JP2002539561A - 医療情報を患者に提供する自動化観測記録装置システム - Google Patents

医療情報を患者に提供する自動化観測記録装置システム

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Abstract

(57)【要約】 患者（２１０）によって提供される情報および医療文献（２０６）から抽出されたデータに基づいて、個人用医療プロフィールを生成する装置および方法を、開示する。第１段階で、特定された包含規準を使用して、データベース（２２）中に包含させる医療文献（２０６）が、選択される。研究の入力パラメータ（４４）に関する情報および研究に含まれるアルゴリズムが、文献から抽出され、データベース（２２）に格納される。第２段階で、患者は情報（２１０）を提供し、この情報とデータベース（２２）中の研究の入力パラメータ（４４）とのマッチングが行われ、マッチした研究からのアルゴリズムが、患者によって提供された情報に適用されて、出力パラメータ（４５）についての値を生成する。組合せ分析を使用して、出力パラメータの値を「スーパーカテゴリ」値に組み合わせ、その値を使用して、個人用医療プロフィールを生成する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 （発明の分野） 本発明は、概して、医療データを収集し、カスタマイズされたアクセス権を有
する患者にデータを提供するための方法および装置に関する。より詳細には、本
発明は、医療文献から医療データベースを構築するための電子化された観測記録
システムを提供し、患者によって提供される情報および医療データベースに格納
される医療データに基づく個人のプロフィールを自動的に生成する。
【０００２】 （発明の背景） 医療情報源にアクセスが容易になるにつれて、このような資源に対する一般の
要求は増えてきている。インターネットにより、世界の何百万というユーザがま
すます増大する医療情報の選択にアクセスできるようになり、患者がますます、
自身の病状について精通するようになる。さらに、インターネットは患者に、似
たような病状を持った個人の世界的なオンラインコミュニティへのアクセス権を
提供し、患者は、自身の経験やアドバイスを共有することができる。
【０００３】 患者に対する医療情報の有効性におけるこの増大は、いくつかの優れた効果（
例えば、医師と患者との間の高められたレベルのディスカッション）をもってい
るが、いくつかの欠点もある。インターネット上で患者にとって利用可能な多く
の情報は、信頼できない。情報は、根拠のある医療研究に基づくのではなく、し
ばしば個人の経験や意見に基づく。最初に医師に相談せずに、信頼できないアド
バイスに従う場合、このような材料は患者を惑わし得るか、あるいはさらなる医
学的問題さえ引き起こし得る。
【０００４】 信頼できるオンライン資源により提供される医学的情報でさえ、助けになり得
ない。利用可能である多くの情報は非常に専門的であり、ほとんどの患者に対し
て理解できない。広範な医学の知識を有しない患者によっての使用について記さ
れる信頼できる情報は、しばしばあまりにも一般的であり有益でなく、最新の研
究および治療に関する情報を含み得ない。さらに、インターネット上の患者に対
して利用可能な情報のほぼすべては、情報が詳細に個々の患者の病状に合わせら
れないという点で一般的なものである。
【０００５】 患者が医学情報へのアクセスが増えると同時に、医学の知識はさらなる増加率
で成長している。毎月、種々の病気および治療に関しての数十の研究が、多数の
確かな医学学術誌で公表される。いくつかの主な病気（例えば、癌）に関して、
毎年公表される情報量はとても多くなっているので、その分野の専門家でさえ、
全ての最新の研究についていくことができないかもしれない。最新の研究および
技術の知識なしでは、医師は最善の可能なアドバイスを患者に与えることができ
ないかもしれない。
【０００６】 上述されるように、最善のアドバイスを与える際のこの問題は、多くの患者が
医師に出す要求においてより精通しているという事実によりさらにひどくされる
。医師は、精通している患者を満足されるために要求される最新の情報について
いくのに問題を有し得、患者は、最近の研究および技術に関する詳細な疑問を有
し得る。
【０００７】 個人用医療診断またはアドバイスを生成するための自動システムを提供するた
めに多くの試みがなされてきた。一対の最近の例は、Ｉｌｉｆｆの米国特許第５
，７１１，２９７号およびＬｅｖｉｎらの米国特許第５，７２４，５８０号に示
され、米国特許第５，７１１，２９７号は、電話を通して一般公衆に自動的医療
アドバイスを提供し、米国特許第５，７２４，５８０号は、個人用管理および予
後報告を自動的に生成することにより医師を手助けする。
【０００８】 代表的には、これらのシステムは、患者（または医師）に一連の質問を求める
か、あるいは、患者の健康状態についてのデータがコンピュータに入力されるこ
とを要求したりする。この情報は、一組の命令をデータに適用することにより処
理され、その結果、システムは診断やアドバイスを生成する。
【０００９】 このようなシステムがもつ１つの問題は、命令が、しばしば静的であり、一人
以上の医師の知識に基づいているか、またはその命令が属する分野についての医
学の教科書から収集されるということである。従って、命令は数人の個人の特別
な知識、または最新の研究に基づくというよりも一般的医学的知識による。命令
は、静的である傾向があるので、命令が、データベースに含まれるか、またはシ
ステムにハードコード化される場合でも、命令を新たな研究に基づいて更新する
のは困難であり得る。
【００１０】 命令が静的でないシステムにおいてさえ、更新中の命令以外の最新の医学研究
の結果を入力する方法はない。これらのシステム内の命令は、代表的には、複雑
で相互関係があるので、１つの命令の変更は、命令のベースにおいて多くの変更
を引き起こし得る。従って、最新の研究とみなすためにいくつかの命令を変更す
ることは、システムが作動する命令において多くの変更を引き起こし得る。
【００１１】 いくつかのシステムは、より動的な方法を支持し、命令に基づくアプローチを
無効としている。例えば、Ｓｈａｉｂａｎｉの米国特許第５，５８６，０２４号
は、起こり得る外傷を診断するために、過去のアクシデントからのアクシデント
の要因に対して現在の患者についてのアクシデントの要因を適合させる。過去の
結果の診断に基づくことにより、このアプローチは、システムが自動的に自身の
最も最近の経験に基づいて更新されることを可能にする。システムは、命令に基
づいていないので、複雑な組の命令を引き出したり、入力する必要はない。しか
しながら、Ｓｈａｉｂａｎｉに記載されるシステムは知識ではなく、経験による
ので、システムにより生成される報告は、医学的研究に基づいていない。
【００１２】 命令に基づいたシステムおよびいくつかの他のアプローチを使用するものの両
方は、代表的には、医学的情報を提供するのではなく、医学的診断または医学的
アドバイスを提供することに注力する。患者の知識または医師の知識を増やすた
めに試みるのではなく、ほとんどの公知のシステムは、診断を作成する際に、医
師の判断を置き換えるか、医師の判断を増強しようとする。例えば、たいていの
システムは、引用例を個々の患者または医師に有益であり得るかまたは関係があ
り得る医学研究論文に提供しない。
【００１３】 上記を考慮して、患者によって提供される情報および医学研究文献から引用さ
れた知識に基づく患者のための個人用医学情報を生成する自動化システムを提供
することが望まれる。
【００１４】 さらに、有益な結果または医学文献からの他の情報を引用し、格納するための
方法および構成を提供することが望まれる。
【００１５】 また、医師と議論され得る種々の治療のオプションについての個人用情報を患
者に提供する医学的データベースに格納される医学知識を適用するための自動化
方法を提供することが望まれる。
【００１６】 （発明の要旨） 本発明の目的は、患者によって提供される情報および医学研究文献から引用さ
れた知識に基づく患者のための個人用医学情報を生成する自動化システムを提供
することである。
【００１７】 さらに、本発明の目的は、有益な結果または医学文献からの他の情報を引用し
、格納するための方法および構成を提供することである。
【００１８】 また、本発明の目的は、医師と議論され得る種々の治療のオプションについて
の個人用情報を患者に提供する医学的データベースに格納される医学知識を適用
するための自動化方法を提供することである。
【００１９】 本発明のこれらおよび他の目的は、医学データベース内の医学文献から引用さ
れる情報を格納し、データベース内の情報を使用するシステムを提供することに
よって達成され、患者によって提供される情報とともに、個人用医学プロフィー
ルを生成し、これは利用可能な治療についての情報、および治療情報を生成する
ために使用された医学文献についての情報を含む。
【００２０】 本発明のシステムの好適な実施形態において、医療データベースは、サーバコ
ンピュータに格納され、患者はインターネット上のサーバコンピュータとやりと
りをする。ユーザは、標準的なウェブブラウザを使用して、インターネット上の
システムに接続し、ユーザからの特定の情報を要求する１つ以上のフォームを書
き込むことによってシステムとやりとりする。次に、システムは、医学データベ
ースを使用し、その医学データベースは、医学文献からの情報を使用して構築さ
れ、患者のために個人用プロフィールを生成する。好適な実施形態において、個
人用プロフィールは、ウェブブラウザに表示され、患者は、個人用プロフィール
のリンクを選択し得、プロフィールを作成するために使用された医学文献につい
てのより詳細な情報にアクセスする。
【００２１】 本発明のシステムは、医学データベースを構築するために、医学文献からの情
報の抽出、および患者によって提供される情報と共に、個人用プロフィールを生
成するための医学データベースを使用する一連のプログラム化されたルーチンと
いう２つの主要な構成要素を備える。
【００２２】 好ましくは、多くの医学分野の専門家から構成された編集レビューボードは、
医学データベースに含むための医学文献を検討し、評価するために構築される。
所定の判定基準に基づいて、レビューボードは、どの論文および研究が特定の病
気の状態（例えば、前立腺癌）のための医学情報のデータベースを生成するため
に使用されるべきかを決定する。レビューボードは、頻繁に新たな医学文献を評
価し、新たな研究を医学データベースに追加する。このように、医学データベー
ス内の情報は、頻繁に最新の調査を反映するために更新される。
【００２３】 データベース内に含まれるために受け入れられる研究は、有益な情報および論
文からのアルゴリズムが抽出され、医学データベース内の種々のテーブルに格納
されるデータ抽出プロセスを受ける。入力パラメータ、出力パラメータ、データ
テーブル、研究人口についての情報、統計的情報、ならびに要約と一緒に論文お
よび引用情報で使用される任意の適切なアルゴリズムは、各研究から抽出される
。さらに、各研究は、出力カテゴリを割り当て、研究、治療カテゴリの出力によ
って送達される機能に基づき、研究および組み合わせ命令に適用される治療に基
づくものであり、この各研究は、研究からの出力を「スーパーカテゴリ」に組み
合わせるために使用される。この情報ならびに利用可能な治療および自身の徴候
についての情報は、医学データベースに格納される。
【００２４】 システムの第２の構成成分は、患者のためにカスタマイズされたプロフィール
を生成するための医学データベースを使用する、本発明により構築される一連の
プログラム化されたルーチンを包含する。患者は種々の個人情報および臨床情報
を入力としてシステムに提供する。いくつかの失われた情報がある場合、システ
ムは、失われた情報の報告を患者に提供する。次に、データベースは、医学デー
タベース内の各調査のための入力パラメータに対して、利用可能な情報を適合す
るために使用される。入力パラメータが適合されるすべての調査から抽出される
アルゴリズムまたはテーブルは、患者によって提供される情報に適用され、出力
データを生成する。次に、組み合わせ分析は、種々の調査から所定の「スーパー
カテゴリ」の値に出力を合わせるために出力データについて実行される。
