JP2017530757A - 装着型装置を用いて個人の注意力を監視し通知を提供するための方法及び装置 - Google Patents

Abstract

疲労を監視し個人に通知するための方法及び装置が記載される。この個人は、車両、機器又は機械のオペレーター、学生又は疲労を感じる可能性のある他の人物であり得る。初期に基本応答性プロファイルを決定する目的で刺激に応答した所定の動作を検出するために、この個人の動作が監視される。その後、刺激に応答した所定の動作に基づいて現在の応答性プロファイルが決定され、この現在の応答性プロファイルが基本応答性プロファイルの既定の閾値を超える場合、個人そして任意には、雇用者、教師又は親などの別の人物に対して通知が発される。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、参照により本明細書に全体が組込まれる２０１４年９月９日出願の米国仮特許出願第６２／０４７，８９３号及び２０１５年４月３０日出願の米国仮特許出願第６２／１５５，１２４号からの優先権を請求するものである。

オペレーターの疲労に起因する注意力の欠如は、業務上の不具合及び移動車両等における事故の主要な原因である。特に、ほんの一瞬の意識の喪失さえもが、人命及び財産の壊滅的損失を導く可能性のある長距離トラック輸送について、オペレーターの疲労を監視するために多くの努力が払われてきた。これらの努力は典型的に、オペレーターを視覚的に監視し及び／又はオペレーターにダッシュボード上のボタンを打つなどのタスクを行うことを要求する。このような技術は、しばしば費用がかかる及び／又は効果が無い。

注意力は同様に、学生及び労働者などの他の個人にも不利な影響をもたらし得る。疲労した個人において注意力が低下すると、これらの個人は、覚醒した状態にとどまることができない場合がある。このような個人を監視し補助するための技術が望ましい。

注意力（例えば注意力の劣化）を監視し、監視された注意力に基づいて通知を提供するための方法、システム及び装置が説明される。これらの方法、システム及び装置は、個人の受動的及び能動的測定の両方を組込んだ、経時的に個人の注意力を監視し推定することに対する総合的アプローチを使用し得る。受動的及び能動的な測定は同様に、個人の全体的注意力又は眠り込むリスクを査定するための客観的及び主観的構成要素を含むこともできる。受動的、能動的、客観的及び主観的測定の組合せを用いて、眠り込む又は危険な疲労レベルに到達する個人のリスクの累積的査定を作り出すことができる。これらの方法、システム及び装置は、同様に、個人の疲労又は注意力欠如の結果としてもたらされる危険を軽減する上でも有用である。

注意力の欠如は、疲労、倦怠、不注意、薬物使用、病気などに起因する可能性がある。監視されている個人は、車両、機器又は機械のオペレーター；学生；又は疲労を経験し得る他の人物であり得る。非限定的な例として、これらの個人は、トラックドライバー、一般のドライバー、航空会社のパイロット、列車エンジニア、スクールバス及び長距離運行バスのドライバー、警備員、店員、子供、高齢者、キャンパー、ハンター、ハイカー、監視員、学生、軍事要員、ビジネスマン（例えば会議、育成クラスなどにおける使用向け）、健康障害のある人々であり得る。当該方法、システム及び装置は、非限定的な例として「マンダウン」システム、セキュリティシステムなどで利用可能である。個人に加えて、本質的には、例えば雇用者、教師、又は親等の他の人；自動システム；コンピュータシステム；コンピュータアプリケーションなど、任意の存在物が、監視対象の個人に関する通知を受けることができる。

本発明は、添付図面と併せて読んだ場合に以下の詳細な説明から最も良く理解され、同じ要素は同じ参照番号を有している。複数の類似の要素が存在する場合、この複数の類似の要素には、単一の参照番号と合せて特定の要素を意味する小文字呼称を割当てることができる。要素を集合的に、又は要素のうちの非特定的な１つ以上に言及する場合、小文字呼称を省略することができる。このことは、共通の慣行によると図面のさまざまな特徴が一定の縮尺で描かれていないことを強調している。対照的に、さまざまな特徴の寸法が、明確さのために任意に拡張され又は減少されている。図面には以下の図が含まれている。

本発明の態様に係る装着型装置のブロック図である。 本発明の態様に係る装着型装置のブロック図である。 図１Ａ又は図１Ｂの装着型装置及び本発明の態様に係る遠隔設備を含むシステムのブロック図である。 ユーザーの概日リズムに関するユーザーの歩行皮膚温度の測定を描いたチャートであり、ここでユーザーの歩行皮膚温度の測定は７日間にわたって行われ、ユーザーの歩行皮膚温度の測定は７日間にわたって行われる。 本発明の態様に係るユーザー及び／又は他者を監視し注意喚起するための他のステップのフローチャートである。 本発明の態様に係るユーザー及び／又は他者を監視し注意喚起するための他のステップのフローチャートである。 本発明の態様に係るユーザー及び／又は他者を監視し注意喚起するための他のステップのフローチャートである。 本発明の態様に係るユーザー及び／又は他者を監視し注意喚起するための他のステップのフローチャートである。 本発明の態様に係るユーザーの注意力を監視するためのステップのフローチャートである。 本発明の態様に係るユーザーの注意力を監視するためのステップのフローチャートである。 本発明の態様に係る所定の動作のためのさまざまな手、手首及び前腕の位置を描く。 本発明の態様に係るユーザーの注意力を監視するためのステップのフローチャートを描く。

本発明の態様は、例えばオペレーターの運動を監視し、認識できる応答欠如、運動の範囲縮小、及び／又は、反応時間の減退が存在する場合に、存在物に通知することによって、車両、機器又は機械のオペレーターなどの個人又はユーザーの注意力（例えば注意力の欠如及び／又は劣化）を監視する改善された手段を提供する。本明細書中に記載の態様は、同様に、ユーザーの注意力を総合的に監視し推定するためにユーザーの受動的及び能動的測定を組込む。受動的及び能動的測定値を組合せ、処理して、全体的注意力リスクを決定することができる。態様により本明細書中で具体化されている総合的監視用の装置、システム及び方法は、同様に、受動的及び能動的測定の結果として経時的にユーザーの推定された注意力を調整することもできる。受動的及び能動的測定は、主観的及び客観的構成要素を両方共含むことができる。

システムは、例えば、オペレーターが潜在的に危険な疲労レベルに達しており休息を必要とすることを運行管理者に通知するため、長距離運行トラック輸送用などのテレマティクスシステムなどの他のシステム内に結合されてもよい。本明細書中に記載の態様は、例えば、トラックドライバー、一般のドライバー、航空会社のパイロット、列車エンジニア、スクールバス及び長距離運行バスのドライバー、警備員、店員、子供、高齢者、キャンパー、ハンター、ハイカー、監視員、学生、軍事要員、ビジネスマン（例えば会議、育成クラスなどにおける使用向け）、健康障害のある人々などのユーザーを監視し、注意力欠如（例えば疲労、倦怠、眠り込んだことなどに起因する応答低下、範囲の縮小、及び／又は運動の欠如など）が決定された時点で、彼ら及び／又は別の存在物に通知するために使用可能である。

図１Ａは、注意力を監視し、例えば装置を装着するユーザー及び／又は別の存在物に対して、通知を提供するための装着型装置１００を描いている。例示された装着型装置１００は、例えばユーザーの手首に設置できるバンド１０２の中に具体化される。バンド１０２は、ユーザーを監視するための少なくとも１つのモーションセンサー１０４、及び、少なくとも１つのバイオメトリックセンサーモジュール１０５、及び、例えばリマインダー及び／又は注意喚起（例えば警告及び／又は警報）などの通知を存在物に提供するための少なくとも１つの通知発生器１０６（例えばトーン発生器１０６ａ、振動発生器１０６ｂ、及び画像発生器１０６ｃ）を支持する。トーン発生器１０６ａは可聴音発生器であり得、振動発生器１０６ｂは、オフセットウエイトスピナーであり得る。

付加的には、通知発生器（１０６）は、第３者などの遠隔の場所にいる別の存在物に対して送受信機１１４を介して伝送されるべき通知を発することができる。このとき通知を受取る第３者は、サイレントアラームにそっくりの、ユーザーに対して発せられるあらゆるリマインダー、注意喚起又は警報の知らせを受けると思われる。本発明と共に使用するための好適なモーションセンサー１０４、バイオメトリックセンサーモジュール１０５及び発生器１０６については、当業者であれば、本明細書の記載から理解するものである。

モーションセンサー１０４は、運動（線形運動、角運動など）を追跡するために１つ以上のジャイロスコープ及び／又は加速度計を含むことができる。監視され又は追跡される運動には、ユーザーの所定の動作、所定の動作外のユーザーによる他の運動、ユーザーの相対的動作、又は、ユーザーの環境によりひき起こされる動作（例えばトラックのエンジンからの振動など）が含まれる可能性がある。運動を測定することに加えて、モーションセンサー１０４は、ユーザーの体位（例えば、座位、立位、臥位）を推測するために使用することができる。モーションセンサー１０４は、受動的測定（ユーザーに装置１００を装着させることだけで行うことのできる測定として定義される）、及び能動的測定（ユーザーが装置１００を装着する一方でタスクを能動的に行うか又はデータを入力することを必要とする測定として定義される）のために使用可能である。

運動及び／又は体位を追跡するための技術は、加速度計及び／又はジャイロスコープを通したものである。多くの小型、低電力ジャイロスコープが市販されている。ジャイロスコープは典型的には、圧電センサー又は他の形態のマイクロ電子モーションセンサー（ＭＥＭＳ）を利用する。例えば、ＳＧＳ−Ｔｈｏｍｐｓｏｎ Ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ（ｓｔ．ｃｏｍ）は、低電力で作動し、３本の運動軸全てを測定し、直接マイクロプロセッサー内に供給され得るデジタル出力を提供し、低いノイズ閾値及び低いジャイロスコープドリフトを有して高精度及び高再現性で細かい運動の測定を可能にする、ＭＥＭＳベースのジャイロスコープ製品ラインを有する。Ｌ３Ｇ３２００Ｄは、バッテリー作動に適し、典型的作動においてわずか６．１ｍＡ消費し、摂氏−４０〜＋８５度の作動範囲を有し、埋込み型温度センサーを内含し、角速度について最高１６ビットの精度で、温度及び運動角速度の両方のデジタル出力を有する、２．４Ｖ〜３．６Ｖの作動電圧範囲を有する好適な装置である。

ＭＥＭＳジャイロスコープの代替品として、直線加速度計を使用することができる。ＭＥＭＳ直線加速度計は、３軸構成で配置された場合、重力場及び直線加速度に応答することから、参照により全体が本明細書に組込まれる「Ｔｉｌｔ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ ａ Ｔｈｒｅｅ−Ａｘｉｓ Ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ」、ｂｙ Ｍａｒｋ Ｐｅｄｌｅｙ；Ｆｒｅｅｓｃａｌｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ、Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｎｕｍｂｅｒ ＡＮ３４６１、Ｒｅｖｉｓｉｏｎ ６，３／２０１３なる論文中に記載されているように、ヨー、ピッチ、及びロールに対する回転的変化を計算することが可能である。

バイオメトリックセンサーモジュール１０５は、ユーザーの１つ以上のバイオマーカーを測定するために１つ以上のセンサーを含むことができる。本発明の態様によって測定され得るバイオマーカーには、皮膚温度、心臓関連メトリクス、ガルバニック皮膚反応、身体部分が及ぼす力、皮膚抵抗率及び皮膚伝導率が含まれるが、これらに限定されない。ガルバニック皮膚反応は、皮膚の伝導率を測定する。これは同様に、或る人の情動状態及び人の発汗レベルを示すものであることが示されてきた。ガルバニック皮膚反応は、皮膚と接触している１つ以上の電極を用いて測定可能である。ユーザーの心臓関連メトリクスには、ＥＫＧ又はＥＣＧ、心拍変動（ＨＲＶ）、心拍間隔（ＲＲ）、ＲＲの高周波数（ＨＦ）及び低周波数（ＬＦ）、毎分拍数、血液量、血圧、心調律などが含まれ得るが、これらに限定されない。バイオメトリックセンサーモジュール１０５は、ユーザーのさまざまなバイオマーカーの継続的及び／又は周期的な受動的測定のために使用することができる。一部の実施形態において、バイオメトリックセンサーモジュール１０５は、包括的で、バイオメトリックセンサー及び非バイオメトリックセンサー（例えば周辺光センサー）の両方を含むことができる。一実施形態において、バイオメトリックセンサーモジュール１０５は、装置１００内に１つのユニットとして内蔵され得る。別の実施形態において、バイオメトリックセンサーモジュール１０５は、装置１００の内部及び／又はその全体に分散された複数の構成要素で構成され得る。

バイオメトリックセンサーモジュール１０５は、温度センサー及びバイオメトリックパルスセンサー、例えばＫａｒｉｓｓｏｎ Ｒｏｂｔｉｃｓ製のＰｕｌｓｅ Ｒａｔｅ Ｓｅｎｓｏｒを含んでいてよい。温度センサーは、装着型装置１００の場所におけるユーザーの皮膚の温度を測定するために使用できる。Ｓｉｌｉｃｏｎ Ｌａｂｓは、脈拍数センサー及び血液オキシメトリ（血液の酸素飽和度）を含む集積回路チップを製造している。しかしながら、これらのタイプのシステムは、そのシステムが現在装着されているか否かを決定する上で有利であり得る。その一方で、設計最終目的がバッテリーの寿命を保存することであるならば、一部の態様にしたがって温度センサーだけを使用することが可能である。例えば、酸素飽和度を測定するために発光ダイオード及びセンサーを利用し大きな電流が流れるオキシメトリーセンサーは、省略することができる。

バイオメトリックセンサーモジュール１０５は同様に、歪みゲージ、バネ、圧電歪みゲージ又はゴムバンドなどの弾性部材の経時的長さ変化を測定する手段によって、ユーザーの身体部分が及ぼす力を測定するための装置１０７を含むこともできる。装置１０７は、それが装着される身体部分の形状に適合して、身体部分の周囲と常に接触した状態にとどまる概して円筒形の弾性部材であり得る。したがって、装置１０７は、概して円筒形である身体部分、例えば前腕、手首、指、又は前頭部の上に一般的に装着されると考えられ、弾性部材の長さ変化を測定することにより、時間に対する物体の収縮（サイズ減少）又は膨張（サイズ増加）を測定できる。したがって、この装置１０７は、筋肉の屈曲又は所定の動作などの、ユーザーが装置１００を装着する運動を測定するために、モーションセンサー１０４と併用可能である。例えば、装置１０７は、装置１００の一部として前腕上に装着され、それぞれの前腕の手をユーザーが開閉する力を測定することができると考えられる。したがって、装置１０７は、ユーザーの能動的測定に寄与することができる。付加的には、装置１０７は、それが装着されている身体部分の所定の動作中のサイズ及びサイズ変化特性に基づいて、ユーザーを識別するために使用可能である。

バイオメトリックセンサーモジュール１０５は、ユーザーの心臓関連メトリクスなどの特定のバイオマーカーを測定するためのセンサーを含むことができる。したがって、バイオメトリックセンサーモジュール１０５は、ユーザーの血液量についてのフォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）データを検出するために組合せ状態の、発光ダイオード（ＬＥＤ）と、フォトダイオード及び／又はフォトレセプタと、を含むことができる。バイオメトリックセンサーモジュール１０５は、心電計を含むことができる。

さらに、歪みゲージ、バネ、圧電歪みゲージ又はゴムバンドなどの弾性部材の長さ変化を測定することによってユーザーの身体部分が及ぼす力を測定するための装置１０７は、ユーザーの心臓関連メトリクスを測定するために使用されてよい。装置１０７は、ユーザーの身体部分の内部の閉鎖心臓血管系（例えば前腕内部の橈骨動脈）の直径変化（収縮及び膨張）を測定するために使用可能である。したがって、こうして装置１０７が心拍数、心調律及び血圧を測定できるようになると考えられる。したがって、装置１０７は同様に、監視中のユーザーの受動的測定に寄与することもできると考えられる。

