(57)【要約】  被験者の投薬計画への順守を表す順守スコアを予測または推定する方法およびシステムが開示される。被験者が順守を報告するために使用したアプリケーションのアプリケーション使用情報に基づいて、被験者が報告した順守スコアを上方修正する。予測モデルを使用して、アプリケーション使用情報に基づいて被験者が報告した順守スコアを調整することができる。
2021530764.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
投薬計画に対する被験者の予測される順守を表す順守スコアを計算する方法であって、
ユーザインタフェイス装置によりホストされるアプリケーションから被験者報告順守スコアを取得するステップであって、前記アプリケーションは、前記投薬計画への順守を記録するために前記被験者によりアクセスされる、ステップと、
前記被験者による前記アプリケーションのアクセス活動を示すアプリケーション使用情報を取得するステップと、
前記アプリケーション使用情報に基づいて前記被験者報告順守スコアを増加させて、それにより、前記投薬計画に対する前記被験者の予測される順守を表す前記順守スコアを計算するステップと、を有する方法。
【請求項２】
前記被験者報告順守スコアを増加させる前記ステップが、
前記被験者報告順守スコア及び前記アプリケーション使用情報を使用して、前記投薬計画に対する前記被験者の予測される順守を表す順守スコアを予測するための予測モデルを取得するステップと、
前記被験者報告順守スコア及び前記アプリケーション使用情報に基づいて、前記予測モデルを使用して、前記順守スコアを予測するステップと、を有する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
予測モデルを取得する前記ステップが、前記被験者及び前記投薬計画の１つまたは複数の特性に基づいて複数の潜在的な予測モデルのうちの１つを選択するステップを有する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記予測モデルを使用して前記順守スコアを予測する前記ステップが、
前記アプリケーション使用情報に基づいて、前記被験者報告順守スコアを増加させるかを決定するステップと、
前記被験者報告順守スコアを増加させると決定された場合にのみ前記被験者報告順守スコアを増加させるステップと、を有する、請求項２又は３に記載の方法。
【請求項５】
前記アプリケーション使用情報が、前記アプリケーションに対する前記被験者の前記アクセス活動を表す使用スコアを有し、
前記被験者報告順守スコアを増加させるかを決定する前記ステップが、前記使用スコアが所定のスコアを超えるかを決定するステップを有し、前記所定のスコアが、前記予測モデルによって定められる、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記投薬計画に対する前記被験者の実際の順守を表す実際の順守スコアを取得するステップと、
前記実際の順守スコアに基づいて前記予測モデルを更新するステップと、
をさらに有する、請求項２から請求項５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記予測モデルを更新する前記ステップが、前記所定のスコアを修正するステップを有する、請求項５に従属する請求項６に記載の方法。
【請求項８】
実際の順守スコアを取得する前記ステップが、前記被験者からの体液の薬物または代謝産物の濃度の分析から前記実際の順守スコアを取得するステップを有する、請求項６または７に記載の方法。
【請求項９】
前記被験者報告順守スコアを取得する前記ステップが、前記被験者が、前記アプリケーションを使用して、前記投薬計画への順守を何回示したかのカウントを取得するステップを有する、請求項２から請求項８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
予測モデルを取得する前記ステップが、
データエントリのデータセットを取得するステップであって、各データエントリが被験者及び投薬計画に関連し、各データエントリが過去の自己報告順守スコア、過去のアプリケーション使用情報及び過去の実際の順守スコアを有する、ステップ、
各データエントリに対して、汎用予測モデルを使用し、前記過去の自己報告順守スコア及び前記過去のアプリケーション使用情報を用いて、前記投薬計画に対する当該データエントリに関連する前記被験者の過去の予測される順守を表す過去の順守スコアを予測するステップ、
前記過去の順守スコア及び各データエントリの前記過去の実際の順守スコアを使用して、前記汎用予測モデルを修正し、それにより前記予測モデルを得るステップ、
により、予測モデルを生成するステップを有する、請求項２から請求項９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記汎用予測モデルを修正する前記ステップが、
各データエントリに対して、前記過去の順守スコアと前記過去の実際の順守スコアとの間の差を計算するステップ、
各データエントリの計算された前記差を加算し、合計を生成するステップ、
後続の反復において前記合計を低減するように前記汎用予測モデルを修正するステップ、
を繰り返す、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記過去のアプリケーション使用情報が、前記投薬計画に対する順守を記録するために前記データエントリに関連する前記被験者によってアクセスされるアプリケーションに対する前記アクセス活動を表す過去の使用スコアを有し、
前記予測モデルを使用して予測する前記ステップが、
前記過去の使用スコアが所定の値より大きいかを決定するステップであって、前記所定の値が前記汎用予測モデルにより設定される、ステップ、
前記使用スコアが所定の値より大きい場合にのみ前記過去の自己報告順守スコアを増加させ、それにより、前記過去の順守スコアを生成するステップ、
を有し、
