The methods and devices disclosed in this article can diagnose or identify the subjects at risk of one or more developmental disorders through fewer problems and less time, and determine a variety of developmental disorders, and provide clinically acceptable sensitivity and specificity in the clinical environment. The methods and devices disclosed in this article can be configured to diagnose or determine the risk of developmental disorders in which the subjects are in a variety of developmental disorders, and to reduce the number of problems presented may be helpful in the case of a variety of possible developmental disorders. The processor can be configured to have instructions for identifying the most predictability of the next problem, so that people can be diagnosed or identified as at risk through fewer problems.
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】利用人工智能和用户输入来确定发育进展的方法和装置交叉引用本申请要求2015年8月11日提交的题为“MethodsandApparatustoDetermineDevelopmentalProgresswithArtificialIntelligenceandUserInput”的美国临时申请序列号62/203,777的优先权[代理人案卷号：46173-702.101]，其全部公开内容通过引用并入本文。本申请的主题还涉及2014年4月24日提交的题为“EnhancingDiagnosisofDisorderThroughArtificialIntelligenceandMobileHealthTechnologiesWithoutCompromisingAccuracy”美国申请序列号14/354,032[代理人案卷号：46173-701.831]，其全部公开内容通过引用并入本文。
技术介绍
用于诊断患有发育障碍(developmentaldisorder)的人士的现有方法和装置在至少某些方面上可能不甚理想。遗憾的是，例如，获得诊断或确定受试者是否处于诸如自闭症、自闭症谱...
【技术保护点】
1.一种用于在两种或更多种相关发育障碍之中评估受试者患有发育障碍的风险的装置，所述装置包括：处理器，该处理器包括配置有用于进行下列各项的指令的有形介质，向所述受试者呈现问题，所述问题被配置用于评定与所述两种或更多种相关发育障碍有关的临床特性，接收答案，所述答案对应于与所述两种或更多种相关发育障碍有关的所述受试者的所述临床特性；以及响应于所述答案，以至少80％的灵敏度和特异性确定所述受试者处于所述两种或更多种相关发育障碍中的第一发育障碍的风险较大还是第二发育障碍的风险较大。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.08.11 US 62/203,7771.一种用于在两种或更多种相关发育障碍之中评估受试者患有发育障碍的风险的装置，所述装置包括：处理器，该处理器包括配置有用于进行下列各项的指令的有形介质，向所述受试者呈现问题，所述问题被配置用于评定与所述两种或更多种相关发育障碍有关的临床特性，接收答案，所述答案对应于与所述两种或更多种相关发育障碍有关的所述受试者的所述临床特性；以及响应于所述答案，以至少80％的灵敏度和特异性确定所述受试者处于所述两种或更多种相关发育障碍中的第一发育障碍的风险较大还是第二发育障碍的风险较大。