(57)【要約】  システムは、ユーザ特有の生理学的データおよびユーザ特有の行動データの複合インデックスとして、人間のユーザにより達成される無意識の適応のインデックスを測定する測定システム(23)と、予測モデル(16)からの精神的苦痛のパターンと、経験的な人間のユーザにより達成される無意識の適応のインデックスの値と前記経験的な人間のユーザの精神的苦痛の履歴データとの関係を記述する事前に確立された構造化経験データとを含む精神的苦痛グリッドの内側のユーザの位置を表すパターンインデックスを計算する計算システム(25)とを備える。
2018509270.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間のユーザにより達成される無意識の適応のインデックスを反復して測定するための測定システム(23)であって、前記測定システムが、前記ユーザの生理学的パラメータを表すデータを含む時間依存性のユーザ特有の生理学的データセットと、前記ユーザの行動パラメータを表すデータを含む時間依存性のユーザ特有の行動データセットとの両方を含む時間依存性のユーザ特有のデータセットを記憶するメモリ(7)にアクセスできるプロセッサ(6)を備え、
前記プロセッサ(6)が、前記時間依存性のユーザ特有のデータセットを反復して解析して、ユーザ特有の生理学的データおよびユーザ特有の行動データの複合インデックスとして、前記時間依存性のユーザ特有のデータセットから、前記人間のユーザにより達成される無意識の適応のインデックスの値を反復して決定するように設計された計算器(24)を備える、測定システム(23)と、
前記ユーザが精神的苦痛のパターンを示す可能性を表すパターンインデックスを計算する計算システム(25)であって、前記パターンインデックスが、前記ユーザに対して測定された無意識の適応の前記インデックスの値に少なくとも基づく、予測モデル(16)からの精神的苦痛のパターンと、メモリ(17)に記憶され、かつ経験的な人間のユーザにより達成される無意識の適応のインデックスの値と前記経験的な人間のユーザの精神的苦痛の履歴データとの関係を記述する、事前に確立された構造化経験データとを含む精神的苦痛のグリッドの内側の前記ユーザの位置を表す、計算システム(25)と
を備える、人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステム。
【請求項２】
少なくとも前記ユーザに対する無意識の適応の前のインデックスに基づき、かつ前記事前に確立された構造化経験データに基づき、無意識の適応のユーザ特有のインデックスを構成するように適合された無意識の適応インデックス構成モジュールを含む、請求項1に記載の人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステム。
【請求項３】
前記無意識の適応インデックス構成モジュールは、前記ユーザに対する無意識の適応の前記前のインデックスを、前記事前に確立された構造化経験データと比較し、前記複合インデックスに組み込むべきパラメータを決定する、請求項2に記載の人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステム。
【請求項４】
前記モニタリングシステムは、測定データに前記測定データの測定が実施される時間をスタンプするクロック(19)を備え、それによりユーザ特有のデータは、複合された測定データおよび時間データを含む、請求項1から3のいずれか一項に記載の人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステム。
【請求項５】
前記モニタリングシステムは、測定データに前記測定データの測定が実施される巨視的位置データをスタンプする位置決めシステム(20)を備え、それにより、ユーザ特有のデータは、複合された測定データおよび巨視的位置データを含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステム。
【請求項６】
前記測定システムは、無意識の適応のインデックスの測定をトリガするように適合されたトリガリングモジュール(21)を備え、前記トリガリングモジュールは、ユーザ特有のデータに基づく測定の前記トリガを決定する所定のトリガリングルールを含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステム。
【請求項７】
無意識の適応の前記インデックスは、ユーザ特有の生理学的データ、ユーザ特有の行動データ、および前記複合インデックスの計算において使用される前記ユーザ特有のデータが取得される機会を表す機会データの複合インデックスである、請求項1から6のいずれか一項に記載の人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステム。
【請求項８】
機会データは、時間データおよび巨視的位置データのうちの1つおよび/または複数を含む、請求項7に記載の人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステム。
【請求項９】
無意識の適応の前記インデックスは、ユーザ特有の生理学的データ、ユーザ特有の行動データ、および前記ユーザの環境に関するデータに対するユーザ特有の環境データの複合インデックスである、請求項1から8のいずれか一項に記載の人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステム。
【請求項１０】
前記パターンインデックス、および関連する人間のユーザの識別データを医療施設へと転送する、前記医療施設への接続をさらに備え、かつ前記パターンインデックスが前記医療施設に転送されるべきかどうかを識別するように適合された識別モジュールをさらに備え、前記識別モジュールは、パターンインデックスをいつ医療施設に転送すべきかを決定する所定の転送ルールを含む、請求項1から9のいずれか一項に記載の人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステム。
【請求項１１】
前記予測モデルは、ユーザ特有の予測モデルであり、前記事前に確立された構造化経験データはまた、無意識の適応のインデックスの過去のユーザ特有の値、および前記ユーザの精神的苦痛の履歴データを含む、請求項1から10のいずれか一項に記載の人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステム。
【請求項１２】
前記予測モデルは、時間依存性のものであり、かつ前記モニタリングシステムの人間のユーザにより達成される無意識の適応のインデックスの値と、前記経験的な人間のユーザの精神的苦痛の履歴データとの関係を記述する構造化経験データにより反復して強化される、請求項1から11のいずれか一項に記載の人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステム。
【請求項１３】
前記ユーザがユーザ特有のデータを記録できるように適合された入力デバイス、
前記ユーザに情報を表示するように適合された表示デバイス(27)
という特徴のうちの1つおよび/または複数を備えるユーザインターフェースをさらに備える、請求項1から12のいずれか一項に記載の人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、精神的苦痛モニタリングシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
通信システムの発展に伴い、このようなシステムを用いて人々をモニタする傾向がある。実際、ある人に関してより多くのデータを取得すればするほど、理論上は、より適切なサービスを行うことが可能になる。このようなモニタリングの典型的な例は、販売および広告において見られ、消費習慣に関する紙のアンケート用紙は、オンライン投票、またさらに電子通信の調査へと徐々に置き換わっていった。
【０００３】
