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JP-2026514669-A - 伴侶動物の皮膚病変スコアを決定するためのシステムおよび方法

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Abstract

本開示は、少なくとも動物データおよび皮膚領域データを有するデータ群から選択される、伴侶動物に関連する事前に取得したメタデータに基づいて訓練された評価モジュールを使用して、伴侶動物の皮膚病変スコアを決定する方法であって、データ群に列挙された２つ以上の動物データおよび２つ以上の皮膚領域データを含む、伴侶動物に関連するメタデータを受信するステップ、メタデータをメタデータベクトルに符号化するステップ、メタデータベクトル上で訓練済み評価モジュールを動作させるステップ、評価モジュールによるメタデータベクトルの解析に基づいて、伴侶動物の皮膚状態を表す皮膚病変スコアを生成するステップ、および伴侶動物の少なくとも１つの皮膚状態を表す皮膚病変スコアに基づいて、伴侶動物がアトピー性皮膚炎の病状を有しているか否かを評価するステップを少なくとも含む方法に関する。

Inventors

  • ランゴン，グザヴィエ
  • モントーヤ，マチュー
  • グルドン，イザベル

Assignees

  • マース インコーポレーテッド

Dates

Publication Date
20260513
Application Date
20240307
Priority Date
20230314

Claims (17)

  1. 少なくとも（ｉ）品種、（ｉｉ）種、（ｉｉｉ）性別、（ｉｖ）体重、（ｖ）去勢・避妊の有無、（ｖｉ）年齢、（ｖｉｉ）発症年齢、（ｖｉｉｉ）身体状態、（ｉｘ）健康状態、（ｘ）生活様式、（ｘｉ）生息環境、（ｘｉｉ）被毛情報、（ｘｉｉｉ）活動レベル、（ｘｉｖ）生物学的サンプルからの生物学的値、（ｘｖ）発症年齢、および（ｘｖｉ）皮膚炎の既往歴の２つ以上を含む動物データ、および少なくとも（ｉ）鼠径部、（ｉｉ）腋窩部、（ｉｉｉ）胸部腹側、（ｉｖ）会陰部／生殖器、（ｖ）頸部腹側、（ｖｉ）耳介、（ｖｉｉ）眼窩周囲、（ｖｉｉｉ）口周囲、（ｉｘ）肘屈筋部、（ｘ）前足、（ｘｉ）足根屈筋部、（ｘｉｉ）後足、および（ｘｉｉｉ）非特異的アトピー領域の２つ以上を含む病変または非病変皮膚領域に対応する皮膚領域データを少なくとも含むデータ群（Ａ）から選択された、伴侶動物に関連する複数の事前に取得したメタデータに少なくとも基づいて、伴侶動物におけるアトピー性皮膚炎の病状を表す特徴を学習するように事前に訓練された評価モジュールを使用して、アトピー性皮膚炎の病状を有すると疑われる伴侶動物の皮膚病変スコアを決定する方法であって、 ａ）前記データ群（Ａ）に列挙された２つ以上の動物データおよび２つ以上の皮膚領域データを含む、前記伴侶動物に関連するメタデータを受信するステップ、 ｂ）前記メタデータをメタデータベクトルに符号化するステップ、 ｃ）前記メタデータベクトル上で前記訓練された評価モジュールを動作させるステップであって、該メタデータベクトルを予測モデルに入力することを含むステップ、 ｄ）前記評価モジュールに関連する前記予測モデルよる前記メタデータベクトルの解析に基づいて、前記伴侶動物の少なくとも１つの皮膚状態を表す皮膚病変スコアを生成するステップ、および ｅ）前記伴侶動物の少なくとも１つの皮膚状態を表す前記皮膚病変スコアに基づいて、該伴侶動物がアトピー性皮膚炎の病状を有しているか否かを評価するステップ、 を少なくとも含む方法。
