(57)【要約】【課題】ユーザの行動を変えるヘルスケアシステムを提供する。【解決手段】ユーザの行動を変える方法は、ユーザの現在状態を示す状態データを受け取るステップと、一以上のセンサが生成したセンサデータを受け取るステップであって、センサデータはユーザの一以上の行動を示すステップと、ユーザから、仮想的特性を購入するための支払いを受け取るステップであって、支払いの少なくとも一部は取り戻し期間にわたる一以上の行動の改善に応じて、ユーザに返されるステップと、センサデータに基づきユーザの行動ベースの仮想特性を決定するステップと、ユーザの現在状態と、行動ベースの仮想特性と、購入された仮想特性とから、ユーザの将来状態を推定するステップと、ユーザに表示するユーザの将来状態の視覚化を含むグラフィカルデータを生成するステップとを含む。【選択図】図５
2017138976.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動を変える方法であって、
ユーザの現在状態を示す状態データを受け取るステップと、
一以上のセンサが生成したセンサデータを受け取るステップであって、前記センサデータは前記ユーザの一以上の行動を示すステップと、
前記ユーザから、仮想的特性を購入するための支払いを受け取るステップであって、前記支払いの少なくとも一部は取り戻し期間にわたる前記一以上の行動の改善に応じて、前記ユーザに返されるステップと、
前記センサデータに基づき前記ユーザの行動ベースの仮想特性を決定するステップと、
前記ユーザの現在状態と、前記行動ベースの仮想特性と、購入された仮想特性とから、前記ユーザの将来状態を推定するステップと、
前記ユーザに表示する前記ユーザの将来状態の視覚化を含むグラフィカルデータを生成するステップとを含む、
方法。
【請求項２】
前記ユーザの前記一以上のセンサが生成したセンサデータに関するコストを決定し、購入された仮想特性に関連する前記支払いの金額を取り戻すステップをさらに含み、
前記ユーザが前記支払いの金額の少なくとも一部を取り戻すため、前記センサデータは前記一以上の行動の改善に寄与する前記取り戻し期間内の実際の行動変化を示す、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記視覚化は、
前記ユーザが将来に前記将来状態を達成した場合に、前記ユーザがどう見えるかを示す、やる気を起こさせる視覚化、又は
前記ユーザが将来に前記将来状態を達成した場合の、前記ユーザの将来特性のナレーティブな説明、のうちの少なくとも１つを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記センサデータに基づく前記ユーザの行動ベースの仮想特性を決定するステップは、前記センサデータが示す前記ユーザの実際の行動を、前記行動ベースの仮想特性に、及び前記行動ベースの仮想特性の値に、マッピングするステップを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記センサデータは、前記ユーザの一以上の行動履歴を示す履歴データを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記ユーザの現在状態、前記ユーザの一以上の行動、及び前記ユーザの一以上の履歴データから、前記ユーザの警告的将来状態を推定するステップと、
前記ユーザが、将来、前記警告的将来状態を実現すると、前記ユーザがどう見えるかの警告的視覚化を含むグラフィカルデータを生成するステップとをさらに含む、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
購入された仮想特性は、健康状態の改善を目的とした複数の仮想特性のパッケージを含み、前記複数の仮想特性は、複数のセンサが生成するセンサデータに対応し、前記センサデータは複数の行動を示す、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ユーザが、前記取り戻し期間にわたり前記支払いを取り戻す結果になる前記ユーザの目標行動変化を決定するステップをさらに含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記一以上のセンサが生成したセンサデータを受け取るステップであって、前記センサデータは前記一以上の行動の改善に寄与する前記ユーザの実際の行動変化を示すステップと、
前記実際の行動変化の前記目標行動変化に対する割合を決定するステップと、
前記割合に基づいて、前記支払いの少なくとも一部の値を決定するステップと、
決定された値を前記ユーザに返すステップとをさらに含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記実際の行動変化が前記目標行動変化以上であるとき、前記割合は１であり、
前記実際の行動変化が前記目標行動変化より小さいとき、前記割合は０と１の間であり、
前記割合に基づいて前記値を決定するステップは、前記支払いに前記割合をかけるステップを含む、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記ユーザの現在状態から前記ユーザの将来状態を推定するステップは、前記取り戻し期間より長い将来の期間に基づく、
請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記一以上のセンサは、歩数計、体重計、睡眠センサ、ロケーションセンサ、血圧モニター、パルスオキシメーター、コレステロールモニタリングデバイス、心拍数モニター、高度計、カロリー計算アプリケーション、運動アプリケーション、及びユーザに関連する電子カルテを提供する医療アプリケーションのうち一以上を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記グラフィカルデータを前記ユーザに関連するユーザデバイスに提供するステップであって、前記ユーザデバイスはモバイルデバイス、スマートウォッチ、及びウェアラブルデバイスのうち一以上を含むステップをさらに含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
プロセッサに、
ユーザの現在状態を示す状態データを受け取るステップと、
一以上のセンサが生成したセンサデータを受け取るステップであって、前記センサデータは前記ユーザの一以上の行動を示すステップと、
前記ユーザから、仮想的特性を購入するための支払いを受け取るステップであって、前記支払いの少なくとも一部は取り戻し期間にわたる前記一以上の行動の改善に応じて、前記ユーザに返されるステップと、
前記センサデータに基づき前記ユーザの行動ベースの仮想特性を決定するステップと、
前記ユーザの現在状態と、前記行動ベースの仮想特性と、購入された仮想特性とから、前記ユーザの将来状態を推定するステップと、
前記ユーザに表示する前記ユーザの将来状態の視覚化を含むグラフィカルデータを生成するステップと
を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項１５】
前記プロセッサに、
前記ユーザの前記一以上のセンサが生成したセンサデータに関するコストを決定し、購入された仮想特性に関連する前記支払いの金額を取り戻すステップをさらに実行させ、
前記ユーザが前記支払いの金額の少なくとも一部を取り戻すため、前記センサデータは前記一以上の行動の改善に寄与する前記取り戻し期間内の実際の行動変化を示す、
請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１６】
前記視覚化は、前記ユーザが、将来、前記将来状態を実現すると、前記ユーザがどう見えるかの、やる気を起こさせる視覚化を含む、
請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１７】
前記プロセッサに、
前記ユーザが、前記取り戻し期間にわたり前記支払いを取り戻す結果になる前記ユーザの目標行動変化を決定するステップをさらに実行させる、
請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１８】
前記プロセッサに、
前記一以上のセンサが生成したセンサデータを受け取るステップであって、前記センサデータは前記一以上の行動の改善に寄与する前記ユーザの実際の行動変化を示すステップと、
前記実際の行動変化の前記目標行動変化に対する割合を決定するステップと、
前記割合に基づいて、前記支払いの少なくとも一部の値を決定するステップと、
決定された値を前記ユーザに返すステップと
をさらに実行させる、
請求項１７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１９】
前記実際の行動変化が前記目標行動変化以上であるとき、前記割合は１であり、
前記実際の行動変化が前記目標行動変化より小さいとき、前記割合は０と１の間であり、
前記割合に基づいて前記値を決定するステップは、前記支払いに前記割合をかけるステップを含む、
請求項１８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２０】
