УСТРОЙСТВО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОРАЖЕНИЯ ЗАБОЛЕВАНИЕМ, СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОРАЖЕНИЯ ЗАБОЛЕВАНИЕМ И ПРОГРАММА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОРАЖЕНИЯ ЗАБОЛЕВАНИЕМ

1. Устройство определения поражения заболеванием, содержащее:
блок получения данных образца, выполненный с возможностью получения данных образца, включающих в себя соответствующие уровни экспрессии биомаркеров, в том числе множества типов мкРНК, в образце, полученном из индивидуального организма;
обученную модель, в которой определяется поражение заболеваниями, полученную предварительно посредством выполнения машинного обучения с использованием множества обучающих данных, включающих в себя данные образца, каждые включают в себя элементы для идентификации присутствия или отсутствия поражения множеством заболеваний, и к которым прикрепляют маркировочную информацию, маркировочная информация показывает, поражены ли индивидуумы любым из заболеваний; и
блок определения поражения, выполненный с возможностью осуществлять определение поражения в отношении того, поражены ли данные образца, подлежащие определению, множеством заболеваний, используя обученную модель.
2. Устройство определения поражения заболеванием по п. 1, содержащее:
блок вывода определения вклада биомаркера, выполненный с возможностью извлекать биомаркер, который вносит вклад в результат определения поражения заболеванием, из биомаркеров, включенных в данные образца, подлежащие определению поражения заболеванием, и выводить извлеченный биомаркер.
3. Устройство определения поражения заболеванием по п. 2, в котором
j
j
j
j
j
блок вывода определения вклада биомаркера вычисляет, с помощью процесса вычисления функции потерь L, используя обученную модель, для данных образца, и процесса выполнения обратного распространения ошибки с использованием значения L функции потерь в качестве начальной точки и вычисления градиента g=∂L/∂x для признака x, соответствующего каждому из множества типов биомаркеров, степени важности каждой размерности признака, соответствующей биомаркеру, в виде градиента g для признака x, и извлекает предварительно определяемое число биомаркеров в качестве биомаркеров, которые вносят вклад в результат определения поражения заболеванием на основе величины степени важности.
4. Устройство определения поражения заболеванием по п. 2, в котором
блок вывода определения вклада биомаркера обучает линейное обучаемое средство, которое аппроксимирует обученную модель в блоке определения поражения посредством LIME, вычисляет коэффициент линейного обучаемого средства, коэффициент соответствует размерности признака каждого биомаркера, когда данные образца, подлежащие определению поражения, вводят в линейное обучаемое средство, в качестве степени важности каждого биомаркера, и извлекает предварительно определяемое число биомаркеров в качестве биомаркеров, которые вносят вклад в результат определения поражения заболеванием на основе величины степени важности.
5. Устройство определения поражения заболеванием по п. 2, в котором
блок вывода определения вклада биомаркера выполняет прямое распространение посредством предоставления признака данных образца пациента, подлежащих определению поражения, в обученную модель в блоке определения поражения посредством LRP, рекурсивно вычисляет вектор важности R, представляющий степень важности, в каждом слое, пересекая слои в обратном порядке от блока вывода, вычисляет вектор важности R в качестве степени важности каждой размерности признака, соответствующей каждому биомаркеру, и извлекает предварительно определяемое число биомаркеров в качестве биомаркеров, которые вносят вклад в результат определения поражения заболеванием на основе величины степени важности.