【００２５】 次に、治療についての情報および自身の医学データベース内に格納された指示
は、患者によって提供される情報、およびどの治療がもっとも適用可能かを決定
するための「スーパーカテゴリ」値に適用される。それぞれの治療に対し、患者
によって提供される情報、および「スーパーカテゴリ」値に組み合わされる情報
、ならびに研究からの出力は、治療の結果に関する医学データベース内の研究と
共に使用され、それぞれの治療に有望な結果についての情報を生成する。
【００２６】 患者によって提供される入力についての情報のすべて、調査からの出力データ
、「スーパーカテゴリ」値、示された治療、有望な治療結果、および適用された
研究は、個人用プロフィールを生成するために組み合わされる。次に、個人用プ
ロフィールは、患者に利用可能にされる。患者は、医師とプロフィールを議論す
るために助言され、医師は、プロフィールを評価することで患者を手助けするこ
とができ、さらなる情報をシステムに提供し得る。患者が入力データを追加また
は変更すると、システムは、更新された個人のプロフィールを生成するために使
用され得る。
【００２７】 本発明の上記および他の目的および利点は、以下の詳細な説明を考慮すること
で明らかとなり、添付の図面とともに解釈され、添付の図面において、同様の参
照符号は、全体を通して同様の部分である。
【００２８】 （発明の詳細な説明） 本発明は、患者についての個人用病気および治療プロフィールを生成するため
のシステムを提供する。システムは、２つの段階を包含する。第１の段階におい
て、医学データは、医学データベースを構築するために多くのソースから収集さ
れる。第２の段階において、データベースは患者によって提供される情報と共に
使用され、個人用プロフィールを生成する。システムは、前立腺癌についてデー
タを収集し、個人用レポートを前立腺癌患者に提供するための実施例の実施形態
を用いて下記に記載される。システムが一般的であり、ほとんどの任意の病気ま
たは病状に対し容易に適用され得ることは当業者には明らかである。
【００２９】 （定義） 本発明のシステムを説明する目的で、いくつかの用語を定義することは有用で
ある。本明細書中以下で使用する場合、「研究」は医学研究の結果を示し、これ
は典型的には、多数のヒト被験体を含む。研究は入力パラメータと出力パラメー
タとを有し、入力パラメータは研究における可変因子を特定し、出力パラメータ
は入力パラメータの変化により影響される因子を特定する。研究は入力パラメー
タの値を出力パラメータの値にマッピングする関数またはアルゴリズムを規定す
ることと理解され得る。
【００３０】 本明細書中以後で使用される場合、「論文」は刊行物または一つ以上の研究を
含む医学情報の他のソースである。論文は典型的には、医学学術誌に出版される
が、他のソース（例えば、会議の予稿集、教科書、チュートリアル、研究報告ま
たは任意の他のタイプの医学文献）にも由来し得る。
【００３１】 本明細書中以後で使用される場合、データベースはコンピュータシステムに格
納されたデータの編集物である。データベースはデータセットとテーブルを含み
得る。データセットは関連するデータのコレクションであり、一つ以上の相互に
関連したテーブルを含み得る。テーブルはまた、一つ以上のフィールドへ編集さ
れた関連するデータのセットである。各フィールドはデータの特定の部分（例え
ば、固有の識別子、または記述子）を特定する。いくつかのフィールドは、デー
タベースの他のテーブル、全体のデータセット、あるいはデータベースの任意の
テーブルにおける特定のレコードまたはフィールドへの参照を含み得る。さらに
、フィールドは他のデータベースに格納されたデータへのポインタを含み得、こ
のポインタは同じコンピュータ上で、またはネットワークを介してアクセス可能
に適用可能である。
【００３２】 テーブル中のデータの単位は、レコードと呼ばれる。このように、特定のテー
ブルにおけるレコードは、テーブルと関連した各フィールドを占有しているデー
タを含む。レコードのセットはレコードの分類（例えば、すべての特定のテーブ
ルのレコード、または特定のクエリと適合するすべてのレコード）である。
【００３３】 （概要） 図１Ａを参照して、本発明の原理に従って構成されるシステムの第１段階の概
要を説明する。この段階において、医学データを集めて、医学データベースを作
成する。ピアレビュー論文２０は、ステップ２００で論文２０をレビューする編
集レビューボードに提供され、どの論文がデータベースに含まれるべきかを判定
する。
【００３４】 ステップ２０２において、レビューされた個人の論文のそれぞれをチェックし
て、所定の包含判定基準を満たすかどうか、およびデータベースに含まれるべき
かどうかを調べる。論文がその包含判定基準を満たさない場合、論文のレビュー
はステップ２０４において記録され、論文はデータベースに含まれない。さもな
ければ、論文は包含判定基準を満たすので、論文に含まれる任意の研究に関する
情報はステップ２０６において抽出され、抽出された情報はデータベース２２に
格納される。
【００３５】 データベース２２において、十分な量の医学データが利用可能になると、図１
Ｂに関して記載される、本発明のシステムの第２の段階が使用され得る。この第
２の段階により、個人用プロフィールが、患者によって提供された情報およびデ
ータベース２２内のデータに基づいて、その患者に対して生成され得る。
【００３６】 ステップ２１０において、患者は、医学テストの結果などの様々な臨床情報お
よび医師によって提供される情報を集める。ステップ２１２において、患者は、
人口統計学的情報のみならずこの臨床情報および生活上の問題の性質に関する情
報を、本発明の原理に従って設計されたコンピュータ実行ソフトウェアに提供す
る。その情報は、インタラクティブプロセス（例えば、患者がインターネットサ
イトを訪ねること）を介して提供される。あるいは、患者は、電話を介して、音
声コマンドまたは押しボタンコマンドを用いて、もしくは、ファックスまたは郵
送を介して、情報を含むフォームを送信することによって、コンピュータとイン
タラクトし得る。患者によって提供されたデータは、データベース２２の患者デ
ータセットに格納される。
【００３７】 ステップ２１４において、システムは、患者によって提供されたデータを評価
して、個人用プロフィールを生成するのに十分なデータがあるどうかを判定する
。システムが、患者データがまだ十分ではないと判定した場合、ステップ２１６
において「不完全データレポート」を生成する。「不完全データレポート」は、
例えば、追加の画面表示、電子メールメッセージ、またはコンピュータ生成フォ
ームの郵送のいずれかで患者に送信される。この不完全データレポートは、プロ
フィールを生成し得る前に必要なデータを患者に伝える。
【００３８】 患者が十分な情報を提供している場合、システムは、データベース２２からの
医学データとともにステップ２１８においてその情報を使用し、個人用プロフィ
ールを生成する。プロフィールは、利用可能な治療オプションの評価、治療オプ
ションのそれぞれに関連する任意の共通な合併症、治療オプションのそれぞれを
個々の患者に適用した場合に起こりそうな結果を含む。さらに、プロフィールは
、治療オプションのそれぞれに関する生活上の問題の性質に関する情報、および
、それぞれのオプションを使用している他の患者の経験に関する情報を含み得る
。
【００３９】 好適な実施の形態において、完全なプロフィールは、患者が更なる情報または
そのレポートの具体的な詳細を要求することを可能にするインタラクティブフォ
ーマットで、インターネットを介して患者に送信される。あるいは、レポートは
、非インタラクティブフォーマット（例えば、電子メール）でインターネットを
介して、もしくはファックスまたは郵送を介して送信され得る。ステップ２２０
において、患者は、患者の医師とともにレポートをレビューする。追加の臨床情
報が集まると、または患者の健康状態が変化または進行すると、この情報はシス
テムに提供され得（ステップ２２２）、次いで、上記のプロセスを繰り返すこと
によって、更新されたプロフィールを生成し得る。
【００４０】 （ステージＩ：医学データベースの構築） （研究選択） 図２を参照して、論文をレビューして、どの論文をデータベース２２に包含す
べきかを決定する好ましい手順が説明される。医学論文３０は、医学編集ボード
３２によって集められ、レビューされる。医学編集ボード３２は、レビュー者３
３ａ〜ｆを備え、彼らのそれぞれは、医学のエキスパートまたはデータベース２
２が構築されようとしている対象の特定の病気および治療法に関する医療分野の
専門家である。さらに、各医学編集ボードは、少なくとも１人の病理学者と、統
計学者とを含むことが好ましい。データベース２２が癌に関するデータを含んで
いる例示的な実施形態では、主要な癌の種類（例えば、前立腺癌、乳癌、膀胱癌
等）のそれぞれに１人ずつ、多くの医学編集ボードが召集される。前立腺癌につ
いての医学編集ボードは、例えば、泌尿器科医、泌尿器病理学者（ｕｒｏｐａｔ
ｈｏｌｏｇｉｓｔ）、シードインプラント（ｓｅｅｄ ｉｍｐｌａｎｔ）の専門
家、医療腫瘍遺伝子学者、放射線腫瘍学者および統計学者を含み得る。
【００４１】 各医学編集ボード３２は、データベース２２に包含され得る論文を見つけ出し
、レビューする責任を負う。最初のレビューで、有用そうな情報または研究が含
まれる論文が、候補論文として特定される。各候補論文または研究は、次いで、
好ましくは以下の包含判定基準を用いて、包含のためにレビューされる。 （１）論文の目的が明確に述べられ、レビュー者に理解されたか？ （２）研究人口が資料編の中で適切に列挙されているか？ （３）方法が実験または研究を再現するだけ十分によく記載されているか？ （４）提供されたデータに基づいて、レビュー者が結果を評価し得るか？ （５）統計的な有意さを示すデータの統計的評価が載っていたか？ （６）表または等式に要約され得る統計的に有意な結果が載っているか？ （７）この論文が上述した判定基準を満たさない場合、「実験的だが有用」（Ｅ
ＢＵ）としてマークされるべきか？ＥＢＵとしてマークされた論文は、データベ
ースに包含されるが、最終分析プロセスには含められない。
【００４２】 上述した包含判定基準に基づいて、医学編集ボード３２のメンバー３３ａ〜ｆ
は、要旨３５ａ〜ｆを各論文または研究について作成する。これらの要旨は、各
論文または研究についての文書化された報告および臨床有用性の報告を含んでお
り、各論文または研究に数値スコアを割り当てる。そのスコアは、好ましくは、
１から５の範囲である。好ましい数値格付けシステムでは、１のスコアは、その
論文が役に立たないことを示し、２のスコアはその論文が十分な研究データを含
んでいないことを示し、３のスコアはその論文が十分な研究データを含んでいる
ことを示し、４のスコアはすばらしい論文を示し、５のスコアはその論文が、問
題となっている病気の看護の標準を設定することを示す。要旨３５ａ〜ｆは、文
書化レビューデータセット、スコアデータセットおよび文書化臨床有用性データ
セットにそれぞれ格納された、論文または研究それぞれについての文書化レビュ
ー、数値スコアおよび臨床有用性報告とともに、データベース２２に格納される
。
【００４３】 ステップ２３０において、要旨３５ａ〜ｆからの数値スコアが平均化される。
その平均スコアが３以上である場合（ステップ２３２）、その論文はデータベー
ス２２への包含のため、および分析プロセス（ステップ２３４）における使用の
ためにマークされる。３よりも低い平均スコアを受けた論文は、レビュー者の過
半数がその論文を「実験的だが有用」（ＥＢＵ）としてマークしたかどうかを見
るために調べられる（ステップ２３６）。その場合には、その論文はデータベー
ス２２に包含される（ステップ２３８）が、分析プロセスにおいては使用されな
い。３のスコアを受けなかった論文で、ＥＢＵでない論文は、ステップ２３９に
おいて却下される。
【００４４】 一旦、有用な論文が特定されると、データベース２２に配置され、分析プロセ
スにおいて使用するために、それらの論文からのデータが抽出されなければなら
ない。抽出プロセスを詳細に記載する前に、論文および研究からのデータが格納
されるデータベース２２の中のデータセットおよびテーブルの構造を記載するこ
とが必要である。
【００４５】 （文献データベースの構造） 図３を参照して、データベース２２の文献データセット３６のハイレベルの概
