MX2014011202A - Metodos y sistemas para evaluar un riesgo de un cancer gastrointestinal. - Google Patents

Abstract

Un método para evaluar el riesgo de cáncer gastrointestinal. El método comprende generar un conjunto de características que comprende una pluralidad de resultados de prueba de sangre actuales a partir de una sangre recolectada de un individuo objetivo, proporcionar por lo menos un clasificador generado de acuerdo con un análisis de una pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos respectivos de cada uno de otro de una pluralidad de individuos muestreados, y evaluar, utilizando un procesador, un riesgo de cáncer gastrointestinal del individuo objetivo al clasificar el conjunto de características utilizando el por lo menos un clasificador.

Description

MÉTODOS Y SISTEMAS PARA EVALUAR UN RIESGO DE UN CÁNCER GASTROINTESTINAL CAMPO Y ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN La presente invención, en algunas modalidades de la misma, se relaciona a la diagnosis de cáncer y, más particularmente, pero no exclusivamente, a métodos y sistemas para evaluar un riesgo de cáncer.

Una diagnosis de cáncer colorrectal incluye la diagnosis en base a la reacción de sangre oculta fecal inmunológica, la diagnosis por colonoscopia y los similares. Sin embargo, la diagnosis en base a una prueba de sangre oculta fecal no sirve como diagnosis definitiva, y la mayoría de las personas con descubrimiento positivo son falsas-positivas. Además, con respecto al cáncer colorrectal temprano, hay un problema de que tanto la sensibilidad de detección como la especificidad de detección llegan a ser menores en la diagnosis en base en una prueba de sangre oculta fecal o la diagnosis por colonoscopia. En particular, el cáncer temprano en el colon lateral derecho es frecuentemente pasado por alto cuando se diagnostica por una prueba de sangre oculta fecal. La formación de imagen de diagnóstico por CT (tomografía de computadora) , MRI (formación de imagen de resonancia magnética) , PET (tomografía computarizada de emisión de positrones) o los similares no es adecuada para la diagnosis del cáncer colorrectal .

Por otra parte, la biopsia colorrectal mediante colonoscopia sirve como diagnosis definitiva, pero es un examen altamente invasivo, y la implementación del examen colonoscópico en la etapa de clasificación no es práctica. Además, la diagnosis invasiva tal como la colonoscopia proporciona un agravio a los individuos tal como dolor acompañante, y también puede haber un riesgo de sangrado en el examen, o los similares.

Durante los últimos años, se han desarrollado algunos métodos nuevos para la diagnosis de cáncer colorrectal. Por ejemplo, la Publicación de Patente de los Estados Unidos No. US 2010/0009401 describe un método para evaluar el cáncer colorrectal, donde los datos de concentración de aminoácido en el valor de concentración de aminoácidos en la sangre recolectada de un sujeto que es evaluado se mide, y un estado de cáncer colorrectal en el sujeto se evalúa en base al valor de concentración de por lo menos uno de Arg, Cys, Om, Trp, Glu, ABA, Val, Phe, Leu, GIn, lie y His contenidos en los datos de concentración de aminoácidos medidos del sujeto.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, se proporciona un método computarizado para evaluar el riesgo de cáncer gastrointestinal. El método comprende generar un conjunto de características que comprenden una pluralidad de resultados de prueba de sangre actuales a partir de una sangre recolectada de un individuo objetivo, proporcionar por lo menos un clasificador generado de acuerdo con un análisis de una pluralidad de resultados de prueba de sangre histórico respectivos de cada uno de otro de un pluralidad de individuos muestreados; y evaluar, utilizando un procesador, un riesgo de cáncer gastrointestinal del individuo objetivo al clasificar el conjunto de características utilizando por lo menos un clasificador. Cada uno de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos y actuales comprende los resultados de por lo menos una de las siguientes pruebas de sangre: glóbulos rojos (RBC) , hemoglobina (HGB) , y hematocrito (HCT) y por lo menos un resultado de las siguientes pruebas de sangre de hemoglobina (MCH) y concentración de hemoglobina corpuscular media (MCHC) . Opcionalmente, los resultados de la prueba de sangre se extraen de una prueba de conteo de sangre completa (CBC) .

Opcionalmente, el conjunto de características comprende la edad del individuo objetivo; en donde el por lo menos un clasificador se genera de acuerdo con el análisis de la edad de cada uno del otro de una pluralidad de individuos muestreados .

Opcionalmente, cada una de la pluralidad de resultados de la prueba de sangre históricos y actuales comprende resultados del ancho de distribución de células rojas (RD ) .

Opcionalmente, cada uno de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos y actuales comprende resultados de hematocrito de plaquetas (PCT) .

Opcionalmente, cada uno de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos y actuales comprende resultados del volumen de células medio (MCV) .

Opcionalmente, cada uno de la pluralidad de resultados de pruebas de sangre históricos y actuales comprende por lo menos una de las siguientes pruebas de sangre: conteo de glóbulos blancos - WBC (CBC) ; volumen de plaquetas medio ( PV) ; células media; conteo de plaquetas (CBC); conteo de eosinófilos; porcentaje de neutrófilos; porcentaje de monocitos; porcentaje de eosinófilos; porcentaje de basófilos; y conteo de neutrófilos, conteo de monocitos .

Opcionalmente, el por lo menos un clasificador comprende un miembro de un grupo que consiste de: un clasificador de regresión lineal ponderado, un clasificador de vecinos más cercanos a K (KNN) y un clasificador de agrupación aleatorio.

Opcionalmente, el conjunto de características comprende por lo menos una característica demográfica del individuo objetivo y el por lo menos un clasificador generado de acuerdo con un análisis del respectivo de la por lo menos una característica demográfica de cada uno de la pluralidad de individuos muestreados.

Opcionalmente, el método además comprende seleccionar al por lo menos un clasificador de acuerdo con por lo menos una característica demográfica del individuo a partir de una pluralidad de clasificadores cada uno generado de acuerdo con una pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos respectivos de individuos muestreados que tienen por lo menos una característica demográfica diferente.

Opcionalmente, la pluralidad de resultados de prueba de sangre comprende por lo menos un resultado de la siguiente pluralidad de pruebas de sangre: resultados de prueba de sangre bioquímicos pueden incluir cualquiera de los siguientes resultados de prueba de sangre Albúmina, Calcio, Cloruro, Colesterol, Creatinina, lipoproteína de alta densidad (HDL) , lipoproteína de baja densidad (LDL) , Potasio, Sodio, Triglicéridos , Urea y/o Ácido Úrico.

