JP2022153362A - 機能的能力及び転倒リスクのモバイル評価のためのコンシューマー向けアプリケーション - Google Patents

機能的能力及び転倒リスクのモバイル評価のためのコンシューマー向けアプリケーション Download PDF

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Abstract

【課題】ユーザの臨床的な移動度に基づく評価を使用して移動能力をモニターするためのシステム及び方法を提供する。【解決手段】方法は：慣性計測装置を含むモバイルデバイスを使用して、臨床的な移動度に基づく評価をユーザに提供するステップ；及び、臨床的な移動度に基づく評価に基づくユーザの移動能力を示すユーザの慣性データを生成するステップ；を含む。複数の実施形態は、モバイルデバイスに対してローカルにユーザの慣性データをログし、ローカルにログされたユーザの慣性データが結果として生じるステップ；臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定するために、ローカルにログされたユーザの慣性データをリアルタイムで処理するステップ；及び、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを使用して、臨床的な移動度に基づく評価に関連するユーザの身体移動評価を決定するステップ；を含む。【選択図】図２

Description

関連出願
本願は、２０１８年３月１９日に出願された“Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｃａｐａｃｉｔｙ ａｎｄ Ｆａｌｌｓ Ｒｉｓｋ”と題する米国仮特許出願第６２／６４５，０５３号の優先権を主張するものであり、その中に引用されている全ての付属物及び全ての参照文献を含め、その全体を参照により本明細書に援用する。
本技術は、接続デバイスソフトウェアアプリケーションに関する。より具体的には、本技術は、限定されるものではないが、慣性計測能力を備え、インターネット及び／又はセルラーの接続性、並びに音声通信技術を有する市販のモバイルデバイスにインストールされた場合に、ユーザのリアルタイムの転倒リスクを評価することができるアプリケーションに関する。
このセクションにおいて記載されるアプローチは実行可能であるが、必ずしも以前に考えられた又は実行されたアプローチであるというわけではない。従って、別段の指示がない限り、このセクションにおいて記載されるアプローチのいずれも、単にこのセクションに含まれているという理由で従来技術として認定すると考えられるべきではない。
加齢に伴う数多くのリスク、及び、米国の人口が急速に高齢化しているという事実に応えて、自立を維持するための努力が、健康モニタリングの様々な側面に焦点を当てた多くのアプリケーションの開発につながっている。これらのアプリケーションのほとんどは、血圧、心拍数、血中グルコースレベル、及び／又は睡眠等の生物学的要因をモニターする能力を含むような様式で開発されている。エビデンスは、健康全般に関連するこれらの生体信号を示唆し、このようなパラメータの一貫したモニタリングは健康の改善に寄与し得るということを示唆するけれども、現在利用可能なヘルスアプリケーションは、動くためのユーザの能力を一貫してモニターする能力を提供しない。加えて、これらの現在のヘルスモニタリングアプリケーションは、一般的に、自己完結型ではなく、多くの場合、それらがインストールされているものに加えて、ハードウェアを必要とする。本技術は、ユーザの移動能力を評価する自己完結型で包括的な方法を提供し、さらに、機能的能力の低下を直接モニターし特定する非侵襲的な方法を提供する。これらの決定的な運動評価の結果は、ユーザが容易にアクセスすることができ、様々なフォーマットでユーザのモバイルデバイス上に表示することができる。
一部の実施形態において、本開示は、１つ又は複数のコンピュータのシステムを対象にしており、該システムは、動作中に本明細書において記載される作動及び／又は方法のステップをシステムに行わせるソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又はそれらの組み合わせをシステムにインストールさせることによって、特定の動作又は作動を行うように構成することができる。
一部の実施形態によると、本技術は、臨床的な移動度に基づく評価を使用してユーザの移動能力をモニターする方法を対象にしており、当該方法は：（ａ）慣性計測装置を含むモバイルデバイスを使用して、臨床的な移動度に基づく評価をユーザに提供するステップ；（ｂ）慣性計測装置を使用して、臨床的な移動度に基づく評価に基づくユーザの移動能力を示すユーザの慣性データを生成するステップ；（ｃ）モバイルデバイスに対してローカルにユーザの慣性データをログし、ローカルにログされた（ｌｏｃａｌｌｙ ｌｏｇｇｅｄ）ユーザの慣性データが結果として生じるステップ；（ｄ）臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定するために、ローカルにログされたユーザの慣性データをリアルタイムで処理するステップ；（ｅ）臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを使用して、臨床的な移動度に基づく評価に関連するユーザの身体移動評価を決定するステップ；及び（ｆ）モバイルデバイスを使用して、身体移動評価の少なくとも一部をユーザに表示するステップ；を含む。
様々な実施態様において、当該方法は、モバイルデバイスによって表示される対話型アニメーションの会話型グラフィカルユーザインターフェースを介して臨床的な移動度に基づく評価の表現を表示するステップを含む。
一部の実施形態では、当該方法において、臨床的な移動度に基づく評価は、検査時間、ターン時間、座り立ち時間、立ち座り時間、所定の時間内に完了した座り立ちの繰り返しの数、及び所定の時間内に完了した立ち座りの繰り返しの数のうち１つ以上を含む。
様々な実施形態において、臨床的な移動度に基づく評価に基づくユーザの移動能力を示すユーザの慣性データは、ジャイロスコープを使用して生成されたジャイロスコープデータ；及び、加速度計を使用して生成された加速度計データ；を含む。
一部の実施形態では、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定するために、ローカルにログされたユーザの慣性データをリアルタイムで処理するステップは：ローカルにログされたユーザの慣性データをセグメント化して整列させ、セグメント化され整列したユーザの慣性データが結果として生じること；セグメント化され整列したユーザの慣性データの重力加速度カウンターバランスをとり、カウンターバランスのとれたユーザの慣性データが結果として生じること；カウンターバランスのとれたユーザの慣性データを使用して、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの速度を決定すること；臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの速度をドリフト補償し、ドリフト補償された速度データが結果として生じること；及び、ドリフト補償された速度データを使用して、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定すること；を含む。
