JP2020513241A - 統合分散分類、予測及び応答システム - Google Patents

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Abstract

使用者によって気化され吸入される物質の効力を決定するコンピュータ実施方法は、蒸気吸入装置の筐体内にカートリッジを受容することを含む。カートリッジはその中に物質を格納する。筐体は、その第１の端部に開口部を有する。カートリッジ内の物質の特徴を測定する。カートリッジ内の物質の少なくとも一部が気化して蒸気が発生する。蒸気は、筐体の開口部と流体連通している。蒸気の少なくとも一部は、筐体の第１の端部の開口部を通って流れる。開口部を通って流れる蒸気の少なくとも一部の特徴が測定される。データを解析して出力を生成する。データには、測定された物質の特徴に関連付けられた物質データと、測定された蒸気の特徴に関連付けられた蒸気データが含まれる。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、参照により本明細書に組み込まれる２０１６年１１月２３日に出願された米国特許仮出願第６２／４２６，１７６号明細書の優先権及び利益を主張するものである。
本開示は、概して、蒸気吸入システム及び方法に関し、より詳細には、消費者生理学の動的モデル化、消費者経験フィードバック、消費者使用行動、特定の製品、及び環境要因に基づく治療及び娯楽使用管理のための消費者特有の有効性モデルを開発するための蒸気吸入装置及びコンピュータ化方法に関する。
化学物質の摂取の有効性と効果、及び吸入又はその他の方法で人体に与えられた他の物質の特徴に関する正確で実時間のフィードバックは、これらの化合物の物質キャリヤの有効性、安全性、消費、分布を最適化するための有意義な洞察と実用的な推奨事項の開発に不可欠である。しかしながら、化学物質の消費とは無関係にヒトに対する精神生理的影響にも変化をもたらすことができる無数の要因のために、消費と、特に検出された影響又は生理的状態における変化との間において、高い信頼度で因果関係を識別するには大変な努力が必要である。誤った因果関係は最悪の場合では危険であり、よくて効果がない。他方で、原因を正確に特定することは、危険な、又は生命を脅かすような状態の発症前の改善措置の後に、有意な前駆症状の検出及び改善をもたらすことができる。
電子蒸気発生装置又は電子蒸気放出装置を含む蒸気発生装置により、一以上の活性成分を含む蒸気吸入によって送達することが可能になる。電子蒸気発生装置は、規範的な医療用途及び大麻及びニコチンの消費の両方のためにますます普及してきている。特に、電子蒸気発生装置は、携帯可能で、内蔵型であり、そして使用に便利である。残念なことに、そのような装置を使用する消費者又は患者の経験は、活性成分の固有性、提供される蒸気及び／又は活性成分の量、特定の消費者の個々の独自の吸入トポグラフィ、消費者の使用行動（頻度、タイミング、量、消費の機会など）などの変数によって、並びに消費に対する消費者の生理的、感情的及び認知的反応などによって大幅に異なることがある。
今まで、蒸気を発する製品の全体的な効力を改善する試みは満足のいくものではなかった。複雑で多変数の吸入プロセスにおいて、１つか２つの変数に対処しようと試みるだけのシステムでは、消費者が経験する効果は、著しい改善につながらないことが多い。例えば、単に蒸気の量及び／又は蒸気中の活性成分を不正確に決定しようとすれば、消費者固有の吸入トポグラフィの個人差、又は消費に対する彼らの生理的、感情的、及び認知的反応に関連付けられた消費者固有の変数の範囲の個人差を考慮せずにすべての物質が吸入されることも考えられる。
このような複雑で多変数の解析では、解析の基礎を形成し、次に消費者行動と製品提供を最適化するための推奨と予測を行うために、大量の構造化データと非構造化データを生成して保存する必要がある。そのような構造化データ及び非構造化データの実際の解析方法は現在のスプレッドシート及び基本モデリングプログラムを超えており、したがって、有効性及び経験を最適化するためにも製品及びサービス提供の改善並びに消費者の使用方法の改善のための推奨及び予測を解析及び形成する新しい機械学習方法論が必要である。機械学習は、製品やサービスの属性の予測できない変化やそのようなサービスや製品の使用に関連した消費者の有効性や経験を発見できる。
必要とされているのは、蒸気を正確に（例えば、妥当な精度／誤差、送達される一回分の容量、及び活性成分の固有性の範囲内で）供給することにより、実際の使用（日付、時間、頻度など）と実際の経験的効果（生理的、感情的、認知的反応など）に基づく統合された消費者フィードバックメカニズムで製品の有効性を確実かつ一貫して最適化し、何が消費されているか、またどのようにして消費されているかについての有効性を反復的に改善する方法及び装置（例えば、システム及び／又は装置）である。
例えば、特定の形態及び投与量で消費された場合、どの特定の大麻製品が特定の薬理学的効果を生み出す可能性があるかを理解することは有用であろう。薬理学的には、大麻は非常に複雑でほとんど理解されていない。大麻植物は、その作用と相互作用がほとんど未知とされる固有の分子を少なくとも４００含んでいる。一般に、大麻を含有する現在市販されている製品は、これらの化学物質の濃度が大きく異なり名称もばらついた大麻の株が多数あることから、薬理活性も大きく異なる。さらに、利用可能なさまざまな消費方法（喫煙、蒸気を吸う、食用など）が個人に与える影響についてはほとんどわかっていない。さらにこの混乱に加えて、一貫性と再現性のある製品を保証する製造管理と品質管理が一般的に欠如している。一般的に、大麻についての期待される用量と効果についての現在の知識は最小限である。
さらに、その中に含まれる化学物質、大麻がもたらすものにおけるばらつき、特定の消費者群への影響、他の反応の影響、好みの変化、最適な製法、レクリエーション及び医療用途のプロトコル、消費者に対する商品、サービス及び補完的な提供を提供するための支援事業のための最適な手段など、大麻についてはほとんど知られていない。
多変数検知システムが開示されている。センサは、予備蒸気（例えば、液体又は固体）の形で物質の特徴をキャプチャし、そして吸入の瞬間に物質が蒸気に形質変換されると、気体の蒸気が蒸気吸入装置から離れ、使用者の肺に入るにつれてセンサはその物質の特性をキャプチャする。使用者の体の近く又は上にあるセンサは、使用者の一以上の生理的特徴をキャプチャし、及び／又は他のセンサは、使用者の心理生理的な感情的状態における一以上の変化をキャプチャする。任意選択的に、使用者が経験する痛み、快楽性、又は気分などの主観的評価の自己報告を得ることができる。任意選択的に、周囲温度、光、雑音、大気質、地理的位置などの外部環境要因がセンサによってキャプチャできる。任意選択的に、コホート意識のエンハンサーとしての社会的又は群衆構成内の近隣の又は吸入者のコミュニティに関する情報などのコホートの情報をキャプチャすることができ、又はコホートを利用して意思決定支援を導く又は強化できる。
多変数検知システムは、生理的又は感情的状態の反応、環境の特徴、自己申告主観的評価、及びコホート情報の任意の組合せを同時にキャプチャしながら機械学習、データマイニング、及び統計的手法の一以上を通して、因果関係の識別と異常値の検出を可能にする吸入特徴をキャプチャする実時間フィードバックシステムとして実現できる。フィードバックシステムは、蒸気に形質変換され、人体によって消費され、それがさらに蒸気中の化学物質を形質変換して消費者の体内に生理的又は感情的状態に変化を生じさせる固体（又は液体）物質と、とりわけ、その後の蒸気形態への形質変換の前に、固体又は液体物質を調整させるソフトウェアとを含む。ソフトウェアの出力をさらに調整するために、環境の特徴及び主観的自己申告評価もソフトウェアに入力できる。物質と蒸気の特徴は予測可能で再現可能な方法によって確かめることができるが、特定の人体が蒸気中のさまざまな化学物質にどのように反応するかは未知であり、独立した、又は非常にゆるやかに吸入と相関するその他の多くのインフルエンサの影響下にある。フィードバックシステム内の有形の物理的物質は、熱エネルギーの導入によって固／液から気相に形質変換され、次に人体を通して拡散及び形質変換され、生理的及び感情的状態の変化を生じる。センサはこれらすべての入力変数をキャプチャし、それらをソフトウェアシステムに送る。そして、ソフトウェアシステムは、機械学習、データマイニング、及び／又は統計的手法を利用して、独立した環境の特徴に合わせて調整された、物質と蒸気の特徴の最適な集合とそれに対応する感情的及び生理的状態への変化が達成されるまで有形物を調整するための出力を少なくとも１つ生成する。
本開示のいくつかの実施態様によれば、反復フィードバックシステムは、レセプタクル、気化素子、複数のセンサ、インターフェース、一以上のメモリ装置、及び論理回路を含む。レセプタクルは、液体又は固体の形態のある量の有形物質をその中に受容するように構成される。有形物質は、物質特徴の集合がある。気化素子は、人間の使用者による吸入のための開口部を出る前に、有形物質の少なくとも一部を対応する蒸気に形質変換してスモークチャンバに流すように構成される。レセプタクルと気化素子は、蒸気吸入装置の一部である。第１のセンサは、蒸気の蒸気特徴を検出するように構成される。第２のセンサは、蒸気吸入装置の環境の特徴を検出するように構成される。インターフェースは、第１のセンサが蒸気の特徴を検出しているときに、実時間で蒸気吸入装置の使用者の生理的又は感情的状態を示す生理学的データを受信するように構成される。一以上のメモリ装置は、複数のセンサ及び生理学的データの出力を関連付けられたタイムスタンプと共に記憶するように構成される。論理回路は、格納された出力及び生理学的データを受信し、物質の特徴のうちの少なくとも１つにおいて、あるいは、蒸気吸入装置の使用時間又は使用期間に、レセプタクルに導入された有形物質の量を調整する出力を生成するように構成される。
本開示のいくつかの実施態様によれば、装置は、筐体、カートリッジ、スモークチャンバ、気化素子、カートリッジセンサ、蒸気センサ、及び電子メモリ装置を含む。筐体は、第１の端部に開口部を有する。カートリッジは、筐体内に配置され、その中に物質を格納する。スモークチャンバは、筐体内にあり、カートリッジ及び開口部と流体連通している。気化素子は、筐体内にかつカートリッジに隣接して配置され、気化素子がカートリッジ内の物質の少なくとも一部を蒸気に形質変換するように構成される。蒸気は開口部を通ってスモークチャンバに流入し、そして筐体から流出することができる。カートリッジセンサは、筐体に結合され、カートリッジ内の物質の特徴を測定するように構成される。蒸気センサは、筐体に結合されており、蒸気の特徴を測定するように構成される。電子メモリ装置は、測定された物質の特徴に関連付けられた物質データ及び測定された蒸気の特徴に関連付けられた蒸気データを含むデータを記憶するように構成される。
