相關(guān)申請(qǐng)

本申請(qǐng)與2014年9月11日提交的美國(guó)臨時(shí)專利申請(qǐng)no.62/049,148相關(guān)并要求其優(yōu)先權(quán)，將其完整公開內(nèi)容按引用全部并入本文中。

本公開內(nèi)容總體地涉及用于數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)和方法，特別是用于使用健康護(hù)理數(shù)據(jù)來產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。

背景技術(shù)：

許多系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)來獲得關(guān)于健康護(hù)理的各個(gè)方面的深入了解。可以通過確定數(shù)據(jù)之中的關(guān)系來獲得深入了解。常規(guī)方法預(yù)先確定幾個(gè)相關(guān)變量以從健康護(hù)理數(shù)據(jù)中提取用于加工和分析?；谏倭款A(yù)選的變量，在各種因素之間建立關(guān)系，所述因素如醫(yī)療藥物、疾病、癥狀等。預(yù)先選擇重點(diǎn)關(guān)注的變量限制了發(fā)現(xiàn)新的或未知的關(guān)系的能力。預(yù)先選擇變量還限制了發(fā)現(xiàn)其他相關(guān)變量的能力。例如，如果在考慮糖尿病的分析時(shí)預(yù)選擇了變量，人們將局限于這些變量而不會(huì)認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)分析支持之前健康護(hù)理團(tuán)體不知道的與糖尿病相關(guān)的另一個(gè)變量。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

在一個(gè)方面中，本發(fā)明涉及用于基于患者數(shù)據(jù)產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算機(jī)執(zhí)行的方法。該方法包括接收對(duì)應(yīng)于多位患者的數(shù)據(jù)，其中所述數(shù)據(jù)包括針對(duì)每位患者的診斷信息和/或治療信息，解析數(shù)據(jù)以產(chǎn)生針對(duì)多個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，其中對(duì)于每位患者，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)針對(duì)超過一個(gè)變量產(chǎn)生，使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法基于所產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)產(chǎn)生涉及多個(gè)變量的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型，所述因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型包括與多個(gè)醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的變量，并且使用程序化計(jì)算系統(tǒng)產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，所述程序化計(jì)算系統(tǒng)包括容納網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建代碼的存儲(chǔ)器和一個(gè)或多個(gè)配置成執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建代碼的處理器。

在某些實(shí)施方案中，所述因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型包括指示針對(duì)多種醫(yī)學(xué)狀況中的每一種的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子的關(guān)系。在某些實(shí)施方案中，接收的數(shù)據(jù)未預(yù)先選擇為與多種醫(yī)學(xué)狀況中的一種或多種相關(guān)而的。在一些實(shí)施方案中，所述方法進(jìn)一步包括接收對(duì)應(yīng)于一位或多位其他患者的另外的數(shù)據(jù)，并且基于所述另外的數(shù)據(jù)更新因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。在某些實(shí)施方案中，因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型只基于產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)來產(chǎn)生。

在一些實(shí)施方案中，所述方法進(jìn)一步包括從因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型確定子網(wǎng)絡(luò)、子網(wǎng)絡(luò)中與選定的醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)變量和探測(cè)子網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系以確定針對(duì)選定的醫(yī)學(xué)狀況的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子。在某些實(shí)施方案中，所述針對(duì)選定的醫(yī)學(xué)狀況的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子指示與選定的醫(yī)學(xué)狀況共同發(fā)生的醫(yī)學(xué)狀況。在某些實(shí)施方案中，基于與選定的醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)變量以及該一個(gè)或多個(gè)變量和因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型中的其他變量之間的關(guān)系的強(qiáng)度來確定子網(wǎng)絡(luò)的范圍。在某些實(shí)施方案中，所述子網(wǎng)絡(luò)包括與選定的醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)變量、各自具有與該一個(gè)或多個(gè)變量的第一程度關(guān)系的第一組其他變量和各自具有與該一個(gè)或多個(gè)變量的第二程度關(guān)系的第二組其他變量。在一些實(shí)施方案中，一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子中的至少一個(gè)是之前未知的。在一些實(shí)施方案中，一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子中的至少一個(gè)新鑒定為針對(duì)所述醫(yī)學(xué)狀況的預(yù)測(cè)因子。在某些實(shí)施方案中，預(yù)測(cè)因子的數(shù)量小于變量的數(shù)量。

在一些實(shí)施方案中，所述方法進(jìn)一步包括在用戶界面中顯示一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子，所述顯示包括一個(gè)或多個(gè)變量、一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子以及一個(gè)或多個(gè)變量和一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子之中的關(guān)系的圖形表示。在一些實(shí)施方案中，所述方法進(jìn)一步包括在用戶界面中顯示子網(wǎng)絡(luò)的圖形表示。在一些實(shí)施方案中，所述方法還包括基于一個(gè)或多個(gè)變量和一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子之間的關(guān)系強(qiáng)度將一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子分級(jí)。

在某些實(shí)施方案中，所述方法進(jìn)一步包括從因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型確定子網(wǎng)絡(luò)，子網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)或多個(gè)變量與選定藥物相關(guān)，并探測(cè)子網(wǎng)絡(luò)來確定與選定藥物相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子。在一些實(shí)施方案中，與選定藥物相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子指示結(jié)合選定藥物給藥的藥物。在一些實(shí)施方案中，一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子指示選定藥物和一種或多種其他藥物之間的不利藥物相互作用。在一些實(shí)施方案中，基于與選定藥物相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)變量以及一個(gè)或多個(gè)變量和因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型中的其他變量之間的關(guān)系的強(qiáng)度來確定子網(wǎng)絡(luò)的范圍。在一些實(shí)施方案中，子網(wǎng)絡(luò)包括一個(gè)或多個(gè)與選定藥物相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)變量，各自具有與該一個(gè)或多個(gè)變量的第一程度關(guān)系的第一組其他變量和各自具有與該一個(gè)或多個(gè)變量的第二程度關(guān)系的第二組其他變量。在其他實(shí)施方案中，一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子中的至少一個(gè)是之前未知的。在一些實(shí)施方案中，一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子中的至少一個(gè)新鑒定為醫(yī)學(xué)狀況的預(yù)測(cè)因子。在某些實(shí)施方案中，預(yù)測(cè)因子的數(shù)量小于變量的數(shù)量。

在某些實(shí)施方案中，基于至少50個(gè)變量產(chǎn)生所述因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。

在某些實(shí)施方案中，基于至少100個(gè)變量產(chǎn)生所述因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。

在某些實(shí)施方案中，基于至少1000個(gè)變量產(chǎn)生所述因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。

在某些實(shí)施方案中，基于至少100,000個(gè)變量產(chǎn)生所述因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。

在某些實(shí)施方案中，基于至少50個(gè)變量至1,000,000變量產(chǎn)生所述因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。

在其他實(shí)施方案中，基于來自50位患者至1,000,000位患者的數(shù)據(jù)產(chǎn)生所述因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

在其他實(shí)施方案中，所述數(shù)據(jù)包括來自患者電子健康記錄的信息。

在某些實(shí)施方案中，接收的數(shù)據(jù)進(jìn)一步包括針對(duì)多位患者中的至少一些的至少一種以下信息：患者人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)、病史、患者家族病史、活性的藥物治療信息、非活性的過去藥物治療信息、過敏信息、免疫狀態(tài)信息、實(shí)驗(yàn)室測(cè)試結(jié)果、放射圖像、生命體征信息、患者體重、賬單信息、生活方式信息、習(xí)慣信息、保險(xiǎn)索賠信息和藥房信息。在一些實(shí)施方案中，患者人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)包括患者年齡、患者種族和患者民族中的至少一種。

在某些實(shí)施方案中，接收的數(shù)據(jù)包括來自患者病歷表的信息。在一些實(shí)施方案中，來自患者病歷表的信息包括健康護(hù)理專業(yè)人員的備注、健康護(hù)理專業(yè)人員的觀察、藥物和治療的施用、藥物和治療施用的順序、測(cè)試結(jié)果和x-射線中的至少一種。

在某些實(shí)施方案中，接收的數(shù)據(jù)包括患者出院信息。在一些實(shí)施方案中，患者出院信息包括診斷代碼、治療代碼、保險(xiǎn)費(fèi)代碼、診斷相關(guān)組代碼和疾病國(guó)際分類代碼中的至少一種。

在某些實(shí)施方案中，接收的數(shù)據(jù)涉及來自選定醫(yī)院的多位患者。在某些實(shí)施方案中，接收的數(shù)據(jù)涉及來自選定的地理區(qū)域的多位患者。

在一些實(shí)施方案中，使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法基于產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)產(chǎn)生針對(duì)多位患者的涉及變量的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型包括通過貝葉斯片段計(jì)數(shù)過程(fragmentenumerationprocess)基于變量形成網(wǎng)絡(luò)片段文庫(kù)，從而形成整套試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)從文庫(kù)中的不同網(wǎng)絡(luò)片段子集構(gòu)建，并且通過經(jīng)由模擬退火的局部轉(zhuǎn)化使每個(gè)試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化來總體地優(yōu)化整套試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)，以產(chǎn)生一致因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。在一些實(shí)施方案中，使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法基于所產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)產(chǎn)生針對(duì)多位患者的涉及變量的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)一步包括基于輸入數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)(insilico)模擬一致因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型，以提供針對(duì)所得到的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)的一個(gè)或多個(gè)因果關(guān)系的預(yù)測(cè)置信水平。

在另一個(gè)方面中，本發(fā)明涉及使用因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算機(jī)執(zhí)行的方法。該方法包括從多種醫(yī)學(xué)狀況接收醫(yī)學(xué)狀況的選擇，從計(jì)算機(jī)產(chǎn)生的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型確定子網(wǎng)絡(luò)，因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法從患者數(shù)據(jù)產(chǎn)生并且包括多個(gè)變量，所述變量包括與多種醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的變量，所述因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型基于選定的醫(yī)學(xué)狀況，所述子網(wǎng)絡(luò)包括與選定的醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)變量，全面研究(traversing)子網(wǎng)絡(luò)以鑒定針對(duì)選定的醫(yī)學(xué)狀況的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子，并且儲(chǔ)存針對(duì)選定的醫(yī)學(xué)狀況的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子。

在某些實(shí)施方案中，通過用戶界面從用戶接收醫(yī)學(xué)狀況的選擇。在一些實(shí)施方案中，一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子中的至少一個(gè)是之前未知的。在一些實(shí)施方案中，一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子中的至少一個(gè)新鑒定為醫(yī)學(xué)狀況的預(yù)測(cè)因子。在一些實(shí)施方案中，預(yù)測(cè)因子的數(shù)量少于變量的數(shù)量。

在一些實(shí)施方案中，所述方法進(jìn)一步包括將回歸算法應(yīng)用于預(yù)測(cè)因子來確定每個(gè)預(yù)測(cè)因子與選定的醫(yī)學(xué)狀況或藥物的關(guān)系。在一些實(shí)施方案中，所述方法進(jìn)一步包括在用戶界面上顯示預(yù)測(cè)因子，所述顯示包括一個(gè)或多個(gè)選定的變量、一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子以及一個(gè)或多個(gè)選定變量和預(yù)測(cè)因子之中的關(guān)系的圖形表示。在一些實(shí)施方案中，所述方法進(jìn)一步包括在用戶界面顯示子網(wǎng)絡(luò)的圖形表示。在一些實(shí)施方案中，所述方法進(jìn)一步包括基于一個(gè)或多個(gè)選定變量和一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子之間關(guān)系的強(qiáng)度將一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子分級(jí)。

在某些實(shí)施方案中，一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子與一種或多種醫(yī)療藥物相關(guān)。在某些實(shí)施方案中，預(yù)測(cè)因子與一種或多種醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)。

在另一個(gè)方面中，本發(fā)明涉及使用因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算機(jī)執(zhí)行的方法。該方法包括從多種醫(yī)學(xué)狀況接收與醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的探詢，從計(jì)算機(jī)產(chǎn)生的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型確定子網(wǎng)絡(luò)，該因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法從患者數(shù)據(jù)產(chǎn)生并且包括多個(gè)變量，所述變量包括與多種醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的變量，因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型基于探詢的醫(yī)學(xué)狀況，子網(wǎng)絡(luò)包括與探詢的醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)變量，全面研究子網(wǎng)絡(luò)以鑒定針對(duì)探詢的醫(yī)學(xué)狀況的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子，并且儲(chǔ)存針對(duì)探詢的醫(yī)學(xué)狀況的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子。在某些實(shí)施方案中，從用戶接收的探詢包括與醫(yī)學(xué)狀況和/或醫(yī)療藥物相關(guān)的信息。

在另一個(gè)方面中，本發(fā)明涉及使用因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算機(jī)執(zhí)行的方法。所述方法包括接收與醫(yī)療藥物相關(guān)的信息，從計(jì)算機(jī)產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型確定子網(wǎng)絡(luò)，該因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法從患者數(shù)據(jù)產(chǎn)生并且包括多個(gè)變量，所述變量包括與多種醫(yī)療藥物相關(guān)的變量，因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型基于醫(yī)療藥物，子網(wǎng)絡(luò)包括一個(gè)或多個(gè)與醫(yī)療藥物相關(guān)的變量，全面研究子網(wǎng)絡(luò)以鑒定針對(duì)醫(yī)療藥物的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子，并且儲(chǔ)存針對(duì)醫(yī)療藥物的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子。

在再另一個(gè)方面中，本發(fā)明涉及用于基于患者數(shù)據(jù)產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括配置用于接收與多位患者相關(guān)的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)接收模塊，所述數(shù)據(jù)包括針對(duì)每位患者的診斷信息和/或治療信息，配置用于解析數(shù)據(jù)以產(chǎn)生針對(duì)多個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的解析模塊，其中，針對(duì)每位患者，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)針對(duì)超過一個(gè)變量產(chǎn)生，以及配置用于使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法基于所產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)產(chǎn)生涉及多個(gè)變量的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的處理器實(shí)施的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模塊，所述因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型包括與多種醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的變量。在某些實(shí)施方案中，因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型包括指示針對(duì)多種醫(yī)學(xué)狀況中的每一種的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子的關(guān)系。