様々な実施形態において、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定するために、ローカルにログされたユーザの慣性データをリアルタイムで処理するステップは：ローカルにログされたユーザの慣性データをセグメント化して整列させ、セグメント化され整列したユーザの慣性データが結果として生じること；セグメント化され整列したユーザの慣性データの角度方向を積分（ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ）して、カウンターバランスのとれたユーザの慣性データが結果として生じること；カウンターバランスのとれたユーザの慣性データを使用して、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの速度を決定すること；臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの速度をドリフト補償し、ドリフト補償された速度データが結果として生じること；及び、ドリフト補償された速度データを使用して、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定すること；を含む。
一部の実施形態では、当該方法は：臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きに基づきユーザの機能的移動の特徴を決定するステップをさらに含み、機能的移動の特徴には：タスクの完了までの時間、タスクの完了までの速度、所定の時間内に完了したタスクの繰り返し総数、所定の時間内に完了したタスクの繰り返しの減衰、ターン速度、体軸方向の振れ、内外方向の振れ、歩行特性、総変位量、垂直変位、内外方向の変位、及び結果として生じる変位のうち１つ以上が含まれる。
様々な実施形態では、当該方法において、ユーザに対する身体移動評価は、ユーザの静的安定性、ユーザの動的安定性、ユーザの姿勢安定性、ユーザのバランス、ユーザの移動度、ユーザの転倒リスク、ユーザの下半身筋力、ユーザの下半身筋持久力、ユーザの下半身筋柔軟性、ユーザの上半身筋力、及びユーザの上半身筋持久力のうち１つ以上を含む。
一部の実施形態では、当該方法は：ローカルにログされたユーザの慣性データ及びユーザの身体移動評価を受信するステップ；臨床的な移動度に基づく評価に関連するユーザの身体移動評価を使用して縦断的身体移動評価分析（ａ ｌｏｎｇｉｔｕｄｅ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ）を行うステップ；及び、縦断的身体移動評価分析の少なくとも一部をユーザに表示するステップ；をさらに含む。
本技術の特定の実施形態が、添付の図によって例示される。図は、必ずしも正確な縮尺で描かれているわけではないということが理解されるであろう。本技術は、必ずしも本明細書において例示される特定の実施形態に限定されるものではないということが理解されるであろう。
本技術の実施形態に従った、臨床的な移動度に基づく評価を使用してユーザの移動能力をモニターするためのシステムを示した図である。 本技術の実施形態に従った、例証的な慣性データ処理アルゴリズムを例示した図である。 本技術の実施形態に従った、臨床的な移動度に基づく評価を使用してユーザの移動能力をモニターするシステムと、クラウドベースのプラットフォームとの間の通信システムを示した図である。 本技術の実施形態に従った、椅子立ち上がりの臨床的な移動度に基づく評価を分析するための慣性データ処理アルゴリズムの結果を示した図である。 本技術の実施形態に従った、タイムアップアンドゴーの臨床的な移動度に基づく評価を分析するための慣性データ処理アルゴリズムの結果を描いた図である。 本技術の実施形態に従った、ユーザの機能的移動能力を決定するための移動評価を示す表を描いた図である。 本技術の実施形態に従った、ユーザの慣性データから抽出される特徴を示す表を描いた図であり、特徴は、アプリケーション分析アルゴリズムに従った機能的移動を記載しており、ユーザの機能的移動能力を記載している。 本技術の実施形態に従った、臨床的な移動度に基づく評価を使用してユーザの移動能力をモニターする方法を示すプロセスの流れ図を描いた図である。 本技術の実施形態を実施するために使用され得る例証的なコンピュータシステムを例示した図である。
本技術の詳細な実施形態がここで開示される。開示される実施形態は、単に本発明の例証であり、複数の形態で具体化することができるということを理解されたい。本明細書において開示されるそれらの詳細は、限定的であるとしていかなる形態においても解釈されるべきではなく、特許請求の範囲に対する基礎として解釈されるべきである。
様々な実施形態において、本技術の目的は、慣性計測装置を備えたモバイルデバイスとのシンプルな相互作用を通して、ユーザの機能運動能力のモニタリング及び評価を提供するソフトウェアアプリケーションである。そのようなものとして、ソフトウェアアプリケーションは、ユーザの運動特性を一貫して評価し、どのようにそれらの運動特性がリアルタイムのユーザの機能的能力に関連するかを報告するように機能する。ソフトウェアアプリケーションは、ユーザに、種々の基本的な移動テストに関するパフォーマンスを評価する能力も提供する。加えて、クラウドベースのストレージ及びコンピュータ計算機能を利用するソフトウェアアプリケーションの能力は、機能的移動能力のリアルタイムの低下を特定し且つ報告することができるような様式で、複数のテストの迅速なストレージ、検索、及び評価の能力を提供する。ソフトウェアアプリケーションのさらなる利点は、本技術の実施形態を明記している詳細な実施形態の記載及び添付の図面から明らかである。
図１は、本技術の実施形態に従った、臨床的な移動度に基づく評価を使用してユーザの移動能力をモニターするためのシステム１００を示している。システム１００は、モバイルデバイス１２０にアクセスすることができるユーザ１１０を示している。モバイルデバイス１２０は、慣性計測装置１３０を含む。慣性計測装置１３０は、モバイルデバイス１２０上に設置されるチップ等であってもよい。慣性計測装置１３０は、ジャイロスコープ１４０及び加速度計１５０を含む。モバイルデバイス１２０は、アプリケーション１５５（例えば、ソフトウェアアプリケーション等）をさらに含む。モバイルデバイス１２０は、機能検査システム１７０、バランス／安定性システム１８０、及び歩行分析システム１９０と通信するために通信ネットワーク１６０を使用する。
様々な実施形態において、アプリケーション１５５は、ユーザ１１０の移動能力をモニターする能力を有する、Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃａｒｅｇｉｖｅｒ社により開発されたモバイルアプリケーションである。使用中に、アプリケーション１５５は、様々な臨床的な移動度に基づく評価の間の、ユーザ１１０の運動特性を記述するデータの収集、処理、記憶、及び分析の能力を具体化する。例えば、臨床的な移動度に基づく評価は、運動タスクであってもよい。様々な実施形態において、臨床的な移動度に基づく評価は、検査時間、ターン時間、座り立ち時間、立ち座り時間、所定の時間内に完了した座り立ちの繰り返しの数、及び所定の時間内に完了した立ち座りの繰り返しの数であってもよい。例えば、図５Ａ及び図５Ｂにおいて記載された臨床的な移動度に基づく評価等である。例証的な臨床的な移動度に基づく評価（例えば、運動タスク等）には、機能検査システム１７０、バランス／安定性システム１８０、及び歩行分析システム１９０と通信するモバイルデバイス１２０を使用した、タイムアップアンドゴーテスト、３０秒椅子立ち上がりテスト、４ステージバランステスト、歩行分析、ファンクショナルリーチテスト、シットアンドリーチテスト、５回椅子立ち上がりテスト、１０回椅子立ち上がりテスト、アームカールテスト、及び姿勢安定性が含まれる。
