JP2017076373A - クラウドベースの健康関連データ分析サービスの提供 - Google Patents

クラウドベースの健康関連データ分析サービスの提供 Download PDF

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Abstract

【課題】ウェブサービスにより健康関連データ分析サービスを提供する。
【解決手段】健康関連データ分析サービスは、ウェブクローラーによりインターネットをクローリングし、人の健康に関連するコンテンツを有する複数のウェブサイトを識別する３０２ことを含む。人々の生活における出来事に関連する複数の言葉と人々の生活における健康転帰に関連する複数の言葉とを、テキスト分類を利用して取得する工程３０４、テキスト認識を実行し、インターネットをクローリングすることで識別されたウェブサイト各々のコンテンツにおいて、出来事に関連する言葉が、健康転帰に関連する言葉と同時に出現する頻度を判定する工程３０６並びに頻度が閾値に適合することに応じて、出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を確認する工程３０８を含む。
【選択図】図３

Description

本開示で議論される実施形態はクラウドベースの健康関連データ分析サービス(cloud-based health-related data analytics services)に関連する。
健康管理コストの上昇は、世界中の政府、団体及び個人の多くにとって心配の種である。例えば、心臓疾患、発作、糖尿病、アルツハイマー疾患、肺病などの慢性疾患の治療は、特に、健康管理のコストに大きく寄与する。急性疾患の治療も健康管理のコストにおける重要な役割を果たす。
本開示で対象とする事項は、何れの欠点も解決する実施形態あるいは上記のような環境でしか動作しない実施形態に限定されない。むしろ、この背景技術の欄は、説明される形態が実施されてよい技術分野の一例を説明するために与えられているに過ぎない。更に、異なる言及がなされない限り、背景技術の欄で説明される事項は、本願の請求項に対する従来技術ではなく、この欄に含まれていることをもって従来技術であると自認したわけでもない。
実施形態の一側面によれば、ウェブサービスを介して健康関連データ分析サービスを提供する方法は、ウェブクローラーによりインターネットをクローリングし、人の健康に関連するコンテンツを有する複数のウェブサイトを特定する工程を含んでよい。本方法は、人々の生活における出来事に関連する複数の言葉、及び、人々の生活における健康状態又は健康転帰(health outcome)に関連する複数の言葉を取得する工程；テキスト認識を実行し、インターネットをクローリングすることで特定された各ウェブサイトのコンテンツにおいて、出来事に関連する言葉が、健康転帰に関連する言葉と同時に出現する頻度を判定する工程；及び；閾値に適合する頻度に応じて、出来事と健康転帰との間についての提案に係る相関性又は相関性案(proposed correlation)を確認する工程；を含む。本方法は、アプリケーションプログラムインターフェースにより、健康関連データ分析サービスのユーザに、提案され確認された相関性を送信することを更に含む。
実施形態の課題及び利点は、請求項で特に言及される要素、特徴及び組み合わせにより少なくとも実現及び達成される。
上記の一般的な説明及び以下の詳細な説明の双方は、具体例及び例示として与えられており、請求項に係る発明の限定ではないことが理解されるべきである。
添付図面を利用することにより更なる特殊性及び詳細とともに実施例が記述及び説明される。
実施形態が実現されてもよい例示的な動作環境のブロック図。
図1の動作環境に含まれるデータ分析システムの実施例のブロック図。
図1の動作環境で実施されてよい方法例のフローチャートを示す図。
例えば特定の病気のようなネガティブな健康転帰は、予防ケアにより減らされ、及び/又は、個人の生活における様々な危険因子又は出来事を特定することにより減らされ、その危険因子又は出来事は、個人がネガティブな健康状態を被ってしまうおそれを増やす。その人がネガティブな健康状態を被ってしまうおそれを増やす出来事を特定することは、例えば生活スタイルを変えることにより、その人がその出来事を回避することを可能にし、出来事の回避は、彼又は彼女がネガティブな健康状態を被ってしまうおそれを減らす。その人が彼又は彼女の生活でネガティブな健康転帰を体験してしまうことを回避できる場合、それは、その人に処置を提供することに関連する健康管理コストを減らす。更に、人口集団に属する個人によるネガティブな健康転帰の回避は、健康管理コストを大幅に減らす。
本開示に関し、「出来事又は事柄(occurrence)」という用語は、ネガティブな健康転帰を含んでよい健康転帰を体験する個人の機会を増やす危険因子、或いは、健康転帰を体験する個人の機会を減らす予防因子を示してよい。出来事は、例えば、動作、環境状態、家系、個人的正確又は基質、ライフスタイル等を含んでよい。特定の健康転帰を体験する個人の機会を増やす特定の出来事の具体例は、例えば、ストレス、喫煙、粗末な食生活、運動不足、肥満などを含んでよい。特定の健康転帰を体験する個人の機会を減らす特定の出来事の具体例は、例えば、規則的な運動、体に良い食事などを含んでよい。出来事は、健康転帰に対する危険因子であるとすることにより、或いは、健康転帰に対する予防因子であるとすることにより、健康転帰に関連付けられてよい。
本開示で説明される実施形態は、人々の生活における特定の出来事と人々の生活における特定の健康転帰との間の提案に係る相関性を検査することに関連する。多くの人々は、ブログ、ディスカッションフォーラム、ソーシャルネットワーキングサイト等において、彼らのライフスタイル及び/又は健康状態の詳細をオンラインで共有している。更に、ヘルスケアプロバイダウェブサイト、保険会社ウェブサイト及びその他のタイプのウェブサイトは、健康関連コンテンツを含む。インターネットでのウェブサイトの増加は、健康関連コンテンツを含むウェブサイトを発見又は特定することを益々困難にする。更に、インターネット上で健康関連コンテンツを含む多数のウェブサイトに起因して、健康に関連する情報は容易に利用可能である一方、関係、理論、仮説、相関性などを説明できるように有意義な方法で情報を組織化することは困難である。例えば、単独ウェブサイトの健康関連コンテンツで示唆される特定の健康転帰と特定の出来事との間の明確な相関性が、インターネット上で利用可能な膨大な数の他のウェブサイトに対しても真に成立するか否かを判断することは、困難である。
本開示で説明される実施形態は、データ分析サービスを提供することに関連し、データ分析サービスは、提案に係る相関性を検査するために、様々な健康関連ウェブサイトのコンテンツを分析する。一実施形態では、ウェブクローラーがインターネットをクローリングし、人の健康に関連するコンテンツを有する複数のウェブサイトを特定するために使用される。一実施形態では、データ分析サービスを利用する提案に係る相関性の検査は、提案に係る相関性についての予備的な確認をもたらし、それは研究室やリサーチ施設などにおける厳密な学術研究により更に検査される。
一実施形態では、データ分析サービスは、提案に係る相関性を検査するために、機械学習及び/又はその他のデータ検索技術を実施してよい。例えば、データ分析サービスは、文字認識、言語認識、画像認識、及び、パターン認識のうちの1つ以上を実行してもよく、この点については後述される。従って、データ分析サービスは、単独のウェブサイトの健康関連コンテンツで示唆される特定の健康転帰と特定の出来事との間の明確な相関性が、インターネット上で利用可能な膨大な他のウェブサイトに対して真に成立するか否かを判断できる。データ分析サービスは、関係、理論、仮定、相関性などを組み立てる有意義な方法でインターネット上の情報を組織化することを許容する。従って、データ分析サービスは、人間は実行できない方法で、提案に係る相関性を検査することを許容し、技術的課題に対する技術的ソリューションを提供する。追加的又は代替的に、一実施形態では、データ分析サービスは、追跡される個人に関連する1つ以上のセンサから受信されるデータを利用して、提案に係る相関性を検査してもよい。
図1は、本開示で説明される少なくとも1つの形態に従って実施形態が実現及び構成される例示的な動作環境100のブロック図を示す。動作環境100は、ネットワーク102、データ分析システム104、1つ以上の外部サーバ108及び1つ以上のデバイス110を含んでよい。
一般に、ネットワーク102は、1つ以上のワイドエリアネットワーク(WAN)及び/又はローカルエリアネットワーク(LAN)を含み、WAN及び/又はLANは、1つ以上のセンサ106及び1つ以上の外部サーバ108からデータを、データ分析システム104が受信することを可能にする(センサからのデータは、「センサデータ」と言及される)。WAN及び/又はLANは、デバイス110が互いに通信することを可能にする。一実施形態において、ネットワーク102はインターネットを含み、複数のWAN及び/又はLANの間の論理的及び物理的なコネクションにより形成されるグローバルインターネットワークを含む。代替的又は追加的に、ネットワーク102は、1つ以上のセルラRFネットワーク及び/又は1つ以上の有線及び/又は無線ネットワークを含んでよく、例えば、802.xxネットワーク、ブルートゥース(登録商標)アクセスポイント、ワイヤレスアクセスポイント、IPベースネットワーク等を含んでよいが、これらに限定されない。ネットワーク102は、あるタイプのネットワークが、他のタイプのネットワークとのインターフェースをなすことを可能にするサーバを含んでもよい。
