JP2018146982A - 情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】検出した特徴と関連付けられた情報の収集、及び／又は、処理を容易にするコンタクトレンズを含む、システム、装置、及び方法を提供する。
【解決手段】１つの形態では、システムは、コンタクトレンズ及びコンタクトレンズの外部にある分析用要素を含むことができる。コンタクトレンズは、基質と基質上又は基質内に置かれた回路とを含むことができる。回路は、コンタクトレンズの着用者と関連付けたそれぞれの特徴を検出するよう構成された複数のセンサと、検出された特徴を示す情報を伝達するよう構成された通信用要素とを含むことができる。分析用要素は、検出された特徴を示す情報を受信し、少なくとも検出された特徴を示す情報に基づく統計情報を生成するよう構成することができる。
【選択図】図１

Description

本開示は、一般に、情報の収集及び／又は処理を容易にするコンタクトレンズに関する。

ここに記載した形態による、情報の収集及び／又は処理を容易にするコンタクトレンズを含む、限定を意図しない例示的なシステムのブロック図を示す。 ここに記載した形態による、情報の収集及び／又は処理を容易にするコンタクトレンズの、限定を意図しない例示的なデータ記憶装置を示す。 ここに記載した形態による、コンタクトレンズに保存した情報の、限定を意図しない例示的な表を示す。 ここに記載した形態による、情報の処理を容易にする分析用要素の、限定を意図しない例示的な図表を示す。 ここに記載した形態による、分析用要素により生成された統計情報を詳述する、限定を意図しない例示的なグラフを示す。 ここに記載した形態による、情報の収集及び／又は処理を容易にするコンタクトレンズの操作方法を示す、限定を意図しない例示的なフロー線図を示す。 ここに記載した形態による、情報の収集及び／又は処理を容易にするコンタクトレンズの操作方法を示す、限定を意図しない例示的なフロー線図を示す。 ここに記載した１以上の形態に関連する、例示的な、ネットワーク・コンピュータ環境又は分散型コンピュータ環境の概念図を示す。 ここに記載した１以上の形態に関連する、例示的な、コンピュータ環境の概念図を示す。

図面を参照しながら種々の形態について記載するが、全体にわたって類似する参照番号は類似するエレメントを示す。以下の記述において、説明のために、１以上の形態をよく理解できるようにするために多数の具体的な詳細を述べる。しかしながら、このような具体的詳細なしでもこのような形態を実行することは可能であることは明らかである。他の例では、構成及び装置を、１以上の形態を容易に説明するためにブロック図の形式で示している。

電流測定では、溶体中の分析物を検出するために電流又は電流の変化を用いる。分析物には、グルコース、コレステロール、乳酸塩、尿素、その他を含むことができるがこれらに限定されるものではない。具体的には、分析対象物のすぐそばに電極を置いたアンぺロメトリック電気化学センサを用いて電流測定を行う。電極による測定は、電極が物質に接近したときに生じる酸化又は還元反応に基づく。適切な電位を与えることにより、このような酸化又は還元反応を電極に起こさせる。結果生じる電流を、いくつかの実施の形態において、分析物を特定するために用いることができる。

アンぺロメトリック・センサは、電流を発生させる酸化還元反応がおこるように、作用電極にバイオセンシング・エレメントを追加する必要がある。１つの形式のバイオセンシング・エレメントは、酸素により分析物の酸化に対する触媒作用が生じる酸化酵素である。例えば、グルコース酸化酵素を、センサがグルコースを検出することができるように、センサに付着させることができる。

電流測定は電気化学センサを用いておこなわれる。検知対象の物質がセンサの電極に触れていることを検知しないとき、電流は流れない。しかし、センサの電極に物質が触れていることを検知したとき、電流が生じて流れる。流体中の分析物の存在及び／又は濃度を測定するために電流を計測することができる。例えば、物質の濃度のレベルを、計測した電流と関連付けることができる。

上述の電極を作るために多くの異なる技術を採用することができる。例えば、貴金属の薄膜電極について、スパッタリング及び気化を含む真空蒸着を採用することができる。これらのステップは、特定の電極及び電極への接続をマスクしパターン化するためにフォトリソグラフィ技術と組み合わせることができる。炭素電極に対しては、カーボン・インクのスクリーン印刷を採用することができる。

コレステロールが人間の目及び涙に存在する。体内のコレステロールのレベルが非常に高い極端な例では、例えば、コレステロールがまぶたの周りに集まり堆積し、黄色板腫と呼ばれる小さな黄色の粒を形成する。しかしながら、コレステロールの好ましくない集積及びコレステロールを含む食品の過剰な摂取は、生命を危うくする重大な状態を引き起こすことがある。例えば、冠動脈疾患、脳血栓症、及びアテローム性動脈硬化は、動脈壁にコレステロールが多く堆積することと関連する。

コレステロール濃度は、一般に、血液１デシリットルあたりのミリグラム量（ｍｇ／ｄＬ）で測定される。コレステロールのレベルには３つの異なったカテゴリーがある。すなわち、トータル・コレステロール・レベル、高比重リポ蛋白（ＨＤＬ）コレステロール・レベル、及び、低比重リポ蛋白（ＬＤＬ）コレステロール・レベルである。

トータル・コレステロール・レベルについて、２００ｍｇ／ｄＬ以下の濃度が望ましく、この場合、冠状動脈性心臓病のリスクは少ないと考えられる。２００ｍｇ／ｄＬ以上のトータル・コレステロール濃度の場合、冠状動脈性心臓病のリスクが高まる。トータル・コレステロール濃度が２００〜２３９ｍｇ／ｄＬの場合、高レベルのボーダーラインとなり、コレステロール濃度が２４０ｍｇ／ｄＬの場合、高コレステロール・レベルとなる。

ＨＤＬコレステロール・レベルについて、レベルが高いほど冠状動脈性心臓病のリスクが少ないという結果となる。４０〜５０ｍｇ／ｄＬより小さいＨＤＬ濃度の場合、心臓病のリスクが高いという結果となり、５０〜６０ｍｇ／ｄＬのＨＤＬ濃度が好ましい。

ＬＤＬコレステロール・レベルについて、レベルが低いほど冠状動脈性心臓病のリスクが少ないという結果となる。１００ｍｇ／ｄＬより小さいＬＤＬ濃度が最適であり、１００〜１２９ｍｇ／ｄＬが最適レベルを少し超えることになり、１３０〜１５９ｍｇ／ｄＬのＬＤＬ濃度が高レベルのボーダーラインとなり、１６０〜１８９ｍｇ／ｄＬのＬＤＬ濃度が高レベルであり、１９０ｍｇ／ｄＬのＬＤＬ濃度が極めて高レベルということになる。

高トータル・コレステロールに関するコレステロールの監視及び病気の治療は、患者が健康診断又は手続きのためにしばしば医療施設を訪れなければならないので、侵襲的であり、時間を費やすものである。

体内の異常に高い、或いは、異常に低いグルコース・レベルは、糖尿病及び内臓の損傷を含む多くの健康上の問題に関わる。通常のグルコース・レベルは、空腹時１００ｍｇ／ｄＬ以下であり、食後２時間後で１４０ｍｇ／ｄＬ以下であると考えられている。

糖尿病又は前糖尿病状態の診断は、体内のグルコース・レベルに基づく、例えば、８時間の絶食後のグルコース・レベルが１２６ｍｇ／ｄＬ以上である場合、医療施設から出される特別な砂糖飲料を飲んだあと２時間後のグルコース・レベルが２００ｍｇ／ｄＬ以上である場合、及び／又は、グルコース・レベルが２００で頻尿、のどの渇き、及び／又は体重の減少がある場合、糖尿病と診断することができる。

