CN115705923A - 用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建方法及系统 - Google Patents

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CN115705923A CN202210001493.5A CN202210001493A CN115705923A CN 115705923 A CN115705923 A CN 115705923A CN 202210001493 A CN202210001493 A CN 202210001493A CN 115705923 A CN115705923 A CN 115705923A
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Abstract

本发明的一实施例公开一种用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建方法，包括：将针对与人的认知功能区域直接相关的心象(visualization)、融合(fusion)及语义(semantic word fluency)中至少一个的直接训练算法配置到指定的星期中某天的步骤；控制使得将所述配置的直接训练算法按照所述指定的星期中某天输出到用户终端，从所述用户终端接收对所述直接训练算法的结果值的步骤；基于所述结果值，按所述直接训练算法算出完成度，基于所述算出的完成度，决定所述直接训练算法中之一的步骤；及包括所述决定的直接训练算法在内，将所述直接训练算法再次配置到所述指定的星期中某天，且所述配置全部考虑与所述算出的完成度及所述决定的直接训练算法匹配的训练算法的步骤。

Description

用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建方法及 系统
技术领域
本发明涉及用于患者症状的训练程序的构建方法及其系统，更具体而言，涉及一种构成能够使轻度认识障碍患者症状好转的数字痴呆症治疗剂的方法及用于体现该方法的系统。
背景技术
韩国被认为已经进入老龄化社会。随着老龄化社会的发展，痴呆症患者的数量也急剧增加，为了治疗和看护痴呆症患者而发生的社会成本也必然逐渐增加。
在预防痴呆症及改善已发病痴呆症症状方面，能够刺激认知功能的训练已经被证明有效，而与痴呆症前一阶段相应的轻度认识障碍患者，通过多篇论文已经证明，如果接受能够提高认知功能的训练，则认知功能将比已患痴呆症的患者大幅提高。
【现有技术文献】
【专利文献】
韩国公布专利第10-2020-0066578号(2020年6月10日公开)
发明内容
技术课题
本发明要解决的技术问题在于提供一种能够使认知功能障碍患者的症状好转的数字痴呆症治疗剂。
技术方案
为了解决所述技术问题，作为用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建方法，根据本发明一实施例的方法包括：将针对与人的认知功能区域直接相关的心象(visualization)、融合(fusion)及语义(semantic word fluency)中至少一个的直接训练算法配置到指定的星期中某天的步骤；控制使得将所述配置的直接训练算法按照所述指定的星期中某天输出到用户终端，从所述用户终端接收对所述直接训练算法的结果值的步骤；基于所述结果值，按所述直接训练算法算出完成度，基于所述算出的完成度，决定所述直接训练算法中之一的步骤；及包括所述决定的直接训练算法在内，将所述直接训练算法再次配置到所述指定的星期中某天，且所述配置全部考虑与所述算出的完成度及所述决定的直接训练算法匹配的训练算法的步骤。
在所述方法中，所述直接训练算法可以还包括关于操作记忆(working memory)及认知敏捷性(cognitive agility)的训练算法。
在所述方法中，所述指定的星期中某天可以根据从所述用户终端接收的信息而决定。
在所述方法中，将所述直接训练算法配置到指定的星期中某天的步骤可以按各星期中某天的上午及下午配置互不相同的直接训练算法。
在所述方法中，将所述直接训练算法配置到指定的星期中某天的步骤可以在所述各星期中某天的上午及下午分别各配置两个以上的直接训练算法。
在所述方法中，可以还包括：以不与所述直接训练算法重复的方式，将对与所述人的认知功能区域间接相关的单词分类(word categorization)、查找变化词及听旧新闻的间接训练算法配置到所述指定的星期中某天的步骤；接收所述结果值的步骤可以控制使得按照所述指定的星期中某天，将所述配置的直接训练算法及间接训练算法输出到用户终端，并从所述用户终端接收对所述直接训练算法及间接训练算法的结果值；决定所述直接训练算法中之一的步骤可以基于所述结果值，按所述直接训练算法及间接训练算法算出完成度，基于所述算出的完成度，决定所述直接训练算法中之一。
在所述方法中，所述直接训练算法及所述间接训练算法可以分开配置于所述指定的星期中某天的上午及下午，所述间接训练算法中预先设置的间接训练算法可以固定配置于所述指定的星期中某天中的一部分星期中某天的下午。
