JP2021521964A - パーソナルデジタルフェノタイプを使用して健康を維持するシステム及び方法 - Google Patents
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Abstract
【選択図】図1
Description
本出願は、2018年4月30日付けで出願された米国仮特許出願第62/664,833号の優先権の利益を主張するものであり、この特許出願の内容は、引用により、そのすべてが本明細書に包含される。
本発明は、国立衛生研究所(NIH:National Institutes of Health)によって付与された認可番号第HL83359号及び第HL103800号の下に、政府の支援によって実施されたものである。政府は、本発明において特定の権利を有する。
ここで、mは、利用可能なデータ入力タイプの数であり、nは、検討されている疾病であり、且つ、p(Vn,i)は、データベクトルVn,iが、入力iにおいて疾病nに寄与する確率であり、且つ、knは、疾病n用の重み付け定数である。これらの要素は、デジタルタクソノミーにより、推定されており、デジタルタクソノミーは、特定のデータ入力がその疾病に寄与する特定の確率を演算する。確率は、母集団データから取得することが可能であり、この場合に、特定の人物は、この確率を推定するべく、その母集団からの最も近接した個人に対してマッチングされている。また、確率は、健康の可能性が高い又は裁定された時点において、且つ、理想的には、疾病の可能性が高い又は裁定された時点において、この特定の個人のみから取得することもできる。これらの計算は、従来の推定式により、実行されうるが、機械学習により、形成することもできる。このようにして、デジタルタクソノミーは、複数の関係するデータ入力における異常性の集合体からの疾病エンティティの確率を確率論的に表す。従って、このプロセスは動的であり、その理由は、特に、裁定された疾病状態が相応して更新される場合に、より多くのデータ入力が利用可能となるのに伴って、且つ、データストリームが変化するのに伴って、任意の所与の疾病用のタクソノミー式が変化することになるからである。従って、このデジタルタクソノミーは、クラウドソーシングされたパラダイムとして、個人内のウェアラブル装置からの大量のデータ又はいくつかの個人からの大量のデータを分析するのに非常に適する。
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Claims (33)
- 患者の疾病を識別及び治療する方法において、
時間に伴って患者の組織内において生成される生物学的信号を検出するように構成された少なくとも1つのセンサによって生成される少なくとも1つのデータストリームを収集するステップと、
前記患者の、人口統計、臨床、研究室、病理学、化学、画像、履歴、遺伝性、及び活動データのうちの1つ又は複数を有する患者データ要素を取得するステップと、
パーソナライズされたデジタルフェノタイプ(PDP)を生成するべく、パーティション化アルゴリズムを実行するように構成された処理モジュールにより、前記少なくとも1つのデータストリーム及び前記患者データ要素を処理するステップと、
前記患者を1つ又は複数の定量的疾病分類に分類するべく、前記PDPを以前のデータから構築されたデジタルタクソノミーと比較するステップと、
前記1つ又は複数の定量的疾病分類に基づいて前記患者用の治療をパーソナライズするステップと、
を有することを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法において、前記少なくとも1つのセンサは、前記患者の身体との物理的接触状態にあり、且つ、前記少なくとも1つの収集されたデータストリームは、有線又は無線通信のうちの1つにより送信されることを特徴とする方法。
- 請求項1に記載の方法において、前記少なくとも1つのセンサは、電極、光学センサ、圧電センサ、音響センサ、電気抵抗値センサ、熱センサ、加速度計、圧力センサ、フローセンサ、及び電気化学センサのうちの1つ又は複数であることを特徴とする方法。
- 請求項1に記載の方法において、前記生物学的信号は、電気心臓信号、機械心臓信号、心拍数、心臓音、呼吸音、呼吸数、呼吸容積、神経活動、及び免疫学的信号のうちの1つ又は複数を有することを特徴とする方法。
- 請求項1に記載の方法において、前記患者データ要素は、電気信号、血行動態データ、撮像からの心臓構造、心臓又は肺伝導と関連する臨床因子、神経信号、遺伝性プロファイル、代謝状態のバイオマーカー、及び患者運動のうちの1つ又は複数を有することを特徴とする方法。
