CN111373484A - 哺乳期指导系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种针对新母亲的保健系统，该保健系统用于监测和管理婴儿的母乳喂养指标、模式和质量，其包括：a)与网络通信的基站；b)与基站通信的一个或多个传感器；c)与网络通信的新母亲通信设备；以及d)与网络通信的远程服务器和相关联的数据存储库。远程服务器能够操作以：1)从信息存储库访问指示新母亲输入特征的信息；2)从传感器接收指示婴儿母乳喂养质量的信息；3)从新母亲通信设备接收指示婴儿的喂养质量的新母亲感知的信息；4)根据新母亲输入特征、母乳喂养质量度量以及母乳喂养质量的新母亲感知建议至少一项新母亲行动；以及5)将所建议的行动传输至新母亲通信设备。

Description

哺乳期指导系统和方法
技术领域
本发明涉及用于指导新母亲所采取的行动的系统和方法，并且更具体地讲，涉及例如用于指导新母亲管理婴儿的日常例程的系统和方法，因为这些例程可影响哺乳期特性。
背景技术
美国医师协会建议在至少约6个月内将母乳喂养作为婴儿的唯一营养来源。遗憾的是，很大一部分女士1)没有完全母乳喂养达到6个月，2)在12个月内没有喂养足够的母乳(参见图10A和图10B)。
对新母亲来说，管理婴儿喂养是一个重要和高度优先的需要。新母亲的需要和问题的一个领域是如何建立喂养例程或时间表，以确保她们的孩子得到正确的营养。
管理婴儿喂养本身就是一个困难的问题。
授予Morrissey等人的美国专利5,531,231公开了一种用于控制人类哺乳期的装置。
授予Kimberly-Clark Worldwide,Inc.的美国专利8,114,030公开了一种用于定量母亲和婴儿之间母乳喂养的方法，该方法包括测量指示婴儿的胃饱满度体积的生理体积；将生理体积的信号阈值设置为对应于小于或等于胃饱满度体积的胃水平；获得指示婴儿胃的饱满度水平的生理体积的客观测量结果；以及当客观测量结果等于或超过信号阈值时向母亲提供指示。在一个实施方案中，例如，可记录婴儿的吞咽以确定婴儿所消耗的母乳的体积。
在授予Athena Company,LLC的美国专利8,050,147中公开了供母乳喂养的母亲使用的钟表装置。更具体地，该参考文献公开了可穿戴母乳喂养手表，其包括第一实时显示屏和第二虚拟和迭代重置显示屏。还提供了左/右显示屏，其中左/右显示屏被设置到其中开始最近喂养的侧以帮助建立双母乳喂养节奏，这继而允许使用者用另一只乳房继续将来的喂养。
授予Yeda Research and Development Co.Ltd.的美国专利8,521,272和9,155,488公开了一种监测母乳喂养的婴儿所消耗的乳量的方法，该方法包括确定母乳喂养期间乳房的电容变化，以及将电容变化与婴儿消耗的乳量相关联。
授予Koninklijke Philips N.V.的美国专利9,535,047公开了一种提供哺乳期期间乳房中剩余的乳量的指示的方法。该方法包括在挤出后测量乳的光学特性；将所测量的光学特性与表示具有已知脂肪含量的乳样品的对应光学特性的数据进行比较；以及测定挤出的乳的脂肪含量，其中脂肪含量指示保留在乳房中的乳的量。
用于监测所消耗的乳量的附加方法包括美国已公布的专利申请20058271913，其公开了一种其中将体积流量传感器放置在硅乳头顶盖内的技术，婴儿通过该硅乳头盖吸奶。来自传感器的乳流量数据被转换为显示在监视器上的乳体积数据；以及授予MamsenseLtd.的美国专利8,280,493公开了通过多普勒漂移测量进行的母乳喂养监测，其中在母乳喂养期期间激活了超声多普勒效应发送器和邻近乳头定位的接收器探针，以测量通过乳头的流量。流量被转换并累积到乳体积中。
授予Smilables,Inc.的美国已公布的专利申请20160293042公开了用于监测婴儿情绪状态的机制和方法。在一个示例中，系统包括具有婴儿监测装置接口和中心处理器的婴儿监测中心。婴儿监测装置接口接收从与第一婴儿相关联的婴儿监测装置无线传输的测量数据。中心处理器将测量数据与开发模型进行比较，以确定与测量数据相关联的情绪状态是否达到不期望的水平，并且如果情绪状态达到不期望的水平，则对与婴儿相关联的看护人员生成通知。
授予Lipoma等人的美国专利公布20150094830公开了计算机化的健康/睡眠监视器，其监测婴儿的生物计量数据以确定与睡眠质量相关的婴儿状况(例如，婴儿清醒或入睡，婴儿受到刺激、易烦恼或哭泣，或婴儿清醒和饥饿)。监视器通过网络将相关联的信息发送至事件服务器，该事件服务器评估是否经由看护人员的个人通信设备(例如，经由看护人员的移动电话、个人计算机或平板电脑设备)提醒看护人员。
授予Joan and Irwin Jacobs Technion-Cornell Institute的美国专利9,530,080公开了用相机监测婴儿的系统和方法，这些系统和方法使用允许使用视觉输出信号进行计算机视觉和机器学习分析以及婴儿运动的高水平推理的集中计算和存储中心。
在接收到如上所述的警示时，新母亲可能在试图确定是否需要采取行动时经历焦虑，并且如果需要采取行动，则要确定用于达到期望目标的最适合并且最有效的行动内容。因此，向新母亲提供旨在达到其目标并且与她们的个人偏好和倾向充分匹配的具体建议是有益的，以便使焦虑最小化。
所有参考文献据此全文以引用方式并入本文。
发明内容
以举例的方式，本公开的方面涉及用于指导新母亲的保健系统和方法，该系统和方法监测和管理婴儿的母乳喂养质量。
本发明提供了多种益处，包括：
实现母乳喂养目标的个性化支持；