バイオメトリックセンサーモジュール１０５は、ユーザーの皮膚と接触するための１つ以上の電極も含むことができる。１つ以上の電極は、皮膚抵抗率、皮膚伝導率、ガルバニック皮膚反応及び皮膚電位を測定するように構成されてよい。

バイオメトリックセンサーモジュール１０５は、同様に、心臓関連メトリクス及び皮膚温度を含むユーザーのさまざまなバイオマーカーの経時的変化を検出するためにも使用され得る。変化は、バイオメトリックセンサーモジュール１０５内部の１つ以上のセンサーを用いたユーザーの継続的及び周期的な受動的な客観的測定を通して検出可能である。

本発明の態様によると、装着型装置１００は、腕時計に類似する快適なリストバンドの形で具体化される。しかしながら、システムは、前腕に取付けた状態、肘の周りに装着した状態、又は、本質的に任意の身体部分に取付けた状態で作動することもできると考えられる。さらに、装置は、手袋などの衣料品又はユーザー上に装置を保持する他の手段の中に組込むことができる。システムの態様に係るシステムの設計は、オペレーターが装着するのを妨げず、オペレーターが確実にそれを装着する助けとなるようなものである。この目的に向けて、バイオメトリックセンサーモジュール１０５は、（例えば装着型装置がユーザーの皮膚に現在接していることを示す温度測定に基づいて）装着型装置１００が現在装着中であるか否かを検出するために使用され得る。例えば、温度センサー、パルス検出センサー及び／又はバイオメトリック電気インパルスセンサーの全てが、この目的のために働くと考えられる。この目的でバイオメトリックセンサーモジュール１０５の他のバイオメトリックセンサーを使用することもできる。好適なセンサーの他の例としては、容量式タッチセンサー及び近接センサーが含まれるが、これらに限定されない。ユーザーが現在装置１００を装着しているか否かを決定するために、モーションセンサー１０４及び任意の監視された所定の動作を使用することもできる。システムは、取外された時点で直ちにオペレーターに対して注意喚起して、装置を再度取付けるように指示することができ、テレマティクスシステムに接続されている場合には、運行管理者に注意喚起して、オペレーターが監視システムを取外したことを知らせることができる。

プロセッサー１０８が、モーションセンサー１０４、バイオメトリックセンサーモジュール１０５及び発生器１０６に結合される。このプロセッサー１０２は、プログラマブルマイクロプロセッサーであり得る。プロセッサー１０８は同様に、データを記憶し検索するためにメモリ１１０にも結合される。プロセッサー１０８は、本明細書中に記載の装着型装置１００の機能性を提供するためにメモリ１１０内に記憶された命令を実行することができる。プロセッサー１０８は同様に、モーションセンサー１０４及びバイオメトリックセンサーモジュール１０５から検索されたデータをメモリ１１０内に記憶し、処理のためにメモリ１１０から記憶済みデータを検索することもできる。メモリ１１０は、例えばスタティックなランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの従来のメモリであってよい。プロセッサー１０８は、低電力消費量の埋込みプロセッサーなどの従来のマイクロプロセッサーであり得る。リプログラマブルマイクロプロセッサー装置も利用可能であり、これは、ファームウェアのアップグレードを可能にする。好適なプロセッサー１０８は、３．３Ｖ（好適なジャイロスコープと相容性ある作動電圧範囲）で作動するＡｌｔｅｒa ＭＡＸ７０００Ａである。

プロセッサー１０８は同様に、時限事象を監視するためのクロック１１２及び遠隔の場所へ信号を伝送し及び／又は遠隔の場所から信号を受信するための送受信機１１４にも結合され得る。クロック１１２は、時間を（例えばミリセカンド、マイクロセカンドなどの秒の分数で）測定することのできる集積回路クロックであり得る。送受信機１１４は、例えば、装着型装置１００が、通知の場合にテレマティクス装置、遠隔コンピュータシステム、コンピュータアプリケーション及び／又はスマートフォンアプリケーションに通知することができるようにするために、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）送受信機であり得る。装着型装置１００の構成要素は、バッテリー１１６により給電され得る。バッテリー１１６は、リチウムイオン電池などの充電式電池であってもよい。

プロセッサー１０８は、モーションセンサー１０４及びバイオメトリックセンサーモジュール１０５からの温度及び動作出力を監視して、装置が皮膚に接して装着されているか否かを決定することができる。モーションセンサー１０４からの動作出力は、装着型装置１００の動作を監視するためにプロセッサー１０８によって使用され得る。プロセッサー１０８は、１センチメートルから２００センチメートルの間の動作半径を有する角動作を探すように構成され得る。範囲の下限は、振動に起因する小さな角度シフトを除去し、範囲の上限は、例えば方向転換するトラックからの大規模な半径方向動作を除去する。時間を測定するクロック１１２は、主監視サイクルの満了の決定及びオペレーターの応答時間の測定の両方を可能にする。オペレーターの応答時間並びに記録された温度及び時間は、メモリ１１０内に記憶されて、例えば、通信するのにテレマティックシステムが利用できない場合に装置が適切に装着されていたことを後の時点に運行管理者が確認できるようになっている。

図１Ｂは、注意力を監視し、装置１００を装着するユーザーに対して通知を提供するために、本発明の態様にしたがって作動する装着型装置１００を描いている。例示された装着型装置１００は、例えばユーザーの手首に設置できるバンド１０２内で具体化される。バンド１０２は、ユーザーを監視するための少なくとも１つのモーションセンサー１０４及びバイオメトリックセンサーモジュール１０５、並びに、例えばリマインダー及び／又は注意喚起（例えば警告及び／又は警報）などの通知を存在物に提供するための少なくとも１つの通知発生器１０６（例えばトーン発生器１０６ａ、振動発生器１０６ｂ、及び画像発生器１０６ｃ）を支持する。トーン発生器１０６ａは可聴音発生器であり得、振動発生器１０６ｂはオフセットウエイトスピナーであり得る。本発明と共に使用するための好適なモーションセンサー１０４、バイオメトリックセンサーモジュール１０５及び発生器１０６については、当業者であれば、本明細書の記載から理解するものである。

装置１００は同様に、装置１００を装着するユーザーがいる場所を追跡するための付随する無線接続（ＷＩＦＩ（登録商標））１１８ａを伴うＧＰＳシステム１１８を含むこともできる。ユーザーの場所は、ユーザーの個人的セキュリティを監視するか又はユーザーが就業中であるか否かを識別するのを助けるため、ＷＩＦＩ（登録商標）１１８ａを介して第３者に送信され得る。第３者は、場所情報を用いて、ユーザーについての予想される位置又は経路と比較し、逸脱している場合にはユーザーに対して注意喚起又は通知を提供することができる。緊急の場合には、第３者は、救急サービス要員にユーザーの場所を提供することもできる。

装置１００は同様に、ユーザーの環境の温度を検出するための周辺温度検出器１２０を含むこともできる。これは、皮膚温度センサーが採取したあらゆる皮膚温度測定値の精度を改善するのに使用可能である。周辺温度検出器１２０は、ユーザーの皮膚と接触しないように装置１００上に設置され得、その測定値を用いて皮膚温度データを調整することができる。

装置１００は、さらに、周辺光検出器１２２を含むことができる。この周辺光検出器１２２は、光に対するユーザーの露出を検出するために使用可能である。この周辺光検出器１２２はさらに、青色波長の光に対するユーザーの露出を決定するように特別設計され得る。

プロセッサー１０８が、モーションセンサー１０４、バイオメトリックセンサーモジュール１０５及び１つ又は複数の発生器１０６に結合される。プロセッサー１０８は同様に、ＧＰＳシステム１１８、周辺温度検出器１２０及び周辺光検出器１２２のうちの１つ以上にも結合され得る。

プロセッサー１０８は、モーションセンサー１０４、バイオメトリックセンサーモジュール１０５、ＧＰＳシステム１１８、周辺温度検出器１２０及び周辺光検出器１２２によって測定された出力を監視し、処理することができる。出力は、ユーザーの眠り込むリスク又は疲労リスクを決定する上で適用可能な因子である睡眠リスク変数を含むことができる。プロセッサー１０８は、モーションセンサー１０４により測定された動作出力、バイオメトリックセンサーモジュール１０５からのバイオマーカー出力（すなわちバイオメトリック指標）、ユーザーの個人的概日リズム内のユーザーの位置、ユーザーにより入力された主観的注意力レベル、ユーザーの睡眠欲、各刺激に対するユーザーの応答についての現在の応答性プロファイル、ユーザーのクロノタイプ入力から導出されたデータ、ユーザーがひき起こした運動及びユーザーの体位などの睡眠リスク変数を監視及び処理することができる。プロセッサー１０８により監視され処理される他の睡眠リスク変数も同様に存在し得る。

バイオメトリックセンサーモジュール１０５からのバイオマーカー出力は、装置が皮膚に接して装着されているか否かを決定するために、プロセッサー１０８により使用され得る。一実施形態において、バイオメトリックセンサーモジュール１０５内に含まれ得る容量式タッチセンサーを、装置が装着されたときにこのセンサーが皮膚に触れるように組付けることができる。容量式タッチセンサーは、装置１００が装着されているか否かをプロセッサー１０８に対して示すことができる。

プロセッサー１０８は同様に、所定の動作についてのユーザーの基本応答性プロファイルを生成するためにも使用され得る。これを行う方法の一例は、初期試験期間中、手首などのユーザーの身体の１つの場所に装着型装置１００をユーザーが装着することから開始できる。ユーザーは、典型的には、試験期間中休息状態にある。すなわち、もしユーザーが疲れた場合又は眠りたくなった場合にユーザーを危険にさらすと思われる活動に従事していない。次に、ユーザーは試験期間中所定の動作を行う。この所定の動作の初期測定が行われ、これらの初期測定からのさまざまなパラメータは、所定の動作のパラメータについての基準（baseline）平均及び標準偏差を生成するためにプロセッサー１０８によって使用可能である。これらは、所定の動作のパラメータについての基本応答性プロファイルを表わす。基本応答性プロファイルからの偏差は、プロセッサー１０８により、注意力レベルの低減及びリスクレベルの増大を表わすために使用され得る。

プロセッサー１０８は同様に、生成された基本応答性プロファイルに基づいてユーザーの応答性について既定の閾値を設定することもできる。例えば、閾値は、所定の動作のパラメータの基本応答性プロファイル平均からの２つの標準偏差であり得る。異なるユーザーは異なる基本応答性プロファイルを有する可能性があることから、プロセッサー１０８は、特定のユーザーについての生成された基本応答性プロファイルに基づいて所定の動作を行うようにユーザーに注意喚起するための適切な刺激間隔を計算することができる。

プロセッサー１０８は同様に、所定の動作を行うための注意喚起刺激又はユーザーに対する警告を発するために、通知発生器１０６に対する信号を生成し送信することもできる。ユーザーが所定の動作を行うことによって刺激に応答する場合、プロセッサー１０８は同様に、所定の動作の測定されたパラメータを使用することによって応答についての現在の応答性プロファイルを生成することもできる。プロセッサーは、各刺激に対してユーザーが行う各応答について、現在の応答性プロファイルを生成できる。プロセッサー１０８は同様に、メモリ１３６内部に、１つ以上の履歴的応答性プロファイルとして、１つ以上の現在の応答性プロファイルを記憶することもできる。プロセッサー１０８は、このとき、応答についての現在の応答性プロファイル又は履歴的応答性プロファイルがユーザー応答性についての設定された既定の閾値外にある場合に、ユーザーに対する警告を生成するように通知発生器１０６に信号を送信することができる。

生成される警告は、ユーザーが過度に疲れているか又は眠り込むリスクが過度に高いために、ユーザーが従事する活動を続行できないことを、ユーザーに対して示す。警告は、疲労を防ぐか又は眠り込むリスクを減少させるために、いつ睡眠をとるべきか及び仮眠が推奨されるか否かを知るために、ユーザーが使用することもできる。さらに、プロセッサー１０８は、警報を伴って又は伴わずに、ユーザーのタスクを適切に遂行するユーザーの能力についてユーザーが適切な決断を下すのを助けるために、注意力スケール上の位置を生成することができる。装置１００は、注意力スケール上で、色調により（例えば危険なほどに低い注意力レベルは赤、適度の注意力レベルは黄色、高い注意力レベルは緑色）、又は数値スケール上で（例えば１から１０までのスケール上；ここで１は危険なほどに低い注意力レベル及び１０は極めて高い注意力）、プロセッサー１０８が生成した位置をユーザーに対して表示することができる。

プロセッサー１０８は同様に、初期に測定される睡眠リスク変数に基づいて、ユーザーの基準疲労リスクレベルを生成することもできる。これを行う方法の一例は、初期試験期間中（これは、数時間又は数分間の短いセットアップ期間又は３日以上のより長い試験期間であり得る）、手首などのユーザーの身体上の１つの場所に装着型装置１００をユーザーが装着することから開始されてよい。プロセッサー１０８は、ユーザーの自然な疲労傾向を決定するため、ユーザーの所定の動作、バイオマーカー、又は、ユーザーの推定された個人的概日リズム内の位置などの、試験期間中に当初測定される睡眠リスク変数を使用することができる。プロセッサー１０８は、この傾向を使用して、眠り込むためのユーザーの基準疲労リスクレベルを生成することができる。

プロセッサー１０８は次に、所定の動作を行うようにユーザーに注意喚起するための適切な刺激間隔のプロセッサーによる計算に、生成された基準疲労リスクレベルを組込むことができる場合がある。さらに、プロセッサー１０８は、基本応答性プロファイル及びユーザーの基準疲労リスクレベルの両方の組合せに基づいて、適切な刺激間隔を計算できる。

プロセッサー１０８は、装置１００の使用中にユーザーが眠り込む動的リスクレベルを経時的に生成するために、生成された現在の応答性プロファイル及び履歴的応答性プロファイルを使用できる。各々の動的リスクレベルは、刺激に応答してユーザーが行う各々の所定の動作のパラメータに基づいた現在の更新されたリスクを表わす。例えば、ユーザーは、刺激に応答する際に反応時間の遅延を有する可能性があり、応答の現在の応答性プロファイル及び／又は履歴的応答性プロファイルは、注意力の潜在的低下を反映すると考えられる。結果として、プロセッサー１０８は、疲労リスク又は眠り込むリスクの増大を示す更新された動的リスクレベルを生成すると考えられる。各々の現在の応答性プロファイル及び／又は履歴的応答性プロファイルから生成される動的リスクレベルは、経時的に変化し得、プロセッサー１０８は、生成された動的リスクレベルを用いて、刺激間隔を継続的に再計算し調整することができる。例えば、動的リスクレベルが変化してより高いリスクを示すにつれて、プロセッサーは、先に設定された刺激間隔を再計算し調整して、より頻繁にユーザーに刺激を与えることができる。

さらに、プロセッサー１０８は、同様に、１つ以上の睡眠リスク変数の測定値を用いて、動的リスクレベルを生成することもできる。測定値は、基準疲労リスクレベルを生成した後、睡眠リスク変数を継続的に測定することによって得られる。装置１００は、異なる睡眠リスク変数の経時的変化を検出することができ、プロセッサー１０８は、更新された動的リスクレベルの計算に、これらの変化を組込むことができる。プロセッサー１０８は次に、これらの現在の動的リスクレベルを用いて、刺激間隔を継続的に再計算し調整することができる。例えば、睡眠リスク変数の変化が発生してユーザーの疲労リスクの増大を示すにつれて、増大したリスクを反映するように新しい動的リスクレベルが生成され得る。

