(57)【要約】  被験者（１０６）のメンタル状態を評価するコンピュータ実行可能な方法は、被験者の心拍記録（２００）を入力として受信する工程（３０２）を有する。心拍記録は、睡眠前時間間隔（２０８）、睡眠開始時刻（２２４）および睡眠終了時刻（２２６）を含む睡眠中時間間隔（２０９）、および、睡眠後時間間隔（２１０）を有する期間にわたって得られた心拍データサンプルのシーケンスを有する。少なくとも睡眠開始時刻および睡眠終了時刻は、心拍記録内で同定（３０４）される。その後、知識ベース（１２４）にアクセス（３０６）され、それは、被験者のトレーニングセットのエキスパート評価を介して得られたデータを含み、メンタル状態と心拍特性との間の関係のコンピュータモデルを具体化する。知識ベース内の情報を使って、被験者のメンタル状態に関連する少なくともひとつのメトリックを計算し、かつ、メトリックに基づいてメンタル状態の指標を生成するべく、コンピュータモデルが適用される（３０８）。メンタル状態の指標が出力として与えられる（３１０）。
2018524137.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者のメンタル状態を評価するコンピュータ実行可能な方法であって、当該方法は、
睡眠前時間間隔、睡眠開始時刻および睡眠終了時刻を含む睡眠中時間間隔、および、睡眠後時間間隔を有する期間にわたって得られた心拍データサンプルのシーケンスを有する前記被験者の心拍記録を入力として受信する工程と、
少なくとも前記睡眠開始時刻および前記睡眠終了時刻を、前記心拍記録内で同定する工程と、
前記被験者のトレーニングセットのエキスパート評価を介して得られたデータを含む知識ベースにアクセスし、メンタル状態と心拍特性との間の関係のコンピュータモデルを具体化する工程と、
前記被験者のメンタル状態に関連する少なくともひとつのメトリックを計算し、かつ、前記メトリックに基づいてメンタル状態の指標を生成するべく、前記知識ベース内の情報を使って、前記コンピュータモデルを適用する工程と、
前記メンタル状態の指標を出力として与える工程と、
を備える方法。
【請求項２】
前記メンタル状態の指標は、前記被験者のメンタルヘルスの指標である、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記被験者の前記メンタルヘルスの指標は、少なくとも正常および鬱状態を含むグループから選択される、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記知識ベースは少なくともひとつの心拍特性テンプレートを有する、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくともひとつの心拍特性テンプレートは、メンタルヘルスの通常の状態を有するとしてエキスパートによって評価された人間の前記トレーニングセット内の被験者の、スケーリングされかつ規格化された、心拍特性を平均化することにより得られる、ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記知識ベースは、メンタルヘルスの正常状態を有するとしてエキスパート評価者により評価された人間の前記トレーニングセット内の被験者に対応する第１の心拍特性テンプレートと、鬱状態を有するとして前記エキスパート評価者により評価された人間の前記トレーニングセット内の被験者に対応する第２の心拍特性テンプレートとを有する、ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記知識ベースは、被験者の前記トレーニングセットの心拍記録を処理することにより計算されたメトリクスに対して機械学習アルゴリズムを適用することによって生成されるひとつ以上のデータ構造を有する、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記知識ベースは、被験者の前記トレーニングセットの心拍記録を処理することにより計算された前記メトリクスに対してデシジョンツリー学習アルゴリズムを適用することにより得られたひとつ以上の分類ツリーを表すデータ構造を有する、ことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記デシジョンツリー学習アルゴリズムは、前記知識ベース内に格納されている２つの分類ツリーデータ構造を生成するために適用され、
第１の分類ツリーデータ構造は、前記被験者の心拍記録から計算されたメトリクスを正常または異常に分類し、
第２の分類ツリーデータ構造は、前記被験者の前記心拍記録から計算された前記メトリクスを鬱状態または非鬱状態に分類する、
ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１の分類ツリーを実行することにより、前記被験者を正常または異常として分類する工程と、
前記被験者が異常として分類された場合、前記第２の分類ツリーを実行することにより、前記被験者を鬱状態または非鬱状態として分類する工程をさらに備える請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
被験者のメンタル状態を評価するコンピュータが実装されたシステムであって、当該システムは、
少なくともひとつのマイクロプロセッサと、
被験者のトレーニングセットのエキスパートの評価を介して得られたデータを有する知識ベースを含み、メンタル状態と心拍特性との間の関係のコンピュータモデルを具体化する少なくともひとつの不揮発性ストレージデバイスと、
前記マイクロプロセッサと動作的に関連づけられた少なくともひとつのコンピュータ読み取り可能メモリデバイスと、
前記マイクロプロセッサと動作的に関連づけられた入力／出力インターフェースと、
を備え、
前記メモリデバイスは、前記マイクロプロセッサを通じて実行されたとき、前記マイクロプロセッサに、方法を実行させるコンピュータ実行可能なインストラクションコードを含み、前記方法は、
睡眠前時間間隔、睡眠開始時刻および睡眠終了時刻を含む睡眠中時間間隔、および、睡眠後時間間隔を有する就寝時間間隔を含む期間にわたって取得された心拍データのサンプルのシーケンスを有する前記被験者の心拍記録を、前記入力／出力インターフェースを通じて受信する工程と、
少なくとも前記睡眠開始時刻および前記睡眠終了時刻を、前記心拍記録内で同定する工程と、
前記被験者の前記メンタル状態に関連する少なくともひとつのメトリックを計算し、前記メトリックに基づいてメンタル状態の指標を生成するべく、前記知識ベース内の情報を使って、前記コンピュータモデルを適用する工程と、
前記被験者の前記メンタル状態の指標を前記入力／出力インターフェースを介して、提供する工程を有する、ことを特徴とするシステム。
【請求項１２】
前記被験者の前記心拍記録は、前記睡眠前時間間隔、前記睡眠中時間間隔および前記睡眠後時間間隔を含む前記期間の間に、前記被験者によって着用される心拍モニターデバイスを通じて得られる、ことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記心拍モニターはネットワーク接続デバイスと通信するように構成された通信インターフェースを有する、ことを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記入力／出力インターフェースはワイドエリアネットワークへのアクセスを与えるネットワークインターフェースを有し、前記心拍記録は前記被験者の前記ネットワーク接続デバイスから前記ワイドエリアネットワークと通じて受信される、ことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、概してメンタルヘルスケアの分野に関し、特に、個人のメンタルヘルスの状態を客観的に評価するための、関連するハードウエアおよびソフトウエアコンポーネントを有する方法およびシステムに関する。本願発明の実施形態は、鬱病のようなメンタルヘルス状態を患っているか、回復途中であるか、そのリスクがある個人を同定しおよび／または治療する際に、ヘルスケアの専門家またはそれ以外の人を有意にアシストする。
