JP2017527007A - データのタグ付け - Google Patents

Abstract

【課題】データにタグ付けしデータを整理するための方法が提供される。【解決手段】一例において、ウェアラブルデバイスの着用者から検出した生理学的データを受信し、少なくとも部分的に着用者による入力に基づいてタグに関連付ける。この入力は、着用者の身体状態又は精神状態のような状態か又はルールとすることができる。収集した生理学的データは、タグに基づいて、場合によっては着用者の個人データのような他のタイプの受信データに基づいて整理することができる。他の例示的な方法では、データに関連付けた１つ以上のタグに基づいてデータをデータベースに記憶することができる。【選択図】図１

Description

[0001] 本明細書において特に指示のない限り、このセクションに記載する材料は、本出願における特許請求の範囲に対する先行技術ではなく、このセクションに含まれることによって先行技術であるとは認められない。

[0002] 医療分野において、人の健康状態を評価するために多くの科学的な方法が開発されてきた。人の健康状態は、例えば血圧、脈拍数、皮膚温度、又は皮膚電気反応（ＧＳＲ：ｇａｌｖａｎｉｃ ｓｋｉｎ ｒｅｓｐｏｎｓｅ）等の１つ以上の生理学的パラメータの測定に基づいて評価することができる。典型的なシナリオにおいて、これらの測定は、自宅又は医療の場で、いくつかの信用できる（ｄｉｓｃｒｅｅｔ）デバイス及びセンサを用いること、更に、場合によっては血液又は他の体液を採取することによって実行可能である。ほとんどの人にとって、測定又は血液検査はまれにしか行われず、健康状態に関連する可能性のある生理学的パラメータの変化が仮に起こったとしても、次の測定が行われるまで認識されないことがある。

[0003] 別の例では、ウェアラブルデバイスによって、これらのパラメータがより頻繁に又は連続的に測定されると共に、他の健康関連情報も取得されることがある。手首装着デバイスとして提供可能であるこのデバイスは、１つ以上の生理学的パラメータを検出又は測定するための１つ以上のセンサを含むことができる。例えば手首装着デバイスは、心拍数及び血液酸素飽和度（ＳｐＯ_２）監視のための光センサ、皮膚温度を測定するためのサーミスタ、及び皮膚抵抗を測定するためのＧＳＲセンサを含み得る。生理学的パラメータ情報の少なくとも一部は、身体内の１つ以上の被検物質（ａｎａｌｙｔｅ）の存在、不在、及び／又は濃度を検出することによって得られる。ウェアラブルデバイスは更に、加速度計、慣性測定ユニット（ＩＭＵ：ｉｎｅｒｔｉａｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｎｉｔ）、赤外線センサ、超音波センサ、光センサ、ジャイロスコープ、磁気計、走行距離計、歩数計、圧力センサ、歪み計、ＧＰＳデバイス、クロック等の他のセンサを含むか、又はそれらと通信状態とすることができる。

[0004] １つ以上のウェアラブルデバイスによって収集されたデータは、クラウド又は他の遠隔サーバもしくはデバイスに送信することができる。それぞれのデバイスが、データを連続的に又は比較的高速で収集するいくつかのセンサを含み得るので、クラウドに送信されるデータ量は膨大となる可能性がある。送信される生データは、単独で検索又は使用することが難しい場合がある。

[0005] ウェアラブルデバイスは、デバイスの着用者から生理学的データを収集し、そのデータをクラウド又は他の遠隔サーバもしくはデバイスに送信することができる。少なくとも部分的にデバイスの着用者による入力に基づいて、データの全部又は一部にタグを関連付けることができる。入力は、着用者の身体状態又は精神状態のような状態の指示であるか、又はルールである場合がある。個人データ（例えば年齢、性別、職業）、運動データ（例えば移動のタイプ、速度、加速度）、及びコンテキストデータ（例えばロケーション、周囲温度、時刻）等、着用者に関連した追加データをシステムによって同期して収集し、タグに関連付けることも可能である。収集したデータはタグに基づいて整理することができ、場合によってはデータベースに記憶される。データは、デバイスの着用者の母集団（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ）から収集することも可能である。

[0006] 本開示のいくつかの実施形態は、（１）着用者の体表面に装着されるように構成されているウェアラブルデバイスから、このウェアラブルデバイスが検出した生理学的データをサーバによって受信することと、（２）着用者からの入力をサーバによって受信することと、（３）少なくとも部分的に着用者からの入力に基づき、サーバによって、生理学的データの全部又は一部をタグに関連付けることと、（４）少なくとも部分的にタグに基づき、サーバによって生理学的データを整理することと、を含む方法を提供する。

[0007] 本開示の別の実施形態は、（１）ウェアラブルデバイスが検出した生理学的データをサーバによって受信することと、（２）ウェアラブルデバイスの着用者からの入力をサーバによって受信することと、（３）少なくとも部分的にウェアラブルデバイスの着用者からの入力に基づき、サーバによって生理学的データの全部又は一部をタグに関連付けることと、（５）少なくとも部分的にタグに基づいて、サーバによって１つ以上のグループを確立することと、（５）サーバによって生理学的データをデータベースに記憶して、生理学的データの全部又は一部が１つ以上のグループのメンバであることを示すことと、を含む方法を提供する。

[0008] 本開示の更に別の実施形態は、（１）ウェアラブルデバイスから初期生理学的データをサーバによって受信することと、（２）ウェアラブルデバイスの着用者からの入力をサーバによって受信することと、（３）ウェアラブルデバイスの着用者からの入力に基づき、サーバによって、初期生理学的データの全部又は一部にタグを適用することと、（４）ウェアラブルデバイスから後続の生理学的データをサーバによって受信することと、（５）後続の生理学的データの全部又は一部にタグを適用するか否かをサーバによって判定することと、を含む方法を提供する。

[0009] 添付図面を適宜参照しながら以下の詳細な説明を読むことにより、当業者には、これら及び他の態様、利点、及び代替が明らかとなろう。

[0010] 例示的な実施形態に従ったウェアラブルデバイスを含む例示的なシステムのブロック図である。 [0011] ウェアラブルデバイスの一例を示す。 [0012] 例示的な実施形態に従った例示的な方法のフローチャートである。 [0013] 例示的な実施形態に従った例示的な方法のフローチャートである。 [0014] 例示的な実施形態に従った例示的な方法のフローチャートである。

[0015] 以下の詳細な説明において、その一部を形成する添付図面を参照する。図面では、文脈上他の意味が示される場合を除いて、同様の符号は通常、同様のコンポーネントを識別する。詳細な説明、図面、及び特許請求の範囲に記載される例示的な実施形態は、限定を意図したものではない。本明細書に提示する主題の範囲から逸脱することなく、他の実施形態を利用可能であり、他の変更を実施可能である。本明細書に一般的に記載され、図面に示されるような本開示の態様は、多種多様な異なる構成において配置、置換、結合、分離、及び設計することができ、それらが全て本明細書で明示的に想定されていることは容易に理解されよう。

