CN104662416B - 信息处理方法 - Google Patents

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Abstract

提供了包括促进与感测到的特征相关联的信息的收集和/或处理的隐形眼镜的系统、装置和方法。在一个方面中，一种系统可包括隐形眼镜和该隐形眼镜外部的分析组件。该隐形眼镜可包括：基板；以及布置在基板上或基板内的电路。该电路可包括：多个传感器，被配置为感测与隐形眼镜的佩戴者相关联的各个特征；以及通信组件，被配置为传输指示感测到的特征的信息。分析组件可被配置为：接收指示感测到的特征的信息；以及至少基于指示感测到的特征的信息来生成统计信息。

Description

信息处理方法
技术领域
本公开概括而言涉及促进信息的收集和/或处理的隐形眼镜(contact lens)。
附图说明
图1是依据本文描述的方面的包括促进信息的收集和/或处理的隐形眼镜的示范性非限制性系统的框图的图示。
图2是依据本文描述的方面的促进信息的收集和/或处理的隐形眼镜的示范性非限制性数据存储的图示。
图3是依据本文描述的方面的隐形眼镜中存储的信息的示范性非限制性表格的图示。
图4是依据本文描述的方面的促进信息的处理的分析组件的示范性非限制性图解的图示。
图5是详述依据本文描述的方面的分析组件生成的统计信息的示范性非限制性曲线图的图示。
图6和图7是依据本文描述的方面的促进信息的收集和/或处理的隐形眼镜的操作方法的示范性非限制性流程图的图示。
图8是可与本文描述的一个或多个方面相关联的示范性联网或分布式计算环境的示意图的图示。
图9是可与本文描述的一个或多个方面相关联的示范性计算环境的示意图的图示。
具体实施方式
现在参考附图描述各种方面，附图中同样的参考标号始终用于指代同样的元素。在以下描述中，出于说明目的，记载了许多具体细节以便提供对一个或多个方面的更透彻理解。然而，很明显，没有这些具体细节也可实践这样的方面。在其它情况中，以框图形式示出结构和设备以便促进对一个或多个方面的描述。
电流测定法(amperometry)是使用电流或电流的变化来检测溶液中的分析物。分析物可包括但不限于葡萄糖、胆固醇、乳酸盐、尿素等等。具体而言，电流测定法是利用具有被放置得与被分析的物质很接近的电极的电流测定式电化学传感器来执行的。来自电极的测量结果是基于当电极接近该物质时发生的氧化或还原反应的。施加到电极的适当电势引起这种氧化或还原反应发生。所得到的电流在一些实施例中可在识别分析物时被采用。
电流测定式传感器要求在工作电极上有额外的生物传感元素以便生成电流的氧化还原反应发生。一类生物传感元素是用氧来催化分析物的氧化的氧化酶。例如，葡萄糖氧化酶可被沉积到传感器上以使得传感器能够检测葡萄糖。
电流测定法是采用电化学传感器执行的。当被感测的物质都没有接触传感器的电极时，没有电流流动。然而，当被感测的物质接触传感器的电极时，电流被生成并流动。可以测量电流以确定液体中的分析物的存在和/或浓度。例如，材料的浓度水平可对应于测量到的电流流动。
在产生上述电极时可采用多种不同的技术。例如，对于贵金属薄膜电极，可以采用包括溅镀和蒸镀的真空沉积。这些步骤可与光刻技术相结合来掩蔽和图案化特定电极以及到电极的连接。对于碳电极，可以采用碳墨的丝网印刷。
胆固醇存在于人类眼睛和眼泪中。在身体中很高胆固醇水平的一些极端情况下，例如，胆固醇累积并沉积在眼睑周围以形成被称为睑黄瘤(xanthelasma palpebra)的微小黄色隆起。然而，胆固醇的不合需要的累积和对包含胆固醇的食品的过度消耗可导致严重的致命性状况。例如，冠心病、脑血栓和动脉粥样硬化与胆固醇在动脉壁中的密集累积相关联。
胆固醇浓度通常是按毫克每分升血(mg/dL)来测量的。有三种不同类别的胆固醇水平：总胆固醇水平、高密度脂蛋白(High Density Lipoprotein，HDL)胆固醇水平和低密度脂蛋白(Low Density Lipoprotein，LDL)胆固醇水平。
对于总胆固醇水平，小于200mg/dL的浓度是合乎需要的并且被认为对于冠心病的风险较低。200mg/dL或更高的总胆固醇浓度导致冠心病的风险升高。200-239mg/dL之间的总胆固醇浓度是临界高水平，并且等于和高于240mg/dL的胆固醇浓度是高胆固醇水平。
对于HDL胆固醇水平，更高的水平导致冠心病的风险更小。小于40-50mg/dL的HDL浓度导致心脏病的风险高，而50-60mg/dL之间的HDL浓度是合乎需要的。
对于LDL胆固醇水平，更低的水平导致冠心病的风险更小。小于100mg/dL的LDL浓度是最优的，100-129mg/dL之间的LDL浓度接近或高于最优水平，130-150mg/dL的LDL浓度是临界高水平，160-189mg/dL的LDL浓度是高水平，而等于190mg/dL以及更高的LDL浓度是极高水平。
监视胆固醇水平和治疗与高总胆固醇水平相关联的疾病是侵入性的且耗时的，因为患者为了健康体检或手续经常必须访问医疗服务提供者的办公室。
身体中的反常高或低的葡萄糖水平与包括糖尿病和器官损伤在内的多种健康问题相关联。正常葡萄糖水平被认为是在禁食时小于100mg/dL并且在进食后两小时小于140mg/dL。
对糖尿病或糖尿病前期的诊断是基于身体中的葡萄糖水平的。例如，一个人在以下情况下被诊断患有糖尿病：如果他/她在禁食八小时后的葡萄糖水平高于126mg/dL，如果他/她在饮入由医疗服务提供者提供的特殊含糖饮料之后两小时的葡萄糖水平高于200mg/dL，和/或如果葡萄糖水平为200并且他/她有增加排尿、口渴和/或体重减轻。
