CN105940427A - 识别用于临床试验的候选人 - Google Patents

Abstract

公开了识别用于临床研究的候选人的系统、方法和计算机程序产品。接收对研究的主题查询。基于接收到的主题查询，确定参与研究的一组可能的候选人。在存储异构数据的联合数据库系统中接收主题查询。所述联合数据库系统转换所述主题查询并基于转换后的主题查询确定一组可能的候选人。

Description

识别用于临床试验的候选人

相关申请的交叉引用

本申请要求Fusari于2013年12月9日提交的美国临时专利申请No.61/913,809的优先权，通过引用的方式将其公开的整体并入到本文中。

技术领域

在一些实施方式中，当前主题涉及数据处理，并且特别涉及识别用于临床试验的候选人。

背景技术

如今，制药公司的识别以及招募临床试验的人群的过程的成本高、时间效率低并且高度分散。大约30％-40％的临床试验准时发生和/或达到原来提出的目标招募人数。大多数公司不使用数据进行可行性测试或设计她们的用于划分人群的纳入/排除条件。相反，她们依靠通常与实际数据不符的文献检索和内部关键意见领袖(“KOL”)的传闻的输入/印象。这些误差不可避免的导致患者招募的延期和失败。

即使数据用于可行性测试和群体划分，但是获取并使用第三方数据提供者(例如，艾美仕市场研究公司(IMS Health)、威科集团(Wolters Kluwer)、汤森路透(Thomson Reuters)等)的数据集的过程昂贵并且低效。数据集基于预先验证的假定和纳入/排除条件而被许可。其结果是，进行研究的医生通常不得不在一段时间内请求多个数据集，这是因为他们的假设被细化，其中，每个后续请求能够花费几万到几十万美元，并且需要数周至数月的时间来处理。

提供者地点和患者招募通常都受到数据缺乏或数据的低效利用的困扰。即使在如今的数据使用中，很多第三方的数据集是去识别化的或者匿名的。因此，有针对性的划分人群可以识别特定地理区域中的可能的试验候选人的数量，但是不能具体识别实际的患者。这使得对匿名患者的招募非常耗费时间和劳动力。

这些延误和低效会导致耗费数百万美元对机构审查委员会(“IRB”)进行修正，以及导致对患有各种疾病的患者产生可能的重要影响的疗法的试验的启动的数月的延误。

发明内容

在某些实施方式中，当前主题涉及一种由计算机实现的识别用于研究(例如，临床研究)的候选人的方法。所述方法可以包括：接收对研究的主题查询；为至少一个目标数据库转换接收到的主题查询；将转换后的主题查询提供给至少一个联合数据库；利用所述至少一个联合数据库识别匹配所述主题查询的至少一个主题，并获得与所述至少一个主题相关的至少一个附加统计信息，其中，将获得的至少一个附加统计信息转换为通用术语；以及基于识别出的至少一个主题，确定参与研究的一组可能的候选人。由至少一个计算系统的至少一个处理器执行所述接收、转换、提供、识别和确定中的至少一个。

在一些实施方式中，当前主题可以包括一个或多个下述可选特征。所述方法还可以包括：基于方案识别至少一个位置和与进行研究的所述至少一个位置相关的至少一个首席研究员，所述方案包括生成所述主题查询的主题；以及基于识别出的至少一个位置和所述至少一个首席研究员，选择一组候选人参与所述研究，所述至少一个首席研究员进行所述研究，所述第一组候选人是从一组可能的候选人中选择的。

在一些实施方式中，所述研究是临床研究并且方案是用于临床研究的临床方案。所述识别可以包括：响应于接收到第一查询而识别第二组候选人，所述第一查询包括表征所述临床研究的至少一个参数。基于下列各项中的至少一个生成所述临床方案：所述第二组候选人和现有的临床方案。选择的一组候选人是从所述第二组候选人中选择的。参数可以包括描述下列各项中的至少一个的数据：医疗状况、药物化合物、医疗设备、患者群体、以及它们的任意组合。另外，参数可以包括下列各项中的至少一个：人口统计数据、医疗诊断、医疗流程、药物、化验测试结果、基因组序列数据、突变数据、变体数据、生物标志物数据、和/或它们的任何组合。

在一些实施方式中，所述方法可以包括识别至少一个专家以帮助至少一个首席研究员进行所述研究。

在一些实施方式中，识别所述第二组候选人可以包括：检索与所述第二组候选人中的每个候选人相关的至少一个医疗记录。所选择的一组候选人中的候选人可以是基于获得的至少一个医疗记录而选择的。医疗记录可以包括下列各项中的至少一个：与所述第二组候选人中的至少一个候选人相关的匿名数据和识别所述第二组候选人中的至少一个候选人的数据。

在一些实施方式中，所述地点可以包括下列各项中的至少一个：医院、诊所、医疗设施、药物公司、实验室和医学办公室。可以基于下列各项中的至少一个识别所述地点：所述第二组候选人中的候选人的位置和所述地点的位置之间的距离、所述第二组候选人中的至少一个候选人已经请求和/或从地点接收医疗服务的时间、包括在所述临床研究中的一种类型的医疗状况、所述第二组候选人中的至少一个候选人的年龄、所述第二组候选人中的至少一个候选人的性别、所述第二组候选人中的至少一个候选人的种族、和/或所述第二组候选人中的至少一个候选人的任何其他特性、所述地点的医学领域的专业知识、所述地点在治疗至少一种医疗状况中的经验、特定医疗设备在所述地点的可用性、由地点实施的至少一种治疗方案、以及它们的任意组合。

在一些实施方式中，所述方法可以包括：与多个地点通信以建立用于联合进行研究的对等网络；以及建立用于进行研究的地点的对等网络。所述方法还可以包括：创建至少一个过滤器以对所述对等网络中的至少一个地点的数据的访问进行过滤；以及基于创建的至少一个过滤器阻止所述对等网络中的至少一个地点访问所述对等网络中的至少另一个地点的数据。所述方法可以进一步包括：对于所述对等网络中的每个地点，识别与所述地点相关的至少一个首席研究员。识别出的所述多个首席研究员可以联合进行所述研究。

在一些实施方式中，所述方法可以包括：执行至少一个附加查询以减少所述第二组候选人中的候选人的数量。

在一些实施方式中，当前主题涉及一种计算机实现的用于建立对等网络(例如，用于协作研究、联合领导临床试验等)的方法。所述方法可以包括：与多个地点通信以建立对等网络；确定多个地点中的每个地点是否希望加入所述对等网络并选择所述多个地点中的第一组地点加入到所述对等网络；以及利用所述对等网络连接所述第一组地点。由至少一个计算系统的至少一个处理器执行所述通信、确定和连接中的至少一个。

在一些实施方式中，当前主题可以包括一个或多个下述可选特征。所述方法还可以包括：创建至少一个过滤器以对所述对等网络中的至少一个地点的数据的访问进行过滤；以及基于创建的至少一个过滤器阻止所述第一组地点中的至少一个地点访问所述第一组地点中的至少另一个地点的数据。所述方法可以包括：对于所述第一组地点中的每个地点，识别与所述地点相关的至少一个首席研究员。识别出的所述多个首席研究员可以联合进行下列各项中的至少一个：临床研究、研究项目、合作项目、合资、和/或它们的任意组合。

在一些实施例中，当前主题可以实现包含指令的有形的物化的计算机可读介质，当执行所述指令时，使得一个或多个机器(例如，计算机等)执行本文描述的操作。类似的，还描述了包括处理器和耦合到所述处理器的存储器的计算机系统。所述存储器可以包括使所述处理器执行本文描述的一个或多个操作的一个或多个程序。另外，计算机系统可以包括附加的专门处理单元，其能够将单个指令并行的应用到多个数据点。这种单元包括但不限于所谓的“图形处理单元(GPU)”。

附图和下文的说明提出了本文描述的主题的一个或多个变化的细节。通过说明书和附图以及权利要求书，本文描述的主题的其他特征和优点将显而易见。

附图说明

被并入到本说明书中并作为本说明书的一部分的附图示出了本公开的主题的某些方面，并且附图与说明书一起有助于解释与公开的实施方式相关的某些原理。在附图中，

图1示出了根据当前主题的一些实施方式的、识别用于临床试验的候选人的示例性的系统100；

图2示出了根据当前主题的一些实施方式的示例性的方法；

图3示出了根据当前主题的一些实施方式的、用于处理数据的另一个示例性的系统；

图4示出了根据当前主题的一些实施方式的、用于处理数据的再一个示例性的系统；以及

图5示出了根据当前主题的一些实施方式的、识别用于临床试验或者研究的候选人的示例性的过程；

图6示出了根据当前主题的一些实施方式的、执行病例审查的示例性的过程；

图7示出了根据当前主题的一些实施方式的、执行用于临床试验的患者候选人的识别的示例性的系统架构；

图8示出了根据当前主题的一些实施方式的、示例性的对等网络；

图9a-9i示出了根据当前主题的一些实施方式的、可用于在图5所示的任何过程期间帮助用户的各种示例性的用户界面；

图10a-10b示出了根据当前主题的一些实施方式的、可在创建图8所示的对等网络中帮助用户的示例性的用户界面；

图11示出了根据当前主题的一些实施方式的、可以允许用户追踪正执行的查询的示例性的用户界面；

图12示出了根据当前主题的一些实施方式的示例性的系统；

图13示出了根据当前主题的一些实施方式的示例性的方法；以及

图14示出了根据当前主题的一些实施方式的另一个示例性的方法。

具体实施方式

在一些实施方式中，当前主题涉及处理数据的方法和系统。根据当前主题的一些实施方式，提供者可以连接到提供者网络，允许访问从去识别化的患者数据得到的患者的统计数据。研究人员或者其他用户可以基于临床研究的目的和假设产生查询。可以将查询提交到提供者网络。查询可以基于但不限于纳入/排除条件、人口统计数据等。可以对提供者网络中的数据库进行搜索。可以在本地进行搜索或者通过数据库网络进行搜索，并且可以搜索去识别化的患者数据。搜索可以产生包括各种统计分析在内的结果，其中，可以将来自各个网络站点和/或数据库的结果进行汇总并提供给用户。

