JP2007521854A - 母体−胎児状態の診断、スクリーニング、予防、及び治療のための人工知能及び装置 - Google Patents

母体−胎児状態の診断、スクリーニング、予防、及び治療のための人工知能及び装置 Download PDF

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Abstract

【課題】妊娠全期間の複雑化要因又は危険性のあらゆる診断的スクリーニング又は治療に対処するための時系列的人工知能システムを提供する。
【解決手段】本発明は、妊娠全期間を通じてあらゆる診断的スクリーニング又は複雑化要因又は危険性の処理に対処する時系列的人工知能システムに関する。ユーザは、妊娠中の臨床症例管理に関する問題又は質問を書き入れ、少なくとも１つのアルゴリズムを通じてこの症例の管理を導く症例志向型の出力を受け取ることができる。
【選択図】図１

Description

関連出願の相互参照
本出願は、「母体−胎児状態を診断、スクリーニング、予防、及び治療するための人工知能及び装置」という名称の米国特許仮出願出願番号第６０／５２６，３１３号に基づいており、この全内容は、本明細書に組み込まれている。
本発明は、妊娠全期間の複雑化要因又は危険性のあらゆる診断的スクリーニング又は治療に対処するための時系列的人工知能システムに関する。
新生児にとって、外界に直面することには、最初のミリリットルの酸素が肺を換気することで始まり、一生を通じて継続される適応を伴っている。これらの適応には、全ての臓器、システム、及び独立及び相互依存機能の込み入ったネットワークが関わっている。出産時の正常な構造的、機能的、及び審美的状態は、生命を享受し、有害な状況に適切に対処するために不可欠である。妊娠中の問題／複雑化要因を早期に最適に検出し、子宮内で生きている間の全ての危険性に対処する時の最良の診療があれば、患者、その家族、ヘルスケアシステム、及び総じて社会にとって有利である。
妊娠合併症は、以下のいくつかの部類に属する数千という多くの状態によって引き起こされると考えられる：
ａ）染色体レベル又は分子遺伝学レベル又は生化学又は代謝レベルで異常な遺伝形質の現存する危険性、例えば、ダウン症候群、ターナー症候群、及び他の数千の状態、
ｂ）検出可能な異常な遺伝子パターンのない胎児の構造的異常の現存する危険性、例えば、二分脊椎及び他の数千の状態、
ｃ）特発性胎児奇形及び疾患、例えば、胎児水腫、胎児発育遅延、胎児巨人症、
ｄ）母体疾患、又は母体／子宮生理の異常又は時期を逸した変化への露出からもたらされる胎児疾患及び妊娠合併症、例えば、胎児の構造的異常又は胎児巨人症を引き起こす母体糖尿病、
ｅ）催奇形性剤又は他の種類の損傷薬剤への露出からもたらされる胎児疾患、
ｆ）散発性遺伝子突然変異、
ｇ）他の問題。
必要とされるのは、全ての胎児、母体、及び外部の事前データ及び妊娠中に発生するデータのプロット、計画、及び対処を考慮し、全症例でのスクリーニング、検出、予防、及び治療を改善し、従って、生命に直面するための最良の状態で新生児を出産する確率を改善することになる人工知能ソフトウエアである。
米国特許仮出願出願番号第６０／５２６，３１３号 染色体地図１６、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｄｂ．ｏｒｇ／ｇｄｂｒｅｐｏｒｔｓ／Ｃｈｒ．１６．ｏｍｉｍ．ｈｔｍｌ Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、「有効時間データをサポートするための関係モデルの公理的一般化」、時間的データベースのためのインフラストラクチャに関する国際ワークショップ紀要、Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ編、テキサス州アーリントン、１９９３年６月１４〜１６日、Ｗ１〜Ｗ１６ Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｙ．Ｇ．Ｍｉｔｓｏｐｏｕｌｏｓ、「ＩＸＳＱＬ：ＳＧＬへの区間拡張」、時間的データベースのためのインフラストラクチャに関する国際ワークショップ紀要、Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ編、テキサス州アーリントン、１９９３年６月１４〜１６日、１〜１４頁 Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｙ．Ｍａｎｏｌｏｐｏｕｌｏｓ、「２次元区間関係の最適更新」、ギリシャコンピュータ学会の第４回全ギリシャ会議紀要、パトラ、１９９３年１２月１６〜１８日、２１〜３３頁 「区間拡張関係モデル及びその有効時間データベースへの応用」、著作「時間的データベース：理論、設計、及び実施」の第３章、編者Ａ．Ｔａｎｓｅｌ、Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ｓ．Ｇａｄｉａ、Ａ．Ｓｅｇｅｖ、Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ｂｅｎｊａｍｉｎ／Ｃｕｍｍｉｎｇｓ出版、ＵＳＡ、１９９３年、６７〜９１頁、 Ｃ．Ｊｅｎｓｅｎ（編者）、Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ｓ．Ｇａｄｉａ、Ｆ．Ｇｒａｎｄｉ、Ｐ．Ｋａｌｕａ、Ｎ．Ｋｌｉｎｅ、Ｎ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｙ．Ｍｉｔｓｏｐｏｕｌｏｓ、Ａ．Ｍｏｎｔａｎａｒｉ、Ｓ．Ｎａｉｒ、Ｅ．Ｐｅｒｅｓｓｉ、Ｂ．Ｐｅｒｎｉｃｉ、Ｅ．Ｒｏｂｅｒｔｓｏｎ、Ｊ．Ｒｏｄｄｉｃｋ、Ｎ．Ｓａｒｄａ、Ｍ．Ｓｃａｌａｓ、Ａ．Ｓｅｇｅｖ、Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ａ．Ｔａｎｓｅｌ、Ｐ．Ｔｉｂｅｒｉｏ、Ａ．Ｔｕｚｈｉｌｉｎ、Ｇ．Ｗｕｕ、「時間的データベースクエリーのコンセンサス試験一式」、内部レポート「Ｒ ９３−２０３４」、オルボー大学、ＩＳＳＮ０９０８−１２１６、４５頁、１９９３年１１月、４５頁 Ｃ．Ｊｅｎｓｅｎ、Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ｒ．Ｅｌｍａｓｒｉ、Ｓ．Ｇａｄｉａ、Ｐ．Ｈａｙｅｓ、Ｓ．Ｊａｊｏｄｉａ（編者）、Ｃ．Ｄｙｒｅｓｏｎ、Ｆ．Ｇｒａｎｄｉ、Ｗ．Ｋａｆｅｒ、Ｎ．Ｋｌｉｎｅ、Ｎ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｙ．Ｍｉｔｓｏｐｏｕｌｏｓ、Ａ．Ｍｏｎｔａｎａｒｉ、Ｄ．Ｎｏｎｅｎ、Ｅ．Ｐｅｒｅｓｓｉ、Ｂ．Ｐｅｒｎｉｃｉ、Ｊ．Ｒｏｄｄｉｃｋ、Ｎ．Ｓａｒｄａ、Ｍ．Ｓｃａｌａｓ、Ａ．Ｓｅｇｅｖ、Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ｍ．Ｓｏｏ、Ａ．Ｔａｎｓｅｌ、Ｐ．Ｔｉｂｅｒｉｏ、Ｇ．Ｗｉｅｄｅｒｈｏｌｄ、「時間的データベース概念のコンセンサス用語集」、内部レポート「Ｒ ９３−２０３５」、オルボー大学、ＩＳＳＮ０９０８−１２１６、１９９３年１１月、５５頁 Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、「時間及び完全順序化化合物データ型に対するＤＢＭＳサポート」、情報システム、１７（５）、１９９２年９月、３４７〜３５８頁 Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｇ．Ｍｉｔｓｏｐｏｕｌｏｓ、「区間データ管理のためのクエリー言語」、第１回ＨＥＲＭＩＳ会議紀要、アテネ、１９９２年９月２５〜２６日、１３７〜１４４頁 Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ａ．Ｂ．Ｓｉｄｅｒｉｄｉｓ、「農業協同組合での有効時間情報システム」、農業協同組合及び開発局：統合情報インフラストラクチャ紀要、アテネ、１９９２年１１月２６〜２７日 Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｖ．Ｊ．