(57)【要約】  減量ガイダンスを提供するシステム及び方法が提供される。本方法は、個人のための健康プログラムの選択を受け付けること、食事療法を含む健康プログラム、健康プログラムへの個人の参加の間における個人のカロリー消費量及び身体組成又は体質量について変化量を計測すること、測定されたカロリー消費量又は身体組成又は体質量について測定された変化量に基づき健康プログラムの順守を判定すること、健康プログラムの変更を識別すること、及び、ユーザに変更を知らせることと、を含む。この変更は、彼又は彼女の健康目標達成において個人を補助するために調整された栄養成分及び／又はカロリー内容をもつ健康サプリメント、食事又はレシピを含むことができる。本方法は、健康プログラムに基づき及び個人の性別、年齢、身長、体重及びその他の要素に基づき身体組成又は体質量について推定された変化量を予測することをさらに含むことができる。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに減量ガイダンスを提供する方法であって、前記方法は、
複数の減量プログラムから前記ユーザのために１つの減量プログラムの選択を提供することと、
前記選択した減量プログラムに基づき及び前記ユーザの生体特徴に基づき前記ユーザのために食事療法を決定することと、
前記減量プログラムに前記ユーザの参加中に前記ユーザのカロリー消費量及び前記ユーザの体質量の変化量を測定すること、及び前記測定したカロリー消費量及び前記測定した体質量の変化量を非一時的コンピュータ可読メモリに保存することと、
前記測定したカロリー消費量及び前記測定した体質量の変化量のうちの少なくとも１つと、推定されるカロリー消費量及び推定される体質量の変化量のうちの少なくとも１つとの比較を、コンピュータを使用して実行することと、
前記コンピュータが実行した比較に基づき前記食事療法の推奨される変更を決定することと、及び、
前記ユーザに前記推奨される変更を知らせることと、を含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記生体特徴は、年齢、性別、体重、身長及び体質量指数のうち少なくとも１つを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記推奨される変更は、前記ユーザのために提案される栄養サプリメントを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、前記推奨される変更は、前記ユーザのために提案されるレシピを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、前記減量プログラムの一部として前記ユーザによる達成のために１以上の目標を、前記コンピュータを使用して設定することをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、前記ユーザが前記１以上の目標を満たしているか否かを、前記コンピュータを使用して判定することを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、前記１以上の目標の達成に失敗する前記ユーザに基づいて前記１以上の目標を変更することを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法であって、前記ユーザに前記推奨される変更を知らせることは、前記推奨される変更をポータブルデバイスに送信することを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、前記選択した減量プログラムに基づき及び前記ユーザの生体特徴に基づき推定される体質量の変化量を、前記コンピュータを使用して予測することをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法であって、前記推定される体質量の変化量は、除脂肪量に対する脂肪量の前記ユーザの比率にさらに基づく、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項１１】
所定の食事療法を有する減量プログラムに従って減量ガイダンスを提供するシステムであって、前記システムは、
カロリー消費量を計測することに適した第１センサと、
体質量を測定することに適した第２センサと、及び、
前記測定されたカロリー消費量及び前記測定された体質量に基づき以下のステップの実行に適したプロセッサを含むコンピュータであって、
前記所定の食事療法、前記所定の運動療法、及び前記測定されたカロリー消費量に応じて推定される体質量を決定し、
前記測定された体質量と前記推定された体質量とを比較し、及び、
前記推定された体質量から前記測定された体質量の逸脱に基づき前記所定の食事療法の変更を推奨する、コンピュータと、を含む、減量ガイダンスを提供するシステム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のシステムであって、前記第１センサは、生体インピーダンス及び心拍数のうち少なくとも１つを測定することに適する、減量ガイダンスを提供するシステム。
【請求項１３】
請求項１１に記載のシステムであって、前記第１センサは、前記安静時の代謝率及び食事誘発の熱発生を測定することに適する、減量ガイダンスを提供するシステム。
【請求項１４】
請求項１１に記載のシステムであって、前記第１センサはウェアラブルデバイスの一部であり且つ前記第２センサは体重計の一部である、減量ガイダンスを提供するシステム。
【請求項１５】
請求項１１に記載のシステムであって、前記第１センサ、前記第２センサ及び前記コンピュータは、ネットワークを介して相互に接続される、減量ガイダンスを提供するシステム。
【請求項１６】
請求項１１に記載のシステムであって、前記コンピュータは、前記第１デバイスと前記第２デバイスとの両方に対して離れて位置するクラウドサーバである、減量ガイダンスを提供するシステム。
【請求項１７】
個人にガイダンスを提供する方法であって、
前記個人の健康プログラム、食事療法及び運動療法を含める前記健康プログラムの選択を受け付けることと、
前記個人のカロリー消費量と身体組成又は体質量の変化量とを計測し、前記計測されたカロリー消費量及び身体組成又は体質量について前記計測された変化量を非一時的コンピュータ可読メモリに保存することと、
前記測定されたカロリー消費量及び身体組成又は体質量について前記計測された変化量のうちの少なくとも１つに基づき、前記食事療法及び前記運動療法のうちの少なくとも１つに対する前記個人による順守を、コンピュータを使用して判定することと、
前記コンピュータ実施判定に基づき前記食事療法及び前記運動療法のうちの少なくとも１つの変更を識別することと、及び、
前記個人に前記変更を知らせることと、を含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法であって、前記変更を識別するときに、複数のレシピ用の栄養データを有するデータベースにアクセスすることをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項１９】
請求項１７に記載の方法であって、前記食事療法は、前記個人のためのカロリー制限を含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２０】
請求項１７に記載の方法であって、前記食事療法は、前記個人のための複数のレシピを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２１】
請求項１７に記載の方法であって、前記食事療法は、前記個人のための複数の栄養サプリメントを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２２】
請求項１７に記載の方法であって、身体組成又は体質量について推定される変化量は、前記個人により選択された前記健康プログラムの少なくとも一部に基づき、前記コンピュータを使用して予測することをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２３】
請求項２２に記載の方法であって、身体組成又は体質量について前記推定される変化量は、前記個人の性別、年齢、身長、体重、及び除脂肪量に対する脂肪量の比率のうち少なくとも１つにさらに基づく、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２４】
請求項１７に記載の方法であって、身体組成又は体質量について前記測定された変化量に対する前記食事寄与を、前記コンピュータを使用して判定することをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２５】
請求項１７に記載の方法であって、身体組成又は体質量について前記測定された変化量に対する前記運動寄与を、前記コンピュータを使用して判定することをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２６】
請求項１７に記載の方法であって、カロリー内容をもつ第１食事プランを提供することをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２７】
請求項２６に記載の方法であって、前記第１食事プランの前記カロリー内容とは異なるカロリー内容をもつ第２食事プランを提供することをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、体重管理システムに関し、特に、個人の体重目標を設定し、及び／又は順守するように補助するための自動化システムに関する。
【発明の概要】
【０００２】
肥満症は、米国内で最も多い健康リスクのうちの一つである。米国疾病対策予防センターは、米国成人人口の〜６７パーセントが肥満と推定した。減量プログラムで、個人が所定のダイエットを順守するのは困難かもしれない。少なくとも１つの研究では、ダイエットの順守にとって最も重要な要因は減量目標を得ることであり、ダイエットのタイプ（例えば、アトキン、オーニッシュ、ウェイトウォッチャーズ及びゾーンダイエット）ではない。個人に共通する体験に、減量目標を設定するものの、その後やる気がなくなり、これらの目標をもたない場合はダイエットすらやめかねないことが明らかとなっている。これらの状況で多くの場合、個人はなぜ減量目標を持たないのかを理解しない。
【０００３】
一般的に、減量は、カロリー摂取量がカロリー消費量未満であるときに達成される。この考えは熱力学の第１法則に従い下記のエネルギー平衡方程式により説明され、ＥＩはカロリー摂取量（ｋｃａｌ）であり、ＥＥはカロリー消費量（ｋｃａｌ）であり、ＥＳは脂肪量(ＦＭ)及び除脂肪量(ＦＦＭ)の形で蓄積されたエネルギー（ｋｃａｌ）である。
（１）  ＥＩ−ＥＥ＝ＥＳ
エネルギー消費量（又はカロリー消費量）は、一般的に、運動によるカロリー消費と、安静時の新陳代謝率（ＲＭＲ）によるカロリー消費と、食事誘発性熱発生（ＤＩＴ）によるカロリー消費とに分けられる。
【０００４】
ユーザに活動レベルやエネルギー消費の理解を助けることを目的とする多種多様なウェアラブルデバイスが存在する。多くの場合、これらのデバイスは減量目標に有効なツールとして販売されている。これらの多くのデバイスは、モバイルアプリと同期し、カロリー消費の追跡目的で摂取する食物を人々に手動入力させる。１週間のうちに人々は、単に摂取した食物や飲み物の一部を手動入力で食物履歴に入力することを忘れたり、怠ったり、又はその気がなくなったりする。このように一貫性のないデータ入力は、しばしば一定期間のカロリー消費を実際より少なく報告する原因となる。
【０００５】
個人がウェアラブルデバイスによるＥＥ及び少なく報告されたＥＩを正確に追跡できるとしたら、彼らは減量（ＥＳ）すべきと考えるかもしれないが、現実には彼らは現在の体重を維持するか、あるいは体重を増やしさえする。この現象は、ユーザに不満を生じさせ、時にはダイエットや対象の減量目標に達するための努力をやめさせる。
【０００６】
体重管理は、ただ単に体重を管理することに限られない。多くの状況で、体質量指数（ＢＭＩ）又は数式ＦＭ／ＦＦＭにより表される除脂肪量（ＦＦＭ）に対する脂肪量（ＦＭ）の比率を管理することが望ましい。身体組成又は減量及び身体組成の組合せと称した食事療法や運動療法を確立する方法は、数多く存在する。
【０００７】
