(57)【要約】  一般に、マシンは、プロセッサと、プロセッサに接続されたメモリと、を含んでよく、メモリは、プロセッサによって実行されて患者のドライアイ症状に関連する第１及び第２の特性を判定する命令を記憶している。特性は、ドライアイ予測を形成するために使用されてよい。治療勧告は、ドライアイ予測に少なくとも部分的に基づいて選択されてよい。治療勧告は、デバイスに供給されてよい。
2020500609.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マシンであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに接続されたメモリであって、前記メモリが、前記プロセッサによって実行されて、
患者のドライアイ症状に関連する第１の特性を判定し、
前記患者のドライアイ症状に関連する第２の特性を判定し、
前記第１の特性及び前記第２の特性に基づいてドライアイ予測を形成し、前記ドライアイ予測に基づいて治療勧告を選択し、コンピュータネットワークを介して前記マシンに接続されているデバイスに前記治療勧告を供給する命令を記憶している、メモリと、を含む、
マシン。
【請求項２】
前記第１の特性が、前記患者に近接した湿度又は相対湿度である、請求項１に記載のマシン。
【請求項３】
前記第２の特性が、前記患者に近接した周囲温度である、請求項１に記載のマシン。
【請求項４】
前記プロセッサによって実行されて前記患者のドライアイ症状に関連する第３の特性を判定する命令を更に含み、前記ドライアイ予測を形成する前記命令は、前記第１の特性、前記第２の特性、及び前記第３の特性を利用する、請求項１に記載のマシン。
【請求項５】
前記第３の特性が、前記患者に近接した環境特性である、請求項４に記載のマシン。
【請求項６】
前記第３の特性が風速である、請求項５に記載のマシン。
【請求項７】
前記第３の特性が汚染レベルである、請求項５に記載のマシン。
【請求項８】
前記第３の特性が花粉数である、請求項５に記載のマシン。
【請求項９】
前記第３の特性が凝縮データである、請求項５に記載のマシン。
【請求項１０】
前記第３の特性が空気圧である、請求項５に記載のマシン。
【請求項１１】
前記第３の特性が蒸気圧である、請求項５に記載のマシン。
【請求項１２】
前記第３の特性がＵＶインデックスである、請求項５に記載のマシン。
【請求項１３】
前記第３の特性が風速冷却である、請求項５に記載のマシン。
【請求項１４】
前記第３の特性が患者固有の特性である、請求項４に記載のマシン。
【請求項１５】
前記第３の特性が前記患者のスケジュールである、請求項１４に記載のマシン。
【請求項１６】
前記第３の特性が前記患者の医学的状態である、請求項１４に記載のマシン。
【請求項１７】
前記治療勧告が前記患者への刺激送達を含む、請求項１に記載のマシン。
【請求項１８】
前記治療勧告が前記刺激送達の持続時間を含む、請求項１７に記載のマシン。
【請求項１９】
前記治療勧告が前記刺激送達の時間を含む、請求項１７に記載のマシン。
【請求項２０】
前記治療勧告が前記刺激送達の周期数を含む、請求項１７に記載のマシン。
【請求項２１】
前記刺激送達が電気刺激送達である、請求項１７に記載のマシン。
【請求項２２】
前記治療勧告が前記患者の鼻粘膜への刺激送達を含む、請求項１７に記載のマシン。
【請求項２３】
前記プロセッサによって実行されて、コンピューティングデバイスとして実装された前記デバイスに前記治療勧告を供給する命令を含む、請求項１に記載のマシン。
【請求項２４】
前記プロセッサによって実行されて、刺激デバイスとして実装された前記デバイスに前記治療勧告を供給する命令を含む、請求項１に記載のマシン。
【請求項２５】
前記第１の特性が、前記患者に近接した相対湿度（ＲＨ）であり、前記第２の特性が、前記患者に近接した周囲温度（Ｔ）であり、前記ドライアイ予測が、
【数１】
2020500609.tif 000013
に等しい値であり、式中、Ｐ（Ｔ）は、温度Ｔでの飽和水蒸気圧である、請求項１に記載のマシン。
【請求項２６】
前記第１の特性が、前記患者に近接した相対湿度（ＲＨ）であり、前記第２の特性が、前記患者に近接した周囲温度（Ｔ）であり、前記ドライアイ予測が、
【数２】
2020500609.tif 000014
に等しい値であり、式中、Ｐ（Ｔ）は、温度Ｔでの飽和水蒸気圧である、請求項１に記載のマシン。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１６年１２月２日出願の米国特許仮出願第６２／４２９，６９４号、及び２０１７年３月９日出願の同第６２／４６９，４４０号の優先権を主張する。これらの出願のそれぞれは、この参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、概してドライアイの治療に関する。より具体的には、本発明は、ドライアイ予測を形成することに関する。ドライアイ予測は、ドライアイ症状に関連する特性に基づくことができる。治療勧告は、ドライアイ予測に基づいて選択されてよい。治療は、治療勧告に従って適用されてよい。
【背景技術】
【０００３】
ドライアイ疾患（「ＤＥＤ」）は、世界中で数百万もの人々に影響を与えている病態である。北米の４０００万人を超える人々が、いくつかの形態のドライアイを有しており、更に世界中で数百万人が悩まされている。ＤＥＤは、眼の表面上の天然涙膜の破壊による結果であり、眼の不快感、視覚的障害、及び視力に関連する生活の質の低下をもたらし得る。運転、コンピュータ使用、家事、及び読書などの日常生活の活動もまた、ＤＥＤによって悪影響を受けることが示されている。ＤＥＤの重度の症例を有する患者は、角膜潰瘍などの重篤な眼の健康欠損のリスクがあり、中等度の狭心症に匹敵する生活の質の欠損を経験し得る。
【０００４】
ＤＥＤは本質的に進行性であり、基本的には、眼の表面上の不十分な涙液被覆によるものである。この不十分な涙液被覆は、眼表面の健康なガス交換及び栄養輸送を妨げ、細胞の乾燥を促進し、視力のための低屈折性表面を作り出す。不十分な涙液被覆は、典型的には、１）涙腺からの不十分な涙液産生（例えば、閉経後ホルモン欠乏症、自己免疫疾患、ＬＡＳＩＫ手術など）、及び／又は２）マイボーム腺の機能不全から生じる涙液の過剰な蒸発から生じる。低涙量は、眼表面の炎症状態を誘発する高浸透圧性環境を引き起こす。この炎症反応は、表面細胞のアポトーシスを誘発し、これは次に、眼表面上の涙膜の適切な分布を妨げ、その結果、任意の所与の涙量をもたらす効果が低下する。これにより、更なる炎症が続いて起こり、より多くの表面細胞損傷などを引き起こす可能性のある、悪循環が始まる。加えて、眼の表面内の感覚ニューロンが損傷しているため、反射性の涙の活性化を制御する神経制御ループは破壊される。結果として、より少ない涙が分泌され、疾患の更なる進行をもたらす第２の悪循環が発生する（より少ない涙は神経細胞の損失を引き起こし、これにより、涙などはより少なくなる）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