Ｋｏｌｌｉａｓ、「土壌情報システムにおける深さ及び時間区間の取り扱い」、コンピュータ及び地球科学、１５（３）、１９８９年、３９５〜４０１頁 Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｒ．Ｇ．Ｊｏｈａｎｓｏｎ、「時間的データを操作するための関係代数の拡張」、情報システム、１３（３）、１９８８年、２８９〜２９６頁 Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｒ．Ｇ．Ｊｏｈｎｓｏｎ、「関係モデルへ時間的に拡張するための要件仕様書」、ＩＥＥＥ／データエンジニアリング、１１（４）、１９８８年、２６〜３３頁（招待著者） Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｒ．Ｇ．Ｊｏｈｎｓｏｎ、「ＴＲＡ、時間的関係代数のためのモデル」、情報システムにおける時間的側面紀要、ソフィア−アンチポリス、フランス、１９８７年５月１３〜１５日（「情報システムにおける時間的側面」、編者Ｃ．Ｒｏｌａｎｄ、Ｆ．Ｂｏｄａｒｔ、Ｍ．Ｌｅｏｎａｒｄ、Ｎｏｒｔｈ−Ｈｏｌｌａｎｄ出版）、１９８８年、２０３〜２１５頁 Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｒ．Ｇ．Ｊｏｈｎｓｏｎ、「一般区間をサポートするための関係モデルの拡張」、データベース技術の拡張に関する国際会議紀要、ベニス、イタリア、１９８８年３月１３〜１５日（「データベース技術の進歩−ＥＤＢＴ’８８」より、編者Ｗ．Ｓｃｈｍｉｄｔ、Ｓ．Ｃｅｒｉ、Ｍ．Ｍｉｓｓｉｋｏｆｆ、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ）、１９８８年、５２８〜５４２頁、 Ｒ．Ｇ．Ｊｏｈｎｓｏｎ、Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、「時間的データ管理」、情報更新、データベース技術１、１９８７年、５〜１１頁 Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｙ．Ｇ．Ｍｉｔｓｏｐｏｕｌｏｓ、「区間データのためのＳＱＬ拡張」、知識及びデータエンジニアリングに関するＩＥＥＥ議事録、９（３）、１９９７年、４８０〜４９９頁 Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｈ．Ｄａｒｗｅｎ、「時間的データのためのＳＱＬ２二項演算への拡張」、招待論文、第３回ＨＥＲＭＩＳ会議紀要、アテネ、１９９６年９月２６〜２８日、４６２〜４６９頁 Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｙ．Ｍａｎｏｌｏｐｏｕｌｏｓ、「関係モデルへの履歴及び区間拡張のための機能的要件」．データ及び知識エンジニアリング、１７、１９９５年、５９〜８６頁 Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ａ．Ｃ．Ｓｍａｌｌ、「区間拡張関係モデルのための操作演算」、データ及び知識エンジニアリング、１７、１９９５年、１〜２９頁 Ｃ．Ｖａｓｓｉｌａｋｉｓ、Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｐ．Ｇｅｏｒｇｉａｄｉｓ、「時間的ＤＢＭＳにおけるトランザクションサポート」、時間的データベースに関する国際ワークショップ紀要、チューリッヒ、１９９５年９月１７〜１８日（「時間的データベースにおける最近の進歩」より、編者Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ａ．Ｔｕｚｈｉｌｉｎ、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ出版）、１９９５年、２５５〜２７１頁 「ＳＱＬ２時間的言語設計」、ＴＳＱＬ２言語委員会、Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ｉ．Ａｈｎ、Ｇ．Ａｒｉａｖ、Ｄ．Ｂａｔｏｒｙ、Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ｃ．Ｄｙｒｅｓｏｎ、Ｒ．Ｅｌｍａｓｒｉ、Ｆ．Ｇｒａｎｄｉ、Ｃ．Ｊｅｎｓｅｎ、Ｗ．Ｋａｆｅｒ、Ｎ．Ｋｌｉｎｅ、Ｋ．Ｋｕｌｋａｕｎｉ、Ｔ．Ｌｅｕｎｇ、Ｎ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｊ．Ｒｏｄｄｉｃｋ、Ａ．Ｓｅｇｅｖ、Ｍ．Ｓｏｏ、Ｓ．Ｓｒｉｐａｄａ、編者Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ｋｌｏｗｅｒ出版、１９９５年 Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ａ．Ｐｏｕｌｏｖａｓｓｉｌｉｓ、Ｃ．Ｓｍａｌｌ、「区間関係に対する更新演算の実行」、コンピュータジャーナル、３７（３）、１９９４年、１６３〜１７６頁 Ｃ．Ｊｅｎｓｅｎ、Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ｒ．Ｅｌｍａｓｒｉ、Ｓ．Ｇａｄｉａ、Ｐ．Ｈａｙｅｓ、Ｓ．Ｊａｊｏｄｉａ（編者）、Ｃ．Ｄｙｒｅｓｏｎ、Ｆ．Ｇｒａｎｄｉ、Ｗ．Ｋａｆｅｒ、Ｎ．Ｋｌｉｎｅ、Ｎ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｙ．Ｍｉｔｓｏｐｏｕｌｏｓ、Ａ．Ｍｏｎｔａｎａｒｉ、Ｄ．Ｎｏｎｅｎ、Ｅ．Ｐｅｒｅｓｓｉ、Ｂ．Ｐｅｒｎｉｃｉ、Ｊ．Ｒｏｄｄｉｃｋ、Ｎ．Ｓａｒｄａ、Ｍ．Ｓｃａｌａｓ、Ａ．Ｓｅｇｅｖ、Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ｍ．Ｓｏｏ、Ａ．Ｔａｎｓｅｌ、Ｐ．Ｔｉｂｅｒｉｏ、Ｇ．Ｗｉｅｄｅｒｈｏｌｄ、「時間的データベース概念のコンセンサス用語集」、ＳＩＧＭＯＤ記録、２３（１）、１９９４年３月、５２〜６４頁 Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ｉ．Ａｈｎ、Ｇ．Ａｒｉａｖ、Ｄ．Ｂａｔｏｒｙ、Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ｃ．Ｄｙｒｅｓｏｎ、Ｒ．Ｅｌｍａｓｒｉ、Ｆ．Ｇｒａｎｄｉ、Ｃ．Ｊｅｎｓｅｎ、Ｗ．Ｋａｆｅｒ、Ｎ．Ｋｌｉｎｅ、Ｋ．Ｋｕｌｋａｒｎｉ、Ｔ．Ｌｅｕｎｇ、Ｎ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｊ．Ｒｏｄｄｉｃｋ、Ａ．Ｓｅｇｅｖ、Ｍ．Ｓｏｏ、Ｓ．Ｓｒｉｐａｄａ、「ＴＳＱＬ２言語仕様」、ＳＩＧＭＯＤ記録、２３（１）、１９９４年３月、６５〜９６頁 Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ｉ．Ａｈｎ、Ｇ．Ａｒｉａｖ、Ｄ．Ｂａｔｏｒｙ、Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ｃ．Ｄｙｒｅｓｏｎ、Ｒ．Ｅｌｍａｓｒｉ、Ｆ．Ｇｒａｎｄｉ、Ｃ．Ｊｅｎｓｅｎ、Ｗ．Ｋａｆｅｒ、Ｎ．Ｋｌｉｎｅ、Ｋ．Ｋｕｌｋａｒｎｉ、Ｔ．Ｌｅｕｎｇ、Ｎ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｊ．Ｒｏｄｄｉｃｋ、Ａ．Ｓｅｇｅｖ、Ｍ．Ｓｏｏ、Ｓ．Ｓｒｉｐａｄａ、「ＴＳＱＬ２手引書」、ＳＩＧＭＯＤ記録、２３（３）、１９９４年９月、２７〜３３頁 Ｘ．Ｓ．Ｗａｎｇ、Ｃ．Ｂｅｔｔｉｎｉ、Ａ．Ｂｒｏｄｓｋｙ、及びＳ．Ｊａｊｏｄｉａ、「複数の時間的タイプを有する時間的データベースのための論理的設計」、データベースシステムに関するＡＣＭ議事録、発刊予定、ＰＳファイル Ｃ．Ｂｅｔｔｉｎｉ、Ｘ．Ｓ．Ｗａｎｇ、Ｓ．Ｊａｊｏｄｉａ、及びＪ．Ｌｉｎ、「時系列の複数の精度での時間的関係の発見」、知識及びデータエンジニアリングに関するＩＥＥＥ議事録、発刊予定 Ｃ．Ｂｅｔｔｉｎｉ、Ｘ．Ｓ．Ｗａｎｇ、及びＳ．