JP2022533259A - 患者試験マッチングのためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

患者の転移状態を使用して試験を判定するためのコンピュータ実装システムは、患者の選択を受信することと、患者のその選択に応じて、その患者に関連付けられた患者データセットにアクセスすることと、患者に関連付けられた予測された転移状態を受信することと、患者データセットの少なくとも第１の部分、およびその予測された転移状態を表示させることと、患者データセットの少なくとも第２の部分、または予測された転移状態に基づいて、患者に対する試験のサブセットを判定することであって、その患者に対する試験のサブセットが、複数の試験から判定される、判定することと、患者に対する試験の少なくともそのサブセットを表示させることと、を行うようにプログラムされた少なくとも１つのプロセッサを含むことができる。【選択図】図８Ｃ

Description

関連出願の相互参照
この出願は、２０１９年５月２３日に出願された米国仮特許出願第６２／８５１，８７０号の優先権の利益を主張し、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる。

技術分野
本開示は、患者の転移状態を使用して試験を判定するためのシステムおよび方法に関する。

背景的事項
癌研究機関は、臨床試験に適格である患者を特定するという課題に絶えず直面している。多くの場合、患者が臨床試験に参加することを妨げ得る多くの障壁が存在する。例えば、実例を挙げると、いつでも治療を受ける準備はできているが、まだ治療を開始していない場合などの、まさに適切なタイミングで患者を特定することは、診療所で数十の試験が公開され得、それぞれの試験が、数十以上の包含基準および／または除外基準を有し、何百人の患者が、１日のうちに診療を受ける場合、困難であることが多い。そのプロセスをさらに複雑にしていることは、患者の転移状態が日毎に劇的に変化する場合があり、この変化が医師による手書きメモにのみ記録される場合があるという事実である。これにより、不適格な転移状態を有する患者が、適格でない試験を受けることにつながり、試験の結果に混乱をもたらす可能性がある。したがって、既存のシステムが直面するこれらの課題を克服するためには、転移状態に基づいて、臨床試験に適格な患者、および患者にとって適格な試験を、より効率的に特定することが望ましい。さらに、患者の転移状態を予測して、患者と試験とのマッチングを正確かつ効率的に調整することが望ましい。

本開示による実施形態は、患者の転移状態を使用して試験を判定するためのシステムおよび方法を含む。本開示の実施形態は、転移状態に応じて、コンピュータ生成アルゴリズムに基づいて試験を判定するための既存の技術のうちの１つ以上の態様を克服することができる。したがって、本開示の実施形態によるコンピュータ生成アルゴリズムの使用により、患者、医師、および研究者に、患者のためになり得る適格な試験に関する信頼できる提案を提供するためのより迅速でより効率的な方法が可能になる。

一実施形態では、患者の転移状態を使用して試験を判定するためのデバイスは、少なくとも１つのプロセッサを含むことができ、そのプロセッサは、患者の選択を受信することと、その患者の選択に応じて、患者に関連付けられた患者データセットにアクセスすることと、患者に関連付けられた予測された転移状態を受信することと、患者データセットの少なくとも第１の部分、およびその予測された転移状態を表示させることと、その患者データセットの少なくとも第２の部分、またはその予測された転移状態に基づいて、患者に対する試験のサブセットを判定することであって、その患者に対する試験のサブセットは、複数の試験から判定される、判定することと、その患者に対する試験の少なくともサブセットを表示させることと、を行うようにプログラムされる。

一実施形態では、患者の転移状態を使用して試験を判定するための方法は、患者の選択を受信することと、その患者の選択に応じて、患者に関連付けられた患者データセットにアクセスすることと、その患者に関連付けられた予測された転移状態を受信することと、その患者データセットの少なくとも第１の部分、およびその予測された転移状態を表示させることと、その患者データセットの少なくとも第２の部分、またはその予測された転移状態に基づいて、患者に対する試験のサブセットを判定することであって、その患者に対する試験のサブセットは、複数の試験から判定される、判定することと、その患者に対する試験の少なくともそのサブセットを表示させることと、を含み得る。

一実施形態では、非一時的コンピュータ可読媒体は、命令を含むことができ、その命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、その１つ以上のプロセッサに、患者の選択を受信することと、その患者の選択に応じて、その患者に関連付けられた患者データセットにアクセスすることと、その患者に関連付けられた予測された転移状態を受信することと、その患者データセットの少なくとも第１の部分、およびその予測された転移状態を表示させることと、その患者データセットの少なくとも第２の部分、またはその予測された転移状態に基づいて、その患者に対する試験のサブセットを判定することであって、その患者に対する試験のサブセットは、複数の試験から判定される、判定することと、その患者に対する試験の少なくともそのサブセットを表示させることと、を行わせる。

添付図面は、本明細書に組み込まれ、本明細書の一部を構成し、説明とともに、様々な例示的な実施形態を示し、その原理を説明する役割を果たす。図面は以下のとおりである：

本開示による、試験に対する１人以上の提案された患者を提供するための例示的なシステムを示すブロック図である。 本開示による、試験に対する１人以上の提案された患者を提供するための例示的なコンピューティングデバイスを示すブロック図である。 本開示による、試験を閲覧するための例示的なユーザインターフェースを示す略図である。 本開示による、新規試験を作成するためのユーザ入力を受信するための例示的なユーザインターフェースを示す略図である。 本開示による、試験に対する１人以上の提案された患者のための例示的な表現ツリー構造を示す略図である。 本開示による、試験に対する１人以上の提案された患者のための例示的な表現ツリー構造を示す略図である。 本開示による、試験に対する１人以上の提案された患者を提供するための例示的なニューラルネットワークを示す略図である。 本開示による、１つ以上の提案された試験を患者に提供するための例示的なユーザインターフェースを示す略図である。 本開示による、患者および提案された試験の情報を提供するための例示的なユーザインターフェースを示す略図である。 転移状態の管理を提供するための例示的なユーザインターフェースを示す略図である。 本開示による、試験に対する１人以上の提案された患者を提供するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。 転移状態を更新するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。

以下の詳細な説明は、添付図面を参照する。図面および以下の説明では、可能な限り、同じまたは同様の部分を参照するために、同じ参照番号が使用される。本明細書には、いくつかの例示的な実施形態が記載されているが、修正、改変、および他の実施態様が可能である。例えば、図面内に例示される構成要素に対して、置換、追加、または修正を行うことができ、本明細書に記載される例示的な方法は、開示される方法のステップを置換、並べ替え、削除、または追加することによって、変更することができる。したがって、以下の詳細な説明は、開示される実施形態および実施例に限定されない。逆に、その適切な範囲は、添付の特許請求の範囲よって定義される。

本明細書の実施形態は、コンピュータ実装方法、有形の非一時的コンピュータ可読媒体、およびシステムを含む。コンピュータ実装方法は、例えば、非一時的コンピュータ可読記憶媒体から命令を受信する少なくとも１つのプロセッサ（例えば、処理デバイス）によって、実行することができる。同様に、本開示によるシステムは、少なくとも１つのプロセッサ（例えば、処理デバイス）およびメモリを含むことができ、そのメモリは、非一時的コンピュータ可読記憶媒体であり得る。本明細書で使用される場合、非一時的コンピュータ可読記憶媒体とは、少なくとも１つのプロセッサによって読み出し可能な情報またはデータを格納することができる、任意の種類の物理的なメモリを指す。例として、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ハードドライブ、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュドライブ、ディスク、および任意の他の既知の物理的記憶媒体が挙げられる。「メモリ」および「コンピュータ可読記憶媒体」などの単数形の用語は、さらに、複数のメモリおよび／またはコンピュータ可読記憶媒体のような複数の構造体を指す場合がある。本明細書で言及される場合、「メモリ」は、特段指定されない限り、任意の種類のコンピュータ可読記憶媒体を含み得る。コンピュータ可読記憶媒体は、少なくとも１つのプロセッサによって実行される命令を格納することができ、その命令は、プロセッサに、本明細書の実施形態によるステップまたは段階を実行させるための命令を含む。さらに、１つ以上のコンピュータ可読記憶媒体が、コンピュータ実装方法を実施する際に利用され得る。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、有形の品物を包含し、搬送波および一過性の信号を除外することを理解されたい。

この開示において、１つ以上の試験のためのシステムが開示される。

図１Ａは、本開示による実施形態を実施するための例示的なシステム１００を示し、以下に詳細に説明される。図１Ａに示すように、システム１００は、１つ以上のクライアントデバイス１０１、コンピューティングデバイス１０２、データベース１０３、およびネットワーク１０４を含むことができる。この開示から、これらの構成要素の数および配置が説明の目的のために例示および提供されていることが理解されるであろう。構成要素の他の配置および数が、本開示の教示および実施形態から逸脱することなく、使用することができる。

クライアントデバイス１０１（例えば、クライアントデバイス１０１－１、１０１－２、１０１－３）は、新規の試験を作成するために、ユーザからユーザ入力を受信するように構成することができる。例えば、クライアントデバイス１０１は、診療所に常駐することができ、ユーザ（例えば、医師または管理者）は、クライアントデバイス１０１の入力デバイス（入力デバイス１５３など）において、新規試験明細表を作成するための情報を入力することができる。クライアントデバイス１０１は、プロセッサ、メモリ、入力デバイス、出力デバイス、または他のコンピューティング構成要素を含むことができる。例えば、クライアントデバイス１０１は、コンピューティングデバイス１０２の構成要素に対応する構成要素を有することができる。例として、ユーザは、新規試験を作成するために、クライアントデバイス１０１のインターフェースにおいて識別番号（例えば、国立臨床試験（ＮＣＴ）番号またはＣｌｉｎｉｃａｌＴｒｉａｌｓ．ｇｏｖ識別子）を入力することができ、クライアントデバイス１０１は、その識別番号をコンピューティングデバイス１０２に送信することができる。コンピューティングデバイス１０２は、識別番号に基づいて、新規試験に対して試験明細表を作成することができる。クライアントデバイス１０１はまた、コンピューティングデバイス１０２から受信した情報を受信および提示することもできる。例えば、クライアントデバイス１０１は、コンピューティングデバイス１０２から１つ以上の試験に対して提案された患者に関する情報を受信して、クライアントデバイス１０１のインターフェースにおいてその情報をユーザに提示することができる。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１０１－１、１０１－２、および１０１－３は、同じ現場または異なる現場に存在することができる。

