JP2023099132A - コンピュータ実装システム、及びそれを用いた方法、並びにコンピュータ可読媒体 - Google Patents

コンピュータ実装システム、及びそれを用いた方法、並びにコンピュータ可読媒体 Download PDF

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Abstract

Figure 2023099132000001
【課題】コンピュータ実装システムを提供する。
【解決手段】コンピュータ実装システム１０は、ユーザが治療計画を実行する間にユーザによって操作される、少なくともセンサを含む治療装置７０と、治療装置を使って治療計画を実行するユーザに好適なもので、ユーザの、少なくとも特性と、治療装置を使っている間に好適な測定情報と、治療装置の少なくとも１つの特性と、治療計画の少なくとも態様とを含む治療データを受信し、治療データを用いて治療情報を生成し、医療提供者のアシスタントインターフェース９４に治療情報を送り、医療提供者のアシスタントインターフェースで、治療情報に基づいて治療計画入力を受信するサーバと通信し、少なくとも治療計画の態様への修正を含む治療計画入力を受信し、治療計画の少なくとも態様に修正させる患者インターフェース５０と、を有する。
【選択図】図１

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０２０年７月６日に出願された、「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｕｓｉｎｇ Ｓｅｎｓｏｒ Ｄａｔａ ｆｒｏｍ Ｒｅｈａｂｉｌｉｔａｔｉｏｎ ｏｒ Ｅｘｅｒｃｉｓｅ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｔｏ Ｔｒｅａｔ Ｐａｔｉｅｎｔｓ ｖｉａ Ｔｅｌｅｍｅｄｉｃｉｎｅ」と題された米国仮特許出願第６３／０４８，４５６号の優先権及び利益を主張し、かつ２０１９年１０月３日に出願された、「Ｔｅｌｅｍｅｄｉｃｉｎｅ ｆｏｒ Ｏｒｔｈｏｐｅｄｉｃ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ」と題する米国仮特許出願第６２／９１０，２３２号の優先権及び利益を主張する、２０２０年９月１５日に出願された、「Ｔｅｌｅｍｅｄｉｃｉｎｅ ｆｏｒ Ｏｒｔｈｏｐｅｄｉｃ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ」と題する米国特許出願第１７／０２１，８９５号の優先権及び利益を主張する継続特許出願である、２０２１年１月１２日に出願された、「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｕｓｉｎｇ Ｓｅｎｓｏｒ Ｄａｔａ ｆｒｏｍ Ｒｅｈａｂｉｌｉｔａｔｉｏｎ ｏｒ Ｅｘｅｒｃｉｓｅ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｔｏ Ｔｒｅａｔ Ｐａｔｉｅｎｔｓ ｖｉａ Ｔｅｌｅｍｅｄｉｃｉｎｅ」と題された米国特許出願第１７／１４７，４２８号の優先権及び利益を主張するものであり、それらの開示全体は、参照により本明細書に組み込まれる。
本出願は、２０２０年４月２３日に出願された、「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇ ａｎｄ Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｉｎｇ Ｏｐｔｉｍａｌ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ Ｐｌａｎｓ ｉｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｔｅｌｅｍｅｄｉｃａｌ ｏｒ Ｏｔｈｅｒ Ｃｏｎｔｅｘｔｓ」と題する米国特許出願第１６／８５６，９８５号の優先権及び利益を主張するものであり、その開示全体は、参照により本明細書に組み込まれる。
本出願は、２０２０年１０月７日に出願された、「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ Ｕｓｉｎｇ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｔｏ Ｍｏｎｉｔｏｒ Ｕｓｅｒ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ Ｄｕｒｉｎｇ ａ Ｔｅｌｅｍｅｄｉｃｉｎｅ Ｓｅｓｓｉｏｎ」と題する米国仮特許出願第６３／０８８，６５７号の優先権及び利益を主張し、かつ２０１９年１０月３日に出願された、「Ｔｅｌｅｍｅｄｉｃｉｎｅ ｆｏｒ Ｏｒｔｈｏｐｅｄｉｃ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ」と題する米国仮特許出願第６２／９１０，２３２号の優先権及び利益を主張する、２０２０年９月１５日に出願された、「Ｔｅｌｅｍｅｄｉｃｉｎｅ ｆｏｒ Ｏｒｔｈｏｐｅｄｉｃ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ」と題する米国特許出願第１７／０２１，８９５号の優先権及び利益を主張する一部継続特許出願である、２０２１年１月１２日に出願された、「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ Ｕｓｉｎｇ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｔｏ Ｍｏｎｉｔｏｒ Ｕｓｅｒ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ Ｄｕｒｉｎｇ ａ Ｔｅｌｅｍｅｄｉｃｉｎｅ Ｓｅｓｓｉｏｎ」と題する米国特許出願第１７／１４７，４３９号の優先権及び利益を主張するものであり、それらの開示全体は、参照により本明細書に組み込まれる。
本出願は、２０２０年１０月２３日に出願された、「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｕｓｉｎｇ Ｖｉｒｔｕａｌ Ａｖａｔａｒｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌｓ Ｄｕｒｉｎｇ Ｅｘｅｒｃｉｓｅ Ｓｅｓｓｉｏｎｓ」と題する米国仮特許出願第６３／１０４，７１６号の優先権及び利益を主張し、かつ２０１９年１０月３日に出願された、「Ｔｅｌｅｍｅｄｉｃｉｎｅ ｆｏｒ Ｏｒｔｈｏｐｅｄｉｃ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ」と題する米国仮特許出願第６２／９１０，２３２号の優先権及び利益を主張する、２０２０年９月１５日に出願された、「Ｔｅｌｅｍｅｄｉｃｉｎｅ ｆｏｒ Ｏｒｔｈｏｐｅｄｉｃ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ」と題する米国特許出願第１７／０２１，８９５号の優先権及び利益を主張する一部継続特許出願である、２０１２年１月１２日に出願された、「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｕｓｉｎｇ Ｖｉｒｔｕａｌ Ａｖａｔａｒｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌｓ Ｄｕｒｉｎｇ Ｅｘｅｒｃｉｓｅ Ｓｅｓｓｉｏｎｓ」と題する米国特許出願第１７／１４７，２１１号の優先権及び利益を主張するものであり、それらの開示全体は、参照により本明細書に組み込まれる。
遠隔医療支援、又はテレメディシンは、患者が身体の一部についてのリハビリテーションレジメンの様々な態様を実施することを支援することができる。患者は、音声通信及び／又は音声ビジュアル通信を介して遠隔医療支援を受信するために、アシスタントインターフェースと通信する患者インターフェースを使用することができる。
本発明のコンピュータ実装システムは、
ユーザが治療計画を実行する間に前記ユーザによって操作されるように備えられ、少なくとも１つのペダルを含んでいる電気機械式機械と、
前記電気機械式機械を使って前記治療計画を実行する前記ユーザに好適なもので、前記ユーザの少なくとも１つの特性と、前記ユーザが前記電気機械式機械を使っている間に前記ユーザに好適な測定情報と、前記電気機械式機械の少なくとも１つの特性と、前記治療計画の少なくとも１つの態様とを含む治療データを受信させ、前記治療データを用いて治療情報を生成させ、医療提供者のコンピューティングデバイスに前記治療情報を送らせ、前記医療提供者の前記コンピューティングデバイスで、前記治療情報に基づいて治療計画入力を受信するように備えたインターフェイスと通信させ、少なくとも１つの前記治療計画の態様への修正を含む前記治療計画入力の受信によって、前記治療計画の少なくとも１つの態様に修正させるように備えられた、前記ユーザのコンピューティングデバイスと
を有することを特徴とする。
このコンピュータ実装システムは、前記ユーザの前記コンピューティングデバイスが、前記ユーザが前記電気機械的機械を使っている間に、少なくとも１つの前記治療計画の修正した態様に基づいてさらに前記電気械的機械を制御するように設けられているというものであってもよい。
このコンピュータ実装システムは、前記ユーザの前記コンピューティングデバイスが、前記ユーザが遠隔治療セッション中に前記電気機械的機械を使っている間に、少なくとも１つの前記治療計画の修正した態様に基づいて、さらに前記電気機械的機械を制御するように設けられているというものであってもよい。
このコンピュータ実装システムは、前記測定情報が、前記ユーザのバイタルサイン、前記ユーザの呼吸数、前記ユーザの心拍数、前記ユーザの体温、及び前記ユーザの血圧のうちの少なくとも１つを含んでいるというものであってもよい。
このコンピュータ実装システムは、少なくとも幾つかの前記治療データが、前記電気機械的機械と関連するセンサからの少なくとも幾つかのセンサデータに対応しているというものであってもよい。
このコンピュータ実装システムは、少なくとも幾つかの前記治療データが、前記ユーザが前記電気機械的機械を使用している間に前記ユーザによって装着されているウェアラブルデバイスに関連づけられているセンサからの少なくとも幾つかのセンサデータに対応しているというものであってもよい。