健康と情報ネットワークの提供は、ユーザの健康や幸福を向上させるように、ユーザを補助可能に構成されることで知られている。これらのネットワークのタイプは、ユーザの健康又は幸福に関連し得る情報の計測又は取得が可能な多くのデバイス、情報の保存用データベース及び情報の分析や健康と幸福の向上のためのレコメンデーションが提供可能なプロセッサを含めてもよい。ネットワークデバイスは、基本的に健康と幸福に関係する特徴の計測が可能ないかなるデバイスも含めてもよい。例えば、電子体重計、身体組成センサ、血圧カフ、心拍数モニタ、発汗センサ、運動装置及び睡眠センサである。健康と情報のネットワークの例は、「Behavior Tracking and Modification System」と題されたDavid W. Baarman他２０１２年１２月７日付け出願WO/2013/086363及び「Systems and Methods for Determining Caloric Intake Using a Personal Correlation Factor」と題されたBaarman他２０１３年１１月２２日付け出願WO/2014/099255に記載され、これらの開示は参照されることにより本明細書中全体に組み込まれる。
【０００８】
本発明は、オプションとして、消費した食物を手動で入力することなく、ダイエットを順守するようにユーザを支援する自動システムを提供する。本システムは、期間中の既定量の体重減少又は体重増加といった減量目標及び／又は期間中に理想の体質量指数（ＢＭＩ）を達成するための身体組成の変化といった身体組成目標を満たすための支援が可能に構成されてもよい。一実施形態において、本システムは、ダイエット期間中（例えば、日別）に異なるポイントで体重減少を予測するプロセッサと、これらのポイントで実際の体重を測定する体重測定デバイスと、実際の体重減少と予測された体重減少との比較に基づいて、ダイエットの順守を続ける又はダイエットを変更することをユーザに推奨するプロセッサとを含む。例えば、所定期間にユーザが体重減少又は身体組成について推定された変化量を達成していない場合、本システムはあらゆる欠点を補うために将来のユーザの食事又は運動療法を変更することをユーザに指示してもよい。
【０００９】
一実施形態では、一つの方法が提供される。本方法は、ａ）ユーザの減量プログラムの選択を受け付け、この減量プログラムは食事療法を含むことと、ｂ）減量プログラムのユーザの参加中、ユーザのカロリー消費量と身体組成又は体質量における変化量を測定することと、ｃ）測定されたカロリー消費量と身体組成又は体質量の測定された変化量に基づき減量プログラムの順守を判定することと、ｄ）食事療法に対する変更を特定することと、及びｅ）個人に変更を知らせることとを含む。食事療法を変更することは、個人の減量目標に合致するように、その個人を支援すべく適合された栄養及び／又はカロリー内容を有する１以上の栄養サプリメント、食事又はレシピを含むことができる。
【００１０】
別の実施形態では、一つのシステムが提供される。本システムは、カロリー消費量を測定することに適した第１センサと、身体組成又は体質量を測定することに適した第２センサと、及び、測定されたカロリー消費量及び測定された身体組成又は体質量に基づき以下のステップの実行に適したコンピュータであって、ａ）推定される身体組成又は体質量を決定し、ｂ）測定された身体組成又は体質量と推定された身体組成又は体質量とを比較し、及び、ｃ）推定された身体組成又は体質量から測定された身体組成又は体質量の逸脱に基づき所定の食事療法の変更を推奨する、コンピュータとを含む。第１デバイスは、ウェアラブルデバイスを含むことができ、第２デバイスは体重計を含むことができ且つコンピュータは第１デバイス及び第２デバイスの両方に対して離れて位置するクラウドサーバを含むことができる。
【００１１】
一実施形態では、本システムは、身体活動、安静時の新陳代謝率（ＲＭＲ）及び食事誘発性熱発生（ＤＩＴ）を通して消費したエネルギーの推定量を使用して、ダイエット期間中にわたり体重減少を予測する。一実施形態で本システムは、初期の追跡期間中、例えば１週間のうちに、身体活動によるエネルギー消費量の予測を支援するためにユーザのエネルギー消費量を追跡する１以上のデバイスを含む。例えば、本システムは、追跡期間中に身体活動によるエネルギー消費量を追跡するセンサを有するウェアラブルデバイスを含めてもよい。初期の追跡期間中は測定された身体活動に基づき、本システムは、身体活動による平均日別エネルギー消費量を決定してもよく、これは減量予測を作成する上で使用される。一実施形態では、本システムは、ダイエット中の身体活動を追跡し続けてもよい。身体活動による実際のエネルギー消費量が、減量予測を作成する上で使用された身体活動による推定エネルギー消費量と十分に合致しない場合は、本システムは、その差を考慮して減量モデルを修正してもよい。
【００１２】
一実施形態では、本システムは、エネルギー消費量と関係する可能性があり且つそれ故に正確な減量予測を作成する上で有効な追加の情報を収集し又はさもなければ取得する。例えば、ユーザの性別、年齢、身長、体重及びＲＭＲと関連し得る除脂肪量に対する脂肪量の比率である。この情報は、ユーザによりシステムに入力されてもよい。エラーのリスクを低減するため、体重は、システムと直接的に通信可能な体重計により取得され又は提供されてもよい。同様に、身長は、システムと直接的に通信可能な進捗測定デバイスにより取得され又は提供されてもよい。本システムは、計算式：ＢＭＩ＝身長／体重２を使用して、身長及び体重の測定値により体質量指数（ＢＭＩ）を決定してもよい。追加的又は選択的に、本システムは、生体インピーダンスセンサ又はそのような情報を提供可能な他のデバイスを使用して、除脂肪量（ＦＦＭ）に対する脂肪量（ＦＭ）の比率を決定してもよい。本システムは、体重減少又は身体組成における変化の正確な予測の作成に関係し得る追加の情報を収集し又はあるいは取得してもよい。追加の情報は、ユーザのために健康的且つ現実的なダイエット目標を設定する上で有用な可能性があり、例えば、ユーザの安静時の心拍数、ユーザの平均血圧、日別平均睡眠量、汗中の平均塩分含有量、及びユーザの平均水和レベルである。例えば、本システムは、エネルギー消費量の測定値をより正確にするために使用され得る心拍数モニタを含めてもよく、又は身体組成の測定値をより正確にするために使用され得る水和センサを含めてもよい。
【００１３】
一実施形態では、例えば、推奨される減量目標又は推奨される身体組成目標のように、ユーザのために健康的且つ現実的なダイエット目標を提供可能に構成される。このダイエット目標は、従前の臨床的判断に基づきユーザにとって理想の体重又は身体組成の数であってもよい。
【００１４】
一実施形態で本システムは、ユーザの健康と幸福に関係し得るユーザ情報を収集し且つ保存するより大きなデバイスネットワークに接続される。本実施形態では、本システムは、ユーザにとって健康的且つ現実的なダイエット目標を形成するために関係し得る追加の情報を、ネットワーク内にある１以上のデバイスから取得可能に構成されてもよい。デバイスネットワークは、インターネット又は他のネットワーク技術を介して接続されてもよい。本システムは、他のデバイスから送信及び／又は受信するために、ネットワーク内にあるデバイスと直接的又は間接的に通信してもよい。本デバイスネットワークは、ユーザの健康と幸福に関係する情報を含むデータベースを、ユーザの健康と幸福に関係する情報を収集可能に構成される追跡デバイスと併せて含めてもよい。本データベースは、特定のユーザに対する情報又は個人の集合体に関係する一般情報を含めてもよい。本追跡デバイスは、例えば、運動装置、栄養サプリメントディスペンサ、睡眠モニタリングデバイス、ストレスモニタリングデバイス、及び食物消費に関する情報を収集可能に構成されたデバイスといったように、健康及び幸福に潜在的に関係する情報を測定又はさもなければ取得可能な、本質的にいかなるタイプのデバイスを含めてもよい。使用時、食物消費情報は、例えば、カロリー摂取及び／又は栄養コンテンツのように、健康及び幸福に潜在的に影響を与える消費した食物の本質的にいかなる特徴を含めてもよい。例えば、脂肪及び／又はタンパク質の量に関係する情報は、身体組成目標を満たす上で特に有用である可能性がある。
【００１５】
一実施形態では、本システムは、減量又は身体組成についての目標の達成を支援し又は健康と幸福の全ての改善を支援するといったダイエット順守に特化しないレコメンデーションをユーザに提供可能に構成される。このような実施形態では、本システムは、安静時の平均心拍数、平均血圧、平均水和レベル又は健康と幸福に関係し得る他の要素をモニタしてもよい。これらの実施形態では、本システムは全ての有効情報を分析してもよく、特定のユーザに対して推奨してもよい。例えば、本システムは、低ナトリウムダイエット又は高タンパク質ダイエットを勧めるように、消費する食物のタイプの変更を推奨してもよい。本システムは、特定のレシピを推奨し又は推奨される食事の変更を実施するために現行のレシピの修正方法を提案さえしてもよい。他の例として、本システムは運動療法を推奨してもよく、睡眠量の増加を推奨してもよく、又は水分消費量の増加を推奨してもよい。
【００１６】
本発明は、食物の消費に関する情報入力を要求することなく、ユーザのダイエット順守を支援可能なシンプル且つ効果的なシステムを提供する。これにより食物の消費情報の不正確又は不完全な入力によるエラーを除去する。推奨されるダイエット目標を提供するこれらの実施形態では、本システムは、健康リスク及び不適当な目標に起因する期待外れの結果を防止するために、健康的且つ現実的な目標を達成することを支援する。本システムは、システムの使用を容易にするために自動化された方法でレコメンデーションを提供するために必要とされる情報を収集可能に構成されてもよい。これらの実施形態では、本システムは、ユーザの健康と幸福の向上を支援可能に構成された複数の健康と幸福のデバイスを含む健康と幸福のネットワークと通信可能に構成されてもよい。これらの実施形態では、本システムは、健康と幸福のネットワーク内にあるリソースを活用可能にしてもよい。さらに、本システムは、これらの機能を実施する上で、これらのデバイスを支援するためのデバイスネットワークに対してこの情報及び他のリソースを提供可能に構成することができる。
【００１７】
本発明におけるこれらとその他の目標、利点、及び特徴は、本実施形態及び図面の記載を参照してより完全に理解され且つ認識される。
【００１８】
本発明の実施形態が詳細に説明される前に、本発明は以下の記載で説明され又は図中に示す操作の詳細又は構成の詳細及び要素の配置に限られないと理解される。本発明は、あらゆる他の実施形態で実施され、又は本明細書中に明示的に開示されていない代替的方法で実行されてもよい。また、本明細書中で使用する言い回しや用語は説明目的のためと理解され、限定するとみなすべきではない。「含む」や「構成する」及びこれらの無数の変形は、以降に記載される項目に包含され且つそれと同等であって、追加的な項目及びそれと同等であると意味する。さらに、この列挙は、あらゆる実施形態の記載で使用されてもよい。明示的に記載されていない限り、この列挙の使用は、本発明をいかなる特定の順序又は要素の数に限定して解釈すべきでない。列挙の使用は、列挙するステップや要素とともに又は内部に組み込まれる可能性があるいかなる追加のステップ又は要素を、本発明の対象から除外して解釈すべきでない。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】予測の体質量に対する実際の体質量のプロットであり、予測の体質量は本明細書中の従来技術の式（２）により決定される。
【図２】連続２週間の時間間隔にわたり、エネルギー消費量と減量の相関する２つのプロットを含む。
【図３Ａ】減量プログラムの一部としてダイエット法の変更を推奨する方法を描いたフロー図である。
【図３Ｂ】減量プログラムの一部として健康プランの変更を推奨する方法を描いたフロー図である。
【図４】健康プランの一部としてダイエット法の順守を決定づける本発明のシステムの概略図である。
【図５】健康プランの一部としてダイエット法の順守を決定づけることに適したシステムのデバイスネットワークを表す。
【図６】ユーザ指定健康プランの順守に関係する情報を含めるモバイルデバイス用の第１グラフィカルアプリケーションを表す。
【図７】ユーザ指定健康プランの順守に関係する情報を含めるモバイルデバイス用の第２グラフィカルアプリケーションを表す。
