(57)【要約】【課題】生体信号の異常を感知する精度を維持しつつ、電力消費が節減される感知デバイスの制御方法、システム、及びセンサーシステムを提供する。【解決手段】感知デバイスを制御する方法であって、プロセッサにより、ウェアラブル医療デバイスに信号を伝送して第１時間区間中に生体信号感知を開始するステップと、プロセッサにより、ウェアラブル医療デバイスから生体信号データを受信するステップと、プロセッサにより、生体信号データに基づいて生体信号感知を開始するためのスケジュールを調節するステップと、プロセッサにより、ウェアラブル医療デバイスに信号を伝送して生体信号感知を開始するためのスケジュールに従って、第２時間区間中に生体信号感知を開始するステップと、を有する。【選択図】図１
2019088774.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
感知デバイスを制御する方法であって、
プロセッサにより、ウェアラブル医療デバイスに信号を伝送して第１時間区間中に生体信号感知を開始するステップと、
前記プロセッサにより、前記ウェアラブル医療デバイスから生体信号データを受信するステップと、
前記プロセッサにより、前記生体信号データに基づいて前記生体信号感知を開始するためのスケジュールを調節するステップと、
前記プロセッサにより、前記ウェアラブル医療デバイスに信号を伝送して前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールに従って、第２時間区間中に前記生体信号感知を開始するステップと、を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記方法は、前記プロセッサにより、前記ウェアラブル医療デバイスから前記生体信号データに対応するコンテクスチュアル（ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ）データを受信するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コンテクスチュアルデータは、前記生体信号感知の時間を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記コンテクスチュアルデータは、前記ウェアラブル医療デバイスに対応する移動情報を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記方法は、前記プロセッサにより、前記生体感知データに基づいて前記第２時間区間中に感知区間を開始するか否かを判定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記方法は、
前記プロセッサにより、前記第２時間区間の一部の間に関連する生体信号を感知する確率を計算するステップと、
前記プロセッサにより、前記計算された確率に基づいて前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールを調節するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１時間区間中に前記生体信号感知を開始するために前記ウェアラブル医療デバイスに伝送される前記信号は、前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールに従って複数の第１感知区間中に前記生体信号感知を実行させる第１命令を含み、
前記第２時間区間中に前記生体信号感知を開始するために前記ウェアラブル医療デバイスに伝送される前記信号は、前記スケジュールが調節された後に、前記スケジュールに従って複数の第２感知区間中に前記生体信号感知を実行させる第２命令を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の第１及び第２感知区間のそれぞれの持続時間及び間隔は、前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールにより定義されることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
感知デバイスを制御するためのシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに結合されたメモリーと、を備え、
前記メモリーは、
前記プロセッサによって実行される時に、前記プロセッサが、ウェアラブル医療デバイスに信号を伝送して第１時間区間中に生体信号感知を開始し、前記ウェアラブル医療デバイスから生体信号データを受信し、前記生体信号データに基づいて前記生体信号感知を開始するためのスケジュールを調節し、前記ウェアラブル医療デバイスに信号を伝送して前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールに従って、第２時間区間中に前記生体信号感知を開始させる命令を格納することを特徴とするシステム。
【請求項１０】
前記命令は、前記プロセッサに前記ウェアラブル医療デバイスから前記生体信号データに対応するコンテクスチュアル（ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ）データを受信させることを特徴とする請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記コンテクスチュアルデータは、前記生体信号感知の時間を含むことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記コンテクスチュアルデータは、前記ウェアラブル医療デバイスに対応する移動情報を含むことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記命令は、前記プロセッサに前記生体感知データに基づいて前記第２時間区間中に感知区間を開始するか否かを判定させることを特徴とする請求項９に記載のシステム。
【請求項１４】
前記命令は、前記プロセッサに、
前記第２時間区間の一部の間に関連する生体信号を感知する確率を計算し、
前記計算された確率に基づいて前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールを調節させることを特徴とする請求項９に記載のシステム。
【請求項１５】
前記第１時間区間中に前記生体信号感知を開始するために前記ウェアラブル医療デバイスに伝送される前記信号は、前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールに従って複数の第１感知区間中に前記生体信号感知を実行させる第１命令を含み、
前記第２時間区間中に前記生体信号感知を開始するために前記ウェアラブル医療デバイスに伝送される前記信号は、前記スケジュールが調節された後に、前記スケジュールに従って複数の第２感知区間中に前記生体信号感知を実行する第２命令を含むことを特徴とする請求項９に記載のシステム。
【請求項１６】
前記複数の第１及び第２感知区間のそれぞれの持続時間及び間隔は、前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールにより定義されることを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
サーバーに対して遠隔に位置するウェアラブル医療デバイスについて第１時間区間中の感知区間のスケジュールを立て、前記スケジュールに従って前記感知区間を開始するように構成されるサーバーと、
ユーザーの生体信号を感知するための１つ以上のセンサーを含む前記ウェアラブル医療デバイスと、を備え、
前記ウェアラブル医療デバイスは、
位置データ及び生体信号データを感知して、前記感知された位置データ及び生体信号データを前記サーバーに伝送し、前記サーバーからの信号に従ってセンサーを活性化するように構成され、
前記サーバーは、
前記感知された位置データ及び生体信号データに従って前記センサーを活性化するための第２時間区間の前記スケジュールを調節するように構成されることを特徴とするセンサーシステム。
【請求項１８】
前記サーバーは、前記第２時間区間の一部の間に関連する生体信号を感知する確率を計算し、前記計算された確率に基づいて前記第２時間区間に対するスケジュールを調節するように構成されることを特徴とする請求項１７に記載のセンサーシステム。
【請求項１９】
前記サーバーは、前記ウェアラブル医療デバイスから前記生体信号データに対応するコンテクスチュアル（ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ）データを受信するようにさらに構成されることを特徴とする請求項１７に記載のセンサーシステム。
【請求項２０】
