(57)【要約】  コンピュータ制御治療処置計画におけるユーザインターフェース要素の適応的変更および提示。本開示の実施形態は、コンピュータ制御治療処置計画のインスタンスを実行するモバイル電子デバイスとのユーザのインタラクションから導出されるｃＤａｔａおよびｎＤａｔａの非線形計算分析を提供する。ｃＤａｔａおよびｎＤａｔａは、コンピュータ制御の刺激またはインタラクションとセンサデータとの間のパターンを導出するために、１つ以上の人工ニューラルネットワークまたは深層学習技法に従って計算することができる。ｃＤａｔａおよびｎＤａｔａの分析から導出されるパターンを使用して、ユーザエンゲージメントまたは努力の度合いを示すコンピュータ制御の刺激またはインタラクションに応答するユーザ入力パターンと関連付けられる努力メトリックを定義することができる。コンピュータ制御治療処置計画の後続のインスタンスにおいて、１つ以上のグラフィカルユーザインターフェース要素を適合、変更、構成、または提示するために、計算モデルまたはルールエンジンを適用することができる。【選択図】図８
2022502789.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ支援治療へのユーザエンゲージメントを適応的に改善するためのシステムであって、前記システムが、
ユーザ入力を受信し、グラフィック出力をレンダリングするように構成されている入出力デバイスを備えるモバイル電子デバイスであって、前記入出力デバイスが、タッチセンサまたはモーションセンサを含む、モバイル電子デバイスと、
前記モバイル電子デバイスと通信可能に係合されており、前記モバイル電子デバイスにグラフィカルユーザインターフェースを提供するように構成されている一体型またはリモートプロセッサであって、前記グラフィカルユーザインターフェースが、コンピュータ制御治療処置計画における１つ以上のタスクまたはユーザプロンプトに対応するコンピュータ制御の刺激またはインタラクションを含む、一体型またはリモートプロセッサと、
実行されると、前記プロセッサに１つ以上の動作を実施させる命令が記憶されている非一時的コンピュータ可読媒体と、を備え、前記１つ以上の動作が、
前記１つ以上のタスクまたはユーザプロンプトに対する複数のユーザ応答に対応する複数のユーザ生成データを受信することであって、前記複数のユーザ生成データが、１つ以上のユーザ入力またはデバイスインタラクションに対応するセンサデータを含む、受信することと、
前記コンピュータ制御治療処置計画と関連付けられた努力メトリックを導出するために、非線形計算モデルに従って前記複数のユーザ生成データを計算することであって、前記非線形計算モデルが、人工ニューラルネットワークを含む、計算することと、
前記努力メトリックに応答して前記ユーザインターフェースの１つ以上のインターフェース要素を変更または構成することと、
前記１つ以上のインターフェース要素の変更または構成に応答して、前記努力メトリックに対応する前記ユーザ生成データの度合いの変化を定量化するために、前記複数のユーザ生成データを計算することと、を含む、システム。
【請求項２】
前記１つ以上の動作が、前記コンピュータ制御治療処置計画へのユーザエンゲージメントの度合いを定量化するために、１つ以上の時点において前記複数のユーザ生成データを計算することをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記１つ以上の動作が、前記努力メトリックに応答して前記ユーザインターフェースにフィードバックプロンプトを提供することをさらに含み、前記フィードバックプロンプトが、グラフィックもしくはテキスト出力、聴覚出力、または触覚出力を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記１つ以上のインターフェース要素を変更または構成することが、前記１つ以上のタスクの難易度を調整することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記１つ以上の動作が、前記努力メトリックの変化の前記度合いに応答して１つ以上のインターフェース要素を変更または構成することをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記１つ以上の動作が、前記コンピュータ制御治療処置計画の有効性の度合いを決定するために、１つ以上の時点において前記複数のユーザ生成データを計算することをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記１つ以上の動作が、前記努力メトリックに応答して、前記コンピュータ制御の刺激またはインタラクションのインスタンスを変更または選択することをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記非線形計算モデルに従って前記複数のユーザ生成データを計算することが、前記センサデータと前記複数のユーザ応答との間の１つ以上の時間的関係を分析することをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記１つ以上の動作が、
前記１つ以上のインターフェース要素の変更または構成に応答して、第２のまたは後続の複数のユーザ生成データを受信することと、
前記努力メトリックに基づいてユーザエンゲージメントの度合いを定量化するために、前記第２のまたは後続の複数のユーザ生成データを計算することと、
前記ユーザエンゲージメントの度合いに応答して、前記１つ以上のインターフェース要素をさらに変更または構成することと、をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
コンピュータ支援治療へのユーザエンゲージメントを適応的に改善するためのプロセッサ実施方法であって、前記方法が、
データベースと動作可能に係合されているプロセッサを用いて、モバイル電子デバイス上で実行されるコンピュータ制御治療処置計画と関連付けられたコンピュータ制御の刺激またはインタラクションの第１のインスタンスに応答して、トレーニングデータセットを含む第１の複数のユーザデータを受信することであって、前記第１の複数のユーザデータが、少なくとも１つのユーザ生成入力を含む、受信することと、
前記プロセッサを用いて、前記コンピュータ制御の刺激またはインタラクションに対する１つ以上のユーザ応答パターンに基づいて努力メトリックを導出するために、非線形計算フレームワークに従って、前記第１の複数のユーザデータを計算することであって、前記非線形計算フレームワークが、人工ニューラルネットワークを含む、計算することと、
前記データベースと動作可能に係合されている前記プロセッサを用いて、前記コンピュータ制御の刺激またはインタラクションの少なくとも第２のインスタンスに応答して、少なくとも１つのユーザ生成入力を含む少なくとも第２の複数のユーザデータを受信することと、
前記プロセッサを用いて、前記努力メトリックに基づいて前記コンピュータ制御の刺激またはインタラクションの前記第２のインスタンスと関連付けられるユーザエンゲージメントの度合いを決定するために、前記非線形計算フレームワークに従って前記第２の複数のユーザデータを計算することと、
前記ユーザエンゲージメントの度合いが指定の閾値または範囲を下回っていることに応答して、前記モバイル電子デバイスと動作可能に係合されている前記プロセッサを用いて、前記コンピュータ制御の刺激またはインタラクションの前記第２のインスタンスまたは後続のインスタンスと関連付けられる少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトを変更または提供することと、を含む、方法。
【請求項１１】
前記努力メトリックが、前記コンピュータ制御の刺激またはインタラクションに応答する、ユーザ入力とセンサ測定値との間の時間的関係の表示を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記プロセッサを用いて、ユーザエンゲージメントの後続の度合いを決定するために、前記少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトの変更に応答して、第３の複数のユーザデータを計算することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記モバイル電子デバイスと動作可能に係合されている前記プロセッサを用いて、前記コンピュータ制御の刺激またはインタラクションの前記第２のインスタンスと関連付けられる前記ユーザエンゲージメントの度合いに対する前記ユーザエンゲージメントの後続の度合いの変化に応答して、少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトを変更または提供することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトが、前記モバイル電子デバイスへのテキストメッセージ、通知、警報、または警告のうちの１つ以上を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトが、前記コンピュータ制御治療処置計画と関連付けられた１つ以上のユーザタスクを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
コンピュータ支援治療へのユーザエンゲージメントを適応的に改善するための方法の動作を実行するように１つ以上のプロセッサに指令するための命令によって符号化されている非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記方法が、
コンピュータ制御治療処置計画と関連付けられた１つ以上のコンピュータ制御の刺激またはインタラクションの第１のインスタンスに応答して、モバイル電子デバイスから第１の複数のユーザデータを受信することであって、前記第１の複数のユーザデータが、ユーザ生成入力を含む、受信することと、
前記コンピュータ制御の刺激またはインタラクションに対する１つ以上のユーザ応答パターンに基づいて努力メトリックを導出するために、非線形計算フレームワークに従って、前記第１の複数のユーザデータを計算することであって、前記非線形計算フレームワークが、人工ニューラルネットワークを含む、計算することと、
前記１つ以上のコンピュータ制御の刺激またはインタラクションの第２のインスタンスまたは後続のインスタンスに応答して、前記モバイル電子デバイスから第２の複数のユーザデータを受信することであって、前記第２の複数のユーザデータが、ユーザ生成入力を含む、受信することと、
前記努力メトリックに基づいて前記コンピュータ制御の刺激またはインタラクションの前記第２のインスタンスまたは後続のインスタンスと関連付けられるユーザエンゲージメントの度合いを決定するために、前記非線形計算フレームワークに従って前記第２の複数のユーザデータを計算することと、
前記ユーザエンゲージメントの度合いが指定の閾値を下回っていることに応答して、少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトを変更するか、または、前記モバイル電子デバイスに提供することであって、前記少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトが、前記コンピュータ制御治療処置計画と関連付けられたタスクまたは命令を含む、変更または提供することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記方法の前記動作が、前記ユーザエンゲージメントの度合いが指定の閾値を下回っていることに応答して、前記少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトを変更するか、または、前記モバイル電子デバイスに提供することに応答して、後続の複数のユーザデータを受信することをさらに含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記方法の前記動作が、前記少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトを変更するか、または、前記モバイル電子デバイスに提供することに応答して、ユーザエンゲージメントの後続の度合いを決定するために、前記非線形計算フレームワークに従って前記後続の複数のユーザデータを計算することをさらに含む、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記方法の前記動作が、前記ユーザエンゲージメントの後続の度合いに応答して、少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトをさらに変更するか、または、さらに提供することをさらに含む、請求項１８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトが、前記モバイル電子デバイスに提供されるユーザタスク、テキストメッセージ、通知、警報、または警告のうちの１つ以上を含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、少なくとも参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０１８年１０月１５日付で提出された米国仮特許出願第６２／７４５，４６２号の優先権の利益を主張し、本出願は、少なくとも参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０１９年６月２８日付で提出された米国仮特許出願第６２／８６８，３９９号の優先権の利益を主張する。
【０００２】
本開示は、コンピュータ支援治療処置の分野に関し、特に、コンピュータ支援治療処置計画を最適化するための努力メトリックを導出するための認知プラットフォームに関する。
【背景技術】
【０００３】
幅広い障害および疾患の治療および管理において患者を支援するために、様々なコンピュータ支援治療処置が従来技術によって考案されてきた。様々な従来技術の教示によれば、コンピュータ支援治療処置の説明に役立つ例は、治療処置計画に対応する１つ以上のユーザ行動、インタラクション、および／または応答を引き出すように構成されている１つ以上のユーザインターフェースを提供するウェブベースのおよびモバイルのソフトウェアアプリケーションを含む。
【発明の概要】
【０００４】
以下は、本発明の基本的な理解を提供するために、本発明のいくつかの実施形態の単純化された概要を提示する。この概要は、本発明の広範な概観ではない。この概要は、本発明の重要な／必須の要素を特定すること、または本発明の範囲を画定することを意図するものではない。その唯一の目的は、後に提示されるより詳細な説明への前置きとして本発明のいくつかの実施形態を単純化された形態で提示することである。
【０００５】
本開示の態様は、コンピュータ制御治療処置計画におけるユーザインターフェース要素の適応的変更および提示のためのシステムおよび方法を提供する。特定の実施形態は、コンピュータ制御治療処置計画のインスタンスを実行するモバイル電子デバイスとのユーザのインタラクションから導出されるｃＤａｔａおよびｎＤａｔａの非線形計算分析を提供する。ｃＤａｔａおよびｎＤａｔａは、コンピュータ制御の刺激またはインタラクションとセンサデータとの間のパターンを導出するために、畳み込みニューラルネットワークおよび／またはリカレントニューラルネットワークを含む１つ以上の人工ニューラルネットワークまたは深層学習技法に従って計算することができる。ｃＤａｔａおよびｎＤａｔａの分析から導出されるパターンを使用して、ユーザエンゲージメントまたは努力の度合いを示すコンピュータ制御の刺激またはインタラクションに応答するユーザ入力パターンと関連付けられる努力メトリックを定義することができる。コンピュータ制御治療処置計画の後続のインスタンスにおいて、１つ以上のグラフィカルユーザインターフェース要素を適合、変更、構成、または提示するために、計算モデルまたはルールエンジンを適用することができる。
【０００６】
本開示の態様は、コンピュータ支援治療へのユーザエンゲージメントを適応的に改善するためのシステムを提供し、システムは、ユーザ入力を受信し、グラフィック出力をレンダリングするように構成されている入出力デバイスを備えるモバイル電子デバイスであって、入出力デバイスは、タッチセンサまたはモーションセンサを含む、モバイル電子デバイスと、モバイル電子デバイスと通信可能に係合し、モバイル電子デバイスにグラフィカルユーザインターフェースを提供するように構成されている一体型またはリモートプロセッサであって、グラフィカルユーザインターフェースは、コンピュータ制御治療処置計画における１つ以上のタスクまたはユーザプロンプトに対応するコンピュータ制御の刺激またはインタラクションを含む、一体型またはリモートプロセッサと、実行されると、プロセッサに１つ以上の動作を実施させる命令が記憶されている非一時的コンピュータ可読媒体であって、１つ以上の動作は、１つ以上のタスクまたはユーザプロンプトに対する複数のユーザ応答に対応する複数のユーザ生成データを受信することであって、複数のユーザ生成データは、１つ以上のユーザ入力またはデバイスインタラクションに対応するセンサデータを含む、受信することと、コンピュータ制御治療処置計画と関連付けられた努力メトリックを導出するために、非線形計算モデルに従って複数のユーザ生成データを計算することであり、非線形計算モデルは、人工ニューラルネットワークを含む、計算することと、努力メトリックに応答してユーザインターフェースの１つ以上のインターフェース要素を変更または構成することと、１つ以上のインターフェース要素の変更または構成に応答して、努力メトリックに対応するユーザ生成データの度合いの変化を定量化するために、複数のユーザ生成データを計算することと、を含む。
【０００７】
本開示のさらなる態様は、コンピュータ支援治療の有効性を最適化するためのプロセッサ実施方法を提供し、方法は、データベースと動作可能に係合されているプロセッサを用いて、モバイル電子デバイス上で実行されるコンピュータ制御治療処置計画と関連付けられたコンピュータ制御の刺激またはインタラクションの第１のインスタンスに応答して、トレーニングデータセットを含む第１の複数のユーザデータを受信することであって、第１の複数のユーザデータは、少なくとも１つのユーザ生成入力を含む、受信することと、プロセッサを用いて、コンピュータ制御の刺激またはインタラクションに対する１つ以上のユーザ応答パターンに従って努力メトリックを導出するように構成された非線形計算フレームワークに従って、第１の複数のユーザデータを計算することであって、非線形計算フレームワークは、畳み込みニューラルネットワークまたはリカレントニューラルネットワークを含む、計算することと、コンピュータ制御の刺激またはインタラクションの少なくとも第２のインスタンスに応答して、データベースと動作可能に係合されているプロセッサを用いて、少なくとも１つのユーザ生成入力を含む少なくとも第２の複数のユーザデータを受信することと、プロセッサを用いて、努力メトリックに基づいてコンピュータ制御の刺激またはインタラクションの第２のインスタンスと関連付けられるユーザエンゲージメントの度合いを決定するために、非線形計算フレームワークに従って第２の複数のユーザデータを計算することと、モバイル電子デバイスと動作可能に係合されているプロセッサを用いて、ユーザエンゲージメントの度合いが指定の閾値を下回っていることに応答して、コンピュータ制御の刺激またはインタラクションの第２のインスタンスまたは後続のインスタンスと関連付けられる少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトを変更または提供することと、を含む。
【０００８】
本開示のまたさらなる態様は、コンピュータ支援治療の有効性を最適化するための方法の動作を実行するように１つ以上のプロセッサに指令するための命令によって符号化されている非一時的コンピュータ可読媒体を提供し、方法は、コンピュータ制御治療処置計画と関連付けられた１つ以上のコンピュータ制御の刺激またはインタラクションの第１のインスタンスに応答して、モバイル電子デバイスから第１の複数のユーザデータを受信することであって、第１の複数のユーザデータは、ユーザ生成入力を含む、受信することと、コンピュータ制御の刺激またはインタラクションに対する１つ以上のユーザ応答パターンに基づいて努力メトリックを導出するために、非線形計算フレームワークに従って、第１の複数のユーザデータを計算することであって、非線形計算フレームワークは、畳み込みニューラルネットワークまたはリカレントニューラルネットワークを含む、計算することと、１つ以上のコンピュータ制御の刺激またはインタラクションの第２のインスタンスまたは後続のインスタンスに応答して、モバイル電子デバイスから第２の複数のユーザデータを受信することであって、第２の複数のユーザデータは、ユーザ生成入力を含む、受信することと、努力メトリックに基づいてコンピュータ制御の刺激またはインタラクションの第２のインスタンスまたは後続のインスタンスと関連付けられるユーザエンゲージメントの度合いを決定するために、非線形計算フレームワークに従って第２の複数のユーザデータを計算することと、ユーザエンゲージメントの度合いが指定の閾値を下回っていることに応答して、少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトを変更するか、または、モバイル電子デバイスに提供することであって、少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトは、コンピュータ制御治療処置計画と関連付けられたタスクまたは命令を含む、変更または提供することと、を含む。
【０００９】
上記は、本発明のより適切で重要な特徴をかなり広く概説しており、結果、以下の本発明の詳細な説明をよりよく理解することができ、当該技術分野への本発明の寄与をより完全に理解することができる。本発明の特許請求の範囲の主題を形成する本発明の追加の特徴を以下に説明する。本発明の同じ目的を実行するために他の構造を変更または設計するための基礎として、概念ならびに開示されている特定の方法および構造を容易に利用できることを当業者は理解すべきである。そのような同等の構造は、添付の特許請求の範囲に記載されている本発明の趣旨および範囲から逸脱しないことを当業者は理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本開示の上記のおよび他の目的、特徴および他の利点は、添付の図面とともに取り上げられる以下の詳細な説明からより明瞭になるであろう。