装置１００の使用中のユーザーによる全体的運動は、モーションセンサー１０４によって測定され、プロセッサー１０８によって処理されて、動的リスクレベルを創出し、刺激レベルを調整することができる。同様に、プロセッサー１０８は、モーションセンサー１０４がユーザーによる認識可能な運動を全く検出しない一連の時間を登録し識別することができる。これらの識別された一連の時間は同様に、刺激でユーザーに注意喚起するか又はユーザーに対し警報を提供するために、通知発生器１０６に対する信号を生成し送信すべくプロセッサー１０８により使用される可能性もある。

モーションセンサー１０４は、全体的運動を検出することができ、この運動は次に、アクティグラフ技術を通してユーザーの休息及び／又は覚醒サイクルを決定するために、プロセッサー１０８により処理され得る。アクティグラフィは、或る人（例えばユーザー）が眠っているか覚醒しているかを予測するために運動期間及び非運動期間を測定することを含む、人間の休息／活動サイクルを監視するための非侵襲性方法である。さらに、運動間の時間量に基づいて、又は、バイオメトリックセンサーモジュール１０５からの追加情報を用いて、睡眠の質を推定することができる。睡眠時間及び質は、バイオメトリックセンサーモジュール１０５からの情報に基づいて推定することもできる。例えば、心拍数の減少又は測定された皮膚温度の上昇は、ユーザーが眠っていることを示し得る。ユーザーについてのアクティグラフィ及び／又はバイオメトリックセンサーデータは、基準疲労リスクレベル及び／又は動的リスクレベルを生成するために、プロセッサー１０８により使用され得る。

プロセッサー１０８は、同様に、ユーザーについての基準疲労リスクレベル及び／又は動的リスクレベルを生成するために、モーションセンサー１０４により測定されるユーザーの体位という睡眠リスク変数を使用することもできる。ユーザーの体位（例えば立位、座位、臥位）が、ユーザーの注意力レベルと相関される。例えば、ユーザーは、ユーザーが座っている又は眠っている場合よりも立っている場合の方が高い注意力レベルを有する確率が高い。プロセッサー１０８は、基準疲労リスクレベルを生成するために、及び、ユーザーの体位が経時的に変化する場合に動的リスクレベルを生成するために、ユーザーの体位を使用することができる。

一実施形態において、睡眠リスク変数は、１つ以上のバイオマーカーを含む。バイオマーカーは、ユーザーの注意力レベル及び／又は疲労リスク及び／又は眠り込むリスクと相関される。例えば、皮膚温度は、ユーザーについての注意力レベルと直接相関することが示されている。ユーザーの遠位身体部分における皮膚温度の大幅な突然の上昇は、そのユーザーについての注意力レベルの低減と直接関連付けされる。したがって、プロセッサー１０８は、ユーザーの注意力を決定するため、ユーザーの身体上の遠位の場所において測定される皮膚温度を監視できる。プロセッサー１０８は、同様に、皮膚温度に基づいてより正確な注意力の推定を創出するために、周辺温度検出器１２０からの測定値を使用して皮膚温度のあらゆる測定値を補正することもできる。

一般的及び動的リスクレベルを生成するためにプロセッサー１０８が使用し得る別の睡眠リスク変数は、装置１００のユーザーによって入力される主観的注意力レベルである。ユーザーにより能動的に入力される主観的注意力レベルは、推定された注意力レベルを調整又は相殺するためにプロセッサー１０８によって組込まれ得る。例えば、装置１００のユーザーは、装置１００のユーザーによる使用中の任意の時点におけるユーザーの現在の注意力レベルのユーザーの主観的推定を入力することができる。プロセッサー１０８はこのとき、調整された基準疲労リスクレベル又は経時的動的リスクレベルを生成する上で、ユーザーの主観的注意力レベルの入力を使用することができる。ユーザーの主観的注意力は、注意力又は疲労レベルの口頭による又はテキストによる表示、番号表現又は絵表現を用いて、装置１００内に入力され得る。ユーザーは、装置１００自体の上で、又は、スマートフォン又はパソコンなどの遠隔アプリケーションを介して、主観的注意力レベルを入力することができる。計算されたいずれかの刺激間隔を増大させるために、注意力の増大を反映するように生成されたいずれかの基準疲労リスクレベル又は動的リスクレベルをユーザーが調整できないようにするのが好ましい。

プロセッサー１０８は、基準疲労リスクレベル及び動的リスクレベルを生成するために、ユーザーによる主観的入力を使用することができる。ユーザーによる主観的入力は、ユーザーが最後に眠った時点及びこの最後の睡眠期間の持続時間についての情報を含むことができる。これは、先行する２４時間の期間中にユーザーが装置を装着しなかった状況下において、装置１００は、受動的測定を通して睡眠時刻又はその持続時間を決定するために１つ又は複数のモーションセンサー１０４又はバイオメトリックセンサーモジュール１０５のいずれからもデータを収集することができなかったはずであることから、有用であり得る。主観的入力は同様に、ユーザーの現在の疲労のユーザーによる推定も含むことができる。例えば、ユーザーは、ユーザーがどれほど疲労していると感じるかについて、数値スケール上の数値又は装置１００上の視覚的表現を選択できる。視覚的表現は、例えば、ユーザーの現在の推定された疲労レベルを表現するためにユーザーがその中から選択できるさまざまな疲労レベルを描くアニメーションの「顔」の図形的スケールを含むことができる。

プロセッサー１０８は、一般的及び動的睡眠リスクレベルを生成するためにユーザーのクロノタイプ入力から導出されるデータの睡眠リスク変数を組込むこともできる。ユーザーは、装置１００の使用に先立ち、ユーザーの生活習慣及び一般的健康リスクに関する質問一式に回答することが好ましい。ユーザーの回答に基づいて、ユーザーについてのクロノタイプを生成することができる。或る人のクロノタイプは、２４時間以内の特定の時間中のその人の睡眠傾向を示す。クロノタイプは、人が夜遅くまで起きているか又は朝早く起きる傾向をもつか否かを示すと考えられ、人の睡眠及び覚醒習慣を示す。クロノタイプから導出されたデータは、このとき、プロセッサー１０８による使用のため、装置１００内に入力され得る。このとき、データは、基準疲労リスクレベル及び装置１００の使用中のユーザーについての動的リスクレベルを生成するため、プロセッサー１０８によって使用され得る。

プロセッサー１０８は、同様に、刺激に対するユーザーの各応答についての履歴的応答性プロファイルを用いて、所定の動作のパラメータからユーザーの応答性トレンドラインを生成することもできる。経時的に、応答性についてのトレンドライン上の点として、一定数の履歴的応答性プロファイルがプロセッサー１０８により使用され得る。これは、トレンドラインからの偏差の閾値を設定するためにプロセッサー１０８によって使用され得る。刺激に対するユーザーによるこの閾値を超える測定された応答が、この応答についての現在の応答性プロファイル又は履歴的応答性プロファイルの生成中に、プロセッサー１０８によって識別され得る。現在の応答がトレンドラインから逸脱し、そのため閾値を超えていることをプロセッサー１０８が決定した場合、プロセッサーは、通知発生器１０６に対する信号を生成し送信することができる。

プロセッサー１０８は、ユーザーの睡眠欲又は傾向を決定するため、モーションセンサー１０４及びバイオメトリックセンサーモジュール１０５からの初期及び継続的／周期的測定を処理することができる。ユーザーの睡眠欲は、ユーザーが最後に眠って以来の時間（睡眠負債）、ユーザーの最後の睡眠時間の長さ及びユーザーの最後の睡眠時間中の睡眠の質などの因子で構成され得る。モーションセンサー１０４から導出されるアクティグラフィデータは、ユーザーの睡眠及び覚醒状態サイクルについての情報を得るために、プロセッサー１０８により使用され得る。ユーザーの睡眠欲が増大するにつれて、ユーザーの注意力は低下する傾向を有する。睡眠している時間及びユーザーが最後に眠って以来の時間の検出は、（睡眠中の時間を示すと考えられる）ユーザーの運動欠如を示すアクティグラフィ運動データと組合わされた心拍数及び皮膚温度などのバイオマーカーの分析を通して、プロセッサー１０８によって決定され得る。他のバイオマーカーも同様に使用可能である。センサー１０４及びモジュール１０５からの初期測定値を用いて、これらの因子を決定し、ユーザーについての全体的睡眠欲を計算することができる。初期睡眠欲が決定され得、プロセッサー１０８は、経時的に相応して睡眠欲を更新して、（最後に眠って以来の時間の増大などの）因子に対する変更について調整を行うことができる。

プロセッサー１０８は、異なる期間中に、人物がどの睡眠状態にあるかを決定することによって、睡眠の質及び持続時間を決定することができる。睡眠段階は、アクティグラフィ技術を通して、モーションセンサー１０４により測定される運動に基づいて決定され得る。睡眠段階は、バイオメトリックセンサーモジュール１０５によりとられたバイオマーカーの測定値に基づいて、決定可能である。これらのバイオマーカーは、心拍数又は皮膚温度データを含み得るが、これらに限定されるわけではない。決定され得る睡眠段階は、段階１〜３を含むことができる。段階１の睡眠は、「浅い眠り」とみなすことができ、この場合、ユーザーは睡眠の出入りを繰り返している可能性があり、容易に目を覚ますことができる。段階２の睡眠では、目の運動が停止し、脳波がより緩慢になる可能性がある。段階３の睡眠では、脳波は著しく減速する可能性があり、段階３の睡眠を体験している人の目を覚まさせるのは非常にむずかしい場合がある。段階３の睡眠は、「深い眠り」と呼ぶことができる。さらに、レム（急速眼球運動）及びノンレム睡眠の段階は、バイオメトリック又はモーションセンサー内の振動を検出することによって識別可能である。

プロセッサー１０８は、ユーザーの個人的概日リズムを推定するために、少なくとも１つのバイオマーカーの初期測定値を処理することができる。調査から、一日全体にわたるユーザーの注意力が、ユーザーの概日リズム内のユーザーの位置と強い相関関係を有し得ることが分かっている。ユーザーの概日リズムを推定する能力は、所与の一日の任意の時点でのユーザーの注意力の正確な予測を提供し得る。

ユーザーの個人的概日リズムを推定するためのバイオマーカーは、ユーザーの遠位皮膚温度である。ユーザーの遠位皮膚温度は、ユーザーの中核体温と相関される。中核体温は、ユーザーの概日リズムに追従し、中核体温は、ユーザーの概日リズムに追従する結果として覚醒状態時間中上昇し、典型的睡眠時間中低下する。したがって、ユーザーの注意力レベルも同様に、概日リズムと共に変化する。ユーザーの身体は、身体の手足を通して熱を消散させることによって中核体温を調節することから、手足の温度は、中核体温が低下した場合に上昇する。したがって、ユーザーの概日リズムに追従する中核体温と遠位皮膚温度を相関させることによってユーザーの個人的概日リズムを正確に推定するために、ユーザーの遠位皮膚温度の測定値を使用することができる。こうして、ユーザーのための注意力レベルのモデルが提供される。

遠位皮膚温度は同様に、ユーザーのメラトニンレベルとも相関され得る。ユーザーの内因性メラトニンレベルは、個人的概日リズム内のユーザーの位置について信頼が高く正確な指標であり、したがって、ユーザーの注意力度の指標である。メラトニンは、典型的に、注意力低下時間（夜の眠りの前の期間など）中に上昇し、典型的に注意力の増加時間中下降する。皮膚温度は概して、メラトニンレベルが増大した場合、ユーザーの皮膚温度も同様にユーザーの概日リズムと関連して上昇するという点において、メラトニンレベルと相関する。このようにして、皮膚温度は、ユーザーの現在のメラトニンレベルひいては個人的概日リズム内のユーザーの位置によって決定されるユーザーの現在の注意力レベルを決定するための相関を代理するものとして作用することができる。

ユーザーの個人的概日リズム及び／又はメラトニンレベルの推定のための人物の遠位皮膚温度の初期測定値は、足、腕、手首及び手を含めたユーザーの身体のさまざまな場所で取ることができる。ユーザーの個人的概日リズム及び／又はメラトニンレベルのプロセッサー１０８による推定に組込むことのできるバイオマーカーの他の初期測定値には、心臓関連メトリクスが含まれるが、これに限定されるわけではない。

ユーザーの個人的概日リズムを推定する一例は、試験期間中手首などの身体上の遠位の場所において装着型装置１００をユーザーが装着することから開始できる。試験期間は、３日以上の持続時間を有し得る。ユーザーは典型的には休息状態にある、すなわちもしユーザーが疲れた状態になるか又は眠りたくなった場合危険にさらされると考えられる活動に従事していない。ユーザーの典型的概日リズムを推定するために充分なデータが収集されるように、皮膚温度などのバイオマーカーを含めた一定の睡眠リスク変数の初期測定値が採取される。少なくとも３日の間、毎分１回の頻度でバイオメトリックセンサー１０４ｂによって、歩行皮膚温度が測定され得る。１つの実施例において、ユーザーの歩行皮膚温度の測定値は、ユーザーの手首から７日間にわたり採取される（図２）。遠位皮膚温度測定値から導出されたデータに基づいて、プロセッサー１０８は、ユーザーの個人的概日リズムを推定することができる。試験期間全体にわたるバイオマーカーの他の初期測定値も同様に、ユーザーの概日リズムを推定するために使用することができる。

ユーザーの体位及び／又は活動の変化は、ユーザーの個人的概日リズムの段階を「マスキング」する可能性がある。結果として、プロセッサー１０８は、ユーザーの個人的概日リズムの推定からこれらの「マスキング事象」を除去するようにプログラミングされ得る。この「除去」プロセスは、モーションセンサー１０４ａにより測定された体位について補正を行うためにプロセッサー１０８が受信する概日リズムデータを一定の比率で作成すること、及び、次に試験期間全体にわたりデータを平均することを含み得る。プロセッサー１０８は同様に、センサー１０４により測定された試験期間中のユーザーのあらゆる活動について補正するためにプロセッサーが受信する概日リズムデータを一定の比率で作成することもできる。「補正された」データは次に、ユーザーの個人的概日リズムのより正確な推定値を作り出すために、プロセッサー１０８によって使用され得る。

プロセッサー１０８は、ユーザーのためにプロセッサー１０８により推定された個人的概日リズムに基づいて、所与の時点におけるユーザーの個人的概日リズム内のどこにユーザーが位置しているかを監視することもできる。ユーザーの概日リズム内のユーザーの位置は、概日リズム内の位置がユーザーの反応時間及び主観的注意力レベルに相関されることから、基準疲労リスクレベル及び／又は動的リスクレベルを決定するために使用可能である。プロセッサー１０８は、推定された概日リズムを他の処理された初期測定値、例えば試験期間中に獲得された所定の動作のパラメータと比較して、この所定の動作を行うユーザーの概日リズム内の位置に起因する注意力と応答との間の相関関係を確認することができる。

図２は７日間の観察期間から平均した、２４時間の間のユーザーの平均遠位皮膚温度を示す、トレンド除去された（「マスキング除去された」）皮膚温度データを有するグラフを描いている。或る人の概日リズムは、典型的に、およそ２４時間周期で段階的である。より高い遠位皮膚温度の期間は、より高いメラトニンレベル及び個人の個人的概日リズム内の注意力レベルの低下に相関し、疲労段階を示している。より低い遠位皮膚温度の期間は、個人の個人的概日リズム内の注意力レベルの増加に相関し、注意力が高い段階を示している。例えば、概日リズムは、午前半ばの時間における注意力の増大した段階と、それに続く午後２時から４時までの時間における注意力の低下したおおよそ２時間の段階を示し得る。これには、「覚醒状態ゾーン」と呼称し得る午後６時から８時までの注意力が増大した段階が続く場合がある。この「覚醒状態ゾーン」にはその後、注意力の急激な低下及び、睡眠に備えた温度及びメラトニンの上昇が続く可能性がある。より高い疲労リスク及びより高い注意力傾向の潜在性を描写する段階は、図２上でラベル付けされている。