前記サーバーは、前記コンテクスチュアル（ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ）データに基づいて、前記生体信号データが生体信号の異常を示す情報を含むか否かを判定するようにさらに構成されることを特徴とする請求項１９に記載のセンサーシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ウェアラブル医療デバイスに関し、より詳しくは、ユーザーの生体信号の異常又は生体信号データを検出する感知デバイスを制御する方法、システム、及びセンサーシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ウェアラブル医療デバイス（例えば、ウォッチ、ブレスレット）は、ウェアラブル医療デバイスを着用したユーザーの生体信号の異常を検出するため、又は関連する生体信号データ（例えば、心拍異常）をモニタリングするために、ウェアラブル医療デバイスに搭載される一つ又は複数のセンサーを有する。ウェアラブル医療デバイスは、バッテリーから電源を供給されて、ユーザーがデバイスを外部電源に接続しないようにできるが、ウェアラブル医療デバイスの作動に依存してバッテリーの寿命が相対的に短くなり、頻繁な再充電を必要とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第９１９７０８２号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１７／０１５４５２１号明細書
【特許文献３】韓国公開特許第１０−２０１６−０１０８０５１号公報
【特許文献４】韓国公開特許第１０−２０１６−０１０７２６９号公報
【特許文献５】韓国公開特許第１０−２０１７−００５０８７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、上記従来技術に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、生体信号の異常を感知する精度を維持しつつ、電力消費が低減されるように感知デバイスを制御する方法、システム、及びセンサーシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の１つ以上の実施形態は、感知デバイスを制御するためのシステム及び方法に関するものである。
【０００６】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による方法は、感知デバイスを制御する方法であって、プロセッサにより、ウェアラブル医療デバイスに信号を伝送して第１時間区間中に生体信号感知を開始するステップと、前記プロセッサにより、前記ウェアラブル医療デバイスから生体信号データを受信するステップと、前記プロセッサにより、前記生体信号データに基づいて前記生体信号感知を開始するためのスケジュールを調節するステップと、前記プロセッサにより、前記ウェアラブル医療デバイスに信号を伝送して前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールに従って、第２時間区間中に前記生体信号感知を開始するステップと、を有することを特徴とする。
【０００７】
前記方法は、前記プロセッサにより、前記ウェアラブル医療デバイスから前記生体信号データに対応するコンテクスチュアル（ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ）データを受信するステップをさらに含み得る。
前記コンテクスチュアルデータは、前記生体信号感知の時間を含み得る。
前記コンテクスチュアルデータは、前記ウェアラブル医療デバイスに対応する移動情報を含み得る。
【０００８】
前記方法は、前記プロセッサにより、前記生体感知データに基づいて前記第２時間区間中に感知区間を開始するか否かを判定するステップをさらに含み得る。
前記方法は、前記プロセッサにより、前記第２時間区間の一部の間に関連する生体信号を感知する確率を計算するステップと、前記プロセッサにより、前記計算された確率に基づいて前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールを調節するステップと、をさらに含み得る。
前記第１時間区間中に前記生体信号感知を開始するために前記ウェアラブル医療デバイスに伝送される前記信号は、前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールに従って複数の第１感知区間中に前記生体信号感知を実行させる第１命令を含み、前記第２時間区間中に前記生体信号感知を開始するために前記ウェアラブル医療デバイスに伝送される前記信号は、前記スケジュールが調節された後に、前記スケジュールに従って複数の第２感知区間中に前記生体信号感知を実行させる第２命令を含み得る。
前記複数の第１及び第２感知区間のそれぞれの持続時間及び間隔は、前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールにより定義されることが好ましい。
【０００９】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様によるシステムは、感知デバイスを制御するためのシステムであって、プロセッサと、前記プロセッサに結合されたメモリーと、を備え、前記メモリーは、前記プロセッサによって実行される時に、前記プロセッサが、ウェアラブル医療デバイスに信号を伝送して第１時間区間中に生体信号感知を開始し、前記ウェアラブル医療デバイスから生体信号データを受信し、前記生体信号データに基づいて前記生体信号感知を開始するためのスケジュールを調節し、前記ウェアラブル医療デバイスに信号を伝送して前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールに従って、第２時間区間中に前記生体信号感知を開始させる命令を格納することを特徴とする。
【００１０】
前記命令は、前記プロセッサに前記ウェアラブル医療デバイスから前記生体信号データに対応するコンテクスチュアル（ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ）データを受信させ得る。
前記コンテクスチュアルデータは、前記生体信号感知の時間を含み得る。
前記コンテクスチュアルデータは、前記ウェアラブル医療デバイスに対応する移動情報を含み得る。
前記命令は、前記プロセッサに前記生体感知データに基づいて前記第２時間区間中に感知区間を開始するか否かを判定させ得る。
前記命令は、前記プロセッサに、前記第２時間区間の一部の間に関連する生体信号を感知する確率を計算し、前記計算された確率に基づいて前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールを調節させ得る。
【００１１】
前記第１時間区間中に前記生体信号感知を開始するために前記ウェアラブル医療デバイスに伝送される前記信号は、前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールに従って複数の第１感知区間中に前記生体信号感知を実行させる第１命令を含み、前記第２時間区間中に前記生体信号感知を開始するために前記ウェアラブル医療デバイスに伝送される前記信号は、前記スケジュールが調節された後に、前記スケジュールに従って複数の第２感知区間中に前記生体信号感知を実行する第２命令を含み得る。
前記複数の第１及び第２感知区間のそれぞれの持続時間及び間隔は、前記生体信号感知を開始するための前記スケジュールにより定義され得る。
【００１２】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様によるセンサーシステムは、サーバーに対して遠隔に位置するウェアラブル医療デバイスについて第１時間区間中の感知区間のスケジュールを立て、前記スケジュールに従って前記感知区間を開始するように構成されるサーバーと、ユーザーの生体信号を感知するための１つ以上のセンサーを含む前記ウェアラブル医療デバイスと、を備え、前記ウェアラブル医療デバイスは、位置データ及び生体信号データを感知して、前記感知された位置データ及び生体信号データを前記サーバーに伝送し、前記サーバーからの信号に従ってセンサーを活性化するように構成され、前記サーバーは、前記感知された位置データ及び生体信号データに従って前記センサーを活性化するための第２時間区間の前記スケジュールを調節するように構成されることを特徴とする。
【００１３】
前記サーバーは、前記第２時間区間の一部分の間に関連する生体信号を感知する確率を計算し、前記計算された確率に基づいて前記第２時間区間に対するスケジュールを調節するように構成され得る。
前記サーバーは、前記ウェアラブル医療デバイスから前記生体信号データに対応するコンテクスチュアル（ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ）データを受信するようにさらに構成され得る。