コンピューティングデバイス１０２は、クライアントデバイス１０１から新規試験明細表を作成するために、クライアントデバイス１０１から情報を受信するように構成することができる。コンピューティングデバイス１０２はまた、コンピューティングデバイス１０２から受信した情報に基づいて、試験明細表を作成することもできる。コンピューティングデバイス１０２が受信した試験情報は、転移状態適格制限など、その試験に関連付けられた試験適格基準のうちの少なくとも一部を含み得る。コンピューティングデバイス１０２はまた、試験情報に基づいて、試験に対して新規試験明細表を作成することもできる。この試験明細表は、患者がその試験に適格であるかどうかを判定するための１つ以上の試験適格基準を含むことができる。例えば、試験適格基準は、適格患者が検証済みの転移状態を有しなければならないという転移状態制限を含む場合がある。コンピューティングデバイス１０２は、さらに、試験適格基準に基づいて、新規試験に対して１人以上の適格患者を提案するためのアルゴリズムを自動的に生成することができる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、試験適格基準に基づいて、表現ツリー（例えば、図４Ａおよび図４Ｂに例示されている表現ツリー構造４０１、４０２）を表すアルゴリズムを自動的に生成することができ、その表現ツリーのノードおよび／またはリーフは、試験適格基準を表すことができる。いくつかの実施形態では、適格性の強さを判定することができ、その強さは、患者が一組の基準にマッチングする程度に基づくことができる。例えば、一組の基準の９０％にマッチングする患者は、一組の基準の５０％にマッチングする患者よりも適格性の強さが高くなり得る。別の例として、「転移性」であると検証された転移状態を有する患者は、「転移性」状態という適格制限を有する試験に対して、予測された転移状態のみを有する患者よりも適格性の強さが高くなり得る。いくつかの実施形態では、適格性の強さは、クライアントデバイス１０１、コンピューティングデバイス１０２、および／または患者データを管理するのに好適な任意の他のデバイスによって、格納および／または送信され得る。いくつかの実施形態では、適格性の強さは、好ましいものとして指定されている基準に対して判定され得るが、適格性における絶対的な制限として指定されている基準に対しては、判定されなくてもよい。

コンピューティングデバイス１０２はまた、複数の患者に関連付けられた電子医療記録を取得して、１人以上の患者がアルゴリズムおよび電子医療記録に基づいて、新規試験に適格であり得るかどうかを判定するように構成することもできる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、診療所Ｌ２２２（例えば、クライアントデバイス１０１に関連付けられた診療所）の患者に関連付けられた電子医療記録を取得することができる。例えば、クライアントデバイス１０１および／またはコンピューティングデバイス１０２は、モデルの入力情報を受信および／または処理するように構成することができる。例えば、クライアントデバイス１０１は、スキャンデバイスを含み得るか、またはスキャンデバイスに接続することができ、そのスキャンデバイスは、患者に関連付けられた文書（例えば、非構造化データを含む文書）をスキャンすることができる。例えば、スキャンデバイス（例えば、携帯型文書スキャナ）は、医者からの手書きメモをスキャンして、そのメモを画像または他のデータエンティティ（例えば、構造化データ）に変換することができる。コンピューティングデバイス１０２は、アルゴリズムおよび電子医療記録（例えば、構造化または非構造化データ）に基づいて、新規試験に適格であり得る臨床の患者の中で１人以上の患者を判定することができる。例として、コンピューティングデバイス１０２は、電子医療記録（例えば、年齢、疾患、バイオマーカー）に基づいて、患者のそれぞれの番号、および一連の文字を有する名前付きタプルを作成することができる。コンピューティングデバイス１０２は、患者に関連付けられた作成された名前付きタプルを表現ツリーに対して評価することができ、その表現ツリーは、患者のそれぞれの適格性を示す数字を返すことができる。例えば、表現ツリーアルゴリズムは、不適格の場合は「０」を、または適格の場合は「１」を出力することができる。代替的に、そのアルゴリズムは、患者のそれぞれの適格性を示す確率値を出力することができる。

コンピューティングデバイス１０２は、さらに、新規試験に対して１人以上の提案された適格患者を出力するように構成することができる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、１人以上の提案された患者を出力デバイス（例えば、ディスプレイ、プリンタ）に出力することができる。代替的に、またはさらに、コンピューティングデバイス１０２は、１人以上の提案された患者を表す情報をクライアントデバイス１０１に表示させるための命令を送信することができ、そのクライアントデバイスは、その情報をユーザに提示することができる。

いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、１つ以上の提案された試験を患者に提供するように構成することができる。例えば、ユーザは、クライアントデバイス１０１（またはコンピューティングデバイス１０２）の入力デバイスを介して患者を選択することができ、コンピューティングデバイス１０２は、その患者が、１つ以上の患者試験マッチングアルゴリズム、および患者に関連付けられた電子医療記録に基づいて、適格であり得る１つ以上の試験を提供することができる。

いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１０１およびコンピューティングデバイス１０２は、この出願で開示されたクライアントデバイス１０１およびコンピューティングデバイス１０２の機能を実行するように構成された１つのデバイスに統合することができる。例えば、ユーザは、コンピューティングデバイス１０２の入力デバイス１５３を介して新規試験を作成するための情報を入力することができ、そのコンピューティングデバイスは、出力デバイス（例えば、以下に考察される出力デバイス１５４）を介して、新規試験に対する１人以上の提案された患者を表示することができる。

データベース１０３は、システム１００の１つ以上の構成要素のための情報およびデータを格納するように構成することができる。例えば、データベース１０３は、１人以上の患者に関連付けられた電子医療記録を格納することができる。データベース１０３はまた、１つ以上の試験に関する情報を格納することもできる。例えば、データベース１０３は、転移状態基準など、試験のそれぞれに関連付けられた試験適格基準を格納することができる。いくつかの実施形態では、データベース１０３はまた、試験に対する１人以上の提案された適格患者、および／または患者に対する１つ以上の提案された適格試験を判定するための患者試験マッチングアルゴリズムを格納することもできる。クライアントデバイス１０１および／またはコンピューティングデバイス１０２は、ネットワーク１０４を介して、データベース１０３上に格納されているデータにアクセスしてそれを取得するように構成することができる。いくつかの実施形態では、データベース１０３は、第三者によって操作される場合がある。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、データベース１０３から特定の試験に関する情報を要求することができ、そのデータベースは、要求された情報をコンピューティングデバイス１０２に送信することができる。例として、コンピューティングデバイス１０２は、試験識別子（例えば、ＮＣＴ番号）をデータベース１０３に送信することによって試験の情報を要求することができ、そのデータベースは、要求された情報（例えば、試験適格基準）をコンピューティングデバイス１０２に送信することができる。

ネットワーク１０４は、システム１００の構成要素間の通信を容易にするように構成することができる。ネットワーク１０４は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネットの一部、イントラネット、セルラーネットワーク、短距離ネットワーク（例えば、ブルートゥース（登録商標）ベースのネットワーク）など、またはそれらの組み合わせを含むことができる。

図１Ｂは、例示的なコンピューティングデバイス１０２を示すブロック図である。コンピューティングデバイス１０２は、少なくとも１つのプロセッサ（例えば、プロセッサ１５１）、メモリ１５２、入力デバイス１５３、出力デバイス１５４、およびデータベース１６０を含むことができる。

プロセッサ１５１は、この出願で説明される１つ以上の機能を実行するように構成することができる。コンピューティングデバイス１０２はまた、コンピューティングデバイス１０２の様々な構成要素のための命令を格納することができるメモリ１５２を含むこともできる。例えば、メモリ１５２は、命令を格納することができ、その命令は、プロセッサ１５１によって実行されると、プロセッサ１５１に、本明細書に記載されている１つ以上の機能を実行させるように構成することができる。

入力デバイス１５３は、コンピューティングデバイス１０２のユーザからの入力を受信するように構成することができ、コンピューティングデバイス１０２の１つ以上の構成要素は、受信した入力に応じて、１つ以上の機能を実行することができる。いくつかの実施形態では、入力デバイス１５３には、タッチスクリーン、キーボード、マイクロフォン、スピーカー、触覚デバイス、カメラ、ボタン、ダイヤル、スイッチ、ノブ、タッチパッド、ボタン、マイクロフォン、位置センサ、加速度計、カメラ、指紋スキャナ、網膜スキャナ、生体認証入力デバイス、超音波スキャナ、送受信機、入力デバイス、出力デバイス、または開示された実施形態の方法を実行するための他の入力デバイスが含まれ得る。例えば、入力デバイス１５３は、タッチスクリーン（例えば、出力デバイス１５４）上に表示されるインターフェースを含むことができる。出力デバイス１５４は、情報および／またはデータをユーザに出力するように構成することができる。例えば、出力デバイス１５４は、試験に対する１人以上の提案された患者を表示するように構成されたディスプレイを含むことができる。いくつかの実施形態では、出力デバイス１５４は、タッチスクリーンを含むことができる。

データベース１６０は、コンピューティングデバイス１０２の１つ以上の構成要素の様々なデータおよび情報を格納するように構成することができる。例えば、データベース１６０は、試験データベース１６１、モデルデータベース１６２、および電子医療記録（ＥＭＲ）データベース１６３を含むことができる。試験データベース１６１は、１つ以上の試験に関する情報を格納するように構成することができる。例えば、試験データベース１６１は、試験のそれぞれに対する試験明細表を格納することができ、その試験明細表は、試験の試験適格基準を含むことができる。試験の試験適格基準には、試験状況、試験疾患、試験の治療線表、適格年齢、試験バイオマーカー基準、予測される転移状態基準、検証された転移状態基準など、またはそれらの組み合わせが含まれ得る。いくつかの実施形態では、試験明細表はまた、試験名称、試験内容など、またはそれらの組み合わせを含むこともできる。試験データベース１６１は、さらに、試験に行われた変更を含む編集履歴を格納することができる。コンピューティングデバイス１０２は、試験データベース１６１から試験に関する情報を取得して、必要に応じて、その情報を修正することができる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、新規試験のための試験明細表を作成して、その試験明細表を試験データベース１６１に格納することができる。

