CN107430640A - 用于生成群体中压力水平和压力弹性水平的剖析的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于生成指示多个个体的压力水平的压力水平信息的方法和系统。所述方法和系统包括：经由网络接收多个个体中的每个的个体压力信息，并且在处理系统中通过统计地处理多个个体中的每个的个体压力信息来生成多个个体的压力水平的统计值。

Description

用于生成群体中压力水平和压力弹性水平的剖析的系统和 方法
技术领域
本文的公开内容总体上涉及用于生成人的群体中压力水平和压力弹性水平的剖析的系统和方法。
背景技术
压力被认为会导致一系列疾病，诸如心脏病、肥胖症、糖尿病和癌症。压力被认为会对工人的生产力生成不利影响。一个估计是，每年发达国家工人旷工和无法专心工作给雇主造成的花费是2500美元。压力相关医疗保健费用和生产力损失的合计总费用是每年数十亿美元。
人类的压力可分为急性(短期)或慢性(长期)。
急性压力的来源的示例包括个体不习惯的身体活动、关系中的烦恼、丧亲之痛、公开演讲、或者在几天、几周或几个月内具有高于平常的工作量。人们通常适应急性压力，然后一旦压力过去就会恢复。由于这种适应和恢复的能力，急性压力本身可能不会像慢性压力那样损害我们的健康。
然而，压力弹性可以表明对一个人的健康发生的潜在损害。压力弹性是一个人对急性压力事件或急性压力状态做出响应的能力。例如，压力水平弹性的一个特别重要的方面是个体急性压力元素和指标(单个的或组合的)在任何特定压力事件之后回复到“无压力”或基线水平所花费的时间。
例如，如果一个人变得有压力-在锻炼或在工作中发表演讲，他们的压力指标，诸如心率、血压、汗水(皮肤传导性)等将会升高。可以检测和记录这些压力测量值。
当压力消退时，这些指标将在接下来的15至30分钟内回复到它们之前的基线。然而，对于“压力弹性下降”的人，他们的压力响应可以更加快速(更“兴奋”)，可以被提升或加强(更有“反应性”)，并且需要更长时间才能回复到“正常状态”，他们的压力“半衰期”或“消释到基线”需要更长时间(较慢的消释性)。响应越快越重，恢复时间就越长，个体的压力弹性则越小，即使他们的压力测量值最终回复到“正常”还是“基线”水平。
当观察一大群人时，例如，评估群体的压力水平，确定群体的潜在压力特征或压力剖析是非常有用的，以提供更好的背景来分析群体中任何一个个体的特定的压力水平或压力特征。这可以大大增加评估个体急性和慢性压力的准确性和有效性。
需要有大量人员的压力的详细数据。各国政府将能够以多种方式使用此数据。首先，详细的压力数据将使政府和其他组织能够客观地评估压力管理方法和计划的益处。
第二，如果政府能够迅速确定他们的政策对其所管理的人所感受的压力的影响，将是在经济上有利的。几乎任何政府政策都有可能影响到其所管理的人所感受的压力水平，并且压力进而对经济的生产力产生影响。遗憾的是，无法直接、快速地测量政策决定对群体所感受的压力的影响。
妨碍研究压力的一个问题是无法快速测量大量人员(诸如一个城市或国家的群体)的压力。目前测量人们压力的方法通常包括心理测试、生理测试或认知功能测试。然而，大量人员的测试涉及到大规模进行这些种类测试，速度慢、劳动密集并且价格昂贵。
进行压力测试的费用导致相对较少的人被纳入研究。唯一的选择是从一小群测试人群中推断趋势，但该过程假定样本组是全体群体的代表，而这是不太可能的，并且很难找到愿意放弃时间定期进行测试的样本组。
发明内容
在一个实施例中，有一种用于生成指示多个个体的压力水平的压力水平信息的方法，所述方法包括：经由网络接收所述多个个体中的每个个体的个体压力信息；以及在处理系统中，通过统计地处理所述多个个体中的每个个体的个体压力信息，生成所述多个个体的压力水平的统计值。
在一个实施例中，所述方法包括以下步骤：通过网络接收多个人中的每个人的个人信息和所述多个人中的每个人的个体压力信息；在处理系统中，使用所述多个人中的每个人的个人信息来从所述多个个体中选择多个人。
在一个实施例中，所述个人信息包括以下中的至少一项：出生日期信息，出生地信息，性别信息，种族信息，职业信息，邮政编码信息，教育信息，健康保险覆盖信息，关系状态信息，孩子数量信息，宠物信息，锻炼习惯信息，饮食习惯信息，健康史信息以及指示当前正在使用的压力管理方法的信息。
在一个实施例中，所述方法包括以下步骤：经由网络接收指示压力改变情况和压力改变事件中的至少一个的信息，并且将所述统计量度中的压力特征与所述压力改变情况和所述压力改变事件中的至少一个相关联。
在一个实施例中，所述压力特征包括所述多个个体的压力水平的统计值的变化。
在一个实施例中，所述压力改变环境和所述压力改变事件中的至少一个包括以下中的至少一项：互联网关键字搜索行为信息，内容信息，社交媒体通信信息的情绪或主题，日期信息，时间信息，公共假期信息，温度信息，湿度信息，天气信息，交通信息，新闻信息，时事信息，消费者购物信息，金融市场信息，经济信息，公告信息，政治事件信息，体育赛事信息，主体活动信息，住房贷款利率信息，住房信息，就业信息，调查信息，投票信息，投票时间表信息，商业信心信息，商业投资信息和商业生产力信息。
在一个实施例中，所述方法包括在所述处理系统中使用所述统计值生成压力指数的步骤。
在一个实施例中，所述方法包括所述处理系统向多个计算设备发送所述压力指数的步骤。
在一个实施例中，所述方法包括所述处理系统向所述多个计算设备发送所述多个个体的压力水平的统计量度的步骤。
在一个实施例中，所述多个个体中的每个个体的个体压力信息包括以下中的至少一项：所述多个个体中的每个个体的心理测量信息，所述多个个体中的每个个体的生理信息，所述多个个体中的每个个体的行为信息以及所述多个个体中的每个个体的认知功能信息。
在一个实施例中，所述多个个体中的每个个体的个体压力信息包括以下中的至少两项：所述多个个体中的每个个体的心理测量信息，所述多个个体中的每个个体的生理信息，所述多个个体中的每个个体的行为信息以及所述多个个体中的每个个体的认知功能信息。
在一个实施例中，所述多个个体中的每个个体的压力信息包括：所述多个个体中的每个个体的心理测量信息。
在一个实施例中，所述方法包括以下步骤：通过所述多个个体中的每个个体响应电子压力问卷来生成心理测量信息的步骤。
在一个实施例中，所述多个个体中的每个个体的心理测量信息指示所述多个个体中的每个个体的多个慢性压力指标。
在一个实施例中，所述多个个体中的每个个体的压力信息包括所述多个个体中的每个个体的生理信息。
在一个实施例中，所述方法包括生成所述多个个体中的每个个体的所述生理信息的步骤。
在一个实施例中，生成所述多个个体中的每个个体的所述生理信息的步骤包括：生成所述多个个体中的每个个体的多个生理功能中的每个生理功能的信息的步骤。
在一个实施例中，生成所述多个个体中的每个个体的所述生理信息的步骤包括生成以下中的至少一项的步骤：心率信息，心率变异性信息，呼吸频率信息，呼吸频率变异性信息，血压信息，身体运动信息，皮质醇水平信息，皮肤传导性信息，皮肤温度信息，血氧饱和度信息，表面肌电图信息，脑电图信息，血液信息，唾液信息，皮肤电导信息，有关在皮肤上或皮肤内发现的化学物质的信息，以及尿液信息。
在一个实施例中，所述多个个体中的每个个体的压力信息包括：所述多个个体中的每个个体的行为信息。
在一个实施例中，所述方法包括生成所述多个个体中的每个个体的所述行为信息的步骤。
在一个实施例中，生成所述多个个体中的每个个体的所述行为信息的步骤包括以下至少一个步骤：生成指示所述多个个体中的每个个体的眼睛运动的眼睛运动信息；生成指示所述多个个体中的每个个体曾经所处的多个位置的位置信息；生成指示所述多个个体中的每个个体附近存在多个人的多个设备的附近设备信息；生成所述多个个体中的每个个体的互联网浏览历史信息；生成个体的按键速率、节奏，打字风格、压力或“力”检测信息；生成个体的语音分析，包括音调、节奏、单词和短语检测信息；生成个体的电话使用情况分析，包括通话时间、拨打的号码和一天中电话所处的时间信息；生成个体的驾驶风格，包括转向输入、加速、减速、制动、驾驶速度、制动和加速器力以及来自门压传感器信息的数据；生成个体的运动、体温、包括观看频道、观看时间和观看时眼睛运动的电视使用情况、冰箱分析、供暖和制冷分析信息；生成个体的自行车数据，包括踏板力、踩踏节奏、加速、速度、所取路线、GPS数据、高度计数据、处于自行车上的时间、计步器数据信息；生成个体的计步器数据和步态分析信息；生成指示所述多个个体中的每个个体的应用程序使用情况的应用程序使用信息；生成指示所述多个个体中的每个个体的媒体消费的媒体消费信息；生成指示所述多个个体中的每个个体的消费行为的消费行为信息；生成指示由所述多个个体中的每个个体做出的多个食物选择的食物选择信息；生成指示所述多个个体中的每个个体的社交出行活动的社交出行信息；生成指示所述多个个体中的每个个体休假的休假信息。