每位新母亲成功的概率评估；
着重于成功的关键因素的有针对性的干预；
解决问题的个性化内容；
获得哺乳期支持；
优化产奶和存奶管理的算法；
个性化的抽吸/喂养计划；
产奶和喂养跟踪；以及
存奶管理。
根据本公开的方面，本文所述的保健系统优选地包括：a)与网络通信的基站；b)与基站通信的一个或多个传感器，这些传感器被配置成监测婴儿的母乳喂养相关特性和婴儿附近的环境条件；c)与网络通信的新母亲通信设备；以及d)与网络通信的远程服务器和相关联的数据存储库。远程服务器能够操作以：1)从信息存储库访问指示新母亲的新母亲输入特征的信息；2)经由基站从传感器接收指示婴儿的母乳喂养质量的一个或多个度量的信息；3)从新母亲通信设备接收指示婴儿的母乳喂养质量的新母亲感知的信息；4)根据新母亲输入特征、母乳喂养质量度量以及婴儿的母乳喂养质量的新母亲感知的变化，建议新母亲将采取的至少一种行动；以及5)将所建议的行动传输至新母亲通信设备以供新母亲执行。
根据本公开的另一方面，远程服务器可随后优选地操作以：a)确认所建议的新母亲行动已被应用；b)从传感器接收指示婴儿的当前母乳喂养质量的一个或多个度量的更新信息；c)从新母亲通信设备接收指示婴儿的母乳喂养质量的当前新母亲感知的更新信息；d)接收婴儿的母乳喂养质量的更新的新母亲感知；以及e)评价所建议的行动在改善新母亲对母乳喂养质量的感知方面的效果。
提供本发明内容是为了简要地确定下文在详细描述中进一步描述的本公开的一些方面。本发明内容并非旨在确定本公开的关键特征或本质特征，其也并非旨在限制任何权利要求的范围。
附图说明
通过参考附图，可实现对本公开的更完整的理解，其中：
图1示出了根据本公开的方面的保健系统；
图2A和图2B示出了根据本公开的方面的用于设置新母亲目标和提供新母亲建议的信息流；
图3A、图3B和3C提供了根据本公开的方面收集的支持输入状态变量的数据的示例；
图4提供了示意图，其示出了根据本公开的方面的保健系统中的信息流；
图5提供了根据本公开的另外方面的示意图，其示出了保健系统中的信息流；
图6A和图6B提供了用于管理婴儿喂养质量干预的数字指导系统的图示，以及行为定量的相关计划表；
图7示出了根据本公开的方面的婴儿和新母亲行为的大数据集建模的元素；
图8示出了用于管理图7中所示的大数据集建模的数据同化分级结构；并且
图9示出了用于分析图8的数据分级结构中的数据的分析引擎。
图10A和图10B分别示出了专门为母乳喂养多达6个月和12个月的女士建议的量和实际量。
具体实施方式
以下仅示出本公开的原理。因此，应当理解，本领域的技术人员将能够设计各种布局，这些布局虽然未在本文中明确描述或示出，但体现了本公开的原理并且包括在本公开的精神和范围内。
此外，本文阐述的所有示例和条件性语言原则上明确地旨在仅用于教学目的，以协助读者理解本公开的原理和由(一个或多个)本发明人提出用于促进现有技术的概念，并应被理解为不限于这些具体阐述的示例和条件。
此外，本文阐述的本公开的原理、方面和实施方案以及其具体示例的所有陈述均旨在涵盖其结构和功能等同形式。另外，此类等同形式旨在包括当前已知的等同形式以及在将来开发的等同形式两者，即无论结构如何，以后开发的执行相同功能的任何元件。
除非本文另外明确指明，否则附图不按比例绘制。
根据本公开的方面，公开了一种用于帮助希望监测婴儿的母乳喂养质量的新母亲的保健系统和方法。
图1呈现了示出根据本公开的方面的保健系统的高水平示意图。图1的系统包括基站102，该基站与网络104通信，并且还与用于监测婴儿的某些生物条件的生物计量传感器106和用于监测婴儿附近的某些环境条件的环境传感器108通信。生物条件可例如包括心脏和呼吸速率、移动和其它可用于确定婴儿是否入睡、清醒、受到刺激、易烦恼或哭泣等的与母乳喂养相关的指标。环境条件可包括例如温度，声音类型和水平，灯光颜色、图案和强度，气味以及可用于影响婴儿状态的其它指标。用于该目的合适的基站和传感器配置可例如得自Rest Devices,Inc.(Boston,MA)。
远程服务器110还与网络104通信，并且可操作以例如访问存储在信息存储库112中的指示一个或多个新母亲输入特征的信息。远程服务器110经由基站102从传感器106、108接收信息，该信息被解释为指示婴儿的母乳喂养质量的一个或多个度量。
新母亲还能够借助新母亲通信设备114以经由网络104与远程服务器110通信。例如，新母亲通信设备114可通过智能手机、平板电脑、个人计算机或新母亲可识别并且被配置为与网络104通信的其它设备。例如，新母亲可经由网络104或另一替代网络与远程服务器110通信，以提供对婴儿的母乳喂养质量的新母亲感知。
基于所存储的新母亲输入特征、生物和环境条件，相对于婴儿母乳喂养质量的新母亲感知以及新母亲的某些目标，远程服务器110能够操作以向新母亲建议至少一个要采取的行动以支持管理或改善婴儿母乳喂养质量。
图2A示出了根据本发明的方面的远程服务器110的信息流。服务器110通过在步骤202处建立与婴儿和新母亲有关的某些输入变量开始。例如，服务器110可根据年龄、一般性格和位置(例如，邮政编码)收集信息以识别新母亲。婴儿可类似地由年龄、性别、性别和发育阶段表征。该信息一般可被称为确定的输入特征变量，其是静态的并且需要一次或仅很少地收集。
除了输入特征变量之外，可通过基站102和传感器106,108将指示婴儿的日常活动(例如，睡眠、喂养和换尿片)的某些信息与关于季节、地理和天气、以及局部环境条件(例如，温度和灯光特征)的信息一起收集，此类信息可统称为确定的输入状态变量，这些变量是动态的并且需要持续、周期性收集。
