CN116134548A - 预测个体中的完美睡眠主义症 - Google Patents

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CN116134548A
CN116134548A CN202180060209.5A CN202180060209A CN116134548A CN 116134548 A CN116134548 A CN 116134548A CN 202180060209 A CN202180060209 A CN 202180060209A CN 116134548 A CN116134548 A CN 116134548A
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CN
China
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sleep
data
individual
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sensor
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S·E·科龙
B·卡里安
B·I·谢利
E·J·卡塞曼
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Koninklijke Philips NV
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Abstract

一种用于识别个体中的完美睡眠主义症的机制，所述完美睡眠主义症是传感器导出的睡眠测量或自动睡眠分析过程的偏见。个体与执行睡眠分析过程的软件应用之间的交互被监测并且被用于生成预测指示符，所述预测指示符指示个体患有完美睡眠主义症的可能性。该预测指示符可用于控制软件应用，并且特别地，用于控制由软件应用提供的信息的显示。

Description

预测个体中的完美睡眠主义症
在先申请的交叉引用
本申请要求于2020年7月20日提交的美国临时申请No.63/054197的权益。该申请在此通过引用并入本文。
技术领域
本发明涉及睡眠分析领域，特别涉及在没有临床医生输入情况下由个体执行的睡眠分析领域。
背景技术
(可穿戴的)睡眠跟踪器的使用越来越流行和广泛，并且通常用于在没有临床医生/医师的输入的情况下执行睡眠分析或评估。
睡眠追踪器通常执行在处理器上运行的软件应用，以例如基于由睡眠追踪器本身或外部传感器收集的生物计量数据(例如来自加速度计(例如安装在个体手腕上)的运动数据或来自心率监测器的心率数据)来执行睡眠分析或评估过程。
然而，尽管它们被广泛使用，但是睡眠跟踪器的准确性已经被提出了问题。评估可穿戴跟踪器估计睡眠的能力的研究通常发现在睡眠期间的醒来时间附近的高灵敏度、相对低的特异性和无效性。另外，即使当在健康的正常范围内向用户呈现准确的睡眠跟踪数据时，用户也可能缺乏适当地解释提供给他们的信息的领域知识。
此外，已经观察到由睡眠跟踪器提供的睡眠质量信息和由个体执行的睡眠质量的主观分析之间的断开。这至少部分是因为个体对其睡眠质量的主观评价很大程度上取决于睡眠开始潜伏期(SOL)和夜间觉醒的频率和持续时间，主观评价的估计结果与使用睡眠跟踪器获得的客观测量不同。
这种断开可能在使用睡眠跟踪器的个体中引起焦虑和担心，并且存在着解决该问题的持续需要。
发明内容
本发明由权利要求限定。
根据依照本发明的一个方面的示例，提供了一种用于生成预测指示符的计算机实现的方法，所述预测指示符指示个体中的完美睡眠主义症的可能性。
计算机实现的方法包括：获得用户交互数据，所述用户交互数据是响应于个体与软件应用经由用于处理器的用户接口的交互的数据，所述软件应用在处理器上运行以用于执行睡眠分析或评估过程；以及处理所获得的用户交互数据以生成预测指示符，该预测指示符指示所述个体中的完美睡眠主义症的可能性。
完美睡眠主义症是以改进或完善由(计算机执行的)睡眠分析或评估过程生成的睡眠质量数据，特别是传感器导出的睡眠质量数据(是基于个体的生物计量/生理数据生成的个体睡眠质量的预测)的偏见(preoccupation)或强迫症(obsession)为特征的病症。
本公开认识到，用户与运行或执行睡眠分析/评估过程的软件应用的交互能够指示个体对由软件应用生成的数据的偏见。特别地，用户与软件应用交互的方式，或由用户提供给软件应用的信息，指示个体中的可能的完美睡眠主义症。
本公开提出了一种用于通过评估/分析响应于用户与软件应用的交互的用户交互数据来识别个体中的可能的完美睡眠主义症的方法。用户的交互经由用户接口，该用户接口可以在包括执行或运行软件应用的处理器的同一设备(例如，移动/蜂窝电话)或单独的设备(例如，处理器是分布式处理系统，而用户接口是与分布式处理系统通信的移动/蜂窝电话)中形成。
在一个示例中，计算机实现的方法包括经由用户接口显示预测指示符。这为个体/临床医生提供了辅助他们进行处理/诊断过程的附加信息。
在一些示例中，用户交互数据包括响应于个体访问和/或打开软件应用的访问数据。该实施例认识到，访问或打开软件应用的用户的特征指示个体是否患有完美睡眠主义症。
例如，访问数据可以包括访问和/或打开频率和/或访问持续时间的一个或多个度量。该实施例认识到用户访问软件应用的时间量(和/或访问频率)与完美睡眠主义症的可能性之间的联系。特别地，认识到频繁访问软件应用或长时间访问软件应用的个体比不频繁访问软件应用或较短时间访问软件应用的个体更可能患有完美睡眠主义症。
因此，频繁的和/或长的访问表明高可能性的完美睡眠主义症。较低和/或较短的访问类似地表示低可能性的完美睡眠主义症。
一个或多个度量可以涉及访问软件应用的特定部分、屏幕或显示器(例如显示睡眠质量数据的部分)的时间或频率。应当认识到，软件应用的某些元素(诸如质量数据)的偏见可以指示潜在的完美睡眠主义症。