様々な実施形態において、ユーザ１１０は、モバイルデバイス１２０によって表示される対話型アニメーションの会話型グラフィカルユーザインターフェースを介した臨床的な移動度に基づく評価の表現のディスプレイにアクセスすることによって、モバイルデバイス１２０にアクセスすることができる。本技術の実施形態は、慣性計測装置１３０を含むモバイルデバイス１２０を使用して、臨床的な移動度に基づく評価をユーザに提供し、慣性計測装置１３０を使用して、臨床的な移動度に基づく評価に基づくユーザ１１０の移動能力を示すユーザ１１０の慣性データを生成することを含む。実施形態は、モバイルデバイス１２０に対してローカルにユーザ１１０の慣性データをログし、ローカルにログされたユーザ１１０の慣性データが結果として生じることを含む。様々な実施形態において、臨床的な移動度に基づく評価に基づくユーザ１１０の移動能力を示すユーザ１１０の慣性データは、ジャイロスコープ１４０を使用して生成されたジャイロスコープデータ；及び加速度計１５０を使用して生成された加速度計データ；を含む。
図２は、本技術の実施形態に従った、例証的な慣性データ処理アルゴリズム２００を例示している。慣性データ処理アルゴリズム２００は、ハードウェア（例えば、専用論理、プログラマブル論理、及びマイクロコード等）、ソフトウェア（汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で実行されるソフトウェア等）、又はそれらの組み合わせを含み得る処理論理によって行われてもよい。１つ又は複数の例となる実施形態では、処理論理は、モバイルデバイス１２０、慣性計測装置１３０、機能検査システム１７０、バランス／安定性システム１８０、及び歩行分析システム１９０、若しくはクラウドベースの規範的データストレージ３３０、又はそれらの組み合わせに存在する。慣性データ処理アルゴリズム２００は、慣性計測装置１３０を含むモバイルデバイス１２０から慣性データを受信する。慣性計測装置１３０は、ジャイロスコープ１４０及び加速度計１５０を含む。慣性データ処理アルゴリズム２００は、信号セグメンテーション及びアライメント２１０、重力加速度カウンターバランス２２０、角度方向の積分２３０、速度の推定２４０、ドリフト決定及び補償２５０、向きの推定２６０、及び位置の推定２７０を含む。
様々な実施形態において、慣性データ処理アルゴリズム２００は、臨床的な移動度に基づく評価を使用してユーザ１１０の移動能力をモニターするためのものである。本技術の実施形態は、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイス１２０の位置及び向きを決定するために、ローカルにログされたユーザ１１０の慣性データをリアルタイムで処理することを含む。一部の実施形態では、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定するために、ローカルにログされたユーザ１１０の慣性データをリアルタイムで処理することは：ローカルにログされたユーザ１１０の慣性データをセグメント化して整列させ、セグメント化され整列したユーザ１１０の慣性データが結果として生じることを含む。例えば、ローカルにログされたユーザ１１０の慣性データをセグメント化して整列させることは、図４Ａにおいて示されている。実施形態は、セグメント化され整列したユーザ１１０の慣性データの重力加速度カウンターバランスをとり、カウンターバランスのとれたユーザ１１０の慣性データが結果として生じること；カウンターバランスのとれたユーザ１１０の慣性データを使用して、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの速度を決定すること；臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの速度をドリフト補償し、ドリフト補償された速度データが結果として生じること；及び、ドリフト補償された速度データを使用して、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定すること；をさらに含む。
本技術の実施形態は、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイス１２０の位置及び向きを決定するために、ローカルにログされたユーザ１１０の慣性データをリアルタイムで処理することを含む。一部の実施形態では、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定するために、ローカルにログされたユーザ１１０の慣性データをリアルタイムで処理することは：ローカルにログされたユーザ１１０の慣性データをセグメント化して整列させ、セグメント化され整列したユーザ１１０の慣性データが結果として生じること；セグメント化され整列したユーザ１１０の慣性データの角度方向を積分して、カウンターバランスのとれたユーザ１１０の慣性データが結果として生じること；カウンターバランスのとれたユーザ１１０の慣性データを使用して、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの速度を決定すること；臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの速度をドリフト補償し、ドリフト補償された速度データが結果として生じること；及び、ドリフト補償された速度データを使用して、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定すること；を含む。
図３は、本技術の実施形態に従った、臨床的な移動度に基づく評価を使用してユーザの移動能力をモニターするためのシステムと、クラウドベースのプラットフォームとの間の通信システム３００を示している。通信システム３００は、アプリケーション１５５（例えば、Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃａｒｅｇｉｖｅｒ社のアプリケーション等）を含むモバイルデバイス１２０を含む。通信システム３００は、クラウドコンピューティングネットワーク３２０、クラウドベースの規範的データストレージ３３０、及びデータストリーミング３４０をさらに含む。様々な実施形態において、アプリケーション１５５は、クラウドコンピューティングネットワーク３２０と通信する。
一般に、クラウドコンピューティングネットワーク３２０は、クラウドベースのコンピューティング環境であり、これは、典型的には、（ウェブサーバ内等の）大規模なグループ分けのプロセッサのコンピュータ計算能力を組み合わせる、及び／又は、大規模なグループ分けのコンピュータメモリ若しくは記憶装置の記憶容量を組み合わせるリソースである。
クラウドコンピューティングネットワーク３２０は、例えば、コンピュータシステム７００等の複数のコンピューティングデバイスを含むウェブサーバのネットワークによって形成されてもよく、各サーバ（又は少なくともその複数）がプロセッサ及び／又はストレージリソースを提供する。これらのサーバは、複数のユーザ（例えば、クラウドリソースのカスタマー又は他のユーザ等）によって提供されるワークロードを管理することができる。
図４Ａは、本技術の実施形態に従った、椅子立ち上がりの臨床的な移動度に基づく評価を分析するための慣性データ処理アルゴリズムの結果４００を示している。例えば、臨床的な移動度に基づく評価に基づくユーザの移動能力を示すユーザの慣性データを処理するために使用される慣性データ処理アルゴリズムは、図２において示されている慣性データ処理アルゴリズム２００であってもよい。より詳細には、図４Ａは、ローカルにログされたユーザ１１０の慣性データをセグメント化して整列させ、セグメント化され整列したユーザ１１０の慣性データが結果として生じることを示している。例えば、複数の信号セグメンテーションのうちの信号セグメンテーション４０５が、図４Ａにおいて示されている。より具体的には、図４Ａは、例１においてより詳細に記載される椅子立ち上がりの臨床的な移動度に基づく評価の分析を示している。
