いくつかの実施形態は、生理学的健康または精神的健康の問題に関してユーザが所有する知識の判定に基づいてユーザの健康結果を予測するためのシステムおよび方法を含む。
さらにいくつかの実施形態では、人の健康についてのユーザの知識から判定されたユーザの予測する健康に基づいて、健康サービス援助をユーザに提供するためのシステムおよび方法が提供される。
一実施形態では、主張の集合が格納されている。なおこの集合における各主張は人の健康に関するものである。対照群の人における各個人に対して、当該人の健康を示す事前決定された健康パラメータの値が判定される。当該各主張の集合に対して、主張の独立的な知識を有する対照群におけるこれらの個人と、対照群の人に対する事前決定された健康パラメータの値と、の間の関連付けを示す相関関係健康パラメータが判定される。当該集合の主張は、各主張と、当該主張に対する事前決定された相関関係健康パラメータと、を関連付けることにより、格納され得る。集合からの主張の少なくとも1部分における各主張のユーザの独立的な知識を示すためのインターフェースがユーザに対して提供される。健康結果が、主張の部分集合における個々の主張の相関関係健康パラメータに少なくとも部分的に基づいて、ユーザに対して予測される。
さらに他の実施形態では、ユーザの健康結果が、ユーザの知識プロファイル判定に基づいて、予測される。一実施形態では、ユーザに対する知識プロファイルが判定される。なおこの知識プロファイルは、主張の集合における個々の主張についてのユーザの独立的な知識を反映するものである。ユーザの知識プロファイルの1組の側面と、複数の個人の知識プロファイルの対応する1組の側面と、の間の相関関係が、判定される。知識プロファイルは、当該集合の主張からの少なくとも1組の主張に対して、判定され得る。健康結果は、複数の個人のうちの各個人に対して判定される。次にユーザの健康結果は、当該相関関係と、複数の個人のうちの各個人の健康結果と、に少なくとも部分的に基づいて、予測され得る。
さらに他の実施形態では、主張の集合における個々の主張についてのユーザの独立的な知識を反映する知識プロファイルが、ユーザに対して判定される。1つの集合における各主張は、ユーザに対しても、または対照群のうちのいかなる人に対しても、非特定的であり得るが、人の健康に対して相関的であることが別様に知られている。ユーザの知識プロファイルと、1つまたは複数の健康結果が知られている対照群の人々の知識プロファイルと、の間の第1相関関係値に関する判定がなされる。ユーザに対する第1健康結果が、第1相関関係値に基づいて予測される。健康サービス援助が、予測された健康結果に少なくとも部分的に基づいて、ユーザに提供される。
さらに、他の実施形態によれば、人の健康知識プロファイルが、1群のユーザのなかの各ユーザに対して判定される。なおこの人の健康知識プロファイルは、主張の集合における主張についての当該ユーザの独立的な知識を反映するものである。主張の集合における各主張は、人の健康に関するものであり得、いかなるユーザに対しても、または対照群のいかなる人に対しても、非限定的である。1群のユーザにおける個々のユーザの知識プロファイルの側面と、1つまたは複数の健康結果が知られている対照群の人の知識プロファイルの対応する側面と、の間の少なくとも第1相関関係値が、判定される。1名または複数名のユーザの部分集合が、閾値指定を超過する部分集合の各ユーザの第1相関関係値に基づいて、選択される。1つの設定値に対するサービスまたは指定が、当該部分集合の当該1名または複数名のユーザに提供され、当該部分集合の他のユーザに対しては提供されない。サービスまたは指定は、設定値とは等しくないが、可変であり、部分集合における個々のユーザが、自然に進行する医療状態の結果として望ましくない健康影響を被ったときに、時間の経過とともに増加するよう設定されている、真のユーザ毎のコストに関連付けられ得る。さらに、いくつかの実施形態は、健康サービスまたは健康援助をユーザに提供するためのシステムおよび方法を含む。例えば、健康サービスまたは健康援助は、健康保険(1次的保険または補足的保険を含む)、生命保険、医学的処置を受けるための施設への入会、医学刊行物の他にも、その値引きまたはサービスの向上を含み得る。一実施形態では、質問の集合が格納される。なお各質問は、人の健康に関する文章化された主張に基づくものである。第1部分集合における各質問は、(i)当該質問の基礎である主張の独立的な知識を有する対照群における人々と、(ii)対照群におけるそれぞれの人に対する事前決定された健康パラメータの値(それぞれの人に対する事前決定された健康パラメータの値は当該人の健康を示す)と、に少なくとも部分的に基づく相関関係健康パラメータに関連付けられ得る。加えて、質問の第2部分集合は、無である(すなわち存在しない)かまたは中立的である(すなわち、健康を示さない)相関関係健康パラメータに関連付けられる。対応する1組の質問が、1組のユーザにおける各ユーザが応答できるよう、当該集合からユーザに対して表示される。1組のユーザにおける各ユーザに対する応答スコアが、対応する1組の質問に対するそれぞれの回答の正しさに基づいて、判定される。少なくとも1つの健康結果に対する健康パラメータ値が、対応する1組の質問における少なくともいくつかの質問の健康パラメータ値に少なくとも部分的に基づいて、判定される。
さらにいくつかの実施形態は、健康提案をユーザに提供するためのシステムおよび方法を含む。一実施形態では、複数の質問がユーザに提供される。この複数の質問は、複数の健康関連トピックのうちの各トピックに関する複数の質問を含み得る。その結果、個々の質問はそれぞれ、複数のトピックのうちの1つまたは複数のトピックに関連付けられる。ユーザに対するスコアが、複数の質問における各質問に答えるときに、判定される。このスコアは、複数のトピックのうちの1つまたは複数のトピックに対するトピックスコアを含み得る。少なくとも第1トピックのトピックスコアに基づいて、ユーザに対する1組の提案が特定され得る。この1組の提案は、当該トピックに関してユーザの精神的健康または生理学的健康を改善するためにユーザが実行し得る動作を含み得る。
いくつかの実施形態によれば、状況データがユーザの活動から、さらに詳細には、ユーザ装置により記録された健康関連活動から、判定される。ユーザ装置は、例えば、身体上で担持可能なモバイル装置(例えばアームホルスタ内のモバイル装置)に、または着用可能な電子装置に、対応し得る。例えば着用可能な電子装置は、運動、位置、および/またはユーザの生物測定出力(例えば体温または心拍動)を記録するコンピュータ化された装置を含み得る。着用可能な電子装置は、多様な形状ファクタ(例えばブレスレット、腕時計、アームバンド、メガネ、帽子、衣服など)を有し得る。設計または実装に応じて、係る装置は、独立的に、または他の計算装置(例えば他のモバイル計算装置に対するブルートゥース接続またはワイヤレス接続を介して)と通信する状態で、動作可能である。
本明細書で使用の活動監視装置は、ユーザによる携帯が可能な任意の電子装置(例えばモバイル計算装置または着用可能な電子装置など)を含み、係る電子装置は、健康に関するユーザの活動を追跡および記録する。記録された活動は、ユーザのエクササイズに関するデータに加えて、日常活動(例えば睡眠、歩行、食事、または作業(例えば机に着座する)など)に関するデータを含み得る。いくつかの実施形態によれば、1つまたは複数の活動監視装置により生成されたデータが取得され、ユーザに対して表示される質問は取得されたデータに基づく。
本明細書に記載の例はコンピュータシステム上で実装されるが、健康結果予測がユーザの知識に対して相関関係を有し得ることを示す経験的データが導き出されている。例えば、様々な例では、ユーザの回答を評価することからなされた良好な健康結果判定が、より少ない入院日数に対して直接的な相関関係を有することが判明した。
システム概要
図1は、1つまたは複数の実施形態に係る、ユーザの健康知識レベルに基づいてユーザの生理学的健康または精神的健康を予測するためのシステムを示す。図1の例により示されるシステム100は、サーバまたは他のコンピュータの組み合わせを使用して実装され得る。これらのサーバまたは他のコンピュータを組み合わせると、ユーザベースにより操作されるネットワークサービスがクライアント・コンピュータに提供される。図1の例ではロジックコンポーネントの組み合わせとして実装されるシステム100が示されている一方で、代替的な実装は、本明細書の機能が統合されていること、またはディスクリートであることを容易に提供し得る。さらに、本明細書で記載の機能および処理の特定的な組み合わせは、代替的に、サブコンビネーションの組み合わせとして、または代替的な組み合わせとして、実施され得る。同様に、図1の例では、複数のデータ記憶装置の使用が示されている。これらのデータ記憶装置は、組み合わされたまたは統合されたデータ構造(例えばデータベース)として、または代替的に図示のような分散化された様式で、論理的におよび/または物理的に、実装され得る。
他の実装の中でも、システム100は、個々のユーザとインタラクティブに通信して、様々な健康トピックに関する個々のユーザの知識レベルを判定し、さらに、健康に関する個々のユーザの知識レベルに基づいて個々のユーザの生理学的健康または精神的健康を予測するために、ネットワーク101(例えばワールド・ワイド・ウェブなど)を介して、モバイル計算装置(例えば、フィーチャーフォン、タブレット、その他)、パーソナルコンピュータ(例えばデスクトップ・コンピュータ、ラップトップ、その他)および他のユーザにより操作される計算装置へと、ユーザ11に対してアクセス可能である。他の利点の中でも、図1の例は、ユーザ固有の医療情報または生物学的試料を取得する必要なしに、人に関する生理学的健康または精神的健康の側面を判定することを可能にする。例えば1つの実装では、ユーザの健康が、ユーザ固有の医学的質問を使用することなく、予測可能である。1つの変化例では、ユーザの健康は、性別および年齢の入力に基づいて予測可能である。他の変化例では、活動監視装置を通して収集されたデータが、単独で、または他の入力と組み合わせて、ユーザの健康を予測するために使用され得る。
より詳細に説明されるように、システム100は、(i)ユーザからの応答を取得し、(ii)これらの応答のうちのいくつかの応答を生理学的健康または精神的健康の判定に相互に関連付けるために、様々な健康のトピックに関する事実を基礎とした質問を生成する。システム100の基底をなす仮定のうちの1仮定は、人々の生活習慣または習性が一般に、人々の生理学的健康または精神的健康に関して測定可能な影響を有する傾向を有する(特にこの仮定が統計的に有意な人々の標本(例えば数百人または数千人の人々)に適用された場合には)というものである。統計的に有意な標本では、本明細書で記載の実施形態では、個人の知識または認識と、個人の相対的な健康結果と、の間に相関関係が存在し得ることが認められている。さらに一般的には、実施形態では、健康志向の個人のほうが、より一般的に、健康に対して知識があり、したがって、あまり健康でない人々(例えば肥満症、心疾患、その他を患う人々)と比較して、より健康であることが、認められた。事実、実施形態では、健康な個人が健康な生活習慣および活動を維持することについて顕著に入念であり、係る思考様式のために、係る個人は、それ以外の人々よりも健康に関してはるかに精通していることが、認められている。