【図８】本発明の一実施形態による栄養管理の図である。
【図９】本発明の一実施形態において使用可能に構成されたあらゆるデバイスを描く。
【図１０】本発明の一実施形態においてウェブベースのクラウドコンピューティングと連動して使用可能に構成されたあらゆるデバイスを描く。
【図１１】本発明の一実施形態による一定期間にわたって追跡された身体活動に起因するエネルギー消費量のグラフである。
【図１２】本発明の一実施形態によるカロリー摂取量とカロリー消費量を表すチャートである。
【図１３】本発明の一実施形態による２４時間にわたって異なる主要栄養素の摂取量の変化を描くチャートである。
【図１４】健康であろうと思われる体質量指数の範囲を示すチャートである。
【図１５】日別平均エネルギー消費量を決定づける本発明の一実施形態により収集されたデータの例を示すチャートと表である。
【図１６】本発明の一実施形態によるモデル減量予測のプロットである。
【図１７】本発明の一実施形態によるものであって、異なる順守シナリオについての異なる体重結果を表すチャートを示す。
【図１８】本発明の一実施形態により脂肪量に対する除脂肪量に関して分析されるであろう個人の減量のチャートである。
【図１９】遺伝的及び微生物的素因の理解の補助として微生物叢及び遺伝子解析の概略を含む。
【図２０】ダイエットの順守を測定する目的で対応インジケータを与える１年間の微生物叢評価を含む。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明の一実施形態によるシステム及び方法は、自動化した方法で既定の健康メトリックに対するユーザ順守の追跡を可能にする。一実施形態では、本システム及び方法は、ユーザプロファイルを作成するために一定期間、ユーザの特徴を追跡してもよい。ユーザ特徴は、例えば、体重、活動レベル、心拍数、血圧、平均脂肪量（ＦＭ）、除脂肪量（ＦＦＭ）、及び水和レベルの１以上を含めてもよい。本発明は、これらの特徴に限られず、ユーザプロファイルの作成の際にいかなるタイプのユーザ特徴を追跡してもよい。このユーザプロファイルに基づき、本システム及び方法は、ユーザの順守を達成するために選択された１以上の健康メトリック又は目標を形成してもよく、これらの目標を達成するために１以上のレコメンデーションを提供してもよい。1以上の目標は、ユーザ順守の見込みに基づき部分的に選択されてもよい。１以上の健康メトリックス又は目標は、健康的であるように又はユーザの年齢及び体重といった特定のユーザの健康パラメータの範囲内で選択されてもよい。
【００２１】
以下詳述するように、本発明の本システム及び方法は、１以上の測定値を含むことができる。これらの値は、例えば、カロリー消費量、カロリー摂取量、体質量、身体組成、体質量指数、除脂肪量に対する脂肪量の割合、血圧、身長、体重、体温、及び、前述に掲げるものの時間経過に伴う変化を含むことができる。本明細書中で使用される用語として、値を「測定する」こととは、実測値及び推定値のうち少なくとも１つを直接的又は間接的に決定することを意味する。例えば、カロリー消費量を「測定する」ことには、実際のカロリー消費量又は推定のカロリー消費量を直接的又は間接的に決定することを含み、必要に応じて減量プログラムの順守を判定する方法と連動する。本明細書中で使用される「測定された」値もまた、実測値及び測定値のうちの少なくとも１つを含む。例えば、測定されたカロリー消費量は、直接的又は間接的のいずれかにより決定された実際のカロリー消費量又は推定のカロリー消費量を含み、必要に応じて減量プログラムの順守を判定する方法と連動する。
【００２２】
選択又は既定の健康メトリックスフレームワークの範囲内で、本システム及び方法は、健康メトリックス、又はより詳細には食事療法及び運動療法の一方又は両方を有する健康プランに対するユーザの順守を追跡してもよい。本システム及び方法は、ユーザの特徴を継続して追跡し、ユーザが１以上の健康メトリックス又は目標を順守しているか否かを自動的に判定する。一実施形態において、順守は、ユーザによる摂取した食物の手動入力なしに判定されてもよく、手動入力のプロセスの際、ユーザの間違いやごまかしにより生じる矛盾を回避する可能性がある。１以上の健康メトリックスに対する順守の度合いが低いと判定された場合は、ユーザに１以上の健康メトリックスを現実的に達成するように支援する提案を与えてもよい。
【００２３】
本明細書中で説明するように、本発明の一実施形態による本システム及び方法は、１以上のユーザ特徴を追跡する。これらの特徴の一部は、追跡され又はパーソナルデバイス（例えば、図４及び図５に示すパーソナルデバイス、１０と指定する）の使用を介してユーザと関連付けられてもよい。パーソナルデバイス１０は、ユーザにより携帯又は装着されてもよく、ユーザ及び他人のシステム構成間で関連付けが可能とされてもよい。パーソナルデバイス１０は、１以上の多種多様なセンサ、データ記憶装置、通信回路、ユーザインターフェース及び処理装置を含めてもよい。例として、パーソナルデバイス１０は、「Behavior Tracking and Modification」と題されたDavid W. Baarman他２０１２年１２月７日付け出願WO/2013/086363に記載され、この開示は参照されることにより本明細書中全体に組み込まれる。
【００２４】
図５に示すように、パーソナルデバイス１０は、製品又は構成のより大きなシステム（又はネットワーク）の一部でもよく、ユーザの行動（例えば、食事、運動及び健康や幸福と関係し得る他の要素）についての情報を収集する。この情報の収集により、システムは、ユーザに健康や幸福を改善する選択をさせることを支援できるとしてもよい。食物、水や栄養の摂取及び行動を追跡することは、我々の健康ニーズに関する把握がより得やすいことでよく知られる。パーソナルデバイス１０は、システムの１つの側面を示すが、より大きな見方をした個人の健康プランのうちの１つの要素を作ることを助ける。このシステムは、スケール１１０、パーソナルコンピュータ１２０、スマートフォン１３０、接続ハブ１４０、及び／又はリモートサーバ１５０を含むことができる。パーソナルコンピュータ１２０は、インターネット又は例えば、ＷｉＦｉ又は低エネルギーＢｌｕｅｔｏｏｔｈのようなワイヤレス接続を使用する他のシステム構成要素１１０、１２０、１３０、１４０、１５０と通信可能に構成されてもよい。通信性能は、パーソナルデバイス１０にユーザのために個人の健康情報の送信及び／又は受信をさせてもよい。より大きなシステムは、食物、サプリメント又は飲料のディスペンサ、又はこれらの組合せを含むあらゆる構成要素を含めてもよい。例えば、より大きなシステムは、「Pill Dispenser」と題したBaarman他２０１２年４月２５日付け出願、米国特許出願公開2013/0110283に記載の食物サプリメントディスペンサ又は飲料ディスペンサを含めてもよく、この開示は参照されることにより本明細書中全体に組み込まれる。
【００２５】
図４の実施形態では、パーソナルデバイス１０は、電力管理回路１２、行動追跡回路１４及び生体追跡回路１６を含めてもよい。本明細書中で意図するパーソナルデバイス１０は、これらの構成要素、１以上の追加的な構成要素又はこれらの組合せのサブセットを含めてもよいことを理解する必要がある。さらに、パーソナルデバイス１０又はこれらの部分は、より大きなシステムの構成要素に統合されてもよい。図示しないが、パーソナルデバイス１０は、ユーザに入力受付及びパーソナルデバイス１０の操作制御を可能にさせるユーザインターフェースを含めてもよい。
【００２６】
行動追跡回路１４は、プロセッサ２８、通信回路２４、メモリ２６及び１以上のセンサ２２を含めてもよい。行動追跡回路１４のプロセッサ２８は、パーソナルデバイス１０に関連付けたユーザの行動を追跡するために、通信回路４、メモリ２６及び１以上のセンサ２２と操作可能に協働してもよい。プロセッサ２８は、１以上のセンサ２２から情報を取得し、そしてこの情報を本明細書中で説明する実施形態により１以上のステップを実行するためのベースとして使用してもよい。プロセッサ２８は、外部ソースから情報（例えば、図５に図示するデバイス１１０、１２０、１３０、１４０、１５０からパーソナルデバイス１０のユーザと関係する情報）を受信する通信回路２４と接続してもよい。例えば、通信回路２４は、システム内でデータや情報を受信及び送信し、そしてシステムとユーザが相互通信可能に構成された、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈインターフェースとしてもよい。外部ソースから受信した情報もまた、本明細書中で説明する実施形態により１以上のステップを実行するためのベースとして使用されてもよい。選択的又は追加的に、通信回路２４は、１以上のセンサ２２から、パーソナルデバイス１０からより大きなシステム中の構成要素に至るまで、取得された情報を含むユーザに関係する情報を、パーソナルデバイス１０に送信させてもよい。パーソナルデバイス１０から通信された情報を使用し、構成要素は、本明細書中で説明する実施形態により１以上のステップを実行してもよい。
【００２７】
図４の実施形態では、１以上のセンサ２２は、３軸加速度センサのような加速度センサを含めてもよい。加速度センサは、関連付けたユーザの動きや活動レベルをパーソナルデバイス１０にモニタさせてもよい。一実施形態において、１以上のセンサ２２はユーザの活動レベルを継続的にモニタリングさせてもよい。しかし、本発明は継続モニタリングに限られないこと、且つ、追加的又は選択的に１以上のセンサ２２は、ユーザの活動レベルを断続的、定期的に又はイベントベース、又はこれらの組合せにより、アプリケーションの必要に応じてモニタするように構成可能とされてもよいことを理解すべきである。
【００２８】
活動追跡回路１４は、生体追跡回路１６中の１以上の生体センサと連携可能としてもよい。例えば、プロセッサ２８は、生体追跡回路１６の拡張回路３２と操作可能に連動してもよく、拡張回路３２は、プロセッサ２８に生体インピーダンスセンサのような１以上の別のセンサと連携可能とさせてもよい。このように、パーソナルデバイス１０は、ユーザに関係する生体情報を取得又は感知してもよい。生体追跡回路１６のセンサが電源管理回路１２からの継続的な電力消費を潜在的に回避できるように必要に応じて又はイベントベースで、プロセッサ２８は生体情報を取得するために生体追跡回路１６と連携してもよい。選択的又は追加的に、生体追跡回路又はこれらの要素は、継続的、断続的又は定期的にユーザのモニタリングをするために構成可能としてもよい。他の実施形態では、生体追跡回路１６と関連して説明される１以上のセンサは、活動追跡回路１４とともに直接的に又は活動追跡回路１４に対して操作可能に直接的に協働するように、連携してもよい。
【００２９】
図４の実施形態では、生体追跡回路１６は、生体インピーダンス測定回路３４を含めてもよい。生体追跡回路１６は、生体インピーダンス測定回路３４の選択に加えて、共振測定回路を含めてもよい。生体インピーダンス測定回路３４又は生体共振回路、又はこれらの両方は、デバイスにユーザの身体組成に関する情報を感知可能にさせてもよい。身体組成情報に基づき、プロセッサ２８又は他の要素は、脂肪量及び除脂肪量に関する決定をしてもよい。
【００３０】
生体追跡回路１６は、ユーザの心拍数の出力表示を提供可能な心拍数モニタ３６を含めてもよい。この心拍数情報は、例えば安静時の心拍数を判別するというように、ユーザの活動レベルに関係するセンサ出力と連携して分析してもよい。図４に示す実施形態で心拍数モニタ３６と生体インピーダンス測定回路３４との関係で説明するが、生体追跡回路１６は別に構成されてもよい。例えば、生体追跡回路１６は、体温センサ、血圧センサ及び水和レベルセンサのような１以上の追加的な生体センサを含めてもよい。そして、生体追跡回路１６は、生体インピーダンス測定回路３４又は心拍数モニタ３６、又は両方を含まなくてもよい。生体追跡回路１６は、プロセッサ２８とセンサ３４、３６との間で電気的に協働するポート拡張３９を追加的に含めてもよい。
【００３１】
パーソナルデバイス１０は、活動追跡回路１４及び生体追跡回路１６といったパーソナルデバイス１０の構成要素への電源供給を制御又は管理する電源管理回路１２を含めてもよい。電源管理回路１２は、バッテリー４１及び１以上の制御器４２、４３を含めてもよい。一実施形態において、パーソナルデバイス１０の操作上の必須要素に応じて、電源測定回路１２は、異なる電源出力を提供する１以上の制御器４２、４３を含めてもよい。例えば、電源測定回路１２は、バッテリー４１からプロセッサ２８、１以上のセンサ２２、通信回路２４、メモリ２６、及び拡張回路３２へ安定化電源を提供可能な低電源３Ｖ供給４２を含めてもよい。そして、電源測定回路１２は、バッテリー４１と協働し且つ生体インピーダンス測定回路３４への電源供給を目的とした、別の３Ｖ制御器４３を含めてもよい。
