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公開番号2025160302
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-22
出願番号2025123114,2021521051
出願日2025-07-23,2019-10-29
発明の名称汎用バイオマーカモデル
出願人フラティロンヘルス,インコーポレイテッド
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G16H 50/00 20180101AFI20251015BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】特定のバイオマーカに関連する医療データの可用性にかかわらずその特定のバイオマーカに関連する患者を識別するモデル支援システムを提供する。
【解決手段】バイオマーカに基づいてコホートの候補を識別する方法は、個人集団に関連する情報を導出することができるデータベースにアクセスすることと、汎用バイオマーカモデルを情報を使用して第2のバイオマーカに基づいて訓練し、第2のバイオマーカとは異なるコホートに関連する第1のバイオマーカを汎用バイオマーカモデルに提供することと、第1のバイオマーカの検査を受けている第1の尤度閾値を上回る個人集団の第1のグループを示す第1の出力を、汎用バイオマーカモデルから得ることと、個人集団の第1のグループの中の個人が、コホートの候補かどうかを第1の出力に基づいて判定することと、を含む。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
個人集団に関連する情報を導出することができるデータベースにアクセスすること、
コホートに関連する第１のバイオマーカを汎用バイオマーカモデルに提供することであって、前記汎用バイオマーカモデルは前記情報を使用して１つ又は複数の第２のバイオマーカに基づいて訓練され、前記第１のバイオマーカは前記１つ又は複数の第２のバイオマーカと異なる、提供すること、
前記第１のバイオマーカの検査を受けている第１の尤度閾値を上回る前記個人集団の第１のグループを示す第１の出力を前記汎用バイオマーカモデルから得ること、及び
前記個人集団の前記第１のグループの中の個人が前記コホートの候補かどうかを前記第１の出力に基づいて判定すること
を行うようにプログラムされる少なくとも１つのプロセッサ
を含む、モデル支援システム。
続きを表示（約 890 文字）【請求項２】
前記情報が前記個人集団に関連する医療記録を含む、請求項１に記載のモデル支援システム。
【請求項３】
前記医療記録が前記個人集団に関連する構造化情報及び非構造化情報を含む、請求項２に記載のモデル支援システム。
【請求項４】
前記非構造化情報が、医療従事者によって書かれたテキスト、放射線治療報告書、又は病理報告書を含む、請求項３に記載のモデル支援システム。
【請求項５】
前記汎用バイオマーカモデルが前記非構造化情報に基づいて訓練される、請求項４に記載のモデル支援システム。
【請求項６】
前記非構造化情報の少なくとも一部が光学的文字認識プロセスにかけられている、請求項５に記載のモデル支援システム。
【請求項７】
前記個人が前記コホートの候補かどうかを判定することは、前記個人が前記バイオマーカの検査を受けていることを前記個人に関連する医療記録に基づいて確認することを含む、請求項１に記載のモデル支援システム。
【請求項８】
前記少なくとも１つのプロセッサが、
前記第１のバイオマーカの陽性反応が出ている第２の尤度閾値を上回る前記個人集団の第２のグループを示す第２の出力を前記汎用バイオマーカモデルから得ることであって、前記個人は前記第２のグループ内に含まれる、前記汎用バイオマーカモデルから得ること
を行うように更にプログラムされる、請求項１に記載のモデル支援システム。
【請求項９】
前記個人が前記コホートの候補かどうかを判定することは、前記個人が前記バイオマーカの陽性反応が出ていることを前記個人に関連する医療記録に基づいて確認することを含む、請求項８に記載のモデル支援システム。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記汎用バイオマーカモデルのユーザによるアクセスのために前記第１の出力を記憶するように更にプログラムされる、請求項１に記載のモデル支援システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
[001] 本願は、２０１８年１０月２９日に出願された米国仮特許出願第６２／７５１，９９０号の優先権の利益を主張する。上記の出願の内容は参照によりその全体を本明細書に援用する。
続きを表示（約 2,600 文字）【０００２】
背景
技術分野
[002] 本開示はコホートの選択に関し、より詳細にはコホートを自動選択するために１つ又は複数の汎用モデルを使用することに関する。
【背景技術】
【０００３】
背景情報
[003] 癌を治療する際及び他の様々な病気を治療する際、患者向けの個別化治療を提供する動きが増している。一例として、より効果的な治療を提供するために、個人の腫瘍細胞のゲノムマーカに基づいて特定の形態の癌（例えば肺癌、乳癌等）を有する患者に個別化治療計画を提供することができる。腫瘍細胞のそれぞれは、体内の他の細胞とどのように相互作用するのかを定め、最も効果的な治療を可能にし得る生物学的経路の種類を定める特定の遺伝子プロファイルを有する場合がある。
