特表 2024-521461 コホート抽出方法、これを実現したコホート抽出装置およびコホート抽出プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-05-31

(54)【発明の名称】コホート抽出方法、これを実現したコホート抽出装置およびコホート抽出プログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 10/00 20180101AFI20240524BHJP

【ＦＩ】

G16H10/00

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023576223

(86)(22)【出願日】2022-05-11

(85)【翻訳文提出日】2023-12-07

(86)【国際出願番号】 KR2022006743

(87)【国際公開番号】W WO2022260291

(87)【国際公開日】2022-12-15

(31)【優先権主張番号】10-2021-0073385

(32)【優先日】2021-06-07

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】523462620

【氏名又は名称】カカオ・ヘルスケア・コーポレイション

【氏名又は名称原語表記】ＫＡＫＡＯ ＨＥＡＬＴＨＣＡＲＥ ＣＯＲＰ．

【住所又は居所原語表記】５Ｆ， ＢＬＤＧ． Ｂ， ＫＡＫＡＯ ＰＡＮＧＹＯ ＡＧＩＴ， １６６ ＰＡＮＧＹＯＹＥＯＫ‐ＲＯ， ＢＵＮＤＡＮＧ‐ＧＵ， ＳＥＯＮＧＮＡＭ‐ＳＩ， ＧＹＥＯＮＧＧＩ‐ＤＯ １３５２９， ＲＥＰＵＢＬＩＣ ＯＦ ＫＯＲＥＡ

(74)【代理人】

【識別番号】110001818

【氏名又は名称】弁理士法人Ｒ＆Ｃ

(72)【発明者】

【氏名】リュ，デヒョプ

(72)【発明者】

【氏名】イ，ユナ

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA21

(57)【要約】

コホート抽出装置の動作方法であって、コホート生成条件を受信し、臨床データウェアハウスから前記コホート生成条件に該当するイベントを抽出する段階と、抽出した各イベントのイベント識別子、患者識別子、そして最初段階の条件満足を示すビット列を含む最初のヒストリテーブルを生成する段階と、現在段階の条件を受信し、直前段階のヒストリテーブルに含まれている患者のうち、前記現在段階の条件に該当するイベントを有する現在段階の患者を識別し、前記直前段階のヒストリテーブルに含まれている前記現在段階の患者の各イベントに対してビット列を更新し、前記現在段階で抽出された新規イベントを追加して現在段階のヒストリテーブルを生成する段階と、段階別ヒストリテーブルを順次に生成した後、最終段階のヒストリテーブルを用いてコホートテーブルを生成する段階とを含む。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コホート抽出装置の動作方法であって、
コホート生成条件を受信し、臨床データウェアハウスから前記コホート生成条件に該当するイベントを抽出する段階と、
抽出した各イベントのイベント識別子、患者識別子、そして最初段階の条件満足を示すビット列を含む最初のヒストリテーブルを生成する段階と、
現在段階の条件を受信し、直前段階のヒストリテーブルに含まれている患者のうち、前記現在段階の条件に該当するイベントを有する現在段階の患者を識別し、前記直前段階のヒストリテーブルに含まれている前記現在段階の患者の各イベントに対してビット列を更新し、前記現在段階で抽出された新規イベントを追加して現在段階のヒストリテーブルを生成する段階と、
段階別ヒストリテーブルを順次に生成した後、最終段階のヒストリテーブルを用いてコホートテーブルを生成する段階と
を含む動作方法。

【請求項2】

段階別に生成される各ヒストリテーブルは、
当該段階の条件を満足するイベントを含み、各イベントのイベント識別子、患者識別子、そして当該段階までの条件満足の有無を示すビット列が記載され、
前記ビット列は、各段階の条件満足の有無を１または０で示す桁が指定される、請求項１に記載の動作方法。

【請求項3】

前記現在段階のヒストリテーブルを生成する段階は、
前記直前段階のヒストリテーブルから前記現在段階の患者のイベントを確認し、確認したイベントのビット列を前記現在段階の条件満足を示す値に更新して、前記現在段階のヒストリテーブルに記録する、請求項１に記載の動作方法。

【請求項4】

前記現在段階のヒストリテーブルを生成する段階は、
前記現在段階で新規イベントが抽出されれば、前記新規イベントの識別子、患者識別子、そして前記現在段階の条件満足を示すビット列を前記現在段階のヒストリテーブルに記録し、
前記新規イベントのビット列は、前記現在段階に指定された桁の値が１であり、他の段階に指定された桁の値が０と記載される、請求項１に記載の動作方法。

【請求項5】

前記現在段階のヒストリテーブルを生成する段階は、
前記直前段階のヒストリテーブルに含まれている患者のうち、前記現在段階の条件に該当するイベントを有さない前段階の患者を識別し、前記前段階の患者のイベントを前記現在段階のヒストリテーブルに記録しない、請求項１に記載の動作方法。

【請求項6】

特定段階で抽出されたイベント数または患者数が要請されれば、前記特定段階のヒストリテーブルを用いて前記イベント数または前記患者数を計算する段階
をさらに含む、請求項１に記載の動作方法。

【請求項7】

特定段階の変更条件を受信する段階と、
前記特定段階の直前段階で生成された直前段階のヒストリテーブルを持って来る段階と、
前記直前段階のヒストリテーブルに含まれている患者のうち、前記特定段階の変更条件に該当するイベントを有する特定段階の患者を識別し、前記直前段階のヒストリテーブルに含まれている前記特定段階の患者の各イベントに対してビット列を更新し、前記特定段階で抽出された新規イベントを追加して前記特定段階のヒストリテーブルを再生成する段階と
をさらに含む、請求項１に記載の動作方法。

