JP2020537245A - 喫煙行動の定量化および予測のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

スクリーニング、定量化、および喫煙行動の予測を支援し、禁煙を支援するためのバイオメトリック変数およびコンテキスト変数を監視するためのシステムと方法について説明する。

Description

本開示は、禁煙のスクリーニングを支援するためのバイオメトリック変数およびコンテキスト変数のモニタリングのためのシステムおよび方法に関する。当該システムおよび方法は、患者の喫煙行動を非侵略的に検知することができる。当該システムおよび方法は、患者の喫煙行動を定量化し、および／または予測することができる。当該システムおよび方法は禁煙を支援することができる。いくつかの実施形態では、当該システムおよび方法は、医師および歯科医師の受診および他の健康関連の予約の間に一般集団をスクリーニングするために提供される。いくつかの実施形態では、当該システムおよび方法は、喫煙する患者のための禁煙プログラムを開始し、設定するために提供される。いくつかの実施形態では、当該システムおよび方法は、患者が禁煙に成功した後プログラムをフォローアップするために提供される。

たばこ喫煙に関連する健康問題は周知である。たばこの煙は他の複数の化合物および添加物と同様にニコチンも含んでいる。たばこの煙は、その多くが発癌性があり喫煙者および喫煙者のまわりの人に有毒なこれらの他の化合物と同様に、個人を一酸化炭素に曝露させる。喫煙者の呼気中の一酸化炭素の存在およびレベルは、他の有毒化合物へのそれらの全面的な曝露のためのマーカーを提供することができるとともにその個人の全面的な喫煙行動を識別するためのマーカーを提供することができる。

喫煙に関連する健康の危険および問題のために、および曝露された非喫煙者に対する煙の影響に加え、複数のプログラムが、禁煙中の個人を支援しまたは少なくとも一日単位で喫煙量を減らすために存在する。

禁煙プログラムおよび製品は典型的に、患者間で変わりうる喫煙行動を完全に理解せずに患者の喫煙を減らそうと試みる。また、喫煙行動の自己報告が喫煙活動を報告することの厳密な遵守に依存するとすれば、患者の喫煙行動を理解するのは難しいかもしれない。そして複数の場合、個人は、恥、不注意および／またはたばこの喫煙を追跡し評価することに関連するヒューマンエラーによりそのような活動を報告することを厳密に遵守しないかもしれない。

まず個人の喫煙行動を理解することによって喫煙している個人に注目し、それからこの理解に基づいて、喫煙を減らし究極的には喫煙を止めるための有効な手段にその個人を参加させる必要が残る。

本明細書中に記載されるシステムおよび方法は、喫煙する個人を参加させ彼らの喫煙行動を定量化するための多重段階的なアプローチが、個人が最終的に禁煙というゴールに達するのを支援するのを可能にする。

第１の例において、本明細書中に記載される方法およびシステムは、個人の喫煙行動の識別方法を提供することができ、喫煙行動または喫煙プロフィールが喫煙をやめる際に個人を支援することができる。

例えば、そのような方法は、個人からの複数の行動のデータを記録するステップと、個人から複数の生物学的データを取得するステップと、複数の生物学的データを使用して、個人の喫煙曝露を定量化するステップと、行動概要が複数の行動のデータおよび喫煙曝露の少なくとも１つを含んでいる場合に行動概要を編集するステップと、行動概要の少なくとも一部を個人に視覚的に表示して、喫煙行動に関して個人に通知するステップとを含む。

他の変形例では、方法は、個人の喫煙行動を識別し、個人から複数の生物学的データを得るステップと、複数の生物学的データを使用して、個人の喫煙曝露を定量化するステップと、個人の複数の行動のデータを喫煙曝露と関連させることにより、行動概要を生成するステップと、行動概要の少なくとも一部を個人に喫煙行動について表示して個人に警告するステップとを含んでもよい。

方法の変形例では、行動概要の少なくとも一部を視覚的に表示するステップは、行動のデータの傾向または喫煙曝露の傾向を表示することを含む。

本明細書中に記載される方法は、個人が第１のタイムスパン内のサブセットタイムスパンにわたり行動概要を選択することを可能にする。個人からの行動データは、個人が喫煙したたばこの数を追跡し、喫煙イベント中に個人の地理的位置を取得し、喫煙間の時間を決定し、喫煙コストを推定することを含んでもよい。

視覚的に表示するステップは、複数の生物学的データの中間結果を少なくとも表示するステップを含んでもよい。

本明細書中に記載される方法は、カウンセラーと個人との間の対話型のコミュニケーションを促進することを含んでもよく、カウンセラーには行動概要へのアクセスが任意に提供される。ある変形例では、１人以上のカウンセラーと個人との間の対話型のコミュニケーションの促進が、個人の喫煙プロフィールまたは喫煙行動を構築する第１のプログラムフェーズの後に生じる。他の変形例では、１人以上のカウンセラーと個人との間の対話型のコミュニケーションは第１のプログラム中に生じるが、相互作用は、プログラムの第１フェーズが終わるまで喫煙行動を緩和するまたは影響を与えようとするカウンセラーを含まない。

方法は、個人を参加させるために対話型の活動を提供するステップをさらに含んでもよい。そのような対話型の活動は個人の喫煙行動に関連する複数の懇請（ｓｏｌｉｃｉｔａｔｉｏｎｓ）に対する複数の反応を得ることを含んでもよい。方法は、個人のストーリーを編集するステップおよび個人のストーリーを表示するステップも含んでもよく、個人のストーリーは行動のデータに関連する複数の反応を含む。

本明細書中に記載される方法の下でデータを分析するためのタイムスパンは第１のプログラムフェーズであってよく、方法は、第１のプログラムフェーズ後の第２のプログラムフェーズで複数の禁煙スキルをさらに表示する。方法は、あらゆる数の追加のプログラムフェーズを含んでもよい。例えば、その後のプログラムフェーズは、個人が喫煙をやめる準備をするために喫煙をやめることに注目した情報の主題を表示することができ、禁煙のために個人を監視することができ、喫煙行動の再発を防ぐことに注目した情報の主題を表示する。

本明細書に記載される方法およびシステムは、個人が喫煙をやめようとするという困難な課題を与えられる前に、喫煙者の行動の測定および定量化を改善することを可能にする。また、例えば、本明細書中に記載されるシステムおよび方法は客観的基準を使用して、より大きな母集団内から喫煙者の母集団を識別するのに有用である。一旦個々の喫煙者が識別されれば、同じ方法およびシステムは学習を考慮に入れて、個人の特定の喫煙行動を追跡し定量化できるフェーズを調査する。方法およびシステムは、追跡される個人の行動のデータが喫煙する潜在的なトリガーを識別することまたは単に彼らの喫煙の程度に関して個人を教育することを可能にする。方法およびシステムは、「禁煙」プログラムに参加することを決定した個人のより活発なモニタリングも考慮に入れ、そのようなモニタリングは、仲間、コーチまたはカウンセラーによる監視とともに個人が自己監視することも可能にする。結局、本明細書中に示される方法およびシステムは、喫煙行動が再度生じないことを保証するために禁煙に成功した個人を監視するために用いてもよい。

個人の喫煙行動の評価のためのシステムおよび方法は、本明細書中に記載される。システムは、喫煙または個人の通常の活動に関連する行動のデータを評価するとともに、生体データを測定することによって個人の喫煙行動を定量化することおよびたばこの煙に起因する要因を評価することを可能にすることができる。

システムおよび方法は、患者のＣＯレベルまたは呼気ＣＯレベル等の生体データの１つ以上の測定に基づいて、患者の喫煙行動を非侵襲的に検知し定量化することができる。しかしながら、他の生体データも用いることができる。そのようなデータは、カルボキシヘモグロビン（ＳｐＣＯ）、酸素ヘモグロビン（ＳｐＯ２）、心拍数、呼吸数、血圧、体温、発汗、心拍数変動、電気的リズム、パルス速度、電気皮膚反応、瞳孔サイズ、地理的な位置、環境、周囲温度、ストレッサー、ライフイベントおよび他の適切なパラメータを含む。そのような測定またはデータ収集はポータブル測定ユニットまたは固定測定ユニットを用いることができ、そのどちらかは定量分析を行なうために１つ以上の電子機器と通信する。あるいは、分析はポータブル／固定ユニットで行なうことができる。例えば、ポータブルユニットは、キーホルダー、定期的に個人が持っている個人のライター、携帯電話または他のアイテムにつなぐことができる。あるいは、ポータブルユニットはスタンドアロンのユニットであってもよく、または個人が着用することとしてもよい。

１つの変形例では、本明細書中に記載される方法で、ある期間にわたり個人からの呼気の複数のサンプルを取得し、呼気の各サンプルに関連する収集時間を記録することにより、個人の喫煙行動を定量化すること、呼気のサンプルの各々のために呼気一酸化炭素の量を測定すること、呼気一酸化炭素の量、および呼気の各サンプルの収集時間を含むデータセットを編集すること、期間内の時間の間隔にわたり呼気一酸化炭素の曝露を定量化し、データセットを使用して呼気一酸化炭素負荷を時間の間隔に割り当てること、および呼気一酸化炭素負荷を表示することを可能にする。定量化された結果を表示することは、個人、介護人または個人の喫煙行動の理解かつ／または減少において利害関係を有する他の個人にフィードバックを提供するために、１つ以上の場所で生じてもよい。

他の変形例では、期間にわたり個人から呼気の複数のサンプルを取得するステップおよび呼気の各サンプルの収集時間を記録するステップは、連続して呼気の複数のサンプルを取得するステップを含む。

呼気一酸化炭素の曝露を定量化することは、データセットを使用して期間にわたり呼気一酸化炭素の関数と時間とを相関させることを含んでもよい。あるいは、定量化は、時間の間隔にわたるＣＯレベルの数学的な生成物および時間を含んでもよい。そのような定量化により、所与の期間にわたりＣＯへの身体の合計曝露の観察が可能になるので、そのような定量化は、喫煙行動の改善された観察が可能になる。

他の変形例では、方法は、時間の間隔にわたり関数によって定義された曲線下の呼気一酸化炭素および時間の面積を取得するステップをさらに含む。

方法およびシステムは、信号を生成すること、例えば、個人に配置された携帯機器を使用し、呼気の少なくとも１つのサンプルを提供することを個人に思い出させることをさらに含んでもよい。他の変形例では、方法は、繰り返す方式で期間にわたり呼気のサンプルを提供するように個人に警告することを含んでもよい。

上記の方法は、個人から入力データを受け取り入力の時間を記録するステップを含んでもよい。そのようなデータは、個人が吸ったたばこの一部の計算のような行動のデータを含んでもよい。あるいは、データは、位置（ＧＰＳユニットを介して）、食事および活動（例えば、運転、テレビを見ること、食事、仕事、社会活動に参加することなど）についての情報を含んでもよい。

方法は、個人が吸ったたばこの部分の計算の合計を含め、入力データのうちのどれでも視覚的に表示するステップを含んでもよい。そのようなデータは、カウントされた情報を表示することも可能にすることができる。例えば、たばこカウントは、直接の生物学的測定がさらにニコチンパッチまたはニコチンガムからのニコチンを誤って測定するかもしれない場合に、個人のたばこからのニコチン曝露を決定するために用いてもよい。また、たばこデータは個人が吸ったたばこの数に関連するコストを評価し、そのようなたばこコストを表示するために用いてもよい。

方法は、期間内の時間の視覚的な表示間隔に関連する呼気一酸化炭素負荷の視覚的な表示を提供するステップをさらに含んでもよい。また、方法は呼気の複数のサンプルの数の計算の視覚的な表示を提供するステップを含んでもよい。

方法は、期間内の時間の一連の間隔のための一連の呼気一酸化炭素負荷を決定するステップを含んでもよい。これらの値は本明細書中で議論される情報に加えて表示してもよい。

方法は、呼気一酸化炭素の量および呼気の各サンプルに関連した収集時間をポータブルセンサから電子機器に送信するステップをさらに含んでもよい。

個人の喫煙行動を定量化する他の変形例は、ある期間にわたり個人から一酸化炭素の複数のサンプルを取得して一酸化炭素の各サンプルに関連した収集時間を記録するステップと、一酸化炭素の量、および一酸化炭素の各サンプルの収集時間を含むデータセットを編集するステップと、期間内の時間の間隔にわたり一酸化炭素の曝露を定量化しデータセットを使用して、一酸化炭素負荷を時間の間隔に割り当てるステップと、一酸化炭素負荷を表示するステップを含んでもよい。そのような場合、一酸化炭素の量は、身体中の一酸化炭素レベルを識別する任意のタイプの測定から決定される。

方法は、一酸化炭素の複数のサンプルを取得するステップをさらに含み、促進することができ、経時的に個人から呼気の複数のサンプルを取得して、呼気の各サンプルのために呼気一酸化炭素の量を測定するステップを含み、一酸化炭素の各サンプルに関連した収集時間を記録するステップは呼気のサンプルの各々に関連する収集時間を記録するステップを含む。

本開示は、個人の喫煙行動を定量化するためにデータを得るためのデバイスも含む。そのようなデバイスは本明細書中に記載される機能を支援または実行してもよい。

１つの実施例では、デバイスは、ある期間にわたる個人から呼気の複数のサンプルを受け取るように構成され、呼気の各サンプルに関連した収集時間を記録するように構成されたポータブル呼吸ユニット、ユニット内に配置され、呼気のサンプルの各々のために呼気一酸化炭素の量を測定するように構成されたセンサ、個人からの入力データを記録するように構成された少なくとも１つの入力スイッチ、少なくとも呼気一酸化炭素の量および収集時間を格納するように構成された記憶デバイス、呼気一酸化炭素の量および収集時間および入力データを外部電子機器に送信するように構成された送信機、および呼気の複数のサンプルを提出するためにユーザに警告を提供するように構成された警報器を含む。

本明細書中に記載される方法は、たばこを吸う患者のために禁煙を支援するプログラムを準備する方法も含んでよい。例えば、方法は、患者がたばこを吸ったかどうかを決定する少なくとも１つの生物学的指標を測定するステップと、患者がたばこを吸った時間に時間的に関連付けられた情報を含む複数の患者データを捕捉するステップと、第１の試験期間に患者の喫煙行動モデルを決定するために複数の患者データおよび少なくとも１つの生物学的指標の少なくとも１つを組み合わせるステップと、禁煙プログラムに必要な介入の程度を評価するために喫煙行動モデルを評価するステップと、喫煙行動モデルおよび介入の程度の概略報告を提供するステップとを含んでよい。

他の変形例では、本開示は患者に喫煙を思いとどまらせるためのシステムを含む。例えば、システムは、患者がたばこを吸ったかどうかを決定する少なくとも１つの生物学的指標を測定するためのセンサと、患者がたばこを吸った時間に時間的に関連する情報を含む複数の患者データを捕捉するように構成されたデータ収集デバイスとを含んでもよい。センサおよびデータ収集デバイスと連通するプロセッサであり、プロセッサは複数の患者データおよび少なくとも１つの生物学的指標を収集し、第１の試験期間にわたり患者の喫煙行動モデルを決定するように構成され、プロセッサは第２の試験期間の前に少なくとも１つの摂動信号を生成するように構成され、プロセッサは第２の試験期間にわたり捕らえられた患者データの少なくとも１つを分析し、試験済みの喫煙行動を決定し、プロセッサは試験済みの喫煙行動をモデル喫煙行動と比較して、患者が喫煙を思いとどまったかどうか判断する。

本開示は、患者に喫煙を思いとどまらせる方法も含む。例えば、そのような方法は患者がたばこを吸ったかどうかを決定する少なくとも１つの生物学的指標を測定するステップと、患者がたばこを吸った時間に時間的に関連する情報を含む複数の患者データを収集するステップと、少なくとも１つの生物学的指標を備えた複数の患者データを編集し、患者の喫煙行動モデルを決定するステップと、第２の試験期間の前に患者に影響を与える少なくとも１つの摂動信号を生成するステップと、第２の試験期間の間捕らえられた患者データの少なくとも１つを分析し、試験済みの喫煙行動を決定するステップと、試験済みの喫煙行動をモデル喫煙行動と比較し、喫煙行動モデルからの変更を決定し、患者が喫煙を思いとどまったかどうかを決定するステップとを含んでもよい。

他の変形例では、患者に喫煙を思いとどまらせるためのシステムは、患者がたばこを吸った時間を時間的に関連させた複数の患者の履歴データを含む患者の喫煙行動モデルを含むデータベースと、患者がたばこを吸ったかどうかを決定する少なくとも１つの生物学的指標を測定するためのセンサと、喫煙行動モデルを分析する際、およびプロセッサが少なくとも１つの摂動信号を試験期間前に生成する予期された喫煙イベントを決定する際、予期された喫煙イベントを決定するように構成され、患者が試験期間に喫煙を思いとどまったかどうか判断する試験期間に少なくとも１つの生物学的指標を調査するように構成され、患者が試験期間に喫煙を思いとどまったかどうか判断した後に喫煙行動モデルを含むデータベースを更新するプロセッサと、を含んでもよい。

喫煙を予防する方法の他の変形例は、患者がたばこを吸った時間に時間的に関連付けられた複数の患者履歴データを含む患者の喫煙行動モデルを含むデータベースにアクセスするステップと、喫煙行動モデルを分析する際に予期された喫煙イベントを評価するステップと、予期された喫煙イベントを決定する際に試験期間前に少なくとも１つの摂動信号を生成するステップと、患者が試験期間にたばこを吸ったかどうかを決定する少なくとも１つの生物学的指標を測定するステップと、患者が試験期間に喫煙を思いとどまったかどうか判断するために試験期間に少なくとも１つの生物学的指標を調査するステップと、患者が試験期間に喫煙を思いとどまったかどうか判断した後に喫煙行動モデルを含むデータベースを更新するステップと、を含んでもよい。

上記が、有効な禁煙のためのプログラムとともに喫煙行動を定量化する方法およびシステムのいくつかの簡単な記載である。発明の他の特徴および利点および実施形態は、以下の記載および添付図面から当業者に明白であり、図説のみの目的で、発明の具体的な形態は詳細に記載される。本明細書中に記載されるアクセスデバイスおよび手順の変形は、様々な実施形態の特徴または実施形態自体の組み合わせを可能なところならどこでも含む。

本開示は様々な例におけるたばこについて議論するが、本明細書中に示された方法、システムおよび改良は、任意のタイプのたばこの煙または他の吸入された種類の煙に適用することができる。そのような場合、本開示は、「たばこ」を適切な種類のたばこまたは煙生成製品（葉巻き、パイプなどを含み、これらに限定されない）への置換を考慮する。