【背景技術】
【０００２】
先進国の４人に一人は人生の間にメンタルヘルスの問題を経験し、毎年、ある種の鬱病または不安関連の病気を経験する人は人口の１０パーセントに登る。メンタル疾患の地球的な経済的コストは、毎年数兆ドルと試算されている。
【０００３】
近年、鬱病のような多くのメンタル疾患に対して広く受け入れられ認識された客観的なテストは存在しない。そのようなケースにおける診断のゴールドスタンダードは、閉じられた友人および家族と一緒に患者と面接した結果に基づいた医療／専門的評価およびオピニオンに任されており、メンタル疾患の診断および統計マニュアル（現在、ＤＳＭ−５）に掲載された医学症状との比較による自己報告（例えば、アンケートの結果を通じた）である。
【０００４】
しかし、この診断プロセスの多くの主観的な性質のために、医者の間での意見は、鬱病および不安神経症のような広く蔓延した病気であってもかなり変化する。
【０００５】
したがって、心理的病気を診断する際に医者により使用可能な量的、客観的なテストの必要性、および患者が経験している治療のプロセスをモニターすることの必要性が存在する。理想的には、このようなテストは、単純、安全かつ目立たないものであり、その結果、患者のライフスタイル、または、日常的ルーチンに大きなインパクトを生じさせずに、取り組むことができる。
【０００６】
メンタルヘルス用の客観的なテストを与えることは、多くの有意な利益を実現することを可能にする。より良い客観的な情報は、より早期の診断、早期の介入、および、患者にとってより良い結果を導く。患者のモニタリングの続行は、セラピー有効性の客観的な指標を与え、患者の反応に基づいて治療を変更しかつ最適化することを可能にする。治療および結果のこれらの改善は、ヘルスシステム、および、一般コミュニティーへ留まることを可能にする。
【０００７】
しはしば一日の心拍パターンと心理状態との間に関連性が存在することが知られている。例えば、米国特許第６，２４５，０２１号には、鬱病、不安神経症、パニック障害、強迫神経症（ＯＣＤ）および統合失調症を含む心理的病気の患者の診断において、２４時間の心拍パターンを記録したものを使用することが記載されている。しかし、この特許で開示される処置は、異なる病気と共通の関連した特徴を同定するのに必要なトレーニングおよび経験を有する医師によって、エキスパート（すなわち、人間）による２４時間の心拍パターンのレビューを必要としている。患者は、これらの特徴の解釈ミスを回避するために、医師が患者の従事した活動（例えば、運動）に対する心拍パターンの特徴を比較することを可能にするよう、毎日の日課を保持することが要求される。明確に、２４時間のモニタリングを要求するシステム、および、毎日の日課を維持することは、患者のライフスタイルおよび日常ルーチンに対して大きなインパクト有し、測定およびモニタリングレジメに対する違反となる可能性が高くなる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって、鬱病のようなメンタルヘルス状態を患っているか、または、その危険にある個人を同定する際にアシストするための新規でかつ客観的な方法およびシステムを開発することが所望され、それは、上述した利点のひとつ以上を与えることが可能である。本願発明は、この要求に応えるべく、考案されたものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
ひとつの態様において、本願発明は、被験者の精神状態を評価するコンピュータ実行可能な方法を与え、当該方法は、
睡眠前時間間隔、睡眠開始時刻および睡眠終了時刻を含む睡眠中時間間隔、および、睡眠後時間間隔を有する期間にわたって得られた心拍データサンプルのシーケンスを含む被験者の心拍記録を、入力として受信する工程と、
少なくとも睡眠開始時刻および睡眠終了時刻を、心拍記録内で同定する工程と、
被験者のトレーニングセットのエキスパート評価を介して得られたデータを含む知識ベースにアクセスし、メンタル状態と心拍特性との間の関係のコンピュータモデルを実行する工程と、
患者のメンタル状態に関連する少なくともひとつのメトリックを計算し、かつ、当該メトリックに基づいてメンタル状態の指標を生成するべく、知識ベース内の情報を使ってコンピュータモデルを適用する工程と、
出力として、メンタル状態の指標を与える工程と
を有する。
【００１０】
本願発明の実施形態は、機械学習方法論を通じて生成された情報を含むところのエキスパートシステムを有する。例えば、知識ベースは、トレーニングセットを有する複数の被験者に対して測定済み心拍データを、該トレーニングセットの各々の被験者のエキスパート評価の結果とともに実行してもよい。この実施形態において、知識ベースは、対応するコンピュータモデルが後続の見えないテスト被験者のエキスパート評価を予測するのに採用可能な形式で、トレーニングセット内の各被験者のメンタル状態と、測定済みの心拍特性との間の関係に関連する顕著な情報を補足する。
【００１１】
本願発明の実施形態に従い、メンタル状態の指標は、被験者のメンタルヘルスの指標を有する。例えば、メンタル状態の指標は、名目上の正常（すなわち、比較的健康）状態、名目上の鬱状態、および／または、一つ以上の他の状態の間を区別することができる。それ以外の状態は不確定であってよく、または、ストレスまたは不安のような状態であってもよい。いずれにしても、メンタルヘルスの出力指標は診断と関連しないが、メンタルヘルス悪条件を患っておりまたはそのリスクがある個人を同定する際に、ヘルスケア医師、特に、自身はメンタルヘルスのエキスパートではないような医師にとって有用である。その後、これらの個人は、さらなるレビュー、テスト、診断および／または治療のための適当なヘルスケア専門家に診せられる。
【００１２】
睡眠開始および終了時刻の同定は、補助入力データの使用に関連する。ある実施形態において、例えば、入力された心拍記録は、加速度メータのような活動モニターを使って測定された被験者の活動の記録を伴う。
【００１３】
ある実施形態において、知識ベースは、例えば、正常で比較的健康なメンタル状態を有するとしてエキスパート評価者によって評価されたトレーニングセット内の被験者の、スケーリングされ、かつ、規格化された心拍特性を平均することにより得られるテンプレートの正常心拍特性を有してよい。知識ベースは、他のメンタル状態を有するとしてエキスパート評価者によって評価されたトレーニングセット内の被験者の、スケーリングされかつ規格化された心拍特性を平均することにより得られる、異常、または、不健康なメンタル状態に対応するひとつ以上のテンプレートの心拍特性をさらに有してよい。特に、知識ベースは、鬱病のメンタル状態を有するとしてエキスパート評価者によって評価されたトレーニングセット内の被験者の、スケーリングされかつ規格化された心拍を平均することにより得られるテンプレートの鬱病心拍特性を有する。
【００１４】
代替的な実施形態において、被験者の心拍特性は、複数の関連したメトリクスを計算するよう処理されてよい。ある例において、平均起床心拍、平均起床および平均就寝心拍の間の比、睡眠中時間間隔の最初の半分の間の心拍のスロープ、睡眠中時間間隔の残り半分の心拍のスロープの４つのメトリクスが使用される。理解されるように、これらの特定の４つのメトリクスは、区分的線形心拍特性モデルを、被験者の受信した心拍記録とフィッティングすることにより計算可能である。
