CN107851225A - 健康维护咨询技术 - Google Patents

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Abstract

一种计算系统包括被配置为执行个人助理应用程序的客户端计算设备。个人助理应用程序被配置为：从用户与客户端计算设备的交互、与联网到客户端计算设备的附加设备或系统的用户交互接收用户数据，基于接收的用户数据来感测用户状况，分析用户状况以标识用户健康问题，经由与客户端计算设备相关联的用户界面来为用户呈现用于治疗、克服或改善用户健康问题的建议，评估用户已经遵循建议的程度，并且基于建议被遵循的程度来修改给用户的后续建议。

Description

健康维护咨询技术
背景技术
改善个人健康是大多数人共同的目标，然而很多人却难以实现。在繁忙的生活中，可能很难抽出时间去看医护人员以进行检查和预防性护理。而且，很多人都很难下定决心好好吃饭和运动。感到不舒服的人也很难理解导致他们的身体状况背后的原因。在改善个人和整个人群的健康和幸福感方面存在重大挑战，本文中描述的技术解决方案提供了解决的前景。
发明内容
一个实施例提供了一种计算系统，该计算系统包括被配置为执行个人助理应用程序的客户端计算设备。个人助理应用程序被配置为：从用户与客户端计算设备的交互、与联网到客户端计算设备的附加设备或系统的用户交互接收用户数据，基于接收的用户数据来感测用户状况，分析用户状况以标识用户健康问题，经由与客户端计算设备相关联的用户界面来为用户呈现用于治疗、克服或改善用户健康问题的建议，评估用户已经遵循建议的程度，并且基于建议被遵循的程度来修改给用户的后续建议。
提供发明内容部分是为了以简化的形式介绍将在以下具体实施方式部分中进一步描述的一些概念。本发明内容部分无意标识所要求保护的主题的关键特征或重要特征，也无意限制所要求保护的主题的范围。此外，所要求保护的主题不限于解决本公开的任何部分中提到的任何或全部缺点的实现。
附图说明
通过参考附图阅读具体实施方式部分将能更好地理解本公开，在附图中：
图1示出了被配置为支持HMA技术的示例计算系统的各方面；
图2A和图2B示出了用于HMA技术的各种示例实现环境的各方面；
图3A和图3B示出了可穿戴计算设备的一个示例的各方面；
图4A示出了可穿戴计算设备的另一示例的各方面；
图4B示出了可穿戴计算设备的显示面板的各方面；以及
图5示出了向客户端计算设备的用户呈现旨在治疗用户的健康问题的可动作建议的示例方法。
具体实施方式
本公开涉及健康维护咨询(HMA)技术，该技术可向个人和团体制定和呈现建议以实现促进良好健康的目的。在详细阐述具体方法之前，首先将描述支持HMA技术的示例基础设施。
图1示出了根据本公开的一个实施例的计算系统10的各方面。如图所示，计算系统10包括例如可以表现为智能电话或平板计算设备的形式的客户端计算设备12，客户端计算设备12被配置为经由计算机网络与服务器系统14通信。计算系统10还可以包括其他客户端计算设备16，其他客户端计算设备16被配置为直接通过网络连接或者间接通过客户端计算设备12与服务器系统通信。其他客户端计算设备16可以包括可以表现为手腕安装设备或头戴式设备的形式的可穿戴计算设备18、可以表现为膝上型或台式计算机的形式的个人计算机20、和计算机化的医疗设备22(诸如计算机化的脉搏血氧计、电子吸入器、电子胰岛素递送设备、电子血糖监测器、血液压力监测器等)。可穿戴计算设备还可以包括嵌入在衣服(T恤、贴身衣物等)中或者安装到其他身体部位(例如，手指或耳垂)的传感器。还可以想到，物联网(IOT)设备不直接穿戴在身体上，而是被布置为在物理上接近用户。这样的设备可以允许测量生物测定数据和其他数据。示例包括相机、远红外热探测器和床垫下睡眠传感器等。本文中，在描述了客户端计算设备12的功能的情况下，应当理解，任何其他客户端计算设备16可以以同样的方式起作用，除非明确提及了该设备的具体形式因素。
客户端计算设备12被配置为执行电子个人助理应用程序24。应当理解，电子个人助理应用程序24的其他实例也可以在其他客户端计算设备16上执行，所有这些均与服务器系统14上的用户账户相关联。经用户授权，电子个人助理程序被配置为被动地监测客户端计算设备12和其他客户端计算设备16上的各种用户数据26，诸如位置数据、搜索历史、下载历史、浏览历史、联系人、社交网络数据、日历数据、生物测定数据、医疗设备数据、购买历史等。
现在将描述这些各种类型的用户数据26的具体示例。位置数据可以包括例如由在任何客户端计算设备上实现的GPS接收器所获得的GPS坐标数据(纬度和经度)、诸如IP地址和/或Wi-Fi接入点标识符等可以被解析为广义地理位置的标识符、经由社交网络程序在某个位置处的用户登记等。搜索历史可以包括在诸如浏览器等显示搜索引擎网页或者在客户端计算设备上执行的搜索应用的搜索引擎界面中输入的用户搜索查询。下载历史可以包括例如安装的应用或从下载网站下载的文件，包括歌曲、视频、游戏等。这些应用和文件中的每个可以具有与它们相关联的元数据，诸如类别、流派等，这些元数据可以用来构建用户简档32，如下文讨论的。浏览历史可以包括用户使用在客户端计算设备上执行的浏览器访问的网站列表和网站内的特定页面。浏览历史还可以包括应用特定的数据库的应用内浏览，诸如被配置为使得用户能够浏览供应商的目录的购物应用。联系人包括保存在客户端计算设备12上的用户联系人数据库中保存或者从诸如社交网站等外部站点检索的个人或组织的名称和联系信息。社交网络数据可以包括用户的朋友列表、用户“喜欢”的社交网络实体列表、用户经由社交网络程序在各位置进行的登记、由用户编写的帖子等。生物测定数据可以包括由客户端计算设备12或其他客户端计算设备16上的传感器感测到的各种数据，诸如计步器信息、心率和血压、睡眠周期的持续时间和定时、体温、皮肤电流响应等。附加的生物测定数据在下文关于可穿戴计算设备18的手表实施例进行讨论。医疗设备数据可以包括来自医疗设备22的数据。这样的数据可以包括例如来自电子吸入器设备的吸入器使用数据、来自电子血糖监测器的血糖水平、来自电子胰岛素泵的胰岛素泵送数据、来自电子脉搏血氧计的脉搏血氧测定数据等。购买历史记录可以包括从客户端计算设备12与电子商务平台之间的电子商务交易中收集的关于用户购买的产品的信息，包括产品描述、购买的时间和日期、支付的价格、对这些购买的用户反馈等。应当理解，这些具体示例仅仅是说明性的，并且还可以监测上面没有特别讨论的其他类型的用户数据。
用户数据26从电子个人助理应用程序24传输到在服务器系统14上执行的个人助理解释引擎28。个人助理用户数据解释引擎28对接收的用户数据26执行各种操作，包括将用户数据26的原始数据34的副本存储在用户个人助理知识库30(存储在服务器系统14的大容量存储设备中的数据库)中，以基于接收的用户数据26进行推断，从而填写用户的用户简档32，将每个单独用户的一些用户数据26传递给统计数据聚合器36，统计数据聚合器36基于从服务器系统的所有用户接收的信息来计算匿名统计数据40并且将这些匿名统计数据存储在聚合个人助理知识库38(存储在服务器系统14的大容量存储设备中的另一数据库)中，并且基于电子个人助理应用服务器66中的用户设置44来将用户数据的已过滤子集传递给用户电子医疗记录42。