前記汎用予測モデルを修正する前記ステップが、前記所定の値を修正するステップを有する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
データエントリのデータセットを取得する前記ステップが、前記被験者及び前記投薬計画の１つまたは複数の特性に基づいて前記データセットを取得するステップを有する、請求項１０から請求項１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
コンピュータにより実行されて、前記コンピュータに請求項１から請求項１３のいずれか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。
【請求項１５】
投薬計画に対する被験者の予測される順守を表す順守スコアを計算するためのシステムであって、
ユーザインタフェイスのためのアプリケーションからの被験者報告順守スコアであって、前記アプリケーションは前記投薬計画への順守を記録するために前記被験者によってアクセスされる、被験者報告順守スコア、及び
前記被験者による前記アプリケーションのアクセス活動を示すアプリケーション使用情報、
を取得するように適合された取得ユニットと、
前記アプリケーション使用情報に基づいて前記被験者報告順守スコアを増加させ、それにより、前記投薬計画に対する前記被験者の予測される順守を表す順守スコアを生成するように適合された計算ユニットと、
を有する、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は投薬計画への順守を決定する分野に関し、特に、被験者が報告した情報を用いて順守を決定することに関する。
【背景技術】
【０００２】
長期療法の順守不良は、不良な健康転帰および医療費の増加につながるため、入院後ケアまたは慢性疾患管理には投薬計画の順守が重要である。したがって、投薬計画の順守を正確に評価することへの関心が高まっている。順守評価は、効果的な治療計画、投薬監視、および医学的介入の必要性の基礎を提供する。
【０００３】
しかしながら、例えば体液中の薬物/代謝産物の濃度の定期的な測定、または薬物事象モニタリングシステムを使用して、投薬計画に対する対象の順守の正確な評価を確実にする現在の方法は高価であり、日常的な実施には実用的ではない。
患者の自己報告情報を使用するなど、投薬計画の順守を評価する他の方法はより安価であり、より柔軟であり、実施がより簡単である。しかしながら、これらの方法は患者がその順守を正確に報告することに依存し、したがって主観的であり得るので、信頼性が低く、典型的には精度が低い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、実施するのが安価であり、比較的簡単で投薬計画への順守を評価する正確な方法を提供することが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明は、請求項によって規定される。
【０００６】
本発明の一態様による例によれば、投薬計画に対する被験者の予測される順守を表す順守スコアを計算する方法が提供される。当該方法は、ユーザインタフェイス装置によってホストされるアプリケーションから、被験者から報告される順守スコア（被験者報告順守スコア）を取得するステップであって、前記アプリケーションは、投薬計画への順守状況を記録するために前記被験者によりアクセスされる、ステップと、アプリケーションの使用情報を取得するステップであって、前記アプリケーション使用情報は、前記被験者による前記アプリケーションへのアクセス活動を示す、ステップと、前記アプリケーションの使用情報に基づいて、前記被験者報告順守スコアを増加させ、それにより、前記被験者の前記投薬計画に対する予測順守を表す順守スコアを算出するステップとを有する。
【０００７】
本発明は、被験者が例えば、自身の順守を報告するためにアプリケーションを使用するときの忘却または誤解のために、投薬計画への順守を過小報告する傾向があるという基礎となる理解に依拠する。したがって、投薬計画に対する順守を記録するために被験者によって使用されるアプリケーションの使用またはアクセス活動に関する情報を使用して、この過小報告を説明するために順守スコアを増加させることができる。
【０００８】
これは順守スコアの精度を改善し、その結果、それは投薬計画に対する被験者の現実的なまたは実際の順守とより密接に整合する。このように、計算された順守スコアは、被験者が投薬計画の順守状況を正確に報告することに依存することが少ない。
【０００９】
これは、比較的安価で実施が簡単でありながら、投薬計画に対する被験者の順守を評価する非常に正確な方法を提供する。したがって、この順守スコアは非常に正確であるため、投薬計画に対する被験者の実際の順守を表すと考えることができる。
【００１０】
したがって、投薬計画の順守を報告するために被験者によって使用されるアプリケーションから得られる順守スコアは、そのアプリケーションのアクセス情報を使用して上方に補正される。このことは被験者が投薬計画の順守状況を報告するのに失敗したり忘れたりすることが、計算される順守スコアに影響を及ぼさないことを保証するものである。このように、この方法は、被験者が服薬を忘れた、または報告しなかった回数を考慮に入れることによって、被験者報告順守スコアと「実際の」順守スコアとの差を説明する。
【００１１】
アクセス活動は例えば、アプリケーションへの最後のアクセスからの時間、被験者によるアプリケーションのアクセスの回数、被験者によるアプリケーションのアクセスの頻度、所定の期間内の被験者によるアプリケーションのアクセスの回数などを示すことができる。
【００１２】
したがって、アクセス活動は、被験者が投薬計画に従ってアプリケーションにアクセスしたかどうかを示すことができる。例えば、所定の期間内の（自己報告のための）アプリケーションへのアクセスの回数が、その所定の期間内の（投薬計画による）推奨される投薬の回数未満である場合、たとえ被験者が投薬計画を順守していたとしても、被験者が投薬計画の順守を報告することに失敗したか、または忘れたことが決定されてもよい。
