JP4764500B2

JP4764500B2 - 治療処方計画の選択をガイドするためのシステム、方法及びコンピュータ・プログラム製品

Info

Publication number: JP4764500B2
Application number: JP2009188754A
Authority: JP
Inventors: バリー，デイヴィッド・ダブリュー; アンダーウッド，キャロライン・エス; マクリーディ，ブルース・ジェイ; ハドゥン，デイヴィッド・ディー; ルーカス，ジェイソン・エル
Original assignee: アドヴァンスト・バイオロジカル・ラボラトリーズ，ソシエテ・アノニム
Priority date: 1998-04-03
Filing date: 2009-08-17
Publication date: 2011-09-07
Anticipated expiration: 2019-04-01
Also published as: WO1999052025A2; BR9909906A; CA2326579C; CN1304512A; EP1068568A2; WO1999052025A3; IL138620A0; US6188988B1; EP1068568A4; AU750822B2; US6081786A; JP2010020784A; AU3461799A; CA2326579A1; JP2002510817A

Description

本特許出願の開示内容の一部は著作権保護の対象となっている内容を含んでいる。その著作権者は、特許出願の開示内容が米国特許商標庁の公的な特許出願において開示される際に複製されることには反対していないが、版権著作物における全ての他の権利は留保している。

［関連出願］
本出願は１９９８年４月３日に出願された米国仮特許出願第６０／０８０，６２９号の利益を主張する。

本発明は、ガン及びＨＩＶ−１感染といった複雑な疾患に対する治療処方計画（あるいは治療処方計画）（therapeutic treatment regimens）の選択をガイドするためのシステム、方法、及びコンピュータ・プログラム製品（computer program products）に関する。ただしそれらにおいては、有効な投薬計画のランキングが生成され、患者を処置するのに臨床上有用なアドバイザリ情報が提供される。

ＨＩＶ−１感染（後天性免疫不全症候群またはエイズ）やガンといった疾患に対する治療処方計画はますます複雑である。新しいデータと新しい治療処方計画によって有効な治療処置が修正され、専門家を除く他の全ての者にとって最も最近の治療情報に付いていくことは難しい。さらに、最も最近の治療情報に付いていくことができる者でさえ、患者にとって最も有効な治療処置を提供するために、その情報を吸収して、それがいかに他の治療処置情報と関係するかを理解するための時間が必要である。治療処方計画の組み合わせが、可能性のある薬物相互作用（potential drug interaction）をさらにいっそう複雑にし、この問題を悪化させる。最後に、疾病の治療に関する多くの消費者情報に接してますますうるさくなった患者にとっては、説明なしに投薬計画を単に述べたものを受け入れることは難しくなってきている。

専門雑誌Ann.Intern.Med.第１２７巻の８４２−８４５ページ（１９９７年刊）に記載されたＲ．ミラー（R.Mlller）等による「臨床ソフトウェアシステムの責任ある監視と調整に関する概要的勧告（Summary Recommendations for Respon
sible Monitoring and Regulation of Clinical Software Systems）」と題された論文には、ユーザが容易にオーバライドすることができる仕方で臨床家ユーザに対するアドバイスを生成するシステムの望ましさを示唆している方策的指針が記述されている。この必要性に対する解決策は提案も開示もされてはいない。

専門雑誌J. Acquired Irnmune Deficiency Syndromes and Human Retrovirology第１５巻の３５６−３６２ページ（１９９７年刊）に記載されたＭ．パザッニ（M.Pazzani）等による論文「ＨＩＶ感染した患者の管理におけるエキスパートシステムの応用（Application of an Expert System in the Management of HIV-Infected Patients）」（１９９７年５月１２日受理）には、ルールに基づくエキスパートシステム（rule-based expert system）が開示されている。このシステムによれば、ＨＩＶのプロテアーゼ（protease）、逆転写酵素（reverse transcriptase）及びインテグラーゼ（integrase）部分が複製され、２，３及び４つの投薬計画を推奨するエキスパート・システムに入力される。与えられたアドバイスに容易にオーバライドするための手段は提案も開示もされてはいない。

シレン（Sillen）の米国特許第５，６７２，１５４号は、患者に対して個別に状況に応じたアドバイスを提供する方法を開示している。推奨されるタイプの薬は少なくとも２つの異なった薬を含んでよい。複数の治療選択肢を順序（ランク）付けするための方法は開示されておらず、また、なぜその治療処置の選択肢が拒絶されたかを説明するための方法が開示されていない。どちらかと言うと、このシステムは、パーキンソン病、てんかん及び異常血圧といった疾病に対する特定治療を最も効果的にするために患者から新たなルールを生成することに主に関心が払われている。

またマクマイケル（McMichael）への米国特許第５，６９４，９５０号は、サイクロスポリン（cyclosporin）といった免疫抑制剤（immunosuppressants）を使って患者を治療する際に使用するための方法及びシステムを記述している。エキスパートシステムが、免疫抑制薬投薬量が変更されるべきであるかどうか、そしてもし変更されるべきであるならどうすべきかといった推奨を生成するために使用される。複数の異なった組合わせ治療処方計画の順序（ランク）付けまたは選択は提案されていない。

イリフ（Iliff）の米国特許第５，５９４，６３８号は、電話回線網上で一般大衆に医療アドバイスを提供するための医療診断システムを記述している。このシステムは、既知の疾病に対して推奨される組合わせ治療処方計画の生成には関係していない（イリフの米国特許第５，６６０，１７６号も参照）。

発明の目的と概要以上の説明から、本発明の目的は、患者に対する治療処方計画を選択するためのシステム及び方法、及びコンピュータ・プログラム製品（computer program
products）を提供することにある。ただし、そこでは、利用できないまたは拒絶される治療処方計画（例えば、有効でありそうにないまたは危険な投薬計画）は表示されない、あるいは低いランクが割り当てられ、有効でありうそうにない、または同時治療による薬物相互作用といった患者特有の複雑な要因のために好ましくないものとしてユーザに呈示される。

本発明の更なる目的は、患者に対する治療処方計画を選択するためのもので、有効な治療選択肢が容易に理解され得るシステム及び方法、そしてコンピュータ・プログラム製品を提供することにある。

本発明の更なる目的は、患者に対する治療処方計画を選択するためのもので、その特定の治療処方計画の選択の含意が容易に理解され得るシステム及び方法、そしてコンピュータ・プログラム製品を提供することにある。

本発明の更なる目的は、患者に対する治療処方計画を選択するためのもので、特定の治療処方計画の拒絶の理由が容易に理解され得るシステム、方法及びコンピュータ・プログラム製品を提供することにある。

本発明のなお更なる目的は、患者に対する以前の治療処方計画の有効性についての情報を得るためのシステム、方法及びコンピュータ・プログラム製品を提供することにある。

本発明の方法は、種々な知識ベース（knowledge base）を含む計算装置に患者情報を与えることを含む。例えば、第１の知識ベースは疾病あるいは医学的状態（medical condition）に対する複数の異なった治療処方計画を含んでよい。第２の知識ベースは、その疾病あるいは医学的状態に対してある一つの治療処方計画を選ぶための複数のエキスパート・ルールを含んでよい。第３の知識ベースは、異なった治療処方計画の異なった組成による患者の治療に役立つアドバイザリ情報を含んでよい。第４の知識ベースは、患者が以前の治療下でどうなったかといった過去の治療についての情報を含んでよい。

患者に対する治療処方計画のリスト（好ましくは順序（ランク）付けされたリスト）が計算装置において生成される。リストの中の一つ以上の治療処方計画に対するアドバイザリ情報は、計算装置において患者情報とエキスパート・ルールに基づいて生成される。

また前記方法は、システムの知識ベースによって生成される治療処方計画からは表示されないかもしれない、疾病（または医学的状態）に対するユーザによって定義された（＝ユーザ定義された）治療処方計画を入力して、計算装置においてそのユーザ定義された治療処方計画に対するアドバイザリ情報を生成することをさらに含むことが好ましい。

加えて、前記方法は、第１の知識ベースに含まれるがランキングからは推奨されない（あるいは非常に低いランクが与えられる）、疾病（または医学的状態）に対する拒絶となる治療処方計画を入力して、計算装置においてその推奨されない／低いランクの治療処方計画に対するアドバイザリ情報を生成することをさらに含むことが好ましい。ただしここでのアドバイザリ情報はその治療処方計画を推奨しない（あるいは低く順序付けあるいはランク付けする）少なくとも一つの理由を含む。

本発明の更なる目的と特徴は以下において添付図面を参照しながら詳細に説明される。

本添付図面は本発明の実施態様を示している。以下、それらを参照しながら本発明の原理を説明する。

ユーザ定義された治療処方計画を入力するためのルーチン（routine）や「非推奨（non-recommended）」治療処方計画を入力するためのルーチンを含む本発明による方法を説明するための図である。本発明のシステムまたは装置の略構成図である。本発明の実施態様による図２のシステムがその中で稼働するクライアント・サーバ環境を示した図である。そこでは一つの中央サーバがインターネットといったコンピュータ・ネットワークを介して少なくとも一つのローカル・サーバによりアクセス可能で、そして各ローカル・サーバは少なくとも一つのクライアントによりアクセス可能である。本発明に従って患者の病歴についてのデータを入力するための病歴ユーザ・インタフェースを示した図である。本発明における、ある一期間にわたって特定の治療処方計画の間の患者の状態をモニターするためのユーザ・インタフェースのチャートを示した図である。本発明における、相対的効力、個別調整された相対的効力と投薬量、頻度、コスト、医療的合併症に関して様々な治療処方計画の評価を容易にする治療評価ユーザ・インタフェースを示した図である。本発明における、相対的効力、個別調整された相対的効力と投薬量、頻度、コスト、医療的合併症に関して様々な治療処方計画の評価を容易にする治療評価ユーザ・インタフェースを示した図である。本発明における図６の治療評価ユーザ・インタフェースの治療リストボックス内の治療処方計画の選択肢（オプション）についての情報を与えるための様々な記号を説明するための図である。「フル・スクリーン」モードにおいて図６の治療詳細ボックス（therapy details box）を示した図である。本発明による図６の治療評価ユーザ・インターフェースの治療リストボックス内からアクティブにさせることができるＰＤＲ(R)へのインデックス付き電子リンクを含むポップアップ・メニューを示した図である。実施例１において記述される本発明の様々な機能を説明するための図である。実施例１において記述される本発明の様々な機能を説明するための図である。実施例１において記述される本発明の様々な機能を説明するための図である。実施例１において記述される本発明の様々な機能を説明するための図である。実施例２において記述される本発明の様々な機能を説明するための図である。実施例２において記述される本発明の様々な機能を説明するための図である。実施例２において記述される本発明の様々な機能を説明するための図である。実施例２において記述される本発明の様々な機能を説明するための図である。実施例２において記述される本発明の様々な機能を説明するための図である。実施例３において記述される本発明の様々な機能を説明するための図である。実施例３において記述される本発明の様々な機能を説明するための図である。実施例３において記述される本発明の様々な機能を説明するための図である。