前記ユーザの現在状態から前記ユーザの将来状態を推定するステップは、前記取り戻し期間より長い将来の期間に基づく、
請求項１３に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
ここに説明する実施形態は、ユーザの行動を変えるヘルスケアシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人々が行動を変えるのは非常に困難であり、たとえ人々がある行動を取ることが合理的であってもそうである。例えば、タイプ２の糖尿病の人は、ダイエットと運動により、自分の状態を改善でき、場合によってはタイプ２の糖尿病を直すこともある。しかし、多くの場合、タイプ２の糖尿病の人は、行動を変えるよりも、副作用があるかも知れない薬を取る方を好む。
【０００３】
特許請求の範囲に記載した主題は、何らかの欠点を解消する実施形態や、上記のような環境のみで動作する実施形態に限定されない。むしろ、この背景は、ここに説明する幾つかの実施形態が実施できる技術分野の一例を示すだけである。
【発明の概要】
【０００４】
一実施形態の一態様では、ユーザの行動を変える方法は、ユーザの現在状態を示す状態データを受け取るステップを含む。また、前記方法は、一以上のセンサが生成したセンサデータを受け取るステップであって、前記センサデータは前記ユーザの一以上の行動を示すステップを含む。また、前記方法は、前記ユーザから、仮想的特性を購入するための支払いを受け取るステップであって、前記支払いの少なくとも一部は取り戻し期間にわたる前記一以上の行動の改善に応じて、前記ユーザに返されるステップを含む。また、前記方法は、前記センサデータに基づき前記ユーザの行動ベースの仮想特性を決定するステップを含む。また、前記方法は、前記ユーザの現在状態と、前記行動ベースの仮想特性と、購入された仮想特性とから、前記ユーザの将来状態を推定するステップを含む。また、前記方法は、前記ユーザに表示する前記ユーザの将来状態の視覚化を含むグラフィカルデータを生成するステップを含む。
【０００５】
実施形態の目的と利点は、少なくとも、特許請求の範囲に具体的に記載した要素、特徴、及び組み合わせにより実現及び達成される。
【０００６】
言うまでもなく、上記の概要と、下記の詳細な説明とは、説明をするためのものであり、特許請求の範囲に記載された発明を制限するものではない。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
添付した図面を用いて、実施形態の例をさらに具体的に詳しく説明する。
【０００８】
【図１】ユーザの行動を変えるように構成されたヘルスシステムの一例を示すブロック図である。
【０００９】
【図２】ユーザの行動を変えるデバイスの一例を示す図である。
【００１０】
【図３Ａ】ユーザが購入の複数の仮想的な属性を規定するグラフィカルユーザインターフェースの一例を示す図である。
【００１１】
【図３Ｂ】ユーザが取り戻し期間を設定するグラフィカルユーザインターフェースの一例を示す図である。
【００１２】
【図４Ａ】ユーザが将来の状態にいたると、そのユーザがどう見えるかを示す警告的視覚化を含むグラフィカルユーザインターフェースの一例を示す図である。
【００１３】
【図４Ｂ】ユーザが別の将来の状態を達成すると、そのユーザがどう見えるかを示す動機付け視覚化を含むグラフィカルユーザインターフェースの一例を示す図である。
【００１４】
【図４Ｃ】ユーザがその将来の状態を達成した場合のそのユーザの将来の特性の描写（ｎａｒｒａｔｉｖｅ  ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）を含むグラフィカルユーザインターフェースの一例を示す図である。
【００１５】
【図５】ユーザの行動を変える方法の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
研究によると、人は潜在的損失に接すると、自分の行動を変えようとすることが分かっている。例えば、人は５ドルの利益を得るためよりも、５ドルの損失を避けるため、より多くの行動をする。ユーザが自分の目標を達成するように励ます損失嫌悪（ｌｏｓｓ−ａｖｅｒｓｉｏｎ）アプリケーションがある。例えば、幾つかの損失嫌悪アプリケーションは、目標を達成しようとするユーザからお金を受け取る。ユーザが目標を達成し損なうと、そのお金は没収される。
【００１７】
同様に、幾分かの人々は、ある決断をする前に、将来の自分を視覚化できれば、自分の行動を変えたいと思うかも知れない。例えば、人は、年齢処理したレンダリングを見たり、一以上の貯蓄／引退プランの下での月間支出可能収入を示すグラフや説明その他のデータを見たりすると、引退に向けて貯蓄をするようになるかも知れない。
【００１８】
比較において、ここに説明の幾つかの実施形態は、ユーザに行動を変えるよう励ますため、損失嫌悪及び視覚化の両方を用いてもよい。ここに説明のヘルスシステムは計算デバイスを含んでもよい。例えば、このヘルスシステムは、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、タブレットコンピュータ、携帯電話、サーバ、又は任意のプロセッサベースの計算デバイスを含んでもよい。ヘルスシステムは、メモリとプロセッサデバイスとを含んでもよい。プロセッサデバイスは、図５を参照して後で説明する方法５００の一以上の動作又はステップなどの、ここに説明の一以上の動作を実行又はその性能を制御するようにプログラムされていてもよい。ヘルスシステムの一以上の実施形態の例を説明する。
【００１９】
このヘルスシステムは、ユーザの現在の状態を示す状態データを受け取るヘルスアプリケーションを含んでもよい。例えば、状態データは、ユーザの体重が１７０ポンドであることを示す。ヘルスアプリケーションは、一以上のセンサにより生成されたセンサデータを受け取っても良い。例えば、センサデータは、歩数計からの歩数データと、カロリー消費アプリケーションからのユーザが消費したカロリーとを含んでもよい。センサデータは、ユーザの一以上の行動を示してもよい。例えば、センサデータは、そのユーザが１日当たり平均６０００歩歩き、１日あたり平均３０００カロリー消費することを示していてもよい。
【００２０】
ヘルスアプリケーションは、仮想的特性を購入するユーザからの支払いを受け取っても良く、その支払いの少なくとも一部は取り戻し期間にわたり一以上の行動に改善があれば、それに応じてユーザに返されてもよい。例えば、ユーザは、３ポンド体重を落とすことに対して、１５ドル支払っても良い。取り戻し期間（ｅａｒｎ−ｂａｃｋ  ｔｉｍｅ  ｐｅｒｉｏｄ）は、ユーザにより指定されてもよく、例えば、ユーザは取り戻し期間を１ヶ月と指定してもよい。上記の例を続けると、取り戻し期間にわたる一以上の行動への改善には、ユーザの歩数の増加、消費カロリーの減少、又は歩数増加と消費カロリー減少の両方の組み合わせを含んでもよい。
【００２１】
ヘルスアプリケーションは、例えば、行動ベースの仮想的特性規則をセンサデータに適用することにより、センサデータに基づいて行動ベースの仮想的特性を決定してもよい。例えば、センサデータは、先月又はそれ以上のユーザの平均の１日歩数を示しても良い。これはユーザの行動ベースの仮想的特性を決定するのに用いられてもよい。ヘルスアプリケーションにより適用される一以上の行動ベース仮想的特性規則は、基準歩数を超える（又はそれより少ない）、及び／又はある行動ベース仮想特性におけるある月から次の結果までの少なくとも閾値の改善（又は改悪）を示す１ヶ月の平均１日歩数を指定してもよい。この例では、行動ベースの仮想的特性は、例えば、どれだけ基準を越えるか（又はその反対）に応じた値での体重減量（又は増量）を含んでもよい。他の一例として、行動ベースの仮想的特性規則は、ユーザの平均１日カロリー消費またはセンサデータに示されるその他の行動に依存してもよい。幾つかの実施形態では、一般的に行動ベースの仮想的特性規則は、一以上の期間にわたる一以上の行動（例えば、１ヶ月の１日歩数の平均、１ヶ月の１日消費カロリーの平均）及び／又は期間ごとのその変化を、一以上の対応する行動ベースの仮想的特性及び／又はその値にマッピングしてもよい。前述の例と一致して、例えば、１ヶ月のある行動がどれだけ基準値又は期間ごとの変化を越えるか（少ないか）が、対応する行動ベースの仮想的特性（例えば、仮想的加重の低減または増大）の値にマッピングされてもよい。
【００２２】
ヘルスアプリケーションは、ユーザの現在状態と、行動ベースの仮想特性と、購入された仮想特性とから、ユーザの将来状態を推定してもよい。例えば、ヘルスアプリケーションは、行動ベースの仮想特性が２ポンドの体重減であり、購入された仮想特性が３ポンドの体重減であることに基づいて、ユーザの将来状態の体重がその現在状態の体重よりも５ポンド少ないと推定してもよい。
【００２３】