【００１３】
少なくとも1つの実施形態では、被験者報告順守スコアを増加させるステップは、被験者報告順守スコアおよびアプリケーション使用情報を使用して、投薬計画に対する被験者の予測順守を表す順守スコアを予測するための予測モデルを取得するステップと、被験者報告順守スコアおよびアプリケーション使用情報に基づいて、予測モデルを使用して、順守スコアを予測するステップとを含む。
【００１４】
予測モデルは、被験者報告順守スコアおよびアプリケーション使用情報を入力として受信し、投薬計画に対する被験者の実際の順守をより密接に表す修正/増加された順守スコアを出力する方法、アルゴリズム、または関数である。
【００１５】
予測モデルを使用することにより、計算される順守スコアの精度が向上する。特に、予測モデルは、被験者報告順守スコアと、被験者が順守を報告するために使用されるアプリケーションのアクセス活動に基づいて、患者の「実際の」順守スコアを正確に計算することができる。
【００１６】
予測モデルを取得するステップは、被験者および投薬計画の1つ以上の特性に基づいて、複数の潜在的な予測モデルのうちの1つを選択するステップを含んでもよい。
【００１７】
患者または投薬計画の１つ以上の特性に基づく予測モデルを得ることにより、予測順守スコアの正確性を増加させることができる。患者または投薬計画の特性が、患者が任意の時点での服薬を報告する尤度に有意に影響し、したがって、被験者報告順守スコアと実際の順守スコアとの差に影響を及ぼすことが認識されている。
【００１８】
例として、（診断または投薬計画のために）患者が1日に多くの薬を服用する必要がある場合、患者は、例えば、疲労または退屈のために、服薬の報告を忘れるか、または失敗する可能性がより高い。予測モデルを選択する際に、患者または投薬計画の特性を考慮に入れることによって、これらのシナリオを考慮に入れることができる。
【００１９】
被験者の特性には、例えば、人口統計学的情報（例えば、年齢若しくは性別）、診断情報又はコード、治療情報、既往歴（例えば、心血管系の問題の既往歴）又は徴候/症状情報が含まれ得る。投薬計画の特性としては、推奨用量の頻度、推奨用量の大きさ、推奨用量の回数などが挙げられる。
【００２０】
好ましくは、予測モデルを使用して、順守スコアを予測するステップは、アプリケーション使用情報に基づいて、被験者報告順守スコアを増加させるかどうかを決定するステップと、被験者報告順守スコアを増加させると決定された場合にのみ、被験者報告順守スコアを増加させるステップとを含む。
【００２１】
したがって、予測モデルは、アプリケーション使用情報に基づいて、被験者報告順守スコアを増加させるかどうかを決定することを含むことができる。言い換えれば、予測モデルは、アプリケーション使用情報を考慮して順守スコアを増加させる必要があるかどうかを定義することができる。
【００２２】
これは、例えば、被験者が投薬計画への自身の順守を適切に報告したと考えられる場合に、被験者報告順守スコアに対する不必要な増加を回避し、それによって、計算される順守スコアの精度を改善する。
【００２３】
アプリケーション使用情報は、アプリケーションに対する被験者のアクセス活動を表す使用スコアを含むことができる。そのような実施形態では、被験者報告順守スコアを増加させるかどうかを決定するステップは、使用スコアが所定のスコアを超えるかどうかを決定するステップを含むことができ、所定のスコアは予測モデルによって定義される。
【００２４】
したがって、予測モデルは、アプリケーションへの最小アクセス限度を設定することによって、被験者が投薬計画への順守を適切に報告したかどうかを定義することができる。これにより、修正される順守スコアの算出精度が向上する。
【００２５】
任意選択で、本方法は、投薬計画に対する被験者の実際の順守を表す実際の順守スコアを取得するステップと、実際の順守スコアに基づいて予測モデルを更新するステップとをさらに含む。
【００２６】
このようにして、予測モデルは、一般的なモデルではなく、被験者に適合されるか、または個人向けとすることができる。これは、予測モデルの精度を高め、それによって、計算される順守スコアの精度を高める。
【００２７】
被験者報告順守スコアを増加させるかどうかを決定するステップは、使用スコアが所定のスコアを超えるかどうかを決定するステップを含み、所定のスコアは予測モデルによって定義され、予測モデルを更新するステップは、所定のスコアを修正するステップを含むことができる。
【００２８】
使用スコアは、時間の長さ、例えば、被験者が投薬計画への順守を記録するためにアプリケーションにアクセスできなかった日数を表すことができる。
【００２９】
一実施形態では、実際の順守スコアを取得するステップは、被験者からの体液の薬物または代謝産物の濃度の分析から実際の順守スコアを取得するステップを含む。
【００３０】
このような分析技術は、投薬計画に対する被験者の順守の正確な測定を提供するものとして確認されている。
【００３１】
被験者報告順守スコアを取得するステップは、被験者がアプリケーションを使用して投薬スキームに対するそれらの順守を何回示したかのカウントを取得することを含んでもよい。
【００３２】
予測モデルを得るステップは、予測モデルを生成することを含み得る。予測モデルを生成する方法は、データエントリのデータセットを取得するステップであって、各データ入力は被験者と投薬計画に関連付けられ、各データエントリは、過去の自己報告順守スコア、過去のアプリケーション使用情報、および過去の実際の順守スコアを有する、ステップと、各データ入力について、汎用予測モデルを使用して、過去の自己報告順守情報および過去のアプリケーション使用情報を使用して、当該データ入力に関連する被験者の投薬計画に対する過去の予測順守を表す過去の順守スコアを、予測するステップと、過去の順守スコアと各データエントリの過去の実際の順守スコアを使用して汎用予測モデルを修正し、それによって予測モデルを得るステップとを有する。
