JP2021519963A - 患者の生活の質、関与度及び持続性を改善するための疾患因子の早期フィードバック - Google Patents

Abstract

開示されるシステム及び方法は、患者に対応する個人追跡データを受け取るステップと、決定するステップとを含む。システム及び方法は更に、（ｉ）個人追跡データ及び（ｉｉ）患者の集団から健康管理アプリケーションによって受信された集約追跡データに基づいて、患者に対する非関連因子（ＮＡＦ）のリストを決定するステップを含む。システム及び方法は更に、特定のＮＡＦに関連する特定の疾患症状を経験することなく、患者が特定のＮＡＦに最小閾値回数曝露されたことを決定するステップを含む。システム及び方法は更に、患者フィードバックを提供するステップであって、患者フィードバックを提供することは、患者が特定の疾患症状を経験せずに閾値回数前記特定のＮＡＦに曝露されたとの決定に応じて、特定のＮＡＦの指標を提供することを含む、ステップを含む。【選択図】図１

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１８年１月３１日に出願された米国仮出願第６２／６２４，４４９号に対する優先権を主張し、その内容全体が引用により本明細書に組み込まれる。

患者が疾患症状を管理する一部の現行の手法は、疾患症状が起こる回数並びに潜在的誘発（及び恐らくは緩和）活動に患者が関与する回数について文書記録をつけることを含む。他の現行の手法は、恐らくはアプリケーションを用いて、潜在的な疾患監視及び管理関連データと併せて、疾患症状、疾患誘発／緩和活動の電子日記を患者がつけることを含むことができる。患者がアプリケーションを用いて電子日記をつける場合には、患者は、様々なレベルの関与度を示す可能性がある。

米国特許出願第１５／５０２，０８７号明細書 ＰＣＴ／ＵＳ１５／４３９４５号公報 米国仮出願第６２／０３４，４０８号明細書 米国仮出願第６２／１２０，５３４号明細書 米国仮出願第６２／１３９，２９１号明細書 米国仮出願第６２／１４８，１３０号明細書 米国仮出願第６２／１７２，５９４号明細書 ＰＣＴ／ＵＳ１４／１３８９４公報 米国仮出願第６１／８６０，８９３号明細書 米国仮出願第６１／７６２，０３３号明細書 米国仮出願第６１／７５９，２３１号明細書

多くのデジタル健康管理アプリケーションは、健康管理アプリケーションが患者のデータを分析し、患者の健康及びヘルスケアに関する有意義な情報を患者に提供できるように、健康管理アプリケーションへの患者データの入力又は提供への患者の参加を必要とするか及び／又は少なくとも部分的に依存する。例えば、一部のデジタル健康管理アプリケーションでは、患者がデータを健康管理アプリケーションに入力する（例えば、ユーザインタフェースを介して）こと、及び／又は健康管理アプリケーションにデータを報告する１又は２以上のデータ収集デバイス（例えば、フィットネストラッカー、血糖モニター、又は健康関連データを追跡するように構成されたその他のデバイス）を装着することが必要となる。その結果、参加の非限定的な実施例として自己報告データの行為を使用すると、特定の患者がデータの入力に毎日費やす時間（「関与度」）と、患者がデータの入力を連続して行う日数（「持続性」）の両方が当該患者について堅牢なデータセットを構築するのに極めて重要である。ほとんどの健康管理アプリケーションは、患者に有用なフィードバックを提供するために最低限十分なデータセットを必要とし、患者が健康管理アプリケーションへの関心を失いデータ入力を中止するリスクは、患者が最初に健康管理アプリケーションの使用を開始した後の最初の数日から数週間に最も高いので、健康管理アプリケーションが、患者に対して有意義な健康及び／又は健康関連フィードバックデータを患者に提供するのに十分なデータを取得する前に、単に興味を失って医療管理アプリケーションへのデータ入力を停止する（及び恐らくはアプリケーションの使用を完全に停止する）リスクがある。従って、デジタル健康管理アプリケーションにおける患者の関与度及び患者の持続性を高めるシステム及び方法への要求がある。

本出願は、デジタル健康管理アプリケーションにおける患者の関与度及び患者の持続性を高めるシステム及び方法を開示する。一部の実施形態は、毎日の関与度及び長期的な持続性を促進するように設計された患者対話ベースのフィードバックスケジュールを介して、患者に対して関心が高く臨床使用の患者固有の情報を選択し、提供することを含む。実施中、患者に対して関心が高く臨床使用の患者固有の情報の選択は、少なくとも部分的には、患者の集約データ及び、限定ではないが患者がつい最近入力した個々の患者データを含む個々の患者データに基づいており、これにより、患者が最初にデジタル健康管理アプリケーションの使用を開始した直後に、有用なフィードバックが患者に提供され、患者がより多くの患者データを入力し続けるように促進する。

一部の実施形態の目標は、毎日の関与度を促進することであるが、他の実施形態は、必要とされる又は望まれる患者データのタイプ及びヘルスケア管理アプリケーションによって実行される分析のタイプに応じて、ユーザが、週に１日だけ、又は２か月ごとに１週間の間毎日、又は６か月ごとに１か月間毎日、又は他のスケジュールでデータを入力する必要があるなど、様々な時間枠にわたって関与度を追加的に又は代替的に促進するように設計することができる。

本明細書で使用する場合、関与度（engagement）とは、一般に、患者が健康管理アプリケーションと対話する度合いを指し、これには、限定ではないが、患者が健康管理アプリケーションとの対話に費やす１又は２以上の時間量を含み、限定ではないが、時間単位、日単位、月単位、週単位、四半期単位、年単位、又は他の時間枠単位の関与度、及び／又は各時間単位で健康管理アプリケーションを介して患者が入力するデータ量を含む。一部の実施形態では、本発明の方法は、個々の患者に特有の関与スケジュールを柔軟に含むことができ、関与度のレベルが、患者に対する高い関心及び臨床使用の患者特有の情報を患者に提供するのに十分であるという条件で、患者のスケジュールに応じて変わることができる。

例えば、関与度は、限定ではないが、健康管理アプリケーションを使用した１日当たりの患者の時間、健康管理アプリケーションを使用したセッション当たりの患者の時間、患者が１日（又は週、月、年、四半期）当たりに入力したデータの量、患者がセッション当たりに入力するデータの量、患者が１日（又は週、月、四半期、年など）当たりに健康管理アプリケーションと対話する回数（セッション）、患者がセッションごとに入力するデータ量、及び／又は患者が健康管理アプリケーションと対話している及び／又はデータを入力している度合いを定量化する類似のメトリックを含む。更に、本明細書で使用される場合、持続性とは、一般に、限定ではないが、数日、数ヶ月、数週間、四半期、年、又はその他の時間枠にわたる関与度を含む、経時的な関与度を指す。

一部の実施形態では、患者は、特定の疾患又は障害に関するデータ（本明細書では追跡データと呼ばれることもある）を健康管理アプリケーションに入力する。データは、限定ではないが、（ｉ）患者が疾患症状を経験したかどうか（該当する場合は症状の発生頻度を含む）、患者が症状を経験した時点、患者が症状を経験した場所、症状の重さなど、疾患又は障害の特定の症状に関するデータ；（ｉｉ）疾患又は障害に関連する疾患因子に関するデータ；（ｉｉｉ）疾患又は障害に関連する実際のトリガー及び／又は疑いのあるトリガーに関するデータ；及び／又は（ｉｖ）患者が特定の疾患症状、疾患因子、疾患トリガーを経験したかどうか及びその程度に関する他のデータ、及び／又は患者の疾患又は障害の管理及び／又はモニタリングに関連する他のデータを含む。

本明細書で使用される場合、疾患症状は、特定の疾患又は障害の身体的発現である。実施中、疾患症状は、限定ではないが、（ｉ）患者が疾患症状を経験した時間（又は時間の範囲）；（ｉｉ）疾患症状の重さ；（ｉｉｉ）疾患症状を記述する態様又は特徴；及び／又は（ｉｖ）疾患症状が他の関連する疾患症状を伴っていたかどうか（及び恐らくは疾患因子及び／又は疾患トリガーも）のうちの１又は２以上を含む、複数の特徴メトリクスによって特徴付けることができる。非限定的な実施例では、疾患が片頭痛であり、疾患症状が片頭痛の頭痛である場合、片頭痛の頭痛の症状の特徴メトリクスは、（ｉ）頭痛が起こった時点；（ｉｉ）頭痛が続いた期間；（ｉｉｉ）頭痛の強度及び／又は重さ；（ｉｖ）患者の頭に沿った頭痛の場所；及び／又は（ｖ）頭痛に吐き気又はめまいなどの他の関連する症状が伴っていたかどうか、及び伴う場合は付随する症状の時間、期間、強度／重さ、のうちの何れか１又は２以上を含むことができる。他の慢性疾患の疾患症状は、様々な特徴メトリクスを含むことができる。

本明細書で使用される場合、疾患因子は、患者に関連する、及び／又は影響を与える又は疾患を起こす可能性がある患者によって実施又は経験される、又は患者に疾患症状を経験させる、或いは場合によっては患者が疾患症状を経験するのを防ぐあらゆる事象、曝露、行動、又は行為である。疾患因子は、（ｉ）感情の状態（怒り、退屈、ストレス、不安など）、特定の食品の消費、特定の治療剤の摂取、特定の治療剤の適用、特定の栄養補助食品又は薬物の摂取、特定の身体活動のパフォーマンス、及び／又は特定の化学物質への曝露など患者が少なくとも幾らか管理している患者による自発的行為又は変更可能な行為及び／又は体験；（ｉｉ）環境要因（例：スモッグ、日光、雨、雪、高湿又は低湿、或いは高温又は低温）への曝露、治療薬又は薬物（例えば、他の疾患を治療又は維持するための薬物）の摂取又は他の曝露、及び患者がほとんど又は恐らく効果的に制御できない他の疾患又は身体的状態の影響など、非自発的又は修正不可能な行為及び／又は経験、の両方を含むことができる。