【請求項8】

再生成された前記特定段階のヒストリテーブルを用いて、前記特定段階後の段階のヒストリテーブルを順次に再生成する段階
をさらに含む、請求項７に記載の動作方法。

【請求項9】

コホート抽出装置の動作方法であって、
条件を受信する段階と、
直前段階で生成された第１ヒストリテーブルに含まれている患者の臨床データに基づいて、前記第１ヒストリテーブルに含まれている患者のうち前記条件を満足する現在段階の患者を識別する段階と、
前記第１ヒストリテーブルに含まれている前記現在段階の患者のすべてのイベントのイベント識別子、患者識別子、そして更新されたビット列を第２ヒストリテーブルに記録する段階と、
前記条件に該当する新規イベントが抽出される場合、前記新規イベントのイベント識別子、患者識別子、そして現在段階で抽出されたイベントを示すビット列を第２ヒストリテーブルに記録する段階と、
前記第２ヒストリテーブルを現在段階のヒストリテーブルに格納する段階とを含む、動作方法。

【請求項10】

前記第１ヒストリテーブルに含まれている前記現在段階の患者のすべてのイベントの場合、前記第１ヒストリテーブルに記録されたビット列において現在段階に指定された桁の値が１に更新されたビット列が、前記第２ヒストリテーブルに記録される、請求項９に記載の動作方法。

【請求項11】

前記新規イベントの場合、前記現在段階に指定された桁の値が１であり、他の段階に指定された桁の値が０であるビット列が、前記第２ヒストリテーブルに記録される、請求項９に記載の動作方法。

【請求項12】

前記第１ヒストリテーブルに含まれているイベントのうち、前記条件に該当するイベントを有さない前段階の患者のイベントは、前記第２ヒストリテーブルに記録されない、請求項９に記載の動作方法。

【請求項13】

コンピュータ読取可能な記憶媒体に格納され、少なくとも１つのプロセッサによって実行される命令語を含むコンピュータプログラムであって、
コホート生成条件を受信し、臨床データウェアハウスから前記コホート生成条件に該当するイベントを抽出する段階と、
抽出した各イベントのイベント識別子、患者識別子、そして最初段階の条件満足を示すビット列を含む最初のヒストリテーブルを生成する段階と、
現在段階の条件を受信し、直前段階のヒストリテーブルに含まれている患者のうち、前記現在段階の条件に該当するイベントを有する現在段階の患者を識別し、前記直前段階のヒストリテーブルに含まれている前記現在段階の患者の各イベントに対してビット列を更新し、前記現在段階で抽出された新規イベントを追加して現在段階のヒストリテーブルを生成する段階と、
段階別ヒストリテーブルを順次に生成した後、最終段階のヒストリテーブルを用いてコホートテーブルを生成する段階と
を実行するように記述された命令語を含む、コンピュータプログラム。

【請求項14】

段階別に生成される各ヒストリテーブルは、
当該段階の条件を満足するイベントを含み、各イベントのイベント識別子、患者識別子、そして当該段階までの条件満足の有無を示すビット列が記載され、
前記ビット列は、各段階の条件満足の有無を１または０で示す桁が指定される、請求項１３に記載のコンピュータプログラム。

【請求項15】

前記現在段階のヒストリテーブルを生成する段階は、
前記直前段階のヒストリテーブルから前記現在段階の患者のイベントを確認し、確認したイベントのビット列を前記現在段階の条件満足を示す値に更新して、前記現在段階のヒストリテーブルに記録し、
前記現在段階で新規イベントが抽出されれば、前記新規イベントの識別子、患者識別子、そして前記現在段階の条件満足を示すビット列を前記現在段階のヒストリテーブルに記録する、請求項１３に記載のコンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、患者コホート抽出に関する。

【背景技術】

【0002】

研究者は臨床データウェアハウス（Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｄａｔａ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ、ＣＤＷ）から抽出したコホート（Ｃｏｈｏｒｔ）を用いて医療研究を進行させるため、コホート抽出が非常に重要である。したがって、研究者は各種条件を満足するコホートが適正なのかを判断し、条件を変更しながら適正患者数のコホートを抽出しようとする。

【0003】

しかし、従来のコホート抽出装置は、条件を受信し、ＣＤＷからすべての条件を満足する患者群を出力するが、条件に応じて抽出された患者数が可変する。したがって、研究者は条件を変更しながら膨大なＣＤＷからコホート抽出作業を繰り返さなければならないので、研究者が満足できるコホートを得るまで相当の時間がかかる。また、条件数が増えればクエリ量が増えるが、変更されていない条件の患者まで再び抽出しなければならないので、不要な作業が繰り返される。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本開示は、コホートを段階的に抽出する方法、これを実現したコホート抽出装置およびコホート抽出プログラムを提供する。

【0005】

具体的には、本開示は、段階ごとに各患者のイベントを含むヒストリテーブルを生成し、ヒストリテーブルにイベント別に条件満足の有無を示すビット列（ｂｉｔ ｓｔｒｉｎｇ）をアップデートしながらコホートを抽出する方法を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

一実施例によるコホート抽出装置の動作方法であって、コホート生成条件を受信し、臨床データウェアハウスから前記コホート生成条件に該当するイベントを抽出する段階と、抽出した各イベントのイベント識別子、患者識別子、そして最初段階の条件満足を示すビット列を含む最初のヒストリテーブルを生成する段階と、現在段階の条件を受信し、直前段階のヒストリテーブルに含まれている患者のうち、前記現在段階の条件に該当するイベントを有する現在段階の患者を識別し、前記直前段階のヒストリテーブルに含まれている前記現在段階の患者の各イベントに対してビット列を更新し、前記現在段階で抽出された新規イベントを追加して現在段階のヒストリテーブルを生成する段階と、段階別ヒストリテーブルを順次に生成した後、最終段階のヒストリテーブルを用いてコホートテーブルを生成する段階とを含む。

【0007】

段階別に生成される各ヒストリテーブルは、当該段階の条件を満足するイベントを含み、各イベントのイベント識別子、患者識別子、そして当該段階までの条件満足の有無を示すビット列が記載される。前記ビット列は、各段階の条件満足の有無を１または０で示す桁が指定される。

【0008】

前記現在段階のヒストリテーブルを生成する段階は、前記直前段階のヒストリテーブルから前記現在段階の患者のイベントを確認し、確認したイベントのビット列を前記現在段階の条件満足を示す値に更新して、前記現在段階のヒストリテーブルに記録することができる。