作为具体示例，用户简档可以包括来自用户数据26的、关于以下各项的推断数据：关于年龄、性别、民族和种族的人口统计数据、以及用户的居住地点、用户的地理旅行历史、用户的就业地点、用户的家庭单位、家庭病史、用户的过往病史、用户的预先存在的医疗状况、用户的当前药物、用户的过敏症、手术史、过去的医疗筛查和手术、过去的住院和就诊、社交史(酒精、烟草和其他用药、性史和习惯、职业、和生活条件)、健康维护信息(运动习惯、饮食信息、睡眠数据、疫苗接种数据、治疗和咨询历史)、医疗提供者偏好和医疗福利信息。
用户电子医疗记录是在与服务器系统14相关联的大容量存储设备中的数据库中存储的安全电子记录。通常，由医疗保健提供者使用提供者计算机48在每个用户的电子医疗记录内填充数据。提供者计算机48与安全电子医疗记录服务器46交互，安全电子医疗记录服务器46又存储和检索用户电子医疗记录42中的数据。EMR服务器被配置为通过安全通道(例如，HTTPS和TLS)进行通信，并且以加密形式存储数据。此外，EMR服务器被配置为控制对用户电子医疗记录的访问，使得只有经授权的医疗保健提供者才能进行输入和改变医疗记录的某些由提供者控制的字段。提供者控制的字段可以包括在用户简档中所包括的很多相同类型的数据，但是这些数据由提供者向用户确认并且由提供者输入到医疗记录中，而不是由计算机算法推断；因此EMR中的数据的准确性和出处高于用户简档32。可以存储在用户电子医疗记录的由提供者控制的部分中的数据的具体示例包括关于年龄、性别、民族和种族的人口统计数据、以及用户的居住地点、用户的地理旅行历史、用户的就业地点、用户的家庭单位、家庭病史、用户的过往病史、用户的预先存在的医疗状况、用户的当前药物、用户的过敏症、手术史、过去的医疗筛查和手术、过去的住院和就诊、社交史(酒精、烟草和其他用药、性史和习惯、职业、和生活条件)、健康维护信息(运动习惯、饮食信息、睡眠数据、疫苗接种数据、治疗和咨询历史)、医疗提供者偏好、医疗福利信息和用户的基因概况。
用户电子医疗记录内的其他字段是由用户控制的，使得包括作为医疗记录的主体的患者在内的授权人员可以在医疗记录中进行输入。此外，用户可以调节用户设置44以允许个人助理用户数据解释引擎28用原始数据34或从用户数据26导出的用户简档32中的推断数据来编程更新用户电子医疗记录中由用户控制的字段。以这种方式，医疗记录可以在程序上被更新以包括诸如吸入器使用、血糖监测水平、胰岛素泵使用等医疗设备数据以及诸如心率和血压历史、睡眠历史、体温、皮肤电响应等生物测定数据。
统计数据聚合器50被提供用于基于整个用户群体或其预定义的群组的所存储的用户电子医疗记录来生成匿名医疗记录统计数据52，并且用于将匿名医疗记录统计数据存储在聚合医疗信息知识库54中。以这种方式，统计数据可以被存储用于所有方式的用户群体。例如，可以标识生活在所定义的地理区域内并且已经被诊断出患有某种疾病(诸如H1N1流感)的人群的百分比，并且可以比较关于这个人群子集的数据以标识风险因素。统计数据聚合器还可以处理与整个人口或其预定义的群组的步数、卡路里、活动水平、睡眠和运动习惯有关的统计数据，其稍后可以用于对用户行为的比较性洞察。
从第三方医疗信息源58聚合的医疗信息56以及来自第三方警报源62的警报60也被存储在聚合医疗信息知识库54内。在其他实现中，聚合的医疗信息本身不需要存储，只要它可以被实时访问即可。医学信息56的示例包括当前的实践和过程、医学专业人员用于针对给定症状集合而对可能诊断做出区分的差异化诊断信息、包括疾病和综合症及其相关症状的医疗条件的描述、与根据患者的年龄和性别而推荐的标准化医学筛查有关的信息、与针对儿童和成人而推荐的标准化疫苗接种计划有关的信息、与某些基因概况相关联的医学状况、药物信息，诸如剂量、过敏原、潜在的相互作用，等等。第三方医疗来源58的示例包括医学出版商、专业医疗机构等。警报的示例包括来自报告在特定地理区域发生疾病的政府组织和非政府组织的报告，包括地理区域的边界、所报告的疾病类型、受影响的人数、与受影响人员相关联的死亡率统计数据、关于疾病的潜伏期、传染周期的信息、以及对受影响的地理区域的任何旅行限制或推荐限制等。这些警报可以来自国家的疾病控制中心、州或县卫生部门、公司、学区、医院等。
来自第三方警报源62的警报60也可以由服务器系统14内的通知代理64接收，该通知代理64又指示电子个人助理应用服务器66的警报通知引擎68向在客户端设备12上执行的电子个人助理应用程序24或运行个人助理应用程序的多个客户端设备发送消息70，消息70可以用能表征警报60的内容的推送通知的形式。在一个具体示例中，警报可以只发送给最近前往受影响区域的用户、或者数据解释引擎28推断将很快前往受影响区域的用户，以向这些人员通知在特定地理区域中的疾病暴发。在另一示例中，警报可以只发送给系统已经检测为在已经被诊断为具有传染性疾病的人员仍具有传染性的整个时期内在被诊断人员的阈值距离内的人员。这样的通知可以在维持被诊断的个人的隐私的同时进行。
除了用于警报60的推送通知之外，电子个人助理应用服务器66还包括查询引擎72和建议引擎74，查询引擎72被配置为针对从电子个人助理应用程序接收的用户查询76，以应答形式的消息70进行响应，建议引擎74被配置为基于用户设置44和一组程序化建议规则来以建议的形式主动地向电子个人助理应用程序发送消息70。在一个具体示例中，客户端计算设备12可以显示诸如文本框或语音提示等查询界面，并且用户可以键入查询或向客户端计算设备说出查询，诸如“什么可能引起这种头痛？”。这个用户查询76被发送给查询引擎72，查询引擎72在数据库30、38、42和52中的每一个中执行搜索，经由设置44进行用户授权以使用每个数据库进行搜索。从每个数据库返回与头痛原因有关的结果。用户简档可以指示用户是“咖啡饮用者”，并且购买历史和位置历史可以表明用户平均每天访问咖啡店2或3次，但是在过去2天内没有访问过咖啡店。匿名统计数据可以表明“咖啡饮用者”比一般人更容易报告患有头痛。用户的电子医疗记录可以包括先前看医生经历，其中用户在中暑后抱怨头痛。聚合医疗信息知识库可以包含如下医疗信息，该医疗信息指示当用户在极高温度下大量冒汗并且经历快速心跳时将通常经历中暑。来自用户简档的原始数据34可以示出非常热的环境温度，但是可以不示出指示出汗的电流皮肤响应，也不示出指示快速心跳的脉冲。在这种情况下，查询引擎将应用权重，使得头痛的可能原因分级为(1)咖啡因摄取，和(2)热衰竭，并且通过推荐来向用户显示该信息以寻求医疗保健专业人员的建议。