［詳細な説明］
以下、添付図面を参照しながら、本発明における好ましい実施の態様を詳細に説明する。本発明は、しかしながら、多くの異なった形で実施でき、以下に説明される実施の態様に限定されるべきではない。むしろ、これらの実施態様は本開示が徹底的かつ完全となり、そして本発明の請求の範囲を当業者に対して十分に明らかとなるよう、提供されるものである。同様の符号が一貫して同様の要素に与えられる。

当業者によって正しく認識されるように、本発明は、方法、データ処理システム、あるいはコンピュータ・プログラム製品として実施できる。したがって、本発明は、完全にハードウェアの形態、完全にソフトウェアの形態、あるいはソフトウェアとハードウェアの組み合わせの形態をとることが出来る。さらに、本発明は、コンピュータが使用可能な記憶媒体上の、その媒体内に具体化されたコンピュータ読み取り可能プログラム・コード手段を有するコンピュータ・プログラム製品の形態をとることができる。ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光記憶装置や磁気記憶装置などを含む（これらに限定されない）、どんな適したコンピュータ読み取り可能な媒体も利用することができる。

本発明は以下、本発明による方法、装置（システム）及びコンピュータ・プログラム製品の手順流れ図（＝フローチャート）を参照しながら説明される。手順流れ図の各ブロックと、その手順流れ図のブロックの組合せは、コンピュータ・プログラム命令により実行され得ることは理解されよう。これらのコンピュータ・プログラム命令は、汎用コンピュータ、専用（特定目的）コンピュータ、またはマシンを作り出すための他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに提供され、その結果、そのコンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置によって実行されるそれらの命令は手順流れ図のブロックに特定される機能を実現するための手段を生成するよう構成されてよい。

これらのコンピュータ・プログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能デ
ータ処理装置を特定の仕方で機能するようにすることができるコンピュータ読み取り可能な記憶装置に記憶されてもよく、その結果、コンピュータ読み取り可能な記憶装置に記憶された命令によって、手順流れ図のブロックに特定された機能を実現する命令手段を含む製造品物（article of manufacture）が作り出されることとなる。

コンピュータ・プログラム命令はコンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置でコンピュータ実行処理を作り出すために一連の作業ステップが実行されるようそのコンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置にロードされてもよく、その結果、コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置で実行される命令は手順流れ図のブロックに特定された機能を実現するためのステップを提供する。

本発明の方法は図１に示されている。最初のステップ１０において、患者は患者情報を決定するために診察される。収集されてよい患者情報の実例として、性別、年齢、体重、ＣＤ４+細胞情報、ウィルス負荷情報、ＨＩＶ遺伝子型及び表現型情報、血色素情報、神経障害情報、好中球情報、膵臓炎、肝臓機能、腎臓機能、薬物アレルギー及び不耐性情報と、他の状態に対する薬物療法に関する情報といった中の一つ以上の情報が含まれる。その情報は疾病あるいは医学的状態に対する以前の治療処方計画に関する履歴情報を含んでよい。患者は一般にその患者情報を決定するために第１の訪問で診察されるが、その患者情報は計算装置に記憶される、あるいは患者情報が以前に決定されているときは別の計算装置、記憶装置、またはハードコピーからその計算装置に転送されてもよいことは理解されるであろう。

次いでその患者情報は、治療の知識ベースを含み、その患者情報を考慮して有効な治療の選択肢を決定するためのエキスパート・ルールの知識ベースを含み、そしてアドバイザリ情報の知識ベースも含む計算装置（computing device）に与えられる（ステップ１１）。次いで患者に対する有効な治療のリストが、患者情報と、エキスパート・ルールによる有効な治療とから生成され（ステップ１２）、有効な治療に対するアドバイザリ情報が生成される（ステップ１３）。アドバイザリ情報は、患者から配合禁忌薬（contraindicated drug）を取り去る、または対応する治療処方計画を開始する前の状態を治療するための適切な非配合禁忌薬を選択するための警告及び／または対応する治療効果のある治療処方計画を実行するのに臨床的に有用な情報を含んでよい。

例えば、既知の疾病がＨＩＶ−ｌ感染であるとき、治療処方計画は抗ＨＩＶ薬（antiretroviral drugs）を含み、治療処方計画またはアドバイザリ情報は配合禁忌薬または逆方向に相互作用する（adversely interacting）可能性のある非抗ＨＩＶ薬（non-antiretroviral drugs）を含んでもよい。特に、治療処方計画がプロテアーゼ抑制薬（protease inhibitor）を含むとき、配合禁忌薬はテルフェナジン（terfenadine）であってよい。治療処方計画がインジナビル（indinavir）を含むとき、配合禁忌薬はシサプリド（cisapride）である。

典型的な抗ＨＩＶ薬は以下の表１に列挙されている。

ユーザに表示され得る典型的なアドバイザリ情報が以下の表２にまとめられている。

その治療が本発明によって容易にされるか、あるいは改善されるかもしれない疾病（あるいは医学的状態）は、それらに対して多数の異なった治療選択肢が選択や治療に利用できるものである。こうした疾病や医学的状態には、心臓血管疾患（例えば心臓麻痺、高血圧、高脂血症と狭心症など）、肺疾患（例えば慢性閉塞性肺疾患、ぜんそく、肺炎、胞性線維症と結核症など）、神経疾患（例えばアルツハイマー病、パーキンソン病、てんかん、多発性軟化症、筋萎縮性側索硬化症またはＡＬＳ、精神分裂症と有機的脳症候群のような精神病、不安、抑うつ症と双極性障害を含むノイローゼなど）、肝炎感染（例えばＢ型肝炎及びＣ型肝炎感染など）、尿路感染、性病、がん（例えば乳房、肺、前立腺、そして結腸がんなど）などが含まれるが、それには限定されない。前述の疾病と医学的状態の発
達や発症の抑止が本発明により容易に成り得ることは理解されるべきである。

本発明はＨＩＶ−１感染（後天性免疫不全症候群あるいは「エイズ」）といった既知の疾病、あるいはその既知の疾病が組合せ治療処方計画（combination therapeutic regimens）が使用できるどんな医学的状態にも有用である。本発明は、有効な治療のリストが複数（例えば、２、１０あるいは１５あるいはそれ以上）の治療や組合せ治療処方計画（例えば、二つ以上の有効な治療薬を含む治療処方計画）を含むときに特に有用である。但しそこでは薬物相互作用の可能性が増大し、そして／あるいはベストな有効な治療を選ぶ際の複雑さは何乗にもなる。

有効な治療のリストとアドバイザリ情報は多くの方法で再生利用できることと有利である。患者情報は単純に修正された１８でよい。加えて、もしユーザが興味を持つような特定の治療が提出されないなら、ユーザ定義された治療が入力され（ステップ１４）、そしてアドバイザリ情報がそのユーザ定義された治療に基づいて生成され（ステップ１５）てよい。なおさらに、もし知識ベースにある治療処方計画がシステムによって拒絶される（ディスプレイ上で推奨されない）なら、その非推奨治療処方計画（non-recommended therapeutic treatment regimen）が入力され（ステップ１６）、そしてその非推奨治療処方計画に対するアドバイザリ情報が生成されて（ステップ１７）よい。このことはユーザに、別の状態にとって決定的でない薬の使用を中止させ、あるいは、選択治療をその後に続けることができるように対立する／非推奨の状況を生み出さない適切な代用物を選択すべきであることを示している。代わりに、アドバイザリ情報は非推奨治療処方計画に対して自動的に生成され得る。これらの種々なステップは、すべての治療選択肢に十分かつ適切な考慮が与えられていることを保証する対話型の方法においていかなる順序でも繰り返しが可能である。

用語「治療（therapy）」と「治療処方計画（therapeutic treatment regimen）」はここでは交換可能であって、そして、ここに使われているように、どんな疾病（慢性及び急性の両方の医学的状態、疾患など）に対しても、投薬ルート（route of delivery）（例えば、経口、静脈、筋肉内、皮下、動脈、腹腔内、くも膜下など）にかかわらず、どんな製薬療法あるいは薬物療法（pharmaceutical or drug therapy）も意味する。加えて、本発明は疾病の治療を容易にする、あるいは改善することに限定されていないことは理解される。本発明は、制限なしに、種々な医学的状態を有する患者の治療を容易にし、あるいは改善するために利用することができる。

（システム説明）
本発明は、ＨＩＶ感染といった既知の疾患を患った患者を治療する医者（あるいは他の医療従事者）に意志決定支援を提供するエキスパートシステムとして実施することができる。本発明によるシステムは、組合わせ抗ＨＩＶ治療選択肢（combination antiretroviral HIV therapy options）を計算して、そしてそれらの選択肢にすべての関連情報を付与する。