前記サーバーは、前記コンテクスチュアル（ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ）データに基づいて、前記生体信号データが生体信号の異常を示す情報を含むか否かを判定するようにさらに構成され得る。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、生体信号の異常が発生する時間区間に基づく訓練に従って、生体信号の異常の検出のためのセンサーが活性化又は非活性化されるので、生体信号の異常を感知する精度を維持しつつ、電力消費を低減することができる、感知デバイスを制御する方法、システム、及びセンサーシステムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態による生体信号検出システムを示す図である。
【図２】本発明の一実施形態による生体信号検出システムによって具現される能動学習プロセスの一例を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態によるウェアラブル医療デバイスのセンサーを活性化させる頻度を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態による生体信号検出システムを訓練するプロセスの一例を示すタイミング図である。
【図５】本発明の一実施形態による生体信号検出システムを制御するプロセスを示すフローチャートである。
【図６】本発明の一実施形態によるコンピューティングデバイスを示すブロック図である。
【図７】本発明の一実施形態によるコンピューティングデバイスを示すブロック図である。
【図８】本発明の一実施形態によるコンピューティングデバイスを示すブロック図である。
【図９】本発明の一実施形態によるコンピューティングデバイスを示すブロック図である。
【図１０】本発明の一実施形態によるいくつかのコンピューティングデバイスを含むネットワーク環境の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態の具体例を詳細に説明する。しかし、本発明は多様な異なる形態で具現可能であり、本明細書に記載された実施形態に限定されない。これらの実施形態は一例として提供され、本発明が完全なものとなり、本発明の態様及び特性をこの分野に熟練した者に完全に伝達する。従って、本発明の態様及び特性の完全なる理解のため、この分野における通常の技術を有する者に必要ではないプロセス、要素、及び技術は説明していない。特に言及しない限り、図面及び記載された説明の全体を通じて、同一の参照番号は同一の要素を示し、それらの説明は繰り返さない。図面において、要素、階層、および領域の相対的なサイズは明確化のため強調されている。
【００１７】
本明細書で、多様な要素、構成成分（構成要素）、領域、階層、及び／又は部分を説明するために「第１」、「第２」、「第３」などの用語が使用されるが、これらの要素、構成成分（構成要素）、領域、階層、及び／又は部分は、これらの用語によって限定されない。これらの用語は、１つの要素、構成成分（構成要素）、領域、階層、又は部分を他の１つの要素、構成成分（構成要素）、領域、階層、又は部分から区別するために使用される。従って、以下に記載する第１要素、構成成分（構成要素）、領域、階層、又は部分は、本発明の技術思想及び技術範囲から逸脱せずに第２要素、構成成分（構成要素）、領域、階層、又は部分と称される。
【００１８】
本明細書で、使用される用語は、特定の実施形態を説明するためのものであり、本発明を限定するものではない。本明細書で使用される単数の形態は、文脈で明確に異なると示さない限り、複数の形態を含む。「〜含む。」、「含む〜」の用語が、本明細書中で使用される場合、記載された特性、整数、ステップ、動作、要素、及び／又は構成成分（構成要素）の存在を示し、１つ以上の他の特性、整数、ステップ、動作、要素、構成成分（構成要素）、及び／又はこれらのグループの存在又は追加を排除しない。本明細書で、使用される「及び／又は」の用語は、関連する羅列された項目の１つ又は複数の任意の全ての組み合わせを含む。要素のリストに関連付けられた「少なくとも１つの」及び「選択された少なくとも一つ」のような表現は要素のリスト全体を修飾し、リストの個別要素を修飾しない。
【００１９】
本明細書で使用される「実質的に」、「大略」、及び類似の用語は、近似の（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）の用語に使用され、程度の用語として使用されずに、本発明の技術分野における通常の技術を有する者によって認識される、測定値又は計算値の内在的な（ｉｎｈｅｒｅｎｔ）偏差を説明する。なお、本発明の実施形態を記載する際の「できる」との表現は「本発明の１つ又は多数の実施形態」を指す。本明細書で使用される「〜使用する。」、「使用する〜」、及び「使用された〜」の用語は、「〜活用する。」、「活用する〜」、及び「活用された〜」の用語とそれぞれ同意語と見なされる。
【００２０】
プロセッサ、ニューラルネットワーク、ニューラルネットワークに基づくコントローラ、モーター、アクチュエーター（ａｃｔｕａｔｏｒ）、及び多様なセンサーのような、本明細書で説明する本発明の実施形態による電子又は電気デバイス、及び／又は他の任意の関連するデバイス又は構成要素は、適切なハードウェア、ファームウェア（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））、ソフトウェア、又はファームウェア及びハードウェアの組み合わせで具現される。
【００２１】
これらのデバイスの多様な構成要素は、例えば、１つの集積回路チップ（ＩＣ）又は個別のＩＣチップに形成される。また、これらのデバイスの多様な構成要素は、フレキシブル印刷回路フィルム、テープキャリアパッケージ（ＴＣＰ）、印刷回路基板（ＰＣＢ）上に実装されるか、又は１つの基板上に実装される。
【００２２】
なお、これらのデバイスの多様な構成要素は、本明細書で記載した多様な機能を実行するために、コンピュータプログラム命令を実行して他のシステム構成要素と相互作用する、一つ又は複数のコンピューティングデバイス内の１つ以上のプロセッサで駆動されるプロセス又はスレッドである。コンピュータプログラム命令は、例えば、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）のような標準メモリーデバイスを用いてコンピューティングデバイス内に実装されたメモリーに格納される。また、コンピュータプログラム命令は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュドライブ、又は類似する他の非一時的な（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納される。なお、本発明の技術分野に熟練した者には、本発明の思想及び技術範囲から逸脱することなく、多様なコンピューティングデバイスの機能が１つのコンピューティングデバイスに結合又は集積され、或いは特定のコンピューティングデバイスの機能が１つ又は複数の他のコンピューティングデバイスに分散されることが理解される。
【００２３】
特に定義しない限り、本明細書で使用される全ての用語（技術的及び科学的用語を含む）は、本発明が属する技術分野における通常の技術を有する者によって共通に理解されるものと同一の意味を有する。通常使用される辞典に定義された用語は、関連する分野及び／又は本明細書の文脈から、それらの意味と一致する意味を有するものとして解釈され、本明細書で明示的に定義しない限り、理想化（ｉｄｅａｌｉｚｅ）された、又は形式的な意味で解釈されない。
【００２４】
ウェアラブル（ｗｅａｒａｂｌｅ）医療デバイスは、病院又は医療施設の外部の患者の反響を得ており、外部の患者の診断及びモニタリングを可能にする。ウェアラブル医療デバイスは、ユーザー及び担当医が心拍数、血中酸素レベル、及び多様な他の生体信号をモニタリングし、ウェアラブル医療デバイスに含まれるセンサーを用いて、このような生体信号の異常（ａｎｏｍａｌｉｅｓ）を検出可能にする。現代技術の進歩は、ユーザーが外部電源やコンピューティングハードウェアに縛られたり、配線で接続されたりする必要なしに、一日を通じて、ユーザーの身体にウェアラブル医療デバイスを着用できる程度に、ウェアラブル医療デバイス及びその構成要素（例えば、センサー、高度なコンピューティング構成要素及び通信構成要素）を、十分に小さくすることを可能にして来た。
【００２５】
使用中のユーザーの移動性を含めて、ユーザーの経験を向上させるため、ウェアラブル医療デバイスを外部電源に常に接続する代わりに、ウェアラブル医療デバイスの構成要素は内部バッテリーによって電源が供給される。医療診断を促進するため、又は医療状態をモニタリングするために、生体信号を収集して、対応するデータを処理する過程は、バッテリーの充電量を時間とともに消尽させる。連続的又は頻繁な間隔で動作するウェアラブル医療デバイスのセンサーは、特定の医療状態又は徴候をモニタリングする目的のためには興味のない、本質的ではない又は不適切なデータの相当な事例の収集を生じさせる。このような本質的ではないデータの収集は、バッテリーの寿命を相対的に減少させ、ウェアラブル医療デバイスのバッテリーのより頻繁な再充電につながる。本質的ではなくかつ不適切なデータの非効率な収集によるバッテリー消費の効率低下やバッテリー充電に伴う動作時間の減少は、ウェアラブル医療デバイスの有効性を低下させる。