Ｊａｊｏｄｉａ、「データベースクエリー評価における時間的意味仮説及びその使用」、知識及びデータエンジニアリングに関するＩＥＥＥ議事録、発刊予定、予備バージョン、データの管理に関する「ＡＣＭ ＳＩＧＭＯＤ」国際会議紀要、サンホセ、カリフォルニア州、１９９５年５月、２５７〜２６８頁 Ｃ．Ｂｅｔｔｉｎｉ、Ｘ．Ｓ．Ｗａｎｇ、及びＳ．Ｊａｊｏｄｉａ「複数の粒度を伴う複合時間的関係の試験及びそのデータマイニングへの応用」、第１５回「ＡＣＭ ＰＯＤＳ」シンポジウム紀要、モントリオール、カナダ、１９９６年６月、６８〜７８頁、ＰＳファイル Ｃ．Ｂｅｔｔｉｎｉ、Ｘ．Ｓ．Ｗａｎｇ、及びＳ．Ｊａｊｏｄｉａ、「時間粒度のための一般的フレームワーク及び推論モデル」、時間的表現及び推論に関する第３回国際ワークショップ紀要、キーウエスト、フロリダ州、１９９６年５月、ＰＳファイル Ｘ．Ｓ．Ｗａｎｇ、Ｓ．Ｊａｊｏｄｉａ、Ｖ．Ｓ．Ｓｕｂｒａｈｍａｎｉａｎ、「時間的モジュール：連合時間的データベースへの手法」、情報科学、第８２巻、１９９５年、１０３〜１２８頁、予備バージョン、データの管理に関する「ＡＣＭ ＳＩＧＭＯＤ」国際会議紀要、ワシントンＤＣ、１９９３年５月、２２７〜２３６頁 Ｇ．Ｗｉｅｄｅｒｈｏｌｄ、Ｓ．Ｊａｊｐｄｉａ、及びＷ．Ｌｉｔｗｉｎ、「異種環境における時間的データの統合」、「時間的データベース」より、Ａ．Ｔａｎｓｅｌ他編、Ｂｅｎｊａｍｉｎ／Ｃｕｍｍｉｎｇｓ（１９９３）、５６３〜５７９頁 Ｐ．Ａｍｍａｎｎ、Ｓ．Ｊａｊｏｄｉａ、及びＰ．Ｆｒａｎｋｌ、「一方向分散環境における全体的に一致するイベント順序化」、並列及び分散システムに関するＩＥＥＥ議事録、第７巻、第６号、１９９６年６月、６６５〜６７０頁 Ｐ．Ａｍｍａｎｎ、Ｓ．Ｊｏｊｏｄｉａ、及びＰ．Ｍａｖｌｕｒｉ、「データベース全体のオンザフライ読取」、知識及びデータエンジニアリングに関するＩＥＥＥ議事録、第７巻、第５号、１９９５年、８３４〜８３８頁 Ｐ．Ａｍｍａｎｎ、Ｖ．Ａｔｌｕｒｉ、及びＳ．Ｊｏｊｏｄｉａ、「平面部分順序のための分割同期規則」、知識及びデータエンジニアリングに関するＩＥＥＥ議事録、第７巻、第５号、１９９５年、７９７〜８０９頁 Ｐ．Ａｍｍａｎｎ、Ｓ．Ｊａｊｏｄｉａ、「平面格子ネットワークにおける分散タイムスタンプ生成」、コンピュータシステムに関するＡＣＭ議事録、第１１巻、第３号、１９９３年８月、２０５〜２２５頁 Ｒｏｔｔｅｍ、Ｓｈｒａｇａ、「ＩＲＯＮＦＡＮ−胎児奇形の自然経過内への音波検査ウィンドウ」、「Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ Ｏｂｓｔｅｔ．Ｇｙｎｅｃｏｌ．」、５（１９９５）、３６１〜３６３頁
本発明は、妊娠全期間の複雑化要因又は危険性のあらゆる診断的スクリーニング又は治療に対処するための時系列的人工知能システムに関する。
ユーザは、妊娠中の臨床症例管理に関する問題又は質問を書き入れ、少なくとも１つのアルゴリズムを通じて症例の管理を導く症例志向の出力を受け取ることができる。
本発明により、異常遺伝子型に従う表現型を検出することができる。
本発明は、妊娠関連の健康上の複雑化要因の少なくとも１つのデータベースを含む妊娠中の健康を最適化するためのエキスパートシステムを提供する。このようなデータベースは、実際、あらゆる数のデータベースを含むことができ、このようなデータベースは、ハイパーリンク法のようないずれかの様式で接続することができる。システムはまた、上述の健康上の複雑化要因のいずれかに関する時系列的情報を表すデータも含む。健康上の複雑化要因は、分類して上述のデータメニューにすることができる。エキスパートシステムは、診断及び／又はスクリーニングデータを入力するための少なくとも１つの入力部を含むことができる。システムはまた、入力した診断及びスクリーニングデータに応じて判断を報告するための少なくとも１つのインジケータを含むこともできる。
システムは、データメニューを含むことができる。データメニューは、明確に定義された妊娠関連の健康状態を含み、このデータメニューは、妊娠期間に応じて編成されている。これらの明確に定義された妊娠状態は、あらゆる数の方法で分類することができる。
知的エージェント内に入力したデータに適用するようになった少なくとも１つのアルゴリズム規則を含む知的エージェントを含めることができる。規則は、妊娠症例に関して少なくとも１つの判断を生成するように設計することができる。判断は、複雑化要因又はこの複雑化要因の検出に関して取るべき少なくとも１つのアクションのスケジューリングを含むことができる。複雑化要因に関して取ることができるアクションは、複雑化要因に対するスクリーニング又は複雑化要因の処置を含む。
知的エージェントは、上述の入力した診断及び／又はスクリーニングデータを受け入れ、妊娠関連の健康上の複雑化要因の存在又は欠如の確率を示すように構成することができる。それは、あらゆる数の規則を用いてこれを行うことができる。診断及びスクリーニングデータ及び健康上の複雑化要因データを含む入力データに上述の規則を適用すると、少なくとも１つの潜在的健康関連妊娠複雑化要因の可能性を示す少なくとも１つの判断を報告する要因になる。
知的エージェントはまた、出産後の少なくとも１つの妊娠複雑化要因の発生率を示す少なくとも１つの発生率規則、並びに少なくとも１つの妊娠複雑化要因の発生率を妊娠中の時間の関数として示す少なくとも１つの発生率規則を含むこともできる。適用規則を用いて、所定の症候群の可能性を量ることができる。エージェントはまた、この少なくとも１つの複雑化要因の分類に向けた少なくとも１つの分類規則を含むこともできる。
知的エージェントはまた、少なくとも１つの関連付け規則を含むこともでき、この規則は、上述の規則又は知的エージェントのいずれかから派生した少なくとも１つの判断を関連付けるものである。知的エージェントに含まれた規則のいずれかの各々を入力データに適用すると、少なくとも１つの潜在的な健康関連妊娠複雑化要因の可能性を示す少なくとも１つの判断を報告する要因になる。規則を診断及びスクリーニングデータに適用することにより生成された判断又は他のデータは、それが規則エンジンに対してアクセス可能な知識ベースに加えられるように、データベースの中に通信して戻すことができる。
エキスパートシステムは、入力した診断及び／又はスクリーニングデータ及びデータベースのデータを明確に分類してこれらにアクセスするためのコンピュータ実行プログラムを含む。システムはまた、将来取るべきアクションに対する助言的レポートを発行するように構成することもできる。同様に、それは、入力データに基づいて警告を発生するように構成することもできると考えられる。
本発明のシステム及び方法は、妊娠複雑化要因を含む妊娠関連健康データの少なくとも１つのデータベースを含む妊娠中又は出産後の健康を最適化するためのエキスパートシステムを提供する。複雑化要因とは、本明細書で用いる場合、処置（又は処置の危険性）、治療（副作用又は毒性を含む）、疾病、病状、異常又は奇形、又は症候群に直接的又は間接的に関連するあらゆる健康関連問題を意味する。本発明は、妊娠関連の複雑化要因、従って、胎児、母体のいずれか又は両方の最適な健康に関して憂慮されるあらゆる問題を含む複雑化要因に関する情報を管理する。すなわち、複雑化要因は、症候群、異常症例、栄養又は栄養失調症、環境要因、遺伝子レベルでの突然変異、家族歴（例えば、精神遅滞の家族歴）、又は扶養問題さえも含むことができると考えられる。このようなデータベースは、実際に、あらゆる数のデータベースを含むことができ、このようなデータベースは、あらゆる様式で接続することができる。システムはまた、上述の健康上の複雑化要因のいずれに関する時系列的情報も表すデータを含む。エキスパートシステムは、診断及びスクリーニングデータを入力するための少なくとも１つの入力部を含むことができる。システムはまた、入力した診断及びスクリーニングデータに応じた判断を報告するための少なくとも１つのインジケータを含むこともできる。