【００３３】
汎用予測モデルを修正するステップは、好ましくは、各データエントリについて、過去の順守スコアと過去の実際の順守スコアとの間の差を計算するステップと、各データエントリの計算された差を加算して合計を生成するステップと、後続の反復において合計を低減するように汎用予測モデルを修正するステップとを含む。
【００３４】
実施形態では、過去のアプリケーション使用情報は、投薬計画への順守を記録するために、データエントリに関連付けられた被験者によってアクセスされたアプリケーションへのアクセス活動を表す過去の使用スコアを含む。さらなる例では、予測モデルを使用して予測するステップは、過去の使用スコアが所定の値よりも大きいかどうかを判定するステップであって、前記所定の値は汎用予測モデルによって設定されるステップと、使用スコアが所定の値よりも大きい場合にのみ過去の自己報告順守スコアを増加させて過去の順守スコアを生成するステップとを含み、汎用予測モデルを修正するステップは前記所定の値を修正するステップを含む。
【００３５】
データエントリのデータセットを取得するステップは、被験者および投薬計画の1つ以上の特性に基づいてデータセットを取得するステップを含んでもよい。
【００３６】
好ましくは、被験者報告順守スコアを取得するステップは、被験者がアプリケーションを使用して、投薬計画に対するそれらの順守を何回示したかのカウントを取得することを含む。
【００３７】
したがって、被験者報告順守スコアは、被験者が投薬計画への順守を報告した回数を示すことができる。これは、被験者のコンプライアンスを示す単純であるが効果的な方法を提供する（例えば、回数が多いほど、被験者は投薬計画をより厳密に順守している可能性が高い）。
【００３８】
被験者報告順守スコアを得るステップは、カウントを、投薬計画によって推奨される投薬数で割ることをさらに含んでもよい。
【００３９】
したがって、被験者報告順守スコアは、被験者が順守を示した投薬計画の推奨投薬の割合を表すことができる。これは、投薬計画に対する被験者の相対的な順守の概念的理解を増大させる。
【００４０】
この方法は、計算された順守スコアが所定の値未満である場合に警告を生成するステップをさらに含むことができる。
【００４１】
このように、被験者が投薬計画に適切に従わなかったという決定に応答して、警告が生成されてもよい。これは、例えば、医学的介入により、医学的状態の悪化を回避することを可能にし得る。
【００４２】
本発明の別の態様による例によれば、プログラムがコンピュータ上で実行されるときに、前述の方法を実施するためのコードを含むコンピュータプログラムが提供される。
【００４３】
本発明のさらに別の態様による例によれば、投薬計画に対する被験者の予測される順守を表す順守スコアを計算するためのシステムが提供される。このシステムは、ユーザインタフェイスのためのアプリケーションから被験者報告順守スコアを取得するように適合された取得ユニットを備え、このアプリケーションは投薬計画への順守を記録するために被験者によってアクセスされ、取得ユニットはさらに、被験者によるアプリケーションのアクセス活動を示すアプリケーション使用情報を取得するように適合されている。システムはまた、アプリケーション使用情報に基づいて被験者報告順守スコアを増加させ、それによって投薬計画に対する被験者の予測される順守を表す順守スコアを生成するように適合された計算ユニットを備える。
【００４４】
本発明のこれらおよび他の態様は、以下に記載される実施形態から明らかになり、これを参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
本発明をより良く理解し、本発明をどのように実施することができるかをより明確に示すために、単なる例として、添付の図面を参照する。
【図１】一実施形態による方法を示すフローチャート。
【図２】順守情報を報告するために被験者によって使用されるアプリケーションをホストするためのユーザインタフェイスを示す図。
【図３】一実施形態による予測モデルを得るためのステップを示す図。
【図４】一実施形態による予測モデルを生成するプロセスを示す図。
【図５】一実施形態による予測モデルを修正するためのステップを示す図。
【図６】一実施形態によるシステムを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００４６】
本発明は、図面を参照して説明される。
【００４７】
詳細な説明および特定の例は、装置、システムおよび方法の例示的な実施形態を示しているが、例示のみを目的としたものであり、本発明の範囲を限定することを意図したものではないことを理解されたい。本発明の装置、システムおよび方法のこれらおよび他の特徴、態様、および利点は、以下の説明、添付の特許請求の範囲、および添付の図面からより良く理解されるのであろう。図面は単に概略的なものであり、一定の縮尺で描かれていないことを理解されたい。また、同じ参照番号が、同じまたは類似の部分を示すために、図面全体にわたって使用されることを理解されたい。
【００４８】
本発明の概念によれば、投薬計画に対する被験者の順守を表す順守スコアを予測または推定する方法およびシステムが提案される。被験者が順守を報告するために使用したアプリケーションのアプリケーション使用情報に基づいて、被験者が報告した順守スコア（被験者報告順守スコア）を上方修正される。予測モデルを使用して、アプリケーション使用情報に基づいて被験者報告順守スコアを調整することができる。
【００４９】
実施形態は、少なくとも部分的には、物忘れまたは誤解のために、被験者が投薬計画を順守したことを過少報告するという認識に基づいている。被験者が服薬順守を報告するために使用されるアプリケーションのアクセス活動情報を使用することによって、被験者が投薬計画への順守を報告しなかったことを説明するために、被験者報告服薬順守スコアを上方修正することができる。
【００５０】
