BR112013029467B1

BR112013029467B1 - Método para gerenciar dados relacionados à saúde

Info

Publication number: BR112013029467B1
Application number: BR112013029467-1A
Authority: BR
Inventors: Peter Ohnemus; Andre Naef
Original assignee: Dacadoo Ag
Priority date: 2011-05-16
Filing date: 2012-05-14
Publication date: 2021-06-15
Also published as: EP2710503A1; WO2012156374A1; AU2012257754A1; DK2710503T3; US10546103B2; BR112013029467A2; US20120296455A1; US20200227155A1; CA2836381A1; CA2836381C; EP2710503B1; US20160378921A1; US11417420B2; US9378336B2; RU2013148404A; HK1195961A1; RU2607953C2

Abstract

método implantado por computador para gerenciar os dados relacionados a saúde. um método implantado por computador para gerenciar capturas de dados relacionados de saúde, uma imagem a partir de um display de uma máquina de exercício usando uma câmera, tem as imagens processadas para extrair os dados de texto a partir das imagens capturadas, e analísa os dados de texto para identificar informações relacionadas á atividade física extrínseca realizada por uma pessoa na máquina de exercício. os resultados são armazenados na memória e um perfil especifico para a pessoa é atualizado. o perfil compreende um registro da atividade de exercício anterior que permite a pessoa rastrear sua atividade e progresso e saúde geral. o perfil pode ser acessado pela pessoa por meio de um portal, tal como, usando smartphone ou um programa de computador ou navegador de internet. os resultados podem ser combinados com outros dados para chegar em um escore de saúde que pode ser publicado por meio desse portal enquanto os dados pessoais permanecem mascarados da inspeção pública.

Description

Campo da Invenção

[0001] A presente invenção refere-se a um dispositivo para rastrear uma rota e determinar o gasto de energia de uma pessoa ao longo de tal rota. Mais especificamente, a invenção refere-se a um dispositivo que coleta informações sobre uma pessoa, detalhes do evento de exercício, e dados de distância horizontal e vertical de uma rota para calcular o gasto de energia de uma pessoa percorrendo ao longo da rota.

Histórico da Invenção

[0002] Conforme uma pessoa engaja-se em atividade de exercício, é útil para a pessoa ser capaz de saber quanta energia a pessoa exerceu durante tal atividade. Tipicamente, o equipamento de exercício em academias, tais como, esteiras e bicicletas ergométricas, é capaz de calcular e apresentar a energia gasta pela pessoa durante a atividade de exercício na forma de dados de queima de calorias. O usuário precisa somente inserir suas informações de peso para a máquina de modo a estimar as calorias queimadas. Entretanto, essas máquinas operam em um ambiente controlado. A atividade de tipo que pode ser realizada na máquina (ciclismo ou corrida) é ditada pelo tipo de máquina (bicicleta ou esteira). A velocidade e elevação (ângulo da esteira ou resistência na bicicleta) são controladas pela máquina e, dessa forma, conhecidas pela máquina. Além do mais, o “terreno” é uniforme nessas máquinas devido às superfícies de exercício não se alterarem (a superfície de caminhada da esteira não muda para areia). Dessa forma, é relativamente fácil para essas máquinas calcular a energia gasta nesses ambientes controlados. Essas máquinas são bem adequadas para reportar as informações de exercício referentes ao usuário, entretanto, uma desvantagem é que as informações são temporárias. As informações são exibidas pela máquina por um tempo curto, e, na maioria das instâncias, registro pessoal de informações somente é possível em uma única máquina. Nos sistemas mais avançados nas academias, pode existir um sistema de registro que pode capturar as informações de treinamento através de múltiplas máquinas na academia, entretanto, esse sistema é limitado a tal local específico de academia ou cadeia de academias. É desejável ser capaz de registrar treinamentos através de uma variedade de máquinas e em uma multiplicidade de locais, tais como, casa ou na academia ou enquanto em férias.

[0003] Muitas pessoas desejam o exercício ao ar livre e não querem estar confinadas a uma máquina em uma academia. O exercício ao ar livre é repleto com muitas variáveis, tais como, alterações no terreno. Além do mais, a distância percorrida, a velocidade e as alterações de elevação não são controladas por uma máquina. Isso apresenta uma camada de dificuldade ao determinar a energia gasta em uma rota de exercício ao ar livre, pois esses parâmetros devem ser medidos. Com a proliferação de dispositivos eletrônicos móveis e inteligentes, tais como, smartphones, a medição desses parâmetros tornou-se mais fácil. Os smartphones tipicamente têm a capacidade de determinar a posição usando os módulos de GPS. Os aplicativos de software que usam o recurso de GPS dos telefones podem calcular a distância percorrida e velocidade durante uma rota de exercício. Os aplicativos de software também podem usar o recurso de GPS para calcular as alterações na elevação durante a rota de exercício. Se o usuário inserir seu peso, os aplicativos de software podem calcular as calorias queimadas durante a rota de exercício.

[0004] Esses aplicativos existentes possuem diversas desvantagens, entretanto. Por exemplo, esses sistemas confiam no GPS para determinar alterações na elevação. Enquanto o GPS pode determinar a latitude e longitude de forma relativamente exata, os sistemas de GPS são menos exatos ao calcular elevação. De forma correspondente, os sistemas que confiam no GPS para determinar as alterações de elevação durante a rota de exercício, que, por sua vez, usados para calcular as calorias queimadas, sofrem de questões de exatidão. Além do mais, esses sistemas são limitados a uma atividade específica, tal como, corrida. Esses sistemas não podem ser usados para diferentes atividades, tais como, corrida, ciclismo, esqui, etc. Esses sistemas também são limitados nas informações sobre a atividade que é considerada que pode afetar muito os cálculos de gasto de energia.

[0005] A presente invenção trata esses e outros problemas. Descrição das Figuras de Desenho

[0006] A Figura 1A ilustra um diagrama exemplar de um dispositivo eletrônico móvel em comunicação sem fio;

[0007] A Figura 1B é um diagrama de bloco ilustrando determinados componentes do dispositivo eletrônico móvel e um servidor remoto;

[0008] A Figura 1C é um diagrama exemplar de um sistema para gerenciar dados relacionados de saúde;

[0009] A Figura 2 é um fluxograma ilustrando um processo de calcular o gasto de energia;

[0010] A Figura 3 é um fluxograma ilustrando um método implantado por computador para gerenciar dados relacionados de saúde;

[0011] A Figura 4 é um diagrama esquemática de bloco de um sistema de coleta e comunicação de informação de saúde local de acordo com uma primeira implantação da invenção;

[0012] A Figura 4A é um diagrama de rede de acordo com outra implantação da invenção;

[0013] A Figura 5 é um fluxograma esquemático de acordo com uma realização da invenção;

[0014] As Figuras 6a-6e são capturas de tela de uma interface de usuário de acordo com uma realização da invenção;

[0015] A Figura 6f é uma ilustração de progressões com o tempo dos parâmetros usados para determinar o escore de saúde em uma realização da invenção;

[0016] A Figura 7a é uma ilustração de um formato de apresentação de dados de acordo com uma realização da invenção;

[0017] A Figura 7b é uma ilustração de um formato de apresentação de dados de acordo com uma realização da invenção;

[0018] A Figura 7c é uma ilustração de um formato de apresentação de dados de acordo com uma realização da invenção; e

[0019] A Figura 7d é uma ilustração de um formato de apresentação de dados de acordo com uma realização da invenção.

Sumário da invenção

[0020] De acordo com um aspecto da presente invenção, é fornecido um método implantado por dados relacionados de saúde, conforme reivindicado na reivindicação 1.

[0021] Em uma concretização, o método inclui o recebimento de dados em uma memória relacionada a uma pluralidade de parâmetros extrínsecos de atividade física e captura de uma imagem a partir de um display que é acoplado a uma máquina de exercício. A imagem pode ser capturada, por exemplo, com uma câmera de smartphone. De acordo com este método, as imagens são então processadas para extrair os dados de texto a partir das imagens capturadas, e o texto extraído é analisado para identificar informações relacionadas à atividade física extrínseca realizada pela pessoa usando o sistema na máquina de exercício. Os resultados são armazenados na memória e um perfil específico à pessoa é atualizado. O perfil compreende um registro de atividade de exercício anterior que permite à pessoa rastrear sua atividade, progresso e saúde geral. O perfil pode ser acessado pela pessoa através de um portal, tal como, usando um smartphone, um programa de computador ou navegador de internet.

[0022] Em outro arranjo, o texto pode ser extraído usando um algoritmo de reconhecimento de caractere óptico que distingue os caracteres de texto de outros dados de imagem e registra o caractere de texto, sua localização e outras propriedades espaciais.

[0023] Em outro arranjo, o texto extraído a partir da imagem capturada pode ser analisado para identificar as sequências no texto. Isso pode ser realizado ao identificar caracteres que estão em proximidade e do mesmo tipo (i.e., letra ou número) e agrupamento desses caracteres juntos. Os dados sequenciados podem ser ainda manipulados e analisados pelos processadores e classificados em categorias, tais como, números, duração e unidades. Além disso, os relacionamentos espaciais entre diversas sequências podem ser determinados pelo sistema.

[0024] De acordo com um aspecto adicional de tal método, a imagem pode ser analisada para identificar a marca do fabricante da máquina de exercício. Além disso, o método pode ainda compreender a etapa de extrair texto de uma área limitada de imagem conforme ditado pela marca da máquina de exercício.

[0025] Em uma concretização, é fornecido um método implantado por computador para processar dados privados relacionados à saúde em um escore numérico mascarado adequado para publicação. O método compreende receber os dados em uma memória em uma pluralidade de parâmetros médicos intrínsecos e parâmetros extrínsecos de atividade física de um usuário. Os dados recebidos e fatores de pesagem são armazenados na memória. Os dados recebidos são processados ao executar o código em um processador que configura os processadores para aplicar os fatores de pesagem aos parâmetros médicos intrínsecos e parâmetros extrínsecos de atividade física. Os fatores de pesagem para pelo menos os parâmetros extrínsecos de atividade física incluem um componente de decadência disposto para reduzir o peso relativo dos parâmetros extrínsecos de atividade física para uma atividade física em dependência de pelo menos um fator associado ao usuário. Os dados processados referentes aos parâmetros médicos intrínsecos e parâmetros extrínsecos de atividade física são transformados por um código adicional executando nos processadores em um valor numérico composto mascarado em que o código é operativo para combinar os parâmetros ponderados em conformidade com um algoritmo. O valor numérico composto mascarado é automaticamente publicado para um grupo designado via um portal (tal como, um website social) usando o código executando nos processadores e livre de qualquer intervenção humana. Enquanto isso, as informações coletadas referentes aos parâmetros médicos intrínsecos e parâmetros extrínsecos de atividade física são mantidas privadas.

[0026] De acordo com um aspecto adicional de tal método, conforme possa ser implantado em uma realização específica do mesmo, o fator associado ao usuário pode ser uma idade ou uma variação de idade do usuário de modo que o componente de decadência reduz o peso relativo dos parâmetros extrínsecos de atividade física for um primeiro usuário de uma primeira idade ou variação de idade de forma diferente do que um segundo usuário de uma segunda idade ou variação de idade.

[0027] De acordo com ainda outro aspecto de tal método conforme possa ser implantado em uma realização específica do mesmo, o valor numérico composto mascarado publicado pode compreender uma média de um grupo de usuários para chegar uma determinação de valor numérico composto de grupo usando código adicional executando nos processadores.

[0028] Em uma concretização, é fornecido um sistema de monitoramento de saúde implantado por computador que compreende uma unidade de comunicação operável para receber dados em uma pluralidade de parâmetros médicos intrínsecos e parâmetros extrínsecos de atividade física de um usuário. Uma memória é disposta para armazenar os dados recebidos e armazenar os fatores de pesagem. Da mesma forma, um processador é disposto para processar os dados recebidos ao executar o código que configura o processador para aplicar os fatores de pesagem aos parâmetros médicos intrínsecos e parâmetros extrínsecos de atividade física. Os fatores de pesagem para pelo menos os parâmetros extrínsecos de atividade física incluem um componente de decadência disposto para reduzir o peso relativo dos parâmetros de atividade física para uma atividade física em dependência de pelo menos um fator associado ao usuário. O processador é ainda disposto para executar código de modo a transformar os dados processados referentes aos parâmetros médicos intrínsecos e parâmetros extrínsecos de atividade física em um valor numérico composto mascarado usando o processador ao combinar os parâmetros ponderados em conformidade com um algoritmo. Um portal está disposto para publicar o valor numérico composto mascarado a um grupo designado enquanto mantém as informações coletadas referentes aos parâmetros médicos intrínsecos e parâmetros extrínsecos de atividade física privados.

[0029] Tal sistema pode ser preferivelmente configurado de modo que o fator associado ao usuário pode ser uma idade ou uma variação de idade do usuário de modo que o componente de decadência reduz o peso relativo dos parâmetros extrínsecos de atividade física para um primeiro usuário de uma primeira idade ou variação de idade diferentemente do que um segundo usuário de uma segunda idade ou variação de idade. Descrição Detalhada de Determinadas Realizações da Invenção

[0030] A seguinte descrição detalhada, que referencia e incorpora os desenhos, descreve e ilustra uma ou mais realizações específicas da invenção. Essas realizações, oferecidas não para limitar, porém somente para exemplificar e ensinar a invenção, são mostradas e descritas em detalhes suficientes para permitir que aqueles com habilidade na técnica para praticar a invenção. Dessa forma, onde apropriado, para evitar obscurecer a invenção, a descrição pode omitir determinadas informações conhecidas por aqueles com habilidade na técnica.

[0031] Em uma implantação, com referência às Figuras. 1A e 1B e 1C, um sistema 100 para determinar o gasto de energia de uma pessoa inclui um dispositivo eletrônico móvel 102 e um servidor remoto 104.

[0032] O dispositivo eletrônico móvel 102 pode ser um telefone celular, assistente digital pessoal, smartphone, dispositivo de computação de tablet ou outro dispositivo eletrônico portátil. O dispositivo eletrônico móvel 102 inclui um circuito de controle 103 que é operativamente conectado diversos componentes de hardware e software que servem para permitir a determinação do gasto de energia de uma pessoa percorrendo ao longo de uma rota e/ou determinar parâmetros extrínsecos de atividade física de uma pessoa exercitando-se em uma máquina de exercício 107, conforme discutido em maiores detalhes abaixo. O circuito de controle 103 é operativamente conectado a um processador 106 e uma memória 108. Preferivelmente, a memória 108 é acessível pelo processador 106, assim permitindo ao processador 106 receber e executar instruções armazenadas na memória 108.

[0033] Um ou mais módulos de software 109 são codificados na memória 108. Os módulos de software 109 podem compreender um programa de software ou conjunto de instruções executado no processador 106. Preferivelmente, os módulos de software 109 constroem um aplicativo de monitoramento de exercício que coleta dados, i.e., informações de atividade física extrínseca, que podem ser usados para calcular o gasto de energia, e realizar outras funções, que é executado pelo processador 106. Durante a execução dos módulos de software 109, o processador 106 configura o circuito de controle 103 para coletar informações sobre a pessoa e a rota de exercício da pessoa, comunicar detalhes de posição sobre a rota de exercício com a finalidade de receber os detalhes de elevação e outras funções, conforme discutido em maiores detalhes abaixo. Durante a execução dos módulos, o processador 106 também pode configurar o circuito de controle para coletar dados de imagem a partir de uma câmera. Deve ser observado que enquanto a FIGURA 1B ilustra a memória 108 no circuito de controle 103, em um arranjo alternativo, a memória 108 pode ser praticamente qualquer mídia de armazenamento (tal como, uma unidade de disco rígido, memória flash, etc.) que é operativamente conectada ao circuito de controle 103, mesmo se não orientada no circuito de controle conforme ilustrado na FIGURA 1B.

[0034] Uma interface 115 também é operativamente conectada ao circuito de controle 103. A interface 115 preferivelmente inclui um ou mais dispositivos de entrada, tais como, um comutador, maçaneta, botão(ões), chave(s), tela de toque, etc. A interface 115 é operativamente conectada ao circuito de controle 103 e serve para facilitar a captura de determinadas informações de perfil e detalhes sobre o evento de exercício do usuário, conforme discutido em maiores detalhes abaixo. Por meio de exemplo, o dispositivo de entrada da interface 115 pode ser um display de tela de toque. De forma correspondente, o display 114 é usado para exibir uma interface gráfica de usuário, que exibe diversos dados e fornece “formas” que incluem os campos que permitem a inserção de quaisquer informações adicionais pelo usuário. O toque da interface de tela de toque 115 nos locais correspondentes ao display da interface gráfica de usuário permite à pessoa interagir com o dispositivo para inserir os dados, alterar configurações, controlar funções, etc.

[0035] Então, quando a tela de toque é tocada, a interface 115 comunica essa alteração ao circuito de controle 103, e as configurações podem ser alteradas ou as informações inseridas de usuário podem ser capturadas e armazenadas na memória 108.