疾患症状と同様に、疾患因子もまた、複数の特徴メトリクスによって特徴付けることができ、異なる疾患因子が異なる特徴メトリクスを有する場合がある。例えば、食品又は薬物消費に基づく疾患因子については、特徴メトリクスは、例えば、（ｉ）患者がいつ食品又は薬物を消費したか；及び／又は（ｉｉ）患者が消費した食品又は薬物の量を含むことができる。曝露に基づく疾患因子についての特徴メトリクスは、例えば、（ｉ）患者がいつ曝露されたか；（ｉｉ）曝露の強度（明るい日光など）；及び／又は（ｉｉｉ）曝露の期間を含むことができる。

一部の実施形態では、疾患因子はまた、実際には患者に疾患症状を経験させない可能性があるが、特定の患者の疾患症状の発症と密接に関連する可能性がある前駆症状又は前兆を含むことができる。再び片頭痛の例を使用すると、前駆症状は、恐らくは患者が片頭痛を経験する前の患者の身体の化学変化によって引き起こされる甘い食物への欲求がある可能性がある。この例では、甘さの欲求は、片頭痛を引き起こすことはないが、代わりに、患者に片頭痛を経験させる何らかの化学変化によって引き起こされる可能性が高い。

一部の例では、患者が感じる特定の身体的発現は、状況に応じて疾患症状又は疾患因子とすることができる。糖尿病を例にとると、体温異常、心拍数異常、及び血糖値異常は、糖尿病に伴う疾患症状を引き起こす傾向があるので、疾患因子とすることができる。しかしながら、他の状況では、異常体温、異常心拍数、異常血糖値は、他の疾患因子によって引き起こされる疾患症状である可能性がある。

本明細書で使用される場合、疾患トリガーは、例えば統計分析又は他の方法により、個々の患者について特定の疾患症状と十分に強い関連性があり、関心が高く臨床で使用される患者特定情報になるように決定された疾患因子である。場合によっては、疾患トリガーは、患者に特定の疾患症状を経験させること、又は少なくとも患者が特定の疾患症状を経験するリスク又は可能性を高めることに強く関連することができる。他の事例では、疾患トリガーは、患者が特定の疾患症状を経験するのを妨げるか、少なくとも患者が特定の疾患症状を経験するリスク又は可能性を減少させることに強く関連することができ、このような疾患トリガーは、患者が疾患症状を経験する可能性を低下させる傾向があるので、本明細書ではプロテクターと呼ばれることがある。一部の実施形態では、患者の疾患トリガーは、患者の疾患症状との決定された単変量関連を有する疾患因子であり、ここで、決定された単変量関連は、１より大きいＣｏｘハザード比及び０．０５以下のｐ値を有し、又は決定された単変量関連は、ロジスティック回帰又は同等の多変量モデルにおいて０より有意に大きい係数（ｐ値が０．０５以下）を有する。

大部分の患者にとって、多くの一般に疑われる疾患因子は疾患トリガーではなく、すなわち、最も疑われる疾患因子は、患者のトリガーでもプロテクターでもない。しかしながら、どの疾患因子が異なる患者に影響を与えるかに関して、患者間には高度の不均一性が存在する。患者が自分の疾患を管理するのを助けるために、患者は、理想的には、どの疑われる疾患因子が疾患トリガー／プロテクターであるかに関して、及びどの疑われる疾患因子が患者に影響を与えないかに関しての個別化された情報を必要とする。その個人に影響を及ぼさない疑われる疾患因子は、本明細書では「非関連因子」又はＮＡＦと呼ばれる。

ＮＡＦは患者の生活の質に影響を与えるが患者の転帰には影響しないので、疑いのある疾患因子がＮＡＦであることを知ることは、患者にとって貴重な情報である。例えば、チョコレート（疑いのある個人的疾患因子）が片頭痛の頭痛を経験する可能性を高めると片頭痛患者が考える（すなわち、チョコレートが片頭痛のトリガーであると患者が信じる）場合、患者は、チョコレート及びチョコレートが含まれる食べ物を場合によっては又は一貫して避ける可能性がある。しかしながら、例えば本明細書で開示された方法の実施によって、チョコレートがＮＡＦであることに患者が気付いた場合（この例では、チョコレートは個人ＮＡＦと呼ばれることがある）、患者は、チョコレートを消費すると片頭痛の頭痛を引き起こすことを恐れずにチョコレートを楽しむことができ、これによって患者の生活の質を改善する。更に、チョコレートがＮＡＦであることを患者に通知することは、ＮＡＦの知識及びその後の何らかの行動がこの知識の結果として変化し、関与が必要な試験の臨床効果に一意的且つ有益に影響を及ぼさないので、薬物、デバイス、及びその他の治療的介入の臨床試験に適合性がある。また、例えば、チョコレートは、その患者にとって実際にＮＡＦである場合に疾患トリガーであるという誤った考えは、その患者の実際の疾患トリガーの何れかの評価方法に対して交絡変数を生成する可能性があり、有利に回避される。

疾患因子と疾患症状を関連付けるほとんどのアルゴリズムは、疾患因子が疾患トリガーであるかどうかについて十分に高い信頼性で結論に達するまでに長い期間にわたって多くのデータを必要とするので、特定の疾患因子が個々の患者の疾患トリガー又はプロテクターであるかどうかを決定するのに時間がかかる可能性がある。しかしながら、多数の患者集団からの集約データは、特定の患者の個別の結論を得るのに患者が十分なデータを入力する前であっても、特定の疾患因子が患者のＮＡＦである確率を提供することができる。患者から受け取った個人追跡データと多数の患者集団からの集約追跡データとを組み合わせることにより、健康管理アプリケーションは、患者の入力情報が比較的少なく、患者が健康管理アプリケーションとの関与の非常に早い段階で、幾つかのＮＡＦを識別することができ、例えば、患者が追跡データを入力した後でも、疑われる疾患因子に１回又は２回曝露しただけで患者が疾患症状を経験しなかったことを確認する。最小限の関与によるこのような肯定的な結果は、患者が健康管理アプリケーションと関与を継続するための強力なインセンティブとして機能することができる。

本明細書で使用される場合、個人追跡データは、個々の患者により健康管理アプリケーションに入力したデータを指すことができ、１又は２以上の疾患又は障害の疾患因子及び疾患症状に関連する応答を要求する個々の患者に提供されたアンケートに対する回答を含むことができる。本明細書で使用される場合、集約追跡データは、患者の集団によって健康管理アプリケーションに入力されたデータを指すことができ、１又は２以上の疾患又は障害の疾患因子及び疾患症状に関連する応答を要求する患者の集団に提供されるアンケートへの回答を含むことができる。疾患因子は、集団の疾患因子、個人疾患因子、及び世界的な疾患因子と呼ぶことができる。上述のように、一部の疾患因子は、１又は２以上の患者集団のＮＡＦ、１又は２以上の個々の患者のＮＡＦ、又は全員のＮＡＦとすることができるので、ＮＡＦは、集団ＮＡＦ、個人ＮＡＦ、及びグローバルＮＡＦと呼ばれる場合がある。本明細書で使用される場合、集団の疾患因子は、患者の集団から受け取った集約追跡データに基づいて、特定の疾患に関連して健康管理アプリケーションによって追跡される疾患因子を指すことができる。本明細書で使用される場合、個人の疾患因子は、健康管理アプリケーションによって受信された個人追跡データに基づいて、及び特定の疾患又は障害に関連して患者により選択された疾患因子に基づいて、特定の疾患に関連して健康管理アプリケーションによって追跡される疾患因子を指すことができる。本明細書で使用される場合、グローバルな疾患因子とは、全ての人口疾患因子及び健康管理アプリケーションによって追跡される全ての個人疾患因子を含む、特定の疾患に関連して健康管理アプリケーションによって追跡される全ての疾患因子を指すことができる。同様に、本明細書で使用される場合、集団ＮＡＦは、個々の患者に影響を与えない集団疾患因子のサブセットを指すことができる。本明細書で使用される場合、個人ＮＡＦは、個々の患者に影響を与えない個人疾患因子のサブセットを指すことができる。また、本明細書で使用される場合、グローバルＮＡＦは、個々の患者に影響を与えないグローバル疾患因子のサブセットを指すことができる。

例えば、疾患因子Ｘは、一般に疾患トリガーであると疑われるが、集約集団のほとんどの患者のＮＡＦであると決定された場合（例えば、集団の患者から受信した全て又は実質的に全ての過去の患者追跡データに基づいて）、健康管理アプリケーションは、その後の疾患発作がなく患者が疾患因子Ｘに１回又は２回だけ曝露された後、当該疾患因子Ｘは患者のＮＡＦであると結論付けることができる。過去の患者の疾患因子ＸがＮＡＦであることを確認する履歴集約データがない場合、健康管理アプリケーションは、患者が疾患因子Ｘに最大１０回以上曝され、その後の疾患症状を経験していないことを確認する追跡データを必要とする場合があり、或いは、疾患因子ＸがＮＡＦであると十分な信頼性で健康管理アプリケーションが判定するのに十分な統計的検出力が得られる前に、最小量の経験した疾患症状と疾患因子Ｘの最小量の変動とを必要とする場合がある。この例では、疾患因子Ｘは、最初は集団疾患因子と呼ぶことができ。疾患因子Ｘは、後で患者に影響がないと判定されるので、疾患因子Ｘは集団ＮＡＦと呼ぶことができる。

健康管理アプリケーションは、患者が比較的少ない追跡データ（例えば、特定の疾患因子の入力が１又は２しかない場合がある）を入力した後で特定の疾患因子がＮＡＦであることを確認できるため、健康管理アプリケーションは、患者が最初に追跡データを健康管理アプリケーションに入力し始めた直後のＮＡＦを患者に通知することができる。例えば、健康管理アプリケーションは、個別の追跡データの最初の受信から１日又は２日以内にＮＡＦの指標を提供することができる。そうすることで、実施例において、比較的迅速なフィードバックを提供することにより、健康管理アプリケーションとの患者の関与度を高めることができる。しかしながら、特定の疾患因子がＮＡＦであると判定した直後に患者に通知するのではなく、少なくとも一部の実施形態では、健康管理アプリケーションは、ＮＡＦの決定を保留し、後でＮＡＦを「報酬」として患者に提供することができる。

