(57)【要約】  システム及び方法は、システムのユーザーに呼吸発作のリスクを与える可能性があるアレルゲンを決定する。呼吸発作に先行する過去データが統計的に解析される。データは、ユーザーが存在した場所に関連し、環境因子と、任意選択的に人間又は動物との接触因子も含む。呼吸発作が引き起こされた可能性が最も高い場所だけでなく、呼吸発作を引き起こした可能性が最も高い植物の種類（又は動物の種類、カビ又はイエダニ）も導出される。
2021518611.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムのユーザーに呼吸発作のリスクを与える可能性があるアレルゲンを決定するシステムであって、
プロセッサと、
呼吸発作が起こったことを示す指示情報を受信する前記プロセッサの第１の入力部と、
場所インジケータと、
前記呼吸発作に先行する期間の過去データを受信する前記プロセッサの第２の入力部であって、前記過去データは、前記期間中の前記ユーザーの場所に関連し、前記場所の付近に存在することが知られている植物の種類を少なくとも含む環境因子を少なくとも含む、前記第２の入力部と、
を含み、
前記プロセッサは、前記過去データを処理して、
前記環境因子に重みを割り当てることによって、呼吸発作が引き起こされた可能性が最も高い場所を決定し、
決定された前記場所に関連する前記過去データに基づいて、前記呼吸発作を引き起こした可能性が最も高い植物の種類のセットを特定する、システム。
【請求項２】
前記過去データは更に、前記場所に存在することが知られている動物、及び、任意選択的に、前記場所に存在することが知られている人々を含む接触因子を含み、前記接触因子にも重みが割り当てられる、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記環境因子は更に、前記場所の気象条件及び前記場所の花粉量情報、並びに、任意選択的に、屋内湿度、室内換気率及び／又は温度を含む屋内条件を含む、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
前記環境因子の前記気象条件は、屋外湿度、風速、風向、及び気温のうちの1つ以上を含む、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記プロセッサは、決定された前記場所に存在する前記植物の種類の量に少なくとも関連する重み付けを植物の各種類に適用することによって、最も可能性の高い植物の種類のセットを特定する、請求項１から４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
植物の各種類の前記重み付けは更に、前記環境因子及び花粉のアレルゲン誘発性レベルに関連する、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記プロセッサは、先行する複数の呼吸発作からの最も可能性の高い植物の種類のセットを組み合わせることによって、最も可能性の高い植物の種類のセットを特定する、請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記期間は、６時間と３６時間との間の継続時間を有する、請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記プロセッサは、前記ユーザーが呼吸発作を回避するための場所の推奨を提供する、請求項１から８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
システムのユーザーに呼吸発作のリスクレベルを提示することができるアレルゲンを決定する方法であって、
ユーザーの場所を追跡するステップと、
呼吸発作を示す入力を受信するステップと、
呼吸発作に先行する期間の過去データを受信するステップであって、前記過去データは、前記期間中の前記ユーザーの場所に関連し、前記場所に存在することが知られている植物の種類を含む環境因子を少なくとも含む、受信するステップと、
前記環境因子に重みを割り当てることによって、呼吸発作が引き起こされた可能性が最も高い場所を決定し、決定された前記場所に関連付けられた前記過去データに基づいて、前記呼吸発作を引き起こした可能性が最も高い植物の種類のセットを特定するように前記過去データを処理するステップと、
を含む、方法。
【請求項１１】
前記環境因子は更に、前記場所の気象条件及び前記場所の花粉量情報、並びに、任意選択的に、屋内湿度、室内換気率及び／又は屋内温度を含む屋内条件を含み、前記環境因子の前記気象条件は、屋外湿度、風速、風向及び気温のうちの1つ以上を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
決定された前記場所に存在する前記植物の種類の量に少なくとも関連する重み付けを植物の各種類に適用することによって、最も可能性の高い植物の種類のセットを特定するステップを含む、請求項１０又は１１に記載の方法。
【請求項１３】