  2. 前記伴侶動物の病変に関連するパターンの説明を受信するステップ、および 前記説明を前記予測モデルに入力するステップ、 をさらに含み、 前記皮膚病変スコアを生成するステップがさらに、前記予測モデルによる前記説明の解析に基づく、請求項１記載の方法。
  3. 前記メタデータ間の特徴量間の相互作用に基づいて二次以上の交差特徴量を計算するステップ、および 前記二次以上の交差特徴量を前記予測モデルに入力するステップ、 をさらに含み、 前記皮膚病変スコアを生成するステップがさらに、前記予測モデルによる前記二次以上の交差特徴量の解析に基づく、請求項１または２記載の方法。
  4. 前記データ群（Ａ）は、生殖状態、危険因子、および／または前記伴侶動物の体表面における少なくとも１つの病変領域に関する情報、過去のホットスポット発症歴の有無、蕁麻疹または血管性浮腫の既往、副腎皮質反応性掻痒症の有無、過剰な脱毛・鱗屑・乾燥、胃腸症状、草地歩行後の症状増悪の有無、もしくは慢性および／または再発性皮膚疾患または外耳炎の既往歴に関する情報をさらに含む、請求項１から３いずれか１項記載の方法。
  5. 前記複数のメタデータに基づく前記伴侶動物の病理学的プロファイルを提供するステップをさらに含み、該病理学的プロファイルは、該伴侶動物の該複数のメタデータを含む情報記録を含む、請求項１から４いずれか１項記載の方法。
  6. 前記予測モデルが、少なくとも教師付き分類器機械学習モデルを含む、請求項１から５いずれか１項記載の方法。
  7. ユーザーインターフェースに、前記伴侶動物に対する前記皮膚病変スコアを提供するステップをさらに含む、請求項１から６いずれか１項記載の方法。
  8. 前記伴侶動物の各病変に関連するそれぞれサイズを決定するステップ、 各病変に関連する前記それぞれのサイズを前記伴侶動物のサイズで正規化するステップ、および 前記皮膚病変スコアおよび各病変に関連する正規化されたサイズに基づいて、前記アトピー性皮膚炎の病状の重症度を評価するステップ、 をさらに含む、請求項１から７いずれか１項記載の方法。
  9. 少なくとも（ｉ）品種、（ｉｉ）種、（ｉｉｉ）性別、（ｉｖ）体重、（ｖ）去勢・避妊の有無、（ｖｉ）年齢、（ｖｉｉ）発症年齢、（ｖｉｉｉ）身体状態、（ｉｘ）健康状態、（ｘ）生活様式、（ｘｉ）生息環境、（ｘｉｉ）被毛情報、（ｘｉｉｉ）活動レベル、（ｘｉｖ）生物学的サンプルからの生物学的値、（ｘｖ）発症年齢、および（ｘｖｉ）皮膚炎の既往歴の２つ以上を含む動物データ、および少なくとも（ｉ）鼠径部、（ｉｉ）腋窩部、（ｉｉｉ）胸部腹側、（ｉｖ）会陰部／生殖器、（ｖ）頸部腹側、（ｖｉ）耳介、（ｖｉｉ）眼窩周囲、（ｖｉｉｉ）口周囲、（ｉｘ）肘屈筋部、（ｘ）前足、（ｘｉ）足根屈筋部、（ｘｉｉ）後足、および（ｘｉｉｉ）非特異的アトピー領域の２つ以上を含む病変または非病変皮膚領域に対応する皮膚領域データを少なくとも含むデータ群（Ａ）から選択される、伴侶動物に関連する複数の事前に取得したメタデータを少なくとも使用して、伴侶動物におけるアトピー性皮膚炎の病状を表す特徴を学習するように評価モジュールを訓練する方法であって、 －各事前に取得したメタデータから少なくとも１つの特徴を抽出するステップ、 －少なくとも前記少なくとも１つの特徴を動物の皮膚状態に関連付けるステップ、および －その関連を学習するように前記評価モジュールを訓練するステップ、 を含む方法。
  10. 前記評価モジュールが少なくとも１つの教師付き分類器機械学習モデルを含み、前記方法が、前記少なくとも１つの特徴および前記動物の皮膚状態との間の前記関連にしたがって前記教師付き分類器機械学習モデルの重みを更新するステップを含む、請求項９記載の方法。