【００１５】
知識ベースは、トレーニングセット内の被験者の心拍特性を処理することにより形成されたメトリクスに対して、機械学習アルゴリズムを適用することから生じるひとつ以上のデータ構造を有する。適切な機械学習アルゴリズムは、デシジョンツリー学習、関連ルール学習、人工神経ネットワーク、インダクティブロジックプログラミング、ベイジアンネットワーク、レインフォース学習、リプレゼンテーション学習、類似学習、スパース辞書学習、遺伝アルゴリズム、および／または、他の機械学習の当業者に周知な他の方法論を含む。
【００１６】
ある実施形態において、知識ベースは、トレーニングセット内の被験者の心拍特性から計算されたメトリクスにわたってデシジョンツリー学習アルゴリズムを適用することにより得られたひとつ以上の分類ツリーを表すデータ構造を有する。機械学習の当業者に周知のように、この目的に適した多くのデシジョンツリーアルゴリズムが知られており、それは、ＩＤ３（Interactive Dichotomiser 3）、Ｃ４．５、ＣＡＲＴ（Classification and Regression Tree）、ＣＨＡＩＤ（Chi-square Automatic Interaction Detector）、ＭＡＲＳ、および、条件推論ツリーを含む。多くの既存のソフトウエアアプリケーションは、ＭＡＴＬＡＢおよびＲを含む、上述した学習アルゴリズムのひとつ以上の実行を与える。
【００１７】
ある実施形態において、デシジョンツリー学習アルゴリズムは２つの分類ツリーデータ構造を生成するために適用され、それは、知識ベース内に格納されている。第１分類ツリーデータ構造は、被験者の心拍記録から計算されたメトリクスを正常または異常に分類する。第２の分類ツリーデータ構造は、被験者の心拍記録から計算されたメトリクスを鬱状態または非鬱状態に分類する。
【００１８】
ある実施形態において、方法は、第１分類ツリーを実行することにより、正常または異常として被験者を分類する工程と、被験者が異常と分類されたとき、第２分類ツリーを実行することにより、被験者を鬱状態または非鬱状態として分類する工程を有する。
【００１９】
他の態様において、本願発明は、被験者のメンタル状態を評価するためのコンピュータ実装システムを与え、当該システムは、
少なくともひとつのマイクロプロセッサと、
被験者のトレーニングセットのエキスパート評価を通じて得られるデータを含む知識ベースを有し、メンタル状態と心拍特性との間の関係の計算モデルを実行する少なくともひとつの不揮発性格納デバイスと、
マイクロプロセッサに動作的に関連づけられた少なくともひとつのコンピュータ読み取り可能なメモリデバイスと、
マイクロプロセッサと動作的に関連づけられた入力／出力インターフェースと、
を有し、
メモリデバイスは、マイクロプロセッサによって実行されたとき、以下の方法をマイクロプロセッサに実行させるコンピュータ読み取り可能なインストラクションコードを含み、当該方法は、
入力／出力インターフェースを通じて、睡眠前時間間隔、睡眠開始時刻および睡眠終了時刻を有する睡眠中時間間隔、および睡眠後時間間隔を含む期間にわたって得られた心拍データサンプルのシーケンスを有する被験者の心拍記録を受信する工程と、
少なくとも睡眠開始時刻および睡眠終了時刻を心拍記録内で同定する工程と、
被験者のメンタル状態に関連する少なくともひとつのメトリックを計算し、かつ、メトリックに基づいてメンタル状態の指標を生成するべく知識ベース内の情報を使って計算モデルを適用する工程と、
入力／出力インターフェースを通じて、被験者のメンタル状態の指標を与える工程と
を有する。
【００２０】
入力／出力インターフェースは、インターネットのようなワイドエリアネットワークへのアクセスを与えるネットワークインターフェースであってよい。
【００２１】
本願発明のある実施形態において、被験者の心拍記録は、睡眠前時間間隔、睡眠中時間間隔および睡眠後時間間隔を含む期間の間に、被験者に着用された心拍モニターデバイスを通じて得られる。心拍モニターは、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ノートパソコン、または、デスクトップコンピュータなどのネットワーク接続デバイスと通信するために、ブルートゥース（登録商標）インターフェースのような無線インターフェースを有する。代替的に、または、付加的に、心拍モニターデバイスは、ネットワーク接続デバイスに接続するために、ＵＳＢインターフェースのような有線インターフェースを有してもよい。心拍モニターデバイスを通じて得られた心拍記録は、他のデバイスへ連続的に（すなわち、リアルタイムで）転送される。代替的に、心拍記録またはその一部は、心拍モニターデバイス内に格納され、データは、記録の完了と同時に、または、ネットワークまたは適切なネットワーク接続デバイスへの接続後の時間に周期的に転送される。
【００２２】
アプリケーションは、心拍記録の測定を実行する際に被験者をアシストするようネットワーク接続デバイス上で実行するべく与えられる。アシストは、心拍モニターデバイスをフィッティングするための、および、心拍モニターデバイスからネットワーク接続デバイスへ測定された心拍データを転送するためのインストラクションを被験者に与えることを含む。
【００２３】
被験者の心拍記録は、インターネットのようなワイドエリアネットワークを通じて、ネットワーク接続デバイスからメンタル状態評価システムへ転送される。
【００２４】
本願発明のさらなる特徴および利点は、上述し、または、特許請求の範囲に定義されるように、本願発明の範囲を制限しない例示した以下の実施形態から明確となる。
【００２５】
本願発明の実施形態は、類似の特徴を同じ符号で示す添付図面を参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】図１は、本願発明を実施する被験者のメンタル状態を評価するためのシステムの概略図である。
【図２Ａ】図２Ａは、本願発明を実施する心拍および活動記録の例を示すグラフである。
【図２Ｂ】図２Ｂは、本願発明を実施する心拍および活動記録の例を示すグラフである。
【図３】図３は、本願発明を実施するメンタル状態を評価する方法のフローチャートである。
【図４Ａ】図４Ａは、本願発明を実施する代替的なコンピュータモデルに対応するフローチャートである。
【図４Ｂ】図４Ｂは、本願発明を実施する代替的なコンピュータモデルに対応するフローチャートである。
【図５Ａ】図５Ａは、図４Ａのコンピュータモデルに対応する知識ベースのコンテンツを示すブロック図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、図４Ａのコンピュータモデルに対応する知識ベースのコンテンツを示すブロック図である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、知識ベースのコンテンツを示す。
【図６】図６は、本願発明を実施するコンピュータ実行のメインソフトウエア処理コンポーネントを示すブロック図である。
【図７Ａ】図７Ａは、図４Ａのコンピュータモデルに対応する知識ベース構築方法のフローチャートである。
【図７Ｂ】図７Ｂは、図４Ｂのコンピュータモデルに対応する知識ベース構築方法のフローチャートである。
【図８Ａ】図８Ａは、毎分約８０回の平均起床心拍を有するトレーニングセット内の被験者のセグメントを表す３次元チャートである。