Ｉ．概要
[0016] ウェアラブルデバイスは、デバイスの着用者から生理学的データ及び他のデータを収集し、そのデータをクラウド又は他の遠隔サーバもしくはデバイスに送信することができる。例えばウェアラブルデバイスは、心拍数、血圧、呼吸数、血液酸素飽和度（ＳｐＯ_２）、皮膚温度、皮膚色、皮膚電気反応（ＧＳＲ）、筋肉運動、眼球運動、まばたき、及び言語等、１つ以上の生理学的パラメータを検出することができる。いくつかの生理学的データは、デバイスの着用者の血液、唾液、涙液、又は他の体液内に存在する１つ以上の被検物質を非侵襲的に検出及び／又は測定することによっても得られる。１つ以上の被検物質は、酵素、試薬、ホルモン、タンパク質、ウイルス、バクテリア、細胞、又は他の分子、例えばグルコースのような炭水化物等を含み得る。更に、ウェアラブルデバイス又はウェアラブルデバイスに関連付けられたデバイスは、着用者の進行速度、高度、加速度、動きの調子（ｃａｄｅｎｃｅ）、動きの強度、進行方向、向き、重力、慣性、及び回転等の運動関連データも収集することができる。このデータは、加速度計、ＩＭＵ、近接センサ、マイクロフォン、ジャイロスコープ、磁気計、光センサ、超音波センサ、走行距離計、及び歩数計等のセンサによって収集すればよい。更に、ウェアラブルデバイスは、着用者のロケーション、周囲光の強度、周囲温度、時刻、着用者の移動方法（ｍｏｄｅ）、及び着用者が実行している活動のタイプ等、特定のコンテキストデータも収集することができる。従って、ウェアラブルデバイスは、ロケーション追跡センサ（例えばＧＰＳデバイス）、光強度センサ、温度計、及びクロックを含み得る。着用者の性別、人種、出身地域又は出身国、年齢、体重、身長、雇用、医療履歴等の個人データ又は人口統計データも収集し、クラウドに送信することができる。

[0017] 本開示において用いる場合、「ウェアラブルデバイス」という言葉は、手首、足首、腰部、胸部、耳、目、頭部、又は他の身体部位等の体表面に、又は体表面上、体表面内、又は体表面に近接して着用又は装着することができる任意のデバイスを指す。このように、ウェアラブルデバイスは、身体に接触した状態で又は近接した状態でデータを収集することができる。例えばウェアラブルデバイスは、コンタクトレンズ、腕時計、「頭部装着可能デバイス（ＨＭＤ：ｈｅａｄ−ｍｏｕｎｔａｂｌｅ ｄｉｓｐｌａｙ）」、歯の固定装置もしくは歯列矯正器等の口部装着デバイス、ヘッドバンド、眼鏡、宝石類（例えばイヤリング、指輪、ブレスレット）、ハット又はキャップ等のヘッドカバー、ベルト、耳覆い（ｅａｒｐｉｅｃｅ）、他の衣類（例えばスカーフ）、及び／又は他のデバイスの一部であるように構成することができる。更に、ウェアラブルデバイスは、例えばパッチの形態の接着基板を用いて身体の一部に直接装着するか、又は、例えば皮膚もしくは別の組織内のように身体内に埋め込むことも可能である。

[0018] いくつかの例において、上述のデータは、ウェアラブルデバイス上に一体化されたセンサによって直接収集することができる。この代わりに又はこれに加えて、上述のデータの一部又は全部は、着用者の身体の他の部分上に又は身体と通信状態に配置されたセンサ、ウェアラブルデバイスの遠隔の他のコンピューティングデバイス（ロケーション追跡及びインターネット機能を有する遠隔デバイス、例えばスマートフォン、タブレット、又は頭部装着可能ディスプレイ等）、又は着用者による手動入力によって、収集することができる。例えば着用者は、運動中、食事中、仕事中、又は睡眠中に、とりわけ、実行している活動のタイプ（ランニング、タイピング、ウォーキング、登山）、自己評価による身体、健康、又は精神の状態又はムード（例えば空腹、疲労、頭痛、不安等）を手動で入力することができる。データは、ウェアラブルデバイスとリンクさせた他のコンピューティングデバイス上のアプリケーションから、例えば電子カレンダ、ソーシャルメディアアプリケーション、レストラン予約アプリケーション、旅行アプリケーション等から収集することも可能である。

[0019] ウェアラブルデバイス（又は遠隔デバイス、クラウド、遠隔サーバ等）は、予め設定されたルールに基づいて、着用者から収集した特定のデータに自動的にタグを付けるように構成することができる。ルールは、何らかの閾値レベル、又は特定のタグに関連付けられることが既知であるデータの他の識別可能な特徴を含み得る。システムは、それらの特徴に合致するデータを探し、そのデータに自動的にタグを適用するように構成される。例えばシステムは、心拍数、呼吸数、及び眼球運動データ等の何らかのデータ又はデータストリームの組み合わせが、ある範囲内に収まるか又はある特徴を示す場合に、「睡眠」タグを自動的に適用するように構成され得る。更に、システムは、デバイスの着用者によって又は医師もしくは他の第三者によって設定されたルールに基づき、自動的にタグを適用するように構成することができる。いくつかの例では、着用者が、毎日のカロリー摂取、座って過ごす時間数、毎日の水分摂取のような何らかの活動又は習慣に対して、ある目標、制限、又は閾値を設定したい場合がある。目標が達成されたか又は閾値を超えた場合に自動的にタグをデータに付けるように、システムにおいてルールを設定することができる。

[0020] また、システムは、データポイント又はデータセグメントにタグを付けるためデバイス着用者から入力を受信するように構成することができる。例えばデバイスの着用者は、午後１０時から午前６時まで眠ったことを示し、その時間中に収集されたデータに「睡眠」タグを適用することができる。着用者は、以前ある時間期間中に実行した特定の活動（例えば３０分間の運動）、現在実行している特定の活動（例えば「午後５時まで仕事」）、又は今後実行することを予想する活動（例えば「午前８時から１１時まで飛行機で移動」）を示すことができる。システムは、デバイス着用者が実行する活動によって、関連する時間期間中に収集されたデータにタグを付けるように構成することができる。これらの活動は、多くのカテゴリ及びサブカテゴリに細分してもよい。例えば「仕事」の間、着用者は、自分の机に向かって座っているか、クライアント又は上司とミーティングを行っているか、電話をかけているか、タイピングしているか等も示すことができる。上述のように、システムは、着用者の身体の状態又はムードに関する他の入力も受けることができる。他にも多くの注釈が想定される。

[0021] 更に、ウェアラブルデバイス、遠隔デバイス、クラウド、又は遠隔サーバは、管理学習又は機械学習を用いて、データポイント又はデータセットにタグを適用しなければならない場合を自動的に決定することができる。いったんデバイスの着用者が、あるデータポイント又はデータセットを特定のタグに関連付けられるものとして識別したら、システムは、着用者による手動入力の必要なく、そのタグに関連付けられ得る他のデータを「学習」又は認識するように構成することができる。着用者が受信データに適用されるタグを選択する第１のインスタンスにおいて、ウェアラブルデバイスは、その時間期間中に高解像度のデータを取得することで学習プロセスを支援するように構成することができる。

[0022] ラベル又は注釈のようなタグを、個々のデータポイント又はデータセットに適用することができる。例えば、着用者が、自分が空腹であることをウェアラブルデバイス又は接続されたコンピューティングデバイスに入力した場合、その瞬間に収集された全てのデータの「スナップショット」を「空腹」タグに関連付けることができる。システムは、着用者によって選択可能であるか又は自動的にデータに適用可能である何らかの予め設定されたタグを用いて構成することができる。そのような予め設定されたタグは、データ集約の一貫性及び信頼性を高めることができ、データを見ている人にとって有用であるか又は興味深いと思われる任意のカテゴリ、基準、又は分類を含むことができる。これに加えて又はこの代わりに、システムは、着用者がオリジナルのタグを考案できるか又は選択できるように構成することができる。

[0023] ウェアラブルデバイス及び任意の遠隔デバイスによって収集されたか又はこれらのデバイスに入力されたデータの全て、及びそれらに適用されたあらゆるタグは、時間同期させ（ｔｉｍｅ−ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅ）、クラウドに送信することができる。例えば着用者がランニング中であることを示すと、ウェアラブルデバイス又は任意の遠隔デバイスにより同期して収集された全てのデータに、例えば「ランニング」又は「運動」関連のデータとしてタグを付けなければならない。収集されてクラウドに記憶されたデータの有用性及び検索性を、データタグ付けによって向上させることができる。タグは、着用者、臨床医、医師、又はマーケティング会社等、データを見る者によって、関連データポイントを容易に検索し収集するため用いることができる。更に、タグ付けは、データ分析の優先順位付けを支援することができる。

