JP2022540027A - 胃腸健全性状況のための適応介入 - Google Patents
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Abstract
ＧＩ健全性状況を監視し、且つ、改善するための方法及びシステムであって、方法は、ＧＩ状況に関連する、ユーザの生理学的データ、行動データ、環境ストレス・データ、感情データ及び認知データを符号化した信号を受け取るためのステップと、モデルを使用してこれらの信号のセットを処理すると、ＧＩ状況の特徴付けを決定するステップと、特徴付けに基づいて、構成要素のセットを含む処置の内容を調節するステップであって、構成要素のセットは、ユーザの状態を改善するための認知行動療法ＣＢＴ構成要素のサブセットを含む、調節するステップと、ユーザに対する処置を管理するステップとを含む。システム及び方法は、ＧＩ健全性状況を使用してユーザのための患者成果を改善するための処方箋デジタル療法として提供することができる。
Description
本出願は、２０１９年６月２７日に出願した、本参照によりその全体が本明細書に組み込まれている米国仮出願第６２／８６７，２７５号の利益を主張するものである。
本発明は、一般に、胃腸健全性及びデジタル治療法の分野に関し、より詳細には、胃腸健全性及びデジタル治療法の分野における胃腸健全性状況のための適応介入を提供するための新しい有用なシステム及び方法に関する。
胃腸（ＧＩ：Ｇａｓｔｒｏｉｎｔｅｓｔｉｎａｌ）健全性状況及び他の消化障害は世界中で大きな影響を有している。米国だけでも推定６～７千万人がＧＩ健全性状況の診断を受け、さらに、診断を受けていない数百万人が症状を経験しているが、未処置のままである。ＧＩ健全性状況のための処置及び療法に関連して、現在の手法は、投薬養生法、サプリメント養生法、食事変化及び／又は生活習慣変化を実施することによって生理学的症状を緩和し、或いは取り除くことに的を絞っている。しかしながらＧＩ健全性状況は、症状の性質のため、患者の生命に対する他の悪影響を有しており、処置のための現在の手法は、このような悪影響に対する対応に失敗している。さらに、ＧＩ健全性と関連する患者状態を改善する現在の方法は、標準及び非標準の処置オプションに関する患者の教育、症状重症度の状態の非侵襲方式における実時間検出又は準実時間検出、及び個別化された適応方式での療法の付与に関連するものに限られている。
したがってＧＩ健全性及びデジタル治療法の分野には、患者状態を検出し、且つ、患者状態を改善するための適応介入を提供するための新しい有用なシステム及び方法を考案する必要がある。
本発明の好ましい実施例についての以下の説明は、本発明をこれらの好ましい実施例に限定するのではなく、すべての当業者による本発明の構築及び使用を可能にすることが意図されている。
１． 利点
１． 利点
システム及び方法によってカバーされる本発明は、従来のシステム及び方法に優るいくつかの利点を提供することができ、このような発明は、さらに、ユーザ健全性の改善に関連する多くの実際的な用途を実現することができる。
本発明は、１つ又は複数のＧＩ健全性状況に関連する症状を示す患者に介入を提供するための非従来のシステム及び方法を使用することができる。詳細には、本発明は、移動デバイス環境及び／又は他のコンピュータ或いはインターネット・ベース・アーキテクチャで実施される構成要素を有するプラットフォームによって、認知行動療法（ＣＢＴ：ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ ｔｈｅｒａｐｙ）ベース介入などの心理ベース介入、及び他の介入（以下でより詳細に説明される）をユーザに付与することができる。したがって本発明は、プラットフォームの構成要素を使用して、人間の心によっては実際的に実施することができない方法でユーザ・データを処理し、介入を付与し、また、このような介入とのユーザ対話を監視する。
また、本発明は、症状（例えば消化、排便、他の便通症状、痛み、社会的／対人作用、感情作用、認知作用、行動作用、等々と関連する）を抱えている個々のユーザに適合される介入を個別化された方法で同じく提供することができ、複数のデータ源（例えば電子健全性記録源、自己報告源、センサ源、等々）からのデータが実時間又は準実時間で評価される。
また、本発明を使用して、複数のデータ源からデータ（例えば健全性データ、生物測定学データ、ユーザ人口学データ、ユーザ行動データ、等々）を収集することも可能である。この点に関連して、本発明を同じく使用して訓練データセットを生成することも可能であり、それによりその訓練データセットを使用して、患者に関連する入力データを取得し、且つ、介入の個別化を導くために使用することができる出力を生成する機械学習モデル（例えばニューラル・ネットワーク等）を訓練することができる。
また、本発明を同じく使用して、移動デバイス・アプリケーション・プラットフォーム及び／又は他のプラットフォーム（例えばウェブ・プラットフォーム）を介して、健全性促進介入又は健全性改善介入の自動付与、このような介入とのユーザ対話の自動追跡／監視、ユーザとの自動通信（例えば通知の伝送を介した）、及び／又はユーザへの修正された介入の自動付与を提供することも可能である。このような介入は、デジタル治療法（例えば単独療法として単独で、或いは投薬及び／又は医療デバイスなどの他の治療法との組合せで）、医療提供者、健康保険会社及び／又は健康管理システムにおける他の実体と共同して、症状又は健全性に関連する生活の質を診断し、及び／又は処置し、及び／又は改善することが意図されたソフトウェアとして付与することも可能である。また、本発明は、患者健全性（例えば疾病管理に関連する）を改善するための処方箋デジタル治療法（ＰＤＴ：ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｄｉｇｉｔａｌ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓ）を付与するための非従来のシステム及び方法を同じく使用することができ、それによりデジタル治療法が医療提供者を介して処方される（例えば関連する請求コードを使用して）。
追加又は別法として、本発明は、患者状態（例えば健全性、症状、疾病進展、生活の質の文脈及び他の文脈における）を改善するためのシステム及び方法を含むことができる。
追加又は別法として、システム及び／又は方法は、何らかの他の適切な利点を提供することも可能である。
２． システム
２． システム
図１に示されているように、胃腸（ＧＩ）健全性状況のための適応介入を提供するためのシステム１００の実施例は、適応介入と関連するデジタル・コンテンツのためのオンライン・システム１１０、適応介入を一人又は複数人のユーザに付与するためのクライアント・デバイス１２０を含む１つ又は複数のクライアント・デバイス、外部システム１３０を含む１つ又は複数の外部システム、及びオンライン・システム１１０、クライアント・デバイス１２０及び外部システム１３０の間のデータ伝送のためのネットワーク１４０を含む。システム１００は、ＧＩ健全性と関連する症状を改善する文脈における処置及び療法オプションに関連して対象（例えば患者、プラットフォームのユーザ、等々）を教育し、ＧＩ健全性状況症状重症度の状態を非侵襲方式で実時間又は準実時間で検出し、また、ＧＩ健全性状況症状を示す一人又は複数人のユーザに個別化された適応方式で介入を付与するための機能性を含む。いくつかの実施例では、システム１００は、個別化可能な適応方式で、患者のためのアクセプタンス・コミットメント・セラピー（ＡＣＴ：Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ Ｃｏｍｍｉｔｍｅｎｔ Ｔｈｅｒａｐｙ）、腸管指向催眠療法又はマインドフルネス・ベース認知療法（ＭＣＢＴ：Ｍｉｎｄｆｕｌｎｅｓｓ－Ｂａｓｅｄ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｔｈｅｒａｐｙ）などの適合された認知行動療法（ＣＢＴ）又は他の療法経路を提供することができる。ＧＩ健全性状況症状が示されている間、システム１００の変形形態は、他の健全性状況に関連する系統のための介入を生成し、且つ、準備するように適合させることができる。
２．１ システム－オンライン・システム
２．１ システム－オンライン・システム
オンライン・システム１１０は、オンライン・システム１１０が、適時にかつ個別化された方法で対象に介入を付与する（或いは付与を導く）ことができるアルゴリズムに従って、適応介入と関連するデジタル・コンテンツを生成し、記憶し、且つ、伝送するように機能する。したがってオンライン・システム１１０は、ＧＩ健全性状況症状又は他の症状を管理する対象の能力を改善するために、システム１００の対象を獲得し、且つ、システム１００の対象による、能動又は受動方式での１つ又は複数の健全性介入と関連するデジタル・コンテンツへのアクセスを許容する。オンライン・システム１１０は、コンピュータ・アーキテクチャの中で実施される、コンテンツ生成構成要素１１２、コンテンツ記憶構成要素１１４、コンテンツ伝送構成要素１１６、通信要素１１８及び／又は解析プラットフォーム１１９要素を含むことができる。オンライン・システム１１０は、追加又は別法として、対象健全性状況状態の適応介入及び／又は監視の準備と関連する任意の他の適切なサブシステム又は構成要素を含むことも可能である。
コンテンツ生成構成要素１１２に関連して、オンライン・システム１１０は、コンピュータ可読フォーマットで対話型デジタル・オブジェクトを生成するように構成された計算アーキテクチャを含むことができ、このような対話型デジタル・オブジェクトは、１つ又は複数のＧＩ健全性状況症状を示す対象に提供される療法介入（例えばアプリケーション又はプログラムのモジュール）に含めることができる。変形形態では、コンテンツ生成構成要素１１２は、視覚フォーマット（例えば画像オブジェクト、ビデオ・オブジェクト、等々を使用した）、可聴フォーマット、触覚フォーマット及び任意の他の適切なフォーマットのうちの１つ又は複数でコンテンツを生成するためのアーキテクチャを含むことができる。このようなコンテンツは、表示構成要素（例えばデバイスの、拡張現実感デバイスの、仮想現実感デバイスの、等々）などのシステム１００の他の構成要素、スピーカ構成要素、触覚出力デバイス構成要素及び／又は任意の他の適切な構成要素の出力デバイスを介して付与することができる。
コンテンツ記憶構成要素１１４に関連して、オンライン・システム１１０は、デジタル・コンテンツ及び／又は他のオブジェクトと関連するコンピュータ可読媒体を記憶し、且つ、検索するためのアーキテクチャを含むことができる。データ記憶システムは、任意の適切なフォーマットと関連付けることができ、また、クラウド及び／又は非ベース・クラウド計算用に構成された構成要素を含む。特定の実施例では、コンテンツ記憶構成要素１１４に記憶された情報は、特定のデータ構造に従って（例えば関係アーキテクチャ、柱状アーキテクチャ、相関アーキテクチャ又は他の適切なアーキテクチャを使用して）編成することができる。記憶されたコンテンツは、様々なデジタル・オブジェクト（例えば以下でより詳細に説明されるように、コンテンツと関連する図形オブジェクト／文章オブジェクト／音響オブジェクト／視覚オブジェクト／触覚オブジェクト、及び／又は治療法と関連する特定の環境内のオブジェクトの再配置及び／又は実体同士の間の通信）と関連付けることができる。
コンテンツ伝送構成要素１１６に関連して、オンライン・システム１１０は、ネットワーク１４０（以下でより詳細に説明される）を介して、有線及び／又は無線インタフェース上でコンテンツを伝送するように構成することができる。したがってオンライン・システム１１０のコンテンツ伝送構成要素１１６は、コンテンツをクライアント・デバイス及び／又は外部システムに伝送するために、ネットワーク１４０に対するインタフェースを含むことができる。
通信要素１１８に関連して、オンライン・システム１１０は、対象と他の実体（例えばケア提供者、健全性介入と関連する指導、他の対象、等々）の間の、文章フォーマット、音響フォーマット及び／又は任意の他の適切なフォーマットでの通信を可能にする要素を含むことができる。実例では、オンライン・システム１１０は、メッセージ発信、呼出し、及び／又はウェブ又は他のアプリケーション・ベース通信サブシステムを使用した任意の他の適切な通信タイプをサポートすることができる。
解析に関連して、オンライン・システム１１０は、介入（例えば単独療法としてのデジタル治療法、組合せ療法としてのデジタル治療法）の生成、介入の実施の評価（例えば実施に関連する、有効性に関連する、等々）、介入の修正（例えばコンテンツ態様に関連する、頻度態様に関連する、等々）、介入の準備（例えば方法の付与、等々）、介入を生成し、且つ、準備するためのモデルを強化するための訓練データの生成及び処理（以下の第３節のプロセスに関連して説明される）に関連する解析を実施するための解析プラットフォーム１１９のためのアーキテクチャ、及び解析を実施するための他のアーキテクチャを含むことができる。
オンライン・システム１１０の１つ又は複数の部分は、以下で説明される１つ又は複数の方法ステップを実行するための命令を記憶する非一時的媒体を備えた処理サブシステム構成要素を含むことができる。処理サブシステム構成要素は、オンライン・システム１１０、クライアント・デバイス１２０及び外部システム１３０全体にわたって分散させることができ、或いは別の適切な方法で編成することができる。
オンライン・システム１１０は、データ（例えばコンテンツ関連データ、ユーザ関連データ、様々な治療法と関連する実体に関連するデータ、等々）を生成し、記憶し、受け取り、且つ、送るための１つ又は複数の構成要素をホストすることができるネットワーク・アドレス可能計算システムの中で実施することができる。したがってオンライン・システム１１０は、直接アクセス又は以下で説明されるネットワーク１４０を介したアクセスのいずれかで、システム１００の他の構成要素によるアクセスが可能である。特定の実施例では、オンライン・システム１１０は、１つ又は複数のサーバ（例えば単一のサーバ、複数のコンピュータ又は複数のデータセンタにわたる分散サーバ、等々）を含むことができる。サーバは、説明されている機能又はプロセスを実施するための１つ又は複数のサーバ・タイプ（例えばウェブ・サーバ、メッセージ発信サーバ、宣伝サーバ、ファイル・サーバ、アプリケーション・サーバ、交換サーバ、データベース・サーバ、プロキシ・サーバ、等々）を含むことができる。したがって特定の実施例では、個々のサーバは、以下の第３節で説明される方法と関連する適切な機能性を実施するために、ハードウェア、ソフトウェア及び埋設論理構成要素のうちの１つ又は複数を含むことができる。
２．２ システム－クライアント・デバイス及び外部システム
２．２ システム－クライアント・デバイス及び外部システム
クライアント・デバイス１２０は、オンライン・システム１１０によって生成され、及び／又は記憶された適応介入をＧＩ健全性状況系統を示す対象に適時に付与するように機能する。クライアント・デバイス１２０は、計算構成要素、入力デバイス、及び／又はネットワーク１４０（以下でより詳細に説明される）を介して対象入力を受け取り、また、デジタル・コンテンツ・データ及び／又はセンサ誘導データを伝送するためのインタフェースを提供する出力デバイスを含むことができる。実施例では、クライアント・デバイス１２０は、移動計算デバイス（例えばスマートフォン、パーソナル・デジタル・アシスタント）、従来の計算システム（例えばデスクトップ・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ）、タブレット計算デバイス、着用可能計算デバイス（例えば手首着用可能計算デバイス、ヘッドマウント着用可能計算デバイス、アパレル結合着用可能計算デバイス）、トイレット接続計算デバイス及び任意の他の適切な計算デバイスのうちの１つ又は複数を含むことができる。