在传统的方式中，需要涉及指刺的日常例程并且相应的不适和不便是经常性发生的。然而，典型的人类眼泪可包含足够的葡萄糖来测量血糖水平并且在监视和诊断糖尿病时可避免或最小化指刺的不便和不适。
酸碱度(potential hydrogen，pH)是身体中的氢离子水平。pH水平越高，身体就越碱性并且富氧。相反，pH水平越低，身体就越酸性且缺氧。典型的pH水平范围是从0到14，7.0为中性。高于7.0的水平被认为是碱性的，而低于7.0的水平被认为是酸性的。
人类血液通常在7.35到7.45之间的范围内，其中理想的人类血液pH水平是在7.4的水平、呈弱碱性。低于或高于此范围的水平可指示出疾病或其它健康问题(例如，心血管脆弱、免疫缺陷、自由基损伤、有压力的膀胱/肾/肝功能、癌症、低能量、体重增加/减轻、激素问题)。另外，酸性血液可降低身体适当吸收营养的能力、降低身体修复受损细胞和重金属排毒的能力和/或可使得肿瘤细胞茁壮成长。
身体中的pH水平可从许多不同的体液(例如，泪液、尿和唾液)测量。因此，侵入式血液测试是既麻烦又不必要的。
健康的、静止状态的成年人的正常体温大约是98.6°华氏温标(F)。然而，体温由于新陈代谢而变化，更高的新陈代谢导致更高的温度并且更低的新陈代谢导致更低的温度。每天的时间和每月的日期也可影响体温。例如，体温在早晨比在晚上低。体温也依据测量体温的身体部位而变化。口腔温度通常为98.6°F，腑下温度通常为97.6°F，并且直肠温度通常为99.6°F。体温也可在其它区域中测量(例如，从眼睛测量)。
升高的体温通常指示疾病，因为身体试图通过将体温提高到与疾病相关联的细菌和毒素无法茁壮成长的水平来击退真菌、病毒和细菌。因此，监视体温可以是预防保健的一个重要部分。
统计涉及对测量/收集的信息的收集、组织、分析、解读和/或呈现。随着技术的进步，更昂贵和复杂的计算允许了收集、存储和/或处理大量的数据。另外，评估数据的方法是很多的。
可以采用统计分析来处理和/或评估感测到的信息(例如，胆固醇、葡萄糖、pH和/或温度的水平)。两种主要类别的统计是描述性统计和推理统计。
描述性统计包括用于组织和总结所收集的数据的方法。这些方法包括但不限于曲线图、表格、图表和诸如数据的平均值、百分位和变差度量之类的测量结果。在描述性统计中可采用用于模式检测的数据挖掘、机器学习和人工智能方法、回归建模和概要统计。
推理统计基于用于基于对数据的样本的评估来作出关于收集的数据的结论的方法。例如，可作出关于整个数据集合的预测。示例预测可涉及基于收集的数据(例如，癌症筛查)疾病或病患存在的可能性。可作出推荐来实现或避免预测。
可以采用诸如回归分析之类的统计方法来分析数据。回归分析包括用于分析不同的变量来确定一个或多个因变量(例如，胆固醇水平)与自变量(例如，倦怠)之间的关系的技术。例如，可以采用该分析来确定当在保持其它自变量的值恒定的同时一个自变量的值变化时，因变量的值如何变化。回归分析可被用于预测并且与机器学习(人工智能的一个分支，其采用算法来识别数据中的模式和/或基于评估的数据来作出预测)的领域重叠。
在回归分析中可以采用不同的模型来对两个变量之间的关系建模。线性回归是一类回归分析。线性回归利用线性预测值函数来对因变量(例如，pH水平)与自变量(例如，指示隐形眼镜的佩戴者的总体健康情况的信息)之间的关系建模。从被执行线性回归的数据估计未知的模型参数。可以采用内插方法来基于用于模型拟合的所收集数据集合内的值执行预测，同时可以采用外推来基于所收集数据集合外的值执行预测。
在线性回归模型中，在给定因变量值的情况下自变量的条件均值通常是仿射函数。在一些情况中，在给定因变量的情况下自变量的条件分布的中值或某个其它分位数是该因变量的线性函数。
非线性回归是这样的一类回归分析：其中用非线性函数来对观察到的信息(例如，葡萄糖浓度值)建模。非线性函数是模型参数的组合并且取决于自变量。
本文公开的装置、系统和方法涉及促进信息的收集和/或处理的隐形眼镜。隐形眼镜(经由传感器)从隐形眼镜的佩戴者的身体收集信息，并且分析组件对收集到的信息执行统计分析。一外部设备可给隐形眼镜上的传感器供电并且可从隐形眼镜的佩戴者接收关于总体健康感受的输入(例如，隐形眼镜的佩戴者是倦怠还是精力充沛)。分析组件可基于执行的统计分析来作出预测和推荐。
本文描述的方面中的一个或多个可以有利地促进对各种身体特征的非侵入性监视以及关联的分析、预测和推荐以用于最优健康管理。
在一个特定方面中，提供了分析组件。该分析组件可包括：存储器，被配置为存储计算机可运行组件；以及处理器，被配置为运行存储在存储器中的以下计算机可运行组件：通信组件，被配置为从隐形眼镜接收指示在隐形眼镜上感测到的特征的信息，其中感测到的特征是隐形眼镜的佩戴者的特征；以及统计分析组件，被配置为至少基于指示在隐形眼镜上感测到的特征的信息来生成统计信息。
在一方面中，提供了一种隐形眼镜。该隐形眼镜可包括：基板；以及电路。该电路可包括：多个传感器，被配置为感测与隐形眼镜的佩戴者相关联的各个特征，其中该多个传感器被配置为由隐形眼镜外部的便携式射频(radio frequency，RF)设备来供电；以及通信组件，被配置为向RF设备至少发送指示感测到的特征的信息或者基于指示感测到的特征的信息的推荐中的一者。
在一方面中，提供了一种方法。该方法可包括：在隐形眼镜上的多个传感器处从隐形眼镜外部的设备接收电力；经由该多个传感器感测与隐形眼镜的佩戴者相关联的相应多个特征；以及从隐形眼镜向分析组件发送指示感测到的特征的信息，该分析组件被配置为对指示感测到的特征的信息执行统计分析。