在一些示例中，处理所获得的用户交互数据的步骤包括：获得群体访问数据，所述群体访问数据是响应于其他个体与在所述处理器上运行的软件应用和/或在一个或多个其他处理器上运行的软件应用的一个或多个其他版本的交互的群体趋势的数据；以及将所述访问数据与所述群体访问数据进行比较以生成所述预测指示符。
群体访问数据由此可以提供对软件应用的访问的基准、基线或平均预期水平。特别地，其他个体与软件应用(或软件应用的其他实例/版本)的交互的群体趋势提供了建立基线的信息，完美睡眠主义症的可能性能够相对于该基线被预测。例如，与群体平均值的强(正)偏差可以指示个体比预期更普遍地访问软件应用，指示可能的完美睡眠主义症。
因此，该方法提供了一种准确的机制，用于评估个体中的完美睡眠主义症的可能性。
访问数据可以包括指示个体与软件应用交互的时间(一天中的时间)的时间数据。时间数据例如可以包括一个或多个时间戳或其它类似的数据结构。
在一些示例中，该时间数据可以由其自身处理以生成预测指示符。该实施例认识到，个体与软件应用(作为整体，或与软件应用的某些部分)交互的时间可以指示可能的完美睡眠主义症。例如，如果个体在晚上与软件应用交互(例如，因为这将证明关于其睡眠质量的焦虑)或在整天中重复地交互(例如，因为这将指示其声称的睡眠质量的偏见)，则个体更可能患有完美睡眠主义症。
在一些示例中，处理所获得的用户交互数据的步骤包括：从生物计量传感器获得所述用户的生物计量数据，所述生物计量数据响应于在所述个体访问和/或打开所述软件应用时或期间所述个体的一个或多个生理参数的变化，如所述时间数据所指示的；以及处理所述生物计量数据以生成所述预测指示符。
该实施例认识到，在访问软件应用期间，个体的生理反应指示潜在的完美睡眠主义症。例如，如果个体在访问软件应用期间反应紧张或负面，则这可能指示潜在的完美睡眠主义症。
个体的一个或多个生理参数包括响应于个体的自主响应的生理参数，例如心率、出汗、体温、呼吸率、皮肤颜色、眼睛运动和/或眼睛扩张。这些实施例认识到，无意识反应(自主反应)可以指示与由软件应用提供的信息有关的神经过敏或关注，并且因此指示完美睡眠主义症的可能性。因此，所提出的方法提供了一种独立于用户的机制，即客观机制，用于预测完美睡眠主义症的可能性。
在至少一个实施例中，处理所获得的用户交互数据的步骤包括：获得历史访问数据，该历史访问数据是响应于该个体与该软件应用经由该用户接口的历史交互的数据；以及将所述访问数据与所述历史访问数据进行比较以生成预测指示符。
用户如何随时间访问或打开软件应用的变化可以指示潜在的完美睡眠主义症的变化。例如，如果用户正比过去更频繁地访问软件应用，则这可以指示用户具有完美睡眠主义症的概率正在增加。
在一些示例中，获得用户交互数据的步骤包括：经由用户接口获得表示个体的睡眠质量的主观感知的用户导出的睡眠质量数据。
处理所获得的用户交互数据的步骤可以包括：从睡眠传感器获得响应于所述个体的睡眠期间所述个体的生理参数的一个或多个变化的睡眠传感器数据；处理所述睡眠传感器数据以生成传感器导出的睡眠质量数据，所述传感器导出的睡眠质量数据是表示所述个体的睡眠质量的客观度量的数据；以及将所述用户导出的睡眠质量数据与所述传感器导出的睡眠质量数据进行比较以生成所述预测指示符。
该实施例认识到，传感器导出的睡眠质量数据和用户导出的睡眠质量数据之间的差异指示潜在的完美睡眠主义症或增加的完美睡眠主义症风险。具体地，如果个体对其睡眠的感知与从传感器数据导出的睡眠质量之间存在大的差异，则个体将变得对由软件应用生成的质量数据焦虑的可能性增加，这可能使他们自己对其睡眠质量的感知失真，导致完美睡眠主义症。
还提出了一种控制在处理器上运行的软件应用以用于执行睡眠分析或评估过程的计算机实现的方法。
计算机实现的方法包括：通过执行本文所述的任何合适的方法来生成指示个体中的完美睡眠主义症的可能性的预测指示符；以及控制所述软件应用以基于所述预测指示符在所述睡眠分析或评估过程期间修改和/或补充经由所述用户接口呈现给所述个体的信息。
该方法认识到，可以通过由软件应用控制呈现给个体的信息(在用户接口处)来减轻或减少完美睡眠主义症的影响。通过对软件应用的适当控制，可以向个体提供适当的信息以评估他们的关注或焦虑和/或降低个体中完美睡眠主义症的可能性。
本领域技术人员将理解，在本发明概念的另一方面中，生成预测指示符的方法(用于控制软件应用的方法)可由本说明书中未公开的过程来执行。例如，预测指示符可以是从临床医生接收的指示符(指示完美睡眠主义症的诊断)和/或个体接收的指示符(例如，如果他们关心他们可能患有完美睡眠主义症)。
在一些示例中，软件应用被配置为在用户接口处生成并显示睡眠分析或评估过程期间的睡眠质量度量。
控制软件应用的步骤可以包括响应于指示个体中的完美睡眠主义症的可能性落入第一预定范围内的预测指示符来修改睡眠质量度量。
控制软件应用的步骤可以包括响应于指示完美睡眠主义症的可能性落入第二预定范围内的预测指示符而抑制睡眠质量度量的显示，所述第二预定范围可不同于第一预定范围(如果存在)。
控制软件应用的步骤可以包括响应于指示完美睡眠主义症的可能性落入第三预定范围内的预测指示符而在显示器处提供关于睡眠质量度量的补充信息，所述第三预定范围可不同于第一预定范围和/或第二预定范围(如果存在)，但在其它示例中可以与第一预定范围和/或第二预定范围重叠。
可以使用这些方法的任何组合。这些实施例认识到由软件应用呈现的信息可能影响个体患有完美睡眠主义症的可能性。通过改变/抑制/补充该信息，可以对该个体患有完美睡眠主义症的可能性施加控制水平，例如降低该个体中的完美睡眠主义症的可能性或强度。
在一些实施例中，获得用户交互数据的步骤包括经由用户接口获得表示个体的睡眠质量的主观感知的用户导出的睡眠质量数据。
该计算机实现的方法可以还包括：从睡眠传感器获得响应于所述个体的睡眠期间所述个体的生理参数的一个或多个变化的睡眠传感器数据；以及处理所述睡眠传感器数据以生成传感器导出的睡眠质量数据，所述传感器导出的睡眠质量数据是表示所述个体的睡眠质量的客观度量的数据，其中所述补充信息包括响应于所述用户导出的睡眠质量数据与所述传感器导出的睡眠质量数据之间的差异的信息。
