JP2017010538A - 薬物の有効性の推定のための方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】対象者に対して投与される薬物の有効性の推定のための方法及びシステムを提供する。
【解決手段】方法は、推定サーバによって実行されるステップを含み、それらは、以前の対象者と関連付けられた時間パラメータ及び投与量パラメータの少なくとも一方に基づいた、対象者と関連付けられた１つ又は複数の医療属性のランク付けを含む。ステップは、１つ又は複数の医療属性のランク付け及びレコードの必要数に基づいて、複数のレコードから１つ又は複数のフィルタリングされたレコードを獲得することをさらに含む。最後に、薬物の有効性が、１つ又は複数のフィルタリングされたレコードの数及び事前に定められた持続時間に基づいて推定される。
【選択図】図３Ｃ

Description

本開示は、一般に、医療分野に関する。詳細には、本開示は、対象者に投与される予定の薬物の有効性を推定するための方法及びシステムに関する。

特定の疾患、不調、及びアレルギを治療するために医者によって与えられる薬物及び薬物の投与量は、対象者、すなわち、患者が異なれば、同じでないことがある。対象者の各々に対する治療は、対象者が類似の病状及び医療属性（ｍｅｄｉｃａｌ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）を有する場合でも、医者に関して様々であり得る。ユーザとも呼ばれる医者は、対象者に関する医療属性及び病状に基づいて薬物の有効性を推定し、決定を下す。対象者の治療についての様々な選択は、回復時間、薬物の数、及び対象者に薬物を投与する期間（ｅｘｐｏｓｕｒｅ ｄｕｒａｔｉｏｎ）のうちの少なくとも１つに変化を生じさせることがあり、対象者に対する副作用も含むことがある。前記変化を減少させるために、最適薬物−疾患用法（ｏｐｔｉｍａｌ ｄｒｕｇ−ｄｉｓｅａｓｅ ｕｓａｇｅ）とも呼ばれる、薬物の有効性の識別が必要とされる。

現在、電子健康レコード（ＥＨＲ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｈｅａｌｔｈ Ｒｅｃｏｒｄ）が、人気を獲得しつつあり、対象者に関する１つ又は複数の病状に対する治療に関する記録された利用可能な膨大な情報を提供する。ＥＨＲは、保管された膨大な量のレコード（記録）を役立てることを可能にし、容易にアクセス可能である。一実施例では、ＥＨＲは、対象者の特定の病状を治療するための薬物用法情報を含む。薬物の有効性を推定するために、対象者の医療属性が類似した薬物用法を含むレコードが分析される。レコードの分析を含むリアルタイム運用は時間のかかるプロセスであり、データ・センタ方式のサービスのために必要とされるリアルタイム運用をスロー・ダウンさせ得る。

従来のシステムは、対象症例をレコードのデータベースと比較し、対象症例とレコードのデータベースとの間の近接性（ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ）に反応して、近接性が最も高いレコードを提供する。近接性は、一致する属性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）の数及び異なる属性の数に関して反応する。属性の各々は、前記属性の指標情報を表す属性値を有する。検索可能なレコードは、属性の数によって順序付けられ、例えば、属性の数がより少ないレコードは、属性の数がより多いレコードよりも前に来る。一実施例では、レコードは、属性値によって辞書学的（ｌｅｘｉｃｏｇｒａｐｈｉｃａｌｌｙ）に順序付けられ、例えば、より小さい属性を有するレコードは、より大きい属性を有するレコードよりも前に来る。システムは、見つけられた最悪のレコードとも近接性が一致し得ないレコードの迅速な排除を可能にする。レコードは、近接性の増加に寄与する属性について検査され、属性を更新することによって、検索特定性の改善を可能にする。しかしながら、近接性が十分なサンプルを収集し損ねた場合、及び近接性が必要とされるよりも多くのサンプルを収集した場合の少なくとも一方においては、最高の近接性を有するレコードを提供することについてシステムには制限が存在する。

別の従来のシステムでは、薬物効能データを獲得し、合成し、分析し、報告することが開示される。従来のシステムは、１つ又は複数の電子データ・プロセッサと、１つ又は複数の電子データ・プロセッサと接続されたデータ通信インターフェースとを備える。従来のシステムは、薬物分析及びベストプラクティス・ガイドライン、患者データ、並びに人口統計データを含む複数のデータベースにアクセスするために構成される。従来のシステムは、ベストプラクティス・ガイドライン、患者データ、及び人口統計データを統合するために、１つ又は複数の電子データ・プロセッサ上で実行するように構成された、状況モデラ（ｓｉｔｕａｔｉｏｎａｌ ｍｏｄｅｌｌｅｒ）も含む。さらに、従来のシステムは、ガイドライン、患者データ、及び人口統計データの統合に基づいて分析のためのベストプラクティス・テンプレートを作成し、分析に基づいて薬物効能を決定するための一連の報告及び分析を生成する。しかしながら、従来のシステムは、属性及びレコード数に基づいて属性を動的に調整することについて開示しない。また、従来のシステムは、薬物の時間パラメータ及び投与量パラメータの少なくとも一方に基づいて薬物効能を決定することについて開示せず、薬物効能を正確に決定し得ない。

本開示を通して、先行技術の１つ又は複数の短所が克服され、さらなる利点が提供される。さらなる特徴及び利点が、本開示の技法を通して実現される。本開示の他の実施例及び態様が、本明細書で詳細に説明され、それらは、特許請求される開示の一部と見なされる。

したがって、本開示は、対象者に対して投与される薬物の有効性の推定のための方法に関する。方法は、推定サーバによって実行されるステップを含み、それらは、以前の対象者と関連付けられた時間パラメータ及び投与量パラメータの少なくとも一方に基づいた、対象者と関連付けられた１つ又は複数の医療属性のランク付けを含む。ステップは、１つ又は複数の医療属性のランク付け及びレコードの必要数に基づいて、複数のレコードから１つ又は複数のフィルタリングされたレコードを獲得することをさらに含む。さらに、薬物の有効性が、以前の対象者と関連付けられた１つ又は複数のフィルタリングされたレコードの数及び事前に定められた持続時間（ｔｉｍｅ ｄｕｒａｔｉｏｎ）に基づいて推定される。

さらに、本開示は、対象者に対して投与される薬物の有効性の推定のための推定サーバに関する。推定サーバは、プロセッサと、プロセッサに通信可能に結合されたメモリとを備える。メモリは、実行時に、薬物の有効性を推定するためのステップをプロセッサに実行させる、プロセッサ実行可能な命令を記憶する。ステップは、以前の対象者と関連付けられた時間パラメータ及び投与量パラメータの少なくとも一方に基づいて、対象者と関連付けられた１つ又は複数の医療属性をランク付けることを含む。ステップは、１つ又は複数の医療属性のランク付け及びレコードの必要数に基づいて、複数のレコードから１つ又は複数のフィルタリングされたレコードを獲得することをさらに含む。さらに、薬物の有効性が、以前の対象者と関連付けられた１つ又は複数のフィルタリングされたレコードの数及び事前に定められた持続時間に基づいて推定される。