ヘルスアプリケーションは、ユーザに表示するユーザの将来状態の視覚化を含むグラフィカルデータを生成してもよい。視覚化は、概して、将来、ユーザがどう見えるか及び／又はユーザが有するかも知れないその他の属性の精神的イメージ又はピクチャをユーザが形成する役に立つ任意のデータを含む。視覚化は、ユーザが将来に将来状態を達成した場合に、ユーザがどう見えるかを示しても良い。例えば、将来状態の視覚化は、例えば、ユーザの現在状態、行動（ユーザの行動ベースの仮想的特性を決定するもの）、及び購入された仮想的特性に応じて、スリムになったユーザのアバター又は体重が増えたユーザのアバターであり得る。代替的に又は追加的に、視覚化は、ユーザが将来状態を達成した場合のユーザの将来特性の記述（ｎａｒｒａｔｉｖｅ  ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）を含んでもよい。例えば、将来特性（ｆｕｔｕｒｅ  ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）の記述は、例えば、ユーザの現在状態、行動、購入された仮想的特性（ｖｉｒｔｕａｌ  ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）に応じて、ユーザがより良い健康状態（例えばより低い体重減、より低い血圧、より良いコレステロール、より長い平均余命）又はより悪い健康状態を有することを示しても良い。
【００２４】
説明の実施形態は、例えば、なかんずく体重減、心臓の健康、メンタルヘルスの改善を含むヘルスケアの改善を提供し得る。例えば、体重減、心臓の健康、及び／又はメンタルヘルスを管理する、費用のかかる通院、医薬、又は手術の替わりに、又はそれらに加えて、患者は、ここに説明の実施形態により、視覚化及び損失嫌悪をレバレッジ（ｌｅｖｅｒａｇｅ）することにより、体重減、心臓の健康、及び／又はメンタルヘルスを管理してもよい。代替的に又は追加的に、ここに説明の実施形態は、ユーザの、例えば人のユーザの、現在の健康状態から、ユーザがなかんずくより長い平均余命と、より低い健康リスク要因と、より良い生活の質（ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  ｌｉｆｅ）とを有する改善された健康状態への移行をすることができる。
【００２５】
添付した図面を参照して幾つかの実施形態を説明する。ここで複数形及び／又は単数形の使用に関して、当業者は、コンテキスト及び／又はアプリケーションにおいて適切であれば、複数から単数へ、及び／又は単数から複数へ変換してもよい。明確性のため、様々な単数／複数の交換をここに明示的に規定してもよい。
【００２６】
図１は、ここに説明の少なくとも幾つかの実施形態により構成された、ユーザの行動を変えるように校正されたヘルスシステム１００の一例を示すブロック図である。ヘルスシステム１００は、ネットワーク１０５を介して互いに通信し得るセンサ１１５、ヘルスサーバ１０１、及びユーザデバイス１２０を含んでもよい。ヘルスシステム１００の一以上の実施形態の例をここで説明する。
【００２７】
ネットワーク１０５は、ヘルスサーバ１０１、ユーザデバイス１２０、およびセンサ１１５の間の通信を可能にする一以上のワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）及び／又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含んでもよい。幾つかの実施形態では、ネットワーク１０５は、インターネットを含む。インターネットは、複数のＷＡＮ及び／又はＬＡＮの間の論理的及び物理的接続により構成されたグローバルインターネットワークを含む。代替的に又は追加的に、ネットワーク１０５は、一以上のセルラー無線周波数（ＲＦ）ネットワーク、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）ネットワーク、及び／又は一以上の有線及び／又は無線ネットワーク（例えば、８０２．ｘｘネットワーク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ(登録商標)アクセスポイント、無線アクセスポイント、又はインターネットプロトコル（ＩＰ）ベースネットワークを含むがこれらに限定されない）を含んでもよい。ネットワーク１０５は、一タイプのネットワークが他のタイプのネットワークとインターフェースできるようにするサーバも含んでいてもよい。
【００２８】
センサ１１５は、センサデータを生成し、ネットワーク１０５を介してヘルスサーバ１０１及び／又はユーザデバイス１２０にそのセンサデータを送信するハードウェア及び／又はアプリケーションを含んでもよい。センサ１１５は、ヘルスサーバ１０１及び／又はユーザデバイス１２０から、センサデータに対する要求などの情報、又はセンサデータをどうフォーマットすればよいかを設定する情報を受け取ってもよい。
【００２９】
ハードウェアを含むセンサ１１５は、歩数計、体重計、睡眠センサ、位置センサ（例えば、ＧＰＳセンサ）、血圧モニター、パルスオキシメーター、コレステロールモニターデバイス、脈拍モニター、高度計のうち一以上を含んでいてもよい。アプリケーションを含むセンサ１１５は、カロリー計算アプリケーション、エクササイズアプリケーション、及びユーザに関連する電子カルテを提供する医療アプリケーションのうち一以上を含み得る。医療アプリケーションは、医師、病院、研究室、又はその他のユーザに関連する医療機関により生成される情報を含んでもよい。
【００３０】
センサ１１５はユーザにより制御されてもよい。例えば、ユーザは、ユーザの歩きを測定する歩数計と、ユーザの位置を決定するＧＰＳセンサとを含むスマートウォッチを装着してもよい。他の一例では、ユーザは、ユーザがその日に消費する食べ物や飲み物のログを記録するカロリー計算アプリケーションを用いてもよい。
【００３１】
追加的に又は代替的に、センサ１１５のうちの一以上は、ユーザに関連するエンティティにより制御されてもよい。例えば、ユーザは、医師に、その医師が有する医療情報をヘルスサーバ１０１及び／又はユーザデバイス１２０に送信する許可を与えてもよい。これは、ユーザのコレステロールレベルなど、ユーザが他の情報源からは容易に得られないセンサデータの役に立つ。
【００３２】
ヘルスサーバ１０１は、ハードウェア（例えば、ラックマウントのサーバコンピュータ、ブレードサーバコンピュータ、及び／又はその他のコンピュータハードウェア）及び／又はアプリケーションを含んでもよい。ヘルスサーバ１０１は、メモリとプロセッサデバイスとを含んでもよい。プロセッサデバイスは、図５を参照して後で説明する方法５００の一以上の動作又はステップなどの、ここに説明の一以上の動作を実行又はその性能を制御するようにプログラムされていてもよい。
【００３３】
ヘルスサーバ１０１は、ユーザの行動を変えるように構成されたヘルスアプリケーション１１１ａを含んでも良い。例えば、ヘルスアプリケーション１１１ａは、ユーザの現在状態を示す状態データを含んでも良い。一例として、状態データは、ユーザの体重が１７０ポンドであることを示してもよい。状態データはセンサ１１５の一つから受け取ってもよく、ユーザがマニュアルで状態データを入力してもよい。例えば、状態データがユーザの体重を含むとき、センサ１１５は、ネットワークを介してヘルスアプリケーション１１１ａにユーザの体重を無線送信する体重計を含んでもよい。あるいは、ユーザは、ヘルスアプリケーション１１１ａにより生成されるユーザインターフェースを介して、ユーザの体重をマニュアル入力してもよい。
【００３４】
ヘルスアプリケーション１１１ａは、センサ１１５のうち一以上からセンサデータを受け取っても良い。ヘルスアプリケーション１１１ａは、センサデータを用いて、ユーザの行動を決定してもよい。例えば、センサデータは、ユーザが一日に何歩歩いたかに関する情報（例えば、６０００歩）を含んでも良い。センサデータは、比較を目的として用いられるユーザの行動履歴（ｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ  ｂｅｈａｖｉｏｒ）を決定するためにヘルスアプリケーション１１１ａが用いる履歴データを含んでもよい。例えば、ヘルスアプリケーション１１１ａは、ユーザの平均の１日当たりの歩数が、先月から１２％増えたと決定してもよい。
【００３５】
ヘルスアプリケーション１１１ａは、仮想特性（ｖｉｒｔｕａｌ  ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を購入するユーザからの支払いを受け取っても良い。例えば、ヘルスアプリケーション１１１ａは、１ポンドあたり５ドルとして、体重を３ポンド減らすユーザから１５ドルの支払いを受け取っても良い。ヘルスアプリケーション１１１ａは、ユーザが取り戻し期間（ｅａｒｎ−ｂａｃｋ  ｔｉｍｅ  ｐｅｒｉｏｄ）中に行動を改善したら、支払いの少なくとも一部をユーザに返しても良い。例えば、ユーザは、取り戻し期間を１ヶ月又はその他の時間と定めてもよい。支払いは、一以上の行動の改善を条件として、取り戻し期間の終わりに、全部又は一部がユーザに返されてもよい。例えば、ヘルスアプリケーション１１１ａは、ユーザが、取り戻し期間中に１日の平均歩数を５００歩増やした場合、又はその他の行動を改善した（例えば、１日の平均カロリー消費を減らした）場合、ユーザが支払いの全額を受け取ると決めてもよい。
【００３６】