在一方面中，提供了一种系统。该系统可包括隐形眼镜和分析组件。该隐形眼镜可包括：基板；以及布置在基板上或基板内的电路。该电路可包括：多个传感器，被配置为感测与隐形眼镜的佩戴者相关联的各个特征；以及通信组件，被配置为传输指示感测到的特征的信息。分析组件可在隐形眼镜外部。分析组件可被配置为：接收指示感测到的特征的信息；以及至少基于指示感测到的特征的信息来生成统计信息。
现在将参考附图论述各种方面。首先转到图1，系统100包括覆盖眼睛104的至少一部分的隐形眼镜102。隐形眼镜102可被配置为感测隐形眼镜102的佩戴者的多个特征并且促进相应的统计信息130的生成，可从隐形眼镜102接收感测到的信息120并且生成统计信息130的分析组件132和/或信息120或统计信息130可被发送到的射频(RF)读取器116。
在一些方面中，系统100还可包括被配置为存储在隐形眼镜102上感测到的信息120和/或由分析组件132生成的统计信息130的设备118。设备118也可执行各种不同的主功能(例如，除了信息120或统计信息130的存储以外，执行通信、文字处理和/或显示功能的智能电话、膝上型计算机或头戴式显示设备)。虽然分析组件132被示为与设备118分开的组件，但在一些方面中，分析组件132可被包括在设备118中。在一些方面中，分析组件132可被包括在隐形眼镜102中。
隐形眼镜102可包括基板114、传感器106、108、110、112、传感器电路128和通信组件122。在一些方面中，隐形眼镜102也可包括存储器124和/或微处理器126。在一些方面中，传感器106、108、110、112、分析组件132、通信组件122、存储器124和/或微处理器126中的一个或多个可被包括为隐形眼镜102上的一个或多个电路的一部分。在一些方面中，传感器106、108、110、112、通信组件122、存储器124和/或微处理器126中的一个或多个可以通信地和/或电气地耦合到彼此以执行隐形眼镜102的一个或多个功能。这些组件可布置在基板114上或基板114内。
传感器106、108、110、112可被配置为感测与隐形眼镜102的佩戴者相关联的各种特征。例如，传感器106可被配置为感测与隐形眼镜102的佩戴者相关联的葡萄糖信息(例如，葡萄糖浓度和/或葡萄糖水平)。传感器108可被配置为感测与隐形眼镜102的佩戴者相关联的胆固醇信息(例如，胆固醇水平)。传感器110可被配置为感测与隐形眼镜102的佩戴者相关联的pH水平。传感器112可被配置为感测与隐形眼镜102的佩戴者相关联的温度。
葡萄糖传感器106和胆固醇传感器108可以是分别检测葡萄糖和胆固醇的存在和/或浓度的电流测定式电化学传感器。传感器106、108可采用氧化酶来用氧催化葡萄糖和胆固醇的氧化。产物可以是过氧化氢(H2O2)。例如，葡萄糖氧化酶可被沉积到传感器106上以使得传感器106能够作为葡萄糖生物传感器来工作。类似地，胆固醇氧化酶可被沉积到传感器108上以使得传感器108能够作为胆固醇生物传感器来工作。当在传感器106、108处感测到葡萄糖或胆固醇时，电流可流动并且输出电流可指示由传感器106感测到的葡萄糖的水平或者由传感器108感测到的胆固醇的水平。传感器电路128可耦合到传感器106、108并且确定传感器106、108的输出电流。输出电流可指示溶液中的分析物的浓度。
传感器110可以是具有指示入射在隐形眼镜102上的泪液中的pH水平的电压输出的电化学传感器。在一些方面中，传感器110至少包括测量电极、参考电极和温度感测组件。测量电极可由于被感测的溶液中的氢离子浓度而形成电势。可相对于参考电极处的电势来测量该电势。因为测量电路处的电势也可基于温度变化而变化，所以测量电路处的电势可基于温度被调整(该温度是由温度感测组件感测到的)。调整后的电势是被感测的溶液中的pH水平的函数。传感器电路128可耦合到传感器110并且确定电势的变化。
传感器112可以是基于感测到的温度而改变电阻的温度传感器。例如，传感器112的感测组件可包括电阻组件(例如，电阻温度计)，该电阻组件被配置为感测隐形眼镜102上的温度并且随着温度的上升而增大电阻或者随着温度的降低而减小电阻。从传感器112输出的电流可由于电阻的变化而变化。这样，输出电流可指示由传感器112感测到的温度(或者温度的变化)。传感器电路128可耦合到传感器110并且确定输出电流。
存储器124可存储关于测量/感测到的胆固醇、葡萄糖、温度和/或pH水平/浓度的信息和/或供微处理器126运行的计算机可运行指令。图2是依据本文描述的方面的促进信息的收集和/或处理的隐形眼镜的示范性非限制性数据存储的图示。图3是依据本文描述的方面的隐形眼镜中存储的信息的示范性非限制性表格的图示。存储器124在一些方面中可包括数据存储200。
参考图2和图3，在一些方面中，在隐形眼镜102上可设有数据存储(例如，数据存储200)，并且该数据存储可存储由传感器106、108、110、112感测到的信息。例如，数据存储200在一些方面中可被包括为存储器124的一部分。在一些方面中，数据存储200没有设在隐形眼镜102上，而是可被隐形眼镜102访问以供存储和取回信息120和/或统计信息130。
数据存储200可存储葡萄糖信息204(例如，葡萄糖浓度和/或指示葡萄糖浓度的水平的信息)、胆固醇信息202(例如，胆固醇浓度和/或指示胆固醇浓度的水平的信息)、pH水平信息206(例如，数值pH值和/或指示pH的水平的信息)和/或温度信息208(例如，温度值和/或指示温度的水平的信息)。