2.一种用于在两种或更多种相关发育障碍之中评估受试者患有发育障碍的风险的装置，所述装置包括：包括有形介质的处理器，在所述有形介质上存储有评定模型，所述评定模型包括多个临床特性与所述两种或更多种相关发育障碍的临床诊断之间的统计关联性，所述处理器配置有用于进行下列各项的指令，接收答案，所述答案对应于与所述两种或更多种相关发育障碍有关的所述受试者的临床特性，响应于所述答案和所述评定模型，响应于所述评定模型来确定所述受试者处于所述两种或更多种相关发育障碍中的第一发育障碍的风险较大还是第二发育障碍的风险较大。3.一种用于在具有共病的两种或更多种相关发育障碍之中评估受试者患有发育障碍的风险的装置，所述装置包括：处理器，该处理器包括配置有用于进行下列各项的指令的有形介质，向所述受试者呈现问题，所述问题被配置用于评定与所述两种或更多种相关发育障碍有关的临床特性，接收答案，所述答案对应于与所述两种或更多种相关发育障碍有关的所述受试者的所述临床特性；以及响应于所述答案，以至少80％的灵敏度和特异性确定所述受试者是否处于具有共病的所述两种或更多种相关发育障碍中的第一发育障碍和第二发育障碍的风险中。4.一种用于在两种或更多种相关发育障碍之中评估受试者患有发育障碍的风险的装置，所述装置包括：处理器，该处理器包括配置有用于进行下列各项的指令的有形介质，接收对多个问题之中的多个询问问题的多个答案，所述多个答案对应于与所述两种或更多种相关发育障碍有关的所述受试者的临床特性，所述多个问题之中的多个剩余未询问问题包括最具预测性的下一问题，基于所述多个答案，确定所述受试者处于所述两种或更多种发育障碍中的第一发育障碍的风险较大还是第二发育障碍的风险较大，以及响应于确定所述受试者处于所述两种或更多种相关发育障碍中的第一发育障碍的风险较大还是第二发育障碍的风险较大，在所述多个剩余未询问问题中识别出所述最具预测性的下一问题。5.根据权利要求4所述的装置，其中响应于将所述受试者确定为处于所述第一发育障碍的风险较大，将对所述第一发育障碍最具预测性的问题识别为所述最具预测性的下一问题。6.根据权利要求4所述的装置，其中响应于将所述受试者确定为处于所述第二发育障碍的风险较大，将对所述第二发育障碍最具预测性的问题识别为所述最具预测性的下一问题。7.根据权利要求1、3和4中任一项所述的装置，还包括存储器，该存储器在其上存储有一评定模型的存储器，所述评定模型包括多个临床特征与所述两种或更多种发育障碍的临床诊断之间的统计关联性。8.根据权利要求7所述的装置，其中所述处理器还配置有用于响应于所述评定模型来确定所述受试者处于所述第一发育障碍的风险较大还是所述第二发育障碍的风险较大的指令。9.根据权利要求1、2和4中任一项所述的装置，其中所述第一发育障碍和所述第二发育障碍包含共病。10.根据权利要求1-4中任一项所述的装置，其中所述第一发育障碍和所述第二发育障碍包含共病，并且相比于所述第二障碍，所述受试者处于所述第一障碍的风险更大。11.根据权利要求4所述的装置，其中所述处理器配置有用于显示所述问题和所述最具预测性的下一问题的指令。12.根据权利要求4所述的装置，其中所述处理器包含用于响应于与所述受试者的所述多个临床特性对应的所述多个答案来识别所述最具预测性的下一问题的指令。13.根据权利要求12所述的装置，其中所述多个答案包括对一系列最具预测性的下一问题的一系列答案。14.根据权利要求4所述的装置，其中所述处理器配置有用于响应于每个剩余问题的估计预测效用来识别所述最具预测性的下一问题的指令。15.根据权利要求14所述的装置，其中响应于对每个剩余问题的每个可能答案的预测效用和所述每个可能答案的概率的组合，确定每个剩余问题的所述估计预测效用。16.根据权利要求15所述的装置，其中通过由对每个剩余问题的每个可能答案的预测效用和所述每个可能答案的概率的组合所组成的乘积的总和，确定每个剩余问题的所述估计预测效用。17.根据权利要求16所述的装置，其中每个可能答案的所述预测效用乘以所述每个可能答案的出现概率。18.根据权利要求15所述的装置，其中每个可能答案的所述预测效用对应于所述每个可能答案与所述第一发育障碍的临床诊断的关联性。19.根据权利要求15所述的装置，其中响应于与所述受试者的一个或多个临床特性对应的所述受试者的一个或多个答案，确定所述每个可能答案的概率。20.根据权利要求4所述的装置，其中所述处理器配置有足够的统计数据以识别对所述第一发育障碍最具预测性的所述最具预测性的下一问题。