例えば、患者が疾患因子ＹがＮＡＦであるというフィードバックを健康管理アプリケーションから受け取った場合（従って、患者は、疾患因子Ｙに関する追跡データを入力する必要がもはやなくなるというオプションで報酬を受けることができる）、フィードバックは、（ｉ）追跡データの入力により有益な結果が生成されたことを患者に確認し（すなわち、患者は、疾患因子Ｙが疾患症状を経験するかどうかに影響しないことを患者が認識している）、及び（ｉｉ）患者が今後入力する必要がある追跡データの量を低減する（すなわち、患者は、ヘルスケア管理アプリケーションを介して追跡する疾患因子が１つ少なくなる）ので、当該フィードバックは、患者に対する一種の報酬を提供する。

一部の実施形態では、健康管理アプリケーションは、ＮＡＦを格納し、患者の相互作用及び健康管理アプリケーションとの持続性を高めるように設計された報酬スケジュールに従って、ＮＡＦを患者に通知する。一部の実施形態では、健康管理アプリケーションは、報酬のタイミング（すなわち、報酬の間隔が変化する）と報酬のサイズ（すなわち、ＮＡＦとして確認された疾患因子の数）の両方を変化させる。例えば、健康管理アプリケーションは、断続的なフィードバックスケジュールに従ってフィードバックを提供でき、この場合、患者への確認済みＮＡＦの提供は、ランダムに又はランダムであるが制約付きで実行される。制約の例として、提供する確認済みのＮＡＦがない場合、所与の時間にＮＡＦを提供する可能性は０％とすることができる。更に、一部の実施形態では、報酬のタイミング及びサイズの変動は、患者が健康管理アプリケーションと対話した頻度及び／又は患者が健康管理アプリケーションに入力した追跡データの量に基づく。

一部の実施形態では、健康管理アプリケーションはまた、特定の疾患因子が疾患トリガーであることを確認するフィードバックを報酬として扱い、報酬スケジュールに従って確認済みトリガーを確認済みＮＡＦに散在させることができる。しかしながら、好ましい実施形態では、健康管理アプリケーションは、特定の疾患因子が何らかの報酬トリガーとは別に疾患トリガー（例えば、トリガー又はプロテクター）であることを患者に通知し、患者が、疾患症状を経験しないようにできるだけ実行可能に速やかに特定のトリガーを回避し始める（又は恐らくは一定のプロテクターを探し出す）ことができるようになる。

一部の実施形態では、健康管理アプリケーションはまた、何らかの統計的方法を通じては分析できない自己報告の個人追跡データにわたって変化しないことが示されている疾患因子（不変因子、又は「ＩＦ」）をフィードバックすることもできる。例えば、グルタミン酸ナトリウム（ＭＳＧ）消費の疾患因子の場合、患者がＭＳＧの一定の「消費なし」を報告した場合、ヘルスケア管理アプリケーションは、患者にＭＳＧ消費をＩＦとして提供して、（ｉ）患者が今後入力する必要のある追跡データの量を低減するか、又は（ｉｉ）疾患因子への曝露の変動を開始することを患者が決定するかどうか（例えば、ＭＳＧを消費するかどうかを決定する）を支援して、疾患因子がトリガー、プロテクター、又はＮＡＦであるかどうかを確認することができる。

一部の実施形態では、患者の関与度及び持続性を増大させるための開示されたシステム及び方法は、患者の疾患症状、疾患因子、及び／又は疾患トリガーに関するデータを監視及び収集し、患者の疾患症状、疾患因子、及び／又は疾患トリガーに関する情報を集約及び／又は体系化し、患者の行為又は環境が特定の疾患症状を経験する患者の短期の可能性にどのように寄与するかに関するフィードバックを提供する健康管理アプリケーションと共に使用される（又は少なくとも使用できる）。例えば、開示されているシステム及び方法は、２０１７年２月６日に提出された、「慢性疾患の発見と管理システム」という名称の米国特許出願第１５／５０２，０８７号で開示及び説明されている何れかの健康管理アプリケーションで使用することができ、本出願は、（ａ）２０１５年８月６日に提出された「慢性疾患発見及び管理システム」という名称のＰＣＴ出願ＰＣＴ／ＵＳ１５／４３９４５号、（ｂ）２０１４年８月７日に提出された「疾患症状トリガーマップ」という名称の米国仮出願第６２／０３４，４０８号；（ｃ）２０１５年２月２５日に提出された「慢性疾患管理システム」という名称の米国仮出願第６２／１２０，５３４号、（ｄ）２０１５年３月２７日に提出された「慢性疾患の発見と管理システム」という名称の米国仮出願第６２／１３９，２９１号、（ｅ）２０１５年４月１５日に提出された「慢性疾患の発見と管理システム」という名称の米国仮出願第６２／１４８，１３０号、及び（ｆ）２０１５年６月８日に提出された「慢性疾患の発見と管理システム」という名称の米国仮出願第６２／１７２，５９４号に対し優先権を主張する。上記出願で開示されているシステム及び方法は、患者集団の疾患因子及びトリガーを特定し、（特定された疾患因子と患者集団のトリガーに基づいて）個々の患者の疾患因子及びトリガーを特定することによって実施される。患者の疾患トリガーと、個々の患者の経験した疾患トリガー及び疾患症状間の関連性の強さと基づいて、これらのシステム及び方法は、患者の行為又は環境が、特定の疾患症状を経験する患者の短期的な可能性に与える影響を患者に示すことができる。上記の出願は、キュレーター社が所有しており、本出願は、上記の出願の内容全体が引用により組み込まれる。

更に、一部の実施形態では、患者の関与度及び持続性を増大させるための開示されたシステム及び方法は、十分な複数の個々の患者から収集されたデータに基づいて患者の行動と疾患症状との間の相関関係を予測し、個々の患者について特定の行動を実行することで当該特定の患者の疾患症状を改善する可能性があるかどうかを予測する技術とともに使用される（又は少なくとも使用できる）。例えば、開示されたシステム及び方法は、２０１４年１月３０日に提出され「患者の行動と疾患症状との間の相関関係を決定するための方法及びシステム」と題されたＰＣＴ出願ＰＣＴ／ＵＳ１４／１３８９４に開示及び記載された方法又はシステムの何れかと共に使用することができ、本出願は、（ａ）２０１３年７月３１日に提出された「患者の行動と疾患症状との間の相関関係を決定するための方法及びシステム」という名称の米国仮出願第６１／８６０，８９３号、（ｂ）２０１３年２月７日に提出された「患者の行動と疾患症状との間の相関関係を決定するための方法とシステム」という名称の米国仮出願第６１／７６２，０３３号、及び（ｃ）２０１３年１月３１日に提出された「患者の行動と疾患症状との間の相関関係を決定するための方法及びシステム」という名称の米国仮出願第６１／７５９，２３１号に対し優先権を主張する。上記の出願で開示されているシステム及び方法は、データベースにクエリを実行して、特定の疾患に対する特定の行動と特定の症状と間の相関関係をデータベースが含むかどうかを判定することによって実行される。相関関係は、経時的に複数の患者から受け取った患者データから収集された複数の患者データセットに基づくことができる。データベースが特定の行動と特定の症状との間の相関関係を含むとの判定に応答して、コンピューティングデバイスは、相関の指標を個々の患者に送信することができる。上記の出願は、キュレーター社が所有しており、本出願は、上記出願の内容全体が引用により組み込まれる。

例示的な方法及びシステムについて本明細書で説明する。「例」、「例示的」、及び「例示的」という用語は、本明細書では「実施例、事例、又は例証として機能する」ことを意味するのに使用されることを理解されたい。「例」、「例示的」、又は「例示的」であるとして本明細書で記載される任意の実施形態又は特徴は、他の実施形態又は特徴よりも好ましい又は有利であると必ずしも解釈されるべきではない。本明細書に記載されている例示的な実施形態は、限定を意味するものではない。本明細書で一般的に記載される本開示の態様は、本明細書で全て明示的に企図される多種多様な異なる構成で配置、置換、結合、分離、及び設計することができる点は容易に理解されるであろう。

本明細書で開示及び記載されるデジタル健康管理アプリケーションにおける患者の関与度及び患者の持続性を増大させるためのシステム及び方法の様々な例示的な実施形態で利用される第１の方法を示す図である。 追跡データをデジタル健康管理アプリケーションに入力することとの予想される患者コンプライアンスを示すグラフである。 本明細書で開示及び記載されるデジタル健康管理アプリケーションにおける患者の関与度及び患者の持続性を高めるためのシステム及び方法の特徴及び機能を実行するよう構成された例示的なコンピューティングデバイスを示す図である。 一部の実施形態による、特定のＮＡＦの指標を提供することを含む例示的な方法を示す図である。

図１は、本明細書に開示されるデジタル健康管理アプリケーションにおける患者の関与度及び患者の持続性を増大させるためのシステム及び方法の様々な例示的な実施形態で利用される第１の方法１００を示す。方法１００の特定の機能ブロックが順番に示されているが、これらのブロックは、一部の例では、並行して及び／又は本明細書に記載された順序とは異なる順序で実行されてもよい。また、所要の実施構成に基づいて、様々なブロックをより少ないブロックに組み合わせ、追加のブロックに分割し、及び／又は削除することができる。

方法１００は、開始点１０２で始まり、ここでスマートフォン又は他のコンピューティングデバイス（本明細書では一般的にコンピューティングデバイスと呼ぶ）が、健康管理アプリケーション（本明細書では一般的にアプリケーションと呼ばれる）を起動する。一部の実施形態では、コンピューティングデバイスは、患者から（例えば、ユーザインタフェースを介して）受信した要求に応答してアプリケーションを起動し、例えば、スマートフォンは、患者がコンピューティングデバイスのユーザインタフェースのアイコンを介してアプリケーションを選択することに応答してアプリケーションを起動する。