【００３２】
パーソナルデバイス１０のバッテリー４１は、あらゆる方法で充電されてもよい。本実施形態では、電源管理回路１２は、ワイヤレス電源回路４５及びバッテリー充電回路４４を含めてもよい。ワイヤレス電源回路４５は、第２の、即ち、ワイヤレスにあるいは直接の電気的接触なく受電可能な受信機を含めてもよい。例えば、ワイヤレス電源回路４５は、第１の送信機及び第２の送信機との間の電磁結合を介して送信機から電源を受信してもよい。選択的又は追加的に、電源管理回路１２は、直接の電気的接触を介する供給により受電可能な充電インターフェースを含む。電源測定回路１２での受電は、バッテリー４１を充電するための充電回路４４によりなされてもよい。
【００３３】
図４の実施形態でパーソナルデバイス１０は、パーソナルデバイス１０にフィードバック又は情報をユーザに対して提供させるフィードバック回路３８を含めてもよい。例えば、ユーザフィードバック回路３８は、パーソナルデバイス１０により決定され又はパーソナルデバイス１０で受信された１以上の変数に基づいて選択的に起動可能な１以上のＬＥＤを含めてもよい。別の例として、ユーザフィードバック３８は、ユーザに対して情報を伝える視覚ディスプレイを含めてもよい。図４の実施形態では、ユーザフィードバック回路３８は生体追跡回路１６に含まれるが、ユーザフィードバック回路３８はパーソナルデバイス１０の他の回路又は構成要素に組み込まれ又は接続されてもよいと理解されるべきである。
【００３４】
次に、図５の実施形態であるが、パーソナルデバイス１０は、ユーザの追跡を達成する又はレコメンデーションを提供する、又は両方のために、１００と指定するシステムの構成要素と連動して使用されてもよい。システム１００は、あらゆる目的を構成可能な多種多様なデバイスを含めてもよい。あらゆる目的は、例えば、パーソナルデバイス１０と通信する、ユーザに対して情報を提供する、あるデバイスから別のデバイスに情報を伝達する、及びユーザに関連する情報を感知する、といったことを含む。例えば、システム１００は、情報を送受信するパーソナルデバイス１０と通信可能であり、ユーザに対して１以上のレコメンデーションといった情報を提供し且つユーザフィードバックを取得可能であるコンピュータ１２０又はリモートデバイス１３０（例、スマートフォン）、又は両方を含めてもよい。通信ハブ１４０は、システム１００中の１以上のデバイスからシステム１００中の１以上の他のデバイスに情報を伝達してもよい。例えば、通信ハブ１４０は、コンピュータ１２０又はリモートデバイス１３０、又は両方に、例えばクラウド保存又はデータベース、又はこれらの組合せといった外部サーバ１５０と通信可能にさせてもよい。別の例では、通信ハブ１４０は、体重計１１０からのユーザの体重といったユーザに関連する情報を受信し、そして保存用に外部サーバ１５０に向けてこの情報を伝達してもよい。選択的又は追加的に、通信ハブ１４０もまた、情報をパーソナルデバイス１０に及びパーソナルデバイス１０から伝達してもよい。
【００３５】
図５の実施形態では、システム１００中のデバイスの１つに、ユーザの体重を測定可能であり、且つシステム１００中のパーソナルデバイス１０又はリモートデバイス１３０、又は両方といった別のデバイスにユーザの体重を通信可能な体重計１１０がある。この体重情報は、例えば、ユーザの体重又は食事メトリックを予測することも含めて、１以上の目標に対する順守を追跡するために、本実施形態による方法と併用されてもよい。
【００３６】
減量目標を設定し、ユーザの減量目標の達成を支援する方法は、図３Ａの実施形態とともに以下詳述する。本方法は３００と図示され、減量目標の設定のためユーザに関連する情報又はユーザの特徴を追跡するためにシステムで実行される。本システムは、減量目標の順守を判定するためにユーザに関する情報を追跡し、減量目標の達成のためにユーザを補助する１以上のレコメンデーションを提供し続けてもよい。
【００３７】
ステップ１３０から始まり、ユーザは、パーソナルデバイス１０を含めるシステム１００のフレームワークにある本方法３００による減量プログラムを開始する。図５のシステムと関連して説明するが、本方法３００又はこれの１以上のステップは、本明細書中に記載のいかなるシステム又は構成要素の中で実行されてもよいことを理解すべきである。最初のうちは（例、１週間）、ユーザの体重は日常的のように定期的に判定され、ユーザはパーソナルデバイス１０を装着する。ユーザの体重は、パーソナルデバイス１０又は外部サーバ１５０のようなシステム１００中の構成要素にユーザの体重を自動的に報告する体重計１１０のように、体重計を使用して判定されてもよい。選択的に、ユーザは本システムに体重を手動入力してもよいが、上述した通り、手動入力に伴いユーザエラーが起こる可能性がある。このように、体重計１１０を介してユーザの体重を自動報告することで、ユーザエラーの可能性なくユーザの体重を追跡させてもよい。
【００３８】
初期にユーザの体重をモニタリングすることに加えて、システム１００は、ユーザがパーソナルデバイス１０を装着している間に取得される情報、例えば、加速度センサといったように、パーソナルデバイス１０のうちの１以上のセンサからの出力に基づいてエネルギー消費に関連する活動レベルを追跡してもよい。本システム１００は、例えば、１以上の身体組成（例、ＦＭ／ＦＦＭ率）、ＢＭＩ（体質量指数）、年齢、性別、血圧、水和レベル、安静時の血圧、ストレス及び睡眠を含む、多くの追加的な特徴を追跡し、又は、初期の間のユーザに関連する追加的な情報を取得してもよい。パーソナルデバイス１０は、上述の通り、この情報を追跡可能な１以上のセンサを含めてもよい。初期の取得情報には、家族の病歴、ＤＮＡ分析、高血圧のような症状に関する潜在的な医学的問題や素因の兆候を含めてもよい。
【００３９】
ユーザに関して収集した情報及びデータに基づき、本システム１００は、カロリー制限レコメンデーション（食事療法）又は活動レコメンデーション（運動療法）、又は両方を含んだ健康的な目標体重を達成するための１以上の目標を設定してもよい。ステップ３１２。例えば、目標には理想体重に基づき選択されるダイエット目標がある。追加的又は選択的に、目標は、１以上の対象ＢＭＩ及び対象とする脂肪量又は身体組成を達成することに関係してもよい。例えば、本システム１００は、平均日別エネルギー消費量、年齢、性別、ＢＭＩ及び身体組成を含む、ユーザに関係する要素や特徴に基づき、健康的な減量目標（例えば、４カ月で２０パウンドの減量）を推奨してもよい。そして、健康的な減量目標に基づき、本システム１００は、毎日のカロリーより２００カロリー少ないカロリー制限又は１日あたり２０分間増の運動レコメンデーションを提供してもよい。健康的な減量目標、カロリー制限レコメンデーション又は増やした運動レコメンデーション、又はこれらの組合せは、ユーザ関連要素を情報のテーブル又はデータベースに入力することにより決定される。言い換えれば、情報のテーブルやデータベースは、健康的な減量目標、カロリー制限レコメンデーション、又は増やした運動レコメンデーション、又はこれらの組合せについてユーザに関係する要素と相関性があってもよい。情報のテーブルやデータベースは、ユーザの順守の見込みでもよく、例えば、システム１００は、達成不可能若しくは不健康なレコメンデーション又はユーザが無理難題と思うようなレコメンデーションの提供を防止してもよい。例えば、図１４中で特定されるように、所定の身長及び体重についての健康的なＢＭＩに基づき情報を活用してもよい。カロリー制限のようなレコメンデーションは、従前の臨床的判断に基づいてもよい。例えば、カロリー制限レコメンデーションは、女性は１２００キロカロリー未満、又は男性は１８００キロカロリー未満の食事としなくてもよい。別の例では、対象のＢＭＩ目標は、ユーザにとって健康的と考えられる体重よりも超えて選択されてもよい。
【００４０】
追加的又は選択的に、システム１００は、１以上の目標又は１以上のレコメンデーション、又はこれらの組合せを設定又は適用するためにユーザにフィードバックを提供してもよい。例えば、ユーザが推奨される量にまでカロリー摂取量を減らすことを望まない場合、ユーザは制限を調整することができ、それによって目標にも影響が及ぶ。
【００４１】
カロリー制限レコメンデーションの定式化の例は、図１５と関連して以下詳述する。この例でユーザは、初期に平均体重１９５．４ポンドを有すると判定される。図１４のテーブルに基づいて、システムは、この体重が肥満の範囲である２７．２ポンド毎平方インチのＢＭＩに対応すると判定してもよく、そして正常の範囲である２４．５ポンド毎平方インチのＢＭＩを試しにユーザに推奨してもよい。対象ＢＭＩはユーザのために１７６ポンドのような対象体重に対応してもよく、システムは、ユーザが、１日あたり３０００キロカロリーの平均日別消費量を１日あたり５００キロカロリー下回るカロリー摂取量に減らすように推奨してもよい。
【００４２】
システム１００は、提案され又は推奨されるカロリー摂取量の減少を決定するために１以上のモデルを利用してもよい。例えば、エネルギー摂取量に基づくユーザの体重又は体質量を予測可能なモデルは、以下の式（２）を利用して図１及び図２に描かれ、ＦＦＭは除脂肪量、ＦＭは脂肪量、ＥＩはエネルギー消費量及びＷは体重である。
【数１】
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本モデル及び他のモデルを使用して、カロリー摂取量及び体質量といった特徴は、カロリー消費量、体重及び身体組成といった１以上の要素に基づいて予測されてもよい。図１の例示モデルは、食事誘導性熱発生（ＤＩＴ）、随意的身体活動（ＰＡ）、安静時のメタボリック率（ＲＭＲ）及び不随意的身体活動（ＳＰＡ）を含めるあらゆる要素に基づき、ユーザの体重の予測をさせてもよい。
【００４３】
初期のモニタリング期間中、システムは、ユーザの活動、ＤＩＴ、及びＲＭＲに基づきエネルギー消費量を推定してもよい。ＤＩＴはユーザのカロリー摂取量の推定に基づく概算値でもよく、ＲＭＲは性別、年齢、及び体重といったユーザの特徴に基づいて概算値を求めてもよく、身体活動はパーソナルデバイス１０に設置する加速度計又は体重及び比例定数、又は両方の組合せを使用して個人ＰＡの概算値を求める方程式を使用して計算されてもよい。体重及びエネルギー消費量は、毎日計算され、既定の標準偏差のリミット及び日数と比較されてもよい。例えば、初期の日数が３日間であって標準偏差が体重１キログラムとエネルギー消費量１００キロカロリーとして選択された場合において、３日間連続して１キログラム未満の体重変動及び３日間連続して１００キロカロリー未満のエネルギー消費量の変動である場合は、モニタリング段階においてユーザが安定していると考えられ、ダイエットを次に進める準備をしてもよい。本システムは、開始の体重及びＥＥを得るために、３つの体重及び３つのエネルギー消費量の平均をとってもよい。本モデルは、減量プログラムに加入する個人が、体重が安定している（例、体重が増加又は減少しない）と仮定してもよい。そして、本モデルは、全て又はほぼ全てのカロリー差、保存されたエネルギー（ＥＳ）（エネルギー摂取量（ＥＩ）とエネルギー消費（ＥＥ）との間の差）は、総エネルギー消費量の増加ではなくカロリー摂取量の減少に起因するものと仮定してもよい。ＥＥは、ＥＩと一般的に同等と仮定することにより、システム１００は、図１及び図２のモデルにおいて、対象期間内に目標減量を達成するまでＥＩを複数回減少させてもよい。図１６に示すように、本モデルは、時間とともにユーザの予測体重を作成するために使用されてもよい。図１６に示す予測減量は、図１及び図２と関連して説明するモデルに基づき算出される。いったん目標減量のＥＩが算出されると、システム１００は、ユーザに対応するレコメンデーションを提供してもよい。上述のレコメンデーションの例として、レコメンデーションは目標減量を達成するために１日あたり５００キロカロリーのカロリー制限を含めてもよい。別の例として、エネルギー摂取量及び体質量といったユーザの特徴は、「A simple model predicting individual weight change in humans」と題した２０１１年７月２７日付け公開のJournal of Biological Dynamicsの記事及び「A computational model to determine energy intake during weight loss」と題したDiana M. Thomas他２０１０年１０月２０日付け公開のAmerican Journal of Clinical Nutritionの記事で説明されたモデルにより予測されてもよい。これらの開示は参照されることにより本明細書中全体に組み込まれる。この段階では、ユーザは１以上のレコメンデーションに対して順守するように試みてもよい。