変形形態では、クライアント・デバイス１２０は、１つ又は複数の介入と関連するデジタル・コンテンツを受け取り、及び／又は調査応答と関連するデータ、このような介入との対話と関連するセンサ誘導データ、及び／又は任意の他の適切なデータを提供するために、クライアント・デバイス１２０のユーザによるオンライン・システム１１０とのネットワーク１４０による対話を許容するアプリケーション（例えば移動アプリケーション、ウェブ・アプリケーション）を記憶し、及び／又は実行するように構成することができる。処置の提供に関連して、クライアント・デバイス１２０は、ユーザに対して処置を施すための動作モード（例えばユーザのＧＩ状況の診断に応じた処方箋デジタル治療法の提供に関連する、投薬の提供に関連する、痛み管理療法の提供に関連する、等々）を含むことができる。
外部システム１３０は、データ（例えば第三者データ）を伝送し、及び／又は介入及び／又はユーザ・データ（例えば患者データ）と関連するデータ（例えば第三者データ）を受け取るように機能する。外部システム１３０は、対象の電子健全性記録（ＥＨＲ：ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｈｅａｌｔｈ ｒｅｃｏｒｄｓ）と関連するシステム、対象データ（例えば生物測定学データ、行動データ、ソーシャル・ネットワーク・データ、通信データ、等々）の収集及び／又は記憶と関連するシステム、ケア提供者（例えば健全性保険提供者、健全性ケア開業医、等々）と関連するシステム、及び／又は任意の他の適切なシステムを含むことができる。実施例では、外部システムは、個人健全性情報（ＰＨＩ：ｐｅｒｓｏｎａｌ ｈｅａｌｔｈ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）及び／又は他の機密性の高い対象データを保護する方法でデータを通信するためのアプリケーションを提供することができる。追加又は別法として、外部システムは、第三者コンテンツ発生器と関連付けることができ、また、視覚フォーマット、可聴フォーマット、触覚フォーマット及び／又は任意の他の適切なフォーマットでデジタル・コンテンツを生成することができる。
外部システム１３０及び／又はクライアント・デバイス１２０は、介入、対象健全性記録及び／又は他のデータ（例えば生物測定学データ、ソーシャル・ネットワークを介した対象行動データ、通信サブシステムを介した通信データ、等々）と関連するＡＰＩ関連データにアクセスするために、外部システム１３０及び／又はクライアント・デバイスのネイティブ・オペレーティング・システム上で実行するアプリケーション・プログラミング・インタフェース（ＡＰＩ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）によってオンライン・システム１１０と対話するように構成することができる。
上で示したように、外部システム１３０及び／又はクライアント・デバイス１２０は、対象生物測定学及び／又は行動を引き出すことができるデータを生成するように構成された知覚構成要素をさらに含むことができる。生物測定学データに関連して、外部システム１３０及び／又はクライアント・デバイス１２０は、対象のアクティビティ（例えば加速度計、ジャイロスコープ、運動共処理デバイス、等々を介して）、認知状態（例えば憂鬱、不安、感情、等々と関連する）を決定するための対象の顔表情（例えば眼追跡を介して、画像／ビデオ処理を介して）、及び／又はアクティビティ及び／又は介入養生法を介して提供されるコンテンツとの対話の実施、対象の生理学的及び／又は心理的ストレス（例えば呼吸パラメータに関連する、心臓血管パラメータに関連する、電気皮膚反応に関連する、神経学的アクティビティに関連する、他のストレス生物測定学に関連する、等々）、対象の睡眠行動（例えば睡眠モニタ・デバイスを使用した）、対象の消化健全性（例えばマイクロバイオーム組成物に関連する、便通ベース評価分析に関連する、尿ベース評価分析に関連する、スマート－ピル・デバイスに関連する、スマート・トイレット・デバイスに関する）、及び対象健全性を評価するための生物測定学信号を得ることができる任意の他の適切なセンサ又はデバイスのうちの１つ又は複数と関連する知覚構成要素を含むことができる。
行動データに関連して、外部システム１３０及び／又はクライアント・デバイス１２０は、異なる症状と関連する対象健全性の変化を示し得る、通信及び社会的行動と関連する行動データを引き出すための構成要素を含むことができる。このような構成要素は、ユーザ能動性及び／又は他の行動パターンを追跡するための位置センサ（例えば直接位置センサ、ローカル・ネットワークへの接続に基づく位置知覚モジュール、三角測量システム、等々）、ソーシャル・ネットワーク化データへのＡＰＩアクセスと関連する構成要素、メッセージ発信通信行動と関連する構成要素（例えばメッセージ発信実体、メッセージ発信コンテンツ、等々に関して、ＳＭＳ又は対象の他のメッセージ発信アプリケーション・データにアクセスするための構成要素）、呼出し通信行動（例えばインバウンド／アウトバウンド呼出しに関する、呼出し継続期間に関する、呼出しコンテンツに関する、等々）と関連する構成要素、行動データを引き出すことができるデジタル・アシスタント（例えば音声起動デジタル・アシスタント）及び任意の他の適切な構成要素からのデータを含むことができる。
２．３ システム－ネットワーク
２．３ システム－ネットワーク
ネットワーク１４０は、健康性（例えばＧＩ健全性状況症状に関して）の対象状態の検出に関連して、オンライン・システム１１０、クライアント・デバイス１２０及び外部システム１３０の間のデータ伝送を可能にするように機能する。ネットワーク１４０は、ローカル・エリア・ネットワーク及び広域ネットワークのうちの１つ又は複数の組合せを含むことができ、及び／又はネットワーク１４０への有線及び／又は無線接続を含むことができる。ネットワーク１４０は、イーサネット（登録商標）、マイクロ波アクセスのための世界的協同作業性（ＷｉＭＡＸ：ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ ｍｉｃｒｏｗａｖｅ ａｃｃｅｓｓ）、８０２．１１アーキテクチャ（例えばＷｉ－Ｆｉ、等々）、３Ｇアーキテクチャ、４Ｇアーキテクチャ、５Ｇアーキテクチャ、ロング・ターム・エボリューション（ＬＴＥ：ｌｏｎｇ ｔｅｒｍ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）アーキテクチャ、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ：ｃｏｄｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ）システム、デジタル加入者線（ＤＳＬ：ｄｉｇｉｔａｌ ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ ｌｉｎｅ）アーキテクチャ、及びデータ伝送のための任意の他の適切な技術のうちの１つ又は複数を含む通信リンキング技術を実施することができる。
変形形態では、ネットワーク１４０は、ハイパーテキスト輸送プロトコル（ＨＴＴＰ：ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、多重プロトコル・ラベル切換え（ＭＰＬＳ：ｍｕｌｔｉｐｒｏｔｏｃｏｌ ｌａｂｅｌ ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ）、伝送制御プロトコル／インターネット・プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ：ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ：ｆｉｌｅ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、単純メール転送プロトコル（ＳＭＴＰ：ｓｉｍｐｌｅ ｍａｉｌ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ハイパーテキスト・マークアップ言語（ＨＴＭＬ：ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ ｍａｒｋｕｐ ｌａｎｇｕａｇｅ）、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ：ｅｘｔｅｎｓｉｖｅ ｍａｒｋｕｐ ｌａｎｇｕａｇｅ）及び任意の他の適切なプロトコル／フォーマットのうちの１つ又は複数を含むネットワーク化プロトコル及び／又はフォーマットを実施するように構成することができる。また、ネットワーク１４０は、通信リンクを介して、ネットワーク１４０上で伝送される対象データの機密保護を改善するための暗号化プロトコルのために構成し、及び／又はこのような暗号化プロトコルを提供することも可能である。
２．４ システム－追加態様
２．４ システム－追加態様
システム１００は、適応介入の生成及び／又は付与と関連する他のシステム構成要素を含むことができ、或いはこのような他のシステム構成要素とインタフェースするように構成することができる。例えばシステム１００は、以下の第３節でより詳細に説明される介入タイプに関連して、健康性の対象状態に受動的又は能動的に影響を及ぼすように構成された環境制御デバイスを含むことができ、或いはこのような環境制御デバイスと関連付けることができる。いくつかの実施例では、このようなデバイスは、照明制御デバイス、音響出力デバイス、温度制御デバイス及び任意の他の適切な環境制御デバイスのうちの１つ又は複数を含む環境制御デバイスを含むことができる。システム１００は、ＧＩ健全性状況症状又は他の症状に関連して対象の健康性を改善するために、他の治療手段と連携して対象の環境の態様を調節することができるよう、このようなデバイスと連係動作して対象に適応介入を付与することができる。例えば以下の方法の変形形態では、システム１００は、痛みの大きさ／痛み強度に関連して、痛みの量の制御を容易にするために（例えばユーザを実時間環境変化に集中させることによって）、及び／又は別の適切な方法でユーザの活気を改善するために、ユーザの環境におけるデバイスのための制御命令を含むことができ、及び／又は制御命令を通信することができる。
したがって一変形形態では、システム１００は、ユーザの環境における環境制御デバイスとして機能する出力デバイス（例えばクライアント・デバイス１２０の構成要素、外部システム１３０の構成要素、等々）を含むことができ、処理サブシステムは、ユーザの症状（例えば痛み症状）の変化の監視と連携して動作モードを調整するための命令をさらに含む。したがって出力デバイス動作モードを調節することにより、ユーザの状況に関連する症状（例えば痛みの量）を調整することができる。実例では、環境制御デバイスは、環境における、音響出力、熱パラメータ調整、視覚的に観察される出力、触覚出力及び光出力のうちの１つ又は複数を調節することができる。
別の変形形態では、システム１００は、ユーザと、そのユーザと関連する実体との間で通信を伝送するための通信デバイスとして機能する出力デバイス（例えばクライアント・デバイス１２０の構成要素、外部システム１３０の構成要素、等々）を含むことができ、処理サブシステムは、ユーザの生理学的症状の変化の監視と連携して、ユーザと関連する実体に伝送するためのスクリプト通信を生成するための命令をさらに含む。
しかしながら、システム１００は、任意の他の適切なシステム構成要素とインタフェースするように構成することができ、或いはこのようなシステム構成要素を含むことができる。
上で説明したシステム１００の１つ又は複数の構成要素の実施例、変形形態及び実例は、以下の第３節で説明される方法２００の１つ又は複数の実施例、変形形態及び実例を実施することができる。システム１００は、追加又は別法として、他の方法を実施するように構成することも可能である。
３． 方法
３． 方法
図２Ａに示されているように、胃腸（ＧＩ）健全性状況のための適応介入を提供するための方法２００の実施例は、デバイスとユーザの間のインタフェースを確立するステップ２０１、ユーザの胃腸（ＧＩ）状況に関連する信号のセットをインタフェースから受け取るステップ２０２であって、信号のセットがユーザの生理学的データ、行動データ、環境ストレス・データ、感情データ及び認知データを符号化している、ステップ２０２、モデルを使用して信号のセットを処理すると、ＧＩ状況の特徴付けを決定するステップ２０３、特徴付けに基づいて、構成要素のセットを備える処置の内容を調節するステップ２０４であって、構成要素のセットは、ユーザの状態を改善するための認知行動療法（ＣＢＴ）構成要素のサブセットを備える、調節するステップ２０４、及びユーザに対して処置を施すステップ２０５を含むことができる。
図２Ｂに示されているように、胃腸（ＧＩ）健全性状況のための適応介入を提供するための方法２００の関連する実施例は、１つ又は複数のＧＩ健全性状況症状を示す対象の予備評価を実施するステップ２１０（例えばステップ２０１及び２０２と関連している）、モデルを使用して予備評価からのデータを処理すると、対象のための介入養生法を生成するステップ２２０（例えばステップ２０３及び２０４と関連している）、対象に介入養生法を付与するステップ２３０（例えばステップ２０５と関連している）、介入養生法の付与と同じ期間の間、対象と介入養生法のモジュールの間の対話のセット、及び対象の健全性状態進展を監視するステップ２４０、及び対話のセット及び健全性状態進展のうちの少なくとも１つに応答して、ＧＩ健全性状況に関して対象の健康性及び症状を改善するように構成されたアクションを実施するステップ２５０を含むことができる。介入養生法の対話型態様に関連して、方法２００は、対象による、介入養生法と関連するアクティビティの実施を検出するステップ、介入養生法のユーザによる実施又は関わりを強化するステップ、介入養生法の実施又は関わりの望ましくないレベルを決定するステップ、及び介入との改善された関わりを駆動するステップをさらに含むことができる。
方法２００は、ＧＩ健全性と関連する症状を改善する文脈における処置及び療法オプションに関連して対象を教育し、ＧＩ健全性状況症状重症度の状態を実時間又は準実時間で非侵襲方式で検出し、また、ＧＩ健全性状況症状を示す一人又は複数人のユーザに個別化された適応方式で介入を付与するように機能する。いくつかの実施例では、方法２００を使用して、適合された認知行動療法（ＣＢＴ）又は他の療法経路を個別化可能な適応方式で対象に提供することができる。ＧＩ健全性状況症状について説明されているが、方法２００の変形形態を適合して、他の健全性状況に関連する系統のための介入を生成し、且つ、準備することも可能である。