一般来说，70％以上的临床试验无法达到招募目标。这主要是因为多种因素的组合所导致的。有限的工具和对患者数据的有限访问阻止了数据驱动的试验设计，难以找到领导研究的、经过验证的试验地点和首席研究员(“PI”)，并且试验地点经常高估他们能够招募的患者的人数。

通常情况下，临床研究方案(具有针对研究对象的纳入和排除条件)的设计不是数据驱动的。赞助临床试验的制药和生物技术公司的很多医学研究人员在制定方案条件时依赖于研究和专家讨论而不是患者数据。目前现实世界的数据集会很贵，可能需要按照“片段(sl ice)”进行订购，并且需要大量的时间进行订购、接收以及最终的审查，并且没有一种方法可以容易的测量方案改变对能够招募的患者或地点的影响。另外，目前没有一种简单的方法来识别专家或者能提供关键意见的领导者或者在经过验证的地点的提供者，以支持对研究方案或者计划作为研究对象的患者人群进行深入审查。

对医疗中心或者可以作为临床试验地点(本文称作“地点”或者“提供者”)的医疗服务提供者的选择通常也不是数据驱动的—其一般基于能够招募的患者的轶事证据，这使得难以识别能够在地点领导研究的首席研究员，或者难以验证对于给定的研究能够招募多少患者的地点的估计。

无论是在患者的条件方面，还是在需要执行的过程的数量和类型方面，临床试验的方案都正变得越来越复杂。目前的研究可以平均为50项纳入/排除条件，这是每个候选人必须满足的，比2002年增加60％。终点、过程和在地点的工作努力都同样的增加。这种增加是复杂的，并且缺乏内部工具来管理它们，从而导致方案修改的数量增加—要求重新提交研究方案的材料变化以获得IRB的批准。目前，59％的研究至少有1处修改；更好的候选人条件可以避免修改方案的五分之一的变化(16％的变化是人口描述，4％的变化是医疗排除)。

增加的方案的复杂性以及通常对特定患者群体的需要，可以使得当他们使用广泛分布于本地社区的传统的招募策略时难以在地点招募患者。事实上，在最近的调查中，根据网站的报告，32％的分析研究根本就不使用招募策略，并且在使用招募策略的研究中，45％的情况下，他们使用传统的方法(例如，医生推荐、报纸和广播广告)来帮助预期患者志愿者。在对招募的研究中，只有6％的情况下使用电子病历(“EMR”)数据库(其包括医疗服务提供者的患者群体的记录)。

利用这些传统并且无针对性的方法招募患者导致整体招募的困难—11％的网站不能为给定的研究报名一个患者，并且52％的情况下必须延长报名时限以便网站和试验赞助商尽量满足他们的招募目标。招募中的这些问题还可导致方案修改—9％的方案修改是由于招募困难而引起的。

在一些实施方式中，当前的主题涉及一种数据处理系统，并且特别的涉及一种识别用于临床试验的候选人的系统。可以理解，当前主题的系统并不限于识别用于临床试验的候选人，并且可用于基于一个/多个选择条件来识别个人、个人群体、材料、数据和/或其他对象。当前的主题系统可以是但不限于在任何行业(包括制药行业、医疗行业、研究(例如，医疗、科学等)行业、电信行业、学术机构等)中实施的。下面描述了当前主题系统的示例性的实施方式，其适于为了进行临床试验(例如，药物、医疗设备等)的目的而识别可能的候选人。

图1示出了根据当前主题的一些实施方式的、识别用于临床试验的候选人的示例性的系统100。系统100可以包括提供者网络102、一个或多个提供者104和一个或多个用户106，其中，所述提供者网络102可以包括一个或多个数据库108和工作流引擎110。提供者104可以是医院、诊所、政府机构、私营机构、学术机构、医疗专业人士、上市公司、民营企业、和/或任何其他个人和/或实体和/或它们的任意组合。提供者网络102可以是计算设备、服务器、数据库等的网络，其可以通过使用各种网络通信能力(例如，互联网、局域网(“LAN”)、城域网(“MAN”)、广域网(“WAN”)、和/或包括有线和/或无线的任何其它网络)彼此连接。网络102中的全部或者部分实体可以具有可允许网络102的用户查询并获得与患者相关的数据的各种处理能力，其中，所述数据可以存储在一个或多个数据库108中。数据库108可以包括必要的硬件和/或软件以存储与患者相关的各种数据，其中，所述数据可以是去识别化的。数据还可以包括从去识别化的数据中推导出的患者的各种统计计数。

用户106可以是研究人员和/或任何其他用户，包括但不限于，医院、诊所、政府机构、私营机构、学术机构、医疗专业人士、上市公司、民营企业、和/或任何其他个人和/或实体和/或它们的任意组合。在一些实施方式中，用户106可以是单个个体和/或多个个体(和/或计算系统、软件应用、业务过程应用、业务对象等)。用户106可以独立于提供者104，例如，作为制药公司的一部分，和/或可以作为提供者104的一部分(例如，医院、研究机构等中的个人)。每一个这样的用户106可以设计用于研究和/或分析和/或调查研究的方案。研究可以涉及新研究、现有研究和/或它们的任意组合。其可以基于现有数据、要获得的数据、预测数据、预期数据、假设、和/或任何其他数据。用户106可以查询包含在一个或多个数据库108中的数据，其中，所述查询可以涉及识别用于临床试验的候选人。可以将查询写入和/或翻译为任何已知的计算机语言。可以将查询输入到在用户的计算机终端上显示的用户界面中。在一些实施方式中，数据(例如，患者数据)可以本地存储在数据提供者的一个或多个数据库中。在一些实施方式中，当前主题可以允许用户和/或提供者和/或任何第三方以一种语言、格式等产生查询，将所述查询转换为包含请求数据的位置的语言、格式等，并产生对查询的发行者的输出。这可以使得用户106和/或提供者104之间顺利交互，即，提供者不需要将用户的查询转换为他们自己的语言、格式。在一些实施方式中，系统100可以被配置为存储有关提供者的数据以及该数据如何存储(例如，地理位置、语言、格式、结构等)以及应如何查询该数据的信息。在一些实施方式中，提供者和/或用户可以向系统100提交他们的请求和/或他们希望应如何提交数据请求的偏好。该信息可以由用户和/或提供者手动和/或自动提供。在一些实施方式中，系统100还可以包括可用于将来自一个系统(例如，用户系统)的请求翻译为另一个系统(例如，提供者系统)的请求的术语词典，反之亦然。词典可有助于解决可由用户和/或提供者使用的术语之间的各种差异。可以将上述功能集成到网络102和/或作为工作流引擎110的一部分。在一些实施方式中，可以集中存储搜索结果(其可涉及该数据，并且是去识别化的)。

系统100及其网络提供者102还可以包括工作流引擎110，其可用于协调提供者之间和/或制药公司和提供者之间的活动。工作流引擎110还可以协调数据请求、查询、数据分析和/或输出，以确保数据请求被有效地处理。例如，当在制药公司的研究人员想要开始病例审查时，工作流引擎110可以对向能够执行病例审查的一个或多个数据提供者的请求的协调、协调响应、以及向请求者返回结果进行管理。在一些示例性的实施方式中，将研究人员连接到提供者还可以在研究人员能够执行病例审查之前要求提供者组织内的多个批准。

例如，可以将系统100设计为使不同组织的临床研究人员能够为了多个不同的目的，而通过大量的临床记录和患者历史而具备挖掘利用的能力。制药公司的研究人员可以利用该系统来改进临床试验设计，以避免必须修改试验以及在努力将临床试验投向市场时浪费宝贵的时间和金钱的可能性。医院的研究人员能够在大量患者间的某些疾病和治疗效果方面与其他选定的医院协作，所述其他选定的医院也是网络102的一部分。医院和提供者还可以利用该系统搜索他们自己的患者数据库。如可以理解的，其他用户也可以利用该系统获得必要的信息。

与包括用于研究目的的大的患者数据集的常规系统不同，系统100可以包括联合模块，在所述联合模块中可以存储并管理数据。迄今为止，大多数收集临床研究数据的方法需要将数据存储在单个集中式的数据库中。该方法要求复制临床数据、对该数据进行去识别化、以及将该数据归一化为单个统一架构。尽管该方法允许进行研究，但是其要求制定重要的管理政策，并且要求提供者组织的同意复制他们的数据并移动到外地。此外，数据会随着时间的推移而变得过时，因此需要恒定数据整合。

当前主题的系统100能够使提供者组织的网络成为一体，其中，患者数据从来不会离开提供者数据中心。可以在提供者之间实时的联合查询，并且只将汇总的总数和基于查询的结果的其他统计特性返回给用户。简单的例子可以是查询所有年龄在40到50岁之间、被诊断为糖尿的人。返回的结果可以是年龄在40到50岁之间、被诊断为该疾病的人的总数。还可以返回一组其他统计数据(例如，多少男性以及多少女性、更精细的年龄分组、不同的药物治疗的患者的总数，等)。

系统100可以作为终端用户的Web应用程序来提供，并且可以是云托管的。该系统可以在云托管服务上托管并且可以包括可部署在数据提供者的防火墙后面的软件。在一些实施方式中，可以实施安全的和/或专用的网络，由此可以限制为网络的成员才可以访问网络和/或包括在其中的数据。在一些实施方式中，在提供者的防火墙的后面不需要专用软件和/或硬件和/或它们的任意组合。在一些实施方式中，数据提供者可以是医院、学术机构、政府机构、公共和/或私营公司、诊所、医疗机构、临床数据的第三方整合者、和/或任何其他个人和/或实体。

图2示出了根据当前主题的一些实施方式的示例性的方法200。在202，提供者104可以连接到提供者网络102，允许访问从去识别化的患者数据得到的患者的统计总数。在204，研究人员或用户106可以基于临床研究目标和假设生成查询。在206，可以将查询提交给网络102。查询可以基于但不限于：纳入/排除条件、人口统计数据等。在208，可以对数据库108进行搜索。可以本地执行搜索，或者可以通过数据库的网络进行搜索，并且可以搜索去识别化的患者数据。在210，搜索可以产生结果，包括各种统计分析，可以汇总各个网络站点和/或数据库的结果并将其提供给用户106。