図１は、本開示のいくつかの実施形態に従って、ウェアラブルデバイス、モバイルデバイス、およびウェアラブルデバイスおよびモバイルデバイスと通信するリモートサーバを含む実例となるシステムを示す図である。 図２は、本開示のいくつかの実施形態に従って、ウェアラブルデバイスと通信するウェアラブルデバイスおよびリモートサーバを含む他の実例となるシステムを示す図である。 図３は、本開示のいくつかの実施形態に従って、光電式容積脈波記録法（ＰＰＧ）センサを使用するカルボキシヘモグロビン（ＳｐＣＯ）および酸素ヘモグロビン（ＳｐＯ２）のレベルの測定を考慮に入れて、様々なタイプのヘモグロビン用の実例となる光吸収曲線を示す図である。 図４は、本開示のいくつかの実施形態に従って、禁煙プログラムを始める前に典型的な５日間のモニタリング期間のＳｐＣＯの患者の変化レベルのチャートを示す図である。 図５は本開示のいくつかの実施形態に基づく、禁煙プログラムを始める前の典型的な日数にわたりＳｐＣＯレベルの傾向および患者の喫煙トリガーを示す図である。 図６は、本開示のいくつかの実施形態に基づく、ＳｐＣＯレベルを記憶するためのデータ構造および典型的な日数にわたり患者の喫煙トリガーを示す図である。 図７は、本開示のいくつかの実施形態に基づく、患者の喫煙行動を検知するための実例となるフローチャートを示す図である。 図８は、本開示のいくつかの実施形態に基づく、患者のための５日間の評価の後のサンプルレポートを示す図である。 図９は、本開示のいくつかの実施形態に基づく慣らしおよび禁煙プログラム中に患者のＳｐＣＯレベルの実例となるチャートを示す図である。 図１０は、本開示のいくつかの実施形態に基づく、ＳｐＣＯ、ＳｐＯ２、心拍数、呼吸数、血圧および体温のような測定を示す実例となるスマートフォンアプリケーションのスクリーンを示す図である。 図１１は、本開示のいくつかの実施形態に基づく、患者が入力したデータを受け取るための実例となるスマートフォンアプリケーションのスクリーンを示す図である。 図１２は、本開示のいくつかの実施形態に基づく、喫煙予防プロトコルを実施する実例となるスマートフォンアプリケーションのスクリーンを示す図である。 図１３は、本開示のいくつかの実施形態に基づく、患者のためのゲームとして禁煙プロセスを表すための実例となるスマートフォンアプリケーションのスクリーンを示す図である。 図１４は、本開示のいくつかの実施形態に基づく、予測される喫煙イベントを予想し予防するための実例となるフローチャートを示す図である。 図１５は、本開示のいくつかの実施形態に基づく、予防プロトコルが成功したかどうか判断するための図１４のステップ１４１４の実例となるフローチャートを示す図である。 図１６は、本開示のいくつかの実施形態に基づく、ＰＰＧセンサを用いて患者のＳｐＣＯレベルの１回の測定のための実例となるフローチャートを示す図である。 図１７は、本開示のいくつかの実施形態に基づく、喫煙イベントを検知するための実例となるフローチャートを示す図である。 図１８は、本開示のいくつかの実施形態に基づく、患者の喫煙行動のためのモデルに１つ以上の摂動を適用するための実例となるフローチャートを示す図である。 図１９は、たばこの煙への個人の曝露をさらに定量化するとともに、本明細書中に記載される複数の態様を用いて個人の喫煙行動に影響を与えるためのシステムおよび／または方法の他の変形例を示す図である。 図２０Ａは、図１９に示されるシステムの変形例とともに収集することができるデータの視覚的な表現を説明する図である。 図２０Ｂは、図１９に示されるシステムの変形例とともに収集することができるデータの視覚的な表現を説明する図である。 図２１は、ある期間にわたるｅＣＯ曲線を決定するために使用されるデータセットの例を示し、個人の喫煙行動に起因するｅＣＯは、各間隔のｅＣＯ負担またはｅＣＯ負荷を決定するために様々な時間間隔にわたって定量化され得る。 図２２は、個人の喫煙行動を評価するための様々な他の情報と同様に生体データも表示する例を説明する図である。 図２３は、図２２に示される情報と類似する情報をダッシュボード表示する他の変形例を示す図である。 図２４Ａ〜図２４Ｃは、呼気一酸化炭素、収集時間、および個人の喫煙行動を理解することを試みる個人に役立つために定量化され表示されるたばこデータを含むデータセットの他の変形例を説明する図である。 図２５Ａ〜図２５Ｈは、究極的に禁煙を支援し個人の非喫煙者としてのステータスを維持するため個人の喫煙行動を識別するための治療計画を実行するために使用される、上記のシステムおよび方法の他の変形例を説明する図である。

対話型のスクリーニングを備えた禁煙用システムおよび方法について説明する。システムおよび方法は、患者の一酸化炭素レベル、呼気一酸化炭素レベル（ｅＣＯ）、カルボキシヘモグロビン（ＳｐＣＯ）、酸素ヘモグロビン（ＳｐＯ２）、心拍数、呼吸数、血圧、体温、発汗、心拍数変動、電気的なリズム、パルス速度、電気皮膚反応、瞳孔サイズ、地理的な位置、環境、周囲の温度、ストレッサー、ライフイベントおよび他の適切なパラメータの１つ以上の測定に基づいて患者の喫煙行動を非侵襲的に検知し定量化する。なお、ＳｐＣＯとｅＣＯが患者の血液の中でＣＯレベルを測定する２つの方法である。

いくつかの実施形態では、本明細書中に記載されるシステムおよび方法は、医師、歯科医師を受診または他の健康関連の予約をする際に、一般母集団をスクリーニングすることを提供する。ウェアラブルデバイスは、例えば毎年の訪問中に、最近の喫煙行動を検知するために、また、患者に適用することができ、陽性の場合、喫煙者にさらなる試験を紹介し、究極的には禁煙プログラムを紹介する。いくつかの実施形態では、ウェアラブルデバイスは１回の現場測定として適用される。いくつかの実施形態では、患者には、ある期間、例えば１日、１週または他の適切な期間の間、外来患者として装着するためのウェアラブルデバイスを備える。着用時間が長くなるほど、喫煙行動の検知の感度が高くなり、喫煙行動に関係する変数を定量化する際の精度が高くなるかもしれない。

適切な期間（例えば５日）、ウェアラブルデバイスを装着すると、複数のパラメータはリアルタイムでまたはほぼリアルタイムで測定することができる。これらのパラメータは、限定されないが、ＣＯ、ｅＣＯ、ＳｐＣＯ、ＳｐＯ２、心拍数、呼吸数、血圧、体温、発汗、心拍数変動、電気的なリズム、パルス速度、電気皮膚反応、瞳孔サイズ、地理的な位置、環境、周囲の温度、ストレッサー、ライフイベント、また他の適切なパラメータ含んでもよい。ウェアラブルデバイスからのデータは、毎日の終わりにリアルタイムで、ほぼリアルタイムで、または他の適切な時間間隔によって、スマートフォンまたはクラウドサーバまたは他の適切なデバイスに送信することができる。ウェアラブルデバイスまたはスマートフォンは、限定されないが、移動、位置、時刻、患者が入力したデータおよび他の適切なパラメータを含むパラメータを測定することができる。患者が入力したデータは、ストレッサー、ライフイベント、位置、日々のイベント、ニコチンパッチまたは他のニコチン製剤の投与、禁煙のための他の薬剤の投与および他の適切な患者が入力したデータを含んでもよい。例えば、患者が入力したデータのうちいくつかは、通話、運動、仕事、スポーツ、ストレス、性別、飲酒、喫煙および他の適切な患者が入力したデータに関する情報を含んでもよい。受信データは、編集され、傾向のために分析され、リアルタイムまたは期間が終わった後のどちらかに関連付けられてもよい。

上記測定されたパラメータから、喫煙に関する情報は、ウェアラブルデバイス、スマートフォン、クラウドサーバまたは他の適切なデバイスに配置されるプロセッサによって引き出されてもよい。例えば、プロセッサは、ＣＯ、ｅＣＯ、ＳｐＣＯ傾向、平均、ピーク、変動、特定の曲線の特徴、変化の勾配および他のタイプの変更を決定するために情報を分析してもよく、日中の他のバイオメトリック変数およびコンテキスト変数傾向との関連、およびそれらの変数が喫煙の前と最中と後にどのように変わるかを決定してもよい。プロセッサは、ＣＯ、ｅＣＯ、ＳｐＣＯ傾向を分析して、吸われたたばこの総数、１日当たりの吸われたたばこの平均数、１日当たりの吸われたたばこの最大数、吸われた各たばこの強度、吸われた各たばこの量、各たばこを吸う時間、１日の時間、１週の日、関連するストレッサー、地理学、位置および移動等のパラメータを決定する。例えば、所与の日のピークの総数は、吸ったたばこの数を含む一方、各ピークの形およびサイズ、および他の特性は、吸われた各たばこの強度および量を示すことができる。プロセッサは、心拍数および／または脈拍数データを分析して、傾向、平均およびピークおよび患者喫煙行動の間の相関性を決定することができる。例えば、プロセッサは、患者がたばこを吸う時期を予想することができる喫煙イベントの前またはそのイベント中に生じる頻脈または心拍数変動等の心拍数の変化を相関させることができる。この情報は禁煙プログラム中に喫煙イベントを先取りするために使用することができる。例えば、喫煙イベントが次の１０分以内に生じると予測される場合、患者は、ウェアラブルデバイスに格納されたニコチンのリザーバーからの経皮貼布または経皮的送達によって配達等の複数のメカニズムのうちのどれによってもニコチンの服用量を伝えることを通知されることができる。

いくつかの実施形態では、本明細書中に記載されるシステムおよび方法は２つの試験期間の患者の喫煙行動の評価を提供する。第１の試験期間に、患者は通常するように行動する。ウェアラブルデバイス、スマートフォン、クラウドサーバまたは他の適切なデバイス内に配置されるプロセッサは、患者の喫煙行動に関連する患者データを受け取る。試験期間の目的が患者の喫煙パターンを観察することであるので、患者の参加はわずかしかまたは全くない。第２の試験期間の前に、プロセッサは、患者がどのように喫煙するかのモデルを決定する。

他の試験期間に、プロセッサは、喫煙行動が変わるかどうか確かめるためにモデルに一連の摂動を適用する。摂動は機械学習プロセスを用いてモデルに適用することができる。機械学習プロセスは摂動を伝えて、結果をテストし、従って摂動を調節する。プロセッサは、機械学習プロセスによって選択肢を試すことにより識別された行動の変化を達成するために、何が最良に働くかを決定する。

各々いくつかの次元で、いくつかのタイプの摂動があってもよい。例えば、摂動は、喫煙イベントの前にまたはそのイベント中にテキストメッセージを送信すると喫煙イベントが回避されるか短くなるかであってもよい。摂動内の次元は、異なる送信者、異なるタイミングおよび／またはテキストメッセージのための異なる内容であってもよい。他の実施例において、摂動は、その日のうちある回数、喫煙イベントの前またはイベント中の通話が喫煙イベントを回避するか短くなるかであってもよい。摂動内の次元は、異なる訪問者、異なるタイミングおよび／または通話のための異なる内容であってもよい。さらに他の実施例において、摂動は、患者に１日の数ポイントで患者の喫煙行動を振り返るように警告することが、ある期間の喫煙をその後回避するかであってもよい。次元は、その回避が消滅させるかどうか、そしていつ消滅するかを判断することを含むことができる。他の実施例において、摂動は、患者の喫煙イベントを回避するか短くするための報酬、チームプレーまたは他の適切なトリガであることができる。

いくつかの実施形態では、本明細書中に記載されるシステムおよび方法は患者のための禁煙プログラムを開始し設定することを提供する。患者がウェアラブルデバイスを装着する間に５日間の評価を終えた後、十分なデータセットはシステムによって編集、分析され、禁煙プログラムのための患者または医師に送達される。例えば、サンプルレポートは、１０月１日から１０月６日までジョーンズ氏は合計１７５本、１日平均３５本のたばこを吸い、１日最大４５本のたばこを吸ったことを示すことができる。ジョーンズ氏のＣＯレベルは平均で５．５％、最大で２０．７％で、５日間の評価期間の６０％の間は４％を超えたままであった。ジョーンズ氏のトリガーは、仕事、ホームストレッサー、および通勤を含んだ。その報告書は、ジョーンズ氏の喫煙習慣を考慮して、高用量およびニコチン補充治療を開始するための頻度ニコチンレベル予測を推奨する。これは、治療レジメンが最初から患者ニーズにカスタマイズされる場合、禁煙プログラム中の患者コンプライアンスのより高い可能性を実現することができる。

いくつかの実施形態では、５日間評価中に収集されたデータは、患者が通常通り喫煙し、禁煙プログラム前に、患者のバイタルサイン、例えばＣＯ、ｅＣＯ、ＳｐＣＯレベル用のベースラインを確立するために用いられる。システムは、収集されたデータ中のＣＯ、ｅＣＯ、ＳｐＣＯレベルの中の変動に基づいた患者のバイタルサインのためのベースライン曲線を生成することができる。ベースライン曲線は、患者のＣＯ、ｅＣＯ、ＳｐＣＯレベルの将来の測定に対して匹敵するための参照として役立つことができる。

いくつかの実施形態では、患者は禁煙プログラムに入るためのプロセスを開始するために、医師またはカウンセラーと協同する。医師と患者との前に客観的データを有することは、禁煙プログラムのために、および薬剤を設定することおよび計画を助言することのために設定において支援することができる。いくつかの実施形態では、システムは、評価期間からのデータに基づき、禁煙プログラムを自動的に設定する。収集されたデータは、禁煙プログラム開始に影響を与え、薬剤選択を支援し投与量を決めることにより患者がプログラムに入る直前に患者のために設定することができる。例えば、より高用量で頻繁な喫煙の表示は、より高用量のニコチン補充療法用量または複数の薬剤（例えば、バレニクリン等のニコチン中毒を治療するために用いられた薬物を追加すること）の開始を促進することができる。

収集されたデータは、禁煙プログラム開始に影響を与え、頻度、タイプおよび患者に求められるカウンセリングの期間を決定することにより設定することができる。データは喫煙者ニーズの階層化に結びつくことができる。例えば、最も高用量で喫煙する最もリスクが高い喫煙者は、得られる介入はより多くなり、一方でリスクがより低い喫煙者は得られる介入はより少なくなる。介入は、患者がたばこを吸いそうな日のある時に、患者の配偶者、友達、医師または他の適切な利害関係者から、テキストメッセージ、通話、ソーシャルネットワーキングメッセージまたは他の適切なイベントを含むことができる。

収集されたデータは、喫煙行動を上記のすべての変数（喫煙を促すストレッサー、時刻、およびこれらのトリガーを認識するために患者に事前にカウンセリングするために使用される他の適切な変数など）と関連付けることにより、禁煙プログラムの開始および設定に影響を与えることができる。カウンセリングの介入は、これらのストレッサーを標的にすることができる。介入は、これらの時間帯のテキストメッセージや電話など、患者の１日の時間帯を対象とすることができる。収集されたデータは、喫煙行動に基づいてピアグループを割り当てることで、禁煙プログラムの開始および設定に影響を与えることができる。収集されたデータは、喫煙イベントを予測および／または回避するために用いることができる。例えば、頻脈または心拍数の変動がほとんどの喫煙イベントに先行する場合、これは警告を鳴らすことができ、患者は薬物の投与量を管理するか、ピアグループ、医師、またはカウンセラーから電話を受けることができ、それにより喫煙イベントを回避できる。

いくつかの実施形態では、本明細書中に記載されるシステムおよび方法は、患者のための禁煙プログラムへの参加を維持することを提供する。一旦禁煙プログラムに入ると、患者は監視用のウェアラブルデバイスを引き続き着用することができる。システムは、ＣＯ、ｅＣＯ、ＳｐＣＯベースラインの設定や、このベースラインに対する進行状況の追跡などの分析ツールを採用することができる。例えば、傾向は０まで落ちて、そこに（これ以上の喫煙を示さずに）とどまることができる。傾向は、山および谷で徐々に低下することができる（喫煙の減少を示す）。傾向はゼロに低下し、その後再発をスパイクすることができる（再発を示す）。

システムは、患者のためのプロセスをゲームとして提示し、進行状況の可視性を向上させることができる。例えば、システムは、一定期間の喫煙をやめる代わりに、患者に小さな報酬を提供することができる。いくつかの実施形態では、システムは、リモートモニタリングのためにリアルタイムでデータをヘルスケアプロバイダーに送信し、プロバイダーが患者を毎日オフィスにいなくても患者ケアを効率的にモニタリングおよび調整できるようにする。

いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステムおよび方法は、患者が禁煙に成功した後のフォローアッププログラムを提供する。禁煙が成功し、システムによって検証された後、再発の早期検出システムとして、患者はウェアラブルデバイスを長期間（例えば、数か月から２年）着用する。システムはデータを集めて、禁煙プログラムのために上記のような助言戦略を採用することができる。

いくつかの実施形態では、本明細書中に記載されるシステムおよび方法は、モバイルデバイスおよびサーバと通信する１つ以上のモバイルデバイスを含むシステムを提供する。図１は、デバイス１０２、デバイス１０４、およびデバイス１０２および１０４と通信するサーバ１０６を含むそのようなシステムの例示的な実施形態１００を示す。デバイス１０２は、患者の喫煙行動の検知を支援する。デバイス１０２は、プロセッサ、メモリ、およびデバイス１０４および／またはサーバ１０６からデータを送受信するための通信リンクを含む。デバイス１０２は、患者のＣＯ、ｅＣＯ、ＳｐＣＯ、ＳｐＯ２、心拍数、呼吸数、血圧、体温、発汗、心拍変動、電気的リズム、パルス速度、電気皮膚反応、瞳孔サイズ、地理的位置、環境、周囲温度、ストレッサー、ライフイベント、およびその他の適切なパラメータの１つ以上の測定に基づいて患者の喫煙行動を測定する１つ以上のセンサを含む。例えば、デバイス１０２は、ＣＯ、ｅＣＯ、ＳｐＣＯおよびＳｐＯ２を測定するためのＰＰＧ系センサ、心拍数および血圧を測定するための心電図系センサ、呼吸数を測定するための音響信号処理系センサ、身体を測定するためのウェアラブル温度センサ、皮膚コンダクタンスを測定するための皮膚電気活動系センサ、脳波、ＣＯと他の変数を測定する皮膚、脂肪または筋肉に配置された埋め込み型センサ、口腔内ＣＯセンサ、周囲ＣＯセンサ、およびその他の適切なセンサを含み得る。これらのセンサは、最適なモニタリングを行うために、身体上または体内のさまざまな位置に配置できる。

デバイス１０２は、持ち運び可能または着用可能であり得る。例えば、デバイス１０２は、腕時計と同様の方法で着用可能であってもよい。他の実施例では、デバイス１０２は、持ち運び可能または着用可能であり、指先、耳たぶ、耳介、つま先、胸部、足首、腕、皮膚のひだ、または他の適切な身体部分に取り付けられ得る。デバイス１０２は、クリップ、バンド、ストラップ、接着剤で塗布されたセンサパッド、または他の適切な媒体を介して適切な身体部分に取り付けられ得る。例えば、デバイス１０２は指クリップによって指先に付けられうる。他の実施例では、デバイス１０２は耳クリップによって耳たぶ又は耳介に取り付けられ得る。さらに他の実施例では、デバイス１０２はつま先クリップによってつま先に取り付けられ得る。さらに他の実施例では、デバイス１０２はチェストストラップによって胸に取り付けられ得る。さらに他の実施例では、デバイス１０２は足首バンドによって足首に取り付けられ得る。さらに他の実施例では、デバイス１０２は二頭筋または三頭筋のストラップによって腕に取り付けられ得る。さらに他の実施例では、デバイス１０２はセンサパッドによって皮膚のひだに取り付けられ得る。

デバイス１０２は、患者にサンプルを要求することができ、またはデバイスは、着用されている場合、患者の意志を必要とせずにサンプルを採取することができる。サンプリングは、散発的、連続的、ほぼ連続的、定期的、またはその他の適切な間隔に基づいて行うことができる。いくつかの実施形態では、サンプリングは、センサが測定を実行できる限り頻繁に継続的に実行される。いくつかの実施形態では、サンプリングは、５分や１５分などの設定された時間間隔または他の適切な時間間隔の後で継続的に実行される。