[0036] O display 114 inclui uma tela ou qualquer outro tal dispositivo de apresentação que permite ao usuário visualizar diversas opções e parâmetros, e selecionar entre eles usando a interface 115 acima mencionada. Em ainda outro arranjo, uma ou ambas da interface 115 e do display 114 podem ser implantados de uma forma não visual e/ou não tátil, tal como, ao usar uma série de menus de áudio e/ou comandos de voz/comandos para selecionar e/ou definir configurações, fornecer informações sobre o usuário e o evento de exercício, e/ou controlar as funções do sistema.

[0037] Em um arranjo, a interface 115 ainda permite a definição das configurações e inserção de informações ao iniciar e/ou manter uma ou mais sessões de comunicação com um dispositivo externo que está comunicativamente ligado ao dispositivo móvel 102. Em um arranjo, a interface 115 pode conectar-se com um computador pessoa externo (PC) através de uma conexão USB, conexão Bluetooth ou qualquer outro meio de conexão/comunicação. O usuário pode então utilizar o PC conectado para definir as configurações de usuário, dados de perfil, etc., e/ou realizar o upload ou de outro modo comunicar novas configurações, dados de perfil, etc., que o usuário previamente definiu e/ou obteve de uma fonte externa (tal como, a Internet). Em outro arranjo, a interface 115 pode conectar-se a um dispositivo de armazenamento externo, tal como, uma unidade flash USB, e receber uma ou mais configurações que são lá armazenadas. Em ainda outro arranjo, a interface 115 via interface de comunicação 110 pode conectar-se a um ou mais servidores externos através de uma conexão de rede. Por exemplo, a interface 115 pode utilizar uma conexão de rede pré-existente, tal como, uma conexão de Internet, via interface de comunicação 110 usando uma conexão sem fio. Ao assim o fazer, a interface pode conectar-se com diversos servidores remotos que contêm configurações que estão disponíveis para os usuários realizarem o download. O usuário pode realizar o download de uma ou mais configurações desejadas e armazená-las na memória 108. Essa funcionalidade da interface 115, que permite ao usuário obter e/ou atualizar o conjunto de configurações do usuário, dados de perfil, dados de evento, etc., armazenado na memória 108, é de utilidade específica quando usada para obter e/ou atualizar configurações referentes ao equipamento de exercício específico (p.ex., o peso da bicicleta é pré-armazenado) ou informação de rota de exercício (p.ex., detalhes sobre a rotina de exercício favorita de uma pessoa, tal como, informações de terreno, etc., podem ser pré-armazenados de modo que não tenham que ser inseridos novamente a cada vez que a pessoa segue a mesma rotina).

[0038] Um dispositivo de posicionamento 112 é operativamente conectado ao circuito de controle 103. O dispositivo de posicionamento 112 pode ser um circuito de sistema de posicionamento global (GPS) ou um sistema de posicionamento que confia em triangulação entre as torres de telefone de celular com a finalidade de determinar a posição. O dispositivo de posicionamento 112 permite a determinação do local do dispositivo móvel 102 e, consequentemente, a posição da pessoa. Usando o dispositivo de posicionamento 112, as coordenadas de posição (p.ex., latitude e longitude) da pessoa podem ser determinadas.

[0039] Uma interface de comunicação 110 é operativamente conectada ao circuito de controle 103. A interface de comunicação 110 pode ser um circuito de comunicação celular permitindo a comunicação com uma rede de celular 116, um circuito de comunicação Wi-Fi permitindo a comunicação diretamente à internet 118 por meio de conexão Wi-Fi, e/ou um circuito permitindo a comunicação com um terminal de computador 120, tal como, um circuito Bluetooth® e/ou circuito permitindo a comunicação com fio.

[0040] O circuito de controle 103 também pode ser operativamente conectado a uma câmera 117. A câmera 117 pode ser qualquer tipo de câmera digital, incluindo, porém sem limitação, uma câmera encontrada em um smartphone ou telefone de celular. A câmera pode ser usada para capturar as imagens digitais do display de usuário 111 de uma máquina de exercício 107 que exibe as informações relacionadas de atividade de exercício. Por meio de exemplo, as informações podem ser relacionadas a quantia energia foi gasta pela pessoa, na forma de dados de queima de calorias ou outra unidade de energia, as informações também podem se relacionar à distância percorrida enquanto na máquina. O circuito de controle é configurado para armazenar as imagens digitais que são capturadas pela câmera na memória 108. O processador 106 é configurado para analisar as imagens e extrair os parâmetros extrínsecos de atividade física relacionados à atividade de exercício do usuário.

[0041] Com referência à Figura 1A, um diagrama exemplar ilustra o dispositivo eletrônico móvel 102 preferivelmente em comunicação sem fio com a rede de comunicação 116, tal como, uma rede de comunicação de celular. A comunicação do dispositivo móvel 102 com a rede de comunicação 116 facilita a conexão à internet 118. O servidor remoto 104 também é conectado à internet 118. De forma correspondente, o dispositivo eletrônico móvel 102 pode comunicar-se e transmitir dados e receber dados a partir do servidor remoto 104 via a rede de comunicação 116 e internet 118.

[0042] O dispositivo eletrônico móvel 102 também pode se comunicar com um terminal de computador 120. O terminal de computador 120 pode ser um computador pessoal, por exemplo. O dispositivo eletrônico móvel 102 pode comunicar-se com o terminal de computador 120 via uma conexão Wi-Fi ou Bluetooth, por exemplo. O dispositivo eletrônico móvel 102 também pode se comunicar com o terminal de computador 120 via uma conexão com fio, usando um cabo USB, por exemplo. O terminal de computador 120 é conectado à internet 118. Dessa forma, o dispositivo eletrônico móvel 102 pode comunicar-se com o servidor remoto 104 via um terminal de computador 120. O dispositivo eletrônico móvel 102 também pode se comunicar com a internet 118 através de sua interface de comunicação 110 (p.ex., Wi-Fi) e, dessa forma, conectar-se ao servidor remoto 104.

[0043] O servidor 104 inclui um processador 122, um banco de dados 124 e uma interface de comunicação 126. O banco de dados 124 inclui os dados topográficos. Os dados topográficos podem estar na forma de mapas topográficos que incluem linhas de contorno e dados de elevação. Cada linha de contorno representa um intervalo de elevação. Por exemplo, se as linhas de contorno representarem um intervalo de dez pés, cruzando dez linhas de contorno entre dois pontos em um mapa topográfico representa uma alteração de 100 pés de elevação. A distância entre as linhas de contorno no mapa representa a inclinação do terreno. Quanto mais próximas as linhas de contorno juntas, maior a inclinação do terreno. Os mapas topográficos podem ser dados digitais que incluem elevações nos pontos conhecidos de coordenada no mapa. Os mapas topográficos e dados podem ser usados para determinar a elevação em determinada posição. Conforme discutido em mais detalhes abaixo, o servidor remoto 104 pode receber dados de coordenada de posição a partir do dispositivo eletrônico móvel 102, correlacionar as coordenadas de posição com os dados de mapa topográfico e determinar a elevação em tal posição. O servidor remoto 104 pode transmitir o valor de elevação que corresponde à coordenada de posição de volta ao dispositivo eletrônico móvel 102.

[0044] A operação do dispositivo móvel 102 e diversos elementos acima descritos serão apreciados com referência ao método para calcular a energia exercida por uma pessoa ao longo de uma rotina de exercício, conforme abaixo descrito, em conjunto com a Figura 2.

[0045] Com referência agora à Figura 2, um diagrama de fluxo ilustra a funcionalidade adequada para capturar informações sobre uma pessoa, a rotina da pessoa e outras informações, com a finalidade de determinar a quantidade de energia que a pessoa gasta percorrendo ao longo de tal rotina. O sistema 100 pode ser usado pela pessoa para calcular a energia gasta pela pessoa conforme ela percorre ao longo de uma rotina, tal como, uma rotina de exercício. Deve ser apreciado que diversas operações lógicas aqui descritas são implantadas (1) como uma sequência dos atos implantados por computador ou módulos de programa executando no dispositivo móvel 102 e/ou (2) como circuitos lógicos de máquina interconectada ou módulos de circuito dentro do dispositivo móvel 102. A implantação é uma questão de escolha dependendo das exigências do dispositivo (p.ex., tamanho, energia, consumo, desempenho, etc.). De forma correspondente, as operações lógicas aqui descritas são denominadas alternadamente como operações, dispositivos estruturais, atos ou módulos. Diversas dessas operações, dispositivos estruturais, atos e módulos podem ser implantados em software, em firmware, em lógica digital de finalidade especial e qualquer combinação dos mesmos. Também deve ser apreciado que mais ou menos operações podem ser realizadas do que aquelas mostradas nas figuras e aqui descritas. Essas operações também podem ser realizadas em uma ordem diferente do que aquela aqui descrita.

[0046] Na etapa 200, uma pessoa inicia o dispositivo para calcular o gasto de energia. Preferivelmente, uma pessoa inicia o sistema antes de começar a atividade de exercício que envolve percorrer ao longo de uma rota (p.ex., caminhada, corrida, marcha, ciclismo, esqui na neve, esqui corta-mato, etc.).

[0047] Na etapa 202, o perfil da pessoa é exibido. Um perfil contém diversas informações fisiológicas e outras informações relacionadas à saúde sobre a pessoa. As informações de perfil podem incluir a idade, peso, altura, índice de massa corpórea, informações de capacidade física da pessoa (p.ex., informações sobre a capacidade de uma pessoa de concluir tarefas físicas (velocidade de corrida, resistência, capacidade de levantamento de peso, etc.)), histórico médico (p.ex., condições médicas, tais como, diabetes, doença cardíaca, alta pressão sanguínea, níveis de colesterol, níveis de lipídio, etc.). Pelo menos algumas ou todas essas informações podem ser usadas no cálculo para determinar a energia que a pessoa exerceu como um resultado de percorrer a rota, conforme será discutido em maiores detalhes abaixo.

[0048] A pessoa é solicitada para atualizar seu perfil na etapa 204. Por exemplo, uma pessoa pode ter perdido ou ganhado peso desde a última vez que seu perfil foi atualizado. De forma correspondente, é apresentada uma oportunidade à pessoa para corrigir tais informações e as alterações de perfil são capturadas na etapa 208. Se estiver faltando dados no perfil ou se ele estiver completamente vazio (p.ex., o primeiro uso do sistema por essa pessoa), a pessoa pode fornecer as informações exigidas para preencher o perfil.

[0049] Na etapa 210, os detalhes sobre o evento de exercício são capturados. Por exemplo, os dados ambientais, tais como, dados de temperatura, velocidade do vento e dados de direção de vento, dados de umidade, etc., podem ser capturados. O sistema pode solicitar ao dispositivo eletrônico móvel 102 para determinar a posição do dispositivo eletrônico móvel usando o dispositivo de posicionamento 112. O sistema pode então conectar-se à internet usando sua interface de comunicação 110 e transmitir os dados de posição a um banco de dados de clima ou website de serviço de clima disponível na internet. O dispositivo eletrônico móvel 102 pode então receber os dados ambientais do serviço de clima que se correlaciona a tal posição. A pessoa também pode manualmente inserir as informações de condição ambiental. As condições ambientais podem afetar a energia exercida durante o evento de exercício. Por exemplo, altas temperaturas podem fazer com que uma pessoa exerça mais energia durante o exercício ou a direção e velocidade do vento (i.e., vento de cauda ou vento contrário) podem afetar o esforço de energia, especialmente durante as atividades, tais como, ciclismo. Os dados ambientais podem ser usados para gerar um fator de ponderação que aumentará ou diminuirá determinados valores no cálculo de gasto de energia. Os dados ambientais também podem ser usados como uma variável no cálculo de gasto de energia (p.ex., velocidade do vento no cálculo para ciclismo, conforme discutido em mais detalhes abaixo).

[0050] Além disso, a pessoa pode ser solicitada para inserir informações adicionais sobre a atividade de exercício que está realizando. Por exemplo, elas podem indicar se estão fazendo caminhada, corrida, ciclismo, marcha, esqui corta- mato, esqui na neve, patinação, surfe em skate, etc. Mais energia será exercida andando determinada distância do que o realizar ciclismo em determinada distância e os algoritmos usados para calcular tal gasto de energia podem ser diferentes. De forma correspondente, selecionar um tipo de atividade designar um valor de parâmetro e o sistema verifica o valor de parâmetro para selecionar o algoritmo adequado para determinar o gasto de energia. Além disso, selecionar o tipo de atividade pode controlar o funcionamento do sistema. Por exemplo, os esportes, tais como, tênis, squash, basebol, futebol americano, futebol, etc., são tipicamente realizados em campos planos de dimensões limitadas. Esses tipos de atividades tipicamente não envolvem alterar a elevação conforme a pessoa movimenta-se ao longo do campo. Dessa forma, a medição de elevação torna-se menos importante ao determinar a energia gasta. De forma correspondente, um parâmetro pode ser definido para um valor zero para atividades que são definidas como não envolvendo a alteração de elevação (p.ex., futebol) e um valor não zero para as atividades que são definidas como potencialmente envolvendo as alterações de elevação (p.ex., corrida). O sistema pode então verificar o parâmetro, e se for zero, o sistema pula o procedimento de transmitir as informações de localização a um servidor remoto e receber as informações de elevação (etapas 232 e 234, discutido em mais detalhes abaixo), e assume que a alteração de elevação é zero. Se o parâmetro for não zero, o sistema realiza as etapas de determinação de elevação. Além disso, a atividade de tipo também pode controlar como o sistema determina a distância percorrida. Por exemplo, o tênis é realizado em uma quadra relativamente confinada e usando o GPS sozinho para determinar a distância percorrida associada ao movimento para trás e frente através da quadra pode não produzir os resultados mais exatos. Dessa forma, o sistema também pode usar um acelerômetro para determinar a quantidade de movimento da pessoa. O tipo de atividade selecionada tem um valor pré-determinado associado ao mesmo, e dependendo do valor, o sistema pode usar diferentes algoritmos e métodos para determinar a distância percorrida usando os dados de acelerômetro.

[0051] A pessoa também pode inserir as informações sobre o terreno de rota, tal como, se a superfície de terra é estrada pavimentada, estrada de cascalho, estrada de terra, trilha de bosque com fragmentos de floresta, cascalho solto, areia solta, etc. O tipo de terreno pode afetar a energia exercida por uma pessoa ao longo de uma rota. Por exemplo, mais energia é exercida percorrendo na área do que correndo em uma estrada pavimentada. O sistema pode ter valores armazenados associados ao tipo de terreno que pode ser usado no cálculo do gasto de energia. A pessoa também pode inserir informações sobre o tipo de equipamento que está usando, tal como, se está em uma bicicleta de montanha, que tem pneus espessos e ásperos com menor pressão e, consequentemente, uma maior resistência, ou uma bicicleta de estrada, que tem pneus finos e macios em alta pressão e, consequentemente, uma menor resistência de rolagem. Por exemplo, o sistema pode ter valores armazenados de fricção para pneus ou larguras diferentes, diâmetros, tipos de rodagem e pressões de inflação. A pessoa também pode indicar se estão transportando qualquer equipamento, tal como, uma mochila com suprimentos, e o peso do pacote. Dessa forma, as informações de terreno, ambientais e de equipamento podem ser incluídas no cálculo (como um fator de ponderação ou uma variável) para determinar o gasto de energia com a finalidade de aumentar a exatidão do cálculo de gasto.

[0052] Na etapa 212, a pessoa, através da interface do dispositivo eletrônico móvel 102, indica o início do evento. Essa ação indica que a pessoa iniciou seu exercício e progredirá ao longo de uma rota de exercício. De forma correspondente, na etapa 214, a posição da pessoa é capturada usando o dispositivo de posicionamento 112 do dispositivo eletrônico móvel 102. Conforme acima discutido, o dispositivo eletrônico móvel 102 inclui um dispositivo de posicionamento 112 que determina a posição da pessoa. O dispositivo de posicionamento 112 pode ser um módulo de sistema de posicionamento global (GPS) ou um sistema de posicionamento que confia na triangulação entre as torres de telefone de celular com a finalidade de determinar a posição. O dispositivo de posicionamento 112 permite ao dispositivo eletrônico móvel 102 determinar as coordenadas de posição (p.ex., latitude e longitude) do dispositivo eletrônico móvel, e, consequentemente, a pessoa transportando o dispositivo eletrônico móvel.

[0053] Na etapa 216, o tempo é capturado que corresponde ao tempo em que a posição foi capturada na etapa 214. Os dados correspondentes de posição e tempo são então armazenados na memória 108 do dispositivo eletrônico móvel 102. Isso cria um ponto de rastreamento, que é um registro da posição da pessoa e o tempo em que a pessoa estava em tal posição. Esses pontos de rastreamento podem ser usados para determinar a distância percorrida e a velocidade da pessoa durante o evento de exercício, conforme ainda aqui discutido.

[0054] Na etapa 218, é apresentada uma opção à pessoa para exibir seu progresso atual durante o evento de exercício. Se a pessoa não solicitar uma exibição intermediária de progresso, a pessoa pode continuar com o exercício.