当業者には知られているように、人工知能（ＡＩ）としても知られているエキスパートシステムは、特定分野における専門知識または経験を持つ人間または組織の判断と振る舞いをシュミレートすることができるコンピュータ・プログラムである。エキスパートシステムは一般には蓄積された経験を含む知識ベース（knowledge base）と、その知識ベースをプログラムに記述されている各特定の状況に適用するための１セットのルールを含む。エキスパートシステムは当業者にはよく知られていて、ここではさらに記述される必要がない。

抗ＨＩＶ治療選択肢（抗ＨＩＶ薬の組合せ）は、多数のエキスパートシステム
・ルールと、与えられた患者の治療履歴、現状、及び検査室値（laboratory values）も考慮した関数とから成る知識ベースを使用して導き出される。本発明によるシステムは、患者データの大きな中央データベースへの入力、記憶、及び解析をサポートする。本発明によるシステムは、フレキシブル・データ駆動型アーキテクチャ（flexible data driven
architecture）と、スクリーニングや患者追跡とサポートといった患者の治療管理と臨床薬物試験活性（clinical drug trial activities）を支援するように設計されたカスタム報告能（custom reporting capabilities）を有する。本発明によるシステムは、（医者を含む）医療従事者、臨床研究科学者、そしてできれば最高の介護基準（スタンダード）を提供しつつ患者に対して最も費用効果が高い治療選択肢を見いだそうと努める健康管理組織（healthcare organization）によって使用されてよいことは理解される。

図２には、本発明を実行するためのシステム２０が示されている。システム２０は、効力に関して（例えば、エキスパートのパネルによって）順序付けされるか、またはシステム・ルールに従って順序付けされてよい知識ベース２１と、エキスパート・ルールの知識ベース２２と、アドバイザリ情報の知識ベース２３と、患者治療履歴の知識ベース２４と患者情報の知識ベース２５を備える。患者情報は好ましくは、データベースに記憶され、かつ更新されるように構成される。知識ベースと患者情報２１−２５は、キーボード（及び／またはマウス）とビデオ・モニタを備えることができる入力／出力システム２９によって更新されてよい。また、知識ベースと患者データ２１−２５は別々のブロックとして示されているが、それらの知識ベースと患者データ２１−２５は一緒に組み合わされてよい（例えば、エキスパート・ルールとアドバイザリ情報が単一のデータベースに組み合わされる事が可能な）ことも注意しておく。

上記方法を実行するために、ブロック２１−２５からの情報は推論エンジン（
inference engine）２６に提供され、それはブロック２１−２５によって提供された情報から有効な治療とそれに対応するアドバイザリ（advisory）情報のリストを生成する。推論エンジン２６はハードウェア、ソフトウェア、あるいはそれらの組合せとして実現できる。推論エンジンは知られており、そうしたさまざまな推論エンジンのどれもが本発明を実行するために使用できる。それに限定されないが例として、バラバシュ（Barabash）等の米国特許第５，２６３，１２７号（エキスパートシステムの速いルール実行のための方法（Method for fast rule execution of expert systems））、カーク（Kirk）等の米国特許第５，７２０，００９号（データベース・オブジェクトをまとめるために同値類を使用するエキスパートシステムにおけるルール実行の方法（Method of rule execution in an expert system using equivalence classes to group database objects））、ペレー（Paillet）等の米国特許第５，６４２，４７１号（エキスパートシステムに対するプロダクションルールフィルター構造と推論エンジン（Production rule filter mechanism and inference engine for expert system））、そしてキム（Kim）の米国特許第５，６６４，０６２号（ファジーな推論エンジンに対する高性能最大最小回路（High performance
max-min circuit for a fuzzy inference engine））が挙げられる。

高速推論エンジンは、新たなデータが入力される際に入力データの結果が継続的に更新されることが好ましい。ブロック２１−２５における知識ベースと患者情報と同じように、推論エンジン２６は知識ベースと患者情報のブロック２１−２５とは別のブロックでよいし、あるいは共通のプログラムもしくはルーチンに一緒に組み合わされてもよい。

どんな有効な治療に対して生成されたアドバイザリ情報も提供された患者情報の相違に基づいて事例毎で異なっていてよいことに注意する。

（システム・アーキテクチャ）
本発明は単独型計算装置で働くシステムとして実施することができる。好ましくは、本
発明はクライアント・サーバ環境におけるシステムとして実施することができる。当業者に知られているように、クライアント・アプリケーションはクライアントとサーバとの関係における要求プログラム（requesting program）である。サーバ・アプリケーションは、同一または異なるコンピュータにおけるクライアント・プログラムからの要求を待機して、それを実行するプログラムである。クライアント・サーバ環境には、インターネットといった公衆ネットワークと、よく「イントラネット」と呼ばれる私設ネットワークと、ローカルエリア・ネットワーク（ＬＡＮ）や広域ネットワーク（ＷＡＮ）、仮想専用ネットワーク（ＶＰＮｓ）、そしてフレームリレーあるいは直接の電話接続などが含まれてよい。クライアント・アプリケーションまたはサーバ・アプリケーションは、クライアント・アプリケーションとサーバ・アプリケーションをホストするコンピュータ、あるいはコンピュータが使用可能な媒体内に実装されたプログラム・コードを実行するように構成された他の装置を含め、様々な機能を実行し、本発明の種々なオペレーションの方法を実行するための手段として機能することは理解される。

次に図３は、本発明の好ましい実施態様におけるクライアント・サーバ環境３０を示している。図示されたクライアント・サーバ環境３０は、インターネットといったコンピュータ・ネットワーク３６を介して少なくとも１つのローカル・サーバ３４によってアクセス可能な中央サーバ３２を含む。ＴＣＰ／ＩＰ（これに限定はされない）を含む様々なコンピュータ・ネットワーク転送プロトコルは、中央サーバ３２とローカル・サーバ３４の間の通信に利用することができる。

（中央サーバ）
中央サーバ３２は、そこで実行されるマイクロソフト(R)ＳＱＬサーバ・アプリケーションプログラム第６．５版（ワシントン州レッドモントのマイクロソフト社（Microsoft,Inc.,Redmond,WA）から入手可能）といった中央データベース３８を含む。中央サーバ３２はローカル・サーバ３４が知識ベースの最新版を実行していることを保証する。中央サーバ３２はすべての患者データも記憶し、ローカル・サーバやユーザをシステム（図２の符号２０）に加えたり削除したりすることを含む様々な管理機能を実行する。ローカル・サーバ３４がユーザによって利用できる前に、中央サーバ３２は許可（authorization）も与える。患者データは好ましくは中央サーバ３２に記憶され、それにより患者データが中央に蓄積される。しかしながら、患者データはローカル・サーバ３４またはローカル記憶媒体に記憶することが可能であることは理解される。

（ローカル・サーバ）
各ローカル・サーバ３４は一般にある一つの地理的な場所において複数のユーザに仕える。各ローカル・サーバ３４は、サーバ・アプリケーション、推論エンジン、一つ以上の知識ベースとローカル・データベース３９を含む。各ローカル・サーバ３４は本発明のオペレーションを実行するための人工知能処理を行う。ユーザがクライアント３５を介してローカル・サーバ３４にログオンするとき、当業者によって理解されるように、ユーザはＩＤ（identification）とパスワードによって認証される。いったん認証されると、ユーザはシステムへのアクセスを許可され、そしてある特定の管理特権がユーザに与えられる。

各ローカル・サーバ３４は、最新版の知識ベースとアプリケーションがリクエストしているローカル・サーバ３４で実行されていることを確かめるために中央サーバ３２と通信も行う。もしそうでなければ（最新版でなければ）、ユーザセッションが確立される前に、リクエストしているローカル・サーバ３４は中央サーバ３２から最新の確認された知識ベース及び／またはアプリケーションをダウンロードする。ユーザがシステム（図２の符号２０）にログオンして、ユーザセッションを確立すると、全てのデータと人工知能処理が好ましくはローカル・サーバ３４で実行される。図示されたクライアント・サーバ構成
の利点は、計算上集中的な仕事の大部分がローカル・サーバ３４で生じて、それにより「薄い」クライアント３５（すなわち、最小のハードウェアを有する計算装置）が許され、システム速度が最適化される。

好ましい実施態様では、各ローカル・サーバのデータベース３９はマイクロソフト(R)ＳＱＬサーバ・アプリケーション・プログラム第６．５版によって実現される。各ローカル・データベース３９の主要な目的は種々な患者識別子を記憶して、システム（図２の符号２０）への安全かつ認証されたユーザによるアクセスを保証することにある。しかしながら、中央とローカルのデータベース３８、３９は中央サーバ３２上に置かれてよいことは理解されるべきである。

（ローカル・クライアント）
各ローカル・クライアント３５も、グラフィカル・ユーザインタフェース（ＧＵＩ（graphical user interface））と、ローカル・サーバ３４と通信する中間層プログラム（middle layer program）とから成るクライアント・アプリケーション・プログラムを含む。クライアント・アプリケーション・プログラムのプログラム・コードは完全にローカル・クライアント３５上で実行されるか、あるいは、部分的にローカル・クライアント３５上で、かつ部分的にローカル・サーバ３４上で実行されてよい。以下に説明されるように、ユーザはクライアント３５内に表示されたＧＵＩで患者データを入力（またはアクセス）することによって、ユーザはシステム（図２の符号２０）と相互作用する。次いでクライアント３５は表示された患者情報の解析のためにローカル・サーバ３４と通信する。

本発明のオペレーションを実行するコンピュータ・プログラム・コードは好ましくはＪａｖａ（登録商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、あるいはＣ＋＋といったオブジェクト指向型プログラム言語で書かれる。しかしながら、本発明のオペレーションを実行するコンピュータ・プログラムコードは、「Ｃ」プログラム言語といった従来の手続き形プログラミング言語、パール（Perl）といった解釈記述言語、あるいは、Ｌｉｓｐ、ＳＭＬ、あるいはフォース（Forth）といった関数型（または第４世代）プログラム言語でも書かれてよい。