例示的な実施形態は、例えば、被験者が長期間にわたり薬物を服用することを要求される慢性疾患管理ソリューションにおいて、または他の長期薬物投薬システムにおいて使用されることができる。このようにして、慢性疾患の投薬計画への順守を正確に評価することができ、被験者がこの計画を正確に順守できないことを確認することができる。
【００５１】
「投薬計画」は、被験者が特定の薬剤を（例えば、設定された期間にわたって）何回服用すべきであったかを特定する。
【００５２】
「順守スコア」は、被験者が投薬計画を順守したかどうか、すなわち、被験者が正しい数の投薬を服用したかどうかの尺度である。特に、順守スコアは、所定の期間、例えば、1日または1週間にわたって、被験者が投薬計画にどれだけ密接に順守したかの測度を表すことができる。
【００５３】
図1は、投薬計画に対する被験者の予測される順守を表す順守スコアを計算する方法1を示す。
【００５４】
方法1は、被験者報告順守スコア5を得るステップ2を含む。
【００５５】
被験者報告順守スコア5は、携帯電話またはタブレットなどのユーザインタフェイスデバイスによってホストされるアプリケーションによって提供される。後に例示されるように、ユーザインターフェースは、被験者が投薬計画への順守を記録することができるアプリケーションまたはプログラムを提供する。
【００５６】
次に、本方法は、アプリケーション使用情報6を取得するステップ3に進む。アプリケーション使用情報は、被験者/ユーザによるアプリケーション/プログラムのアクセス活動を示す。
【００５７】
続いて、本方法は、アプリケーション使用情報6に基づいて被験者報告順守スコア5を増加させるステップ4に移る。ステップ4において被験者が報告した順守スコアを増加させることによって、投薬計画に対する被験者の予測される順守を表す（予測された）順守スコア7を得ることができる。
【００５８】
したがって、ステップ3で生成された順守スコア7は、予測または推定された順守スコアであり、代替的に「調整された順守スコア」と表示されてもよい。順守スコア7は、例えば、警告のトリガまたは臨床医に被験者の順守を知らせるために、「実際の順守スコア」（被験者の順守の極めて正確な評価を表す）の代わりに使用されることができる。
【００５９】
本発明は、被験者が例えば物忘れのために、投薬計画への順守を過小報告する可能性が高いという理解に依拠する。
【００６０】
一例として、アプリケーション使用情報6が、被験者が（順守を報告するために）所定の期間にわたってアプリケーションにアクセスしていないことを示す場合、被験者報告順守スコア5は、被験者が報告し損ねたことを考慮に入れるために、所定の値またはパーセンテージだけ増加されてもよい。
【００６１】
好ましい実施形態では、図示されているように、被験者報告順守スコアを増加させるステップ4は、いくつかのサブステップを含むことができる。一実施形態では、ステップ4は、被験者報告順守スコアおよびアプリケーション使用情報に基づいて、順守スコア7を予測するための予測モデル8を取得する第1のサブステップ4aを含む。予測モデル8は、サブステップ4bにおいて、順守スコアを予測するために使用される。
【００６２】
様々な予測モデルが本発明によって想定され、その第1の例を以下に説明する。
【００６３】
この第1の例では、自己報告電子日記またはログアプローチを使用して、被験者報告順守スコアが取得される。
【００６４】
図2は、被験者が投薬計画への順守を記録するための電子日記として動作することができる、携帯電話のようなユーザインターフェース20を示す。ユーザインターフェースは、アプリケーションを表示するタッチ感知スクリーン22を含む。アプリケーションは、第1のボタン25と第2のボタン26の２つのボタンを提供する。
【００６５】
順守を記録するために、アプリケーションは、被験者が、第1のボタン25を介して、薬物を服用したかどうか（「はい」）、または第2のボタンを介して、薬物を服用していないかどうか（「いいえ」）を示すことを可能にする、したがって、投薬計画への順守または非順守は、ユーザインターフェース20によって提供される「はい」ボタン25または「いいえ」ボタン26を被験者がクリックすることによって記録されることができる。このようにして、被験者は、投薬計画に順守したかどうかを報告する。
【００６６】
被験者報告順守スコアSsubは、次の式を使用して計算されることができる:
2021530764.tif 000003
ここで、Nyesは被験者が薬物を服用したことを示した回数を表し、Ndosageは、被験者が投薬計画に従って薬物を服用すべき回数を表す。「Nno」（後に使用）は、被検者が薬を使用していないことを示した回数を表す。
【００６７】
したがって、被験者報告順守スコアSsubを得ることは、被験者が、アプリケーションを用いて、その投薬計画に対する順守を何回示したかのカウントNyesを得ることを含む。
【００６８】
言い換えれば、図1を再度参照すると、被験者報告順守スコア5を得るステップ2は、被験者がアプリケーションを使用して投薬計画の順守を記録した回数のカウントNyesを少なくとも得ることを含んでもよい。ステップ2は、推奨投薬回数のうち、被験者が投薬計画の順守を示した割合を決定することをさらに含んでもよい。
【００６９】
ステップ4 では、被験者報告順守スコアがアプリケーション使用情報に基づいて調整され、（推定） 順守スコアSadが取得される。特に、予測モデル8は、所定の値NUを用いて被験者報告順守スコアSsubを増やし、所定の値NUがアプリケーション使用情報6によって決定される。
【００７０】
第1の例では、アプリケーション使用情報6は、使用スコアを含む。使用スコアは、アプリケーションへの被験者のアクセス活動を表す。使用スコアは、たとえば、アプリケーションが最後に被験者によってアクセスされてからの日数NDなどの期間を示すことができる。
【００７１】
なお、期間Ntの長さが所定のスコアpより短い場合には、所定の値NUを0とするようにしてもよい。また、期間Ntの長さが所定スコアp以上であることに応じて、所定の値NU を第2の所定の値nuに設定してもよい。したがって:、