本開示のいくつかの実施態様によれば、蒸気吸入及び監視システムは、蒸気吸入装置と、インターフェースと、一以上のプロセッサとを含む。蒸気吸入装置は、筐体、カートリッジ、スモークチャンバ、気化素子、及び蒸気センサを備える。筐体は、第１の端部に開口部を有する。カートリッジは、筐体内に配置され、その中に物質を格納する。スモークチャンバは、筐体内にあり、カートリッジ及び開口部と流体連通している。気化素子は、筐体内にかつカートリッジに隣接して配置され、気化素子がカートリッジ内の物質の少なくとも一部を蒸気に形質変換するように構成される。蒸気はスモークチャンバに流れ込み、開口部を通って筐体から出る。蒸気センサは、筐体に結合されており、蒸気の特徴を測定するように構成される。インターフェースは、蒸気吸入装置の使用者の生理的又は感情的状態を示す生理学的データを受信するように構成される。一以上のプロセッサは、出力を生成するために蒸気及び生理学的データの特徴を解析するように構成される。
本開示のいくつかの実施態様によれば、蒸気吸入及び監視システムは、蒸気吸入装置と、インターフェースと、一以上のプロセッサとを含む。筐体、カートリッジ、スモークチャンバ、気化素子、及びカートリッジセンサを有する蒸気吸入装置。筐体は、第１の端部に開口部を有する。カートリッジは、筐体内に配置され、その中に物質を格納する。スモークチャンバは、筐体内にあり、カートリッジ及び開口部と流体連通している。気化素子は、筐体内にかつカートリッジに隣接して配置され、気化素子がカートリッジ内の物質の少なくとも一部を蒸気に形質変換するように構成される。蒸気はスモークチャンバに流れ込み、開口部を通って筐体から出る。カートリッジセンサは、筐体に結合され、カートリッジ内の物質の特徴を測定するように構成される。インターフェースは、蒸気吸入装置の使用者の生理的又は感情的状態を示す生理学的データを受信するように構成される。一以上のプロセッサは、出力を生成するために蒸気及び生理学的データの特徴を解析するように構成される。
本開示のいくつかの実施態様によれば、使用者によって気化され吸入される物質の効力を決定するコンピュータ実施方法は、蒸気吸入装置の筐体内にカートリッジを受容することを含む。カートリッジはその中に物質を格納する。筐体は、その第１の端部に開口部を有する。カートリッジ内の物質の特徴を測定する。カートリッジ内の物質の少なくとも一部が気化して蒸気が発生する。蒸気は、筐体の開口部と流体連通している。蒸気の少なくとも一部は、筐体の第１の端部の開口部を通って流れる。開口部を通って流れる蒸気の少なくとも一部の特徴が測定される。データを解析して出力を生成する。データには、測定された物質の特徴に関連付けられた物質データと、測定された蒸気の特徴に関連付けられた蒸気データが含まれる。
本開示のさらなる局面は、図面を参照してなされる様々な実施形態の詳細な説明を鑑みて当業者には明らかであろう。図面の簡単な説明を以下に示す。
本開示の特性及び利点は、添付の図面と併せて、その例示的な実施形態の以下の詳細な説明からより明らかになるであろう。
一般にシステムの一実施形態内の例示的なデータフロー方法の図である。 機械学習システムの一実施形態内の例示的なワークフロー方法の図である。 ２人の個人についての例示的なＢＲＡＤプロファイル及びＶＩＤプロファイルを示す。 ＰＶＩＤの一実施形態の例示的局面を示す図である。 システム使用方法の一例を示す図である。 反復フィードバックシステムの一実施形態の図を示す。
本開示は様々な変形例及び代替形態も可能であるが、例として特定の実施形態を図面に示しており、本明細書で詳細に説明される。しかしながら、本開示は開示された特定の形態に限定されることを意図していないことは理解されるべきである。本開示は、むしろ、添付の特許請求の範囲によって定義される本開示の精神及び範囲内に含まれるすべての修正形態、等価物、及び代替形態を網羅するものである。
本開示は多くの異なる形態の実施形態が可能であるが、本開示が本開示の原理の例示として考慮されるべきであり、本開示の広義の態様を例示された実施形態に限定することを意図するものではないことを理解しながら、本開示の好ましい実施形態を図面に示すとともに本明細書で詳細に説明する。本詳細な説明の目的のために、（特に断らない限り）単数形は複数形を含み、逆もまた同様である。「又は」という言葉は、連言的で選言的でもある。「すべて」という言葉は「いずれか、及びすべて」を意味すると同時に「いずれか」という語は「いずれか、及びすべて」を意味する。また、「含む」という語は、「限定することなく含む」を意味する。
以下にいくつかの用語を定義する。
システム：結果を記述及び予測するように設計された、データ生成、集約、及び解析の統合システム及び方法。このシステムは、複数のネットワーク化された構成要素で構成されており、それらの動作を通信及び調整する。これらの構成要素は、ＰＶＩＤ、データリポジトリ、機械学習システム、補助装置、及びセンサの配列を含んでいてもよい。
ＰＶＩＤ：パーソナル蒸気吸入装置（「ＰＶＩＤ」）。特に吸入のために、一以上の物質を蒸気に変える装置。
蒸気：拡散又は懸濁した物質を含む空気。
物質：カートリッジ内によく見られる気化性物質。これは、液体、粘性液体、蝋、ルーズリーフ材料、又は他の形態が可能である。
カートリッジ：機構への挿入のために設計された、非限定的ではあるがＰＶＩＤのような一定量の物質を保持する容器。
データリポジトリ：構造化データと非構造化データの両方を収集、整理、格納するコンピュータ化されたシステム。
構造化データ：センサや機械などによって生成されたデータに限らず、高度な組織化を伴うデータ。
非構造化データ：非限定的ではあるが、テキスト、ウェブページ、使用者フォーラム、オーディオ、ビデオなど、不規則性やあいまいさを有する、事前定義された方法で編成されていないデータ。
機械学習システム：データから反復的に学習するアルゴリズムを使用して解析モデルの構築を自動化し、コンピュータが、どこを探すべきかを明示的にプログラム化することなく解析的な洞察を引き出せるように構成されたコンピュータ化されたシステム。方法論としては、ディープラーニング及びクラスタリングが挙げられるが、これらに限定されない。
補助装置：非限定的ではあるが、例えば携帯装置、コンピュータ、又はウェアラブル装置など、追加の補足データを提供する装置。補助装置は、アプリをホストする場合としない場合がある。
アプリ：非限定的ではあるが、例えば、消費者との対話など、特定の目的を満たすように設計されたプログラム又はソフトウェア。
消費者：システムに関連付けられた商品やサービスを使用する人。
物質のフィンガープリント：物質を独自に特徴付けるデータから導き出された解析的証拠。
ラベル仕様：ブランド又は製造業者によって主張されているような任意の物質の属性を反映するデータのセット。これらの属性には、非限定的ではあるが、成分とその濃度、株、担体、抽出方法及びその他のプロセス、体積、化学物質、製造業者、及び製造情報が含まれる（非限定的ではあるが、例えば、ロット番号、バッチ番号、パレット番号、トレーサビリティ情報、製造工場、試験所、製品の使用期限、ブランドの主張、ブランドの位置、製品の説明、フォント、色、デザイン及びイメージ、あるいはその他の定量的又は定性的記述子などが含まれる）。
株：種族、株、品種、遺伝、消費者の認識、又はその他の属性を反映するであろう、大麻のような植物のグループ。
センサ：物理的特性を検出又は測定し、それを記録、表示、又はその他の方法で応答する装置。
カートリッジセンサ：ＰＶＩＤ、カートリッジ、及び／又は物質内及びその周囲にある一以上のセンサのグループ。これらのセンサは、カートリッジとその内容に関する情報を収集する。
蒸気センサ：蒸気の発生、蒸気の物理的性質、蒸気の吸入、識別に関連付けられたデータ、及び蒸気を吸入する消費者の属性、そして、消費者の行動データに関する情報を集めたＰＶＩＤ内及びその周囲の一以上のセンサのグループ。
パフォーマンスセンサ：ＰＶＩＤの性能に関する情報を収集する、ＰＶＩＤ内及びその周辺の一以上のセンサのグループ。
生理センサ：消費者に関する生理学的データを収集する、ＰＶＩＤ及び補助装置内及びその周辺の一以上のセンサのグループ。これらのセンサは、ＰＶＩＤの使用期間中、使用直前の期間中にデータを記録できるが、ＰＶＩＤの非使用期間中にデータを記録することもできる。
環境センサ：ＰＶＩＤ内及びその周辺、補助装置、及び、非限定的ではあるが、例えば周囲デシベルレベル、光量、温度、湿度、大気圧、高度、場所、動きなどの環境データの収集を可能にする他のシステム上に設けた一以上のセンサのグループ。とりわけ、派生データを使用して、事象又は活動について、設定を形成する総合的な状況など、消費者のコンテキストを理解できる。
通信センサ：データを送受信する一以上のセンサのグループ。
ＢＲＡＤプロファイル：消費者の呼吸装置の物理的属性（口、咽頭、喉頭、気管、気管支、肺、横隔膜及び他の筋肉を含むがこれらに限定されない）及び、時間の経過とともに活性化するため、体の内外への空気の移動を仲介する構造を反映するベースライン呼吸装置データ（「ＢＲＡＤ」）プロファイル。ＢＲＡＤプロファイルには、時間の経過とともに変化する空気の体積などの物理的属性が非限定的ではあるが含まれる。
ＶＩＤプロファイル：ＰＶＩＤから消費者の呼吸装置への消費者の個別の蒸気吸入の物理的性質を反映する、蒸気吸入データ（「ＶＩＤ」）プロファイル。
蒸気吸入：ＰＶＩＤから蒸気を吸い込むプロセス。
気化素子：物質を蒸気に形質変換するＰＶＩＤ内の成分。
消費者は、物質を含むカートリッジを自分のＰＶＩＤに挿入する。ＰＶＩＤは、オンボードのカートリッジセンサの配列を使用して、一以上のカートリッジ、物質、及びラベルの指定に関するデータを収集する。カートリッジセンサは、非限定的ではあるが、例えば、濁度、色、化学組成、粘度、及び風味の直接的又は間接的な尺度の一以上を含む、多次元にわたる物質の属性を定量化する。例えば、このシステムは大麻に使用できる。
本開示の一実施形態では、物質の濁度は、光を放射して屈折を測定する一以上の光学センサを使用して測定される。本開示の別の実施形態では、物質の色は、吸光度を検出する分光計センサを使用して定量化される。本開示の別の実施形態において、物質の化学組成は、非分散型赤外線センサを使用して測定され、非限定的ではあるが、例えば、カンナビノイド、テルペン、テルペノイド、及びフラボノイドなどの特定の化合物をそれらの共鳴周波数によって識別する。本開示の別の実施形態では、物質静電容量は容量センサを使用して測定される。
一以上のセンサは、多数のトリガによって起動できる。本開示の一実施形態では、一以上のセンサは、カートリッジ挿入のプロセスを通じて作動する感圧式電気的又は機械的スイッチによってトリガされる。本開示の別の実施形態では、センサは、ＰＶＩＤ上のオン／オフスイッチによってトリガされる。本開示の別の実施形態では、センサは補助装置又はシステムの構成要素によってトリガされる。本開示の別の実施形態では、カートリッジセンサは、ＰＶＩＤ内に取り付けられた加速度計の起動によってトリガされる。
