[发明专利]发现路由系统和引擎

说明书

本发明主题提供基于大量收集的数据集改进发现新实用信息的定步的装置、系统以及方法。在大部分情况下，来自数据集的异常通过交叉验证引擎来自动识别、标记以及验证。然后只有验证的异常与有资格对异常采取措施的主题专家相关联。换句话说，本发明主题桥接了现在可以收获的压倒性数量的科学数据和可用于从数据中提取实用信息的相对限量的分析资源之间的间隙。实用信息可以是例如以趋势、模式、图像、假设或预测的形式，并且这种实用信息在医学、环境科学、娱乐、旅行、购物、社交互动或其他领域中有意义。

相关申请的交叉参考

本申请要求在2013年7月26日提交的美国申请61/859,137和在2014年7月28日提交的美国专利申请14/445,025的优先权益。本文中所讨论的这个和所有其它外在材料的全部内容并入本文以供参考方式。其中在并入的参考中的术语的定义或使用与本文中提供的该术语的定义不一致或相反时，应用本文中提供的该术语的定义，而不应用在参考中的该术语的定义。

技术领域

本发明的领域是对高容量数据的计算分析，具体地，其涉及用于医疗数据的发现路由系统和方法。

背景技术

背景描述包括可对理解本发明有用的信息。并非承认本文中提供的任何信息是现有技术或与目前所要求的发明相关，或具体地或暗示地(implicitly)参考的任何出版物是现有技术。

随着众多“组学”科学的出现：基因组学、蛋白质组学、糖组学、免疫组学、或脑组学，例如，大量数据比以往任何时候更可用，使得分析及甚至相关信息的检测势不可挡。例如，基因组学数据的数量在被排序为统计上显著程度时可易于超过若干太字节(teratype)的使任何感兴趣的非自动化分析成为不可能进行的信息。为了克服这种问题，自动化系统可用于通过将数据与参考阈值进行比较来识别异常。虽然这种自动化系统将识别例如假阳性和假阴性的异常值，在大部分情况下，异常值的识别对于一个专家而言仍然太频繁而无法检查。例如在基因组学内，一个突变可以是引起疾病基因型的指示符或其可以是相对常见的无表型突变。

为了减少相关信息的数量，至少部分自动化系统可集中于单人的疾病或失调以得到对于临床医生可管理的数据集。例如，如在美国专利申请公开2012/0008838中所描述的，在皮肤上的痣可以是良性或恶性的并且可以由患者成像。在此，用户注册并将他们皮肤的图像提供至系统，系统然后自动分析黑色素瘤的图像特点。产生置信值，并且如果该值超过50％，那么用户可接收咨询医生的建议或在用户的地理位置中的一个或更多个专科医生的推荐。虽然这种系统提供相对稳健的分析和专家后续处理，但是各种缺点仍然存在。最显著的是，这种系统的诊断范围局限于特定的疾病，并且在这种疾病的情况下，其中最具确定性的特性是已知的。

在部分自动化分析的另一个示例(参见美国专利申请公开2004/0122790)中，数据集经由操作算法的计算机辅助的数据被分析以生成识别感兴趣的特征的结果数据集。然后，基于来自人类专家的输入而监控在结果数据集中的变化。在一个实施例中，算法包括访问从医疗成像系统中衍生的图像数据、以及来自综合知识库的补充数据，所述综合知识库包括来自多个可控制和可规定的资源的临床数据和非临床数据。尽管这种方法通过从人类输入的多个资源中综合数据来改进数据分析，但是有限资源仍然需要提取分析法则。更进一步，以及如上面已经指出，这种系统通常局限于条件和发现有限集。