应认识到，可以解释或证明个体对其睡眠的感知和软件应用对其睡眠质量的预测之间的差异的说明性信息可以帮助降低个体中的完美睡眠主义症的可能性和/或强度。这是因为向用户提供了帮助他们理解他们的临床状态的信息，并且因此降低了用户发展或进一步发展完美睡眠主义症的可能性。
在一些示例中，计算机实现的方法由软件应用来执行。当然，计算机实现的方法可以由不同的软件应用(例如，对软件应用的补充)来执行。
在一些示例中，预测指示符包括指示个体是否患有完美睡眠主义症的预测的二进制指示符。二进制指示符是仅具有两个可能值的数据点。在其他示例中，预测指示符包括类别指示符(例如，具有离散或有限数目的可能值的数据)、连续指示符(例如，具有非有限数目的可能值或用于特定计算环境的最大数目的可能值的数据)或数值指示符(例如，概率)。
还提出了一种包括计算机程序代码部件的计算机程序产品，当所述计算机程序代码部件在具有处理系统的计算设备上执行时，使所述处理系统执行这里描述的任何方法的所有步骤。
还提出了一种用于生成预测指示符的处理系统，所述预测指示符指示个体中的完美睡眠主义症的可能性。所述处理系统被配置为获得用户交互数据，所述用户交互数据是响应于所述个体与软件应用经由用于处理器的用户接口的交互的数据，所述软件应用在所述处理器上运行以用于执行睡眠分析或评估过程；以及处理所获得的用户交互数据以生成指示所述个体中的完美睡眠主义症的可能性的预测指示符。
本领域技术人员能够容易地修改这里描述的任何处理系统以执行这里描述的任何方法，反之亦然。
参考下面描述的实施例，本发明的这些和其它方面将变得显而易见。
附图说明
为了更好地理解本发明，并且为了更清楚地示出如何实现本发明，现在将仅通过示例的方式参考附图，其中：
图1示出了处理装置；
图2是示出一种方法的流程图；
图3是示出一种方法的流程图；以及
图4示出了处理系统。
具体实施方式
将参照附图描述本发明。
应当理解，详细描述和特定示例虽然指示了装置、系统和方法的示例性实施例，但是仅用于说明的目的，而不旨在限制本发明的范围。本发明的装置、系统和方法的这些和其它特征、方面和优点将从以下描述、所附权利要求和附图中变得更好理解。应当理解，附图仅仅是示意性的并且没有按比例绘制。还应当理解，在所有附图中使用相同的附图标记来表示相同或相似的部件。
本发明提供了一种用于在个体内识别完美睡眠主义症的机制，完美睡眠主义症是传感器导出的睡眠度量或自动睡眠分析过程的偏见。个体与执行睡眠分析过程的软件应用之间的交互被监测并且被用于生成预测指示符，所述预测指示符指示个体患有完美睡眠主义症的可能性。该预测指示符可用于控制软件应用，并且特别地，用于控制由软件应用提供的信息的显示。
实施例基于这样的认识：个体与软件应用之间的交互，特别是个体与软件应用交互的方式，指示个体是否患有完美睡眠主义症。这样，可以生成预测指示符以帮助个体的处理和/或诊断，即，作为临床决策过程的辅助。
该提议的概念有助于鉴定、管理和缓解直立性睡眠。
可穿戴睡眠跟踪装置的不断增加的使用允许个体在消费者水平客观地监测睡眠模式。然而，随着对这个客观的(尽管经常是不准确的)数据－“传感器导出的睡眠质量数据”－的访问，一些个体可以(错误地，但无意地)识别和自我诊断睡眠障碍，他们针对这些睡眠障碍继续寻求医学处理。另外，个体可能缺乏适当地将传感器导出的睡眠质量数据解释为在健康谱内或指示睡眠障碍的知识。对于个体的子集，睡眠追踪器的使用具有非预期的不利影响，因为个体试图通过通常增强不良睡眠习惯的方法来增加睡眠得分或消除其数据中的不期望的干扰，所述方法包括在床上花费过多时间(导致睡眠效率降低)以试图增加睡眠持续时间。存在完美睡眠主义症的公认状况，完美睡眠主义症是改善或完善睡眠数据的偏见。当个体对其睡眠的压力导致其睡眠质量进一步恶化时，完美睡眠主义症会导致有害的负反馈回路。
该情况由K.G.Baron等人在以下期刊文章中被发现：Baron，K.G.，Abbott，S.，Jao，N.，Manalo，N.和Mullen，R.，2017，完美睡眠主义症：一些患者是否将量化的自我看得过重？(Orthosomnia:Are some patitents taking the quantified self too far？)，临床睡眠医学杂志(Journal of Clinical Sleep Medicine)，13(2)，pp.351-354。
在一些完美睡眠主义症的情况下，个体仅在监测传感器导出的睡眠质量数据并发现他们以前从未意识到的或由于缺乏对睡眠评分系统的熟悉而报告的躁动或低睡眠效率的情况之后才识别感知的睡眠问题。对于具有完美睡眠主义症的个体，传感器导出的睡眠质量数据可以比经验证的技术(例如多导睡眠描记术(polysomnography)或运动描记术(actography))更符合其睡眠体验。结果，可以证明个体的感知难以改变。这可能不利地影响处理，因为个体可能不愿意做出会降低或影响他们的传感器导出的睡眠质量数据的改变，例如拒绝尝试睡眠限制(或睡眠巩固疗法)，因为这会暂时降低睡眠持续时间。这是由个体意识到临床医生对传感器导出的睡眠质量数据缺乏信任而复合的，这影响了个体对临床医生的可能具有的信心。
本发明旨在提供用于预测完美睡眠主义症的可能性的方法，并提出了用于在个体中管理和缓解完美睡眠主义症的多种方法。
在特定示例中，方法促进改进对传感器导出的睡眠质量数据的理解(至少由个体)，将值放在其主观睡眠体验上而非仅依赖于潜在有问题的准确性的客观报告。
为了改进上下文理解的目的，图1示出了其中可以采用实施例的处理装置100。
处理装置100包括用户接口110，例如包括显示器和输入接口。用户接口110能够与处理器120通信。如图所示，用户接口110和处理器120可以被容纳在同一设备105(例如智能电话、智能手表、膝上型电脑等)中。在其他示例中，用户接口110和处理器120被分开容纳。例如，处理器120可以是分布式或云计算系统。