図４Ｂは、本技術の実施形態に従った、タイムアップアンドゴーの臨床的な移動度に基づく評価を分析するための慣性データ処理アルゴリズム２００の結果４１０を描いている。より詳細には、図４Ｂは、例２においてより詳細に記載される、タイムアップアンドゴーの臨床的な移動度に基づく評価の分析４１０を示している。
図５Ａは、本技術の実施形態に従った、ユーザ１１０の機能的移動能力を決定するための移動評価を示す表５００を描いている。例えば、臨床的な移動度に基づく評価は、運動タスクであってもよい。様々な実施形態において、臨床的な移動度に基づく評価は、検査時間、ターン時間、座り立ち時間、立ち座り時間、所定の時間内に完了した座り立ちの繰り返しの数、及び所定の時間内に完了した立ち座りの繰り返しの数であってもよい。例証的な臨床的な移動度に基づく評価（例えば、運動タスク等）には、タイムアップアンドゴーテスト、３０秒椅子立ち上がりテスト、４ステージバランステスト、歩行分析、ファンクショナルリーチテスト、シットアンドリーチテスト、５回椅子立ち上がりテスト、１０回椅子立ち上がりテスト、アームカールテスト、及び姿勢安定性が含まれる。表５００は、各臨床的な移動度に基づく評価（例えば、運動タスク等）について評価されるユーザ１１０の評価の領域をさらに示している。
図５Ｂは、本技術の実施形態に従った、ユーザ１１０の慣性データから抽出される特徴を示す表５１０であって、特徴は、アプリケーション分析アルゴリズムに従った機能的移動を記載しており、ユーザの機能的移動能力を記載している表５１０を描いている。例えば、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイス１２０の位置及び向きに基づきユーザ１１０の機能的移動の特徴を決定することにおいて、機能的移動の特徴には：タスクの完了までの時間、タスクの完了までの速度、所定の時間内に完了したタスクの繰り返し総数、所定の時間内に完了したタスクの繰り返しの減衰、ターン速度、体軸方向の振れ、内外方向の振れ、歩行特性、総変位量、垂直変位、内外方向の変位、及び結果として生じる変位のうち１つ以上が含まれる。表５１０は、各臨床的な移動度に基づく評価（例えば、運動タスク等）に対して抽出されるユーザ１１０の特徴も示している。
図６は、本技術の実施形態に従った、臨床的な移動度に基づく評価を使用してユーザの移動能力をモニターする方法６００を示すプロセスの流れ図を描いている。方法６００は、ハードウェア（例えば、専用論理、プログラマブル論理、及びマイクロコード等）、ソフトウェア（汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で実行されるソフトウェア等）、又はそれらの組み合わせを含み得る処理論理によって行われてもよい。１つ又は複数の例となる実施形態では、処理論理は、モバイルデバイス１２０、慣性計測装置１３０、機能検査システム１７０、バランス／安定性システム１８０、及び歩行分析システム１９０、若しくはクラウドベースの規範的データストレージ３３０、又はそれらの組み合わせに存在する。
図６において示されているように、臨床的な移動度に基づく評価を使用してユーザの移動能力をモニターする方法６００は、慣性計測装置を含むモバイルデバイスを使用して、臨床的な移動度に基づく評価をユーザに提供するステップ６１０を含む。方法６００は、慣性計測装置を使用して、臨床的な移動度に基づく評価に基づくユーザの移動能力を示すユーザの慣性データを生成するステップ６２０において始まってもよい。方法６００は、モバイルデバイスに対してローカルにユーザの慣性データをログし、ローカルにログされたユーザの慣性データが結果として生じるステップ６３０；及び、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定するために、ローカルにログされたユーザの慣性データをリアルタイムで処理するステップ６４０；を進めることができる。方法６００は、臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを使用して、臨床的な移動度に基づく評価に関連するユーザの身体移動評価を決定するステップ６５０；及び、モバイルデバイスを使用して、身体移動評価の少なくとも一部をユーザに表示するステップ６６０；を進めることができる。
様々な実施形態において、方法６００は、任意的に、ローカルにログされたユーザの慣性データ及びユーザの身体移動評価を受信するステップ６７０；臨床的な移動度に基づく評価に関連するユーザの身体移動評価を使用して縦断的身体移動評価分析を行うステップ６８０；及び、縦断的身体移動評価分析の少なくとも一部をユーザに表示するステップ６９０；を含む。
様々な実施形態において、縦断的身体移動評価分析を行うステップは、クラウドベースの規範的データストレージからドメインに関連する身体移動における変化の所定の閾値を受信すること；ユーザの身体移動評価を身体移動における変化の所定の閾値と比較すること；比較に基づき、身体移動評価が、身体移動における変化の所定の閾値を超えていると決定すること；及び、身体移動評価が、身体移動における変化の所定の閾値を超えている場合に、縦断的移動度評価をユーザに表示すること；を含む。
例１
図４Ａは、本技術の実施形態に従った、椅子立ち上がりの臨床的な移動度に基づく評価を分析するための慣性データ処理アルゴリズム２００の結果４００を示している。例えば、機能検査は、椅子立ち上がりを完了するユーザ１１０の能力であってもよい。この特定の検査の領域は、ユーザ１１０の下肢筋力への貴重な洞察を提供する。１つの特定の検査である３０秒椅子立ち上がりは、アプリケーション１５５によって遠隔で評価することができる。これを達成するために、ユーザ１１０は、標準的な椅子において座位をとり、アプリケーション１５５（例えば、Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃａｒｅｇｉｖｅｒ社のアプリケーション等）を開き、ドロップダウンメニューから対応する検査（例えば、椅子立ち上がりの臨床的な移動度に基づく評価等）を選択する。検査の選択後、モバイルデバイス１２０の慣性計測装置１３０が作動され、ユーザ１１０の慣性データを収集し始める。５秒のカウントダウンの後、ユーザ１１０は、椅子立ち上がりテストを始め、割り当てられた時間内に可能な限り多くの座り立ち移動に続いて立ち座りの繰り返しを完了する。図４Ａにおいて描かれているように、垂直加速度信号を、検査の間に評価される標準的な臨床的変数である、検査の間に完了した繰り返しの数を評価するために利用することができる。完了した繰り返しの数を評価することは、垂直加速度の大きさにおける数量化できるスパイクに基づき信号を別のセグメントに分ける信号セグメンテーションの適用、及び、処理の間に得られた独立したセグメントの数を決定するシンプルなカウント関数の適用を介して達成される。例えば、複数の信号セグメンテーションのうちの信号セグメンテーション４０５が図４Ａにおいて示されている。
例２
