JP2019534506A - 医療データのマイニングのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

個人基準範囲（ＰＲＩ）を作成する方法であって、人口統計学的パラメータおよび関連付けられる値と、病歴データのパラメータおよび関連付けられる値とを含む患者のデジタルプロフィールを取得するステップと、少なくとも１つの分析対象の測定値を含む臨床検査結果を取得するステップと、別の患者のデジタルプロフィールを格納しているデータセットにアクセスするステップと、患者の人口統計学的パラメータと別の患者の人口統計学的パラメータとの間の相関関係と、患者の病歴と別の患者の病歴との間の相関関係とに基づいて、データセットのサブセットを識別するステップと、患者の臨床検査結果のそれぞれの各分析対象のＰＲＩをサブセットの分析対象の対応する値の分析に従って計算するステップであって、ＰＲＩがデータセットの最新バージョンを使用して動的に計算されるステップと、を含む。【選択図】図１

Description

本発明は、そのいくつかの実施形態においては、データマイニングに関し、より詳細には、以下に限定されないが、医療データのマイニングのシステムおよび方法に関する。

基準範囲（ＲＩ）は、臨床検査の結果を解釈するために使用される一般的な手段である。ＲＩは、各分析対象（analyte）の正常値の範囲を表す。医師および他の医療従事者は、検査結果を各分析対象のＲＩと比較することによって、特定の患者に対して行われた臨床検査を解釈する。ＲＩの外側の結果は、異常値を表す。ＲＩの内側の結果は、正常値を表す。

ＲＩは、１２０人の健康な被験者に対して実施される検査に基づく一連のガイドラインに従って定義される。観察された結果の内側９５％がＲＩとして定義され、ＲＩの上下限は、健康な被験者の間での結果分布の下側２．５％および上側２．５％に設定される。

本発明のいくつかの実施形態の態様によれば、個人基準範囲（ＰＲＩ：personalized reference interval）を作成するための、コンピュータによって実行される方法であって、患者のデジタルプロフィールを取得するステップであって、デジタルプロフィールが、複数の人口統計学的パラメータおよび関連付けられる値を含み、デジタルプロフィールが、病歴データのパラメータおよび関連付けられる値を含む、ステップと、患者の臨床検査結果を取得するステップであって、臨床検査結果が、少なくとも１つの分析対象の測定値を含む、ステップと、別の患者の複数のデジタルプロフィールを格納しているデータセットにアクセスするステップであって、データセットの各デジタルプロフィールが、それぞれの別の患者の少なくとも１つの臨床検査結果と、別の患者それぞれの複数の人口統計学的パラメータおよび関連付けられる値と、病歴データのパラメータおよび関連付けられる値、に関連付けられている、ステップと、患者のデジタルプロフィールの複数の人口統計学的パラメータの少なくとも１つと、別の患者のデジタルプロフィールの複数の人口統計学的パラメータの少なくとも１つとの間の、類似性要件（similarity requirement）に従っての相関関係に基づいて、かつ、患者のデジタルプロフィールの病歴と、別の患者の病歴との間の、類似性要件に従っての相関関係に基づいて、データセットのサブセットを識別するステップと、患者の臨床検査結果のそれぞれの少なくとも１つの各分析対象の個人基準範囲（ＰＲＩ）を、サブセットの少なくとも１つの分析対象の対応する値の分析に従って計算するステップであって、ＰＲＩが、データセットの最新バージョンを使用して動的に計算される、ステップと、患者の臨床検査結果の少なくとも１つの分析対象それぞれのＰＲＩを提供するステップと、を含む、方法、を提供する。

オプションとして、サブセットの別の患者が、健康かつ正常として指定され、ＰＲＩが、患者のデジタルプロフィールと相関関係のあるデジタルプロフィールを有する健康かつ正常な患者における、それぞれの分析対象の健康かつ正常な値を表す。

オプションとして、病歴データのパラメータは、少なくとも１つの医学的病態を示す。

オプションとして、ＰＲＩは、それぞれの分析対象に対する人口統計学的データおよび／または病歴の相反する影響を考慮するように計算される。

オプションとして、ＰＲＩは、それぞれの分析対象に対する人口統計学的データおよび／または病歴の相加的な影響を考慮するように計算される。

オプションとして、病歴データは、既往歴、併存疾患、慢性疾患、既往手術、現在の薬剤、喫煙状況、飲酒量状況、薬物使用状況、急性疾患、家族歴、遺伝的素因、からなる群から選択される少なくとも１つの要素、を含む。

オプションとして、デジタルプロフィールの人口統計学的パラメータは、年齢、性別、地理的位置、民族性、収入、からなる群からの１つまたは複数の要素、を含む。

オプションとして、分析対象は、血液、尿、脳脊髄液、胸膜液、羊水、房水、硝子体液、胆汁、胃酸、リンパ液、粘液、心膜液、膿、唾液、精液、膣分泌液、痰、関節液、涙、汗、からなる群から選択される体液、から測定される。

オプションとして、分析対象は、直接的にまたは撮像法を使用して行われる解剖学的身体測定値（anatomical body measurement）、および、臓器の機能の測定値、の少なくとも一方である。オプションとして、分析対象は、肥満度指数（ＢＭＩ）、心拍出量、呼吸数、子宮内膜の厚さ、虫垂の大きさ、腎臓の大きさ、前立腺容量、からなる群から選択される。

オプションとして、サブセットのデジタルプロフィールは、それぞれの患者の生存、および、それぞれの患者に特定の臨床転帰が起こるまでの時間、の少なくとも一方を含み、患者の特定の転帰のリスクを、ＰＲＩを考慮しての少なくとも１つの分析対象の値の分析に従って、計算するステップ、をさらに含む。オプションとして、特定の転帰は、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を使用して使用者から取得される、および、複数の事前定義されている転帰のリストそれぞれにおいて決定される、の少なくとも一方である。

オプションとして、本方法は、少なくとも１つの分析対象の別の測定値を含む、患者の少なくとも１つの別の臨床検査結果、を取得するステップと、少なくとも１つの別の臨床検査結果と、検査結果の、少なくとも１つの分析対象の測定値の差の分析に従って、傾向を求めるステップと、傾向の臨床的有意性または臨床的非有意性（clinical insignificance）をＰＲＩに従って識別するステップと、をさらに含む。

オプションとして、サブセットのデジタルプロフィールは、それぞれの患者の生存、および、それぞれの患者に特定の臨床転帰が起こるまでの時間、の少なくとも一方を含み、傾向の臨床的有意性または臨床的非有意性を識別するステップは、患者の特定の臨床転帰のリスクを傾向に基づいて計算するステップに基づく。

オプションとして、本方法は、傾向の臨床的有意性または臨床的非有意性を、傾向と、サブセットのデジタルプロフィールの中の傾向に対応する値の分布との間の相関関係の分析に基づいて、識別するステップ、をさらに含む。

オプションとして、本方法は、患者の取得された臨床結果および患者のデジタルプロフィールを、データセットに格納するステップ、をさらに含む。

本発明のいくつかの実施形態の態様によれば、別の患者の医療データのデータセットをナビゲートすることによって臨床的関連性を分析する方法であって、複数の患者のデジタルプロフィールを格納しているデータセットを管理するステップであって、データセットの各患者の各デジタルプロフィールが、それぞれの患者の臨床検査時に得られた複数の分析対象それぞれの測定値と、それぞれの各患者の複数の人口統計学的パラメータと、それぞれの患者の生存およびそれぞれの患者に特定の臨床転帰が起こるまでの時間の少なくとも一方と、に関連付けられる、ステップと、データセットに格納されている複数の分析対象のうちの特定の分析対象を、使用者による入力に基づいてグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）から取得するステップと、データセットの患者の複数の人口統計学的パラメータのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つの値要件（value requirement）であって、定義される母集団を表す値要件を、使用者による入力に基づいてＧＵＩから取得するステップと、特定の転帰を、使用者による入力に基づいてＧＵＩから取得するステップと、データセットの複数のデジタルプロフィールのサブセットを、定義される母集団に従って識別するステップと、定義される母集団における特定の分析対象の値と特定の転帰との間の関連性を、サブセットのデジタルプロフィールに従って提示するように、ＧＵＩの描画を命令するステップと、を含む、方法、を提供する。

オプションとして、特定の転帰は、事前定義される将来の時間枠における癌のリスク、事前定義される将来の時間枠におけるうっ血性心不全のリスク、将来の時間枠における糖尿病のリスク、事前定義される将来の時間枠における肝疾患のリスク、事前定義される将来の時間枠における腎疾患のリスク、事前定義される将来の時間枠における敗血症のリスク、事前定義される将来の時間枠における再入院のリスク、事前定義される将来の時間枠における原因を問わない死亡のリスク、事前定義される将来の時間枠における少なくとも１つの分析対象の値要件、からなる群から選択される要素、を含む。

オプションとして、データセットの複数のデジタルプロフィールそれぞれが、複数の病歴データのパラメータそれぞれの値を含み、複数の病歴データのパラメータのうちの特定の少なくとも１つを、使用者による入力に基づいてＧＵＩから取得するステップ、をさらに含み、サブセットが、複数の病歴データのパラメータのうちの特定の少なくとも１つに従って識別される。

オプションとして、病歴データは、既往歴、併存疾患、慢性疾患、既往手術、現在の薬剤、喫煙状況、飲酒量状況、薬物使用状況、急性疾患、家族歴、遺伝的素因、からなる群から選択される少なくとも１つの要素、を含む。