【０００４】
[004] 従って医療業界がより個別化された治療計画へと移行するにつれ、特定の治療歴及び／又は特性を有する患者を識別できるようになることが益々重要になり得る。癌患者の例に戻り、特定のバイオマーカを示す患者を識別することが望ましい場合がある。例えば患者は、特定のバイオマーカの検査を受けているかどうか及び治療の結果に基づいて特定の治療、特定の臨床検査、又は他の同様のグループの候補として識別することができる。しかし、特定のバイオマーカを有する患者を識別することは大量の医療データを調べる場合に困難であり得る。例えばかかる識別は、患者がバイオマーカの検査を受けているかどうかの指示を求めて及び検査の結果を見出すために数千件の医療記録をくまなく探すことを必要とし得る。問題を更に複雑にするのは、個々の患者がしばしば数百の異なるバイオマーカの検査を受け、その多くが患者の治療の基礎として使用されていないことである。加えて、医療記録はしばしば手書きのメモ又は他のテキストを含み、そのことはこのプロセスの自動化をより困難にし得る。一部の解決策は、特定のバイオマーカについて患者が検査されているかどうかを判定するための機械学習モデルを開発することを含み得る。例えば患者が特定のバイオマーカの検査を受けているかどうかが分かっている場合、１組の医療記録に基づいてモデルを訓練することができる。しかし、かかる解決策はバイオマーカごとに個別化されたモデルを必要とし、それは検査される可能性があるバイオマーカが多岐にわたること及び特定のバイオマーカについて入手可能なデータが限られていることを理由に実現可能でない場合がある。
【０００５】
[005] 従って、特定の治療特性を有する患者を識別するための改善された手法が求められている。解決策は、モデルを訓練するために使用された特定のバイオマーカ（又は他の特性）に依存しない機械学習モデルを開発できるようにするものとする。従って、汎用バイオマーカモデルを使用し、特定のバイオマーカに関連する医療データの可用性にかかわらずその特定のバイオマーカに関連する患者を識別することができる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
概要
[006] 本開示と合致する実施形態は、特定のバイオマーカに関連する候補を識別するためのシステム及び方法を含む。一実施形態では、モデル支援システムが少なくとも１つのプロセッサを含み得る。プロセッサは、個人集団に関連する情報を導出することができるデータベースにアクセスすること、コホートに関連する第１のバイオマーカを汎用バイオマーカモデルに提供することであって、汎用バイオマーカモデルは情報を使用して１つ又は複数の第２のバイオマーカに基づいて訓練され、第１のバイオマーカは１つ又は複数の第２のバイオマーカと異なる、提供すること、第１のバイオマーカの検査を受けている第１の尤度閾値を上回る個人集団の第１のグループを示す第１の出力を汎用バイオマーカモデルから得ること、及び個人集団の第１のグループの中の個人がコホートの候補かどうかを第１の出力に基づいて判定することを行うようにプログラムされ得る。
【０００７】
[007] 別の実施形態では、コンピュータによって実装される方法がバイオマーカに基づいてコホートの候補を識別することができる。この方法は、個人集団に関連する情報を導出することができるデータベースにアクセスすること、コホートに関連する第１のバイオマーカを汎用バイオマーカモデルに提供することであって、汎用バイオマーカモデルは情報を使用して１つ又は複数の第２のバイオマーカに基づいて訓練され、第１のバイオマーカは１つ又は複数の第２のバイオマーカと異なる、提供すること、第１のバイオマーカの検査を受けている第１の尤度閾値を上回る個人集団の第１のグループを示す第１の出力を汎用バイオマーカモデルから得ること、及び個人集団の第１のグループの中の個人がコホートの候補かどうかを第１の出力に基づいて判定することを含み得る。
【０００８】
[008] 別の実施形態では、モデル支援システムが少なくとも１つのプロセッサを含み得る。プロセッサは、個人集団に関連する情報を導出することができるデータベースにアクセスすること、コホートに関連する第１の特性を汎用モデルに提供することであって、汎用モデルは情報を使用して１つ又は複数の第２の特性に基づいて訓練され、第１の特性は１つ又は複数の第２の特性と異なる、提供すること、第１の特性に関連している第１の尤度閾値を上回る個人集団の第１のグループを示す第１の出力を汎用モデルから得ること、及び個人集団の第１のグループの中の個人がコホートの候補かどうかを第１の出力に基づいて判定することを行うようにプログラムされ得る。
【０００９】
[009] 開示する他の実施形態と合致し、非一時的コンピュータ可読記憶媒体が、少なくとも１つの処理装置によって実行され本明細書に記載する方法の何れかを実行するプログラム命令を含み得る。
【００１０】
図面の簡単な説明
[010] 本明細書に組み込まれ本明細書の一部を構成する添付図面は説明と共に、様々な例示的実施形態の原理を示しそれを説明する役割を果たす。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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