上述の要約は、もっぱら説明的なものであり、決して限定的であることは意図されていない。上で説明された説明的な態様及び特徴に加えて、さらなる態様及び特徴が、図面及び以下の詳細な説明を参照することによって明らかになる。

本開示に含まれ、その一部を構成する添付の図面は、例示的な実施例を示し、説明と一緒になって、開示される原理を説明するのに役立つ。図において、参照番号の左端の数字は、参照番号が最初に出現する図を識別する。同様の特徴及び構成要素を参照するために、どの図においても同じ番号が使用される。本発明の実施例によるシステム及び／又は方法のいくつかの実施例が、添付の図を参照しながら、もっぱら実例として、今から説明される。

本開示のいくつかの実施例による、薬物の有効性を推定するためのシステムの例示的な実施例を示す図である。 本開示のいくつかの実施例による、薬物の有効性を推定するためのシステムの例示的な実施例を示す図である。 本開示のいくつかの実施例による、推定サーバによって実行されるステップを示すフロー図である。 本開示のいくつかの実施例による、以前の対象者の治療の持続時間に基づいた医療属性のランク付けを示すフロー図である。 本開示のいくつかの実施例による、以前の対象者に投与された薬物の量に基づいた医療属性のランク付けを示すフロー図である。 本開示のいくつかの実施例による、以前の対象者と関連付けられた薬物が投与された持続時間に基づいた医療属性のランク付けを示すフロー図である。 本開示のいくつかの実施例による、すべての医療属性を使用するレコードのフィルタリングを示すフロー図である。 本開示のいくつかの実施例による、医療属性を排除することによるレコードのフィルタリングを示すフロー図である。 本開示のいくつかの実施例による、医療属性の複数の組み合わせを使用することによるレコードのフィルタリングを示すフロー図である。 本開示のいくつかの実施例による、事前に定められた持続時間において選択されたレコードに基づいたレコードの推定を示すフロー図である。 本開示と整合性のある実施例を実施するための例示的なコンピュータ・システムのブロック図である。

本明細書のブロック図はいずれも、本発明の原理を具体化した説明的なシステムの概念図を表すことが当業者によって理解されるべきである。同様に、フローチャート、フロー図、状態遷移図、及び疑似コードなどはいずれも、様々なプロセスを表し、それらは、コンピュータ可読媒体内において実質的に表され得、コンピュータ又はプロセッサが明示的に示されているかどうかにかかわらず、そのようなコンピュータ又はプロセッサによって実行され得ることが理解される。

上の記述は、続く本開示の詳細な説明がより良く理解され得るために、本開示の特徴及び技術的利点の要点を大まかに述べたものである。本開示のさらなる特徴及び利点が、これ以降で説明され、それらは、本開示の請求項の主題を形成する。開示される概念及び特定の態様が、本開示と同じ目的を実施するための他の構造を変更又は設計するための基礎として容易に利用され得ることが当業者によって理解されるべきである。

本文書において、「例示的」という語は、「実例、事例、又は図解として役立つ」ことを意味するために本明細書では使用される。「例示的」として本明細書で説明される本発明の実施例又は実施はいずれも、他の実施例よりも好ましい又は有利であると必ずしも解釈されるべきではない。

本開示は、様々な変更及び代替形態を受け入れることができるが、本開示の特定の実施例が、図面において実例として示されており、以下で詳細に説明される。しかしながら、本開示を開示された特定の形態に限定することは意図されておらず、対照的に、本開示は、本開示の主旨及び範囲内に属するすべての変更、均等物、及び代替を包含することができると理解されるべきである。

「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ（〜を含む）」、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」という用語、又はそれらの他の活用形は、構成要素又はステップのリストを含むセットアップ、デバイス、又は方法が、それらの構成要素又はステップを含むばかりでなく、明白に列挙されていない、又はそのようなセットアップ、デバイス、若しくは方法に内在的な他の構成要素又はステップも含むことができるように、非排他的な包含に適用されることが意図される。言い換えると、「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ．．．ａ」によって開始されるシステム又は装置内の１つ又は複数の要素は、より多くの制約がなければ、システム又は装置内の他の要素又は追加の要素の存在を排除しない。

本開示は、対象者に対して投与される薬物の有効性を推定するための方法に関する。方法は、推定サーバによって実行され、対象者の医療属性のランク付けと、複数のレコードからフィルタリングされたレコードを獲得することと、薬物の有効性を推定することとを含む。医療属性のランク付けは、以前の対象者の時間パラメータ及び投与量パラメータに基づく。フィルタリングされたレコードの獲得は、１つ又は複数の医療属性のランク付けに基づく。さらに、薬物の有効性が、フィルタリングされたレコードの数及び事前に定められた持続時間に基づいて推定される。

本開示の実施例についての以下の詳細な説明では、本明細書の一部を形成し、本開示が実施され得る特定の実施例が実例として示される添付の図面に対して言及が行われる。これらの実施例は、当業者が本開示を実施することが可能なように十分詳細に説明されるが、他の実施例が利用され得ること、及び本開示の範囲から逸脱することなく、変更が施され得ることが理解されるべきである。したがって、以下の説明は、限定的な意味で解釈されるべきではない。

図１Ａ及び図１Ｂは、本開示のいくつかの実施例による、薬物の有効性の推定のためのシステムの例示的な実施例を示している。

図１Ａに示されるように、本開示の実施例は、１つ又は複数のソース１０１−１、１０１−２．．．１０１−ｎ（一括して１０１と呼ばれる）と、ネットワーク１０２と、推定サーバ１０３と、データベース１１０とを備え、それらは、薬物の有効性を推定するように構成される。一実施例では、薬物の有効性は、リアルタイムに推定される。一実施例では、薬物の有効性は、非リアルタイム運用を実行することによって推定される。１つ又は複数のソース１０１は、薬物、薬物と関連付けられた疾患、及び薬物が投与される予定の対象者のうちの少なくとも１つについての詳細を含む。実施例では、詳細は、ソース１０１によって、ネットワーク１０２を介して、推定サーバ１０３に提供され、ここで、ネットワーク１０２は、有線又は無線の一方とすることができる。一実施例では、１つ又は複数のソース１０１は、以前の対象者のレコードを含むデータベースを有する病院サーバである。推定サーバ１０３は、メモリ１０４と、プロセッサ１０５と、インターフェース１０９とを備える。メモリ１０４は、ランク付けモジュール１０６と、フィルタリング・モジュール１０７と、推定モジュール１０８とを備えるプロセッサ１０５に通信可能に結合され、実行時に薬物の有効性の推定を実行するプロセッサ実行可能命令を記憶する。実施例では、データベース１１０は、必要数のレコードを獲得するためにフィルタリングされた、１つ又は複数のソース１０１から獲得された複数の以前の対象者のレコードを記憶する。データベース１１０は、有線及び無線の一方とすることができるネットワーク１０２を介してアクセスされる。一実施例では、データベース１１０は、図１Ｂに示されるように、推定サーバ１０３の内部に存在することができ、それは、以前の対象者の複数のレコードへの直接アクセスを提供する。この実施例では、データベースは、メモリ１０４の内部に存在することもできる。