デバイス１０２は、ＰＰＧなどの経皮的方法を使用してＳｐＣＯを監視するための１つまたは複数のセンサを含む。経皮モニタリングは、透過法または反射法を採用することができる。デバイス１０４はスマートフォンまたは他の適切なモバイルデバイスでありうる。デバイス１０４は、プロセッサ、メモリ、および、デバイス１０２および／またはサーバ１０６からデータを送受信するための通信リンクを含む。デバイス１０４はデバイス１０２からデータを受信することができる。デバイス１０４は、加速度計、全地球測位システムベースのセンサ、ジャイロスコープセンサ、および記載されたパラメータを追跡するための他の適切なセンサを含み得る。デバイス１０４は、動き、場所、時刻、患者が入力したデータ、および他の適切なパラメータを含むがこれらに限定されない特定のパラメータを測定することができる。

デバイス１０４によって受信された患者入力データは、ストレッサー、ライフイベント、地理的位置、毎日のイベント、ニコチンパッチまたは他の処方の投与、禁煙のための他の薬物の投与、および他の適切な患者入力データを含み得る。例えば、患者が入力したデータの一部は、電話、運動、仕事、スポーツ、ストレス、性別、飲酒、喫煙、および他の適切な患者が入力したデータに関する情報を含み得る。テキストメッセージ、通話、サーフィン、ゲーム、およびその他の適切な使用のためのスマートフォンの患者の使用も、喫煙行動と相関する可能性があり、これらの相関は、行動の予測および行動の変化に利用される。デバイス１０４またはサーバ１０６（データを受信した後、データを編集し、傾向についてデータを分析し、リアルタイムで、または指定された期間が完了した後にデータを相関させることができる。サーバ１０６は、プロセッサ、メモリ、およびデバイス１０２および／またはデバイス１０４との間でデータを送受信するための通信リンクを含む。サーバ１０６は、例えば、医療提供者のサイトまたは他の適切な場所で、デバイス１０２および１０４から離れて配置され得る。

図２は、デバイス２０２およびデバイス２０２と通信するサーバ２０４を含むシステムの例示的な実施形態２００を示す。デバイス２０２は、患者の喫煙行動の検知を支援する。デバイス２０２は、プロセッサ、メモリ、およびサーバ２０４との間でデータを送受信するための通信リンクを含む。デバイス２０２は、持ち運び可能または着用可能であり得る。例えば、デバイス２０２は、腕時計と同様の方法で着用可能であってもよい。デバイス２０２は、患者のＣＯ、ｅＣＯ、ＳｐＣＯ、ＳｐＯ２、心拍数、呼吸数、血圧、体温、発汗、心拍変動、電気リズム、パルス速度、電気皮膚反応、瞳孔サイズ、地理的位置、環境、周囲温度、ストレッサー、ライフイベント、およびその他の適切なパラメータの１つ以上の測定に基づいて患者の喫煙行動を測定する１つ以上のセンサ２０６を含む。

デバイス２０２は、動き、場所、時刻、患者が入力したデータ、および他の適切なパラメータを含むがこれらに限定されない特定のパラメータを測定するための１つまたは複数のセンサ２０８を含み得る。患者が入力したデータには、ストレッサー、ライフイベント、場所、毎日のイベント、ニコチンパッチまたは他の処方の投与、禁煙のための他の薬物の投与、および他の適切な患者入力データが含まれる。患者が入力したデータは、例えばデバイス１０４などのモバイルデバイス上の患者へのプロンプトに応答して受信されるか、または患者の意志でプロンプトを表示することなく入力され得る。例えば、患者が入力したデータの一部は、電話、運動、仕事、スポーツ、ストレス、性別、飲酒、喫煙、および他の適切な患者が入力したデータに関する情報を含み得る。デバイス２０２またはサーバ２０４（データを受信した後）は、データを編集し、傾向についてデータを分析し、リアルタイムで、または指定された期間が完了した後にデータを相関させることができる。サーバ２０４は、プロセッサ、メモリ、およびデバイス２０２からデータを送受信するための通信リンクを含む。サーバ２０４は、例えば、ヘルスケアプロバイダーサイト、または他の適切な場所で、デバイス２０２の遠隔に配置され得る。

いくつかの実施形態では、デバイス１０２または２０２は検知器ユニットおよびコミュニケーションユニットを含む。デバイス１０２または２０２は、その特定の機能に適切なユーザインターフェースを含み得る。ユーザインターフェースは、タッチスクリーン、キーボードまたは他の適切な入力メカニズムによって入力を受信することができる。検出器ユニットは、喫煙行動を示す患者からの生物学的パラメータの入力を使用して物質を検出することができる少なくとも１つの試験要素を含む。検出器ユニットは、肺からの呼気、唾液、または組織を通過または反射する光の波長など、患者からの生物学的入力を分析する。いくつかの実施形態では、検出器ユニットはＰＰＧを使用して患者ＳｐＣＯを監視する。検出器ユニットは、ＳｐＯ２、心拍数、呼吸数、血圧、体温、発汗、心拍数の変動性、電気的リズム、脈拍速度、電気皮膚反応、瞳孔サイズ、地理的位置、環境、周囲温度、ストレッサー、ライフイベント、およびその他の適切なパラメータを含むがこれらに限定されない他の多くの変数を任意に測定できる。呼吸系センサの場合、患者の入力には、検出器ユニットの一部としてチューブに吹き込むことが含まれる。唾液または他の体液系センサの場合、患者の入力には、検出器ユニットに設けられたテストチャンバー内に流体サンプルを配置することが含まれる。

ＰＰＧなどの光系センサの場合、患者の入力には、指または露出した皮膚の他の領域へのエミッター検出器の配置が含まれ得る。検出器ユニットは、日付と時刻を記録し、標的物質の存在を定量化し、将来の分析のためにデータを保存し、および／または分析のために他の場所、例えばデバイス１０４またはサーバ１０６にデータを送信する。通信ユニットは、有線または無線接続を介して他のデバイス、例えばデバイス１０４との通信リンクを確立するための適切な回路を含む。無線接続は、ＷＩ−ＦＩ（登録商標）、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）、無線周波数、または他の適切なプロトコルを使用して確立できる。

図３は、光ベースのセンサを使用してＳｐＯ２およびＳｐＣＯを分析するための適切な波長の例示的な実施形態３００を示す。患者のＳｐＣＯは、患者の呼気を適切なセンサで断続的にテストすることで測定できる。他の実施例では、患者のＳｐＣＯは、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）などの経皮的方法を使用して測定することができる。ＳｐＣＯは、患者の組織、例えば、耳たぶ、耳介、指先、つま先、皮膚のひだ、または他の適切な身体の一部に光を通し、さまざまな波長の減衰を分析することによって検出される。ＳｐＯ２は通常、３０２（６６０ｎｍ）と３０６（９４０ｎｍ）などの２つの波長を使用して測定される。ＳｐＣＯは、例えば、３０２（６６０ｎｍ）、３０４（８１０ｎｍ）、および３０６（９４０ｎｍ）などの３つの波長、または、例えば、５００〜１０００ｎｍの範囲の７つ以上の波長を使用して測定することができる。そのようなＰＰＧセンサは、指クリップ、バンド、接着剤で塗布されたセンサパッド、または他の適切な媒体を介して実装することができる。多くのパルスオキシメータで使用されているように、ＰＰＧセンサは透過性があり得る。透過型ＰＰＧセンサでは、２つ以上の光の波形が患者の組織（指など）を介して送信され、ターゲットの反対側のセンサ／レシーバが受信した波形を分析してＳｐＣＯを決定する。あるいは、ＰＰＧセンサは反射的でありうる。反射ＰＰＧセンサでは、光がターゲット（例えば、指）に向けて照射され、レシーバ／センサが反射光を取得してＳｐＣＯの測定値を決定する。さらなる詳細について以下に述べる。

経皮または経粘膜センサは、組織を通過する光信号の減衰の分析に基づいて、血中ＣＯレベルおよび他のパラメータを非侵襲的に決定することができる。透過型センサは通常、耳たぶ、耳介、指先、つま先、皮膚のひだ、または他の適切な身体部分などの薄い身体部分に対して配置される。光は組織の片側から照射され、反対側で検出される。片側の光ダイオードは、特定の波長セットに調整される。反対側のレシーバまたは検出器は、送信される波形と、減衰される量を検出する。この情報は、ヘモグロビン分子、つまりＳｐＯ２および／またはＳｐＣＯへのＯ２および／またはＣＯの結合率を決定するために使用される。

反射率センサは、手首などの厚い体の部分に使用できる。表面で照らされた光は、反対側では測定されず、代わりに表面から反射された光の形で同じ側で測定される。反射光の波長と減衰を使用して、ＳｐＯ２および／またはＳｐＣＯを決定する。いくつかの実施形態では、患者の手首の動きによる問題は、加速度計を使用して修正される。例えば、加速度計からの情報は、モーションによるＳｐＯ２およびＳｐＣＯ値のエラーを修正するために使用される。そのようなセンサの例は、「非侵襲的マルチパラメータ患者モニタ」と題された米国特許第８，２２４，４１１号に開示されている。適切なセンサの他の例は、「反射率および／または透過型パルスオキシメータ」と題された米国特許第８，３１１，６０１号に開示されている。これらの２つの米国特許は、参照により本明細書に組み込まれるすべての資料を含め、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

デバイス１０２または２０２は、代理人がテストプロンプトに応答したりシステムに打ち勝とうとするテストシグナリングを有するのを防ぐために、指紋、網膜スキャン、音声ラベルまたは他の生体認証識別子などの患者の固有の特性を認識するように構成される。この目的のために、患者識別サブユニットはデバイス１０２または２０２に含まれ得る。当業者は、当技術分野で知られているように、指紋スキャナ、網膜スキャナ、音声アナライザ、または顔認識のうちの１つまたは複数を含むように、必要に応じて識別サブユニットを構成することができる。適切な識別サブユニットの例は、例えば、「フラッシュインターフェース式指紋センサ」と題された米国特許第７，７１６，３８３号、および「マルチモーダル認証」と題された米国特許出願公開第２００７／０００５９８８号に開示され、その全体が参照により本明細書に含まれる。

識別サブユニットは、生物学的入力が試験要素に提供されるときに、患者の写真またはビデオを自動的に記録するための組み込みスチルまたはビデオカメラを含み得る。使用される識別プロトコルのタイプに関係なく、デバイス１０２または２０２は、例えば、時間参照によって識別を特定の生物学的入力と関連付け、その情報を後の分析のためにその特定の生物学的入力に関する他の情報とともに格納することができる。

患者はまた、例えば、呼気を検査するときに、ポンプ、ブラダー（ｂｌａｄｄｅｒ）、ふくらみ（ｂｉｌｌｏｗｓ）、または他のデバイスで検出器に吹き込むことによって、検出器を無効にしようと試みることができる。唾液試験の実施形態では、患者は、水等の清潔な液体を代用することを試みることができる。光系センサについては、患者は、彼または彼女の代役を務めてくれるように友人に依頼することができる。これらの試みに打ち勝つための手段をシステムに組み込むことができる。例えば、デバイス１０２または２０２は、実際の呼吸送達とシミュレートされた呼吸送達とを区別する機能を組み込むことができる。この機能は、酸素と二酸化炭素、およびターゲット物質（一酸化炭素など）を検出するように検出器ユニットを構成することによって組み込むことができる。このようにして、検出器ユニットは、分析されているガスが周囲の空気よりも酸素が少なく二酸化炭素が高い呼気から来ていることを確認できる。他の実施例では、検出器ユニットは、唾液と他の液体とを区別するために、唾液中に自然に発生する酵素を検出するように構成され得る。さらに他の実施例では、光ベースのセンサを使用して、ＣＯレベル以外の血液化学パラメータを測定することができ、したがって、結果を、患者の血液化学を表す既知のサンプルと比較することができる。

いくつかの実施形態では、デバイス１０４（例えば、スマートフォン）は、リアルタイムで、ほぼリアルタイムで、または適切な間隔に従って定期的に、デバイス１０２（例えば、ウェアラブルデバイス）から測定値を受信する。デバイス１０４は、特定の入力を患者に促すためのユーザインターフェースを提供することができる。デバイス１０４は、収集されたデータの特定の出力を表示するためのユーザインターフェースを提供することができる。デバイス１０４は、患者が、プロンプトすることなく、またはプロンプトに応答して、自分の状態に関連すると患者が信じている情報を入力することを許可することができる。このような情報には、ストレスを感じたり不安を感じたりするなど、患者の心の状態に関する情報を含むことができる。そのようなプロンプトなしの情報は、プロンプトなしの入力に時間的に最も近い生物学的入力に関連付けられる、またはプロンプトなしの入力の後に発生する第１の生物学的入力に関連付けられるなど、所定のアルゴリズムに基づいて生物学的入力に相関させることができる。サーバ１０６（例えば、ヘルスケアデータベースサーバ）は、デバイス１０２および１０４の一方または両方からそのようなデータを受信することができる。いくつかの実施形態では、データは、デバイス１０２、１０４、および１０６のうちの１つまたは複数の組み合わせに格納され得る。データは、患者、患者の医師、ピアグループ、家族、カウンセラー、雇用主、その他の適切な利害関係者など、さまざまな利害関係者に報告され得る。

いくつかの実施形態では、ウェアラブルデバイス、例えば、デバイス１０２または２０２は、例えば、通常の年間通院中に患者に適用されて、喫煙行動を検出し、その後、喫煙者にプログラムを中止するように指示することができる。患者は、一定期間、例えば、１日、１週間、または他の適切な期間、外来患者として着用するためのウェアラブルデバイスを提供される。より長い時間着用すると、喫煙行動の検出においてより高い感度を提供し、喫煙行動に関連する変数を定量化する際により高い精度を提供することができる。以下の図７は、喫煙行動を検出するための例示的なフロー図を提供し、以下でより詳細に説明される。

いくつかの実施形態では、雇用主は従業員に、ウェアラブルデバイスを１日、１週間、または他の適切な期間など、自発的に着用するように依頼する。インセンティブプログラムは、肥満、高脂血症、糖尿病、高血圧、および他の適切な健康状態の生体認証スクリーニングのプログラムに類似し得る。いくつかの実施形態では、ヘルスケア保険会社は、喫煙行動を検出するために適切な期間ウェアラブルデバイスを着用するよう加入者に依頼する。定量化されている喫煙行動に基づいて、これらの患者は、本開示に記載されているような禁煙プログラムを参照され得る。

ウェアラブルデバイスを適切な期間、例えば５日間着用すると、いくつかのパラメータがリアルタイムまたはほぼリアルタイムで測定され得る。これらのパラメータには、ＣＯ、ｅＣＯ、ＳｐＣＯ、ＳｐＯ２、心拍数、呼吸数、血圧、体温、発汗、心拍変動、電気的リズム、脈拍速度、電気皮膚反応、瞳孔サイズ、地理的位置、環境、周囲温度、ストレッサー、ライフイベント、およびその他の適切なパラメータが含まれ得るが、これらに限定されない。図４は、典型的な５日間の監視期間における患者の様々なレベルのＳｐＣＯについての例示的なチャート４００を示す。データポイント４０２および４０４は、高レベルのＣＯを示し、おそらく、高い喫煙イベントを示す。データポイント４０６および４０８は、患者が眠っていたか、または他の方法で占有されていたために、ＣＯのレベルが低いことを示している。適切な感度と特異性で喫煙イベントを検出するために、１つ以上のアルゴリズムを曲線上の細かいデータポイントに適用できる。例えば、アルゴリズムは、ＳｐＣＯ曲線の形状、開始点、上昇、勾配、ピーク、デルタ、下降勾配、上昇勾配、変化時間、曲線下面積、およびその他の適切な要因を分析して、喫煙イベントを検出する。

ウェアラブルデバイスからのデータは、リアルタイムで、毎日の終わりに、または他の適切な時間間隔に従って、スマートフォン（例えば、デバイス１０４）、またはクラウドサーバ（例えば、サーバ１０６または２０４）に送信されてもよい。スマートフォンは、移動、場所、時刻、患者が入力したデータ、および他の適切なパラメータを含むがこれらに限定されないパラメータを測定することができる。患者が入力したデータには、ストレッサー、ライフイベント、場所、毎日のイベント、ニコチンパッチまたは他の処方の投与、禁煙のための他の薬物の投与、および他の適切な患者入力データが含まれる。例えば、患者が入力したデータの一部は、電話、運動、仕事、スポーツ、ストレス、性別、飲酒、喫煙、および他の適切な患者が入力したデータに関する情報を含み得る。受信したデータは、リアルタイムで、または期間が完了した後に、編集され、傾向について分析され、相関付けられる。

上記で測定されたパラメータから、喫煙に関する情報は、例えば、デバイス１０２、１０４、または２０２、もしくはサーバ１０６または２０４に配置されたプロセッサを介して導出され得る。例えば、プロセッサは情報を分析して、ＣＯの傾向、平均、ピーク、関連、日中の他のバイタルサインの傾向、喫煙前、喫煙中、喫煙後にこれらのバイタルがどのように変化するかを判断する。図５は、分析された情報の例示的な図５００を示す。患者は図４の所与の日にズームインすることにより、図５に到着することができる。患者が眠っているとき、データポイント５０２はＳｐＣＯレベルを示す。データポイント５０４は、患者が起きるとき、ＳｐＣＯレベルが最低であることを示す。データポイント５０６、５０８、および５１０は、高いＳｐＣＯレベルが休憩、昼食、通勤などのトリガーに関連付けられていることを示している。プロセッサは、図５のＳｐＣＯ傾向を分析し、たばこの総数、１日あたりの平均たばこの数、１日あたりの最大たばこの数、各たばこの強度、各たばこの量、患者の喫煙イベントが禁煙プログラムに後に用いられる曲線上でどのように見えるか、時刻、曜日、関連するストレッサー、地理、場所、動きなどのパラメータを決定することができる。例えば、所与の日のピークの総数は、吸われたたばこの数を示すことができ、一方で各ピークの勾配は、吸われた各たばこの強度が煙を出したことを示すことができる。

図６は、患者データを格納するための例示的なデータ構造を示す。この実施形態では、データ構造６００は、図５に、データポイント、例えばデータポイント５０８、に関連した患者データ６０２を表す。患者データ６０２は、患者名６０４および患者の年齢６０６等の患者の情報を識別することを含む。患者データ６０２は図５中の曲線に相当する曲線データ６０８を含む。例えば、曲線データ６０８はデータポイント５０８に対応する曲線識別子６１０を含む。データポイント５０８に対応するデータは、デバイス１０２、１０４、または２０２、および／またはサーバ１０６または２０４、またはそれらの組み合わせによって収集され得る。曲線識別子６１０に関連したデータは日、時間および位置情報６１２を含む。データは、ＣＯとＯ２のレベル６１４等の患者バイタルサインを含む。データは、トリガー６１６のような患者が入力したデータを含む。患者が入力したデータは、例えば、デバイス１０４での患者へのプロンプトに応答して入力されてもよいし、患者の意志でプロンプトを表示せずに入力されてもよい。曲線データ６０８は、図５の追加データポイントのための曲線識別子６１８を含む。データ構造６００は、患者データを格納するために適切に適合され得る。

図７は、適切な評価期間にわたる患者の喫煙行動を検出するための例示的なフロー図７００を示す。患者がウェアラブルデバイスを適切な期間、例えば５日間着用すると、多数のパラメータがリアルタイムで、ほぼリアルタイムで、毎日の終わりに、または他の適切な時間間隔に従って測定される。これらのパラメータには、限定されないが、ＣＯ、ｅＣＯ、ＳｐＣＯ、ＳｐＯ２、心拍数、呼吸数、血圧、体温、発汗、心拍変動、電気的リズム、脈拍速度、電気皮膚反応、瞳孔サイズ、地理的場所、環境、周囲温度、ストレッサー、ライフイベント、およびその他の適切なパラメータを含む。ウェアラブルデバイスまたは他の適切なデバイスは、限定されないが、動き、場所、時刻、および他の適切なパラメータを含むパラメータを測定し得る。