电子个人助理应用程序可以向用户请求关于消息70的有效性或适当性的用户反馈78，消息78又可以被传输回电子个人助理应用服务器66，并且由在其上执行的机器学习算法用来持续改善电子个人助理应用服务器66做出关于要在消息70中发送给客户端计算设备的内容的决定的权重和逻辑。继续上面的示例，如果如在访问医疗保健专业人员期间所诊断的，用户的头痛实际上是由咖啡因摄取引起的，则用户可以输入指示第一显示的搜索结果是正确的反馈，并且该信息随后可以作为针对机器学习算法的确认结果被传递给查询引擎72，当接收到这样的确认时，机器学习算法加强排序所基于的加权。
图2A和图2B示出了用作用于HMA技术的客户端实现环境的各种示例客户端计算设备的各方面。图2A示出了台式计算机200形式的个人计算机。图2A还示出了智能手机202形式的客户端计算设备。
其他个人计算机和客户端计算设备在图2B中示出。该图示出了膝上型计算机204、平板电脑206和家庭娱乐系统208。所示出的台式、膝上型、智能电话和平板电脑系统中的每一个包括显示器210，并且还可以包括被配置为对用户面部进行成像、跟踪用户的注视或以其他方式感测用户214的面部或眼睛状况的集成视觉系统212。每个视觉系统可以包括至少一个相机。家庭娱乐系统包括用于用户面部或姿势检测的大型显示器210E和高保真度视觉系统216。高保真视觉系统可以包括彩色相机218、飞行时间深度感测相机220和相关联的红外照明器。
以上个人计算机和客户端计算设备中的每一个可以共享计算系统222的至少一些特征，这些特征也在图2B中示出。计算系统包括操作耦合到计算机存储器机器226、显示器210、通信机器228和一个或多个传感器230的逻辑机器224。计算系统222的这些和其他方面将在下文中描述。
图3A和图3B示出了被配置为支持HMA技术的可穿戴计算设备的一个示例。所示的设备采取复合带300的形式。在一个实现中，闭合机构能够使复合带的端部容易附接和分离，使得该带可以闭合成环并且佩戴在手腕上。在其他实现中，该设备可以被制造为连续的环，其弹性足以被拉过手并且仍然适合手腕。或者，该设备可以具有开放手镯的形状因子，其中该带的端部没有彼此紧固。在其他实现中，更细长带状的可穿戴电子设备可以被穿戴在穿戴者的二头肌、腰部、胸部、脚踝、腿部、头部或其他身体部位周围。
如图所示，复合带300可以包括各种功能电子部件：计算系统322、显示器310、扬声器332、触觉电机334、通信机器328和各种传感器330。在所示的实现中，功能电子部件被集成到该带的多个刚性部分中，即显示器载体模块336A、枕垫336B、能量存储舱336C和336D以及带扣336E。在所示的复合带300的配置中，该带的一个端部与另一端部交叠。带扣336E被布置在复合带的交叠端部处，并且容纳槽338被布置在被交叠的端部处。
可穿戴复合带300的功能电子部件从一个或多个能量存储部件340汲取功率。电池(例如，锂离子电池)是一种类型的能量存储电子部件。替代示例包括高级电容器和超级电容器。为了以最小的刚性体积提供足够的存储容量，可以使用多个离散的分离能量存储部件。这些部件可以被布置在能量储存舱336C和336D、或者复合带300的任何刚性部分中。能量储存部件和功能电子部件之间的电连接被布线通过柔性段342。
通常，能量储存部件340可以是可更换的和/或可再充电的。在一些示例中，再充电电力可以通过通用串行总线(USB)端口344来提供，USB端口344包括电镀触点和磁性闩锁，以可释放地固定互补的USB连接器。在其他示例中，能量储存部件可以通过无线感应或环境光充电来充电。
在复合带300中，计算系统322被容纳在显示器载体模块336A中并且位于显示器310下方。计算系统操作耦合到显示器310、扬声器332、通信机器328和各种传感器330。计算系统包括用于保存数据和指令的计算机存储器326和用于执行指令的逻辑机器324。
显示器310可以是任何类型的显示器，诸如薄的低功率发光二极管(LED)阵列或液晶显示器(LCD)阵列。也可以使用量子点显示技术。合适的LED阵列包括有机LED(OLED)或有源矩阵OLED阵列等。LCD阵列可以是主动背光式的。然而，一些类型的LCD阵列(例如，硅基液晶LCOS阵列)可以是经由环境光的前光式。尽管附图示出了基本上平坦的显示表面，但是这个方面并不是必需的，因为也可以使用弯曲的显示表面。在一些使用场景中，复合带300可以在穿戴者的手腕前面穿戴有显示器310，如传统手表一样。
通信机器328可以包括任何适当的有线或无线通信部件。在图3A和图3B中，通信设施包括USB端口344，其可以用于在复合带300与其他计算机系统之间交换数据以及提供再充电电力。通信设施还可以包括双向蓝牙、Wi-Fi、蜂窝、近场通信和/或其他无线电。在一些实现中，通信设施可以包括用于光学视线(例如，红外)通信的附加收发器。
在复合带300中，触摸屏传感器330A耦合到显示器310并且被配置为接收来自穿戴者的触摸输入。通常，触摸传感器可以是电阻式、电容式或光学式的。按钮传感器(例如，微型开关)可以用于检测可以包括摇杆的按钮330B和330B'的状态。来自按钮传感器的输入可以用于实施家庭钥匙或开关功能，控制音频音量、麦克风等。
图3A和图3B示出了复合带300的各种其他传感器330。这样的传感器包括麦克风330C、可见光传感器330D、紫外线传感器330E和环境温度传感器330F。麦克风向计算系统322提供可以用于测量环境声级或从穿戴者接收语音命令的输入。来自可见光传感器、紫外线传感器和环境温度传感器的输入可以用于评估穿戴者的环境的各方面。
客户端计算设备可以包括被配置为感测设备的用户的状况的一个或多个生物测定传感器。例如，图3A和图3B示出了一对接触传感器：被布置在显示器载体模块336A上的充电接触传感器330G和被布置在枕垫336B上的枕垫接触传感器330H。接触传感器可以包括独立的或合作的传感器元件，以提供多个感官功能。例如，接触传感器可以提供响应于穿戴者皮肤的电阻和/或电容的电阻和/或电容感官功能。为此，例如，两个接触传感器可以被配置为电流皮肤响应传感器。在所示的配置中，两个接触传感器之间的间隔提供了相对较长的电路径长度，用于更准确地测量皮肤电阻。在一些示例中，接触传感器还可以提供穿戴者皮肤温度的测量。在所示的配置中，热敏电阻形式的皮肤温度传感器330I被集成到充电接触传感器330G中，充电接触传感器330G提供到皮肤的直接导热路径。来自环境温度传感器330F和皮肤温度传感器330I的输出可以被差异化地施加，用以估计来自穿戴者身体的热通量。例如，这个度量可以用于提高基于计步器的卡路里计数的准确度。除了上述基于接触的皮肤传感器之外，还可以包括各种类型的非接触式皮肤传感器。
在所示的配置中布置在枕垫接触传感器330H内部的是光学脉搏率传感器330J。光学脉搏率传感器可以包括窄带(例如，绿色)LED发射器和匹配的光电二极管，用以检测通过皮肤的毛细血管的脉动的血流，并且从而提供穿戴者的脉搏率的测量。在一些实现中，光学脉搏率传感器也可以被配置为感测用户的循环状况的其他方面。光电二极管的稳态或低通滤波输出可以报告穿戴者的毛细血管血流的程度(即，与血管收缩相反的血管舒张、或苍白)。结合其他感官输入，光学脉搏率传感器可以被配置为估计穿戴者的血压。通过并入不同波长带的LED发射器，传感器可以被配置为估计穿戴者的血液氧合水平。在所示的配置中，光学脉搏率传感器330J和显示器310被布置在所穿戴的设备的相对侧。脉搏率传感器也可以定位在显示器紧后面，以便于工程设计。