  11. アトピー性皮膚炎の病状を有すると疑われる伴侶動物の皮膚病変スコアを決定するためのデバイスであって、該デバイスは、少なくとも（ｉ）品種、（ｉｉ）種、（ｉｉｉ）性別、（ｉｖ）体重、（ｖ）去勢・避妊の有無、（ｖｉ）年齢、（ｖｉｉ）発症年齢、（ｖｉｉｉ）身体状態、（ｉｘ）健康状態、（ｘ）生活様式、（ｘｉ）生息環境、（ｘｉｉ）被毛情報、（ｘｉｉｉ）活動レベル、（ｘｉｖ）生物学的サンプルからの生物学的値、（ｘｖ）発症年齢、および（ｘｖｉ）皮膚炎の既往歴の２つ以上を含む動物データ、および少なくとも（ｉ）鼠径部、（ｉｉ）腋窩部、（ｉｉｉ）胸部腹側、（ｉｖ）会陰部／生殖器、（ｖ）頸部腹側、（ｖｉ）耳介、（ｖｉｉ）眼窩周囲、（ｖｉｉｉ）口周囲、（ｉｘ）肘屈筋部、（ｘ）前足、（ｘｉ）足根屈筋部、（ｘｉｉ）後足、および（ｘｉｉｉ）非特異的アトピー領域の２つ以上を含む病変または非病変皮膚領域に対応する皮膚領域データを少なくとも含むデータ群（Ａ）から選択される、伴侶動物に関連する複数の事前に取得したメタデータに少なくとも基づいて、伴侶動物におけるアトピー性皮膚炎の病状を表す特徴を学習するように事前に訓練された評価モジュールを備え、該訓練された評価モジュールは、前記データ群（Ａ）に列挙された２つ以上の動物データおよび２つ以上の皮膚領域データを含む、前記伴侶動物に関連する複数のメタデータを含む該伴侶動物のデータに動作し、該伴侶動物の少なくとも１つの皮膚状態を表す皮膚病変スコアを生成するように構成されている、デバイス。
  12. 前記伴侶動物のデータを取得するための取得モジュールを含む、請求項１１記載のデバイス。
  13. 少なくとも（ｉ）品種、（ｉｉ）種、（ｉｉｉ）性別、（ｉｖ）体重、（ｖ）去勢・避妊の有無、（ｖｉ）年齢、（ｖｉｉ）発症年齢、（ｖｉｉｉ）身体状態、（ｉｘ）健康状態、（ｘ）生活様式、（ｘｉ）生息環境、（ｘｉｉ）被毛情報、（ｘｉｉｉ）活動レベル、（ｘｉｖ）生物学的サンプルからの生物学的値、（ｘｖ）発症年齢、および（ｘｖｉ）皮膚炎の既往歴の２つ以上を含む動物データ、および少なくとも（ｉ）鼠径部、（ｉｉ）腋窩部、（ｉｉｉ）胸部腹側、（ｉｖ）会陰部／生殖器、（ｖ）頸部腹側、（ｖｉ）耳介、（ｖｉｉ）眼窩周囲、（ｖｉｉｉ）口周囲、（ｉｘ）肘屈筋部、（ｘ）前足、（ｘｉ）足根屈筋部、（ｘｉｉ）後足、および（ｘｉｉｉ）非特異的アトピー領域の２つ以上を含む病変または非病変皮膚領域に対応する皮膚領域データを少なくとも含むデータ群（Ａ）から選択される、伴侶動物に関連する複数の事前に取得したメタデータに少なくとも基づいて、伴侶動物におけるアトピー性皮膚炎の病状を表す特徴を学習するように事前に訓練された評価モジュールを使用して、アトピー性皮膚炎の病状を有すると疑われる伴侶動物の皮膚病変スコアを決定するためのコンピュータプログラム製品であって、該コンピュータプログラム製品は、媒体を含み、該媒体にプロセッサによって読み取れる命令が格納されており、これらの命令は、 ａ）前記データ群（Ａ）に列挙された２つ以上の動物データおよび２つ以上の皮膚領域データを含む、前記伴侶動物に関連するメタデータを受信し、 ｂ）前記メタデータをメタデータベクトルに符号化し、 ｃ）前記メタデータベクトル上で前記訓練された評価モジュールを動作させ、この動作は、該メタデータベクトルを予測モデルに入力することを含み、 ｄ）前記評価モジュールに関連する前記予測モデルよる前記メタデータベクトルの解析に基づいて、前記伴侶動物の少なくとも１つの皮膚状態を表す皮膚病変スコアを生成し、 ｅ）前記伴侶動物の少なくとも１つの皮膚状態を表す前記皮膚病変スコアに基づいて、該伴侶動物がアトピー性皮膚炎の病状を有しているか否かを評価する、 ように構成されている、コンピュータプログラム製品。
