JP2021533971A - 知能的生体データ処理方法及びシステム - Google Patents
知能的生体データ処理方法及びシステム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021533971A JP2021533971A JP2021534421A JP2021534421A JP2021533971A JP 2021533971 A JP2021533971 A JP 2021533971A JP 2021534421 A JP2021534421 A JP 2021534421A JP 2021534421 A JP2021534421 A JP 2021534421A JP 2021533971 A JP2021533971 A JP 2021533971A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- biometric data
- user terminal
- terminal device
- discontinuous
- user
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 33
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 38
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims description 31
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims description 21
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 18
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 16
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 11
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 10
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 6
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 13
- 230000036541 health Effects 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 11
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 description 5
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 4
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 3
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000035790 physiological processes and functions Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 208000020446 Cardiac disease Diseases 0.000 description 1
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 1
- 206010000891 acute myocardial infarction Diseases 0.000 description 1
- 210000003403 autonomic nervous system Anatomy 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 1
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 1
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 231100000206 health hazard Toxicity 0.000 description 1
- 208000019622 heart disease Diseases 0.000 description 1
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 description 1
- 230000000302 ischemic effect Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 208000031225 myocardial ischemia Diseases 0.000 description 1
- 230000004962 physiological condition Effects 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
- A61B5/0015—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system
- A61B5/0022—Monitoring a patient using a global network, e.g. telephone networks, internet
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/486—Bio-feedback
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7246—Details of waveform analysis using correlation, e.g. template matching or determination of similarity
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
- A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
- G06F16/283—Multi-dimensional databases or data warehouses, e.g. MOLAP or ROLAP
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
- H04L67/1097—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for distributed storage of data in networks, e.g. transport arrangements for network file system [NFS], storage area networks [SAN] or network attached storage [NAS]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Physiology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