従来のやり方では、指に針を突き刺すという日々の日課を必要とし、それに伴う不快感及び不便さが恒常的に生じる。しかしながら、通常の人間の涙には、血中グルコース・レベルを測定するのに十分なグルコースを含んでいる可能性があり、糖尿病の監視及び診断における指に針を突き刺すという不便さ及び不快感をなくすか又は最小限にすることができる。

水素イオン指数（ｐＨ）は、体内の水素イオンのレベルである。ｐＨレベルが高いほど、体はアルカリ性であり、酸素が多いということになる。一方、ｐＨレベルが高いほど、体は酸性であり、酸素が乏しいということになる。通常のｐＨレベルの範囲は、０から１４であり、７．０が中性である。７．０を超えるレベルは、アルカリ性であり、７．０より低いレベルは酸性と考えられる。

人間の血液は、通常、７．３５と７．４５との間の範囲であり、理想的な人間の血液のｐＨレベルは７．４の少しアルカリ性である。この範囲以下又は以上の場合は、病気又は他の健康上の問題（例えば、心臓血管の脆弱性、免疫不全症、フリー・ラジカル・ダメージ、膀胱／腎臓／肝臓機能へのストレス、癌、虚弱、体重増加／減少、ホルモン異常）を示している可能性がある。さらに、酸性の血液により、適切に栄養を吸収する体の機能を減退させ、損傷を受けた細胞を修復し重金属を排出する体の機能を減退させ、及び／又は、腫瘍を生じさせる可能性がある。

体内のｐＨレベルを多くの異なる体液（例えば、涙液、尿、及び唾液）から測定することができる。従って、侵襲的血液検査は、扱いにくくかつ不必要である。

健康な通常の体温は、休憩中の大人の人間の場合、おおよそ華氏９８．６°（Ｆ）（摂氏３７°（Ｃ））である。しかし、体温は新陳代謝により変化し、高い新陳代謝では高い温度となり、低い新陳代謝では低い温度となる。その日の時刻、その月の日にちにより体温が異なることがある。例えば、体温は夕方より朝のほうが低い。体温はまた測定する体の部位により変化する。口腔温度は、通常９８．６°Ｆ（３７°Ｃ）であり、腋窩温度は通常９７．６°Ｆ（３６．４°Ｃ）であり、直腸温度は、通常９９．６°Ｆ（３７．６°Ｃ）である。体温は他の部位で（例えば、目で）測ることができる。

体温の上昇は、一般に、体が病気に関係する細菌や毒素が繁殖できないレベルまで体温を上げることにより、細菌、ビールス、バクテリアを撃退しようとしているので、病気であることを示している。従って、体温を監視することは、健康の維持のために重要なこととなる可能性がある。

統計には、収集、編成、分析、解釈、及び／又は、測定／収集した情報の表示が含まれる。技術の進歩により、より広範囲で複雑な計算により、膨大なデータを収集、保存、及び／又は、処理することが可能となっている。さらに、非常に多くのデータを評価する方法がある。

情報（例えば、コレステロール、グルコース、ｐＨ、及び／又は、温度のレベル）の処理及び／又は評価に、統計的分析を採用することができる。２つの主要なタイプの統計が記述的であり推定的な統計となる。

記述的な統計として、収集したデータを編成し要約するための方法が含まれる。これらの方法には、データの平均、百分率、変動量のような測定値のグラフ、表、チャートが含まれるが、これらに限定されるものではない。パターンの検出のためのデータ・マイニング、機械学習による方法及び人工知能による方法、回帰モデル、及び概要統計を、記述的な統計として採用することができる。

推測統計学は、データのサンプルの評価に基づき収集したデータについて結論を与えるための方法に基づく。例えば、予測はデータの全セットに関して行うことができる。予測の例として、収集したデータ（例えば、癌スクリーニング）に基づき、病気又は疾患が存在する可能性があるかに関するものとすることができる。予測を実現又は回避するために提言を行うことができる。

データの分析に、回帰分析のような統計的方法を採用することができる。回帰分析には、１以上の従属変数（例えば、コレステロール・レベル）と独立変数（例えば、無気力）との間の関係を計測するために異なる変数を分析するための技法が含まれる。例えば、１つの独立変数を、他の独立変数を一定に保ちながら変化させたとき、どのように従属変数が変化するかを計測するためにこの分析を採用することができる。回帰分析を予測のために採用し、機械学習（データ中のパターンを特定するアルゴリズムを採用し、評価したデータに基づき予測を行う、人工知能の分野）と重複させることができる。

２つの変数の関係をモデル化するために回帰分析において異なるモデルを採用することができる。線形回帰が回帰分析の１つの形式である。線形回帰は、従属変数（例えば、ｐＨレベル）と独立変数（例えば、コンタクトレンズを着用している人の全体的な健康状態を示す情報）との間の関係を線形予測関数を用いてモデル化する。未知のモデル・パラメータを、線形回帰を行うデータから推定する。モデルを適合化させるために収集したデータの範囲の内側の値に基づき推定するために、内挿法を採用することができる一方、収集したデータの範囲の外側の値に基づき推定するために、外挿法を採用することができる。

線形回帰モデルにおいて、従属変数値を与える独立変数の条件付き平均は一般にアフィン関数となる。いくつかの場合において、メディアン、又は、従属変数を与える独立変数の条件付き分布の他の変位値が従属変数の線形関数となる。

非線形回帰は回帰分析の一種で、観測情報（例えば、グルコース濃度値）が非線形関数によりモデル化される。この非線形関数は、モデル・パラメータの組み合わせであり、独立変数に従属する。

ここに開示した装置、システム、及び方法は、情報の収集及び／又は処理を容易にするコンタクトレンズに関する。コンタクトレンズにより、コンタクトレンズの着用者の体からから（センサを介して）情報を収集し、分析用要素が収集した情報について統計的分析を行う。外部装置は、コンタクトレンズ上のセンサに電源供給することができ、全体的な健康についての感覚に関して（例えば、コンタクトレンズの着用者は不活発かエネルギッシュかについて）コンタクトレンズの着用者からの入力を受け取ることができる。行われた統計的分析に基づき、分析用要素により、予測及び提言を行うことができる。

ここに記載した１以上の形態により、種々の体の特徴を非侵襲的に都合よく容易に監視することができ、最適な健康管理に関連する分析、予測及び提言を都合よく容易に行うことができる。

１つの特定の形態では、分析用要素を設ける。前記分析用要素には、コンピュータで実行可能な要素を保存するよう構成したメモリ、及びメモリ内に保存した以下のコンピュータで実行可能な要素を実行するよう構成したプロセッサと、コンタクトレンズから前記コンタクトレンズで検出した特徴を示す情報を受信するよう構成された通信用要素であって、前記検出した特徴は、前記コンタクトレンズの着用者についての特徴であることを特徴とする通信用要素と、少なくとも、前記コンタクトレンズで検出した特徴を示す情報に基づいて、統計情報を生成するよう構成された統計的分析用要素と、を含むことができる。

１つの形態では、コンタクトレンズが提供される。前記コンタクトレンズには、基質と回路とを含むことができる。前記回路には、前記コンタクトレンズの着用者に関するそれぞれの特徴を検出するよう構成された複数のセンサであって、前記複数のセンサは、前記コンタクトレンズの外部にあるポータブル高周波（ＲＦ）装置により電源供給されるよう構成されていることを特徴とするセンサと、検出した特徴を示す情報、又は、前記検出した特徴を示す前記情報に基づく提言のうちの少なくとも１つを、前記ＲＦ装置に伝送するよう構成された通信用要素とを含むことができる。

１つの形態では、方法が提供される。前記方法には、コンタクトレンズ上の複数のセンサにて、前記コンタクトレンズの外部にある装置から電源供給を受けるステップと、前記複数のセンサを介して、前記コンタクトレンズの着用者に関するそれぞれの複数の特徴を検出するステップと、前記コンタクトレンズから、検出した特徴を示す情報を統計的に分析するよう構成された分析用要素に、前記検出した特徴を示す情報を伝送するステップとを含むことができる。