本発明のいくつかの実施形態の態様によれば、個人基準範囲（ＰＲＩ）を作成するシステムであって、複数の患者のデジタルプロフィールを格納しているデータセットを記憶するデータ記憶装置であって、データセットの各デジタルプロフィールが、それぞれの患者の少なくとも１つの臨床検査結果と、少なくとも１つの人口統計学的パラメータのそれぞれの値とが関連付けられており、各デジタルプロフィールが、病歴データのパラメータおよび関連付けられる値を含む、データ記憶装置と、コードを記憶するプログラム記憶部と、記憶されているコードを実行するための、データ記憶装置およびプログラム記憶部に結合されている少なくとも１つの処理装置と、を備えており、コードが、少なくとも１つの人口統計学的パラメータおよび関連付けられる値と、病歴データのパラメータおよび関連付けられる値とを含む、患者のデジタルプロフィール、を取得し、かつ患者の臨床検査結果を取得するためのコードであって、臨床検査結果が少なくとも１つの分析対象の測定値を含む、コードと、患者のデジタルプロフィールの複数の人口統計学的パラメータのうちの少なくとも１つと、別の患者のデジタルプロフィールの複数の人口統計学的パラメータのうちの少なくとも１つとの間の、類似性要件に従っての相関関係に基づいて、かつ、患者のデジタルプロフィールの病歴と、別の患者の病歴との間の、類似性要件に従っての相関関係に基づいて、データセットのサブセットを識別し、患者の臨床検査結果のそれぞれの少なくとも１つの各分析対象の個人基準範囲（ＰＲＩ）を、サブセットの少なくとも１つの分析対象の対応する値の分析に従って計算するためのコードであって、ＰＲＩが、データセットの最新バージョンを使用して動的に計算される、コードと、患者の臨床検査結果の少なくとも１つの分析対象それぞれのＰＲＩを提供するためのコードと、を備えている、システム、を提供する。

本明細書において使用されているすべての専門用語および／または科学用語は、特に定義されていない限り、本発明が関連する技術分野における通常の技術を有する者によって一般的に理解されている意味と同じ意味を有する。本発明の実施形態を実施または試験するとき、本明細書に記載されている方法および材料に類似するかまたは同等の方法および材料を使用できるが、例示的な方法および／または材料が以下に記載してある。矛盾が生じる場合、定義を含めて本特許明細書に従うものとする。さらには、これらの材料、方法、および例は、説明のみを目的としており、必ずしも本発明を制限するようには意図されていない。

本明細書には、本発明のいくつかの実施形態を、添付の図面を参照しながら一例としてのみ説明してある。以下では図面を詳細に参照するが、図示されている細部は一例であり、本発明の実施形態を実例を通じて説明することを目的としていることを強調しておく。これに関して、図面を参照しながらの説明によって、当業者には、本発明の実施形態をどのように実施することができるかが明らかになる。

本発明のいくつかの実施形態による、個人ＲＩを作成する方法のフローチャートである。 本発明のいくつかの実施形態による、（臨床検査の一部として得られた）分析対象の値を取得する、および／またはＰＲＩを考慮して提示するシステムの構成要素のブロック図である。 本発明のいくつかの実施形態による、別の患者の医療データのデータセットをナビゲートすることによって臨床検査結果を分析する方法である。 本発明のいくつかの実施形態による、データセットのデジタルプロフィールに格納されているデータに基づいて関連性をナビゲートするための例示的なＧＵＩの画面キャプチャである。 本発明のいくつかの実施形態による、データセットのデジタルプロフィールに格納されているデータに基づいて関連性をナビゲートするための例示的なＧＵＩの画面キャプチャである。 本発明のいくつかの実施形態による、データセットのデジタルプロフィールに格納されているデータに基づいて関連性をナビゲートするための別の例示的なＧＵＩの画面キャプチャである。 本発明のいくつかの実施形態による、データセットのデジタルプロフィールに格納されているデータに基づいて関連性をナビゲートするための別の例示的なＧＵＩの画面キャプチャである。

本発明は、そのいくつかの実施形態においては、データマイニングに関し、より詳細には、以下に限定されないが、医療データのマイニングのシステムおよび方法に関する。

本発明のいくつかの実施形態の態様は、現在の患者の臨床検査結果の分析対象の個人基準範囲（ＰＲＩ）を計算するシステムおよび／または方法（例：（１つまたは複数の）プロセッサによって実行されるコード命令）に関する。ＰＲＩは、患者の臨床検査の分析対象の値を、類似する人口統計学的プロフィールおよび／または類似する医学的背景を有する別の患者の検査において得られた分析対象の値と比較するための手段として使用することができる。

ＰＲＩは、（臨床検査によって得られた）患者の分析対象の測定値の臨床的有意性を判定する能力を向上させるために使用することができる。ＰＲＩは、現在の患者の分析対象の値と、現在の患者に類似する別の患者に関連付けられる分析対象の値との比較を提供し、例えば人口統計学的プロフィールおよび／または医学的背景に関して現在の患者とは異なる患者に基づいての比較ではない。

ＰＲＩは、現在の患者の（１つまたは複数の）人口統計学的パラメータの値と（例えば類似性要件に従って）相関関係のある（１つまたは複数の）人口統計学的パラメータの値を有する患者のサブセットを識別することによって、計算される。相関関係によって、現在の患者に類似する人口統計学的背景を有する患者の選択が向上する。ＰＲＩは、特定の患者の臨床検査によって測定された各分析対象について、識別された患者のサブセットの分析対象の対応する値を分析することによって、計算される。

ＰＲＩは、正常および／または健康と指定された被験者から得られたデータを使用して計算することができる。このようなＰＲＩは、特定の患者の分析対象の値と、その特定の患者の人口統計学的プロフィールに類似する人口統計学的プロフィールの正常および／または健康な被験者（例えば、類似する年齢、性別、および／または収入の患者）の分析対象の値とを比較するための手段として使用することができる。これに代えて、またはこれに加えて、ＰＲＩは、現在の患者の病歴に（例えば類似性要件に従って）類似する病歴を有する患者（例えば、類似する薬剤を服用している、類似する併存疾患を有する、および／または類似する喫煙歴を有する患者）から得られたデータを使用して、計算することができる。

オプションとして、特定の患者の特定の転帰について、臨床転帰のリスク（例：ハザード比および／または相対リスク）が、ＰＲＩを考慮しての分析対象の値の分析に従って計算される。リスクは、データセットのそれぞれの被験者の生存、および／または、データセットのそれぞれの被験者に特定の臨床転帰が起こるまでの時間、を示す、データセットに関連して格納されているデータに基づいて、計算される。

オプションとして、複数の連続的に得られる、例えば期間によって隔てられている（例：一ヶ月に１回、一日に１回、または一年に１回の）繰り返し検査によって得られる分析対象の値に基づいて、傾向が計算される。傾向は、複数の検査における共通の分析対象の値の差および／または変化に基づく。

傾向が臨床的に有意な事象を表すか、または臨床的に有意ではないかを検出するために、傾向を分析することができる。傾向は、データセットのサブセットのデジタルプロフィールの中の値の分布を考慮して分析することができる。

本発明のいくつかの実施形態の態様は、定義される母集団における特定の分析対象の値と特定の転帰との間の関連性を（例えばグラフまたは図表として）提示するグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を描画するための命令を作成するシステムおよび／または方法（例：（１つまたは複数の）プロセッサによって実行されるコード命令）、に関する。関連性は、データセットに格納されている患者のデジタルプロフィールに基づいて計算される。データセットは、患者に対して得られた検査結果（すなわち分析対象の測定値）、患者の臨床転帰、および／または、患者の人口統計学的データおよび／または病歴データ、を格納している。使用者は、特定の分析対象、特定の転帰、および、定義される母集団を定義する（１つまたは複数の）パラメータを、ＧＵＩを使用して入力する、および／または選択することができる。関連性は、データセットに格納されているデータを使用して動的に計算され、このことは、使用者が新しい関連性を発見する、および／または、既知の関連性の変動を評価するのに役立ちうる。

本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、医療検査結果を比較する技術分野における基礎的な技術的プロセスを改良する。本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、（例えば類似する人口統計学的データおよび／または類似する医学的背景に関して）現在の患者に最もよく似ている別の患者を選択するプロセスを改良することによって、１人の患者からの検査測定値を、別の患者の検査測定値と正確に比較するプロセスを改良する。この技術的改良は、人口統計学的データおよび／または病歴の相反する影響および／または相加的な影響を考慮して、最新の患者データに基づいてＰＲＩを動的に計算することにある。

本明細書に記載されているシステムおよび／または方法（例えば、１つまたは複数のプロセッサによって実行されるＰＲＩ生成コード）は、患者の個人データ（personalized data）に対して最も有意である（現実的な有意性を有する）（例えば最も高い相関関係のある）データを選択するためのデータマイニングという技術的課題に対処する。本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、測定された検査結果が臨床的に有意であるか臨床的に非有意であるかを判定するプロセスを、より正確な比較を提供することによって改良する。例えば、鎌状赤血球症（sickle cell disease）の患者のヘモグロビンレベルは、鎌状赤血球症ではない健康な患者のヘモグロビンレベルより通常では低い。

本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、ＰＲＩを生成し、鎌状赤血球症ではない「異常な」健康な患者に対して比較するのではなく、鎌状赤血球症の患者の「正常な」ヘモグロビンレベルに対して比較するために、このＰＲＩを使用することができる。別の例では、骨塩量（mineral bone density）の値は、一般的には若い女性と比べて高齢の女性の方が低い。さらに別の例では、特定の薬剤は、副作用として分析対象の値に影響して「正常」範囲外の値になることがある。このような副作用は、予期される（すなわち「正常な」）転帰である。

本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、（１つまたは複数の）分析対象に対して相反する影響をもたらす複数の医学的病態および／または病気を患者が有する場合に、ＰＲＩを計算する。例えば上述したように、鎌状赤血球貧血（sickle cell anemia）の患者は、一般的には、鎌状赤血球貧血ではない患者より通常では低いヘモグロビンレベルを有する。高地に住む（または高地を訪れる）患者は、一般的には、低地に住む患者より高いヘモグロビンレベルを有する。本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、鎌状赤血球貧血と、高地に住むという相反する影響を考慮するＰＲＩを、患者に対して計算する。

本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、（１つまたは複数の）分析対象に対して相加的な影響をもたらす複数の医学的病態および／または病気を患者が有する場合に、ＰＲＩを計算する。例えば上述したように、鎌状赤血球貧血の患者は、一般的には、鎌状赤血球貧血ではない患者より通常では低いヘモグロビンレベルを有する。鉄分摂取量の少ない患者は、鉄欠乏性貧血を経験することがあり、結果として、このような貧血のない患者よりヘモグロビンレベルが低い。本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、鎌状赤血球貧血と鉄欠乏性貧血という相加的な影響を考慮するＰＲＩを、患者に対して計算する。