ステップ７０２で、スマートフォン（例えば、デバイス１０４）内のプロセッサ、またはクラウドサーバ（例えば、サーバ１０６または２０４）は、記載された患者データを受信する。ステップ７０４で、プロセッサは、例えばスマートフォン上で患者に表示されるプロンプトに応答して患者が入力したデータ、および／または患者の意志に関するプロンプトなしで入力された患者データを受信する。患者が入力したデータには、ストレッサー、ライフイベント、場所、毎日のイベント、ニコチンパッチまたは他の処方の投与、禁煙のための他の薬物の投与、および他の適切な患者入力データが含まれる。ステップ７０６で、プロセッサは、受信したデータで患者データベースを更新する命令を送信する。例えば、プロセッサは、患者データベースをホストするヘルスケアプロバイダーサーバまたはクラウドサーバに患者データを送信することができる。

ステップ７０８で、プロセッサは患者データを分析して喫煙イベントを決定する。プロセッサは、データを編集し、傾向についてデータを分析し、リアルタイムで、または評価期間が完了した後にデータを関連付けることができる。例えば、プロセッサは情報を分析して、ＣＯの傾向、平均、ピーク、曲線の形状、関連、日中の他のバイタルサインの傾向、喫煙前と喫煙後のバイタルの変化を判断する。プロセッサはＳｐＣＯの傾向を分析して、喫煙したたばこの総数、１日あたりの平均たばこ数、１日あたりの最大たばこ数、各たばこの強度、時間、曜日、関連するストレッサー、地理、場所、動きなどのパラメータを決定する。例えば、特定の日のピークの総数は、喫煙されたたばこの数を示し、各ピークの勾配は、喫煙された各たばこの強度を示す。

ステップ７１０で、プロセッサは、決定された喫煙イベントおよび関連する分析を、記憶のために患者データベースに送信する。ステップ７１２では、プロセッサは、評価期間が終了したかを判断する。例えば、評価期間は５日または他の適切な期間でありうる。評価期間が終了していない場合、プロセッサはステップ７０２に戻り、追加の患者データを受け取り、データを分析し、それに応じて患者データベースを更新する。評価期間が終了している場合、ステップ７１４では、プロセッサはデータ収集と分析とを終了する。例えば、プロセッサは、評価期間の終わりに収集されたすべてのデータを評価して、以下に図８を参照して説明するようにレポートを作成することができる。

図７のステップまたは説明は、本開示の他の任意の実施形態と共に使用されてもよいことが考慮される。また、図７に関連して説明されるステップおよび説明は、本開示の目的をさらに進めるために、代替の順序で、または並行して行うことができる。例えば、これらのステップのそれぞれは、システムまたは方法の遅延を低減するかまたは速度を上げるために、必要に応じて任意の順序で、または並行して、または実質的に同時に実行することができる。さらに、図１に関連して説明されたデバイスまたは機器のいずれもが、図１（例えば、デバイス１０２、１０４、または１０６）または図２のデバイス（例えば、デバイス２０２または２０４）は、図７のステップの１つ以上を実行するために使用され得ることに留意すべきである。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、患者のための禁煙プログラムを開始および設定することを提供する。患者がウェアラブルデバイス（デバイス１０２または２０２など）を着用しながら５日間の評価を完了した後、完全なデータセットがシステムによって編集および分析され、禁煙プログラムのために患者または医師に配信される。図８は、分析からのサンプルレポートの実例となる実施形態８００を示す。例えば、レポートでは、１０月１日から１０月６日までに、ジョーンズ氏が合計１７５本のたばこを喫煙し、１日平均３５本、最大４５本のたばこを１日で喫煙したことが示されている。ジョーンズ氏のＣＯレベルは平均して５．５％で最大２０．７％であり、５日間の評価期間の６０％の間４％を超えていた。ジョーンズ氏のトリガーには、仕事、家庭でのストレス、通勤などがあった。報告書は、ジョーンズ氏の喫煙習慣を考慮して、ニコチン補充療法を開始するための高用量および高頻度のニコチンレベル予測を推奨している。

いくつかの実施形態では、患者は、医師またはカウンセラーと協力して、禁煙プログラムに入るプロセスを開始する。いくつかの実施形態では、システムは、評価期間からのデータに基づいて自動的に禁煙プログラムを設定する。図８のサンプル報告書は、ＳｐＣＯを測定し、ＣＯ曝露、関連するストレッサーに関するレポートを作成し、開始ニコチン用量要件を予測する一例である。例えば、喫煙量が多い喫煙者は、５日間の行動に基づいてプロセッサが推定できる禁煙プログラムの開始時にニコチン依存性が高くなる可能性があり、禁煙プログラムは患者をより高いニコチン補充療法量で開始する。これにより、多くの患者が離脱症状のために禁煙プログラムの早い段階で失敗するのを防ぐことができる。喫煙したたばこの平均数と最大数、ＳｐＣＯレベル、トリガーなどのレポートデータに基づいて、プロセッサは患者へのニコチンの投与量を決定する。例えば、プロセッサは、平均して１日あたりのたばこの閾値を超える数を喫煙する患者のための高用量のニコチンを決定することができる。レポートデータが更新されると、プロセッサはニコチンの投与量も更新することができる。

収集されたデータは、薬剤の選択および投与を支援することにより、プログラムに入る直前の患者の禁煙プログラムの開始および設定に影響を与える可能性がある。例えば、より高い喫煙の兆候は、より高いニコチン補充療法用量または複数の薬物（例えば、バレニクリンなどのニコチン中毒を治療するために使用される薬物の追加）から始めることを促し得る。収集されたデータは、患者に必要なカウンセリングの頻度、タイプ、および期間を決定することにより、禁煙プログラムの開始および設定に影響を与える可能性がある。データは喫煙者のニーズの層別化につながりうる。例えば、リスクの最も高い喫煙者は使用率が高く、介入の回数が増える可能性があるが、リスクの低い喫煙者への介入は少なくなる。例えば、介入には、患者の喫煙する可能性が高い特定の日の、患者の配偶者、友人、医者、または他の適切な利害関係者からのテキストメッセージ、電話、ソーシャルネットワーキングメッセージ、または他の適切なイベントが含まれる場合がある。

収集されたデータは、喫煙行動を上記のすべての変数（喫煙を促すストレッサー、時刻、およびこれらのトリガーを認識するために患者に事前にカウンセリングするために使用される他の適切な変数など）と関連付けることにより、禁煙プログラムの開始および設定に影響を与える可能性がある。カウンセリングの介入はこれらのストレッサーを対象とする場合があり、その日の時間帯にテキストメッセージや電話をかけるなど、患者の一日の時間帯を対象とした介入が行われる場合がある。収集されたデータは、喫煙行動に基づいてピアグループを割り当てることで、禁煙プログラムの開始および設定に影響を与える可能性がある。収集されたデータは、喫煙イベントを予測および／または回避するために使用できる。例えば、頻脈や心拍数の変動、または適切な変数のセットがほとんどの喫煙イベントに先行する場合、これは警鐘を鳴らし、患者は薬物の用量を管理するかまたはピアグループ、医師、またはカウンセラーから電話を受けることができる。図１２は、喫煙イベントを先取りする例示的な実施形態を示し、以下でより詳細に論じられる。 図１４および図１５は、予想される喫煙イベントを予測および予防するための例示的なフロー図を示し、以下でより詳細に論じられる。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、患者のための禁煙プログラムへの参加を維持することを提供する。禁煙プログラムに入ると、患者は、監視のために、ウェアラブルデバイス、例えば、デバイス１０２または２０２を引き続き着用することができる。システムは、ＳｐＣＯベースラインのセットアップや、このベースラインに対する進捗状況の追跡などの分析ツールを使用できる。傾向はゼロに落ちてそこにとどまることがある（これ以上の喫煙を示さない）。傾向は、山と谷とで徐々に低下する可能性がある（喫煙の減少を示す）。傾向はゼロに低下し、その後再発をスパイクする可能性がある（再発を示す）。

システムは、患者を参加させるためのグループまたは個人の進歩に対してわずかなまれな報酬を提供することによって、患者の参加戦略を採用することができる。システムは、患者に参加するための雇用者報酬、支払者、配偶者、またはピアグループを提供することができる。システムは、患者のためのプロセスをゲームとして提示し、進行状況の可視性を向上させることができる。図１３は、そのようなユーザインターフェースの例示的な実施形態を提供し、以下でより詳細に論じられる。いくつかの実施形態では、システムは、遠隔監視のためにリアルタイムでデータを医療提供者に送信し、提供者が患者を毎日オフィスにいる必要なく効率的に監視および調整できるようにすることができる。例えば、プロバイダーは、薬の種類と用量を調整したり、カウンセリングの強度を変更したり、積極的に励ましてもらうために電話やテキストを送信したり、患者が喫煙を控えなかった場合に介入をトリガーしたりするために、システムに指示を送ることができる。これは、高額でプロセスを効率的に自動化できるスタッフのいる禁煙電話回線に取って代わることがある。システムは、患者の転帰を改善するために、強度および頻度の増加を採用する場合がある。このシステムは、配偶者、雇用者、医療提供者、同僚、友人、およびその他の適切な関係者からのサポートを介して、予定された電話、テキストメッセージ、またはその他の適切なコミュニケーションを介して患者を励ますことができる。

図９は、患者が慣らしおよび禁煙プログラムに入るまでの平均の毎日のＳｐＣＯ傾向を追跡するための例示的なグラフ９００を示す。ＳｐＣＯ傾向が改善するにつれて、平均傾向は毎日追跡される。医師またはカウンセラーは、特定の日（現在または過去）にズームインして、詳細なＣＯと、ＣＯと他の測定されたパラメータおよび関連するストレッサー９１０との関連を確認することができる。禁煙プログラムにおける長期にわたるＣＯの傾向の可視性は、患者の脱落を防ぎ、喫煙の再発を防ぎ、薬物の滴定とカウンセリングを行い、結果を改善する可能性がある。例えば、データポイント９０２は、患者が禁煙プログラムに入る前のＣＯレベルを示している。データポイント９０４および９０６は、禁煙プログラム中にニコチン補充療法およびバレニクリン療法が施行されたときのＣＯレベルを示している。データポイント９０８は、患者が正常に禁煙したことを示している。この時点で、システムは再発を予防するために患者が再発予防プログラムに参加することを推奨する場合がある。

いくつかの実施形態では、本明細書に記載のシステムおよび方法は、患者が禁煙に成功した後のフォローアッププログラムを提供する。禁煙が成功し、システムによって検証された後、患者は、再発のための早期検出システムとして、ウェアラブルデバイス（デバイス１０２または２０２など）を長期間（例えば、数か月から２年）着用する。システムは、データを収集し、禁煙プログラムについて上述したようにカウンセリング戦略を採用することができる。

いくつかの実施形態では、患者は、ウェアラブルデバイス（例えば、デバイス１０２または２０２）と、スマートフォン用のアプリ（例えば、デバイス１０４）とを受け取り、いくつかの異なるパラメータを追跡することにより、遠隔および個人的に健康を評価することができる。患者は、必要に応じて、呼気サンプルを提出するか、ウェアラブルデバイスのセンサに指を１日に数回置くことができる。彼らはウェアラブルデバイスを着用して、より頻繁な、または継続的な測定を行うこともある。試験期間の終了時、例えば、５〜７日または他の適切な期間に、スマートフォンのプロセッサは、それらのＣＯ曝露および関連パラメータを計算することができる。図１０は、ＳｐＣＯ１００２、ＳｐＯ２１００４、心拍数１００６、呼吸数１００８、血圧１０１０、および体温１０１２などの測定値を示す例示的なアプリ画面１０００を示す。警告インジケータ１０１４および１０１６は、非定型的な測定のために提供され、喫煙が身体に及ぼす影響を潜在的に示す。システムは、警告インジケータ１０１４または１０１６が作動されたときに警告で患者にプロンプトすることができる。

システムは、患者に禁煙プログラムへの参加を勧め、そのようなプログラムのオプションを提供することができる。患者は、喫煙のそのような客観的な証拠を見て、禁煙プログラムに入ることに同意するかもしれない。システムはこのデータを患者の配偶者、医師、または患者の禁煙プログラムに関与する他の適切な利害関係者と共有する場合がある。例えば、システムは、利害関係者のモバイルデバイスであるアプリケーションとデータを共有するか、または電子メール、電話、ソーシャルネットワーキング、または他の適切な媒体を介してデータを含むメッセージを送信することができる。患者を禁煙プログラムに参加させるトリガーには、配偶者の提案、雇用主のインセンティブ、同僚のプレッシャー、個人の選択、病気、または他の適切なトリガーが含まれる。患者は自分で禁煙プログラムを開始するか、医師にデータを持ち込んで禁煙プログラムへの参加を支援することができる。

患者が禁煙プログラムで開始されている間、ウェアラブルデバイス（例えば、デバイス１０２または２０２など）は、喫煙行動に先行する心拍数、動き、位置などの患者の健康パラメータを引き続き監視し、治療を改善するために患者および／または彼の医師にデータを送信する。例えば、デバイス１０４上のスマートフォンアプリは、ストレッサー、ライフイベント、場所、毎日のイベント、ニコチンパッチまたは他の処方の投与、禁煙のための他の薬物の投与、および他の適切な患者が入力したデータを含むがこれらに限定されない患者が入力したデータを受信することができる。

図１１は、患者が入力したデータを受信するためのアプリ画面１１００の例示的な実施形態を示す。アプリ画面１１００は、例えば、患者のＣＯレベルの急上昇により、スマートフォンアプリが喫煙イベントの指示を受信したときに表示されてもよい。アプリ画面１１００は、喫煙イベントのトリガーを入力するようにユーザに促す。例えば、患者は、喫煙イベントをトリガーするものとしてオプション１１０２、１１０４、１１０６、および１１０８の１つから選択するか、またはオプション１１１０を選択して、トリガーに関するさらなる情報を提供することができる。喫煙イベントの他のトリガーには、電話、運動、スポーツ、ストレス、性別、および他の適切な患者入力データが含まれる。患者は、自発的にアプリ画面１１００を呼び出して、喫煙イベントのトリガー情報を入力することもできる。いくつかの実施形態では、患者データを受信するためのアプリ画面１１００は、５日間の評価期間中に患者に表示され、患者が禁煙プログラムに入る前に喫煙行動に関する情報を収集する。

いくつかの実施形態では、収集されたデータは、喫煙イベントを回避するためにスマートフォンアプリによって使用される。アプリを実行しているプロセッサまたはデバイス１０２または２０２またはサーバ１０６または２０４などの他のデバイスのプロセッサは、喫煙イベントに至るまでの期間に心拍数やその他のバイタルサインに何が起きているかに関する情報を分析できる。プロセッサは、患者がいつ喫煙するかを予測できる頻脈などの心拍数の変化を相関させることができる。この情報は、喫煙イベントを停止するための予防プロトコルを開始するために使用できる。例えば、予防プロトコルは、ニコチンのボーラスを送達することを含み得る。ニコチンは、経皮パッチまたはウェアラブルデバイス、例えば、デバイス１０２または２０２に保存されたニコチンのリザーバーからの経皮輸送を介して送達されてもよい。他の実施例では、予防プロトコルは、患者の医師、ピアグループ、または他の適切な利害関係者に電話をかけることを含むことができる。プロセッサは、例えば、サーバ１０６または２０４に常駐する自動化された呼出システムに命令を送信して、呼出を開始することができる。図１４および図１５は、患者のバイタルサインに基づいて喫煙イベントを予測するためのフロー図を提供し、以下でより詳細に説明される。

図１２は、そのような予防プロトコルを実装するアプリ画面１２００の例示的な実施形態を示す。例えば、患者がすべてのたばこの２０分前に頻脈になる傾向がある場合、プロセッサは頻脈を検出し、オプション１２０２を介してニコチンを管理するように患者に指示することができる。患者はオプション１２０４によってニコチン服用量を変えてもよい。いくつかの実施形態では、ニコチンは自動的に管理される。量は、患者の現在のＳｐＣＯレベルまたは他の適切なパラメータに基づいて決定することができる。患者は、オプション１２０６を介してピアグループ、１２０８を介して医師、または他の適切な利害関係者から電話を受けることができる。発信者は、患者に喫煙をやめるように励まし、患者の注意をそらすために他の活動を探すように提案することができる。

一部の実施形態では、スマートフォンアプリは、進行状況の可視性を改善するためのゲームとして患者のためのプロセスを提示する。アプリは、患者を参加させるためのグループまたは個人の進歩に対して小さな頻繁またはまれな報酬を提供することによって、患者の参加戦略を採用することができる。アプリは、患者を参加させるために雇用者報酬、支払者、配偶者、またはピアグループを提供することがある。図１３は、そのような実施形態用の実例となるアプリ画面１３００を示す。アプリ画面１３００は、１５日間禁煙した患者に報酬を提供する。プロンプト１３０２は、もう１５日間さらに慎むように患者に促す。患者はオプション１３０４を選択して報酬を受け入れ、たばこを吸わないまま進行を監視し続けることができる。しかしながら、患者は喫煙を控えるのが困難である可能性があり、ピアグループ、カウンセラー、家族、医者、または他の適切な関係者に連絡するためにオプション１３０６を選択することができる。

いくつかの実施形態では、患者は、彼らのグループの他の仲間およびサポーターである。グループは互いの進行を追跡し、支援を与えることができる。例えば、グループメンバーは、お互いの統計を表示したり、禁煙を奨励したりできるソーシャルネットワークの一部である場合がある。他の実施例では、患者が喫煙していることが検出されると、メッセージなどのツイートが、フォロワーなどの患者のソーシャルネットワークのグループメンバーに送信される。メッセージはグループのメンバーに患者が助けを必要としていることを知らせることができる。グループは、支援を提供するためにさまざまな方法で患者を参加させることができる。この相互作用により、患者はその日の喫煙をさらに控えることができる。

いくつかの実施形態では、一次医療訪問時に患者はサンプルを提供し、喫煙するかどうか尋ねられる。例えば、ウェアラブルデバイス、例えば、デバイス１０２または２０２は、患者に適用され、患者のＳｐＣＯレベルの一度の現場測定のためにサンプルを受け取る。ＳｐＣＯレベルは、患者が喫煙していることを示唆する特定のしきい値を超える場合がある。図１６は、患者のＳｐＣＯレベルの一度の測定のためのフロー図を提供する。患者は、一定期間、例えば、１日、１週間、または他の適切な期間、外来患者として着用するためのウェアラブルデバイスを提供され得る。長い時間着用すればするほど、喫煙行動の検出においてより高い感度を提供し、喫煙行動に関連する変数を定量化することにおいてより高い精度を提供することができる。

ウェアラブルデバイス（デバイス１０２または２０２など）およびスマートフォンデバイス（デバイス１０４など）は、ＳｐＣＯレベルなどの患者の健康パラメータをリアルタイムまたはほぼリアルタイムで監視し続け、患者、医師、またはその他の適切な関係者による観察用のデータを処理する。スマートフォンアプリはまた、患者および／または医師による毎日または毎週の消費のために消化可能な形でデータを提供することができる。例えば、スマートフォンアプリは、詳細を確認するために特定の日にズームインするオプションを備えた毎日の進捗状況を示す図９と同様の表示を生成し得る。医師は、スマートフォンアプリを実行しているモバイルデバイスと通信して、例えばサーバ１０６または２０４に保存されているヘルスケアデータベースに患者をログインさせ、インターネットまたは他の適切な通信リンクを介してスマートフォンアプリからデータを受信し続けることができる。スマートフォンアプリは、アプリを実行しているモバイルデバイスへの有線接続を介して、またはＷＩ−ＦＩ（登録商標）、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）、無線周波数、または他の適切な通信リンクなどのワイヤレス接続を介して、センサからデータを受信できる。