図１は、本発明の全体的な非制限的かつ例示的な概略配置図を示している。患者から得た診断及び／又はスクリーニングデータを収容するデータソース１１０は、判断１３０ａ、１３０ｂ、１３０ｃを出力する推論エンジン又は知的エージェント１２０に供給される。判断１３０ａ、１３０ｂ、１３０ｃは、専用アルゴリズムを用いてデータベース１４０から導出することができる。推論エンジン１２０は、妊娠関連の時系列的健康データ、新生児関連データ、及び遺伝子マッピングを含む少なくとも１つの知識データベース１４０と作動的に接続されている。染色体の地図は、「ヒトゲノムデータベース」（例えば、染色体地図１６、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｄｂ．ｏｒｇ／ｇｄｂｒｅｐｏｒｔｓ／Ｃｈｒ．１６．ｏｍｉｍ．ｈｔｍｌ）に接続することができる。
本発明は、例えば、所定の期間にわたって正常及び異常の胎児及び子宮外発達の両方に関する情報のデータベースを利用することができる。データベース情報はまた、推論エンジン１２０自体からデータベース内に濃縮した情報である場合がある。
知識データベースは、とりわけ、１）遺伝子及びゲノムデータベース、２）妊娠前及び妊娠中の催奇形物質露出、３）胎児に影響を及ぼす母体疾患、及び４）未熟に関する症状及びマーカ、を含む時系列的メニューを含む。
知的エージェントは、時間的推論論理を含む。例示的な時間的論理及びそれに関する情報は、以下の各参照文献に見ることができ、その全内容は、本明細書に組み込まれている。
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、「有効時間データをサポートするための関係モデルの公理的一般化」、時間的データベースのためのインフラストラクチャに関する国際ワークショップ紀要、Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ編、テキサス州アーリントン、１９９３年６月１４〜１６日、Ｗ１〜Ｗ１６、
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｙ．Ｇ．Ｍｉｔｓｏｐｏｕｌｏｓ、「ＩＸＳＱＬ：ＳＧＬへの区間拡張」、時間的データベースのためのインフラストラクチャに関する国際ワークショップ紀要、Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ編、テキサス州アーリントン、１９９３年６月１４〜１６日、１〜１４頁、
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｙ．Ｍａｎｏｌｏｐｏｕｌｏｓ、「２次元区間関係の最適更新」、ギリシャコンピュータ学会の第４回全ギリシャ会議紀要、パトラ、１９９３年１２月１６〜１８日、２１〜３３頁、
「区間拡張関係モデル及びその有効時間データベースへの応用」、著作「時間的データベース：理論、設計、及び実施」の第３章、編者Ａ．Ｔａｎｓｅｌ、Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ｓ．Ｇａｄｉａ、Ａ．Ｓｅｇｅｖ、Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ｂｅｎｊａｍｉｎ／Ｃｕｍｍｉｎｇｓ出版、ＵＳＡ、１９９３年、６７〜９１頁、
Ｃ．Ｊｅｎｓｅｎ（編者）、Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ｓ．Ｇａｄｉａ、Ｆ．Ｇｒａｎｄｉ、Ｐ．Ｋａｌｕａ、Ｎ．Ｋｌｉｎｅ、Ｎ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｙ．Ｍｉｔｓｏｐｏｕｌｏｓ、Ａ．Ｍｏｎｔａｎａｒｉ、Ｓ．Ｎａｉｒ、Ｅ．Ｐｅｒｅｓｓｉ、Ｂ．Ｐｅｒｎｉｃｉ、Ｅ．Ｒｏｂｅｒｔｓｏｎ、Ｊ．Ｒｏｄｄｉｃｋ、Ｎ．Ｓａｒｄａ、Ｍ．Ｓｃａｌａｓ、Ａ．Ｓｅｇｅｖ、Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ａ．Ｔａｎｓｅｌ、Ｐ．Ｔｉｂｅｒｉｏ、Ａ．Ｔｕｚｈｉｌｉｎ、Ｇ．Ｗｕｕ、「時間的データベースクエリーのコンセンサス試験一式」、内部レポート「Ｒ ９３−２０３４」、オルボー大学、ＩＳＳＮ０９０８−１２１６、４５頁、１９９３年１１月、４５頁、
Ｃ．Ｊｅｎｓｅｎ、Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ｒ．Ｅｌｍａｓｒｉ、Ｓ．Ｇａｄｉａ、Ｐ．Ｈａｙｅｓ、Ｓ．Ｊａｊｏｄｉａ（編者）、Ｃ．Ｄｙｒｅｓｏｎ、Ｆ．Ｇｒａｎｄｉ、Ｗ．Ｋａｆｅｒ、Ｎ．Ｋｌｉｎｅ、Ｎ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｙ．Ｍｉｔｓｏｐｏｕｌｏｓ、Ａ．Ｍｏｎｔａｎａｒｉ、Ｄ．Ｎｏｎｅｎ、Ｅ．Ｐｅｒｅｓｓｉ、Ｂ．Ｐｅｒｎｉｃｉ、Ｊ．Ｒｏｄｄｉｃｋ、Ｎ．Ｓａｒｄａ、Ｍ．Ｓｃａｌａｓ、Ａ．Ｓｅｇｅｖ、Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ｍ．Ｓｏｏ、Ａ．Ｔａｎｓｅｌ、Ｐ．Ｔｉｂｅｒｉｏ、Ｇ．Ｗｉｅｄｅｒｈｏｌｄ、「時間的データベース概念のコンセンサス用語集」、内部レポート「Ｒ ９３−２０３５」、オルボー大学、ＩＳＳＮ０９０８−１２１６、１９９３年１１月、５５頁、
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、「時間及び完全順序化化合物データ型に対するＤＢＭＳサポート」、情報システム、１７（５）、１９９２年９月、３４７〜３５８頁、
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｇ．Ｍｉｔｓｏｐｏｕｌｏｓ、「区間データ管理のためのクエリー言語」、第１回ＨＥＲＭＩＳ会議紀要、アテネ、１９９２年９月２５〜２６日、１３７〜１４４頁、
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ａ．Ｂ．Ｓｉｄｅｒｉｄｉｓ、「農業協同組合での有効時間情報システム」、農業協同組合及び開発局：統合情報インフラストラクチャ紀要、アテネ、１９９２年１１月２６〜２７日、
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｖ．Ｊ．Ｋｏｌｌｉａｓ、「土壌情報システムにおける深さ及び時間区間の取り扱い」、コンピュータ及び地球科学、１５（３）、１９８９年、３９５〜４０１頁、
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｒ．Ｇ．Ｊｏｈａｎｓｏｎ、「時間的データを操作するための関係代数の拡張」、情報システム、１３（３）、１９８８年、２８９〜２９６頁、
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｒ．Ｇ．Ｊｏｈｎｓｏｎ、「関係モデルへ時間的に拡張するための要件仕様書」、ＩＥＥＥ／データエンジニアリング、１１（４）、１９８８年、２６〜３３頁（招待著者）、
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｒ．Ｇ．Ｊｏｈｎｓｏｎ、「ＴＲＡ、時間的関係代数のためのモデル」、情報システムにおける時間的側面紀要、ソフィア−アンチポリス、フランス、１９８７年５月１３〜１５日（「情報システムにおける時間的側面」、編者Ｃ．Ｒｏｌａｎｄ、Ｆ．Ｂｏｄａｒｔ、Ｍ．Ｌｅｏｎａｒｄ、Ｎｏｒｔｈ−Ｈｏｌｌａｎｄ出版）、１９８８年、２０３〜２１５頁、
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｒ．Ｇ．Ｊｏｈｎｓｏｎ、「一般区間をサポートするための関係モデルの拡張」、データベース技術の拡張に関する国際会議紀要、ベニス、イタリア、１９８８年３月１３〜１５日（「データベース技術の進歩−ＥＤＢＴ’８８」より、編者Ｗ．Ｓｃｈｍｉｄｔ、Ｓ．Ｃｅｒｉ、Ｍ．Ｍｉｓｓｉｋｏｆｆ、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ）、１９８８年、５２８〜５４２頁、
Ｒ．Ｇ．Ｊｏｈｎｓｏｎ、Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、「時間的データ管理」、情報更新、データベース技術１、１９８７年、５〜１１頁、
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｙ．Ｇ．Ｍｉｔｓｏｐｏｕｌｏｓ、「区間データのためのＳＱＬ拡張」、知識及びデータエンジニアリングに関するＩＥＥＥ議事録、９（３）、１９９７年、４８０〜４９９頁、