モデルデータベース１６２は、患者試験マッチングモデルまたはアルゴリズムを格納することができる。患者試験マッチングアルゴリズムとは、試験に対する１人以上の適格患者を判定するための、および／または患者に対する１つ以上の提案された適格試験を判定するためのアルゴリズムを指す。コンピューティングデバイス１０２は、モデルデータベース１６２からアルゴリズムを取得することができる。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、新規試験のためのアルゴリズムを作成して、作成されたアルゴリズムをモデルデータベース１６２に格納することができる。ＥＭＲデータベース１６３は、患者に関連付けられた電子医療記録を格納することができる。プロセッサ１５１は、ＥＭＲデータベース１６３から１つ以上の電子医療記録を受信することができる。

図２は、本開示による、試験を閲覧するための例示的なユーザインターフェース２００を示す略図である。ユーザインターフェース２００は、コンピューティングデバイス１０２の出力デバイス１５４（例えば、ディスプレイまたはタッチスクリーン）を介して表示することができる。代替的に、またはさらに、コンピューティングデバイス１０２は、クライアントデバイス１０１の出力デバイス（例えば、ディスプレイまたはタッチスクリーン）を介して、ユーザインターフェース２００を表示するための命令をクライアントデバイス１０１に送信することができる。コンピューティングデバイス１０２は、データベース（例えば、データベース１０３、データベース１６０）から試験データを取得して、その取得された試験データに基づいて、ユーザインターフェース２００をレンダリングすることができる。

ユーザインターフェース２００は、試験リスト２０１を含むことができる。試験リスト２０１には、試験名称、試験内容、試験状況、試験疾患、試験の治療線表など、またはそれらの組み合わせが含まれ得る。ユーザインターフェース２００はまた、試験名称、試験内容、試験状況、試験疾患、試験の治療線表など、またはそれらの組み合わせによるフィルタなどの１つ以上のフィルタを含むこともできる。いくつかの実施形態では、それぞれの試験について、ユーザインターフェース２００は、編集履歴を表示することができ、その編集履歴には、診療所においてユーザによって試験情報に行われた変更が含まれ得る。したがって、ユーザは、１つの場所にアクセスして、自身の診療にわたるすべての臨床試験、試験状況、ならびにその試験が募集している疾患および治療線表を確認することができ得る。これは、ユーザが、ユーザの試験明細表内のどこに空白箇所があり得るのか、およびユーザがどこで別の試験を公開する必要があり得るのかを理解するのに役立ち得る。

ユーザインターフェース２００は、少なくとも１つのフィルタ２０２（複数が示されている）を含むこともでき、そのフィルタは、ユーザによって相互作用され、試験リスト２０１内の試験をフィルタ処理することができる。例えば、ユーザは、検索用語をフィルタ２０２に入力することができ、その検索用語に関連付けられた試験（例えば、試験データが含まれる試験）が、試験リスト２０１に表示されることになる。別の例として、フィルタ２０２は、ドロップダウンメニューを含むことができ、そのドロップダウンメニューは、ユーザが特定の試験状況、疾患、治療の線表、転移状態などを選択するのを可能にすることができる。

ユーザインターフェース２００はまた、試験の分類別のデータ要素２０３を含むこともでき、その分類別データ要素は、試験名称、試験内容、試験募集状況、疾患、治療の線表、転移状態など、特定の試験に関連付けることができるもののうちのいずれかを示すことができる。いくつかの実施形態では、試験の分類別のデータ要素２０３は、さらなる構成のために、ユーザによる選択が可能となり得る。例えば、試験の分類別のデータ要素２０３を選択することにより、ユーザインターフェース３００と同様のインターフェースを表示させることができる。いくつかの実施形態では、適切な権限を有するユーザのみが、試験データを変更することができる（例えば、クライアントデバイス１０１またはコンピューティングデバイス１０２上で権限が付与されたアカウントにログインしているユーザ）。

ユーザインターフェース２０４はまた、分類インジケータ２０４を含むこともでき、その分類インジケータは、特定の種類の試験分類別データ要素２０３に対応することができ、ユーザによって対話可能とすることができる。いくつかの実施形態では、分類インジケータは、ユーザが選択したときに、表示された試験情報をフィルタ処理、フィルタ処理解除、および／または並べ替えることができる。いくつかの実施形態では、分類インジケータにおけるユーザ入力は、ユーザインターフェース２０４からその分類インジケータに対応する分類別データ要素２０３を削除することができる。

ユーザインターフェース２００はまた、新規試験を追加するためのボタン２０５を含むこともできる。例えば、ユーザは、ボタン２０５をクリックまたは選択することができ（例えば、データ入力デバイスを使用するか、またはタッチスクリーン上での選択を介して）、コンピューティングデバイス１０２は、ユーザが新規試験に関する情報を入力するための別のユーザインターフェースをレンダリングすることができる。

図３は、本開示による、新規試験を作成するためのユーザ入力を受信するための例示的なユーザインターフェース３００を示す略図である。ユーザインターフェース３００は、コンピューティングデバイス１０２の出力デバイス１５４（例えば、ディスプレイまたはタッチスクリーン）を介して表示することができ、ユーザは、入力デバイス１５３を介して情報を入力することができる。代替的に、またはさらに、コンピューティングデバイス１０２は、クライアントデバイス１０１の出力デバイス（例えば、ディスプレイまたはタッチスクリーン）を介してユーザインターフェース３００を表示するための、またクライアントデバイス１０１の入力デバイスを介してユーザ入力を受信するための命令をクライアントデバイス１０１に送信することができる。

ユーザインターフェース３００は、ユーザが入力して新規試験を追加するための１つ以上の入力領域（例えば、フィールド）を含むことができる。例えば、ユーザは、試験識別番号を入力することができる。コンピューティングデバイス１０２は、その試験識別番号に基づいて、試験を取得または生成することもできる。例として、ユーザは、ＮＣＴ番号を入力することができ、コンピューティングデバイス１０２は、その受信したＮＣＴ番号に基づいて、データベースまたは第三者（例えば、ｃｌｉｎｉｃａｌｔｒｉａｌｓ．ｇｏｖ）から試験情報を取得することができ、その試験情報には、例えば、試験名称、治験薬、主催者、治験の種類、試験内容、診断、バイオマーカー基準、治療の線表など、またはそれらの組み合わせが含まれる。コンピューティングデバイス１０２はまた、それに応じて（例えば、自動的に）ユーザインターフェース３００で取得された情報を読み込むこともできる。いくつかの実施形態では、ユーザは、試験情報の少なくとも一部を手動で入力することができる。例えば、ＮＣＴ番号が利用不可能である場合、ユーザは、ボックスをチェックして、利用不可能であることを示すことができる。ユーザインターフェース３００は、これらの入力領域を手動で完了するようにユーザに促すことができる。

いくつかの実施形態では、試験情報は、その新規試験が行われる予定の場所を特定する現場情報を含むことができる。例えば、ユーザは、現場情報を入力することができ、その現場情報は、医療診療所が、それらの診療所における運用を監督し、それらの試験成績に関するレポートを受信するのに役立つことができる。運用データ領域としては、現場ＩＤ、治験責任医師、試験状況、登録開始日、登録締切日、治験審査委員会（ＩＲＢ）承認日、現場開始来院日、契約実施日、データ入力のための日数、登録目標（例えば、患者の数）、外部ソースへのリンクなど、またはそれらの組み合わせが挙げられ得る。

コンピューティングデバイス１０２は、新規試験のための試験明細表を作成して、その試験情報をデータベース１０３および／またはデータベース１６０に格納することができる。試験明細表には、試験の試験適格基準（例えば、転移状態）が含まれる場合がある。このアプローチの潜在的な利点は、システムのユーザ（例えば、管理者、医師、治験コーディネータ）が適格基準に対して診療所（例えば、臨床現場）で適格患者を判定することができることであり得る。さらに、システムは、そのユーザに、試験および患者に関する運用レポートを提供することができる。このアプローチにより、ユーザが適格性の可能性の高い患者を審査する上でより多くの時間を費やしているため、ユーザが潜在的な試験適格性のために審査する必要がある患者の数を大幅に削減することができ、それによって診療所の試験募集を改善することができる。

コンピューティングデバイス１０２は、新規試験に対する提案された１人以上の適格患者を判定するように構成することができる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、その試験の試験適格基準に基づいて、新規試験に適格な１人以上の患者を判定するための患者試験マッチングアルゴリズムを作成することができる。コンピューティングデバイス１０２はまた、複数の患者に関連付けられた電子医療記録を取得することもできる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、クライアントデバイス１０１および／またはコンピューティングデバイス１０２が動作する１つ以上の臨床現場で、データベース（例えば、データベース１０３、データベース１６０）から、患者に関連付けられた電子医療記録を取得することができる。コンピューティングデバイス１０２は、さらに、電子医療記録およびアルゴリズムに基づいて、試験に適格な１人以上の患者を判定することができる。

単なる例として、例示的な試験のための試験適格基準は、以下の基準を含むことができる。
１．患者は、１８歳を超えるか？はいの場合、ステップ２に進む。いいえの場合、患者は、不適格である。
２．患者は、乳癌を患っているか？はいの場合、ステップ３に進む。いいえの場合、ステップ４に進む。
３．患者は、エストロゲン受容体陰性（ＥＲ－）およびプロゲステロン受容体陰性（ＰＲ－）であるか？はいの場合、患者は、適格である。いいえの場合、患者は、不適格である。
４．患者は、結腸直腸癌を患っているか？はいの場合、ステップ５に進む。いいえの場合、患者は、不適格である。
５．患者は、遺伝カーステンラット肉腫ウイルス腫瘍遺伝子同族体（ＫＲＡＳ）変異を有するか？はいの場合、患者は、適格である。いいえの場合、患者は、不適格である。

上記の試験適格基準は、以下のように、ブール演算子を用いて表すことができる。

（年齢＞１８）ＡＮＤ（ＥＲ＝陰性ＡＮＤ ＰＲ＝陰性ＡＮＤ疾患＝乳房）ＯＲ（ＫＲＡＳ＝陽性ＡＮＤ疾患＝結腸直腸）。これは、図４Ａに示された例示的な表現ツリー４０１として表すことができる。