如图3的表格300中所示，与浓度或水平相关联的数值可被存储在数据存储200中，作为葡萄糖信息204(例如，葡萄糖浓度和/或指示葡萄糖浓度的水平的信息)、胆固醇信息202(例如，胆固醇浓度和/或指示胆固醇浓度的水平的信息)、pH水平信息206(例如，数值pH值和/或指示pH的水平的信息)和/或温度信息208(例如，温度值和/或指示温度的水平的信息)。测量/感测的接收到的胆固醇信息202、葡萄糖信息204、温度信息208和/或pH水平信息206可以是当前信息和/或过去信息。在一些方面中，可在一段时间中收集信息。例如，测量/感测的接收到的胆固醇信息202、葡萄糖信息204、温度信息208和/或pH水平信息206可在分析组件132对测量/感测的信息执行统计分析之前的一段时间中(例如，一个月、六个月、一星期)收集。
数据存储200可被配置为存储被发送到分析组件132、被分析组件132接收和/或被分析组件132处理的信息。例如，数据存储200可存储葡萄糖信息204(例如，当前、历史和/或平均葡萄糖浓度信息)、胆固醇信息202(例如，当前、历史和/或平均胆固醇水平)、pH水平信息206(例如，当前、历史和/或平均pH水平)和/或温度信息208(例如，当前、历史和/或平均体温信息)。在一些方面中，虽然没有示出，但数据存储200可存储从分析组件132接收的统计信息(例如，统计信息130)。
所提供的值和水平只是为了在本文中例示系统和方法而作为示范的，并且可以是或不是系统和/或方法用来操作的真实值、浓度和/或水平的精确描绘。
微处理器126可运行计算机可运行指令来执行隐形眼镜102的一个或多个功能。例如，在一些方面中，微处理器126可将来自各种传感器106、108、110、112的输出电流转换成测量/感测到的浓度和/或水平。
在各种方面中，传感器106、108、110、112可同时、在非重叠的时间或者随机地感测各种特征。例如，在一些方面中，传感器106、108、110、112可在入射(incident)在隐形眼镜102上的液体的单个样本上执行感测，从而同时执行感测。
在一些方面中，传感器106、108、110、112可被设备118在短时间间隔内远程供电。例如，通信组件122可包括射频(RF)天线(未示出)，该RF天线可接收来自设备118的RF信号以用于对传感器106、108、110、112和传感器电路128供电。
所接收的RF信号可使得传感器106、108、110、112和传感器电路128能够在相对短的时间段(例如，10秒、20秒、1分钟)内被通电。当通信组件122接收到该RF信号并且传感器106、108、110、112和传感器电路128被通电时，传感器106、108、110、112可读取/感测隐形眼镜102的佩戴者中的葡萄糖、胆固醇、温度和/或pH，并且传感器电路128可确定各种信息120(例如，葡萄糖、胆固醇、温度和/或pH的浓度和/或水平)。
在一些方面中，通信组件122可将信息120发送到隐形眼镜102外部的设备。例如，通信组件122可将信息120发送到设备118以便存储信息120。作为另一示例，通信组件122可将信息120发送到分析组件132或RF读取器116。
要明白，依据本公开中描述的一个或多个方面，联系数据收集方面，用户可选择提供或不提供个人信息、人口统计信息、位置信息、专有信息、敏感信息等等。另外，本文描述的一个或多个方面可支持将收集、接收或发送的数据匿名化。
在各种方面中，设备118可包括任何数目的在隐形眼镜102外部并且能够传输RF信号并且从隐形眼镜102的佩戴者接收输入的设备。作为示例，而非限制，设备118可包括智能电话、平板计算机、膝上型计算机、头戴式显示设备和/或RF读取器(例如，RF读取器116)。
系统100的分析组件132可参考图1-5来更详细描述。图4是依据本文描述的方面的促进信息的处理的分析组件的示范性非限制性图解的图示。图5是详细示出依据本文描述的方面的分析组件生成的统计信息的示范性非限制性曲线图的图示。
首先转到图4，分析组件132可包括浓度/水平比较组件402、统计分析组件404、存储器410、微处理器414和/或通信组件416。浓度/水平比较组件402、统计分析组件404、存储器410、微处理器414和/或通信组件416可以通信地或电气地耦合到彼此以执行分析组件132的一个或多个功能。
通信组件416可被配置为无线地接收隐形眼镜102处的传感器106、108、110、112感测到的信息120。例如，参考图2和图3，通信组件416可接收由传感器106、108、110、112测量到并从隐形眼镜102发送来的胆固醇信息202、葡萄糖信息204、温度信息208和/或pH水平信息206。
存储器410可存储接收到的胆固醇信息202、葡萄糖信息204、温度信息208和/或pH水平信息206和/或供微处理器414运行的计算机可运行指令。微处理器414可运行计算机可运行指令来执行分析组件132的一个或多个功能。例如，在一些方面中，微处理器414可促进由分析组件132执行的统计分析。
浓度/水平比较组件402可以将接收到的胆固醇信息202、葡萄糖信息204、温度信息208和/或pH水平信息206与在数据存储412处存储的生物特征信息相比较。在一些方面中，生物特征信息可包括详细示出成年人的或者为隐形眼镜102的佩戴者定制的胆固醇、葡萄糖、温度和/或pH水平的各种常数/值的表格、图表和/或曲线图。生物特征信息也可包括与指示出值/水平是否太高、太低或最优的不同值相对应的信息。
在各种方面中，浓度/水平比较组件402可基于接收到的胆固醇信息202、葡萄糖信息204、温度信息208和/或pH水平信息206与在数据存储412处存储的生物特征信息之间的比较来确定测量/感测到的浓度或水平是否太高、太低或最优。在一些方面中，浓度/水平比较组件402可确定隐形眼镜的佩戴者的身体中的一个或多个特征的量随着时间的变化。