为了解决所述技术问题，根据本发明另一实施例的系统包括：第一配置运算部，所述第一配置运算部将对与人的认知功能区域直接相关的心象(visualization)、融合(fusion)及语义(semantic word fluency)中至少一个的直接训练算法配置到指定的星期中某天；输出控制部，所述输出控制部控制使得将所述配置的直接训练算法根据所述指定的星期中某天输出到用户终端；通信部，所述通信部从所述用户终端接收对所述直接训练算法的结果值；薄弱训练决定部，所述薄弱训练决定部基于所述结果值，按所述直接训练算法算出完成度，基于所述算出的完成度，决定所述直接训练算法中之一；及第二配置运算部，所述第二配置运算部包括所述决定的直接训练算法在内，将所述直接训练算法重新配置到所述指定的星期中某天，所述配置全部考虑与所述算出的完成度及所述决定的直接训练算法匹配的训练算法。
在所述系统中，所述直接训练算法可以还包括关于操作记忆(working memory)及认知敏捷性(cognitive agility)的训练算法。
在所述系统中，所述指定的星期中某天可以根据从所述用户终端接收的信息而决定。
在所述系统中，所述第一配置运算部可以按各星期中某天的上午及下午配置互不相同的直接训练算法。
在所述系统中，所述第一配置运算部可以在所述各星期中某天的上午及下午分别各配置两个以上的直接训练算法。
在所述系统中，所述第一配置运算部可以以不与所述直接训练算法重复的方式，将对与所述人的认知功能区域间接相关的单词分类(word categorization)、查找变化词及听旧新闻的间接训练算法配置到所述指定的星期中某天；所述通信部可以控制使得按照所述指定的星期中某天，将所述配置的直接训练算法及间接训练算法输出到用户终端，并从所述用户终端接收对所述直接训练算法及间接训练算法的结果值；所述薄弱训练决定部可以基于所述结果值，按所述直接训练算法及间接训练算法算出完成度，基于所述算出的完成度，决定所述直接训练算法中之一。
在所述系统中，所述第一配置运算部可以将所述直接训练算法及所述间接训练算法分开配置于所述指定的星期中某天的上午及下午，将所述间接训练算法中预先设置的间接训练算法固定配置于所述指定的星期中某天中的一部分星期中某天的下午。
本发明的一实施例公开一种存储用于运行所述方法的程序的计算机可读记录介质。
发明效果
根据本发明，可以使轻度认识障碍患者症状极大好转。
根据本发明，可以预防或及早诊断作为老年人最可怕疾病的痴呆症。
根据本发明，可以大幅减少用于管理痴呆症患者的社会成本。
根据本发明，不同于原有技术，可以通过心象、语义、融合训练，按记忆单位刺激认知功能障碍患者的记忆的形成过程，综合改善操作记忆能力和处理速度。
附图说明
图1是概略求出用于体现本发明的整体系统的图。
图2以框图示出了根据本发明一实施例的用于体现训练程序构建方法的管理服务器。
图3以框图示出了按功能细分的处理部的一个示例。
图4是以流程图示出根据本发明一实施例的方法的图。
图5是以图示形式示出根据本发明另一实施例的训练程序的图。
附图标记
110：用户终端组
200：管理服务器
210：数据库
230：通信部
250：处理部
251：第一配置运算部
253：输出控制部
255：薄弱训练决定部
257：第二配置运算部
270：输出部
具体实施方式
本发明可以施加多样的变换，可以拥有多个实施形态，在附图中示例性地图示特定实施例并在详细说明中进行详细说明。如果参照后面与附图一同详细叙述的实施例，本发明的效果及特征以及达成其的方法将会明确。但是，本发明并非限定于以下公布的实施例，可以以多样形态体现。
下面参照附图，详细说明本发明的实施例，当参照附图进行说明时，相同或对应的构成要素赋予相同的附图标号，省略对此的重复说明。
在以下实施例中，第1、第2等术语并非限定性的意义，而是用于将一个构成要素区别于其他构成要素的目的。
在以下实施例中，只要在文理上未明确表示不同，则单数的表达包括复数的表达。
在以下实施例中，包括或具有等术语，意指说明书中记载的特征或构成要素的存在，并非预先排除一个以上其他特征或构成要素的附加可能性。
在某个实施例可以不同地体现的情况下，特定的工序顺序也可以不同于说明的顺序地执行。例如，连续说明的两个工序既可以实质上同时执行，也可以按照与说明的顺序相反的顺序进行。
图1是概略示出用于体现本发明的整体系统的图。
参照图1，根据本发明的训练程序构建系统(1)具有用户终端组(110)与管理服务器(200)通过通信网(150)而连接的结构。
用户终端组(110)可以包括至少一个以上的用户终端。例如，用户终端组(110)中包括的用户终端既可以是一个，也可以如图1所示为n个。在图1中，n可以是大于或等于1的整数。
用户终端组(110)中包括的各个用户终端作为使用根据本发明的训练程序的用户的终端，意指搭载了能够与管理服务器(200)通信的通信模块的电子装置。
用户终端意指包括接收用户的输入的输入装置、以视觉方式输出用户终端的输入或终端处理结果的输出装置(显示装置)、能够与外部装置通信的通信模块的智能设备，因而只要是包括前述输入装置、输出装置及通信模块，则大小或种类不限。例如，在图1中虽然用户终端示出为智能手机形态，但用户终端也可以是能够与管理服务器(200)通信的PC、笔记本电脑、上网本等。