【００１１】
【図１】本開示の１つ以上の態様を実施することができる例示的なコンピューティングデバイスの機能ブロック図である。
【図２】本開示の１つ以上の態様を実施することができるシステムアーキテクチャの機能ブロック図である。
【図３Ａ】一実施形態による、本開示の認知プラットフォームのシステム図である。
【図３Ｂ】一実施形態による、本開示の認知プラットフォームのシステム図である。
【図４】一実施形態による、本開示の認知プラットフォームのシステム図である。
【図５】一実施形態による、本開示の認知プラットフォームの一態様の概略図である。
【図６】一実施形態による、本開示の認知プラットフォームの一態様の概略図である。
【図７】一実施形態による、本開示の認知プラットフォームの一態様の概略図である。
【図８】一実施形態による、本開示の認知プラットフォームの一態様の概略図である。
【図９】一実施形態による、本開示の認知プラットフォームのプロセスフロー図である。
【図１０】一実施形態による、本開示の認知プラットフォームのプロセスフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下でより詳細に論じられる概念のすべての組み合わせは（そのような概念が相互に矛盾しないという条件で）、本明細書に開示される本発明の主題の一部であると意図されることを理解されたい。参照により組み込まれる任意の開示にも現れる可能性のある、本明細書において明示的に利用される用語は、本明細書において開示される特定の概念と最も一致する意味を与えられるべきであることも理解されたい。
【００１３】
以下は、１つ以上の他のタイプの測定構成要素と結合し、認知プラットフォームとのユーザインタラクションおよび／または１つ以上の他のタイプの構成要素の少なくとも１つの測定値から収集されるデータを分析するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品を含む本発明の方法、装置およびシステムに関係する概念およびその実施形態のより詳細な説明である。非限定的な例として、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、認知トレーニングおよび／または臨床目的のために構成することができる。
【００１４】
例示的な実施態様では、認知プラットフォームは、１つ以上の生理学的構成要素もしくはモニタリング構成要素および／または認知テスト構成要素と一体化されてもよい。
【００１５】
別の例示的な実施態様では、認知プラットフォームは、１つ以上の生理学的構成要素もしくはモニタリング構成要素および／または認知テスト構成要素から分離されており、それと結合するように構成されてもよい。
【００１６】
本明細書の任意の例において、認知プラットフォームおよび認知プラットフォームを含むシステムは、認知評価（スクリーニングおよび／またはモニタリングを含む）に情報を与えるコンピュータ制御のタスクおよびプラットフォームインタラクションを提示するように、または認知処置を提供するように構成することができる。
【００１７】
本明細書の任意の例において、本明細書におけるプラットフォーム製品は、認知評価（スクリーニングおよび／またはモニタリングを含む）に情報を与えるコンピュータ制御のタスクおよびプラットフォームインタラクションを提示するように、または認知処置を提供するように構成されている、Ａｋｉｌｉ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  Ｌａｂｓ，Ｉｎｃ．（Ｂｏｓｔｏｎ，ＭＡ）によるＡＫＩＬＩ（登録商標）プラットフォーム製品として形成されてもよく、または当該製品に基づいてもよく、または当該製品と一体化されてもよい。
【００１８】
開示されている概念は特定の実施方法に限定されないため、上で紹介され、以下でより詳細に議論される様々な概念は、多くの方法のいずれかにおいて実施されてもよいことを理解されたい。特定の実施態様および応用形態の例は、主に例示を目的として与えられている。認知プラットフォームまたはプラットフォーム製品を含む例示的な方法、装置、およびシステムは、個人の評価に使用することができるデータを提供するために、臨床医、医師、および／または他の医療もしくはヘルスケア施術者の個人によって使用することができる。
【００１９】
非限定的な例では、認知プラットフォームまたはプラットフォーム製品を含む方法、装置、およびシステムは、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子どもを含む）間の認知の差を検出するように構成することができるモニタリングツールとして構成することができる。
【００２０】
非限定的な例では、認知プラットフォームまたはプラットフォーム製品を含む方法、装置、およびシステムは、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子どもを含む）間の認知の差を検出するための予測モデルツールを決定するために、ならびに／または、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子どもを含む）間の認知の差に基づいて１人以上の個人の評価を支援するための臨床試験ツールとして、ならびに／または、評価を支援するためのツールとして使用することができる。例示的なツールは、認知に関してすでに分類されている個人から取得される１つ以上のトレーニングデータセットを使用して構築およびトレーニングすることができる。
【００２１】
非限定的な例では、認知プラットフォームまたはプラットフォーム製品を含む方法、装置、およびシステムは、神経心理学的欠陥もしくは障害の発現の存在もしくは可能性の予測モデルツールを決定するために、ならびに／または、１人以上の個人の神経心理学的欠陥もしくは障害の発現の存在もしくは可能性の評価を支援するための臨床試験ツールとして使用することができる。例示的なツールは、既知の神経心理学的欠陥または障害を患う個人から取得される１つ以上のトレーニングデータセットを使用して構築およびトレーニングすることができる。
【００２２】
本明細書において使用される場合、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」という用語は、含むがこれに限定されないことを意味し、「含んでいる（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という用語は、含んでいるがこれに限定されないことを意味する。「〜に基づく」という用語は、少なくとも部分的に基づくことを意味する。
【００２３】
本明細書に記載の原理による例示的なプラットフォーム製品および認知プラットフォームは、限定ではないが、認知症、パーキンソン病、脳アミロイド血管症、家族性アミロイドニューロパチー、ハンチントン病、または他の神経変性状態、自閉症スペクトラム障害（ＡＳＤ）、１６ｐ１１．２重複の存在、および／または実行機能障害（限定ではないが、注意欠陥多動性障害（ＡＤＨＤ）、感覚処理障害（ＳＰＤ）、軽度認知障害（ＭＣＩ）、アルツハイマー病、多発性硬化症、統合失調症、うつ病、または不安症など）などの多くの異なるタイプの神経心理学的状態に適用可能であり得る。
【００２４】
本開示は、ユーザパフォーマンスメトリックを提供するために１つ以上のタスクにおけるユーザのパフォーマンスを示すデータを測定することを目的としたソフトウェアおよび／または他のプロセッサ実行可能命令を実装するように構成されている例示的な認知プラットフォームまたはプラットフォーム製品として形成されているコンピュータ実装デバイスを対象とする。例示的なパフォーマンスメトリックを使用して、ユーザの認知能力の評価を導出し、および／または認知処置に対するユーザの応答を測定し、および／またはユーザの状態（生理学的状態および／または認知状態を含む）のデータもしくは他の定量的メトリックを提供することができる。代替的な例では、パフォーマンスメトリックを使用して、１つ以上の命令もしくはタスクに対するユーザのエンゲージメント、注意、順守の評価を導出し、および／または、１つ以上の標的となるパフォーマンス目標を達成するためのユーザの注意、エンゲージメント、順守、もしくは応答のデータもしくは他の定量的メトリックを提供することができる。本明細書の原理による非限定的な例示的認知プラットフォームまたはプラットフォーム製品は、認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製品との個人のインタラクションから収集されるデータ、ならびに／または、そのデータの分析（および関連する計算）に基づいて計算されるメトリックに基づいて、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差に関するものを含む、神経心理学的状態、および／または、個人が薬物、生物剤もしくは他の薬品を投与されるときの認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製品の使用の潜在的な有効性に関して個人を分類するように構成することができる。本明細書の原理によるさらに他の非限定的な例示的認知プラットフォームまたはプラットフォーム製品は、認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製品との個人のインタラクションから収集されるデータ、ならびに／または、そのデータの分析（および関連する計算）に基づいて計算されるメトリックに基づいて、神経変性状態に関するものを含む、神経心理学的状態の発現またはその進行の段階に関して個人を分類するように構成することができる。神経変性状態は、限定ではないが、アルツハイマー病、認知症、パーキンソン病、脳アミロイド血管症、家族性アミロイドニューロパチー、またはハンチントン病であり得る。
【００２５】
本明細書の原理による神経変性状態の発症の可能性および／または進行の段階に関する個人の任意の分類は、信号として、医療機器、ヘルスケアコンピューティングシステム、もしくは他のデバイス、および／または医療施術者、医療従業者、理学療法士、行動療法士、スポーツ医学施術者、薬剤師、もしくは他の施術者に、個人の処置過程の策定を許可もしくは通知するために、あるいは、個人への薬物、生物剤または他の薬品の投与量もしくは提供計画の変更を決定するか、または、個人に対する薬物、生物剤もしくは他の薬品の最適なタイプまたは組み合わせを決定することを含む、既存の処置の過程を変更するために、送信することができる。
【００２６】
本明細書の任意の例において、プラットフォーム製品または認知プラットフォームは、医療デバイスプラットフォーム、モニタリングデバイスプラットフォーム、スクリーニングデバイスプラットフォーム、または他のデバイスプラットフォームの任意の組み合わせとして構成することができる。
【００２７】
本開示はまた、１つ以上の生理学的もしくはモニタリング構成要素および／または認知テスト構成要素と結合するように構成されているプラットフォーム製品および認知プラットフォームを含む例示的なシステムも対象とする。いくつかの例では、システムは、１つ以上の他の生理学的もしくはモニタリング構成要素および／または認知テスト構成要素と一体化されているプラットフォーム製品および認知プラットフォームを含む。他の例では、システムは、１つ以上の他の生理学的もしくはモニタリング構成要素および／または認知テスト構成要素とは別個に収容されており、そのような１つ以上の構成要素を使用して行われた測定を示すデータを受信するために、当該構成要素と通信するように構成されているプラットフォーム製品および認知プラットフォームを含む。
【００２８】
本明細書において使用される場合、「ｃＤａｔａ」という用語は、プラットフォーム製品または認知プラットフォームとして形成されているコンピュータ実装デバイスとのユーザのインタラクションの度合いから収集されるデータを指す。
【００２９】
本明細書において使用される場合、「ｎＤａｔａ」という用語は、本明細書の原理に従って収集することができる他のタイプのデータを指す。ｎＤａｔａを提供するために使用される構成要素は、本明細書においてはｎＤａｔａ構成要素として参照される。
【００３０】
本明細書の任意の例において、ｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａは、リアルタイムで収集することができる。非限定的な例では、ｎＤａｔａは、１つ以上の生理学的もしくはモニタリング構成要素および／または認知テスト構成要素を使用する測定から収集することができる。本明細書の任意の例において、１つ以上の生理学的構成要素は、生理学的測定を実施するように構成されている。生理学的測定は、生理学的パラメータの定量的測定データならびに／または生理学的構造および／もしくは機能の視覚化に使用することができるデータを提供する。
【００３１】
いくつかの例では、ｎＤａｔａは、個人に投与されているかまたは投与される予定の生物剤、薬物、または他の薬品のタイプの識別情報とすることができ、および／または、測定がｉｎ  ｓｉｔｕで行われるか、または、個人から収集される組織もしくは流体（血液を含む）を使用して行われるかにかかわらず、個人の組織または流体（血液を含む）中の生物剤、薬物、もしくは他の薬品のレベルの測定から収集されるデータであり得る。本明細書に記載の任意の例に適用可能な生物剤、薬物または他の薬品の非限定的な例は、メチルフェニデート（ＭＰＨ）、スコポラミン、塩酸ドネペジル、酒石酸リバスチグミン、メマンチンＨＣｌ、ソラネズマブ、アデュカヌマブ、およびクレネズマブを含む。
【００３２】
本明細書における「薬物」への参照は、薬物、生物剤および／または他の薬品を包含することが理解される。
【００３３】
非限定的な例では、生理学的機器はｆＭＲＩであり得、ｎＤａｔａは、皮質厚、脳機能活動の変化、または他の度合いを示す測定データであり得る。
【００３４】
他の非限定的な例では、ｎＤａｔａは、限定ではないが、年齢、性別、または他の同様のデータなど、個人のステータスを特徴付けるために使用することができる任意のデータを含むことができる。
【００３５】
本明細書の任意の例において、データ（ｃＤａｔａおよびｎＤａｔａを含む）は、個人のインフォームドコンセントを得て収集される。
【００３６】
本明細書の任意の例において、１つ以上の生理学的構成要素は、ｎＤａｔａを提供するために、電気的活動、心拍数、血流、および酸素化レベルを含む、身体および神経系の物理的特性を測定する任意の手段を含むことができる。これは、ｎＤａｔａを提供するための、カメラベースの心拍数検出、電気皮膚反応の測定、血圧測定、脳波図、心電図、磁気共鳴画像法、近赤外分光法、超音波、および／または瞳孔拡張測定を含むことができる。
【００３７】
ｎＤａｔａを提供するための生理学的測定の他の例は、限定ではないが、体温、心電計（ＥＣＧ）を使用した心臓または他の心臓関連機能の測定、脳波図（ＥＥＧ）を使用した電気的活動、事象関連電位（ＥＲＰ）、機能的磁気共鳴画像法（ｆＭＲＩ）、血圧、皮膚の一部の電位、電気皮膚反応（ＧＳＲ）、脳磁気図（ＭＥＧ）、眼球追跡デバイスもしくは瞳孔拡張の程度を決定するようにプログラムされている処理ユニットを含む他の光学的検出デバイス、機能的近赤外分光法（ｆＮＩＲＳ）、および／または陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）スキャナの測定を含む。ＥＥＧ−ｆＭＲＩまたはＭＥＧ−ｆＭＲＩ測定は、電気生理学（ＥＥＧ／ＭＥＧ）ｎＤａｔａと血行動態（ｆＭＲＩ）ｎＤａｔａを同時に取得することを可能にする。
【００３８】
ｆＭＲＩは、脳への酸素化血液供給と非酸素化血液供給との磁気特性の差に基づいて、神経細胞活性化を示す測定データ（ｎＤａｔａ）を提供するために使用することもできる。ｆＭＲＩは、神経活動と脳代謝との間の正の相関に基づいて、血液供給の局所的な変化を測定することにより、神経活動の間接的な度合いを提供することができる。
【００３９】
ＰＥＴスキャナを使用して、陽電子放出放射性核種（トレーサ）によって間接的に放出されるガンマ線を検出することにより、身体の代謝過程および他の生理学的度合いを観察するための機能的イメージングを実施することができる。トレーサは、生物活性分子を使用してユーザの体内に導入することができる。身体の代謝過程および他の生理学的度合いのメトリックは、スキャンからのトレーサ濃度のｎＤａｔａからの二次元および三次元画像のコンピュータ再構成を含む、スキャンから導出することができる。ｎＤａｔａは、トレーサ濃度および／またはＰＥＴ画像（二次元または三次元画像など）の度合いを含むことができる。
【００４０】
本明細書の任意の例において、タスクは、ユーザがエンゲージする必要がある１つ以上の活動を含むことができる。タスクのうちの任意の１つ以上は、コンピュータ制御の刺激またはインタラクションとしてコンピュータで実施することができる（以下でより詳細に説明する）。ターゲティングタスクの場合、認知プラットフォームは、ユーザからの時間特有および／または位置特有の応答を必要とする場合がある。ナビゲーションタスクの場合、認知プラットフォームは、ユーザからの位置特有および／またはモーション特有の応答を必要とする場合がある。顔表情認識または物体認識タスクの場合、認知プラットフォームは、ユーザからの時間特有および／または位置特有の応答を必要とする場合がある。マルチタスキングタスクは、２つ以上のタスクの任意の組み合わせを含み得る。非限定的な例では、限定ではないが、ターゲティングタスク、ナビゲーションタスク、および／または顔表情認識タスクもしくは物体認識タスク（複数可）などのタスクに対するユーザの応答は、認知プラットフォームの入力デバイスを使用して記録することができる。そのような入力デバイスの非限定的な例は、ユーザインタラクションを記録するように構成されている任意の形態のグラフィカルユーザインターフェースを含む、ユーザインターフェースまたは画像キャプチャデバイス（限定ではないが、タッチスクリーンもしくは他の感圧スクリーン、またはカメラなど）に対するタッチ、スワイプまたは他のジェスチャを含むことができる。他の非限定的な例では、限定ではないが、ターゲティングタスク、ナビゲーションタスク、および／または顔表情認識タスクもしくは物体認識タスク（複数可）などのタスクに対する、認知プラットフォームを使用して記録されるユーザの応答は、認知プラットフォームを含むコンピューティングデバイスの位置、向き、または動きを変化させ得るユーザの行動を含むことができる。コンピューティングデバイスの位置、向き、または動きのそのような変化は、センサなどであるがこれに限定されない、コンピューティングデバイス内に配置されている、または他の様態でコンピューティングデバイスに結合されている入力デバイスを使用して記録することができる。センサの非限定的な例は、モーションセンサ、位置センサ、周囲、重力、ジャイロスコープ、光、磁気、温度、湿度、および／または画像キャプチャデバイス（カメラなどであるがこれらに限定されない）を含む。
【００４１】
マルチタスキングタスクを含む例示的な実施態様では、コンピュータデバイスは、認知プラットフォームに、短い時間枠（リアルタイムおよび／または実質的に同時を含む）の間に、限定ではないが、ターゲティングタスク、ナビゲーションタスク、および／または顔表情認識もしくは物体認識タスク、またはエンゲージメントタスクなどの、２つ以上の異なるタイプのタスクをユーザに提示させるように構成されている（少なくとも１つの特別にプログラムされた処理ユニットを使用するなど）。コンピュータデバイスはまた、短い時間枠（リアルタイムおよび／または実質的に同時を含む）の間に、マルチタスキングタスクに対して受信されるユーザ応答のタイプを示すデータを収集するように構成される（少なくとも１つの特別にプログラムされた処理ユニットを使用するなど）。これらの例では、２つ以上の異なるタイプのタスクを短い時間枠内で（リアルタイムでおよび／または実質的に同時に含む）個人に提示することができ、コンピューティングデバイスは、短い時間枠内で（リアルタイムでおよび／または実質的に同時に含む）２つ以上の異なるタイプのタスクに対するユーザ応答（複数可）の示すデータを受信するように構成することができる。
【００４２】
いくつかの例では、短い時間枠は、最大約１．０ミリ秒またはより大きい分解能における任意の時間間隔であり得る。時間間隔は、任意の合理的な終了時間までの、約２．０ミリ秒以上の周期性の任意の分割の期間であり得るが、これらに限定されない。時間間隔は、約３．０ミリ秒、約５．０ミリ秒、約１０ミリ秒、約２５ミリ秒、約４０ミリ秒、約５０ミリ秒、約６０ミリ秒、約７０ミリ秒、約１００ミリ秒、またはより大きい時間間隔であり得るが、これらに限定されない。他の例では、短い時間枠は、限定ではないが、数分の１秒、約１秒、約１．０〜約２．０秒、または最大約２．０秒、またはより長い時間枠であり得る。
【００４３】
いくつかの例では、プラットフォーム製品または認知プラットフォームは、タスクの提示時間に対するユーザの応答の応答時間を示すデータを収集するように構成することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、プラットフォーム製品または認知プラットフォームに、難易度を調整する方法としてユーザがタスクへの応答を提供するためのより小さいまたはより大きい応答時間ウィンドウを提供させるように構成することができる。
【００４４】
いくつかの例では、プラットフォーム製品または認知プラットフォームは、タスクの提示時間に対するユーザの応答の応答時間を示すデータを収集するように構成することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、プラットフォーム製品または認知プラットフォームに、ユーザエンゲージメントまたは順守をモニタリングする方法としてユーザがタスクへの応答を提供するためのより小さいまたはより大きい応答時間ウィンドウを提供させるように構成することができる。
【００４５】
本明細書において使用される場合、「コンピュータ制御の刺激またはインタラクション」または「ＣＳＩ」という用語は、刺激または他のインタラクションとのユーザのインタラクションを容易にするためにユーザに提示されるコンピュータ制御要素を指す。非限定的な例として、コンピューティングデバイスは、聴覚刺激を提示するか、もしくはユーザとの他の聴覚ベースのインタラクションを開始するように、および／または、振動刺激を提示するか、またはユーザと他の振動ベースのインタラクションを開始するように、および／または、触覚刺激提示するか、もしくはユーザとの他の触覚ベースのインタラクションを開始するように、および／または、視覚刺激を提示するか、もしくはユーザとの他の視覚ベースのインタラクションを開始するように構成することができる。