構成要素の準備、アプリケーション（例えば移動アプリケーション、ウェブ・アプリケーション、等々）によるシステムとの対話の促進、データの処理、解析（例えばプログラム効能と関連する、ユーザ症状と関連する、等々）の実施、モデル強化などの方法２００の態様及び他の態様は、所望の頻度（例えば週１回、週２回以上、週１回未満）で実施することができる。例えばアプリケーション（例えば移動アプリケーション、ウェブ・アプリケーション、等々）によるシステムとの引き起こされた対話に関連して、方法は、週１回よりも頻繁に対話を促進することができ（例えば毎日、週２回、週３回、週４回、週５回、週６回、等々）、或いは対象が獲得するスキルの強化に関連して週１回よりももっと少ない頻度で対話を促進することができる。さらに、受け取ったデータは、実時間で処理することも、或いは非実時間で処理することも可能である。しかしながら方法２００は、他の適切な頻度に関連する付与及び処理態様を有することができる。
方法２００は、上記第２節で説明した（例えば非一時的媒体に命令が記憶された処理サブシステム構成要素及び他の入力／出力デバイスに関連して）システム１００の実施例、変形形態又は実例によって実施することができるが、方法２００は、追加又は別法として、任意の他の適切なシステム構成要素を使用して実施することも可能である。
３．１ 方法－オンボーディング及び予備評価
３．１ 方法－オンボーディング及び予備評価
上で説明したシステム構成要素に関連して、オンライン・システムの実施例は、ネットワーク及びクライアント・デバイスと連携して、対象及びオンライン・システムを使用したオンボーディング・プロセスの実行と同じ期間の間、１つ又は複数のＧＩ健全性状況症状を示す対象の予備評価を実施する２１０ことができる。ブロック２１０は、方法２００の後続するステップで記述されている介入養生法とのユーザの関わりを促進するために、個別化され、個別化または個人化された（パーソナルな）方法で適応介入を提供するために使用することができる対象の特性、対象の好み、対象の目標、及び／又は任意の他の適切な対象特徴を記述しているデータを検索するように機能する。
対象に関連して、ブロック２１０は、対象を予備評価し、且つ、オンボードするステップ、及び人口学（例えば性別、年齢、家族状況、住所、民族、国籍、社会経済状況、性的指向、等々）、世帯状況（例えば一人暮らし、家族と同居、介護者と同居、等々）、食事特性（例えば何でも食べる、菜食主義者、ペスカタリアン、極端な菜食主義者、少ない炭水化物消費、少ない酸消費、グルテン・フリー、単純糖質又は他の食事制限、等々）、アクティビティのレベル、アルコール消費のレベル、医薬品使用のレベル、心理的症状の重症度、移動度のレベル（例えばある時間期間における移動距離に関する）、バイオマーカ状態（例えばフェーカル・カルプロテクチン、コレステロール・レベル、脂質状態、血液バイオマーカ状態、等々）、体重、身長、ボディー・マス指数、遺伝子型因子、マインドフルネスの継続期間（例えばマインドフル分）、及びＧＩ健全性（又は他の健全性考察）と関連する任意の他の適切な特性のうちの１つ又は複数を含む特性を評価するステップを含むことができる。
ＧＩ健全性に関連して、ブロック２１０で実施される予備評価プロセス及び／又はオンボーディング・プロセスは、過敏性腸症候群（ＩＢＳ：ｉｒｒｉｔａｂｌｅ ｂｏｗｅｌ ｓｙｎｄｒｏｍｅ）、炎症性腸疾患（ＩＢＤ：ｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙ ｂｏｗｅｌ ｄｉｓｅａｓｅ、クローン病又は潰瘍性大腸炎と関連するような）、乳糖不耐症、胃食道逆流症（ＧＥＲＤ：ｇａｓｔｒｏｅｓｏｐｈａｇｅａｌ ｒｅｆｌｕｘ ｄｉｓｅａｓｅ）、潰瘍（例えば消化性潰瘍、胃潰瘍、等々）、ヘルニア、セリアック病、憩室炎、吸収不良、短腸症候群、腸管虚血、膵炎、嚢胞、胃炎、食道炎、アカラシア、狭窄、裂肛、痔、直腸炎、脱、胆石、胆嚢炎、胆管炎、ＧＩ関連癌、出血、膨満感、便秘、下痢、胸焼け、失禁、吐き気、嘔吐、腹痛、嚥下障害、体重維持障害及び／又は任意の他の適切な症状のうちの１つ又は複数と関連するＧＩ健全性状況症状を有するものとして対象を識別することができる。ステップ２０１の信号のセットに関連して、信号のセットは、予備評価、健全性記録アクセス、健全性監視アプリケーションのＡＰＩアクセス及び／又は生物測定学センサからのユーザの生理学的データ、行動データ、環境ストレス・データ、感情データ及び認知データを符号化することができる。さらに、このような信号は、説明される方法を実施している間、繰り返し収集することができる。
ＩＢＳに関してより詳細には、予備評価は、プログラムを個別化する観点から、対象に提供される関連コンテンツの優先順位を決定するために、対象が有しているＩＢＳのサブタイプ（例えば優勢な便秘を有するＩＢＳ－Ｃ、優勢な下痢を有するＩＢＳ－Ｄ、混合排便習慣を有するＩＢＳ－Ｍ）に関する情報を受け取るように（又は症状、等々に基づいて自動的に検出するように、或いは自動的に引き出すように）構成することができる。例えば対象が優勢にサブタイプＩＢＳ－Ｃであることを予備評価２１０が識別すると、方法２００の後続する部分は、より強くＩＢＳ－Ｃと関連するコンテンツを優先することができる。しかしながらサブタイプ識別は、ステップ２１０の予備評価外で評価することができる。さらに、サブタイプ識別に関連して、方法２００及びシステム１００によって提供される処方箋デジタル治療法は、単独療法として、或いは相補療法として提供することができる。より詳細には、ＩＢＳ－Ｃのための相補療法は、抗生物質、抗鬱剤、鎮痙薬、５－ヒドロキシトリプタミン４アゴニスト、処方箋不要緩下剤、プロバイオティクス、選択的Ｃ－２塩化物チャネル・アクチベータ及び他の療法のうちの１つ又は複数を含むことができる。より詳細には、ＩＢＳ－Ｄのための相補療法は、抗生物質、抗鬱剤、下痢止め投薬、鎮痙薬、５－ヒドロキシトリプタミン４アゴニスト、プロバイオティクス及び他の療法のうちの１つ又は複数を含むことができる。より詳細には、ＩＢＳ－Ｍのための相補療法は、抗生物質、抗鬱剤、鎮痙薬、プロバイオティクス及び他の療法のうちの１つ又は複数を含むことができる。相補療法は、心理的処置、催眠療法、鍼療法、ハーブ療法、オイル及び他の療法のうちの１つ又は複数をさらに含むことができる。
単独療法及び相補療法に関連する変形形態では、図３Ａに示されている方法２００は、ＧＩ健全性状況の重症度の特定の状態（例えば表情、表現型、等々）を有するものとしてユーザを識別するために、ＧＩ健全性状況に関連するマーカのレベルを計算する３０１（例えば便通試料又は呼吸試料などのユーザからの試料から、システムとの対話から、等々）ためのプロセス３００を含むことができる。図３Ｂに示されている実例では、ステップ３０１は、ユーザと関連する移動デバイス又は他のデバイスで実行するアプリケーションを介して実施することができ、アプリケーションは、ユーザからの様々な症状（例えば痛み、排便、腹部膨満感、消化不良、認知症状、行動作用、等々）に関連する入力を促し、且つ、ＧＩ健全性状況（例えばＩＢＳ、ＩＢＤ、等々）の重症度を示す報告書を作成する。
図３Ａに示されているプロセス３００は、次に、重症度の状態を有するユーザに対して処置（例えば単独療法、相補療法）を施すステップ３０２を含むことができ、処置は、説明されている療法のうちの１つ又は複数を含む。さらに、認知行動療法対他の療法に関連して、方法２００は、重症度の状態に基づいてユーザに提供される非ＣＢＴ処置の量を調整する（例えば少なくする、多くする、維持する）ステップ、及び／又はユーザに提供されるＣＢＴ処置の量をその調整に応じて調整し（例えば少なくする、多くする、維持する）、それにより説明されている方法と関連する戻されたモデルの出力に基づいてユーザに提供される相対処置タイプを滴定するステップを含むことができる。したがって処置カクテルは、処方箋デジタル療法態様及び非処方箋デジタル療法態様を含むことができる。
ＧＩ健全性状況症状と関連する精神健全性に関連して、ブロック２１０で実施される予備評価プロセス及び／又はオンボーディング・プロセスは、共存症状況又は非共存症状況（例えば不安と関連する、鬱と関連する、社会的行動と関連する、等々）に関連して、対象の精神健全性状態を識別することができ、以下でより詳細に説明される介入養生法は、適時かつ適応的な方式で対象の精神健全性状態を改善するように構成することができる。
関連するデータは、優先順位が高いＣＢＴ構成要素の選択の情報を与える、心理的及び／又は疾病症状／臨床プロファイル・データを含むことができ、実例は、優勢な病気関連瞑想症、予想不安によって引き起こされる症状、鬱評価と関連するシステム提供ツールから評価される無快感症のレベルに基づく強化のタイプのために適合された態様（例えば対象の無快感症特性が識別されると、システム及び応答チェーン（response chaining）による行動起動コンテンツを促進し、応答チェーンは、骨の折れる、回避されるタスクの、中立であるか、或いはごくわずかな報酬であるタスクへのリンキングを含む）、動機付け源、報酬感応性（例えばドライブと関連する感応性及び報酬敏感性（例えばＢＩＳ／ＢＡＳ評価ツールを使用した）、及び脅迫感応性のうちの１つ又は複数を含む。これらのタイプの報酬処理は、次に、目標追及における進展及び失敗に対するユーザの応答性の情報を与えることができる。したがって方法２００は、ユーザの動機付け及び強化行動を特徴付けている報酬感応性データセットを受け取るステップ、及び説明されている１つ又は複数のモデルを使用して報酬感応性データセットを処理すると、処置の態様を調節するステップを含むことができる。しかしながら精神健全性、報酬傾向及び感応性、並びに動機付け態様識別は、ステップ２１０の予備評価外で評価することができる。
ユーザの好みに関連して（例えば介入養生法と関連する伝送の受取りに関して）、ブロック２１０で実施される予備評価プロセス及び／又はオンボーディング・プロセスは、介入養生法、コンテンツ付与の好ましいフォーマット（例えば視覚フォーマット、音響フォーマット、触覚フォーマット、等々）、コンテンツ付与の頻度、コンテンツが付与される際のユーザの位置、コンテンツが付与される特定のデバイス、及び／又は任意の他の適切なユーザの好みのうちの１つ又は複数の態様と関連するコンテンツ付与の日程計画（例えば上で説明したコンテンツ付与の頻度に関する）と関連するユーザの好みを識別することができる。
対象の目標の評価に関連して、ブロック２１０で実施される予備評価プロセス及び／又はオンボーディング・プロセスは、介入養生法に関連する健全性を改善するためのユーザ目標を識別することができる。このような目標は、不安の低減、負の感情の低減、鬱症状の緩和、睡眠行動の改善、社会化の改善、ＧＩ健全性状況症状の改善、投薬遵守の改善、ＧＩに関連する生活の品質の改善、他の健全性状況症状の改善、及び／又は任意の他の適切な目標のうちの１つ又は複数を含むことができる。目標は、高水準の抽象（例えば睡眠行動を改善する）で、及び／又は低水準の抽象（例えば睡眠の品質を改善し、睡眠の症状誘導妨害の数を少なくする、等々）で編成することができる。
予備評価プロセス及び／又はオンボーディング・プロセスの実施に関連して、オンライン・システム及び／又は他のシステム構成要素は、調査ツール（例えば対象からのデータの自己報告のための）及び／又はデータを収集するための非調査ベース・ツールを実施することができる。調査ツールは、対象のクライアント・デバイス上で実行するアプリケーション（例えば移動アプリケーション、ウェブ・アプリケーション、等々）を介して、及び／又は別の適切な方法を介して付与することができ、調査ツールは、精神健全性、痛み、ＧＩ健全性症状重症度又は疾病アクティビティ（例えばＩＢＳ症状重症度スケール）、ＧＩ健全性状況症状のタイプ及び／又は他の状態に関連して対象を評価するためのアーキテクチャを実施することができる。実例では、調査ツールは、患者健全性質問票（例えばＰＨＱ－９）、不安障害質問票（例えばＧＡＤ－７、ＰＣ－ＰＴＳＤ、ＳＣＡＲＥＤ）、仕事及び社会調整スケール（ＷＳＡＳ：ｗｏｒｋ ａｎｄ ｓｏｃｉａｌ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｓｃａｌｅ）由来ツール、痛み評価質問票（例えば数値定格スケール、Ｗｏｎｇ－Ｂａｋｅｒフェース・スケール、ＦＬＡＣＣスケール、ＣＲＩＥＳスケール、ＣＯＭＦＯＲＴスケール、ＭｃＧｉｌｌスケール、Ｃｏｌｏｒ Ａｎａｌｏｇスケール、等々）、臨床疾病アクティビティ測値（例えばＣＤＡＩ、ＰＵＣＡＩ、Ｍａｙｏ Ｓｃｏｒｅ）及び任意の他のツール又は器具のうちの１つ又は複数から引き出すことができる。調査構成要素は、対象を予備評価している間に実施することができ、及び／又は以下でより詳細に説明されるように、介入養生法のモジュール内で実施することができる。したがってシステムは、対象から引き出された（例えばセンサ構成要素を介して、痛み特性、消化特性、排便特性及び他の特性と関連する調査構成要素を介して）データを受け取り、受け取ったデータを１つ又は複数のモデルを使用して処理し、また、スコア（例えば症状重症度の測度、等々）を戻すためのアーキテクチャを含むことができる。スコアは、以下で説明されるモデル態様及びモデル訓練／強化に関連して、ユーザ・データに症状重症度をタグ付けするために使用することも可能である。
予備評価プロセス及び／又はオンボーディング・プロセスの実施に関連して、オンライン・システム及び／又は他のシステム構成要素は、デバイスからのデータ（例えば非調査データ）を実施することができる。例えばシステムの実施例は、電子健全性記録関連デバイス、ユーザの行動及びアクティビティ（例えば生理学的／認知ストレスに関連する、呼吸アクティビティに関連する、着性及び活動状態に関連する、等々）を監視するための着用可能デバイス（例えば手首着用可能デバイス、ヘッドマウント着用可能デバイス、等々）、非侵襲トルソ結合デバイス（例えばＧＩ又は消化アクティビティを検出するように構成された腹部又は胃センサ）、摂取可能スマート－ピル・デバイス、対象からの便通及び／又は尿試料を分析するためのスマート・トイレット・デバイス及び／又は他のデバイス、及び他のデバイスのうちの１つ又は複数を含むデバイスからのデータの実施態様を使用して予備評価を実施することができる。非調査由来データは、追加又は別法として、ユーザの社会的行動を評価するために、ソーシャル・ネットワーク化プラットフォーム、他の通信プラットフォーム（例えばユーザの文章、音声及び他の通信と関連する社会的行動特性を引き出すための）、位置決定プラットフォーム及び／又は他のプラットフォームのＡＰＩアクセスから引き出されたデータを含む。
図４に示されている一実例では、予備評価及びオンボーディング・プロセス４００は、対象のクライアント・デバイスによって介入養生法を付与するために、アプリケーションのダウンロード及び／又はシステムの非ダウンロード可能バージョンの使用を容易にする（例えばウェブ・アプリケーション、等々を介して）第１のステップ４１１、アプリケーション内に歓迎／紹介画面を描写する第２のステップ４１２、アプリケーションの目的に関連して対象を教育するために、アプリケーション内のコンテンツを付与し、また、介入養生法についての概要を提供する第３のステップ４１３、ユーザ・プロファイルをオンライン・システム内に生成する第４のステップ４１４であって、それによりこの第４のステップによって、調査ツール及び非調査ベース・ツールを実施することにより（例えばコンテンツ付与の日程計画、対象の特定のＧＩ健全性状況症状、等々のために性別、年齢、好みを評価するために）個別化または個人化の第１の階層が得られる、第４のステップ４１４、及びアプリケーション内でユーザの目標を評価する第５のステップ４１５であって、それによりこの第５のステップによって個別化または個人化の第２の階層が得られる、第５のステップ４１５を含むことができる。実例では、個別化または個人化の第２の階層は、不安低減、鬱低減、ＩＢＳ及び／又はＩＢＤ又は他の胃腸疾病或いは症候群症状の緩和、睡眠の改善、社会化の改善及び他の目標に関連する目標を評価することによって操作することができる。方法２００の後続するステップに関連して、図４は、適応認知行動療法（ＣＢＴ）ツールを使用して個別化または個人化された介入養生法を出力し、また、対象の特定の目標に関連して、その対象の健全性及び健康性を改善するべく練習するために、介入決定モデルを使用してステップ４１４及び４１５からのデータを処理する第６のステップ４１６を示している。また、図４は、介入養生法の第１のモジュールがアプリケーション内で対象に付与される第７のステップ４１７、及び介入養生法及びコンテンツとの対話を介した対象の進展に応じて、介入養生法のモジュールのさらなる適合を提供する第８のステップ４１８も示している。