输入特征变量的一个重要类别涉及新母亲输入变量。这些用于根据新母亲可能感觉舒适和能够提供的婴儿护理干预的种类来表征不同组的新母亲，从而增加由本发明的系统指导的干预将由新母亲执行的可能性。在根据本公开的一个实施方案中，通过使远程服务器110经由新母亲通信设备114向新母亲传输和施用新母亲问卷来完成新母亲输入。指示新母亲向问卷提供的回答的信息由信息存储库112中的远程服务器110存储。如下所示，为确定新母亲输入变量而施用的问题可优选地具有离散的回答(“选项”)以有利于远程服务器110的编译更容易：
附加的新母亲输入问题的示例在图3C中提供。上述问题和下文提出的那些一般可称为“指标”或“母乳喂养度量”，并且可包括或显示母乳喂养的质量。“模式”可反映问题或这些问题的子集是如何在整个一天的过程中以及每天发生和/或再现的。
用于确定第二类变量(输入状态变量)而收集的信息的示例在图3C中示出。收集的信息可包括跟踪婴儿的日常活动(睡眠、喂养、换尿片等)；有关日期、季节、一周中的星期几和天气的信息；以及关于婴儿附近的环境条件的信息(例如，温度、声音和灯光)。这些变量的重要性可例如通过询问新母亲关于相关联的新母亲行为306、婴儿母乳喂养参数308和新母亲感知因子310来评估。如图3C中所示，为确定婴儿母乳喂养参数308而施用的问题可优选地具有离散的回答，以有利于远程服务器110更容易地编译。
回到图2A，服务器110采用目标/问题驱动的方法(“Kairos”)204来确定要由新母亲采取的改善婴儿母乳喂养质量的适当干预。新母亲首先设定婴儿母乳喂养质量的目标。问题检测引擎206基于对输入变量202的分析将目标与已知问题关联。新母亲基于例如她们的直觉、信念和个人偏好来确定目标的优先级。对于高优先级目标和高影响问题，定制干预引擎208选择某些干预(例如，提醒、通知和鼓励消息)以供新母亲采取行动。
图2B还示出了目标演进的示例性过程。在步骤222处，将新的婴儿添加至目标设定方案，其可被实施为例如软件指导的规划系统。在步骤224处创建婴儿例程，婴儿例程在步骤224a处重新构建或在步骤224b处基于现有模板来构建。基于所选择的例程，在步骤226处建议对例程的元素进行基本更改。新母亲可分别在步骤226a、226b处接受或拒绝该建议。在步骤228处，新母亲可在步骤230处选择特定目标，或依赖系统来建议目标。新母亲分别在步骤230a、230b处接受或拒绝建议的目标。
一旦选择了目标，则系统在步骤232处建议进一步的基本改变，这可分别在步骤232a、232b处被接受或拒绝。如果不被接受，则系统在步骤234处建议目标改变，其可分别在步骤234a、234b处被接受或拒绝。如果不接受该改变，则系统可在步骤236处建议每日目标作为替代方案，其可分别在步骤234a、234b处被接受或拒绝。如果目标已在步骤238处完成，则系统返回至步骤230以建议新目标。否则，系统返回至步骤232以建议进一步的基本改变。
建议的改变可刺激各种行动以调节婴儿的环境和例程，例如诸如：
设置/鼓励一致喂养：
·具有喂养例程清单的婴儿房间内的物理图表-用于提示额外看护人员的指示
·作为日常例程的一部分的婴儿沐浴产品
·作为日常例程的一部分的婴儿洗剂产品
·书籍是日常例程的一部分
·在特定时间释放芳香剂(或人为触发)。
在喂养后帮助儿童自我舒缓
·将自动安抚奶嘴放入婴儿床。
·播放看护人员的声音、歌曲或环境声音。
·移动活动玩具
·释放芳香剂
设置/鼓励一致的喂养例程：
图4提供了示意图，其示出了根据本公开的方面描述的保健系统中的信息流；控制特征或条件410由新母亲412例如通过图2的目标/问题驱动的方法204来建立。比较器414(例如，实施为图1的远程服务器110)将控制特征410与新母亲412的观察416进行比较，该新母亲有效地充当传感器418并且通过回答在新母亲通信设备422处提出的一系列调查问题420来向比较器414提供观察。比较器(例如，由图1的远程服务器110实现)应用图2的目标/问题驱动的方法204以确定要通过新母亲通信设备422指示为行动424的新母亲干预。在新母亲412的观察416指示与控制特征410的偏差时重复该循环。
比较器414被进一步示出为由图4中的服务器414a实现。服务器414a经由置于婴儿附近的(一个或多个)传感器418(a)收集生物计量数据和其它感官数据，这些数据可例如用于确定婴儿母乳喂养模式。服务器414a还从(一个或多个)传感器418(a)收集数据，该数据指示新母亲行为(例如，诸如对由新母亲通信设备422施用的查询的新母亲响应，以确定是否施用所建议的干预措施，以及由并入新母亲通信设备422中的GPS传感器提供的新母亲位置和运动数据)。(一个或多个)传感器418(a)还可提供指示新母亲对护理的感知的数据(例如，通过经由新母亲通信设备422施用的调查)。
通过参考本文的图7和图8进一步描述，服务器414a应用服务器414a收集的数据输入来产生潜在问题的概率诊断424，这些潜在问题可例如妨碍婴儿母乳喂养特性和父母感知达到与所确定的目标一致的值。通过参考图7至图9以举例的方式描述的数据的进一步分析，服务器414a选择干预计划426，该干预计划包括表示为新母亲为了进行干预而要采取的行动的一个或多个行为定量428。这些行为定量或行动可例如经由新母亲通信设备422显示给新母亲。在该“闭环”系统中，新母亲采取的行动在朝向或远离期望的值和目标410的方向影响婴儿母乳喂养特性，从而为调节相关的干预计划426和行为定量428提供基础。