【００４６】
本明細書の原理による任意のタスクは、コンピューティングデバイス、作動構成要素、または１つ以上の刺激もしくは他のインタラクション要素を実施するために使用される他のデバイスを介してユーザに提示することができる。例えば、グラフィカルユーザインターフェースをレンダリングして、コンピュータ制御の刺激もしくはインタラクション（ＣＳＩ）または他のインタラクション要素を提示することにより、タスクをユーザに提示することができる。他の例では、タスクは、作動構成要素を使用して、聴覚、触覚、または振動のコンピュータ制御要素（ＣＳＩを含む）としてユーザに提示することができる。本明細書の様々な例における１つ以上のＣＳＩの使用（およびＣＳＩからのデータの分析）の説明は、それらの例における１つ以上のＣＳＩを含むタスクの使用（およびタスクからのデータの分析）も包含する。
【００４７】
コンピューティングデバイスが視覚的ＣＳＩを提示するように構成されている例では、ＣＳＩは、ユーザに提示される少なくとも１つのグラフィカルユーザインターフェースを使用してレンダリングすることができる。いくつかの例では、少なくとも１つのグラフィカルユーザインターフェースは、ユーザが少なくとも１つのグラフィカルユーザインターフェースを使用してレンダリングされているＣＳＩコンピュータ制御要素とインタラクトするときの応答を測定するために構成される。非限定的な例では、グラフィカルユーザインターフェースは、ＣＳＩコンピュータ制御要素（複数可）が能動的であるように構成することができ、グラフィカルユーザインターフェースが、プラットフォーム製品とのユーザのインタラクションのタイプまたは程度を示すデータを測定するように構成され、ユーザからの少なくとも１つの応答を必要とし得る。別の例では、グラフィカルユーザインターフェースは、ＣＳＩコンピュータ制御要素（複数可）が受動的であり、少なくとも１つのグラフィカルユーザインターフェースを使用してユーザに提示されるが、ユーザからの応答を必要とし得ないように構成することができる。この例では、少なくとも１つのグラフィカルユーザインターフェースは、ユーザのインタラクションの記録された応答を除外するか、応答を示すデータに重み付け係数を適用する（例えば、応答をより低い値またはより高い値に重み付けする）か、またはユーザの誤った応答の度合いとして、プラットフォーム製品に対するユーザの応答を示すデータを測定する（例えば、誤った応答の通知または他のフィードバックをユーザに発行する）ように構成することができる。この例では、少なくとも１つのグラフィカルユーザインターフェースは、ユーザのインタラクションの記録された応答を除外するか、応答を示すデータに重み付け係数を適用する（例えば、応答をより低い値またはより高い値に重み付けする）か、または１つ以上のタスクへのユーザエンゲージメントもしくは順守の度合いとして、プラットフォーム製品に対するユーザの応答を示すデータを測定するように構成することができる。
【００４８】
一例では、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、含むプロセッサ実装のシステム、方法、または装置および少なくとも１つの処理ユニットとして構成することができる。一例では、少なくとも１つの処理ユニットは、コンピュータ制御の刺激もしくはインタラクション（ＣＳＩ）または他のインタラクション要素をインタラクションのためにユーザに提示するために少なくとも１つのグラフィカルユーザインターフェースをレンダリングするようにプログラムすることができる。他の例では、少なくとも１つの処理ユニットは、プラットフォーム製品の作動構成要素に、聴覚、触覚、または振動のコンピュータ制御要素（ＣＳＩを含む）を実行させて、刺激またはユーザとの他のインタラクションに影響を与えるようにプログラムすることができる。少なくとも１つの処理ユニットは、プログラム製品の構成要素に、入力デバイスを使用して提供される応答を含む、ＣＳＩまたは他のインタラクション要素とのユーザのインタラクションに基づいて少なくとも１つのユーザ応答を示すデータ（ｃＤａｔａなどであるがこれに限定されない）を受信させるようにプログラムすることができる。コンピュータ制御の刺激もしくはインタラクション（ＣＳＩ）または他のインタラクション要素をユーザに提示するために少なくとも１つのグラフィカルユーザインターフェースがレンダリングされる例では、少なくとも１つの処理ユニットは、グラフィカルユーザインターフェースに少なくとも１つのユーザ応答を示すデータを受信させるようにプログラムすることができる。少なくとも１つの処理ユニットはまた、ｃＤａｔａを分析して個人の認知状態の度合いを提供し、ならびに／または、ユーザの応答間の差（ｃＤａｔａの差を含むがこれに限定されない）の決定に基づいて個人のパフォーマンスの差を分析し、ならびに／または、ｃＤａｔａ（分析において決定されている個人のパフォーマンスの度合いを含む）の分析に基づいて聴覚、触覚、もしくは振動のコンピュータ制御要素（ＣＳＩを含む）、ＣＳＩ、もしくは他のインタラクション要素の難易度を調整し、ならびに／または、個人のパフォーマンス、エンゲージメント、タスクの順守、および／もしくは認知評価、および／もしくは認知処置への応答、および／もしくは認知の評価された度合いを示すことができるプラットフォーム製品からの出力または他のフィードバックを提供するようにプログラムすることもできる。非限定的な例において、少なくとも１つの処理ユニットはまた、認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製品との個人のインタラクションから収集されるｃＤａｔａ、ならびに／または、そのｃＤａｔａの分析（および関連する計算）に基づいて計算されるメトリックに基づいて、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差、および／または、個人が薬物、生物剤もしくは他の薬品を投与されるときの認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製品の使用の潜在的な有効性に関して個人を分類するように構成することもできる。非限定的な例において、少なくとも１つの処理ユニットはまた、認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製品との個人のインタラクションから収集されるｃＤａｔａ、ならびに／または、そのｃＤａｔａの分析（および関連する計算）に基づいて計算されるメトリックに基づいて、神経変性状態に関するものを含む、神経心理学的状態の発現またはその進行の段階に関して個人を分類するように構成することもできる。神経変性状態は、限定ではないが、アルツハイマー病、認知症、パーキンソン病、脳アミロイド血管症、家族性アミロイドニューロパチー、またはハンチントン病であり得る。
【００４９】
他の例では、プラットフォーム製品は、ディスプレイ構成要素、入力デバイス、および少なくとも１つの処理ユニットを含む、プロセッサ実装のシステム、方法、または装置として構成することができる。少なくとも１つの処理ユニットは、ディスプレイ構成要素における表示のために、コンピュータ制御の刺激もしくはインタラクション（ＣＳＩ）または他のインタラクション要素をインタラクションのためにユーザに提示するために少なくとも１つのグラフィカルユーザインターフェースをレンダリングするようにプログラムすることができる。他の例では、少なくとも１つの処理ユニットは、プラットフォーム製品の作動構成要素に、聴覚、触覚、または振動のコンピュータ制御要素（ＣＳＩを含む）を実行させて、刺激またはユーザとの他のインタラクションに影響を与えるようにプログラムすることができる。
【００５０】
入力デバイスの非限定的な例は、タッチスクリーン、または他の感圧もしくはタッチ感応面、モーションセンサ、位置センサ、圧力センサ、ジョイスティック、運動器具、および／あるいは画像キャプチャデバイス（カメラなどであるがこれに限定されない）を含む。
【００５１】
任意の例において、入力デバイスは、個人（複数可）の身体的行動を示す入力データを受信するように構成されている少なくとも１つの構成要素を含むように構成され、データは、例えば、１つ以上のタスクおよび／または干渉のあるタスクを実行するための、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品とのインタラクションにおける個人（複数可）の身体的行動の度合いを提供する。
【００５２】
個人のパフォーマンスの分析は、コンピューティングデバイスを使用して、セッション中のまたは以前に完了したセッションからのパーセント正確度、ヒットおよび／またはミスの数を計算することを含むことができる。パフォーマンス度合いを計算するために使用することができる他の指標は、（例えば、ターゲティング刺激としての）タスクの提示後に個人が応答するのにかかる時間である。他の指標は、応答時間、応答分散、正しいヒットの数、脱落エラー、誤警報、学習率、空間的逸脱、主観的評価、および／またはパフォーマンス閾値などを含むが、これらに限定されない。
【００５３】
非限定的な例では、ユーザのパフォーマンスをさらに分析して、ユーザのパフォーマンスに対する２つの異なるタイプのタスクの効果を比較することができ、これらのタスクは、異なるタイプの干渉（例えば、注意を逸らすものまたは妨害）を提示する。
【００５４】
コンピューティングデバイスは、ユーザの注意を主要なタスクから逸らすＣＳＩまたは他のインタラクション要素として種々のタイプの干渉を提示するように構成されている。注意を逸らすものについて、コンピューティングデバイスは、応答を提供するのではなく、一次タスクへの一次応答を提供するように（すなわち、注意を逸らすものを無視するように）個人に指示するように構成される。妨害するものについて、コンピューティングデバイスは、二次タスクとして応答を提供するように個人に指示するように構成されており、コンピューティングデバイスは、（少なくとも１つの入力デバイスを使用して応答が収集される）一次タスクへのユーザの応答として、短い時間枠内の（実質的に同時を含む）妨害するものに対するユーザの二次応答を示すデータを得るように構成されている。コンピューティングデバイスは、干渉のない一次タスクにおけるユーザのパフォーマンス、干渉が注意を逸らすものであるパフォーマンス、および干渉が妨害であるパフォーマンスのうちの１つ以上の度合いを計算するように構成されている。ユーザのパフォーマンスのメトリックは、これらの度合いに基づいて計算することができる。例えば、ユーザのパフォーマンスは、各タイプの干渉に対するコスト（パフォーマンスの変化）として計算することができる（例えば、注意を逸らすもののコストおよび妨害するもの／マルチタスキングのコスト）。タスクに関するユーザのパフォーマンスレベルは、タスクの難易度を調整するために使用する認知プラットフォームへのフィードバック、および／またはユーザのステータスもしくは進行に関する個人へのフィードバックのいずれかとして分析および報告することができる。別の例において、ユーザエンゲージメントまたは順守レベルは、各タイプの干渉に対するコスト（パフォーマンスの変化）として計算することができる（例えば、注意を逸らすもののコストおよび妨害するもの／マルチタスキングのコスト）。タスクに関するユーザエンゲージメントまたは順守レベルは、ユーザのエンゲージメントまたは順守をモニタリングしてタスクのタイプを調整するために使用するための認知プラットフォームへのフィードバックとして、および／またはコンピューティングデバイスとのユーザのインタラクションに関する個人へのフィードバックとしてのいずれかを含むフィードバックとして分析および報告することができる。
【００５５】
非限定的な例では、コンピューティングデバイスはまた、ユーザの応答の応答時間および／または個人のパフォーマンスの任意の統計的度合い（例えば、最後の数回のセッションにおける、指定された期間にわたる、または或るタイプのタスク（非標的および／または標的刺激、特定のタイプのタスクなど）に対する正しいまたは誤った応答の割合）を分析、記憶および／または出力するように構成することもできる。別の非限定的な例では、コンピューティングデバイスはまた、ユーザの応答の応答時間および／または個人のエンゲージメントもしくは順守レベルの任意の統計的度合いを分析、記憶および／または出力するように構成することもできる。
【００５６】
非限定的な例では、コンピューティングデバイスは、ユーザインターフェースにおいてユーザに提示される刺激、および、測定されたセンサデータ（加速度計の測定データおよび／またはタッチスクリーンの測定データなどであるがこれらに限定されない）に反映されるものとしての刺激に対するユーザの応答に対応するデータのレコードを含む、機械学習ツールをｃＤａｔａに適用し、ユーザに関する何か（診断の表示および／またはユーザの障害の重症度の度合いなどであるがこれらに限定されない）またはユーザの現在の状態（ユーザが注意を払い、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品によって提示される刺激および関連タスクとのインタラクションに努力している程度の表示などであるが、これに限定されない）を特徴付けるように構成することもできる。努力の量／程度の定量化は、ユーザがタスク（複数可）を実施するために刺激に対してほとんどもしくはまったく努力をしていない（例えば、ほとんど注意を払っていない）か、またはタスク（複数可）を実施するために刺激に対して中程度の量の努力をしている（例えば、中程度の量の注意を払っている）か、タスク（複数可）を実施するために刺激に対して最大限の努力をしている（例えば、多大な量の注意を払っている）ことを示すことができる。努力の量／程度の定量化手段はまた、ユーザがタスク（複数可）を実施するためのユーザエンゲージメントもしくは遵守か、またはタスク（複数可）を実施するために刺激に対して中程度の量の努力をしている（例えば、中程度の量の注意を払っている）か、タスク（複数可）を実施するために刺激に対して最大限の努力をしている（例えば、多大な量の注意を払っている）ことを示すこともできる。
【００５７】
本明細書の任意の例において、コンピューティングデバイスは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を含む深層学習技法を実施する機械学習ツールを適用して、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品によってユーザに提示される刺激（および関連タスク）からパターンを導出するように構成することができる。本明細書の任意の例において、コンピューティングデバイスは、ＣＮＮ、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、またはＣＮＮとＲＮＮとの組み合わせのいずれかを含む深層学習技法を実施する機械学習ツールを適用して、刺激に対するユーザ応答を示すセンサデータ、および、刺激に対するユーザ応答のセンサ測定の時間的関係からパターンを導出するように構成することができる。
【００５８】
本明細書の任意の例において、コンピューティングデバイスは、データのトレーニングセットを使用して深層学習技法を実施する機械学習ツールをトレーニングするように構成することができる。データのトレーニングセットは、診断または他の分類に関して分類されたユーザに基づいて手動でラベル付けされた測定データを含むことができ、または、他の測定値（例えば、症状の重症度、客観的機能、および／またはエンゲージメントのレベルの１つ以上の度合い）を使用して、回帰ベースの学習を推進することができる。
【００５９】
本明細書の任意の例において、コンピューティングデバイスは、努力メトリック（努力の量／程度の定量化可能な度合いとして生成することができる）の生成に基づいて、種々のユーザプレイセッションを特徴付けるように構成することができる。努力メトリックの例は、上記の深層学習技法をｃＤａｔａおよびｎＤａｔａに適用することによって生成することができる。
【００６０】
本明細書の任意の例において、コンピューティングデバイスは、認知プラットフォームが処置を提示している構成において所与のユーザが刺激および関連タスクに努力してエンゲージしている程度の全体的な度合いを提供するための努力メトリックを導出するために深層学習技法を適用するように構成することができる。
【００６１】
一例では、導出される努力メトリックに基づいて、コンピューティングデバイスは、処置の最適な結果を得るために十分な努力をしていないというフィードバック（１つ以上のメッセージ、通知、警報、または他の警告などであるがこれらに限定されない）をユーザに提供するようにさらに構成することができる。
【００６２】
一例では、コンピューティングデバイスは、ユーザが認知プラットフォームによって提示される１つ以上の刺激（および関連タスク）とインタラクトしているときの任意の１つ以上の時点における努力メトリックの生成に基づいて、非エンゲージメント状態、または閾値を下回るエンゲージメントの程度を検出するようにさらに構成することができる。非エンゲージメント状態、または、エンゲージメントの程度が閾値を下回っていることに基づいて、コンピューティングデバイスは、フィードバック（１つ以上のメッセージ、通知、警報、または他の警告などであるがこれらに限定されない）をトリガするようにさらに構成することができ、そのため、ユーザは、努力メトリックの値（測定ｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａに基づいて計算される）が、ユーザが復帰して処置の最適な結果を得ていることを示すように、タスク（複数可）のパフォーマンスを調整し、刺激に対する応答を提供することができる。
【００６３】
非限定的な例では、コンピュータ制御要素は、視覚タスクとしてグラフィカルユーザインターフェースにおいてレンダリングされるか、または聴覚、触覚、もしくは振動タスクとして提示される少なくとも１つのタスクを含む。各タスクは、ユーザがｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａ収集の目的で刺激にさらされた後、ユーザから応答を引き出すように設計されるインタラクション機構としてレンダリングすることができる。
【００６４】
非限定的な例では、コンピュータ制御要素は、グラフィカルユーザインターフェースにおいてレンダリングされるか、またはプログラム製品の聴覚、触覚、もしくは振動要素としてのプラットフォームの少なくとも１つのプラットフォームインタラクション（ゲームプレイ）要素を含む。プラットフォーム製品の各プラットフォームインタラクション（ゲームプレイ）要素は、インタラクション機構（ビデオゲームのような機構の形態を含む）または視覚的（または表面的な）機能を含むことができる、これらは、ｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａ収集の標的であってもよく、またはそうでなくてもよい。
【００６５】
本明細書において使用される場合、「ゲームプレイ」という用語は、プラットフォーム製品の側とのユーザインタラクション（他のユーザ体験を含む）を包含する。
【００６６】
非限定的な例では、コンピュータ制御要素は、ユーザへの正のフィードバックを示すための少なくとも１つの要素を含む。各要素は、タスクまたは他のプラットフォームのインタラクション要素における成功、すなわち、プラットフォーム製品におけるユーザの応答がタスクまたはプラットフォームインタラクション（ゲームプレイ）要素に関する閾成功度合いを超えたことを示す、ユーザに放出される聴覚信号および／または視覚信号を含むことができる。
【００６７】
非限定的な例では、コンピュータ制御要素は、ユーザへの負のフィードバックを示すための少なくとも１つの要素を含む。各要素は、タスクまたはプラットフォームのインタラクション（ゲームプレイ）要素における失敗、すなわち、プラットフォーム製品におけるユーザの応答がタスクまたはプラットフォームインタラクション要素に関する閾成功度合いを満たさなかったことを示す、ユーザに放出される聴覚信号および／または視覚信号を含むことができる。
【００６８】
非限定的な例では、コンピュータ制御要素は、メッセージング、すなわち、正のフィードバックまたは負のフィードバックとは異なるユーザへの通信のための少なくとも１つの要素含む。
【００６９】
非限定的な例では、コンピュータ制御要素は、褒賞を示すための少なくとも１つの要素を含む。褒賞コンピュータ要素は、ＣＳＩに対するユーザの満足度を促進し、その結果、ユーザの積極的なインタラクション（したがってユーザ体験の楽しみ）を向上させるためにユーザに提供されるコンピュータ生成機能であり得る。
【００７０】
非限定的な例では、認知プラットフォームは、マルチタスクインタラクション要素をレンダリングするように構成することができる。いくつかの例では、マルチタスクインタラクション要素はマルチタスクゲームプレイ（ＭＴＧ）として参照される。マルチタスクインタラクション要素は、複数の時間的に重複するタスク、すなわち、ユーザからの複数の実質的に同時の応答を必要とし得るタスクにユーザをエンゲージさせるように構成されているインタラクション機構を含む。
【００７１】
非限定的な例では、認知プラットフォームは、シングルタスクインタラクション要素をレンダリングするように構成することができる。いくつかの例では、シングルタスクインタラクション要素はシングルタスクゲームプレイ（ＳＴＧ）として参照される。シングルタスクインタラクション要素は、所与の時間間隔内でユーザを単一のタスクにエンゲージさせるように構成されているインタラクション機構を含む。
【００７２】
本明細書の原理によれば、「認知（ｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）」または「認知的（ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ）」という用語は、思考、経験、および感覚を通じて知識および理解を獲得する精神的行動またはプロセスを指す。これは、限定ではないが、実行機能、記憶、知覚、注意、感情、運動制御、および干渉処理などの心理的概念／ドメインを含む。本明細書の原理による例示的なコンピュータ実装デバイスは、プラットフォーム製品とのユーザインタラクションを示すデータを収集し、ユーザパフォーマンスを定量化するメトリックを計算するように構成することができる。ユーザパフォーマンスの定量化手段は、認知の度合いを提供するために（認知評価のために）、または認知処置のステータスもしくは進行の度合いを提供するために使用することができる。