  14. 少なくとも動物データおよび皮膚領域データを含むデータ群（Ａ）から選択される、伴侶動物に関連する複数の事前に取得したメタデータに少なくとも基づく、伴侶動物おけるアトピー性皮膚炎の病状を表す特徴を学習するように事前に訓練された評価モジュールを使用して、アトピー性皮膚炎を有すると疑われる伴侶動物の皮膚病変スコアを決定する方法であって、 ａ）前記データ群（Ａ）に列挙された２つ以上の動物データおよび２つ以上の皮膚領域データを含む、前記伴侶動物に関連するメタデータを受信するステップ、 ｂ）ステップａ）で受信した前記メタデータに対して前記訓練された評価モジュールを動作させるステップ、および ｃ）前記評価モジュールに基づいて、前記伴侶動物の少なくとも１つの皮膚状態を表す皮膚病変スコアを生成するステップ、 を少なくとも含む方法。
  15. 少なくとも動物データおよび皮膚領域データを含むデータ群（Ａ）から選択される、伴侶動物に関連する複数の事前に取得したメタデータを少なくとも使用して、伴侶動物におけるアトピー性皮膚炎の病状を表す特徴を学習するように評価モジュールを訓練する方法であって、 －各事前に取得したメタデータから少なくとも１つの特徴を抽出するステップ、 －少なくとも前記少なくとも１つの特徴を動物の皮膚状態に関連付けるステップ、および －その関連を学習するように前記評価モジュールを訓練するステップ、 を含む方法。
  16. アトピー性皮膚炎の病状を有すると疑われる伴侶動物の皮膚病変スコアを決定するためのデバイスであって、該デバイスは、少なくとも動物データおよび皮膚領域データを含むデータ群（Ａ）から選択される、伴侶動物に関連する複数の事前に取得したメタデータに少なくとも基づいて、伴侶動物におけるアトピー性皮膚炎の病状を表す特徴を学習するように事前に訓練された評価モジュールを備え、該訓練された評価モジュールは、前記データ群（Ａ）に列挙された２つ以上の動物データおよび２つ以上の皮膚領域データを含む、前記伴侶動物に関連する複数のメタデータを含む該伴侶動物のデータに動作し、該伴侶動物の少なくとも１つの皮膚状態を表す皮膚病変スコアを生成するように構成されている、デバイス。
  17. 少なくとも動物データおよび皮膚領域データを含むデータ群（Ａ）から選択される、伴侶動物に関連する複数の事前に取得したメタデータに少なくとも基づいて、伴侶動物におけるアトピー性皮膚炎の病状を表す特徴を学習するように事前に訓練された評価モジュールを使用して、アトピー性皮膚炎の病状を有すると疑われる伴侶動物の皮膚病変スコアを決定するためのコンピュータプログラム製品であって、該コンピュータプログラム製品は、媒体を含み、該媒体にプロセッサによって読み取れる命令が格納されており、これらの命令は、 ａ）前記データ群（Ａ）に列挙された２つ以上の動物データおよび２つ以上の皮膚領域データを含む、前記伴侶動物に関連するメタデータを受信し、 ｂ）ステップａ）で受信した前記メタデータに対して前記訓練された評価モジュールを動作させ、 ｃ）前記評価モジュールに基づいて、前記伴侶動物の少なくとも１つの皮膚状態を表す皮膚病変スコアを生成する、 ように構成されている、コンピュータプログラム製品。

Description