先行する複数の呼吸発作からの最も可能性の高い植物の種類のセットを組み合わせることによって、最も可能性の高い植物の種類のセットを特定するステップを含む、請求項１０から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記過去データは更に、前記場所に存在することが知られている動物、及び、任意選択的に、前記場所に存在することが知られている人々を含む接触因子を含む、請求項１０から１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
コンピュータ上で実行されると、請求項１０から１４のいずれか一項に記載の方法を実施するコンピュータプログラムコード手段を含む、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザーにリスクを与える可能性があるアレルゲンを決定するシステム及び方法に関する。このようなアレルゲンには、植物の花粉、動物のフケ、ほこり及びカビが含まれる。
【背景技術】
【０００２】
呼吸アレルギー（アレルギー性鼻炎）の蔓延が進んでいる。米国の成人の約３分の１に呼吸アレルギーがあり、米国の子どもの最大４０％が呼吸アレルゲンに対してアレルギーを持っている。花粉、イエダニ、カビ及びペットのフケは、呼吸アレルギーのアレルゲン源である。
【０００３】
アレルギーを引き起こす可能性のある花粉には多くの異なる種類があり、また、他の種類のアレルゲンの多くの異なる例がある。医師の診察を受けなければ、アレルギーに苦しむ人は、どの種類の空中アレルゲンに対してアレルギーを持っているのかを知る可能性は低い。アレルギー性鼻炎を患っている人は通常、アレルゲンスクリーニングのために医師の診察を受ける。これには通常、皮膚プリックテストや免疫グロブリンＥ（ＩｇＥ）血液検査が含まれる。このプロセスは時間がかかり、特に子供にとっては快適ではない。
【０００４】
被験者がどの種類の特定のアレルゲンに反応するかを知っていたとしても、幾つかの理由により、アレルギー反応を効果的に回避することには依然として問題がある。
【０００５】
まず、空中アレルゲンには多くの異なる種類がある。花粉濃度のみが広く報告及び予報されている。しかし、（新聞、スマートフォンアプリ、テレビでの）花粉予報は非常に一般的であり、花粉が特定の個人にとって危険かどうかを知るのに十分な情報を特定の個人に提供しないことが多い。例えば花粉量が多いからといって、特定の個人が影響を受けることを必ずしも意味するわけではない。花粉には、様々な種類の木、草、様々な雑草からの多くの異なる種類があるからである。花粉の総量が多いからといって、個人が反応する特定の花粉の濃度が高いことを必ずしも示しているわけではない。逆に、花粉量が少ないからといって、特定の個人にとって懸念のある特定のアレルゲンの濃度が低いということを意味するわけではない。花粉以外の空中アレルゲンについては、客観的データがない。
【０００６】
第二に、個人が特定のアレルゲンにさらされる可能性が高い時間及び場所が明確ではない。屋外の花粉を吸入すること、同僚やクラスメートが運ぶイエダニと接触すること、屋内のカビを吸入すること等、被験者が空中アレルゲンを吸入する機会は多い。しかし、目に見えるアレルギー反応は通常、アレルゲンを吸入した後の２４時間以内のある時点で起こるため、人々がアレルゲンを吸入するリスクがある時間及び場所を知ることはほとんどない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
したがって、人々が人々に影響を与えるアレルゲンにさらされる可能性が高い時間及び場所を決定し、これらのアレルゲンを特定することをよりうまく可能にするシステム及び方法が必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、請求項によって規定される。
【０００９】
本発明の一態様による例によれば、システムのユーザーに呼吸発作のリスクを与える可能性があるアレルゲンを決定するシステムが提供される。システムは、
プロセッサと、
呼吸発作が起こったことを示す指示情報を受信するプロセッサの第１の入力部と、
場所インジケータと、
呼吸発作に先行する期間の過去データを受信するプロセッサの第２の入力部であって、過去データは、期間中のユーザーの場所に関連し、場所の付近に存在することが知られている植物の種類を含む環境因子を少なくとも含む、第２の入力部と、
を含み、プロセッサは、過去データを処理して、
環境因子に重みを割り当てることによって、呼吸発作が引き起こされた可能性が最も高い場所を決定し、
決定された場所に関連する過去データに基づいて、呼吸発作を引き起こした可能性が最も高い植物の種類のセットを特定する。
【００１０】
このシステムは、皮膚プリックテストを行ったり、高価なＩｇＥ血液検査を必要としたりすることなく、システムのユーザーの可能なアレルゲンを特定することができる。システムは、過去の呼吸発作に至るまでの状態、具体的には場所情報と、これらの場所における環境因子との組み合わせの統計解析を使用する。この情報の一部は、ユーザーによって手動で部分的にシステムに入力されるが、例えば（ＧＰＳシステム又は他の場所指示情報からの）場所情報、（外部データベースからの）花粉量情報及び（例えば作物の場所に関する外部データベースからの）植物情報である他の情報は自動的に提供される。様々な因子に重みが付けられることによって、その後の呼吸発作を引き起こした可能性が最も高い場所を決定することができる。
【００１１】
この場所情報から、その場所での呼吸発作の原因である可能性が最も高い植物のセットが決定される。