プロセッサー１０８は、ユーザーの個人的概日リズム内のユーザーの位置を、このユーザーが眠り込むための基準疲労リスクレベルの生成に組込むことができる。例えば、プロセッサー１０８は、累積的推定基準疲労リスクレベルを作り出すため、ユーザーの個人的概日リズム内のユーザーの位置及び／又はユーザーの決定された睡眠欲を組込むことができる。同様に、プロセッサーは、概日リズム内の異なる位置におけるリスクの変化を反映するため、動的リスクレベルを生成するのに概日リズム内のユーザーの位置の経時的変化を組込むことができる。

例えば、青色光波長に対する露出など、光に対する露出は、ユーザーの個人的概日リズムに影響を及ぼす場合がある。露光は、ユーザーの概日リズムに対する「段階シフト」効果をひき起こし得る。概日リズム内の「段階シフト」の方向は、概日リズム内のどの位置で人物が光に露出されるかに依存する。プロセッサー１０８は、周辺光サンサ―１２２によって採取された測定値を使用し、ユーザーの個人的概日リズムに対する任意の露光の効果を決定することができる。一実施形態において、周辺光センサー１２２は、バイオメトリックセンサーモジュール１０５内に位置し得る。周辺光センサー１２２は、装置１００の下側に位置し得、装置１００の下の周辺光の漏洩を検出することによって作動することができる。別の実施形態において、周辺光センサー１２２は、バイオメトリックセンサーモジュール１０５と別個であり得る。検出された露光量を用いて、ユーザーがユーザーの個人的概日リズム内のどこにいるかを決定することもできる。プロセッサー１０８は、検出された露光量を用いて、概日リズムデータを前処理し、ユーザーについてのより正確な推定された個人的概日リズム及びこのユーザーの推定された個人的概日リズム内のユーザーのより正確な位置を生成することができる。

図１Ｃは、本発明の態様にしたがって内部で装着型装置１００が作動し得るシステム１２５を描いている。装着型装置１００は、図１Ｃに描かれている構成要素などのいかなる他の構成要素も無く、そのままで利用可能であるという点を理解すべきである。

例示されたシステム１２５は、装着型装置１００、局所的遠隔装置１３０、及び非局所的遠隔装置１５０を含む。装着型装置１００は、本発明の態様にしたがって、局所的遠隔装置１３０を通して非局所的遠隔装置１５０と通信できる。代替的には、装着型装置１００は、非局所的遠隔装置１０４と直接通信でき、その場合、局所的遠隔装置１３０を省略できる。さらに代替的な実施形態においては、装着型装置は、局所的遠隔装置１３０と通信する必要しかなく、その場合、非局所的遠隔装置１５０を省略することができる。別の実施形態において、装置１００は、「クラウド」記憶システムと通信することができ、記憶のためデータをクラウドに送信することができる。

局所的遠隔装置１３０は、装着型装置１００及び任意には非局所的遠隔装置１５０と通信するための送受信機１３２を含む。局所的遠隔装置１３０は、局所的遠隔装置１３０の動作を制御するためのプロセッサー１３４を含む。プロセッサー１３４は、プロセッサー１３４による実行のために命令を記憶でき後で検索するためにプロセッサー１３４からのデータを記憶するためのメモリ１３６に結合されている。

局所的遠隔装置１３０は、ユーザーに対し視覚的及び／若しくは可聴通知並びに／又は命令を提供するためのユーザーインターフェース１３８を含むことができる。さらに、局所的遠隔装置１３０は、例えば通知のために車両の音響システムを使用するために、車両と通信するための車両インターフェース１４０（例えば有線又は無線インターフェース、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など）を含むことができる。局所的遠隔装置１３０は、セルラーフォンなどのモバイル装置内で具体化され得る。

非局所的遠隔装置１５０は、局所的遠隔装置１３０と又は直接装着型装置１００と通信するための送受信機１５２を含む。非局所的遠隔装置１５０は、非局所的遠隔装置１５０の動作を制御するためのプロセッサー１５４を含む。プロセッサー１５４は、プロセッサー１５４による実行のための命令を記憶でき後で検索するためにプロセッサー１５４からのデータを記憶するためのメモリ１５８に結合されている。

非局所的遠隔装置１５０は、例えば装着型装置１００を装着するユーザーの雇用者、教師、親などの別の当事者に対して視覚的及び／若しくは可聴通知並びに／又は命令を提供するためのユーザーインターフェース１５６を含むことができる。

装置１００は同様に、ユーザーが医療問題又は侵入者がいる状況などの緊急事態発生時に押すための「パニックボタン」１６０を含むこともできる。パニックボタン１６０は、第３者に知らせるため一度又は所定のパターン又は動作で押すことができる。非局所的遠隔装置１５０は、第３者と同じ場所にあり得る。第３者は、監視会社（例えばＴｏｒｖｅｃ）、運行管理部門又は９１１コールセンターであり得る。

図３は、車両のオペレーターを監視し、オペレーター及び／又は別の存在物に通知するためのステップを描いている。

フローチャート３０を見れば分かるように、システムの動作論理は、システムが連続的に装着者すなわち装置のユーザーを監視して動作をチェックでき、動作欠如が検出された場合に警告を提供するようなものである。システムが警告に対する受取通知を受信しない場合、又は、所定の動作を行うため刺激を発した後にユーザーの注意力の全体的劣化をシステムが検出した場合には、システムは、警報又はフォールトを生成する。この警報又はフォールトは、ユーザー（及び任意にはユーザーの近傍に居る他者）に、システムが注意力の低減を検出したことを通知する。それは同様に、外部への通知、例えば既定数のフォールトの後、テレマティック装置への接続を通して、又は、外部電話又はスマート装置を介したＥメール、録音された音声メッセージ又は携帯メールを通して、第３者、例えば運行管理者に注意喚起することも含むことができ、並びに／又は、追加の通知及び注意喚起応答、例えばユーザーがトラックなどの道路車両を運転している場合には、車両のハザードランプのオン切替え及び／若しくは車両に対する接続を通したあらゆるクルーズコントロールの係合解除を含むことができる。航空機については、それは、すでに作動されているのでない場合、現在の航路及び高度を維持するためにオートパイロットを作動することができる。

第１に、ステップ３００では、ユーザーのための基準疲労リスクレベルを任意の利用可能なデータに基づいて生成することができる。利用可能なデータには、ユーザーの健康情報、ユーザーが装置の装着前又は装着中に装置に入力する主観的注意力レベル、最後の睡眠の持続時間及び目を覚ましてから経過した時間の長さについてユーザーが装置に入力する睡眠履歴が含まれる可能性がある。一実施例において、制御された環境（例えば実験室）内で収集したデータから基準疲労リスクレベルを決定することができ、追加の情報も収集され得る（例えば年令、性別、薬物試験結果）。別の実施例では、基準疲労リスクは、無制御の環境内で決定され得る（例えば、車両のオペレーターは、車両を運転する前に監督無く車両内の基準疲労リスクを生成する）。別の実施例では、基本応答性プロファイルは、基準疲労リスクが生成されている間、制御された環境内又は無制御の環境内で決定可能である。ユーザーは、ステップ３００においてアクションを行うように促され得、その後、ユーザーの基本応答が捕捉され、基本応答性プロファイルが生成される。基本応答性プロファイル及び基準疲労リスクレベルは、設定された又は無作為の間隔で（例えば６カ月に一回）、周期的に決定され得る。

ユーザーの基準疲労リスクレベルは同様に、初期に測定される睡眠リスク変数に基づいて生成することもできる。それがいかに行われるかの一例は、初期試験期間中（これは数時間又は数分という短いセットアップ期間又は３日以上のさらに長い試験期間であり得る）に手首などのユーザーの身体の１つの場所に装着型装置をユーザーが装着することから開始できる。試験期間中に初期に測定される睡眠リスク変数には、ユーザーの所定の動作、バイオメトリックセンサーモジュールにより検出されるバイオマーカー、又は、ユーザーの推定された個人的概日リズム内の位置が含まれる可能性がある。次に、ユーザーの自然な疲労傾向を決定するために、睡眠リスク変数を使用することができる。この傾向を使って、次にユーザーの基準疲労リスクレベルを決定することができる。

ステップ３０２では、ユーザーは、装置をオンにすることができる。装置は、最初にオンにされた後、パワーアップし、その初期化シーケンスを行う。これは、皮膚との接触から微小電流を検出する（すなわち容量性接触）手動オンスイッチ、握り締めた時にスイッチが係合するようなバンド内の接点スイッチ、又は、多くの類似の手段のうちの任意の他の手段などの手段を通して行われ得る。代替的には、初期化シーケンス及びユーザーが監視される時間は、運転事象を検出する機器／装置、装着者若しくは第３者によって入力されるスケジュール、又は、装着者若しくは第３者による手動式初期化に基づいて、動的であり得る。運転事象は、モーションセンサーからの加速度測定値又はＧＰＳユニットからの場所情報を用いて検出され得る。加速度測定値及び場所情報は、同様に、運転事象が停止したとき及び装着者を能動的に監視すべきか否かを決定するためにも使用可能である。装置／機器は同様に、道路の振動周波数、加速度情報及び場所情報を測定することによって車両の動作を監視するためにも使用可能である。これは、運転速度、制動率などの装着者の運転挙動を装着者又は第３者が監視するのを補助することができる。

初期化が完了した後、システムは、装着者に所定の動作を行うように促すために、ステップ３０４で刺激（例えば振動）を開始することができる。装置はこのとき、ユーザーの基本応答を捕捉し、ステップ３０６において（先に生成されていない場合、又は、先に生成された基本応答性プロファイルに対する更新として）基本応答性プロファイルを生成し、ユーザーが刺激を検出できることを保証することができる。

ステップ３０８では、注意喚起／警告カウンター、刺激間隔及び時間が計算され、その出発値に設定される。一次動作監視ループのためのカウントダウンタイマーは、初期化され、起動される。ユーザーに所定の動作を行うように注意喚起するための適切な刺激間隔及びカウントダウンタイマーの計算に、生成された基準疲労リスクレベルを組込むことができる。さらに、基本応答性プロファイル及びユーザーの基準疲労リスクレベルの両方の組合せに基づいて、適切な刺激間隔を計算することができる。

ステップ３１０において、一次動作監視ループが始まり、タイマーがカウントダウンし続けている間にユーザーの動作が連続的に監視される。一次動作監視ループの内部で、装置は、ユーザーの全体的運動を示すモーションセンサーからの信号を監視している（動作の受動的測定）。カウントダウン中に任意の適切な動作が検出された場合、一次動作監視ループのためのタイマーをリセットすることができ（ステップ３１２を参照のこと）、ループは再び開始する。一次ループ内の適切な動作とは、車両ではなくユーザーの動作として区別できるあらゆる動作、例えばハンドル又はパイロットの操縦桿を回すこと；客室又はコックピット内のダイヤル、ノブ又は他の装置を調整するために手を伸ばすこと；飲むためにコップを持ち上げること；かゆくてひっかくこと；手首を振ること；又は、一般に車両が行うには動作半径が小さすぎる角度成分を有する他のあらゆる動作のことである。一実施形態において、装着者／ユーザーの動作は、１センチメートル以上２００センチメートル以下の動作半径（例えば１センチメートルから２００センチメートルの間の半径）によって区別される。ステップ３１０は同様に、バイオメトリックセンサーモジュールから受信したバイオマーカー信号を含む、さまざまな睡眠リスク変数の連続的監視も含むことができる（受動的バイオメトリック測定値）。１つ又は複数のモーションセンサー及び／又はバイオメトリックセンサーモジュールの両方からの信号は、ユーザーが装置を装着している時間中、継続的に監視され得る。

ステップ３１２において、ユーザーの疲労についての動的リスクレベルを生成するために、１つ以上の睡眠リスク変数の連続的及び／又は周期的測定値を使用することができる。測定値は、基準疲労リスクレベル及び／又は基本応答性プロファイルを生成した後（バイオマーカーを含む）ユーザーの睡眠リスク変数を継続的に測定することによって得ることができる。異なる睡眠リスク変数の経時的変化を、動的リスクレベルの計算に組込むことができる。これらの現在の動的リスクレベルは、次に、ステップ３１２で、刺激間隔及び／又はカウントダウンタイマーを継続的に再計算し調整するために使用され得る。例えば、睡眠リスク変数の変化が発生してユーザーの疲労リスクの増大を示すにつれて、増大したリスクを反映するために、新しい動的リスクレベルを生成することができる。

さらに、動的リスクレベルを作成することを助けるために、ユーザーによる全体的運動を連続的に及び／又は周期的に測定し処理することができ、同様にステップ３１２において、刺激レベルをさらに調整するためにも使用することができる。同時に、一次ループにおいて、タイマーはカウントダウンを継続する。もしタイマーがゼロに達することがあったら、ユーザーは、所与の時間の間、任意の動作について監視される。もしユーザーが活動に携わること無く時間が経過した場合、所定の運動を行うための刺激が発生され得る（ステップ３１８を参照のこと）。このループは、例えば、デフォルト値を３０秒として、オペレーターに応じて１５秒〜４５秒に設定され得る。システムが応答時間のわずかな劣化を見始めた場合、このタイマー間隔を短縮することができる。

同様に、ユーザーによる認識可能な運動が存在しない一連の時間は、登録され識別され得る。これらの識別された一連の時間は、同様に、（フローチャートに示されているように、カウントダウンタイマーが満了した後も同様に発生し得る）ステップ３１６での刺激に備えるための警告をユーザーに対して発するためにも使用することができる。警告は、ユーザーが刺激に対して応答するように準備することを可能にするために発され得る。長時間にわたるユーザーによる動作の欠如に起因して警告が発せられた後、２次ループが開始し、ここでユーザーは、任意のさらなる活動及び／又は動作について監視される。動作及び／又は活動が行われた場合、装置は、既定の秒数（ｘ秒）待機し、ステップ３１６で動作について再びユーザーを監視する。もし別の活動欠如が存在する場合、システムは再度ユーザーに警告を発し、及び／又は、ステップ３１８で所定の動作を行うための刺激をユーザーに提供することができる。さらに、装置は、第３者（例えば運行管理者）に注意喚起を通信し、及び／又は、ユーザーに警報若しくはフォールトを提供することができる。

ステップ３１８においてユーザーに適用される刺激は、強度が変動し得る。刺激は、低い強度で開始し、刺激の適用全体を通して規模が大きくなる（例えば、音及び／又は振動の強さが増大する）。刺激に対して適切な動作が検出されたときから決定される、刺激が装着者により知覚されたときに応じて、ユーザーの注意力をさらに決定することができる。例えば、装着者／ユーザーが、刺激の適用直後に低強度刺激を検出しこれに応答した場合、そのことは、装着者が適切に応答する時まで経時的に装着者が刺激の強度の増大を許容する場合に比べて、高い注意力レベルを示す可能性がある。