１つの形態では、システムが提供される。前記システムは、コンタクトレンズ及び分析用要素を含むことができる。前記コンタクトレンズには、基質と、前記基質上又は前記基質内に配置された回路とを含むことができる。前記回路には、前記コンタクトレンズの着用者に関するそれぞれの特徴を検出するよう構成された複数のセンサと、検出された特徴を示す情報を伝達するよう構成された通信用要素とを含むことができる。前記分析用要素は前記コンタクトレンズの外部に置くことができる。前記分析用要素は、前記検出された特徴を示す情報を受け取り、少なくとも前記検出された特徴を示す情報に基づき統計情報を生成するよう構成することができる。

種々の形態を図面を参照して説明する。まず図１を参照して、システム１００には、少なくとも目１０４の一部を覆うコンタクトレンズ１０２が含まれる。コンタクトレンズ１０２は、コンタクトレンズ１０２の着用者の複数の特徴を検出し、対応する統計情報１３０を容易に生成するよう構成することができ、分析用要素１３２はコンタクトレンズ１０２から検出した情報１２０を受け取り、統計情報１３０を生成することができ、及び／又は、高周波（ＲＦ）リーダ１１６に情報１２０又は統計情報１３０を伝達する。

いくつかの形態では、システム１００には、コンタクトレンズ１０２上で検出された情報１２０を保存するよう構成された装置１１８、及び／又は、分析用要素１３２で生成された統計情報１３０を含むこともできる。装置１１８は、異なる種々の機能（例えば、情報１２０又は統計情報１３０の記憶に加えて、伝達、言語処理、及び／又は、ディスプレイ機能を行うスマートフォン、ラップトップ又はヘッドマウント・ディスプレイ装置）を発揮することもできる。分析用要素１３２が装置１１８とは別の要素として示されているが、いくつかの形態では、分析用要素１３２は、装置１１８の中に含めることができる。いくつかの形態では、分析用要素１３２は、コンタクトレンズ１０２の中に含めることができる。

コンタクトレンズ１０２には、基質１１４、センサ１０６、１０８、１１０、１１２、センサ回路１２８及び通信用要素１２２を含むことができる。いくつかの形態では、コンタクトレンズ１０２には、メモリ１２４及び／又はマイクロプロセッサ１２６も含めることができる。いくつかの形態では、１以上のセンサ１０６、１０８、１１０、１１２、分析用要素１３２、通信用要素１２２、メモリ１２４、及び／又は、マイクロプロセッサ１２６を、コンタクトレンズ１０２上の１以上の回路に部品として含めることができる。いくつかの形態では、１以上のセンサ１０６、１０８、１１０、１１２、通信用要素１２２、メモリ１２４、及び／又は、マイクロプロセッサ１２６を、コンタクトレンズ１０２の１以上の機能を発揮させるために相互に通信可能に、及び／又は、電気的に接続することができる。

センサ１０６、１０８、１１０、１１２は、コンタクトレンズ１０２の着用者に関する種々の特徴を検出するよう構成することができる。例えば、センサ１０６は、コンタクトレンズ１０２の着用者に関するグルコース情報（例えば、グルコース濃度及び／又はグルコース・レベル）を検出するよう構成することができる。センサ１０８は、コンタクトレンズ１０２の着用者に関するコレステロール情報（例えば、コレステロール・レベル）を検出するよう構成することができる。センサ１１０は、コンタクトレンズ１０２の着用者に関するｐＨレベルを検出するよう構成することができる。センサ１１２は、コンタクトレンズ１０２の着用者に関する温度を検出するよう構成することができる。

グルコース・センサ１０６及びコレステロール・センサ１０８は、それぞれグルコース及びコレステロールの存在及び／又は濃度を検出するアンぺロメトリック電気化学センサとすることができる。センサ１０６、１０８は、酸素によりグルコース及びコレステロールの酸化の触媒作用を行うオキシダーゼ酵素を採用することができる。生成物は過酸化水素（Ｈ２Ｏ２）の場合がある。例えば、センサ１０６をグルコース・バイオセンサとして動作させることができるように、グルコース・オキシダーゼをセンサ１０６上に堆積させることができる。同様に、センサ１０８をコレステロール・バイオセンサとして動作させることができるように、コレステロール・オキシダーゼをセンサ１０８に堆積させることができる。グルコース又はコレステロールがセンサ１０６、１０８で検出されると、電流が流れ、この出力電流は、センサ１０６で検出されたグルコースのレベル又はセンサ１０８で検出されたコレステロールのレベルを表すことができる。センサ回路１２８は、センサ１０６、１０８と接続することができ、センサ１０６、１０８の出力電流を計測することができる。この出力電流は、溶液中の分析物の濃度を示すことができるものである。

センサ１１０は、コンタクトレンズ１０２に流れ込む涙のｐＨレベルを示す電圧出力を出す電気化学センサとすることができる。いくつかの形態では、センサ１１０には、少なくとも、測定電極、参照電極、及び温度測定要素が含まれる。測定電極は、計測中の溶液中の水素イオン濃度の関数として電位を生じさせることができる。この電位を、参照電極に対する相対電位として測定することができる。測定回路での電位は、温度変化により変化することがあるので、測定回路での電位を（温度計測要素で計測した）温度に基づき調整することができる。調整した電位は、計測する溶液のｐＨレベルの関数となる。センサ回路１２８は、センサ１１０と接続することができ、電位の変化を計測することができる。

センサ１１２は、計測する温度に基づき抵抗が変化する温度センサとすることができる。例えば、センサ１１２の計測要素には、コンタクトレンズ１０２の温度を検出し、温度の上昇と共に抵抗が増加し、或いは、温度の下降と共に抵抗が減少するよう構成された抵抗要素（例えば、抵抗温度計）を含むことができる。センサ１１２からの電流出力は、抵抗の変化の結果として変化することができる。従って、出力電流はセンサ１１２より測定した温度（又は、温度の変化）を示すことができる。センサ回路１２８は、センサ１１０に接続され、出力電流を測定することができる。

メモリ１２４は、計測／検出したコレステロール、グルコース、温度、及び／又は、ｐＨレベル／濃度に関する情報、及び／又は、マイクロプロセッサ１２６により実行することのできる、コンピュータで実行可能な命令を保存することができる。図２は、ここに記載した形態による、限定を意図しない例示的な、情報の収集及び／又は処理を容易にするコンタクトレンズのデータ記憶装置を示すものである。図３は、ここに記載した形態による、限定を意図しない例示的な、コンタクトレンズに保存された情報の表を示すものである。いくつかの形態では、メモリ１２４にはデータ記憶装置２００を含むことができる。

図２及び図３を参照して、いくつかの形態では、データ記憶装置（例えば、データ記憶装置２００）は、コンタクトレンズ１０２上に取り付けることができ、センサ１０６、１０８、１１０、１１２により検出された情報を保存することができる。例えば、いくつかの形態では、データ記憶装置２００を、メモリ１２４の一部として含むことができる。いくつかの形態では、データ記憶装置２００は、コンタクトレンズ１０２に取り付けられてはおらず、記憶させるためにコンタクトレンズ１０２からアクセス可能になっており、コンタクトレンズ１０２から情報１２０及び／又は統計情報１３０を検索することが可能になっている。

データ記憶装置２００は、グルコース情報２０４（例えば、グルコース濃度及び／又はグルコース濃度のレベルを表示する情報）、コレステロール情報２０２（例えば、コレステロール濃度及び／又はコレステロール濃度のレベルを表示する情報）、ｐＨレベル情報２０６（例えば、ｐＨの数値及び／又はｐＨのレベルを表示する情報）、及び／又は、温度情報２０８（例えば、温度値及び／又は温度のレベルのレベルを表示する情報）を保存することができる。