Abstract
Description
51…第1のユーザ端末装置
52…第2のユーザ端末装置
53…パーソナルスマートデバイス
10、20、60…ネットワーク
103、105…ユーザ端末装置
107、209…医療機関
204、205、603…ユーザ
203…車両
a、b、c、d、e、f…端末検知装置
31…ユーザ端末装置
32…医療機関、保健センター
33…政府機関
34…環境検知装置
301…ネットワークユニット
302…データベース
303…機械学習
304…生理学的予測モデル
305…情報解析
306…フィードバックシステム
40…人工知能モジュール
41…個人生体データ
42…非個人生体データ
401…機械学習
402…非連続的なデータ
403…多量情報項目
404…連続的なデータ
405…少量情報項目
406…生理学的予測モデル
601…ネットワークデバイス
602…パーソナルスマートデバイス
605…車両
Claims (20)
- クラウドシステムで実行される知能的生体データ処理システムであって、
複数のユーザ端末装置から集められ、ビッグデータを形成するための個人生体データを格納するデータベースと、
ユーザ側のそれぞれにおける少なくとも2つのユーザ端末装置から送信された連続的な生体データ、ユーザのそれぞれがユーザ端末装置をトリガーして生成する非連続的な生体データ、及び/または前記クラウドシステムがユーザ側のそれぞれにおける前記少なくとも2つのユーザ端末装置をトリガーして生成する非連続的な生体データを受信し、前記連続的な生体データ及び前記非連続的な生体データが前記データベースに格納されたビッグデータの一部となる、データ収集手段と、
前記データベースに格納されたビッグデータに基づいて解析を行うことによって、各種の生体状態を予測するための生理学的予測モデルを構築する、機械学習手段と、
ユーザ側のそれぞれにおける前記少なくとも2つのユーザ端末装置から送信された連続的な生体データまたは非連続的な生体データを解析してから、前記生理学的予測モデルに対照して、生体状態を判定する解析手段と、
解析された前記少なくとも2つのユーザ端末装置のそれぞれから送信された連続的な生体データまたは非連続的な生体データで導出した前記生体状態に基づいて、前記連続的な生体データについてのフィードバック情報、または前記非連続的な生体データについてのフィードバック情報を生成し、ユーザ端末装置のそれぞれに対応する認識情報及び通信情報に応じて、前記フィードバック情報をユーザそれぞれの通信装置に送信する、フィードバック手段と、
を含む、ことを特徴とする知能的生体データ処理システム。 - ユーザ側のそれぞれにおける前記少なくとも2つのユーザ端末装置には、第1のユーザ端末装置が含まれ、前記第1のユーザ端末装置に通して少量情報項目の生体データを検知することで、前記クラウドシステムに送信するための連続的なまたは非連続的な生体データを形成する。請求項1に記載の知能的生体データ処理システム。
- 前記第1のユーザ端末装置がユーザの積極的にトリガーすることで、前記第1のユーザ端末装置が一定期間内に検知した少量情報項目に係る生体データを取得し、前記クラウドシステムに送信するための非連続的な生体データを形成する、請求項2に記載の知能的生体データ処理システム。
- 前記第1のユーザ端末装置がトリガーされるにつれて、第2のユーザ端末装置又は更なる多くのユーザ端末装置がトリガーされることによって、前記クラウドシステムは、前記少なくとも2つのユーザ端末装置が生成する生体データを全て受信する、請求項2または3に記載の知能的生体データ処理システム。
- 前記第1のユーザ端末装置及び前記第2のユーザ端末装置が一定の期間内に生成した生体データは、互いを関連付けるためにマーク付けられる、請求項4に記載の知能的生体データ処理システム。
- ユーザ側のそれぞれにおける前記少なくとも2つのユーザ端末装置はさらに第2のユーザ端末装置を含み、前記フィードバック手段が前記連続的な生体データまたは前記非連続的な生体データについてユーザのそれぞれの前記通信装置に送信するためのフィードバック情報を生成する際、前記第2のユーザ端末装置がトリガーされることで、前記第2のユーザ端末装置が即刻にまたは一定期間内に生体データを生成して、前記クラウドシステムに送信する、請求項2または3に記載の知能的生体データ処理システム。
- 前記第2のユーザ端末装置がトリガーされることで生成した生体データはマーク付けられ、マーク付けられた前記生体データは、前記フィードバック情報における非連続的な生体データと関連付けられている、請求項6に記載の知能的生体データ処理システム。
- 前記第1のユーザ端末装置及び前記第2のユーザ端末装置は、前記ユーザが着用するスマートブレスレット、スマートネックレス、スマートウェア、又は前記ユーザの体に信号接続される定着型検知装置である、請求項7に記載の知能的生体データ処理システム。
- 前記機械学習手段は、前記データベースに格納されたビッグデータに基づいて、機器学習を繰り返して導出した多種の生体状態を予測するための生理学的予測モデルであり、前記機器学習は、非連続的な生体データのそれぞれが対応するユーザそれぞれの状態に基づいて、前記生理学的予測モデルを最適化することを含む、請求項1に記載の知能的生体データ処理システム。
- 前記解析手段は人工知能であり、前記少なくとも2つのユーザ端末装置から送信された連続的な生体データまたは非連続的な生体データに基づいて、ディフォルトされた多種の生体状態の生理学的予測モデルに対照して、特定の生体状態を抽出する、請求項9に記載の知能的生体データ処理システム。
- クラウドシステムで実行される知能的生体データ処理方法であって、
ユーザのそれぞれが着用する少なくとも2つのユーザ端末装置から連続的な生体データまたは非連続的な生体データを受信し、
前記連続的な生体データまたは非連続的な生体データを解析して、前記クラウドシステムにおける機械学習方法で構築した生理学的予測モデルに対照して、生体状態を判定し、
解析された前記少なくとも2つのユーザ端末装置から送信された連続的な生体データまたは非連続的な生体データに基づいて、前記生体状態を抽出して、 それに基づいて前記連続的な生体データについてのフィードバック情報、または前記非連続的な生体データについてのフィードバック情報を生成し、
通信ネットワークに通して、ユーザ端末装置のそれぞれが対応する認識情報及び通信情報に応じて、前記フィードバック情報をユーザのそれぞれの通信装置に送信し、
前記クラウドシステムに、データベースが設けられ、前記データベースは、前記連続的な生体データ及び非連続的な生体データを含む、前記少なくとも2つのユーザ端末装置から集められた個人生体データを格納して、ビッグデータとして形成させ、その後、機械学習方法によって、前記データベースに格納されたビッグデータを解析してから、各種の生体状態を予測するための生理学的予測モデルを構築する、知能的生体データ処理方法。 - 各ユーザが着用する前記少なくとも2つのユーザ端末装置は、第1のユーザ端末装置及び第2のユーザ端末装置、又は他のユーザ端末装置を含み、前記少なくとも2つのユーザ端末装置によって少量情報項目に係る生体データを検知することで、前記クラウドシステムに送信するための連続的なまたは非連続的な生体データを形成する、請求項11に記載の知能的生体データ処理方法。