【００２６】
そこで、本発明のいくつかの実施形態は、興味のある又は関連する生体信号の異常データがユーザーによって生成される時間区間中に、より頻繁に（又はひたすらこの時にのみ）、一方、興味のある又は関連する生体信号データをユーザーが生成しない時間区間中に、それほど頻繁ではなく（又は決して頻繁ではなく）、ウェアラブル医療デバイスのセンサーを「ウェークアップ（ｗａｋｅ  ｕｐ）」又はターンオン（ｔｕｒｎ  ｏｎ）させて生体信号データ（例えば、心拍数／心拍リズム、血中酸素レベル、血圧レベル、体温、及び呼吸数）を収集するように、ウェアラブル医療デバイスと共に動作する能動学習方法を利用する生体信号の異常検出システム及び方法を含む。
【００２７】
関連する生体信号の異常データは、例えば、予め定められた閾値範囲、又はユーザーに対して健康なもの又は正常なものと予想されるレベルを逸脱する特性、特徴、又は値を有する生体信号の検出を含む。例えば、心拍数の観点から予め定められた閾値レベルを超過する心拍数は、生体信号の異常を構成するものと看做される。同様に、心拍リズムの観点から非正常又は不規則な心拍リズムは、生体信号の異常を構成するものと看做される。
【００２８】
いくつかの実施形態において、本システムは、生体信号データをウェアラブル医療デバイスの別の環境状態又は動作状態の観点から眺める。例えば、生体信号の感知デバイスを含むウェアラブル医療デバイスが移動中の場合、生体信号の異常検出システムは、ユーザーが身体的活動に従事していると判定して、上昇した心拍数を正当化することにより、検出された心拍数の上昇は、生体信号の異常を構成するとは見做さない。本発明の実施形態は、検出された生体信号が関連する生体信号の異常データを構成するか否かを判定するための上述した因子又はメカニズムに限定されず、検出された生体信号が非正常的（例えば、正常な、健康な、又は許容可能な範囲又はレベルを逸脱）であるか否かを判定するための他の適切な因子、特徴、又はメトリクス（ｍｅｔｒｉｃｓ）を含む。例えば、検出された生体信号が生体信号の異常を構成するか否かを判定するためのシステムのさらなる詳細は、２０１７年１１月３日に、「ウェアラブルデバイスを用いた高精密光電容積脈波に基づく心房細動検出のための方法及び装置（Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｈｉｇｈ  Ａｃｃｕｒａｃｙ  Ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍ  Ｂａｓｅｄ  Ａｔｒｉａｌ  Ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｗｅａｒａｂｌｅ  Ｄｅｖｉｃｅ）」との名称で出願された米国特許仮出願第６２／５８１５６９号に記載され、その全ての内容は、本明細書に参照として含まれる。
【００２９】
生体信号データが感知されて収集される時間区間を制御することにより、本発明の実施形態は、デバイスのバッテリーの各充電に対してウェアラブル医療デバイスの動作時間を増加又は最大化しつつ、関連する生体信号データの収集を最大化して、不適切な又は興味のない生体信号データの収集を最小化するように動作する。従って、本発明の実施形態は、ウェアラブル感知デバイスをなすウェアラブル医療デバイスのセンサーの活動を制御することにより、生体信号の異常に対する検出精度を維持しつつ、消費電力を低減又は最小化する。
【００３０】
本発明の実施形態において、ウェアラブル医療デバイスによる能動学習方法及びデータ収集の制御は、ユーザー及びウェアラブル医療デバイスに対して遠隔に位置するクラウド基盤のニューラルネットワーク機械学習システムで実行される（実施形態は本明細書に限定されないものの、このような能動学習及び制御は他の実施形態によりウェアラブル医療デバイスによって内部的に実行される）。以下で、より詳細に説明するように、制御及び学習システムは、ウェアラブル医療デバイスと電子通信を行って（例えば、無線通信チャンネルを介して）ウェアラブル医療デバイスから生体信号データを受信し、生体信号データの感知及び収集を活性化及び／又は非活性化するための信号をウェアラブル医療デバイスに提供する。データ収集の能動学習及び制御は、遠隔クラウド基盤システムで発生するため、ウェアラブル医療デバイスで実行される演算及び処理の量が低減されるので、生体信号検出システムはウェアラブル医療デバイスのバッテリー充電消費の効率をさらに改善できる。
【００３１】
本明細書では、ウェアラブル医療デバイスが感知処理の性能に影響を与えることなく、興味のある時間に、ウェアラブル医療デバイスをウェークアップ（ｗａｋｅ  ｕｐ）するようにウェアラブル医療デバイスで動作するクラウド基盤のシステム及び能動学習方法論を記載する。感知の最適時間を決定するために使用される情報は、ユーザーの位置、時刻、及び以前に記録された関連する感知データを含むいくつかの源泉（ソース）から収集される。
【００３２】
図１は、本発明の一実施形態による生体信号検出システムを示す図である。図１に示すように、生体信号検出システム１００は、ユーザー１０４によって操作及び／又は着用されるウェアラブル医療デバイス１０２を備える。以下で、より詳細に説明するように、ウェアラブル医療デバイス１０２は、１つ以上の医療状態のモニタリング又は診断を可能にするため、ユーザー１０４から生体信号データを感知又は検出するように構成される１つ以上の生体信号センサーを含む。例えば、生体信号センサーは、１つ以上の光電容積脈波（ＰＰＧ：ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍ）センサーと、脈拍酸素測定器（ｐｕｌｓｅ  ｏｘｉｍｅｔｅｒ）と、脈拍波伝播速度センサー（ｐｕｌｓｅ  ｗａｖｅ  ｖｅｌｏｃｉｔｙ  ｓｅｎｓｏｒ）と、人体から生体信号データを感知及び／又は収集するように構成された他の適切なセンサーとを含む。さらに、ウェアラブル医療デバイス１０２は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ：ｉｎｅｒｔｉａｌ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｕｎｉｔ）、加速度計、ジャイロスコープ、温度計、時計、及び／又はウェアラブル医療デバイスに関連のある環境又は動作状態を測定するための他の適切なセンサーのような、ウェアラブル医療デバイスの環境又は動作状態を測定するための１つ以上の動作センサーを含む。本実施形態によるウェアラブル医療デバイス１０２は、外部の構成要素と通信するための電子通信ハードウェア（例えば、受信機及び／又は送信機）をさらに含む。
【００３３】
生体信号検出システム１００は、例えば、無線ネットワーク構成によってウェアラブル医療デバイス１０２と電子通信を行う制御システム１０６又はサーバーをさらに備える。制御システム１０６は、ウェアラブル医療デバイス１０２からデータ１０８（例えば、感知データ及び／又はコンテクスチュアル（ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ）データ／動作データ）を受信し、ウェアラブル医療デバイス１０２に命令１１０の信号を伝送してウェアラブル医療デバイス１０２が生体信号データの感知及び収集を開始及び／又は中止させるように構成される。本実施形態において、制御システム１０６は、無線データ通信ネットワーク（インターネットのような）を介してウェアラブル医療デバイス１０２と電子通信を行い、制御システム１０６及びウェアラブル医療デバイス１０２がデータを交換して、信号を制御（例えば、応用プログラムインターフェース（ＡＰＩ）により）するためのインターフェースモジュール１１２を含む。
【００３４】
制御システム１０６は、ウェアラブル医療デバイス１０２から受信したデータを格納するように構成された１つ以上のメモリーデバイス１１４を含む。１つ以上のメモリーデバイス１１４は、さらにプロセッサに接続され、プロセッサで実行される時にプロセッサが生体信号検出システム１００の構成要素を制御してモニタリングするための１つ以上の動作を実行させる命令を格納する。
【００３５】
制御システム１０６は、メモリーデバイス１１４と機械学習エンジン１１８又はモジュールとの間を接続して、制御システム１０６の１つ以上の動作を制御するように構成されるプロセッサ又は演算モジュール１１６をさらに含む。例えば、本実施形態において、演算モジュール１１６は、メモリーデバイス１１４に格納されたデータ１０８（例えば、感知データ）を検索し、当該データがモニタリングされる生体信号又は医療状態に関連する情報を含むか否かを計算又は判定するように構成される。演算モジュール１１６は、その後、データ（及び／又はデータに関する計算又は判定）を機械学習エンジン１１８に伝送する。
【００３６】
