CN108141714B - 移动健康应用的个性化、同伴衍生消息的自动构建的装置和方法 - Google Patents

移动健康应用的个性化、同伴衍生消息的自动构建的装置和方法 Download PDF

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Abstract

一种由至少一个服务器实施的方法。该方法包括作为关于多个用户的简档记录的函数来获得用户集合。该方法包括基于同伴群体形成特征通过将聚类算法应用于用户集合的简档记录来将用户的子集定义为同伴群体。该方法包括基于同伴群体中的用户的子集的行为来计算同伴群体的同伴群体度量值。该方法包括基于目标用户的行为来计算被包括在子集中的目标用户的用户度量值。该方法包括构建将患者度量值与同伴群体度量值相关的消息。

Description

移动健康应用的个性化、同伴衍生消息的自动构建的装置和 方法
技术领域
本申请的实施例一般涉及经由网络的通信，并且更具体地，涉及用于移动健康应用的个性化、同伴(peer)驱动的消息的自动构建的系统和方法。
背景技术
在现代智能电话上运行的移动健康应用使医疗提供者(诸如医生和护士)能够执行帮助他们的患者的健康的重要功能，诸如监测患者的锻炼水平并交换与持续治疗相关的信息。一种具体的应用是规范性干预(prescriptive intervention)的应用，凭借医疗提供者发送(或代表医疗提供者)的电子消息包含用于激励、告知或警告患者以便改善他或她的健康作为预防性的护理程序的一部分的信息。考虑到智能电话的普遍性和普及性，许多医院和诊所已经在实施(例如，每天发送SMS文本短信以提醒作为智能电话的用户的患者减少吸烟的)这样的系统。
发明内容
技术问题
然而，当前的移动健康干预消息传递缺乏患者期望以帮助激励他们的个性化。考虑到需要为数百或数千患者提供预防性的护理，医疗提供者可能没有时间或其他资源为每位患者创建个人写的消息是可以理解的。因此，通常情况下，消息是通用的、预先写的、并且衍生于标准的医疗服务建议(诸如来自美国国立卫生研究院的那些)。这样的消息的示例包括“吃鱼而不是吃牛肉”、“更少吸烟将会减少心脏病发作的风险”、以及“每天散步30分钟”。临床试验已经发现，患者期望将帮助他们达到他们的健康目标(诸如减少体重或吸烟更少)的更多的个性化。
附图说明
为了更全面地理解本公开及其优点，现在参考结合附图的下面的描述，在附图中，相同的参考标号表示相同的部分：
图1示出了根据本公开的示例计算系统；
图2和图3示出了根据本公开的计算系统中的示例设备；
图4示出了根据本公开的健康监测系统中的通信；
图5A和图5B示出了根据本公开的患者的用户设备(User Equipment，UE)的用户界面屏幕的通用消息的示例；
图6示出了根据本公开的移动健康应用的个性化、同伴衍生消息(peer-derivedmessage)的自动构建的过程；
图7示出了根据本公开的度量空间中的多维聚类；
图8A和图8B示出了根据本公开的患者的用户设备(UE)的用户界面屏幕的个性化消息、同伴衍生消息；
图9示出了根据本公开的用于由用户设备实施的个性化、同伴衍生消息的自动构建的方法900；以及
图10示出了根据本公开的用于由至少一个服务器实施的个性化、同伴衍生消息的自动构建的方法1000。
具体实施方式
在第一实施例中，提供了一种体现计算机程序的非瞬时性计算机可读介质。计算机程序包括计算机可读程序代码，该计算机可读程序代码在由处理电路执行时使得处理电路作为关于多个用户的简档记录的函数来获得用户集合。计算机程序包括计算机可读程序代码，该计算机可读程序代码在由处理电路执行时使得处理电路基于同伴群体形成特征(peer group formation feature)通过将聚类算法应用于用户集合的简档记录而将用户的子集定义为同伴群体。计算机程序包括计算机可读程序代码，该计算机可读程序代码在由处理电路执行时使得处理电路基于同伴群体中的用户的子集的行为来计算同伴群体的同伴群体度量值。计算机程序包括计算机可读程序代码，该计算机可读程序代码在由处理电路执行时使得处理电路基于目标用户的行为来计算被包括在子集中的目标用户的用户度量值。计算机程序包括计算机可读程序代码，该计算机可读程序代码在由处理电路执行时使得处理电路构建将用户度量值与同伴群体度量值相关的消息。计算机程序包括计算机可读程序代码，该计算机可读程序代码在由处理电路执行时使得处理电路通过将用户度量值与同伴群体度量值进行比较来生成比较值；并且其中消息包括该比较值。计算机程序包括计算机可读程序代码，该计算机可读程序代码在由处理电路执行时使得处理电路从用户设备接收消息模板信息并构建包括由消息模板信息指定的文本或由消息模板信息指定的图形的消息。计算机程序包括计算机可读程序代码，该计算机可读程序代码在由处理电路执行时使得处理电路向用户设备发送第二计算机程序，其中第二计算机程序包括可存储在计算机可读介质中的多个指令，其中多个指令被配置为使得用户设备的处理器：接收包括以下中的至少一个的用户输入数据：同伴群体形成特征或消息模板信息；并且将用户输入数据发送到处理电路，其中至少一个服务器包括处理电路。计算机程序包括计算机可读程序代码，该计算机可读程序代码在由处理电路执行时使得处理电路向目标用户的用户设备发送第二计算机程序，其中第二计算机程序包括可存储在计算机可读介质中的多个指令，其中多个指令被配置为使得目标用户的用户设备的处理器：接收以下中的至少一个：输入到目标用户的用户设备的简档记录数据、或目标用户的行为；并且将输入的简档记录数据发送到处理电路，其中至少一个服务器包括处理电路。计算机程序包括计算机可读程序代码，该计算机可读程序代码在由处理电路执行时使得处理电路从用户设备接收关于目标用户的简档记录数据；将与目标用户相对应的接收到的简档记录数据存储在存储器中的关于目标用户的简档记录中；并且响应于随后从用户设备接收到简档记录数据，使用随后接收到的简档记录数据来更新关于目标用户的所存储的简档记录。
在第二实施例中，一种装置包括计算机处理电路。计算机处理电路被配置为作为关于多个用户的简档记录的函数来获得用户集合。计算机处理电路被配置为基于同伴群体形成特征通过将聚类算法应用于用户集合的简档记录来将用户的子集定义为同伴群体。计算机处理电路被配置为基于同伴群体中的用户的子集的行为来计算同伴群体的同伴群体度量值。计算机处理电路被配置为基于目标用户的行为来计算被包括在子集中的目标用户的用户度量值。计算机处理电路被配置为构建将用户度量值与同伴群体度量值相关的消息。
在第三实施例中，提供了一种由至少一个服务器实施的方法。该方法包括作为关于多个用户的简档记录的函数来获得用户集合。该方法包括基于同伴群体形成特征通过将聚类算法应用于用户集合的简档记录来将用户的子集定义为同伴群体。该方法包括基于同伴群体中的用户的子集的行为来计算同伴群体的同伴群体度量值。该方法包括基于目标用户的行为来计算被包括在子集中的目标用户的用户度量值。该方法包括构建将患者度量值与同伴群体度量值相关的消息。
根据以下附图、描述和权利要求，其他技术特征对于本领域技术人员而言可以是显而易见的。
在进行下面的详细描述之前，阐述贯穿本专利文档使用的某些词语和短语的定义可能是有利的：术语“包括”和“包含”及其派生词意味着没有限制的包括；术语“或”是包括性的，意味着和/或；短语“与…相关联”、“与其相关联”及其派生词可以意味着包括、被包括在…内、与…互连、包含、被包含在…内、连接到或与…连接、耦合到或与…耦合、与…可通信、与…合作、交织、并置、与...邻近、绑定到与…绑定、具有、具有…属性等；并且术语“控制器”意味着控制至少一个操作的任何设备、系统或其部分，这样的设备可以以硬件、固件或软件、或者它们中的至少两个的某种组合实施。应该注意，与任何特定的控制器相关联的功能性可以是集中式的或者分布式的，无论本地地还是远程地。贯穿本专利文档中提供的对某些词语和短语的定义，本领域的普通技术人员应该理解，在许多实例(即使不是大多数实例)中这样的定义适用于这样的定义的词语和短语的以前以及将来的使用。
用于发明的模式
下面讨论的图1至图8B以及用于描述本专利文档中的本公开的原理的各种实施例仅作为说明，并且不应该以任何方式被解释为限制本公开的范围。本领域技术人员将理解，可以在任何适当布置的设备或系统中实施本公开的原理。