刺激を発するに際して、システムは、カウントアップタイマーを起動させることができる。これにより、装着者が刺激に応答して特定の動作を行うのに要する時間が測定される。刺激に対する応答は、装着者が手首を振ること（すなわち手動）であり得る。この動作が検出された場合には、応答時間及び他の応答パラメータが捕捉される。いかなる動作も予め設定された時間内に検出されなかった場合、警報又はフォールトがユーザーに発され、フォールト／警報カウンターが、ステップ３２０においてユーザーに発されたフォールト又は警報の数を増分させるために起動される。一実施形態において、この予め設定された時間は、５秒である。これが起きた場合には、警報又はフォールトが（例えば装置又は装置と通信状態にある別の装置によって）発され、注意喚起カウンターが増分される。増分されたフォールト又は警報の数が既定数（Ｎ）よりも少ない場合、別の刺激が与えられる。再びいかなる動作も検出されない場合には、警報は強さを増し、中央運行管理者に連絡する又はハザードライトをオンにするなどのいずれかの注意喚起がステップ３２２において送信される。増分されたフォールト／警報の数が既定の数Ｎを超えた場合、注意喚起が発され得る。動的リスクレベルについての既定の閾値を決定することができる。一実施形態においては、この閾値を超える疲労についての更新された動的リスクレベルに基づいて、ユーザーに対してフォールト／警報を発することができる。さらに別の実施形態においては、閾値を超える更新された動的リスクレベルに基づいて、第３者に対し注意喚起を発することができる。注意喚起が発された後、システムは、ステップ３１０で描かれているように、センサーを監視し続けることができ、サイクルは続行する。

装着者が警報応答までの許容可能な時間内に正しく応答した場合、ステップ３２４においてパラメータが測定される。現在の応答性プロファイルが、パラメータのデータから生成される。各々の現在の応答性プロファイルは同様に、履歴的応答性プロファイルとして記憶することもできる。現在の応答性プロファイルからのパラメータを、記憶された履歴的応答性プロファイルのパラメータと比較することができる。例えば、現在の応答性プロファイルの応答時間を、履歴的応答性プロファイルの先に記憶された応答時間と比較することができる。履歴的応答性プロファイルに基づくトレンドラインを、このトレンドラインについての既定の閾値と共に生成することもできる。もし経時的にプロットされたトレンドラインが閾値を超えた場合、それは、ユーザーの応答パラメータの有意な劣化を示す可能性がある。

ステップ３２４において、現在の応答性プロファイルを基本応答性プロファイルと比較することができる。全体的基本応答性プロファイルは、付随する既定の閾値を有することができ、又は、特定のパラメータが、既定の閾値及び基本応答性プロファイルからの対応する特定の偏差（例えば特定のパラメータの基本応答からの２つの標準偏差）を有する場合もある。現在の応答性プロファイルが逸脱して、既定の閾値を超えた場合、それは、ユーザーの応答パラメータの有意な劣化を示す可能性がある。

履歴的応答性プロファイル及び／又は基本応答性プロファイルと現在の応答性プロファイルとの比較により示される有意な劣化が存在する場合、フォールト又は警報が（例えばユーザーに対して）提供され得、及び／又は、ユーザーが注意力及び応答時間を喪失し始めていることを示す注意喚起が第３者に対して発される。劣化が無い場合（すなわち、パラメータが適正な範囲内にある場合）、システムは一次監視ループまで戻る。わずかな劣化が存在する場合、システムは、ステップ３１２においてカウントダウンタイマー値を（例えば５秒だけ）短縮し、及び／又は、一次監視ループに戻る前に一次監視ループのためにステップ３１２における動的リスクレベルの生成に対してわずかな劣化を示すデータを提供することができる。

「倦怠運転」効果は、ユーザー／ドライバーが比較的直線の経路上で長時間にわたり車両を運転してきた場合に発生し得る。このような状況にあるドライバーは、倦怠期間に入る可能性があり、これは、運動の減少及び対応する注意力の低下に変わる。結果として、装着型機器／装置は、非常に長い直線経路全体にわたり運動の減少を検出することを介してこれらの倦怠期間を検出することができる。有意な運動間の時間が増加するにつれて、ドライバーの「倦怠運転」を推定し、例えば疲労についてのドライバーの動的リスクレベルを増大させる計算に組込むことができる（こうして刺激間隔の調整及び短縮に寄与することになる）。ドライバーの最後の有意な運動からの時間が長くなればなるほど、リスクは高くなる。ドライバーによる有意な運動が検出された時点で、倦怠運転をリセットすることができる。

装着型機器／装置は同様に、ドライバーが運転している間の眠気を示す運動を検出するためにも使用可能である。眠気を示し得る運動としては、ドライバーの腕の突然の落下又はハンドルの運動の変化が含まれるが、これらに限定されない。機器／装置１００の１つ又は複数のモーションセンサー１０４は、これらの運動を検出でき、機器／装置は、例えば動的リスクレベルを増大させ、刺激間隔を相応して短縮し、及び／又は、ドライバーが運転を停止して休息すべきである旨の警告をドライバーに対し生成することができる。装置／機器は同様に、ドライバーに対して注意力スケール上のドライバーの位置の表示を提供することもできる。

次に図４を参照すると、ユーザーの注意力を監視するためのステップのフローチャート４０が示されている。ブロック４００で、ユーザーは装着型装置を自らの身体に取付ける。装置は、図１Ａ、図１Ｂ及び図１Ｃに関して上述したリストバンドと類似したリストバンドであってよい。一実施形態において、装着型装置は内蔵型であり、これにより、全ての機能性は、装置（例えば装置内の電子部品）内で実施されることになる。別の実施形態において、装着型装置は、スマートフォン、モバイルアプリケーション、中央サーバーなどの外部装置と共に機能し及び通信状態にある。

ブロック４０２において、ユーザーのための基本応答性プロファイルが生成される。基本応答性プロファイルは、装着型装置が（例えば、装置がユーザーに取付けられた時に起動される、コントローラを介して起動される、ソフトウェアアプリケーション、モバイル装置、中央サーバーなどから起動される）初期化モードに置かれた場合に生成される。基本応答性プロファイルは、ユーザーからの将来の能動的応答を測定するのに対比するための基準プロファイルとして機能する。一つの実施例では、基本応答性プロファイルは、制御された環境（例えば実験室）内で決定され得、追加の情報も収集され得る（例えば年令、性別、薬物試験結果）。別の実施例では、基本応答性プロファイルは、無制御の環境内で決定され得る（例えば、車両のオペレーターは、監督無く車両内で基本応答性プロファイルを生成する）。基本応答性プロファイルは、設定された又は無作為の間隔で（例えば６カ月に一回）、周期的に決定され得る。

基本応答性プロファイルは、装着型装置が運動を検出できるユーザーの手首、腕、肘及び／又は他の身体部分の所定の動作の１つ以上の初期測定値から生成可能である。基本応答性プロファイルは、ユーザーによる所定の動作の１回以上の履行から生成され得る。所定の動作が多数回履行された場合、応答性プロファイルは、所定の動作の履行から得られるパラメータを平均することによって生成可能である。さらに、基本応答性プロファイルを生成するために使用される所定の動作は、（例えば所定の動作が習慣的になり、ひいては注意力の決定にあたって潜在的に有効性が減じるのを妨げるために）、設定された又は無作為の間隔で変更され得る。一実施形態では、対応する異なる所定の動作から、２つ以上の基本応答性プロファイルを生成することができる。

一実施形態において、所定の動作は、手（ひいては手首及び前腕）の特定の回転である。例えば、所定の動作は、ユーザーに、装着型装置を含む手首につながる手を、出発点から少なくとも１本の軸（例えばユーザーの肘と手首との間に延在する単一の軸）を中心として第１の方向に特定の度数だけ回転させ、及び、手の回転方向を逆転させて手を出発点まで戻すことを求める可能性がある。所定の動作は、ユーザーに手を、特定の位置から約９０度（±５度）から約１８０度の間の特定の位置まで回転させ、及び、出発位置まで戻すことを求める可能性がある。一実施形態において、所定の動作は、ユーザーに手を、約１００度から約１２０度の間で回転させ、及び、出発位置まで戻すことを求める可能性がある。一実施形態において、１つの所定の動作は、手を開いた状態であり得、別の所定の動作は、手を握り拳の形に閉じた状態での同じ動作であり得る。特定の所定の動作（又はその一部分）は、他の所定の動作／一部分に比べて短い時間で完了し得ることが指摘される（例えば、ユーザーは概して、回外−回内動作に比べて迅速に手による回内−回外動作を完了することができる）。このような動作の区別は、注意力の劣化を決定する上で最も有効である適切な所定の動作を選択するために使用され得る。

所定の動作に手の回転が必要とされる実施形態においては、手の回転が、装着型装置に一体化されたセンサーにより検出可能である加速度の変化を結果としてもたらすことが有利である。ユーザーの手の所定の動作では、少なくとも１本の軸（例えば手首と肘との間の前腕に沿って延在する単一の軸）を中心とした（手首及び前腕に沿った）手の回転が求められる可能性がある。一実施例において、ユーザーは、おおよそ回外位置６００（図６）に手がある状態で出発し、中立位置６０２を通って回内位置６０４に向かって（手首及び前腕に沿って）手を回転させ、及び、おおよそ回外位置６００まで手を戻すよう要求される可能性がある。別の実施例において、ユーザーは、手がおおよそ回内位置６０４にある状態で出発し、中立位置６０２を通って回外位置６００に向かって手を回転させ、及び、おおよそ回内位置６０４まで手を戻すことが要求される可能性がある。別の実施例において、ユーザーは、手が中立位置６０２にある状態で出発し、回外位置６００を通り及び／又は回内位置６０４を通って手、手首及び前腕を回転させる（例えば液体の入ったグラスから水を注ぎ出しグラスを直立位置に戻すことを模写する）ことが要求される可能性がある。当業者であれば、本明細書中の開示から応答性プロファイルを開発するために所定の動作に好適なユーザーの手、手首及び前腕のさまざまな回転を理解するものである。

基本応答性プロファイルは、ユーザーの応答性、注意力及び／又は能力の減少を検出するために開発される。したがって、応答性劣化検出の正確さ及び／又は信頼性を増大させるために、基本応答性プロファイルを生成するために所定の動作と関連付けされたさまざまなパラメータが測定される。パラメータには、合計時間、反応時間、動作時間、加加速度、加速度、速度及び／又は動作範囲が含まれてよい。基本応答性プロファイルは、これらのパラメータの１つ以上及び／又はこれらのパラメータの１つ以上の組合せ（例えば平均）であり得る。

合計時間は、刺激から所定の動作の完了までに経過した時間である。例えば、装着型装置は、ユーザーに所定の動作を行うように促す刺激として振動することができる。こうして、振動からユーザーによる所定の動作の完了までに経過した時間は、基本応答性プロファイルのために測定される１パラメータとしての合計時間である。

反応時間は、第１の定義された事象（例えば刺激）から第２の定義された事象の発生までに経過した時間である。一実施形態において、第２の定義された事象は、所定の動作の始まりである。別の実施形態において、第２の定義された事象は、検出可能な応答である。さらに別の実施形態において、第２の定義された事象は、所定の動作の間の方向の逆転である。装着型装置は振動し及び／又は音を生成して刺激を提供でき、この刺激がユーザーに応答するよう（例えば所定の動作を始めるよう）に促す。こうして、装着型装置による振動又は音からユーザーが所定の動作を始めるまでに経過した時間は、基本応答性プロファイルのために測定される１パラメータとしての反応時間であってよい。

動作時間は、応答の始まりから、応答の終りまでに経過した時間（例えば、所定の動作を行うための時間）である。例えば、装着型装置は、応答を開始するため（例えば所定の動作を開始するため）のユーザーに対する指示として振動することができる。所定の動作の始まりから所定の動作の完了までに経過した時間は、基本応答性プロファイルのために測定される１パラメータとしての動作時間である。

速度は、所定の動作中の装着型装置の位置の経時的変化率である。例えば所定の動作は、ユーザーに手、手首及び／又は前腕を回転させることを求める可能性がある。速度は、ユーザーが刺激に応答している間の速度の低下又は上昇を示すための１パラメータとして使用され得る。

加速度は、所定の動作中の装着型装置の速度が経時的に変化する率である。加加速度は、所定の動作中の装着型装置の加速度が経時的に変化する率である。

動作範囲は、その全体にわたって例えば手首、手又は前腕が所定の動作中に回転する動作の度合い及び／又は量である。例えば、装着型装置は刺激として振動して、ユーザーに対し所定の動作を始めるよう指示することができる。刺激の後にユーザーが手、手首及び／又は前腕を回転させる量は、基本応答性プロファイルのために測定される１つのパラメータとしての動作範囲である。

基本応答性プロファイルのために測定される上述のパラメータは、一例であり、排他的なものではない。基本応答性プロファイルを開発するために、速度、加加速度などの他のパラメータも測定できることが企図されている。このような他の好適なパラメータは、本明細書中の開示から、当業者により理解されるものである。基本応答性プロファイルを生成するために多数の所定の動作が行われる場合、所定の動作からのパラメータは、基本応答性プロファイル内のパラメータを生成するために平均されてよい。

基本応答性プロファイルは、ユーザーが高レベルの注意力を有する時に生成され、こうして、将来の測定において能力及び注意力の劣化を正確に検出できるようになっていなければならない。一実施形態において、基本応答性プロファイルは、実験室などの制御された環境内で決定される。使用中、装着型装置がひとたび初期化モードになった時点で、ユーザーは所定の動作を行ない、装置（又はモバイル装置、モバイルアプリケーション、中央サーバーなど）は、合計時間、反応時間、動作時間、加速度、動作範囲及び／又は他のパラメータを測定し、これらの測定されたパラメータ（及び／又は多数の履行からの各パラメータの平均）を、応答性プロファイルのための基準として記憶する。パラメータの将来の測定値は、ユーザーの注意力及び／又は能力の劣化を検出するために、応答性プロファイルのこの基準に対して比較される。

ブロック４０４において、１つ以上のユーザーの睡眠リスク変数の初期測定値を使用することにより、基準疲労リスクレベルを生成することができる。このステップにおいて使用するのが好適であり得る睡眠リスク変数には、ユーザーの推定された個人的概日リズム内の位置、ユーザーのバイオマーカー及びユーザーのクロノタイプ調査から導出されたデータが含まれるが、これらに限定されない。

ブロック４０６において、基本応答性プロファイル及び／又は基準疲労リスクレベルに基づいて、ユーザーのために適切な刺激間隔を計算することができる。例えば、ユーザーは、応答性プロファイルがより高い基本注意力レベルを示すことを理由として、より長い刺激間隔に対応する高い基本応答性プロファイルを有する場合がある。別の実施例では、ユーザーは、ユーザーが知覚した基本注意力レベルがより低いものであることに起因して、より短い刺激間隔に対応する低い基本応答性プロファイルを有する場合がある。さらに別の実施例においては、生成された基本応答性プロファイルと共に適切な刺激間隔を計算するステップに基準疲労リスクレベルを組込むことができる。

ブロック４０８において、ユーザーに刺激を提供することによって、注意力試験が開始される。刺激は、計算された刺激間隔にしたがって提供され得る。注意力試験は、注意力を必要とするタスク（例えば運転、学習など）をユーザーが行なっている間に開始される。注意力試験は、特定の間隔で開始されるように構成され得る。例えば、試験は、６〜１０分毎に一回、各６〜１０分の間隔中に無作為な回数で、及び／又は、予め定義された運動／無運動（例えば活動レベルが、予め定義された期間について予め定義された閾値より低い場合）に応答して開始するように構成され得る。一実施形態において、試験は、予め定義された刺激（例えば車線変更又は方向転換の検出）に応答して遅延され得る。一実施形態においては、刺激間隔が満了する場合があり、ユーザーに対する刺激が必要となる。しかしながら、１つ又は複数のモーションセンサー１０４は、もしそうでなければ装置１００が刺激を発するはずの時間に、動作を検知する。刺激は、このユーザー活動期間に対応するため遅延される場合がある。例えば、装着型装置は、重要な車両操作（例えば車線変更又は方向転換）を表わす動作を検出し、この検出に応答して注意力試験を遅延させるように構成されてよい。別の実施形態では、装着型装置は、ユーザーが手動で試験を遅延できるようにするメカニズム（例えば外部ボタン、図示せず）を含む。時間的間隔は、ユーザー、管理者及び／又は他の存在物により調整され得る。