[0024] 特に、タグは、データベース全体から特定のデータタイプを検索する必要なく、大量のデータに対する迅速かつ容易なアクセス及び処理を可能とする。例えば過去一週間の全着用者の平均睡眠時間等、例えば共通のタグを有するデータを全て集約することにより、タグに基づいてデータを整理することができる。タグを用いて、データとタグのカテゴリとの間の相関関係を認識したり因果関係を明らかにしたりすることができる。これらの相関関係は、着用者個人又は着用者母集団に対するものであり、デバイス着用者の現在の医学的な状態を診断するため、又は今後起こり得る医学的な状態の発生を予測するために使用可能である。また、タグは、着用者が自分のデータを見たり、整理したり、理解したりするのを支援するため、システムによって使用され得る。例えばタグを用いて、着用者が１週間中にジョギングを行った日数のような実績又は健康の統計データを計算することができ、カロリー摂取目標未満に収まった日数のような設定目標を着用者が評価するのを支援することができる。また、タグによって着用者は、自分のデータを共通のタグ又は同様のタグを有する他の人と比較することができる。また、タグを用いて、着用者に助言を与えることも可能である。例えば、クラウド又は遠隔サーバのプロセッサは、データを解析し、傾向、相関関係、パターン、重大なイベント等を識別し、デバイスの着用者に何らかの行動、製品、治療法等を助言することができる。

[0025] 本明細書で用いる場合、「医学的な状態（ｍｅｄｉｃａｌ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）」という言葉は、例えば生理、心理、心臓、血管、整形外科、視覚、言語、又は聴覚における、任意の病気、病気の状態、機能障害、負傷、症状、もしくは障害、又は、デバイス着用者の健康に影響を及ぼすか、もしくは治療を必要とする任意の状況を含むように、広義に理解されるべきである。また、「医学的な状態」は、生理学的パラメータが、着用者個人、医師、臨床医、又は栄養士によって設定された範囲、投薬計画、又は助言から外れている状況を含み得る。例えば、「医学的な状態」は、着用者個人が、助言された１日のカロリーを超える量を摂取したか、又は高レベルの脂肪もしくは糖を有する食品を摂取した場合に示され得る。

[0026] 上記の実施形態、及び本明細書に記載される他の実施形態は、説明の目的のため与えられるものであり、限定は意図されないことは理解されよう。

ＩＩ．例示的なウェアラブルデバイス及びシステム
[0027] 図１に、身体１０に装着されるか、又は身体１０の上、内部、もしくは身体１０に近接して着用されるように構成された１つ以上のウェアラブルデバイス２００と、１つ以上の遠隔センサ１２０と、１つ以上のコンピューティングデバイス１３０と、を含むシステム１００が示されている。これらは全てサーバ１４０と通信状態にある。遠隔センサ１２０は、ウェアラブルデバイス２００上に直接設けられていない任意のセンサとすることができる。例えば遠隔センサ１２０は、着用者の自転車又は自動車、着用者の机、着用者のベッドの近傍、又は着用者の自宅の外に装着され得る。コンピューティングデバイス１３０は、コンピューティング機能又はインターネット機能を有する任意のデバイスとすればよく、スマートフォン又はタブレット、パーソナルコンピュータ、携帯電話もしくはセル式電話、又はウェブベースのアプリケーションを含む。一実施形態において、１つ以上の遠隔センサ１２０及びウェアラブルデバイス２００は、コンピューティングデバイス１３０を介してサーバ１４０と間接的に通信を行う。他の実施形態では、ウェアラブルデバイス２００、遠隔センサ１２０、及びコンピューティングデバイス１３０は全て、サーバ１４０と直接通信を行うことができる。

[0028] デバイス２００、遠隔センサ１２０、及び／又はコンピューティングデバイス１３０は、デバイスを着用している人からの又はその人に関連した複数のパラメータ、例えば生理学的パラメータ、運動パラメータ、コンテキストパラメータ、及び個人パラメータ等の収集、検出、又は測定が可能であり得る。以下で更に説明するように、これらのパラメータは、ウェアラブルデバイス２００、遠隔センサ１２０、及びコンピューティングデバイス１３０の１つ以上において検出することができる。生理学的パラメータは、心拍数、血圧、呼吸数、血液酸素飽和度（ＳｐＯ_２）、皮膚温度、皮膚色、皮膚電気反応（ＧＳＲ）、発汗、筋肉運動、眼球運動、まばたき、言語、及び被検物質の濃度を含み得る。運動関連パラメータは、着用者の進行速度、高度、加速度、動きの調子、動きの強度、進行方向、向き、重力、慣性、及び回転等である。着用者のロケーション、周囲光強度、周囲温度、湿度、アレルゲンレベル、汚染、時刻、着用者の移動方法、及び着用者が参加している活動のタイプ等のコンテキストパラメータを収集することも可能である。着用者の「ロケーション」は、２次元又は３次元の座標系に対する（例えばＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸に対するロケーション）、又は地図ロケーション描写に対する（例えば道路住所）任意のロケーションとすればよく、更に、グローバル位置（例えば緯度、経度、及び海抜）、超局部的な位置（自宅又は建物内のロケーション等）、及び／又はそれらの間の任意のレベルの分解能の任意の位置を含み得る。個人パラメータは、性別、人種、出身地域又は出身国、年齢、体重、身長、雇用、職業、及び医療履歴等を含み得る。

[0029] ウェアラブルデバイス２００、遠隔センサ（複数の遠隔センサ）１２０、及びコンピューティングデバイス（複数のコンピューティングデバイス）１３０は、収集した生理学的パラメータデータ、運動パラメータデータ、コンテキストパラメータデータ、及び個人パラメータデータ等のデータを、通信インタフェースを介して、１つ以上の通信ネットワークで遠隔サーバ１４０へ送信するように構成することができる。通信インタフェースは、有線通信及び無線通信の双方を含むデータ転送のための任意の手段を含むことができ、例えばユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インタフェース、セキュアデジタル（ＳＤ）カードインタフェース、ＰＯＴＳ（ｐｌａｉｎ ｏｌｄ ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ ｓｅｒｖｉｃｅ）ネットワーク、セルラネットワーク、ファイバネットワーク、及びデータネットワーク等である。一実施形態において、通信インタフェースは、サーバとの間で通信を送信及び受信するための無線送受信器を含む。ウェアラブルデバイス２００、遠隔サーバ（複数の遠隔サーバ）１２０、及びコンピューティングデバイス（複数のコンピューティングデバイス）１３０は、任意の通信手段を介して相互に通信を行うように構成することも可能である。

[0030] 更に、コンピューティングデバイス１３０は、インターネット上、着用者の電子カレンダ上、又はソフトウェアアプリケーションからの情報にアクセス可能であってもよい。コンピューティングデバイス１３０は、着用者のスケジュール、予約、及び計画中の旅行に関するデータを収集することができる。場合によっては、コンピューティングデバイス１３０は、インターネット、又は着用者のスマートフォン上で動作しているもの等の他のソフトウェアアプリケーションにアクセスすることも可能である。例えばコンピューティングデバイス１３０は、着用者のロケーションにおける温度、天気、及び環境的な条件を決定するためのアプリケーションにアクセスし得る。更に、コンピューティングデバイス１３０は、フェイスブック、フォースクエア（Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅ）、又はツイッターのような着用者のソーシャルメディアアプリケーションにアクセスして、着用者が訪れたレストラン、店舗、又は他のロケーションを特定することができる。このデータは、例えば着用者の報告された病気と食事をしたレストランとを相関させることに関連し得る。この収集されたデータは全て遠隔サーバ１４０に送信することができる。

