JP2019522500A - 排尿の予測およびモニタリング - Google Patents
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Abstract
Description
[0001]本願は、2016年7月22日に出願され、「URINATION PREDICTION AND MONTORING」と題する米国仮出願第62/365,714号の利益を主張し、また、2016年4月12日に出願され、「BEDWETTING TRAINING DEVICE AND METHOD」と題する米国仮出願第62/321,690号の利益を主張するものである。これらの両方は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
Claims (21)
- 1つ以上のデータプロセッサと、
前記1つ以上のデータプロセッサで実行されるとき、前記1つ以上のデータプロセッサに、
一意の識別子に関連付けられた生物測定的データを受信すること、
前記一意の識別子に関連付けられた排尿予測モデルにアクセスすること、
前記受信した生物測定的データを用いて更新された排尿予測モデルを生成すること、
前記更新された排尿予測モデルと前記受信した生物測定的データとを用いて、予想排尿時間を予測すること、および
前記予想排尿時間と前記一意の識別子とを用いてステータスの更新を生成することであって、刺激の生成を容易にする前記ステータスの更新を生成すること、
を含む動作を実行させる命令を含む非一時的なコンピュータ可読記憶媒体と、
を含むシステム。 - 前記動作は、前記ステータスの更新を送信することをさらに含み、前記ステータスの更新は、受信時に前記刺激の生成を容易にする、請求項1に記載のシステム。
- 前記ステータスの更新を送信することは、前記一意の識別子または前記一意の識別子に関連付けられたデバイス識別子を前記ステータスの更新に付加することを含み、前記ステータスの更新は、中間デバイスによって受信されるとき、前記一意の識別子に関連付けられた後続のデバイスへ前記ステータスの更新を転送するように前記中間デバイスを誘導する、請求項2に記載のシステム。
- 前記動作は、
前記一意の識別子に関連付けられた人口統計情報を受信すること、
前記受信した人口統計情報を用いてベースラインモデルを選択すること、および
前記ベースラインモデルを用いて、前記排尿予測モデルを初期設定すること、
をさらに含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記動作は、前記一意の識別子に関連するフィードバック信号を受信することをさらに含み、前記フィードバック信号は、排尿事象の発生を示すものであり、前記更新された排尿予測モデルを生成することは、機械学習技術を、前記フィードバック信号と前記受信した生物測定的データとを用いた前記排尿予測モデルに適用することを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記動作は、フィードバック要求信号を送信することをさらに含み、前記フィードバック要求信号は、受信時にフィードバック要求刺激の生成を誘導する、請求項5に記載のシステム。
- 前記動作は、
前記生物測定的データを用いてベースラインモデルを選択すること、および
前記ベースラインモデルを用いて前記排尿予測モデルを初期設定すること、
をさらに含む、請求項1に記載のシステム。 - 一意の識別子に関連付けられた生物測定的データを、コンピューティングデバイスにより受信すること、
前記一意の識別子に関連付けられた排尿予測モデルにアクセスすること、
前記受信した生物測定的データを用いて更新された排尿予測モデルを生成すること、
前記更新された排尿予測モデルと前記受信した生物測定的データとを用いて、予想排尿時間を予測すること、
前記予想排尿時間と前記一意の識別子とを用いてステータスの更新を生成することであって、刺激の生成を容易にする前記ステータスの更新を生成すること、
を含む、コンピュータにより実行される方法。 - 前記ステータスの更新を送信することをさらに含み、前記ステータスの更新は、受信時に前記刺激の生成を容易にする、請求項8に記載の方法。
- 前記ステータスの更新を送信することは、前記一意の識別子または前記一意の識別子に関連付けられたデバイス識別子を前記ステータスの更新に付加することを含み、前記ステータスの更新は、中間デバイスによって受信されるとき、前記一意の識別子に関連付けられた後続のデバイスへ前記ステータスの更新を転送するように前記中間デバイスを誘導する、請求項9に記載の方法。
- 前記一意の識別子に関連付けられた人口統計情報を受信すること、
前記受信した人口統計情報を用いてベースラインモデルを選択すること、および
前記ベースラインモデルを用いて、前記排尿予測モデルを初期設定すること、
をさらに含む、請求項8に記載の方法。 - 前記一意の識別子に関連するフィードバック信号を受信することをさらに含み、前記フィードバック信号は、排尿事象の発生を示すものであり、前記更新された排尿予測モデルを生成することは、機械学習技術を、前記フィードバック信号と前記受信した生物測定的データとを用いた前記排尿予測モデルに適用することを含む、請求項8に記載の方法。
- フィードバック要求信号を送信することをさらに含み、前記フィードバック要求信号は、受信時にフィードバック要求刺激の生成を誘導する、請求項12に記載の方法。
- 前記生物測定的データを用いてベースラインモデルを選択すること、および
前記ベースラインモデルを用いて前記排尿予測モデルを初期設定すること、
をさらに含む、請求項8に記載の方法。 - データ処理装置に、
一意の識別子に関連付けられた生物測定的データを受信すること、
前記一意の識別子に関連付けられた排尿予測モデルにアクセスすること、
前記受信した生物測定的データを用いて更新された排尿予測モデルを生成すること、
前記更新された排尿予測モデルと前記受信した生物測定的データとを用いて、予想排尿時間を予測すること、および
前記予想排尿時間と前記一意の識別子とを用いてステータスの更新を生成することであって、刺激の生成を容易にする前記ステータスの更新を生成すること、
を含む動作を実行させるように構成された命令を含む、非一時的な機械可読記憶媒体に有形に具体化されたコンピュータプログラム製品。 - 前記動作は、前記ステータスの更新を送信することをさらに含み、前記ステータスの更新は、受信時に前記刺激の生成を容易にする、請求項15に記載のコンピュータプログラム製品。
- 前記ステータスの更新を送信することは、前記一意の識別子または前記一意の識別子に関連付けられたデバイス識別子を前記ステータスの更新に付加することを含み、前記ステータスの更新は、中間デバイスによって受信されるとき、前記一意の識別子に関連付けられた後続のデバイスへ前記ステータスの更新を転送するように前記中間デバイスを誘導する、請求項16に記載のコンピュータプログラム製品。
- 前記動作は、
前記一意の識別子に関連付けられた人口統計情報を受信すること、
前記受信した人口統計情報を用いてベースラインモデルを選択すること、および
前記ベースラインモデルを用いて、前記排尿予測モデルを初期設定すること、
をさらに含む、請求項15に記載のコンピュータプログラム製品。 - 前記動作は、前記一意の識別子に関連するフィードバック信号を受信することをさらに含み、前記フィードバック信号は、排尿事象の発生を示すものであり、前記更新された排尿予測モデルを生成することは、機械学習技術を、前記フィードバック信号と前記受信した生物測定的データとを用いた前記排尿予測モデルに適用することを含む、請求項15に記載のコンピュータプログラム製品。
- 前記動作は、フィードバック要求信号を送信することをさらに含み、前記フィードバック要求信号は、受信時にフィードバック要求刺激の生成を誘導する、請求項19に記載のコンピュータプログラム製品。
- 前記動作は、
前記生物測定的データを用いてベースラインモデルを選択すること、および
前記ベースラインモデルを用いて前記排尿予測モデルを初期設定すること、
をさらに含む、請求項15に記載のコンピュータプログラム製品。
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