一実施形態において、1人以上の追跡される者112は、その人の活動が1つ以上のセンサ106によりモニタされる人々を含む。一実施形態において、1人以上の追跡される者112は、対応する追跡される者112に対応するデバイス110を利用してネットワーク102と通信する。デバイス110は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、モバイルフォン、スマートフォン、パーソナルディジタルアシスタント(PDA)、又は、適切な他のコンピューティングデバイスを含んでよいが、これらに限定されない。一実施形態において、デバイス110はモノのインターネット(Internet of Things：IoT)に所属していてもよく、及び/又は、ウェアラブルであってもよい。一実施形態において、1つ以上のセンサ106は、デバイス110の一部分であってもよく、及び/又は、デバイス110と通信してもよい。これら及び他の実施形態において、センサデータは、デバイスにより受信され、ネットワーク102を介してデータ分析システム104に送信されてもよい。
1つ以上のセンサ106は、特定の追跡される者112により体験される彼又は彼女の生活における1つ以上の健康転帰及び/又は1つ以上の出来事を追跡する。本開示において、「センサ」という用語は、例えば、出来事及び/又は健康転帰のような1つ以上のインジケータ又はパラメータを感知又は検出する物理的なセンサを指す。代替的又は追加的に、「センサ」という用語は、情報を取得するシステム、装置、デバイス又はモジュールを指してもよい。一実施形態において、各々のセンサ106は、測位センサ、スケジュールセンサ、心拍センサ、動きセンサ、睡眠センサ、及び、他のタイプのセンサのうちの1つ以上を含んでもよい。一実施形態において、1つ以上のセンサ106は、1つ以上のデバイス110に包含又は接続されてもよい。一実施形態において、1つ以上のセンサ106は、1つ以上のデバイス110に無線により接続されてもよい。一実施形態において、特定のセンサ106は、追跡される者の生活における出来事及び/又は健康転帰に関するデータを送信することにより、追跡される者112に関連付けられてよい。一実施形態において、特定のセンサ106は、例えば特定の追跡される者112に関連する1つ以上のデバイス110に包含又は接続されることにより、特定の追跡される者112に関連付けられてもよい。
一実施形態において、測位センサは、特定の追跡される者112の位置を検出又は判定するように構成される。例えば、測位センサは、GPS受信機、Wi-Fi信号ディテクタ、GSM(登録商標)信号ディテクタ、ブルートゥースビーコンディテクタ、インターネットプロトコル(IP)アドレスディテクタを含んでもよいし、或いは、特定の追跡される者112の位置を検出又は判定する何らかの他のシステム、装置、デバイス又はモジュールを含んでもよい。一実施形態において、特定の追跡される者112の生活における出来事は、測位センサから受信されたデータに基づいてデータ分析システム104により判定される場所を含んでもよい。
一実施形態において、スケジュールセンサは、特定の追跡される者112に関連する1つ以上のカレンダからスケジュールデータを取り出すように構成される1つ以上のシステム、装置、デバイス又はモジュールを含んでよい。例えば、スケジュールセンサは、アウトルック(登録商標)カレンダ、グーグル(登録商標)カレンダ、又は、特定の追跡される者112に関連する他の電子カレンダから、スケジュールデータを取得するように構成されてもよい。一実施形態において、特定の追跡される者112の生活における出来事は、特定の追跡される者が従事している又は従事する予定の活動(activity)を含んでよく、その活動はスケジュールデータに基づいて決定されてよい。一実施形態において、特定の追跡される者112の生活における出来事は、特定の期間の長さにわたって又は特定の反復回数で、特定の追跡される者112の生活の中で生じる又は生じた活動を含んでよく、期間又は回数はスケジュールデータに基づいてデータ分析システム104により決定されてよい。
一実施形態において、心拍センサは、心拍速度又は心拍速度のインジケータを測定又は決定するように構成される。例えば、心拍センサは、特定の追跡される者112についての脈、皮膚温度などを検出するように構成される1つ以上のセンサを含んでよい。これら又は他の実施形態において、心拍センサは、検出されたインジケータに基づいて心拍を判定するように構成される1つ以上のシステム、装置、デバイス又はモジュールを含んでよい。一実施形態において、特定の追跡される者112の生活における出来事は、特定の追跡される者112の心拍、特定の追跡される者112により特定の長さの時間にわたって維持される心拍などを含んでもよく、1つ以上の心拍センサから受信されるデータに基づいてデータ分析システム104により決定されてもよい。一実施形態において、特定の追跡される者112により経験される健康転帰は、特定の追跡される者112の心拍、特定の追跡される者112により特定の長さの時間にわたって維持される心拍などを含んでもよく、1つ以上の心拍センサから受信されるデータに基づいてデータ分析システム104により決定されてもよい。
一実施形態において、モーションセンサは、特定の追跡される者112の動きを判定又は検出するように構成される。例えば、一実施形態において、モーションセンサは、傾斜、振動(震え)、回転、スイング(振れ)及び他の任意の運動のうちの1つ以上を検出又は判定することが可能な適切な任意のシステム、装置、デバイス又はルーチンを含んでよい。これら又は他の実施形態において、モーションセンサは、ジャイロスコープ、加速度計、磁力計、歩数計、GPS受信機、及び、動きを検出する他の任意のセンサのうちの1つ以上のセンサを含んでよい。追加的又は代替的に、モーションセンサは、モーションセンサにより検出される情報に基づいて、運動を判定するように構成される1つ以上のシステム、装置、デバイス又はモジュールを含んでよい。一実施形態において、特定の追跡される者112の生活における出来事は、特定の追跡される者112の特定の動き、特定の期間内における特定の動きの再発などを含んでもよく、1つ以上のモーションセンサから受信されるデータに基づいてデータ分析システム104により決定されてもよい。例えば、その出来事は、特定数の歩行、特定の距離の歩行、日々の特定の距離の歩行などを含んでもよい。
一実施形態において、睡眠センサは、特定の追跡される者112が眠っているか否かを判定するように、及び/又は、特定の追跡される者112が眠っている旨のインジケータを検出するように構成されてよい。一実施形態において、睡眠センサは或る物理センサを含み、物理センサは、特定の追跡される者112が眠っているか否かのインジケータ、特定の追跡される者112がどの程度眠ったか及び特定の追跡される者112の睡眠パターンのインジケータ、特定の追跡される者112がどれくらいよく寝ているか即ち特定の追跡される者112の睡眠の質などのインジケータを検出することが可能である。これら又は他の実施形態において、睡眠センサは、特定の追跡される者112が眠っていることをインジケータに基づいて判定するように構成される1つ以上のシステム、装置、デバイス又はモジュールを含んでよい。一実施形態において、特定の追跡される者112の生活における出来事は、特定の追跡される者112の睡眠量、特定の追跡される者112の或る期間における睡眠量、特定の追跡される者112の睡眠のパターン等を含み、1つ以上の睡眠センサから受信されるデータに基づいてデータ分析システム104により決定されてよい。一実施形態において、特定の追跡される者112の生活における健康転帰は、特定の追跡される者112の睡眠量、特定の追跡される者112の或る期間における睡眠量、特定の追跡される者112の睡眠のパターン等を含み、1つ以上の睡眠センサから受信されるデータに基づいてデータ分析システム104により決定されてよい。
一実施形態では、1つ以上の外部サーバ108は、プロセッサ及びメモリをそれぞれが有する複数のハードウェアデバイスを含んでもよい又はそれらに対応していてもよい。外部サーバ108は、ネットワーク102を介してシステムの他のエンティティにデータを送信し及びそこからデータを受信する。例えば、各々の外部サーバ108はウェブサーバを含む又はウェブサーバに対応し、ウェブサーバは、データ分析システム104により分析のためにネットワーク102を介してデータ分析システム104にウェブページを供給する。一実施形態では、ウェブページは人の健康に関連するコンテンツを有するウェブサイトを含み、ウェブサイトは、例えば、ブログ、ディスカッションフォーラム、ソーシャルネットワーキングサイト、ヘルスケアプロバイダのウェブサイト、保険会社のウェブサイト、及び、その他のタイプのウェブサイト等を含んでよい。一実施形態において、ウェブページは人の健康に関連するコンテンツを有するウェブサイトを含み、ウェブサイトは、特定の提案に係る相関性に関連することがデータ分析システム104により判定されたものである。
一実施形態において、データ分析システム104はデータ分析サービスを提供するように構成され、データ分析サービスは、人々の生活における特定の出来事と人々の生活における特定の健康転帰との間の提案に係る相関性をテストするように、様々な健康関連ウェブサイトのコンテンツを分析する。一実施形態において、データ分析システム104は、提案に係る相関性の特定の出来事に関連する言葉のグループ(又は一群の言葉)と、提案に係る相関性の健康転帰に関連する言葉のグループとを取得することにより、提案に係る相関性をテストするように構成される。一実施形態において、データ分析システム104は文字認識(テキスト認識)を実行し、特定の出来事に関連する言葉のグループが、提案に係る相関性に関連するように判定される各々の健康関連ウェブサイトのコンテンツにおいて、健康転帰に関連する言葉のグループと一緒に登場する頻度を判定する。