したがって、幾つかの実施形態では、取り戻し期間の終わりに、ヘルスアプリケーション１１１ａは、行動の具体的な変化に基づいてユーザの改善を決定しても良く、その改善を用いてユーザに返す支払い額を決定してもよい。上記の例について説明を続けると、ヘルスアプリケーション１１１ａが、取り戻し期間の終わりに、ユーザが１日の平均歩数を５００歩増やしたと決定すると、ユーザは１５ドルの支払い全額を受け取ってもよい。ユーザが１日の平均歩数を５００歩より少ない歩数だけ改善したとヘルスアプリケーション１１１ａが決定すると、返される支払い額は案分されてもよい。例えば、ユーザが１日の平均歩数を４００歩（これは５００歩の８０％である）だけ改善したと決定されると、ユーザは、１２ドル（これは１５ドルの８０％である）の支払いを受け取っても良い。ユーザが平均歩数の増加をまったくできなかったと、又は平均歩数が減少したと決定されると、ユーザは１５ドルの支払いを剥奪されてもよい。
【００３７】
ヘルスアプリケーション１１１ａは、いつでも、例えば取り戻し期間の始め及び／又は取り戻し期間の終わり、又はその他の時に、センサデータに基づいて、行動ベースの仮想特性を決定してもよい。行動ベースの仮想特性（ｂｅｈａｖｉｏｒ−ｂａｓｅｄ  ｖｉｒｔｕａｌ  ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）は、ヘルスアプリケーション１１１ａにより、一以上の行動ベースの仮想特性規則（ｂｅｈａｖｉｏｒ−ｂａｓｅｄ  ｖｉｒｔｕａｌ  ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ  ｒｕｌｅｓ）をセンサデータに適用して決定されてもよい。一般的に、それぞれの行動ベースの仮想特性規則は、（センサデータで示される）ユーザの行動と、行動ベースの仮想特性（及び／又はその値）との間の関係を指定してもよい。行動ベースの仮想特性の具体的例には、体重変化、血圧変化、心拍数変化、コレステロールレベル変化、又はフィットネス特定値の変化を含み得る。一実施形態では、ヘルスアプリケーション１１１ａは、２つの行動ベースの仮想特性規則を適用して、行動ベースの仮想特性が、センサデータがユーザの１日の平均歩数が６０００歩を示すと、１ポンドの体重減を含み、センサデータがユーザの１日の平均歩数が前の月より１０％より大きく増えたことを示すと、追加の１ポンドの体重減を含むと決定してもよい。この例では、ヘルスアプリケーション１１１ａは、それゆえ、行動ベースの仮想特性が全部で２ポンドの体重減であると決定してもよい。
【００３８】
ヘルスアプリケーション１１１ａは、ユーザの現在状態と、行動ベースの仮想特性と、購入された仮想特性とから、ユーザの将来状態を推定してもよい。例えば、ヘルスアプリケーション１１１ａは、ユーザの現在状態が１７０ポンドであり、行動ベースの仮想特性が２ポンドの体重減であり、購入された仮想特性が３ポンドの体重減であると推定してもよい。ヘルスアプリケーション１１１ａは、ユーザに表示するユーザの将来状態の動機付け視覚化を含むグラフィカルデータを生成してもよい。例えば、ヘルスアプリケーション１１１ａは、全部で５ポンドの体重を減らした後のユーザの動機付け仮想化を生成して、ユーザにその行動の改善を継続する動機付けを与えてもよい。
【００３９】
ユーザデバイス１２０は、メモリとプロセッサとを含んでもよく、例えば、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、携帯電話、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電子メールデバイス、携帯ゲームプレーヤ、携帯音楽プレーヤ、モバイルデバイス、ウェアラブルデバイス、スマートウォッチ、又はその他の、ネットワーク１０５にアクセスできる電子デバイスとして実装されてもよい。
【００４０】
ユーザデバイス１２０はヘルスアプリケーション１１１ｂを含んでも良い。ヘルスアプリケーションｂは、ヘルスアプリケーション１１１ａと同じ又は類似のコンポーネントを含んでいてもよく、異なるコンポーネントを含んでいてもよく、コンポーネントの異なる組み合わせを含んでいてもよい。ヘルスアプリケーション１１１ｂは、部分的にユーザデバイス１２０に記憶され、部分的にヘルスサーバ１０１に記憶されるシンクライアントアプリケーションとして機能してもよい。例えば、ヘルスアプリケーション１１１ｂは、ヘルスアプリケーション１１１ａから命令を受け取って、ユーザデバイス１２０に表示するグラフィカルデータを生成しても良い。代替的に又は追加的に、ヘルスアプリケーション１１１ｂは、仮想特性に対する支払いを受けてもよい。他の一実施形態では、ヘルスアプリケーション１１１ｂは、ヘルスアプリケーション１１１ａのすべての機能を実行してもよく、リモートストレージにため、情報をヘルスアプリケーション１１１ａに送ってもよい。幾つかの実施形態では、ユーザは、ヘルスアプリケーション１１１ｂではなくヘルスアプリケーション１１１ａにアクセスし、例えばこれを、ブラウザを介してヘルスアプリケーション１１１ａにアクセスすることにより行う。ヘルスサーバ１０１とユーザデバイス１２０とのどちらかに格納されたヘルスアプリケーションは、総じて「ヘルスアプリケーション１１１」と呼んでも良い。
【００４１】
幾つかの実施形態では、ユーザデバイス１２０はセンサ１１５の一つを含んでも良い。例えば、ユーザデバイス１２０は、カロリー計算アプリケーションと歩数計とを含むモバイルデバイス、スマートウォッチ、又はウェアラブルデバイスを含んでもよい。結果として、幾つかの実施形態では、ヘルスアプリケーション１１１は、ネットワーク１０５を介してではなく、ユーザデバイス１２０の一部であるセンサ１１５及び／又はアプリケーションからセンサデータを受け取る。
【００４２】
図２は、ユーザの行動を変えるデバイス２００の一例を示す図である。図２のデバイス２００は、図１を参照して説明したヘルスシステム１００により用いられるハードウェアの一例であってもよい。デバイス２００は、図５を参照して説明した方法５００の一以上のブロックを実行するようにプログラムされた特定用途のプロセッサベースの計算デバイスを含んでもよい。デバイス２００は、図１のヘルスサーバ１０１又はユーザデバイス１２０のうち一以上に対応してもよく、又はそれを含んでもよい。
【００４３】
デバイス２００は、プロセッサデバイス２２５とメモリ２２７とを含んでも良い。プロセッサデバイス２２５は、算術演算ロジック部、マイクロプロセッサ、汎用コントローラ、又はその他の、ここに説明するような動作を実行、又はその制御を行うプロセッサ又はプロセッサアレイを含んでもよい。プロセッサデバイス２２５は、データ信号を処理するものであり、ＣＩＳＣ（ｃｏｍｐｌｅｘ  ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｓｅｔ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ）アーキテクチャ、ＲＩＳＣ（ｒｅｄｕｃｅｄ  ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ｓｅｔ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ）アーキテクチャ、命令セットの組合せを実行するアーキテクチャを含む様々なコンピューティングアーキテクチャを含んでもよい。図２は１つのプロセッサデバイス２２５を示すが、デバイス２００は複数のプロセッサデバイス２２５を含んでもよい。他のプロセッサ、オペレーティングシステム、及び物理的構成も可能である。
【００４４】
メモリ２２５は、プロセッサデバイス２２５により実行又は動作されてもよい命令又はデータを記憶する。命令又はデータは、プロセッサデバイス２２５により実行されて、ここに説明の動作を実行する、又はそれを制御するプログラムコードを含んでいてもよい。メモリ２２７は、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）デバイス、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）デバイス、フラッシュメモリ、又はその他のメモリデバイスを含んでもよい。幾つかの実施形態では、メモリ２２７は、不揮発性メモリまたは同様の永続的記憶デバイス及びメディア、例えばハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＡＭ装置、ＤＶＤ−ＲＷ装置、フラッシュメモリ装置、またはその他の、より永続的に情報を記憶する本技術分野で知られた大規模記憶装置を含む。
【００４５】
図示した実施形態では、メモリ２２７は、図１のヘルスアプリケーションと、システムデータ２１２とのうち一以上を格納してもよい。幾つかの実施形態では、ヘルスアプリケーション１１１は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）や特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）を含むハードウェアを用いて実装されてもよい。他の幾つかの実施形態では、ヘルスアプリケーション１１１は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実装されてもよい。