[0031] サーバは、ウェアラブルデバイス２００、遠隔サーバ（複数の遠隔サーバ）１２０、及びコンピューティングデバイス（複数のコンピューティングデバイス）１３０からデータを受信することに加えて、他のソースから追加情報を収集及び／又は受信するように構成してもよい。例えばサーバは、疾病管理センター（ＣＤＣ：Ｃｅｎｔｅｒｓ ｆｏｒ Ｄｉｓｅａｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）からウイルス性疾患又は食中毒発生データを、米国気象局（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｗｅａｔｈｅｒ Ｓｅｒｖｉｃｅ）から天気、汚染、及びアレルゲンデータを定期的に受信するように構成することができる。更に、サーバは、病院又は医師から着用者の健康状態又は既存の医学的な状態に関するデータを受信するように構成することができる。そのような情報は、相関関係の認識及び助言の発生のようなサーバの意思決定プロセスにおいて使用され得る。

[0032] ウェアラブルデバイス２００、遠隔センサ１２０、及びコンピューティングデバイス１３０の１つ以上は、着用者から入力を受信し、その入力をサーバ１４０に送信することも可能であり得る。例えば着用者は、１つ以上のルール又は自分の「状態」の指示を入力することができる。以下で更に説明するように、ウェアラブルデバイス２００は、着用者が入力を与えることができる１つ以上の制御２８４を有するインタフェース２８０を含み得る。着用者は、スマートフォン、タブレット、又はラップトップコンピュータ等のコンピューティングデバイス１３０上で入力を与えてもよい。

[0033] 図２に移ると、ウェアラブルデバイス２００は、体表面に、又は体表面の上に又は体表面に隣接して装着されるように構成された任意のデバイスとして提供することができる。図２に示す例では、ウェアラブルデバイス２００は手首装着可能デバイス２１０であるが、多くの他の形態も想定される。このデバイスは、皮膚又は組織の至近距離に配置され得るが、皮膚又は組織に接触又は密着する必要はない。デバイスを体表面に、又は体表面の上又は近傍に装着するため、ベルト、手首バンド、足首バンド、ネックレス、又は接着性基板等のマウント２２０を設けることができる。

[0034] ウェアラブルデバイス２００は、デバイス２１０の着用者からの又は着用者に関連したデータを収集するための１つ以上のセンサ２３０と、収集したデータを遠隔サーバ又はデバイスに送信するための送受信器２４０と、プロセッサ２５０と、メモリ２６０と、を含むことができる。送受信器２４０は、サーバ１４０等の遠隔サーバとの間で情報を送信及び受信することができるアンテナを用いた無線送受信器を含み得る。メモリ２６０は、限定ではないが、プロセッサ２５０によって読み取り可能な、磁気ディスク、光ディスク、有機メモリ、及び／又は任意の他の揮発性（例えばＲＡＭ）又は不揮発性（例えばＲＯＭ）記憶システムを含むことができる非一時的な（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）コンピュータ読み取り可能媒体である。メモリ２６０は、センサ読み取り値、（例えばウェアラブルデバイス２００の挙動を調整するための）プログラム設定、（例えばデバイス２００上のユーザインタフェースからの、又は遠隔デバイスから伝達された）ユーザ入力等のデータの指示を記憶するためのデータ記憶を含むことができる。メモリ２６０はプログラム命令も含むことができ、これをプロセッサ２５０が実行することで、この命令により規定されたプロセスをデバイス２００に遂行させることができる。例示的なプロセッサ（複数のプロセッサ）２５０は、限定ではないが、ＣＰＵ、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含む。

[0035] センサ２３０は、１つ以上の生理学的パラメータ、運動パラメータ、コンテキストパラメータ、又は個人パラメータを収集、検出、又は測定するための任意のデバイスを含み得る。生理学的パラメータを検出及び測定するためのセンサは、限定ではないが、光（例えばＣＭＯＳ、ＣＣＤ、フォトダイオード）センサ、音響（例えば圧電、圧電セラミック）センサ、電気化学（電圧、インピーダンス）センサ、抵抗センサ、熱センサ、機械（例えば圧力、歪み）センサ、磁気センサ、又は電磁気（例えば磁気共鳴）センサのうち１つ以上を含み得る。具体的には、ウェアラブルデバイス１００は、温度及び皮膚抵抗をそれぞれ検知するための温度計及びＧＳＲセンサ、血圧を検知するための発光源及び検出器のようなセンサを含み得る。また、いくつかの生理学的データは、デバイスの着用者の血液、唾液、涙液、又は他の体液内に存在する１つ以上の被検物質を非侵襲的に検出及び／又は測定することによっても得られる。１つ以上の被検物質は、酵素、試薬、ホルモン、タンパク質、ウイルス、バクテリア、細胞、又は他の分子、例えばグルコースのような炭水化物等を含み得る。被検物質の検出及び測定は、電気化学反応、作用電極のインピーダンス、電圧、又は電流等の変化、及び／又は標的のバイオレセプタ（ｂｉｏｒｅｃｅｐｔｏｒ）との相互作用を含む、いくつかの考えられる機構によって可能となり得る。例えば、体液内の被検物質の検出又は測定は、作用電極で被検物質に電気化学反応（例えば還元及び／又は酸化反応）を起こさせるように構成された１つ以上の電気化学センサ、標的の被検物質に感受性を示すバイオレセプタ（タンパク質、酵素、試薬、核酸、ファージ、レクチン、抗体、アプタマー等）と被検物質との相互作用を検出するように構成された１つ以上のバイオセンサ、及び、電極のインピーダンス変化等を測定することで電極センサの表面における被検物質濃度を測定するように構成された１つ以上のインピーダンス測定（ｉｍｐｅｄｉｍｅｔｒｉｃ）バイオセンサによって、行うことができる。被検物質センサシステムを実施するための他の検出及び定量化システム及びスキームも想定される。

[0036] コンテキストパラメータは、例えばロケーション追跡センサ（例えばＧＰＳ又は他の位置決めデバイス）、光強度センサ、温度計、マイクロフォン、及びクロックから検出することができる。運動データは、加速度計、ＩＭＵ、近接センサ、マイクロフォン、ジャイロスコープ、磁気計、光センサ、超音波センサ、走行距離計、及び歩数計等のセンサによって収集することができる。ウェアラブルデバイスが着用者の通常の活動を著しく邪魔することなく身体上に着用され得るように、これらのセンサ及びコンポーネントを小型化することも可能である。これに加えて又はこの代わりに、これらのセンサを、遠隔センサ１２０又はコンピューティングデバイス１３０上に又はそれらの一部として設けてもよい。

[0037] また、ウェアラブルデバイス２００はインタフェース２８０も含むことができ、これを介してデバイスの着用者は、遠隔サーバ１４０、遠隔コンピューティングデバイス１３０、又はデバイス上に設けられたプロセッサ２５０から発生された１つ以上の助言又は警告を受信することができる。警告は、ウェアラブルデバイスを着用している人が気付き得る任意の指示とすればよい。例えば警告は、視覚成分（例えばディスプレイ上のテキスト又はグラフィック情報）、聴覚成分（例えばアラーム音）、及び／又は触覚成分（例えば振動）を含み得る。更に、インタフェース２８０は、警告又は助言の視覚指示を表示できるディスプレイ２８２を含み得る。ディスプレイ２８２は更に、検出又は収集された生理学的パラメータ、運動パラメータ、コンテキストパラメータ、又は個人パラメータ、例えば着用者の心拍数の指示を与えるように構成することができる。ウェアラブルデバイスがインタフェース２８０をサポートすることができない実施形態では、コンピューティングデバイス１３０上で警告及び助言を着用者に与えてもよい。インタフェース２８０は、１つ以上の制御２８４も含み得る。これを介してユーザは、自分の状態の指示や、場合によっては、ウェアラブルデバイスにより検出されたデータに関連したルールを入力することができる。