根据本公开的另外的方面，图5提供了示意图，其示出了所述保健系统中的替代信息流。控制特征或条件510由新母亲512例如通过图2的目标/问题驱动的方法204来建立。比较器514(例如，实施为图1的远程服务器110)将控制特征510与新母亲512的观察516进行比较，该新母亲有效地充当传感器518并且通过回答在新母亲通信设备522处提出的一系列调查问题520来向比较器514提供观察。另外的传感器518(a)(例如，包括图1的生物计量传感器106和环境传感器108中的一者或多者)邻近婴儿532提供，用于评估指示或能够影响母乳喂养质量的特性。
比较器514(例如，同样由图1的远程服务器110实现)应用图2的目标/问题驱动的方法204以确定要通过新母亲通信设备522指示为行动524的新母亲干预。例如，如果行动524指示新母亲512摇晃婴儿532以促使婴儿532停止哭泣，则可通过设备(未示出)另外预先施加行动538以支持新母亲行动524。在新母亲512的观察516指示与控制特征510的偏差时继续重复该循环。
除了新母亲512之外，辅助看护人员526、528可与新母亲512同时在一起或在新母亲512不在的另选时间协助新母亲512，并且可具有通信设备522以接收关于新母亲干预的指示。辅助看护人员526、528将很可能针对由新母亲512建立的控制特征510采取行动。
辅助看护人员526、528可具有不同于新母亲512的父母输入特征。例如，在辅助看护人员526、528是婴儿532的祖父母的情况下，这可能是期望的。参考图2和图3，父母输入因此可优选地通过对新母亲512和辅助看护人员526、528中的每一者施用单独的调查来执行，以考虑各种看护人员之间护理倾向和风格的差异。在这种情况下，图2的定制干预引擎208可选择干预210，这些干预相应地根据每个值班看护人员的护理倾向和风格来定制。
如图5所示，除了在通信设备522处可被指示为基于文本的指示、通知和提醒的行动524之外，行动524可在通信设备522处由“实时”人类辅导员指示(例如，通过导向FACETIME、SKYPE或其它音频/视频链接)，或者另选地通过由图1的远程服务器110动画化的交互式头像来指示。一些新母亲可能发现，与基于文本的指示相比，她们更容易以该方式接受干预指示和附加指导。头像可被实施为具有不同样式的许多顾问/专家头像(实际上是“Many Face God”引擎)的可用阵列，其可选择以匹配看护人员的输入特征。
图6A提供了根据本公开的方面的用于管理婴儿母乳喂养质量干预的数字指导系统的图示。经验表明，一个受管理的例程对于稳定和促进良好的婴儿母乳喂养质量是至关重要的。根据本公开的方面，新母亲能够借助图1的远程服务器110经由新母亲通信设备114来组合及记录日常例程。
日常例程构建器可优选地包括用于帮助婴儿从一种状态移动到另一种状态的过渡任务。
如图6A中进一步所示，图1的远程服务器110可指示新母亲改变预先存在的日常例程，以便根据例如如图2的步骤204所示建立的新母亲目标来促进婴儿母乳喂养质量的改善。
图7示出了根据本公开的方面的婴儿和新母亲行为的大数据集建模的元素。这个大数据集可例如存储在图1的信息存储库112中，并且由远程服务器110解释，以便选择与期望的婴儿母乳喂养结果相关联的新母亲行动。如图7所示，大数据集可由图1的远程服务器110询问，以确定可能的母乳喂养结果702(例如，包括日间喂养(DST)、夜间喂养(NST)、喂养起始延迟(SOL)、夜间唤醒计数(NWct)和夜间唤醒持续时间(NWdur))。
远程服务器110可询问数据集以根据婴儿生物条件704、婴儿附近的婴儿环境条件706和新母亲行为708对结果702进行建模。母乳喂养结果的新母亲感知也可由图1的远程服务器110建模为母乳喂养结果702和婴儿生物条件704的函数。作为该建模的结果，图1的远程服务器110可操作图2的新母亲行为数据708定制干预引擎208以选择针对以下方面定制的干预210：新母亲倾向和风格、新母亲希望图7的母乳喂养结果702展示所采用的风格的可能性，以及与新母亲目标一致的新母亲感知710。
在一些方面，通过Bayesian行为方法向新母亲提供持续且频繁的评估和反馈可能是有益的。这些Bayesian方法的使用允许以实时和非线性的方式进行诊断、反馈和干预。在诸如决策树方法的线性方法中，一系列问题或标识被逐一导航，其中在可获得第二响应之前必须接收或确认第一响应。通过非线性方法，可以更快且更稳健的方式提供干预和指导。非线性方法也考虑了婴儿和新母亲的生理变化，诸如衰老或疾病，并且还考虑了认知变化，由此参与者随着时间的推移学习和改变自己的行为。
本发明的一种方法使用信息的持续和频繁采集，概率地确定最可能的诊断，以及提供反馈。该方法包括接收数据，包括人类行为和所得生物过程。接收该数据允许根据所评估的概率对要询问的高影响问题或要收集的数据进行概率诊断和概率确定。这允许对系统进行实时修改，并且基于频繁跟踪对行为定量进行持续的重新评估或重新设定目标。跟踪或查询频率可为每秒、每分钟、每小时、每半天、每天或以其它期望的间隔。
对婴儿的护理有时涉及不同机制的快速变化，因此迅速改变和更新控制系统的问题或目标将是有帮助的。具体地讲，婴儿发育迅速并且趋于在几天或几周的时间范围内改变他们的行为。此外，新母亲正在迅速学习新技能，并且开发专门知识和新的观点，而且往往是在几天或几周的时间范围内。理想情况下有效的行为控制系统将每小时、每日或每周更新其学习、其数据收集和/或其干预建议。