クライアント・アプリケーションの中間層プログラムは、ローカル・サーバ３４内にユーザに継続的なオンライン指示を与える推論エンジンを含み、患者の現在の抗ＨＩＶ治療に対して禁忌が示された、あるいはそれと対立する薬物または医学的状態がその患者に与えられると直ちにユーザに警告することができる。患者データがシステム（図２の符号２０）に入力または更新される毎に、あるいは時間が経過しても、推論エンジンは患者データの現在の状態を評価して、患者の特定の必要に従って患者のあらゆる可能な抗ＨＩＶ治療をソートし、分類し、順序付けし、そしてカスタマイズする。

（推論エンジン）
推論エンジンは当業者にはよく知られており、従ってここで詳細に説明する必要はない。本発明による推論エンジンによって使用される各知識ベースは、ＨＩＶ治療医及び研究者の臨床顧問団によって作られたルールと方法の集まりである。知識ベースは、主観的ルール、客観的ルールと、システムによって生成されたルールを有していてよい。客観的ルールは抗ＨＩＶ治療を使用するＨＩＶ治療に関して産業上確立された事実に基づいており、抗ＨＩＶ薬製造業者のパッケージ挿入情報と同領域の専門家によって検討され出版されたジャーナル論文から引用される。客観的ルールの一例は以下のような抗ＨＩＶ配合禁忌に関するものである。

ルール＃１：もしｅｖａｌ治療がZidovudine（ＡＺＴ）とStavudine（ｄ４Ｔ）を含んでいるなら、治療を拒絶せよ。

ルール＃１で、用語「ｅｖａｌ治療」とはシステム（図２の符号２０）によって現在解析されている治療のことである。ルール＃１はそのときもしこの治療がＡＺＴとｄ４Ｔ両方を含んでいるなら、この治療は患者に対する可能性のある治療選択肢のリストに表示されるべきではないということを述べている。

客観的ルールに関して、本発明は、患者についてのある特定の重大データが入力されていないときに新たな治療選択肢に関する推奨をユーザが受け取ることを妨げるよう構成することができる。しかしながら、本発明は、医者といった医療従事者が、たとえシステム（図２の符号２０）がなぜその治療が患者に有害であるかの理由を示したとしても、彼／彼女のその治療の決定を表示するのを妨げないことも理解される。本発明により医療従事者が患者治療に関して最終権限を持つ者であることが可能になる。

主観的ルールは、専門家の意見、観測と経験に基づいている。主観的ルールは一般に、その分野の専門家の一致意見に基づいた「ベストな実務（best practices）」情報から作られる。このような専門家の意見は、その分野で出版または提出された文献の知識、または、臨床実務からの専門家自身の経験、公認もしくは非公認の投薬法の研究または臨床試験から経験などに基づいてよい。多数の専門家が個人的な偏見が減らされるよう使われる。

システムによって生成されるルールは、既知及び確定された治療を受け、ある決まった期間の間に改善、安定化、または悪化した、システムにおいて追跡された患者の結果から得られるルールである。ＨＩＶ感染で有用な可能性がある多数の組合せのために、このシステムにより生成されるデータベースとそれらから得られるルールは、客観的または主観的なルール・データベースにより到達できるものを越えたデータをカバーする可能性が高い。

本発明の種々な知識ベース（図２の符号２１−２４）を含むルールはそれぞれ２つの主要な部分、すなわちそれぞれ左側、右側とも呼ばれる前提と結論を有する。ルールの前提が真であることがわかると、結論で特定されたアクションが採られる。これは当業者にはルールに「着火する（firing）」として知られている。例えば、次のルールを議論する。

ルールＩＤ前提結論
FiltDComA1 もしｅｖａｌ治療がｄｄＣを含むならコメンタリ１８

上記ルールの前提は、評価されている治療（すなわち、「ｅｖａｌ治療」）が抗ＨＩＶ薬「ｄｄＣ」を含んでいるかどうかを推論エンジンが決定するためのものである。もし治療が抗ＨＩＶ薬ｄｄＣを含んでいるなら、ルールの結論によって要求されるアクションは「コメンタリ１８」を治療に与えることである。コメンタリ１８は、ｄｄＣを含んでいる治療についての必要な情報をユーザに提供するテキストでよい。

本発明による一つ以上の知識ベースを含んでよい典型的ルールが表３に列挙されている。

本発明による種々な知識ベースと患者情報（図２の符号２１−２５）を使って、推論エンジン（図２の符号２６）は患者の病歴（治療履歴を含む）と現在の検査室値（laboratory values）に基づいて患者にとって可能性がある治療選択肢を評価することができる。従って、複数の抗ＨＩＶ薬の組合せは特定の患者に対して迅速かつ正確に解析されることが可能である。さらに、推論エンジンは素早く以下の表４に列挙されたガイダンスを提供することができる。

（ユーザ・インタフェース）
次に図４−図９を参照して、本発明による典型的なユーザインタフェースを説明する。図４には、本発明による患者の病歴についてデータを入力するための病歴ユーザインタフェース５０が示されている。「Medical History（病歴）」タブ５０ａをアクティブにすることによって、病歴ユーザインタフェース５０を表示させることができる。図示された
病歴ユーザ・インタフェース５０によってユーザは患者記録を生成、保存（セーブ）、更新及び印刷することができる。ユーザが新しい患者を加えるとき、病歴ユーザ・インタフェース５０は入力フィールドにデータが入っていない状態で現われる。ＧＵＩを介して情報を受け取るためのデータ入力フィールドは当業者にはよく知られていて、ここではこれ以上説明される必要がない。ユーザは編集のために患者記録を開くときには、病歴ユーザインタフェース５０は種々なフィールドに患者データが入った状態で現われる。好ましくは色が患者記録の重大または必要な情報を目立たせるために使用される。

示された病歴ユーザ・インタフェース５０の重要な要素には、患者記録と治療処方計画の詳細を印刷するための「print（印刷）」ボタン５１と、患者記録をセーブするための「save（保存）」ボタン５２と、そしてユーザが素早く入力フィールドの間を行き来することを可能にするための「speed entry（スピード・エントリ）」チェックボックス５３が含まれる。加えて、患者の病歴を関係するカテゴリーに分ける複数のグループ見出し（multiple group headings）５４がある。それぞれのグループはユーザが患者情報を加えることができる入力フィールドを含んでいる。「add（追加）」ボタン５５はユーザが選択されたグループの患者記録に新しい情報を加えることを許す。「delete（削除）」ボタン５６はユーザが（もともとの情報はまだデータベースにあるけれども）選択されたグループの患者情報を削除することを許す。「history（履歴）」ボタン５７はユーザがそれぞれの選択されたグループの患者履歴データを検討することを許す。

患者の病歴を完成した後、推論エンジンはデータを解析して、治療所投薬計画が示されるかどうか、既存の治療処方計画が継続もしくは変更されるべきかどうか、そして選ばれた患者に対して最良の薬物療法を提案する。しばしば、一つ以上の薬物療法がユーザに提出される。これらの薬物療法は好ましくは期待された効力、投薬頻度、錠剤数、コストについて順序付けられる。これらのファクタすべてが、ユーザが選ばれた患者のために何の治療を使うべきかについて判断をするのに役立つことが可能である。ユーザが提出されたリストにおける薬物療法をクリックすると、投薬量投薬計画についての情報が提供される。同じく、薬物相互作用警告といった様々な警告と、それぞれの薬についての注意が提出される。その後、適切な薬物療法が選ばれることが可能である。

図５では、ある一期間における特定の薬物治療の間の患者の状態をモニターするための典型的なユーザインタフェースチャート６０が示されている。「Chart（チャート）」タブ６０ａをアクティブにすることによって、ユーザインタフェースチャート６０を表示することができる。示されたユーザインタフェースチャート６０は、ウィルス負荷（viral load）に対してＣＤ４レベルを追跡する。Ｙ軸６１の左側に沿ってＣＤ４計数がプロットされる。Ｙ軸６１の右側に沿ってウィルス負荷計数がプロットされる。ライン６２は、当業者には理解されるように、ＣＤ４テストとウィルス負荷試験を表現する。ある一期間の薬物療法は、図示されたチャートユーザインタフェース６０の６３で示されたエリア内に表示される。示されているように、「Time（時間）」はＸ軸６４に沿ってプロットされる。

図６には、相対的な効力、投薬量、頻度、コスト、医学的合併症と薬物相互作用に関して種々な治療オプションの評価を容易にする治療評価ユーザインタフェース７０が示されている。治療評価ユーザインタフェース７０は「Therapy Evaluation（治療評価）」タブ７０ａをアクティブにすることによって表示することが可能である。示された治療評価ユーザインタフェース７０における重要な要素には、現在の治療の評価を開始するための「Evaluate Current Therapy（現在治療評価）」ボタン７１と、患者の現在の治療を列挙する「Current Therapy（現在治療）」フィールド７２が含まれる。患者の治療についての詳細な情報は治療詳細ボックス７３に示される。ボックス７３内に示された治療はボックス７４で識別される。

ユーザが治療評価ユーザインタフェース７０内における情報の表示の仕方を制御することを可能にする複数のチェックボックス７５が与えられる。治療リストボックス７６内に、患者に対する有効な治療のリストが示され得る。示された実施態様では、薬物は標準的な省略形で列挙されている。それぞれの薬と共に表示された他の情報は、以下の表５に列挙された情報を含んでよい。

