СИСТЕМЫ И СПОСОБЫ УЛУЧШЕНИЯ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ

1. Компьютеризованный способ диагностики заболевания у исследуемого пациента, согласно которому компьютер состоит из одного или более процессоров с запоминающим устройством вычислительной машины, функционально связанным с одним или более процессоров, причем способ предусматривает следующее:
получение первого набора значений концентрации первого аналита из первого набора образцов от пациентов с диагнозом отсутствия заболевания;
получение второго набора значений концентрации первого аналита из второго набора образцов от пациентов с диагнозом наличия заболевания, причем первый набор и второй набор образцов составляют обучающий набор образцов;
расчет среднего значения концентрации первого аналита из первого набора значений концентрации;
расчет среднего значения концентрации первого аналита из второго набора значений концентрации;
вычисление значения средней точки концентрации между средним значением первого набора значений концентрации и средним значением второго набора значений концентрации;
расчет первого показателя близости в баллах, представляющего среднее значение концентраций первого набора аналитов;
расчет второго показателя близости в баллах, представляющего среднее значение концентрации второго набора аналитов;
получение показателя близости в баллах средней точки, представляющего производную среднюю точку средних значений концентрации первого и второго наборов аналитов;
отображение концентраций обучающего набора образцов в диапазон показателей близости в баллах между первым показателем близости в баллах и вторым показателем близости в баллах для завершения создания оценочной модели; и
диагностику обследуемого пациента с использованием оценочной модели.
2. Компьютеризованный способ по п. 1, где обучающий набор образцов включает в себя по меньшей мере один из образцов крови, образцов мочи и образцов ткани.
3. Компьютеризованный способ по п. 1, где вычисленное среднее значение для концентрации для первого набора образцов и для второго набора образцов корректируют по возрасту.
4. Компьютеризованный способ по п. 1, где обучающий набор образцов включает в себя равное количество образцов наличия заболевания и образцов отсутствия заболевания.
5. Компьютеризованный способ по п. 1, где отображение концентраций обучающего набора образцов включает в себя отображение концентраций в зоны показателей близости в баллах, причем указанные зоны показателей близости дополнительно включают следующее:
первую зону с показателями близости в баллах, соответствующими концентрации первого аналита выше среднего значения концентрации первого набора образцов и ниже средней точки; и
вторую зону с показателями близости в баллах, соответствующими концентрации первого аналита выше средней точки и ниже среднего значения концентрации второго набора образцов.
6. Компьютеризованный способ по п. 1, где расчет диапазона показателей близости в баллах дополнительно предусматривает следующее:
отображение концентраций обучающего набора образцов ниже первого показателя близости в баллах; и
отображение концентраций обучающего набора образцов выше второго показателя близости в баллах,
причем отображение концентраций обучающего набора образцов создает зоны показателей близости в баллах.
7. Компьютеризованный способ по п. 6, где отображение концентраций обучающего набора образцов включает отображение концентраций в зоны показателей близости в баллах, причем указанные зоны показателей близости в баллах дополнительно включают следующее:
первую зону с показателями близости в баллах, соответствующими концентрации первого аналита ниже среднего значения концентрации первого набора образцов;
вторую зону с показателями близости в баллах, соответствующими концентрации первого аналита выше среднего значения первого набора образцов, но ниже значения средней точки концентрации, и при этом вторая зона расположена рядом с первой зоной;
третью зону с показателями близости в баллах, соответствующими концентрации первого аналита выше значения средней точки концентрации и ниже среднего значения второго набора образцов, и при этом третья зона расположена рядом со второй зоной; и
четвертую зону с показателями близости в баллах, соответствующими концентрации первого аналита выше среднего значения концентрации второго набора образцов, и при этом четвертая зона расположена рядом с третьей зоной.
инвертирование диапазона значений концентрации обучающего набора образцов при отображении концентраций в диапазон показателей близости в баллах.
8. Компьютеризованный способ по п. 1, где отображение концентраций обучающего набора образцов в диапазон показателей близости в баллах дополнительно предусматривает:
по меньшей мере одно из сжатия и расширения диапазона значений концентрации обучающего набора образцов при отображении концентраций в диапазон показателей близости в баллах.