【図８Ｂ】図８Ｂは、毎分約８０回の平均起床心拍を有するトレーニングセット内の被験者のセグメントを表す３次元チャートである。
【図９Ａ】図９Ａは、毎分約８７．７回の平均起床心拍を有するトレーニングセット内の被験者のセグメントを表す３次元チャートである。
【図９Ｂ】図９Ｂは、毎分約８７．７回の平均起床心拍を有するトレーニングセット内の被験者のセグメントを表す３次元チャートである。
【図１０Ａ】図１０Ａは、毎分約９６回の平均起床心拍を有するトレーニングセット内の被験者のセグメントを表す３次元チャートである。
【図１０Ｂ】図１０Ｂは、毎分約９６回の平均起床心拍を有するトレーニングセット内の被験者のセグメントを表す３次元チャートである。
【図１１】図１１は、本願発明の実施形態を使用する評価プロセス、診断および治療を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
図１は、本願発明を実施するオンラインシステム１００を示すブロック図である。システム１００は、それぞれがひとつ以上のコンピュータデバイスを有するシステムの異なるコンポーネント間で通信するために、典型的にインターネットであるワイドエリアネットワーク１０２を使用する。
【００２８】
システム１００は、この例では、評価プラットフォーム１０４から遠隔に配置されている評価被験者１０６および評価プラットフォーム１０４を有する。被験者１０６は、心拍モニター１０８を備え、それは、スマートフォン１１０のようなひとつ以上の携帯デバイス、および／または、パーソナルコンピュータ１１２のようなひとつ以上のデスクトップデバイスと通信することが可能である。心拍モニター１０８とスマートフォン１１０との間の通信は、好適には、ブルートゥース（登録商標）のような無線通信チャネルを介した通信である。心拍モニター１０８とデバイス１１０、１１２との間でデータの転送に適した通信チャネルの他のタイプには、ＷｉＦｉ（登録商標）、有線イーサーネット（登録商標）、および、ＵＳＢのような他の有線接続形式が含まれる。
【００２９】
ここで説明する実施形態において、心拍モニター１０８によって収集される心拍データは、スマートフォン１１０またはデスクトップＰＣ１１２のような他のユーザデバイスに転送され、その後、評価プラットフォーム１０４に転送される。しかし、本願発明の他の実施形態において、スマート心拍モニター１０８は、ＷｉＦｉインターフェースのようなネットワークインターフェース、または、ナノシムカードを含む携帯電話インターフェースを含んでよく、インターネット１０２を介して評価プラットフォーム１０４と接続し、直接データを転送することが可能である。代替的に、心拍モニター１０８は、評価プラットフォーム１０４による検索のためにクラウドにデータをアップロードするべく、例えば、Philips Healthsuiteなどのヘルスケアプラットフォームのようなクラウドベースのプラットフォーム、または、Samsung SAMIIOなどの他のクラウドプラットフォームと一体化されてもよい。他の実施形態において、評価プラットフォーム１０４の機能は、被験者ＰＣ１１２上にインストールするよう作成されたソフトウエアを通じて、評価被験者１０６の位置で与えられてもよい。さらに他の実施形態において、評価プラットフォーム１０４は、被験者１０６のメンタルヘルスをモニターしているヘルスケア専門家の位置（例えば、手術室またはオフィス）において与えられてもよい。上述したアレンジメントの他の組みあわせも可能であり、また、ヘルスケア専門家の携帯またはデスクトップデバイスへ転送するためにモニター１０８によって心拍データを収集し、続いて、遠隔的に配置された評価プラットフォーム１０４によって処理するために送信するような変更もまた本願発明の態様の範囲内で可能である。したがって、システム１００の例示的アーキテクチャーは、本願発明が実行される構成を限定するものではない。
【００３０】
評価システム１０４は、概してひとつ以上のコンピュータを有し、その各々は少なくともひとつのマイクロプロセッサ１１４を含む。コンピュータおよびプロセッサ１１４の数は、概して、システムに要求される処理能力に依存し、それは、予期されるワークロード、すなわち、プラットフォーム１０４へのアクセスを有する評価被験者の数および処理すべきデータ量に依存する。ある実施形態において、サードパーティのクラウドコンピューティングプラットフォームがプラットフォーム１０４として使用され、それにより、物理的ハードウエアリソースと置換可能となり、要求に応じてダイナミックに変更可能となる。しかし、説明の単純化のために、例示する評価システム１０４は単一のマイクロプロセッサ１１４を有する単一のコンピュータを含むと仮定する。
【００３１】
マイクロプロセッサ１１４は、不揮発性メモリ／ストレージデバイス１１６とインターフェースするか、さもなければ動作的に関連づけられる。不揮発性ストレージ１１６は、ハードディスクドライブであってよく、および／または、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ等のような固体不揮発性メモリを含む。マイクロプロセッサ１１４はまた、プラットフォーム１０４の動作に関連するプログラムインストラクションおよび一時データを含むランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のような揮発性ストレージ１１８ともインターフェースする。従来の構成において、格納デバイス１１６は、オペレーティングプログラムおよびデータ、ならびに、評価プラットフォーム１０４の意図した機能に必要なアプリケーションソフトウエアを実行可能なものを含む。図示した実施形態において、ストレージデバイス１１６は、プロセッサ１１４によって実行された時、メンタル状態評価方法、特に、本願発明を実施する被験者１０６のストレスレベルを評価する方法の実行に関連する動作を、評価プラットフォーム１０４に実行可能とするプログラムインストラクションを含む。動作中、ストレージデバイス１１６上のインストラクションおよびデータは、要求を実行するために、揮発性メモリ１１８へ転送される。
【００３２】
マイクロプロセッサ１１４は、従来の方法でネットワークインターフェース１２０と動作的に関連づけられる。ネットワークインターフェース１２０は、プラットフォーム１０４と被験者デバイス１１０、１１２との間の通信用に採用されたインターネット１０２のようなひとつ以上のデータ通信ネットワークへのアクセスを容易にする。
【００３３】
使用中、揮発性ストレージ１１８は、本願発明の特徴を実施する処理および動作を実行するように構成されたプログラムインストラクションに対応するボディ１２２を有し、それは、図３から８に示すようなフローチャート、データ構造、およびソフトウエアアーキテクチャーを参照して以下で説明されるさまざまな処理ステップを備える。
【００３４】
また、説明する実施形態において、プログラムインストラクション１２２は、スマートフォン１１０、デスクトップＰＣ１１２、または、被験者１０６または管理者ヘルスケア専門家によって操作される他のデバイス上で実行されるアプリケーションのようなひとつ以上のクライアントアプリケーションとの通信を実行するインストラクションを含む。これらの通信動作は、心拍モニター１０８を使って記録された被験者１０６の心拍記録を評価プラットフォーム１０４によって処理のために受信可能とする。
【００３５】