De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, se proporciona un sistema de evaluación de cáncer gastrointestinal. El sistema comprende un procesador, una unidad de memoria que almacena por lo menos un clasificador generado de acuerdo con un análisis de una pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos entre si de una pluralidad de individuos muestreados, y una unidad de entrada que recibe una pluralidad de resultados de prueba de sangre actuales tomados de una sangre de un individuo objetivo, y un módulo de evaluación de cáncer gastrointestinal que evalúa, utilizando el procesador, un riesgo de cáncer gastrointestinal del individuo objetivo mediante clasificación, utilizando por lo menos un clasificador, un conjunto de características extraídas de la pluralidad de resultados de prueba de sangre actuales. La pluralidad de resultados de pruebas de sangre históricos y actuales comprende a los resultados de por lo menos una de las siguientes de la pluralidad de prueba de sangre: glóbulos rojos (RBC) , hemoglobina (HGB) y hematocrito (HCT) y por lo menos un resultado de una de las siguientes pruebas de sangre hemoglobina (MCH) y concentración de hemoglobina copular media (MCHC) .

Opcionalmente, cada uno de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos y actuales comprende resultados del ancho de distribución de célula rojas (RD ) .

Opcionalmente, cada uno de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos y actuales comprende resultados de hematocrito de plaquetas (PCT) .

Opcionalmente, cada uno de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos y actuales comprende un volumen de células medio (MCV) .

De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, se proporciona un método para generar un clasificador para una evaluación de riesgo de CRC . El método comprende proporcionar una pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos de cada uno de otro de una pluralidad de individuos muestreados, generar un conjunto de datos gue tiene una pluralidad de conjuntos de características cada conjunto generado de acuerdo con la pluralidad respectiva de resultados de prueba de sangre históricos de otro de la pluralidad de individuos muestreados, generar por lo menos un clasificador de acuerdo con el análisis del conjunto de datos, y hacer salir el por lo menos un clasificador.

Opcionalmente, la generación comprende calcular y adicionar por lo menos una versión manipulada de un resultado de prueba de sangre histórico tomado de uno respectivo de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos como una característica que es respectiva al conjunto de características .

Opcionalmente, la generación comprende ponderar cada uno del conjunto de características de acuerdo con un dato de la pluralidad respectiva de resultados de prueba de sangre históricos.

Opcionalmente, la generación comprende filtrar la pluralidad de conjuntos de características para remover los valores atípicos de acuerdo con un umbral máximo de desviación estándar.

Opcionalmente, la pluralidad de conjuntos de características se pondera de acuerdo con un dato de la pluralidad respectiva de resultados de pruebas de sangre históricos .

Opcionalmente, la pluralidad de resultados de pruebas de sangre de por lo menos una de las siguientes pruebas de sangre: glóbulos rojos (RBC) , hemoglobina (HGB) y hematocrito (HCT) y por lo menos un resultado de las siguientes pruebas de sangre hemoglobina (MCH) y concentración de hemoglobina corpuscular media (MCHC) .

Opcionalmente, cada una de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos y actuales comprende resultados delante de distribución de células rojas (RDW) .

Opcionalmente, cada uno de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos y actuales comprende resultados de hematocrito de plaqueta (PCT) .

Opcionalmente, cada uno de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos y actuales comprende resultados del volumen de células medio (MCV) .

Más opcionalmente, el método además comprende adicionar por lo menos un parámetro demográfico de cada una de la pluralidad de individuos muestreados a una respectiva del conjunto de características.

Más opcionalmente, el por lo menos un parámetro demográfico es un miembro de un grupo que consiste de género, edad, zona residencial, raza y características socio-económica.

Más opcionalmente, la generación comprende calcular y adicionar por lo menos una versión manipulada del por lo menos un parámetro demográfico como una característica a un respectivo del conjunto de características.

A menos que se defina de otra manera, todos los términos técnicos y/o científicos utilizados en la presente tienen el mismo significado como es comúnmente entendido por uno de habilidad ordinaria en la técnica a la cual la invención pertenece. Aunque métodos y materiales similares o equivalentes a aquellos descritos en la presente se pueden utilizar en la práctica o en la prueba de las modalidades de la invención, métodos y/o materiales ejemplares se describen en seguida. En caso de conflicto, la especificación de patente, incluyendo las definiciones, lo controlará. Además, los materiales métodos y ejemplos son ilustrativos únicamente y no se proponen para ser necesariamente limitantes.

La implementación del método y/o sistema de las modalidades de la invención puede involucrar el desempeño o completación de tareas seleccionadas manualmente, automáticamente o una combinación de las mismas. Por otra parte, de acuerdo con la instrumentación real y el equipo de las modalidades del método y/o sistema de la invención, varias tareas seleccionadas podrían ser implementadas mediante hardware, mediante software o mediante firmware o por una combinación de los mismos utilizando un sistema de operación .

Por ejemplo, el hardware para realizar tareas seleccionadas de acuerdo con modalidades de la invención podría ser implementado como un chip o un circuito. Como software, las tareas seleccionadas de acuerdo con modalidades de la invención podrían ser implementadas como una pluralidad de instrucciones de software que son ejecutadas por una computadora utilizando cualquier sistema de operación adecuado. En una modalidad ejemplar de la invención, una o más tareas de acuerdo con la modalidad ejemplar del método y/o sistema como es descrito en la presente se realizan mediante un procesador de datos, tal como una plataforma de computación para ejecutar una pluralidad de instrucciones. Opcionalmente, el procesador de datos incluye una memoria volátil para almacenar instrucciones y/o datos y/o un almacenamiento no volátil, por ejemplo, un disco duro magnético y/o medio removible, para almacenar instrucciones y/o datos. Opcionalmente, también se proporciona una conexión de red. Una pantalla y/o un dispositivo de entrada del usuario tal como un tablero o ratón también se proporcionan opcionalmente .

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS Algunas modalidades de la invención se describen en la presente, a manera de ejemplo únicamente, con referencia a los dibujos acompañantes. Con referencia especifica ahora a los dibujos en detalle, se acentúa que los detalles particulares mostrados son a manera de ejemplo y para propósitos de discusión ilustrativa de las modalidades de la invención. A este respecto, la descripción tomada con los dibujos hace evidente a aquellos expertos en la técnica de cómo se pueden practicar las modalidades de la invención.