9. Компьютеризованный способ индикации вероятности статуса наличия заболевания по п. 1, дополнительно предусматривающий следующее:
нормализацию индикатора вероятности статуса наличия заболевания на основании возраста исследуемого пациента.
10. Компьютеризованный способ по п. 1, дополнительно предусматривающий следующее:
проведение по меньшей мере одного корреляционного анализа из следующего: кластеризация, окрестный поиск, регрессионный анализ, анализ формы сигнала, анализ с помощью нейронной сети, моделирование методом опорных векторов и пространственная близость с использованием биомаркеров со связанной с заболеванием функциональностью для дополнительного отображения измеренной концентрации обучающего набора образцов в диапазон показателей близости в баллах для совпадения с известным диагнозом.
11. Компьютеризованный способ по п. 10,
где выбранный корреляционный анализ представляет собой либо моделирование методом опорных векторов, либо пространственную близость, и
обучающий набор образцов включает в себя одну или несколько изолированных точек, и
при этом способ дополнительно предусматривает:
сжатие значений концентрации для компенсации эффектов одной или нескольких изолированных точек.
12. Компьютеризованный способ по п. 1, где измеренное исходное значение концентрации для первого аналита для исследуемого пациента заменяют определенным средним значением концентрации первого аналита из первого набора значений концентрации и используют для индикации вероятности статуса наличия заболевания для исследуемого пациента.
13. Компьютеризованный способ по п. 1, где измеренное исходное значение концентрации для первого аналита для исследуемого пациента заменяют определенным средним значением концентрации первого аналита из второго набора значений концентрации и используют для индикации вероятности статуса наличия заболевания для исследуемого пациента, при этом заболевание рецидивирует, и при этом измеренный исходный уровень определяют во время первого появления заболевания.
14. Компьютеризованный способ по любому из п. 1 или  5, где диагноз наличия заболевания выбирают из группы, состоящей из стадий злокачественной опухоли.
15. Компьютеризованный способ, выполняемый одним или несколькими серверными вычислительными устройствами, состоящими из одного или более процессоров с запоминающим устройством вычислительной машины, функционально связанным с одним или более процессоров, для создания оценочной модели диагностики заболевания у исследуемого пациента, причем способ предусматривает:
получение, с помощью по меньшей мере одного из серверных вычислительных устройств, из системы анализа образца, первого набора значений концентрации первого аналита из первого набора образцов от пациентов с диагнозом отсутствия заболевания;
получение, с помощью по меньшей мере одного из серверных вычислительных устройств, из системы анализа образца, второго набора значений концентрации первого аналита из второго набора образцов от пациентов с диагнозом наличия заболевания, причем первый набор и второй набор образцов содержат обучающий набор образцов;
расчет, с помощью по меньшей мере одного из серверных вычислительных устройств, среднего значения концентрации первого аналита из первого набора значений концентрации;
расчет, с помощью по меньшей мере одного из серверных вычислительных устройств, среднего значения концентрации первого аналита из второго набора значений концентрации;
вычисление, с помощью по меньшей мере одного из серверных вычислительных устройств, значения средней точки концентрации между средним значением первого набора значений концентрации и средним значением второго набора значений концентрации;
расчет, с помощью по меньшей мере одного из серверных вычислительных устройств, первого показателя близости в баллах, представляющего среднее значение концентрации первого набора аналитов;
расчет, с помощью по меньшей мере одного из серверных вычислительных устройств, второго показателя близости в баллах, представляющего среднее значение концентрации второго набора аналитов;
получение, с помощью по меньшей мере одного из серверных вычислительных устройств, средней точки показателя близости в баллах, представляющей производную среднюю точку средних значений концентрации первого и второго наборов аналитов;
отображение, с помощью по меньшей мере одного из серверных вычислительных устройств, концентраций обучающего набора образцов в диапазон показателей близости в баллах между первым показателем близости в баллах и вторым показателем близости в баллах для завершения создания оценочной модели; и
диагностику обследуемого пациента с использованием оценочной модели.
16. Энергонезависимый машиночитаемый носитель, сохраняющий оценочную модель для диагностики заболевания, созданную с помощью способа по п. 15, которая указывает на вероятность статуса наличия заболевания у исследуемого пациента.