【0009】

前記現在段階のヒストリテーブルを生成する段階は、前記現在段階で新規イベントが抽出されれば、前記新規イベントの識別子、患者識別子、そして前記現在段階の条件満足を示すビット列を前記現在段階のヒストリテーブルに記録することができる。前記新規イベントのビット列は、前記現在段階に指定された桁の値が１であり、他の段階に指定された桁の値が０と記載される。

【0010】

前記現在段階のヒストリテーブルを生成する段階は、前記直前段階のヒストリテーブルに含まれている患者のうち、前記現在段階の条件に該当するイベントを有さない前段階の患者を識別し、前記前段階の患者のイベントを前記現在段階のヒストリテーブルに記録しない。

【0011】

前記動作方法は、特定段階で抽出されたイベント数または患者数が要請されれば、前記特定段階のヒストリテーブルを用いて前記イベント数または前記患者数を計算する段階をさらに含むことができる。

【0012】

前記動作方法は、特定段階の変更条件を受信する段階と、前記特定段階の直前段階で生成された直前段階のヒストリテーブルを持って来る段階と、前記直前段階のヒストリテーブルに含まれている患者のうち、前記特定段階の変更条件に該当するイベントを有する特定段階の患者を識別し、前記直前段階のヒストリテーブルに含まれている前記特定段階の患者の各イベントに対してビット列を更新し、前記特定段階で抽出された新規イベントを追加して前記特定段階のヒストリテーブルを再生成する段階とをさらに含むことができる。

【0013】

前記動作方法は、再生成された前記特定段階のヒストリテーブルを用いて、前記特定段階後の段階のヒストリテーブルを順次に再生成する段階をさらに含むことができる。

【0014】

他の実施例によるコホート抽出装置の動作方法であって、条件を受信する段階と、直前段階で生成された第１ヒストリテーブルに含まれている患者の臨床データに基づいて、前記第１ヒストリテーブルに含まれている患者のうち前記条件を満足する現在段階の患者を識別する段階と、前記第１ヒストリテーブルに含まれている前記現在段階の患者のすべてのイベントのイベント識別子、患者識別子、そして更新されたビット列を第２ヒストリテーブルに記録する段階と、前記条件に該当する新規イベントが抽出される場合、前記新規イベントのイベント識別子、患者識別子、そして現在段階で抽出されたイベントを示すビット列を第２ヒストリテーブルに記録する段階と、前記第２ヒストリテーブルを現在段階のヒストリテーブルに格納する段階とを含む。

【0015】

前記動作方法は、前記第１ヒストリテーブルに含まれている前記現在段階の患者のすべてのイベントの場合、前記第１ヒストリテーブルに記録されたビット列において現在段階に指定された桁の値が１に更新されたビット列が、前記第２ヒストリテーブルに記録される。

【0016】

前記新規イベントの場合、前記現在段階に指定された桁の値が１であり、他の段階に指定された桁の値が０であるビット列が、前記第２ヒストリテーブルに記録される。

【0017】

前記第１ヒストリテーブルに含まれているイベントのうち、前記条件に該当するイベントを有さない前段階の患者のイベントは、前記第２ヒストリテーブルに記録されない。

【0018】

さらに他の実施例によりコンピュータ読取可能な記憶媒体に格納され、少なくとも１つのプロセッサによって実行される命令語を含むコンピュータプログラムであって、コホート生成条件を受信し、臨床データウェアハウスから前記コホート生成条件に該当するイベントを抽出する段階と、抽出した各イベントのイベント識別子、患者識別子、そして最初段階の条件満足を示すビット列を含む最初のヒストリテーブルを生成する段階と、現在段階の条件を受信し、直前段階のヒストリテーブルに含まれている患者のうち、前記現在段階の条件に該当するイベントを有する現在段階の患者を識別し、前記直前段階のヒストリテーブルに含まれている前記現在段階の患者の各イベントに対してビット列を更新し、前記現在段階で抽出された新規イベントを追加して現在段階のヒストリテーブルを生成する段階と、段階別ヒストリテーブルを順次に生成した後、最終段階のヒストリテーブルを用いてコホートテーブルを生成する段階とを実行するように記述された命令語を含むことができる。

【0019】

段階別に生成される各ヒストリテーブルは、当該段階の条件を満足するイベントを含み、各イベントのイベント識別子、患者識別子、そして当該段階までの条件満足の有無を示すビット列が記載される。前記ビット列は、各段階の条件満足の有無を１または０で示す桁が指定される。

【0020】

前記現在段階のヒストリテーブルを生成する段階は、前記直前段階のヒストリテーブルから前記現在段階の患者のイベントを確認し、確認したイベントのビット列を前記現在段階の条件満足を示す値に更新して、前記現在段階のヒストリテーブルに記録し、前記現在段階で新規イベントが抽出されれば、前記新規イベントの識別子、患者識別子、そして前記現在段階の条件満足を示すビット列を前記現在段階のヒストリテーブルに記録することができる。

【発明の効果】

【0021】

実施例によれば、段階ごとに抽出された各患者のイベントおよび各イベントの段階別条件満足の有無を示すビット列をヒストリテーブルで管理するため、複数のヒストリテーブルを用いて、各段階での患者数およびイベント数を迅速に計算することができ、これによって研究者はコホートの適正性を迅速に判断することができる。

【0022】

実施例によれば、各イベントの段階別条件満足の有無を示すビット列により、イベントが抽出された段階およびイベントが条件を満足する段階を迅速に確認することができる。

【0023】

実施例によれば、最終段階までのイベント抽出を完了した後に、特定段階の条件を変更しなければならない場合、直前段階で生成されたヒストリテーブルを用いて、変更条件を満足するイベントを含む新しいヒストリテーブルを生成することができる。

【図面の簡単な説明】

【0024】

【図1】従来のコホート抽出方法を説明する図である。

【図2】従来のコホート抽出方法を説明する図である。

【図3】コホート抽出装置を説明する図である。

【図4】コホート抽出方法を例として説明する図である。

【図5】コホート抽出方法を例として説明する図である。

【図6】コホート抽出方法を例として説明する図である。

【図7】ヒストリテーブルを用いたコホート再抽出方法を説明する図である。

【図8】コホート抽出方法のフローチャートである。

【図9】一実施例によるコンピューティング装置のハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0025】