控制系统的行动可取决于过程输出或结果；其中来自过程变量的反馈可用于随时间推移而改变控制系统。在这种情况下，控制系统的行动将受到正在进行的新母亲行为或观察到的婴儿母乳喂养的影响。涉及建议给主要用户并由主要用户确认的问题或目标(例如，具有新设定点)的概率确定的闭环控制系统可能是有益的。例如，在该闭环系统中，在确定了期望的目标或问题之后，系统随后启动闭环控制过程以通过建立和增强行为变化向期望的结果移动。
然后将目标个体的问题或目标的概率确定与行为定量相匹配。行为定量被理解为涉及特定目标或目标结果的行动的离散且明确的行为变化包，该特定目标或目标结果在特定时间段和特定时间段期间被递送以进行实施。该概念由图6B示出，其示出了定义将由新母亲在三天期间施用的行动的一系列行为定量(BQ)621-625。这一时期的三天中的每一天以大约上午9：30时的BQ1 621的施用开始，这可例如代表唤醒婴儿的新母亲干预。类似地，每天连续施用BQ2 622和BQ3 623，从大约晚上7：00开始。BQ2和BQ3可例如分别表示喂养和摇晃婴儿的新母亲干预。
BQ4 624和BQ5 625的施用与BQ1 621、BQ2 622和BQ3 623略有不同。在第1天，BQ4624和BQ5 625在大约凌晨1：00开始连续施用，在第2天，颠倒顺序(在BQ4之前施用BQ5)，在第3天，初始施用的BQ5的开始时间推进至凌晨3：00。BQ4和BQ5可例如分别表示喂养和摇晃婴儿的看护人员干预。为了延长婴儿的夜间睡眠时间，BQ4和BQ5可例如代表看护人员干预以分别喂养婴儿和陪婴儿行走。从2天开始，基于对数据的分析，BQ4和BQ5的施用顺序颠倒，这表明最初行走而不是喂养婴儿有效地延长了连续进食之间的时间以促进更长的睡眠周期。
回到图7，前述Bayesian行为方法可包括闭环控制系统，该闭环控制系统依赖于持续或重复监测朝向特定目标的进展。因此，可根据需要增大或减慢对该目标的行为变化，或者可根据需要针对新的行为定量来切换行为定量。在典型的临床环境中，行为疗法通常包括开环控制系统，其中在确定目标之后，然后实施行为改变，但不持续监测该目标。具有持续反馈和修改的概率方法允许改变系统并且考虑行为定量以提供有效的干预。可存在可有效地解决单个问题或帮助实现单个目标的不止一个行为定量，并且还可通过单个行为定量来解决多个不同的问题(或达到目标)。建议给新母亲的行为定量可从外部目标组提取而不改变总体目标，并且不需要使新母亲知道该修改。此类改变可在使用期间以规则和/或不规则的间隔进行，诸如每天或每两周。通过这种方式，可以开发新的行为疗法技术并针对新母亲进行定制。
图8示出了用于管理图7中所示的大数据集建模的数据同化分级结构。该分级结构被作为一种机制引入，用于将一群婴儿的大量数据量化和精简至适于数据分析的大小和形式。参考例如图4A、4B和5，通过婴儿传感器416a、518收集每个婴儿的包括生物节律数据802的生物计量数据，并且指示婴儿的喂养状态。此喂养状态信息可由比较器414、514(由图110的服务器1实现)取样和收集。然后，服务器110能够操作以处理该信息以产生量化数据804，该量化数据确定喂养状态，然后进一步将该数据精简为事件数据806，该事件数据以10分钟间隔分配喂养状态。
分析事件数据806以产生每日汇总数据808，其可例如通过七个不同的“婴儿喂养”变量BS_1至BS_7来表征，如图3所示从例如婴儿喂养参数308中选择。汇总数据808可每天针对一段时间中的每一天累积，其中通过服务器110根据事件数据806、量化数据804、生物节律数据802和看护人员数据(例如，如通过传感器418所提供的和/或如图4所示的调查问题420)中的一者或多者对变量BS_1至BS_7进行计算。
描述婴儿的新母亲例程和习惯的数据也由服务器110收集和组合。例如，汇总数据810可每周针对父行为变量PB_1至PB_11累积，例如选自父行为变量306，如图3所示。表征婴儿喂养变量BS1_1至BS_7的每周汇总数据812可从表征这些变量的每日汇总数据808来组合。汇总父母行为和婴儿喂养特性的最显著的数据可分别例如作为父母行为数据810a和婴儿喂养数据812a被提取。根据该数据，可针对某些“家庭”变量Fam_1准备附加数据810b(例如，包括多个婴儿看护人员和/或由共同看护人员护理的多个婴儿之间的行为和趋势)。
此外，婴儿喂养和护理功效的父母或看护人员感知可作为汇总数据816获得(例如，如通过看护人员调查420、520提供，如图4A、图4B和图5中所示)。看护人员调查也可用作汇总数据814a、814b的数据来源，例如表征看护人员类型特征父母输入者1-父母输入者9。附录1提供了可用于评估看护人员类型特征父母输入者1-父母输入者9的样本调查问题。
图9示出了用于分析参考图8描述的数据的分析引擎。分析引擎优选地实施为神经网络900，其应用根据图8的数据同化分级结构采集的婴儿和看护人员信息的大规模数据集的至少一部分。数据的该部分用作训练数据904，用于构建概率模型以基于图8的婴儿喂养数据812和父母行为数据810来确定最佳婴儿喂养目标、干预和结果906。最佳目标、干预和结果906用于例如执行概率诊断424并产生图4B中所示的相关联的干预计划426。基于干预计划426的效果(例如，通过图4B的调查问卷420进行评估)的反馈908优选地被应用以进一步训练网络900。
结论
应当理解，虽然已以举例的方式示出和描述了本公开的各个方面，但本文受权利要求书保护的本发明并不限于此，而是可根据本专利申请和/或任何衍生专利申请中提出的权利要求的范围以其它方式不同地实施。例如，应当指出的是，虽然本说明书中提供的示例具体地涉及看护人员对婴儿喂养质量的管理，但这些相同的原理可容易地应用于许多其它看护人员应用。例如，公开的发明可另外地应用于管理由多个个人看护人员在疗养院或其它辅助生活设施中施用的老年人护理质量。