この傾向はまた、医療界においても観察されている。例えば、診断の分野では、日常的に、医者(または医師(physician))が、患者を観察し、この情報に基づいて診断を行うために、患者にかける時間は非常にわずかである。診察中に、DSM-Vなどの精神疾患の評価グリッドにのっとって医師が診断を行うために必要なことを、患者が常に伝えるとは限らない。診察時間には大いに価値があり、最低でも20分を必要とすべきである。さもなければ、病気のさらなる進行が、診察がないままに非常に急速に進む可能性がある。最近の研究(「Clinical diagnosis of depression in primary care: a meta-analysis」、Mitchell他、The Lancet、Volume 374、Issue 9690、2009年8月22日〜28日、609ページ)によれば、初期医療の医師(一般的な開業医)の50%は、臨床的うつ病の診断を見逃している。
【０００４】
適正な診断を行うことができるように、医者が患者に関してより多くの情報を取得するためには、患者に対する良好な観察、特に、長期の観察が有用であり得る。しかし、経済的な理由のため、長期の観察期間は不可能である。さらに、医者を訪ねることを好まない患者もあり、その場合、診断を行うことができない。
【０００５】
上記の論議は、精神衛生の分野において特に当てはまる。身体的疾患の場合、生理学的徴候を検出することができ、診断を可能にする。しかし、精神衛生の分野では、視認できる病気の徴候はほとんどない可能性があり、その徴候は、特に初期医療の医師にとって、あるいは精神衛生以外の他の分野の専門医にとっては、検出するのが困難であるか、および/または患者によって多かれ少なかれ隠されるおそれがある。特に患者は、精神疾患により生じ得る、または少なくとも精神疾患に重畳され得る身体的疾患について、医者を訪問する可能性がある。精神疾患を診断できるということは言うまでもなく、患者の担当医は、自分の患者と過ごしたわずか数分に基づいて、患者が専門医の診察を受ける必要があるかどうかを判断する必要がある。
【０００６】
特に心理学的評価の観点から、患者に関するいくつかのデータを取得することを可能にするいくつかのエキスパートシステムが、当技術分野で提案された。
【０００７】
WO2014/110,120は、このようなシステムの例である。このシステムは、実際は、主として、任意の種類の健康に関連する問題(レストランとして提供された食物、アクティビティとしてのカヤックに乗ること、旅行などに関連する健康に関する問題)に対するエキスパートシステムとして設計されている。患者の「気分」は、エキスパートシステムが考慮すべき因子の1つとして使用される。その文献を一番最後まで読むと、患者の「全体的な精神状態」は、患者が送るテキストメッセージにおいて患者により使用される顔文字に基づき決定される「感情」を集約することにより評価できることが述べられている。「精神状態」の悪化は、検出可能であると言われている。2つの例、すなわち、
-  精神医学的な病歴のない患者における「長い期間のうつまたは怒り」、および
-  うつ状態の病歴を有する患者の「突然の幸福感」
が示されている。
【０００８】
このように、この文献は、テキストメッセージで患者により使用される顔文字の履歴に基づき、可能性のある精神疾患を特定することを述べている。
【０００９】
EP2660745は、PC、電話、または電子メール活動の変化に基づき、また機械学習を用いて、「MDE(大うつ病エピソード)、躁病、軽うつ病、食欲不振症、多食症、精神病、強迫反応、パニック症、恐怖症、GAD(全般性不安障害)、解離性障害、心気症、PTSD(心的外傷後ストレス障害)、BLPD(境界型人格障害)、薬物乱用、睡眠障害」などの精神医学的障害の診断を達成できると主張する。しかし、これをどのように達成できるかについての実際的な記述がない。
【００１０】
実際に、患者に特有のデータを計算することから精神疾患の診断を提供する、または少なくとも診断へのサポートを提供できることを述べているこのような文献は多く存在する。例えば、2〜3の例を挙げると、WO2012/025,622、WO2011/109,716、米国特許出願公開第2011/118,555号、米国特許出願公開第2008/208,015号、WO2006/090,371への参照が行われる。しかし、これらの大部分のものは、実際には、精神疾患に関連しておらず、ユーザの気分または感情に関連するだけであり、精神疾患との直接の相関を有していない。
【００１１】
これらの文献のいくつかが、処理すべきデータに関して多くの細部を述べているとしても、このデータに基づき精神疾患を有効に診断する、または診断をサポートする方法に関する記述はあまり多くない。
【００１２】
これらのシステムは、イベントを数える以上のことを実施できない可能性が高いように見える。
【００１３】
わずかに異なっているのは、WO2007/107,900であり、それは、生理学的データに基づいて、装着者の「冷静さ」のレベルを表示できるようにする腕時計を開示する。装着者が汗をかいていない、または低い心拍数を有する場合、装着者が「冷静である」と表示される。「冷静さ」とは、ストレスをうまく処理する能力として述べられている。しかし、このデバイスが、ストレスに対する反応として装着者が汗をかき、高い心拍数を有することと、20回の腕立て伏せを行ったことに対する反応との間を区別できるのかという疑念を生ずる。したがって、このデバイスは、(動作するにしても)ユーザがストレスを受けていることを知ったときに限って動作することになる。
【００１４】
要約すると、大部分の従来技術の文献は、ユーザの感情、感覚、および/またはストレスの測定に関連しているが、精神的苦痛に関連していない。EP2730223、WO2013/177,688、およびWO2013/076,615は、このような文献の例である。EP2730223は、感情、感覚、およびストレスを対象としている。WO2013/177,688は、もっぱら感情を対象としている(与えられた例は「激怒」である)。WO2013/076,615は、ストレスを予測するために、単一の生理学的測定に基づく。
【００１５】
WO02/092,101は動物を対象としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１６】
【特許文献１】WO2014/110,120
【特許文献２】EP2660745
【特許文献３】WO2012/025,622
【特許文献４】WO2011/109,716
【特許文献５】米国特許出願公開第2011/118,555号
【特許文献６】米国特許出願公開第2008/208,015号
【特許文献７】WO2006/090,371
【特許文献８】WO2007/107,900
【特許文献９】EP2730223
【特許文献１０】WO2013/177,688
【特許文献１１】WO2013/076,615
【特許文献１２】WO02/092,101
【非特許文献】
【００１７】
【非特許文献１】「Clinical diagnosis of depression in primary care: a meta-analysis」、Mitchell他、The Lancet、Volume 374、Issue 9690、2009年8月22日〜28日、609ページ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
したがって、ユーザの精神的苦痛を実際的にモニタできるようにするシステムが求められている。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
この目的のために、人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステムが提供される。
【００２０】
ユーザの精神的苦痛モニタリングシステムは、測定システムを備える。測定システムは、人間のユーザにより達成される無意識の適応のインデックスを反復して測定する。
【００２１】
