JP2020500360A5 - - Google Patents

Claims (26)

1. 個人の1つまたは複数の認知スキルの評価を前記個人の神経変性状態の指示として生成するための装置であって、
   ユーザインターフェースと、
   プロセッサ実行可能命令を記憶するためのメモリと、
   前記ユーザインターフェースおよび前記メモリに通信可能に接続されている処理ユニットと
   を備え、
   前記処理ユニットにより前記プロセッサ実行可能命令が実行されると、前記処理ユニットは、
   前記ユーザインターフェースにおいて一次課題の第1のインスタンスを表現することであって、前記一次課題の前記第1のインスタンスへの前記個人からの第1の一次応答が要求される、表現することと、
   前記ユーザインターフェースにおいて二次課題の第1のインスタンスを表現することであって、前記二次課題の前記第1のインスタンスへの前記個人からの第1の二次応答が要求される、表現することと、
   前記ユーザインターフェースにおいて前記一次課題の第2のインスタンスを干渉とともに表現することであって、前記干渉の存在下で前記一次課題の前記第2のインスタンスへの前記個人からの第2の一次応答が要求され、前記干渉は、前記一次課題の前記第2のインスタンスから前記個人の注意を逸らすように構成され、かつ妨害するものまたは注意を逸らすものとして表現される前記二次課題の第2のインスタンスとして構成される、表現することと、
   前記ユーザインターフェースを使用することで、注意を逸らすものとして構成されている前記干渉には応答しないこと、および妨害するものとして構成されている前記干渉には応答することを前記個人に教授することと、
   前記第1の一次応答、前記第1の二次応答、前記第2の一次応答、および前記干渉への前記応答を示すデータを受信することと、
   前記第1の一次応答および前記第2の一次応答を示す前記データの間の差を決定すること、および前記第1の二次応答または前記干渉への前記応答のうちの一方または両方を解析することに少なくとも部分的によって、干渉なしと干渉ありとで前記一次課題を実行することから前記個人のパフォーマンスの差を解析して、前記個人の認知能力の少なくとも1つの指標を決定することと、
   第1の予測モデルを前記少なくとも1つの指標に適用することに少なくとも部分的に基づき、前記個人の神経変性状態の徴候の尤度および/または前記神経変性状態の進行の段階を示すスコアリング出力を生成することと
   を行うように構成される、装置。
2. 前記第1の予測モデルは、複数の訓練データセットを使用して訓練され、前記複数の訓練データセットのうちの各訓練データセットは、複数の個人のうちのすでに分類されている個人に対応し、各訓練データセットは、前記分類された個人の前記認知能力の前記少なくとも1つの指標を表すデータと、前記分類された個人における前記神経変性状態の状況または進行の診断を示すデータとを含む、請求項1に記載の装置。
3. 前記ユーザインターフェースにおいて一次課題の第1のインスタンスを表現する前に、前記処理ユニットは、
   個人に投与されているかもしくは投与されるべき医薬品、薬物、または生物剤の量、濃度、もしくは投薬滴定のうちの1つまたは複数を示すデータを受信し、
   前記スコアリング出力に少なくとも部分的に基づき、(i)前記医薬品、薬物、もしくは生物剤の投与に応答して前記個人が有害事象の影響を受ける尤度、(ii)前記医薬品、薬物、もしくは生物剤の前記量、濃度、もしくは投薬滴定のうちの1つもしくは複数の変化に応答して前記個人が有害事象の影響を受ける尤度、(iii)前記個人の認知応答能力の変化、(iv)推奨される治療計画、(v)行動療法、カウンセリング、もしくは体操のうちの少なくとも1つの推奨、または(vi)行動療法、カウンセリング、もしくは体操のうちの少なくとも1つの有効性の程度の決定、のうちの1つまたは複数を示す出力を前記ユーザインターフェースに生成する
   ように構成される、請求項1に記載の装置。