在各种方面中，统计分析组件404可执行任何数目的不同类型的数学函数，以用于对接收到的胆固醇信息202、葡萄糖信息204、温度信息208和/或pH水平信息206的处理和/或统计分析。在一些方面中，统计分析组件404可访问在数据存储412处存储的方程来执行这种函数。作为示例，而非限制，统计分析组件404可执行取平均、概率和概率分布函数的计算、累积分布函数、级数的计算、向量分析、百分位信息或者与测量/感测到的信息相关联的变差度量的确定以及与统计分析相关联或者在统计分析期间使用的任何数目的其它类型的数学运算。所生成的信息可以是统计信息130。
统计分析组件404也可包括回归分析组件406。回归分析组件406可接收由传感器106、108、110、112感测到的胆固醇信息202、葡萄糖信息204、温度信息208和/或pH水平信息206。胆固醇信息202、葡萄糖信息204、温度信息208和/或pH水平信息206(包括关联的定性或定量信息)可被回归分析组件406认为是因变量。
回归分析组件406也可接收描述隐形眼镜102的佩戴者的感受如何的总体健康信息。例如，隐形眼镜102的佩戴者可在设备118处输入关于隐形眼镜102的佩戴者是否正经历任何疾病和/或隐形眼镜102的佩戴者的总体感受/情绪的信息。例如，指示能量水平、重影、疼痛、食欲的信息可以是作为总体健康信息输入的可选信息。该信息可被回归分析组件406认为是自变量。
总体健康信息可经由语音命令/信息、键盘或触摸屏输入或者任何数目的其它可向设备118中输入信息的方式来输入。
在各种方面中，总体健康信息可被从设备118发送到分析组件132(和/或发送到隐形眼镜102，隐形眼镜102可将总体健康信息发送到分析组件132)。分析组件132在一些方面中可将该信息作为总体健康信息存储在数据存储412处。
回归分析组件406可采用回归分析来将测量/感测的接收到的胆固醇信息202、葡萄糖信息204、温度信息208和/或pH水平信息206与隐形眼镜102的佩戴者作为总体健康信息输入的变量之一联系起来(同时在一些方面中使隐形眼镜102的佩戴者输入的任何其它变量保持恒定)。回归分析组件406可执行回归分析来识别最佳模型(例如，线性模型、非线性模型)以将测量/感测到的信息与隐形眼镜102的佩戴者输入的总体健康信息联系起来。回归分析组件406随后可采用该模型来预测隐形眼镜102的佩戴者的健康情况。
例如，在一些方面中，回归分析组件406可评估测量/感测的接收到的胆固醇信息202、葡萄糖信息204、温度信息208和/或pH水平信息206和总体健康信息，并且向变量应用线性模型来将感测到的信息与总体健康信息联系起来，如参考图5所描述和示出。
转到图5，测量/感测到的胆固醇水平可与输入的总体健康信息相关联，该总体健康信息与隐形眼镜的佩戴者的能量水平相关联。可以将倦怠水平与测量/感测到的胆固醇水平联系起来以便预测未来健康状况。如图所示，当隐形眼镜的佩戴者报告了非常精力充沛的总体健康感受时，测量/感测到了100的总胆固醇水平。当总胆固醇水平增大到超过200时，隐形眼镜的佩戴者报告的总体健康感受是倦怠。另外，在200以上越来越高的总胆固醇值对应于越来越倦怠的总体健康感受。如本文所述，在正常成年人类中，小于200的总胆固醇水平是最优的。
回归分析组件406可确定一模型来将总胆固醇水平与总体健康感受联系起来并且执行关于即将发生的健康状况的预测和/或关于健康维护的推荐。例如，基于图5中所示的示例，虽然一般最优水平是低于200的任何总胆固醇水平，但回归分析组件406可推荐隐形眼镜102的佩戴者维持接近150的胆固醇水平以获得最大能量水平。
在一些方面中，统计分析组件404可执行数据挖掘操作，以用于与接收到的胆固醇信息202、葡萄糖信息204、温度信息208和/或pH水平信息206相关联的值的模式识别。例如，统计分析组件404可分析与接收到的胆固醇信息202、葡萄糖信息204、温度信息208和/或pH水平信息206相关联的大量数值。统计分析组件404随后可通过识别相似的测量/感测值并将相似的值分组在一起来执行聚类分析。统计分析组件404也可执行异常检测来识别值的群组中的离群值。
回归分析组件406可采用模式信息来确定例如在特定的每日时间、特定的月是否出现胆固醇、葡萄糖、温度和/或pH的值的特定模式。可以采用聚类分析来确定倾向于与特定的测量/感测值相关联的总体健康信息，同时可以采用异常检测来确定身体响应中的独特性(例如，与在注意到相同/相似的总体健康状况时测量到的其它测量/感测值显著不同的测量/感测值)。
作为另一示例，在其中隐形眼镜的佩戴者输入指示隐形眼镜102的佩戴者正在食用或已食用的食物的类型的信息的方面中，回归分析组件406可采用回归分析来确定在食用特定类型的食物之后是否产生胆固醇、葡萄糖、温度和/或pH的值的特定模式。
统计分析计算之间的时间间隔可以是静态的或者动态改变的。例如，如果分析组件132确定测量/感测的信息指示出异常水平，则通信组件416可向隐形眼镜102发送信息来更新隐形眼镜102向分析组件132发送存储的信息的频率。作为另一示例，该时间间隔可以是在最初使用隐形眼镜102之前预编程的。例如，隐形眼镜102的佩戴者和/或隐形眼镜102的佩戴者的医疗服务提供者可确定统计分析计算之间的时间间隔。
在一些方面中，在统计分析组件404预测的症状表现出来之前，可经过若干天(例如，3天)的延迟。因此，可以先发制人地提供预防性措施和治疗。
在各种方面中，分析组件132可实时地生成统计信息130。例如，统计信息130可随着传感器106、108、110、112感测隐形眼镜102的佩戴者的特征(以及隐形眼镜102向分析组件132发送信息120)而由分析组件132生成。