図３の表３００に示す通り、濃度又はレベルの数値は、グルコース情報２０４（例えば、グルコース濃度及び／又はグルコース濃度のレベルを表示する情報）、コレステロール情報２０２（例えば、コレステロール濃度及び／又はコレステロール濃度のレベルを表示する情報）、ｐＨレベル情報２０６（例えば、ｐＨの数値及び／又はｐＨのレベルを表示する情報）、及び／又は、温度情報２０８（例えば、温度値及び／又は温度のレベルのレベルを表示する情報）としてデータ記憶装置２００に保存することができる。測定／検出された、受け取ったコレステロール情報２０２、グルコース情報２０４、温度情報２０８、及び／又は、ｐＨレベル情報２０６は、現在の情報及び／又は過去の情報とすることができる。いくつかの形態では、情報はある期間にわたって収集することができる。例えば、測定／検出された、受け取ったコレステロール情報２０２、グルコース情報２０４、温度情報２０８、及び／又は、ｐＨレベル情報２０６は、分析用要素１３２がこの測定／検出された情報を統計的に分析する前に、ある期間（例えば、１か月、６か月、１週間）にわたって収集することができる。

データ記憶装置２００は、分析用要素１３２に伝送され、分析用要素１３２で受信され、及び／又は、分析用要素１３２で分析された情報を保存するよう構成することができる。例えば、データ記憶装置２００は、グルコース情報２０４（例えば、現在のグルコース濃度情報、今までのグルコース濃度情報、及び／又は、平均グルコース濃度情報）、コレステロール情報２０２（例えば、現在のコレステロール・レベル情報、今までのコレステロール・レベル情報、及び／又は、平均コレステロール・レベル情報）、ｐＨレベル情報２０６（例えば、現在のｐＨレベル、今までのｐＨレベル、及び／又は、平均ｐＨレベル）、及び／又は、温度情報２０８（例えば、現在の体温情報、今までの体温情報、及び／又は、平均体温情報）を保存することができる。

提供する値及びレベルは、ここに開示したシステム及び方法を説明目的のための例示的なものであり、システム及び／又はこの方法を実行する濃度及び／又はレベルの真の値を表示している場合も表示していない場合もある。

マイクロプロセッサ１２６は、コンタクトレンズ１０２の１以上の機能を発揮させるための、コンピュータで実行可能な命令を実行することができる。例えば、いくつかの形態では、マイクロプロセッサ１２６は、種々のセンサ１０６、１０８、１１０、１１２からの出力電流を、測定／検出された濃度及び／又はレベルに変換することができる。

種々の形態において、センサ１０６、１０８、１１０、１１２は、種々の状態を同時に、重複することのない時刻に又はランダムに検出することができる。例えば、いくつかの形態では、センサ１０６、１０８、１１０、１１２は、コンタクトレンズ１０２にある流体の１つのサンプルの検出を行うことができ、それにより同時に検出することができる。

いくつかの形態では、センサ１０６、１０８、１１０、１１２へは、装置１１８から短い時間間隔で遠隔から電源供給する。例えば、通信用要素１２２は、センサ１０６、１０８、１１０、１１２及びセンサ回路１２８に電源供給するため、装置１１８からＲＦ信号を受信することができる高周波（ＲＦ）アンテナ（不図示）を含むことができる。

受信したＲＦ信号により、センサ１０６、１０８、１１０、１１２及びセンサ回路１２８に、比較的短い時間で（（例えば、１０秒、２０秒、１分で）電源供給することが可能となる。通信用要素１２２がＲＦ信号を受信し、センサ１０６、１０８、１１０、１１２及びセンサ回路１２８に電源が供給されたとき、センサ１０６、１０８、１１０、１１２は、コンタクトレンズ１０２の着用者のグルコース、コレステロール、温度、及び／又は、ｐＨを読み取り／検出することができ、センサ回路１２８は、種々の情報１２０（例えば、グルコース、コレステロール、温度、及び／又は、ｐＨの濃度及び／又はレベル）を決定することができる。

いくつかの形態では、通信用要素１２２は、コンタクトレンズ１０２の外部にある装置に情報１２０を伝送することができる。例えば、通信用要素１２２は情報１２０の保存のために装置１１８に情報１２０を伝送することができる。別の例として、通信用要素１２２は、分析用要素１３２又はＲＦリーダ１１６に情報１２０を伝送することができる。

当然のことながら、本開示に記載された１以上の形態に関して、ユーザは、データ収集に関して、個人情報、人口統計情報、位置情報、所有情報、機密情報、その他の提供を選択することも、除外することもできる。さらに、ここに記載した１以上の形態において、収集し、受信し、又は送信したデータを匿名化することができる。

種々の形態において、装置１１８は、コンタクトレンズ１０２にあって、ＲＦ信号の伝達を行い、コンタクトレンズ１０２の着用者からの入力を受け取ることができる任意の数の装置を含むことができる。例えば、装置１１８は、スマートフォン、タブレット・コンピュータ、ラップトップ、ヘッドマウント・ディスプレイ装置、及び／又は、ＲＦリーダ（例えば、ＲＦリーダ１１６）を含むことができるが、これらに限定されるものではない。

システム１００の分析用要素１３２は、図１〜図５を参照して詳細に説明する。図４は、ここに記載した形態による情報を容易に処理する分析用要素について、限定を意図しない例示的な図表を示す。図５は、ここに記載した形態による、分析用要素により生成された統計情報を詳述する、限定を意図しない例示的なグラフを示す。

まず図４を参照して、分析用要素１３２は、濃度／レベル比較用要素４０２、統計的分析用要素４０４、メモリ４１０、マイクロプロセッサ４１４、及び／又は、通信用要素４１６を含むことができる。濃度／レベル比較用要素４０２、統計的分析用要素４０４、メモリ４１０、マイクロプロセッサ４１４、及び／又は、通信用要素４１６は、分析用要素１３２の１以上の機能を発揮させるために、相互に通信可能な又は電気的に接続することができる。

通信用要素４１６は、コンタクトレンズ１０２にてセンサ１０６、１０８、１１０、１１２が検出した情報１２０を無線で受信するよう構成することができる。例えば、図２及び図３を参照して、通信用要素４１６は、センサ１０６、１０８、１１０、１１２で測定され、コンタクトレンズ１０２から送信されたコレステロール情報２０２、グルコース情報２０４、温度情報２０８、及び／又は、ｐＨレベル情報２０６を受信することができる。

メモリ４１０は、受信した、コレステロール情報２０２、グルコース情報２０４、温度情報２０８、及び／又は、ｐＨレベル情報２０６、及び／又は、マイクロプロセッサ４１４で実行するためのコンピュータで実行可能な命令を保存することができる。マイクロプロセッサ４１４は、分析用要素１３２の１以上の機能を発揮させるためにコンピュータで実行可能な命令を実行させることができる。例えば、いくつかの形態では、マイクロプロセッサ４１４は、分析用要素１３２で統計的分析を容易に行わせることができる。

濃度／レベル比較用要素４０２は、受信したコレステロール情報２０２、グルコース情報２０４、温度情報２０８、及び／又は、ｐＨレベル情報２０６を、データ記憶装置４１２に保存されている生物学的特性情報と比較することができる。いくつかの形態では、生物学的特性情報は、成人、又はコンタクトレンズ１０２の着用者特有の、コレステロール、グルコース、温度、及び／又は、ｐＨレベルの種々の定数／値の詳細を示す表、チャート、及び／又は、グラフを含むことができる。生物学的特性情報にはまた、相異なる値について、値／レベルが高すぎるか、低すぎるか、最適であるかを示す情報を含むことができる。