在一些实施方式中，研究人员可以返回到选择的网络站点，以在患者招募的可行性、试验设计和站点选择方面进行协作。

在一些实施方式中，一些示例性的用户106可以包括：在能够利用产生的数据进行研究以及进行赞助临床试验设计和执行的医疗机构之间的工作流协调的生物技术和制药机构的中的个人和/或组织。在一些实施方式中，生物技术和制药公司的用户可以永远不用访问去标识化或者标识的患者数据，而是他们可以仅访问所有提供者的患者群体的统计信息(计数)。

在一些实施方式中，一些示例性的用户106可以包括提供者组织中的研究人员/研究者，他们感兴趣的是进行他们自己的研究、或者在工作流活动中与公司用户进行协作。这些用户可以基于个别提供者实施的政策的性质，访问去标识化或者标识的患者数据。如可以理解的是，其他用户和/或用户群体可以以多种访问方式来访问数据。

图3示出了根据当前主题的一些实施方式的、另一个示例性的处理数据的系统300。系统300可以包括网络连接器304，其可以通信地耦合到数据用户302(类似于图1所示的用户106)，并且可以通信地耦合到至少一个数据提供者304(例如，数据提供者可以是医院、诊所、医疗专业人员和/或任何其他实体)。网络连接器304可以被配置为从提供者306、用户302和/或这两者接收数据。用户302可被配置为生成查询并将其转发给网络连接器304进行处理。网络连接器304可被进一步的配置为对查询进行处理并获得对查询作出响应的数据。可以将该响应提供给用户302(例如，制药公司、和/或请求数据的任何其他实体)。网络连接器可以包括部件和/或执行上文根据图1和2所讨论的功能。

图4示出了根据当前主题的一些实施方式的、再一个示例性的处理数据的系统400。系统400可以包括网络连接器404(与图3所示的网络连接器302类似)。网络连接器404可被配置为通信地耦合到至少一个数据提供者406(与图3所示的数据提供者306类似)。网络部件402可被配置为与网络连接器404通信和/或作为网络连接器404的一部分。网络部件402可包括搜索平台，其可用于数据搜索和/或提供数据分析并生成输出。在一些实施方式中，数据可以是电子病历(EMR)数据。如可以理解的，数据可以是任何类型的数据(例如，医学、科学、研究等)。

在一些实施方式中，当前主题的系统(例如，图1所示的系统)可以支持与为了临床研究而选择候选人有关的各种活动。这些活动可以包括下面中的至少一个：探索性研究和临床试验设计、确定/选择进行临床研究的地点、确定/选择首席研究员(“PI”)、确定/选择患者候选人、以及任何其他活动。当前主题的系统可以使用户/提供者具有查询各种数据(例如，患者的数据(可匿名、去识别化、和/或可识别等)、地点数据、科学数据、医学数据、和/或任何其他数据)、分析查询的数据、生成报告、和/或执行可与进行临床研究相关的任何其他活动的能力。

在一些实施方式中，用户还可以访问当前主题的系统以设计临床试验方案和/或确定/选择地点。用户还可以与提供者(其中，提供者可以例如提供各种数据、患者候选人的数据等)就临床研究进行协作。提供者可以将当前主题的系统用于一组相同的使用案例，以便于调查人员领导研究和/或促进行业和/或研究者发起的临床研究。

在一些实施方式中，当前主题还可以支持探索性研究，其可以允许用户确定患者候选群体，包括群体中的患者的各种属性(例如，医疗状况、年龄、位置、与提供者的关系等)。例如，当考虑到糖尿病患者的研究时，临床科研医生可以识别的一组诊断为糖尿病的患者，然后探索一系列药物、实验室、并存病、进程、和/或群体中的任何其他特征。

当前主题还可以支持研究的可行性和群体划分。在这种情况下，当正进行临床研究时，用户可以查询各种数据以测量针对研究的特定纳入和/或排除条件对群体的数量的影响。可以将预定的条件直接输入到查询中，并且当探索患者群体的特性时可以实现并考虑附加条件。可以保存搜索结果，并且可以将针对研究的查询的不同版本进行比较(可以覆盖或者并排显示)，以说明查询条件的改变如何影响群体。

另外，目前的主题可用于执行初步的病例审查过程。该过程可以使得用户能够向提供者发起请求，要求提供者审查患者候选人的病史。在某些情况下，特别是当条件复杂和/或可用的患者的数量有限时，用户可以对患者候选人的医疗记录(电子版和/或书面)进行更深入的审查，以进一步理解进行研究的代表性的患者人群。

在一些实施方式中，当前主题可用于为了方案审查的目的而执行对专家的识别。在某些情况下，作为方案审查过程的一部分，用户可以与专家和/或关键意见领袖(“KOL”)进行协商。当前主题可以基于与患者候选人、研究地点、和/或任何其他因素有关的信息，识别这些专家和/或关键意见领袖。

如上所述，当前主题还可以执行对研究地点的确定/选择。为了提高试验成功的可能性，用户可以确定/选择有大量符合研究方案中记载的各种条件(例如，纳入/排除条件)的患者候选人的地点(例如，医院，诊所等)。在一些实施方式中，当前主题可以提供某个地点处的患者候选人的数量，以了解哪些提供者可用作研究地点。

另外，当前主题可以执行在某个地点进行的临床研究的首席研究员的识别/选择。在一些实施方式中，一旦已经识别/选择了临床研究地点并且已经识别/选择了首席研究员，则可以进行针对研究的患者候选人的识别/选择和/或招募。这可以通过使用包含患者信息的数据库来实现，其中，患者信息与识别/选择的地点、来到该地点求医和/或进行治疗的新患者等相关。当前主题还可以执行对来到地点求医/进行治疗的新患者和/或现存患者的监控，以确定他们是否符合为研究制定的条件。所述条件可以包括但不限于，年龄、性别、位置、疾病的类型、家族史、正寻求意见/治疗的医疗状况的类型、以及任何其他条件。

在一些实施方式中，为了研究而进行的患者识别/选择和/或招募可以基于对研究和/或其方案的参数的预测分析。例如，当前主题可以基于患者的地理位置与准备进行研究的地点的距离太远，而确定特定病人可能不是研究的好的候选人。可选的，可以确定患者很少来到准备进行研究的地点，可以使该患者丧失成为好的候选人的资格。然而，患者独特的医疗状况、最近的诊断等可以使该患者成为用于研究的好的候选人，而不考虑患者的地理位置、来到地点的次数等。在一些实施方式中，这种预测分析还可用于确定进行研究的地点。当前主题可用于基于患者的位置、患者的医疗状况、地点在特定领域的专长、特定的首席研究员的可用性等，确定地点是否是用于研究的良好候选。

图5示出了根据当前主题的一些实施方式的、识别用于临床试验或研究的候选人的示例性的进程500。可利用图1所示的系统100执行进程500。在502，可以进行与研究有关的专题研究，其可包括收集与研究有关的信息(例如，它的参数、纳入/排除条件、地点信息等)。在504，可以设计临床研究的方案。在506，可以执行地点识别/选择。在508，可以执行识别/选择。进程500可用于使提供者组织的网络成为一体，其中，患者数据从来不会离开提供者的数据中心。作为进程500的一部分而执行的查询可以实时的在提供者之间联合进行，并且可以将基于查询标准的汇总的计数和与选择的人群有关的其他有价值的统计数据(包括人口统计、诊断、药物治疗、进程、化验结果等)一起返回给用户。附加的工作流工具可有助于方案条件细化、地点和PI的识别和选择、患者识别和招募以及任何其他功能。

在502，该研究可以包括执行对用于研究的患者候选人的群体的分析。在执行对患者候选人的群体的分析时，可以识别满足各种条件的患者。为了识别患者，用户可以发出查询，所述查询可以利用涉及临床数据的各种纳入和/或排除参数执行搜索，所述临床数据包括例如但不限于，人口数据、诊断、规程(procedures)、生命统计(例如，血压和体重)、药物、实验室测试结果和/或值、基因组序列、突变体，变体、生物标记物、基因和/或蛋白表达水平、和/或任何其他信息。在一些实施方式中，用户开始可以利用宽泛的条件搜索，然后随着用户理解符合用户输入的条件的患者的特征再缩小条件。可以将用户生成的查询提交给可以连接到网络(例如，图1所示的网络102)的所有提供者。反过来，提供者可以返回符合查询条件的患者(例如，包括患者的数量)。在一些实施方式中，对于满足查询条件的患者来说，可以返回附加的临床数据，包括但不限于：示出所有提供者中的患者分布的地图、患者位置与提供者位置的距离的指示、患者的年龄和/或性别(和/或任何其他条件)的分类的指示、示出进行了额外的诊断(例如，合并症等)的多个患者的直方图、示出为每个患者和/或所有患者开的药物的直方图、示出每个患者和/或所有患者的所有手术的直方图、示出所有化验类型和/或针对每个患者和/或所有患者的每个化验类型的所有化验结果的分布的直方图。这些数据可帮助用户了解患者人群和/或帮助用户可能揭露可在研究的纳入和/或排除条件中考虑的其他患者特征。

在一些实施方式中，可以以用户友好的、直观的方式表示响应于查询的数据。在一些实施方式中，例如，可以使用标准的临床编码方案(例如，ICD-9、ICD-10、和/或用于诊断的任何其他类型的编码)、用于实验室测试和结果的LOINC码、用于手术的CPT码、以及用于药物治疗的RxNorm(或在某些情况下为SNOMED)，对数据进行编码。如可以理解的，对响应于查询的数据的任何其他类型的编码都可以使用。执行查询的用户不需要知道具体的码，即使如果它们是公知的，它们也可用于查找正确的词。在一些实施方式中，当前主题可以包括自动完成功能，其可以允许用户开始键入任意一个词，系统可基于启发式匹配逻辑列出类似的词以加快对系统的使用并且使得指定要求的条件变得简单。对于每个词来说，用户都可以看到在数以百万计的可访问的去识别化的患者记录的整个网络中对多少患者进行了该特定诊断、实验、手术、用药处方等。

在一些实施方式中，可以将用户进行的查询和/或它们的结果进行存储，并且可以将其标识为与用户希望进行的研究相关。该信息可以存储在数据库和/或任何其他存储位置。可基于各种参数(例如，识别的患者、医疗状况、位置等)，将查询和相应的结果进行比较。在一些实施方式中，查询的结果和/或研究可以与第三方共享并且可用于追踪与研究相关的各种活动。