患者と医師は、将来の禁煙日を設定し、患者が禁煙するのを助けるために、薬物なしで、または薬物とともに患者を自宅に帰すことができる。患者は合意された終了日に向けて働き始めることができる。ウェアラブルデバイスやスマートフォンアプリからのフィードバックは、患者が開始時に禁煙を開始するときよりも喫煙を少なくするとともに、実際に禁煙する禁煙日により準備ができているのに役立つことができる。患者が禁煙プログラムを開始すると、配偶者、医師、看護師、カウンセラー、同僚、友人、またはその他の適切な当事者から毎日または毎週のフィードバックを得ることができる。

薬物療法は、処方されている場合、医師が行うことも、患者のパフォーマンスに基づいて自動的に調整することもできる。例えば、医師は、患者のＣＯ、ｅＣＯ、ＳｐＣＯレベルに基づいて、ニコチン服用量を遠隔で増減することができる。他の実施例では、ウェアラブルデバイス、例えばデバイス１０２または２０２、スマートフォン、例えばデバイス１０４、またはリモートサーバ、例えばサーバ１０６または２０４のプロセッサが、ＣＯ傾向に基づいて患者の過去の測定値からニコチン投与量を増減することができる。同様に、薬物療法は、収集されたデータに従って、期間が短縮または延長される場合がある。

図１４は、患者のＣＯ、ｅＣＯ、ＳｐＣＯ測定および他の適切な要因に基づいて喫煙イベントを予測するための例示的なフロー図１４００を示す。患者は、ウェアラブルデバイス、例えば、デバイス１０２または２０２、およびそれらの携帯電話用のスマートフォンアプリ、例えば、デバイス１０４を与えられ得る。ウェアラブルデバイスは、患者のＳｐＣＯレベルを測定するためのＰＰＧセンサを含み得る。ステップ１４０２で、ウェアラブルデバイス内のプロセッサまたは患者の携帯電話が、患者のＳｐＣＯレベルおよび関連する時間および場所のＰＰＧ測定値を受信する。プロセッサはまた、心拍数、呼吸数、および喫煙イベントを予測する際の他の適切な要因などの他の情報を受け取ることもできる。

ステップ１４０４で、プロセッサは、ローカルまたはリモートの場所に格納されている患者データベース、例えばサーバ１０６のヘルスケアデータベースを、受信した患者データとともに更新する。ステップ１４０６で、プロセッサは、患者パラメータの現在および以前の測定を分析し、喫煙イベントが予想されるかどうかを決定する。例えば、ＳｐＣＯの傾向は極小値である可能性がある。これは、ユーザがたばこに手を伸ばしてＳｐＣＯレベルを上げる可能性があることを示している。プロセッサは、勾配降下アルゴリズムを適用して、極小値を決定できる。ステップ１４０８で、プロセッサは、ＳｐＣＯ傾向が予想される喫煙イベントを示すかどうかを決定する。喫煙イベントが予想されないとプロセッサが判断した場合、ステップ１４１０で、プロセッサは、時間および／または場所が予想される喫煙イベントを示すかどうかを判断する。例えば、プロセッサは、患者が午前７時頃に目覚めると、通常、患者が喫煙していると判断する場合がある。他の実施例では、プロセッサは、患者が通勤した直後に患者が通常喫煙することを決定することができる。さらに他の実施例では、プロセッサは、患者が特定のレストランまたはバーを訪れるときはいつでも、患者が通常夕方に喫煙することを決定することができる。

ステップ１４０８または１４１０のいずれかから喫煙イベントが予想されるとプロセッサが判断した場合、ステップ１４１２で、プロセッサは患者が喫煙イベントを予防するための予防プロトコルを開始する。予防プロトコルに関する情報は、デバイス１０２、１０４、または２０２、またはサーバ１０６または２０４、またはそれらの組み合わせのメモリに記憶され得る。予防プロトコルの情報には、患者が喫煙しようとしているときに開始する１つ以上の介入オプションの指示が含まれる場合がある。例えば、プロセッサは、患者の携帯電話でアラームを開始し、図１２と同様のアプリ画面を表示することができる。アプリ画面には、ニコチンを管理したり、同僚、医師、または他の適切な関係者から電話を受けたりするための患者オプションが表示される場合がある。あるいは、予防プロトコルは、患者のウェアラブルデバイスに保存されたニコチンのリザーバーからニコチンのボーラスを患者に自動的に投与することを含み得る。他の実施例では、アプリ画面は、患者が喫煙をやめなかったことが検出されたときに、メッセージ（例えばツイート）が患者のソーシャルネットワークのグループメンバー（例えばフォロワー）に送信されることを示してもよい。患者は、自分の失敗を示すメッセージが送信されないように、喫煙を控えることができる。

いくつかの実施形態では、ステップ１４０８および１４１０は、１つのステップに組み合わされるか、または喫煙イベントが予想されることをプロセッサが決定するための２つ以上のステップを含む。例えば、プロセッサは、ＳｐＣＯ傾向、患者の場所、および／または現在時刻の組み合わせに基づいて、喫煙イベントが予想されると決定することができる。他の実施例では、プロセッサは、患者のＳｐＣＯ、ＳｐＯ２、心拍数、呼吸数、血圧、体温、発汗、心拍数の変動性、電気的リズム、パルス速度、電気皮膚反応、瞳孔サイズ、地理的位置、環境、周囲温度、ストレッサー、ライフイベント、およびその他の適切なパラメータの１つ以上を分析する一連のステップに基づいて、喫煙イベントが予想されると判断する場合がある。

ステップ１４１４で、プロセッサは、予防プロトコルが成功したかどうかを判定する。喫煙イベントが発生した場合、ステップ１４１８で、プロセッサは患者データベースを更新して、予防プロトコルが成功しなかったことを示す。喫煙イベントが発生しなかった場合、ステップ１４１６で、プロセッサは患者データベースを更新して、予防プロトコルが成功したことを示す。プロセッサはステップ１４０２に戻り、患者のＳｐＣＯレベルおよび関連するデータのＰＰＧ測定値を引き続き受信する。プロセッサは、患者のバイタルサインを継続的に監視して、患者が喫煙イベントを再発しないようにすることができる。

図１４のステップまたは説明は、本開示の他の任意の実施形態と共に使用されてもよいことが考慮される。さらに、図１４に関連して説明されるステップおよび説明は、本開示の目的をさらに進めるために、代替の順序で、または並行して行うことができる。例えば、これらのステップのそれぞれは、システムまたは方法の遅延を低減するかまたは速度を上げるために、必要に応じて任意の順序で、または並行して、または実質的に同時に実行することができる。さらに、図１に関連して説明されるデバイス（例えば、デバイス１０２、１０４、または１０６）または機器もしくは図２に関連して説明されるデバイス（例えば、デバイス２０２または２０４）のいずれもが、図１４のステップの１つ以上を実行するために使用され得る。

図１５は、図１４のステップ１４１４に関連して予防プロトコルが成功したかどうかを決定するための例示的なフロー図１５００を示す。ステップ１５０２で、プロセッサは、喫煙イベントが発生したかどうかを決定するための患者データを受信する。ステップ１５０４で、プロセッサは、現在受信されている患者データと以前に受信された患者データを分析する。ステップ１５０６で、プロセッサは、分析に基づいて喫煙イベントが発生したかどうかを判定する。例えば、ニコチンは投与されなかったが、患者のＳｐＣＯレベルが以前のＳｐＣＯレベルよりも現在高い場合、プロセッサは患者が再発してたばこを吸ったと判断する場合がある。そのような状況では、ステップ１５０８で、プロセッサは、予防プロトコルが成功しなかったことを示すメッセージを返信する。他の実施例では、患者のバイタルサインがＳｐＣＯレベルの上昇または低下を示さない場合、プロセッサは喫煙イベントが発生しなかったと判断する場合がある。そのような状況では、ステップ１５１０で、プロセッサは、予防プロトコルが成功したことを示すメッセージを返信する。

図１５のステップまたは説明は、本開示の他の任意の実施形態と共に使用されてもよいことが考慮される。さらに、図１５に関連して説明されるステップおよび説明は、本開示の目的をさらに進めるために、代替の順序で、または並行して行うことができる。例えば、これらのステップのそれぞれは、システムまたは方法の遅延を低減するかまたは速度を上げるために、必要に応じて任意の順序で、または並行して、または実質的に同時に実行することができる。さらに、図１に関連して説明されるデバイスまたは機器（例えば、デバイス１０２、１０４、または１０６）または図２に関連して説明されるデバイスまたは機器（例えば、デバイス２０２または２０４）のいずれもが、図１５のステップの１つ以上を実行するために使用され得る。

図１６は、ＰＰＧセンサを使用して患者のＳｐＣＯレベルを一度測定するための例示的なフロー図１６００を示す。例えば、ウェアラブルデバイス、例えば、デバイス１０２または２０２は、患者に適用され、患者のＳｐＣＯレベルの一度の測定のためにサンプルを受け取る。ステップ１６０２で、ウェアラブルデバイス内のプロセッサは、患者のＳｐＣＯレベルのＰＰＧ測定値、および時間、場所、ＳｐＯ２、心拍数、呼吸数、血圧、体温、発汗、心拍数変動、電気的リズム、パルス速度、電気皮膚反応、瞳孔サイズ、地理的位置、環境、周囲温度、ストレッサー、ライフイベント、およびその他の適切なパラメータなどの他の適切なデータを受信する。ステップ１６０４で、プロセッサは、受信したデータを分析して、最近の喫煙イベントを決定する。例えば、特定のしきい値を超えたＳｐＣＯレベルの上昇は、患者が最近たばこを吸ったことを示唆している場合がある。

ステップ１６０６で、プロセッサは、患者のＳｐＣＯレベルが喫煙イベントが発生したことを示しているかどうかを決定する。例えば、指定されたしきい値を超えるＳｐＣＯレベルは、喫煙イベントを示している可能性がある。他の実施例では、ＳｐＣＯ曲線の形状、開始点、上昇、傾斜、ピーク、デルタ、下降傾斜、上昇傾斜、変化時間、曲線下面積、および他の適切な要因の１つ以上が、喫煙イベントを示し得る。これらの要因の１つ以上は喫煙イベントの定量化を支援することができる。例えば、特定の日のピークの総数は、喫煙されたたばこの数を示し、各ピークの勾配の形状とサイズおよびその他の特性は、喫煙された各たばこの強度と量を示す。ＳｐＣＯレベルが喫煙イベントが発生していないことを示すとプロセッサが決定した場合、ステップ１６０８で、プロセッサは、患者が最近の喫煙イベントを有していなかったことを示す否定メッセージを返信する。患者の医師は、この情報が患者の喫煙行動を評価するのに役立つことがある。ＳｐＣＯレベルが喫煙イベントが発生したことを示すとプロセッサが決定した場合、ステップ１６１０で、プロセッサは、患者が最近の喫煙イベントを有したことを示す確認メッセージを返す。この場合、収集されたデータは、上記のように患者のための禁煙プログラムをセットアップするために使用されてもよい。

ステップ１６０８または１６１０の後、ステップ１６１２で、プロセッサは患者データベースを更新してこの情報を記録する。ステップ１６１４で、プロセッサは患者のＳｐＣＯレベル評価を終了する。患者は、一定期間、例えば、１日、１週間、または他の適切な期間、外来患者として着用するためのウェアラブルデバイスを提供され得る。より長時間着用するほど、喫煙行動の検出においてより高い感度を提供し、喫煙行動に関連する変数を定量化することにおいてより高い精度を提供する可能性がある。

図１６のステップまたは説明は、本開示の他の任意の実施形態と共に使用されてもよいことが考慮される。また、図１６に関連して説明されるステップおよび説明は、本開示の目的をさらに進めるために、代替の順序で、または並行して行うことができる。例えば、これらのステップのそれぞれは、システムまたは方法の遅延を低減するかまたは速度を上げるために、必要に応じて任意の順序で、または並行して、または実質的に同時に実行することができる。さらに、図１に関連して説明されたデバイスまたは機器（例えば、デバイス１０２、１０４、または１０６）または図２に関連して説明されたデバイスまたは機器（例えば、デバイス２０２または２０４）のいずれもが、図１６のステップの１つ以上を実行するために使用され得る。

いくつかの実施形態では、デバイス１０２および１０４またはデバイス２０２などの患者に関連する１つまたは複数のデバイスからのデータは、中央位置、例えばサーバ１０６または２０４などで受信される。患者のデバイスは、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで複数のバイオメトリック変数およびコンテキスト変数にログインする。例えば、バイオメトリック変数には、ＣＯ、ｅＣＯ、ＳｐＣＯ、ＳｐＯ２、心拍数、呼吸数、血圧、体温、発汗、心拍変動、電気的リズム、脈拍速度、電気皮膚反応、瞳孔サイズ、およびその他の適切な生体認証変数が含まれる。例えば、コンテキスト変数は、ＧＰＳ位置、患者の活動（例えば、スポーツ、ジム、ショッピング、または他の適切な患者の活動）、患者の環境（例えば、職場、自宅、車の中、バー、またはその他適切な患者環境）、ストレッサー、ライフイベント、およびその他の適切な状況変数を含みうる。収集されたデータには、患者の喫煙行動の対面観察も含まれうる。配偶者、友人、または仲間は、患者が喫煙したデータを入力し、そのデータをＳｐＣＯの測定値と関連付けて正確性を判断できる場合がある。

サーバ１０６は、ある期間にわたって複数の患者のデータを受信するためのプロセッサを含み、実際の喫煙イベントの時間の前後に発生する傾向についてデータを分析する。傾向に基づいて、プロセッサは喫煙イベントの診断および／または検出テストを決定する。テストには、プロセッサによって決定されたデータに適用される１つ以上のアルゴリズムが含まれる。例えば、プロセッサは患者のＣＯレベルのスパイクを分析することができる。スパイクを検出することは、ＣＯレベルが特定の指定されたレベルを超えていることを決定することを含み得る。スパイクを検出することは、以前に測定されたベースラインからの患者のＣＯレベルの相対的な増加を検出することを含み得る。プロセッサは、スパイクをある期間にわたる患者のＣＯ傾向の勾配の変化として検出することができる。例えば、負の勾配から正の勾配に移動するＣＯの傾向は、ＣＯレベルの急上昇を示している可能性がある。他の実施例では、プロセッサは、喫煙イベントを検出するために、心拍数の変化、心拍数の変動の増加、血圧の変化、または他の適切なデータの変化に１つ以上のアルゴリズムを適用できる。

図１７は、上述のように喫煙イベントを検出するための例示的なフロー図１７００を示す。プロセッサ（例えば、サーバ１０６または２０４内）は、フロー図１７００に従って、喫煙イベントの診断および／または検出テストを決定することができる。ステップ１７０２では、プロセッサは現在の患者データを受信する。ステップ１７０４で、プロセッサは、データベース、例えば、サーバ１０６または２０４に記憶された患者データベースから、以前に記憶された患者のデータを検索する。ステップ１７０６で、プロセッサは、現在の患者データと以前の患者データを比較して、喫煙イベントを検出する。例えば、プロセッサは患者のＣＯレベルのスパイクを分析することができる。スパイクを検出することは、以前に測定されたベースラインからの患者のＣＯレベルの相対的な増加を検出することを含み得る。プロセッサは、スパイクをある期間にわたる患者のＣＯ傾向の勾配の変化として検出することができる。例えば、負の勾配から正の勾配に移動するＣＯ傾向は、喫煙行動を示している可能性がある。他の実施例では、プロセッサは、喫煙イベントを検出するために、心拍数の変化、心拍数の変動の増加、血圧の変化、または他の適切なデータの変化に１つ以上のアルゴリズムを適用できる。ステップ１７０８で、プロセッサは、例えば、説明したように患者のＣＯレベルの急上昇に基づいて、喫煙イベントが発生したかどうかを判定する。喫煙イベントが検出されない場合、ステップ１７１０で、プロセッサは、喫煙イベントが発生しなかったことを示すメッセージを返信する。喫煙イベントが検出された場合、ステップ１７１２で、プロセッサは、喫煙イベントが発生したことを示すメッセージを返信する。ステップ１７１４で、プロセッサは、ステップ１７１０または１７１２のいずれかの結果で患者データベースを更新する。

図１７のステップまたは説明は、本開示の他の任意の実施形態と共に使用されてもよいことが考慮される。また、図１７に関連して説明されるステップおよび説明は、本開示の目的をさらに進めるために、代替の順序で、または並行して行うことができる。例えば、これらのステップのそれぞれは、システムまたは方法の遅延を低減するかまたは速度を上げるために、必要に応じて任意の順序で、または並行して、または実質的に同時に実行することができる。さらに、図１に関連して説明されるデバイスまたは機器（例えば、デバイス１０２、１０４、または１０６）または図２に関連して説明されるデバイスまたは機器 （例えば、デバイス２０２または２０４）のいずれもが、図１７のステップの１つ以上を実行するために使用され得る。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、最初に受信したデータを分析して、人がいつ喫煙するかを測定し、アルゴリズムを、喫煙イベントを診断および／または検出するためのアルゴリズムをトリガーする変数に結び付ける。追加の患者データが受信されると、プロセッサは他の変数を分析し続ける。プロセッサは、患者が喫煙したときに変化する他の変数を決定し、代わりにその変数を使用してアルゴリズムをトリガーする。例えば、最初に選択した変数よりも侵襲性が低いか、測定が容易なため、プロセッサは他の変数を使用することを選択できる。

いくつかの実施形態では、喫煙イベントを検出するためのアルゴリズムは、高い感度を有する。感度は、センサおよびアルゴリズムによって検出された実際の喫煙イベントの数の割合として定義される。例えば、患者が１日に２０回喫煙した場合、アルゴリズムがすべての喫煙イベントを特定すると、１００％の感度になる。

いくつかの実施形態では、喫煙イベントを検知するためのアルゴリズムには高い特異性がある。特異性は、喫煙イベントの偽陽性呼び出し（ｆａｌｓｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｃａｌｌｓ）を行わないテスト（つまり、喫煙イベントが存在しない場合の陽性テスト）の能力として定義される。センサとアルゴリズムが１日のうちに偽陽性呼び出しを行わない場合、特異性は１００％になる。

他の実施例では、患者が２０回喫煙し、アルゴリズムが２０の実際の喫煙イベントのうち１８を識別し、他の２０の誤った喫煙イベントを示す場合、９０％の感度（つまり、喫煙イベントの９０％が検出された）および５０％の特異性（つまり、喫煙イベントの数を２倍に過剰呼出した）を有する。