種々の形態において、濃度／レベル比較用要素４０２は、測定／検出された濃度又はレベルが、高すぎるか、低すぎるか、最適であるかを、受信したコレステロール情報２０２、グルコース情報２０４、温度情報２０８及び／又はｐＨレベル情報２０６と、データ記憶装置４１２に保存された生物学的特性情報との比較に基づいて、判断することができる。いくつかの形態では、濃度／レベル比較用要素４０２は、コンタクトレンズの着用者の体の１以上の特性値についてある期間にわたって変化を計測することができる。

種々の形態において、統計的分析用要素４０４は、受信したコレステロール情報２０２、グルコース情報２０４、温度情報２０８、及び／又は、ｐＨレベル情報２０６の処理及び／又は統計的分析のために、任意の数の異なる形式の数学的機能を発揮することができる。いくつかの形態では、統計的分析用要素４０４は、このような数学的機能を発揮させるために、データ記憶装置４１２に保存された数式にアクセスすることができる。一例として、統計的分析用要素４０４は、平均化、確率計算、確率分布関数、累積分布関数、連続計算、ベクトル分析、百分率情報又は測定／検出された情報に関連する偏差の程度の計測、及び、統計分析に関連するか又は統計分析に用いられる他の多くの形式の数学的演算を行うことができるが、これらに限られるものではない。生成された情報は統計情報１３０となる。

統計的分析用要素４０４にはまた、回帰分析用要素４０６を含むことができる。回帰分析用要素４０６は、センサ１０６、１０８、１１０、１１２から送られたコレステロール情報２０２、グルコース情報２０４、温度情報２０８、及び／又は、ｐＨレベル情報２０６を受信することができる。コレステロール情報２０２、グルコース情報２０４、温度情報２０８、及び／又は、ｐＨレベル情報２０６（関連する定性的又は定量的情報を含む）は、回帰分析用要素４０６の従属変数と考えることができる。

回帰分析用要素４０６はまた、コンタクトレンズ１０２の着用者がどのように感じているかを記述する全般的な健康情報を受け取ることもできる。例えば、コンタクトレンズ１０２の着用者は、コンタクトレンズ１０２の着用者がどのような病気を経験したか、及び／又は、コンタクトレンズ１０２の全般的な感覚／気分について、装置１１８に情報入力することができる。例えば、エネルギー・レベル、複視、痛み、食欲を示す情報は、全般的な健康情報として、任意的情報入力とすることができる。この情報は、回帰分析用要素４０６の独立変数と考えることができる。

この全般的な健康情報は、音声命令／情報、キーボード又はタッチスクリーン入力、又は、情報を装置１１８に入力することができるいくつもの他の方法で入力することができる。

種々の形態において、全般的な健康情報は装置１１８から分析用要素１３２（及び／又はコンタクトレンズ１０２、これは全般的な健康情報を分析用要素１３２に伝送することができる）に伝送することができる。この分析用要素１３２は、いくつかの形態では、データ記憶装置４１２で全般的な健康情報としてこの情報を保存することができる。

回帰分析用要素４０６は、測定／検出し受信した、コレステロール情報２０２、グルコース情報２０４、温度情報２０８、及び／又は、ｐＨレベル情報２０６を、全般的な健康情報として、コンタクトレンズ１０２の着用者により入力された変数の１つに関連付けるために回帰分析を採用することができる（一方、いくつかの形態では、コンタクトレンズ１０２の着用者により入力された他の変数を一定に保つ）。回帰分析用要素４０６は、測定／検出された情報を、コンタクトレンズ１０２の着用者により入力された全般的な健康情報に関連付けるための、最適モデル（例えば、線形モデル、非線形モデル）を特定するために回帰分析を行うことができる。そして、回帰分析用要素４０６は、コンタクトレンズ１０２の着用者の健康を予測するためにこのモデルを採用することができる。

例えば、いくつかの形態では、回帰分析用要素４０６は、測定し、検出し、受信したコレステロール情報２０２、グルコース情報２０４、温度情報２０８、及び／又は、ｐＨレベル情報２０６、及び、全般的な健康情報を評価することができ、検出した情報を図５を参照して記載し示した全般的な健康情報に関連付けるために、線形モデルをこれらの変数に適用することができる。

図５を参照して、測定／検出されたコレステロール・レベルをコンタクトレンズの着用者のエネルギー・レベルと関連付けた全般的な健康情報と結び付けることができる。無気力のレベルは、将来の健康状態を予測するために、測定／検出されたコレステロール・レベルに関連付けることができる。図示の通り、コンタクトレンズの着用者が非常に活気のある全般的な健康気分であると報告したとき、１００のトータル・コレステロール・レベルが測定／検出された。トータル・コレステロール・レベルが２００を超えたとき、コンタクトレンズの着用者が報告した全般的な健康感は無気力であった。さらに、２００を超えてトータル・コレステロール値が高く増加してゆくにつれて、全般的な健康気分はさらに無気力になっていった。ここに記載したように、正常な人間の大人において、２００より小さいトータル・コレステロール・レベルが最適である。

回帰分析用要素４０６は、トータル・コレステロール・レベルを全般的な健康感と関連付けし、将来の健康状態についての予測、及び／又は、健康維持に関する提言を行うためのモデルを決定することができる。図５の例に基づき、一般的に最適レベルは、２００以下のトータル・コレステロール・レベルなので、回帰分析用要素４０６は、コンタクトレンズ１０２の着用者に最適エネルギー・レベルである１５０に近い値を維持することを推奨することができる。

いくつかの形態では、統計的分析用要素４０４は、受信したコレステロール情報２０２、グルコース情報２０４、温度情報２０８、及び／又は、ｐＨレベル情報２０６と結び付く値のパターン認識のためのデータ・マイニング作業を行うことができる。例えば、統計的分析用要素４０４は、受信したコレステロール情報２０２、グルコース情報２０４、温度情報２０８、及び／又は、ｐＨレベル情報２０６と結び付く膨大な数値を分析することができる。そして、統計的分析用要素４０４は、測定／検出されたよく似た値を発見し、このよく似た値をグループ化することによりクラスター分析を行うことができる。統計的分析用要素４０４はまた、値のグループ内の外れ値を発見するために異常検知を行うこともできる。

回帰分析用要素４０６は、例えば、日、月、における特定の時刻のコレステロール、グルコース、温度、及び／又は、ｐＨの値に特定のパターンがあるかどうかを判断するパターン情報を採用することができる。クラスター分析は、測定／検出された特定の値に関連付けられる傾向にある全般的な健康情報を判断するために採用される一方、異常検知は、身体反応における特異点（例えば、同じ／類似する全般的な健康状態であると思われるときに測定した、他の測定／検出された値とは顕著に異なる測定／検出された値）を判断するために採用される。

もう１つの例として、コンタクトレンズ１０２の着用者が食べているか、もしくは食べた食品のタイプを示す情報をコンタクトレンズの着用者が入力する形態では、回帰分析用要素４０６は、特定のタイプの食品を食べた後の、コレステロール、グルコース、温度、及び／又は、ｐＨの値に特定のパターンが生じるかどうかを判断するために回帰分析を採用することができる。

統計的分析計算の時間間隔は固定とすることも動的に変化させることもできる。例えば、測定／検出された情報が異常レベルであると分析用要素１３２が判断した場合、保存された情報をコンタクトレンズ１０２が分析用要素１３２に伝送する周期を更新するために、通信用要素４１６は情報をコンタクトレンズ１０２に送ることができる。もう１つの例として、時間間隔をコンタクトレンズ１０２の最初の使用の前にあらかじめプログラムしておくことができる。例えば、コンタクトレンズ１０２の着用者、及び／又は、コンタクトレンズ１０２の着用者のための医療施設は、統計的分析計算の時間間隔を決定することができる。