4. 前記処理ユニットは、前記医薬品、薬物、もしくは生物剤の投与に応答して前記個人が有害事象の影響を受ける尤度、または前記医薬品、薬物、もしくは生物剤の前記量、濃度、もしくは投薬滴定のうちの1つもしくは複数の変化に応答して前記個人が有害事象の影響を受ける尤度を示す出力を前記ユーザインターフェースに生成するように構成され、
   前記生物剤、薬物、または他の医薬品は、メチルフェニデート(MPH)、スコポラミン、塩酸ドネペジル、酒石酸リバスチグミン、メマンチンHCI、ソラネズマブ、アデュカヌマブ、またはクレネズマブのうちの1つまたは複数を含む、請求項3に記載の装置。
5. 前記装置は、1つまたは複数のセンサコンポーネントを備え、
   前記処理ユニットは、前記第1の一次応答および前記第2の一次応答のうちの一方または両方を示す前記データを測定するために前記1つまたは複数のセンサコンポーネントを制御するように構成される、請求項1に記載の装置。
6. 前記処理ユニットは、前記一次課題の前記第1のインスタンスを連続的な視覚運動追跡課題として表現するように構成され、前記一次課題の前記第1のインスタンスは、前記連続的な視覚運動追跡課題の第1の時間間隔である、請求項1に記載の装置。
7. 前記処理ユニットは、
   (i)前記干渉への二次応答を、前記処理ユニットが前記第2の一次応答を受信するのと実質的に同時に受信するか、または
   (ii)妨害するものである前記干渉への前記二次応答を、前記処理ユニットが前記第1の一次応答を受信するのと実質的に同時に受信し、注意を逸らすものである前記干渉への前記二次応答を、前記処理ユニットが前記第1の一次応答を受信するのと実質的に同時に受信しない
   ように構成される、請求項1に記載の装置。
8. 1つまたは複数の生理学的コンポーネントと、請求項1から7のいずれか一項に記載の装置とを備えるシステムであって、
   前記処理ユニットにより前記プロセッサ実行可能命令が実行されると、前記処理ユニットは、
   前記1つまたは複数の生理学的コンポーネントの1つまたは複数の測定を示すデータを受信し、
   前記第1の一次応答および前記第2の一次応答を示す前記データと、前記少なくとも1つの指標を計算するための前記1つまたは複数の生理学的コンポーネントの前記1つまたは複数の測定を示す前記データとを解析する
   ように構成される、システム。
9. 個人の神経変性状態の指示を提供するために前記個人の1つまたは複数の認知スキルを増強するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法は、処理ユニットと入力デバイスとを備えるコンピューティングデバイスを使用して実装され、前記方法は、
   前記処理ユニットを使用して、第1の試行を第1の時間間隔で実行することであって、前記第1の試行は、
   一次課題の第1のインスタンスを表現することであって、前記一次課題の前記第1のインスタンスへの、前記入力デバイスを使用する前記個人からの第1の一次応答が要求される、表現することと、
   第1の干渉とともに前記一次課題の第2のインスタンスを表現することであって、前記第1の干渉の存在下で前記一次課題の前記第2のインスタンスへの、前記入力デバイスを使用する前記個人からの第2の一次応答が要求される、表現することと
   を含み、
   前記第1の干渉は、前記一次課題の前記第2のインスタンスから前記個人の注意を逸らすように構成され、かつ妨害するものまたは注意を逸らすものとして表現され、
   前記個人は、注意を逸らすものとして構成されている前記第1の干渉には応答しないこと、および妨害するものとして構成されている前記第1の干渉には応答することを教授される、
   実行することと、
   前記処理ユニットを使用して、第2の試行を前記第1の時間間隔の後に続く第2の時間間隔で実行することであって、前記第2の試行は、
   前記一次課題の第3のインスタンスを表現することであって、前記一次課題の前記第3のインスタンスへの、前記入力デバイスを使用する前記個人からの第3の一次応答が要求される、表現することと、