本発明の方法は、電気機械式機械を使って治療計画を実行するユーザに好適なもので、前記ユーザの少なくとも１つの特性と、前記ユーザが前記電気機械式機械を使っている間に前記ユーザに好適な測定情報と、前記電気機械式機械の少なくとも１つの特性と、前記治療計画の少なくとも１つの態様とを含む治療データを受信し；
前記治療データを用いて治療情報を生成し；
医療提供者のコンピューティングデバイスに前記治療情報を送り；
前記医療提供者の前記コンピューティングデバイスで、前記治療情報に基づいて治療計画入力を受信するように備えたインターフェイスと通信し；及び
少なくとも１つの前記治療計画の態様への修正を含む前記治療計画入力の受信によって、前記治療計画の少なくとも１つの態様に修正する
というものである。
この方法は、さらに、前記治療計画の少なくとも１つの修正した態様に基づいて、前記ユーザが前記電気機械的機械を使用する間、前記電気機械的機械を制御するというものであってもよい。
この方法は、さらに、前記ユーザが遠隔治療セッション中に前記電気機械的機械を使用している間に、前記治療計画の修正した少なくとも１つと他との態様に基づいて、前記電気機械的機械を制御するというものであってもよい。
この方法は、前記測定情報が、前記ユーザのバイタルサイン、前記ユーザの呼吸数、前記ユーザの心拍数、前記ユーザの体温、及び前記ユーザの血圧のうちの少なくとも１つを含んでいるというものであってもよい。
この方法は、少なくとも幾つかの前記治療データが、前記電気機械的機械と関連するセンサからの少なくとも幾つかのセンサデータに対応しているというものであってもよい。
この方法は、少なくとも幾つかの前記治療データが、前記ユーザが前記電気機械的機械を使用している間に前記ユーザによって装着されているウェアラブルデバイスに関連づけられているセンサからの少なくとも幾つかのセンサデータに対応しているというものであってもよい。
この方法は、前記ユーザが前記電気機械的機械を使用して前記治療計画を実施する間に、さらに前記ユーザに適した後続の治療データを受信するというものであってもよい。
この方法は、前記治療計画の少なくとも１つの修正した態様の少なくとも１つの更なる修正を含み前記治療データと前記後続の治療データとの少なくとも１つに基づく後続の治療計画入力の受信に応じて、少なくとも１つの修正した前記治療計画の態様をさらに修正するというものであってもよい。
本発明のコンピュータ可読媒体は、
命令を記憶している有形の非一時的コンピュータ可読媒体であって、実行するのに、処理デバイスに、
電気機械式機械を使って治療計画を実行するユーザに好適なもので、前記ユーザの少なくとも１つの特性と、前記ユーザが前記電気機械式機械を使っている間に前記ユーザに好適な測定情報と、前記電気機械式機械の少なくとも１つの特性と、前記治療計画の少なくとも１つの態様とを含む治療データを受信させ；
前記治療データを用いて治療情報を生成させ；
医療提供者のコンピューティングデバイスに前記治療情報を送らせ；
前記医療提供者の前記コンピューティングデバイスで、前記治療情報に基づいて治療計画入力を受信するように備えたインターフェイスと通信させ；及び
少なくとも１つの前記治療計画の態様への修正を含む前記治療計画入力の受信によって、前記治療計画の少なくとも１つの態様に修正させる
というものである。
このコンピュータ可読媒体は、前記処理デバイスが、前記ユーザが前記電気機械的機械を使用している間に、少なくとも修正された１つの前記治療計画の修正した態様に基づいて、さらに前記電気機械的機械を制御するように備えられているというものであってもよい。
このコンピュータ可読媒体は、前記処理デバイスが、前記ユーザが遠隔治療セッション中に前記ユーザが前記電気機械的機械を使用している間に、少なくとも１つの前記治療計画の修正した態様に基づいて、さらに前記電気機械的機械を制御するように設けられているというものであってもよい。
このコンピュータ可読媒体は、前記測定情報が、前記ユーザのバイタルサイン、前記ユーザの呼吸数、前記ユーザの心拍数、前記ユーザの体温、及び前記ユーザの血圧のうちの少なくとも１つを含んでいるというものであってもよい。
このコンピュータ可読媒体は、少なくとも幾つかの前記治療データが、前記電気機械的機械と関連するセンサからの少なくとも幾つかのセンサデータに対応しているというものであってもよい。
このコンピュータ可読媒体は、少なくとも幾つかの前記治療データが、前記ユーザが前記電気機械的機械を使用している間に前記ユーザによって装着されているウェアラブルデバイスに関連づけられているセンサからの少なくとも幾つかのセンサデータに対応しているというものであってもよい。
より具体的には、開示される実施形態の態様は、治療デバイスを使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信することを含む方法を含む。治療データは、ユーザの特性、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザに関する測定情報、治療デバイスの特性、及び治療計画、のうちの少なくとも１つを含む。この方法はまた、治療データを使用して治療情報を生成することと、医療提供者のコンピューティングデバイスにおけるアクセスのために、関連付けられたメモリに治療情報を書き込むことと、を含む。この方法はまた、医療提供者のコンピューティングデバイスにおいてインターフェースと通信することであって、インターフェースは、治療計画入力を受信するように構成されている、通信することと、治療計画の少なくとも１つの修正を含む治療計画入力を受信することに応答して、治療計画を修正することと、を含む。
開示された実施形態の態様は、運動セッションを実施する間に患者によって操作されるように構成された治療装置と、仮想アバターを受信するように構成された患者インターフェースと、を含むコンピュータ実装システムを含む。患者インターフェースは、仮想アバターを提示するように構成された出力デバイスを備える。仮想アバターは、治療装置の仮想表現を使用して、運動セッションを通して患者を誘導する。仮想アバターは、医療従事者に関連付けられている。コンピュータ実装システムは、患者の仮想アバターを患者インターフェースに提供することと、患者インターフェースからトリガイベントに関するメッセージを受信することであって、メッセージは、トリガイベントの重度レベルを含む、受信することと、トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えているかどうかを判定することと、トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていると判定することに応答して、患者インターフェース上で、仮想アバターの提示を医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示と置き換えることと、を行うように構成されたサーバコンピューティングデバイスを含む。
開示される実施形態の態様は、人工知能エンジンによって、治療装置とともに使用する最適な治療計画を提供するための方法を含む。この方法は、データソースから、治療装置を使用して特定の特性を有する人々の特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報を受信することであって、臨床情報は、第１のデータ形式を有する、受信することと、臨床情報の一部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することと、医療記述言語によって記述された臨床情報の部分、及び患者に関する複数の特性に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を決定することと、医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することと、を含む。
開示される実施形態の態様は、人工知能エンジンによって、治療装置とともに使用する最適な治療計画を提供するための方法を含む。この方法は、データソースから、治療装置を使用して特定の特性を有する人々の特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報を受信することであって、臨床情報は、第１のデータ形式を有する、受信することと、臨床情報の一部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することと、医療記述言語によって記述された臨床情報の部分、及び患者に関する複数の特性に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を決定することと、医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することと、を含む。
開示される実施形態の別の態様は、処理デバイスと、処理デバイスに通信可能に結合され、かつ命令を記憶することができるメモリと、を含むシステムを含む。処理デバイスは、命令を実行して、本明細書に記載される方法、動作、又はステップのうちのいずれかを実行する。
開示される実施形態の別の態様は、実行されたときに、処理デバイスに、本明細書に記載される方法、動作、又はステップのいずれかを実行させる命令を記憶している有形の非一時的コンピュータ可読媒体を含む。
本開示は、添付の図面と併せて読むと、以下の詳細な説明から最もよく理解される。慣例に従って、図面の様々な特徴は縮尺どおりではないことを断っておく。逆に、様々な特徴の寸法は、明確にするために随意に拡大又は縮小されている。