実施例では、以前の対象者と関連付けられた時間パラメータ及び投与量パラメータに基づいて医療属性をランク付けるために、ランク付けモジュール１０６が実施される。医療属性の各々について、分散（ｖａｒｉａｎｃｅ）が決定され、属性に基づいて、ランク付けが、ランク付けモジュール１０６によって実行される。

実施例では、医療属性のランク付けに基づいて、複数のレコードをフィルタリングして、必要数のレコードを獲得するために、フィルタリング・モジュール１０７が実施される。複数のレコードは、対象者の医療属性に関する医療属性のランクの各ステージにおいてフィルタリングされる。

実施例では、フィルタリング・モジュールから獲得された必要数のレコード及び事前に定められた持続時間に基づいて、薬物有効性を推定するために、推定モジュール１０８が実施される。ランク付けモジュール１０６、フィルタリング・モジュール１０７、及び推定モジュール１０８の各々の機能は、以下で詳細に説明される。

図２は、本開示のいくつかの実施例による、推定サーバによって実行されるステップを示すフロー図を示している。

ブロック２０１において、以前の対象者と関連付けられた時間パラメータ及び薬物の投与量パラメータに基づいて、推定サーバ１０３によって、医療属性をランク付ける。時間パラメータは、以前の対象者の治療の持続時間、及び以前の対象者への薬物の投与の持続時間の少なくとも一方を含む。投与量パラメータは、投与される薬物の量、及び以前の対象者への薬物の投与の持続時間の少なくとも一方を含む。以前の対象者の治療の持続時間は、以前の対象者の入院日時及び退院日時に基づく。以前の対象者に投与された薬物の量は、薬物と関連付けられた疾患を治すのに必要とされた薬物の量を表す。薬物の投与の持続時間は、有効性が決定されるべき薬物の投与を通して以前の対象者が疾患から治るのに要した時間を表す。

ブロック２０２において、医療属性のランク付けに基づいて、推定サーバ１０３によって、複数のレコードから１つ又は複数のフィルタリングされたレコードを獲得する。実施例では、１つ又は複数のフィルタリングされたレコードは、レコードの必要数に基づく。必要数は、事前に定めておかれ得、又は薬物及び薬物と関連付けられた疾患の一方に応じて、ユーザ及び医者の一方によって選択され得る。

ブロック２０３において、１つ又は複数のフィルタリングされたレコードの数及び事前に定められた持続時間に基づいて、推定サーバ１０３によって、薬物の有効性を推定する。１つ又は複数のフィルタリングされたレコードの数は、事前に定められた持続時間における入院日時、退院日時、並びに入院及び退院日時の両方のうちの少なくとも１つに関するレコードに基づく。一実施例では、事前に定められた持続時間は、ユーザ及び医者の一方によって選択される。

ブロック２０４において、推定サーバ１０３から獲得された薬物の推定された有効性に基づいて、治療が、医者によって対象者に提供される。

図３Ａは、本開示のいくつかの実施例による、以前の対象者の治療の持続時間に基づいた医療属性のランク付けを示すフロー図を示している。

図３Ｂは、本開示のいくつかの実施例による、以前の対象者に投与された薬物の量に基づいた医療属性のランク付けを示すフロー図を示している。

図３Ｃは、本開示のいくつかの実施例による、以前の対象者と関連付けられた薬物が投与された持続時間に基づいた医療属性のランク付けを示すフロー図を示している。

対象者と関連付けられた１つ又は複数の医療属性のランク付けは、複数のレコードをフィルタリングするために必要とされる。１つ又は複数の医療属性は、対象者の年齢、性別、身長、体重、居住地、職業、アレルギ、既往症、家族歴、運動、及び食習慣とすることができる。医療属性のランク付けは、対象者に固有の医療属性の各々の重要度を表す。医療属性のランク付けは、以前の対象者と関連付けられた時間パラメータ及び投与量パラメータに基づく。時間パラメータは、薬物と関連付けられた疾患の治療のために対象者によって費やされた持続時間に関連する以前の対象者の入院及び退院日時を含む。投与量パラメータは、疾患を治すために以前の対象者に投与された薬物の量を含むことができる。時間パラメータ及び投与量パラメータはともに、疾患を治すために対象者に対して薬物が投与される持続時間も含むことができる。

医療属性のランク付けのために、ブロック３０１において、薬物及び薬物と関連付けられた疾患の一方についての詳細を推定サーバ１０３に入力する。

ブロック３０２において、医療属性を推定サーバ１０３に入力する。

さらに、ブロック３０３において、医療属性の各々に対して、ループ１が実行される。

ブロック３０４において、データベース１１０内の複数のレコードの各々に対して、ループ１内のループ２が実行される。

さらに、ブロック３０５において、式１で与えられるような、入院日時及び退院日時に基づいた以前の対象者の治療の持続時間を獲得する。

持続時間（Ｘ１）＝退院日時−入院日時 ．．．．．．１

ブロック３０６において、式２で与えられる合計持続時間（ＴＤ：ｔｏｔａｌ ｔｉｍｅ ｄｕｒａｔｉｏｎ）を獲得するために、事前に定められた持続時間に基づいて持続時間（Ｘ１）を統合する。

合計持続時間（ＴＤ）＝ΣＸ１ ．．．．．．２

ブロック３０７において、式３で与えられるような、合計持続時間とデータベース１１０内のレコードの数とに基づいた平均（ｍｅａｎ）（μ１）を決定する。

ここで、Ｎは、データベース１１０内のレコードの数である。

ループ２内でデータベース１１０内のすべてのレコードの平均を決定した後、ブロック３０８において、図３に示されるように、ループ１内で、すべての属性について、Ｘ１及びμ１に基づいた分散を決定する。どの属性についての、各レコードのどの対応する平均からの分散も、式４にあるように与えられる。

Ｖａｒ（Ｘ１）＝Ｅ［Ｘ１−μ１］ ．．．．．．４

さらに、図３Ｂに示されるように、医療属性のランク付けが、以前の対象者に投与された薬物の量に基づく場合、ループ２内のブロック３０９において、以前の対象者に投与された薬物の量を獲得する。

ブロック３１０において、式５にあるように与えられる、薬物の合計量（ＴＤＡ：ｔｏｔａｌ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｄｒｕｇ）を獲得するために、事前に定められた持続時間に基づいて、投与された薬物の量（Ｘ２）を統合する。