在一个实施例中，所述多个个体中的每个个体的压力信息包括:所述多个个体中的每个个体的认知功能信息。
在一个实施例中，所述方法包括生成所述多个个体中的每个个体的所述认知功能信息的步骤。
在一个实施例中，生成所述多个个体中的每个个体的所述认知功能信息的步骤包括以下步骤中的至少一个：生成指示所述多个个体中的每个个体的记忆功能的记忆功能信息；生成指示所述多个个体中的每个个体的反应时间的反应时间信息；生成个体的注意力，周边视觉和理解力；和生成指示所述多个个体中的每个个体的决策能力的决策能力信息。
在一个实施例中，所述方法包括：生成指示所述多个个体中的每个个体对急性压力的响应的压力弹性分数的步骤。
优选地，所述压力弹性分数指示以下中的一项或多项：所述多个个体对急性压力事件做出响应所需的时间，所述多个个体是否对急性压力事件做出任何响应，并且如果做出响应，所述多个个体对急性压力事件所表现出的响应水平以及在急性压力时间段后所述多个个体的压力信息回复到基线水平所花费的时间。
在另一个实施例中，有一种用于生成指示多个个体的压力水平的压力水平信息的处理系统，所述系统包括：接收器，被配置为经由网络接收所述多个个体中的每个个体的压力信息；和统计值生成器，其被配置为通过统计地处理所述多个个体中的每个个体的个体压力信息，生成所述多个个体的压力水平的统计值。
附图说明
现在将仅通过参考附图的示例来描述实施例，其中：
图1示出了系统的架构的部件的框图，以及用于生成群体中压力水平和压力弹性水平的剖析的方法。
具体实施方式
图1是压力剖析仪的架构的部件的框图，其包括：
1.群体压力剖析仪
2.服务器
3.数据库
4.个人压力剖析仪
5.通信网络
6.通用数据来源。
群体压力剖析仪(1)包括与数据库(3)通信的计算机服务器(2)。
计算机服务器(2)被配置为执行本文所述的方法的实施例的步骤。该方法可以编码为用于指示计算机服务器的处理器的程序。在该实施例中，该程序存储在非易失性存储器中，但是也可以存储在计算机服务器外部的FLASH、EPROM或任何其他形式的有形介质内。程序通常(但不一定)包括多个软件模块，多个软件模块在安装在系统上时协作，从而执行该方法的实施例的步骤。软件模块至少部分对应于本文所述的系统的方法或部件的步骤。这些功能或部件可以划分成模块，或者可以跨多个软件和/或硬件模块分段。软件模块可以使用任何合适的语言形成，其示例包括C++和汇编。该程序可以采取应用程序接口或任何其他合适的软件结构的形式。
耦接到计算机服务器(2)的计算机系统包括合适的微处理器，诸如或类似于通过总线16连接到存储器的INTEL XEON或AMD OPTERON微处理器，所述存储器包括大约1GB的适当形式的随机存取存储器18，或者通常为任何合适的替代容量，以及诸如硬盘驱动器或具有大约500Gb的容量的固态非易失性存储器(例如基于NAND的FLASH存储器)的非易失性存储器20或任何替代的适当容量。可以使用替代逻辑器件来代替微处理器。合适的备选逻辑器件的示例包括专用集成电路、现场可编程门阵列(FPGA)和数字信号处理单元。这些实施例中的一些实施例可以完全基于硬件。
压力剖析仪(1)具有至少一个通信接口。在该实施例中，至少一个通信接口22包括以太网卡形式的网络接口，然而通常可以使用任何合适的网络接口，例如Wi-Fi模块。网络接口22在该实施例中(但不一定是所有实施例中)被配置为以数据分组的形式发送和接收信息。数据分组是具有互联网协议(IP)分组有效载荷的以太网帧的形式。尽管可以使用任何合适的协议，但IP分组通常具有传输控制协议(TCP)段有效载荷。在本实施例中，TCP段可以携带超文本传输协议(HTTP)数据，例如HTTP中的网页信息，或HTTP请求或HTTP响应。HTTP数据可以发送到远程机器。然而，在替代实施例中，可以使用专有协议和应用，或者一般性地使用任何合适的协议(例如SONET，光纤通道)或适当的应用。
特别地，压力剖析仪(1)通过通信网络(5)(例如互联网)接收由许多个人压力剖析仪(4)传送给它的压力数据。群体压力剖析仪(1)还接收从各种其他数据源(6)(例如新闻出版物、政府统计局、股票市场和天气数据服务)传送的通用数据。
数据库(3)存储接收到的压力数据、个人数据和通用数据。服务器(2)包括定期搜索压力数据、个人数据和通用数据的趋势以及压力、个人数据和通用数据之间的相关性的软件。特别地，服务器(2)可以包括学习功能，，其识别与先前压力时间段相关联的压力信息的模式。随着时间的推移，学习功能逐渐提高对用户的压力剖析的准确度和速度。
服务器(2)还可以包括预测功能，其识别指示压力的早期征兆的压力信息的模式，并且及早告知用户。例如，压力剖析仪1可以将眼睛运动的模式与特定用户的压力的生理指标或心理测量指标相关联，并且在严重症状出现之前，当检测到那些眼睛运动时告知用户。
此外，预测功能可以识别指示将来出现压力的可能性的压力信息的模式，并且相应地告知用户。
每个个人压力剖析仪(4)在诸如智能电话、智能手表、平板电脑、台式计算机或笔记本电脑的计算设备上操作，并且可以是无线的(如图1所示)或使用电缆连接。每个个人压力剖析仪可以使用外部设备(例如心率监测器)或综合数据记录系统进行测量和观察，并且使用该信息来生成以下各种压力形式的压力分数：
1.身体/生理压力，
2.精神压力，
3.情绪压力，和
4.当前感觉到的生活压力。
每个压力分数指示一种压力形式的大小。一旦个人剖析器生成了一组压力分数，就将这些分数和个人数据(年龄、位置、测量时间等)传送给群体压力剖析仪。然而，如果用户先前已经同意这样做，则用户的压力数据和个人数据仅被传送到服务器。
如上所述，压力剖析仪(1)从人的群体接收压力数据和个人数据，并且使用数据生成指示人群感受到的压力的压力剖析。来自群体中每个人的压力数据包括以下中的至少两个：
·指示人的压力的心理测量数据，
·指示人的压力的生理数据，
·指示人的压力的行为数据，以及
·指示人的压力的认知功能数据。
从群体中每个人获取至少两种类型的压力数据很重要，原因如下：
1.多种类型的压力数据增加了测试过程中对较低压力水平的敏感性。一些形式的压力测试往往对急性压力更敏感，有些形式往往对慢性压力更敏感。例如，如果仅测量生理数据，则根本无法确定慢性应激。
2.多种类型的压力数据增加了在测试过程中可以检测到压力的人的百分比(或人的“范围”)。这是因为压力在不同的人群中表现得不同，这取决于许多因素，诸如遗传构成、健康状况、体质、健康史。多种类型的压力测试检测出更多的压力表现。
3.多种类型的压力数据允许识别出人们感受的更多特定形式的压力，诸如急性压力或慢性压力，或其他分类，诸如身体/生理压力、精神压力、情绪压力或当前感觉到的生活压力。识别特定形式的压力的能力使得能够制定更有针对性和更有效的治疗方案。
本发明的群体压力剖析仪可用于测量大量群体(例如数千、数百万或数十亿人)中的压力。随着大量的人提交压力数据和个人数据，压力剖析仪将接收频繁的压力测量，这使得有可能快速监测压力。
群体中的人通过进行标准化的自主压力测试来生成压力数据。优选地，人群中的每个人使用设备来引导他们通过自主压力测试，并将压力数据和个人数据传送到压力剖析仪。这种设备的一个示例是2014年11月11日提交的本申请人的另一专利申请中描述的个人压力剖析仪，即澳大利亚专利申请号2014904524。人们有动机使用该设备，因为它可以让他们对自己的压力进行直接的个人反馈，这有助于管理压力。
压力数据