在再另一個(gè)方面中，本發(fā)明提供使用基于患者數(shù)據(jù)的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括配置用于接收與醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)信息的數(shù)據(jù)接收模塊，配置用于從計(jì)算機(jī)產(chǎn)生的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型確定子網(wǎng)絡(luò)的子網(wǎng)絡(luò)模塊，該因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法從患者數(shù)據(jù)產(chǎn)生并且包括多個(gè)變量，所述變量包括與多種醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的變量，所述因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型基于醫(yī)學(xué)狀況，所述子網(wǎng)絡(luò)包括與醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)變量，以及配置用于全面研究子網(wǎng)絡(luò)并鑒定醫(yī)學(xué)狀況的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子的變量鑒定模塊。在某些實(shí)施方案中，使用某些實(shí)施方案公開的方法產(chǎn)生計(jì)算機(jī)產(chǎn)生的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。

在再另一個(gè)方面中，本發(fā)明提供了存儲(chǔ)至少一個(gè)程序的非暫時(shí)性機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該程序在通過至少一個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)，引起至少一個(gè)處理器進(jìn)行作為某些實(shí)施方案的部分公開的任何方法。

在另一個(gè)方面中，本發(fā)明提供了用于產(chǎn)生醫(yī)學(xué)狀況的預(yù)測(cè)因子的系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生器，其配置用于接收對(duì)應(yīng)于多位患者的數(shù)據(jù)的，所述數(shù)據(jù)包括針對(duì)每位患者的診斷信息和/或治療信息，解析數(shù)據(jù)以產(chǎn)生針對(duì)多個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，其中，針對(duì)每位患者，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)針對(duì)超過一個(gè)變量產(chǎn)生，和使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法基于產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)產(chǎn)生將每個(gè)變量與多個(gè)變量中的一個(gè)或多個(gè)關(guān)聯(lián)的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型，所述因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型包括與多種醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的變量。在某些實(shí)施方案中，因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型包括指示針對(duì)多種醫(yī)學(xué)狀況中的每一種的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子的關(guān)系。在一些實(shí)施方案中，所述系統(tǒng)進(jìn)一步包括子網(wǎng)絡(luò)選擇模塊，其配置用于經(jīng)由用戶界面從用戶接收與醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的信息，從因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型確定子網(wǎng)絡(luò)，所述子網(wǎng)絡(luò)包括與醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)變量，全面研究子網(wǎng)絡(luò)以鑒定針對(duì)醫(yī)學(xué)狀況的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子，并且儲(chǔ)存針對(duì)醫(yī)學(xué)狀況的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子。

在另一個(gè)方面中，本發(fā)明提供了用于基于患者數(shù)據(jù)產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括由第一處理器執(zhí)行的數(shù)據(jù)接收模塊，其配置用于接收對(duì)應(yīng)于多位患者的數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括每位患者的診斷信息和/或治療信息，和解析數(shù)據(jù)以產(chǎn)生針對(duì)多個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，其中，針對(duì)每位患者，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)針對(duì)超過一個(gè)變量產(chǎn)生，以及通過一個(gè)或多個(gè)其他處理器執(zhí)行的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模塊，其配置用于使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法基于所產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)產(chǎn)生涉及多個(gè)變量的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型，所述因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型包括與多種醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的變量。

在整個(gè)本申請(qǐng)中，列表中呈現(xiàn)的所有數(shù)值，例如，如以上那些，也可以是打算作為本發(fā)明一部分的范圍的上限或下限。

附圖說明

在附圖的圖中以舉例的方式而非限制地說明本公開，附圖中相似的參考編號(hào)表示相似的元件，除非另外指出。

圖1是描繪了根據(jù)實(shí)施方案的健康護(hù)理分析系統(tǒng)的示意性網(wǎng)絡(luò)圖。

圖2是示意性地就模塊方面描繪了根據(jù)實(shí)施方案的健康護(hù)理分析系統(tǒng)的框圖。

圖3是根據(jù)實(shí)施方案通過產(chǎn)生關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的健康護(hù)理分析方法的流程圖。

圖4是根據(jù)實(shí)施方案使用關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型方法的流程圖。

圖5是實(shí)施例1中的健康護(hù)理分析方法的流程圖。

圖6是來自實(shí)施例1中使用的健康護(hù)理實(shí)體的實(shí)例數(shù)據(jù)集。

圖7示意性地描繪了實(shí)施例1中產(chǎn)生的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。

圖8示意性地描繪了聚焦于心力衰竭&休克和腎衰竭的圖7關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的子網(wǎng)絡(luò)。

圖9a示意性地描繪了聚焦于心力衰竭&休克并且強(qiáng)調(diào)心力衰竭&休克與單純性肺炎&胸膜炎之間的關(guān)聯(lián)以及心力衰竭&休克與呼吸道感染之間的關(guān)聯(lián)的圖7關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的子網(wǎng)絡(luò)。

圖9b示意性地描繪了心力衰竭&休克可以如何導(dǎo)致單純性肺炎&胸膜炎和呼吸道感染&炎癥。

圖10a示意性地描繪了強(qiáng)調(diào)心力衰竭&休克與copd之間的關(guān)聯(lián)的圖9a心力衰竭&休克子網(wǎng)絡(luò)。

圖10b示意性地描繪了copd可以如何導(dǎo)致心力衰竭。

圖11示意性地描繪了強(qiáng)調(diào)心力衰竭&休克與心律不齊&傳導(dǎo)障礙之間的關(guān)聯(lián)的心力衰竭&休克子網(wǎng)絡(luò)。

圖12a示意性地描繪了強(qiáng)調(diào)g.i.出血與心力衰竭&休克之間的關(guān)聯(lián)的心力衰竭&休克子網(wǎng)絡(luò)。

圖12b示意性地描繪了g.i.出血可以如何導(dǎo)致心力衰竭。

圖13示意性地描繪了強(qiáng)調(diào)腎衰竭和心力衰竭&休克之間的關(guān)聯(lián)的心力衰竭&休克子網(wǎng)絡(luò)。

圖14a是從實(shí)施例1中的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生的心力衰竭&休克與腎衰竭的關(guān)聯(lián)圖。

圖14b是從實(shí)施例1中的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生的心力衰竭&休克與腎衰竭的四格(fourfold)圖。

圖15a是從實(shí)施例1中的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生的心力衰竭&休克與g.i.出血的關(guān)聯(lián)圖。

圖15b是從實(shí)施例1中的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生的心力衰竭&休克與g.i.出血的四格圖。

圖16示意性地描繪了聚焦于腎衰竭的圖8子網(wǎng)絡(luò)的第二部分。

圖17a示意性地描繪了聚焦于腎衰竭并且強(qiáng)調(diào)支氣管炎&哮喘與腎衰竭之間的關(guān)聯(lián)的圖7關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的子網(wǎng)絡(luò)。

圖17b示意性地描繪了腎衰竭子網(wǎng)絡(luò)中支氣管炎&哮喘與腎衰竭之間的關(guān)聯(lián)以及用于支氣管炎&哮喘和腎衰竭之間的關(guān)系的回歸模型。

圖18a是從實(shí)施例1中的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生的腎衰竭與支氣管炎和哮喘的關(guān)聯(lián)圖。

圖18b是從實(shí)施例1中的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生的腎衰竭與支氣管炎和哮喘的四格圖。

圖19a是基于臨床研究示意性描繪途徑的圖解，解釋了從實(shí)施例1的腎衰竭子網(wǎng)絡(luò)確定的支氣管炎&哮喘與腎衰竭之間的新關(guān)聯(lián)。

圖19b是示意性描繪引起從實(shí)施例1的腎衰竭子網(wǎng)絡(luò)確定的支氣管炎&哮喘與腎衰竭之間的新關(guān)聯(lián)的潛在分子機(jī)理的圖解。

圖20示意性地描繪了實(shí)施例1的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型和實(shí)施例2的所選定的紅細(xì)胞障礙子網(wǎng)絡(luò)。

圖21是可以用于實(shí)施本文中所述的健康護(hù)理分析系統(tǒng)和方法的一些實(shí)施方案的計(jì)算設(shè)備的框圖。

具體實(shí)施方式

近些年來，由于采用電子健康記錄的驅(qū)動(dòng)，健康護(hù)理數(shù)據(jù)中存在量的爆發(fā)。可以利用這種健康護(hù)理數(shù)據(jù)來開辟通過改善患者護(hù)理和在提供護(hù)理中形成新的效率而推進(jìn)健康護(hù)理的新途徑。例如，了解由于患者特定的分子和臨床因素引起的治療結(jié)果的變化使得可以形成醫(yī)學(xué)中的精確模型。

健康護(hù)理中對(duì)大數(shù)據(jù)工作的主要焦點(diǎn)在于更好的健康護(hù)理數(shù)據(jù)的管理和審編(curation)，以及數(shù)據(jù)挖掘以檢驗(yàn)假設(shè)。健康數(shù)據(jù)的常規(guī)分析受到對(duì)長(zhǎng)期持有的生物學(xué)或臨床表型假設(shè)的依賴，或構(gòu)成所述分析的基礎(chǔ)的其他假設(shè)的限制。

本文中所述的實(shí)施方案包括用于健康護(hù)理分析的系統(tǒng)、方法和計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。一些實(shí)施方案使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法，基于與健康護(hù)理(如患者護(hù)理)的各個(gè)領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。用于產(chǎn)生關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)據(jù)是沒有針對(duì)相關(guān)性預(yù)先選擇或預(yù)先過濾的大的數(shù)據(jù)集合。此外，因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的產(chǎn)生不依賴于有關(guān)哪些變量是相關(guān)或無關(guān)的假設(shè)，或關(guān)于變量之間的關(guān)系的在先知識(shí)。這種無偏的方法用使得方法和系統(tǒng)的實(shí)施方案能夠構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型，所述網(wǎng)絡(luò)模型描繪數(shù)據(jù)集合支持的關(guān)聯(lián)性并且通過已知臨床研究是無偏的。因此，與其中數(shù)據(jù)針對(duì)相關(guān)性預(yù)先選擇并且涉及有關(guān)變量之間的關(guān)系的在先知識(shí)的常規(guī)方法相反，一些實(shí)施方案所得到的網(wǎng)絡(luò)更有可能包括健康護(hù)理團(tuán)體之前未知的，或健康團(tuán)體之前沒有研究或探索過的變量之間新的相互作用。一些實(shí)施方案涉及用于患者數(shù)據(jù)建模的方法和系統(tǒng)，其是完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的和按照當(dāng)前知識(shí)是無偏的。這樣的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和無偏的模型可以用于發(fā)現(xiàn)疾病結(jié)果中新的且常常是令人驚訝的趨勢(shì)。一些實(shí)施方案可以用于鑒定不明顯的共病，并且開發(fā)改進(jìn)的治療策略和實(shí)驗(yàn)方案。

在一些實(shí)施方案中，獲得或接收包括健康護(hù)理相關(guān)信息的數(shù)據(jù)。將接收的數(shù)據(jù)加工并解析以產(chǎn)生針對(duì)多個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法基于該變量產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。在一些情況中，關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型包括多種醫(yī)學(xué)狀況和多種醫(yī)療藥物，并且指示醫(yī)學(xué)狀況和藥物之間的關(guān)系。

一些實(shí)施方案包括使用所產(chǎn)生的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的方法。例如，一些實(shí)施方案包括從用戶接收與醫(yī)學(xué)狀況或醫(yī)療藥物相關(guān)的信息?；诮邮盏男畔?，從所產(chǎn)生的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型確定子網(wǎng)絡(luò)。全面研究或探索子網(wǎng)絡(luò)以確定針對(duì)感興趣的醫(yī)學(xué)狀況或藥物的預(yù)測(cè)因子。預(yù)測(cè)因子可以是對(duì)醫(yī)學(xué)狀況或藥物具有影響的顯著因子。

定義

打算具體限定但在說明書其他部分中尚未限定的本文中使用的某些術(shù)語(yǔ)在此定義。

術(shù)語(yǔ)“診斷/治療信息”是指編碼進(jìn)行的診斷的任何信息或描述提供哪種治療的信息。

術(shù)語(yǔ)“醫(yī)學(xué)狀況”是指可能存在癥狀或體征的影響人的任何病理狀況、疾病(disease)和/或病態(tài)(illness)。

術(shù)語(yǔ)“醫(yī)療藥物”或“藥物”是指可以用于治愈、治療和/或預(yù)防醫(yī)學(xué)狀況和/或用于診斷醫(yī)學(xué)狀況的任何藥品、藥劑、治療劑和/或化學(xué)物質(zhì)。

術(shù)語(yǔ)“預(yù)測(cè)因子”是指可以用于預(yù)測(cè)結(jié)果的數(shù)學(xué)公式、算法或決策支持工具中的變量。數(shù)學(xué)公式、算法或決策支持工具可以使用多個(gè)預(yù)測(cè)因子來預(yù)測(cè)結(jié)果。

呈現(xiàn)以下描述，使得本領(lǐng)域的任何技術(shù)人員能夠形成和使用用于健康護(hù)理分析的系統(tǒng)和方法。對(duì)實(shí)施方案的各種改變將是本領(lǐng)域技術(shù)人員顯而易見的，并且本文中限定的一般原則可適用于其他實(shí)施方案和應(yīng)用而沒有脫離本發(fā)明的精神和范圍。此外，在以下描述中，列出了許多詳細(xì)內(nèi)容用于解釋的目的。然而，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將認(rèn)識(shí)到可以不使用這些特定的詳細(xì)內(nèi)容來實(shí)施本發(fā)明。在其他情況中，以框圖的形式顯示了公知的結(jié)構(gòu)和過程，使得本發(fā)明的描述不會(huì)被不必要的細(xì)節(jié)模糊。因此，本發(fā)明公開內(nèi)容不意圖限于所示的實(shí)施方案，而是符合與本文中公開的原則和特征相一致的最寬范圍。

圖1說明了網(wǎng)絡(luò)圖解，其描繪了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施方案可以部分或全部包括在健康護(hù)理分析提供中的實(shí)例系統(tǒng)100。系統(tǒng)100可以包括網(wǎng)絡(luò)105、客戶端設(shè)備110、客戶端裝置115、客戶端裝置120、客戶端裝置125、服務(wù)器130、服務(wù)器135、數(shù)據(jù)庫(kù)140和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器145?？蛻舳搜b置110、115、120、125、服務(wù)器130、服務(wù)器135、數(shù)據(jù)庫(kù)140和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器145各自與網(wǎng)絡(luò)105連通。