6. Устройство определения поражения заболеванием, содержащее:
блок получения данных образца, выполненный с возможностью получения данных образца, включающих в себя соответствующие уровни экспрессии биомаркеров, в том числе множества типов мкРНК, в образце, полученном из индивидуального организма;
по меньшей мере две или больше обучаемых машин, выполненных с возможностью осуществлять машинное обучение, обычно используя множество обучающих данных, включающих в себя данные образца, каждые включают в себя элементы для идентификации присутствия или отсутствия поражения множеством заболеваний, и к которым прикрепляют маркировочную информацию, маркировочная информация указывает, поражены ли индивидуумы любым из заболеваний, обучаемые машины, соответственно, включают в себя различные типы обученных моделей, которые обучали предварительно для того, чтобы определять поражение одним и тем же заболеванием, обучаемые машины выполнены с возможностью вывода результата предсказания в отношении того, поражены ли заболеванием данные образца, подлежащие определению поражения заболеванием; и
стэкинговую обучаемую машину, которую предварительно обучали для того, чтобы выводить конечный результат определения, используя результаты предсказания от множества обучаемых машин в качестве вводов, и которая выполнена с возможностью выводить результат определения в отношении того, поражены ли заболеванием данные образца, подлежащие определению поражения, на основе результатов предсказания от множества обучаемых машин.
7. Устройство определения поражения заболеванием по любому одному из пп. 1-6, в котором
множество заболеваний включает в себя по меньшей мере два типа злокачественной опухоли молочной железы, доброкачественного заболевания молочной железы, злокачественной опухоли предстательной железы, доброкачественного заболевания предстательной железы, злокачественной опухоли поджелудочной железы, злокачественной опухоли желчных путей, злокачественной опухоли ободочной кишки, злокачественной опухоли желудка, злокачественной опухоли пищевода, злокачественной опухоли печени и доброкачественного панкреатического заболевания.
8. Устройство определения поражения заболеванием, содержащее:
множество данных образцов, соответственно собранных у индивидуальных организмов и включающих в себя соответствующие уровни экспрессии множества типов биомаркеров, включая мкРНК, в полученных от индивидуальных организмов образцах;
обученную модель, в которой определяется присутствие или отсутствие поражения множеством заболеваний, множество заболеваний выводят как результат машинного обучения с использованием, в качестве обучающих данных, данных образца с маркировочной информацией, причем элементы для идентификации того, поражен ли каждый индивидуальный организм множеством заболеваний, предусмотрены в качестве маркировочной информации, для каждых из множества данных образцов; и
блок определения поражения, выполненный с возможностью определять присутствие или отсутствие поражения каждым из множества заболеваний, используя обученную модель, для данных образца, вновь полученных от другого организма, для которых определение поражения подлежит выполнению.
9. Устройство определения поражения заболеванием, содержащее:
множество данных образцов, соответственно полученных от индивидуальных организмов и включающих в себя соответствующие уровни экспрессии множества типов биомаркеров, включая мкРНК, в образце, полученном из индивидуального организма;
обученную модель, в которой определяется присутствие или отсутствие поражения предварительно определяемым заболеванием, предварительно определяемое заболевание выводят как результат машинного обучения с использованием, в качестве обучающих данных, данных образца с маркировочной информацией, в которой элементы для идентификации, поражен ли каждый индивидуальный организм любым одним из предварительно определяемой группы заболеваний, определяемой предварительно, или каждый индивидуальный организм не поражен любым из предварительно определяемой группы заболеваний, определяемой предварительно, в качестве информации, относящейся к заболеванию, при поражении заболеванием, или информации, указывающей, что индивидуальный организм не поражен, когда поражение отсутствует, в качестве маркировочной информации для каждых из множества данных образцов; и
блок определения поражения, выполненный с возможностью определять поражение любым одним из предварительно определяемой группы заболеваний или отсутствие поражения любым из предварительно определяемой группы заболеваний, используя обученную модель, для данных образца, вновь полученных от другого организма, для которых определение поражения подлежит выполнению.
10. Способ определения поражения заболеванием, включающий стадии:
получения данных образца, включающих в себя соответствующие уровни экспрессии биомаркеров, в том числе множества типов мкРНК, в образце, полученном из индивидуального организма;
генерации обученной модели, в которой возможность поражения множеством заболеваний получают с возможностью определения предварительно посредством выполнения машинного обучения, используя множество обучающих данных, включающих в себя данные образца, каждые включают в себя элементы для идентификации присутствия или отсутствия поражения множеством заболеваний, и к которым прикрепляют маркировочную информацию, маркировочная информация показывает, поражены ли индивидуумы любым из заболеваний; и
выполнения определения поражения в отношении того, поражены ли данные образца, подлежащие определению, множеством заболеваний, используя обученную модель.