【００１２】
システムの最も基本的な実施態様は、その花粉がアレルゲンである植物の種類を特定することができる。しかし、システムは更に、アレルギーを引き起こす動物の品種を特定したり、カビやほこりが特定のユーザーにリスクを与えることを特定したりすることもできる。
【００１３】
システムによって収集され決定された情報に基づいて、まず、ユーザーにとって危険因子である可能性が高いアレルゲンを特定することが可能であるが、次に、システムの特定のユーザーが特定のアレルゲンにさらされる可能性が高い場所及び時間を示すことも可能である。したがって、これらの特定のアレルゲンとの接触を回避する方法を示すことが可能である。
【００１４】
環境因子は、個人が訪れた場所の気象条件に関連している。環境因子は更に、場所の気象条件及び場所の花粉量情報、並びに、任意選択的に屋内湿度、室内換気率及び／又は室内温度を含む屋内条件を含む。したがって、個人が訪れた場所の屋内及び屋外環境がモニタリングされる。
【００１５】
環境因子の気象条件は、屋外湿度、風速、風向、及び気温のうちの１つ以上を含む。
【００１６】
この気象条件情報により、特定の場所でのアレルゲン暴露のリスクを評価することができる。
【００１７】
過去データは更に、場所に存在することが知られている動物及び任意選択的に場所に存在することが知られている人々を含む接触因子を含む。次に、場所を決定するために、接触因子にも重みが割り当てられる。例えば飼っているペットや、庭に植わっている植物といった個人に関する他の情報に従って、様々な人々に異なる重みを割り当てることができる。この情報は通常、ユーザーによって手動でシステムに提供される。システムはまた、アレルギー反応の原因である動物の種類を特定することもできる。したがって、システムによって、動物と植物との両方を同じやり方で処理することができる。
【００１８】
プロセッサは、例えば決定された場所に存在する植物の種類の量に少なくとも関連する植物の各種類に重み付けを適用することによって、最も可能性の高い植物の種類のセットを特定する。したがって、場所が特定されると、（例えばペットではなく）植物が考えられる原因である場合、その特定の場所に関する情報に基づいて、最も可能性の高い植物の種類が決定される。
【００１９】
このように、アレルゲン源を特定するための２段階のプロセスがある。最初に、システムのユーザーが訪れたすべての場所に関する過去情報から最も可能性の高い場所が導出される。次に、その特定の場所について、可能な植物の種類に関する統計的解析が行われる。
【００２０】
植物の各種類の重みは、例えば環境因子（花粉量、汚染レベル、風情報）と、その植物の種類の一般的に知られているアレルゲン誘発性レベルとに関連している。
【００２１】
したがって、１回の呼吸発作について、最も可能性の高い原因のセットが特定される。プロセッサは、好適には、先行する複数の呼吸発作からの最も可能性の高い植物の種類のセットを組み合わせることによって、最も可能性の高い植物の種類のより正確なセットを特定する。このようにして、発作の可能な原因を、追加情報を利用して絞り込むことができる。
【００２２】
モニタリングが適切である期間は、例えば最大４８時間であり、モニタリングは、発作に至るまでの６〜３６時間の期間、又は、１２〜３６時間の期間の間行われる。期間が短いとデータストレージ要件が低くなり、期間が長いと精度が向上するが、より多くのデータストレージが必要になる。２４時間は、アレルゲンへの暴露後に呼吸発作が明らかになる前に経過する可能性がある典型的な最大時間である。
【００２３】
ユーザーにとって可能性のあるアレルゲンを特定することに加えて、プロセッサはまた、ユーザーが呼吸発作を回避するための場所の推奨を提供することができる。
【００２４】
本発明の別の態様による例は、システムのユーザーに呼吸発作のリスクレベルを提示することができるアレルゲンを決定する方法を提供する。方法は、
ユーザーの場所を追跡するステップと、
呼吸発作を示す入力を受信するステップと、
呼吸発作に先行する期間の過去データを受信するステップであって、過去データは、期間中のユーザーの場所に関連し、場所に存在することが知られている植物の種類を含む環境因子を少なくとも含む、ステップと、
環境因子に重みを割り当てることによって、呼吸発作が引き起こされた可能性が最も高い場所を決定し、
決定された場所に関連付けられた過去データに基づいて、呼吸発作を引き起こした可能性が最も高い植物の種類のセットを特定するように過去データを処理するステップとを含む。
【００２５】
環境因子は更に、場所の気象条件及び場所の花粉量情報、並びに、任意選択的に屋内湿度、室内換気率及び／又は室内温度を含む屋内条件を含み、環境因子の気象条件は、屋外湿度、風速、風向及び気温のうちの１つ以上を含む。
【００２６】
方法は、決定された場所に存在する植物の種類の量に少なくとも関連する重み付けを植物の各種類に適用することによって、最も可能性の高い植物の種類のセットを特定するステップを含む。
【００２７】
方法は、複数の先行する呼吸発作からの最も可能性の高い植物の種類のセットを組み合わせることによって、最も可能性の高い植物の種類のセットを特定するステップを含む。
【００２８】
方法は、ユーザーが呼吸発作を回避するための場所及び行動の推奨を提供するためにも使用することができる。