それぞれが参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、本願の譲受人に譲渡された２０１４年４月１８日出願の表題「ＮＡＳＡＬ  ＳＴＩＭＵＬＡＴＩＯＮ  ＤＥＶＩＣＥＳ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤＳ」の米国特許出願第１４／２５６，９１５号、２０１５年２月２４日出願の表題「ＰＯＬＹＭＥＲ  ＦＯＲＭＵＬＡＴＩＯＮＳ  ＦＯＲ  ＮＡＳＯＬＡＣＲＩＭＡＬ  ＳＴＩＭＵＬＡＴＩＯＮ」」の同第１４／６３０，４７１号、２０１５年７月２４日出願の表題「ＳＴＩＭＵＬＡＴＩＯＮ  ＰＡＴＴＥＲＮＳ  ＦＯＲ  ＴＲＥＡＴＩＮＧ  ＤＲＹ  ＥＹＥ」の同第１４／８０９，１０９号、及び２０１５年１０月２２日出願の表題「ＳＴＩＭＵＬＡＴＩＯＮ  ＤＥＶＩＣＥＳ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤＳ  ＦＯＲ  ＴＲＥＡＴＩＮＧ  ＤＲＹ  ＥＹＥ」の同第１４／９２０，８６０号は、電気刺激を鼻腔内の感覚ニューロンに印加して、鼻涙腺反射を活性化し、それにより、涙液産生を増加させるためのデバイス及び方法を記載している。しかしながら、刺激送達の治療勧告を患者に追加的に供給することが望ましいであろう。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一般に、マシンは、プロセッサと、プロセッサに接続されたメモリと、を含んでよく、メモリは、プロセッサによって実行されて患者のドライアイ症状に関連する第１及び第２の特性を判定する命令を記憶している。特性は、ドライアイ予測を形成するために使用されてよい。治療勧告は、ドライアイ予測に少なくとも部分的に基づいて選択されてよい。治療勧告は、デバイスに供給されてよい。いくつかの変形例では、マシンは、プロセッサによって実行されて患者のドライアイ症状に関連する第３の特性を判定する命令を更に含んでもよく、ドライアイ予測を形成する命令は、第１、第２、及び第３の特性を利用する。いくつかの変形例では、マシンは、プロセッサによって実行されて、コンピュータデバイスとして実装されたデバイスに治療勧告を供給する命令を含んでもよい。いくつかの変形例では、マシンは、プロセッサによって実行されて、刺激デバイスとして実装されたデバイスに治療勧告を供給する命令を含んでもよい。
【０００７】
ドライアイ症状に関連する特性は、１つ以上の患者に近接した環境特性又は患者固有の特性を含んでよい。例えば、特性は、湿度、相対湿度、周囲温度、風速、汚染レベル、花粉数、凝縮データ、空気圧、蒸気圧、ＵＶインデックス、風速冷却、患者のスケジュール、又は患者の医学的状態であってよい。１つの非限定的な例では、第１の特性は、患者に近接した相対湿度（ＲＨ）であり、第２の特性は、患者に近接した周囲温度（Ｔ）であり、ドライアイ予測は、
【数１】
2020500609.tif 000003
に等しい値であり、式中、Ｐ（Ｔ）は、温度Ｔでの飽和水蒸気圧である。別の非限定的な例では、第１の特性は、患者に近接した相対湿度（ＲＨ）であり、第２の特性は、患者に近接した周囲温度（Ｔ）であり、ドライアイ予測は、
【数２】
2020500609.tif 000004
に等しい値であり、式中、Ｐ（Ｔ）は、温度Ｔでの飽和水蒸気圧である。
【０００８】
治療勧告は、患者への刺激送達を含んでよい。刺激送達は、電気刺激送達であってよい。刺激送達は、患者の鼻粘膜への送達を含んでよい。治療勧告は、刺激送達の持続時間、刺激送達の時間、又は刺激送達の周期数など、刺激送達の特性を指定してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態に従って構成されたシステムを示す。
【図２】本発明の実施形態に従って構成された方法を示す。
【図３】本発明の実施形態に従って利用される刺激デバイスを示す。
【図４Ａ】第１（図４Ａ〜図４Ｂ）及び第２（図４Ｃ〜図４Ｄ）の地理的位置の場合の相対湿度（図４Ａ及び図４Ｃ）及び温度（図４Ｂ及び図４Ｄ）に対する蒸発速度の散布図である。
【図４Ｂ】第１（図４Ａ〜図４Ｂ）及び第２（図４Ｃ〜図４Ｄ）の地理的位置の場合の相対湿度（図４Ａ及び図４Ｃ）及び温度（図４Ｂ及び図４Ｄ）に対する蒸発速度の散布図である。
【図４Ｃ】第１（図４Ａ〜図４Ｂ）及び第２（図４Ｃ〜図４Ｄ）の地理的位置の場合の相対湿度（図４Ａ及び図４Ｃ）及び温度（図４Ｂ及び図４Ｄ）に対する蒸発速度の散布図である。
【図４Ｄ】第１（図４Ａ〜図４Ｂ）及び第２（図４Ｃ〜図４Ｄ）の地理的位置の場合の相対湿度（図４Ａ及び図４Ｃ）及び温度（図４Ｂ及び図４Ｄ）に対する蒸発速度の散布図である。
【図５Ａ】本発明の実施形態に従って利用される例示的なディスプレイを示す。
【図５Ｂ】本発明の実施形態に従って利用される例示的なディスプレイを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本明細書では、ドライアイの治療勧告を選択及び供給するためのシステム及び方法が記載される。治療勧告は、患者のドライアイ症状の過去、現在、又は将来予測される重症度を表すドライアイ予測に基づいてよい。ドライアイ予測は、例えば、患者に近接した環境特性又は、患者のスケジュール若しくは病歴など、患者固有の特性に基づいてよい。治療勧告は、現在のドライアイ症状を低減し、及び／又は将来のドライアイ症状を予防するように選択されてよい。したがって、このような治療勧告を供給することは、最小量の治療を使用して症状の低減を可能にし得、特定の患者及び／若しくは環境に対して治療を調整することを可能にし得、並びに／又は予防治療を投与することによって、患者が将来の症状を回避若しくは低減することを可能にし得る。推奨される治療は、患者（例えば、患者の鼻粘膜）への刺激送達（例えば、電気刺激送達）を含んでよい。治療勧告は、刺激送達のタイミング、刺激送達の持続時間、及び／又は刺激送達のパラメータ（例えば、電気刺激の波形）など、刺激送達の特性を指定してよい。
【００１１】
システム