いくつかの実施形態では、プロセッサが１つ以上のアルゴリズムを決定し、ＳｐＣＯ測定に適用して適切な感度および特異性で喫煙イベントを検出した後、プロセッサは、喫煙イベントを検出するために（ＳｐＣＯなしで）独自に使用できるＳｐＣＯ結果と他のバイオメトリック変数またはコンテキスト変数の関連付けがあるかどうかを決定する。プロセッサは、患者が喫煙したときに変化する他の変数を決定し、代わりにその変数を使用してアルゴリズムをトリガーする。例えば、最初に選択された変数よりも侵襲性が低いか、測定が容易であるか、信頼性が高いため、プロセッサは他の変数を使用することを選択できる。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、受信した患者データを分析して、それが起こる前に喫煙イベントの可能性を予測する。プロセッサは、喫煙イベントの前のある期間、例えば５分、１０分、１５分、２０分、または他の適切な時間間隔にわたって受信した患者データを分析して、１つまたは複数のトリガーを決定することができる。例えば、一部の喫煙イベントの前には、コンテキストトリガーが発生する場合がある（例えば、バー、食事の前、最中、または後に、セックスの前、最中、または後に、または他の適切なコンテキストトリガー）。他の実施例では、いくつかの喫煙イベントの前に、バイオメトリック変数、例えば心拍数または他の適切な生体変数の変化が生じる場合がある。決定された変数は、診断と検出のために選択された変数と重複する可能性があるため、予測にも使用できる。あるいは、決定された変数は、診断のために選択された変数と重複しない場合がある。

プロセッサは、喫煙イベントの可能性を患者に通知し、（例えば、図１４および１５に関して論じたように）予防プロトコルをトリガーして、喫煙変化行動を予防することができる。プロセッサは、例えば、禁煙プログラムに入力された患者の喫煙イベントを検出し、受信した患者データの傾向を追跡および分析する。プロセッサは、患者の目標を決定し、彼がセットアップされた目標を達成したときにそれらに報酬を与えることができる（例えば、図１３に関して説明したように）。プロセッサは、ピアグループまたは医師への電話を示唆することにより、またはニコチンのボーラスを投与することにより（例えば、図１２に関して論じたように）、患者が喫煙しそうで、ちょうど介入に間に合う時を予測することができる。

一つの実施例では、プロセッサは、診断中の患者の喫煙イベントの７５％に基づいて、心拍数の増加（または他の変数の適切な変化）が先行する患者の喫煙イベントを予測する。禁煙プログラムの間、プロセッサは、受信した患者データに１つ以上のアルゴリズムを適用して、喫煙イベントを予測し、予防プロトコルを開始する。例えば、予防プロトコルは、医師、カウンセラー、ピア、チームメンバー、看護師、配偶者、友人、ロボットまたは他の適切なサポーター等のサポーターと患者を接触させることで、患者を適切なタイミングで参加させることができる。いくつかの実施形態では、プロセッサは、アルゴリズムを適用して、各患者のベースライン、しきい値、感度、および他の適切な設定など、５日間の慣らし診断期間に基づいて設定を調整する。次に、プロセッサはこれらのカスタマイズされたアルゴリズムを使用して、特定の患者の禁煙プログラムを実行する。患者の喫煙行動を変化させるために説明される技法の組み合わせは、デジタル薬物と呼ばれる場合がある。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、肯定的または否定的な指標を用いてバイナリ方式で喫煙を検出する。プロセッサは最初に患者からの観察研究とＳｐＣＯ測定を使用して喫煙行動を検出する。例えば、プロセッサは、患者の喫煙行動の観測データから、喫煙イベントの真陽性に関するデータを受け取る。プロセッサは、ＳｐＣＯ測定に基づく検出が喫煙イベントの真陽性と一致するかどうかを判断する。一致する場合、プロセッサは、患者のＳｐＣＯ、ＳｐＯ２、心拍数、呼吸数、血圧、体温、発汗、心拍数の変動、電気的リズム、脈拍速度、電気皮膚反応、瞳孔サイズ、地理的位置、環境、周囲温度、ストレッサー、ライフイベント、およびその他の適切なパラメータなど、受信した他の患者データにアルゴリズムを適用する。プロセッサは、非ＳｐＣＯ変数データのパターンが喫煙イベントも示しているかどうかを判断する。このような変数は、喫煙イベントを検出するために、ウェアラブルスマートウォッチや心拍数モニタストラップなどの非ＳｐＣＯデバイスのアルゴリズムで使用できる。

プロセッサは、受信した患者データに基づいて喫煙行動が検出されたときに、それを定量化することができる。例えば、プロセッサはＳｐＣＯデータの傾向を分析して、患者が各たばこをどれだけ激しく喫煙したか、１日に喫煙したたばこの数、各たばこの喫煙量、および／または各たばこの喫煙に要した時間を示す。プロセッサは、他のバイオメトリック変数またはコンテキスト変数を指標に使用することもできる。プロセッサは、受信した患者データを使用して、喫煙イベントが近い将来、例えば次の１０分間に発生する可能性を予測する。プロセッサは、喫煙イベントの前の先行する期間、例えば５分、１０分、１５分、２０分、または他の適切な時間間隔にわたって受信した患者データを分析して、１つまたは複数のトリガーを決定することができる。

いくつかの実施形態では、本明細書中に記載されるシステムおよび方法は患者の喫煙行動の評価を提供する。５日間のテスト期間中、患者は通常どおり行動する。デバイス１０２、１０４、および／または１０６、もしくはデバイス２０２および／またはサーバ２０４は、患者の喫煙行動に関する患者データを受信する。テスト期間の目的は患者の喫煙パターンを観察することであるため、患者の関与はほとんどまたはまったくない。テスト期間は、必要に応じて２回目の５日間に延長することができる。あるいは、第１および第２の期間は、より短く、例えば、２または３日、またはより長く、例えば、１週間以上であってもよい。２回目のテスト期間の前に、プロセッサは患者の喫煙方法のモデルを決定する。

第２のテストフェーズでは、プロセッサは一連の摂動をモデルに適用して、喫煙行動が変化するかどうかを確認する。摂動にはいくつかのタイプがあり、それぞれにいくつかの次元がある。例えば、摂動は、喫煙イベントの前または最中にテキストメッセージを送信すると、喫煙イベントが回避または短縮されるかどうかであり得る。摂動内の次元は、異なる送信者、異なるタイミング、および／またはテキストメッセージの異なるコンテンツである可能性がある。他の実施例では、摂動は、１日の特定の時間に、または喫煙イベントの前もしくは最中に電話がかかることにより、喫煙イベントが回避または短縮されるかどうかであり得る。摂動内の次元は、発信者が異なる、タイミングが異なる、および／または通話内容が異なる場合がある。さらに他の実施例では、摂動は、その日のいくつかの時点での喫煙行動を検討するように患者に警告し、その後の一定期間喫煙を回避するかどうかであってもよい。次元には、その嫌悪感が消滅するかどうか、いつ消滅するかの決定が含まれる場合がある。他の実施例では、摂動は、報酬、チームプレー、または患者の喫煙イベントを回避または短縮するための他の適切なトリガーであり得る。

一部の実施形態では、プロセッサは、機械学習プロセスを使用して患者の喫煙モデルに摂動を提供する。機械学習プロセスは摂動を提供し、結果をテストし、それに応じて摂動を調整する。プロセッサは、機械学習プロセスを介してオプションを試すことにより、識別された動作の変更を実現するために最適なものを決定する。機械学習プロセスは、第２のテストフェーズでわずかな摂動として適用できる。機械学習プロセスは、患者が禁煙するように努力するか、禁煙を継続する努力を増やすために、患者の禁煙フェーズ中に大きな摂動を適用することもできる。

図１８は、第２のテストフェーズで患者の喫煙モデルに１つまたは複数の摂動を適用するための例示的なフロー図１８００を示す。ステップ１８０２で、ウェアラブルデバイス１０２または２０２、モバイルデバイス１０４、またはサーバ１０６または２０４のプロセッサが、第１のテストフェーズでの患者の喫煙行動に関する患者データを受信する。ステップ１８０４で、プロセッサは受信した患者データを分析して、患者の喫煙行動のモデルを決定する。ステップ１８０６で、プロセッサは、１つまたは複数の摂動をモデルに適用して、喫煙行動が変化するかどうかを確認する。摂動は、機械学習プロセスを使用してモデルに適用できる。摂動にはいくつかのタイプがあり、それぞれにいくつかの次元がある。例えば、摂動は、喫煙イベントの前または最中にテキストメッセージを送信すると、喫煙イベントが回避または短縮されるかどうかであり得る。摂動内の次元は、異なる送信者、異なるタイミング、および／またはテキストメッセージの異なるコンテンツである可能性がある。

ステップ１８０８で、プロセッサは、摂動が患者の喫煙行動を変えたかどうかを決定する。例えば、プロセッサは、喫煙イベントの前または最中にテキストメッセージを受信したことで、患者が禁煙するか、または喫煙を短くしたかどうかを判断する。摂動が患者の喫煙行動に変化を引き起こした場合、ステップ１８１０で、プロセッサは、適用された摂動の肯定的な結果を反映するように患者の喫煙行動のモデルを更新する。その後、プロセッサはステップ１８１２に移る。そうでない場合、プロセッサは、ステップ１８０８から直接ステップ１８１２に進み、他の摂動を適用するか、現在の摂動の次元の変化を適用するかを決定する。プロセッサは、機械学習プロセスを使用して、モデルに追加の摂動を適用するかどうかを決定できる。摂動を適用する必要がない場合、ステップ１８１４で、プロセッサは摂動を適用するプロセスを終了する。

さらに摂動を適用する必要がある場合は、ステップ１８１６で、プロセッサはモデルに適用する他の摂動を決定する。例えば、プロセッサは、現在の摂動を調整して、異なる時間にまたは異なる内容でテキストメッセージを患者に送信することができる。他の実施例では、プロセッサは、喫煙イベントの前または最中に患者に電話をかけることにより、異なる摂動を適用することができる。プロセッサは、モデルに摂動を適用するステップ１８０６に戻る。プロセッサは、機械学習プロセスを使用して摂動を提供し、結果をテストし、それに応じて摂動を調整したり、他の摂動を選択したりできる。このようにして、プロセッサは、機械学習プロセスを介してさまざまなオプションを試すことにより、患者の識別された行動変化を達成するために最も効果的なものを決定する。

図１８のステップまたは説明は、本開示の他の任意の実施形態と共に使用されてもよいことが考慮される。また、図１８に関連して説明されるステップおよび説明は、本開示の目的をさらに進めるために、代替の順序で、または並行して行うことができる。例えば、これらのステップのそれぞれは、システムまたは方法の遅延を低減するかまたは速度を上げるために、必要に応じて任意の順序で、または並行して、または実質的に同時に実行することができる。さらに、図１に関連して説明されるデバイスまたは機器（例えば、デバイス１０２、１０４、または１０６）または図２に関連して説明されるデバイスまたは機器（例えば、デバイス２０２または２０４）のいずれもが、図１８のステップの１つ以上を実行するために使用され得る。

実例となる例では、５２歳の男性患者は、喫煙行動についてスクリーニングを受けるために雇用主から奨励されている。患者は２０１５年６月１日に評価プログラムに加わった。患者は１日に２０本のたばこを吸っていると報告している。医師やカウンセラーなどのプログラムコーディネーターは、モバイルデバイス１０４などの患者のスマートフォンにアプリを読み込み、患者にウェアラブルデバイス１０２または２０２などの接続されたセンサを提供する。コーディネーターは、患者に５日間のテスト期間中は通常の喫煙と行動を行い、発生したアプリからのプロンプトに応答するよう通知する。５日間の期間が終了した後、コーディネーターは患者に補足テスト期間に入り、そこでアプリはもう少し頻繁に（例えば、摂動を適用するように）プロンプトを表示する。コーディネーターは患者に、その時点で彼が望むことは何であれ反応するかどうかは患者次第であることを通知する。コーディネーターは、２０１５年６月１０日の目標日を設定して、１０日間のテストを含む。

５日間のテスト期間の後、コーディネーターはレポート（例えば、図８で説明した５日間のレポートカード）を受け取る。レポートは、ＣＯを使用して検出された１５０の喫煙イベントと、患者の推定に基づく１００の喫煙イベントを比較している。このレポートは、関連するコンテキスト変数には、アルコール、場所、ストレス、およびその他の適切なデータが含まれていることを示している。このレポートは、関連するバイオメトリック変数には、喫煙イベントの５０％が先行しているため、運動なしの心拍数の増加が含まれていることを示している。レポートは、ストレスレベルのプロンプトが喫煙イベントの２０％でストレスの増加を示したことを示している。

補足の５日間のテスト期間中、モバイルデバイス（例えば、デバイス１０４）、ウェアラブルデバイス（例えば、デバイス１０２または２０２）、またはリモートサーバ（例えば、サーバ１０６または２０４）のプロセッサは、機械学習プロセスを介して摂動を適用する。例えば、モバイルデバイスは、喫煙するたばこの本数、喫煙の強さ、および時刻を含むディスプレイを用いて、患者に１日４回プロンプトを出す。日が進むにつれて、プロンプトにより、患者はより長い時間喫煙を減らす。正味の効果は、前半と比較して、患者が１日の後半に喫煙するたばこが少なくなることである。他の実施例では、モバイルデバイスは、前日の喫煙数を含むディスプレイで毎日午前１０時に患者にプロンプトを表示する。プロンプトが残りの１日の患者の喫煙行動にどのように影響するかについて、正味の影響が調査される。機械学習プロセスは、表示の時間と内容を調整して、必要に応じて摂動の次元を変更できる。

他の実施例では、プロセッサは、喫煙イベント中に患者に送信されるテキストメッセージの形式で機械学習プロセスを介して摂動を適用する。機械学習プロセスは、異なる送信者、異なるタイミング、喫煙前または喫煙中の送信、メッセージの異なるコンテンツ、メッセージ内の異なる画像、および／または棄権に対する異なる報酬によって、摂動の次元を変化させる。他の実施例では、プロセッサは、喫煙イベント中に患者への電話の形で機械学習プロセスを介して摂動を適用する。機械学習プロセスは、さまざまな発信者、さまざまなタイミング、喫煙前または喫煙中の通話、通話の異なる内容、通話の異なるトーン、および／または棄権に対する異なる報酬によって、摂動の次元を変化させる。

他の実施例では、プロセッサは、患者のモバイル機器上の特定の活動のプロンプトの形で機械学習プロセスを介して摂動を適用する。プロンプトは、患者が喫煙していることを示しているが、たばこの半分だけを喫煙してから外に出ることを検討する必要がある。たばこイベント間の長い時間の間、またはイベントが予測されるとき、機械学習プロセスは摂動を適用して喫煙イベントを完全に回避しようとする。例えば、モバイルデバイスは、高リスクゾーンにいることを患者に通知するプロンプトを表示し、他の活動または場所を検討するか、友人に電話する必要がある。

試験期間後、コーディネーターは禁煙プログラムに患者を入れる。禁煙期間中、プロセッサは患者のデータを受け取り、前述のようにデータにアルゴリズムを適用する。プロセッサは、第１および第２テスト期間のすべてのデータを使用して、アルゴリズムならびに特定の患者のための開始レジメンおよび禁煙プログラム介入をカスタマイズする。診断および検出アルゴリズムは、ＳｐＣＯなどの患者の１つ以上のバイオメトリック変数を使用して、喫煙行動を検出する。禁煙プログラムには、ニコチン補充療法の一部として初日から始まるニコチン療法が含まれている。ニコチンは、経皮パッチまたは患者に与えられた着用可能なデバイスに保存されたニコチンのリザーバーからの経皮輸送を介して送達されてもよい。プロセッサは、受信した患者データにアルゴリズムを適用して、最も効果的な介入を決定する。プロセッサは介入を適用し、必要に応じてさらに調整する。プロセッサは、目標イベント数を設定し、患者の喫煙行動を変えるのに最も効果的な方法を決定する。プロセッサは、機械学習プロセスと患者の喫煙行動を変えるために最もよく機能するテストとを介した摂動として、利害関係者から複数の個別化された介入を呼び出すことができる。患者の喫煙モデルに最も影響を与える摂動は保持される可能性があるが、影響が少ないかまったくない摂動はさらに使用されない可能性がある。

上記のシステムおよび方法の例示的な実施形態は喫煙行動に焦点を当てているが、その例には、たばこ、パイプ、葉巻、および水パイプを介したたばこの喫煙、およびマリファナ、コカイン、ヘロインなどの違法製品の喫煙、およびアルコール関連の挙動が含まれるが、これらに限定されず、本発明の教示が他の任意の望ましくない挙動に等しく適用可能であることは、当業者には直ちに明らかであろう。他のそのような例は次のものを含む：特定の物質の経口配置、特定の例として、噛みたばこと嗅ぎたばこを口腔に配置すること、特定の物質の経皮吸収、特定の例として、麻薬やＬＳＤなどの薬物の乱用を含む特定のクリーム、軟膏、ゲルの皮膚への塗布、パッチまたはその他の製品、および薬物または乱用物質の鼻内吸引（コカインの吸引が含まれるが、これに限定されない）。

一般に、デバイス１０２および１０４またはデバイス２０２の基本構成、ならびに本明細書で開示される関連するステップおよび方法は、対処されている異なる動作の間と同様である。デバイスは、テストに必要なさまざまなターゲット物質または特定の望ましくない動作に関連付けられたさまざまなマーカーによって必要とされるさまざまなテスト方法を考慮に入れるために、設計が多少異なる場合がある。

また、正式な禁煙プログラムに参加している患者が、本明細書に開示されているシステムおよび方法を禁煙プログラムの付属物として利用することができることも当業者には理解されるであろう。患者が独立して自発的に動機付けられ、したがって、正式な禁煙プログラムの外で、望ましくない行動を一方的に中止するためのシステムおよび方法を有利に利用できることも同様に理解されるであろう。

さらなる例示的な実施形態では、本明細書で開示されるシステムおよび方法は、データ収集、特に、本発明が試験に十分に適している望ましくない行動に関連する研究の信頼できる検証可能なデータの収集に容易に適合され得る。そのような研究は、治療が含まれていない場合、必ずしもユーザ入力に基づくテストプロトコルまたは治療プロトコルを更新する必要がないことを除いて、基本的なデバイスまたは方法にほとんど変更を加えることなく達成できる。

図１９は、本明細書に記載されるいくつかの態様を使用して個人の喫煙行動に影響を及ぼし、さらにたばこの煙への個人の曝露をさらに定量化するシステムおよび／または方法の他の変形例を示す。図示された例では、バイオメトリックデータの複数のサンプルが個人から得られ、たばこの煙への個人の曝露を定量化するために分析され、定量化された情報が個人、医療介護者、および／または個人の健康に利害関係を有する他の関係者に中継され得る。以下で論じる例は、呼気のサンプル内の一酸化炭素の量（呼気一酸化炭素またはＥＣＯとも呼ばれる）を測定する一般的に入手可能なセンサを用いて、個人から複数の呼気サンプルを取得するポータブルデバイス１９００を採用する。ただし、定量化と情報伝達は、呼気に基づく喫煙の曝露に限定されない。上記のように、個人の喫煙曝露を得るための多くのサンプリング手段がある。本実施例に記載されている方法およびデバイスは、本発明の範囲を保ちながら、可能であれば、そのようなサンプリング手段と組み合わせるか、または補足することができる。また、本実施例ではポータブルサンプリングユニットの使用について説明しているが、本明細書中で説明する方法および手順は、専用またはポータブルのサンプリングユニットで使用できる。