いくつかの形態では、統計的分析用要素４０４により予測される症状が発現する前に数日（例えば、３日）の遅れが生じるかもしれない。従って、機先を制して予防的処置及び治療を行うことができる。

種々の形態において、分析用要素１３２は、実時間で統計情報１３０を生成することができる。例えば、統計情報１３０は、コンタクトレンズ１０２の着用者の特徴をセンサ１０６、１０８、１１０、１１２が検出したとき（及びコンタクトレンズ１０２が情報１２０を分析用要素１３２に伝送したとき）に分析用要素１３２により統計情報１３０を生成することができる。

他の形態では、センサ１０６、１０８、１１０、１１２は、電源供給されたとき（コンタクトレンズ１０２でＲＦ信号を受信したとき）検出を行うことができ、センサ回路１２８はセンサ１０６、１０８、１１０、１１２が検出した情報１２０のレベルを判断することができる。検出した情報１２０はその後（例えば、メモリ４１０のデータ記憶装置４１２に）保存され、分析用要素１３２が、保存された情報１２０に統計的分析を行うことができる。

図１に戻って、いくつかの形態では、コンタクトレンズ１０２の通信用要素１２２は、センサ１０６、１０８、１１０、１１２により検出された情報１２０に基づいて情報を装置１１８に伝送することができる。例えば、通信用要素１２２は、グルコースを測定するセンサ（例えば、センサ１０６）がグルコース・レベルが低いことを測定／検出した場合、砂糖量の多い食品（例えば、パン菓子）を販売する近くの店を見つける情報を伝送することができる。同様に、通信用要素１２２は、センサ１０６、１０８、１１０、１１２がしばしば、グルコース、コレステロール、ｐＨ、及び／又は、温度のレベルが異常であることを測定した場合、近くの病院又は診療所を見つける情報を伝送することができる。

いくつかの形態では、コンタクトレンズ１０２の通信用要素１２２は分析用要素１３２から統計情報１３０を受信することができる。統計情報１３０には、差し迫った症状又は医学的状況に関する予測又は見通し、栄養摂取量に関する提言、医療施設への予約の予定についての提言、及び／又は、コンタクトレンズ１０２の着用者からの要請に適した食品を選択することのできる店の識別を含むことができるが、これらに限定されるものではない。

図６及び図７は、ここに記載した形態による、情報の収集及び／又は処理を容易にするコンタクトレンズの操作方法を示す限定を意図しない例示的なフロー線図を示す。まず図６を参照して、６０２にて、方法６００は、コンタクトレンズ上の複数のセンサで（例えば、センサ１０６、１０８、１１０、１１２を用いて）装置から電源供給を受けるステップを含むことができ、ここで装置は、コンタクトレンズの外部にある。種々の実施の形態において、コンタクトレンズの着用者に関するスマートフォン、ヘッドマウント・ディスプレイ装置、又はラップトップから電力を受け取ることができる。種々の形態において、センサは、限定的な瞬時電力を受けることのより断続的に電源供給を受けることができる。

６０４にて、方法６００は、コンタクトレンズの基質上又は基質内に配置された複数のセンサにより、コンタクトレンズの着用者に関する複数のそれぞれの特性を（例えば、センサ１０６、１０８、１１０、１１２を用いて）検出するステップを含むことができる。種々の形態において、検出するステップは、センサが断続的に電源供給を受けている間に実行することができる。異なるセンサはコンタクトレンズの着用者の異なる特性を検出することができる。例えば、別々のセンサで、グルコース、コレステロール、温度、及び／又は、ｐＨレベル、及び／又は、濃度を測定／検出することができる。

６０６にて、方法６００は、検出した特性示す情報を（例えば、通信用要素１２２を用いて）コンタクトレンズから伝送するステップを含むことができる。これは情報の統計的分析を行うよう構成された分析用要素に伝送することができる。種々の形態において、統計的分析は、検出した特性を示す情報、全般的な健康感に関する情報、コンタクトレンズの着用者の健康状態に関する予測又は推測、平均値、百分率、検出した特性に関する偏差値、その他を用いた回帰分析を含むことができる。

図７を参照して、７０２にて、方法７００は、コンタクトレンズ上の複数のセンサにより、コンタクトレンズの着用者に関する複数のそれぞれの特性を（例えば、センサ１０６、１０８、１１０、１１２を用いて）検出するステップを含むことができ、ここで、センサは、コンタクトレンズの外部にある持ち運び可能なＲＦ装置により電源供給を受けるよう構成されている。センサは、スマートフォン、ヘッドマウント・ディスプレイ装置、ラップトップその他の、種々の異なるタイプのＲＦ装置から電源供給を受けることができるが、これらに限定されるものではない。装置は、制限された時間間隔でセンサに電源供給するよう構成することができる。センサは、装置から電源供給されている時間の間だけ検出を行うことができる。

７０４にて、方法７００は、少なくとも１つの検出した特性を示す情報又は、検出した特性を示す情報に基づく提言を（例えば、通信用要素１２２を用いて）ＲＦ装置に伝送するステップを含むことができる。例えば、コンタクトレンズは、コレステロールのレベル／濃度、又は、グルコースのレベル／濃度、ｐＨレベル、及び／又は、温度レベルのような値をＲＦ装置に伝送することができる。種々の形態において、ＲＦ装置はコンタクトレンズの着用者と関連させることができる。従って、コンタクトレンズの着用者には、着用者の体の状態を知らせることができる。

提言は、飲食品の選択可能性（例えば、小売店、パン屋、検出した特性により判断される欠乏その他の問題点に対処できる料理を出すレストラン）の識別表示とすることができる。例えば、コンタクトレンズの着用者はグルコース・レベルが低いと判断される場合は、提言として近くのパン屋の名前と位置を提示することができる。他の例として、提言は、コンタクトレンズの着用者のための健康管理情報の特定（例えば、近くにある病院、診療所、国内の医者又は他のスペシャリストと連絡を取るための情報）とすることができる。

いくつかの形態では、コンタクトレンズの着用者が見るためにＲＦ装置にコンタクトレンズが伝送することができる提言は、検出した情報について統計的分析を行い、統計的分析の結果として提言を生成するよう構成された分析用要素から受信することができる。従って、検出は、コンタクトレンズで行うことができ、統計的分析はコンタクトレンズの外部にある分析用要素で行うことができる。コンタクトレンズで統計情報を受け取ると、コンタクトレンズは、この情報をＲＦ装置に送ることができる。

統計的分析を行う要素及びＲＦ装置を別のものとしてここに形態を詳細に説明したが、いくつかの形態では、分析用要素及びＲＦ装置を同じ要素とすること（又は分析用要素をコンタクトレンズに含めること）ができる。

（例示的なネットワーク分散型環境）
図８は、本開示で記載した１以上の形態に関する、例示的なネットワーク・コンピュータ環境又は分散型コンピュータ環境の概念図を示す。この分散型コンピュータ環境では、アプリケーション８３０、８３２、８３４、８３６、８３８により表現される、プログラム、方法、データ記憶装置、プログラマブル・ロジック、その他を含むことができる計算機８１０、８１２、等、及び、装置８２０、８２２、８２４、８２６、８２８、等を含む。当然のことながら、計算機８１０、８１２、等、及び、装置８２０、８２２、８２４、８２６、８２８、等は、コンタクトレンズ（及びその構成要素）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、オーディオ／ビデオ装置、携帯電話、ＭＰＥＧ−１オーディオ（ＭＰ３）プレイヤー、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、タブレット、等のような、別の装置を含むことができる。