【００７３】
本明細書の原理によれば、「処置（ｔｒｅａｔｍｅｎｔ）」または「処置する（ｔｒｅａｔ）」という用語は、限定ではないが、認知、ユーザの気分、感情状態、および／または認知プラットフォームへのエンゲージメントもしくは注意のレベルに関係する改善などの、ユーザの能力の測定可能な改善をもたらす、プラットフォーム製品（ＡＰＰの形態を含む）におけるＣＳＩの任意の操作を指す。改善の程度またはレベルは、本明細書に記載されているように、ユーザパフォーマンス度合いに基づいて定量化することができる。一例では、「処置（ｔｒｅａｔｍｅｎｔ）」という用語はまた、治療を指す場合もある。
【００７４】
本明細書の原理によれば、「セッション」という用語は、明確な開始および終了を伴う離散的な期間を指し、その間、ユーザはプラットフォーム製品とインタラクトして、プラットフォーム製品（ＡＰＰの形態を含む）から評価または処置を受ける。
【００７５】
本明細書の原理によれば、「評価（ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ）」という用語は、プラットフォーム製品のＣＳＩまたは他の機能（複数可）または要素（複数可）とのユーザインタラクションの少なくとも１つのセッションを指す。プラットフォーム製品（ＡＰＰの形態を含む）を使用してユーザによって実施される１つ以上の評価から収集されるデータは、認知の度合いもしくは他の定量化手段、またはユーザの能力の他の態様の導出に関して使用することができる。
【００７６】
本明細書の原理によれば、「認知的負荷」という用語は、ユーザがタスクを完了するために費やす必要があり得る精神的資源の量を指す。この用語は、タスクまたはゲームプレイの困難度または難易度を指すために使用することもできる。
【００７７】
一例では、プラットフォーム製品は、干渉処理に基づいて認知プラットフォームをユーザに提示するように構成されているコンピューティングデバイスを含む。干渉処理を実施する例示的なシステム、方法、および装置において、少なくとも１つの処理ユニットは、ユーザからの第１のタイプの応答を必要とする第１のタスクとしての第１のＣＳＩを提示するために、少なくとも１つの第１のグラフィカルユーザインターフェースをレンダリングするか、または、作動構成要素に聴覚、触覚、もしくは振動信号を生成させるようにプログラムされる。例示的なシステム、方法、および装置はまた、少なくとも１つの処理ユニットに、第１の干渉の存在下で第１のタスクに対するユーザからの第２のタイプの応答を必要とする、第１のタスクへの第１の干渉としての第２のＣＳＩを提示するために、少なくとも１つの第２のグラフィカルユーザインターフェースをレンダリングさせるか、または、作動構成要素に、聴覚、触覚、もしくは振動信号を生成させるようにするように構成されている。非限定的な例では、第２のタイプの応答は、第１のタスクに対する第１のタイプの応答および第１の干渉に対する二次応答を含むことができる。別の非限定的な例では、第２のタイプの応答は、第１のタイプの応答を含まなくてもよく、それとはまったく異なってもよい。少なくとも１つの処理ユニットはまた、限定ではないが、少なくとも１つのグラフィカルユーザインターフェースをレンダリングすることなどによって、プラットフォーム製品とのユーザインタラクションに基づいて第１のタイプの応答および第２のタイプの応答を示すデータ（ｃＤａｔａなどであるがこれに限定されない）を受信するようにプログラムされる。データを受信するために。プラットフォーム製品はまた、ユーザが認知プラットフォームとインタラクトする前、最中、および／または後に行われた測定を示すｎＤａｔａを受信するように構成することもできる（生理学的もしくはモニタリング構成要素および／または認知テスト構成要素の測定からのｎＤａｔａを含む）。少なくとも１つの処理ユニットはまた、ｃＤａｔａおよび／もしくはｎＤａｔａを分析して個人の状態（生理学的および／または認知状態を含む）の度合いを提供し、ならびに／または、ユーザの第１のタイプの応答と第２のタイプの応答との間の差および関連するｎＤａｔａの差の決定に基づいて（ｃＤａｔａの差に基づくことを含む）個人のパフォーマンスの差を分析するようにプログラムすることもできる。少なくとも１つの処理ユニットはまた、ｃＤａｔａおよび／もしくはｎＤａｔａ（分析において決定されている個人のパフォーマンスおよび／または状態（生理学的および／または認知状態を含む）の度合いを含む）の分析に基づいて第１のタスクの難易度および／または第１の干渉を調整し、ならびに／または、個人のパフォーマンス、および／もしくは認知評価、および／もしくは認知処置への応答、および／もしくは認知の評価された度合いを示すことができるプラットフォーム製品からの出力または他のフィードバックを提供するようにプログラムすることもできる。非限定的な例において、少なくとも１つの処理ユニットはまた、認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製品との個人のインタラクションから収集されるｎＤａｔａおよびｃＤａｔａ、ならびに／または、そのｃＤａｔａおよびｎＤａｔａの分析（および関連する計算）に基づいて計算されるメトリックに基づいて、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差、および／または、個人が薬物、生物剤もしくは他の薬品を投与されるときの認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製品の使用の潜在的な有効性に関して個人を分類するように構成することもできる。非限定的な例において、少なくとも１つの処理ユニットはまた、認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製品との個人のインタラクションから収集されるｎＤａｔａおよびｃＤａｔａ、ならびに／または、そのｃＤａｔａおよびｎＤａｔａの分析（および関連する計算）に基づいて計算されるメトリックに基づいて、神経変性状態に関するものを含む、神経心理学的状態の発現またはその進行の段階に関して個人を分類するように構成することもできる。神経変性状態は、限定ではないが、アルツハイマー病、認知症、パーキンソン病、脳アミロイド血管症、家族性アミロイドニューロパチー、またはハンチントン病であり得る。
【００７８】
一例において、ユーザの第１のタイプの応答と第２のタイプの応答との間の差の決定およびｎＤａｔａに基づく個人のパフォーマンスの差からのフィードバックは、１つ以上のセッション（複数可）中の個人のリアルタイムのパフォーマンスを示す、認知プラットフォームにおける入力として使用することができる。フィードバックのデータは、ユーザが同じ進行中のセッションおよび／またはその後に実施されるセッション内でインタラクトする第１のタスクの難易度および／または第１の干渉に対して認知プラットフォームが行う調整の程度を決定するためのコンピューティングデバイスの計算構成要素への入力として使用することができる。
【００７９】
非限定的な例として、干渉処理に基づく認知プラットフォームは、Ａｋｉｌｉ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ  Ｌａｂｓ，Ｉｎｃ．（Ｂｏｓｔｏｎ，ＭＡ）による１つ以上のプラットフォーム製品に基づく認知プラットフォームであり得る。
【００８０】
干渉処理に基づく本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置では、グラフィカルユーザインターフェースは、干渉処理の構成要素として、ユーザが応答するターゲティングタスクの識別機能の１つが、干渉処理における干渉要素として機能する感情、形状、色、および／または位置を表示するプラットフォーム内の機能であるように構成される。
【００８１】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、評価の正確度および処置の効率を高めるために、生理学的状態および／または認知状態を示す測定値ｎＤａｔａ（神経心理学的障害のメトリックを含む）に基づいてＡＰＰセッション（複数可）におけるＣＳＩレベル／属性のベースラインメトリックを設定するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。ＣＳＩを使用して、ｎＤａｔａ構成要素をｎＤａｔａの個々のユーザ動態に対して較正することができる。
【００８２】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、処置または評価に関係するＣＳＩの提供を最適化するために、注意または不注意の状態を検出するためにｎＤａｔａを使用するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。
【００８３】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、ＣＳＩの微妙で明白な操作を通じて処置または評価に関係する特定のＣＳＩへの注意を検出し、それに注意を向けさせるためにＣＳＩ  ｃＤａｔａとともにｎＤａｔａの分析を使用するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。
【００８４】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、評価または治療セッション内でまたはその全体にわたって、ｎＤａｔａとともにｃＤａｔａのＣＳＩパターンの分析を使用して、ｃＤａｔａおよびｎＤａｔａのユーザプロファイル（理想的、最適、または望ましいユーザ応答のプロファイルを含む）を生成し、セッションの全体にわたってまたはセッション内でＣＳＩを操作して、これらのプロファイルを再現するようにユーザを誘導するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。
【００８５】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、ユーザエンゲージメントと関連付けられるパラメータの指標についてｎＤａｔａをモニタリングし、ＣＳＩによって生成される認知負荷を最適化して、最適なエンゲージメント状態と時間的に整合させて、神経可塑性および処置から生じる利益の伝達を最大化するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。本明細書において使用される場合、「神経可塑性」という用語は、中枢神経系の標的化された再編成を指す。
【００８６】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、怒りおよび／または欲求不満を示すｎＤａｔａをモニタリングして、代替的なＣＳＩまたはＣＳＩからの離脱を提供することにより、認知プラットフォームとの継続的なユーザインタラクション（「プレイ」としても参照される）を促進するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。
【００８７】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、ユーザの認知または他の生理学的もしくは認知的側面に関連するｎＤａｔａを最適化するために、評価または治療セッション内でまたはその全体にわたってＣＳＩ動態を変化させるように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。
【００８８】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、タスクオートメーションのｎＤａｔａ信号が検出されるか、または、タスク学習と関連付けられる生理学的測定が減衰の兆候を示す場合に、ＣＳＩまたはＣＳＩ認知負荷を調整するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。
【００８９】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、ＣＳＩ  ｃＤａｔａからの信号をｎＤａｔａと組み合わせて、個別の処置を最適化し、認知能力の指標の改善を促進し、それによって認知の改善を促進するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。
【００９０】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、ｎＤａｔａのプロファイルを使用してユーザの身元を確認／検証／認証するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。
【００９１】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、個々のユーザの選好をカタログ化してＣＳＩをカスタマイズして、楽しみを最適化し、評価または治療セッションへの継続的なエンゲージメントを促進するために、ｎＤａｔａを使用してＣＳＩに対する肯定的な感情的応答を検出するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。
【００９２】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、認知改善のユーザプロファイル（限定ではないが、改善された作業記憶、注意、処理速度、および／または知覚的検出／識別と関連付けられるユーザプロファイルなど）を生成し、ｎＤａｔａからのプロファイルによって確認されるような新たなユーザのプロファイルを最適化するためにＣＳＩを適合させる処置を提供するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。
【００９３】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、認知改善のために構成されている１つ以上のプロファイルの選択をユーザに提供するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。
【００９４】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームまたはプログラム製品を使用してユーザによって実施されている評価または治療と干渉する可能性のある外部環境源からの干渉を検出するために聴覚および視覚による生理学的測定からのｎＤａｔａをモニタリングするように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。
【００９５】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、ユーザ（医療デバイスを使用する患者を含む）が処置（認知処置および／または生物剤、薬物もしくは他の薬品を使用した処置などであるがこれらに限定されない）に応答する可能性が高いか否かを決定するための決定因子として、または、それに関する決定を行うためにｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａ（データの分析からのメトリックを含む）を使用するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。例えば、システム、方法、および装置は、所与の個人または集団のうちの特定の個人（例えば、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差に基づいて所与のグループに分類された個人（複数可））における有効性を予測するために検証された特徴として使用することができる特定の生理学的または認知的測定に基づいて、ユーザ（医療機器を使用する患者を含む）が治療を受けるべきか否かを選択するように構成することができる。本明細書に記載の分析（および関連する計算）を実行するように構成されているそのような例示的なシステム、方法、および装置は、モニタリングおよび／またはスクリーニングを実行するためのバイオマーカとして使用することができる。非限定的な例として、所与の個人または集団のうちの特定の個人（例えば、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差に基づいて所与のグループに分類された個人（複数可））に対する認知処置の有効性の程度（生物剤、薬物または他の薬品の使用と関連する有効性の程度を含む）の定量的度合いを提供するように構成されている例示的なシステム、方法および装置。いくつかの例では、個人または集団のうちの特定の個人は、特定の神経変性状態を有するものとして分類され得る。
【００９６】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームまたはプログラム製品の使用における処置または評価を最適化するために、ＣＳＩを予測するユーザの能力をモニタリングし、ＣＳＩパターンおよび／またはルールを操作してＣＳＩへの応答に対するユーザの期待を混乱させるためにｎＤａｔａを使用するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）を含む。
【００９７】
種々のタイプのｎＤａｔａとｃＤａｔａとの様々な組み合わせに基づいて実行できる分析（および関連する計算）の非限定的な例について説明する。以下の例示的な分析および関連する計算は、本明細書の原理による任意の例示的なシステム、方法、および装置を使用して実施することができる。
【００９８】
例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差の指示を含む臨床試験データセットを使用してトレーニングされた分類モデルを実施するように構成されている。
【００９９】
非限定的な例示的分類モデルは、ｃＤａｔａおよび対応するｎＤａｔａを使用して、例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品とのユーザの少なくとも１つのインタラクションから収集されるメトリックに基づいて、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差の予測因子を生成するようにトレーニングすることができる。トレーニングｎＤａｔａは、特定のユーザについて収集されるｃＤａｔａに対応する各ユーザの認知ステータスおよび年齢を示すデータを含むことができる（限定ではないが、本明細書の任意の例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品との少なくとも１つのインタラクションからのそのユーザのスコアなど）。いくつかの例では、ｎＤａｔａはユーザの性別を示すデータを含むことができる。例えば、ｃＤａｔａは、例えば、数分ほどの限定されたユーザインタラクションに基づいて、本明細書の任意の例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品を用いて収集することができる。限定されたユーザインタラクションの時間の長さは、例えば、約５分、約７分、約１０分、約１５分、約２０分、または約３０分であり得る。例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、評価セッション（限定ではないが、ＡＫＩＬＩ（登録商標）プラットフォーム製品を使用して実施される評価など）を実施するように構成することができる。
【０１００】
本明細書の原理による非限定的な例示的分類モデルは、ｃＤａｔａおよび対応するｎＤａｔａを使用して、例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品とのユーザの複数のインタラクションから収集されるメトリックに基づいて、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差の予測因子を生成するようにトレーニングすることができる。トレーニングｎＤａｔａは、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差を示すデータを含むことができる。いくつかの例では、ｎＤａｔａはユーザの性別を示すデータを含むことができる。対応するｃＤａｔａは、所与のユーザについて収集される（限定ではないが、本明細書の任意の例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品との少なくとも１つのインタラクションからのそのユーザのスコアなど）。例えば、ｃＤａｔａは、例えば２つ以上のインタラクションセッションなど、本明細書の認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品を使用するユーザの複数のインタラクションセッションに基づいて収集することができる。各インタラクションセッションの時間の長さは、例えば、約５分、約７分、約１０分、約１５分、約２０分、または約３０分であり得る。例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、複数の評価セッション（限定ではないが、ＡＫＩＬＩ（登録商標）プラットフォーム製品を使用して実施される評価など）を実施するように構成することができる。
【０１０１】
本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置はまた、ｃＤａｔａを生成するためのコンピュータ制御タスクを実施するように構成されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）も提供する。例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、分類モデルを使用して、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差を高い正確度まで決定する分類モデルへの入力として、ユーザ対話からのｃＤａｔａを使用するように構成することができる。例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、限定ではないが、注意欠陥多動性障害（ＡＤＨＤ）、感覚処理障害（ＳＰＤ）、軽度認知障害（ＭＣＩ）、アルツハイマー病、多発性硬化症、統合失調症、うつ病、または不安症などの、神経変性状態および／または実行機能障害に関するものを含む、神経心理学的状態の発現および／または進行の段階のユーザの可能性を決定する分類モデルへの入力として、ユーザインタラクションからのｃＤａｔａを使用するように構成することができる。