一般に、本明細書に記載されるシステムは、刺激デバイスと、治療勧告アプリケーションを含む患者デバイスと、を含んでよい。システムは、ドライアイ予測モジュール及び治療選択モジュールを含み得るサーバと、環境特性データベース及び患者固有の特性データベースを含み得るデータベースサーバと、を更に含んでよい。刺激デバイス、患者デバイス、サーバ、及びデータベースサーバのいくつか又は全ては、ネットワークを介して通信してよい。
【００１２】
一例として、図１は、本発明の実施形態に従って構成されたシステム１００を示している。システム１００は、有線及び／又は無線ネットワークの任意の組み合わせであり得るネットワーク１０６を介してサーバ１０４と通信する刺激デバイス１５０及び患者デバイス１０２を含む。システム１００はまた、ネットワーク１０６を介してサーバ１０４と通信するデータベースサーバ１５２も含む。
【００１３】
患者デバイス
例示的な変形例では、患者デバイス１０２は、バス１１４を介して入力／出力デバイス１１２にリンクされている中央処理ユニット１１０を含む。入力／出力デバイス１１２は、キーボード、マウス、タッチディスプレイなどを含んでよい。ネットワークインターフェース回路１１６もまた、バス１１４に接続されていてよい。ネットワークインターフェース回路１１６は、ネットワーク１０６への接続性を提供し得る。メモリ１２０もまた、バス１１４に接続されていてよい。メモリ１２０は、中央処理ユニット１１０によって実行されて、本明細書に開示される動作を実施する命令とともに、治療勧告アプリケーション１２２を記憶してよい。いくつかの変形例では、メモリ１２０はまた、患者のスケジュール又は患者の医学的状態など、ドライアイ症状に関連する患者固有の特性を記憶してもよい。患者デバイス１０２は、コンピュータ、タブレット、スマートフォンなどであってよい。
【００１４】
いくつかの変形例では、患者デバイス１０２は、センサに近接した環境特性などの特性を判定するために１つ以上のセンサを備えてよい。例えば、患者デバイス１０２は、温度センサ、湿度センサ、風力センサ、及び／又は空気圧センサを備えてよい。いくつかの変形例では、センサ（例えば、温度センサ、湿度センサ、風力センサ、空気圧センサ）は、これに限定するものではないが、キーチェーンドングル、ベルトクリップ、又は他のウェアラブルデバイスなど、ネットワーク１０６に接続された別個のデバイス内に（例えば、患者デバイスから分離して）配置されてよい。いくつかの変形例では、センサは、図３に関して説明した刺激デバイス３００などの刺激デバイス内に配置されてよい。いくつかの変形例では、センサは、刺激デバイスを充電するように及び／又は刺激デバイスとデータを送受信するように構成されたベースユニット内に配置されてもよく、ベースユニットはネットワーク１０６に接続されている。
【００１５】
サーバ
サーバ１０４もまた、中央処理ユニット１３０、入力／出力デバイス１３２、バス１３４、及びネットワークインターフェース回路１３６を含む構成要素を含んでよい。メモリ１４０は、バス１３４に接続されていてよい。メモリ１４０は、中央処理ユニット１３０によって実行されて、本明細書に開示される動作を実施する命令を記憶してよい。一実施形態では、メモリは、ドライアイ予測モジュール１４２を記憶する。ドライアイ予測モジュールは、患者のドライアイ症状に関連する特性を判定し、それらを使用して患者のドライアイ予測を形成する。メモリ１４０はまた、治療選択モジュール１４４も記憶してよい。治療選択モジュール１４４は、ドライアイ予測に基づいて治療勧告を選択する。モジュール１４２及び１４４は、治療勧告アプリケーション１２２に組み込まれてもよいことを理解されたい。そのような変形例では、全ての処理は、サーバ１０４と通信することなく患者デバイス１０２によって実行されてよい。
【００１６】
データベースサーバ
データベースサーバ１５２もまた、中央処理ユニット１５４、入力／出力デバイス１５６、バス１５８、及びネットワークインターフェース回路１６０を含む構成要素を含んでよい。メモリ１６２は、環境特性データベース１６４及び患者固有の特性データベース１６６を記憶してよい。
【００１７】
環境特性データベース１６４は、ドライアイ症状に関連する１つ以上の環境特性を含んでよい。例えば、特性は、湿度若しくは相対湿度、周囲温度、風速、汚染レベル、花粉数、凝縮データ、空気圧、蒸気圧、ＵＶインデックス、及び／又は風速冷却であってよい。特性が環境特性である場合、環境特性は、患者に近接した位置に関連付けられてよい。環境特性はまた、時間に関連付けられてもよい。例えば、環境特性は、現在の時間、過去の時間、又は将来の時間と関連付けられてよい。
【００１８】
患者固有の特性データベース１６６は、ドライアイ症状に関連する１つ以上の患者固有の特性を含んでよい。例えば、特性は、患者のスケジュール、患者の医学的状態、患者の治療歴、又は患者の報告された症状の重症度であってよい。他の変形例では、患者固有の特性は、追加的に又は代替的に、患者デバイス１０２のメモリ１２０によって記憶されてもよいことを理解されたい。これらの又は他の変形例では、環境特性データベース及び患者固有の特性データベースは、それぞれが中央処理ユニット、入力／出力デバイス、バス、ネットワークインターフェース回路、及びメモリを含む、異なるデータベースサーバ上にあってよいことも理解されたい。
【００１９】
方法
本明細書に記載の方法は、患者のドライアイ症状に関連する１つ以上の特性からドライアイ予測を形成することと、ドライアイ予測を使用して治療勧告を選択することと、を含んでよい。治療勧告は、患者に治療（例えば、刺激送達）を提供するために供給及び使用されてよい。
【００２０】
第１の特性を判定する
図２は、本発明の実施形態に関連する動作を示している。最初に、第１の特性が判定される（２００）。第１の特性は、環境特性又は患者固有の特性など、本明細書に記載される特性のいずれかであってよい。ドライアイ予測モジュール１４２は、この動作を実施するために使用されてよい。例えば、ドライアイ予測モジュール１４２は、データベースサーバ１５２から１つ以上の特性を取得してよい。
【００２１】