从群体中接收的压力数据量将因人而异，这取决于他们选择收集多少数据以及他们选择分享多少数据。压力剖析仪至少从群体中的每个人那里得到两种类型的压力数据。在一个实施例中，压力剖析仪接收心理测量数据和生理数据。然而，当从每个人接收到更多类型的压力数据时，来自每个人的压力数据的准确性和敏感性通常会增加。因此，压力剖析仪可以从群体中获得四种类型中的三种或甚至所有四种类型的压力数据。
压力数据采用标准格式，并且需要对群体中的所有人使用相同类型的测试，以便人与人之间进行公平的数据比较。
压力数据可以是来自每个测试的原始数据，或者它可以是指示测试结果(例如测试分数)的推导数据。接收测试分数而不是原始数据是有利的，因为它减少要传送的数据量。
个人数据
压力剖析仪可以从群体中的人接收的个人数据的示例包括：
·出生日期；
·出生地；
·性别；
·种族；
·职业；
·家庭地址的邮政编码；
·就业地点的邮政编码；
·教育；
·以前的邮政编码或邮政区编码；
·健康保险；
·关系状态；
·孩子人数；
·宠物；
·锻炼和饮食习惯；
·健康史；
·当前正在使用的压力管理方法。
压力剖析仪使用个人数据来对压力数据分类，例如按年龄、地理位置、职业、关系状态或锻炼习惯。个人数据有助于理解压力干预方法是否对所有人都有用，或者对于特定的群体而言更有用。
压力剖析仪可以通过避免收集明确识别提供个人数据和压力数据的人的任何信息来保护用户的隐私。
从群体的人接收的数据量将因人而异，这取决于他们选择收集多少数据以及他们选择分享多少数据。
将压力数据和个人数据与更一般的数据相结合
压力剖析仪还可以被布置为接收和处理与有可能影响大量人员的情况或事件相关的许多其他类型的通用数据。压力剖析仪可以被布置为搜索通用数据、压力数据和个人数据之间的相关性。通过收集和处理通用数据、压力数据和个人数据，压力剖析仪有机会识别压力原因和压力数据与通用数据的各个方面之间的相关性。
如果近似实时地接收到足够的压力数据来监测压力，则可以使用通用数据和压力数据的定时来识别两者之间的相关性。例如，压力剖析仪可以监测公布的新闻和公告对压力水平的影响。
可以由压力剖析仪接收的通用数据的示例包括指示以下各项的信息：
·互联网关键词搜索行为；
·社交媒体通信的内容、情感或话题；
·日期、时间和公共假期；
·温度、湿度、天气；
·交通；
·新闻和时事；
·消费者购物数据(销售单位、采购订单等级或指数、消费者信心等级等)；
·金融市场数据(货币汇率、商品、股票、金融指数等)；
·经济数据；
·公共和政治公告；
·政治事件、体育赛事和其他专题活动；
·住房贷款利率、住房和就业数据；
·群体调查或投票；
·投票表；
·商业信心数据；
·商业投资数据；
·商业生产力数据。
压力剖析仪可以接收和处理许多其他类型的通用数据。
例如，群体压力剖析仪可以搜索并识别群体压力水平与互联网搜索引擎中的特定关键字搜索词的使用之间的相关性。
测量群体中的压力波动
群体压力剖析仪接收到的数据可用于测量群体整体或各部分(例如特定地理位置、年龄、就业类型等群体内的压力变化)中的压力波动。在具有足够的人数(数千或数百万)的情况下，使用个人压力剖析仪提交数据，群体压力剖析仪将对压力中的瞬间波动敏感并且能够近似实时地监测压力。
通过输入通用数据，群体压力剖析仪将能够确定诸如天气、新闻或交通等变量对压力水平的影响。压力波动可以根据年龄、性别、职业、收入以及任何其他类别进行分类。
压力指数
群体压力剖析仪可以生成指示群体压力的大小的群体压力指数。可以发布群体压力指数，以显示新闻和公告对压力水平的影响。
群体压力剖析仪并不一定决定群体中压力变化的原因。相反，它提供的数据显示平均压力上升或下降，这提供了调查原因的机会。
将数据传送回用户
群体压力剖析仪还可以将数据传送回个人压力剖析仪。
a)算法
群体压力剖析仪可以将更新传送到个人压力剖析仪使用的算法，以计算压力分数。
b)当前群体压力水平
群体压力剖析仪可以传送关于群体或与压力剖析仪的用户相关的群体部分中当前测量的压力的信息。例如，群体压力剖析仪可以向用户告知用户的局部区域内的压力水平，或与用户在同一国家和就业行业内的压力水平。这种反馈将对用户有用，并可能鼓励用户将其压力数据和个人信息提交给群体压力剖析仪。
例如，如果旧金山的压力分数上升了2％，那么可以告知用户这一点，所以他们可以在这种情况下了解自己的压力分数。这提高了个人压力剖析仪测量的压力分数的相关性。
群体压力剖析仪收集的瞬间到瞬间的数据提高了个人压力剖析仪检测和量化与每个人的慢性压力相比的急性压力的能力。急性压力一般被认为比慢性压力伤害更小和更不被关注，因此能够辨别差异，有助于检测用户应该更加关注的压力类型。
预期个人近似实时将其分数与其他可比较个体进行比较的能力有助于激励人们对压力相关行为做积极的改变。将自己与他人进行比较可能是有激励性的，并且群体压力剖析仪生成的信息的近乎实时性提供了更大的感知相关性。
例如，会计师将能够看到在税收时间他的同事们如何将他们的压力分数提高x％，但由于他的压力管理习惯，他只受y％的影响。根据公布的研究，他可以看出，通过将他的已有的压力分数提高a％，他的生产能力提高了b％。
c)风险指数
随着时间的推移，群体压力剖析仪可以识别通常与压力相关的情况，并为一般情况生成风险指数。如果压力剖析仪具有关于用户个人情况的信息，即使在报告压力变化之前，也可以告知用户自己承受较大压力的风险。
用户还可以使用压力指数来协助做出决策，并可能避免将来有压力的情况。例如，对于一位将迁至伦敦并且每年赚取70,000英镑的有两个孩子的40岁的离婚男性会计师，群体压力剖析仪可以提供一个压力指数，指示在这种情况下可能会承受的压力水平。在决定是否继续前往伦敦时，这位会计师可以考虑这些信息。
一旦用户将压力数据和个人数据提交给群体压力剖析仪，它可以建议他们的压力分数在将来可能会如何变化，即“压力轨迹”。用户可以使用这些信息来实施压力管理干预措施，并辨别可能对这些压力产生的影响。随着用户提交进一步的压力数据和个人数据，他们的压力轨迹将被更新。
在更大规模的情况下，群体压力剖析仪可以为整个城市或国家的整个群体部分生成风险指数和压力轨迹。
心理测量数据
心理测量数据指示对个人主观压力感受问卷的响应。
优选地，问卷询问与人类压力响应相关联的宽范围的征兆或症状的问题，特别是与慢性压力积累有关的那些方面。
问卷中有广泛的问题是有利的，使得可以在更多的人身上检测到压力。
为了最好地获得心理压力测量，已经开发了“长形式”和“短形式”问卷作为本发明的一部分。在使用中，心理压力测量将部署为两个阶段方法，包括“长形式”和“短形式”问卷。在第一阶段过程中，向个体提出初步问题。在一个优选实施例中，构成该第一阶段的一部分的问题将需要大约三分钟以供个体完成。如果个体分数高于一定的截止水平或预先设定的模式，那么将提示个体完成另一组问题，这构成问卷的第二阶段。在优选实施例中，这第二组问题将需要大约四到五分钟来完成。还设想，个体将可以选择(如果需要)完成第二阶段的问题，无论他们在完成第一阶段问题时的分数如何。
问卷中慢性压力指标的数量和严重程度越高，它们与单一潜在原因(慢性压力)相联系而不是恰巧仅在同一人身上发生的可能性越高。例如，一个人可能会偶尔感觉到紧张的肩膀、消化系统问题和时不时的皮疹。这些症状(单独地或甚至三者在一起)可能出于许多不同的原因，并与发展慢性压力的人无关。然而，如果他们还有持续头痛、晚上难以入睡和频繁感染病毒，情况就开始不同了：他们现在有六个慢性压力指标。
一些问题的答案可能与其他问题强烈相关，形成统计学相干因子(通过称为探索性因素分析的心理测量统计学方法确定)。每个统计学相干因子可以指示个体感受的特定类型的压力。
在一个实施例中，心理测量数据包括对问卷的响应，问卷对于四种形式的压力询问个体关于压力相关征兆、症状或指标的主观经验：
·身体/生理压力，
·精神压力，
·情绪压力，和
·当前感觉到的生活压力。
问卷可以使用多行询问来涵盖与压力相关联的已知主观状态的范围——特别是那些被指出是人类慢性压力的指标。问卷指示个体分数更高的是哪种形式的压力。然后可以给予该人关于的反馈哪种类型的干预最有可能为其带来最大益处并随时间跟踪结果。
通过将心理测量信息与诸如生理数据、行为数据或认知功能数据的其他类型的压力信息相结合，增加了压力剖析仪的灵敏度和范围。此外，其他类型的压力数据有助于检测那些对问卷响应不好的人。
生理数据
有许多已知的人类压力的生理指标。许多谎言检测器基于测量压力的多种生理指标。