在一個(gè)實(shí)施方案中，網(wǎng)絡(luò)105的一個(gè)或多個(gè)部分可以是自組織網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)聯(lián)網(wǎng)、外聯(lián)網(wǎng)、虛擬專用網(wǎng)(vpn)、局域網(wǎng)(lan)、無線局域網(wǎng)(wlan)、廣域網(wǎng)(wan)、無線廣域網(wǎng)(wwan)、城域網(wǎng)(man)、互聯(lián)網(wǎng)的一部分、公用電話交換網(wǎng)絡(luò)(pstn)的一部分、蜂窩電話網(wǎng)絡(luò)、無線網(wǎng)絡(luò)、wifi網(wǎng)絡(luò)、wimax網(wǎng)絡(luò)、任何其他類型的網(wǎng)絡(luò)或兩種或更多種這樣的網(wǎng)絡(luò)的組合。

客戶端裝置的實(shí)例包括，但不限于，工作站、個(gè)人計(jì)算機(jī)、通用計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、筆記本、臺(tái)式機(jī)、多處理器系統(tǒng)、機(jī)頂盒、網(wǎng)絡(luò)pc、無線設(shè)備、便攜式設(shè)備、可穿戴計(jì)算機(jī)、蜂窩或移動(dòng)電話、便攜式數(shù)字助理(pda)、智能電話、平板電腦、超極本、上網(wǎng)本、多處理器系統(tǒng)、基于微處理器的或可編程消費(fèi)電子產(chǎn)品、小型計(jì)算機(jī)等?？蛻舳搜b置110、115、120、125各自可以通過有線或無線連接與網(wǎng)絡(luò)105連接。

在示例性實(shí)施方案中，客戶端裝置110、115、120、125上包括的健康護(hù)理分析系統(tǒng)可以配置成局部進(jìn)行本文中所述的一些功能，而服務(wù)器130、135進(jìn)行本文中所述的其他功能。例如，客戶端裝置110、115、120、125可以接收患者數(shù)據(jù)并解析患者數(shù)據(jù)，而服務(wù)器135可以產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。在另一個(gè)實(shí)例中，客戶端裝置110、115、120、125可以接收標(biāo)準(zhǔn)的選擇，而服務(wù)器135可以從因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)確定子網(wǎng)絡(luò)，全面研究子網(wǎng)絡(luò)以鑒定針對(duì)選定標(biāo)準(zhǔn)的預(yù)測(cè)因子，并且儲(chǔ)存所鑒定的預(yù)測(cè)因子。在再另一個(gè)實(shí)例中，客戶端裝置110、115、120、125可以接收標(biāo)準(zhǔn)的選擇，服務(wù)器135可以從因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)確定子網(wǎng)絡(luò)并全面研究子網(wǎng)絡(luò)以鑒定針對(duì)選定標(biāo)準(zhǔn)的預(yù)測(cè)因子，并且客戶端裝置110、115、120、125可以儲(chǔ)存所鑒定的預(yù)測(cè)因子。

在可替代的實(shí)施方案中，客戶端裝置110、115、120、125可以進(jìn)行本文中所述的全部功能。例如，客戶端裝置110、115、120、125可以接收患者數(shù)據(jù)、解析患者數(shù)據(jù)并基于患者數(shù)據(jù)產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。在另一個(gè)實(shí)例中，客戶端裝置110、115、120、125可以接收標(biāo)準(zhǔn)的選擇，例如，醫(yī)學(xué)狀況或醫(yī)療藥物，基于選定的標(biāo)準(zhǔn)從因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)確定子網(wǎng)絡(luò)，全面研究子網(wǎng)絡(luò)以鑒定針對(duì)選定標(biāo)準(zhǔn)的預(yù)測(cè)因子，并且儲(chǔ)存所鑒定的預(yù)測(cè)因子。

在另一個(gè)可替代的實(shí)施方案中，健康護(hù)理分析系統(tǒng)可以包括在客戶端裝置110、115、120、125上，并且服務(wù)器135執(zhí)行本文中所述的功能。例如，服務(wù)器135可以接收患者數(shù)據(jù)、解析患者數(shù)據(jù)并且基于患者數(shù)據(jù)產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。在另一個(gè)實(shí)例中，服務(wù)器35可以接收標(biāo)準(zhǔn)的選擇，例如，醫(yī)學(xué)狀況或醫(yī)療藥物，基于選定的標(biāo)準(zhǔn)從因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)確定子網(wǎng)絡(luò)，全面研究子網(wǎng)絡(luò)以鑒定針對(duì)選定標(biāo)準(zhǔn)的預(yù)測(cè)因子，并且儲(chǔ)存所鑒定的預(yù)測(cè)因子。

在一些實(shí)施方案中，服務(wù)器130和服務(wù)器135可以是分布式計(jì)算環(huán)境的部分，其中一些任務(wù)/功能在服務(wù)器130和135之間分布。在一些實(shí)施方案中，服務(wù)器130和服務(wù)器135是并行計(jì)算環(huán)境的部分，其中服務(wù)器130和服務(wù)器135平行地執(zhí)行任務(wù)/功能以提供產(chǎn)生本文中所述的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型需要的計(jì)算與處理資源。

在一些實(shí)施方案中，服務(wù)器130、135，數(shù)據(jù)庫(kù)140和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器145各自通過有線連接與網(wǎng)絡(luò)105連接?；蛘?，服務(wù)器130、135，數(shù)據(jù)庫(kù)140或數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器145中的一個(gè)或多個(gè)可以通過無線連接與網(wǎng)絡(luò)105連接。盡管沒有顯示，數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器145可以直接連接數(shù)據(jù)庫(kù)140，或服務(wù)器130、135可以直接連接數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器145和/或數(shù)據(jù)庫(kù)140。服務(wù)器130、135包括一個(gè)或多個(gè)配置成通過網(wǎng)絡(luò)與客戶端裝置110、115、120、125通訊的計(jì)算機(jī)或處理器。服務(wù)器130、135裝載(host)一個(gè)或多個(gè)通過客戶端裝置110、115、120和125訪問的應(yīng)用或網(wǎng)站和/或促進(jìn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)140內(nèi)容的訪問。數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器145包括一個(gè)或多個(gè)配置成促進(jìn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)140內(nèi)容的訪問的計(jì)算機(jī)或處理器。數(shù)據(jù)庫(kù)140包括一個(gè)或多個(gè)用于儲(chǔ)存數(shù)據(jù)和/或服務(wù)器130、135，數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器145和/或供客戶端裝置110、115、120、125使用的指令的存儲(chǔ)設(shè)備。數(shù)據(jù)庫(kù)140，服務(wù)器130、135和/或數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器145可以位于一個(gè)或多個(gè)彼此或與客戶端裝置110、115、120、125在地理上分布的位置。或者，數(shù)據(jù)庫(kù)140可以包括在服務(wù)器130或135，或數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器145內(nèi)。

圖2是顯示了在根據(jù)實(shí)例實(shí)施方案的以模塊實(shí)施的健康護(hù)理分析系統(tǒng)的框圖200。在一些實(shí)施方案中，模塊包括數(shù)據(jù)模塊210、解析模塊220、關(guān)系-網(wǎng)絡(luò)模塊230、子網(wǎng)絡(luò)模塊240和預(yù)測(cè)因子模塊250。在實(shí)例實(shí)施方案中，模塊210、220、230、240和250中的一個(gè)或多個(gè)包括在服務(wù)器130和/或服務(wù)器135中，而模塊210、220、230、240和250中的其他模塊可以提供在客戶端裝置110、115、120、125中。例如，數(shù)據(jù)模塊210可以包括在客戶端裝置110、115、120、125中，而解析模塊220、關(guān)系-網(wǎng)絡(luò)模塊230、子網(wǎng)絡(luò)模塊240和預(yù)測(cè)因子模塊250在服務(wù)器130或服務(wù)器135中提供。在另一個(gè)實(shí)例中，數(shù)據(jù)模塊210可以包括在客戶端裝置110、115、120、125中，而解析模塊220和關(guān)系-網(wǎng)絡(luò)模塊230在服務(wù)器130中提供，且子網(wǎng)絡(luò)模塊240和預(yù)測(cè)因子模塊250在服務(wù)器135中提供。在再另一個(gè)實(shí)例中，可以通過服務(wù)器130執(zhí)行關(guān)系-網(wǎng)絡(luò)模塊230的部分功能，并且可以通過服務(wù)器135執(zhí)行關(guān)系-網(wǎng)絡(luò)模塊230的其他部分的功能。

在可替代的實(shí)施方案中，可以在客戶端裝置110、115、120、125的任一個(gè)中實(shí)施模塊。模塊可以包括一個(gè)或多個(gè)配置成通過一個(gè)或多個(gè)包括在客戶端裝置110、115、120、125中的處理器來執(zhí)行的軟件組成部分、程序、應(yīng)用、app或其他代碼庫(kù)(codebase)或指令的單元。在一些實(shí)施方案中，模塊210、220、230、240和250可以從網(wǎng)站下載。在其他實(shí)施方案中，模塊210、220、230、240和250可以從外部硬件部件安裝，如外部存儲(chǔ)部件(例如，usb驅(qū)動(dòng)器、指狀(thumb)驅(qū)動(dòng)器、cd、dvd等)。

盡管模塊210、220、230、240和250在圖2中顯示為不同的模塊，但應(yīng)當(dāng)理解模塊210、220、230、240和250可以作為比所示的更少或更多的模塊來執(zhí)行。應(yīng)當(dāng)理解模塊210、220、230、240和250中的任一個(gè)可以與一個(gè)或多個(gè)外部部件通訊，所述外部部件如數(shù)據(jù)庫(kù)、服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器或其他客戶端裝置。

數(shù)據(jù)模塊210可以是配置成接收和管理數(shù)據(jù)的硬件實(shí)施模塊。解析模塊220可以是配置成針對(duì)多個(gè)變量處理、解析和分析接收的數(shù)據(jù)的硬件實(shí)施模塊。關(guān)系-網(wǎng)絡(luò)模塊230可以是配置成使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法從接收的數(shù)據(jù)產(chǎn)生涉及多個(gè)變量的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的硬件實(shí)施模塊。產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型可能需要相當(dāng)大的處理器能力；因此，在一些實(shí)施方案中，可以通過服務(wù)器130和服務(wù)器135實(shí)施關(guān)系-網(wǎng)絡(luò)模塊的功能。子網(wǎng)絡(luò)模塊240可以是配置成管理因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模塊并從因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型確定與從使用者接收的信息相關(guān)的子網(wǎng)絡(luò)的硬件實(shí)施模塊。預(yù)測(cè)因子模塊250可以是配置成全面研究子網(wǎng)絡(luò)以鑒定一個(gè)或多個(gè)對(duì)應(yīng)于從使用者接收的信息的預(yù)測(cè)因子的硬件實(shí)施模塊。

圖3說明了根據(jù)實(shí)施方案用于產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的方法的實(shí)例流程圖300。在框302中，接收對(duì)應(yīng)于多位患者的數(shù)據(jù)。在一些實(shí)施方案中，通過數(shù)據(jù)模塊210接收數(shù)據(jù)(參見圖2)。在一些實(shí)施方案中，數(shù)據(jù)包括針對(duì)每位患者的診斷信息和/或治療信息。數(shù)據(jù)可以包括如患者人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)、病史、患者家族病史、活性的藥物治療信息、非活性的過去藥物治療信息、過敏信息、免疫狀態(tài)信息、實(shí)驗(yàn)室測(cè)試結(jié)果、放射圖像、生命體征信息、患者體重、賬單信息、生活方式信息、習(xí)慣信息、保險(xiǎn)索賠信息、藥房信息等中任一種的信息?；颊呷丝诮y(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)可以包括患者年齡、患者種族和患者民族。數(shù)據(jù)還可以包括或替代地包括來自患者病歷表的信息，如健康護(hù)理專業(yè)人員的備注、健康護(hù)理專業(yè)人員的觀察、藥物和治療的施用、藥物和治療施用的順序、測(cè)試結(jié)果、x-射線等。數(shù)據(jù)還可以包括或替代地包括患者出院信息，如診斷代碼、治療代碼、保險(xiǎn)收費(fèi)代碼、診斷相關(guān)組代碼、疾病國(guó)際分類代碼等。數(shù)據(jù)模塊210(參見圖2)可以從管理和利用各種健康護(hù)理數(shù)據(jù)、信息和/或統(tǒng)計(jì)資料的實(shí)體提取或獲得數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可以獲自多種來源，如公眾可利用的資源、收集數(shù)據(jù)的商業(yè)實(shí)體、健康護(hù)理提供者等。在一些實(shí)施方案中，數(shù)據(jù)可以沒有預(yù)先選擇或預(yù)先確定為與多個(gè)醫(yī)學(xué)狀況或藥物相關(guān)。對(duì)于輸入數(shù)據(jù)的說明性實(shí)例，參見以下參照?qǐng)D6討論的實(shí)施例1。

在框304中，解析在框302中接收的數(shù)據(jù)以產(chǎn)生針對(duì)多個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。在一些實(shí)施方案中，通過解析模塊220來解析數(shù)據(jù)(參見圖2)。針對(duì)每位患者的超過一個(gè)變量產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化可以包括將數(shù)據(jù)縮減成其規(guī)范形式，和/或?qū)?shù)據(jù)組織成有利于進(jìn)一步使用的形式。在一些實(shí)施方案中，解析數(shù)據(jù)進(jìn)一步包括過濾數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的插補(bǔ)(imputation)。過濾數(shù)據(jù)可以包括基于標(biāo)準(zhǔn)(如數(shù)據(jù)點(diǎn)的完整性和準(zhǔn)確性)除去數(shù)據(jù)點(diǎn)。數(shù)據(jù)的插補(bǔ)可以包括用合適的替代值替換缺失的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

在框306中，針對(duì)多個(gè)變量基于產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。在一些實(shí)施方案中，使用因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模塊230產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模塊(參見圖2)。在一些實(shí)施方案中，使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法來產(chǎn)生涉及多個(gè)變量的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。在一些實(shí)施方案中，產(chǎn)生的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型包括涉及多種醫(yī)學(xué)狀況和/或藥物的變量。在一些情況中，使用程序化計(jì)算系統(tǒng)產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型，所述程序化計(jì)算系統(tǒng)包括用于網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建代碼的存儲(chǔ)器和一個(gè)或多個(gè)用于執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建代碼的處理器。因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型可以包括指示針對(duì)多種醫(yī)學(xué)狀況或藥物中的每一種的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子的關(guān)系。因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型可以僅僅基于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)來產(chǎn)生。在一些實(shí)施方案中，關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型是基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)模型。