係る点を認めて、本明細書で記載の実施形態では、所与のユーザが健康に関していかに入念であるかを、特定的で且つ健康により駆動される情報に対するユーザの認識に基づいて測定するためのシステムが提供され、様々な実施形態は、その点をそのようにさらに認める。係る情報は、多くの場合には雑学的事柄として分類されるものであるが、それにも関わらず、健康な生活習慣について実際に入念である人口の中におけるこれらの個人を描写するための機構を提供する。さらに本明細書で記載の実施形態は、統計的に有意な標本サイズのユーザの中において、健康についての知識と、個人の生理学的な健康と、をプログラム的に相互に関連付ける。
知識を測定するために、図1の実施形態では、人の健康の様々な主題(例えば栄養学、運動、医学、その他)に関する事実を基礎とした主張のライブラリが保持される。図1の例では、これらの主張が質問の形態でユーザに提示される。これらの主張に対して、応答は、正しい回答かまたは間違った回答を提供し得、さらに、ユーザが正しい回答を与えたか、または間違った回答を与えたか、に基づいて、知識の評価を可能にする。様々な例では、ユーザの知識を確認するために質問の形態でユーザに提示される主張が提供される一方で、他の実施形態では、特定の主張に関するユーザの認識または知識を測定するために、代替的な形態の相互作用が使用され得る。例えば、回答として提示される供述がユーザに対して提供され、ユーザに対して要求される相互作用は、ユーザが、その特定の回答をもたらすような質問を生成することであってもよい。この逆転形態では、質問を生成するユーザの能力は、提示された質問としての供述と組み合わせて、当該供述が元来そこから提示された基底をなす主張に関する独立的な知識をユーザが有するかどうかを判定するための機構として機能する。
さらに、より詳細に説明されるように、いくつかの実施形態では、主張の集合が利用される。なお、この集合のうち、いくつかの主張のみしか、生理学的健康または精神的健康に相関関係を有するものとして判定されない。どの質問が健康との相関関係を有するものであるかについてユーザがまったく知らない場合もあり、またはいくつかの質問のみが健康との直接的な相関関係を有する一方で、他の質問は代替的な目的(例えば娯楽目的)のために提供される場合もある。いくつかのケースでは、ユーザが応答している主張のうちのいくつかがユーザの実際の生理学的健康または精神的健康との相関関係をまったく有さないことをユーザが知らない場合さえある。他の利点のうちでも、生理学的健康または精神的健康に対して相関関係を有すると判定されている質問と組み合わせて多数の質問を使用することは、数名の個人が、自分の真の知識レベルおよび認識を隠匿するような形で質問に対して「欺騙」を働くことを防止する。
さらに詳細には、システム100はユーザ・インターフェース110、質問選択ロジック120、応答ロジック130、および健康スコアロジック140を含む。質問選択120は質問ライブラリ152から質問127を受信またはアクセスすることができ、ユーザ・インターフェース110は、選択された質問127に基づく内容を、多様な計算環境のうちの任意の計算環境おいて、個々のユーザに提示することができ、それにより、これらの個人は、質問のトピックに対するユーザの理解および知識を反映する意図的応答を提供するよう促される。質問127は、様々な目的を有し得る。1つの例では、質問ライブラリ152は、(i)生理学的健康または精神的健康と相関関係を有する第1セットの質問127aと、(ii)生理学的健康または精神的健康とは相関関係を有さないが、雑学、事実情報および/または娯楽を提供する代替的な目的を果たし得る、第2セットの質問127bと、を含む。加えて、質問のライブラリ152はトピックおよびサブトピックに割り当てられ得る。さらに、質問のライブラリ152は、例えば質問に答えた対照群の人における正解率に基づいて、困難スコアと関連付けられ得る。
ユーザがセッションを起動すると、ユーザ・インターフェース110はユーザID121およびセッション情報125を記録し得る。実行時、ユーザ・インターフェース110はユーザを認証し、プロファイルデータ137を取得するために資格証明139をユーザプロファイル記憶装置138に提供し得る。プロファイルデータ137は、例えば、(i)ユーザがそれについて以前に質問されたトピック、(ii)ユーザが関心を持つトピック、(iii)ユーザが以前に回答した質問に対する識別子、および/または、(iv)ユーザの判定された知識レベル135、のうちのいずれか1つまたは複数を指定し得る。プロファイルデータ137を用いてユーザ・インターフェース110は、ユーザに対する質問選択を支援するためのパラメータまたは他の情報を指定し得る。一例では、ユーザ・インターフェース110は、プロファイル情報137を使用して、1つまたは複数のトピックパラメータ123および/またはユーザの知識レベル135を特定することができる。次に質問選択120は、パラメータ113に基づいて質問127を選択することができる。パラメータ113は、例えば、トピックパラメータ123、知識レベル135、またはユーザの関心および/または嗜好に基づき得る。
プロファイルデータ137は、ユーザ固有のゲームデータ119(例えばゲームに対するユーザの個人設定、ゲームについての成績履歴、現在のゲームプレイ状態、その他)も含み得る。加えて、プロファイルデータ137は、ユーザのコミュニティまたはソーシャルネットワークのデータ117(コミュニティまたはソーシャルネットワークのアプリケーションに対するユーザの個人設定、ソーシャルネットワークの内容、その他)を含み得る。ユーザ固有のゲームデータ119およびコミュニティまたはソーシャルネットワークのデータ117は、ユーザがシステム100のサービスとのセッションを起動したとき、例えば、ユーザ・インターフェース110のそれぞれの機能層を通してロードされ得る。
プロファイルデータ137を使用してパラメータ113を作ることに加えて、システム100は装置データ193を、単独で、またはプロファイルデータ137と組み合わせて、パラメータ113のために使用してもよい。なお装置データ193は、活動監視装置191により生成された、ユーザの全般的な健康およびフィットネスのレベルの指標を含み得る。活動監視装置191は、ユーザの活動レベルおよび健康パラメータに関するデータを追跡するために、ユーザ11による着用または保持が可能である電子装置(例えば着用可能な電子装置)を含む。
活動監視装置191は、全地球測位システム(GPS)、運動センサ、および/または、ユーザの活動の記録および追跡を行う他にも、係る活動を行う際のユーザのバイオメトリック情報の記録および追跡も行うためのセンサ(例えば心拍モニタ)などのリソースを含み得る。加えて活動監視装置191は、加速度計もしくは加速度計セット、ジャイロスコープ、磁力計、環境光センサ、心拍数センサ、温度センサ、および/または、活動を行う際のユーザの身体の側面を測定するための他のセンサを含み得る。活動監視装置191は活動データ193を記録する。なお活動データ193は、ペース、距離、標高差、経路履歴、拍動、体温、および/またはユーザの活動に関する他の情報などの、統計情報を含み得る。活動データ193は、(i)未処理データまたは測定データ、および、(ii)測定データもしくは未処理データおよび/またはユーザ入力に基づく、導出または計算されたデータ、の両方を含み得る。装置データ193の追加的な例としては、とりわけ、心拍数ならびに心拍数傾向、歩数、移動距離、上昇階数、燃焼したカロリー数(例えば距離、歩数、ユーザの体重/性別から導き出される)、活動分数、睡眠の質、血糖値、コレステロール値が挙げられる。
いくつかの態様では、活動監視装置191は、活動監視装置191のデータを装置データベース192に格納し得る。装置データベース192は、コンピューティングプラットフォーム(例えばアップル社製のAPPLE HEALTHKITなど)により管理され得る。係るコンピューティングプラットフォームは、1組の許可に基づいてモバイルアプリケーションが装置データベース192に対してデータの読み出しおよび書き込みを行うことを可能にし得る。例えば許可は、プライバシーを保護し、潜在的な機密情報に対する未承認アクセスを防止するために、どのアプリケーションが装置データ193に対するアクセスを有するかをユーザが選択することを可能にする。いくつかの実装ではシステム100は、ユーザが、特にオプトインされ、システムによりアクセスされるデータに対する許可が与えられている場合には、装置データ193のみを使用し得る。
ユーザ・インターフェース110は、個々のユーザからの応答129を記録するために使用され得る。1つの実装では、各質問127は、質問に対する回答もさらにパッケージ化してユーザに提示されるシーケンスを使用して、ユーザ・インターフェースに通信され得る。例えばユーザの応答が正しい場合にはユーザはただちに通知され次の質問がユーザに提示されるよう、いくつかの条件付きロジックが質問127に提供されてもよい。しかし条件付きロジックは、ユーザの間違った応答に応答して、代替的な内容(特に、提示された質問に対する実際の回答に関する情報を提供するパネルまたは他の情報項目)を提供してもよい。このようにして、ユーザはより精通可能になる。
応答129は、例えば、特定の質問に対するユーザの回答を特定する入力に対応し得る。応答129は、ユーザの回答、回答された質問、およびユーザの識別子を特定し得る。いくつかの実装では、各質問127はさらに1つまたは複数の主題トピックと関連付けられ得る。応答ロジック130は様々なユーザからの応答129を処理することが可能である。1つの実装では、応答ロジック130の初期判定は、応答129で指定された質問が生理学的または精神的健康の相関関係と事前に関連付けられているかどうか、または、係る事前に関連付けられた生理学的または精神的健康の相関関係が当該質問に対して存在しないかどうか、である。1つの実装では、応答ロジック130は、応答の質問が生理学的健康または精神的健康と事前に関連付けられているかどうかに関わらず、各応答に対して対応する応答エントリ131を記録する。応答エントリ131は、質問に対する回答が正しいかどうかを、および真の回答を、反映し得る。いくつかの実装では、応答エントリ131はさらに、回答された質問を、質問に対するトピック指定に、および較正または難度スコアに、リンクする。