呼気中のＣＯレベルの測定は、個人の喫煙状態を評価するための即時の非侵襲的方法として役立つことが知られている。例えば、Ｔｈｅ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｅｘｈａｌｅｄ Ｃａｒｂｏｎ Ｍｏｎｏｘｉｄｅ ｉｎ Ｈｅａｌｔｈｙ Ｓｍｏｋｅｒｓ ａｎｄ Ｎｏｎ−ｓｍｏｋｅｒｓ， Ｓ． Ｅｒｈａｎ Ｄｅｖｅｃｉａ， ｅｔ ａｌ．， Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｐｕｂｌｉｃ Ｈｅａｌｔｈ， Ｍｅｄｉｃａｌ Ｆａｃｕｌｔｙ ｏｆ Ｆｉｒａｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｅｌａｚｉｇ， Ｔｕｒｋｅｙ ２００３ ａｎｄ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ Ｔｅｓｔｓ Ｕｓｅｄ ｔｏ Ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈ Ｓｍｏｋｅｒｓ ｆｒｏｍ Ｎｏｎｓｍｏｋｅｒｓ， Ｍ． Ｊ． Ｊａｒｖｉｓ ｅｔ ａｌ． Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｐｕｂｌｉｃ Ｈｅａｌｔｈ， Ｎｏｖｅｍｂｅｒ １９８７， Ｖ７７， Ｎｏ． １１．を参照のこと。これらの記事では、非喫煙者の呼気ＣＯ（“ｅＣＯ”）レベルは３．６１ｐｐｍから５．６ｐｐｍの範囲である可能性があると説明している。一例では、喫煙者を識別するために、ｅＣＯのカットオフレベルは８−１０ｐｐｍを超えていた。

図１９に戻って、示されるように、ポータブルまたはパーソナルサンプリングユニット１９００は、パーソナル電子デバイス１１０またはコンピュータ１１２のいずれかと通信する。ここでパーソナル電子デバイス１１０は、スマートフォン、通常の電話、携帯電話、またはパーソナルサンプリングユニット１９００からデータを受信するためだけに設計された他のパーソナル送信デバイスを含むが、これらに限定されない。同様に、コンピュータ１１２は、パーソナルコンピュータ、ローカルサーバ、またはリモートサーバを含むことが意図されている。パーソナルサンプリングユニット１９００からのデータ送信１１４は、パーソナル電子デバイス１１０および／またはコンピュータ１１２の両方またはいずれかに対して発生することができる。さらに、パーソナル電子デバイス１１０とコンピュータ１１２との間の同期１１６は任意である。パーソナル電子デバイス１１０、コンピュータ１１２、および／またはパーソナルサンプリングユニット１９００のいずれかは、本明細書で説明されるように、データ分析のためにリモートサーバにデータを送信することができる。あるいは、データ分析は、ローカルデバイス（コンピュータやパーソナル電子デバイスなど）で、完全にまたは部分的に実行できる。いずれの場合でも、パーソナル電子デバイス１１０および／またはコンピュータ１１２は、図１９に示されるように、個人、世話人、または他の個人に情報を提供することができる。

図１９に図示の実施例では、パーソナルサンプリングユニット１９００は、収集チューブ１９０２を介して個人から呼気１０８のサンプルを受け取る。パーソナルサンプリングユニット１９００内のハードウェアは、市販の呼気サンプル内の一酸化炭素（ＣＯ）ガスを検出する任意の市販の電気化学ガスセンサ、データ１１４を送信する利用可能な送信ハードウェア（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、携帯電話、またはデータの送信を提供する他の電波を介して）を含む。送信されたデータと関連する測定値および定量化は、コンピュータディスプレイ１１２またはパーソナル電子デバイス１１０のいずれか（または両方）に表示される。代替的に、または組み合わせて、任意の情報をポータブルサンプリングユニット１９００に選択的に表示することができる。

パーソナルサンプリングユニット（またはパーソナル呼吸ユニット）はまた、それぞれのデバイス１１０および１１２との直接有線通信を可能にする標準ポートを使用することができる。特定の変形例では、パーソナルサンプリングユニット１９００はまた、取り外し可能または組み込みのメモリストレージを含むことができ、そのようなメモリにより、データの記録およびデータの別個の送信が可能になる。あるいは、パーソナルサンプリングユニットは、データの保存および送信を同時に行うことができる。デバイス１９００のさらなる変形は記憶デバイスを必要としない。さらに、ユニット１９００は、任意の数のＧＰＳコンポーネント、慣性センサ（動きを追跡するため）、および／または患者の行動に関する追加情報を提供する他のセンサを使用することができる。

パーソナルサンプリングユニット１９００は、任意の数の入力トリガー（スイッチまたはセンサなど）１９０４、１９０６も含むことができる。以下に説明するように、入力トリガー１９０４、１９０６は、個人が呼気サンプル１０８の送達のためにデバイス１９００を準備すること、またはたばこの喫煙量、強度などのようなたばこに関する他の情報を記録することを可能にする。さらに、パーソナルサンプリングユニット１９００のバリエーションはまた、デバイス１９００への任意の入力のタイムスタンプを関連付ける。例えば、パーソナルサンプリングユニット１９００は、サンプルが提供される時間を関連付け、データ１１４を送信するときに測定の時間とともに測定または入力されたデータを提供することができる。あるいは、パーソナルサンプリングデバイス１９００は、代替手段を使用して、サンプルが得られる時間を識別することができる。例えば、各サンプルのタイムスタンプを記録するのではなく、一連のサンプルを指定すると、シリーズ内の各サンプル間の期間を記録できる。したがって、任意の１つのサンプルのタイムスタンプを識別することで、シリーズ内の各サンプルのタイムスタンプを決定できる。

特定の変形例では、パーソナルサンプリングユニット１９００は、それが最小のプロファイルを有し、最小の労力で個人が容易に持ち運ぶことができるように設計されている。したがって、入力トリガー１９０４は、薄型の触覚スイッチ、光学スイッチ、容量性タッチスイッチ、または一般的に使用される任意のスイッチまたはセンサを含むことができる。ポータブルサンプリングユニット１９００はまた、任意の数の一般的に知られている技術を使用して、フィードバックまたは情報をユーザに提供することができる。例えば、示されるように、ポータブルサンプリングユニット１９００は、以下で論じられるように選択情報を示す画面１９０８を含むことができる。代替的または追加的に、フィードバックは、振動素子、可聴素子、および視覚素子（例えば、１つまたは複数の色の照明源）の形とすることができる。フィードバックコンポーネントのいずれかは、個人にアラームを提供するように構成でき、サンプルを提供したり、喫煙行動の測定に関連するフィードバックを提供したりするためのリマインダーとして機能することができる。また、フィードバックコンポーネントは、システムにバイオメトリック（ｅＣＯ、ＣＯレベルなど）およびその他の行動データ（手動で入力された場所、またはユニットに接続されたＧＰＳコンポーネントを介して入力された場所、たばこの数、またはその他のトリガーなど）をキャプチャする期間を延長するために、呼気の定期的なサンプルを提供するように個人に思い出させるために、繰り返し個人にアラートを提供することができる。場合によっては、初期プログラムまたはデータキャプチャ中に、より頻繁にリマインダーをトリガーすることができる。一旦十分なデータが得られれば、リマインダー頻度は縮小され得る。

図２０Ａは、図１９に示されるシステムの変形例を用いて収集され得るデータの視覚的表現を図示する。上記のように、個人は、ポータブルサンプリングユニットを使用して呼気サンプルを提供する。個人は、治療または介入プログラムの性質に応じて、一定の間隔またはランダムな間隔で思い出すことができる。各サンプルは、ポータブルサンプリングユニット内の１つ以上のセンサによって評価され、ＣＯの量が測定される。ＣＯ測定は、典型的には図２０Ａのグラフ上の変曲点４１０に相当する。ＣＯ測定４１０はそれぞれ水平軸中で示されるようなタイムスタンプに相当する。ポータブルサンプリングユニットを介して蓄積されたデータにより、少なくともＣＯ測定とサンプルの時間を含むデータセットの収集が可能になり、グラフ化して、期間中の個人の喫煙行動に起因するＣＯの量を示すｅＣＯ曲線を取得できる。

本明細書で述べたように、個人はさらに、たばこの喫煙などの追加情報を追跡することができる。たばこの喫煙は、バー４１４によって示されるように、それ自体のタイムスタンプと関連付けられ得る。本開示に基づく方法およびシステムの一変形例では、個人は、ポータブルサンプリングユニットの入力トリガーを使用して、喫煙されたたばこの数またはその一部を入力することができる。例えば、入力トリガーの各作動は、たばこの分数（例えば、１／２、１／３、１／４など）に関連付けることができる。

図２０Ｂは、上記のように収集されたデータのグラフィック表現の一部を示す。ただし、この変形例では、個人の喫煙行動の定量化は、行動データを使用してｅＣＯの測定値間のＣＯ値をより適切に概算できる。例えば、いくつかの変形例では、任意の２点４１０間のｅＣＯ測定は、２点間の線形近似を使用して近似することができる。しかし、新しいＣＯに曝露されないと、ＣＯレベルは血流内で減衰することが知られている。この減衰は、標準レート、つまり患者の生体情報に基づくレート（体重、心拍数、活動など）を使用して概算できる。図２０Ｂに示すように、患者がたばこ４１４の間にいるとき、計算されたＣＯレベルは、減衰率４４０に従うことができる。個人がたばこ４１４を記録すると、ＣＯ増加４４２は、標準レートまたは上記のバイオメトリックデータを使用して計算されたもの、またはたばこの強度、持続時間、および量に基づいて、再び概算することができる。したがって、本明細書で説明される方法およびシステムは、上で論じられた行動データを使用して、改善された（または近似された）ｅＣＯ曲線４３８を任意に使用することができる。そのような改善されたｅＣＯ率はまた、個人が眠っている間に改善されたｅＣＯ曲線４３８を決定するために使用され得る。次に、この改善されたｅＣＯ曲線は、本明細書で説明されるように改善されたｅＣＯ負荷を提供することができる。減衰率を決定するために使用されるバイオメトリック情報は、ポータブルサンプリングデバイスまたはシステムと通信する外部バイオメトリック測定デバイスによって測定できる。

この概算または改善されたｅＣＯ曲線４３８は、個人がリアルタイムの概算ＣＯレベル（つまり、非喫煙時の減少率と喫煙時の増加率）を見ることができるような行動変容を助ける手段として個人に（または第三者に）表示してもよい。追加情報も表示でき、例えば、システムは、開始時のＣＯ値に基づいて、各たばこのＣＯ増加量を計算することもできる。

図２１は、ある期間にわたってｅＣＯ曲線４１２を決定するために使用されるデータセットの例を示し、個人の喫煙行動に起因するｅＣＯを様々な時間間隔にわたって定量化して、各間隔のｅＣＯ負担またはｅＣＯ負荷を決定することができる。示されるように、期間は、横軸に沿って延び、ポータブルサンプリングユニットによって送信されて捕捉された履歴データおよび進行中のデータを含む。個人の喫煙行動に関してより効果的なフィードバックを提供するために、特定の時間間隔中のｅＣＯ曲線４１２を定量化することができる。図示の例では、時刻４１６と４１８との間の時間間隔は、２４時間の時間間隔を含む。その後の２４時間の間隔は、時刻４１８と４２０との間で定義される。時間の間隔または時間間隔は、データセットがまたがる期間内の２つのポイント間の任意の時間を含んでもよい。ほとんどの場合、時間間隔は、同じ期間をもつ他の時間間隔と比較される（つまり、各間隔はＭ分、Ｈ時間、Ｄ日などで構成される）。

時間間隔でのｅＣＯ負担／負荷を定量化する１つの方法は、図２１のグラフに示されるようなデータセットを次のように使用して、所定の時間間隔（例えば、４１６から４１８、４１８から４２０など）の間のｅＣＯ曲線４１２またはその下で定義された面積を取得することである。図示の例では、第１の間隔（４１６から４１８）のｅＣＯ負担／負荷４２２は４１（ＣＯｐｐｍ＊ｔで測定）を含み、第２の間隔（４１８から４２０）のｅＣＯ負担４２２は３７を含む。上記のように、ｅＣＯ負担／負荷４２２とともに、データセットには、各たばこのタイムスタンプとともに、喫煙されたたばこの数４１４を含めることができる。このたばこデータは、ｅＣＯ負担／負荷４２２とともに、任意の時間間隔で要約された４２６であってもよい。図示の例では、ｅＣＯ負担／負荷は１日の負荷であり、これにより個人はＣＯ曝露を追跡できる。ＣＯ負荷の決定は、喫煙者が異なる方法で喫煙するため、単純にたばこを数えるよりも、全煙曝露のより正確な反映である。１人の喫煙者は、たばこ全体を完全かつ深く、強烈に喫煙することができ、他の喫煙者は、それほど深くも強くも喫煙しない。両者は１日に１パックずつ喫煙する可能性があるが、前者は煙が吸入される強度により、１日のＣＯ負荷がはるかに高くなる。ＣＯ負荷は、個人が禁煙プログラムの患者になるときにも重要である。このような場合、定量化により、患者が喫煙活動を減らしている間、介護者またはカウンセラーが患者を追跡することができる。例えば、患者は１日あたり２０本を、１８から１６に減らすことができる。ただし、１日あたり１０たばこの場合、患者は、１日のＣＯ負荷がまだ低下していない可能性があり、これは、たばこの数が減ったとき（つまり、患者がより強く、より深く、より強く）煙を吸ったときに補正されているためである。患者の喫煙曝露の減少は、ＣＯ負荷が減少した場合にのみ発生する。

図２１に示すデータは、説明のみを目的としたものであり、特定のデータセットの期間の長さは、個人がポータブルサンプリングユニットを使用して生体認証および行動データを取得する時間の長さに依存する。呼気一酸化炭素の曝露の定量化は、データセットを使用して、ある期間にわたる呼気一酸化炭素対時間の関数を相関させ、ｅＣＯ曲線４１２の下の面積を取得することを含む。方法およびシステムの変形例では、ｅＣＯ曲線を計算または近似できる。

図２２は、使用者、介護者、または個人の喫煙行動を評価することに関心を持っている他の当事者の利益のために、バイオメトリックデータおよび様々な他の情報を表示する例を示す。図２２に示すデータは、例示の目的であり、ポータブル電子デバイス（例えば、図１９の１１０を参照のこと）または１つ以上のコンピュータに表示することができる。また、バイオメトリックデータまたは他のデータのいずれも、ポータブルサンプリングユニット１９００に表示することができる。

図２２は、ある期間にわたるｅＣＯ曲線４１２のグラフ出力１２０、ならびにその期間内の任意の所与の時間間隔のたばこの数を含む、個人の喫煙行動データの「ダッシュボード」ビュー１１８を示す。グラフ出力１２０はまた、測定または計算されたニコチン傾向４２４を提供することができる。このニコチン傾向４２４は、ニコチンの直接測定値ではなく、喫煙されたたばこの数４２６から決定できる。

図２２はまた、代替期間にわたるｅＣＯ曲線４１２の第２のグラフ出力表示１２２を示す。この例では、第１のグラフ表示１２０は、７日間にわたるｅＣＯ曲線４１２を示し、第２の表示１２２は、３日間にわたるデータを示す。ダッシュボードビュー１１８はまた、ニコチン１２８の量とともに、最新のｅＣＯ負担／負荷１２４（または最新のサンプルからの最新のｅＣＯ読取値）、当日などの定義された期間にわたるたばこ１２６の数を含む追加情報を含み得る。また、ダッシュボード１１８は、定義された期間（毎日から毎月のカウントなど）にわたって個人によって提供されたサンプル１３０の数のカウントを含んでもよい。

ダッシュボード１１８はまた、個人が喫煙の減少または中止を支援することができる情報を表示することもできる。例えば、図２２はまた、個人１２６または４２６によって喫煙されたたばこの部分のカウントを使用するたばこ１３２のコストを示す。ダッシュボードはまた、禁煙を支援するために社会的つながり（ｓｏｃｉａｌ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｓ）１４６、１４２、１４０を表示することができる。例えば、ダッシュボードは、直接メッセージを送ることができる医療従事者またはカウンセラー１４０を表示することができる。また、彼ら自身の喫煙行動を減らすことも試みている社会的知人（ｓｏｃｉａｌ ａｃｑｕａｉｎｔａｎｃｅｓ）１４２に情報を表示することができる。

ダッシュボード１１８はまた、個人がトリガーを回避することを思い出させるものとして、上述のように喫煙トリガー１３４に関する情報を表示することもできる。ダッシュボードはまた、個人が彼／彼女の開業医またはカウンセラーと以前に記入した行動アンケート１３６の結果を含むがこれに限定されない、追加の行動情報をユーザに提供することもできる。

ダッシュボード１１８はまた、個人の分析に基づいて、本明細書で論じられる情報のいずれかを選択的に表示することができる。例えば、個人の喫煙行動を特徴付け、そのような行動を、個人が喫煙を減らすかまたはやめるのを助けるのに効果的な特定の手段と関連付けることが可能であり得る。これらのケースでは、個人の行動が１つ以上の表現型に分類できる（個人の観察可能な特性が１つ以上のグループ内で分類できる場合）。ダッシュボードは、その特定の表現型に有効であると判明した情報を表示できる。さらに、ダッシュボード上の情報はユーザが選択的に調整することができ、個人が禁煙の動機として効果的であると認めたカスタマイズを可能にする。

図２３は、図２２に示すものと同様の情報を表示するダッシュボード１１８の他の変形例を示す。上記のように、表示される情報はカスタマイズ可能である。例えば、この変動は、履歴データ（昨日の負荷）、現在のｅＣＯ負担または負荷、ならびに非喫煙者の目標レベルを示すグラフィック表示でｅＣＯ負荷１４０を示している。図２２および図２３に示すように、喫煙をやめることにおける個々の以前の試み１３８を表示することができる。また、ｅＣＯ傾向４１２のグラフィック表現１２０は、喫煙時間または喫煙時間を示すグラフィック（さまざまな直径の円で示されるように）とともに、喫煙時間４２６に関する情報とともに表示されうる（それぞれのサンプルの）個々のｅＣＯ読み取り値とともに図示されうる。上記のように、そのような情報はポータブルサンプリングユニットで入力し、１２６と１２７に示すように追加の形式で表示でき、これらはそれぞれ、喫煙回数とたばこ全体の喫煙数に関する履歴データと現在のデータを示す。

図２４Ａ〜２４Ｃは、一酸化炭素の呼気、収集時間、および喫煙行動を理解しようとする個人に利益をもたらすために定量化および表示されたたばこデータを含むデータセットの他の変形例を示す。図２４Ａは、患者が数日間にわたって呼気サンプルを収集した例を示す。図２４Ａ〜２４Ｃに示すデータ例は、２１日にわたって示されるデータを示すが、任意の時間範囲は、本明細書に記載されるシステムおよび方法の範囲内である。

図２４Ａに示すように、期間４３２は、横軸に沿って示されており、時間間隔は、期間内の毎日である。図示されていないが、サンプル収集の初期段階では、期間自体が１日以上で構成され、時間間隔は数時間または数分である。明らかに、期間が長いほど、その期間内で意味のある時間間隔を選択するプログラムの能力が高くなる。

図２４Ａは、喫煙データ（たばこ４２８の総数および関連する曲線４３０を含む）がｅＣＯ曲線４１２を示すグラフに重ね合わされているダッシュボード１１８の変形例を示す。上記のように、個人は定期的またはランダムに呼吸サンプルを提供する。特定の変形例では、ポータブルサンプリングユニット（図示せず）は、ＣＯを測定するためのサンプルを提供するように個人に促す。ポータブルサンプリングユニットを使用すると、サンプルをタイムスタンプに関連付けて、前述のように他のユーザ生成データを送信できる。次に、ＣＯデータを定量化して、ある時間間隔（例えば、図２４Ａに示すように１日当たり）にわたるＣＯの曝露（呼気ＣＯの場合はｅＣＯ）の値を提供する。

図２４Ａはまた、現在のデータと同時に履歴データを示す能力を示している。例えば、ＣＯ負荷データ１４０は、前日のＣＯ負荷、ならびに最高のＣＯ測定値、最低のＣＯ測定値、および平均のＣＯ測定値を示す。たばこのデータと禁煙アンケート結果１３６についても同様の履歴が示されている。