【００４４】
ユーザが計画に従うよう試みる間、システム１００は１以上のレコメンデーションに対してユーザの順守を決定するために、ユーザの特徴を追跡し続けてもよい。ステップ３１４及び３１６。例えば、ユーザは体重計１１０を介して日別体重を自動的に提供し続けてもよい。ユーザはパーソナルデバイス１０を装着しても又は装着し続けなくてもよい。もし、ユーザがパーソナルデバイス１０を装着しない場合、体重計１１０はユーザに対して日別体重をシステム１００に提供させてもよい。一実施形態では、パーソナルデバイス１０は体重計１１０と連動した日別体重に加えて、エネルギー消費量を追跡してもよい。ユーザに関連する追加的な要素又は特徴は、本明細書中で説明されるように、身体組成を含めてモニタされ及び追跡される。一実施形態では、システム１００は、１以上のレコメンデーションに対する順守を判定するために、１以上のモデルを使用して追跡された情報を分析してもよい。例えば、１以上のモデルは、体重やエネルギー消費量のようにモニタされた要素に基づきユーザに関する予測を提供してもよい。これらの予測を用いて、モデルは、減量目標のような対象目標をユーザが順調に達成しているかを判定するのを支援してもよい。このような方法で、システム１００は、ユーザが手動入力したエネルギー摂取情報を使用せずに順守を判定し、付随するユーザエラーやごまかしを回避してもよい。例えば、図１６に示すように、２人の体重測定は、同じ予測減量モデル（３６５日間、１日あたり５００キロカロリーのカロリー制限）とともに示される。このように、一方のユーザの体重は本プログラムの初期段階でモデルから逸れる一方で、他方のユーザの体重は初期段階ではモデルを辿っているが、約７０日後に逸れ始める。これらの逸脱は、システムにとってモデルの変更、食事療法の変更、及び／又は運動療法の変更を含むレコメンデーションが阻まれる原因となる可能性がある。
【００４５】
逸脱や関連タイミングは、あらゆる要素を示すものであり得る。例えば、初期段階の逸脱は、１以上のレコメンデーションに対するユーザの順守の欠如を示すものであるかも知れない。あるいは、計画の初期段階での逸脱は、個人のためのレコメンデーションが最初から不正確であり、そのため実際の体重が予測減量モデルに従わないことを示しているかも知れない。この事例では、システムはレコメンデーションを提供してもよく、個人のモデルを将来的に再評価してもよい。計画の後の段階での逸脱は、個人のレコメンデーションは最初から正しかったが、個人がレコメンデーションに従うのをやめたことを示しているかも知れない。あるいは、後の段階での逸脱は、１以上のレコメンデーションに対するユーザの順守を示すが、他の要素がユーザの進行に影響を及ぼしたことを示すものであるかも知れない。個人がレコメンデーションに従うのをやめるか否かは、タイミングや予測モードから生ずるある程度の逸脱のように多くの要素に基づき判定されてもよい。判定の例は、生産過程の再現性の判定に用いるＸバーチャートを計算することを含めてもよい。この計算では、ある所定の閾値により平均値周辺に分布する複数のサンプルから平均値が計算される。本発明による一実施形態において、サンプルはユーザの体重と対応してもよい。ユーザの体重サンプルの分布が、閾値以内の予測モデル周辺にある限り、本システムは、ユーザがダイエットを順守していると認識してもよい。しかし、もし体重サンプルや値が閾値を超える場合、本システムは、ユーザがダイエットを順守していないインジケータとして、この逸脱を認識してもよい。追加的な分析及びルールセットは、人はダイエットを順守していないが、閾値以下を維持するシナリオと捉えて認識するとともに実行されてもよい。例えば、システムは、予測値以上であるが閾値未満の３つの連続ポイントは、ユーザが所定の計画から脱する傾向にありその潜在的反応を示唆するものと認識してもよい。
【００４６】
予測モデルからの逸脱が、レコメンデーションに対する順守の欠如の結果ではない場合、システム１００は、逸脱の把握を試みるためにユーザに関係する情報をさらに分析してもよい。一実施形態では、本システムは、所定の時間間隔でのエネルギー消費量と摂取量の分散が、予測モデルに従うユーザの能力に影響するかを判定してもよい。この分散の把握には、システム１００は、いつ及びどのくらいユーザがエネルギーを摂取するかに関する情報を要求し又は取得してもよい。図１７に示すように、体重２５７ポンド、１日に３４００キロカロリー消費及び３４７０キロカロリー燃焼をする個人が、エネルギー摂取とエネルギー消費との間のタイミングにより、異なる方法（４つの方法を示す）でエネルギー燃焼をしてもよい。これは、各シナリオは、この人が４つの異なる方法で同じカロリー量を燃焼し又は摂取する１日を表す。本システム１００は、情報のデータベース又はテーブルに基づき目標体重を満たすための彼らの能力を向上するために、個人に対してタイミングを推奨してもよい。選択的に、本システムは、目標体重に達成するため、エネルギー摂取と消費のより実効的又はより理想的な割合及びタイミングを決定するために、ユーザをモニタしてもよい。この決定の基礎として使用されるモニタ情報は、本発明の実施形態に伴い追跡された履歴データ又は、ユーザ進捗が予測モデルから逸れたかの判定に基づいて将来的に開始されてもよい。時間あたりのカロリー摂取量と消費量との間の割合を最適化するために、システムは、個人に対してどのように彼らのプログラムをより効果的に順守できるかを推奨できる。履歴データを追跡することにより、本システムは、どのシナリオが個人にとって最善であるかを推奨できる。
【００４７】
本実施形態では、図１及び図２に描く動的バージョンのモデルは、計算されたＥＥに基づき調整されてもよい。これは、あらゆる方法のうちの１つを使用して個人のエネルギー消費を追跡することにより且つあらゆる方法のうちの１つを使用して体重及び／又は身体組成を追跡することにより達成されてもよい。初期の経過後、本システムは、監視され且つ初期のモデルとともに１以上のレコメンデーションの作成中に使用されたＥＥから変更して、ユーザのためにＥＥを決定してもよい。なぜなら、モデルにとってのＥＥは、ＥＩと実質的に同様と仮定され、ユーザにとってのＥＥの変化や変更は、初期モデルで作成された予測に影響を及ぼすかもしれないからである。計測した体重が予測した体重か又はそれ以下を辿っている場合、何も実行しなくてもよい。これは、その人が多く運動しつつ同じ量を食べることによって、減量の比率を上げていることを示唆しているかも知れない。ユーザの減量の比率がＦＦＭの損失に起因せず、ユーザが健康的なＢＭＩ以下まで下がっていない限りは、何も実行せずともよく又は何らのレコメンデーションも与えられずともよい。しかし、大部分の減量がＦＦＭの損失と関連し又はユーザが健康的なＢＭＩ以下まで下げる場合は、システムは状況の修正を試みるためレコメンデーションを提供してもよい。その結果、ユーザの体重がＸバールールにより予測した体重よりも多いと判定される場合は、システムは初期のＥＥから対応する変更に起因して、ユーザのために更新したＥＥを用いてモデルの評価を開始してもよい。この方法で、カロリー制限レコメンデーションといったレコメンデーションは、ユーザの行動や活動レベルの変化に基づき調整してもよい。本システムは、１以上の方法でユーザの行動や活動レベルの変化を処理してもよい。例えば、時刻ｔにおいて、ユーザの体重が順守のための所定ルールの１つに違反し且つユーザの体重が予測よりも多い場合は、前のＸチャートの複数のＥＥ値は、時刻ｔにおける新たなＥＥを取得するために、一斉に平均化されてもよい。この新たなＥＥがベースラインＥＥと比較されてもよく、これらが同じ場合、本システムは、時刻ｔにおける平均ＥＥ及び時刻ｔにおける対応する体重に基づき、図１及び図２のモデルにおいてＥＩを再計算してもよい。この決定に基づき、本システムは、その体重に到達するには彼らがどのくらい食べ過ぎるのかをユーザに示してもよい。同じシナリオが生じたが、ユーザの新たなＥＥがベースラインＥＥより少ない場合は、ユーザの体重の増加が、より少ない、新しいＥＥによるものか又はユーザが食べ過ぎたかを判別するために同様のモデリングプロセスが実行されてもよい。本システムは、ユーザの動作や活動をモニタしてもよく、これはユーザが定めたモデルに順守しないという特定の状況にどのようにして陥るかを判定するために使用されてもよい。本明細書中で言及するように、このモニタリングは、継続的に、断続的に、定期的に、又はあるイベントの発生に基づき実施されてもよい。
【００４８】
ユーザが１以上のレコメンデーションを順守しているか否かの判定に基づいて、本システムはユーザに対するフィードバックを提供してもよい。ステップ３１６、３１８、３２０。例えば、ユーザのエネルギー摂取量又は体重が、カロリー制限レコメンデーションに基づく目標エネルギー摂取量又は目標体重以上である場合、システム１００は、例えば、さらにカロリー摂取量を減らし又はエネルギー消費量を増やすような変更の推奨や提案の提供といったフィードバックをユーザに提供してもよい。一実施形態において、本システムの１以上のデバイスは、ユーザに対して提案を提供するために互いに通信してもよい。提案には、例えば、フードレシピの提案、又はフードレシピ用の代替アイテム、又は食物又はダイエットサプリメント、又はこれらの組合せを含む。一方で、ユーザのエネルギー摂取量がカロリー制限レコメンデーションに基づく目標エネルギー摂取量を順調に辿っている場合、システム１００は、現行のプランを維持するように肯定的なフィードバックをユーザに提供してもよい。ユーザが１以上のレコメンデーションを順守しているか否かの判定は、継続的に、断続的に、定期的に、又は減量プログラムからの逸脱の判明といったイベントの発生に基づいて実行されてもよい。
【００４９】
一実施形態では、システム１００は、ユーザと関連付けた減量の進捗が、相当量のＦＦＭロス又は閾値の超過を含める判定に基づき、レコメンデーションを提供してもよい。この方法で、システム１００は、ユーザがＦＭに対するＦＦＭの健康的な比率を維持することを確実に試みてもよい。図１８に示すように、本システムは、ＦＦＭロスと体重ロスとの間の閾値の比率を計算してもよい。描画は、ダイエット時間の総体重ロス（ＷＬ）の割合としてＦＦＭの健康的な体重ロスと考えられてもよい例を示す。この健康的な比率は、ＦＦＭとして発生する体重ロスの割合についての最大の閾値の設定するために使用してもよい。システム１００は、個人がＦＦＭを減らしすぎであると既述の方程式を使用して判定する場合は、例えば、ＦＦＭにおけるロスを乗り越えるためタンパク質の摂取を増やすというようなレコメンデーションを適切に提供してもよい。
【００５０】
図７は、ユーザにデータを表示するモバイルインターフェース及びユーザがデータをやりとり可能なレベルの例示を含む。左側のパネルは、ユーザダッシュボードの全体である。中央のパネルは、ユーザの体重及び身体組成（ＦＭ及びＦＦＭ）の表示である。この中央のパネルは、ユーザがダッシュボードで体重を選択したときに表示される。右側のパネルは、ユーザがデータ（星として示す）をクリックすると即時に表示される。データの傾向に基づきシステムは行動を推奨する。この例で、システムはユーザが減量していると認識したが、体重ロスはＦＭではなくＦＦＭに起因するので、システムはユーザにプロテインパウダーを試すように推奨する。
【００５１】