起動時に、カートリッジセンサは、上述したもののような、複数の次元に沿ってカートリッジ内に含まれる物質の物理的属性を記述するデータを生成する。これらの各次元からのデータは、機械学習システムのセクションで説明されているように、システムが後で解析する、特定の物質のデータの特徴的なパターンを生成する。
システムは、カートリッジセンサによって生成されたカートリッジと物質データを記録する。システムは、ＰＶＩＤ、補助装置、又はアプリケーションを介して、カートリッジと物質のブランドデータとラベル仕様を記録する。本開示の一実施形態では、ＰＶＩＤは、非限定的ではあるが、カートリッジに埋め込まれたＲＦＩＤチップのようなセンサタグを使用する。本開示の別の実施形態では、アプリにより選択のためのドロップダウンメニューが利用可能となる。本開示の別の実施形態では、システムは、カメラ又はスキャナなどの補助装置上のセンサを用いて機械可読光学ラベルに埋め込まれたパッケージ又は販売取引受領情報をキャプチャし、それをラベル仕様にリンクさせる。本開示の別の実施形態では、システムは、補助装置を通して包装又はカートリッジの画像をキャプチャすることによってブランド及び製品情報をキャプチャする。そして、通信センサは画像データをデータリポジトリに送信する。次に、機械学習システムはパターン認識アルゴリズムを通してデータを形質変換してグループ化する。これにより、初期画像データは、さらなる解析のためのラベル仕様を用いてブランドデータに形質変換され、データリポジトリに格納される。
カートリッジセンサはまた、直接的又は間接的に、カートリッジ内の物質の体積を測定する。本開示の一実施形態では、超音波発信器は、カートリッジ内に音波チャープを発生させる。超音波受信機は、波がカートリッジ内の気泡を通過する際の音波応答をキャプチャする。カートリッジ内の物質が減少すると、カートリッジ内の空気が増加する。センサは、気泡を通過するときに変化する性質を示す音波チャープを記録し、それによって機械学習システムによるその後の処理のためのデータを収集し、最終的に残りの物質の量を決定する。本開示の別の実施形態では、光センサを使用して気泡の成長サイズを測定する。本開示の別の実施形態では、光センサを使用して物質を直接測定する。本開示の別の実施形態では、超音波センサを使用して物質を直接測定する。
カートリッジセンサデータを記録し、それを電子メモリ装置に格納した後、システムは通信センサを介して記録したデータを格納できるデータリポジトリに送信する。
カートリッジをＰＶＩＤに挿入すると、消費者は蒸気を吸い始めることができる。消費者はＰＶＩＤを起動し、それが多数の潜在的なトリガを通して気化素子と蒸気センサをオンにする。
本開示の一実施形態では、気化素子及び蒸気センサは、ＰＶＩＤのマウスピース上のセンサによってトリガされる。センサは、ＰＨセンサ、気流センサ、圧力センサ、又は他のセンサなどでよい。本開示の別の実施形態では、気化素子及び蒸気センサは、ＰＶＩＤ上のオン／オフスイッチによってトリガされる。本開示の別の実施形態では、センサは、スマートフォンなどの補助装置、又は別のシステムによってトリガされる。本開示の別の実施形態では、気化素子及び蒸気センサはＰＶＩＤ内に取り付けられた加速度計センサの作動によってトリガされる。
さらに、ＰＶＩＤの起動により、カートリッジセンサ、蒸気センサ、生理センサ、環境センサ、パフォーマンスセンサ、感情センサ及び／又は通信センサを起動することができ、その起動によって、システムの構成要素間でのデータ転送や格納を促すことができる。
さらに、システムの別の構成要素によって生成された特定の要求によって、カートリッジセンサ、蒸気センサ、生理センサ、環境センサ、パフォーマンスセンサ、感情センサ、及び／又は通信センサを起動することができ、その起動によって、システムの構成要素間でのデータ転送と格納を促すことができる。
システムの最初の消費者の使用により、消費者は、非限定的ではあるが、蒸気センサからの吸入データのようなベースラインデータを生成する。このシステムは、２つのタイプの記述的吸入データを生成してキャプチャする。どちらもトポグラフィとして記述できる。
トポグラフィは、時間単位に対する吸入速度の変化、及び潜在的に他の補足的な要因を説明するセンサデータによって生成された複雑な幾何学的形状である。トポグラフィのような複雑で幾何学的形態の多数の集合の解析は、呼吸の解析方法論の現在の好ましい状態では難しく、また時間がかかる。したがって、ピーク気流及び吸入期間などの現在の標準的な呼吸対策として、データを単一のデータポイントに低減するように設計されている。この低減により、その後のデータ解析が簡単になるが、情報が失われる。
対照的に、このシステムは、機械学習システムを使用して、これらの複雑で情報が豊富なトポグラフィを解析する。機械学習システムは、非限定的ではあるが、クラスタリング解析や詳細な学習などの方法論を使用してパターンを識別し、新しい洞察を記述し、予測し、取得する。そのようなプロセスの結果から、例えば、吸入中に消費者が姿勢を変えることを提案するなど、特定の推奨事項を促す洞察を引き出すことができる。別の例として、機械学習システムはまた、ＣＯＰＤの早期発症など、消費者にとって差し迫った問題を予測し、消費者に通知することもできる。
記述的吸入データの第１のタイプであるベースライン呼吸装置データプロファイル（ＢＲＡＤプロファイル）は、非限定的ではあるが、口、咽頭、喉頭、気管、気管支、肺、横隔膜、及び体の内外への空気の移動を媒介する他の筋肉や構造を含む消費者の呼吸装置の物理的属性を反映する。第２のタイプ、蒸気吸入データプロファイル（ＶＩＤプロファイル）は、ＰＶＩＤから消費者の呼吸装置への、消費者による個別の蒸気吸入の物理的性質を反映している。ＢＲＡＤプロファイルとそれに対応するＶＩＤプロファイルを示す２つのチャート例を図３に示す。
システムはＢＲＡＤプロファイルをさまざまな方法で生成できる。本開示の一実施形態では、システムは、消費者にＢＲＡＤプロファイルを生成するように促すことができる。本開示の別の実施形態では、非限定的ではあるが、例えば、携帯電話のような補助装置上のアプリは、消費者に視覚的又は聴覚的メッセージを表示する。メッセージは、消費者に、非限定的ではあるが、例えば、ＰＶＩＤなどの装置を介して呼吸することによってＢＲＡＤプロファイルを生成するように促す。本開示の別の実施形態では、他の流量計又は薬物送達装置を用いてＢＲＡＤプロファイルを生成できる。本開示の一実施形態では、非限定的ではあるが、ＰＶＩＤに搭載されたエアフローメータなどの蒸気センサが、吸入空気量及び時間単位を反映するデータを同時に収集する。本開示の一実施形態では、システムは、消費者の呼吸装置が空気の最大容量を保持するまで、消費者に十分に呼気し、次いでＰＶＩＤマウスピースを通して完全に吸入するように促す。その後、消費者は息を吐き出し、それを記録することができる。消費者は任意選択でこのプロセスを複数回繰り返すように依頼される場合もある。さらに、システムは他の相補的構造化データ及び非構造化データを消費者に求めるよう、促すことができる。
呼吸腔が吸入中に空気で一杯になるか、又は呼気中に空になるときの流速の変化には、任意の消費者に特有の呼吸装置の動的な機能的制約が反映される。例えば、任意の消費者の吸入過程の初期段階では、咽頭又は声帯は系統的に気流を制限する場合もある。同じ消費者に対する同じ吸入の後期段階では、例えば、横隔膜が拘束要素となる場合もある。このように、空気の移動と容量の特異なパターンをキャプチャすることによって、システムはＢＲＡＤプロファイルを生成する。
本開示の別の実施形態では、システムは、多くの離散点で測定を行うことによってＢＲＡＤプロファイルを生成し、連続トポロジーを近似する。本開示の別の実施形態では、システムは、追加のセンサを追加することによってＢＲＡＤプロファイルの次元を増やすことができる。例えば、二酸化炭素、酸素、又は他のセンサは、吸気又は呼気の化学組成を測定でき、そして気流及び時間と共に、三次元トポグラフィを生成できる。
最大容量での吸気及び吐気に加えて、システムは、消費者に、より適度な体積、又は消費者が通常ＰＶＩＤを通して呼吸するリラックス呼吸など、他の呼吸行動を促し、記録できる。これらの追加のトポグラフィは、ＢＲＡＤプロファイルに記述的な価値を付加し、異なる条件下での消費者の呼吸装置の性能に関し、よりロバストな定量的記述を生成する。
記述的吸入データの第２のタイプであるＶＩＤプロファイルは、個人が実際に使用している蒸気吸入の、ＰＶＩＤから消費者の呼吸装置への物理的性質を反映している。
消費者がＰＶＩＤを使用するたびに、システムはその使用事象に固有の新しいＶＩＤプロファイルを生成する。蒸気センサは、ＰＶＩＤから消費者の呼吸装置への蒸気吸入に関する連続的な説明を記録する。本開示の代替の実施形態では、ＶＩＤプロファイルは、複数の別々の測定点において生成し、連続的な尺度を近似することができる。ＢＲＡＤプロファイルと同様に、追加のセンサを使用して、追加の次元をＶＩＤプロファイルに追加できる。
機械学習システムの考察で説明したように、ＢＲＡＤプロファイルとＶＩＤプロファイルデータセットの関係によって追加の解析の基礎が提供されて、新しい洞察が可能になる。ＢＲＡＤプロファイル又はＶＩＤプロファイルが利用できない場合は、他の情報源からのデータを抽出して、欠けている入力が何であるかを統計的に推定する。例えば、使用者のプロファイル情報（場所、性別、身長、体重、病状など）は、ソーシャルメディアアカウント、及び／又は携帯電話のメタデータから抽出できる。本開示の一実施形態では、使用者は、その最小要件が性別及び体重に設定された状態で使用者プロファイル情報を自己申告するように求められる。
ＢＲＡＤプロファイルとＶＩＤプロファイルに加えて、蒸気センサは、蒸気の性質を直接的又は間接的に記述するデータを生成する。このデータには、非限定的ではあるが、例えば、蒸気の光屈折、蒸気の光吸収、蒸気内の化学物質、蒸気密度、蒸気温度、蒸気体積、蒸気静電容量、及び音波蒸気プロファイルが含まれる。蒸気センサはまた、消費者の行動を直接的又は間接的に記述するデータを生成する。このデータは、非限定的ではあるが、例えば、加速度計データ、磁力計データ、ジャイロスコープデータ、マウスピースＰＨデータ、気流データ、及び時間及び位置データを含む。
蒸気センサデータ収集は、生理センサデータと環境センサデータで補完される。機械学習システムの考察で説明しているように、システムは、カートリッジセンサ、蒸気センサ、生理センサ、環境センサ、及びアプリの一以上の任意の組合せから派生した一見異なるデータセットからデータの結合を解析することによって新しい記述及び予測的洞察を生成する。
生理センサは、直接的又は間接的に消費者の生理的な機能、影響及び活動を記述するデータを生成する。生理センサは、非限定的ではあるが、心拍数データ、電気皮膚反応及び電気伝導度データ、並びに血圧データ、加速度計データ、磁力計データ、ジャイロスコープデータ、位置及び時間データ、血液体積パルス及び血中酸素などのデータを生成する。
心拍数及び電気皮膚反応のように、生理センサを介して感情的状態を測定することに加えて、他の感情的測定法を使用できる。いくつかの実施形態では、アセンブリは、例えば、感情的表情認識、感情的瞳孔拡大、及び感情的声帯パターン認識のために画像及び／又は音声データを収集できる。