2021530764.tif 000004
【００７２】
このように、アプリケーション使用情報は、被験者報告順守スコアを増加させるか否かを定めるする。予測モデルは、所定のスコアpの値を定義することができる。
【００７３】
第2の所定の値nuは、被検者が服薬したかどうかが不明である回数と等しくてもよい。したがって、第2の所定の値nuは、被験者が投薬計画に従って服薬すべき回数Ndosageと、被験者が服薬したことを示すNyesの回数及び被験者が服薬していないことを示すNnoの回数の合計との間の差の大きさを表すことができる。. よって、第2の所定の値nuは、以下のようにして算出することができる:
2021530764.tif 000005
【００７４】
しかしながら、第2の所定の値nuは任意の適切な所定値に置き換えられてもよく、あるいは予測モデルによって他の方法で定義されてもよい。
【００７５】
次に、次の式を使用して、（推定） 順守スコアsadを計算できる:
2021530764.tif 000006
【００７６】
このようにして、推定順守スコアSadは、被験者報告順守スコアSsubとアプリケーション使用情報に依存し、所定の値NUを定義する。
【００７７】
所定の値NUは、0または第2の所定の値nuのいずれかであってもよく、提案される方法は、被験者報告順守スコアを増やすことが決定された場合にのみ、被験者報告順守スコアを（第2の所定の値nUによって）増やすことができる。
【００７８】
好ましい例では、それぞれの予測モデルは所定のスコアpについて異なる値を定義する。
【００７９】
したがって、サブステップ4bで予測モデルを使用することは、被験者報告順守スコアを増加させるかどうかを決定すること（すなわち、式2）と、被験者報告順守スコアを増加させると決定された場合にのみ、被験者報告順守スコアを増加させること（すなわち、式4）とを含むことができる。
【００８０】
ステップ4で使用される予測モデルは、式2-4を定義することができる。言い換えると、予測モデルは、アプリケーションの使用情報に基づいて、被験者報告順守スコアSsubがどのように調整されるかを決定する。
【００８１】
具体的には、アプリケーション使用情報がアプリケーションに対する被験者のアクセス活動を表す使用スコアを含む場合、被験者報告順守スコアを増加させるかどうかを決定するステップは、使用スコアが所定のスコアを超えるかどうかを決定するステップを含むことができ、所定のスコアは予測モデルによって定義される。
【００８２】
図3は、本発明の一実施形態による予測モデルを取得するサブステップ4aの一実施形態を示す。
【００８３】
サブステップ4aは、被験者および/または（被験者に関連する）投薬計画の1つ以上の特性38を取得するサブステップ31を含む。
【００８４】
サブステップ4aは、被験者及び投薬計画の1つ以上の特性に基づいて、複数の予測モデル39のうちの1つを選択するサブステップ32を更に含む。
【００８５】
したがって、サブステップ4aは、被験者および/または関連する投薬計画の特性に基づいて、いくつかの潜在的な予測モデルから予測モデルを選択することを含む。
【００８６】
言い換えると、それぞれが被験者の異なるコホートおよび/または投薬計画に関連する複数の予測モデルが存在し得る。ステップ32は、調査中の被験者に最も類似するコホートに関連する予測モデルを選択することを含む。例として、サブステップ4bは、最小距離アルゴリズムを実行することを含むことができる。
【００８７】
次に、サブステップ4aは、予測モデルを使用して順守スコアを予測するサブステップ4bで使用するために、選択された予測モデル8を出力する。
【００８８】
被験者の特性には、例えば、人口統計学的情報（例えば、年齢又は性別）、診断情報又はコード、治療情報、既往歴（例えば、心血管系の問題の既往歴）又は徴候/症状情報が含まれ得る。投薬計画の特性としては、推奨される投薬の頻度、推奨される投薬の量、推奨される投薬の回数などが挙げられる。
【００８９】
したがって、サブステップ4aは、被験者および投薬計画の1つまたは複数の特性に基づいて、複数の潜在的予測モデル39のうちの1つを選択することを含むことができる。
【００９０】
図4は、方法1のステップ4で使用するための予測モデル45'を生成する方法40を図示する。
【００９１】
方法40は、データエントリ49'のデータセット49を取得するステップ41を含み、データエントリの各々は、被験者および投薬計画に関連付けられる。データエントリ49'は、過去の自己報告順守スコア49aと、過去のアプリケーション使用情報49bと、過去の実際の順守スコア49cとを含む。
【００９２】
データエントリ49'の各々の過去の要素は、以前に報告された又は既知の情報を表し、互いに時間的に整列される。各データエントリは、例えば、順守が決定された異なる期間および/または異なる被験者に関連付けられてもよい。
【００９３】
例として、データセットは、第1の被験者に関連付けられた第1の複数のデータエントリであって、複数のデータエントリのそれぞれが、順守が決定された異なる期間に関連付けられている、第1の複数のデータエントリと、第2の被験者に関連付けられており、複数のデータエントリのそれぞれが、順守が決定された異なる期間に関連付けられている、第2の複数のデータエントリとを含んでもよい。データセットは、任意の数のそのような複数を含むことができ、各複数は、異なる被験者に関連付けられる。
【００９４】
したがって、過去の自己報告順守スコア49aは、（例えば、「はい」ボタンを使用した）ユーザインタフェイスの適用による反復を介して、被験者が投薬計画への彼らの順守を示した回数の過去の記録を示してもよい。
【００９５】
過去の実際の順守スコアは、被験者が実際に投薬計画を順守したことを表す。このような実際の順守スコアは、例えば、（被験者が正しい回数服用したかどうかを識別するために）被験者に対して血液または体液濃度分析を実施することによって得ることができる。