例えば、特定の提案に係る相関性は、高齢者の人々の生活における栄養失調という特定の出来事と、高齢者の人々の生活における物忘れという特定の健康転帰の減少との間の相関性を含んでもよい。一実施形態において、栄養失調という特定の出来事に関連する一群の言葉は、同義語、近似的な同義語、及び/又は、栄養失調に関連する他の言葉(例えば、栄養不良、栄養不良状態、貧しい食生活、不適切なダイエット、不健康なダイエット、食糧不足など)を含んでもよい。物忘れという特定の健康転帰に関連する一群の言葉は、同義語、近似的な同義語、及び/又は、物忘れに関連する他の言葉(例えば、健忘症、不注意、忘れっぽいこと、一時的な意識喪失、ぼんやりしていること等)を含んでもよい。一実施形態において、特定の出来事及び/又は健康転帰に関連する一群の言葉は、テキスト分類器を用いて判定され、例えば、用語の頻度及び/又は用語の重み付けを活用し、言葉を1つ以上の特定の一群の言葉に分類又はカテゴリ化してもよい。
一実施形態において、データ分析システム104は、特定の出来事に関連する一群の言葉が、特定の健康転帰に関連する一群の言葉と同時に出現する頻度を判定するように構成されてよい。一実施形態では、データ分析システム104は、1つ以上の健康関連ウェブサイトのテキストコンテンツにおいて、特定の出来事に関連する一群の言葉のうちの言葉の総数と、特定の健康転帰に関連する一群の言葉のうちの言葉の総数とをカウントすることによって、頻度を判定するように構成されてもよい。一実施形態において、データ分析システム104は、特定の健康関連ウェブサイトのテキストコンテンツにおける一群の言葉のうちの言葉の総数に基づいて、一群の言葉の各々に対する度数分布(frequency distribution)を判定してもよい。一実施形態において、データ分析システム104は、データ分析システム104は、一群の言葉の各々について度数分布を比較するように構成され、度数分布のオーバーラップに基づいて、データ分析システム104は、特定の出来事に関連する一群の言葉が、特定の健康転帰に関連する一群の言葉と同時に出現する頻度を判定するように構成されてもよい。
追加的又は代替的に、一実施形態では、データ分析システム104は、画像認識を実行するように構成され、特定の出来事に関連する一群の言葉が、1つ以上の健康関連ウェブサイトにおける健康転帰に関連する一群の言葉と同時に出現する頻度を判定してもよい。例えば、データ分析システム104は、画像認識を実行するように構成され、健康関連ウェブサイト上で発見された特定の画像が、特定の出来事に関連する一群の言葉のうちの特定の言葉、及び/又は、健康転帰に関連する一群の言葉のうちの特定の言葉、を表現する又はそれに関連するか否かを判定してもよい。特定の画像が特定の言葉に関連する旨の判断に応じて、データ分析システム104は、特定の言葉の数に対して特定の画像を考慮するように構成され、その数は、特定の出来事に関連する一群の言葉が、健康転帰に関連する一群の言葉と同時に出現する頻度を決定するために、データ分析システム104により使用される。
統計的方法に対して追加的に又は代替的に、一実施形態では、データ分析システム104は、例えば、スピーチタギング(speech tagging)の一部、構文解析、及び、他のタイプの言語学的な分析などのような自然言語処理を利用して提案に係る相関性を確認するように構成されてもよい。追加的又は代替的に、一実施形態では、データマイニング、テキストマイニング、画像クラスタリング、相関クラスタリング、タギング及び/又はパージング(parsing)を利用して、提案に係る相関性を確認してもよい。追加的又は代替的に、機械学習、ディープラーニング、及び/又は、人工知能を利用して、提案に係る相関性を確認してもよい。
一実施形態において、データ分析システム104は、特定の閾値に合致する頻度に応じて、提案に係る相関性を確認するように構成されてもよい。一実施形態において、提案に係る相関性は、データ分析システム104のユーザ又はデータ分析システム104に関連する他者が検査及び/又は確認したいことの予備的な見解又は示唆を含んでよい。データ分析システム104は、提案に係る相関性を受け取り、提案に係る相関性を検査し、特定の閾値に合致する頻度に応じて提案に係る相関性を確認するように構成されてよい。
また、一実施形態では、データ分析システム104は、健康転帰に関連する特定の出来事のサブセットを更に具体的に特定するために、提案に係る相関性を洗練するように構成されてもよい。一実施形態において、特定の出来事のサブセットは、特定の出来事の可能性のある原因を含むかもしれない。例えば、特定の出来事が「ストレス」を含み、特定の出来事のサブセットは、新生児、結婚の質、仕事と家庭のバランス等を含むかもしれない。一実施形態において、特定の出来事のサブセットは、あるタイプの特定の出来事を含むかもしれない。例えば、特定の出来事が「栄養失調」を含み、特定の出来事のサブセットが、蛋白エネルギー栄養障害、微量栄養素欠乏症などを含むかもしれない。また、一実施形態では、特定の出来事のサブセットが時間的制限を含む。例えば、特定の出来事が「栄養失調」を含み、特定の出来事のサブセットが6ヶ月間にわたる栄養失調を含むかもしれない。例えば、特定の出来事が「座りがち」、「活動的」又は「健康な食事」という特定のライフスタイルを含み、特定の出来事のサブセットがそれぞれ「一日当たり5時間以上のテレビ鑑賞」、「一週間のうち3回二輪車に乗っている」及び「一日当たり果物を5つ食べている」を含むかもしれない。
一実施形態において、データ分析システム104は、文字認識及び/又は画像認識を実行するように構成され、特定の出来事のサブセットに関連する一群の言葉が、特定の出来事に関連する一群の言葉と同時に出現する頻度を判定してもよい。これら及び他の実施形態において、データ分析システム104は、特定の閾値に適合する頻度に応じて、その出来事のサブセットを包含するために提案に係る相関性を更新するように構成される。例えば、出来事のサブセットは、提案に係る相関性における変数として包含されてもよい。一実施形態において、データ分析システム104は、提案に係る相関性を更新することを示唆するように構成されてもよく、その示唆は、データ分析システムのユーザ、又は、データ分析システム104に関連する他者に提供されてもよい。
一実施形態において、データ分析システム104はパターン認識を実行するように構成され、特定の健康転帰に関連する出来事のうちの1つ以上のサブセット及び/又は1つ以上の出来事を識別してもよい。例えば、データ分析システム104は、パターン認識を利用して、反復的に特定の健康転帰と同時に生じる1つ以上の言葉を識別するように構成されてもよい。一実施形態において、データ分析システム104は、1つ以上の言葉が特定の健康転帰に関連する一群の言葉と同時に生じる頻度を判定するように、構成されてもよい。その言葉は、出来事のうちの特定のサブセット及び/又は特定の出来事に関連付けられてよい。一実施形態では、閾値に適合する頻度に応じて、データ分析システム104は、特定の出来事及び/又は出来事のうちの特定のサブセットを包含するために、提案に係る相関性を更新するように構成されてよい。
一実施形態において、データ分析システム104は、出来事に関連する一群の言葉が特定の健康転帰に関連する一群の言葉と同時に出現する特定の頻度を決定することに関して説明したのと同一又は類似する方法で、出来事のサブセットに関連する一群の言葉が特定の健康転帰に関連する一群の言葉と同時に出現する特定の頻度を決定するように構成されてもよい。例えば、データ分析システム104は、1つ以上の健康関連ウェブサイトのテキストコンテンツにおいて、出来事のサブセットに関連する一群の言葉のうちの言葉の総数と、特定の健康転帰に関連する一群の言葉のうちの言葉の総数とをカウントし、特定の健康関連ウェブサイトのテキストコンテンツにおけるグループ中の言葉の総数に基づいて、一群の言葉の各々に対する度数分布を決定するように構成されてもよい。一実施形態において、データ分析システム104は、一群の言葉の各々についての度数分布を比較し、度数分布におけるオーバーラップに基づいて、データ分析システム104は、特定の出来事のサブセットに関連する一群の言葉が特定の健康転帰に関連する一群の言葉と同時に出現する頻度を決定するように構成されてよい。
一実施形態において、データ分析システム104は、提案に係る相関性に対して適切な1つ以上の健康関連ウェブサイトを決定するように構成されてよい。一実施形態において、提案に係る相関性に対して適切な健康関連ウェブサイトを決定することは、ネットワーク102を介して外部サーバ108から利用可能な複数のウェブサイトの中から適切な健康関連ウェブサイトを選択することを含んでよく、ウェブサイトは例えばヘルスケアプロバイダのウェブサイト、保険会社のウェブサイト、オンラインディスカッションフォーラム、ニュースのウェブサイト、ソーシャルネットワーキングのウェブサイト、事業者祉手当のウェブサイト、コミュニティフォーラムのウェブサイト、ライフスタイルのウェブサイト等であってもよい。
一実施形態において、データ分析システム104は、提案に係る相関性に基づいて、提案に係る相関性に相応しい健康関連ウェブサイトを決定するように構成されてよい。例えば、提案に係る相関性は、ターゲットの個人集団に関連し又はそこで生じ、提案に係る相関性に関する健康管理ウェブサイトはターゲットの集団に基づいて決定されてもよい。ターゲットの集団は、例えば、高齢者の人々、十代、女性、男性、慢性疾患の患者、或いは、他の任意の個人集団を含んでよい。例えば、高齢の人々の生活における実際の社会生活についての特定の出来事と、高齢の人々の生活における物忘れという特定の健康転帰の減少との間の相関性が提案されている場合、ターゲット集団は、高齢の人々を含んでよい。例えば高齢の人々を含むターゲットの集団に応じて、提案に係る相関性に相応しい健康関連ウェブサイトは、例えば、年長者の健康のブログ等のような高齢者指向のウェブサイト、年配の大人に関するヘルス及びウェルネスの情報を含むウェブサイト、年配の人々に売り込むオンラインチャット通信などを包含するように決定されてよい。