機械学習エンジン１１８は、この技術分野に熟練した者に知られた任意の適切なニューラルネットワーク構造を有し、この技術分野に熟練した者に知られた任意の適切なサンプルデータを用いて訓練される。以下で、より詳細に記載するように、機械学習エンジン１１８は、ウェアラブル医療デバイス１０２（例えば、制御システム１０６、インターフェースモジュール１１２、１つ以上のメモリーデバイス１１４、及び／又は演算モジュール１１６を経て）から感知データ（又は感知データに対する情報）を受信するように構成される。感知データは、移動、慣性、動き、環境及び／又は時間データのようなコンテクスチュアル情報だけでなく生体信号データを含む。感知データの受信に応答して、機械学習エンジン１１８は、生体信号検出システム１００がウェアラブル医療デバイス１０２のセンサーが活性化又はターンオンされるスケジュール若しくは頻度を修正又は調節することを可能にする。
【００３７】
本実施形態において、初期段階（例えば、訓練区間及び／又はウェアラブル医療デバイス１０２がユーザー１０４によって最初に使用される時）の間に、生体信号検出システム１００（演算モジュール１１６及び／又は機械学習エンジン１１８とインターフェースモジュール１１２とを経て）は、ウェアラブル医療デバイス１０２へ命令を伝送して、規則的及び／又は一定の間隔でデータ（例えば、生体信号及びコンテクスチュアルデータ）の感知を活性化又はターンオンさせる。特定の感知区間で、生体信号検出システム１００は、生体信号の異常又は関連する生体信号データが検出されたと判定し、他の感知区間で、生体信号検出システム１００は、生体信号の異常又は関連する生体信号データが検出されなかったと判定する。
【００３８】
時間の経過とともに、機械学習エンジン１１８を用いて、生体信号検出システム１００は、感知区間中に生体信号の異常又は関連する生体信号データが検出される事例を最大化又は増加させ、感知区間中に生体信号の異常又は関連する生体信号データが検出されない事例を最小化又は減少させることを目標に、感知区間の頻度及び／又は持続時間を調節する。従って、生体信号検出システム１００は、生体信号の異常又は関連する生体信号データを検出する確率が相対的に高い（例えば、予め定められた閾値を超過）時に、センサーが活性化又はターンオンされ、生体信号の異常又は関連する生体信号データを検出する確率が相対的に低い（例えば、予め定められた閾値以下）時に、センサーが非活性化又はターンオフされるように感知区間の頻度及び／又は持続時間を調節するように構成される。従って、生体信号検出システム１００は、関連するデータを感知する確率が高い（例えば、予め定められた閾値の超過）時に、データを感知及び収集（よって、バッテリー消費が増加）し、関連するデータを感知する確率が低い（例えば、予め定められた閾値以下）時に、データを感知及び収集しない（よって、バッテリー消費を節減）ように、自身を訓練することによって、バッテリー寿命を節約し、再充電の頻度を減らすように構成される。
【００３９】
図２は、本発明の一実施形態による生体信号検出システムによって具現される能動学習プロセスの一例を示す図である。本実施形態による生体信号検出システム１００は、任意の適切なニューラルネットワーク及び／又は深層学習アーキテクチャ（ディープＱ学習アーキテクチャ（ＤＱＮ）のなど）を用いてウェアラブル医療デバイス１０２から動作データ及び／又はコンテクスチュアルデータだけでなく生体信号データを受信し、機械学習エンジン１１８を経てウェアラブル医療デバイス１０２のセンサーが活性化される頻度及び／又は持続時間を調節又は制御する。
【００４０】
図２に示すように、状態ｓは、ウェアラブル医療デバイス１０２から、データ（例えば、感知データ）１０８として機械学習エンジン１１８へ伝送される。状態ｓは、以前に測定された又は過去の状態情報だけでなく、ウェアラブル医療デバイス１０２の位置、感知データが収集又は測定された時間、ウェアラブル医療デバイス１０２の移動又は慣性、多様な環境状態測定値（例えば、温度、湿度など）、１つ以上のセンサーが現在活性中であるか否かのような多様な動作情報又はコンテクスチュアル情報、並びに生体信号の異常又は関連する生体信号が検出される感知データを含む。
【００４１】
さらに、生体信号検出システム１００は強化されたＤＱＮアーキテクチャを利用するので、報償データ２００がウェアラブル医療デバイス１０２から機械学習エンジン１１８へ伝送される。報償データ２００の報償ｒｔは、最少の感知試行回数で、最も高い生体信号の異常又は関連する生体信号データの検出率を有する、最大化される目標である。命令１１０の行動ａは、ウェアラブル医療デバイス１０２の１つ以上のセンサーから感知動作を開始する命令である。
【００４２】
機械学習エンジン１１８のニューラルネットワークは、ウェアラブル医療デバイス１０２の物理モデルから生成された生体信号の異常又は関連する生体信号データのシミュレーションされた事件を用いて訓練される。本ニューラルネットワークの目標例は、最少の感知試行回数で最善の（又は最も高い）生体信号の異常又は関連する生体信号データの検出率を達成することである。
【００４３】
価値関数（ｖａｌｕｅ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を最大化又は最小化するように試みるポリシー（ｐｏｌｉｃｙ）πは、状態から行動へのマッピングである。各ステップでの価値関数は、各行動又は状態がどのぐらい良いかを示す。Ｑ値（Ｑ−ｖａｌｕｅ）は予測される総報償を与える。Ｑ値関数は、下記の式（１）により割引係数γでポリシーπの下で、状態ｓ及び行動ａから予測される総報償を与える。
【００４４】
【数１】
2019088774.tif 000003
【００４５】
最適な価値関数は、下記の式（２）によって計算される、最大に達成できる値である。
【００４６】
【数２】
2019088774.tif 000004
【００４７】
最大に達成できる値を達成するための行動は下記の式（３）によって計算される。
【００４８】
【数３】
2019088774.tif 000005
【００４９】
従って、本実施形態により、深層ニューラルネットワーク（ＤＱＮ）で、モデル、ポリシー、及び価値関数を表して学習する深層強化学習モデルが、上記の式（１）〜式（３）に従って利用される。本実施形態により、確率的勾配降下法（ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｄｅｓｃｅｎｔ）を利用して損失関数が最適化される。
【００５０】
図３は、本発明の一実施形態によるウェアラブル医療デバイスのセンサーを活性化させる頻度を示す図である。上述のように、生体信号検出システム１００は、最も少ない数の感知区間で報償（例えば、生体信号の異常又は関連された生体信号データの検出）を増加又は最大化するため、ウェアラブル医療デバイス１０２のセンサーが活性化される頻度を調節又は修正するように構成される。従って、図３に示すように、生体信号検出システム１００を訓練した後に、ウェアラブル医療デバイス１０２のセンサーは、生体信号の異常又は関連する生体信号データが検出される事例がより少ない（又は事例なし）第２区間３０４に比べて、生体信号の異常又は関連する生体信号データが検出される事例の数がより多い第１区間３００中により頻繁に活性化される。第１区間３００及び第２区間３０４のタイミング及び持続時間は機械学習エンジン１１８の判定に基づいて、生体信号の異常又は関連する生体信号データが検出される統計的確率に基づいて決定される。
【００５１】
図４は、本発明の一実施形態による生体信号検出システムを訓練するプロセスの一例を示すタイミング図である。図４を参照すると、生体信号検出システム１００は、第一訓練区間（例えば、第１日）中に、周期的及び／又は均一な区間４００で生体信号データの感知を開始する。区間４００中、ウェアラブル医療デバイス１０２のセンサーは、活性化又はターンオンされて生体信号の異常又は関連する生体信号データを感知又は検出する。一方、区間４００外では、ウェアラブル医療デバイス１０２のセンサーは、非活性化又はターンオフされ、ウェアラブル医療デバイス１０２で使用されるバッテリーの消費量が減少（区間４００中に比べて）するものの、ウェアラブル医療デバイス１０２は生体信号の異常又は関連する生体信号データが発生しても感知できない。１つ以上の感知区間４００中に、生体信号検出システム１００は、生体信号の異常又は関連する生体信号データ４０２の１つ以上の事例の発生を検出する。さらに、生体信号の異常又は関連する生体信号データ４０２の１つ以上の事例は、いずれかの感知区間４００外で発生し、これらは生体信号検出システム１００によって検出されない。感知区間４００中に、生体信号の異常又は関連する生体信号データ４０２が検出されたか又は感知された各事例に対し、関連する生体信号データ４０２が、コンテクスチュアルデータ及び／又は動作データ（例えば、移動データ、時刻、位置情報、環境的状態など）と共に制御システム１０６へ伝送される。また、本実施形態において、コンテクスチュアルデータ及び／又は動作データは、生体信号の異常又は関連する生体信号データ４０２が検出されない感知区間４００を感知するために制御システム１０６へ伝送される。
【００５２】
関連する生体信号データ４０２と、対応するコンテクスチュアルデータ及び／又は動作データとを活用して、生体信号検出システム１００は、上述した適切な機械学習技術を用いて様々な時間区間の生体信号の異常又は関連する生体信号データを検出する確率を計算し、計算された確率に従って、第２訓練区間（例えば、第２日）中の感知区間の頻度及び／又は持続時間を調節（第１訓練区間と比較して）する。