处理器120被配置为运行、操作或执行为执行睡眠分析或评估过程而运行的软件应用。典型地，睡眠分析处理包括例如从传感器130获得个体的生物计量数据，并处理该生物计量数据以生成传感器导出的睡眠质量数据。传感器导出的睡眠质量数据表示个体睡眠质量的客观度量，诸如传感器导出的质量度量得分(即，“睡眠质量度量”)、总睡眠时间、睡眠中断次数、深度睡眠(例如，非REM睡眠)的长度等。
在一些示例中，处理生物计量数据以生成传感器导出的睡眠质量数据可涉及根据可穿戴数据来平滑已知不可靠的区域或已知与个体习惯上相关的区域。例如，如果已知用户通常在睡觉前阅读一小时，则他们的总睡眠时间(TST)很可能被传感器导出的睡眠质量数据高估，并且应当被调整。
在一些示例中，可以在生成传感器导出的睡眠质量数据中使用附加信息。附加信息可以例如包括用户信息，诸如年龄、性别、健康状况和诊断的睡眠障碍和/或用户的典型/历史睡眠模式。附加信息可以包括关于睡眠传感器和/或软件应用的信息(例如，考虑任何已知的测量误差或不一致性)和/或关于睡眠环境的信息(诸如噪声水平、光水平等)。该附加信息可以由用户在用户接口110处提供。
用于从个体的生物计量数据(在传感器130处获得)以及可选地附加信息生成或导出质量数据的方法是公知的，并且为了简明起见不再进一步描述。方法可以包括使用机器学习算法(例如神经网络、自然贝叶斯分类器或支持向量机)来从生物计量数据生成传感器导出的睡眠质量数据。
在公开号为US 10/624,574和US10/524,674的美国专利或公开号为US16/495,687和US16/589,181的美国专利申请中可以找到生成传感器导出的睡眠质量数据的一些合适的示例。其它合适的方法是公知的。
处理器120可适于控制用户接口110以显示传感器导出的睡眠质量数据的视觉表示。特别地，个体能够访问或打开软件应用，并且查看传感器导出的睡眠质量数据的视觉表示。
因此，软件应用被配置为使得个体能够访问和/或查看传感器导出的睡眠质量数据。
传感器130，即“睡眠传感器”，是能够监测指示用户睡眠质量变化的一个或多个生理参数的任何传感器。例如，(一个或多个)生理参数可以包括以下项中的一项或多项：心率；运动；呼吸率；脑波活动等。传感器130可以形成在与用户接口110和/或处理器120相同的设备105中。优选地，至少传感器130可以由用户穿戴，例如，整个设备105可以是可穿戴的。
本领域技术人员将容易地理解处理装置100的其它合适配置，例如采用外部服务器、外部处理系统、或处理装置的不同方面之间的通信信道。
图2示出了根据实施例的计算机实现的方法200。方法200被配置用于生成指示个体中的完美睡眠主义症的可能性的预测指示符，并且可以由根据实施例的处理系统来执行。在一些示例中，计算机实现的方法由软件应用(在图1的处理器120上执行)来执行。
方法200包括获得用户交互数据215的步骤210。用户交互数据是响应于个体经由用于处理器的用户接口与在处理器上运行的用于执行睡眠分析或评估过程的软件应用的交互的数据。
用户交互数据可以包括访问数据，其是响应于用户访问和/或打开软件应用的数据。访问数据可以包括响应于用户访问和/或打开软件应用的一个或多个数值，例如，其中值表示访问/打开的时间(例如，时间戳等)、访问/打开的频率(例如，每个预定时间段有多少次访问/打开，预定时间段例如每天或在最后的预定时间窗口中，例如最后一小时或最后两小时)、访问/打开的累积计数、访问的持续时间(例如，以秒计)等。
在至少一个实施例中，访问数据包括指示个体与软件应用交互的时间(一天中的时间)的时间数据。这可以是一个或多个时间戳的形式，或其它类似的度量。在一些示例中，访问数据包括访问和/或打开频率和/或访问持续时间的一个或多个度量。
为了避免疑问，“访问数据”可以包括对软件应用的一个或多个部分的访问和/或打开频率和/或访问持续时间的一个或多个度量(例如，访问软件应用可用的特定屏幕或数据)。
在一些示例中，用户交互数据包括表示个体的睡眠质量的主观感知的用户导出的睡眠质量数据，即指示个体如何感觉其睡眠质量的数据(优选地不受传感器导出的睡眠质量数据影响)。例如，用户导出的睡眠质量数据可以包括对调查的响应或用户提供的感知睡眠质量的指示(例如，预定标度上的数字指示符)。用户导出的睡眠质量数据从在用户接口处提供的用户输入被获得。
在其它示例中，用户交互数据包括个体和软件应用之间的交互的一个或多个其它度量。仅作为示例，用户交互数据可以包括一个或多个值，所述一个或多个值表示个体查看由软件应用提供的特定数据段(例如，特定屏幕或传感器导出的睡眠质量数据，例如，以睡眠催眠图(sleep hypnogram)的形式)的次数、在软件应用内点击的链接(例如，到文章)的等等。
方法200然后移动到处理所获得的用户交互数据的步骤220，以生成指示个体中的完美睡眠主义症的可能性的预测指示符。
在本发明的上下文中，预测指示符是响应于个体患有完美睡眠主义症的预测可能性的变化而变化的任何数据。预测指示符可以包括二进制、类别或数字数据。二进制数据可以指示关于个体是否具有完美睡眠主义症的预测(例如，“0”指示预测的不存在，“1”指示预测的存在，反之亦然)。类别数据可以指示个体患有完美睡眠主义症的可能性类别(例如，“可能”、“很可能”、“不可能”等)。数字数据可以指示个体患有完美睡眠主义症的数字概率，例如在0至1或0至100的标度上。
用于在步骤120中生成预测指示符的精确机制可取决于用户接口数据的内容。
在一些示例中，在用户交互数据包括访问数据的情况下，可以将访问数据与一个或多个阈值进行比较，以确定个体是否具有完美睡眠主义症。一个或多个阈值可以例如从群体数据(例如，指示访问数据的群体平均值和/或标准偏差)导出。