使用用户终端的用户意指使用改善认知功能障碍患者症状的训练程序的人，可以是认知功能障碍确诊患者或该患者的监护人。作为另一示例，用户也可以是反复执行训练程序并改善其性能的测试者。
管理服务器(200)作为安装有统合管理程序的服务器，意指在与用户终端组(110)中包括的多个用户终端通信的同时管理并控制数据流的服务器。管理服务器(200)中安装有统合管理程序(统合管理APP)，根据实施例，统合管理程序的一部分可以以在用户终端中驱动的客户端(client)形态体现，安装于用户终端组(110)中包括的用户终端。
通信网(130)执行使用户终端组(110)中包括的用户终端与管理服务器(200)连接的功能，可以包括数据网、移动通信网、互联网等各种有线、无线通信网。
在本发明中，训练程序意指逻辑装置，所述逻辑装置接受管理服务器(200)的控制，能够控制用户终端组(110)中包括的用户终端输出的画面。训练程序不具有物理形态，多次执行面向使用训练程序的用户优化的过程。即，训练程序可以基于用户通过用户终端输入的输入、从管理服务器(200)接收的命令而持续更新。轻度认识障碍患者如果反复使用用户终端中驱动的训练程序，则轻度认识障碍症状将会好转。
在本发明中，训练程序可以包括至少一个以上的直接训练算法。另外，作为另一示例，训练程序也可以包括至少一个以上的直接训练算法和至少一个以上的间接训练算法。下面如不特别限定，则训练算法可以视为包括直接训练算法及间接训练算法。
训练程序可以以直接训练算法或间接训练算法通过用户终端按预先设置的顺序而输出的形态体现。训练算法通过用户终端输出的顺序可以因每个用户而不同。例如，如果A用户驱动训练程序，则在用户终端中输出的内容可以按直接训练算法-1、直接训练算法-2、直接训练算法-3的顺序变化，如果B用户驱动训练程序，则可以在B的用户终端中依次输出直接训练算法-2、间接训练算法-3、直接训练算法-1。
用户可以针对在用户终端中输出的测试形态的直接训练算法或间接训练算法进行输入，根据用户的输入而算出的值可以用于更新与该用户对应的训练程序。
图2以框图示出了根据本发明一实施例的用于体现训练程序构建方法的管理服务器。
参照图2可知，根据本发明一实施例的管理服务器(200)包括数据库(210)、通信部(230)、处理部(250)及输出部(270)。
根据本发明一实施例的管理服务器(200)可以与至少一个以上的处理器(processor)相应，或包括至少一个以上的处理器。因此，管理服务器(200)及管理服务器(200)中包括的通信部(230)、处理部(250)、输出部(270)可以以包括于诸如微处理器或通用计算机系统的硬件装置的形态驱动。
图2所示的管理服务器(200)中包括的各模块的名称是为了直观说明各模块执行的典型功能而任意命名的，在管理服务器(200)实际体现时，可以对各模块赋予与图2记载的名称不同的名称。
另外，图2的管理服务器(200)中包括的模块的数量可以根据实施例而每次不同。更具体而言，图2的管理服务器(200)可以共包括3个模块，但根据实施例，也可以以至少两个以上模块统合成一个模块或至少一个以上模块分离成两个以上模块的形态体现。
数据库(210)存储管理服务器(200)运转所需的各种数据。作为一个示例，数据库(210)可以存储用于控制管理服务器(200)运转的统合管理程序，数据库(210)可以接到通信部(230)从用户终端接收的数据并存储。
通信部(230)与用户终端组(110)中包括的用户终端进行通信。
处理部(250)处理通信部(230)接收的数据及要发送的数据。处理部(250)处理的数据包括从用户终端接收的或要向用户终端发送的数据。
作为一个示例，处理部(250)可以将通信部(230)接收的数据与数据库(210)中曾存储的信息结合并进行处理，或为了体现根据本发明的方法而执行下达命令的功能，以使通信部(230)及输出部(270)适当运转。
处理部(250)执行的功能不限于特定的功能，在图2中处理部(250)示出为单一模块，但根据处理部(250)的处理器，处理部(250)可以细分为多个模块。后面将通过图3，对由细分模块构成的处理部(250)进行说明。
输出部(270)执行接到处理部(250)的命令、算出各种数据并输出的功能。输出部(270)执行接收处理部(250)命令、算出各种数据并输出的功能。
图3是以框图示出按功能细分的处理部的一个示例的图。
参照图3可知，处理部(250)包括第一配置运算部(251)、输出控制部(253)、薄弱训练决定部(255)及第二配置运算部(257)。
根据本发明一实施例的处理部(250)中包括的通信部(230)、处理部(250)及输出部(270)可以以包括于诸如微处理器或通用计算机系统的硬件装置的形态驱动。图3所示的处理部(250)中包括的各模块的名称是为了直观说明各模块执行的典型功能而任意命名的，在处理部(250)实际体现时，可以对各模块赋予与图3记载的名称不同的名称。
第一配置运算部(251)执行的功能是将对与人的认知功能区域直接相关的心象(visualization)、融合(fusion)、语义(semantic word fluency)、操作记忆(workingmemory)、认知敏捷性(cognitive agility)中至少一个的直接训练算法配置到指定的星期中某天。其中，心象、融合、语义、操作记忆、认知敏捷性是以互不相同的方式构建的训练算法，例如，对心象的直接训练算法，意指给用户听描写特定情景的语音，让用户在头脑中勾画场面，直接刺激用户的认知功能的算法。