各計算機８１０、８１２、等、及び、装置８２０、８２２、８２４、８２６、８２８、等は、通信ネットワーク８４０により、直接的又は間接的に、１以上の他の計算機８１０、８１２、等、及び、装置８２０、８２２、８２４、８２６、８２８、等と通信することができる。図８には単一エレメントとして図示されているが、ネットワーク８４０は、不図示の、図８のシステムにサービスを提供する他の計算機及び計算装置を含むことができ、及び／又は、複数の相互接続されたネットワークとすることができる。

ネットワーク／バス８４０がインターネットとなりことができるネットワーク環境において、計算機８１０、８１２、等がウェブ・サーバ、ファイル・サーバ、メディア・サーバ、等となり、これによりクライアント・コンピュータ又は装置８２０、８２２、８２４、８２６、８２８、等が、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）のような多くの既知のプロトコルを介して伝達することができる。

（例示的な計算装置）
説明したように、本開示により記載した技術は適切などのような装置とも有利に関連付けすることができる。種々の形態において、データ記憶装置は、コンタクトレンズに伝送され又はコンタクトレンズから伝送された情報を記憶するためのどのような記憶装置であってもよい。

図９は、本開示に記載した１つ以上の特徴を組み込むことができる適切な計算機システム環境９００の実施例を示す。コンピュータ９１０の構成要素には、処理ユニット９２０、システムメモリ９３０、及び、システムメモリを含むシステム構成要素を処理ユニット９２０と接続するシステム・バス９２２を含むことができるがこれらに限定されるものではない。

コンピュータ９１０は、通常、さまざまなコンピュータ読み込み可能な媒体を含み、コンピュータ９１０によりアクセスすることのできるどのような媒体とすることもできる。システムメモリ９３０は、リード・オンリー・メモリ（ＲＯＭ）及び／又はランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）のような、揮発性メモリ及び／又は不揮発性メモリの形でのコンピュータ記憶媒体を含むことができる。一例として、メモリ９３０は、オペレーティングシステム、アプリケーション・プログラム、他のプログラム要素、及びプログラムデータを含むことができるが、これに限定されるものではない。

ユーザは、入力装置９４０（例えば、キーボード、キーパッド、ポインティング装置、マウス、スタイラス、タッチパッド、タッチスクリーン、モーション・ディテクタ、カメラ、マイクロフォン、その他、ユーザがコンピュータ９１０とやり取りできる装置）を通してコンピュータ９１０に命令と情報とを入力することができる。モニタ又は他の形式のディスプレイ装置も、出力インターフェース９５０のような、インターフェースを介してシステム・バス９２２に接続することができる。モニタに加えて、コンピュータは、スピーカやプリンタのような、他の周辺出力装置も含めることができ、出力インターフェース９５０を通して接続することができる。

コンピュータ９１０は、遠隔コンピュータ９８０のような、１以上の他の遠隔コンピュータと論理結合を用いてネットワーク環境又は分散型環境で動作することができる。遠隔コンピュータ９８０は、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス、その他のコモン・ネットワーク・ノード、又は他の遠隔メディア消費又は遠隔メディア伝送装置とすることができ、コンピュータ９１０に関連して説明した上述したすべてのエレメントを含むことができる。図９に示した論理結合は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、又はワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）のような、ネットワーク９８２を含むが、例えば、携帯ネットワークのような他のネットワーク／バスを含むこともできる。

計算装置は、一般に、種々の媒体を含み、媒体にはコンピュータ読み取り可能記憶媒体及び／又は通信媒体を含むことができ、ここではこの２つの用語は以下のように相互に異なるものとして使い分けている。コンピュータ読み取り可能記憶媒体は、コンピュータからアクセスすることができる入手可能などのような記憶装置とすることもでき、一般に、一時的でない特性のものであり、揮発性媒体及び非揮発性媒体、取り外し可能媒体及び固定媒体のいずれも含むことができる。一例として、コンピュータ読み取り可能記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な命令、プログラム要素、構造化されたデータ、又は構造化されていないデータのような、情報の記憶のための方法又は技術と組み合わせて組み込むことができるが、これに限定されるものではない。コンピュータ読み取り可能記憶媒体として、ＲＡＭ、ＲＯＭ、電気的に消去可能なプログラマバブル・リードオンリー・メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術、又は、必要な情報を保存するために用いることのできる有形的表現媒体及び／又は一時的でない媒体を含むことができるがこれらに限定されるものではない。コンピュータ読み取り可能記憶媒体には、１以上の現場又は遠隔にある計算装置に、例えば、媒体に保存された情報に関する種々の操作のための、アクセス要求、クエリー又は他のデータ検索プロトコルを介してアクセスすることができる。種々の形態において、コンピュータ読み取り可能記憶媒体は、メモリ、コンタクトレンズ（又はその構成要素）又はここに記載した読者とすること、又はこれらに含めることができる。

一方、通信媒体は、一般に、変調されたデータ信号、例えば、搬送波その他の通信機構のような、データ信号中のコンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラム要素、又は他の構造化されたデータ又は構造化されていないデータを具体化し、情報の伝達又は伝達媒体を含む。用語「変調されたデータ信号」又は信号は、１以上の特徴のセット有する信号、又は、１以上の信号における情報をエンコードするための方法により変更された信号を意味する。

当然のことながら、本開示に記載した形態は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、又はこれらの組み合わせで実施することができる。ハードウェアの形態については、処理ユニットは、１以上の、アプリケーションに特化した集積回路（ＡＳＩＣ）、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ディジタル信号処理装置（ＤＳＰＤ）、プログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレー（ＦＰＧＡ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、及び／又は、ここに開示した機能を実行するよう設計された他の電子ユニット又はその組み合わせに組み込むことができる。

ソフトウェアの形態については、ここに開示した技術は、この開示に記載した機能を実行する要素（例えば、手続き、機能、その他）で実現することができる。ソフトウェア・コードは、メモリ・ユニットに保存することができ、プロセッサにより実行することができる。

上述したものは１以上の形態の実施例を含む。これは、もちろん、前述の形態を記述する目的で、すべての考えられる要素又は方法の組み合わせについて記載することは不可能であり、当業者であれば多くのさらなる種々の形態の組み合わせ及び変更を認識することができる。従って、記載した形態は、このような、添付特許請求の範囲の精神及び範囲に含まれる変更、修正及び変形のすべてを包含することを意図するものである。

加えて、用語「または（ｏｒ）」は、排他的な「または（ｏｒ）」ではなく包含的な「または（ｏｒ）」を意味することを意図する。つまり、別途指定されない限り、または文脈から明らかでない限り、表現「ＸはＡまたはＢを使用する」は、自然な包含的順列（ｎａｔｕｒａｌ ｉｎｃｌｕｓｉｖｅ ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）のうちの任意のものを意味することを意図する。すなわち、表現「ＸはＡ又はＢを使用する」は、以下の場合、すなわち、ＸはＡを使用する、ＸはＢを使用する、またはＸはＡとＢを両方とも使用するとのいずれ表現をも意味する。加えて、本出願および添付の特許請求の範囲で使用される冠詞「ａ」および「ａｎ」は、別途指定されない限り、または文脈から単数形を対象とすることが明らかでない限り、「１以上の」を意味するとみなされる。

前述のシステムについて、いくつかの構成要素間での相互作用に関して説明した。当然のことながら、このようなシステム及び構成要素には、これらの構成要素又は特定の従属的構成要素を含むことができる。従属的構成要素は、親の構成要素内に（階層的に）含まれるものだけでなく、他の構成要素に通信可能に結合される構成要素として組み込むこともできる。加えて、１以上の構成要素は、集合的機能を発揮させるために結合して１つの要素とすることができることに留意すべきである。本開示に記載したどのような構成要素も、本開示に具体的に記載されてはいない当業者に一般的に知られている１以上の他の構成要素とも相互に作用することができる。