复合带300还可以包括惯性运动感测部件，诸如加速度计330K、陀螺仪330L和磁力计330M。在一些配置中，这些部件可以被集成到惯性测量单元(IMU)中。加速度计和陀螺仪可以针对组合的六个自由度而提供沿着三个正交轴的惯性数据以及关于这三个轴的旋转数据。例如，这个感官数据可以用于提供计步器/卡路里计数功能。来自加速度计和陀螺仪的数据可以与来自磁力计的地磁数据组合以进一步在地理取向方面定义惯性和旋转数据。
复合带300还可以包括用于确定穿戴者的地理位置和/或速度的全球定位系统(GPS)接收器330N。在一些配置中，GPS接收器的天线可以是相对柔性的并且延伸到柔性段342A中。
图4A示出了要由穿戴者穿戴和使用的示例头戴式显示器(HMD)400的各方面。所示的显示系统包括框架446。该框架支撑位于穿戴者的眼睛附近的立体透视显示部件。HMD400可以用在增强现实应用中，其中现实世界的图像与虚拟显示图像混合。
HMD 400包括分离的右显示面板448R和左显示面板448L，这些显示面板从穿戴者的视角来看可能是完全或部分透明的，以使得穿戴者能够清楚地看到他或她的周围环境。计算系统422操作耦合到显示面板和其他显示系统部件。计算系统包括逻辑和相关联的计算机存储器，逻辑和相关联的计算机存储器被配置为向显示面板提供图像信号、接收感官信号并且执行本文中描述的各种控制过程。HMD 400可以包括加速度计426K、陀螺仪426L和磁力计426M、立体声扬声器432R和432L、彩色相机418和飞行时间深度相机420。
图4B示出了在一个非限制性实施例中的右或左显示面板448(448R、448L)的选定方面。显示面板包括背光源450和液晶显示器(LCD)型微型显示器410。背光源可以包括一组发光二极管(LED)(例如，白色LED)或一组红色、绿色和蓝色LED。背光可以被配置为将其发射引导通过LCD微型显示器，LCD微型显示器基于来自计算系统422的控制信号来形成显示图像。LCD微型显示器可以包括以矩形网格或其他几何形状布置的多个可单独寻址的像素。在一些实施例中，发射红光的像素可以与发射绿光和蓝光的像素并置，使得LCD微显示器形成彩色图像。在其他实施例中，可以使用反射型硅基液晶(LCOS)微型显示器或数字微镜阵列来代替图4B的LCD微型显示器。备选地，可以使用有源LED、全息或扫描束微型显示器来形成右显示图像和左显示图像。尽管附图示出了分离的左右显示面板，但是也可以改为使用在双眼上延伸的单个显示面板。
图4B的显示面板448可以包括眼睛成像相机418'、轴上照明源452和离轴照明源454。每个照明源发射在眼睛成像相机的高灵敏度波长带中的红外(IR)或近红外(NIR)照明。每个照明源可以包括发光二极管(LED)、二极管激光器、放电照明源等。通过任何合适的物镜系统，眼睛成像相机418'检测在一定的视场角范围内的光，以将这样的角度映射到感官像素阵列的相应像素。如下文进一步详细描述的，计算系统422可以被配置为使用来自眼睛成像相机的输出来跟踪穿戴者的注视轴线V。
轴上照明和离轴照明用于与注视跟踪有关的不同目的。如图4B所示，离轴照明可以产生从穿戴者的眼睛的角膜458反射的镜面反射456。离轴照明还可以用于照亮眼睛以获得“暗瞳孔”效果，其中瞳孔460显得比周围的虹膜462更暗。与此相反，来自IR或NIR源的轴上照明可以用于创建“明亮瞳孔”效果，其中瞳孔比周围的虹膜更亮。更具体地，来自轴上照明源452的IR或NIR照明照射眼睛的视网膜464的回射组织，该回射组织将光反射回瞳孔，从而形成瞳孔的明亮图像466。显示面板448的光束转向光学器件468使得眼睛成像相机和轴上照明源能够共享共同的轴线A，尽管它们布置在显示面板的外围。
来自眼睛成像相机418'的数字图像数据可以被传送到计算系统422中或者计算系统经由网络可访问的远程计算机系统中的相关联逻辑。在该逻辑处，图像数据可以被处理以解析这样的特征，诸如瞳孔中心、瞳孔轮廓和/或来自角膜的一个或多个镜面光晕456。图像数据中的这样的特征的位置可以用作模型(例如，多项式模型)中的输入参数，该模型将特征位置与注视轴V相关。在针对右眼和左眼确定注视轴的实施例中，计算系统也可以被配置为将穿戴者的焦点计算为右和左注视轴的交点。在一些实施例中，可以使用眼睛成像相机来制定虹膜或视网膜扫描功能以确定穿戴者的身份。在这个配置中，计算系统422可以被配置为分析来自眼睛成像相机418'和其他传感器的注视轴和其他输出。
上面的描述不应当被解释为限制本公开适用的配置的范围。实际上，本公开还包括来自上述配置的特征的任何合适组合或子组合。例如，这些系统包括具有腕戴式部分和头戴式部分的系统、或者腕戴式眼睛跟踪设备、或者其中使用远程获取的感官数据来控制可穿戴或手持式显示器的系统。
通常，以上详述的每个客户端计算设备(以及在本公开的精神和范围内的其他客户端计算设备)将包括某种形式的用户界面硬件。本文中使用的“用户界面硬件”是客户端计算设备的、提供与客户端计算设备的用户的信息交换的任何物理设备部件。例如，任何显示器210都是用户界面硬件的示例。耦合到客户端计算设备的逻辑机的任何扬声器是用户界面硬件的示例，包括操作耦合到合成语音部件的扬声器。
本文中公开了允许用户或用户的代理(医生、培训师、顾问等)指定一个或多个“声明性”健康结果的配置。然后，配置评估用户的各种条件并且随后进行调节，从而获得各种结果。在编程时，术语“声明性”表达如下想法，即在没有特定指令的情况下指定后果(即，结果)来实现它。相反，“强制性”编程指定计算机必须执行的特定指令。在本文中公开的方法之前，用户或用户的代理将指定强制性结果，例如，“每6小时服用两粒药”或“每周运动30分钟3次”。背离强制性规则，本文中的配置使得用户或用户的代理能够指定“使患者的血压在120/70的5％内”或“将代谢效率提高12％”。这些配置既指导用户实现结果需要什么，并且不断地感测和关闭控制回路，以动态地调节提供给用户的建议。
图5相应地示出了用于标识客户端计算设备的用户的健康问题并且向用户呈现用于治疗或缓解健康问题的可行建议的示例方法500。本文中使用的术语“健康问题”可以指代不期望的状态——身体的、心理的或行为的。相反，健康问题可以指代不断改善的用户状态，例如健身计划或方案，这些是可行动的建议支持和维护的。在其中健康问题与健康有关的情况下，来自客户端计算设备的建议可以旨在改善用户的健康。方法500可以从具有如上文所述的用户界面硬件并且运行在图1的上下文中描述的电子个人助理应用程序24的客户端计算设备来执行。因此，客户端计算设备可以通信地耦合到电子个人助理应用服务器66、个人助理子系统14A的其他部件、和EMR子系统14B。然而，也可以想到，在一些示例中，可以实施方法500的至少一些方面而不访问EMR子系统。