- 請求項1に記載の方法において、処理の前に、タイムスタンプを前記少なくとも1つの検知されたデータストリーム及び前記患者データ要素のそれぞれに適用するステップを更に有することを特徴とする方法。
- 請求項1に記載の方法において、前記パーティション化アルゴリズムは、教師付き機械学習、ニューラルネットワーク、相関分析、ロジスティック回帰分析、決定木、時間ドメイン分析、周波数ドメイン分析、三角法変換、対数変換、クラスタ分析、及び教師なし機械学習のうちの1つ又は複数を有することを特徴とする方法。
- 請求項1に記載の方法において、前記デジタルタクソノミーは、前記患者の以前のデータを更に含むことを特徴とする方法。
- 請求項1に記載の方法において、前記1つ又は複数の定量的疾病分類は、前記個人内の、回転又は局所アクティベーションパターン、間欠的回転又は局所アクティベーションパターン、不完全なアクティベーションパターン、並びに、特定の心臓構造のサイト又は特定の解剖学的サイトのうちの1つ又は複数を有することを特徴とする方法。
- 請求項1に記載の方法において、前記患者の組織は、心臓、前記心臓の領域に供給する神経、前記神経を制御する脳の領域、前記心臓の領域に供給する血管、及び前記心臓に隣接する組織を有することを特徴とする方法。
- 請求項1に記載の方法において、前記疾病は、心房細動、心室細動、心房性頻脈、心房性粗動、多形性若しくは単形性心室頻脈、心室性粗動、又は前記心臓内のその他の電気異常のうちの1つ又は複数を有する心拍リズム障害であることを特徴とする方法。
- 請求項11に記載の方法において、処理の前に、前記少なくとも1つのデータストリームを使用することによりマップを生成するステップを更に有し、前記マップは前記心臓内の場所におけるアクティベーションを表す画像を有し、且つ、処理ステップは相対的に高いアクティベーションの場所を識別するステップを有することを特徴とする方法。
- 請求項11に記載の方法において、前記少なくとも1つのデータストリームは偽のディフレクションを含む臨床エレクトログラムを有し、且つ、処理ステップは、異なる心拍リズムと関連する1つ又は複数の基準信号についてトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用することにより、再構築されたエレクトログラムを生成するステップを更に有することを特徴とする方法。
- 請求項1に記載の方法において、パーソナライズされた介入は、接触装置を介したエネルギー配給、非接触装置によるエネルギー配給によるアブレーション、電気療法、熱療法、機械療法、薬剤療法の配給、免疫抑制の配給、幹細胞療法の配給、及び遺伝子療法の配給、のうちの1つ又は複数により、前記患者の組織の少なくとも一部分を変更するステップを有することを特徴とする方法。
- 請求項1に記載の方法において、前記PDP用の更新済みのパーソナル履歴データ、前記分類された1つ又は複数の定量的疾病分類、前記パーソナライズされた介入、及び介入結果を生成するステップを更に有することを特徴とする方法。
- 患者の疾病を識別及び治療するシステムにおいて、
経時的に患者の組織内において生成される生物学的信号を検出するように、且つ、少なくとも1つのデータストリームを生成するように、構成された少なくとも1つのセンサと、
前記少なくとも1つのデータストリームを収集するように;
前記患者の、人口統計、臨床、研究室、病理学、化学、画像、履歴、遺伝性、及び活動データのうちの1つ又は複数を有する患者データ要素を収集するように;
パーソナライズされたデジタルフェノタイプ(PDP)を生成するべく、パーティション化アルゴリズムを実行するように構成された処理モジュール内において前記少なくとも1つのデータストリーム及び前記患者データ要素を処理するように;
前記患者を1つ又は複数の定量的疾病分類に分類するべく、前記PDPを保存されている以前のデータを有するデジタルタクソノミーと比較するように、及び、
前記分類された1つ又は複数の定量的疾病分類に基づいて、前記患者を治療するべくパーソナライズされた介入を判定するように、
構成された演算装置と、
を有することを特徴とするシステム。 - 請求項16に記載のシステムにおいて、前記少なくとも1つのセンサは前記患者の身体との物理的な接触状態にあり、且つ、前記少なくとも1つの検知されたデータストリームは有線又は無線通信のうちの1つにより送信されることを特徴とするシステム。
- 請求項16に記載のシステムにおいて、前記少なくとも1つのセンサは、電極、光学センサ、圧電センサ、音響センサ、電気抵抗値センサ、熱センサ、加速度計、圧力センサ、フローセンサ、及び電気化学センサのうちの1つ又は複数であること特徴とするシステム。