[0055] A pessoa pode indicar se o evento de exercício está completo, na etapa 220. Se o evento não estiver completo, o sistema opcionalmente aguarda um intervalo para decorrer na etapa 222, antes de retornar à etapa 214 de posição de captura 214. O intervalo pode ser um intervalo de distância e/ou um intervalo de tempo. O módulo de GPS pode criar uma notificação que o dispositivo movimentou-se em determinada distância, que satisfaz o “intervalo” na etapa 222 e fez com que a posição fosse capturada na etapa 214. Além disso, ou em alternativa, o intervalo pode ser um intervalo de tempo e, após o intervalo pré-determinado tiver percorrido, o sistema prossegue para a etapa 214 e a posição é capturada. O intervalo de tempo entre as capturas de posição sucessiva pode ser definido para um intervalo de tempo mais longo com a finalidade de reduzir o número de ciclos de processamento e, consequentemente, preservar energia e vida útil de bateria. O intervalo de tempo também pode ser definido por um tempo curto se mais pontos de dados são desejados, que resultará em informações mais precisas sobre a rota de exercício da pessoa. O sistema segue esse loop e coleta dados de posição sucessiva e tempo (pontos de rastreamento) da pessoa durante o evento de exercício da pessoa.

[0056] Se a pessoa solicitar uma exibição interna de progresso na etapa 218 ou indicar que o evento de exercício está completo na etapa 220, o sistema então prossegue para a análise de gasto de energia na etapa 224. Alternativamente, a análise do gasto de energia pode ser realizada após cada captura de localização. De forma correspondente, o sistema prossegue para as etapas 224 após cada captura de localização, mesmo se o usuário não solicitar uma exibição interina na etapa 218 ou indicar uma condição de final na etapa 220.

[0057] Na etapa 226, o sistema determina a alteração na distância horizontal entre os pontos de rastreamento sucessivos ao longo da rota. Isso é realizado ao calcular a diferença das coordenadas de posição (latitude e longitude) entre uma primeira posição e uma segunda posição anterior. Tal diferença representa a distância horizontal percorrida pelo usuário entre pontos de rastreamento sucessivos. Esse processo é repetido para todos os pontos de rastreamento sucessivos e todos os deltas de posicionamento podem ser somados para chegar na distância total horizontal percorrida pela pessoa durante o evento de exercício. Isso representa a distância horizontal percorrida pela pessoa ao longo da rota. Por exemplo, a distância horizontal entre dois pontos de rastreamento (um ponto de rastreamento atual e um ponto de rastreamento anterior) pode ser calculada usando a lei esférica de cossenos usando a fórmula:

[0058] A lei esférica de cossenos é exata para cerca de 0,3% - que é provável de ser suficiente considerando a imprecisão geral de GPS. Entretanto, também existem cálculos mais precisos numericamente estáveis com base em um elipsoide adequado WGS84, que pode ser usado em outros arranjos.

[0059] Na etapa 228, o tempo delta é calculado ao considerar a diferença nos tempos entre dois pontos de rastreamento. O tempo total do evento de exercício pode ser calculado ao agregar todos os tempos delta entre todos os pontos de rastreamento sucessivos. Na etapa 230, a velocidade média da pessoa entre dois pontos de rastreamento pode ser calculada ao dividir a distância delta pelo tempo delta entre os pontos de rastreamento.

[0060] Na etapa 232, as informações de posição para um ou todos os pontos de rastreamento são transmitidas a um servidor remoto 104 usando a interface de comunicação 110 do dispositivo eletrônico móvel 102. O servidor remoto 104 inclui um banco de dados que inclui os dados topográficos (i.e., dados que incluem elevação para pontos geográficos específicos). O servidor remoto 104 recebe os dados de posição a partir do dispositivo eletrônico móvel 102 e então correlaciona tais dados de posição aos dados topográficos com a finalidade de determinar a elevação que correspondente a tal posição. Dessa forma, o sistema confia nos dados de mapa topográfico para determinar a elevação em um ponto de rastreamento conforme oposto ao uso do GPS para determinar a elevação. O presente sistema oferece vantagens significativas sobre os sistemas que confiam no cálculo de GPS para determinar a elevação devido a tais sistemas de GPS terem níveis mais altos de imprecisões.

[0061] O presente sistema usa as coordenadas de posição e então usa os dados de mapa topográfico (p.ex., dados de Pesquisa Geológica dos Estados Unidos), que tipicamente tem um alto grau de imprecisão, com a finalidade de determinar a elevação da pessoa em uma posição específica. A elevação na coordenada de posição de um ponto de rastreamento pode ser calculada em inúmeros modos diferentes usando um número de diferentes métodos. Um método de calcular a elevação correspondente a um ponto de rastreamento confia nos dados digitais de modelo de elevação em que as informações de elevação são fornecidas somente nas posições específicas de grade. De forma correspondente, se a posição de um ponto de rastreamento (latitude e longitude) não corresponder a uma posição existente de grade, a elevação deve ser calculada usando as posições adjacentes de grade e interpolação para determinar a elevação no ponto de rastreamento. A elevação (altura) de um ponto de rastreamento específico pode ser calculada usando variáveis e equações, conforme segue:

[0062] O peso das quatro linhas de grade adjacentes à posição do ponto de rastreamento pode ser calculado conforme segue:

[0063] O peso dos quatro cantos de grade adjacentes à posição do ponto de rastreamento pode ser calculado conforme segue:

[0064] A altura interpolada do ponto de rastreamento pode ser calculada conforme segue:

[0065] De forma correspondente, a altura (elevação) de cada ponto de rastreamento pode ser calculada usando os modelos digitais de elevação do terreno correspondente aos pontos de rastreamento ao longo da rota de exercício da pessoa.

[0066] O dispositivo eletrônico móvel 102 então recebe os valores de elevação a partir do servidor remoto 204 via sua interface de comunicação 110 na etapa 234. Esse processo é repetido para cada ponto de rastreamento capturado ao longo da rota.

[0067] Conforme mostrado na Figura 2, as etapas de transmitir posição(s) 232 e receber valores de elevação correspondentes à(s) posição(s) 234 são realizadas durante o processo de análise de gasto de energia 224, que é acionado quando o usuário solicita uma exibição interna de progresso na etapa 218 ou indica que o evento de exercício está terminado na etapa 220. Entretanto, a transmissão (232) ao servidor e recepção dos valores de elevação (234) após o servidor calcular os valores para todos os pontos de rastreamento armazenados pode ser um processo demorado. De forma correspondente, conforme mostrado em linhas pontilhadas, as etapas 232 e 234 podem alternativamente ser realizadas após cada etapa 214 de captura de posição. De forma correspondente, o sistema transmite as posições e recebe elevações conforme as informações de posição são capturadas. Dessa forma, quando o usuário solicita uma exibição de progresso ou indica que o evento de exercício está completo, o sistema confia nos dados já armazenados de elevação, que pode reduzir o tempo para calcular o gasto de energia.

[0068] Na etapa 236, a elevação delta ou alteração na distância vertical entre os pontos de rastreamento sucessivos é calculada.

[0069] Na etapa 238, a distância efetiva percorrida pela pessoa é calculada usando os dados de distância delta (horizontal) e dados de elevação delta (vertical) calculados nas etapas 226 e 236, respectivamente. A distância efetiva pode ser calculada usando a fórmula:

[0070] O gasto de energia da pessoa entre os pontos de rastreamento é calculado na etapa 240 usando um algoritmo, os dados de perfil (202/208), os dados de detalhe de evento (210) e a distância efetiva calculada (238) da rota de exercício. O algoritmo que é usado para calcular o gasto de energia pode ser dependendo do tipo de atividade realizada pela pessoa. Por exemplo, as características do ciclismo exigem que diferentes fatores sejam considerados para determinar a energia gasta. O ciclismo geralmente envolve velocidades maiores que tornam a velocidade do vento e resistência do ar relevantes (p.ex., cavalgar contra um forte vento exige mais trabalho). O ciclismo também exige a consideração da fricção de rolagem do pneu, que é dependente do tipo de pneu e pressão do pneu. No ciclismo, um ciclista pode descer, o que exige menos trabalho do ciclista, considerando que costear não é possível na corrida. Um algoritmo exemplar e variáveis para determinar o gasto de energia durante o ciclismo são fornecidos conforme segue:

[0071] A força (F) pode ser calculada conforme segue:

[0072] Usando a força (F), acima calculada, a energia gasta (E) pelo ciclista pode ser calculada conforme segue:

[0073] A potência gasta (P[exp]) do ciclista pode ser calculada conforme segue:

[0074] A potência efetiva (P[eff]) do ciclista pode ser calculada conforme segue:

[0075] Um cálculo exemplar de um ciclista que pesa 90 kg, subindo em uma inclinação de 5% para 1 quilometro em uma velocidade de 12 km/h, usando uma bicicleta híbrida com um pneu bem inflado em uma estrada limpa e pavimentada, é fornecido conforme segue:

[0076] Os cálculos são conforme segue:

[0077] Conforme acima discutido, devido às diferentes características de determinadas atividades de exercício, diferentes algoritmos podem ser usados para calcular de forma exata a energia gasta por uma pessoa durante uma atividade. Além disso, diferentes algoritmos podem ser usados dependendo de se a pessoa está se movimentando para cima ou baixo ao longo da rota. Por exemplo, um diferente algoritmo pode ser usado se a pessoa está pedalando para baixo, pois costear tornar-se um fator na determinação. Uma pessoa que está costeando exerce menos energia do que uma pessoa que está pedalando para cima sobre determinada distância. De acordo, o resultado do gasto de energia para seções para baixo pode ser reduzido por um fator de ponderação (p.ex., reduzido em (50%) para seções para baixo. Alternativamente, a velocidade terminal para determinada inclinação, considerando a fricção, resistência de vento, etc., pode ser calculada presumindo-se nenhum pedalada do ciclista (i.e., costear a 100%). Então, a velocidade real no final da inclinação pode ser medida. Se a velocidade real medida for superior do que a velocidade terminal calculada (significando que o ciclista teve que contribuir com energia para contabilizar a velocidade aumentada), a quantidade de energia exigida para atingir a velocidade em excesso pode ser calculada.

[0078] Como um exemplo de outro algoritmo que pode ser usado para uma diferente atividade, um método de determinar o gasto de energia durante a corrida ou caminhada é com base no consumo de oxigênio do corredor/pedestre. Um algoritmo exemplar e variáveis para determinar o gasto de energia durante a corrida/caminhada são fornecidos conforme segue:

[0079] O consumo de oxigênio (VO2) pode ser calculado conforme segue:

[0080] Usando o consumo de oxigênio (VO2), acima calculado, a energia gasta (E) pelo corredor/pedestre pode ser calculada conforme segue:

[0081] A potência gasta (P[exp]) do corredor/pedestre pode ser calculada conforme segue:

[0082] Um cálculo exemplar de um corredor que pesa 82 kg, subindo em uma inclinação de 5% para 1 quilômetro em uma velocidade de 8 km/h, em uma estrada limpa e pavimentada, é fornecido conforme segue:

[0083] Os cálculos são conforme segue: VO2 = 0,2 + 0,9 * 0,045 = 0,2405 [mL / (kg * m)] E = 0,2405 * 82 * 1000 * 21,1383 = 416868 [J] = 99,6 [kcal] P[exp] = 917 [Watt]

[0084] Esses são somente dois exemplos de algoritmos e fatores que podem ser usados para determinar o gasto de energia durante determinado exercício. Outras variáveis, tais como, temperatura ambiente, também podem ser incluídas nos cálculos. Elas podem ser incluídas como variáveis separadas no cálculo e/ou elas podem ser incluídas como fatores de pesagem. Por exemplo, o exercício em clima quente resulta em maior gasto de energia. Dessa forma, para cada grau acima de uma temperatura ideal, a energia calculada gasta pode ser aumentada ao multiplicá-la por um fator de ponderação. Por exemplo, para cada grau Fahrenheit acima de 60 graus, o valor de energia gasta pode ser aumentado em 1% ao multiplicá-lo por um fator de ponderação.

[0085] A energia gasta durante esse evento de exercício é então adicionada ao perfil da pessoa na etapa 242. Essas informações de gasto de energia também podem ser usadas para calcular um escore de saúde geral da pessoa, conforme descrito mais totalmente no pedido de patente provisório copendente número de série 61/387.906, depositado em 29 de setembro de 2010, e denominado SISTEMA DE AQUISIÇÃO, PROCESSAMENTO E COMUNICAÇÃO DE DADOS DE SAÚDE. O escore de saúde atualizado da pessoa também pode ser publicado em um site de rede social, conforme descrito no pedido 61/387.906, de modo que outros possam ver o escore de saúde e/ou atividade de exercício da pessoa.

[0086] Na etapa 244, as estatísticas do evento de exercício podem ser enviadas à interface gráfica de usuário e exibidas no display 114 do dispositivo eletrônico móvel 102. As estatísticas podem incluir a distância total percorrida, alteração total de elevação, tempo total, velocidade média e energia gasta.

[0087] O sistema termina na etapa 246 se o usuário indicou que o evento de exercício tinha terminado na etapa 220. Se o usuário solicitou uma exibição interna de progresso na etapa 218, e o evento de exercício ainda não estiver completo, o sistema retorna à etapa 214 para iniciar a coleta de pontos de rastreamento adicionais conforme a pessoa continua o evento de exercício.

[0088] Existem muitas possíveis variações às etapas acima descritas com relação à Figura 2. Por exemplo, conforme acima descrito, os dados de posição são transmitidos ao servidor remoto e a elevação correspondentes a tal posição é recebida pelo dispositivo móvel. Alternativamente, os dados de posição podem ser transmitidos ao servidor remoto e o dispositivo eletrônico móvel pode receber os dados digitais de modelo de elevação com os pontos de grade a partir do servidor. Neste arranjo, os cálculos para interpolar a altura nas posições podem ser realizados pelo dispositivo móvel ao invés do servidor remoto. Em outro arranjo, os dados de perfil, dados de detalhe de evento, dados de posição e dados de tempo podem ser transmitidos ao servidor remoto. O servidor remoto pode então realizar todos os cálculos necessários para determinar a energia gasta pela pessoa. Então, o dispositivo móvel pode receber os valores de energia gasta a partir do servidor e exibi-los sem ter que realizar os cálculos.

[0089] O sistema 100 pode ser também usado para prever a energia que uma pessoa gastaria se a pessoa exercitou-se ao longo de uma rota específica. A função preditiva pode ser usada pelo usuário para determinar qual rota de exercício é mais bem adequada para os objetivos de exercício do usuário. Por exemplo, o usuário pode usar o dispositivo móvel 102 para recuperar os dados de mapa da internet 118. Os usuários podem então definir um ponto de partida e um ponto final no mapa e o dispositivo pode apresentar diversas possíveis rotas diferentes de exercício entre os pontos de partida e final. As rotas diferentes possuem diferentes distâncias, diferentes alterações de elevação e diferentes condições de terreno. Essas informações podem estar contidas nos dados de mapa recuperados da internet. O usuário pode então indicar o tipo de exercício (p.ex., ciclismo, corrida, etc.) que a pessoa pretende engajar-se e a velocidade pretendida do exercício. O sistema então divide as rotas propostas em um número de pontos de rastreamento de posição. Os pontos de rastreamento de posição são então transmitidos ao servidor remoto. O servidor remoto calcula as informações correspondentes de elevação, conforme acima discutido, e o dispositivo recebe as informações de elevação a partir do servidor. O dispositivo então calcula, conforme acima discutido, a energia prevista que seria gasta para a atividade selecionada ao longo de cada rota proposta. Dessa forma, se uma pessoa tiver uma meta de gastar determinada quantidade de energia (p.ex., queimar 1000 calorias), a pessoa pode selecionar uma rota que é prevista para atingir essa meta.

[0090] Com referência agora à Figura 3, um fluxograma ilustra a funcionalidade adequada para gerenciar os dados relacionados de saúde capturados a partir de uma máquina de exercício com uma câmera. O sistema 100 pode ser usado pela pessoa com a finalidade de capturar os parâmetros extrínsecos de atividade física a partir de um display 111 de uma máquina de exercício 107 e registrar tais informações em um registro pessoal contendo as informações históricas de atividade de exercício.

[0091] Na etapa 300, uma pessoa captura uma imagem que inclui o display 111 de uma máquina de exercício 107 usando um dispositivo móvel 102 com uma câmera 117 ou um tipo diferente de câmera. A máquina de exercício 107 não é limitada a um tipo específico de máquina, tal como, uma esteira, bicicleta ergométrica, treinador elíptico, máquinas de remo e a máquina de exercício 107 não é limitada a um fabricante ou modelo específico.

[0092] Na etapa 310, o processador 106, executando um ou mais módulos de software 109, é configurado para armazenar a imagem digital capturada pela câmera 117 na memória 108. A imagem pode ser armazenada localmente no dispositivo móvel 102 ou remotamente em outro dispositivo, tal como, um servidor 104. De forma semelhante, o processamento adicional pelo processador 106 na imagem pode ser realizado local ou remotamente, ou uma combinação do processamento remoto e local.