   第2の干渉とともに前記一次課題の第4のインスタンスを表現することであって、前記第2の干渉の存在下で前記一次課題の前記第4のインスタンスへの、前記入力デバイスを使用する前記個人からの第4の一次応答が要求される、表現することと
   を含み、
   前記第2の干渉は、前記一次課題の前記第4のインスタンスから前記個人の注意を逸らすように構成され、前記妨害するものまたは前記注意を逸らすものとして表現され、
   前記個人は、前記注意を逸らすものとして構成されている前記第2の干渉には応答しないこと、および前記妨害するものとして構成されている前記第2の干渉には応答することを教授される、
   実行することと、
   前記第1の一次応答、前記第2の一次応答、前記第3の一次応答、および前記第4の一次応答を示すデータを受信することと、
   前記処理ユニットを使用して、前記第1の一次応答、前記第2の一次応答、前記第3の一次応答、および前記第4の一次応答を示す前記データの間の差を決定することに少なくとも部分的によって、干渉なしと干渉ありとで前記一次課題を実行することから前記個人のパフォーマンスの差を解析して、前記個人の認知能力の少なくとも第1の指標を決定することと、
   前記処理ユニットを使用して、第1の予測モデルを前記少なくとも第1の指標に適用することに少なくとも部分的に基づき、前記個人の神経変性状態の徴候の尤度および/または前記神経変性状態の進行の段階を示すスコアリング出力を生成することと
   を含む方法。
10. 前記第1の予測モデルは、複数の訓練データセットを使用して訓練され、前記複数の訓練データセットのうちの各訓練データセットは、複数の個人のうちのすでに分類されている個人に対応し、各訓練データセットは、前記分類された個人の前記認知能力の前記少なくとも第1の指標を表すデータと、前記分類された個人における前記神経変性状態の状況または進行の診断を示すデータとを含む、請求項9に記載の方法。
11. 前記第1の予測モデルは、線形/ロジスティック回帰、主成分分析、一般化線形混合モデル、ランダム決定フォレスト、サポートベクターマシン、または人工ニューラルネットワークのうちの1つまたは複数を含む、請求項9に記載の方法。
12. 前記処理ユニットは、命令を実行し、前記一次課題および/または前記第1の干渉を修正する少なくとも1つの適応手順を適用し、それにより、前記第3の一次応答および/または前記第4の一次応答を示す前記データの解析が前記少なくとも第1の指標の修正を指示する、ことを実行するようにさらに構成される、請求項9に記載の方法。
13. 前記処理ユニットは、前記一次課題の前記第1のインスタンスを連続的な視覚運動追跡課題として表現するように構成され、前記一次課題の前記第1のインスタンスおよび前記一次課題の前記第2のインスタンスは、前記連続的な視覚運動追跡課題の第1の時間間隔である、請求項9に記載の方法。
14. 前記処理ユニットは、前記第1の干渉および前記第2の干渉をターゲット弁別干渉として表現するように構成される、請求項9に記載の方法。
15. 前記処理ユニットは、
    (i)前記第1の干渉への二次応答を、前記処理ユニットが前記第2の一次応答を受信するのと実質的に同時に受信するか、または
    (ii)妨害するものである前記第1の干渉への前記二次応答を、前記処理ユニットが前記第1の一次応答を受信するのと実質的に同時に受信し、注意を逸らすものである前記第1の干渉への前記二次応答を、前記処理ユニットが前記第1の一次応答を受信するのと実質的に同時に受信しない
    ように構成される、請求項9に記載の方法。
16. 前記コンピューティングデバイスが第2の難易度レベルで、前記一次課題の前記第3のインスタンス、前記一次課題の前記第4のインスタンス、または前記第2の干渉のうちの1つまたは複数を表現するように、前記一次課題または前記第1の干渉の一方または両方の難易度を調整すること
    をさらに含む、請求項9に記載の方法。
17. 前記処理ユニットを使用して、第3の試行を前記第2の時間間隔の後に続く第3の時間間隔で実行すること
    をさらに含み、
    前記第3の試行は、