可以按照需要或適合于有意義的數(shù)據(jù)分析，基于盡可能多的變量來產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)路絡(luò)模型。例如，在一些實(shí)施方案中，可以基于至少50個(gè)變量來產(chǎn)生模型。在其他實(shí)施方案中，可以基于至少100個(gè)變量、至少1000個(gè)變量、至少10,000個(gè)變量、至少100,000變量或至少1,000,000變量來產(chǎn)生模型。如以上討論的，變量對(duì)應(yīng)于從未加工的/原始輸入數(shù)據(jù)集確定/提取的數(shù)據(jù)。在一些實(shí)施方案中，變量變成因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型中的節(jié)點(diǎn)。

可以按照需要或適合于有意義的數(shù)據(jù)分析，基于來自盡可能多的患者的數(shù)據(jù)來產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。例如，在一些實(shí)施方案中，可以基于來自至少50位患者的數(shù)據(jù)來產(chǎn)生模型。在其他實(shí)施方案中，可以基于來自至少100位患者、來自至少1000位患者、來自至少10,000位患者、來自至少100,000位患者或來自至少1,000,000位患者的數(shù)據(jù)來產(chǎn)生模型。

所述方法可以包括更多步驟。例如，可以接收對(duì)應(yīng)于一位或多位其他患者的另外的數(shù)據(jù)，在此時(shí)，可以基于另外的數(shù)據(jù)更新或重新產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。

在一些實(shí)施方案中，可以將所產(chǎn)生的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的部分或全部的圖形表示展示給使用者。在一些實(shí)施方案中，儲(chǔ)存所產(chǎn)生的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型用于之后的使用。

應(yīng)當(dāng)注意到許多不同的基于人工智能的平臺(tái)或系統(tǒng)可以用于使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法來產(chǎn)生因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。一些實(shí)例實(shí)施方案使用從gns(cambridge，ma)可商業(yè)購(gòu)得的稱為refs^tm(逆向工程/正向模擬(reverseengineering/forwardsimulation))的系統(tǒng)。適用于執(zhí)行一些實(shí)施方案的基于ai的系統(tǒng)或平臺(tái)使用數(shù)據(jù)算法來僅僅基于輸入數(shù)據(jù)集建立變量之中的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，而沒有考慮現(xiàn)有的關(guān)于任何潛在的、確立的和/或驗(yàn)證的關(guān)系的知識(shí)。

例如，基于refs^tmai的信息學(xué)平臺(tái)可以采用標(biāo)準(zhǔn)化的輸入數(shù)據(jù)，并且快速進(jìn)行數(shù)萬(wàn)億次的計(jì)算以確定在系統(tǒng)中數(shù)據(jù)點(diǎn)怎樣相互作用。基于refs^tmai的信息學(xué)平臺(tái)進(jìn)行逆向工程處理，以試圖基于輸入數(shù)據(jù)形成計(jì)算機(jī)實(shí)施的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型，所述關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型定量地表示各種健康狀況和預(yù)測(cè)因子之間的關(guān)系。此外，可以產(chǎn)生假設(shè)并且基于計(jì)算機(jī)實(shí)施的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型快速地模擬以獲得關(guān)于該假設(shè)的預(yù)測(cè)，伴隨相關(guān)的置信水平。以下提供關(guān)于使用refs平臺(tái)產(chǎn)生因果關(guān)系模型的實(shí)例的更多詳細(xì)內(nèi)容。

圖4說明了根據(jù)實(shí)施方案使用因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的方法的實(shí)例流程圖400。方法400可以在示例性系統(tǒng)中實(shí)施并且可以描述為使用健康護(hù)理分析系統(tǒng)的方法。所述使用因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的方法也可以稱為解釋來自因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)果的方法。

在框402中，從使用者接收信息。在一些實(shí)施方案中，通過數(shù)據(jù)模塊210接收信息(參見圖2)。在一些實(shí)施方案中，用于接收用于產(chǎn)生關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)模塊與從使用者接收用于使用所產(chǎn)生的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的信息的數(shù)據(jù)模塊不同或是分離的。

從使用者接收的信息可以包括一種或多種醫(yī)學(xué)狀況或一種或多種醫(yī)療藥物的選擇。在一些實(shí)施方案中，可以給使用者呈現(xiàn)醫(yī)學(xué)狀況和/或醫(yī)療藥物的列表，在其中進(jìn)行選擇。

從使用者接收的信息可以是關(guān)于一種或多種醫(yī)學(xué)狀況或一種或多種醫(yī)療藥物的探詢的形式。在一些實(shí)施方案中，使用者可以在搜索/詢問區(qū)域中輸入文本。

在一些實(shí)施方案中，可以顯示因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的部分或全部的圖形表示。在一些實(shí)施方案中，從使用者接收的信息可以是因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的部分或全部的圖形表示中顯示的一個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)的選擇。

在框404中，基于框402中從使用者接收的信息從因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型確定子網(wǎng)絡(luò)。在一些實(shí)施方案中，通過子網(wǎng)絡(luò)模塊240來確定子網(wǎng)絡(luò)。從其確定子網(wǎng)絡(luò)的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)如上所述使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法從患者數(shù)據(jù)產(chǎn)生，并且可以包含多個(gè)變量，包括與多種醫(yī)學(xué)狀況相關(guān)的變量。確定的子網(wǎng)絡(luò)中包括的一個(gè)或多個(gè)變量對(duì)應(yīng)于從使用者接收的信息。例如，如果接收的信息涉及一種或多種醫(yī)學(xué)狀況，則子網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)或多個(gè)變量涉及該一種或多種醫(yī)學(xué)狀況。作為另一個(gè)實(shí)例，如果接收的信息涉及一種或多種藥物，則子網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)或多個(gè)變量涉及該一種或多種藥物。

可以基于與選定的一種或多種醫(yī)學(xué)狀況或一種或多種藥物相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)變量以及該一個(gè)或多個(gè)變量和因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型中的其他變量之間的關(guān)系的強(qiáng)度確定子網(wǎng)絡(luò)的范圍。子網(wǎng)絡(luò)可以包括與感興趣的醫(yī)學(xué)狀況或藥物相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)變量，以及各自與一個(gè)或多個(gè)變量具有第一程度關(guān)系的第一組其他變量。在一些實(shí)施方案中，子網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)一步包括各自與一個(gè)或多個(gè)變量具有第二程度關(guān)系的第二組其他變量。

在框406中，全面研究子網(wǎng)絡(luò)來鑒定預(yù)測(cè)因子。在一些實(shí)施方案中，通過預(yù)測(cè)因子模塊250來全面研究子網(wǎng)絡(luò)(參見圖2)。將預(yù)測(cè)因子鑒定為與從使用者接收的信息相關(guān)。預(yù)測(cè)因子是與感興趣的醫(yī)學(xué)狀況或醫(yī)療藥物具有因果關(guān)系的因子、數(shù)據(jù)點(diǎn)或節(jié)點(diǎn)。例如，腎衰竭可以是心力衰竭的預(yù)測(cè)因子。從因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型鑒定出一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子后，可以將所鑒定的預(yù)測(cè)因子用于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)或回歸分析中以確定預(yù)測(cè)因子相對(duì)于感興趣的醫(yī)學(xué)狀況或藥物的顯著性。針對(duì)感興趣的醫(yī)學(xué)狀況的一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子可以指示與感興趣的醫(yī)學(xué)狀況共同發(fā)生的醫(yī)學(xué)狀況。一個(gè)或多個(gè)預(yù)測(cè)因子可以指示結(jié)合感興趣的藥物施用的藥物，或指示不利的藥物相互作用。所鑒定的預(yù)測(cè)因子可以是針對(duì)醫(yī)學(xué)狀況或藥物之前未知的或新的預(yù)測(cè)因子。所鑒定的預(yù)測(cè)因子可以新鑒定為醫(yī)學(xué)狀況或藥物的預(yù)測(cè)因子。預(yù)測(cè)因子的數(shù)量可以少于子網(wǎng)絡(luò)中的變量或節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。在框408中，儲(chǔ)存所鑒定的預(yù)測(cè)因子。

以上方法可以包括更多步驟。例如，可以通過變量、預(yù)測(cè)因子以及變量和預(yù)測(cè)因子之中的關(guān)系的圖形表示在用戶界面中顯示所鑒定的預(yù)測(cè)因子。確定的子網(wǎng)絡(luò)可以顯示在用戶界面中。

因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的產(chǎn)生

以下針對(duì)基于refsai的信息學(xué)系統(tǒng)(僅僅是為了說明的目的)更詳細(xì)地解釋了使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法基于產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)產(chǎn)生涉及多個(gè)變量的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的步驟(圖3中的框306)。然而，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將認(rèn)識(shí)到可以使用采用貝葉斯分析的其他系統(tǒng)。

將對(duì)于多個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)集輸入refs系統(tǒng)中。refs系統(tǒng)形成“網(wǎng)絡(luò)片段”的文庫(kù)，其包括驅(qū)動(dòng)健康護(hù)理系統(tǒng)中的關(guān)聯(lián)和關(guān)系的變量(例如，醫(yī)學(xué)狀況、醫(yī)療藥物、出院代碼)。refs系統(tǒng)選擇文庫(kù)中的網(wǎng)絡(luò)片段子集，并且從選定的子集構(gòu)建初始試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)?；赼i的系統(tǒng)還選擇文庫(kù)中不同的網(wǎng)絡(luò)片段子集以構(gòu)建另一初始試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)。最終，從文庫(kù)中不同的網(wǎng)絡(luò)片段子集形成整套的初始試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)(例如，1000個(gè)網(wǎng)絡(luò))。這一過程被稱為平行整套采樣。通過從文庫(kù)添加、減去和/或替換另外的網(wǎng)絡(luò)片段使整套試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化或優(yōu)化。以下提供了關(guān)于網(wǎng)絡(luò)片段文庫(kù)的形成、試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的形成和網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化的更多詳細(xì)內(nèi)容。如果獲得另外的數(shù)據(jù)，可以將另外的數(shù)據(jù)并入文庫(kù)中的網(wǎng)絡(luò)片段中，并且可以通過每個(gè)試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)化并入整套試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)中。在完成優(yōu)化/進(jìn)化過程后，可以將整套試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)描述為產(chǎn)生的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。

整套的所產(chǎn)生關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型可以用于模擬各種醫(yī)學(xué)狀況和/或藥物之間的關(guān)聯(lián)行為。模擬可以用于預(yù)測(cè)醫(yī)學(xué)狀況和/或醫(yī)療藥物之間的相互作用，這可以使用臨床研究和實(shí)驗(yàn)來證實(shí)。此外，可以通過將模擬的擾動(dòng)單獨(dú)地應(yīng)用于每個(gè)節(jié)點(diǎn)而同時(shí)觀察對(duì)所產(chǎn)生的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型中的其他節(jié)點(diǎn)的作用，使用模擬功能提取所產(chǎn)生的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型中的關(guān)系的定量參數(shù)。

refs的構(gòu)建塊結(jié)合了來自無限數(shù)量的數(shù)據(jù)形式的多個(gè)數(shù)據(jù)類型，例如，連續(xù)、離散、boolean。產(chǎn)生整套模型需要相當(dāng)大的處理能力。在一些實(shí)施方案中，使用30,000+處理器的并行ibmbluegene機(jī)器來產(chǎn)生整套模型。所得到的網(wǎng)絡(luò)能夠進(jìn)行假設(shè)的高通量計(jì)算機(jī)模擬檢驗(yàn)。網(wǎng)絡(luò)還包括提供可驗(yàn)證假設(shè)的等級(jí)次序和預(yù)測(cè)置信度量。

如上所述，將預(yù)加工的數(shù)據(jù)用于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)片段文庫(kù)。網(wǎng)絡(luò)片段限定所測(cè)量變量的所有可能的小集合(例如，2-3個(gè)成員的集合或2-4個(gè)成員的集合)(輸入數(shù)據(jù))之中的定量的連續(xù)關(guān)系。片段中變量之間的關(guān)系可以是線性、邏輯、多項(xiàng)、顯性或隱性純合等。給每個(gè)片段中的關(guān)系分配貝葉斯概率評(píng)分，所述概率評(píng)分反映輸入數(shù)據(jù)有多大可能給出候選關(guān)系，并且還針對(duì)其數(shù)學(xué)復(fù)雜性懲罰所述關(guān)系。通過將從輸入數(shù)據(jù)推斷的所有可能的配對(duì)以及三方關(guān)系(并且在一些實(shí)施方案中，還有四方關(guān)系)評(píng)分，可以鑒定文庫(kù)中最有可能的片段(可能片段)。還基于輸入數(shù)據(jù)計(jì)算關(guān)系的定量參數(shù)并針對(duì)每個(gè)片段儲(chǔ)存。各種模型類型可以用于片段計(jì)數(shù)中，包括但不限于線性回歸、邏輯回歸、(方差分析)anova模型、(協(xié)方差分析)ancova模型、非線性/多項(xiàng)式回歸模型和甚至非參數(shù)回歸。之前關(guān)于模型參數(shù)的假設(shè)可以假定與模型中所用參數(shù)的數(shù)量相關(guān)的gull分布或貝葉斯信息標(biāo)準(zhǔn)(bic)罰分。在網(wǎng)絡(luò)推斷過程中，從片段文庫(kù)中的片段子集構(gòu)建整套初始試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)網(wǎng)絡(luò)。用來自片段文庫(kù)的不同片段子集構(gòu)建整套初始試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)初始試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)。

通過基于給定的輸入數(shù)據(jù)確定最有可能的因子分解和最有可能的參數(shù)來進(jìn)化或優(yōu)化模型?？梢詫⑦@描述為“學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)”，或換句話說，在給出輸入數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集的情況下，發(fā)現(xiàn)與輸入數(shù)據(jù)最佳匹配的網(wǎng)絡(luò)。這可以通過使用關(guān)于輸入數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)每個(gè)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)分函數(shù)來完成。

給定輸入數(shù)據(jù)的情況下，使用貝葉斯框架來確定因子分解的可能性。貝葉斯法則闡明了給定數(shù)據(jù)d的模型m的后驗(yàn)概率p(d|m)與給定模型假設(shè)的數(shù)據(jù)的后驗(yàn)概率p(d|m)乘以模型的先驗(yàn)概率p(m)的乘積的乘積成比例，假定數(shù)據(jù)的概率p(d)在整個(gè)模型中是恒定的。這表述于以下等式中：