一部の実施形態では、アプリケーション（個別に、又は１又は２以上の追加のアプリケーションと組み合わせて）は、（ｉ）患者の疾患症状、疾患因子、及び／又は疾患トリガーに関する追跡データを監視及び収集する；（ｉｉ）患者の疾患症状、疾患因子、及び／又は疾患トリガーに関する情報を集約及び／又は体系化する；（ｉｉｉ）（ｉｉｉ−ａ）患者の疾患症状と（ｉｉｉ−ｂ）患者の疾患因子及び／又は疾患トリガーとの間の統計的関連性及び／又は相関関係を決定する；（ｉｖ）患者に特定の疾患症状を経験させる、及び／又は患者が特定の疾患症状を経験させない可能性が最も高い患者の疾患因子及び／又は疾患トリガーを特定する；（ｖ）特定の疾患症状を経験するリスクが高いときに患者に通知する；（ｖｉ）患者の行為又は環境が特定の疾患症状を経験する可能性に及ぼす影響を患者に示す；（ｖｉｉ）メッセージ（例：電子メール、テキストメッセージ、又はその他のタイプのメッセージ又は通知）を生成して送信し、及び／又はこのようなメッセージを患者に表示して、患者に対して、（ａ）疾患症状を経験する可能性を高める（すなわち、本明細書で説明されるように、疾患トリガー）と特定された特定の活動への関与を避ける又は（ｂ）患者が特定の疾患症状を経験することになる可能性を低減する（すなわち、本明細書で説明されるように、プロテクター）と特定された特定の活動に関与することを想起させる；（ｖｉｉｉ）一部の疾患因子は、患者が特定の疾患症状を経験する可能性を増加させない（すなわち、ＮＡＦが疾患トリガーではない）及び患者が特定の疾患症状を経験する可能性を低減する（すなわち、ＮＡＦはプロテクターではない）関連性のない因子（ＮＡＦ）であることを患者に通知する；及び／又は（ｉｘ）一部の疾患因子は、本明細書では「ＩＦ」と呼ばれる不変因子であることを患者に知らせる、ことを含む１又は２以上の特徴を実行するように構成される。

例えば、一部の実施形態では、アプリケーションは、
（ｉ）２０１７年２月６日に提出された「慢性疾患の発見と管理システム」という名称の米国特許出願第１５／５０２，０８７号；（ｉｉ）２０１５年８月６日に提出された「慢性疾患の発見と管理システム」という名称のＰＣＴ出願ＰＣＴ／ＵＳ１５／４３９４５；（ｉｉｉ）２０１４年８月７日に提出された「病気の症状のトリガーマップ」という名称の米国仮出願第６２／０３４，４０８号；（ｉｖ）２０１５年２月２５日に提出された「慢性疾患管理システム」という名称の米国仮出願第６２／１２０，５３４号；（ｖ）２０１５年３月２７日に提出された「慢性疾患の発見と管理システム」という名称の米国仮出願第６２／１３９，２９１号；（ｖｉ）２０１５年４月１５日に提出された「慢性疾患の発見と管理システム」という名称の米国仮出願第６２／１４８，１３０号；（ｖｉｉ）２０１５年６月８日に提出された「慢性疾患の発見と管理システム」という名称の米国仮出願第６２／１７２，５９４号；（ｖｉｉｉ）２０１４年１月３０日に提出された「患者の行動と疾患症状との間の相関関係を決定するための方法及びシステム」という名称のＰＣＴ出願ＰＣＴ／ＵＳ１４／１３８９４号；（ｉｘ）２０１３年７月３１日に提出された「患者の行動と疾患症状との間の相関関係を決定するための方法及びシステム」という名称の米国仮出願第６１／８６０，８９３号；（ｘ）２０１３年２月７日に提出された「患者の行動と疾患症状との間の相関関係を決定するための方法とシステム」という名称の米国仮出願第６１／７６２，０３３号；及び／又は（ｘｉ）２０１３年１月３１日に提出された「患者の行動と疾患症状との間の相関関係を決定するための方法及びシステム」という名称の米国仮出願第６１／７５９，２３１号の何れかにおいて開示又は記載されている健康管理アプリケーションの何れかとすることができる。

一部の実施形態では、特定の患者について、（ｉ）疾患症状は片頭痛の頭痛であり、（ｉｉ）疾患因子は、患者に関連する、及び／又は影響を与える又は片頭痛を起こす可能性がある患者によって実施又は経験される、又は患者に片頭痛の頭痛を経験させる、或いは場合によっては患者が片頭痛を経験するのを防ぐあらゆる事象、曝露、行動、又は行為である、（ｉｉｉ）疾患トリガーは、例えば統計分析又は他の方法を通じて、患者が片頭痛の頭痛を経験することになる可能性の増加と十分に強い関連性があるように決定された疾患因子である、（ｉｖ）疾患プロテクターは、例えば統計分析又は他の方法を通じて、患者が片頭痛の頭痛を経験することになる可能性の減少と十分に強い関連性があるように決定された疾患因子である、（ｖ）ＮＡＦは、例えば統計的分析又は他の方法を通じて、患者が片頭痛の頭痛を経験することになる可能性の増加又は減少と十分に強い関連性がないように決定された疾患因子である、及び（ｖｉ）不変疾患因子（ＩＦ）は、追跡データを通じて変化しない（一定のままである）疾患因子である。しかしながら、一部の実施形態は、限定ではないが、例えば、てんかん、過敏性腸症候群、花粉症、うつ病、糖尿病、及び他の疾患及び／又は慢性病気など、本質的に一過性の傾向がある疾患及び慢性病気を含む他の疾患又は病気と共に使用できる。

次に、方法１００は、ブロック１０４に進み、ここでアプリケーションが、患者から追跡データを受け取り、この追跡データを追跡データベース１１４に保存する。一部の実施形態では、アプリケーションは、追跡データをアプリケーションのユーザインタフェース又はアプリケーションに関連付けられたユーザインタフェースに患者が入力することを介して、患者から少なくとも一部の追跡データを受け取る。一部の実施形態では、アプリケーションは、患者によって着用又は使用される１又は２以上のモニター又はセンサから少なくとも一部の追跡データを受け取る。

個々の患者の追跡データに加えて、一部の実施形態では、追跡データベース１１４は更に、より大きな患者集団の少なくとも一部からの集約患者追跡データの少なくとも一部を格納することができる。一部の実施形態では、ブロック１０４は、１日１回及び／又は恐らくは１日複数回患者から追跡データを受け取ることを含む。一部の実施形態では、ブロック１０４は、心拍数モニター、グルコースモニター、スマートウォッチ、フィットネストラッカー、又は他のデバイスもしくはアプリケーションなどの（これらに限定されない）外部デバイスから収集されたデータを含むことができる。一部の実施形態では、健康管理アプリケーションは、患者から追跡データを受け取った頻度を追跡する。一部の実施形態では、追跡情報は、（ｉ）患者が何らかの疾患症状を経験したかどうか及びその程度、及び（ｉｉ）患者が何らかの疾患因子に曝露されたかどうか及びその程度に関する情報を含む。

次に、方法１００はブロック１０６に進み、ここでアプリケーションは、患者にフィードバックを提供すべきかどうかを判定する。一部の実施形態では、フィードバックは、特定の疾患因子がＮＡＦであるか又は不変である（ＩＦ）ことを患者に通知することを含む。一部の実施形態では、フィードバックは、可変の「報酬」スケジュールに従って患者に配信される。例えば、一部の実施形態では、フィードバックは、少なくとも部分的に、（ｉ）患者が追跡データをアプリケーションに入力していた日数、（ｉｉ）定義された時間枠（例、日、週、月など）内に又は恐らくは患者が最初にアプリケーションに追跡データを入力し始めてから患者がアプリケーションに入力した追跡データに含まれる疾患症状の数（例えば、片頭痛の頭痛の数）、（ｉｉｉ）患者が追跡データを入力した頻度（例えば、１時間に１回、数時間に１回、１日数回、１日１回、数日に１回、週に１回など）、及び／又は（ｉｖ）患者がアプリケーションに入力した追跡データの量（例えば、単一の疾患因子、少数の疾患因子、又は多くの疾患因子の追跡データ）、に応じた１又は２以上の間隔に従って変化する。一部の実施形態では、コメントブロック１０８に示すように、フィードバックは、患者がアプリケーションに追跡データを入力していた日数、及び患者が追跡データをアプリケーションに入力し始めてからの患者が経験した疾患症状（例えば、片頭痛の頭痛の事象）の数に応じて、可変間隔で提供される。

一部の実施形態では、ブロック１０６でアプリケーションが患者にフィードバックを提供する時であるかどうかを決定することは、場合によっては、患者が閾値又は閾値頻度よりも少ない追跡データを入力する場合、及び追跡データを入力する頻度が少ない場合により頻繁にフィードバックを提供することを含む。実施中、フィードバックを受け取ることにより、追跡データの入力が患者に明白な利益をもたらすと患者が認識するので、患者が閾値より少ない追跡データを入力したときにフィードバックをより頻繁に提供すると、患者はより多くの追跡データをより頻繁に入力するよう促されることが期待される。

一部の実施形態では、ブロック１０６で、アプリケーションが患者にフィードバックを提供する時であるかどうかを決定することは、追加又は代替として、患者がより多くの追跡データを入力したときにより少ない頻度でフィードバックを提供し、閾値又は閾値頻度よりも頻繁に追跡データを入力することを含む。実施中、患者が閾値よりもより頻繁に追跡データを入力しているときにフィードバックを少ない頻度で提供することにより、アプリケーションが、患者が少ない追跡データを少ない頻度で入力し始めたときにフィードバックを保存することができるようになる。しかしながら、患者がより多くの追跡データをより頻繁に入力している一部の実施形態では、アプリケーションは、患者に提供するより多くのフィードバックを有し、従って、このような実施形態では、アプリケーションは、患者がより多くの追跡データをより頻繁に提供しているときに、より多くのフィードバックをより頻繁に提供して、患者が定期的に追跡データを入力し続けるように促進する。

一部の実施形態では、ブロック１０６でアプリケーションが患者にフィードバックを提供する時であるかどうかを決定することは、追加的又は代替的に、アプリケーションが閾値数を超えるＮＡＦを有するかどうかを決定することを含む。アプリケーションが、患者に提供するのに閾値数を超えるＮＡＦを有する場合（例えば、ＮＡＦが３、５、７などを超える）、ブロック１０６で、アプリケーションは、患者にＮＡＦに関するフィードバックを提供する時であると判定することができる。また、アプリケーションが、患者に提供するのに閾値数未満のＮＡＦ（例えば、ＮＡＦが３又は５未満）を有する場合、アプリケーションは、ブロック１０６で、アプリケーションがより確認されたＮＡＦを有するまで患者にＮＡＦに関するフィードバックを提供する時ではないと判定することができる。特定の実施形態では、ＮＡＦが提供されるかどうかはまた、例えば、ＮＡＦが、閾値より大きな頻度で発生する行動又は状態である場合など、患者に対するＮＡＦの重要性によって決まる。