図４のステップは特定の順序で示されているが、これらのステップは別の適切な順番で実施することができ、ステップを省略し、及び／又は追加ステップを含むことも可能である（例えば第３．５節で説明されるモデルの強化及び訓練に基づいて、他の要因に基づいて）。
３．２ 方法－介入養生法及びモジュール
３．２ 方法－介入養生法及びモジュール
上で説明したシステム構成要素に関連して、オンライン・システムの実施例は、ネットワーク及びクライアント・デバイスと連携して、介入決定モデルを使用して予備評価からのデータを処理することができる。ブロック２２０は、個別化された介入養生法を設計して対象の特定の症状及びニーズに対処するために、予備評価データを処理すると、対象のための介入養生法を生成するように機能する。ブロック２２０は予備評価データに関連して説明されているが、モデル・アーキテクチャ及び関連するアルゴリズムは、追加又は別法として、入力データの処理を使用して、対象への介入養生法構成要素の付与を適応的に修正するために、対象が介入養生法のコンテンツと対話する際の対象データの評価に適用することも可能である。
実施例では、介入決定モデルは、対象の健全性及び／又は健康性を改善するための個別化された調節可能な介入養生法を出力するために、ユーザ目標と関連するデータ、ユーザＧＩ健全性症状、ユーザ精神健全性状態、他の特性、及び介入養生法を提供するアプリケーションのコンテンツとの対話を入力として同時に処理する。介入決定モデルは、条件付き決定（例えば入力データをいくつかの段階で処理する条件付き分岐構造を使用して、また、分岐構造の個々のノードで出力を決定する）、ランク付け（例えば入力データに基づく妥当性に従って候補介入養生法構成要素をランク付けするように構成されたランク付けアルゴリズムを使用して）、一致（例えば入力データと、介入養生法のモジュールを表す異なるグループとの間の最適一致操作の実施を使用した、重心ベース手法を使用した、等々）、相関（例えば入力データを処理して、異なる介入養生法構成要素と関連する出力を生成する相関関数）のうちの１つ又は複数のためのアーキテクチャ、及び／又は任意の他の適切なアーキテクチャを含むことができる。モデルの訓練については以下でさらに説明される。
オンライン・システムは、次に、他のシステム構成要素（例えばクライアント・デバイス、外部システム、ネットワーク、等々）と連携して、例えば対象のクライアント・デバイスで実行するアプリケーションを介して対象に介入養生法を付与する２３０。
上記システムに関連して説明したように、介入養生法と関連するコンテンツは、接続されているデバイス（例えば移動計算デバイス、着用可能デバイス、音響出力デバイス、ディスプレイ、温度制御デバイス、照明制御デバイス、等々）を介した、また、ユーザによる関わりを促す方法で生成された視覚フォーマット（例えば画像フォーマット、ビデオ・フォーマット）、文章フォーマット、音響フォーマット、触覚フォーマット及び／又は他のフォーマットのコンテンツであってもよい。さらに、システムは、介入（例えば以下でより詳細に説明される介入などの）を提供する際に、他のデバイスを制御するための命令と連携し、及び／又は命令を提供して介入を付与することができる。変形形態では、システムは、環境制御デバイス（例えば接続されている音響出力デバイス、接続されている温度制御デバイス、接続されている照明制御デバイス、接続されているピル分配デバイス、接続されているスマート・ピル・デバイス、等々）と連携して、介入養生法の準備と関連して対象の環境の態様を変更することができる。
不安を和らげるための介入養生法構成要素の一実例では、介入養生法は、ＧＩ健全性状況症状に関する不安を和らげるためのグラウンディング運動（grounding exercise）を提供することができ、ユーザは、複数の知覚で環境の態様を観察するように促され、また、システムは環境制御デバイスと連携して、照明（例えば色、強度、等々）、音（例えば音響出力デバイスを介した）、及び／又は対象の環境の温度のうちの１つ又は複数を調整することができる。別の実例では、介入養生法は、ＧＩ健全性状況症状と関連する痛みを和らげるためのリラクゼーション運動を提供することができ、また、音響出力デバイスと連携して、対象を楽しませる音楽を流すことができる。別の実例では、介入養生法は、動き即ちダンスを必要とする、ＧＩ健全性状況症状と関連する膨満感及び鬱を緩和するための運動アクティビティを提供することができ、また、音響出力デバイスと連携して、スマート・サーモスタット・デバイスを使用して環境の温度を低くしている間、ダンス音楽をユーザに流すことができる。しかしながらシステムは、コーディネートされた介入を任意の他の適切な方法で提供することができ、介入の詳細については以下でより詳細に提供される。
３．２．１ 介入タイプ及び詳細
３．２．１ 介入タイプ及び詳細
変形形態では、介入養生法は、クライアント・デバイスを介して、実験によって裏書きされた、モジュール方式の柔軟な手法を介して付与される介入オプション即ちアクションのアレイを提供し、それにより実時間又は準実時間で評価された患者状態に基づいて、養生法のモジュール（包括的原理及び証拠ベース介入のセット）を適応的に提供することができる。これにより個別化または個人化された処置を計画することができる。
提供される介入養生法のモジュールの順序は患者毎に変えることができ、及び／又は他の要因（例えば第３．５節で説明されるモデルの強化及び訓練のため）に基づいて変えることができるが、いくつかの実施例では、患者のそれぞれのクライアント・デバイス上で実行するアプリケーションを介したすべてのスキル・モジュールへのアクセスをすべての患者が有することになり、また、すべてのスキル・モジュールが患者のそれぞれのクライアント・デバイス上で実行するアプリケーションを介してすべての患者に提供されることになる。スキル・ベース介入はスキル収集に頼っており（新しいスキルを学習する初期フェーズ）、次に、後続する新しいスキルの学習への進展に先立ってスキルが実践され（例えば患者の普段の家庭／社会的環境で）、タスク性能の監視及びスキルの実践については、以下のブロック２４０に関して説明される。詳細には、モジュールは、ユーザの疾病及び／又は状況、利用可能な療法及び脳腸接続の理解、リラクゼーション・スキル、行動変更及び回避並びに活性化、問題解決及びコーピング、痛み管理、認知柔軟性、社会問題解決及び通信、並びに再発防止及びスキル維持と関連するコア・スキル（例えば８個のコア・スキル、別の適切な数のコア・スキル、等々）のユーザによる開発及び訓練を許容することができる。
疾病、状況及び／又は症候群特化構成要素は、病気談話、痛み及び他の症状のための症状管理、疾病特化心理教育、社会的スキル訓練、及びＧＩ健全性状況（例えばＩＢＳ関連、ＩＢＤ関連）認識に対する強調、信念及び行動のうちの１つ又は複数に対処するコンテンツを含む。介入モジュールは、行動活性化、注意プロセス、リラクゼーション、問題解決、認知リフレーミング及び他の分野などの心理状況／障害全体で共有される一般認知行動構成要素をさらに含むことができる。
アクションの機構に関して、以下で説明される行動及び認知変化介入は、ターゲット症状を維持し／長引かせている問題行動に割込みをかけ、新しい適応コーピング戦略を提供し、また、症状管理の知覚された制御を積極的な方法で改善する。さらに、適応介入設計によれば、「適切な時に」適合する能力には、介入を提供する状況及び介入の妥当性を決定するために使用される、ユーザに関する関連情報が必要である。
紹介及び教育モジュール－介入養生法の変形形態では、紹介及び教育モジュールは、対象の疾病（例えばＩＢＤ、等々）及び症状（例えばより一般的な症状、少し一般的ではない症状、等々）に関する教育に的を絞っており、診断の方法に関する情報を提供し、脳腸軸教育（例えば腸能動性、分泌、栄養の付与及び微生物平衡における脳の役割、及び神経伝達物質力学、ストレス及び不安、気分及び行動における腸の役割に対する効果を使用して）の文脈における症状の機能的連座の理解を促進し、対象に何が起こっているかに関する意識を生成し（プログラムを試行する理由）、療法概念（例えばＣＢＴに関する、他の療法に関する）を紹介し、ユーザがシステムとの対話によって構築することになるスキルを紹介し、また、変化に対するユーザのコミットメントのレベルを評価する。
このプログラムの概要は、患者の特定の心理的／疾病管理課題にリンクしている。（１）処置は、その性質がモジュール方式で／柔軟であり、また、対象のニーズに適合されること、（２）対象は、実践されると、対象が自身の症状を管理するのを補助し（例えばレッド・フラグ症状を強調することによって）、対象の生活品質を改善し、また、ＩＢＳ、ＩＢＤ又は他のＧＩ状況が対象にもたらす料金を少なくすることになるスキルを学習することになること、の点が強調される。したがってこのモジュールは、気分、態度、信念及び行動が健全性に及ぼす影響、及び病気の影響を調査するように対象を導くことができる。このモジュールは、さらに、教育、説得（例えばプログラム完了の有効性に関連して）、個別化または個人化(またはパーソナル化)、動機付け強化、期待値設定、ユーザによるコミットメントの引出し、及びユーザとシステムの間の関係の確立（例えば人間の指導者の代わりに、人間の指導者による療法のサプリメントを使用して、等々）のためのツールを提供するように機能することができる。このモジュールのための付与方法は、腸－脳接続を描写した図形／動画、比喩的デジタル・コンテンツ、アプリケーション環境内に提供される対話型演習、患者によって提供される対話を模擬する臨床ビネットのうちの１つ又は複数を含むことができる。
特定の実例では、紹介及び教育モジュールは、対象を歓迎し、且つ、オンライン・システム及びクライアント・デバイスを介して付与される介入養生法の目標を対象に紹介するように構成された第１のセクションを含む。第１のセクションは、関わりを増すために、システムによって、ユーザとフィードバック・ループを生成し、ユーザ応答を処理して後続するモジュール付与及びコンテンツを適合させる対話型フォーマットで付与される（例えばビデオ・コンテンツ及び文章コンテンツを使用して）。したがって目標は、ユーザの希望と連携して設定することができ、共同制作的経験主義が確立される。目標は、ユーザが実施することになる詳細な計画が、目標の頻度、強度、継続期間及び文脈（例えば、どこで、いつ、どうやって、誰と一緒に、等々）を含む点で特化することができる。さらに、対話型コンテンツに関連して、紹介及び教育モジュールは、ユーザの現在の問題（例えば不安及び鬱などの共存症状況に関連して、ＩＢＳのサブタイプなどのＧＩ健全性状況サブタイプに関連して、等々）に対してより強い関連性を有する題目を決定することができる。定期的使用（例えば週２回以上の対話頻度）のために構成された方法２００の変形形態では、第１のセクションは、プログラムがスキル（例えば上で説明した、また、以下で説明されるコア・スキル）の定期的実践（例えば毎日、２日おき、３日おき、等々）を含むことになる方法の説明を、プログラムの長さ（例えば８週間、８週間未満、８週間を超える）のためのガイドラインと共に含むことができ、また、個人的進展（例えばスキルのサブセットの熟練による、より良好な感情）を識別する方法を含むことができる。
特定の実例では、紹介及び教育モジュールは、初期身体疾患談話として、対象が自己の経験を比較することができるビデオ・コンテンツと共に、アプリケーションを介した、対象による、対象のＧＩ健全性状況（例えばＩＢＤ）の個人態様に関する情報の提出を許容するように構成された第２のセクションを含む。第２のセクションは、感情的意識を容易にし、ユーザがスキルの熟練を獲得すると立ち戻ることができる身体疾患談話を確立し、また、ユーザが自己の経験を明確に表現し、それを追跡するのを補助する目標を有している。
特定の実例では、紹介及び教育モジュールは、アプリケーションを介して、対象による最も煩わしい症状（例えば疲労、痛み、吐き気、嘔吐、食欲不振、体重減、皮膚の問題、眼の問題、関節の問題、下痢、排便問題、けいれん痛、血便、投薬副作用、他の症状、等々）の指示を許容することにより、介入養生法の後続する部分を対象に個別化、個人化するように構成された第３のセクションを含む。第３のセクションは、ユーザの症状及びＧＩ健全性状況誘導要因をユーザの値と関連する様々な影響にマッピングするためのアーキテクチャを同じく含むことができる。変形形態では、以下のマッピングのうちの１つ又は複数を生成することができ、即ち、下痢、腹痛、尿意ひっ迫、しぶり、夜行性排便、直腸出血、身体疲労及び他の身体症状と関連する症状のマッピング並びにこのような症状によって影響を及ぼされた生活の態様（例えば関係、仕事、学校、趣味、日常のアクティビティ、等々）及びこのような態様が影響を受けた理由へのマッピング、投薬副作用のマッピング並びにこのような症状によって影響を及ぼされた生活の態様（例えば関係、仕事、学校、趣味、日常のアクティビティ、等々）及びこのような態様が影響を受けた理由へのマッピング、社会的／関係問題（例えば愛する人に対するストレス、友情に対する影響、等々）のマッピング並びにこのような症状によって影響を及ぼされた行動（例えば関係、仕事、学校、趣味、日常のアクティビティ、等々）及びこのような態様が影響を受けた理由へのマッピング、及び行動、精神的及び感情的要因（例えば消耗、制御の欠如、アクティビティの実施に対する無力、タスクのために必要な追加補助、食事制限、旅行制限、当惑、心配、疾病進展、確信の欠乏、住まいのこと、等々）のマッピング並びに影響を受けた生活の態様及び状態変化のオンセットを使用して学習したレッスンへのマッピング。
第３のセクションは、ＧＩ健全性状況症状及び心理的結果（例えば行動心理結果）に関する教育を提供する目標、並びに介入養生法をさらに個別化または個人化するためのデータを生成する目標を有している。
特定の実例では、紹介及び教育モジュールは、ＧＩ健全性状況（例えばＩＢＤ）を有することに起因するユーザの生活の正の変化及び負の変化に関連するデータのユーザによる提供を許容するためのツールを使用して、関係の変化、当惑のレベル、好奇心、理解されていること、自分及び愛する人に対するストレス、確信、エネルギー・レベル、制御の欠乏の知覚、心配（例えば快適な環境外で経験したＧＩ問題に関する、疾病の進展及び症状に関する、投薬作用に関する、日常のアクティビティを実施する能力に関する、食事拘束に関する、旅行に関する、等々）及び他の態様に関連して個別化または個人化、またはパーソナル化し、且つ、値を識別するように構成された第４のセクションを含む。第４のセクションは、症状（例えば身体疲労、腹痛、下痢、尿意ひっ迫、しぶり、夜間排便、直腸出血、投薬副作用、等々）、社会的／対人要因（例えば関係への変化、当惑、愛する人に対するストレス、病気に関する絶えることのない質問の取扱い、理解されていないこと、等々）、感情的要因（例えば確信の欠乏、精神消耗、制御の欠乏、等々）、認知要因（例えば快適な場所以外でのＧＩ問題に関する心配、ＧＩ進展に関する心配、破滅、鬱、不安、他の共存症状況、等々）、及び行動要因（例えば日常のアクティビティを実施することができないこと、事故に対する準備が必要であること、食事制限、旅行制限、等々）のランク付けを使用して、ユーザの身体疾患談話の態様に同じく立ち戻ることができる。