スコアロジック144は、応答エントリ131の回答を処理して、特定のレコードエントリと関連付けるためのスコア値145を判定し得る。スコア値145は、質問の難度レベルに部分的に基づき得る。この難度レベルは、いくつかの実装では、質問と事前に関連付けられた較正係数として提供され得る。したがって、スコアを表形式化するための数学的処理は、因子(例えば、ユーザが正しく回答した質問の個数、ユーザが間違って回答した質問の個数、各質問に関連付けられた難度パラメータなど)、および/または、2次的考慮(例えば、ユーザが応答を提供するのに要した時間、および/または、最初の挑戦でユーザが質問に正しく回答したかどうかなど)を含み得る。スコア値145は応答データ記憶装置118を用いて格納され得る。
加えてスコアロジック144も、応答の記録履歴に基づいて、ユーザに対する1つまたは複数の総計または総合的スコアを計算し得る。例えば応答データ格納器118は、1つまたは複数の総計のまたは進行中の主題のトピックスコア(例えばウエイトリフティング)に加えて、ユーザに対する総合的スコアも保持し得る。他の例で説明したように、スコアロジック144は、ユーザ間の比較上のスコアを、ユーザの総合的知識、セッション成績、および/またはトピック主題知識に基づいて、生成するために使用され得る。
応答ロジック130は所望により、知識レベル判定コンポーネント134を含み得る。知識レベル判定コンポーネント134はユーザの知識レベル135を応答129から判定し得る。代替的に、知識判定コンポーネント134は、ユーザの知識レベルを、スコアコンポーネント144により提供される、質問および/またはスコア出力と関連付けられた難度パラメータから、判定し得る。知識レベル判定コンポーネント134は、総合的知識レベルまたはトピック固有の知識レベル135を判定し得る。判定された知識レベル(単数または複数)135は、ユーザプロファイル138の一部として格納され得る。それにより、ユーザがシステム100とのセッションを起動したときに、ユーザの知識レベルが質問選択ロジック120に通信される。
事前に関連付けられた生理学的または精神的健康の相関関係を有するものと特定されたこれらの選択された質問に対して、応答ロジック130は対応する健康質問記録133を提供し得る。健康質問記録133では、例えば、質問、提供された回答、および/または質問が正しく回答されたかどうか、が特定されている。健康質問記録133では、質問のトピック(単数または複数)も指定されている。
いくつかの実施形態によれば、健康質問記録133で特定された質問は、健康パラメータ値151と関連付けられ得る。他の例により説明されるように、健康パラメータ値151は、定量化された相関関係を生理学的健康または精神的健康に提供するために、対照群を使用して生成される相関関係モデルの一部として判定され得る。健康スコアデータ記憶装置150は、個々の質問に対する健康パラメータ値151の集合を保持し得る。1つの実装では、健康パラメータ値151は事前決定された健康結果を反映する。複数の健康結果が考えられ得、健康質問記録133の各質問は、特定の健康結果と関連付けられ得る。例えば健康パラメータ値151に対する定量化可能な相関関係を有する可能な健康結果としては、(i)所与の期間における個人に対する健康管理コスト、(ii)所与の期間における個人による医療施設の訪問回数、(iii)所与の期間における当該人が受けた処方の回数、および/または、(iv)当該人が経験した疾病日数、が挙げられる。健康結果の他の例としては、ガン(異なる種類のガンを含む)に対する傾向、心疾患、糖尿病、高血圧、または他の病気が挙げられる。したがって健康結果は、性質上、数値的または連続的(例えば健康管理コスト)であってもよく、または分類的(例えば、医療的訪問の回数、処方回数、疾病日数)であってもよい。
したがって1つの実装では、健康スコアコンポーネント140は健康結果ロジック142を利用して、特定の健康結果定義155に固有である健康結果スコア165を生成する。健康結果ロジック142は、式またはモデルとして実装され得、回答された質問から判定された健康パラメータ値151、回答された質問の個数、参加時間、その他を含むパラメータを考慮に入れ得る。1つの実装では、組み合わされるかまたは表形式化された健康パラメータ値151は、健康質問141およびユーザの応答143を特定することから判定され得る。質問および応答に基づいて、健康相関関係パラメータ151が取得される。
一実施形態では、健康スコアコンポーネント140は、健康相関関係パラメータ151に加えて質問141および応答143も使用して、ユーザの健康結果165を予測する。健康結果を判定するとき、健康スコアコンポーネント140はモデルまたは式を使用して、健康出力スコア165を判定し得る。例えば、健康スコアコンポーネント140がユーザの入力を健康スコア出力に割り当てると、健康スコア出力はユーザに対して予測的となり得る。ユーザの健康結果スコア165を予測するためにスコアコンポーネント140により使用されるモデルは、質問と特定の健康結果定義との相関関係を判定するモデルと同一のモデルであり得る。係るモデルの例が図2で提供されている。
健康結果スコア165は生成され、ユーザ健康データ記憶装置160の一部として格納され得る。加えて、健康結果スコア165は、特定の健康結果に対して固有となり得、健康結果スコア165が反映する値の種類は、健康結果種類に対して固有となり得る。例えば1つの実装では、個人に対する健康管理コストを反映する健康結果に対しては、健康結果スコア165は、当該個人に対する特定のコストまたはコスト範囲の数値的表示となり得る。一方、医療施設の訪問回数に対する健康結果スコア165は、分類またはレベル(例えば量に応じて1〜5)により反映され得る。
1つの実装では、ユーザ健康データ記憶装置160は、システム100のユーザに対する閲覧可能性を防ぐために、質問応答データ記憶装置118から論理的または物理的に分離した状態で保持される。各ユーザは、ユーザ健康データ記憶装置160内に健康結果スコアのプロファイルを含み得る。なお個々のユーザプロファイル141は複数の異なる健康結果に対するスコアを含む。いくつかの変化例では、組み合わされたスコアまたは分類も、個々のユーザの健康プロファイルの一部として、個々のユーザに与えられ得る。
他の実施形態で説明されるように、ユーザに対する健康結果スコア(単数または複数)165は、健康保険サービスなどの健康サービスのために利用可能とされてもよい。例えば、ユーザに対する保険料、控除、または健康保険パッケージの一部として提供される適応範囲は、健康結果スコア(単数または複数)165から判定され得る。他の特徴として、ユーザの健康結果スコア(単数または複数)165は、ユーザが、健康保険に対する値引きを受けるべきかどうか、または代替的に、ユーザに提供される(または提供されるべき)追加的な給付金を健康関連サービスから受けるべきか、を判定するために使用され得る。
一実施形態によれば、健康サービス190サブシステムは、ユーザ健康データベース160に提供された健康結果スコア165を利用して、健康関連サービスに関連する指定、資格、またはサービスレベルを判定することが出来る。健康関連サービス190の例としては、健康保険、生命保険、健康サービスのプラン、健康関連施設(例えばヘルススパ、診療所など)の会員資格、情報サービス(雑誌または機関誌の定期購読、電子ニュース)が挙げられる。ユーザに提供される援助は、サービス自体、または代替的に、係るサービスとともに使用するための健康の指定を含む。例えば、ユーザの予測される健康レベルは、健康結果スコア(単数または複数)165により判定され得、それにより、総合的な健康結果判定(例えば等級または分類)が生成され、次に総合的な健康結果判定は、健康関連サービスに対する値引き(例えば健康保険または生命保険の保険料についての値引き、拡張された保障範囲、その他)を受けるために使用され得る。健康サービスサブシステムの1つの例が図6Bの例で提供されている。
いくつかの実装では、システム100のユーザ・インターフェース110は、ユーザの相互作用レベルを高めるための様々な層または機能コンポーネントを含み得る。1つの実装では、ユーザ・インターフェース110は、ゲーミフィケーション層112およびコミュニティソーシャルネットワーク層114を含む。ゲーミフィケーション層112は、ロジック、データ、および、個人が質問127に対する回答を提供する競争的環境を実装するための内容(総称的に「ゲームデータ103」)を含む。ゲームデータ103はゲームエンジン115から生成され、ゲームエンジン115はさらに、ゲーム環境を特定ユーザ向けにパーソナライズし得る。例えばユーザ識別子121は、ユーザ固有のゲームデータ103を生成するために、ゲームエンジン115により使用され得る。ゲームデータ103は、例えば、ユーザの知識レベルおよび/またはユーザのトピック的興味に基づく競争的環境を含み得る。ゲーミフィケーション層112を利用する実装が図7Aで説明されている。ゲーミフィケーション層112は、ユーザの成績に基づいて、ユーザに対する報償または資格証明(例えばスキルレベルバッジ)を判定し得る。例えばユーザ・インターフェース110を通して提示された質問127は、難度(以下で詳述するように較正プロセスから判定され得る)、応答時間、ハンディキャップ(例えばユーザの年齢)、その他について説明するスコア値と関連付けられ得る。
コミュニティソーシャルネットワーク層114は、コミュニティデータ117を使用して動作可能である。コミュニティデータ117はコミュニティ/ソーシャルネットワークサービス116から生成され得る。コミュニティ/ソーシャルネットワークサービス116は、例えば、ユーザ識別子121に基づいて、ユーザ固有のコミュニティ(またはソーシャルネットワーク)データを提供し得る。コミュニティデータ117は、コミュニティソーシャルネットワーク層114の一部として提供される内容(例えば、ユーザの健康関心または知識専門分野)を提供し得る。
健康パラメータ値151は、人の健康と、特定の主張に関する知識と、の間の、相関関係および定量化された指標を表す。健康パラメータ値151の粒度は、個人から回答された質問に適用されるが、健康パラメータ値151の判定は、対照群のユーザに適用される相関関係モデルに基づき得る。対照群のユーザは、例えば、自分に関する現実の情報(さらに詳細には、最近の期間における実際の健康結果)を自発的に提供する個人を含む。
さらに詳細にはシステム100は質問分析サブシステム170を含み得る。質問分析サブシステム170は、個々の質問の知識と、実際の健康結果と、の間の相関関係を判定するために機能を含む。サブシステム170は、1つまたは複数の相関関係モデル172を実装および開発し得る。相関関係モデル172は、健康結果に対する相関完成を判定するために入力質問171を分析し得る。特に相関関係モデルは、特定の質問に対する対照群における個人の知識(対照群データ記憶装置180で示される)と、質問に(実装に応じて、正しく、または間違って)回答したこれらの個人に対する、それぞれの健康結果と、の間の相関関係を統計的に反映する健康パラメータ値149を判定するために実装され得る。健康相関関係値151は、個々の質問に対して、または質問群に対して、固有であり得る。1つの実装では、異なる相関関係モデル172が異なる種類の健康結果に対して使用され得る。異なる相関関係モデルは、予測値と、個人に対して提供された実際(または現実)のデータ(検証済み入力175として示されている)と、を比較し得る。質問分析サブシステムの1つの例が、図2の例で、より詳細に説明されている。