【表1】
Figure BDA0003454506650000081
表1以表形式示出可以使认知功能障碍症状好转的直接训练算法及详细训练算法。表1的5种算法可以帮助从各个不同方向恢复认知功能障碍患者的症状。
下面表2至表8示出通过用户终端体现的直接训练算法的示例。
【表2】
Figure BDA0003454506650000091
表2以表形式示出心象训练的示例。如表2所示的心象训练使用通过广播剧课程(voice drama)而找回患者年青时代记忆的回想疗法，可以有助于刺激患者的认知力，恢复患者的独立和自尊。
【表3】
Figure BDA0003454506650000092
表3以表形式示出意义训练的示例。如表3所示的意义训练是让用户自由说出联想的单词，从而可以激活用户长期记忆间的网络。
【表4】
Figure BDA0003454506650000093
表4示例性示出与融合训练A(fusion training A)相应的训练算法。融合训练A通过持续的精细化过程的经验，帮助用户可以高效利用自身的记忆。
【表5】
Figure BDA0003454506650000101
表5示例性示出与融合训练B相应的训练算法。融合训练B可以帮助用户通过视觉图像化而体验精细化过程。
【表6】
Figure BDA0003454506650000102
表6示例性示出与跨度扩展训练(Span扩展训练)相应的训练算法。用户通过如表6所示的训练，体验交替说话的相互作用，可以重建或刺激大脑的神经组织网。
【表7】
Figure BDA0003454506650000103
表7示例性示出与操作训练相应的训练算法。用户可以通过如表7所示的训练，提高听觉短期记忆力。
【表8】
Figure BDA0003454506650000104
Figure BDA0003454506650000111
表8示例性示出与处理速度训练相应的训练算法。用户通过如表8所示的训练，可以提高认知控制功能、注意力、处理速度。
直接刺激人的认知功能的方法多种多样，但本发明判断认为，改善轻度认识障碍患者症状最有效的算法是前述5种(心象、融合、语义、操作记忆、认知敏捷性)。
第一配置运算部(251)将前述5种算法配置于指定的星期中某天。其中，所谓指定的星期中某天，意指用户或处理部250在构成一周的周一、周二、周三、周四、周五、周六、周日中指定的星期中某天，一般而言是用户可以参与训练程序的星期中某天。例如，指定的星期中某天可以是作为平日的周一、周二、周三、周四、周五，用户也可以通过输入而添加或排除特定星期中某天。
第一配置运算部(251)可以将5种训练算法中至少一个配置到指定的星期中某天。例如，可以在周一配置直接训练算法-1，在周二配置直接训练算法-2。第一配置运算部(251)执行的训练算法的起始配置可以是第一配置运算部(251)中预先设置的默认(default)配置或随机选定的配置方式。在训练程序反复驱动的过程中，训练程序根据用户特性而更新，因此训练算法的初始配置方式不特别限定。
输出控制部(253)可以控制使得将由第一配置运算部(251)配置的直接训练算法按照指定的星期中某天而在用户终端中输出。具体而言，输出控制部(253)可以将确定了配置方式的直接训练算法传递给通信部(230)，通信部(230)可以向用户终端发送。
用户基于通过用户终端而输出的直接训练算法，执行用于改善认知功能障碍症状的训练，用户终端算出的训练的结果值被通信部(230)接收。
薄弱训练决定部(255)可以基于所接收的训练结果值，按直接训练算法算出完成度，基于所算出的完成度，决定直接训练算法中之一。例如，薄弱训练决定部(255)可以决定与最低完成度对应的直接训练算法，在以后运行的训练程序中，也运行相应训练算法。薄弱训练决定部(255)决定的直接训练算法是用于更新最近一次用户参加的训练程序的训练算法，可以替代训练程序中包括的多个训练算法中之一。
第二配置运算部(257)包括薄弱训练决定部(255)所决定的直接训练算法在内，在指定的星期中某天重新配置直接训练算法。第二配置运算部(257)可以全部考虑与最近一次算出的完成度及所决定的直接训练算法匹配的训练算法，在指定的星期中某天重新配置直接训练算法。
【表9】
周一 周二 周三 周四 周五
训练-1 训练-2 训练-3 训练-4 训练-5
训练-1 训练-2 训练-4 训练-1 训练-3
表9以表形式示出重新配置的直接训练算法的一个示例。
参照表9，构成训练程序的训练算法在初始配置中，训练-1至训练-5从周一至周五依次配置，但随着重新配置，训练-5被排除，用户最初参加训练程序时表现出最低完成度的训练-1又多配置一次，各训练的顺序也按星期中某天而不同。
在各直接训练算法中，存在作为元数据(metadata)而匹配(matching)的训练算法。匹配的训练算法配置于直接训练算法之前，用于提高训练效果，意指在实验性、体验性、数学性验证的算法。例如，相比用户只单独执行训练-2时，在执行训练-1后执行训练-2时，如果训练-2的结果值升高，则训练-1可以是与训练-2匹配的训练算法。对于与直接训练算法匹配的训练算法，将通过图5详细说明。