以下、添付した図面を参照して、本開示の実施例について、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者が容易に実施できるように詳細に説明する。しかし、本開示は種々の異なる形態で実現可能であり、ここで説明する実施例に限定されない。そして、図面において本発明を明確に説明するために説明上不必要な部分は省略し、明細書全体にわたって類似の部分については類似の図面符号を付した。

【0026】

明細書全体において、ある部分がある構成要素を「含む」とする時、これは特に反対の記載がない限り、他の構成要素を除くのではなく、他の構成要素をさらに包含できることを意味する。また、明細書に記載された「．．．部」、「．．．器」、「モジュール」などの用語は、少なくとも１つの機能や動作を処理する単位を意味し、これはハードウェアやソフトウェア、またはハードウェアおよびソフトウェアの結合で実現される。

【0027】

図１と図２は、従来のコホート抽出方法を説明する図である。

【0028】

図１を参照すれば、従来のコホート抽出装置１０は、研究者からコホート条件（ｃｒｉｔｅｒｉａ）（条件１、条件２、．．．、条件ｎ）を受信し、各種患者データを格納する臨床データウェアハウス（Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｄａｔａ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ、ＣＤＷ）２０からすべての条件を満足するＫ名の患者を抽出する。従来のコホート抽出装置１０は、Ｋ名の患者のデータを含むコホートテーブルを出力する。

【0029】

もし、研究者が条件１を変更したり、条件１を削除したい場合、従来のコホート抽出装置１０に変更された条件を入力し、すべての条件を満足するＭ名の患者で構成されたコホートを得ることができる。しかし、従来のコホート抽出装置１０は、入力条件の１つでも変更されれば、コホート抽出作業を再び進行させなければならないので、コホート抽出作業を繰り返し、変更されていない条件の患者まで再び抽出しなければならないので、不要な作業が繰り返される。また、条件数が増えればクエリ量が増えて、抽出時間が相当かかることがある。

【0030】

図２を参照すれば、従来のコホート抽出装置１０は、研究者からコホート条件（条件１、条件２、．．．、条件ｎ）を段階的に受信し、次第に患者数を減らしながらＫ名の患者を抽出することができる。つまり、従来のコホート抽出装置１０は、条件１を満足する第１患者群を抽出し、第１患者群から条件２を満足する第２患者群を抽出し、第２患者群から条件３を満足する第３患者群を抽出しながら、Ｋ名の患者群を抽出することができる。

【0031】

各段階で抽出された患者群は、当該段階までのすべての条件を満足する患者であるので、研究者は最初段階から現在段階まで設定されたすべての条件を満足する患者を得ることができる。このように、従来のコホート抽出装置１０は、患者を抽出するのに集中していて、現在段階までのすべての条件（例えば、高血圧診断、５０代、男性、Ａ薬物処方、Ｂ薬物処方）を満足する患者だけを識別する。したがって、研究者は抽出された患者が現在段階までのすべての条件（例えば、高血圧診断、５０代、男性、Ａ薬物処方、Ｂ薬物処方）に該当することを知ることができるだけで、患者にＡ薬物とＢ薬物が共に処方されたのか、別々に処方されたのか、Ａ薬物が高血圧の診断時に処方されたのか、他の診断時に処方されたのかを知ることは難しい。もし、研究者がＡ薬物とＢ薬物が共に処方されたコホートを得ようとする場合、患者データを分析して患者を再選別しなければならない。

【0032】

一方、キーワード検索のように検索を希望する属性が１つであれば、検索装置は、１次元データから希望する対象を抽出すれば良い。しかし、コホート抽出作業は、ある患者の臨床データから抽出するとしても、年齢、性別、主診断名、副診断名、診断日付、投薬した薬物名、処方日付などの属性ごとのテーブルから条件に適したデータを持って来なければならない。したがって、コホート抽出作業は、テーブルの量、属性の特性および検索条件に応じて検索速度が幾何級数的に遅くなるが、このような作業を条件を変更するたびに繰り返すとすれば、時間および資源が無駄遣いになる。

【0033】

以下、このような従来の方法を改善したコホート抽出方法について詳しく説明する。

【0034】

図３は、コホート抽出装置を説明する図である。

【0035】

図３を参照すれば、コホート抽出装置１００は、少なくとも１つのプロセッサによって動作するコンピューティング装置である。コホート抽出装置１００のプロセッサがコンピュータプログラムに含まれている命令語を実行することによって、本開示の動作を行う。コンピュータプログラムは、プロセッサが本開示の動作を実行するように記述された命令語（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）を含み、非一時的－コンピュータ読取可能な記憶媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｍｅｄｉｕｍ）に格納される。コンピュータプログラムは、ネットワークを介してダウンロードされたり、製品形態で販売され、研究所、病院などの多様なサイトのコンピューティング装置に設けられる。

【0036】

コホート抽出装置１００は、各種患者データを格納する臨床データウェアハウス（ＣＤＷ）２０からコホートを抽出する。臨床データウェアハウス（ＣＤＷ）２０から抽出される患者データの種類は多様であるが、便宜上、臨床データと通称する。また、コホート抽出装置１００は、多様なストレージから患者データを抽出することができるが、便宜上、臨床データウェアハウスから抽出すると説明する。

【0037】

コホート抽出装置１００は、段階別に条件を受信するが、段階ごとに条件に該当するイベントを抽出し、イベントを患者ごとに整列して各患者のイベントを含むヒストリテーブルを生成する。ここで、イベントは、臨床データウェアハウス（ＣＤＷ）２０から確認可能な情報であって、一定の時点で患者に発生した事件、行為などを区分する情報を意味する。例えば、イベントは、診断イベント（例えば、Ｅ１０－Ｅ１４の疾病コードを受けた糖尿病診断の内訳）、薬物処方イベント（例えば、Ａｓｐｉｒｉｎが処方された内訳）、検査イベント（例えば、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）コレステロール検査を受けた内訳）、入院イベント（例えば、救急室訪問の内訳）などで定義される。ここで、条件は、コホート生成（ｅｎｔｒｙ）条件（例えば、高血圧疾病と一度でも診断された人）、そして抽出しようとする細部条件（例えば、薬物、年齢など）を含むことができる。細部条件は、当該項目を含むかまたは除外されたもので定義され、範囲で定義されてもよい。