特性が環境特性である変形例では、環境特性は、患者に近接した位置に関連付けられてよい。したがって、いくつかの変形例では、ドライアイ予測モジュール１４２は、患者デバイス１０２に位置インターフェースを提供してもよい。位置インターフェースは、患者デバイス１０２に関連付けられた出力デバイス（例えば、ディスプレイ）１１２によって表示されてよい。患者は、位置インターフェースを使用して位置（例えば、郵便番号、市及び州、表示された地図上の地点など）を入力してよい。他の変形例では、患者の位置は、全地球測位システムアプリケーションなど、患者デバイス１０２のメモリ１２０によって記憶された位置アプリケーションを使用して判定されてよい。第１の特性は、位置に基づいて環境特性データベースから取得されてよい。他の変形例では、第１の特性は、患者に近接したセンサ（例えば、温度センサ、湿度センサ、風力センサ、空気圧センサなど）から取得されてよい。例えば、第１の特性は、患者デバイス１０２上、別個のウェアラブルデバイス上、刺激デバイス上、又は刺激デバイス用のベースユニット上にあるセンサから取得されてよい。１つの非限定的な例として、環境特性は、患者に近接した湿度又は相対湿度であってよい。
【００２２】
特性が環境特性である他の変形例では、環境特性は、第１の特性を判定する際に患者に近接していない位置に関連付けられてよいことを理解されたい。例えば、位置は、例えば、患者が将来移動することを意図する場合など、将来の時間に患者に近接する位置であってよい。これらの変形例のうちのいくつかでは、ドライアイ予測モジュール１４２は、患者デバイス１０２に位置インターフェースを提供してもよい。位置インターフェースは、患者デバイス１０２に関連付けられた出力デバイス（例えば、ディスプレイ）１１２によって表示されてよい。患者は、位置インターフェースを使用して位置（例えば、郵便番号、市及び州、表示された地図上の地点など）を入力してよい。入力された位置は、例えば、将来の時間における患者の意図された位置に対応してもよい。他の変形例では、患者の位置は、カレンダーアプリケーション内で将来の日付に対して記憶されている位置など、患者デバイス１０２のメモリ１２０によって記憶されたアプリケーションを使用して判定されてよい。
【００２３】
特性が患者固有の特性であり、患者固有の特性データベース１６６が、ドライアイ症状に関連する１つ以上の患者固有の特性を含む変形例では、患者固有の特性は、患者固有の特性データベース１６６から判定されてよい。特性が患者固有の特性であり、患者デバイス１０２のメモリ１２０によって記憶される変形例では、患者固有の特性は、患者デバイス１０２から取得されてよい。いくつかの変形例では、ドライアイ予測モジュール１４２は、患者デバイス１０２に患者固有の特性インターフェースを提供してもよい。インターフェースは、患者デバイス１０２に関連付けられた出力デバイス（例えば、ディスプレイ）１１２によって表示されてよい。患者は、患者固有の特性を入力するためにインターフェースを使用してよい。非限定的な例として、例えば、患者は、インターフェースを使用して、毎日のスケジュール又は現在のドライアイ症状の重症度に関する情報を入力してよい。
【００２４】
第２の特性を判定する
第２の特性が判定され得る（２０２）。第２の特性は、環境特性又は患者固有の特性など、本明細書に記載される特性のいずれかであってよい。ドライアイ予測モジュール１４２は、この動作を実施するために使用されてよい。例えば、ドライアイ予測モジュール１４２は、データベースサーバ１５２から１つ以上の特性を取得してよい。
【００２５】
特性が環境特性である変形例では、環境特性は、患者に近接した位置に関連付けられてよい。したがって、いくつかの変形例では、ドライアイ予測モジュール１４２は、位置インターフェースを患者デバイス１０２に提供してもよい。位置インターフェースは、患者デバイス１０２に関連付けられた出力デバイス（例えば、ディスプレイ）１１２によって表示されてよい。患者は、位置インターフェースを使用して位置（例えば、郵便番号、市及び州、表示された地図上の地点など）を入力してよい。他の変形例では、患者の位置は、全地球測位システムアプリケーションなど、患者デバイス１０２のメモリ１２０によって記憶された位置アプリケーションを使用して判定されてよい。第２の特性は、位置に基づいて環境特性データベースから取得されてよい。更に他の変形例では、第２の特性は、第１の特性が判定された工程２００に関して提供された位置を使用して、環境特性データベースから取得されてよい。他の変形例では、第２の特性は、患者に近接したセンサ（例えば、温度センサ、湿度センサ、風力センサ、空気圧センサなど）から取得されてよい。例えば、第２の特性は、患者デバイス１０２上、別個のウェアラブルデバイス上、刺激デバイス上、又は刺激デバイス用のベースユニット上にあるセンサから取得されてよい。１つの非限定的な例として、環境特性は、患者に近接した周囲温度であってよい。
【００２６】
特性が環境特性である他の変形例では、環境特性は、第２の特性を判定する際に患者に近接していない位置に関連付けられてよいことを理解されたい。例えば、位置は、例えば、患者が将来移動することを意図する場合など、将来の時間に患者に近接する位置であってよい。これらの変形例のうちのいくつかでは、ドライアイ予測モジュール１４２は、患者デバイス１０２に位置インターフェースを提供してもよい。位置インターフェースは、患者デバイス１０２に関連付けられた出力デバイス（例えば、ディスプレイ）１１２によって表示されてよい。患者は、位置インターフェースを使用して位置（例えば、郵便番号、市及び州、表示された地図上の地点など）を入力してよい。入力された位置は、例えば、将来の時間における患者の意図された位置に対応してもよい。他の変形例では、患者の位置は、カレンダーアプリケーション内で将来の日付に対して記憶されている位置など、患者デバイス１０２のメモリ１２０によって記憶されたアプリケーションを使用して判定されてよい。
【００２７】
特性が患者固有の特性であり、患者固有の特性データベース１６６が、ドライアイ症状に関連する１つ以上の患者固有の特性を含む変形例では、患者固有の特性は、患者固有の特性データベース１６６から判定されてよい。特性が患者固有の特性であり、患者デバイス１０２のメモリ１２０によって記憶される変形例では、患者固有の特性は、患者デバイス１０２から取得されてよい。いくつかの変形例では、ドライアイ予測モジュール１４２は、患者デバイス１０２に患者固有の特性インターフェースを提供してもよい。インターフェースは、患者デバイス１０２に関連付けられた出力デバイス（例えば、ディスプレイ）１１２によって表示されてよい。患者は、患者固有の特性を入力するためにインターフェースを使用してよい。非限定的な例として、例えば、患者固有の特性は、患者の医学的状態であってよい。
【００２８】
第３の特性を判定する
第３の特性が判定され得る（２０４）。第３の特性は、環境特性又は患者固有の特性など、本明細書に記載される特性のいずれかであってよい。ドライアイ予測モジュール１４２は、この動作を実施するために使用されてよい。例えば、ドライアイ予測モジュール１４２は、データベースサーバ１５２から１つ以上の特性を取得してよい。