要を説明する。文献データセット３６は、好ましくは、研究テーブル３７を含む
。この研究テーブル３７は、データベース２２に格納された医学的研究に関する
データを含む。研究テーブル３７は、各研究に関連する入力パラメータに関する
データを格納する入力パラメータテーブル３８、および各研究の出力パラメータ
に関するデータを格納する出力パラメータテーブル３９を指すフィールドを含む
。
【００４６】 図４は、データベース２２内の文献データセット３６の研究テーブル３７にお
けるレコード構造を示す。研究レコード４０は、その研究の入力パラメータ、そ
の研究の出力パラメータ、その研究によって提供されたテーブルおよび計算値、
研究の出力および治療カテゴリ、引用情報、およびその研究の患者読み出し可能
要約を示すフィールド内にデータを有する。
【００４７】 識別子フィールド４１は、研究テーブル３７の各レコードのための一意に定ま
る識別子を含む。研究テーブル３７のレコードを参照する他のテーブルのフィー
ルドは、研究テーブル３７の特定のレコードを指すために、識別子フィールド４
１に格納された値を用いることができる。
【００４８】 引用情報フィールド４２は、論文または研究のタイトル、著者、研究が発表さ
れた雑誌、その雑誌の頁番号、発行日に関する情報、または研究レコードのデー
タが抽出されたソースを特定するために必要な任意の他の情報を含む。当業者で
あれば理解するように、このフィールドは、これらすべての項目を（サブフィー
ルドとして）直接含み得るか、または好適な実施形態では、引用情報の種々の部
分に関するフィールドを有する「文献引用」テーブル（図示せず）内のレコード
を指し得る。
【００４９】 患者読み出し可能要約フィールド４３は、研究レコード４０のデータが抽出さ
れた研究の要約のテキストを含む。この要約は、個人用プロフィールを作成する
ために用いられた論文または研究の情報を患者に提供するために、プロフィール
の一部として表示され得るか、または印刷され得る。
【００５０】 入力パラメータフィールド４４は、研究に関する１つ以上の入力パラメータの
リストを含む。リスト内の各エントリは、以下でより詳細に説明される入力パラ
メータテーブル３８のレコードを指す。多くの研究レコードが同じ入力パラメー
タを指し得ることに留意されたい。従って、例えば、多くの研究が、細胞診にお
けるガンの割合を示す入力パラメータを必要とする場合、これら研究のすべての
レコードが、入力パラメータテーブル３８にある１つの「細胞診におけるガンの
割合」レコードを指し得る。
【００５１】 出力パラメータフィールド４５は、その研究に関する１つ以上の出力パラメー
タのリストを含む。各出力パラメータは、以下に詳細に説明される出力パラメー
タテーブル３９のレコードを指す。複数の研究が出力パラメータテーブル３９に
おける同じレコードを指し得るが、異なる研究では「同じ」出力パラメータであ
っても正確な意味が微妙に異なっているため、この出力パラメータは、入力パラ
メータに比べてあまり一般的でない可能性がある。
【００５２】 出力テーブルフィールド４６が、入力パラメータの値を出力パラメータの値に
マッピングするためのアルゴリズムを特定するゼロ以上のテーブルを含む。これ
らのテーブルは研究から引用され、多次元的であり得、複数の入力パラメータの
値に基づいて出力パラメータを提供する。さらには、当業者によって理解される
ように、ニューラルネットワークまたはファジィ論理アルゴリズム等の構造は、
テーブルに表示され得る。研究の結果がそのような技術を使用することに従う（
ａｍｅｎａｂｌｅ）場合、必要な構造を表示するテーブルは出力テーブルフィー
ルド４６に格納され得る。
【００５３】 同様に、出力計算フィールド４７は、１つ以上の入力パラメータの値を１つ以
上の出力パラメータの値にマッピングするためのアルゴリズムを特定する、研究
から引用されるゼロ以上の計算を含む。いくつかの研究からの結果は、テーブル
によって表示されるより関数または計算によってよりよく表示される。好適には
関数を計算するためのコードとして表示されるこれらの関数または計算は、出力
計算フィールド４７に格納される。出力計算フィールド４７に格納されるコード
は、数学的な関数がＣ＋＋、Ｊａｖａ（Ｒ）またはＪａｖａ（Ｒ）ｓｃｒｉｐｔ
等で表され得る任意のコンピュータ言語で書かれ得る。さらに、個人用プロフィ
ールを生成するのに有用である研究に対して、出力計算フィールド４７または出
力テーブルフィールド４５のどちらかは少なくとも１つのエントリを含むべきで
あることに留意するべきである。
【００５４】 出力カテゴリフィールド４８は、研究の対象となる出力カテゴリの識別子を含
む。例えば、前立腺癌患者にプロフィールを提供するシステムにおいて、癌の病
理的な段階の判定に取り組む研究は「段階（ｓｔａｇｉｎｇ）」出力カテゴリを
有し、病気から解放された生存者（ｄｉｓｅａｓｅ ｆｒｅｅ ｓｕｒｖｉｖａ
ｌ）を予想することを対象とした研究は「結果」出力カテゴリを有する。例示的
な前立腺癌システムに利用可能な出力カテゴリは、好適に、癌の病理的な段階を
判定することに関する研究のための段階カテゴリ；病気から解放される生存者ま
たはＰＳＡ再発を予測することに関する研究のための成果カテゴリ；失禁または
インポテンス等の生活上の問題の性質に関する研究のための生活の性質カテゴリ
（ａ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｃａｔｅｇｏｒｙ）；治療の結果として生じ得る
合併症に関する研究のための合併症カテゴリ；および代替的および統合的な医学
に関する研究のための代替カテゴリを含む。
【００５５】 治療カテゴリフィールド４９は、研究人口が受けた任意の治療についての情報
を含む。この情報により出力カテゴリが治療に関連することを可能にする。例え
ば、研究は、根治的な前立腺切除を経験した患者に３６ヶ月間、病気から解放さ
れる生存者である割合についての情報を提供し得る。この研究の場合、出力カテ
ゴリは「結果」（上記を参考）により、治療カテゴリは「根治的な前立腺切除」
である。前立腺癌の例についてのシステムのための治療カテゴリは、好適には、
根治的な前立腺切除、シードインプラント（ｓｅｅｄ ｉｍｐｌａｎｔｓ）、化
学療法、寒冷療法、外部ビーム、コンフォーマルビーム放射、経過観察、ホルモ
ン遮断（ｈｏｒｍｏｎａｌ ｂｌｏｃｋａｄｅ）、代替的方法（ａｌｔｅｒｎａ
ｔｉｖｅ）、温熱療法を含む。
【００５６】 統計的フィールド５０は研究で見出された任意の統計的情報を含む。研究は、
例えば、ｐ値、研究人口内のパラメータの平均値、標準偏差、人口分布、研究人
口内のメジアン、感受性、または特異性についての情報を含む。研究統計に関す
る任意のそのような情報は、統計的フィールド５０に格納されるべきである。
【００５７】 組み合せ命令フィールド５１は、この研究のために、出力パラメータを（本明
細書の以下に説明される）スーパーカテゴリ値に組み合わせるように使用される
組み合せ解析方法を識別する。組み合せ解析方法は、平均を例とする単純な方法
、ファジィ論理またはファジイ集合を例とするより複雑な方法、メタ分析を例と
する統計的方法またはインタラクティブな技術を含み得る。これらの技術のいく
つかの利用可能性は、統計的フィールド５０で利用可能な統計的情報の性質に依
存し得る。例えば、メタ分析が使用されるために、統計的フィールド５０はｐ値
、平均および標準偏差、または人口分布のいずれかを含まなければならない。
【００５８】 研究人口フィールド５２は、研究を処理した対象（ｓｕｂｊｅｃｔ）グループ
についての情報を含む。最小限のものとして、研究人口フィールド５２は研究人
口のサイズを含む。例えば、研究が人口７８０の人々を用いて処理された場合、
研究人口フィールド５２は研究人口のサイズとして７８０を含む。この情報は、
レポートを作成する場合に使用される。
【００５９】 図５はデータベース２２の文献データセット３６の入力パラメータテーブル３
８のレコード構造を示す。入力パラメータテーブル３８のレコードは研究の入力
パラメータを説明するために使用される。入力パラメータレコード５５は、好適
には、入力パラメータ識別子を含んでいるフィールド、入力パラメータについて
の表示タイプ、入力パラメータの用語集の用語（ｇｌｏｓｓａｒｙ ｔｅｒｍ）
および説明、入力パラメータ値に対する表示用コード、確認用コード、再構築用
コード、入力フォームが入力パラメータについての値を得るように使用される情
報、入力パラメータに対する利用可能な選択またはオプションを含む。
【００６０】 識別子フィールド５６は入力パラメータテーブル３８の各レコードに対する一
意的な識別子を含む。入力パラメータテーブル３８のレコードを参照する他のテ
ーブル（例えば、研究テーブル３７）のフィールドは、入力パラメータテーブル
３８の特定のレコードを示すために識別子フィールド５６に格納された値を用い
得る。
【００６１】 名前フィールド５７は入力パラメータの名前を含む。この名前は、患者から情
報を収集するために用いられる入力フォームで表示される。
【００６２】 用語集の用語（ｇｌｏｓｓａｒｙ ｔｅｒｍ）フィールド５８は、ユーザが入
力パラメータに値を入れる際に役立つように使用され得る入力パラメータの詳細
な説明のテキストを含む。同様に、説明フィールド５９は、緊急のヘルプが必要
なユーザのための入力パラメータの短い説明のテキストを含む。以下でより詳細
に説明されるように、説明フィールド５８のテキストは、入力パラメータに値を
入れるように用いられる入力フォームで自動的にポップアップし得る。
【００６３】 表示タイプフィールド６０は入力パラメータの表示タイプの情報を含む。例え
ば、入力パラメータはパーセンテージ、日付（ｍｍｄｄｙｙ）、ｙｅｓまたはｎ
ｏという答え、整数、または任意の他のタイプであり得る。表示タイプフィール
ド６０は入力パラメータのタイプを識別する。
【００６４】 表示コードフィールド６１は、ＨＴＭＬで書かれた、ウェブページまたはウェ
ブフォームで入力パラメータを表示するためのコードを例とするコードを含む。
入力パラメータを表示する必要がある場合、そのパラメータの表示コードが実行
される。
【００６５】 確認コードフィールド６２は、Ｊａｖａ（Ｒ）ｓｃｒｉｐｔで書かれ、入力パ
ラメータを確認するためのコードを例とするコードを含む。ユーザが入力パラメ
ータに値を入れる場合に、確認コードはユーザがそのパラメータに有効な値を入
れたことを確認するように実行される。例えば、入力パラメータはパーセンテー
ジとして表される場合、有効値は０〜１００までの範囲である。ユーザが４７０
に入った場合、有効コードは入力を拒否する。いくつかの場合、確認コードもま
た、ユーザによって入れられるデータを内部フォーマットに変換する。例えば、
ユーザは３つの個別の数字の値（月、日、および年）のような日付を入れ得る。
日付は内部に１つの数字として格納され得るので、確認コードはユーザ入力のフ
ォーム（３つの値）からユーザによって入力された日付を表す１つの数字に変換
しなければならない。
【００６６】 再構築コードフィールド６３は、入力パラメータ値を内部フォーマットから表
示用のフォーマットに変換するための、コード、好適にはＪａｖａ（Ｒ）ｓｃｒ
ｉｐｔで書かれたコードを含む。従って、日付例を用いると、再構築コードは、
１つの数として内部に格納される日付を３つの数、月、日、および年に変換する
ように実行され得る。通常、再構築コードフィールド６３に含まれるコードは、
入力パラメータ値が表示されなければならない度に実行される。値がウェブペー
ジまたはウェブフォームで表示されている場合、コードが表示コードフィールド
６１に含まれる前にコードは実行される。
【００６７】 利点として、これらのコードフィールドにより、入力パラメータを表示、確認
、および再構築するのに必要なコードをデータベース２２における入力パラメー
タについて他のデータと共にカプセル化することが可能である。従って、入力パ
ラメータは、表示方法それ自体、有効値の入力のチェック方法、内部フォーマッ
トとユーザ読み出し可能フォーマットの間の変換方法それ自体を「知る」オブジ
ェクトとしてみなされ得る。これによりまた、以下で非常に詳しく説明されるよ
うに、システムが患者から情報を収集する際に使用するためのフォームを自動的
に生成することができる。
【００６８】 入力パラメータはそのような選択可能な値が適切であるタイプである場合、選