測定システムは、ユーザの生理学的パラメータを表すデータを含む時間依存性のユーザ特有の生理学的データセットと、ユーザの行動パラメータを表すデータを含む時間依存性のユーザ特有の行動データセットとの両方を含む時間依存性のユーザ特有のデータセットを記憶するメモリにアクセスできるプロセッサを備える。
【００２２】
プロセッサは、前記時間依存性のユーザ特有のデータセットを反復して解析して、ユーザ特有の生理学的データおよびユーザ特有の行動データの複合インデックスとして、前記時間依存性のユーザ特有のデータセットから、人間のユーザにより達成される無意識の適応のインデックスの値を反復して決定する計算器を備える。
【００２３】
ユーザの精神的苦痛モニタリングシステムは、ユーザが精神的苦痛のパターンを示す可能性を表すパターンインデックスを計算する計算システムであって、パターンインデックスが、ユーザに対して測定された無意識の適応のインデックスの値に少なくとも基づく、予測モデルからの精神的苦痛のパターンと、メモリに記憶され、かつ経験的な人間のユーザにより達成される無意識の適応のインデックスの値と前記経験的な人間のユーザの精神的苦痛の履歴データとの関係を記述する、事前に確立された構造化経験的データとを含む精神的苦痛グリッドの内側のユーザの位置を表す、計算システムを備える。
【００２４】
上記で論じたように、本発明のシステムは、生理学的データおよび行動データの複合インデックスに依拠している。
【００２５】
このインデックスは、システムのユーザにより実施される無意識の適応を決定することができる。
【００２６】
ユーザによる無意識の適応は、ユーザが精神的苦痛のパターンを示す可能性を決定するために使用される。
【００２７】
システムは、ユーザに対するパターンインデックスを提供する。パターンインデックスは、診断用のものではないが、それは、医者が判断を行えるようにするために、他のデータと共に解釈できるデータである。判断は、例えば、ユーザが、しばらくシステムを使用し続けること、またはシステムの使用を停止することであり得る。判断は、必ずしも、医療的な判断ではない。
【００２８】
いくつかの実施形態では、以下の特徴のうちの1つまたは複数を使用することも可能である。
-  人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステムは、少なくともユーザに対する無意識の適応の前のインデックスに基づき、かつ前記事前に確立された構造化経験データに基づき、無意識の適応のユーザ特有のインデックスを構成するように適合された無意識の適応インデックス構成モジュールを備える。
-  無意識の適応インデックス構成モジュールは、ユーザに対する無意識の適応の前のインデックスを、前記事前に確立された構造化経験データと比較し、かつ複合インデックスに組み込むべきパラメータを決定する。
-  モニタリングシステムは、測定データに前記測定データの測定が実施される時間をスタンプするクロックを備え、それにより、ユーザ特有のデータは、複合された測定データおよび時間データを含む。
-  モニタリングシステムは、測定データに前記測定データの測定が実施される巨視的な位置データをスタンプする位置決めシステムを備え、それにより、ユーザ特有のデータは、複合された測定データおよび巨視的な位置データを含む。
-  測定システムは、無意識の適応のインデックスの測定をトリガするように適合されたトリガリングモジュールを備え、トリガリングモジュールは、ユーザ特有のデータに基づく測定のトリガを決定する所定のトリガリングルールを含む。
-  無意識の適応のインデックスは、ユーザ特有の生理学的データ、ユーザ特有の行動データ、および複合インデックスの計算において使用されるユーザ特有のデータが取得される機会を表す機会(occasional)データの複合インデックスである。
-  機会データは、時間データおよび巨視的位置データのうちの1つおよび/または複数を含む。
-  無意識の適応のインデックスは、ユーザ特有の生理学的データ、ユーザ特有の行動データ、およびユーザの環境に関するデータに対するユーザ特有の環境データの複合インデックスである。
-  人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステムは、パターンインデックス、および関連する人間のユーザ識別データを医療施設に転送する、医療施設への接続をさらに備え、かつパターンインデックスが医療施設に転送されるべきかどうかを識別するように適合された識別モジュールをさらに備え、識別モジュールは、パターンインデックスをいつ医療施設に転送すべきかを決定する所定の転送ルールを含む。
-  予測モデルは、ユーザ特有の予測モデルであり、前記事前に確立された構造化経験データはまた、無意識の適応のインデックスの過去のユーザ特有の値、および前記ユーザの精神的苦痛の履歴データを含む。
-  予測モデルは、時間依存性のものであり、かつモニタリングシステムの人間のユーザにより達成される無意識の適応のインデックスの値と、前記経験的な人間のユーザの精神的苦痛の履歴データとの関係を記述する構造化経験データにより反復して強化される。
-  人間のユーザの精神的苦痛モニタリングシステムは、
・ユーザがユーザ特有のデータを記録できるように適合された入力デバイス、
・ユーザに情報を表示するように適合された表示デバイス
という特徴のうちの1つおよび/または複数を備えるユーザインターフェースをさらに備える。
【００２９】
本発明の他の特性および利点は、非限定的な例として提供されるその実施形態、および添付図面のうちの1つに関する以下の記述から容易に明らかになろう。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】可搬型の測定システムを装着しているユーザの概略図である。
【図２】一実施形態によるシステムの概略図である。
【図３】一実施形態に従って使用可能なグリッドを示しており、各列はパターンを示し、行は、様々なレベルを示し(1行目:高レベル、最下行:低レベル)、また記号は、グリッド中の個人を示している図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
様々な図において、同じ参照符号は、同様の、または類似した要素を指定する。
【００３２】
本システムは、精神的苦痛をモニタする必要があると思われるユーザにより使用されるように設計されている。ユーザの精神的苦痛をモニタリングすることは、例えば、医者にとって、またはユーザ自身にとって必要であるように思われる。一般的に言って、ユーザが、必ずしも、すでに診断された精神疾患を有する、またはさらに病気を有するものではないという点において、本明細書で使用される場合、「ユーザ」とは、必ずしも患者ではない。主として、本システムは、診断された精神疾患を有しないユーザに使用されるように意図されているように見える。本システムは、例えば、精神疾患を発症する危険性があると考えられるユーザにより使用されるように意図されている。本システムの他の主要な目標は、精神疾患が治癒したユーザであり、特に再発の危険をモニタすることであると思われる。ユーザは、必ずしも、精神的苦痛を示す必要はない、本システムは、精神的苦痛の危険性を示すユーザで使用される可能性がある。上記の用途以外の他の用途にも可能であると思われる。
【００３３】
本明細書では、システムは、ユーザの視点から述べられる。このシステムは、代替的に、少なくとも、1つまたは複数の中心ステーション15、エンドユーザステーション10+23、および医療ステーション18を備えるサービス提供者の視点から、または他の視点から見ることができることを思い出すべきである。
【００３４】
システムは、精神的苦痛の評価に有用な重要データとして、ユーザにより実施される無意識の適応の定量化に焦点を当てている。このようなデータは、精神衛生を診断する、または治療するとき、医者によって考慮される可能性がある。
【００３５】
システムは、日々の生活において、ユーザにより実施される無意識の適応の定量化に焦点を当てている。
【００３６】
無意識の適応は、ユーザが処理する必要のある日々の状況に適合するように、ユーザにより行われる無意識の努力を含む。
【００３７】
無意識の適応の説明