21.根据权利要求20所述的装置，其中所述足够的统计数据包括利用以下一个或多个算法确定的足够的统计数据：二叉树、随机森林、决策树、多个决策树、具有受控方差的多个决策树、多项式逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、线性分类器、线性分类器的集合、提升算法、使用随机梯度下降训练的提升算法、包括训练数据加权的提升算法、包括更新训练数据加权的提升算法、或者包括使用较高权重更新错误分类的训练数据的提升算法。22.根据权利要求20所述的装置，其中所述足够的统计数据包括在一个或多个受试者群体上训练和验证的分类器的足够的统计数据。23.根据权利要求20所述的装置，其中所述处理器包含用于响应于与所述受试者的多个临床特性对应的多个答案、多个剩余问题以及使用所述足够的统计数据确定的所述多个剩余问题中的每一个问题的信息含量来识别所述最具预测性的下一问题的指令。24.根据权利要求20所述的装置，其中响应于对与所述受试者的多个临床特性对应的多个答案进行响应所确定的所述最具预测性的下一问题的信息含量或估计预测效用中的一个或多个，识别所述最具预测性的下一问题。25.根据权利要求20所述的装置，其中所述处理器包含响应于概率图形模型的输出来确定所述最具预测性的下一问题的信息含量的指令，所述概率图形模型的输出包括利用逻辑回归确定的概率系数的估计。26.根据权利要求4所述的装置，其中所述处理器配置有响应于多个经临床评定的受试者群体而配置的机器学习算法的足够的统计数据，以便识别对所述第一发育障碍风险较大最具预测性的所述最具预测性的下一问题。27.根据权利要求4所述的装置，其中所述处理器配置有用于响应于关于所述两种或更多种发育障碍中的每一种的所述最具预测性的下一问题的估计预测效用，识别所述最具预测性的下一问题的指令。28.根据权利要求4所述的装置，其中所述处理器配置有用于使用二叉树、随机森林、决策树、多个决策树、具有受控方差的多个决策树、多项式逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、线性分类器或线性分类器的集合中的一个或多个来识别下一最具预测性的问题的指令。29.根据权利要求4所述的装置，其中所述多个问题包括多个预定问题。30.根据权利要求4所述的装置，还包括，输入；和耦合至所述输入的显示器；其中所述处理器配置有用于显示所述多个问题并且经由所述输入接收对所述多个问题的所述多个答案以及显示所识别的最具预测性的下一问题的指令。31.根据权利要求4所述的装置，其中不将与所述受试者已经回答的问题具有高协方差的问题识别为所述最具预测性的下一问题。32.根据权利要求1-4中任一项所述的装置，其中所述处理器被配置用于以至少85％的置信区间或者至少85％的敏感度和特异性中的一个或多个，将所述受试者确定为处于所述发育障碍的风险中。33.根据权利要求1-4中任一项所述的装置，其中所述处理器被配置用于以至少90％的置信区间或者至少90％的敏感度和特异性中的一个或多个，将所述受试者确定为处于所述发育障碍的风险中。34.根据权利要求1-4中任一项所述的装置，其中所述处理器配置有用于诊断所述受试者患有所述两种或更多种发育障碍中的一种或多种的指令。35.根据权利要求1-4中任一项所述的装置，其中所述处理器配置有用于确定所述受试者患有所述两种或更多种发育障碍中的每一种的风险的指令。36.根据权利要求1-4中任一项所述的装置，其中所述处理器配置有用于以至少80％(百分比)的置信度在临床或非临床环境中确定所述受试者处于所述发育障碍的风险中的指令。37.根据权利要求2-4中任一项所述的装置，其中所述处理器配置有用于以至少80％(百分比)的敏感度和至少80％(百分比)的特异性，在临床或非临床环境中确定所述受试者处于所述两种或更多种发育障碍中的一种或多种的风险中的指令。38.根据权利要求1-4中任一项所述的装置，其中所述两种或更多种发育障碍包括精神障碍诊断和统计手册(DSM)IV或DSMV中的两种或更多种障碍。39.根据权利要求1-4中任一项所述的装置，其中所述两种或更多种发育障碍包括自闭症谱系障碍、某一级的自闭症谱系障碍(ASD)、1级ASD、2级ASD、3级ASD、自闭症(“经典自闭症”)、阿斯伯格综合症(“高功能自闭症”)、广泛性发展障碍(PDD“非典型自闭症”)、未分类的广泛性发展障碍(PDD-NOS)、与自闭症谱系障碍有关的发育障碍、言语和语言迟缓(SLD)、强迫症(OCD)、社会交往障碍、智力残疾、学习障碍、感觉处理、注意力缺陷障碍(ADD)、注意力缺陷多动障碍(ADHD)、言语障碍、语言障碍、社交缺陷、社会互动缺陷、刻板重复行为(RBB)、刻板重复兴趣、刻板重复活动、整体发育迟缓或者其他行为、智力或发育迟缓中的一种或多种。