多数の例が健康相関関係スコアの使用を提供するが、他の実施形態は、例えばユーザのスコアまたはトピック固有のスコアにより判定されるユーザの総合的知識レベルに基づいて、ユーザに対する提案も生成し得る。応答分析164は、例えば、応答データベース118からスコア145を取得し、ユーザスコアに基づいて、提案、内容、または他の出力を生成し得る。応答分析164の1つの例が、図7Bおよびその添付の例を用いて、示されている。
追加または代替として、コミュニティソーシャルネットワーク層114は、フォーラム(例えば、情報および経験を共有するための、メッセージボード、専門家に訊く、またはトピカルウォール(topical wall)など)を提供し得る。1つの実装では、ゲーミフィケーション層112からユーザが獲得する資格証明は、コミュニティソーシャルネットワーク層114のソーシャル環境へと継続される。例えば「エキスパートレベル」ユーザは、他ユーザの質問に応答する際の資格を有し、さらには、他ユーザに回答または情報を提供することに関する支払または他の報酬を要求することができる点における資格さえも有し得る。
図2では、一実施形態に係る分析システムが示されている。特に、図2では、被験者による基底をなす主張の知識が被験者の生理学的健康または精神的健康に対して相関関係を有し得るかどうかを判定する目的で質問(または他の形態の主張)を分析するための分析システム200が示されている。いくつかの実施形態によれば、個々の質問、または代替的に質問群は、基礎となる主張に関する被験者の知識(または知識の欠如)を特定の健康結果の可能性に統計的に関連付ける定量化された評価指標に対して相関関係を有し得る。システム200は、例えば、図1の例を用いて示した生理学的/精神的予測システム100のサブシステムとして実装され得る。
さらに詳細にはシステム200は、質問取込インターフェース210、フィールダ220、較正コンポーネント230、および相関関係モデル実装コンポーネント250を含む。質問インターフェースは、例えば手動インターフェース(例えば、専門家が健康主張に基づいて質問を生成する)を通して、質問209を受ける。質問209は手動により、人の健康に関する1つまたは複数のトピック(例えば、栄養学もしくは運動または特定の医療状態に関するトピック)と関連付けられ得る。トピック211の粒度は実装により決定され得る。質問記憶装置215は、質問が較正され、および/または人の健康に相互に関連付けられるため、質問209を処理のために格納するために使用され得る。
フィールダ220は、対照群インターフェース222を通して対照群のユーザに質問209を分配する機能を含む。例えばフィールダ220は、図1の例示的システムのユーザ・インターフェース110を使用して質問を発行し得る。例えば図1の例をさらに参照すると、質問209は、ユーザ・インターフェース110のゲームプレイを通して発行され、様々なユーザからの応答が記録され得る。一方、数名のユーザは、対照群に所属するものとして指定され得る。ユーザは、グランドトゥルースデータに対応するデータが存在する個人に対応し得る。例えば多数のユーザに、現実の健康情報を自発的に提供する機会が与えられ得る。係るユーザには、「去年、診察を受けた回数を教えて下さい」または「去年、病気に罹った日数を教えて下さい」などの質問が尋ねられ得る。さらにユーザの健康保険コストなどの情報が保険会社などの情報源から取得され得る。したがって図1で示された1つの例では、対照群の構成員は、ゲームを通して提示された、質問209に対する応答213を供給し得る。別の時間(被験者に対して質問209が提示される前、または提示された後)に、被験者は、真のユーザデータ241として示される、実際のデータを提供する選択が与えられ得る。真のユーザデータ241は、応答213を提供する被験者の実際の健康結果を表し得る。真のユーザデータ241は、被験者により手動で供給された情報に加えて、例えば被験者の保険業者により提供される情報も、含み得る。対照群の被験者(例えば、情報を提供するようオプトインされた、システム100のユーザ)のうちの1名からの各応答213は、質問と、被験者の識別子205と、にリンクされ得る。加えて、真のユーザデータ241は応答を提供する被験者のユーザ識別子205にリンクされ得る。
加えて、真のユーザデータ241は、より正確な制御データを生成するために、活動監視装置225により収集された情報で、補足または置き換えられ得る。活動監視装置225は、センサからの健康データ226(例えば心拍数ならびに心拍数傾向、燃焼したカロリー数、活動分数、睡眠の質、血糖値、またはコレステロール値)を提供し得る。ユーザがGPSデータに基づいて位置特定される場合、位置データ227も提供され含まれ得る。GPSデータは、例えばユーザがレストラン、食品雑貨店、その他の場所にいるかどうかを判定するために、他のデータベースと組み合わせて使用され得る。さらに時間データ228がユーザのスケジュールを追跡するために使用され得る。加えて、ユーザは友人データ229として活動監視装置225を通して友人に送る質問を選択することもできる。
いくつかの実施形態では、活動監視装置225から収集されたこれらのデータの一部または全部は、いずれの質問209がユーザに提示されるかを選択するためにフィールダ220により使用され得る。例えば、ユーザの血圧が高いことが健康データ226により示された場合、血圧を下げる方法に関する質問が選択され得る。ユーザの睡眠の質が低いことが示された場合、よく眠るための秘訣についての質問が選択され得る。ユーザが運動を終了した直後である場合、運動後回復についての質問が選択され得る。ユーザが新たに走ることを決心した場合、ランニングについての基本的知識についての質問が選択され、ユーザがランニングの上級者である場合には、より高度な質問が代わって選択され得る。
位置データ227および時間データ228も、ユーザのスケジュールを解釈して適切なスケジュール関連質問を選択するために、フィールダ220により使用され得る。例えば、ユーザが毎週平日に、長い時間をかけて地下鉄で通勤していることがこれらのデータにより示された場合、長時間通勤者のためのエクササイズについての質問が示され得る。ユーザがレストランにいることが検出された場合には、健康な食品選択に関する質問が示され、ユーザが食品雑貨店にいる場合には、野菜、有機食品、および栄養学に付いての質問が示され得る。
較正コンポーネント230は、処理中の質問209を分析して、質問の難度レベル265を判定し得る。例えば較正コンポーネント230は、正しい応答または間違った応答の個数を計算するよう、取込記憶装置215に照会231することができる。質問に正しく回答した個人のパーセンテージが、当該質問の難度レベルを判定するための基礎を提供し得る。難度レベル265は、次の使用に対する質問とともに格納され得る。
相関関係モデル250は、質問の基底をなす主張に関する被験者による知識と、被験者の健康と、の間の相関関係を判定するよう動作する。1つの実装では、相関関係モデル250は、異なる健康結果定義(例えば、個人が必要とする健康管理または健康管理コスト、医療施設を訪問した回数、心疾患、ガン、高血圧、または糖尿病に対する傾向、その他)に対して統計的に相関関係を有する異なるパラメータ値を判定するために、1つまたは複数のモデルを具体化する。相関関係モデル250は、モデル入力255として、(i)質問識別子261、(ii)各人が質問209に対して提供した回答の識別を含む、質問209に回答した対照群における1組の個人の識別、および、(iii)質問に回答した1組の個人における各人に対する真のユーザデータ241、を受け得る。選択された特定のモデルは、(i)質問に対する回答に基づいて、特定の健康パラメータ値に対応する、予想される結果に当該人を割り当て、次に、(ii)真のユーザデータ241を使用して、真の健康結果(回答を供給する個人の現実のデータを反映する)と予想される結果とを比較することにより、予想される結果と、真の結果と、を比較する。
予想される結果は、最初は、所与の人が質問に対して提供した回答に基づいて、当該人が特定の健康結果を有するかまたは有さない可能性を示す仮定的または中立的な値として始まり得る。予想される結果はさらに、ユーザが正しい回答または間違った回答を提供したかどうかに加えて、ユーザがいずれの間違った回答を提供したかにも応じて、異なる値を含み得る。この初期の相関関係は、例えば、質問の基底をなす主張が、健康志向性が高い挙動を示す情報(例えば、両目を擦る人は風邪をひきやすい)であるかどうか、または健康志向性が低い挙動を示す情報(例えば、ドーナツについての特定の栄養学的情報)であるかどうか、についての予想により設定される係数(例えば0〜1の範囲の値)に対応し得る。初期値から、相関関係は、1組の人々に対する予想/実際の比較に基づいて、正、負になるか、または中立になり得る。より多くの個人がその1組に加えられるにつれて、相関関係の妥当性または確実性がより高くなる。相関関係モデル250から決定された相関関係は、相関関係健康パラメータ251として指定され得る。相関関係健康パラメータ251は、特定の健康結果253に対して固有であり得る。相関関係健康パラメータ251は、例えば、体重または係数などのパラメータ値に対応し得る。このパラメータ値が総計され、モデル化され、および/または他のパラメータ値と組み合わされると、健康結果判定が作られる。
相関関係モデル250により具体化される特定のモデル255は、主張が適用される健康結果の性質に依存し得る。健康パラメータ値が連続的(例えば、所与の期間における健康管理のための金銭的コスト、体重、またはボディマス指数)である健康結果定義に対しては、線形回帰モデルが使用され得る。いくつかの健康結果定義は、階層化された、または分類的な健康パラメータ値を利用し得る。例えば医療施設を訪問した回数が、0=医療施設を訪問したことがない、1=1年間に医療施設を訪問した回数が1〜2回、2=1年間に医療施設を訪問した回数が3〜5回、または4=1年間に医療施設を訪問した回数が5回以上などのように、階層化された値へと定義され得る。同様の階層化された値が、疾病日数などの健康結果に対して使用され得る。係る健康結果に対して、順序ロジスティック回帰モデルが使用され得る。変化例では、複数項または多項のモデルが階層化されたカテゴリーに対して、特に、自然に順序付けられていない階層を定義するこれらの健康結果に対して、使用され得る。各質問は、健康パラメータ値が健康結果の判定に対して固有となるよう、特定の健康結果に割り当てられ得る。