プログラムインストラクション１２２は、さらに、ウエブサーバーアプリケーションを採用するインストラクションを含んでよい。不揮発性ストレージ１１６および揮発性ストレージ１１８内に格納されたデータは、評価プラットフォームへのウエブベースインターフェースを容易にする被験者デバイス上に与えられ、および／または、実行するためのウエブベースコード（例えば、ＨＴＭＬまたはＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標））を含む。例えば、ウエブベースインターフェースは、任意のデバイス（スマートフォン１１０またはデスクトップＰＣ１１２を含む）から評価プラットフォーム１０４への心拍記録データのアップロードを可能にする。ウエブインターフェースは、被験者１０６および／またはその管理ヘルスケア専門家に、デバイス１１０および／または１１２を通じて、評価プラットフォーム１０４によって格納されかつ処理されたデータにアクセスすることを可能にする。
【００３６】
システム１００はまた、被験者のひとつ以上のトレーニングセットのエキスパート評価を通じて得られたデータを使って、および、メンタル状態（例えば被験者のメンタルヘルス）と心拍特性との間の関係のコンピュータモデルを採用する機械学習方法論を通じて生成された情報を含む知識ベース１２４を有する。
【００３７】
デシジョンツリー学習、関連ルール学習、人工神経ネットワーク、インダクティブロジックプログラミング、サポートベクトルマシン、クラスタ解析、ベイジアンネットワーク、レインフォース学習、リプレゼンテーション学習、類似学習、スパース辞書学習、および／または、遺伝子アルゴリズムを含むさまざまな機械学習方法論が、本願発明の異なる実施形態において採用可能である。
【００３８】
特に、図４から８を参照して説明する実施形態は、メトリック学習およびデシジョンツリー学習を含む技術を採用する。しかし、これらのアプローチは、例示に過ぎず、他の学習技術およびコンピュータモデルを本願発明の態様から除外するものではない。
【００３９】
知識ベース１２４は、不揮発性ストレージ１１６内に含まれるか、評価プラットフォーム１０４に直接接続されるか、または、遠隔的に配置された別個のストレージデバイス内に格納されてよい。特に、知識ベース１２４は非常に大量のトレーニングおよび履歴被験者データを含むよう極限的に増加しているので、知識ベース１２４にとって、大規模データセンターおよび／またはひとつ以上の分散データベース（例えば、クラウドストレージサービス）内に格納されるのが有利である。以下で説明するように、要求されたデータが評価プラットフォーム１０４による処理のためにアクセス可能である限り、知識ベース１２４の厳密な形式および位置は重要ではない。
【００４０】
図２Ａにおいて、被験者１０６の例示的な心拍記録のグラフが示されている。水平軸２０２は時間を示し、垂直軸は毎分の平均心拍を示す。したがって、グラフ２００によって表された被験者の心拍記録は、水平軸２０２上に示す全期間にわたって一分間に一回の割合で取得されかつ記録された、心拍データサンプルのシーケンスを含む。この特定の例において、心拍記録は、２４時間の期間をカバーするが、本願発明の実施形態は、睡眠前時間間隔２０８、睡眠中時間間隔２０９、および、睡眠後時間間隔２１０を含む全記録２０６の一部のみを要求してもよい。
【００４１】
ある実施形態において、睡眠前時間間隔２０８、睡眠中時間間隔２０９および睡眠後時間間隔２１０は、自動的に同定される。睡眠中時間間隔２０９の自動的同定のひとつの技術は、心拍モニター１０８、または、被験者１０６によって着用される他の着用可能なデバイス内に組み込まれた加速度計のような活動モニターの使用を通じてなされる。図２Ｂは、図２Ａの心拍記録に対応する、活動モニターなどを使った被験者の活動を示すグラフ２１２である。水平軸２１６は時間を示し、垂直軸２１６は記録時間間隔の各々の間に活動モニターによって検出された活動レベルに基づいて計算された活動係数である。活動記録のトレース２１８は、３つの非常に異なる時間間隔、すなわち、比較的大きい活動の第１ウォーキング時間間隔２２０、ほとんどまたは活動がない睡眠時間間隔２２１、および、大きい活動の第２ウォーキング時間間隔２２２である。
【００４２】
活動の大きい時間間隔２２０、２２２と、活動の小さい時間間隔２２１との間の極端に異なる遷移は、睡眠前時間間隔２０８、睡眠中時間間隔２０９、睡眠後時間間隔２１０を分離して、睡眠開始時刻２２４および睡眠終了時刻２２６の比較的単純かつ正確な抽出を可能にする。
【００４３】
活動レベルは、睡眠開始時刻２２４および睡眠終了時刻２２６を同定するひとつのメカニズムを提供するが、他の方法が代替的な実施形態で使用可能である。例えば、グラフ２００より明らかなように、睡眠中時間間隔２０９は、心拍の減少に概ね対応している。したがって、心拍記録２０６の適切な処理は、睡眠開始時刻２２４および睡眠終了時刻２２６を同定するのをアシストするために使用され得る。付加的に、または、代替的に、被験者１０６は、睡眠開始時刻２２４および終了時刻２２６の検出をアシストするために就寝および起床時刻の推定を与える。したがって、本願発明の異なる実施形態において、十分な正確性および信頼度を有する遷移時刻を同定するためにさまざまな技術が利用可能であることが理解されよう。
【００４４】
図３は、本願発明の実施形態に従う、被験者１０６のメンタル状態、例えば、メンタルヘルスを評価するための方法を示すフローチャート３００である。最初に、ステップ３０２において、被験者の心拍記録を入力として受信する。最初の処理３０４において、睡眠開始時刻２２４および睡眠終了時刻２２６を有する睡眠中時間間隔２０９を同定する。
【００４５】
評価プラットフォーム１０４のプロセッサ１１４によって実行される適切なプログラムインストラクションを通じて実行される評価方法３００は、被験者のストレスレベルの評価を実行するために心拍記録をさらに解析するよう処理する。これを実行するために、ステップ３０６において知識ベース内の情報にアクセスする。知識ベースの例示的コンテンツは、図５Ａから図５Ｃを参照して以下で説明され、知識ベースを構築するための対応する例示的トレーニング方法は図７および８を参照して説明される。この目的のために、知識ベース内でアクセスされる情報は、被験者のトレーニングセットのエキスパート評価に基づくものであり、知識ベースコンテンツに基づいて、被験者１０６のメンタル状態を推定することを、評価プラットフォーム１０４が可能となるように解釈されるということを理解すべきである。概して、これは、被験者１０６のメンタル状態と関連するひとつ以上のメトリクスを計算し、これらのメトリクスに基づいてメンタル状態の指標を生成するプロセス３０８に関連する。
【００４６】
ステップ３１０において、メンタル状態の結果指標、例えば、メンタルヘルス指標が出力される。出力結果は、不揮発性ストレージ１１６、知識ベース１２４、または、他のデータベース内の被験者記録内に格納される。代替的に、または付加的に、生成された指標は、スマートフォン１１０またはデスクトップＰＣ１１２のような接続デバイス上で実行可能なソフトウエアを使って、ウエブインターフェース、または、アプリケーションインターフェースを通じて、被験者および／または管理ヘルスケア専門家へ渡される。
【００４７】
図４Ａおよび４Ｂは、本願発明を実施する２つの代替的なコンピュータモデルに対応するフローチャートである。図５Ａから５Ｃは、これらのモデルに対する知識ベースのコンテンツを示すブロック図である。
【００４８】
ここでテンプレートモデルと呼ぶ第１のモデルに従い、メトリクスを計算し、被験者のメンタル状態の指標を生成する処理がフローチャート４００、知識ベースコンテンツ５００、５０４によって表される。より特定的に、知識ベース１２４は、正常テンプレート５０２を含むコンテンツ５００を有する。正常テンプレート５０２は、有意なメンタルヘルス問題が無い患者に対応する代表記録である。知識ベース１２４はさらに、鬱状態テンプレート５０６を含むコンテンツ５０４を有する。鬱状態テンプレート５０６は、鬱病と医学的に診断された被験者に対応する代表記録である。正常テンプレート５０２および鬱状態テンプレート５０６が得られる方法は、図７Ａを参照して以下で詳細に説明される。