    前記一次課題の第5のインスタンスを表現することであって、前記一次課題の前記第5のインスタンスへの、前記入力デバイスを使用する前記個人からの第5の一次応答が要求される、表現することと、
    第3の干渉とともに前記一次課題の第6のインスタンスを表現することであって、前記第3の干渉の存在下で前記一次課題の前記第6のインスタンスへの、前記入力デバイスを使用する前記個人からの第6の一次応答が要求され、
    前記第3の干渉は、前記一次課題の前記第6のインスタンスから前記個人の注意を逸らすように構成され、前記妨害するものまたは前記注意を逸らすものとして表現され、
    前記個人は、前記注意を逸らすものとして構成されている前記第3の干渉には応答しないこと、および前記妨害するものとして構成されている前記第3の干渉には応答することを教授される、表現することと、
    前記第5の一次応答および前記第6の一次応答を示すデータを受信することと、
    前記処理ユニットを使用して、前記第1の一次応答、前記第2の一次応答、前記第3の一次応答、前記第4の一次応答、前記第5の一次応答、および前記第6の一次応答を示す前記データの間の差を決定することに少なくとも部分的によって、干渉なしと干渉ありとで前記一次課題を実行することから前記個人のパフォーマンスの差を解析して、前記個人の前記認知能力の少なくとも第2の指標を決定することと、
    前記処理ユニットを使用して、第1の予測モデルを前記少なくとも第2の指標に適用することに少なくとも部分的に基づき、前記個人の前記神経変性状態の徴候の尤度および/または前記神経変性状態の進行の前記段階を示す前記スコアリング出力を生成することと
    を含む、請求項9に記載の方法。
18. 前記コンピューティングデバイスが第2の難易度レベルで、前記一次課題の前記第5のインスタンス、前記一次課題の前記第6のインスタンス、または前記第3の干渉のうちの1つまたは複数を表現するように、前記一次課題または前記第2の干渉の一方または両方の難易度を調整すること
    をさらに含む、請求項17に記載の方法。
19. コンピューティングデバイスを備える装置であって、
    前記コンピューティングデバイスは、
    入力デバイスと、
    プロセッサ実行可能命令を記憶するためのメモリと、
    前記入力デバイスおよび前記メモリに通信可能に接続されている処理ユニットであって、前記処理ユニットにより前記プロセッサ実行可能命令が実行されると、前記処理ユニットは、請求項9から18のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されている、処理ユニットと
    を備える、装置。
20. 個人の神経変性状態の指示を提供するために前記個人の1つまたは複数の認知スキルを増強するための装置であって、
    ユーザインターフェースと、
    プロセッサ実行可能命令を記憶するためのメモリと、
    前記ユーザインターフェースおよび前記メモリに通信可能に接続されている処理ユニットと
    を備え、
    前記処理ユニットにより前記プロセッサ実行可能命令が実行されると、前記処理ユニットは、
    前記ユーザインターフェースにおいて一次課題の第1のインスタンスを表現することであって、前記一次課題の前記第1のインスタンスへの前記個人からの第1の一次応答が要求される、表現することと、
    前記ユーザインターフェースにおいて二次課題の第1のインスタンスを表現することであって、前記二次課題の前記第1のインスタンスへの前記個人からの第1の二次応答が要求される、表現することと、
    前記ユーザインターフェースを使用して、注意を逸らすものとして構成されている前記一次課題への干渉には応答しないこと、および妨害するものとして構成されている前記一次課題への干渉には応答することを前記個人に教授することと、
    前記ユーザインターフェースにおいて前記一次課題の第2のインスタンスを第1の干渉とともに表現することであって、前記第1の干渉の存在下で前記一次課題の前記第2のインスタンスへの前記個人からの第2の一次応答が要求され、前記第1の干渉は、前記一次課題の前記第2のインスタンスから前記個人の注意を逸らすように構成され、かつ妨害するものまたは注意を逸らすものとして表現される前記二次課題の第2のインスタンスとして構成される、表現することと、