精神疾患の発症には様々な原因があり得る。精神疾患を発症させるメカニズムに関して多くの細部に触れることは本文献の範囲を超えている。しかし、精神疾患は、人が経験した心的外傷の結果として発症する可能性があるということができる。心的外傷は、戦争に行くことから、乗るバスを逃すことまでのいずれかとすることができ、それに対して、人々は様々に反応する。
【００３８】
心的外傷により影響を受けたとき、人々は、日々の生活状況に対処するための様々な行動戦略を使用する。
【００３９】
乗るバスを逃した例で続けると、このような行動戦略は、ある人々に対しては、
-  新しい腕時計を買う、
-  これからの約束に対しては5分早く出る、
-  約束の前に、より多く繰り返して自分の腕時計を確認する、
-  約束の前に汗をかく、または心拍数を高めるなど
のうちの1つまたは複数のものを含むことができる。
【００４０】
上記のリストは、決して限定するものではない。何人かの人は、上記の行動戦略のうちの1つまたは複数のものを示すことができるが、または全く対処する行動戦略を示さないこともあり得る。
【００４１】
これらの行動はまた、時間と共に進化する可能性がある。例えば、人は、時間と共に次第に、約束の前に早く出なくなるはずである。
【００４２】
これらの行動戦略の大部分は、測定することが可能である。しかし、このように、どれも精神的苦痛を示していない。精神衛生の観点からは、精神的苦痛を有する人と、有しない人は共に、上記の行動戦略のいずれかを実施する可能性がある。例えば、精神的苦痛を有する/有しない人々は共に、会合の前により多く繰り返して自分の腕時計を確認する可能性がある。代替的に、精神的苦痛を有する人が、上記の行動戦略のいずれも示さないことがあり、また精神的苦痛を有しない人もそうである可能性もある。
【００４３】
したがって、対処行動の測定は、精神的苦痛の状態をモニタリングするとき、主要なパラメータではない可能性がある。
【００４４】
医者またはユーザによって使用される興味深いパラメータは、日々の生活状況に適合するために、ユーザによる無意識の適応であるように思われる。上記のシナリオからの幾分簡単な例として、ユーザが、今後約束の時間に間に合うために、通常より5分早く出ることは何でもないはずである。しかし、何人かのユーザには、これは、大変な努力を必要とする適応が必要になる可能性がある。本システムは、これらの適応の定量化を達成する。
【００４５】
これらの適応は、対処行動戦略を測定するとき、検出可能ではない可能性がある。実際に、ユーザは、自分の対処行動戦略の何らかの制御を実施する。しかし、ユーザが適応するために実施される何らかの無意識的な努力の発生があり、これは、本システムが測定するものである。これらの無意識の適応はまた、ユーザにより行われる無意識の努力を含む。
【００４６】
システムの概要
無意識の適応を決定することは、処理すべきデータを必要とする。図1は、システムのユーザ1を概略的に示している。システムは、取得システム2を備える。取得システム2は、ユーザ1により担持可能である。取得システム2をユーザにより担持可能にするには多くの可能性がある。図1は、概略的な1つの例に過ぎない。
【００４７】
取得システム2は、アクティブな検出部3、および電子部分4を備える。アクティブな検出部3および電子部分4は、例えば、ワイヤ5または無線などにより、任意の適切な方法で互いに接続することができる。装着可能であり、したがって、電力消費量においても制限される電子部分4は、検出部3を動作させるための基本機能に限定され得る。具体的には、それは、検出部3を処理するプロセッサ6と、検出部3により検出されたデータを記憶するためのメモリ7と、取得システム2に電力を供給するための電池8と、外部と通信するための通信モジュール9とを備えることになる。外部のものは、基地局10として実施される。このような通信は、無線とすることができる。代替的に、装着可能なデバイスを、時々基地局10に電気的に接続することも可能であり、その時点で通信を行うことになる。
【００４８】
プロセッサ6は、将来の計算または通信を考慮して、例えば、事前のフィルタリングによるなど、メモリ7に記憶されたデータを事前に処理するように、またはデータセットのサイズを低減するようにプログラムすることができる。
【００４９】
本例によれば、取得システム2は、ワイヤを介して互いに通信する2つの部分として示されている。しかし、変形形態では、取得システムは、単一のデバイスとすることもでき、それにより、電子部分4は、検出部3と一体化されて単一のデバイスになる。
【００５０】
基地局10は、電力線に恒久的に接続することができる。それは、取得システム2から転送されたデータを記憶するためのメモリ11と、プロセッサ12と、取得システム2と通信するための通信モジュール13とを備えることができる。基地局10は、例えば、恒久的にユーザの場所にある。通信モジュール13はまた、例えば、インターネットを介するなど、任意の適切なネットワーク14を介して、外部の世界にアクセスするように設計することもできる。具体的には、基地局10は、予測モデル16および経験データ17を含む遠隔サーバ15にアクセスすることができるが、それを以下でより詳細に述べるものとする。
【００５１】
システムは、医療ステーション18をさらに備えることができる。医療ステーション18は、ネットワーク14を介して、システムの他の構成要素に接続することができる。医療ステーション18は、以下でより詳細に述べられる。
【００５２】
ユーザ端末に戻ると、アクティブな検出部3の使用が、上記で述べられた。アクティブな検出部3は、1つまたは複数のパラメータを感知することができる。複数のパラメータを感知する場合、図示のように、複数のアクティブな検出部3を考えることもできる。例えば、すべての検出部3は、同じ電子部分4に接続される。代替的に、それらは、異なる電子部分4に接続することもできる。システムは、その場合、それぞれが基地局10に接続される複数の取得システム2を有する。他の代替形態によれば、1つのアクティブな検出部3を電子部分4に一体化することも可能である。これは、例えば、1つのアクティブな検出部3が、それ自体の位置を感知する地上位置決めシステムである場合であり得る。
【００５３】
概して、基地局10は、取得システム2に接続することができる。装着可能な取得システム2に加えて、システムは、本システムに対する取得システムとして働くようにアップグレードされている通常の電子デバイス2'であるいくつかの取得システム2を備えることができる。アップグレードは、例えば、特有のソフトウェアを既存の電子デバイス2'にアップロードすることにより行うことができ、このソフトウェアは、電子デバイスで検出すべきデータを検出し、かつそれを基地局10に転送する。
【００５４】
必要に応じて、基地局10は、キーボードまたは同様のものなどの入力デバイスを備えることができ、ユーザが、ユーザ特有のデータを記録できるようにする。基地局10はまた、ユーザとの対話的通信を可能にするために、ディスプレイ27など、他のユーザインターフェースを備えることもできる。
【００５５】
ユーザ特有のデータおよびセンサ
ユーザ特有のデータの1つまたは複数のタイプをシステム内で使用することができる。1つのタイプは、ユーザ特有の生理学的データを含む。他のタイプは、ユーザ特有の行動データを含む。
【００５６】
生理学的データ:これらのデータは、ユーザの体の身体的状態を表すパラメータに関する任意のアクセス可能な情報を含むことができる、すなわち、体温、心拍数、血圧、皮膚の電気活性、カロリー代謝、呼吸のリズム、発汗、えん下、歯ぎしりなどである。
【００５７】
行動データ:これらのデータは、ユーザの行動的活動を表すパラメータに関する任意のアクセス可能な情報を含むことができる。1つの典型的な例は、ユーザの位置とすることもできる。他の例は、ユーザの位置に基づいたユーザの瞬間的な速度、または所定の時間期間中におけるその平均速度とすることもできる。位置データに基づくさらに他の例は、加速度データである。
【００５８】
行動データの他の例は、電子デバイス2'のユーザによる使用に基づくデータを含む。
【００５９】