En los dibujos: La FIG. 1 es un diagrama de flujo de un método para generar uno o más clasificadores para estimar un registro de riesgo de cáncer gastrointestinal de acuerdo con un análisis de una pluralidad de registros individuales, de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención; La FIG. 2 es una ilustración esquemática de un sistema para generar uno o más clasificadores, por ejemplo al implementar el método representado en la FIG. 1, de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención; La FIG. 3 es una gráfica de curva característica de operación de recepción (ROC) , de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención; Las FIGs. 4A-4C son tablas que resumen los desempeños de los diferentes clasificadores ejemplares, de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención; La FIG. 5A es una imagen de una tabla de un conjunto de características agotadas que se listan de acuerdo con su importancia en un clasificador de agrupación aleatorio para hombres; La FIG. 5B es una tabla que indica la correlación entre pares de resultados de pruebas de sangre; La FIG. 6 es una imagen de una tabla que muestra el desempeño para varias ventanas de tiempo.

La FIG. 7 es una imagen de una tabla que muestra los desempeños de un clasificador de Agrupación Aleatorio; La FIG. 8 es un diagrama de flujo de un método para utilizar un clasificador (es ) para estimar un registro de riesgo gastrointestinal para un individuo objetivo, de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención; La FIG. 9 es una tabla que indica los desempeños de los clasificadores para cada uno de los cánceres de colon, estómago, recto y esófago en diferentes sensibilidades para diferentes grupos de poblaciones, de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención; y La FIG. 10 es un conjunto de tablas que resumen un análisis de los resultados para utilizar los clasificadores descritos en lo anterior para clasificar individuos anémicos y no anémicos (Estadounidenses blancos) de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención.

DESCRIPCIÓN DE MODALIDADES DE LA INVENCIÓN La presente invención, en algunas modalidades de la misma, se relaciona a la diagnosis de cáncer y, más particularmente, pero no exclusivamente, a métodos y sistemas para evaluar un riesgo de cáncer.

De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, se proporcionan métodos y sistemas para evaluar el riesgo de cáncer gastrointestinal al clasificar un conjunto de resultados de prueba de sangre actuales de un individuo objetivo utilizando uno o más clasificadores que se generan de acuerdo con un análisis de los resultados de prueba de sangre históricos de una pluralidad de individuos. El conjunto de resultados de prueba de sangre actuales incluyen por lo menos un resultado de las siguientes pruebas de sangre hemoglobina (HGB) , hematocrito (HCT) , y glóbulos rojos (RBC) y por lo menos un resultado de las siguientes pruebas de sangre hemoglobina de células media (MCH) y concentración de hemoglobina corpuscular media (MCHC) y la edad del individuo objetivo. Opcionalmente , el conjunto de resultados de prueba de sangre actuales además incluye una o más de las siguientes pruebas de sangre: conteo de glóbulos blancos - WBC (CBC); volumen de plaquetas medio (MPV) ; volumen de células medio (MCV) ; ancho de distribución de células rojas (RDW) ; conteo de plaquetas (CBC); conteo de eosinófilos; porcentaje de neutrófilos ; porcentaje de monocitos; porcentaje de eosinófilos ; porcentaje de basófilos; conteo de neutrófilos; conteo de monocitos y hematocrito de Plaquetas (PCT).

Opcionalmente, el riesgo de cáncer gastrointestinal se evalúa al clasificar los resultados de prueba de sangre bioquímicos del individuo objetivo. En tales modalidades, los clasificadores se generan de acuerdo con un análisis de los resultados de prueba de sangre de bioquímicos históricos de la pluralidad de individuos. Los resultados de prueba de sangre bioquímicos pueden incluir los resultados de cualquiera de las siguientes pruebas de sangre: Albúmina, Calcio, Cloruro, Colesterol, Creatinina, lipoproteína de alta densidad (HDL) , lipoproteína de baja densidad (LDL) , Potasio, Sodio, Triglicéridos , Urea y/o Ácido Úrico.

Opcionalmente, el riesgo de cáncer gastrointestinal se evalúa al clasificar las características demográficas del individuo objetivo. En tales modalidades, los clasificadores se generan de acuerdo con un análisis de las características demográficas de la pluralidad de individuos.

Opcionalmente, tanto los resultados de pruebas de sangre actuales del individuo objetivo como los resultados de pruebas de sangre históricos de individuos muestreados se utilizan para generar conjuntos agotados de características que incluyen valores manipulados y/o ponderados. Opcionalmente, cada conjunto agotado de características se basa en las características demográficas de un individuo respectivo, por ejemplo como es descrito enseguida.

Opcionalmente, el uno o más clasificadores se adaptan a una o más características demográficas del individuo objetivo. Opcionalmente, los clasificadores se seleccionan para igualar una o más características demográficas del individuo objetivo. En tales modalidades, los clasificadores diferentes se pueden utilizar para mujeres y hombres.

De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, se proporcionan métodos y sistemas para generar uno o más clasificadores para la evaluación del riesgo gastrointestinal. Los métodos y sistemas se basan en el análisis de una pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos de cada uno de otro de una pluralidad de individuos muestreados y la generación por consiguiente de un conjunto de datos que tiene una pluralidad de conjuntos de características cada uno generadas de acuerdo con los resultados de pruebas de sangre históricos respectivos. El conjunto de datos luego se utiliza para generar y suministrar uno o más clasificadores, tales como clasificadores vecinos más cercanos a K (KNN) , clasificadores de agrupación aleatoria y clasificadores de regresión lineal ponderada. Los clasificadores se pueden proporcionar como módulos para la ejecución en terminales de cliente o utilizar como un servicio en linea para evaluar el riesgo de cáncer gastrointestinal de individuos objetivo en base a sus resultados de prueba de sangre actuales.

Antes de explicar por lo menos una modalidad de la invención en detalle, se va a entender que la invención no está necesariamente limitada en su aplicación a los detalles de construcción y el arreglo de los componentes y/o métodos expuestos en la siguiente descripción y/o ilustrados en los dibujos y/o en los Ejemplos. La invención es capaz de otras modalidades o de ser practicada o llevada a cabo de varias maneras .

La referencia ahora se hace a la FIG. 1, que es un diagrama de flujo de un método 100 para generar uno o más clasificadores para estimar un registro de riesgo de cáncer gastrointestinal de acuerdo con un análisis de una pluralidad de resultados de prueba históricos de cada uno de una pluralidad de individuos diagnosticados, de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención. Como se utiliza en la presente, un cáncer gastrointestinal puede ser cáncer de colon, estómago, recto o esófago. La referencia también se hace a la FIG. 2, que es una ilustración esquemática de un sistema 200 para generar clasificador (es ) para estimar los registros de riesgo de cáncer gastrointestinal, por ejemplo al implementar el método representado en la FIG. 1, de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención.