図６及び図７中に図示する実施形態に於て示すように、システム１００は、方法３００に伴うレコメンデーションの提供を含め、フィードバックやレコメンデーションをユーザに提供するために、リモートデバイス１３０と連携してもよい。例えば、リモートデバイス１３０は、有用かつ対話的な方法で活動レベルやレコメンデーションをユーザに追跡させるためのユーザインターフェース６１０、７１０又はダッシュボードを含めてもよい。ユーザインターフェースのエリアは、情報やレコメンデーションについてのユーザの理解を支援するビューをさらに起動してもよい。リモートデバイス１３０で利用可能なユーザインターフェースは、例えば、走る、立つ、座る又は座っている間のエネルギーの消費を含み、６２０、６３０の１日のユーザの活動の内訳のようにユーザに関する情報を含めてもよい。ユーザインターフェースは、チーズバーガーの４分の１を食べる、１００回のプッシュアップをする、パンツサイズを１００分の１減らすといったように、他の活動に対する隠喩的比較６４０を使用して活動中に消費したエネルギーをユーザに示してもよい。ユーザインターフェースは、ＦＦＭとＦＭとの間の比較をみることを含めて、ユーザに１以上の目標順守の達成を支援するために、ユーザにモニタされた身体組成７２０をみることを可能にさせてもよい。ユーザインターフェースは、予測モデル又は１以上の目標に対する順守を達成させる補助をしてもよい。例えば、ユーザがＦＭよりもむしろＦＦＭを減らしている又は他の傾向であると判定された場合、ユーザインターフェースは、例えばプロテインパウダーを試すようにとの提案を始動してもよく、星として描かれる提案エリアを提供してもよい。ユーザインターフェース６１０、７１０は、１日の中の活動時間の相対量を示した図１１中に示す履歴と同様の日別活動ログを含めて、ユーザ活動に関係する情報を提供してもよい。例えば、午前８〜１０時までの間は、日別活動ログは、ユーザが２日間以上にわたり、ウォーキングや立つことよりも座る時間に費やす時間の量が大きいことを示す。図１２中に示すように、日別活動ログは、代わりに円グラフを使用して、同様の情報を与えてもよい。日別活動ログもまた、朝食、ランチ、夕食、おやつの時間のように、１日の時間に基づいて食物摂取の分布を分類してもよい。ユーザがこれらの相互関係を理解する場合は、履歴データを見直し、健康管理プログラムの順守に最善の摂取及び消費の比率を最適化することができる。図１３は、１日の時間に関係するユーザの食物摂取及び栄養源についてさらに別の伝達及び分析方法を示す。この比率及びこれとエネルギー消費がどう関係するかを理解することにより、ユーザは健康管理プログラムをより最適化できる。
【００５２】
１以上の目標に対するユーザの順守を追跡する方法は、図３Ｂの実施形態について以下説明される。図示の通り、本方法は４００と指定され、いくつかの例外とともに図３Ａと関連して説明する方法３００と類似する。本方法４００は、ユーザプロファイル、及び、１以上の健康メトリックスや目標を作成するため又は１以上の目標に対する順守をモニタするため、又はこれらの組合せにより、追跡されたデータに基づいて、ユーザ又はユーザの特徴に関する情報を追跡するシステムに実装されてもよい。本方法４００は、ユーザにフィードバックを提供するために、本明細書中に記載の実施形態によるシステムと対話可能であってもよい。一実施形態では、このフィードバックは、図３Ｂの実施形態に関する上述の方法と同様、１以上の目標の順守を達成するために推奨するカロリー制限を含めてもよい。
【００５３】
ステップ４１０に始まり、ユーザは、パーソナルデバイス１０を含めてシステム１００のフレームワークの方法４００による健康管理プログラムを開始してもよい。しかし、図５と関連して説明するシステム１００と関連して説明するが、方法４００又は１以上のステップは、本明細書中で説明するいかなるシステム又は構成要素で実行されてもよい。初期の期間（例、１週間）、ユーザはパーソナルデバイス１０を装着し、ユーザの体重は日別といった周期をベースに判定される。ユーザの体重は、パーソナルデバイス１０や外部サーバといったシステム１００中の構成要素にユーザの体重を自動的に報告する体重計１１０のような体重計を使用して判別される。選択的に、ユーザが手動で体重をシステムに入力してもよい。
【００５４】
システム１００は、エネルギー消費、血圧、水和レベル、安静時の心拍数、ストレス及び睡眠といった１以上の追跡を含めて、あらゆる特徴を追跡し又は初期の間のユーザに関する情報を取得してもよい。パーソナルデバイス１０は、上述した通り、この情報を追跡可能な１以上のセンサを含めてもよい。例えば、エネルギー消費、睡眠及び血圧の判定は、ユーザが初期にパーソナルデバイス１０を装着している間に取得される加速度センサ情報に基づいてもよい。本システム１００は、例えば、パーソナルデバイス１０のようなシステム１００中の他のデバイスと無線接続が可能な無線通信機能を有する血圧カフといった血圧測定デバイスを含めてもよい。初期に取得された情報は、家族の病歴又はＤＮＡ分析、例えば、高血圧のような健康状態の傾向があるように、潜在的な医療問題又は体質の示唆を含めてもよい。
【００５５】
ユーザに関する情報を基本として、ユーザデバイス１０は、日別平均エネルギー消費、安静時の平均心拍数、平均血圧、平均ＦＭ、平均ＦＦＭ、及び平均水和レベルのうち１以上を判定してもよい。これらの変数は、ユーザのために計画や１以上の目標を設定する基礎として用いられてもよい。方法４００は、ユーザに関するいかなるタイプの情報に基づいて計画や１以上の目標を設定してもよく、本明細書中で説明する全て又は変数のサブセットに基づき計画を設定することに限定されず又は縛られない。初期に収集されたデータは、ユーザにとってユーザ順守を達成しやすくするために１以上の目標を作成するシステム１００を補助してもよい。ステップ４１２。１以上の目標は、健康的な体重、又は健康的な体重ロス、対象ＢＭＩ、対象身体組成、又は対象血圧、又はこれらの組合せを含めてもよい。
【００５６】
図３Ｂの実施形態では、方法４００は、目標を達成するための１以上のレコメンデーションを作成するために、方法３００と関連して上述されたモデルのようなモデルを使用する。ステップ４１２。例えば、システム１００は、全ての健康状態や対象体重ロスを達成するためのカロリー制限を推奨してもよい。システム１００は、対象血圧といった上述したものも含め、他の目標を達成するために１以上のレコメンデーションを提供してもよい。例えば、システム１００は、対象体重ロスと関連がある健康的な血圧を達成するために運動療法又は低ナトリウムダイエットを提案してもよい。別の例として、システム１００は、より低い安静時の対象心拍数を達成するために、運動療法を提案してもよい。また別の例では、システム１００は、対象に向けて水和レベルを増やすために水を飲むことを推奨してもよい。
【００５７】
ユーザは方法４００により練られた計画や目標に従うよう試みる間、システム１００は、１以上のレコメンデーションに対するユーザの順守を判定するためにユーザの特徴を追跡し続けてもよい。ステップ４１４及び４１６。例えば、方法３００と同様、ユーザは、体重計１１０を使用して体重情報を自動的に提供し続けてもよい。システム１００は、エネルギー消費量、身体組成、水和レベル、血圧、安静時の心拍数、ストレスレベル及び睡眠といった、ユーザに関連する１以上の追加的な要素又はユーザの特徴を追跡してもよい。システム１００は、１以上のレコメンデーションに対する順守を判定するために、方法３００に関して本明細書中で説明したモデルのような１以上のモデルを使用して追跡した情報を分析してもよい。ステップ４１６。システム１００が、対象体重ロスのように対象目標をユーザが順調に達成していると判定した場合、システム１００は、ユーザに現行のプログラムを継続するように伝えてもよい。しかし本システムが、予測モデルとレコメンデーションとの間の比較に基づきレコメンデーションからユーザが逸脱していると判定した場合は、システム１００は、ユーザに対してレコメンデーションをさらに提供してもよい。４１８。例えば、ユーザの日別体重、身体組成における変化、水和レベルにおける変化、血圧における変化、汗や、ストレスレベル及び睡眠レベルにより示されるナトリウムレベルにおける変化又は増加のうちの１以上がレコメンデーションからユーザが逸脱していると示す場合は、システムがユーザに適切に伝え、目標に対する順守の達成を助けるレコメンデーションを提供してもよい。上述の通り、ユーザはレコメンデーションに従った可能性があるが、予測モデルからは依然として逸脱する可能性がある。システム１００は、これが生じたと判定する場合、方法３００と同様、レコメンデーション又は更なる分析が実施又は提案されてもよい。
【００５８】
上述した通り、本発明は製品のうちのより大きなシステム（又はネットワーク）の一部でもよく、このシステムは健康や幸福（一般に、健康と幸福ネットワークと称する）の増進についてユーザを補助する目的を持つ。機能的に増進を円滑にするため、健康と幸福ネットワークは、ユーザ及びユーザの活動に関するあらゆるタイプの情報を収集し且つ保存するネットワーク化されたあらゆる健康と幸福デバイスを含めてもよい。このユーザ及びユーザの活動とは、例えば、体重、身体組成、心拍数、血圧、水和レベル、食事、運動、睡眠パターン、栄養摂取及び健康と幸福に関係し得るその他の要素である。そして健康と幸福ネットワークは、収集した情報を処理し且つユーザに健康と幸福を維持又は改善するためのレコメンデーションをユーザに提供することにより、ユーザが健康と幸福を高いレベルで維持することを支援可能としてもよい。健康と幸福ネットワークは、健康と幸福のあらゆるデバイスとともに、米国仮出願番号61/567,692、「Behavior Tracking and Modification System」と題したBaarman他２０１１年１２月７日付け出願、「Behavior Tracking and Modification System」と題したBaarman他２０１２年１２月７日付け出願、国際公開番号WO/2013/086363、「Behavior Tracking and Modification System」と題したBaarman他２０１２年１２月７日付け出願、米国出願番号13/455,634「Pill Dispenser」と題したBaarman他２０１２年４月２５日付け出願、米国出願番号13/344,914「Health Monitoring System」Baarman他２０１２年１月６日付け出願で説明され、これらの全ては参照されることにより本明細書中全体に組み込まれる。
【００５９】
本発明のシステムは、あらゆる異なる方法で健康と幸福ネットワークに組み込まれてもよい。例えば、本発明のシステムにより収集された情報と提供されたレコメンデーションは、ネットワークにある他のシステムにより使用されてもよい。一実施形態では、本発明のシステムは、健康支援ネットワーク内で実行される栄養管理システムの一部でもよい。栄養管理システムは、一般的な栄養レコメンデーション及び／又は詳細なレシピレコメンデーションといったような、栄養関連のレコメンデーションをユーザに提供可能に構成されてもよい。図８を参照すると、栄養管理システム５００の一実施形態は、本発明５０２のダイエット順守システム、栄養レコメンダー５０４、レシピレコメンダーシステム５０６及び栄養検索と計算機５０８を含めてもよい。栄養管理システム５００は、ネットワークデバイス又は個人及び家族の健康データを含めるデータベース５１０と通信してもよい。本実施形態では、ダイエット順守システム５０２は、栄養管理システム５００に入力を与える。より具体的には、使用に際し栄養管理システム５００は、ダイエット順守システム５０２により収集され又は取得された健康と幸福情報とともに、ダイエット順守システム５０２により提供される減量又は身体組成についてのユーザ目標を考慮して栄養レコメンデーション及びレシピレコメンデーションを作成可能にしてもよい。
【００６０】
図８の実施形態では、健康と幸福ネットワークは、タブレットコンピュータ５１２のように、パーソナル電子機器でのアプリの実行を介してユーザと通信する。タブレットコンピュータ５１２で実行するアプリケーションは、栄養管理システム５００やネットワークに含まれる幸福デバイス５１２と対話可能であってもよい。図８の実施形態で、栄養管理システム５００は、ダイエット順守システム５０２及びネットワークデータベース５１０から直接情報を収集し、そして例えばタブレットコンピュータ５１２のような他のネットワーク化されたデバイス５１４から間接的に情報を収集してもよい。操作中、栄養レコメンダー５０４は、ユーザのための栄養レコメンデーションを作成するために、ダイエット順守システム５００、ネットワークデータベース５１０及び他のネットワーク化されたデバイス５１４から収集された情報を分析する。この栄養レコメンデーションは、ユーザがユーザ目標や目的を順調に達しつつ、健康や幸福を大まかに増進するように支援可能に形成される。本実施形態のレシピレコメンダーシステム５０６は、ユーザのために栄養レコメンデーションの実施を支援するレシピレコメンデーションを作成可能に構成される。レシピレコメンダーシステム５０６は、レシピレコメンデーションを作成するときに、栄養検索と計算機５０８と対話可能であってもよい。栄養検索と計算機５０８は、あらゆる原材料の栄養情報を含めてもよい。例えば、栄養検索と計算機５０８は、体重に基づき食物の原材料の栄養コンテンツを含むデータベースを含めてもよい。使用に際し、栄養検索と計算機５０８は、レシピ選択用の栄養情報をレシピレコメンダーシステム５０６に提供してもよく、それにより栄養レコメンデーションと合わせてレシピレコメンダーシステム５０６にユーザにとって適切なレシピレコメンデーションを提供させる。減量と身体組成に関するレコメンデーションを提供することに加えて、栄養管理システム５００は、血圧が懸念されるときには低ナトリウムダイエット、コレステロール値が懸念されるときには低脂肪及び低コレステロールのレシピを推奨するように、他の健康要素に関するレコメンデーションを提供してもよい。