本開示の原理による、治療計画を管理するためのコンピュータ実装システムの一実施形態のブロック図を全般的に例示する。 本開示の原理による、治療デバイスの一実施形態の斜視図を全般的に例示する。 本開示の原理による、図２の治療デバイスのペダルの斜視図を全般的に例示する。 本開示の原理による、図２の治療デバイスを使用する人の斜視図を全般的に例示する。 本開示の原理による、アシスタントインターフェースの概要ディスプレイの例示的な一実施形態を全般的に例示する。 本開示の原理による、患者に関するデータに基づいて、患者の治療計画を出力するように機械学習モデルを訓練する例示的なブロック図を全般的に例示する。 本開示の原理による、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、推奨される治療計画及び除外される治療計画を提示するアシスタントインターフェースの概要ディスプレイの一実施形態を全般的に例示する。 本開示の原理による、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、患者データが変化した結果として変化した推奨される治療計画を提示するアシスタントインターフェースの概要ディスプレイの一実施形態を全般的に例示する。 本開示の原理による、ユーザが図２の治療デバイスを使用する間に受信された治療データに基づいて、患者の治療計画を修正し、かつ修正に基づいて、少なくとも１つの治療デバイスを制御するための方法を全般的に例示するフロー図である。 本開示の原理による、ユーザが図２の治療デバイスを使用する間に受信された治療データに基づいて、患者の治療計画を修正し、かつ修正に基づいて、少なくとも１つの治療デバイスを制御するための代替方法を全般的に例示するフロー図である。 本開示の原理による、ユーザが図２の治療デバイスを使用する間に受信された治療データに基づいて、患者の治療計画を修正し、かつ修正に基づいて、少なくとも１つの治療デバイスを制御するための代替方法を全般的に例示するフロー図である。 本開示の原理による、コンピュータシステムを全般的に例示する。 本開示による、治療計画を管理するためのコンピュータ実装システムの一実施形態のブロック図を示す。 本開示による、治療装置の一実施形態の斜視図を示す。 本開示による、図１４の治療装置のペダルの斜視図を示す。 本開示による、図１４の治療装置を使用する人の斜視図を示す。 本開示による、アシスタントインターフェースの概要ディスプレイの例示的な一実施形態を示す。 本開示による、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、推奨される最適な治療計画及び除外される治療計画を提示するアシスタントインターフェースの概要ディスプレイの例示的な一実施形態を示す。 本開示による、臨床情報を人工知能エンジンによる処理のための医療記述言語に変換するサーバの例示的な一実施形態を示す。 本開示による、最適な治療計画を推奨するための方法の例示的な一実施形態を示す。 本開示による、臨床情報を医療記述言語に変換するための方法の例示的な一実施形態を示す。 本開示による例示的なコンピュータシステムを示す。 本開示の原理による、治療計画を管理するためのコンピュータ実装システムの一実施形態のブロック図を全般的に例示する。 本開示の原理による、治療デバイスの一実施形態の斜視図を全般的に例示する。 本開示の原理による、図２４の治療デバイスのペダルの斜視図を全般的に例示する。 本開示の原理による、図２４の治療デバイスを使用する人の斜視図を全般的に例示する。 本開示の原理による、アシスタントインターフェースの概要ディスプレイの例示的な一実施形態を全般的に例示する。 本開示の原理による、患者に関するデータに基づいて、患者の治療計画を出力するように機械学習モデルを訓練する例示的なブロック図を全般的に例示する。 本開示の原理による、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、推奨される治療計画及び除外される治療計画を提示するアシスタントインターフェースの概要ディスプレイの一実施形態を全般的に例示する。 本開示の原理による、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、患者データが変化した結果として変化した推奨される治療計画を提示するアシスタントインターフェースの概要ディスプレイの一実施形態を全般的に例示する。 本開示の原理による、ユーザが図２４の治療デバイスを使用する間に受信された治療データに基づいて、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザの特性を監視するための方法を全般的に例示するフロー図である。 本開示の原理による、ユーザが図２４の治療デバイスを使用する間に受信された治療データに基づいて、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザの特性を監視するための代替方法を全般的に例示するフロー図である。 本開示の原理による、ユーザが図２４の治療デバイスを使用する間に受信された治療データに基づいて、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザの特性を監視するための代替方法を全般的に例示するフロー図である。 本開示による、最適な治療計画の選択を受信し、かつ最適な治療計画に基づいて、患者が治療デバイスを使用する間に治療デバイスを制御するための方法を全般的に例示するフロー図である。 本開示の原理によるコンピュータシステムを全般的に例示する。 本開示による、治療計画を管理するためのコンピュータ実装システムの一実施形態のブロック図を示す。 本開示による、治療装置の一実施形態の斜視図を示す。 本開示による、図３７の治療装置のペダルの斜視図を示す。 本開示による、図３７の治療装置を使用する人の斜視図を示す。 本開示による、アシスタントインターフェースの概要ディスプレイの例示的な一実施形態を示す。 本開示による、患者に関するデータに基づいて、患者の治療計画を出力するように機械学習モデルを訓練する例示的なブロック図を示す。 本開示による、運動セッションを通して患者を誘導する仮想アバターを提示する患者インターフェースの概要ディスプレイの一実施形態を示す。 本開示による、患者に関する通知を受信し、かつアシスタントがテレメディシンセッションをリアルタイムで開始することを可能にするアシスタントインターフェースの概要ディスプレイの一実施形態を示す。 本開示による、仮想アバターを置き換えた医療従事者のフィードをテレメディシンセッション中にリアルタイムで提示する患者インターフェースの概要ディスプレイの一実施形態を示す。 本開示による、発生するトリガイベントに基づいて、仮想アバターを医療従事者のフィードに置き換える方法の例示的な一実施形態を示す。 本開示による、仮想アバターを提供するための方法の例示的な一実施形態を示す。 本開示による例示的なコンピュータシステムを示す。
表記及び呼称
様々な用語は、特定のシステム構成要素を指すために使用される。異なる会社は、異なる名称で構成要素を指す場合があり、この文書は、名称が異なるが機能しない構成要素を区別することを意図していない。以下の考察及び特許請求の範囲において、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」及び「含む／備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、オープンエンド様式で使用され、したがって、「．を含む／備えるが、これらに限定されない」を意味すると解釈されるべきである。また、「結合（ｃｏｕｐｌｅ）」又は「結合（ｃｏｕｐｌｅｓ）」という用語は、間接的な接続又は直接的な接続のいずれかを意味することが意図されている。したがって、第１のデバイスが第２のデバイスに結合する場合、その接続は、直接的な接続を介してか、又は他のデバイス及び接続を介した間接的な接続を介してであり得る。
本明細書で使用される術語は、単に特定の例示的な実施形態を記載する目的のものであり、限定的であることは意図されていない。本明細書で使用される場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈が別様に明示的に示さない限り、複数形も含むことが意図され得る。本明細書に記載される方法のステップ、プロセス、及び動作は、実施の順序として具体的に特定されない限り、それらの実施を、必ずしも考察又は例示される特定の順序で必要とするものと解釈されるべきではない。追加又は代替のステップが用いられ得ることも理解されたい。
第１の、第２の、第３のなどの用語は、様々な要素、構成要素、領域、層、及び／又はセクションを説明するために本明細書で使用され得るが、これらの要素、構成要素、領域、層、及び／又はセクションは、これらの用語によって限定されるべきではない。これらの用語は、１つの要素、構成要素、領域、層、又はセクションを別の領域、層、又はセクションと区別するためにのみ使用され得る。「第１の」、「第２の」、及び他の数値用語などの用語は、本明細書で使用される場合、文脈によって明示的に示されない限り、順列又は順序を含意しない。したがって、以下で考察される第１の要素、構成要素、領域、層、又はセクションは、例示的な実施形態の教示から逸脱することなく、第２の要素、構成要素、領域、層、又はセクションと称され得る。項目の列挙とともに使用される場合、「のうちの少なくとも１つ」という語句は、列挙された項目のうちの１つ以上の異なる組み合わせが使用され得、列挙内の１つの項目のみが必要とされ得ることを意味する。例えば、「以下のうちの少なくとも１つ：Ａ、Ｂ、及びＣ」は、以下の組み合わせのいずれかを含む：Ａ、Ｂ、Ｃ、Ａ及びＢ、Ａ及びＣ、Ｂ及びＣ、並びにＡ及びＢ及びＣ。別の例では、「１つ以上」という語句は、項目の列挙とともに使用される場合、１つの項目又は１つを超える任意の好適な数の項目があり得ることを意味する。
「内側の」、「外側の」、「直下の」、「下方の」、「下側の」、「上方の」、「上側の」、「最上の」、「最下の」などの空間的に相対的な用語が、本明細書で使用され得る。これらの空間的に相対的な用語は、図に例示される、ある要素又は特徴と別の要素又は特徴との関係を説明するための説明を容易にするために使用され得る。空間的に相対的な用語は、図に描写される配向に加えて、使用中のデバイスの異なる配向、又は動作を包含することも意図され得る。例えば、図のデバイスが裏返された場合には、他の要素又は特徴の「下方の」又は「直下の」として説明される要素は、他の要素又は特徴の「上方」に配向するであろう。したがって、「下方の」という例示的な用語は、上方及び下方の向きの両方を包含することができる。デバイスは、別様に配向され（９０度又は他の配向に回転され）てもよく、本明細書で使用される空間的に相対的な説明は、それに応じて解釈されてもよい。