例如，如果个体每天访问或打开软件应用超过1分钟和/或每周超过5天，则可以认为该个体患有完美睡眠主义症。作为另一示例，如果个体在预定时间窗(例如，其可对应于个体预期睡着时的时间窗)期间访问或打开软件应用(例如，超过预定次数，例如，超过3次)，则可以认为个体患有完美睡眠主义症。
作为另一示例，可以基于群体访问数据来设置一个或多个预定阈值。因此，步骤220可以包括获得群体访问数据，群体访问数据是响应于其他个体与在处理器上运行的软件应用和/或在一个或多个其他处理器上运行的软件应用的一个或多个其他版本的交互的群体趋势的数据；以及将所述访问数据与所述群体访问数据进行比较以生成所述预测指示符。
例如，群体访问数据可以定义一些群体平均值和/或标准偏差。
如果个体的访问数据违反了相对于群体访问数据的某个预定阈值，则可以认为该个体具有完美睡眠主义症。例如，如果访问数据包括表示访问频率的值(并且群体数据指示访问频率的群体平均值和/或标准偏差)，则如果个体的访问频率比频率的群体平均值大2个或3个标准偏差以上，则可以认为该个体具有完美睡眠主义症。
在一些示例中，可基于访问数据与群体访问数据之间的差(例如访问频率与平均(群体)访问频率之间的差)来设定预测指示符的值。
其它预定阈值和/或用于设置预定阈值的方法对于本领域技术人员来说是显而易见的。例如，可以根据某些临床协议和/或响应于一个或多个个体/临床医生的输入来设置预定阈值。
在一些示例中，机器学习算法可用于生成预测指示符。机器学习算法可以接收用户交互数据(例如访问数据)作为输入，并提供预测指示符作为输出。合适的机器学习算法的示例包括神经网络、自然贝叶斯分类器和支持向量机。
作为一个示例，可以基于个体的历史信息或访问数据来设置预定阈值。例如，预定阈值可以基于历史访问数据中包含的值的平均值(mean)和/或标准偏差，所述历史访问数据例如是在先前或过去一周或一个月内获得的访问数据(尽管也考虑其它时间段)。
更一般地，在一些示例中，处理所获得的用户交互数据的步骤包括：获得历史访问数据，该历史访问数据是响应于该个体与该软件应用经由该用户接口的历史交互的数据；以及将所述访问数据与所述历史访问数据进行比较以生成所述预测指示符。
在一些实施例中，访问数据包括指示个体与软件应用交互的时间的时间数据，例如以一个或多个时间戳的形式。在这些示例中，处理所获得的用户交互数据的步骤可以包括获得用户的生物计量数据，该生物计量数据响应于在个体访问和/或打开软件应用的时间处或期间个体的一个或多个生理参数的变化，如时间数据所指示的。
然后可以例如使用预定阈值、与群体/历史数据的比较和/或机器学习方法来处理生物计量数据以生成预测指示符。
以这种方式，与软件应用的使用相关联的生物计量被用于检测完美睡眠主义症的可能性。该实施例认识到，个体的生理反应可以指示用户是否患有完美睡眠主义症(例如，基于在访问软件应用时他们是否紧张/焦虑的评估)。
特别地，生物计量数据可以包括生理数据(即，测量)，其表示个体对软件应用(例如，在用户接口处)提供的信息的无意识或自主响应。因此，生理数据可以响应于个体的自主响应(在由时间数据指示的时间期间)。
示例包括心率(或其它心脏特性，例如心率的加速)、出汗、温度、呼吸率、皮肤颜色、眼睛运动和/或眼睛扩张。指示个体的自主响应和/或神经过敏/紧张的其它合适的生理参数对于本领域技术人员而言是显而易见的。
可以将生物计量数据与例如由临床医生或基于群体数据设置的一个或多个阈值进行比较，以生成预测指示符。该阈值可以被定义为当访问软件应用时识别指示神经过敏或紧张的自主响应(在此被识别为完美睡眠主义症的征兆/症状)。例如，如果生物计量数据包括所测量的心率，则预测指示符可以指示在访问软件应用时，如果个体的所测量的心率超过某个预定阈值，则该个体可能患有完美睡眠主义症。作为另一示例，如果生物计量数据包括眼睛扩张，则预测指示符可以指示如果个体的所测量的眼睛扩张(例如，用相机等可检测到的)超过某个预定阈值，则该个体可能具有完美睡眠主义症。
可以将生物计量数据与历史生物计量数据进行比较。例如，如果生物计量数据包括所测量的呼吸率，则当用户访问软件应用时呼吸率的增加可以指示完美睡眠主义症的可能性(因为这可以指示关于睡眠分析/评估结果的神经过敏)。
可使用被配置为生成预测指示符的机器学习方法来处理生物计量数据。先前已经描述了机器学习方法的示例。
在又一实施例中，当用户交互数据包括用户导出的睡眠质量数据时，用户导出的睡眠质量数据可与传感器导出的睡眠质量数据相比较以生成预测指示符。以此方式，生成预测指示符可以包括对睡眠质量的主观感知(用户导出的睡眠质量数据)与客观睡眠追踪器数据(传感器导出的睡眠质量数据)之间的不匹配的评估。
用户导出的睡眠质量数据可以例如包括由个体提供的感知睡眠质量的一个或多个数字度量或指示符(例如，在0到10，1到10，0到100或1到100的标度上)。用户导出的睡眠质量数据可以包括多个这样的度量/指示符，例如表示睡眠的不同方面的感知质量(例如感知的睡眠深度、睡眠一致性、觉醒等)。
因此，如图所示，步骤220可以包括从睡眠传感器获得响应于个体睡眠期间个体的生理参数的一个或多个变化的睡眠传感器数据225的步骤221。例如，睡眠传感器数据可以包括个体的生物计量数据。
睡眠传感器可以在执行方法200的处理系统的外部，或者可以被容纳在与处理系统相同的设备中。
步骤220还可以包括处理睡眠传感器数据以生成传感器导出的睡眠质量数据的步骤222，所述睡眠质量数据是表示个体睡眠质量的客观度量的数据。优选地，传感器导出的睡眠质量数据提供被包含在用户导出的睡眠质量数据中的相同值或度量(例如，在相同标度上)的睡眠传感器导出的预测。先前已经参考图1描述了用于生成传感器导出的睡眠质量数据的机制。
然后，步骤220可以执行将用户导出的质量输入数据与传感器导出的睡眠质量数据进行比较以生成预测指示符的步骤223。
用户导出的睡眠质量数据和传感器导出的睡眠质量数据可以相对于彼此被归一化。例如，为了比较的目的，两种类型的质量数据可以包括相同标度上的睡眠质量的度量。预测指示符可以响应于睡眠质量度量的差异。