図４Ｂは、本技術の実施形態に従った、タイムアップアンドゴーの臨床的な移動度に基づく評価を分析するための慣性データ処理アルゴリズム２００の結果４１０を描いている。例えば、高齢者医療提供環境において利用される機能検査は、タイムアップアンドゴーテストである。タイムアップアンドゴーテストでは、ユーザ１１０は、標準的な椅子において座位で開始し、立位まで立ち上がり、３メートルの距離を歩く必要がある。３メートルのマークにおいて、ユーザ１１０は、１８０度のターンを完了し、開始点まで歩いて戻り、次に、開始した椅子に座る。タイムアップアンドゴーテストが完了すると、臨床医は、典型的には、患者が検査を完了するのにかかった時間を記録する。
様々な実施形態において、本明細書において記載される本技術のシステム及び方法は、様々な実施形態において要求に応じて臨床医と同じ評価を行う能力を有する。そのようなものとして、ユーザ１１０は、標準的な椅子において座位をとり、アプリケーション１５５（例えば、Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃａｒｅｇｉｖｅｒ社のアプリケーション等）を開き、モバイルデバイス１２０上のドロップダウンメニューから臨床的な移動度に基づく評価（すなわち、タイムアップアンドゴーの臨床的な移動度に基づく評価）を選択する。検査の選択後、慣性計測装置１３０が作動され、ユーザ１１０の慣性データを収集し始める。５秒のカウントダウンの後、ユーザ１１０は、タイムアップアンドゴーテストを開始から終了まで行う。座位に戻った後、ユーザは、検査終了のアイコンを選択して、慣性データの収集を終える。タイムアップアンドゴーテストが完了すると、信号セグメンテーションアルゴリズムが、慣性データを、立ち上がり期４１５、アウトバウンド期４２０（すなわち、外へ出る歩行）、１８０°ターン期４２５（すなわち旋回）、インバウンド期４３０（すなわち、中へ入る歩行）、及び座り期４３５にセグメント化する。ローカルにログされたユーザの慣性データをセグメント化し整列させた後で、種々の特徴（例えば、検査完了までの時間、立ち上がりの間の垂直加速度の大きさ、及び座りの間の垂直加速度の大きさ等）が、ユーザ１１０の機能低下の特性を特定するために使用される。例えば、機能低下の特性には、タイムアップアンドゴーテストを完了するまでの時間の増加、立ち上がり期４１５の間の垂直加速度のピーク及び／又は全体的な大きさの低下、又は、座り期４３５の間の垂直加速度のピーク及び／又は全体的な大きさの増加が含まれてもよい。
例３
高齢者医療提供環境において利用される別の一般的な機能検査は、姿勢安定性テストである。姿勢安定性テストでは、ユーザ１１０は、姿勢の揺れの測定値が収集される間、静的立位を維持する必要がある。姿勢安定性テストが完了すると、臨床医は、典型的には、姿勢安定性テストを完了するユーザ１１０の観察した安定性、並びに、姿勢の揺れを示す様々な加速度の大きさを記録する。ここでも、アプリケーション１５５（例えば、Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃａｒｅｇｉｖｅｒ社のアプリケーション等）を含む本技術のシステム及び方法は、要求に応じて臨床医と同じ評価を行う能力を有する。そのようなものとして、ユーザ１１０は、立位をとり、アプリケーション１５５（例えば、Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃａｒｅｇｉｖｅｒ社のアプリケーション等）を開き、ドロップダウンメニューから姿勢安定性テストを選択する。姿勢安定性テストの選択後、モバイルデバイス１２０内の慣性計測装置１３０が作動され、ユーザ１１０の慣性データを収集し始める。５秒のカウントダウンの後、ユーザ１１０は、アプリケーション１５５によって指定された時間の間、姿勢安定性テストを行う。姿勢安定性テストが完了すると、ユーザ１１０の慣性データが処理され、体軸方向の大きさ、内外方向の大きさ、及び結果として生じる大きさ（すなわち、加速度計データ）、並びに、体軸方向の軸、内外方向の軸、及び左右軸に関する角運動の大きさ（すなわち、ジャイロスコープデータ）に置き換えられる。加速度計データ及びジャイロスコープデータは、ユーザ１１０の全体的な静的安定性及び転倒の潜在的リスクの指標として使用することができる各体軸に沿った及びその軸に関する振れの大きさを定量化するために分析される。
図７は、本技術の実施形態を実施するために使用され得る例証的なコンピュータシステムを例示している。図７は、コンピュータシステム７００の例となる電子的形態の機械に対するコンピューティングデバイスの概略図を示しており、その中で、本明細書において議論される方法論のうちいずれか１つ又は複数を機械に行わせるための命令のセットを実行することができる。例となる実施形態において、機械は、スタンドアロンデバイスとして作動するか、又は、他の機械に接続（例えば、ネットワーク化）することができる。ネットワーク化された展開では、機械は、サーバの能力、サーバ－クライアントネットワーク環境のクライアントマシンにおいて、又はピア・ツー・ピア（又は分散）ネットワーク環境のピアマシンとして作動することができる。この機械は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、ゲーム機、セットトップボックス（ＳＴＢ）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、テレビジョン装置、携帯電話、ポータブルミュージックプレーヤ（例えば、ポータブルハードドライブオーディオ装置等）、ウェブアプライアンス、又は（連続的、又さもなければ）その機械が取るべき行動を指定する命令のセットを実行する能力を有する任意の機械であり得る。さらに、単一の機械のみが例示されているけれども、「機械」という用語は、本明細書において議論される方法論のいずれか１つ又は複数を行うための命令のセット（又は複数のセット）を別々に又は共同で実行する機械の任意のコレクションも含むとも解釈されるべきである。コンピュータシステム７００は、モバイルデバイス１２０、慣性計測装置１３０、機能検査システム１７０、バランス／安定性システム１８０、及び歩行分析システム１９０、又はクラウドベースの規範的データストレージ３３０の例であり得る。
例となるコンピュータシステム７００は、バス７２０を介して互いに通信する、１つ又は複数のプロセッサ７０５（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、又はその両方等）、並びにメインメモリ７１０及びスタティックメモリ７１５を含む。コンピュータシステム７００は、ビデオディスプレイユニット７２５（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイ、又は陰極線管（ＣＲＴ）等）をさらに含み得る。コンピュータシステム７００は、英数字入力装置（例えば、キーボード等）、カーソル制御装置（例えば、マウス等）、マイクロホン、デジタルカメラ、及びビデオカメラ等の少なくとも１つの入力装置７３０も含む。コンピュータシステム７００は、ディスクドライブユニット７３５、信号発生装置７４０（例えば、スピーカ等）、及びネットワークインターフェース装置７４５も含む。
ディスクドライブユニット７３５（ディスクドライブユニット７３５とも呼ばれる）は、本明細書において記載される方法論又は機能のうちいずれか１つ又は複数を具体化する又はそれによって利用される命令及びデータ構造の１つ又は複数のセット（例えば、命令７５５等）を記憶する機械読取可能媒体７５０（コンピュータ読取可能媒体７５０とも呼ばれる）を含む。命令７５５は、コンピュータシステム７００によるその実行の間、メインメモリ７１０、スタティックメモリ７１５内、及び／又は、１つ又は複数のプロセッサ７０５内に完全に又は少なくとも部分的に存在することもできる。メインメモリ７１０、スタティックメモリ７１５、及び１つ又は複数のプロセッサ７０５も、機械読取可能媒体を構成する。