【００４６】
ヘルスアプリケーション１１１は、将来状態購入部２０２、取り戻しモジュール２０４、行動モジュール２０６、将来状態予測部２０８、及びユーザインターフェースモジュール２１０を含んでもよい。モジュール２０２，２０４，２０６，２０８及び２１０は、１つのデバイス２００に格納されているように例示したが、異なるデバイスに、例えば分散データシステムに格納されていてもよい。
【００４７】
システムデータ２１２は、デバイス２００により用いられ、その機能を提供するデータを含んでもよい。例えば、システムデータ２１２は、状態データ、センサデータ（履歴データを含む）、仮想特性の購入情報、取り戻し規則、行動ベースの仮想特性規則、比例配分ポリシー、購入された仮想特性に対する支払いを取り戻すセンサデータに関するコストを指定する規則、ユーザによりアップロードされた画像を含むユーザデータ、及びグラフィカルデータのうち一以上を含んでもよい。
【００４８】
ヘルスアプリケーション１１１の様々なモジュール２０２，２０４，２０６，２０８及び２１０を、ここでより詳細に説明する。
【００４９】
将来状態購入部２０２は、ユーザが購入する仮想特性（ｖｉｒｔｕａｌ  ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）のリストを確定してもよく、及び／又は仮想特性を購入するユーザから支払いを受けてもよい。将来状態購入部２０２は、仮想特性の各々の金額的な単位コストを指定してもよい。代替的に又は追加的に、ユーザは新しいタイプの仮想特性を生成してもよい。購入される仮想特性は、例えば、体重変化、血圧変化、心拍数変化、コレステロールレベル変化、ユーザが最後にパニック発作を起こしてからの時間の変化、又はフィットネス測定値（例えば、１マイル走る時間、泳ぐ距離、動作を行う時間など）の変化を含んでもよい。幾つかの実施形態では、仮想特性は購入される仮想特性のパッケージを含んでもよい。購入される仮想特性のパッケージは、ヘルスコンディションを改善することを目的としたものであってもよい。例えば、心臓血管ヘルスパッケージは、心臓血管の健康に関連する仮想特性を含んでもよい。心臓血管ヘルスパッケージに含まれる仮想特性は、体重減、血圧低下、及びコレステロールレベル改善を含んでもよい。この例では、ユーザの現在状態は、ユーザの現在体重、現在血圧、及び現在コレステロールレベルを含んでも良い。これらは、それぞれ、体重計からのセンサデータ、血圧モニターからのセンサデータ、及び研究室からのセンサデータにより示されてもよい。体重計、血圧モニター、及び研究室（ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ）は、図１のセンサ１１５に含まれていても良い。
【００５０】
将来状態購入部２０２は、ユーザインターフェースモジュール２１０に、仮想特性（例えば、仮想特性のリスト）、仮想特性の金銭的な１単位当たりコスト、購入するユーザの仮想特性の単位数、及び支払い情報を提供する情報のうち一以上を表示するグラフィカルデータを生成するように、命令してもよい。将来状態購入部２０２は、ユーザインターフェースを介してユーザが支払い情報を提供するのに応じて、支払いを受け取っても良い。
【００５１】
将来状態購入部２０２は、取り戻し期間（ｅａｒｎ−ｂａｃｋ  ｔｉｍｅ  ｐｅｒｉｏｄ）の終わりまで、ユーザの支払いを保持してもよい。取り戻し期間が終わった後に、ユーザが支払いの取り戻しに関連する一以上の行動を改善できないとき、支払いの一部又は全部が没収される。支払い又はその一部は、ヘルスアプリケーション１１１の開発者の収益となってもよく、チャリティに寄付されてもよく、及び／又はユーザに自分の行動を変えたことに対する報酬として支払うプールの一部となっても良い。幾つかの実施形態では、取り戻し期間が終わった後、新しい取り戻し期間が始まってもよい。ユーザが新しい取り戻し期間中に行動を改善すると、その新しい取り戻し期間が終わった後に、支払いの一部又は全部がユーザに返されても良く、及び／又は割引されてもよい。代替的に又は追加的に、支払いの一部又は全部が、取り戻し期間中に及び／又は新しい取り戻し期間中に、増加的にユーザに返されてもよい。
【００５２】
取り戻しモジュール２０４は、取り戻し期間を決定し、センサ１１５により生成されたセンサデータを受け取り、購入される仮想特性に関連する支払い金額をユーザが取り戻すセンサデータに関するコストを決定し、支払いの取り戻しに関連する一以上の行動の改善に寄与するユーザの行動変化を決定し、支払いの全部又は支払いの割り引かれた一部をユーザに返すか決定してもよい。
【００５３】
取り戻し期間は、取り戻しモジュール２０４により割り当てられてもよく、ユーザにより確定されてもよい。例えば、取り戻し期間は、例えば１週間でもよく、１ヶ月でもよく、１年でもよい。取り戻し期間は比較的短い時間であって、ユーザが行動の変更にフォーカスしていられるようにしてもよく、比較的長い時間であって、ユーザが一貫して行動の変更をできるようにしてもよい。幾つかの実施形態では、取り戻し期間は、ユーザが支払いの一部を取り戻してもよい複数の繰り返しを含んでもよい。例えば、取り戻し期間が４ヶ月である場合、それを１ヶ月ずつ４つに分割して、支払いの４分の１が各月に取り戻されるようにしてもよい。
【００５４】
幾つかの実施形態では、取り戻し期間は、取り戻しモジュール２０４によりユーザに、どれだけの支払いが返されるべきかを記述する比例配分ポリシーを含んでいてもよい。比例配分ポリシーは、実際の行動変化と、行動モジュール２０６により決定された行動変化との間の割合に基づいた支払いのパーセンテージを含んでもよい。比例配分ポリシーは取り戻しモジュール２０４により適用又は実行されてもよい。代替的に又は追加的に、比例配分ポリシーは取り戻しモジュール２０４により生成されてもよい。幾つかの実施形態では、比例配分ポリシーは、取り戻し期間に応じて異なってもよい。例えば、取り戻しモジュール２０４は、ユーザが何らかの改善を示したら、支払いの少なくとも一部を回復する、取り戻し期間が１ヶ月の比例配分ポリシーを生成しても良く、ユーザが少なくとも５０％の改善を示さなければ、支払いの一部が回復されない取り戻し期間が１年の比例配分ポリシーを生成してもよい。あるいは、一以上の既存の比例配分ポリシーがシステムデータ２１２に格納されてもよく、取り戻しモジュール２０４は既存の比例配分ポリシーのうち対応するものを適用又は実行してもよい。
【００５５】
取り戻しモジュール２０４は、一以上のセンサ１１５により生成されるセンサデータを受け取っても良い。取り戻しモジュール２０４は、センサデータを用いて、取り戻し期間中又はその終わりにおける実際の行動変化を決定し、対応する支払いのユーザに返す金額を計算してもよい。
【００５６】
取り戻しモジュール２０４は、デフォルト設定又はユーザに対してカスタマイズされた情報に基づいて、購入された仮想特性に対する支払い額をユーザが取り戻す、一以上のセンサ１１５により生成されるセンサデータに関するコストを決定してもよい。一般的に、センサデータは、ユーザの一以上の行動を示してもよく、及び／又は時間的に考えた一以上の実際の行動変化を示しても良い。このように、センサデータに関するコストは、ユーザの行動変化に関するコストの替わりであってもよく、２つのコストは交換可能に用いられてもよい。例えば、取り戻しモジュール２０４は、ユーザが、平均のユーザ体重が１６０ポンドであることに基づき、１ポンドを燃やすため、一週間に一日あたりもう１０００歩多く歩く必要があると決定してもよい。あるいは、取り戻しモジュール２０４は、ユーザの実際の体重に基づいて１ポンド燃やすために、ユーザが何歩歩く必要があるか決定してもよい。例えば、ユーザの体重が２００ポンドであるとき、取り戻しモジュール２０４は、１ポンド燃やすために、一週間に一日あたりあと９００歩多く歩く必要があると決定してもよい。上記の例では、一週間又はその他の期間にわたる１日当たりの追加歩数（又はその他の行動変化）は、行動変化に関するコストの例であり、一週間にわたる１日当たりの追加歩数（又はその他の行動変化）を示すセンサデータは、センサデータに関するコストの一例である。
【００５７】
システムデータ２１２は、ユーザが、仮想特性の一単位に関連する支払い額を取り戻す、センサデータに関するコストを指定する様々な規則を含んでもよい。したがって、取り戻しモジュール２０４は、システムデータ２１２中のかかる規則をクエリー（ｑｕｅｒｙ）することにより、センサデータに関するコストを決定してもよい。
【００５８】
取り戻しモジュール２０４は、支払いの取り戻しに関連する行動の改善に寄与するユーザの行動変化（例えば、センサデータに関するコストに対応する行動変化）を決定してもよい。この行動変化は、幾つかの場合には、目標行動変化と呼んでも良い。目標行動変化により、ユーザは、取り戻し期間にわたって支払いの一部を取り戻し、又は取り戻し期間にわたって支払額の全部を取り戻し、又は取り戻し期間にわたって支払いをまったく取り戻せない結果となり得る。例えば、ユーザの行動が（例えば、先月の間）１日あたり平均６０００歩を含む場合、取り戻しモジュール２０４は、ユーザが支払いの全部を取り戻す目標行動変化は、１ヶ月にわたり１日あたり平均５００歩の増加であると決定してもよい。