択フィールド６４は入力パラメータについての選択可能な値のリストを含む。例
えば、入力パラメータが「真」または「偽」の選択である場合、選択フィールド
６４は真の選択、および偽の選択を含む。同様に、生活の質に関連する入力パラ
メータは「失調（ｉｎｃｏｎｔｉｎｅｎｃｅ）が許容され得る」、「失調は避け
るべきである」、および「失調は許容され得ない」に対する選択を有し得る。選
択フィールド６４の選択はそれぞれ入力パラメータの値に関連し、ユーザ入力フ
ォームのドロップダウンリストに現れる。
【００６９】 （単数又は複数の）フォームＩＤフィールド６５は、入力パラメータが含まれ
るべき１つ以上のフォームのリストを含む。各々の入力パラメータは１つ以上の
ユーザ入力フォームに現れ得る。前立腺癌システムのフォームの例は、血液テス
トフォーム、医者検査フォーム、画像精密検査フォーム、人口統計フォーム、生
活の質問題フォーム、同時羅患問題フォームを含む。入力パラメータが含まれる
フォームで情報を格納することに加えて、各フォームに対する個別のテーブル（
図示せず）が構成され得る。個別のテーブルは、そのフォームに含まれる各入力
パラメータの識別子、および入力パラメータが現れる順番を含む。この情報は、
以下で説明されるようにユーザ入力フォームを生成するのに使用される。
【００７０】 表１は、前立腺癌患者のプロフィールを生成するために、本発明に従って構築
される例示的なシステムによって使用される入力パラメータの例示的なリストを
含む。これらの入力パラメータの多くは文献から抽出されたが、一方で誕生日、
医者の名前、電話番号、および住所を例とするいくつかは患者の管理情報を提供
する。もちろん、入力パラメータテーブル３８の入力パラメータの選択は、シス
テムによって扱われる病気および、システムに入れられてきた研究の選択に従い
変化することが理解される。従って、テーブル１にリストされる入力パラメータ
は単に例示に過ぎず、研究をシステムに加える動的なプロセスの結果としてリス
トは変化するので、前立腺癌システムによって用いられ得るすべての可能な入力
パラメータを表さない。
【００７１】 図６を参照して、データベース２２の文献データセット３６の出力パラメータ
テーブル３９のレコード構造が示される。出力パラメータテーブル３９のレコー
ドは研究の出力パラメータを説明するために使用される。出力パラメータレコー
ド７０は、好適には、出力パラメータ識別子、出力パラメータの用語集の用語お
よび説明、および出力パラメータに対するスーパーカテゴリを含んでいるフィー
ルドを含む。
【００７２】 識別子フィールド７１は出力パラメータテーブル３９の各レコードに対する一
意的な識別子を含む。出力パラメータテーブル３９でレコードを参照する他のテ
ーブル（例えば、研究テーブル３７）のフィールドは、出力パラメータテーブル
３９の特定のレコードを示すために識別子フィールド７１に格納される値を用い
得る。
【００７３】 名前フィールド７２は出力パラメータの名前を含む。この名前は、出力パラメ
ータを識別するためにレポートまたはプロフィールに表示され得る。
【００７４】 用語集の用語フィールド７３は、プロフィールまたはレポートに言及される出
力パラメータの意味を理解する際にユーザに役立つように使用され得る出力パラ
メータの詳細な説明のテキストを含む。同様に、説明フィールド７４は出力パラ
メータの短い説明のテキストを含む。
【００７５】 スーパーカテゴリフィールド７５は出力パラメータのスーパーカテゴリの識別
子を含む。同じまたは類似した問題に取り組む複数の研究は、類似または関連し
ているが、一致していない出力パラメータを提供し得る。解析プロセスで使用さ
れるこれらの出力パラメータに対して、関連出力パラメータを「スーパーカテゴ
リ」にグループ分けすることによってこれらの出力パラメータの「正規化された
」フォームを作成することが必要であり得る。出力パラメータ全ての関連グルー
プが、（以下で説明される）治療命令については高いレベルの、一貫した方法、
および関連出力パラメータを参考にするためのプロフィールを提供する同じスー
パーカテゴリを有する。前立腺癌システムの「ステージング（ｓｔａｇｉｎｇ）
」出力カテゴリからこの階層例が、図７を参考にして説明される。
【００７６】 図７において、階層の上部レベル８０は出力カテゴリを表す。他の出力カテゴ
リもまた、関連スーパーカテゴリを有し得るが、この例では、「ステージング」
のみが示される。階層の中間レベル８１はステージングに関連するスーパーカテ
ゴリのいくつかを示す（より完全なテーブルが図２に示される）。スーパーカテ
ゴリは、癌が器官に限定されるかどうかに関する全ての出力パラメータを含んで
いるスーパーカテゴリ８２および癌がローカルに限定されるかどうかに関する全
ての出力パラメータを含んでいるスーパーカテゴリ８３を含む。階層の下部レベ
ル８４は個々の出力パラメータを含む。
【００７７】 「器官限定」出力パラメータ８５は、癌が器官に限定されることを示すので、
そのスーパ−カテゴリは、スーパーカテゴリ８２、すなわち「器官限定」のスー
パーカテゴリである。「嚢の穿孔（ｃａｐｓｕｌａｒ ｐｅｒｆｏｒａｔｉｏｎ
）」出力パラメータ８６および「精嚢」出力パラメータ８７が使用され、癌がロ
ーカルに限定されるかを判定し、両者はスーパーカテゴリとして「ローカル限定
」スーパーカテゴリ８３を有する。出力パラメータ８６および８７からの値は、
スーパーカテゴリ８３のための１つの「正規化された」値を作成するために組み
合わされ得る。「正規化された」値はプロフィールで報告され得、または治療を
示すために用いられ得る。
【００７８】 表３は、前立腺癌患者についてのプロフィールを作成するための、本発明の例
示的なシステムによって使用される出力パラメータの例示的なリストを含む。全
ての出力パラメータが研究からとりだされた。同じ名前の複数の出力パラメータ
があるが（例えば、１２月ＤＦＳ）、これらは、異なる出力パラメータである。
これは同じ名前を有する出力パラメータの意味についての研究間の差異によるも
のである。同じ名前を有する出力パラメータの多く（全てではないが）が似てい
るか、または互いに緊密な関係にあり、それゆえ同じスーパーカテゴリを有する
。
【００７９】 もちろん、出力パラメータテーブル３９の出力パラメータの選択は、システム
によって取り扱われる病気およびシステムに入れられてきた研究の選択に従って
変化する。従って、表３でリストされる出力パラメータは例示に過ぎず、前立腺
癌システムによって使用され得る全ての可能な出力パラメータを表さない。
【００８０】 研究テーブル、入力パラメータテーブル、および出力パラメータテーブルのフ
ィールドの多くは、情報自体を使用するのではなく、ＩＤ番号に情報を関連付け
るテーブルのレコードに対してポインタを使用して実行され得ることがさらに理
解される。例えば、出力パラメータテーブル３９のレコードのスーパーカテゴリ
フィールドは、スーパーカテゴリ自体の名前ではなく、スーパーカテゴリのＩＤ
番号を含み得る。次いで、スーパーカテゴリの名前は、スーパーカテゴリの名前
がＩＤ番号に関連付けされる個別のテーブル（図示せず）にリストされ得る。識
別子フィールドを除いた上記で説明されたテーブルの中のほとんどの任意のフィ
ールドは、この様式で実行され得る。
【００８１】 （文献からのデータ抽出） 図８を参照すると、研究からデータベース２２にデータを抽出するための好適
な方法が説明される。包含判定基準を満たした研究９０は、データベース２２に
含めるために関連データを研究テーブル３７のレコードに抽出する（図３参照）
上記でデータ抽出プロセス（図２参照）を通過する。
【００８２】 ステップ２４１で、図４を参考にして明細書において上述されたような、新し
い研究レコードが、データが抽出されている研究の情報を含むために準備される
。これは、研究レコードの識別子フィールドに格納される一意的なＩＤ番号に研
究レコードを割り当てることを含む。
【００８３】 ステップ２４２で、研究のための著者および発行者日を例とする引用情報が引
き出され、研究レコードの引用情報フィールドに配置される。
【００８４】 ステップ２４３で、要約が研究のために準備され、研究レコードの患者読み出
し可能要約フィールドに配置される。書面の要約が患者には使い易い場合、要約
は研究が出た書面から直接に複製され得る。あるいは、その書面の要約が患者が
使うにはあまりに複雑に思われる場合、研究についての新しい要約が準備され得
る。
【００８５】 ステップ２４４において、研究の入力パラメータは抽出され、抽出された入力
パラメータのポインタは研究レコードの入力パラメータフィールドに配置される
。抽出された入力パラメータが、別の研究から既に抽出されてきた現存する入力
パラメータに一致する場合、現存する入力パラメータレコードのポインタが使用
され得る。そうでなければ、図５を参照して明細書の上記で説明されたように、
新しい入力パラメータレコードが作成されなければならず、新しい入力パラメー
タレコードのフィールドは入力パラメータの情報と共に配置されなければならな
い。入力パラメータレコードのフィールドの配置は、当業者および科学者に入力
パラメータについて適切な選択を判定することを要求し、それによってどの入力
フォームに入力パラメータが含まれるべきかを判定し得、必要ならば入力パラメ
ータに対する表示用コード、確認用コード、および再構築用コードを書き込み得
る。
【００８６】 ステップ２４５において、研究の出力パラメータが抽出され、出力パラメータ
のポインタが研究レコードの出力パラメータフィールドに配置される。一般に、
研究間の差異は、たとえ出力パラメータがほとんど一致しても、各研究からの出
力パラメータが個別に抽出されることを要求する。従って、図６を参照にして明
細書において上述したように、研究から抽出された各出力パラメータに対して、
通常、新しい出力パラメータレコードを作成することが必要である。
【００８７】 研究から引き出された情報、または出力パラメータを引き出している当業者あ
るいは科学者によって選択された情報と共に出力パラメータレコードのフィール
ドを配置することは必要である。いくつかの企業は、適切なスーパーカテゴリを
出力パラメータに割り当てることを要求され得る。さらに、抽出された出力パラ
メータに適切なスーパーカテゴリがない場合、新しいスーパーカテゴリを作成す
ることが必要になり得る。
【００８８】 ステップ２４６で、研究に関連する任意の出力計算または出力テーブルが抽出
され、研究レコードの出力計算または研究レコードの出力テーブルフィールドに
配置される。研究からの計算およびテーブルを抽出するプロセスは、専門家に研
究を解釈し、研究の入力パラメータ値を研究の出力パラメータ値にマップする計
算またはテーブルを準備することを必要し得る。研究に依存して、テーブルのニ
ューラルネットワークを訓練し、そのニューラルネットワークをテーブルに格納
することが必要であり得る。研究から計算およびテーブルを引き出すように要求
される経験および努力のレベルは、概して研究に従って変化する。１つの端で、
研究が直接、簡単に複製し得る計算またはテーブルを提供し得る。他の端で、熟
練した統計的または数学的解析が、要求された計算またはテーブルを抽出するよ
うに要求され得る。
【００８９】 ステップ２４７において、研究が、研究の性質に基づいて出力カテゴリに割り
当てられる。選択された出力カテゴリは研究レコードの出力カテゴリフィールド
に配置される。
【００９０】 ステップ２４８において、研究が、研究人口に適用される取り扱いに従って治
療カテゴリに割り当てられる。選択される治療カテゴリが研究レコードの治療カ
テゴリフィールドに格納される。
【００９１】 ステップ２４９において、統計情報が、研究レコードの統計フィールドへのエ
ントリ用の文章から収集される。取り出された統計情報は、ｐ値、平均値、標準
偏差、人口分布、中央値、感度、および特定性を含み得る。研究人口のサイズの
ような研究人口の情報はまた、このステップで取り出される。
【００９２】 ステップ２５０において、研究を用いて使用され得る組み合わせ解析のタイプ
上で判定が為される。メタアナリシスのような特定の組み合わせ解析技術は、適
切な統計情報が文章から利用可能である場合においてのみ、利用可能になり得る
。例えば、メタアナリシスは、統計情報がｐ値、平均値および標準偏差、または