【００２９】
過去データは更に、場所に存在することが知られている動物及び任意選択的に場所に存在することが知られている人々を含む接触因子を含む。
【００３０】
本発明は、少なくとも部分的にソフトウェアによって実施されてもよく、したがって、コンピュータ上で実行されると、上記方法を実施するコンピュータプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムを提供する。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
次に、本発明の例を、添付図面を参照して詳細に説明する。
【００３２】
【図１】図１は、ユーザーにとって危険であるアレルゲンを特定するシステムを示す。
【図２】図２は、ユーザーにとって危険であるアレルゲンを特定する方法を示す。
【図３】図３は、図１のシステムのプロセッサを実装するためのコンピュータの一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
本発明は、システムのユーザーに呼吸発作のリスクを与える可能性があるアレルゲンを決定するシステム及び方法を提供する。呼吸発作に先行する過去データが統計的に解析される。データは、ユーザーがいた場所に関連し、環境因子と、任意選択的に人間又は動物との接触因子も含まれる。呼吸発作が引き起こされた可能性が最も高い場所だけでなく、呼吸発作を引き起こした可能性が最も高い植物の種類（又は動物の種類、カビ又はイエダニ）のセットも導き出される。
【００３４】
図１は、本発明の一例によるシステム１０を示す。示されているシステムは、特定のユーザーに関連付けられ（及び持ち運ばれ）ている。
【００３５】
システム１０は、システムのユーザーに呼吸発作のリスクを与える可能性があるアレルゲンを決定するためのものである。システムは、プロセッサ１２と、ユーザーの場所を特定又は追跡する場所インジケータ１４とを含む。場所インジケータは、例えばＧＰＳセンサーといった場所センサーである。しかし、イメージング情報、例えばＧｏｏｇｌｅ  Ｇｌａｓｓからの画像といった他の場所特定方法を使用してもよい。これらの画像もまた、関心の期間にわたって場所を追跡することを可能にする。
【００３６】
メモリ１３は、動く時間ウィンドウにわたってデータを格納するために使用され、したがって、必要なときに過去データが利用可能となる。
【００３７】
プロセッサ及び場所インジケータは、携帯電話機又はタブレット１６の一部である。したがって、本発明は、本発明のシステムを実装するために必要なすべてのハードウェアをすでに含んでいる可能性がある携帯電話機に適切なソフトウェアをロードすることによって実現することができる。
【００３８】
プロセッサは、呼吸発作（「ＲＡ」）が起こったことを示す指示情報を受信する第１の入力部１８と、呼吸発作に先行する期間の過去データ（「Ｈｉｓｔ」）を受信する第２の入力部２０とを有する。このデータはメモリ１３から受信される。ユーザーは、喘息発作といった呼吸発作が起こると、簡易緊急ボタンを押すことができる。これにより、システムは過去データを保存することができる。
【００３９】
プロセッサ１２は、過去データから、呼吸発作が引き起こされた可能性が最も高い場所を決定する。次に、決定された場所について、最も可能性の高いアレルゲン又は可能なアレルゲンのセットが導出される。
【００４０】
過去データ２０はメモリから受信され、メモリは、例えばインターネットを介した接続によって、データベース２２からデータを取得する。過去データ２０は、基本的には、場所に応じてアレルゲンにさらされる確率に影響を与える情報である。
【００４１】
特に過去データには、環境因子２４と、任意選択的に接触因子２６とが含まれる。
【００４２】
環境因子は、例えばデータベース内のデータの一部であり、場所の近くに存在することが知られている植物の種類を含む。したがって、データベースには、植物の作物品種及び場所のマップが格納される。環境因子はまた、場所の気象条件や場所の花粉量情報を含む。粒子濃度レベルもまたモニタリングされてよい。
【００４３】
気象条件は、屋外湿度、風速、風向及び気温のうちの１つ以上を含む。これらはすべてデータベース２２から取得することができるが、気温センサー、相対湿度センサー及び粒子濃度センサーといったシステムの一部を形成するローカルセンサーによって一部又はすべてを同等に取得することができる。これらはすべて屋外の気象条件であるが、環境因子は更に、屋内湿度や室内換気率、屋内粒子濃度といった屋内条件も含む。この情報は、ローカルセンサーから取得されても、例えば建物管理システムとの通信によって取得される。
【００４４】
したがって、個人が訪れた場所の屋内及び屋外環境が、時間の経過とともにモニタリングされる。これらの環境因子によって、特定の場所でのアレルゲン暴露のリスクを評価することができる。
【００４５】
過去データはまた、好適には、例えば場所で行われるペットとの交流に関連する接触因子２６を含む。しかし、過去データは、例えば他の人のペットがそれらの他の人に関連するリスク因子として特定される場合等、人との交流を含んでもよい。
【００４６】