特定の実例では、紹介及び教育モジュールは、介入と関連するコンテンツが受け取られる順序の対象による優先順位付けを許容する対話型要素を対象に提供することにより、さらなる個別化を許容するように構成された第５のセクションを含む。
特定の実例では、紹介及び教育モジュールは、第５のセクションの出力によって示されるユーザの好みに従って、介入の後続する部分を紹介するように構成された第６のセクションを同じく含み、第６のセクションの目標は処置の信頼性を促進することを含む（例えばユーザの経験と同様の経験を有する患者によるビデオ・コンテンツの提示を介して）。
特定の実例では、紹介及び教育モジュールは、脳－腸接続に関連して対象を教育するためのコンテンツを付与するように構成された第７のセクションを含み、コンテンツは、ユーザと積極的に対話するように構成された動画化要素及び音響フォーマット・コンテンツを含む。対話型要素は、提供されたコンテンツを対象がどの程度良好に理解しているかを計り、対象の応答に応じてその対象を関わらせ、且つ、その対象に情報を与えるための追加コンテンツを提供するように機能する。第７のセクションは、症状及び介入養生法の処置構成要素についての知識を具体化し、また、動機付けを強化する目標を有している。
より詳細には、第７のセクションは、腸が適切に機能するための脳の役割、及び心と腸の間の接続に関する系統についてユーザに教示することができる。したがってユーザは、腸の機能に影響を及ぼすこと、及び行動を変えることによる調整、注意バイアス及び自動思考パターンに関連するスキルを獲得するための予備知識を得ることができる。このセクションは、さらなる理解を促進するために、このセクション及び／又は第８のセクションにおけるさらなるコンテンツの準備を使用して、ユーザの内面化及び理解をさらに計ることができる。
特定の実例では、紹介及び教育モジュールは、脳－腸接続について、対象に個別化または個人化された方法で対象を教育するためのコンテンツを付与するように構成された第８のセクションを含み、コンテンツは、脳－腸接続が如何に症状の知覚に影響を及ぼし得るかを理解するユーザを補助するために、症状重症度（例えば症状の重症度の閾値レベルに関する、闘争又は逃走応答に関する、腸バクテリア及び症状に影響を及ぼす役割に関する、等々）に基づいて、ユーザと積極的に対話するように構成されたビデオ・コンテンツ及び音響フォーマット・コンテンツを含む。第８のセクションは、経験した症状を知覚し、且つ、応答するための生理学的認知経路について学習し、また、脳の反応性を変え、それにより症状重症度を軽減し、且つ、ＧＩ機能の調整を促進するためのＣＢＴベース技法の実施態様を使用して、ストレス及び他の疾病態様を評価するためのアーキテクチャを実施するための対話型演習を同じく提供する。
特定の実例では、紹介及び教育モジュールは、異なるセットの対象の目標に関連して、対象からのコミットメントを引き出すように構成された第９のセクションを含む。第９のセクションのデジタル・コンテンツは、残りのシステムを形成する（個別化、個人化されたユーザの好み及び残りを受け取るためのフォーマットに従って）ための対話型要素、及び対象の健全性状況を取り扱う（例えば選択のメニュー並びにカスタム・ユーザ入力のための欄、及び選択された目標に対するユーザの確証を促進するための欄を使用して取り扱い、実例選択は、タスクの反復、コンテンツの精査、反映、実体の社会的説明責任の識別、定期的な使用を促進する方法での、デバイスのホーム画面上のアプリケーション・アイコンの配置換え、進展を妨害し得る要因の識別、等々を含むことができる）１つ又は複数の態様を改善する目標を設定するための対話型要素を含み、対話型要素は、対象による、時期（例えば特定の時間）、頻度の確証を許容し、また、対象は、このような目標に合致するアクティビティを実施することになる。対話型要素は、対象が目標の合致に対する妨害に直面した場合の「プランＢ」オプションの対象による設定を許容するための欄をさらに含む。最後に、第９のセクションは、対象に個別化される、介入養生法の後続するモジュールについての簡単な紹介を含む。第９のセクションは、期待値設定、治療説得性の促進、コミットメントの引出し、ユーザの関わりの強化、残りの提供、行動を実施するための命令の提供を含む目標を有している（例えばＳＭＡＲＴ目標）。
これらのセクションは、上では特定の順序で説明されているが、紹介モジュールの変形形態は、追加又は別法として、別の適切な順序で配置し、必要に応じてセクションを省略し、及び／又は必要に応じて追加セクションを含むことも可能である。
身体疾患談話モジュール及び症状評価－介入養生法の変形形態では、身体疾患談話モジュールは、ある形態の検証（聞かされる）を提供し、認知ゆがみ／注意バイアス及び他の臨床関連プロセスを強調し、それにより感情的露出の仕事に対処し、且つ、仕事を開始する。身体疾患談話モジュールは、プログラム全体を通して、また、プログラムの終了時に反映するための参照点を同じく提供する。このモジュールは、生物学、行動、環境、感情及び思考に関連してユーザが自身の疾病表現及び／又は進展におけるパターンを識別することができるよう、ユーザのための個人疾病モデルの形成を促進する（この実例は図５に示されている）。このモジュールの鍵となる機能は、患者の経験の検証、自己理解及び病気包括の強化、身体疾患の非制御可能要素を受け入れるためのＣＢＴスキルを適用する段階の設定、及び／又は身体疾患の制御可能要素に対処するための積極性の向上、及び患者が関わるための興味の生成を含むことができる。
実例では、身体疾患談話モジュールは、システムとの後続する対話全体を通して、感情的露出に対する認知ゆがみに対処するために、ユーザの病気履歴（例えば臨床医家又は病院環境における場合などの臨床設定における苦痛経験）、思考（例えば状況及び行動に対する罪悪感又は責任の思考、等々）、感情（例えば助けてくれる人がいない、価値がないという感じに関連する、当惑に関連する、等々）に関するユーザ報告データ（又は他のデータ）を受け取ることができる。
追加又は別法として、身体疾患談話モジュールは、痛み症状、ストレス症状、下痢及び便通態様、被った事故、便秘及び便通態様、いきみの時間の長さ、食べた／抜いた食事及び食事の回数、行動及び行動変更、及び他の態様のうちの１つ又は複数に関するデータのユーザによる提供及び／又はデータの自動受取り（例えば健全性監視アプリケーションのＡＰＩアクセスを介した、ユーザのデバイスのセンサ信号の受取りを介した、等々）を促進するためのアーキテクチャを含むことができる。
追加又は別法として、図５に示されているように、身体疾患談話モジュール及び／又は他の関連するモジュールは、生物学的態様（例えば生理学的症状）、行動態様（例えば食事を抜くことに関連する、演習回避に関連する、社会的事象行動に関連する、洗面所の場所に関連する、いきみに関連する、便通検査に関連する、他の態様に関連する）、環境態様（例えばストレスに関連する、温度に関連する、食事に関連する、等々）、感情的態様、及び行動にリンクした思考（例えば食事にまつわる不安に関する、様々なアクティビティの実施にまつわる不安に関する、等々）のうちの１つ又は複数に関するデータのユーザによる提供及び／又はデータの自動受取り（例えば健全性監視アプリケーションのＡＰＩアクセスを介した、ユーザのデバイスのセンサ信号の受取りを介した、等々）を促進し、また、ユーザの個人モデルを要約した解析を自動的に戻す（例えば視覚フォーマット、等々で）ためのアーキテクチャを含むことができる。したがってこのような個別化、個人化は、ユーザのための悪循環の中断を促進する。したがって個別化、個人化された方法でユーザのＧＩ状況の特徴付けを決定することに関連して、方法２００は、ユーザに特有の行動のセット、ユーザに特有の思考パターンのセット、ユーザに特有の生理学的症状のセット、ユーザに特有の感情のセット、及びユーザに特有の環境トリガの間の流れのネットワークを伴うマッピングを戻すステップを含むことができ、説明されている戻されるモデルの出力は、ネットワークの流れを崩壊させて、ユーザの症状の低下に寄与するように構成することができる。
このモジュールのための付与方法は、演習を案内するための音響フォーマット・コンテンツ及び／又は文章コンテンツを含むことができる。身体疾患談話モジュールは、そのコンテンツに立ち戻ることができるよう、複数のモジュールの副構成要素であってもよい。例えばモジュールと関連するコア・スキルが開発されると、システムは、ユーザが新しいスキルを堅固にすることができ、変化したことについて、自身の身体疾患談話の自身の初期バージョンに反映することができ、スキルを一般化することができ、スキルを維持することができ、また、認知柔軟性を実施することができるよう、身体疾患談話モジュールの態様への立ち戻りをトリガすることができる（例えば移動アプリケーション内で、ウェブ・アプリケーション内で、等々）。
リラクゼーション・モジュール－介入養生法の変形形態では、リラクゼーション・モジュールは、生理学的ストレスとはどのような感じのものであるかの理解を提供し（例えば闘争又は逃走応答に関する教育を使用して）、また、とりわけストレス反応性と、ストレス・ホルモン及び自律神経覚醒と、症状における突発との間の接続のため、自身のストレス応答を積極的に最適化することの重要性の認識を提供する。モジュールは、（１）ストレスは自然な反応であり、その独自の身体的症状をもたらすこと、（２）脳は、実際に我々に起こっている事象と、我々が単に起こっていると考えている事象の間を区別しないこと、及び（３）ストレスと突発と症状の間の接続について、対象に情報を与える。モジュールは、リラクゼーションのタイプ毎に理論的根拠を提供し、また、それが如何にしてそれらの特定のストレス症状に対して適合されるかを提供し、また、導かれたリラクゼーション演習を提供する（例えばクライアント・デバイスで実行するアプリケーション内で）。モジュールは、少なくとも１つのリラクゼーション技法の熟練を促進する。このモジュールの鍵となる機能は、ストレス、心配、不安及び痛みと関連する生理学的反応性の低減、活性化（鬱症状のための）及びストレス管理を含むことができる。このモジュールのための付与方法は、漸進的筋肉弛緩のためのターゲット筋肉群と関連する運動を案内するための音響フォーマット・コンテンツ及び／又は視覚コンテンツ、腹式呼吸のビデオ案内デモンストレーション、及び運動手引きのための触覚フィードバックを含むことができる。
特定の実例では、リラクゼーション・モジュールは、リラクゼーションの一般概念を紹介し、ユーザの関わり、及び対象の特定の症状及び文脈へのモジュールの個別化や個人化を促進するアクティブ・テキスト・ボックスを使用して、ＧＩ健全性状況へのストレス軽減運動の適用性について対象を教育し、リラクゼーションに関する共通の不審又は懸念に対処し、案内した呼吸運動を腹式呼吸デモンストレーション及び対応する動画図形を使用して促進し、案内した、漸進的筋肉弛緩（ＰＭＲ：ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ ｍｕｓｃｌｅ ｒｅｌａｘａｔｉｏｎ）技法を使用して筋肉を弛緩させるための運動を、図形動画（例えばターゲット筋肉群の図形動画）を使用して促進し、リラクゼーション実践を使用し得る方法（例えば腹痛に対して、不安に対して、他のストレス因子に対して、等々）に関する情報を提供し、また、日程計画及び／又は運動の実践における説明責任のためにユーザが使用することができる能動対話型要素を含むことによって運動の実践を奨励するビデオ・フォーマット・コンテンツを含むことができる。
行動変更、回避及び活性化モジュール－介入養生法の変形形態では、行動変更／行動活性化モジュールは、活性化の重要性をカバーし、また、しつこい痛み症状、及び憂鬱な、及び／又は不安な気分の循環の阻止において回避された状況／経験に近づくコンテンツを提供する。回避行動を低減するための特定の行動計画が開発される。このモジュールの鍵となる機能は、行動と気分をリンクすること、気分を監視すること（例えば自己監視）、アクティビティの日程計画を立てること、回避行動を識別し、対策すること、行動計画を立てること、アクティビティの日程計画を立てること、不安階層構造を生成すること、自己監視すること、行動経験、露出（例えば反作用不安に対する想像露出、実際の露出）及び不安に対する体系的鈍感化、コーピング実施、確信構築、及びルーチン構築を含むことができる。このモジュールのための付与方法は、患者の現在の問題に対してより強い関連性を有する題目を選択するための自動適合の使用を含むことができる（例えばユーザが不安を訴えると、不安の生理学的応答に関する情報並びに思考及び行動とのそれらの関係に関する情報の方が、鬱又は一般ストレスの生理学的症状に関する情報よりも適切である場合がある）。
問題解決及びコーピング・モジュール－介入養生法の変形形態では、問題解決及びコーピング・モジュールは、制御可能ストレス因子と非制御可能ストレス因子を区別する方法、問題に的を絞ったコーピング（例えば問題識別、解決ブレーンストーミング、解決オプションの評価、等々を使用した）と感情に的を絞ったコーピング（例えばグラウンディング運動を使用した）を区別する方法、並びに適応コーピング及び順応性のないコーピングのタイプを区別する方法をカバーするコンテンツを提供する。気分／不安／ストレスは、悲惨な修正可能状況に対する外部的に的を絞ったコーピング、及び非修正可能状況に対する人の期待及び解釈を調整するための内部的に的を絞ったコーピングを使用することによって管理／改善することができる。実例では、システムは、より強い症状（及びより軽度の症状）をユーザがより良好に取り扱うことができるよう、ユーザによる問題解決及びコーピング方法の実践を促進するためのアーキテクチャ及び命令を含むことができる。
このモジュールのための付与方法は、他の対象の説明及び証明書、並びにそれらの他の対象による問題解決スキルの使用を含んだデジタル・コンテンツ、アプリケーションによって容易にされるピア・サポート・グループ、及び他の付与方法を含むことができる。
痛み管理モジュール－介入養生法の変形形態では、痛み管理モジュールは、痛み経験の意識に的を絞り、痛みが気分に影響を及ぼす様子及びその逆に気分が痛みに影響を及ぼす様子を考察し、痛みに影響を及ぼし得る、また、適応行動／コーピング（注意）を増やし、且つ、回避行動／順応性のない行動を少なくすることによって同じく身体機能及び役割機能を改善することによる痛みの制御下でのより多くの感じ方に影響を及ぼし得る特定の行動（例えば過剰アクティビティ、回避）及び自動思考の認識を促進する。このモジュールの鍵となる機能は、行動実験、行動置換、痛みの受入れ、及び腹痛の疾病特化又は症候群特化ターゲットを使用した自己監視を含むことができる。特定の実例では、痛み管理モジュールは、痛みの症状がない身体の部分に集中することによって痛み症状から注意を逸らすことに関連してユーザを教育するためのアーキテクチャ及びコンテンツ、及び他の方法を含むことができる。この実例に関連してより詳細には、システムは、非一時的媒体に命令が記憶されたプロセッサを含むことができ、命令が実行されると、プロセッサは、ユーザが痛みの状態にあることを識別し、応答をトリガするためのステップを実施する（例えば言語的手掛かり及び命令をトリガして、音楽を流すことによって、ディスプレイを起動してビデオ・コンテンツ又は画像コンテンツを提供することによって、触覚刺激をユーザに提供すること、等々によって注意を修正し、及び／又は様々な痛み観察演習、ユーザの環境変化に携わる）。