40.根据权利要求1-4中任一项所述的装置，其中所述两种或更多种发育障碍包括具有相关症状的多种障碍，所述多种障碍具有自闭症、阿斯伯格综合征、未分类的广泛性发展障碍(PDD-NOS)、ADHD、言语和语言迟缓、OCD或社会交往障碍中的一种或多种的相关症状。41.根据权利要求1-4中任一项所述的装置，其中所述处理器包括本地处理器或远程服务器中的一个或多个。42.根据权利要求1-4中任一项所述的装置，其中所述处理器包括本地处理器或远程服务器中的一个或多个，并且其中所述处理器被配置用于使用存储在所述本地处理器或所述远程服务器中的一个或多个上的足够的统计数据来选择下一问题。43.根据权利要求4所述的装置，其中所述处理器配置有用于首先识别第一障碍的第一多个下一最具预测性问题，以及其次响应于对与所述第一障碍有关的所述第一多个下一最具预测性问题的第一多个答案来识别第二障碍的第二多个下一最具预测性问题的指令。44.根据权利要求4所述的装置，其中所述处理器被配置用于响应于对紧接的前一个下一最具预测性问题的答案来识别所述多个下一最具预测性问题中的每一个。45.根据权利要求4所述的装置，其中所述处理器配置有用于一起确定第一多个下一最具预测性问题和接收对所述第一多个下一最具预测性问题的答案的指令，所述处理器被配置用于响应于对所述第一多个下一最具预测性问题的答案来一起确定第二多个下一最具预测性问题。46.根据权利要求4所述的装置，其中所述处理器配置有用于确定第一障碍的第一多个下一最具预测性问题和第二障碍的第二多个下一最具预测性问题的指令。47.根据权利要求46所述的装置，其中所述处理器配置有用于响应于对所述第一多个下一最具预测性问题的答案来确定所述第二障碍的所述第二多个下一最具预测性问题的指令。48.根据权利要求46所述的装置，其中所述处理器配置有用于响应于对所述第一多个下一最具预测性问题的第一答案以及对所述第二多个下一最具预测性问题的第二答案来确定所述第二障碍的所述第二多个下一最具预测性问题中的下一最具预测性问题的指令。49.根据权利要求46所述的装置，其中所述处理器配置有用于确定针对所述第一多个下一最具预测性问题中的每一个的、与所述第一障碍有关的第一特征重要性以及针对所述第二多个下一最具预测性问题中的每一个的、与所述第二障碍有关的第二特征重要性的指令。50.根据权利要求1-4中任一项所述的装置，其中所述处理器配置有用于确定第一障碍和第二障碍的下一最具预测性问题的指令。51.一种响应于多个问题来确定受试者的发育进展的装置，所述装置包括：处理器，该处理器包括配置有用于进行下列各项的指令的有形介质，接收对在多个问题之中的多个询问问题的多个答案，所述多个答案对应于与所述发育进展有关的所述受试者的临床特性，所述多个问题的多个剩余未询问问题包括最具预测性的下一问题，基于所述多个答案，确定所述受试者的所述发育进展，以及响应于对所述受试者的所述发育进展的确定，识别所述多个剩余未询问问题之中的所述最具预测性的下一问题。52.一种用于将受试者评估为在多个发育领域之中的发育领域中发育超前的装置，所述装置包括：处理器，该处理器包括配置有用于进行下列各项的指令的有形介质，接收对在多个问题之中的多个询问问题的多个答案，所述多个答案对应于与所述多个发育领域有关的所述受试者的临床特性，所述多个问题的多个剩余未询问问题包括最具预测性的下一问题，基于所述多个答案，确定与所述多个发育领域中的第二发育领域相比，所述受试者是否在第一发育领域中发育超前，以及响应于与所述多个发育领域中的所述第二发育领域相比将所述受试者确定为在所述第一发育领域中发育超前，在所述多个剩余未询问问题之中识别所述最具预测性的下一问题。53.一种用于在两种或更多种发育障碍之中评估受试者患有发育障碍的风险的装置，所述装置包括：处理器，该处理器包括配置有用于进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：布伦特·沃恩，克拉拉·拉荣彻尔，丹尼斯·沃尔，杰伊·哈克，查理·哈克，
申请(专利权)人：科格诺亚公司，
类型：发明
国别省市：美国,US
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