如上所述，患者期望更多将帮助他们达到他们的健康目标(诸如减少体重或吸烟较少)的个性化。本公开提供了一种自动生成将帮助激励登记在移动医疗保健程序(也被称为远程患者监测服务)中的患者的定制消息的解决方案。
本公开的实施例提供了一种自动创建移动健康应用的个性化同伴驱动消息的方法和系统。某些实施例应用或利用同伴挑战或同伴压力是人们实现目标的强烈动机的心理学。本公开的某些实施例通过构建将用户的当前健康成就放置在同伴的上下文中并促使用户达到进一步的目标的消息来使用该心理学。例如，能够将患者的当前的健康表现或成就与其他类似或不类似处境的患者或用户的表现或成就进行比较和对比，以提供由患者使用的指导消息。这样的消息的示例是“您的同伴已经每天平均步行15,000步，但是您每天平均只有9,500步。您能赶上吗？这样的消息的另一示例是“您的同伴在感恩节时消耗大约1900卡路里。您能注意您吃的东西吗？”
本公开的某些实施例基于与健康目标相关的属性(诸如年龄属性、性别属性、身体质量指数(Body Mass Index，BMI)属性(以kg/m2为单位)以及疾病属性(例如，糖尿病或肥胖症))自动确定用户的同伴群体。与这些属性相关的非生物上下文信息的示例包括：用户的生活方式(例如，久坐或活动)、位置以及生成消息的日期、月份或季节。本公开的某些实施例从与用户的健康相关的该同伴群体计算代表性度量。度量能够包括每天的平均步数、每天消耗的平均卡路里以及每周抽吸的香烟的数量。计算能够包括表示同伴群体的平均或百分率的描述性统计。本公开的某些实施例生成被发送到用户或由用户检索的将同伴群体的代表性度量与用户自己的度量相关的消息。例如，消息能够涉及如同伴群体的每周的平均步数的代表性度量。考虑到同伴群体中的用户与同伴群体中的其他用户竞争，期望的最终结果是整个同伴群体的健康将随着时间整体上增加。
消息的影响力衍生于用户与他或她的同伴群体中的其他人进行比较的事实。已经发现描述性规范消息可以提高获得重复性肌肉耐力的表现。描述性规范消息的示例是“您的朋友正在锻炼。您也应该锻炼。”通过比较，禁令规范消息的示例是“如果您锻炼的不够，您的朋友将不赞成您。”
图1示出了根据本公开的示例计算系统100。图1中所示的计算系统100的实施例仅用于说明。在不脱离本公开的范围的情况下，可以使用计算系统100的其他实施例。
如图1所示，系统100包括促进系统100中的各种组件之间的通信的网络102。例如，网络102可以在网络地址之间通信互联网协议(Internet Protocol，IP)分组、帧中继帧，异步传输模式(Asynchronous Transfer Mode，ATM)信元(Cell)或其他信息。网络102可以包括一个或多个局域网(Local Area Network，LAN)、城域网(Metropolitan Area Network，MAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)、诸如互联网的全球网络的全部或一部分、或者在一个或多个位置的任何其他通信系统或系统。
网络102促进至少一个服务器104和各种客户端设备106-114之间的通信。每个服务器104包括能够为一个或多个客户端设备提供计算服务的任何合适的计算或处理设备。每个服务器104可以例如包括一个或多个处理设备、存储指令和数据的一个或多个存储器以及促进通过网络102的通信的一个或多个网络接口。
每个客户端设备106-114表示通过网络102与至少一个服务器或(多个)其他计算设备交互的任何合适的计算或处理设备。在该示例中，客户端设备106-114包括台式计算机106、移动电话或智能电话108、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)110、膝上型计算机112和平板计算机114。然而，可以在计算系统100中使用任何其他或附加的客户端设备。
在这个示例中，一些客户端设备108-114直接地与网络102通信。例如，客户端设备108-110经由一个或多个基站116(诸如蜂窝基站或eNodeB)通信。而且，客户端设备112-114经由一个或多个无线接入点118(诸如IEEE802.11无线接入点)通信。注意，这些仅用于说明，并且每个客户端设备可以直接地与网络102通信或者经由任何合适的(多个)中间设备或(多个)网络间接地与网络102通信。
取决于网络类型，可以使用其他公知术语来代替“客户端设备”，诸如“用户设备”、“UE”、“移动站”、“用户站”、“远程终端”、“无线终端、或“用户装置”。为了方便，在本专利文档中使用术语“用户设备”和“UE”来指代通过网络102与至少一个服务器或(多个)其他计算设备交互的任何合适的计算或处理设备，无论UE是移动设备(诸如移动电话或智能电话)还是通常被认为是固定设备(诸如台式计算机或自动售货机)。
如下面更详细描述的，系统100执行移动健康应用的个性化、同伴衍生消息的自动构建。例如，诸如医疗保健提供者终端的台式计算机106可以提供由医生或医疗保健提供者服务的多个患者的列表的屏幕显示，可以接收表示对要被登记在移动医疗保健程序中的一个或多个患者的选择的输入。服务器104还可以接收表示对要被登记在移动医疗保健程序中的一个或多个患者的选择的输入，可以在移动医疗保健程序中识别和登记所选择的患者，并且可以构建要被发送到所登记的患者的个性化、同伴衍生消息。对于被选择接收消息的多个所登记的患者中的每一个，服务器104构建将该特定患者的健康相关度量值(例如，抽吸的香烟的数量)与该特定患者的同伴群体相关的个性化、同伴衍生消息。例如，能够生成与吸烟度量(诸如由特定患者相对于患者的同伴群体抽吸的香烟的数量)相关的同伴衍生消息。所登记的患者可以使用智能电话108通过服务器104将关于该患者的行为(诸如吸烟)的信息发送到台式计算机106，从而使得医疗保健提供者能够查看关于该患者的行为的信息。
尽管根据实施移动医疗保健程序的健康监测系统描述了本公开，但是本公开不限于健康产业应用。根据本公开的实施例能够用于任何应用，在该应用中服务器104(i)通过网络102与多个UE进行通信以接收关于多个UE的用户的信息，(ii)基于存储的关于多个用户的简档记录自动形成同伴群体，以及(iii)构建将同伴群体的同伴群体度量值与同伴群体中的目标用户的用户度量值相关的消息。例如，在教育产业中，服务器104根据存储的学生简档记录来形成面临类似学习挑战的学生用户的同伴群体，并且使用度量(诸如完成的科学项目的数量、或参加课外活动的水平)来提供与学生的同伴群体的表现相关的目标学生用户的表现评估。例如，在研究产业中，服务器104可以形成工程师用户的同伴群体，该工程师用户的简档记录包含关于设计、开发和测试中的专长和技能集合的信息。服务器104构建提供目标工程师用户与同伴群体的关于诸如完成的交付物、接收到的奖励、接收到的晋升的度量的表现比较的消息。作为另一示例，在个人金融产业中，服务器104(i)与购物者用户的UE通信以接收存储在购物者简档中的消费信息，(ii)形成具有类似的消费能力的购物者的同伴群体，以及(iii)基于同伴群体的储蓄、可用于特定的购物者所属的同伴群体的积点回馈和商店促销来构建提供发送到特定的购物者用户(诸如目标购物用户)的UE的购物建议的消息。
尽管图1示出了计算系统100的一个示例，但是可以对图1进行各种改变。例如，系统100可以在任何合适的布置中包括任何数量的每个组件。通常，计算和通信系统具有(come in)各种各样的配置，并且图1不将本公开的范围限制为任何特定的配置。尽管图1示出了能够使用本专利文档中公开的各种特征的一个操作环境，但是这些特征可以用于任何其他合适的系统。
图2和图3示出了根据本公开的计算系统中的示例设备。具体地，图2示出了示例服务器200，并且图3示出了示例UE 300。服务器200可以表示图1中的服务器104，并且UE 300可以表示图1中的UE 106-UE 114中的一个或多个。
如图2所示，服务器200包括支持至少一个处理设备210之间的通信的总线系统205。服务器200还包括至少一个存储设备215、至少一个通信单元220和至少一个输入/输出(I/O)单元225。