El sistema 200 incluye una o más base(s) de datos de registro médico 201 y/o conectado a una interfaz de base de datos de registro médico. La base(s) de datos 201 incluye una pluralidad de registros individuales, también referidos como una pluralidad de muestras individuales, que describen, para cada uno de otro de una pluralidad de individuos muestreados, uno o más conjuntos de una pluralidad de resultados de prueba históricos de cada conjunto de otro individuo, y opcionalmente uno o más parámetro (s) demográficos y una prognosis de cáncer gastrointestinal. El conjunto de una pluralidad de resultados de prueba históricos, parámetro (s) demográfico, tal como la edad y/o pronóstico de cáncer gastrointestinal se pueden almacenar en un registro de muestra común y/o confinar de un número de bases de datos independientes y/o conectados. Opcionalmente, la prognosis de cáncer gastrointestinal es un conjunto de indicación binario de acuerdo a un registro de cáncer. Los diferentes resultados de la prueba pueden ser de pruebas de sangre comúnmente realizadas y/o pruebas de sangre mantenidas durante el mismo periodo. Opcionalmente, algunos conjuntos de una pluralidad de resultados de prueba históricos han perdido los resultados de pruebas de sangre. Estos resultados opcionalmente se completan al promediar ponderadamente los resultados de prueba de sangre disponibles de otros individuos. El método además incluye un procesador 204, un módulo de generación de clasificador 205 y una unidad de interfaz 206, tal como una interfaz de red.

Como se utiliza en la presente, un parámetro demográfico incluye a edad, género, raza, peso, origen nacional, región geográfica de residencia y/o los similares.

Primero, como se muestra en 101, se proporcionan uno o más conjunto de dato(s) de una pluralidad de muestras individuales .

Opcionalmente, como se muestra en 102, la pluralidad de muestras individuales, se clasifican y/o se seleccionan de acuerdo con los criterios de igualación. Por ejemplo, los registros de muestras son de individuos en la edad de 40 años o de más edad quienes ya sea que aparecen en un registro de cáncer con cáncer de colon, y opcionalmente sin otros tipos de cáncer, o no aparecen en el registro de cáncer. Opcionalmente, los registros de muestras de individuos que aparecen en el registro de cáncer se toman solamente si el conjunto más último de una pluralidad de resultados de pruebas históricos que ellos documentan se tomaron durante un cierto periodo antes del registro de un individuo respectivo en el registro de cáncer, por ejemplo, durante un periodo de por lo menos 30 dias antes de un dato actual y en la mayoría de 2 años. Opcionalmente, los registros de muestras de los individuos que no aparecen en el registro de cáncer se toman solamente si incluyen un conjunto de una pluralidad de resultados de pruebas históricos que crea una distribución de tiempo igual (sincronización de pruebas de sangre) para las poblaciones de cáncer gastrointestinal, positivas y negativas. El proceso para igualar la distribución de tiempo de las muestras positivas y negativas también conduce a la omisión de por lo menos algunas muestras negativas (no registradas) y a un cambio en la prevalencia gastrointestinal en el conjunto de datos.

Ahora, como se muestra en 103, un conjunto de datos de evaluación, tal como una matriz, se genera de acuerdo con los datos de muestra extraídos de los registros de muestras, por ejemplo mediante el módulo de generación de clasificación 205. El conjunto de datos de evaluación incluye una pluralidad de conjuntos de características, opcionalmente agotadas. Cada conjunto de características se genera de cada uno de los registros de muestras clasificados y/o seleccionados. El conjunto de características opcionalmente no son características procesadas lo cual incluye valores de prueba de sangre real y/o característicos demográficos.

Como es descrito en lo anterior, cada registro de muestra incluye uno o más conjuntos de una pluralidad de resultados de prueba históricos de un individuo, cada uno incluye una combinación de resultados de prueba de sangre, por ejemplo una combinación de más de 10, 15, 20 y/o cualquier número intermedio de resultados de pruebas de sangre. En un ejemplo, cada conjunto extraído de características no procesadas incluye por lo menos los siguientes 18 resultados de prueba de sangre: glóbulos rojos (RBC) ; conteo de glóbulos blancos - WBC (CBC) ; volumen de plaquetas medio (MPV) ; hemoglobina (HGB) ; hematocrito (HCT) ; volumen de células medio (MCV) ; hemoglobina de células medio (MCH) ; concentración de hemoglobina corpuscular media (MCHC) ; ancho de distribución de células rojas (RD ) ; conteo de plaquetas (CBC); coteo de eosinófilos; porcentaje de neutrófilos ; porcentaje de monocitos; porcentaje de eosinófilos; porcentaje de basófilos; coteo de neutrófilos; conteo de monocitos; y hematocrito de plaquetas (PCT) . En otro ejemplo, cada conjunto extraído de características no procesadas incluye por lo menos el resultado de las siguientes pruebas de sangre HGB, HCT y RBC, por lo menos un resultado de las siguientes pruebas de sangre MCH y MCHC y datos adicionales que reflejan la edad del individuo objetivo. Opcionalmente, este conjunto extraído de características no procesadas además incluye uno o más de los siguientes pruebas de sangre RDW, Plaquetas y MCV. Adicionalmente, este conjunto extraído de características no procesadas además incluye una o más de las siguientes pruebas de sangre WBC, conteo de eosinófilos, porcentaje de neutrófilos y/o conteo, porcentaje de basófilos y/o conteo, y porcentaje de monocitos y/o conteo.

Opcionalmente, el conjunto de características no procesadas es agotado. El conjunto agotado de características contiene características como los resultados de prueba de sangre no procesados anteriormente y/o uno o más parámetro (s) demográficos y opcionalmente resultados de prueba de sangre manipulados y/o combinación de resultados de prueba de sangre, por ejemplo, como es descrito enseguida. Por ejemplo, cada característica en el conjunto de características gastadas se basa en el resultado de prueba de sangre, una característica demográfica, una combinación de resultado (s) de prueba de sangre y/o característica ( s ) demográfica, y/o una manipulación de resultado (s) de prueba de sangre y/o característica (s) demográfica. Por ejemplo, cuando el conjunto de características no procesadas incluye 18 resultados de prueba, un conjunto agotado de 114 características se genera en base a lo siguiente: 1. 18 características, cada una incluye otro de los 18 resultados de prueba de sangre 18. 2. 18 características, cada una incluye una diferencia (por ejemplo, una relación) entre uno de los 18 resultados de prueba de sangre y un primer resultado virtual. El primer resultado virtual opcionalmente se calcula mediante un promedio ponderado de los resultados disponibles respectivos de los registros de muestras.