    前記第1の一次応答、前記第1の二次応答、前記第2の一次応答、および前記干渉への前記応答を示すデータを受信することと、
    前記装置が第2の難易度レベルで前記一次課題の第3のインスタンスまたは第2の干渉のうちの一方または両方を表現するように、前記一次課題または前記干渉の一方または両方の難易度を調整することと、
    前記ユーザインターフェースにおいて前記一次課題の第3のインスタンスを前記第2の干渉とともに表現することであって、前記第2の干渉の存在下で前記一次課題の前記第3のインスタンスへの前記個人からの第3の一次応答が要求される、表現することと、
    前記第3の一次応答および前記第2の干渉への前記応答を示すデータを受信することと、
    前記第1の一次応答、前記第2の一次応答、および前記第3の一次応答のうちの2つまたはそれ以上を示す前記データの間の差を決定すること、および前記第1の二次応答、前記第1の干渉への前記応答、または前記第2の干渉への前記応答のうちの少なくとも1つを解析することに少なくとも部分的によって、干渉なしと干渉ありとで前記一次課題を実行することから前記個人のパフォーマンスの差を解析して、前記個人の認知能力の少なくとも1つの指標を決定することと、
    第1の予測モデルを前記少なくとも1つの指標に適用することに少なくとも部分的に基づき、前記個人の神経変性状態の徴候の尤度および/または前記神経変性状態の進行の段階を示すスコアリング出力を生成することと
    を行うように構成される、装置。
21. 前記第1の予測モデルは、複数の訓練データセットを使用して訓練され、前記複数の訓練データセットのうちの各訓練データセットは、複数の個人のうちのすでに分類されている個人に対応し、各訓練データセットは、前記分類された個人の前記認知能力の前記少なくとも1つの指標を表すデータと、前記分類された個人における前記神経変性状態の状況または進行の診断を示すデータとを含む、請求項20に記載の装置。
22. 前記装置は、1つまたは複数のセンサコンポーネントを備え、
    前記処理ユニットは、前記第1の一次応答および前記第2の一次応答のうちの一方または両方を示す前記データを測定するために前記1つまたは複数のセンサコンポーネントを制御するように構成される、請求項20に記載の装置。
23. 前記第1の予測モデルは、前記個人の前記神経変性状態のその後の尺度に対するインテリジェントプロキシとして機能する、請求項20に記載の装置。
24. 前記処理ユニットは、前記一次課題の前記第1のインスタンスを連続的な視覚運動追跡課題として表現するように構成され、前記一次課題の前記第1のインスタンスは、前記連続的な視覚運動追跡課題の第1の時間間隔である、請求項20に記載の装置。
25. 前記処理ユニットは、
    (i)前記第1の干渉への二次応答を、前記処理ユニットが前記第2の一次応答を受信するのと実質的に同時に受信するか、または
    (ii)妨害するものである前記第1の干渉への前記二次応答を、前記処理ユニットが前記第1の一次応答を受信するのと実質的に同時に受信し、注意を逸らすものである前記第1の干渉への前記二次応答を、前記処理ユニットが前記第1の一次応答を受信するのと実質的に同時に受信しない
    ように構成される、請求項20に記載の装置。
26. 1つまたは複数の生理学的コンポーネントと、請求項20から25のいずれか一項に記載の装置とを備えるシステムであって、
    前記処理ユニットにより前記プロセッサ実行可能命令が実行されると、前記処理ユニットは、
    前記1つまたは複数の生理学的コンポーネントの1つまたは複数の測定を示すデータを受信し、
    前記第1の一次応答および前記第2の一次応答を示す前記データと、前記少なくとも1つの指標を計算するための前記1つまたは複数の生理学的コンポーネントの前記1つまたは複数の測定を示す前記データとを解析する
    ように構成される、システム。