一部の実施形態では、ブロック１０６にてアプリケーションが患者にフィードバックを提供する時であるかどうかを決定することは、少なくとも部分的に、患者が追跡データを入力していた期間に基づく。例えば、図２は、時間にわたる典型的な患者集団の毎日の追跡データを入力する際の典型的な患者の持続性を例示する例示的なチャート２００を示す。図２に示すように、アプリケーションの使用を開始してから約１〜２週間以内に約６０％の患者が毎日の追跡データの入力を中止する傾向があり、数週間後には、約９０％の患者が毎日の追跡データの入力を中止する傾向があり、約７−１０％の患者のみが数ヶ月後に毎日の追跡データを入力し続ける傾向がある。より多くの患者が長期間にわたって毎日の追跡データを入力することを奨励するために、一部の実施形態では、アプリケーションは、（ｉ）高密度期間２０２中に高密度フィードバック（すなわち、より頻繁でより多くのフィードバック）、例えば、患者が最初に追跡データのアプリケーションへの入力を開始してから最初の数週間後、毎日又は２日に１〜２個のＮＡＦを提供し、（ｉｉ）中程度の密度期間２０４中に中程度の密度のフィードバック（すなわち、幾らかの頻度で幾つかのフィードバック）、例えば、患者が最初に追跡データの入力を開始してから数週間後から数日ごとに幾つかのＮＡＦを提供し、（ｉｉｉ）低密度フィードバック期間２０６で低密度のフィードバック、例えば、患者が最初に追跡データの入力を開始してから数ヶ月から毎週１〜２個のＮＡＦを提供する。

このような実施形態は、患者により多くのフィードバックを早期に与えることにより、（ｉ）データの入力が疾患症状の管理に明白な利益をもたらすことを患者に示すこと、及び（ｉｉ）患者が追跡する必要がある疾患因子の数を低減（患者がＮＡＦの追跡データを入力する必要がなくなったため）し、これにより時間の経過と共に毎日の追跡がより容易になること、の両方によって毎日のフィードバックを提供するように患者を調整する。また、患者により多くのフィードバックを早期に与えることにより、患者は、アプリケーションとの関与状態を長く続ける傾向があり、これによりアプリケーションは、患者からより多くの追跡データを収集して、これにより患者が追跡データを毎日アプリケーションに入力することに興味を失い始める前に１又は２以上の疾患トリガー及び疾患プロテクターを確認するのに十分な追跡データを収集できるようになる。患者が、疾患トリガー及び疾患プロテクターの確認を受け取った場合、患者は、毎日（又は少なくとも適度に定期的に）追跡データを入力し続けて、願わくは患者が自分の疾患症状をより良好に管理するのに使用できるより多くの疾患トリガー及び疾患プロテクターの確認を受け取る可能性がより高くなる。

一部の実施形態では、ブロック１０６でアプリケーションが患者にフィードバックを提供する時であるかどうかを決定することは、（ｉ）高密度２０２、中密度２０４、２０６の低密度の段階アプローチにしたがって患者が追跡データを入力していた時間の長さ、（ｉｉ）アプリケーションが閾値数より多いか又は少ないＮＡＦを格納したか、（ｉｉｉ）患者がより少ない追跡データを入力したかどうか、及びより少ない頻度で追跡データを入力したかどうか、及び／又は（ｉｖ）患者がより多くの追跡データを入力しているかどうか、及びより頻繁に追跡データを入力しているかどうか、の任意の組み合わせに基づいて患者にフィードバックを提供するかどうかを決定することを含む。

一部の実施形態では、ブロック１０６でアプリケーションが患者にフィードバックを提供する時であるかどうかを決定することは、（ｉ）患者がその日に追跡データを入力した日のフィードバックのみを提供すること、（ｉｉ）患者が少なくとも２日間連続して追跡データを入力した翌日にのみフィードバックを提供すること、（ｉｉｉ）患者が連続して３日間又はそれ以上追跡データを入力した翌日にのみフィードバックを提供すること、及び／又は（ｉｖ）者が追跡データを入力していない日に追跡データを提供しないことのうちの１又は２以上を含む。

ブロック１０６で、患者にフィードバックを提供する時ではないとアプリケーションが決定した場合、方法１００はブロック１５４に進んで終了する。

しかしながら、ブロック１０６で、患者にフィードバックを提供する時であるとアプリケーションが決定した場合、方法１００はブロック１１２に進み、ここでアプリケーションは患者を特徴付ける。一部の実施形態では、患者を特徴付けることは、人口統計データ（例えば、年齢、性別、及び他の人口統計データ）、並びに例えばデータベース１１４に格納された追跡データを含む、患者が以前にアプリケーションに入力した追跡データを使用することを含む。

一部の実施形態では、ブロック１１２での患者の特徴付けは任意である。一部の実施形態では、アプリケーションは、ブロック１１２での追加の特徴付けが冗長であるか又は不必要であるように患者を既に特徴付けている可能性がある。

次に、方法１００は、（ｉ）実施可能なＮＡＦのリスト及び（ｉｉ）不変因子（ＩＦ）のリストを生成する。

実施可能なＮＡＦのリストを生成するために、アプリケーションは、（ｉ）ブロック１１８で集約モデルからＮＡＦを推定し、（ｉｉ）ブロック１２２で推定ＮＡＦを患者固有のデータとマージし、（ｉｉｉ）ブロック１２４で実施可能なＮＡＦのリストを生成する。一部の実施形態では、ブロック１１８での集約モデルからのＮＡＦの推定は、アプリケーションが、（個別に又は別個のサーバーシステムと組み合わせて）集約患者追跡データから１又は２以上のＮＡＦを推定することを含む。一部の実施形態では、アプリケーションは、追加又は代替として、集約患者追跡データを必ずしも考慮することなく、患者固有の追跡データから少なくとも幾つかのＮＡＦを推定することができる。一部の実施形態では、集約患者追跡データから１又は２以上のＮＡＦを推定することは、経時的な患者の集団からの履歴集約患者追跡データに基づいて１又は２以上のＮＡＦを推定することを含む。一部の実施形態では、履歴集約患者追跡データは、履歴集約モデルデータベース１２０に格納される。一部の実施形態では、履歴集約モデルは、限定ではないが、コメントブロック１１６で示されるように、構造化された追加の回帰モデルを含む。可能性のあるＮＡＦの生成されるリストは、集団ＮＡＦのリストと呼ばれる場合がある。又は、追加の個人的な疾患因子がリストに含まれている場合、可能性のあるＮＡＦの生成されるリストは、グローバルＮＡＦのリストと呼ばれる場合がある。不変因子（ＩＦ）のリストを生成するために、方法１００は、（ｉ）ブロック１２６で不変（一定）因子を識別し、次に（ｉｉ）ブロック１２８で一定因子のリストを生成する。

次に、方法１００はブロック１３０に進み、ここで患者へのフィードバックに対するＮＡＦ及び／又はＩＦを選択することを含む。一部の実施形態では、患者へのフィードバックに対するＮＡＦ及び／又はＩＦを選択することは、（ｉ）限定ではないが、コメントブロック１３６に示されているように、コーヒー、アルコール、月経、又は他の特別関心疾患因子などの特別な疾患因子を含む、特別関心疾患因子データベース１３４に格納された特別関心疾患因子、（ｉｉ）患者により疑われた疾患因子データベース１３８に格納された患者により疑われた疾患因子、及び／又は（ｉｉｉ）「既に尋ねられた」疾患因子データベース１４０に格納された「既に尋ねられた」疾患因子のうちの１又は２以上からＮＡＦ及び／又はＩＦを選択することを含む。一部の実施形態では、特別関心疾患因子データベース１３４に格納された特別関心疾患因子は、恐らくは集約患者追跡データ（しかしながら、必須ではない）からの一般疾患因子に基づいて、アプリケーションによって指定される。一部の実施形態では、患者により疑われた疾患因子データベース１３８に格納された患者により疑われた疾患因子は、患者によって指定された疑いのある個人疾患因子を含み、患者が疾患トリガー又は疾患プロテクターであると考えられる疾患因子を含むことができる。例えば、患者は、健康管理アプリケーションによる追跡のために、疾患因子のリストから疑いのある個人疾患因子を選択することができる。選択された個人疾患因子は、集約人口データに関連付けられた集団疾患因子のセットと交差する可能性があるが、集団疾患因子のセットに含まれていない１又は２以上の疾患因子を含むことができる。個人疾患因子及び集団疾患は、総称してグローバル疾患因子と呼ぶことができる。患者に影響がないと判定された個人疾患因子は、個人ＮＡＦと呼ぶことができる。また、一部の実施形態では、「既に尋ねられた」疾患因子データベース１４０に格納された「既に尋ねられた」疾患因子は、ブロック１５２でアプリケーションによるプロンプトに応答して、患者による「既に尋ねられた」疾患因子データベース１４０に保存された疾患因子を含む。

一部の実施形態では、患者へのフィードバックに対するＮＡＦ及び／又はＩＦを選択することは、コメントブロック１３２に示されるように、可変比率ストラテジーに従ってＮＡＦ及び／又はＩＦを選択することを含む。一部の実施形態では、可変比率ストラテジーは、図２に示す高密度２０２、中密度２０４、及び２０６低密度期間に少なくとも部分的に基づいている。例えば、高密度期間２０２が、患者の関与における減少の総計の約６０％を表す場合、ＮＡＦの約６０％が高密度期間２０２中のフィードバックとして患者に提供されるように割り当てられる。また、中密度期間２０４が、患者の関与における約３０％の減少の総計を表す場合、更に約３０％のＮＡＦが中密度期間２０４中にフィードバックとして患者に提供するように割り当てられる。低密度期間２０６が特許関与における最後の約１０％の減少の総計を表す場合、ＮＡＦの更に約１０％が低密度期間２０６中に患者に提供されるように割り当てられる。

一部の実施形態は、患者の関与における減少の総計の期間に比例するＮＡＦをフィードバックするのではなく、より多くのＮＡＦをより早く患者にフィードバックすることができる。例えば、一部の実施形態では、高密度２０２期間中のフィードバックに対するＮＡＦの約７０％、中密度期間２０４中のフィードバックに対するＮＡＦの約２０％、及び低密度期間２０６中のフィードバックに対するＮＡＦの約１０％を割り当てることができる。他の変動比率シナリオも用いることができる。