当压力剖析仪1使用生理信息时，当生理信息包括多于一个生理参数的测量值时，压力剖析仪1的准确度和灵敏度通常增加。
可用于提供生理信息的不同测量的示例包括心率测量、心率变异性测量、呼吸率测量、呼吸频率变异性测量、血压测量、物理运动观察、皮质醇水平测量(以血液或唾液测量)、皮肤传导性测量、皮肤温度测量、皮肤或毛发分析、DNA分析、血氧饱和度测量、表面肌电图(表面EMG)测量、脑电图(EEG)测量和能够通过分析人的血液、唾液或尿液确定的压力的其他生理指标测量。唾液、血液、尿液、皮肤、头发和DNA测量可以通过常规实验室测试或通过纳米技术进行，例如，纳米技术传感器可用于单次滴血测量，可以合并到透皮贴剂中，可以皮下注射或在个体的体内循环，或者可以结合使用皮下嵌入的微芯片或导线传感器。
此外，还可以使用“智能服装”，包括裤子/长裤、内衣、袜子、鞋子、衬衫/T恤、手套、帽/帽子/头盔、眼镜、手表、智能手表、手腕和踝带、以及粘贴片。“智能服装”内嵌有各种传感器，包括电信号、电导率(电流电导和电阻)、加速度计、力、温度、化学传感器和纳米技术传感器可用于提供生理信息。
生理测量可以根据其灵敏度和相关性以及作为筛选设备的易用性进行选择。
生理数据收集工具
压力剖析仪1包括接受来自多个生理信息收集工具的输入的能力。每个生理信息收集工具测量指示用户的压力的用户生理学的一个方面。可用于压力剖析仪1的合适的生理信息收集工具的示例包括但不限于：
·心率监测器，诸如体育运动中使用的胸部安装式或手臂式设备，例如CatapultSportsTM性能监测设备、PolarTM心率监测仪、FitbitTM或能够检测心率的智能手表；
·呼吸频率监测器，诸如体育运动中使用的胸部安装式或手臂式设备式CatapultSportsTM性能监测设备；
·血压监测器，诸如围绕上臂的周期性膨胀和放气的袖带；
·身体运动传感器，诸如运动员使用的支持陀螺仪的运动传感器，例如，由Catapult SportsTM提供的；
·位置跟踪设备，诸如支持GPS的智能手机或智能手表；
·唾液皮质醇分析设备；
·皮肤传导性测量设备；
·皮肤温度测量设备；
·血氧饱和度测量设备，例如手指式脉搏血氧仪；
·表面肌电图(表面EMG)设备；
·脑电图(EEG)设备；
·“智能服装”，包括裤子/长裤、内衣、袜子、鞋子、衬衫/T恤、手套、帽/帽子/头盔、眼镜、手表、智能手表、手腕和踝带、以及粘贴片、嵌入各种传感器，包括电信号、电导率(电流电导和电阻)、加速度计、力、温度、化学传感器和可用于提供生理信息的纳米技术传感器。
·纳米技术传感器，其可以包括单次滴血设备、透皮贴剂、皮下注射设备或循环注射设备；
·血液测试装置(例如适用于检测指示压力或下丘脑-垂体-肾上腺轴(HPA轴)刺激的化学品、分子、蛋白质和激素，诸如儿茶酚胺、肾上腺素、去甲肾上腺素、血清素、或多巴胺；和
·植入人体的芯片或电线(例如适用于检测指示压力或下丘脑-垂体-肾上腺轴(HPA轴)刺激的化学物质、分子、蛋白质和激素，诸如儿茶酚胺、肾上腺素、去甲肾上腺素、血清素或多巴胺。
上述工具可以集成到计算设备、在线或独立的外部设备中。如果工具是外部的，则可以通过任何合适的方法(诸如通过电缆或无线蓝牙连接)将其连接到计算设备。
行为数据
当压力剖析仪1使用行为信息时，当行为信息包括多于一个行为参数的测量时，压力剖析仪1的准确度和灵敏度通常增加。这些行为通常可能已知指示人类的压力，或者它们可以是用户的个体特征。例如，用户可以在有压力时表现出特定的眼睛运动模式、走来走去或者访问特定位置。
压力剖析仪1可以通过逐渐地将行为与其他形式的压力信息(诸如认知功能信息、心理测量信息或生理信息)相关联来逐渐获取行为信息。
可用于提供行为信息的不同测量或行为观察的示例包括眼睛运动模式、社交交互、所访问的网站的类型、所使用的应用程序的类型、新闻主题阅读、消费行为、食物选择、社会郊游、休假等等。
数据可以从智能手机、智能手表或其他可穿戴设备、平板电脑和计算机获得，可以通过加速度计、陀螺仪、高度计、GPS、NFC(接近其他设备，增强的位置特异性)、蓝牙(接近其他设备，增强的位置特异性)、Wi-Fi(接近其他设备，增强的位置特异性)测量。可以测量其他输入，诸如按键速率、节奏、打字风格、压力或“力”检测(键盘、触控板、屏幕压力传感器)、语音分析(音调、节奏、单词和短语检测)、电话使用，包括通话时间、拨打的号码、应用程序(“app”)的使用情况，包括所使用的具体应用程序、使用持续时间、一天中使用应用程序的时间、应用程序内分析(任何应用程序中的使用特征)、关键字搜索、单词和短语使用(通常应用于文字处理、电子邮件、消息和社交媒体应用程序，但不限于此)、眼动运动模式、步态和姿势分析以及购物历史。
其他行为观察可以从汽车/驾驶/骑行风格得到，包括转向输入、加速、减速、制动、驾驶速度、制动和加速器力、门压传感器和其他车辆传感器。
可以从家庭或办公室传感器获得进一步的行为观察，这些传感器可以测量运动、体温、电视使用(观看频道、观看时间、眼睛运动)、冰箱分析、供暖和制冷分析以及其他“智能家居”分析。
此外，还可以从诸如自行车仪表(踏板力，踩踏节奏，加速度，速度，所取路线，GPS，高度计，处于自行车上的时间等)、计步器、步态分析测量等其他测量设备获得行为观察和从“智能服装”获得的其他测量，包括裤子/长裤、内衣、袜子、鞋子、衬衫/T恤、手套、帽/帽子/头盔、眼镜、手表、智能手表、手腕和踝带、以及粘贴片。
行为数据收集工具
压力剖析仪1包括接受来自多个行为信息收集工具的输入的能力。每个行为信息收集工具测量用户行为的指示用户压力的一个方面。可以在压力剖析仪1中使用的合适的行为信息收集工具的示例包括但不限于：
·眼跟踪软件；
·位置跟踪设备，诸如支持GPS的智能手机或智能手表；
·蓝牙跟踪软件，以跟踪附近存在的其他个体拥有的设备；
·互联网浏览历史分析软件；
·智能手机、智能手表或其他可穿戴设备、平板电脑或计算机加速度计、陀螺仪或高度计；
·接近感应设备，诸如NFC、Wi-Fi或蓝牙，特别是具有增强的位置特异性(接近其他设备，增强位置特异性)；
·按键速率、节奏、打字风格、压力或“力”检测(键盘、触控板、屏幕压力传感器)；
·语音分析(音调、节奏、单词和短语检测)、电话使用，包括通话时间，拨打的号码，一天中通话的时间；
·应用程序(“app”)的使用，包括所使用的特定应用程序、使用持续时间、一天中使用应用程序的时间、应用程序内分析(使用任何应用程序内的特征)、关键词搜索、单词和短语使用(通常应用于文字处理、电子邮件、消息和社交媒体应用，但不限于这些)、步态和姿势分析和购物历史；
·汽车/驾驶/骑行风格，包括转向输入、加速、减速、制动、驾驶速度、制动和加速器力、门压传感器和其他车辆传感器；
·家庭或办公室传感器，其可以测量运动、体温、电视使用(观看频道、观看时间、眼动)、冰箱分析、供暖和制冷分析以及其他“智能家居”分析；
·自行车仪表(踏板力，踩踏节奏，加速度，速度，所取路线，GPS，高度表，处于自行车上的时间等)，计步器，步态分析测量；和
·“智能服装”，包括裤子/长裤、内衣、袜子、鞋子、衬衫/T恤、手套、帽/帽子/头盔、眼镜、手表、智能手表、手腕和踝带、以及粘贴片。
压力剖析仪1首先请求用户的许可以收集行为信息，然后在不中断用户的情况下在后台例行地收集信息。
工具可以集成到计算设备、在线或独立的外部设备中。如果工具是外部的，则可以通过任何合适的方法(例如通过电缆或无线蓝牙连接)将其连接到计算设备。
认知功能数据
认知功能数据指示对群体中的人进行的压力相关认知功能测量。
认知功能测量的示例包括记忆测试结果、反应时间测量结果和决策测试结果。当测量多于一个认知功能参数时，认知功能测量的准确性和敏感性通常会增加。
认知功能或性能测试可以是在线任务，或与智能手表、智能手机或其他计算设备交互的形式。
有关于人类认知功能和压力之间相关性的文献，例如：“压力对健康男性中的中性刺激和情感刺激的工作记忆、显性记忆和的隐性记忆的影响(Stress Effects on WorkingMemory,Explicit Memory,and Implicit Memory for Neutral and Emotional Stimuliin Healthy Men)”，Mathias Luethi，Beat Meier，Carmen Sandi，行为神经科学前沿(Frontiers of Behavioural Neuroscience)，2008；2：5。