一実施形態において、データ分析システム104は、提案に係る相関性のうちの出来事及び/又は提案に係る相関性のうちの健康転帰に基づいて、提案に係る相関性にとって相応しい健康関連ウェブサイトを決定するように構成されてもよい。例えば、提案に係る相関性のうちの出来事は兵役(military service)を含んでもよく、その出来事に基づいて、提案に係る関性にとって相応しい健康関連ウェブサイトは、軍事的なブログ、軍事的なウェブサイト等を包含するように決定されてもよい。別の例として、提案に係る相関性の健康転帰は癌を含んでもよく、健康転帰に基づいて、提案に係る相関性にとって相応しい健康関連ウェブサイトは、癌患者のブログ、オンラインの癌患者健康ジャーナル、癌サポートサイト等であるように決定されてもよい。
一実施形態において、データ分析システム104は、ウェブクローラー(web crawler)を利用してインターネットをクローリングし、提案に係る相関性に関連するコンテンツを有する多数のウェブサイトを識別するように構成されてよい。例えば、インターネットをクローリング(crawling)することは、人の健康及び/又は具体的には以下のものの1つ以上に関連するコンテンツを有する多数のウェブサイトを識別することを、データ分析システム104に許容する：提案に係る相関性についてのターゲット集団、提案に係る相関性のうちの出来事、及び、提案に係る相関性のうちの健康転帰。一実施形態において、データ分析システム104は、例えば、“BingBot”や“GoogleBot”等のようなウェブクローラーを利用してウェブサイトをクローリングすることにより、提案に係る相関性に関連するウェブサイト及び関連しないウェブサイトを区別してもよい。
一実施形態では、データ分析システム104は、提案に係る相関性に関連していると判定された健康関連ウェブサイトからのコンテンツのみを利用して、特定の提案に係る相関性をテストするように構成されてよい。一実施形態において、データ分析システム104により提案に係る相関性に関連していると判定された健康関連ウェブサイトは、1人以上の個人の生活における出来事についてのナラティブ又は記述(accounts)を含むかもしれない。ナラティブ(又は語り)は個人の生活についての記述を含むかもしれない。例えば、ナラティブは、オンラインブログ、ジャーナル、記録、日記、フォーラム等を含んでよい。一実施形態において、ナラティブは、個人が経験した健康転帰、個人の生活における出来事、及び、個人の生活における出来事のサブセット等のうちの1つ以上を含んでよい。
一実施形態において、データ分析システム104は、ウェブサイトをスキャニングしてコンテンツを分析することにより、ウェブサイトがナラティブを含むことを判定してもよい。データ分析システム104は、コンテンツを分析し、例えば、コンテンツが、複数の日付や時間を指すリファレンス、時系列的な投稿又はエントリ、他の投稿より遅い時間が記された投稿、「T」又は「my」を指すリファレンスについての閾回数(その回数の出現は、ナラティブを含むウェブサイトのインジケータとなり得る)を含んでいるか否か等を判定してもよい。
一実施形態において、1つ以上のナラティブを含む健康関連ウェブサイトについてのテキストコンテンツに応じて、データ分析システム104は、ナラティブに関して言語認識を実行し、提案に係る相関性の出来事及び/又は提案に係る相関性の出来事のサブセットが、ナラティブにより語られているように、提案に係る相関性の健康転帰より早い時点で生じている頻度を判定するように構成されてよい。例えば、健康関連ウェブサイトは次のようなコメントを含んでもよい：
私の名前はダナ(Dana)。2012年2月に乳癌と診断されました。私の息子は16歳半のときに統合性失調症と診断されました。私の夫は私の診断の前に約4回失職し、私達の家を失う寸前でした。そのことは私の生活の中でとても大きなストレスの原因となりました。ですから、癌はストレスにより引き起こされるのだ、と明言できます。
そのコメントに基づいて、ストレスという特定の出来事が、乳癌という特定の健康転帰よりも前に生じていることを判定するために、言語認識が使用されてもよい。多数の健康関連ウェブサイトで発見されるコメント及び追加的なナラティブを分析するために言語認識を利用することにより、データ分析システム104は、ストレスという特定の出来事及び/又はストレスという出来事のサブセットが、多数の健康関連ウェブサイトの中で乳癌の健康転帰よりも時間的に早期に生じている頻度を判定してもよい。言語認識は、膨大な数の健康関連ウェブサイトで発見されるナラティブの分析を短期間のうちに可能にし；そのような分析は人間には不可能であろう。言語認識を利用して、データ分析システム104は、提案に係る相関性の出来事及び/又は提案に係る相関性の出来事のサブセットが、提案に係る相関性の健康転帰よりも時間的に早期に生じている頻度を速やかに判定できる。
追加的又は代替的に、一実施形態では、ナラティブは1つ以上の日付及び/又は時間を含み、例えば、ブログ又はその他のナラティブに対して投稿がなされた時を示す日付及び/又は時間スタンプ等を含むかもしれない。これら及び他の実施形態において、データ分析システム104は、ナラティブに関連する日付及び/又は時間に基づいて、ナラティブにより語られているように、出来事及び/又は出来事のサブセットが健康転帰より早い時点で生じている頻度を判定するように構成されてよい。
一実施形態において、データ分析システム104により受診されるセンサデータは、データ分析システム104により追跡される1人以上の追跡される者112の生活における1つ以上の出来事を示してもよい。一実施形態において、センサは、追跡される者112の生活における出来事の1つ以上のパターンを示してもよい。一実施形態において、センサは、追跡される者112の生活における複数の健康転帰のうちの何れかを更に示していてもよい。一実施形態において、データ分析システム104は、パターン認識を実行し、特定の出来事及び/又は出来事の特定のパターンが特定の健康転帰に関連することを確認するように構成されてもよい。
一実施形態において、パターン認識は、多数の追跡される者112からの大量のセンサデータの分析を可能にし、そのようなことは人間には不可能であろう。パターン認識を利用して、データ分析システム104は、特定の出来事及び/又は出来事の特定のパターンが特定の健康転帰に関連している頻度を速やかに判定する。
一実施形態では、特定の出来事に関連する一群の言葉及び/又は特定の出来事の特定のサブセットに関連する一群の言葉が、特定の健康転帰に関連する一群の言葉と同時に出現する特定の頻度が、特定の閾値に適合することに応答して、データ分析システム104は、データ分析システムのユーザ又はデータ分析システム104に関連する他の者(例えば、データ分析システム104のアドミニストレータ又は研究者など)に、特定の出来事を提示するように構成されてもよい。一実施形態では、ユーザ及び/又は他の者は、特定の出来事及び/又は特定の出来事のうちの特定のサブセットが、特定の健康転帰に関連しているか否かを、研究所、病院又は他のリサーチ施設で更に検査することを判断してもよい。
本開示の範囲から逸脱することなく、例示的な動作環境100に対して変形、追加又は省略が施されてよい。例えば、一実施形態において、例示的な動作環境100は、明示的には図示又は記述されていない他のコンポーネントを何個でも含んでよい。例えば、例示的な動作環境100は、センサ106及び/又はデバイス110を含まなくてもよい。別の例として、例示的な動作環境100は、例えば、測位サーバ、スケジュールサーバ又は例示されてない他のサーバなどのような1つ以上のサーバを含んでもよく、これらはデータ分析システム104にセンサデータを提供するために使用されてよい。更なる例として、データ分析システム104の1人以上のユーザ(図1には示されていない)は、1つ以上のユーザデバイス(図1には示されていない)に関連していてもよく、そのデバイスは、アプリケーションプログラムインターフェース及び/又はネットワーク102によりデータ分析システム104に接続されてもよい。
図2は、本開示により説明される少なくとも1つの実施形態に従って構成される図1のデータ分析システム104の一実施形態についてのブロック図である。図示されるように、データ分析システム104は、プロセッサ204、メモリ206及び通信インターフェース208を含んでよい。プロセッサ204、メモリ206及び通信インターフェース208は通信バス210により通信可能に結合される。通信バス210は、メモリバス、ストレージインターフェースバス、バス/インターフェースコントローラ、インターフェースバス等又はそれらの任意の組み合わせを含んでよいが、それらに限定されない。
一般に、通信インターフェース208は、図1のネットワーク102のようなネットワークを介する通信を支援する。通信インターフェース208は、ネットワークインターフェースカード、ネットワークアダプタ、LANアダプタ、又は、その他の適切な通信インターフェースを含んでよいが、これらに限定されない。
プロセッサ204はコンピュータ命令を実行するように構成され、コンピュータ命令は、本開示で説明される機能及び動作を実行することを、データ分析システム104に行わせる。例えば、一般に、プロセッサ204は、人の健康に関連するコンテンツを有する1つ以上のウェブサイトを判定するように構成されてよい。他の例として、プロセッサ204は、人々の生活における出来事と人々の生活における健康転帰との間の提案に係る相関性を検査するように構成されてよい。プロセッサ204は、プロセッサ、マルチコアプロセッサ、マイクロプロセッサ(μP)、コントローラ、マイクロコントローラ(μC)、中央処理ユニット(CPU)、ディジタル信号プロセッサ(DSP)、それらの何らかの組み合わせ、或いは、その他の適切なプロセッサを含んでよいが、これらに限定されない。