【００４９】
図４Ａを参照し、ステップ４０２において、メトリックは評価被験者１０６に対して計算され、それは、被験者の心拍記録と正常テンプレート５０２との間の差の計測を含む。ステップ４０４において、評価被験者１０６に対して第２のメトリックが計算され、それは、被験者の心拍記録と、鬱状態テンプレート５０６との間の差の計測を含む。本願発明の他の実施形態において、テンプレートは、不安神経症、パニック障害、ＯＣＤ、統合失調症等のような他のメンタルヘルス条件に対応して生成可能である。このテンプレートが存在すれば、類似の差の計測値が計算され、省略記号４０６によって示すような各テンプレートに対応するさらなるテンプレートを含んでよい。差の適切な測定は、例えば、被験者の心拍記録と各ケースのテンプレートとの間の差の平均二乗であってよい。差は、被験者の心拍記録の全体にわたって計算されてよく、心拍記録の選択した一部にわたってのみ計算されてもよい。特に、睡眠中時間間隔、すわなち、睡眠開始時刻と睡眠終了時刻との間に対応する被験者の心拍記録の部分に対して差が計算されてよい。
【００５０】
ステップ４０８において、被験者１０６のメンタル状態は、ステップ４０２およびステップ４０４において計算された差のメトリクス（もし入手可能であれば、ステップ４０６で計算された他の差のメトリクス）を、被験者１０６のメンタル状態の指標を決定する最小値と比較することにより分類される。
【００５１】
フローチャート４１０、および、対応する知識ベースコンテンツ５０８は、マルチパラメータのコンピュータモードのクラスを例示する。ここで説明するマルチパラメータモードは、被験者１０６の入力心拍記録から計算された４つのメトリクスを使用する。この４つのメトリクスとは、
・平均起床心拍、すなわち、睡眠前時間間隔２０８と睡眠後時間間隔２１０との間の平均振幅、
・平均起床心拍と、睡眠中時間間隔２０９の平均心拍との間の比として計算される心拍比、
・睡眠中時間間隔２０９の最初の半分の期間の被験者の心拍のスロープ（すなわち、時間の関数としての変化）の測定値である第１スロープメトリクス、および
・睡眠中時間間隔２０９の残りの半分における心拍のスロープの測定値である第２スロープメトリクスである。
【００５２】
理解されるように、これらの４つのパラメータは一定のウォーキング心拍および睡眠中時間間隔２０９の最初の半分の間の第１のスロープメトリクスに従って、および、睡眠中時間間隔２０９の残りの半分の間の第２スロープメトリクスに従って変化する睡眠心拍値を有する患者の心拍記録の正確な線形代表値を完全に定義する。本願発明者らは、心拍記録のこの特定のパラメータ化が、トレーニングセットの被験者のエキスパート評価のアシストとともに、メンタル状態の機械的学習および予測に対して効果的な根拠を与えることを見いだした。
【００５３】
したがって、ステップ４１２、４１４、４１６、および４１８において、上述した４つのメトリクスが計算される。
【００５４】
例示的マルチパラメータのコンピュータモデルに従い、知識ベース１２４は、ひとつ以上のデータ構造５１０、５１２を有するコンテンツ５０８を含む。ここに開示する実施形態において、これらのデータ構造は分類ツリーを表す。第１分類ツリー５１０は、正常または異常として上述した４つのコンピュータメトリクスに基づいて、被験者１０６を分類するよう構築される。第２分類ツリー５１２は、鬱状態または非鬱状態として上述した４つのメトリクスに基づいて、被験者１０６を分類するよう構築される。分類ツリー５１０、５１２が構築される方法は、図７Ｂを参照して以下で詳細に説明される。
【００５５】
図４Ｂのステップ４２０において、被験者１０６に対して計算されたメトリクスは、第１分類ツリー５１０を通じて実行される。ステップ４２２において、出力がチェックされ、被験者１０６が正常として分類されれば、対応する正常の指標とともに処理はステップ４２４で終了する。さもなければ、ステップ４２６において、第２の分類ツリーが実行される。ステップ４２８において、出力がチェックされ、被験者１０６が鬱状態であると分類されれば、鬱状態の指標とともに処理はステップ４３０で終了する。さもなければ、正常でもなく、鬱状態でもない指標がステップ４３２でリターンされる。
【００５６】
すべての場合において、次のステップは、被験者１０６の診断および治療との関係で、ヘルスケア医師と関連して生じる。例えば、本願発明の実施形態に従うテストは、被験者のローカルドクターまたは一般開業医によってオーダーされてもよい。生成された指標が正常であれば、医師はさらなるアクションは不要であると判断し、類似または異なる性質の他のテストをオーダーしてもよい。しかし、鬱状態の指標または異常なメンタル状態の指標が得られた場合、医師はさらなる診断および治療のために、心理学者または精神科医などの専門家への治療および／または照会などの介入が適当かを決定する。
【００５７】
図６に、本願発明を実施するコンピュータ実行可能なメインソフトウエア処理コンポーネントを示すブロック図６００が示されている。入力された心拍記録６０２は、睡眠開始時刻および睡眠終了時刻を同定するために、睡眠検出モジュール６０４によって処理される。記録は、付加的に、モジュール６０６においてリスケーリングすることによってさらに処理されてもよい。リスケーリングモジュール６０６は、リスケールされた記録を取得するために入力データ６０２を処理する。ここで、心拍の値は０と１との間で規格化され、時間は標準的スケール、例えば、０から１０００の時間ユニットに調節される。上述した実施形態において、リスケーリングはテンプレートモデルに採用されているが、正常テンプレート５０２、鬱状態テンプレート５０６、および／または、知識ベース１２４内に含まれる任意の他のテンプレートと比べられているすべての心拍記録の中に類似性を保証することは重要である。リスケーリングは、本願発明の代替的実施形態に従う他のメトリクスの計算には使用可能であるが、上述したマルチパラメータモデルに対して要求されない。
【００５８】
メトリック計算モジュール６０８は、本願発明の実施形態で使用される特定のコンピュータモデルに関連した関連メトリックまたはメトリクスを計算する。例えば、テンプレートモデルにおいて、メトリック計算モジュール６０８は、被験者１０６の心拍記録と正常テンプレート５０２との間の差を表す第１の値、および、被験者１０６の心拍記録と鬱状態テンプレート５０６との間の差を表す第２の値を計算する。マルチパラメータモデルにおいて、メトリック計算モジュール６０８は、図４Ｂを参照して上述した４つのメトリクスを計算する。
【００５９】
ある実施形態において、メトリックまたはメトリクスを計算するために、メトリック計算モジュール６０８は知識ベース１２４にアクセスする。例えば、テンプレートモデルにおいて、メトリック計算モジュール６０８は、正常テンプレート５０２および鬱状態テンプレート５０６を知識ベース１２４から検索する。
【００６０】
決定モジュール６１０は、特定のコンピュータモデルに関連するルールに従い被験者１０６のメンタル状態を分類する。例えば、テンプレートモデルにおいて、決定モジュール６１０は、どのテンプレートが被験者１０６の心拍パターンに最も類似しているかを決定するために、正常テンプレートおよび鬱状態テンプレートにそれぞれ対応する第１ディスタンス値および第２ディスタンス値を比較することにより、被験者１０６のメンタル状態を分類する。
【００６１】