多数の他の機械学習モデルが、相関関係健康パラメータに基づいて、相関関係健康パラメータを開発すること、および健康結果を判定すること、の両方において使用され得る。例えば、係る機械学習モデルは、ランダムフォレスト、ニューラル・ネットワーク、および/または勾配ブースティングのモデルを含み得る。
いくつかの実施形態では、健康パラメータ値251の判定は、ユーザ固有の情報が知られていないモデルとともに使用するための判定を反映するよう、調節され得る。1つの実装では、対照群は、年齢層(例えば、50歳超、50歳未満)、性別、体重、人種、地理学的な位置または設定、および/または糖尿病などの特定の医療状態の有無などの分類パラメータと関連付けられ得る。個々の質問は、全般的な対照群を反映する健康パラメータ値に加えて、クラスまたはサブクラス(例えば50歳超の女性)に固有の健康パラメータ値を含む、複数の相関関係健康パラメータ値251と関係付けられ得る。
いくつかの実施形態によれば、質問と、相関関係健康値251と、の組み合わせは、複数の可能な健康結果のうちの1つの健康結果に割り当てられ得る。したがって1つの実装では、質問は、単一の健康結果に適用されるため、相関関係健康値を有し得る。
他の実装は、質問に回答している人についての分類(例えば、性別または年齢)または1組の分類(例えば、性別および年齢)が知られているモデルに基づいて、ユーザの健康に対して相関関係を有する健康パラメータ値251の判定を提供する。実装に応じて、ユーザの分類は、(i)情報がまったく知られていない未知のユーザ、(ii)いくつかの基本的な健康関連特性(例えば、年齢、性別、またはこれらの組み合わせ)が知られているユーザ、(iii)健康に関する複数の関連側面(例えば、体重および/または身長に加えて性別および年齢)が知られているユーザ、を含み得る。1つの実装は、関連する分類を有する対照群の一部に対して本明細書で記載のモデルを適用することに基づいて、異なる分類のユーザに対して固有的に判定された相関関係健康パラメータ251の判定を提供する。したがっていくつかの変化例では、相関関係健康パラメータ値251は、ユーザに対する健康が、ユーザのクラスを参照して評価されるよう、特定クラスの人々に対して固有となり得る。例えばいくつかの実施形態では、質問は、自分自身を性別、年齢、体重、および/または糖尿病などの特定の医療状態の存在によりカテゴライズする個人に対して、分類され得る。
システム200は、動的な(経時的に連続的して対照群に個人を追加することが可能であることを意味する)対照群上で具体化され得る。前述のように、対照群が大きいほど、結果の妥当性は大きくなる。図1の例で説明したようなインタラクティブなゲーム環境では、追加的な人々が、招待またはオプトイン特徴を通して対照群に連続的に追加され得る。例えばユーザ・インターフェース110は、実際の医療関連情報を反映する質問を自発的に提供するよう、個人に促し得る。この機構は、真のユーザデータ241が提供され得るユーザを追加することにより、対照群を拡張するための方法を提供し得る。対照群は、所望の対照群の部分が正確に反映されるよう、判断基準(例えば性別および年齢など)に基づいて、さらに管理され得る。
健康パラメータ値251の判定とともに、質問は処理されたと考えられ得、その場合には質問は、質問のライブラリまたは集合に含まれ、健康に対して相関関係を有するものとしてマークされ得る。1つの実装では、ライブラリ構築プロセス260は、処理済みの質問259を、質問識別子261、トピック識別子、難度レベル265、および相関関係健康パラメータ251(または複数の値)とリンクする。難度レベル265は、どの個人がユーザレベルに基づいて質問を受けるかを判定するために使用され得る。
図2の例は、健康に対して相関関係を有すると思われる質問の処理を提供する一方で、分類および較正プロセスは、健康に対して相関関係をまったく有さないと思われる質問を含む全質問の難度を判定するために使用され得る。例えば、あらゆる質問が、例えば、対照群の個人のうちの何パーセントが質問に対して正解したかに基づいて、トピック211に関連付けられ、前述の対照群に分類され、さらに難度レベル265に関して評価され得る。
図3は、1つまたは複数の実施形態に係る、質問と、健康結果およびトピックと、をリンクするために開発され得るデータ構造の1つの例を示す。図3の例は、データ構造300を、論理的に統合化されたものとして示しているが、変化例は、本明細書で記載のパラメータを関連付けるかまたはリンクする分散されたデータ構造を提供し得る。図1の例を参照すると、図3の例のデータ構造300は、例えば、質問ライブラリ152を備え、健康スコアを備える情報を含み得る。
さらに詳細には、データ構造300では、個々の質問が、質問識別子301により、複数の可能な相関関係健康パラメータ303のうちの1つと、1つまたは複数のトピック305と、に関連付けられている。データ構造300で伝達され得る他の情報またはパラメータは、例えば較正コンポーネント230の出力を通して判定され得る(例えば図2参照)難度レベルを含む。所与の実装に対して、相関関係健康パラメータは特定の健康結果に関連し得る。健康管理コスト、医療施設訪問、疾病日数、処方数を含む複数の健康結果が、将来の時間間隔に対して定められ得る。健康結果の他の例としては、血糖値、体重または体脂肪(例えば、BMI)、コレステロール値、鬱病もしくは不安障害、および/または寿命が挙げられる。一実施形態では、各質問はただ1つの健康結果のみに関連付けられ、さらに、基底をなす主張の知識と、対応する健康結果と、の間の相関関係指標を反映する相関関係健康パラメータ値が割り当てられる。1つの実装では、図2のシステムは、それぞれの定められた健康結果に対する健康パラメータ値を判定し、質問に対して選択される健康パラメータ値は、最も強力な相関関係を有する健康パラメータ値である。相関関係健康判定が質問に対して生成されない場合、係る質問に対する健康パラメータ値は無効として示され得る。
図3の例によりさらに示されているように、各質問は、例えば、手動入力に基づいて、複数のトピックとリンクされ得る。判定された難度も、パラメータ(例えば、0〜1の範囲の数値など)として表現され得る。難度レベルは、質問に対するトピック割り当てに対して独立的であり得る。すなわちこのことは、質問の難度レベルは、考慮される割り当てられたトピックに関わらず、同一であるとして提供され得ることを意味する。
方法体系
図4は、健康に関する主張の独立的な知識をユーザが有しているかどうかに部分的に基づいてユーザの健康結果を予測するための例示的方法を示す。図5は、ユーザの知識プロファイルに基づいてユーザの健康結果を予測するための例示的方法を示す。図4および図5の例示的な方法を説明することにおいて、本明細書で記載のステップまたはサブステップを実行するための好適な構成要素を示すために、図1、図2、または図3の要素が参照され得る。
図4の例を参照すると、人の健康に関する主張の集合が格納され、母集団のユーザに対して使用するために処理され得る(410)。1つの実装では、これらの主張は、主張についての知識をユーザが有するかどうかをユーザからの回答が示す質問として、書式設定され得る(412)。
対照群に対して、健康パラメータ値が対照群の個人に対して判定される(420)。健康パラメータ値は、ユーザの生理学的健康または精神的健康の指標として機能する実際のデータまたは現実データを参照し得る。1つの実装では、健康パラメータ値の判定は、ユーザの入力に基づき得る。例えば図1のインタラクティブなゲーム環境では、数名のユーザは、要求される健康に限定された入力(例えば前月または前年における疾病日数など)を提供するようオプトインされ得る。いくつかの実施形態では、健康パラメータ値は、定められた健康結果(422)、または健康結果の組み合わせに基づき得る。例えば健康結果は、個人に対する推定健康管理コスト(424)、所与の期間における個人に対する医療センター訪問回数(425)、所与の時間枠における、個人に対する処方回数(426)、所与の期間に発生した個人の疾病日数(428)、に対応し得る。
各主張に対して、相関関係健康パラメータが判定される(430)。一般的に、相関関係健康パラメータは、主張の知識を人の健康に定量化可能にリンクするパラメータ指標に対応する。他の例で説明した健康パラメータ値151(図1)、251(図2)は、対照群の使用に基づく例を提供する(432)。
関連付けられた相関関係健康パラメータを有する質問を確立することは、グランドトゥルースデータが、より大きいユーザベースの応答者からの選択されたユーザにより提供された状態で、モデルの具体化を通してなされ得る。相関関係健康パラメータが個々の質問に対して確立されると、その質問はユーザベースに供給される。ユーザからの応答は、特定の主張についてのユーザの独立的な知識レベルを判定するために使用され得る(440)。
ユーザにより回答された個々の質問に対する相関関係健康パラメータは、判定され、特定の健康結果に対する値へとモデル化され得る(450)。各ユーザに対して、特定の健康結果に関する回答された質問の相関関係健康パラメータは、ユーザに対する予想される健康結果を判定するための入力として機能し得る(460)。複数の健康結果がこのようにして判定され得る。
図5を参照すると、特定の健康結果に関するユーザの知識プロファイルが判定され得る(510)。知識プロファイルは、個々の質問に対する回答を、または、1つの集団または群の質問に対する回答を、反映し得る。知識プロファイルは、選択された定義に基づいて判定され得る。1つの実装では、知識プロファイルは質問に対して固有であり、ユーザが質問に正しく回答するかどうかを反映する。変化例では、知識プロファイルは質問に対して固有であり、ユーザがどの質問に回答したかを反映する。さらに知識プロファイルは、総計の形態(例えば3〜10の質問など)でユーザの回答を反映し得る。なおここでは、集団においてユーザが正しく回答した質問の個数、または、他の回答よりもより間違っていると考えられる回答の個数などの側面が反映されている。
知識プロファイルの側面は、対照群の個人からの知識プロファイルの対応する側面と比較され得る(520)。1つの実装では、特定の1組の質問に対するユーザの回答が、対照群の1名または複数名の人からの同一の1組の質問に対する回答に対して、個々に比較され得る。変化例では、1つの集団の質問に対するユーザの回答は、同一の集団の質問に対する、対照群のサブセットにより提供された回答と比較され得る。なおここで比較は、全体として1つの集団の質問に対してなされる。さらにユーザの回答は、1つの集団の質問に対してまったく同一の回答を提供した対照群のサブセットにより提供された回答と比較され得る。