【０１０２】
例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）は、認知制御および実行機能を様々な程度まで試すタスクをユーザに順次提示するように構成されている単一の評価手順からパフォーマンスデータを収集し、結果もたらされる、時間順のパフォーマンス度合いを表すｃＤａｔａを、分類モデルを使用した、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差、または、神経変性状態および／または実行機能障害に関するものを含む、神経心理学的状態の発現および／または進行の段階のユーザの可能性の決定の基礎として使用するように構成することができる。
【０１０３】
例示的な認知プラットフォームまたはプラットフォーム製品は、ユーザの認知制御、注意、作業記憶、およびタスクエンゲージメントを十分に試す評価を提示するように構成されている。
【０１０４】
本明細書の原理による例示的な分類モデルは、（例えば、初期スクリーニングとしての）例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品とのユーザの最初のインタラクションから生成されるデータ（ｃＤａｔａを含む）に基づいて、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差、または、神経変性状態および／または実行機能障害に関するものを含む、神経心理学的状態の発現および／または進行の段階のユーザの可能性を、より高い正確度で予測するために使用することができる。
【０１０５】
本明細書の原理による例示的な分類モデルは、例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品とのユーザのインタラクションの最初の瞬間、および、例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品とのインタラクションの後続の瞬間から生成されるデータ（ｃＤａｔａを含む）に基づいて、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差、または、神経変性状態および／または実行機能障害に関するものを含む、神経心理学的状態の発現および／または進行の段階のユーザの可能性を、より高い正確度で予測するために使用することができる。
【０１０６】
非限定的な例では、例示的な分析（および関連する計算）は、１つ以上の線形混合モデル回帰モデルをデータ（ｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａから導出されるデータおよびメトリックを含む）に適用することによって実施することができる。非限定的な例として、分析は、所与の個人のデータの比較の共変量調整、すなわち、各個人の複数の測定値（通常は長手方向）による因子の分析に基づくことができる。非限定的な例として、データは同じソースからのものであるため、分析は測定値間の相関を考慮に入れて行うことができる。この例でも、分析は、単一の従属変数または複数の変数を使用した個人間のデータ比較の共変量調整に基づくことができる。
【０１０７】
例示的な各実施態様において、ｃＤａｔａは、本明細書に記載される例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品のうちの任意の１つ以上との各個人のインタラクションに基づいて取得される。
【０１０８】
非限定的な例示的実施態様では、使用されるｃＤａｔａは、少なくとも１つの初期評価セッションを含み得るシーケンスを実施するように構成されている例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品を使用して、本明細書において説明するように導出することができる。追加の評価の例は、第１のチャレンジセッション、第１のトレーニングセッション、第２のトレーニングセッション、および／または第２のチャレンジセッションを含むことができる。ｃＤａｔａは、評価（複数可）の１つ以上のセグメント中に、例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品を用いた個人の応答の測定に基づいて収集される。例えば、ｃＤａｔａは、初期評価の最初の瞬間との個人のインタラクションを定量化するために認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品によって収集されるデータ、ならびに、初期評価の後続の瞬間との個人のインタラクションを定量化するために収集されるデータを含むことができる。別の例において、ｃＤａｔａは、初期評価との個人のインタラクションを定量化するために認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品によって収集されるデータ、ならびに、１つ以上の追加の評価との個人のインタラクションを定量化するために収集されるデータを含むことができる０  上記セッション（すなわち、初期評価および／または追加評価のセッション）のうちの１つ以上について、例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、認知評価（スクリーニングまたはモニタリング）に情報を与えるコンピュータ制御タスクおよびプラットフォームのインタラクションを提示するか、または、処置を提供するように構成することができる。タスクは、シングルタスキングタスクおよび／またはマルチタスキングタスク（干渉のある一次タスクを含む）とすることができる。１つ以上のタスクはＣＳＩを含むことができる。
【０１０９】
認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品との個人のインタラクションから導出することができるｃＤａｔａのタイプの非限定的な例は以下のとおりである。ｃＤａｔａは、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品によって提示されるシングルタスキングタスクのパフォーマンスにおける個人の応答（複数可）に基づいて、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品によって生成される１つ以上のスコアとすることができる。シングルタスキングタスクは、限定ではないが、ターゲティングタスク、ナビゲーションタスク、顔表情認識タスク、または物体認識タスクとすることができる。ｃＤａｔａは、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品によって提示されるマルチタスキングタスクのパフォーマンスにおける個人の応答（複数可）に基づいて、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品によって生成される１つ以上のスコアとすることができる。マルチタスキングタスクは、ターゲティングタスクおよび／またはナビゲーションタスクおよび／または顔表情認識タスクおよび／または物体認識タスクを含むことができ、ここで、１つ以上のマルチタスキングタスクは、１つ以上の一次タスクとの干渉として提示することができる。収集されるｃＤａｔａは、提示されているマルチタスクタスク（複数可）の各タスクに対する個人の応答（複数可）を表すスコアリング、および／またはマルチタスクタスクに対する個人の全体的な応答（複数可）を表す組み合わせスコアとすることができる。組み合わせスコアは、限定ではないが、平均、最頻値、中央値、代表値、差（またはデルタ）、標準偏差、または他のタイプの組み合わせなど、提示されているマルチタスクタスク（複数可）の各タスクに対する個人の応答（複数可）から収集されるスコアのいずれか１つ以上を使用した計算に基づいて導出することができる。非限定的な例では、ｃＤａｔａは、１つ以上のタスクに対する個人の応答時間の度合いを含むことができる。ｃＤａｔａは、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品を使用して収集または導出される他のｃＤａｔａを使用して実施される分析（および関連する計算）に基づいて生成できる。分析は、干渉コストまたは他のコスト関数の計算を含むことができる。ｃＤａｔａはまた、限定ではないが、事前に指定されたセットおよびタイプのインタラクションの完了率など、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品との事前に指定されたセットおよびタイプのインタラクションに対する個人の遵守を示すデータを含むこともできる。ｃＤａｔａはまた、限定ではないが、事前に指定された進行傾向に対する個人のスコアの度合いなど、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品を使用して個人のパフォーマンスの進行を示すデータを含むこともできる。
【０１１０】
非限定的な例示的実施態様では、ｃＤａｔａは、１つ以上の特定の時点、すなわち、初期評価セッションの最初の瞬間（本明細書において定義されるとおり）の終端点を表す初期時点（Ｔ１）、ならびに、初期評価セッションの後続の瞬間の終端点を表す第２の時点（Ｔ２）および／または第３の時点（Ｔ３）における例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品とのユーザインタラクションから収集することができる。
【０１１１】
非限定的な例示的実施態様では、例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、複数の異なる評価セッションにわたって個人とインタラクトするように構成することができる。一例では、ｃＤａｔａは、初期評価セッションと関連付けられる時点Ｔｉ、および複数の追加の評価セッションとの個人のインタラクションと関連付けられる後の時点ＴＬにおいて収集することができる。これらの複数の異なるセッションのうちの１つ以上について、例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、本明細書の様々な例に記載されるように、スクリーニング、モニタリング、および／または処置のために構成することができる。
【０１１２】
非限定的な例示的実施態様において、例示的な分析（および関連する計算）は、限定ではないが、年齢、性別、およびｆＭＲＩ度合い（例えば、脳機能活動の変化）を示すデータなどのｃＤａｔａおよびｎＤａｔａに少なくとも部分的に基づいて実施することができる。これらの例示的な分析（および関連する計算）の結果を使用して、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差、ならびに／または、神経変性状態および／もしくは実行機能障害に関するものを含む、神経心理学的状態の発現および／もしくは進行の段階の個人の可能性を示すデータを提供することができる。本明細書において説明するように、例示的なｃＤａｔａおよびｎＤａｔａは、例示的な分類モデルを訓練するために使用することができる。例示的な分類モデルは、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差を示すデータを提供し、ならびに／または、神経変性状態および／もしくは実行機能障害に関するものを含む、神経心理学的状態の発現および／もしくは進行の段階のユーザの可能性を示すデータを示すための認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品を使用して実施することができる。
【０１１３】
非限定的な例示的分類モデルは、様々な分析モデルに基づいてｃＤａｔａおよびｎＤａｔａを使用して分析（および関連する計算）を実施するように構成することができる。種々の分析モデルは、初期時点（Ｔ１および／またはまたはＴｉ）および後の時点（Ｔ２、および／もしくはＴ３、ならびに／またはＴＬ）において収集される知プラットフォームまたはプラットフォーム製品（ｃＤａｔａ）とのユーザのインタラクションから収集されるデータに適用することができる。分析モデルは、ＡＮＣＯＶＡモデルおよび／または線形混合モデル回帰モデルに基づいて、制限されたデータセット（年齢および性別のｎＤａｔａに基づく）またはより大きいデータセット（年齢、性別、ｆＭＲＩおよび他のｎＤａｔａに基づく）に適用することができる。例示的な認知プラットフォームまたはプラットフォーム製品を使用して、初期時点（Ｔ１および／またはまたはＴｉ）および後の時点（Ｔ２、および／もしくはＴ３、ならびに／またはＴＬ）においてｃＤａｔａを収集し、分類モデルを適用して、初期時点（Ｔ１および／またはまたはＴｉ）において収集されているｃＤａｔａを、後の時点（Ｔ２、および／もしくはＴ３、ならびに／またはＴＬ）において収集されているｃＤａｔａと比較して、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差、ならびに／または、神経変性状態および／もしくは実行機能障害に関するものを含む、神経心理学的状態の発現および／もしくは進行の段階のユーザの可能性の指標を導出することができる。
【０１１４】
非限定的な例示的分類モデルにおいて、分析（および関連する計算）を実施して、収集されるデータ（ｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａを含む）に対するロジスティック回帰モデルの適用に基づいて、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差に関して、母集団の個人を識別および分類する認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品の感受性および特異性の度合いを決定することができる。
【０１１５】
例示的な分析（および関連する計算）は、共変量セットとともに薬物グループに対応するｎＤａｔａについて、本明細書に記載されている任意の例次的なモデルを使用して各変数を比較することによって実行できる。例示的な分析（および関連する計算）は、薬物インタラクションに対してグループ分類（注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差に基づくグループ化など）の効果を比較することによって実施することもでき、ｃＤａｔａ（シングルタスキングタスクおよび／またはマルチタスキングタスクの実施からの）が比較されて、個人のパフォーマンスに対する薬物の有効性が決定される。例示的な分析（および関連する計算）は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品とのユーザのインタラクションのセッションについて、薬物インタラクションに対してグループ分類（注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差に基づくグループ化など）の効果を比較することによって実施することもでき、ｃＤａｔａ（シングルタスキングタスクおよび／またはマルチタスキングタスクの実施からの）が比較されて、個人のパフォーマンスに対する薬物の有効性が決定される。例示的な分析（および関連する計算）は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品とのユーザのインタラクションのセッション（および複数のタイプのタスク）について、薬物インタラクションに対してグループ分類（注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差に基づくグループ化など）の効果を比較することによって実施することもでき、ｃＤａｔａ（シングルタスキングタスクおよび／またはマルチタスキングタスクの実施からの）が比較されて、個人のパフォーマンスに対する薬物の有効性が決定される。
【０１１６】
分類モデルのこの実施態様では、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品によって提示されるタスク（および関連するＣＳＩ）との個人のインタラクションから収集される特定のｃＤａｔａ、および／または、記載されている分析（および関連する計算）に基づいてｃＤａｔａを使用して計算されるメトリックは、限定ではないが、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差、および／または、個人が薬物、生物剤または他の薬品を投与されるときの認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品の使用の潜在的な有効性などのｎＤａｔａと共変動または他の様態で相関し得る。本明細書の原理による例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製品との個人のインタラクションから収集されるｃＤａｔａ、ならびに／または、分析（および関連する計算）に基づいて計算されるメトリックに基づいて、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差、および／または、個人が薬物、生物剤もしくは他の薬品を投与されるときの認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製品の使用の潜在的な有効性に関して個人を分類するように構成することができる。例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、例示的な分類モデルを使用して分類を実行するためにｃＤａｔａおよびｎＤａｔａを使用して訓練することができる機械学習ツールまたは他の計算プラットフォームを含むか、またはそれらと通信することができる。
【０１１７】
分類モデルを実施するように構成されている例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、特定の属性を提供する。例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、より速いデータ収集に基づいて、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差、ならびに／または、神経変性状態および／もしくは実行機能障害に関するものを含む、神経心理学的状態の発現および／もしくは進行の段階のユーザの可能性に従って、ユーザを分類するように構成することができる。例えば、本明細書の例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品を使用して実行される評価からのデータ収集は、数分内であり得る（例えば、初期スクリーンに基づく例示的な分類モデルの場合、わずか約５分または７分内）。これは、長時間のオフィス訪問または時間のかかる医療手技を必要とする可能性がある既存の評価よりもはるかに高速である。さらに正確度にするために複数の評価セッションに基づく分類モデルが実装されている例では、時間要件は依然として許容できるほど短い（例えば、合計４つの評価の場合、最大約４０分）。
【０１１８】
分類モデルを実施するように構成されている本明細書の例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、限定ではないがスマートフォンまたはタブレットなどのモバイルデバイス上に容易かつ遠隔的に展開することができる。既存の評価では、臨床医の参加が必要な場合があり、検査室／臨床環境において検査が実施される必要がある場合があり、および／または侵襲的なオンサイト医療手技が必要な場合がある。
【０１１９】
分類モデルを実施するように構成されている例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品の例は、ユーザエンゲージメントを促進し、評価の効果的な使用を改善し、したがって、したがって、正確度を増大する魅力的なフォーマット（限定ではないが、「ゲームのような」フォーマットなど）において提供することができる。
【０１２０】
分類モデルを実施するように構成されている例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、単一のセッションにおいて収集された種々のタスクからの直交メトリックを組み合わせて、非常に正確な結果を得るように構成することができる。
【０１２１】
分類モデルを実施するように構成されている本明細書の例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品分類モデルは、高い正確度で、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差の容易に展開可能で、コスト効率的であり、魅力的で、持続時間の短い評価を提供し、ならびに／または、神経変性状態および／もしくは実行機能障害に関するものを含む、神経心理学的状態の発現および／もしくは進行の段階のユーザの可能性を示す。
【０１２２】
非限定的な例として、本明細書の例示的な分類モデルの少なくとも一部分は、例示的な認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製品のソースコード内、および／もしくはインターネットサーバに収容されたデータ処理アプリケーションプログラムインターフェース内で実施することができる。
【０１２３】
分類モデルを実施するように構成されている本明細書の例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品を使用して、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差を示すデータを、個人、医師、臨床医、または他の医療もしくはヘルスケア施術者、あるいは理学療法士のうちの一者以上に提供することができる。
【０１２４】
分類モデルを実施するように構成されている本明細書の例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、限定ではないが、臨床試験、もしくは他の薬物試験のために、または民間の医師／臨床医の診療のために、および／または個人の自己評価（医療施術者による実証を伴う）のためになど、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差を決定するためのスクリーニングツールとして使用することができる。
【０１２５】