【００６１】
図８に示す健康と幸福ネットワークは、代表例にすぎない。栄養管理システム５００は、あらゆる異なる健康と幸福ネットワークに組み込まれてもよく、あらゆる異なる健康と幸福ネットワークと対話可能であってもよい。例えば、図９は、栄養管理システム５００と通信の可能性がある、あらゆる健康と幸福ネットワークを示すブロック図である。図示されるように、デバイスは、体重計と身体組成デバイス５３０、電話及び／又はコンピュータ５３２、栄養サプリメントディスペンサ５３４、ウェアラブルデバイス５３６（例、パーソナルデバイス１０）及びフードスケールと検索デバイス５３８を含めてもよい。これらのデバイスは、無線又は有線通信で通信してもよい。本実施形態では、デバイスは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ又はＷｉＦｉといった従来の無線通信プロトロコルを使用して無線で通信する。本実施形態では、体重や身体組成デバイス５３２は、体重測定及び身体組成測定をする従来の通信可能体重計であってもよい。例えば、身体組成測定は、ユーザが提供する体重及び身長情報を使用して算出されたＢＭＩ測定値又は生体インピーダンスセンサを使用するＦＭ／ＦＦＭの比率の測定値であってもよい。電話及び／又はコンピュータ５３２は、ユーザとの情報交換用ユーザインターフェースを提供する代表的ネットワークに組み込まれてもよい。例えば、電話及び／又はコンピュータ５３２は、健康と幸福ネットワークに他のデバイスと対話可能に構成されたアプリケーションを実行してもよい。アプリケーションは、ユーザが求めるいかなる情報を収集可能及びユーザに情報やレコメンデーションのアクセスを提供可能に構成されてもよい。栄養サプリメントディスペンサ５３４は、栄養管理システム５００又はその機能を担うその他のネットワークデバイスにより適切と判定された栄養サプリメントを販売可能に構成されてもよい。例えば、栄養サプリメントディスペンサ５３４は、健康と幸福ネットワークに収集され維持された情報に基づき適切なサプリメントを自身で判定可能にしてもよい。上記でより詳述した通り、ウェアラブルデバイス５３６は、ユーザにより装着されてもよく、身体組成といったユーザの身体活動や健康特徴に関する情報を収集を目的とするあらゆるセンサを含めてもよい。ウェアラブルデバイス５３６は、システムに有効となり得る本質的にはいかなるセンサが提供されてもよい。ウェアラブルデバイス５３６は、生体インピーダンスセンサ、心拍数モニタ及び／又は発汗センサを含めてもよい。フードスケールと検索デバイス５３８は、食物消費情報の正確な入力を許可するために提供されてもよい。例えば、フードスケールと検索デバイス５３８は、ユーザに摂取しようとする食物を計測させてもよい。デバイス５３８もまた、計測された食物の栄養情報を検索することにより追加的な機能を提供してもよい。デバイス５３８は、それ故に栄養管理システム５００（及び他のネットワークデバイス）に消費した食物の重量と栄養情報を提供できる。
【００６２】
上述の通り、健康と幸福ネットワークは、ウェブベースのクラウドで実装されてもよい。図１０に示すように、栄養管理システム５００及び図９のあらゆるネットワークデバイスは、インターネットベースの通信を用いる無線ネットワーク技術を使用して相互接続可能である。あらゆるネットワーク要素は、無線又は有線接続を介してインターネットに接続されてもよい。例えば、デバイスは、ＷｉＦｉルータやＷｉＦｉ接続の使用を介してといった標準的な無線通信プロトコル又はイーサネットスイッチに有線接続の使用を介してといった有線通信プロトコルを使用してインターネットに接続されてもよい。ウェブベースの健康と幸福ネットワークは、本質的にいかなるデバイスの組合せを含めてもよいが、図１０の実施形態は、ＳＫＵと栄養検索デバイス５５０、植物性栄養素推定器５５２、レシピと置換データベース５５４、ＤＮＡ素因評価デバイス５５６及び栄養レコメンダー５５８に対するアクセスを有する栄養管理システム５００のクラウドベース環境を含める。本実施形態では、ＳＫＵ及び栄養検索デバイス５５０は、ＳＫＵ情報を取得可能及びＳＫＵにより識別される製品の栄養情報を検索可能であってもよい。本デバイス５５０は、テーブル又はＳＫＵにより製品と関連するその他の栄養情報のデータ集合から栄養情報を取得してもよい。ＳＫＵ及び栄養検索デバイス５５０は、製品のＳＫＵを取得するためにバーコードスキャナといった組込みスキャナを有してもよい。栄養データベースは、デバイス５５０のメモリに常駐してもよく、又は、ネットワークデータベース（図示しない）のように別の装置にあってもよい。本実施形態の植物性栄養素推定器５２は、重量や量に基づく特定の植物の栄養情報を提供可能に構成する。植物性栄養素推定器５２は、摂取した食物の植物性栄養素の内容を判定する又は推奨される食物中に含まれ得る植物性栄養素を推定するように使用されてもよい。レシピと置換データベース５５４は、特定のダイエット療法に従う上で有効と思われる代替の材料とともに、レシピの集合を含むデータベースであってもよい。例えばデータベースは、低ナトリウムレシピ又は低脂肪レシピを提供する代替の材料を提供してもよい。このデータベース５５４は、レシピレコメンダーシステム５０６にデータを提供してもよい。例えば、レシピレコメンダーシステム５０６は、レコメンデーションの作成毎にレシピとレコメンダーデータベース５５４とが対話可能としてもよい。別の例では、レシピレコメンダーシステム５０６は、レシピ及び置換の内部データベースを維持してもよく、そしてレシピとレコメンダーデータベース５５４からのレシピでデータベースを定期的に更新してもよい。本実施形態では、ＤＮＡ素因評価デバイス５５６は、ユーザのＤＮＡ素因にアクセス可能及びこれらの素因の言及を意図するレコメンデーションを作成可能に構成する。例えば、デバイス５５６は、心臓疾患の家族歴を評価してもよく、血圧又はコレステロール値を下げるためにユーザを助ける行動を推奨してもよい。例えば、システムは、運動療法及び／又は低脂肪又は低コレステロールの食事法を推奨してもよい。ＤＮＡ素因評価デバイス５５６もまた、実際のＤＮＡ配列に基づきレコメンデーションを提供してもよい。例えば、ユーザはＤＮＡサンプルを提供してもよく、ＤＮＡ分析は遺伝的素因を判定するために実行されてもよい。ＤＮＡ分析の結果は、ＤＮＡ素因評価デバイス５５６に格納されてもよく、健康と幸福ネットワークにある他の装置でも使用可能にしてもよい。システムもまた、ユーザに推奨した行動が望ましい効果をもたらさない場合は、医師の診察をユーザに推奨してもよい。本実施形態のクラウドベース栄養レコメンダー５５８は、使用されずともよく又は栄養管理システム５００に組み込まれた栄養レコメンダー５０４と比較したときに変更する能力を提供してもよい。例えば、クラウドベース栄養レコメンダー５５８は、大規模ネットワークデバイスにより利用可能な大規模データ集合に基づき栄養レコメンデーションを提供可能に構成してもよい。
【００６３】
本発明のシステム１００は、総合健康プログラムの一環として食事療法を管理する場合、微生物叢及び遺伝を追加的に考慮できる。図１９に示すように、例えば、人体の微生物叢及びある遺伝的素因は、個人の新陳代謝や免疫システム機能に影響を与える可能性がある。システム１００は、ａ）選択した減量プログラムに最適な食糧法、又はｂ）選択した減量プログラムの個人にとってあらゆる点で最適な修正、のいずれか一方を決定するときは、微生物叢評価及び遺伝的評価を考慮できる。決定は図１９に示すクラウドサーバにおいて任意に実行され、ＳＫＵにより任意で提案する栄養補助食品（プロバイオティックを含む）、食事、食事プラン又はレシピが出力される。図２０は、個人の微生物叢の定量化変動の代表的な一時的微生物叢評価を含む。腸内のバクテリア群は、食事や活動の変更及び微生物叢の他の運動に対して迅速な反応を示す。腸内の不均衡又は環境異常の評価は、ユーザ行動の反応インジケータを提供できる。結果として、食事療法及びそれに付随する修正は、彼又は彼女の健康目標を満たす上で個人を支援するためにより適切に調整できる。
【００６４】
本発明のシステム１００は、総合健康プログラムの一環として食事療法を管理する場合に、追加的にバイオニュートリエントの生物学的利用率をモニタできる。システム１００は、ａ）選択した減量プログラムに最適な食糧法、又はｂ）選択した減量プログラムの個人にとってあらゆる点で最適な修正、のいずれか一方を決定するときは、バイオニュートリエントの生物学的利用率を考慮できる。例えば、ある植物性栄養素及び／又は代謝物の生物学的利用率は、消化管に並ぶ異なるバクテリアの細胞株の有無により決定できることが知られている。例えば、イソフラボンダイゼインは、一般的に大豆植物中にあり、真正細菌ラムラスを含むバクテリアの特定要素を有する個体において、活性代謝物s-equolにのみ変換可能である。加えて、ファーミキューテス及びバクテロイデスのバクテリア比率は、肥満表現型又は片寄り表現型と相関付けて示される。ａ）細胞株の有無及びｂ）バクテロイデスに対するファーミキューテスの比率の知識とともに、食事療法は、総合健康プログラムにユーザの参加を強化するために、選択され又は修正される。例えば、システム１００は、適切なレベルの細胞株を有するプログラム参加者のために、ダイゼインが豊富な食事療法を推奨することができる。他の参加者のために、システム１００は、ダイゼインが殆どない食事療法を推奨することができる。これらの条件は、食事療法の修正を決定するときに同様に適用でき、そして最初から食事療法を決定するときは単純に適用できない。
【００６５】
繰り返すが、現行の実施形態は、個人に食事指導を提供するための方法及びシステムを提供できる。本方法は、ａ）食事療法や運動療法を含む健康プログラム、個人にとっての健康プログラムの選択を受け取ること、ｂ）健康プログラムの個人参加中に個人のカロリー消費量及び／又は身体組成又は体質量の変化を測定すること、ｃ）計測されたカロリー消費量、計測された身体組成又は体質量の変化をコンピュータ読取可能メモリに保存すること、ｄ）計測されたカロリー消費量又は計測された身体組成又は体質量の変化に基づき食事療法又は運動療法の順守を判定すること、ｅ）食事療法又は運動療法に対する修正を識別すること、及びｆ）修正の個人に知らせることとを含めることができる。本発明は、個人が選択した健康プログラムに基づき及び個人の性別、年齢、身長、体重、及び他の要素に基づき計測された身体組成又は体質量において期待される変化を予測することをさらに含めることができる。修正は、彼又は彼女の健康目標を満たすように個人を支援するために修正されたカロリー内容をもつ１以上の新しい又は修正された食事プラン及び／又はレシピを含む、食事療法における変更を含めることができる。上記で使用した通り、「身体組成」はＦＭに対するＦＦＭの比率又は個人のＢＭＩを含むことができる。システムは、カロリー消費量を測定する第１センサを含む第１デバイスと、体質量を測定することに適した第２センサを含む第２デバイスと、測定されたカロリー消費量及び測定された体質量に基づいて次のステップを実行するように適したコンピュータとを一般的に含むことができる。ａ）所定の食事療法、所定の運動療法及び測定されたカロリー消費に応じて推定される体質量を決定すること、ｂ）測定された体質量と推定された体質量とを比較すること、及びｃ）推定された体質量から測定された体質量の逸脱に基づき所定の食事療法及び所定の運動療法のうち少なくとも１つの修正を推奨すること。
【００６６】