【００２９】
特性が環境特性である変形例では、環境特性は、患者に近接した位置に関連付けられてよい。したがって、いくつかの変形例では、ドライアイ予測モジュール１４２は、位置インターフェースを患者デバイス１０２に提供してもよい。位置インターフェースは、患者デバイス１０２に関連付けられた出力デバイス（例えば、ディスプレイ）１１２によって表示されてよい。患者は、位置インターフェースを使用して位置（例えば、郵便番号、市及び州、表示された地図上の地点など）を入力してよい。他の変形例では、患者の位置は、全地球測位システムアプリケーションなど、患者デバイス１０２のメモリ１２０によって記憶された位置アプリケーションを使用して判定されてよい。第３の特性は、位置を使用して環境特性データベースから取得されてよい。更に他の変形例では、第３の特性は、第１の特性が判定された工程２００に関して提供された位置に基づいて、又は第２の特性が判定された工程２０２に関して提供された位置を使用して、環境特性データベースから取得されてよい。非限定的な例として、環境特性は、患者に近接した風速、汚染レベル、花粉数、凝縮データ、空気圧、蒸気圧、ＵＶインデックス、又は風速冷却であってよい。他の変形例では、第３の特性は、患者に近接したセンサ（例えば、温度センサ、湿度センサ、風力センサ、空気圧センサなど）から取得されてよい。例えば、第３の特性は、患者デバイス１０２上、別個のウェアラブルデバイス上、刺激デバイス上、又は刺激デバイス用のベースユニット上にあるセンサから取得されてよい。
【００３０】
特性が環境特性である他の変形例では、環境特性は、第３の特性を判定する際に患者に近接していない位置に関連付けられてよいことを理解されたい。例えば、位置は、例えば、患者が将来移動することを意図する場合など、将来の時間に患者に近接する位置であってよい。これらの変形例のうちのいくつかでは、ドライアイ予測モジュール１４２は、患者デバイス１０２に位置インターフェースを提供してもよい。位置インターフェースは、患者デバイス１０２に関連付けられた出力デバイス（例えば、ディスプレイ）１１２によって表示されてよい。患者は、位置インターフェースを使用して位置（例えば、郵便番号、市及び州、表示された地図上の地点など）を入力してよい。入力された位置は、例えば、将来の時間における患者の意図された位置に対応してもよい。他の変形例では、患者の位置は、カレンダーアプリケーション内で将来の日付に対して記憶されている位置など、患者デバイス１０２のメモリ１２０によって記憶されたアプリケーションを使用して判定されてよい。
【００３１】
特性が患者固有の特性であり、患者固有の特性データベース１６６が、ドライアイ症状に関連する１つ以上の患者固有の特性を含む変形例では、患者固有の特性は、患者固有の特性データベース１６６から判定されてよい。特性が患者固有の特性であり、患者デバイス１０２のメモリ１２０によって記憶される変形例では、患者固有の特性は、患者デバイス１０２から取得されてよい。いくつかの変形例では、ドライアイ予測モジュール１４２は、患者デバイス１０２に患者固有の特性インターフェースを提供してもよい。インターフェースは、患者デバイス１０２に関連付けられた出力デバイス（例えば、ディスプレイ）１１２によって表示されてよい。患者は、患者固有の特性を入力するためにインターフェースを使用してよい。
【００３２】
任意の好適な数の特性が、本明細書に記載される方法の一部として判定されてよいことを理解されたい。例えば、方法のいくつかの変形例では、単一の特性を判定し、使用して、ドライアイ予測が形成されてよい。他の変形例では、２つの特性を判定し、使用して、ドライアイ予測が形成されてよく、又は３つの特性を判定し、使用して、ドライアイ予測が形成されてもよい。更に他の変形例では、４つ、５つ、６つ、又はそれ以上の特性などであるが、これらに限定されない、３つを超える特性を判定し、使用して、ドライアイ予測が形成されてもよい。各特性は、第１、第２、及び第３の特性に関して本明細書に記載されるのと同様の方法で判定されてよい。
【００３３】
ドライアイ予測を形成する
判定された特性は、ドライアイ予測を形成するために使用されてよい（２０６）。ドライアイ予測モジュール１４２は、動作２０６を実施してよい。ドライアイ予測は、患者におけるドライアイ症状の予測される重症度の表現であってよい。いくつかの変形例では、ドライアイ予測は、単一の時点、すなわち、過去、現在、又は現在の時間でのドライアイ症状の予測される重症度を表してよい。他の変形例では、ドライアイ予測は、ある期間にわたって、例えば、ある時間又は日数にわたって、ドライアイ症状の予測される重症度を表してよい。
【００３４】
ドライアイ予測は、好適な動作を使用して、判定された特性に基づいて形成されてよい。例えば、判定された特性が湿度又は相対湿度レベルである変形例では、ドライアイ予測は、低い湿度又は相対湿度レベルに関連したドライアイ症状の増加した重症度を反映してよい。判定された特性が汚染レベル又は花粉数などの刺激性レベルである変形例では、ドライアイ予測は、高い刺激レベルに関連したドライアイ症状の増加した重症度を反映してよい。判定された特性が風速である変形例では、ドライアイ予測は、高い風速に関連したドライアイ症状の増加した重症度を反映してよい。判定された特性がＵＶインデックスである変形例では、ドライアイ予測は、高いＵＶインデックスに関連したドライアイ症状の増加した重症度を反映してよい。決定された特性が患者のスケジュールである変形例では、ドライアイ予測は、これに限定するものではないが、飛行機の移動、夜間の運転、及びコンピュータの使用など、特定の活動に関連したドライアイ症状の増加した重症度を反映してよい。決定された特性が患者の医学的状態である変形例では、ドライアイ予測は、これに限定するものではないが、シェーグレン症候群など、特定の医学的状態に関連したドライアイ症状の増加した重症度を反映してよい。判定された特性が患者の治療歴である変形例では、ドライアイ予測は、これに限定するものではないが、鼻腔内刺激のより頻繁な使用、鼻腔内刺激のより長い持続時間、及びドライアイに対する他の治療法（例えば、人工涙液、シクロスポリンなど）の使用など、ドライアイ疾患に対するより広範な治療の履歴に関連したドライアイ症状の増加した重症度を反映してよい。
【００３５】