「治療計画」は、１つ以上の治療プロトコルを含むことができ、各治療プロトコルは、１つ以上の治療セッションを含む。各治療セッションは、いくつかのセッション期間を含み、各セッション期間は、患者の身体部分を治療するための特定の運動を含む。例えば、膝手術後の術後リハビリテーションの治療計画は、手術後の最初の３日間のための１日２回のストレッチセッションを有する初期治療プロトコルと、手術後の４日目から１日４回実施されるアクティブな運動セッションを有するより集中的な治療プロトコルと、を含み得る。治療計画はまた、患者に対して実施する医療手順、治療デバイスを使用する患者の治療プロトコル、患者の食事レジメン、患者の薬物レジメン、患者の睡眠レジメン、追加のレジメン、又はそれらの何らかの組み合わせに関する情報を含んでもよい。治療計画はまた、強度訓練プロトコル、可動域訓練プロトコル、心血管訓練プロトコル、耐久訓練プロトコルなどの、１つ以上の訓練プロトコルを含んでもよい。各訓練プロトコルは、いくつかの訓練セッション期間を含む１つ以上の訓練セッションを含むことができ、各セッション期間は、強度訓練、可動域訓練、心血管訓練、耐久訓練など、のうちの１つ以上を対象とする特定の運動を含む。
テレメディシン（ｔｅｌｅｍｅｄｉｃｉｎｅ）、テレヘルス（ｔｅｌｅｈｅａｌｔｈ）、テレメッド（ｔｅｌｅｍｅｄ）、テレテラピー（ｔｅｌｅｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ）、テレメディシン（ｔｅｌｅｍｅｄｉｃｉｎｅ）、遠隔医療（ｒｅｍｏｔｅ ｍｅｄｉｃｉｎｅ）などの用語は、本明細書において互換的に使用され得る。
「強化された現実」という用語は、拡張現実、仮想現実、混合現実、没入型現実、又は以上のものの組み合わせ（例えば、没入型拡張現実、混合拡張現実、仮想及び拡張没入型現実など）、のうちの１つ以上を含むユーザエクスペリエンスを含み得る。
「拡張現実」という用語は、限定されないが、現実世界の環境の要素をユーザによって知覚可能なコンピュータ生成構成要素と組み合わせる、強化された環境を提供するインタラクティブなユーザエクスペリエンスを指し得る。
「仮想現実」という用語は、限定されないが、ユーザによって知覚可能な強化された環境を提供する、インタラクティブな疑似ユーザ体験を指すことができ、そのような強化された環境は、現実世界の環境に類似し得るか、又はこれと異なり得る。
「混合現実」という用語は、拡張現実の態様を仮想現実の態様と組み合わせて、ユーザによって知覚可能な混合現実環境を提供するインタラクティブなユーザエクスペリエンスを指し得る。
「没入型現実」という用語は、仮想及び／又は拡張現実画像、音、及び、ユーザを特定の可能な程度（例えば、部分没入又は完全没入）までインタラクティブな疑似体験に没入させる他の刺激を使用する、インタラクティブな疑似ユーザ体験を指し得る。例えば、いくつかの実施形態では、可能な特定の程度まで、ユーザは、ユーザが通常、現実世界の対応する態様を体験するのと同様に自然に、没入型現実の１つ以上の態様を体験する。追加的又は代替的に、没入型現実体験は、俳優、物語的構成要素、テーマ（例えば、エンターテインメントテーマ又は他の好適なテーマ）、及び／又は構成要素の他の好適な特徴を含んでもよい。
「ボディハロー」という用語は、１つ以上のハードウェア構成要素を指すことができ、そのような１つ以上の構成要素は、１つ以上のプラットフォーム、１つ以上のボディサポート若しくはケージ、１つ以上の椅子若しくは座席、１つ以上のバックサポート若しくはバック係合機構、１つ以上の脚若しくは足係合機構、１つ以上のアーム若しくは手係合機構、１つ以上の頭部係合機構、他の好適なハードウェア構成要素、又はそれらの組み合わせを含み得る。
本明細書で使用される場合、「強化環境」という用語は、その全体の強化環境、強化環境の少なくとも１つの態様、強化環境の２つ以上の態様、又は強化環境の任意の好適な数の態様を指し得る。
本明細書で使用される場合、「閾値」という用語及び／又は「範囲」という用語は、パーセンテージ、絶対値、測定単位、差分値、数値量、又は１つ以上の値の他の好適な表現として表される１つ以上の値を含み得る。
「最適な治療計画」という用語は、限定されるものではないが、治療計画及び／又は請求シーケンスによって生成される金銭的価値の量などの特定のパラメータ又は２つ以上のパラメータの組み合わせに基づいて、治療計画を最適化することを指し得、金銭的価値の量は、ドル若しくは別の通貨での絶対量、正味現在価値（ＮＰＶ）若しくは任意の他の尺度、治療計画及び／若しくは請求シーケンスから結果として生じる患者転帰、医療従事者に支払われる料金、支払うべき金額若しくはその一部分を完済するための患者の支払い計画、償還の計画、保険若しくは第三者プロバイダに支払われるべき収益の額、利益、若しくは他の金銭的価値の量、又はそれらの何らかの組み合わせによって測定される。
リアルタイムとは、２秒以下を指し得る。ほぼリアルタイムとは、そのようなユーザインターフェースを介して２人の個人が対話に従事することを可能にするのに十分に短い時間の任意のインタラクションを指し得、一般に、１０秒未満であるが、２秒を超えるであろう。
本開示に記載されるシステム及び方法のいずれも、リハビリテーションに関連して使用され得る。リハビリテーションは、心臓リハビリテーション、脳卒中からのリハビリテーション、多発性硬化症、パーキンソン病、重症筋無力症、アルツハイマー病、任意の他の神経変性疾患又は神経筋疾患、脳損傷、脊髄損傷、脊髄疾患、関節損傷、関節疾患などを対象とし得る。リハビリテーションは、血流及びリンパ流を改善すること、脳及び神経系に働きかけて、外傷を受けた領域を制御し、及びこれに作用して、治癒の速度を増大させること、疼痛（関節痛及び筋肉痛を含む）をリバース又は低減すること、スティフネスをリバース又は低減すること、可動域を回復させること、心血管の働きを促進して、疼痛遮断ホルモンの放出を刺激するか、又は酸素が豊富な血流を促進して、全体的に健康な状態を感じるように支援すること、を行うために、筋肉の収縮を更に伴い得る。リハビリテーションは、実質的な変形を有しないかなり良好な身体状態の平均的な身長の個体、並びに、高齢者であり、肥満であり、疾患プロセスの対象であり、負傷しており、及び／又は可動域が苛酷に制限されている者などの、より典型的にリハビリテーションを必要とする個体に提供され得る。別段明記されない限り、リハビリテーションには、術前リハビリテーション（「プレハビリテーション」又は「プレハブ」とも称される）が含まれることを理解されたい。術前リハビリテーションは、予防処置として、又は手術前処置又は治療前処置として使用され得る。術前リハビリテーションには、限定されないが、傷害の虞を予防又は低減する（例えば、傷害の発生前に）こと、手術後の回復時間を改善すること、手術後の強度を向上させること、あるいは傷害、機能障害、又は患者の身体の任意の外部若しくは内部に対する外科的処置若しくは非外科的処置の他の負の結果を改善又は緩和する目的で取られる任意の非外科的臨床治療計画に関する以上のもののいずれかのための、患者によって、又は患者に対して実施される（又は限定されないが、遠隔又は遠方でテレメディシンによることを含めて、患者によって、又は患者に対して実施されるように指示される）任意のアクションが含まれ得る。例えば、乳房切除術は、乳房切除術によって直接的又は間接的に影響を受ける筋肉又は筋肉群を強化するための術前リハビリテーションを必要とし得る。更なる非限定的な例として、腸腫瘍の除去、ヘルニアの修復、開心術、又は内臓臓器若しくは構造に対して行われる他の処置は、それらの臓器若しくは構造を修復するかどうか、それら若しくはそれらの一部を切除するかどうか、又はそれらを治療するかどうかなどに関わらず、限定されないが、頭蓋骨若しくは顔、腹部、肋骨、及び／若しくは胸腔、並びに全ての関節及び付属器の中若しくはそれらの周りの中又はそれらの周りの多数の筋肉及び筋肉群を切断する、解剖する、及び／又は損傷することを必要とし得る。術前リハビリテーションは、以上の全ての処置において、患者の回復速度、生活の質の程度、疼痛のレベルなどを向上させることができる。術前リハビリテーションの一実施形態では、手術前処置又は非手術前治療は、そのような処置又は治療の前に患者が実施するための１つ以上の運動セットを含み得る。膝関節置換などの選択的手術に適合させるために、１つ以上の運動セットの実施が必要とされ得る。患者は、１つ以上の運動セットを実施することによって、外科的処置のために自分の身体の領域を準備し、それによって、筋肉群を強化し、既存の筋肉記憶を改善し、疼痛を低減し、スティフネスを低減し、新しい筋肉記憶を確立し、可動性を向上させ（すなわち、可動域を改善する）、血流を改善するなどし得る。
以下の考察は、本開示の様々な実施形態を対象とする。これらの実施形態のうちの１つ以上が好ましい場合があるが、開示される実施形態は、特許請求の範囲を含む本開示の範囲を限定するものとして解釈されるべきでも、別様に使用されるべきでもない。加えて、当業者は、以下の説明が広範な応用を有し、任意の実施形態の考察は、その実施形態を例示することのみを意味し、特許請求の範囲を含む本開示の範囲がその実施形態に限定されることを暗示することを意図するものではないことを理解するであろう。
特定の特性（例えば、バイタルサイン又は他の測定値、実施、人口統計学的、地理的、診断、測定ベース又は試験ベース、医療履歴、病因学的、コホート関連、鑑別的診断、外科的、理学療法的、薬理学的、及び推奨される他の治療など）を有する患者の治療計画を決定することは、技術的に困難な問題であり得る。例えば、治療計画を決定するときに多数の情報が考慮され得、このことは、治療計画選択プロセスにおける非効率性及び不正確性をもたらし得る。リハビリテーション設定では、考慮される多数の情報の一部は、個人情報、実施情報、及び測定情報などの、患者の特性を含み得る。個人情報は、例えば、年齢、体重、性別、身長、体格指数、医学的状態、家族の薬歴、傷害、医療処置、処方された薬物、又はそれらの何らかの組み合わせなどの、人口統計学的、心理学的、又は他の情報を含み得る。実施情報は、例えば、治療デバイスを使用する経過時間、治療デバイスの一部分に及ぼされる力の量、治療デバイスで達成される可動域、治療デバイスの一部分の移動速度、治療デバイスを使用する複数の疼痛レベルの表示、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。測定情報は、例えば、バイタルサイン、呼吸数、心拍数、体温、血圧、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。多数の患者の特性、それらの患者に対して実施される治療計画、及びそれらの患者の治療計画の結果を処理することが望ましい場合がある。