一実施形態では、同様に、ユーザーが刺激に対して準備できるようにするために、ユーザーに対して「キューイング」警告を発してもよい。これは、ユーザーに対して刺激が切迫していることを示す。このときユーザーは、注意喚起刺激が適用された時点で所定の動作を行うように準備することができ、これにより反応及び応答時間を正規化することができる。

注意力試験が開始されると、装着型装置は、ユーザーに応答する（例えば所定の動作を開始する）ように促す刺激を生成することができる。刺激は、装着型装置の振動、装着型装置からの音声注意喚起、及び／又は、モバイル装置、モバイルアプリケーション等により生成される注意喚起であり得る。一実施形態においては、所定の動作を周期的に（例えば毎回、数回後又は６カ月毎に）変更することができる。一実施形態においては、ユーザーは、周期的に及び／又は無作為に変化し得る複数の所定の動作のうちの１つを行うように促され得る。例えば、手を広げた状態での動作などの第１の所定の動作を行うようにユーザーを促すために１つの刺激（例えば単一の比較的長い振動）が時に提供され得、手を閉じた状態での同じ動作などの第２の所定の動作を行うようにユーザーを促すために、別の刺激（例えば２つの比較的短かい振動）が提供される場合もある。

ブロック４１０では、所定の動作からのデータが収集され、収集されたデータから現在の応答性プロファイルが生成される。データは、装着型装置、モバイル装置、モバイルアプリケーション、中央サーバー、及び／又は、これらの組合せによって収集され得る。データは、基本応答性プロファイルを生成するために先に使用された対応する所定の動作からのパラメータ（例えば合計時間、反応時間、動作時間、加加速度、加速度、動作範囲など）を記録することによって収集され得る。データは、現在の応答性プロファイルを生成するために処理され得る。例えば、現在の応答性プロファイルを生成するために、収集されたデータからのパラメータの１つ以上を使用することができる。現在の応答性プロファイルは同様に、履歴的応答性プロファイルとしても記憶可能である。刺激に対する応答が全くない（例えばユーザーが既定の許容時間内に刺激に応答した動作を行なわない）ことが企図される。このような場合には、装着型装置、モバイルアプリケーション、モバイル装置及び／又は中央サーバーは、刺激に対する応答が無いことを示す警報を生成するように構成され得る。警報は、ユーザーを監視する第３者に通信されてよく、及び／又は、ユーザー（又は近傍の他の個人）が警告を受信できるように可聴／視覚的であり得る。

ブロック４１２において、収集されたデータから生成された現在の応答性プロファイルは、対応する所定の動作についてブロック４０２で生成された基準応答性プロファイルと比較される。一実施例においては、応答から測定されたパラメータの１つ以上が、基本応答性プロファイルからの１つ以上の対応するパラメータと比較される。ユーザーの現在の応答性を表わす応答性の値を計算するために、各々のパラメータを使用することができる。

ブロック４１４では、収集されたデータから生成された現在の応答性プロファイルが基本応答性プロファイルと比べて既定の閾値だけ異なる場合、ユーザーに対するフォールト及び／又は第３者に対する注意喚起が生成される。既定の閾値は、各パラメータに個別に、又は、パラメータの組合せに基づくことができる。閾値は、閾値だけ異なっているということが、それ自体警告を生成するフォールトを設定するのに充分有意な注意力又は能力の劣化を示すように決定される。一実施形態において、警告は、現在の応答性プロファイルのうちの少なくとも１つのパラメータが、基本応答性プロファイル内の対応するパラメータからの２つの標準偏差だけ異なっている場合に生成される。警告は、可聴、視覚的又は他の形態の知覚可能な注意喚起の形でユーザーに提供され得る。一実施形態において、警告は、モバイル装置、モバイルアプリケーション、中央／遠隔サーバーなどを介してユーザーに加えて又はユーザーの代りに第３者に提供される。警告後の注意力試験の間の時間的間隔は、ユーザーの注意力を監視するためにより多くの注意力試験が実施されるように短縮可能である。このような実施形態においては、注意力試験間の時間的間隔は、基本応答性プロファイルの既定の閾値以内にユーザーの応答がひとたび戻った時点で、当初の間隔に復帰する。このとき、測定された応答は、ブロック４１６において履歴的応答性プロファイルとして記憶され得る。これらの履歴的応答性プロファイルは次に、ブロック４１８〜４２２で説明されるように、将来の比較のために使用可能である。

ブロック４１８では、現在の応答性プロファイルは、１つ以上の記憶された履歴的応答性プロファイル（例えば、基本応答性プロファイルに後続する現在の応答性プロファイルの直前の１つ以上の履歴的応答性プロファイル）と比較される。これは、現在の応答性プロファイルがブロック４１０で生成された後に行われてよく、利用可能な記憶済みの履歴的応答性プロファイルが存在する。現在の応答性プロファイルは同様に、現在の応答性プロファイルが１つ以上の履歴的応答性プロファイルと比較されるのと同時に、基本応答性プロファイルと比較されてよい。

先に測定された応答を、装着型装置、モバイルアプリケーション、モバイル装置、中央サーバーなどに記憶することができる。現在の応答性プロファイルが履歴的応答性プロファイルから有意に逸脱している場合、たとえ両方の応答性プロファイルがブロック４１４で説明された基本応答性プロファイルの閾値内にあったとしても、ユーザーに対するフォールト及び／又は第３者に対する注意喚起が生成される可能性がある。例えば、履歴的応答は、ユーザーの応答性が基本応答性プロファイルから上方への１標準偏差であることを示すことができ、現行の応答は、ユーザーの応答性が基本応答性プロファイルの下方への１標準偏差（例えば履歴的応答性プロファイルからの２標準偏差分の差）であることを示すことができる。両方の応答が共にブロック４１４の閾値内にある間、システムは、ユーザー及び／又は第３者に対する警告を生成するのに、応答性の有意な低下（例えば２標準偏差）が充分となるように構成され得る。

ブロック４２０では、応答性トレンドラインが生成される。応答性トレンドラインは、ユーザーの応答性を一定の期間にわたって観察できるように、先に測定された応答の履歴的応答性プロファイルに基づいて生成される。例えば、トレンドラインは、先に記録された応答の平均を表わすことができる。

ブロック４２２では、トレンドラインが既定の閾値の外に出た場合に、警告が生成される。このような場合、ユーザーの応答は、ブロック４１４で説明された閾値の充分内側にあって、そのため個別の応答に基づいていかなる警告も生成されないものの、応答性トレンドラインは、一定の期間にわたるユーザーの応答性の漸進的な低下を示す可能性がある。一実施形態において、応答性が一定の期間にわたり既定の量（例えば応答性プロファイルの約１０％）だけ低下した場合に、警告が生成される。警告は、装置、モバイルアプリケーション、モバイル装置、中央サーバーなど及び／又はユーザーを監視する第３者によって生成され得る。

一実施形態において、システムは、ユーザーの注意力が、一定の職務（例えば車両の運転）の遂行を停止しなければならない点まで減少し得るときを予測することができる。予測は、トレンド情報に基づくことができ、任意には、ユーザーの注意力が許容可能なレベルより低くなる確率が高くなる時点を決定するための他の情報（例えばオペレーターの年令）に基づくこともできる。例えば、システムは、ユーザーが一定の期間（例えばさらに９０分間）運転し続けることができるものの、次に一定の期間（例えば４時間以上）休息すべきであることを予測することができる。システムは同様に、ユーザーに対して注意力スケール及び注意力スケール上のユーザーの位置を表示して、ユーザーが、安全に勤務にとどまるためのユーザーの能力について情報に基づく決断を下すことを助け得る。

ブロック４２４においては、多くの睡眠リスク変数の少なくとも１つが、基準疲労リスクレベルを生成した後も経時的に周期的に測定され続ける。ブロック４１４及び／又は４２２において注意喚起及び／又はフォールトが生成された後、睡眠リスク変数が継続的に測定されている状態で、サイクルを反復し及び／又は続行することができる。少なくとも１つの睡眠リスク変数（好ましくは、各刺激に対するユーザーの応答についての現在の又は履歴的応答プロファイル、バイオマーカー、及び、ユーザーの個人的概日リズム内のユーザーの位置、ただしこれらに限定されない）の測定値は、測定された睡眠リスク変数の経時的変化を検出するために使用される。継続的に測定された睡眠リスク変数の変化に基づいて、ブロック４２６では、ユーザーが眠り込む又は危険な疲労レベルに達する動的リスクレベルを生成することができる。生成された動的リスクレベルは、次に、適切な刺激間隔を調整するために使用可能である。例えば、ユーザーの注意力が下降していることを示す履歴的又は現在の応答プロファイルを用いて、他の継続的に測定された睡眠リスク変数と併せて、現在の動的リスクレベル生成することができる。生成された動的リスクレベルは、次に適切な刺激間隔の計算に組込まれ、ユーザーの減少する注意力を反映するように刺激間において間隔がさらに短縮されるように、刺激間隔を調整することができる。

ユーザーの注意力を監視するための開示されたシステム及び方法の他の機能性が企図されている。例えば、システムは、装着型装置と対を成したモバイルアプリケーション又はモバイル装置を介して、第３者によるユーザーの実時間監視を可能にすることができ、こうして、第３者は警告を生成すべきか否かに関する実時間決断を下すことができる。パラメータのパラメータ及び閾値は、特定の環境に適合するように（例えば夜間の運転についてはより制限的な閾値を設定するなど）、実時間で調整及び／又はカスタマイズ可能であり得る。応答性プロファイルを生成するために、複数の所定の動作を使用することができ、システムは、この複数の所定の動作のうちの１つをユーザーが完了した時にユーザーが注意力状態にあることを決定するように構成され得る。全ての機能性は、装着型装置の内部に格納され得、又は、モバイル装置と遠隔サーバーとの間で分割される場合もある。装着型装置とモバイル装置を組み合わせるために、モバイルアプリケーション（例えばスマートフォンアプリケーション）を利用することができる。

図５は、注意力を監視し、ユーザーが装置を装着すること又は第３者に対して、ユーザーは高レベルの疲労のため就寝するか又は仮眠をとらなければならないことを通知するために行うことのできるステップのフローチャート５０を描いている。フローチャートのステップ５００について、図１Ａ、図１Ｂ及び図１Ｃ中の構成要素を参照しながら、以下で説明する。これらのステップを実施するための他の好適な構成要素は、本明細書中の説明から当業者であれば理解するものである。

第１に、ステップ５００において、任意の利用可能なデータに基づいて、ユーザーのための基準疲労リスクレベルを生成することができる。利用可能なデータには、ユーザーの健康情報、装置の装着前又は装着中にユーザーが装置に入力する主観的注意力レベル、最後の睡眠の持続時間及び目が覚めてから経過した時間の長さについてユーザーが装置に入力した睡眠履歴が含まれていてよい。別の実施例において、基本応答性プロファイルは、基準疲労リスクが生成されている間に決定され得る。

ユーザーの基準疲労リスクレベルは同様に、初期に測定される睡眠リスク変数に基づいて生成される場合もある。試験期間中に初期に測定される睡眠リスク変数は、ユーザーの所定の動作、バイオメトリックセンサーモジュールにより検出されたバイオマーカー、又は、ユーザーの推定された個人的概日リズム内の位置を含み得る。睡眠リスク変数は次に、ユーザーの自然の疲労傾向を決定するために使用可能である。この傾向は次に、ユーザーの基準疲労リスクレベルを決定するために使用することができる。

ステップ５０２で、ユーザーは装置をオンにすることができる。装置が初期にオンにされた後、パワーアップし、その初期化シーケンスを行う。初期化が完了した後、システムは、装着者に所定の動作を行うように促すために、ステップ５０４で刺激（例えば振動）を開始することができる。装置はステップ５０６で、ユーザーの基本応答を捕捉し、（先に生成されていない場合、又は、先に生成された基本応答性プロファイルに対する更新として）基本応答性プロファイルを生成し及び／又は更新し、ユーザーが刺激を検出できるように保証することができる。基準疲労リスクレベルが先に生成されていない場合、基準疲労リスクレベルも生成することができ、又は、基準疲労リスクレベルを更新することも可能である。

ステップ５０８では、注意喚起／警告カウンター、刺激間隔及び時間が計算され、その出発値に設定される。一次動作監視ループのためのカウントダウンタイマーは、初期化され、起動される。ユーザーに所定の動作を行うように注意喚起するための適切な刺激間隔及びカウントダウンタイマーの計算に、生成された基準疲労リスクレベルを組込むことができる。さらに、基本応答性プロファイル及びユーザーの基準疲労リスクレベルの両方の組合せに基づいて、適切な刺激間隔を計算することができる。

ステップ５１０では、装置は、ユーザーの全体的運動を示すモーションセンサーからの信号（動作の受動的測定値）及びバイオメトリックセンサーモジュールから受信したバイオマーカー信号からの信号（受動的バイオメトリック測定値）の両方を連続的に及び／又は周期的に監視することができる。１つ若しくは複数のモーションセンサー及び／又はバイオメトリックセンサーモジュールの両方からの信号は、ユーザーの疲労の受動的な進行中の測定値を得るためにユーザーが装置を装着している時間の間、継続的に監視され得る。

ユーザー動作及びバイオマーカーの連続的及び／又は周期的な受動的測定値を、ステップ５１２において、分析し及び／又は基準疲労リスクレベルと比較することができる。受動的測定値の１つ以上についての先に決定された閾値を使用して、受動的測定値が疲労の深刻な増大を示すか否かを決定することができる。分析された受動的測定値が閾値を超える場合には、その測定値を、許容可能な疲労範囲を超えるものとみなすことができる。連続的及び／又は周期的な受動的測定は同様に、注意喚起／警告カウンター、刺激間隔及びタイマーを調整するためにも使用可能である。このとき、ユーザーの刺激及び応答が関与する能動的測定経路が継続し得る。例えば、図３に描かれている能動的測定経路を実施することができる。

さらに、ステップ５１６において、ユーザーの疲労についての動的リスクレベルを生成するために、動作及びバイオマーカーの連続的及び／又は周期的受動的測定を使用することができる。測定値は、基準疲労リスクレベル及び／又は基本応答性プロファイルを生成した後、バイオメトリックセンサーモジュールにより検知されたバイオマーカーを含むユーザーの睡眠リスク変数を継続的に測定することによって得ることができる。異なる睡眠リスク変数の経時的変化を、動的リスクレベルの計算に組込むことができる。これらの現在の動的リスクレベルは、次に、ステップ５１４において、刺激間隔及び／又はカウントダウンタイマーを継続的に再計算し調整するために使用することができる。例えば、睡眠リスク変数の変化が発生してユーザーの疲労リスクの増大を示すにつれて、増大したリスクを反映するために新たな動的リスクレベルを生成することができる。ステップ５１４から、能動的測定経路のステップが続行でき（一例として図３を参照のこと）、ブロック５１０におけるセンサーの連続的監視に導き戻すことができる。