处理设备210执行能够被加载到存储器230中的指令，诸如用于执行移动健康应用的个性化、同伴衍生消息的自动构建的指令。处理设备210可以在任何合适的布置包括任何合适的(多个)数量和(多个)类型的处理器或其他设备。处理设备210的示例类型包括微处理器、微控制器、数字信号处理器、现场可编程门阵列、专用集成电路和离散电路。
存储器230和永久性存储器235是存储设备215的示例，其表示能够在临时或永久性基础(basis)上存储信息(诸如数据、程序代码和/或其他合适的信息)和促进信息(诸如数据、程序代码和/或其他合适的信息)的检索的任何(多个)结构。存储器230能够表示随机存取存储器或任何其他合适的(多个)易失性或非易失性存储设备。永久性存储装置235能够包含支持数据的长期存储的一个或多个组件或设备，诸如只读存储器、硬盘驱动器、快闪存储器或光盘。
通信单元220支持与其他系统或设备的通信。例如，通信单元220可以包括促进通过网络102的通信的网络接口卡或无线收发器。通信单元220可以支持通过任何合适的(多个)物理或无线通信链路的通信。
I/O单元225允许数据的输入和输出。例如，I/O单元225提供用于通过键盘、鼠标、小键盘、触摸屏或其他合适的输入设备的用户输入的连接。I/O单元225还能够将输出发送到显示器、打印机或其他合适的输出设备。
注意，虽然图2被描述为表示图1的服务器104，但是可以在客户端设备106-114中的一个或多个中使用相同或类似的结构。例如，膝上型计算机或台式计算机可以具有与图2中所示的结构相同或类似的结构。
如图3所示，UE 300包括天线305、射频(Radio Frequency，RF)收发器310、发送(Transmit，TX)处理电路315、麦克风320和接收(Receive，RX)处理电路325。UE 300还包括扬声器330、主处理器340、输入/输出(I/O)接口(Interface，IF)345、小键盘350、显示器355、存储器360以及一个或多个传感器365。存储器360包括操作系统(Operating System，OS)程序361和一个或多个应用362。
RF收发器310从天线305接收由系统中的另一组件发送的传入的(incoming)RF信号。RF收发器310将传入的RF信号下变频以生成中频(Intermediate Frequency，IF)或基带信号。IF或基带信号被发送到RX处理电路325，RX处理电路325通过对基带或IF信号进行滤波、解码和/或数字化来生成经处理的基带信号。RX处理电路325将经处理的基带信号发送到扬声器330，诸如用于语音数据，或将经处理的基带信号发送到主处理器340用于进一步处理，诸如用于网页浏览数据。
TX处理电路315从麦克风320接收模拟或数字语音数据或者从主处理器340接收诸如网络数据、电子邮件或交互式视频游戏数据的其他传出的基带数据。TX处理电路315对传出的基带数据进行编码、复用和/或数字化以生成经处理的基带或IF信号。RF收发器310从TX处理电路315接收传出的经处理的基带或IF信号，并将基带或IF信号上变频为经由天线305发送的RF信号。
主处理器340能够包括一个或多个处理器或其他处理设备，并执行存储在存储器360中的OS程序361，以便控制UE 300的整体操作。例如，主处理器340可以根据公知的原理来控制由RF收发机310、RX处理电路325和TX处理电路315接收正向信道信号和发送反向信道信号。在一些实施例中，主处理器340包括至少一个微处理器或微控制器。
主处理器340还能够执行驻留在存储器360中的其他过程和程序，诸如用于执行移动健康应用的个性化、同伴衍生消息的自动构建的操作，包括控制从服务器200接收个性化、同伴衍生消息和向服务器200发送关于患者的行为的信息。主处理器340能够根据执行过程的需要将数据移入或移出存储器360。在一些实施例中，主处理器340被配置为基于OS程序361或响应于从外部设备或操作者接收到的信号来执行应用362。主处理器340还耦合到I/O接口345，I/O接口345向UE 300提供连接到诸如膝上型计算机和手持式计算机的其他设备的能力。I/O接口345是这些附件与主控制器340之间的通信路径。
主处理器340还耦合到小键盘350和显示单元355。UE 300的操作者能够使用小键盘350将数据输入到UE 300中。显示器355能够是能够渲染(诸如来自网站的)文本和/或至少有限图形的液晶显示器或其他显示器。
存储器360耦合到主处理器340。存储器360的一部分可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，并且存储器360的另一部分可以包括快闪存储器或其他只读存储器(Read-Only Memory，ROM)。
一个或多个传感器365耦合到主处理器340并提供关于感测到的现象的传感器信号和数据。例如，传感器365可以包括相机、手势传感器、陀螺仪或陀螺仪传感器、气压传感器、磁传感器或磁力计、加速度传感器或加速度计、握持传感器、接近传感器、颜色传感器(例如，红绿蓝(Red Green Blue，RGB)传感器)、温度/湿度传感器、照度传感器等。传感器365还能够包括用于控制被包括在其中的至少一个传感器的控制电路。这些(多个)传感器365中的一个或多个可以用于确定由用户正在执行的任务，以识别与正在被执行的任务有关的信息。因此，UE可以采取可穿戴电子设备的形式，诸如例如智能手表、智能眼镜、活动追踪器或其他类型的可穿戴设备。
如下面更详细描述的，诸如为多个患者服务的医生的医疗提供者可以向第一UE300(例如，医疗提供者终端)输入选择，诸如对由医生服务的一个或多个患者的选择。第一UE 300可以将患者的选择提供到服务器200。服务器200可以使用该选择将所选择的患者登记在移动医疗保健程序中，并且可以构建要被发到所登记的患者的个性化、同伴衍生消息。对于被选择接收消息的多个所登记的患者中的每一个，服务器200构建将该特定的患者的健康相关度量值(例如，每天的平均步数)与该特定的患者的同伴群体相关的个性化、同伴衍生消息。所登记的患者使用第二UE 300通过服务器200将关于该患者的行为(诸如，步行)的信息发送到医疗保健提供者的第一UE 300，从而使得医疗保健提供者能够查看关于该患者的行为的信息。
尽管图2和图3示出了计算系统中的设备的示例，但是可以对图2和图3进行各种改变。例如，根据特定的需要，图2和图3中的各种组件可以被结合、进一步细分或省略，并且可以添加附加的组件。作为特定的示例，主处理器340可以被划分成多个处理器，诸如一个或多个中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)和一个或多个图形处理单元(Graphics Processing Unit，GPU)。而且，虽然图3示出了被配置为移动电话或智能电话的UE 300，但是UE可以被配置为作为其他类型的移动或固定设备来操作。另外，与计算和通信网络一样，UE和服务器能够具有各种各样的配置，并且图2和图3不将本公开限制为任何特定的UE或服务器。
图4示出了根据本公开的健康监测系统400中的通信。图4中所示的健康监测系统400的实施例仅用于说明。在不脱离本公开的范围的情况下可以使用其他实施例。健康监测系统400包括患者的用户设备(即，可穿戴设备402和智能电话404)、一个或多个服务器104以及医疗保健提供者的用户设备(本文被称为医疗保健提供者终端406)。可穿戴设备402、智能电话404和医疗保健提供者终端406可以与图1的系统100一起使用，并且可以由图3的UE 300来表示。例如，图3的显示器355能够表示医疗保健提供者终端406的显示器408、可穿戴设备402的显示器410以及智能电话404的显示器412。注意，图4中的智能电话404可以与图1中的智能电话108相同或类似；并且医疗保健提供者终端406可以与图1中的台式计算机106或膝上型计算机112相同或类似。图4中的这些组件404和406能够以与图1中的对应组件相同或类似的方式操作。