图4是以流程图示出根据本发明一实施例的方法的图。
图4的方法可以由图2及图3中说明的管理服务器(200)或处理部(250)体现，下面参照图3进行说明。
第一配置运算部(251)将由心象、融合、语义构成的直接训练算法配置到指定的星期中某天(S410)。
输出控制部(253)控制使得所配置的直接训练算法输出到用户终端(S420)。
通信部(230)从用户终端接收对直接训练算法的结果值(S430)。
薄弱训练决定部(255)通过所接收的结果值，按算法算出完成度，基于完成度来决定薄弱训练算法(S440)。
第二配置运算部(257)全部考虑完成度及薄弱训练算法，将直接训练算法重新配置到指定的星期中某天(S450)。
处理部(250)判断用户的训练是否结束(S460)，如果未结束，则可以控制使得重新配置的直接训练算法在用户终端中输出(S420)。步骤S420对用户而言是第二轮训练。
图5是以图示方式示出根据本发明另一实施例的训练程序的图。
在图5中，用户参加训练程序的记录按一周单位更新。例如，用户从周一至周五执行的训练程序可以被分为第一轮训练，之后的周一至周五执行的训练程序可以被分为第二轮训练。
如图5所示，假定一个训练程序只在周一至周五进行。图5的训练程序由共30个训练算法构成，训练程序包括的训练算法可以包括直接训练算法和间接训练算法。为了便于说明，图5中只图示共30个训练算法，但根据实施例，为了构建训练程序而配置的训练算法的数量可以不同。例如，如表9所示，训练程序可以由5个训练算法构建。
处理部(250)在指定了星期中某天后，可以生成模版(template)，以便可以根据指定的星期中某天配置构建训练程序的训练算法。在图5中，按星期中某天区分上午及下午，体现了虚拟时隙(slot)，以便在各星期中某天的上午及下午分别配置3个训练算法。根据实施例，上午及下午的时隙个数可以不是3个，上午及下午的时隙的数量也可以互不相同。
间接训练算法是与已经说明的直接训练算法相区别的概念，意指与人的认知功能区域间接相关的训练算法。间接训练算法可以包括单词分类(word categorization)、查找变化词及听旧新闻。
单词分类意指向用户展示多个单词并基于单词的共同点而将多个单词分为多个组的训练算法。查找变化词意指向用户展示几个句子并让其查到变化的单词的训练算法。听旧新闻意指象新闻一样构成用户在20～30岁时期发生的事件而刺激用户的认知功能的训练程序。
间接训练算法可以定义为：与前述5种直接训练算法相比，对用户认知功能的刺激不大，但与直接训练算法一同构建训练程序时，是对使用户认知功能障碍症状好转有效的训练算法。
另外，间接训练算法也可以是记录于直接训练算法的元数据的训练算法。例如，表4中说明的融合训练A(讲故事训练)的元数据中可以包括单词分类，这意指如果用户先进行单词分类，再进行表4所示的讲故事，则具有讲故事的完成度进一步提高的效果。
如上所述，在直接训练算法中包括至少一个以上的训练算法作为元数据，如果用户对特定的直接训练算法的完成度低，则为了提高完成度，可以在对完成度低的直接训练算法进行训练之前，对元数据中包括的训练算法进行训练，使得能够有效刺激用户的认知功能，诱导认知功能的恢复，这正是本发明的特征。在本发明中，按训练算法设置的元数据根据体验性、数学性、实验性、统计学的数据决定。
下面为了便于说明，将先进行的训练简称为第一执行，将在之后进行的训练简称为第二执行。另外，在图5中，将在周一上午最先实施的训练算法所配置的时隙称为第1时隙(501)，将在周五下午最晚实施的训练算法所配置的时隙称为第30时隙(595)，位于第1时隙(501)与第30时隙(595)之间的时隙也可以根据类似规则进行称呼。
第一配置运算部(251)可以在周一至周五的上午及下午配置训练算法。第一配置运算部(251)在第一执行中没有关于用户的数据，因而可以根据默认(default)设置的配置，在训练程序的空余时隙配置训练算法，如果没有默认设置的配置，则可以随机配置训练算法。
在图5中，在各时隙配置的训练算法中以A、B、C、D或E开头的训练算法意指直接训练算法，以F、G或H开头的训练算法意指间接训练算法。下面，A至H可以称为“训练代码”。
在图5中，紧跟训练代码之后的数字意指表1中说明的详细训练算法。例如，如果在对心象的直接训练算法中有四种详细训练算法，则可以分别称为A1、A2、A3及A4。下面，训练代码后面的数字可以称为“训练号”。
在图5中，训练号后面的数字意指相应训练的等级。即使是相同训练号的训练算法，等级越高，对用户的认知功能的刺激越高。
综上所述，图5的第二时隙(503)是语义(B)的训练算法中的训练号为3、训练等级为2的训练算法。作为另一示例，图5的第4时隙(511)是心象(A)的训练算法中训练号为1的训练算法，训练等级为5。
由第一配置运算部(251)在训练程序中包括的各时隙配置了训练算法后，则完成训练程序的构建。构建的训练程序传递给用户终端，用户可以通过用户终端驱动训练程序，并参加训练程序。通信部(230)可以从用户终端接收对构成训练程序的各个训练算法的结果值，并传递给薄弱训练决定部(255)。