假定模型的數(shù)據(jù)的后驗(yàn)概率是之前參數(shù)分布上數(shù)據(jù)可能性的積分：

p(d|m)＝∫p(d|m(θ))p(θ|m)dθ。

假定所有模型可能性相等(即，p(m)是恒定的)，給定數(shù)據(jù)d的模型m的后驗(yàn)概率可以因子分解成針對(duì)每個(gè)局部網(wǎng)絡(luò)片段mi的參數(shù)上的積分的乘積，如下：

注意到在以上等式中，已經(jīng)省略了前導(dǎo)常數(shù)項(xiàng)。在一些實(shí)施方案中，貝葉斯信息標(biāo)準(zhǔn)(bic)(其采用模型后驗(yàn)概率p(d|m)的負(fù)對(duì)數(shù))可以用于對(duì)每個(gè)模型“評(píng)分”，如下：

其中對(duì)于模型m的總評(píng)分stot是針對(duì)每個(gè)局部網(wǎng)絡(luò)片段的局部評(píng)分si的總和。bic進(jìn)一步給出用于確定每個(gè)單獨(dú)網(wǎng)絡(luò)片段評(píng)分的表示：

其中κ(mi)是模型mi中的擬合參數(shù)的數(shù)量，并且n是樣品(數(shù)據(jù)點(diǎn))的數(shù)量。smle(mi)是網(wǎng)絡(luò)片段的可能性函數(shù)的負(fù)對(duì)數(shù)，其可以從用于每個(gè)網(wǎng)絡(luò)片段的函數(shù)關(guān)系計(jì)算。對(duì)于bic評(píng)分，分?jǐn)?shù)越低，模型擬合輸入數(shù)據(jù)的可能性越大。

將整套試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)全面優(yōu)化，這可以描述為優(yōu)化或進(jìn)化網(wǎng)絡(luò)。例如，可以根據(jù)米特羅波利斯-蒙特卡羅抽樣算法來進(jìn)化和優(yōu)化試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)。模擬的退火可以通過局部轉(zhuǎn)化而用于優(yōu)化或進(jìn)化整套中的每個(gè)試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)。在實(shí)例模擬退火方法中，通過從文庫(kù)增加網(wǎng)絡(luò)片段、通過從試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)刪除網(wǎng)絡(luò)片段、通過減去網(wǎng)絡(luò)片段或通過另外改變網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來改變每個(gè)試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)，并隨后計(jì)算該網(wǎng)絡(luò)的新評(píng)分。一般而言，如果評(píng)分提高，保持所述改變，而如果評(píng)分惡化，則放棄所述改變?！皽囟取眳?shù)允許一些惡化評(píng)分的局部變化被保留，這有助于優(yōu)化過程避免一些局部極小值?！皽囟取眳?shù)隨著時(shí)間降低以允許優(yōu)化/進(jìn)化過程來匯聚。

所有或部分網(wǎng)絡(luò)推斷過程可以針對(duì)不同試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)平行地進(jìn)行。每個(gè)網(wǎng)絡(luò)可以在分開的處理器和/或分開的計(jì)算設(shè)備上平行優(yōu)化。在一些實(shí)施方案中，優(yōu)化過程可以在集成了數(shù)百至數(shù)千個(gè)并行運(yùn)行的處理器的超級(jí)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行。信息可以在并行處理器上進(jìn)行的優(yōu)化過程中共享。在一些實(shí)施方案中，優(yōu)化過程可以在一個(gè)或多個(gè)量子計(jì)算機(jī)上進(jìn)行，其具有明顯快于基于硅的計(jì)算機(jī)來進(jìn)行某些計(jì)算的潛能。

優(yōu)化過程可以包括從整套網(wǎng)絡(luò)中去掉不能滿足針對(duì)整體評(píng)分的閾值標(biāo)準(zhǔn)的任何網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)過濾器。去掉的網(wǎng)絡(luò)可以被新的初始網(wǎng)絡(luò)來替代。此外，任何不是“無標(biāo)度(scalefree)”網(wǎng)絡(luò)可以從整套網(wǎng)絡(luò)中去掉。在整套網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化或進(jìn)化后，結(jié)果可以稱為整套所產(chǎn)生的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型，其可以總稱為所產(chǎn)生的一致性網(wǎng)絡(luò)。

模擬可以用于提取關(guān)于所產(chǎn)生的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型中的每個(gè)關(guān)系的定量參數(shù)信息。例如，用于定量信息提取的模擬可以涉及將網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)擾動(dòng)(提高或降低)十倍并針對(duì)模型中的其他節(jié)點(diǎn)計(jì)算后續(xù)分布。終點(diǎn)通過t-檢驗(yàn)比較，采用100個(gè)樣品/組的假定和0.01的顯著性截止。t-檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)是100個(gè)t-檢驗(yàn)的中值。通過使用這種模擬技術(shù)，針對(duì)整套網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)關(guān)系產(chǎn)生表示預(yù)測(cè)強(qiáng)度的曲線下面積(auc)和表示驅(qū)動(dòng)終點(diǎn)的計(jì)算機(jī)模擬節(jié)點(diǎn)幅度的倍數(shù)變化。

局部計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的關(guān)系量化模塊可以用于指引基于ai的系統(tǒng)來進(jìn)行擾動(dòng)并且提取auc信息和倍數(shù)信息。提取的量化信息可以包括針對(duì)將親節(jié)點(diǎn)連接到子節(jié)點(diǎn)的各邊緣的倍數(shù)變化和auc。在一些實(shí)施方案中，定制的r程序可以用于提取量化信息。

在一些實(shí)施方案中，整套所產(chǎn)生的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型可以通過模擬使用以用于預(yù)測(cè)對(duì)條件變化的響應(yīng)，這可以隨后通過臨床研究和實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證。

基于ai系統(tǒng)的輸出可以是量化關(guān)系參數(shù)和/或其他模擬預(yù)測(cè)。

一些示例性實(shí)施方案結(jié)合了可以使用berginterrogativebiology^tminformaticssuite進(jìn)行的方法，其是用于了解廣泛的生物學(xué)過程(如疾病病理生理學(xué))以及構(gòu)成這些學(xué)生物過程的基礎(chǔ)的關(guān)鍵分子驅(qū)動(dòng)者(包括使疾病過程成為可能的因子)的工具。一些示例性實(shí)施方案使用berginterrogativebiology^tminformaticssuite來獲得關(guān)于疾病與其他疾病、醫(yī)療藥物、生物學(xué)過程等的相互作用的新的見解。一些示例性實(shí)施方案包括可以結(jié)合至少一部分或全部berginterrogativebiology^tminformaticssuite的系統(tǒng)。

實(shí)施例

實(shí)施例1-從cms數(shù)據(jù)產(chǎn)生的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型：心力衰竭&休克與腎衰竭的子網(wǎng)絡(luò)

在人工智能(ai)中開發(fā)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)工具充分適用于解讀大數(shù)據(jù)中復(fù)雜的相互作用模式。berginterrogativebiology^tminformaticssuite是使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(bn)以純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式用于各種數(shù)據(jù)形式的整合和因果效應(yīng)的推斷的計(jì)算流程。本實(shí)施例涉及在健康護(hù)理大數(shù)據(jù)分析中使用bn，所述健康護(hù)理大數(shù)據(jù)分析對(duì)增強(qiáng)患者護(hù)理以及提高健康護(hù)理和醫(yī)院效率具有顯著影響。

使用低解析度的、公眾可得的數(shù)據(jù)形成使用所產(chǎn)生的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型直接告知護(hù)理的新發(fā)現(xiàn)和得到新的假設(shè)。基于來自醫(yī)療保險(xiǎn)和醫(yī)療補(bǔ)助服務(wù)中心(centersformedicare&medicaidservices)(cms)的公眾可得的賬單數(shù)據(jù)產(chǎn)生診斷代碼的數(shù)據(jù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

如圖5的方法500中圖示的，從cms發(fā)布提取數(shù)據(jù)。通過過濾、標(biāo)準(zhǔn)化和插補(bǔ)將數(shù)據(jù)預(yù)加工。將基于a.i.的模型構(gòu)建用于從預(yù)加工的數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型，形成診斷代碼網(wǎng)絡(luò)形式的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

從cms數(shù)據(jù)發(fā)布獲得數(shù)據(jù)集合。cms發(fā)布(即，使得在其網(wǎng)站上公眾可得)涉及患者護(hù)理、保險(xiǎn)信息、診斷代碼、出院代碼和針對(duì)健康護(hù)理提供者的各種程序的費(fèi)用代碼的數(shù)據(jù)。圖6顯示了針對(duì)單個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的一部分cms數(shù)據(jù)的樣本。在這個(gè)實(shí)例中，所獲得的數(shù)據(jù)包括多個(gè)健康護(hù)理提供者和2011年的頭100個(gè)診斷代碼。

將berginterrogativebiology^tminformaticssuite用于數(shù)據(jù)預(yù)加工和模型構(gòu)建。將收集的數(shù)據(jù)加工以使得從數(shù)據(jù)集提取含有關(guān)于診斷相關(guān)組(drg)代碼和出院總數(shù)的信息的欄。將出院計(jì)數(shù)信息組織成drg代碼相對(duì)于醫(yī)院的矩陣。從進(jìn)一步的分析中除去在超過70％的醫(yī)院中缺失的drg代碼。從數(shù)據(jù)集中過濾掉缺失超過25個(gè)drg代碼的信息的醫(yī)院。過濾后，數(shù)據(jù)集含有100個(gè)drg代碼和1618個(gè)醫(yī)院。對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行中位平滑(medianpolish)標(biāo)準(zhǔn)化，并且缺失數(shù)據(jù)用“零程序(zeroprocedure)”插補(bǔ)。使用refs技術(shù)構(gòu)建了因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。用0.65的曲線下面積(auc)截止來過濾所得到的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)聯(lián)。使用合適的圖形環(huán)境/界面軟件來可視化所得到的網(wǎng)絡(luò)，尤其是cytoscape，這是來自cytoscapeconsortium的用于生物分子相互作用網(wǎng)絡(luò)的集成模型的軟件環(huán)境。在cytoscape環(huán)境內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)可視化為通過“邊緣”連接的“節(jié)點(diǎn)”，各邊緣圖示描繪了通過邊緣連接的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系。

基于drg代碼的所產(chǎn)生關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的示意性圖形描繪顯示于圖7中。這個(gè)特定的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)含有60個(gè)診斷和88個(gè)連接它們的關(guān)聯(lián)/關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示針對(duì)特定診斷的出院數(shù)，并且邊緣(例如，節(jié)點(diǎn)之間的連接)表示與各種診斷相關(guān)的出院數(shù)之間的相互作用。在圖7中，節(jié)點(diǎn)的大小對(duì)應(yīng)于針對(duì)特定診斷的出院代碼的數(shù)量。網(wǎng)絡(luò)中邊緣和關(guān)聯(lián)的解釋取決于所涉及的特定診斷。例如，當(dāng)源節(jié)點(diǎn)是糖尿病并且目標(biāo)節(jié)點(diǎn)是高血壓時(shí)，關(guān)聯(lián)表示共病。當(dāng)源節(jié)點(diǎn)是糖尿病并且目標(biāo)節(jié)點(diǎn)是神經(jīng)病時(shí)，關(guān)聯(lián)表示所述疾病的并發(fā)癥。以這種方式，關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表示多種drg代碼之間的相互作用。

選擇子網(wǎng)絡(luò)以從所產(chǎn)生的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)獲得相關(guān)信息。從圖7中所示的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型確定了以“心力衰竭&休克”和“腎衰竭”為中心的子網(wǎng)絡(luò)(顯示于圖8中)。在這個(gè)實(shí)例中，由于其在疾病控制預(yù)防中心(cdc)編制的死亡指數(shù)中的顯著性，選擇了“心力衰竭&休克”和“腎衰竭”。根據(jù)cdc報(bào)告，心臟病是2011年的最主要死亡原因。一些腎相關(guān)的病癥位列9、12和13；然而，結(jié)合所有腎相關(guān)病癥在死亡原因中占有重要地位。

在圖8的子網(wǎng)絡(luò)的圖形表示中，箭頭形式的關(guān)聯(lián)表示第一種狀況中的診斷數(shù)和第二種狀況中的診斷數(shù)為正相關(guān)的。在臨床上，可以根據(jù)涉及的狀況以不同方式來解釋關(guān)聯(lián)(例如，從心力衰竭&休克指向單純性肺炎&胸膜炎的箭頭表示心力衰竭&休克在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著比例的患者中導(dǎo)致或繼發(fā)單純性肺炎&胸膜炎)。顯示為線的標(biāo)注之間的每個(gè)關(guān)聯(lián)也可以描述為節(jié)點(diǎn)之間的邊緣。形成節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)的線的寬度(也描述為線的“權(quán)重”)提供了節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系強(qiáng)度的圖形指示。例如，從心力衰竭&休克指向單純性肺炎&胸膜炎的箭頭比連接心力衰竭&休克與呼吸道感染&炎癥的箭頭寬。這表示所述模型預(yù)測(cè)心力衰竭&休克與單純性肺炎&胸膜炎之間的關(guān)系比心力衰竭&休克與呼吸道感染&炎癥之間的關(guān)系強(qiáng)。

如以下討論的，用作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型中出現(xiàn)的關(guān)聯(lián)的驗(yàn)證的心力衰竭子網(wǎng)絡(luò)中和腎衰竭子網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)聯(lián)是可靠的。

心力衰竭由降低心臟有效泵送血液的能力的狀況引起。這些狀況包括先天性心臟缺陷、心律不齊、隨著時(shí)間使動(dòng)脈狹窄的冠心病和可能使得心臟太弱或太僵硬以致不能有效泵送血液的高血壓。以下討論了心力衰竭和其他狀況之間的關(guān)系，其反映在子網(wǎng)絡(luò)中的心力衰竭和其他節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)中。

呼吸道感染和炎癥/單純性肺炎和胸膜炎：公知的是心力衰竭引起血液以較緩慢的速度通過身體并且引起腎臟流體潴留。流體潴留開始于身體的較低部分，但發(fā)展至肺而引起肺炎。肺中的流體積累導(dǎo)致提高的呼吸道感染率和呼吸道感染。關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)心力衰竭&休克的診斷在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著比例的患者中導(dǎo)致或跟隨單純性肺炎和胸膜炎的診斷，如通過圖9a中從心力衰竭&休克指向單純性肺炎和胸膜炎的箭頭所指示的。關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)心力衰竭&休克的診斷在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著比例的患者中導(dǎo)致或跟隨呼吸道感染&炎癥的診斷，如通過圖9a中從心力衰竭&休克指向呼吸道感染&炎癥的箭頭所指示的。圖9b圖示描繪了心力衰竭和休克可以通過其導(dǎo)致單純性肺炎和胸膜炎以及呼吸道感染和炎癥的途徑。