このモジュールのための付与方法は、痛みを管理し（例えば音楽、運動、等々を使用して）、及び／又は注意再構築を促進するための音響フォーマット・コンテンツ及び／又は文章コンテンツを含むことができる。
特定の実例では、痛み管理モジュールは、ユーザのＧＩ健全性状況（例えばＩＢＤ、ＩＢＳ）と関連する共通のタイプの痛み（例えば腹痛）に的が絞られたコンテンツを含む第１のセクションを含むことができる。
特定の実例では、痛み管理モジュールは、不変の痛み、痛みの突発、ＧＩ健全性状況を有する人とＧＩ健全性状況を有さない人とでの痛み信号、痛みの強さに影響を及ぼす要因及び他の要因に関連して、ユーザのＧＩ健全性状況（例えばＩＢＤ、ＩＢＳ）と関連する慢性的な痛みについての事実に的を絞っている第２のセクションを含むことができる。第２のセクションは、画像コンテンツ及びビデオ・コンテンツ（例えばユーザと同様の患者の証明書を含む）及び他の対話型演習を同じく含むことができる。
特定の実例では、痛み管理モジュールは、ＧＩ健全性状況に関連する鋭い痛みと慢性的な痛みの間の相違、及び個々のタイプの痛みと関連する療法を記述している第３のセクションを含むことができる。
特定の実例では、痛み管理モジュールは、脳を再訓練して痛みの量を調整する（即ち痛み調節の）ための対話型演習及びコンテンツを有する、脳の特定の神経に起因する痛みの量に的を絞った第４のセクションを含むことができる。特定の実例は、痛み強度／知覚された痛み強度に影響を及ぼす要因（例えば睡眠不足、筋肉の緊張、不安、心配、等々）、及び痛み強度及び継続期間を調節するための方法（例えばリラクゼーション、気晴らし、積極性、運動、薬剤、等々）に的を絞っている第５のセクションを同じく含むことができる。
特定の実例では、痛み管理モジュールは、痛みの量の調節及び痛み管理計画の作成におけるリラクゼーションの重要性を記述している第６のセクションを含むことができる。
特定の実例では、痛み管理モジュールは、ユーザの病気談話（他のモジュールと関連する）から文章フォーマット、音響フォーマット及び／又は視覚フォーマットで個別化されたコンテンツを含み、また、ユーザによる自身の病気談話の更新を許容するためのアーキテクチャを有する、負の感情に対する痛みの作用に的を絞った第７のセクションを含むことができる。
特定の実例では、痛み管理モジュールは、これらの負の循環に割込みをかけ、阻止するための自動習慣性思考パターンの開発に的を絞った第８のセクションを含むことができる。また、特定の実例は、破滅的思考の個人的な経験に関する証明書、及び気分を悪くすること、痛み及びバイアスされた注意処理の永続化に対する作用を患者に提示するためのアーキテクチャを有する第９のセクションも含むことができる。
特定の実例では、痛み管理モジュールは、身体をストレス、痛みの突発及び他のＧＩ健全性状況症状から保護するための健康的な生活習慣の促進に的を絞った第１０のセクションを含むことができる。特定の実例では、痛み管理モジュールは、ユーザが自己の日常の生活（例えば学校、友情、スポーツ、等々）における様々なアクティビティで目標を確立するのを補助するためのアーキテクチャを含むことができ、これらの様々なアクティビティは痛み管理に関連している。
特定の実例では、痛み管理モジュールは、痛みの増加を防止するためのアクティビティ・ペーシングに的を絞った第１２のセクションを含むことができ、対話型コンテンツ（例えば患者証明書等から引き出される）を有している。特定の実例は、アクティビティ・ペーシング（例えば身体運動中に休憩を取る、痛み閾値に関連して制限を設定する、等々）の実例の提供に的を知った第１３のセクションを同じく含むことができ、ユーザが評価し、及び／又は楽しむアクティビティに特有の目標を設定するための対話型モジュールを有している。
痛み管理モジュールの特定の実例は、アクティビティ実施に関して、また、アクティビティ・ペーシングに関して、獲得したリラクゼーション・スキル（例えば腹式呼吸、漸進的筋肉弛緩、等々）、認知柔軟性スキル（例えば破滅的回避等）、飲み食い習慣（例えば規則的な食事に関して、カフェイン制限に関して、等々）に関して、ユーザが痛み管理計画を作成するのを補助することに的を絞った第１４のセクションも含むことができる。
認知再構築及び柔軟性モジュール－介入養生法の変形形態では、認知柔軟性モジュールは、事象／経験（例えばコア思考が我々の感情及び行動に影響を及ぼす様子）についての人の解釈をターゲットにしている。このモジュールは、ＧＩ症状による思考と身体的感覚の間の接続を強調する。このモジュールの狙いは、役に立たない自動思考パターンを識別し、且つ、現実的で、バランスが取れた、柔軟な思考の新しいパターンを開発する方法を患者に教示することである。健全性行動変更は、不安及び不安が睡眠を妨害し得る様子についての教育を提供することによって、睡眠及び不安の領域でターゲットにされる。就寝時間の前に不安を管理する（例えばリラクゼーション実践を使用して）ための戦略並びに基本睡眠衛生学が提供される。このモジュールの鍵となる機能は、認知ゆがみ（例えば自身、他人及び世間について）のリセット、役に立たない思考の識別のリセット、自動思考の挑戦のリセット、よりバランスが取れた思考の生成のリセット、リアトリビューションのリセット、気分の鑑定のリセット、及び認知柔軟性の改善のリセットを含むことができる。このモジュールのための付与方法は、患者が役に立たない自動思考に入る従来の思考記録を組立し直し、最も良好に一致した負の思考のリストから選択するためのデジタル・コンテンツを提供するツールを含むことができる。最も一般的な自動思考のリストから選択すると、ツールは、可能な挑戦／代替思考のリストを作成することができる。対象は、次に、自分自身の個別化または個人化された挑戦／代替思考を入力することができる。
社会問題－解決、社会的スキル及び社会的サポート・モジュール－介入養生法の変形形態では、社会問題－解決、社会的スキル及び社会的サポート・モジュールは、ＧＩ健全性状況の文脈における有効な社会的行動を促進するコンテンツを提供する。社会問題－解決、社会的スキル及び社会的サポート・モジュールは、役割モデルとしての自身の識別及び代償結果に関する情報の提示を使用して、行動計画立案、社会的スキル訓練、社会的サポート、露出及び活性化のうちの１つ又は複数を実施するためのツールを提供することができる。社会問題－解決を含む疾病特化ターゲット或いは症候群特化ターゲットに関連して、このモジュールには、対象と、それらのＧＩ健全性状況の文脈におけるそれらの社会的環境との間の対話、及び医療状況／疾病について有効に通信する方法を補助することが意図されている。いくつかの実例は、大学（障害者サービス室）又は職場におけるサポートの要求、対象の行動が他の対象に対する実例であり得ることについての対象への情報提示、浴室を使用する尿意ひっ迫の知覚の対処、及び浴室／腸に関連する課題及び心配についての問題解決を含む。このモジュールの鍵となる機能は、活性化及び行動計画立案、行動に影響を及ぼす要因の解析による問題解決、及び障害を克服する戦略の作成、人の対処能力の立証、回避行動の低減、症状がより重症である場合の新しいコーピング・スキルの実践の保証（例えば行動リハーサル、等々）を含むことができる。このモジュールのための付与方法は、他の対象の証明書、及びそれらの他の対象による問題解決の使用を含んだデジタル・コンテンツ、アプリケーションによって容易にされるピア・サポート・グループ、及び他の付与方法を含むことができる。
実例では、このモジュールは、検出された症状変化に基づいてアクションをトリガするためのアーキテクチャを含むことができる。例えば一実例では、このモジュールは、ユーザとシステムの間の対話によって生成されたデータを処理することができ（例えば症状進展のセンサ・ベース監視を使用して、症状進展のユーザ入力ベース監視を使用して、等々）、また、データに基づいて、社会問題解決能力を改善することになる推奨されたアクションのための制御命令を生成することができる。推奨されるアクションの実例は、症状に関する会話を実施するための手引き（例えばユーザが軽減、等々を経験することができるよう、痛み、排便又は他の関連する症状を実体に通信するための例示的言語）、ユーザと実体の間の自動通信のトリガ（例えば教師が痛みに関連する症状、排便に関連する症状及び／又は他の症状のユーザによる管理を実行することができるよう、教師への個人メッセージの自動送信）、及び他の適切なアクションの実施のうちの１つ又は複数を含むことができる。
再発防止及びスキル維持モジュール－介入養生法の変形形態では、再発防止及びスキル維持モジュールは、処置利得の維持／継続、及び能動処置時間の間に達成された正の思考及び行動の変化の強化を奨励する。このモジュールの鍵となる機能は、スキルの一般化、スキル維持、及び学習したスキルをリフレッシュするための適応監視を含むことができる。さらに、このモジュールは、古いパターンへの再発の徴候についてユーザに情報を与える、将来の挑戦のための特定の積極的コーピング・ツールを開発する、気分調整のための積極的コーピングを奨励する、忍耐について説明する、シーケンシャル・コーピング戦略について教育する、及びユーザ成果の解析に基づいて、ユーザにとって最も有効であったスキル／技法を識別する、のうちの１つ又は複数を実施することができる。このモジュールのための付与方法は、以下のブロック２４０に関連してさらに説明される、対象の監視された状態に関連する（例えば再発に関連する）デジタル・コンテンツ及び／又は通知を含むことができる。
行動パーフォーマンス・タスク及び評価の実例－実例では、介入養生法と関連する演習は、ユーザの強化因子／動機付け因子を識別するためのカード分類タスク（例えば社会的強化因子、リマインダー、説明責任、ゲーミング／競争、定量的要約フィードバックに対する応答性、金銭的誘因、利他主義、学習、症状の除去、等々に関連する）、顕著な強化因子及び／又は学習スタイルを測定し／識別するためのコンピュータ化されたパーフォーマンス・タスク（例えば遅延割引）、及び感情的意識及び様々なタイプの苦痛（心理的、身体的、等々）に耐える能力を測定するためのパーフォーマンス・タスク（例えば検証された苦痛尤度コンピュータ・タスク、模擬された社会的対話と関連するタスク、等々）のうちの１つ又は複数を含むことができる。説明されている実例及び変形形態の態様は、上で説明した対象予備評価（例えば評価のために使用される非調査データに関連する）の実施と連携して実施することができる。
追加又は代替介入－ 上では、いくつかの介入タイプ及び関連するコンテンツについて説明されているが、ブロック２２０及び２３０は、他のデバイスと連携したオンライン・システムによる他の介入の付与を含むことができ、このような介入を使用したアクティビティの実施の監視については以下で説明される。このような介入は、抗炎症薬理学的療法（例えば５－アミノサリチル酸誘導体）、コルチコステロイド、免疫調節剤、生物学的製剤、栄養療法（例えば経腸栄養）、天然物、システム薬剤全般（例えばＥａｓｔｅｒｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ、Ａｙｕｒｖｅｄａ）、心－身体介入（例えばヨガ、臨床催眠）、心理療法、アクセプタンス・アンド・マインドフルネス・ベース・セラピー、腹痛及び他の症状を処置するためのバイオフィードバック・デバイスを使用したバイオフィードバック（例えば自律神経系を制御するため、心臓血管系を制御するため）、及び関連するデバイスを使用して付与することができる他の介入のうちの１つ又は複数を含むことができる。
モジュールは特定の順序で説明されているが、これらのモジュールは別の適切な順番で実施することができ、ステップを省略し、及び／又は追加ステップを含むことも可能である（例えば第３．５節で説明されるモデルの強化及び訓練に基づいて、他の要因に基づいて）。さらに、モジュールの態様は、任意の適切な方法で互いに重畳させることも可能である。
図６は、アプリケーション（例えば移動アプリケーション、ウェブ・アプリケーション）を介して付与されたモジュール構成要素の実例を示したものであり、コンテンツは、オンボーディング材料、日（又は他の時間スケール）レビュー、進展要約、脳－腸接続コンテンツ、個人モデル解析、症状管理材料、教育材料、症状追跡解析、個人化または個人化された処置解析、クイック・リファレンス及び複数の関わり戦略材料を含む。
３．２．２ 実例介入養生法経路
３．２．２ 実例介入養生法経路
図７は、図８Ａ～図８Ｅに示されている実例適応介入養生法経路のフロー・チャートを示したものである。
図８Ａ～図８Ｅに示されているより特定の実例では、介入決定モデルは、入力データを処理して、個々の心理的介入を個別化または個人化されたパーソナルな方法で対象に適合させる条件付き分岐モデルを使用して（例えば出力と関連するノードに結合されたｉｆ－ｔｈｅｎ分岐を使用して）入力データを処理する（例えば予備評価からのデータを、対象が介入養生法のコンテンツと対話するのと実時間で処理する）ためのアーキテクチャを含む。したがって条件付き分岐モデルは、対象の特性（例えば臨床及び症状提示、人口学、等々）を適応介入として介入養生法の異なる構成要素にリンクしている決定則を含む。
図８Ａは、一般化された経路に対する条件付き分岐モデルのアーキテクチャを示したものであり、モデルは、対象によって示される身体疾患症状の重症度に基づいて、対象の状態及び目標に適した基本的な行動スキルを介して対象を導く（例えばクライアント・デバイスで実行するアプリケーションを介して）。演習を構成しているスキルのコア・セットが対象に提供された後は、対象毎にモジュールの順序を変えることができる。優先順位を第１位にするモジュールの決定は（アプリケーション内で）、患者の提示及びニーズ（例えば症状パターン、等々）に基づいている。例えば腹痛がその患者にとって最も煩わしいものである場合、デジタル療法は、複数のモジュールのうちの１つ（例えばリラクゼーション・モジュール）が完了した後、痛み管理モジュールを推奨することになる。
より詳細には、図８Ａに示されている条件付き分岐モデルは、示された症状に基づいて、行動変更及び回避モジュールを付与のために選択し、このモジュールは、行動と気分／感情の間のリンクについて対象に情報を与え、回避行動をより健全な代替行動に置き換えるために、ＧＩ健全性状況症状に関連して、対象を回避行動の対処に関して積極的に指導する。選択された介入で実施されるＣＢＴ技法は、問題に的を絞ったコーピング・ツール及び／又は感情に的を絞ったコーピング・ツールに対処することができ、対象のＧＩ健全性状況症状と関連する異なる精神健全性問題に対してさらに適合させることができる。例えば対象の鬱が最も顕著である場合、条件付き分岐モデルは、行動活性化演習、認知リフレーミング技法、才能実践及び強化演習及び／又は他の演習を出力して鬱症状を軽減する。追加又は別法として、対象の不安が最も顕著である場合、条件付き分岐モデルは、不安源と関連する露出ベース演習、不安に耐えるスキルの構築演習、グラウンディング運動及び／又は他の演習を出力して不安症状を軽減する。別法として、不安及び鬱のどちらも増大していない場合、条件付き分岐モデルは、制御可能なストレス因子対非制御可能なストレス因子に関して問題解決演習を出力し、また、他の演習を出力して問題解決問題を軽減する。条件付き分岐モデルは、対象が改善を希望している（例えば痛み管理に関連して、睡眠に関連して、遵守に関連して、通信に関連して、社会問題解決に関連して、再発防止に関連して、等々）症状に関連する入力（例えば症状重症度のランク付け）をさらに受け取り、次に、受け取った入力に基づいて、対象が希望する方法で症状を改善するように適合された追加認知スキルを介してユーザを導く。