附录1：示例看护人员输入问题
您和您的配偶是否都在帮助进行夜间喂养？*
·是(或我们计划进行)。
·否，我们中只有一个人起来进行喂养。
您最喜欢的音乐流派是什么？*
·爵士乐
·经典音乐
·嘻哈/蓝调音乐
·流行乐/榜单前40
·经典摇滚乐(60年代/70年代/80年代)
·乡村音乐
·House/DJ
·另类摇滚
·雷鬼
什么最能描述您生活所在地点？*
·城市(从路易斯维尔到洛杉矶的任何地方)
·城镇(从小镇到郊区的任何地方)
·农村(从森林到农田的任何地方)
什么最能描述您的工作？*
·全职就业
·兼职就业
·目前没有工作，正在求职
·在家中带孩子
您的孩子在哪里睡觉？*
·在您的床上。
·在您的卧室里，但在自己的童车或婴儿床里。
·在他/她自己的房间里。
·其它
如果您一个人在车里，您最喜欢听什么？*
·什么都不听，享受安静
·NPR
·本地电台
·Sirius/XM电台
·我自己的音乐(CD、Spotify等)
·播客
以下哪项最能描述您？*
·母亲
·父亲
·看护人员(保姆、祖父母等)
您在咖啡店点得最多的是什么？*
·浓缩咖啡饮料(拿铁、卡布奇诺等)
·热滴流咖啡
·任何种类的冰咖啡
·黑茶
·印度拉茶
·花草茶
·什么都不点-我不喜欢那些东西
您最喜欢学校里的哪个科目？*
·美术
·数学
·历史
·科学
·写作/阅读
·音乐
·休假(毫无疑问)
使用1-10的分制，您的记忆有多好？*
分值
您主要从哪里获得新闻？*
·NPR
·CNN
·Fox
·MSNBC
·BBC/International
·Google News
·在线或纸质主流报纸(《纽约时报》、《洛杉矶时报》、《华盛顿邮报》等)
·本地报纸
·本地电视新闻
·Facebook
·其它社交媒体
您是否拥有自己的主要住所？*
·是，我有
·否，我租房
哪个是您最喜欢的超级英雄？*
·超人
·蝙蝠侠
·神奇女侠
·暴风女
·金刚狼
·蜘蛛侠
·钢铁侠
·美国队长
·女超人
我通常最为相信的是：
·如果婴儿哭泣，应该立即把婴儿抱起来。
·如果婴儿哭泣，应该等几分钟再过问。
·如果婴儿一哭就将其抱起，婴儿会被宠坏。
·婴儿哭泣是为了操控您。
·婴儿会没有缘由的哭泣。
我认为最正确的是：
·当婴儿哭泣时，我感到厌憎。
·当婴儿哭泣时，我感到难过。
·当婴儿哭泣时，我感到愤怒。
养育子女是一种冒险。
5分制(同意-不同意)
养育子女是一项艰苦的工作。
5分制(同意-不同意)
养育子女很有趣。
5分制(同意-不同意)
您的孩子的目标是什么？(选出排名最靠前的4项)
·按照神的旨意生活。
·为了富有
·像我自己那样过着不错的生活
·过上比我自己更好的生活
·无论她们追求什么，都要取得成功
·为了安全
·为了健康
·为了快乐
作为父母，我的角色是：
·保护我的孩子免受风险
·让我的孩子拥有新的体验
了解我作为母亲或父亲的角色对了解我是谁至关重要。*
·强烈反对
·不同意
·中立
·同意
·强烈赞同
轴线1：康乐
EPDSinst请选择最接近您对过去7天的感觉的答案，不仅仅是您今天的感觉。
EPDS05我感到害怕或恐慌但找不到具体原因。
ο是，这种感觉很强
ο是，有时会
ο否，不太有这种感觉
ο否，完全没有这种感觉
EPDS07我的睡眠很差，我很不满意。
ο是，大部分时间是这样
ο是，有时会
ο不是经常有这种感觉
ο否，完全没有这种感觉
EPDS08我感到悲伤或痛苦。
ο是，大部分时间是这样
ο是，经常有这种感觉
ο不是经常有这种感觉
ο否，完全没有这种感觉
EPDS09我感到很不快乐，因为难过而哭泣。
ο是，大部分时间是这样
ο是，经常有这种感觉
ο仅偶尔有这种感觉
ο否，从没有这种感觉
SWLS下面是您可能同意或不同意的陈述。使用下面的分制，指出您对每个项目的同意程度。请在回答时保持坦率和诚实。
Figure BDA0002494068110000191
如果在过去两周中您曾焦虑，您受到以下任何问题困扰的频率如何？
Figure BDA0002494068110000192
PSS该分制内的问题询问您在过去一个月中的感受和想法。在每种情况下，都会要求您使用以下分制指出您以某种方式感受或思考的频率。
Figure BDA0002494068110000193
Figure BDA0002494068110000201
轴线2：紧张感
下面的紧张感可能是一些母亲的感受。您对每种紧张感的感觉有多强？请使用0到10的分制，0表示“完全没有”，10表示“非常强”。
Figure BDA0002494068110000211
轴线3：母亲ID
母亲ID请评价以下各项陈述对您而言的正确程度：
Figure BDA0002494068110000221
轴线4：母亲心理弹性
心态在养育子女方面，人们可以有许多不同的观点和信仰。使用以下分制，指出您在多大程度上同意以下各项陈述。请在回答时保持坦率和诚实。
Figure BDA0002494068110000231
养育子女评价您对以下各陈述的同意程度如何：
Figure BDA0002494068110000241
轴线5：母亲压力
心态在养育子女方面，人们可以有许多不同的观点和信仰。使用以下分制，指出您在多大程度上同意以下各项陈述。请在回答时保持坦率和诚实。
Figure BDA0002494068110000251