一例として、ドライアイ予測は、予測された涙液蒸発の量に少なくとも部分的に基づいてよい。予測された涙液蒸発量は、環境及び患者固有の特性など、本明細書に記載される特性、並びに空気と接している涙液の表面積、及び涙液温度の推定値を使用して計算されてよい。判定された特性から予測された涙液蒸発量を推定するための任意の好適な方法が、ドライアイ予測を形成する際に使用されてよい。例えば、Ｅが蒸発速度（Ｋｇ／ｍｉｎ）であるとき、Ｐは周囲温度（ｋＰａ）での水の蒸気圧であり、Ｖは水面上方での空気の速度（ｍ／ｓ）であり、Ａは水の表面積（ｍ2）であり、Ｔaは周囲温度（Ｋ）であり、Ｍは水の分子量（１８．０２ｇ／ｍｏｌ又は無次元）であり、Ｒは一般ガス定数（８３１４．５Ｐａ・ｍ3／（ｋｍｏｌ・Ｋ））であり、φは蒸発係数（Ｋｇ／ｍ2*ｈ）であり、Ｘｓは飽和空気中の湿度比（Ｋｇの水／湿潤空気のＫｇ）であり、Ｘは空気中の湿度比（Ｋｇの水／乾燥空気のＫｇ）であり、蒸発速度は、以下の式のうちの１つに従って推定されてよい。
【数３】
2020500609.tif 000005
式中、ｐwは湿潤空気中の水蒸気の蒸気分圧（Ｐａ）（相対湿度*ｐws）であり、ｐａは湿潤空気の気圧（Ｐａ）であり、ｐｗｓは水蒸気の飽和圧であり、Ｔは温度（ケルビン）である。ｐwはｐaに対して小さいため、ＸとＸｓとの関係はほぼ線形である。
【００３６】
例えば、図４Ａ〜図４Ｄは、第１の特性が温度であり、第２の特性が相対湿度であり、第３の特性が圧力であり、第４の特性が風速であるときの予測された涙液蒸発量の例を示している。これらの図は、上の第３の式を使用し、温度、相対湿度、圧力、及び風速の患者に近接した環境特性に基づいた、計算された平均蒸発速度の散布図を示している。
【数４】
2020500609.tif 000006
図４Ａ〜図４Ｂは、第１の地理的位置に対する、平均相対湿度（％）（図４Ａ）及び平均温度（セ氏）（図４Ｂ）に対する蒸発速度（ｇ／ｓ）の散布図である。図４Ｃ〜図４Ｄは、第２の地理的位置に対する、平均相対湿度（％）（図４Ｃ）及び平均温度（セ氏）（図４Ｄ）に対する蒸発速度（ｇ／ｓ）の散布図である。各データポイントは、特定の日に対するものである。涙液の表面積は２ｃｍ2であると仮定し、判定された環境特性（温度、相対湿度、圧力、及び風速）は各日での平均値とした。各位置における平均蒸発速度（ｇ／ｓ）の範囲を以下の表１に示す。
【表１】
2020500609.tif 000007
【００３７】
各位置における各日のドライアイ予測は、計算された蒸発速度に基づいてよい。例えば、いくつかの変形例では、ドライアイ予測は、蒸発速度に等しいか、又は蒸発速度と正の相関を持つ値であってよく、より高い値はより重いドライアイ症状に対応し、より低い値はより軽いドライアイ症状に対応する。
【００３８】
他の変形例では、予測された涙液蒸発量は、患者に近接した空気の水蒸気圧と涙膜の水蒸気圧との間の関係を使用して、他のモデルに少なくとも部分的に基づいてよい。例えば、患者及び涙膜は、体温、即ち３７℃（３１０．１５ケルビン）、に保たれたヒートシンクであると仮定されてよい。患者の局所環境は、温度Ｔ及び相対湿度ＲＨを有する、独立したヒートシンクであると仮定されてよい。空気混合は、瞬間的かつ完全であると仮定されてよく、その結果、温かい空気の層は眼の上に形成されない。これらの仮定に基づいて、空気の水蒸気圧（表面に到達する水分子によって及ぼされる圧力）は以下の式に等しく、
空気水蒸気圧＝ＲＨ*Ｐ（Ｔ）
式中、Ｐ（Ｔ）は、温度Ｔでの飽和水蒸気圧である。また、これらの仮定に基づいて、涙液の水蒸気圧（液相を出て気相に入る水分子によって及ぼされる圧力）は以下の式に等しい。
涙液水蒸気圧＝Ｐ（３７℃）＝６．２８ｋＰａ
【００３９】
したがって、これら２つのヒートシンクの水蒸気圧δ間の差は、以下の式に等しい。
δ＝６．２８−ＲＨ*Ｐ（Ｔ）（ｋＰａ）
【００４０】
この差は、これらの仮定下で蒸発を駆動する基本となる物理量を表し、最大６．２８ｋＰａ（ＲＨ＝０％の場合）を有する。
【００４１】
したがって、第１の特性が患者に近接した相対湿度（ＲＨ）であり、第２の特性が患者に近接した温度（Ｔ）である場合、水蒸気圧間の差を使用して、ドライアイ予測が形成されてよい。例えば、いくつかの変形例では、本発明は、以下のドライアイ予測式（Ａ）から得られる０（最も軽いドライアイ症状に対応する）〜１００（最も重いドライアイ症状に対応する）の値となるドライアイ予測を含む。
【数５】
2020500609.tif 000008
式中、Ｐ（Ｔ）は温度Ｔでの飽和水蒸気圧であり、これは、計算されるか、又は蒸気圧表から求められてよい。様々な相対湿度及び温度に対する例示的なドライアイ予測値を以下の表２に示す。
【表２】
2020500609.tif 000009
【００４２】
別の例として、患者が飛行機で移動している場合、相対湿度は約２０％であり得、温度は約２０℃であり得、結果として９２のドライアイ予測値が得られる。本発明の他の変形例では、完璧な混合気形成を仮定しない、したがって、移行層をモデル化する方法を含む、他の好適な方法を使用して、涙液蒸発量がモデル化されてよいことを理解されたい。本発明のいくつかの変形例では、ドライアイ症状強度に関する患者フィードバックを使用して、判定された特性からのドライアイ予測の形成が精緻化されてよいことも理解されたい。例えば、患者は、自身のドライアイ症状の重症度を（例えば、患者デバイス上の）ユーザインターフェース上で示してよく、ドライアイ症状のより高い評価は、より高いドライアイ予測値（又は以下に記載される調整されたドライアイ予測値）に寄与する。１つの例示的な変形例では、患者は、自身のドライアイ症状の重症度を数値スケール（例えば、１〜５。１は重篤でないこと、５は極めて重篤であることを表す）で評価してよく、評価は、上記のドライアイ予測式（Ａ）（又は以下に記載される調整されたドライアイ予測値の式）を介して得られるドライアイ予測値に対する乗数に相関付けられてよい。
【００４３】
ドライアイ予測が値である本発明のいくつかの変形例では、ドライアイ予測は、結果として得られる値が所望の範囲に及ぶように、設計された計算に基づいてよい。例えば、上記のドライアイ予測式（Ａ）は、理論的には、１〜１００の値を数学的にもたらし得るが、実世界の全体的な相対湿度及び温度の値は、実際に、結果として得られるドライアイ予測値の範囲を制限し得る。本発明のいくつかの変形例では、ドライアイ予測値のための式は、実世界の全体的な相対湿度及び温度の値が、結果として得られるドライアイ予測値のより広い範囲をもたらすように調整されてよい。一例として、いくつかの変形例では、本発明は、以下のように調整された上記のドライアイ予測式（Ａ）を使用して計算されたドライアイ予測値を含む。
【数６】
2020500609.tif 000010