図２４Ｂおよび２４Ｃは、個人が彼／彼女の喫煙行動を減少させるときのグラフ形式のデータセットを示す。図２４Ｃに示すように、個人がＣＯの測定用のサンプルを提供し続けると、データセットのグラフ表示は、より少ないたばこの喫煙に関する個人の自己報告を示し、これは、ＣＯ負荷１２４の値の減少を通じて確認される。

本明細書に記載のシステムおよび方法、すなわち喫煙行動ならびに他の行動データの定量化および表示は、医療従事者がたばこの煙の影響を低減するように設計された効果的なプログラムに活用できる基盤を提供する。例えば、本明細書に記載されるシステムおよび方法は、一般的な集団の中から喫煙者の集団を単純に識別するために使用され得る。この集団が特定されると、個人固有の喫煙行動に関するデータセットの構築は、その個人を禁煙プログラムに登録しようとする前に実行できる。上記のように、喫煙負荷（またはＣＯ負荷）の定量化と喫煙活動の時間データを他の行動データと組み合わせて、その個人に固有の喫煙トリガーを特定できる。したがって、個人の喫煙行動は、禁煙プログラムを選択する前に医療専門家によって十分に理解することができる。さらに、本明細書中に記載されるシステムおよび方法は、個人が禁煙プログラムに入るとその個人の行動を監視するように簡単に適合し、喫煙をやめると個人を監視して、禁煙プログラムが引き続き効果的であり、個人が喫煙を控えるようにすることができる。

また、喫煙行動の定量化に関する上記のシステムと方法を使用して、上記の喫煙行動のモデルを構築、更新、および改善し、摂動を提供して、最終的に個人の喫煙行動を減らすことができる。

図２５Ａ〜２５Ｈは、最終的に個人の禁煙を支援し、非喫煙者としての個人の状態を維持するために個人の喫煙行動を識別するための治療計画を実施するために使用される上記のシステムおよび方法の他の変形例を示す。

例えば、図２５Ａは、個人が喫煙行動を低減および／または中止することを最終的に支援することを意図した多段階レジーム／プログラム４４０を提供するために本明細書で見出される教示を組み込む例示的概要の概要を示す。示されるように、４４０プログラムの各フェーズ４４２、４４４、４４６、４４８、４５０、４５２は、ディスプレイ４３８に関連付けられ得る。図示されたディスプレイ４３８は、ポータブルデバイス（例えば、スマートフォン、タブレット、コンピュータ）を表すが、ディスプレイは、プログラムが提供するユーザインターフェースおよび主題を受信および／または対話できる任意のディスプレイまたは専用電子デバイスを含むことができる。プログラムによって提供される主題は、喫煙の影響について個人に知らせることを目的とする喫煙関連主題であり得、および／または喫煙行動に基づく主題であり得る。さらに、主題は、個人の追跡された行動に基づいて変化する可能性があり、または主題は、個人の追跡された行動に関連しない他の要因に基づいて変化する可能性がある。

喫煙関連の主題は、喫煙行動を編集するために使用されるデバイスおよびシステムの適切な使用に関する情報および／または警告を含むこともできる。例えば、警告には、これらの場合にデバイス／システムを使用することに対する警告を含んでもよく、一酸化炭素中毒の可能性の測定、たばこ以外の煙の吸入の測定（例：火災または化学物質の放出による）が含まれるが、これらに限定されない。場合によっては、システムは、非たばこのＣＯ曝露が発生した場合に緊急医療サービス（９１１など）を呼び出すように個人に指示することができる。システムは、異なる個人間での呼吸センサの共有に対する警告など、システム固有の警告を提供することもできる。

さらに、個人に伝えられる主題は、喫煙行動の量が安全ではないという一般的な注意を含むことができる。このような警告は、個人がシステムを使用して喫煙行動を安全なレベルの喫煙であると誤って認識する可能性がある相対レベルで低下または維持しようとするのを防ぐことを目的とする。例えば、そのような警告は、特定のレベルの呼気ＣＯ、例えば０〜６ｐｐｍでトリガーできる。警告は、呼気中の低レベルのＣＯは、喫煙を開始または増加することが安全であること、または現在のレベルが安全であることを示していないことを述べる。警告はさらに、喫煙は人の健康に有害であり、いかなる量の喫煙も危険であると述べることができる。

図示された例では、プログラム４４０のフェーズ４４２、４４４、４４６、４４８、４５０、４５２は、個別の期間または期間に分割することができ、各フェーズは、個人が彼らの喫煙行動を和らげようとする試みにおいて構築し進めることを可能にする異なる目標を提供する。例えば、方法／システムの例では、初期フェーズ４４２により、ユーザは、喫煙行動の即時の変化を強制しようとする試みをほとんどまたはまったくせずに、喫煙行動を探索することができる。そのような探索フェーズ４４２は、個人が彼らの喫煙行動を識別することを可能にする情報を個人に提供する。図２５Ａに示す図示の例では、プログラムフェーズは次のように期間の例で分けられている：探索４４２（９日）、構築４４４（１日から４週間）、動員４４６（１週間）、終了４４８（１週間）、定着４５０（１１週間）、持続５５２（４０週間）。明らかに、期間の変動は各フェーズに関連付けることができる。

探索４４２は、喫煙行動に関する行動を促し、個人の禁煙への関心を刺激するために使用できる。構築４４４を使用して、個人が終了することを決定するように促すスキルを構築できる。動員４４６は、個人が禁煙する準備をするために使用できる。終了４４８は、個人の終了を支援するために使用できる。例えば、このフェーズを使用して、禁煙中に個人にサポートを提供でき、サポートには、カウンセラーとの対話型のコミュニケーションの促進、ピアサポートの対話型のコミュニケーションの促進、禁煙をサポートする情報の主題の表示、またはこれらの組み合わせが含まれる。定着４５０は、禁煙を継続するスキルを個人に提供するために使用できる。持続４５２を使用して、個人にサポートを提供し、再発を防ぎ、禁煙行動を固めることができる。

例えば、上述のように、そのような第１フェーズ４４２は、個人からの複数の行動データを記録することを含み得、そのような行動データは、喫煙されたたばこの数、たばこが喫煙された時間、個人の場所、喫煙中の個人の場所、気分、および個人の行動を示す他のデータを含み得る。行動データに関連して、方法は、個人が個人から複数の生物学的データを提出することを可能にすることができる。例えば、生物学的データは、上記の電子デバイスに提出された呼気サンプルを含み得る。あるいは、または組み合わせて、生物学的データの提出は、個人の生物学的情報を（例えば、血液、呼気、温度などを介して）能動的に測定する任意の数のセンサを通じて受動的に行うことができる。

その後、生物学的情報が定量化され、個人が喫煙曝露の影響を理解できるようになる。上記のように、生物学的データが呼気一酸化炭素を含む場合、喫煙曝露の定量化は呼気一酸化炭素負荷を含み得る。

次に、この方法は、行動データと喫煙曝露の少なくとも一部を組み合わせた行動要約をまとめることを含む。図２５Ｂは、喫煙曝露呼気ＣＯ負荷１２４を示す行動要約の例の表示、ならびに喫煙数、推定喫煙コスト、および最後の喫煙以来の時間を含むがこれらに限定されないいくつかの行動データを示す。視覚的ディスプレイはまた、個人が喫煙行動およびカウンセラーに関連する様々な主題項目の間で対話することを可能にするために、様々なメニューオプション４６２を提供することができる。ディスプレイ４３８はまた、個人が毎日の値に基づいて、または設定された期間（例えば、７日、３０日、完全な履歴など）にわたって行動の要約を見ることができるようにすることもできる。

システムは、提出されたデータ（生物学的および／または行動のいずれか）を評価して、データの正確性を保証することもできる。例えば、システムは提出されたサンプル間の期間を評価し、サンプルが望ましくない間隔で提出された場合に警告を出すことができる。例えば、個人から複数の生物学的データを取得することが、生物学的データの以前の提出の所定の時間内に発生した場合、システムは個人に警告を提供することができる。場合によっては、特に生物学的データの場合、サンプル間の十分な時間を確保せずにサンプルを送信すると、測定の有効性が低下する可能性がある。追加の変形例では、個人への警告は、警告を提供することに加えて、個人からの複数の生物学的データの少なくとも１つを拒否することをさらに含むことができる。このような警告は、視覚的に、聴覚的に、感覚的に、および／または本明細書で論じられる主題の視覚的表示を通じて提供することができる。

図２５Ｃは、生物学的データ１２４と併せて行動データ４６０を含む行動要約の例の追加の実施例を示す。この実施例では、ユーザは、生物学的データの表示（例えば、呼気一酸化炭素の負荷）と喫煙したたばこの数のどちらかを選択できる。また、ディスプレイ４３８は、喫煙場所４６４の形で行動データを示す喫煙マップなどの特定の情報を選択することによって、ユーザがデータと対話することを可能にする。本開示は、個人に喫煙行動について知らせるために、行動要約のすべてまたは少なくとも一部を個人に表示する任意の数の変形例を含む。

図２５Ｄは、プログラム中に個人を参加させるために１つ以上の対話型活動を使用する、本明細書に開示される方法の他の実施例を示す。この変形例では、対話型の活動をプログラムの第１のフェーズに広げることができる。例えば、プログラムの第１フェーズは任意の期間を含むことができるが、図示の変形例では、第１フェーズは９日間に分かれており、各日はその日の活動を表すマーカー４６８、４７０、４７４を有する。マーカーは対話型にすることができ、つまり個人が活動にアクセスできるようにするか、ユーザに情報を提供するためにマーカーをオン方向にすることができる。それとは無関係に、活動は個人に喫煙行動に関する主題を提供することができる。例えば、図２５Ｄに示すように、第１の活動４６８は、上記のように生物学的および／または行動データの提出を開始するように個人を思い出させるかまたは誘発することができ、方法は、ユーザにフィードバックを提供するデータのいずれかを組み込む主題を生成することができる。図２５Ｄにおいて、第１の活動４６８は、生物学的サンプル（例えば、呼気サンプル）の必要性に関して主題フィードバックをユーザに提供し、現在のカウント、必要なサンプルの最小数など、生物学的サンプルまたは行動サンプルまたはサンプルの最小数に達するまでのカウントダウンに関連する情報を提供することができる。

図２５Ｄはまた、プログラムの第１段階の追加の活動および／または日を表す追加のマーカー４６８、４７４を示す。図２５Ｄに示すように、主題４７２は、測定されたＣＯが、たばこ中の毒素への個人の曝露の有用な指標である方法に関する情報を提供するなど、純粋に情報提供であり得る。他の変形例では、図２５Ｅに示されるように、主題は対話型の活動を含み得る。例えば、図２５Ｅに示されるように、中央の画面画像は、個人にたばこまたは喫煙に関連する費用を促し、示されるように情報を計算することができる。次に、活動は、右画面に示されているように、プロンプトされた情報を組み合わせて、個人の喫煙行動４７８を示す追加情報を提供することができる。例えば、この実施例では、情報には、喫煙の推定コスト、喫煙の理由、および禁煙時の推定節約額が含まれる。対話型の活動は、生物学的および／または行動データを提供することに対して個人に報酬４８０を提供することもできる。

図２５Ｆは、喫煙の理由４８２、追加４８６、家庭４８８、時間（喫煙）４９０、および信用４９６等の対象を表す追加のマーカー４８２、４８６、４８８、４９０、および４９６を示す。示されているように、表示される主題は、純粋に情報提供（例えば、喫煙の理由を表示する４８４）であったり、プログラム中に入力されたデータ（例えば、１週間に喫煙に費やされる時間の量の表示４９２）と組み合わせることができる。

図２５Ｇは、他の活動（図２５Ｆの活動６ ４８８に関連する）を示し、この例では、中央の画面に示されるように、プログラムによって促される対話型データは、個人に関連する環境要因（例えば、世帯情報）に関連する。 個人が環境情報を入力すると、プログラムは、右画面に示されているように、プロンプトされた環境情報を組み合わせて、環境データを使用して個人の喫煙行動４７８を示す追加情報を提供できる。

図２５Ｈは９ ４９０、４９６、４９８によって活動または日７を表わす。プログラムの第１のフェーズが終わりに近づくと、個人が喫煙４９４をやめる能力への自信を求められ、プログラムが個人に喫煙行動に関する上記の測定基準を提供した場合、影響を受ける可能性がある。完了マーカー４９８で示されるように、第１のプログラムフェーズが終了すると、個人は、その個人に固有のメトリックを使用して編集された個人化された喫煙行動プロファイルを持つことになる。次に、対話型活動は、個人にプログラムの次の段階に入るように促すことができる（図２５Ａに概説されているように）。

発明の複数の実施例が記載される。しかしながら、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、様々な修正を行うことができることが理解されよう。上述の変形例の態様の組み合わせ、および変形例自体の組み合わせは、本開示の範囲内であることが意図される。

本発明の真の趣旨および範囲から逸脱することなく、記載された本発明に様々な変更を加えることができ、均等物（本明細書に記載されているか、ある程度簡潔にするために含まれていないか）を置き換えることができる。また、本発明の変形の任意の特徴は、独立して、または本明細書に記載されている特徴のいずれか１つまたは複数と組み合わせて、示され、請求されてもよい。したがって、本発明は、可能な場合、実施形態の様々な態様の組み合わせまたは実施形態自体の組み合わせを企図する。単一の項目への言及には、同じ項目が複数存在する可能性が含まれる。より具体的には、本明細書および添付の特許請求の範囲で使用されるように、単数形「ａ」、「ａｎ」、「ｓａｉｄ」、および「ｔｈｅ」は、文脈が明確に指示しない限り、複数の参照を含む。

Claims (30)

1. 個人の喫煙行動を識別する方法であって、
   前記個人によって供給された非生物学的な複数の行動のデータを記録するステップと；
   前記個人から複数の生物学的データを取得するステップと；
   前記複数の生物学的データを使用して前記個人の喫煙曝露を定量化するステップと；
   前記複数の行動のデータおよび前記喫煙曝露の少なくとも１つの関連を含む行動概要を編集するステップと；
   前記個人に前記行動概要中のデータを観察することを許可し、前記個人の行動が前記個人の喫煙行動にどのように影響するかについて前記個人に通知するように構成され、前記喫煙曝露に関連する前記複数の行動のデータの少なくとも１つを表示するように構成されたユーザインターフェースに前記行動概要の少なくとも一部を提供するステップと、
   を備えることを特徴とする方法。
2. 前記行動概要の少なくとも前記一部を視覚的に表示するステップは、前記行動のデータの傾向または前記喫煙曝露の傾向を表示するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記複数の行動のデータを前記個人から取得するステップは、前記個人が吸ったたばこの本数を追跡するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記複数の行動のデータを前記個人から取得するステップは、喫煙イベント中の前記個人の地理的位置を取得するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 前記行動概要を編集するステップは、たばこを吸う間の時間を測定するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 前記行動概要を編集するステップは、吸われたたばこのコストを推定するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 前記行動概要の少なくとも一部を視覚的に表示するステップは、複数の生物学的データの中間結果を表示するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. 情報の喫煙関連の主題をグラフ式に表示するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
9. 前記情報の喫煙関連の主題を表示するステップは、第１のプログラムフェーズ中に生じることを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 前記情報の喫煙関連の主題を表示するステップは、前記第１のプログラムフェーズ中に毎日繰り返すことを特徴とする請求項９に記載の方法。
11. カウンセラーと前記個人との間の対話型のコミュニケーションを促進するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
12. 前記カウンセラーには前記行動概要へのアクセスが提供されていることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. 前記個人を参加させるための対話型の活動を提供するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
14. 前記対話型の活動を提供するステップは、前記個人の喫煙行動に関連する複数の懇請に対する複数の反応を取得するステップを含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
15. 前記個人のストーリーを編集するステップおよび前記個人のストーリーを表示するステップをさらに含み、前記個人のストーリーは、前記行動のデータと関連する前記複数の反応を含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
16. 前記行動概要を編集するステップは、少なくとも第１のタイムスパンにわたって生じることを特徴とする請求項１に記載の方法。
17. 第１のタイムスパンは第１のプログラムフェーズを含み、前記第１のプログラムフェーズの後の第２のプログラムフェーズ中の複数の禁煙スキルを表示するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
18. 前記第２のプログラムの後に第３のプログラムフェーズさらに含み、前記第３のプログラムフェーズが、前記個人が喫煙をやめることを準備するための情報の主題を表示することを特徴とする請求項１７に記載の方法。
19. 前記第３のプログラムフェーズの後の第４のプログラムフェーズをさらに含み、前記第４のプログラムフェーズは、禁煙中の前記個人への支援を提供すること、前記支援がカウンセラーとの対話型のコミュニケーションを促進すること、ピアサポートの対話型のコミュニケーションを促進すること、禁煙を支援するための情報の主題を表示すること、またはそれらの任意の組み合わせを含むことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
20. 前記第４のプログラムフェーズの後に第５のプログラムフェーズをさらに含み、前記第５のプログラムフェーズは喫煙行動の再発を防ぐことに注目した情報の主題を表示することを特徴とする請求項１９に記載の方法。
21. 前記複数の生物学的データを取得するステップは、
    ある期間にわたり前記個人から呼気の複数のサンプルを取得するステップおよび前記呼気の各サンプルに関連した収集時間を記録するステップと；
    前記呼気の前記サンプルの各々のための呼気一酸化炭素の量を測定するステップと；
    前記呼気一酸化炭素の量および前記呼気の前記サンプルの各々の前記収集時間を含むデータセットを編集するステップと；
    前記期間内の時間の間隔にわたり呼気一酸化炭素の曝露を定量化し、前記データセットを使用して呼気一酸化炭素負荷を前記時間の間隔に割り当てるステップと；
    前記呼気一酸化炭素負荷を表示するステップとを含む
    ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
22. 前記期間にわたって前記個人から呼気の前記複数のサンプルを取得するステップおよび呼気の各サンプルの前記収集時間を記録するステップは、呼気の前記複数のサンプルを連続して取得するステップを含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
23. 呼気一酸化炭素の前記曝露を定量化するステップは、呼気一酸化炭素の関数を時間に相関させるステップを含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
24. 呼気一酸化炭素の面積および前記時間の間隔にわたる前記関数によって区画された曲線下の時間を取得するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
25. 前記個人への信号を生成し、呼気の少なくとも１つのサンプルを提供するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
26. 前記個人に繰り返す方式で警告し、前記期間にわたり呼気のサンプルを提供するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
27. 前記個人から入力データを受け取るステップと、前記入力の時間を記録するステップをさらに含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
28. 前記入力データが前記個人の行動の情報を含むことを特徴とする請求項２９に記載の方法。
29. 呼気一酸化炭素の前記量を測定するステップは、ポータブルセンサを使用するステップを含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
30. 個人の喫煙行動を識別する方法であって、
    前記個人から複数の生物学的データを取得するステップと；
    前記複数の生物学的データを用いて前記個人の喫煙曝露を定量化するステップと；
    前記個人により供給された非生物学的な複数の行動のデータを前記喫煙曝露と相関させることによって行動概要を生成するステップと；
    前記個人が前記行動概要中のデータにアクセスすることを許可し、前記個人の行動が前記個人の喫煙行動にどのように影響するかを前記個人に通知するように構成され、前記喫煙曝露に関連する前記複数の行動のデータの前記少なくとも１つを表示するように構成されたユーザインターフェースに前記行動概要の少なくとも一部を提供するステップと、
    を備えることを特徴とする方法。

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