有効な抗ＨＩＶ薬のリストがボックス７７に示されている。薬の特定の組合せを評価することを望んでいるユーザは、治療詳細ボックス７３の情報を検討するために適切なチェックボックス７７ａをクリックすることができる。「Ｕse as Current Therapy（現在治療使用）」ボタン７８によってユーザは特定の治療を患者に適用することが許される。治療詳細ボックス７３内の様々なハイパーリンク７９によってユーザは治療評価についての特定の情報を表示させることができる。例えば、ユーザは表示されたテキストに関連するルールを見ることが可能とされる。

耐性評価警報（Resistance evaluation alerts）８０はボックス７７内に表示された各有効な抗ＨＩＶ薬の隣に与えることができる。例えば、青い「Ｇ」アイコンは、患者の最後の遺伝子型テストが抗ＨＩＶ薬に対する完全あるいは部分的な耐性と関連していることが知られている突然変異を含んでいることを示すために使用することができる。赤い「Ｐ」アイコンは、患者の最後の表現型テストが抗ＨＩＶ薬に対する耐性を証明していることを示すために使用することができる。

治療リストボックス７６内において、（図７で記述された）種々なシンボルが薬物療法選択肢についての情報を提供するために利用できる。これらのシンボルはそれぞれの治療選択肢に対して即席のグラフィカルな警告レベルを提供する。赤い感嘆符といったいくつかのシンボルは、その治療に対して治療詳細ボックス７３内にその治療が正しく利用されるために読まれなければならない重大なおそらく生命に関わる情報が存在することを示している。

治療リストボックス７６からある一つの薬物療法が評価のためにユーザによって選択さ
れると、図８に示されているように図６の治療詳細ボックス７３が「フル・スクリーン」モードで示され得る。示された治療詳細ボックス７３の重要な要素には、評価されている治療を識別するための識別ボックス７３ａと、ユーザが患者に特定の治療を適用することを許す「Use as Current Therapy（現在治療として使用）」ボタン７８と、そして図６に示されているように治療詳細ボックス７３を半分のスクリーンサイズに戻すための「Show
Therapies（治療表示）」ボタン７３ｂが含まれる。加えて、種々なハイパーリンクが、種々なタイプの情報を表示するためユーザによってアクティブにできる治療細部ボックス７３内に示されたテキストに埋め込まれてよい。人目を引く（アイキャッチ）警報バナー７３ｃとテキスト７３ｄは治療詳細ボックス７３の最上部に表示することができ
る。それぞれの薬の投薬量７３ｅは、特別な投与説明とともに、示されているように治療詳細ボックス７３内に表示することができる。投薬量調整情報７３ｆと様々な警告及びアドバイザリ７３ｇも示されているように治療詳細ボックス７３内に表示することができる。
本発明の好ましい実施態様によれば、もし無効な薬が患者の治療に選択されれば、治療処方計画はユーザには示されない。

（医師デスクリファレンス(R)）本発明の好ましい実施態様によれば、周知の医薬リファレンスソース（ドラッグ・リファレンス・ソース）であるフィジシャンズ・デスク・リファレンス（Physicians Desk Reference(R)）（ＰＤＲ(R)）２８は完全に図２のシステム２０に組み込まれる。ユーザは図６の治療評価ユーザインタフェース７０の治療リストボックス７６に列挙された抗ＨＩＶ薬のＰＤＲ(R)薬アブストラクトにアクセスすることができる。加えて、ユーザは、特定の薬についての追加情報を得るため、あるいは配合禁忌薬の代用を調査するために、ＰＤＲ(R)オンラインＷｅｂデータベースにアクセスすることができる。ユーザが治療評価ユーザインタフェース７０の治療リストボックス７６内の薬を選ぶと、Ｗｅｂブラウザが好ましくは始動し、そしてＰＤＲ(R)オンラインＷｅｂデータベースにアクセスして、患者が服用しているかもしれない非抗ＨＩＶ薬に対する薬選択リストを提供するため、そしてブランドネーム薬及び一般薬との間の関係を確定するために、ＰＤＲ(R)オンラインＷｅｂデータベースから情報を得ることもできる。

図９に示されているように、ＰＤＲ(R)ポップアップメニュー９０は、図６の治療評価ユーザインタフェース７０の治療リストボックス７６内からアクティブにすることできるようになっている。ユーザはＰＤＲ(R)ポップアップメニュー９０から、特に限定されないが例えば、薬物アブストラクト、ブランドネーム薬に含まれる一般的成分などの様々な情報を入手することができる。

次の非限定的な実施例は本発明の種々な特徴を示すものである。これらの実施例は説明目的のみに提供され、本発明を限定するものではない。

（実施例１）
実施例１を図１０Ａ−図１０Ｄを参照して説明する。図１０Ａは、患者「demol」の評価データを含む病歴ユーザインタフェース５０を示している。グループ見出し（group heading）「Hemoglobin（血色素）」５４ａは、患者が以前の（履歴上の）血液サンプリングから異常に低い血色素値を持っていることをユーザに示すために色を変化させた。Therapy Evaluation（治療評価）タブ７０ａがアクティブにされ、治療評価ユーザインタフェース７０（図１０Ｂ）が表示されると、図１０Ｂの治療詳細ボックス７３に示されているように、貧血履歴があるという関連する医学的状態の警告と、もし造血毒性と関係することが知られている薬を使用しているなら警告通知が引き起こされる。

加えて、図１０Ａのグループ見出し「Renal Function（腎臓機能）」５４ｂは色を変えて可能性がある腎臓の機能不全をユーザに警告し、そしてフィールドＦ１には低く評価さ
れたクレアチニンクリアランスレート（low estimated creatinine clearance rate）（システムが、すべて「Medical History（病歴）」ユーザインタフェース５０のフィールドにある、患者の年齢、性別、体重、血清クレアチニン値（serum creatinine values）に基づく数学公式を使用して計算）も示される。この情報はユーザに示され、もし腎臓機能により影響が与えられる（取り除かれる）ことが知られている薬に対して投薬量調整が必要とされるならば使用される。

現在と次の最も最近のＣＤ４+細胞計数（ＣＤ４+ cell count）とウィルス負荷が表示されている（病歴ユーザインタフェース５０のＦ２）。この情報も治療をスタートまたは変更すべき時を決定するため、そして新しく執行された抗ウィルス投薬計画の初期の抗ウィルス効果を評価するために使用される。

病歴ユーザインタフェース５０（図１０Ａ）におけるすべてのフィールドの現在と履歴上の値は「Ｈ」ボタンを押すことによってこのボタンを含むフィールドのわきに見ることが出来る。

図１０Ｃでは、「Chart（チャート）」ユーザ・インタフェース６０がアクティブになっている。ＨＩＶＲＮＡ（ウィルス負荷）は対数目盛りでプロットされ、ＣＤ４計数は等分目盛でプロットされ、そして薬物療法はチャートユーザインタフェース６０の一番下の水平の日付目盛り上にガント（Gannt）バーで示されている。

図１０Ｄでは、「Therapy Evaluation（治療評価）」タブ７０ａが選ばれたときの、「Change Therapy Recommendation（治療変更推奨）」メッセージボックスＭＢ１がポップアップで表示されている。このボックスは、発表された治療ガイドラインから得られた客観的ルールを含む、「Medical History（病歴）」タブと知識ベース出力からのデータの処理を表しており、もしメッセージに示された他の変数が提出されているならば、治療の開始またはこの場合、治療の変更が要求されることがあることを示している。

有効な治療のリストと関連する順番（ranking order）が図１０Ｂの治療詳細ボックス７３内に示されてよい。これは治療選択のための知識ベースの出力を表す。治療リストには、黄色の三角形あるいは赤いエクスクラメーション警告シンボルによる安全性アドバイザリ（投薬量調整、薬物相互作用など）、錠剤数、３つの薬すべての毎日のコスト、投薬量投薬計画（ｑ８ｈ、ｑ１２ｈなど）と、投薬計画におけるすべての薬の投薬量（必要なら投薬量調整を含む）のどれも含まれることが可能で、そして患者に特有な関連情報がダイアログ・ボックスに列挙される。

（実施例２）
実施例２を図１１Ａ−１１Ｅを参照して説明する。これは、以前に抗ＨＩＶ薬で治療されていないＨＩＶ感染患者の一例となっている患者ファイル「ARV naiv
el」に関するものである。図１１Ａには、患者「ARV naivel」の評価データを含む病歴ユーザインタフェース５０が示されている。図１１Ｂでは、「Therapy Evaluation（治療評価）」タブ７０ａがアクティブにされて治療評価ユーザインタフェース７０ａが表示されると、「Boundary and Prequalification Messages（バウンダリ及びプレクォリティフィケーション・メッセージ）」メッセージボックスＭＢ２がポップアップで、現在の発表されたＨＩＶ治療ガイドラインに従って、患者が抗ウィルス治療を開始すべきであること、そして現在のガイドラインが組合せ治療を推奨していることを示している。

図１１Ｃでは、治療評価ユーザインタフェース７０がアクティブにされており、疾病治療に関係した、またはユーザによって評価されているリストボックスから選ばれた特定治療に関係した、患者に対する一般警告Ｗ１とアドバイザリＡ１，Ａ２，Ａ３（例えば、治
療が開始または変更されるべきであるかどうか）を含む治療評価に関連する特徴／機能を明示している。

図１１Ｄは、図１１Ｃの治療リストボックス７６における個別の治療をクリックすることによって表示可能である様々な情報を示している。表示された情報は、全ての薬の投薬量を一般的及び患者特有の警告とアドバイザリと一緒に含む。

図１１Ｃの治療リストボックス７６に列挙されたいずれかの治療を右クリックすることによって有効となる特徴が図１１Ｅに示されており、電子ＰＤＲ(R)にリンクして薬物パッケージ挿入情報を示す、または薬物情報検索を実行することと、治療リストボックス内に表示された横列の情報を示しまたは隠すことと、関連した「book」アイコンを持つ治療に関連した刊行物またはアブストラクトにリンクすること、そして様々な印刷機能とを含む。