負の調整されたドライアイ予測値はゼロに設定される。すなわち、これらの変形例では、以下の式に等しい０（最も軽いドライアイ症状に対応する）〜１００（最も重いドライアイ症状に対応する）の値となる調整されたドライアイ予測を含む。
【数７】
2020500609.tif 000011
式中、Ｐ（Ｔ）は温度Ｔでの飽和水蒸気圧であり、これは、計算されるか、又は蒸気圧表から求められてよい。様々な相対湿度及び温度に対する例示的な調整されたドライアイ予測値を以下の表３に示す。示されるように、値は、表２の調整されていない値（４６〜８７）よりも広い範囲（１０〜７８）に及ぶ。
【表３】
2020500609.tif 000012
【００４４】
上記の例は、全てのドライアイ予測値に対して実施される調整を示しているが、本発明の他の変形例では、ある患者のドライアイ予測値が、別の患者のドライアイ予測値とは異なる方法で調整されてもよい。例えば、全てのドライアイ予測値を患者の位置に関係なく同じ方法で調整する代わりに、患者の位置に少なくとも部分的に基づいて、ドライアイ予測値が調整されてもよい。特定の地理的位置は、特定の範囲の環境特性（例えば、温度及び湿度）を有し得るため、環境特性に基づくドライアイ予測値は、限定された範囲の値をもたらし得る。すなわち、環境特性に基づいて、普遍的な式（すなわち、全ての地理的位置に対して同じ式）を使用して計算されるドライアイ予測値の範囲は、普遍的な式の出力の理論範囲内で特定の範囲の値に限定され得、その範囲は、異なる地理的位置に対して異なるものとなり得る。別の例として、ドライアイ予測が、例えば、患者の医学的状態などの患者固有の特性に基づく値である場合、その患者のドライアイ予測値は、医学的状態による特定の範囲の値に限定され得る。例えば、ドライアイ予測が患者の医学的状態に基づく値である場合、シェーグレン症候群を有する患者は、ドライアイ予測値を狭い範囲の重症度内で有し得る。
【００４５】
患者のドライアイ予測値が小さい範囲内でしか変動しない場合、ドライアイ予測値は、治療勧告を選択するのにあまり有用ではない可能性があり、患者に提供されるとき、患者にとってあまり有意義ではない可能性がある。したがって、いくつかの変形例では、異なる場所に対して異なる式、又は異なる医学的状態に対して異なる式など、異なる患者に対してドライアイ予測値用の異なる式（例えば、普遍的でない式）を使用することが望ましい場合がある。いくつかの変形例では、例えば、本発明は、位置に関係なく（例えば、上記のドライアイ予測式（Ａ）を使用して）同じ初期計算を行うことと、次いで、位置固有の調整を適用することと、を含んでよい。本発明のいくつかの変形例では、例えば、そのような位置固有の調整は、特定の位置（例えば、郵便番号、市など）に対するドライアイ予測値の分布をある範囲（例えば、０〜１００）内の均一分布に正規化してよい。他の変形例では、例えば、本発明は、位置に関係なく（例えば、上記のドライアイ予測式（Ａ）を使用して）同じ初期計算を行うことと、次いで、患者固有の調整を適用することと、を含んでよい。本発明のいくつかの変形例では、例えば、そのような患者固有の調整は、特定の患者に対するドライアイ予測値の分布をある範囲（例えば、０〜１００）内の均一分布に正規化してよい。ドライアイ予測値の分布の正規化は、例えば、患者の以前の全てのドライアイ予測値に基づいてよく、又は別の例として、これに限定するものではないが、以前の週、以前の２週間、前月、以前の３ヶ月、以前の６ヶ月、前年などからの患者のドライアイ予測値など、患者の以前のドライアイ予測値のサブセットに基づいてよい。
【００４６】
形成された後、ドライアイ予測は、患者に提供されてよい。例えば、ドライアイ予測は、患者デバイス１０２に提供され、患者デバイス１０２に関連付けられた出力デバイス（例えば、ディスプレイ）１１２によって表示されてよい。ドライアイ予測は、任意の好適な形態を有してよい。例えば、ドライアイ予測は、単一の値（例えば、単一の時点でのドライアイ症状の予測される重症度を表す）又は複数の値（例えば、ある期間にわたるドライアイ症状の予測される重症度を表す）を含んでよい。ドライアイ予測が値又は複数の値（例えば、１００が最も重い症状を表す０〜１００、１０が最も重い症状を表す０〜１０など）であるとき、値は、出力デバイス（例えば、ディスプレイ）１１２によって、１つ以上の数字、線グラフ、棒グラフ、１つ以上の色、これらの形態の組み合わせなどとして表示されてよい。
【００４７】
例えば、図５Ａ〜図５Ｂは、患者にドライアイ予測を提供するために使用され得る例示的なディスプレイ５００を示している。この例では、ドライアイ予測は値であり、予測されたドライアイ症状の重症度（ここでは「低い」）を示す値を数値的に、図形的に、及び／又はテキストで提供するインジケータ５０２を介して表示されている。ディスプレイ５００はまた、図５Ａに示されるように、湿度、温度、花粉数、汚染指数、及び風など、ドライアイ症状に関連する特性を患者が見ることも可能にし得る。いくつかの変形例では、ディスプレイ５００は、一連の日又は地理的領域にわたるドライアイ予測など、患者に複数のドライアイ予測を提示してよい。
【００４８】
治療勧告を選択する
治療勧告は、ドライアイ予測に基づいて選択されてよい（２０８）。治療選択モジュール１４４は、この動作を実施してよい。
【００４９】
治療勧告は、患者への刺激送達を含んでよい。治療勧告は、これに限定するものではないが、刺激送達の持続時間、刺激送達の時間、刺激送達の周期数、及び刺激送達の形態（例えば、刺激波形）のうちの１つ以上など、刺激送達の様々なパラメータを含んでよい。好適な治療勧告は、それぞれが既に参照によりその全体が本明細書に組み込まれている、本願の譲受人に譲渡された２０１４年４月１８日出願の米国特許出願第１４／２５６，９１５号、２０１５年７月２４日出願の同第１４／８０９，１０９号、及び２０１５年１０月２２日出願の同第１４／９２０，８６０号に記載されている。
【００５０】
ドライアイ予測に基づく治療選択は、１つ以上の目標を達成することを意図してよい。例えば、いくつかの変形例では、治療勧告は、ドライアイ症状の悪化を防止するように選択されてよく、ドライアイ予測に基づいて、治療勧告は予防的な刺激送達を含んでよい。追加的に又は代替的に、治療勧告は、最小量の刺激送達で症状緩和を最大化するように選択されてよく、及び／又は刺激デバイスの電池寿命を最適化するように選択されてよい。いくつかの変形例では、治療選択モジュール１４４は、治療選択のためのアルゴリズムを精緻化するために、ドライアイ症状強度に関する患者フィードバックを利用してよい。
【００５１】
治療勧告を供給する