薄弱训练决定部(255)基于结果值，按训练算法算出完成度，基于算出的完成度，决定训练算法之一。在该过程中，薄弱训练决定部(255)将对最低完成度的训练算法决定为用户的薄弱训练算法，控制使得可以集中持续进行对相应区域的训练。
第二配置运算部(257)包括薄弱训练决定部(255)决定的直接训练算法在内，重新构建对第二执行的训练程序。重新构件的训练程序可以再次包括薄弱训练决定部(255)所决定的薄弱训练算法，此外，也可以追加考虑薄弱训练决定部(255)算出的各训练算法的完成度而重新构建。
图5所示的训练程序是经过如上过程而重新构建的训练程序的一个示例。首先，在第一执行中，决定为薄弱训练算法的训练算法是周三上午训练(540)中包括的第14时隙(543)的A1-2训练算法。如果用户对A1-2训练算法的回复正确率为0,训练等级也为2以上，则薄弱训练决定部(255)判断用户对A1-2训练算法的完成度低，可以参照A1-2训练算法的元数据，搜索先前训练。
在用户反复使用训练程序的同时，完成度等级持续更新，整体上构成训练程序的训练算法的配置也改变。
根据图5，A1-2训练算法的在先训练为F-2训练算法，F-2算法配置于A1-2训练算法的紧前面，可以诱导提高A1-2训练算法的用户完成度。正如已说明的，元数据中包括的在先训练既可以是直接训练算法，也可以是间接训练算法。
特别是在本发明中，第一配置运算部(251)及第二配置运算部(257)为了有效刺激用户的认知功能，可以以可将星期中某天分为上午及下午进行训练的方式构成训练程序，在一部分星期中某天的下午，可以固定配置预先设置的间接训练算法。参照图5，在周三下午训练(550)的第16时隙(551)，配置有与“查找变化词等级3”相应的G-3训练算法，在周五下午训练(590)的第30时隙(595)固定配置有与“听旧新闻等级2”相应的H-2训练算法，可以有效刺激用户的认知功能，诱导缓解症状。
第二配置运算部(257)在重新配置除薄弱训练算法或固定配置的间接训练算法之外的剩余时隙的训练算法时，可以同时考虑用户的完成度及训练等级。
例如，在第一执行中，用户在属于操作记忆区域(D)的训练中达成的详细训练的等级如果是“叠加单词”为3、“单词顺序”为4、“说反话”为5，则该用户的操作记忆区域(D)的等级设置为4，重新配置训练算法时，考虑该等级值。此时，操作记忆区域的完成度为4。
作为另一示例，在第一执行中，用户训练的完成度如果是心象训练为1、融合训练为1、操作记忆训练为4、语义训练为2、认知敏捷性训练为2，则在第二执行中，训练程序中配置的训练算法可以应用各训练完成度的倒数作为加权值来决定。根据前述数值，各训练的加权值分别为30％、30％、8％、16％、16％，因此，在第二执行中，训练程序中配置的训练算法，心象训练及融合训练可以包含最大比例，操作记忆训练可以包含最小比例。如上所述的加权值计算也可以应用于决定相同训练的详细训练算法时。
根据本发明，可以使轻度认识障碍患者症状大幅好转。
根据本发明，可以防止或及早诊断作为老年人最可怕疾病的痴呆症。
根据本发明，可以大幅减小管理痴呆症患者的社会成本。
根据本发明，不同于原有技术，可以通过心象、语义、融合训练，按记忆单位刺激认知功能障碍患者的记忆的形成过程，综合改善操作记忆能力和处理速度。
根据本发明而构建的训练程序可以有效刺激负责用户认知功能的脑区，提高大脑皮层的厚度和认知功能，体验过根据本发明的训练程序的用户的大脑，通过DT1影像确认了包括脑白质变化在内的脑体积增加。
以上说明的本发明实施例可以以能够在计算机上通过多样构成要素运行的计算机程序的形态体现，这种计算机程序可以记录于计算机可读介质。此时，介质可以包括诸如硬盘、软盘及磁带的磁介质，诸如CD-ROM及DVD的光记录介质，诸如软式光盘(flopticaldisk)的磁-光介质(magneto-optical medium)，以及诸如ROM、RAM、闪速存储器等的特别地构成以便存储和运行程序命令的硬件装置。
另一方面，所述计算机程序可以是为了本发明而特别设计构成的，或计算机软件领域的从业人员公知并可使用的。在计算机程序的示例中，不仅包括诸如借助于编译器而形成代码的机械代码，还可以包括使用解释器等可由计算机运行的高级语言代码。
在本发明中说明的特定实施只是一个实施例，并非以某种方法限定本发明的范围。为了说明书的简洁，可以省略以往电子构成、控制系统、软件、所述系统的其他功能方面的记载。另外，图中图示的构成要素间的线的连接或连接构件，示例性地显示了功能性连接及/或物理性或电路性的连接，在实际装置中可以替代或显示为追加的多样功能性连接、物理性连接或电路连接。另外，如果没有诸如“必需的”、“重要地”等具体的提及，则可以并非是为了本发明的应用而必需的构成要素。
在本发明的说明书(特别是权利要求书)中，术语“所述”及与之类似的指代术语的使用，可以不分单数及复数。另外，在本发明中，当记载范围(range)时，视为包括应用了属于所述范围的个别值的发明(只要没有与此相反的记载)，等同于在发明内容中记载了构成所述范围的各个个别值。最后，针对构成本发明方法的步骤，只要未明确记载顺序或没有与之相反的记载，则所述步骤可以按适当顺序进行。并非必须按照所述步骤的记载顺序来限定本发明。本发明中所有示例或示例性术语(例如，等等)的使用，单纯用于详细说明本发明，只要权利要求书未进行限制，本发明的范围不由所述示例或示例性术语所限定。另外，从业人员可知，可以在追加了多样修订、组合及变更的权利要求书或其等价物的范畴内，根据设计条件及因素而构成。