更に、別の技術的問題は、テレメディシン又はテレヘルスセッション中にコンピューティングデバイスを介して、患者が位置する場所とは異なる場所から患者を遠方で治療することを伴い得る。追加の技術的問題は、患者が位置する場所で患者によって使用される治療デバイスを異なる場所から制御すること、又はこの治療デバイスの制御を可能にすることである。多くの場合、患者がリハビリテーション手術（例えば、膝の手術）を受けるとき、医療提供者は、患者の自宅又は任意の移動可能な場所又は一時的な居住地で治療プロトコルを実施するために使用する治療デバイスを患者に処方し得る。医療提供者は、医師、医師助手、看護師、カイロプラクタ、歯科医師、理学療法士、鍼灸師、理学トレーナ、コーチ、パーソナルトレーナなどを指し得る。医療提供者は、医学、理学療法、リハビリテーションなどの分野において、資格、免許、地位などを有する任意の人を指し得る。
医療提供者が患者及び治療デバイスとは異なる場所に位置するとき、医療提供者が、治療デバイスを使用して患者の実際の進捗を監視すること（患者の進捗に関する患者の言葉に依拠することとは対照的に）、患者の進捗に従って治療計画を修正すること、患者が治療計画を実施する際に治療デバイスを患者の個人的特性に適応させることなどは、技術的に困難であり得る。
したがって、患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、センサデータを使用して治療計画を修正し、かつ／又は治療デバイスを適応させる、本明細書に記載されるものなどのシステム及び方法が望ましい場合がある。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施している間に、ユーザに関する治療データを受信するように構成され得る。ユーザは、治療デバイスを使用して様々な運動を実施する患者ユーザ又は人を含み得る。治療計画は、リハビリテーション治療計画、術前リハビリテーション治療計画、運動治療計画、又は他の好適な治療計画に対応し得る。治療データは、ユーザの様々な特性、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザに関する様々な測定情報、治療デバイスの様々な特性、治療計画、他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間、治療データの少なくとも一部は、治療デバイスの様々な特性及び／又はユーザの測定情報を感知するように構成されたセンサのセンサデータに対応し得る。追加的又は代替的に、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間、治療データの少なくとも一部は、ユーザの測定情報を感知するように構成されたウェアラブルデバイスに関連付けられたセンサからのセンサデータに対応し得る。
治療デバイスの様々な特性は、治療デバイスの１つ以上の設定、治療デバイスの回転部材（例えば、ホイールなど）の時間周期（例えば、１分など）当たりの現在の回転数、治療デバイスの抵抗設定、治療デバイスの他の好適な特性、又はそれらの組み合わせを含み得る。測定情報は、ユーザの１つ以上のバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、ユーザの血圧、ユーザの他の好適な測定情報、又はそれらの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療データを使用して治療情報を生成するように構成され得る。治療データが、ユーザによる治療計画の実施を担当する医療提供者又は医療従事者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、治療情報は、フォーマットされた治療デバイスを使用する間のユーザによる治療計画の実施の概要を含み得る。「医療提供者」及び「医療従事者」という用語は、本明細書で互換的に使用され得る。医療提供者又は医療従事者は、医療従事者（例えば、医師、看護師、セラピストなどのような）、運動専門家（例えば、コーチ、トレーナ、栄養士などのような）、又は医療属性及び運動属性のうちの少なくとも１つを共有する別の専門家（例えば、運動生理学者、理学療法士、作業療法士などのような）を含み得る。本明細書で使用される場合、前述のものに限定されないが、医療提供者又は医療従事者は、人間、ロボット、仮想アシスタント、仮想現実及び／若しくは拡張現実における仮想アシスタント、又はソフトウェアプログラム、統合されたソフトウェア及びハードウェア、若しくはハードウェア単独を含む人工知能エンティティであり得る。
本明細書に記載されるシステム及び方法は、医療提供者のコンピューティングデバイスにおけるアクセスのために、治療情報を関連付けられたメモリに書き込み、かつ／又は医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて、治療情報を提供するように構成され得る。例えば、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療情報を、医療提供者に治療情報を提示するように構成されたインターフェースに提供するように構成され得る。インターフェースは、治療情報を提供し、かつ医療提供者からの入力を受信するように構成されたグラフィカルユーザインターフェースを含み得る。インターフェースは、テキスト入力フィールド、ドロップダウンセレクション入力フィールド、ラジオボタン入力フィールド、仮想スイッチ入力フィールド、仮想レバー入力フィールド、音声によって、触覚によって、触感によって、生体認証によって、若しくは別様に作動及び／若しくは駆動される入力フィールド、他の好適な入力フィールド、又はそれらの組み合わせなどの、１つ以上の入力フィールドを含み得る。
いくつかの実施形態では、医療提供者は、治療情報をレビューし、治療計画及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を修正するかどうかを判定し得る。例えば、医療提供者は、治療情報をレビューし、治療情報を、ユーザによって実施されている治療計画と比較し得る。
医療提供者は、以下の（ｉ）ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間のユーザに関する予想される情報を、（ｉｉ）ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間のユーザに関する測定情報（例えば、治療情報によって示される）と比較し得る。予想される情報は、ユーザの１つ以上のバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、ユーザの血圧、ユーザの他の好適な情報、又はそれらの組み合わせを含み得る。医療提供者は、測定情報の１つ以上の一部又は部分が、予想される情報の１つ以上の対応する一部又は部分に関連付けられた許容範囲内にある場合、治療計画が所望の効果を与えていると判定し得る。逆に、医療提供者は、測定情報の１つ以上の一部又は部分が、予想される情報の１つ以上の対応する一部又は部分に関連付けられた許容範囲外にある場合、治療計画が所望の効果を与えていないと判定し得る。
例えば、医療提供者は、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザに対応する（例えば、測定情報によって示された）血圧値（例えば、収縮期圧、拡張期圧、及び／又は脈圧）が、予想される情報によって示された予想される血圧値の許容範囲内（例えば、プラス若しくはマイナス１％、プラス若しくはマイナス５％、又は任意の好適な範囲内）にあるかどうかを判定し得る。医療提供者は、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザに対応する血圧値が、予想される血圧値の範囲内にある場合、治療計画が所望の効果を与えていると判定し得る。逆に、医療提供者は、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザに対応する血圧値が、予想される血圧値の範囲外にある場合、治療計画が所望の効果を与えていないと判定し得る。
いくつかの実施形態では、医療提供者は、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間の治療デバイスの予想される特性を、治療情報によって示された治療デバイスの特性と比較し得る。例えば、医療提供者は、治療デバイスの予想される抵抗設定を、治療情報によって示された治療デバイスの実際の抵抗設定と比較し得る。医療提供者は、治療情報によって示された治療デバイスの実際の特性が、治療デバイスの予想される特性のうちの対応する特性の範囲内にある場合、ユーザが治療計画を適正に実施していると判定し得る。逆に、医療提供者は、治療情報によって示された治療デバイスの実際の特性が、治療デバイスの予想される特性のうちの対応する特性の範囲外にある場合、ユーザが治療計画を適正に実施していないと判定し得る。
医療提供者が、治療情報が、ユーザが治療計画を適正に実施していることを示す、及び／又は治療計画が所望の効果を与えていると判定する場合、医療提供者は、治療計画又は治療デバイスの１つ以上の特性を修正しないことを決定し得る。逆に、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、医療提供者が、治療情報が、ユーザが治療計画を適正に実施していないか、又は実施してこなかったこと、及び／又は治療計画が所望の効果を与えていないか、又は与えてこなかったことを示すと判定する場合、医療提供者は、治療計画及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を修正することを決定し得る。