上記で述べたように、電子デバイスが、取得システムとして働くようにアップグレードされた場合、それらはユーザ特有の行動データを提供することができる。
【００６０】
例えば、コンピュータ使用データは、行動データとすることもできる。コンピュータ使用データは、例えば、オン/オフの切替え、アイドル状態に留まること、使用済みプログラム、タイプされたテキストなど、コンピュータから取出し可能な任意の種類のデータを含むことができる。
【００６１】
通信システム使用データは、行動データの別の例である。通信システム使用データは、例えば、オン/オフの切替え、アイドル状態に留まること、通信パーティの識別、通信の性質(テキスト、サウンド、電子メール、ショートメッセージなど)など、通信システム(電話など)から取出し可能な任意の種類のデータを含むことができる。
【００６２】
他の例も可能である。冷蔵庫のドアが取得システムとしてアップグレードされた場合、それは、ユーザの冷蔵庫の開閉に関するデータを提供することができる。典型的な電子デバイス2'は、コンピュータ、TV、カメラ、電子アクセスおよびドアロック、キッチン器具、暖房装置、または接続された医療デバイス(接続される吸入スプレーまたは同様のもの)などを含むことができる。
【００６３】
行動データの他の例は、アクティブな行動データを含む。アクティブな行動データは、システムによってアクティブに促されたとき、ユーザが提供するデータを含む。典型的な一例は、システムによってユーザに送られ、かつユーザにより満たされたフォームから抽出されたデータである。
【００６４】
任意選択で、環境データを使用することもできる。環境データは、ユーザの環境に関するデータに関係する。典型的な環境データは、音響振動、明るさ、周囲温度、電子送信などを含むことができる。
【００６５】
データの取得
データ取得は、定期的に反復される。例えば、データ取得は、所与の時間周期で実施される。この周期は、センサに依存することができる。「データセット」は、特定の場面で記憶されたデータに対応する。時間に沿ってどんどん多くのデータが取得されるため、データセットは、時間と共に大きくなり得る。代替的には、データセットの量は、古いまたは無関係な測定データが破棄される場合、境界間で安定したままであり得る。様々な実施形態が可能である。データセットは、下位のデータセットを含むことができる。例えば、下位のデータセットは、何らかの取得期間や、取得システムのサブセットなどに対して定義され得る。
【００６６】
複合データ
複合データは、生理学的データと行動データの両方を含むデータを指定するために使用される。
【００６７】
例えば、複合データは、1つまたは複数の生理学的パラメータ、および1つまたは複数の行動パラメータに対するデータを含むことができる。
【００６８】
このような複合データは、組み合わせる、または並記することができる。
【００６９】
例えば、並記された複合データは、多次元ベクトルの形式で記憶することができる。X=(Ai,Bj,Ck)は、3つの異なるパラメータA、B、Cに対するデータを含むベクトルを表すことができ、式中、i、j、kは、それぞれ、パラメータA、B、Cに対する1つまたは複数の値を示す。
【００７０】
組み合わされた複合データは、所定の関数fにより取得することができる。例えば、X=f(Ai,Bj,Ck)は、3つの異なるパラメータA、B、Cに、所定の関数fを適用することによって得られる組み合わされた複合データを表すことができる。
【００７１】
時間tを用いたデータの複合化
上記で論じたように、大部分の生理学的データおよび行動データは、所与の時間に測定される。電子部分4は、取得されたデータを時間で複合化することのできるクロック19を備える。記憶されたデータは、その場合、測定データそれ自体と、データが測定された時間との複合化である。測定データが、長い時間中に限って取得できる場合、記録されたデータに対応する時間がどれかを決定するためのルールを設定することもあり得る。例えば、行動データが、ユーザによる動きの程度である場合、この動きが数分または数時間かかるとすると、複合された時間は、動きの開始時間、動きの終了時間、またはこれらの2つの時間の間の平均とすることもできる。他の例も可能である。
【００７２】
クロックを使用することにより、持続期間データそれ自体がまた、ユーザ特有のデータであり得る。取得システムが、時間で複合化されたいくつかのデータを提供する場合、ユーザ特有のデータは、例えば、所与の現象の持続期間とすることもできる。典型的な例は、ユーザの心拍数が所定の閾値を超えている時間の持続期間、ユーザが歩行する持続期間(1メートル/秒と5メートル/秒の間からなる動きに費やされる時間)などを含むこともできる。
【００７３】
巨視的な位置Zを用いたデータの複合化
上記で論じたように、大部分の生理学的データおよび行動データは、ユーザが、所与の巨視的位置にあるとき測定される。電子部分4は、取得されたデータを巨視的な位置で複合化できる地上位置決めシステム20を備えることができる。記憶されたデータは、その場合、測定データそれ自体と、それが測定された巨視的位置との複合化されたものである。
【００７４】
巨視的位置は、地上位置決めシステムからの構造化された位置データと見なすことができる。構造化された位置データは、ユーザがその時間の大部分を過ごす位置として定義することもできる。例えば、世の中を3つの異なる巨視的位置、すなわち、「家庭」、「職場」、「残りの世界」に分けることもできる。これらの巨視的位置は、システムを設定するとき、ユーザに対して定義することができる。巨視的位置は、ユーザの社会学的定義により、地上位置決めシステムにより提供された位置データとは異なる。巨視的位置は、したがって、以下の例から分かるように、位置データと共に地上位置決めシステムから得られるものであるが、位置データで複合化され得る。
【００７５】
生理学的データおよび行動データの複合インデックスの例は、例えば、「ユーザは多く動き、高い血圧を有する」と書くことができる。
【００７６】
生理学的データおよび行動データと時間との複合インデックスの例は、例えば、「ユーザは夜に多く動き、高い血圧を有する」と書くことができる。
【００７７】
生理学的データおよび行動データと巨視的位置との複合インデックスの例は、例えば、「ユーザは職場において多く動き、高い血圧を有する」と書くことができる。
【００７８】
生理学的および行動データ、巨視的位置、および時間の複合インデックスの例は、例えば、「ユーザは夜、職場において多く動き、高い血圧を有する」と書くことができる。
【００７９】
機会データ
機会データは、クロックおよび/または位置決めシステムから、それぞれ得られる解釈された時間および/位置データに基づくことになる。測定システムは、時間データを解釈された時間データへと変換するように適合された時間解釈モジュールを備えることができる。解釈された時間データとは、社会的な意味を有する時間期間に対応することになる。このような時間期間は、例えば、日中、夜間、朝、午後、夕方、通常の平日、水曜、土曜、日曜、季節などを含むこともできる。実際に、解釈された時間は、測定データを解釈するとき、特有の意味を有する可能性がある。データ測定は、それが測定された巨視的時間または機会に応じて、全く異なった意味を有する可能性がある。例えば、午前3時または午前5時に家を出ることは、午前5時または午前7時に家を出るのと同様に、2時間異なっている。しかし、午前7時に家を出ることは、家を午前5時に出ることとは全く異なる行動を示す可能性があり、一方、午前3時または午前5時のいずれかに家を出ることは、異なる行動をそれほど示すものではない可能性がある。解釈された時間データを使用することは、イベントを、「夜間に」家を出ることに対して「朝に」家を出ることを区別できるようにする。時間の解釈ルールは、メモリ7に記憶することもできる。
【００８０】
同様のことが、巨視的位置データに関しても適用される。解釈された位置データは、「家庭で」、「職場で」など、様々な所定の巨視的位置を含むことができる。解釈された時間および/または位置は、ユーザ特有のデータが取得された機会を表す「機会データ」として指定される。