医疗保健提供者-用户414服务多个患者，诸如数百到数千患者。例如，一位医生能够管理1000-2000名患者，使得即使医生聘请护理管理员对这些患者中的每一位患者手动打字个性化消息，患者的数量也会让这项任务非常大。作为解决方案，医疗保健提供者-用户414使用被配置为执行如参考图6更具体地描述的用于移动健康应用的个性化、同伴驱动消息的自动构建的操作的医疗保健提供者终端406。例如，对于特定的所登记的患者-用户416，医疗保健提供者终端406使得医疗保健提供者-用户414能够在显示器408上查看患者-用户416的行为。特定的所登记的患者416能够表示由医疗保健提供者-用户414服务的多个患者中的任何患者。
显示器408示出了患者-用户416的身体行为的示例，包括但是不限于：(i)诸如通过步行、跑步或攀登进行的步数对一天的时消耗的卡路里的数量对一天的时间的身体活动图；(ii)示出患者-用户416达到或超过关于每天的步数的目标的图形或文本指示符；(iii)示出患者-用户416接近达到关于一天中步行的距离或关于一天中消耗的卡路里的数量的目标的图形；和(iv)示出患者-用户416不接近达到关于一天中激烈锻炼的分钟数的目标的图形。在图4所示的示例中，显示器408示出了患者-用户416的身体行为，包括：(i)诸如通过步行、跑步或攀登进行的步数对一天的施加或消耗的卡路里的数量对一天的时间的身体活动图；(ii)呈第一颜色(绿色)的全长条形式的图形，其示出患者416通过步行、跑步或攀爬12109步达到或超过的关于每天的步数的目标。显示器408还能够包括诸如呈第一颜色的“干得好”的文本指示符。显示器408还示出了患者-用户416的附加身体行为，包括：(iii)呈第二颜色(黄色)的部分中等长度条形式的图形，其示出患者-用户416接近关于一天中步行的距离的5.00英里目标或关于一天中消耗或燃烧的卡路里的数量(诸如消耗或燃烧2201卡路里)；和(iv)呈第三颜色(红色)的部分短长度条形式的图形，其示出患者-用户416已经进行了25分钟的剧烈锻炼，这不接近达到关于一天中剧烈锻炼的分钟数的目标。
患者-用户416能够穿戴可穿戴设备410以使得可穿戴设备410能够感测患者的行为的身体活动。例如，当由患者-用户416穿戴时，可穿戴设备402检测由患者-用户416进行的每一步和一天的时间、患者-用户416的心率以及由患者步行的距离。可穿戴设备402利用近场通信(Near Field Communication，NFC)、诸如IEEE 802.11通信的无线保真(WirelessFidelity，Wi-Fi)、蓝牙低功耗(Bluetooth Low Energy，BLE)通信或任何其他合适的无线通信协议将关于患者-用户416的行为的信息发送到智能电话404。智能电话404将关于患者-用户416的行为的信息发送到服务器104，服务器104允许医疗保健服务提供者终端406访问信息用于显示。类似地，患者-用户416的UE 300的显示器410、412能够示出关于穿戴可穿戴设备402的患者的身体活动的图形和文本指示符，诸如进行的步数和表示患者离要达到目标步数多近的状态条。
尽管图4示出了健康监测系统400的一个示例，但是可以对图4进行各种改变。例如，图4中所示的各种组件的相对大小、形状和尺寸仅用于说明。图4中的每个组件可以具有任何其他大小、形状和尺寸。在某些实施例中，智能电话404能够在没有来自可穿戴设备402的输入的情况下感测患者-用户416的身体活动。在某些实施例中，可穿戴设备402能够在不通过智能电话404发送信息的情况下将关于患者-用户416的行为的信息发送到服务器104。
图5A和图5B示出了根据本公开的患者的UE的用户界面屏幕的通用消息的示例。图5A示出了患者的UE的用户界面屏幕的通用健康消息。图5B示出了患者的UE的用户界面屏幕的通用活动消息。图5A和图5B所示的通用消息的实施例仅用于说明。在不脱离本公开的范围的情况下可以使用其他实施例。
包括通用健康消息或通用活动消息的通用消息是预先写的、通用的、并衍生于标准的医疗服务准则(诸如美国国立卫生研究院(NIH)准则)。通用消息对特定的患者-用户416不是个性化的，并且不基于生理属性或非生理属性将特定的患者-用户416的健康相关度量与被选择为与特定的患者416类似的同伴的群体相关。下面提供通用消息的示例：
●吃更多鱼和鸡肉而不是红肉。
●减少体重和您的压力的好方法是每天步行30分钟。
●您的糖尿病需要您的注意！饭前尽力保持血糖水平在70-130之间。
●注意您吃的东西！保持您的饮食集中在蔬菜、全麦、水果和瘦白肉。
●每周达到150分钟的锻炼是容易的！这仅仅是每周5天步行30分钟！
尽管图5A和图5B示出了患者的UE的用户界面屏幕的通用消息的示例，但是可以对图5A和图5B进行各种改变。例如，图5A和图5B中所示的各种组件的相对大小、形状和尺寸仅用于说明。图5A和图5B中的每个组件可以具有任何其他大小、形状和尺寸。作为另一示例，能够显示其他通用消息。
图6示出了根据本公开的用于移动健康应用的个性化、同伴衍生消息的自动构建的过程600。虽然流程图描绘了一系列连续的步骤，但是除非明确说明，否则不应该从关于执行的具体顺序的次序中得到其步骤或部分顺序地执行而不是同时地或以重叠的方式执行、或者描绘的步骤的唯一地执行而没有介入或中间步骤的发生的推断。过程600能够由健康监测系统400来实施。为了便于解释，参考编号602将被用于指代患者-用户的UE，其能够包括可穿戴设备402、智能电话404、或者UE 402和UE 404两者。
在操作605中，医疗保健提供者终端406接收患者健康记录数据。例如，医疗保健提供者-用户414能够将患者健康记录数据输入到医疗保健提供者终端406中，以便将患者-用户416登记到移动医疗保健程序中。患者健康记录数据的示例包括标识信息、生理属性、某些非生理属性、以及诊所标识信息。标识信息能够包括名字、姓氏和出生日期。生理属性能够包括年龄、性别、身高、体重和身体质量指数。非生理属性的示例包括：生成行为数据的一周中的一天、生成行为数据的一年中的季节或时间、患者的地理位置、患者生活方式(诸如久坐或活动)、患者疾病状况(诸如肥胖、高血压、糖尿病)、以及患者是否在青少年时吸烟。医疗保健提供者-用户414输入认证信息(诸如用户名和个人标识号码(PersonalIdentification Number，PIN)代码)用于登录以使得保健提供者终端406能够向服务器104发送诸如患者健康记录数据的数据。
在操作610中，医疗保健提供者终端406向服务器104发送患者健康记录数据。医疗保健提供者终端406不限于一次发送一个患者的一个患者健康记录数据，而是能够发送多个患者的患者健康记录数据。
在操作615中，响应于接收到患者健康记录数据，服务器104将患者健康记录数据存储在诸如数据库中。也就是说，对于由医疗保健提供者-用户414服务的多个患者的每个患者-用户，服务器104存储与患者的生理属性、患者-用户的非生理属性以及诊所标识信息一致的该患者的标识信息。
在操作620中，UE 602接收患者健康记录数据。例如，为了更新存储在与患者-用户416相对应的患者健康记录中的值，患者-用户416使用用户界面将作为患者健康记录数据的值输入到UE 602中。患者-用户416输入用于登录的认证信息以使得UE 602能够向服务器104发送数据。
在操作625中，UE 602向服务器104发送患者健康记录数据。在操作625之后，服务器104重复操作615。响应于从UE 602接收到患者健康记录数据，服务器104存储当前接收到的患者健康记录数据，从而用当前接收到的值更新先前存储的值。
在操作630中，医疗保健提供者终端406接收指定使用哪些同伴群体形成特征来形成患者的同伴群体的同伴群体形成输入。例如，同伴群体形成输入包括服务器104对将用于形成患者的同伴群体的一个或多个同伴群体形成特征的选择(从同伴群体形成特征的列表中选择)。同伴群体形成特征的列表包括各种生理属性和各种非生理属性。医疗保健提供者-用户414能够输入对选择同伴群体形成特征是适用于特定的患者-用户416还是适用于其患者健康记录具有由指示指定的类似的特性的多个患者的指示。在某些实施例中，以类似的方式，UE 620接收如由患者所输入的、指定使用哪些同伴群体特征来形成患者的同伴群体的同伴群组形成输入。例如，对一个或多个同伴群体形成特征的选择可以指定同伴群体形成特征的优先级或优选标准。