本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、複雑な病歴および／または人口統計学的プロフィールを有する患者に対してＰＲＩを計算し、このような患者の場合、複雑な病歴および／または人口統計学的プロフィールの相反する影響および／または相加的な影響に起因して、それぞれの分析対象のＲＩの正常範囲を求めることが困難である、および／または明確ではない。

本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、人口統計学的データおよび／または病歴によって定義される特定の患者母集団における、検査結果と臨床転帰（例：生存、病気の進行）との間の臨床的に有意な関連性を識別する目的で、多数の患者のデータセットにおける医療データの簡単な（または改良された）使用者によるナビゲートを提供するという技術的課題に対処する。医療データおよび／または検査結果の多数の可能な順列および／または組合せによって、臨床的に有意な関連性が隠されることがある。本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、（オプションとしてリアルタイムで入力される）使用者の入力（使用者がパラメータの１つまたは複数の値を入力するなど）に従ってデータセットをナビゲートするインタラクティブなＧＵＩを提供する。ＧＵＩは、ディスプレイ（オプションとしてタッチスクリーン）などの物理的な使用者インタフェースに提示される。使用者は、物理的な使用者インタフェース（タッチスクリーン、またはキーボード、マウス、または他の物理的デバイスとすることができる）を使用して、データを入力する。

本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、本明細書に記載されているＰＲＩ生成コードおよび／または他のコード命令を実行する計算装置の性能を向上させる。性能の向上は、ＰＲＩを作成するための処理時間、処理リソース、および／またはメモリリソースを低減することによって得られる。

使用者の病歴および／または人口統計学的プロフィールを探索し、使用者の各病気および／または各人口統計学的プロフィールの場合に検査値が臨床的に有意であるか否か（すなわち関連付けられる人口統計学的パラメータおよび／または医療パラメータを有する患者において検査値が「正常」であるか「異常」であるか）を判定するためにその病気の影響を医学文献の中で探索する目的で、例えば、使用者によって使用されるマニュアル法を使用することができる。本システムおよび／または本方法は、複雑な医学的背景（例えば、複数の慢性疾患を有し、検査結果の値に影響を及ぼしうる薬剤を服用している）を有し、かつ特定の人口統計学的プロフィールの患者に対して、ＰＲＩを生成する。このような患者の場合、本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、検査結果が臨床的に有意（すなわち異常）であるか臨床的に非有意（すなわち正常）であるかを使用者が判定するのを支援するためのＰＲＩを生成し、一方で、他の方法は、何が「正常」であるかを判定できないことがあり、医師による推測に頼ることがある（これは医療的な誤りになりやすい）。

別の例においては、ＧＵＩは、（例：人口統計学的データおよび／または病歴に従って）定義される母集団において、分析対象と１つまたは複数の臨床転帰との間の臨床的に有意な関連性を識別する目的で、大きなデータセットをナビゲートするための機能を使用者に提供し、基礎データの改良されたターゲティング（targeting）および／または編成によって、臨床的に有意な関連性を見つけるときの向上した計算効率を提供する。

例えば、ＧＵＩは、母集団を定義するためのパラメータを選択する、臨床転帰を選択する、および／または、（１つまたは複数の）分析対象を選択する、ための機能を使用者に提供し、使用者が視覚的に分析できるように、関連するデータを識別する、並べ替える、および提示するときの向上した計算効率を提供する。

本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、例えば、プロセッサの利用率を下げる、ネットワークを通じたデータトラフィックを減らす、および／または、必要メモリを減らすことによって、計算システム（クライアント端末、ネットワーク、および／またはネットワークサーバなど）の性能を向上させることができる。例えば、関連性（臨床的に関与する、または関与しない）の識別を試みる目的で、データの多数の組合せおよび／または順列を順次または盲目的に分析する総当たり法および／またはマニュアル法との比較において、例えば、（オプションとして使用者がリアルタイムで入力するデータに従っての）特定の患者母集団における分析対象と（１つまたは複数の）転帰との間のさまざまな関連性を、使用者がＧＵＩを使用して表示させることによって、向上を得ることができる。

本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、ＰＲＩを含む新規のデータ（このデータはＧＵＩ上で使用者に提示する、格納する、および／または、別のサーバに送信することができる）を生成することができる。ＰＲＩは、患者用にカスタマイズされたデータとして作成され、このデータは、特定の分析対象の検査結果が臨床的に有意であるか否かを判定するために使用者（例えば臨床医）によって使用することができる。本明細書に記載されているＧＵＩは、関連性が臨床的に有意であるか否かを使用者が判定することを支援するために、明確な実世界の表現で関連性を使用者に提示する。

本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、多数の患者からのデータを特定の患者に対してカスタマイズする独自の独特かつ高度な技術を提供する、および／または、臨床的に有意な関連性を識別する目的で関連性を表示させるための使用者への入力要求を提供する。

したがって、本明細書に記載されているシステムおよび／または方法は、検査結果が臨床的に有意であるか否かを判定するために使用者によって使用されうるデータを識別するのを支援する目的で、大きなデータセットにおいて発生する実際の技術的課題を克服するために、コンピュータ技術に密接に関係している。

本発明の少なくとも一実施形態を詳しく説明する前に、本発明は、その適用において、以下の説明に記載されている、および／または、図面もしくは実施例またはその両方に説明されている、構成要素の構造および配置および／または方法の細部に、必ずしも限定されないことを理解されたい。

本発明は、別の実施形態が可能である、またはさまざまな方法で実施または実行することが可能である。

本発明は、システム、方法、および／またはコンピュータプログラム製品とすることができる。コンピュータプログラム製品は、本発明の態様をプロセッサに実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有する（１つまたは複数の）コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含むことができる。

コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、命令実行装置によって使用するための命令を保持および記憶することのできる有形装置とすることができる。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、例えば、以下に限定されないが、電子記憶装置、磁気記憶装置、光記憶装置、電磁記憶装置、半導体記憶装置、またはこれらの任意の適切な組合せ、とすることができる。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体のさらなる具体例のリスト（すべては網羅していない）には、以下、すなわち、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブルコンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピーディスク、およびこれらの任意の適切な組合せ、が含まれる。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本明細書において使用されるときには、本質的に一時的な信号（電波または他の自由に伝搬する電磁波、導波路または他の伝送媒体中を伝搬する電磁波（例：光ファイバケーブルを通る光パルス）、またはワイヤを伝わる電気信号など）であるとは解釈されないものとする。

本明細書に記載されているコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体からそれぞれの計算装置／処理装置にダウンロードする、またはネットワーク（例えばインターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、および／またはワイヤレスネットワーク）を介して外部のコンピュータまたは外部の記憶装置にダウンロードすることができる。ネットワークは、銅の伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイヤウォール、スイッチ、ゲートウェイコンピュータ、および／またはエッジサーバを備えていることができる。各計算装置／処理装置内のネットワークアダプタカードまたはネットワークインタフェースが、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を取得して、それらのコンピュータ可読プログラム命令を、記憶されるようにそれぞれの計算装置／処理装置内のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に転送する。

本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械語命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、または、１種類または複数種類のプログラミング言語（ＳｍａｌｌｔａｌｋやＣ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、「Ｃ」プログラミング言語や類似するプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む）の任意の組合せで書かれたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかとすることができる。コンピュータ可読プログラム命令は、独立したソフトウェアパッケージとして、その全体を使用者のコンピュータ上で実行する、またはその一部を使用者のコンピュータ上で実行する、または一部を使用者のコンピュータ上で実行しかつ一部を遠隔のコンピュータ上で実行する、または全体を遠隔のコンピュータまたはサーバ上で実行することができる。後者のシナリオでは、遠隔のコンピュータは、任意のタイプのネットワーク（ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む）を通じて使用者のコンピュータに接続することができる、または、（例えばインターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを通じて）外部のコンピュータへの接続を形成することができる。いくつかの実施形態においては、本発明の態様を実行する目的で、電子回路（例えばプログラマブル論理回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）を含む）が、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して電子回路をパーソナライズすることによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。

本明細書では、本発明の実施形態に係る方法、装置（システム）、およびコンピュータプログラム製品のフローチャートおよび／またはブロック図を参照しながら、本発明の態様を説明してある。フローチャートおよび／またはブロック図の各ブロック、および、フローチャートおよび／またはブロック図におけるブロックの組合せを、コンピュータ可読プログラム命令によって実施できることが理解されるであろう。

これらのコンピュータ可読プログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、またはマシンを形成するための他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供することができ、したがってこれらの命令（コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行される）は、フローチャートおよび／またはブロック図の１つまたは複数のブロックに指定されている機能／動作を実施するための手段を形成する。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、プログラマブルデータ処理装置、および／または他の装置が特定の方法で機能するように導くことができるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶することもでき、したがって、命令を記憶しているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、フローチャートおよび／またはブロック図の１つまたは複数のブロックに指定されている機能／動作の態様を実施する命令を含む製品を備える。

コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、または他の装置上で一連の動作ステップが実行されて、コンピュータによって実施されるプロセスが生成されるように、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、または他の装置に、コンピュータ可読プログラム命令をロードしてもよく、したがって、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、または他の装置で実行される命令が、フローチャートおよび／またはブロック図の１つまたは複数のブロックに指定されている機能／動作を実施する。

図におけるフローチャートおよびブロック図は、本発明のさまざまな実施形態に係るシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能性、および動作を示している。これに関して、フローチャートまたはブロック図における各ブロックは、指定された（１つまたは複数の）論理機能を実施するための１つまたは複数の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、または命令の一部を表しうる。いくつかの代替実装形態においては、ブロックに記載されている機能は、図面に記載されている以外の順序で実行してもよい。例えば、連続して示されている２つのブロックを、関与する機能に応じて、実際には、実質的に同時に実行する、あるいは場合によってはブロックを逆の順序で実行することができる。さらに、ブロック図および／またはフローチャートの各ブロックと、ブロック図および／またはフローチャートにおけるブロックの組合せは、指定された機能または動作を実行する専用ハードウェアベースのシステムによって、または専用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組合せを実行する専用ハードウェアベースのシステムによって、実施してもよいことに留意されたい。