（実施例３）
実施例３を図１２Ａ−１２Ｃを参照して説明する。これは、いくつかの抗ウィルス薬の使用に関連した耐性が進行したかもしれないかなり薬物を経験した患者に対して本発明によるシステムが与えることが出来る、一部の重要な機能／特徴を示す患者ファイル「Features1」に関係する。新たな耐性と履歴上の治療ルールに付随した機能を含む特徴が示されており、そして以下のものを含む。

ｌ）チャートタブ６０ａがアクティブにされたとき（図１２ＡのＡ１）、あるいはTherapy Evaluation（治療評価）タブ７０ａがアクティブにされたときには（図１２ＢのＡ２）、可能性がある薬物耐性アドバイザリ。

２）この患者に対して証明されたある決まった抗ＨＩＶ複合薬に関連する表現型または遺伝型耐性を思い出させるためのヘッドアップ「Ｐ」及び「Ｇ」標識（図１２ＢのＩ１とＩ２）（患者が現在服用していない、または以前に服用していなかった薬に対する交差耐性の結果として期待／予想された遺伝型耐性の表示を含む）。

３）薬物相互作用警告システム（図１２Ｃの警告Ｗ３によって示された）。警告Ｗ３はネヴィラピン（Nevirapine）とラファブチン（rifabutin）（有効な非抗ＨＩＶ薬のリストから病歴ユーザ・インタフェース５０の一部として選ばれた）との間の相互作用に対するものである。非ＡＲＶのタイトル・バー５４Ｃを「右クリックする」ことによって、薬物相互作用警告メッセージは病歴ユーザ・インタフェース５０から見ることが出来る。このときバーは黄色に変化してＡＲＶ−非ＡＲＶ薬物相互作用の存在を示す。この情報もテキストメッセージ（図１２ＢのＷ３）として、薬リストボックス（図１２Ｂの符号７６）における「Safety Considerations（安全性議論）」セクション同様、治療評価ユーザ・インタフェース７０上にユーザに目立つように表示される。

４）チャートユーザインタフェース６０（図１２Ａ）はユーザが評価すべき、ウィルス負荷、ＣＤ４、薬物療法と関連する遺伝型薬物耐性を示す。

以上の説明は本発明を具体的に説明するためのものであって、決して限定的に解釈してはならい。これまで本発明の２，３の典型的な実施態様が詳述されてきたが、当業者であれば、それらの典型的な実施態様について、本発明の新規の技術や利点を含む多くの修正・変更が可能であることは容易に理解できよう。従って、すべてのこのような修正は発明の請求の範囲に定義される範囲内に含まれるよう意図されたものである。それ故に、上の記述は本発明の説明に役立つものであって、開示された特定の実施態様に限定されるものとして構成されたものではないこと、そして開示された実施態様の修正は、他の実施態様
と同じく、本発明の請求の範囲内に含まれることは理解されるべきことである。本発明は以下の請求の範囲及びその均等物によって定義される。