在一些实施方式中，作为方案设计的一部分，在504，可以执行初步的病例审查过程。病例审查过程可以允许用户向提供者发出请求以审查涉及研究标准的患者的病史档案。这通过比较研究标准和实际的患者记录可进一步详细检查研究标准。其可进一步提高制药公司的临床科研医生和首席研究员之间的联系，以进一步改进方案标准和/或改进试验设计，并且其可以增加特定提供者机构将成为进行试验研究的地点的可能性。

图6示出了根据当前主题的一些实施方式的、执行病例审查的示例性的过程600。在602，在执行查询(无论是第一次查询和/或任何随后的查询)期间、之后和/或之前，由用户发起病例审查请求。病例审查请求可以结合到查询中并且提供者可以利用所述病例审查请求来识别满足查询中指定的一个或多个条件的患者。当请求病例审查时，用户可以包括概念表，其可以提供非保密性的研究概要和请求说明。非保密性的版本可以允许请求的接收方作出知情的决定以执行病例审查和/或不事先受到保密协议的约束。

可以将生成的请求发送到用户的管理小组进行审查，并且一旦请求被批准和/或拒绝，在604，就可以适当的通知用户的临床科研医生。当前主题的系统可以向用户提供生成的请求的状态。如果请求被拒绝，则过程返回到602并且可以生成新的请求。

如果请求被批准，在606，则可以确定和/或识别请求可以提交给的地点(和/或任何个人)。另外，可以识别在该地点的患者候选人。在一些实施方式中，提供者可以确定联系他们进行病例审查的可能性，并且他们的联系策略可以被配置到系统中。在一些实施方式中，也可以将需要呈现给地点的保密协议和/或任何其他相关文件和/或消息提交给地点。不同的地点可以具有发送给他们的不同的文件和/或消息。一旦将请求发送给提供者，就可以对其进行追踪。

在608，为了接收描述审查生成的请求和/或接受/拒绝生成的请求的词的目的的信息的目的，可以识别并联系研究协调员、临床科研护士、首席研究员和/或在每个识别的/选择的地点的任何其他个人。可以要求执行病例审查的地点的PI和/或个人来确认他们有权查看受保护的健康信息(PHI)并且机构审查委员会(“IRB”)授权他们为了该目的而访问该数据。如果个人拒绝该确认过程，则用户可以接收到合适的拒绝通知。

在610，一旦个人同意访问患者信息，则可以向个人呈现在符合查询中包括的条件的地点的可识别的患者的列表。在612，个人可以使用该信息来审查患者的记录并随后确定特定患者可能和/或不可能是试验的候选人。在614，当完成对识别的患者的审查时，可以将审查结果提交给用户。结果可以包括但不限于：审查的患者的数量、可能和/或不可能的患者的数量、和/或涉及被审查的患者的记录的任何其他信息。

在一些实施方式中，返回的结果可以存储在数据库和/或与用户相关的任何其他存储位置。该结果可用于改进研究标准。另外，由于可选择进行研究的患者的比例可允许更好的地点选择、对可能需要被招募以进行研究的多个地点的确定，所以所述比例可用于方案设计、地点选择等。例如，知道很可能只有50％的患者可能有资格，这意味着可以更快的招募更多的地点，而不是等着看试验地点招募的结果。

再次参考图5，在504，作为方案设计的一部分，可以执行同行审查过程。同行审查过程可通过将用户与某个领域的关键意见领袖(“KOL”)(了解满足查询条件(和/或研究标准)患者的医生)连接来帮助用户(和/或它的科研医生)。当用户执行查询时，他们可以访问有关于正治疗和/或已经治疗了那些患者的医生的信息(例如，身份、实践领域、位置、单位、出版物等)。

在一些实施方式中，当用户执行查询时，用户也可以请求执行同行审查过程。一旦请求该过程，用户就可以访问以下中的至少一个：与满足搜索条件的患者并且正在和/或已经治疗了那些患者的每个提供者有关的信息(信息可以按照患者、医疗状况、结果、医生的与标准相关的专业等来分类)、提供者组织的联系信息、以及与研究相关的关键意见领袖和/或专家的名单。提供者可以选择限制提供者的身份和/或要求访问该信息的许可。如果获得查看提供者的信息的许可，则该许可可以仅适用于特定研究和提出请求的特定科研医生(或者用户)。

如图5所示，一旦在504完成了方案设计，就可以在506开始对进行研究的地点的识别/选择。地点可以是医院、诊所、实验室、任何其他医疗机构和/或任何其他设施。在一些实施方式中，临床研究可以在多个地点中进行，因此，多个地点可以被识别和/或选择为用于进行研究的目的。选择标准可以相同、类似和/或对于参与研究的每个地点都不同。在一些实施方式中，用户可以确定用户希望参与研究的优选地点的列表并将合适的请求提交给地点。被选中的每个地点可以接受和/或拒绝用户参与研究的请求，并且如果接受，就向用户提供合适的信息。

一旦地点被选中，当前主题就可以提供如图8所示的协作网络802，其可以连接提供者地点804(a，b，c，d，e，f)。在一些实施方式中，协作网络802可以为了研究的目的和/或为了可能和/或可能不涉及研究的任何其他原因而设置(例如，提供者(例如，医院、科研机构、诊所、教育机构、制药公司等)可以在涉及或者不涉及医疗领域的各个联合项目协作)。协作网络802可以包括一个或多个服务器，其可以通过任何类型的网络(例如，城域网、广域网、互联网、内联网、外联网、无线网络等)连接地点804。在一些实施方式中，多个网络信道可以在同一个系统中实现以创建多个不同的研究网络并且其可形成协作网络802。在一些实施方式中，如果多个地点804参与研究，则地点804还可以通过共享信息来相互协作，所述共享信息可以包括患者信息、临床技术、手术的结果、各种地点操作政策和规程、特定医疗领域中的专家等。另外，地点804在收到合适的请求时还可以共享他们的成员。在一些实施方式中，选择的地点804(其可以或者可以不最终参与研究)可以限制其他地点访问他们的信息。协作网络802可以接收地点804的限制，并创建可以基于创建虚拟数据集的特定目的(例如，涉及特定疾病、患者群体、数据等)而限制访问地点信息的过滤机制。因此，当地点(和/或图1所示的用户102)向一个或多个地点提交请求时，可基于地点特定的过滤器对查询结果进行过滤，所述地点特定的过滤器由每个地点请求并由网络802实施。这可以防止地点访问机密和/或敏感的数据和/或可能是竞争者的其他地点的信息。

过滤机制可以是软件、硬件、和/或两者的组合，其可以被设计为：检测已经生成的查询以及可能已经接收到的结果、将查询和/或结果与过滤机制中的至少一个参数集进行比较、以及防止将数据转发给查询的发起者。在一些实施方式中，协作网络802可以在将查询提交给目标地点(例如，地点804)之前自动过滤来自查询源(例如，另一个地点和/或用户)的查询，并向该查询源指示，该查询源请求的信息不可用和/或目标地点已经限制访问该信息。在一些实施方式中，网络802可以将来自查询源的查询提交给目标地点，并接收可以响应于该查询的数据(在一些实施方式中，目标地点可以具有其自己的过滤器，其可以过滤和/或防止将来自地点的数据提交给网络802)，并根据已经由地点识别并在网络802中实施的过滤参数对数据进行过滤。网络802可以对可由地点804请求的所有过滤器进行追踪，并基于从查询源接收到的查询适当的应用它们。

再次参考图5，在506，地点识别/选择过程可以是自动的和/或手动的。当前主题可以基于各种参数识别/选择地点，所述各种参数包括但不限于以下中的至少一个：可能的患者候选人的位置与提供者的位置之间的距离、可能的患者候选人已经请求和/或接收到提供者的医疗服务的计时、研究中涉及的医疗状况的类型、年龄，性别，种族和/或可能的患者候选人的任何其他特征、提供者在特定医疗领域的专业知识、提供者在治疗特定医疗状况中的经验、在提供者的位置的特定医疗设备的可用性、由提供者实施的治疗方案、和/或任何其他数据(例如，可从http://www.clinicaltrials.gov获得的数据)、以及任何其他因素和/或因素的任意组合。

在一些实施方式中，可以利用用户生成的涉及研究的查询和/或具体涉及提供者地点的识别/选择的单独查询，来启动地点识别/选择过程。查询可以导致对已经是提供者网络102(如图1所示)的一部分的提供者地点或者“网络上的(on-network)”地点的识别、和/或对还不是提供者网络102的一部分的地点或者“不在网络上的(off-network)”地点的识别。查询结果可以首先列出“网络上的”地点。一些“网络上的”地点可以具有优选状态，并且可以标识在列表的顶部。可以按照可招募的患者的最多数量、在该地点工作的历史、正治疗的特定医疗状况、该地点的在特定医疗领域和/或任何其他领域中的专家、医生和/或专家的可用性、目前在该地点正在进行的试验的数量、和/或任何其他因素和/或因素的任意组合，对通过查询产生的提供者地点列表进行分类。

一旦地点被选中，用户就可以启动地点招募过程，该过程可以包括向地点发送电子定制的地点调查，其可以请求与该地点和/或在该地点的患者、医务人员、规程和政策、设备等相关的信息。这可以是由工作流引擎110(如图1所示)执行的工作流过程，其可以追踪并存储所有响应和/或无响应，以及发送后续请求和/或提醒。还可以以任何方式修改和/或改变原始查询以解决研究的需要。

在一些实施方式中，在响应于查询而列出“网络上的”地点之后，还可以列出“不在网络上的”地点。可以基于过去在这些地点工作的历史、和/或已经参与过类似的临床研究、和/或通过与地点识别和/或使供应商发挥作用的可能的伙伴关系，将这些地点标识为可能的位置。这可以允许用户选择可适于进行临床研究的任何地点。