この接触情報は、個人により固有のものであるため、共有データベース２２から取得することはあまりできない。代わりに、プロセッサは、特定のユーザーに対するシステムの高度な調整を提供するユーザーからの情報（「Ｉｎｆｏ」）を受信する第３の入力部２８を有する。この理由から、接触因子２６は、データベース２２ではなく、デバイス１６の一部として示されている。
【００４７】
プロセッサはまず、過去情報に基づいて、アレルゲンへの曝露が発生した最も可能性の高い場所を決定する。
【００４８】
これを行うために、環境因子と、任意選択的に接触因子とにそれぞれ重みが割り当てられ、また、場所を訪問した時間も考慮される。考慮される各因子に重みが割り当てられる。
【００４９】
各因子は、例えば１から５の重みに変換される（最も大きい重みがより大きな影響を有するように、１、３、５、７といった他のスケールを使用してもよい）。
【００５０】
例えば５ｋｍ／ｈ未満の風速は１の重みを有し、５０ｋｍ／ｈを超える風速は５の重みを有し、中間の風速は残りの範囲２〜４に分けられる。粒子濃度（ＰＭ２．５やＰＭ１０等）も同様に処理することができる。例えば５μｇ／ｍ３未満のＰＭ２．５濃度は１の重みに対応し、５０μｇ／ｍ３を超えるＰＭ２．５濃度は５の重みに対応する。
【００５１】
気温、湿度、室内換気率、花粉量といった数値スケールとして測定される他のすべての因子を、同じやり方で処理することができる。
【００５２】
例えば湿度は、アレルゲン放出の主要な指標である。高湿度は、花粉からアレルゲン放出を引き起こし、他の小粒子への花粉の付着を可能にする。小粒子上のアレルゲンは吸入される可能性が高い。
【００５３】
なお、幾つかの因子は、１から５の可能な値の全範囲がない場合があり、更に、幾つかの関心の値しかない場合があることに留意されたい。例えば気温は、アレルゲン付着のリスクにあまり寄与しないと考えられるため（気温は例えばカビ胞子に関連する可能性がある）、狭い範囲の気温（例えば２２〜３５℃）しか関連せず、この場合でも、３の重みのみが適切でありうるる。
【００５４】
ペットとの交流といった他の因子は本質的により２値的であってよく、したがって、１又は５（又は他の値）の重みしかない。異なる動物に異なる重みが付けられてもよい。更に、ペットが住んでいる場所にいたことは、家でペットを飼っている人との接触よりも高い重みが与えられる（つまり、ペットとは間接的にしか接触していない）。
【００５５】
場所の近くにある植物は、占拠した最も近い場所までの作物の距離に応じた重みを有する。したがって、近くにある植物の重みは、植物の既知の場所までの距離の関数である。異なる植物がまた、それらの既知の一般的なアレルゲン誘発性に応じて異なる重みを有する。
【００５６】
重みをすべて掛け合わせて（そのため、上記例では最低スコアが１である）全体のスコアを提供することができる。
【００５７】
この全体のスコアは、これらの特定の条件が存在する場合に特定の場所に適用される。場所の例は、自宅の屋内、自宅の屋外、通勤中及び職場の屋内である。自宅の近親者、自宅のペット及び（関連するペットとの間接的な接触を与える）職場の同僚といった異なる接触因子が異なる場所に存在する。
【００５８】
ユーザーが各場所にいる時間も考慮され、乗数として使用される。したがって、特定の場所について、全体のスコアに、その全体のスコアが当てはまる時間を掛ける。ユーザーがその場所にいる時間の継続時間にわたって、全体のスコアは進化することができる。その場所の最終的なスコアは、個々の期間の組み合わせになる。つまり、時間にわたって積分された全体のスコアが得られる。
【００５９】
期間は、実際の継続時間といったように単純であってもよい（時間による乗算が適切になるようにスケーリングされる。つまり、公称期間の値は１である）。しかし、例えば特に重みが毎秒又は毎分計算されるわけではない場合、期間は重み値で規定することができる。例えば０〜３０分の範囲の期間の重みは１である。３０分から１時間の重みは３であり、１時間を超えるときの重みは５である。適用される重みによって、他の重み値と比較して、継続時間の影響が正しく考慮されることが保証される。
【００６０】
その場所のアレルゲンリスクレベルＡ（つまり、最終スコア）は、
Ａ＝ΣｉＷｉ×ｔｉ
となる。
Ｗｉは、期間ｔｉの全体のスコア（つまり、リスクレベル）であり、積は合計されて、場所にいたときの全期間にわたる最終的なスコアを提供する。
【００６１】
このようにして、呼吸発作の前にユーザーが訪れた様々な場所のアレルゲンリスクレベルから、発作を引き起こした可能性が最も高い場所が特定される。
【００６２】
なお、上記アプローチは一例にすぎないことに留意されたい。基本的に、このアプローチでは、特定の場所について評価することができる複数のリスク因子を考慮に入れて、その場所のリスクレベルが導出される。次に、様々な場所のリスクレベルを比較することができる。複数のシステムユーザーのデータ解析に基づいて又は実験的な作業から、因子のリスクレベルへの寄与の仕方を決定することができる。重みのデフォルト設定を使用することができ、これは、より多くのデータが収集されるにつれて進化することができる。
【００６３】
特定された場所について、当該決定された場所に関連付けられる過去データに基づいて、呼吸発作を引き起こした可能性が最も高い植物（又は実際には動物）の種類のセットが決定される。なお、特定される場所は複数あってもよいことに留意されたい。例えばリスクスコアが最も高い場所を探すのではなく、閾値を超えるリスクスコアを有する複数の場所を、以下の方法のステップにおいて解析することができる。