命令７５５は、さらに、多数の周知の転送プロトコル（例えば、ハイパーテキスト・トランスファー・プロトコル（ＨＴＴＰ）、ＣＡＮ、Ｓｅｒｉａｌ、及びＭｏｄｂｕｓ等）、のいずれか１つを利用するネットワークインターフェース装置７４５を経由した通信ネットワーク７６０を介して送信又は受信することができる。通信ネットワーク７６０は、インターネット、ローカルイントラネット、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、バーチャルプライベートネットワーク（ＶＰＮ）、ストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ）、フレームリレー接続、高度インテリジェントネットワーク（ＡＩＮ）接続、同期型光ネットワーク（ＳＯＮＥＴ）接続、デジタルＴ１、Ｔ３、Ｅ１又はＥ３線、デジタルデータサービス（ＤＤＳ）接続、デジタル加入者線（ＤＳＬ）接続、イーサネット接続、サービス総合デジタル網（ＩＳＤＮ）線、ケーブルモデム、アシンクロナストランスファーモード（ＡＴＭ）接続、又は、ファイバ分散データインターフェース（ＦＤＤＩ）若しくは銅線分散データインターフェース（ＣＤＤＩ）接続を含む。さらに、通信ネットワーク７６０は、ワイヤレスアプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）、汎用パケット無線サービス（ＧＰＲＳ）、グローバルシステムフォーモバイルコミュニケーション（ＧＳＭ）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）若しくは時分割多元接続（ＴＤＭＡ）、携帯電話ネットワーク、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）、セルラーデジタルパケットデータ（ＣＤＰＤ）、リサーチインモーション（ＲＩＭ）社のデュプレックスページングネットワーク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）無線、又はＩＥＥＥ ８０２．１１ベースの無線周波数ネットワークを含む種々の無線ネットワークのいずれかへのリンクも含み得る。
機械読取可能媒体７５０は、例となる実施形態において、単一の媒体であることが示されているけれども、「コンピュータ読取可能媒体」という用語は、１つ又は複数の命令のセットを記憶する単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型若しくは分散型のデータベース、及び／又は、関連するキャッシュ及びサーバ等）を含むと解されるべきである。「コンピュータ読取可能媒体」という用語は、機械による実行のための命令のセットを記憶する、符号化する、又は運ぶ能力を有し、且つ、本願の方法論のうちいずれか１つ又は複数を機械に行わせる、又は、そのような命令のセットによって利用されるか又は関連するデータ構造を記憶する、符号化する、又は運ぶ能力を有する任意の媒体を含むとも解されるべきである。「コンピュータ読取可能媒体」という用語は、従って、ソリッドステートメモリ、光媒体、及び磁気媒体を含むが、これらに限定されないと解されるべきである。そのような媒体は、ハードディスク、フロッピーディスク、フラッシュメモリカード、デジタルビデオディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及びリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）等も含み得るが、これらに限定されない。
本明細書において記載される例となる実施形態は、コンピュータにインストールされるコンピュータ実行可能命令（例えば、ソフトウェア等）を含む作動環境において、ハードウェアにおいて、又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにおいて実施することができる。コンピュータ実行可能命令は、コンピュータプログラミング言語で書くことができるか、又は、ファームウェアロジックで具体化することができる。認識されている標準に従うプログラミング言語で書かれた場合、そのような命令は、種々のハードウェアプラットフォーム上で、種々のオペレーティングシステムへのインターフェースのために実行することができる。限定されるものではないけれども、本方法を実施するためのコンピュータソフトウェアプログラムを、例えば、ハイパーテキストマークアップランゲージ（ＨＴＭＬ）、ダイナミックＨＴＭＬ、ＸＭＬ、拡張可能なスタイルシート言語（ＸＳＬ）、文書スタイル意味指定言語（ＤＳＳＳＬ）、カスケーディングスタイルシート（ＣＳＳ）、同期マルチメディア統合言語（ＳＭＩＬ）、ワイヤレスマークアップ言語（ＷＭＬ）、Ｊａｖａ（商標）、Ｊｉｎｉ（商標）、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、．ＮＥＴ、Ａｄｏｂｅ Ｆｌａｓｈ、Ｐｅｒｌ、ＵＮＩＸ Ｓｈｅｌｌ、Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ若しくはＶｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ Ｓｃｒｉｐｔ、仮想現実マークアップ言語（ＶＲＭＬ）、ＣｏｌｄＦｕｓｉｏｎ（商標）、又は、他のコンパイラ、アセンブラ、インタプリタ、又は他のコンピュータ言語若しくはプラットフォーム等、任意の数の適したプログラミング言語で書くことができる。
このように、臨床的な移動度に基づく評価を使用してユーザの移動能力をモニターするための技術が開示されている。特定の例となる実施形態を参照して実施形態が記載されてきたけれども、本願のより広い真意及び範囲から逸脱することなく、これらの例となる実施形態に様々な修正及び変更を行うことができるということは明らかであろう。従って、明細書及び図面は、限定的な意味ではなく例示的な意味で考慮されるべきである。

Claims (23)

  1. 慣性計測装置を含むモバイルデバイスであり、前記慣性計測装置は、
    ジャイロスコープ、及び
    加速度計
    を含む、モバイルデバイスと、
    少なくとも１つのプロセッサと、
    プロセッサにより実行可能な命令を記憶するメモリと、
    を含む、臨床的な移動度に基づく評価を使用してユーザの移動能力をモニターするためのシステムであって、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、前記プロセッサにより実行可能な命令を実行したときに、以下の動作、すなわち、
    臨床的な移動度に基づく評価をユーザに提供することと、
    前記慣性計測装置を使用して、前記臨床的な移動度に基づく評価に基づく前記ユーザの移動能力を示す前記ユーザの慣性データを生成することと、
    前記モバイルデバイスに対してローカルに前記ユーザの慣性データをログし、ローカルにログされた前記ユーザの慣性データが結果として生じることと、
    前記臨床的な移動度に基づく評価の間の前記モバイルデバイスの位置及び向きを決定するために、前記ローカルにログされたユーザの慣性データをリアルタイムで処理することと、
    前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを使用して、前記臨床的な移動度に基づく評価に関連する前記ユーザの身体移動評価を決定することと、
    前記身体移動評価の少なくとも一部を前記ユーザに表示することと、
    を実施するように構成され、