在其它方面中，传感器106、108、110、112可在加电时(当在隐形眼镜102处接收到RF信号时)执行感测，并且传感器电路128可确定由传感器106、108、110、112感测到的信息120的水平。感测到的信息120可稍后被存储(例如，存储在存储器410的数据存储412处)并且分析组件132可对存储的信息120执行统计分析。
转回图1，在一些方面中，隐形眼镜102的通信组件122可基于由传感器106、108、110、112感测到的信息120来向设备118发送信息。例如，如果测量葡萄糖的传感器(例如，传感器106)测量/感测到低葡萄糖水平，则通信组件122可发送标识出销售糖含量高的食物的附近商店(例如，面包店)的信息。类似地，如果传感器106、108、110、112测量到严重异常的葡萄糖、胆固醇、pH和/或温度水平，则通信组件122可发送标识出附近的医院或诊所的信息。
在一些方面中，隐形眼镜102的通信组件122可从分析组件132接收统计信息130。统计信息130可包括——但不限于——关于即将发生的症状或医疗状况的预测或预报、关于营养摄入的推荐、对于安排与医疗服务提供者的约会的推荐和/或可提供适合于隐形眼镜102的佩戴者的需要的饮食选择的商店的标识。
图6和图7是依据本文描述的方面的促进信息的收集和/或处理的隐形眼镜的方法的示范性非限制性流程图的图示。首先转到图6，在602，方法600可包括在隐形眼镜上的多个传感器处从设备接收电力，其中该设备在隐形眼镜外部(例如，利用传感器106、108、110、112)。在各种实施例中，可从与隐形眼镜的佩戴者相关联的智能电话、头戴式显示设备或者膝上型计算机接收电力。在各种方面中，传感器可在接收到电力的有限突发(burst)时被间歇地供电。
在604，方法600可包括经由部署在隐形眼镜的基板上或基板内的多个传感器感测与隐形眼镜的佩戴者相关联的相应的多个特征(例如，利用传感器106、108、110、112)。在各种方面中，该感测可在传感器被间歇地供电的同时执行。不同的传感器可感测隐形眼镜的佩戴者的不同特征。例如，不同的传感器可测量/感测葡萄糖、胆固醇、温度和/或pH水平和/或浓度。
在606，方法600可包括从隐形眼镜发送指示感测到的特征的信息(例如，利用通信组件122)。该发送可以是去到被配置为执行信息的统计分析的分析组件。在各种方面中，统计分析可包括采用指示感测到的特征的信息、关于总体健康感受的信息的回归分析、与隐形眼镜的佩戴者的健康状况相关联的预测或推断、确定与感测到的特征相关联的平均值、百分位、变差度量等等。
现在转到图7，在702，方法700可包括经由隐形眼镜上的多个传感器感测与隐形眼镜的佩戴者相关联的各个特征，其中这些传感器被配置为由隐形眼镜外部的便携式RF设备来供电(例如，利用传感器106、108、110、112)。传感器可由各种不同类型的RF设备来供电，所述RF设备包括——但不限于——智能电话、头戴式显示设备、膝上型计算机等等。该设备可被配置为在有限的时间间隔内为传感器供电。传感器随后可在其被设备供电的时间间隔期间执行感测。
在704，方法700可包括向RF设备发送指示感测到的特征的信息或基于指示感测到的特征的信息的推荐中的至少一者(例如，利用通信组件122)。例如，隐形眼镜可向RF设备发送诸如胆固醇或葡萄糖水平/浓度、pH水平和/或温度水平之类的值。在各种方面中，RF设备可与隐形眼镜的佩戴者相关联。这样，隐形眼镜的佩戴者可被通知以他/她的身体状况。
推荐可以是对饮食选项的标识(例如，商店、面包店、供应可解决基于感测到的特征确定的缺乏或其它问题的食物的餐馆)。例如，如果对于隐形眼镜的佩戴者确定存在低葡萄糖水平，则可提供附近面包店的名称和位置作为推荐。作为另一示例，推荐可以是对于隐形眼镜的佩戴者的医疗保健信息的标识(例如，附近的医院、诊所、内部医师或其他专家的联络信息)。
在一些方面中，隐形眼镜可发送到RF设备以供隐形眼镜的佩戴者查看的推荐可以是从被配置为对感测的信息执行统计分析并且作为统计分析的结果生成推荐的分析组件接收的。因此，感测可在隐形眼镜上执行，并且统计分析可由隐形眼镜外部的分析组件执行。在在隐形眼镜处接收到统计信息后，隐形眼镜可将该信息提供给RF设备。
虽然本文描述的方面将执行统计分析的组件和RF设备详述为分开的，但在一些方面中，分析组件和RF设备可以是同一组件(或者分析组件可被包括在隐形眼镜上)。
示范性联网和分布式环境
图8提供了可与本公开中描述的一个或多个方面相关联的示范性联网或分布式计算环境的示意图。分布式计算环境包括计算对象810、812等等和计算对象或设备820、822、824、826、828等等，它们可包括如应用830、832、834、836、838所表示的程序、方法、数据存储库、可编程逻辑等等。可明白，计算对象810、812等等和计算对象或设备820、822、824、826、828等等可包括不同的设备，诸如主动式隐形眼镜(及其组件)、个人数字助理(personaldigital assistant，PDA)、音频/视频设备、移动电话、MPEG-1音频层3(MPEG-1Audio Layer3，MP3)播放器、个人计算机、膝上型计算机、平板电脑，等等。
每个计算对象810、812等等和计算对象或设备820、822、824、826、828等等可通过通信网络840直接或间接地与一个或多个其它计算对象810、812等等和计算对象或设备820、822、824、826、828等等通信。即使在图8中被图示为单个元素，网络840也可包括向图8的系统提供服务的其它计算对象和计算设备，和/或可表示多个互连的网络，这些没有示出。