[0038] 他の例では、ウェアラブルデバイス２００は、眼球装着可能デバイス、頭部装着可能デバイス（ＨＭＤ）、又は口部装着可能デバイスとして提供されるか又はこれらを含むことができる。眼球装着可能デバイスは、いくつかの例では、視力矯正及び／又は美容コンタクトレンズの形態をとり、目の角膜表面に装着するのに適した凹面と、デバイスが眼球に装着されている間まぶたの運動を邪魔しない対向凸面とを有することができる。眼球装着可能デバイスは、データを収集するため、レンズ材料の表面上に設けられるか又はレンズ材料に埋め込まれた少なくとも１つのセンサを含み得る。一例では、センサは、涙液中に存在する１つ以上の被検物質を検知するための電流測定電気化学センサとすることができる。

[0039] ＨＭＤは一般に、頭部に着用することができる任意のディスプレイデバイスであり、着用者の一方又は双方の目の前方にディスプレイを配置する。そのようなディスプレイは着用者の視野全体を占有するか、又は着用者の視野の一部のみを占有する場合がある。更に、頭部装着可能ディスプレイはサイズが様々であり、例えば、眼鏡型ディスプレイのような小さい形態や、ヘルメット又は眼鏡レンズ（ｅｙｅｇｌａｓｓｅｓ）のような大きい形態をとり得る。ＨＭＤは、着用者の身体に接触するか又は至近距離にあるように位置決めされた１つ以上のセンサを含むことができる。センサは、着用者からの又は着用者に関連したデータを収集するためのジャイロスコープ、加速度計、磁気計、光センサ、赤外線センサ、及び／又はマイクロフォンを含み得る。本明細書で具体的に特定されるセンサに加えて又はその代わりに、他の検知デバイスを含んでもよい。

[0040] 口部装着可能デバイスは、歯、舌、頬、口蓋、唇、上顎又は下顎、歯肉、又は口内の他の表面の上に、内部に、又は近接させて等、口部に装着、固定、埋め込み、又は他の方法で着用することができる任意のデバイスとすればよい。例えばデバイス２００は、限定ではないが、歯冠、歯の固定装置、義歯、歯列矯正器、歯科インプラント、歯内デバイス、ベニア（ｖｅｎｅｅｒ）、歯間デバイス、粘膜インプラント、舌下インプラント、歯肉インプラント、舌小帯インプラント等を含む複数の形態で実現することができる。口部装着可能デバイスは、食品、飲料、及び唾液を含む口内の物質の被検物質濃度を検出及び／又は測定するため１つ以上のセンサを含み得る。また、被検物質の濃度（複数の濃度）以外に、光、温度、血圧、脈拍数、呼吸数、空気流、及び／又は生理学的パラメータを測定するセンサ（複数のセンサ）も含むことができる。

[0041] システム１００及び／又はウェアラブルデバイス２００のいくつかの実施形態は、デバイスの着用者によって自動的に実施又は制御され得るプライバシ制御を含み得る。例えば、収集された着用者の生理学的パラメータデータ及び健康状態データが、臨床医による傾向分析のためにクラウドコンピューティングネットワークにアップロードされた場合、このデータを記憶又は使用する前に１つ以上の方法で処理して、個人を特定できる情報を除去することができる。例えば着用者のアイデンティティは、その着用者について個人を特定できる情報が決定できないように処理することができる。又は、ロケーション情報が得られる場合、着用者の具体的なロケーションが決定できないように、着用者の地理的ロケーションを（市、郵便番号、又は州レベル等まで）一般化することができる。

[0042] これに加えて又はこの代わりに、着用者についての情報（例えば着用者の医療履歴、社会的な行動又は活動、職業、着用者の好み、又は着用者の現在のロケーションに関する情報）をデバイスが収集するか否か、もしくはどのように収集するかを制御する機会、又はそのような情報をどのように使用可能とするかを制御する機会をデバイスの着用者に与えることも可能である。これによって着用者は、彼又は彼女に関する情報がどのように収集されるか、及び臨床医又は医師又はデータの他のユーザによってどのように使用されるかを制御することができる。例えば着用者は、彼又は彼女のデバイスから収集された健康状態及び生理学的パラメータ等のデータを、特定の関係者とのみ共有すること又は特定の方法でのみ使用することを選択し得る。

ＩＩＩ．例示的な方法
[0043] 図３は、ウェアラブルデバイスの着用者から検出されたデータにタグ付けするための方法３００のフローチャートである。上述のように、体表面に装着されるように構成されたウェアラブルデバイス２００は、デバイスの着用者から生理学的データを検出することができる。この検出されたデータは次いで、例えばウェアラブルデバイス２００上のプロセッサ、遠隔コンピューティングデバイス１３０、又は遠隔サーバ１４０、例えばクラウドコンピューティングネットワークによって受信することができる（３１０）。また、デバイスの着用者による入力も、例えばサーバ１４０によって受信することができる（３２０）。この入力は、サーバ１４０によって直接受信するか、又は着用者によって、ウェアラブルデバイス２００、遠隔センサ１２０、又はコンピューティングデバイス１３０、例えばスマートフォン又はラップトップコンピュータに入力されて、サーバ１４０に送信することも可能である。前述の方法の実施形態は、サーバ１４０上で実行されるものとして本明細書に記載するが、この方法は、ウェアラブルデバイス２００上のプロセッサ、遠隔センサ１２０、又はコンピューティングデバイス１３０によって実行可能であることも想定される。

[0044] 一例において、着用者は自分の「状態」を入力することができる。これは、着用者によって実行される活動のタイプ、着用者によって行われているタスク、並びに着用者の健康状態、身体状態、精神状態、及びムードを含み得る。例えば着用者は、仕事中であること、立っていること、睡眠中であること、夕食を作っていること、又は運動中であることを示すことができる。また、着用者は、「寒気がする」、「疲労を感じる」、「ストレスを感じる」、「休息をとって元気が出た」、「息苦しい」等、どのように感じているか、又は経験している症状も入力することができる。一度に２つ以上の状態を入力してもよい。いくつかの例では、着用者は、１つの状態と１つ以上の具体的なサブ状態、例えば「仕事中」と「タイピング中」、又は「ジムにいる」と「ウェイトリフティング中」を、同時に入力することができる。他の例では、着用者は、例えば「仕事中」と「疲労を感じる」等、異なるタイプの状態を同時に入力することも可能である。更に、着用者は、状態がある時間期間に当てはまることを入力してもよい。例えば着用者は、午前９時から午後５時まで仕事中であったこと、又は午前６時から午前６時４５分までランニング中であったことを示すことができる。システムは、ストップウォッチ又はタイマを用いて構成することも可能であり、この場合、着用者は、ある状態が開始した時を入力すると共にその状態が終了した時を入力することができる。

[0045] 別の例において、入力は、デバイスの着用により設定されたルールであってもよい。着用者は、今後のデータの比較対象となるルールを入力することができる。例えば着用者は、毎週火曜日にジムで午後１２時から３０分間水泳すること、又は平日は午前９時から午後５時まで仕事中であることを規定し得る。いくつかの実施形態では、ルールは、例えば助言された最高もしくは最低のカロリー摂取、又はエアロビクス運動についての心拍数範囲のような閾値に基づき得る。また、ルールは、例えば着用者が一週間にランニングを行う回数、又は着用者の毎晩の睡眠時間等、ウェアラブルデバイスの着用者の目標に関連付けてもよい。