- ユーザのそれぞれが前記第1のユーザ端末装置を積極的にトリガーすることで、前記第1のユーザ端末装置が一定期間内に検知した少量情報項目に係る生体データを取得し、前記クラウドシステムに送信するための非連続的な生体データを形成する、請求項12に記載の知能的生体データ処理方法。
- 各ユーザが着用する前記少なくとも2つのユーザ端末装置は第2のユーザ端末装置を含み、前記フィードバック手段が前記連続的な生体データまたは前記非連続的な生体データについて、各ユーザの前記通信装置に送信するためのフィードバック情報を生成する際、さらに前記第2のユーザ端末装置がトリガーされることで、前記第2のユーザ端末装置は即刻にまたは一定期間内に検知した生体データを、前記クラウドシステムに送信する、請求項11から13のいずれか1項に記載の知能的生体データ処理方法。
- 前記第2のユーザ端末装置がトリガーされ一定期間内に生成した生体データはマーク付けられ、前記フィードバック情報に対応する非連続的な生体データと関連付けられている、請求項14に記載の知能的生体データ処理方法。
- 前記第1のユーザ端末装置がトリガーされるにつれて、前記第2のユーザ端末装置または他のユーザ端末装置がトリガーされることで、前記クラウドシステムは、前記少なくとも2つのユーザ端末装置が一定期間内に検知した少量情報項目に係る生体データを取得し、前記クラウドシステムに送信するための非連続的な生体データを形成する、請求項12に記載の知能的生体データ処理方法。
- 前記少なくとも2つのユーザ端末装置の一方がユーザに積極的にトリガーされるにつれて、前記一定期間内に検出した生体データを前記クラウドシステムに再送信するように、前記第2のユーザ端末装置または他のユーザ端末装置がトリガーされる、請求項16に記載の知能的生体データ処理方法。
- 前記クラウドシステムが連続的な生体データに基づいて異常がある時に、前記少なくとも2つのユーザ端末装置の一方がトリガーされ、それに連れて、他のユーザ端末装置もトリガーされ、前記一定期間内に検知した生体データを前記クラウドシステムに再送信する、請求項16に記載の知能的生体データ処理方法。
- 前記少なくとも2つのユーザ端末装置がトリガーされ一定期間内に生成した生体データはマーク付けられ、前記フィードバック情報に対応する非連続的な生体データと関連付けられている、請求項16から18のいずれか1項に記載の知能的生体データ処理方法。
- 前記機械学習方法は、前記データベースに格納されたビッグデータに基づいて学習を繰り返して多種の生体状態を予測するためのモデルを導出することであり、前記機械学習方法は、非連続的な生体データに対応するユーザのそれぞれの状態に対照してモデルを最適化することも含み、前記解析手段は人工知能手段であり、前記少なくとも2つのユーザ端末装置から送信された連続的な生体データまたは非連続的な生体データに基づいて、ディフォルトされた多種の生体状態のモデルに対照して、特定の生体状態を抽出する、請求項11に記載の知能的生体データ処理方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201862722589P | 2018-08-24 | 2018-08-24 | |
US62/722,589 | 2018-08-24 | ||
PCT/CN2019/102327 WO2020038471A1 (zh) | 2018-08-24 | 2019-08-23 | 生理数据智能处理方法与系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021533971A true JP2021533971A (ja) | 2021-12-09 |
Family
ID=69591374
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021534421A Pending JP2021533971A (ja) | 2018-08-24 | 2019-08-23 | 知能的生体データ処理方法及びシステム |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20210174920A1 (ja) |
JP (1) | JP2021533971A (ja) |
KR (1) | KR102522039B1 (ja) |
CN (1) | CN111819585A (ja) |
TW (1) | TWI709146B (ja) |
WO (1) | WO2020038471A1 (ja) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI765354B (zh) * | 2020-09-18 | 2022-05-21 | 國立臺灣海洋大學 | 個人化生理監測方法及其系統 |
US20220180725A1 (en) * | 2020-12-04 | 2022-06-09 | Wearable Technologies Inc. | Smart wearable personal safety devices and related systems and methods |
US20240194347A1 (en) * | 2021-04-08 | 2024-06-13 | Biotronik Se & Co. Kg | Private AI Training |
TWI812404B (zh) * | 2022-08-16 | 2023-08-11 | 國立陽明交通大學 | 即時生理訊號的情緒辨識系統 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006122610A (ja) * | 2004-10-29 | 2006-05-18 | Ipsquare Inc | 健康管理システム |
US20070004969A1 (en) * | 2005-06-29 | 2007-01-04 | Microsoft Corporation | Health monitor |
CN105078445A (zh) * | 2015-08-24 | 2015-11-25 | 华南理工大学 | 基于健康服务机器人的老年人健康服务系统 |
US20170055911A1 (en) * | 2014-02-17 | 2017-03-02 | Sanandco Limited | A phone for use in health monitoring |
JP2018500949A (ja) * | 2014-08-22 | 2018-01-18 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 音響信号を用いて血圧を測定する方法及び装置 |
US20180137247A1 (en) * | 2016-11-16 | 2018-05-17 | healthio Inc. | Preventive and predictive health platform |
Family Cites Families (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8388530B2 (en) * | 2000-05-30 | 2013-03-05 | Vladimir Shusterman | Personalized monitoring and healthcare information management using physiological basis functions |