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｈ．Ｄａｒｗｅｎ、「時間的データのためのＳＱＬ２二項演算への拡張」、招待論文、第３回ＨＥＲＭＩＳ会議紀要、アテネ、１９９６年９月２６〜２８日、４６２〜４６９頁、
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｙ．Ｍａｎｏｌｏｐｏｕｌｏｓ、「関係モデルへの履歴及び区間拡張のための機能的要件」．データ及び知識エンジニアリング、１７、１９９５年、５９〜８６頁、
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ａ．Ｃ．Ｓｍａｌｌ、「区間拡張関係モデルのための操作演算」、データ及び知識エンジニアリング、１７、１９９５年、１〜２９頁、
Ｃ．Ｖａｓｓｉｌａｋｉｓ、Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｐ．Ｇｅｏｒｇｉａｄｉｓ、「時間的ＤＢＭＳにおけるトランザクションサポート」、時間的データベースに関する国際ワークショップ紀要、チューリッヒ、１９９５年９月１７〜１８日（「時間的データベースにおける最近の進歩」より、編者Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ａ．Ｔｕｚｈｉｌｉｎ、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ出版）、１９９５年、２５５〜２７１頁、
「ＳＱＬ２時間的言語設計」、ＴＳＱＬ２言語委員会、Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ｉ．Ａｈｎ、Ｇ．Ａｒｉａｖ、Ｄ．Ｂａｔｏｒｙ、Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ｃ．Ｄｙｒｅｓｏｎ、Ｒ．Ｅｌｍａｓｒｉ、Ｆ．Ｇｒａｎｄｉ、Ｃ．Ｊｅｎｓｅｎ、Ｗ．Ｋａｆｅｒ、Ｎ．Ｋｌｉｎｅ、Ｋ．Ｋｕｌｋａｕｎｉ、Ｔ．Ｌｅｕｎｇ、Ｎ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｊ．Ｒｏｄｄｉｃｋ、Ａ．Ｓｅｇｅｖ、Ｍ．Ｓｏｏ、Ｓ．Ｓｒｉｐａｄａ、編者Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ｋｌｏｗｅｒ出版、１９９５年、
Ｎ．Ａ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ａ．Ｐｏｕｌｏｖａｓｓｉｌｉｓ、Ｃ．Ｓｍａｌｌ、「区間関係に対する更新演算の実行」、コンピュータジャーナル、３７（３）、１９９４年、１６３〜１７６頁、
Ｃ．Ｊｅｎｓｅｎ、Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ｒ．Ｅｌｍａｓｒｉ、Ｓ．Ｇａｄｉａ、Ｐ．Ｈａｙｅｓ、Ｓ．Ｊａｊｏｄｉａ（編者）、Ｃ．Ｄｙｒｅｓｏｎ、Ｆ．Ｇｒａｎｄｉ、Ｗ．Ｋａｆｅｒ、Ｎ．Ｋｌｉｎｅ、Ｎ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｙ．Ｍｉｔｓｏｐｏｕｌｏｓ、Ａ．Ｍｏｎｔａｎａｒｉ、Ｄ．Ｎｏｎｅｎ、Ｅ．Ｐｅｒｅｓｓｉ、Ｂ．Ｐｅｒｎｉｃｉ、Ｊ．Ｒｏｄｄｉｃｋ、Ｎ．Ｓａｒｄａ、Ｍ．Ｓｃａｌａｓ、Ａ．Ｓｅｇｅｖ、Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ｍ．Ｓｏｏ、Ａ．Ｔａｎｓｅｌ、Ｐ．Ｔｉｂｅｒｉｏ、Ｇ．Ｗｉｅｄｅｒｈｏｌｄ、「時間的データベース概念のコンセンサス用語集」、ＳＩＧＭＯＤ記録、２３（１）、１９９４年３月、５２〜６４頁、
Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ｉ．Ａｈｎ、Ｇ．Ａｒｉａｖ、Ｄ．Ｂａｔｏｒｙ、Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ｃ．Ｄｙｒｅｓｏｎ、Ｒ．Ｅｌｍａｓｒｉ、Ｆ．Ｇｒａｎｄｉ、Ｃ．Ｊｅｎｓｅｎ、Ｗ．Ｋａｆｅｒ、Ｎ．Ｋｌｉｎｅ、Ｋ．Ｋｕｌｋａｒｎｉ、Ｔ．Ｌｅｕｎｇ、Ｎ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｊ．Ｒｏｄｄｉｃｋ、Ａ．Ｓｅｇｅｖ、Ｍ．Ｓｏｏ、Ｓ．Ｓｒｉｐａｄａ、「ＴＳＱＬ２言語仕様」、ＳＩＧＭＯＤ記録、２３（１）、１９９４年３月、６５〜９６頁、
Ｒ．Ｓｎｏｄｇｒａｓｓ、Ｉ．Ａｈｎ、Ｇ．Ａｒｉａｖ、Ｄ．Ｂａｔｏｒｙ、Ｊ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ、Ｃ．Ｄｙｒｅｓｏｎ、Ｒ．Ｅｌｍａｓｒｉ、Ｆ．Ｇｒａｎｄｉ、Ｃ．Ｊｅｎｓｅｎ、Ｗ．Ｋａｆｅｒ、Ｎ．Ｋｌｉｎｅ、Ｋ．Ｋｕｌｋａｒｎｉ、Ｔ．Ｌｅｕｎｇ、Ｎ．Ｌｏｒｅｎｔｚｏｓ、Ｊ．Ｒｏｄｄｉｃｋ、Ａ．Ｓｅｇｅｖ、Ｍ．Ｓｏｏ、Ｓ．Ｓｒｉｐａｄａ、「ＴＳＱＬ２手引書」、ＳＩＧＭＯＤ記録、２３（３）、１９９４年９月、２７〜３３頁。
時間的データベース
・Ｘ．Ｓ．Ｗａｎｇ、Ｃ．Ｂｅｔｔｉｎｉ、Ａ．Ｂｒｏｄｓｋｙ、及びＳ．Ｊａｊｏｄｉａ、「複数の時間的タイプを有する時間的データベースのための論理的設計」、データベースシステムに関するＡＣＭ議事録、発刊予定、ＰＳファイル、
・Ｃ．Ｂｅｔｔｉｎｉ、Ｘ．Ｓ．Ｗａｎｇ、Ｓ．Ｊａｊｏｄｉａ、及びＪ．Ｌｉｎ、「時系列の複数の精度での時間的関係の発見」、知識及びデータエンジニアリングに関するＩＥＥＥ議事録、発刊予定、
・Ｃ．Ｂｅｔｔｉｎｉ、Ｘ．Ｓ．Ｗａｎｇ、及びＳ．Ｊａｊｏｄｉａ、「データベースクエリー評価における時間的意味仮説及びその使用」、知識及びデータエンジニアリングに関するＩＥＥＥ議事録、発刊予定、予備バージョンは、データの管理に関する「ＡＣＭ ＳＩＧＭＯＤ」国際会議紀要、サンホセ、カリフォルニア州、１９９５年５月、２５７〜２６８頁に見られる、
・Ｃ．Ｂｅｔｔｉｎｉ、Ｘ．Ｓ．Ｗａｎｇ、及びＳ．Ｊａｊｏｄｉａ「複数の粒度を伴う複合時間的関係の試験及びそのデータマイニングへの応用」、第１５回「ＡＣＭ ＰＯＤＳ」シンポジウム紀要、モントリオール、カナダ、１９９６年６月、６８〜７８頁、ＰＳファイル、
・Ｃ．Ｂｅｔｔｉｎｉ、Ｘ．Ｓ．Ｗａｎｇ、及びＳ．Ｊａｊｏｄｉａ、「時間粒度のための一般的フレームワーク及び推論モデル」、時間的表現及び推論に関する第３回国際ワークショップ紀要、キーウエスト、フロリダ州、１９９６年５月、ＰＳファイル、
・Ｘ．Ｓ．Ｗａｎｇ、Ｓ．Ｊａｊｏｄｉａ、Ｖ．Ｓ．Ｓｕｂｒａｈｍａｎｉａｎ、「時間的モジュール：連合時間的データベースへの手法」、情報科学、第８２巻、１９９５年、１０３〜１２８頁、予備バージョンは、データの管理に関する「ＡＣＭ ＳＩＧＭＯＤ」国際会議紀要、ワシントンＤＣ、１９９３年５月、２２７〜２３６頁に見られる。
・Ｇ．Ｗｉｅｄｅｒｈｏｌｄ、Ｓ．Ｊａｊｐｄｉａ、及びＷ．Ｌｉｔｗｉｎ、「異種環境における時間的データの統合」、「時間的データベース」より、Ａ．Ｔａｎｓｅｌ他編、Ｂｅｎｊａｍｉｎ／Ｃｕｍｍｉｎｇｓ（１９９３）、５６３〜５７９頁。
分散システムにおける全体的状態及び時間
・Ｐ．Ａｍｍａｎｎ、Ｓ．Ｊａｊｏｄｉａ、及びＰ．Ｆｒａｎｋｌ、「一方向分散環境における全体的に一致するイベント順序化」、並列及び分散システムに関するＩＥＥＥ議事録、第７巻、第６号、１９９６年６月、６６５〜６７０頁、
・Ｐ．Ａｍｍａｎｎ、Ｓ．Ｊｏｊｏｄｉａ、及びＰ．Ｍａｖｌｕｒｉ、「データベース全体のオンザフライ読取」、知識及びデータエンジニアリングに関するＩＥＥＥ議事録、第７巻、第５号、１９９５年、８３４〜８３８頁、
・Ｐ．Ａｍｍａｎｎ、Ｖ．Ａｔｌｕｒｉ、及びＳ．Ｊｏｊｏｄｉａ、「平面部分順序のための分割同期規則」、知識及びデータエンジニアリングに関するＩＥＥＥ議事録、第７巻、第５号、１９９５年、７９７〜８０９頁、
・Ｐ．Ａｍｍａｎｎ、Ｓ．Ｊａｊｏｄｉａ、「平面格子ネットワークにおける分散タイムスタンプ生成」、コンピュータシステムに関するＡＣＭ議事録、第１１巻、第３号、１９９３年８月、２０５〜２２５頁。