【００８１】
複合インデックスの測定
複合インデックスは、ユーザ特有のデータを計算することにより測定される。
【００８２】
プロセッサ6は、複合インデックスの値を計算するため計算器24を備える。前に説明したように、計算された複合インデックスは、行動データおよび生理学的データの複合インデックスである。
【００８３】
例えば、複合インデックスは、メモリ7に記憶されたルールに従って定義される。このルールは、複合インデックス内にあると見なされるパラメータA、B、C、ならびにいくつかある場合、関数fを含むことができる。
【００８４】
複合インデックスの計算の発生は、事前に決めておくことができる。
【００８５】
例えば、複合インデックスの値は、クロック19によりモニタされる所与の周期で計算される。
【００８６】
別の例によれば、複合インデックスの値の計算はトリガされる。トリガリングは、例えば、ネットワーク14を介した外部コマンドにより生ずることができる。
【００８７】
トリガリングはまた、データ解析により生ずる可能性もある。
【００８８】
電子部分4は、複合インデックスの測定をトリガすることになるトリガリングモジュール21を含むことができる。トリガリングモジュール21は、ユーザ特有のデータに基づき、複合インデックスの測定のトリガリングを決定する所定のトリガリングルールを含む。
【００８９】
トリガリングルールは、概して、複合インデックスの値を計算するために使用されるルールよりも簡単なルールとすることができる。トリガリングルールは、例えば、単一のパラメータに、またはいくつかのパラメータに基づくこともできる。トリガリングルールは、例えば、モニタされるパラメータが所定の閾値を超えたとき、トリガさせることができる。トリガリングルールの例は、例えば、ユーザによる突然の動き、ユーザによる動きのない長い時間、ユーザの動きの振幅、所定の閾値を超える生理学的パラメータの値などを含む。簡単なルールは、必要とする計算が少なく、またわずかな電力消費量で可搬型の電子部分4のプロセッサ6によって評価され得る。
【００９０】
トリガリングルールが、複合インデックスの測定をトリガしたとき、複合インデックスの値が計算される。この値は、例えば、プロセッサ6により計算され、かつメモリ7に記憶される。この計算は、トリガリング時にのみ実施され、計算コストを節約する。実際に、複合インデックスが複雑であり、かつその計算が大量のデータを処理する必要がある場合、この計算は、時々実施されるだけであり、またそれが有用であると事前に決められている場合に限って行われる。
【００９１】
複合インデックスの値は、基地局10に転送され、かつメモリ11に記憶され得る。具体的には、以下のものを基地局10のメモリ11に転送することができる、すなわち、
-  複合インデックス(すなわち並記される、または関数f)、
-  複合インデックスの値(ベクトルとすることができる)、
-  複合インデックスの値が計算された時間、
-  複合インデックスの値が計算された巨視的位置
である。
【００９２】
測定された複合インデックスは、ユーザにより行われた無意識の適応を示している。
【００９３】
事前に確立された構造化経験データ
サーバ15は、ユーザに対するパターンインデックスを計算する計算システム25を収容する。計算システム25は、このような計算を行うためのプロセッサ22を備える。
【００９４】
パターンは、所与の病気にかかっている人に対して存在し得る特徴になるものである。しかし、この特徴を経験しないが、この病気にかかっている可能性のある人のいることに留意されたい。さらに、まだ病気にかかっていないが、パターンに近い特徴を示す可能性のある健全な人があり得る。
【００９５】
プロセッサ22はまた、事前に確立された構造化経験データにアクセスすることができる。事前に確立された構造化経験データは、データベース17に含まれる。これらのデータは、プロセッサ22がそれらにアクセスする時間に対して事前に確立される。それらは、少なくとも部分的に、ユーザおよび/または人々の前の観察に基づいているので、経験的である。それらは、いくつかの情報を取り出すことを可能にするので、構造化されている。
【００９６】
事前に確立された構造化経験データは、例えば、ユーザに対するパターンインデックスを決定できるようにする1組のデータを含む。
【００９７】
このために、事前に確立された構造化経験データは、経験的な人間のユーザにより達成された無意識の適応のインデックスの値と、これらのユーザの各精神的苦痛の履歴データとの関係を記述する。具体的には、ゼロではない精神的苦痛の履歴データを有するユーザに対して、事前に確立された構造化経験データは、その人に対する精神的苦痛のパターンと、この人に関連する複合インデックスの値とに関するデータを含む。
【００９８】
実際に、精神疾患にかかった患者は、病気のいくつかの特有のパターンを示す。それはまた、いま精神疾患にかかろうとしている人々、および精神疾患から回復した人々が、これらのパターンを示すものと考えられる。多くの精神疾患があり、また所与の精神疾患に対して、存在し得る多くの様々なパターンがあり、それは、所与の精神疾患にかかった人ごとに異なることになる。所与の患者は、同時に様々なパターンを示す可能性が高い。
【００９９】
事前に確立された構造化経験データにおいては、データを、精神的苦痛のパターンをリストにしたグリッドとして構造化することができ、また関連する人々は、このグリッド中に登録することができる。各パターンに対して、人々は、このパターンに関連する精神的苦痛の1つのレベルに登録することができる。
【０１００】
予測モデル
予測モデルは、ユーザに対して測定された複合インデックスに基づき、かつ事前に確立された構造化経験データに基づき、精神的苦痛グリッド内にユーザを配置するように適合される。具体的には、予測モデルは、ユーザに対して測定された複合インデックスと事前に確立された構造化経験データとを比較する。特に、予測モデルは、ユーザと同様の複合インデックスの値を示す経験データを探すことができる。したがって、予測モデルは、ユーザに対して測定された複合インデックスに「近い」複合インデックスを示す経験データを選択することを可能にする。「近い」または「同様の」は、多次元環境における距離の計算として、様々な方法により推定することができる。近い経験データの中で、予測モデルは、精神的苦痛のパターンの存在を調べることになる。
【０１０１】
近い経験データが、精神的苦痛のパターンを含む場合、予測モデルは、このようなパターンを含む精神的苦痛グリッドにおけるユーザの可能な位置を表す、ユーザに対するパターンインデックスを決定することができる。
【０１０２】
図3は、一実施形態に従って使用可能なグリッドを示しており、各列はパターンを示し、行は、様々なレベル(最上位の行:高レベルH、最下行:低レベルL)を示しており、また記号は、グリッド中の個人を示している。したがって、システムのユーザに関して、ユーザは、三角形として識別された人の経験データに、かつ四角形として識別された人の経験データに近いことが判定されている。ユーザとは異なり過ぎている他の経験データは、このグリッドに示されなかった。
【０１０３】
パターンインデックスは、グリッド内でユーザの可能な位置を表す任意のインデックスとすることができる。例えば、それは、各パターンに対して、グリッド中に留まる人々の最大もしくは平均、または最大に維持されるパターンさえ含むことができる。多くの手法が可能である。ユーザに対して計算されたパターンインデックスは、ユーザ識別と共に、サーバ15のメモリに記憶することができる。
【０１０４】
無意識の適応インデックス構成モジュール
上記で論じたように、ユーザに対して測定された複合インデックスの値は、同様の経験データを決定することを可能にする。しかし、同様の経験データは、それ自体では、パターンインデックスを計算することができない可能性がある。これは、例えば、経験データが、複合インデックスの同様の値を有する多種多様の結果を含む場合であり得る。経験データは、精神疾患の異なるパターンを有する個人を含む可能性がある。
【０１０５】