人口分布のいずれかを含む場合においてのみ適用され得る。
【００９３】 最後に、ステップ２５１において、文献データベース３６の研究テーブル３７
内の完成された研究レコードへのポインタは、研究の出力カテゴリに従い、他の
データベース中にソートされる。データベース２２は、研究が割り当てられ得る
出力カテゴリの各々についてデータセットを含む。従って、例示的前立腺癌シス
テムについて、データベース２２は、文献データセットに加え、ステージングデ
ータセット、結果データセット、生命データセットの水準、合併症データベース
、および代替的データセットを含む。研究レコードの参照が、各出力カテゴリに
この出力カテゴリのアドレスを取る研究レコードの全てを関連付ける適切なデー
タセットのテーブルに配置される。従って、前立腺癌システムにおいて、ステー
ジングデータセットは、全ての研究への参照を、それらの出力カテゴリとしてス
テージングを有する文献データセット３６に含むテーブルを備える。
【００９４】 （治療データセット） 医学文献から直接取り出されたデータを含むことに加えて、データベース２２
は種々の治療に関する情報を含むデータセットおよび特定の治療が適切か否かを
判定する命令（指示）を備える。この治療データセットはプロフィール生成の間
、システムにより使用され、どの治療が特定患者による使用に適切であるかを判
定する。特定の治療が適切であるか否かを判定する命令は、システムが処理して
いる病気の治療の専門家から得られる。あるいは、治療データセットの命令は、
患者の嗜好、患者の係り付けの医師が利用する命令、または患者の保険業者が利
用する命令に基づき、各個々の患者について変更され得る。
【００９５】 治療データセットは、治療の各々についての指示を含む指示テーブルを備える
。図９は、データベース２２の治療データセットの指示テーブルにおけるフィー
ルドを示す。指示レコード１００は、識別子、治療ＩＤ、指示記述子子、指示命
令、パラメータＩＤおよびパラメータタイプのフィールドを有する。
【００９６】 識別子フィールド１０１は、各レコード用の一意に定まる識別子を指示テーブ
ルに含む。指示テーブルのレコードを参照する他のテーブルのフィールドは、識
別子フィールド１０１に格納される値を使用し得、指示テーブルの特定レコード
を示し得る。
【００９７】 治療ＩＤフィールド１０２は、指示レコードに格納された条件が示す治療の識
別子を含む。例えば、指示が前立腺全摘出術に関連する場合、治療ＩＤフィール
ド１０２は、前立腺全摘出術治療用の識別子を備え得る。
【００９８】 記述子フィールド１０３は、テキスト形式の記述子の指示を含む。例えば、前
立腺全摘出術用の指示が、患者が１０年より多い平均寿命を有し得るということ
である場合、記述子フィールド１０３は「平均寿命が１０年より多くあり得る」
テキストを含み得る。
【００９９】 パラメータＩＤフィールド１０４は、指示用にテストされなければならないパ
ラメータを識別する。従って、上に記載の前立腺全摘出術用の平均寿命指示を使
用する場合、パラメータＩＤフィールド９４は、「平均寿命」パラメータ用の識
別子を含む。パラメータタイプフィールド１０５は、入力パラメータであるか、
またはスーパーカテゴリ値のいずれかであり得るパラメータのタイプを識別する
。パラメータタイプフィールド１０５が、パラメータが入力パラメータであるこ
とを示す場合、パラメータＩＤフィールド１０４は、入力パラメータのうちの１
つを示し得る。さもなければ、パラメータタイプフィールド１０５が、パラメー
タがスーパーカテゴリであることを示す場合、パラメータＩＤフィールド１０４
は、スーパーカテゴリのうちの１つを示し得る。「平均寿命」例において、パラ
メータタイプフィールド９５は、パラメータがスーパーカテゴリであることを示
す。というのは、「平均寿命」は、例示的前立腺癌システムにおいてスーパーカ
テゴリであるからである。
【０１００】 命令フィールド１０６は、ポジティブである指示を満たさなければならない入
力パラメータ上の条件を含む。この条件はコンピュータ読み出し可能フォーマッ
トに書き込まれる。「平均寿命」例について、命令は「＞＝１０」である。従っ
て、平均寿命スーパーカテゴリが１０以上の値を有する場合、条件が満たされ、
前立腺全摘出術用のこの指示はポジティブである。
【０１０１】 表４は、前立腺全摘出術用の指示を示す前立腺癌システムから指示テーブルの
一部を示す。以降、詳細に記述するように、個人用プロフィールを準備するプロ
セスの間、指示テーブルにリスト化された条件がテストされる。表４に示される
指示の全てがポジティブである場合、前立腺全摘出術は生存可能な治療オプショ
ンとしてレポートにリスト化される。
【０１０２】 指示テーブルのフィールドのうち多くのフィールドは、情報自身を使用するこ
とよりもむしろ、情報をＩＤ番号に関連付けるテーブル内のレコードへのポイン
タを使用し実施され得る。例えば、好適な実施形態において、パラメータＩＤフ
ィールド１０４は、入力パラメータテーブル３８か、またはスーパーカテゴリに
関する情報を含むテーブル（図示せず）かのいずれかで使用されているパラメー
タのＩＤ番号を備え得る。従って、「健康体」入力パラメータを使用する表４の
エントリは、表２で上に示したように、「健康体」入力パラメータ用の一意に定
まる識別子である数「３５」を含む。同様の技術が、識別子フィールド以外のテ
ーブル内のフィールドのうちのいずれかのフィールドに使用され得る。
【０１０３】 （ステージＩＩ：プロフィール生成） 一旦、データベース２２を研究からの十分なデータを用いて普及させ、利用可
能な治療を治療データセットに入力すると、このシステムは、個々のプロフィー
ルの生成について患者に対して利用可能にされ得る。患者からの情報の収集およ
びプロフィールの生成は、双方向プロセスであり、インターネット上か、または
他のいくらかの通信媒体を介して好適に実行される。
【０１０４】 （患者からの情報の収集） プロフィールを生成する第１のステップは、患者から情報を収集して、患者入
力データセットを構築することである。図１０を参照して、患者からの情報を生
成する好適なプロセスが述べられ、ここで、ユーザは、情報を収集するためにイ
ンターネットを介して本発明のシステムとやりとりを行う。
【０１０５】 ステップ２６０において、ユーザは、観測記録装置システムに接続し、システ
ムにユーザ自身のネーム、アカウントＩＤ（アカウントがすでに確立されている
場合）、および支払い情報（クレジットカード番号）のような基本情報を提供す
る。ステップ２６１において、この情報が入力されると、ユーザは完成するフォ
ームの選択を与えられ、プロフィールの生成に必要とされる情報をシステムに提
供する。例示的前立腺癌システムについて、このようなフォームは、血液検査の
結果の入力のためのフォーム、医者の試験結果を入力するためのフォーム、画像
処理精密検査の結果を入力するためのフォーム、人口統計情報を入力するための
フォーム、延命問題の水準に情報を入力するためのフォーム、および同時罹患問
題に情報を入力するためのフォームを含み得る。
【０１０６】 ユーザはフォームを選択すると、各フォームについて構成されたデータベース
２２でテーブルを使用することにより、システムはステップ２６２において選択
されたフォームを生成および指示する。このテーブル（図示せず）は、フォーム
中に含まれ得る入力パラメータの各々の識別子、および入力パラメータがフォー
ムに指示され得るオーダを備える。入力パラメータの各々について、システムは
（入力パラメータのネームフィールド５７から検索される）パラメータのネーム
および入力パラメータの現在値（あったにしても）を含み得るパラメータ用の入
力ボックスを指示する。入力ボックスは、指示コードフィールド６１から検索さ
れ、パラメータ用の指示コードを実行することによりフォームに指示される。パ
ラメータ用の値が指示される場合、再構築コードフィールド６３から検索される
パラメータの再構築コードを第１に実行することが必要とされ得る。このプロセ
スは、選択されたフォーム内で各パラメータについて繰り返される。
【０１０７】 ステップ２６３において、ユーザは、入力パラメータについての値を入力する
。入力された各入力パラメータ値について、認証コードフィールド６２から検索
されたパラメータ用の認証コードが実行される。認証コードが、入力された値が
有効でないことを示す場合、この値は拒絶され、ユーザはこの入力パラメータに
ついて他の値を入力するように求められる。ステップ２６１〜２６３は、ユーザ
がデータを入力することを終了するまで繰り返される。ステップ２６４において
、このデータは患者の入力データセット１１０に格納される。
【０１０８】 図１１は、「病理学」からのいくらかの例示的パラメータの入力が、例示的前
立腺癌システム用のフォームを入力することを示す。フォーム１１５の列１１７
におけるパラメータネームが、フォームに関連する入力パラメータレコードのネ
ームフィールド５７から検索される。列１１７のパラメータネームの各々は、パ
ラメータを説明する用語定義についてクリック可能なリンクを形成する。ユーザ
がパラメータネームをクリックすると、（記述子フィールド５８から検索された
）パラメータ用の用語テキストが指示される。ユーザがマウスのポインタを、列
１１７のネームのうちの１つのネーム上に残す場合、（記述子フィールド５８か
ら検索された）パラメータの短い記述子が指示される。
【０１０９】 フォーム１１７の入力フィールドのうちいくつかの入力フィールド（例えば、
フィールド１１９ａ、１１９ｂ、および１１９ｃ）は、入力パラメータ用の選択
可能なプルダウンリストを備える。これらの選択は入力パラメータレコードの選
択フィールド６４から検索される。
【０１１０】 （出力データセットの生成） 図１２を参照して、患者の入力データセット１１０から出力データセットを生
成する好適な方法が述べられる。ステップ２７０において、システムが文献デー
タセット３６内の研究の各々の間で繰り返し、どの研究が入力データセットに適
用され得るかを判定する。これは、患者の入力データセット１１０内の情報を各
研究用の入力パラメータに一致させること（ステップ２７１）により為される。
研究の入力パラメータ全てについての値が患者の入力データセット１１０に存在
する場合、研究のＩＤは患者の入力データデット１１０内の「適切な研究」テー
ブル（図示せず）に追加される（ステップ２７２）。さもなければ、研究用の入
力パラメータのうちのいずれかが、患者の入力データセット１１０に存在しない
場合、研究は「一致しない」とみなされ、システムは好適に、研究ＩＤ、見つか
らない入力パラメータの数、見つからない入力パラメータのリスト、研究の出力
カテゴリ、および研究人口のサイズを記録する。この情報は、患者の入力データ
セット１１０内の「一致しない研究」テーブルに記録され（ステップ２７３）、
見つからないデータレポートを生成するために使用される。
【０１１１】 一致しない研究テーブルが空でない場合、ステップ２７４において、見つから
ないデータレポートが生成される。見つからないデータレポートは好適に、見つ
からない入力パラメータのネーム、および見つからない入力パラメータの各々が
必要とされる研究の数、ならびにこれらの研究についての総研究人口を含む。さ
らに、見つからない入力パラメータが原因で使用不可能な研究の各々について、
見つからないデータレポートは好適に、研究の出力カテゴリ、研究のタイトル、
研究人口、および各研究用に必要とされる入力パラメータをリスト化する。この
情報は、任意の見つからない入力パラメータについての値を入力し得るか、また
は見つからない入力パラメータについての値を得るために自身の係り付けの医者
に相談し得る患者に送られる。
【０１１２】 適切な研究テーブルが空でない場合、ステップ２７５においてシステムは、適
用可能な研究テーブル内の各研究間で繰り返す。この研究の各々について、シス
テムは、（出力計算フィールド４７から検索された）研究からの任意の計算およ
び（出力テーブルフィールド４６から検索された）研究からの任意のテーブルを
、患者の入力データセット１１０に格納された入力パラメータの値に適用し、研
究の出力パラメータ値を生成する。出力計算および出力テーブルにより、このス
テップは実行され得る複雑な計算を必要とし得て、入力パラメータの値の為の神
経回路網のような先端技術アプリケーションを含み得る。各出力パラメータ値は