关于地点的识别/选择，当前主题还可以识别/选择将进行临床研究的单个或多个首席研究员。当执行地点识别/选择过程时，可以利用当请求研究时已经由用户最初发出的查询(如图5的502-504所示)和/或利用单独的查询来识别研究员。可以利用下面的一个或多个示例性的因素(不是限制性的或者排他性的)来识别研究员。其中的一个因素涉及在506已经识别/选择的提供者，可以对提供者列表进行挑选以集中在可能具有特定领域的专业知识的提供者，该特定领域可能涉及用户的查询的一个或多个参数。提供者可以基于已经被识别的特定患者群体。另外，可基于涉及每个地点提供者的研究人员的信息(如可利用查询参数进行过滤)来识别研究员。可替换的，可基于用户的喜好和/或第三方的评价来选择研究员。可以当在502用户发起搜索时识别研究员。

一旦识别/选择了地点和首席研究员，如图5所示，在508就可以识别/选择和/或招募患者。在一些实施方式中，可以发出单独的查询以查询与已经在图5所示的过程502-506期间识别出的患者群体相关的数据。查询可以限制最终参与研究的患者的数量。也可以要求识别/选择的首席研究员输入正确的认证和/或授权信息(例如，IRB信息)，该信息表明首席研究员被正确的授权以查看患者的医疗记录和/或任何其他信息。一旦完成，就可以向首席研究员呈现可识别的患者的列表，包括患者的家庭医生。该列表可用于对已经被招募的患者和已经确定不适合研究的那些患者进行追踪。当前主题还可以通过各种追踪机制追踪患者的招募过程。一旦患者已经被选中并且同意参与研究，则如果患者接受其他医疗服务和/或进行了医疗急救就对患者的记录进行标记。

在一些实施方式中，为了识别可能用于研究的患者，可以使用下面的示例性的非限制性的数据中的至少一个：现有的患者的医疗历史、涉及对患者的事前监控的数据(例如，在考虑到试验的加入标准(例如，还没有开处方药物的新诊断的糖尿病患者、需要特定的妊娠范围(如20-24周)的用于试验的新的孕妇)时，可能会用到该数据)、以及任何其他参数。

在一些实施方式中，为了确保为首席研究员提供被选中的患者和有资格参与临床研究的其他患者的最新信息，当前主题可以允许自行地、周期性地(例如，每周、每半周、每月和/或基于任何其他周期等)、和/或手动地重新运行患者查询。当识别出满足查询条件的新的候选患者时，可以更新患者列表。可以在列表中高亮显示该新的候选人，并且当列表更新时首席研究员可以接收到通知。另外，当前主题可以执行对化验结果、处方单、和/或任何其他信息的监控，从而识别新的合适的候选人。一旦患者被标记，该患者就也可以出现在患者招募名单上。用户可以设置对活跃患者监控的研究并且可以规定应当监控的任何标准。

如上文根据图8所讨论的，可以在多个提供者804之间设置协作网络802。通过利用网络802，首席研究员可以利用上述技术来识别患者群体和/或基于多个提供者的参加改进研究方案标准。另外，如上所述，作为协作网络802的一部分，可以阻止提供者804访问其他提供者804的数据，除非已经得到进行该协作的特定许可。还可以阻止提供者804开放的访问网络802。

利用协作网络802，可以在特定提供者804内利用其自己的去识别化的数据(其可以与该特定提供者的策略一致)来执行患者群体分析。在一些实施方式中，当前主题的系统可以要求提供者804在多个提供者804间执行搜索和/或数据分析之前，执行和/或签订协作和/或保密协议。如上所述，该协议可以限制对特定领域(例如，医疗状况、药物、患者的类型等)的搜索和分析。提供者804间的协作可以被约束到可由本体树中的项和/或任何其他人口约束所表示的特定的“研究背景”。

在一些实施方式中，可以将至少一个提供者804选定为将领导研究的提供者，并且可以将网络802中的剩余的提供者指定为赞助提供者。在一些实施方式中，网络802可以利用生物学临床综合信息学(“i2b2”)来进行操作，“i2b2”是可以是用于组织和分析临床数据的工具。利用i2b2工具，在一个地点的首席研究员可以开始创建提供者网络，其可帮助研究者、其他研究员、和/或其他用户执行查询。可将该网络设置为受限的目的和/或约束到特定区域(例如，医疗状况、制剂、药物等)。可由网络用户发起的任何查询可被(自动和/或手动)限制到设置网络的目的。网络802中的提供者可以选择从协作协议和网络802中退出。可替换的，可将提供者从网络802中移除。如果新提供者804符合适当的条件并且同意协作/保密协议，则他们也可加入到网络802。新提供者804可以自己加入和/或在首席研究员和/或其他提供者804的请求下加入。与网络802中的提供者804合作的首席研究员还可以在协作中请求与提供者804PI相关的其他首席研究员加入首席研究员。可能已经通过其他专业协作在之前识别出了这些其他首席研究员。如果首席研究员与多个提供者相关，则可以选定特定提供者以确保该首席研究员正代表该提供者进行该研究。

在一些实施方式中，当前主题的系统可以被多个实体(例如，个人、计算实体、业务流程、业务对象、业务应用等)访问和/或允许所述多个实体访问。当前主题的系统可以包括管理员，管理员可以监控当前主题的系统及其相关的网络的操作。如果有软件更新，管理员还可以协调软件更新。当前主题的系统的审核员还可以监视用户的活动，包括问题、异常、病毒等。

在提供者(例如，图1所示的提供者104)处，不同的个人可以访问当前主题的系统。这些可以包括首席研究员、科研护士、试验协调员、通知助理和提供者管理员。首席研究员可以负责临床试验并确保患者的安全。首席研究员也可以执行上面讨论的病例审查过程。科研护士可以与首席研究员合作以协调对病人进行的试验，包括但不限于：招募、通过试验监控患者等。科研护士还可以与首席研究员一起执行病例审查过程。试验协调员可以与提供者的临床试验办公室合作并且可以协调新的和正在进行的试验的动作。试验协调员还可以接收试验调查和病例审查请求。图片通知助理(informacist)可以配置并管理本体和坐标数据映射和质量问题。提供者的管理员可以管理用户账户并在提供者处提供本地软件设置。

用户(例如，图1所示的用户106)可以包括研究医生和研究经理。研究医生可以负责制定研究方案，并可以评估和/或细化试验标准的可行性。研究经理可以负责识别和招募临床试验地点，并且可以协调由研究医生发起的病例审查请求。

在一些实施方式中，当前主题可以提供下述功能中的至少一个：查询构建、结果上报、提供者协作、数据质量和本体工具、管理工具、开发基础、初步的病例审查、地点识别/选择、同行审查、患者招募、以及其他功能。

在一些实施方式中，查询构建功能可以包括下列各项中的至少一个：查询项的自动完成、提供匹配每个查询项的多个患者、在适用的时候将参数应用到查询项，指定任意查询项的数据范围、将布尔逻辑应用到查询项、查询历史的自动追踪、和/或任何其他功能。结果上报功能可以包括下列各项中的至少一个：提供与查询条件匹配的多个患者、提供年龄和性别细分、由提供者提供患者总数、提供患者诊断/合并症、提供患者的化验结果和/或值、列出患者的药物治疗和/或手术、和/或任何其他功能。提供者协作功能可以包括下列各项中的至少一个：提供者网络的创建、将搜索条件约束到研究领域、追踪提供者的活动、分组成员的工作流程、和/或任何其他功能。数据质量和本体工具可以包括下列各项中的至少一个：开发和/或管理主本体的工具、映射到主本体、提供有关异常和/或不一致的信息、测试加入提供者的查询系统以验证性能等。管理工具可以包括下列各项中的至少一个：提供者和用户管理、提供者设置和配置、系统监控、基础架构在应用程序和/或系统发生错误时发出通知、审核日志访问和/或审查等。开发的基础架构的功能可以包括下列各项中的至少一个：开发工具和基础架构、缺陷追踪、开发和测试环境、自动构建和回归测试、源代码管理等。

在一些实施方式中，初步病例审查功能可以包括下列各项中的至少一个：请求并追踪病例审查、与提供者地点协调病例审查、生成识别的符合查询条件的患者的提供者访问列表、利用点击协议整顿接受过程、追踪并巩固结果、巩固结果并将结果应用到地点招募推荐等。地点招募功能可以包括下列各项中的至少一个：网络上的地点的推荐列表、不在网络上的地点的推荐列表、进行特定用户的地点体验追踪、提供对地点联系人和首席研究员的访问、自动的地点勘察过程、在网络上的地点重新使用查询、以及其他。同行审查功能可以包括下列各项中的至少一个：提供对首席研究员和患者的联系信息的访问、提供对专家和/或关键意见领袖的身份的访问、以及其他。患者招募功能可以包括下列中的至少一个：重新使用查询，如果可能，生成对患者群体的查询、对筛选为和/或参加到研究中的患者进行追踪、监控符合条件的新患者。

图7示出了根据当前主题的一些实施方式的、执行对用于临床试验的患者候选人的识别的示例性的系统结构700。系统可以包括浏览器组件702、平台组件704、防火墙组件708和提供者组件710，所述平台组件704可以包括工作流引擎706。用户106可以利用浏览器组件702来生成查询、设计研究方案、访问各种数据、和/或执行上文讨论的任何其他功能。平台组件704可以是软件、硬件、和/或它们的任意组合，并且可以包括在提供者网络组件102(如图1所示)中，其中，工作流引擎706可以类似于工作流引擎110(如图1所示)。平台可以是软件即服务(“SaaS”)平台，其中，使用平台的实体可以管理它们自己的用户、它们自己的访问控制、和/或控制它们自己的配置。提供者710可以包括平台代理712，其可以为提供者提供对平台704和用户702的访问，反之亦然。代理712可以是软件、硬件、和/或它们的任意组合。在一些实施方式中，代理712可以安装在提供者系统上。可替换的，提供者可以不使用代理712，而是可以直接访问平台704。

防火墙708可以为正在提供者710、用户702和平台704之间交换的数据提供适当的安全性。在一些实施方式中，为了增强正在进行交换和/或正由平台704访问的数据的安全性，安装在提供者系统上的代理712可以在无需开放任何监听通信端口的情况下与平台704通信。在一些实施方式中，任何患者数据，被标识的和/或去识别化的，可能永远不会离开提供者的数据中心和/或控制，除非接收到和/或获得访问该信息的特定授权。对患者数据和/或平台704的所有访问可以要求安全认证并且可以审核所有活动。