- 請求項16に記載のシステムにおいて、前記生物学的信号は、電気心臓信号、機械心臓信号、心拍数、心臓音、呼吸音、呼吸数、呼吸容積、神経活動、及び免疫学的信号のうちの1つ又は複数を有することを特徴とするシステム。
- 請求項16に記載のシステムにおいて、前記患者データ要素は、電気信号、血行動態、撮像からの心臓構造、心臓又は肺伝導と関連する臨床因子、神経信号、遺伝性プロファイル、代謝状態のバイオマーカー、及び患者運動のうちの1つ又は複数を有することを特徴とするシステム。
- 請求項16に記載のシステムにおいて、前記演算装置は、タイムスタンプを前記少なくとも1つのデータストリーム及び前記患者データ要素のそれぞれに適用するように更に構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項16に記載のシステムにおいて、前記パーティション化アルゴリズムは、教師付き機械学習、ニューラルネットワーク、相関分析、ロジスティック回帰分析、決定木、時間ドメイン分析、周波数ドメイン分析、三角法変換、対数変換、クラスタ分析、及び教師なし機械学習のうちの1つ又は複数を有することを特徴とするシステム。
- 請求項16に記載のシステムにおいて、前記デジタルタクソノミーは、前記患者の以前のデータを更に含むことを特徴とするシステム。
- 請求項16に記載のシステムにおいて、前記1つ又は複数の定量的疾病分類は、前記患者内の、回転又は局所アクティベーションパターン、間欠的回転又は局所アクティベーションパターン、不完全なアクティベーションパターン、及び、特定の心臓構造のサイト又は特定の解剖学的サイトのうちの1つ又は複数を有することを特徴とするシステム。
- 請求項16に記載のシステムにおいて、前記患者の組織は、心臓、前記心臓の領域に供給する神経、前記神経を制御する脳の領域、前記心臓の領域に供給する血管、及び前記心臓に隣接する組織を有することを特徴とするシステム。
- 請求項16に記載のシステムにおいて、前記疾病は、心房細動、心室細動、心房性頻脈、心房性粗動、多形性又は単形性心室頻脈、心室性粗動、又は前記心臓内のその他の電気異常のうちの1つ又は複数を有する心拍リズム障害であることを特徴とするシステム。
- 請求項26に記載のシステムにおいて、前記演算装置は、前記少なくとも1つのデータストリームを使用することによりマップを生成するように更に構成されており、前記マップは前記心臓内の場所におけるアクティベーションを表す画像を有し、且つ、処理ステップは相対的に高いアクティベーションの場所を識別するステップを有することを特徴とするシステム。
- 請求項26に記載のシステムにおいて、前記少なくとも1つのデータストリームは偽のディフレクションを含む臨床エレクトログラムを有し、且つ、処理ステップは、異なる心拍リズムと関連する1つ又は複数の基準信号についてトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用することにより、再構築されたエレクトログラムを生成するステップを更に有することを特徴とするシステム。
- 請求項16に記載のシステムにおいて、パーソナライズされた介入は、接触装置を介したエネルギー配給、非接触装置によるエネルギー配給によるアブレーション、電気療法、熱療法、機械療法、薬剤療法の配給、免疫抑制の配給、幹細胞療法の配給、及び遺伝子療法の配給のうちの1つ又は複数により、前記患者の組織の少なくとも一部分を変更するステップを有することを特徴とするシステム。
- 請求項16に記載のシステムにおいて、前記PDP用の更新されたパーソナル履歴データ、前記分類された1つ又は複数の定量的疾病分類、前記パーソナライズされた介入、及び介入結果を生成するステップを更に有することを特徴とするシステム。
- 請求項16に記載のシステムにおいて、前記分類された1つ又は複数の定量的疾病分類を表示するように構成された表示装置を更に有することを特徴とするシステム。
- 請求項16に記載のシステムにおいて、前記演算装置は、前記少なくとも1つのセンサから更なるデータストリームを反復的に収集するように、且つ、デジタル化されたデータ要素を取得するように、更に構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項16に記載のシステムにおいて、前記少なくとも1つのセンサは、心臓信号を検出するように構成された複数の電極を有するカテーテルを有することを特徴とするシステム。
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