[发明专利]用于数字个性化医疗的平台和系统

说明书

数字个性化医疗系统使用数字化数据来评定或诊断受试者的症状，从而提供个性化或更适当的治疗干预和改善的诊断。使用具有相关特征重要性的优先性问题和答案可用于评定心理功能，并且允许使用较少的问题诊断受试者，使得可以更频繁地重复诊断并且允许更频繁地调整剂量。可以基于人口统计数据和生物标志物来估计或测量受试者的药代动力学，以确定受试者的治疗计划。此外，生物标志物可用于确定患者何时可能有经历不良副作用的风险并且相应地调整治疗计划。

交叉引用

本申请要求于2017年2月9日提交的名称为“PLATFORM AND SYSTEM FOR DIGITALPERSONALIZED MEDICINE”的美国临时专利申请号62/457,130的优先权，所述专利申请的全部内容为了所有目的通过引用并入本文。

发明背景

用于患者的数字化诊断和治疗的现有方法和装置至少在某些方面不太理想。虽然可以通过多种方式从患者获取数字化数据，但是这种数字化数据与患者治疗的整合不太理想。例如，仅记录患者的活动并根据预定的治疗计划建议活动可能不会向所述患者提供最佳治疗。

尽管已经提出了使用机器学习的数字化诊断，但是数字化诊断与患者治疗的整合可能不太理想。例如，用于诊断患者的分类器对于最有效地比对治疗与诊断或者监测治疗的适合程度可能不太理想。

用于诊断和治疗人(例如患有发育障碍的人)的认知功能的现有方法和装置在至少某些方面可能不太理想。遗憾的是，获得诊断和治疗以及确定患者是否存在认知功能降低(诸如痴呆、阿尔茨海默病或发育障碍)的风险所需的时间、精力和金钱的量不太理想。例如，通过现有方法不太理想地治疗的认知和发育障碍的示例包括自闭症、自闭症谱系障碍、注意力缺陷障碍、注意力缺陷与多动障碍以及言语和学习障碍。通过现有方法不太理想地治疗的情绪和精神疾病的示例包括抑郁症、焦虑症、ADHD、强迫症和物质障碍，诸如物质滥用和饮食失调。在许多情况下，用于诊断和治疗若干神经退行性疾病的现有方法可能不太理想，并且此类神经退行性疾病的示例包括，例如，年龄相关的认知衰退、认知损害、阿尔茨海默病、帕金森病、亨延顿病和肌萎缩侧索硬化症(“ALS”，Amyotrophic LateralSclerosis)。医疗保健系统为以较低的成本提供保健而承受越来越大的压力，并且用于临床诊断或识别处于发育障碍风险的患者的现有方法和装置会导致医疗保健系统承担比理想情况更高的费用和负担。此外，至少一些患者并未如理想情况将会发生的那么快地得到治疗，使得医疗系统承受的负担随着这些患者所需要的额外保健而增加。

就准确度和效率而言，对患者的认知障碍的识别和治疗可能存在令人畏缩的技术问题。许多用于识别和治疗此类病症的现有方法常常是耗时且耗费资源的，需要患者回答大量问题多用于识别此类属性或障碍的或者在有资格的临床医生的管理下经受冗长的观察，而这些临床医生的数目和可获得性取决于患者的地理位置而受限。另外，许多用于识别和治疗行为、神经或者心理卫生障碍的现有方法的准确度和一致性不甚理想，原因在于使用这样的方法所评估的患者常常呈现出可能难以捕获和分类的大量差异。将期望对于这样的技术问题的技术方案，其中技术方案可以同时改善针对诊断和治疗的准确度和效率。理想情况下，这样的技术方案将会减少施用用于识别和治疗认知功能属性(诸如行为、神经或者心理卫生障碍)的方法所需的时间和资源，并且改善患者之间识别结果的准确度和一致性。

此外，尽管可以对诸如父母等看护人施用先前冗长的问题测试，以便诊断或识别处于发育障碍风险的患者，但是这样的测试可能相当长且繁琐。例如，这些测试中至少有一些有超过一百个问题，并且可能施用不止一次这样的冗长测试，从而进一步增加了医疗提供者和看护人的负担。可能需要诸如对患者的临床观察等额外的数据，并且临床访问可能进一步增加时间量和医疗系统的负担。因此，患者被识别为需要进行评估与被临床识别为处于风险或被诊断患有发育迟缓之间的时间可能是几个月，并且在一些情况下可能超过一年。

同样，如果可以将诊断方法和治疗应用于患者以促进具有晚期、正常和降低的认知功能的患者的认知功能，将会有所帮助。