【0038】

コホート抽出装置１００は、コホート生成（ｅｎｔｒｙ）条件に対するヒストリテーブル１を最初に生成した後、段階別に入力された条件（ｃｒｉｔｅｒｉａ）を用いてヒストリテーブル２、．．．、ヒストリテーブルｎを別途に生成する。

【0039】

ヒストリテーブルは、イベント別に各現在段階までの条件満足の有無を０、１で示すビット列（ｂｉｔ ｓｔｒｉｎｇ）を含む。ビット列の桁ごとに段階が割当てられ、当該ビットの値が１であれば、当該段階の条件を満足することを示し、当該ビットの値が０であれば、当該段階の条件を満足しないことを示すことができる。例えば、ビット列が１０ビットの場合、「０００００００００１」は、段階１の条件を満足するイベントを示し、「００００００００１１」は、段階１および段階２の条件を満足するイベントを示し、「００００００００１０」は、段階２の条件を満足するイベントを示す。

【0040】

コホート抽出装置１００は、前段階のヒストリテーブルに含まれている患者のうち、現在段階の条件に該当するイベントを有する現在段階の患者を識別する。そして、コホート抽出装置１００は、現在段階の条件を満足するイベントで構成された現在段階のヒストリテーブルを生成する。

【0041】

この時、コホート抽出装置１００は、前段階のヒストリテーブルに存在する現在段階の患者のイベントがあれば、当該イベントのビット列を更新（例えば、「０００００００００１」から「００００００００１１」に更新）し、現在段階で抽出されたイベントを新規イベントに追加して、現在段階のヒストリテーブルを生成する。新規イベントは、現在段階に割当てられたビットが「１」であるビット列（例えば、「００００００００１０」）が記載される。

【0042】

コホート抽出装置１００は、前段階のヒストリテーブルに含まれている患者のうち、現在段階の条件に該当するイベントがない前段階の患者を識別する。そして、コホート抽出装置１００は、前段階のヒストリテーブルから前段階の患者のイベントを現在段階のヒストリテーブルへ持って来ない。

【0043】

ヒストリテーブルは、段階別に生成され、イベント単位で記載され、患者によっては複数のイベントが記載されるが、当該段階の条件に該当するイベントを１つでも有する患者のイベントが記載される。このようなヒストリテーブルのスキマは多様に定義されるが、例えば、表１のように、行ごとにイベントが記載され、列はイベント情報が記載され、患者ごとに整列される。イベント情報は、患者識別子（ｐｅｒｓｏｎ＿ＩＤ）、訪問識別子（ｖｉｓｉｔ＿ＩＤ）、イベント開始日（ｓｔａｒｔ＿ｄａｔｅ）、イベント終了日（ｅｎｄ＿ｄａｔｅ）、イベント種類（ｅｖｅｎｔ＿ｔｙｐｅ）、細部条件種類（ｃｒｉｔｅｒｉａ＿ｔｙｐｅ）を含むことができる。ここで、訪問識別子（ｖｉｓｉｔ＿ＩＤ）、イベント開始日（ｓｔａｒｔ＿ｄａｔｅ）、イベント終了日（ｅｎｄ＿ｄａｔｅ）は、イベントを区分するのに用いられるイベント識別子として使用できる。

【0044】

【表1】

【0045】

表１中、患者識別子（ｐｅｒｓｏｎ＿ＩＤ）は、条件を満足する患者を区分する識別子である。訪問識別子（ｖｉｓｉｔ＿ＩＤ）は、イベントが発生した訪問を区分する識別子である。イベント開始日（ｓｔａｒｔ＿ｄａｔｅ）およびイベント終了日（ｅｎｄ＿ｄａｔｅ）は、イベントの開始日および終了日を示す。イベント種類（ｅｖｅｎｔ＿ｔｙｐｅ）は、イベントの段階情報であって、各現在段階までの条件満足の有無を０、１で示すビット列で表現され、段階によって更新される。細部条件種類（ｃｒｉｔｅｒｉａ＿ｔｙｐｅ）は、イベントが抽出された細部条件を示す情報であって、イベントが最初に抽出された細部条件が記載される。

【0046】

コホート抽出装置１００は、各段階のヒストリテーブルから、患者数およびイベント数を計算して出力することができる。したがって、研究者は患者数およびイベント数をみて、抽出されたコホートの適正性を容易に判断することができる。

【0047】

コホート抽出装置１００は、ヒストリテーブルから特定イベント種類を有するイベントだけを迅速に抽出することができる。例えば、コホート抽出装置１００は、ヒストリテーブルから、イベント種類が「＊＊＊＊＊＊＊＊１１」と記載されたイベントを抽出すれば、条件１を満足するイベントのうち、条件２を満足する患者によって発生したイベント数を計算することができ、「＊＊＊＊＊＊＊＊１１」と記載されたイベントの患者識別子に基づいて条件１および条件２を満足するイベントを有する患者数を計算することができる。したがって、コホート抽出装置１００は、イベント数や患者数の計算のためにＳＱＬクエリを新たに生成してＣＤＷから抽出する必要がなく、ヒストリテーブルのイベント種類の列においてビット演算をすれば良いので、イベント数および患者数を迅速に計算することができる。

【0048】

コホート抽出装置１００は、最終段階または特定段階のヒストリテーブルからコホートテーブルを生成し、これを出力することができる。コホートテーブルは、ヒストリテーブルに含まれている患者の各種臨床データを含む。