Opcionalmente, cada prueba disponible es ponderada de acuerdo a un periodo transcurrido desde la conducción de la misma y la fecha objetivo, opcionalmente una fecha de un conjunto de una pluralidad de resultados de prueba histórica de un individuo objetivo, referido en la presente como una fecha objetivo. Opcionalmente, las pruebas disponibles de prueba son tomadas durante un primer periodo, por ejemplo 540 días antes de la fecha objetivo. Por ejemplo, una ponderación se puede calcular como un valor absoluto derivado del tiempo transcurrido desde el registro (por ejemplo, cuando se tomó la prueba) del mismo. La ponderación se puede calcular como una función cuadrada o cualquier otra función que es monótona al valor absoluto . 18 características cada una incluye una diferencia (por ejemplo, una relación) entre uno de los 18 resultados de prueba de sangre y un segundo resultado virtual, que es opcionalmente calculado como en el primer resultado virtual descrito en lo anterior, en base a las pruebas disponibles tomadas durante un segundo periodo, por ejemplo durante 1080 días antes de la fecha objetivo. 1 característica - el número de conjuntos de una pluralidad de resultado de prueba históricos del usuario realizado durante un periodo de años antes de la fecha objetivo. 5. 1 característica - el número de conjuntos de una pluralidad de resultado de prueba históricos del usuario realizado durante un periodo entre 180*6 y 180*10 dias antes de la fecha objetivo. 6. 1 característica - la edad del individuo, por ejemplo el año de nacimiento del individuo. 7. 57 características que son valores cuadrados de todas las características anteriores (detalladas en puntos 1-6) .

Opcionalmente, uno o más resultados de pruebas de sangre bioquímicos se pueden documentar por individuo y opcionalmente adicionar como características al conjunto de características. Estas características se pueden tratar como resultados de pruebas de sangre anteriores. Los resultados de la prueba de sangre bioquímicos pueden incluir cualquiera de los siguientes resultados de prueba de sangre Albúmina, Calcio, Cloruro, Colesterol, Creatinina, lipoproteína de alta densidad (HDL) , lipoproteína de baja densidad (LDL) , Potasio, Sodio, Triglicéridos , Urea y/o Ácido Úrico.

Opcionalmente, diferentes conjuntos de datos de evaluación, por ejemplo matrices, que tienen diferentes conjuntos de características agotadas se generan para crear clasificadores diferentes que clasificar los individuos objetivo que tienen diferente característica ( s ) demográficas, por ejemplo género.

Opcionalmente, el conjunto de datos de evaluación, por ejemplo la matriz, se filtra, para remover los valores atípicos imperativamente. Opcionalmente, una desviación promedio y/o una desviación estándar de cada característica se calcula y las características que tienen valores excepcionales, por ejemplo más de un umbral máximo de desviación estándar, por ejemplo 10, se truncan al umbral máximo de desviación estándar. Por ejemplo, el proceso es imperativamente repetido 10 veces (o menos si no se realizan truncamientos). Un seudo código ejemplar que describe el proceso de limpieza es como sigue - Repetir 10 veces Para cada característica - Calcular la desviación promedio y estándar (sdv) .

Para cada muestra - (Valor {muestra , característica} media {característica } +10*sdv{característica } ) Valor{muestra , característica } =media {característica } +9*sdv {característica } ) Si (Valor {muestra , característica} <media {característica } - 10*sdv{característica } ) Valor{muestra , característica} =media {característica } - 9*sdv{ característica } Bucle de muestras finales Bucle de características finales Salir si no se hizo cambio Fin de la repetición Ahora, como se muestra en 104, el conjunto de datos de evaluación se utiliza para generar clasificador (es ) cada uno que clasifica un riesgo de cáncer gastrointestinal de un individuo objetivo en base a una o más características demográficas del mismo y un conjunto actual de una pluralidad de resultados de pruebas, por ejemplo mediante el módulo de generación de clasificador 205. Opcionalmente, uno o más de los siguientes clasificadores se pueden generar en base al conjunto de datos de evaluación: un clasificador de regresión lineal ponderado donde los registros de muestras positivas reciben un registro que es aproximadamente 100 veces al registro de los registros de muestras negativas; un clasificador de vecino más cercano K- (KNN) , por ejemplo 100 veces de muestreo hacia abajo de un registro de muestra negativa; y un clasificador de agrupación aleatorio, por ejemplo donde cada árbol se construye utilizando una relación 2:1 de registros de muestras negativa a positivas.

Opcionalmente, el desempeño de cada uno de los clasificadores se estima utilizando un proceso de validación cruzado de 10 veces donde el conjunto de datos de evaluación, referido en la presente como una población, se divide aleatoriamente a diez partes de igual tamaño. Para cada parte, lo siguiente se puede realizar: seleccionar conjuntos aceptables de resultados de prueba de sangre de 90% de la población no en la parte respectiva; entrenar a un clasificador de acuerdo con los conjuntos seleccionados de los resultados de prueba de sangre; seleccionar conjuntos de los resultados de prueba de sangre a partir de un 10% de la población en la parte respectiva; y utilizar el clasificador en los conjuntos seleccionados de los resultados de prueba de sangre a partir del 10% de la población.

Ahora, las clasificaciones, también referidas como predicciones, se recolectan para medir el desempeño de cada clasificador. Por ejemplo, las medidas de desempeño se seleccionan de acuerdo a una curva característica de operación receptora (ROC) , por ejemplo como es representada en la FIG. 3. Opcionalmente, la especificidad en diferentes valores de sensibilidad (5%, 10%, 20%, 50% y 70%) (recordatorio) se utilizan para identificar las medidas. Los desempeños de los diferentes clasificadores ejemplares se resumen en las tablas proporcionadas en las FIGs. 4A-4C que respectivamente tienen un área bajo la curva (AUC) de 0.840 ± 0.001, 0.820 ± 0.001 y 0.833 ± 0.001. Se debe observar que la FIG. 3 y las FIGs. 4A-4C se calculan en base a la población total de 217,246 hombres de arriba de 40, 1,415 se han identificado por tener cáncer colorrectal positivo (CRC) . Opcionalmente, cada uno de los números en la tabla (Lift, Est. Precisión y Especificidad) representa la media ± una desviación estándar (std) calculada sobre diferentes esquemas de validación cruzada, por ejemplo 10.