慢性阻塞性肺病(copd)：當(dāng)肺嘗試通過提高肺內(nèi)部的血壓來補(bǔ)償血液中的低氧濃度時(shí)，copd引起肺動(dòng)脈高血壓。肺內(nèi)部的血壓提高導(dǎo)致肺動(dòng)脈高血壓，其使右心室應(yīng)變并且引起心力衰竭。因此，心力衰竭的診斷可以導(dǎo)致之前未診斷的copd的診斷。因此，心力衰竭診斷數(shù)量的增加將增加copd診斷的數(shù)量。關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)心力衰竭&休克的診斷數(shù)增加導(dǎo)致copd診斷數(shù)的增加，如通過圖10a中從心力衰竭&休克指向copd的箭頭所指示的。這可以直接解釋為心力衰竭&休克在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著數(shù)量的患者中引起copd。然而，圖10b圖示描繪了copd通過其導(dǎo)致心力衰竭&休克的途徑，而不是心力衰竭&休克導(dǎo)致copd。這種模型預(yù)測(cè)與已知的心力衰竭和copd之間關(guān)系之間的明顯時(shí)序逆轉(zhuǎn)很可能是由于在心力衰竭后診斷的之前未診斷的copd引起。臨床醫(yī)生可能發(fā)現(xiàn)僅心力衰竭后的copd導(dǎo)致原因的探索。因此，盡管在心力衰竭前存在copd，copd未得到診斷，直至在心力衰竭診斷后。

心律失常和傳導(dǎo)障礙：心律失常和傳導(dǎo)障礙可以直接引起心力衰竭。心力衰竭的診斷可以導(dǎo)致這些因果條件的診斷。因此，心力衰竭診斷數(shù)量的增加將增加心律失常和傳導(dǎo)障礙的診斷數(shù)量。關(guān)系網(wǎng)絡(luò)沒模型預(yù)測(cè)心力衰竭和休克診斷數(shù)量的增加在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著比例的患者中導(dǎo)致或跟隨心律失常&傳導(dǎo)障礙的診斷數(shù)量的增加，如通過圖11中從心力衰竭和休克指向心律失常&傳導(dǎo)障礙的箭頭所指示的。

胃腸道(g.i.)出血：心力衰竭可以是低血容量性休克的結(jié)果。低血容量性休克由于循環(huán)血量的快速損失而發(fā)生。出血性休克(低血容量性休克的前身)的最常見原因是外傷、g.i.出血和器官損傷。關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)g.i.出血的診斷在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著比例的患者中導(dǎo)致或跟隨心力衰竭&休克的診斷，如通過圖12a中從g.i.出血指向心力衰竭和休克的箭頭所指示的。圖12b圖示描繪了g.i.出血通過其導(dǎo)致心力衰竭的途徑。

腎衰竭：貧血、心臟問題和腎疾病之間的關(guān)聯(lián)是公知的，并且已經(jīng)證明了治療心-腎功能不全患者的挑戰(zhàn)。約四分之一腎病患者具有充血性心臟問題。隨著腎病惡化，具有心臟疾病的患者的分?jǐn)?shù)提高至約65-70％。大的研究已經(jīng)表明在之前診斷為心力衰竭的患者中，腎病惡化與較高死亡率和住院率相關(guān)。因此，這種關(guān)聯(lián)已經(jīng)是公知的。關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)腎衰竭的診斷在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著比例的患者中導(dǎo)致或跟隨心力衰竭和休克的診斷，如通過圖13中從腎衰竭指向心力衰竭&休克的箭頭所指示的。

圖14a和14b提供了關(guān)于關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型用于心力衰竭&休克和腎衰竭之間的關(guān)系強(qiáng)度的預(yù)測(cè)的更多詳細(xì)內(nèi)容。圖14a是源自用于構(gòu)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)據(jù)的心力衰竭和腎衰竭的關(guān)聯(lián)圖。可以表示為2×2表的關(guān)聯(lián)圖顯示了針對(duì)數(shù)據(jù)集中的變量，所觀察到的頻率與預(yù)期的頻率的偏離。皮爾森殘差表示預(yù)期的頻率和觀察的頻率之間的距離，并且因此允許鑒別造成與預(yù)期值的偏離的類別。在圖14a的關(guān)聯(lián)圖中，每個(gè)矩形的寬度表示數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量并且高度和顏色代表皮爾森殘差。在這種情況中，基于心力衰竭和腎衰竭獨(dú)立分布的零假設(shè)來計(jì)算預(yù)期的值。如果這是真的，圖將主要是淺灰色的，表示皮爾森殘差接近零(即，小于2且大于-2)。相反，觀察到表示皮爾森殘差小于-2的中灰色部分和表示皮爾森殘差大于2的深灰色部分，表明心力衰竭和腎衰竭不是獨(dú)立的，因此偏離零假設(shè)。如通過皮爾森殘差指示的，造成變化的最大組成部分對(duì)于腎衰竭和心力衰竭是在高類別中?？偟膩碚f，在這種情況中，圖14a的關(guān)聯(lián)圖指示心力衰竭和腎衰竭之間的相互作用。這種相互作用主要是通過同時(shí)患有腎衰竭和心力衰竭的患者造成的。

圖14b是心力衰竭和腎衰竭的四格(fourfold)圖，其源自用于構(gòu)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模塊的數(shù)據(jù)。四格圖是偏離目標(biāo)類別之間的獨(dú)立性的另一種表示。在四格圖中，每個(gè)方塊中的數(shù)字表示該類別中數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量。圖14b顯示了腎衰竭對(duì)心力衰竭的影響。基于比較四分之一圓的大小，圖的左半部分表明與低腎衰竭率相比，高腎衰竭率對(duì)高心力衰竭率具有更強(qiáng)的影響。圖的右半部分表明高或低腎衰竭對(duì)低心臟衰竭第的影響中具有較小差異?？偟膩碚f，這一圖表強(qiáng)化了目標(biāo)狀況心力衰竭和腎衰竭之間的相互作用?；陉P(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型，心力衰竭伴隨腎衰竭的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算為2.57。

圖15a和15b提供了關(guān)于關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型用于心力衰竭&休克與g.i.出血之間的關(guān)系強(qiáng)度的預(yù)測(cè)的更多詳細(xì)內(nèi)容。圖15a是心力衰竭和g.i.出血的關(guān)聯(lián)圖。在這一圖表中，表示皮爾森殘差大于4.0的深灰色矩形和表示皮爾森殘差小于-2的中灰色矩形表明g.i.出血和心力衰竭不是獨(dú)立的。特別地，深灰色矩形表明兩種狀況的高比率具有最強(qiáng)的相互作用。圖15b是心力衰竭和g.i.出血的四格圖。這一圖表表明高比率的心力衰竭與高比率的g.i.出血強(qiáng)烈相關(guān)。如所示的，心力衰竭伴隨g.i.出血的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算為3.22。

僅基于drg和出院代碼產(chǎn)生了關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型，而沒有關(guān)于心臟病&休克與各種狀況(即，單純性肺炎和胸膜炎、呼吸道感染和炎癥、copd、心律失常&傳導(dǎo)障礙、g.i.出血及腎衰竭)之間的關(guān)系的任何假設(shè)和其他信息。無論如何，所產(chǎn)生的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的以心力衰竭和休克為中心的子網(wǎng)絡(luò)反映出醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中關(guān)于心力衰竭&休克與其他狀況之間的關(guān)系的現(xiàn)有知識(shí)，這支持關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的有效性。

這個(gè)分析中對(duì)應(yīng)于腎衰竭的診斷代碼包括慢性/急性腎衰竭和其他腎障礙。腎衰竭/功能不全是指腎臟從血液除去廢物的能力降低。超過10％的20歲或更大年齡的成年人患有ckd，并且由于與共病和生活質(zhì)量因素有關(guān)的花費(fèi)，治療ckd的費(fèi)用非常高。一個(gè)研究表明用于治療終末期腎病(esrd)的費(fèi)用持續(xù)增加并且用于這種狀況的醫(yī)療成本在2009年達(dá)到3百億美元。圖16中示意性地描繪了以腎衰竭為中心的子網(wǎng)絡(luò)。子網(wǎng)絡(luò)中與腎衰竭的關(guān)聯(lián)研究如下：

腎和尿道感染：關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)了腎衰竭與腎和尿道感染之間的統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著的關(guān)系，如通過圖16中從腎衰竭指向腎&尿道感染的箭頭所示的。已知未治療的尿道和腎感染可以導(dǎo)致腎衰竭。盡管方向性的逆轉(zhuǎn)仍然是未得到解釋的，但在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型中表示了狀況之間的關(guān)聯(lián)。因此，鑒定之間的這種關(guān)聯(lián)并不令人驚訝。

營(yíng)養(yǎng)、代謝和流體/電解質(zhì)的失調(diào)：腎臟在維持液體和電解質(zhì)平衡中起著重要作用。因此，腎衰竭的診斷導(dǎo)致營(yíng)養(yǎng)、代謝、液體和電解質(zhì)平衡問題的追蹤測(cè)試和診斷是可能的。關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)了腎衰竭的診斷在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著比例的患者中導(dǎo)致營(yíng)養(yǎng)、代謝和流體/電解質(zhì)失調(diào)的診斷，如通過圖16中從腎衰竭指向營(yíng)養(yǎng)、代謝和流體/電解質(zhì)失調(diào)的箭頭所示的。

單純性肺炎和胸膜炎：確定了慢性腎病提高了對(duì)感染的易感性，并且肺炎已經(jīng)被證明為腎病的感染性并發(fā)癥。關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)了腎衰竭和單純性肺炎&胸膜炎之間的統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著的關(guān)系，如通過圖16中腎衰竭和單純性肺炎&胸膜炎之間的關(guān)聯(lián)所示的。在圖8的子網(wǎng)絡(luò)的圖形表示中，t-型形式的關(guān)聯(lián)表示第一狀況中的診斷數(shù)量和第二狀況中的診斷數(shù)量是負(fù)相關(guān)的。具體地，單純性肺炎&胸膜炎的診斷數(shù)量和腎衰竭的診斷數(shù)量是負(fù)相關(guān)的。

關(guān)于以腎衰竭為中心的子網(wǎng)絡(luò)，選定的子網(wǎng)絡(luò)中除了一個(gè)以外的其他全部關(guān)聯(lián)(具體地，除了支氣管炎&哮喘和腎衰竭之間的關(guān)聯(lián)的其他全部關(guān)聯(lián))得到了醫(yī)療領(lǐng)域中現(xiàn)有知識(shí)的支持。這作為來自所產(chǎn)生的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型是可靠的并且相互作用的新預(yù)測(cè)值得進(jìn)一步研究的進(jìn)一步驗(yàn)證。

來自所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系模型的結(jié)果還導(dǎo)致新的相互作用的鑒定。例如，基于腎衰竭子網(wǎng)絡(luò)，鑒定了腎衰竭和支氣管炎&哮喘之間新的相互作用。如圖17a中所示，關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)了支氣管炎&哮喘的診斷在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著比例的患者中導(dǎo)致或跟隨腎衰竭的診斷。箭頭的厚度指示這是腎衰竭與心力衰竭&休克、腎&尿道感染、單純性肺炎&胸膜炎以及營(yíng)養(yǎng)、代謝和流體/電解質(zhì)的各種失調(diào)中的任一個(gè)之間較強(qiáng)的關(guān)系或關(guān)聯(lián)。因?yàn)殛P(guān)于腎衰竭和支氣管炎&哮喘之間的關(guān)系的文獻(xiàn)不是廣為所知的或可得的，因此就藥物治療、疾病因果性和/或診斷順序而言，這種相互作用具有用于新發(fā)現(xiàn)的潛能。構(gòu)建了回歸模型來鑒定相互作用的強(qiáng)度，如圖17b中所描繪的?；貧w模型表明支氣管炎和哮喘占據(jù)腎衰竭數(shù)據(jù)的～2.5％(p-值1.8×10^-10)。p-值是獲得檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的概率，其至少和假定零假設(shè)實(shí)際觀察到的一樣極端。在這種情況中，如果支氣管炎和哮喘完全獨(dú)立，則獲得這個(gè)數(shù)據(jù)的概率將是1.8×10^-10。

圖18a是腎衰竭與支氣管炎和哮喘的關(guān)聯(lián)圖。圖18a中表示的數(shù)據(jù)具有低于2.22×10^-16的p-值。這一圖表表明支氣管炎&哮喘和腎衰竭不是獨(dú)立的并且高比率的支氣管炎&哮喘升高腎衰竭的比率。圖18b是腎衰竭與支氣管炎&哮喘的四格圖。這一圖表也顯示出高比率的支氣管炎&哮喘升高腎衰竭的比率。對(duì)于患者哮喘&支氣管炎導(dǎo)致腎衰竭的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算為5.13。

產(chǎn)生了新的假設(shè)來關(guān)聯(lián)這些狀況。具體地，假設(shè)是腎衰竭和/或功能不全是作為治療哮喘和支氣管炎的副作用引起的。因此，當(dāng)支氣管炎和哮喘病例的數(shù)量增加時(shí)，腎衰竭病例的數(shù)量增加。以下進(jìn)一步討論這種假設(shè)。

支氣管炎和哮喘是呼吸道疾病，其中由炎癥引起了氣道狹窄。為了控制癥狀和降低氣道的腫脹，許多藥物的選擇是可用的，如以下表1中所示。這些藥物中的許多的主要成分是長(zhǎng)效β2-腎上腺素激動(dòng)劑，并且禁忌癥包括低鉀血癥。實(shí)際上，舒喘靈(β2-激動(dòng)劑)廣泛用于治療腎衰竭/功能不全患者的高鉀血癥。因此，長(zhǎng)期使用含有有效β2-激動(dòng)劑的藥物可降低鉀水平，從而導(dǎo)致低鉀血癥。在用β2-激動(dòng)劑治療哮喘的患者中，已經(jīng)注意到電解質(zhì)失衡。

表1：在2011-12年選擇頭10種哮喘藥物的臨床藥理學(xué)。藥物信息獲自處方藥的藥物索引。處方計(jì)數(shù)信息獲自ims健康的調(diào)查。