【0049】

一方、研究者は最終段階までのイベント抽出を完了した後に、特定段階の条件を変更したいことがある。この場合、研究者はコホート抽出装置１００に変更しようとする特定段階、そして変更条件を入力する。すると、コホート抽出装置１００は、格納されたヒストリテーブルのうち、特定段階の直前段階で生成されたヒストリテーブルを持って来て、このヒストリテーブルを用いて、変更条件を満足するイベントを含む特定段階の新しいヒストリテーブルを生成することができる。

【0050】

以下、コホート抽出装置１００が段階別にヒストリテーブルを生成する方法について詳しく説明する。

【0051】

図４から図６は、コホート抽出方法を例として説明する図である。

【0052】

図４から図６を参照して、コホート抽出装置１００が段階別にヒストリテーブルを生成する方法について例として説明する。

【0053】

最初段階である段階１の条件は、コホート生成（ｅｎｔｒｙ）条件であって、例えば、高血圧疾病と一度でも診断された人であってもよい。段階２の条件は、薬物（ｄｒｕｇ）と仮定する。段階２で薬物または特定薬物が処方されたイベントが抽出される。段階３の条件は、年齢（ａｇｅ）と仮定する。段階３で特定年齢帯に該当する患者が抽出される。

【0054】

まず、図４を参照すれば、コホート抽出装置１００は、段階１の条件を受信し、臨床データウェアハウス（ＣＤＷ）から段階１の条件に該当する高血圧診断イベントを抽出する。例えば、９個のイベントであるｅｖｅｎｔ１、ｅｖｅｎｔ２、．．．、ｅｖｅｎｔ９が抽出されるが、ｅｖｅｎｔ１およびｅｖｅｎｔ２は、患者Ａの高血圧診断イベントであり、ｅｖｅｎｔ３は、患者Ｂの高血圧診断イベントであり、ｅｖｅｎｔ４およびｅｖｅｎｔ５は、患者Ｃの高血圧診断イベントであり、ｅｖｅｎｔ６は、患者Ｄの高血圧診断イベントであり、ｅｖｅｎｔ７およびｅｖｅｎｔ８は、患者Ｅの高血圧診断イベントであり、ｅｖｅｎｔ９は、患者Ｆの高血圧診断イベントであると仮定する。

【0055】

コホート抽出装置１００は、段階１の条件に応じて抽出したイベントをヒストリテーブル１に格納しかつ、患者識別子およびイベント識別子（訪問識別子、イベント開始日、イベント終了日）と共に、現在段階までの条件満足の有無を示すビット列をイベント種類に記録することができる。コホート抽出装置１００は、表２のように、段階１のヒストリテーブルを生成することができる。便宜上、ヒストリテーブルにおいてイベント開始日（ｓｔａｒｔ＿ｄａｔｅ）、イベント終了日（ｅｎｄ＿ｄａｔｅ）の値を省略する。

【0056】

【表2】

【0057】

表２を参照すれば、段階１で抽出されたイベントであるので、段階１に割当てられた最端桁が１である「０００００００００１」がイベント種類に記載される。段階１は、コホート生成条件であるので、イベントが抽出された細部条件を示す細部条件種類は値が空いている（ＮＵＬＬ）。

【0058】

コホート抽出装置１００は、段階１で抽出されたイベント数が要請された場合、段階１のヒストリテーブルからイベント種類（ｅｖｅｎｔ＿ｔｙｐｅ）が「０００００００００１」の行数を計算し、イベント数９を出力することができる。

【0059】

コホート抽出装置１００は、段階１で抽出された患者数が要請された場合、段階１のヒストリテーブルから患者識別子（ｐｅｒｓｏｎ＿ＩＤ）と区分される数を計算し、患者数６を出力することができる。

【0060】

図５を参照すれば、コホート抽出装置１００は、段階２の条件（薬物）を受信し、ヒストリテーブル１から段階２の条件を満足するイベントを含むヒストリテーブル２を生成する。

【0061】

コホート抽出装置１００は、臨床データウェアハウス（ＣＤＷ）を参照して、段階１のヒストリテーブル１に含まれている患者のうち、段階２の条件（薬物）に該当するイベントを有する現在段階の患者を識別する。そして、コホート抽出装置１００は、段階１のヒストリテーブル１に記録された現在段階の患者のすべてのイベントのビット列を更新（例えば、「０００００００００１」から「００００００００１１」に更新）し、段階２で抽出されたイベントを新規イベントに追加して、段階２のヒストリテーブル２を生成する。この時、コホート抽出装置１００は、ヒストリテーブル１に含まれている患者のうち、段階２の条件（薬物）に該当するイベントを１つも有さない患者（前段階の患者）を識別し、前段階の患者のイベントを段階２のヒストリテーブルへ持って来ずに除外する。

【0062】

例えば、ヒストリテーブル１に含まれている患者のうち、患者Ｂは、段階２の条件（薬物）に該当するイベントを有さないと仮定する。段階２でｅｖｅｎｔ１０－ｅｖｅｎｔ１４が新たに抽出されると仮定する。すると、コホート抽出装置１００は、表３のように、ヒストリテーブル２を生成することができる。ヒストリテーブル２に記録された患者数は５であり、イベント数は１３である。

【0063】

【表3】

【0064】

表３を参照すれば、患者Ｂは、段階２の条件（薬物）に該当するイベントを有さないので、患者Ｂの高血圧診断イベントであるｅｖｅｎｔ３は、ヒストリテーブル２に記録されない。

【0065】

ヒストリテーブル１に含まれているｅｖｅｎｔ１、ｅｖｅｎｔ２、ｅｖｅｎｔ４－ｅｖｅｎｔ９のイベント種類「０００００００００１」は、段階２の条件（薬物）に該当するイベントを有する現在段階の患者のイベントであるので、段階２に割当てられた２番目の桁が１である「００００００００１１」に更新される。

【0066】

段階２で新たに抽出されたｅｖｅｎｔ１０－ｅｖｅｎｔ１４がヒストリテーブル２に追加され、これらのイベント種類は、段階２に割当てられた端から２番目の桁が１である「００００００００１０」が記載される。また、ｅｖｅｎｔ１０－ｅｖｅｎｔ１４は、段階２の条件で最初に抽出されたので、細部条件種類（ｃｒｉｔｅｒｉａ＿ｔｙｐｅ）に薬物（ｄｒｕｇ）が記載される。