動作論理の流れは、動的リスクレベル及び／又は受動的測定値が許容可能な疲労範囲内にあるか否かについての決定が行われるようなものである。これは、受動的測定値が既定の閾値を超えたか否かを決定するステップ及び／又は動的リスクレベルがユーザーにおける深刻な疲労を表示しているか否かを決定するステップを含むことができる。もし受動的測定値及び／又は動的リスクレベルが許容可能な範囲内にある場合、装置は単純に、ステップ５１０においてバイオメトリックセンサーモジュール及び１つ又は複数のモーションセンサーを受動的に監視し続けることができる。しかしながら、受動的測定値及び／又は動的リスクレベルが許容可能な範囲の外に入った場合、疲労の結果もたらされる問題又は危険を回避するために睡眠期間（例えば仮眠）に入るようユーザーに対し警報又はフォールトを発することができる（ステップ５１８を参照のこと）。一実施形態では、第三者、例えば運行管理者に、疲労の結果もたらされる危険を防止するためにユーザーが睡眠を取るべきであることを示す注意喚起を発することができる（ステップ５１８参照を参照のこと）。これは、ユーザーが休息又は睡眠をとる必要性をさらに強調するためユーザーと通信する機会を第３者に提供することができる。

図７は、注意力を監視し、注意力の低下（例えば疲労）の兆候を示している装着型装置を装着するユーザーに対して通知するために行うことのできるステップのフローチャート７００を描いている。フローチャート７００のステップについて、以下で図１Ａ、図１Ｂ、及び図１Ｃ中の構成要素を参照しながら説明する。これらのステップを実施するための他の好適な構成要素は、本明細書から当業者であれば理解するものである。

ステップ７０２では、ユーザー／装着者の動作が監視され得る。プロセッサー１０８は、モーションセンサー１０４及びバイオメトリックセンサーモジュール１０５（例えば温度センサー／モーションセンサー／ジャイロスコープ／加速度計）からの温度及び動作出力を監視することができる。装置１００が実際にユーザーの皮膚に接して装着されているか否かを決定するために、温度センサー及び／又は容量式タッチセンサーを使用することができる。動作出力は、装着型装置１００の動作を監視するために、使用することができる。

ステップ７０４では、許容可能な動作及び／又は生物学的な注意力の表示が存在するか否かを決定するために、監視された動作及び／又はバイオマーカーが査定される。許容可能な動作は、モーションセンサー１０４から受信した情報と、プロセッサー１０８による１つ又は複数のパラメータと、を比較することによって査定され得る。許容可能な生物学的注意力表示は、バイオメトリックセンサーモジュール１０５から受信した情報と、プロセッサー１０８による範囲又はパラメータと、を比較することによって査定される。パラメータは、（ユーザーが疲労のため眠り込んだことを示す）１０秒間にわたる有意な動作の欠如であり得る。有意な動作の欠如を決定するための他の好適な時間的長さも存在し得る。パラメータは同様に、例えば遠位皮膚温度の有意な上昇でもあり得る。

ユーザーが疲労したことを決定するために、他のアルゴリズムを利用することもできる。クロック１１２は、主監視サイクルの満了の決定及びオペレーターの応答時間の測定の両方を可能にするための時間を測定する能力を有することができる。オペレーターの応答時間並びに記録された温度及び時間は、メモリ１１０内に記憶され得、こうして例えば運行管理者は後で、テレマティックシステムが通信に利用できない場合に、装着型装置１００が適正に装着されていたことを確認することができる。

プロセッサー１０８は、ユーザーの運動と、例えばトラックなどの車両の運動などの他の運動と、を区別するように構成され得る。これは、非限定的な例として、比較的小さい半径の角運動を追跡することによって達成可能である。これらの運動の例としては、手首の回転、肘における腕の屈曲、肩からの腕の振り、又はハンドルの周りの手の回転が含まれる。これらのタイプの運動は全て、トラックが方向転換するとき又はトラックの何らかの正常な運動をトラックの運転席が起こすには小さすぎる角回転を生み出す。さらに角運動を探求することにより、装置は、例えば、でこぼこの舗装、道路内の垂直方向のずれを乗り越える、又は、トラックに対する風の打撃によりひき起こされる線形加速度を無視することができる。

プロセッサー１０８は、モーションセンサー１０４ａからの入力に基づいて１センチメートルから２００センチメートルの間の動作半径を有する角動作を識別するようにプログラミングされ得る。この範囲の下限は、振動に起因する小さい角シフトを考慮から除外し、この範囲の上限は例えば方向転換するトラックからの大規模な半径動作を考慮から除外している。

ステップ８０６においてユーザーによる許容可能な動作が検出されない場合、装着型装置１００を装着しているユーザーは通知を受ける。オフセットウエイトスピナーなどの装着型装置１００内の振動装置及び／又は音声トーン発生器は、リマインダー信号及び注意喚起をユーザーに提供できる。ユーザーと関連付けされる他者（例えば雇用者／教師／親）にも通知を行うことができる。何らかのオペレーター注意喚起の場合、送受信機１１４を用いて、テレマティック装置又はスマートフォンアプリケーションに通知することができる。

車両のオペレーターの場合、システムは、測定された車両の正常な運動を処理し、シフトチェンジする、ラジオを切替える、飲料を摂取する、さらには意図的に手首を振るなどの認識可能な運動を模索することができる。オペレーターが、これらの認識可能な運動のいずれもすることなく一定期間過ごした場合には、フォールトが生成されて、その結果、オペレーターに運動、例えば意図的な手首の振りなどを行わなければならないという信号を送る控えめな警告がもたらされると考えられる。これにより動作監視ループが再開される。さらに、こうして、警告信号と検出された動作との間の応答時間が記録される。オペレーターが、妥当な時間内に認識可能な運動を行わない場合、又は、オペレーターの応答時間が継続的に劣化している場合（疲労の症候）には、システムは、オペレーター（そして任意にはオペレーターの近傍にいる他者）が知覚可能な警報を発して、運転するにはオペレーターが疲れ過ぎている可能性があることを示唆する。テレマティクスシステムに接続されている場合、この注意喚起は、同様に、例えば運行管理者にも送信され得る。

本発明の一実施形態において、装置１００は同様に、ドライバーなどのユーザーが運転などの活動に携わるための最低限の注意力レベルにあるか否かを決定するために、例えば法執行機関などの第３者が使用することもできる。したがって、車両を運転するためのドライバーの適切性を測定するため飲酒検知器の代用として装置１００を使用することができる。注意力レベルは、アルコールの使用、薬物、医療上の問題、及び疲労などの異なる問題により影響される可能性がある。これらの問題は、ドライバーが「機能障害状態にある」とみなされ得る程度に、ドライバーの注意力の低下を引き起こす可能性がある。したがって、装置１００は、ユーザー／ドライバーが機能障害状態にあるか否かを立証するために、ユーザー／ドライバーの注意力を決定することができ、ユーザー／ドライバーの障害状態は、法執行機関により飲酒検知器の代用として使用され得る。

装置１００及びその構成要素は同様に、装置を装着するユーザーが倒れたか、及び、いつ倒れたか、を検出するためにも使用可能である。１つ以上のモーションセンサー１０４を用いて、装置１００は、地面に向かう急速な加速を検出することによって又は重力によって、ユーザーが倒れたことを決定できる。装置は、ユーザーの倒れた状態について第３者に知らせるため、第３者、例えば運行管理者に対し注意喚起を送信するように構成され得る。こうして、第３者は、救急隊員を送るか又はユーザーと連絡をとってユーザーの健康又は状態を決定することができるようになる。

装置１００は、ユーザーを仮眠又は睡眠期間から起こすように構成され得る。例えば、装置１００は、受動的バイオメトリック及び動作測定に基づき、ユーザーが眠り込んだ時点を検出し、その後、既定の睡眠持続時間（例えば２０分）でアラームを用いてユーザーを起こすことができる。ユーザーは同様に、眠る前に所望の仮眠時間を入力することもでき、装置１００は、この時間が満了した時点でユーザーに警報を発するように構成され得る。別の実施形態では、装置１００は、ユーザーが眠り込んだことの検出並びに受動的バイオメトリック及び動作測定値の検出に基づいて、警報を用いてユーザーを起こすのに最適な時間を決定することができる。受動的測定値は、概日リズム内のユーザーの位置を決定するため及び／又はユーザーのレム睡眠サイクル内のユーザーの位置を決定して、ユーザーを起こすのに最適な時間を確認するために使用可能である。

装置１００は同様に、ユーザーの体調を改善するための手段として使用のためにも構成され得る。装置１００の構成要素は、身体的活動及び休息期間を示すために、ユーザーの運動及びさまざまなバイオマーカーを測定するために使用可能である。例えば、身体的活動（例えばエキササイズ）中にユーザーの心拍数を監視して、ユーザーが体調を改善し進捗を監視しようとする試みを鼓舞する助けとなる。監視された運動は、身体的活動中に使用される活力レベルを決定するために使用可能である。装置１００は、腕時計の形をとることができる。

装置１００は、ユーザーの注意力の低下及び／又は睡眠などの事象を検出するため、機械学習法を組込むことができる。機械学習法とは、ニューラルネットワーク及び／又は他のパターン認識技術を用いて、線形及び非線形変数を組込むことにより異なる事象を検出するようにシステム又は装置１００を訓練することを意味する。機械学習法は、基準疲労リスクレベル、動的リスクレベル及び／又は基本応答性プロファイルを決定し生成するために、変数を集約させることができる。

装置１００は同様に、覚醒時間中のユーザーの疲労を削減するのを助けるための疲労管理手段においても使用可能である。装置１００によって提供された他のデータと共に、一定の期間中ユーザーが眠り込むリスクレベルの変化を調べることにより、装置１００は、進捗を監視するための疲労管理訓練中の手段として使用可能である。ユーザーが自らの睡眠パターン及び／又は昼間活動中の疲労を装置１００により監視するにつれて、装置１００は、ユーザー又は第３者に、ユーザーの毎日の実時間疲労データに関する情報を提供することができる。装置１００は同様に、ユーザーの睡眠欲、睡眠負債、睡眠持続時間及び睡眠の質における改善を監視し追跡することもでき、これらの改善をユーザー又は第３者と共有することができる。

本発明について、本明細書では、特定の実施形態を参照して例示し説明してきたが、本発明は示された詳細に限定されるように意図されていない。むしろ、本発明から逸脱することなくクレームの等価物の範囲内で、細部にさまざまな修正を加えることが可能である。

Claims (70)