在操作635中，医疗保健提供者终端406向服务器104发送对同伴群体形成特征的选择。医疗提供者终端406还发送对选择同伴群体形成特征是适用于特定的患者-用户416还是适用于其患者健康记录具有类似的特性的多个患者的指示。并且在操作635中，服务器104从医疗保健提供者终端406接收对同伴群体形成特征的选择、和指示。服务器104不限于从医疗保健提供者终端406接收对同伴群体形成特征的选择。在某些实施例中，服务器104从另一服务器(诸如连接到图1的网络102的另一服务器)接收对同伴群体形成特征的选择。也就是说，系统100、系统400能够包括被配置为从同伴群体形成特征的列表中选择同伴群体形成特征并且向服务器104发送选择的服务器。
在操作640中，服务器104使用任何合适的方法自动形成患者的同伴群体。术语“自动”意味着没有人为干预。作为示例，自动形成同伴群体能够意味着(i)在不使用从用户设备接收到的同伴群体形成特征的情况下形成同伴群体；(ii)在不使用用户输入或没有用户选择的同伴群体形成特征的情况下形成同伴群体；或者(iii)在不使用用于形成同伴群体的用户选择的情况下来形成同伴群体。同伴群体能够通过多种方法形成。本申请中描述的方法取决于目标用户(即消息将被发送到其的患者)和作为目标用户的同伴群体的一部分的候选者的其他用户两者的各种属性的测量。这些属性充当用户的描述，并且被用作确定群体中成员资格的基础。这些属性能够是数字或分类的(即非数字)。数字属性典型地是可测量的，诸如用户的体重、血糖水平或年龄。分类属性通常是描述性的而没有数字值，诸如患有特定的疾病集合(诸如高血压和肥胖症)的人。例如，基于在操作635中接收到的指示，服务器104为特定的患者-用户416形成同伴群体，或者为特定的患者-用户416和具有与特定的患者-用户416类似的所记录的特性的其他患者一起形成一个或多个同伴群体。
在某些实施例中，操作640包括将患者-用户416以及其关联的患者健康记录分配给组合多个离散化属性的桶(bucket)。属性离散化能够实施为值范围，诸如年龄范围，例如18-29、30-39、40-49等，以及身体质量指数的范围，诸如体重不足为<18.5kg/m2、正常为18.5-24.9、超重为25.0-29.9、肥胖为30.0-34.9、严重肥胖为35.0或更大等。特定的桶是不同属性的各个值范围的逻辑组合。下面的表1提供了基于两个同伴群体形成特征(即，两个属性)形成同伴群体的示例。每列表示年龄桶，而每行表示BMI桶。表1的主体(body)中的每个值表示具有年龄范围和BMI范围的某个组合的用户的示例数量。例如，如果用户为34岁且具有26.1的BMI，则将该用户分配给具有30-39的年龄范围和25.0-29.9的BMI范围的桶。同伴群体因此能够由共享相同的属性(即分配给相同的桶)的其他用户形成。如表1所示，40-49岁年龄群体18.5-24.9BMI群体中有17名用户。这17个用户能够被视为同伴。也就是说，表1的主体中的每个值表示包含该用户数量的同伴群体。当服务器104使用更多同伴群体形成特征时，该表将包含更高的维度，并且分桶过程以相同的方式应用。
表1[表1]
Figure GDA0003165794200000161
基于两个属性的同伴群体
在某些实施例中，操作640包括操作641、操作642和操作643，因此，服务器104被配置为应用聚类算法来形成一个或多个同伴群体。在操作641中，服务器104确定要使用哪些同伴群体形成特征作为形成同伴群体的基础。在某些实施例中，服务器104能够确定使用由服务器104本身内的计算机处理电路选择的同伴群体形成特征。在某些实施例中，服务器104能够确定使用由另一服务器选择的同伴群体形成特征。在某些实施例中，服务器104能够确定使用从医疗保健提供者终端406接收到的同伴群体形成特征。在某些实施例中，服务器104能够确定使用(i)从医疗保健提供者终端406接收到的选择同伴群体形成特征和(ii)由服务器选择的同伴群体形成特征的组合。
在操作642中，服务器104形成用户集合。例如，服务器104作为关于多个患者的患者健康记录的函数来形成用户集合。例如，用户集合能够包括少至零或者与其患者健康记录存储在健康监测系统400中的患者的数目一样多的用户。在某些实施例中，对于所确定的同伴群体形成特征中的每一个，服务器104能够使用该函数来选择包括与特定的患者的患者健康记录类似的属性的患者健康记录用于包括在用户集合中。作为特定的示例，(i)所确定的同伴群体形成特征包括年龄、性别和当前月份，(ii)该函数包括相同的年龄、相同的性别和相同的月份，患者-用户416是在2015年5月被登记在移动医疗保健程序中的当前为55岁男性，然后服务器104形成用户集合，其包括其患者健康记录指示年龄为55岁、男性性别并且2015年5月有效登记的所有患者。
本公开不限于形成具有与患者-用户416类似的特性的同伴群体。在某些实施例中，对于所确定的同伴群体形成特征中的每一个，服务器104能够使用该函数来选择用户集合以包括与患者的目标相对应的患者健康记录，该记录可以是包含不类似于特定的患者-用户416的患者健康记录的属性。例如，患者-用户416可能超重10磅并且具有每天消耗超过700卡路里的例行程序，并且可能具有获得正常体重的中间目标。在这种情况下，与类似的超重记录相反，服务器104可以使用该函数来选择包括正常体重或比患者-用户416的初始体重少大约10磅的体重的患者健康记录。因此，用户集合的任何子集将包括更活跃的同伴，以鼓励患者-用户416改变行为或改变生活方式。
在操作643中，服务器104将用户集合的子集定义为同伴群体。子集的定义是基于所确定的同伴群体形成特征，并且能够通过将聚类算法应用于用户集合的患者健康记录来定义该子集。在本公开的某些实施例中，该子集被定义为使得同伴群体包括少于整个用户集合。在本公开的其它实施例中，该子集被定义为使得同伴群体包括整个用户集合。聚类算法的输出识别其患者健康记录在度量空间700中的多维聚类中被聚类为彼此靠近的患者的一个或多个子集，如下面在图7中所述。聚类算法的示例包括k-Means、k-Medoids和凝聚聚类。在这些聚类算法中，对属于相同的集群的用户的选择是使用度量空间距离基于绘制的患者健康记录725a-725e和730a-730d的“接近度”的。这样的算法在创建集群是有效的，其在本文将记录的子集定义为同伴群体。
在某些实施例中，子集的定义是基于群体形成参数集合，诸如对每个同伴群体成员的密度的约束(即最大值或最小值)、对将要形成的同伴群体的总数的限制、或者对同伴群体质心值与患者健康记录中的对应值之间的方差的设置。作为以上参考操作642描述的特定的示例的延续，示例群体形成参数集合包括最多两个同伴群体，在这种情况下，服务器2104将聚类算法应用于指示年龄55、男性性别、2015年5月登记的患者健康记录。结果，第一同伴群体705包括其患者健康记录关于第一质心710而被聚类的患者的第一子集，并且第二同伴群体715包括其患者健康记录关于第二质心720而被聚类的患者的第二子集。
在操作645中，UE 602接收指示患者-用户416的行为的传感器信号。例如，由患者-用户416穿戴的UE 602通过接收响应于患者的行为而生成的传感器信号来感测体温、所进行的步数、或心率。方法600能够前进到操作655，其中UE 602向服务器104发送关于患者的行为的信息，服务器104响应于接收，将接收到的信息存储在患者-用户416的患者健康记录中。
在操作650中，UE 602接收由诸如患者-用户416的用户输入的关于患者的行为的信息。例如，患者-用户416能够使用UE 620的用户界面屏幕输入关于在晚上10点30分消耗包含八十八卡路里的小格兰尼史密斯苹果的信息，或者输入关于抽吸的香烟的数量的信息。如上所述，方法600能够进行到操作655。
在操作660中，服务器104计算患者416的代表性健康相关度量值，即与患者的健康相关的患者度量值。服务器104使用关于患者的行为的信息来执行该计算。代表性健康相关的度量值的示例包括统计值，例如关于每天进行的步数的平均值、中位数、最大值，在一时间段内消耗的卡路里的数量，抽吸的香烟的数量，患者-用户416的同伴群体中的同伴之间的、为其测量度量的特定行为的第10、第50、第90的百分率排名。患者度量值能够由医疗保健提供者-用户414选择为衡量成功的标准或基准。例如，由UE 620中的加速度计测量的每天进行的步数能够用于测量由患者-用户416执行的锻炼量。作为另一示例，通过匹配患者的日志中的食物与已知食物列表中的项(诸如