【0067】

コホート抽出装置１００は、段階２で抽出されたイベント数が要請された場合、ヒストリテーブル２からイベント種類（ｅｖｅｎｔ＿ｔｙｐｅ）が「００００００００１０」の行数を計算し、イベント数５を出力することができる。

【0068】

図６を参照すれば、コホート抽出装置１００は、段階３の条件を受信し、ヒストリテーブル２から段階３の条件を満足するイベントを含むヒストリテーブル３を生成する。

【0069】

コホート抽出装置１００は、臨床データウェアハウス（ＣＤＷ）を参照して、段階２のヒストリテーブル２に含まれている患者のうち、段階３の条件に該当するイベントを有する現在段階の患者を識別する。そして、コホート抽出装置１００は、段階２のヒストリテーブル２に記録された現在段階の患者のイベントのビット列を更新（例えば、「００００００００１１」から「０００００００１１１」に更新）する。そして、コホート抽出装置１００は、段階３で抽出された新規イベントを段階３のヒストリテーブル３に追加することができる。

【0070】

コホート抽出装置１００は、ヒストリテーブル２に含まれている患者のうち、段階３の条件に該当しない前段階の患者がいれば、この患者のイベントを削除する。

【0071】

一方、条件が年齢／性別の場合、年齢／性別の計算条件は、患者の最も早いイベント（Ｅａｒｌｉｅｓｔ ｅｖｅｎｔ）、最も遅いイベント（Ｌａｔｅｓｔ ｅｖｅｎｔ）、各イベント（Ｅａｃｈ ｅｖｅｎｔ）が可能である。

【0072】

例えば、ヒストリテーブル２に含まれている患者のうち、患者Ｄは段階３の条件（年齢）に該当せず、残りの患者は段階３の条件を満足する現在段階の患者と仮定する。すると、コホート抽出装置１００は、表４のように、前段階の患者である患者Ｄのｅｖｅｎｔ６およびｅｖｅｎｔ１２を含まないヒストリテーブル３を生成することができる。コホート抽出装置１００は、段階２のヒストリテーブル２に記録された現在段階の患者のイベントのビット列を更新する。ビット列は、段階３に割当てられた３番目の桁が１に更新される。

【0073】

また、コホート抽出装置１００は、段階３で抽出された新規イベントを段階３のヒストリテーブル３に追加するが、年齢計算条件が患者の最も早いイベントの場合、表４のように、患者Ａ、患者Ｃ、患者Ｅ、患者Ｆそれぞれの最も早いイベントであるｅｖｅｎｔ１、ｅｖｅｎｔ４、ｅｖｅｎｔ７、ｅｖｅｎｔ９と同一のイベント識別子を有するｎｅｗ ｅｖｅｎｔ１５、ｎｅｗ ｅｖｅｎｔ１６、ｎｅｗ ｅｖｅｎｔ１７、ｎｅｗ ｅｖｅｎｔ１８をヒストリテーブル３に追加することができる。そして、コホート抽出装置１００は、ｎｅｗ ｅｖｅｎｔ１５、ｎｅｗ ｅｖｅｎｔ１６、ｎｅｗ ｅｖｅｎｔ１７、ｎｅｗ ｅｖｅｎｔ１８の細部条件種類（ｃｒｉｔｅｒｉａ＿ｔｙｐｅ）に年齢（ａｇｅ）を記載する。

【0074】

【表4】

【0075】

一方、年齢／性別条件で抽出されたｅｖｅｎｔ１５、ｅｖｅｎｔ１６、ｅｖｅｎｔ１７、ｅｖｅｎｔ１８は、ｅｖｅｎｔ１、ｅｖｅｎｔ４、ｅｖｅｎｔ７、ｅｖｅｎｔ９と同一のイベント識別子（訪問識別子、イベント開始日、イベント終了日）を有するので、イベント数を計算する時、年齢／性別条件で抽出されたイベントはイベント数から除外される。したがって、ヒストリテーブル３に記録された患者数は４であり、イベント数は１１と計算される。コホート抽出装置１００は、各ヒストリテーブルから細部条件種類が年齢／性別（ｃｒｉｔｅｒｉａ＿ｔｙｐｅ＝「ａｇｅ」、ｃｒｉｔｅｒｉａ＿ｔｙｐｅ＝「ｇｅｎｄｅｒ」）であるイベントを識別し、これを全体イベント数から除外することができる。

【0076】

この方式により、コホート抽出装置１００は、段階ごとに各患者のイベントを含むヒストリテーブルを生成するが、ヒストリテーブルにイベント別に条件満足の有無を示すビット列を更新しておく。したがって、コホート抽出装置１００は、条件を満足する患者数を検索するたびにＳＱＬクエリを作成する必要がなく、複数のヒストリテーブルを用いて、各段階での患者数およびイベント数を迅速に計算することができる。特に、イベント種類に表示されたビット列により、イベントが抽出された段階およびイベントが条件を満足する段階を迅速に確認することができる。

【0077】

図７は、ヒストリテーブルを用いたコホート再抽出方法を説明する図である。

【0078】

図７を参照すれば、コホート抽出装置１００は、コホート生成（ｅｎｔｒｙ）条件に対するヒストリテーブル１を最初に生成した後、段階別に入力された条件を用いてヒストリテーブル２、．．．、ヒストリテーブルｎを別途に生成する。

【0079】

以後、研究者が段階ｋ（例えば、段階３）の条件を変更する場合、コホート抽出装置１００は、直前段階である段階２のヒストリテーブル２を用いて、段階３の変更された条件に該当する新規ヒストリテーブル３を生成することができる。コホート抽出装置１００は、このように再生成された新規ヒストリテーブル３を用いて、段階３後の段階のヒストリテーブルを順次に再生成することができる。

【0080】

このように、研究者が条件を変更しても、変更前のヒストリテーブルをそのまま用い、変更された条件についてのみイベントを抽出すれば良いので、コホート抽出速度が向上できる。