研究已經(jīng)表明低鉀血癥在大鼠中誘導(dǎo)腎損傷并且觀察到低鉀血癥在人中引起腎衰竭。在55位患者的研究中，慢性低鉀血癥伴隨腎囊腫形成，這導(dǎo)致瘢痕形成和腎損傷而導(dǎo)致腎功能不全。其他研究也已經(jīng)表明腎病患者中的低鉀血癥提高了發(fā)展至終末期腎病的比率且提高了死亡率。β2-激動(dòng)劑可以提高醛固酮水平，這轉(zhuǎn)而與腎功能障礙相關(guān)。阻斷醛固酮的功能導(dǎo)致腎功能的改善。

圖19a和19b描繪了支氣管炎和哮喘的治療可能通過其引起腎衰竭和/或功能不全的途徑，這支持支氣管炎和哮喘與腎衰竭之間的新關(guān)聯(lián)的假設(shè)并解釋了這一新關(guān)聯(lián)。通過將公開的臨床研究關(guān)聯(lián)在一起構(gòu)建了圖19a中的途徑。圖19b顯示了構(gòu)成所述途徑的基礎(chǔ)的潛在分子機(jī)制，其被確定為支持公開的臨床研究中的臨床發(fā)現(xiàn)。圖19b中使用的蛋白質(zhì)縮寫是gs(鳥嘌呤核苷酸-結(jié)合調(diào)控蛋白)、camp(環(huán)腺苷酸單磷酸)、pka(蛋白激酶a)、ace(血管緊張素轉(zhuǎn)化酶抑制劑)。圖19a示意性地描繪了關(guān)聯(lián)支氣管炎&哮喘與腎衰竭的假設(shè)。用于支氣管炎&哮喘的治療最經(jīng)常涉及使用含有長(zhǎng)效β2-腎上腺素激動(dòng)劑的藥物。已知長(zhǎng)效β2-腎上腺素激動(dòng)劑提高醛固酮水平，已經(jīng)表明這引起腎衰竭。按照聯(lián)邦藥物管理局(fda)標(biāo)簽，低鉀血癥是長(zhǎng)效β2-腎上腺素激動(dòng)劑的禁忌癥，并且低鉀血癥是提高的腎衰竭比率的已知標(biāo)志物。圖19b示意性地描繪了提出的將哮喘&支氣管炎治療與腎衰竭關(guān)聯(lián)的分子機(jī)制。長(zhǎng)效β2-腎上腺素激動(dòng)劑提高gs的活性，gs涉及camp的產(chǎn)生，這轉(zhuǎn)而提高pka。這導(dǎo)致近球細(xì)胞的腎素分泌增加。腎素催化血管緊張素i的形成，其隨后通過肺中的ace活性轉(zhuǎn)化成血管緊張素ii。升高血管緊張素ii水平引起醛固酮增加。在腎臟的腎上腺皮質(zhì)中，增加的醛固酮導(dǎo)致增加的鉀去除、水重吸收和鈉重吸收，最終引起低鉀血癥和腎衰竭。表2包括支持圖19a和19b中顯示的途徑和分子機(jī)制的公開臨床研究的列表。

表2：支持關(guān)于支氣管炎和哮喘與腎衰竭之間關(guān)聯(lián)性的假設(shè)的途徑和分子機(jī)制的公開臨床研究。

在這個(gè)cms數(shù)據(jù)集(其包括住院前瞻性支付系統(tǒng)(ipps)中登記的3000家醫(yī)院)中，治療患者腎病的總費(fèi)用為$23億。這個(gè)cms數(shù)據(jù)集代表總醫(yī)療保險(xiǎn)支出的60％。因此，對(duì)于2011年僅這個(gè)診斷代碼的總醫(yī)療保險(xiǎn)費(fèi)用將是$38.3億。在這個(gè)引用中，2.5％將歸因于用于治療支氣管炎和哮喘的藥物的副作用?；谑褂脤?shí)施例1的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型確定的腎衰竭與支氣管炎和哮喘之間的關(guān)系進(jìn)一步研究和改進(jìn)針對(duì)哮喘/支氣管炎的治療指南不僅導(dǎo)致更好的患者護(hù)理，而且節(jié)省了相當(dāng)大的費(fèi)用。例如，使用患者水平的數(shù)據(jù)，有可能基于病史和遺傳因素鑒定對(duì)腎副作用具有高風(fēng)險(xiǎn)的患者。對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)患者，替代的治療策略或腎功能監(jiān)控可以導(dǎo)致患者更好的結(jié)果和付款人(如醫(yī)療保險(xiǎn))更低的成本。通過整合患者電子健康記錄與知識(shí)庫(kù)，可以將這樣的護(hù)理改進(jìn)通過臨床決策支持系統(tǒng)結(jié)合至臨床中，以提供個(gè)性化患者護(hù)理指導(dǎo)。

實(shí)施例2-從cms數(shù)據(jù)產(chǎn)生的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型：紅細(xì)胞(rbc)障礙的子網(wǎng)絡(luò)

還從實(shí)施例1中描述的所產(chǎn)生的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型中選擇了以紅細(xì)胞(rbc)障礙為中心的子網(wǎng)絡(luò)。圖20示意性地描繪了關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型和選擇的rbc障礙子網(wǎng)絡(luò)。從rbc障礙子網(wǎng)絡(luò)確定了另一種新的相互作用。

rbc障礙的drg代碼涵蓋貧血(由營(yíng)養(yǎng)、遺傳和共病引起)、輸血反應(yīng)(abo，rh不相容性)和血細(xì)胞減少。在將rbc障礙與其他診斷關(guān)聯(lián)的分析中考慮所有相關(guān)的診斷。

rbc障礙子網(wǎng)絡(luò)表明蜂窩組織炎的診斷在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著比例的患者中導(dǎo)致或跟隨rbc障礙的診斷。當(dāng)蜂窩組織炎未治療時(shí)，來自感染的細(xì)菌進(jìn)入血流并引起敗血癥。之前的研究已經(jīng)表明膿毒癥改變r(jià)bc形態(tài)和流變。因此蜂窩組織炎診斷的增加引起rbc障礙診斷的增加似乎是合理的。

rbc障礙子網(wǎng)絡(luò)表明rbc障礙的診斷在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著比例的患者中導(dǎo)致或跟隨敗血癥或重度膿毒癥的診斷。膿毒癥很可能在手術(shù)患者(其隨之可能進(jìn)行靜脈輸注)中。多次或延長(zhǎng)的靜脈輸注可以引起全血細(xì)胞減少癥，由此將rbc障礙的診斷與敗血癥關(guān)聯(lián)起來。

rbc障礙子網(wǎng)絡(luò)還表明“其他循環(huán)系統(tǒng)診斷”在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著比例的患者中導(dǎo)致或跟隨rbc障礙的診斷。循環(huán)系統(tǒng)代碼(即，其他循環(huán)系統(tǒng)診斷)包括心臟組織的感染和異常，以及心臟外科手術(shù)的并發(fā)癥(搭橋，分流器、植入物和瓣膜的放置)。循環(huán)障礙和rbc障礙之間可能的關(guān)聯(lián)涉及來自人工瓣膜的溶血性貧血。具體地，缺鐵性貧血(一種rbc障礙)可以導(dǎo)致快速或無規(guī)律的心跳，這可以引起心臟擴(kuò)大或心力衰竭。

如實(shí)施例1和2中鑒定的新的相互作用的發(fā)現(xiàn)對(duì)患者和提供者都具有重要影響。有效健康護(hù)理遞送的一個(gè)重要方面是預(yù)測(cè)資源需求、確定最大化資源利用的策略和提供者選項(xiàng)的可用性。目前，只有醫(yī)療保險(xiǎn)賬單數(shù)據(jù)的一些部分，如病例組合指數(shù)，用于制定計(jì)劃。利用對(duì)賬單數(shù)據(jù)的高級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析來補(bǔ)強(qiáng)這類數(shù)據(jù)可以顯著提高健康護(hù)理管理的效率并形成健康護(hù)理系統(tǒng)的明顯節(jié)約。結(jié)果表明了對(duì)使用大數(shù)據(jù)的高級(jí)分析的新觀點(diǎn)，并且更重要地，證明了本文中所述的方法可以有效地用于從大數(shù)據(jù)提取可操作的信息。也可以分析推斷的bn(其是根據(jù)一些實(shí)施方案的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型)以通過鑒定不利的藥物相互作用、共病和疾病因果關(guān)系來提高患者護(hù)理。本文中呈現(xiàn)的實(shí)施例說明了實(shí)施方案可以怎樣用于理解和弄清大量的、錯(cuò)綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的意義，以針對(duì)健康護(hù)理分析和實(shí)質(zhì)的健康護(hù)理經(jīng)濟(jì)確定新的相互作用和產(chǎn)生可操作的輸出。

在實(shí)施例1和2中，根據(jù)實(shí)施方案，基于出院數(shù)量構(gòu)建了表示診斷之間的相互作用的有意義的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型。使用完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法產(chǎn)生了關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型，完全沒有受到現(xiàn)有知識(shí)或假設(shè)的偏差。使用文獻(xiàn)支持驗(yàn)證了來自關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)果。實(shí)施例說明了即使對(duì)低解析度數(shù)據(jù)的相對(duì)小規(guī)模的分析也導(dǎo)致鑒定具有臨床影響的新的相互作用。

實(shí)施例結(jié)果說明了根據(jù)本文中所述實(shí)施方案的大數(shù)據(jù)分析中純粹數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法可以怎樣用于健康護(hù)理中來加速醫(yī)學(xué)研究以及通過提供獨(dú)特的見解來提高患者護(hù)理。實(shí)施例結(jié)果表明了對(duì)大數(shù)據(jù)高級(jí)分析的應(yīng)用的新觀點(diǎn)，并且更重要地，證明了使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法形成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型可以有效地用于提取可操作的信息。

以這種方式，本文中公開的健康護(hù)理分析系統(tǒng)和方法可以用于分析大的數(shù)據(jù)集并且收集作為數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)點(diǎn)的關(guān)系的新見解。這樣的分析可以針對(duì)含有詳細(xì)的drg代碼信息、患者水平的索賠信息、患者臨床信息(如診斷、用藥、縱向數(shù)據(jù)、臨床測(cè)試結(jié)果)等的數(shù)據(jù)集進(jìn)行。這樣的分析就處方推薦、副作用和毒性分析、藥物相互作用、藥物重新定位、藥物試驗(yàn)的患者組等等而言，對(duì)于制藥工業(yè)是有益的。這樣的分析就臨床決策支持系統(tǒng)、針對(duì)基于結(jié)果的支付的結(jié)果改善、護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)的提高等等而言，對(duì)于醫(yī)院行業(yè)是有益的。

某些實(shí)施方案在本文中描述為包括邏輯或許多組成部分、模塊或機(jī)制。模塊可以構(gòu)成軟件模塊(例如，機(jī)器可讀介質(zhì)上或傳輸信號(hào)中具體化的代碼)或硬件模塊。硬件模塊是能夠執(zhí)行某些操作的有形單元并且可以以某些方式來配置或排列。在實(shí)例實(shí)施方案中，可以通過軟件(例如，應(yīng)用或應(yīng)用部分)來配置一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)(例如，獨(dú)立、客戶端或服務(wù)器計(jì)算機(jī)系統(tǒng))或計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的一個(gè)或多個(gè)硬件模塊(例如，處理器或一組處理器)作為運(yùn)行來執(zhí)行本文中所述的某些操作的硬件模塊。

在各種實(shí)施方案中，硬件模塊可以機(jī)械地或電子地實(shí)施。例如，硬件模塊可以包括永久配置來執(zhí)行某些操作的專用電路或邏輯(例如，作為專用處理器，如現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(fpga)、應(yīng)用-專用集成電路(asic)或圖形處理器(gpu))。硬件模塊還可以包括通過軟件臨時(shí)配置來執(zhí)行某些操作的可編程邏輯或電路(例如，包括在通用處理器或其他可編程處理器中)。將認(rèn)識(shí)到可以通過成本和時(shí)間考慮來驅(qū)動(dòng)機(jī)械地實(shí)施硬件模塊的決定，在專用的和永久配置的電路中，或在臨時(shí)配置的電路(例如，通過軟件配置)中實(shí)施。

因此，術(shù)語(yǔ)“硬件模塊”應(yīng)當(dāng)理解為包括有形實(shí)體，所述實(shí)體是物理構(gòu)造的、永久配置的(例如，硬連線的)或臨時(shí)配置的(例如，編程的)以特定方式來運(yùn)行和/或執(zhí)行本文中所述的某些操作的實(shí)體?？紤]其中硬件模塊臨時(shí)配置的(例如，編程的)實(shí)施方案，每一個(gè)硬件模塊不需要在任何一個(gè)時(shí)間進(jìn)程中配置或?qū)嵗?。例如，在硬件模塊包括使用軟件配置的通用處理器的情況中，通用處理器可以在不同時(shí)間配置成相應(yīng)的不同硬件模塊。軟件因此可以配置處理器，例如，以在一個(gè)時(shí)間進(jìn)程構(gòu)成特定的硬件模塊并且在不同時(shí)間進(jìn)程構(gòu)成不同的硬件模塊。

硬件模塊可以給其他硬件模塊提供信息或從其他硬件模塊接收信息。因此，所描述的硬件模塊可以認(rèn)為是通訊耦合的。在同時(shí)存在多個(gè)這樣的硬件模塊的情況中，可以通過連接硬件模塊的信號(hào)傳輸(例如，通過合適的電路和總線)來實(shí)現(xiàn)通訊。在其中在不同時(shí)間配置或?qū)嵗鄠€(gè)硬件模塊的實(shí)施方案中，這些硬件模塊之間的通訊可以，例如，通過已經(jīng)接入多個(gè)硬件模塊的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)中信息的存儲(chǔ)和取回來實(shí)現(xiàn)。例如，一個(gè)硬件模塊可以執(zhí)行操作并在與其通訊耦合的存儲(chǔ)裝置中儲(chǔ)存操作的輸出。然后再一個(gè)硬件模塊在稍后的時(shí)間訪問存儲(chǔ)裝置來取回和加工存儲(chǔ)的輸出。硬件模塊還可以啟動(dòng)與輸入或輸出設(shè)備的通訊并且可以基于資源(例如，信息集合)運(yùn)行。

可以至少部分地通過臨時(shí)配置(例如，通過軟件)或永久配置來執(zhí)行相關(guān)操作的一個(gè)或多個(gè)處理器來執(zhí)行本文中所述的實(shí)例方法的各種操作。不管是臨時(shí)或永久配置的，這樣的處理器可以構(gòu)成處理器實(shí)施模塊，其運(yùn)行來執(zhí)行一個(gè)或多個(gè)操作或功能。在一些實(shí)例實(shí)施方案中，本文中所稱的模塊包括處理器實(shí)施模塊。

