结合体外测试数据的医学数据分析方法和设备

1.一种计算机辅助方法，包括：
从多个可控制和可指定的数据资源(40)中的至少一个访问数据 (442，450)；
通过计算机辅助数据操作算法分析(440，448)所访问的数据以 识别可能从体外测试样本获得的感兴趣特征；和
根据所述分析推荐体外数据采集(438)。
2.如权利要求1所述的方法，其中被访问和分析的数据是体外数 据。
3.如权利要求1所述的方法，其包括从数据资源访问(442，450) 附加数据，通过计算机辅助数据操作算法(22)分析(440，448)该 附加数据以识别测试样本中可能的附加特征；并根据对所述附加数据 的分析修改体外采集。
4.如权利要求1所述的方法，包括根据所述分析自动执行推荐的 数据采集(438)。
5.如权利要求1所述的方法，其中感兴趣的特征包括医学病症的 生物标记物。
6.如权利要求1所述的方法，其中可控制和可指定的资源(18) 选自由电资源(62)、成像资源(64)、实验室资源(66)、组织学 资源(68)、财政资源(72)和人口统计数据资源(74)组成的组。
7.如权利要求6所述的方法，其中被访问数据包括来自至少两种 不同类型资源(40)的数据。
8.如权利要求1所述的方法，其中被访问数据是特别对于产生体 外样本的患者的。
9.如权利要求1所述的方法，其中该数据包括对感兴趣单个患者 在不同时间生成的数据。
10.如权利要求1所述的方法，其中该数据包括用于受试人群的 医学数据。
11.如权利要求1所述的方法，其中该数据从综合知识库(12) 访问，该综合知识库包括从该多个可控制和可指定数据资源(40)得 出的数据。
12.如权利要求1所述的方法，其中数据操作算法选择由下面组 成的组：计算机辅助检测算法(CAD)，计算机辅助诊断算法(CADx)， 计算机辅助决策支持算法(CADs)，计算机辅助采集算法(CAA)，计 算机辅助分析算法(CAAn)，计算机辅助处理算法(CAP)，计算机辅 助预后算法(CAPx)，计算机辅助治疗算法(CATx)，计算机辅助指 定算法(CARx)，和计算机辅助评价算法(CAAx)。
13.如权利要求1所述的方法，其中所述推荐包括用于体外样本 的特定组织或流体。
14.如权利要求1所述的方法，其中所述推荐包括用于体外样本 的特定协议。
15.如权利要求1所述的方法，其中所述推荐包括对感兴趣的生 物标记物进行测试。
16.一种计算机辅助方法，包括：
从多个可控制和可指定的数据资源(40)中的至少一个访问数据 (442，450)；
通过计算机辅助数据操作算法分析(440，448)所访问的数据以 识别可能从来自体外测试样本的数据获得的感兴趣特征；和
根据所述分析对体外数据进行数据操作(440，448，444，452)。
17.如权利要求16所述的方法，其中被访问和分析的数据是体外 数据。
18.如权利要求16所述的方法，包括从数据资源访问(442，450) 附加数据，通过计算机辅助数据操作算法(22)分析(440，448)该 附加数据以识别测试样本数据中可能的附加特征；并根据对所述附加 数据的分析修改数据操作。
19.如权利要求16所述的方法，其中该至少一个感兴趣的特征包 括医学病症的生物标记物。
20.如权利要求16所述的方法，其中对体外测试数据进行的数据 操作包括将体外测试数据与至少一个已知医学病症的多参数简档比 较。
21.如权利要求20所述的方法，其中该多参数简档包括从产生体 外测试样本的患者处得到的数据。
22.如权利要求20所述的方法，其中该多参数简档包括从受试人 群中得到的数据。
23.如权利要求16所述的方法，其中对体外测试数据执行的数据 操作包括对测试数据的非参数分析。
24.如权利要求16所述的方法，其中该被访问数据包括对感兴趣 单个患者在不同时间生成的数据。
25.如权利要求16所述的方法，其中可控制和可指定的资源(18) 选自于包括下列资源的组中，所述资源包括：电资源(62)、成像资 源(64)、实验室资源(66)、组织学资源(68)、财政资源(72) 和人口统计数据资源(74)。
26.如权利要求16所述的方法，其中该被访问数据从综合知识库 (12)中访问，该综合知识库包括从该多个可控制和可指定数据资源 (40)得出的数据。
27.一种计算机辅助方法，包括：
访问体外测试数据；
从包括来自多个可控制和可指定的数据资源(40)得出的数据的 综合知识库(12)访问数据(442，450)；
通过计算机辅助数据操作算法分析(440，448)体外测试数据和 所访问的数据以识别体外测试样本的至少一个感兴趣特征；和
修改对该体外测试样本的采集(444，452)，根据所述比较处理 (446)体外测试样本或处理(446)从体外测试样本得到的数据。

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