本明細書において使用されるとき、表現「臨床的に有意な」とは、検査結果が、効果的に治療されうる患者に対する実際の顕著な影響に関連付けられるかを意味する。

異常な検査結果（すなわち健康な母集団と比較したとき）が、治癒させることはできないが効果的に管理されている長期的な慢性疾患に起因する場合には、それらの異常な検査結果が臨床的に有意ではないことがある。例えば、鎌状赤血球症の患者は、たとえ病気が管理されているときにも、自身の「正常な」基準として異常に低いヘモグロビンレベルを有し、これは臨床的に非有意な事象を表し、なぜなら実際にはヘモグロビンを増やすことができないためである。

本明細書に記載されているシステムおよび／または方法（例えば（１つまたは複数の）プロセッサによって実行されるコード命令）は、例えば検査業者によって検査される少数の患者ではなく、大きな患者母集団からのデータを使用することによって、検査結果（すなわち（１つまたは複数の）分析対象の（１つまたは複数の）値）の解釈の精度を向上させる、および／または、検査結果の臨床的有意性を判定する能力を向上させる。

次に図１を参照し、図１は、本発明のいくつかの実施形態による、個人ＰＲＩを作成する方法のフローチャートである。さらに図２も参照し、図２は、本発明のいくつかの実施形態による、（臨床検査の一部として得られた）分析対象の値を入力する、および／またはＰＲＩを考慮して表示するためのインタフェースを使用者に提供するシステム２００の構成要素のブロック図である。システム２００は、図１を参照しながら説明する方法の動作を、例えば、プログラム記憶部２０６に記憶されているコード命令を実行する計算装置２０４の処理装置２０２によって、実行することができる。

計算装置２０４は、例えば、クライアント端末、サーバ、コンピューティングクラウド（computing cloud）、Ｗｅｂサーバ、モバイル機器、デスクトップコンピュータ、シンクライアント、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ノート型コンピュータ、ウェアラブルコンピュータ、メガネ型コンピュータ、ウォッチ型コンピュータとして実施することができる。計算装置２０４は、図１を参照しながら説明する動作の１つまたは複数を実行するローカルに格納されるソフトウェアを含むことができる、および／または、サービス（例：図１を参照しながら説明する動作の１つまたは複数）を１基または複数のクライアント端末に提供する１基または複数のサーバ（例：ネットワークサーバ、Ｗｅｂサーバ、コンピューティングクラウド）として機能することができ、例えば、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）を（１基または複数の）クライアント端末に提供する、および／または、ローカルダウンロードのためのアプリケーションを（１基または複数の）クライアント端末に提供する、および／または、リモートアクセスセッションを使用する機能を（例えばＷｅｂブラウザを通じて）クライアント端末に提供する。明瞭さを目的として、計算装置２０４は１つの構成要素として示してあるが、別のアーキテクチャ（クライアント−サーバ設計など）を使用して計算装置２０４を実施してもよいことを理解されたい。

処理装置２０２は、例えば、（１つまたは複数の）中央処理装置（ＣＰＵ）、（１つまたは複数の）グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、（１つまたは複数の）フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、（１つまたは複数の）デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、（１つまたは複数の）特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として実施することができる。（１つまたは複数の）処理装置２０２は、１つまたは複数のプロセッサ（同種または異種）を含むことができ、これらのプロセッサは、クラスタとして、および／または、１つまたは複数のマルチコア処理装置として、並列処理用に配置することができる。

プログラム記憶部２０６は、処理装置２０６によって実行可能なコード命令を記憶し、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、および／または記憶装置、例えば、不揮発性メモリ、磁気媒体、半導体記憶装置、ハードディスクドライブ、リムーバブル記憶装置、および光媒体（例：ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ）である。

計算装置２０４は、データ（例えば、ＰＲＩ生成コード２０８Ａ（図１を参照しながら説明する方法の１つまたは複数の動作を実行する）、および／またはＧＵＩ描画コード２０８Ｂ（本明細書に記載されているようにＧＵＩを描画するための命令を作成する）、および／またはデータセット２０８Ｃ（本明細書に記載されているように患者データを格納する））を記憶するデータリポジトリ２０８、を含むことができる。データリポジトリ２０８は、例えば、メモリ、ローカルなハードディスクドライブ、リムーバブル記憶装置、光ディスク、記憶装置として、および／または、リモートサーバおよび／またはコンピューティングクラウド（例：ネットワーク接続を使用してアクセスされる）として、実施することができる。

データセット２０８Ｃは、例えば、電子カルテ（例：事前定義される基準に従う）、記録のデータベース、各列がそれぞれのパラメータの値を格納しているテーブル、として表現することができる。なお、データセット２０８Ｃは、１つのデータセットとして実施する、または、さまざまなテーブルおよび／または別のさまざまなデータセット（例：計算装置にローカルに格納されている、および／またはクライアント端末によって提供される、および／または１基または複数のリモートサーバに遠隔的に格納されている）から動的に編成される分散データセットとして実施してよいことに留意されたい。ＰＲＩは、共通のデータセットから、および／または分散テーブルから、関連するパラメータを選択することによって動的に作成することができる。

計算装置２０４は、データインタフェース２１０、例えば、ネットワークインタフェースカード、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）コネクタ、無線ネットワークおよび／または無線記憶装置に接続するための無線インタフェース、ネットワーク接続用のケーブルに接続するための物理インタフェース、ソフトウェアにおいて実施される仮想インタフェース、ネットワーク接続の上位層を提供するネットワーク通信ソフトウェア、および／または他の実装形態、のうちの１つまたは複数、を含むことができる。

計算装置２０４は、データインタフェース２１０および／またはネットワーク２１２（および／または別の通信チャネル、例えば、直接リンク（例：ケーブル、無線）および／または間接リンク（例：サーバなどの中間計算装置を介する、および／または記憶装置を介する）を通じて）を使用して、（１基または複数の）サーバ２１４（例：追加の患者データにアクセスするために、および／または、リモートサービスを提供するために使用することができる）、クライアント端末２１６（例：計算装置２０４が、例えばＳａａＳを提供するサーバとして動作するとき）、記憶装置２１８（例：データセット２０８Ｃまたはその一部を記憶することのできるストレージサーバ、コンピューティングクラウドストレージサーバ）、のうちの１つまたは複数に接続することができる。

計算装置２０４は、データを入力するための、および／または、提示されたデータを表示させるためのメカニズムを使用者に提供する使用者インタフェース２２０を含む、または使用者インタフェース２２０と通信する。

例示的な使用者インタフェース２２０は、例えば、タッチスクリーン、ディスプレイ、キーボード、マウス、スピーカーおよびマイクを使用する音声作動ソフトウェア、の１つまたは複数を含む。

１０２において、患者（本明細書では、データセット内に格納されているデータを有する別の患者および／または被験者と区別するため、現在の患者、または特定の患者と称する）のデジタルプロフィールを計算装置２０４によって取得する。プロフィールは、使用者が（例：使用者インタフェース２２０および／またはクライアント端末２１６を使用して）マニュアルで入力する、記憶装置から取得する（例：患者の医療記録を格納しているサーバ２１４にアクセスする）、および／または、データセット２０８Ｃもしくは別の実装形態またはその両方の中に格納することができる。

デジタルプロフィールは、例えば、（１つまたは複数の）記録、（１つまたは複数の）データベースエントリ、および／または、一連のパラメータに割り当てられている値、として実施することができる。デジタルプロフィールは、電子カルテ（例えば患者の既存の電子カルテに基づく）として実施することができる。

デジタルプロフィールは、患者の一連の人口統計学的パラメータおよび関連付けられる値を含む。デジタルプロフィールの例示的な人口統計学的パラメータは、年齢、性別、地理的位置、民族性、および収入、の１つまたは複数を含む。人口統計学的パラメータは、例えば、健康の決定要因に関連付けられる人口統計学的パラメータ、公衆衛生に関連する人口統計学的要因、および／または利用可能なデータに基づいて、選択することができる。

これに代えて、またはこれに加えて、デジタルプロフィールは、患者の追加の病歴データ（本明細書では医療プロフィールとも称する）（例えば、患者の（１つまたは複数の）医療記録から得られるデータ）を含む。例示的な病歴データは、既往歴、併存疾患、慢性疾患、既往手術、以前の治療（例：化学療法、放射線治療）、現在の薬剤、以前の薬剤、喫煙状況、飲酒量状況、薬物使用状況、急性疾患、家族歴、特定の臨床転帰への遺伝的素因、の１つまたは複数を含む。

１０４においては、患者の臨床検査結果を計算装置２０４によって取得する。臨床検査結果は、１つまたは複数の分析対象の（１つまたは複数の）測定値を含む。臨床検査結果は、使用者によってマニュアルで入力される、記憶装置から（例えば患者の医療記録から）取得される、および／または、別の計算装置によって提供される（例えば、検査に使用される試料に対して測定を実施する検査所のサーバによって提供される）ことができる。

なお、ブロック１０２およびブロック１０４は、並列に、および／または同時に、行うことができる（例えば臨床検査結果を患者のデジタルプロフィールの一部として提供する）ことに留意されたい。

例示的な臨床検査としては、血液試料に対して行われる血液検査、尿試料に対して行われる尿検査、または、侵襲的方法もしくは非侵襲的方法によって得られる別の液体の分析、が挙げられる。オプションとして、分析対象は、体液試料、例えば、血液、尿、脳脊髄液、胸膜液、羊水、房水、硝子体液、胆汁、胃酸、リンパ液、粘液、心膜液、膿、唾液、精液、膣分泌液、痰、関節液、涙、汗、から測定される。

分析対象としては、物質、例えば、イオン（例：カルシウム、鉄、塩素）、タンパク質（例：アルブミン、クレアチニン）、酵素（ＡＳＴ、ＡＬＴ）、ヒト細胞（例：赤血球、白血球）、有機体（例：細菌、真菌、ウイルス）、異物（例：鉛）、および／または体内で見つかる（すなわち内因性または外因性の）他の物質、の測定値（例えば濃度）が挙げられる。