薬物の合計量（ＴＤＡ）＝ΣＸ２ ．．．．．．５

ブロック３１１において、式６にあるように与えられる、薬物の合計量とデータベース１１０内のレコードの数とに基づいた平均（μ２）を決定する。

ここで、Ｎは、データベース内のレコードの数である。

ループ２内でデータベース１１０内のすべてのレコードの平均を決定した後、ブロック３１２において、図３に示されるように、ループ１内で、すべての属性について、分散を決定する。投与された薬物の量に関して、どの属性についての、各レコードのどの対応する平均からの分散も、式７にあるように与えられる。

Ｖａｒ（Ｘ２）＝Ｅ［Ｘ２−μ２］ ．．．．．．７

さらに、図３Ｃに示されるように、医療属性のランク付けが、以前の対象者への薬物の投与の持続時間に基づく場合、ループ２内のブロック３１３において、以前の対象者に薬物が投与された持続時間を獲得する。

ブロック３１４において、式８にあるように与えられる、薬物の投与の合計持続時間（ＴＤＤ：ｔｏｔａｌ ｔｉｍｅ ｄｕｒａｔｉｏｎ ｏｆ ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｒｕｇ）を獲得するために、事前に定められた持続時間に基づいて、薬物が投与された持続時間（Ｘ３）を統合する。

薬物の投与の合計持続時間（ＴＤＤ）＝ΣＸ３ ．．．．．．８

ブロック３１５において、式９にあるように与えられる、薬物の投与の合計持続時間とデータベース１１０内のレコードの数とに基づいた平均（μ３）を決定する。

ここで、Ｎは、データベース内のレコードの数である。

ループ２内でデータベース１１０内のすべてのレコードの平均を決定した後、ブロック３１６において、図３に示されるように、ループ１内で、すべての属性について、分散を決定する。薬物の投与の持続時間に関して、どの属性についての、各レコードのどの対応する平均からの分散も、式１０にあるように与えられる。

Ｖａｒ（Ｘ３）＝Ｅ［Ｘ３−μ３］ ．．．．．．１０

ブロック３１８において、治療の持続時間（Ｘ１）、投与された薬物の量（Ｘ２）、及び薬物が投与された持続時間（Ｘ３）のうちの少なくとも１つを検討することによって獲得される、最小の分散から高い分散までの医療属性のランク付けリストを作成する。最小の分散を有する医療属性は、第１位にランク付けされ、高い分散を有する医療属性は、最終位にランク付けされる。手段が相互情報を含むが、それだけに限定されない一実施例では、医療属性のランク付けのために相関が使用され得る。説明されたような医療属性のランク付けは、データベース１１０からレコードを選択するために必要とされる医療属性の並びの動的変更を可能にする。一実施例では、相互情報及び相関係数などの他の手段との分散の組み合わせが、医療属性のランク付けのために使用され得る。

ブロック３１９において、複数のレコードから、ランク付けリストに基づいて、薬物の有効性がそれらから推定される１つ又は複数のフィルタリングされたレコードであるレコードを選択する。

図４は、本開示のいくつかの実施例による、すべての医療属性を使用するレコードのフィルタリングを示すフロー図を示している。

医療属性の各々について獲得された分散に基づいた医療属性のランク付けが、図４に示されている。データベース１１０内の複数のレコードのフィルタリングが、医療属性のランク付けに従って実行される。一実施例では、データベース１１０内の複数のレコードの総数は、Ｎであり、対象者又は医者によって指定されたレコードの必要数は、Ｙである。フィルタリングのために検討される医療属性は、年齢、性別、身長、体重、居住地、職業、及びアレルギである。最小の分散は、レコードを選択するために使用される第１位にランク付けされた医療属性であると見なされる。図４に実例として示されるように、年齢が、第１位にランク付けされ、それに、対象者の性別、身長、体重、居住地、職業、アレルギが続く。対象者が５０歳である場合、４０歳と６０歳の間に属するレコードが、フィルタリングを通過させられる。さらに、対象者の性別に基づいて、すなわち、対象者が女性である場合、女性のレコードを獲得するために、年齢に関するフィルタリングを通過させられたレコードが、さらにフィルタリングされる。対象者に関する医療属性の各々に対して、フィルタリングが実施される。図４に示されるように、年齢に関するフィルタリングから得られるレコードの数は、Ｎ１であり、性別に関するフィルタリングから得られるレコードの数は、Ｎ２であり、身長に関するフィルタリングから得られるレコードの数は、Ｎ３である。さらに、体重に関するフィルタリングから得られるレコードの数は、Ｎ４であり、居住地に関するフィルタリングから得られるレコードの数は、Ｎ５であり、職業に関するフィルタリングから得られるレコードの数は、Ｎ６であり、アレルギに関するフィルタリングから得られるレコードの数は、Ｎ７である。全体として、フィルタリングを通過させられたレコードの数は、Ｎ７であり、それは、医者及びユーザの一方によって選択された、レコードの必要数「Ｙ」に等しい。

一実施例では、より高位にランク付けされた医療属性のより低位にランク付けされた医療属性に対する影響を排除するために、より高位にランク付けされた医療属性からフィルタリングされたレコードは除かれる。残りの必要数のレコードは、より低位にランク付けされた医療属性から獲得され得る。

図５は、本開示のいくつかの実施例による、医療属性を排除することによるレコードのフィルタリングを示すフロー図を示している。

複数のレコードが、必要数のレコードを獲得するのに不十分である場合、より低位にランク付けされた属性が排除され得る。図５は、より低位にランク付けされた医療属性を排除するためのそのような一実例を示している。一実施例では、複数のレコードの総数は、Ｎであり、年齢に関するフィルタリングから得られるレコードの数は、Ｎ１であり、性別に関するフィルタリングから得られるレコードの数は、Ｎ２であり、身長に関するフィルタリングから得られるレコードの数は、Ｎ３である。さらに、体重に関するフィルタリングから得られるレコードの数は、Ｎ４であり、居住地１に関するフィルタリングから得られるレコードの数は、Ｎ５である。一実施例では、図５に示されるように、Ｎ５がレコードの必要数よりも小さい場合、居住地２及び居住地３であるさらなる近隣居住地が検討される。居住地２から獲得されたレコード（Ｎ６）及び居住地３から獲得されたレコード（Ｎ７）も、必要数のレコードを獲得するために検討される。したがって、この実施例におけるレコードの必要数は、Ｎ５＋Ｎ６＋Ｎ７である。居住地２及び居住地３を検討することによって、必要数のレコードがすでに獲得されたので、より低位にランク付けされた属性についてのさらなるフィルタリングは、実行されなくてよく、それらは、未使用属性と見なされる。