Claims (15)

1.一种用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建方法，包括：
将针对与人的认知功能区域直接相关的心象、融合及语义中至少一个的直接训练算法配置到指定的星期中某天的步骤；
控制使得将所述配置的直接训练算法按照所述指定的星期中某天输出到用户终端，从所述用户终端接收对所述直接训练算法的结果值的步骤；
基于所述结果值，按所述直接训练算法算出完成度，基于所述算出的完成度，决定所述直接训练算法中之一的步骤；及
包括所述决定的直接训练算法在内，将所述直接训练算法再次配置到所述指定的星期中某天，且所述配置全部考虑与所述算出的完成度及所述决定的直接训练算法匹配的训练算法的步骤。
2.根据权利要求1所述的用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建方法，其中，
所述直接训练算法还包括关于操作记忆及认知敏捷性的训练算法。
3.根据权利要求1所述的用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建方法，其中，
所述指定的星期中某天根据从所述用户终端接收的信息而决定。
4.根据权利要求1所述的用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建方法，其中，
将所述直接训练算法配置到指定的星期中某天的步骤是按各星期中某天的上午及下午配置互不相同的直接训练算法。
5.根据权利要求4所述的用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建方法，其中，
将所述直接训练算法配置到指定的星期中某天的步骤是在所述各星期中某天的上午及下午分别各配置两个以上的直接训练算法。
6.根据权利要求1所述的用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建方法，其中，
还包括：以不与所述直接训练算法重复的方式，将对与所述人的认知功能区域间接相关的单词分类、查找变化词及听旧新闻的间接训练算法配置到所述指定的星期中某天的步骤，
接收所述结果值的步骤是控制使得按照所述指定的星期中某天，将所述配置的直接训练算法及间接训练算法输出到用户终端，并从所述用户终端接收对所述直接训练算法及间接训练算法的结果值，
决定所述直接训练算法中之一的步骤是基于所述结果值，按所述直接训练算法及间接训练算法算出完成度，基于所述算出的完成度，决定所述直接训练算法中之一。
7.根据权利要求6所述的用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建方法，其中，
所述直接训练算法及所述间接训练算法分开配置于所述指定的星期中某天的上午及下午，
所述间接训练算法中预先设置的间接训练算法固定配置于所述指定的星期中某天中的一部分星期中某天的下午。
8.一种计算机可读记录介质，存储用于运行权利要求1至权利要求7中任意一项的方法的程序。
9.一种用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建系统，包括：
第一配置运算部，所述第一配置运算部将对与人的认知功能区域直接相关的心象、融合及语义中至少一个的直接训练算法配置到指定的星期中某天；
输出控制部，所述输出控制部控制使得将所述配置的直接训练算法根据所述指定的星期中某天输出到用户终端；
通信部，所述通信部从所述用户终端接收对所述直接训练算法的结果值；
薄弱训练决定部，所述薄弱训练决定部基于所述结果值，按所述直接训练算法算出完成度，基于所述算出的完成度，决定所述直接训练算法中之一；及
第二配置运算部，所述第二配置运算部包括所述决定的直接训练算法在内将所述直接训练算法重新配置到所述指定的星期中某天，且所述配置全部考虑与所述算出的完成度及所述决定的直接训练算法匹配的训练算法。
10.根据权利要求9所述的用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建系统，其中，
所述直接训练算法还包括关于操作记忆及认知敏捷性的训练算法。
11.根据权利要求9所述的用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建系统，其中，
所述指定的星期中某天根据从所述用户终端接收的信息而决定。
12.根据权利要求9所述的用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建系统，其中，
所述第一配置运算部按各星期中某天的上午及下午配置互不相同的直接训练算法。
13.根据权利要求12所述的用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建系统，其中，
所述第一配置运算部在所述各星期中某天的上午及下午分别各配置两个以上的直接训练算法。