在方法500的568，由个人助理应用服务器接收用户数据。用户数据可以从用户与客户端计算设备的交互或者与联网到客户端计算设备的系统的交互来接收。在一些实现中，用户数据可以包括来自集成到客户端计算设备中的传感器的信号。在一些实现中，用户数据可以从以下被接收到：诸如电子个人助理应用服务器66等服务器系统、从个人助理子系统14A的其他部件、或者从EMR子系统14B或者从在另一客户端计算设备上运行的个人助理应用程序的另一实例。在一个变型中，用户数据可以从联网服务器被推送给客户端计算设备。在另一变型中，用户数据可以由客户端计算设备从联网服务器拉取。
在570，基于接收的用户数据来感测用户的状况。感测到的状况可以是健康问题的征兆或症状、用户正在参与某个期望的或不期望的活动的指示、或者整体用户健康或用户的幸福感的替代量化符。在一些实现中，用户状况可以经由来自用户的客户端计算设备的传感器的信号或信号组合来感测。在一个实现中，感测用户状况的传感器可以是眼部传感器，例如揭示用户眼睛的颜色并且可选地跟踪用户的凝视位置的变化的成像传感器。在其他实现中，传感器可以是位置传感器(例如，GPS或WiFi接收器)。例如，位置传感器可以被配置为报告用户的当前位置或最近的行进路径。可以以这种方式感测到的其他用户状况包括脉搏率、血液氧合、皮肤温度、环境温度、排汗通量、环境光水平、环境声级、社交隔离程度或社交社区程度(经由用户视野的成像和实施人脸标识或骨骼建模)、或者用户是在室内还是室外(经由环境UV传感器)。应当强调，上述示例并不是详尽的。
在一些实现中，客户端计算设备可以支持互联网浏览器。感测用户状况可以包括从互联网浏览器访问浏览历史。类似地，客户端计算设备可以支持用户日历，该用户日历在感测用户状况的过程中可被访问。在一些实施例中，客户端计算设备可以联网到第三方金融机构的服务并且能够知道用户的购买活动。因此，用户的购买活动可以在方法500的这个阶段被感测到。在一些实施例中，客户端计算设备可以被配置为播放游戏或媒体，和/或支持媒体流传输。用户的期望的或不期望的行为可以基于在玩游戏和/或媒体消费方面花费的时间量或者基于一天中进行这样的活动的时间来感测。
在这些和其他实施例中，客户端计算设备可以联网到类似于图1的服务器系统14等服务器系统。因此，客户端计算设备可以能够访问用户的个人助理知识库30、用户简档32和/或电子病历42。用户状况可以至少部分地通过从服务器系统访问这样的数据来感测。
在一些实施例中，如在可选步骤572所指示的，可以记录在相对长的一段时间(几天、几星期等)内的用户状况，以建立用户状况的表现的重复模式和/或标识在可以表达关于用户健康的某些方面的模式中的例外情况。
在574，分析用户状况以标识健康问题。在一些场景中，健康问题可以包括用户的医疗状况，即身体或心理状况。反复疲劳是可以通过这种方式来标识的健康问题的一个示例。在一个示例中，疲劳可以通过由眼部传感器感测的眼睛发红来指示。在另一示例中，疲劳可以通过眼睛响应于刺激而做出预期的扫视运动的减少来表示，如由客户端计算设备的眼睛跟踪部件感测到的。在一些情况下，反复疲劳可能与睡眠障碍共同发病。例如，睡眠障碍可以用在睡眠时间期间过度的手臂或身体运动来表示，如腕戴式客户端设备的惯性传感器感测到的。
在一些实施例中，健康问题可以包括用户的不期望的行为。不期望的行为的示例可以包括经常前往酒吧，频繁购买酒精、香烟、咖啡、含卡路里丰富的食物或非处方药物。在其他实施例中，健康问题可以包括缺少用户的期望行为。期望行为的示例可以包括步行、跑步、骑自行车和其他形式的心血管锻炼。期望行为的其他示例可以包括放松或心理上积极的娱乐活动，诸如家庭或工作场所以外的活动，例如电影之旅。
可以推断，老年人的心理和可能的认知健康可以随着社交接触而改善，社交接触可以通过以下来感测：对老年用户的视野进行成像并且实施面部识别和/或骨骼建模以标识其他人。因此，长时间缺乏社交联系可以被标识为用户健康问题。
在576，感测可能潜在地影响对用户做出的建议以便治疗所标识的健康问题的辅助条件。辅助条件可以是用户环境中现存的条件。预期的辅助条件的示例包括当前GPS位置、天气状况、一天中的时间、和记录在用户日历上的事件。另外，本文中提到的任何感测的用户状况也可以是方法500中的辅助条件。辅助条件可以用于限制或影响用于治疗用户的健康问题的建议。例如，在夜间，在下雨时，或者在用户乘坐飞机旅行时，向用户建议户外锻炼可能是徒劳的。此外，即使用户正在试图戒烟，在重要会议之前提醒他不要吸烟也是不明智的。
在578，为用户制定用于治疗所标识的健康问题的建议。个性化建议可以根据特定条件(基于规则或基于内容的过滤推荐)来定制，或者可以根据人群影响(协作过滤推荐)来学习，如下所述。一个示例建议制定可以包括“尝试脱因咖啡”，这是针对睡眠不好但是在下午2:00走向咖啡店的用户。另一示例建议可以包括“睡觉时间”，这是在患有眼睛发红的用户在午夜看电影的情况下给出。另一示例建议可以包括“打电话给你的女儿”，这是针对长时间在社交上孤立的老年用户。在感测到辅助条件的实现中，可以根据辅助条件来制定建议。
在580，向用户呈现所制定的建议。建议可以经由客户端计算设备的用户界面硬件来呈现。在一个实现中，用户界面硬件可以包括显示器，显示器被配置为将建议呈现为在显示器上呈现的文本和/或助记图像。在这个和其他实现中，用户界面硬件可以包括扬声器，扬声器被配置为经由合成语音来呈现建议。在这些和其他实现中，建议可以包括可听警报。在一些实施例中，可以根据辅助条件来修改呈现模式。例如，当用户驾驶汽车时，可听呈现可以是默认模式，但是当用户在电影院时，可听呈现可以被抑制。在一些实现中，在特定建议被自动丢弃之前，对特定用户的特定建议的次数可以是有限制的。
在582，采取一个或多个动作以便评估用户是否或者在何种程度上遵循了所呈现的建议。例如，系统可以通过持续感应来确定上述示例中的用户实际上按照建议提前上床睡觉、还是忽略推荐并继续看视频。通过访问用户的购买活动，可以确定用户是否继续用香烟或酒精。通过询问腕戴式客户端计算设备中的惯性测量单元，可以确定用户是否需要进行更多的心血管锻炼。
在584，实施用户状况的后续感测，以便在呈现建议之后评估健康问题的持续性。如果眼睛发红的用户遵循了提前上床睡觉的建议，则可以使用后续评估来确定他或她的眼睛在第二天是否仍然是红的。同样，可以使用在更长的时间范围内实施的后续感测来确定锻炼或避免富含卡路里的食物在何种程度上促进了用户的减肥目标。可以访问经常更新的健康记录来达到此目的。后续感测还可以至少部分地依赖于对用户的购买活动、浏览活动、日历约会和/或位置数据的访问。可以理解，上面的列表并不是详尽的。
