【課題】 生体外検査サンプルデータを処理するための技術を提供する。
【解決手段】 生体外検査サンプルデータがアクセスされ、付加的データには、統合知識ベース（１２）、及び複数の管理可能且つ規定可能なデータ資源（４０）などからアクセスできる。データの分析（４４０；４４８）は、自動化コンピュータ支援データオペレーティングアルゴリズム（２２）などによって行われて、生体外検査データから利用可能或いは潜在的に利用可能な関心特徴を識別する。処理（４４６；４５４；４５８；４６０）は、分析に基づいてデータ又は生体外サンプルのいずれかに対して行われる。処理の結果は、付加的な検査サンプルの収集（４３８）、検査サンプル又はサンプルデータの処理の修正（４４４；４５２）及びその他を含むことができる。

【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ支援方法であって、
複数の管理可能且つ規定可能なデータ資源（４０）の少なくとも１つからのデータにアクセスする段階（４４２；４５０）と、
前記アクセスされたデータを分析（４４０；４４８）し、コンピュータ支援データオペレーティングアルゴリズムによって生体外検査サンプルから潜在的に利用可能な関心特徴を識別する段階と、
前記分析に基づいて生体外データ収集（４３８）を提言する段階と、
を含む方法。
【請求項２】
アクセスされ且つ分析される前記データが、生体外データである請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記データ資源からの付加的データにアクセスする段階（４４２；４５０）と、前記付加的データを分析（４４０；４４８）してコンピュータ支援データオペレーティングアルゴリズム（２２）によって前記検査サンプルにおける潜在的な付加的特徴を識別する段階と、前記付加的データの分析に基づいて生体外収集を修正する段階とを含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記分析に基づいて前記提言されたデータ収集（４３８）を自動的に行う段階を含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記関心特徴が、病状のバイオマーカーを含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記管理可能且つ規定可能な資源（１８）が、電子資源（６２）、イメージング資源（６４）、検査資源（６６）、組織学的資源（６８）、ファイナンシャル資源（７２）、及び人口統計データ資源（７４）からなるグループから選択される請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記アクセスされるデータが、前記資源（４０）の少なくとも２つの異なるタイプからのデータを含む請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記アクセスされるデータが、前記生体外サンプルの由来である患者に固有のものである請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記データが、関心のある１人の患者の種々の時間で生成されたデータを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記データが、被検体の母集団の医療データを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記データが、前記複数の管理可能且つ規定可能なデータ資源（４０）から得られるデータを含む統合知識ベース（１２）からアクセスされる請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
データオペレーティングアルゴリズムが、コンピュータ支援検出アルゴリズム（ＣＡＤ）、コンピュータ支援診断アルゴリズム（ＣＡＤｘ）、コンピュータ支援決定サポートアルゴリズム（ＣＡＤｓ）、コンピュータ支援収集アルゴリズム（ＣＡＡ）、コンピュータ支援分析アルゴリズム（ＣＡＡｎ）、コンピュータ支援処理アルゴリズム（ＣＡＰ）、コンピュータ支援予後診断アルゴリズム（ＣＡＰｘ）、コンピュータ支援治療アルゴリズム（ＣＡＴｘ）、コンピュータ支援処方アルゴリズム（ＣＡＲｘ）、及びコンピュータ支援評価アルゴリズム（ＣＡＡｘ）からなるグループから選択される請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記提言が、前記生体外サンプルに使用されることになる特定の組織又は液体を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記提言が、前記生体外サンプルに使用されることになる特定のプロトコルを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記提言が、関心のあるバイオマーカーに対する検査を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
コンピュータ支援方法であって、
複数の管理可能且つ規定可能なデータ資源（４０）の少なくとも１つからのデータにアクセスする段階（４４２；４５０）と、
コンピュータ支援データオペレーティングアルゴリズム（２２２）によって前記アクセスされたデータを分析（４４０；４４８）し、生体外検査サンプルからのデータから潜在的に利用可能な関心特徴を識別する段階と、
前記分析に基づいて前記生体外データにデータオペレーションを行う段階（４４０；４４８；４４４；４５２）と、
を含む方法。
【請求項１７】
アクセスされ分析される前記データが、生体外データである請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記データ資源からの付加的データにアクセスする段階（４４２；４５０）と、前記付加的データを分析（４４０；４４８）してコンピュータ支援データオペレーティングアルゴリズム（２２）によって前記検査サンプルデータにおける潜在的な付加的特徴を識別する段階と、前記付加的データの分析に基づいて前記データオペレーションを修正する段階とを含む請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記少なくとも１つの関心特徴が、病状のバイオマーカーを含む請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
前記生体外検査データに行われる前記データオペレーションが、前記生体外検査データを少なくとも１つの既知の病状についての複数パラメータのプロフィールと比較する段階を含む請求項１６に記載の方法。
【請求項２１】
前記複数パラメータのプロフィールが、前記生体外検査サンプルの由来である患者から得られたデータを含む請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記複数パラメータのプロフィールが、被検体の母集団から得られたデータを含む請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
前記生体外検査データに行われる前記データオペレーションが、前記検査データの非パラメトリック分析を含む請求項１６に記載の方法。
【請求項２４】
前記アクセスされるデータが、関心のある１人の患者の異なる時間で生成されたデータを含む請求項１６に記載の方法。
【請求項２５】
前記管理可能且つ規定可能な資源（４０）が、電子資源（６２）、イメージング資源（６４）、検査資源（６６）、組織学的資源（６８）、ファイナンシャル資源（７２）、及び人口統計データ資源（７４）からなるグループから選択される請求項１６に記載の方法。
【請求項２６】
前記アクセスされるデータが、前記複数の管理可能且つ規定可能なデータ資源（４０）から得られるデータを含む統合知識ベース（１２）からアクセスされる請求項１６に記載の方法。
【請求項２７】
コンピュータ支援方法であって、
生体外検査データにアクセスする段階と、
前記複数の管理可能且つ規定可能なデータ資源（４０）から得られるデータを含む統合知識ベース（１２）からのデータにアクセスする段階（４４２；４５０）と、
コンピュータ支援データオペレーティングアルゴリズム（２２）によって前記生体外検査データと前記アクセスされたデータを分析して前記生体外検査サンプルの少なくとも１つの関心特徴を識別する段階と、
生体外検査サンプルの収集を修正する段階（４４４；４５２）、生体外検査サンプルを処理する段階（４４６）、或いは比較に基づいて前記生体外検査サンプルから得られたデータを処理する段階（４４６）と、
を含む方法。

【図１】

【図２】

【図３】

【図４】

【図５】

【図６】

【図７】

【図８】

【図９】

【図１０】

【図１１】

【図１２】

【図１３】

【図１４】

【図１５】

【図１６】

【図１７】

【図１８】

【図１９】

【図２０】

【図２１】

【図２２】

【図２３】

【図２４】

【図２５】

【図２６】

【図２７】

【図２８】

【図２９】

【図３０】

【図３１】

【公表番号】特表２００６−５１１８８０（Ｐ２００６−５１１８８０Ａ）
【公表日】平成１８年４月６日（２００６．４．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００４−５６４９８４（Ｐ２００４−５６４９８４）
【出願日】平成１５年１１月１３日（２００３．１１．１３）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００３／０３６３３０
【国際公開番号】ＷＯ２００４／０６１７４２
【国際公開日】平成１６年７月２２日（２００４．７．２２）
【出願人】（３０００１９２３８）ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー (1,125)
【Ｆターム（参考）】