いくつかの実施形態では、医療提供者が治療計画、及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を修正することを決定する場合、医療提供者は、インターフェースとインタラクトして、治療計画に対する、及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性に対する１つ以上の修正を示す治療計画入力を提供し得る。例えば、医療提供者は、インターフェースを使用して、治療デバイスの抵抗設定の増加若しくは減少、又は治療デバイスの１つ以上の特性に対する他の好適な修正、を示す入力を提供し得る。追加的又は代替的に、医療提供者は、インターフェースを使用して、治療計画に対する修正を示す入力を提供してもよい。例えば、医療提供者は、インターフェースを使用して、ユーザが治療計画に従って治療デバイスを使用することを必要とされる時間の量の増加若しくは減少、又は治療計画に対する他の好適な修正、を示す入力を提供してもよい。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療計画入力によって示された１つ以上の修正に基づいて、治療計画を修正するように構成され得る。追加的又は代替的に、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療計画及び／又は治療計画入力の修正された少なくとも１つの態様に基づいて、治療デバイスの１つ以上の特性を修正するように構成されてもよい。例えば、治療計画入力は、治療デバイスの１つ以上の特性を修正することを示してもよく、及び／又は治療計画は、ユーザが修正された治療計画の所望の結果を達成するために、治療デバイスの調整を必要とするか、若しくは示してもよい。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、ユーザに関する後続の治療データを受信するように構成され得る。例えば、医療提供者が、治療計画を修正し、かつ／又は治療デバイスの１つ以上の特性を制御する入力を提供した後、ユーザは、治療デバイスを使用して、修正された治療計画を実施し続け得る。後続の治療データは、ユーザが治療デバイスを使用して修正された治療計画を実施する間に生成された治療データに対応し得る。いくつかの実施形態では、後続の治療データは、医療提供者が治療情報を受信し、治療計画を修正しない、及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を制御しないことを決定した後、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施し続ける間に生成された治療データに対応し得る。
医療提供者のコンピューティングデバイスから受信された後続の治療計画入力に基づいて、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療計画を更に修正し、及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を制御するように構成され得る。後続の治療計画入力は、後続の治療データに対応する後続の治療情報を受信及び／又はレビューすることに応答して、インターフェースにおいて、医療提供者によって提供される入力に対応し得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、本明細書に記載されるセンサ又は他の好適なソースから継続的及び／又は周期的に受信される治療データに基づいて、治療情報を医療提供者のコンピューティングデバイスに継続的及び／又は周期的に提供するように構成され得ることを理解されたい。
医療提供者は、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、治療情報を継続的又は周期的に受信及び／又はレビューし得る。継続的及び／又は周期的に受信された治療情報によって示された１つ以上の傾向に基づいて、医療提供者は、治療計画を修正するかどうか、及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を制御するかどうかを判定し得る。例えば、１つ以上の傾向は、ユーザが治療計画を適正に実施していないこと、及び／又はユーザによる治療計画の実施が所望の効果を与えていないことを示す心拍数の増加又は他の好適な傾向を示し得る。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、人工知能及び／又は機械学習を使用して、患者をコホートに割り当て、適応テレメディシンセッション中の割り当てに基づいて、治療デバイスを動的に制御するように構成され得る。いくつかの実施形態では、多数の治療デバイスが、患者に提供され得る。治療デバイスは、患者によって、患者の自宅、ジム、リハビリテーションセンター、病院、又は恒久的若しくは一時的な居住地を含む任意の好適な場所で治療計画を実施するために使用され得る。
いくつかの実施形態では、治療デバイスは、サーバに通信可能に結合さ得る。治療データを含む患者の特性は、患者が治療計画を実施する前、間、及び／又は後に収集され得る。例えば、個人情報、実施情報、及び測定情報は、人が治療計画を実施する前、間、及び／又は後に収集され得る。各運動を実施した結果（例えば、改善された実施又は低減された実施）は、治療計画全体を通して、及び治療計画が実施された後に、治療デバイスから収集され得る。治療デバイスのパラメータ、設定、構成など（例えば、ペダルの位置、抵抗の量など）は、治療計画が実施される前、間、及び／又は後に収集され得る。
患者の各特性、各結果、及び各パラメータ、設定、構成などが、タイムスタンプを付与され得、治療計画の特定のステップと相関し得る。そのような技術は、治療計画のどのステップが所望の結果（例えば、筋力、可動域などの改善）につながるか、及びどのステップが復帰を減少させることにつながる（例えば、３分後に運動し続けることが、実際に回復を遅らせるか、又は害する）かを判定することを可能にし得る。
データは、患者が治療デバイスを使用して様々な治療計画を実施する際に、経時的に治療デバイス及び／又は任意の好適なコンピューティングデバイス（例えば、本明細書に記載されるコンピューティングデバイスのインターフェース、臨床医インターフェース、患者インターフェースなどのような、個人情報が入力されるコンピューティングデバイス）から収集され得る。収集され得るデータは、患者の特性、患者によって実施される治療計画、治療計画の結果、本明細書に記載されるデータのいずれか、任意の他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、データは、特定の人々をコホートにグループ化するように処理され得る。人々は、特定の又は選択された同様の特性、治療計画、及び治療計画を実施した結果、を有する人々によってグループ化され得る。例えば、治療計画を実施し（例えば、治療デバイスを、１日に３０分を週に５回で３週間使用する）、かつ完全に回復する、医学的状態を有しないアスリートの人々は、第１のコホートにグループ化され得る。肥満に分類され、かつ治療計画を実施し（例えば、治療計画を、１日に１０分を週に３回で４週間使用する）、かつ可動域を７５パーセント改善する高齢者は、第２のコホートにグループ化され得る。
いくつかの実施形態では、人工知能エンジンは、コホートを使用して訓練された１つ以上の機械学習モデルを含み得る。例えば、１つ以上の機械学習モデルは、新しい患者の特性の入力を受信するように、かつ所望の結果をもたらす患者の治療計画を出力するように訓練され得る。機械学習モデルは、新しい患者の特性と、特定のコホートに含まれる患者の少なくとも１人の患者と、の間でパターンを照合し得る。パターンが照合されると、機械学習モデルは、新しい患者を特定のコホートに割り当て、少なくとも１人の患者に関連付けられた治療計画を選択し得る。人工知能エンジンは、新しい患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、治療計画に基づいて、治療デバイスを遠方で制御するように構成され得る。
認知され得るように、新しい患者（例えば、新しいユーザ）の特性は、新しい患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する際に変化し得る。例えば、患者の実施は、新しい患者が現在割り当てられているコホート内の人々に対して予想されるよりも速く改善し得る。したがって、機械学習モデルは、変更された特性に基づいて、新しい患者を、新しい患者として現在変更された特性と同様の特性を有する人々を含む異なるコホートに動的に再割り当てするように訓練され得る。例えば、臨床的に肥満の患者は、体重を減少させ、初期コホートの体重基準を満たさなくなり、患者の体重が、異なる体重基準を有する異なるコホートに再割り当てられる結果となり得る。
新しい患者のために異なる治療計画が選択され得、治療デバイスは、遠方で（例えば、遠隔でと称され得る）、異なる治療計画に基づいて制御され得、新しい患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する間の治療デバイス。そのような技術は、治療デバイスを遠方で制御する技術的解決策を提供し得る。
更に、本明細書に記載されるシステム及び方法は、患者の特性に最も正確に適合する治療計画が、任意の所与の時点においてリアルタイムで選択され、実装されるため、患者のためのより速い回復時間及び／又はより良い結果につながり得る。「リアルタイム」はまた、１０秒未満であり得る、ほぼリアルタイムを指し得る。本明細書に記載されるように、「結果」という用語は、医療結果又は医療転帰を指し得る。結果及び転帰は、医療行為への反応を指し得る。
どのような結果が望ましいかに応じて、人工知能エンジンは、いくつかの治療計画を出力するように訓練され得る。例えば、ある結果が、最速の時間の量で閾値レベル（例えば、７５％の可動域）まで回復することを含み得る一方、別の結果が、時間の量に関係なく完全に回復すること（例えば、１００％の可動域）を含み得る。患者から取得され、かつコホートにソートされるデータは、第１の治療計画が、患者の特性と同様の特性を有する人々に第１の結果を提供し、かつ第２の治療計画が、患者と同様の特性を有する人々に第２の結果を提供することを示し得る。
更に、人工知能エンジンは、患者にとって最適でない、すなわち、準最適、非標準、又は別様に除外される（限定されないが、全て、「除外される治療計画」と称される）治療計画を出力するように訓練され得る。例えば、患者が高血圧を有する場合、特定の運動は、この運動が、患者を不必要な危険にさらすか、又は更には高血圧危機を誘発する可能性があり、したがって、その運動が患者の除外される治療計画にフラグを立てられ得ると、患者に承認されないか、又は好適でない場合がある。いくつかの実施形態では、人工知能エンジンは、例えば、高血圧を有する患者（例えば、ユーザ）が治療デバイスを使用して適切な治療計画を実施する間に受信された治療データを監視し得、治療データが、患者が例えば患者の高血圧状態を悪化させることなく適切な治療計画を処理していることを示す場合に、適切な治療計画を、患者に有益な結果を提供し得る除外される治療計画の特徴を含むように修正し得る。