関連出願の説明 本出願は、その内容が本明細書に全て引用され、それに優先権が主張される、２０２３年３月１４日に出願された欧州特許出願第２３１６１７６１．４号の優先権の恩恵を主張するものである。 本開示は、伴侶動物の健康に関し、特に、アトピー性皮膚炎の病状の研究に関する。本開示の様々な実施の形態は、広く、伴侶動物の健康を監視するための機械学習に基づく技術に関し、より詳しくは、アトピー性皮膚炎の病状を有すると疑われる伴侶動物の皮膚病変スコアを決定するためのシステムおよび方法に関する。 ほとんどの伴侶動物では、健康な皮膚と毛が、動物が概して良好な健康状態にあることを示す。伴侶動物の皮膚と毛の状態は、特に、その飼い主にとって、そのような重要な視覚影響を与えるので、動物の皮膚状態を評価することが、当該技術分野で継続している目的となっている。 伴侶動物が患っている皮膚疾患が、伴侶動物が獣医診療所に連れて行かれる単独の最も一般的な理由である。皮膚疾患に苦しむ動物がこうした獣医診療所の業務量の１５％を占めることが示唆されている。この統計に寄与する主な皮膚疾患の１つがアトピー性皮膚炎である。アトピー性皮膚炎は、遺伝的傾向のある、炎症性かつ掻痒性を伴う一般的な皮膚疾患である。アトピー性皮膚炎の診断は、臨床症状の多様性、遺伝的要因、病変の範囲、疾患の進行段階、二次感染、並びに他の非アトピー性皮膚疾患との類似性などの変数により複雑化することがある。 皮膚病変を確実に分類し、伴侶動物の飼い主を効率的に指導することは困難な場合がある。皮膚はあらゆる外科および内科疾患を反映し得るため、皮膚科学は複雑な医療領域である。皮膚疾患の診断には通常、臨床検査が必要であり、これは皮膚科学の深い理解を要する時間のかかるプロセスである。さらに、通常は、皮膚疾患に対して、対症療法しか処方されないので、根本的な皮膚疾患の治療が行われないことになる。 「アトピー指数(Atopy index)」と名付けられたスマートフォン用アプリケーションが、犬アトピー性皮膚炎病変指数（ＣＡＤＬＩ）とかゆみ強度に基づいて開発された。このアプリケーションは、獣医師が治療前後の犬アトピー性皮膚炎範囲・重症度指数（ＣＡＤＥＳＩ－４）を容易かつ迅速に評価するのに役立つ。伴侶動物の飼い主は、体表面の２０の異なる部位と３種類の病変タイプに基づいて、アプリケーション上で病変を色分けすることによって病変を特定する。このアプリケーションは、検証済みの重症度尺度に基づき、わずか数分で皮膚病理学的指標を重症度指数と共に取得可能にし、各診察時における総スコアおよび各病変部位の重症度の推移を追跡可能にする。しかしながら、このアプリケーションは、アトピー性皮膚炎の診断用ではなく、飼い主による管理の支援としてしか設計されていない。 非特許文献１に、皮膚領域データを含むいくつかの基準を使用して、伴侶動物の皮膚状態を評価する方法が記載されている。ユーザーは、その基準を使用し、動物の品種に応じて変化する、患者の皮膚疾患のパターンを認識する必要がある。 それゆえ、アトピー性皮膚炎の分野において、既存の方法の改善と、飼い主および／または獣医師が伴侶動物の皮膚状態を評価するのを支援する、効率的で簡便かつ信頼性の高い方法の提供が、依然として必要とされている。 本開示における特定の活動への言及は便宜上のものであり、本開示を限定する意図はない。当業者には、開示されたデバイスおよび方法の基礎となる概念が、どの適切な活動に利用されてもよいことが認識されるであろう。本開示は、以下の説明および添付図面を参照して理解され得る。なお、同一の要素には同一の参照符号が付されている。 以下で使用される専門用語は、本明細書の特定の具体例の詳細な説明と併せて使用されている場合であっても、合理的に可能な限り広義に解釈される。実際に、特定の用語は以下で強調されることさえある。しかしながら、いかなる限定的な解釈を意図するどの専門用語も、この詳細な説明のセクションにおいて明示的かつ具体的にそのようなものとして定義される。先の一般的な説明および以下の詳細な説明の両方とも、例示的かつ説明的なものに過ぎず、請求項に記載されたように特徴を制限するものではない。 