【００６４】
例えば原因となった可能性が最も高い単一の場所が、通勤中と特定されたとする（「場所」は広く使用されており、行程又はシナリオ、つまり、時系列の場所のセットを含む）。
【００６５】
次にプロセッサは、通勤中にアレルゲンの原因となる可能性の最も高い植物の種類のセットを特定する（この行程には動物が関連しない可能性がある）。
【００６６】
これには、通勤路に沿った植物情報を、各種類の植物の量、花粉量、花粉のアレルゲン誘発性レベルを含む各種類の植物の関連のアレルギー因子、風や空気汚染レベル、湿度及び植物までの距離といった地域の環境因子とともに使用することが含まれる。
【００６７】
これは基本的に、通勤路の全体のリスク因子Ａを、その場所（即ち、行程）で経験する様々な植物の因子に分けることを含む。
【００６８】
前述したやり方で、これらの因子に重みを割り当てることによって、確率値を、ユーザーの近くにあった様々な種類の植物に割り当てることができる。
【００６９】
次に、確率に従って、可能なアレルゲン源の最も可能性の高いセットが決定される。例えば５つの最も可能性の高いアレルゲン源のセットが決定される。
【００７０】
各種類の植物は、植物が存在する量、風速、アレルゲン誘発性レベル、花粉量及び粒子状大気汚染レベルについて、異なる重みを有する。これは、これらの因子は、異なる植物のアレルゲンリスクと異なる相関関係があるからである。例えば風速は、様々な植物の花粉に異なる影響を与える。
【００７１】
次に、各種類の植物は、これらの重み係数の積であるそれ自身のアレルゲンリスクスコアを有する。この場合も、最も低い重みを１として、対応する因子はリスクスコアに影響を与えない。
【００７２】
したがって、最初のステップは、場所（又は行程）の一般的なリスクレベルを提供し、２番目のステップは、各植物に関連する特定のリスクレベルを提供する。
【００７３】
システムは最終的に、推定アレルゲンのリストを出力する（出力３０、「Ａｌｌ」として示す）。システムはまた、出力３１（「Ｌｏｃ」）として示されている回避すべき場所を示したり、特定されたアレルゲンが存在することが知られている場所を回避するルートを（例えばナビゲーションシステムの一部として）生成したりする。
【００７４】
精度を継続的に維持するために、モデル（即ち、データベースの内容と重みスコア）をデータ学習によって向上させることができる。更に、プロセッサによって操作されるアルゴリズムは、除外機能によって（例えば入力２８によって）更新され、ユーザーにとって誘因ではないことがすでに知られているアレルゲン及びアレルゲン源が除外される。これにより、個人向けのアレルゲン推定モデルが提供される。
【００７５】
最初に、データ学習を使用して、特定のユーザーに対して、前述したように各因子の重みをカスタマイズする。次に、除外機能を使用して、長期モニタリングで可能なアレルゲンを絞り込む。
【００７６】
除外機能のための情報は、前述したようにユーザーによって入力されるが、同様に、アレルギー反応のセットの日付の解析に基づいて決定されてもよい。
【００７７】
１回の呼吸発作について、最も可能性の高い原因のセットが特定される。プロセッサは、最も可能性の高い植物（又は動物）の種類のセットや、イエダニへの暴露を与えた場所を、最も可能性の高い植物（又は動物）の種類のセットと先行する複数の呼吸発作からの他の情報とを組み合わせることによって特定することができる。例えば可能なアレルゲンＡ〜Ｇが存在し、上位５つが各呼吸発作において特定されているならば、実際の原因は重複しているはずである。１種類のアレルゲンがまれにしかリストに登場しない場合は、当該種類は破棄して、ユーザーが反応しない種類であると特定することができる。当然ながら、この解析は、より厳密な統計解析に基づいていてよい。解析からアレルゲンを除外することにより、計算量と時間が削減される。
【００７８】
このシステムは、このようにして、皮膚プリックテストを行ったり、高価なＩｇＥ血液検査を必要としたりすることなく、システムのユーザーの可能なアレルゲンを特定することができる。システムは、過去の呼吸発作に至るまでの状態、具体的には場所情報と、これらの場所における環境因子及び任意選択的な接触因子との組み合わせの統計解析を使用する。システムは、システムの特定のユーザーが特定のアレルゲンにさらされる可能性が高い場所及び時間を示すこともできる。したがって、これらの特定のアレルゲンとの接触を回避する方法を示すことができる。
【００７９】
前述したように、システムの中核となる態様は、一般的な花粉アレルギーを精緻化して、特定の花粉アレルギーを特定できるようにすることである。更に、システムは、カビ、ほこり、ダニ又は他のアレルゲンに対するアレルギーを特定することもできる。
【００８０】
例として、ほこりやカビの主要な指標は、ＰＭ１０濃度及び屋内湿度から得ることができる。したがって、屋内湿度及びＰＭ１０濃度は、これらのリスク因子も特定することができるように、過去データの一部を形成する。
【００８１】
相対湿度の重み付けルールは、高い湿度が大きな重み値に対応し、高いＰＭ１０濃度が大きな重み値に対応することである。
【００８２】