PACOTIS_影响使用以下0-10分制，指出以下各项陈述在多大程度上准确描述了您在与孩子互动时的行为、想法或感觉。请在回答时保持坦率和诚实。通过拖动滑块，使用以下分制对每项陈述进行评分：
______我的行为对我孩子的智力发育没有什么影响
______我的行为对我孩子的情绪(例如，快乐、恐惧、愤怒)的发展没有什么影响
______我的行为对我的婴儿将来与其它人的互动方式影响不大
PACOTIS_过度保护使用以下0-10分制，指出以下各项陈述在多大程度上准确描述了您在与孩子互动时的行为、想法或感觉。请在回答时保持坦率和诚实。通过拖动滑块，使用以下分制对每项陈述进行评分：
______我坚持时刻保持孩子在身旁，让其始终在我的视线范围内并和我在同一个房间
______当我将孩子交给保姆看管时，我会很想念他/她，以至于我不能自我放松
轴线6：对母亲的直觉的信任度
cimi2在多大百分比的时间里，您的婴儿更喜欢放松和温柔的互动(例如，对婴儿轻柔低语或唱歌)而不是更令人兴奋的互动(例如，挠痒、躲猫猫)？
ο100％的时间倾向于放松互动
ο90％的时间倾向于放松互动，10％的时间偏好令人兴奋的互动
ο80％的时间倾向于放松互动，20％的时间偏好令人兴奋的互动
ο70％的时间倾向于放松互动，30％的时间偏好令人兴奋的互动
ο60％的时间倾向于放松互动，40％的时间偏好令人兴奋的互动
ο50％的时间倾向于放松互动，50％的时间偏好令人兴奋的互动
ο40％的时间倾向于放松互动，60％的时间偏好令人兴奋的互动
ο30％的时间倾向于放松互动，70％的时间偏好令人兴奋的互动
ο20％的时间倾向于放松互动，80％的时间偏好令人兴奋的互动
ο10％的时间倾向于放松互动，90％的时间偏好令人兴奋的互动
ο100％的时间倾向于令人兴奋的互动
母亲的直觉_02您对以上答案的信心如何？请使用以下分制，其中1表示“完全没信心”，7表示“非常有信心”。
______您对以上答案的信心如何？
cimi3当您的婴儿突然停止从他/她的奶瓶吮吸/饮用时，多少百分比的时间是由于吃饱，多少百分比的时间是因为接不上气或不安？
ο100％的时间由于吃饱而停止饮用
ο90％的时间由于吃饱而停止饮用，10％的时间是因为接不上气或不安
ο80％的时间由于吃饱而停止饮用，20％的时间是因为接不上气或不安
ο70％的时间由于吃饱而停止饮用，30％的时间是因为接不上气或不安
ο60％的时间由于吃饱而停止饮用，40％的时间是因为接不上气或不安
ο50％的时间由于吃饱而停止饮用，50％的时间是因为接不上气或不安
ο40％的时间由于吃饱而停止饮用，60％的时间是因为接不上气或不安
ο30％的时间由于吃饱而停止饮用，70％的时间是因为接不上气或不安
ο20％的时间由于吃饱而停止饮用，80％的时间是因为接不上气或不安
ο10％的时间由于吃饱而停止饮用，90％的时间是因为接不上气或不安
ο100％的时间是因为接不上气或不安
母亲的直觉_03您对以上答案的信心如何？请使用以下分制，其中1表示“完全没信心”，7表示“非常有信心”。
______您对以上答案的信心如何？
cimi4当您的婴儿无法入睡时，多少百分比的时间是由于婴儿的环境(例如，灯光太强、太热或太冷)，多少百分比的时间是由于婴儿的感觉(例如，婴儿感到饥饿、婴儿鼻塞、婴儿肚子不适)。
ο100％的时间是由于婴儿的环境
ο90％的时间是由于婴儿的环境，10％的时间是由于婴儿的感觉
ο80％的时间是由于婴儿的环境，20％的时间是由于婴儿的感觉
ο70％的时间是由于婴儿的环境，30％的时间是由于婴儿的感觉
ο60％的时间是由于婴儿的环境，40％的时间是由于婴儿的感觉
ο50％的时间是由于婴儿的环境，50％的时间是由于婴儿的感觉
ο40％的时间是由于婴儿的环境，60％的时间是由于婴儿的感觉
ο30％的时间是由于婴儿的环境，70％的时间是由于婴儿的感觉
ο20％的时间是由于婴儿的环境，80％的时间是由于婴儿的感觉
ο10％的时间是由于婴儿的环境，90％的时间是由于婴儿的感觉
ο100％的时间是由于婴儿的感觉
母亲的直觉_04您对以上答案的信心如何？请使用以下分制，其中1表示“完全没信心”，7表示“非常有信心”。
______您对以上答案的信心如何？
PACOTIS_效果使用以下0-10分制，指出以下各项陈述在多大程度上准确描述了您在与孩子互动时的行为、想法或感觉。请在回答时保持坦率和诚实。通过拖动滑块，使用以下分制对每项陈述进行评分：
______我觉得当我的婴儿不安、烦躁或哭泣时，我很善于让他/她平静下来
______我觉得我很善于吸引我的孩子的注意

Claims (26)

1.一种涉及看护人员的保健系统，所述保健系统监测婴儿的喂养指标、模式和质量，所述系统包括：
与网络通信的基站；
与所述基站通信的一个或多个传感器，所述一个或多个传感器被配置成监测所述婴儿的喂养相关特性和所述婴儿附近的环境条件；
与所述网络通信的看护人员通信装置；以及
与所述网络通信的远程服务器，
其中所述远程服务器能够操作以：
访问指示所述看护人员的一个或多个看护人员输入特征的存储信息，
经由所述基站从所述传感器接收指示所述婴儿的喂养指标、模式和质量中的一个或多个度量的信息，
从所述看护人员通信设备接收指示所述婴儿的喂养指标、模式和质量的看护人员感知的信息，以及
从所述看护人员要执行的一系列可能的干预中建议至少一个干预，所建议的干预根据以下项被选择：所述一个或多个看护人员输入特征，所述一个或多个喂养质量度量，以及所述看护人员对所述婴儿的所述喂养指标、模式和质量的感知；以及
将所建议的干预传输至所述看护人员通信设备。