システムは、図９に図示される複数のデバイス５３０、５３２、５３４、５３６、５３８及びウェブベースクラウド１５０と対話する栄養管理システム５００を含めることができる。栄養管理システム５００は、個人が何をしているかをモニタすることを助ける他のデータベースと連動する外部装置から来るデータとともに、個人がその個人の情報を有することを可能とし、かつ個人が目標に達しやすくするための変更を推奨することができる。これらシステムは、インテリジェントであってもよい。例えば本システムは、ＤＮＡ素因評価から心臓疾患の家族の病歴をみて、彼又は彼女の血圧又はコレステロールをより低くするように個人に推奨できる。これらの回答に基づいて、本システムは、さらに低い血圧にするために体重をさらに多くする又は健康的観点から血圧がいまだに高い場合、システムは投薬の可能性も含めて医師の診察を推奨する。
【００６７】
上記の記載は、現行の本発明の実施形態である。あらゆる選択及び変更は、本発明の精神と他の態様から逸脱しない範囲で可能である。この開示は、実例となる目的を提示し且つ本発明の全ての実施形態を網羅的に説明しているとして理解すべきではなく、これらの実施形態と関連して図示し又は記述する特定の要素に対するクレームの範囲に限定するものではない。例えば、限定なく、説明した発明のいかなる個人要素は、本質的に同様な機能を提供し又はさもなければ適切な操作を提供する選択的要素により置換してもよい。これには例えば、当業者により現在知られている可能性のある選択的要素及び将来開発される可能性がある選択的要素であって、例えば、当業者が開発の際に選択肢として認識する可能性があるものを含む。さらに、開示された複数の実施形態は、同時に説明された複数の特徴を含み、それらの特徴が共同することにより一連の利益を提供するものであってもよい。本発明は、クレームに別段の明示がある場合を除き、これらの特徴の全て又は言及した利益の全てを提供することに限定されるものではない。
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１】
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【図２】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１９】
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【図２０】
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【手続補正書】
【提出日】平成28年6月2日(2016.6.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに減量ガイダンスを提供する方法であって、前記方法は、
複数の減量プログラムから前記ユーザのために１つの減量プログラムの選択を提供することと、
前記選択した減量プログラム及び前記ユーザの除脂肪量に対する脂肪量の比率に少なくとも部分的に基づき前記ユーザのために食事療法を決定することと、
前記減量プログラムに前記ユーザの参加中に前記ユーザのカロリー消費量及び前記ユーザの体質量の変化量を測定すること、及び前記測定したカロリー消費量及び前記測定した体質量の変化量を非一時的コンピュータ可読メモリに保存することと、
前記測定したカロリー消費量及び前記測定した体質量の変化量のうちの少なくとも１つと、推定されるカロリー消費量及び推定される体質量の変化量のうちの少なくとも１つとの比較を、コンピュータを使用して実行することと、
前記コンピュータが実行した比較に基づき前記食事療法の推奨される変更を決定することと、及び、
前記ユーザに前記推奨される変更を知らせることと、を含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記食事療法は、年齢、性別、体重、身長及び体質量指数のうち少なくとも１つを含む生体特徴にさらに基づく、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記推奨される変更は、前記ユーザのために提案される栄養サプリメントを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、前記推奨される変更は、前記ユーザのために提案されるレシピを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、前記減量プログラムの一部として前記ユーザによる達成のために１以上の目標を、前記コンピュータを使用して設定することをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、前記ユーザが前記１以上の目標を満たしているか否かを、前記コンピュータを使用して判定することを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、前記１以上の目標の達成に失敗する前記ユーザに基づいて前記１以上の目標を変更することを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法であって、前記ユーザに前記推奨される変更を知らせることは、前記推奨される変更をポータブルデバイスに送信することを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項９】
請求項２に記載の方法であって、前記選択した減量プログラムに基づき及び前記ユーザの生体特徴に基づき推定される体質量の変化量を、前記コンピュータを使用して予測することをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法であって、前記推定される体質量の変化量は、除脂肪量に対する脂肪量の前記ユーザの比率にさらに基づく、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項１１】
減量ガイダンスを提供するシステムであって、前記システムは、
カロリー消費量を計測することに適した第１センサと、
体質量を測定することに適した第２センサと、及び、
前記測定されたカロリー消費量及び前記測定された体質量に基づき以下のステップの実行に適したプロセッサを含むコンピュータであって、
除脂肪量に対する脂肪量の比率を判定し、前記判定に少なくとも部分的に基づいて、食事療法及び運動療法を含めるワークアウトプログラムを規定し、
前記所定の食事療法、前記所定の運動療法、及び前記測定されたカロリー消費量に応じて推定される体質量を決定し、
前記測定された体質量と前記推定された体質量とを比較し、及び、
前記推定された体質量から前記測定された体質量の逸脱に基づき前記所定の食事療法の変更を推奨する、コンピュータと、を含む、減量ガイダンスを提供するシステム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のシステムであって、前記第１センサは、生体インピーダンス及び心拍数のうち少なくとも１つを測定することに適する、減量ガイダンスを提供するシステム。
【請求項１３】
請求項１１に記載のシステムであって、前記第１センサは、前記安静時の代謝率及び食事誘発の熱発生を測定することに適する、減量ガイダンスを提供するシステム。
【請求項１４】
請求項１１に記載のシステムであって、前記第１センサはウェアラブルデバイスの一部であり且つ前記第２センサは体重計の一部である、減量ガイダンスを提供するシステム。
【請求項１５】
請求項１１に記載のシステムであって、前記第１センサ、前記第２センサ及び前記コンピュータは、ネットワークを介して相互に接続される、減量ガイダンスを提供するシステム。
【請求項１６】
請求項１１に記載のシステムであって、前記コンピュータは、前記第１デバイスと前記第２デバイスとの両方に対して離れて位置するクラウドサーバである、減量ガイダンスを提供するシステム。
【請求項１７】
個人にガイダンスを提供する方法であって、
前記個人の健康プログラム、食事療法及び運動療法を含める前記健康プログラムの選択を受け付け、前記食事療法は、前記個人の除脂肪量に対する脂肪量の比率の少なくとも一部に基づく前記食事療法であることと、
前記個人のカロリー消費量と身体組成又は体質量の変化量とを計測し、前記計測されたカロリー消費量及び身体組成又は体質量について前記計測された変化量を非一時的コンピュータ可読メモリに保存することと、
前記測定されたカロリー消費量及び身体組成又は体質量について前記計測された変化量のうちの少なくとも１つに基づき、前記食事療法及び前記運動療法のうちの少なくとも１つに対する前記個人による順守を、コンピュータを使用して判定することと、
前記コンピュータ実施判定に基づき前記食事療法及び前記運動療法のうちの少なくとも１つの変更を識別することと、及び、
前記個人に前記変更を知らせることと、を含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法であって、前記変更を識別するときに、複数のレシピ用の栄養データを有するデータベースにアクセスすることをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項１９】
請求項１７に記載の方法であって、前記食事療法は、前記個人のためのカロリー制限を含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２０】
請求項１７に記載の方法であって、前記食事療法は、前記個人のための複数のレシピを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２１】
請求項１７に記載の方法であって、前記食事療法は、前記個人のための複数の栄養サプリメントを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２２】
請求項１７に記載の方法であって、身体組成又は体質量について推定される変化量は、前記個人により選択された前記健康プログラムの少なくとも一部に基づき、前記コンピュータを使用して予測することをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２３】
請求項２２に記載の方法であって、身体組成又は体質量について前記推定される変化量は、前記個人の性別、年齢、身長、体重、及び除脂肪量に対する脂肪量の比率のうち少なくとも１つにさらに基づく、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２４】
請求項１７に記載の方法であって、身体組成又は体質量について前記測定された変化量に対する前記食事寄与を、前記コンピュータを使用して判定することをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２５】
請求項１７に記載の方法であって、身体組成又は体質量について前記測定された変化量に対する前記運動寄与を、前記コンピュータを使用して判定することをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２６】
請求項１７に記載の方法であって、カロリー内容をもつ第１食事プランを提供することをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２７】
請求項２６に記載の方法であって、前記第１食事プランの前記カロリー内容とは異なるカロリー内容をもつ第２食事プランを提供することをさらに含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２８】
請求項１に記載の方法であって、前記食事療法は、カロリーレコメンデーションを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【請求項２９】
請求項１１に記載のシステムであって、前記所定の食事療法は、カロリーレコメンデーションを含む、減量ガイダンスを提供するシステム。
【請求項３０】
請求項１１に記載のシステムであって、前記所定の運動療法は、アクティビティレコメンデーションを含む、減量ガイダンスを提供するシステム。
【請求項３１】
請求項１７に記載の方法であって、前記所定の運動療法は、アクティビティレコメンデーションを含む、減量ガイダンスを提供する方法。
【国際調査報告】
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