推論エンジン／知的エージェントは、以下の例示的な変数の累積的に重み付けした考慮事項を用いて判断を行うことができる。
・出産時症候群の発生率
・妊娠期間の週毎の妊娠中症候群の発生率
・出産時の各症候群内の徴候又はマーカの発生率
・妊娠期間の週毎の各症候群内の各徴候又はマーカの発生率
・出産時の徴候又はマーカの組合せの発生率
・妊娠期間の週毎の妊娠中の徴候又はマーカの組合せの発生率
・出産時の症候群に関して主、副、又は希とした各徴候又はマーカの分類
・妊娠期間の週毎の妊娠中症候群に関して主、副、又は希とした各徴候又はマーカの分類
・各徴候又はマーカのその自然経過型による分類（すなわち、本明細書で説明するＩ〜ＩＶ型）
以上の要素及び変数、並びに他の変数の各々の重み付き値は、場合及び状況により、並びに民族性のような他の要因を考慮して変動することになることが認識されるであろう。
胎児の奇形は、それらの自然経過により、４つの型（Ｉ型〜ＩＶ型）に分類することができる。Ｉ型は、一定の在胎齢での早期発症、ＩＩ型は、過渡的状態、ＩＩＩ型は、可変発症又は潜在的に不安定な奇形、ＩＶ型は、遅発型奇形である。Ｉ型：一定の在胎齢での早期発症の奇形の例は、無脳症、二分化、接着双胎、全前脳胞遺残症、単眼奇形、骨形成不全ＩＩ型、右胸心、重複集合尿細管系、無眼球症、又は顔面裂である。ＩＩ型：過渡的状態の奇形の例は、ＮＴ増大、胸水、心外膜液、脈絡叢嚢胞、水腎症、腸間膜嚢胞、エコー源性腸管、オリゴ羊水過多、胎盤肥大、又は心不整脈である。ＩＩＩ型：可変発症又は潜在的に不安定な奇形の例は、横隔膜ヘルニア、水頭症、弯足、ダンディーウォーカー、形成異常、大動脈の縮窄、卵巣嚢腫、ＡＶ心ブロック、臍ヘルニア、巨大膀胱症、又は脳ヘルニアである。ＩＶ型：遅発型奇形の例は、脳梁無形成、脳回欠損、穿孔脳、小頭症、クモ形綱嚢胞、舟状頭、先天性間葉芽腎腫、幽門閉鎖、又は骨形成不全ＩＶ型である。胎児奇形の自然経過に関する付加的な情報は、本明細書においてその全内容が引用により組み込まれている以下の参照文献に見ることができる：Ｒｏｔｔｅｍ、Ｓｈｒａｇａ、「ＩＲＯＮＦＡＮ−胎児奇形の自然経過内への音波検査ウィンドウ」、「Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ Ｏｂｓｔｅｔ．Ｇｙｎｅｃｏｌ．」、５（１９９５）、３６１〜３６３頁。
本発明のシステム及び方法の一連の非制限的な例示的実施形態は、図２〜図４Ｂの表示画面（例えば、スクリーンショット）によって説明する。図２は、時系列的推論エンジンと時系列的知識ベースの間の関係を例示する第１のスクリーンを示している。時間バー１０により、妊娠期間に基づいて知識ベースに座標アクセスすることが可能になる。Ｄ１２に対する知識ベースにより、妊娠複雑化要因が様々な部類に分類される。Ｄ１〜Ｄ１２には、母体疾患、胎児の器官系の発達、遺伝的危険性、胎児奇形（例えば、多指症）の危険性、妊娠前又は妊娠中に用いる薬剤、又は妊娠ケアを管理するのに有用な他のあらゆる明確な分類に関するデータが含まれる。データメニューＤ１〜Ｄ１２には、診断、スクリーニング、治療、及び妊娠ケアを管理するのに有用なデータが含まれる。
バー１０は、左手側に正常な胎児臓器及び臓器機能又は値、右手側に異常な胎児発達及び機能不全、超音波及び他の試験のような試験から得られる値を有するように設計することができる。タブ１２は、妊娠の正確な点又は段階、例えば、１１週と１日を示すためにスライド目盛上の点を示すように設計することができる。各データメニューＤ１〜Ｄ１２は、タイミングバーがタブ目盛１１を有するように設計される。タイミング目盛１１は、各データメニューが、妊娠時間を反映して妊娠のその時間に関連する状態を示すように、時系列的バー１０に作動的に協調することができる。
図２Ａは、ユーザがアクセスデータメニューの例えばＤ８を選択する時にユーザに示されているスクリーンを示している。ユーザは、メニューの例えば健康関連の妊娠状態が遺伝的状態であるＤ８を選択することができる。目盛２１は、妊娠の期間を示すように示されている。第２のデータメニュー２０は、遺伝的問題に関して作ることができる質問を備えた選択肢のリストを示すことができる。
質問のための選択肢は、危険性又は他の危険性を示す超音波検査又は生化学検査のマーカによる、遺伝子疾患のリスト及びそのサブカテゴリとすることができる。
メニュー２０から選択すると、この在胎齢で検出することができる症候群のリストを提供する他のメニュー２５が開く。症候群が選択されると、上述のアルゴリズムにより、２Ｂに示すようなスクリーンが生成される。例えば、遺伝子リストが選択されると、このリストは、スクリーニングされる関連複雑化要因として、染色体性、非染色体性、代謝性、メンデル、及び精神性の欠損を示すことになる。
図４Ｂは、アルゴリズムベースの計画を用いて調べる奇形及び奇形の組合せを示すスクリーンの図である。計画は、後の走査で1つ又は複数の奇形が存在するか又は存在しないかにより変えることができる。
図４Ｃは、「ＳｏｎｏＭａｒｋｅｒ」リストが選択されたスクリーンを示している。リストから「ＳｏｎｏＭａｒｋｅｒ」を選択すると、奇形１０１のような質問を生じさせることができる。このような場合、アルゴリズムにより、妊娠のこの時期に調べられる最も一般的な症候群が与えられることになる。
しかし、多くの症候群の徴候から、アルゴリズムは、症候群を検出又は除外するための最小数のマーカを探す重み付き確率を与えることになる。このようなリストの例は、図２Ｃ及び図２Ｄに示されている。
情報を見つける衝動の１つにより、多指症の症例の新生児の結果からデータベースを見ることになる。これは、２００を超える異なる症候群の研究が関わることになるために実際的ではない。本発明のアルゴリズムは、特定の在胎齢で多指症の胎児に最も良く見られる症候群を開業医に示している。しかし、４０を超える可能な関連徴候を見る代わりに、図２Ｃ及び図２Ｄに示すアルゴリズムは、ユーザに２つの徴候（ＮＴの増大及び後頭部脳ヘルニア）を示し、その後、後の段階の多発性嚢胞腎を示している。胎児の新しい評価により、メッケルグルーバー症候群が確立されるか又は除外され、その確率により次に更に示す症候群及び関連徴候が示されている。
症候群又はマーカアルゴリズムによることに加えて、本発明は、所定の在胎齢で最大数の症候群／疾患を検出するために最少数のマーカのリストにフラグを付ける機能も含む。上述のソフトウエアに加えて、これは、プログラム可能ボタンを備えたジョグダイヤルにより達成することができる。
本発明のアルゴリズムを用いて生成することができる２つの付加的な質問を図３Ａ及び図４Ａに示している。図４Ａは、妊娠の所定の時期に母体疾患が胎児の健康に及ぼす可能性がある影響に関する質問を示している。
図３Ａは、母体が催奇形物質に露出されることからの胎児に及ぼす可能な影響に関する推論エンジン及びアルゴリズムへの質問に関連している。
図４Ａは、妊娠のいずれかの時期にいずれかの催奇形物質に母体が露出されることから受ける可能な影響に関する質問様式の可能な実施形態の１つを示している。メニュー４０には、部類及び下位部類が示されている。質問には、薬剤、露出された時期（週及び日）、及び用量（スクリーンには示していない）の選択が含まれることになる。推論エンジン及びアルゴリズムは、胎児の健康に無関係又は関係ありと明言することになる。無関係の場合には、スクリーンは、無関係の理由を再確認することになる。推論エンジン及びアルゴリズムにより表された回答が関係有りの場合には、出力は、図３Ｂに示すように、胎児に可能な問題を検出した時期を示すことになる。
図３Ａは、図２のアクセススクリーンの第１のデータメニューＤ１、Ｄ２、Ｄ３からアクセス可能なスクリーンの別の例を示している。例えば、ユーザは、催奇形物質に関連する状態のメニューＤ３を選択することができる。図４Ａでは、妊娠複雑化要因、ここでは催奇形要因、例えば薬剤への露出のリスト又はメニュー４０が示されている。ディスプレイ４２は、催奇形物質に露出された時期、例えば薬剤が第５週第３日に服用されたこと、及び薬剤の用量（ここでは図示せず）を示している。次に、結果により．薬剤露出及び妊娠の時期に関する情報を報告することができるであろう。例えば、レポートボックス４４は、催奇形物質に露出されたことが胎児の発達に関係があるかないかを示すことができる。無関係の場合には、システムは、第２のレポートボックス４６に理由を与えるように構成することができる。時系列的規則は、診断及びスクリーニング情報と妊娠時期との間の関係を示している。付加的な特徴として、エキスパートシステムは、例えば、超音波検査の間に妊婦に入力を促し、所定の薬物を服用したか否かを尋ねるようになっていることが可能であろう。その場合には、知的エージェントは、催奇形物質に関して説明されているようにこの情報を処理する。