Figure GDA0003165794200000181
汉堡)来测量的消耗的卡路里量能够用于测量吃的食物量或消耗的卡路里的数量。
在某些实施例中，服务器104能够过滤患者健康记录内的数据或值以匹配附加的上下文。例如，如果将要在圣诞节假期期间发送消息，则可以过滤同伴数据(即，同伴群体的患者健康记录内的数据或值)，以仅包括来自先前圣诞节假期季节的数据，这基于以下理由：在这个放松的季节期间，用户的行为可能会与在更活跃的夏季期间或非假期季节期间不同。也就是说，度量值的计算能够基于过滤的数据集。
在操作665中，服务器104计算患者-用户416的同伴群体的代表性健康相关度量值。也就是说，服务器104计算患者-用户416的同伴群体的相同的代表性健康相关度量以确定同伴群体度量值。服务器104不限于计算患者和同伴群体的相同的代表性健康相关度量，并且还能够计算不同的代表性健康相关度量。作为示例，服务器104能够计算同伴群体中的每个患者健康记录的总体重减轻或体重减轻速率，识别已经减掉最多磅或最快减掉磅的患者的前10％，计算由识别的前10％通常执行的一个或多个行为，并将这些行为中的至少一个分配为同伴群体度量值。同伴群体度量值能够通过描述性统计来计算。例如，能够计算平均值或期望值，例如，在随后的30天时段内测量的跨同伴群体的所有成员每天的平均步数。由于数据集合中的异常值(outlier)，平均值可能会偏斜(skewed)。作为另一示例，能够代替的找到第50个百分率值或中位数值，从而表示一半其他数据点高于中位数而另一数据点低于中位数的值。在另一示例中，能够计算值的分布以便提供同伴群体中的其他用户的更好的理解。这样的分布能够以多个百分率的值的形式(例如处于第10、第25、第50、第75和第90个百分率处)或者以值的直方图的形式。
在操作670中，服务器104将患者度量值与同伴群体度量值进行比较。例如，服务器104将每天的平均步数的患者度量值与患者-用户416的同伴群体的成员的每天的平均步数进行比较，以便计算患者-用户416的百分率排名。
在操作675中，服务器104向医疗保健提供者终端406发送关于患者-用户416的行为的信息。发送到医疗保健提供者终端406的患者行为信息能够包括服务器104在操作655中接收到的信息。另外地，被发送到医疗保健提供者终端406的患者行为信息能够包括患者单独的或者与同伴群体相关的一个或多个代表性健康相关度量值。例如，服务器104能够发送关于患者-用户416的行为的信息，该信息包括患者步数和同伴群体步数对时间的图形810，其在下面参考图8B更具体地被描述。如上所述，显示器408能够示出关于患者-用户416的行为的信息，使得医疗保健提供者-用户414能够查看并监测患者的健康。
在操作680中，医疗保健提供者终端406接收指定能够由医疗保健提供者-用户414输入到医疗保健提供者终端406的健康干预消息的内容的消息模板信息。消息模板信息被配置为由服务器104用来构建将患者-用户416与患者的同伴群体相关的文本消息。消息模板信息能够包括用于文本消息的文本、要根据存储在患者健康记录中的值来填充的字段、或图形(诸如图8B中的图形810)。消息模板信息指定患者-用户416的至少一个健康相关度量和患者-用户416的同伴群体的至少一个健康相关度量。下面是被配置为构建将患者-用户416与患者的同伴群体相关的文本消息的消息模板信息的示例：
您每天的平均步数[患者的每天的平均步数的字段1]，低于您的同伴当中每天的步数的平均值[同伴群体的每天的平均步数的字段2]。您能赶上吗？
您的同伴在感恩节消耗卡路里[由同伴群体在11月第四个星期四消耗的平均卡路里的字段3]。您能保持在那以下吗？您平均每天消耗的卡路里[由患者每天消耗的平均卡路里字段4]。
消息模板允许使用计算的数据填充度量值。例如，为了形成第一条消息，能够使用下面采用C编程语言的符号创建模板：“您每天平均％d步，这远低于您的同伴当中的每天平均％d步。您能赶上吗？”能够将值放置在消息中，替换“％d”字符串，其中第一个替换值是用户的代表性度量，第二个替换值是同伴群体的代表性度量。
在操作685中，医疗保健提供者终端406向服务器104发送消息模板信息，服务器104接收消息模板信息。在操作690中，服务器104构建将患者-用户416的健康相关度量与患者-用户416的同伴群体的健康相关度量相关的消息。换句话说，在该消息中，患者-用户416的进展相对于同伴群体的代表性来陈述。更具体地，服务器104根据接收到的消息模板信息内的规范来构建消息。例如，关于患者-用户416的行为的信息可以使得服务器104能够计算平均每天9,200步和每天2,300卡路里，而关于患者-用户416的同伴群体的行为的信息可以使得服务器104计算平均每天18,300步和11月第四个星期四消耗32,200卡路里。因此，服务器104通过使用指定的计算或值填充消息模板信息的字段来构建文本或图形消息。
本公开不限于根据接收到的消息模板信息内的规范来构建消息。在操作690中，服务器104能够监测患者-用户416的行为以及患者-用户416的同伴群体的行为以确定何时满足条件，并且响应于确定满足条件，从与满足条件相对应的一个或多个消息模板的列表中选择消息模板，并根据选择的消息模板构建消息。消息模板列表进行将患者-用户416的健康相关度量与患者-用户416的同伴群体的健康相关度量相关的有意义的比较或推荐。注意，被发送到UE 602的文本消息是以自然语言构建的，例如“您每天平均9,200步，低于您的同伴当中的平均每天18,300步。您能赶上吗？”
在操作695中，服务器104将所构建的健康干预消息传送到UE 602。根据本公开的各种实施例，能够以多种方式将所构建的健康干预消息的传送到UE 602，诸如推送消息、拉动(pull)消息、按需检索消息或如预先检索的消息。也就是说，服务器104能够向UE 602发送消息，或者UE 602能够从服务器104检索消息。在某些实施例中，能够使用诸如通过Google云端消息传递的SMS文本消息或应用推送通知来每天早上向患者发送个性化、同伴衍生消息。该消息还能够在一天中的其他时间被发送，以与患者的期望的健康目标一致。例如，关于患者的相对于同伴群体的平均卡路里摄入量的个性化、同伴衍生消息能够在用餐时间附近(诸如刚好在午餐和晚餐之前)被递送。这些用餐时间能够是标准的，或者可替代地能够作为患者的食物日志中记录的用餐时间的函数而被确定。在某些实施例中，UE 602在方便的时间从计算机服务器104提取(pull)信息。例如，在患者-用户416正在准备慢跑的同时，UE 602能够查询由健康提供者-用户414管理的网络服务器(诸如服务器104)，并且网络服务器能够递送相关的、将用户的当前健康度量与同伴群体的当前健康度量相关的个性化、同伴衍生消息。下面是所构建的(即，个性化、同伴衍生的)健康干预消息的示例：
您每天平均9,200步，低于您的同伴当中的平均每天18,300步。您能赶上吗？
您的同伴在感恩节消耗3200卡路里。您能保持在那以下吗？您平均每天消耗2,300卡路里。
您以每天27000步领先您的同伴群体。但是在过去的两周中，第二名成员的平均步数已经从21,200增加到了25,500步。您能保持领先吗？
尽管图6示出了用于移动健康应用的个性化、同伴衍生消息的自动构建的过程600的一个示例，但是可以对图6进行各种改变。例如，尽管被示出为一系列步骤，但是图6中的各个步骤可以重叠、并行发生、以不同的顺序发生、或发生任何次数。作为示例，过程600不限于具有一个服务器104，而是具有能够执行服务器104的各种功能的(经由网络102连接的)多个服务器。例如，服务器104可以接收患者健康记录数据，并且其他服务器可以形成同伴群体，并且另一服务器可以控制患者数据的存储。在某些实施例中，患者(即目标用户)的UE 602替换并执行医疗保健提供者的终端406的操作。例如，在操作675中，患者-用户416使用UE 602自行登记在移动医疗保健程序中，并且UE 602在操作675中接收关于患者行为的信息。