分類モデルを実施するように構成されている本明細書の例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、ステータスを確認または分類するために追加のテストが実施されるべきであるか否かを通知するために、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差の正確な評価を提供するためのスクリーニングツールとして使用することができる。
【０１２６】
分類モデルを実施するように構成されている本明細書の例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品は、（不要であり得る）高価な従来のテストを必要とせずに、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差の指示を提供するために、臨床または民間の医療環境において使用することができる。
【０１２７】
上記のように、本明細書の原理による例示的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品を提供するために、プログラムされたコンピューティングデバイスの少なくとも１つの処理ユニットを使用して実施することができる。図１は、本明細書において上述した分類モデルを含む、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品を実施するために使用することができる、本明細書の原理による例示的な装置５００を示す。例示的な装置５００は、少なくとも１つのメモリ５０２および少なくとも１つの処理ユニット５０４を含む。少なくとも１つの処理ユニット５０４は、少なくとも１つのメモリ５０２に通信可能に結合されている。
【０１２８】
例示的なメモリ５０２は、限定ではないが、ハードウェアメモリ、非一時的有形媒体、磁気記憶ディスク、光ディスク、フラッシュドライブ、計算デバイスメモリ、限定ではないがＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＥＤＯ  ＲＡＭなどのランダムアクセスメモリ、任意の他のタイプのメモリ、またはそれらの組み合わせを含むことができる。例示的な処理ユニット５０４は、限定ではないが、マイクロチップ、プロセッサ、マイクロプロセッサ、専用プロセッサ、特定用途向け集積回路、マイクロコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、任意の他の適切なプロセッサ、またはそれらの組み合わせを含むことができる。
【０１２９】
少なくとも１つのメモリ５０２は、プロセッサ実行可能命令５０６およびコンピューティング構成要素５０８を記憶するように構成される。非限定的な例では、コンピューティング構成要素５０８を使用して、本明細書において説明したように、１つ以上の生理学的もしくはモニタリング構成要素および／または認知テスト構成要素と結合されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品から受信されるｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａを分析することができる。図１に示されるように、メモリ５０２はまた、限定ではないが、ｎＤａｔａ  ５１２（例示的な分類モデルの適用からの計算結果、１つ以上の生理学的もしくはモニタリング構成要素および／または認知テスト構成要素を使用する測定（複数可）からの測定データ）、ならびに／あるいは、装置５００のグラフィカルユーザインターフェースにおいてレンダリングされるタスク、および／または、装置５００に結合されている、もしくは装置５００と一体化されている作動構成要素からの聴覚、触覚、もしくは振動信号を使用して生成されるタスクへの応答を含む、１つ以上のタスクに対する個人の応答を示すデー（ｃＤａｔａ）などのデータ５１０を記憶するために使用することもできる。データ５１０は、装置５００に結合されている、または装置５００と一体化されている１つ以上の生理学的もしくはモニタリング構成要素および／または認知テスト構成要素から受信することができる。
【０１３０】
非限定的な例では、少なくとも１つの処理ユニット５０４は、コンピューティング構成要素５０８を使用して、少なくとも、本明細書に記載されるような１つ以上の生理学的もしくはモニタリング構成要素および／または認知テスト構成要素と結合されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品から受信されるｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａを分析するために、メモリ５０２に記憶されているプロセッサ実行可能命令５０６を実行する。少なくとも１つの処理ユニット５０４はまた、注意欠陥多動性障害および自閉症スペクトラム障害と診断された個人（子供を含む）間の認知の差、ならびに／または、神経変性状態および／もしくは実行機能障害に関するものを含む、神経心理学的状態の発現および／もしくは進行の段階のユーザの可能性による個人の分類を示す計算結果を生成するために、例示的な分類モデルをｃＤｄａｔａおよびｎＤａｔａに適用するために、メモリ５０２に記憶されているプロセッサ実行可能命令５０６を実行するように構成することもできる。少なくとも１つの処理ユニット５０４はまた、本明細書に記載されるような１つ以上の生理学的もしくはモニタリング構成要素および／または認知テスト構成要素と結合されている認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品から受信されるｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａの分析を示す値を送信するように、送信ユニットを制御するためにプロセッサ実行可能命令５０６を実行し、および／または、ｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａの分析を示す値を記憶するようにメモリ５０２を制御する。
【０１３１】
別の非限定的な例では、少なくとも１つの処理ユニット５０４は、少なくともコンピュータ実施適応応答期限手順に信号検出メトリックを適用するために、メモリ５０２に記憶されているプロセッサ実行可能命令５０６を実行する。
【０１３２】
図２は、本明細書の原理によるコンピューティング構成要素として使用することができる例示的なコンピューティングデバイス６１０のブロック図である。本明細書の任意の例において、コンピューティングデバイス６１０は、コンピュータ実施適応応答期限手順における信号検出メトリックの適用を含め、コンピューティング構成要素を実装するためのユーザ入力を受信するコンソールとして構成することができる。明瞭にするために、図２はまた、図１に戻って参照し、図１の例示的なシステムの様々な要素に関する詳細を提供する。コンピューティングデバイス６１０は、例を実施するための１つ以上のコンピュータ実行可能命令またはソフトウェアを記憶するための１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体を含むことができる。非一時的コンピュータ可読媒体は、限定ではないが、１つ以上のタイプのハードウェアメモリ、非一時的有形媒体（例えば、１つ以上の磁気記憶ディスク、１つ以上の光ディスク、１つ以上のフラッシュドライブ）などを含むことができる。例えば、コンピューティングデバイス６１０に含まれるメモリ５０２は、本明細書に開示される動作を実施するためのコンピュータ可読およびコンピュータ実行可能命令またはソフトウェアを記憶することができる。例えば、メモリ５０２は、開示されている動作（例えば、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品の測定データおよび応答データの分析、例示的な分類モデルの適用、または計算の実行）の様々な組み合わせを実行するように構成されているソフトウェアアプリケーション６４０を記憶することができる。コンピューティングデバイス６１０はまた、メモリ５０２に記憶されているコンピュータ可読およびコンピュータ実行可能命令またはソフトウェアならびにシステムハードウェアを制御するための他のプログラムを実行するために、構成可能および／またはプログラム可能なプロセッサ５０４および関連するコア６１４、ならびに任意選択的に、例えば、プロセッサ（複数可）６１２’および関連するコア（複数可）６１４’（例えば、複数のプロセッサ／コアを有する計算デバイスの場合）などの、１つ以上の追加の構成可能および／またはプログラム可能な処理デバイスも含む。プロセッサ５０４およびプロセッサ（複数可）６１２’は、各々、シングルコアプロセッサまたはマルチコア（６１４および６１４’）プロセッサであり得る。
【０１３３】
コンソール内のインフラストラクチャおよびリソースを動的に共有することができるように、コンピューティングデバイス６１０内で仮想化を利用することができる。プロセスが複数のコンピューティングリソースではなく１つのコンピューティングリソースのみを使用しているように見えるように、複数のプロセッサ上で実行されているプロセスを処理するために仮想マシン６２４を提供することができる。１つのプロセッサによって複数の仮想マシンを使用することもできる。
【０１３４】
メモリ５０２は、限定ではないが、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＥＤＯ  ＲＡＭなどの、計算デバイスメモリまたはランダムアクセスメモリを含むことができる。メモリ５０２は、限定ではないが、ハードディスクまたはフラッシュメモリなどの不揮発性メモリを含むことができる。メモリ５０２は、他のタイプのメモリ、またはそれらの組み合わせも含むことができる。
【０１３５】
非限定的な例では、メモリ５０２および少なくとも１つの処理ユニット５０４は、限定ではないが、ドングル（アダプタを含む）または他の周辺ハードウェアなどの周辺デバイスの構成要素であり得る。例示的な周辺デバイスは、例示的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製品のいずれかの機能を提供し、例示的な分類モデルを適用し、本明細書において記載されている例示的な分析（関連する計算を含む）のいずれかを実施するために、一次コンピューティングデバイスと通信するようにプログラムされるか、または他の様態で結合され得る。いくつかの例では、周辺デバイスは、直接的に（限定ではないが、ＵＳＢまたはＨＤＭＩ入力などを介して）、または、ケーブル（同軸ケーブルを含む）、銅線（限定ではないが、ＰＳＴＮ、ＩＳＤＮ、およびＤＳＬを含む）、光ファイバ、または他のコネクタもしくはアダプタを介して間接的に、一次コンピューティングデバイスと通信するか、または他の態様で結合するようにプログラムすることができる。別の例では、周辺デバイスは、一次コンピューティングデバイスと無線で（限定ではないが、Ｗｉ−ＦｉまたはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など）通信するようにプログラムすることができる。例示的な一次コンピューティングデバイスは、スマートフォン（限定ではないが、ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ（登録商標）、またはＡｎｄｒｏｉｄ（商標）ベースのスマートフォンなど）、テレビ、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、タブレット、スレート、電子書籍リーダ（ｅリーダ）、情報端末、もしくは他の電子リーダまたはハンドヘルド、ポータブル、もしくはウェアラブルコンピューティングデバイス、または任意の他の同等のデバイス、Ｘｂｏｘ（登録商標）、Ｗｉｉ（登録商標）、または他の同等の形式のコンピューティングデバイスであり得る。
【０１３６】
ユーザは、例示的なシステムおよび方法に従って提供され得る１つ以上のユーザインターフェース６３０を表示することができる、コンピュータモニタなどの視覚的表示ユニット６２８を介してコンピューティングデバイス６１０とインタラクトすることができる。コンピューティングデバイス６１０は、例えば、キーボードもしくは任意の適切なマルチポイントタッチインターフェース６１８、ポインティングデバイス６２０（例えば、マウス）、カメラもしくは他の画像記録デバイス、マイクロフォンもしくは他の録音デバイス、加速度計、ジャイロスコープ、触覚、振動、もしくは聴覚信号のためのセンサ、および／または少なくとも１つのアクチュエータなど、ユーザからの入力を受信するための他のＩ／Ｏデバイスを含むことができる。キーボード６１８およびポインティングデバイス６２０は、視覚的表示ユニット６２８に結合することができる。コンピューティングデバイス６１０は、他の適切な従来のＩ／Ｏ周辺機器を含むことができる。
【０１３７】
コンピューティングデバイス６１０はまた、データ、ならびに、本明細書に開示されている動作を実行するコンピュータ可読命令および／またはソフトウェアを記憶するための、ハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、または他のコンピュータ可読媒体などの、１つ以上の記憶デバイス６３４（シングルコアプロセッサまたはマルチコアプロセッサ６３６を含む）を含むこともできる。例示的な記憶デバイス６３４（シングルコアプロセッサまたはマルチコアプロセッサ６３６を含む）はまた、例示的なシステムおよび方法を実施するために必要な任意の適切な情報を記憶するための１つ以上のデータベースを記憶することもできる。データベースは、データベース内の１つ以上のアイテムを追加、削除、および／または更新するために、任意の適切な時点で手動または自動で更新することができる。
【０１３８】
コンピューティングデバイス６１０は、限定ではないが、標準電話回線、ＬＡＮまたはＷＡＮリンク（例えば、８０２．１１、Ｔ１、Ｔ３、５６ｋｂ、Ｘ．２５）、ブロードバンド接続（例えば、ＩＳＤＮ、フレームリレー、ＡＴＭ）、ワイヤレス接続、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）、または上記のいずれかもしくはすべての組み合わせを含む、様々な接続を通じて、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）またはインターネットなどの１つ以上のネットワークと、１つ以上のネットワークデバイス６３２を介してインターフェースするように構成されているネットワークインターフェース６２２を含むことができる。ネットワークインターフェース６２２は、内蔵ネットワークアダプタ、ネットワークインターフェースカード、ＰＣＭＣＩＡネットワークカード、カードバスネットワークアダプタ、ワイヤレスネットワークアダプタ、ＵＳＢネットワークアダプタ、モデム、または、通信が可能な任意のタイプのネットワークにコンピューティングデバイス６１０をインターフェースし、本明細書に記載されている動作を実施するのに適した他の任意のデバイスを含むことができる。その上、コンピューティングデバイス６１０は、スマートフォン（限定ではないが、ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ（登録商標）、またはＡｎｄｒｏｉｄ（商標）ベースのスマートフォンなど）、テレビ、ワークステーション、デスクトップコンピュータ、サーバ、ラップトップ、タブレット、スレート、電子書籍リーダ（ｅリーダ）、情報端末、もしくは他の電子リーダまたはハンドヘルド、ポータブル、もしくはウェアラブルコンピューティングデバイス、または任意の他の同等のデバイス、Ｘｂｏｘ（登録商標）、Ｗｉｉ（登録商標）、または、通信が可能であり、本明細書において記載されている動作を実施するのに十分なプロセッサ能力およびメモリ容量を有するかまたはそれに結合することができる他の同等の形式のコンピューティングまたは遠隔通信デバイスなどの、任意の計算デバイスであり得る。１つ以上のネットワークデバイス６３２は、限定ではないが、ＷＡＰ（ワイヤレスアプリケーションプロトコル）、ＴＣＰ／ＩＰ（伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル）、ＮｅｔＢＥＵＩ（ＮｅｔＢＩＯＳ拡張ユーザインターフェース）、またはＩＰＸ／ＳＰＸ（インターネットワークパケット交換／シーケンスパケット交換）などの、種々のタイプのプロトコルを使用して通信することができる。
【０１３９】
コンピューティングデバイス６１０は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム、ｉＯＳ（登録商標）オペレーティングシステム、Ａｎｄｒｏｉｄ（商標）オペレーティングシステムの複数のバージョンのいずれか、ＵｎｉｘおよびＬｉｎｕｘオペレーティングシステムの種々のリリース、ＭａｃｉｎｔｏｓｈコンピュータのためのＭａｃＯＳ（登録商標）の任意のバージョン、任意の組み込みオペレーティングシステム、任意のリアルタイム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、任意の独自のオペレーティングシステム、または、コンソール上で実行して本明細書に記載されている動作を実施することが可能な任意の他のオペレーティングシステムなどの、任意のオペレーティングシステム６２６を実行することができる。いくつかの例では、オペレーティングシステム６２６は、ネイティブモードまたはエミュレートモードにおいて実行することができる。一例では、オペレーティングシステム６２６は、１つ以上のクラウドマシンインスタンス上で実行することができる。
【０１４０】
神経変性状態の発症の可能性および／または進行の段階に関する個人の任意の分類は、信号として、医療機器、ヘルスケアコンピューティングシステム、もしくは他のデバイス、および／または医療施術者、医療従業者、理学療法士、行動療法士、スポーツ医学施術者、薬剤師、もしくは他の施術者に、個人の処置過程の策定を許可するために、あるいは、個人への薬物、生物剤または他の薬品の投与量の変更を決定するか、または、個人に対する薬物、生物剤もしくは他の薬品の最適なタイプまたは組み合わせを決定することを含む、既存の処置の過程を変更するために、送信することができる。
【０１４１】
いくつかの例では、分析の結果を使用して、コンピュータ制御の刺激またはインタラクション（ＣＳＩ）または他のインタラクション要素の難易度または他の特性を変更することができる。
【０１４２】
図３Ａは、本明細書の原理による非限定的な例示的システム、方法、および装置を示し、プラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）は、生理学的構成要素８０４のうちの１つ以上とは別個であるが、それと結合するように構成される認知プラットフォーム８０２として構成される。
【０１４３】
図３Ｂは、本明細書の原理による別の非限定的な例示的システム、方法、および装置を示し、プラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）は、一体型デバイス８１０として構成され、ここで、生理学的構成要素８１４のうちの１つ以上と一体化されている認知プラットフォーム８１２。
【０１４４】
図４は、プラットフォーム製品（ＡＰＰの使用を含む）が、生理学的構成要素９０４と結合するように構成されている認知プラットフォーム９０２として構成される、非限定的な例示的実施態様を示す。この例において、認知プラットフォーム９０２は、認知プラットフォーム９０２とのユーザインタラクションからのユーザ応答と関連付けられるｃＤａｔａを受信し、生理学的構成要素９０４からｎＤａｔａを受信し、上記のようにｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａを分析し、および、ｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａを分析して個人の生理学的状態および／または認知状態の度合いを提供し、ならびに／または、ユーザの応答間の差の決定およびｎＤａｔａに基づいて個人のパフォーマンスの差を分析し、ならびに／または、上記分析において決定される個人のパフォーマンス、および、ｃＤａｔａおよび／もしくはｎＤａｔａの分析に基づいてコンピュータ制御の刺激またはインタラクション（ＣＳＩ）または他のインタラクション要素の難易度を調整し、ならびに／または、個人のパフォーマンス、および／もしくは認知評価、および／もしくは認知処置への応答、および／もしくは認知の評価された度合いを示すプラットフォーム製品からの出力または他のフィードバックを提供するために、本明細書において上述したタスクおよびＣＳＩと関連付けられるプロセッサ実行可能命令を実装するようにプログラムされた少なくとも１つのプロセッサを含むタブレットとして構成される。この例では、生理学的構成要素９０４は、認知プラットフォーム９０２とのユーザインタラクションの前、最中、および／または後に測定を実施して、ｎＤａｔａを提供するために、ユーザの頭部に取り付けられたＥＥＧとして構成される。
【０１４５】
図５は、コンピュータ支援治療処置を最適化するための努力メトリックを導出するための認知プラットフォームのルーチン１０００の概略図である。一実施形態によれば、ルーチン１０００は、グラフィカルユーザインターフェース１００８からユーザ入力１００６を受信するように構成されているモバイル電子デバイス１００４をユーザ１００２に提示することと、グラフィック要素／出力１０１０をレンダリングすることとを含む。様々な実施態様において、グラフィック要素／出力１０１０は、コンピュータ制御治療処置計画、診断または予測ツールにおける１つ以上のタスクまたはユーザプロンプトに対応する１つ以上のコンピュータ制御の刺激またはインタラクションを含む。上記刺激またはインタラクションは、１つ以上のタスクまたはユーザプロンプトに対応する複数のユーザ生成データ１０１２を生成する。一実施形態では、ユーザ生成データ１０１２は、グラフィカルユーザインターフェース１００８内に一体化されているコンピューティングユニット１０１４によって処理され得る。代替の実施態様では、ユーザ生成データ１０１２は、リモートコンピューティングサーバ１０１６上で遠隔的に送信および処理されてもよい。様々な実施態様では、上記コンピューティングユニットまたはコンピューティングサーバは、１つ以上の動作を実施するために、非一時的コンピュータ可読媒体に記憶されている１つ以上の命令を実行する。動作は、限定ではないが、計算、タスクの計算、グラフィカルインターフェース１００８上にレンダリングされている１つ以上のインターフェース要素の変更、努力メトリックの変化の度合いの計算を含む。一実施態様では、コンピューティングユニット１０１４またはサーバ１０１６は、１つ以上のタスクまたはユーザプロンプトに対応する複数のユーザ生成データを受信する。別の実施態様では、コンピューティングユニット１０１４またはサーバ１０１６は、コンピュータ制御治療処置計画、診断または予測ツールと関連付けられる努力メトリックを導出するために、非線形計算モデルに従って複数のユーザ生成データ１０１２を処理する。特定の実施形態によれば、非線形計算モデルは、畳み込みニューラルネットワークまたはリカレントニューラルネットワークを含む。別の実施態様では、コンピューティングユニット１０１４またはサーバ１０１６は、努力メトリックに応答して、グラフィカルユーザインターフェース１００８によってレンダリングされている１つ以上のインターフェース要素を変更するための命令を実行する。別の実施態様では、コンピューティングユニット１０１４またはサーバ１０１６は、グラフィカルユーザインターフェース１００８によってレンダリングされている１つ以上の要素／出力１０１０の変更に応答して、努力メトリックの変化の度合いを計算するための命令を実行する。ルーチン１０００の１つ以上の実施形態は、１つ以上の非限定的な順次、並列、組み合わせ、順列、または同時、または再帰的な方法で、コンピューティングユニット１０１４またはサーバ１０１６によって実行され得る。