図４Ａに示されるように、表現ツリー４０１は、演算子４１１、４１２、４１３、および４１４、ならびに基準要素４２１、４２２、４２３、４２４、４２５、および４２６を含むことができる。例えば、要素４１２は、患者が１８歳を超えていなければならないことを表し得る。別の例として、演算子４１３および４１４、ならびに要素４２２～４２６は、患者が、（１）ＥＲ陰性およびＰＲ陰性であり、ならびに乳癌を有するか、または（２）結腸直腸癌およびＫＲＡＳ陽性を有するか、のいずれかである必要があることを表す。コンピューティングデバイス１０２がそれぞれのノードを評価するとき、コンピューティングデバイス１０２は、そのノードの上方のノードにその結果を上昇させて、患者がこの試験に適格であるかどうかの結果を取得することができる。例えば、乳癌を有し、かつＥＲ－およびＰＲ－であるが、結腸直腸癌を有さず、かつＫＲＡＳ＋を試験していない患者に対しては、表現ツリー４０１の左側のサブツリーがあるため、その試験に適格であり得る。

いくつかの実施形態では、表現ツリー内のそれぞれのリーフノードは、単一の包含基準または除外基準を表す。これらのノード（およびそれらの基準）は、混合され、また異なるツリーにマッチングされて、異なる試験の基準を形成することができる。それぞれのリーフノードは、患者が適格であるかどうかを判定し、例えば、患者の臨床情報をその入力として取得し、また適格性に影響を及ぼし得る値を出力として返す役割を果たすことができる。表現ツリーを使用して、システムは、ユーザが試験のマッチング基準を視覚化するのを可能にすることができ、統一されたインターフェースを介して様々なデータソース（例えば、患者の電子医療記録）について問い合わせることができる。

いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、試験に対して更新された患者適格基準を受信するように構成することができる。コンピューティングデバイス１０２はまた、更新された患者適格基準に基づいて、患者試験マッチングアルゴリズムを更新して、その更新された患者試験マッチングアルゴリズムおよび電子患者医療記録に基づいて、更新された新規試験に対する、少なくとも１人の新規提案された患者を判定することができる。例えば、ユーザは、試験の試験適格基準を更新することができ、コンピューティングデバイス１０２は、表現ツリーおよび患者試験マッチングアルゴリズムを自動的に更新することができる。別の例として、コンピューティングデバイス１０２は、外部のデータベースから更新された試験適格基準を受信して、その更新された試験適格基準に基づいて、その試験のアルゴリズムを自動的に更新することができる。例として、コンピューティングデバイス１０２は、ユーザからユーザ入力を受信して、ＫＲＡＳ基準を削除することができる。コンピューティングデバイス１０２は、図４Ｂに示されるように、表現ツリー４０２のリーフノード４２６を除去することによって、表現ツリー４０１を更新することができる。同様に、ユーザが新規基準を追加する場合、コンピューティングデバイス１０２は、適切な場所にある表現ツリーの中に新規リーフノードを挿入することができる。代替的に、またはさらに、コンピューティングデバイス１０２は、ユーザまたはシステムからの入力に基づいて、リーフノードを修正することができる。

図５は、本開示による、例示的な（簡略化した）表現ツリー構造を示す略図である。図５は、表現ツリーおよびアルゴリズムをさらに示すための例を提供する。表現ツリー５００は、以下を含む試験適格基準を表すことができる。
（Ａ、Ｂ、Ｃのみ）ＡＮＤ（＜１０００）ＡＮＤ（ＡのみＯＲ＜５０）。

表現ツリー５００は、演算子ノード５１１および５１２を含むことができ、それらは、２つの演算子クラス（ＡＮＤおよびＯＲ）である。演算子クラスは、リーフクラス（例えば、リーフ５２１、５２２、５２３、および５２４）として追加された子クラスを含むことができる。

コンピューティングデバイス１０２は、試験適格基準に基づいて、表現ツリー５００を表すアルゴリズムを自動的に生成することができる。アルゴリズムの例示的なコードを以下に示す。
ｃｌａｓｓ ＯｒＭａｔｃｈＯｐｅｒａｔｏｒ（）：
ｄｅｆ ｉｎｉｔ（ｓｅｌｆ）：
ｓｅｌｆ．ｃｈｉｌｄｒｅｎ＝［］
ｄｅｆ ｍａｔｃｈ（ｓｅｌｆ，ｐａｔｉｅｎｔ）：
ｐｒｏｂ＿ｎｏ＿ｍａｔｃｈ＝１．０
ｆｏｒ ｃｈｉｌｄ ｉｎ ｓｅｌｆ．ｃｈｉｌｄｒｅｎ：
ｐｒｏｂ＿ｎｏ＿ｍａｔｃｈ＊＝ｆｌｏａｔ（１－ｃｈｉｌｄ．ｍａｔｃｈ（ｐａｔｉｅｎｔ））
ｒｅｔｕｒｎ１－ｐｒｏｂ＿ｎｏ＿ｍａｔｃｈ
ｃｌａｓｓ ＡｎｄＭａｔｃｈＯｐｅｒａｔｏｒ（）：
ｄｅｆ ｉｎｉｔ（ｓｅｌｆ）：
ｓｅｌｆ．ｃｈｉｌｄｒｅｎ＝［］
ｄｅｆ ｍａｔｃｈ（ｓｅｌｆ，ｐａｔｉｅｎｔ）：
ｐｒｏｂ＿ｍａｔｃｈ＝１．０
ｆｏｒ ｃｈｉｌｄ ｉｎ ｓｅｌｆ．ｃｈｉｌｄｒｅｎ：
ｐｒｏｂ＿ｍａｔｃｈ＊＝ｆｌｏａｔ（ｃｈｉｌｄ．ｍａｔｃｈ（ｐａｔｉｅｎｔ））
ｒｅｔｕｒｎ ｐｒｏｂ＿ｍａｔｃｈ
＃ＭｏｃｋＣｌａｓｓが特定の文字のみを有するかどうかを確認するＭｏｃｋリーフノード
＃その’文字’内の属性クラスＬｅｔｔｅｒＭａｔｃｈＬｅａｆ（）：
ｄｅｆ ｉｎｉｔ（ｓｅｌｆ，ａｌｌｏｗａｂｌｅ＿ｌｅｔｔｅｒｓ）：
ｓｅｌｆ．ａｌｌｏｗａｂｌｅ＿ｌｅｔｔｅｒｓ＝ａｌｌｏｗａｂｌｅ＿ｌｅｔｔｅｒｓ
ｄｅｆ ｍａｔｃｈ（ｓｅｌｆ，ｐａｔｉｅｎｔ）：
ｉｆ ｓｅｔ（ｐａｔｉｅｎｔ．ｌｅｔｔｅｒｓ）－ｓｅｔ（ｓｅｌｆ．ａｌｌｏｗａｂｌｅ＿ｌｅｔｔｅｒｓ）：
ｒｅｔｕｒｎ ０
ｒｅｔｕｒｎ １
＃ＭｏｃｋＣｌａｓｓが数字を有するかどうかを確認するＭｏｃｋリーフノード
＃ｍａｘ＿ｎｕｍｂｅｒクラス未満ＮｕｍｂｅｒＭａｔｃｈＬｅａｆ（）：
ｄｅｆ ｉｎｉｔ（ｓｅｌｆ，ｍａｘ＿ｎｕｍｂｅｒ）：
ｓｅｌｆ．ｍａｘ＿ｎｕｍｂｅｒ＝ｍａｘ＿ｎｕｍｂｅｒ
ｄｅｆ ｍａｔｃｈ（ｓｅｌｆ，ｐａｔｉｅｎｔ）：
ｒｅｔｕｒｎ ｉｎｔ（ｐａｔｉｅｎｔ．ｎｕｍｂｅｒ＜＝ｓｅｌｆ．ｍａｘ＿ｎｕｍｂｅｒ）
ｆｒｏｍ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｓ ｉｍｐｏｒｔ ｎａｍｅｄｔｕｐｌｅ
ＭｏｃｋＣｌａｓｓ＝ｎａｍｅｄｔｕｐｌｅ（‘ＭｏｃｋＣｌａｓｓ’，［‘ｎｕｍｂｅｒ’，‘ｌｅｔｔｅｒｓ’］）
ｔｒｅｅ＝ＡｎｄＭａｔｃｈＯｐｅｒａｔｏｒ（）
ｔｒｅｅ．ｃｈｉｌｄｒｅｎ．ａｐｐｅｎｄ（ＬｅｔｔｅｒＭａｔｃｈＬｅａｆ（［‘Ａ’，‘Ｂ’，‘Ｃ’］））ｔｒｅｅ．ｃｈｉｌｄｒｅｎ．ａｐｐｅｎｄ（ＮｕｍｂｅｒＭａｔｃｈＬｅａｆ（１０００））
ｓｕｂｔｒｅｅ＝ＯｒＭａｔｃｈＯｐｅｒａｔｏｒ（）
ｓｕｂｔｒｅｅ．ｃｈｉｌｄｒｅｎ．ａｐｐｅｎｄ（ＮｕｍｂｅｒＭａｔｃｈＬｅａｆ（５０））ｓｕｂｔｒｅｅ．ｃｈｉｌｄｒｅｎ．ａｐｐｅｎｄ（ＬｅｔｔｅｒＭａｔｃｈＬｅａｆ（［‘Ａ’］））
ｔｒｅｅ．ｃｈｉｌｄｒｅｎ．ａｐｐｅｎｄ（ｓｕｂｔｒｅｅ）
ｐｒｉｎｔ（‘Ｍａｔｃｈ！（５０，［Ｃ］）’）ｐｒｉｎｔ（ｔｒｅｅ．ｍａｔｃｈ（ＭｏｃｋＣｌａｓｓ（５０，［‘Ｃ’］）））ｐｒｉｎｔ（‘Ｍａｔｃｈ！（５０，［Ａ］）’）ｐｒｉｎｔ（ｔｒｅｅ．ｍａｔｃｈ（ＭｏｃｋＣｌａｓｓ（５５，［‘Ａ’］）））
ｐｒｉｎｔ（‘Ｆｉｔｓ ｎｅｉｔｈｅｒ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｂｔｒｅｅ．Ｎｏ ｍａｔｃｈ．（５０、［Ｃ］）’）
ｐｒｉｎｔ（ｔｒｅｅ．ｍａｔｃｈ（ＭｏｃｋＣｌａｓｓ（５５，［‘Ｃ’］）））
ｐｒｉｎｔ（‘Ｎｕｍｂｅｒ ｉｓ ｔｏｏ ｂｉｇ ｆｏｒ ｔｈｅ ｔｏｐ－ｌｅｖｅｌ ｎｕｍｂｅｒ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ．Ｎｏ ｍａｔｃｈ．（１００５、［Ａ］）’）
ｐｒｉｎｔ（ｔｒｅｅ．ｍａｔｃｈ（ＭｏｃｋＣｌａｓｓ（１００５，［‘Ａ’］）））