これに代えて、またはこれに加えて、分析対象としては、直接（例えばメジャーを使用して）行われる、および／または撮像法を使用して行われる（例：Ｘ線、ＣＴスキャンで、または超音波装置を使用して測定される）解剖学的身体測定値、例えば、肥満度指数（ＢＭＩ）、頭囲、子宮内膜の厚さ、虫垂の大きさ、腎臓の大きさ、前立腺容量、が挙げられる。

これに代えて、またはこれに加えて、分析対象としては、臓器の機能の測定値、例えば、心拍出量、全肺気量、残気量、尿量、が挙げられる。

なお、本明細書において使用されるとき、用語「分析対象」は、場合によっては、必ずしも化学成分に基づかない、患者から得られる追加の測度を含みうることに留意されたい。

オプションとして、臨床検査のデータが、現在の患者のデジタルプロフィールに追加され、データセット２０８Ｃに格納される。（ＰＲＩが計算される対象の）検査結果をデータセットに追加することによって、患者のデジタルプロフィールに関連付けられる検査結果の数が増え、これにより、別の患者に対して計算されるＰＲＩの精度が向上する。

１０６においては、別の患者のデジタルプロフィールを格納しているデータセット（例：２０８Ｃ）が、計算装置２０４によってアクセスされる、および／または、管理される。データセットの各患者の各デジタルプロフィールは、分析される、患者の臨床検査の分析対象の、（すなわちブロック１０４を参照して説明されているように）臨床検査時に得られた各患者の値を含む（１つまたは複数の）臨床検査結果に、関連付けられている。例えば患者の臨床検査がヘモグロビンを含むときには、本明細書に説明されているように、データセットの別の患者のヘモグロビンレベルにアクセスされる。

なお実際には、デジタルプロフィールに情報が不足していることがあり、したがって、すべての患者のすべてのデジタルプロフィールが、必ずしもすべてのパラメータの値を含まないことに留意されたい。このような場合、本明細書に説明されている分析は、利用可能である情報を使用して行われる。情報が不足しているプロフィールは、存在する情報と一緒に使用する、または分析から除外することができる。

データセットの別の患者のデジタルプロフィールは、現在の患者に関連付けられる人口統計学的パラメータを含む。現在の患者は、データセット２０８Ｃの中のエントリとすることができ、このエントリは、別の患者のエントリに類似する構造に基づく（例えば共通のフォーマットに基づく電子カルテ）。

オプションとして、データセットの別の患者のデジタルプロフィールは、現在の患者に関連付けられる追加の病歴データを含む。

オプションとして、別の患者のデジタルプロフィールは、それぞれの患者の生存、例えば、患者が生きた期間（すなわち死亡時の年齢）、および／または、病気と診断された後に患者が生きた期間（例：癌と診断された後に患者が生存した年数）、を含む。これに代えて、またはこれに加えて、別の患者のデジタルプロフィールは、それぞれの患者に特定の事象（本明細書では臨床転帰、または転帰とも称する）が起こるまでの時間（例えば、うっ血性心不全の患者において以前に退院した後に病院に再入院するまでの時間、６０歳の患者において癌を発症するまでの時間、膝の変形性関節症の手術を行った患者において人工関節の感染症が発症するまでの時間）を含む。

オプションとして、使用者は、分析する１つまたは複数の転帰を、（例えばデータセットの患者に対して定義されているさまざまな転帰から）選択する。この選択は、検査結果が取得されるとき、または検査結果が取得される前および／または後に、検査結果と一緒に、および／または、検査結果とは独立して、ブロック１０２に関連して実行することができる。臨床転帰は、クライアント端末２１６のディスプレイおよび／または計算装置２０４のディスプレイに提示されるＧＵＩを使用して、および／または、使用者インタフェース２２０または別のインタフェースを使用して、選択することができる。使用者は、所望の転帰を、（例えばフィールドに入力されるキーワードを使用して）マニュアルで入力する、および／または、定義されている転帰のリストから選択する（例：各転帰の横のチェックボックスをクリックする、または転帰をクリックする）ことができる。

１０８においては、計算装置２０４（例えば、プログラム記憶部２０６および／またはデータリポジトリ２０８に記憶されているＰＲＩ生成コード２０８Ａを実行する処理装置２０２）によって、データセットのサブセット（すなわち使用者プロフィールのサブセット）を識別する。

サブセットは、患者のデジタルプロフィールと別の患者のデジタルプロフィールとの間の相関関係に基づいて識別される。相関は、少なくとも患者のデジタルプロフィールおよび別の患者のデジタルプロフィールの選択された人口統計学的パラメータおよび／または選択された病歴パラメータに従って、実行される。相関に使用される人口統計学的パラメータおよび／または病歴パラメータは、ＧＵＩを使用して使用者によって選択することができる。

相関関係は、現在の患者のプロフィールと別の患者のプロフィールとの間の類似性の所望量を表す類似性要件に従って定義される。サブセットを識別するために使用されるデジタルプロフィールの部分は、人口統計学的パラメータおよび／または病歴パラメータを含む、および／または、使用者の入力に基づくことができる。サブセットを決定するとき、デジタルプロフィールのすべてのパラメータ、または選択されたパラメータのサブセット、を使用することができる。

使用者は、サブセットを識別するための相関関係を判定するときに使用されるデジタルプロフィールのパラメータを、ＧＵＩを使用して選択することができる。例えば相関関係を判定するために加重関数が使用されるとき、使用者は、パラメータに重みを割り当てることができる。

類似性要件は、例えば、しきい値として（例：事前定義された値を超えるプロフィールを選択する）、範囲として（例：値の範囲内のプロフィールを選択する）、関数として（例：特定の条件を満たすプロフィールを選択する）、および／または相対関係として（例：上位１０個のプロフィールを選択する）、実施することができる。

類似性要件は、相関関数、距離関数、または他の統計分析法を使用して、計算することができる。例えば、各プロフィールと現在の患者のプロフィールとの間の相関関係を計算する加重関数、および／または、各デジタルプロフィールのベクトル表現と現在の患者のデジタルプロフィールのベクトル表現との間の統計的距離を計算する統計的距離関数である。異なるパラメータに異なる重みを割り当ててもよい。例えば、年齢に、地理的位置よりも大きい重みを割り当てることができる。

オプションとして、サブセットの識別は、例えばデジタルプロフィールの中の健康および／または正常フラグのフィールドに基づいて、健康かつ正常として指定されているサブセットの患者を含むように意図される。健康および／または正常な患者は、薬剤を服用している、および／または１つまたは複数の慢性疾患を有する患者のデジタルプロフィールを除外することによって、選択してもよい。健康および／または正常な患者は、現在の患者が通常では健康および／または正常である（例：慢性疾患や長期的な薬剤の使用がない）ときに選択することができる。この方法では、人口統計学的データに基づいてＰＲＩを生成することができる。

これに代えて、サブセットの識別は、類似性要件に従って、患者に類似する病歴（例：医療プロフィール）を有するサブセットの患者を含むように意図される。類似性要件は、例えば、カテゴリー的に定義することができる。例えば、患者がステージ３の前立腺癌を有するとき、類似性要件は、ステージＩＩＩの前立腺癌を有する別の患者、あらゆるステージの前立腺癌を有する別の患者、あらゆる癌を有する別の患者、前立腺癌を以前に治療した別の患者、の１つまたは複数を含むように定義することができる。この方法では、類似する医学的背景を有する患者に基づいてＰＲＩを生成することができる。

１１０においては、オプションとして、計算装置２０４の処理装置２０２によって実行されるＰＲＩ生成コード２０８Ａによって、ＰＲＩを計算する。ＰＲＩは、患者の臨床検査結果の各分析対象に対して自動的に計算する、および／または、使用者によって選択される分析対象に対して計算することができる。例えば使用者は、ＰＲＩが計算される対象の分析対象を、ＧＵＩを使用して選択することができる。

ＰＲＩは、データセットのデジタル使用者プロフィールの識別されたサブセットに関連付けられるデータに基づいて、分析対象の対応する値を使用して計算される。

例えば、ヘモグロビンレベルの場合、ＰＲＩは、識別されたサブセットのヘモグロビン値を使用して計算される。

オプションとして、現在の使用者のそれぞれの分析対象に対する相反する影響（例えば本明細書中で説明したように、鎌状赤血球貧血と、地理的に高地に住むという相反する影響）を考慮に入れる１つの統合された測度を提供することによって、それぞれの分析対象に対する人口統計学的データおよび／または病歴の相反する影響を考慮するように、ＰＲＩが計算される。

これに代えて、またはこれに加えて、現在の使用者のそれぞれの分析対象に対する相加的な影響を考慮に入れる１つの統合された測度を提供することによって、それぞれの分析対象に対する人口統計学的データおよび／または病歴の相加的な影響を考慮するように、ＰＲＩが計算される。例えば、老齢と、ステロイドベースの薬剤に起因する、骨密度の低下における相加的な影響である。

ＰＲＩは、以下の例示的な方法の１つまたは複数を使用して計算することができる。
＊ デジタルプロフィールのサブセットに基づく、分析対象の値の平均
＊ 分析対象の値の分布、および／または分析対象の値の標準分布
＊ 分析対象の値の９５％を表す範囲（下位２．５％を起点とし上位２．５％を終点とする）

ＰＲＩは、多数の患者（この数は、標準的なＲＩを生成するために業者によって要求されるサンプルサイズより大きくすることができる）と比較することによって、および／または、類似する人口統計学的プロフィールの患者と比較することによって、および／または、類似する医療プロフィールの患者と比較することによって、現在の患者の分析対象の値を評価するための比較手段を提供する。ＰＲＩは、現在の患者の検査結果の分析対象の値が、潜在的な臨床的に有意な事象を表している（さらなる診察・検査および／または治療を必要としうる）か、臨床的に有意な事象を表していない（さらなる診察・検査および／または治療は継続されない）かの、より正確な示唆を提供する。分析対象の値が正常であるか異常であるかを判定するときに医師（または他の使用者）を支援するＰＲＩは、現在の患者用にパーソナライズされている。例えば、医師は、（複雑な病歴の患者ではＰＲＩを使用しなければ異常となる）特定の分析対象が正常であり、さらなる治療または検査が必要ではないことを、ＰＲＩを使用して検出することができる。別の例では、医師は、（ＰＲＩを使用しなければ正常となる）特定の分析対象が、複雑な病歴の患者では実際には異常であり、さらなる治療および／または検査が必要であることを、ＰＲＩを使用して検出することができる。