図８Ｂは、不安特化経路に対する条件付き分岐モデルのアーキテクチャを示したものであり、モデルは、対象によって示される身体疾患症状の重症度に基づいて、対象の状態及び目標に適した基本的な行動スキルを介して対象を導く（例えばクライアント・デバイスで実行するアプリケーションを介して）。より詳細には、条件付き分岐モデルは、示された症状に基づいて、行動変更及び回避モジュールを付与のために選択し、このモジュールは、行動と気分／感情の間のリンクについて対象に情報を与え、回避行動をより健全な代替行動に置き換えるために、ＧＩ健全性状況症状に関連して、対象を回避行動の対処に関して積極的に指導する。顕著な不安症状を有する対象の場合、図８Ｂの条件付き分岐モデルは、不安源と関連する露出ベース鈍化演習、不安に耐えるスキルの構築演習、グラウンディング運動及び／又は他の演習を出力して不安症状を軽減する。図８Ｂの条件付き分岐モデルは、対象が改善を希望している睡眠及び／又は他の症状（例えば疲労、睡眠衛生学、心配、等々）に関連する入力（例えば症状重症度のランク付け）をさらに受け取り、次に、受け取った入力に基づいて、ユーザのＧＩ健全性状況に関連する睡眠症状を改善するように適合された追加認知スキル、問題解決演習及び行動変更演習を介してユーザを導く。
図８Ｃは、鬱特化経路に対する条件付き分岐モデルのアーキテクチャを示したものであり、モデルは、対象によって示される身体疾患症状の重症度に基づいて、対象の状態及び目標に適した基本的な行動スキルを介して対象を導く（例えばクライアント・デバイスで実行するアプリケーションを介して）。より詳細には、条件付き分岐モデルは、示された症状に基づいて、行動変更及び回避モジュールを付与のために選択し、このモジュールは、行動と気分／感情の間のリンクについて対象に情報を与え、回避行動をより健全な代替行動に置き換えるために、ＧＩ健全性状況症状に関連して、対象を回避行動の対処に関して積極的に指導する。顕著な鬱症状を有する対象の場合、図８Ｃの条件付き分岐モデルは、行動活性化演習、認知リフレーミング技法及び強化演習及び／又は他の演習を出力して鬱症状を軽減する。図８Ｃの条件付き分岐モデルは、対象が改善を希望している睡眠及び／又は他の症状（例えば疲労、睡眠衛生学、心配、等々）に関連する入力（例えば症状重症度のランク付け）をさらに受け取り、次に、受け取った入力に基づいて、ユーザのＧＩ健全性状況に関連する睡眠症状を改善するように適合された追加認知スキル、問題解決演習及び行動変更演習を介してユーザを導く。
図８Ｄは、不安及び鬱（例えば１１以上のＧＡＤ－７スコアを有する）をターゲットにした経路に対する条件付き分岐モデルのアーキテクチャを示したものであり、モデルは、対象の状態及び目標に適した基本的な行動スキルを介して対象を導く（例えばクライアント・デバイスで実行するアプリケーションを介して）。より詳細には、条件付き分岐モデルは、示された症状に基づいて、行動変更及び回避モジュールを付与のために選択し、このモジュールは、行動と気分／感情の間のリンクについて対象に情報を与え、回避行動をより健全な代替行動に置き換えるために、ＧＩ健全性状況症状に関連して、対象を回避行動の対処に関して積極的に指導する。顕著な不安症状を有する対象の場合、図８Ｄの条件付き分岐モデルは、不安源と関連する露出ベース鈍化演習、不安に耐えるスキルの構築演習、グラウンディング運動及び／又は他の演習を出力して不安症状を軽減する。また、モデルは、対象が痛み症状の問題を抱えているかどうかを同じく決定し、対象に痛み管理演習を提供する。また、モデルは、次に、ユーザが鬱の症状を示しているかどうか（例えばＰＨＱ－９スコアが１０を超えているかどうか、或いは１０未満であるかどうか）を引き続いて同じく決定し、引き続いて、症状重症度に基づいて他の症状（例えば睡眠、通信、投薬遵守）に関する鬱症状に対処する。
図８Ｅは、不安又は鬱に特有でない経路に対する条件付き分岐モデルのアーキテクチャを示したものであり、モデルは、対象によって示される身体疾患症状の重症度に基づいて、対象の状態及び目標に適した基本的な行動スキルを介して対象を導く（例えばクライアント・デバイスで実行するアプリケーションを介して）。より詳細には、条件付き分岐モデルは、示された症状に基づいて、行動変更及び回避モジュールを付与のために選択し、このモジュールは、行動と気分／感情の間のリンクについて対象に情報を与え、回避行動をより健全な代替行動に置き換えるために、ＧＩ健全性状況症状に関連して、対象を回避行動の対処に関して積極的に指導する。初期不安／鬱症状を有していない対象の場合、図８Ｅの条件付き分岐モデルは、制御可能なストレス因子対非制御可能なストレス因子に関して問題解決演習を出力し、また、他の演習を出力して問題解決問題を軽減する。図８Ｅの条件付き分岐モデルは、対象が改善を希望している睡眠及び／又は他の症状（例えば疲労、睡眠衛生学、心配、等々）に関連する入力（例えば症状重症度のランク付け）をさらに受け取り、次に、受け取った入力に基づいて、ユーザのＧＩ健全性状況に関連する睡眠症状を改善するように適合された追加認知スキル、問題解決演習及び行動変更演習を介してユーザを導く。
３．３ 方法－進展の監視
３．３ 方法－進展の監視
上で説明したシステム構成要素に関連して、オンライン・システムの実施例は、ネットワーク及びクライアント・デバイスと連携して、介入養生法の付与と同じ期間の間、対象と介入養生法のモジュールの間の対話のセット、及び対象の健全性状態の進展を監視することができる２４０。対話の監視は、対象の進展を維持し、或いは改善するために、健全性目標を達成する対象の進展に対する緊密な理解を提供し、また、介入コンテンツのさらなる個別化、個人化及び介入コンテンツの適切な時期における付与を提供するように機能する。監視は、ユーザ状態に対する介入をＪＩＴＡＩプロトコルに従って調整するアクションを取ることができるよう、準実時間又は実時間で実施されることが好ましい。しかしながら監視は、任意の適切な遅延を使用して実施することも可能である（例えば対象の状態の評価におけるより良好な精度の達成に関連して）。
監視は、介入養生法の対話型介入を使用して付与される調査構成要素を使用して実施することができ、ユーザは促され、また、対象による、進展状態を示す自己報告データの提供を許容する対話型要素が提供される。監視は、追加又は別法として、他のデータ・ストリームの処理を使用して実施することも可能であり、データ・ストリームは、アプリケーション又はデバイス使用メトリクス、ソーシャル・ネットワーク化アプリケーション及び通信アプリケーションの使用から引き出されるソーシャル・ネットワーク化行動、センサ誘導データ及び／又は他のデータと関連している。したがって監視は、任意の頻度及び／又は任意の立ち入りレベルで生じ得る。
変形形態では、ブロック２４０は、症状重症度予測、対象状態の予測、目標を達成する対象の予測された成功の指示、及び／又は他の予測のうちの１つ又は複数の指示を出力する予測モデルを使用してデータ（例えば実時間データ、非実時間データ、動的データ、静的データ）を処理することができ、訓練データのセットを使用した予測モデルの訓練については、以下の第３．５節で説明される。
変形形態では、対象の生態学的瞬時評価を使用して監視することができる。追加又は別法として、変形形態では、クライアント・デバイス使用パラメータを使用して監視することも可能である。クライアント・デバイス使用パラメータの実例は、アプリケーション切換えの頻度、個々のアプリケーション・ログインとの関連で費やした時間の継続期間、スクリーン時間パラメータ、対象のクライアント・デバイス上で実行する異なるアプリケーション及び／又はアプリケーションのタイプ（例えばソーシャル・ネットワーク化関連、創造関連、ユーティリティ関連、旅行関連、アクティビティ関連、等々）と関連するデータ使用、アプリケーション使用の日時、デバイス使用の場所、及び他のクライアント・デバイス使用パラメータを含むことができる。
追加又は別法として、変形形態では、システムは、介入及びプログラム態様を監視し、且つ、修正するために、対象の音声データ及び／又は文章通信データを処理することができる。音声データの実例は、音声処理モデルを使用して感情状態を引き出すことができる音声サンプリング・データを含むことができる。関連する方法で、クライアント・デバイスの文章データ（例えば通信アプリケーションからの、ソーシャル・ネットワーク化アプリケーションからの）の自然言語処理を使用して、対象の行動ための文脈を提供し、及び／又は対象の感情状態又は認知状態を評価することができる。
追加又は別法として、変形形態では、電子健全性記録データを使用して監視することができる。例えば対象が医療ケアを受ける場合、オンライン・システムは、対象が受けたケアのタイプに関する情報を提供する通知を受け取り、且つ、このデータを使用して対象の状態を監視するように構成することができる。
追加又は別法として、システムは、クライアント・デバイスの他のセンサ、対象の環境中のデバイスからのデータを処理するためのアーキテクチャを含むことができ、及び／又は着用可能計算デバイス（上記第２節で説明した）を使用して監視することも可能である。このようなデバイス・データは、アクティビティ・データ、位置データ、運動データ、生物測定学データ、及び／又は対象の健全性状況に関連する行動に対する文脈を提供するように構成された他のデータを含むことができる。一実例では、クライアント・デバイスのセンサの運動からの運動データは、ユーザが座っていること、また、介入養生法の構成要素を使用して対処することができる症状を経験している可能性があることを示すことができる。別の実例では、デバイス使用データは、対象が固定位置で（例えばＧＰＳデータから）、うつむきの姿勢で（例えばモーション・チップ・データから）特定のデバイス（例えば対象の近傍のタブレット・デバイスであって、それを使用するために対象の広範囲にわたる運動を必要としない）を使用していること、また、介入養生法の構成要素を使用して対処することができるＧＩ健全性状況症状を経験している可能性があることを示すことができる。
したがって対象のニーズに適切に合致するために、患者状態の能動監視を使用して介入養生法モジュールの付与を調整することができる。しかしながら、他のデータ及びデータの組合せを使用して監視することも可能である。
３．４ 方法－正のフィードバック・ループ及び関わりの強化
３．４ 方法－正のフィードバック・ループ及び関わりの強化
上で説明したシステム構成要素に関連して、オンライン・システムの実施例は、ネットワーク及びクライアント・デバイスと連携して、対話のセット及び健全性状態の進展のうちの少なくとも１つに応答して、ＧＩ健全性状況に関して対象の健全性及び健康性を改善するように構成されたアクションを実施する２５０。ブロック２５０は、対象のニーズに対して付与されるコンテンツの個別化、個人化（またはパーソナル化）を適応方式で改善するために、介入養生法のさらなる個別化を提供するように機能する。また、ブロック２５０は、提供される処置の有効性を改善し、また、自己の目標を達成する対象の成功を確実にするために、対象と介入養生法の間の関わりを強化するように機能することもできる。
実施例では、ブロック２５０に従って実施されるアクションは、提供される介入モジュールの順序及び／又は提供される介入モジュールのコンテンツを調整することであって、介入タイプ及びコンテンツについては上で説明されている、調整すること、例えばユーザ／対象／患者に関する新しい情報が生成される毎に記録に書込み、或いは記録を修正することにより、電子健全性記録（ＥＨＲ）、個人健全性記録（ＰＨＲ：ｐｅｒｓｏｎａｌ ｈｅａｌｔｈ ｒｅｃｏｒｄｓ）及び／又は公開医療記録を更新すること、例えば医師の手引き又は処置推奨の下で、介入養生法の標準コンテンツを超えた補助介入（例えば催眠療法、身体運動、投薬、サプリメント、等々）の準備を提供すること、及び／又はこのような準備を容易にすること、行動又は健全性状態の変化に関する通知を生成し、及び／又は対象に提供すること、行動又は健全性状態の変化に関する通知を生成し、及び／又は対象に関連する実体（例えば親類、対象の許可を有する知人、医療提供者、等々）に提供すること、及び／又は任意の他の適切なアクションのうちの１つ又は複数を含むことができる。
実施例では、ブロック２５０は、追加又は別法として、介入養生法のコンテンツとの対話に関して対象の関わりを強化するための機能性を含むことができる。
変形形態では、関わりを強化するため、及び最適学習のための特徴は、自己監視及び症状追跡のための文章ベースの機能性を含むことができ、システムは、対話型タスクの準備との実時間文章対話を処理することができ、これは患者応答の可能性を増す。より詳細には、対象によって自己報告される特定の説明を介入養生法の後続する部分に使用し、それにより介入の個別化または個人化を強化して関わりを駆動することができる。追加又は別法として、関わりを強化するため、及び最適学習のための特徴は、医療家／医療提供者を模倣する特徴、又は社会的グループ対話（例えば患者証明書、臨床医家ビデオ・コンテンツ、等々）を含むことができる。追加又は別法として、関わりを強化するため、及び最適学習のための特徴は、介入養生法のコンテンツと対話するように対象に通知し、また、健全性状態を改善するための適切なスキルを推奨するトリガとして、対象の特定の現在の問題（例えばブロック２４０からの）及び／又は対象が直面している課題をリンクする特徴を含むことができる。
追加又は別法として、変形形態では、関わりは、鬱、不安、痛み及び／又は他の症状を緩和するための人工現実感ツール（例えば拡張現実感プラットフォーム、仮想現実感プラットフォーム）、対象との対話を駆動するための人工知能ベース指導要素、タスク管理、クライアント・デバイス上で実行する介入養生法関連アプリケーション内のゲーミフィケーション要素に関連して対象を補助するためのスマート・アシスタント（例えばＡｌｅｘａ（商標）、Ｓｉｒｉ（商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（商標）Ａｓｓｉｓｔａｎｔ、等々）、他のデバイス（例えば様々な症状に関連した便通試料追跡のトリガを促進するための、フラッシング及び他のサブシステムを制御するボタンなどの対話要素を有するスマート・トイレット・デバイス）のゲーミフィケーション要素、介入養生法モジュールと連携して、関わり方式で直感を提供するスマート・ピル・デバイス及び／又は投薬分配デバイス、介入養生法コンテンツを対象に提供するための強化日程の調整（例えば報酬感応性、正の強化、負の強化、等々に関連して）、及び関わりを強化するための他の要素のうちの１つ又は複数を使用して促進することができる。
上で言及したように、個別化または個人化のため、及び関わりを促進するための特徴は、ブロック２４０に従って対象を監視する前、及び／又は監視した後に、介入養生法のモジュール内で付与することができる。
３．５ 方法－追加態様、強化及び予測モデル
３．５ 方法－追加態様、強化及び予測モデル