上記の例示的なコードは、試験適格基準を含む表現ツリー５００を表すことができる。コンピューティングデバイス１０２はまた、患者のそれぞれのＭｏｃｋＣｌａｓｓを生成することもでき、それは、数字および一連の文字を有する名前付きタプルであり得る。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、患者に関連付けられた電子医療記録に基づいて、名前付きタプルを作成することができる。それらのコードはまた、特定の文字のサブセットのみを許可し得るリーフクラスであるＬｅｔｔｅｒＭａｔｃｈＬｅａｆ、および特定の数未満の数字のみを許可し得る別のリーフクラスであるＮｕｍｂｅｒＭａｔｃｈＬｅａｆを含む。当業者ならば、これらのクラスが説明のみを目的としており、他の種類のクラスもアルゴリズムに使用することができることを理解するであろう。例えば、そのアルゴリズムは、疾患マッチングのためのリーフクラスであるＤｉｓｅａｓｅＭａｔｃｈＬｅａｆ、およびバイオマーカーマッチングのためのリーフクラスであるＢｉｏｍａｒｋｅｒＭａｔｃｈＬｅａｆを含むことができる。

コンピューティングデバイス１０２は、アルゴリズムを使用して、表現ツリー５００に対して異なるＭｏｃｋＣｌａｓｓオブジェクト（すなわち、患者）を評価することができ、そのアルゴリズムは、１（適格）または０（不適格）を返すことができる。いくつかの実施形態では、患者試験マッチングアルゴリズムは、確率を出力することができ、コンピューティングデバイス１０２は、その確率（例えば、ある閾値を超える確率）に基づいて、患者がその試験に適格であるかどうかを判定することができる。

いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、試験適格基準に基づいて、試験に対する１人以上の提案された適格患者を判定するための機械学習アルゴリズムを取得または生成することができる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、試験に対する提案された１人以上の適格患者を判定するために、ニューラルネットワークにアクセスすることができる。

図６は、例示的なニューラルネットワーク６００を示す。ニューラルネットワーク６００は、入力層、１つ以上の隠れ層、および出力層を含むことができる。それらの層の各々は、１つ以上のノードを含むことができる。いくつかの実施形態では、出力層は、１つのノードを含むことができる。代替的に、出力層は、複数のノードを含むことができ、それらのノードの各々は、データを出力することができる。入力層は、入力（例えば、患者に関連付けられた電子医療記録）を受信するように構成することができる。いくつかの実施形態では、１つの層のあらゆるノードは、次の層の他のあらゆるノードに接続されている。ノードは、その入力の加重和を取り、その加重和を非線形活性化関数に渡すことができ、それらの結果は、次の層の別のノードの入力として出力することができる。そのデータは、左から右に流れることができ、最終的な出力は、すべてのノードの計算に基づいて、出力層で計算され得る。ニューラルネットワーク６００は、試験について患者の適格性を示す確率を出力することができ、その確率は、受信した入力からの情報に基づくことができる。

いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、患者の試験および電子医療記録に関連付けられた患者試験マッチングアルゴリズムに基づいて、複数の患者と複数の試験との間の患者試験マッチングを判定することができる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、その試験の各々に対する１人以上の提案された適格患者、および／またはその患者の各々に対する１つ以上の提案された適格試験を判定することができる。コンピューティングデバイス１０２はまた、患者と試験との間の関係を表すデータ構造を生成して、そのデータ構造をデータベース（例えば、データベース１０３、データベース１６０）に格納することもできる。コンピューティングデバイス１０２は、さらに、患者と試験との間の関係を表すデータをユーザに提示することもできる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、患者試験マッチングレポートを生成するように構成することができる。例として、コンピューティングデバイス１０２は、データがそのレポート上に現れるようにフィルタを定義するためのユーザ入力を受信することができ、そのデータには、例えば、患者情報（例えば、性別、年齢、場所、患者スケジュール、診断、バイオマーカー、予測された転移状態、検証された転移状態など、またはそれらの組み合わせ）、治療情報（例えば、治療、包含薬剤および／または除外薬剤）、および試験情報（試験名称、治験薬、主催者、治験の種類、試験内容、診断、バイオマーカー基準、治療の線表など、またはそれらの組み合わせ）が含まれる。コンピューティングデバイス１０２は、フィルタ処理されたデータとマッチする患者および／または試験をレポートにまとめることができる。

図７は、本開示による、１つ以上の提案された試験を患者に提供するための例示的なユーザインターフェースを示す略図である。ユーザインターフェース７００は、コンピューティングデバイス１０２の出力デバイス１５４（例えば、ディスプレイまたはタッチスクリーン）を介して表示され得、ユーザは、入力デバイス１５３を介して情報を入力することができる。代替的に、またはさらに、コンピューティングデバイス１０２は、クライアントデバイス１０１の出力デバイス（例えば、ディスプレイまたはタッチスクリーン）を介してユーザインターフェース７００を表示するため、またクライアントデバイス１０１の入力デバイスを介してユーザ入力を受信するために、クライアントデバイス１０１に命令を送信することができる。

ユーザは、患者のスケジュールを選択することができ、コンピューティングデバイス１０２は、患者のスケジュールにアクセスして、患者のスケジュールに従って、来院が予定されている患者を判定することができる。例えば、ユーザは、日付（例えば、図の７００に示された２０１８年１１月８日）を選択することができ、コンピューティングデバイス１０２は、患者のスケジュールにアクセスして、その日の来院が予定されている患者を判定することができる。代替的に、またはさらに、ユーザは、ある期間（例えば、一週間、一ヶ月）の間の患者のスケジュールを閲覧することができる。コンピューティングデバイス１０２はまた、患者および来院に関する情報を示すインターフェースをユーザに提供することもできる。例えば、図７に示すように、ユーザインターフェース７００は、患者の名前、診断、来院の種類（例えば、外来、治療）、患者が来院する医師、来院の場所など、またはそれらの組み合わせを含み得る。

コンピューティングデバイス１０２は、この開示の他所で説明されているように、試験に関連付けられたアルゴリズム、および患者の電子医療記録に基づいて、患者に対する１つ以上の提案された試験をさらに判定することができる。コンピューティングデバイス１０２はまた、患者に対して提案された試験のリストを含む、ユーザへのユーザインターフェース７００を表すこともできる。図７に示すように、ユーザインターフェース７００は、患者リスト７０１を含むことができ、その患者リストには、各患者の名前、診断、来院の種類、試験、患者の状態など、またはそれらの組み合わせなどの患者の情報が含まれ得る。ユーザインターフェース７００はまた、例えば、医師、場所、患者の診断、来院の種類、試験、患者状況など、またはそれらの組み合わせに従って、患者および／または試験をフィルタ処理するためのユーザの入力を受信するように構成されたフィルタ７０２を含むこともできる。来院が予定されている患者に対して提案された試験を提示することによって、患者試験マッチングは、その診療所（例えば、臨床）の患者スケジュールに直接結び付けることができ、その結果、システムのユーザは、特定の日時に診療所に来院している適格患者を特定することができ、これらの患者との会合を計画して、試験に参加する潜在的な機会について話し合うことができる。これにより、患者の募集を改善することができる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、特定の日時に診療所に来院する予定の１人以上の提案された適格患者をユーザに提供することができる。別の例として、ユーザは、疾患、試験の種類など、またはそれらの組み合わせに従って、試験および／または患者をフィルタ処理することができる。コンピューティングデバイス１０２は、患者が参加するのに適格であり得る試験について患者と話し合うように、医師および／または治験コーディネータに通知することができる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、試験情報を患者の医療記録に含めることができ、その結果、医師は、患者といつ話し合うかを思い出すことができる。

いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース７００は、少なくとも１人の提案された患者の診察予約を含む患者スケジュールを表示することができる。代替的に、またはさらに、ユーザインターフェース７００は、医者の情報、または患者の診察予約に関連付けられた場所を表示することができる。

いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、ユーザの入力に従ってユーザインターフェース７００を更新することができる。例えば、患者名、または患者記録が選択された（例えば、クリックされた）場合、ユーザインターフェース７００は、患者名または患者記録が「閲覧済みＬ４５２」として表示されること（例えば、患者名による、または別の患者識別子による「閲覧済み」アイコンを表示しながら）を示し得る。ユーザインターフェース７００は、閲覧済み患者をフィルタ処理するためのフィルタを含むことができる。

いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース７００はまた、ユーザの選好好みに応じて異なるビューを含むこともできる。例えば、ユーザインターフェース７００は、図７に示すように、「提案された試験」ビューを含むことができ、このビューは、提案された試験（例えば、患者の診断およびバイオマーカーとマッチする積極的に募集している試験、または保留している試験）を有する患者を表示することができる。代替的に、またはさらに、ユーザインターフェース７００は、「新規患者」ビュー（図示せず）を含むことができ、このビューは、診療所に新規であり、かつその診療所に初めて来院している患者を表示することができる。代替的に、またはさらに、ユーザインターフェース７００は、「最近の更新」ビューを含むことができ、このビューは、提案された試験を有する患者を表示するか、または以前に「候補」もしくは「観察」としてマークされ、最近のスキャンもしくは病理学レポートにより現在検討（もしくは再検討）されるべきである患者を表示することができる。別の例として、最近の更新には、例えば、受信した病理学もしくはスキャンレポートなどの最近のスキャン、または患者の最後の来院以降に患者に関連付けられた電子健康記録に作成されたスキャンオーダーが含まれ得る。

いくつかの実施形態では、ユーザがユーザインターフェース７００で患者名をクリックまたは選択すると、コンピューティングデバイス１０２は、その入力を処理し、患者の情報をユーザに表示するための、別のユーザインターフェースを提供することができる。例えば、図８Ａおよび図８Ｂは、本開示による、患者および提案された試験の情報を提供するための例示的なユーザインターフェース８００を示す略図である。ユーザインターフェース８００は、コンピューティングデバイス１０２の出力デバイス１５４（例えば、ディスプレイまたはタッチスクリーン）を介して表示することができ、ユーザは、入力デバイス１５３を介して情報を入力することができる。代替的に、またはさらに、コンピューティングデバイス１０２は、クライアントデバイス１０１の出力デバイス（例えば、ディスプレイまたはタッチスクリーン）を介してユーザインターフェース８００を表示するための、またクライアントデバイス１０１の入力デバイスを介してユーザ入力を受信するための命令をクライアントデバイス１０１に送信することができる。