17. Серверное устройство для создания оценочной модели для диагностики заболевания у исследуемого пациента, причем серверное устройство содержит следующее:
один или несколько процессоров; и
запоминающее устройство вычислительной машины, функционально связанное с одним или несколькими процессорами и содержащее инструкции, сохраненные на нем, которые, при выполнении по меньшей мере одним из одного или нескольких процессоров, приводят к тому, что серверное устройство:
получает, из системы анализа образца, первый набор значений концентрации первого аналита из первого набора образцов от пациентов с диагнозом отсутствия заболевания;
получает, из системы анализа образца, второй набор значений концентрации первого аналита из второго набора образцов от пациентов с диагнозом наличия заболевания, причем первый набор и второй набор образцов содержат обучающий набор образцов;
рассчитывает среднее значение концентрации первого аналита из первого набора значений концентрации;
рассчитывает среднее значение концентрации первого аналита из второго набора значений концентрации;
вычисляет значение средней точки концентрации между средним значением первого набора значений концентрации и средним значением второго набора значений концентрации;
рассчитывает первый показатель близости в баллах, представляющий среднее значение концентрации первого набора аналитов;
рассчитывает второй показатель близости в баллах, представляющий среднее значение концентрации второго набора аналитов;
получает показатель близости в баллах средней точки, представляющий производную среднюю точку средних значений концентрации первого и второго наборов аналитов;
отображает концентрации обучающего набора образцов в диапазон показателей близости в баллах между первым показателем близости в баллах и вторым показателем близости в баллах для завершения создания оценочной модели, причём оценочная модель используется для диагностики заболевания у исследуемого пациента; и
диагностику обследуемого пациента с использованием оценочной модели.
18. Компьютеризованный способ, выполняемый одним или несколькими серверными вычислительными устройствами для  диагностики заболевания, существующего у исследуемого пациента, причем способ предусматривает следующее:
получение, с помощью по меньшей мере одного из серверных вычислительных устройств, из системы анализа образца, значения концентрации измеренного первого аналита от исследуемого пациента;
преобразование, с помощью по меньшей мере одного из серверных вычислительных устройств, значения концентрации измеренного первого аналита в показатель близости в баллах для исследуемого пациента;
нанесение на график, с помощью по меньшей мере одного из серверных вычислительных устройств, показателя близости в баллах для исследуемого пациента в оценочную модель по п. 17;
идентификацию, с помощью по меньшей мере одного из серверных вычислительных устройств, положения в отображенном обучающем наборе образцов оценочной модели, которое соответствует показателю близости в баллах для исследуемого пациента;
оценку в баллах, с помощью по меньшей мере одного из серверных вычислительных устройств, идентифицированного положения в отображенном обучающем наборе образцов оценочной модели;
вывод, с помощью по меньшей мере одного из серверных вычислительных устройств, показателя в баллах идентифицированного положения; и
расчет вероятности статуса наличия заболевания на основании выведенного показателя в баллах, причём оценочная модель используется для диагностики заболевания у исследуемого пациента.
19. Энергонезависимый машиночитаемый носитель, сохраняющий вычисленные результаты для диагностики заболевания у исследуемого пациента, созданные с помощью способа по п. 18, который указывает на вероятность статуса наличия заболевания у исследуемого пациента.
20. Серверное вычислительное устройство для диагностики заболевания, существующего у исследуемого пациента, причем серверное вычислительное устройство содержит следующее:
один или несколько процессоров; и
одно или несколько запоминающих устройств, функционально связанных с одним или несколькими процессорами и содержащих инструкции, сохраненные на них, которые, при выполнении по меньшей мере одним из одного или нескольких процессоров, приводят к тому, что серверное вычислительное устройство:
получает, из системы анализа образца, значение концентрации измеренного первого аналита от исследуемого пациента;
преобразует полученное значение концентрации измеренного первого аналита в показатель близости в баллах для исследуемого пациента;
наносит на график показатель близости в баллах для исследуемого пациента в оценочную модель по п. 18;
идентифицирует положение в отображенном обучающем наборе образцов оценочной модели, которое соответствует показателю близости в баллах для исследуемого пациента;
оценивает в баллах идентифицированное положение в отображенном обучающем наборе образцов оценочной модели;
выводит показатель в баллах идентифицированного положения; и
рассчитывает вероятность статуса наличия заболевания на основании выведенного показателя в баллах, причём оценочная модель используется для диагностики заболевания у исследуемого пациента.