一実施形態において、コンピュータ命令は、上述したようなプロセッサ204による実行に備えてメモリ206にロードされる。例えば、コンピュータ命令は、限定ではないが例えばセオリーモジュール212のような1つ以上のモジュールの形式におけるものであってもよい。一実施形態では、機能及び動作の実行中に生成、受信及び/又は処理されるデータは、少なくとも一時的にメモリ206に保存される。更に、メモリ206は、ランダムアクセスメモリ(RAM)のような揮発性ストレージを含んでもよい。より具体的には、データ分析システム104は有形のコンピュータ読み取り可能なストレージ媒体を含んでもよく、ストレージ媒体は、例えば、RAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリ又はその他のメモリ技術、CD-ROM、ディジタル多用途ディスク(DVD)又は他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又は他の磁気ストレージデバイス、或いは、他の何らかの有形のコンピュータ読み取り可能なストレージ媒体などであるが、これらに限定されない。
本開示の範囲から逸脱することなく、データ分析システム104に対して変形、追加又は省略が施されてもよい。例えば、一実施形態において、データ分析システム104は、明示的に図示も記述もされていない他の任意の数のコンポーネントを含んでもよい。例えば、データ分析システム200は、例えば追跡される者に関連するセンサデータのような追跡される者に関する様々な情報を保存する1つ以上のデータベースを含んでよい。
図3は、本開示で説明される少なくとも1つの実施形態に従って構成される図1の動作環境で実現される方法例300のフローチャートを示す。方法300は、ウェブサービスにより健康関連データ分析サービスを提供する方法を含む。方法300に関連する1つ以上の動作は、図1及び図2のデータ分析システムにより、全体的又は部分的に及び個別的又は集合的に実施されてもよい。例えば、図2のプロセッサ204は、セオリーモジュール212のプログラム命令を実行することにより、方法300に関連する1つ以上の動作を実行するように構成されてもよい。別個のブロックとして図示されているが、所望の実現手段に応じて、様々なブロックは、追加的なブロックに分割されてもよいし、より少数のブロックに統合されてもよいし、或いは、省略されてもよい。
方法300はブロック302から始まり、ウェブクローラーによりインターネットがクローリングされ、人の健康に関連するコンテンツを有する多数のウェブサイトを特定する。ブロック302はブロック304に続く。ブロック304では、出来事に関連する多数の言葉及び健康転帰に関連する多数の言葉が取得される。出来事に関連する多数の言葉及び健康転帰に関連する多数の言葉は、例えば、テキスト分類を用いて取得されてもよい。ブロック304はブロック306に続く。
ブロック306において、テキスト認識が実行され、インターネットをクローリングすることで特定された多数のウェブサイト各々のコンテンツにおいて、出来事に関連する多数の言葉が、健康転帰に関連する多数の言葉と同時に出現する頻度を判定してもよい。ブロック306はブロック308に続く。ブロック308では、閾値に適合する頻度に応じて、人々の生活における出来事と人々の生活における健康転帰との間の提案に係る相関性が確認される。ブロック308はブロック310に続く。
ブロック310では、アプリケーションプログラムインターフェースにより、健康関連データ分析サービスのユーザに、提案され確認された相関性が送信される。一実施形態において、アプリケーションプログラムインターフェースは、複数のウェブサイトのコンテンツの一部分にアクセスすることを、データ分析サービスのプロバイダに許容するように構成されてもよい。本開示で説明されるこれら及び他のプロセス及び方法に関し、プロセス及び方法で実行される機能は異なる順序で実現されてもよいことを、当業者は認めるであろう。更に、説明されたステップ及び動作は具体例として与えられているに過ぎず、開示される実施形態の本質から逸脱することなく、ステップ及び動作のうちのいくつかは、選択的であってもよいし、より少ないステップ及び動作に統合されてもよいし、或いは、追加的なステップ及び動作に拡張されてもよい。
例えば、一実施形態において、方法300は、ウェブサービスにより健康関連データ分析サービスを起動するように構成されるアプリケーションプログラムインターフェースを提供することを含んでもよい。一実施形態において、アプリケーションプログラムインターフェースは、分析に備えて1つ以上のウェブサイトからコンテンツを抽出するために使用されてもよい。例えば、アプリケーションプログラムインターフェースは、データ分析サーバに、ユーザに関連する1つ以上のウェブサイトのコンテンツを供給することを、データ分析サーバのユーザに許容するように構成されてよい。一実施形態において、特定のユーザは、その特定のユーザに関連するウェブサイトのコンテンツの特定の部分のみを共有する好みを有し、その好みを、アプリケーションプログラムインターフェースにより通知してもよい。他の具体例として、追加的又は代替的に、一実施形態において、方法300は、1つ以上のナラティブを含むウェブサイトのコンテンツに応じて、ナラティブに関して言語認識を実行し、ナラティブで語られるように、出来事が健康転帰より時間的に先行して生じる特定の頻度を判定する工程；及び；特定の閾値に適合する特定の頻度に応じて、提案に係る相関性を確認する工程；を含んでよい。
追加的又は代替的に、一実施形態では、方法300は以下の工程のうちの1つ以上を含んでもよい：人々に関連するセンサからセンサデータを取得する工程；センサデータに関連する時間データに基づいて、人々の生活において出来事が転帰の前に生じる特定の頻度を判定する工程；及び；特定の閾値に適合する特定の頻度に応じて、提案に係る相関性を確認する工程。一実施形態において、センサデータは人々の生活における出来事及び転帰を示してもよい。
別の例として、一実施形態では、方法300は出来事及び健康転帰の間の提案に係る相関性を改善することを含んでもよい。一実施形態において、出来事及び健康転帰の間の提案に係る相関性を改善することは、以下の工程のうちの1つ以上を含んでよく、それらは：テキスト認識を実行し、出来事のサブセットに関連する多数の言葉が、各ウェブサイトのコンテンツにおいて健康転帰に関する多数の言葉と同時に登場する頻度を決定する工程；及び；特定の閾値に適合する特定の頻度に応じて、出来事のサブセットを提案に係る相関性に含めるように、提案に係る相関性を更新する工程である。
追加的又は代替的に、一実施形態において、出来事及び健康転帰の間の提案に係る相関性を改善することは、以下の工程のうちの1つ以上を含んでよく、それらは：ナラティブに関して言語認識を実行し、出来事のサブセットが、ナラティブにより語られるように健康転帰より時間的に先行して生じる頻度を判定する工程；及び；特定の閾値に適合する特定の頻度に応じて、出来事のサブセットを提案に係る相関性に含めるように、提案に係る相関性を更新する工程である。
追加的又は代替的に、一実施形態において、方法300は以下の工程のうちの1つ以上を含んでもよく、それらは：人々に関連付けられているセンサからセンサデータを取得する工程；他の出来事が人々の生活の中で健康転帰より前に生じている特定の頻度をセンサデータに基づいて判定する工程；特定の閾値に適合する特定の頻度に応じて、他の出来事と健康転帰との間の追加的な相関性を判定する工程；及び；判定された追加的な相関性を包含するように提案に係る相関性を改善する工程；である。一実施形態において、センサデータは、人々の生活における他の出来事及び健康転帰を示す。
追加的又は代替的に、一実施形態において、方法300は以下の工程のうちの1つ以上を含んでもよく、それらは：人々に関連付けられているセンサからセンサデータを取得する工程；他の出来事が人々の生活の中で健康転帰より前に生じている特定の頻度をセンサデータに基づいて判定する工程；特定の閾値に適合する特定の頻度に応じて、他の出来事と健康転帰との間の追加的な相関性を判定する工程；及び；判定された追加的な相関性を包含するように提案に係る相関性を改善する工程；である。一実施形態において、センサデータは、人々の生活における他の出来事及び健康転帰を示す。一実施形態において、センサは図1のセンサ106のうちの何れかを含んでよい又は対応していてよい。
本開示で説明されている何らかのシステム及び方法は、一般に、(汎用ハードウェアに保存され且つそれにより実行される)ソフトウェアで実現されるように説明されているが、特定のハードウェア実現手段又はソフトウェア及び特定のハードウェア実現手段の組み合わせも可能であり、本願でも想定されている。本説明において、「コンピューティングエンティティ」は、本開示において上述したような任意のコンピューティングシステム、或いは、コンピューティングシステム上で動作する任意のモジュール又はモジュールの組み合わせであってよい。
本開示及び特に特許請求の範囲(例えば、添付の特許請求の範囲における本文)で使用される用語は、一般に、「開放的」な用語として意図されている(例えば、「〜を含んでいる」という用語は、「〜を含んでいるがそれに限定されない」ように解釈されるべきであり、「〜を有する」という用語は、「少なくとも〜を有する」ように解釈されるべきであり、「〜を含む」という用語は「〜を含むがそれに限定されない」ように解釈されるべきである、等々である。)。