步骤223可以包括确定用户导出的质量输入数据与传感器导出的质量输入数据之间的差异，并且处理该差异以生成预测指示符。这可以包括使用预定阈值、与群体/历史数据的比较和/或机器学习方法来处理差异。
如果可能，用于确定用户导出的睡眠质量数据的信息应当在个体看到(例如在用户接口处)任何传感器导出的睡眠质量数据(例如图表、睡眠得分等)之前被收集。这是因为患有完美睡眠主义症的个体的睡眠感知可能受到其客观睡眠数据的影响，这将影响用户导出的睡眠质量数据的可靠性。
所提出的实施例由此便于响应于表示从用户与软件应用(用于睡眠分析/评估)的交互获得的信息的用户交互数据而生成预测指示符。用户交互数据可以包括由用户有意提供的信息(例如，可用于生成用户导出的睡眠质量数据)和/或关于用户与软件应用的交互的元数据(例如，关于访问的时间、频率和/或持续时间的信息)。
可以采用上述用于生成预测指示符的方法的组合。
在一些实施例中，可以使用用户交互数据和从睡眠传感器导出的数据(“睡眠传感器数据”)的组合来生成预测指示符。换句话说，预测指示符可以响应于用户交互数据和传感器导出数据的组合。
例如，用户交互数据可以包括个体访问软件应用(或软件应用的某些部分)的频率，并且睡眠传感器数据可以包括例如通过评估个体的运动而预测的睡眠长度(或睡觉时间)。如果用户交互数据指示检查软件应用(或其某些部分)的增加的频率和增加的睡眠水平(例如，试图获得9或10小时的睡眠)，则预测指示符可以指示可能的完美睡眠主义症。这表明用户正试图获得更多的睡眠时间，并因此可能具有完美睡眠主义症。
其他合适的示例对于本领域技术人员来说是显而易见的，例如，如果睡眠传感器数据指示增加的躁动(在睡眠期间)，并伴随着在夜间频繁访问软件应用(例如，在夜间超过3次)，则指示个体在夜间对他们的睡眠焦虑。
在一些示例中，计算机实现的方法还包括经由用户接口显示预测指示符的步骤(未示出)。这为个体/临床医生提供了辅助他们进行处理/诊断过程的附加信息。
本发明还提出响应于预测指示符而执行的机制，所述预测指示符指示用户具有或可能具有完美睡眠主义症。具体地，本公开提出了一种用于控制软件应用以基于预测指示符在睡眠分析或评估过程期间修改和/或补充经由用户接口呈现给个体的信息的方法。
这些机制的目的是减少个体的与睡眠得分相关的紧张和焦虑以及实现感知的完美睡眠的期望。
因此，提出了一种控制在处理器上运行的软件应用以执行睡眠分析或评估过程的计算机实现的方法。
在本公开中设想了用于控制软件应用的各种方法，如果个体被怀疑患有完美睡眠主义症，例如，如果预测指示符指示用户可能患有完美睡眠主义症。如果软件应用被配置为在用户接口处生成并显示睡眠质量度量(其从自睡眠传感器获得的数据导出(即，是传感器导出的睡眠质量度量))，则这些方法尤其有用。
图3示出了可用于描述这种计算机实现的方法300的各种实施例的流程图。
方法300包括执行生成预测指示符的过程200，所述预测指示符指示个体中的完美睡眠主义症的可能性。先前已经参考图2描述了示例性过程200。
在一个示例中，方法300包括步骤310：控制软件应用响应于预测指示符来修改睡眠质量度量(在用户接口处显示)，所述预测指示符指示个体中的完美睡眠主义症的可能性落入第一预定范围内。
因此，代替简单地显示从传感器数据导出的睡眠质量度量，可以修改睡眠质量度量以考虑个体的可能的完美睡眠主义症，例如使睡眠质量度量更积极(例如向上修改睡眠质量度量)以减少对个体的焦虑或压力。该步骤有效地旨在混淆基于睡眠跟踪器分析算法的睡眠质量度量，以减少睡眠质量度量数据对个体的影响。
在另一示例中，方法300包括步骤320：响应于预测指示符指示完美睡眠主义症的可能性落入第二预定范围内而抑制睡眠质量度量的显示。因此，睡眠质量度量可防止生成睡眠质量度量并将其呈现给个体。
睡眠质量度量的显示可以例如被抑制持续预定的时间段(例如3天或一周)和/或在一天的某个时间段或时间期间(例如在个体被认为是睡眠的时间期间)。
该方法旨在解决个体对传感器导出的睡眠质量数据的强迫症，以减少如果预测他们患有完美睡眠主义症时关于传感器导出的睡眠质量度量的焦虑和/或压力。特别地，该方法旨在鼓励个体避免可能导致或加强现有的完美睡眠主义症的行为习惯(即频繁的软件应用检查等)。
在一些示例中，抑制睡眠质量度量的显示的步骤可以包括例如在预定时间段(例如3天或一周)和/或在特定时间段期间(例如在夜间)移除对软件应用的访问或防止个体访问软件应用。
在一些示例中，方法300包括步骤330：响应于指示完美睡眠主义症的可能性落入第三预定范围内的预测指示符而在显示器处(生成和)提供关于睡眠质量度量的补充信息。
补充信息的目的可以是从睡眠质量度量中转移个体的注意力和/或使差的睡眠质量度量不太糟糕。
在特别优选的示例中，补充信息响应于用户导出的睡眠质量数据和传感器导出的睡眠质量数据之间的差异。这种方法可以帮助强调用户报告的体验之间的潜在差异，并建议对这种差异的合理解释。
例如，如果识别出用户导出的睡眠质量数据与传感器导出的睡眠质量数据之间的差异，则补充信息可生成指示传感器导出数据可能不准确的文本(例如，因为它与用户导出数据显著不同)。特别地，完美睡眠主义症可以涉及用户具有高睡眠质量的主观感觉、但是传感器导出的睡眠质量数据指示用户具有低睡眠质量的情形。补充信息可以提供对于这种不准确性(例如，睡眠传感器的不正确放置、睡眠传感器的灵敏度过高或过低等等)的合理解释。该方法可以帮助评估个体的关注，同时保持他们对本公开的方法的信心。
因此，步骤330可以包括步骤331：从睡眠传感器获得响应于该个体的睡眠期间该个体的生理参数的一个或多个变化的睡眠传感器数据225；以及步骤332：处理所述睡眠传感器数据以生成传感器导出的睡眠质量数据，所述睡眠质量数据是表示所述个体的睡眠质量的客观度量的数据；以及步骤333：生成补充信息，该补充信息包括响应于用户导出的睡眠质量数据215(例如，由过程200获得)与传感器导出的睡眠质量数据之间的差异的信息。步骤331和332在功能上可以等同于步骤221和222(参考图2描述)，并且可以是相同的过程(即，该过程仅执行一次)。