【００９６】
方法40は、汎用予測モデル45を使用して、データエントリに対して過去の順守スコアを予測するステップ41を反復的に実行することをさらに含み、過去の順守スコアは、投薬計画に対する（データエントリに関連する）被験者の予測される順守を表す。過去の順守スコアを予測するために、汎用予測モデルは、データエントリの履歴自己報告順守スコア49aおよび履歴アプリケーション使用情報49bを処理する。
【００９７】
過去の順守スコアを予測する方法は、図1及び2を参照して説明した順守スコアを予測するステップと実質的に同一であってもよい。
【００９８】
ステップ42は、データセット49の各データエントリ49'に対して実行され、その結果、それぞれの複数46の過去の順守スコアが生成される。これにより、各々の過去の順守スコア46は、それぞれのデータエントリ49'に関連付けられる。
【００９９】
方法40はさらに、各データエントリ49'の過去の順守スコア46および過去の実際の順守スコア49cを使用して、汎用予測モデル45を修正するステップ43を含む。
【０１００】
具体的には、ステップ43は、各データエントリ49'の過去の（予測）順守スコア46と過去の実際の順守スコア49cとの間の差を最小化するように汎用予測モデルを修正することを含む。
【０１０１】
ステップ42および43は、修正の結果を決定し、汎用予測モデルをどのようにまたはさらに修正するかを決定するために、修正された予測モデル45'を毎回使用して反復的に繰り返されてもよい。したがって、ステップ42および43は、データセット49の過去の順守スコアと過去の実際の順守スコアとの間の差を最小限に抑えることを目的として、汎用予測モデルを修正する修正プロセス47として働く。
【０１０２】
修正プロセス47の所定の反復回数の後、または過去の順守スコアと過去の実際の順守スコアとの間の差が所定の値未満である場合に、修正プロセス47の反復を停止することができる。
【０１０３】
第1の例では、修正プロセス47を使用して生成される予測モデルは、式2-4を参照して記載される予測モデルと同様に構造化される。すなわち、予測モデルは、所定のスコアpの大きさを定義することができる。さらなる実施例では、予測モデルは、第2の所定の値nuの大きさを定義してもよい
【０１０４】
したがって、ステップ43は、所定のスコアpおよび/または第2の所定の値nuの大きさを修正することを含むことができる。したがって、修正スコア47は、各データエントリの過去の順守スコア46と過去の実際の順守スコア49cとの間の差を低減しようとして、汎用予測モデルによって定義される所定のスコアpを修正することを含むことができる。
【０１０５】
特に、修正プロセス47は、以下の最適化または最小化プロセスを実行することを目的とする:
2021530764.tif 000007
【０１０６】
ここで、Nはデータエントリーの個数、Shad は過去の順守スコア、Shac は過去の実際の順守スコアである。Shadは式4のSadと同じ方法で計算できるが、過去の自己報告順守スコアと過去のアプリケーション使用情報を使用する。
【０１０７】
過去の順守スコアと過去の実際の順守スコアとの間の差を最小化するように予測モデルを調整する方法は、当業者に周知である。言い換えれば、予測モデルを生成する方法40は、過去の推定順守スコアと関連する過去の実際の順守スコアとの間の差を最小化することを含むことができる。
【０１０８】
方法40は、投薬計画に対する被験者の予測される順守を表す順守スコアを計算する方法で使用するための異なる予測モデル45'を生成するために、複数の異なるデータセットに対して実行されてもよい。
【０１０９】
それぞれのデータセットは、異なるコホートのデータエントリ（それによる被験者又は投薬計画）と関連している可能性がある。したがって、単一のデータセットのデータエントリは、診断、治療方法及び/又は投薬計画のような類似の特性を共有する被験者と関連している可能性がある。
【０１１０】
このようにして、複数の異なる予測モデルを生成することができ、各予測モデルは、被験者の異なるコホートおよび/または投薬計画に関連付けられる。
【０１１１】
図5は、一実施形態による方法を改善するためのさらなるプロセス50を示す。
【０１１２】
さらなるプロセスは、投薬計画に対する被験者の実際の順守を表す実際の順守スコア59を得るステップ51を含む。
【０１１３】
実際の順守スコアは、例えば、被験者からの体液の薬物または代謝産物の濃度の分析から得ることができる。他の例では、実際の順守スコアは、投薬調査（例えば、患者が残した投薬量をチェックする）から取得されることができる。したがって、実際の順守スコアは、被験者の投薬計画への順守を正確に反映する。
【０１１４】
さらなるプロセス50は、実際の順守スコア59に基づいて予測モデル8を更新するステップ52をさらに含む。このようにして、更新された予測モデル8'が出力される。
【０１１５】
したがって、さらなるプロセスは、投薬計画に対する被験者の実際の順守に基づいて予測モデルを更新または個人化することを目的とする。これは、投薬計画に対する被験者の順守を推定するために使用される、より正確で特注の予測モデルをもたらす。
【０１１６】
被験者の実際の順守に基づいて予測モデルを更新する方法は、図4を参照して記載した予測モデルを調整する方法に類似してもよい。
【０１１７】
言い換えれば、ステップ51は、実際の順守スコア59と順守スコア7との間の差を決定し、決定された差を低減する目的で予測モデルを変更する反復プロセスを含むことができる。
【０１１８】
上記の例では、アプリケーションの使用情報は、アプリケーションがアクセスされていない期間（日数など） を示す。しかしながら、他の例では、アプリケーション使用情報は、被験者がアプリケーションにアクセスする時間の長さ、被験者がアプリケーションにアクセスする頻度、アプリへのアクセスと被験者が投薬計画に従ったかどうかの被験者による指示との間の関係などを示すことができる。
【０１１９】