【0081】

図８は、コホート抽出方法のフローチャートである。

【0082】

図８を参照すれば、コホート抽出装置１００は、最初段階でコホート生成条件を受信し、臨床データウェアハウス（ＣＤＷ）からコホート生成条件に該当するイベントを抽出する（Ｓ１１０）。

【0083】

コホート抽出装置１００は、抽出したイベントのイベント識別子（訪問識別子、イベント開始日、イベント終了日）、患者識別子、そして最初段階の条件満足を示すビット列を含む最初のヒストリテーブルを生成する（Ｓ１２０）。

【0084】

以後、コホート抽出装置１００は、現在段階の条件を受信し、直前段階のヒストリテーブルに含まれている患者の臨床データから、現在段階の条件に該当するイベントを抽出する（Ｓ１３０）。

【0085】

コホート抽出装置１００は、直前段階のヒストリテーブルに含まれている患者のうち現在段階の条件に該当するイベントが抽出された現在段階の患者を識別し、直前段階のヒストリテーブルに含まれている現在段階の患者のイベントのビット列を更新し、現在段階で最初に抽出された新規イベントを追加して、現在段階のヒストリテーブルを生成する（Ｓ１４０）。コホート抽出装置１００は、直前段階のヒストリテーブルに含まれている患者のうち現在段階の条件に該当するイベントを有さない前段階の患者を識別し、直前段階のヒストリテーブルに格納された前段階の患者のイベントは、現在段階のヒストリテーブルに格納しない。

【0086】

コホート抽出装置１００は、現在段階が最終段階なのかを判断する（Ｓ１５０）。コホート抽出装置１００は、現在段階が最終段階でなければ、次の抽出段階の条件を受信できる状態で待機する。コホート抽出装置１００は、終了またはコホートテーブルの生成が要請されれば、現在段階が最終段階と判断することができる。

【0087】

現在段階が最終段階であれば、コホート抽出装置１００は、最終段階のヒストリテーブルを用いてコホートテーブルを生成する（Ｓ１６０）。

【0088】

このように、コホート抽出装置１００は、段階別ヒストリテーブルを順次に生成した後、最終段階のヒストリテーブルを用いてコホートテーブルを生成する。

【0089】

図９は、一実施例によるコンピューティング装置のハードウェア構成図である。

【0090】

図９を参照すれば、コホート抽出装置１００は、少なくとも１つのプロセッサによって動作するコンピューティング装置で実現できる。

【0091】

コホート抽出装置１００は、１つ以上のプロセッサ１１０と、プロセッサ１１０によって行われるコンピュータプログラムをロードするメモリ１３０と、コンピュータプログラムおよび各種データを格納する格納装置１５０と、通信インターフェース１７０とを含むことができる。その他にも、コホート抽出装置１００は、多様な構成要素をさらに含むことができる。

【0092】

プロセッサ１１０は、コホート抽出装置１００の動作を制御する装置であって、コンピュータプログラムに含まれている命令語を処理する多様な形態のプロセッサであってもよく、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｕｎｉｔ）、ＭＣＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、または本開示の技術分野でよく知られた任意の形態のプロセッサの少なくとも１つを含んで構成される。

【0093】

メモリ１３０は、各種データ、命令および／または情報を格納する。メモリ１３０は、本開示の動作を実行するように記述された命令語がプロセッサ１１０によって処理されるように当該コンピュータプログラムを格納装置１５０からロードすることができる。メモリ１３０は、例えば、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）などであってもよい。

【0094】

格納装置１５０は、コンピュータプログラム、各種データを非臨時的に格納することができる。格納装置１５０は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、フラッシュメモリなどのような不揮発性メモリ、ハードディスク、着脱型ディスク、または本開示の属する技術分野でよく知られた任意の形態のコンピュータ読取可能な記録媒体を含んで構成される。

【0095】

通信インターフェース１７０は、有／無線通信を支援する有／無線通信モジュールであってもよい。通信インターフェース１７０は、臨床データウェアハウス（ＣＤＷ）２０に接続することができる。

【0096】

コンピュータプログラムは、プロセッサ１１０によって実行される命令語（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）を含み、非一時的－コンピュータ読取可能な記憶媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｍｅｄｉｕｍ）に格納され、命令語はプロセッサ１１０が本開示の動作を実行するようにする。コンピュータプログラムは、ネットワークを介してダウンロードされたり、製品形態で販売される。

【0097】

コンピュータプログラムは、コホート生成条件を受信し、臨床データウェアハウス（ＣＤＷ）からコホート生成条件に該当するイベントを抽出し、抽出したイベントのイベント情報、患者識別子、そして現在段階までの条件満足の有無を示すビット列を含む最初のヒストリテーブルを生成する命令語を含むことができる。そして、コンピュータプログラムは、現在段階の条件を受信し、直前段階のヒストリテーブルに含まれている患者のうち、現在段階の条件に該当するイベントを有する現在段階の患者を識別した後、直前段階のヒストリテーブルに含まれている現在段階の患者のイベントのビット列を更新し、現在段階で抽出されたイベントを新規イベントに追加して、現在段階のヒストリテーブルを生成する命令語を含むことができる。プログラムは、現在段階が最終段階なのかを判断し、現在段階が最終段階であれば、最終段階のヒストリテーブルを用いてコホートテーブルを生成する命令語を含むことができる。コンピュータプログラムは、現在段階が最終段階でなければ、次の抽出段階の条件を受信できる状態で待機する命令語を含むことができる。

【0098】

以上に説明した本開示の実施例は装置および方法によってのみ実現されるものではなく、本開示の実施例の構成に対応する機能を実現するプログラムまたはそのプログラムが記録された記録媒体によって実現されてもよい。

【0099】

以上、本開示の実施例について詳細に説明したが、本開示の権利範囲はこれに限定されるものではなく、以下の特許請求の範囲で定義している本開示の基本概念を利用した当業者の様々な変形および改良形態も本開示の権利範囲に属する。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【国際調査報告】