記載の発明対象に関して実行可能な方法について上述した例示的なシステムを考慮して、図示したフローチャートを参照することによりさらに良く理解できるであろう。説明を簡単にするために、方法は、一連のブロックで記載されていて、当然のことながら、特許請求対象は、ブロックの順序に限定されるものではなく、いくつかのブロックは、本開示で示され記載されたものとは別のブロックで異なる順序、及び／又は、同時に行われることがある。不連続な、又は、枝分かれしたフローがフローチャートで示されており、当然のことながら、ブロックの他の枝分かれ、フロー経路、及び順序を組み込み、同じ結果又は同様の結果を達成することができる。さらに、必ずしもここに記載されたすべてのブロックがこの開示に記載されている方法を実行するのに必要であるということではない。

本開示に記載した種々の形態に加えて、当然のことながら、他の同様の形態を用いることができ、或いは、対応する形態と異なることなく同一または等価な機能を発揮するために、記載の機能に修正又は追加を加えることができる。さらに、複合処理チップ又は複合装置が本開示に記載した１以上の機能の実施を分担することができ、同様に、記憶機能を複数の装置にまたがって記憶装置を提供することができる。本発明は、１つの形態に原点するものではなく、添付した特許請求の範囲による精神及び範囲で、広く解釈することができる。

Claims (22)

1. コンピュータで実行可能な要素を保存するよう構成したメモリと、
   前記メモリ内に保存した、コンピュータで実行可能な下記要素を実行するよう構成したプロセッサと、
   コンタクトレンズから、前記コンタクトレンズで検出した特徴を示す情報を受信するよう構成された通信用要素であって、前記コンタクトレンズで検出した特徴は、前記コンタクトレンズの着用者についての特徴であることを特徴とする通信用要素と、
   少なくとも、前記コンタクトレンズで検出した特徴を示す情報に基づいて、統計情報を生成するよう構成された統計的分析用要素と、
   を具備する分析用要素。
2. 前記統計情報は、少なくとも回帰分析に基づくことを特徴とする請求項１に記載の分析用要素。
3. 前記通信用要素は、さらに、前記コンタクトレンズの着用者の全般的な健康状態を示す情報を受信するよう構成され、前記統計的分析用要素は、さらに、前記コンタクトレンズで検出した特徴を示す前記情報及び前記コンタクトレンズの着用者の全般的な健康状態を示す前記情報のうちの少なくとも１つに基づいて、将来の健康状態の予測又は提言のうちの少なくとも１つを行うよう構成されていることを特徴とする請求項１に記載の分析用要素。
4. 前記統計情報は、ある期間にわたる１以上の検出した特徴の変化、又は、１以上の検出した特徴の絶対量のうちの少なくとも１つを示す情報を具備することを特徴とする請求項１に記載の分析用要素。
5. 前記検出した特徴のうちの少なくとも１つは、前記コンタクトレンズの着用者の体内の分析物の水素イオン指数（ＰＨ）レベル、温度レベル、又は濃度を具備することを特徴とする請求項１に記載の分析用要素。
6. 基質と
   回路であって、
   前記コンタクトレンズの着用者に関するそれぞれの特徴を検出するよう構成された複数のセンサであって、前記複数のセンサは、前記コンタクトレンズの外部にあるポータブル高周波（ＲＦ）装置により電源供給されるよう構成されていることを特徴とするセンサと、
   検出した特徴を示す情報、又は、検出した特徴を示す前記情報に基づく提言のうちの少なくとも１つを、前記ＲＦ装置に伝送するよう構成された通信用要素と、
   を具備することを特徴とする回路と、
   を具備するコンタクトレンズ。
7. 前記提言は、前記コンタクトレンズの着用者に食品選択の余地又は健康管理を提供するためのサービスを示す情報を具備する、前記提言は、少なくとも、検出した特徴を示す前記情報に基づくことを特徴とする請求項６に記載の分析用要素。
8. 前記コンタクトレンズは、さらに、
   検出した特徴を示す前記情報の、少なくとも、検出した特徴に基づいて統計情報を生成するよう構成された分析用要素への伝送と、
   前記分析用要素からの前記統計情報の受信であって、前記統計情報は前記提言と結び付けられた情報を具備することを特徴とする、受信と、 を行うよう構成されていることを特徴とする請求項７に記載のコンタクトレンズ。
9. コンタクトレンズ上の複数のセンサにて、前記コンタクトレンズの外部にある装置から電源供給を受けるステップと、
   前記複数のセンサを介して、前記コンタクトレンズの着用者に関するそれぞれの複数の特徴を検出するステップと
   前記コンタクトレンズから、検出した特徴を示す情報を統計的に分析するよう構成された分析用要素に、検出した特徴を示す情報を伝送するステップと
   を具備する方法。
10. 前記電源供給を受けるステップは、所定の時間間隔で行われ、前記検出するステップは、前記電源供給を受けている所定の時間間隔で行われることを特徴とする請求項９に記載の方法。
11. 前記複数の特徴は、コレステロール濃度、グルコース濃度、温度レベル、又は、水素イオン指数（ＰＨ）レベルのうちの少なくとも１つを具備することを特徴とする請求項９に記載の方法。
12. 前記装置から電源供給を受けるステップは、スマートフォン、タブレット・コンピュータ、ラップトップ、ヘッドマウント・ディスプレイ装置、高周波（ＲＦ）リーダからなるグループから選択される少なくとも１つの装置から電源供給を受けるステップを具備することを特徴とする請求項９に記載の方法。
13. 統計的分析は、回帰分析を行うこと、又は、前記コンタクトレンズの着用者の健康状態に関する予測又は推定に関連した情報の生成することのうちの少なくとも１つを具備することを特徴とする請求項９に記載の方法。
14. コンタクトレンズであって、
    基質と、
    前記基質上又は前記基質内に配置された回路であって、
    前記コンタクトレンズの着用者に関するそれぞれの特徴を検出するよう構成された複数のセンサと、
    検出された特徴を示す情報を伝達するよう構成された通信用要素と、
    を具備することを特徴とする回路と、
    を具備することを特徴とするコンタクトレンズと、
    前記コンタクトレンズの外部にある分析用要素であって、
    前記検出された特徴を示す情報を受け取り、
    少なくとも前記検出された特徴を示す情報に基づき統計情報を生成するよう構成されていることを特徴とする分析用要素と、
    を具備するシステム。
15. 前記コンタクトレンズの外部にあり、所定の時間間隔で前記複数のセンサに電源供給するよう構成された装置をさらに具備することを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
16. 前記装置は、前記コンタクトレンズの着用者と関連付けられた、ヘッドマウント・ディスプレイ装置、スマートフォン、又は、ラップトップのうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
17. 前記複数のセンサは、さらに、前記装置から前記複数のセンサが電源供給を受けている所定の時間間隔で、前記それぞれの特徴を検出するよう構成されていることを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
18. 前記装置は、さらに、前記コンタクトレンズの着用者から入力された全般的な健康状態についての情報を受信するよう構成されていることを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
19. 前記分析用要素は、さらに、少なくとも、前記コンタクトレンズの着用者により入力された全般的な健康状態についての情報に基づき、統計的分析を行うよう構成されていることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
20. 前記統計情報は、少なくとも、検出された特徴を示す情報の回帰分析、及び、前記コンタクトレンズの着用者により入力された全般的な健康状態についての情報に基づき生成された情報を具備することを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
21. 前記分析用要素は、さらに、栄養学的食品摂取の提言を示す情報を生成するよう構成され、前記栄養学的食品摂取の提言は、少なくとも、統計情報に基づくことを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
22. 前記分析用要素は、さらに、前記コンタクトレンズの着用者の健康状態に関する予測を示す情報を生成するよう構成され、前記予測は、少なくとも、前記統計情報に基づくことを特徴とする請求項１４に記載のシステム。