    前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定するために、ローカルにログされたユーザの慣性データをリアルタイムで処理することは、
    前記ローカルにログされたユーザの慣性データをセグメント化して整列させ、セグメント化され整列したユーザの慣性データが結果として生じることと、
    前記セグメント化され整列したユーザの慣性データの重力加速度カウンターバランスをとり、カウンターバランスのとれた前記ユーザの慣性データが結果として生じることと、
    前記カウンターバランスのとれたユーザの慣性データを使用して、前記臨床的な移動度に基づく評価の間の前記モバイルデバイスの速度を決定することと、
    前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの速度をドリフト補償し、ドリフト補償された速度データが結果として生じることと、
    前記ドリフト補償された速度データを使用して、前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定することと、
    を含む、システム。
  2. 前記モバイルデバイスによって表示される対話型アニメーションの会話型グラフィカルユーザインターフェースをさらに含み、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、前記対話型アニメーションの会話型グラフィカルユーザインターフェースを介して前記臨床的な移動度に基づく評価の表現を表示する動作を実施するようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記臨床的な移動度に基づく評価は、検査時間、ターン時間、座り立ち時間、立ち座り時間、所定の時間内に完了した座り立ちの繰り返しの数、及び所定の時間内に完了した立ち座りの繰り返しの数のうち１つ以上を含む、請求項１に記載のシステム。
  4. 前記臨床的な移動度に基づく評価に基づくユーザの移動能力を示すユーザの慣性データは、前記ジャイロスコープを使用して生成されたジャイロスコープデータと、前記加速度計を使用して生成された加速度計データとを含む、請求項１に記載のシステム。
  5. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きに基づき前記ユーザの機能的移動の特徴を決定する動作であって、前記機能的移動の特徴には、タスクの完了までの時間、タスクの完了までの速度、所定の時間内に完了したタスクの繰り返し総数、所定の時間内に完了したタスクの繰り返しの減衰、ターン速度、体軸方向の振れ、内外方向の振れ、歩行特性、総変位量、垂直変位、内外方向の変位、及び結果として生じる変位のうち１つ以上が含まれる、動作を実施するようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
  6. 前記ユーザに対する身体移動評価は、前記ユーザの静的安定性、前記ユーザの動的安定性、前記ユーザの姿勢安定性、前記ユーザのバランス、前記ユーザの移動度、前記ユーザの転倒リスク、前記ユーザの下半身筋力、前記ユーザの下半身筋持久力、前記ユーザの下半身筋柔軟性、前記ユーザの上半身筋力、及び前記ユーザの上半身筋持久力のうち１つ以上を含む、請求項１に記載のシステム。
  7. 前記少なくとも１つのプロセッサは、以下の動作、すなわち、
    前記ローカルにログされたユーザの慣性データ及び前記ユーザの身体移動評価を受信することと、
    前記臨床的な移動度に基づく評価に関連するユーザの身体移動評価を使用して縦断的身体移動評価分析を行うことと、
    前記縦断的身体移動評価分析の少なくとも一部を前記ユーザに表示することと、
    を実施するようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
  8. 前記縦断的身体移動評価分析を行うことは、
    クラウドベースの規範的データストレージからドメインに関連する身体移動における変化の所定の閾値を受信することと、
    前記ユーザの身体移動評価を前記身体移動における変化の所定の閾値と比較することと、
    前記比較に基づき、前記身体移動評価が、前記身体移動における変化の所定の閾値を超えていると決定することと、
    前記身体移動評価が、前記身体移動における変化の所定の閾値を超えている場合に、縦断的移動度評価を前記ユーザに表示することと、
    を含む、請求項７に記載のシステム。
  9. 臨床的な移動度に基づく評価を使用してユーザの移動能力をモニターする方法であって、
    慣性計測装置を含むモバイルデバイスを使用して、臨床的な移動度に基づく評価をユーザに提供するステップと、
    前記慣性計測装置を使用して、前記臨床的な移動度に基づく評価に基づく前記ユーザの移動能力を示す前記ユーザの慣性データを生成するステップと、
    前記モバイルデバイスに対してローカルに前記ユーザの慣性データをログし、ローカルにログされた前記ユーザの慣性データが結果として生じるステップと、
    前記臨床的な移動度に基づく評価の間の前記モバイルデバイスの位置及び向きを決定するために、前記ローカルにログされたユーザの慣性データをリアルタイムで処理するステップと、
    前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを使用して、前記臨床的な移動度に基づく評価に関連する前記ユーザの身体移動評価を決定するステップと、
    前記モバイルデバイスを使用して、前記身体移動評価の少なくとも一部を前記ユーザに表示するステップと、
    を含み、
    前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定するために、ローカルにログされたユーザの慣性データをリアルタイムで処理するステップは、
    前記ローカルにログされたユーザの慣性データをセグメント化して整列させ、セグメント化され整列したユーザの慣性データが結果として生じることと、
    前記セグメント化され整列したユーザの慣性データの角度方向を積分して、カウンターバランスのとれたユーザの慣性データが結果として生じることと、
    前記カウンターバランスのとれたユーザの慣性データを使用して、前記臨床的な移動度に基づく評価の間の前記モバイルデバイスの速度を決定することと、
    前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの速度をドリフト補償し、ドリフト補償された速度データが結果として生じることと、
    前記ドリフト補償された速度データを使用して、前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定することと、
    を含む、方法。
  10. 前記モバイルデバイスによって表示される対話型アニメーションの会話型グラフィカルユーザインターフェースを介して前記臨床的な移動度に基づく評価の表現を表示するステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
  11. 前記臨床的な移動度に基づく評価は、検査時間、ターン時間、座り立ち時間、立ち座り時間、所定の時間内に完了した座り立ちの繰り返しの数、及び所定の時間内に完了した立ち座りの繰り返しの数のうち１つ以上を含む、請求項９に記載の方法。
  12. 前記臨床的な移動度に基づく評価に基づくユーザの移動能力を示すユーザの慣性データは、ジャイロスコープを使用して生成されたジャイロスコープデータと、加速度計を使用して生成された加速度計データとを含む、請求項９に記載の方法。