追加的に、対象とされる請求項の記載について特定の数が意図される場合、そのような意図は請求項の中で明示的に記載され、そのような記載がない場合、そのような意図は存在しない。例えば、理解を促す例として、仮に添付の請求項が「少なくとも1つ」及び「1つ以上」という前置きの語句の利用を含んでいるかもしれない。しかしながら、そのような語句の利用は、「ある」という不定冠詞的な請求項の前置きの語句は、何らかの特定の請求項が、そのように導入される請求項の記載を、唯一その記述を含む実施形態に限定することを意味するように解釈されるべきではなく、たとえ同じ請求項が「1つ以上」又は「少なくとも1つ」及び「或る」のような不定冠詞的な語句を含む場合でさえ、限定解釈されるべきでない(例えば、「ある」は「少なくとも1つ」又は「1つ以上」を意味するように解釈されるべきである)；同じことが、請求項の記載の前置きに使用される定冠詞的な語句の利用についても成立する。
更に、対象とされる請求項の記載について特定の数が明示的に記載される場合、当業者は、そのような記述は、記載された数を「少なくとも」の意味に解釈すべきであることを認めるであろう(例えば、「2つの事項」というそのままの表現は、他の修飾語がなければ、少なくとも2つの事項、或いは、2つ以上の事項を意味する)。更に、「A、B及びCのうちの少なくとも1つ」又は「A、B及びCのうちの1つ以上」等に類する言い回しが使用される状況では、一般に、そのような構成は、A単独、B単独、C単独、A及びBともに、A及びCともに、B及びCともに、或いは、A、B、C一緒になどの意味に使用される。例えば、「及び/又は」という用語の利用は、この方法で構成されるように解釈される。
更に、2つ以上の代替的な言葉を表す何らかの離接語又は語句は、明細書、請求の範囲又は図面によらず、それらの用語のうちの1つ、それらの用語のうちの何れか或いはそれら双方を含む可能性の想定を理解すべきである。例えば、「A」又は「B」という語句は、「A」又は「B」又は「A及びB」という可能性を包含するように理解されるべきである。
本開示で記載された全ての具体例及び条件付きの言葉は、従来技術を進歩させるように発明者等が貢献した概念及び本発明を理解する際に読者を支援するように、教育的目的で意図されており、そのように具体的に記述された具体例及び条件に限定することなく本発明は解釈されるべきである。本開示の実施形態は詳細に説明されているが、様々な変形、置換及び代替が、本開示の精神及び範囲から逸脱することなくそれらに対してなされてよいことが、理解されるべきである。
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。
(付記1)
ウェブサービスにより健康関連データ分析サービスを提供する、コンピュータにより実行される方法であって：
ウェブクローラーによりインターネットをクローリングし、人の健康に関連するコンテンツを有する複数のウェブサイトを識別する工程；
人々のライフスタイルに関連する複数の言葉、及び、人々の生活における健康転帰に関連する複数の言葉を、テキスト分類を利用して取得する工程；
テキスト認識を実行し、前記インターネットをクローリングすることで識別された複数のウェブサイト各々のコンテンツにおいて、前記ライフスタイルに関連する前記複数の言葉が、前記健康転帰に関連する前記複数の言葉と同時に出現する頻度を判定する工程；
前記頻度が閾値に適合することに応じて、前記ライフスタイル及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を確認する工程；及び
アプリケーションプログラムインターフェースにより、前記健康関連データ分析サービスのユーザに、提案に係る確認された相関性を送信する工程であって、前記アプリケーションプログラムインターフェースは、前記健康関連データ分析サービスのプロバイダが、前記複数のウェブサイトのコンテンツの一部分にアクセスすることを許容するように構成されている、工程；
を有する方法。
(付記2)
前記方法は、前記ライフスタイル及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を改善する工程を更に有し、前記改善する工程は：
テキスト認識を実行し、前記ライフスタイルのサブセットに関連する複数の言葉が、前記複数のウェブサイト各々のコンテンツにおいて前記健康転帰に関連する前記複数の言葉と同時に出現する別の頻度を決定する工程；及び
前記別の頻度が別の閾値に適合すること応じて、前記ライフスタイルのサブセットを前記提案に係る相関性に含めるように、前記提案に係る相関性を更新する工程；
を含む、付記１に記載の方法。
(付記3)
前記方法は、前記ライフスタイル及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を改善する工程を更に有し、前記改善する工程は：
前記複数のウェブサイトのコンテンツが1つ以上のナラティブを含むことに応じて、前記ナラティブに関して言語認識を実行し、前記ライフスタイルのサブセットが、前記ナラティブにより語られるように前記健康転帰より時間的に先行して生じる追加の頻度を判定する工程；及び
前記追加の頻度が追加の閾値に適合することに応じて、前記ライフスタイルのサブセットを前記提案に係る相関性に含めるように、前記提案に係る相関性を更新する工程；
を更に有する、付記2に記載の方法。
(付記4)
前記複数のウェブサイトのコンテンツが1つ以上のナラティブを含むことに応じて、前記ナラティブに関して言語認識を実行し、前記ライフスタイルが、人々の生活の中で、前記ナラティブにより語られるように前記健康転帰よりも時間的に先行して生じる別の頻度を判定する工程；及び
前記別の頻度が別の閾値に適合することに応じて、前記提案に係る相関性を確認する工程；
を更に含む付記1に記載の方法。
(付記5)
前記ライフスタイル及び前記健康転帰を示すセンサデータを、人々に関連付けられているセンサから取得する工程；
前記ライフスタイルが前記健康転帰より前に生じている別の頻度を、前記センサデータに関連付けられている時間データに基づいて判定する工程；及び
前記別の頻度が別の閾値に適合することに応じて、前記提案に係る相関性を確認する工程；
を更に含む付記1に記載の方法。
(付記6)
前記人々の別のライフスタイル及び前記健康転帰を示すセンサデータを、人々に関連付けられているセンサから取得する工程；
前記別のライフスタイルが、前記人々の生活における前記健康転帰より前に、前記人々の生活の中で生じている別の頻度を、前記センサデータに基づいて判定する工程；
前記別の頻度が別の閾値に適合することに応じて、前記別のライフスタイル及び前記健康転帰の間の別の相関性を判定する工程；及び
判定された追加的な相関性を含むように前記提案に係る相関性を改善する工程；
を更に含む付記1に記載の方法。
(付記7)
命令が保存されるメモリ；
前記メモリに通信可能に結合されるプロセッサ；
を有するシステムであって、前記メモリに保存される前記命令は、
ウェブクローラーによりインターネットをクローリングし、人の健康に関連するコンテンツを有する複数のウェブサイトを識別する工程；
人々の生活における出来事に関連する複数の言葉、及び、人々の生活における健康転帰に関連する複数の言葉を取得する工程；
前記複数のウェブサイトのコンテンツが1つ以上のナラティブを含むことに応じて、前記ナラティブに関して言語認識を実行し、前記出来事が、前記ナラティブにより語られるように前記健康転帰より時間的に先行して生じる頻度を判定する工程；及び
前記頻度が閾値に適合することに応じて、前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を確認する工程；及び
アプリケーションプログラムインターフェースにより、健康関連データ分析サービスのユーザに、提案に係る確認された相関性を送信する工程；
を前記プロセッサに実行させる、システム。
(付記8)
前記命令は、前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を改善する工程を前記プロセッサに行わせるように更に構成され、前記改善する工程は：
テキスト認識を実行し、前記出来事のサブセットに関連する複数の言葉が、前記複数のウェブサイト各々のコンテンツにおいて前記健康転帰に関連する前記複数の言葉と同時に出現する別の頻度を決定する工程；及び
前記別の頻度が別の閾値に適合すること応じて、前記出来事のサブセットを前記提案に係る相関性に含めるように、前記提案に係る相関性を更新する工程；
を含む、付記7に記載のシステム。
(付記9)
前記命令は、前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を改善する工程を前記プロセッサに行わせるように更に構成され、前記改善する工程は：
前記複数のウェブサイトのコンテンツが1つ以上のナラティブを含むことに応じて、前記ナラティブに関して言語認識を実行し、前記出来事のサブセットが、前記ナラティブにより語られるように前記健康転帰より時間的に先行して生じる追加の頻度を判定する工程；及び
前記追加の頻度が追加の閾値に適合することに応じて、前記出来事のサブセットを前記提案に係る相関性に含めるように、前記提案に係る相関性を更新する工程；
を含む、付記8に記載のシステム。
(付記10)
テキスト認識を実行し、前記出来事に関連する複数の言葉が、前記複数のウェブサイト各々のコンテンツにおいて前記健康転帰に関連する前記複数の言葉と同時に出現する別の頻度を決定する工程；及び
前記別の頻度が別の閾値に適合することに応答して、前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を確認する工程；
が前記プロセッサにより実行される付記7に記載のシステム。
(付記11)
前記出来事及び前記健康転帰を示すセンサデータを、人々に関連付けられているセンサから取得する工程；
前記出来事が前記健康転帰より前に生じている別の頻度を、前記センサデータに関連付けられている時間データに基づいて判定する工程；及び
前記別の頻度が別の閾値に適合することに応じて、前記提案に係る相関性を確認する工程；
