СПОСОБЫ И СИСТЕМЫ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАЦИЕНТОВ С УМЕРЕННЫМИ КОГНИТИВНЫМИ НАРУШЕНИЯМИ С РИСКОМ ПЕРЕХОДА В БОЛЕЗНЬ АЛЬЦГЕЙМЕРА

1. Способ выбора пациента или когортной группы риска из совокупности пациентов с умеренными когнитивными нарушениями, при этом способ включает применение компьютера, выполненного с возможностью выполнять этапы:
приема нормализованных обучающих данных от части совокупности пациентов;
настройки набора деревьев решений по нормализованным обучающим данным;
приема данных пациента от одного или более пациентов совокупности, при этом данные пациента независимы от обучающих данных;
классификации данных пациента с помощью настроенного набора деревьев решений для получения пороговых значений пациента; и
отображения пороговых значений пациента.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий выбор пациента или когортной группы риска из совокупности, при этом выбранный пациент или когортная группа риска находятся вне части совокупности, которая предоставила обучающие данные, и пациента или когортную группу риска выбирают с медицинскими целями на основании пороговых значений пациента.
3. Способ по п. 2, в котором пациента или когортную группу риска выбирают с по меньшей мере одной медицинской целью из следующих: выполнения клинического исследования, касающегося болезни Альцгеймера и лечения пациентов с болезнью Альцгеймера.
4. Способ по п. 2, в котором пациента или когортную группу
риска выбирают с одной медицинской целью определения по меньшей мере одного из следующего: лекарственного средства, подлежащего применению для лечения пациентов с болезнью Альцгеймера, и дозы лекарственного средства, подлежащего применению для лечения пациентов с болезнью Альцгеймера.
5. Способ по п. 1, в котором пороговые значения пациента отображают на графике зависимости чувствительности от частоты ложноположительных заключений, и в котором настройка набора деревьев решений определяет диапазон числовых значений для числа увеличивающихся итераций, диапазон числовых значений для минимального числа пациентов в узловой точке расхождения ветвей, и диапазон числовых значений для максимальной насыщенности узловой точки, таким образом, обеспечивая набор деревьев решений, имеющий по меньшей мере 85% точность для обучающих данных.
6. Способ по п. 5, в котором диапазон числа увеличивающихся итераций составляет 25 или более.
7. Способ по п. 5, в котором диапазон числа увеличивающихся итераций составляет от 25 до 200.
8. Способ по п. 5, в котором диапазон минимального числа пациентов в узловой точке расхождения ветвей составляет от 12 до 40.
9. Способ по п. 5, в котором минимальное число пациентов в узловой точке расхождения ветвей составляет 24.
10. Способ по п. 5, в котором диапазон максимальной насыщенности узловой точки составляет от 6 до 15.
11. Способ по п. 1, в котором обучающие данные содержат:
первый набор обучающих данных, полученный от совокупности пациентов с умеренными когнитивными нарушениями, при этом у пациентов, от которых получен первый набор обучающих данных, по наблюдениям, разовьется болезнь Альцгеймера в пределах от шести месяцев до двух лет после того, как был получен первый набор обучающих данных, причем первый набор обучающих данных содержит результаты нейропсихологических тестов и биомаркеры;
второй набор обучающих данных, полученный от пациентов в совокупности пациентов с умеренными когнитивными нарушениями, у которых не разовьется болезнь Альцгеймера в пределах шести месяцев до двух лет после того, как был получен второй набор обучающих данных, причем второй набор обучающих данных содержит результаты нейропсихологических тестов и биомаркеры,
при этом биомаркеры получают по методу медицинской визуализации, томографии PET или томографии MRI, и
при этом биомаркеры являются молекулярными биомаркерами, биомаркерами ликвора (CSF) или биомаркеры проб крови.
12. Способ по п. 1, в котором данные пациента содержат данные, полученные от пациентов в совокупности пациентов с умеренными когнитивными нарушениями и содержат результаты нейропсихологических тестов и биомаркеры, при этом биомаркеры получают методом медицинской визуализации, томографии PET или томографии MRI, и биомаркеры являются молекулярными биомаркерами, биомаркерами ликвора (CSF) или биомаркеры проб крови.
13. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап применения лекарства для лечения болезни Альцгеймера к пациенту или когортной группе риска.
14. Компьютер, запрограммированный выполнять способ выбора пациента или когортной группы риска из совокупности пациентов с умеренными когнитивными нарушениями, содержащий этапы, на которых:
принимают нормализованные обучающие данные от части совокупности пациентов;
настраивают набор деревьев решений по нормализованным обучающим данным;
принимают данные пациента от одного или более пациентов совокупности, при этом данные пациента независимы от обучающих данных;
классифицируют данные пациента с помощью настроенного набора деревьев решений для получения пороговых значений пациента; и
отображают пороговые значения пациента.
15. Компьютер по п. 14, в котором способ дополнительно содержит выбор пациента или когортной группы риска из совокупности, при этом выбранный пациент или когортная группа риска находятся вне части совокупности, которая предоставила обучающие данные, и пациента или когортную группу риска выбирают с медицинскими целями на основании пороговых значений пациента.