このようにして、方法１００は、より多くのフィードバックをより早く患者に提供して、患者が毎日より長い間追跡データをアプリケーションに入力し続けることを促進し、これによってより多くの追跡データを収集し、アプリケーションが患者のための１又は２以上の疾患トリガー及び疾患プロテクターを確認できる可能性を増大させ、これにより、患者は、より多くの確認された疾患トリガー及び疾患プロテクターを学習することを期待して、アプリケーションにより多くの追跡データを入力し続けることを促進する。

更に、患者が追跡データをアプリケーションに入力し続けると、アプリケーションが１又は２以上の疾患トリガー及び／又は疾患プロテクターを確認する可能性が高くなる。従って、実施中、ＮＡＦは、患者が１又は２以上の疾患トリガー及び／又は疾患プロテクターを確認するために十分なデータを入力することを促進するために、後ではなく早く利用するのが最善である。

ブロック１３０でフィードバックに対するＮＡＦ及び／又はＩＦを選択した後、方法１００はブロック１４２に進み、ここでは、患者にフィードバック（例えば、１又は２以上のメッセージ）を提供することを含み、フィードバックメッセージは、選択されたＮＡＦ及び／又はＩＦの１又は２以上を識別する。実施中、コメントブロック１４６に示されているように、ブロック１４２で患者に提供されたフィードバックがＮＡＦ又はＩＦに関連しているかどうかに応じて、メッセージが異なる。

例えば、一部の実施形態では、選択されたＮＡＦに関して患者にフィードバックを提供することは、例えば、「おめでとうございます！あなたの毎日のデータ入力はＣｕｒｅｌａｔｏｒによって分析され、［選択されたＮＡＦ］が片頭痛発作に関連していないことが明らかになりました。［選択したＮＡＦ］を追跡し続けますか、それとも毎日の追跡リストから削除しますか？」と提示するメッセージをユーザインタフェースを介して表示することを含む。一部の実施形態では、選択されたＩＦに関して患者にフィードバックを提供することは、例えば、「あなたの毎日のデータ入力はＣｕｒｅｌａｔｏｒによって分析され、［選択されたＩＦ］は、あなたの追跡データを通じて不変であることが検出されました。［選択したＩＦ］の追跡を継続しますか、それとも毎日の追跡リストから削除しますか？」と提示するメッセージをユーザインタフェースを介して表示することを含む。ＮＡＦ及び／又はＩＦについての他のフィードバックメッセージも使用できる。

ブロック１４４で、アプリケーションは、患者が、ブロック１４２で提示されたＮＡＦ及び／又はＩＦを患者の追跡された疾患因子のリストから（例えば、グラフィカルユーザインタフェース入力を介して）削除することを望まないという指標を患者から受け取り、その後、方法１００はブロック１５２に進み、ここでは、ブロック１４２にて提示されたＮＡＦ及び／又はＩＦを「既に尋ねられた」因子データベース１４０に保存することを含む。次に、方法１００はブロック１５４に進み、ここで方法１５４が終了する。一部の実施形態では、患者が追跡リストからＮＡＦ又はＩＦを削除することを望むと示しているかどうかにかかわらず、ブロック１４４で患者にフィードバックが提供されるときはいつでもブロック１５２を実行することができる。このようにして、患者に提供された全てのＮＡＦ又はＩＦは、「既に尋ねられた」因子データベース１４０に「既に尋ねられた」因子として保存することができる。

しかしながら、ブロック１４４で、アプリケーションが、患者がブロック１４２で提示されたＮＡＦ及び／又はＩＦを追跡する患者の疾患因子のリストから削除したいという指標を患者から受信した場合（例えば、グラフィカルユーザインタフェース入力を介して）、方法１００はブロック１５２に進み、ここでは、ブロック１４２で提示されたＮＡＦ及び／又はＩＦを追跡する患者の疾患因子のリストから除去することを含む。ブロック１４２で提示されたＮＡＦ及び／又はＩＦが、追跡する疾患因子のリストから削除されると、患者は追跡する疾患因子が少なくなり、従って、毎日入力する追跡データが少なくなる。次に、方法１００はブロック１５４に進み、ここで方法１５４が終了する。

一部の実施形態では、患者は、２以上のＮＡＦ及び／又はＩＦのフィードバックを受け取り、この場合、ユーザインタフェースは、追跡された因子から除去するために、ユーザが１つ、幾つか又は全ての因子を選択することができる。

図３は、本明細書で開示及び記載される初期フィードバック方法の特徴及び機能の１又は２以上（又は全て）を実行するように構成された例示的なコンピューティングデバイス３００を示す。コンピューティングデバイス３００は、スマートフォン、タブレット、デスクトップ又はラップトップコンピュータ、又は本明細書で開示及び記載されたデータを生成、収集、及び／又は患者に提示する能力、並びに本明細書で開示及び記載されるフィードバック方法の効果的な実装に必要とされる可能性がある任意の補助機能を実行する能力を有する任意の他のタイプのコンピューティングデバイスとすることができる。

コンピューティングデバイス３００は、（ｉ）１又は２以上のプロセッサ（例えば、中央処理装置又はＣＰＵ及び／又はグラフィック処理装置又はＧＰＵ）；（ｉｉ）有形の非一時的なコンピュータ可読メモリ；（ｉｉｉ）入出力構成要素（例：スピーカー、センサ、ディスプレイ、ヘッドフォンジャック、又はその他のインタフェース）；（ｉｖ）通信インタフェース（無線及び／又は有線）を備えるハードウェア３０６を含む。コンピューティング分野において知られているように、コンピューティングデバイス３０２のハードウェア３０６構成要素は、オペレーティングシステム３０４（又は同様のもの）及び１又は２以上のアプリケーション３０２ａ、３０２ｂ（又は同様のもの）を含むソフトウェアを実行するように構成される。１又は２以上のアプリケーション３０２ａ及び３０２ｂは、１又は２以上のプロセッサによって実行されたときに、コンピューティングデバイス３００に対して、限定ではないが、方法１００の特徴及び機能の何れか（又は全て）、並びにこのような補助的な特徴及び／又は機能が本明細書で明示的に開示されていなくても、方法１００の特徴及び機能の効果的な実装に必要であるか又は少なくとも望まれるコンピューティング技術分野の当業者に知られている他の補助的な特徴及び機能を含む、本明細書で記載されている機能及び特徴の１又は２以上を実行させるコンピュータ実行可能プログラムコードに対応することができる。

図４は、一部の実施形態による、特定のＮＡＦの指標を提供することを含む例示的な方法４００を示す。ブロックは順番に示されているが、これらのブロックは、一部の例では、並行して及び／又はここに記載されている順序とは異なる順序で実行されてもよい。また、所望の実施構成に基づいて、様々なブロックをより少ないブロックに組み合わせ、追加のブロックに分割し、及び／又は削除することができる。更に、例示的な方法４００は、幾つかのステップを実行するクライアントデバイスと、他のステップを実行するサーバーとを示しているが、代替の実施形態では、例示的な方法４００でクライアントによって実行されるステップの幾つかは、サーバーによって実行されてもよく、逆もまた同様である。

また、方法４００では、各ブロックは、本方法において特定の論理関数又はステップを実施するためのプロセッサ又はコンピューティングデバイスによって実行可能な１又は２以上の命令を含む、モジュール、セグメント、又はプログラムコードの一部を表すことができる。プログラムコードは、例えば、ディスク又はハードドライブを含む記憶装置などの任意のタイプのコンピュータ可読媒体又はメモリ、或いはフラッシュメモリなどの他のタイプのメモリに格納することができる。コンピュータ可読媒体には、例えば、レジスタメモリ、プロセッサキャッシュ、及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの短い時間期間の間データを格納するコンピュータ可読媒体など、非一時的コンピュータ可読媒体を含むことができる。コンピュータ可読媒体はまた、例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、光ディスク、磁気ディスク、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）及び／又はフラッシュメモリのような二次的又は永続的長期ストレージなどの非一時的コンピュータ可読媒体を含むことができる。コンピュータ可読媒体はまた、他の揮発性又は不揮発性のストレージシステムとすることができる。コンピュータ可読媒体は、例えば、コンピュータ可読記憶媒体又は有形の記憶装置と見なすことができる。

例示的な方法４００は、ブロック４０２で始まる。ブロック４０２は、コンピューティングデバイス上の健康管理アプリケーションによって、患者に対応する個人追跡データを受け取るように実行することができ、個人追跡データは、各々が疾患又は障害の疾患症状に関連する事象、曝露、行動、及び／又は行為を含む複数の疾患因子に関連する疾患又は障害に関する。実施中、コンピューティングデバイスは、本明細書に開示されるコンピューティングデバイスの何れかと同じ又は同様とすることができる。

方法４００のブロック４０４は、（ｉ）個人追跡データ及び（ｉｉ）患者の集団から健康管理アプリケーションによって受信された集約追跡データに基づいて、患者に対する非関連因子（ＮＡＦ）のリストを決定するように実行することができ、ここで、ＮＡＦは、患者が疾患症状を経験する可能性が増加も減少もしない疾患因子に対応する。ＮＡＦのリストは、疑いのある集団疾患因子のセット及び疑いのある個人疾患因子のセットから決定されたグローバルＮＡＦのリストとすることができる。一部の例では、リストは、最初に集団ＮＡＦを含み、後で患者によって選択された疑いのある個人ＮＡＦを含むことができる。

一部の例では、疾患又は障害は片頭痛を含むことができ、疾患症状は片頭痛の頭痛を含むことができ、疾患因子は、片頭痛の頭痛を経験している患者に関連する事象、曝露、行動、又は行為を含む。しかしながら、その他の疾患・障害及び対応する疾患症状及び疾患因子も可能である。

方法４００のブロック４０６は、特定のＮＡＦに関連する特定の疾患症状を経験することなく、患者が特定のＮＡＦに最小閾値回数曝露されたことを決定するよう実行することができる。例えば、曝露の最小閾値数は２回の曝露とすることができる。個人追跡データを受け取ることにより、健康管理アプリケーションは、患者が特定のＮＡＦに少なくとも最小閾値回数曝露されたことを決定可能にすることができる。