根据本公开的各种实施例，提供了一种系统。该系统包括至少一个服务器，其被配置为作为关于多个用户的简档记录的函数来获得用户集合。该系统包括至少一个服务器，其被配置为基于同伴群体形成特征通过将聚类算法应用于用户集合的简档记录来将子集定义为同伴群体。该系统包括至少一个服务器，其被配置为基于同伴群体中的用户的子集的行为来计算同伴群体的同伴群体度量值。该系统包括至少一个服务器，其被配置为基于目标用户的行为来计算被包括在子集中的目标用户的用户度量值。该系统包括至少一个服务器，其被配置为构建将用户度量值与同伴群体度量值相关的消息。至少一个服务器能够包括被配置为执行至少一个服务器的至少一些操作的第一服务器，以及被配置为执行至少一个服务器的其余操作的第二服务器。
图7示出了根据本公开的度量空间700中的多维聚类。图7中所示的度量空间700的实施例仅用于说明。在不脱离本公开的范围的情况下可以使用其他实施例。
为了确定同伴群体705和715，服务器104在其中能够根据每个轴绘制每个患者健康记录的度量空间700中使用多维聚类。也就是说，绘制的患者健康记录中的每一个存储与度量空间700中的多维聚类中的每个轴相对应的值。服务器104定义患者健康记录的子集，患者健康记录通过将聚类算法应用于绘制的患者健康记录来建立同伴群体。在所示的示例中，通过6个属性来绘制并聚类表示患者的患者健康记录(即表示用户的简档记录)，其中虚线识别每个集群。每个集群也由一个质心来描述，该质心是该集群的质量的代表性中心。在所示的示例中，聚类算法结果包括关于第一质心710聚类的所绘制的患者健康记录725a-725e的子集和关于第二质心720聚类的所绘制的患者健康记录730a-730d的另一子集。也就是说，第一同伴群体805包括关于患者的对应子集的所绘制的患者健康记录725a-725e的子集，并且第二同伴群体包括关于患者的其他对应子集的所绘制的患者健康记录730a-730d的其他子集。
每个轴表示服务器104已经确定用作形成同伴群体的基础的同伴群体形成特征中的一个。在所示的示例中，作为年龄轴的第一轴735对应于年龄的同伴群体形成特征，作为BMI轴的第二轴740对应于身体质量指数的同伴群体形成特征作为是最近活动轴的测量的第三轴745对应于每天进行的步数的同伴群体形成特征、作为地理位置轴的第四轴750对应于地理位置的同伴群体形成特征、作为性别轴的第五轴755对应于性别的同伴群体形成特征、以及作为疾病轴的第六轴760对应于疾病的同伴群体形成特征。
在聚类算法中，计算每对绘制的患者健康记录之间的距离值。在本公开的一个实施例中，根据数学图1和数学图2(下面)计算欧几里德距离值。在数学图1和数学图2中，
Figure GDA0003165794200000231
和
Figure GDA0003165794200000232
表示属性向量p和q之间的距离。距离是每个属性值之间的差的平方和的平方根。
[数学图1]
Figure GDA0003165794200000233
[数学图2]
Figure GDA0003165794200000234
为了有效地使用欧几里德距离进行聚类，服务器104预先执行一些数据预处理。数值数据能够被标准化；也就是说，能够修改每个属性值，使得对于给定的属性，值具有0.0的期望和1.0的标准差。能够使用数学图3(下面)来执行这种预处理。
[数学图3]
标准值＝(原始值-期望)/标准差
这种预处理的效果是值单位在与期望的标准差中。分类属性数据也能够被预处理，以便(诸如具有高血压或肥胖的)分类值具有距离值。例如，每个分类属性都能够被二值化为具有属性或不具有属性。例如，高血压的属性能够被二值化为两个值：1用于有高血压，0用于没有高血压。这样的二值化能够被应用于所有分类属性，并且一旦完成，分类和数字属性可以被用于欧几里得距离计算。
尽管图7示出了度量空间700中的多维聚类的一个示例，但是可以对图7进行各种改变。例如，图7中所示的各种组件的相对大小、形状和尺寸仅用于说明。图7中的每个组件可以具有任何其他大小、形状和尺寸。例如，能够表示更多或更少的轴。作为另一示例，轴能够对应于不同的同伴群体形成特征(生理属性、非生理属性)。
图8A和图8B示出了根据本公开的患者的用户设备(UE)的用户界面屏幕的个性化、同伴衍生消息。图8A和图8B中所示的同伴衍生消息的实施例仅用于说明。在不脱离本公开的范围的情况下可以使用其他实施例。图8A示出了UE 602的示例用户界面屏幕，该示例用户界面屏幕示出了将患者-用户416与患者的同伴群体相关的文本消息805。如上参考图6的操作690和操作695所述，健康监测系统400的至少一个服务器104构建并发送文本消息805。
图8B示出了UE 602的示出将患者-用户416与患者的同伴群体相关的图形消息810的示例性用户界面屏幕。健康监测系统400的至少一个服务器104构建并发送图形消息810，如上面参考图6的操作690和操作695所描述的。例如，消息模板信息可以被服务器104用来构建包括时间线815的图形以及患者-用户416的代表性健康相关度量820与同伴群体的代表性健康相关度量825的比较。图形消息810示出了在大约2012年1月至2013年7月的时间线815上绘制的患者度量值820以及在同一时间线815上绘制的同伴群体度量值825。
尽管图8A和图8B示出了文本消息805的一个示例和图形消息810的一个示例，但是可以对图8A和图8B进行各种改变。例如，图8A和图8B中所示的各种组件的相对大小、形状和尺寸仅用于说明。图8A和图8B中的每个组件可以具有任何其他大小、形状和尺寸。在某些实施例中，图形810能够附加地或可替代地包括比较值，诸如同伴群体度量值825和患者度量值820之间的差异。在某些实施例中，图形消息能够包括图表(例如，条形图)或表格。
图9示出了根据本公开的用于由用户设备实施的个性化、同伴衍生消息的自动构建的方法900。为了便于解释，将根据其中UE 300能够通过实施方法900通过网络102与服务器104进行通信的示例来描述方法1000。
在框905中，UE 300接收包括用户数据的输入。用户数据能够通过小键盘350或用于输入数据的其他用户界面输入。用户数据能够包括用于在与个性化、同伴衍生消息的自动建构相关联的程序中进行登记的信息。例如，用户能够使用UE 300在使得UE 300能够接收将用户与该与UE 300的用户相关联的同伴群体相关的干预消息的程序中自行登记。用户数据能够包括存储在关于用户的简档记录中的信息。例如，学生-用户能够使用UE 300通过移动应用访问在显示器355上提供的用户界面屏幕，该移动应用使得学生用户能够在该程序中登记、建立简档记录或者使用用户数据更新简档记录。注意，框905能够包括上面参考操作605、操作620、操作630描述的某些特征。
在框910中，UE 300向服务器104发送用户数据。注意，框910能够包括上面参考操作610、操作625和操作635描述的某些特征。
在框915中，UE 300接收指示用户的行为的一个或多个传感器信号。诸如当UE由用户穿戴或由用户携带时，传感器信号能够由UE 300内的传感器365生成。传感器信号能够通过I/O IF 345从由用户穿戴的可穿戴设备接收。传感器信号能够由主处理器340处理以确定用户/穿戴者正在执行的任务。由用户/穿戴者正在执行的任务能够作为行为信息而存储在存储器360中。注意，框915能够包括上面参考操作645描述的某些特征。
在框920中，UE 300接收指示用户的行为的用户输入。例如，学生用户使用小键盘350输入指示参加课外活动花费的小时数或者在学习上花费的小时数的信息。由用户/穿戴者正在执行的任务能够作为行为信息而存储在存储器360中。注意，框920能够包括上面参考操作650描述的某些特征。
在框925中，UE 300向服务器104发送指示用户的行为的数据。即，UE300向服务器104发送行为信息。例如，存储在图形存储器360中的行为信息能够经由网络102被发送到服务器102。在某些实施例中，UE 300向服务器104发送传感器信号，并且服务器104内的信号处理器确定由用户/穿戴者正在执行的任务。注意，框925能够包括上面参考操作655描述的某些特征。