[0046] 着用者の入力に基づき、生理学的データの全部又は一部を、サーバ１４０によってタグに関連付けることができる（３３０）。タグは、生理学的データの全部又は一部にラベル付けするために使用可能な任意の単語、語句、表現、又は記号とすればよい。いくつかの例では、着用者の入力は、少なくとも部分的にタグを発生するために用いられ得る。例えば、着用者が午後１０時から午前６時まで眠ったことを入力すると、「睡眠」タグが発生され、午後１０時から午前６時までに収集されたデータに適用され得る。次いで、発生したタグをシステムにセーブし、別の機会に着用者によって選択することができる。タグは、生理学的データの収集と同期してこれに関連付けるか、又はデータ収集後のある時点に適用することができる。着用者がランニングを始めたことを入力すると、その時点から着用者がランニングを終了したと入力するまでに収集されたデータは全て、例えば「ランニング」タグに関連付けられる。あるいは着用者は、活動の完了後に、例えば今まで３０分間座っていたこと、又は昨日の正午に頭痛を経験したことを入力してもよい。

[0047] 着用者の入力がルールである他の例では、収集された生理学的データの全部又は一部をルールに基づいてタグと関連付けることができる。着用者が毎週火曜日にジムで午後１２時から３０分間水泳するというルールを入力する上述の一例によると、毎週火曜日の午後１２時から午後１２時３０分まで収集された全てのデータに「水泳」タグを適用することができる。例えばルールが閾値に基づく場合、その閾値よりも上又は下であるか、又はある範囲から外れている収集データに、タグを適用することができる。更に、ルールが着用者によって設定されたゴールに基づく場合、収集されたデータをルールと比較し、例えば「目標を達成した」、「目標を超えた」、又は「目標を達成していない」とタグ付けすることができる。

[0048] 収集したデータに関連付けられたタグに少なくとも部分的に基づき、生理学的データをサーバによって整理することができる（３４０）。一例では、生理学的データは、そのタグに関連付けられたウェアラブルデバイスの着用者から検出された複数の生理学的データを集約することで整理すればよい。「睡眠」タグに関連付けられた着用者のデータ全てを集約することによって、データを整理することができる。同様に、例えば「パンを食べた」及び「胃痛」等の２つのタグに関連付けられた全てのデータを集約することで、データを整理することができる。更に、時刻、曜日、及び値によって、タグに関連付けられたデータを整理してもよい。例えば、「睡眠」でタグ付けしたデータを、睡眠時間又は睡眠開始時刻又は睡眠終了時刻によって整理することができる。また、関連タグによってデータを整理してもよい。例えば、「睡眠」でタグ付けした全てのデータを、「いびき」でタグ付けしたデータを用いて整理することができる。他にも多くの整理スキームが想定される。

[0049] いくつかの実施形態では、学習ルールに基づいてデータにタグを適用することができる。図４は、追加の方法４００のフローチャートを示す。ウェアラブルデバイスからの初期の生理学的データがサーバによって受信される（４１０）。また、サーバは、ウェアラブルデバイスの着用者からの入力を受信し、着用者から受信した入力に基づいて、その初期データの全部又は一部にタグを適用する（４３０）。ウェアラブルデバイスからの後続の生理学的データが、サーバによって受信され（４４０）、サーバ又は他のコンピューティングデバイスが、後続データの全部又は一部にタグを適用するか否かを判定する（４５０）。いくつかの例では、タグに関連付けられた何らかの生理学的データとその後に受信された生理学的データとの比較に少なくとも部分的に基づき得る学習ルールに基づいて、後続データにタグを自動的に関連付けることができる。サーバ１４０又はシステム１００の他のコンピューティングデバイスは、管理学習又は機械学習を用いて、以前に特定のタグを関連付けたデータタイプに基づき、データポイント又はデータセットにタグを適用しなければならない場合を判定するように構成することができる。いったん、あるデータポイント又はデータセットが着用者の初期入力に基づいて特定のタグに関連付けられたら、システムは、それ以降の着用者による入力の必要なく、そのタグに関連付けられ得る他のデータを「学習」又は認識するように構成することができる。システムは、パターンを認識し、これらのパターンに基づいてルールを発生させればよい。例えばシステムは、着用者が眠っていたことを入力するインスタンスの特定の数で、着用者の心拍数及び呼吸数がその時間期間中、常に一定の範囲内にあることを認識し得る。従って、その識別された範囲内にある心拍数及び呼吸データをその後受信した場合、システムは自動的にそのデータに「睡眠」タグを適用することができ、着用者は眠っていたことを入力する必要がなくなる。着用者が最初にタグを入力する時間期間中に高解像度のデータを取得することによって、この機械学習又は管理学習を容易にすることができる。

[0050] また、学習ルールは、少なくとも部分的にデバイスの着用者による入力に基づくことも可能である。場合によっては、着用者は、学習ルールを「補正する」ためシステムに入力を与える。例えばシステムは、着用者のデータが値Ａ、Ｂ、及びＣを示す場合はいつでもデータを「食事」タグに関連付けるように学習ルールを生成し得る。上述のとおり、この学習ルールは、収集されたデータが値Ａ、Ｂ、及びＣを表す時に食事していたことを示す着用者による過去の入力に基づき得る。ユーザは後に、タグを補正し得る入力を与えることができる。これは、（１）学習ルールが基づく最初の指示を、例えば「食事」から「飲酒」に変えること、又は（２）学習ルールが「食事」タグを適用した特定のインスタンスを補正すること、によって行われる。例えば着用者は、実際には飲酒している間に収集されたデータに対して、学習ルールが間違って「食事」タグを適用したことを認識し得る。場合によっては、システムは、ユーザによるこの別の入力を用いて、食事中に収集されたデータと飲酒中に収集されたデータとを区別するように学習ルールを調整することも可能である。

[0051] 更に、各ウェアラブルデバイスの複数の着用者に関連付けられた生理学的データを、サーバによって受信し、１つ以上のタグに関連付けることができる。これらのタグは、サーバによって受信した各着用者からの入力に少なくとも部分的に基づいて、各着用者のデータに関連付けることができる。この複数の着用者から収集したデータを、各データに適用された１つ以上のタグに基づいて、サーバによって整理することができる。いくつかの例では、複数の着用者の各々に関連付けられた生理学的データを集約することによって、生理学的データを整理すればよい。先の説明と同様に、特定のタグに関連付けられた複数の着用者のうちのどの着用者からのデータも一緒に集約することができる。

[0052] 複数の着用者から収集された生理学的データを、学習ルールの生成に用いることも可能である。システムは、デバイスの着用者から収集したデータをあるタグに関連付けるべきであることを、そのデータとそのタグに関連付けられた着用者母集団から収集されたデータとの比較に基づいて、「学習する」又は認識するように構成することができる。従って、着用者のデータにタグを適用するための学習ルールは、その着用者の生理学的データとそのタグに関連付けられた複数の着用者から収集されたデータとの比較に基づくことができる。場合によっては、着用者のデータと複数の着用者から収集されたデータとの比較が、これらの学習ルールの精度を向上させることができる。例えばシステムは、着用者のデータと、特定の活動（例えばバンジージャンプ）でタグ付けした複数の他のデータセットとを比較できる場合、着用者がその活動を実行している時をいっそう確実に判定し得る。

[0053] サーバ１４０は、生理学的データに加えて、ウェアラブルデバイスの着用者に関連付けられた運動データ、コンテキストデータ、及び個人データを受信するように構成することができる。上述のように、これらのデータタイプは、ウェアラブルデバイス２００、コンピューティングデバイス１３０、遠隔センサ１２０、又はサーバ１４０の１つ以上によって検出又は収集することができる。運動データ及びコンテキストデータは、生理学的データと同期して検出され得る。生理学的データと運動データ及び／又はコンテキストデータとの間のタイミング関係を示す時間同期データも、サーバ１４０によって受信され得る。データを時間同期させることで、同時に検出される全ての生理学的データ、運動データ、及びコンテキストデータに同一のタグを適用することができる。また、着用者の個人データは、他の形態のデータに関連付けてもよく、いくつかの例ではデータを整理するためタグと共に使用してもよい。着用者の母集団から収集されたデータは、共通のタグと、身長、体重、ジェンダー（ｇｅｎｄｅｒ）、性別、住所、職業のような１つ以上の個人データパラメータと、に基づいて整理することができる。例えば、年齢が３０歳から３４歳の女性から収集され、「ランニング」のタグが付けられたデータを、一つにまとめることができる。