[0093] Na etapa 320, o processador 106, executando um ou mais módulos de software, 109, é configurado para determinar, a partir da imagem, os parâmetros extrínsecos de atividade física que foram mostrados no display 111 da máquina de exercício 107.

[0094] Em um arranjo, os parâmetros físicos extrínsecos podem ser determinados ao implantar um algoritmo de reconhecimento de caractere óptico (OCR). Os algoritmos de OCR, que são conhecidos na técnica, são usados para distinguir caracteres de texto de outros dados de imagem (p.ex., árvores diferentes de texto, etc.) e registrar tais informações incluindo o caractere e localização associada do caractere na imagem.

[0095] O processador 106 pode ser configurado para implantar um algoritmo de OCR de modo a identificar os caracteres nos dados de imagem e localização associada do caractere e um escore de confiança que corresponde à probabilidade do algoritmo estar correto ao identificar um caractere específico.

[0096] O processador 106 também pode analisar os dados de OCR, incluindo caracteres, localizações e confiança, usando um algoritmo de sequenciamento. O algoritmo de sequenciamento pode analisar os dados de OCR para encontrar caracteres que estão em proximidade e do mesmo tipo (i.e., letra ou número) que devem ser agrupados juntos. Por exemplo, os dois números 1 e 0 próximos às duas letras k e m podem ser agrupados tão independentemente quanto “10” e “km”. Por meio de exemplo adicional e não limitação, o algoritmo de agrupamento também pode configurar o processador para agrupar números separados por “:” juntos, por exemplo 1 0 : 5 5 é agrupado junto como “10:55”, ao invés de “10” “:” e “55”. O algoritmo de sequenciamento classifica os dados brutos de OCR em dados sequenciados mais significativos que podem ser ainda manipulados e analisados pelo processadores 106.

[0097] O processador 106 pode ser configurado para ainda categorizar os dados sequenciados usando um algoritmo de classificação. O algoritmo de classificação pode comparar os dados sequenciados com tipos conhecidos de informações e categorizá-los de forma correspondente. Algumas categorias incluem números, tais como, “112” ou “198,8”, durações, tais como, números agrupados juntos separados por um “:” ou unidades, tais como, grupos de letras e símbolos, tais como, “kcal” ou “km/h”. De forma semelhante, o processador 106 pode ainda categorizar as unidades em seus tipos específicos, incluindo como “energia” ou “tempo” ou “distância” ao comparar a unidade a uma lista de unidades conhecidas e tipos que são armazenados na memória 108.

[0098] O processador 106, executando um ou mais módulos de software 109, pode determinar se as sequências de caracteres que são categorizadas como um número ou duração são associadas a uma unidade específica ao comparar a localização do número ou duração com a localização da unidade. Por exemplo, se a localização de uma unidade for cruzada total ou parcialmente pela localização de um número ou duração, vertical ou horizontalmente, a unidade e o número ou duração podem ser associados. A quantidade por meio da qual uma unidade e um número ou duração precisam cruzar para serem associados entre si pode ser uma porcentagem pré-determinada, por exemplo 80%.

[0099] Se existir múltiplos números e/ou durações que cruzam com uma unidade, o processador pode ser configurado para associar a unidade ao número ou duração que está mais próximo à unidade. Se uma ou mais durações forem identificadas, entretanto, não existe nenhuma unidade que é categorizada como “tempo” associado a uma ou mais durações, o processador 106, executando um ou mais módulos de software 109, é configurado para analisar a área de uma ou mais durações e determinar a maior duração em termos de área. O processador pode ser configurado para associar a maior duração, em termos de área, ao tempo decorrido de treinamento.

[0100] Em outro arranjo, o processador 106, executando um ou mais módulos de software 109, é configurado para extrair os parâmetros extrínsecos de atividade física a partir de uma imagem capturada pela câmera 102 também pode incorporar a etapa de primeiramente identificar a marca (marca de fabricante) e modelo da máquina de exercício 107 que estava sendo usada pela pessoa. O processador 106 pode ser configurado para implantar um algoritmo de comparação de foto para comparar a imagem a um banco de dados de fotos de máquinas de exercício conhecidas que esteja armazenado na memória 108. Os algoritmos de comparação de foto são conhecidos na técnica e trabalham ao comparar os recursos de uma imagem com outra para determinar o grau de similaridade. Se a imagem corresponder a uma foto de uma máquina de exercício conhecida, dentro de um grau pré-determinado de confiança, o processador pode analisar a imagem para parâmetros extrínsecos de atividade física de acordo com um algoritmo específico adaptado a tal máquina de exercício.

[0101] Se a imagem não corresponder a um foto de uma máquina de exercício conhecida dentro do grau pré-determinado de confiança, o processador 106 pode ser configurado para solicitar ao usuário de modo a confirmar a marca e modelo da máquina de exercício ou manualmente inserir o fabricante e modelo usando a interface 115, ou solicitar ao usuário para recapturar a imagem com a câmera e tentar novamente.

[0102] Determinar a marca e modelo da máquina de exercício antes de analisar as informações de texto na imagem pode auxiliar a reduzir a quantidade de dados de imagem que o processador 106 precisa analisar. Por exemplo, se for conhecido que uma esteira Precor™ exibe a distância percorrida durante o treinamento no canto direito superior da tela, e a quantidade de calorias queimadas no canto direito inferior, o sistema somente precisa analisar a porção direita superior da imagem para localizar e extrair as informações que correspondem à distância percorrida e o canto direito inferior para as calorias queimadas.

[0103] Na etapa 330, os parâmetros extrínsecos de atividade física são armazenados na memória 108.

[0104] Na etapa 340, os parâmetros extrínsecos de atividade física podem ser então adicionados ao perfil da pessoa. O perfil, conforme acima discutido, contém as informações fisiológicas e outras informações relacionadas à saúde e exercício sobre a pessoa, e é um registro contínuo dos parâmetros extrínsecos de atividade física correspondentes às sessões anteriores de treinamento que permitem ao usuário rastrear sua atividade, progresso e saúde geral.

[0105] Na etapa 360, o perfil pode ser fornecido ao usuário por meio de um portal. O portal pode incluir, porém sem limitação, um aplicativo no dispositivo móvel da pessoa ou um portal com base em internet acessível por meio da internet.

[0106] Os parâmetros extrínsecos de atividade física também podem ser usados para calcular um escore de saúde geral da pessoa, conforme descrito mais totalmente abaixo e em: Pedido de patente provisório número de série 61/387.906, depositado em 29 de setembro de 2010, e Pedido de Patente WO N° PCT/US11/53971 depositado em 29 de setembro de 2011 denominado SISTEMA DE AQUISIÇÃO, PROCESSAMENTO E COMUNICAÇÃO DE DADOS DE SAÚDE, cujas totalidades são ora incorporadas por referência. O escore de saúde atualizado da pessoa também pode ser publicado em um site de rede social, conforme descrito no pedido 61/387.906, de modo que outros possam ver o escore de saúde e/ou atividade de exercício da pessoa.

[0107] Em outra implantação, com referência às Figuras. 47, um sistema 1100 inclui um aplicativo com base em computador para a coleta de parâmetros relacionados à saúde de um usuário e uma interface de usuário 1110 para a exibição dos dados. O aplicativo com base em computador é implantado via um micro controlador 1120 que inclui um processador 1124, uma memória 1122 e código são executados de modo a configurar o processador para realizar a funcionalidade aqui desceria. A memória é para armazenar dados e instruções adequados para controlar a operação do processador. Uma implantação de memória pode incluir, por meio de exemplo e não limitação, uma memória de acesso aleatório (RAM), um disco rígido ou uma memória de somente leitura (ROM). Um dos componentes armazenado na memória é um programa. O programa inclui as instruções que fazem com que o processador execute as etapas que implantam os métodos aqui descritos. O programa pode ser implantado como um único módulo ou como uma pluralidade de módulos que operam em cooperação entre si. O programa é contemplado como representando um componente de software que pode ser usado com relação a uma realização da invenção.

[0108] Um subsistema de comunicação 1125 é fornecido para comunicar informações a partir do microprocessador 1120 à interface de usuário 1110, tal como, um dispositivo externo (p.ex., unidade portátil ou um computador que é conectado em uma rede ao subsistema de comunicação 1125). As informações podem ser comunicadas pelo subsistema de comunicação 1125 em uma variedade de modos, incluindo Bluetooth, WiFi, WiMax, transmissão RF, e etc. Inúmeras diferentes topologias de rede podem ser utilizadas de uma forma convencional, tal como, com fio, ótica, redes 3G, 4G, e etc.

[0109] O subsistema de comunicação pode ser parte de um dispositivo eletrônico comunicativo incluindo, por meio de exemplo, um smartphone ou telefone celular, um assistente digital pessoal (PDA), netbook, computador laptop, e etc. Por exemplo, o subsistema de comunicação 1125 pode ser diretamente conectado por meio de um dispositivo, tal como, um smartphone, tal como, um iPhone, Google Android Phone, BlackBerry, telefone habilitado para Microsoft Windows Mobile, e etc., ou um dispositivo, tal como, um monitor de taxa cardíaca ou pressão sanguínea (tal como, aquele fabricado pela Withings SAS), balanças de medição de peso (tais como, aquelas fabricadas pela Withings SAS), equipamento de exercício ou semelhante. Em cada instância, cada um dos dispositivos compreende ou realiza interface com um módulo ou unidade para comunicação com o subsistema 1125 para permitir que informações e sinais de controle fluam entre o subsistema 1125 e o dispositivo externo de interface de usuário 1110. Brevemente, o subsistema de comunicação pode cooperar com um dispositivo comunicativo convencional, ou pode ser parte de um dispositivo que é dedicado à finalidade de comunicar informações processadas pelo microcontrolador 1120.

[0110] Quando um dispositivo eletrônico comunicativo, tal como, os tipos anotados acima, é usado como um dispositivo externo de interface de usuário 1110, o display, processador e memória de tais dispositivos podem ser usados para processar as informações relacionadas de saúde com a finalidade de fornecer uma avaliação numérica. De outro modo, o sistema 1100 pode incluir um display 1140 e uma memória 1150 que são associados ao dispositivo externo e usados para suportar a comunicação de dados em tempo real ou de outro modo. Mais geralmente, o sistema 1100 inclui uma interface de usuário que pode ser implantada, parcialmente, por módulos de software executando no processador do microcontrolador 1120 ou sob o controle do dispositivo externo 1130. Em parte, a interface de usuário também pode incluir um dispositivo de saída, tal como, um display (p.ex., o display 1140).

[0111] Os biossensores 1115 podem ser usados para diretamente coletar as informações de saúde sobre um usuário e reportar tais informações. O biossensor pode ser colocado em contato com o corpo do usuário para medir os sinais vitais ou outras informações relacionadas de saúde do usuário. Por exemplo, o biossensor pode ser um medidor de pulso que é usado pelo usuário em contato com o corpo do usuário de modo que o pulso do usuário pode ser monitorado, um monitor de taxa cardíaca, um dispositivo de eletrocardiograma, um pedômetro, um monitor de glicose sanguínea ou um de muitos outros dispositivos ou sistemas. O biossensor pode incluir um módulo de comunicação (p.ex., subsistema de comunicação 1125) de modo que o biossensor possa comunicar, com fio ou sem fio, os dados monitorados. O biossensor pode comunicar os dados monitorados ao dispositivo de interface de usuário, que, por sua vez, comunica tais informações ao microcontrolador. Opcionalmente, o biossensor pode diretamente comunicar os dados monitorados ao microprocessador. O uso dos biossensores fornece um grau de confiabilidade nos dados reportados, pois elimina o erro de usuário associado aos dados manualmente autorreportados.

[0112] Alternativamente ou, além disso, o usuário pode autorreportar suas informações relacionadas de saúde ao manualmente inserir os dados. Dessa forma, em outra implantação, conforme mostrado na Figura 4A, os dados relacionados de saúde de uma pessoa são inseridos diretamente em um computador 1160 e fornecidos através uma rede 1170 para um computador de servidor 1180. (Todos os computadores aqui descritos possuem pelo menos um processador e uma memória.)

[0113] Independentemente da implantação, o sistema fornece um meio para designar um valor numérico que representa a saúde relativa de um indivíduo. O valor numérico é aqui descrito como um “escore de saúde” e pode ser usado para avaliar a saúde do indivíduo com base nas informações relacionadas de saúde coletadas de um usuário. O escore de saúde é calculado com base nas informações coletadas de saúde usando um algoritmo. O usuário ou o subsistema de comunicação 1125 fornece ao sistema as informações relacionadas de saúde referentes a um número dos parâmetros de saúde. Os fatores de pesagem pré-determinados são usados para designar um valor relativo de cada um dos parâmetros que são usados para calcular o escore de saúde. O escore de saúde do usuário é então calculado ao combinar os parâmetros ponderados em conformidade com um algoritmo. Por exemplo, os parâmetros podem ser um nível de glicose sanguínea de uma pessoa e peso corporal. Um fator de ponderação “a” é aplicado aos dados de glicose sanguínea e um fator de peso “b” pode ser aplicado aos dados de peso corporal. Se os dados de glicose sanguínea for um fator mais importante ao determinar a saúde de uma pessoa do que o peso corporal, então o fator de ponderação “a” será maior do que o fator de ponderação “b” de modo que os dados de glicose sanguínea tenham um impacto maior sobre o escore de saúde calculado (p.ex., Escore de Saúde = Glicose*a + (Peso/100)*b). Em determinadas implantações, o fator de ponderação é um valor de não unidade (p.ex., superior ou inferior a um, porém não um). Os fatores menores ou adicionais podem ser incluídos no cálculo do escore de saúde, e um valor de compensação pode ser incluído que é adicionado ou subtraído ou que modifica todo o cálculo, em determinadas implantações, tais como, para contabilizar idade ou sexo como dois motivos possíveis; entretanto, o precedente é pretendido como um exemplo não limitante de como calcular um escore de saúde. Outros parâmetros que podem ser medidos e incluídos no cálculo incluem as medições de pressão sanguínea, altura, índice de massa corpórea, massa de gordura, condições médicas, tais como, diabetes, hipertrofia ventricular, hipertensão, batimento cardíaco irregular e valores de glicose em jejum. Onde ausente, um parâmetro pode ser omitido do cálculo ou pode ser estimado a partir de outro parâmetros e/ou valores obtidos a partir um grupo de amostra de indivíduos tendo parâmetros semelhantes.

[0114] Além dos parâmetros médicos intrínsecos, a atividade física de um usuário também é considerada ao calcular seu escore de saúde. A atividade física pode ser monitorada via um sensor apropriado dependente da atividade. Os sensores podem incluir uma unidade GPS, um altímetro, um medidor de profundidade, um pedômetro, um sensor de cadência, um sensor de velocidade, um monitor de taxa cardíaca ou semelhante. No caso de atividades com base em academia, o equipamento computadorizado de exercício pode ser configurado para fornecer dados diretamente no programa concluído pelo usuário (por exemplo, denominado treinador elíptico/cruzado pode fornecer dados bem melhores sobre o treinamento do que um pedômetro de usuário, etc.). Embora a captura automatizada dos parâmetros referentes à atividade física de um usuário seja preferida, uma interface de usuário para entrada manual de atividade também é fornecida. Com relação a isso, uma máquina de exercício, tal como, uma esteira, máquina elíptica, bicicleta ergométrica ou levantamento de peso com um rack de pesos ou bandas pode ser fornecida com uma interface de comunicações para comunicar-se com o sistema aqui descrito para fornecer os parâmetros extrínsecos de atividade física ao sistema e para receber e ainda incluir um processador configurado para processar dados a partir do sistema de modo a automaticamente ajustar um programa de exercício na máquina de exercício para atender uma meta, desafio ou outro objetivo para tal usuário. Os dados de estilo de vida, tais como, dieta, fumo, álcool consumido e semelhante também podem ser coletados e usados ao calcular o escore de saúde. Em uma realização, um código de barra ou scanner de RFID podem ser usados por um usuário para capturar dados sobre gêneros alimentícios consumidos que são então traduzidos em um sistema remoto, tal como, o servidor 1180 ou um website em comunicação com o servidor 1180, em parâmetros, tais como, caloria diária, gordura e consumo de sal. Em parte, o sistema confia em tais dados sendo fornecidos pelo usuário enquanto outros dados possam ser obtidos por meio de conexões de rede de dados assim que as permissões e direitos de conectividade estiverem no lugar.