在一些示例中，补充信息可以包含专用于执行睡眠分析和/或评估和/或睡眠分析/评估方法本身的软件应用的信息，诸如睡眠质量度量中的置信水平(例如，以％计)。这有助于个体在系统和算法中获得信心。
在一些示例中，补充信息响应于历史和/或全局睡眠趋势。例如，这可以帮助语境化、美化和/或以其他方式解释差的夜晚睡眠。
补充信息由此可以提供上下文信息，该上下文信息提供全局规范信息和/或关于用户过去历史的信息。
例如，补充信息的一个示例可以是指示以下内容的文本：“你本周有两晚睡眠质量差。尽管我们每晚都想很好地睡眠，但睡眠专家通常不诊断问题，除非你通常每周有三个或更多个夜晚难以入睡或睡着。你的历史表明，你通常有健康的睡眠模式，像这样的几周不是不寻常的。事实上，95％的健康正常睡眠者有几周就像这样或更糟！”应当理解，该示例性文本的内容可以根据个体的特定环境来修改——例如，如果不相关，则可以省略文本，和/或可以修改示例性文本中的值以反映真实的用户情况。
补充信息还可以/以其他方式提供文本，该文本寻求避免个体往坏处想，以用于围绕睡眠不良夜晚的潜在影响的认知重构，包括提供用户鼓励。一些示例文本可以指示“虽然昨晚的睡眠不是最佳的，但上次发生这种情况时，你很快恢复活力。”因此，本领域技术人员将理解补充信息可以如何取决于个体的历史数据。
由此，补充信息为个体提供了反映睡眠差的夜晚在他们白天的可能的影响大小和类型的机会。
上述方法利用关于预测指示符的预定范围。预定范围的性质可以取决于预测指示符的内容，并且可以适当地包括二进制范围、类型范围和/或数值范围。预定范围可以相同和/或可以彼此重叠。
图4是根据本公开的实施例的处理系统400的示意图。如图所示，处理系统400可以包括(数据)处理器460、存储器464和通信模块468。这些元件可以例如经由一个或多个总线彼此直接或间接通信。
处理器460可以包括中央处理单元(CPU)、数字信号处理器(DSP)、ASIC、控制器、FPGA、另一硬件装置、固件装置或其被配置为执行本文所述的操作的任何组合。处理器460还可实施为计算装置的组合，例如DSP与微处理器的组合、多个微处理器的组合、一个或多个微处理器与DSP核的组合，或任何其它此类配置。在一些实施例中，处理器是分布式处理系统，例如由一组分布式处理器形成。
存储器464可以包括高速缓冲存储器(例如，处理器460的高速缓冲存储器)、随机存取存储器(RAM)、磁阻RAM(MRAM)、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪存储器、固态存储器装置、硬盘驱动器、其它形式的易失性和非易失性存储器或不同类型存储器的组合。在一个实施例中，存储器464包括非暂态计算机可读介质。非暂态计算机可读介质可以存储指令。例如，存储器464或非暂态计算机可读介质可具有记录在其上的程序代码，该程序代码包括用于使处理系统400或处理系统400的一个或多个组件，尤其是处理器460执行本文所述的操作的指令。例如，处理系统400可以执行方法700的操作。指令466也可称为代码或程序代码。术语“指令”和“代码”应被广义地解释为包括任何类型的计算机可读语句。例如，术语“指令”和“代码”可以指一个或多个程序、例程、子例程、函数、过程等。“指令”和“代码”可以包括单个计算机可读语句或许多计算机可读语句。其上记录有代码的存储器464可以被称为计算机程序产品。
通信模块468可以包括任何电子电路装置和/或逻辑电路，以便于处理系统400、穿透装置和/或用户接口(或其它另外的装置)之间的直接或间接数据通信。在这方面，通信模块468可以是输入/输出(I/O)设备。在一些情况下，通信模块468便于处理电路400和/或装置(图1)的各种元件之间的直接或间接通信。
应当理解，所公开的方法优选地是计算机实现的方法。这样，还提出了一种计算机程序的概念，该计算机程序包括用于当所述程序在诸如计算机或一组分布式处理器的处理系统上运行时实现任何所述方法的计算机程序代码。
根据实施例的计算机程序的代码的不同部分、行或块可由处理系统或计算机执行以执行本文所述的任何方法。在一些备选实现方式中，框图或流程图中指出的功能可以不按附图中指出的顺序发生。例如，根据所涉及的功能，连续示出的两个框实际上可以基本上同时执行，或者这些框有时可以以相反的顺序执行。
本公开提出了一种包括指令的计算机程序(产品)，当所述程序由计算机或处理系统执行时，所述指令使所述计算机或处理系统执行本文所述的任何方法(的步骤)。计算机程序(产品)可以存储在非暂态计算机可读介质上。
类似地，还提出了一种包括指令的计算机可读(存储)介质，当由计算机或处理系统执行所述指令时，所述指令使所述计算机或处理系统执行本文所述的任何方法(的步骤)。还提出了其上存储有前述计算机程序(产品)的计算机可读数据载体。还提出了一种承载前述计算机程序(产品)的数据载波信号。
通过研究附图、公开内容和所附权利要求，本领域技术人员在实践所要求保护的本发明时可以理解和实现所公开实施例的变型。在权利要求中，词语“包括”不排除其他元件或步骤，并且不定冠词“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其它单元可以实现权利要求中所述的若干项的功能。在相互不同的从属权利要求中叙述某些措施的事实并不表示不能有利地使用这些措施的组合。计算机程序可以存储/分布在适当的介质上，例如与其他硬件一起提供或作为其他硬件的一部分提供的光存储介质或固态介质，但是也可以以其他形式分布，例如经由因特网或其他有线或无线电信系统。如果在权利要求或说明书中使用术语“适于”，则应注意，术语“适于”旨在等同于术语“被配置为”。权利要求中的任何附图标记不应解释为限制范围。

Claims (15)

1.一种用于生成预测指示符的计算机实现的方法，所述预测指示符指示个体中的完美睡眠主义症的可能性，所述计算机实现的方法包括：