方法４００のブロック４０８は、患者フィードバックを提供するよう実行することができ、ここで患者フィードバックを提供することは、患者が特定の疾患症状を経験せずに閾値回数特定のＮＡＦに曝露されたとの決定に応じて、特定のＮＡＦの指標を提供することを含む。上述のように、ＮＡＦの指標を提供することで、以下で更に説明するように、患者が健康管理アプリケーションにより少ないデータを入力できることよって、患者の関与度を促進することができる。更に、図１に関して上記で説明したように、患者フィードバックは、ＮＡＦ又はＩＦであると判定された疾患因子の指標及びＮＡＦ又はＩＦを疾患因子の追跡リストから削除するオプションの形式で提供することができる。

一部の例では、ブロック４０８を実行して特定のＮＡＦの指標を提供することは、集約患者データ及び健康管理アプリケーションによる患者の集団の分析に基づいてＮＡＦのリストから特定のＮＡＦを選択することを含む。例えば、特定のＮＡＦを選択することは、患者の集団内の疾患トリガーとして一般に疑われる疾患因子を決定することを含むが、統計的に集団内のＮＡＦである可能性が高い（例えば、集団の患者から受け取った全て又は実質的に全ての過去の患者追跡データに基づく）。このような例では、選択されたＮＡＦは、疑いのある集団疾患因子のセットから決定された集団ＮＡＦとすることができる。

例示的な実施形態では、特定のＮＡＦの指標を提供するためにブロック４０８を実行することは、ＮＡＦの指標がランダムに又はランダムであるが制約を受けて患者に提供される断続的なフィードバックスケジュールの一部として実行することができる。例えば、所与の時間にフィードバックを提供する可能性の変動性は、健康管理アプリケーションが個人追跡データを受け取る頻度、ＮＡＦのリスト内のＮＡＦの数、健康管理アプリケーションにより患者から受信したデータの量、及びその他の要因によって決定することができる。

別の例示的な実施形態では、特定のＮＡＦの指標を提供するためにブロック４０８を実行することは、特定のＮＡＦを疾患因子の追跡リストから削除するオプションを提供することを含み、ここで、追跡リストから特定のＮＡＦを削除することは、健康管理アプリケーションによって要求された個人追跡データの量を減らすことに対応する。

このような例では、方法４００は更に、疾患因子の追跡リストから特定のＮＡＦを除去しない指標を受け取ること、及び指標の受け取りに応答して、患者へのフィードバックとして提供されており且つ疾患因子の追跡リストからの削除対象として選択されていないＮＡＦに対応するＮＡＦをデータベースに保存することを含むことができる。データベースは、例えば、「既に尋ねられた」疾患因子データベース１４０とすることができる。方法４００は更に、特定のＮＡＦに対応する別の個人追跡データを受信し、別の個人追跡データに基づいて、特定のＮＡＦが、患者が特定の疾患症状を経験をする可能性を増加も減少もしない疾患因子に対応することを確認し、この確認に基づいて、疾患因子の追跡リストから特定のＮＡＦを削除する第２のオプションを提供することを含むことができる。特定のＮＡＦが、患者が特定の疾患症状を経験する可能性を増加も減少もしない疾患因子に対応することの確認は、閾値の日数の別の個人追跡データを受け取ること又は閾値の数の検出された疾患症状例を受け取ることを含むことができる。例えば、１０日間の個人追跡データを受信すること及び／又は疾患症状の例を検出することは、特定のＮＡＦが、患者が特定の病気の疾患症状を経験する可能性を増加も減少もしない疾患因子に対応することを確認するための基礎を形成することができる。

代替の実施形態では、方法４００は、疾患因子のリストから特定のＮＡＦを除去するための指標を受け取ることを更に含むことができる。これらの例では、方法４００は更に、指標の受け取りに応じて、個人追跡データに関連付けられた毎日のアンケートから特定のＮＡＦを削除することを含むことができる。このようにして、患者は、より少ない個人追跡データを入力することができる。

例示的な実施形態では、方法４００は、健康管理アプリケーションが個人追跡データを受信した頻度を決定することを更に含むことができる。例えば、健康管理アプリケーションは、患者が毎日、毎週、毎月、又は患者が個人追跡データを入力する頻度について別の尺度でデータを特定の回数だけ入力したと判定することができる。この頻度は、健康管理アプリケーションとの患者の関与度のレベルを示すことができる。このような例では、方法４００は更に、頻度を閾値頻度と比較することを含み、ブロック４０８を実行して患者フィードバックを提供することは、頻度が閾値頻度を上回っていることの判定に基づいて特定のＮＡＦの指標を提供することを含むことができる。患者データ入力が閾値頻度を超えているときにＮＡＦの指標を提供すると、高い患者関与度に一貫して報いることによって患者関与度を促進することができる。他の例では、患者フィードバックの提供は、頻度が閾値頻度を下回ったと決定することに応答して実行することができ、このようにして、低い患者関与度を一貫して提供する患者に対して患者保持を促進することができる。

別の例示的な実施形態では、方法４００は、健康管理アプリケーションが個人追跡データを受信した日数を決定すること、及び日数を閾値数と比較することを更に含むことができる。このような例では、ブロック４０８を実行して患者フィードバックを提供することは、日数が閾値数を超えているとの判定に基づいて、特定のＮＡＦの指標を提供することを含むことができる。閾値の日数は２日とすることができる。閾値日数後にフィードバックを提供することにより、ヘルス管理アプリケーションが将来のフィードバックのために複数のＮＡＦを格納できるようになる。他の例では、患者フィードバックを提供することは、日数が閾値数を下回っていると決定することに基づいて、特定のＮＡＦの指標を提供することを含むことができる。個人追跡データの受信を開始して数日以内にフィードバックを提供することにより、健康管理アプリケーションは、患者のエンゲージメントの初期段階で患者からの追加のエンゲージメントを促進することができる。

別の例示的な実施形態では、方法４００は、個人追跡データに基づいて、患者の不変疾患因子（ＩＦ）を決定することを含むことができ、ここでＩＦは、追跡データが経時的に変化しない疾患因子に対応する。このような例では、ブロック４０８を実行して患者フィードバックを提供することは、ＩＦの指標と、疾患因子の追跡リストからＩＦを削除するオプションとを提供することを含むことができ、ここで追跡リストからＩＦを削除することは、健康管理アプリケーションによって要求された個人追跡データの量を低減することに対応する。追跡リストからＩＦを削除するオプションを提供すると、ユーザがヘルス管理アプリケーションに提供する追跡データを少なくすることができ、従って、より多くの追跡データを提供するインセンティブとして機能することができる。

別の例示的な実施形態では、方法４００は、健康管理アプリケーションにより、疑いのある個人疾患因子の指標を受け取ることを含むことができ、ここで疑いのある個人疾患因子は、患者が可能性のある疾患トリガー又は疾患プロテクターとして選択した疾患因子に対応する。例えば、健康管理アプリケーションは、患者が可能性のある疾患トリガー又はプロテクターと見なす所与の疾患又は障害に対する疾患因子を選択するオプションをユーザに提供することができる。このような例では、特定のＮＡＦの指標を提供する前に、方法４００は、特定のＮＡＦが疑いのある個人疾患因子に対応することの決定に基づいて、患者フィードバックに対する特定のＮＡＦに優先順位を付けることを含むことができる。このシナリオでは、特定のＮＡＦは個人ＮＡＦと呼ぶことができる。このような例では、ブロック４０８を実行して患者フィードバックを提供することは、特定のＮＡＦが疑いのある個人疾患因子に対応することの決定に基づいて、特定のＮＡＦの指標を提供することを含むことができる。

別の例示的な実施形態では、方法４００は、健康管理アプリケーションによって受信された集約追跡データから複数の集団疾患因子を決定し、特定のＮＡＦの指標を提供する前に、特定のＮＡＦが複数の集団疾患因子の集団疾患因子に対応しないことを決定することを含む。このような例では、ブロック４０８を実行して患者フィードバックを提供することには、特定のＮＡＦが集団の疾患因子に対応しないという決定に基づいて、特定のＮＡＦの指標を提供することを含むことができる。

別の例示的な実施形態では、方法４００は、患者に関連するＮＡＦのリストにおけるＮＡＦの総数を決定すること、ＮＡＦの数をＮＡＦの閾値数と比較すること、及びＮＡＦの数がＮＡＦの閾値数を超えることを決定することを含む。このような例では、ブロック4４０８を実行して患者フィードバックを提供することは、ＮＡＦの数がＮＡＦの閾値数を超えるとの決定に基づいて、特定のＮＡＦの指標を提供することを含むことができる。このようにして、過剰なフィードバックが提供された場合、健康管理アプリケーションは患者フィードバックを提供することができる。

本明細書では特定の態様及び実施形態が開示されているが、他の態様及び実施形態は、上記の教示を参酌すると当業者には明らかであろう。例えば、実施形態及び実施例は片頭痛の頭痛に関して説明されているが、開示されたシステム及び方法は、これに限定されず、幅広い疾患症状及び関連する疾患因子及び疾患トリガーに適用可能とすることができる。本明細書で開示された様々な態様及び実施形態は、説明の目的のものに過ぎず、限定を意図しておらず、真の範囲及び精神は添付の請求項によって示される。

１０２ 開始
１０４ 毎日の追跡
１０６ フィードバックを提供する時か？
１０８ フィードバックは、追跡した日数及び頭痛事象の数に応じて可変間隔である
１１０ 人口統計データ（年齢、性別、及び追跡データ）を使用する
１１２ ユーザを特徴付ける
１１４ ユーザ追跡
１１６ 構造化された追加の回帰モデル（限定ではないが）などのモデル
１１８ 集約モデルからＮＡＦを推定する
１２０ 履歴集約モデルデータベース
１２２ 推定したＮＡＦを患者固有のデータとマージする
１２４ 実施可能なＮＡＦのリスト
１２６ 一定因子を識別する
１２８ 一定因子（ＣＦ）のリスト
１３０ フィードバックに対してＮＡＦ及び／又はＣＦを選択する
１３２ 可変比率ストラテジーに従って選択する
１４２ ユーザにＮＡＦ／ＣＦをフィードバックする
１４４ ＮＡＦ／ＣＦの削除を望むか？
１４６ 因子がＮＡＦ又はＣＦであるかどうかに応じて質問が異なる
１５０ 毎日のアンケートから削除する
１５２ 既に尋ねられた因子を保存する
１４０ 既に尋ねられた因子
１３８ ユーザの疑いのある因子
１３４ 特別関心因子
１３６ コーヒー、アルコール、月経（限定ではないが）などの因子
１５４ 終了