オプションとして、特定の転帰（ＧＵＩを使用して患者によって入力することができる）のリスク）（例：ハザード比および／または相対リスク）が、ＰＲＩを考慮しての分析対象の値の分析に従って計算される。リスクは、識別されるサブセットの患者のデジタルプロフィールに関連付けられる生存時間のデータ、および／または、事象までの時間のデータ、に基づいて計算される。

オプションとして、ＰＲＩは、実行時に、データセット２０８Ｃ内の最新のデータに基づいて動的に作成される。データセット２０８Ｃの最新バージョンにアクセスするため、ブロック１０６を、臨床検査結果が取得されるときにリアルタイムで実行することができる。

（ブロック１０８を参照しながら説明した）サブセットの識別は、リアルタイムで実行することができる。

１１２においては、患者の臨床検査結果の分析対象それぞれ（または選択された分析対象）のＰＲＩを提供する。

ＰＲＩは、１つの数値として、範囲として、分布として、および／または他の表現として、表すことができる。ＰＲＩは、数値として、および／または、線としての数値の範囲（患者の分析対象の値の相対的位置を線の内側または外側に含むことができる）として、および／または、分布を示すグラフ（例：棒グラフ）として、（例えばＧＵＩ上に）提示することができる。

現在の患者の結果の分析対象の値とＰＲＩとの間の相対関係を、図表を用いて、および／または数値を用いて示すレポートを、ＧＵＩを使用して提示することができる。

ＰＲＩは、例えば、患者の医療記録に格納することができる。ＰＲＩは、その後の検査に使用する、および／または、本明細書で説明されているように傾向を評価するために使用することができる。別の患者の新しいデータがデータセットに追加されるとき、その新しいデータを使用してＰＲＩを更新することができる。

オプションとして、１１４においては、患者の１つまたは複数の追加の臨床検査結果を取得する。追加の検査は、ＰＲＩが生成された対象の１つまたは複数の分析対象の（１つまたは複数の）追加の測定値を含む。例えば、患者は、定期的に病気を監視するために、繰り返される検査を受けることがある（例えば、糖尿病患者におけるグルコースコントロールを評価するために３ヶ月に１回のヘモグロビンＡ１Ｃの測定）。別の例では、患者は、同じ分析対象（ただし異なる医学的指標を目的とする）を評価するために検査を受けることがある。

最も最近の検査の分析対象の測定値と前の検査の分析対象の測定値との差の分析に従って、傾向が求められる。差は、最近の検査の間で、および／または、最も最近の検査と最も早期の検査（または他の検査）との間で、連続的に計算することができる。

傾向の臨床的有意性または臨床的非有意性は、生成されたＰＲＩに従って識別される。傾向の臨床的有意性は、分析対象の値がＰＲＩの範囲外に変動することによって示されうる。例えば、最初の検査の値がＰＲＩの範囲内であり、２番目の値がそれより高いが依然としてＰＲＩの範囲内であり、３番目の値および４番目の値が連続的に増大してＰＲＩの範囲外であるとき、これは臨床的有意性を示唆しうる。傾向の臨床的非有意性は、分析対象の値がＰＲＩの範囲内のままである（値は変動するがＰＲＩの範囲内のままである場合など）ときに示されうる。ＰＲＩは、分析対象の値の変動が、標準的なＲＩ（すなわち正常で健康な被験者に基づく）の外側に出るがＰＲＩの範囲内のままである場合の間で区別することができ、これにより現在の患者の分析対象の値の変動の臨床的非有意性をより正確に表すことができる。

傾向の臨床的有意性または臨床的非有意性は、傾向と、サブセットのデジタルプロフィール内の、その傾向に対応する値の分布との間の相関関係の分析に基づいて、識別することができる。相関関係は、例えば、連続的な検査によって得られる一連の値を（各デジタルプロフィールの）ベクトルとみなし、これらのベクトルの間の統計的距離を計算することによって、計算することができる。統計的距離は、分析対象の変動のパターンが、類似する人口統計学的データおよび／または医学的背景を有する患者において一般的であるかを判定することを支援しうる。例えば、分析によって、癌を有する患者において血液カルシウムレベルが時間とともにゆっくり上昇しているが、このことは臨床的非有意性を示し、さらなる診察・検査は必要ないことが判定されることがある。別の例では、分析によって、特定の分析対象の値の上昇・下降パターン（ＰＲＩの範囲内にとどまっていてもよい）が異常なパターンを実際に表しており、臨床的に有意でありうることが判定されることがあり、なぜなら類似する患者においてはこれらの値が安定したままであるためである。

オプションとして、傾向の臨床的有意性または臨床的非有意性は、患者の特定の転帰のリスク（例：ハザード比および／または相対リスク）を計算することに基づいて識別される。

リスクは、リスク要件（例えば、そのリスクが臨床的に有意な傾向または臨床的に非有意な傾向を表すときを定義するしきい値または範囲）を使用して評価することができる。例えば、特定の分析対象の値が増大するという傾向を、心臓疾患で死亡するリスク３（これは臨床的に有意とすることができる）に関連付けることができ、その一方で、特定の分析対象の値が減少するかまたは安定しているという傾向を、心臓疾患で死亡するリスク１．５（これは臨床的に非有意とすることができる）に関連付けることができる。傾向のリスクは、サブセットの患者の生存データ、および／または、サブセットの患者の臨床転帰までの時間、を使用して計算することができる。

次に図３を参照し、図３は、本発明のいくつかの実施形態による、別の患者の医療データのデータセットをナビゲートすることによって臨床検査結果を分析する方法である。図３を参照しながら説明する方法は、定義される患者母集団における１つまたは複数の分析対象の値と１つまたは複数の臨床転帰との間の関連性を図表を用いて提示するＧＵＩを作成する。図３を参照しながら説明する方法は、システム２００によって実行することができ、例えば、ＧＵＩ描画コード２０８Ｂ（プログラム記憶部２０６および／またはデータリポジトリ２０８に記憶されている）が計算装置２０４の処理装置２０２によって実行される。ＧＵＩは、使用者によって使用されるクライアント端末のディスプレイ上に、例えばＷｅｂブラウザ内または別のアプリケーションに提示することができる。

３０２においては、データセット２０８Ｃにアクセスする。データセット２０８Ｃは、患者のデジタルプロフィールを格納している。データセットの各患者の各デジタルプロフィールは、それぞれの患者の臨床検査時に得られた各分析対象の測定値、それぞれの各患者の人口統計学的パラメータの値、および、それぞれの患者の生存および／またはそれぞれの患者に特定の臨床転帰が起こるまでの時間、に関連付けられる。

３０４においては、使用者がＧＵＩを使用して、例えば、分析対象を記述するキーワードをマニュアルで入力する、および／または、利用可能な分析対象のリストから（１つまたは複数の）分析対象を選択する、ことによって、１つまたは複数の分析対象を選択する。

３０６においては、使用者がＧＵＩを使用して母集団を定義する。使用者は、データセットの患者の１つまたは複数の人口統計学的パラメータの（１つまたは複数の）値に従って、母集団を定義することができる。例えば使用者は、年齢パラメータに対して年齢範囲を入力し、性別パラメータに対して男性および／または女性を選択することができる。

３０８においては、使用者がＧＵＩを使用して１つまたは複数の臨床転帰を選択する。例示的な臨床転帰としては、事前定義される将来の時間枠における癌のリスク、事前定義される将来の時間枠におけるうっ血性心不全のリスク、将来の時間枠における糖尿病のリスク、事前定義される将来の時間枠における肝疾患のリスク、事前定義される将来の時間枠における腎疾患のリスク、事前定義される将来の時間枠における敗血症のリスク、事前定義される将来の時間枠における再入院のリスク、事前定義される将来の時間枠における原因を問わない死亡のリスク、事前定義される将来の時間枠における少なくとも１つの分析対象（選択された分析対象とは異なる分析対象でもよい）の値要件（例：しきい値、範囲）、が挙げられる。

特定のタイプの病気（癌など）を選択することができる。

事前定義される将来の時間枠は、例えば、５年、１０年、または他の値を選択することができる。

オプションとして、３１０においては、使用者がＧＵＩを使用して追加の病歴データのパラメータを定義する。使用者は、データセットの患者の１つまたは複数の病歴パラメータの（１つまたは複数の）値に従って、母集団の病歴を定義することができる。

定義される母集団は、（１つまたは複数の）選択される病歴パラメータ、および／または、（１つまたは複数の）選択される人口統計学的パラメータ、を含むことができる。

母集団を定義するために使用することのできる例示的な追加の病歴パラメータとしては、既往歴、併存疾患、慢性疾患、既往手術、現在の薬剤、喫煙状況、飲酒量状況、薬物使用状況、急性疾患、家族歴、遺伝的素因、が挙げられる。

３１２においては、データセットのデジタルプロフィールのサブセットを、本明細書に説明されているように類似性要件に基づいて定義された母集団に従って識別する。

３１４においては、定義された母集団における、選択された（１つまたは複数の）分析対象の値と選択された（１つまたは複数の）臨床転帰との間の（１つまたは複数の）関連性を、定義された母集団のパラメータと（例えば類似性要件に従って）相関関係のあるデータセットのデジタルプロフィールのデータを使用して提示するように、ＧＵＩ描画コード２０８ＢがＧＵＩの描画を命令する。

ＧＵＩによって提示される例示的な関連性としては、以下が挙げられる。
＊ ４０〜５０歳の男性（すなわち母集団）における、ＡＬＴ値（すなわち分析対象）と５年間の死亡リスク（すなわち転帰）との間の関連性
＊ ホルモン補充療法を受けている６０〜７０歳の女性（すなわち母集団）における、ＢＭＩ（すなわち分析対象）と、心臓に関連する疾患に起因する１年間の入院リスク（すなわち転帰）との間の関連性
＊ ６０〜７０歳の男性における、尿酸値（すなわち分析対象）と１０年間の前立腺癌罹患リスク（すなわち転帰）との間の関連性