[0115] Os dados de atividade física e estilo de vida são rastreados com o tempo e um algoritmo de decadência é aplicado ao calcular seu efeito sobre o escore de saúde, conforme discutido em mais detalhes abaixo. Como tal, a atividade física no passado distante teve um efeito positivo reduzido sobre o escore de saúde. Preferivelmente, os fatores de pesagem usados no algoritmo para a computação do escore de saúde são ajustados com o tempo em conformidade com um componente de decadência que é disposto para reduzir o peso relativo dos parâmetros que são usados no cálculo. O componente de decadência pode por si só compreender um valor de ponderação, porém também pode compreender uma equação que considera pelo menos um fator associado especificamente ao usuário, tal como, o peso ou variação de peso do usuário, idade ou variação de idade, quaisquer condições médicas conhecidas pelo sistema, e quaisquer dos outros parâmetros que possam ser conhecidos pelo sistema, ou uma curva que é configurada considerando esses fatores de que modo que um valor possa ser lido a partir da curva como uma função dos valores ao longo dos eixos para tal usuário. Dessa forma, o componente de decadência pode reduzir o peso relativo dos parâmetros usados no cálculo do escore de saúde para um primeiro usuário diferentemente do que para outro usuário, tal como, quando o primeiro usuário tem uma primeira idade ou variação de idade e o segundo usuário tenha uma segunda idade ou variação de idade.

[0116] Um sistema central, preferivelmente, um banco de dados e website que pode ser hospedado, por exemplo, pelo servidor 1180, mantém os dados sobre cada usuário e seu escore de saúde e parâmetros associados e suas tendências com o tempo. Os dados podem ser mantidos de tal forma que os dados sensíveis sejam armazenados independentes das identidades humanas, conforme entendido na técnica.

[0117] O escore de saúde calculado para cada usuário é então processado em dependência de um sistema, grupo ou perfil de usuário no sistema central. Dependendo das configurações de perfil, o escore de saúde e tendências associadas podem causar diversas ações automatizadas. Por exemplo, isso pode causar: acionamento de um alerta automatizado; fornecimento de feedback de usuário, tal como, atualização diária de e-mail; acionamento de comunicação de motivação automatizada, avisos e/ou configuração de meta selecionada para aliviar uma questão percebida; ajuste de um programa de treinamento; ou referência automatizada para análise médica.

[0118] O escore de saúde do usuário também é fornecido a um grupo designado de destinatários via um portal de comunicação. O grupo de destinatários pode compreender outros usuários selecionados do sistema (p.ex., amigos e família) de modo que os escores de saúde dos outros usuários selecionados possam ser comparados contra o escore de saúde de ainda outros. Nos arranjos alternativos, todos os usuários podem ver os escores de outros usuários, ou grupo de destinatários pode ser definido como um prestador de seguro de saúde específico de modo que as cotações de preço possam ser fornecidas ao indivíduo. Outras possibilidades estão dentro do escopo da invenção.

[0119] Com referência agora à Figura. 5, um fluxograma esquemático de acordo com uma realização da invenção é descrito em suporte de uma avaliação de uma pessoa (p.ex., um paciente ou usuário) para fornecer um escore de saúde. Na etapa 1210, o usuário inicia o processo para a coleta, processamento e publicação dos dados relacionados de saúde. Por exemplo, uma pessoa usando um dispositivo eletrônico móvel (p.ex., um smartphone ou dispositivo de computação portátil) seleciona o aplicativo de software, que inicia o programa executando no processador do dispositivo, ou o usuário pode acessar uma página com base em Internet em que o código é executado em um processador remoto e servido ao dispositivo local do usuário. Um módulo de identificação solicita ao usuário para identificar-se e autenticar sua identidade. Isso pode ser realizado ao solicitar o usuário para inserir um nome de usuário e senha, ou por outro meio, tal como, leitor de impressão digital, chave de segurança, criptografia ou outro mecanismo para garantir a identidade do usuário. Alternativamente, se o usuário estiver acessando o sistema via um dispositivo eletrônico pessoal, os dados de identificação podem ser armazenados na memória de dispositivo local e automaticamente acessados com a finalidade de confirmar a identidade do usuário.

[0120] Na etapa 1220, um módulo de coleta de dados executando no processador pode solicitar ao usuário para fornecer os dados relacionados de saúde correspondentes a um número de parâmetros. Em uma implantação, um ou mais parâmetros são fornecidos automaticamente pelo subsistema de comunicação 1125. Os parâmetros podem incluir o peso corporal, altura, idade e informações de atividade de ginástica do usuário. Tais parâmetros médicos mensuráveis são parâmetros intrínsecos do usuário. O peso corporal e altura do usuário fornecem informações sobre o estado de saúde atual do usuário. As informações de atividade de ginástica correspondem à quantidade de exercício que o usuário se engaja. Essas informações são um exemplo de um parâmetro de atividade física que é um parâmetro extrínseco do usuário. Por exemplo, o usuário pode inserir informações sobre suas atividades diárias de ginástica, tal como, a quantidade de tempo que o usuário engajou-se em atividade física e o tipo de atividade física. Se o usuário foi à academia e exercitou- se em uma bicicleta por trinta minutos, por exemplo, tais informações são inseridas no sistema. As informações de atividade de ginástica do usuário fornecem informações sobre as ações que estão sendo tomadas pelo usuário com a finalidade de melhorar sua aptidão.

[0121] O peso corporal, altura, idade e informações de atividade de ginástica de um usuário são somente alguns dos parâmetros para os quais as informações podem ser coletadas. O sistema pode coletar e processar uma multiplicidade de outros parâmetros que podem ser indicativos da saúde de um usuário. Por exemplo, os parâmetros podem incluir níveis e glicose sanguínea, pressão sanguínea, dados de química do sangue (p.ex., níveis de hormônio, vitamina essencial e níveis minerais, etc.), níveis de colesterol, dados de imunização, pulso, conteúdo de oxigênio no sangue, informações referentes ao alimento consumido (p.ex., caloria, gordura, fibra, conteúdo de sódio), temperatura corporal, que as somente alguns dos poucos exemplos possíveis não limitantes dos parâmetros que podem ser coletados. Diversos outros parâmetros que são indicativos da saúde de uma pessoa que podem ser confiavelmente medidos poderiam ser usados para calcular o escore de saúde de uma pessoa.

[0122] As informações coletadas de parâmetro de saúde são armazenadas em uma memória na etapa 1230. Na etapa 1240, um módulo de ponderação lembra de fatores de pesagem a partir da memória. Os fatores de pesagem podem ser coeficientes de multiplicação que são usados para aumentar ou diminuir o valor relativo de cada um dos parâmetros de saúde. Um fator de ponderação é designado para cada parâmetro de saúde conforme mostrado nas fórmulas do presente. Os fatores de pesagem são usados para controlar os valores reativos dos parâmetros de saúde. Alguns parâmetros de saúde são mais importantes do que outros no cálculo do escore de saúde do usuários. De forma correspondente, os fatores de pesagem são aplicados aos parâmetros de saúde aumentarem ou diminuírem o efeito relativo que cada fator tem no cálculo do escore de saúde do usuário. Por exemplo, o peso corporal atual de um usuário pode ser mais importante do que a quantidade de atividade física que o usuário se engaja. Neste exemplo, o parâmetro de peso corporal seria ponderado mais pesadamente ao designar um maior fator de ponderação a esse parâmetro. Na etapa 1250, o módulo de ponderação aplica-se aos fatores de pesagem recordados aos valores coletados de parâmetro de saúde para fornecer os valores ponderados de parâmetro de saúde. O fator de ponderação pode ser zero, caso em que um parâmetro específico não tem impacto sobre o escore de saúde. O fator de ponderação pode ser um valor negativo para uso em alguns algoritmos.

[0123] Após os parâmetros tiverem sido ponderados, o escore de saúde do usuário é computado na etapa 1260 via um módulo de escore operando no processador. O módulo de escore combina os parâmetros ponderados de acordo com um algoritmo. Em uma implantação, o escore de saúde é a média do índice de massa corpórea do usuário (BMI), escore de saúde e o escore de saúde física do usuário menos duas vezes o número de anos que uma pessoa é mais jovem do que 95. A fórmula de algoritmo para esse exemplo é reproduzida abaixo: Escore de Saúde = ((Escore de Saúde BMI + Escore de Saúde Física)/2) - 2*(95-Idade).

[0124] O Escore de Saúde BMI do usuário é um valor entre 0 e 1000. O Escore de Saúde BMI é com base no BMI do usuário, que é calculado com base no peso e altura do usuário, e quanto o BMI do usuário desvia do que é considerado como um BMI saudável. Um gráfico ou fórmula pode ser usado para normalizar as informações de BMI do usuário de modo que as informações dessemelhantes possam ser combinadas. Um valor de BMI alvo é selecionado que é designado a um valor de ponto máximo (p.ex., 1000). Quanto mais o BMI do usuário desvia do valor alvo, menos pontos são concedidos. O Escore de Saúde Física do usuário é com base na atividade física ou exercício de uma pessoa. Em uma realização, é a soma do número de horas de ginástica (i.e., a quantidade de tempo que o usuário engajou-se em atividades físicas) nos últimos 365 dias em que cada hora é linearmente passada com o tempo, de modo que menos atividade recente é avaliada como menos. A soma resultante é multiplicada por dois e é limitada a 1000. Isso normaliza as informações de ginástica de modo que podem ser combinadas para chegar ao escore de saúde. Uma média diária alvo da atividade física é selecionada e é concedida com a quantia máxima de pontos (p.ex., 1000). O usuário recebe menos pontos com base em quanto menos exercício ele se engajou comparado à meta.

[0125] Em outra implantação, o escore de saúde é determinado a partir de um número de subescores que são mantidos em paralelo além do escore de saúde BMI e Escore de Saúde Física. Da mesma forma, o escore de saúde pode ser determinado usando informações semelhantes em um algoritmo combinado conforme acima discutido usando diferentes ajustes ou sem ajustes de idade.

[0126] Os parâmetros médicos intrínsecos são processados para determinar um escore de saúde de base. Os parâmetros extrínsecos, tais como, aqueles a partir do exercício físico, são processados para determinar um valor que é alocado a um agrupamento de saúde e um agrupamento de bônus. O valor, preferivelmente expresso em horas MET, associado a uma atividade física é adicionado a tanto o agrupamento de saúde e o agrupamento de bônus. Um fator de decadência diária é aplicado ao agrupamento de bônus. Qualquer decadência em excesso que não possa ser acomodada pelo agrupamento de bônus é então deduzida a partir do agrupamento de saúde. A quantidade da decadência é determinada dependente do tamanho do agrupamento de saúde e agrupamento de bônus de modo que um maior esforço é exigido para manter um alto agrupamento de saúde e bônus. O valor do agrupamento de saúde é processado em combinação com o escore a partir dos parâmetros médicos intrínsecos com a finalidade de calcular o valor de escore de saúde geral. Isso pode ser com uma base semelhante à implantação anteriormente descrita ou pode incluir diferentes parâmetros e fatores de pesagem. Em uma realização, o valor do agrupamento de saúde é um logaritmo ou outra função estatística é aplicada para envelhecer os respectivos valores com o tempo de modo que somente a atividade mais recente seja contada como estando totalmente efetiva para o agrupamento de saúde/bônus. Uma interface de usuário exemplar mostrando o escore de saúde, o reservatório de saúde e outros parâmetros medidos selecionados (conforme será apreciado que muitos simplesmente combinam-se para compor os escores) são mostrados nas Figuras 6a e 6b. Diversos subescores e suas tendências são registrados, conforme mostrado na Figura 6c.

[0127] Conforme será apreciado, as horas MET são kcal gasta dividida por quilogramas de peso corporal, i.e., 100 kcal gasta por uma pessoa de 50 kg é 2h MET. Isso é "energia normalizada", tornando o sistema justo para pessoas de todos os pesos. Com esse método, os agrupamentos podem ser de mesmo tamanho para cada por pessoa conforme a energia é normalizada para a pessoa com base em seu peso corporal.

[0128] Em uma implantação, cada pessoa é designada a um agrupamento de saúde tendo uma capacidade de 300h MET e um agrupamento de bônus tendo uma capacidade de 60h MET.

[0129] Quando alguém realiza a atividade A, os agrupamentos são atualizados conforme segue: H = min(H + A * alfa, 300) B = min(B + A * (1 - alfa), 60)

[0130] Onde H é o escore de agrupamento de saúde, B é o escore de agrupamento de bônus, A é o valor de h MET para a atividade e alfa é um sistema amplo contestador (selecionado entre 0 e 1) que determina a proporção em que a atividade contribui com os respectivos agrupamentos.

[0131] A atividade é dividida entre o agrupamento de saúde e agrupamento de bônus. Qualquer atividade de h MET em excesso acima do limite máximo de qualquer agrupamento é descartada. Um valor diário de decadência D é aplicado aos agrupamentos conforme segue: D = f(H, B) B = B — D Se B < 0: D = D + B B = 0 Se D < 0: D= 0

[0132] A decadência é totalmente aplicada ao agrupamento de bônus, e se o agrupamento de bônus estiver vazio, o restante é aplicado ao agrupamento de saúde. Nesta realização, nenhum agrupamento nunca cai abaixo de zero.

[0133] O sistema encontra seu equilíbrio onde A é igual a f(H, B), i.e., quando a atividade diária média combina com a decadência diária média. A função f(H, B) é altamente não linear com relação a H e B. Em essência, ela tem menos esforço de forma sublinear para manter um pequeno agrupamento, e mais esforços de forma superlinear para manter um grande agrupamento. Isso é para certificar-se que a pessoa média possa manter um, digamos, um agrupamento de saúde meio cheio (150, correspondente a um escore de 500), considerando que precisa de um esforço massivamente superior (tipicamente somente entregue por um atleta de resistência profissional) para manter um agrupamento de saúde total (300, correspondente a um escore de 1000). A Figura 6f mostra uma simulação do agrupamento de buffer e escore de reservatório de saúde com o tempo assumindo a atividade variando entre 11.5 e 16 h MET por dia e 2 dias de descanso por semana. Um escore perfeito de saúde de 1000 exigiria atividade de 30h MET por dia, conforme pode ser visto a partir da curva no canto direito superior da Figura 6f.

[0134] Preferivelmente, o escore de saúde é com base em uma combinação ponderada do(s) fator(es) de saúde e o registro de exercício da pessoa com o tempo. Os fatores de saúde podem ser atualizados regularmente pelo usuário. Por exemplo, o usuário pode fornecer informações relacionadas de saúde após cada evento que é rastreado e processado pelo sistema. O usuário pode atualizar após uma refeição, após se exercitar, após se pesar, etc. No caso de registro de uma atividade/evento por um sensor, dispositivo portátil ou semelhante, os parâmetros capturados/calculados podem ser automaticamente enviados e usados para produzir um escore de saúde revisado. Por exemplo, o feedback poderia ser fornecido mostrando o efeito do exercício enquanto um usuário está correndo, exercitando-se no equipamento de exercício, etc. Nas realizações selecionadas, o feedback pode ser fornecido a um administrador, tal como, um membro da equipe de academia em que seja determinado que um usuário está excedendo um limite pré-determinado (que, devido ao conhecimento de sua saúde, pode ser variado com relação ao seu escore de saúde ou outros dados registrados). De forma correspondente, os dados relacionados de saúde podem ser atualizados de uma forma quase em tempo real.

[0135] O usuário também pode atualizar as informações duas vezes ao dia, uma vez ao dia ou em outros momentos periódicos. Além do mais, o escore de saúde pode ser com base em uma média das informações com o tempo. A atividade física, por exemplo, pode ser calculada a média em um período de tempo (p.ex., em uma semana, mês ou ano). Os dados de média com o tempo reduzirão o impacto ao escore de saúde causado por flutuações nos dados. Os períodos em que os dados estavam altos de forma não característica (p.ex., a pessoa estava engajando-se em grande quantidade de atividade física em um curto período de tempo) ou baixos de forma não característica (p.ex., a pessoa não se engajou em nenhuma atividade física por uma semana devido a uma doença) não afetam dramaticamente o escore de saúde na média com o tempo. As informações relacionadas de saúde podem ser armazenadas na memória ou em um banco de dados acessível pelo processador.

[0136] Os dados armazenados também podem ser usados para prever os futuros escores de saúde para um usuário. Um módulo de previsão pode analisar os dados anteriores (p.ex., hábitos de ginástica, hábitos de alimentação, etc.) para extrapolar um escore de saúde previsto com base em uma assunção que o usuário continuará a atuar de uma forma verificável. Por exemplo, se os dados demonstrarem que um usuário exercitou-se uma hora a cada dia pelos últimos trinta dias, o módulo de previsão pode prever, em conformidade com um algoritmo de previsão, que o usuário continuará a exercitar-se uma hora para cada um dos próximos três dias. De forma correspondente, o módulo de escore pode calcular um escore de saúde previsto no final dos próximos três dias com base nas informações a partir do módulo de previsão. Também pode fatorar a previsão em outras ações. Por exemplo, o sistema pode sugerir um nível de atividade física com mais esforço ou desafio para alguém que tem um alto escore de saúde, porém é previsto com base na experiência anterior para então tirar inúmeros dias de folga para recuperação. Além do mais, o sistema pode fornecer encorajamento ao usuário para manter um curso de atividade ou modificar o comportamento. Por exemplo, o sistema pode enviar uma mensagem ao usuário indicando que, se o usuário aumentou a atividade física em determinada quantidade de tempo, o escore de saúde subiria em determinada quantidade. Isso permitiria ao usuário definir metas para melhorar a saúde.