Como se utiliza en la presente, un recordatorio denota una tasa positiva real (TP) de individuos clasificados con TP que iguala a un porcentaje de individuos CRC (tanto TP y falsos negativos (FN) ) , por ejemplo TP/ (TP+FN) . Como se utiliza en la presente, la precisión denota un porcentaje de población que tiene clasificado por tener CRC por ejemplo TP/ (TP+FP) . Como se utiliza en la presente, un levantamiento denota una relación de precisión a la prevalencia de CRC global en la población. Por ejemplo, entre una población global de 217,246 hombres de arriba de 40, 1,415 se han identificado por tener CRC positivo. En este ejemplo, la prevalencia es de 0.65%. La selección de muestras negativas para crear la distribución de tiempo correcta (ver en lo anterior) , crea una desviación en las poblaciones de aprendizaje y prueba, conduciendo a la prevalencia de CRC de 1.2%. De esta manera, la elevación se puede encontrar directamente, pero sólo indirectamente utilizada para concluir la precisión estimada al ajustar una precisión medida.

Opcionalmente, el conjunto de características que se utilizan por un cierto clasificador para clasificación se ponderan de acuerdo a una importancia de clasificación. La importancia de una característica se puede determinar como un valor promedio, sobre árboles de datos, de una disminución de impurezas del nodo como es medido por el coeficiente de Gini (dispersión estadística) debido a las divisiones. Como un ejemplo, la FIG. 5A representa una tabla de conjunto agotado de características que se listan de acuerdo con su importancia en un clasificador de agrupación aleatorio para hombres .

Se va a observar que los resultados de prueba de sangre históricos de los clasificadores y la prueba de sangre actual pueden incluir pares de resultados de prueba de sangre de las pruebas de sangre consideradas que son de naturaleza similar. Estos pares incluyen uno o más de los siguientes pares hemoglobina (HGB) y hematocrito (HCT) , porcentaj e/conteo de neutrófilos y porcenta e/conteo linfocitos (es decir, extraído de una prueba CBC) , MCV y MCH, RBC y hematocrito (HCT), RBC y MCV. La verificación de ambos resultados de sangre de tal par no es trivial ya que el experto en la técnica de estos resultados de sangre tiene indicaciones comunes y ningún valora acumulativo y por lo tanto el experto en la técnica tendría el uso de solamente resultados de un miembro del par de prueba de sangre similar y no de ambos miembros del par de prueba de sangre similar. Los inventores sorprendentemente encontraron que la correlación entre miembros de un tal par no es absoluta y que la contribución al desempeño del clasificador (es ) descrito en lo anterior es sustancial. Por ejemplo, ver la tabla en la FIG . 5B.

Se debe observar que el desempeño de un clasificador depende del tiempo entre el último conjunto de la fecha de los resultados de prueba de sangre y la fecha de descubrimiento de cáncer, por ejemplo como es registrado en el registro de cáncer. Esta dependencia es capturada al considerar clasificadores donde las pruebas de sangre aceptables para muestras positivas están dentro de ventanas de tiempo ilimitadas (por ejemplo, 30-90 días antes del registro de cáncer, 90-180 días y/o los similares) . Por ejemplo, la FIG. 6 representa una tabla que muestra los desempeños para varias ventanas de tiempo. La tabla muestra los datos de CBC ajustados en edad tomados 30-720 días antes de la diagnosis de los casos de CRC comparado con los datos de control sanos que indica variaciones de largo plazo. Además, para cada caso, el valor/resultado del parámetro seleccionado se comparó con los mismos resultados del parámetro 1.5 años (delta 1.5) y 3 años (delta 3) antes de la evaluación del valor/resultado del parámetro seleccionado. Como es indicado por la tabla de la FIG. 6, la especificidad se reduce cuando la fecha es más vieja.

Se debe observar que la anemia en la sangre, puede ser causada por varias condiciones gastrointestinales y otras, con el cáncer de GI que es por lo menos común. La anemia no explicada es un predictor mayor para CRC en las personas de edad avanzada y, junto con hemorroides, es una causa común para el retardo en la diagnosis de CRC. La pérdida de sangre está presente en 60% de casos CRC y una pérdida diaria de tan poco como 3 mi en las heces puede causar anemia de hierro. Tan cerca como 18% de casos de CRC tuvieron anemia más de un año antes de la diagnosis 14, sin embargo una proporción significativa no son anémicas 1. La prueba de sangre oculta positiva oculta puede estar presente. Sin embargo, la sangre fecal, la actualmente utilizada para clasificación de CRC, detecta solamente el sangrado actual mientras que está en CRC, la pérdida de sangre es crónica.

En Spell DW, Jones DV, Jr., Harper WF, David Bessman J. The valué of a complete blood count in predicting cáncer of the colon. Cáncer Detect Prev 2004; 28(1): 37-42 se reporta que 88% de los pacientes con CRC tiene por lo menos una anormalidad de la sangre. Como tal, los intentos para predecir CRC de los conteos de sangre completos (CBC) están bajo investigación activa. En un estudio retrospectivo en pacientes de CRC recientemente diagnosticados de los cuales los parámetros de CBC estuvieron disponibles 0-122 dias antes de la diagnosis, se mostró que el ancho de distribución de glóbulos rojos (RD ) se incrementó arriba del intervalo normal y tuvo 84% de sensibilidad y 88% de especificidad, principalmente para los casos de CRC de lados derecho. No se documentó sensibilidad mejorada en combinación con RDW, hemoglobina y volumen corpuscular medio (MCV) .

De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, el desempeño de un clasificador generado como es descrito en la presente se puede utilizar para clasificar tantos individuos con condición de anemia como individuos sin condiciones anemia. Por ejemplo, la FIG. 11 es un conjunto de tablas que resume un análisis de los resultados de la utilización de los clasificadores descritos en lo anterior para clasificar individuos anémicos y no anémicos (estadounidenses blancos) . El conjunto incluye una pluralidad de tablas, cada una que resume la probabilidad de individuo anémico de un cierto grupo de individuos en relación al individuo no anémico de otro grupo de individuos. Los grupos se dividen opcionalmente en base a una combinación entre la edad de los resultados de sangre y la edad del individuo. La FIG. 10 muestra evidencia de que mediciones independientes de parámetros de conteo de sangre están relacionados a CRC y que los cambios combinados en los parámetros de CBC, aún de menos, dentro del intervalo normal se pueden utilizar como parte del proceso de clasificación de CRC, por ejemplo al registrar para individuo con o sin anemia.

Ahora, como se muestra en 105, el clasificador (es) se suministra, opcionalmente como un módulo que permite clasificar los individuos objetivo, por ejemplo mediante la unidad de interfaz 206. Opcionalmente, diferentes clasificadores se definen para individuos que tienen diferente características demográficas, por ejemplo un clasificador para hombres y otro para mujeres. Por ejemplo, mientras que un clasificador que está basado en un grupo de características de las 18 características anteriores se ajusta para hombres, un clasificador de agrupación aleatorio sin pruebas de bioquímicas se utiliza para mujeres. El clasificador de Agrupación Aleatorio tiene un AUC de 0.833 ± 0.001 y desempeños como es representado en la FIG. 7 donde la precisión se estima de acuerdo con la prevalencia total de 0.45%.