1. 疲労を監視しユーザーに通知するための装着型装置であって、
   前記ユーザーの動作を監視するように構成されたモーションセンサーと、
   刺激を発し、信号の受信に応答して前記ユーザーに対する警告を生成するように構成された通知発生器と、
   前記モーションセンサー及び前記通知発生器に結合されたプロセッサーであって、
   所定の動作についての前記ユーザーの基本応答性プロファイルを獲得し、
   前記刺激に応答して前記ユーザーの前記監視された動作から前記所定の動作についての前記ユーザーの現在の応答性プロファイルを生成し、前記監視された動作が前記所定の動作を含み、
   前記現在の応答性プロファイルと前記基本応答性プロファイルとを比較することによって、前記刺激に対する前記ユーザーの応答が前記基本応答性プロファイルの既定の閾値を上回るか否かを決定し、及び
   前記ユーザーの応答が前記基本応答性プロファイルの前記既定の閾値を上回った時に、前記通知発生器に対し前記信号を送信する、
   ように構成されたプロセッサーと、
   前記モーションセンサー、通知発生器及び前記ユーザー上のプロセッサーを支持するように構成されたサポートと、
   を含む、装着型装置。
2. 前記プロセッサーがさらに、
   前記モーションセンサーにより監視された前記動作を、前記所定の動作のパラメータの既定の閾値と比較し、
   前記パラメータの前記既定の閾値を超えたときに、前記通知発生器に対して前記信号を生成する、ように構成されている、請求項１に記載の装着型装置。
3. 前記パラメータが、規定の期間中に検出される動作欠如である、請求項２に記載の装着型装置。
4. 前記サポートがバンドである、請求項１に記載の装着型装置。
5. 前記装着型装置が、前記ユーザーのバイオマーカーを監視するようにさらに構成されている、請求項１に記載の装着型装置。
6. 前記装着型装置が、前記プロセッサーに結合されたバイオメトリックセンサーモジュールをさらに含み、前記バイオメトリックセンサーモジュールは、前記ユーザーの前記バイオマーカーを監視するように構成されており、かつ、前記ユーザーの遠位皮膚温度を検出するように構成された皮膚温度センサー、前記ユーザーの脈拍数及び心拍間隔（Ｒ−Ｒ）を検出するように構成されたセンサー、前記ユーザーの血液量に関する光電式容積脈波記録法（photoplethysmography）（ＰＰＧ）データを検出するように構成された組合せ形の発光ダイオード（ＬＥＤ）及びフォトダイオード、前記ユーザーの心臓関連メトリクスを測定するように構成された心電図（ＥＫＧ）、ユーザーが装着型装置を装着しているときを検出するように構成された近接センサー、前記ユーザーが装着型装置を装着しているときを検出するように構成された容量式タッチセンサー、又は、皮膚の伝導率を測定するように構成された少なくとも１つの電極、の少なくとも１つを含み、
   前記プロセッサーが、前記バイオメトリックセンサーモジュールにより監視される前記ユーザーの前記バイオマーカーを処理するようにさらに構成されている、請求項５に記載の装着型装置。
7. 前記ユーザーの場所を決定し、
   付随する無線接続を介して前記ユーザーの前記場所を第３者に伝送する、
   ように構成された前記プロセッサーに結合された全地球位置測定システム（ＧＰＳ）をさらに含み、
   前記プロセッサーが、ＧＰＳからの出力を処理するようにさらに構成される、請求項１に記載の装着型装置。
8. 前記プロセッサーに結合された状態で、環境温度を測定するように構成された周辺温度センサー、周辺光に対する前記ユーザーの露出を測定するように構成された光センサー、又は、時限事象を監視するように構成されたクロック、の少なくとも１つをさらに含み、
   前記プロセッサーは、前記周辺温度センサー、前記光センサー、又は、前記クロックの少なくとも１つからの出力を処理するように構成されている、請求項１に記載の装着型装置。
9. 前記サポートが、前記ユーザーの身体部分上に装着されるように構成されている、請求項５に記載の装着型装置。
10. 前記プロセッサーに結合されたバイオメトリックセンサーモジュールをさらに含み、前記バイオメトリックセンサーモジュールは、前記ユーザーの前記バイオマーカーを監視するように構成されており、前記ユーザーの前記身体部分が及ぼす力を測定するように構成された力測定装置を含み、
    前記プロセッサーが、前記バイオメトリックセンサーモジュールにより監視される前記ユーザーの前記バイオマーカーを処理するようにさらに構成されている、
    請求項９に記載の装着型装置。
11. 前記力測定装置が、歪みゲージ、バネ、圧電歪みゲージ又はゴムバンドの少なくとも１つを含む、請求項１０に記載の装着型装置。
12. 前記通知発生器が、可聴音発生器、画像発生器、又は振動発生器の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の装着型装置。
13. 前記モーションセンサーが、ジャイロスコープ又は加速度計の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の装着型装置。
14. 前記所定の動作が、ユーザーの手首の回転を含む、請求項１に記載の装着型装置。
15. 前記プロセッサーが、前記所定の動作を行うように前記ユーザーを刺激するための刺激間隔を計算するようにさらに構成されている、請求項１に記載の装着型装置。
16. 睡眠リスク変数を監視するようにさらに構成されている、請求項１に記載の装着型装置。
17. 前記装着型装置が、初期試験期間中に前記睡眠リスク変数を監視するように構成されており、
    前記プロセッサーが、
    初期試験期間中に睡眠リスク変数を処理し、
    初期試験期間中に監視された前記睡眠リスク変数から前記ユーザーのために基準疲労リスクレベルを生成する、
    ようにさらに構成されている、請求項１６に記載の装着型装置。
18. 前記プロセッサーが、
    少なくとも１つの現在の応答性プロファイルを履歴的応答性プロファイルとして記憶し、
    前記履歴的応答性プロファイルと前記基本応答性プロファイルとを比較することにより、前記履歴的応答性プロファイルが前記基本応答性プロファイルの既定の閾値を超えているか否かを決定し、
    前記履歴的応答性プロファイルが前記基本応答性プロファイルの前記既定の閾値を超えていたとき、前記通知発生器に対して前記信号を送信する、
    ようにさらに構成されている、請求項１に記載の装着型装置。
19. 前記初期試験期間の後、前記ユーザーの前記睡眠リスク変数を連続的に監視するようにさらに構成されている、請求項１７に記載の装着型装置。
20. 前記プロセッサーが、前記ユーザーの動的リスクレベルを生成するようにさらに構成されている、請求項１７に記載の装着型装置。
21. 前記睡眠リスク変数が、前記モーションセンサーにより監視される動作出力、バイオメトリックセンサーモジュールにより監視される前記ユーザーのバイオマーカー、前記ユーザーの個人的概日リズム内の前記ユーザーの位置、前記ユーザーにより入力された主観的注意力レベル、前記ユーザーの睡眠欲、前記現在の応答性プロファイル、前記ユーザーのクロノタイプ入力から導出されたデータ、又は、前記ユーザーの体位、の少なくとも１つを含む、請求項１６に記載の装着型装置。
22. 前記プロセッサーが、前記基準疲労リスクレベルを組込むことによって、前記所定の動作を行うように前記ユーザーを刺激するための刺激間隔を計算するようにさらに構成されている、請求項１７に記載の装着型装置。
23. 前記所定の動作の前記パラメータが、合計時間、反応時間、動作時間、速度、加速度、加加速度、又は、動作範囲の１つである、請求項２に記載の装着型装置。
24. 前記バイオメトリックセンサーモジュールが、周辺光に対する前記ユーザーの露出を測定するように構成された光センサーを含む、請求項６に記載の装着型装置。
25. 前記バイオメトリックセンサーモジュール又は前記モーションセンサーの少なくとも１つの構成要素は、前記ユーザーが前記装着型装置を装着しているときを検出するように構成されている、請求項６に記載の装着型装置。
26. 前記通知発生器が、前記装着型装置に結合された送受信機を介して第３者に通知を伝送するようにさらに構成されている、請求項１に記載の装着型装置。
27. ユーザーの注意力を監視し、前記ユーザーに通知する方法であって、
    所定の動作のパラメータを測定するように構成された装着型装置を用いて、前記所定の動作の前記パラメータに基づいて前記ユーザーの基本応答性プロファイルを得るステップと、
    通知発生器を用いて、前記所定の動作を行うための前記ユーザーに対する刺激を発するステップと、
    前記装着型装置を用いて、前記刺激に対する前記ユーザーの応答を監視するステップと、
    前記刺激に対する前記ユーザーの応答から現在の応答性プロファイルを生成するステップと、
    前記現在の応答性プロファイルと前記基本応答性プロファイルとを比較することにより、前記刺激に対する前記ユーザーの応答が前記基本応答性プロファイルの既定の閾値を超えているか否かを決定するステップと、
    前記応答が前記既定の閾値を超えている場合、前記通知発生器を用いて、前記ユーザーに注意喚起するための警報を生成するステップと、
    を含む、方法。
28. 前記警報を生成する前記ステップが、第３者によって行われる、請求項２７に記載の方法。
29. 前記所定の動作が、前記ユーザーの手首の回転を含む、請求項２７に記載の方法。
30. 前記所定の動作の前記パラメータが、合計時間、反応時間、動作時間、速度、加速度、加加速度、又は、動作範囲の少なくとも１つを含む、請求項２７に記載の方法。
31. 前記装着型装置を用いて、前記基本応答性プロファイルに基づいて前記ユーザーに対して前記刺激を発するための刺激間隔を計算するステップをさらに含む、請求項２７に記載の方法。
32. 前記装着型装置を用いて、前記現在の応答性プロファイルの少なくとも１つを履歴的応答性プロファイルとして記憶するステップをさらに含む、請求項３１に記載の方法。
33. 前記装着型装置を用いて、少なくとも１つの記憶された履歴的応答性プロファイルに基づいて応答性トレンドラインを生成するステップをさらに含む、請求項３２に記載の方法。
34. 前記応答性トレンドラインが応答性についての既定のトレンドライン閾値の外にあるか否かを決定するステップ、及び
    前記応答性トレンドラインが前記既定のトレンドライン閾値の外にある場合、警報を生成するステップ、
    をさらに含む、請求項３３に記載の方法。
35. 前記装着型装置を用いて、前記ユーザーの少なくとも１つの睡眠リスク変数を測定するステップと、
    前記少なくとも１つの測定された睡眠リスク変数に基づいて前記ユーザーの基準疲労リスクレベルを生成するステップと、
    をさらに含み、
    前記刺激間隔が、前記ユーザーの前記基準疲労リスクレベルにさらに基づいて計算される、請求項３２に記載の方法。
36. 前記装着型装置を用いて、基準疲労リスクレベルを生成した後、経時的に前記少なくとも１つの睡眠リスク変数を周期的に測定するステップと、
    前記装着型装置を用いて、経時的な前記少なくとも１つの睡眠リスク変数の変化を検出するステップと、
    前記装着型装置を用いて、前記少なくとも１つの周期的に測定された睡眠リスク変数の前記変化に基づいて、前記ユーザーが眠り込む動的リスクレベルを生成するステップと、
    前記装着型装置を用いて、前記動的リスクレベルに基づいて、計算された刺激間隔を調整するステップと、
    をさらに含む、請求項３５に記載の方法。
37. 前記現在の応答性プロファイルと、前記現在の応答性プロファイルの直前の前記記憶された履歴的応答性プロファイルと、を比較するステップと、
    前記現在の応答性プロファイルと、前記記憶された履歴的応答性プロファイルと、の間に有意な偏差が存在するか否かを検出するステップと、
    有意な偏差が検出された場合、前記ユーザーに対して警報を生成するステップと、
    をさらに含む、請求項３２に記載の方法。
38. 前記少なくとも１つの睡眠リスク変数が、
    前記ユーザーの推定された個人的概日リズム内の前記ユーザーの位置、
    前記ユーザーのバイオマーカー、
    前記ユーザーの主観的注意力レベル、
    前記ユーザーの健康情報、
    前記ユーザーの睡眠欲、
    各刺激に対する前記ユーザーの応答についての現在の応答性プロファイル、
    履歴的応答性プロファイル、
    前記ユーザーのクロノタイプ入力から導出されるデータ、
    前記所定の動作を含む前記ユーザーの運動、又は、
    前記ユーザーの体位、
    の少なくとも１つを含む、請求項３５に記載の方法。
39. 前記推定された個人的概日リズムは、
    皮膚温度、
    心臓関連メトリクス、又は
    ガルバニック皮膚反応、
    という前記ユーザーの前記バイオマーカーの少なくとも１つの測定値から決定される、請求項３８に記載の方法。
40. 前記基準疲労リスクレベルを生成するステップが、前記ユーザーの前記推定された個人的概日リズムを組込むステップを含む、請求項３９に記載の方法。
41. 前記ユーザーの前記バイオマーカーの前記検出された経時的変化に基づいて、前記ユーザーの前記個人的概日リズム内の前記ユーザーの位置を決定するステップと、
    前記推定された個人的概日リズム内の前記ユーザーの前記位置に基づいて、前記ユーザーの注意力レベルを推定するステップと、
    前記推定された注意力レベルを、前記ユーザーの動的リスクレベルを生成する前記ステップに組込むステップと、
    をさらに含む、請求項４０に記載の方法。
42. 前記ユーザーの前記バイオマーカーの前記検出された経時的変化に基づいて、前記推定された個人的概日リズム内の前記ユーザーの位置を決定する前記ステップが、
    皮膚温度、
    心拍数、又は
    ガルバニック皮膚反応、
    のうち少なくとも１つの前記検出された変化を含む、請求項４１に記載の方法。
43. 前記ユーザーの光に対する露出を検出するステップと、
    前記ユーザーの前記推定された個人的概日リズムに対する検出された前記光に対する露出の効果を決定するステップと、
    検出された前記光に対する露出を、前記推定された個人的概日リズム内の前記ユーザーの前記位置を決定するステップに組込むステップと、
    をさらに含む、請求項４１に記載の方法。
44. 前記ユーザーから主観的注意力レベルを受信するステップと、
    前記主観的注意力レベルを、基準疲労リスクレベルを生成する前記ステップに組込むステップと、
    をさらに含む、請求項３５に記載の方法。
45. 前記ユーザーから主観的注意力レベルを受信するステップと、
    前記主観的注意力レベルを、動的リスクレベルを生成する前記ステップに組込むステップと、
    をさらに含む、請求項３６に記載の方法。
46. 前記ユーザーの前記運動及び前記刺激に対する前記ユーザーの前記応答が、前記装着型装置に結合されたモーションセンサーにより測定される、請求項３８に記載の方法。
47. 前記バイオマーカーが、
    皮膚温度、
    皮膚抵抗率、
    皮膚伝導率、
    ＥＯＧ、
    ＥＣＧ、
    ＥＫＧ、又は
    心臓関連メトリクス、
    の少なくとも１つを含む、請求項３８に記載の方法。
48. 前記心臓関連メトリクスが、心拍変動（ＨＲＶ）、心拍間隔（ＲＲ）、毎分拍動数、ＲＲの高周波数（ＨＦ）、ＲＲの低周波数（ＬＦ）、血液量、時間領域、又は、周波数領域、のうちの少なくとも１つを含む、請求項４７に記載の方法。
49. 周辺温度検出器を用いて、前記ユーザーの環境の温度を測定するステップと、
    前記ユーザーの前記環境の前記測定された温度を用いて、前記ユーザーの皮膚温度の任意の検出された変化を調整するステップと、
    をさらに含む、請求項４７に記載の方法。
50. 少なくとも１つの記憶された履歴的応答性レベルを、前記ユーザーが眠り込む動的リスクレベルを生成する前記ステップに組込むステップをさらに含む、請求項３６に記載の方法。
51. 注意力スケールを生成するステップと、前記注意力スケール上の前記ユーザーの位置を生成するステップと、前記ユーザーに推定された睡眠リスクが提供されるように前記ユーザーに対して前記生成された位置及び前記注意力スケールを表示するステップと、をさらに含む、請求項５０に記載の方法。
52. 眠り込むための前記ユーザーの基準疲労リスクレベルを生成する前記ステップが、
    前記ユーザーの前記クロノタイプ入力から導出された前記データを受信するステップと、
    前記ユーザーの前記クロノタイプ入力から導出された前記データを、前記ユーザーの前記基準疲労リスクレベルを生成する前記ステップに組込むステップと、
    をさらに含む、請求項３８に記載の方法。
53. 前記ユーザーが眠り込む前記動的リスクレベルを生成する前記ステップが、前記ユーザーのクロノタイプ入力から導出されたデータを組込むステップをさらに含む、請求項３６に記載の方法。
54. 周辺温度検出器を用いて、前記ユーザーの環境の温度を測定するステップと、
    眠り込むための前記基準疲労リスクレベルに対する前記ユーザーの環境の前記温度の効果を計算するステップと、
    前記環境の前記温度の前記計算された効果に基づいて前記ユーザーが眠り込む前記動的リスクレベルを調整するステップと、
    をさらに含む、請求項３６に記載の方法。
55. 前記睡眠リスク変数の前記検出された変化を使用することにより前記ユーザーが眠っている期間を識別するステップと、
    前記睡眠リスク変数の前記検出された変化を使用することにより前記ユーザーが覚醒している期間を識別するステップと、
    前記ユーザーが眠っている前記識別された期間と、前記ユーザーが覚醒している前記識別された期間と、に基づいて、前記ユーザーが眠り込む動的リスクレベルを調整するステップと、
    をさらに含む、請求項３６に記載の方法。
56. アクティグラフィ技術又は前記ユーザーからの入力のうちの少なくとも１つを使用することによって、前記ユーザーが眠っている前記識別された期間及び前記ユーザーが覚醒している前記識別された期間から、前記ユーザーが最後に眠って以来経過した時間を決定するステップをさらに含む、請求項５２に記載の方法。
57. 昼間又は夜間の時刻を決定するステップと、
    決定された昼間又は夜間の時刻に基づいて前記ユーザーが眠り込む動的リスクレベルを調整するステップと、
    をさらに含む、請求項３６に記載の方法。
58. 前記ユーザーに注意喚起する前記刺激は、前記刺激の持続時間全体にわたり強度が可変である、請求項２７に記載の方法。
59. 前記ユーザーの前記測定された運動から導出されるアクティグラフィデータを使用することにより前記ユーザーが眠っている期間を識別するステップをさらに含む、請求項５５に記載の方法。
60. 前記ユーザーの前記測定された運動から導出されるアクティグラフィデータを使用することにより、前記ユーザーが覚醒している期間を識別するステップをさらに含む、請求項５９に記載の方法。
61. 前記ユーザーが眠っている前記識別された期間及び前記ユーザーが覚醒している前記識別された期間から、前記ユーザーが最後に眠って以来経過した時間を計算するステップをさらに含む、請求項５５に記載の方法。
62. 前記基本応答性プロファイルと、各応答についての各々の応答性プロファイルと、を前記装着型装置に結合されたプロセッサーを用いて比較することによって、各刺激に対する前記ユーザーの各々の測定された応答の反応時間、動作範囲、回転速度、回転加速度、回転加加速度、合計動作時間、動作タイミング、又は、他の線形運動の少なくとも１つの変化を、前記モーションセンサーを用いて検出するステップと、
    反応時間、動作範囲、回転速度、回転加速度、回転加加速度、合計動作時間、動作タイミング又は他の線形運動の前記少なくとも１つの前記検出された変化を、前記ユーザーが眠り込む動的リスクレベルを生成するステップ内に組込むステップと、
    をさらに含む、請求項３６に記載の方法。
63. 前記モーションセンサーを用いて前記ユーザーの相対的動作を測定するステップと、
    前記ユーザーの前記測定された相対的動作を用いて前記ユーザーの前記少なくとも１つの睡眠リスク変数の前記検出された変化を調整するステップと、
    をさらに含む、請求項３６に記載の方法。
64. 前記少なくとも１つの睡眠リスク変数が、前記ユーザーのバイオマーカーである、請求項６３に記載の方法。
65. 前記ユーザーの前記バイオマーカーが皮膚温度である、請求項６４に記載の方法。
66. 前記ユーザーの推定された個人的概日リズムを歪めるマスキング事象を識別するステップと、
    前記識別されたマスキング事象に基づいて前記ユーザーの前記推定された個人的概日リズムを調整するステップと、
    をさらに含む、請求項３８に記載の方法。
67. 前記マスキング事象が、前記ユーザーの体の位置及び前記ユーザーの運動を含む、請求項６６に記載の方法。
68. 前記ユーザーの前記生成された動的リスクレベルの経時的変化を監視するステップと、
    前記少なくとも１つの睡眠リスク変数の経時的変化を監視するステップと、
    前記動的リスクレベルの前記監視された変化から、及び、前記少なくとも１つの睡眠リスク変数の前記監視された変化から、疲労を管理する上での前記ユーザーの進捗を計算するステップと、
    疲労を管理する上での前記ユーザーの前記計算された進捗から導出される毎日の及び実時間の疲労データを前記ユーザーに提供するステップと、
    をさらに含む、請求項３６に記載の方法。
69. 前記少なくとも１つの睡眠リスク変数が、前記ユーザーの睡眠欲である、請求項６８に記載の方法。
70. 疲労を管理する上での前記ユーザーの前記計算された進捗から導出される前記毎日の及び前記実時間の疲労データを第３者に提供するステップをさらに含む、請求項６８に記載の方法。

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