在586，进入建议细化阶段，由此基于所建立的建议的功效来修改以下一个或多个：(a)未来建议的制定或(b)未来建议的呈现模式。在方法500的588，根据如在582确定的用户是否或者在何程度上遵循建议来实施修改。例如，一些用户可以对由文本或助记图像呈现的建议做出很好的响应，而其他用户可能需要可听、口头提示以便可靠地遵循建议。这个信息可以通过以下来收集：分别(即，连续地)尝试每个呈现模式并且针对每个模式确定用户是否遵循该建议。随后，对同一用户或对同一年龄组或同一人群的不同用户的建议模式可以改变，以与最积极的用户响应相一致。
在590，根据在584的后续感测(即，健康问题的持续性)来实施修改。例如，在很多情况下，对于给定的健康问题，可能有不止一种潜在的适当补救措施。可以建议超重用户一方面避免去小吃店，另一方面进行心血管锻炼。在一个示例中，可以通过提供每个建议而排除另一建议、同时经由他或她的健康记录访问用户的体重来确定每个建议在合适的时间段内实现减肥方面的功效。如果对于特定的用户，一种形式的建议变得明显比另一种形式更有效，则该形式可以用来帮助相同或相似的用户进行持续或将来的减肥活动。在适当的建议空间是多变量的实现和情景中，可以进行详细的统计分析以对竞争建议进行排序。建议的多样化也可以发生，以确保向用户提供新的和有趣的建议，以获得更大的整体影响。
应当强调，取决于正在实践的实施例，建议细化阶段586和方法500的其他方面可以采取不同的形式。在社区环境中，例如，可以同时感测和分析多个客户端设备用户的状况，以标识常见的健康问题。但是，不是为所有用户制定和呈现相同的建议，系统可以为该组中的第一用户制定第一建议，并且为第二用户制定不同的第二建议。即使第一和第二用户共享相同的健康问题，也可以制定和呈现不同的建议，并且不同的建议也可以具有其他共同的特征(例如，他们属于同一年龄组、种族或社会经济阶层，或者共享相同的职业或其他人口统计特征)。为了比较第一和第二用户的健康问题的持续性，可以实施在呈现第一和第二建议之后的用户状况的后续感测。然后，可以基于治疗常见健康问题的功效对第一和第二建议进行排序。当方法500重新执行时(例如，针对来自相同人口统计特征的第三用户而执行)，该用户可以接收先前示出为在治疗健康问题上更成功的建议。当然，如果有大量的用户能够共享共同的特征，则可以采取统计方法来对竞争的建议进行排序。应当注意，上述方法可以用于重要人群(例如，公司劳动力)的社区。以这种方式，雇主可以主动向员工提供用于鼓励改善健康、幸福感和生产力的建议。
对图5的方法的很多变化和扩展是可设想的。以下附加示例说明了如下重要方面，即在方法500的570处感测到的用户状况不必是孤立条件，而是可以是从同时感测的两个或更多个条件导出的复合条件。
第一附加示例涉及健身评估并且帮助用户实现他或她的健身目标。健康个体的心血管健康可以与个体在给定的脉搏率下可以维持的热量输出水平相关。换言之，相同水平的热量输出会引起适合个体的脉搏率反应低于不适合的个体。传统上，可以使用具有脉搏率监测的跑步机来评估这种类型的健身。然而，复合带300(图3A和3B所示的客户端计算设备)提供实现类似于跑步机的评估所需要的感官部件，但无需将用户限制在实际的跑步机上。换言之，客户端计算设备提供“虚拟跑步机”功能。
如上所述，光学脉搏率传感器330J提供用户脉搏率的直接实时监测。IMU加速度计330K和陀螺仪330L提供可以估计用户的卡路里输出的惯性数据。为了提高准确度，卡路里输出计算可以参考特定于用户的身体模型和行为模型。例如，这样的模型可以被存储在客户端计算设备的存储器中，或者存储在服务器系统14上。卡路里输出计算也可以参考可以从客户端计算设备的GPS接收器330N获得的位置数据。
在一些示例中，心血管健康评估可以在没有用户的有目的的努力的情况下自动执行。每当用户爬上楼梯、跑上公共汽车或进行其他偶然形式的体育锻炼时，它都可以被触发。自然，健身评估也可以通过有目的的体育锻炼来触发。
因此，在方法500的570，如上所述，感测到的用户状况可以是综合评估的心血管健康水平。为了用户想要变得更健康，系统可以监测在一段时间内的健康水平，并且在580呈现旨在改善用户健身的建议。如前所述，可以提出用于提醒用户避免富含卡路里的食物和/或烟草、安排锻炼时间、获得更多的睡眠等的建议。后续监测可以用于确定遵循各种建议的程度、和/或后续建议看起来增加用户的健康水平的程度。
以上示例展示了仅使用可穿戴设备和相关联的服务的健康评估。虽然这个方面在很多情况下是有利的，但是本公开还延伸到以下实现中：从更专门化的联网设备获取的感官数据被解释并且用于评估健身。在一个替代方案中，诸如实际的跑步机、划船机、椭圆机等锻炼机器(具有能够进行脉搏率和/或血压监测的生物测定传感器)可以用于执行健康测试。这样的锻炼机器可以由客户端计算设备经由诸如短距离网络(例如，蓝牙或WiFi)等无线连接或者通过到服务器系统14的互联网来访问。类似地，被配置为测量体重标度和/或体重指数(BMI)的联网电子秤可以测量用户的体重和BMI，并且经由与锻炼机器类似的无线连接将该信息发送到可穿戴设备，以进一步有助于健康评估。
第二附加示例总体上涉及改善用户的心理健康，并且更具体地涉及评估用户避免焦虑和恐慌的能力。焦虑的生理表现因人而异，但是一般包括脉搏率增加、出汗增加、苍白增加和瞳孔扩张。脉搏率、出汗和苍白经由复合带300的感官架构可以直接可测量(见下文)。瞳孔扩张经由HMD 400(图4A和4B所示的客户端计算设备)的眼睛成像相机418'或经由任何集成视觉系统212或218(图2A和2B)可测量。
尽管容易地可测量，但是上面提到的条件中没有一个是特定于焦虑的。排汗和(如前面的示例所示)脉搏率也与热量输出相关。排汗还与高环境温度相关，并且苍白与低环境温度相关。瞳孔扩张与低环境光水平和性唤起相关。尽管单独采用的上述感官输出中没有一个可以是焦虑水平的适当指标，但是这样的输出和诸如环境温度、环境光水平等也可实时测量的辅助条件的适当线性组合可以提供准确替代方式。在一些实施例中，可以使用机器学习实现来获得线性组合中的各个分类器的加权。机器学习可以遵循监督学习方法，其中由用户的临床医生(其可以修改用户的健康记录)输入品质因数(焦虑水平)。在其他示例中，可以使用用户在客户端计算设备上的直接输入来区分来自其他条件的焦虑，例如通过计算来提示用户诸如“您似乎焦虑，是吗？”和接收指示是或否的答案的用户输入。在一些示例中，可以使用增强算法来从多个弱的自组网分类器中构建强的组合分类器。实际上，来自生物测定或其他传感器的任何类型的感官数据可以以这种方式组合。
因此，在方法500的570，感测到的用户状况可以是用户的焦虑水平，如上所述。为了用户想要控制他或她的焦虑、避免恐慌等，系统可以监测在一段时间内的焦虑水平，并且在580呈现旨在减少焦虑水平的建议。建议的目的可以是影响用户去避免压力情况和/或精神活性物质，诸如酒精、尼古丁或咖啡因，去安排锻炼时间，去获得更多的睡眠等。可以使用后续监测来确定遵循各种建议的程度、和/或后续建议看起来增加了用户的焦虑水平的程度。例如，如果建议是锻炼或者获得更多的睡眠，则可穿戴计算设备内的传感器可以用于根据建议来确定用户正在锻炼还是睡觉，并且将来的建议可以基于建议被用户遵循的程度并且还基于后续建议对于降低焦虑水平有效的程度(如通过上面讨论的生物测定传感器而测量的)而被修改。