次に図４Ａおよび図４Ｂを参照し、これらの図は、本発明のいくつかの実施形態による、データセットのデジタルプロフィールに格納されているデータに基づいて関連性をナビゲートするための例示的なＧＵＩの画面キャプチャである。図４Ａおよび図４Ｂの画面キャプチャは、オプションとして図１を参照しながら説明した命令に従って、オプションとして図２を参照しながら説明したシステム２００を使用して実施される図３を参照しながら説明した方法に従って、作成することができる。

図４Ａは、例示的なＧＵＩの画面キャプチャであり、検査分析対象４０２としてＡｌｂｕｍｉｎ（アルブミン）が選択されている。母集団は、Ｇｅｎｄｅｒ（性別）４０４に基づくｍａｌｅ ｏｎｌｙ（男性のみ）と、Ａｇｅ ｒａｎｇｅ（年齢層）４０６に対する４０〜５０の選択に従って定義されている。転帰は、１０年転帰４０８によって定義されている（さらに、１０年未満のフォローアップを有する転帰が除外されるように選択されている）。ｆｉｌｔｅｒ ｄｒｕｇｓ（フィルタ薬）４１０に対しては、薬剤が選択されていない。ｏｕｔｃｏｍｅ ｔｙｐｅ（転帰タイプ）４１２としてＨｏｓｐｉｔａｌｉｚａｔｉｏｎ（入院）が選択されている。Ｈｏｓｐｉｔａｌｉｚａｔｉｏｎ ｃｏｕｎｔ（入院カウント）４１４は、Ｂｏｏｌｅａｎ（ブール）として選択されている。

フィールド４０２は、分析対象（すなわち検査）を表す。フィールド４０４〜４０６は、定義される母集団を表す。フィールド４０８〜４１４は、臨床転帰を表す。

図４Ｂは、図４ＡのＧＵＩを使用しての選択に基づくグラフの画面キャプチャである。グラフ４５０は、４０〜５０歳の男性（すなわち定義された母集団）における、Ａｌｂｕｍｉｎ（すなわち分析対象）の値と、原因を問わない１０年間の入院リスク（すなわち転帰）との間の関連性を示している。グラフ４５２は、４０〜５０歳の男性（すなわち定義された母集団）における、Ａｌｂｕｍｉｎ（すなわち分析対象）の値と、原因を問わない１０年間の死亡（すなわち転帰）との間の関連性を示している。

次に図５Ａおよび図５Ｂを参照し、これらの図は、本発明のいくつかの実施形態による、データセットのデジタルプロフィールに格納されているデータに基づいて関連性をナビゲートするための別の例示的なＧＵＩの画面キャプチャである。図５Ａおよび図５Ｂの画面キャプチャは、オプションとして図１を参照しながら説明した命令に従って、オプションとして図２を参照しながら説明したシステム２００を使用して実施される図３を参照しながら説明した方法に従って、作成することができる。

図５Ａは、例示的なＧＵＩの画面キャプチャであり、検査分析対象５０２としてＡＬＴが選択されている。母集団は、Ｇｅｎｄｅｒ（性別）５０４に基づくｍａｌｅ ｏｎｌｙ（男性のみ）と、Ａｇｅ ｒａｎｇｅ（年齢層）５０６に対する５０〜６０の選択に従って定義されている。転帰は、５年転帰５０８によって定義されている（さらに、５年未満のフォローアップを有する転帰が除去されるように選択されている）。ｆｉｌｔｅｒ ｄｒｕｇｓ（フィルタ薬）５１０に対しては、薬剤が選択されていない。ｏｕｔｃｏｍｅ ｔｙｐｅ（転帰のタイプ）５１２としてＢｌｏｏｄ ｔｅｓｔ ｌｅｖｅｌ（血液検査レベル）、ｏｕｔｃｏｍｅ ｔｅｓｔ（転帰検査）５１４としてＧｌｕｃｏｓｅ（ブドウ糖）が選択されている。ｏｕｔｃｏｍｅ ｔｅｓｔ ｒａｎｇｅ（転帰検査範囲）５１６として、１２５〜１６１６のブドウ糖範囲が選択されている。（連続）２回のｏｕｔｃｏｍｅ ｔｅｓｔ ｒｅｐｅａｔｓ（転帰検査反復）５１８が選択されている。ｏｕｔｃｏｍｅ ｔｅｓｔ ｓｅｌｅｃｔ（転帰検査選択）５２０に対して、ｆｉｒｓｔ ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ（最初の発生）が選択されている。

フィールド５０２は、分析対象（すなわち検査）を表す。フィールド５０４〜５０６は、定義される母集団を表す。フィールド５０８〜４２０は、臨床転帰を表す。

図５Ｂは、図５ＡのＧＵＩを使用しての選択に基づくグラフの画面キャプチャである。グラフ５５０は、５０〜６０歳の男性（すなわち定義された母集団）における、ＡＬＴ（すなわち分析対象）の値と、デシリットルあたり１２５ミリグラム（ｍｇ／ｄＬ）に等しいかまたはそれより高い連続２回の空腹時ブドウ糖レベルによって定義される糖尿病を発症する５年間のリスク（すなわち転帰）との間の関連性を示している。グラフ５５２は、５０〜６０歳の男性（すなわち定義された母集団）における、ＡＬＴ（すなわち分析対象）の値と、５年間の死亡リスクとの間の関連性を示している。

ここまで本発明のさまざまな実施形態を、実例を目的として説明してきたが、上記の説明は、すべてを網羅する、または開示される実施形態に限定されることを意図したものではない。この技術分野における通常の技術を有する者には、説明した実施形態の範囲および趣旨から逸脱することなく、多数の修正形態および変形形態が明らかであろう。本明細書において使用されている専門用語は、実施形態の原理、実際の用途、または市場に存在する技術に優る技術的改善を最良に説明するために、あるいは、この技術分野における通常の技術を有する者が、本明細書に開示されている実施形態を理解することができるように、選択されている。

本出願から発生する特許権の存続期間中、数多くの関連する分析対象測定が開発されることが予測されるが、用語「分析対象」の範囲は、このような新規の技術すべてを含むものとする。

本明細書において使用されている語「約」は、±１０％を意味する。

語「備える」、「備えている」、「含む」、「含んでいる」、「有する」、およびこれらの活用形は、「〜を含み、ただしそれらに限定されない」を意味する。この語は、語「〜からなる」および「本質的に〜からなる」を包含する。

「本質的に〜からなる」という表現は、組成物または方法が、追加の成分および／または追加のステップを含んでもよく、ただし、それら追加の成分および／または追加のステップが、特許請求の範囲に記載されている組成物または方法の基本的かつ新規の特徴を実質的に変化させない場合に限られることを意味する。

本明細書において使用されているとき、単数形（「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」）は、文脈から明らかに複数形が除外されない限り、複数形も含む。例えば、語「化合物」または「少なくとも１種類の化合物」は、複数種類の化合物（その混合物を含む）を含むことができる。

語「例示的な」は、本明細書においては、「例、一例、または説明としての役割を果たす」を意味する目的で使用されている。「例示的な」として説明されている実施形態は、必ずしも他の実施形態よりも好ましい、または有利であるとは解釈されないものとする、および／または、他の実施形態の特徴を組み込むことが排除されないものとする。

語「オプションとして」は、本明細書においては、「いくつかの実施形態において設けられ、他の実施形態では設けられない」を意味する目的で使用されている。本発明のいずれの実施形態も、互いに矛盾しない限りは複数の「オプションの」特徴を含むことができる。

本出願の全体を通じて、本発明のさまざまな実施形態は、範囲形式で提示されていることがある。範囲形式での記述は、便宜上および簡潔さのみを目的としており、本発明の範囲を固定的に制限するようには解釈されないことを理解されたい。したがって、範囲の記述には、具体的に開示されている可能な部分範囲すべてと、その範囲内の個々の数値とが含まれるものとみなされたい。例えば、１〜６などの範囲の記述には、具体的に開示された部分範囲（例えば、１〜３、１〜４、１〜５、２〜４、２〜６、３〜６など）と、この範囲内の個々の数（例えば１、２、３、４、５、および６）とが含まれるものとみなされたい。このことは、範囲の広さにかかわらずあてはまる。

本明細書中に数値範囲が示されているときには、示された範囲内の任意の該当する数値（分数または整数）が含まれるものとする。第１の指示数と第２の指示数「との間の範囲」、および、第１の指示数「から」第２の指示数「までの範囲」という表現は、本明細書においては互換的に使用され、第１の示された数および第２の示された数と、それらの間のすべての分数および整数を含むものとする。

明確さを目的として個別の実施形態の文脈の中で説明されている本発明の特定の複数の特徴は、１つの実施形態の中に組み合わせて設けることもできることを理解されたい。逆に、簡潔さを目的として１つの実施形態の文脈の中で説明されている本発明のさまざまな特徴は、個別に設ける、または任意の適切な部分的な組合せとして設ける、または本発明の任意の他の説明されている実施形態において適切に設けることもできる。さまざまな実施形態の文脈の中で説明されている特定の特徴は、実施形態がそれらの要素なしでは動作・機能しない場合を除いて、それらの実施形態の本質的な特徴とはみなさないものとする。

本発明についてその特定の実施形態に関連して説明してきたが、当業者には多数の代替形態、修正形態、および変形形態が明らかであろう。したがって、添付の請求項の趣旨および広義の範囲内に含まれるすべての代替形態、修正形態、および変形形態を包含するように意図されている。

本明細書に記載されているすべての刊行物、特許、および特許出願は、これら個々の刊行物、特許、または特許出願それぞれが、参照によって本明細書に組み込まれることを明示的かつ個別に示されている場合と同じように、それぞれの全体が参照によって本明細書に組み込まれている。さらには、本出願において参考文献が引用または特定されていることは、そのような参考文献が本発明の従来技術として利用可能であることを認めるものとして解釈されない。セクションの見出しが使用されている場合、それらの見出しは必ずしも本発明を制限するものとして解釈されない。

Claims (21)