いくつかの実施形態では、治療計画及び／又は除外される治療計画は、テレメディシン又はテレヘルスセッション中に、医療提供者に提示され得る。医療提供者は、特定の治療計画を選択して、患者がその治療計画を患者に伝送されるようにし、及び／又は治療計画に基づいて、治療デバイスを制御し得る。いくつかの実施形態では、遠隔診断、治療計画の決定、並びにリハビリテーション及び／又は薬理学的処方を含む、テレヘルス又はテレメディシンアプリケーションを容易にするために、人工知能エンジンは、患者及び治療デバイスから遠方で受信及び／又は動作し得る。
そのような場合、推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画は、医療提供者のコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上のテレメディシン又はテレヘルスセッション中に、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、患者のビデオと同時に提示され得る。ビデオはまた、音声、テキスト、及び他のマルチメディア情報を伴ってもよい。リアルタイムとは、２秒以下を指し得る。ほぼリアルタイムとは、そのようなユーザインターフェースを介して２人の個人が対話に従事することを可能にするのに十分に短い時間の任意のインタラクションを指し得、一般に、１０秒未満であるが、２秒を超えるであろう。
患者ビデオの提示と同時に、人工知能エンジンによって生成された治療計画を提示することは、医療提供者が、同じユーザインターフェース上で治療計画のレビューもしながら、患者と視覚的及び／又は別様に通信し続けることができるため、強化されたユーザインターフェースを提供し得る。強化されたユーザインターフェースは、コンピューティングデバイスを使用する医療提供者の体験を改善し得、医療提供者にユーザインターフェースを再利用することを促し得る。そのような技術はまた、医療提供者が、患者の特性に基づいて推奨する治療計画のためのクエリを入力するために別のユーザインターフェース画面に切り替える必要がないため、コンピューティングリソース（例えば、処理、メモリ、ネットワーク）を削減し得る。人工知能エンジンは、治療計画及び除外される治療計画をその場で動的に提供するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、治療デバイスのプロパティ、構成、及び位置が特定の患者のニーズに適応され得るため、治療デバイスは、適応し、及び／又は個別化され得る。例えば、ペダルは、ユーザのために設計された治療計画に準拠するための可動域を増加又は減少させるように、（例えば、テレメディシンセッションを介して、又は特定の測定値が検出されたことに応答して、プログラムされた構成に基づいて）その場で動的に調整され得る。いくつかの実施形態では、医療提供者は、テレメディシンセッション中に、制御命令がサーバから治療デバイスに伝送されるようにすることによって、治療デバイスを患者のニーズに遠隔で適応させ得る。そのような適応的性質は、患者の回復の結果を改善し、個別化された医学の目標を更に推進し、個別ベースでの治療計画の個別化を可能にし得る。
図１は、以後、「システム」と呼ぶ、治療計画を管理するためのコンピュータ実装システム１０のブロック図を全般的に例示する。治療計画を管理することは、治療計画を推奨し、及び／又は患者に推奨されるべきではない除外される治療計画を提供するための、人工知能エンジンを使用することを含み得る。
システム１０はまた、治療計画を管理することに関連するデータを記憶し（例えば、関連付けられたメモリに書き込み）、かつ提供するように構成されたサーバ３０を含む。サーバ３０は、１つ以上のコンピュータを含み得、１つ以上の分散型及び／又は仮想化されたコンピュータの形態をとり得る。サーバ３０はまた、第１のネットワーク３４を介して臨床医インターフェース２０と通信するように構成された第１の通信インターフェース３２を含む。いくつかの実施形態では、第１のネットワーク３４は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラデータネットワークなどのような、有線及び／又は無線ネットワーク接続を含み得る。サーバ３０は、第１のプロセッサ３６及び第１の機械可読記憶メモリ３８を含み、第１の機械可読記憶メモリ３８は、短縮して「メモリ」と呼ばれる場合があり、第１のプロセッサ３６による実施のためにサーバ３０の様々なアクションを実施するための第１の命令４０を保持する。
サーバ３０は、治療計画に関するデータを記憶するように構成されている。例えば、メモリ３８は、１人以上の患者を治療するための治療計画に関するデータなどのシステムデータを保持するように構成されたシステムデータストア４２を含む。サーバ３０はまた、治療計画に従う患者の実施に関するデータを記憶するように構成されている。例えば、メモリ３８は、治療計画内の各患者の実施を表すデータを含む、１人以上の患者に関するデータなどの患者データを保持するように構成された患者データストア４４を含む。
追加的又は代替的に、人々の特性（例えば、個人的、実施、測定値など）、人々が従う治療計画、治療計画へのコンプライアンスのレベル、及び治療計画の結果は、相関及び他の統計的又は確率的尺度を使用して、患者データストア４４内の異なる患者コホートに相当するデータベースへの治療計画の分割、又はこのデータベースに治療計画を分割することを可能にし得る。例えば、第１の同様の傷害、第１の同様の医学的状態、実施された第１の同様の医療処置、第１の患者が従う第１の治療計画、及び治療計画の第１の結果を有する、第１の患者の第１のコホートに関するデータは、第１の患者データベースに記憶され得る。第２の同様の傷害、第２の同様の医学的状態、実施された第２の同様の医療処置、第２の患者が従う第２の治療計画、及び治療計画の第２の結果を有する、第２の患者の第２のコホートのデータは、第２の患者データベースに記憶され得る。任意の単一の特性、又は特性の任意の組み合わせを使用して、患者のコホートを分離し得る。いくつかの実施形態では、患者の異なるコホートは、同じデータベースの異なるパーティション又はボリュームに記憶され得る。数学的組み合わせ及び／又は分割理論によって制限される場合を除き、許可される患者の異なるコホートの数に特定の制限はない。
この特性データ、治療計画データ、及び結果データは、経時的に多数の治療デバイス及び／又はコンピューティングデバイスから取得され、データベース４４に記憶され得る。特性データ、治療計画データ、及び結果データは、患者データストア４４内の患者－コホートデータベースにおいて相関し得る。人々の特性は、個人情報、実施情報、及び／又は測定情報を含み得る。
患者コホート相当のデータベースに記憶された他の人々に関する履歴情報に加えて、治療されている現在の患者に関する現在の患者の特性に基づくリアルタイム又はほぼリアルタイムの情報が、適切な患者コホート相当のデータベースに記憶され得る。患者の特性は、特定のコホート（例えば、コホートＡ）における別の人の特性と一致又は類似すると判定され得、患者は、そのコホートに割り当てられ得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０は、１つ以上の機械学習モデル１３を使用して、本明細書に開示される実施形態のうちの少なくとも１つを実施する人工知能（ＡＩ）エンジン１１を実施し得る。サーバ３０は、１つ以上の機械学習モデル１３を生成することができる訓練エンジン９を含み得る。機械学習モデル１３は、とりわけ、人々の特性に基づいて特定のコホートに人々を割り当てて、患者コホートに相当するものを伴うリアルタイム及び履歴データ相関を使用して治療計画を選択し、かつ治療デバイス７０を制御するように、訓練され得る。
１つ以上の機械学習モデル１３は、訓練エンジン９によって生成され得、訓練エンジン９及び／又はサーバ３０の１つ以上の処理デバイスによって実行可能なコンピュータ命令に実装され得る。１つ以上の機械学習モデル１３を生成するために、訓練エンジン９は、１つ以上の機械学習モデル１３を訓練し得る。１つ以上の機械学習モデル１３は、人工知能エンジン１１によって使用され得る。
訓練エンジン９は、ラックマウントサーバ、ルータコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ポータブルデジタルアシスタント、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ネットブック、デスクトップコンピュータ、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、任意の他の好適なコンピューティングデバイス、又はそれらの組み合わせであり得る。訓練エンジン９は、クラウドベース又はリアルタイムソフトウェアプラットフォームであってもよく、プライバシーソフトウェア若しくはプロトコル、及び／又はセキュリティソフトウェア若しくはプロトコルを含んでもよい。
１つ以上の機械学習モデル１３を訓練するために、訓練エンジン９は、治療計画を実施するために治療デバイス７０を使用した人々の特性のコーパスの訓練データセット、治療デバイス７０を使用して人々によって実施された治療計画の詳細（例えば、運動を含む治療プロトコル、運動を実施する時間の量、運動を実施する頻度、運動のスケジュール、治療計画の各ステップの全体を通した治療デバイス７０のパラメータ／構成／設定など）、及び人々によって実施された治療計画の結果を使用し得る。１つ以上の機械学習モデル１３は、患者の特性のパターンを、特定のコホートに割り当てられた他の人々の特性と照合するように訓練され得る。「一致」という用語は、正確な一致、相関一致、実質的な一致などを指し得る。１つ以上の機械学習モデル１３は、患者の特性を入力として受信し、特性をコホートに割り当てられた人々の特性にマッピングし、そのコホートから治療計画を選択するように訓練され得る。１つ以上の機械学習モデル１３はまた、治療計画に基づいて、機械学習装置７０を制御するように訓練されてもよい。
異なる機械学習モデル１３が、異なる所望の結果に対して異なる治療計画を推奨するように訓練され得る。例えば、１つの機械学習モデルは、最も効果的な回復のための治療計画を推奨するように訓練され得る一方、別の機械学習モデルは、回復の速度に基づいて治療計画を推奨するように訓練され得る。