La referencia ahora se hace a la FIG. 8, que es un diagrama de flujo 400 de un método para utilizar clasificador (es ) tal como el clasificador (es) anterior, para estimar un registro de riesgo de cáncer gastrointestinal para un individuo objetivo, de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención. En el uso, el clasificador (es) debe ser albergado en un servidor de la red que recibe los datos del individuo objetivo y evalúa, utilizando un módulo de evaluación de cáncer gastrointestinal que utiliza el clasificador ( es ) , un registro de riesgo de cáncer gastrointestinal en un sujeto que es evaluado. El dato del individuo objetivo pueden ser recibido por la via de una red de comunicación, tal como en el internet, desde una terminal del cliente, tal como una computadora de escritorio, una computadora portátil, un teléfono inteligente, una tableta y/o similares, que proporciona el conjunto de resultados de la prueba de sangre y las características demográficas del sujeto o una referencia a este dato objetivo.

Primero, como se muestra en 401 y 402, el clasificador (es) y un dato del individuo objetivo se proporcionan. El dato del individuo objetivo incluye uno o más parámetro (s) demográficos y un conjunto de una pluralidad de resultados de prueba de sangre actuales mantenidos en la fecha objetivo, que incluye un número de resultados de pruebas actuales de un individuo objetivo. El dato del individuo objetivo se puede introducir manualmente por un usuario, por ejemplo utilizando una interfaz de usuario gráfica (GUI), seleccionada por un usuario, opcionalmente utilizando la GUI y/o proporcionada automáticamente, por ejemplo por un módulo y/o sistema de diagnosis auxiliado por computadora (CAD) . Opcionalmente, el dato de individuo objetivo incluye el número de conjuntos de resultado de prueba de sangre del usuario realizado durante el último año, última década y/o cualquier periodo intermedio. Cada uno de los conjuntos de resultados de pruebas de sangre incluye resultados de pruebas de sangre, por ejemplo un grupo seleccionado de los 18 resultados de prueba de sangre diferentes anteriores.

Ahora, como se muestra en 403, un conjunto de características individuales objetivo se extrae del dato del individuo objetivo y opcionalmente se prolonga como es descrito en lo anterior.

Luego, como se muestra en 404, el clasificador (es ) se utiliza para calcular un registro de riesgo de cáncer gastrointestinal para el individuo objetivo al ponderar cada característica en el conjunto de características individuales objetivo. Ahora, como se muestra en 405, se suministra el registro de riesgo de cáncer gastrointestinal.

Se debe observar que los clasificadores descritos en lo anterior se pueden utilizar para estimar el registro de riesgo de cáncer para el cáncer gastrointestinal que puede ser cáncer de colon, estómago, recto o esófago. Por ejemplo, la FIG. 9 es una tabla que indica los desempeños de los clasificadores para cada uno de los cánceres de colon, estómago, recto y esófago en diferentes sensibilidades para diferentes grupos de poblaciones. Los grupos de poblaciones se definen de acuerdo a una combinación entre una edad de los resultados de prueba de sangre respectivos (establecidos en días, por ejemplo, 90-540, 90-540, 30-270 y 360-720 días, y el intervalo de edades, para ejemplo 40-100 y 50-75. Se debe observar que la tabla de la FIG. 9 que indica los desempeños de los clasificadores en una población diferente que utilizan los clasificadores documentados con referencia a las FIGs. 4A y 4B. En la FIG. 9, los datos incluyen los resultados de las pruebas de sangre de un total de 81,641 individuos Ingleses en la edad 40 de los cuales 3, 099 se diagnosticaron con cáncer de colon, 1,286 con cáncer rectal, 578 con cáncer gástrico y 1,061 con cáncer de esófago.

Se espera que durante la vida de una patente en que se lleva a cabo de solicitud muchos sistemas y métodos relevantes serán desarrollados y el alcance del término de un procesador, una pantalla e interfaz del usuario se proponga para incluir todas de tales nuevas tecnologías a priori.

Como se utiliza en la presente el término "aproximadamente" se refiere a + 10%.

Los términos "comprende", "que comprende", "incluye", "que incluye", "que tienen" y sus conjugados significan "que incluye pero no limitado a". Este término abarca los términos "que consiste de" y "que consiste esencialmente de".

La frase "que consiste esencialmente de" significa que la composición o método pueden incluir ingredientes y/o etapas adicionales, pero solamente si los ingredientes y/o etapas adicionales no alteran materialmente las características básicas y novedosas de la composición o método reclamado.

Como se utiliza en la presente, la forma singular "un", "uno" y "el" incluyen referencias plurales a menos que el contexto claramente lo dicte de otra manera. Por ejemplo, el término "un compuesto" o "por lo menos un compuesto" puede incluir una pluralidad de compuestos, incluyendo mezclas de los mismos.

La palabra "ejemplar" se utiliza en la presente para significar "que sirve como un ejemplo, caso o ilustración". Cualquier modalidad descrita como "ejemplar" no va a ser necesariamente considerada como preferida o ventajosa sobre otras modalidades y/o para excluir la incorporación de características de otras modalidades.

La palabra "opcionalmente" se utiliza en la presente para significar "se proporciona en algunas modalidades y no se proporcionan en otras modalidades". Cualquier modalidad particular de la invención puede incluir una pluralidad de características "opcionales" a menos que las características entren en conflicto.

Por toda esta solicitud, varias modalidades de esta invención se pueden presentar en un formato de intervalo. Se debe entender que la descripción en el formato de intervalo es meramente para conveniencia y brevedad y no se debe considerar como una limitación inflexible en el alcance de la invención. Por consiguiente, la descripción de un intervalo se debe considerar que ha divulgado específicamente todos los subintervalos posibles así como valores numéricos individuales dentro de este intervalo. Por ejemplo, la descripción de un intervalo tal como de 1 a 6 debe ser considerado que tiene los subintervalos específicamente descritos tales como de 1 a 3, de 1 a 4, de 1 a 5, de 2 a 4, de 2 a 6, de 3 a 6, etc., así como números individuales dentro de este intervalo, por ejemplo, 1, 2, 3, 4, 5 y 6. Esto aplica sin considerar el ancho del intervalo.

Cada vez que un intervalo numérico se indica en la presente, este se propone para incluir cualquier número citado (fraccionario o entero) dentro del intervalo indicado. Las frases "que varía/varía entre" un primer número indicado y un segundo número indicado y "que varía/varía de" un primer número indicado "a" un segundo número indicado se utilizan en la presente intercambiable y se proponen para incluir el primero y segundo números indicados y todos los números fraccionarios y enteros entre los mismos.