【００５３】
各後続区間（例えば、第３日目、第４日目、第５日目など）に対し、複数の訓練区間の後（例えば、５日目）に、生体信号検出システム１００が生体信号の異常又は関連する生体信号データを検出する高い確率（例えば、予め定められた閾値の確率よりも高い）が存在する時間区間中のみで、感知区間を始めるように、生体信号検出システム１００は、関連する生体信号データ４０２と、対応するコンテクスチュアルデータ及び／又は動作データとに基づいて、様々な時間区間中の生体信号の異常又は関連する生体信号データを検出する確率を再計算し、計算された確率に基づいて感知区間の頻度及び／又は持続時間を再調節することを継続する。生体信号の異常又は関連する生体信号データを検出する低い確率（例えば、予め定められた閾値の確率よりも低い）が存在する時間区間中、生体信号検出システム１００は感知区間を開始しない。
【００５４】
本実施形態において、生体信号検出システム１００は何ら具体的な数の訓練区間を指定しないが、進行中に又は継続的に、以前の感知区間の一部として収集された関連する生体信号データ４０２と、対応するコンテクスチュアルデータ及び／又は動作データとに基づいて感知区間の頻度及び／又は持続時間を更新又は調節する。
【００５５】
図５は、本発明の一実施形態による生体信号検出システムを制御するプロセスを示すフローチャートである。生体信号検出システム１００を制御するためのプロセスにおける動作（ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）の数及び順序は、多様な実施形態に従って変更される。即ち、本プロセスは、追加の動作又はより少ない動作を含み、動作の相対的な順序は明示的又は暗示的に特に記載しない限り変更される。図５に示すように、ステップ５００で、生体信号検出システム１００は、状態及びコンテクスチュアル情報を含む訓練データを、対応する生体信号感知データと共に収集及び／又は受信する。ステップ５０２で、生体信号検出システム１００は、機械学習エンジンを含む生体信号検出コントローラを訓練し、訓練データに基づいて感知区間の頻度及び／又は持続時間を調節する。本実施形態において、生体信号検出システム１００は、初期にいかなる訓練データも受信せずに、代わりに基本（デフォルト）の又は初期感知区間のスケジュール（例えば、一定の持続時間で均等に配置された区間）に従って感知区間を開始する。
【００５６】
ステップ５０４で、生体信号検出システム１００は、機械学習エンジンによる決定及び／又は基本感知区間のスケジュールに基づいて、ユーザーの生体信号を感知するためにウェアラブル医療デバイス１０２のセンサーを活性化又はターンオンするための感知区間を開始する時間であるか否かを判定する。ステップ５０４で、生体信号検出システム１００が感知区間を開始する時間ではないと判定すると、生体信号検出システム１００は、ステップ５０４に戻って他の時間に（例えば、所定の時間後に）判定を繰り返す。ステップ５０４で、生体信号検出システム１００が感知区間を開始する時間だと判定すると、生体信号検出システム１００はウェアラブル医療デバイス１０２へ信号を伝送して、ウェアラブル医療デバイス１０２の１つ以上のセンサーを活性化又はターンオンして感知区間を開始し、ユーザーの生体信号データの収集を開始する。感知区間の終わりで、生体信号検出システム１００はウェアラブル医療デバイス１０２へさらに信号を伝送して感知区間のスタートでターンオンさせたセンサーを非活性化又はターンオフする。又は、ウェアラブル医療デバイス１０２は予め定められた時間区間後にセンサーを自動的に非活性化する。感知区間が完了した後に、生体信号検出システム１００は、生体信号データと、対応するコンテクスチュアルデータ及び／又は動作データとを制御システム１０６へ伝送して機械学習エンジンの訓練を継続する。
【００５７】
本実施形態において、上述した図面に示す多様なサーバー、コントローラ、エンジン、及び／又はモジュール（まとめてサーバーとして参照）のそれぞれが、ハードウェア又はファームウェア（例えば、ＡＳＩＣ）で具現されることは、本発明の技術分野に熟練した者には容易に理解される。
【００５８】
本実施形態において、上述した図面に示す多様なサーバー、コントローラ、エンジン、及び／又はモジュール（まとめてサーバーとして称する）のそれぞれは、本明細書に記載した多様な機能を実現するためのコンピュータプログラム命令を実行し、他のシステム構成要素と相互作用する一つ以上のコンピューティングデバイス１５００（例えば、図６及び図７に示す）内の１つ以上のプロセッサで実行されるプロセス又はスレッドである。
【００５９】
コンピュータプログラム命令は、例えば、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）のような標準メモリーデバイスを用いてコンピューティングデバイス内に具現されるメモリーに格納される。また、コンピュータプログラム命令は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュドライブ、又は類似する他の非一時的（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納される。なお、本技術分野に熟練した者には、コンピューティングデバイスがファームウェア（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））、ハードウェア、又はソフトウェア、ファームウェア、及びハードウェアの組み合わせを通じて具現されることが理解される。本技術分野に熟練した者は、特に明示的に記載されたり、暗示されたりしない限り、本発明の技術範囲を逸脱せずに、多様なコンピューティングデバイスの機能が一つのコンピューティングデバイスに組み合わせられたり、集積されたりすること、又は特定のコンピューティングデバイスの機能が一つ以上のコンピューティングデバイスに分散されることが理解される。サーバーは、ソフトウェアモジュールであってもよく、単にモジュールと称される。生体信号検出システムのモジュールのセットは、サーバー及び他のモジュールを含む。
【００６０】
図６及び図７は、本発明の一実施形態によるコンピューティングデバイスを示すブロック図である。図６及び図７に示すブロック図は、ウェアラブル医療デバイス１０２及び／又は制御システム１０６に採用されるコンピューティングデバイス１５００を示す。各コンピューティングデバイス１５００は、中央処理部１５２１及び主メモリー部１５２２を備える。
【００６１】
図６に示すように、コンピューティングデバイス１５００は、ストレージデバイス１５２８、取り外し可能な媒体インターフェース（ｒｅｍｏｖａｂｌｅ  ｍｅｄｉａ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１５１６、ネットワークインターフェース１５１８、入力／出力（Ｉ／Ｏ）コントローラ１５２３、１つ以上の表示デバイス１５３０ｃ、キーボード１５３０ａ、及びマウスのようなポインティングデバイス１５３０ｂを含む。ストレージデバイス１５２８は、オペレーティングシステム及びソフトウェアのための記憶装置を含むが、これに限定されない。
【００６２】
図７に示すように、各コンピューティングデバイス１５００は、メモリーポート１５０３、ブリッジ１５７０、１つ以上の追加の入力／出力デバイス（１５３０ｄ、１５３０ｅ）、及び中央処理部１５２１と通信するキャッシュメモリー１５４０のような多様で追加のオプション要素を含む。キーボード１５３０ａ、ポインティングデバイス１５３０ｂ、表示デバイス１５３０ｃ、及び入力／出力デバイス（１５３０ｄ、１５３０ｅ）は、本明細書で総括的に参照番号１５３０を用いて参照される。
【００６３】
中央処理部１５２１は、主メモリー部１５２２からフェッチ（ｆｅｔｃｈ）された命令に応答して、命令を処理する任意の論理回路である。例えば、中央処理部１５２１はマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、又はグラフィック処理部（ＧＰＵ）の形態で集積回路に具現されるか、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）若しくは特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）で具現される。主メモリー部１５２２は、データを格納して任意の格納位置が中央処理部１５２１により直接アクセスされる１つ以上のメモリーチップである。図６に示すように、中央処理部１５２１はシステムバス１５５０を介して、主メモリー部１５２２と通信する。図７に示すように、中央処理部１５２１は、メモリーポート１５０３を介して主メモリー部１５２２と直接通信する。
【００６４】