【００５９】
取り戻しモジュール２０４は、支払いの取り戻しに関連する行動の改善に寄与するユーザの実際の行動変化を示す、センサ１１５により生成されたセンサデータを受け取っても良い。引き続き上記の例において、取り戻しモジュール２０４は、１日の平均総歩数が６４００歩であるのに対し、実際の行動変化が１日当たり平均４００歩の増加であると決定してもよい。
【００６０】
取り戻しモジュール２０４は、目標行動変化と実際の行動変化とに基づいて、ユーザに返す支払いの額を決定してもよい。支払いのうち返す金額を決定することは、実際の行動変化の目標行動変化に対する割合を決定することと、その割合に基づいて支払いの一部の値を決定することを含んでも良い。例えば、取り戻しモジュール２０４は、割合が１であるとき、実際の行動変化は目標行動変化以上であると決定してもよく、割合が０と１との間であるとき、実際の行動変化は目標行動変化より小さいと決定してもよく、割合に基づく値は、支払い額にその割合をかけることにより決定されてもよい。具体的な例として、３ポンドの体重減（これは３単位の仮想特性の一例である）に対して支払った１５ドルは、１ヶ月（これは取り戻し期間の一例である）の平均で１日あたり追加の５００歩（これはセンサデータ（又は目標行動変化）に関するコストの一例である）で取り戻せ、月の終わりに、その月のユーザの平均の一日あたり歩数が４００歩しか増加しなかったと決定されたとユーザが知らされているとする。取り戻しモジュール２０４は、この例では、実際の行動変化の目標行動変化に対する割合は４００／５００であり、すなわち０．８０であると決定してもよい。取り戻しモジュール２０４は、割合に基づいて、ユーザが取り戻す支払い額の一部の値が０．８０×＄１５＝＄１２であると決定してもよい。
【００６１】
幾つかの実施形態では、購入された仮想特性に対する支払いを取り戻すことに関連する複数の行動があり、ユーザにより取り戻される支払い額が複数のタイプの行動変化に依存するようにしてもよい。購入された仮想特性としての体重減の場合、対応する支払いの取り戻しに関連する複数の行動変化は、より多くの歩数、より少ないカロリー消費、又は毎晩より多くネルことを含んでいてもよい。取り戻しモジュール２０４は、少なくとも１つのタイプの実際の行動変化が満たされ、行動の改善に着よしたと、及び／又は複数のタイプの実際の行動変化の組み合わせが行動の改善に寄与したと決定してもよい。例えば、取り戻しモジュール２０４は、ユーザが１日当たり平均５００歩多く歩いたとき、又は１日当たり１０００カロリー少なく消費したとき、又は１日あたりの平均睡眠時間を多くしたとき、ユーザが支払いの全額を受け取ると決定してもよい。あるいは、取り戻しモジュール２０４は、ユーザが、１日当たり平均１６７歩多く歩き（例えば、１日あたり５００歩の３分の１）、かつ１日当たり平均３３３カロリー少なく消費し（例えば、１日当たり１０００カロリーの３分の１）、かつ１日当たり平均２０分多く寝た（例えば、１日当たり１時間の３分の１）とき、ユーザは支払いの全部を受け取ると決定してもよい。
【００６２】
行動モジュール２０６は、ユーザの一以上の行動に関するユーザの将来状態への影響を指定してもよい。実施形態では、効果とそのユーザの行動との関係は、ユーザの一以上の行動に基づき行動ベースの仮想特性を指定する行動ベースの仮想特性規則（ｂｅｈａｖｉｏｒ−ｂａｓｅｄ  ｖｉｒｔｕａｌ  ａｔｔｒｉｂｕｔｅ  ｒｕｌｅｓ）として具現化される。将来状態推定部２０８は、行動ベースの仮想特性規則を用いて、一以上の行動ベースの仮想特性を決定してもよい。
【００６３】
行動ベースの仮想特性規則の一例は、将来状態の体重減に関する行動ベースの仮想特性が式５×（ａ−５０００）／５０００ポンドの体重減により決定されると指定してもよい。ここで、ａは前月又はその他の期間にわたるユーザの１日あたりの平均歩数である。将来状態の体重減に関する行動ベースの仮想特性規則の他の一例は、ユーザが１ヶ月にわたり１日の平均歩数を１０％増やしたとき、将来状態において１ポンドの体重減を指定してもよい。
【００６４】
上記の例では、行動ベースの仮想特性規則は、１つの行動（例えば、歩数）に依存している。他の例では、一以上の行動ベースの仮想特性規則は二以上の行動に依存してもよい。例えば、体重減に関する行動ベースの仮想特性規則は、歩数、カロリー摂取量、１日当たりの睡眠時間、及びその他の潜在的な行動に依存してもよい。
【００６５】
将来状態予測部２０８は、ユーザの現在状態を示す状態データを受け取ってもよく、ユーザの現在状態、ユーザの行動ベースの仮想特性、及び購入された仮想特性から、ユーザの将来状態を推定してもよい。
【００６６】
将来状態予測部２０８により受け取られる状態データは、ユーザに関連する健康情報を含んでいてもよい。例えば、状態データは、ユーザの、体重、血圧、夜間の平均睡眠時間、コレステロールレベル、又はフィットネス状態（例えば、１マイル８分で走るユーザの能力）などの身体的健康情報を含んでもよい。状態データは、ユーザの不安レベルやストレスレベルを含むメンタルヘルス情報を含んでも良い。ユーザが状態データをマニュアルで提供してもよく、又は将来状態予測部２０８がセンサデータから状態データを決定してもよい。例えば、将来状態予測部２０８は、ＧＰＳセンサその他のセンサ１１５から、ユーザが１マイル８分で走れることを示すセンサデータを受け取ってもよい。他の一例では、将来状態予測部２０８は、ユーザの医師又は研究室に関連する、センサ１１５からユーザのコレステロールレベルを受け取っても良い。さらに別の例では、将来状態予測部２０８は、ユーザの心拍数、又はパニック発作を起こしてから経過した時間に基づいて、ユーザの不安またはストレスレベルを決定してもよく、ユーザにより与えられてもよい。将来状態予測部２０８は、システムデータ２１２として状態データを記憶してもよい。
【００６７】
将来状態予測部２０８は、システムデータ２１２から、及び／又はデバイス２００の他のコンポーネントから、ユーザの現在状態を受け取っても、決定してもよい。ユーザの現在状態の一例として、システムデータ２１２は、ユーザの１７０ポンドの現在体重を含んでいてもよく、これはユーザの現在状態に含まれていてもよい。
【００６８】
将来状態予測部２０８は、行動モジュール２０６により指定された行動ベースの仮想特性規則を適用して、ユーザの行動ベースの仮想特性を決定してもよい。上記の例では、行動モジュール２０６は、次の２つの行動ベースの仮想特性規則を規定する：（１）将来状態の体重が５×（ａ−５０００）／５０００ポンドだけ減少する（ここでａはユーザの１日当たりの平均歩数である）、及び（２）ａが１ヶ月あたり１０％増加すると、将来状態の体重が１ポンド減少する。ここで、１ヶ月間で、ユーザの１日あたりの平均歩数が５，３５７歩から６，０００歩に増えたとする。この場合、ａの値は６，０００であり、１２％（（６，０００−５，３５７）／５，３５７＝０．１２＝１２％）増加する。よって、上記の行動ベースの仮想特性規則（１）によると、将来状態の体重は５×（６，０００−５，０００）／５，０００ポンド＝１ポンドだけ減少し、上記の行動ベースの仮想特性規則（２）によると、将来状態の体重は、ａが１２％増加したので、もう１ポンド減少する。したがって、将来状態予測部２０８は、ユーザの行動ベースの仮想特性が、１ポンドの体重減＋１ポンドの体重減＝２ポンドの体重減であると決定してもよい。
【００６９】
その一方で、ユーザの１日あたりの平均歩数が３，０００歩だけであるとする。この場合、上記の行動ベースの仮想特性規則（１）により、将来状態の体重は、５×（３，０００−５，０００）／５，０００ポンド＝−２ポンドの体重減＝２ポンドの体重増だけ変化してもよい。
【００７０】
将来状態予測部２０８は、システムデータ２１２から、及び／又はデバイス２００の他のコンポーネントから、ユーザの購入された仮想特性を受け取っても、決定してもよい。取り戻しモジュール２０４に関して説明した例と一貫して、将来状態予測部２０８は、３ポンドの体重減の購入された仮想特性を、取り戻しモジュール２０４から受け取っても、システムデータ２１２から決定してもよい。
【００７１】
将来状態予測部２０８がユーザの現在状態、行動ベースの仮想特性、及び購入された仮想特性を受け取り及び／又は決定した後、将来状態予測部２０８はユーザの将来状態を推定してもよい。上記の例を続けると、ユーザの現在状態が１７０ポンドであり、行動ベースの仮想特性が２ポンドの体重減であり、購入された仮想特性が３ポンドの体重減であり、将来状態予測部２０８は、ユーザの将来状態（例えば、将来の体重）が１７０ポンド−２ポンド−３ポンド＝１６５ポンドであると推定してもよい。
【００７２】
取り戻し期間が経過した後、関連する購入された仮想特性が完全に放棄されてもよく、例えば、ユーザの将来状態の将来の推定から省略されてもよい。あるいは、購入された仮想特性の全部又は一部が、取り戻された仮想特性として、将来状態の将来の推定に含まれても良く、及び／又は取り戻された仮想特性の値は時間とともに減少してもよい。これらの及びその他の実施形態では、将来状態予測部２０８は、現在状態、行動ベースの仮想特性、購入された仮想特性、及び取り戻された仮想特性に基づいて、ユーザの将来状態を推定してもよい。