健康結果が、対照群の個人に対して判定され得る(530)。他の例で説明したように、健康結果は、人の健康を示す健康な生活スタイル特性として定義され得る。対照群の一人の人に対して判定された健康結果は、当該人についての現実情報を反映し得る(532)。1つの実装では、対照群の個人は、自発的に自分の健康結果情報を提供し得る(534)。例えば情報は、対照群の人に対して何らかの援助と交換する形で提供され得る。他の例では、対照群の人に対する個人的な健康結果情報は、活動監視装置からのデータを使用して判定され得る。変化例では、対照群の人に対する健康結果情報は、例えば健康管理または保険の提供者などの情報源から判定され得る(536)。
ユーザの健康結果は、対照群における個人の健康結果と、ユーザと対照群の人々との間の知識プロファイルの比較された側面と、の間の相関関係に少なくとも部分的に基づいて、予測され得る(540)。したがって例えば、個々の質問に対するユーザの回答は、同一の質問に対して対照群のこれらの構成員により提供された回答に対して、比較され得る。追加または代替として、1つの集団の質問に対するユーザの回答は、対照群の個人に対して同一集団の質問に提供された質問と比較され得る。なおここでは、比較は、提供された正しい回答または間違った回答のパーセンテージに基づいて、ユーザと、対照群の人々のサブセットと、をマッチさせることに基づいて行われる。
健康サービス方法体系およびサブシステム
図6Aは、ユーザに対して知識予測された健康結果に基づいて健康関連サービスをユーザに提供するための例示的方法を示す。図6Aの例示的な方法を説明するにあたり、記載するステップまたはサブステップを実行するための好適な構成要素を示すために、図1、図2、または図3の要素が参照され得る。
図6Aを参照すると、健康知識プロファイルが、健康(例えば生理学的健康または精神的健康)に関する主張に関して、複数のユーザのうちの各ユーザから判定される(610)。他の例で説明したように、健康知識プロファイルは、質問に対する個々の回答を反映し得る。なおこれらの質問は、正しくまたは間違って回答された質問、特定の質問に対して提供された特定の回答(例えば、間違った回答など)、および/または定義された集団の質問から回答された質問のパーセンテージである。
加えて、他の例で説明されたように、ユーザと、対照群の人々のサブセットと、の間の健康相関関係パラメータの値が判定され得る(620)。図1の例を参照すると、健康値パラメータ151は、例えば、健康スコアコンポーネント140により判定され得る。健康相関関係パラメータを判定するとき、ユーザの知識プロファイルの所与の側面が、対照群における関係人物の知識プロファイルと比較され得る(622)。例えば、この比較は、質問ごとになされてもよく、または代替的に、集団ごと(例えば、5つの質問の1組、その他を比較する)になされてもよい。実際の健康結果が対照群の構成員に対して既知であり、特定の相関関係健康パラメータは、対照群における個人の既知の健康パラメータに少なくとも部分的に基づき得る。したがって相関関係健康パラメータは、対照群に対して事前決定され、対照群の構成員についての現実情報に基づき得る。
相関関係値に基づいて、健康結果判定がユーザに提供される(630)。図3の例で示されているように、相関関係値は事前決定された健康結果に固有であり得る。さらに図1を参照して、特定の健康結果に対して1組の健康パラメータ値151が与えられると、健康スコアコンポーネント140は健康結果判定を作ることができる。健康結果の判定は、一般的な集団における他の個人に対して比較された特定の健康結果の相対的指標が与えられるよう、スコアの形態であり得る。健康結果判定は、健康結果スコア165に、または代替的に、健康結果スコアの組み合わせに、対応し得る。例えば複数の健康結果スコアがユーザに対して判定され得、これらのスコアを組み合わせると、健康結果判定の総計が形成され得る。
健康結果判定に基づいて、健康サービス援助がユーザに提供され得る(640)。サービスまたは指定は、設定値に対して作られたものであり得る一方で、サービスまたは指定は、設定値と等しくないが、可変であり、サブセットにおける個々のユーザが自然に進行する医療状態の結果として好ましくない健康影響を被る場合に経時的に増加するよう設定される、真のユーザ毎のコストに関連付けられ得る。
健康サービス援助は、多様な直接的または間接的なサービス関連援助に対応し得る。1つの実装では、特定の閾値を超える健康結果判定を有するユーザは、指定を受け得る(642)。この指定は、例えば、システム100を備えるネットワークサービスの選択されたユーザのみに提供されるサービスまたは資格証明に対応し得る(644)。例えば、ユーザを全ユーザの上位10パーセントに置く健康結果判定を受けるユーザは、証明書を受け取ることができ、次にこの証明書は、ユーザが、ヘルスケア提供者、健康保険、または関連する健康サービス活動(例えば、栄養食品店に関する割引、アスレチックジム会員資格、生命保険、その他)に関して、値引きを受けることを可能にする。代替的に、指定は、ユーザのサブセットが、主要な健康保険、補助的な事故保険、生命保険、または他の会員制サービス(健康関連の場合もあり健康関連でない場合もある)などのサービスを受ける資格を与え得る。
変化例では、健康結果判定は、ユーザの健康を予測するための基盤を提供し、次にこの基盤は、ユーザに対する健康関連サービスを判定するために使用され得る(646)。例えば健康保険、生命保険、および/または事故健康保険は、健康結果判定により判定された範囲およびコストでユーザに提供され得る。例えば保険料のコストまたは個々のユーザに対する控除は健康結果判定に基づき得る(648)。例えば、保険サービスはシステム100のユーザに提供され、より良好な健康結果判定を有するユーザは、より低い健康結果判定を有する対照ユーザと比較して、保険料が値引きされ、または控除が与えられるか、または代替的に、保障内容の範囲がより大きくなる。
図6Bは一実施形態に係る、健康サービスサブシステム680を示す。健康サービスサブシステム680は、例えばシステム100とともに実装されてもよく、またはシステム100の一部として実装されてもよい。変化例では、健康サービスサブシステム680は、システム100とインターフェース接続する別個のシステムとして提供されてもよい。加えて、健康サービスサブシステム680は、その上に図6の例が実装されるシステムの例を提供する。
図6Bを参照すると、健康サービスサブシステム680は、システムインターフェース682、顧客データ記憶装置684、およびサービス判定ロジック686を含む。健康サービスサブシステム680は、ウェブページまたはアプリケーションページなどのサービス顧客インターフェース688も含み得る。サービス顧客は、サービス顧客インターフェース688にアクセスして、提供される健康サービスを定義するための入力に加えて、サービス判定ロジック686に対する特定のロジックまたはパラメータも提供するために、入力を提供する。サービス顧客入力685は、例えば、提供されるサービスのテキストデータ定義(例えば、健康または生命保険の用語)に加えて、システム100のユーザにより閲覧するための補助的内容も含み得る。この入力は、サービスデータ記憶装置684に格納され得る。
いくつかの変化例では、サービス顧客入力685はさらに、サービス判定ロジック686のためのパラメータ683および他のロジック(例えば、ルール)を入力し得る。パラメータ683およびルールは、例えば、ユーザが、(i)サービスを受けること、(ii)サービスの特定の側面または階層を受けること、および/または、(iii)特定の価格構造にしたがってサービスまたは階層を受け取ること、を行うために必要とされる資格の定義を含み得る。例えばサービスは、援助の階層を、または複数階層コスト構造を、含み得、各階層は、(i)閾値健康結果スコアまたは1組のスコア、(ii)健康結果の閾値組み合わせ、および/または、(iii)他の健康結果判定、のうちの1つまたは複数などの資格に基づいて、ユーザに提供され得る。
システムインターフェース682は、所与のユーザまたはユーザベースの健康結果スコア689を判定するために、ユーザ健康データベース680とインターフェース接続し得る。変化例では、システムインターフェース682は、システム100上のプッシュまたはトリガ・コンポーネントと通信し得る。このプッシュまたはトリガ・コンポーネントは特定の健康結果スコアを取得し、当該健康結果スコアをシステムインターフェース682にプッシュする。いくつかの実施形態では、エンドユーザは健康結果データの取り扱いから除外される。健康判定ロジック686の出力は通知691に対応し得る。通知691は、健康判定ロジック686の結果を指定し得る。これらの結果は、ユーザに、または健康サービス援助の提供者に、通信され得る。
ゲームプレイ
多数の実施形態では、使用応答および参加を増加させるための機構として、ゲームプレイおよびロジックの使用について記載した。より多くのユーザ応答および参加は、(i)質問に対する健康の相関関係を開発するために、現実の健康情報を進んで提供しようとする、より多人数の資格を有する志願者を見出すことにより、対照群のサイズを増加させること、(ii)より大きい統計的標本に基づくより多数の予測的相関関係、および、(iii)個々のユーザの健康のより良好な予測を可能にする、ユーザからのデータポイント、を含む、多数の利点を有し得る。加えて、ゲームロジックの使用は、健康相関関係質問を一般閲覧かから秘匿し、それによりユーザが良好な健康スコアを受けるために質問に対して「欺騙」を働く(例えば、学習する)ことが防止されるための機構を提供する。
図7Aは、ユーザの応答が個々のユーザに対する健康結果の予測を可能にするゲームベース環境を提供するため例示的方法を示す。図7Aの例示的方法を説明するにあたり、記載のステップまたはサブステップを実行するための好適な構成要素を示すために、図1、図2、または図3の要素が参照され得る。
図7Aの例を参照すると、1組の質問が格納され得る。ここで少なくともいくつかの質問は、健康に関してコアとなる主張に基づく(702)。例えば質問は、図2の例で説明したシステムを使用して処理された後、質問ライブラリ152に格納され得る。格納された質問は、(i)健康結果を判定することに、またはユーザに対する判定に、使用される、健康相関関係質問(704)、および、(ii)非健康相関関係質問、の両方を含み得る。後者の質問は健康に関し得るが、これらの質問は、健康に対して相関関係を有さないものであること、またはこれらの質問が健康に対する認識に対してほとんど関連性がないものであること、したがって、実際の人の健康に相関関係を有さないこと、が判定されている(706)。他の例で説明したように、雑学的な質問が提供され、それにより、質問への回答に参加することからユーザが娯楽的援助を受けるようなゲーム環境が実装され得る。
さらに他の例で説明したように、健康相関関係質問を処理すると、健康相関関係パラメータが判定され得る(710)。例えば質問分析サブシステム200が、所与の質問に対する健康相関関係パラメータ151を判定するために使用され得る。さらに他の例で説明したように、健康相関関係パラメータは、特定の質問の基底をなす主張の知識(または係る主張についての知識の欠落)を有する対照群における人々(712)に基づき得る。