分類ツリーモデルにおいて、決定モジュール６１０は、知識ベース１２４内に格納されたひとつ以上の分類ツリーを実行することにより、被験者１０６のメンタル状態を分類する。
【００６２】
典型的に、決定モジュール６１０は、決定基準を検索するために、知識ベース１２４へのアクセスを要求する。出力されたメンタル状態指標６１２は、決定モジュール６１０から生成される。
【００６３】
図７Ａは、テンプレートモデルに従う知識ベース構築のためのアルゴリズムに対応するフローチャート７００を示す。このアルゴリズム、並びに、図７Ｂおよび７Ｃを参照して以下で説明するマルチパラメータ分類ツリーアルゴリズムに対する前提条件は、知識ベース１２４がトレーニング記録のデータセットを含むことである。各トレーニング記録は、トレーニングされた医師などのエキスパートによって実行された関連する診断／評価とともに、テスト被験者の心拍記録を含む。評価は、テスト被験者の心拍記録のエキスパートのレビューに基づいて実行されるか、各テスト被験者とエキスパート評価者との間の面接のような他の診断手段によって取得される。トレーニングセット内のデータに関連するこれらの実際の評価は、知識ベース内の一次的なエキスパート知識を与える。この情報は、その後、このエキスパート知識を使用するコンピュータモデルを構築するのに使用され、その後、被験者の入力された心拍記録に基づいて後続の見えない被験者１０６のメンタル状態の指標を生成するのに使用される。
【００６４】
テンプレートモデルトレーニングアルゴリズム７００を参照し、ステップ７０２において、トレーニング用の第１分類が設定される。この分類は、エキスパート医師によって実行される利用可能な診断のひとつから選択され、知識ベース１２４内のトレーニング記録のサブセットと関連づけられる。したがって、例えば、ステップ７０２において選択された第１分類は正常であってよい。
【００６５】
ステップ７０４において、第１分類（すなわち、正常）を有するトレーニングセットからすべての記録が検索される。各記録は、図２Ａのグラフに示すような心拍データサンプルのシーケンスを有する。ステップ７０６において、検索されたデータ記録がリスケーリングされ、その結果、心拍は０と１との間で規格化され、かつ、睡眠中時間間隔は共通時間スケールに規格化される。ステップ７０８において、検索されかつリスケーリングされたテスト被験者記録のすべての平均が計算される。これは、サンプルごとの平均処理であり、単一の代表心拍記録の一般化、すなわち、テンプレートを生成する。この例において、初期テンプレートは、正常テンプレート５０２であり、それはその後、知識ベース１２４内に格納される。
【００６６】
ステップ７１０において、テンプレートが要求されるさらなる分類が存在するか否かを決定するためにチェックが実行される。例示的実施形態において、鬱病を患っているとして評価されたトレーニングセット内の被験者に対応して、少なくともひとつのさらなるテンプレートが生成される。したがって、ステップ７１２において、分類は、鬱状態に設定され、検索ステップ７０４、リスケーリングステップ７０６、および、テンプレート計算ステップ７０８が繰り返される。
【００６７】
テンプレートを計算する処理は、エキスパート医師の評価または診断がトレーニングセット内に存在するところのすべての分類に対して続行される。
【００６８】
図７Ｂは、分類ツリーの構築を有する知識ベース構築方法のフローチャート７２０を示し、図４Ｂに示すコンピュータモデル４１０に対応する。ステップ７２２において、トレーニングデータ記録は知識ベース１２４から検索される。ステップ７２２で検索された記録はトレーニングセット内のすべての記録を含み、または、選択されたサブセットを含む。
【００６９】
ステップ７２４において、４つの例示的メトリクスのセット（すなわち、平均起床心拍、心拍比、第１スロープメトリック、および第２スロープメトリック）が検索したトレーニングデータ記録の各々に対して計算される。したがって、トレーニングセットから、以下の形式の記録の集合が得られる。
【数１】
2018524137.tif 000003
【００７０】
上記した表現形式において、従属変数Ｙは、エキスパート医師により評価される（例えば、正常、鬱状態、等）トレーニングセット内の各被験者のメンタルヘルス状態を表し、ベクトルｘは４つのメトリクスから成る。
【００７１】
このデータが付与されると、ステップ７２６において、第１分類が例えば正常として選択される。ステップ７２８において、データ記録は、各記録が分類セット内に入る（すなわち、正常の評価を有する）か、または、分類セット内に入らない（すなわち、正常以外の他の評価、一般に異常）として分類されるように、区分けされる。
【００７２】
ステップ７３０において、トレーニングセット内の正常および異常の間を区別するために、ひいては将来の未知のデータでこれらの相補的分類のメンバーシップを予測するために、分類ツリーが構築される。ＩＤ３、Ｃ４．５、ＣＡＲＴ、ＣＨＩＤ、ＭＡＲＳ、および／または条件推理ツリーを含む周知の適切なデシジョンツリー学習アルゴリズムが、ステップ７３０で採用可能である。これに限定しないが、ＭＡＴＬＡＢおよびＲを含む既存のソフトウエアツール、または、パイソンプログラミング言語用のサイキットラーンなどの既存のプログラミングライブラリが、ステップ７３０において学習アルゴリズムを実装するために使用されてよい。
【００７３】
ステップ７３２において、分類ツリーが生成されなければならない他の分類が存在するか否かを決定するべくチェックが実行される。もし、存在する場合、次の分類値がステップ７３４で選択され、ステップ７２８および７３０が繰り返される。例示的実施形態において、第２分類ツリーが鬱状態および非鬱状態の間を区別するために生成される。
【００７４】
本願発明の実施形態で使用される分類ツリーアルゴリズムの効果を示すために、図８Ａから１０Ｂは、正常と異常との間のトレーニングセット内の被験者のセグメンテーションに対する多くの３次元チャート表現を示す。各チャートは、４つのメトリクスのうちの３つ、すなわち、心拍比８００、第１スロープメトリック９００および第２スロープメトリック１０００の３軸座標表現を有する。４番目のメトリクス、すなわち、ウォーキング心拍は、図８、９および１０の各々で異なる。すなわち、それぞれは、４つのメトリクスによって定義される４次元空間を通じてひとつのスライスを表す。特に、図８Ａおよび８Ｂは、毎分約８０回の心拍の平均ウォーキング心拍に対して、正常および異常の間の被験者のセグメンテーションをそれぞれ示す。図９Ａおよび９Ｂは、毎分約８７．７回の心拍のウォーキング心拍に対する類似のセグメンテーション９０２、９０４を示し、図１０Ａおよび１０Ｂは、毎分約９６回の心拍のウォーキング心拍に対するセグメンテーション１００２、１００４を示す。
【００７５】
図８、９および１０の３つのセットのチャートから、平均ウォーキング心拍の各々の値に対して、正常な被験者と異常な被験者との間に厳密なセグメンテーションが存在することは明白である。例えば、毎分約８０回の心拍において、正常な被験者は、２つのグループ内のメトリック空間内にガリー（galley）を形成してクラスタ化される。逆に、異常な被験者は、アイル（aisle）に対応する単一のグループ内のメトリック空間内でクラスタ化される。毎分約８７．７回の心拍において、正常な被験者はメトリック空間内でテーブル形に分布し、異常な被験者はほぼ正方形の空間内にクラスタ化される。最後に、毎分約９６回の心拍において、正常な被験者は２つの接続する垂直平面内でクラスタ化され、異常な被験者は、メトリック空間内で正方形構造の特徴的分布を有する。
【００７６】