Favrot et al; A prospective study on the clinical features of chronic canine atopic dermatitis and its diagnosis; Vet Dermatol; 2010;21(l):23-31 本開示のある態様によれば、伴侶動物の皮膚病変スコアを決定するための方法及びシステムが開示される。 第１の態様によれば、本開示は、少なくとも動物データおよび皮膚領域データを含むデータ群（Ａ）から選択される、伴侶動物に関連する複数の事前に取得したメタデータに少なくとも基づく、伴侶動物おけるアトピー性皮膚炎の病状を表す特徴を学習するように事前に訓練された評価モジュールを使用して、アトピー性皮膚炎の病状を有すると疑われる伴侶動物の皮膚病変スコアを決定する方法であって、 ａ）データ群（Ａ）に列挙された２つ以上の動物データおよび２つ以上の皮膚領域データを含む、伴侶動物に関連するメタデータを受信するステップ、 ｂ）メタデータをメタデータベクトルに符号化するステップ、 ｃ）メタデータベクトル上で訓練済み評価モジュールを動作させるステップであって、メタデータベクトルを予測モデルに入力することを含むステップ、 ｄ）評価モジュールに関連する予測モデルよるメタデータベクトルの解析に基づいて、伴侶動物の少なくとも１つの皮膚状態を表す皮膚病変スコアを生成するステップ、および ｅ）伴侶動物の少なくとも１つの皮膚状態を表す皮膚病変スコアに基づいて、伴侶動物がアトピー性皮膚炎の病状を有しているか否かを評価するステップ、 を少なくとも含む方法に関する。 メタデータから得られた動物データと皮膚領域データを関連付け、事前に訓練した評価モジュールを用いることによって、その伴侶動物の少なくとも１つの皮膚状態を示すスコアを取得することができる。本開示は、このように、一般の獣医師の皮膚科診断を支援することを可能にする。この方法は、臨床症状に最も適合する皮膚科診断仮説を導き出し、伴侶動物がより信頼性が高く迅速な診断と治療を受ける機会を提供することができる。 実施の形態において、データ群（Ａ）から選択される、伴侶動物に関連するメタデータは、少なくとも動物データおよび皮膚領域データを含み、 －動物データは、少なくとも（ｉ）品種、（ｉｉ）種、（ｉｉｉ）性別、（ｉｖ）体重、（ｖ）去勢・避妊の有無、（ｖｉ）年齢、（ｖｉｉ）発症年齢、（ｖｉｉｉ）身体状態、（ｉｘ）健康状態、（ｘ）生活様式、（ｘｉ）生息環境、（ｘｉｉ）被毛情報、（ｘｉｉｉ）活動レベル、（ｘｉｖ）生物学的サンプルからの生物学的値、（ｘｖ）発症年齢、および（ｘｖｉ）皮膚炎の既往歴の２つ以上を含み、 －皮膚領域データには、少なくとも（ｉ）鼠径部、（ｉｉ）腋窩部、（ｉｉｉ）胸部腹側、（ｉｖ）会陰部／生殖器、（ｖ）頸部腹側、（ｖｉ）耳介、（ｖｉｉ）眼窩周囲、（ｖｉｉｉ）口周囲、（ｉｘ）肘屈筋部、（ｘ）前足、（ｘｉ）足根屈筋部、（ｘｉｉ）後足、および（ｘｉｉｉ）非特異的アトピー領域の２つ以上を含む。 特定の実施の形態において、データ群（Ａ）から選択される、伴侶動物に関連するメタデータは、少なくとも動物データおよび皮膚領域データを含み、 －動物データは、少なくとも（ｉ）品種、（ｉｉ）種、（ｉｉｉ）生活様式、（ｉｖ）発症年齢、および（ｖ）皮膚炎の既往症を含み、制限なく、性別、体重、去勢・避妊の有無、年齢、身体状態、健康状態、生息環境、被毛情報、活動レベル、および生物学的サンプルからの生物学的値などの他のデータをさらに含み得、 －皮膚領域データは、少なくとも（ｉ）鼠径部、（ｉｉ）腋窩部、および（ｉｉｉ）非特異的アトピー領域を含み、制限なく、胸部腹側、会陰部／生殖器、頸部腹側、耳介、眼窩周囲、口周囲、肘屈筋部、前足、足根屈筋部、および後足などの追加のデータをさらに含み得る。 