図７は、中央処理部１５２１が時々バックサイドバス（ｂａｃｋｓｉｄｅ  ｂｕｓ）と呼ばれる第２バスを介してキャッシュメモリー１５４０と直接通信する実施例を示す。他の実施例において、中央処理部１５２１は、システムバス１５５０を用いてキャッシュメモリー１５４０と通信する。キャッシュメモリー１５４０は、一般的に主メモリー部よりも速い応答時間を有する。図６に示すように、中央処置部１５２１は、ローカルなシステムバス１５５０を介して多様な入力／出力デバイス（以下、Ｉ／Ｏデバイスと略記する）１５３０と通信する。
【００６５】
ビデオエレクトロニクススタンダーズアソシエーション（ＶＥＳＡ：Ｖｉｄｅｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）ローカルバス（ＶＬＢ：ＶＥＳＡ  Ｌｏｃａｌ  ｂｕｓ）、業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ：Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、拡張された業界標準アーキテクチャ（ＥＩＳＡ：Ｅｘｔｅｎｄｅｄ  Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＣＡ：Ｍｉｃｒｏ  Ｃｈａｎｎｅｌ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、ペリフェラルコンポーネントインターコネクト（ＰＣＩ：Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バス、ＰＣＩ拡張バス（ＰＣＩ  Ｅｘｔｅｎｄｅｄ  （ＰＣＩ−Ｘ）  ｂｕｓ）、ＰＣＩエクスプレスバス（ＰＣＩ−Ｅｘｐｒｅｓｓ  ｂｕｓ）、又はヌーバス（ＮｕＢｕｓ）を含む多様なバスがローカルなシステムバス１５５０に使用される。
【００６６】
Ｉ／Ｏデバイスが表示デバイス１５３０ｃである実施例では、中央処理部１５２１はアドバンストグラフィックポート（ＡＧＰ：Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｇｒａｐｈｉｃ  Ｐｏｒｔ）を介して表示デバイス１５３０ｃと通信する。図７は、中央処理部１５２１がＩ／Ｏデバイス１５３０ｅと直接通信するコンピューティングデバイス１５００の実施例を示す。図７は、またローカルバス及び直接通信が混合した実施例を示す。中央処理部１５２１は、Ｉ／Ｏデバイス１５３０ｅと直接通信する一方、ローカルなシステムバス１５５０を用いてＩ／Ｏデバイス１５３０ｄと通信する。
【００６７】
コンピューティングデバイス１５００には、非常に多様なＩ／Ｏデバイス１５３０が存在する。入力デバイスは、１つ以上のキーボード、マウス、トラックパッド、トラックボール、マイク、及びドローイングタブレット（ｄｒａｗｉｎｇ  ｔａｂｌｅｔ）を含む。出力デバイスは、ビデオ表示デバイス１５３０ｃ、スピーカー、及びプリンターを含む。Ｉ／Ｏコントローラ１５２３は、図６に示すように、Ｉ／Ｏデバイス１５３０を制御する。Ｉ／Ｏコントローラは、キーボード１５３０ａ及びポインティングデバイス１５３０ｂ（例えば、マウス又は光学ペン）のような１つ以上のＩ／Ｏデバイスを制御する。
【００６８】
図６を再び参照すると、コンピューティングデバイス１５００は、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、多様な形態のテープドライブ、ＵＳＢポート、セキュアデジタル（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）、又はコンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣＯＭＰＡＣＴ  ＦＬＡＳＨ（登録商標））メモリーカードポート、又は読み取り専用媒体からデータをリードするか又は読み書き（ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ）媒体からデータをリードし、読み書き媒体にデータをライト（ｗｒｉｔｅ）するのに適した任意の他のデバイスのような、一つ以上の取り外し可能な媒体インターフェース１５１６を支援する。Ｉ／Ｏデバイス１５３０は、システムバス１５５０と取り外し可能な媒体インターフェース１５１６との間のブリッジである。
【００６９】
取り外し可能な媒体インターフェース１５１６は、例えば、ソフトウェア及びプログラムをインストールするのに使用される。コンピューティングデバイス１５００は、オペレーティングシステム及び他の関連するソフトウェアを格納するための、また応用ソフトウェアプログラムを格納するための１つ以上のハードディスクドライブ又はハードディスクドライブアレイのようなストレージデバイス１５２８をさらに含む。オプションで、取り外し可能な媒体インターフェース１５１６は、ストレージデバイスに使用される。例えば、オペレーティングシステム及びソフトウェアは、ブーティング（ｂｏｏｔｉｎｇ）可能な媒体（例えば、ブーティング可能なＣＤ）から実行される。
【００７０】
本実施形態において、コンピューティングデバイス１５００は、それぞれが同一若しくは異なるタイプ及び／又は形態を有する複数の表示デバイス１５３０ｃを備えるか、又は複数の表示デバイス１５３０ｃに接続される。このように、Ｉ／Ｏデバイス１５３０及び／又はＩ／Ｏコントローラ１５２３のいずれかは、適切なハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせのいずれかのタイプ及び／又は形態を含んで、コンピューティングデバイス１５００による複数の表示デバイス１５３０ｃの接続及び使用を支援するか、又は可能にして提供する。例えば、コンピューティングデバイス１５００は、ビデオアダプター、ビデオカード、ドライバー、及び／又はライブラリーのいずれかのタイプ及び／又は形態を含んで、表示デバイス１５３０ｃとインターフェースし、通信し、接続し、又は表示デバイス１５３０ｃを使用する。本実施形態において、ビデオアダプターは、複数の表示デバイス１５３０ｃとインターフェースするための複数のコネクターを含む。他の実施形態において、コンピューティングデバイス１５００は、それぞれ１つ以上の表示デバイス１５３０ｃに接続される複数のビデオアダプターを含む。本実施形態において、コンピューティングデバイス１５００のオペレーティングシステムの任意の部分は、複数の表示デバイス１５３０ｃを使用するように構成される。他の実施形態において、一つ以上の表示デバイス１５３０ｃは、例えば、ネットワークを通じてコンピューティングデバイスに接続された１つ以上のコンピューティングデバイスによって提供される。これらの実施形態は、別のコンピューティングデバイスの表示デバイスを、本コンピューティングデバイス１５００のための第２の表示デバイス１５３０ｃに使用するように設計及び構成された任意の形態のソフトウェアを含む。本発明の技術分野における通常の技術を有する者には、コンピューティングデバイス１５００が複数の表示デバイス１５３０ｃを有するように構成される多様な方法及び実施形態が理解される。
【００７１】
図６及び図７に示す種類のコンピューティングデバイス１５００は、作業スケジュール管理及びシステム資源（ｓｙｓｔｅｍ  ｒｅｓｏｕｒｃｅ）に対するアクセスを制御するオペレーティングシステムの制御下で動作する。コンピューティングデバイス１５００は、任意のオペレーティングシステム、任意のエンベデッド・オペレーティングシステム、任意の実時間オペレーティングシステム、任意のオープンソース・オペレーティングシステム、任意の独占オペレーティングシステム、モバイルコンピューティングデバイスのための任意のオペレーティングシステム、又はコンピューティングデバイスにより実行可能で、本明細書に記載した動作を実行できる任意の他のオペレーティングシステムを実行する。
【００７２】
コンピューティングデバイス１５００は、任意のワークステーション、デスクトップコンピュータ、ラップトップ又はノートブック、サーバーマシン、ハンドヘルドコンピュータ、モバイル電話機又は他の携帯用電気通信デバイス、メディア再生デバイス、ゲーミングシステム、モバイルコンピューティングデバイス、又は通信可能で本明細書に記載した動作を実行するのに十分な演算力及びメモリー容量を有する、他の任意のタイプ及び／又は形態のコンピューティング、電気通信、又はメディアデバイスである。本実施形態において、コンピューティングデバイス１５００は、異なるプロセッサ、オペレーティングシステム、及び当該デバイスに対応する入力デバイスを有する。
【００７３】
他の例として、コンピューティングデバイス１５００は、ジャバ（ＪＡＶＡ（登録商標））が使用可能な携帯電話又は個人情報端末（ＰＤＡ）、スマートフォン、デジタルオーディオ再生機、又は携帯用メディア再生機のようなモバイルデバイスである。また、コンピューティングデバイス１５００は、デジタルオーディオ再生機又は携帯用メディア再生機と組み合せたモバイルフォンのようなデバイスの組み合わせを含む。
【００７４】