[0054] 図５のフローチャートに別の方法５００を示す。ウェアラブルデバイスにより検出した生理学的データを、サーバによって（５１０）、ウェアラブルデバイスの着用者からの入力と共に受信する（５２０）。方法３００に関して説明したのと同様に、少なくとも部分的にウェアラブルデバイスの着用者からの入力に基づき、生理学的データの全部又は一部を、サーバによってタグと関連付ける（５３０）。タグに基づき、サーバによって１つ以上のグループを確立し（５４０）、サーバによって生理学的データをデータベースに記憶して、生理学的データの全部又は一部が１つ以上のグループのメンバであることを示す（５５０）。タグに基づくことに加えて、データベース内で確立された１つ以上のグループは、デバイスの着用者の個人データにも基づくことができる。例えば、「ランニング」グループを５０歳超の女性のデータベース内に確立し、共通のタグとそれらの個人データ特徴とを有する全てのデータをデータベース内に記憶して、そのタグに関連付けられた生理学的データがグループのメンバであることを示す。更に、着用者の時間同期させたコンテキストデータ及び運動データも、対応する生理学的データと共にデータベースに記憶して、そのコンテキストデータ又は運動データの全て又は一部がグループのメンバであることを示してもよい。

[0055] タグを用いて、サーバ１４０に記憶されたデータを整理し、その有用性及び検索性を向上させることができる。タグは、着用者が自分のデータを見たり使用したりする際に用いるか、又は臨床医や医師のような着用者の許可が与えられた第三者が用いることができる。一例において、タグは、着用者又は着用者の母集団のデータが記憶されているデータベースに問い合わせるため、又は大量のデータを整理された方法で便利に見るための簡便な手段を与えることができる。タグを用いて、複数の着用者から又は単一の着用者から経時的に類似のデータポイント又はデータセットを集約することができる。また、タグは、例えば生理学的データ、コンテキストデータ、運動データ、及び個人データのような多くの異なるデータタイプを整理するための手段を与え得る。この目的のためには、１つ以上のタグ及び１つ以上の異なるデータタイプに基づいてデータを集約すればよい。更に、タグ付けは、データ解析の優先順位付けを支援することができる。例えば、閾値を超えるとタグ付けされた全てのデータを最初にレビューすることができる。

[0056] タグを用いて、データとタグのカテゴリとの間の相関関係を認識したり因果関係を明らかにしたりすることができる。これらの相関関係は、着用者個人又は着用者母集団に対するものであり、デバイス着用者の現在の医学的な状態を診断するため、又は今後起こり得る医学的な状態の発生を予測するために使用可能である。更に、タグを用いて、例えば３か月間にわたって着用者の平均安静時心拍数がどのように変化したか等、経時的なデータの変化又は安定性を見ることができる。タグを用いて、例えばランニングが着用者の心拍数に与えた効果等、タグ付けされた活動が生理学的データに与えた効果を決定することができる。

[0057] ウェアラブルデバイスにより測定された生理学的データとタグとの間の相関関係を導出することができる。このタグは、着用者により入力された健康状態によって、及びこのタグに関連付けられたサーバ又は他のコンピューティングデバイスにより収集された全ての他のデータによって発生されたものであり得る。例えば、タグ（着用者の入力した健康状態を表し得る）に関連付けられた生理学的データの解析によって、例えば、１つ以上の生理学的パラメータが一定レベルに達した場合に、患者が偏頭痛又は心臓発作のような何らかの悪い健康状態の経験を報告したことが明らかになり得る。この相関関係データを用いて、患者に対する助言を発生することができる。この相関関係を増大又は向上させるため、血圧、心拍数、体温等の生理学的データを運動データ及びコンテキストデータで補足してもよい。この点で、共通の又は類似のタグを共有している多くの異なるデータタイプ間で相関をとる際に、タグは特に有用となり得る。例えば、ウェアラブルデバイス２００により測定された生理学的データとウェアラブルデバイスのロケーション（例えば遠隔センサ１２０から決定され得る）とを解析することによって、デバイスの着用者が、ある地理的領域にいる場合に、アレルギ反応のような何らかの悪い健康状態を経験することが明らかになり得る。更に、日付、時刻、及び地理的ロケーションデータを用いて、着用者母集団の間での病気の空間的及び時間的な拡大を検出し監視することができる。

[0058] 更に、タグは、着用者が自分のデータを見るため及び用いるために使用可能である。例えばタグを用いて、着用者が１週間中にジョギングを行った日数のような実績統計データ、又は着用者が前年にベッドで安静にしていた日数のような健康統計データを算出することができる。タグは、デバイスの着用者が、カロリー摂取目標未満に収まった日数のような何らかの設定目標を達成したか否かを判定するため用いることができる。タグは、デバイスの着用者が、例えば空腹を経験した日数、空腹と頭痛とを経験した日数、ＲＥＭ睡眠が達成された夜等、自分のデータに任意の数の問い合わせを実行するため用いることができる。更に、タグは、着用者が自分のデータを他の人のデータと比較するため用いることができる。例えば着用者は、自分の運動レベルを、同じ性別、年齢群、ロケーション、職業等の他の人とどのように比較するかを決定することができる。

[0059] また、タグを用いて着用者に助言を行うことができる。例えば遠隔サーバ１４０のプロセッサは、データを解析し、傾向、相関関係、パターン、重大なイベント等を識別し、デバイスの着用者に何らかの行動、製品、治療法等を助言することができる。例えばサーバは、３つの異なるインスタンスで着用者から収集されたデータに対し、着用者が小麦ベースの製品を食べたことを入力してから数時間以内に「胃痛」のタグが付けられたことを認識し得る。するとサーバは、デバイスの着用者に、医師に診てもらい潜在的なグルテンアレルギーについて相談するよう助言することができる。別の例では、サーバは、着用者がある期間中に助言されたレベルの活動を実行しなかった場合、より運動するよう助言することができる。これらの助言は、例えば、一般的に認められた標準又は基準、承認された薬の指示、又は所期のもしくは助言された製品の使用に基づき得る。また、助言は、着用者の医師又は世話人によって設定又は提供され得る。他の例では、タグをターゲットマーケティングのために使用可能である。一例において、システムは、着用者のデータに適用された１つ以上のタグに基づいて製品又はサービスを助言することができる。例えば、着用者がデータにタグを付けて頭痛を経験したことを示す場合、鎮痛剤の服用を助言することができる。

[0060] 本明細書に一般的に記載され、図面に示されるような本開示の態様は、多種多様な異なる構成において配置、置換、結合、分離、及び設計することができ、それらが全て本明細書で明示的に想定されていることは容易に理解されよう。様々な態様及び実施形態を本明細書に開示したが、他の態様及び実施形態も当業者には明らかであろう。

[0061] 例示的な方法及びシステムについて上述した。本明細書において、「例」又は「例示的」という言葉は、「例、インスタンス、又は例証として機能すること」を意味するために用いられる。「例」又は「例示的」として本明細書に記載される任意の実施形態又は特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）は、必ずしも他の実施形態又は特徴よりも好適であるもの又は有利であるものとして解釈されない。本明細書において、その一部を形成する添付図面を参照する。図面では、文脈上他の意味が示される場合を除いて、同様の符号は通常、同様のコンポーネントを識別する。本明細書に提示する主題の範囲から逸脱することなく、他の実施形態を利用可能であり、他の変更を実施可能である。本明細書に開示される様々な態様及び実施形態は、例示の目的のためのものであり、限定は意図していない。真の範囲及び精神は以下の特許請求の範囲によって示される。