これは、例えば、図3において、四角形のユーザが、三角形のユーザが経験していない精神疾患の何らかのパターンを経験している場合にあり得る。
【０１０６】
予測モデルは、無意識の適応インデックス構成モジュール26を含む。インデックス構成モジュールは、ユーザに対して測定すべき複合インデックスを構成する。したがって、複合インデックスは、ユーザ特有の複合インデックスである。具体的には、インデックス構成モジュールは、ユーザに対して測定すべき複合インデックスを構成し、それは、パターンインデックスを計算可能にする可能性がより高い。
【０１０７】
構成モジュールは、上記で述べたように決定された、近い経験データを解析することになる。構成モジュールは、近い経験データ内に、パターンインデックスを計算可能にする更新された複合インデックスを識別することになる。例えば、識別され更新された複合インデックスは、近い経験データの中で、ゼロではない精神的苦痛の履歴データを有する個人を、ゼロの精神的苦痛の履歴データを有する個人とは区別することが可能になる。識別され更新された複合インデックスは、例えば、同じユーザ特有のデータを考慮に入れた異なるルールを用いて、または初期の複合インデックスを計算するために使用されたものに加えて、新しいユーザ特有のパラメータを考慮に入れたルールを用いて、例えば、初期の複合インデックスに基づくことになる。識別され更新された複合インデックスは、初期の複合インデックスを計算するときに使用したパラメータのうちのいくつかを破棄することさえできる。
【０１０８】
例えば、図3で、四角形および三角形のユーザは、第3のパターンに対して、それらのレベルにより区別できることが分かる。このパターンに対してユーザを位置決めすることは、したがって、ユーザが、四角形のユーザに近いか、それとも三角形のユーザに近いかを調べることに関連するように思われる。構成モジュールは、メモリ17にアクセスして、経験データに対して測定された複合インデックスに基づき、関連する複合インデックスであるためにユーザに最も適している更新された複合インデックスを決定する。
【０１０９】
更新された複合インデックスは、取得システム2に伝達して戻すことができる。経験データに基づき、更新された複合インデックスは、ユーザにより行われた無意識の適応を示す可能性の高いことが知られている。実際に、それは、経験データに基づき、ユーザの無意識の適応を評価することに潜在的に関係すると思われるパラメータである。
【０１１０】
更新された複合インデックスを計算するために、十分なデータがメモリ7に記憶されているのか、あるいは次のトリガリングにおいて、更新された複合インデックスの値を測定するために、更新される複合インデックスの定義が記憶されているのかのいずれかである。
【０１１１】
複合インデックスの処理
測定された複合インデックスは、多くの方法で使用することができる。例えば、測定された複合インデックスをユーザに送ることができる。例えば、基地局10および/または電子部分4は、複合インデックス、ならびに複合インデックスの測定に関する値を表示するディスプレイ27を備えることができる。
【０１１２】
例えば、測定された複合インデックスは、医療施設18に送ることができる。これは、ネットワーク14を介して行うことができる。計算システム25は、どのデータを医療施設18に送るべきかを決定する識別モジュール28を備えることができる。例えば、医療施設18に送るべきデータは、ユーザ識別および複合インデックス、および/またはパターンインデックス、ならびにこのユーザに対するその/それらの値を含むことができる。
【０１１３】
医療施設18で受信されたデータは、ユーザに対する精神的苦痛のパターンを医者が認識するのを助けることができる。医者は、ユーザに対するアクションを実施するように決断することができる。これらのアクションは、モニタリングシステムのいくつかの機能を使用する可能性がある。例えば、プロセッサ6または12は、ユーザのために設計された特有のコンピュータプログラムを動作させることができる。このような特有のプログラムの例は、ユーザによって使用されるゲームまたはアンケートを含む。モニタリングシステムのユーザインターフェース、または他のユーザインターフェースがユーザにより使用されて、コンピュータプログラムと対話することもできる。
【０１１４】
医者によって識別された精神的苦痛の関連するユーザ特有のデータおよびパターンは、次いで、メモリ17に伝達することができ、そこに記憶された、事前に確立された構造化経験データを向上させることができる。
【０１１５】
予測モデル16は、したがって、メモリ17に記憶されたユーザ特有の経験データにアクセスするという点において、ユーザ特有の予測モデルになる。
【０１１６】
理解されるように、予測モデルはまた、時間と共に変化するので、時間依存性のものであり、様々なユーザからのデータを集約する。これは、次いで、より正確な予測モデルを確立することを可能にする。
【実施例１】
【０１１７】
所定のパラメータは、3つの変数の複合インデックスに対応する。第1の変数は、行動変数であり、第2および第3の変数は、生理学的な変数である。
【０１１８】
第1の変数の例は、家の外で過ごす時間の持続期間である。
【０１１９】
測定システムは、センサとして、位置データを提供する位置決めシステム、およびクロックを備える。計算器24は、位置データを反復して受信する。計算器24は、位置データを、ユーザに対する「家の位置データ」と比較する。ユーザに対する「家の位置データ」は、システムのセットアップ時にユーザにより事前に定義することができる、またはおそらく所定のルールに従って、計算器それ自体により測定された位置データから抽出することができ、例えば、位置データはほとんど夜間に対して提供される[計算システムは、ユーザがほとんどの夜間を家で過ごすものと想定してプログラムされるはずである]。位置データを「家の位置データ」と比較することにより、計算器24は、ユーザが家を出る、または家に入ることを識別し、かつクロックから対応する時間を登録する。計算器24は、例えば、最近の24時間中に、家の外で過ごす時間の持続期間を計算する。この測定は、1時間ごとに実施される。
【０１２０】
第2の変数の例は、体重の変化である。測定システムは、センサとして、計算器24に接続された計量デバイスを備える。計算器は、測定された体重を記録し、かつ測定された体重の変化を定量化することができる。この測定は、ユーザが体重をはかるごとに行われる。
【０１２１】
第3の変数の例は、目を覚ましたときの平均的なふらつきである。測定システムは、センサとして、ユーザにより装着される加速度計、およびクロックを備える。センサは、まず、長時間横になっていた姿勢の後、横になった姿勢から立っている姿勢への姿勢の急な変化として起床を決定する。クロックはまた、ユーザの目が覚めているかどうかを識別するために使用することもできる。センサは、その時点におけるユーザの一定の認識可能な動きとして、ふらつきを判定する。計算器24は、例えば、最近の3日間におけるこの動きの記録された振幅を平均する。この測定は、毎日実施される。
【０１２２】
計算器は、第1、第2、および第3の入力データの所定の組合せとして、ユーザにより行われた無意識の適応を表す複合インデックスを計算する。こうすることは、この複合インデックスの値を提供する。これは、例えば、毎日1回実施される。これは、例えば、クロックによりトリガされて毎日正午に、または第3のパラメータを検出する一部として起床が検出されたとき、起床時に毎日実施される。トリガされたとき、複合インデックス測定は、第1の変数に対する最後の24個の値、第2のパラメータに対する最近の利用可能な値(これは、数日、古い可能性がある)、および第3のパラメータに対する最後の値を考慮に入れることになる。
【０１２３】
計算器24は、これらの3つの変数の複合インデックスの値を決定する。これは計算システム25に送られる。計算システムは、複合インデックスに対して測定された値を、事前に確立された構造化経験データと比較する。
【０１２４】