无需任何监听通讯端口是开放的平台704通信。在一些实施方式中，除非在接收到访问信息的具体授权和/或给予的任何患者数据，鉴定和/或去确定，可能永远不会离开提供商的数据中心和/或控制。患者数据和/或平台704的所有访问可能需要安全认证和所有的活动可以进行审核。

在一些实施方式中，平台704可以是企业应用程序和云托管的多租户SaaS应用程序的组合。云托管的SaaS基础架构可以提供核心管理和/或管理业务、用于临床试验的Web应用程序，和/或可以管理工作流活动以协调各种工作流活动。在一些实施方式中，平台704还可以包括数据库(例如，图1所示的数据库108)，其可以是云托管的关系数据库的实例。该数据库可以存储查询、查询结果、用户身份、配置信息、主本体、数据映射、元数据等。为了高可用性，可以对该数据库进行自动复制和备份。

图9a-9i示出了各种示例性的用户界面，其可用于在上文根据图5所讨论的任何过程期间帮助用户。如图7所示，可以在使用平台704期间生成用户界面，并且可以使用用户浏览器702显示用户界面。

图9a所示的示例性的用户界面902可以是初始用户界面，其可用于开始探索性的研究过程502并发起对患者、地点等的查询。用户可以输入用户感觉将帮助用户生成结果的任何查询条件(例如，“必须有”、“不能有”参数等)。

图9b示出的示例性的用户界面904可以帮助用户输入与用户希望研究的特定疾病有关的信息。可能的结果可以在下拉菜单中显示并且可以利用各种采用的标准对其进行编码。另外，每个可能的结果还可以显示可用于进行与特定医疗状况相关的研究的可能数量的患者候选人。

图9c示出了包括作为必须要有的条件的特定的用户选择的医疗状况(“糖尿病，无并发症”)的示例性的用户界面906。

图9d示出了示例性的用户界面908，其示出了地图和在每个地理位置的、可具有用户已经选择的特定医疗状况的多个患者候选人。地图可以显示患者的年龄以及任何其他信息。图9e示出了示例性的用户界面910，其可以基于与特定位置(例如，用户、可能的地点等)的距离显示可能的患者候选人的分布。可通过各种条件(例如，年龄、性别、医疗状况、诊断等)对用户进行划分。图9f示出了示例性的用户界面912，其包括与可能的患者候选人(包括具有特定诊断的多个患者)相关的诊断的直方图。图9g示出了示例性的用户界面914，其可以允许用户通过输入各种参数(例如，”必须具有急性心肌梗死的可能的患者候选人”)缩小搜索条件。图9h所示的示例性的用户界面916中的可能的患者候选人图中示出了这种缩小的结果。图9i示出了示例性的用户界面918，其包括有关可能的患者候选人的化验结果的信息。还可以生成包括有关“人口统计”、“诊断”、“药物治疗”，“手术”等信息的其他用户界面以供用户查看。用户还可以通过输入“必须有”和/或“不能有”条件来缩小和/或扩展搜索结果。当前主题还可以提供各种可选条件以帮助用户搜索可能的患者候选人。

图10a-10b示出了可在创建对等网络(如图8所示的网络802)中帮助用户的示例性的用户界面。利用图10a所示的用户界面1002，用户可以从各个提供者(例如，“萨克拉门托医院”)中识别出特定的合作者(例如，“Dan2提供者”)。用户还可以为协作研究提供名称、说明、识别信息等。另外，用户可以指定IRB信息和任何相关说明。用户可以随后为协作研究选择具体的合作者。在图10b所示的用户界面1004中示出了用户的选择的示例性的结果。

图11示出了示例性的用户界面1102，其可以允许用户追踪正执行的(由用户和/或由图8所示的网络中的协作者执行的)查询，包括查询参数、查询日期、对查询的创建者的识别、以及查询生成的结果。

在一些实施方式中，当前主题可以被配置为在如图12所示的系统1200中实现。系统1200可以包括处理器1210、存储器1220、存储设备1230和输入/输出设备1240。部件1210、1220、1230和1240中的每一个可利用系统总线1250互连。处理器1210可被配置为处理指令以在系统1200内执行。在一些实施方式中，处理器1210可以是单线程处理器。在替代的实施方式中，处理器1210可以是多线程处理器。处理器1210可以进一步被配置为处理存储在存储器1220或存储设备1230中的指令，包括通过输入/输出设备1240接收或发送信息。存储器1220可以存储系统1200内的信息。在一些实施方式中，存储器1220可以是计算机可读介质。在替代的实施方式中，存储器1220可以是易失性存储器单元。在又一些实施方式中，存储器1220可以是一个非易失性存储器单元。存储设备1230能够为系统1200提供海量存储。在一些实施方式中，存储设备1230可以是计算机可读介质。在替代的实施方式中，存储设备1230可以是软盘设备、硬盘设备、光盘设备、磁带设备、非易失性固态存储器、或者任何其他类型的存储设备。输入/输出设备1240可以被配置为为系统1200提供输入/输出操作。在一些实施方式中，输入/输出设备1240可以包括键盘和/或指示设备。在替代的实施方式中，输入/输出设备1240可以包括用于显示图形用户界面的显示单元。

图13示出了根据当前主题的一些实施方式的、识别用于临床试验(和/或其他目的，例如，合资、研究项目等)的候选人的示例性的方法1300。在1302，可以接收对研究的主题查询(可由图1所示的系统100的用户发起查询)。在1304，可为至少一个目标数据库(例如，提供者数据库和/或任何其他存储位置)转换接收到的主题查询。在1306，可将转换后的主题查询提供给至少一个联合数据库(例如，储存库、数据库和/或图1示出的系统100的其他存储位置)。在1308，可利用联合数据库识别匹配主题查询的至少一个主题。还可以从联合数据库获得与至少一个主题相关的至少一个附加统计信息(例如，患者统计、地点统计、医疗状况统计等)。可将获得的附加统计信息转换为通用术语(例如，研究领域和/或一般医疗领域和/或任何其他领域中技术人员公知的术语)。在1310，可基于识别的主题确定参与研究的一组可能的候选人。

在一些实施方式中，当前主题可以包括以下可选特征中的一个或多个。可基于方案(例如，临床方案)识别至少一个位置和与进行研究的所述至少一个位置相关的至少一个首席研究员。所述位置可以是医院、诊所、医疗设施、实验室、和/或任何其他设施。所述位置可以是患者候选人为了接受医疗服务和/或治疗的目的而访问和/或过去曾经访问和/或计划将来访问的地点。首席研究员可以是可以与地点相关的个人和/或可以是独立的研究员。首席研究员可以根据方案进行研究并且检查研究。所述方案可以包括用于生成主题查询的主题。

在一些实施方式中，可基于识别的位置和首席研究员选择参与研究的第一组候选人。可以接触该组中的候选人以确定他们是否愿意参与研究。可以向参与者提供补偿和/或其他好处。一旦候选人同意参与，就可要求候选人参观将进行试验的位置并执行各种知情同意书和/或任何其他协议。可从以上的一组可能的候选人中选择第一组候选人。

在一些实施方式中，当前主题可以包括以下可选特征中的一个或多个。研究可以是临床研究并且方案可以是用于临床研究的临床方案。

在一些实施方式中，可响应于接收第一查询而识别第二组候选人。第一查询可以包括可以表征临床研究的至少一个参数。用户106(图1所示的用户)可以为了选择可招募为用于研究的可能的患者候选人的目的而向提供者网络102发起查询。选择的候选人可以从第二组候选人中进行选择。

在一些实施方式中，可基于下列各项中的至少一个生成和/或创建进行临床研究的临床方案：识别出的第二组候选人和现有的临床方案。方案可由用户102(例如，医生)设计并且可以包括与识别出的候选人、当他们访问提供者(例如，图1示出的提供者104)时他们的医疗历史、医疗状况等相关的信息的审查。提供者可以访问的数据可以匿名或者去识别化，以使得提供者不知道有关每个患者候选人的具体的个人信息。方案可由用户的同行(peer)检查并且用户可以向临床研究领域中的专家咨询。

在一些实施方式中，至少一个参数可以包括描述下列各项中的至少一个的数据：医疗状况、药物化合物、医疗设备、患者群体和它们的任意组合。另外，至少一个参数可以包括下列各项中的至少一个：人口统计数据、医疗诊断、医疗流程、药物、化验测试结果、基因组序列数据、突变数据、变体数据、生物标志物数据、和/或它们的任何组合。

在一些实施方式中，方法1300可以包括识别至少一个专家以帮助至少一个临床研究者进行临床研究。

在一些实施方式中，第二组候选人的识别可以包括获得与第二组候选人中的每个候选人相关的至少一个医疗记录。可基于获得的医疗记录选择第二组候选人中的候选人。医疗记录可以包括下列各项中的至少一个：与第二组候选人中的至少一个候选人相关的匿名数据和识别第二组候选人中的至少一个候选人的数据。

在一些实施方式中，地点可以包括下列各项中的至少一个：医院、诊所、医疗设施、药物公司、实验室和医学办公室。可基于下列各项中的至少一个识别地点：第二组候选人中的候选人的位置和地点的位置之间的距离、第二组候选人中的至少一个候选人已经请求和/或从地点接收医疗服务的时间、包括在临床研究中的一种类型的医疗状况、第二组候选人中的至少一个候选人的年龄、第二组候选人中的至少一个候选人的性别、第二组候选人中的至少一个候选人的种族、和/或第二组候选人中的至少一个候选人的任何其他特性、地点的医学领域的专业知识、地点在治疗至少一种医疗状况中的经验、特定医疗设备在所述地点的可用性、由地点实施的至少一种治疗方案、以及它们的任意组合。

在一些实施方式中，方法1300还可以包括与多个地点通信以建立用于联合进行研究的对等网络，并建立用于进行临床研究的地点的对等网络。该方法还可以包括创建至少一个过滤器以对对等网络中的至少一个地点的数据的访问进行过滤，并基于创建的过滤器阻止对等网络中的至少一个地点访问对等网络中的至少另一个地点的数据。该方法还可以包括：对于对等网络中的每个地点，识别与该地点相关的至少一个首席研究员。多个识别出的首席研究员可以联合进行临床研究。