参加と、正確な健康結果スコアならびに判定の開発と、を促進するために、競争的状況または半競争的状況でユーザが質問を尋ねられるゲーム環境が確立され得る(720)。ゲーム環境の一例が、図8A〜図8Hのインターフェースを通して示される環境で、示されている。
雑学的質問に対するユーザ応答は記録される。なおこれらの応答は、健康相関関係質問に関するスコア(730)、および、全質問に関するスコア(または代替的に非健康相関関係スコア)(732)、の両方を含む。図6の例で説明したように、健康相関関係質問は、ユーザに対する健康サービスを判定するために、スコア評価され得る(740)。このスコアは、ユーザには秘匿されるかまたはユーザには知らされず、総合的ゲームスコアには無関係に判定され得る。
逆に総合的ゲームスコアは、システム100を通して提供されるサービスのコミュニティにおける資格証明をユーザに提供するために、ソーシャル環境またはゲーム環境において公開され得る(742)。例えばユーザは後者のゲームスコアを使用して資格証明を達成し得、それによりユーザは、メッセージボードの討論、およびコミュニティプラットフォームの質疑フォーラムへの権限が与えられ得る。
いくつかの変化例では、ゲームスコアは、健康ベースの提案をユーザに提供するための機構も提供し得る(744)。例えばユーザの知識ベースがトピック主題に基づいて評価され得、健康に関する特定のトピックについてのユーザの弱点または長所が、ユーザについての生理学的情報または精神的情報を推測するために使用され得る。
図7Bは、1つまたは複数の実施形態に係る知識ベースの提案エンジンを示す。図1および図7Bを参照すると、例えば、応答分析コンポーネント164は提案エンジン780を含み得る。提案エンジン780は、提案785を生成するために、ユーザの知識についての情報を使用し得る。なお提案785は、成長のために、ユーザ固有の活動、ライフスタイル選択、または成長領域(知識またはライフスタイルに関する)を伝える内容を含み得る。
1つの実装では、提案785は、特定の健康トピックに関するユーザの長所または短所の判定に基づき得る。提案エンジン780は、ユーザのトピックスコア781を取得した後、トピックスコアと提案ロジック790とを相互に関連付けるプロセス782を含み得る。提案ロジック790は、異なるトピックスコアおよび判断基準に基づいてユーザに対する提案を選択するためのルール791および793を含み得る。例えば提案ロジック790は、ユーザのスコアが当該トピックに対する閾値よりも低い場合、特定のトピックに関する提案をユーザに示すためのルールを含み得る。例えば、心臓の健康に関するトピックが定義され得、心臓の健康に関するユーザのトピックスコアが閾値より低い場合には、ユーザの心臓の健康を改善するための1組の提案785が生成され、ユーザに伝えられ得る。同様にユーザの知識が特定のトピックにおいて強力で、それが利益であると解釈される場合には、提案ロジック790は、高度なレベルの提案を示すために、このスコアを利用し得る。例えばユーザがウエイトリフティングのトピックにおいて高いスコアを有する場合、ユーザに提供される提案は、(例えば図2の較正コンポーネント230から判定される)最も高い難度レベルを有する質問に基づく特定の技法または提案を含み得る。
いくつかの実装では、活動監視装置770は装置データ774を提案ロジック790に提供し得る。なお装置データ774はユーザの総合的な健康/フィットネス・レベルの指標を含み得る。これらの装置は、ペース、距離、標高差、経路履歴、およびワークアウト要約などの統計情報を記録するためにGPS受信器を含み得る。加えてこれらの装置は、健康/フィットネス・パラメータの追跡および記録を行うことのできる他の特徴物の中でもとりわけ、加速度計、ジャイロスコープ、コンパス、環境光センサ、心拍数センサなどのセンサを含み得る。装置データ774の例としては、とりわけ、心拍数ならびに心拍数傾向、歩数、移動距離、上昇階数、燃焼したカロリー数、活動分数、睡眠の質、血糖値、およびコレステロール値が挙げられる。次に提案ロジック790は、提案セット785を作るために、装置774を、単独で、またはルール791、793およびトピックスコア781と組み合わせて、使用し得る。例えば、ユーザがコレステロールについてあまり知らないことがトピックスコア781により示され、しかしユーザのコレステロール値が良好であることが装置データ774により示される場合には、提案ロジック790は、コレステロール関連質問を提案しないよう、選択し得る。
変化例では、いずれか1つのトピックに対して生成された1組の提案785は、質問と、または質問のサブトピックと、関連付けられ得る。提案フィルタ792は、ユーザが正しく回答した質問に基づいて、ユーザが知っている可能性があるこれらの提案が除去されるよう、提案785にフィルタ処理を施し得る。
さらに、提案ロジック790は組み合わせルールを含み得る。組み合わせルールは、2つ以上のトピックにおけるユーザのトピックスコアにより提供される判断基準に基づいて、ユーザに対する提案785を選択する。組み合わせルールは、1つのトピックに関するユーザの知識が他のトピックに利益をもたらし、またはその逆も成立するよう、トピック間の主題関連性を特定し得る。1つの実装では、1つのトピックについてのユーザのトピックスコアが閾値より高く、他のトピックについてのトピックスコアが閾値より低い場合、1つのトピックにおけるユーザの活動または関心が第2のトピックに関してユーザの知識またはライフスタイルを支援すると想定する提案が、提供され得る。例えばユーザがウエイトリフティングのトピックでは高いスコアを有するが、栄養学または睡眠では低いスコアを有する場合がある。ユーザに提供される提案は、筋肉量を増加させるためにユーザが眠るべき推奨時間を指定し得る。
他の例として、ユーザがウェイトトレーニングなどの主題については強いが、栄養学では弱い場合には、提案エンジンは、提案を提供するために、(i)ユーザが栄養学についての知識を発展すべきであることを示し、(ii)トレーニングに関する栄養学情報を指定し得る。例えば、提案は、トレーニング時にユーザが何を食べるべきか、栄養の摂取がトレーニングにおけるパフォーマンスに対してどのような影響を及ぼすか、ユーザが栄養学者に確認すべきであるとの提案、および、適切な食事およびウェイトトレーニングを通して達成可能である予想結果、を含み得る。係る例は、ユーザが1つのトピックに関しては自分の知識ベースにおいて強いが、他のトピックでは弱いことに基づいて作られ得る提案を示す。係るシナリオでは、ユーザに対して利益または援助をもたらし得る、活動と、学習のサブトピックと、をプログラム的に生成するために、2つのトピック間の関係が判定され得る。
異なる閾値判定に基づいて、同様の提案が判定され、ユーザのトピックスコアとリンクされ得る。1つの実装では、主題に関する2つのトピックに関してユーザのスコアが低い場合、ユーザに対する提案は、ユーザが、当該トピックに関する生理学的問題または精神的問題に関する健康影響を被っているという仮定のもとで、選択され得る。
さらに、トピック判定の分析も、数学的相関関係を対照群に対してなすことなく、応答者についての特性を推測するために使用され得る。例えば、栄養学および運動の両方においてスコアが低い個人は、肥満症であり、糖尿病に罹る可能性があり、および/または他の健康関連問題(例えば鬱病など)を患っているものと推測され得る。係る分析に基づいて、提案エンジンはユーザの知識に対して成長領域を示し得る。提案エンジン780は、例えば減量のためにダイエットをユーザに公表すること、(まず、ユーザが鬱病であることが高い信頼性をもって仮定される場合には)精神科医の診察をすすめること、(次に、ユーザが体重過剰であることが仮定される場合には)栄養学者および/またはパーソナルトレーナーを訪ねるようユーザにすすめること、などの提案される活動を提供してもよく、または、糖尿病および/または高コレステロールに関して血糖値を検査してもらうようユーザにすすめること、を提案してもよい。係る活動は、生理学的健康または精神的健康に対して考慮したときに互いに対して相乗効果または関係を有するトピックにおける知識についてユーザが低いスコアを有した場合、行われる。
図7Cは、活動監視装置から取得されたデータに基づいて、ユーザに提供される質問を選択するための例示的な方法を示す。図7Aの例示的方法を説明するにあたり、記載のステップまたはサブステップを実行するための好適な構成要素を示すために、図1、図2、または図3の要素が参照され得る。
図7Aの例を参照すると、1組の質問が格納されている。ここでは、これらの質問のうちの少なくともいくつかは、健康に対してコアに相関関係を有する主張に基づくものである(750)。例えば質問は、図2の例で説明したシステムを使用して処理された後、質問ライブラリ152に格納され得る。格納された質問は、(i)健康結果スコアを判定することに、またはユーザに対する判定に、使用される、健康相関関係質問(752)、および、(ii)非健康相関関係質問、の両方を含み得る。後者の質問が健康に関し得る一方で、これらの質問は、相関関係を有するものであるとも、または健康であるとも判定されず、またはこれらの質問は健康に対する認識に対してほとんど関連性がなく、したがって、実際の人の健康に相関関係を有さない(754)。他の例で説明したように、雑学的な質問が提供され、それにより、質問への回答に参加することからユーザが娯楽的援助を受けるようなゲーム環境が実装され得る。
さらに、他の例で説明したように、健康相関関係質問を処理すると、健康相関関係パラメータが判定され得る(755)。例えば質問分析サブシステム200が、所与の質問に対する健康相関関係パラメータ151を判定するために使用され得る。さらに、他の例で説明したように、健康相関関係パラメータは、特定の質問の基底をなす主張の知識(または係る主張についての知識の欠落)を有する、対照群における人々に基づくものであり得る(760)。
いくつかの態様では、質問を状況的に選択するために、質問選択120は、活動監視装置191により生成されたデータを取得し得る(762)。これは、心拍数、血糖値、およびコレステロール値などの健康についての直接的な指標(763)に加えて、1日毎の歩数、燃焼したカロリー数、平均活動レベルなどの運動に関する情報(764)も、含み得る。これらの装置は通常、とりわけ、睡眠の質および1日あたりの移動距離などの特定の健康パラメータを計算するために使用され得る、加速度計、ジャイロスコープ、コンパス、GPS、および光センサなどのセンサを含む(765)。加えて、GPSおよび時計のデータは、ユーザのスケジュールおよびユーザの位置を判定するために、他の健康/フィットネス・データと組み合わされ得る(766)。