CN101504696A (zh) * | 2008-02-05 | 2009-08-12 | 周常安 | 互动式生理分析方法 |
CN102043894B (zh) * | 2009-10-13 | 2014-09-17 | 北京大学 | 一种生理数据监测系统及方法 |
CN102068239A (zh) * | 2010-12-08 | 2011-05-25 | 浙江大学 | 一种体域网的智能采集生理信息方法 |
TW201349160A (zh) * | 2012-05-23 | 2013-12-01 | Accton Technology Corp | 生理監控系統與生理監控方法 |
CN103778312B (zh) * | 2012-10-24 | 2017-05-10 | 中兴通讯股份有限公司 | 远程家庭保健系统 |
US20190038148A1 (en) * | 2013-12-12 | 2019-02-07 | Alivecor, Inc. | Health with a mobile device |
CN104523263B (zh) * | 2014-12-23 | 2017-06-20 | 华南理工大学 | 基于移动互联网的孕产妇健康监护系统 |
WO2016107607A1 (en) * | 2015-01-04 | 2016-07-07 | Vita-Course Technologies Co.,Ltd | System and method for health monitoring |
CN104873186B (zh) * | 2015-04-17 | 2018-05-18 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种可穿戴的动脉检测装置及其数据处理方法 |
CN104796485B (zh) * | 2015-04-30 | 2019-09-10 | 深圳市全球锁安防系统工程有限公司 | 一种老龄人云安康服务平台及大数据处理方法 |
CN105160175A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-12-16 | 西安交通大学 | 一种远程医疗监护系统 |
CN105125221B (zh) * | 2015-10-26 | 2017-11-10 | 重庆理工大学 | 云服务实时摔倒检测系统及方法 |
KR102431455B1 (ko) * | 2015-12-14 | 2022-08-12 | 삼성전자주식회사 | 인체 통신을 이용하여 헬스 정보를 송수신하는 방법 및 장치 |
US10407078B2 (en) * | 2016-04-26 | 2019-09-10 | Sivalogeswaran Ratnasingam | Dynamic learning driving system and method |
FR3051656B1 (fr) * | 2016-05-31 | 2019-03-22 | Ellcie Healthy | Dispositif connecte de suivi comportemental d'un individu et permettant la detection et/ou la prevention d'une anomalie |
CN106295986A (zh) * | 2016-08-08 | 2017-01-04 | 赵宏杰 | 基于智能移动终端的健康检测管理系统 |
CN106940757B (zh) * | 2017-03-14 | 2019-06-18 | 深圳蓝奥声科技有限公司 | 基于物联网的健康监护服务方法和协同主机系统 |
CN107194191A (zh) * | 2017-06-20 | 2017-09-22 | 北京时代科华科技有限公司 | 一种健康看护智能生态系统 |
CN107529645B (zh) * | 2017-06-29 | 2019-09-10 | 重庆邮电大学 | 一种基于深度学习的心音智能诊断系统及方法 |
CN107833635A (zh) * | 2017-11-02 | 2018-03-23 | 佛山鑫进科技有限公司 | 一种基于大数据分析的智能手环监测装置 |
TWM562102U (zh) * | 2018-01-31 | 2018-06-21 | Golden Smart Home Tech Corp | 雲端生理數據收集系統 |
CN108538405A (zh) * | 2018-04-23 | 2018-09-14 | 刘仲 | 一种基于大数据云服务的智能实时监护仪及监护系统 |
CN108717678B (zh) * | 2018-05-25 | 2021-12-21 | 青岛联合创智科技有限公司 | 一种智慧养老系统 |
-
2019
- 2019-08-23 TW TW108130282A patent/TWI709146B/zh active
- 2019-08-23 CN CN201980017529.5A patent/CN111819585A/zh active Pending
- 2019-08-23 JP JP2021534421A patent/JP2021533971A/ja active Pending
- 2019-08-23 KR KR1020217008403A patent/KR102522039B1/ko active IP Right Grant
- 2019-08-23 WO PCT/CN2019/102327 patent/WO2020038471A1/zh active Application Filing
-
2021
- 2021-02-24 US US17/183,346 patent/US20210174920A1/en active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006122610A (ja) * | 2004-10-29 | 2006-05-18 | Ipsquare Inc | 健康管理システム |
US20070004969A1 (en) * | 2005-06-29 | 2007-01-04 | Microsoft Corporation | Health monitor |
US20170055911A1 (en) * | 2014-02-17 | 2017-03-02 | Sanandco Limited | A phone for use in health monitoring |
JP2018500949A (ja) * | 2014-08-22 | 2018-01-18 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 音響信号を用いて血圧を測定する方法及び装置 |
CN105078445A (zh) * | 2015-08-24 | 2015-11-25 | 华南理工大学 | 基于健康服务机器人的老年人健康服务系统 |
US20180137247A1 (en) * | 2016-11-16 | 2018-05-17 | healthio Inc. | Preventive and predictive health platform |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20210046056A (ko) | 2021-04-27 |
WO2020038471A1 (zh) | 2020-02-27 |