図６は、本開示のいくつかの実施例による、医療属性の複数の組み合わせを使用することによるレコードのフィルタリングを示すフロー図を示している。

必要数のレコードが、１つ又は複数の属性のすべてに関するフィルタリングの後でさえも不十分である場合、図６に示されるように、複数の属性の組み合わせが検討される。必要数のレコードを獲得するために、医療属性の２次ステージが検討される。例えば、図６にあるように、１次ステージの第１のステージの居住地１属性から獲得されたレコードが、レコードの必要数に達していない場合、十分な数のレコードを獲得するために、２次ステージにおいて、居住地２及び居住地３である近隣居住地が検討される。図６では、レコードの総数は、Ｎであり、より高位にランク付けされた属性からより低位にランク付けされた属性までの各ステージにおいてフィルタリングされるレコードの数は、それぞれ、Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３、Ｎ４、及びＮ５である。レコードの必要数は、複数の医療属性の組み合わせに関するフィルタリングから獲得されるＮ５である。

図７は、本開示のいくつかの実施例による、事前に定められた持続時間において選択されたレコードに基づいたレコードの推定を示すフロー図を示している。

ブロック７０１において、複数のレコードをフィルタリングした後、必要数のレコードを獲得する。

ブロック７０２において、薬物の詳細に基づいて、獲得されたレコードからレコードの数を選択及び決定する。

ブロック７０３において、入院日時が事前に定められた持続時間内にあるレコードの数（Ａ）を決定する。

ブロック７０４において、退院日時が事前に定められた持続時間内にあるレコードの数（Ｂ）を決定する。

ブロック７０５において、入院日時及び退院日時の両方が事前に定められた持続時間内にあるレコードの数（Ｃ）を決定する。

ブロック７０６において、決定されたＡ、Ｂ、及びＣに基づいて、薬物の有効性を推定し、それは、式１１及び式１２にあるように与えられる。

図８は、本開示と整合性のある実施例を実施するための例示的なコンピュータ・システムのブロック図を示している。

本開示の特徴を実施するために利用され得るすべてのコンピューティング・システムを実施するために、コンピュータ・システム８０１の変形が使用され得る。コンピュータ・システム８０１は、中央処理装置（「ＣＰＵ」又は「プロセッサ」）８０３を備えることができる。プロセッサ８０３は、ユーザ又はシステム生成要求を実行するためのプログラム・コンポーネントを実行するための少なくとも１つのデータ・プロセッサを備えることができる。プロセッサは、統合システム（バス）コントローラ、メモリ管理コントロール・ユニット、浮動小数点ユニット、グラフィックス処理ユニット、デジタル信号処理ユニットなどの、専用処理ユニットを含むことができる。プロセッサ８０３は、ＡＭＤ Ａｔｈｌｏｎ、Ｄｕｒｏｎ、若しくはＯｐｔｅｒｏｎ、ＡＲＭのアプリケーション、エンベデッド、若しくはセキュア・プロセッサ、ＩＢＭ ＰｏｗｅｒＰＣ、ＩｎｔｅｌのＣｏｒｅ、Ｉｔａｎｉｕｍ、Ｘｅｏｎ、Ｃｅｌｅｒｏｎ、又は他のラインのプロセッサなどの、マイクロプロセッサを含むことができる。プロセッサ８０３は、メインフレーム、分散プロセッサ、マルチコア、並列、グリッド、又は他のアーキテクチャを使用して実施され得る。いくつかの実施例は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などの、埋め込み技術を利用することができる。

プロセッサ８０３は、１つ又は複数の入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスとＩ／Ｏインターフェース８０２を介して通信するように配置され得る。Ｉ／Ｏインターフェース８０２は、限定することなく、オーディオ、アナログ、デジタル、モノラル、ＲＣＡ、ステレオ、ＩＥＥＥ−１３９４、シリアル・バス、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ：ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｓｅｒｉａｌ ｂｕｓ）、赤外線、ＰＳ／２、ＢＮＣ、同軸、コンポーネント、コンポジット、デジタル・ビジュアル・インターフェース（ＤＶＩ：ｄｉｇｉｔａｌ ｖｉｓｕａｌ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、高解像度マルチメディア・インターフェース（ＨＤＭＩ（登録商標）：ｈｉｇｈ−ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＲＦアンテナ、Ｓ−ビデオ、ＶＧＡ、ＩＥＥＥ８０２．１１ｎ／ｂ／ｇ／ｎ／ｘ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、セルラ（例えば、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ：ｃｏｄｅ−ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ）、高速パケット・アクセス（ＨＳＰＡ＋：ｈｉｇｈ−ｓｐｅｅｄ ｐａｃｋｅｔ ａｃｃｅｓｓ）、移動体通信用グローバルシステム（ＧＳＭ（登録商標）：ｇｌｏｂａｌ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、ロング・ターム・エボリューション（ＬＴＥ：ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、又はＷｉＭａｘなど）などの、通信プロトコル／方法を利用することができる。

Ｉ／Ｏインターフェース８０２を使用して、コンピュータ・システム８０１は、１つ又は複数のＩ／Ｏデバイスと通信することができる。例えば、入力デバイス８０４は、アンテナ、キーボード、マウス、ジョイスティック、（赤外線）リモート・コントロール、カメラ、カード・リーダ、ファックス機、ドングル、バイオメトリック・リーダ、マイクロフォン、タッチ・スクリーン、タッチパッド、トラックボール、センサ（例えば、加速度計、光センサ、ＧＰＳ、ジャイロスコープ、又は近接センサなど）、スタイラス、スキャナ、記憶デバイス、トランシーバ、ビデオ・デバイス／ソース、バイザ（ｖｉｓｏｒ）などとすることができる。出力デバイス８０５は、プリンタ、ファックス機、ビデオ・ディスプレイ（例えば、ブラウン管（ＣＲＴ：ｃａｔｈｏｄｅ ｒａｙ ｔｕｂｅ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：ｌｉｑｕｉｄ ｃｒｙｓｔａｌ ｄｉｓｐｌａｙ）、発光ダイオード（ＬＥＤ：ｌｉｇｈｔ−ｅｍｉｔｔｉｎｇ ｄｉｏｄｅ）、又はプラズマなど）、オーディオ・スピーカなどとすることができる。いくつかの実施例では、トランシーバ８０５は、プロセッサ８０３と接続されて配置され得る。トランシーバは、様々なタイプの無線送信又は受信を容易にすることができる。例えば、トランシーバは、トランシーバ・チップ（例えば、Ｔｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ ＷｉＬｉｎｋ ＷＬ１２８３、Ｂｒｏａｄｃｏｍ ＢＣＭ４７５０ＩＵＢ８、又はＩｎｆｉｎｅｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｘ−Ｇｏｌｄ ６１８−ＰＭＢ９８００など）に動作可能に接続されたアンテナを含むことができ、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＦＭ、全地球測位システム（ＧＰＳ：ｇｌｏｂａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ）、２Ｇ／３Ｇ ＨＳＤＰＡ／ＨＳＵＰＡ通信などを提供する。