14.根据权利要求9所述的用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建系统，其中，
所述第一配置运算部以不与所述直接训练算法重复的方式，将对与所述人的认知功能区域间接相关的单词分类、查找变化词及听旧新闻的间接训练算法配置到所述指定的星期中某天，
所述通信部控制使得按照所述指定的星期中某天，将所述配置的直接训练算法及间接训练算法输出到用户终端，并从所述用户终端接收对所述直接训练算法及间接训练算法的结果值，
所述薄弱训练决定部基于所述结果值，按所述直接训练算法及间接训练算法算出完成度，基于所述算出的完成度，决定所述直接训练算法中之一。
15.根据权利要求14所述的用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建系统，其中，
所述第一配置运算部将所述直接训练算法及所述间接训练算法分开配置于所述指定的星期中某天的上午及下午，
将所述间接训练算法中预先设置的间接训练算法固定配置于所述指定的星期中某天中的一部分星期中某天的下午。
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Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6022221A (en) * 1997-03-21 2000-02-08 Boon; John F. Method and system for short- to long-term memory bridge
US6306086B1 (en) * 1999-08-06 2001-10-23 Albert Einstein College Of Medicine Of Yeshiva University Memory tests using item-specific weighted memory measurements and uses thereof
US6652283B1 (en) * 1999-12-30 2003-11-25 Cerego, Llc System apparatus and method for maximizing effectiveness and efficiency of learning retaining and retrieving knowledge and skills
SE0101683D0 (sv) * 2001-05-14 2001-05-14 Torkel Klingberg New method
US7357640B2 (en) * 2003-07-02 2008-04-15 Drb Lit Ltd. Lock-In Training system
JP4228352B2 (ja) 2005-10-07 2009-02-25 有限会社クレドシステム 医療受診者用問診システム
US20070299319A1 (en) * 2006-06-09 2007-12-27 Posit Science Corporation Cognitive Training Using A Continuous Performance Adaptive Procedure
US9881515B2 (en) 2011-04-20 2018-01-30 Sylvain Jean-Pierre Daniel Moreno Cognitive training system and method
KR101320624B1 (ko) 2012-01-27 2013-10-23 주식회사 넷블루 통합형 인지 재활 시스템 및 통합형 인지 재활 서비스 제공 방법
EP3302227B1 (en) * 2015-06-05 2021-08-11 S2 Cognition, Inc. Apparatus to measure fast-paced performance of people
KR102210908B1 (ko) 2017-10-17 2021-02-03 주식회사 네오펙트 인지 훈련을 제공하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램
KR102410443B1 (ko) 2018-12-01 2022-06-17 주식회사 메타젠바이오 딥러닝 기반 치매 예측 방법
KR102308317B1 (ko) 2019-03-06 2021-10-01 강릉원주대학교 산학협력단 치매 노인을 위한 회상 요법 제공 방법 및 그 시스템
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KR102166022B1 (ko) 2020-04-07 2020-10-16 (주)휴먼아이티솔루션 치매 케어 훈련 모델 제공 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록 매체
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