在通信网络/总线840可以是因特网的网络环境中，计算对象810、812等等可以是Web服务器、文件服务器、媒体服务器等等，客户端计算对象或设备820、822、824、826、828等等经由诸如超文本传送协议(hypertext transfer protocol，HTTP)之类的多种已知协议中的任何一种与其通信。
示范性计算设备
如所提及的，有利地，本公开中描述的技术可与任何适当的设备相关联。在各种方面中，数据存储库可包括本文描述的任何存储器和/或本文描述的任何隐形眼镜或者被包括在本文描述的任何存储器和/或本文描述的任何隐形眼镜内。在各种方面中，数据存储库可以是用于存储向隐形眼镜发送或从隐形眼镜接收的信息的任何仓库。
图9图示了本公开中描述的方面中的一个或多个方面可在其中实现的适当的计算系统环境900的示例。计算机910的组件可包括——但不限于——处理单元920、系统存储器930和将包括系统存储器在内的各种系统组件耦合到处理单元920的系统总线922。
计算机910通常包括多种计算机可读介质并且可以是可被计算机910访问的任何可用介质。系统存储器930可包括易失性和/或非易失性存储器形式的计算机存储介质，诸如只读存储器(read only memory，ROM)和/或随机访问存储器(random access memory，RAM)。作为示例，而非限制，存储器930也可包括操作系统、应用程序、其它程序组件和程序数据。
用户可通过输入设备940(例如，键盘、小键盘、指点设备、鼠标、触笔、触摸板、触摸屏、运动检测器、相机、麦克风或者任何其它允许用户与计算机910交互的设备)向计算机910中输入命令和信息。监视器或其它类型的显示设备也可经由诸如输出接口950之类的接口连接到系统总线922。除了监视器以外，计算机还可包括其它外围输出设备，诸如扬声器和打印机，它们可通过输出接口950连接。
计算机910可利用到诸如远程计算机980之类的一个或多个其它远程计算机的逻辑连接来在联网或分布式环境中操作。远程计算机980可以是个人计算机、服务器、路由器、网络PC、对端设备或者其它常见网络节点、或者任何其它远程媒体消耗或发送设备，并且可包括以上相对于计算机910描述的元件中的任何一者或全部。图9中描绘的逻辑连接包括网络982，诸如局域网(local area network，LAN)或广域网(wide area network，WAN)，但也可包括其它网络/总线，例如蜂窝网络。
计算设备通常包括多种介质，这些介质可包括计算机可读存储介质和/或通信介质，其中这两个词在本文中的使用方式是相互不同的，如下所述。计算机可读存储介质可以是可被计算机访问的任何可用的存储介质，通常可以是非暂态性质的，并且可包括易失性和非易失性介质、可移除和不可移除介质。作为示例，而非限制，计算机可读存储介质可联系用于诸如计算机可读指令、程序组件、结构化数据或非结构化数据之类的信息的存储的任何方法或技术来实现。计算机可读存储介质可包括——但不限于——RAM、ROM、电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read only memory，EEPROM)、闪存或其它存储器技术或者其它可用于存储期望的信息的有形和/或非暂态介质。计算机可读存储介质可被一个或多个本地或远程计算设备例如经由访问请求、查询或其它数据取回协议为了关于该介质存储的信息的多种操作来访问。在各种方面中，计算机可读存储介质可以是本文描述的存储器、隐形眼镜(或者其组件)或者读取器或者被包括在本文描述的存储器、隐形眼镜(或者其组件)或者读取器内。
另一方面，通信介质通常将计算机可读指令、数据结构、程序组件或其它结构化或非结构化数据体现在诸如经调制的数据信号之类的数据信号中，例如载波或其它传输机制，并且包括任何信息输送或传输介质。术语“经调制的数据信号”或信号指的是如下信号：该信号的特性中的一个或多个被以在一个或多个信号中编码信息的方式来设定或改变。
要理解，本公开中描述的方面可以用硬件、软件、固件、中间件、微代码或者其任何组合来实现。对于硬件方面，处理单元可实现在一个或多个专用集成电路(applicationspecific integrated circuit，ASIC)、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、数字信号处理器件(digital signal processing device，DSPD)、可编程逻辑器件(programmable logic device，PLD)、现场可编程门阵列(field programmable gatearray，FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器和/或被设计为执行本公开中描述的功能的其它电子单元或者其组合内。
对于软件方面，本公开中描述的技术可利用执行本公开中描述的功能的一个或多个组件(例如，过程、功能等等)实现。软件代码可被存储在存储器单元中并被处理器执行。
以上描述的内容包括一个或多个方面的示例。当然，不可能为了描述前述方面而描述组件或方法的每一个想得到的组合，但本领域普通技术人员可认识到各种方面的许多另外的组合和置换是可能的。因此，所描述的方面打算包含落在所附权利要求的精神和范围内的所有这种变更、修改和变化。
另外，“或”一词打算指包含性的“或”，而不是排他性的“或”。也就是说，除非另有指明，或者从上下文清楚可见，否则短语“X采用A或B”打算指任何自然包含性置换。也就是说，以下情况中的任何一者都满足短语“X采用A或B”：X采用A；X采用B；或者X采用A和B两者。此外，本申请和所附权利要求中使用的冠词“一”一般应当被解释为指“一个或多个”，指非另有指明或从上下文清楚可见针对的是单数形式。