図８Ａに示すように、ユーザは、ユーザインターフェースレイアウト８１０（これは、ユーザインターフェース７００と同様である）において、患者「Ｏｌｌｉｅ Ｘ．Ｓｉｔｅｄｅｍａｎｎ」をクリックまたは選択することができる。コンピューティングデバイス１０２は、ユーザインターフェースレイアウト８２０をユーザに提供することができ、そのユーザインターフェースレイアウトは、患者の情報を表示するために、ユーザインターフェースレイアウト８１０と部分的に重なり合う場合がある。例として、ユーザインターフェースレイアウト８２０は、領域８２１を含むことができ、その領域は、患者および／または試験に関係する通知を表示することができる。これらの通知には、患者が適格である利用可能な新規試験、患者がもはや適格ではない試験、患者情報の変更、試験適格基準の変更、および／またはユーザメモが含まれ得るが、これらに限定されない。

ユーザインターフェースレイアウト８２０はまた、患者の臨床情報を表示する領域８２２を含むこともでき、その臨床情報は、例えば、患者の診断情報、最後の来院、疾患など、またはそれらの組み合わせを含むこともできる。いくつかの実施形態では、ユーザインターフェースレイアウト８２０は、ユーザが患者の電子医療記録を開くのを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、図８Ｃ～図８Ｅについてさらに説明されるように、領域８２２は、疾患状態サブ領域を含むことができる。

ユーザインターフェースレイアウト８２０はまた、患者に対する１つ以上の提案された、かつ／または既存の試験を表示する領域８２３を含むこともでき、その領域は、試験名、試験内容、試験状況、試験疾患、治療の試験線表など、またはそれらの組み合わせなどの試験情報を含むことができる。いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース８００は、２つ以上の試験に関連付けられた情報を表示することができ、それらの情報には、試験の状況が含まれ得る。例えば、試験は、試験状況（例えば、保存記録状況、選別状況、未評価状況など）に基づいて、異なるグループに分類され得る。いくつかの実施形態では、領域８２３は、試験基準に関連する基準を表示することができ、その試験基準は、患者に対する対応する陽性適格インジケータ８２４、予測された適格インジケータ８２５、および／または陰性適格インジケータ８２６を有することができる。適格インジケータは、形状、色、テキスト、アニメーションなどの組み合わせを含むことができ、それらの組み合わせは、異なる適格状況をユーザに示すことができる。例として、陽性適格インジケータ８２４は、太字で緑色の円を含むことができ、それは、患者が特定の適格基準を満たしていることを示すことができる。別の例として、陰性適格インジケータ８２６は、太字で赤色の円を含むことができ、それは、患者が特定の適格基準を満たしていないことを示すことができる。いくつかの実施形態では、適格基準を満たす患者を予測することができる。例えば、開示された実施形態によるコンピュータモデル、医療記録、医療文書などに基づいて、予測された適格状況を判定することができ、その適格状況は、予測された適格インジケータ８２５として表示することができる。例として、患者が試験の転移状態基準にマッチする予測された転移状態を有する場合、薄緑色の円を、予測された適格インジケータ８２５として表示することができる。予測された適格インジケータ８２５は、いずれの適格インジケータと同様に、適格基準についての詳細を判定する際に、ユーザを支援するためのテキストを含むことができる。例えば、予測された適格インジケータ８２５は、予測された転移状態の信頼度のレベルを説明するテキストを含むことができる。いくつかの実施形態では、特定の予測された適格インジケータ８２５は、特定のレベルの信頼度に関連付けられ得る。例えば、予測された信頼度のレベルが閾値レベル（例えば、患者が「転移性」の転移状態を有する可能性が６０％）に達した場合、特定のインジケータ（例えば、黄色の円）を表示することができる。予測された転移状態の他の態様については、本明細書に記載される他の技術に関して説明される。

色、形状、テキスト、アニメーション、および他の視覚的特徴の多くの組み合わせを使用して、有益な適格インジケータを表示することができるため、上記は、実施例として説明されている。

いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース８００は、試験に関するより詳細な情報を提示することができる。例えば、ユーザは、図８Ｂに示すように、領域８２３内の「ＮＳＣＬＣ－１２３４」と指定された試験を選択することができ、コンピューティングデバイス１０２は、試験のより多くの情報を表示するために、ユーザインターフェース８００の領域８２３を更新することができる。例えば、領域８２３は、試験の試験時間表を表示するように更新することができる。

例示的な図８Ｂは、試験に関連して表示することができる情報を示す。いくつかの実施形態では、領域８２３は、対話可能な要素を有する時間表を含むことができる。例えば、時間表は、患者に関連付けられたいくつかの医療事象を含むことができ、ユーザは、それを選択することができる。いくつかの実施形態では、対話可能な選択肢（例えば、編集、削除、追加）を表示することができ、それらの選択肢は、ユーザが情報（例えば、要素）を時間表に編集、削除、および／または追加するのを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、いくつかの対話可能な選択肢は、時間表上の要素が選択（例えば、編集、削除）された後にのみ表示され得る。

いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース８００により、ユーザが患者の情報、および／または試験のうちの１つ以上について、行動を起こすのを可能にすることができる。例えば、ユーザインターフェース８００により、ユーザが情報を更新するのを可能にすることができる（例えば、患者を非閲覧としてマークすること、試験を閲覧済みとしてマークすることなど）。更新された情報は、それに従ってユーザインターフェース８００上に表示することができる。いくつかの実施形態では、更新された情報は、さらに使用するために保存され得、かつ／またはそのシステムの別のユーザに利用可能にされ得る。例えば、第１のユーザがある患者を閲覧すると（例えば、ユーザインターフェース８００内でクリックまたは選択することによって）、コンピュータデバイス１０２は、その患者を「閲覧済み」としてラベル付けすることができる。コンピューティングデバイス１０２はまた、この患者が閲覧済みであることを示すインジケータを含むユーザインターフェースを第２のユーザに提供することもできる。代替的に、またはさらに、ユーザインターフェース８００は、そのユーザが、そのユーザ、医師、もしくは治験コーディネータなど、またはそれらの組み合わせに、その情報を閲覧させるためのリマインダを設定するのを可能にすることができる。例として、ユーザインターフェース８００は、そのユーザが、潜在的に適格な試験を探すためにその患者を診るように予定されている医師のためのリマインダを作成するのを可能にすることができる。

図８Ｃ、図８Ｄ、および図８Ｅは、転移状態の管理を提供するための例示的なユーザインターフェースを示す。いくつかの実施形態では、開示された実施形態によるサブ領域８３０は、転移状態が患者に対して予測された後に、表示することができる。サブ領域８３０は、予測レベルインジケータ８３１を含むことができ、その予測レベルインジケータは、予測された適格インジケータ８２５に対応することができる。例えば、予測レベルインジケータ８３１は、患者が特定の転移状態を有するという信頼度のレベルを示すことができる。いくつかの実施形態では、サブ領域８３０は、更新状況インジケータ８３２を含むことができ、その更新状況インジケータは、転移状態（例えば、転移状態、信頼度のレベル、検証された状態など）に関連付けられた情報が最後に更新された日付および／または時刻を表示することができる。サブ領域８３０はまた、対話可能な検証イニシエータ８３３を含むこともでき、その検証イニシエータは、ユーザが転移状態を検証するのを可能にすることができる。例えば、検証イニシエータ８３３は、ユーザによって選択可能とすることができ、選択時に、サブ領域８３０をサブ領域８４０に更新することができる。

サブ領域８４０は、転移状態要素８４１および非転移状態要素８４２を含み得る。いくつかの実施形態では、転移状態要素８４１の選択は、患者の転移状態（以前は、予測されているにすぎなかった可能性がある）を転移性として検証することができる。いくつかの実施形態では、非転移状態要素８４２の選択は、患者の転移状態（以前は、予測されているにすぎなかった可能性がある）を非転移性として検証することができる。開示された実施形態によれば、転移状態を検証することには、患者データ、試験データ、および／またはユーザインターフェースを更新することが含まれ得る。例えば、転移状態要素８４１または非転移状態要素８４２の選択により、サブ領域８４０をサブ領域８５０に更新させることができる。

サブ領域８５０は、対話可能な検証確認インジケータ８５１を含むことができ、その検証確認インジケータは、検証された転移状態を表示することができる。いくつかの実施形態では、検証確認インジケータ８５１は、ユーザによって選択可能とすることができ、その検証確認インジケータは、ユーザが患者の現在検証されている転移状態を変更するのを可能にすることができる。いくつかの実施形態では、サブ領域８５０はまた、履歴インジケータ８５２を含むことができ、その履歴インジケータは、転移状態への以前の変更に関連付けられた情報を表示することができる。例えば、履歴インジケータ８５２は、転移状態を最後に修正した（例えば、検証した）ユーザ、転移状態が最後に変更された時間、転移状態が最後に変更された日付などを表示することができる。

図９は、本開示による、試験に対して１人以上の提案された患者を提供するための例示的なプロセス９００を示すフローチャートである。プロセス９００は、クライアントデバイス１０１に関連して説明されているが、当業者ならば、プロセス９００の１つ以上のステップをシステムの他の構成要素（例えば、コンピューティングデバイス１０２またはプロセッサ１５１）によって実行することができることを理解するであろう。

ステップ９０２において、クライアントデバイス１０１は、患者の選択を受信することができる。例えば、クライアントデバイス１０１は、患者を選択するために、クライアントデバイス１０１のユーザインターフェースを介して、ユーザ入力を受信することができる。例として、ユーザは、患者のリストから（例えば、ユーザインターフェース７００内で）ある患者を選択することができる。いくつかの実施形態では、ユーザは、患者を選択する前に、探索インターフェース内で（例えば、患者名、患者の生年月日、一意の患者識別子などを使用して）患者を探索することができる。

