JPWO2020207983A5 - - Google Patents

Claims (29)

1. 被験者の神経学的状態を適応的に検査する方法であって、以下の：
   １つ以上のシード質問を行うステップと；
   前記１つ以上のシード質問に対する１つ以上の回答を得るステップと；
   前記１つ以上のシード質問に対する回答から、被験者の潜在特性のスコア値を計算するステップと
   を含み、適応的検査ループであって、以下の：
   （ａ）前記スコア値に基づいて、質問群から１つ以上のさらなる質問を選択するステップと；
   （ｂ）前記被験者に前記１つ以上のさらなる質問を行うステップと；
   （ｃ）前記１つ以上のさらなる質問に対する回答に基づいて、前記スコア値を更新するステップと；
   （ｄ）検査完了基準が満たされているか否かを判定するステップと
   を含む、適応的検査ループを含み、
   検査完了基準が満たされるまで、ステップ（ａ）～（ｄ）を順番に繰り返し、前記被験者の神経学的状態を示す前記スコア値に基づいて検査の結果を提供する、方法。
2. 前記スコア値が、潜在特性能力スコアである、請求項１に記載の方法。
3. 前記さらなる質問がそれぞれ、関連する難易度評点および被験者の１つ以上の潜在特性のうちの少なくとも１つへの関連性の指示を有する、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記１つ以上のさらなる質問の選択が、前記関連する難易度評点および前記被験者の１つ以上の潜在特性への関連性の指示の一方または両方にさらに基づく、請求項３に記載の方法。
5. 前記方法が、被験者の複数の潜在特性のそれぞれについてのスコア値を、前記１つ以上のシード質問への（単数または複数の）回答から計算し、前記さらなる質問を選択することが、これらのスコア値のうちの少なくとも１つに基づく、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記被験者の複数の潜在特性のそれぞれについて重み付け値を決定する、最初のステップを含む、請求項５に記載の方法。
7. １つ以上のさらなる質問を選択することが、前記被験者の複数の潜在特性のうちの少なくとも１つについての前記重み付け値にさらに基づく、請求項６に記載の方法。
8. 前記被験者の１つ以上の潜在特性が、認知特性、認知症特性およびうつ病特性のうちの１つ以上を含む、請求項１～７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記被験者の潜在特性または潜在特性のそれぞれについてのスコアが、期待値最大化アルゴリズムおよび／または一般化線形モデルを使用して計算される、請求項１～８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記一般化線形モデルが、以下の式：
    

    