本文中的方法涉及观察人们的日常生活，该方法可以并且应当在对个人隐私极其尊重的情况下实践。因此，本文中呈现的方法完全符合被观察者的选择性参与。在个人数据在本地计算机上被收集并且被传输到远程计算机以供处理的实施例中，该数据可以以已知的方式被匿名化。在其他实施例中，个人数据可以局限于本地计算机，并且只有非个人的概要数据被传输到远程计算机。此外，尽管本文中可以描述涉及以情境特定的方式对用户进行疾病治疗的各种场景，但是呈现给用户的信息意在成为医疗建议，并且在这些情景中，用户通常被呈现鼓励用户寻求医疗保健专业人士的意见的通知。这些场景是说明性的，并且被选择用于便于非专业人员理解，从而能够更清楚地理解本公开的总体方法。
从前文描述中将清楚的是，本文中描述的方法和过程可以绑定到一个或多个计算设备的计算系统。特别地，这样的方法和过程可以被实现为计算机应用程序或服务、应用编程接口(API)、库和/或其他计算机程序产品。
现在回到图2B，附图示意性示出了可以实施上述一个或多个方法和过程的计算系统222的非限制性实施例。计算系统222以简化形式被示出。计算系统222可以采取一个或多个个人计算机、服务器计算机、平板电脑、家庭娱乐计算机、网络计算设备、游戏设备、移动计算设备、移动通信设备(例如，智能电话)和/或其他计算设备。
计算系统222包括逻辑机器224和计算机存储器机器226。计算系统222可以可选地包括显示器210、输入或感官子系统230、通信机器228和/或附图中未示出的其他部件。
逻辑机器224包括被配置为执行指令的一个或多个物理设备。例如，逻辑机器可以被配置为执行如下指令，这些指令是一个或多个应用、服务、程序、例程、库、对象、部件、数据结构或其他逻辑构造的部分。这样的指令可以被实现以执行任务，实现数据类型，变换一个或多个部件的状态，实现技术效果，或以其他方式达到期望的结果。
逻辑机器可以包括被配置为执行软件指令的一个或多个处理器。另外地或替代地，逻辑机器可以包括被配置为执行硬件或固件指令的一个或多个硬件或固件逻辑机器。逻辑机器的处理器可以是单核或多核的，并且在其上执行的指令可以被配置用于顺序、并行和/或分布式处理。逻辑机器的各个部件可以可选地分布在两个或更多个分离的设备中，这些设备可以被远程定位和/或被配置用于协调处理。逻辑机器的各方面可以通过以云计算配置来配置的远程可访问联网计算设备来虚拟化和执行。
计算机存储器机器226包括被配置为保存由逻辑机器可执行以实现本文中描述的方法和过程的指令的一个或多个物理设备。当实现这样的方法和过程时，计算机存储器机器226的状态可以被变换，例如以保存不同的数据。
计算机存储器机器226可以包括可移除和/或内置的设备。计算机存储器机器226可以包括光存储器(例如，CD、DVD、HD-DVD、蓝光盘等)、半导体存储器(例如，RAM、EPROM、EEPROM等)和/或磁存储器(例如，硬盘驱动器、软盘驱动器、磁带驱动器、MRAM等)等。计算机存储器机器226可以包括易失性、非易失性、动态、静态、读/写、只读、随机存取、顺序访问、位置可寻址、文件可寻址和/或内容可寻址设备。
应当理解，计算机存储器机器226包括一个或多个物理设备。然而，本文中描述的指令的各方面可以通过没有由物理设备在有限的持续时间内保存的通信介质(例如，电磁信号、光信号等)来传播。
逻辑机器224和计算机存储器机器226的各方面可以被一起集成到一个或多个硬件逻辑部件中。例如，这些硬件逻辑部件可以包括现场可编程门阵列(FPGA)、程序集成电路和应用特定集成电路(PASIC/ASIC)、程序特定标准产品和应用特定标准产品(PSSP/ASSP)、片上系统芯片(SOC)和复杂可编程逻辑器件(CPLD)。
术语“模块”、“程序”和“引擎”可以用来描述被实现为执行特定功能的计算系统222的一方面。在一些情况下，可以经由逻辑机器224执行由计算机存储器机器226保存的指令来实例化模块、程序或引擎。应当理解，不同的模块、程序和/或引擎可以从相同的应用、服务、代码块、对象、库、例程、API、函数等实例化。同样，相同的模块、程序和/或引擎可以由不同的应用、服务、代码块、对象、例程、API、功能等实例化。术语“模块”、“程序”和“引擎”可以包括单个或一组可执行文件、数据文件、库、驱动程序、脚本、数据库记录等。
应当理解，如本文中使用的，“服务”是跨多个用户会话可执行的应用程序。服务可以可用于一个或多个系统部件、程序和/或其他服务。在一些实现中，服务可以在一个或多个服务器计算设备上运行。
当被包括时，显示器210可以用来呈现由计算机存储器机器226保存的数据的视觉表示。这个视觉表示可以采取图形用户界面(GUI)的形式。当本文中描述的方法和过程改变由存储机器保存的数据并且因此转换存储机器的状态时，显示器210的状态可以同样地被转换以可视地表示底层数据的变化。显示器210可以包括实际上利用任何类型的技术的一个或多个显示设备。这样的显示设备可以与共享外壳中的逻辑机器224和/或计算机存储器机器226组合，或者这样的显示设备可以是外围显示设备。
当被包括时，输入或感官子系统230可以包括一个或多个用户输入设备(诸如键盘、鼠标、触摸屏或游戏计算系统)或与这些用户输入设备对接。在一些实施例中，输入或感官子系统可以包括选定的自然用户输入(NUI)部件或该部件对接。这样的部件可以是集成的或外围的，并且输入动作的转换和/或处理可以在板上或板外处理。示例NUI部件可以包括用于语音和/或声音识别的麦克风；用于机器视觉和/或手势识别的红外、彩色、立体和/或深度相机；用于运动检测和/或意图识别的头部追踪器、眼动仪、加速度计和/或陀螺仪；以及用于评估大脑活动的电场感测部件。
当被包括时，通信机器228可以被配置为将计算系统222与一个或多个其他计算设备通信地耦合。通信机器228可以包括与一个或多个不同的通信协议兼容的有线和/或无线通信设备。作为非限制性示例，通信机器可以被配置用于经由无线电话网络或者有线或无线局域网或广域网进行通信。在一些实施例中，通信机器可以允许计算系统222经由诸如因特网等网络向其他设备发送和/或从其他设备接收消息。
本公开的一个方面是一种计算系统，该计算系统包括被配置为执行个人助理应用程序的可穿戴客户端计算设备，个人助理应用程序被配置为：从用户与客户端计算设备的生物测定传感器的交互或者与联网到客户端计算设备的系统的生物测定传感器的交互来接收用户数据；基于接收的用户数据来感测用户状况；分析用户状况以标识用户健康问题；经由与客户端计算设备相关联的用户界面来为用户呈现用于治疗用户健康问题的建议；评估用户已经遵循该建议的程度；并且基于建议被遵循的程度来修改给用户的后续建议。