他の予測モデルは当業者には明らかであろう。例えば、予測モデルは、自己報告順守スコアに適用されるアルゴリズムを定義することができ、アプリケーション使用情報は、適用されるアルゴリズムの変数を定義し、それによって順守スコアを生成する。
【０１２０】
図6は、投薬計画に対する被験者の予測される順守を表す順守スコアを計算するためのシステム60を示す。システム60は、取得ユニット61および計算ユニット62を備える。
【０１２１】
取得ユニット61は、ユーザインタフェイスのためのアプリケーションから被験者報告順守スコアを取得するように適合され、アプリケーションは投薬計画に対する順守を記録するために被験者によってアクセスされ、取得ユニット61はさらに、被験者によるアプリケーションのアクセス活動を示すアプリケーション使用情報を取得するように適合される。
【０１２２】
計算ユニット62は、アプリケーション使用情報に基づいて被験者報告順守スコアを増加させ、それによって、投薬計画に対する被験者の予測される順守を表す順守スコアを生成するように適合される。
【０１２３】
実施形態は、システムを利用する。システムは、必要とされる様々な機能を実行するために、ソフトウェア及び/又はハードウェアを用いて、様々な態様で実装されることができる。プロセッサは、必要な機能を実行するためにソフトウェア（例えばマイクロコード）を用いてプログラムされることができる1つ以上のマイクロプロセッサを採用するシステムの一例である。しかしながら、システムはプロセッサを用いて、または用いずに実装されてもよく、また、いくつかの機能を実行するための専用ハードウェアと、他の機能を実行するためのプロセッサ（例えば、1つ以上のプログラムされたマイクロプロセッサおよび関連する回路）との組み合わせとして実装されてもよい。
【０１２４】
本開示の様々な実施形態において採用され得るシステムコンポーネントの例は、従来のマイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ASIC）、およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）を含むが、これらに限定されない。
【０１２５】
様々な実装において、プロセッサまたはシステムは、RAM、PROM、EPROMおよびEEPROMなどの揮発性および不揮発性コンピュータメモリなどの1つ以上の記憶媒体に関連付けられてもよい。記憶媒体は、1つ以上のプロセッサおよび/またはシステム上で実行されるときに必要な機能を実行する1つ以上のプログラムで符号化されてもよい。様々な記憶媒体は、それに記憶された1つまたは複数のプログラムをプロセッサまたはシステムにロードできるように、プロセッサまたはシステム内で固定されてもよく、または、移送可能であってもよい。
【０１２６】
したがって、本発明は、システム、方法および/またはコンピュータプログラムとすることができる。コンピュータプログラムは、プロセッサに本発明の方法を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラム命令を有するコンピュータ可読記憶媒体を含み得る。
【０１２７】
本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）およびコンピュータプログラムのフローチャート図および/またはブロック図を参照して本明細書で説明される。フローチャート図および/またはブロック図の各ブロック、ならびにフローチャート図および/またはブロック図のブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装できることを理解されたい。
【０１２８】
この点に関して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、指定された論理機能を実装するための1つまたは複数の実行可能命令を備える、モジュール、セグメントまたは命令の一部を表すことができる。一部の代替実装では、ブロックに記載されている機能が図に記載されている順序外で発生する場合がある。ブロック図および/またはフローチャート図の各ブロック、ならびにブロック図および/またはフローチャート図のブロックの組み合わせは、指定された機能または動作を実行するか、または特定用途向けハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせを実行する特定用途向けハードウェアベースのシステムによって実装されることができる。
【０１２９】
開示された実施形態に対する変形例は、図面、開示、および添付の特許請求の範囲の検討から、特許請求された発明を実施する際に当業者によって理解され、実施されることができる。請求項において、単語「有する」は、他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「a」又は「an」は、複数性を排除するものではない。単一のプロセッサまたは他のユニットは、特許請求の範囲に列挙されるいくつかのアイテムの機能を満たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示すものではない。コンピュータプログラムは他のハードウェアと一緒に、またはその一部として供給される光記憶媒体またはソリッドステート媒体などの適切な媒体上に記憶/配布することができるが、インターネットまたは他の有線もしくは無線電気通信システムなどを介して、他の形態で配布することもできる。請求項におけるいかなる参照符号も、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【図１】
2021530764.tif 000008
【図２】
2021530764.tif 000009
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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