例えば、事前に確立された構造化経験データは、家の外で過ごす時間がわずかな、体重の急速に低下した、および起床時に大きくふらついて歩く人々は、この複合インデックスが所与の値をとった後の数日、いくつかのパターンの精神的苦痛を示す可能がより高いという情報を含むことができる。
【０１２５】
予測モデル16は、したがって、開始すべきアクションを決定するために、ユーザに対する複合インデックスの測定された値を他のデータと比較できるようにする。
【０１２６】
他のデータとは、代表的な組の人々に対して測定された複合インデックスの値を含むことができる。代表的な組の人々は、健全な人々だけを含むことができる。「健全な」人々は、例えば、うつ病などの精神的苦痛または精神疾患の過去の知られた記録を有しない人々だけを含む。そのほかの場合、または加えて、代表的な組の人々は、精神的苦痛の過去の記録を有する人々と、精神的苦痛の過去の記録を有しない人々の両方を含むことができる。代替的には、または加えて、他のデータは、ユーザ自身からのデータを含むことができる。
【０１２７】
比較は、比較の何らかの所与の結果に対して、何らかのアクションを生成できるようにプログラムされるが、一方、比較の何らかの他の所与の結果に対して、何らかの他のアクションが生成される、またはアクションが何も生成されない。
【０１２８】
アクションは、例えば、複合インデックスを更新することであり得る。予測モデル16は、関連する集団(初期の複合インデックスの同様の値を示す人々)に対して、精神的苦痛の履歴を有しない人々を他の人々から識別するために、夜間における心拍数は、考慮すべき関連するパラメータであるとの情報を取得することになる。サーバ15は、決定すべき更新された複合インデックスを測定システム2に送り返すことになる。初期の複合インデックスが測定された時間に対する心拍数データがなお利用可能である場合、更新された複合インデックスは、過去のデータから測定することができる。そうではない場合、更新された複合インデックスは、その後、上記で述べた方式に従って測定されることになる。
【０１２９】
複合インデックスを更新することは、必要に応じて、1つまたは複数のさらなる回数で実施され得る。複合インデックス、または更新された複合インデックスが、精神的苦痛をユーザが示す危険がほとんどないことを示す場合、複合インデックスは更新を停止することになる。複合インデックスは、所定の数の更新を行った後、更新を受けることを停止することができる。
【０１３０】
他のアクションは、ユーザが、いくつかのパターンに関連付けられた精神的苦痛を呈するいくつかの危険を示すことを医療施設18に警告することであり得る。
【実施例２】
【０１３１】
例によれば、システムは、ユーザが自分の家を出るとき、ユーザによって行われる無意識の適応を追跡する。
【０１３２】
特有の例では、行動変数は、所与の動きの再現率である。
【０１３３】
生理学的変数は、所与の動きを実施する前に、生理学的データが、2時間中にピーク値を超える持続期間である。
【０１３４】
測定のトリガは、ユーザが家を出ることである。これは、単に、ユーザが、家を出ることをデバイスに入力すること(アクティブな入力アクション)によって決定され得る。代替的には、これは、測定されたデータを検出することから達成することもできる。計算器24は、反復して位置データを受信する。計算器24は、位置データをユーザに対する「家の位置データ」と比較する。ユーザに対する「家の位置データ」は、システムのセットアップ時に、ユーザにより事前に規定され得る、またはおそらく所定のルールに従って、計算器24それ自体により測定された位置データから抽出することができ、例えば、位置データはほとんど夜間に提供される[計算器24は、ユーザがほとんどの夜間を家で過ごすものと想定してプログラムされるはずである]。位置データを「家の位置データ」と比較することにより、計算器24は、ユーザが家を出たことを識別する。
【０１３５】
計算器24は、様々な位置データセットから、測定をトリガするイベントの前に、位置データの再現率を計算する(それらが非常に異なっており再現率が低いか、あるいはそれらは非常に類似しており再現率は高い)。
【０１３６】
第2の入力データは、例えば、測定をトリガするイベントの前の心臓活動のピークである。測定システム23は、反復して、心拍数データを提供する。それはまたクロックを含む。計算器24は、測定をトリガするイベントの前の所与の期間中に、心臓のデータを処理して、心拍数が所与の閾値を超える持続期間を決定する。
【０１３７】
計算器は、反復して、ユーザに対する複合インデックスの値を計算する。計算システム25は、複合インデックスに対する計算された値を、複合インデックスのいくつかの値に対するいくつかの特有のアクションを生成する所定のルールと比較する。
【０１３８】
計算器24は、第1および第2の入力データの所定の組合せとして、無意識の適応を表す複合インデックスを計算する。これは、この尺度に対するこの複合インデックスの値を提供する。
【０１３９】
予測モデル16は、開始すべきアクションを決定するために、複合インデックスの測定された値を他のデータと比較することができる。
【０１４０】
他のデータとは、代表的な組の人々に対して測定された複合インデックスの値を含むことができる。代表的な組の人々は、健全な人々だけを含むことができる。「健全な」人々は、例えば、うつ病などの精神的苦痛または精神疾患の過去の知られた記録を有しない人々だけを含む。そのほかの場合、代表的な組の人々は、精神的苦痛の過去の記録を有する人々と、精神的苦痛の過去の記録を有しない人々の両方を含むことができる。代替的には、または加えて、他のデータは、ユーザ自身からのデータを含むことができる。
【０１４１】
計算システム25は、複合インデックスに対して同様の値を呈するユーザに対する精神的苦痛の記録されたパターンを経験データから取得する。
【０１４２】
必要に応じて、複合インデックスの更新は、実施例1に関して上記で説明したように実施され得る。
【０１４３】
変形形態
所与の例は、上記で示されている。
【０１４４】
コンピュータ化されたシステムは、ネットワークを介して分散され得ることが知られている。上記の例では、計算能力の所与の分散が提供されている。しかし、転送すべきデータ量、エネルギー消費量、計算能力、外部資源へのアクセスなどの要件に応じて、他の分散も可能である。ネットワークは、任意の種類の知られたネットワークとすることができ、またシステムのデバイス間の接続は、有線または無線を介して実施される、任意の適切な通信方式に従うこともできる。
【０１４５】
例えば、一変形形態によれば、基地局が存在せず、また基地局の機能は、電子部分に組み込まれる。さらに計算システムを、同様に電子部分に組み込むこともできる。
【０１４６】
保護されることを求める本発明は、システムとして提示される。本出願人は、いずれかの利用可能な法的手段により、本システムのいずれかの発明性のある個々の構成要素を保護するためのいずれの権利も留保する。
【符号の説明】
【０１４７】
1  ユーザ
2  取得システム
2'  電子デバイス
3  検出部
4  電子部分
5  ワイヤ
6  プロセッサ
7  メモリ
8  電池
9  通信モジュール
10  基地局、エンドユーザステーション
11  メモリ
12  プロセッサ
13  通信モジュール
14  ネットワーク
15  サーバ、中心ステーション
16  予測モデル
17  メモリ、経験データ、データベース
18  医療施設、医療ステーション
19  クロック
20  地上位置決めシステム
21  トリガリングモジュール
22  プロセッサ
23  エンドユーザステーション、測定システム
24  計算器
25  計算システム
26  無意識の適応インデックス構成モジュール
27  ディスプレイ、表示デバイス
28  識別モジュール
【図１】
2018509270.tif 000003
【図２】
2018509270.tif 000004
【図３】
2018509270.tif 000005
【国際調査報告】
2018509270.tif 000006
2018509270.tif 000007
2018509270.tif 000008
2018509270.tif 000009