Claims (20)

1. コンピューティングデバイス上の健康管理アプリケーションによって、患者に対応する個人追跡データを受け取るステップであって、前記個人追跡データは、各々が疾患又は障害の疾患症状に関連する事象、曝露、行動、及び／又は行為を含む複数の疾患因子に関連する前記疾患又は障害に関するものであるステップと、
   （ｉ）前記個人追跡データ及び（ｉｉ）患者の集団から前記健康管理アプリケーションによって受信された集約追跡データに基づいて、前記患者に対する非関連因子（ＮＡＦ）のリストを決定するステップであって、前記ＮＡＦが、前記患者が疾患症状を経験する可能性が増加も減少もしない疾患因子に対応する、ステップと、
   特定のＮＡＦに関連する特定の疾患症状を経験することなく、前記患者が前記特定のＮＡＦに最小閾値回数曝露されたことを決定するステップと、
   患者フィードバックを提供するステップであって、前記患者フィードバックを提供することは、前記患者が前記特定の疾患症状を経験せずに前記閾値回数前記特定のＮＡＦに曝露されたとの決定に応じて、前記特定のＮＡＦの指標を提供することを含む、ステップと、
   を含む、方法。
2. 前記健康管理アプリケーションが前記個人追跡データを受信した頻度を決定するステップと、
   前記頻度を閾値頻度と比較するステップと、
   を更に含み、
   前記患者フィードバックを提供するステップは、前記頻度が前記閾値頻度を上回っていることの判定に基づいて、前記特定のＮＡＦの指標を提供するステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記健康管理アプリケーションが前記個人追跡データを受信した日数を決定するステップと、
   前記日数を閾値数と比較するステップと、
   を更に含み、
   前記患者フィードバックを提供するステップは、前記日数が前記閾値数を超えているとの判定に基づいて、前記特定のＮＡＦの指標を提供するステップを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記個人追跡データに基づいて、前記患者の不変疾患因子（ＩＦ）を決定するステップであって、前記ＩＦは、前記追跡データが経時的に変化しない疾患因子に対応する、ステップを更に含み、
   前記患者フィードバックを提供するステップは、前記ＩＦの指標と、疾患因子の追跡リストから前記ＩＦを削除するオプションとを提供するステップを含み、前記追跡リストから前記ＩＦを削除することは、前記健康管理アプリケーションによって要求された個人追跡データの量を低減することに対応する、請求項１に記載の方法。
5. 前記健康管理アプリケーションにより、疑いのある個人疾患因子の指標を受け取るステップであって、前記疑いのある個人疾患因子は、前記患者が可能性のある疾患トリガー又は疾患プロテクターとして選択した疾患因子に対応する、ステップと、
   前記特定のＮＡＦの指標を提供する前に、前記特定のＮＡＦが、個人関心のある疑いのある疾患因子に対応することの決定に基づいて、患者フィードバックに対する前記特定のＮＡＦに優先順位を付けるステップと、
   を更に含み、
   前記患者フィードバックを提供するステップは、前記特定のＮＡＦが疑いのある疾患因子に対応することの決定に基づいて、前記特定のＮＡＦの指標を提供するステップを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記健康管理アプリケーションによって受信された前記集約追跡データから複数の集団疾患因子を決定するステップと、
   前記特定のＮＡＦの指標を提供する前に、前記特定のＮＡＦが前記複数の集団疾患因子の集団疾患因子に対応しないことを決定するステップと、
   を更に含み、
   前記患者フィードバックを提供するステップは、前記特定のＮＡＦが前記集団疾患因子に対応しないという決定に基づいて、前記特定のＮＡＦの指標を提供するステップを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記疾患又は障害が片頭痛を含み、前記疾患症状が片頭痛の頭痛を含み、前記疾患因子は、片頭痛の頭痛を経験している前記患者に関連する事象、曝露、行動、又は行為を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記特定のＮＡＦの指標を提供することが、前記集約患者データ及び前記健康管理アプリケーションによる前記患者の集団の分析に基づいて、前記ＮＡＦのリストから前記特定のＮＡＦを選択することを含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記特定のＮＡＦの指標を提供することが、前記特定のＮＡＦを疾患因子の追跡リストから削除するオプションを提供することを含み、前記追跡リストから前記特定のＮＡＦを削除することは、前記健康管理アプリケーションによって要求された個人追跡データの量を減らすことに対応する、請求項１に記載の方法。
10. 前記疾患因子の追跡リストから前記特定のＮＡＦを除去しない指標を受け取るステップと、
    前記指標の受け取りに応答して、前記患者へのフィードバックとして提供されており且つ前記疾患因子の追跡リストからの削除対象として選択されていないＮＡＦに対応する前記ＮＡＦをデータベースに保存するステップと、
    を更に含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記特定のＮＡＦに対応する別の個人追跡データを受信するステップと、
    前記別の個人追跡データに基づいて、前記特定のＮＡＦが、前記患者が特定の疾患症状を経験をする可能性を増加も減少もしない疾患因子に対応することを確認するステップと、
    前記確認に基づいて、前記疾患因子の追跡リストから前記特定のＮＡＦを削除する第２のオプションを提供するステップと、
    を更に含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記疾患因子のリストから前記特定のＮＡＦを除去するための指標を受け取るステップと、
    前記指標の受け取りに応じて、前記個人追跡データに関連付けられた毎日のアンケートから特定のＮＡＦを削除するステップと、
    を更に含む、請求項９に記載の方法。
13. 前記患者に関連する前記ＮＡＦのリストにおけるＮＡＦの総数を決定するステップと、
    前記ＮＡＦの総数をＮＡＦの閾値数と比較するステップと、
    前記ＮＡＦの総数が前記ＮＡＦの閾値数を超えることを決定するステップと、
    を更に含み、
    前記患者フィードバックを提供するステップが、前記ＮＡＦの総数が前記ＮＡＦの閾値数を超えるとの決定に基づいて、前記特定のＮＡＦの指標を提供するステップを含む、請求項１に記載の方法。
14. 前記患者フィードバックを提供するステップが、断続的なフィードバックスケジュールの一部として実行される、請求項１に記載の方法。
15. １又は２以上のプロセッサによって実行されたときに、１又は２以上の機能の実施を引き起こすコンピュータ実行可能プログラムコードを格納させた非一時的コンピュータ可読媒体であって、
    前記機能が、
    コンピューティングデバイス上の健康管理アプリケーションによって、患者に対応する個人追跡データを受け取るステップであって、前記個人追跡データは、各々が疾患又は障害の疾患症状に関連する事象、曝露、行動、及び／又は行為を含む複数の疾患因子に関連する前記疾患又は障害に関するものであるステップと、
    （ｉ）前記個人追跡データ及び（ｉｉ）患者の集団から前記健康管理アプリケーションによって受信された集約追跡データに基づいて、前記患者に対する非関連因子（ＮＡＦ）のリストを決定するステップであって、前記ＮＡＦが、前記患者が疾患症状を経験する可能性が増加も減少もしない疾患因子に対応する、ステップと、
    特定のＮＡＦに関連する特定の疾患症状を経験することなく、前記患者が前記特定のＮＡＦに最小閾値回数曝露されたことを決定するステップと、
    患者フィードバックを提供するステップであって、前記患者フィードバックを提供することは、前記患者が前記特定の疾患症状を経験せずに前記閾値回数前記特定のＮＡＦに曝露されたとの決定に応じて、前記特定のＮＡＦの指標を提供することを含む、ステップと、
    を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
16. 前記特定のＮＡＦの指標を提供することが、前記特定のＮＡＦを疾患因子の追跡リストから削除するオプションを提供することを含み、前記追跡リストから前記特定のＮＡＦを削除することは、前記健康管理アプリケーションによって要求された個人追跡データの量を減らすことに対応する、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
17. 前記機能が更に、
    前記疾患因子の追跡リストから前記特定のＮＡＦを除去しない指標を受け取るステップと、
    前記指標の受け取りに応答して、前記患者へのフィードバックとして提供されており且つ前記疾患因子の追跡リストからの削除対象として選択されていないＮＡＦに対応する前記ＮＡＦをデータベースに保存するステップと、
    を更に含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
18. 前記機能が更に、
    前記特定のＮＡＦに対応する別の個人追跡データを受信するステップと、
    前記別の個人追跡データに基づいて、前記特定のＮＡＦが、前記患者が特定の疾患症状を経験をする可能性を増加も減少もしない疾患因子に対応することを確認するステップと、
    前記確認に基づいて、前記疾患因子の追跡リストから前記特定のＮＡＦを削除する第２のオプションを提供するステップと、
    を更に含む、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
19. 前記機能が更に、
    前記個人追跡データに基づいて、前記患者の不変疾患因子（ＩＦ）を決定するステップであって、前記ＩＦは、前記追跡データが経時的に変化しない疾患因子に対応する、ステップを更に含み、
    前記患者フィードバックを提供するステップは、前記ＩＦの指標と、疾患因子の追跡リストから前記ＩＦを削除するオプションとを提供するステップを含み、前記追跡リストから前記ＩＦを削除することは、前記健康管理アプリケーションによって要求された個人追跡データの量を低減することに対応する、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
20. 前記機能が更に、
    前記健康管理アプリケーションにより、疑いのある個人疾患因子の指標を受け取るステップであって、前記疑いのある個人疾患因子は、前記患者が可能性のある疾患トリガー又は疾患プロテクターとして選択した疾患因子に対応する、ステップと、
    前記特定のＮＡＦの指標を提供する前に、前記特定のＮＡＦが、個人関心のある疑いのある疾患因子に対応することの決定に基づいて、患者フィードバックに対する前記特定のＮＡＦに優先順位を付けるステップと、
    を更に含み、
    前記患者フィードバックを提供するステップは、前記特定のＮＡＦが疑いのある疾患因子に対応することの決定に基づいて、前記特定のＮＡＦの指標を提供するステップを含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。

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