露出が関連する場合には、ユーザは、次に、後に図４Ｂに説明するものと類似の３Ｂに示されているページを表示し、期間を催奇形物質が影響する妊娠時期に向けることができる。複雑化要因、結果、アクション、奇形などは、催奇形物質の関連効果に関連するであろうが、これに限定する必要はない。
図４Ａは、妊娠中の母体疾患が胎児に及ぼす可能な影響を表示している。メニュー３０は、可能な母体疾患のリストを示している。妊娠の週、抗体レベルのような疾患に関する試験及び他の試験に従って、推論エンジン及びアルゴリズムは、胎児の正常レベルと考えられる値を考慮し、母体疾患の試験の値が高すぎるか又は低すぎるかを示す出力を発生することになる。高レベルであるか又は低レベルであるかにより、図４Ｂに示す図は、催奇形物質と同じように胎児の追跡調査を示すことになる。
図４Ａは、図２のアクセススクリーンの第１のデータメニューＤ１〜Ｄ１２からアクセス可能なスクリーンの別の例を示している。例えば、ユーザは、母体疾患、例えば、貧血症、糖尿病、肝臓疾患、腎不全に関する状態のメニューＤ２を選択することができる。スクリーンは、妊娠症例が第１２週第５日であることを示すことができる。また、妊娠複雑化要因のリスト又はメニュー４０を表すことができ、その各々は、その期間及び図２の第１のメニューで選択した状態に関連している。例えば、リストは、疾患及びこれらの疾患のサブカテゴリを含むことができる。また、ディスプレイは、血中抗体レベル（例えば、０．５６）のような診断及びスクリーニング情報をユーザに示すことができる。これは、あらゆる試験から入力されたデータとすることができる。また、ディスプレイは、最初に発症した時（図示せず）のような付加的な診断及びスクリーニングデータを示すことができる。次に、診断及びスクリーニング情報及び妊娠時期に関する情報を結果に記録することができる。例えば、スクリーンには、疾患が与えられると、妊娠第１２週第５日の胎児への影響に関して抗体量が少ないか又は多いかを示すことができる。時系列的規則は、診断及びスクリーニング情報と妊娠時期との間の関係を示すように設計することができる。
次に、ユーザは、図３Ｂに既に説明したものに類似するページを表示し、期間をこの例の妊娠時期に向けることができる。複雑化要因、結果、アクション、奇形等は、選択した最初のメニューであるために母体疾患に関連することになるであろうが、これに限定する必要はない。
付加的な特徴
エキスパートシステムに含めることができる特徴は、将来とるべきアクションに関して助言的レポートを出すようにシステムを構成することができるようなものである。また、このようなアクションを早くとる必要があったのにとらなかった場合に、アクションを起こす必要性に基づいて警告を出すように構成することもできる。同様に、過去に誤診があった場合に警告を生成するように構成することもできる。エキスパートシステムは、例えば、本発明の恩典を受けずにシステムに既知である病状又は症候群と診断された早期診断が、先に同様に診断された奇形と矛盾する時にもこのような警告を出すことができると考えられる。次に、システムは、誤診に基づいて新しい方針の治療又は他のアクションを示すようになっていることが可能であろう。
また、エキスパートシステムは、母体の状態及び胎児の状態に関するデータのための入力部を含むオペレーティングシステムを含むことができる。胎児に関するデータには、胎児の在胎齢を含むことができる。在胎齢は、例えば、超音波検査方法を含むあらゆる診断及びスクリーニング方法により確立することができ、上述の超音波検査方法には、胎児のバイオメータを含む。また、入力された試験結果のデータをプロットするために縮尺プロット器具を含むこともでき、プロットされたデータに応じて、推論エンジンにより判断を出力することができる。
本発明のエキスパートシステムは、あらゆる診断及びスクリーニング装置に組み込むことができる。また、どのユーザでも遠隔地から使用することができるように、ウェブによってアクセス可能にすることができる。
以上の説明は、例示的な実施形態の単なる代表例であることを理解すべきである。読者の便宜を図って、以上の説明は、全ての可能な実施形態のうちで本発明の原理を教示する限定された数の代表的サンプルに焦点を合わせている。この説明は、説明された全ての可能な変形又はこれらの変形の組合せさえもそれらを網羅的に列挙することを試みたものではない。代替的な実施形態が、本発明の特定の部分に対して呈示されていない場合があること、又は、更に説明していない代替的な実施形態が、その部分に対して利用可能である場合があることは、このような代替的な実施形態の否認と見なされないものとする。これらの説明していない実施形態の多くは、本発明の原理の応用に違いがあるのではなく技術に違いがあることを当業者は認めるであろう。本明細書に説明したことに基づいて、本発明の原理の大部分は、実施目的で他の特定の技術に移行可能になることになることが認識されるであろう。これは、特に、技術の違いが異なる特定のハードウエア及び／又はソフトウエアを伴う場合に当て嵌まる。従って、本発明は、特許請求の範囲及びその均等物に示す範囲以下に限定するようには意図していない。
本発明の全体的な例示的概略配置図である。 時系列的推論エンジンと時系列的知識ベースの間の関係を例示する第１のスクリーンを示す。 アクセスデータメニューのＤ８を選択する時にユーザに示されているスクリーンを示す。 推論エンジン及びアルゴリズムにより表された回答が関係有りの場合の出力を示す。 症候群を検出又は除外するための最小数のマーカを探す重み付き確率を与えるアルゴリズムのリストの例を示す。 症候群を検出又は除外するための最小数のマーカを探す重み付き確率を与えるアルゴリズムのリストの例を示す。 母体が催奇形物質に露出されることからの胎児に及ぼす可能な影響に関する推論エンジン及びアルゴリズムへの質問を示す。 推論エンジン及びアルゴリズムにより表された回答が関係有りの場合の出力を示す。 妊娠のいずれかの時期にいずれかの催奇形物質に母体が露出されることから受ける可能な影響に関する質問様式の可能な実施形態の１つを示す。 アルゴリズムベースの計画を用いて調べる奇形及び奇形の組合せを示すスクリーンの図を示す。 「ＳｏｎｏＭａｒｋｅｒ」リストが選択されたスクリーンを示す。
符号の説明
１１０ データソース
１２０ 知的エージェント
１３０ａ、１３０ｂ、１３０ｃ 判断
１４０ 知識データベース

Claims (30)

  1. 妊娠中の健康を最適化するためのエキスパートシステムであって、
    妊娠健康上の複雑化要因に関する時系列的情報を表すデータを含む妊娠関連健康データの少なくとも１つのデータベースと、
    診断及びスクリーニングデータに関する時系列的情報を含む診断及びスクリーニングデータを入力するための少なくとも１つの入力部と、
    前記入力した診断及びスクリーニングデータ及び前記妊娠関連健康データに応じて判断を報告するための少なくとも１つのインジケータと、
    を含むことを特徴とするシステム。
  2. 複数の時系列的データメニュー、
    を含み、
    前記データメニューは、明確に定義された妊娠関連健康状態を含み、かつ妊娠期間に応じて編成されており、前記健康上の複雑化要因は、該データメニュー内に分類されている、
    ことを特徴とする請求項１に記載のエキスパートシステム。
  3. 前記明確に定義された妊娠状態は、
    遺伝性遺伝子異常、
    検出可能な異常遺伝子パターンがない胎児の構造奇形、
    特発性胎児形成異常及び疾患、
    母体の生理機能の病態からの胎児疾患、
    催奇形性又は他の露出、又は