掃除頻度の指示情報も使用することができる。頻繁な掃除はより低い重みに対応する。屋内掃除情報は、フロアケアデバイスとの無線通信から自動的に取得されても、ＰＭ１０データの検出変動に基づいて取得される。
【００８３】
場所の屋内湿度が常に８０％よりも高く、掃除頻度が低い場合、屋内カビの可能性が高くなる。
【００８４】
これらの様々な因子のすべてをモニタリングすることができる。システムは、最低限でも、様々な花粉の種類を特定する機能がある。しかし、拡張実施態様では、システムは、上記様々な異なる種類のいずれかのアレルギーを特定することができる。
【００８５】
例えば期間は、６時間から３６時間、例えば２４時間の継続時間を有する。これは、アレルゲンへの暴露後に呼吸発作が明らかになる前に経過する可能性がある典型的な期間である。
【００８６】
図２は、システムのユーザーに呼吸発作のリスクレベルを示すことができる、アレルゲンを決定する方法を示す。方法は、
ステップ３２において、ユーザーの場所を追跡し、
ステップ３３において、呼吸発作（ＲＡ）を示す入力を受信し、
ステップ３４において、呼吸発作に先行する期間の過去データを受信する。過去データは、上記期間中のユーザーの場所に関連する。
【００８７】
前述したように、過去データには、場所に存在することが知られている植物の種類、場所の気象条件及び場所の花粉量情報を含む環境因子と、任意選択的に、場所に存在することが知られている動物を含む接触因子とが含まれる。
【００８８】
ステップ３６において、過去データが処理される。
【００８９】
ステップ３６ａにおいて、環境因子と、使用される場合は接触因子とに重みを割り当てることによって、呼吸発作が引き起こされた可能性が最も高い場所が決定される。
【００９０】
ステップ３６ｂにおいて、決定された場所に関連する過去データに基づいて、呼吸発作を引き起こした可能性が最も高い植物の種類のセットが決定される。
【００９１】
ステップ３６ｃにおいて、ユーザーが呼吸発作を回避するための場所の推奨が提供される。
【００９２】
この方法は、植物若しくは動物、又は両方の組み合わせとして、主なリスクアレルゲンを特定することができる。これらは対応する重みで同じように処理される。
【００９３】
システムは、様々なやり方で様々な部分に分割することができる。例えば場所インジケータ（三角測量用のＧＳＭシグナルプロセッサ、ＧＰＳ若しくは他の衛星測位システム、又は、視覚化に基づいて場所を示すことができるイメージングデバイス等）や、気温、湿度及び汚染センサーといった任意選択的な他のセンサーを含む様々なセンサーが使用される。生理学的センサーといった他のセンサーがあってもよい。これらのセンサーはすべてシステムの一部であっても、一部のセンサーが、システムが通信する他のデバイス（他の主要機能を有する）の一部であってもよい。
【００９４】
上記システムは、データを処理するためにプロセッサ１２を利用する。
【００９５】
図３は、上記プロセッサを実装するためのコンピュータ４０の一例を示す。
【００９６】
コンピュータ４０は、ＰＣ、ワークステーション、ラップトップ、ＰＤＡ、パームデバイス、サーバー、ストレージ等を含むが、これらに限定されない。一般に、ハードウェアアーキテクチャに関して、コンピュータ４０は、ローカルインターフェース（図示せず）を介して通信可能に結合された１つ以上のプロセッサ４１、メモリ４２及び１つ以上のＩ／Ｏデバイス４３を含む。ローカルインターフェースは、例えば当技術分野で知られているように、１つ以上のバス又は他の有線若しくは無線接続であるが、これらに限定されない。ローカルインターフェースは、通信を可能にするために、コントローラー、バッファー（キャッシュ）、ドライバー、リピーター、レシーバーといった追加要素を有する。更に、ローカルインターフェースは、上記構成要素間の適切な通信を可能にするために、アドレス、制御及び／又はデータ接続を含む。
【００９７】
プロセッサ４１は、メモリ４２に格納可能なソフトウェアを実行するハードウェアデバイスである。プロセッサ４１は、事実上、あらゆるカスタムメイド又は市販のプロセッサ、中央処理演算ユニット（ＣＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）又はコンピュータ４０に関連する幾つかのプロセッサのうちの補助プロセッサであってよく、また、プロセッサ４１は、（マイクロチップの形の）半導体ベースのマイクロプロセッサ又はマイクロプロセッサである。
【００９８】
メモリ４２は、揮発性メモリ要素（例えばダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）等のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））及び不揮発性メモリ要素（例えばＲＯＭ、消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電子的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、プログラム可能な読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）、テープ、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ディスク、ディスケット、カートリッジ、カセット等）の任意の１つ又は組み合わせを含むことができる。更に、メモリ４２は、電子的、磁気的、光学的及び／又は他のタイプの記憶媒体を組み込んでもよい。なお、メモリ４２は、様々な構成要素が互いに離れて配置されているが、プロセッサ４１によってアクセスすることができる分散型アーキテクチャを有することができることに留意されたい。