が前記プロセッサにより実行される付記7に記載のシステム。
(付記12)
前記命令は、前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を改善する工程を前記プロセッサに行わせるように更に構成され、前記改善する工程は：
別の出来事及び前記健康転帰を示すセンサデータを、前記人々に関連付けられているセンサから取得する工程；
前記別の出来事が前記健康転帰より前に生じている別の頻度を、前記センサデータに基づいて判定する工程；
前記別の頻度が別の閾値に適合することに応じて、前記別の出来事及び前記健康転帰の間の別の相関性を判定する工程；及び
判定された追加的な相関性を含むように前記提案に係る相関性を改善する工程；
を有する付記7に記載のシステム。
(付記13)
命令が保存される1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は、ウェブサービスにより健康関連データ分析サービスを提供するために動作の実行又は動作のパフォーマンスの制御を1つ以上のプロセッサに実行させ、前記動作は：
ウェブクローラーによりインターネットをクローリングし、人の健康に関連するコンテンツを有する複数のウェブサイトを識別する工程；
人々の生活における出来事に関連する複数の言葉、及び、人々の生活における健康転帰に関連する複数の言葉を取得する工程；
テキスト認識を実行し、前記インターネットをクローリングすることで識別された複数のウェブサイト各々のコンテンツにおいて、前記出来事に関連する前記複数の言葉が、前記健康転帰に関連する前記複数の言葉と同時に出現する頻度を判定する工程；
前記頻度が閾値に適合することに応じて、前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を確認する工程；及び
アプリケーションプログラムインターフェースにより、前記健康関連データ分析サービスのユーザに、提案に係る確認された相関性を送信する工程；
を有する、1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
(付記14)
前記動作は：
テキスト認識を実行し、前記出来事のサブセットに関連する複数の言葉が、前記複数のウェブサイト各々のコンテンツにおいて前記健康転帰に関連する前記複数の言葉と同時に出現する別の頻度を決定する工程；及び
前記別の頻度が別の閾値に適合すること応じて、前記出来事のサブセットを前記提案に係る相関性に含めるように、前記提案に係る相関性を更新する工程；
を更に有する付記13に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
(付記15)
前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を改善する工程が：
前記複数のウェブサイトのコンテンツが1つ以上のナラティブを含むことに応じて、前記ナラティブに関して言語認識を実行し、前記出来事のサブセットが、前記ナラティブにより語られるように前記健康転帰より時間的に先行して生じる追加の頻度を判定する工程；及び
前記追加の頻度が追加の閾値に適合することに応じて、前記出来事のサブセットを前記提案に係る相関性に含めるように、前記提案に係る相関性を更新する工程；
を更に有する付記14に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
(付記16)
前記複数のウェブサイトのコンテンツが1つ以上のナラティブを含むことに応じて、前記ナラティブに関して言語認識を実行し、前記出来事が、前記ナラティブにより語られるように前記健康転帰より時間的に先行して生じる追加の頻度を判定する工程；及び
前記追加の頻度が追加の閾値に適合することに応じて、前記提案に係る相関性を確認する工程；
を更に有する付記13に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
(付記17)
前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を検査することが：
前記出来事及び前記健康転帰を示すセンサデータを、前記人々に関連付けられているセンサから取得する工程；
前記出来事が前記健康転帰より前に生じている別の頻度を、前記センサデータに関連付けられている時間データに基づいて判定する工程；及び
前記別の頻度が別の閾値に適合することに応じて、前記提案に係る相関性を確認する工程；
を更に有する付記13に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
(付記18)
前記動作は：
別の出来事及び前記健康転帰を示すセンサデータを、前記人々に関連付けられているセンサから取得する工程；
前記別の出来事が前記健康転帰より前に生じている別の頻度を、前記センサデータに基づいて判定する工程；
前記別の頻度が別の閾値に適合することに応じて、前記別の出来事及び前記健康転帰の間の別の相関性を判定する工程；及び
判定された追加的な相関性を含むように前記提案に係る相関性を改善する工程；
を更に有する付記13に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
(付記19)
前記アプリケーションプログラムインターフェースは、データ分析サービスのプロバイダが、複数のウェブサイトのコンテンツの一部分にアクセスすることを許容するように構成される、付記13に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
(付記20)
前記出来事に関連する複数の言葉及び前記健康転帰に関連する複数の言葉は、テキスト分類を利用して取得される、付記13に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。

Claims (20)

  1. ウェブサービスにより健康関連データ分析サービスを提供する、コンピュータにより実行される方法であって：
    ウェブクローラーによりインターネットをクローリングし、人の健康に関連するコンテンツを有する複数のウェブサイトを識別する工程；
    人々のライフスタイルに関連する複数の言葉、及び、人々の生活における健康転帰に関連する複数の言葉を、テキスト分類を利用して取得する工程；
    テキスト認識を実行し、前記インターネットをクローリングすることで識別された複数のウェブサイト各々のコンテンツにおいて、前記ライフスタイルに関連する前記複数の言葉が、前記健康転帰に関連する前記複数の言葉と同時に出現する頻度を判定する工程；
    前記頻度が閾値に適合することに応じて、前記ライフスタイル及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を確認する工程；及び
    アプリケーションプログラムインターフェースにより、前記健康関連データ分析サービスのユーザに、提案に係る確認された相関性を送信する工程であって、前記アプリケーションプログラムインターフェースは、前記健康関連データ分析サービスのプロバイダが、前記複数のウェブサイトのコンテンツの一部分にアクセスすることを許容するように構成されている、工程；
    を有する方法。
  2. 前記方法は、前記ライフスタイル及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を改善する工程を更に有し、前記改善する工程は：
    テキスト認識を実行し、前記ライフスタイルのサブセットに関連する複数の言葉が、前記複数のウェブサイト各々のコンテンツにおいて前記健康転帰に関連する前記複数の言葉と同時に出現する別の頻度を決定する工程；及び
    前記別の頻度が別の閾値に適合すること応じて、前記ライフスタイルのサブセットを前記提案に係る相関性に含めるように、前記提案に係る相関性を更新する工程；
    を含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記方法は、前記ライフスタイル及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を改善する工程を更に有し、前記改善する工程は：
    前記複数のウェブサイトのコンテンツが1つ以上のナラティブを含むことに応じて、前記ナラティブに関して言語認識を実行し、前記ライフスタイルのサブセットが、前記ナラティブにより語られるように前記健康転帰より時間的に先行して生じる追加の頻度を判定する工程；及び
    前記追加の頻度が追加の閾値に適合することに応じて、前記ライフスタイルのサブセットを前記提案に係る相関性に含めるように、前記提案に係る相関性を更新する工程；
    を更に有する、請求項2に記載の方法。
  4. 前記複数のウェブサイトのコンテンツが1つ以上のナラティブを含むことに応じて、前記ナラティブに関して言語認識を実行し、前記ライフスタイルが、人々の生活の中で、前記ナラティブにより語られるように前記健康転帰よりも時間的に先行して生じる別の頻度を判定する工程；及び
    前記別の頻度が別の閾値に適合することに応じて、前記提案に係る相関性を確認する工程；
    を更に含む請求項1に記載の方法。
  5. 前記ライフスタイル及び前記健康転帰を示すセンサデータを、人々に関連付けられているセンサから取得する工程；
    前記ライフスタイルが前記健康転帰より前に生じている別の頻度を、前記センサデータに関連付けられている時間データに基づいて判定する工程；及び
    前記別の頻度が別の閾値に適合することに応じて、前記提案に係る相関性を確認する工程；
    を更に含む請求項1に記載の方法。
  6. 前記人々の別のライフスタイル及び前記健康転帰を示すセンサデータを、人々に関連付けられているセンサから取得する工程；