ステップ９０４において、クライアントデバイス１０１は、患者データセットにアクセスすることができる。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１０１は、患者の選択に応じて（例えば、ステップ９０１において）、患者データセットにアクセスすることができる。例えば、アクセスされた患者データセットは、選択された患者に関連付けられている場合がある。患者データセットにアクセスすることには、データベース（例えば、データベース１０３）から患者データセットを検索することが含まれ得る。いくつかの実施形態では、患者データセットは、データベースにおいて、複数の患者データセットの中に格納され得る。さらなる例として、クライアントデバイス１０１は、コンピューティングデバイス１０２に、データベース１０３から患者データセットを検索するための要求を送信することができる。いくつかの実施形態では、患者データセットを検索するための要求はフォーマット設定されて、コンピューティングデバイス１０２が、データベース１０３に格納された患者データセットの中から、要求された患者データセットを区別することができる、一意の患者識別子または他の情報を含むことができる。

ステップ９０６において、クライアントデバイス１０１は、転移状態を受信することができる。いくつかの実施形態では、受信した転移状態は、患者の検証された転移状態または予測された転移状態であり得る。いくつかの実施形態では、転移状態は、患者（例えば、ステップ９０２において選択された患者）に関連付けられ得る。予測された転移状態は、非構造化情報を含み得る文書を受信するように構成された訓練されたモデルによって予測されている場合がある。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、文書を受信している場合があり（例えば、プロセス９００のステップを実行している同じデバイスかどうかを問わないクライアントデバイス１０１から）、訓練されたモデルをその文書に適用してその文書から情報を抽出し、かつ／またはその文書を、構造化情報を有するフォーマットに変換している場合がある。いくつかの実施形態では、予測された転移状態は、機械学習モデルによって判定された、ある程度の尤度を含む場合がある。転移状況を判定および／または更新することに関連するステップは、プロセス１０００に関してさらに説明される。

ステップ９０８において、クライアントデバイス１０１またはコンピューティングデバイス１０２は、患者データセットの少なくとも一部、および転移状態（例えば、予測された転移状態）を表示させることができる。例えば、開示された実施形態によれば、表示される部分は、ユーザインターフェース（例えば、ユーザインターフェース８００）内に表示することができる。いくつかの実施形態では、表示される部分は、ステップ９０２においてアクセスされた患者データセットのサブセットもしくは全体、および／またはステップ９０６において受信した転移状態を含むことができる。

ステップ９１０において、クライアントデバイス１０１は、患者に対する試験のサブセットを判定することができる。いくつかの実施形態では、患者に対する試験のサブセットを判定することは、患者データセットの少なくとも一部、または転移状態（ステップ９０８における患者データセットの同じ部分かどうかを問わない）に基づくことができる。例えば、試験のサブセットは、予測または検証された転移状態に基づいて、判定することができる。例として、試験の第１のサブセットは、１回目に予測された転移状態に基づいて判定することができ、試験の第２のサブセットは、２回目に検証された転移状態に基づいて判定することができる。いくつかの実施形態では、患者に対する試験のサブセットは、複数の試験から判定することができる。例として、コンピューティングデバイス１０２は、患者データセットおよび／または転移状態を使用して、一組の試験（例えば、データベース１０３に格納されている）の中から、サブセットに対する試験を判定することができる。いくつかの実施形態では、一組の試験が、転移状態基準に関連付けられ得（例えば、少なくとも１つの転移状態基準が、その組の各試験に関連付けられ得）、その転移状態基準は、試験のサブセットを判定する際に使用することができる。例えば、クライアントデバイス１０１は、転移状態（例えば、予測された転移状態）を、試験の転移状態基準と比較することができる。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１０１は、予測された転移状態が試験の転移状態基準を満たすと判定することができ（例えば、その比較に基づいて、クライアントデバイス１０１は、予測された転移状態が転移状態基準に一致すると判定することができ）、次いで、この判定に基づいて、その試験を試験のサブセット内に含めることができる。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１０１は、予測された転移状態が試験の転移状態基準を満たさないと判定することができ（例えば、その比較に基づいて、クライアントデバイス１０１は、予測された転移状態が転移状態基準にマッチしないと判定し）、次いで、この判定に基づいて、その試験を試験のサブセットから除外することができる。

ステップ９１２において、クライアントデバイス１０１は、患者に対する試験のサブセット（例えば、ステップ９１０において判定されたサブセット）を（例えば、クライアントデバイス１０１のディスプレイにおいて）表示させることができる。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、クライアントデバイス１０１において、患者に対する試験のサブセットを表示させることができる。いくつかの実施形態では、試験のサブセットを表示させることは、試験のサブセットの基準、およびその基準に対する患者適格状況のインジケータを表示することを含むことができる（例えば、例示的な領域８２３に示されるように）。他の図に関して説明されているように、試験のサブセットを表示することは、少なくとも１つのインジケータ、対話可能な要素などを表示することを含み得、それらは、患者データセット、転移状態、試験基準などの更新に基づいて、動的に変化する場合がある。

図１０は、本開示による、転移状態を更新するための例示的なプロセス１０００を示すフローチャートである。プロセス１０００は、コンピューティングデバイス１０２に関連して説明されているが、当業者ならば、プロセス１０００の１つ以上のステップをシステムの他の構成要素（例えば、クライアントデバイス１０１）によって実行することができることを理解するであろう。

ステップ１００２において、コンピューティングデバイス１０２は、非構造化情報を受信することができる。いくつかの実施形態では、非構造化情報は、スキャンされた文書、手書きメモ、電子的に書き込まれたメモ、または他の医療文書の一部であり得る。いくつかの実施形態では、非構造化情報は、患者に関連付けられた医療データ（例えば、転移状態、患者の年齢、疾患の種類、疾患ステージなど）を含み得る。

ステップ１００４において、コンピューティングデバイス１０２は、非構造化情報（例えば、患者文書内の非構造化情報）を構文解析することができる。いくつかの実施形態では、非構造化情報を構文解析することは、文書内に含まれる情報を特定すること（例えば、患者の転移状態を特定すること、患者名、入院日、治療の線表、薬剤などを特定すること）および／または文書のすべてまたは一部を構造化フォーマットに変換することを含み得る。例として、文書には、構造化および／または構造化された情報（例えば、ｐｄｆ文書、ＸＭＬファイルなど）、画像、チャート、図面、または任意の他の医療情報ソースを有する電子文書であってもよい。いくつかの実施形態では、電子文書は、スキャンデバイス（例えば、携帯型文書スキャナ、多機能プリンタなど）によって生成され得、そのスキャンデバイスは、ネットワーク１０４に接続され得る。例えば、スキャンデバイスは、物理的文書をスキャンして、物理的文書からの情報を含む電子（例えば、構造化）文書を生成することができる。

いくつかの実施形態では、非構造化情報を構文解析することは、転移情報を抽出することを含み得、その転移情報を使用して、転移状態を予測することができる。いくつかの実施形態では、抽出された転移情報は、患者識別子に関連付けられ得る（例えば、文書内で特定される患者の電子記録にリンクされ得る）。いくつかの実施形態では、訓練されたモデル（例えば、コンピューティングデバイス１０２によって実装される）は、非構造化情報を構文解析することができる。開示された実施形態によれば、訓練されたモデルは、コンピュータソフトウェアモジュール、アルゴリズム、機械学習モデル、データモデル、統計モデル、回帰ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）モデル、長期短期記憶（ＬＳＴＭ）モデル、または別のニューラルネットワークモデルのうちの任意の１つであってもよいが、これらに限定されない。訓練されたモデルは、コンピューティングデバイス１０２、またはネットワーク１０４に接続された別のコンピューティングデバイスに実装することができる。いくつかの実施形態では、転移情報は、構造化情報（例えば、患者データセットの一部である構造化情報）から特定することができる。

ステップ１００６において、コンピューティングデバイス１０２は、転移状態を予測することができ、患者（例えば、文書内で特定され、ユーザによって手動で特定される患者など）に対する予測された転移状態（例えば、プロセス９００内で使用され得る予測された転移状態）を生成することを含み得る。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、患者の転移状態を特定すること（例えば、患者に関連付けられた非構造化情報から、患者の転移状態を特定すること）に基づいて、転移状態を予測することができる。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１０２はまた、予測された転移状態の信頼度のレベルを判定することもできる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、訓練されたモデルに従って、予測された転移状態の信頼度のレベルを判定することができる。信頼度のレベルは、パーセンテージ（例えば、患者が特定の転移状態にある可能性が９０％）、単語の組み合わせ（例えば、「可能性が高い」、「やや可能性が高い」、「非常に可能性が高い」、「疑わしい」など）、一種の視覚的インジケータ（例えば、図８Ａ～図８Ｅに関して説明されている）などとして表現することができる。いくつかの実施形態では、信頼度の異なるレベルが、異なる表現に関連付けられ得る。単なる例として、「非常に可能性が高い」という語句は、特定の転移状態の９０％の確実性の閾値に達する信頼度のレベルに関連付けられている場合がある。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、少なくとも２つの文書に基づいて、転移状態を予測することになる。

ステップ１００８において、コンピューティングデバイス１０２は、転移状態（例えば、ステップ１００６において判定された転移状態）を格納することができる。転移状態は、コンピューティングデバイス１０２、データベース１０３、またはネットワーク１０４に接続された任意の記憶デバイスにローカルに格納することができる。

ステップ１０１０において、コンピューティングデバイス１０２は、検証された転移状態を受信することができ、その検証された転移状態は、クライアントデバイス１０１によって送信されている場合がある。いくつかの実施形態では、検証された転移状態は、クライアントデバイスが受信した予測された転移状態に応じて、クライアントデバイス１０１からコンピューティングデバイス１０２に送信することができる。いくつかの実施形態では、検証された転移状態は、クライアントデバイス１０１におけるユーザ入力（例えば、図８Ｃ～図８Ｅに関して例示的な様式で図示されているように、ユーザインターフェースへの、検証された転移状態のユーザ入力）に応じて、受信することができる。代替的に、またはさらに、検証された転移状態は、データ要素（例えば、患者の医療記録の構造化されたデータ要素）へのユーザ入力（例えば、ステージＩＶ状態の入力）に応じて受信することができる。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、予測された転移状態および／または検証された転移状態をリモートデバイス（例えば、データベース１０３、検証された状態を送信したクライアントデバイス、検証された状態を送信するクライアントデバイスとは別個のクライアントデバイスなど）に送信することができる。例えば、コンピュータデバイス１０２は、予測された転移状態および／または検証された転移状態をモバイルデバイス（例えば、携帯電話、ラップトップ、スマートウオッチ、または他の携帯型ネットワークデバイス）に送信することができる。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、検証された転移状態（例えば、患者が非転移性または転移性であることを示す検証された転移状態）に基づいて、予測された転移状態の更新を見合わせることができる。例えば、患者が転移性であることを示す検証された転移状態を受信することに応じて、コンピューティングデバイス１０２は、その患者に関連付けられた受信された文書から転移情報を抽出するのを止めることができ、その患者に対する転移状態を予測するのを止めることができ、かつ／またはその患者に対する予測された転移状態を送信するのを止めることができる。