、出力パラメータの値、出力パラメータを生成する研究へのポインタ、および情
報（例えば、ネームおよびスーパーカテゴリ）を出力パラメータに含む出力パラ
メータテーブル３９内の出力パラメータレコードへのポインタを備える出力値テ
ーブル（図示せず）の患者の出力データセット１２０に格納される。
【０１１３】 ステップ２７６において、システムは、組み合わせ解析を患者の出力データセ
ット１２０に格納される出力パラメータ値に適用し、出力パラメータの各々に関
連するスーパーカテゴリ用の組み合わせ値を生成する。この組み合わせ解析は、
（研究レコードの組み合わせ命令フィールド５１から検索された）各出力パラメ
ータ値を生成した研究に関連する組み合わせ命令に依り、様々な方法のうちのい
ずれかを用いて実行され得る。この組み合わせ命令は単一の方法（例えば、平均
化）、複素統計法（例えば、メタ分析）、または先端技術（例えば、ファジー理
論またはファジーセット）の使用を示し得る。あるいは、組み合わせ命令は、患
者への各スーパーカテゴリに関連する出力パラメータの値をレポートし、組み合
わせスーパーカテゴリ値が何であるかを患者が特定することを可能にすることに
より、組み合わせが相互に処理され得ることを示す。組み合わせスーパーカテゴ
リ値は、患者の出力データセット１２０に格納される。
【０１１４】 最後に、ステップ２７７において、システムは、患者に指示され得る計算レポ
ートを生成する。計算レポートは好適に、情報を適応された研究の数、各研究用
の入力パラメータ値、各研究用の出力パラメータ値、および組み合わせ解析によ
り計算されるスーパーカテゴリ値を含む。
【０１１５】 （治療オプションの生成） 一旦、患者の出力データセットが生成されると、システムは、スーパーカテゴ
リ値に基づく治療オプション、入力パラメータ値、および治療データセットの治
療指示を生成する。図１３は、治療オプションを生成するために使用され得る方
法を示す。
【０１１６】 システムは、治療データセットの治療のうちの各々を通過し、治療のうちの各
々についてこの治療の指示の各々を通過する。ステップ２８０において、システ
ムは命令をスーパーカテゴリの値または（図５に示すパラメータタイプフィール
ド１０５に特定されるように）入力パラメータの値について現在調べられている
指示に適用し、指示が満足させられるか否かを理解する。
【０１１７】 ステップ２８２において、システムが、入力パラメータまたはスーパーカテゴ
リ値が指示命令に満足するか否かを理解するためにチェックする。そのような場
合、システムは、指示を満足した物としてマークする（ステップ２８４）。そう
でなければ、システムは、指示を満足していない物としてマークする（ステップ
２８６）。
【０１１８】 治療用の全指示が決定された場合、ステップ２８８において、システムは情報
を患者の出力データセット１２０の治療指示テーブル（図示せず）に格納する。
指示の全てが満足させられた治療は、おそらくこの患者に対して利用可能である
最適な治療オプションである。指示の多くが満足させられた治療はまた、適用さ
れ得る。指示の多くが満足させられない治療は、この患者に対して良い治療オプ
ションであると判断されない。
【０１１９】 ステップ２９０において、全利用可能な治療がチェックされた場合、システム
は、患者に指示され得る治療指示レポートを生成する。各利用可能な治療につい
て、この治療指示レポートは、（指示レコーダの記述子フィールド１０３から検
索された）各指示、（命令フィールド１０６からの）各指示用の命令、各指示が
参照する入力パラメータまたはスーパーカテゴリの値、および指示が満足するか
否かを判定することの記述子を好適に含む。治療指示レポートの治療は、どれく
らいの数の治療指示が満足されるかに従い、指示の全体または多くが初めて現れ
る（ａｐｐｅａｒｉｎｇ ｆｉｒｓｔ）満足させられる治療を用いて、好適に分
類される。
【０１２０】 （治療結果およびスコアを生成すること） 一旦治療オプションが生成されると、システムは文献データセット３６のデー
タをそれらの治療に適用して、各治療について起こりそうな結果に関する情報を
生成する。結果を生成するために使用されるプロセスは、出力パラメータについ
ての値を生成するために使用されるプロセスと類似している。このプロセスを図
１４を参照して説明する。
【０１２１】 ステップ３００において、各治療について、（治療カテゴリフィールド４９に
示されるように）その治療に適用し、結果に関連する出力カテゴリを有する文献
データセット３６における研究を、システムは繰り返し行う。これらの規準を満
たす各研究について、システムは、研究の入力パラメータと、ユーザによって供
給される入力パラメータの利用可能な値および出力パラメータならびにスーパー
カテゴリ値とのマッチングを行う（ステップ３０２）。
【０１２２】 ステップ３０４において、全ての入力パラメータがマッチした場合、システム
は、研究から得た全ての計算もしくはテーブルを入力パラメータの値に適用して
、研究の出力パラメータについての値を生成する。出力計算および出力テーブル
に応じて、このステップは複雑な計算を行う必要があり得るし、またニューラル
ネットワークなどの高度な技術を入力パラメータの値に適用することを含み得る
。出力パラメータの値は、治療結果テーブル（図示せず）にある患者出力データ
セット１２０に格納される。
【０１２３】 ある治療についての全ての研究を用いて、出力パラメータの値を計算し終える
と、ステップ３０６において、システムは、結果に関連するスーパーカテゴリの
各々についての値を判定するために組み合わせ分析を適用する。例示した前立腺
癌システムについて、結果スーパーカテゴリは、好適には、余命、ＰＳＡ再発、
無再発生存（６ヶ月の間隔で５年間）、生活の質、および合併症を含む。
【０１２４】 ステップ３０８において、結果スーパーカテゴリの値を使用して、各治療につ
いての総合的な治療スコアを判定する。このステップは、結果値の重みつき平均
を取ること、値からスコアを判定するための命令を適用すること、値から総合ス
コアを判定するためのファジイ集合を適用することを含む、種々の方法のいずれ
か、または多くのスコアから一つのスコアを引き出す他の任意の計算方法によっ
て達成され得る。あるいは、スーパーカテゴリ値をユーザに表示する、およびス
ーパーカテゴリのスコアに基づいて、ユーザに治療をランク付けるよう求めるな
どのインタラクティブな方法も用い得る。
【０１２５】 ステップ３１０において、結果スーパーカテゴリ値および総合治療スコアに関
する情報、ならびにスコアを生成するために各治療について適用された研究に関
する情報は、患者出力データセット１２０に格納される。
【０１２６】 ステップ３１２において、結果レポートが生成され、患者に表示され得る。各
治療について、この結果レポートは、好適には、治療スコア、治療についての結
果スーパーカテゴリの値、およびその治療を受けたことのある他の患者の個々の
経験に関する情報を、含む。
【０１２７】 最後に、ステップ３１４において、個人用プロフィールが生成され、患者に表
示されるかまたは送付される。好適な実施形態において、個人用プロフィールは
、好適には、患者がプロフィール内のデータを見て、より詳細な情報を見るため
にリンクをクリックできるインタラクティブウェブサイトを含む。個人用プロフ
ィールは、見つからないデータレポート、計算レポート、治療指示レポート、お
よび結果レポートを含んだ、上で述べたレポートの全てを含む。さらに、個人用
プロフィールは、適用された各研究に関する患者が読むことのできる情報（好適
には、研究の要約からリンクを通して利用できる）、および「エグゼクティブサ
マリー」を含む。この「エグゼクティブサマリー」には、各カテゴリについての
スーパーカテゴリ値および各治療についての適用可能性ならびに結果がコンパク
トな形で列挙されている。
【０１２８】 患者入力データセットおよび患者出力データセットの中に格納された情報の全
てが、一定の期間、システムに格納される。この期間中、数年間にもなり得るが
、患者は情報を変更または更新し得るし、更新されたレポートもしくはプロフィ
ールを生成し得る。
【０１２９】 個人用プロフィールは、患者によって使用されて、患者の担当医師から入手で
きる情報を増加させることを目的とし、医者の助言なしで使用することは目的と
していない。一旦プロフィールが生成されると、患者は担当医師とプロフィール
について話し合う必要がある。この話し合いに基づいて、患者はさらなる情報を
入手し得る。患者は、このさらなる情報をシステムに提供し、更新されたプロフ
ィールを生成し得る。
【０１３０】 図１５は、本発明のシステムが実行され得る例示的なコンピュータシステムお
よびネットワークを示す。インターネットサーバ１４０は、高速接続を介してイ
ンターネットに接続されたコンピュータを含み、また、ＬＡＮ１４１に接続され
ている。インターネットサーバ１４０は、好適には、Ａｐａｃｈｅなどの標準Ｈ
ＴＴＰサーバアプリケーションを実行する。Ａｐａｃｈｅは、「ｈｔｔｐ：／／
ｗｗｗ．ａｐａｃｈｅ．ｏｒｇ」にあるＡｐａｃｈｅ協会から無料で入手できる
。インターネットサーバ１４０は、インターネット上のコンピュータからＨＴＴ
Ｐ接続を受け、インターネットを介してクライアントコンピュータ１４２などの
クライアントコンピュータへウェブページを送信する。
【０１３１】 インターネットサーバ１４０は、また、さまざまなスクリプト（Ｊａｖａ（Ｒ
）の「ｓｅｒｖｌｅｔｓ」またはＣＧＩスクリプトなど）を実行し、インターネ
ットを介してユーザとインタラクトし、ダイナミックにウェブページを作り、デ
ータベースサーバ１４４に格納されたデータにアクセスする。患者とインタラク
トし、患者によって提供された情報に基づいて個人用プロフィールを生成するた
めのルーチンのほとんどはインターネットサーバ１４０上に格納され且つインタ
ーネットサーバ１４０上で実行される。
【０１３２】 データベースサーバ１４４は、データベース２２にアクセスを提供するＬＡＮ
１４１に接続されたコンピュータシステムを含む。データベース２２は、ＲＡＩ
Ｄアレイ１４６上に格納されている。データベースサーバ１４４は、ＬＡＮ１４
１を介して他のコンピュータがデータベース２２にアクセスするのを許可するデ
ータベースソフトウェアを実行する。
【０１３３】 ＬＡＮ１４１はまた、さらなるコンピュータ１４５にも接続され得る。このコ
ンピュータ１４５は、例えば、研究から抽出されたデータをデータベース２２へ
入力するために用いられ得る。ＬＡＮ１４１に接続したコンピュータ１４５を使
用して実行され得る機能のほとんどは、インターネット上で実行されてもよい。
【０１３４】 患者は、クライアントコンピュータ１４２などのインターネットに接続された
パソコンを使用して、本発明のシステムにアクセスする。クライアントコンピュ
ータ１４２は、例えばＣａｌｉｆｏｒｎｉａ州Ｍｏｕｎｔａｉｎ ＶｉｅｗのＮ
ｅｔｓｃａｐｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎによ
るＮｅｔｓｃａｐｅ Ｎａｖｉｇａｔｏｒなどの標準インターネットブラウザソ
フトウェアを実行する。クライアントコンピュータ１４２は、ブラウザソフトウ
ェアを使用して、インターネットを介してインターネットサーバ１４０とインタ
ラクトし、インターネットサーバ１４０によって提供されたウェブページを患者
に対して表示する。本発明のシステムによって生成された入力フォーム、ならび
に本システムによって生成されたレポートおよびプロフィールは、クライアント
コンピュータ１４２上で実行中のブラウザソフトウェアによって、患者に対して
表示される。
【０１３５】 図１５を参照して説明したネットワーク構成は、単に例示を目的としたもので
あることを理解されたい。例えば、データベースサーバ１４４をインターネット
サーバ１４０と組合せ得る。さらに、データベース２２は、ＲＡＩＤアレイ１４
６上の他に、通常のハードドライブまたは他の磁気メディア、光ディスク上に、
もしくはＬＡＮ１４１上のコンピュータ１４５上に、分散して格納され得る。Ｌ
ＡＮ１４１の正確な構成、またはＬＡＮ１４１に接続されたコンピュータ上で用
いられる具体的なソフトウェアおよびプロトコルは、全て、本発明から逸脱する
ことなく変更され得る。
【０１３６】 上記で記載した方法および装置が、患者に情報を提供する以上の用途を有する
ことは、当業者にとって明らかである。例えば、医師および臨床者は、本発明の