環境センサは、消費者の環境、非限定的ではあるが、場所と時間のデータ、周囲の騒音と光のデータ、温度、大気圧、湿度のデータなどの出来事や事象を直接又は間接的に記述するデータを生成する。
パフォーマンスセンサは、ＰＶＩＤ及びその構成要素の性能を直接的又は間接的に説明するデータ、例えば非限定的ではあるが、バッテリデータ、気化素子データ、加速度計データ、及び位置及び時間データを生成する。
アプリケーション又はアプリは、消費者にデータの入力を促すか、自律的に収集することによって、情報が豊富なデータを収集できる。本開示の一実施形態では、アプリは、ＰＶＩＤの使用前、使用中及び使用後に、消費者に自分の経験又は健康感を評価するよう、例えば、１から１０又は他の適した範囲で評価する、あるいはウォンベイカーのフェイス痛み評価スケールの変種を使用するように促すことができる。本開示の別の実施形態では、アプリは使用者のソーシャルネットワークアカウント及び／又は携帯電話データへのアクセスを要求できる。本開示の別の実施形態では、アプリは、味、匂い、官能的知覚データ、又は特定の物質もしくはブランドの享受を反映するデータ、又は知覚されるＰＶＩＤ性能を反映するデータなど、使用者の定性的嗜好データを要求できる。この定性的嗜好データには、直接的又は間接的にＰＶＩＤ及び物質の使用の局面を記述できる。この定性的嗜好データは、直接的又は間接的に消費者を記述することもできる。例えば、このデータは、直接的又は間接的に、消費者の行動、他の製品及びサービスに対する消費者の反応（食品の好み、交通の好み、又はその他の関心のある分野など）を反映できる。本開示の別の実施形態では、アプリは、フィットネス、健康状態、及び服用した薬、並びに他の情報を直接的又は間接的に反映する健康データを要求できる。本開示の別の実施形態では、アプリは補助装置データ、ネットワークデータ、近接ネットワーク装置データ、又はソーシャルメディアデータを要求できる。
消費者はアプリ、又は他の構成要素を通じてシステムと対話できる。例えば、消費者は、アプリのグラフィカルな使用者インターフェース、自然言語処理、又はその他の方法で、ＰＶＩＤの気化設定を調整又は設定できる。本開示の一実施形態では、消費者は、アプリ又は他の構成要素を介してＰＶＩＤをクラウドモード又はディスクリートモードのいずれかに調整できる。本開示の別の実施形態では、消費者は、ＰＶＩＤを調整して、アプリを通じて、又は他の構成要素を介して、風味、香り、又は色のついた蒸気を放出できる。本開示の一実施形態では、消費者は、アプリ、又は他の構成要素を介して、ソーシャルメディア上又は医療提供者とデータを共有できる。本開示の一実施形態では、消費者は、アプリを通じての行動、又は他の構成要素を通じて報酬を得ることができる。本開示の一実施形態では、消費者は、アプリ、又は他の構成要素を介してヘルスケア又は他の通知を受信し、それに応答できる。本開示の一実施形態では、消費者は、アプリ、又は他の構成要素を使用して、通貨、ビットコインのような暗号通貨、又は他の交換媒体を使用してシステムを介して取引できる。
データリポジトリは、構造化データと非構造化データの両方を収集、整理、及び格納する。本開示の一実施形態では、データリポジトリは１台のコンピュータサーバ又は複数のコンピュータサーバ上に存在する。本開示の別の実施形態では、データリポジトリはクラウド上に存在する。本開示の別の実施形態では、データリポジトリはシステム全体に分散されている。
データリポジトリには、非限定的ではあるが、例えば、身体的記述、社会的記述、健康に関する記述、食事に関する記述、行動に関する記述、及び大麻の使用法など、多数の方法で直接的又は間接的に消費者又はその他のコホートを説明できるデータが含まれる。その後のクラスタリング解析及びコホート生成は、機械学習システムによって多数の次元に沿って実施できる。
例えば、身体的記述データは、非限定的ではあるが、例えば、体重、身長、ＢＭＩ、性別、年齢、心拍数、血圧、体温、血中酸素、発汗、皮膚の電気伝導度、ＥＥＧ、ＥＣＧ、血糖値、体脂肪率、ゲノム情報、メタボローム情報、プロテオーム情報、その他の要因を含む要因を直接的又は間接的に反映し得る。
社会的記述データは、非限定的ではあるが、例えば、民族、教育、配偶者の有無、人間関係の状態と安定性、雇用、職業、子供、兄弟、両親、祖父母、ペットなどの社会的及び家族的関係や、死、別居、失業、介護や、収入、住宅所有、保険の状態、ＦＩＣＯスコア、資産、などのような経済状態、場所に関連付けられた人口統計、郵便番号、通勤、宗教的関係、離婚、投獄、破産、交通違反を含む法的歴史やその他の要因を含む要因を直接的又は間接的に反映することができる。
健康記述データは、非限定的ではあるが、疾病の現在及び過去の測定値、事故、薬物乱用、サプリメントの使用、カフェイン、合法及び違法薬物、アルコール及びタバコや、医療保険、勤務時間、勤務日数、休暇の頻度、管理責任などのストレスレベルの要因や、相対的な非活動の連続時間、非活動の場所、非活動の頻度などの座りがちな行動要因や、相対的な活動や運動の継続時間、活動の場所、活動の頻度などの活発な行動要因を含む要因を直接的又は間接的に反映することができる。
食物記述データは、非限定的ではあるが、例えば、嗜好、食物不耐症、宗教遵守に関連付けられた制約や、食料消費の場所、タイミング、頻度、規則性、及び消費量や、カロリー、タンパク質、栄養の属性、新鮮さ、及び処理の度合い、及びその他の要因のような食品の品質を含む要因を直接的又は間接的に反映することができる。
動作記述データは、非限定的ではあるが、例えば、規則性、長さ、ＲＥＭなどのような睡眠属性や、温度、周囲光及びノイズ、睡眠パートナーのような睡眠環境や、アルコールやカフェインの摂取、運動の規則性、強度、変化、及び競争のレベルなどのような活動データや、ネットワークサイズ、プライバシーの度合い、共有量と観測量などを含むインターネットの使用、ソーシャルメディアのエンゲージメントのレベルのようなエンターテインメントや、テレビ視聴、読書、趣味や購買行動や、パートナー及び頻度、その他の要因などのような性的活動や、労働時間、労働の強度などの作業活動などを含む要因を直接的又は間接的に反映することができる。
大麻使用データは、非限定的ではあるが、例えば、ＢＲＡＤプロファイル、ＶＩＤプロファイル、物質、株、ブランド、使用頻度、時刻、消費量、報告された利益、使用の場所、ＰＶＩＤモードの使用方法、利用目的、共有、ＰＶＩＤ性能、生理的反応、カートリッジの枯渇、及びその他の要因に関連したローセンサデータを含む要因を直接的又は間接的に反映することができる。
機械学習システムは、データリポジトリから構造化及び非構造化データの両方を処理する。任意の解析のため、機械学習システムは、データリポジトリから２つの特徴的データの集合、トレーニングデータとテストデータを抽出する。機械学習システムは、初期の洞察を行うデータ（トレーニングデータ）を、それらの洞察を検証するために使用するデータセット（テストデータ）から分離する。テストデータからトレーニングデータを分離するために使用される方法論は適用方法によって異なる。例えば、物質の価格付けのように、歴史的な商品価格のダイナミクスと同様に、時系列から予測洞察を開発する場合、機械学習システムは、履歴時点までのデータをもとに、例えば、現在から６年後から現在から１年後までの期間、記述及び予測モデルを開発することができ、最近の年をテストデータに使って、モデル化された予測を検証し、記録するとともに、それをオーバーフィッティングせずにモデルをパラメータ化することができる。その後、機械学習システムは、モデル化された予測の精緻化、又は図２に示されるような新たな仮説の確立を反復してもよい。他の用途では、機械学習システムは、時間に関係なく、テストデータからトレーニングデータをランダムに分離できる。同様に、機械学習システムが利用するアルゴリズムの特定のタイプは、用途によって変えることができる。
機械学習システムの力の多くは、パターンを識別してから、任意の供給源（単数又は複数）から生及び／又は形質変換されたデータ及びメタデータセットをグループ化してその後の解析のためのコホートとする能力から引き出されるものである。機械学習システムは、一般的な情報が豊富な機能変数をフレーミングするデータ表現に生データを形質変換するが、これは、多くの場合、特徴選択や特徴抽出を介して行われる。その後、機械学習システムは、データを分類し、さらなる解析を可能とし、データに反映された下地ダイナミクスの記述及び予測へとつなげる。
例えば、機械学習システムは、容易に、消費者コホート、物質のコホート、ＢＲＡＤプロファイルのコホート、及び他のコホートを分類できるので、その後の解析や発見が可能となる。簡単な記述及び予測結果を提供することに加えて、機械学習システムも監修、強化、及び教師なし学習による発見を提供する。これらの洞察は、情報伝達や他の動作を通じて有効とすることができる。
また、効果的な大麻消費データがＢＲＡＤプロファイル、ＶＩＤプロファイル、及び生理的反応間の非線形関係をモデル化することによって導出できる。生理的及び大麻使用データは、個々の消費者と消費者コホートのための生理的反応と自己申告効力データダイナミクスの記述及び予測モデルに形質変換できる。別の例として、ＢＲＡＤプロファイル、ＶＩＤプロファイル、及び生理的反応データは、機械学習システムによってクラスタ解析を介して形質変換及び解析でき、発生総体大麻消費データ（合計大麻消費量）と吸入に関連付けられた有効な大麻消費（消費者の体内に吸収された大麻のモデル化された量）両者の記述及び予測モデルを生成する。
大麻使用データは、形質転換して、個々の消費者及び消費者コホートに対する効果的な消費と比較して、生理的変化の大きさの記述及び予測手段を生成することができる。個々の消費者及び消費者コホートに対する物質のフィンガープリントに呼応する生理的反応の大きさ、個々の消費者及び消費者コホートに対するブランド嗜好と物質のフィンガープリント嗜好の間の相関ダイナミクス、個々の消費者及び消費者コホートブランド嗜好、個々の消費者及び消費者コホート物質のフィンガープリントの嗜好、個々の消費者及び消費者コホートの購入パターン、個々の消費者及び消費者コホートの使用状況、物質の枯渇の時間、個々の消費者及び消費者コホートに対して、制限されたオプションを用いた優先順位及び最適な物質選択、個々の消費者及び消費者コホートに対する補完製品又はサービス、個々の消費者及び消費者コホートに対する大麻の機会分類及び識別モデル、個々の消費者及び消費者コホートに対する最適な物質の識別、個々の消費者及び消費者コホートに対する最適利用プロトコルの識別の、記述及び予測尺度を生成することができる。