  13. 前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定するために、ローカルにログされたユーザの慣性データをリアルタイムで処理するステップは、
    前記ローカルにログされたユーザの慣性データをセグメント化して整列させ、セグメント化され整列したユーザの慣性データが結果として生じることと、
    前記セグメント化され整列したユーザの慣性データの重力加速度カウンターバランスをとり、カウンターバランスのとれたユーザの慣性データが結果として生じることと、
    前記カウンターバランスのとれたユーザの慣性データを使用して、前記臨床的な移動度に基づく評価の間の前記モバイルデバイスの速度を決定することと、
    前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの速度をドリフト補償し、ドリフト補償された速度データが結果として生じることと、
    前記ドリフト補償された速度データを使用して、前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定することと、
    を含む、請求項９に記載の方法。
  14. 前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きに基づき前記ユーザの機能的移動の特徴を決定するステップであって、前記機能的移動の特徴には、タスクの完了までの時間、タスクの完了までの速度、所定の時間内に完了したタスクの繰り返し総数、所定の時間内に完了したタスクの繰り返しの減衰、ターン速度、体軸方向の振れ、内外方向の振れ、歩行特性、総変位量、垂直変位、内外方向の変位、及び結果として生じる変位のうち１つ以上が含まれる、ステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
  15. 前記ユーザに対する身体移動評価は、前記ユーザの静的安定性、前記ユーザの動的安定性、前記ユーザの姿勢安定性、前記ユーザのバランス、前記ユーザの移動度、前記ユーザの転倒リスク、前記ユーザの下半身筋力、前記ユーザの下半身筋持久力、前記ユーザの下半身筋柔軟性、前記ユーザの上半身筋力、及び前記ユーザの上半身筋持久力のうち１つ以上を含む、請求項９に記載の方法。
  16. 前記ローカルにログされたユーザの慣性データ及び前記ユーザの身体移動評価を受信するステップと、
    前記臨床的な移動度に基づく評価に関連する前記ユーザの身体移動評価を使用して縦断的身体移動評価分析を行うステップと、
    前記縦断的身体移動評価分析の少なくとも一部を前記ユーザに表示するステップと、
    をさらに含む、請求項９に記載の方法。
  17. 臨床的な移動度に基づく評価を使用してユーザの移動能力をモニターする方法を行うために少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である命令を具現化した非一時的なコンピュータ読取可能媒体であって、前記方法は、
    慣性計測装置を含むモバイルデバイスを使用して、臨床的な移動度に基づく評価をユーザに提供するステップと、
    前記慣性計測装置を使用して、前記臨床的な移動度に基づく評価に基づく前記ユーザの移動能力を示す前記ユーザの慣性データを生成するステップと、
    前記モバイルデバイスに対してローカルに前記ユーザの慣性データをログし、ローカルにログされた前記ユーザの慣性データが結果として生じるステップと、
    前記臨床的な移動度に基づく評価の間の前記モバイルデバイスの位置及び向きを決定するために、前記ローカルにログされたユーザの慣性データをリアルタイムで処理するステップと、
    前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを使用して、前記臨床的な移動度に基づく評価に関連する前記ユーザの身体移動評価を決定するステップと、
    前記モバイルデバイスを使用して、前記身体移動評価の少なくとも一部を前記ユーザに表示するステップと、
    を含み、
    前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定するために、ローカルにログされたユーザの慣性データをリアルタイムで処理するステップは、
    前記ローカルにログされたユーザの慣性データをセグメント化して整列させ、セグメント化され整列したユーザの慣性データが結果として生じることと、
    前記セグメント化され整列したユーザの慣性データの角度方向を積分して、カウンターバランスのとれたユーザの慣性データが結果として生じることと、
    前記カウンターバランスのとれたユーザの慣性データを使用して、前記臨床的な移動度に基づく評価の間の前記モバイルデバイスの速度を決定することと、
    前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの速度をドリフト補償し、ドリフト補償された速度データが結果として生じることと、
    前記ドリフト補償された速度データを使用して、前記臨床的な移動度に基づく評価の間のモバイルデバイスの位置及び向きを決定することと、
    を含む、非一時的なコンピュータ読取可能媒体。
  18. 前記モバイルデバイスによって表示される対話型アニメーションの会話型グラフィカルユーザインターフェースを介して前記臨床的な移動度に基づく評価の表現を表示するステップをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
  19. 前記臨床的な移動度に基づく評価は、検査時間、ターン時間、座り立ち時間、立ち座り時間、所定の時間内に完了した座り立ちの繰り返しの数、及び所定の時間内に完了した立ち座りの繰り返しの数のうち１つ以上を含む、請求項１７に記載の方法。
  20. 前記臨床的な移動度に基づく評価に基づくユーザの移動能力を示すユーザの慣性データは、ジャイロスコープを使用して生成されたジャイロスコープデータと、加速度計を使用して生成された加速度計データとを含む、請求項１７に記載の方法。
  21. 前記臨床的な移動度に基づく評価は、前記ユーザが立ってバランス及び安定性をテストすることを含む、請求項１７に記載の方法。
  22. 前記少なくとも１つのプロセッサは、以下の動作、すなわち、
    前記ローカルにログされたユーザの慣性データ及び前記ユーザの身体移動評価を受信することと、
    前記臨床的な移動度に基づく評価に関連するユーザの身体移動評価を使用して縦断的身体移動評価分析を行うことと、
    前記縦断的身体移動評価分析の少なくとも一部を前記ユーザに表示することと、
    を実施するようにさらに構成されている、請求項１７に記載の方法。
  23. 前記縦断的身体移動評価分析を行うことは、
    クラウドベースの規範的データストレージからドメインに関連する身体移動における変化の所定の閾値を受信することと、
    前記ユーザの身体移動評価を前記身体移動における変化の所定の閾値と比較することと、
    前記比較に基づき、前記身体移動評価が、身体移動における変化の所定の最大及び最小の閾値の範囲内にあると決定することと、
    前記身体移動評価が、前記身体移動における変化の所定の閾値を超えている場合に、縦断的移動度評価を前記ユーザに表示することと、
    を含む、請求項２２に記載の方法。
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