相似地，本文中所述的方法可以至少部分地是處理器實(shí)施的。例如，可以通過一個(gè)或多個(gè)處理器或處理器實(shí)施模塊來執(zhí)行方法的至少一些操作。某些操作的執(zhí)行可以分布在一個(gè)或多個(gè)處理器中，不僅停留在單個(gè)機(jī)器內(nèi)，而是跨多個(gè)機(jī)器來部署。在一些實(shí)例實(shí)施方案中，一個(gè)或多個(gè)處理器以位于單一位置中(例如，在家庭環(huán)境、辦公室環(huán)境內(nèi)或作為服務(wù)器群組)，而在其他實(shí)施方案中，處理器可以分布在多個(gè)位置中。

一個(gè)或多個(gè)處理器還可以運(yùn)行來支持“云計(jì)算”環(huán)境中或作為“軟件即服務(wù)”(saas)的相關(guān)操作的執(zhí)行。例如，可以通過一組計(jì)算機(jī)(例如，包括處理器的機(jī)器)來執(zhí)行至少一些操作，這些操作經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)(例如，互聯(lián)網(wǎng))和經(jīng)由一個(gè)或多個(gè)合適的界面(例如，api)是可訪問的。

實(shí)例實(shí)施方案可以在數(shù)字電子電路中實(shí)施，或在計(jì)算機(jī)硬件、固件、軟件或其組合中實(shí)施。實(shí)例實(shí)施方案可以使用計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品來實(shí)施，例如，信息載體中有形地具體化的計(jì)算機(jī)程序，例如，在用于通過數(shù)據(jù)處理裝置執(zhí)行的或控制數(shù)據(jù)處理裝置操作的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中，所述數(shù)據(jù)處理裝置例如為可編程處理器、計(jì)算機(jī)或多個(gè)計(jì)算機(jī)。

計(jì)算機(jī)程序可以以任何形式的編程語(yǔ)言來編寫，包括匯編語(yǔ)言或解釋語(yǔ)言，并且可以以任何形式來部署，包括作為獨(dú)立程序或作為模塊、子程序或適用于計(jì)算環(huán)境中的其他單元。計(jì)算機(jī)程序可以部署成在一個(gè)計(jì)算機(jī)或多個(gè)計(jì)算機(jī)(在一個(gè)位點(diǎn)或分布在多個(gè)位點(diǎn)中并通過通訊網(wǎng)絡(luò)來互相連接)上執(zhí)行。

在實(shí)例實(shí)施方案中，可以通過一個(gè)或多個(gè)可編程處理器來執(zhí)行操作，所述處理器通過基于輸入數(shù)據(jù)運(yùn)行并產(chǎn)生輸出來執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序而執(zhí)行功能。也可以通過專用邏輯電路(例如，fpga或asic)來執(zhí)行方法操作，并且實(shí)例實(shí)施方案的裝置可以作為專用邏輯電路(例如，fpga或asic)來實(shí)施。

計(jì)算系統(tǒng)可以包括客戶端和服務(wù)器?？蛻舳撕头?wù)器一般彼此遠(yuǎn)離并且通常通過通訊網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交互。憑借在相應(yīng)的計(jì)算機(jī)上運(yùn)行并且彼此具有客戶端-服務(wù)器關(guān)系的計(jì)算機(jī)程序來產(chǎn)生客戶端和服務(wù)器的關(guān)系。在部署可編程計(jì)算系統(tǒng)的實(shí)施方案中，將認(rèn)識(shí)到硬件和軟件結(jié)構(gòu)需要考慮。具體地，將認(rèn)識(shí)到是否在永久配置的硬件(例如，asic)中、在臨時(shí)配置的硬件(例如，軟件和可編程處理器的組合)中或永久和臨時(shí)配置的硬件的組合中實(shí)施某些功能的選擇可能是設(shè)計(jì)選擇。以下是在各個(gè)實(shí)例實(shí)施方案中給出可以部署的硬件(例如，機(jī)器)和軟件結(jié)構(gòu)。

圖21是實(shí)例形式的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)900中的機(jī)器的框圖，在所述系統(tǒng)內(nèi)可以執(zhí)行用于引起機(jī)器(例如，客戶端裝置110、115、120、125；服務(wù)器135；數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器140；數(shù)據(jù)庫(kù)130)來執(zhí)行本文中討論的任一個(gè)或多個(gè)方法的指令。在可替代的實(shí)施方案中，機(jī)器作為單獨(dú)的設(shè)備來運(yùn)行或可以連接(例如，網(wǎng)絡(luò)連接)其他機(jī)器。在網(wǎng)絡(luò)連接的部署中，機(jī)器可以在服務(wù)器-客戶端網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中在服務(wù)器或客戶端機(jī)器的能力中運(yùn)行，或在對(duì)等(或分布式)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中作為對(duì)等機(jī)器(peermachine)來運(yùn)行。機(jī)器可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)(pc)、平板pc、機(jī)頂盒(stb)、pda、手機(jī)、環(huán)球網(wǎng)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)路由器、交換機(jī)或網(wǎng)橋，或任何能夠執(zhí)行指令(按序或其他方式)的機(jī)器，所述指令指定由所述機(jī)器采取的動(dòng)作。此外，盡管只顯示了單個(gè)機(jī)器，術(shù)語(yǔ)“機(jī)器”還應(yīng)當(dāng)用于包括單獨(dú)或結(jié)合執(zhí)行一組(或多組)指令來執(zhí)行本文中討論的任一種或多種方法的任何機(jī)器集合。

實(shí)例計(jì)算機(jī)系統(tǒng)900包括處理器902(例如，中央處理器單元(cpu)、多核處理器和/或圖形處理單元(gpu))、主存儲(chǔ)器904和靜態(tài)存儲(chǔ)器906，其經(jīng)由總線908彼此連通。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)900可以進(jìn)一步包括視頻顯示單元910(例如，液晶顯示器(lcd)、觸摸屏或電子射線管(crt)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)900還包括字母輸入裝置912(例如，物理或虛擬鍵盤)、用戶界面(ui)導(dǎo)航裝置914(例如，鼠標(biāo))、磁盤驅(qū)動(dòng)單元916、信號(hào)發(fā)生裝置918(例如，揚(yáng)聲器)和網(wǎng)絡(luò)接口裝置920。

磁盤驅(qū)動(dòng)單元916包括在其上儲(chǔ)存一組或多組指令和具體化本文中所述的任何一種或多種方法或功能或通過本文中所述的任何一種或多種方法或功能使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(例如，軟件)924的機(jī)器可讀介質(zhì)922。指令924在其通過計(jì)算機(jī)系統(tǒng)900、主存儲(chǔ)器904和處理器902執(zhí)行的過程中，還可以完全或至少部分在駐留在也構(gòu)成機(jī)器可讀介質(zhì)的主存儲(chǔ)器904、靜態(tài)存儲(chǔ)器906和/或處理器902內(nèi)。

盡管在實(shí)例實(shí)施方案中，機(jī)器可讀介質(zhì)922顯示為單一介質(zhì)，術(shù)語(yǔ)“機(jī)器可讀介質(zhì)”可以包括儲(chǔ)存一個(gè)或多個(gè)指令或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的單一介質(zhì)或多個(gè)介質(zhì)(例如，集中式或分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，和/或相關(guān)緩存和服務(wù)器)。術(shù)語(yǔ)“機(jī)器可讀介質(zhì)”還應(yīng)當(dāng)考慮包括能夠儲(chǔ)存、編碼或攜帶由機(jī)器執(zhí)行的指令并且引起機(jī)器來執(zhí)行本發(fā)明的任一種或多種方法的，或能夠儲(chǔ)存、編碼或攜帶通過這樣的指令來使用或與這樣的指令相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的任何有形介質(zhì)。術(shù)語(yǔ)“機(jī)器可讀介質(zhì)”因此應(yīng)當(dāng)考慮包括，但不限于，固態(tài)存儲(chǔ)器以及光和磁介質(zhì)。機(jī)器可讀介質(zhì)的特定實(shí)例包括非易失性存儲(chǔ)器，包括，例如，半導(dǎo)體存儲(chǔ)設(shè)備(例如，可擦可編程只讀存儲(chǔ)器(eprom)、電可擦可編程只讀存儲(chǔ)器(eeprom))和閃存設(shè)備；磁盤，如內(nèi)置式硬盤和可移動(dòng)硬盤；磁光碟；以及cd-rom和dvd-rom盤。

指令924可以進(jìn)一步使用傳輸介質(zhì)在通信網(wǎng)絡(luò)926上傳輸或接收?？梢允褂镁W(wǎng)絡(luò)接口裝置920和多個(gè)公知的傳輸協(xié)定(例如，http)中的任何一個(gè)來傳輸指令。通信網(wǎng)絡(luò)的實(shí)例包括lan、wan、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)電話網(wǎng)絡(luò)、普通老式電話(pots)網(wǎng)絡(luò)和無線數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(例如，wifi和wimax網(wǎng)絡(luò))。術(shù)語(yǔ)“傳輸介質(zhì)”應(yīng)當(dāng)考慮包括能夠儲(chǔ)存、編碼或攜帶通過機(jī)器執(zhí)行的指令的任何有形介質(zhì)，并且包括數(shù)字或類似通信信號(hào)或促進(jìn)這種軟件的通信的其他無形介質(zhì)。

盡管已經(jīng)參照特定的實(shí)例實(shí)施方案描述了本發(fā)明，但顯然可以對(duì)這些實(shí)施方案進(jìn)行各種變化和改變而不脫離本發(fā)明更寬的精神和范圍。因此，說明書和附圖被認(rèn)為是說明性的，而不是限制意義的。

將認(rèn)識(shí)到，為了清楚的目的，以上描述參照不同的功能單元或處理器描述了一些實(shí)施方案。然而，將清楚的是可以使用在不同功能單元、處理器或結(jié)構(gòu)域之間任何合適的功能分布而不脫離本發(fā)明。例如，可以通過同一處理器或控制器來執(zhí)行闡述為由分開的處理器或控制器執(zhí)行的功能。因此，對(duì)于特定功能單元的陳述只能看作是對(duì)用于提供所述功能的合適方式的陳述，而不是表示嚴(yán)格的邏輯或物理結(jié)構(gòu)或組織。

盡管已經(jīng)參照特定實(shí)例實(shí)施方案描述了實(shí)施方案，但顯然可以對(duì)這些實(shí)施方案進(jìn)行各種變化和改變而不脫離本發(fā)明更寬的精神和范圍。因此，說明書和附圖被認(rèn)為是說明性的，而不是限制意義的。形成其一部分的附圖通過說明而非限制的方式顯示了其中可以實(shí)施所述主題的特定實(shí)施方案。足夠詳細(xì)地描述了所示的實(shí)施方案以使得本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠?qū)嵤┍疚闹泄_的教導(dǎo)。可以使用和從其衍生其他實(shí)施方案以使得可以形成結(jié)構(gòu)和邏輯替換和變化而不脫離本發(fā)明公開內(nèi)容的范圍。因此，這個(gè)詳述是不是以限制意義來考慮，并且各個(gè)實(shí)施方案的范圍僅由所附權(quán)利要求來限定，連同這些權(quán)利要求涵蓋的等同的全部范圍。

本發(fā)明主題的這些實(shí)施方案在本文中可以單獨(dú)地和/或總體地通過術(shù)語(yǔ)“本發(fā)明”來提及，這僅僅是為了方便并且沒有打算自愿地將本申請(qǐng)的范圍限于任何單個(gè)發(fā)明或發(fā)明概念，如果實(shí)際上公開了超過一個(gè)發(fā)明或發(fā)明概念。因此，盡管本文中已經(jīng)說明和描述了特定實(shí)施方案，但應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到所示的特定實(shí)施方案可以替換為經(jīng)計(jì)算以實(shí)現(xiàn)相同目的的任何配置列。本發(fā)明公開內(nèi)容打算涵蓋各個(gè)實(shí)施方案的任何和所有的適應(yīng)或改變。本文中沒有特意描述的以上實(shí)施方案和其他實(shí)施方案的組合將是本領(lǐng)域技術(shù)人員在閱讀以上描述時(shí)顯而易見的。

在本文中，使用了術(shù)語(yǔ)“一(a)”或“一個(gè)(an)”，其與常見專利文件中相同，用于包括一個(gè)或超過一個(gè)，獨(dú)立于“至少一個(gè)”或“一個(gè)或多個(gè)”的任何其他情況或用法。在本文中，術(shù)語(yǔ)“或”用于表示非排他性的或，使得“a或b”包括“a但不是b”、“b但不是a”及“a和b”，除非另外指出。在所附權(quán)利要求中，術(shù)語(yǔ)“包括(including)”和“其中(inwhich)”用作相應(yīng)術(shù)語(yǔ)“包含(comprising)”和“其中(wherein)”的簡(jiǎn)單英語(yǔ)等同來使用。此外，在以下權(quán)利要求中，術(shù)語(yǔ)“包括”和“包含”是開放式的；即，包括除了權(quán)利要求中該術(shù)語(yǔ)后所列那些以外的其他要素的系統(tǒng)、設(shè)備、物品或方法仍然認(rèn)為落入該權(quán)利要求的范圍內(nèi)。此外，在以下權(quán)利要求中，術(shù)語(yǔ)“第一”、“第二”和“第三”等等僅僅是用作標(biāo)記，并不是打算對(duì)其對(duì)象施加數(shù)位要求。

提供了公開內(nèi)容的摘要使得閱讀者可以快速確定技術(shù)公開內(nèi)容的性質(zhì)。所述摘要理解為不會(huì)用于解釋或限制權(quán)利要求的范圍或含義。此外，在之前的詳述中，可以看到為了使公開內(nèi)容順暢的目的，在單個(gè)實(shí)施方案中將各種不同特征組合在一起。本公開的這種方法不應(yīng)解釋為反映出所要求的實(shí)施方案需要比每個(gè)權(quán)利要求專門描述的更多特征的意圖。相反，如以下權(quán)利要求反映的，本發(fā)明的主題在于單個(gè)公開實(shí)施方案中并非全部的特征。因此，將以下權(quán)利要求由此結(jié)合至詳述中，每個(gè)權(quán)利要求作為單獨(dú)的實(shí)施方案自身成立。