図８に示すように、中央処理部１５２１は、複数のプロセッサ（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４）を含み、命令の同時実行又は２つ以上のデータに対する１つの命令の同時実行のための機能を提供する。本実施形態において、コンピューティングデバイス１５００は１つ以上のコアを有する並列プロセッサを含む。一例として、コンピューティングデバイス１５００は、全ての利用可能なメモリーを単一のグローバルアドレス空間としてアクセスする複数のプロセッサ及び／又は複数のプロセッサコアを有する共有メモリー並列デバイスである。他の例として、コンピューティングデバイス１５００は、それぞれローカルメモリーのみにアクセスする複数のプロセッサを有する分散メモリー並列デバイスである。さらに他の例として、コンピューティングデバイス１５００は、共有される一部のメモリーと、特定のプロセッサ又はプロセッサのサブセットによってのみアクセスされる一部のメモリーとの両方を有する。他の実施形態で、中央処理部１５２１は、２つ以上の独立したプロセッサを単一のパッケージ（例えば、単一の集積回路（ＩＣ））に組み合せたマルチコアマイクロプロセッサを含む。一実施形態として、図９に示すコンピューティングデバイス１５００は、少なくとも１つの中央処理部１５２１及び少なくとも１つのグラフィック処理部１５２１’を含む。
【００７５】
本実施形態において、中央処理部１５２１は、単一命令複数データ（ＳＩＭＤ）機能、例えば、データの複数のピース（ｐｉｅｃｅ）に対して単一命令の同時実行を提供する。他の例として、中央処理部１５２１のいくつかのプロセッサは、データの複数のピース（ｐｉｅｃｅ）に対する複数命令の同時実行（ＭＩＭＤ）のための機能を提供する。もう１つの例として、中央処理部１５２１は、単一デバイスにおいて、ＳＩＭＤ及びＭＩＭＤコアの任意の組み合わせを使用する。
【００７６】
コンピューティングデバイスは、ネットワークによって接続された複数の機械の中の１つであるか、またはそのように接続された複数の機械を含む。
【００７７】
図１０は、本発明の一実施形態によるいくつかのコンピューティングデバイスを含むネットワーク環境の一例を示す図である。ネットワーク環境は、１つ以上のネットワーク１５０４を通じて１つ以上の遠隔機械（１５０６ａ、１５０６ｂ、１５０６ｃ）（一般的にサーバー機械又は遠隔機械と称される）と通信する１つ以上のローカル機械（１５０２ａ、１５０２ｂ）（一般的にローカル機械、クライアント、クライアントノード、クライアント機械、エンドポイントとも称される）を含む。
【００７８】
本実施形態において、ローカル機械（１５０２ａ、１５０２ｂ）は、サーバー機械によって提供される資源に対するアクセスを検索するクライアントノード、及び他のクライアントに提供された資源に対するアクセスを提供するサーバー機械の両方として機能する能力を有する。図１０で、２つのクライアント（１５０２ａ、１５０２ｂ）及び３つのサーバー機械（１５０６ａ、１５０６ｂ、１５０６ｃ）だけを示すが、一般的にそれぞれは任意の数を有する。ネットワーク１５０４は、構内ネットワーク（ＬＡＮ：  Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）（例えば、会社のイントラネット（登録商標）のような私有ネットワーク）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ：Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットのような広域ネットワーク（ＷＡＮ）、他の公共ネットワーク、又はこれらの組み合わせである。
【００７９】
コンピューティングデバイス１５００は、標準電話網、構内ネットワーク（ＬＡＮ）又は広域ネットワーク（ＷＡＮ）リンク、ブロードバンド接続、無線接続、又はこれらの１つ以上の組み合わせを含む、しかし、これらに限定されない多様な接続を通じてネットワーク１５０４とインターフェースするためのネットワークインターフェース１５１８を含む。接続は、多様な通信プロトコルを用いて樹立される。本実施形態において、コンピューティングデバイス１５００は、セキュアソケットレイヤー（ＳＳＬ：Ｓｅｃｕｒｅ  Ｓｏｃｋｅｔ  Ｌａｙｅｒ）又はトランスポートレイヤーセキュリティー（ＴＬＳ：Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ  Ｌａｙｅｒ  Ｓｅｃｕｒｉｔｙ）のような任意のタイプ及び／又は形態のゲートウェー又はトンネリングプロトコルを通じて他のコンピューティングデバイス１５００と通信する。ネットワークインターフェース１５１８は、コンピューティングデバイス１５００と通信し、本明細書に記載された動作を実行する任意のタイプのネットワークに接続するのに適したネットワークインターフェースカードのようなビルトインネットワークアダプター（ｂｕｉｌｔ−ｉｎ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ａｄａｐｔｏｒ）を含む。Ｉ／Ｏデバイス１５３０は、システムバス１５５０及び外部通信バス間のブリッジである。
【００８０】
本実施形態によると、図１０に示すネットワーク環境は、ネットワークの多様な構成要素が仮想化される仮想ネットワーク環境である。例えば、多様なローカル機械は、物理的な機械で実行されるソフトウェア基盤のコンピュータとして具現される仮想機械である。仮想機械は同一のオペレーティングシステムを共有する。他の実施形態として、異なるオペレーティングシステムが各仮想機械インスタンスで実行される。本実施形態によれば、それぞれが自身の専用ボックスを有するように行動する複数の仮想機械が同一のホスト物理機械で動作する「ハイパーバイザー（ｈｙｐｅｒｖｉｓｏｒ）」タイプの仮想化が具現される。勿論、仮想機械は、異なるホスト物理機械で動作する。
【００８１】
例えば、ネットワーク（例えば、ソフトウェア定義ネットワーキング（ＳＤＮ））のような他のタイプの仮想化も考慮される。また、ネットワーク機能仮想化（ＮＦＶ：Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ  Ｖｉｒｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）を通じ、セッション境界コントローラ（Ｓｅｓｓｉｏｎ  Ｂｏｒｄｅｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）の機能のような機能及び他のタイプの機能も、仮想化される。
【００８２】
以上、本発明をいくつかの実施形態を参照して説明したが、本発明の技術分野に熟練した者は、本発明の思想及び技術範囲から逸脱しない範囲内で、上述した実施形態を多様に変更実施することが可能である。なお、本明細書に記載した本発明は、他の作業に対する解決方法及び他の応用のための適用に提供される。本発明の思想及び技術範囲から逸脱しない範囲で、本発明の使用及び開示を目的として、本明細書に選択された本発明の実施形態に対して行われる変更及び修正も本発明に含まれる。従って、本発明の実施形態は、本発明の思想及び技術範囲の全ての点において、例示的なものであって、本発明を限定するものではない。なお、本発明の技術分野に熟練した者には、本発明の１つ以上の実施形態による１つ以上の特性が、本発明の思想及び技術範囲から逸脱せずに、本発明の１つ以上の他の実施形態による１つ以上の他の特性と組み合わせられることが理解される。
【産業上の利用可能性】
【００８３】
本発明は、ウェアラブル医療デバイスを用いた生体信号の異常を正確に感知しつつ、電力消費が低減された健康管理システムに有用である。
【符号の説明】
【００８４】
１００    生体信号検出システム
１０２    ウェアラブル医療デバイス
１０４    ユーザー
１０６    制御システム
１０８    データ
１１０    命令
１１２    インターフェースモジュール
１１４    メモリーデバイス
１１６    演算モジュール
１１８    機械学習エンジン
２００    報償データ
３００    第１区間
３０４    第２区間
４００    区間
４０２    生体信号データ
１５００    コンピューティングデバイス
１５０２ａ、１５０２ｂ    ローカル機械
１５０３    メモリーポート
１５０４    ネットワーク
１５０６ａ、１５０６ｂ、１５０６ｃ    遠隔機械
１５１６    取り外し可能な媒体インターフェース
１５１８    ネットワークインターフェース
１５２１    中央処理部
１５２１’    グラフィック処理部
１５２２    主メモリー部
１５２３    入力／出力（Ｉ／Ｏ）コントローラ
１５２８    ストレージデバイス
１５３０ａ    キーボード
１５３０ｂ    ポインティングデバイス
１５３０ｃ    （ビデオ）表示デバイス
１５３０、１５３０ｄ、１５３０ｅ    入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス
１５４０    キャッシュメモリー
１５５０    システムバス
１５７０    ブリッジ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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