认知功能数据收集工具
压力剖析仪1包括接受来自多个认知功能信息收集工具的输入的能力。每个认知功能信息收集工具测量用户的认知功能的指示用户压力的一个方面。可以在压力剖析仪1中使用的合适的认知功能信息收集工具的示例包括但不限于：
·测试用户记忆的软件；
·测试用户反应时间的软件；
·用于测试用户的注意力、周边视觉和理解力的软件；
·测试用户决策能力的软件。
处理器提示用户完成一个或多个认知功能测试。如果用户同意进行测试，则处理器向用户呈现短暂的认知功能测试。测试通常应该很快完成，也可能需要5秒到2分钟才能完成。记忆测试可能会在稍后的时间提示用户回忆一条信息。
工具可以集成到计算设备、在线或独立的外部设备中。如果工具是外部的，则可以通过任何合适的方法(例如通过电缆或无线蓝牙连接)将其连接到计算设备。
示例
实施例1
该实施例是压力剖析仪1的移动版本，其中，在该示例中，在相对较小的地理区域内的群体中的每个个体操作智能手机、智能手表或平板计算设备以提供相关的个体压力信息。
特别地，群体中的多个人中的每个使用的设备包括移动应用程序。一些相关的压力信息由应用程序在后台收集而不需要用户的任何手动输入，而其余的信息需要用户的积极参与。
如上所述，优选地，群体中的每个人使用该设备来引导他们通过自主压力测试，并将压力数据和个人数据两者传送到压力剖析仪。这种设备的一个示例是2014年11月11日提交的本申请人的另一专利申请中描述的个人压力剖析仪，即澳大利亚专利申请号2014904524。以这种方式，使用智能手机、台式计算机、平板电脑或任何其他合适的连接设备(诸如智能手表、智能服装，纳米技术传感器等)计算个人的压力等级。
一旦计算出该分数，该分数就通过诸如Wi-Fi、移动或卫星连接和/或经由互联网的常规通信信道(如可用的)被传送到中央服务器组，并且该分数与由用户(人群、性别、职业、生活方式等)共享的先前记录的数据核对。其他用户的身体压力等级也由中央服务器进行同样的核对，并且使用来自多个用户的总体身体压力数据计算群组或群体总体身体压力分数平均值：
在特定时间段(分钟、小时、天、周、月或年)内的群体x的压力分数(可以按地理位置、性别、职业、年龄等进行分类或定义或精细子类别)＝
a)用户a)指定时间段内的身体压力分数+
b)用户b)指定时间段内的身体压力分数+
c)用户c)指定时间段内的身体压力分数+...。
...对相关群体中的多个人继续相加。
除以指定时间段内的群体中用户(即个体)包括的总数(a+b+c.../包括在总数中的用户数)＝在指定时间段内的群体X的身体压力分数。
作为上述的一个示例，可以使用本发明的用于生成压力水平和压力弹性水平的剖析的系统和方法的一个这样的群体是位于美利坚合众国马萨诸塞州剑桥市的离散地理位置。特别地，与具体示例相关的群体是包括哈佛大学校园的郊区。
马萨诸塞州剑桥市的群体身体压力测量或分数将包括该郊区所有活跃用户(即群体内多个个体中的每个)的身体压力分数。使用上面列出的连接设备，即智能手机、平板电脑、台式计算机、智能手表等，每天不断测量群体身体压力测量或分数。相关数据通过常规通信信道(诸如Wi-Fi、移动通信网络或其他方式)通过互联网传送到中央服务器。这些身体压力分数可能是一个非常准确的量度，特别是对于急性压力或短期压力更是如此。
通常，预计马萨诸塞州剑桥市的整个群体的平均身体压力分数将在学年开始时上升，在考试时间和/或在学期结束紧接之前再次上升。通常，预计随着暑假休假的开始，平均身体压力分数会明显下降。
在本发明的范围内，可以进一步细分马萨诸塞州剑桥市的群体为只包括17至28岁的人。有了年轻人(可能是学生)的这个“次群体”，预计这些数据将在这些时间段内提供比平均水平更高的身体压力分数。
类似地，如果选择了诸如教授和支持人员等学术专业人士的“次群体”，那么预计会出现压力的不同的“群体模式”，最有可能在学年开始时出现高峰，但在大多数学术专业人员的工作量将会减少时将会低于平常考试时，然后在考试时紧接之后，当学术专业人员对成绩进行评估有重大压力时立即再次提升。
这些不同的群体压力水平可以告知大学的政策，在最需要的时候针对具体的次群体制定压力管理举措，从而更好地支持学生和员工，以及更精细地利用资源。
所发布的“指定时间段中群体x的身体压力分数”分数也可以通过将个体或“指定时间段中群体x的身体压力分数”乘以加权系数来加权，以考虑群体的特征或变化，或考虑到特定变量的影响，诸如季节性变化等，以使比较更准确和/或更有用。
继续上述的马萨诸塞州剑桥市示例，这是冬天经历极度寒冷的一个特殊的地理位置。这可能会导致身体压力分数在寒冷的冬季几个月中与任何工作场所相关的压力因素无关地上升，尤其是在冬季异常寒冷、冬季过长、“一生一次”暴风雪/暴风雨等情况下更是如此。为了辨别由于工作场所压力造成的准确压力水平和干预措施的有利性和必要性，天气的影响需要通过加权系数来考虑；提高特别恶劣的天气时间段中群体的身体压力分数不一定值得雇主关注或干预。
作为这种“加权”的另一个示例，考虑到由于“水果采摘”造成群体高度变化的地理位置：季节性工人带来自己的个体身体压力特征，可能会影响该地点的平均身体压力分数。“经季节性调整的身体压力评分”可以为考虑永久移民到该位置的个体，或为计算提供健康服务或计算政治公告对总体压力水平的影响提供更有用的数据。
然后可以将这个“指定时间段中群体x的身体压力分数”与交通、天气、政治公告、新闻等相关的其他数据相关联，以确定外部事件和环境事件对整个群体或次群体的压力水平的影响。
再次继续上升马萨诸塞州剑桥市的示例。如果有政治公告称已批准一个严重污染行业每年将数百万吨有毒物质排入波士顿直接上游的查尔斯河，可能预计波士顿地区的居民将会不安或有压力。
看到可能有一百万以上人的这个压力水平的增加以及其与政治公告在几个方面的联系可能是非常有益的。哈佛大学、麻省理工学院和波士顿学院的管理人员则可以了解其工作人员和可能的学生的压力水平，并将其作为不是由大学工作量引起的影响因素考虑。由于波士顿地区的压力，政府还将有数据显示可能导致生产力下降的压力，并可能增加医疗费用，因此，这些信息可为政府提供切实的数据，以用到他们的决策过程中，这在从前是不可能的；整个地区的生产力损失和增加的医疗费用可能会超过新产业的经济效益。
在不脱离本发明的精神或范围的情况下，可以对所描述的实施例进行变化和/或修改。因此，本实施例在所有方面都被认为是说明性的而不是限制性的。
现有技术(如果有的话)不应被视为承认现有技术形成任何司法管辖区的公知常识的一部分。
在以下的权利要求和本发明的前述描述中，除上下文另有因为明确的语言或必要的含义之外，词语“包括(comprise)”或诸如“包括了(comprises)”或“包括着(comprising)”的变形以包容性含义使用，即指定所述特征的存在，但不排除在本发明的各种实施例中存在或添加其他特征。

Claims (28)

1.一种用于生成指示多个个体的压力水平的压力水平信息的方法，所述方法包括：
经由网络接收所述多个个体中的每个个体的个体压力信息；以及
在处理系统中，通过统计地处理所述多个个体中的每个个体的个体压力信息，生成所述多个个体的所述压力水平的统计值。
2.根据权利要求1所限定的方法，其包括以下步骤：
通过所述网络接收多个人中的每个人的个人信息和所述多个人中的每个人的个体压力信息；
在处理系统中，使用所述多个人中的每个人的个人信息来从所述多个人中选择所述多个个体。
3.根据权利要求2所限定的方法，其中所述个人信息包括以下中的至少一项：出生日期信息、出生地信息、性别信息、种族信息、职业信息、邮政编码信息、教育信息、健康保险覆盖信息、关系状态信息、孩子数量信息、宠物信息、锻炼习惯信息、饮食习惯信息、健康史信息以及指示当前正在使用的压力管理方法的信息。
4.根据权利要求1所限定的方法，其包括以下步骤：经由所述网络接收指示压力改变情况和压力改变事件中的至少一个的信息，并且将所述统计量度中的压力特征与所述压力改变情况和所述压力改变事件中的至少一个相关联。
5.根据权利要求4所限定的方法，其中所述压力特征包括所述多个个体的所述压力水平的所述统计值的变化。