【００９９】
メモリ４２内のソフトウェアは、１つ以上の別個のプログラムを含んでよく、そのそれぞれは、論理機能を実装するための実行可能な命令の順序付けられたリストを含む。メモリ４２内のソフトウェアは、例示的な実施形態に従って、適切なオペレーティングシステム（Ｏ／Ｓ）４４、コンパイラー４５、ソースコード４６及び１つ以上のアプリケーション４７を含む。
【０１００】
アプリケーション４７は、計算ユニット、ロジック、機能ユニット、プロセス、演算、仮想エンティティ及び／又はモジュールといった多数の機能コンポーネントを含む。
【０１０１】
オペレーティングシステム４４は、コンピュータプログラムの実行を制御し、スケジューリング、入出力制御、ファイル及びデータ管理、メモリ管理、並びに通信制御及び関連サービスを提供する。
【０１０２】
アプリケーション４７は、ソースプログラム、実行可能プログラム（オブジェクトコード）、スクリプト又は実行されるべき一組の命令を含む任意の他のエンティティである。ソースプログラムの場合、プログラムは通常、コンパイラー（例えばコンパイラー４５）、アセンブラー、インタープリター等を介して変換されて、オペレーティングシステム４４との関連で適切に動作する。これらは、メモリ４２に含まれていてもいなくてもよい。更に、アプリケーション４７は、データ及び方法のクラスを有するオブジェクト指向プログラミング言語や、ルーチン、サブルーチン及び／又は関数を有するプロシージャプログラミング言語、例えば次に限定されないが、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｐａｓｃａｌ、ＢＡＳＩＣ、ＡＰＩ呼び出し、ＨＴＭＬ、ＸＨＴＭＬ、ＸＭＬ、ＡＳＰスクリプト、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、ＦＯＲＴＲＡＮ、ＣＯＢＯＬ、Ｐｅｒｌ、Ｊａｖａ、ＡＤＡ、．ＮＥＴ等として書くことができる。
【０１０３】
Ｉ／Ｏデバイス４３は、次に限定されないが、例えばマウス、キーボード、スキャナ、マイクロフォン、カメラ等といった入力デバイスを含む。更に、Ｉ／Ｏデバイス４３はまた、次に限定されないが、例えばプリンタ、ディスプレイ等といった出力デバイスを含む。最後に、Ｉ／Ｏデバイス４３は更に、次に限定されないが、例えばネットワークインターフェースコントローラ（ＮＩＣ）又は（リモートデバイス、他のファイル、デバイス、システム又はネットワークにアクセスするための）変調器／復調器、無線周波数（ＲＦ）又は他のトランシーバー、電話インターフェース、ブリッジ、ルーター等である入力部及び出力部と通信するデバイスを含む。Ｉ／Ｏデバイス４３はまた、インターネット又はイントラネットといった様々なネットワークを介して通信するためのコンポーネントを含む。
【０１０４】
コンピュータ４０が動作しているとき、プロセッサ４１は、メモリ４２に格納されたソフトウェアを実行し、メモリ４２との間でデータをやり取り、ソフトウェアに従ってコンピュータ４０の動作を全体的に制御する。アプリケーション４７及びオペレーティングシステム４４は、全体的又は部分的に、プロセッサ４１によって読み取られ、場合によってはプロセッサ４１内でバッファリングされ、次いで実行される。
【０１０５】
アプリケーション４７がソフトウェアで実装される場合、アプリケーション４７は、任意のコンピュータ関連システム又は方法によって又はこれらに関連して使用するために、実質的に任意のコンピュータ可読媒体に格納することができることに留意されたい。この文書のコンテキストにおいて、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ関連システム又は方法によって又はこれらに関連して使用するためのコンピュータプログラムを含むか又は格納することができる電子的、磁気的、光学的又は他の物理デバイス又は手段である。
【０１０６】
本発明は、汚染用マスク、空気清浄機システム、ＨＶＡＣシステム又は除湿器の一部として使用することができる。
【０１０７】
開示された実施形態に対する他の変形は、図面、開示及び添付の特許請求の範囲の検討から、請求された発明を実施する際に当業者によって理解及び達成されうる。請求項において、「含む」との用語は、他の要素又はステップを除外せず、単数形は複数を除外しない。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だけで、これらの手段の組み合わせを有利に使用することができないことを示すものではない。請求項中の参照符号は、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】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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