前述のように、システムはカートリッジセンサによって生成されたカートリッジ及び物質データを記録し、それをデータリポジトリに通信センサを介して送信し、そこに格納される。システムは、ＰＶＩＤ、補助装置、又はアプリケーションを介して、カートリッジと物質のブランドデータとラベル仕様を記録する。本開示の一実施形態では、ＰＶＩＤは、カートリッジに埋め込まれたＲＦＩＤチップを使用する。本開示の別の実施形態では、アプリにより選択のためのドロップダウンメニューが利用可能となる。本開示の別の実施形態では、システムは、カメラ又はスキャナなどの補助装置上のセンサを用いて機械可読光学ラベルに埋め込まれたパッケージ又は販売取引受領情報をキャプチャする。本開示の別の実施形態では、システムは、補助装置を通して包装又はカートリッジの画像をキャプチャすることによってブランド及び製品情報をキャプチャする。そして、通信センサは、画像データをデータリポジトリに送信する。次に、機械学習システムは、パターン認識アルゴリズムを通してデータを形質変換してグループ化する。これにより、初期画像データは、さらなる解析や記録、及びデータリポジトリのためのラベル仕様を用いてブランドデータに形質変換される。
物質データには、非限定的ではあるが、例えば、濁度、色、化学組成、静電容量及び粘度の測定を含む多次元が含まれ、それぞれが特定の物質に対して特徴的であることがある。本開示の一実施形態では、機械学習システムは、寸法の組合せを最初に生成することによって一連の物質のフィンガープリントを開発する。数学的解析では、物質のフィンガープリントの潜在的数が非常に大きくなり、機械と独立した人間の解析に対して難分解性であることが示されている。例えば、要因配列の第１１の部材は３９，９１６，８００回の順序付けを生成する。本開示の一実施形態では、機械学習システムは、物質のフィンガープリントとブランド及びラベル仕様とを相関させる。すなわち、本開示の関連付けられた実施形態において、システムは、相関物質フィンガープリント及びブランド及びラベル仕様を使用して、ＰＶＩＤに挿入されたカートリッジから、カートリッジセンサによって生成された物質データより、ブランド及びラベル仕様を自動的に識別する。
機械学習システムは、分類及びクラスタ解析を用いて、物質のフィンガープリントコホートに類似の物質のフィンガープリントを識別することができ、これは、とりわけ、物質の使用、物質の有効性、物質の嗜好、物質のトレンド解析、及び消費者コホートによる物質の製法などの、その後の解析のために使用することができる。本開示の別の実施形態では、類似の解析は、ブランド及びラベル仕様によって実施することができる。
例えば、システムを使用して、カートリッジ内の物質の固有性を検証するとともに、また物質、カートリッジ、ラベル仕様及びブランドは、データの観点から、内部的に一貫性のある確率があることを検証することができる。システムは、確率的不整合を消費者、製造業者又は販売業者に通知するとともに、潜在的なデータ品質解析のためにリポジトリ内のフラグ関連データポイントを通知することができる。一例のシナリオでは、消費者は、再解析のために、任意のタイプのデータを収集するためにカートリッジを再挿入するよう促される場合がある。別のシナリオでは、消費者は、廃棄、交換又はリコールのためにカートリッジを取り外すよう促される場合もある。消費者は、誤った製品、例えば、偽物、期限切れ、欠陥又は誤ったラベル付けがされた製品を誤って吸入することを回避することによって有用性を導き出す。偽物、期限切れ、欠陥製品は、消費者に健康リスクをもたらす可能性がある。並列的に、製造業者又は販売業者は、偽物又は欠陥製品を実時間で識別することによって有用性を導き出し、その結果、的を絞ったリコールのような行動をとることができる。これにより、ビジネスと評判のリスクが最小限に抑えられる。
上記の例を一般化することで、機械学習システムはデータリポジトリ内のデータ品質をモデル化し、偽のデータの影響を最小限に抑えることもできる。同様に、機械学習システムは、パフォーマンスセンサ及び他のセンサ、ＰＶＩＤ又は他のシステム構成要素によって生成されるデータの品質をモデル化することも可能である。偽のデータの影響を最小限に抑えることに加えて、システムは、非限定的ではあるが、例えば、反動的に又は問題が起きる前に、ＰＶＩＤの交換を促すなど、修正動作を実行することを可能にする。
別の例として、識別用の物質のフィンガープリントを生成することに加えて、機械学習システムは、とりわけ、物質の腐敗、物質の欠陥、品質管理の問題を示す物質データのばらつきを示す物質のフィンガープリントの偏差又は変化を検出することができる。機械学習システムによるこれらの観測は、通信センサを使用することによって実用的とされ、識別された偏差又は変化の通知を送信することができる。例えば、このプロセスは、物質又はカートリッジリコールプロセスを開始することもできる。別の例として、このプロセスは、消費者に物質又はカートリッジを変更するよう通知することもできる。さらに、このプロセスは、我々のシステムを介して自動カートリッジ注文を促すか開始する、又は製造業者又は販売業者によるカートリッジ交換を開始することができる。関連例では、機械学習システムはカートリッジセンサデータをカートリッジ内の物質の枯渇を記述又は予測するように形質変換することができ、システムを介して自動的にカートリッジの注文を促す又は開始することができるようになっている。別の例では、このプロセスは、その物質又はカートリッジに関連付けられた品質管理の問題を製造業者又は販売業者に通知することができる。本開示の別の実施形態では、このプロセスは、物質又はカートリッジの消費期限又は製品の使用期限の日について洞察を引き出すものであり、これは、消費者と共有することができ、その物質の使用及び満足度を改善することによって顧客保持が満足と相関する傾向があるので、潜在的に顧客保持を増加させる。別の例では、このプロセスは、製造業者及び販売業者と共有することができる物質又はカートリッジの消費期限又は使用期限日に関する洞察を引き出して、非限定的ではあるが、例えば、在庫管理及び製造方法などのような、運転、プロセス、及び決定を最適化することができる。別の例として、システムは、消費者のような他のコホートによって、物質、物質のフィンガープリント、カートリッジ、ラベル仕様、又は任意のコホートに関する実時間及び履歴データを報告することができる。製造業者と販売業者は、消費者と彼らの消費をよりよく理解することにより、有用性を導き出すことができる。例えば、製造業者は、システムのモデル化された結果に従って、それらの製法、それらのマーケティング、及びそれらの在庫を調整することができる。非限定的ではあるが、例えば、製造業者や販売業者のようなビジネスは、システムを通じて、消費の地理的解析を通じて付加的な有用性を導き出すことができる。これにより、事業者は、消費者に近い操作と資産を見つけることが可能となり、輸送時間とコストを最小限に抑えることができる。機械学習システムから導き出した、モデル化された記述と予測により、システムは、任意の次元に沿って消費者に対してカスタムメイドの提案を行うことができるようになる。例えば、システムは、効果、嗜好又は他のモデル化された因子又は制約によって、例えば在庫制限のようなカスタムメイドの提案を作成することができる。
本開示の一実施形態では、データリポジトリには、ウェブサイト、パッケージ、又はその他のソース上にラベル仕様を通じて導出されたカートリッジ以外の物質データが含まれている可能性があり、機械学習システムは、カートリッジ内に含まれる類似物質と関連して、食品のような、カートリッジ以外の物質を分類することができ、この分類プロセスは、カートリッジ以外の物質の消費者、製造業者及び販売業者の嗜好及び有効性モデルの基礎を提供することができる。例えば、システムは、物質を注入したチョコレートのような特定の食用物を、カートリッジ内のモデル由来の好ましい物質のようなデータ属性と共に推奨することができる。さらに、システムは、データリポジトリに引き込まれた任意の数のデータセット、又はそれらの組合せから、消費者の記述及び予測モデルを生成することができる。例えば、データリポジトリは、ソーシャルメディアデータを取得することができ、これを、機械学習システムが、他のデータセットとともに、又は隔離して使用し、消費者関連行動、嗜好、動作、及び変化を記述又は予測することができる。
本開示の一実施形態において、システムを使って病気の診断、治癒、緩和、治療、又は予防を行うことができる。本開示の一実施形態では、システムを使用して、他の特異的症状が起こる前に、疾患の開始を示す前駆症状又は初期症状又は症状のグループを検出、記述又は予測することができる。本開示のそのような実施形態において、本開示は、特定の疾患の前駆症状で起こり得る特異的な症状を検出、記述又は予測するために使用することができる。例えば、システムを使用して、前駆症状が、非限定的ではあるが、例えば失語、暗点、多幸感、又は光感受性を含み得る片頭痛又はてんかんのような慢性神経障害の発症の前駆体を検出、記述又は予測することがでる。このような例をさらに説明すると、非限定的ではあるが、例えば、生理センサ、環境センサ、及び消費者が生成するアプリデータのようなシステムは、機械学習システムを介して形質変換して、症状の発症及び疾患状態の経過に対する生理学的又は環境的変化の存在及び大きさの記述及び予測的な測定を生成することができる。発作疾患に適用されるこのような例では、また、一方で従来のシステムとアルゴリズムは、発作がその実際の発症の検出後に発生していることを決定するものであり、このシステムは、データを監視することによって、検出可能な発作動作が臨床的に発症するよりある程度早めに発作が起きるであろうことを予測し、データからの特徴を抽出し、発作の発症が予測されると判断されたこれらの特性の組合せを表すフィンガープリントを特定の個人の機械学習システム解析及び／又は多数の個人にわたった発作予告の他の知識を介して導出し、訓練可能なアルゴリズムでフィンガープリントを分析して発作の発症を予測するための方法及び装置に向けられたものである。このような方法は、瞬間的、歴史的、並びに日、時間、分、秒、などのようなさまざまな時間枠で機能することができる。さらに、システムは、補助装置もしくはアプリ又は、非限定的ではあるが、例えば、ディスプレイ、可聴もしくは可視アラート、及び使用者インターフェースを含む他の通信方法によって消費者又は医療専門家とインターフェースをとることができるので、システムは、一以上の特定期間における発作発症の確率を示す信号を送信することができる。消費者又は医療専門家は、補助装置又はアプリ又は他の通信方法を介してシステムと対話して、プログラム可能な確率閾値又は他の方法に基づいて特定のレベルのアラートを生成することができる。本開示の一実施形態では、システムは、一以上の薬物の送達、又は発作を回避するかもしくは発作の重篤度を緩和するために使用することができる消費者行動アルゴリズムの活性化のような予防的処置を自動的にトリガするようにプログラム化することができる。システムからの出力を使って、バイオフィードバックスキームで患者を訓練し、発作自体を回避又は軽減することができる。本開示の実施形態では、システムは、大発作の発症を検出することができ、消費者に対して、臨床症状を緩和又は予防する物質を吸うように促すことができる。本開示の同様の実施形態では、システムを使用して、非限定的ではあるが、例えば、多くの感染症又は他の疾患の前駆症状で起こりうる食欲不振、発熱、頭痛又は倦怠感のような非特異的な症状を検出、記述又は予測することができる。