    散発性遺伝子突然変異、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項２に記載のエキスパートシステム。
  4. 前記時系列的情報の報告は、
    前記健康上の複雑化要因が検出された最も初期の既知の時期を表すデータ、又は
    前記複雑化要因に関するアクションの経過を表すデータ、
    そのような複雑化要因の可能性を表すデータ、又は
    複雑化要因の部類を表すデータ、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項１に記載のエキスパートシステム。
  5. 前記入力した診断及びスクリーニングデータは、
    診断及びスクリーニングツール、
    診断及びスクリーニング試験、又は
    妊娠に関して報告する個人から集めた情報、又は
    患者に関する報告、
    からのデータを含む、
    ことを特徴とする請求項１に記載のエキスパートシステム。
  6. 前記診断及びスクリーニングツールは、
    超音波パターン認識装置、
    遺伝子検査装置、
    遺伝子カウンセリングシステム、
    生化学試験のための装置、又は
    磁気共鳴装置、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項５に記載のエキスパートシステム。
  7. 前記診断及びスクリーニング試験は、
    遺伝子検査、
    超音波試験、又は
    生化学試験、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項５に記載のエキスパートシステム。
  8. 前記集めた情報は、
    患者問診からの情報、
    患者以外の誰かから提供された情報、又は
    患者が自発的に提供した情報、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項５に記載のエキスパートシステム。
  9. 知的エージェント、
    を含み、
    前記知的エージェントは、該知的エージェント内に入力されたデータに適用するようになった少なくとも１つのアルゴリズム規則を更に含み、該規則は、妊娠症例に関して少なくとも１つの判断を生成するように設計されている、
    ことを特徴とする請求項１に記載のエキスパートシステム。
  10. 前記判断は、
    少なくとも１つの前記複雑化要因に関してスクリーニングするためのアクションを含む、該複雑化要因に関して取られる少なくとも１つのアクションを計画する段階と、
    前記複雑化要因を処理する段階と、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項９に記載のエキスパートシステム。
  11. 患者に関する前記報告は、
    患者履歴、
    を含む、
    ことを特徴とする請求項５に記載のエキスパートシステム。
  12. 前記入力部は、
    前記入力された診断及びスクリーニングデータをプロットするための縮尺プロットツール、
    を含み、
    前記判断は、前記プロットされたデータに応じて行われる、
    ことを特徴とする請求項１に記載のエキスパートシステム。
  13. 前記入力した診断及びスクリーニングデータを受け入れて、妊娠関連の健康上の複雑化要因の存在又は欠如の確率を示すように構成された知的エージェント、
    を更に含むことを特徴とする請求項４に記載のエキスパートシステム。
  14. 入力された診断及びスクリーニングデータ、及び
    データベースのデータ、
    を前記少なくとも１つのメニューのいずれかの中に明確に索引付けするためのコンピュータ実行プログラムを含むことを特徴とする請求項１に記載のエキスパートシステム。
  15. 前記報告は、
    前記複雑化要因の存在、不在、又はその存在又は不在の確率を示す前記知的エージェントに応じて行われた重み付き解析、及び
    前記重み付き解析に関して取られる将来のアクション、
    を示している、
    ことを特徴とする請求項９に記載のシステム。
  16. 前記将来のアクションは、
    少なくとも１つの健康上の複雑化要因に対する少なくとも１つのスクリーニング、又は
    少なくとも１つの健康上の複雑化要因に対する少なくとも１つの処置、
    である、
    ことを特徴とする請求項１５に記載のエキスパートシステム。
  17. 取られる将来のアクションに関する助言的報告を出すように構成されていることを特徴とする請求項１５に記載のエキスパートシステム。
  18. 母体の状態に関するデータと胎児の在胎齢を含む胎児の状態に関するデータとに対する入力部を含むオペレーティングシステム、
    を更に含むことを特徴とする請求項１に記載のエキスパートシステム。
  19. 前記在胎齢は、診断及びスクリーニング方法によって確立されることを特徴とする請求項１８に記載のエキスパートシステム。
  20. 前記診断及びスクリーニング方法は、胎児のバイオメータを含む超音波検査方法を含むことを特徴とする請求項１９に記載のエキスパートシステム。
  21. 診断及びスクリーニング装置に組み込まれていることを特徴とする請求項１に記載のエキスパートシステム。
  22. 前記診断及びスクリーニング装置は、
    超音波パターン認識装置、
    遺伝子検査装置、
    遺伝子カウンセリングシステム、
    生化学試験のための装置、又は
    磁気共鳴装置、
    のいずれか１つを含む、
    ことを特徴とする請求項２１に記載のエキスパートシステム。
  23. 妊娠健康上の複雑化要因の前記少なくとも１つのデータベースは、ヒトゲノムを含むデータベースを含むことを特徴とする請求項１に記載のエキスパートシステム。
  24. 妊娠健康上の複雑化要因の前記少なくとも１つのデータベースを含むエキスパートシステムが、ヒトゲノムを含む前記データベースと作動的に接続されていることを特徴とする請求項２３に記載のエキスパートシステム。
  25. オンラインでアクセス可能であることを特徴とする請求項１に記載のエキスパートシステム。
  26. 前記入力した診断及びスクリーニングデータは、エキスパートシステムによって発せられたプロンプトに応答して入力されたデータを含むことを特徴とする請求項１に記載のエキスパートシステム。
  27. 特徴抽出又は逆特徴抽出を含むことを特徴とする請求項１に記載のエキスパートシステム。
  28. 前記知的エージェントは、
    出産時症候群の発生率、
    妊娠期間の週毎の妊娠中の前記症候群の発生率、
    出産時の各症候群に対する少なくとも１つの徴候又はマーカの発生率、
    妊娠期間の週毎の妊娠中の前記少なくとも１つの徴候又はマーカの発生率、
    出産時の前記徴候又はマーカのいずれかの組合せの発生率、
    妊娠期間の週毎の妊娠中の前記徴候又はマーカの組合せの発生率、
    出産時症候群に関して主、副、又は希とする前記少なくとも１つの徴候又はマーカの分類、
    妊娠期間の週毎の妊娠中症候群に関して主、副、又は希とする前記少なくとも１つの徴候又はマーカの分類、又は
    少なくとも１つの自然経過型による各少なくとも１つの前記徴候又はマーカの分類、
    を含む複数の値を処理するように構成された少なくとも１つのアルゴリズムを含む、
    ことを特徴とする請求項９に記載のエキスパートシステム。
  29. 前記知的エージェントは、複数の徴候又はマーカの時系列的データに適用し、それによって該徴候又はマーカに関連する複数の症候群の最大パーセントが最小数のマーカから得られるように構成されたアルゴリズムを含むことを特徴とする請求項９に記載のエキスパートシステム。
  30. プログラム可能メモリを備えたジョグダイヤルセレクタに作動的に接続され、
    前記ジョグダイヤルは、前記複数の症候群のより高い最大パーセントが得られるように前記複数の徴候又はマーカの数を調節するようになっている、
    ことを特徴とする請求項２９に記載のエキスパートシステム。
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