在这个方面，个人助理应用程序可以被配置为基于从联网到客户端计算设备的系统推送的用户数据来感测用户状况。在这个方面，生物测定传感器可以被布置在客户端计算设备中，并且个人助理应用程序可以被配置为经由来自生物测定传感器的信号来感测用户状况。在这个方面，客户端计算设备还可以包括位置传感器，并且个人助理应用程序可以被配置为至少部分地通过访问由位置传感器确定的行进路径来感测用户状况。在这个方面，客户端计算设备可以被配置为执行互联网浏览器，并且个人助理应用程序可以被配置为通过访问互联网浏览器的浏览历史来感测用户状况。在这个方面，个人助理应用程序可以被配置为通过访问用户日历来感测用户状况。在这个方面，计算系统可以能够知道用户的购买活动，并且个人助理应用程序可以被配置为基于购买活动来感测用户状况。在这些和其他实现中，个人助理应用程序还可以被配置为记录在一段时间内的用户状况，以标识用户行为的重复模式，并且健康问题可以基于用户行为而被标识。在这个方面，健康问题可以包括医疗状况。在这个方面，健康问题可以包括用户的不期望的行为。在这个方面，健康问题可以包括缺少用户的期望的行为。在这个方面，个人助理应用程序还可以被配置为感测用户的环境中的辅助条件，并且根据辅助条件来制定建议。在这个方面，用户界面可以包括显示器，显示器被配置为将建议呈现为文本和/或图像。在这个方面，生物测定传感器可以是客户端计算设备或与客户端计算设备联网的系统的多个生物测定传感器之一，并且用户状况可以是经由从多个生物测定传感器接收的用户数据而感测到的合成条件。
本公开的另一方面是一种在可穿戴客户端计算设备中执行的方法，可穿戴客户端计算设备被配置为执行个人助理应用程序并且具有用户界面硬件。该方法包括：基于从生物测定传感器接收的用户数据来感测用户状况；分析用户状况以标识用户健康问题；为用户制定用于治疗或改善用户健康问题的建议；经由用户界面硬件向用户呈现建议；评估用户已经遵循该建议的程度；并且通过对用户状况的后续生物测定感测来评估用户健康问题的持续性。
在这个方面，该方法还可以包括基于所评估的用户健康问题的持续性来修改后续建议制定或呈现。在这个方面，该方法还可以包括基于建议被遵循的程度来修改后续建议制定或呈现。在这个方面，感测用户状况可以包括在客户端设备上执行个人助理应用程序，并且上述分析、制定和呈现可以包括在个人助理应用程序中从联网到客户端计算设备的系统接收用户数据。
本公开的另一方面是一种在包括多个可穿戴客户端计算设备的计算系统中实施的方法，每个客户端计算设备被配置为执行个人助理应用程序并且具有用户界面硬件。该方法包括：基于从生物测定传感器接收的用户数据来感测第一用户和第二用户的用户状况；分析第一用户和第二用户的用户状况以标识第一用户和第二用户共同的健康问题；为第一用户制定第一建议，为第二用户制定第二建议，以治疗共同的健康问题；在第一用户和第二用户的客户端计算设备上向第一用户呈现第一建议并且向第二用户呈现第二建议；通过对第一用户和第二用户的用户状况的后续感测来比较第一用户和第二用户的共同健康问题的持续性；基于治疗第一用户和第二用户的健康问题的功效来对第一建议和第二建议进行排序；如果第一建议的排序高于第二建议，则在第三用户的客户端计算设备上将第一建议呈现给第三用户；以及如果第二建议的排序高于第一建议，则在第三用户的客户端计算设备上将第二建议呈现给第三用户。
在这个方面，第一、第二和第三用户可以共享除了共同健康问题之外的共性，并且建议可以被呈现给共享该共性的所有用户。
应当理解，本文中描述的配置和/或方法本质上是示例性的，并且这些具体实施例或示例不应当被认为是限制性的，因为很多变化是可能的。本文中描述的具体例程或方法可以表示任何数目的处理策略中的一个或多个。这样，所示出和/或描述的各种动作可以以所示和/或描述的顺序、以其他顺序、并行执行，或者被省略。类似地，可以改变上述过程的顺序。
本公开的主题包括本文中公开的各种过程、系统和配置以及其他特征、功能、动作和/或属性、以及其任何和所有等同物的所有新颖的和非显而易见的组合和子组合。

Claims (14)

1.一种计算系统，包括：
可穿戴客户端计算设备，被配置为执行个人助理应用程序，所述个人助理应用程序被配置为：
从用户与所述客户端计算设备的生物测定传感器的交互或者与联网到所述客户端计算设备的系统的生物测定传感器的交互来接收用户数据；
基于接收的所述用户数据来感测用户状况；
分析所述用户状况以标识用户健康问题；
经由与所述客户端计算设备相关联的用户界面来为所述用户呈现用于治疗所述用户健康问题的建议；
评估所述用户已经遵循所述建议的程度；以及
基于所述建议被遵循的程度来修改给所述用户的后续建议。
2.根据权利要求1所述的计算系统，其中所述个人助理应用程序被配置为基于从联网到所述客户端计算设备的所述系统推送的用户数据来感测所述用户状况。
3.根据权利要求1所述的计算系统，其中所述生物测定传感器被布置在所述客户端计算设备中，并且其中所述个人助理应用程序被配置为经由来自所述生物测定传感器的信号来感测所述用户状况。
4.根据权利要求3所述的计算系统，其中所述客户端计算设备还包括位置传感器，并且其中所述个人助理应用程序被配置为至少部分地通过访问由所述位置传感器确定的行进路径来感测所述用户状况。
5.根据权利要求1所述的计算系统，其中所述客户端计算设备被配置为执行互联网浏览器，并且其中所述个人助理应用程序被配置为通过访问所述互联网浏览器的浏览历史来感测所述用户状况。
6.根据权利要求1所述的计算系统，其中所述个人助理应用程序被配置为通过访问用户日历来感测所述用户状况。
7.根据权利要求1所述的计算系统，其中所述计算系统能够知道所述用户的购买活动，并且所述个人助理应用程序被配置为基于所述购买活动来感测所述用户状况。
8.根据权利要求1所述的计算系统，其中所述个人助理应用程序还被配置为记录在一段时间内的所述用户状况，以标识用户行为的重复模式，并且其中所述健康问题基于所述用户行为而被标识。
9.根据权利要求1所述的计算系统，其中所述健康问题包括医疗状况。
10.根据权利要求1所述的计算系统，其中所述健康问题包括所述用户的不期望的行为。
11.一种在可穿戴客户端计算设备中实施的方法，所述可穿戴客户端计算设备被配置为执行个人助理应用程序并且具有用户界面硬件，所述方法包括：
基于从生物测定传感器接收的用户数据来感测用户状况；
分析所述用户状况以标识用户健康问题；
为所述用户制定用于治疗或改善所述用户健康问题的建议；
经由所述用户界面硬件向所述用户呈现所述建议；
评估所述用户已经遵循所述建议的程度；以及
通过对所述用户状况的后续生物测定感测来评估所述用户健康问题的持续性。
12.根据权利要求11所述的方法，还包括基于所评估的所述用户健康问题的所述持续性来修改后续建议制定或呈现。
13.根据权利要求11所述的方法，还包括基于所述建议被遵循的程度来修改后续建议制定或呈现。
14.根据权利要求11所述的方法，其中感测所述用户状况包括在所述客户端设备上执行个人助理应用程序，并且其中所述分析、制定和呈现包括在所述个人助理应用程序中从联网到所述客户端计算设备的系统接收用户数据。
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