いくつかの実施例では、プロセッサ８０３は、通信ネットワーク８１８とネットワーク・インターフェース８０７を介して通信するように配置され得る。ネットワーク・インターフェース８０７は、通信ネットワーク８１８と通信することができる。ネットワーク・インターフェース８０７は、限定することなく、直接接続、イーサネット（登録商標）（例えば、ツイスト・ペア１０／４０／４００ベースＴ）、伝送制御プロトコル／インターネット・プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ：ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｒｏｔｏｃｏｌ／ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、トークン・リング、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ／ｘなどを含む、接続プロトコルを利用することができる。通信ネットワーク８１８は、限定することなく、直接相互接続、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、（例えば、無線アプリケーション・プロトコルを使用する）無線ネットワーク、インターネットなどを含むことができる。ネットワーク・インターフェース８０７及び通信ネットワーク８１８を使用して、コンピュータ・システム８０１は、ソース８２０と通信することができる。これらのデバイスは、限定することなく、パーソナル・コンピュータ、サーバ、ファックス機、プリンタ、スキャナ、又はセルラ電話、スマートフォン（例えば、Ａｐｐｌｅ ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ、Ａｎｄｒｏｉｄベースの電話など）、タブレット・コンピュータ、電子書籍リーダ（Ａｍａｚｏｎ Ｋｉｎｄｌｅ、Ｎｏｏｋなど）、ラップトップ・コンピュータ、ノートブック、ゲーム機（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｘｂｏｘ、Ｎｉｎｔｅｎｄｏ ＤＳ、Ｓｏｎｙ ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎなど）などの、様々なモバイル・デバイスなどを含むことができる。いくつかの実施例では、コンピュータ・システム８０１は、それ自体が、これらのデバイスの１つ又は複数を具現することができる。

いくつかの実施例では、プロセッサ８０３は、１つ又は複数のメモリ・デバイス（例えば、ＲＡＭ８１０、ＲＯＭ８０９など）とストレージ・インターフェース８０８を介して通信するように配置され得る。ストレージ・インターフェースは、限定することなく、メモリ・ドライブ、着脱可能ディスク・ドライブなどを含むメモリ・デバイスに、シリアル・アドバンスト・テクノロジ・アタッチメント（ＳＡＴＡ：ｓｅｒｉａｌ ａｄｖａｎｃｅｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ）、統合ドライブ・エレクトロニクス（ＩＤＥ：ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｄｒｉｖｅ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ）、ＩＥＥＥ−１３９４、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）、ファイバ・チャネル、スモール・コンピュータ・システム・インターフェース（ＳＣＳＩ：ｓｍａｌｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｓｙｓｔｅｍｓ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）などの接続プロトコルを利用して接続することができる。メモリ・ドライブは、ドラム、磁気ディスク・ドライブ、光磁気ドライブ、光ドライブ、独立ディスク冗長アレイ（ＲＡＩＤ：ｒｅｄｕｎｄａｎｔ ａｒｒａｙ ｏｆ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｄｉｓｃｓ）、ソリッドステート・メモリ・デバイス、ソリッドステート・ドライブなどをさらに含むことができる。

メモリ８１１は、限定することなく、オペレーティング・システム８１７、ユーザ・インターフェース・アプリケーション８１６、ウェブ・ブラウザ８１５、メール・サーバ８１４、メール・クライアント８１３、ユーザ／アプリケーション・データ８１２（例えば、本開示で説明された任意のデータ変数又はデータレコード）などを含む、プログラム・コンポーネント又はデータベース・コンポーネントの集まりを記憶することができる。オペレーティング・システム８１７は、コンピュータ・システム８０１のリソース管理及び運用を容易にすることができる。オペレーティング・システムの実例は、限定することなく、Ａｐｐｌｅ Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ ＯＳ Ｘ、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標）類似のシステム・ディストリビューション（例えば、Ｂｅｒｋｅｌｅｙ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ（ＢＳＤ）、ＦｒｅｅＢＳＤ、ＮｅｔＢＳＤ、ＯｐｅｎＢＳＤなど）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）ディストリビューション（例えば、Ｒｅｄ Ｈａｔ、Ｕｂｕｎｔｕ、Ｋｕｂｕｎｔｕなど）、ＩＢＭ ＯＳ／２、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）（ＸＰ、Ｖｉｓｔａ／７／８など）、Ａｐｐｌｅ ｉＯＳ、Ｇｏｏｇｌｅ Ａｎｄｒｏｉｄ、又はＢｌａｃｋｂｅｒｒｙ ＯＳなどを含む。ユーザ・インターフェース８１６は、テキスト又はグラフィカル・ファシリティを通したプログラム・コンポーネントの表示、実行、対話、操作、又は動作を容易にすることができる。例えば、ユーザ・インターフェースは、カーソル、アイコン、チェック・ボックス、メニュー、スクローラ、ウィンドウ、ウィジェットなどのコンピュータ対話インターフェース要素を、コンピュータ・システム８０１に動作可能に接続された表示システム上に提供することができる。限定することなく、Ａｐｐｌｅ Ｍａｃｉｎｔｏｓｈオペレーティング・システムのＡｑｕａ、ＩＢＭ ＯＳ／２、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）（例えば、Ａｅｒｏ、Ｍｅｔｒｏなど）、Ｕｎｉｘ（登録商標） Ｘ−Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、又はウェブ・インターフェース・ライブラリ（例えば、ＡｃｔｉｖｅＸ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｊａｖａ（登録商標）ｓｃｒｉｐｔ、ＡＪＡＸ、ＨＴＭＬ、Ａｄｏｂｅ Ｆｌａｓｈなど）などを含む、グラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）が利用され得る。