在框930中，UE 300接收将用户度量值与同伴群体度量值相关的消息。接收到的消息能够从服务器104发送到UE 300。作为示例，UE 300能够接收将用户的行为与该与UE 300的用户相关联的同伴群体的行为相关的干预消息。注意，框930能够包括上面参考操作695描述的某些特征。
图10示出了根据本公开的用于由至少一个服务器实施的个性化、同伴衍生消息的自动构建的方法1000。为了便于解释，将根据其中服务器104能够通过实施方法1000通过网络102与UE 300进行通信的示例来描述方法1000。
在框1005中，服务器104存储关于一个或多个用户的简档记录。例如，简档记录能够存储在数据库中或存储在可操作地连接到服务器102的存储器中。注意，框1005能够包括上面参考操作610和操作615描述的某些特征。
在框1010中，服务器104从UE 300接收用户数据。例如，服务器104能够接收用户数据，并且方法1000能够返回到框1005以将其存储在存储器或数据库中。所接收到的用户数据被用于建立或更新简档记录，简档记录能够包括服务器104可访问的同伴群体形成特征。注意，框1010能够包括上面参考操作610、操作625和操作630描述的某些特征。
在框1015中，服务器104自动形成UE 300的用户的同伴群体。也就是说，服务器104作为存储在数据库中的简档记录的函数来获得用户集合；并基于同伴群体形成特征将子集定义为同伴群体。在某些实施例中，将子集定义为同伴群体包括将聚类算法应用于用户集合的简档记录。本公开不限于应用聚类算法，并且能够通过将用户和/或用户的简档记录分配给组合多个离散化属性的桶来将子集定义为同伴群体。作为示例，服务器能够访问UE300的用户的简档记录内的同伴群体形成特征以确定用于形成同伴群体的多个离散化属性。简档记录能够包括同伴群体形成特征的优先列表或对用户的目标具有不同的的重要性权重的属性的列表。注意，框1015能够包括上面参考操作640描述的某些特征。
在框1020中，服务器104计算UE 300的用户的用户度量值。注意，框1020能够包括上面参考操作660描述的某些特征。
在框1025中，服务器104计算包括UE 300的用户的同伴群体的同伴群体度量值。注意，框1025能够包括上面参考操作660描述的某些特征。
在框1030中，服务器104将用户度量值与同伴群体度量值进行比较。注意，框1030能够包括上面参考操作670描述的某些特征。
在框1035中，服务器104构建将用户度量值与同伴群体度量值相关的消息。注意，框1035能够包括上面参考操作690描述的某些特征。
在框1040中，服务器104向UE 300发送所构建的消息。
尽管图9和图10示出了用于个性化、同伴衍生消息的自动构建的示例方法900和1000，但是可以对图9和图10进行各种改变。例如，尽管被示出为一系列步骤，但是图9和图10中的各个步骤可以重叠、并行发生、以不同的顺序发生、或发生任何次数。作为另一示例，服务器104可以以音频格式来构建并发送将用户度量值与同伴群体度量值相关的消息，并且因此，UE 300可以接收并回放消息的音频读取。
尽管已经用实施例描述了本公开，但是各种改变和修改可以被建议给向本领域技术人员。本公开意图包括如落在所附权利要求的范围内的这些改变和修改。

Claims (15)

1.一种用于消息构建的装置，包括：
收发器，被配置为经由无线网络通信；和
计算机处理电路，被配置为：
作为关于多个用户的简档记录的函数来获得用户集合；
基于同伴群体形成特征通过将聚类算法应用于所述用户集合的简档记录来将所述用户的子集定义为同伴群体；
基于所述同伴群体中的用户的子集的行为来计算所述同伴群体的同伴群体度量值；
基于目标用户的行为来计算被包括在所述子集中的目标用户的用户度量值；以及
构建将所述用户度量值与所述同伴群体度量值相关的消息；
其中，所述聚类算法基于通过所述用户集合的简档记录的接近度获得的度量空间距离，
其中，所述度量空间距离基于简档记录的每个属性值之间的差的平方和的平方根来确定。
2.根据权利要求1所述的装置，其中所述计算机处理电路还被配置为基于以下中的至少一项来确定所述同伴群体形成特征：
从用户设备接收到的、与所述目标用户相对应的同伴群体形成特征，或者
由所述计算机处理电路选择的同伴群体形成特征。
3.根据权利要求1所述的装置，其中所述计算机处理电路还被配置为基于影响所述同伴群体的大小的群体形成参数集合来形成所述同伴群体。
4.根据权利要求1所述的装置，其中所述计算机处理电路还被配置为向所述目标用户的用户设备发送消息，其中所述消息包括文本格式或图形格式。
5.根据权利要求1所述的装置，其中所述计算机处理电路还被配置为：
通过将所述用户度量值与所述同伴群体度量值进行比较来生成比较值；以及
其中所述消息包括所述比较值。
6.根据权利要求1所述的装置，其中所述计算机处理电路还被配置为：
从用户设备接收消息模板信息；以及
构建包括由所述消息模板信息指定的文本或由所述消息模板信息指定的图形的消息。
7.一种由至少一个服务器实施的方法，所述方法包括：
作为关于多个用户的简档记录的函数来获得用户集合；
基于同伴群体形成特征通过将聚类算法应用于所述用户集合的简档记录将所述用户的子集定义为同伴群体；
基于所述同伴群体中的用户的子集的行为来计算所述同伴群体的同伴群体度量值；
基于目标用户的行为来计算被包括在所述子集中的目标用户的用户度量值；以及
构建将所述用户度量值与所述同伴群体度量值相关的消息；
其中，所述聚类算法基于通过所述用户集合的简档记录的接近度获得的度量空间距离，
其中，所述度量空间距离基于简档记录的每个属性值之间的差的平方和的平方根来确定。
8.根据权利要求7所述的方法，还包括基于以下中的至少一项来确定所述同伴群体形成特征：
从用户设备接收到的、与所述目标用户相对应的同伴群体形成特征，或者
由所述至少一个服务器选择的同伴群体形成特征。
9.根据权利要求7所述的方法，还包括向所述目标用户的用户设备发送所述消息，其中所述消息包括文本格式或图形格式。
10.根据权利要求7所述的方法，还被配置为：
通过将所述用户度量值与所述同伴群体度量值进行比较来生成比较值；以及
其中所述消息包括所述比较值。
11.根据权利要求7所述的方法，其中所述服务器还被配置为：
从用户设备接收消息模板信息；以及
构建包括由所述消息模板信息指定的文本或由所述消息模板信息指定的图形的消息。
12.一种体现计算机程序的非瞬时性计算机可读介质，所述计算机程序包括计算机可读程序代码，所述计算机可读程序代码在由处理电路执行时使得所述处理电路：
作为关于多个用户的简档记录的函数来获得用户集合；
基于同伴群体形成特征通过将聚类算法应用于所述用户集合的简档记录将所述用户的子集定义为同伴群体；
基于所述同伴群体中的用户的子集的行为来计算所述同伴群体的同伴群体度量值；
基于目标用户的行为来计算被包括在所述子集中的目标用户的用户度量值；以及
构建将所述用户度量值与所述同伴群体度量值相关的消息；
其中，所述聚类算法基于通过所述用户集合的简档记录的接近度获得的度量空间距离，
其中，所述度量空间距离基于简档记录的每个属性值之间的差的平方和的平方根来确定。
13.根据权利要求12所述的非瞬时性计算机可读介质，其中所述计算机程序还包括计算机可读程序代码，所述计算机可读程序代码在由所述处理电路执行时使得所述处理电路：
基于以下中的至少一项来确定所述同伴群体形成特征：
从用户设备接收到的、与所述目标用户相对应的同伴群体形成特征，或者
由至少一个服务器选择的同伴群体形成特征。
14.根据权利要求12所述的非瞬时性计算机可读介质，其中所述计算机程序还包括计算机可读程序代码，所述计算机可读程序代码在由所述处理电路执行时使得所述处理电路：
基于影响所述同伴群体的大小的群体形成参数集合来形成同伴群体。
15.根据权利要求12所述的非瞬时性计算机可读介质，其中所述计算机程序还包括计算机可读程序代码，所述计算机可读程序代码在由所述处理电路执行时使得所述处理电路：
向所述目标用户的用户设备发送消息，其中所述消息包括文本格式或图形格式。
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