    前記別のライフスタイルが、前記人々の生活における前記健康転帰より前に、前記人々の生活の中で生じている別の頻度を、前記センサデータに基づいて判定する工程；
    前記別の頻度が別の閾値に適合することに応じて、前記別のライフスタイル及び前記健康転帰の間の別の相関性を判定する工程；及び
    判定された追加的な相関性を含むように前記提案に係る相関性を改善する工程；
    を更に含む請求項1に記載の方法。
  7. 命令が保存されるメモリ；
    前記メモリに通信可能に結合されるプロセッサ；
    を有するシステムであって、前記メモリに保存される前記命令は、
    ウェブクローラーによりインターネットをクローリングし、人の健康に関連するコンテンツを有する複数のウェブサイトを識別する工程；
    人々の生活における出来事に関連する複数の言葉、及び、人々の生活における健康転帰に関連する複数の言葉を取得する工程；
    前記複数のウェブサイトのコンテンツが1つ以上のナラティブを含むことに応じて、前記ナラティブに関して言語認識を実行し、前記出来事が、前記ナラティブにより語られるように前記健康転帰より時間的に先行して生じる頻度を判定する工程；及び
    前記頻度が閾値に適合することに応じて、前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を確認する工程；及び
    アプリケーションプログラムインターフェースにより、健康関連データ分析サービスのユーザに、提案に係る確認された相関性を送信する工程；
    を前記プロセッサに実行させる、システム。
  8. 前記命令は、前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を改善する工程を前記プロセッサに行わせるように更に構成され、前記改善する工程は：
    テキスト認識を実行し、前記出来事のサブセットに関連する複数の言葉が、前記複数のウェブサイト各々のコンテンツにおいて前記健康転帰に関連する前記複数の言葉と同時に出現する別の頻度を決定する工程；及び
    前記別の頻度が別の閾値に適合すること応じて、前記出来事のサブセットを前記提案に係る相関性に含めるように、前記提案に係る相関性を更新する工程；
    を含む、請求項7に記載のシステム。
  9. 前記命令は、前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を改善する工程を前記プロセッサに行わせるように更に構成され、前記改善する工程は：
    前記複数のウェブサイトのコンテンツが1つ以上のナラティブを含むことに応じて、前記ナラティブに関して言語認識を実行し、前記出来事のサブセットが、前記ナラティブにより語られるように前記健康転帰より時間的に先行して生じる追加の頻度を判定する工程；及び
    前記追加の頻度が追加の閾値に適合することに応じて、前記出来事のサブセットを前記提案に係る相関性に含めるように、前記提案に係る相関性を更新する工程；
    を含む、請求項8に記載のシステム。
  10. テキスト認識を実行し、前記出来事に関連する複数の言葉が、前記複数のウェブサイト各々のコンテンツにおいて前記健康転帰に関連する前記複数の言葉と同時に出現する別の頻度を決定する工程；及び
    前記別の頻度が別の閾値に適合することに応答して、前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を確認する工程；
    が前記プロセッサにより実行される請求項7に記載のシステム。
  11. 前記出来事及び前記健康転帰を示すセンサデータを、人々に関連付けられているセンサから取得する工程；
    前記出来事が前記健康転帰より前に生じている別の頻度を、前記センサデータに関連付けられている時間データに基づいて判定する工程；及び
    前記別の頻度が別の閾値に適合することに応じて、前記提案に係る相関性を確認する工程；
    が前記プロセッサにより実行される請求項7に記載のシステム。
  12. 前記命令は、前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を改善する工程を前記プロセッサに行わせるように更に構成され、前記改善する工程は：
    別の出来事及び前記健康転帰を示すセンサデータを、前記人々に関連付けられているセンサから取得する工程；
    前記別の出来事が前記健康転帰より前に生じている別の頻度を、前記センサデータに基づいて判定する工程；
    前記別の頻度が別の閾値に適合することに応じて、前記別の出来事及び前記健康転帰の間の別の相関性を判定する工程；及び
    判定された追加的な相関性を含むように前記提案に係る相関性を改善する工程；
    を有する請求項7に記載のシステム。
  13. 命令が保存される1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は、ウェブサービスにより健康関連データ分析サービスを提供するために動作の実行又は動作のパフォーマンスの制御を1つ以上のプロセッサに実行させ、前記動作は：
    ウェブクローラーによりインターネットをクローリングし、人の健康に関連するコンテンツを有する複数のウェブサイトを識別する工程；
    人々の生活における出来事に関連する複数の言葉、及び、人々の生活における健康転帰に関連する複数の言葉を取得する工程；
    テキスト認識を実行し、前記インターネットをクローリングすることで識別された複数のウェブサイト各々のコンテンツにおいて、前記出来事に関連する前記複数の言葉が、前記健康転帰に関連する前記複数の言葉と同時に出現する頻度を判定する工程；
    前記頻度が閾値に適合することに応じて、前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を確認する工程；及び
    アプリケーションプログラムインターフェースにより、前記健康関連データ分析サービスのユーザに、提案に係る確認された相関性を送信する工程；
    を有する、1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
  14. 前記動作は：
    テキスト認識を実行し、前記出来事のサブセットに関連する複数の言葉が、前記複数のウェブサイト各々のコンテンツにおいて前記健康転帰に関連する前記複数の言葉と同時に出現する別の頻度を決定する工程；及び
    前記別の頻度が別の閾値に適合すること応じて、前記出来事のサブセットを前記提案に係る相関性に含めるように、前記提案に係る相関性を更新する工程；
    を更に有する請求項13に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
  15. 前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を改善する工程が：
    前記複数のウェブサイトのコンテンツが1つ以上のナラティブを含むことに応じて、前記ナラティブに関して言語認識を実行し、前記出来事のサブセットが、前記ナラティブにより語られるように前記健康転帰より時間的に先行して生じる追加の頻度を判定する工程；及び
    前記追加の頻度が追加の閾値に適合することに応じて、前記出来事のサブセットを前記提案に係る相関性に含めるように、前記提案に係る相関性を更新する工程；
    を更に有する請求項14に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
  16. 前記複数のウェブサイトのコンテンツが1つ以上のナラティブを含むことに応じて、前記ナラティブに関して言語認識を実行し、前記出来事が、前記ナラティブにより語られるように前記健康転帰より時間的に先行して生じる追加の頻度を判定する工程；及び
    前記追加の頻度が追加の閾値に適合することに応じて、前記提案に係る相関性を確認する工程；
    を更に有する請求項13に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
  17. 前記出来事及び前記健康転帰の間の提案に係る相関性を検査することが：
    前記出来事及び前記健康転帰を示すセンサデータを、前記人々に関連付けられているセンサから取得する工程；
    前記出来事が前記健康転帰より前に生じている別の頻度を、前記センサデータに関連付けられている時間データに基づいて判定する工程；及び
    前記別の頻度が別の閾値に適合することに応じて、前記提案に係る相関性を確認する工程；
    を更に有する請求項13に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
  18. 前記動作は：
    別の出来事及び前記健康転帰を示すセンサデータを、前記人々に関連付けられているセンサから取得する工程；
    前記別の出来事が前記健康転帰より前に生じている別の頻度を、前記センサデータに基づいて判定する工程；
    前記別の頻度が別の閾値に適合することに応じて、前記別の出来事及び前記健康転帰の間の別の相関性を判定する工程；及び
    判定された追加的な相関性を含むように前記提案に係る相関性を改善する工程；
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  19. 前記アプリケーションプログラムインターフェースは、データ分析サービスのプロバイダが、複数のウェブサイトのコンテンツの一部分にアクセスすることを許容するように構成される、請求項13に記載の1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
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