活動監視装置データを取得した後、質問選択120はこれらのデータを考慮に入れて質問を選択し得る(768)。例えば、ユーザの血圧が高いことが健康データにより示される場合、血圧を低下させるための方法についての質問が選択され得る。ユーザの睡眠の質が低いことが示された場合、よく眠るための秘訣についての質問が選択され得る。ユーザが運動を終了した直後である場合、運動後回復についての質問が選択され得る。ユーザが新たに走ることを決心した場合、ランニングについての基本的知識についての質問が選択され、ユーザがランニングの上級者である場合には、より高度な質問が代わって選択され得る。
位置データおよび時間データも、ユーザのスケジュールを解釈し、適切なスケジュール関連質問を選択するために使用され得る。例えば、ユーザが毎週、長い時間をかけて地下鉄で通勤していることがこれらのデータにより示された場合、長時間通勤者のためのエクササイズについての質問が示され得る。ユーザがレストランにいることが検出された場合には、健康な食品選択に関する質問が示され、ユーザが食品雑貨店にいる場合には、野菜、有機食品、および栄養学に付いての質問が示され得る。
参加と、正確な健康結果スコアならびに判定の開発と、を促進するために、競争的状況または半競争的状況でユーザが質問を尋ねられるゲーム環境が確立され得る(720)。ゲーム環境の一例が、図8A〜図8Hのインターフェースを通して示される環境で、示されている。
例示的インターフェース
図8A〜図8Hは、本明細書に記載の1つまたは複数の実施形態とともに使用するための例示的インターフェースを示す。図8A〜図8Hで記載のインターフェースは、例えば、図1の例で説明したシステムを使用して、実装され得る。したがって図1の要素は、本明細書で記載のインターフェースを実装するための好適な構成要素を示すために、参照され得る。
図8Aでは、インターフェース800はユーザに対してトピック選択804を提供する(例えば、栄養学)。インターフェース800には、例えばゲームスコア802(図1の例ではユーザプロファイルのゲームデータ119として提供される)などの、ユーザプロファイル138からの情報、およびバッジまたは証明書805が、表示され得る。
図8Bのパネル810は、雑学的事柄の形態の質問812を示している。1組の回答814がユーザに提供され得る。回答814からユーザは、自分のスコアに影響を及ぼすための選択をすることができる。
図8Cは、回答の正解についての、ならびに、正解の回答、および/または質問の基底をなす主張に、関する補助情報についての、フィードバック825をユーザに提供するパネル820を示している。図8Dでは、ユーザが回答を提供すると、ユーザに対して追加パネル830が提供され得る。このパネル830では、質問の背後にある基底をなす主張832が表示される。他の情報(質問に正解した個人のパーセンテージなど)が、ユーザに表示されてもよい。この特徴物834は、質問の難度レベルも反映し得る。
図8Eはパネル840を示し、パネル840上には、オプションのメニューが提供されている。ユーザはオプションのメニューから選択することができる。図示のように、提供される機能は、図1の例で説明したゲーム環境およびソーシャル環境における、ゲーム(例えば、順位表)およびコミュニティインタラクション(例えば、討論)を含む。加えて、オプションのメニューは、例えば図7の例から判定された提案を表示し得る健康レポート機能842を含み得る。
図8Fは、ユーザに対するゲーム要約を提供するパネル850を示し、パネル850は、ユーザの総合的スコア852に加え、ユーザが回答した質問の個数を示すバッジおよび表彰マーク854の達成、その他、も表示する。
図8Gはパネル860を示し、パネル860上には順位表862が提供されている。順位表は、トピック固有であってもよく、および/またはユーザレベルでカテゴライズされてもよい。
図8Hはパネル870を示し、パネル870は、図1の例で説明したシステムを通して、ソーシャルインタラクション、ゲームおよび知識ベースフォーラムを可能にする。他のソーシャルインタラクション機能の中でも、1つまたは複数の知識ベースの「ツイン」がユーザに対して指定され得る。ツインとは、(i)健康、または健康に関する特定のトピックについての知識プロファイル、および/または、(ii)同様または同一の健康結果値または判定、のうちの1つまたは複数をユーザと密に共有する個人に対応し得る。追加例または変化例として、ツインは、同様の人口統計上のプロファイル(例えば同一の性別、年齢、および/または人種を有するなど)も含み得る。同一ツインは、ソーシャルインタラクションを構築し、経験を共有するための機構として、特に健康ベースの知識、情報、およびサービスを配布するために、互いに対して示され得る。
コンピュータシステム
計算装置により実行される方法、技術、およびアクションを提供する本明細書で記載の1つまたは複数の実施形態は、プログラム的に、またはコンピュータにより実施される方法として、実行され得る。プログラム的とは、コードまたはコンピュータ実行可能命令の使用を通して、という意味である。プログラム的に実行されるステップは、自動化されてもよく、または自動化されなくてもよい。
本明細書で記載の1つまたは複数の実施形態は、プログラム的モジュールまたはコンポーネントを使用して実装され得る。プログラム的モジュールまたはコンポーネントは、プログラム、サブルーチン、プログラムの1部分、または、本明細書で記載のタスクもしくは機能を実行できるソフトウェアもしくはハードウェア部品を含み得る。本明細書で使用するモジュールまたはコンポーネントは、他のモジュールまたはコンポーネントに対して独立的にハードウェア部品上に存在し得る。代替的に、モジュールまたはコンポーネントは、他のモジュール、プログラム、または機械の共有される要素またはプロセスであってもよい。
さらに本明細書で記載の1つまたは複数の実施形態は、1つまたは複数のプロセッサにより実行される命令を通して実装され得る。これらの命令はコンピュータ可読媒体上に担持され得る。以下の図面で図示または説明される機会は、本発明の実施形態を実装するための命令がその上で担持および/または実行される、処理資源およびコンピュータ可読媒体の例を提供する。特に、本発明の実施形態で示される多数の機械は、プロセッサ(単数または複数)と、データおよび命令を保持するための様々な形態のメモリと、を含む。コンピュータ可読媒体の例としては、パーソナルコンピュータまたはサーバ上のハードドライブなどの、永久的メモリ記憶装置が挙げられる。コンピュータ記憶媒体の他の例としては、CDまたはDVDユニット、フラッシュメモリまたはソリッドステートメモリ(例えば多くの携帯電話および消費者電子装置上に担持されるものなど)、および磁気メモリなどの、ポータブル型ストレージユニットが挙げられる。コンピュータ、ターミナル、ネットワークが有効化された装置(例えば、携帯電話などのモバイル装置)はすべて、プロセッサ、メモリ、およびコンピュータ可読媒体上に格納された命令を利用する機械および装置の例である。加えて実施形態は、コンピュータ・プログラムの形態で、または係るプログラムを担持できるコンピュータ使用可能担持媒体の形態で、実装され得る。
図9は、本明細書で記載の実施形態がその上で実装され得るコンピュータシステムを示すブロック図である。例えば図1、図2、図6B、および図7Bの状況において、ネットワークサービスまたはシステムが、図9により説明される1つまたは複数のコンピュータシステムを使用して実装され得る。さらに、図4、図5、図6A、および図7Aで記載の方法が、図9の例で記載のコンピュータシステムを使用して実装され得る。
一実施形態では、コンピュータシステム900は、プロセッサ904、メモリ906(非一時的メモリを含む)、記憶装置、および通信インターフェース918を含む。コンピュータシステム900は情報を処理するための少なくとも1つのプロセッサ904を含む。コンピュータシステム900は、情報およびプロセッサ904により実行される命令を格納するために、例えばランダムアクセスメモリ(RAM)または他のダイナミック記憶装置などのメモリ906も含む。メモリ906は、プロセッサ904により実行される命令を実行するときに、一時的変数または他の中間的情報を格納するために使用され得る。コンピュータシステム900は、プロセッサ904のためのスタティックな情報および命令を格納するために、リードオンリーメモリ(ROM)または他のスタティック記憶装置も含み得る。通信インターフェース918は、コンピュータシステム900がネットワークリンク920(無線または有線)の使用を通して1つまたは複数のネットワークと通信することを可能にし得る。
1つの実装では、メモリ906は、図1、図2、図6B、または図7Bの例示的なシステムまたはサブシステムで説明した機能を、または、図4、図5、図6A、または図7Aで説明した例示的な方法を通して実装される機能を、実装するための命令を格納し得る。同様に、プロセッサ904は、図1、図2、図6B、または図7Bの例示的なシステムまたはサブシステムで説明した機能を提供するときの、または図4、図5、図6A、または図7Aの例示的な方法で説明した動作を実行するときの、命令を実行し得る。
本明細書で記載の実施形態は、本明細書で記載の機能を実装するためのコンピュータシステム900の使用に関する。メモリ906は、例えば、いくつかの質問の健康相関関係パラメータ933(例えば、図1の健康相関関係パラメータ151も参照)のための値を含む、質問ライブラリ931(例えば、図1の質問ライブラリ152も参照)を格納し得る。メモリ906は、インタラクティブなコミュニティまたはゲーム環境における質問に応答するユーザの参加と組み合わせて、ユーザに対する1つまたは複数の相関関係健康パラメータを判定するために、健康スコアを判定するための命令941も格納し得る。
一実施形態によれば、本明細書で記載の機能は、メモリ906に含まれる1つまたは複数の命令の1つまたは複数のシーケンスを実行するプロセッサ904に応答してコンピュータシステム900により実行され得る。係る命令は、例えば非一時的記憶装置を通して、他の機械可読媒体からメモリ906へと読み込まれ得る。メモリ906に含まれる命令のシーケンスを実行することにより、プロセッサ904は本明細書に記載の処理ステップを実行する。代替的な実施形態では、ハードワイヤード回路が、本明細書で記載の実施形態を実装するために、ソフトウェア命令に代わって、またはソフトウェア命令と組み合わせて、使用され得る。したがって本明細書で記載の実施形態は、ハードウェア回路およびソフトウェアのいかなる特定の組み合わせにも限定されない。
例示的実施形態について、添付の図面を参照して本明細書で詳細に説明してきたが、特定的な実施形態および詳細に対する変化例は、本開示に含まれる。本明細書で記載の実施形態の範囲は、請求項と、これら請求項の均等物と、により定められることが意図される。さらに、本明細書で記載の特定の特徴は、個別的にでも、または一実施形態の部分としても、他の個別的に説明される特徴と、または他の実施形態の部分と、組み合わされ得るものと考えられる。したがって、組み合わせについて説明しないことは、発明者(1名または複数名)が、係る組み合わせに対して権利を請求することを、妨げるものではない。