6.根据权利要求4所限定的方法，其中所述压力改变环境和所述压力改变事件中的至少一个包括以下中的至少一项：互联网关键字搜索行为信息、内容信息、社交媒体通信信息的情绪或主题、日期信息、时间信息、公共假期信息、温度信息、湿度信息、天气信息、交通信息、新闻信息、时事信息、消费者购物信息、金融市场信息、经济信息、公告信息、政治事件信息、体育赛事信息、主体活动信息、住房贷款利率信息、住房信息、就业信息、调查信息、投票信息、投票时间表信息、商业信心信息、商业投资信息和商业生产力信息。
7.根据权利要求1所限定的方法，其包括在所述处理系统中使用所述统计值生成压力指数的步骤。
8.根据权利要求7所限定的方法，其包括所述处理系统向多个计算设备发送所述压力指数的步骤。
9.根据权利要求8所限定的方法，其包括所述处理系统向所述多个计算设备发送所述多个个体的所述压力水平的所述统计量度的步骤。
10.根据权利要求1所限定的方法，其中所述多个个体中的每个个体的所述个体压力信息包括以下中的至少一项：所述多个个体中的每个个体的心理测量信息、所述多个个体中的每个个体的生理信息、所述多个个体中的每个个体的行为信息以及所述多个个体中的每个个体的认知功能信息。
11.根据权利要求10所限定的方法，其中所述多个个体中的每个个体的所述个体压力信息包括以下中的至少两项：所述多个个体中的每个个体的心理测量信息、所述多个个体中的每个个体的生理信息、所述多个个体中的每个个体的行为信息以及所述多个个体中的每个个体的认知功能信息。
12.根据权利要求10所限定的方法，其中所述多个个体中的每个个体的所述压力信息包括：所述多个个体中的每个个体的所述心理测量信息。
13.根据权利要求12所限定的方法，其包括以下步骤：通过所述多个个体中的每个个体响应电子压力问卷来生成所述心理测量信息。
14.根据权利要求13所限定的方法，其中所述问卷分为两个部分，每个部分包括不同的一组预定义问题，由此基于与提供给第一组问题的答案相关的预定标准向个体呈现第二组问题。
15.根据权利要求12所限定的方法，其中所述多个个体中的每个个体的所述心理测量信息指示所述多个个体中的每个个体的多个慢性压力指标。
16.根据权利要求10所限定的方法，其中所述多个个体中的每个个体的所述压力信息包括所述多个个体中的每个个体的所述生理信息。
17.根据权利要求16所限定的方法，其包括生成所述多个个体中的每个个体的所述生理信息的步骤。
18.根据权利要求17所限定的方法，其中生成所述多个个体中的每个个体的所述生理信息的步骤包括：生成所述多个个体中的每个个体的多个生理功能中的每个生理功能的信息的步骤。
19.根据权利要求18所限定的方法，其中生成所述多个个体中的每个个体的所述生理信息的步骤包括生成以下中的至少一项的步骤：心率信息、心率变异性信息、呼吸频率信息、呼吸频率变异性信息、血压信息、身体运动信息、皮质醇水平信息、皮肤传导性信息、皮肤温度信息、皮肤或毛发分析、DNA分析、血氧饱和度信息、表面肌电图信息、脑电图信息、血液信息、唾液信息、皮肤电导信息、有关在皮肤上或皮肤内发现的化学物质的信息，以及尿液信息。
20.根据权利要求10所限定的方法，其中所述多个个体中的每个个体的所述压力信息包括：所述多个个体中的每个个体的行为信息。
21.根据权利要求20所限定的方法，其包括生成所述多个个体中的每个个体的所述行为信息的步骤。
22.根据权利要求21所限定的方法，其中生成所述多个个体中的每个个体的所述行为信息的步骤包括以下步骤中的至少一个：
生成指示所述个体的眼睛运动的眼睛运动信息；
生成指示所述个体曾经所处的多个位置的位置信息；
生成指示所述个体附近存在多个人的多个设备的附近设备信息；
生成所述个体的互联网浏览历史信息；
生成所述个体的按键速率、节奏，打字风格、压力或“力”检测信息；
生成所述个体的语音分析，包括音调、节奏、单词和短语检测信息；
生成所述个体的电话使用情况分析，包括通话时间、拨打的号码和一天中电话所处的时间信息；
生成所述个体的驾驶风格，包括转向输入、加速、减速、制动、驾驶速度、制动和加速器力以及来自门压传感器信息的数据；
生成所述个体的运动，体温，包括观看频道、观看时间和观看时眼睛运动的电视使用情况，冰箱分析，供暖和制冷分析信息；
生成所述个体的自行车数据，包括踏板力、踩踏节奏、加速、速度、所取路线、GPS数据、高度计数据、处于自行车上的时间、计步器数据信息；
生成所述个体的计步器数据和步态分析信息；
生成指示所述个体的应用程序使用情况的应用程序使用信息；
生成指示所述个体媒体消费的媒体消费信息；
生成指示所述个体消费行为的消费行为信息；
生成指示由所述个体做出的多个食物选择的食物选择信息；
生成指示所述个体的社交出行活动的社交出行信息；
生成指示所述个体休假的休假信息。
23.根据权利要求10所限定的方法，其中所述多个个体中的每个个体的压力信息包括:所述多个个体中的每个个体的所述认知功能信息。
24.根据权利要求23所限定的方法，其包括生成所述多个个体中的每个个体的所述认知功能信息的步骤。
25.根据权利要求24所限定的方法，其中生成所述多个个体中的每个个体的所述认知功能信息的步骤包括以下步骤中的至少一个：
生成指示所述多个个体中的每个个体的记忆功能的记忆功能信息；
生成指示所述多个个体中的每个个体的反应时间的反应时间信息；
生成所述个体的注意力、周边视觉和理解力；以及
生成指示所述多个个体中的每个个体的决策能力的决策能力信息。
26.根据权利要求1所限定的方法，其进一步包括：生成指示所述多个个体中的每个个体对急性压力的响应的压力弹性分数的步骤。
27.根据权利要求26所限定的方法，其中所述压力弹性分数指示以下中的一项或多项：所述多个个体对急性压力事件做出响应所需的时间，所述多个个体是否对急性压力事件做出任何响应，并且如果做出响应，所述多个个体对急性压力事件所表现出的响应水平以及在急性压力时间段后所述多个个体的压力信息回复到基线水平所花费的时间。
28.一种用于生成指示多个个体的压力水平的压力水平信息的处理系统，所述系统包括：
接收器，其被配置为经由网络接收所述多个个体中的每个个体的压力信息；以及
统计值生成器，其被配置为通过统计地处理所述多个个体中的每个个体的所述个体压力信息，生成所述多个个体的所述压力水平的统计值。
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AU2014904524 2014-11-11
PCT/AU2015/050704 WO2016074037A1 (en) 2014-11-11 2015-11-11 A system and a method for generating a profile of stress levels and stress resilience levels in a population

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CA (1) CA2967067C (zh)
WO (1) WO2016074037A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108389000A (zh) * 2018-03-09 2018-08-10 新华网股份有限公司 儿童注意力集中度信息的处理方法、装置和计算设备
CN110192872A (zh) * 2019-04-16 2019-09-03 华为技术有限公司 压力评估校准方法、装置及存储介质

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016113967A1 (ja) * 2015-01-14 2016-07-21 ソニー株式会社 情報処理システム、および制御方法
WO2017102020A1 (en) * 2015-12-18 2017-06-22 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method of generating a pseudonym associated with a communication device, a network node, computer program and computer program product