获得用户交互数据，所述用户交互数据是响应于个体与软件应用经由用于处理器的用户接口的交互的数据，所述软件应用在所述处理器上运行以用于执行睡眠分析或评估过程；以及
处理所获得的所述用户交互数据，以生成指示所述个体中的完美睡眠主义症的可能性的所述预测指示符。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述用户交互数据包括：响应于个体访问和/或打开所述软件应用的访问数据。
3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中所述访问数据包括访问和/或打开频率和/或访问持续时间的一个或多个度量。
4.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中处理所获得的所述用户交互数据的步骤包括：
获得群体访问数据，所述群体访问数据是响应于其他个体与在所述处理器上运行的所述软件应用和/或在一个或多个其他处理器上运行的所述软件应用的一个或多个其他版本的交互的群体趋势的数据；以及
将所述访问数据与所述群体访问数据进行比较，以生成所述预测指示符。
5.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中所述访问数据包括时间数据，所述时间数据指示所述个体与所述软件应用交互的时间，并且其中处理所获得的所述用户交互数据的步骤包括：
从生物计量传感器获得所述用户的生物计量数据，所述生物计量数据响应于在所述个体访问和/或打开所述软件应用时间处或时间期间所述个体的一个或多个生理参数的变化，所述时间由所述时间数据所指示；以及
处理所述生物计量数据以生成所述预测指示符。
6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法，其中所述个体的所述一个或多个生理参数包括响应于所述个体的自主响应的生理参数，诸如心率、出汗、温度、呼吸率、皮肤颜色、眼睛移动和/或眼睛扩张。
7.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中处理所获得的所述用户交互数据的步骤包括：
获得历史访问数据，所述历史访问数据是响应于所述个体与所述软件应用经由所述用户接口的历史交互的数据；以及
将所述访问数据与所述历史访问数据进行比较，以生成所述预测指示符。
8.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中：
获得所述用户交互数据的步骤包括：经由所述用户接口获得用户导出的睡眠质量数据，所述用户导出的睡眠质量数据表示所述个体的睡眠质量的主观感知；以及
处理所获得的所述用户交互数据的步骤包括：
响应于所述个体的睡眠期间所述个体的生理参数的一个或多个变化，从睡眠传感器获得睡眠传感器数据；
处理所述睡眠传感器数据以生成传感器导出的睡眠质量数据，所述传感器导出的睡眠质量数据是表示所述个体的所述睡眠质量的客观度量的数据；以及
将所述用户导出的质量输入数据与所述传感器导出的睡眠质量数据进行比较，以生成所述预测指示符。
9.一种控制在处理器上运行以用于执行睡眠分析或评估过程的软件应用的计算机实现的方法，所述计算机实现的方法包括：
通过执行根据权利要求1所述的方法来生成预测指示符，所述预测指示符指示个体中的完美睡眠主义症的可能性；以及
基于所述预测指示符，控制所述软件应用以在所述睡眠分析或评估过程期间修改和/或补充信息，所述信息经由所述用户接口被呈现给所述个体。
10.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中所述软件应用被配置为在所述用户接口处生成并且显示所述睡眠分析或评估过程期间的睡眠质量度量，并且控制所述软件应用的步骤包括以下项中的至少一项：
响应于所述预测指示符指示所述个体中的完美睡眠主义症的可能性落入第一预定范围内，修改所述睡眠质量度量；
响应于所述预测指示符指示完美睡眠主义症的可能性落入第二预定范围内，抑制所述睡眠质量度量的显示；和/或
响应于所述预测指示符指示完美睡眠主义症的可能性落入第三预定范围内，在所述显示处提供关于睡眠质量度量的补充信息。
11.根据权利要求10所述的计算机实现的方法，其中：
获得所述用户交互数据的步骤包括：经由所述用户接口获得用户导出的睡眠质量数据，所述用户导出的睡眠质量数据表示所述个体的睡眠质量的主观感知：
所述计算机实现的方法还包括：
响应于所述个体的睡眠期间所述个体的生理参数的一个或多个变化，从睡眠传感器获得睡眠传感器数据；以及
处理所述睡眠传感器数据以生成传感器导出的睡眠质量数据，所述传感器导出的睡眠质量数据是表示所述个体的所述睡眠质量的客观度量的数据，
其中所述补充信息包括响应于所述用户导出的睡眠质量数据与所述传感器导出的睡眠质量数据之间的差异的信息。
12.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述计算机实现的方法由所述软件应用来执行。
13.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述预测指示符包括二进制指示符，所述二进制指示符指示所述个体是否患有完美睡眠主义症的预测。
14.一种计算机程序产品，包括计算机程序代码部件，当所述计算机程序代码部件在具有处理系统的计算设备上被执行时，使所述处理系统执行根据权利要求1所述的方法的所有步骤。
15.一种用于生成预测指示符的处理系统，所述预测指示符指示个体中的完美睡眠主义症的可能性，所述处理系统被配置为：
获得用户交互数据，所述用户交互数据是响应于所述个体与软件应用经由用于处理器的用户接口的交互的数据，所述软件应用在所述处理器上运行以用于执行睡眠分析或评估过程；以及
处理所获得的所述用户交互数据，以生成指示所述个体中的完美睡眠主义症的可能性的所述预测指示符。
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