図８、９、および１０に示すスライスから連想されるのは、心拍が増加するに従い、メトリック内の正常および異常の間の区分に変化が生じるということである。毎分約８０心拍におけるガリーは、毎分約８７．７心拍においてテーブル構造に進化し、異常のアイル構造はテーブル下の空間を占拠するべく拡張する。この進化は、平均ウォーキング心拍が毎分約８７．７心拍から毎分約９６心拍へ増加するに従い、この進化が続くことがわかる。
【００７７】
本願発明のある実施形態は、どれくらい正常であるか？（またはどれくらい鬱状態であるか？）の質問に対する量的な答えとして、メンタルヘルス患者の状態の程度の客観的測定形式で、付加的情報を提供するように構成されてもよい。正常なケースを考えると、例えば、正常重心からの距離が評価され、さらなる量的情報を提供するために使用される。Ｎ次元のメトリクスのセットｍ＝｛ｍ１、ｍ２、・・・ｍＮ｝に対して、正常重心ｍｎ＝｛ｍｎ,１、ｍｎ,２、・・・ｍｎ,Ｎ｝からの距離ｄは以下の式で与えられる。
【数２】
2018524137.tif 000004
【００７８】
したがって測定値ｄは、トレーニングセットの被験者が平均的に正常な被験者からどのくらい離れているかの量的指標である。
【００７９】
図１１において、本願発明の実施形態を使用する評価、診断および治療のためのプロセス１１００が示されている。プロセス１１００は、ドクター／開業医のような医師１１０２に関連し、システム１０４を使用する患者のメンタルヘルスのテストをオーダーする。ステップ１１０４において、患者は睡眠中時間間隔を含む適当な時間間隔にわたって心拍測定を経験し、携帯デバイス１１０またはアプリケーション、あるいは、ＰＣ１１２上で実行されるウエブベースのインターフェース上で、例えばアプリを通じてデータが収集され、その後、解析のためにサーバー１０４へアップロードされる。
【００８０】
解析が完了すると、結果はサーバー１０４の安全ストレージ内に格納され、ウエブポータルのような安全アクセスインターフェース１１０６を介して医師１１０２にアクセス可能となる。医師１１０２は、それにより、測定および解析の結果をレビューすることができ、患者の診断および治療の適当な次のステップを決定する。例えば、結果が正常であるのに患者が病気の症状を示し続けている場合には、医師１１０２は、付加的なテストまたは他の評価が必要であると決定してよい。結果が、患者は鬱状態であると示していれば、医師は、対応する診断に到達し、および／または、さらなる評価および治療のために患者を心理学者または精神科医などの専門家に照会することができる。評価が、患者は鬱状態ではないが、正常でもないことを示した場合、他のテストおよび／または照会が指示されてよい。これらの決定は、医師１１０２の手に委ねられているが、本願発明の実施形態に従うサーバー１０４によって実行された評価は、医師１１０２をアシストするのに有用で、一貫性があり、客観的なツールを提供する。
【００８１】
さらに、例えば、カウンセリングまたは薬による患者の治療が処方され、記録ステップ１１０４、サーバーによる解析ステップ１０４および医師１１０２によるレビューステップ１１０６のサイクルが治療の続行中に繰り返される。この同時進行評価は、治療の効果の連続する客観的測定をもたらす。患者の評価済みメンタル状態が改善すれば、例えば、指標が鬱状態から正常へ移動すれば、治療は成功と見なされる。他方、患者の指示されたメンタル状態に客観的でポジティブな変化が観測されなければ、医師１１０２および／または患者を照会された開業医は、例えば、薬またはカウンセリングオプションの変更または追加により治療を調節することを考えることができる。
【００８２】
要約すると、本願発明の実施形態は、単純でかつ非侵襲的な心拍測定を通じて、個別の被験者のメンタル状態および特にメンタルヘルスの指標の測定、モニター、および評価を可能にする方法およびシステムを与える。有利なことに、測定は、目立たない着用可能なデバイスを使って実行され、患者は通常の日常生活活動を行うことができる。評価は、例えば、インターネットを介してアクセス可能なサーバー上で実行されるコンピュータモデルを使って、エキスパートの評価情報を有する知識ベースを使って、自動的に生成される。
【００８３】
本願発明の実施形態にしたがって与えられるサービスおよびアプリケーションは個々の被験者に対して利用可能であるが、患者の管理ドクターのようなヘルスケア専門家を通じて利用可能であるようより有用に作成されてもよい。これにより、ドクターは、モニターデバイスの適切な動作で、心拍測定の適切な実行を患者に指示することが可能であり、および、患者のメンタルヘルス状態の出力された指標を直接受信することも可能である。この指標に基づいて、他の患者の健康情報がドクターに入手可能となり、患者からのメンタルヘルス状態の診断および治療に関して、専門家の推奨が為される。適当なケースにおいて、ドクターは、さらなる評価、テスト、診断および／または治療のために精神科医のようなスペシャリストへ患者を照会することを選択してよい。
【００８４】
評価プラットフォーム１０４は、履歴記録を維持し、インターネットを通じてこれらを入手可能とし、その結果、個人および／または管理ドクターはメンタルヘルスの進行中のモニタリングを実行することができる。
【００８５】
本願発明の実施形態の潜在的な利益は、鬱病のようなメンタルヘルスの問題を患っているか、またはそのリスクにある個人の改良された客観的な指標を含む。着用可能なデバイスを使って取られる心拍測定の非侵襲的および目立たない性質は、コンプライアンスのバリアを低下させることを可能にし、潜在的問題の早期発見を可能にし、その結果、問題の進行前に、診断および治療が可能となり、ひいては、有害な結果およびヘルスケアコストを減少させることができる。したがって、個人、ヘルスケア専門家、および、社会にとって、多くの利益がもたらされる。
【００８６】
特定の実施形態を使って、例示的に説明されてきたが、本願発明の態様の範囲内で多くの変更が可能であることは当業者の知るところである。したがって、例示的実施形態は、限定するものではなく、発明の範囲は添付した特許請求の範囲により画定されるべきである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００８７】
【特許文献１】米国特許第６，２４５，０２１号明細書
【図１】
2018524137.tif 000005
【図２Ａ】
2018524137.tif 000006
【図２Ｂ】
2018524137.tif 000007
【図３】
2018524137.tif 000008
【図４Ａ】
2018524137.tif 000009
【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
2018524137.tif 000011
【図５Ｂ】
2018524137.tif 000012
【図５Ｃ】
2018524137.tif 000013
【図６】
2018524137.tif 000014
【図７Ａ】
2018524137.tif 000015
【図７Ｂ】
2018524137.tif 000016
【図８Ａ】
2018524137.tif 000017
【図８Ｂ】
2018524137.tif 000018
【図９Ａ】
2018524137.tif 000019
【図９Ｂ】
2018524137.tif 000020
【図１０Ａ】
2018524137.tif 000021
【図１０Ｂ】
2018524137.tif 000022
【図１１】
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【国際調査報告】
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