特定の実施の形態において、データ群（Ａ）から選択される、伴侶動物に関連するメタデータは、少なくとも動物データおよび皮膚領域データを含み、 －動物データは、少なくとも（ｉ）品種、（ｉｉ）種、（ｉｉｉ）生活様式、（ｉｖ）発症年齢、および（ｖ）皮膚炎の既往症を含み、 －皮膚領域データは、少なくとも（ｉ）鼠径部、（ｉｉ）腋窩部、および（ｉｉｉ）非特異的アトピー領域を含む。 特定の実施の形態において、前記方法は、前記伴侶動物の病変に関連するパターンの説明を受信するステップ、およびその説明を予測モデルに入力するステップをさらに含む。皮膚病変スコアを生成するステップはさらに、予測モデルによる説明の解析に基づく。 特定の実施の形態において、前記方法は、前記メタデータ間の特徴量間の相互作用に基づいて二次以上の交差特徴量を計算するステップ、および二次以上の交差特徴量を予測モデルに入力するステップをさらに含む。皮膚病変スコアを生成するステップはさらに、予測モデルによる二次以上の交差特徴量の解析に基づく。 別の態様によれば、本開示は、少なくとも（ｉ）品種、（ｉｉ）種、（ｉｉｉ）性別、（ｉｖ）体重、（ｖ）去勢・避妊の有無、（ｖｉ）年齢、（ｖｉｉ）発症年齢、（ｖｉｉｉ）身体状態、（ｉｘ）健康状態、（ｘ）生活様式、（ｘｉ）生息環境、（ｘｉｉ）被毛情報、（ｘｉｉｉ）活動レベル、（ｘｉｖ）生物学的サンプルからの生物学的値、（ｘｖ）発症年齢、および（ｘｖｉ）皮膚炎の既往歴の２つ以上を含む動物データ、および少なくとも（ｉ）鼠径部、（ｉｉ）腋窩部、（ｉｉｉ）胸部腹側、（ｉｖ）会陰部／生殖器、（ｖ）頸部腹側、（ｖｉ）耳介、（ｖｉｉ）眼窩周囲、（ｖｉｉｉ）口周囲、（ｉｘ）肘屈筋部、（ｘ）前足、（ｘｉ）足根屈筋部、（ｘｉｉ）後足、および（ｘｉｉｉ）非特異的アトピー領域の２つ以上を含む病変または非病変皮膚領域に対応する皮膚領域データを少なくとも含むデータ群（Ａ）から選択される、伴侶動物に関連する複数の事前に取得したメタデータを少なくとも使用して、伴侶動物におけるアトピー性皮膚炎の病状を表す特徴を学習するように評価モジュールを訓練する方法であって、 －各事前に取得したメタデータから少なくとも１つの特徴を抽出するステップ、 －少なくともその少なくとも１つの特徴を動物の皮膚状態に関連付けるステップ、および －その関連を学習するように評価モジュールを訓練するステップ、 を含む方法に関する。 別の態様によれば、本開示は、アトピー性皮膚炎の病状を有すると疑われる伴侶動物の皮膚病変スコアを決定するためのデバイスであって、このデバイスは、少なくとも（ｉ）品種、（ｉｉ）種、（ｉｉｉ）性別、（ｉｖ）体重、（ｖ）去勢・避妊の有無、（ｖｉ）年齢、（ｖｉｉ）発症年齢、（ｖｉｉｉ）身体状態、（ｉｘ）健康状態、（ｘ）生活様式、（ｘｉ）生息環境、（ｘｉｉ）被毛情報、（ｘｉｉｉ）活動レベル、（ｘｉｖ）生物学的サンプルからの生物学的値、（ｘｖ）発症年齢、および（ｘｖｉ）皮膚炎の既往歴の２つ以上を含む動物データ、および少なくとも（ｉ）鼠径部、（ｉｉ）腋窩部、（ｉｉｉ）胸部腹側、（ｉｖ）会陰部／生殖器、（ｖ）頸部腹側、（ｖｉ）耳介、（ｖｉｉ）眼窩周囲、（ｖｉｉｉ）口周囲、（ｉｘ）肘屈筋部、（ｘ）前足、（ｘｉ）足根屈筋部、（ｘｉｉ）後足、および（ｘｉｉｉ）非特異的アトピー領域の２つ以上を含む病変または非病変皮膚領域に対応する皮膚領域データを少なくとも含むデータ群（Ａ）から選択される、伴侶動物に関連する複数の事前に取得したメタデータに少なくとも基づいて、伴侶動物におけるアトピー性皮膚炎の病状を表す特徴を