2.根据权利要求1所述的保健系统，其中所述一个或多个传感器包括用于感测所述婴儿的生物计量数据的生物计量传感器。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的保健系统，其中传感器和问题输入、服务器和算法、与所述看护人员的通信和看护人员干预构成闭环控制系统。
4.根据上述权利要求中任一项所述的保健系统，其中所述一个或多个生物计量传感器设置在所述婴儿的毯子、床垫或衣服中的一者或多者上。
5.根据上述权利要求中任一项所述的保健系统，其中所述一个或多个生物计量传感器设置在诸如视频或雷达的非接触传感器中的一个或多个上。
6.根据上述权利要求中任一项所述的保健系统，其中所述生物计量传感器和所述问题输入中的至少一者包括对通过个人计算设备输入的数据输入问题的回答。
7.根据上述权利要求中任一项所述的保健系统，其中所述一个或多个传感器包括环境传感器。
8.根据权利要求7所述的保健系统，其中所述一个或多个环境传感器监测所述婴儿附近的温度、灯光水平或声音特征中的一者或多者。
9.根据上述权利要求中任一项所述的保健系统，其中所述远程服务器还能够操作以确定根据所述远程服务器施用的看护人员调查确定所述一个或多个看护人员输入特征。
10.根据上述权利要求中任一项所述的保健系统，其中所建议的干预根据预先确定的喂养质量目标被进一步选择。
11.根据权利要求10所述的保健系统，其中所述远程服务器能够操作以基于所述质量目标和所述一个或多个看护人员输入特征、所述一个或多个喂养度量、模式和质量度量以及所述看护人员对所述婴儿的所述喂养质量的感知，来确定和/或诊断至少一个问题，并且所建议的干预被识别为影响所述至少一个问题。
12.根据上述权利要求中任一项所述的保健系统，其中所述系统涉及监测所述婴儿的喂养质量的多个看护人员，并且所述远程服务器能够操作以根据所述相应看护人员的所述看护人员输入特征向所述多个看护人员中的每个看护人员建议至少一个行动。
13.根据上述权利要求中任一项所述的保健系统，其中所述远程服务器还被配置为选择与所建议的行动相关的提供给所述看护人员的一个或多个指导建议，所述一个或多个指导建议根据所述看护人员输入特征被选择。
14.根据权利要求13所述的保健系统，其中所述一个或多个指导建议选自由提醒消息、鼓励消息、警报和所述看护人员附近的环境变化组成的组。
15.根据上述权利要求中任一项所述的保健系统，还包括：
用于控制所述婴儿附近的温度、灯光水平或声音特征中的一者或多者的环境控制设备，
其中所述远程服务器还被配置成：
基于所述一个或多个看护人员输入特征、所述一个或多个喂养质量度量和所述看护人员对所述婴儿的所述喂养质量的感知，至少针对环境变化进行建议，以及
向所述环境控制设备传输所建议的环境变化。
16.根据权利要求15所述的保健系统，其中所述远程服务器还能够操作以在一天过程中建议看护人员行动的序列和环境变化，所述序列限定所述婴儿的日常例程。
17.根据权利要求15或权利要求16所述的保健系统，其中所述远程服务器能够操作以改变所述看护人员行动的序列和环境变化中的至少一者，并且在随后的一天过程中建议所改变的序列。
18.根据上述权利要求中任一项所述的保健系统，其中所述远程服务器能够操作以：
确认所建议的看护人行动已被应用；
从所述传感器接收指示所述婴儿的当前喂养质量的一个或多个度量的更新信息，
从所述看护人员通信设备接收指示所述婴儿的喂养质量的当前看护人员感知的更新信息，
接收所述婴儿的所述喂养质量的更新的看护人员感知；
评价所建议的行动在改善喂养质量的看护人员感知方面的效果。
19.根据权利要求15-17中任一项所述的保健系统，其中所述远程服务器能够操作以：
确认所述环境变化已被应用；
从所述传感器接收指示所述婴儿的当前喂养质量的一个或多个度量的更新信息，
从所述看护人员通信设备接收指示所述婴儿的喂养质量的当前看护人员感知的更新信息，
接收所述婴儿的所述喂养质量的更新的看护人员感知；
评价所述环境变化在改善喂养质量的看护人员感知方面的效果。
20.一种用于指导监测婴儿的喂养质量的看护人员的方法，所述系统包括以下步骤：
监测针对所述婴儿的喂养相关特性以及所述婴儿附近的环境条件的一个或多个传感器；
访问指示所述看护人员的一个或多个看护人员输入特征的存储信息；
从看护人员通信设备访问指示所述婴儿的喂养质量的看护人员感知的信息；
向所述看护人员建议至少一个行动，所建议的行动根据以下项被选择：所述一个或多个看护人员输入特征，所述一个或多个喂养质量度量以及所述婴儿的所述喂养质量的所述看护人员的感知；以及
将所建议的行动传输至所述看护人员通信设备。
21.根据权利要求11所述的保健系统，其中所述确定和/或诊断基于所述质量目标和所述一个或多个看护人员输入特征来产生多个潜在问题的概率分析。
22.根据权利要求21所述的保健系统，其中所述概率分析基于针对看护人员和婴儿群体的质量目标、看护人员输入特征、喂养模式、喂养指标、质量度量、看护人员感知和看护人员干预信息。
23.根据权利要求21所述的保健系统，其中所述概率分析基于所述潜在问题提供所建议的看护人员目标。
24.根据权利要求11或权利要求21所述的保健系统，其中所述确定和/或诊断大约每天进行。
25.根据上述权利要求中任一项所述的保健系统，其中所建议的干预与一组行为定量相关联。
26.根据权利要求11、21或24中任一项所述的保健系统，其中所述概率分析由经训练的神经网络执行。
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