Claims

既知の疾病または病状を有する患者に対する治療処方計画のリストを作成する方法であって、
（ａ）計算装置が患者情報を取得するステップであって、
ここで、前記計算装置は、
前記疾病または病状に対する複数の異なった治療処方計画を含む第１の知識ベースと、
前記疾病または病状に対する治療処方計画を評価及び選択するための複数のエキスパート・ルールを含む第２の知識ベースと、
前記異なった治療処方計画の異なった構成によって患者を治療するのに有用なアドバイザリ情報を含む第３の知識ベースと
を有する、ステップと、
（ｂ）前記計算装置が、前記エキスパート・ルールを利用した有効な治療処方計画の評価及び前記患者情報に基づいて、前記患者に対する、順序付けされた有効な治療処理計画に関する、期待された相対的な効力を含むリストを作成して表示する、及び、前記計算装置が、有効でありそうにない又は患者特有の複雑な要因のために好ましくない、利用できない又は拒絶される治療処方計画に関するリストを作成して表示するステップと、
（ｃ）前記計算装置が、前記患者情報及び前記エキスパート・ルールに基づいて、一以上の治療処方計画に対して当該治療処方計画に関するアドバイザリ情報を関連付けて表示するステップと
を有する、方法。
（ｄ）前記計算装置が、前記第１の知識ベースには含まれていない前記疾病または病状に対するユーザ定義された治療処方計画を取得するステップと、
（ｅ）前記計算装置が、前記ユーザ定義された治療処方計画に対するアドバイザリ情報を作成するステップと
をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
（ｆ）前記計算装置が、前記第１の知識ベースに含まれるが、前記ランク付けされたリストにない、前記疾病または病状に対する有効でありそうにない治療処方計画を取得するステップと、
（ｇ）前記計算装置が、前記有効でありそうにない治療処方計画に対するアドバイザリ情報であって、少なくとも一つの有効でありそうない理由を含むアドバイザリ情報を作成するステップと
をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記患者情報は、性別、年齢、体重、ＣＤ４情報、ウィルス負荷情報、ＨＩＶ遺伝子型及び表現型情報、血色素情報、神経疾患情報、好中球情報、膵臓炎、肝臓機能、腎臓機能、薬物アレルギー及び不耐性情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記患者情報は、以前の治療処方計画に関する情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記計算装置が、前記患者情報を取得するステップ以前に、以前の患者情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記アドバイザリ情報は、
配合禁忌薬（contraindicated drug）を対応する治療処方計画が開始される前に患者から取り去るための警告の情報と、
対応する治療処方計画を実行するための臨床的に有用な情報と
を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記計算装置は患者の治療処方計画履歴を記録し第４の知識ベースを作成し、前記アドバイザリ情報は該第４の知識ベースから抽出された以前の治療処方計画に関する情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記既知の疾病または病状はＨＩＶ−１感染であり、前記治療処方計画は抗ウィルス薬を含み、かつ該治療処方計画は配合禁忌されたまたは逆方向に相互作用する可能性のある非抗ウィルス薬を含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
前記治療処方計画はプロテアーゼ抑制薬（protease inhibitor）を含み、そして前記配合禁忌薬はテルフェナジン（terfenadine）であることを特徴とする請求項７に記載の方法。
前記治療処方計画はインジナビル（indinavir）を含み、そして前記配合禁忌薬はシサプリド（cisapride）であることを特徴とする請求項７に記載の方法。
前記既知の疾病または病状は、複数の予防または治療上の処方計画が前記疾病の治療において単独または組合せで使用されるのが有効なものであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記既知の疾病または病状は心臓血管疾患であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記既知の疾病または病状は肺疾患であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記既知の疾病または病状は神経疾患であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記既知の疾病または病状はガンであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記既知の疾病または病状は尿路感染であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記既知の疾病または病状は肝炎感染であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記既知の疾病または病状はＨＩＶ−１感染であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記第１の知識ベースは複数の異なった組合せ治療処方計画を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記患者情報に応じて薬の投薬量情報を調整することを特徴とする請求項１に記載の方法。
（ｄ）前記計算装置が、医薬リファレンスソースから一つ以上の治療処方計画のための情報にアクセスするステップをさらに有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
既知の疾病または病状を有する患者に対する治療処方計画のリストを作成するコンピュータシステムであって、ここで、前記コンピュータシステムが、前記疾病または病状に対する複数の異なった治療処方計画を含む第１の知識ベースと、前記疾病または病状に対する治療処方計画を選択するための複数のエキスパート・ルールを含む第２の知識ベースと、前記異なった治療処方計画の異なった構成によって患者を治療するのに有用なアドバイザリ情報を含む第３の知識ベースとを有し、
（ａ）患者情報を取得する手段と、
（ｂ）前記エキスパート・ルールを利用した有効な治療処方計画の評価及び前記患者情報に基づいて、前記患者に対する、順序付けされた有効な治療処方計画に関する、期待された相対的な効力を含むリストを作成して表示する、及び、有効でありそうにない又は患者特有の複雑な要因のために好ましくない、利用できない又は拒絶される治療処方計画に関するリストを作成して表示する手段と、
（ｃ）前記患者情報及び前記エキスパート・ルールに基づいて、一以上の治療処方計画に対して当該治療処方計画に関するアドバイザリ情報を関連付けて表示する手段と
を備える、コンピュータシステム。
（ｄ）前記第１の知識ベースにおいて、作成または表示されない前記疾病または病状に対するユーザ定義された治療処方計画を取得する手段と、
（ｅ）前記ユーザ定義された組合せ治療処方計画に対するアドバイザリ情報を作成する手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
（ｆ）前記第１の知識ベースに含まれるが、前記ランク付けされたリストからは推奨されない前記疾病または病状に対する有効でありそうにない治療処方計画を取得する手段と、
（ｇ）前記有効でありそうにない治療処方計画に対するアドバイザリ情報であって、その有効でありそうにない理由を少なくとも一つは含むアドバイザリ情報を作成する手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
前記患者情報は、性別、年齢、体重、ＣＤ４情報、ウィルス負荷情報、ＨＩＶ遺伝子型及び表現型情報、血色素情報、神経疾患情報、好中球情報、膵臓炎、肝臓機能、腎臓機能、薬物アレルギー及び不耐性情報を含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
前記患者情報は、以前の治療処方計画に関する情報を含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
前記計算装置が、前記患者情報を取得するステップ以前に、以前の患者情報を含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
前記アドバイザリ情報は、
配合禁忌薬を対応する治療処方計画が開始される前に患者から取り去るための警告の情報と、
対応する治療処方計画を実行するための臨床的に有用な情報と
を含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
前記計算装置は患者の治療処方計画履歴を記録し第４の知識ベースを作成し、前記アドバイザリ情報は該第４の知識ベースから抽出された以前の治療処方計画に関する情報を含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状はＨＩＶ−１感染であり、前記治療処方計画は抗ウィルス薬を含み、かつ該治療処方計画は配合禁忌されたまたは逆方向に相互作用する可能性のある非抗ウィルス薬を含むことを特徴とする請求項２９に記載のコンピュータシステム。
前記治療処方計画はプロテアーゼ抑制薬（protease inhibitor）を含み、そして前記配合禁忌薬はテルフェナジン（terfenadine）であることを特徴とする請求項２９に記載のコンピュータシステム。
前記治療処方計画はインジナビル（indinavir）を含み、そして前記配合禁忌薬はシサプリド（cisapride）であることを特徴とする請求項２９に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状は、複数の予防または治療上の処方計画が前記疾病の治療において単独または組合せで使用されるのが有効なものであることを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状は心臓血管疾患であることを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状は肺疾患であることを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状は神経疾患であることを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状はガンであることを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状は尿路感染であることを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状は肝炎感染であることを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状はＨＩＶ−１感染であることを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
前記第１の知識ベースは複数の異なった組合せ治療処方計画を含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
もし必要ならば前記患者情報に応じて薬の投薬量情報が調整されることを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
（ｅ）医薬リファレンスソースから一つ以上の治療処方計画のための情報にアクセスするための手段をさらに有することを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータシステム。
既知の疾病または病状を有する患者に対する治療処方計画のリストを作成するコンピュータであって、コンピュータ使用可能な記憶媒体（computer usable storage medium）を備え、該記憶媒体はコンピュータ読み取り可能なプログラムを記録し、
前記コンピュータ使用可能な記憶媒体は、前記疾病または病状に対する複数の異なった治療処方計画を含む第１の知識ベースと、前記疾病または病状に対する治療処方計画を選択するための複数のエキスパート・ルールを含む第２の知識ベースと、前記異なった治療処方計画の異なった構成によって患者を治療するのに有用なアドバイザリ情報を含む第３の知識ベースとを記録し、
前記コンピュータ読み取り可能なプログラムは、（ａ）患者情報を取得し、（ｂ）前記エキスパート・ルールを利用した有効な治療処方計画の評価及び前記患者情報に基づいて、前記患者に対する、順序付けされた有効な治療処方計画に関する、期待された相対的な効力を含むリストを作成して表示する、及び、有効でありそうにない又は患者特有の複雑な要因のために好ましくない、利用できない又は拒絶される治療処方計画に関するリストを作成して表示し、（ｃ）前記患者情報及び前記エキスパート・ルールに基づいて、一以上の治療処方計画に対して当該治療処方計画に関するアドバイザリ情報を関連付けて表示する、コンピュータ。
前記コンピュータ読み取り可能なプログラムは、（ｄ）前記第１の知識ベースにおいて、作成または表示されない前記疾病または病状に対するユーザ定義された（user-defined）治療処方計画を取得し、（ｅ）前記ユーザ定義された組合せ治療処方計画に対するアドバイザリ情報を作成する請求項４５に記載のコンピュータ。
前記コンピュータ読み取り可能なプログラムは、（ｆ）前記第１の知識ベースに含まれるが前記ランク付けされたリストからは推奨されない前記疾病または病状に対する有効でありそうにない治療処方計画を取得し、（ｇ）前記有効でありそうにない治療処方計画に対するアドバイザリ情報であって、その有効でありそうにない理由を少なくとも一つは含むアドバイザリ情報を作成する請求項４６に記載のコンピュータ。
前記患者情報は、性別、年齢、体重、ＣＤ４情報、ウィルス負荷情報、ＨＩＶ遺伝子型及び表現型情報、血色素情報、神経疾患情報、好中球情報、膵臓炎、肝臓機能、腎臓機能、薬物アレルギー及び不耐性情報と、他の状態に対する薬物療法に関する情報を含むことを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
前記患者情報は、以前の治療処方計画に関する情報を含むことを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
前記患者情報は、以前の患者情報を含むことを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
前記アドバイザリ情報は、
配合禁忌薬を対応する治療処方計画が開始される前に患者から取り去るための警告の情報と、
対応する治療処方計画を実行するための臨床的に有用な情報と
を含むことを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
前記コンピュータ読み取り可能なプログラムは、患者の治療処方計画履歴を記録して第４の知識ベースを作成し、前記アドバイザリ情報は該第４の知識ベースから抽出された以前の治療処方計画に関する情報を含むことを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状はＨＩＶ−１感染であり、前記治療処方計画は抗ウィルス薬を含み、かつ該治療処方計画は配合禁忌されたまたは逆方向に相互作用する可能性のある非抗ウィルス薬を含むことを特徴とする請求項５１に記載のコンピュータ。
前記治療処方計画はプロテアーゼ抑制薬（protease inhibitor）を含み、そして前記配合禁忌薬はテルフェナジン（terfenadine）であることを特徴とする請求項５１に記載のコンピュータ。
前記治療処方計画はインジナビル（indinavir）を含み、そして前記配合禁忌薬はシサプリド（cisapride）であることを特徴とする請求項５１に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状は、複数の予防または治療上の処方計画が前記疾病の治療において単独または組合せで使用されるのが有効なものであることを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状は心臓血管疾患であることを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状は肺疾患であることを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状は神経疾患であることを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状はガンであることを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状は尿路感染であることを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状は肝炎感染であることを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状はＨＩＶ−１感染であることを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
前記第１の知識ベースは複数の異なった組合せ治療処方計画を含むことを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
もし必要ならば前記患者情報に応じて薬の投薬量情報が調整されることを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