本開示の同様の実施形態では、システムを使用して、疾患治療、疾患緩和、疾患診断、疾患予防プロトコル、又は特定の消費者行動アルゴリズムの開発及び実施を行うことができる。
本開示の別の実施形態において、システムは、新規な薬理学的活性成分又は薬理学的活性成分の新規な組合せを、あるいは物質又は蒸気中で見つかった薬理学的活性成分の新規な組合せの使用を発見することができる。本開示の別の実施形態では、システムは、ラベル仕様において、報告された活性成分と異なる可能性のある実際の活性成分を識別することができる。例えば、ラベル仕様は、ＴＨＣＡ及びＣＢＤを活性成分として報告することができるが、システムは、非報告化合物、非限定的ではあるが、例えば、ＴＨＣＶ、特異的テルペン、又は他の化合物などを、重大な影響を及ぼすものとして識別することができる。
機能的障害
本開示の一実施形態では、システムを使用して、機能的障害、あるいはモデル化されたベースラインの行動から直接的又は間接的に導かれた偏差を検出することができる。このような偏差には、一時的な運動協調性異常、神経学的又は他の生理的異常が含まれるが、これらに限定されるものではない。システムは、非限定的ではあるが、例えば、疲労又は中毒などの状態、又はそのような状態の継続的な進行の有無を含めて、被験者の状態を記述及び／又は予測することができる。
例として、本開示は、データを監視することによって運動又は神経障害が進んでいる又は起きていることを予測し、データから特性を抽出して、特定の個人の機械学習システム解析及び／又は多数の個人にわたる予測の障害の他の知識を介して障害が予測できると判断されたこれらの特性の組合せを表すフィンガープリントを導出し、訓練可能なアルゴリズムでフィンガープリントを解析して障害の発症又は状態を予測するための方法及び装置に向けたものである。このような方法は、実時間的、歴史的、並びに日、時間、分、秒、などのようなさまざまな時間枠に沿って機能することができる。さらに、システムは、補助装置もしくはアプリ又は非限定的ではあるが、例えば、ディスプレイ、可聴もしくは可視アラート、及び使用者インターフェースを含む別の媒体によって消費者とインターフェースをとることができるので、システムは、一以上の特定期間における機能障害発症の確率又は状態を示す信号を送信することができる。消費者は、補助装置もしくはアプリ又は他の通信方法を介してシステムと対話して、機械学習システムから、又は他の関連するシステムから開発したプログラム可能な確率又は発生閾値に基づいて特定のレベルのアラートを生成することができる。さらに、システムは、障害を回避するため、又は障害の重度を緩和するために使用できる期間に対する消費者のＰＶＩＤの不活化などの予防的処置を自動的にトリガするように、あるいは、例えば、障害の間の消費者又は個人用の自動ロックアウト機能などのような他の自動的な動作をトリガするようにプログラム化することができる。システムからの出力を使って、バイオフィードバックスキームで患者を訓練し、障害自体を回避又は軽減することを学習する。本開示の同様の実施形態では、本開示を使用して、非限定的ではあるが、例えば疲労のような運動協調性障害の他の状態を検出、記述又は予測することができる。
システムはまた、図４に示すように、いくつかの独自の改善点を有するＰＶＩＤを組み込むこともできる。本開示の一実施形態では、ＰＶＩＤは、動的に物質のフィンガープリント、周囲温度又はその他の要因などの因子に応じて、物質粘度を所望のレベルに調節することができるカートリッジウォーマーを収容することができる。これにより、ＰＶＩＤの機能分散が減少する。本開示の別の実施形態では、ＰＶＩＤは、センサ及び他の電子部品を気化素子から絶縁する熱ブランケットを含む。この結果、ＰＶＩＤのパフォーマンスが向上し、耐用年数が長くなる。本開示の一実施形態では、ＰＶＩＤは、気化素子及び他のＰＶＩＤ構成要素の動的調整を可能にする電子コントローラを収容することにより、システムが蒸気の量及び強度を大幅に増加又は減少させることが可能になり、これにより、消費者は、離散的な使用のための可視蒸気の量を最小限に抑えることが可能であるか、逆に、機能的強度並びに可視蒸気雲を最大化することが可能となる。そして、消費者は、例えば、図５に示すＧＵＩを介してシステムと対話することによって離散モードと雲モードの間を動的に調整することができる。本開示の別の実施形態では、これら２つのモードに加えて、消費者は、２つのモードの間の勾配に沿って蒸気の強度レベルを選択することができる。
システムは、非限定的ではあるが、例えば物質の光屈折測定及び皮膚の電気伝導度のような、物理の世界の要素を記述する客観的データを生成及び収集することができる。これらのデータセットとデータセットの組合せは、機械で生成された系統分類の基礎として使用することができる。システムはまた、文化的に誘発された主観的分類に沿ってデータを収集し、これは一般に、非限定的ではあるが、例えば、株の概念及び報告された活性成分のような、オブジェクトとして認識される。システムはまた、ブランドバイアスや環境などの交絡因子の影響を受ける可能性のある、報告された製品嗜好のような主観的な尺度に沿ってデータを収集する。このシステムは、データを使用して、文化的、知覚的な偏りの影響から客観的な物理的現実を引き離すことができる。システムは、機械学習システムを用いて、これらの違いに反映された新しい洞察を引き出す。システムは、これらのモデル化された発見のための洞察を利用して、意思決定支援を提供して行動するものである。
本明細書に記載された例の多くは、大麻の使用及び用量の決定に向けられているが、これらの方法及び装置は、治療剤を含む任意の蒸発物質の使用及び用量決定に使用することができることを理解すべきである。本明細書に記載されるように使用され得る活性成分の例としては、ニコチン、植物性物質、栄養剤、医薬品などが挙げられ、それらの組合せも含む。
本開示は様々な変形例及び代替形態も可能であるが、例として特定の実施形態を図面に示しており、本明細書で詳細に説明される。しかしながら、本開示は開示された特定の形態に限定されることを意図していないことは理解されるべきである。本開示は、むしろ、本開示の精神及び範囲内に含まれるすべての変形例、等価物、及び代替形態を網羅するものである。
請求項において、括弧の間に配置された符号は、請求項を制限するものではない。「備える」という語は、請求項に記載されたもの以外の要素又は工程の存在を除外するものではない。要素名は特に複数の記載がなくても、その要素が複数存在することを除外するものではない。
ある措置が相互に異なる従属請求項に記述されていても、これらの措置の組合せが、有利には使用できないことを示すものではない。

Claims (86)

  1. 反復フィードバックシステムであって、
    液状又は固形の、物質の特徴の集合を有する有形物質の量を受容するように構成された、蒸気吸入装置の一部であるレセプタクルと、
    人間の使用者による吸入のための開口部を出る前に、前記有形物質の少なくとも一部を対応する蒸気に形質変換してスモークチャンバに流すように構成された、蒸気吸入装置の一部である気化素子と、
    前記蒸気の蒸気特徴を検出するように構成されたセンサの第１のセンサと、前記蒸気吸入装置の前記人間の使用者に関連付けられた環境の環境特徴を検出するように構成された前記センサの第２のセンサを含む複数のセンサと、
    前記第１のセンサが前記蒸気の特徴を実時間で検出すると、前記蒸気吸入装置の前記人間の使用者の、前記蒸気の吸入に呼応する生理的な機能、感情、又は活動を記述する、生理的又は感情的状態を示す生理学的データを受信するように構成されたインターフェースと、
    前記複数のセンサ及び前記生理学的データの出力を、関連付けられたタイムスタンプと共に格納するように構成された一以上のメモリ装置と、
    前記格納された出力、前記生理学的データ、及び関連付けられたタイムスタンプを用いて、クラスタリング手法によって解析的な洞察を見出すコンピュータ化された機械学習システムと、
    前記コンピュータ化された機械学習システムからの前記洞察を受信し、前記物質の特徴のうちの少なくとも１つにおいて、あるいは、前記蒸気吸入装置の使用時間又は使用期間、レセプタクルに導入された有形物質の量を調整する出力を生成するように構成された論理回路と、
    を備えることを特徴とする反復フィードバックシステム。
  2. 前記複数のセンサは、前記有形物質の物質特徴を検出するように構成された別のセンサ、前記蒸気吸入装置の動きに関連付けられたメトリックを検出するように構成された加速度計、又はその両方を含む、
    ことを特徴とする請求項１に記載の反復フィードバックシステム。
  3. 前記インターフェースは、前記有形物質に関連付けられた主観的評価、前記蒸気吸入装置の前記使用者の前記環境に関連付けられた環境的入力、前記蒸気吸入装置の前記使用者の個人的な特徴又は人口統計学に関連付けられた使用者プロファイル、前記蒸気吸入装置の前記使用者のソーシャルメディアのアカウントに関連付けられたメディアプロファイル、あるいはそれらの任意の組合せを付加的に受信するように構成されている、
    ことを特徴とする請求項１に記載の反復フィードバックシステム。
  4. 前記論理回路は、前記格納された出力と、複数の前記使用者に関連付けられた前記生理学的データを受信するように構成された、
    ことを特徴とする請求項１に記載の反復フィードバックシステム。
  5. 第１の端部に開口部を有する筐体と、
    前記筐体内に配置され、その中に物質を格納するカートリッジと、
    前記筐体内にあり、前記カートリッジ及び前記開口部と流体連通しているスモークチャンバと、
    前記筐体内に、かつ前記カートリッジに隣接して配置された気化素子が前記カートリッジ内の前記物質の少なくとも一部を、前記スモークチャンバの中に、そして前記筐体から外に、前記開口部を介して流れることができる蒸気に形質変換するように構成された前記気化素子と、
    前記筐体に結合され、前記カートリッジ内の、濁度、色、化学組成、粘度及び風味の少なくとも２以上を含む物質の特徴を測定するように構成されたカートリッジセンサと、
    前記筐体に結合され、前記蒸気の性質を記述し、前記蒸気の光反射、前記蒸気の光吸収、前記蒸気内の化学物質、前記蒸気の密度、前記蒸気の温度、前記蒸気の静電容量、又は音波蒸気プロファイルのうちの一以上を含む前記蒸気の特徴を測定するように構成された蒸気センサと、
    デバイスの人間の使用者に関連付けられた環境の環境パラメータを測定するように構成された環境センサと、
    前記測定された前記物質の特性に関連付けられた物質データ、前記環境センサが作成した環境データ、及び前記測定された前記蒸気の特徴に関連付けられた蒸気データを含むデータを格納するように構成された電子メモリ装置と、
    を備えることを特徴とする装置。
  6. 前記カートリッジセンサは、音波チャープを生成するように構成された超音波発信器と、前記カートリッジ内の前記物質の体積を判定するために使用する対応する音波応答を受信するように構成された超音波受信機とを含む、
    ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
  7. 前記カートリッジセンサは、光を送信するように構成された光送信器と、前記カートリッジ内の前記物質の体積を判定するために使用する対応する光を受信するように構成された光学センサとを含む、
    ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
  8. 前記カートリッジセンサによって測定される前記物質の前記特徴は、濁度、ｐＨレベル、色、化学組成、粘度、体積、重量、風味又はそれらの任意の組合せを含む、
    ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
  9. 蒸気センサによって測定される前記蒸気の前記特徴は、濁度、ｐＨレベル、色、流量、温度、又はそれらの任意の組合せを含む、
    ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
  10. 前記筐体に結合され、データリポジトリに前記データの少なくとも一部を伝達するように構成された通信モジュールをさらに備える、
    ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
  11. 前記データリポジトリは、前記装置から離れている、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の装置。
  12. 前記データリポジトリは、携帯装置、コンピュータ、サーバ、又はそれらの任意の組合せである、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の装置。
  13. 前記データリポジトリは、前記伝達された前記データの少なくとも一部を分析して、使用者に関連付けられた購入スケジュールを示す出力を生成するように構成されている、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の装置。
  14. 前記データリポジトリは、複数の装置によって生成されたデータを格納及び受信するように構成されている、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の装置。
  15. 前記筐体に結合され、前記装置の一以上の性能メトリックを測定するように構成された性能センサをさらに備える、
    ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
  16. 前記電子メモリ装置は、前記性能センサが生成した性能データを受信するように構成されている、
    ことを特徴とする請求項１５に記載の装置。
  17. 前記装置の一以上の性能メトリックは、バッテリ性能、気化素子性能、加速度計性能、又はそれらの任意の組合せを含む、
    ことを特徴とする請求項１５に記載の装置。
  18. 前記筐体に結合され、使用者の生理的反応を測定するように構成された生理センサをさらに備え、
    前記使用者の前記生理的反応は、前記使用者が前記筐体の前記開口部を介して前記蒸気の少なくとも一部を吸入することに関連付けられている、
    ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
  19. 前記生理的反応は、前記使用者の心拍数、前記使用者の電気皮膚反応、前記使用者の血圧、前記使用者の皮膚の電気伝導度、前記使用者の血液酸素濃度、又はそれらの任意の組合せと関連付けられている、
    ことを特徴とする請求項１８に記載の装置。
  20. 前記電子メモリ装置は、前記生理センサが生成した生理学的データを受信するように構成されている、
    ことを特徴とする請求項１８に記載の装置。
  21. 前記環境パラメータは、デシベルレベル、光量、温度、湿度パーセント、大気圧、高度、地理的位置、又はそれらの任意の組合せである、
    ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
  22. 前記筐体に結合され、使用者に関連付けられたバイオメトリックデータを生成するように構成されたバイオメトリックスキャナをさらに備える、
    ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
  23. 前記電子メモリ装置は、前記バイオメトリックスキャナから前記生成されたバイオメトリックデータを受信するように構成されている、
    ことを特徴とする請求項２２に記載の装置。
  24. 前記生成されたバイオメトリックデータは、指紋データ、網膜スキャンデータ、毛髪サンプルデータ、皮膚サンプルデータ、又はそれらの任意の組合せを含む、
    ことを特徴とする請求項２２に記載の装置。
  25. 前記筐体に結合され、使用者に関連付けられた感情データを生成するように構成された感情センサをさらに備える、
    ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
  26. 前記感情センサは、カメラ、マイクロフォン、又はそれらの任意の組合せである、
    ことを特徴とする請求項２５に記載の装置。
  27. 前記生成された感情データは、顔表情データ、瞳孔拡張データ、音声データ、又はそれらの任意の組合せを含む、
    ことを特徴とする請求項２５に記載の装置。
  28. 前記電子メモリ装置は、前記感情センサが生成した感情データを受信するように構成されている、
    ことを特徴とする請求項２５に記載の装置。
  29. 前記筐体とは別個に区別される補助装置と組合わせて、前記補助装置が、生理学的データ、環境データ、バイオメトリックデータ、又はそれらの任意の組合せを生成するように構成されている、
    ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
  30. 前記補助装置は、携帯装置、コンピュータ、ウェアラブル装置、又はそれらの任意の組合せである、
    ことを特徴とする請求項２９に記載の装置。
  31. 前記電子メモリ装置は、前記補助装置が生成したデータを受信するように構成されている、
    ことを特徴とする請求項２９に記載の装置。
  32. 前記補助装置は、前記生成された生理学的データ、環境データ、バイオメトリックデータ、感情データ、又はそれらの任意の組合せを、前記デバイス、別のデバイス又はその両方へ送信するように構成された通信モジュールを含む、
    ことを特徴とする請求項２９に記載の装置。
  33. 前記電子メモリ装置は、複数の補助装置によって生成されたデータを格納及び受信するように構成されている、
    ことを特徴とする請求項２９に記載の装置。
  34. 蒸気吸入及び監視システムであって、
    第１の端部に開口部を有する筐体と、
    前記筐体内に配置され、その中に物質を格納するカートリッジと、
    前記筐体内にあり、前記カートリッジ及び前記開口部と流体連通しているスモークチャンバと、
    前記筐体内に、かつ前記カートリッジに隣接して配置された気化素子が前記カートリッジ内の前記物質の少なくとも一部を、前記スモークチャンバの中に、そして前記筐体から外に、前記開口部を介して流れることができる蒸気に形質変換するように構成された前記気化素子と、
    前記筐体に結合され、前記蒸気の特徴を測定するように構成された蒸気センサと、を備えた蒸気吸入装置と、
    前記筐体の前記開口部を通して使用者が前記蒸気の少なくとも一部を吸い込むことに関連付けられた前記使用者の生理的反応であって、前記使用者の心拍数、前記使用者の電気皮膚反応、前記使用者の血圧、前記使用者の皮膚の電気伝導度、前記使用者の血液酸素濃度、又はそれらの任意の組合せと関連付けられた前記使用者の生理的反応を測定するように構成された生理センサと、
    蒸気吸入装置の使用者の、蒸気の吸入に呼応する人間の使用者の生理的な機能、感情、又は活動を記述する、生理的又は感情的状態を示す生理学的データを受信するように構成されたインターフェースと、
    出力を生成するために前記蒸気及び前記生理学的データの特性を、機械学習クラスタリング技術を使って解析するように構成された一以上のプロセッサと、
    前記筐体に結合され、データリポジトリに前記データの少なくとも一部を伝達するように構成された通信モジュールと、
    を備えることを特徴とするシステム。
  35. 蒸気センサによって測定される前記蒸気の前記特徴は、濁度、ｐＨレベル、色、流量、温度、又はそれらの任意の組合せを含む、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
  36. さらに、前記筐体に結合され、前記カートリッジ内の前記物質の特徴を測定するように構成されたカートリッジセンサを含む、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
  37. 前記カートリッジセンサによって測定される前記物質の特性は、濁度、ｐＨレベル、色、化学組成、粘度、体積、重量、風味、又はそれらの任意の組合せを含む、
    ことを特徴とする請求項３６に記載のシステム。
  38. 前記物質が第１の物質であり、前記出力が前記第１の物質を、前記第１の物質とは異なる第２の物質と置換するように命令を示す、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
  39. 前記カートリッジが第１のカートリッジであり、前記出力が前記第１のカートリッジを、前記第１のカートリッジとは異なる第２のカートリッジと置換するように命令を示す、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
  40. 前記出力が、投薬スケジュールの変更を示す、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
  41. 前記出力が、投薬量の変更を示す、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
  42. 前記データリポジトリは、前記システムから離れている、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
  43. 前記データリポジトリが、使用者に関連付けられた購入スケジュールを示す出力を生成する、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
  44. 前記データリポジトリは、複数の蒸気吸入装置、複数の補助装置、又はその両方によって生成されるデータを格納及び受信するように構成されている、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