    を有し、ここで、Ｙ_ｉ，_ｑは、特定の来診時における被験者ｉによる応答であり、ｑは質問であり、αは切片であり、β_ｑ、γ_ｑおよびδ_ｑはそれぞれ、認知特性、認知症特性およびうつ病特性に関連した質問についての難易度スコアであり、ｃｏｇ_ｉ、ｄｅｍ_ｉおよびｄｅｐ_ｉはそれぞれ、認知特性、認知症特性およびうつ病特性に関連した被験者の能力スコアである、請求項９に記載の方法。
11. 前記シード質問および／または前記さらなる質問が、アルツハイマー病評価尺度－認知機能検査、アルツハイマー病共同研究－日常生活動作検査、Ｎｅｕｒｏｐｓｙｃｈｉａｔｒｉｃ Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ検査、モンゴメリー－アスベルグうつ病評価尺度検査およびミニメンタルステート検査のうちのいずれか１つ以上から選択される、請求項１～１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記シード質問および／または前記さらなる質問が、被験者の複数の潜在特性のそれぞれについてのスコア値を計算し、更新するために使用される、請求項１～１１のいずれか１項に記載の方法。
13. １つ以上のさらなる質問を選択することが、質問のデータベース中の各質問についての情報量にさらに基づく、請求項１～１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 前記質問のデータベース中の各質問についての情報量が、前記被験者の潜在特性のスコア値に基づいて前記被験者について計算され、最大の情報量を有する１つ以上の質問が、前記質問のデータベースから選択される、請求項１２に記載の方法。
15. 被験者の神経学的状態を適応的に検査する、コンピュータ実装方法であって、以下の：
    １つ以上のシード質問をディスプレイ上に表示するステップと；
    前記１つ以上のシード質問に対する回答を入力デバイスを介して受信するステップと；
    前記１つ以上のシード質問に対する受信された回答から、被験者の潜在特性のスコア値をプロセッサにより計算するステップと；
    適応的検査ループであって、以下の：
    （ａ）１つ以上のさらなる質問を、前記スコア値に基づいて質問のデータベースから選択するステップと；
    （ｂ）前記１つ以上のさらなる質問を、前記ディスプレイ上に表示するステップと；
    （ｃ）前記スコア値を、前記１つ以上のさらなる質問に対する受信された回答に基づいて更新するステップと；
    （ｄ）検査完了基準が満たされたか否かを判定するステップと
    を含む、適応的検査ループに入るステップと
    を含み、前記コンピュータ実装方法が、検査完了基準が満たされるまで、ステップ（ａ）～（ｄ）を順番に繰り返し、前記被験者の神経学的状態を示す前記スコア値に基づいて検査の結果を提供する、方法。
16. 前記スコア値が潜在特性能力スコアである、請求項１５に記載のコンピュータ実装方法。
17. 前記さらなる質問がそれぞれ、関連する難易度評点および前記被験者の１つ以上の潜在特性のうちの少なくとも１つへの関連性の指示を有する、請求項１５または１６に記載のコンピュータ実装方法。
18. 前記１つ以上のさらなる質問を選択することが、前記関連する難易度評点および前記被験者の１つ以上の潜在特性への関連性の指示の一方または両方にさらに基づく、請求項１７に記載のコンピュータ実装方法。
19. 以下の：
    前記１つ以上のシード質問に対する（単数または複数の）回答から、被験者の複数の潜在特性のそれぞれについてのスコア値をプロセッサにより計算するステップと；
    前記さらなる質問を、これらのスコア値のうちの少なくとも１つに基づいて選択するステップと
    を含む、請求項１５～１８のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
20. 前記被験者の３つの潜在特性のそれぞれについて重み付け値を決定する、最初のステップを含む、請求項１９に記載のコンピュータ実装方法。
21. １つ以上のさらなる質問を選択することが、前記被験者の複数の潜在特性のうちの少なくとも１つについての重み付け値にさらに基づく、請求項２０に記載のコンピュータ実装方法。
22. 前記１つ以上の被験者の潜在特性が、認知特性、認知症特性およびうつ病特性のうちの少なくとも１つを含む、請求項１５～２１のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
23. 前記被験者の潜在特性または潜在特性のそれぞれについてのスコアが、期待値最大化アルゴリズムおよび／または一般化線形モデルを使用して計算される、請求項１５～２２のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
24. 前記一般化線形モデルが、以下の式：
    

    

    を有し、ここで、Ｙ_ｉ，_ｑは、特定の来診時における被験者ｉによる応答であり、ｑは質問であり、αは切片であり、β_ｑ、γ_ｑおよびδ _ｑ はそれぞれ、認知特性、認知症特性およびうつ病特性に関連した質問についての難易度スコアであり、ｃｏｇ_ｉ、ｄｅｍ_ｉおよびｄｅｐ_ｉはそれぞれ、認知特性、認知症特性およびうつ病特性に関連した被験者の能力スコアである、請求項２３に記載のコンピュータ実装方法。
25. 前記シード質問および／または前記さらなる質問が、アルツハイマー病評価尺度－認知機能検査、アルツハイマー病共同研究－日常生活動作検査、Ｎｅｕｒｏｐｓｙｃｈｉａｔｒｉｃ Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ検査、モンゴメリー－アスベルグうつ病評価尺度検査およびミニメンタルステート検査のうちのいずれか１つ以上から選択される、請求項１５～２４のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
26. 前記シード質問および／または前記さらなる質問が、被験者の複数の潜在特性のそれぞれについてのスコア値を計算し、更新するために使用される、請求項１５～２５のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
27. １つ以上のさらなる質問を選択することが、前記質問のデータベース中の各質問についての情報量にさらに基づく、請求項１５～２６のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
28. 前記質問のデータベース中の各質問についての前記情報量が、前記被験者の潜在特性のスコア値に基づいて前記被験者について計算され、最大の情報量を有する１つ以上の質問が前記質問のデータベースから選択される、請求項２７に記載のコンピュータ実装方法。
29. 被験者の心理学的状態の適応的検査を実行するためのデバイスであって、以下の：
    プロセッサ、メモリ、ディスプレイおよび入力デバイスを含み、
    前記メモリが請求項１５～２８のいずれか１項に記載の方法を実施するためのプロセッサ実行可能命令を含有する、デバイス。