前述系统是针对若干个组件之间的交互来描述的。可以明白，这种系统和组件可包括那些组件或指定的子组件。子组件也可实现为通信地耦合到其它组件的组件，而不是被包括在父组件内(层次化的)。此外，要注意，一个或多个组件可被组合成提供聚合功能的单个组件。本公开中描述的任何组件也可与本公开中没有具体描述、但本领域技术人员通常知道的一个或多个其它组件交互。
鉴于上述示范性系统，参考各附图的流程图将更好地明白依据所描述的主题可实现的方法。虽然为了说明的简单，这些方法被示出和描述为一系列方框，但要理解并明白，要求保护的主题不受方框的顺序所限，因为一些方框可按与本公开中描绘和描述的顺序不同的顺序发生和/或与其它方框同时发生。当经由流程图来图示非顺序的或者分支的流程时，可以明白，可实现各种其它分支、流程路径和方框的顺序，它们实现相同或相似的结果。另外，实现本公开中以下描述的方法可能并不需要所有图示的方框。
除了本公开中描述的各种方面以外，要理解，可以使用其它类似的方面或者可以对所描述的(一个或多个)方面作出修改和添加，以用于执行相应的(一个或多个)方面的相同或等同功能，而并不偏离它们。此外，多个处理芯片或多个设备可共享本公开中描述的一个或多个功能的性能，并且类似地，存储可在多个设备上提供。本发明不限于任何单个方面，而是在广度、精神和范围上可依据所附权利要求来解释。

Claims (13)

1.一种隐形眼镜，包括：
基板；以及
电路，其包括：
葡萄糖传感器，被配置为感测与所述隐形眼镜的佩戴者相关联的葡萄糖特征，其中该传感器被配置为由所述隐形眼镜外部的便携式射频(RF)设备供电；
微处理器，被配置为至少部分基于所感测的葡萄糖特征来确定葡萄糖信息；
存储器，被配置为存储葡萄糖信息；
分析组件，被配置为至少基于所感测的葡萄糖特征来生成统计信息，其中该统计信息包括与推荐相关联的信息；以及
通信组件，被配置为向所述RF设备发送至少以下之一：葡萄糖信息或所述推荐。
2.如权利要求1所述的隐形眼镜，其中，所述推荐包括指示出适合于向所述隐形眼镜的佩戴者提供饮食选项或医疗保健的服务的信息，其中所述推荐是至少基于所述葡萄糖信息的。
3.一种方法，包括：
在隐形眼镜上的多个传感器处从所述隐形眼镜外部的设备接收电力；
经由所述多个传感器感测与所述隐形眼镜的佩戴者相关联的相应多个特征；并且
由隐形眼镜上的分析组件接收指示所感测到的特征的信息以及隐形眼镜的佩戴者的总体健康信息；
其中所述分析组件包括微处理器和存储用于由微处理器执行的计算机可执行指令的存储器，并且被配置为，
至少部分基于指示感测到的特征的信息和隐形眼镜的佩戴者的总体健康信息的递归分析来执行统计分析，其中统计信息以一频率生成；
至少部分基于所述递归分析来预测隐形眼镜的佩戴者的未来健康状况；并且
更新执行后续统计分析的频率，其中所述频率是至少部分基于先前执行的统计分析来更新的，并且后续统计分析是至少部分基于后续接收的指示在所述隐形眼镜上感测到的特征的信息来执行的。
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述接收电力是在预定的时间间隔期间执行的，并且所述感测是在接收电力的所述预定时间间隔期间执行的。
5.如权利要求3所述的方法，其中，所述多个特征包括以下各项中的至少一者：胆固醇浓度、葡萄糖浓度、温度水平或者酸碱度(pH)水平。
6.如权利要求3所述的方法，其中，从所述设备接收电力包括从选自由以下各项构成的群组的至少一个设备接收：智能电话、平板计算机、膝上型计算机、头戴式显示设备以及射频(RF)读取器。
7.如权利要求3所述的方法，还包括：
至少部分基于所述指示在所述隐形眼镜上感测到的特征的信息和所述隐形眼镜的佩戴者的总体健康信息来做出推荐，所述推荐包括推荐的避免所述统计分析组件所预测的未来健康状况的措施。
8.一种隐形眼镜，其包括：
基板；以及
电路，其被布置在所述基板上或所述基板内，并且包括：
多个传感器，被配置为感测与所述隐形眼镜的佩戴者相关联的各个特征；以及
分析组件，包括微处理器和存储用于由微处理器执行的计算机可执行指令的存储器，其中该分析组件被配置为：
从所述多个传感器接收所述指示感测到的特征的信息；
至少部分基于所述指示感测到的特征的信息的递归分析来生成统计信息，其中所述统计信息以一频率生成；
至少部分基于所述递归分析来预测隐形眼镜的佩戴者的未来健康状况；并且
更新生成后续统计信息的频率，其中所述频率是至少部分基于先前生成的统计信息来更新的，并且其中所述后续统计信息是至少部分基于后续接收的指示在所述隐形眼镜上感测到的特征的信息来生成的。
9.如权利要求8所述的隐形眼镜，还包括射频天线，被配置为在预定时间间隔中接收射频信号以便为所述多个传感器供电。
10.如权利要求9所述的隐形眼镜，其中，所述分析组件还被配置为操作所述射频天线发送所生成的统计信息或所预测的未来健康状况中的至少一个。
11.如权利要求9所述的隐形眼镜，其中，所述多个传感器还被配置为在所述射频天线正在接收射频信号以对所述多个传感器供电时感测所述各个特征。
12.如权利要求8所述的隐形眼镜，其中，所述分析组件还被配置为接收所述隐形眼镜的佩戴者输入的总体健康信息并且至少部分基于所述总体健康信息来执行统计分析。
13.如权利要求8所述的隐形眼镜，其中，所述分析组件还被配置为，至少部分基于指示在所述隐形眼镜上感测到的特征的信息生成指示推荐的信息，其中所述推荐包括推荐的避免统计分析组件所预测的未来健康状况的措施。
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