【０１４６】
ユーザ１００２のパフォーマンスまたはエンゲージメントもしくは努力のレベルの指標の分析は、コンピューティングデバイス１００４を使用して、セッション中または以前に完了したセッションからのパーセント正確度、ヒットおよび／またはミスの数を計算することを含み得る。パフォーマンス度合いを計算するために使用することができる他の指標は、（例えば、ターゲティング刺激としての）タスクの提示後に個人が応答するのにかかる時間である。他の指標は、応答時間、応答分散、正しいヒットの数、脱落エラー、誤警報、学習率、空間的逸脱、主観的評価、および／またはパフォーマンス閾値などを含むが、これらに限定されない。非限定的な例では、ユーザのパフォーマンスまたはエンゲージメントもしくは努力のレベルの指標またはエンゲージメントの指標をさらに分析して、ユーザのパフォーマンスに対する２つの異なるタイプのタスクの効果を比較することができ、これらのタスクは、異なるタイプの干渉（例えば、注意を逸らすものまたは妨害）を提示する。非限定的な例では、ユーザのパフォーマンスをさらに分析して、ユーザのパフォーマンスに対する２つの異なるタイプのタスクの効果を比較することができ、これらのタスクは、異なるタイプの干渉（例えば、注意を逸らすものまたは妨害）を提示する。注意を逸らすものについて、コンピューティングデバイス１００４は、応答を提供するのではなく、一次タスクへの一次応答を提供するように（すなわち、注意を逸らすものを無視するように）ユーザ１００２に指示するように構成される。妨害するものについて、コンピューティングデバイスは、二次タスクとして応答を提供するようにユーザ１００２に指示するように構成されており、コンピューティングデバイス１００４は、（少なくとも１つの入力デバイスを使用して応答が収集される）一次タスクへのユーザの応答として、短い時間枠内の（実質的に同時を含む）妨害するものに対するユーザの二次応答を示すデータを得るように構成されている。コンピューティングデバイス１００４は、干渉のない一次タスクにおけるユーザのパフォーマンス、エンゲージメント、または努力のレベル、干渉が注意を逸らすものであるパフォーマンス、エンゲージメント、または努力のレベル、および干渉が妨害であるパフォーマンス、エンゲージメント、または努力のレベルのうちの１つ以上の度合いを計算するように構成されている。ユーザのパフォーマンス、エンゲージメント、または努力メトリックのレベルは、これらの度合いに基づいて計算することができる。例えば、ユーザのパフォーマンス、パフォーマンス、エンゲージメント、または努力のレベルは、各タイプの干渉に対するコスト（パフォーマンスの変化）として計算することができる（例えば、注意を逸らすもののコストおよび妨害するもの／マルチタスキングのコスト）。タスクに関するユーザのパフォーマンス、エンゲージメント、または努力のレベルのレベルは、タスクの難易度を調整するために使用する認知プラットフォームへのフィードバック、および／またはユーザのステータスもしくは進行、パフォーマンス、エンゲージメント、または努力のレベルに関する個人へのフィードバックのいずれかとして分析および報告することができる。別の例では、タスクに関するユーザエンゲージメントまたは順守レベルは、ユーザのエンゲージメントまたは順守をモニタリングしてタスクのタイプを調整するために使用するための認知プラットフォームへのフィードバックとして、および／またはコンピューティングデバイス１００４とのユーザのインタラクションに関する個人へのフィードバックとしてのいずれかを含むフィードバックとして分析および報告することができる。
【０１４７】
非限定的な例では、コンピューティングデバイス１００４はまた、ユーザの応答の応答時間および／または個人のパフォーマンスの任意の統計的度合い（例えば、最後の数回のセッションにおける、指定された期間にわたる、または或るタイプのタスク（非標的および／または標的刺激、特定のタイプのタスクなど）に対する正しいまたは誤った応答の割合）を分析、記憶および／または出力するように構成することもできる。別の非限定的な例では、コンピューティングデバイス１００４はまた、ユーザの応答の応答時間および／または個人のエンゲージメントもしくは順守レベルの任意の統計的度合いを分析、記憶および／または出力するように構成することもできる。
【０１４８】
非限定的な例では、コンピューティングデバイス１００４は、グラフィカルユーザインターフェース１００８においてユーザに提示される刺激１０１０、および、測定されたセンサデータ（加速度計の測定データおよび／またはタッチスクリーンの測定データなどであるがこれらに限定されない）に反映されるものとしての刺激１０１０に対するユーザ１００２の応答に対応するデータのレコードを含む、機械学習ツールをｃＤａｔａに適用し、ユーザ１００２に関する何か（診断の表示および／またはユーザの障害の重症度の度合いなどであるがこれらに限定されない）またはユーザの現在の状態（ユーザが注意を払い、刺激および関連タスクとのインタラクションに努力している程度の表示などであるが、これに限定されない）を特徴付けるように構成することもできる。努力の量／程度の定量化は、ユーザがタスク（複数可）を実施するために刺激に対してほとんどもしくはまったく努力をしていない（例えば、ほとんど注意を払っていない）か、またはタスク（複数可）を実施するために刺激に対して中程度の量の努力をしている（例えば、中程度の量の注意を払っている）か、タスク（複数可）を実施するために刺激に対して最大限の努力をしている（例えば、多大な量の注意を払っている）ことを示すことができる。努力の量／程度の定量化手段はまた、ユーザがタスク（複数可）を実施するためのユーザエンゲージメントもしくは遵守か、またはタスク（複数可）を実施するために刺激に対して中程度の量の努力をしている（例えば、中程度の量の注意を払っている）か、タスク（複数可）を実施するために刺激に対して最大限の努力をしている（例えば、多大な量の注意を払っている）ことを示すこともできる。
【０１４９】
図６は、本開示の認知プラットフォームの１つ以上のユーザインターフェース要素を変更するためのルーチン１１００の概略図である。様々な実施態様では、モバイル電子デバイス１００４（図５に示される）と同等のモバイル電子デバイス１１０２は、１つ以上のグラフィック要素／出力／刺激１１０６ａをレンダリングすることができるユーザインターフェース１１０４を備える。グラフィック要素／出力／刺激１１０６ａは、少なくとも１つのユーザインターフェース要素、ユーザプロンプト、通知、メッセージ、様々な形状、色、配色、サイズの視覚要素、グラフィック出力のレンダリングのレート、頻度、視覚刺激、コンピュータ制御の刺激などを含む。一実施形態では、グラフィック要素／出力／刺激１１０６ａは、１つの状態においてレンダリング、表示、または提示される。代替的な実施形態において、グラフィック要素／出力／刺激１１０６ａは、少なくとも１つのユーザインターフェース要素、ユーザプロンプト、通知、メッセージ、様々な形状、色、サイズの視覚要素、グラフィック出力のレンダリング、視覚刺激、コンピュータ制御の刺激などを含むグラフィック要素／出力／刺激１１０６ｂとして、変更された状態においてレンダリング、表示、または提示される。様々な実施態様において、グラフィック要素／出力／刺激１１０６ａのグラフィック要素／出力／刺激１１０６ｂへの遷移状態またはインスタンスは、複数のユーザデータ、ユーザトレーニングデータ、コンピュータ制御治療処置計画、診断または予測ツールと関連付けられる１つ以上のコンピュータ制御の刺激またはインタラクションに応答する入力に依存する。様々な実施形態では、１つ以上の状態またはインスタンスは、決定または導出されている努力メトリック（複数可）または決定されているユーザエンゲージメントの度合い、変化の度合い、指示の順守、または治療の順守に依存する。様々な実施態様において、グラフィック要素／出力／刺激１１０６ａのグラフィック要素／出力／刺激１１０６ｂへの遷移状態またはインスタンスは、指定の閾値を下回っているユーザエンゲージメントの度合いに対する１つ以上の応答に依存する。
【０１５０】
１つの説明例において、コンピューティングデバイス１１０２は、聴覚刺激を提示するか、もしくはユーザとの他の聴覚ベースのインタラクションを開始するように、および／または、振動刺激を提示するか、またはユーザと他の振動ベースのインタラクションを開始するように、および／または、触覚刺激提示するか、もしくはユーザとの他の触覚ベースのインタラクションを開始するように、および／または、視覚刺激を提示するか、もしくはユーザとの他の視覚ベースのインタラクションを開始するように構成することができる。本明細書の原理による任意のタスクは、コンピューティングデバイス１１０２、作動構成要素、または１つ以上の刺激１１０６ａ、および／または、刺激１１０６ａの代替の刺激１１０６ｂへの変化を実施するために使用される他のデバイスを介してユーザに提示することができる。例えば、グラフィカルユーザインターフェース１１０４をレンダリングして、コンピュータ制御の刺激１１０６ａもしくはインタラクション（ＣＳＩ）または他のインタラクション要素を提示することにより、タスクをユーザに提示することができる。他の例では、タスクは、作動構成要素を使用して、聴覚、触覚、または振動のコンピュータ制御要素（ＣＳＩを含む）としてユーザに提示することができる。コンピューティングデバイス１１０２が視覚的ＣＳＩを提示するように構成されている例では、ＣＳＩは、ユーザが能動的にＣＳＩコンピュータ制御要素とインタラクトするときの応答を測定するように構成されているグラフィック要素／出力／刺激１１０６ａとしてレンダリングすることができ、ユーザのインタラクションのタイプまたは程度を示すデータを測定し、１１０６ａの状態を１１０６ｂに変更して異なる応答を引き出すための、ユーザからの少なくとも１つの応答を必要とする。別の例では、グラフィック要素／出力／刺激１１０６ａは受動的であるが、ユーザからの応答を必要としない場合がある。この例では、グラフィック要素／出力／刺激１１０６ａは、ユーザのインタラクションの記録された応答を除外するか、応答を示すデータに重み付け係数を適用する（例えば、応答をより低い値またはより高い値に重み付けする）か、またはユーザの誤った応答の度合いとして、ユーザの応答を示すデータを測定する（例えば、誤った応答の通知または他のフィードバックをユーザに発行する）ように構成することができる。この例では、グラフィック要素／出力／刺激は、ユーザのインタラクションの記録された応答を除外するか、応答を示すデータに重み付け係数を適用する（例えば、応答をより低い値またはより高い値に重み付けする）か、または１つ以上のタスクへのユーザのパフォーマンス、エンゲージメントもしくは順守の度合いとして、ユーザの応答を示すデータを測定するように構成することができる。
【０１５１】
図７は、努力メトリックに従って認知プラットフォームのユーザエンゲージメントの度合いを決定するためのルーチン１２００の概略図である。特定の実施形態によれば、１つ以上の努力メトリックデータ１２０２が、ユーザ１００２（図５に示される）からモバイルデバイス１１０２（図６に示される）によって生成される。様々な実施態様において、努力メトリックデータ１２０２は、１つ以上の上記非線形計算フレームワークを介して、ユーザ１００２からのユーザ生成データのパターンを分析することから導出される。様々な実施形態では、努力メトリックデータ１２０２を使用して、限定ではないが、努力またはエンゲージメントのレベル、タスクまたはユーザプロンプトへの注意、インタラクションのレベル／応答時間、技能のレベル、反応時間、認知機能、記憶、悪化、改善、認知障害、可塑性などを含むがこれらに限定されない１つ以上のユーザ特性を識別、定量化、または特定するために、１つ以上のトレーニングデータセットが導出される。様々な実施形態では、努力メトリックデータ１２０２は、１つ以上の上記非線形計算フレームワークを介して、１人以上のユーザ１００２の分類またはセグメンテーションを可能にする。様々な実施形態では、努力メトリックデータ１２０２は、図６の１つ以上のグラフィック要素／出力／刺激１１０６ａおよび関連するコンピュータ制御の刺激またはインタラクションのレート、頻度などの変更または調整を可能にする。非限定的な例では、努力メトリックデータ１２０２は、関連するコンピュータ制御の刺激またはユーザのインタラクションに応じて、図６のグラフィック要素／出力／刺激１１０６ａからグラフィック要素／出力／刺激１１０６ｂへの、またはその逆の遷移を可能にする。非限定的な例では、努力メトリックデータ１２０２は、関連するコンピュータ制御の刺激またはユーザのインタラクションに応じて、図６の少なくとも１つのグラフィック要素／出力／刺激１１０６ａの状態またはインスタンスから少なくとも１つのグラフィック要素／出力１１０６ｂの状態またはインスタンスへの、またはその逆の遷移を可能にする。
【０１５２】
１つの説明例では、グラフィック要素／出力／１１０６ｂは、第２のまたは後続の複数の努力メトリックデータ１２０２を生成する。コンピューティングデバイス１１０２は、ユーザの注意を主要なタスクから逸らすＣＳＩまたは他のインタラクション要素として種々のタイプの干渉を提示するように構成されている。注意を逸らすものについて、コンピューティングデバイス１１０２は、応答を提供するのではなく、一次タスクへの一次応答を提供するように（すなわち、注意を逸らすものを無視するように）個人に指示するように構成される。妨害するものについて、コンピューティングデバイスは、二次タスクとして応答を提供するように個人に指示するように構成されており、コンピューティングデバイス１１０２は、一次タスクへのユーザの応答として、短い時間枠内の妨害するものに対するユーザの二次応答を示すデータを得るように構成されており、したがって、努力メトリックデータ１２０２が生成される。これにより、コンピューティングデバイス１１０２が、干渉のない一次タスクにおけるユーザのパフォーマンス、干渉が注意を逸らすものであるパフォーマンス、および干渉が妨害であるパフォーマンスのうちの１つ以上の度合いを計算することが可能になる。次に、ユーザのパフォーマンスのメトリックを、これらの度合いに基づいて計算することができる。例えば、ユーザのパフォーマンス、パフォーマンス、エンゲージメント、または１つ以上のタスクの順守は、各タイプの干渉に対するコスト（パフォーマンスの変化）として計算することができる（例えば、注意を逸らすもののコストおよび妨害するもの／マルチタスキングのコスト）。タスクに関するユーザのパフォーマンスレベルは、タスクの難易度を調整するために使用する認知プラットフォームへのフィードバック、および／またはユーザのステータスもしくは進行、パフォーマンス、エンゲージメント、または順守、タスクの調整タイプに関する個人へのフィードバック、および／または、コンピューティングデバイスとのユーザのインタラクションに関する個人へのフィードバックのいずれかとして分析および報告することができる。
【０１５３】
図８は、認知プラットフォームとのエンゲージメントの度合いに応答して、１つ以上のユーザインターフェース要素を変更し、および／またはユーザに提供するためのルーチン１３００の概略図である。１つ以上の努力メトリックデータ１０１２ａは、図５のユーザ１００２から図５のモバイルデバイス１００４によって生成される。様々な実施態様において、努力メトリックデータ１０１２ａは、１つ以上の上記非線形計算フレームワークを介して、ユーザ１００２からのユーザ生成データのパターンを分析することから導出される。様々な実施形態では、図６の１つ以上のグラフィック要素／出力／刺激１１０６ａおよび関連するコンピュータ制御の刺激またはインタラクションのレート、頻度などの変更または調整を可能にするために、図５の１つ以上のユーザ入力１００６から、努力メトリックデータ１０１２ａが導出される。一実施形態では、フィードバックループ処理、実行、または計算が、図５のコンピューティングデバイス１０１４を使用して実施される。代替的な実施形態において、フィードバックループ処理、実行、または計算は、図５のコンピューティングサーバ１０１６、または上記コンピューティングデバイスの組み合わせを使用して、順次または並列に実施される。非限定的な例では、努力メトリックデータ１０１２ａは、関連するコンピュータ制御の刺激またはユーザのインタラクションに応じて、図６のグラフィック要素／出力／刺激１１０６ａまたは状態もしくはインスタンスからグラフィック要素／出力／刺激１１０６ｂへの、またはその逆の遷移を可能にする。同様の方法で、努力データ１３０２ｂが、関連するコンピュータ制御の刺激またはユーザ１００２のモバイルコンピューティングデバイス１００４とのインタラクションに依存するユーザ入力１００６ｂから生成される。様々な実施態様において、ユーザインターフェース要素、ユーザプロンプト、通知、メッセージ、様々な形状、色、サイズの視覚要素、グラフィック出力のレンダリング、視覚刺激、コンピュータ制御の刺激などを書き込み、送信、調整、または変更するために、グラフィカルユーザインターフェース１００８上にレンダリングされるコンピュータ制御のグラフィック要素または出力は、努力メトリックデータおよび上記非線形計算フレームワークを使用するフィードバックに基づく。様々な実施態様において、グラフィカルユーザインターフェース１００８上にレンダリングされるコンピュータ制御のグラフィック要素または出力は、努力メトリック、トレーニングデータ、技能、タスクの難易度、タスク数、マルチタスク、エンゲージメントのレベルなどの特定、定量化、カテゴリー化、分類、またはセグメンテーションに基づく。様々な実施態様において、グラフィカルユーザインターフェース１００８上にレンダリングされるコンピュータ制御のグラフィック要素または出力は、コンピュータ制御治療処置計画におけるユーザの主観的なエンゲージメントの程度を最適化するように、継続的に変更され、または適応的に変更される。様々な実施態様において、グラフィカルユーザインターフェース１００８上にレンダリングされるコンピュータ制御のグラフィック要素または出力は、認知機能の診断または予測の感度、特異性、曲線下面積、または正／負の予測値を改善するように、継続的に変更または適応的に変更される。様々な実施態様において、メトリック努力データ１０１２ａまたは１０１２ｂは継続的に収集され、１つ以上の履歴的、現在の、または予測される状態が、パフォーマンス、エンゲージメント、またはタスクもしくは治療への順守を定量化するために、アプリケーションの様々なインスタンス／セッションから分析される。様々な実施態様において、グラフィック要素／出力／刺激１１０６ａまたは１１０６ｂは、アプリケーションの様々なインスタンス／セッションからの１つ以上の上記履歴的、現在の、または予測されるメトリックデータセットに基づいて、好ましくは連続的に変更され、ユーザのパフォーマンス、努力のレベル、エンゲージメント、またはタスクへの順守を最適化するために、グラフィカルユーザインターフェース１００８上で提示またはレンダリングされ、インターフェースの変更は、ユーザの努力の最適化のためであり、それにより、ユーザエンゲージメントは、治療効果に肯定的な影響を与える。
【０１５４】
特定の実施形態によれば、コンピューティングデバイスは、ユーザの注意を主要なタスクから逸らすＣＳＩまたは他のインタラクション要素として種々のタイプの干渉を提示するように構成され得る。注意を逸らすものについて、コンピューティングデバイスは、応答を提供するのではなく、一次タスクへの一次応答を提供するように（すなわち、注意を逸らすものを無視するように）個人に指示するように構成される。妨害するものについて、コンピューティングデバイスは、二次タスクとして応答を提供するように個人に指示するように構成されており、コンピューティングデバイスは、（少なくとも１つの入力デバイスを使用して応答が収集される）一次タスクへのユーザの応答として、短い時間枠内の（実質的に同時を含む）妨害するものに対するユーザの二次応答を示すデータを得るように構成されている。コンピューティングデバイスは、干渉のない一次タスクにおけるユーザのパフォーマンス、干渉が注意を逸らすものであるパフォーマンス、および干渉が妨害であるパフォーマンスのうちの１つ以上の度合いを計算するように構成されている。ユーザのパフォーマンスのメトリックは、これらの度合いに基づいて計算することができる。例えば、ユーザのパフォーマンスは、各タイプの干渉に対するコスト（パフォーマンスの変化）として計算することができる（例えば、注意を逸らすもののコストおよび妨害するもの／マルチタスキングのコスト）。タスクに関するユーザのパフォーマンスレベルは、タスクの難易度を調整するために使用する認知プラットフォームへのフィードバック、および／またはユーザのステータスもしくは進行に関する個人へのフィードバックのいずれかとして分析および報告することができる。別の例において、ユーザエンゲージメントまたは順守レベルは、各タイプの干渉に対するコスト（パフォーマンスの変化）として計算することができる（例えば、注意を逸らすもののコストおよび妨害するもの／マルチタスキングのコスト）。タスクに関するユーザエンゲージメントまたは順守レベルは、ユーザのエンゲージメントまたは順守をモニタリングしてタスクのタイプを調整するために使用するための認知プラットフォームへのフィードバックとして、および／またはコンピューティングデバイスとのユーザのインタラクションに関する個人へのフィードバックとしてのいずれかを含むフィードバックとして分析および報告することができる。