[0137] O uso do escore de saúde permite uma comparação relativa da saúde de um usuário com aquele de outra pessoa, embora cada pessoa possa ter características muito diferentes, o que tornaria uma comparação direta difícil. Por exemplo, um primeiro usuário (Usuário 1) pode ter uma composição de corpo muito diferente ou engajar-se em atividades físicas muito diferentes conforme comparado a um segundo usuário (Usuário 2), que torna a comparação direta da saúde relativa de cada usuário difícil. O uso do escore de saúde torna a comparação de dois usuários possível com facilidade relativa. Em um exemplo, o Usuário 1 está com leve sobrepeso, que tenderia a reduzir o escore de saúde do Usuário 1. Entretanto, o Usuário 1 também se engaja em grandes quantidade de atividades físicas, assim aumentando o escore de saúde geral do usuário. Em contraste, o Usuário 2 tem um peso corporal ideal, que contribuiria a um alto escore de saúde, porém se engaja em muito pouca atividade física, assim reduzindo o escore de saúde. O Usuário 1 e Usuário 2 são muito diferentes em termos de seus parâmetros relacionados de saúde. De forma correspondente, seria muito difícil avaliar e comparar a saúde relativa do Usuário 1 e Usuário 2. Em conformidade com a invenção, as informações relacionadas a determinados parâmetros de saúde são coletadas a partir do Usuário 1 e Usuário 2, que são usadas para calcular um escore de saúde geral. Uma comparação do escore de saúde do Usuário 1 e Usuário 2 permite uma fácil avaliação e comparação da saúde desses dois usuários, embora eles sejam muito diferentes e possuam hábitos muito diferentes. Portanto, o escore de saúde tem valor significativo de modo que os membros de um grupo possam comparar sua saúde relativa e de modo que outras entidades (p.ex., empregadores, seguradores de cuidado com a saúde) possam avaliar a saúde de um indivíduo. Os exemplos são mostrados nas Figuras 6d e 6e em que os escores tabulares (atuais) e gráficos (históricos, atuais e previstos) de diferentes usuários são mostrados. Conforme pode ser visto na Figura 6e, Katrin é esperada para superar o usuário (Andre) brevemente, exceto se ele melhorar seu estilo de vida e desempenho. Na Figura 6d, o impacto do algoritmo de decadência é ilustrado para mostrar o efeito sobre o escore de saúde de determinado usuário (Andre') e as pessoas que ele identificou como amigos. Conforme observado, o usuário Andre tem um escore de saúde atual de 669 que situa esse usuário entre os amigos Irene (escore de saúde 670) e Helle (escore de saúde 668). O algoritmo de decadência atuou sobre todos os escores de saúde mostrados na captura de tela da Figura 6d, conforme indicado na coluna “Δ Dia 1”. Mais especificamente, a maioria dos amigos de Andre teve seu escore de saúde reduzido por 1 ponto devido ao motivo de “sem atividade.” Uma falta de entrada de dados ao sistema é uma base para o processador executar o algoritmo de decadência para determinar um status de “sem atividade” para determinado usuário. O efeito de um dia desse status de acordo com o algoritmo de decadência ilustrado para a maioria dos usuários é uma redução de 1 ponto em um dia, e uma redução de 5 pontos no decorrer de uma semana. Conforme tal, o algoritmo de decadência tem um impacto não linear afunilado sobre um escore de saúde geral.

[0138] Conforme ilustrado, o usuário Andre teve atividade moderada registrada em uma memória que é acessível ao sistema. Como um resultado, a atividade moderada é processada e resulta na alteração de um dia (delta) que é positiva, e uma alteração que age contra a influência do algoritmo de decadência. Consequentemente, Andre será capaz de observar, bem como, amigos que tiveram acesso ao seu escore de saúde publicado, que ele aumentou seu escore de 667 a 669 em um dia, e de 662 ao seu valor presente nos últimos sete anos em decorrência da “atividade moderada.” Além do mais, uma previsão é computada usando o algoritmo subjacente e uma extrapolação de dados com base nos motivos mais recentes (isto é, dados recebidos) para aumentar outros 5 pontos. Por outro lado, devido à baixa atividade, porém uma boa dieta, Helle no mesmo período de tempo perdeu 1 ponto no último dia e um total de 1 ponto nos últimos 7 dias e é previsto para perder outro ponto se essa taxa continuar. Como tal, Helle recebe o feedback por execução do algoritmo e as saídas fornecidas pelo sistema que podem encorajar mais atividade. Por outro lado, Irene não tem nenhuma atividade e uma dieta pobre que resulta em uma alteração mais agressiva ao seu escore de saúde e o impacto previsto e histórico com visão mais longa sobre seu escore. Novamente, esse feedback, que pode ser fornecido aos usuários e seus amigos ou membros de um grupo de usuários que se associaram para um desafio, etc., para fornecer motivação individual ou de equipe de modo a engajar-se em atividades físicas, comer bem e etc.

[0139] Além do mais, o escore de saúde fornece uma indicação da saúde relativa do indivíduo sem revelar os dados subjacentes usados para calcular o escore de saúde, que podem ser informações delicadas. Por exemplo, um usuário pode ficar desconfortável revelando seu peso, idade ou quantidade de tempo que gastam exercitando-se com outras pessoas ou entidades. As pessoas podem ficar embaraçados para compartilhar seu peso ou o fato de que eles virtualmente nunca vão à academia. Entretanto, já que o escore de saúde é derivado a partir de diversos fatores, os dados subjacentes usados para calcular o escore são mantidos privados. Esse recurso facilitará o compartilhamento da saúde geral do usuário, pois os usuários não terão que divulgar dados privados sobre eles. Por exemplo, uma pessoa pode estar com leve sobrepeso, porém ela vai à academia com frequência. De forma correspondente, tal pessoa pode receber um escore de saúde relativamente bom. Enquanto a pessoa pode não querer divulgar seu peso, ela ainda pode divulgar seu escore de saúde que transmite informações sobre sua saúde relativa sem divulgar os detalhes subjacentes. Os parâmetros médicos intrínsecos (p.ex., peso, altura, etc.) e os parâmetros extrínsecos de atividade física (p.ex., duração do exercício, frequência, intensidade, etc.) são transformados em um valor numérico composto mascarado. O valor numérico mascarado é publicado enquanto as informações coletadas referentes aos parâmetros médicos intrínsecos e parâmetros extrínsecos de atividade física são mantidas privadas. Os parâmetros médicos intrínsecos subjacentes e parâmetros extrínsecos de atividade física são protegidos de modo que um terceiro não é capaz de determinar tais parâmetros com base no número do escore de saúde. Isso é devido aos parâmetros poderem variar de muitas formas diferentes e ainda o número do escore de saúde poderia ser o mesmo (p.ex., uma pessoa mais pesada que se exercita frequentemente pode ter o mesmo escore de saúde que uma pessoa que não está com sobrepeso, porém não se exercita tão frequentemente). Dessa forma, tendo o escore de saúde sozinho não revela os parâmetros relacionados de saúde de uma pessoa. De forma correspondente, as estatísticas subjacentes de saúde são mascaradas, ainda o escore de saúde podem ser usados como um ponto de referência para indicar a saúde de uma pessoa para uma variedade de aplicações.

[0140] Após o módulo de escore calcular o escore de saúde do usuário, na etapa 1270, um módulo de publicação lembra a partir da memória o grupo designado de destinatários que é autorizado para receber o escore de saúde. O grupo de destinatários pode ser de amigos ou família do usuário, membros de time esportivo, empregadores, seguradores, etc. Na etapa 1280, o módulo de publicação faz com que o escore de saúde seja publicado para um grupo de amigos, as informações podem ser publicadas em um portal com base em internet de rede social em que o acesso aos dados é limitado a tais membros designados do grupo.

[0141] Os dados de parâmetro de saúde e escores de saúde podem ser armazenados com o tempo, em uma memória ou outro banco de dados, de modo que um usuário possa rastrear seu progresso. Os gráficos podem ser gerados para que um usuário rastreie o progresso e analise onde pode existir melhoria no comportamento. Além do mais, as tendências podem ser identificadas que podem levar ao diagnóstico de problemas médicos e/ou hábitos de alimentação. Por exemplo, se o peso de uma pessoa estiver continuando a aumentar apesar da mesma quantidade ou quantidade aumentada de atividade física, o sistema pode acionar ou sugerir que ela possa buscar determinados testes médicos (p.ex., um teste de tiroide, teste de gravidez) para determinar a causa do ganho de peso.

[0142] Em determinadas implantações, a maioria do sistema é hospedada remotamente do usuário e o usuário acessa o sistema via um dispositivo de interface local de usuário. Por exemplo, o sistema pode ser com base em internet e o usuário interage com um dispositivo de interface local de usuário (p.ex., computador pessoal ou dispositivo eletrônico móvel) que é conectado à internet (p.ex., via uma rede de comunicação com fio/sem fio) para comunicar os dados com o sistema com base em internet. O usuário usa o dispositivo de interface local para acessar o sistema com base em internet em que a memória e módulos de software estão operando remotamente e comunicando-se pela internet com o dispositivo local. O dispositivo local é usado para comunicar dados ao processador remoto e memória, em que os dados são remotamente armazenados, processados, transformados em um escore de saúde e então fornecidos aos grupos designados via um portal de internet de acesso restrito. Alternativamente, o sistema pode ser principalmente implantando via um dispositivo local em que os dados são localmente armazenados, processados e transformados em um escore de saúde, que é então comunicado a um portal de compartilhamento de dados para publicação remota aos grupos designados.

[0143] O sistema pode ser implantado na forma de uma estrutura de rede social que é executada pelos módulos de software armazenados na memória e operando nos processadores. O sistema pode ser implantado como um sistema separado autônomo de rede social “com tema de saúde” ou como um aplicativo que é integrado a um sistema de rede social já existente (p.ex., Facebook, MySpace, etc.). O usuário recebe uma página inicial em que o usuário pode inserir informações, gerenciar quais informações são publicadas aos grupos designados e gerenciar a associação dos grupos designados. A página inicial inclui comandos ao usuário para inserir as informações relacionadas de saúde para cada um dos diversos parâmetros. O usuário pode inserir seu peso, data de nascimento, altura, atividade física e outras informações relacionadas de saúde. O escore de saúde do usuário é então calculado. O escore de saúde é compartilhado com outros usuários que são designados como parte de um grupo permitido para ter acesso a tais informações. Além do mais, o usuário pode ver as informações de escore de saúde de outros no grupo. De forma correspondente, o usuário é capaz de comparar sua saúde geral com a saúde de outros no grupo. A comparação dos escores de saúde com outros no grupo pode fornecer motivação aos indivíduos no grupo para concorrer de modo a melhorar seus escores de saúde. Outras informações, tais como, dicas de saúde, notícias médicas, informações de droga, eventos locais de ginástica, serviços de saúde, propaganda e descontos para suprimentos médicos e/ou relacionados de ginástica e serviço, emissão de desafios de ginástica ou metas relacionadas de saúde, por exemplo, podem ser fornecidas via a página inicial.

[0144] Nas implantações adicionais, o escore de saúde pode ser um composto de um escore de Modelo de Saúde Métrica e um escore de Modelo de Qualidade de Vida. A combinação de escores de múltiplos modelos fornece uma avaliação mais holística da saúde de um usuário. O escore de Modelo de Saúde Métrica avalia a saúde de um usuário com base nos parâmetros quantificáveis relativamente fáceis (p.ex., idade, sexo, peso, etc.) e compara tais números aos modelos aceitáveis de estudo de populações. O escore do Modelo de Qualidade de Vida enfoca em uma medida de qualidade de vida autoavaliada de um usuário com base nas respostas de um questionário (i.e., o sistema considerar a própria avaliação do usuário de sua saúde e qualidade de vida), pois existem correlações entre como um indivíduo “sente-se” sobre sua vida e uma medida realística da saúde. Uma combinação dos escores a partir desses dois modelos, que serão discutidos em mais detalhes abaixo, fornece uma avaliação mais inclusiva e holística da saúde.

[0145] O escore do Modelo de Saúde Métrica é com base nas informações de parâmetro médico de um usuário, tal como, suas informações de histórico médico, atributos, métricas fisiológicas e informações de estilo de vida ao sistema. Por exemplo, o sistema pode fornecer ao usuário um questionário para solicitar respostas (sim/não, múltipla escolha, entrada numérica, etc.) ou fornecer ao usuário os campos de formulário para preencher. As informações de histórico médico podem incluir o histórico do usuário das condições médicas e/ou prevalência das condições médicas na família do usuário. Os exemplos das informações de histórico médico podem incluir informações, tais como, se o usuário tem diabetes, tem membros diretos da família com diabetes, se o usuário ou membros de família possuem um histórico de ataque cardíaco, angina, derrame ou Ataque Isquêmico Transiente, um histórico de fibrilação atrial ou batimento cardíaco irregular, se o usuário ou membros de família possuem alta pressão sanguínea exigindo tratamento, se o usuário ou membros de família possuem hipotireoidismo, artrite reumatoide, doença crônica do fígado, falha de fígado, hipertrofia ventricular esquerda, falha cardíaca congestiva, uso regular de comprimidos de esteroide, etc.

[0146] O escore de Modelo de Saúde Métrica também pode ser com base nos atributos de usuário. Os atributos podem incluir idade, sexo, etnia, altura, peso, tamanho de cintura, etc. Além disso, o escore do Modelo de Saúde Métrica pode ser com base nas métricas fisiológicas do usuário. Os exemplos de métricas fisiológicas podem incluir pressão sanguínea sistólica, colesterol sérico total, lipoproteína de alta densidade (HDL), lipoproteína de baixa densidade (LDL), triglicérides, proteção C-reativa de alta sensibilidade, glicose sanguínea de jejum, etc. As entradas também podem incluir parâmetros do estilo de vida de um usuário. Por exemplo, os parâmetros de estilo de vida podem incluir entradas sobre se o usuário é um fumante (já fumou, atualmente fuma, níveis de fumo, etc.), quanto exercício o usuário faz (frequência, intensidade, tipo, etc.), tipo de dieta (vegetariana, dieta de alta proteína, dieta de baixa gordura, dieta de alta fibra, comida rápida, restaurante, cozinha doméstica, alimentos processados e pré-embalados, tamanho de refeições, frequência de refeições, etc.). Esses são alguns dos exemplos dos parâmetros que podem ser usados para comparar os indicadores de saúde de um usuário aos modelos de probabilidade de sobrevivência com a finalidade de calcular o escore do Modelo de Saúde Métrica do usuário.

[0147] Os modelos de previsão de probabilidade de sobrevivência podem ser usados para prever a probabilidade que um indivíduo sofrerá um ou mais eventos graves de saúde em determinado período de tempo. Os modelos matemáticos podem estimar essa probabilidade a partir de características observadas de população. Usando os dados observacionais em um conjunto de eventos graves não ambíguos de saúde, tais como, derrame ou infarto cardíaco, os modelos podem gerar a probabilidade que um indivíduo sofrerá tal evento em determinado horizonte de tempo a partir de um conjunto de medições de marcadores, ou previsores, para o evento (p.ex., informações sobre o histórico médico de um usuário, atributos, métricas fisiológicas, estilo de vida, etc., conforme acima descrito). A distância de tempo entre o momento em que os previsores são medidos, e o evento alvo que é gerado por tais modelos, são denominados como uma probabilidade de sobrevivência, embora deva ser entendido que nem todos os eventos alvo considerados são necessariamente fatais.