【００７３】
取り戻された仮想特性が、取り戻し期間後に計算され処理される具体的なやり方は、将来情報予測部２０８により適用される一以上の取り戻された仮想特性規則により規定されてもよい。取り戻された仮想特性規則（ｅａｒｎｅｄ−ｂａｃｋ  ｖｉｒｔｕａｌ  ａｔｔｒｉｂｕｔｅ  ｒｕｌｅ）の一例は、取り戻された仮想特性の少なくとも初期値を、購入された仮想特性に、対応する取り戻し期間中の実際の行動変化と購入された仮想特性に対して指定された行動変化との比率をかけたものとして、計算することを含む。
【００７４】
３ポンドの体重減に対して支払った１５ドルが、その月の１日あたりの平均歩数を５００歩増やすことにより、１ヶ月で取り戻され得る前述の例を考える。この例では、５００歩の増加は、３ポンドの体重減の購入された仮想特性に対して指定された行動変化である。ここで、その月の終わりに、ユーザの１日あたりの平均歩数が４００歩増加したとする。これは実際の行動変化の一例である。上記の取り戻された仮想特性規則にしたがって、３ポンドの体重減の購入された仮想特性に対応する取り戻しされた仮想特性の少なくとも初期値は、３ポンドの体重減に、実際の行動変化（例えば、４００歩）と、購入された仮想特性に指定された行動変化（例えば、５００歩）との比率をかけたもの、すなわち３ポンド体重減×４００／５００＝２．４ポンド体重減として計算される。
【００７５】
ユーザインターフェースモジュール２１０は、ユーザインターフェースを表示するグラフィカルデータを生成してもよい。幾つかの実施形態では、ユーザインターフェース２１０は、ユーザを登録するユーザインターフェースを生成してもよく、これをユーザがユーザ名、パスワード、及びユーザの画像をアップロードするユーザのオプションとを提供するフィールドを含めることにより行っても良い。この画像はユーザの将来状態の視覚化のために用いられてもよい。
【００７６】
ユーザインターフェースは、ユーザが仮想特性のタイプと、購入する仮想特性の数を指定するフィールドを含んでもよい。仮想特性のタイプは、例えば、仮想特性のデフォルトリストからマニュアルで指定されてもよい。
【００７７】
図３Ａは、ユーザが購入する仮想属性の数を確定するグラフィカルユーザインターフェース３００の一例を示す図である。ユーザインターフェース３００は、限定されたスクリーンスペースを、優先順序を決めるモバイルデバイスのために設計されてもよい。この例では、ユーザインターフェースモジュール２１０は、体重の仮想特性の単位当たりコストを１ポンドあたり５ドルと指定する。ユーザインターフェースモジュール２１０は、ユーザが購入する仮想特性の数を指定するフィールド３０５を生成する。この例では、ユーザは３ポンドを購入すると指定している。
【００７８】
グラフィカルユーザインターフェース３００は、ユーザがヘルスアプリケーション１１１を設定して、図１のセンサ１１５からデータを受け取ってもよいユーザインターフェースにリンクするセンサアイコン３１０も含む。例えば、ユーザは、ヘルスアプリケーション１１１を設定して、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈを介してスマートウォッチから歩数データを受け取っても良く、無線ネットワークを介して体重計から体重データを受け取ってもよい。仮想化アイコン３１５は、後で図４Ａ乃至図４Ｃを参照してより詳しく説明するように、ユーザの将来状態の視覚化を含むユーザインターフェースにリンクしていてもよい。設定アイコン３２０は、設定オプションを含むユーザインターフェースにリンクしてもよい。
【００７９】
図３は、ユーザが取り戻し期間を設定するグラフィカルユーザインターフェース３５０の一例を示す図である。幾つかの実施形態では、ユーザインターフェースモジュール２１０は、例えば、図３Ａのグラフィカルユーザインターフェース３００を用いて、ユーザが購入する仮想特性の数を確定した後、グラフィカルユーザインターフェース３５０を生成する。グラフィカルユーザインターフェース３５０は、ユーザに、取り戻し期間を指定するよう要求してもよい。この例では、ユーザインターフェースモジュール２１０は、ユーザが期間を入力してもよいフィールド３５５を生成する。他の実施形態では、ユーザがリストから取り戻し期間を選択してもよいドロップダウンボックスを含んでもよい。
【００８０】
幾つかの実施形態では、ユーザインターフェースモジュール２１０は、ユーザに表示するユーザの将来状態の視覚化を含むグラフィカルデータを生成する。視覚化は、やる気を起こさせる視覚化、警告的視覚化、又は説明（ｎａｒｒａｔｉｖｅ  ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）を含んでもよい。
【００８１】
ユーザインターフェースモジュール２１０は、ユーザが将来状態を達成するとユーザがどう見えるかの表示（ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ）を含む、やる気を起こさせる視覚化を生成してもよい。例えば、やる気を起こさせる視覚化は将来状態のユーザのアバターを含んでもよい。ユーザインターフェースモジュール２１０は、ユーザの画像を受け取り、その画像をユーザの漫画に変換して、アバターを生成してもよい。ユーザインターフェースモジュール２１０は、将来状態による画像を修正してもよい。例えば、将来状態予測部２０８が、ユーザの将来状態が５ポンドの体重減であると推定する場合、やる気を起こさせる視覚化はスリムになったユーザが含まれる。
【００８２】
幾つかの実施形態では、ユーザインターフェースモジュール２１０は、ユーザがその行動を改善し、及び／又は支払いをする前に、ユーザの将来状態の警告的視覚化を生成してもよい。例えば、将来状態予測部２０８は、ユーザの現在状態及びユーザの行動ベースの仮想特性から、ユーザの警告的将来状態を推定してもよい。ユーザインターフェースモジュール２１０は、ユーザが将来、警告的将来状態が実現すると、どう見えるかの警告的視覚化を生成してもよい。ユーザは、警告的視覚化を見て、自分の行動を改善しようと決心する、及び／又は仮想特性を購入する支払いをしてもよい。
【００８３】
図４Ａは、ユーザが将来の状態にいたると、そのユーザがどう見えるかを示す警告的視覚化を含むグラフィカルユーザインターフェース４００の一例を示す図である。グラフィカルユーザインターフェース４００は、大きいスクリーンスペースを有するブラウザに表示されるように設計されてもよい。この例では、将来状態予測器２０８は、ユーザの座りがちな生活様式に基づき、ユーザの現在状態及び行動履歴を含むユーザの行動により証明されるように、ユーザは５ポンド太ると決定してもよい。ユーザインターフェースモジュール２１０は、ユーザの現在状態のグラフィック画像４０５と、警告的視覚化４１０とを生成して、将来、５ポンド太ると、ユーザがどう見えるか示してもよい。
【００８４】
ユーザインターフェースモジュール２１０は、ユーザが行動を改善し、及び／又は仮想特性を購入する支払いをした後に、ユーザの将来状態のやる気を起こさせる視覚化を生成してもよい。例えば、将来状態予測部２０８は、ユーザの現在状態、ユーザの行動ベースの仮想特性、購入された仮想特性、及び任意的に取り戻された仮想特性から、ユーザの将来状態を推定してもよい。ユーザインターフェースモジュール２１０は、購入した仮想特性の支払いを取り戻すため、例えば、改善された行動を継続して、及び／又は行動をさらに改善して、将来、ユーザが将来状態を実現すると、ユーザがどう見えるかのやる気を起こさせる視覚化を生成してもよい。
【００８５】
図４Ｂは、ユーザが将来の状態にいたると、そのユーザがどう見えるかを示すやる気を起こさせる視覚化を含むグラフィカルユーザインターフェース４５０の一例を示す図である。この例では、将来状態予測部２０８は、ユーザの将来状態が現在状態より５０ポンドやせることを推定してもよい。ユーザインターフェースモジュール２１０は、ユーザの現在状態のグラフィック画像４５５と、やる気を起こさせる視覚化４６０とを生成して、将来、５０ポンドやせると、ユーザがどう見えるか示してもよい。
【００８６】
幾つかの実施形態では、ユーザインターフェースモジュール２１０は、将来状態を示すように強調されたユーザのやる気を起こさせる視覚化を生成してもよい。例えば、仮想特性が、１マイル７分から２分削ることを含む場合、ユーザインターフェースモジュール２１０は、ふくらはぎの筋肉がはっきりし、お腹の周りが細くなるなどを含む画像を強調した視覚化を生成してもよい。ユーザは強調された画像に動機付けられるかも知れない。ユーザにとって、アバターと比較して強調画像のようになることを視覚化する方が容易だからである。
【００８７】