【０１５５】
ここで図９を参照すると、認知プラットフォームにおけるユーザエンゲージメントを最適化するための努力メトリックを導出するための方法１４００のプロセスフローチャートが示されている。一実施形態によれば、認知プラットフォームは、ローカルおよび／またはリモートプロセッサと動作可能に係合するモバイル電子デバイス、プロセッサと動作可能に係合されているメモリデバイス、ならびにＩ／Ｏデバイスを備えるディスプレイ構成要素を含む。様々な実施形態において、認知プラットフォームは、上記の図１および図２に示され、説明されているような装置および／またはシステムを含む。方法１４００の実施形態によれば、認知プラットフォームは、モバイル電子デバイス上で実行されるコンピュータ制御治療処置計画と関連付けられたコンピュータ制御の刺激またはインタラクションの第１のインスタンスに応答して、トレーニングデータセットを含む第１の複数のユーザデータを受信するように構成されており、第１の複数のユーザデータは、少なくとも１つのユーザ生成入力を含む１４０２。コンピュータ制御の刺激またはインタラクションは、グラフィカルユーザインターフェースを介して表示される１つ以上のユーザタスクを含み得る。例示的な実施形態の非限定的な例によって、コンピュータ制御の刺激またはインタラクションは、１つ以上の二次的または妨害タスクの存在下で実行される視覚運動またはナビゲーションタスクを含み得る。特定の実施形態によれば、ユーザは、プロセッサによって受信されるコンピュータ制御の刺激またはインタラクションに応答して、モバイル電子デバイスを介して１つ以上のセンサ入力を提供することができ、これは、任意選択的に、１つ以上のデータベースを含むローカルまたはリモートメモリデバイスに記憶され得る。第１の複数のユーザデータ（例えば、トレーニングデータセット）を受信することに応答して、方法１４００はさらに、プロセッサを用いて、コンピュータ制御の刺激またはインタラクションに対する１つ以上のユーザ応答パターンに基づいて努力メトリックを導出するために、非線形計算フレームワークに従って、第１の複数のユーザデータを計算するように構成することができる１４０４。様々な実施形態によれば、非線形計算フレームワークは、例えば、畳み込みニューラルネットワークまたはリカレントニューラルネットワークなどの、人工ニューラルネットワークを含んでもよい。非線形計算フレームワークは、センサ入力、ならびに／または、刺激に対するユーザの応答、および、刺激に対するユーザの応答のセンサ測定の時間的関係を示す他のユーザ生成入力からパターンを導出するために、第１の複数のユーザデータに１つ以上の深層学習技法を適用するように構成することができる。非線形計算フレームワークは、努力メトリックを規定するために、刺激に対するユーザの応答の導出されているパターンを特徴付けることができ、努力メトリックは、コンピュータ制御治療処置計画のインスタンスまたはセッションに関連してユーザによって適用されているユーザエンゲージメントまたはユーザ努力のレベルを示すユーザ入力のパターンに相関している。
【０１５６】
第１の複数のユーザデータから努力メトリックを計算すると、方法１４００はさらに、コンピュータ制御の刺激またはインタラクションの少なくとも第２のインスタンスに応答して、少なくとも１つのユーザ生成入力を含む少なくとも第２の複数のユーザデータを受信するように構成することができる１４０６。様々な実施形態によれば、第２の複数のデータは、コンピュータ制御治療処置計画による、第２のインスタンスもしくはセッション、および／または１つ以上の後続のインスタンスもしくはセッションに対応するセンサ入力および／または他のユーザ生成入力を含む。第２のまたは後続の複数のユーザデータを受信すると、方法１４００はさらに、努力メトリックに基づいてコンピュータ制御の刺激またはインタラクションの第２のインスタンスと関連付けられるユーザエンゲージメントの定量化された度合いを決定するために、非線形計算フレームワークに従って第２の複数のユーザデータを計算または分析するように構成することができる１４０８。第２のまたは後続の複数のユーザデータは、ユーザエンゲージメントの度合いを決定するために、リアルタイムで、所定の時間間隔または条件で、またはユーザクエリもしくは要求に応答してアドホックに計算または分析することができる。認知プラットフォームの実施形態はさらに、ユーザエンゲージメントの定量化された度合いを分析するか、または、ユーザエンゲージメントの度合いの特性化（例えば、不十分な努力、十分な努力、最適な努力）に対応する指定のエンゲージメント／努力閾値もしくはトリガ値または値の所定のもしくは適応的範囲もしくはスペクトルに適用するように構成することができる。特定の実施形態では、ユーザエンゲージメントの定量化された度合いに応答して、方法１４００はさらに、ユーザエンゲージメントの度合いに応答して、コンピュータ制御の刺激またはインタラクションの第２のインスタンスまたは後続のインスタンスと関連付けられる少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトを変更、適合、または提供するように構成され得る１４１０。方法１４００は、ユーザエンゲージメントの定量化された度合いが指定の閾値もしくはトリガ値を下回っていることに応答して、および／または、努力／エンゲージメントの特性化（複数可）の適応的範囲もしくはスペクトルに従って、少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトを変更、適合、または提供するように構成され得る１４１０。ユーザプロンプトまたはユーザインターフェース要素の説明例は、テキストまたは音声通知、メッセージおよび／または警告、ユーザインターフェース内のグラフィック要素の変更、ユーザインターフェース内の１つ以上のグラフィック要素の順序、タイミング、向き、デザイン、編成、および／または表示の提示の変更、振動出力などの触覚出力、追加の画面、ゲーム要素、またはゲームレベルなどの１つ以上のユーザインターフェース要素の追加、１つ以上のメッセージ、文字、またはゲーム要素などの１つ以上の追加のユーザインターフェース要素のオーバーレイの１つもしくは複数または組み合わせを含んでもよい。
【０１５７】
ここで図１０を参照すると、認知プラットフォームにおけるユーザエンゲージメントを最適化するための努力メトリックを導出するための方法１５００のプロセスフローチャートが示されている。方法１５００は、方法１４００の続きにおけるさらなるプロセスステップを含み得る。一実施形態によれば、方法１５００は、変更されたユーザインターフェース要素（複数可）またはユーザプロンプト（複数可）を含む、および／または、その存在下のコンピュータ制御の刺激またはインタラクションの第３のインスタンスまたは後続のインスタンスに応答して、モバイル電子デバイスから第３のまたは後続の複数のユーザデータを受信するように構成することができ、第３のまたは後続の複数のユーザデータは、ユーザ生成入力を含む１５０２。方法１５００はさらに、努力メトリックに基づいてコンピュータ制御の刺激またはインタラクションの第３のインスタンスまたは後続のインスタンスと関連付けられるユーザエンゲージメントの度合いを決定するために、非線形計算フレームワークに従って第３のまたは後続の複数のユーザデータを計算するように構成することができる１５０４。方法１５００はさらに、ユーザエンゲージメントの度合いが指定の閾値を下回っていることに応答して、少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトをさらに変更、適合、または、モバイル電子デバイスに提供するように構成することができ、少なくとも１つのユーザインターフェース要素またはユーザプロンプトは、コンピュータ制御治療処置計画と関連付けられたタスクまたは命令を含む１５０６。特定の実施形態によれば、方法１５００は、一般に、（ａ）変更または適合されたユーザインターフェース要素（複数可）を含むコンピュータ制御の刺激またはインタラクションのＮ番目のインスタンスまたはセッションからのユーザ生成データをモニタリング／受信するステップと、（ｂ）コンピュータ制御の刺激またはインタラクションのＮ番目のインスタンスまたはセッションに対するユーザエンゲージメントのＮ番目の度合いを計算または分析するステップと、（ｃ）コンピュータ制御の刺激の後続のインスタンスまたはセッションにおける提示または表示のために、ユーザインターフェース要素（複数可）をさらに変更または適合させステップを含む適応フィードバックループを含み得る。特定の実施形態によれば、方法１５００はさらに任意選択的に、１つ以上のリアルタイムまたはアドホックの出力をレンダリングするために、ユーザエンゲージメントデータと有効性メトリックとの間の相関を計算するように構成することができ１５０８、出力は、１つ以上の使用洞察、グラフィックレポート、ならびに／またはユーザの傾向、治療効果、１つ以上のＣＳＩもしくは他のメトリックのユーザ改善、および使用ベースのメトリックに対応するデータ視覚化を含む。方法１５００は、１つ以上のリアルタイムまたはアドホック出力を、介護者クライアントデバイス／アプリケーション、医療施術者クライアントデバイス／アプリケーション、または支払人クライアントデバイス／アプリケーションなどの、１つ以上の外部またはサードパーティのユーザデバイスまたは外部アプリケーションに通信または提供することをさらに含むことができる。特定の実施形態では、１つ以上の外部またはサードパーティのユーザデバイスまたは外部アプリケーションは、１つ以上の外部またはサードパーティのユーザが、患者ユーザの処置順守、処置効果、および処置結果をモニタリングおよび確認することを可能にすることができる。
【０１５８】
非限定的な実施例では、ＥＥＧは、医療処置の検証および個別化医療のための低コストのＥＥＧであり得る。低コストのＥＥＧデバイスは使いやすいものであり得、医療アプリケーションの正確度および有効性を大幅に向上させる可能性がある。この例では、プラットフォーム製品は、認知プラットフォームと結合されたＥＥＧ構成要素を含む一体化デバイスとして、または、ＥＥＧ構成要素とは別個であるがＥＥＧ構成要素と結合するように構成されている認知プラットフォームとして構成することができる。
【０１５９】
処置検証のための非限定的な使用例では、ユーザは認知プラットフォームとインタラクトし、ＥＥＧはユーザの生理学的測定を実施するために使用される。ＥＥＧ測定データ（脳波など）の任意の変化が、認知プラットフォームとインタラクトする際のユーザの動作に基づいてモニタリングされる。ＥＥＧ（脳波など）を使用した測定からのｎＤａｔａを収集および分析して、ＥＥＧ測定値の変化を検出することができる。この分析を使用して、ユーザが最適なプロファイルまたは望ましいプロファイルに従って実行しているか否かなど、ユーザからの応答のタイプを決定することができる。
【０１６０】
個別化医療の非限定的な使用例では、ＥＥＧから測定値までのｎＤａｔａを使用して、（所与のユーザに対して機能するタスクおよび／またはＣＳＩのタイプの決定を含め）認知プラットフォーム処置が望ましい効果を発揮していることを示すユーザのパフォーマンス／状態の変化を識別することができる。分析は、アプリケーションにおけるユーザ体験を調整することにより、ＥＥＧが検出しているこれらのユーザ結果を有効化または無効化するタスクおよび／またはＣＳＩを認知プラットフォームに提供させる必要があるか否かを決定するために使用することができる。
【０１６１】
非限定的な例示的実施態様では、測定は、医療アプリケーションの検証および個別化医療に使用するために、ｆＭＲＩと結合するように構成されている認知プラットフォームを使用して行われる。消費者レベルのｆＭＲＩデバイスは、脳部分刺激の変化を追跡および検出することにより、医療アプリケーションの正確度および有効性を向上させるために使用することができる。
【０１６２】
非限定的な例では、ｆＭＲＩ測定を使用して、皮質厚の測定データおよび他の同様の測定データを提供することができる。処置検証の非限定的な使用例では、ユーザは認知プラットフォームとインタラクトし、ｆＭＲＩは、生理学的データを測定するために使用される。ユーザは、認知プラットフォームとインタラクトしている間、ユーザの行動に基づいて特定の脳部分または脳部分の組み合わせを刺激されることが期待される。この例では、プラットフォーム製品は、認知プラットフォームと結合されたｆＭＲＩ構成要素を含む一体化デバイスとして、または、ｆＭＲＩ構成要素とは別個であるがｆＭＲＩ構成要素と結合するように構成されている認知プラットフォームとして構成することができる。ｆＭＲＩを備えたアプリケーションを使用すると、ユーザの脳の部分の刺激を測定することができ、分析を実行して、ユーザが所望の応答を示しているか否かを決定するための変化を検出することができる。
【０１６３】
個別化医療の非限定的な使用例では、ｆＭＲＩは、認知プラットフォームとのインタラクションにおけるユーザの進行を識別するために使用される測定データを収集するために使用することができる。分析は、アプリケーションにおけるユーザ体験を調整することにより、ｆＭＲＩが検出しているこれらのユーザ結果を有効化または無効化するタスクおよび／またはＣＳＩを認知プラットフォームに提供させる必要があるか否かを決定するために使用することができる。
【０１６４】
本明細書の任意の例において、タスク、通知、および／またはＣＳＩのタイプに対する調整（複数可）もしくは変更（複数可）、または提示は、リアルタイムで行うことができる。
【０１６５】
上記の実施形態は、多くの方法のいずれかで実施することができる。例えば、いくつかの実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせを使用して実施され得る。一実施形態の任意の態様が少なくとも部分的にソフトウェアにおいて実施される場合、ソフトウェアコードは、単一のコンピュータ内で提供されるか、または複数のコンピュータに分散されるかにかかわらず、任意の適切なプロセッサまたはプロセッサの集合上で実行することができる。
【０１６６】
この点に関して、本発明の様々な態様は、１つ以上のコンピュータまたは他のプロセッサで実行されると、上述の技術の様々な実施形態を実施する方法を実行する１つ以上のプログラムによって符号化されるコンピュータ可読記憶媒体（または複数のコンピュータ可読記憶媒体）（例えば、コンピュータメモリ、コンパクトディスク、光ディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、フィールドプログラマブルゲートアレイもしくは他の半導体デバイス内の回路構成、または他の有形コンピュータ記憶媒体または非一時的媒体）として、少なくとも部分的に具体化され得る。１つ以上のコンピュータ可読媒体は、そこに記憶されている１つ以上のプログラムを１つ以上の異なるコンピュータまたは他のプロセッサにロードして、上記の本技術の様々な態様を実施することができるように、輸送可能であり得る。
【０１６７】
「プログラム」または「ソフトウェア」という用語は、本明細書においては、上述したような本技術の様々な態様を実施するようにコンピュータまたは他のプロセッサをプログラムするために利用することができる任意のタイプのコンピュータコードまたはコンピュータ実行可能命令のセットを指すために一般的な意味で使用される。さらに、この実施形態の一態様によれば、実行されたときに本技術の方法を実行する１つ以上のコンピュータプログラムは、単一のコンピュータまたはプロセッサ上に存在する必要はなく、本技術の様々な態様を実施するために、モジュール方式で複数の異なるコンピュータまたはプロセッサの間に分散されてもよいことを理解されたい。
【０１６８】
コンピュータ実行可能命令は、１つ以上のコンピュータまたは他のデバイスによって実行される、プログラムモジュールなどの多くの形式であり得る。一般的に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行するかまたは特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。典型的には、プログラムモジュールの機能性は、様々な実施形態において所望に応じて、組み合わせまたは分散することができる。
【０１６９】
当業者には理解されるように、本開示の実施形態は、方法（例えば、コンピュータ実施プロセス、ビジネスプロセス、および／または他の任意のプロセスを含む）、装置（例えば、システム、マシン、デバイス、コンピュータプログラム製品などを含む）、または前述の組み合わせとして具体化されてもよい。したがって、本発明の実施形態は、本明細書においては包括的に「システム」と称する場合がある、全体がハードウェアの実施形態、全体がソフトウェアの実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）、または、ソフトウェアの態様とハードウェアの態様とを組み合わせた実施形態の形態を取り得る。さらに、本発明の実施形態は、媒体内に具体化されたコンピュータ実行可能プログラムコードを有するコンピュータ可読媒体上のコンピュータプログラム製品の形態をとることができる。
【０１７０】
本明細書において定義および使用されているものとしてのすべての定義は、辞書の定義、参照によって組み込まれている文書における定義、および／または、定義されている用語の通常の意味に優先するものとして理解されるべきである。不定冠詞「ａ」および「ａｎ」は、ここで本明細書および特許請求の範囲において使用されているものとしては、明確に逆に指示されていない限り、「少なくとも１つ」を意味するように理解されるべきである。
【０１７１】
「および／または」という用語は、ここで本明細書および特許請求の範囲において使用されているものとしては、そのように結合されている要素、すなわち、いくつかの事例では結合して存在し、他の事例では分離して存在する要素の「いずれかまたは両方」を意味するものとして理解されるべきである。「および／または」を用いてリストされている複数の要素は、同じように、すなわち、そのように結合されている要素の「１つ以上」として解釈されるべきである。「および／または」条項によって具体的に識別されている要素以外の他の要素が、具体的に識別されているそれらの要素に関連するか、関連しないかにかかわらず、任意選択的に存在してもよい。したがって、非限定例として、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」のような限定しない文言とともに使用されているとき、「Ａおよび／またはＢ」に対する参照は、１実施形態においてはＡのみ（任意選択的にＢ以外の要素を含む）を指し、別の実施形態においてはＢのみ（任意選択的にＡ以外の要素を含む）を指し、また別の実施形態においてはＡとＢの両方（任意選択的に他の要素を含む）を指す、などであり得る。
【０１７２】
ここで本明細書および特許請求の範囲において使用されるものとしては、「または」は、上記で定義されているな「および／または」と同じ意味を有するものとして理解されるべきである。例えば、リスト内で項目を分離しているとき、「または」または「および／または」は、包含的である、すなわち、複数の要素または要素のリストのうちの少なくとも１つを含むが、２つ以上も含み、また任意選択的に追加のリストされていない項目も含むものとして解釈されるべきである。「〜のうちの１つのみ」もしくは「〜のうちの正確に１つ」、または、特許請求の範囲において使用されるときの「〜からなる」のように、明確に逆に指示されている用語だけは、複数の要素または要素のリストのうちの正確に１つの要素を含むことを指す。一般的に、本明細書において使用されているような「または」という用語は、「いずれか」、「〜のうちの１つ」、「〜のうちの１つのみ」または「〜のうちの正確に１つ」のような、排他性の用語が先行するときは、排他的な選択肢（すなわち「１方または他方であり、両方ではない」）を示すものとしてのみ解釈されるべきである。「本質的に〜からなる」は、特許請求の範囲においてしようされるとき、特許法の分野において使用されるような通常の意味を有するものとする。
【０１７３】
ここで本明細書および特許請求の範囲において使用されるものとしては、１つ以上の要素のリストを参照する「少なくとも１つ」という語句は、要素のリスト内の要素のうちのいずれか１つ以上から選択される少なくとも１つの要素を意味するものとして理解されるべきであるが、必ずしも、要素リスト内に具体的にリストされているありとあらゆる要素のうちの１つを含むとは限らず、要素リスト内の要素の任意の組み合わせを排除するものではない。この定義はまた、「少なくとも１つ」という語句が参照する要素リスト内で具体的に識別されている要素以外の要素が、具体的に識別されているそれらの要素に関連するか、関連しないかにかかわらず、任意選択的に存在し得ることも可能にする。したがって、非限定例として、「ＡおよびＢのうちの少なくとも１つ」（または、同等に「ＡまたはＢのうちの少なくとも１つ」、もしくは、同等に「Ａおよび／またはＢのうちの少なくとも１つ」は、一実施形態においては、Ｂが存在せず、２つ以上のＡを任意選択的に含む少なくとも１つのＡを指し（また、任意選択的にＢ以外の要素を含む）、別の実施形態では、Ａが存在せず、２つ以上のＢを任意選択的に含む少なくとも１つのＢを指し（また、任意選択的にＡ以外の要素を含む）、さらに別の実施形態では、少なくとも１つの、任意選択的に２つ以上のＡ、および、少なくとも１つの、任意選択的に２つ以上のＢを指す（また、任意選択的に他の要素を含む）、などとなる。
【０１７４】
特許請求の範囲において、および、上記の本明細書において、「備える」、「含む」、「担持する」、「有する」、「含有する」、「包含する」、「保持する」、「〜から構成される」などのようなすべての移行語は、限定しないものである、すなわち、含むが、それに限定されないことを意味するものとして理解されるべきである。米国特許庁特許審査手続便覧のセクション２１１１．０３に記載されているように、「〜からなる」および「本質的に〜からなる」という移行語のみが、それぞれ限定的なまたは半限定的な移行語であるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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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【国際調査報告】
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