1. 個人基準範囲（ＰＲＩ）を作成するための、コンピュータによって実行される方法であって、
   患者のデジタルプロフィールを取得するステップであって、前記デジタルプロフィールが、複数の人口統計学的パラメータおよび関連付けられる値を含み、前記デジタルプロフィールが、病歴データのパラメータおよび関連付けられる値を含む、ステップと、
   前記患者の臨床検査結果を取得するステップであって、前記臨床検査結果が、少なくとも１つの分析対象の測定値を含む、ステップと、
   別の患者の複数のデジタルプロフィールを格納しているデータセットにアクセスするステップであって、前記データセットの各デジタルプロフィールが、前記それぞれの別の患者の少なくとも１つの臨床検査結果と、前記別の患者それぞれの前記複数の人口統計学的パラメータおよび関連付けられる値と、病歴データのパラメータおよび関連付けられる値、に関連付けられている、ステップと、
   前記患者の前記デジタルプロフィールの前記複数の人口統計学的パラメータの少なくとも１つと、前記別の患者の前記デジタルプロフィールの前記複数の人口統計学的パラメータの少なくとも１つとの間の、類似性要件に従っての相関関係に基づいて、かつ、前記患者の前記デジタルプロフィールの前記病歴と、前記別の患者の前記病歴との間の、類似性要件に従っての相関関係に基づいて、前記データセットのサブセットを識別するステップと、
   前記患者の前記臨床検査結果のそれぞれの少なくとも１つの各分析対象の個人基準範囲（ＰＲＩ）を、前記サブセットの前記少なくとも１つの分析対象の対応する値の分析に従って計算するステップであって、前記ＰＲＩが、前記データセットの最新バージョンを使用して動的に計算される、ステップと、
   前記患者の前記臨床検査結果の前記少なくとも１つの分析対象それぞれの前記ＰＲＩを提供するステップと、
   を含む、方法。
2. 前記サブセットの前記別の患者が、健康かつ正常として指定され、前記ＰＲＩが、前記患者の前記デジタルプロフィールと相関関係のあるデジタルプロフィールを有する健康かつ正常な患者における、前記それぞれの分析対象の健康かつ正常な値を表す、請求項１に記載の方法。
3. 前記病歴データのパラメータが、少なくとも１つの医学的病態を示す、請求項１に記載の方法。
4. 前記ＰＲＩが、前記それぞれの分析対象に対する人口統計学的データおよび／または病歴の相反する影響を考慮するように計算される、請求項１に記載の方法。
5. 前記ＰＲＩが、前記それぞれの分析対象に対する人口統計学的データおよび／または病歴の相加的な影響を考慮するように計算される、請求項１に記載の方法。
6. 前記病歴データが、既往歴、併存疾患、慢性疾患、既往手術、現在の薬剤、喫煙状況、飲酒量状況、薬物使用状況、急性疾患、家族歴、遺伝的素因、からなる群から選択される少なくとも１つの要素、を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記デジタルプロフィールの前記人口統計学的パラメータが、年齢、性別、地理的位置、民族性、収入、からなる群からの１つまたは複数の要素、を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記分析対象が、血液、尿、脳脊髄液、胸膜液、羊水、房水、硝子体液、胆汁、胃酸、リンパ液、粘液、心膜液、膿、唾液、精液、膣分泌液、痰、関節液、涙、汗、からなる群から選択される体液、から測定される、請求項１に記載の方法。
9. 前記分析対象が、直接的にまたは撮像法を使用して行われる解剖学的身体測定値、および、臓器の機能の測定値、の少なくとも一方である、請求項１に記載の方法。
10. 前記分析対象が、肥満度指数（ＢＭＩ）、心拍出量、呼吸数、子宮内膜の厚さ、虫垂の大きさ、腎臓の大きさ、前立腺容量、からなる群から選択される、請求項９に記載の方法。
11. 前記サブセットの前記デジタルプロフィールが、前記それぞれの患者の生存、および、前記それぞれの患者に特定の臨床転帰が起こるまでの時間、の少なくとも一方を含み、
    前記患者の特定の転帰のリスクを、前記ＰＲＩを考慮しての前記少なくとも１つの分析対象の値の分析に従って、計算するステップ、
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記特定の転帰が、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を使用して使用者から取得される、および、複数の事前定義されている転帰のリストそれぞれにおいて決定される、の少なくとも一方である、請求項１１に記載の方法。
13. 前記少なくとも１つの分析対象の別の測定値を含む、前記患者の少なくとも１つの別の臨床検査結果、を取得するステップと、
    前記少なくとも１つの別の臨床検査結果と、前記検査結果の、前記少なくとも１つの分析対象の前記測定値の差の分析に従って、傾向を求めるステップと、
    前記傾向の臨床的有意性または臨床的非有意性を前記ＰＲＩに従って識別するステップと、
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
14. 前記サブセットの前記デジタルプロフィールが、前記それぞれの患者の生存、および、前記それぞれの患者に特定の臨床転帰が起こるまでの時間、の少なくとも一方を含み、前記傾向の臨床的有意性または臨床的非有意性を識別するステップが、前記患者の特定の臨床転帰のリスクを前記傾向に基づいて計算するステップに基づく、請求項１３に記載の方法。
15. 前記傾向の臨床的有意性または臨床的非有意性を、前記傾向と、前記サブセットの前記デジタルプロフィールの中の前記傾向に対応する値の分布との間の相関関係の分析に基づいて、識別するステップ、をさらに含む、請求項１３に記載の方法。
16. 前記患者の前記取得された臨床結果および前記患者のデジタルプロフィールを、前記データセットに格納するステップ、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
17. 別の患者の医療データのデータセットをナビゲートすることによって臨床的関連性を分析する方法であって、
    複数の患者のデジタルプロフィールを格納しているデータセットを管理するステップであって、前記データセットの各患者の各デジタルプロフィールが、前記それぞれの患者の臨床検査時に得られた複数の分析対象それぞれの測定値と、前記それぞれの各患者の複数の人口統計学的パラメータと、前記それぞれの患者の生存および前記それぞれの患者に特定の臨床転帰が起こるまでの時間の少なくとも一方と、に関連付けられる、ステップと、
    前記データセットに格納されている前記複数の分析対象のうちの特定の分析対象を、使用者による入力に基づいてグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）から取得するステップと、
    前記データセットの前記患者の前記複数の人口統計学的パラメータのうちの少なくとも１つの、少なくとも１つの値要件であって、定義される母集団を表す前記値要件を、前記使用者による入力に基づいて前記ＧＵＩから取得するステップと、
    特定の転帰を、前記使用者による入力に基づいて前記ＧＵＩから取得するステップと、
    前記データセットの前記複数のデジタルプロフィールのサブセットを、前記定義される母集団に従って識別するステップと、
    前記定義される母集団における前記特定の分析対象の値と前記特定の転帰との間の関連性を、前記サブセットの前記デジタルプロフィールに従って提示するように、前記ＧＵＩの描画を命令するステップと、
    を含む、方法。
18. 前記特定の転帰が、事前定義される将来の時間枠における癌のリスク、事前定義される将来の時間枠におけるうっ血性心不全のリスク、将来の時間枠における糖尿病のリスク、事前定義される将来の時間枠における肝疾患のリスク、事前定義される将来の時間枠における腎疾患のリスク、事前定義される将来の時間枠における敗血症のリスク、事前定義される将来の時間枠における再入院のリスク、事前定義される将来の時間枠における原因を問わない死亡のリスク、事前定義される将来の時間枠における少なくとも１つの分析対象の値要件、からなる群から選択される要素、を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記データセットの前記複数のデジタルプロフィールそれぞれが、複数の病歴データのパラメータそれぞれの値を含み、
    前記複数の病歴データのパラメータのうちの特定の少なくとも１つを、前記使用者による入力に基づいて前記ＧＵＩから取得するステップ、
    をさらに含み、
    前記サブセットが、前記複数の病歴データのパラメータのうちの前記特定の少なくとも１つに従って識別される、
    請求項１７に記載の方法。
20. 前記病歴データが、既往歴、併存疾患、慢性疾患、既往手術、現在の薬剤、喫煙状況、飲酒量状況、薬物使用状況、急性疾患、家族歴、遺伝的素因、からなる群から選択される少なくとも１つの要素、を含む、請求項１９に記載の方法。
21. 個人基準範囲（ＰＲＩ）を作成するシステムであって、
    複数の患者のデジタルプロフィールを格納しているデータセットを記憶するデータ記憶装置であって、前記データセットの各デジタルプロフィールが、前記それぞれの患者の少なくとも１つの臨床検査結果と、少なくとも１つの人口統計学的パラメータのそれぞれの値とに関連付けられており、各デジタルプロフィールが、病歴データのパラメータおよび関連付けられる値を含む、前記データ記憶装置と、
    コードを記憶するプログラム記憶部と、
    前記記憶されているコードを実行するための、前記データ記憶装置および前記プログラム記憶部に結合されている少なくとも１つの処理装置と、
    を備えており、
    前記コードが、
    少なくとも１つの人口統計学的パラメータおよび関連付けられる値と、病歴データのパラメータおよび関連付けられる値とを含む、患者のデジタルプロフィール、を取得し、かつ前記患者の臨床検査結果を取得するためのコードであって、前記臨床検査結果が少なくとも１つの分析対象の測定値を含む、コードと、
    前記患者の前記デジタルプロフィールの前記複数の人口統計学的パラメータのうちの少なくとも１つと、別の患者の前記デジタルプロフィールの前記複数の人口統計学的パラメータのうちの前記少なくとも１つとの間の、類似性要件に従っての相関関係に基づいて、かつ、前記患者の前記デジタルプロフィールの前記病歴と、前記別の患者の前記病歴との間の、類似性要件に従っての相関関係に基づいて、前記データセットのサブセットを識別し、前記患者の前記臨床検査結果のそれぞれの少なくとも１つの各分析対象の個人基準範囲（ＰＲＩ）を、前記サブセットの前記少なくとも１つの分析対象の対応する値の分析に従って計算するためのコードであって、前記ＰＲＩが、前記データセットの最新バージョンを使用して動的に計算される、コードと、
    前記患者の前記臨床検査結果の前記少なくとも１つの分析対象それぞれの前記ＰＲＩを提供するためのコードと、
    を備えている、
    システム。