治療勧告は供給されてよい（２１０）。いくつかの変形例では、治療勧告は、刺激強度、刺激持続時間、刺激周波数、及び刺激振幅のうちの１つ以上を含んでよい。追加的に又は代替的に、治療勧告は、治療セッションの頻度（例えば、３０分おき、１時間おきなど）の勧告も含んでよい。
【００５２】
サーバベースの実装の場合、治療勧告は、ネットワーク１０６を介してサーバ１０４から患者デバイス１０２に供給される。患者側での実装の場合、治療勧告アプリケーション１２２は、治療勧告を患者デバイス上のディスプレイに供給する。図５Ｂは、患者が治療勧告を見る及び／又は供給することを可能にするアイコン５０４を表示しているディスプレイ５００を示している。また、アイコン５０６、５０８、５１０、及び５１２も示されており、これらは、これに限定するものではないが、指示及びサポート、過去のドライアイ予測、将来のドライアイ予測（例えば、５日間の見通し）、過去の治療セッションに関するデータなど、他の情報を患者が見ることを可能にし得る。
【００５３】
治療勧告はまた、患者デバイス１０２又はサーバ１０４のいずれかから刺激デバイス１５０に供給されてもよい。これらの変形例では、治療勧告は、直接又はベースユニットを介してのいずれかで刺激デバイス１５０に供給されてよい。
【００５４】
治療勧告を使用して治療を適用する
図２の最後の動作は、治療勧告を使用して治療を適用する（２１２）。一例では、治療は電気刺激である。刺激は、表示された治療勧告に従って手動で行われてよい。代替的に、刺激は刺激デバイス１５０によって自動的に実行されてもよい。それぞれが既に参照によりその全体が本明細書に組み込まれている、本願の譲受人に譲渡された２０１４年４月１８日出願の米国特許出願第１４／２５６，９１５号、２０１５年２月２４日出願の同第１４／６３０，４７１号、２０１５年７月２４日出願の同第１４／８０９，１０９号、及び２０１５年１０月２２日出願の同第１４／９２０，８６０号は、本発明の実施形態に従って使用され得る刺激デバイスを開示している。
【００５５】
図３は、本発明の実施形態に従って使用され得る刺激デバイス３００の１つの変形例を示している。刺激デバイス３００は、患者に刺激を送達するように構成され、かつ、第１の鼻腔挿入プロング３０４及び第２の鼻腔挿入プロング３０６を有する、刺激器プローブ３０２を含み、それぞれの鼻腔挿入プロングは電極３０８を有する。刺激デバイス３００はまた、刺激を生成するように構成され、かつ、ハウジング３１２と、インジケータライト３２０並びにボタン３１６及び３１８を含むユーザインターフェース３１４と、を有する、刺激器本体３１０も含む。患者は、治療勧告に従って、電極３０８を鼻組織（例えば、鼻中隔に隣接する鼻粘膜）と接触させ、刺激を送達してよい。
【００５６】
追加的に又は代替的に、刺激は、他の好適な刺激デバイスによって手動で及び／又は自動的に実行されてよい。例えば、電気刺激は、この参照により全体が本明細書に組み込まれる、２０１２年４月６日出願の「ＳＴＩＭＵＬＡＴＩＯＮ  ＤＥＶＩＣＥＳ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤＳ」と題された米国特許出願第１３／４４１，８０６号に記載されているものなど、マイクロ刺激器インプラントによって送達され得る。更に、他の治療は、超音波刺激（例えば、超音波トランスデューサを介して）、化学的刺激、又は任意の好適な刺激を含んでよい。
【００５７】
本発明の実施形態は、様々なコンピュータ実装動作を実行するためのコンピュータコードをその上に有する永続的コンピュータ可読記憶媒体を備えるコンピュータ記憶製品に関する。媒体及びコンピュータコードは、本発明の目的のために特別に設計及び構築されたものであってもよく、又はそれらは、コンピュータソフトウェア分野の当業者に周知であり、利用可能な種類のものであってもよい。コンピュータ可読媒体の例としては、限定するものではないが、磁気媒体、光学媒体、光磁気媒体、並びに、特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）、プログラマブル論理デバイス（「ＰＬＤ」）、並びにＲＯＭ及びＲＡＭデバイスなど、プログラムコードを記憶及び実行するように特別に構成されているハードウェアデバイスが挙げられる。コンピュータコードの例としては、コンパイラによって生成されるものなどのマシンコード、及びインタープリタを使用してコンピュータによって実行される、より高水準なコードを含むファイルが挙げられる。例えば、本発明の実施形態は、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ＋＋、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、又は他のオブジェクト指向型若しくは関数型プログラミング言語及び開発ツールを使用して実装されてよい。本発明の別の実施形態は、マシン実行可能なソフトウェア命令の代わりに、又はマシン実行可能なソフトウェア命令と組み合わせて、配線回路で実装されてよい。
【００５８】
前述の説明は、説明の目的のために、本発明の完全な理解を提供するように具体的な命名法を使用した。しかしながら、本発明を実施するために、具体的な詳細は必須ではないことが、当業者には明らかであろう。したがって、本発明の特定の実施形態の前述の説明は、例示及び説明の目的のために提示される。これらは、網羅的であること、又は開示される正確な形態に本発明を限定することを意図するものではなく、明らかに、上記の教示を考慮して多くの修正及び変形が可能である。実施形態は、本発明の原理及びその実際的な用途を最良に説明するために選択及び説明した。これにより、当業者は、想到される特定の用途に適した様々な修正を有する本発明及び様々な実施形態を最良に利用することが可能となる。以下の特許請求の範囲及びそれらの等価物は、本発明の範囲を定義することが意図される。
【図１】
2020500609.tif 000015
【図２】
2020500609.tif 000016
【図３】
2020500609.tif 000017
【図４Ａ】
2020500609.tif 000018
【図４Ｂ】
2020500609.tif 000019
【図４Ｃ】
2020500609.tif 000020
【図４Ｄ】
2020500609.tif 000021
【図５Ａ】
2020500609.tif 000022
【図５Ｂ】
2020500609.tif 000023
【国際調査報告】
2020500609.tif 000024
2020500609.tif 000025