11. Способ определения поражения заболеванием, включающий стадии:
получения данных образца, включающих в себя соответствующие уровни экспрессии биомаркеров, в том числе множества типов мкРНК, в образце, полученном из индивидуального организма;
получения множества результатов предсказания на основе по меньшей мере двух или больше обучаемых машин, выполненных с возможностью осуществлять машинное обучение, обычно используя множество обучающих данных, включающих в себя данные образца, каждые включают в себя элементы для идентификации присутствия или отсутствия поражения множеством заболеваний и к ним прикрепляют маркировочную информацию, маркировочная информация указывает, поражены ли индивидуумы любым из заболеваний, обучаемые машины, соответственно, включают в себя различные типы обученных моделей, которые обучали предварительно для того, чтобы определять поражение одним и тем же заболеванием, обучаемые машины выполнены с возможностью вывода результата предсказания в отношении того, поражены ли заболеванием данные образца, подлежащие определению поражения заболеванием; и
получения конечного результата определения на основе стэкинговой обучаемой машины, которую обучали предварительно для того, чтобы выводить конечный результат определения, используя результаты предсказания от множества обучаемых машин в качестве вводов, и которая выполнена с возможностью выводить результат определения в отношении того, поражены ли заболеванием данные образца, подлежащие определению поражения, на основе результатов предсказания от множества обучаемых машин.
12. Способ определения поражения заболеванием, включающий стадии:
получения множества данных образцов соответственно, получаемых от индивидуальных организмов и включающих в себя соответствующие уровни экспрессии множества типов биомаркеров, включая мкРНК, в полученных от индивидуальных организмов образцах;
генерации обученной модели, в которой определяется присутствие или отсутствие поражения множеством заболеваний, множество заболеваний выводят как результат машинного обучения с использованием, в качестве обучающих данных, данных образца с маркировочной информацией, причем элементы для идентификации того, поражен ли каждый индивидуальный организм множеством заболеваний, предусмотрены в качестве маркировочной информации, для каждых из множества данных образцов; и
определения присутствия или отсутствия поражения каждым из множества заболеваний, используя обученную модель, для данных образца, вновь полученных от другого организма, для которых определение поражения подлежит выполнению.
13. Способ определения поражения заболеванием, включающий стадии:
получения множества данных образцов, соответственно получаемых от индивидуальных организмов и включающих в себя соответствующие уровни экспрессии множества типов биомаркеров, включая мкРНК, в образце, полученном из индивидуального организма;
генерации обученной модели, в которой определяется присутствие или отсутствие поражения предварительно определяемым заболеванием, предварительно определяемое заболевание выводят как результат машинного обучения с использованием, в качестве обучающих данных, данных образца с маркировочной информацией, в которой элементы для идентификации, поражен ли каждый индивидуальный организм любым одним из предварительно определяемой группы заболеваний, определяемой предварительно, или каждый индивидуальный организм не поражен любым из предварительно определяемой группы заболеваний, определяемой предварительно, в качестве информации, относящейся к заболеванию, при поражении заболеванием, или информации, указывающей, что индивидуальный организм не поражен, когда поражение отсутствует, в качестве маркировочной информации для каждого из множества данных образцов; и
определения поражения любым одним из предварительно определяемой группы заболеваний или отсутствия поражения любым из предварительно определяемой группы заболеваний, используя обученную модель, для данных образца, вновь полученных от другого организма, для которых определение поражения подлежит выполнению.
