JP2022024092A5 - - Google Patents
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Claims (26)
- 生体由来の複数のバイオマーカーに関する情報を取得する取得部と、
前記複数のバイオマーカーに関する情報を学習済モデルに入力することで、複数の疾患の罹患に関する情報を生成する判定部と、を備える、
罹患判定装置。 - 前記複数のバイオマーカーは、重要度に基づいてバイオマーカー群から抽出されたバイオマーカーを含む、
請求項１に記載の罹患判定装置。 - 前記複数のバイオマーカーは、前記重要度に基づいて２５００種類以上のｍｉＲＮＡ群から抽出された複数種類のｍｉＲＮＡを含む、
請求項２に記載の罹患判定装置。 - 前記複数のバイオマーカーに関する情報は、複数種類のｍｉＲＮＡの発現量に関する情報を含む、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の罹患判定装置。 - 前記学習済モデルは、ニューラルネットワークであり、
前記ニューラルネットワークは、前記複数の疾患の罹患に関する情報を出力する、
請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の罹患判定装置。 - 前記学習済モデルは、複数のニューラルネットワークであり、
前記判定部は、前記複数のニューラルネットワークからの出力に基づいて、前記複数の疾患の罹患に関する情報を出力する、
請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の罹患判定装置。 - 前記複数の疾患の罹患に関する情報は、前記複数の疾患の罹患に関するスコアである、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の罹患判定装置。 - 前記スコアは、罹患確率である、
請求項７に記載の罹患判定装置。 - 前記学習済モデルは、少なくとも、勾配ブースティング、ランダムフォレスト、エクストラツリー、サポートベクターマシン、ロジスティック回帰、又は、Ｋ近傍法、いずれか１つである、
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の罹患判定装置。 - 前記複数の疾患は、悪性疾患と良性疾患を含む、
請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載の罹患判定装置。 - 前記複数の疾患は、前記複数の体の部位の疾患を含む、
請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の罹患判定装置。 - 前記複数の疾患は、乳がん、乳良性疾患、前立腺がん、前立腺良性疾患、膵がん、胆道がん、大腸がん、胃がん、食道がん、肝がん、膵胆良性疾患のうち、少なくとも２つを含む、
請求項１乃至請求項１１のいずれか１項に記載の罹患判定装置。 - 前記学習済モデルは、各疾患に罹患した患者のサンプルデータと健常者のサンプルデータとを用いて学習されたものである、
請求項１乃至請求項１２のいずれか１項に記載の罹患判定装置。 - 生体由来の複数のバイオマーカーに関する情報を取得する取得部と、
前記複数のバイオマーカーに関する情報を学習済モデルに入力することで、少なくとも１つの疾患の罹患に関する情報を生成する判定部と、を備え、
前記複数のバイオマーカーは、重要度に基づいてバイオマーカー群から抽出されたバイオマーカーを含む、
罹患判定装置。 - 前記複数のバイオマーカーは、前記重要度に基づいて２５００種類以上のｍｉＲＮＡ群から抽出された複数種類のｍｉＲＮＡを含む、
請求項１４に記載の罹患判定装置。 - 前記複数のバイオマーカーに関する情報は、複数種類のｍｉＲＮＡの発現量に関する情報を含む、
請求項１４又は請求項１５に記載の罹患判定装置。 - 前記学習済モデルは、ニューラルネットワークであり、
前記ニューラルネットワークは、前記少なくとも１つの疾患の罹患に関する情報を出力する、
請求項１４乃至請求項１６のいずれか１項に記載の罹患判定装置。 - 前記重要度は、前記バイオマーカー群に含まれる複数のバイオマーカーに関する情報を他のニューラルネットワークに入力した際の損失関数の値を誤差逆伝播することで算出された、前記バイオマーカー群に含まれる前記複数のバイオマーカーそれぞれに対応する勾配情報に基づいて算出されたものである、
請求項１７に記載の罹患判定装置。 - 生体のサンプルデータに基づいて、前記複数のバイオマーカーの重要度を算出する重要度算出部、を更に備える、
請求項１４乃至請求項１８のいずれか１項に記載の罹患判定装置。 - 前記学習済みモデルは、ニューラルネットワークであり、
前記重要度算出部は、前記生体のサンプルデータを前記ニューラルネットワークに入力した際の損失関数の値を誤差逆伝播することで算出された、前記複数のバイオマーカーそれぞれに対応する勾配情報に基づいて、前記重要度を算出する、
請求項１９に記載の罹患判定装置。 - 前記学習済モデルは、少なくとも、勾配ブースティング、ランダムフォレスト、エクストラツリー、サポートベクターマシン、ロジスティック回帰、又は、Ｋ近傍法、いずれか１つである、
請求項１４乃至１６のいずれか１項に記載の罹患判定装置。 - 前記学習済モデルは、前記少なくとも１つの疾患に罹患した患者のサンプルデータと健常者のサンプルデータとを用いて学習されたものである、
請求項１４乃至請求項２１のいずれか１項に記載の罹患判定装置。 - 生体由来の複数のバイオマーカーに関する情報を取得する取得手順と、
前記複数のバイオマーカーに関する情報を学習済モデルに入力することで、複数の疾患の罹患に関する情報を生成する判定手順と、を備える、
罹患判定方法。 - 生体由来の複数のバイオマーカーに関する情報を取得する取得手順と、
前記複数のバイオマーカーに関する情報を学習済モデルに入力することで、少なくとも１つの疾患の罹患に関する情報を生成する判定手順と、を備え、
前記複数のバイオマーカーは、重要度に基づいてバイオマーカー群から抽出されたバイオマーカーを含む、
罹患判定方法。 - コンピュータにより実行可能な罹患判定プログラムであって、
前記罹患判定プログラムは、前記コンピュータに、
生体由来の複数のバイオマーカーに関する情報を取得する取得手順と、
前記複数のバイオマーカーに関する情報を学習済モデルに入力することで、複数の疾患の罹患に関する情報を生成する判定手順と、を実行させる、
罹患判定プログラム。 - コンピュータにより実行可能な罹患判定プログラムであって、
前記罹患判定プログラムは、前記コンピュータに、
生体由来の複数のバイオマーカーに関する情報を取得する取得手順と、
前記複数のバイオマーカーに関する情報を学習済モデルに入力することで、少なくとも１つの疾患の罹患に関する情報を生成する判定手順と、を実行させ、
前記複数のバイオマーカーは、重要度に基づいてバイオマーカー群から抽出されたバイオマーカーを含む、
罹患判定プログラム。
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