Se aprecia que ciertas características de la invención, que son, por claridad, descritas en el contexto de modalidades separadas, también se pueden proporcionar en combinación en una sola modalidad. A la inversa, varias características de la invención, que son, por brevedad, descritas en el contexto de una sola modalidad, también se pueden proporcionar por separado o en cualquier subcombinación adecuada o como sea adecuado en cualquier otra modalidad descrita de la invención. Ciertas características descritas en el contexto de varias modalidades no se van a considerar características esenciales de estas modalidades, a menos que la modalidad sea inoperable sin estos elementos.

Aunque la invención se ha descrito en conjunción con modalidades específicas de la misma, es evidente que muchas alternativas, modificaciones y variaciones serán evidentes para aquellos expertos en la técnica. Por consiguiente, se propone abarcar todas de tales alternativas, modificaciones y variaciones que caen dentro del espíritu y alcance amplio de las reivindicaciones adjuntas.

Todas las publicaciones, patentes y solicitudes de patente mencionadas en esta especificación se incorporan en la presente en su totalidad por referencia en la especificación, al mismo grado como si cada publicación, patente o solicitud de patente individual fuera específicamente e individualmente indicada que es incorporada en la presente por referencia. Además, la cita o identificación de cualquier referencia en esta solicitud no debe ser considerada como una admisión de que tal referencia está disponible como técnica previa para la presente invención. Al grado que se utilizan encabezados de sección, no se deben considerar como necesariamente limitantes.

Claims (15)

REIVINDICACIONES

1. Un método computarizado para evaluar el riesgo de cáncer gastrointestinal, caracterizado porque comprende: generar un conjunto de características que comprenden una pluralidad de resultados de pruebas de sangre actuales a partir de una sangre recolectada de un individuo obj etivo; seleccionar por lo menos un clasificador de acuerdo con por lo menos una característica demográfica del individuo objetivo a partir de una pluralidad de clasificadores cada uno generado de acuerdo con una pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos respectivos de una pluralidad de individuos muestreados que tienen por lo menos una característica demográfica; el por lo menos un clasificador se genera de acuerdo con un análisis de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos respectivos de cada uno de otro de una pluralidad de individuos muestreados; y evaluar, utilizando un procesador, un riesgo de cáncer gastrointestinal del individuo objetivo al clasificar el conjunto de características utilizando el por lo menos un clasificador; y en donde cada uno de la pluralidad de resultados de pruebas de sangre históricos y actuales comprende los resultados de por lo menos una de las siguientes pruebas de sangre: glóbulos rojos (RBC) , hemoglobina (HGB) y hematocrito (HCT) y por lo menos un resultado de las siguientes pruebas de sangre hemoglobina (MCH) y concentración de hemoglobina corpuscular media (MCHC) .

2. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el riesgo de cáncer gastrointestinal es para un cáncer seleccionado de un grupo que consiste de cáncer de colon, cáncer de estómago, cáncer de recto y el cáncer de esófago.

3. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el conjunto de características comprende una edad del individuo objetivo; en donde el por lo menos un clasificador se genera de acuerdo con un análisis de la edad de cada uno de otro de una pluralidad de individuos muestreados.

4. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque cada uno de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos y actuales comprende resultados del ancho de distribución de células rojas (RD ) .

5. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque cada uno de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos y actuales comprende resultados de hematocrito de Plaquetas (PCT) .

6. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque cada uno de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos y actuales comprende resultados de volumen de células medio (MCV) .

7. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque cada uno de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos y actuales comprende resultados de tanto HGB como HCT.

8. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque cada uno de la pluralidad de resultados de pruebas de sangre históricos y actuales comprende resultados de tanto el porcentaje/conteo de neutrófilos como el porcentaje/conteo de linfocitos.

9. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque cada uno de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos y actuales comprende por lo menos uno de los resultados de tanto MCV como MCH, resultados de tanto RBC como HCT y resultados de tanto RBC como MCV.

10. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque cada uno de la pluralidad de resultados de pruebas de sangre históricos y actuales comprende por lo menos una de las siguientes pruebas de sangre: conteo de glóbulos blancos - BC (CBC) ; volumen de plaquetas medio (MPV) ; células media; conteo de plaquetas (CBC); conteo de eosinófilos; porcentaje de neutrófilos; porcentaje de monocitos; porcentaje de eosinófilos; porcentaje de basófilos; y conteo de neutrófilos; conteo de monocitos .

11. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el por lo menos un clasificador comprende un miembro de un grupo que consiste de: un clasificador de regresión lineal ponderado, un clasificador de vecinos más cercanos a K (KNN) y un clasificador de agrupación aleatorio.

12. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el conjunto de características comprende por lo menos una característica demográfica del individuo objetivo y el por lo menos un clasificador generado de acuerdo con un análisis del respectivo de por lo menos una característica demográfica de cada uno de la pluralidad de individuos muestreados.

13. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque la pluralidad de resultados de prueba de sangre comprende por lo menos un resultado de la siguiente pluralidad de pruebas de sangre: resultados de pruebas de sangre bioquímicos pueden incluir cualquiera de los siguientes resultados de prueba de sangre Albúmina, Calcio, Cloruro, Colesterol, Creatinina, lipoproteína de alta densidad (HDL) , lipoproteína de baja densidad (LDL) , Potasio, Sodio, Triglicéridos, Urea y/o Ácido Úrico.

14. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque cada uno de la pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos y actuales comprende resultados de por lo menos uno del ancho de distribución de células rojas (RDW) , hematocrito de Plaquetas (PCT) y volumen de células medio (MCV) .

15. Un método para generar un clasificador para una evaluación de riesgo de cáncer gastrointestinal, caracterizado porque comprende: proporcionar una pluralidad de resultados de prueba de sangre históricos de cada uno de otro de una pluralidad de individuos muestreados; generar un conjunto de datos que tiene una pluralidad de conjuntos de características, cada conjunto generado de acuerdo con la pluralidad respectiva de resultados de prueba de sangre históricos de otra de la pluralidad de individuos muestreados; adicionar por lo menos un parámetro demográfico de cada uno de la pluralidad de individuos muestreados a uno respectivo del conjunto de características; generar por lo menos un clasificador de acuerdo con un análisis del conjunto de datos; suministrar el por lo menos un clasificador, en donde la generación comprende calcular y adicionar por lo menos una versión manipulada del por lo menos un parámetro demográfico como una característica a la respectiva del conjunto de características.