ステップ１０１２において、コンピューティングデバイス１０２は、転移状態を更新することができる。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、その患者に対する検証された（例えば、コンピューティングデバイス１０２においてクライアントデバイス１０１から受信した）転移状態に基づいて、患者の転移状態を更新することができる。いくつかの実施形態では、転移状態を更新することは、コンピューティングデバイス１０２とは別個のデバイス（例えば、データベース１０３）に格納された転移状態を置き換えることを含み得る。転移状態を更新することはまた、表示された情報を変更することを含むこともできる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、少なくとも１つのインジケータの表示を更新させることができ、その更新は、患者の検証された転移状態に基づくことができる。さらなる例として、コンピューティングデバイス１０２は、予測された適格インジケータ８２５を生じさせることができ、その予測された適格インジケータは、クライアントデバイス１０１において、陽性適格インジケータ８２４または陰性適格インジケータ８２６に変更されて表示される場合がある。いくつかの実施形態では、表示される視覚化要素の変更は、検証された転移状態が、患者が転移性または非転移性であることを示すかどうか、および／または試験の基準に基づくことができる。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、患者の検証された転移状態に基づいて、試験のサブセットから少なくとも１つの試験を削除させることができる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、ユーザデバイス１０１に、ディスプレイから、インジケータ、領域、サブ領域、インターフェースなどを削除させることができる。単なるさらなる例として、コンピューティングデバイス１０２が、検証された転移状態などに基づいて、患者が試験（例えば、サブ領域８２３内に含まれる試験）に対する基準を満たさないと判定したときに、そのコンピューティングデバイスは、インターフェース（例えば、クライアントデバイス１０１において表示することができるユーザインターフェース８００）から不適格試験を削除することができる。

前述の説明は、例示を目的に提示された。それは、網羅的ではなく、開示された正確な形態または実施形態に限定されない。本明細書および開示された実施形態の実施を考慮した修正および改変は、当業者には明らかであろう。さらに、開示された実施形態の態様は、メモリ内に格納されているものとして説明されているが、当業者ならば、これらの態様はまた、二次記憶デバイス、例えば、ハードディスクもしくはＣＤＲＯＭ、またはＲＡＭもしくはＲＯＭの他の形態、ＵＳＢ媒体、ＤＶＤ、Ｂｌｕ－ｒａｙ、４Ｋ超高密度Ｂｌｕ－ｒａｙ、または他の光学ドライブ媒体などの他のタイプのコンピュータ可読媒体に格納することができることを理解するであろう。

書面による説明、および開示された方法に基づくコンピュータプログラムは、経験のある開発者のスキルの範囲内にある。様々なプログラムまたはプログラムモジュールは、当業者にとって既知である技術のいずれかを使用して作成することができ、または既存のソフトウェアと関連して設計することができる。例えば、プログラムセクションまたはプログラムモジュールは、．ＮｅｔＦｒａｍｅｗｏｒｋ、．ＮｅｔＣｏｍｐａｃｔＦｒａｍｅｗｏｒｋ（およびＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ、Ｃなどの関連言語）、Ｊａｖａ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒ、Ｃ＋＋、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ－Ｃ、ＨＴＭＬ、ＨＴＭＬ／ＡＪＡＸ組み合わせ、ＸＭＬ、またはＪａｖａアプレットを含むＨＴＭＬの中で、またはそれらによって設計することができる。

さらに、例示的な実施形態が本明細書に記載されているが、任意およびすべての実施形態の範囲は、本開示に基づいて当業者によって理解されるように、等価な要素、修正、省略、組み合わせ（例えば、様々な実施形態にわたる態様の）、改変および／または改造を有する。特許請求の範囲における制限は、特許請求の範囲で使用されている言語に基づいて広く解釈されるべきであり、本明細書に記載されている実施例、または本出願の審査中には、限定されるべきではない。実施例は、非排他的であるものとして解釈されるべきである。さらに、開示された方法のステップは、ステップを並べ替え、繰り返し、挿入し、かつ／または削除することを含む、任意の方法で修正することができる。したがって、本明細書および実施例は、単なる例示的なものとみなされるべきであることが意図されており、真の範囲および趣旨は、以下の特許請求の範囲、およびそれらの等価物のすべての範囲によって示されている。

Claims (21)

1. 患者の転移状態を使用して試験を判定するためのデバイスであって、前記システムは、
   少なくとも１つのプロセッサであって、
   前記患者の選択を受信することと、
   前記患者の前記選択に応じて、前記患者に関連付けられた患者データセットにアクセスすることと、
   前記患者に関連付けられた予測された転移状態を受信することと、
   前記患者データセットの少なくとも第１の部分、および前記予測された転移状態を表示させることと、
   前記患者データセットの少なくとも第２の部分、または前記予測された転移状態に基づいて、前記患者に対する試験のサブセットを判定することであって、前記患者に対する前記試験のサブセットが、複数の試験から判定される、判定することと、
   前記患者に対する前記試験の少なくとも前記サブセットを表示させることと、を行うようにプログラムされた、プロセッサを備える、デバイス。
2. 前記予測された転移状態が、非構造化情報を含む文書を受信するように構成された訓練されたモデルによって予測される、請求項１に記載のシステム。
3. 前記訓練されたモデルが、機械学習モデルを含む、請求項２に記載のシステム。
4. 前記予測された転移状態が、前記機械学習モデルによって判定されたある程度の尤度を含む、請求項３に記載のシステム。
5. 前記文書が、電子文書を含む、請求項３に記載のシステム。
6. 前記非構造化情報が、前記患者に関連付けられた医療データを含む、請求項５に記載のシステム。
7. 前記電子文書が、スキャンデバイスで物理的な文書をスキャンすることによって生成されている、請求項５に記載のシステム。
8. 前記患者データセットが、データベースにおいて、複数の患者データセット間に格納されている、請求項１に記載のシステム。
9. 前記少なくとも１つのプロセッサが、前記患者の検証された転移状態を含む入力を受信するようにさらにプログラムされている、請求項１に記載のシステム。
10. 前記少なくとも１つのプロセッサが、前記予測された転移状態、および前記検証された転移状態を遠隔デバイスに送信するようにさらにプログラムされている、請求項９に記載のシステム。
11. 前記遠隔デバイスが、モバイルデバイスを含む、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記試験のサブセットを判定することが、前記検証された転移状態に基づいている、請求項９に記載のシステム。
13. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記患者が転移性であることを示している前記検証された転移状態に基づいて、前記予測された転移状態を更新することを見合わせるようにさらにプログラムされている、請求項９に記載のシステム。
14. 前記複数の試験の各々が、転移状態基準に関連付けられており、
    前記試験のサブセットを判定することが、前記予測された転移状態を、前記複数の試験に含まれた、試験の転移状態基準と比較することを含む、請求項１に記載のシステム。
15. 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記予測された転移状態が、前記比較に基づいて、前記複数の試験の、前記試験の前記転移状態基準を満たすと判定するようにさらにプログラムされており、
    前記試験のサブセットを判定することが、前記試験のサブセットにおいて、前記満たされた転移状態に関連付けられた前記試験を包含することを含む、請求項１４に記載のシステム。
16. 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記予測された転移状態が、前記比較に基づいて、前記複数の試験の、前記試験の前記転移状態基準を満たさないと判定するようにさらにプログラムされており、
    前記試験のサブセットを判定することが、前記試験のサブセットにおいて、前記満たされていない転移状態に関連付けられた前記試験を除外することを含む、請求項１４に記載のシステム。
17. 前記試験のサブセットを表示させることが、前記試験のサブセットの基準、および前記基準に対する患者の適格状況のインジケータを表示することを含む、請求項１に記載のシステム。
18. 前記少なくとも１つのプロセッサが、
    前記患者の検証された転移状態を含む入力を受信することと、
    前記患者の前記検証された転移状態に基づいて、前記インジケータのうちの少なくとも１つの前記表示を更新させることと、を行うようにさらにプログラムされている、請求項１７に記載のシステム。
19. 前記少なくとも１つのプロセッサが、
    前記患者の検証された転移状態を含む入力を受信することと、
    前記患者の前記検証された転移状態に基づいて、前記試験のサブセットから少なくとも１つの試験を削除させることと、を行うようにさらにプログラムされている、請求項１７に記載のシステム。
20. 患者の転移状態を使用して試験を判定するための方法であって、
    前記患者の選択を受信することと、
    前記患者の前記選択に応じて、前記患者に関連付けられた患者データセットにアクセスすることと、
    前記患者に関連付けられた予測された転移状態を受信することと、
    前記患者データセットの少なくとも第１の部分、および前記予測された転移状態を表示させることと、
    前記患者データセットの少なくとも第２の部分、または前記予測された転移状態に基づいて、前記患者に対する試験のサブセットを判定することであって、前記患者に対する前記試験のサブセットが、複数の試験から判定される、判定することと、
    前記患者に対する少なくとも前記試験のサブセットを表示させることと、を含む、方法。
21. 命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、
    前記患者の選択を受信することと、
    前記患者の前記選択に応じて、前記患者に関連付けられた患者データセットにアクセスすることと、
    前記患者に関連付けられた予測された転移状態を受信することと、
    前記患者データセットの少なくとも第１の部分、および前記予測された転移状態を表示させることと、
    前記患者データセットの少なくとも第２の部分、または前記予測された転移状態に基づいて、前記患者に対する試験のサブセットを判定することであって、前記患者に対する前記試験のサブセットが、複数の試験から判定される、判定することと、
    前記患者に対する少なくとも前記試験のサブセットを表示させることと、を行わせる、非一時的コンピュータ可読媒体。
    

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