前記コンピュータ読み取り可能なプログラムは、
（ｅ）医薬リファレンスソースから一つ以上の治療処方計画のための情報にアクセスする手段をさらに有することを特徴とする請求項４５に記載のコンピュータ。
既知の慢性疾病または病状を有する患者に対する治療処方計画のリストを作成する方法であって、
（ａ）計算装置が、既知の前記慢性疾病または病状に対する以前の治療処方計画に関する情報を含む患者情報を取得するステップであって、ここで、前記計算装置は、前記疾病または病状に対する複数の異なった治療処方計画を含む第１の知識ベースと、前記疾病または病状に対する治療処方計画を評価及び選択するための複数のエキスパート・ルールを含む第２の知識ベースと、前記異なった治療処方計画の異なった構成によって患者を治療するのに有用なアドバイザリ情報を含む第３の知識ベースとを有する、ステップと、
（ｂ）前記計算装置が、前記エキスパート・ルールを利用した有効な治療処方計画の評価及び前記患者情報に基づいて、前記患者に対する、順序付けされた有効な治療処方計画に関する、期待された相対的な効力を含むリストを作成して表示する、及び、前記計算装置が、有効でありそうにない又は患者特有の複雑な要因のために好ましくない、利用できない又は拒絶される治療処方計画に関するリストを作成して表示するステップと、
（ｃ）前記計算装置が、前記患者情報及び前記エキスパート・ルールに基づいて、一以上の治療処方計画に対して当該治療処方計画に関するアドバイザリ情報を関連付けて表示するステップと
を有する、方法。
（ｄ）前記計算装置が、前記第１の知識ベースには含まれていない前記疾病または病状に対するユーザ定義された治療処方計画を取得するステップと、
（ｅ）前記計算装置が、前記ユーザ定義された組合せ治療処方計画（combination therapeutic treatment regimens）に対するアドバイザリ情報を作成するステップと
をさらに有することを特徴とする請求項６７に記載の方法。
（ｆ）前記計算装置が、前記第１の知識ベースに含まれるが前記リストからは推奨されない前記疾病または病状に対する有効でありそうにない治療処方計画を取得するステップと、
（ｇ）前記計算装置が、前記有効でありそうにない治療処方計画に対するアドバイザリ情報であって、その有効でありそうにない理由を少なくとも一つは含むアドバイザリ情報を作成するステップと
をさらに有することを特徴とする請求項６７に記載の方法。
前記患者情報は、性別、年齢、体重、ＣＤ４情報、ウィルス負荷情報、ＨＩＶ遺伝子型及び表現型情報、血色素情報、神経疾患情報、好中球情報、膵臓炎、肝臓機能、腎臓機能、薬物アレルギー及び不耐性情報とを含むことを特徴とする請求項６７に記載の方法。
前記患者に対する有効な治療処方計画の前記リストは、前記患者に対する有効な治療処方計画のランク付けされたリストを含むことを特徴とする請求項６７に記載の方法。
前記計算装置が、前記患者情報を取得するステップ以前に、以前の患者情報を含むことを特徴とする請求項６７に記載の方法。
前記アドバイザリ情報は、
配合禁忌薬（contraindicated drug）を対応する治療処方計画が開始される前に患者から取り去るための警告の情報と、
対応する治療処方計画を実行するための臨床的に有用な情報と
を含むことを特徴とする請求項６７に記載の方法。
前記計算装置は患者の治療処方計画履歴を記録して第４の知識ベースを作成し、前記アドバイザリ情報は該第４の知識ベースから抽出された以前の治療処方計画に関する情報を含むことを特徴とする請求項６７に記載の方法。
前記既知の疾病または病状はＨＩＶ−１感染であり、前記治療処方計画は抗ウィルス薬を含み、かつ該治療処方計画は配合禁忌されたまたは逆方向に相互作用する可能性のある非抗ウィルス薬を含むことを特徴とする請求項７３に記載の方法。
前記治療処方計画はプロテアーゼ抑制薬（protease inhibitor）を含み、そして前記配合禁忌薬はテルフェナジン（terfenadine）であることを特徴とする請求項７３に記載の方法。
前記治療処方計画はインジナビル（indinavir）を含み、そして前記配合禁忌薬はシサプリド（cisapride）であることを特徴とする請求項７３に記載の方法。
前記既知の疾病または病状は、複数の予防または治療上の処方計画が前記疾病の治療において単独または組合せで使用されるのが有効なものであることを特徴とする請求項６７に記載の方法。
前記既知の疾病または病状は心臓血管疾患であることを特徴とする請求項６７に記載の方法。
前記既知の疾病または病状は肺疾患であることを特徴とする請求項６７に記載の方法。
前記既知の疾病または病状は神経疾患であることを特徴とする請求項６７に記載の方法。
前記既知の疾病または病状はガンであることを特徴とする請求項６７に記載の方法。
前記既知の疾病または病状は尿路感染であることを特徴とする請求項６７に記載の方法。
前記既知の疾病または病状は肝炎感染であることを特徴とする請求項６７に記載の方法。
前記既知の疾病または病状はＨＩＶ−１感染であることを特徴とする請求項６７に記載の方法。
前記第１の知識ベースは複数の異なった組合せ治療処方計画を含むことを特徴とする請求項６７に記載の方法。
もし必要ならば前記患者情報に応じて薬の投薬量情報が調整されることを特徴とする請求項６７に記載の方法。
（ｄ）前記計算装置が、医薬リファレンスソースから一つ以上の治療処方計画のための情報にアクセスするステップをさらに有することを特徴とする請求項６７に記載の方法。
既知の慢性疾病または病状を有する患者に対する治療処方計画のリストを作成するコンピュータシステムであって、ここで、前記コンピュータシステムが、前記疾病または病状に対する複数の異なった治療処方計画を含む第１の知識ベースと、前記疾病または病状に対する治療処方計画を選択するための複数のエキスパート・ルールを含む第２の知識ベースと、前記異なった治療処方計画の異なった構成によって患者を治療するのに有用なアドバイザリ情報を含む第３の知識ベースとを有し、
（ａ）既知の前記慢性疾病または病状に対する事前の治療処方計画に関する情報を含む患者情報を取得する手段と、
（ｂ）前記エキスパート・ルールを利用した有効な治療処方計画の評価及び前記患者情報に基づいて、既知の前記慢性疾病または病状に対する治療処方計画に関する、期待された相対的な効力を含むリストを作成して表示する、及び、有効でありそうにない又は患者特有の複雑な要因のために好ましくない、利用できない又は拒絶される治療処方計画に関するリストを作成して表示する手段と、
（ｃ）前記患者情報及び前記エキスパート・ルールに基づいて、一以上の治療処方計画に対して当該治療処方計画に関するアドバイザリ情報を関連付けて表示する手段と
を備える、コンピュータシステム。
（ｅ）前記第１の知識ベースにおいて、作成または表示されない前記疾病または病状に対するユーザ定義された治療処方計画を取得する手段と、
（ｆ）前記ユーザ定義された組合せ治療処方計画に対するアドバイザリ情報を作成する手段と
をさらに備えたことを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
（ｆ）前記第１の知識ベースに含まれるが前記リストからは推奨されない前記疾病または病状に対する有効でありそうにない治療処方計画を取得する手段と、
（ｇ）前記有効でありそうにない治療処方計画に対するアドバイザリ情報であって、その有効でありそうにない理由を少なくとも一つは含むアドバイザリ情報を作成する手段と
をさらに備えたことを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
前記患者情報は、性別、年齢、体重、ＣＤ４情報、ウィルス負荷情報、ＨＩＶ遺伝子型及び表現型情報、血色素情報、神経疾患情報、好中球情報、膵臓炎、肝臓機能、腎臓機能、薬物アレルギー及び不耐性情報を含むことを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
前記患者に対する有効な治療処方計画は、前記患者に対する有効な治療処方計画のランク付けされたリストを含むことを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
前記計算装置が、前記患者情報を取得するステップ以前に、以前の患者情報を含むことを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
前記アドバイザリ情報は、
配合禁忌薬を対応する治療処方計画が開始される前に患者から取り去るための警告の情報と、
対応する治療処方計画を実行するための臨床的に有用な情報と
を含むことを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
前記計算装置は患者の治療処方計画履歴を記録して第４の知識ベースを作成し、前記アドバイザリ情報は該第４の知識ベースから抽出された以前の治療処方計画に関する情報を含むことを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状はＨＩＶ−１感染であり、前記治療処方計画は抗ウィルス薬を含み、かつ該治療処方計画は配合禁忌されたまたは逆方向に相互作用する可能性のある非抗ウィルス薬を含むことを特徴とする請求項９５に記載のコンピュータシステム。
前記治療処方計画はプロテアーゼ抑制薬（protease inhibitor）を含み、そして前記配合禁忌薬はテルフェナジン（terfenadine）であることを特徴とする請求項９５に記載のコンピュータシステム。
前記治療処方計画はインジナビル（indinavir）を含み、そして前記配合禁忌薬はシサプリド（cisapride）であることを特徴とする請求項９５に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状は、複数の予防または治療上の処方計画が前記疾病の治療において単独または組合せで使用されるのが有効なものであることを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状は心臓血管疾患であることを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状は肺疾患であることを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状は神経疾患であることを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状はガンであることを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状は尿路感染であることを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状は肝炎感染であることを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
前記既知の疾病または病状はＨＩＶ−１感染であることを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
前記第１の知識ベースは複数の異なった組合せ治療処方計画を含むことを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
もし必要ならば前記患者情報に応じて薬の投薬量情報が調整されることを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
（ｅ）医薬リファレンスソースから一つ以上の治療処方計画のための情報にアクセスするための手段をさらに有することを特徴とする請求項８９に記載のコンピュータシステム。
既知の疾病または病状を有する患者に対する治療処方計画のリストを作成するコンピュータであって、コンピュータ使用可能な記憶媒体（computer usable storage medium）を備え、該記憶媒体はコンピュータ読み取り可能なプログラムを記録し、
前記コンピュータ使用可能な記録媒体は、前記疾病または病状に対する複数の異なった治療処方計画を含む第１の知識ベースと、前記疾病または病状に対する治療処方計画を選択するための複数のエキスパート・ルールを含む第２の知識ベースと、前記異なった治療処方計画の異なった構成によって患者を治療するのに有用なアドバイザリ情報を含む第３の知識ベースとを記録し、
前記コンピュータ読み取り可能なプログラムは、（ａ）既知の前記疾病または病状に対する以前の治療処方計画に関する情報を含む患者情報を取得し、（ｂ）前記エキスパート・ルールを利用した有効な治療処方計画の評価及び前記患者情報に基づいて、既知の前記疾病または病状に対する前記患者のための有効な治療処方計画に関する、期待された相対的な効力を含むリストを作成して表示する、及び、有効でありそうにない又は患者特有の複雑な要因のために好ましくない、利用できない又は拒絶される治療処方計画に関するリストを作成して表示し、（ｃ）前記患者情報及び前記エキスパート・ルールに基づいて、一以上の治療処方計画に対して当該治療処方計画に関するアドバイザリ情報を関連付けて表示する、コンピュータ。
前記コンピュータ読み取り可能なプログラムは、（ｄ）前記第１の知識ベースにおいて、作成または表示されない前記疾病または病状に対するユーザ定義された（user-defined）治療処方計画を取得し、（ｅ）前記ユーザ定義された組合せ治療処方計画に対するアドバイザリ情報を作成する請求項１１１に記載のコンピュータ。
前記コンピュータ読み取り可能なプログラムは、（ｆ）前記第１の知識ベースに含まれるが前記リストからは推奨されない前記疾病または病状に対する有効でありそうにない治療処方計画を取得し、（ｈ）前記有効でありそうにない治療処方計画に対するアドバイザリ情報であって、その有効でありそうにない理由を少なくとも一つは含むアドバイザリ情報を作成する請求項１１２に記載のコンピュータ。
前記患者情報は、性別、年齢、体重、ＣＤ４情報、ウィルス負荷情報、ＨＩＶ遺伝子型及び表現型情報、血色素情報、神経疾患情報、好中球情報、膵臓炎、肝臓機能、腎臓機能、薬物アレルギー及び不耐性情報を含むことを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。
前記患者情報は、以前の患者情報を含むことを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。
前記アドバイザリ情報は、
配合禁忌薬を対応する治療処方計画が開始される前に患者から取り去るための警告の情報と、
対応する治療処方計画を実行するための臨床的に有用な情報と
を含むことを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。
前記コンピュータ読み取り可能なプログラムは、患者の治療処方計画履歴を記録して第４の知識ベースを作成し、前記アドバイザリ情報は該第４の知識ベースから抽出された以前の治療処方計画に関する情報を含むことを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状はＨＩＶ−１感染であり、前記治療処方計画は抗ウィルス薬を含み、かつ該治療処方計画は配合禁忌されたまたは逆方向に相互作用する可能性のある非抗ウィルス薬を含むことを特徴とする請求項１１６に記載のコンピュータ。
前記治療処方計画はプロテアーゼ抑制薬（protease inhibitor）を含み、そして前記配合禁忌薬はテルフェナジン（terfenadine）であることを特徴とする請求項１１６に記載のコンピュータ。
前記治療処方計画はインジナビル（indinavir）を含み、そして前記配合禁忌薬はシサプリド（cisapride）であることを特徴とする請求項１１６に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状は、複数の予防または治療上の処方計画が前記疾病の治療において単独または組合せで使用されるのが有効なものであることを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状は心臓血管疾患であることを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状は肺疾患であることを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状は神経疾患であることを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状はガンであることを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状は尿路感染であることを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状は肝炎感染であることを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。
前記既知の疾病または病状はＨＩＶ−１感染であることを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。
前記第１の知識ベースは複数の異なった組合せ治療処方計画を含むことを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。
もし必要ならば前記患者情報に応じて薬の投薬量情報が調整されることを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。
前記コンピュータ読み取り可能なプログラムは、
（ｅ）標準的医薬リファレンスソースから一つ以上の治療処方計画のための情報にアクセスする手段をさらに有することを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。
前記患者に対する有効な治療処方計画の前記リストは、前記患者に対する有効な治療処方計画のランク付けされたリストであることを特徴とする請求項１１１に記載のコンピュータ。