システムを使用して、患者に助言をする際に援助を得ることの利益を享受し得る
。システムにより提供される医療研究文献に関する情報は、医療専門家または医
学生にとって特に役立ち得る。
【０１３７】 以上、本発明の好適で例示的な実施形態を記載したが、さまざまな変更および
改変が、本発明から逸脱することなく行われ得ることは、当業者にとって明らか
である。例えば、説明した例の多くが、前立腺癌患者のプロフィールを生成する
ためのシステムを参照しているが、医療データベースを構築するための研究の利
用可能性に応じて、上記で説明したシステムは、ほとんど全ての病気に適用され
得る。さらに、プロフィールを生成するために使用されるデータベースまたはア
ルゴリズムの構造の重要でない変更は、本システムの全体的構造または操作に重
大な影響を及ぼすことなく行われ得る。本発明の真の趣旨および範囲内でなされ
る、このような変更および改変のすべてを、添付の特許請求の範囲で網羅するこ
とが意図されている。
【０１３８】
【表１】
【０１３９】
【表２】
【０１４０】
【表３】
【０１４１】
【表４】
【図面の簡単な説明】
【図１Ａ】 図１Ａは、本発明のシステムの主な構成要素の概要である。
【図１Ｂ】 図１Ｂは、本発明のシステムの主な構成要素の概要である。
【図２】 図２は、医学データベース内に含めるために選択する研究のための方法の詳細
なフローチャートである。
【図３】 図３は、医学データベース内の文献データセットの構成の概要である。
【図４】 図４は、医学データベース内の文献データセットの研究テーブルのレコードの
構成を示す。
【図５】 図５は、医学データベース内の文献データセットの入力パラメータテーブルの
レコードの構成を示す。
【図６】 図６は、医学データベース内の文献データセットの出力パラメータテーブルの
レコードの構成を示す。
【図７】 図７は、出力パラメータの例示的な実施例および出力カテゴリに関連するスー
パーカテゴリである。
【図８】 図８は、データ抽出処理のフローチャートである。
【図９】 図９は、医学データベース内の治療指示テーブル内の１つのレコードの構成を
示す。
【図１０】 図１０は、入力フォームを生成し、患者から入力パラメータのための値を得る
ための処理のフローチャートである。
【図１１】 図１１は、入力フォームの一部の例示的な実施例である。
【図１２】 図１２は、出力パラメータ値および入力パラメータ値からの「スーパーカテゴ
リ」値を生成するための処理のフローチャートである。
【図１３】 図１３は、治療のオプションを生成するための方法のフローチャートである。
【図１４】 図１４は、治療の有望な結果についての情報を生成し、プロフィールを生成す
るための方法のフローチャートである。
【図１５】 図１５は、本発明のデータベースおよび方法が実行され得る例示的なコンピュ
ータネットワークを示す。

Claims (58)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 患者についての個人用医療プロフィールを生成する方法であ
    って、 一組の所定の包含規準に基づいて、医療データベースに包含する医療文献を選
    択する工程と、 該選択された医療文献中の研究から該医療データベースに追加するデータを抽
    出する工程であって、各研究について抽出された該データが、１つ以上の入力パ
    ラメータ、１つ以上の出力パラメータ、および１つ以上のアルゴリズムを含む、
    工程と、 各研究から抽出された１つ以上の入力パラメータを含む１組の入力パラメータ
    、各研究から抽出された１つ以上の出力パラメータを含む１組の出力パラメータ
    、および各研究から抽出された１つ以上のアルゴリズムを含む１組のアルゴリズ
    をコンパイルする工程と、 患者から情報を収集して、該１組の入力パラメータのサブセットについての値
    を提供する工程と、 該入力パラメータのサブセットと該医療データベース中の各研究についての該
    １つ以上の入力パラメータとのマッチングを行って、一組の適用可能な研究を生
    成する工程と、 該入力パラメータのサブセットの該値に関する該適用可能な研究に対応する該
    １組のアルゴリズムの第一のサブセットを使用して、該適用可能な研究に対応す
    る該１組の出力パラメータのサブセットについての値を生成する工程と、 該出力パラメータのサブセットの該値に基づいて、個人用医療プロフィールを
    生成する工程と を包含する方法。
  2. 【請求項２】 前記医療データベースに治療および治療指示に関するデータ
    を付加する工程と、 前記出力パラメータのサブセットの値を使用して、どの治療指示が適合するか
    を判定する工程と、 各治療指示が適合したかどうかを示すマークと共に、各治療についての該治療
    指示が列挙される治療指示レポートを生成する工程とをさらに含み、 前記個人用医療プロフィールを生成する工程は、前記個人用医療プロフィール
    中に該治療指示レポートを包含させる工程をさらに含む、 請求項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】 組合せ分析を前記出力パラメータのサブセットの値に適用し
    て、１組の組み合わされたスーパーカテゴリ値を生成する工程をさらに包含し、 該出力パラメータのサブセットの値を使用して、どの治療指示が適合するかを
    判定する工程は、該１組の組み合わされたスーパーカテゴリ値を使用して、どの
    治療指示が適合するかを判定する工程を含む、 請求項２に記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記出力パラメータのサブセットの値を使用して、どの治療
    指示が適合するかを判定する工程は、前記入力パラメータのサブセットの値を使
    用して、どの治療指示が適合するかを判定する工程をさらに包含する、請求項３
    に記載の方法。
  5. 【請求項５】 治療および治療指示に関するデータを前記医療データベース
    に追加する工程は、命令を各指示についての該医療データベースに追加する工程
    を包含し、該命令は該治療指示が適合するかどうかを判定する、請求項２に記載
    の方法。
  6. 【請求項６】 前記出力パラメータのサブセットの値を使用して、どの治療
    指示が適合するかを判定する工程は、各治療指示についての前記命令を使用して
    どの治療指示が適合するかを判定する、工程をさらに包含する、請求項５に記載
    の方法。
  7. 【請求項７】 各治療についての結果情報を生成する工程と、前記個人用医
    療プロフィール中に該結果情報を包含させる工程とをさらに包含する、請求項２
    に記載の方法。
  8. 【請求項８】 各治療についての結果情報を生成する工程は、各治療につい
    ての結果スコアを生成する工程を包含する、請求項７に記載の方法。
  9. 【請求項９】 各治療についての結果情報を生成する工程は、 前記医療データベース中のどの研究が治療の前記結果に適用可能かを判定する
    工程と、 該治療の該結果に適用可能な研究に対応する前記１組のアルゴリズムの第２の
    サブセットを使用して、該治療結果を示す出力値を生成する工程とを包含する、
    請求項７に記載の方法。
  10. 【請求項１０】 前記結果情報が、前記医療データベース中の個人用患者出
    力データセット中に格納される、請求項７に記載の方法。
  11. 【請求項１１】 どの治療指示が適合したかに関する情報が、前記医療デー
    タベース中の個人用患者出力データセット中に格納される、請求項２に記載の方
    法。
  12. 【請求項１２】 前記出力パラメータのサブセットの値が、前記医療データ
    ベース中の個人用患者出力データセット中に格納される、請求項１に記載の方法
    。
  13. 【請求項１３】 前記アルゴリズムの第一のサブセットは、前記入力パラメ
    ータのサブセットの値を前記出力パラメータのサブセットの値にマッピングする
    計算またはテーブルを包含する、請求項１に記載の方法。
  14. 【請求項１４】 前記テーブルは、随意選択的にニューラルネットワークを
    表す、請求項１３に記載の方法。
  15. 【請求項１５】 前記入力パラメータのサブセットと各研究についての前記
    １つ以上の入力パラメータとのマッチングを行う工程は、 マッチしない研究のリストをコンパイルする工程であって、該リストは、該入
    力パラメータのサブセットが各研究の該１つ以上の入力パラメータとマッチしな
    い各研究を含む、工程と、 該マッチしない研究のリストを使用して、見つからないデータレポートを生成
    する工程と、をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
  16. 【請求項１６】 前記方法は、組合せ分析を前記出力パラメータのサブセッ
    トの値に適用して、１組の組み合わされたスーパーカテゴリ値を生成する工程を
    、さらに包含する、請求項１に記載の方法。
  17. 【請求項１７】 前記組合せ分析は、メタ分析、平均化、ファジイ論理、フ
    ァジイ集合、およびインタラクティブ組合せ技術から成る集合から選択された技
    術を包含する、請求項１６に記載の方法。
  18. 【請求項１８】 各研究について抽出されたデータは、統計的情報を含み、
    該統計的情報を使用して、どの組合せ分析技術が適用されるかを判定する、請求
    項１７に記載の方法。
  19. 【請求項１９】 前記患者から情報を収集する工程は、 前記１組の入力パラメータから、複数の入力パラメータについての入力フィー
    ルドを有する入力フォームを生成する工程と、 該患者によって該入力フィードに入力された値から、該複数の入力パラメータ
    についての値を抽出する工程と、を包含する請求項１に記載の方法。
  20. 【請求項２０】 前記医療データベース中の各前記１組の入力パラメータは
    、前記入力パラメータを表示するための表示コードを含み、前記入力フォームを
    生成する工程は、前記フォーム中の前記複数の入力パラメータの各々についての
    該表示コードを実行する工程を包含する、請求項１９に記載の方法。
  21. 【請求項２１】 前記医療データベース中の前記１組の入力パラメータの各
    々は、前記入力パラメータを確認するための確認コードを含み、前記患者によっ
    て入力されたデータから、前記入力パラメータのサブセットについての値を抽出
    する工程は、該患者によって入力された各値についての該確認コードを実行する
    工程を、包含する請求項１９に記載の方法。
  22. 【請求項２２】 前記１組の入力パラメータの各々は、前記入力パラメータ
    が出現する必要のあるフォームについての識別子を含む、請求項１９に記載の方
    法。
  23. 【請求項２３】 前記医療データベースに包含させる医療文献を選択する工
    程は、 該医療文献を複数のレビュー者を含むレビューボードに提供する工程と、 前記所定の包含規準に基づいて、各レビュー者が該医療文献中の各研究にスコ
    アを割り当てる工程と、 該レビュー者によって割り当てられた該スコアに基づいて、前記医療データベ
    ース中に、どの研究が含まれる必要があるかを判定する工程と、 をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
  24. 【請求項２４】 どの研究が含まれる必要があるかを判定する工程は、前記
    研究の各々についての平均スコアを計算する工程と、該平均スコアが所定のしき
    い値を超える研究を含む工程とを包含する、請求項２３に記載の方法。
  25. 【請求項２５】 前記所定の包含規準は、前記研究の目的と、研究人口と、
    該研究に使用される方法の記載と、該研究の結果と、該研究の統計的重要性と、
    計算またはテーブルの形式で該研究の結果を要約する能力とに基づいた１つ以上
    の規準を包含する、請求項１に記載の方法。
  26. 【請求項２６】 各研究のために抽出された前記データは、引用情報、患者
    が読みやすい要約、統計的情報、および前記研究人口に関する情報をさらに包含