在一些实施方式中，方法1300可以包括执行至少一个附加查询以减少第二组候选人中的候选人的数量。

在一些实施方式中，当前主题涉及一种如图14所示的用于建立对等网络的计算机执行的方法1400。可因为各种原因建立网络，包括但不限于下列各项中的至少一个：临床研究、研究项目、合作项目、合资、和/或任何其他目的、和/或它们的任意组合。例如，该网络可用于，例如识别参与临床研究的候选人以及协作进行临床研究。该方法可以包括与多个地点通信以建立对等网络(在1402)，确定多个地点中的每个地点是否希望加入对等网络并选择多个地点中的第一组地点以加入到对等网络(在1404)，以及利用对等网络连接第一组地点(在1406)。

在一些实施方式中，当前主题可以包括以下可选特征中的一个或多个。可以创建至少一个过滤器以对对等网络中的至少一个地点的数据的访问进行过滤。基于创建的至少一个过滤器，可以阻止第一组地点中的至少一个地点访问第一组地点中的至少另一个地点的数据。方法1400还可以包括对于第一组地点中的每个地点，识别与该地点相关的至少一个首席研究员。多个识别出的首席研究员可以联合进行下列各项中的至少一个：临床研究、研究项目、合作项目、合资、和/或其任何组合。

尽管已经根据上文示出的实施例描述了本发明，但是应当意识到，本发明的部件的最佳尺寸关系包括在尺寸、材料、形状、形式、操作的功能和方式、组装和使用的各种变化，这对本领域技术人员来说是显而易见的，并且对于附图中示出的和说明书描述的所有等价关系旨在由当前主题所涵盖。

因此，认为前述描述仅是示例性的说明本发明的原理。另外，因为多种修改和改变对本领域技术人员来说是容易想到的，所以不是将本发明描述的限制到具体结构，并且示出和描述的操作以及相应的所有适当的修改和等价物都可以诉诸落入本发明的范围内。

已经参考附图描述了当前主题的示例性的实施例，应当理解的是，当前主题并不限于示出的实施例，并且在不背离所附的权利要求书限定的当前主题的范围或精神的情况下，本领域技术人员可以作出各种改变和修改。本领域技术人会员还可以对当前主题作进一步的修改，并且认为所有的这些修改都落入由所附的权利要求书限定的本发明的精神和范围内。

尽管本文已经详细公开了具体的实施例，但是这仅通过示例性的方式示出并且仅为了举例说明的目的，并且并不旨在限制。特别的，发明人可预期的是，在不背离公开的实施例的精神和范围的情况下，可以作出各种替换、改变和修改。认为其他方面、优点和修改在公开和主张的实施例以及本文公开的其他发明的范围内。下文提出的权利要求仅仅代表本文公开的本发明的一些实施例。目前没有主张的实施例和发明其他方面也是可以预期的。发明人保留在以后的主张和/或以后的主张共同优先权的应用中实行这些实施例和发明的权利。

如本文所使用的，术语“用户”可以指包括人或者计算机或者任何其他设备的任何实体。

尽管序数(例如，第一，第二和第三，等)在某些情况下涉及顺序，但是本文使用的序数并不一定表示顺序。例如，序数可仅用于将一个术语与另一个术语区别开来。例如，用于区别第一事件和第二事件，但是不必暗示任何时间顺序或固定参考系统(以使得在本说明书中的第一段中的第一事件不同于在本说明书的另一段中的第一事件)。

为了提供与用户的交互，本文描述的主题可以在计算机上实现，所述计算机具有显示设备(举例来说，例如，用于向用户显示信息的阴极射线管(CRT)或液晶显示器(LCD)监视器)、以及键盘和定点设备(举例来说，例如，鼠标或者轨迹球)，用户通过所述键盘和定点设备可以向计算机输入。其他类型的设备也可用于提供和用户的交互。例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的感官反馈，例如，视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈；并且可以以任何形式接收用户输入，包括但不限于：声音、语音或触觉输入。

在前面的描述中提出的实施方式不代表与本文描述的主题一致的所有实施方式。相反，它们仅仅是与涉及描述的主题的方面一致的一些例子。尽管上文详细描述了一些变化，但是其他修改或者增加也是可能的。特别的，除了本文所提出的之外，可以提供其他特征和/或变化。例如，上文描述的实施方式可以针对公开的特征的组合和子组合、和/或上文公开的若干其他特征的组合和子组合。另外，附图描述的和/或本文公开的逻辑流不必要求示出的特定顺序或者序列性的顺序来实现期望的结果。其他实施方式可以落入下面的权利要求的范围内。

Claims (57)

1.一种计算机实现的方法，其包括：

接收对研究的主题查询；

为至少一个目标数据库转换接收到的主题查询；

将转换后的主题查询提供给至少一个联合数据库；

利用所述至少一个联合数据库识别匹配所述主题查询的至少一个主题，并获得与所述至少一个主题相关的至少一个附加统计信息，其中，将获得的至少一个附加统计信息转换为通用术语；以及

基于识别出的至少一个主题，确定参与研究的一组可能的候选人；

其中，由至少一个计算系统的至少一个处理器执行所述接收、转换、提供、识别和确定中的至少一个。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

基于方案识别至少一个位置和与所述至少一个位置相关的进行研究的至少一个首席研究员，所述方案包括生成所述主题查询的主题；以及

基于识别出的至少一个位置和所述至少一个首席研究员，选择参与所述研究的第一组候选人，所述至少一个首席研究员进行所述研究，所述第一组候选人是从一组可能的候选人中选择的。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述研究是临床研究并且方案是用于临床研究的临床方案。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述识别进一步包括：

响应于接收第一查询而识别第二组候选人，所述第一查询包括表征所述临床研究的至少一个参数；

其中，基于下列各项中的至少一个生成所述临床方案：所述第二组候选人和现有的临床方案。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，选择的一组候选人是从所述第二组候选人中选择的。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述至少一个参数包括描述下列各项中的至少一个的数据：医疗状况、药物化合物、医疗设备、患者群体、以及它们的任意组合。

7.根据权利要求4所述的方法，其中，所述至少一个参数包括下列各项中的至少一个：人口统计数据、医疗诊断、医疗流程、药物、化验测试结果、基因组序列数据、突变数据、变体数据、生物标志物数据、和/或它们的任何组合。

8.根据权利要求2所述的方法，进一步包括识别至少一个专家以帮助至少一个首席研究员进行所述研究。

9.根据权利要求4所述的方法，其中，识别所述第二组候选人包括：检索与所述第二组候选人中的每个候选人相关的至少一个医疗记录；

其中，所选择的一组候选人中的候选人是基于检索的至少一个医疗记录而选择的。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述至少一个医疗记录包括下列各项中的至少一个：与所述第二组候选人中的至少一个候选人相关的匿名数据和识别所述第二组候选人中的至少一个候选人的数据。

11.根据权利要求2所述的方法，其中，地点包括下列各项中的至少一个：医院、诊所、医疗设施、药物公司、实验室和医学办公室。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，基于下列各项中的至少一个识别所述地点：所述第二组候选人中的候选人的位置和所述地点的位置之间的距离、所述第二组候选人中的至少一个候选人已经请求和/或从所述地点接收医疗服务的时间、包括在所述临床研究中的一种类型的医疗状况、所述第二组候选人中的至少一个候选人的年龄、所述第二组候选人中的至少一个候选人的性别、所述第二组候选人中的至少一个候选人的种族、和/或所述第二组候选人中的至少一个候选人的任何其他特性、所述地点的医学领域的专业知识、所述地点在治疗至少一种医疗状况中的经验、特定医疗设备在所述地点的可用性、由所述地点实施的至少一种治疗方案、以及它们的任意组合。

13.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

与多个地点通信以建立用于联合进行研究的对等网络；以及

建立用于进行研究的地点的对等网络。

14.根据权利要求13所述的方法，进一步包括：

创建至少一个过滤器以对所述对等网络中的至少一个地点的数据的访问进行过滤；以及

基于创建的至少一个过滤器，阻止所述对等网络中的至少一个地点访问所述对等网络中的至少另一个地点的数据。

15.根据权利要求13所述的方法，进一步包括：

对于所述对等网络中的每个地点，识别与所述地点相关的至少一个首席研究员；

其中，识别出的多个首席研究员联合进行所述研究。

16.根据权利要求4所述的方法，进一步包括：

执行至少一个附加查询以减少所述第二组候选人中的多个候选人。

17.一种计算机程序产品，其包括存储指令的计算机可读介质，当至少一个可编程处理器执行所述指令时，所述指令使得所述至少一个可编程处理器执行操作，所述操作包括：

接收对研究的主题查询；

为至少一个目标数据库转换接收到的主题查询；

将转换后的主题查询提供给至少一个联合数据库；

利用所述至少一个联合数据库识别匹配所述主题查询的至少一个主题，并获得与所述至少一个主题相关的至少一个附加统计信息，其中，将获得的至少一个附加统计信息转换为通用术语；以及

基于识别出的至少一个主题，确定参与研究的一组可能的候选人。

18.根据权利要求17所述的计算机程序产品，其中，所述操作进一步包括：

基于方案识别至少一个位置和与所述至少一个位置相关的进行研究的至少一个首席研究员，所述方案包括生成所述主题查询的主题；以及

基于识别出的至少一个位置和所述至少一个首席研究员，选择参与所述研究的第一组候选人，所述至少一个首席研究员进行所述研究，所述第一组候选人是从一组可能的候选人中选择的。

19.根据权利要求18所述的计算机程序产品，其中，所述研究是临床研究并且方案是用于临床研究的临床方案。

20.根据权利要求19所述的计算机程序产品，其中，所述识别进一步包括：

响应于接收第一查询而识别第二组候选人，所述第一查询包括表征所述临床研究的至少一个参数；

其中，基于下列各项中的至少一个生成所述临床方案：所述第二组候选人和现有的临床方案。

21.根据权利要求20所述的计算机程序产品，其中，选择的一组候选人是从所述第二组候选人中选择的。

22.根据权利要求20所述的计算机程序产品，其中，所述至少一个参数包括描述下列各项中的至少一个的数据：医疗状况、药物化合物、医疗设备、患者群体、以及它们的任意组合。