US9792814B2 (en) 2015-12-29 2017-10-17 Ebay Inc. Traffic disruption detection using passive monitoring of vehicle occupant frustration level
US9709417B1 (en) 2015-12-29 2017-07-18 Ebay Inc. Proactive re-routing of vehicles using passive monitoring of occupant frustration level
US9989369B2 (en) 2015-12-29 2018-06-05 Ebay Inc. Proactive re-routing of vehicles to control traffic flow
CN106377270B (zh) * 2016-09-18 2019-07-16 南京航空航天大学 一种基于计步传感器的飞行员异常检测方法
CN108601566B (zh) * 2016-11-17 2020-06-26 华为技术有限公司 一种精神压力评测方法和装置
JP6550440B2 (ja) * 2017-03-13 2019-07-24 株式会社疲労科学研究所 自律神経評価装置、自律神経評価方法、プログラム及び記録媒体
WO2019049356A1 (ja) * 2017-09-11 2019-03-14 株式会社日立製作所 情報処理システム
US20200250749A1 (en) * 2017-10-24 2020-08-06 Hironobu Katoh Business performance forecast management system and method
JP7003654B2 (ja) * 2017-12-27 2022-02-10 オムロンヘルスケア株式会社 生体情報処理装置、処理方法、及び処理プログラム
JP2019144718A (ja) * 2018-02-19 2019-08-29 コニカミノルタ株式会社 ストレス報知システム及びプログラム
KR102150560B1 (ko) 2018-02-26 2020-09-01 광운대학교 산학협력단 토픽을 이용한 타겟 분석 장치 및 방법
JP2019195427A (ja) * 2018-05-09 2019-11-14 富士ゼロックス株式会社 ストレス状態評価装置、ストレス状態評価システム及びプログラム
US11464460B2 (en) * 2019-10-21 2022-10-11 Pratyush Pavan Devarasetty Systems, devices, and methods for detecting physical distress in infant tracheostomy patients
EP3819719A1 (fr) * 2019-11-08 2021-05-12 Tissot S.A. Montre connectée comprenant un écran d'animation visuelle
KR102247058B1 (ko) * 2020-11-27 2021-04-30 주식회사 모비젠 다중데이터 처리방식으로 사용자의 정신건강상태를 진단하는 방법 및 그 시스템
JP7394510B2 (ja) * 2021-06-15 2023-12-08 Ｌｉｎｅヤフー株式会社 提供装置、提供方法及び提供プログラム

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1243917A1 (en) * 2001-03-23 2002-09-25 Instrumentarium Corporation Nitric oxide analyzer
US20120290215A1 (en) * 2011-05-13 2012-11-15 Fujitsu Limited Calculating and Monitoring a Composite Stress Index

Family Cites Families (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5304112A (en) * 1991-10-16 1994-04-19 Theresia A. Mrklas Stress reduction system and method
EP1702560B1 (en) * 2000-06-23 2014-11-19 BodyMedia, Inc. System for monitoring health, wellness and fitness
US7213600B2 (en) * 2002-04-03 2007-05-08 The Procter & Gamble Company Method and apparatus for measuring acute stress
US20040210159A1 (en) * 2003-04-15 2004-10-21 Osman Kibar Determining a psychological state of a subject
US20050154264A1 (en) * 2004-01-08 2005-07-14 International Business Machines Corporation Personal stress level monitor and systems and methods for using same
US20060052675A1 (en) * 2004-09-07 2006-03-09 David Grand Method and system for the detection, amelioration and treatment of psychological trauma and other mental disorders, and for performance and creative enhancement
US20080214903A1 (en) * 2005-02-22 2008-09-04 Tuvi Orbach Methods and Systems for Physiological and Psycho-Physiological Monitoring and Uses Thereof
US8157730B2 (en) * 2006-12-19 2012-04-17 Valencell, Inc. Physiological and environmental monitoring systems and methods
WO2008077175A1 (en) * 2006-12-22 2008-07-03 Neuro-Insight Pty. Ltd. A method to determine the psychological impact of entertainment material or individual presenters
EP2131731B1 (en) * 2007-02-16 2014-04-09 Galvanic Limited Biosensor system
US20080319855A1 (en) * 2007-02-16 2008-12-25 Stivoric John M Advertising and marketing based on lifeotypes
KR101435680B1 (ko) * 2007-09-11 2014-09-02 삼성전자주식회사 다중 측정된 생체신호를 기반으로한 스트레스 분석방법
WO2010020691A1 (en) * 2008-08-21 2010-02-25 Ull Meter A/S Measuring and monitoring mental capacity