TWI709146B (zh) | 2020-11-01 |
KR102522039B1 (ko) | 2023-04-14 |
US20210174920A1 (en) | 2021-06-10 |
CN111819585A (zh) | 2020-10-23 |
TW202025173A (zh) | 2020-07-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2021533971A (ja) | 知能的生体データ処理方法及びシステム | |
Sahu et al. | The internet of things in geriatric healthcare | |
JP2017038924A (ja) | 双方向の遠隔的な患者監視および状態管理介入システム | |
CN111356993A (zh) | 用于预测及管理慢性疾病的可穿戴设备和物联网网络 | |
US20200058209A1 (en) | System and method for automated health monitoring | |
MS et al. | Monitoring and sensing COVID-19 symptoms as a precaution using electronic wearable devices | |
Debard et al. | Making wearable technology available for mental healthcare through an online platform with stress detection algorithms: the Carewear project | |
Ahmed | An intelligent healthcare service to monitor vital signs in daily life–a case study on health-iot | |
Gomathy et al. | A Review On IOT Based Covid-19 Patient Health Monitor In Quarantine | |
Ogbuabor et al. | Context-aware system for cardiac condition monitoring and management: a survey | |
KR101674897B1 (ko) | 아동 상태 감시 시스템 | |
Mohan et al. | Artificial Intelligence and IoT in Elderly Fall Prevention: A Review | |
Panagiotou et al. | A multi: modal decision making system for an ambient assisted living environment | |
Fayoumi et al. | Effective remote monitoring system for heart disease patients | |
Ziryawulawo et al. | Application of IOT and machine learning techniques for heart disease prediction and diagnosis: A comprehensive review | |
Patil et al. | Heart Disease Prediction Using Machine Learning and Data Analytics Approach | |
Aburukba et al. | Remote monitoring framework for elderly care home centers in UAE | |
Hernández et al. | Multi agent application for chronic patients: monitoring and detection of remote anomalous situations | |
BinSalman et al. | Effective remote monitoring system for heart disease patients | |
Haramaki et al. | A multi-sensor based physical condition estimator for home healthcare | |
Andreou et al. | Active life coach: towards a framework for holistic care of citizens as they age | |
AU2021103601A4 (en) | System and method for monitoring post covid patient using machine learning and block chain | |
McHale et al. | An IoT Based Epilepsy Monitoring Model | |
KR102335483B1 (ko) | 임상시험 안전성 관리 방법 및 장치 | |
AU2021104542A4 (en) | I-Health-Care: Technologies Towards 5G Network for Intelligent Health-Care Using IoT Notification with Machine Learning Programming |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210224 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220307 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220607 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220725 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221025 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20221212 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230411 |
|
C60 | Trial request (containing other claim documents, opposition documents) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60 Effective date: 20230411 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20230419 |
|
C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21 Effective date: 20230424 |
|
A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20230602 |