[0148] Esses modelos de probabilidade de sobrevivência são tipicamente derivados a partir do estudo de populações geralmente grandes que são seguidos por uma duração considerável de tempo, normalmente mais do que dez anos, e as estatísticas coletadas sobre a observação do(s) evento(s) alvo são resumidas e generalizadas usando os métodos matemáticos. Existem inúmeros de tais modelos que existem que foram extensivamente validados e mantidos e melhorados ao periodicamente atualizar os parâmetros do modelo usando os novos dados. Os exemplos dos modelos existentes podem incluir um subconjunto de modelos desenvolvido e mantido pelo Estudo de Coração Framingham (uma bibliografia extensiva sobre os resultados obtidos a partir do Estudo de Coração Framingham está disponível em www.framinghamheartstudy.org/biblio), um subconjunto dos modelos desenvolvido e mantido pela Universidade de Nottingham e a Organização QResearch (ver, por exemplo, J Hippisley-Cox et al, Prevendo risco cardiovascular na Inglaterra e Gales: derivação e validação prospectivas de QRISK2, BMJ 336 : 1475 doi: 10.1136/bmj.39609.449676.25 (Publicado em 23 de junho de 2008)), o modelo ASSIGN desenvolvido pela Universidade de Dundee (ver, por exemplo, H Tunstall-Pedoe et al, Comparação da previsão por 27 fatores diferentes de doença cardíaca coronária e falecimento em homens e mulheres do estudo de saúde do coração escocês: estudo coorte; BMJ 1998;316:1881), o modelo Reynolds (ver, por exemplo, PM Ridker et al, Proteína C-Reativa e Histórico Parental Melhora a Previsão de Risco Cardiovascular Global: O Escore de Risco Reynolds para Homens, Circulação 2008; 118;2243-2251, e Desenvolvimento e Validação de Algoritmos Melhorados para a Avaliação do Risco Cardiovascular Global em Mulheres, JAMA, 14 de fevereiro de 2007—Vol. 297, N° 6), o modelo PROCAM a partir do Estudo do Coração Münster (ver, por exemplo, Esquema de Escore Simples para Calcular o Risco de Eventos Coronários Agudos com Base no Acompanhamento de 10 Anos do Estudo Münster Cardiovascular Prospectivo (PROCAM), Circulação. 2002;105:310-315), e o modelo SCORE (ver, por exemplo, RM Conroy et al, Estimativa do risco de dez anos de doença cardiovascular fatal na Europa: o projeto SCORE, European Heart Journal (2003) 24, 987-1003). Outros modelos de risco constituinte também podem ser incluídos. Além disso, os modelos precursores também podem ser usados. Os modelos precursores preveem o desenvolvimento de uma primeira condição (p.ex., alta pressão sanguínea), em que o desenvolvimento da primeira condição é preditivo de desenvolver uma segunda condição (p.ex., doença cardíaca). Existem modelos que geram estimativas da probabilidade de desenvolver diabetes ou alta pressão sanguínea, por exemplo, quais são os dois previsores importantes de mortalidade. Uma alta probabilidade de desenvolver diabetes em cinco anos, por exemplo, independentemente aumentará a probabilidade de um grave evento cardiovascular dentro dos próximos dez anos. Diversos de tais modelos precursores podem ser incluídos e a inclusão dos modelos precursores leva aos modelos de risco métrico mais exatos, porém, mais importantemente, também leva à possível redução do risco de mortalidade por meio de aspectos modificáveis bem definidos do estilo de vida.

[0149] Os modelos tradicionais de probabilidade de sobrevivência possuem determinadas limitações inerentes que resultam a partir dos procedimentos usados para construir os mesmos. Ao derivar tais modelos, os pesquisadores cederam entre exatidão e usabilidade. É difícil para um modelo indutivo, significando um modelo derivado diretamente a partir dos dados, incluir todos os possíveis previsores. Isso é parcialmente devido a nem todos os previsores relevantes de um evento específico serem conhecidos, porém também parcialmente devido a alguns previsores conhecidos possam ser difícil ou dispendiosos para medir. De fato, diversos marcadores bem conhecidos de risco, tais como, fatores genéricos, não são frequentemente incluídos em tais modelos. Portanto, diversas métricas potenciais e preditivas conhecidas podem ser excluídas como covariáveis ao derivar determinado modelo de sobrevivência.

[0150] Os modelos de probabilidade de sobrevivência são construídos usando dados coletados a partir de determinada população, e, dessa forma, resumem e generalizam as características de morbidade e mortalidade da população estudada. Entretanto, tal modelo poderia estar em variância quando comparado às estimativas de risco derivadas a partir de outras populações. Quando determinado modelo é usado em uma população que difere daquele em que o modelo foi construído, isso frequentemente estima com deficiência ou em excesso um risco específico, pois somente alguns previsores são frequentemente considerados, e devido a outros previsores relevantes que não possam ser incluídos no modelo poderiam muito bem diferir entre duas populações.

[0151] Considerando a discussão acima, junto com a lógica probabilística básica, uma combinação judiciosa de modelos derivados para diversas populações diferentes gerará uma melhor visão dos riscos que um indivíduo selecionou aleatoriamente é exposto, e, dessa forma, será mais robusta para estimar riscos para a população como um todo. Além do mais, com base em fundamentos matemáticos, sob assunções muito gerais, determinados métodos de combinação de modelo, denominados como regulação de previsor, podem melhorar a exatidão dos modelos constituintes. De fato, a regulação de um conjunto de modelos, quando realizada corretamente, produzirá um modelo com exatidão que é, no pior caso, igual aquele do modelo mais exato no conjunto regulado.

[0152] De forma correspondente, o escore do Modelo de Saúde Métrica pode ser calculado ao comparar as informações de parâmetro médico do usuário aos modelos de probabilidade de sobrevivência. Um escore, preferivelmente na variação de 0 a 1000, com a extremidade superior significando saúde perfeita e o lado inferior significando saúde deficiente, pode ser derivado após um processo de duas etapas. Primeiro, uma probabilidade de sobrevivência geral é obtida a partir de uma combinação das probabilidades de sobrevivência geradas por modelos individuais de probabilidade de sobrevivência, conforme acima descrito. Segundo, a probabilidade de sobrevivência resultante, que é um número na variação de 0 a 1, é transformada usando uma função de mapeamento não linear paramétrico na variação de 0 a 1000. A função de mapeamento paramétrico é ajustada de modo que seja linear, com uma alta inclinação, na região das probabilidades típicas de sobrevivência, e inclinações assintomáticas fora nas extremidades baixa e alta da distribuição de probabilidade de sobrevivência. A função de mapeamento é projetada para ser fortemente reativa às alterações na região típica de probabilidade de sobrevivência.

[0153] Conforme acima discutido, o escore de saúde pode ser composto pelo escore do Modelo de Saúde Métrica, e também o escore do Modelo de Qualidade de Vida. O escore do Modelo de Qualidade de Vida é com base nas respostas de um usuário a um conjunto de questionários. O sistema pode incluir diversos questionários diferentes com algumas questões em comum. O tipo de questionários e o tipo de questões lá apresentadas ao usuário podem ser adaptados com base nos parâmetros de saúde de um usuário (i.e., idade do usuário, outros dados no histórico médico do usuário, etc.). Um questionário específico pode ser gerado e apresentado ao usuário com base nas informações sobre o usuário que são conhecidas pelo sistema. As questões podem ser apresentadas com uma resposta apropriada de escolha múltipla que o usuário pode assinalar/ticar em um formulário, sem nenhum texto de forma livre sendo inserido pelo usuário para permitir avaliação mais fácil das respostas. Outros tipos de respostas são possíveis (p.ex., classificar quanto verdade uma declaração é ao usuário 1-10). A lista a seguir fornece diversas questões de amostra (sem nenhuma ordem específica) em um número de tópicos de qualidade de vida relacionados à saúde que pode ser usado em um questionário de sistema. Questões de Amostra: Como você classifica sua qualidade de vida? Como você classifica sua saúde geral? Quanto você aproveita da vida? Em qual medida você sente que sua vida é significativa? Quanto bem você é capaz de se concentrar? Quanto seguro você se sente na sua vida diária? Quanto saudável é seu ambiente físico? Você está satisfeito com sua aparência? Em qual medida você tem a oportunidade para atividades de lazer? Tratamento médico recorrente é essencial para a sua qualidade de vida? Por quanto tempo suas atividades foram limitadas devido a sua deficiência principal ou problema de saúde? Você precisa de ajuda para tratar de suas necessidades de cuidado pessoal devido aos problemas de saúde? Você precisa de ajuda para tratar suas necessidades de rotina devido aos seus problemas de saúde? Você é limitado de qualquer forma em quaisquer atividades devido a qualquer deficiência principal ou problema de saúde? Quanto verdadeiro ou falso cada uma das seguintes declarações é para você?: Parece que fico doente um pouco mais fácil do que as outras pessoas Sou tão saudável quanto qualquer pessoa que conheço Suponho que minha saúde piore Minha saúde é excelente Você sofre de qualquer seguinte deficiência principal ou problema de saúde que limita suas atividades?: Artrite ou reumatismo Problema de coluna ou pescoço Câncer Depressão, ansiedade ou qualquer problema emocional Problema de visão Fraturas, lesão óssea/articulação Problema de audição Problema respiratório Problema para caminhada Outra deficiência ou problema Durante os últimos 30 dias, por quantos dias: sua saúde física não estava boa? sua dor tornou difícil a você fazer suas atividades habituais, tais como, autocuidado, trabalho ou recreação? você se sentiu triste, melancólico ou deprimido? você se sentiu preocupado, tenso ou ansioso? você sentiu que não descansou ou dormiu suficiente? você se sentiu muito saudável e cheio de energia? você é uma pessoa muito nervosa? você se sentiu tão deprimido que nada pode te animar você se sentiu calmo e pacífico? você teve bastante energia? você se sentiu desanimado e chateado? você se sentiu esgotado? você é uma pessoa feliz? você se sentiu cansado? Quanto satisfeito você está com: seu sono? sua capacidade de realizar suas atividades diárias? sua capacidade para trabalhar? você mesmo? seus relacionamentos pessoais? sua vida sexual? o apoio que você obtém de seus amigos? as condições de seu local de moradia? seu acesso aos serviços de saúde? seu transporte? Você é limitado em quaisquer das seguintes atividades devido a sua saúde?: Atividades vigorosas, tais como, corrida, levantamento de objetos pesados, participação em esportes árduos Atividades moderadas, tais como, movimentar uma mesa, empurrar um aspirador de pó, jogar boliche ou jogar golfe Levantar ou transportar compras de supermercado Subir diversos lances de escada Subir um lance de escada Curvar-se, ajoelhar-se ou dobrar-se Caminhar mais do que 2 quilômetros Caminhar diversos quarteirões Caminhar um quarteirão Tomar banho ou vestir-se

[0154] Esta lista acima é somente uma amostra de questões que pode ser apresentada a um usuário. As respostas do usuário às questões recebem um valor. Por exemplo, cada uma das respostas de escolha múltipla pode receber um valor específico, e todas as respostas do usuário podem ser calculadas para gerar um escore. Além disso, diferentes questões e diferentes respostas podem ser ponderadas diferentemente, já que algumas questões, ou a severidade da resposta, podem ter um maior previsor da saúde do usuário. O sistema também pode designar um valor com base na resposta do usuário a uma combinação de questões, pois determinadas combinações podem ser mais preditivas da saúde. De forma correspondente, ao avaliar as respostas do usuário ao questionário, um escore do Modelo de Qualidade de Vida pode ser derivado. Preferivelmente, o escore do Modelo de Qualidade de Vida é um valor numérico na variação de 0 a 1000.

[0155] O escore de saúde é computado como uma média ponderada do escore do Modelo de Saúde Métrica e escore do Modelo de Qualidade de Vida. O escore de saúde pode ser apresentado ao usuário. O escore de saúde pode ser apresentado como um valor numérico, como um valor gráfico (i.e., como um medidor, barra ou cursor), ou uma combinação de ambos, por exemplo. Com referência à Figura 6A, o escore de saúde é apresentado por uma combinação de um escore numérico 1302 e um cursor 1304. O cursor também pode ser codificado por cor para indicar o escore. A posição da barra do cursor 1306 indica o escore do usuário.

[0156] Uma vantagem da apresentação do escore de saúde é que não é necessário para apresentar as probabilidades de sobrevivência e métricas brutas ao usuário. Ao invés disso, os usuários são apresentados com um escore padronizado. Preferivelmente, isso é verdadeiro dos escores do Modelo de Saúde Métrica geral e Qualidade de Vida, porém também é verdadeiro das entradas relevantes de modelo. Isso é realizado principalmente para padronizar toda a saída, no sentido que os usuários não precisam saber se os altos valores de uma variável de entrada específica são bons ou ruins; em todos os casos, os altos escores de qualquer valor de entrada levam aos valores mais altos de escore de saúde, e baixos escores de variável de entrada levam aos valores gerais inferiores do escore de saúde.

[0157] Além do mais, outra vantagem dos escores padronizados de saúde é que os usuários podem comparar os escores de saúde contra outros usuários. Isso permite o benchmarking comparativo (contra amigos, colegas de trabalho, etc.) com outros usuários. Tais comparações de escore podem ser parte de um componente de jogo do sistema em que o usuário compete contra outros usuários, conforme será descrito em mais detalhes abaixo. Os aspectos de jogo do sistema podem ser usados para motivar o usuário do sistema de escore de saúde, tal como, uma comparação dos escores entre os grupos selecionados do usuário, comparação dos escores individuais dentro das distribuições de subpopulação configuráveis, rastreamento de tempo dos escores e configuração das metas, entre outros. Com referência à Figura 6B, o escore numérico do usuários 1302 e escore gráfico 1306 são apresentados em combinação com uma variação de escores 1308 a partir de um grupo (p.ex., o mundo) de modo que o usuário possa ver seu escore em comparação aos outros no grupo. Os incentivos de jogo podem ser estendidos por usuários para permitir a comparação dos escores de saúde entre os usuários que podem diferir substancialmente em um ou mais dos diversos parâmetros específicos de entrada, tais como, idade, peso e condições anteriores de risco. O sistema realça as melhorias nas métricas modificáveis do usuário, especificamente nos componentes de estilo de vida, e essas melhorias no escore fornecem incentivos ao usuário. Isso permite a competição justa entre os usuários de um pai e seus filhos, por exemplo, via o escore de saúde. Em um aspecto, o escore de saúde fornece equalização entre os usuários de diferentes características e é, dessa forma, semelhante ao de um deficiente em alguns esportes. Com referência à Figura 6C, o escore do usuário 1306 é comparado aos escores 1310a-e do grupo selecionado de amigos de um usuário. Com referência à Figura 6D, os parâmetros médicos individuais do usuário (p.ex., os dados médicos fornecidos como uma parte do Modelo de Saúde Métrica) podem ser comparados contra outros usuários graficamente sem revelar os valores reais subjacentes. O nível de lipoproteína de alta densidade (HDL), nível de lipoproteína de baixa densidade (LDL), pressão sanguínea sistólica (sBP), pressão sanguínea diastólica (dBP), índice de massa corpórea (BMI) e nível de glicose sanguínea de jejum (fBG) são mostrados em um gráfico 1312. Os escores do usuário são representados por uma linha 1314, os escores dos amigos do usuário são cada representado por um ponto diferente 1316, e um bloco de distribuição 1318 para um grupo maior de população (p.ex., Suíça) também é mostrado. Dessa forma, o usuário pode comparar seus parâmetros individuais a um grupo de amigos e a média para um grande grupo de população.

[0158] Os usuários podem inserir dados ao sistema no momento de um evento (i.e., evento de exercício, consumo de alimento, medição de pressão sanguínea, etc.), e ver a atualização resultante de seu escore de saúde em tempo real. O sistema pode incluir capacidades de expansão, permitindo aos usuários ver os diversos escores de componente do escore de saúde, incluindo rastrear com o tempo e as tendências correspondentes em todos os escores; também inclui a configuração das metas nos diversos escores.

[0159] Como um exemplo do uso do sistema, mediante registro com o sistema (p.ex., o uso inicial do sistema), um usuário é solicitado para fornecer os dados históricos médicos. O usuário também é solicitado para responder um questionário completo de Qualidade de Vida selecionado pelo sistema para determinado usuário com base no histórico médico e parâmetros do usuário fornecidos pelo usuário. Após o registro, em intervalos periódicos, os usuários são apresentados com subconjuntos curtos (3 a 5 questões) de seu questionário personalizado de Qualidade de Vida para manter suas respostas atualizadas e rastrear alterações. Os usuários podem inserir entradas para o Modelo de Saúde Métrica em qualquer momento, e o sistema solicita ao usuário os valores que não foram atualizados por algum tempo. As entradas ao Modelo de Saúde Métrica podem ser adquiridas automaticamente pelo sistema ao acessar uma série de dispositivos de medição digital que foram integrados no sistema (p.ex., o sistema pode compreender um dispositivo de comunicação eletrônica móvel, por exemplo, um smartphone, que está em comunicação sem fio com um dispositivo de medição, tal como, um monitor de glicose sanguínea, de modo que os parâmetros possam ser medidos, transmitidos e armazenados pelo sistema). Esses podem incluir peso, glicose sanguínea, atividade física e outros parâmetros. Diversos dispositivos ou dispositivos de medição digital multifuncionais podem ser incluídos no sistema. No caso de parâmetros médicos que são mais difíceis de obter com um dispositivo de medição doméstico, tal como, níveis de concentração de lipídio sérico, os usuários são somente solicitados para fornecer os dados relevantes uma vez conforme (sistema) o período de tempo configurado (p.ex., anualmente e coincidindo com o exame médico físico de rotina de um usuário).

[0160] Para evitar escores falsos, o sistema pode incluir diversos algoritmos para avaliar a validade das entradas do usuário. Os métodos de validação podem variar daqueles com base em detecção atípica para aqueles com base em estimadores de probabilidade multidimensional. Quando o sistema detecta um possível valor ruim de entrada, ele assinala o mesmo e solicita ao usuário para confirmar o valor ou inserir um novo.

[0161] O sistema pode gerar todos os seus escores, mesmo quando estiver faltando uma ou mais entradas. Ele assim o faz ao inserir o valor ou valores faltantes usando uma variedade de métodos estatísticos que variam daqueles com base nas estatísticas de população global, aos métodos com base no uso de modelos estatísticos mais complicados que são construídos na plataforma. Entretanto, sempre que entradas incluem valores imputados, o sistema claramente assinala todos os escores afetados, e periodicamente alerta o usuário para fornecer os dados faltantes. O sistema também pode permitir a simulação de escore, em que o usuário pode temporariamente ajustar seus parâmetros de modo que um usuário possa ver como alterar determinados parâmetros (p.ex., perder peso) afeta o escore do usuário.