いくつかの実施例では、コンピュータ・システム８０１は、ウェブ・ブラウザ８１５ストアド・プログラム・コンポーネントを実施することができる。ウェブ・ブラウザは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｈｒｏｍｅ、Ｍｏｚｉｌｌａ Ｆｉｒｅｆｏｘ、Ａｐｐｌｅ Ｓａｆａｒｉなどのハイパーテキスト閲覧アプリケーションとすることができる。安全なウェブ・ブランジングが、ＨＴＴＰＳ（セキュア・ハイパーテキスト転送プロトコル（ｓｅｃｕｒｅ ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｐｒｏｔｏｃｏｌ））、セキュア・ソケット・レイヤ（ＳＳＬ：ｓｅｃｕｒｅ ｓｏｃｋｅｔｓ ｌａｙｅｒ）、トランスポート・レイヤ・セキュリティ（ＴＬＳ：Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｌａｙｅｒ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ）などを使用して提供され得る。ウェブ・ブラウザは、ＡＪＡＸ、ＤＨＴＭＬ、Ａｄｏｂｅ Ｆｌａｓｈ、Ｊａｖａ（登録商標）Ｓｃｒｉｐｔ、Ｊａｖａ（登録商標）、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）などのファシリティを利用することができる。いくつかの実施例では、コンピュータ・システム８０１は、メール・サーバ８１４ストアド・プログラム・コンポーネントを実施することができる。メール・サーバは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｈａｎｇｅなどのインターネット・メール・サーバとすることができる。メール・サーバは、ＡＳＰ、ＡｃｔｉｖｅＸ、ＡＮＳＩ Ｃ＋＋／Ｃ＃、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ．ＮＥＴ、ＣＧＩスクリプト、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｊａｖａ（登録商標）Ｓｃｒｉｐｔ、ＰＥＲＬ、ＰＨＰ、Ｐｙｔｈｏｎ、ＷｅｂＯｂｊｅｃｔｓなどのファシリティを利用することができる。メール・サーバは、インターネット・メッセージ・アクセス・プロトコル（ＩＭＡＰ：ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｍｅｓｓａｇｅ ａｃｃｅｓｓ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、メッセージング・アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＭＡＰＩ：ｍｅｓｓａｇｉｎｇ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｈａｎｇｅ、ポスト・オフィス・プロトコル（ＰＯＰ：ｐｏｓｔ ｏｆｆｉｃｅ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、又は簡易メール転送プロトコル（ＳＭＴＰ：ｓｉｍｐｌｅ ｍａｉｌ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）などの通信プロトコルを利用することができる。いくつかの実施例では、コンピュータ・システム８０１は、メール・クライアント８１３ストアド・プログラム・コンポーネントを実施することができる。メール・クライアントは、Ａｐｐｌｅ Ｍａｉｌ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｎｔｏｕｒａｇｅ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｏｕｔｌｏｏｋ、Ｍｏｚｉｌｌａ Ｔｈｕｎｄｅｒｂｉｒｄなどのメール閲覧アプリケーションとすることができる。

いくつかの実施例では、コンピュータ・システム８０１は、本開示で説明されたような、データ、変数、レコードなどのユーザ／アプリケーション・データ８１２を記憶することができる。そのようなデータベースは、Ｏｒａｃｌｅ又はＳｙｂａｓｅなどの耐障害性、リレーショナル、スケーラブル、セキュア・データベースとして実施され得る。代替として、そのようなデータベースは、アレイ、ハッシュ、連結リスト、構造体、構造化テキスト・ファイル（例えば、ＸＭＬ）、テーブルなどの標準化されたデータ構造を使用して、又は（例えば、ＯｂｊｅｃｔＳｔｏｒｅ、Ｐｏｅｔ、Ｚｏｐｅなどを使用して）オブジェクト指向データベースとして実施され得る。そのようなデータベースは、統合され得、又は時には本開示において上で説明された様々なコンピュータ・システムの間に分散され得る。どのコンピュータ又はデータベース・コンポーネントの構造及び動作も、任意の作業上の組み合わせで組み合わされ、統合され、又は分散され得ることが理解されるべきである。

本開示の実施例の利点が、本明細書で説明される。

一実施例では、本開示は、以前の対象者に基づいたレコードを分析することによって薬物の有効性を推定するための効率的な方法を開示する。

本開示の一実施例では、薬物の有効性の推定は、リアルタイムに行われ、推定された値は、リアルタイム運用を加速するために、アクセスが容易なように記憶される。薬物の有効性の推定は、非リアルタイムにも行われ得る。

本開示の一実施例では、薬物の推定された有効性は正確である。

しかしながら、当業者は、本開示が使用され得る医療分野における他の応用を構想することができる。さらに、本開示は、本開示の範囲から逸脱することなく、最小限の変更で、類似の応用において容易に採用され得る。

「ａｎ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（実施例）」、「ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ」、「ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｓ」、「ｔｈｅ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ」、「ｔｈｅ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｓ」、「ｏｎｅ ｏｒ ｍｏｒｅ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｓ（１つ又は複数の実施例）」、「ｓｏｍｅ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｓ（いくつかの実施例）」、「ｏｎｅ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（一実施例）」という用語は、明白に別段の定めがない限り、「本開示の１つ又は複数の（すべてとは限らない）実施例」を意味する。

「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（〜を含む）」、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（〜を含む）」、「ｈａｖｉｎｇ（〜を有する）」という用語、及びそれらの活用形は、明白に別段の定めがない限り、「〜を含むが、それらに限定されない」を意味する。

「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」という用語は、明白に別段の定めがない限り、「１つ又は複数」を意味する。

単一のデバイス又は物品が、本明細書で説明される場合、２つ以上のデバイス／物品が（それらが協力するかどうかにかかわらず）、単一のデバイス／物品の代わりに使用され得ることは容易に明らかである。同様に、２つ以上のデバイス又は物品が（それらが協力するかどうかにかかわらず）、本明細書で説明される場合、単一のデバイス／物品が、２つ以上のデバイス若しくは物品の代わりに使用され得ること、又は異なる数のデバイス／物品が、示された数のデバイス若しくは物品の代わりに使用され得ることは容易に明らかである。デバイスの機能及び／又は特徴は、そのような機能／特徴を有するとは明示的に説明されない１つ又は複数の他のデバイスによって代替的に具体化され得る。したがって、本開示の他の実施例は、そのデバイスそのものを含む必要はない。

本開示の様々な実施例についての上述の説明は、例示及び説明の目的で提示された。網羅的であること、又は本開示を開示された通りの形態に限定することは意図されない。上の教示を踏まえて、多くの変更及び変形が可能である。本開示の範囲は、この詳細な説明によってではなく、むしろ本明細書に添付された特許請求の範囲によって限定されることが意図される。上の仕様、実例、及びデータは、本開示の構成物の製造及び使用についての完全な説明を提供する。本開示の多くの実施例は、本開示の主旨及び範囲から逸脱することなく作成され得るので、本開示は、本明細書の後に添付された特許請求の範囲内に存する。

最後に、本明細書において使用される言葉は、主に読み易さ及び教示の目的で選択されたものであり、本発明を正確に説明するために、又は本発明の範囲を定めるために選択されていないことがある。したがって、本明細書に基づいた応用上、本開示の範囲は、この詳細な説明によってではなく、むしろ発行されるいずれかの請求項によって限定されることが意図される。したがって、本開示の実施例についての開示は、続く特許請求の範囲において説明される本開示の範囲について説明するが、限定的でないことが意図される。

本明細書における実質的にどの複数形及び／又は単数形の用語の使用に関しても、当業者は、文脈及び／又は応用に適するように、複数形から単数形に、及び／又は単数形から複数形に読み換えることができる。明瞭にするために、様々な単数形／複数形の置き換えが、本明細書で明白に説明されることがある。