上で言及したように、方法２００は、対象による、介入養生法と関連するアクティビティの実施を検出するためのステップ、ユーザの介入養生法の実施又は介入養生法との関わりを強化するステップ、介入養生法の実施又は介入養生法との関わりの望ましくないレベルを決定するステップ、及び介入との改善された関わりを駆動するステップをさらに含むことができる。例えば介入養生法の様々なアクティビティに関連して、方法２００は、アクティビティの実施又は非実施を検出する（例えばアプリケーションの関わりに基づいて、アクティビティのセンサ検出測度に基づいて、等々）ための機能性を含むことができる。対象が介入養生法のアクティビティを適切に実施している場合、方法２００は、様々な報酬（例えば休憩、金銭価値の報酬、等々）を準備することによって実施を強化するための機能性を含むことができる。対象がアクティビティを適切に実施していない場合、方法２００は、非実施の理由（例えば非関わりコンテンツ、対象の生活と関連する外部要因、等々）を決定し、コンテンツの付与を調整し、修正された介入を提供し、及び／又は相応じて強化日程を調整するための機能性を含むことができる。
さらに、上で示したように、方法２００は、成果が成功する機会を改善するために、介入養生法が進行している間、対象の状態を予測するための予測モデルを開発し、且つ、訓練するための機能性を含むことができる。したがって方法２００は、対象に付与するための介入養生法の適切なモジュールの予測及び／又は選択を改善するために、上で説明した様々なデータ源からの訓練データセットを集合し、１つ又は複数のタイプのモデル・アーキテクチャを使用して訓練データセットを処理するための機能性を含むことができる。方法２００と関連するモデルは、上で説明した計算システムのアーキテクチャ内で定義することができ、また、データ及び／又は機械学習の統計的解析のための要素を含む。
モデルの訓練に関してより詳細には、方法は、ある形態のＧＩ状況を示すユーザのセットからの生理学的データ、行動データ、環境ストレス・データ、感情データ及び認知データを含む集合体データセットに第１のセットの変換を適用すると、組合せデータセットを生成するステップ４０１（例えばデータが上記ステップ２０１に関連して説明したデータに類似している場合）、ユーザのセットに適用されるＣＢＴ構成要素のサブセットと関連する処置成果ラベル（例えば個々の処置構成要素の効能を記述している定量的ラベル又は定性的ラベル）を含む処置データセットを収集するステップ４０２、上記組合せデータセット及び処置データセットを含む第１の訓練データセットを生成するステップ４０３、及び第１の訓練データセットを使用してモデルを訓練するステップ４０４を含むことができる。したがってモデルは、ユーザの生理学的データ、行動データ、環境ストレス・データ、感情データ及び認知データのうちの少なくとも１つと関連するデータ・オブジェクトを受け取り、また、効能インジケータでタグ付けされた処置副構成要素の選択を含む出力のセットを戻すために構造化し、且つ、最終的に強化することができる。
統計的解析及び／又は機械学習アルゴリズムは、教師あり学習（例えば逆方伝搬ニューラル・ネットワークを使用した）、教師なし学習（例えばＫ平均クラスタリング）、半教師あり学習、強化学習（例えばＱ学習アルゴリズムを使用した、時間差学習（temporal difference learning）を使用した、等々）、及び任意の他の適切な学習スタイルのうちの任意の１つ又は複数を含む学習スタイルによって特徴付けることができる。
さらに、任意のアルゴリズムが、回帰アルゴリズム(a regression algorithm)、インスタンス・ベースの方法(an instance-based method)（例えばｋ近傍(k-nearest neighbor)、学習ベクトル量子化(learning vector quantization)、自己組織化写像(self-organizing map)、等々）、正則化方法(a regularization method)、決定ツリー学習方法(a decision tree learning method)（例えば分類及び回帰ツリー(classification and regression tree)、カイ二乗手法(chi-squared approach)、ランダム・フォレスト手法(random forest approach)、多変量適応手法(multivariate adaptive approach)、勾配ブースティング・マシン手法(gradient boosting machine approach)、等々）、ベイズ方法(a Bayesian method)（例えばナイーブ・ベイズ(naive Bayes)、ベイジアン・ビリーフ・ネットワーク(Bayesian belief network)、等々）、カーネル方法(a kernel method)（例えばサポート・ベクター・マシン(a support vector machine)、線形識別解析(a linear discriminate analysis)、等々）、クラスタリング方法(a clustering method)（例えばｋ平均クラスタリング(k-means clustering)）、関連規則学習アルゴリズム(an associated rule learning algorithm)（例えばアプリオリ・アルゴリズム(an Apriori algorithm)）、人工ニューラル・ネットワーク・モデル（例えば逆伝搬方法(a back-propagation method)、ホップフィールド・ネットワーク方法(a Hopfield network method)、学習ベクトル量子化方法(a learning vector quantization method)、等々）、深層学習アルゴリズム（例えばボルツマン・マシン(a Boltzmann machine)、畳込みネットワーク方法(a convolution network method)、スタック化オートエンコーダ方法(a stacked auto-encoder method)、等々）、次元削減方法(a dimensionality reduction method)（例えば主要構成要素解析(principal component analysis)、部分的最小二乗回帰(partial least squares regression)、等々）、アンサンブル方法(an ensemble method)（例えばブースティング(boosting)、ブート・ストラップ集約(boot strapped aggregation)、勾配ブースティング・マシン手法(gradient boosting machine approach)、等々）、及び任意の適切な形態のアルゴリズムのうちの任意の１つ又は複数を実施することができる。
４． 結論
４． 結論
図は、好ましい実施例、実例構成及びそれらの変形形態によるシステム、方法及びコンピュータ・プログラム製品の可能な実施態様のアーキテクチャ、機能性及び動作を示している。この点に関して、フローチャート又はブロック図の個々のブロックは、特定の論理機能を実施するための１つ又は複数の実行可能命令を含むモジュール、セグメント又はコード部分を表すことができる。いくつかの代替実施態様では、ブロックの中で言及されている機能は、図の中で言及されている順序以外の順序で生じ得ることに同じく留意されたい。例えば連続して示されている２つのブロックは、実際、実質的に同時に実行することができ、或いはこれらのブロックは、時によっては、含まれている機能性に応じて逆の順序で実行することも可能である。また、ブロック図及び／又はフローチャート図の個々のブロック、及びブロック図及び／又はフローチャート図のブロックの組合せは、規定された機能又は行為を実施する専用ハードウェア・ベース・システム、又は専用ハードウェアとコンピュータ命令の組合せによって実施することができることに同じく留意されよう。
以上の詳細な説明から、また、図及び特許請求の範囲から当業者が認識することになるように、以下の特許請求の範囲に定義されている本発明の範囲を逸脱することなく、本発明の好ましい実施例に修正及び変更を加えることができる。
Claims (20)
- デバイスとユーザの間のインタフェースを確立するステップと、
前記ユーザの胃腸（ＧＩ）状況に関連する信号のセットを前記インタフェースから受け取るステップであって、前記信号のセットが前記ユーザの生理学的データ、行動データ、環境ストレス・データ、感情データ及び認知データを符号化する、ステップと、
モデルを使用して前記信号のセットを処理すると、前記ＧＩ状況の特徴付けを決定するステップと、
前記特徴付けに基づいて、構成要素のセットを備える処置の内容を調節するステップであって、前記構成要素のセットが、前記ユーザの状態を改善するための認知行動療法（ＣＢＴ）構成要素のサブセットを備える、調節するステップと、
前記ユーザに対してパーソナルな処置を施すステップと
を含む方法。 - 前記信号のセット中に捕捉された生理学的データが、症状重症度でタグ付けされた前記ユーザの痛み特性、消化特性及び排便特性を含む、請求項１に記載の方法。
- 前記信号のセット中に捕捉された行動データが、前記ユーザの移動デバイスの通信サブシステムから引き出された前記ユーザの社会的行動特性を含む、請求項２に記載の方法。
- 前記信号のセット中に捕捉された前記ユーザの認知データが、前記ユーザの行動、不安特性、鬱特性及び感情特性と関連する思考パターンを含む、請求項３に記載の方法。
- 前記特徴付けを決定するステップが、前記ユーザに特有の行動のセット、前記ユーザに特有の思考のセット、前記ユーザに特有の生理学的症状のセット、前記ユーザに特有の感情のセット及び前記ユーザに特有の環境トリガの間の流れのネットワークを伴うマッピングを戻すステップを含み、戻される出力は、前記ネットワークの流れを崩壊させて、前記ユーザの症状の低下に寄与するように構成される、請求項４に記載の方法。
- ある形態の前記ＧＩ状況を示すユーザのセットからの生理学的データ、行動データ、環境ストレス・データ、感情データ及び認知データを含む集合体データセットに第１のセットの変換を適用すると、組合せデータセットを生成するステップと、
前記ユーザのセットに適用されたＣＢＴ構成要素の前記サブセットと関連する処置成果ラベルを含む処置データセットを収集するステップと、
前記組合せデータセット及び前記処置データセットを含む第１の訓練データセットを生成するステップと、
前記第１の訓練データセットを使用して前記モデルを訓練するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。 - 前記モデルが、前記ユーザの生理学的データ、行動データ、環境ストレス・データ、感情データ及び認知データのうちの少なくとも１つと関連するデータ・オブジェクトを受け取り、また、効能インジケータでタグ付けされた処置副構成要素の選択を含む出力のセットを戻すためのアーキテクチャを含み、前記方法が、前記モデルによって戻された前記選択に基づいて前記処置の内容を調節するステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。
- ＣＢＴ構成要素の前記サブセットが、前記ＧＩ状況を有するユーザの腸及び神経学的アクティビティを、痛み管理療法、社会的行動訓練、認知柔軟性演習及び行動レパートリー変更を介して調整するための材料と共に、前記ユーザのクライアント・デバイスを介して付与される処方箋デジタル療法（ＰＤＴ）を含む、請求項１に記載の方法。
- 前記処置が、抗生物質、抗鬱剤、鎮痙薬、５－ヒドロキシトリプタミン４アゴニスト、緩下剤、下痢止め投薬、プロバイオティク及び選択的Ｃ－２塩化物チャネル・アクチベータのうちの少なくとも１つを含む非ＣＢＴ構成要素のサブセットをさらに備える、請求項８に記載の方法。
- 前記処置の内容を調節するステップが、戻された前記モデルの出力に基づいて、前記ユーザに提供される非ＣＢＴ構成要素の前記サブセットの量に対して前記ＰＤＴの量を調整するステップを含む、請求項９に記載の方法。
- 前記処置を提供するステップが、前記ユーザの痛み症状の変化の監視と連携して、前記ユーザの環境における環境制御デバイスの活性化を調整するための命令を生成するステップであって、それにより前記ユーザの前記ＧＩ状況に関連する痛み強度及び継続期間の調整をもたらす、ステップを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記環境制御デバイスが、前記ユーザの前記環境における、音響出力、熱パラメータ調整、視覚的に観察される出力、触覚出力及び光出力のうちの少なくとも１つのための動作モードを備える、請求項１１に記載の方法。
- 前記処置を提供するステップが、前記ユーザの生理学的症状の変化の監視と連携して、前記ユーザと関連する実体に伝送するためのスクリプト通信を生成するステップであって、それにより前記ＧＩ状況に起因する、前記ユーザを伴う有害な社会的対話を防止する、ステップを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記インタフェースを介して、前記ユーザの動機付け及び強化状況依存性並びに行動を特徴付けている報酬感応性データセットを受け取るステップ、及び前記モデルを使用して前記報酬感応性データセットを処理すると、前記処置の態様を調節するステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
- ユーザとのインタフェースを提供する入力デバイスと、
前記入力デバイスと通信し、命令が記憶されている非一時的コンピュータ可読媒体を備える、処理サブシステムと、
を備えるシステムであって、前記命令は、前記処理サブシステムによって実行されると、
前記ユーザの胃腸（ＧＩ）状況に関連する信号のセットを前記インタフェースから受け取るステップであって、前記信号のセットが前記ユーザの生理学的データ、行動データ、環境ストレス・データ、感情データ及び認知データを符号化する、ステップ、
モデルを使用して前記信号のセットを処理すると、前記ＧＩ状況の特徴付けを決定するステップ、
前記特徴付けに基づいて、構成要素のセットを備える処置の内容を調節するステップであって、前記構成要素のセットが、前記ユーザの状態を改善するための認知行動療法（ＣＢＴ）構成要素のサブセットを備える、調節するステップ、及び
前記ユーザに対して前記処置を施すステップ
のうちの１つ又は複数を実施する、システム。 - 前記ユーザに対して前記処置を施すための動作モードを備える出力デバイスをさらに備える、請求項１５に記載のシステム。
- 前記出力デバイス及び前記処置のうちの少なくとも１つが、前記ユーザの前記ＧＩ状況が診断されると利用することができる処方箋療法として前記ユーザに提供される、請求項１６に記載のシステム。
- 前記出力デバイスが前記ユーザの環境における環境制御デバイスを備え、前記処理サブシステムが、前記ユーザの痛み症状の変化の監視と連携して前記動作モードを調整するための命令をさらに含み、それにより前記ユーザの前記ＧＩ状況に関連する痛み強度及び継続期間の調整をもたらし、前記動作モードが、前記環境における、音響出力、熱パラメータ調整、視覚的に観察される出力、触覚出力及び光出力のうちの少なくとも１つを提供する、請求項１７に記載のシステム。
- 前記出力デバイスが、前記ユーザと、前記ユーザに関連する実体との間で通信を伝送するためのアーキテクチャを備える通信デバイスを備え、前記処理サブシステムが、前記ユーザの生理学的症状の変化の監視と連携して、前記ユーザに関連する実体に伝送するためのスクリプト通信を生成するための命令をさらに含む、請求項１７に記載のシステム。
- 前記入力デバイスが、前記ユーザと通信し、また、前記ＧＩ状況を有する前記ユーザから生理学的データを生成するように構成された生物測定学センサのセットを備える、請求項１５に記載のシステム。
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