[0162] O sistema também pode fornecer recomendações aos usuários para tomar determinadas ações que podem melhorar o escore de saúde do usuário. Essas recomendações podem ser muito específicas quando qualquer variável de entrada estiver em sua zona de perigo, e mais genéricas quando qualquer variável de entrada estiver fora de sua variação ideal.

[0163] Conforme acima discutido, o escore de saúde pode ser usado como uma parte de um jogo ou aspecto de competição do sistema. O aspecto de jogo aumenta o elemento de diversão do sistema para o usuário e aumenta a afinidade do usuário para continuar a usar o sistema. O aspecto de jogo pode estar na forma de obter níveis mais altos com base em realizações, competição contra outros (p.ex., em uma liga) e/ou conclusão de desafios. O “nível” é uma indicação geral do progresso. O nível pode estar monotonamente crescente e aumentará ao obter pontos de atividade. Os pontos de atividade podem ser obtidos ao realizar numerosas atividades, tais como, tempo gasto realizando atividades físicas (p.ex., exercício), melhorar o escore de saúde de alguém, melhorar o BMI de alguém, participar de discussões no sistema (p.ex., o sistema pode ser uma plataforma de rede social com base em internet e discussões ou “aulas” podem ser oferecidas para ensinar as habilidades de aptidão). O nível de um usuário pode ser exibido no perfil de um usuário e em posts de discussão de modo que outros usuários possam ver o nível do outro. Um status de nível de usuário também pode fornecer acesso aos itens específicos, recursos do sistema e funcionalidade, ou recompensas (p.ex., vestuário de marca).

[0164] Os usuários também podem competir dentro de ligas no sistema. As ligas são compostas por grupos de usuários e os usuários dentro da liga podem competir contra o outro (como parte de uma equipe ou individualmente). As ligas podem competir por um tempo limitado (p.ex., mensalmente) e as ligas podem ser designadas com base no nível dos usuários (usando o nível do usuário conforme acima discutido), o tipo de atividade sendo realizada na liga e a região geográfica dos usuários. Por exemplo, uma liga específica pode ser a liga da “Grande Área de Zurique” de “ciclismo de montanha” (esporte) “bronze” (nível) e o sucesso de um usuário nessa liga é medido pela distância percorrida e elevação escalada (quantidade medida). Dessa forma, os usuários de nível bronze vivendo na Grande Área de Zurique que estão interessados em ciclismo de montanha podem competir nessa liga. Limitar as ligas a um região específica fornece aos usuários algo para se relacionar e todos os usuários podem compartilhar em comum, e ainda permite aos usuários conhecerem face a face (p.ex., para eventos de exercício em grupo). Uma questão com uma grande liga internacional é que tal liga possa parecer anônima, cheia e insignificante para alguns usuários (membros competindo contra membros residindo em continentes completamente diferentes com barreiras de idioma podem inibir as mentalidades de grupo ou equipe). Limitar as ligas aos parênteses de nível específico equaliza o campo de jogo para os usuários de níveis específicos de habilidade. As quantidades a serem medidas para determinar o desempenho na liga podem incluir a distância (horizontal, vertical) e duração da atividade física realizada, por exemplo. Os usuários também podem formar equipes dentro das ligas. As ligas de equipe trabalham da mesma forma que as ligas acima resumidas, entretanto, a classificação é com base no desempenho geral da equipe. As equipes aumentar o aspecto comunal de participação na atividade. As equipes podem ser fixadas em tamanho (p.ex., 2, 3, 5, 10, etc., usuários).

[0165] Os usuários também podem ser apresentados pelo sistema com desafios para concluir. Os desafios podem estabelecer um período de tempo para conclusão de uma meta. As metas do desafio podem ser, por exemplo, melhoria do escore de saúde (normalizado), conclusão dos parâmetros de atividade relacionados ao esporte (p.ex., distância total, escalada total, etc.) ou conclusão de uma atividade relacionada a esporte dentro de um período específico de tempo (p.ex., concluir milha de seis minutos em uma rota específica). O desafio pode ser público e qualquer usuário pode participar, ou limitado a um grupo (p.ex., amigos, colegas de trabalho, grupo social, etc.). Como um exemplo, um desafio público específico pode ser um desafio de patinação em linha na Cidade de Nova York para a rota em torno do Loop do Central Park medindo o tempo para conclusão. Os desafios públicos podem ser gerados automaticamente pelo sistema ou por administradores do sistema. Os desafios de grupo podem ser emitidos por membros do grupo. Os desafios fornecem forte dinâmica de nomeação, encoraja os usuários a comprometerem-se com o exercício. Os desafios (tipicamente) possuem um menor compromisso de tempo do que as ligas. A seleção de rota pode ser automatizada com a comunidade. Em uma primeira etapa, a comunidade pode publicar rotas na plataforma do sistema (p.ex., um website de tipo de rede social); em uma segunda etapa, o sistema seleciona as rotas populares (i.e. rotas com alta atividade de usuário) como desafios semanais. A validação de rota é feita por rastreamento GPS. Os desafios podem ser peneirados por segurança para impedir a promoção de atividades de desafio indevidamente arriscadas, tais como, rotas perigosas de descida de ciclismo de montagem.

[0166] Os sistemas de liga e desafio fornecem oportunidades para conceder realizações. As indicações de status de realização podem ser coletadas e exibidas no perfil de um usuário. As realizações são muito parecidas com um troféu, medalha ou prêmio fornecido ao usuário para concluir desafios e/ou ter sucesso em uma atividade da liga. Muitas realizações diferentes são possíveis, tais como, relacionadas ao número de amigos que o usuário tem no sistema (participação de comunidade), realizações relacionadas ao tempo, intensidade e número de atividades físicas engajadas (nível de participação de ginástica), realizações relacionadas às atividades específicas de esporte (p.ex., distância percorrida), a frequência que um usuário mede seus parâmetros (p.ex., peso) com a finalidade de manter o sistema atualizado, a quantidade de peso perdido ou a capacidade de manter o BMI, por exemplo. A lista a seguir é um conjunto exemplar de realizações e as atividades exigidas para obter as realizações: Lista Exemplar de Realizações: Desafiante: Participar de um desafio público. Desafiante Bem-sucedido: Participar de 10 desafios públicos. Campeão: Ganhar um desafio. Campeão de Esporte Múltiplo: Ganhar um desafio público em dois esportes diferentes. Desafiante Internacional: Participar de um desafio público em dois países diferentes. Campeão Internacional: Ganhar um desafio público em dois países diferentes. Desafiante Mundial: Participar de um desafio público em cada continente. Campeão Mundial: Ganhar um desafio público em cada continente.

[0167] Outros aspectos dos sistemas de desafio e liga são que os sistemas podem ser ligados às oportunidades de marketing. Por exemplo, os comerciantes podem patronizar os prêmios para os ganhadores de um desafio. O prêmio pode ser relacionado ao desafio (p.ex., certificado de presente ao escore de alimento de saúde para o ganhador do desafio de perda de peso). Além disso, as rotas de desafio podem ser selecionadas para instruir os usuários para determinadas áreas de modo a aumentar o turismo e iniciar/terminar nos destinos selecionados (p.ex., desafio de bicicleta inicia em frente à loja de equipamento esportivo).

[0168] Uma vantagem do sistema é que ele fornece aos usuários e grupos de usuários as capacidades de benchmarking. Ele permite aos outros grupos, tais como, seguradores ou empregadores, avaliar a saúde relativa de indivíduos para determinar os riscos relacionados à saúde de cada indivíduo. De forma correspondente, os usuários podem comparar eles mesmos contra outros para avaliar seu nível comparativo de saúde entre um grupo de amigos. Os seguradores podem usar as informações de escore de saúde para definir prêmios para um indivíduo ou um grupo de indivíduos (p.ex., funcionários de uma empresa). Em outras implantações, os escores de saúde podem ser fornecidos para um grupo com base nos escores de saúde dos indivíduos no grupo. Por exemplo, um escore de saúde pode ser calculado para uma empresa com base em seus funcionários de modo que um segurador possa definir prêmios com base no escore de saúde da empresa em comparação às outras empresas. Em aplicações adicionais, o escore de saúde pode ser usado para avaliar a saúde dos atletas profissionais de modo a deter5minar o valor de mercado real do atleta. Vastas quantias de dinheiro e recursos são investidas em atletas em todos os níveis nos esportes profissionais. Um grande componente da decisão sobre investir em um atleta é com base no desempenho anterior do atleta. Outros fatores podem incluir o histórico anterior de lesão física e o atleta submetendo-se a um exame físico antes da negociação ser concluída. O escore de saúde pode ser usado como um indicador da saúde atual do atleta e usado como um previsor do desempenho futuro do atleta. Se o escore de saúde do atleta era baixo, isso pode indicar que o atleta é mais propenso a sofrer uma lesão ou que o desempenho físico diminuirá. De forma correspondente, o escore de saúde pode formar uma base para uma decisão se deve-se investir em um atleta. Os escores de saúde também poderiam ser usados como um previsor do resultado de um jogo específico jogado entre duas equipes. Por exemplo, os escores de saúde dos membros individuais de equipe podem ser agregados para fornecer o escore de saúde de uma equipe. Uma comparação dos escores de saúde da equipe pode ser indicativa do resultado provável do jogo entre as duas equipes (p.ex., a equipe com maior escore de saúde pode ser mais provável de ganhar). Tais informações podem ser usadas nos contextos de jogo, tais como, equipes de esportes de fantasia, ou para definir chances para aposta esportiva. O escore de saúde poderia ser usado para competições de clube (p.ex., competições de melhoria de saúde de grupo, propaganda com base no escore de saúde de uma pessoa, jogo, TV/internet, etc.

[0169] Dessa forma, em um amplo aspecto, um método de acordo com a invenção pode ser entendido como coletando informações relacionadas de saúde, processando as informações em um escore de saúde e publicando o escore de saúde é fornecido. Um sistema para implantar o método pode incluir um computador tendo um processador, memória e módulos de código executando no processador para a coleta, processamento e publicação das informações. As informações referentes a uma pluralidade de parâmetros relacionados de saúde de um usuário são coletadas, especificamente, ambos os valores intrínsecos referentes aos parâmetros médicos mensuráveis de pelo menos uma pessoa natural, e os valores extrínsecos referentes às atividades de cada tal pessoa, tal como, o exercício realizado, o tipo de trabalho que a pessoa tem e a quantidade de trabalho físico associado ao trabalho (p.ex., sedentário, trabalho de mesa versus ativo, trabalho intensivo de mão de obra manual) e/ou calorias/alimentos consumidos. Os fatores de pesagem são aplicados ao parâmetro relacionado de saúde para controlar o efeito relativo que cada parâmetro tem sobre o escore de saúde calculado do usuário. O escore de saúde é computado usando o processador ao combinar os parâmetros ponderados em conformidade com um algoritmo. O escore de saúde é publicado em um grupo designado via um portal. Em uma implantação, o portal é um fórum com a finalidade de compartilhar informações online.

[0170] Como tal, a invenção pode ser caracterizada pelos seguintes pontos em um método para coletar e apresentar os dados relacionados de saúde: coletar informações referentes a uma pluralidade de parâmetros relacionados de saúde de um usuário; armazenar as informações coletadas em uma memória; armazenar os fatores de pesagem na memória; processar as informações coletadas ao executar código em um processador que configura o processador para aplicar os fatores de pesagem aos parâmetros relacionados de saúde; calcular um escore de saúde usando o processador ao combinar os parâmetros ponderados em conformidade com um algoritmo; e fornecer o escore de saúde a um grupo designado via um portal.

[0171] Os métodos aqui descritos foram descritos com relação aos fluxogramas que facilitam uma descrição dos processos principais; entretanto, determinados blocos podem ser invocados em uma ordem arbitrária, tal como, quando os eventos acionam o fluxo de programa, tal como, em implantação de programa orientada por objeto. De forma correspondente, os fluxogramas devem ser entendidos como fluxo exemplares, de modo que os blocos possam ser invocados em uma ordem diferente do que aquela ilustrada.

[0172] Enquanto a invenção foi descrita com relação a determinadas realizações da mesma, a invenção não é limitada às realizações descritas, porém, ao invés disso, é mais amplamente definida pelas recitações em quaisquer reivindicações a seguir e seus equivalentes.

[0173] O objeto acima descrito é fornecido por meio de ilustração apenas e não deve ser interpretado como limitante. Diversas modificações e alterações podem ser feitas ao objeto aqui descrito sem seguir as realizações exemplares e aplicações ilustradas e descritas, e sem desviar do espírito e escopo verdadeiros da presente invenção, que é estabelecida nas reivindicações a seguir.

Claims

1. Método para gerenciar os dados relacionados à saúde, caracterizado pelo fato de compreender as etapas de: - receber dados em uma memória representando dados de uma pluralidade de parâmetros extrínsecos de atividade física de um usuário, onde a etapa de receber os parâmetros extrínsecos de atividade física compreende: - capturar (300) uma ou mais imagens a partir de um display que é acoplado a uma máquina de exercício (107); - processar os dados incluídos nas imagens capturadas; - identificar os parâmetros extrínsecos de atividade física a partir dos dados processados (320); - armazenar os dados recebidos na memória (330); - atualizar um perfil específico para o usuário com os dados recebidos anteriormente capturados na memória (330); e - fornecer o perfil ao usuário por meio de um portal (350).

2. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de a etapa de extrair texto ser realizada usando um algoritmo de reconhecimento de caractere óptico nas imagens capturadas.

3. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de o processamento compreender a aplicação de um algoritmo de comparação de imagem que produz um resultado utilizável na etapa de identificação.

4. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de a etapa de identificar os parâmetros extrínsecos de atividade física ainda compreender: - identificar as sequências dos caracteres no texto; - categorizar as sequências de caracteres de acordo com um ou mais tipos de dados; e - estabelecer relacionamentos espaciais entre as sequências.

5. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de ainda compreender a etapa de identificar dentro das imagens capturadas uma marca do fabricante da máquina de exercício (107).

6. Método, de acordo com a reivindicação 5, caracterizado pelo fato de ainda compreender a etapa de extrair texto de uma área limitada da imagem conforme ditado pela marca da máquina de exercício (107).

7. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de ainda compreender as etapas de: - receber (1230) na memória (330) uma pluralidade de parâmetros médicos intrínsecos sobre o usuário; - armazenar (1240) fatores de pesagem na memória (330); - processar (1250) os dados recebidos ao executar código em um processador que configura o processador para aplicar os fatores de pesagem que são armazenados na memória (330) aos parâmetros médicos intrínsecos e parâmetros extrínsecos de atividade física; - transformar (1260) os dados processados (320) referentes aos parâmetros médicos intrínsecos e parâmetros extrínsecos de atividade física ao executar código no processador em um valor numérico composto mascarado no qual o código é operativo para combinar os parâmetros ponderados em conformidade com um algoritmo; e - publicar automaticamente o valor numérico composto mascarado a um grupo designado via o portal (350), usando o código executando no processador e livre de intervenção humana, enquanto mantém as informações coletadas referentes aos parâmetros médicos intrínsecos e parâmetros extrínsecos de atividade física privadas.

8. Método, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de os fatores de pesagem para os parâmetros extrínsecos de atividade física incluírem um componente de decadência disposto para reduzir o peso relativo dos parâmetros extrínsecos de atividade física para uma atividade física em dependência de pelo menos um fator associado ao usuário.

9. Método, de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo fato de o fator associado ao usuário ser uma idade ou uma variação de idade do usuário de modo que o componente de decadência reduz o peso relativo dos parâmetros extrínsecos de atividade física para um primeiro usuário de uma primeira idade ou variação de idade diferentemente do que um segundo usuário de uma segunda idade ou variação de idade.

10. Método, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de as etapas de processar, transformar e publicar serem realizadas de forma automática mediante o recebimento de dados sobre os parâmetros médicos intrínsecos ou parâmetros extrínsecos de um usuário.

11. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de compreender as etapas adicionais de: - comunicar pelo menos uma porção do registro à máquina de exercício (107) e automaticamente estabelecer um programa de exercício na máquina de exercício (107) com essa base.

12. Método, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de a etapa de processar os parâmetros extrínsecos de atividade física recebidos incluir: - obter uma medida das calorias gastas na atividade física na memória (330); - executar código adicional no processador que configura o processador para: - transformar as calorias medidas em um valor de equivalente metabólico, MET, ao dividir pelo peso corporal do usuário; - dividir o valor MET entre um agrupamento de saúde e um agrupamento de bônus, sendo que o agrupamento de bônus tem um tamanho pré-determinado e qualquer valor MET dividido excedendo o tamanho do agrupamento de bônus é alocado ao agrupamento de saúde; e - aplicar um componente de decadência diário ao agrupamento de bônus; sendo que a etapa de transformar os dados processados (320) compreende combinar os parâmetros ponderados médicos e um valor ponderado de agrupamento de saúde em conformidade com o algoritmo.