    する、請求項１に記載の方法。
  27. 【請求項２７】 医療データベースを格納するディジタル格納メディアであ
    って、該データベースは、選択された医療文献に関する情報を含む文献データセ
    ットを包含し、該文献データセットは、 該選択された医療文献から抽出された研究に関する情報を含む研究テーブルで
    あって、該研究テーブルは、複数の研究レコードを格納し、各研究レコードは、
    研究に関する情報を含む複数のフィールドを包含する、研究テーブルと、 複数の入力パラメータレコードを格納する入力パラメータテーブルであって、
    各入力パラメータレコードは、入力パラメータに関する情報を含む複数のフィー
    ルドを包含する、入力パラメータテーブルと、 複数の出力パラメータレコードを格納する出力パラメータテーブルであって、
    各出力パラメータレコードは、出力パラメータに関する情報を含む複数のフィー
    ルドを包含する、出力パラメータテーブルと を含むディジタル格納メディア。
  28. 【請求項２８】 各研究レコードの前記フィールドは、 研究に関連する入力パラメータについての前記入力パラメータテーブル中のレ
    コードの識別子を含む入力パラメータフィールドと、 該研究に関連する出力パラメータについての前記出力パラメータテーブル中の
    レコードの識別子を含む出力パラメータフィールドと、 該研究に関連する該入力パラメータの値を、該研究に関連する該出力パラメー
    タの値にマッピングする、該研究からのアルゴリズムを含むアルゴリズムフィー
    ルドとを包含する、請求項２７に記載の前記ディジタル格納メディア。
  29. 【請求項２９】 前記アルゴリズムフィールドは、計算フィールドを包含し
    、該計算フィールドは、入力パラメータの値を出力パラメータの値にマッピング
    する計算またはテーブルを含む、請求項２８に記載の前記ディジタル格納メディ
    ア。
  30. 【請求項３０】 前記計算フィールド中のテーブルは、ニューラルネットワ
    ークを表す、請求項２９に記載の前記ディジタル格納メディア。
  31. 【請求項３１】 前記各研究レコードのフィールドは、 著者、表題、出版日付、および前記研究が掲載された雑誌などの引用情報を格
    納する引用情報フィールドと、 該研究についての要約を含む要約フィールドと、 をさらに包含する、請求項２７に記載のディジタル格納メディア。
  32. 【請求項３２】 各研究レコードの前記フィールドは、前記研究に関する統
    計的情報を含む統計的情報フィールド、前記研究人口の規模に関する情報を格納
    する研究人口フィールド、該研究の出力機能を識別する出力カテゴリフィールド
    、および該研究人口に適用された治療を識別する治療カテゴリフィールドのうち
    １つ以上をさらに包含する、請求項２８に記載の前記ディジタル格納メディア。
  33. 【請求項３３】 各入力パラメータレコードの前記フィールドは、前記入力
    パラメータの名前を含む名前フィールドと、該入力パラメータの記述子を含む記
    述子フィールドとを包含する、請求項２７に記載の前記ディジタル格納メディア
    。
  34. 【請求項３４】 各入力パラメータレコードの前記フィールドは、 表示コードが実行される場合に前記入力パラメータを表示する該表示コードを
    含む表示コードフィールドと、 確認コードが実行される場合に該入力パラメータについての値が有効であるか
    を調べるための、チェックを確認する確認コードを含む確認コードフィールドと
    、を包含する、 請求項２７に記載の前記ディジタル格納メディア。
  35. 【請求項３５】 各入力パラメータレコードの前記フィールドは、前記入力
    パラメータが現れる必要のある入力フォームを識別するフォームＩＤフィールド
    を包含する、請求項２７に記載の前記ディジタル格納メディア。
  36. 【請求項３６】 各出力パラメータレコードの前記フィールドは、前記出力
    パラメータの名前を含む名前フィールドと、該出力パラメータの記述子を含む記
    述子フィールドとを包含する、請求項２７に記載の前記ディジタル格納メディア
    。
  37. 【請求項３７】 各出力パラメータレコードの前記フィールドは、スーパー
    カテゴリフィールドを包含し、該スーパーカテゴリフィールドは、前記出力パラ
    メータの値が組み合わされる該スーパーカテゴリの識別子を含む、請求項２７に
    記載の前記ディジタル格納メディア。
  38. 【請求項３８】 前記医療データベースは、治療についての指示に関する情
    報を含む治療指示テーブルをさらに包含し、該治療指示テーブルは、複数の指示
    レコードを格納し、各指示レコードは、治療についての指示に関する情報を含む
    複数のフィールドを包含する、請求項２７に記載の前記ディジタル格納メディア
    。
  39. 【請求項３９】 各指示レコードの前記フィールドは、前記指示が関連する
    前記治療を識別する治療ＩＤフィールド、適合すべき該指示について満足される
    必要のある命令を含む命令フィールド、および該指示の記述子を含む記述子フィ
    ールドのうち１つ以上を包含する、請求項３８に記載の前記ディジタル格納メデ
    ィア。
  40. 【請求項４０】 前記医療データベースは、患者によって入力された入力パ
    ラメータの値を格納する患者入力データセットをさらに包含する、請求項２７に
    記載の前記ディジタル格納メディア。
  41. 【請求項４１】 前記医療データベースは、患者によって提供された情報に
    基づいて計算された、出力パラメータの値およびスーパーカテゴリの値を格納す
    る患者出力データセットをさらに包含する、請求項２７に記載の前記ディジタル
    格納メディア。
  42. 【請求項４２】 患者についての個人用医療プロフィールを生成するための
    コンピュータシステムであって、該コンピュータシステムは、一連のプログラム
    されたルーチンを格納するサーバを含み、該コンピュータシステムは、 医療文献から抽出された研究に関する情報を含む医療データベースであって、
    該情報が、１組の入力パラメータ、１組の出力パラメータ、および１組のアルゴ
    リズムを包含し、各研究は、１つ以上の入力パラメータ、１つ以上の出力パラメ
    ータ、および１つ以上のアルゴリズムを有する、医療データベースと、 患者から情報を収集して、該１組の入力パラメータのサブセットに値を提供す
    るデータ収集ルーチンと、 該患者から収集された値についての該入力パラメータのサブセットと、該１組
    の入力パラメータとのマッチングを行って、１組の適用可能な研究を生成するマ
    ッチングルーチンと、 該入力パラメータのサブセットの値に、該適用可能な研究からのアルゴリズム
    を使用して、該１組の出力パラメータのサブセットについての値を生成する、計
    算ルーチンと、 該出力パラメータのサブセットの値に基づいて、個人用医療プロフィールを生
    成する出力ルーチンと、 をさらに包含するコンピュータシステム。
  43. 【請求項４３】 前記医療データベースは、該医療データベースからの治療
    および治療指示に関するデータをさらに包含し、前記コンピュータシステムは、 前記出力パラメータの値を使用して、どの治療指示が適合するかを判定し、各
    治療指示が適合したかどうかを示すマークと共に、各治療についての該治療指示
    が列挙された治療指示レポートを生成する治療ルーチンを、さらに包含する、 請求項４２に記載のコンピュータシステム。
  44. 【請求項４４】 前記治療ルーチンは、組合せ分析を前記出力パラメータの
    サブセットの値に適用して、１組の組み合わされたスーパーカテゴリの値を生成
    し、該１組の組み合わされたスーパーカテゴリ値を使用して、どの治療指示が適
    合するかを判定する、請求項４３に記載のコンピュータシステム。
  45. 【請求項４５】 前記治療ルーチンは、前記入力パラメータのサブセットの
    値を使用して、どの治療指示が適合するかを判定する、請求項４３に記載のコン
    ピュータシステム。
  46. 【請求項４６】 前記医療データベースは、各治療指示についての命令を格
    納し、前記治療ルーチンは、該命令を使用して、該治療指示が適合するかどうか
    を判定する、請求項４３に記載のコンピュータシステム。
  47. 【請求項４７】 前記コンピュータシステムは、各治療についての結果情報
    を生成する結果ルーチンをさらに包含し、前記出力ルーチンは、前記個人用医療
    プロフィール中の該結果情報を含む、請求項４３に記載のコンピュータシステム
    。
  48. 【請求項４８】 前記結果ルーチンは、前記医療データベース中のどの研究
    が治療の結果に適用可能かを判定し、該治療の結果に適用可能な研究からのアル
    ゴリズムを使用して、該治療の結果を指示する出力値を生成する、請求項４７に
    記載のコンピュータシステム。
  49. 【請求項４９】 前記アルゴリズムは、入力パラメータの値を出力パラメー
    タの値にマッピングする計算またはテーブルを包含する、請求項４８に記載のコ
    ンピュータシステム。
  50. 【請求項５０】 前記テーブルは、随意選択的にニューラルネットワークを
    表す、請求項４９に記載のコンピュータシステム。
  51. 【請求項５１】 前記コンピュータシステムは、 マッチしない研究のリストをコンパイルするルーチンであって、該リストは、
    前記患者から収集された前記情報が、前記研究の各々の１つ以上の前記入力パラ
    メータにマッチしない全ての研究を含み、該マッチしない研究のリストを使用し
    て、見つからないデータレポートを生成するルーチンをさらに包含する、請求項
    ４２に記載のコンピュータシステム。
  52. 【請求項５２】 前記計算ルーチンは、組合せ分析を前記出力パラメータの
    サブセットの値に適用して、１組の組み合わされたスーパーカテゴリの値を生成
    する組合せルーチンをさらに包含する、請求項４２に記載のコンピュータシステ
    ム。
  53. 【請求項５３】 前記組合せルーチンは、メタ分析、平均化、ファジイ論理
    、ファジイ集合、およびインタラクティブ組合せ技術から成る集合から選択され
    た技術を使用して、組合せ分析を実行する、請求項５２に記載のコンピュータシ
    ステム。
  54. 【請求項５４】 前記組合せルーチンは、前記医療データベースから研究に
    関する統計的情報にアクセスし、該統計的情報を使用して、どの組合せ分析技術
    を適用すべきかを判定する、請求項５２に記載のコンピュータシステム。
  55. 【請求項５５】 前記データ収集ルーチンは、複数の入力パラメータについ
    ての入力フィールドを有する入力フォームを生成し、前記患者によって該入力フ
    ィールドに入力された値から該複数の入力パラメータについての値を抽出する、
    請求項４２に記載のコンピュータシステム。
  56. 【請求項５６】 前記医療データベース中の前記１組の入力パラメータの各
    々は、該入力パラメータを表示するための表示コードを含み、前記データ収集ル
    ーチンは、前記フォーム中の前記複数の入力パラメータの各々についての表示コ
    ードを実行することにより前記入力フォームを生成する、請求項５５に記載のコ
    ンピュータシステム。
  57. 【請求項５７】 前記医療データベース中の前記１組の入力パラメータの各
    々は、該入力パラメータを確認するための確認コードを含み、前記データ収集ル
    ーチンは、前記患者によって入力された各値についての確認コードを実行するこ
    とにより、該患者によって入力されたデータから前記複数の入力パラメータにつ
    いての値を抽出する、請求項５５に記載のコンピュータシステム。
  58. 【請求項５８】 前記１組の入力パラメータの各々は、該入力パラメータを
    表示する必要のあるフォームについての識別子を含む、請求項５５に記載のコン
    ピュータシステム。
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