23.根据权利要求20所述的计算机程序产品，其中，所述至少一个参数包括下列各项中的至少一个：人口统计数据、医疗诊断、医疗流程、药物、化验测试结果、基因组序列数据、突变数据、变体数据、生物标志物数据、和/或它们的任何组合。

24.根据权利要求18所述的计算机程序产品，其中，所述操作进一步包括识别至少一个专家以帮助至少一个首席研究员进行所述研究。

25.根据权利要求20所述的计算机程序产品，其中，识别所述第二组候选人包括：检索与所述第二组候选人中的每个候选人相关的至少一个医疗记录；

其中，所选择的一组候选人中的候选人是基于检索的至少一个医疗记录而选择的。

26.根据权利要求25所述的计算机程序产品，其中，所述至少一个医疗记录包括下列各项中的至少一个：与所述第二组候选人中的至少一个候选人相关的匿名数据和识别所述第二组候选人中的至少一个候选人的数据。

27.根据权利要求18所述的计算机程序产品，其中，地点包括下列各项中的至少一个：医院、诊所、医疗设施、药物公司、实验室和医学办公室。

28.根据权利要求27所述的计算机程序产品，其中，基于下列各项中的至少一个识别所述地点：所述第二组候选人中的候选人的位置和所述地点的位置之间的距离、所述第二组候选人中的至少一个候选人已经请求和/或从所述地点接收医疗服务的时间、包括在所述临床研究中的一种类型的医疗状况、所述第二组候选人中的至少一个候选人的年龄、所述第二组候选人中的至少一个候选人的性别、所述第二组候选人中的至少一个候选人的种族、和/或所述第二组候选人中的至少一个候选人的任何其他特性、所述地点的医学领域的专业知识、所述地点在治疗至少一种医疗状况中的经验、特定医疗设备在所述地点的可用性、由所述地点实施的至少一种治疗方案、以及它们的任意组合。

29.根据权利要求17所述的计算机程序产品，其中，所述操作进一步包括：

与多个地点通信以建立用于联合进行研究的对等网络；以及

建立用于进行研究的地点的对等网络。

30.根据权利要求29所述的计算机程序产品，其中，所述操作进一步包括：

创建至少一个过滤器以对所述对等网络中的至少一个地点的数据的访问进行过滤；以及

基于创建的至少一个过滤器，阻止所述对等网络中的至少一个地点访问所述对等网络中的至少另一个地点的数据。

31.根据权利要求29所述的计算机程序产品，其中，所述操作进一步包括：

对于所述对等网络中的每个地点，识别与所述地点相关的至少一个首席研究员；

其中，识别出的多个首席研究员联合进行所述研究。

32.根据权利要求20所述的计算机程序产品，其中，所述操作进一步包括：

执行至少一个附加查询以减少所述第二组候选人中的多个候选人。

33.一种系统，其包括：

至少一个可编程处理器；以及

存储指令的机器可读介质，当所述至少一个可编程处理器执行所述指令时，所述指令使得所述至少一个可编程处理器执行操作，所述操作包括：

接收对研究的主题查询；

为至少一个目标数据库转换接收到的主题查询；

将转换后的主题查询提供给至少一个联合数据库；

利用所述至少一个联合数据库识别匹配所述主题查询的至少一个主题，并获得与所述至少一个主题相关的至少一个附加统计信息，其中，将获得的至少一个附加统计信息转换为通用术语；以及

基于识别出的至少一个主题，确定参与研究的一组可能的候选人。

34.根据权利要求33所述的系统，其中，所述操作进一步包括：

基于方案识别至少一个位置和与所述至少一个位置相关的进行研究的至少一个首席研究员，所述方案包括生成所述主题查询的主题；以及

基于识别出的至少一个位置和所述至少一个首席研究员，选择参与所述研究的第一组候选人，所述至少一个首席研究员进行所述研究，所述第一组候选人是从一组可能的候选人中选择的。

35.根据权利要求34所述的系统，其中，所述研究是临床研究并且方案是用于临床研究的临床方案。

36.根据权利要求35所述的系统，其中，所述识别进一步包括：

响应于接收第一查询而识别第二组候选人，所述第一查询包括表征所述临床研究的至少一个参数；

其中，基于下列各项中的至少一个生成所述临床方案：所述第二组候选人和现有的临床方案。

37.根据权利要求36所述的系统，其中，选择的一组候选人是从所述第二组候选人中选择的。

38.根据权利要求36所述的系统，其中，所述至少一个参数包括描述下列各项中的至少一个的数据：医疗状况、药物化合物、医疗设备、患者群体、以及它们的任意组合。

39.根据权利要求36所述的系统，其中，所述至少一个参数包括下列各项中的至少一个：人口统计数据、医疗诊断、医疗流程、药物、化验测试结果、基因组序列数据、突变数据、变体数据、生物标志物数据、和/或它们的任何组合。

40.根据权利要求34所述的系统，其中，所述操作进一步包括识别至少一个专家以帮助至少一个首席研究员进行所述研究。

41.根据权利要求36所述的系统，其中，识别所述第二组候选人包括：检索与所述第二组候选人中的每个候选人相关的至少一个医疗记录；

其中，所选择的一组候选人中的候选人是基于检索的至少一个医疗记录而选择的。

42.根据权利要求41所述的系统，其中，所述至少一个医疗记录包括下列各项中的至少一个：与所述第二组候选人中的至少一个候选人相关的匿名数据和识别所述第二组候选人中的至少一个候选人的数据。

43.根据权利要求34所述的系统，其中，地点包括下列各项中的至少一个：医院、诊所、医疗设施、药物公司、实验室和医学办公室。

44.根据权利要求43所述的系统，其中，基于下列各项中的至少一个识别所述地点：所述第二组候选人中的候选人的位置和所述地点的位置之间的距离、所述第二组候选人中的至少一个候选人已经请求和/或从所述地点接收医疗服务的时间、包括在所述临床研究中的一种类型的医疗状况、所述第二组候选人中的至少一个候选人的年龄、所述第二组候选人中的至少一个候选人的性别、所述第二组候选人中的至少一个候选人的种族、和/或所述第二组候选人中的至少一个候选人的任何其他特性、所述地点的医学领域的专业知识、所述地点在治疗至少一种医疗状况中的经验、特定医疗设备在所述地点的可用性、由所述地点实施的至少一种治疗方案、以及它们的任意组合。

45.根据权利要求33所述的系统，其中，所述操作进一步包括：

与多个地点通信以建立用于联合进行研究的对等网络；以及

建立用于进行研究的地点的对等网络。

46.根据权利要求45所述的系统，其中，所述操作进一步包括：

创建至少一个过滤器以对所述对等网络中的至少一个地点的数据的访问进行过滤；以及

基于创建的至少一个过滤器，阻止所述对等网络中的至少一个地点访问所述对等网络中的至少另一个地点的数据。

47.根据权利要求45所述的系统，其中，所述操作进一步包括：

对于所述对等网络中的每个地点，识别与所述地点相关的至少一个首席研究员；

其中，识别出的多个首席研究员联合进行所述研究。

48.根据权利要求36所述的系统，其中，所述操作进一步包括：

执行至少一个附加查询以减少所述第二组候选人中的多个候选人。

49.一种由计算机实现的方法，其包括：

与多个地点通信以建立对等网络；

确定多个地点中的每个地点是否希望加入所述对等网络并选择所述多个地点中的第一组地点以加入到所述对等网络；以及

利用所述对等网络连接所述第一组地点；

其中，由至少一个计算系统的至少一个处理器执行所述通信、所述确定和所述连接中的至少一个。

50.根据权利要求49所述的方法，进一步包括：

创建至少一个过滤器以对所述对等网络中的至少一个地点的数据的访问进行过滤；以及

基于创建的至少一个过滤器，阻止所述第一组地点中的至少一个地点访问所述第一组地点中的至少另一个地点的数据。

51.根据权利要求50所述的方法，进一步包括：

对于所述第一组地点中的每个地点，识别与所述地点相关的至少一个首席研究员；

其中，识别出的多个首席研究员联合进行下列各项中的至少一个：临床研究、研究项目、合作项目、合资、和/或它们的任意组合。

52.一种计算机程序产品，其包括存储指令的计算机可读介质，当至少一个可编程处理器执行所述指令时，所述指令使得所述至少一个可编程处理器执行操作，所述操作包括：

与多个地点通信以建立对等网络；

确定多个地点中的每个地点是否希望加入所述对等网络并选择所述多个地点中的第一组地点以加入到所述对等网络；以及

利用所述对等网络连接所述第一组地点。

53.据权利要求52所述的计算机程序产品，其中，所述操作进一步包括：

创建至少一个过滤器以对所述对等网络中的至少一个地点的数据的访问进行过滤；以及

基于创建的至少一个过滤器，阻止所述第一组地点中的至少一个地点访问所述第一组地点中的至少另一个地点的数据。

54.据权利要求53所述的计算机程序产品，其中，所述操作进一步包括：

对于所述第一组地点中的每个地点，识别与所述地点相关的至少一个首席研究员；

其中，识别出的多个首席研究员联合进行下列各项中的至少一个：临床研究、研究项目、合作项目、合资、和/或它们的任意组合。

55.一种系统，其包括：

至少一个可编程处理器；以及

存储指令的机器可读介质，当所述至少一个可编程处理器执行所述指令时，所述指令使得所述至少一个可编程处理器执行操作，所述操作包括：

与多个地点通信以建立对等网络；

确定多个地点中的每个地点是否希望加入所述对等网络并选择所述多个地点中的第一组地点以加入到所述对等网络；以及

利用所述对等网络连接所述第一组地点。

56.根据权利要求55所述的系统，其中，所述操作进一步包括：

创建至少一个过滤器以对所述对等网络中的至少一个地点的数据的访问进行过滤；以及

基于创建的至少一个过滤器，阻止所述第一组地点中的至少一个地点访问所述第一组地点中的至少另一个地点的数据。

57.根据权利要求56所述的系统，其中，所述操作进一步包括：

对于所述第一组地点中的每个地点，识别与所述地点相关的至少一个首席研究员；

其中，识别出的多个首席研究员联合进行下列各项中的至少一个：临床研究、研究项目、合作项目、合资、和/或它们的任意组合。