加えて、本開示の特徴又は態様が、マーカッシュ群によって説明される場合、当業者は、それによって、本開示が、マーカッシュ群の任意の個々の要素又は要素からなる部分群によっても説明されることを認識する。

様々な態様及び実施例が、本明細書で開示されたが、他の態様及び実施例が、当業者には明らかである。本明細書で開示される様々な態様及び実施例は、説明を目的としたものであり、限定的であることを意図しておらず、真の範囲及び主旨は、以下の特許請求の範囲によって示される。

１０１−１、１０１−２…１０１−ｎ ソース
１０２ ネットワーク
１０３ 推定サーバ
１０４ メモリ
１０５ プロセッサ
１０６ ランク付けモジュール
１０７ フィルタリング・モジュール
１０８ 推定モジュール
１０９ インターフェース
８０１ コンピュータ・システム
８０２ Ｉ／Ｏインターフェース
８０３ プロセッサ
８０４ 入力デバイス
８０５ 出力デバイス
８０６ トランシーバ
８０７ ネットワーク・インターフェース
８０８ ストレージ・インターフェース
８０９ ＲＯＭ
８１０ ＲＡＭ
８１１ メモリ
８１２ ユーザ／アプリケーション・データ
８１３ メール・クライアント
８１４ メール・サーバ
８１５ ウェブ・ブラウザ
８１６ ユーザ・インターフェース
８１７ オペレーティング・システム
８１８ ネットワーク
８１９ デバイス

Claims (20)

1. 対象者に対して投与される薬物の有効性の推定のための方法であって、
   推定サーバによって、以前の対象者と関連付けられた時間パラメータ及び投与量パラメータの少なくとも一方に基づいて、前記対象者と関連付けられた１つ又は複数の医療属性をランク付けることと、
   前記推定サーバによって、前記１つ又は複数の医療属性の前記ランク付け及びレコードの必要数に基づいて、複数のレコードから１つ又は複数のフィルタリングされたレコードを獲得することと、
   前記推定サーバによって、前記１つ又は複数のフィルタリングされたレコードの数及び事前に定められた持続時間に基づいて、前記薬物の前記有効性を推定することと
   を含む方法。
2. 前記１つ又は複数の医療属性の各々が、前記対象者の疾患及び前記薬物の少なくとも一方に固有である、請求項１に記載の方法。
3. 前記１つ又は複数の医療属性が、前記対象者の年齢、性別、身長、体重、居住地、職業、アレルギ、既往症、家族歴、運動、及び食習慣のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記以前の対象者と関連付けられた前記時間パラメータが、前記以前の対象者の治療の持続時間、及び前記以前の対象者に対する前記薬物の投与の持続時間の少なくとも一方を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記以前の対象者の治療の前記持続時間が、前記以前の対象者の入院日時及び退院日時に基づく、請求項４に記載の方法。
6. 前記以前の対象者と関連付けられた前記投与量パラメータが、投与された薬物の量、及び前記以前の対象者への前記薬物の投与についての前記持続時間の少なくとも一方に基づく、請求項４に記載の方法。
7. 前記薬物の前記有効性を推定することが、
   前記持続時間が前記事前に定められた持続時間内にある、前記１つ又は複数のフィルタリングされたレコードを選択することと、
   前記選択された１つ又は複数のフィルタリングされたレコードの数に基づいて、前記薬物の前記有効性を推定することと
   を含む、請求項４に記載の方法。
8. 前記必要数のレコードが、１つ又は複数のソースによって前記推定サーバに提供される、請求項１に記載の方法。
9. １つ又は複数のフィルタリングされたレコードの前記数がレコードの前記必要数に等しい場合、より低位のランク付けを有する前記１つ又は複数の医療属性が排除される、請求項１に記載の方法。
10. レコードの前記必要数に等しい数の１つ又は複数のフィルタリングされたレコードを獲得するために、前記１つ又は複数の医療属性が不十分である場合、前記１つ又は複数の医療属性の複数の組み合わせが使用される、請求項１に記載の方法。
11. 対象者に対して投与される薬物の有効性の推定のための推定サーバであって、
    プロセッサと、
    前記プロセッサに通信可能に結合されたメモリであって、実行時に、
    以前の対象者と関連付けられた時間パラメータ及び投与量パラメータの少なくとも一方に基づいて、前記対象者と関連付けられた１つ又は複数の医療属性をランク付けることと、
    前記１つ又は複数の医療属性の前記ランク付け及びレコードの必要数に基づいて、複数のレコードから１つ又は複数のフィルタリングされたレコードを獲得することと、
    前記以前の対象者と関連付けられた前記１つ又は複数のフィルタリングされたレコードの数及び事前に定められた持続時間に基づいて、前記薬物の前記有効性を推定することと
    を前記プロセッサに行わせるプロセッサ実行可能命令を記憶するメモリと
    を備える推定サーバ。
12. 前記１つ又は複数の医療属性の各々は、前記対象者の疾患及び前記薬物の少なくとも一方に固有である、請求項１１に記載の推定サーバ。
13. 前記１つ又は複数の医療属性が、前記対象者の年齢、性別、身長、体重、居住地、職業、アレルギ、既往症、家族歴、運動、及び食習慣のうちの少なくとも１つを含む、請求項１１に記載の推定サーバ。
14. 前記以前の対象者と関連付けられた前記時間パラメータが、前記以前の対象者の疾患の治療の持続時間、及び前記以前の対象者に対する前記薬物の投与の持続時間の少なくとも一方を含む、請求項１１に記載の推定サーバ。
15. 前記対象者の治療の前記持続時間が、前記以前の対象者の入院日時及び退院日時に基づく、請求項１４に記載の推定サーバ。
16. 前記以前の対象者と関連付けられた前記投与量パラメータが、投与された薬物の量、及び前記以前の対象者への前記薬物の投与についての前記持続時間の少なくとも一方に基づく、請求項１４に記載の推定サーバ。
17. 前記薬物の前記有効性を推定することが、
    前記持続時間が前記事前に定められた持続時間内にある、前記１つ又は複数のフィルタリングされたレコードを選択することと、
    前記選択された１つ又は複数のフィルタリングされたレコードの数に基づいて、前記薬物の前記有効性を推定することと
    を含む、請求項１４に記載の推定サーバ。
18. 前記必要数のレコードが、１つ又は複数のソースによって前記推定サーバに提供される、請求項１１に記載の推定サーバ。
19. １つ又は複数のフィルタリングされたレコードの前記数がレコードの前記必要数に等しい場合、より低位のランク付けを有する前記１つ又は複数の医療属性が排除される、請求項１１に記載の推定サーバ。
20. レコードの前記必要数に等しい数の１つ又は複数のフィルタリングされたレコードを獲得するために、前記１つ又は複数の医療属性が不十分である場合、前記１つ又は複数の医療属性の複数の組み合わせが使用される、請求項１１に記載の推定サーバ。