US20100217100A1 (en) * 2009-02-25 2010-08-26 Leboeuf Steven Francis Methods and Apparatus for Measuring Physiological Conditions
US8527213B2 (en) * 2009-07-21 2013-09-03 Ntt Docomo, Inc. Monitoring wellness using a wireless handheld device
JP5475876B2 (ja) * 2010-04-30 2014-04-16 株式会社 イマテック 人をセンサとするリスク評価システム
KR20130122535A (ko) * 2010-06-07 2013-11-07 어펙티바,아이엔씨. 웹서비스들을 이용한 심리 상태 분석
US20130238394A1 (en) * 2010-06-07 2013-09-12 Affectiva, Inc. Sales projections based on mental states
US20140081090A1 (en) * 2010-06-07 2014-03-20 Affectiva, Inc. Provision of atypical brain activity alerts
US8622899B2 (en) * 2011-05-13 2014-01-07 Fujitsu Limited Continuous monitoring of stress using self-reported psychological or behavioral data
US9380978B2 (en) * 2011-06-29 2016-07-05 Bruce Reiner Method and apparatus for real-time measurement and analysis of occupational stress and fatigue and performance outcome predictions
US9526455B2 (en) * 2011-07-05 2016-12-27 Saudi Arabian Oil Company Systems, computer medium and computer-implemented methods for monitoring and improving health and productivity of employees
US8392585B1 (en) * 2011-09-26 2013-03-05 Theranos, Inc. Methods and systems for facilitating network connectivity
WO2013071061A1 (en) * 2011-11-11 2013-05-16 The Children's Hospital Of Philadelphia Compositions and methods for increasing stress resilience
WO2013163090A1 (en) * 2012-04-23 2013-10-31 Sackett Solutions & Innovations, LLC Cognitive biometric systems to monitor emotions and stress
CN104755020B (zh) * 2012-10-23 2018-01-12 皇家飞利浦有限公司 精神压力测量系统
US9724396B2 (en) * 2013-03-15 2017-08-08 Massachusetts Institute Of Technology Use of antagonists of growth hormone or growth hormone receptor to prevent or treat stress-sensitive psychiatric illness
JP5722376B2 (ja) * 2013-03-29 2015-05-20 シャープ株式会社 ユーザ状況確認システム、ユーザ状況確認方法、通信端末装置、ユーザ状況通知方法、及びコンピュータプログラム
KR20150047158A (ko) * 2013-10-24 2015-05-04 삼성전자주식회사 스트레스 관리 시스템 및 그 방법
US10321829B2 (en) * 2013-12-30 2019-06-18 JouZen Oy Measuring chronic stress
CN103810389A (zh) * 2014-02-15 2014-05-21 田宏迩 一种基于物联网的职业紧张评估系统
US20150289813A1 (en) * 2014-04-15 2015-10-15 Eugene Lipov System and Method for the Biological Diagnosis of Post-Traumatic Stress Disorder: PTSD Electronic Device Application
US9138558B1 (en) * 2014-06-19 2015-09-22 Biofeedback Systems Design, LLC Apparatus and method for improving psychophysiological function for performance under stress
US10874340B2 (en) * 2014-07-24 2020-12-29 Sackett Solutions & Innovations, LLC Real time biometric recording, information analytics and monitoring systems for behavioral health management

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1243917A1 (en) * 2001-03-23 2002-09-25 Instrumentarium Corporation Nitric oxide analyzer
US20120290215A1 (en) * 2011-05-13 2012-11-15 Fujitsu Limited Calculating and Monitoring a Composite Stress Index

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
朱玉梅: "大学生压力知觉、心理弹性及应对方式的关系研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 社会科学Ⅱ辑》 *
谭锦花: "研究生压力反应与应对方式的关系研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 社会科学Ⅱ辑》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108389000A (zh) * 2018-03-09 2018-08-10 新华网股份有限公司 儿童注意力集中度信息的处理方法、装置和计算设备
CN110192872A (zh) * 2019-04-16 2019-09-03 华为技术有限公司 压力评估校准方法、装置及存储介质
WO2020211702A1 (zh) * 2019-04-16 2020-10-22 华为技术有限公司 压力评估校准方法、装置及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
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