14. Программа определения поражения заболеванием для управления компьютером для того, чтобы реализовать процесс:
получения данных образца, включающих в себя соответствующие уровни экспрессии биомаркеров, в том числе множества типов мкРНК, в образце, полученном из индивидуального организма;
генерации обученной модели, в которой возможность поражения множеством заболеваний получают с возможностью определения предварительно посредством выполнения машинного обучения, используя множество обучающих данных, включающих в себя данные образца, каждые включают в себя элементы для идентификации присутствия или отсутствия поражения множеством заболеваний, и к которым прикрепляют маркировочную информацию, маркировочная информация показывает, поражены ли индивидуумы любым из заболеваний; и
выполнения определения поражения в отношении того, поражены ли данные образца, подлежащие определению, множеством заболеваний, используя обученную модель.
15. Программа определения поражения заболеванием для управления компьютером для того, чтобы реализовать процесс:
получения данных образца, включающих в себя соответствующие уровни экспрессии биомаркеров, в том числе множества типов мкРНК, в образце, полученном из индивидуального организма;
получения множества результатов предсказания на основе по меньшей мере двух или больше обучаемых машин, выполненных с возможностью осуществлять машинное обучение, обычно используя множество обучающих данных, включающих в себя данные образца, каждые включают в себя элементы для идентификации присутствия или отсутствия поражения множеством заболеваний и к ним прикрепляют маркировочную информацию, маркировочная информация указывает, поражены ли индивидуумы любым из заболеваний, обучаемые машины, соответственно, включают в себя различные типы обученных моделей, которые обучали предварительно для того, чтобы определять поражение одним и тем же заболеванием, обучаемые машины выполнены с возможностью вывода результата предсказания в отношении того, поражены ли заболеванием данные образца, подлежащие определению поражения заболеванием; и
получения конечного результата определения на основе стэкинговой обучаемой машины, которую обучали предварительно для того, чтобы выводить конечный результат определения, используя результаты предсказания от множества обучаемых машин в качестве вводов, и которую выполняли с возможностью выводить результат определения в отношении того, поражены ли заболеванием данные образца, подлежащие определению поражения, на основе результатов предсказания от множества обучаемых машин.
16. Программа определения поражения заболеванием для управления компьютером для того, чтобы реализовать процесс:
получения множества данных образцов, соответственно получаемых от индивидуальных организмов и включающих в себя соответствующие уровни экспрессии множества типов биомаркеров, включая мкРНК, в полученных от индивидуальных организмов образцах;
генерации обученной модели, в которой определяется присутствие или отсутствие поражения множеством заболеваний, множество заболеваний выводят как результат машинного обучения с использованием, в качестве обучающих данных, данных образца с маркировочной информацией, причем элементы для идентификации того, поражен ли каждый индивидуальный организм множеством заболеваний, предусмотрены в качестве маркировочной информации, для каждых из множества данных образцов; и
определения присутствия или отсутствия поражения каждым из множества заболеваний, используя обученную модель, для данных образца, вновь полученных от другого организма, для которых определение поражения подлежит выполнению.
17. Программа определения поражения заболеванием для управления компьютером для того, чтобы реализовать процесс:
получения множества данных образцов соответственно, получаемых от индивидуальных организмов и включающих в себя соответствующие уровни экспрессии множества типов биомаркеров, включая мкРНК, в образце, полученном из индивидуального организма;
генерации обученной модели, в которой определяется присутствие или отсутствие поражения предварительно определяемым заболеванием, предварительно определяемое заболевание выводят как результат машинного обучения с использованием, в качестве обучающих данных, данных образца с маркировочной информацией, в которой элементы для идентификации, поражен ли каждый индивидуальный организм любым одним из предварительно определяемой группы заболеваний, определяемой предварительно, или каждый индивидуальный организм не поражен любым из предварительно определяемой группы заболеваний, определяемой предварительно, в качестве информации, относящейся к заболеванию, при поражении заболеванием, или информации, указывающей, что индивидуальный организм не поражен, когда поражение отсутствует, в качестве маркировочной информации для каждых из множества данных образцов; и
определения поражения любым одним из предварительно определяемой группы заболеваний или отсутствия поражения любым из предварительно определяемой группы заболеваний, используя обученную модель, для данных образца, вновь полученных от другого организма, для которых определение поражения подлежит выполнению.