  45. 前記筐体に結合され、前記装置の一以上の性能メトリックを測定するように構成された性能センサをさらに備える、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
  46. 前記装置の一以上の性能メトリックは、バッテリ性能、気化素子性能、加速度計性能、又はそれらの任意の組合せを含む、
    ことを特徴とする請求項４５に記載のシステム。
  47. 前記生理センサが前記蒸気吸入装置、前記インターフェースを含む補助装置、又はその両方に結合されている、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
  48. 環境パラメータを測定するように構成された環境センサをさらに含む、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
  49. 前記環境センサが前記蒸気吸入装置、前記インターフェースを含む補助装置、又はその両方に結合されている、
    ことを特徴とする請求項４８に記載のシステム。
  50. 前記環境パラメータは、デシベルレベル、光量、温度、湿度パーセント、大気圧、高度、地理的位置、又はそれらの任意の組合せである、
    ことを特徴とする請求項４８に記載のシステム。
  51. 前記筐体に結合され、使用者に関連付けられた感情データを生成するように構成された感情センサをさらに備える、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
  52. 前記感情センサが蒸気吸入装置、補助装置、又はその両方に結合されている、
    ことを特徴とする請求項５１に記載のシステム。
  53. 前記感情センサは、カメラ、マイクロフォン、又はそれらの任意の組合せである、
    ことを特徴とする請求項５１に記載のシステム。
  54. 前記生成された感情データは、顔表情データ、瞳孔拡張データ、音声データ、又はそれらの任意の組合せを含む、
    ことを特徴とする請求項５１に記載のシステム。
  55. 使用者に関連付けられたバイオメトリックデータを生成するように構成されたバイオメトリックスキャナをさらに備える、
    ことを特徴とする請求項３４に記載のシステム。
  56. 前記バイオメトリックスキャナが前記蒸気吸入装置、補助装置、又はその両方に結合されている、
    ことを特徴とする請求項５５に記載のシステム。
  57. 前記出力が、前記使用者の固有性の変化を示す、
    ことを特徴とする請求項５５に記載のシステム。
  58. 蒸気吸入及び監視システムであって
    第１の端部に開口部を有する筐体と、
    前記筐体内に配置され、その中に物質を格納するカートリッジと、
    前記筐体内にあり、前記カートリッジ及び前記開口部と流体連通しているスモークチャンバと、
    筐体内に、かつ前記カートリッジに隣接して配置された気化素子が前記カートリッジ内の前記物質の少なくとも一部を、前記スモークチャンバの中に、そして前記筐体から外に、前記開口部を介して流れることができる蒸気に形質変換するように構成された気化素子と、
    前記筐体に結合され、前記カートリッジ内の前記物質の特徴を測定するように構成されたカートリッジセンサと、
    前記筐体に結合され、濁度、ｐＨレベル、色、流量、温度、又はそれらの任意の組合せを含む蒸気の特徴を測定するように構成された蒸気センサと、
    前記筐体の開口部を通して使用者が前記蒸気の少なくとも一部を吸い込むことに関連付けられた前記使用者の生理的反応を測定するように構成された生理センサと、を備える蒸気吸入装置と、
    前記蒸気吸入装置の前記使用者に関連付けられたバイオメトリックデータを生成するように構成されたバイオメトリックスキャナと、
    前記蒸気吸入装置の使用者の生理的又は感情的状態を示す生理学的データを受信するように構成されたインターフェースと、
    前記筐体に結合され、データリポジトリに前記データの少なくとも一部を伝達するように構成された通信モジュールと、
    出力を生成するために前記物質及び前記生理学的データの特徴を解析するように構成された一以上のプロセッサと、
    を備えることを特徴とするシステム。
  59. 前記カートリッジセンサによって測定される前記物質の特性は、濁度、ｐＨレベル、色、化学組成、粘度、体積、重量、風味又はそれらの任意の組合せを含む、
    ことを特徴とする請求項５８に記載のシステム。
  60. 前記物質が第１の物質であり、前記出力が前記第１の物質を、前記第１の物質とは異なる第２の物質と置換するように命令を示す、
    ことを特徴とする請求項５８に記載のシステム。
  61. 前記カートリッジが第１のカートリッジであり、前記出力が前記第１のカートリッジを、前記第１のカートリッジとは異なる第２のカートリッジと置換するように命令を示す、
    ことを特徴とする請求項５８に記載のシステム。
  62. 前記出力が、投薬スケジュールの変更を示す、
    ことを特徴とする請求項５８に記載のシステム。
  63. 前記出力が、投薬量の変更を示す、
    ことを特徴とする請求項５８に記載のシステム。
  64. 前記データリポジトリは、前記システムから離れている、
    ことを特徴とする請求項５８に記載のシステム。
  65. 前記データリポジトリが、使用者に関連付けられた購入スケジュールを示す出力を生成する、
    ことを特徴とする請求項５８に記載のシステム。
  66. 前記データリポジトリは、複数の蒸気吸入装置、複数の補助装置、又はその両方によって生成されるデータを格納及び受信するように構成されている、
    ことを特徴とする請求項５８に記載のシステム。
  67. 前記筐体に結合され、前記装置の一以上の性能メトリックを測定するように構成された性能センサをさらに備える、
    ことを特徴とする請求項５８に記載のシステム。
  68. 前記装置の一以上の性能メトリックは、バッテリ性能、気化素子性能、加速度計性能、又はそれらの任意の組合せを含む、
    請求項６７に記載のシステム。
  69. 前記生理センサが前記蒸気吸入装置、前記インターフェースを含む補助装置、又はその両方に結合されている、
    ことを特徴とする請求項５８に記載のシステム。
  70. 前記生理的反応は、前記使用者の心拍数、前記使用者の電気皮膚反応、前記使用者の血圧、前記使用者の皮膚の電気伝導度、前記使用者の血液酸素濃度、又はそれらの任意の組合せと関連付けられている、
    ことを特徴とする請求項５８に記載のシステム。
  71. 環境パラメータを測定するように構成された環境センサをさらに含む、
    ことを特徴とする請求項５８に記載のシステム。
  72. 前記環境センサが前記蒸気吸入装置、前記インターフェースを含む補助装置、又はその両方に結合されている、
    ことを特徴とする請求項７１に記載のシステム。
  73. 前記環境パラメータは、デシベルレベル、光量、温度、湿度パーセント、大気圧、高度、地理的位置、又はそれらの任意の組合せである、
    ことを特徴とする請求項７１に記載のシステム。
  74. 前記筐体に結合され、使用者に関連付けられた感情データを生成するように構成された感情センサをさらに備える、
    ことを特徴とする請求項５８に記載のシステム。
  75. 前記感情センサが前記蒸気吸入装置、前記インターフェースを含む補助装置、又はその両方に結合されている、
    ことを特徴とする請求項７４に記載のシステム。
  76. 前記感情センサは、カメラ、マイクロフォン、又はそれらの任意の組合せを含む、
    ことを特徴とする請求項７４に記載のシステム。
  77. 前記生成された感情データは、前記蒸気吸入装置の前記使用者の顔表情を示すデータ、前記蒸気吸入装置の前記使用者の瞳孔拡張、前記蒸気吸入装置の前記使用者の音声、又はそれらの任意の組合せを含む、
    ことを特徴とする請求項７４に記載のシステム。
  78. 前記バイオメトリックスキャナが前記蒸気吸入装置、前記インターフェースを含む補助装置、又はその両方に結合されている、
    ことを特徴とする請求項５８に記載のシステム。
  79. 前記出力が、前記使用者の固有性の変化を示す、
    ことを特徴とする請求項５８に記載のシステム。
  80. 使用者が気化され吸入される物質の有効性を決定するコンピュータ実装方法であって、
    蒸気吸入装置の、その第１の端部に開口部を有する筐体内に、内部に物質を格納したカートリッジを受容するステップと、
    前記カートリッジ内の前記物質の特徴を測定するステップと、
    前記筐体の前記開口部と流体連通する蒸気を生成するために前記カートリッジ内の前記物質の少なくとも一部を蒸発させるステップと、
    前記蒸気の少なくとも一部を、前記筐体の前記第１の端部の前記開口部を通って流すステップと、
    前記開口部を通って流れる前記蒸気の少なくとも一部の特徴を測定するステップと、
    前記測定された前記物質の特性に関連付けられた物質データと、前記測定された前記蒸気の特徴に関連付けられた蒸気データが含まれるデータを解析して出力を生成するステップと、
    補助装置から、前記使用者の症状のレベルの軽減、前記使用者の感情的状態の変化、前記使用者の認知状態の変化、又はそれらの任意の組合せである使用者の主観的入力、あるいは前記使用者の生理的反応、あるいは前記使用者に関連付けられた環境パラメータ、あるいは前記使用者の感情反応、あるいは前記使用者のフィンガープリント走査、あるいはそれらの任意の組合せを受信するステップと、
    前記蒸気吸入装置の通信モジュールを介して、前記物質の前記測定された特性と、前記蒸気の前記少なくとも一部の前記測定された特性、又はその両方を複数の蒸気吸入装置によって生成されたデータを格納及び受信するように構成されたデータリポジトリに送信するステップと、
    を含むことを特徴とする方法。
  81. 消費の地理空間の表示を生成すべくデータを解析するステップをさらに含む、
    ことを特徴とする請求項８０に記載の方法。
  82. 前記物質が第１の物質であり、
    前記出力が、前記第１の物質を、前記第１の物質とは異なる第２の物質と置換するような命令を示す、
    ことを特徴とする請求項８０に記載の方法。
  83. 前記カートリッジが第１のカートリッジであり、
    前記出力が、前記第１のカートリッジを、前記第１のカートリッジとは異なる第２のカートリッジと置換するような命令を示す、
    ことを特徴とする請求項８０に記載の方法。
  84. 前記出力が、投薬スケジュールの変更を示す、
    ことを特徴とする請求項８０に記載の方法。
  85. 前記出力が、投薬量の変更を示す、
    ことを特徴とする請求項８０に記載の方法。
  86. 前記出力が、購入スケジュールを示す、
    ことを特徴とする請求項８０に記載の方法。
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