幾つかの実施形態では、可視化は、ユーザが将来状態を達成した場合のユーザの将来特性の記述（ｎａｒｒａｔｉｖｅ  ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）を含んでもよい。例えば、体重減、血圧低下、及びコレステロールレベル改善を含む、心臓血管ヘルスに関連する仮想特性の支払いを含む心臓血管ヘルスパッケージの例では、ナレーティブな説明（ｎａｒｒａｔｉｖｅ  ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）により、体重の改善、血圧の改善、コレステロール値の改善、及び平均余命の改善を記述してもよい。幾つかの実施形態では、ユーザインターフェースモジュール２１０は、ユーザがその行動を改善する前に、及び／又はユーザが仮想特性を購入する前に、ユーザの将来状態のナレーティブな説明を生成してもよい。例えば、ナレーティブな説明は、ユーザが２０ポンド太り、血圧の薬を飲まなければならず、平均余命が短くなるかも知れないことを示してもよい。
【００８８】
図４Ｃは、ユーザがその将来の状態を達成した場合のそのユーザの将来の特性のナレーティブな説明（ｎａｒｒａｔｉｖｅ  ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）を含むグラフィカルユーザインターフェース４７５の一例を示す図である。この例では、将来状態予測部２０８は、ユーザの将来状態が現在状態より体重が５ポンド減り、血圧が１１９／７５ｍｍＨｇとなり、コレステロールレベルが１４５ｍｇ／ｄＬとなり、平均余命が８５年に伸びることを推定してもよい。ユーザインターフェースモジュール２１０は、将来状態予測部２０８により決定された将来状態のリスト４８０を生成してもよい。
【００８９】
図５は、ユーザの行動を変える方法５００の一例を示すフローチャートである。方法５００は、全体として又は部分的に、図１のヘルスサーバ１０１、図１のユーザデバイス、図１又は２のヘルスアプリケーション１１１、図２のデバイス２、又はその他の好適なデバイス、サーバ、及び／又はシステムのうち一以上により実装されてもよい。方法５００はブロック５０２で始まる。
【００９０】
ブロック５０２において、ユーザの現在状態を示す状態データが受け取られても良い。図１のヘルスアプリケーション１１１及び／又は図２の将来状態予測部２０８は、ユーザの現在状態を示す状態データを受け取っても良い。例えば、ヘルスアプリケーション１１１は、１マイル８分で走るユーザの能力を示す状態データを受け取ってもよい。
【００９１】
ブロック５０４において、一以上のセンサにより生成されたセンサデータを受け取っても良い。センサデータはユーザの一以上の行動を示す。図１のヘルスアプリケーション１１１及び／又は図２の取り戻しモジュール２０４は、図１の一以上のセンサにより生成されたセンサデータを受け取っても良い。例えば、ヘルスアプリケーション１１１は、ユーザが毎日平均８マイル走ることを記述するセンサデータを受け取っても良い。センサ１１５は、ロケーションセンサ、歩数計、高度計、及び／又はその他のセンサを含み得る。
【００９２】
ブロック５０６において、仮想的特性を購入するユーザからの支払いを受け取っても良く、その支払いの少なくとも一部は取り戻し期間にわたり一以上の行動に改善があれば、それに応じてユーザに返されてもよい。図１のヘルスアプリケーション１１１及び／又は将来状態購入部２０２は、ユーザから、仮想特性を購入する支払いを受け取っても良い。例えば、仮想特性は、１マイル走る時間を３０秒短縮することを含んでもよい。ユーザは、３０秒の短縮を各１０ドルで２つ購入して、全部で２０ドル払っても良い。
【００９３】
ブロック５０８において、行動ベースの仮想的特性規則をセンサデータに適用することにより、センサデータに基づいて行動ベースの仮想的特性を決定してもよい。図１のヘルスアプリケーション１１１及び／又は図２の将来状態予測部２０８は、行動ベースの仮想特性規則をセンサデータに適用することにより、行動ベースの仮想特性を決定してもよい。例えば、行動ベースの仮想特性規則は、ユーザが１日に平均８マイル走るのを２マイル増やすとき、例えば、１日に全部で平均１０マイルを走ることにより、ユーザが１マイルを走るのに係る時間を３０秒短縮することを指定してもよい。
【００９４】
ブロック５１０において、ユーザの現在状態と、行動ベースの仮想特性と、購入された仮想特性とから、ユーザの将来状態を推定してもよい。図１のヘルスアプリケーション１１１及び／又は将来状態予測部２０８は、ユーザの現在状態と、行動ベースの仮想特性と、購入された仮想特性とから、ユーザの将来状態を推定してもよい。例えば、ヘルスアプリケーション１１１は、ランニング時間の３０秒短くなることを含む行動ベースの仮想特性と、２つの３０秒短縮を含む購入された仮想特性とに基づいて、ユーザの将来状態がユーザの現在状態より１マイル９０秒速く走ること、すなわちユーザが１マイルを８分で走ることを推定してもよい。
【００９５】
ブロック５１２において、ユーザの将来状態の視覚化を含むグラフィカルデータを生成して、ユーザに表示してもよい。図１のヘルスアプリケーション１１１及び／又は図２のユーザインターフェースモジュール２１０は、ユーザの将来状態の視覚化を含むグラフィカルデータを生成しても良い。例えば、ヘルスアプリケーション１１１は、ユーザのふくらはぎの筋肉がよりはっきりし、腕が引き締まり、腰回りが細くなることを含む、ユーザの強調画像としてユーザのやる気を起こさせる視覚化を含むグラフィカルデータを生成してもよい。
【００９６】
ここに説明する実施形態は、後でより詳しく説明する様々なコンピュータハードウェア又はソフトウェアモジュールを含む特殊用途又は汎用コンピュータの利用を含んでも良い。
【００９７】
ここに説明の実施形態は、コンピュータ実行可能命令又はそれに格納されたデータ構造を担うコンピュータ読み取り可能媒体を用いて実装されてもよい。かかるコンピュータ読み取り可能媒体は、汎用又は特殊目的コンピュータシステムによりアクセスしてもよい、利用できるどんな媒体を含んでもよい。限定ではなく一例として、かかるコンピュータ読み取り可能媒体は、非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体を含み、これはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、又はその他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ、その他の磁気ストレージデバイス、フラッシュメモリデバイス（例えば、ソリッドステートメモリデバイス）、又はその他の任意のストレージ媒体であって所望のプログラムコードを、汎用又は特殊用途コンピュータによりアクセスしてもよいコンピュータ実行可能命令又はデータ構造の形式で担う又は格納するのに用いられるものを含む。上記のものの任意の組合せを、コンピュータ読み取り可能媒体の範囲内に含んでもよい。
【００９８】
コンピュータ実行可能命令は、例えば、命令とデータであって、汎用コンピュータ、特殊用途コンピュータ、又は特殊用途プロセッサデバイス（例えば、一以上のプロセッサ）に、ある機能又は一群の機能を実行させるものを含んでもよい。  本主題を個別の構造的特徴及び／又は方法動作を用いて説明したが、言うまでもなく、添付した特許請求の範囲に規定する主題は、上記の特定の特徴や動作には必ずしも限定されない。上記の特定の特徴や動作は、請求項を実施する形式例を開示するものである。
【００９９】
ここで、「モジュール」又は「コンポーネント」との用語は、計算システムの汎用ハードウェア（例えば、コンピュータ読み取り可能媒体、プロセッサデバイスなど）により格納及び／又は実行され得るモジュール又はコンポーネント、及び／又はソフトウェアオブジェクト又はソフトウェアルーチンを実行するように構成されたハードウェア実施形態を指してもよい。幾つかの実施形態では、ここに説明する異なるコンポーネント、モジュール、エンジン、及びサービスは、（例えば、別のスレッドとして）計算システム上で実行されるオブジェクト又はプロセスとして実施してもよい。ここに説明のシステムと方法の幾つかは、概して（汎用ハードウェアにより格納及び／又は実行される）ソフトウェアで実装されると説明したが、ハードウェアの実施形態、又はソフトウェアとハードウェアの実施形態の組み合わせも可能であり、想定されている。本明細書において、「計算エンティティ（ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ｅｎｔｉｔｙ）」とは、ここで定義したどの計算システムであってもよく、計算システム上で実行されているどのモジュール又はモジュールの組み合わせであってもよい。
【０１００】
ここに記載したすべての例と条件付きの言葉は、発明者が技術発展に対してなした本発明とコンセプトとを、読者が理解しやすいようにするためのものであり、その解釈は具体的に記載した実施例や制約に限定されるべきではない。  本発明の実施形態を詳細に説明したが、言うまでもなく、本発明の精神と範囲から逸脱することなく、これらの実施形態に変更、置換、代替を施すことができる。
【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４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５】
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