Claims (18)

1. 着用者の体表面に装着されるように構成されているウェアラブルデバイスから、前記ウェアラブルデバイスが検出した生理学的データをサーバによって受信することと、
   前記着用者からの入力を前記サーバによって受信することと、
   少なくとも部分的に前記着用者からの前記入力に基づき、前記サーバによって、前記生理学的データの全部又は一部を、少なくとも部分的に前記着用者からの前記入力に基づいて発生されたタグに関連付けることと、
   少なくとも部分的に前記タグに基づき、前記サーバによって前記生理学的データを整理することであって、前記タグに関連付けられたウェアラブルデバイスの前記着用者から検出された複数の生理学的データを集約することを含む、前記生理学的データを整理することと、
   を備える方法。
2. 入力が前記着用者の状態である、請求項１に記載の方法。
3. 前記状態が、前記着用者によって実行される活動のタイプ、前記着用者によって行われるタスク、前記着用者の健康状態、前記着用者の身体状態、前記着用者の精神状態、及び前記着用者のムードから成る群から選択される、請求項２に記載の方法。
4. 前記入力がルールである、請求項１に記載の方法。
5. 前記ルールが少なくとも部分的に閾値に基づく、請求項４に記載の方法。
6. 前記ウェアラブルデバイスから、前記ウェアラブルデバイスが検出した後続の生理学的データを前記サーバによって受信することと、
   学習ルールに基づき、前記サーバによって前記後続の生理学的データを前記タグに関連付けることと、
   を更に備える、請求項１に記載の方法。
7. 前記学習ルールが少なくとも部分的に、前記タグに関連付けられた前記生理学的データと前記後続の生理学的データとの比較に基づく、請求項６に記載の方法。
8. 前記学習ルールが少なくとも部分的に前記着用者による入力に基づく、請求項６に記載の方法。
9. 前記学習ルールが少なくとも部分的に、複数の着用者から収集された前記タグに関連付けられた前記生理学的データと前記後続の生理学的データとの比較に基づく、請求項６に記載の方法。
10. 複数のウェアラブルデバイスから、前記複数のウェアラブルデバイスの複数の着用者から取得された生理学的データを前記サーバによって受信することと、
    少なくとも部分的に前記複数の着用者からの各入力に基づき、前記サーバによって、前記複数の着用者から取得された前記生理学的データの全部又は一部を１つ以上のタグに関連付けることと、
    少なくとも部分的に前記１つ以上のタグに基づき、前記サーバによって前記データを整理することであって、前記１つ以上のタグに基づいて前記複数の着用者から取得された前記生理学的データを集約することを含む、前記データを整理することと、
    を更に備える、請求項１に記載の方法。
11. 前記生理学的データと同期して検出された、前記ウェアラブルデバイスの着用者に関連付けられた運動データを、前記サーバによって受信することと、
    前記運動データと前記生理学的データとの間のタイミング関係を示す時間同期データを前記サーバによって受信することと、
    少なくとも部分的に前記時間同期データに基づき、前記サーバによって前記運動データに前記タグを適用することと、
    を更に備え、
    前記運動データが、（ａ）進行速度、（ｂ）高度、（ｃ）加速度、（ｄ）動きの調子、（ｅ）動きの強度、（ｆ）進行方向、（ｇ）向き、（ｈ）重力、（ｉ）慣性、及び（ｊ）回転のうち１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記生理学的データと同期して検出された、前記ウェアラブルデバイスの前記着用者に関連付けられたコンテキストデータを、前記サーバによって受信することと、
    前記コンテキストデータと前記生理学的データとの間のタイミング関係を示す時間同期データを前記サーバによって受信することと、
    少なくとも部分的に前記時間同期データに基づき、前記サーバによって前記コンテキストデータに前記タグを適用することと、
    を更に備え、前記コンテキストデータが、（ａ）前記デバイスの前記着用者のロケーション、（ｂ）周囲光の強度、（ｃ）周囲温度、（ｃ）時刻、（ｄ）前記デバイスの前記着用者の移動方法、及び（ｅ）着用者が実行している活動のタイプのうち１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記デバイスの着用者に関連付けられた個人データを前記サーバによって受信することと、
    少なくとも部分的に前記タグ及び前記個人データに基づき、前記サーバによって前記データを整理することと、
    を更に備え、前記個人データが、（ａ）前記デバイスの前記着用者の身長、（ｂ）前記デバイスの前記着用者の体重、（ｃ）前記デバイスの前記着用者の年齢、（ｄ）前記デバイスの前記着用者のジェンダー、（ｅ）前記デバイスの前記着用者の人種、（ｆ）前記デバイスの前記着用者の医療履歴、及び（ｇ）前記デバイスの前記着用者の職業のうち１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
14. ウェアラブルデバイスが検出した生理学的データをサーバによって受信することと、
    前記ウェアラブルデバイスの着用者からの入力を前記サーバによって受信することと、
    少なくとも部分的に前記ウェアラブルデバイスの前記着用者からの前記入力に基づき、前記サーバによって前記生理学的データの全部又は一部をタグに関連付けることと、
    少なくとも部分的に前記タグに基づいて、前記サーバによって１つ以上のグループを確立することと、
    前記サーバによって前記生理学的データをデータベースに記憶して、前記生理学的データの全部又は一部が前記１つ以上のグループのメンバであることを示すことと、
    を備える方法。
15. 前記グループが更に、少なくとも部分的に前記デバイスの着用者の個人データに基づく、請求項１４に記載の方法。
16. 前記生理学的データと同期して検出された、前記ウェアラブルデバイスの前記着用者に関連付けられた運動データを、前記サーバによって受信することと、
    前記運動データと前記生理学的データとの間のタイミング関係を示す時間同期データを前記サーバによって受信することと、
    少なくとも部分的に前記時間同期データに基づき、前記サーバによって前記運動データの全部又は一部を前記タグに関連付けることと、
    前記サーバによって前記運動データを前記データベースに記憶して、前記運動データの全部又は一部が前記１つ以上のグループのメンバであることを示すことと、
    を更に備える、請求項１４に記載の方法。
17. 前記生理学的データと同期して検出された、前記ウェアラブルデバイスの着用者に関連付けられたコンテキストデータを、前記サーバによって受信することと、
    前記コンテキストデータと前記生理学的データとの間のタイミング関係を示す時間同期データを前記サーバによって受信することと、
    少なくとも部分的に前記時間同期データに基づき、前記サーバによって前記コンテキストデータの全部又は一部を前記タグに関連付けることと、
    前記サーバによって前記コンテキストデータを前記データベースに記憶して、前記コンテキストデータの全部又は一部が前記１つ以上のグループのメンバであることを示すことと、
    を更に備える、請求項１４に記載の方法。
18. ウェアラブルデバイスから初期生理学的データをサーバによって受信することと、
    前記ウェアラブルデバイスの着用者からの入力を前記サーバによって受信することと、
    前記ウェアラブルデバイスの前記着用者からの前記入力に基づき、前記サーバによって、前記初期生理学的データの全部又は一部にタグを適用することと、
    前記ウェアラブルデバイスから後続の生理学的データを前記サーバによって受信することと、
    前記後続の生理学的データの全部又は一部に前記タグを適用するか否かを前記サーバによって判定することであって、少なくとも部分的に、前記タグに関連付けられた前記初期生理学的データの全部又は一部と前記後続の生理学的データの全部又は一部との比較に基づいて行われる、判定することと、
    を備える方法。

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