訓練入力及び対応するターゲット出力を含む訓練データを使用して、１つ以上の機械学習モデル１３は、訓練エンジン９によって作成されたモデルアーチファクトを参照し得る。訓練エンジン９は、訓練データ中のパターンを見つけ得、そのようなパターンが訓練入力をターゲット出力にマッピングし、これらのパターンを取り込む機械学習モデル１３を生成する。いくつかの実施形態では、人工知能エンジン１１、データベース３３、及び／又は訓練エンジン９は、図１に描示される別の構成要素（例えば、アシスタントインターフェース９４、臨床医インターフェース２０など）に存在し得る。
１つ以上の機械学習モデル１３は、例えば、単一レベルの線形又は非線形演算（例えば、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ））を含んでもよいし、機械学習モデル１３は、深層ネットワーク、すなわち、複数レベルの非線形演算を含む機械学習モデルであってもよい。深層ネットワークの例は、敵対的生成ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、１つ以上の隠れ層を有する再帰ニューラルネットワーク、及び全結合ニューラルネットワークを含む、ニューラルネットワークである（例えば、各ニューロンは、ニューロンの出力信号を残りのニューロンの入力に、及びそれ自体に伝送し得る）。例えば、機械学習モデルは、様々なニューロンを使用して計算（例えば、ドット積）を実行する多数の層及び／又は隠れ層を含み得る。
システム１０はまた、情報を患者に伝達し、かつ患者からのフィードバックを受信するように構成された患者インターフェース５０を含む。具体的には、患者インターフェースは、入力デバイス５２及び出力デバイス５４を含み、これらは、患者ユーザインターフェース５２、５４と総称され得る。入力デバイス５２は、キーボード、マウス、タッチスクリーン入力、ジェスチャセンサ、並びに／又は音声認識のために構成されたマイクロフォン及びプロセッサなどの、１つ以上のデバイスを含み得る。出力デバイス５４は、例えば、タブレット、スマートフォン、又はスマートウォッチ上のコンピュータモニタ又は表示画面を含む、１つ以上の異なる形態をとり得る。出力デバイス５４は、プロジェクタ、仮想現実能力、拡張現実能力などの、他のハードウェア及び／又はソフトウェア構成要素を含み得る。出力デバイス５４は、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション技術を組み込み得る。例えば、出力デバイス５４は、種々の条件及び／又は方向を合図し得る、発語並びに／又は、音色、チャイム、及び／若しくはメロディなどの他の音を含み得る音声信号などの、非ビジュアルディスプレイを含み得る。出力デバイス５４は、患者によって使用するための様々なデータ及び／又はインターフェース若しくは制御部を提示する１つ以上の異なる表示画面を備え得る。出力デバイス５４は、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、ウェブベースのインターフェースによって、及び／又はコンピュータプログラム若しくはアプリケーション（アプリ）によって提示されてもよい。
図１に全体的に例示されるように、患者インターフェース５０は、第２のネットワーク５８を介してサーバ３０及び／又は臨床医インターフェース２０と通信するように構成された遠隔通信インターフェースとも呼ばれ得る第２の通信インターフェース５６を含む。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク５８は、イーサネットネットワークなどのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含み得る。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク５８は、インターネットを含んでもよく、患者インターフェース５０とサーバ３０及び／又は臨床医インターフェース２０との間の通信は、例えば仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）を使用することによるなどの、暗号化を介して、セキュリティ保護されてもよい。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク５８は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラデータネットワークなどのような、有線及び／又は無線ネットワーク接続を含んでもよい。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク５８は、第１のネットワーク３４と同じであってもよく、及び／又は第１のネットワーク３４に動作的に結合されてもよい。
患者インターフェース５０は、第２のプロセッサ６０と、患者インターフェース５０の様々なアクションを実施するための第２のプロセッサ６０による実行のための第２の命令６４を保持する第２の機械可読記憶メモリ６２と、を含む。第２の機械可読記憶メモリ６２はまた、治療計画に関するデータなどのデータ、及び／又は治療計画内の患者の実施を表すデータなどの患者データを保持するように構成されたローカルデータストア６６を含む。患者インターフェース５０はまた、患者インターフェース５０の近傍で患者によって使用されるために様々なデバイスと通信するように構成されたローカル通信インターフェース６８を含む。ローカル通信インターフェース６８は、有線及び／又は無線通信を含み得る。いくつかの実施形態では、ローカル通信インターフェース６８は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラデータネットワークなどのような、ローカル無線ネットワークを含んでもよい。
システム１０はまた、治療計画に従ってアクティビティを実施するために、患者によって操作されるように、及び／又は患者の身体部分を操作するように構成された治療デバイス７０を含む。いくつかの実施形態では、治療デバイス７０は、整形外科的リハビリテーションレジメンであり得るリハビリテーションレジメンの実施し、及び／又は実施を補助するように構成された運動及びリハビリテーション装置の形態をとり得、治療は、関節又は骨又は筋肉群などの、患者の身体部分のリハビリテーションを含む。治療デバイス７０は、患者を治療し、及び／又は患者を運動させるために別のコンピューティングデバイスを介して遠方で制御されるように構成された任意の好適な医療、リハビリテーション、治療などの装置であり得る。治療デバイス７０は、１つ以上の重み、電気機械自転車、電気機械スピンホイール、スマートミラー、トレッドミルなどを含む、電気機械式機械であり得る。身体部分は、例えば、脊椎、手、足、膝、又は肩を含み得る。身体部分は、１つ以上の椎骨、腱、又は靭帯などの、関節、骨、又は筋肉群の一部を含み得る。図１に全般的に例示されるように、治療デバイス７０は、コントローラ７２を含み、コントローラ７２は、１つ以上のプロセッサ、コンピュータメモリ、及び／又は他の構成要素を含み得る。治療デバイス７０はまた、ローカル通信インターフェース６８を介して患者インターフェース５０と通信するように構成された第４の通信インターフェース７４を含む。治療デバイス７０はまた、１つ以上の内部センサ７６と、モータなどのアクチュエータ７８と、を含む。アクチュエータ７８は、例えば、患者の身体部分を移動させるため、及び／又は患者による力に抵抗するために使用され得る。
内部センサ７６は、例えば、力 位置、速さ、及び／又は速度などの、治療デバイス７０の１つ以上の動作特性を測定し得る。いくつかの実施形態では、内部センサ７６は、患者の身体部分の直線運動又は角運動のうちの少なくとも１つを測定するように構成された位置センサを含み得る。例えば、位置センサの形態の内部センサ７６は、患者が治療デバイス７０の一部を移動させることができる距離を測定し得、そのような距離は、患者の身体部分が達成することができる可動域に対応し得る。いくつかの実施形態では、内部センサ７６は、患者によって加えられる力を測定するように構成された力センサを含んでもよい。例えば、力センサの形態の内部センサ７６は、患者が特定の身体部分を使用して治療デバイス７０に加えることができる力又は荷重を測定し得る。
図１に全般的に例示されるシステム１０はまた、患者インターフェース５０のローカル通信インターフェース６８を介してサーバ３０と通信する歩行センサ８２を含む。歩行センサ８２は、患者によって行われたステップの数を追跡及び記憶し得る。いくつかの実施形態では、歩行センサ８２は、リストバンド、リストウォッチ、又はスマートウォッチの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、歩行センサ８２は、スマートフォンなどの電話内に統合されてもよい。
図１に全般的に例示されるシステム１０はまた、患者インターフェース５０のローカル通信インターフェース６８を介してサーバ３０と通信するゴニオメータ８４を含む。ゴニオメータ８４は、患者の身体部分の角度を測定する。例えば、ゴニオメータ８４は、患者の膝又は肘又は肩の屈曲の角度を測定し得る。
図１に全般的に例示されるシステム１０はまた、患者インターフェース５０のローカル通信インターフェース６８を介してサーバ３０と通信する圧力センサ８６を含む。圧力センサ８６は、患者の身体部分によって加えられる圧力又は荷重の量を測定する。例えば、圧力センサ８６は、静止自転車をペダリングするときに患者の足によって加えられる力の量を測定し得る。
図１に全般的に例示されるシステム１０はまた、臨床医インターフェース２０と同様又は同一であり得る監督インターフェース９０を含む。いくつかの実施形態では、監督インターフェース９０は、臨床医インターフェース２０で提供されるものよりも強化された機能性を有し得る。監督インターフェース９０は、整形外科医などの、治療計画の責任を有する人によって使用するために構成され得る。
図１に全般的に例示されるシステム１０はまた、臨床医インターフェース２０と同様又は同一であり得る報告インターフェース９２を含む。いくつかの実施形態では、報告インターフェース９２は、臨床医インターフェース２０で提供されるものよりも少ない機能性を有し得る。例えば、報告インターフェース９２は、治療計画を修正する能力を有していない場合がある。そのような報告インターフェース９２を、例えば請求者によって使用して、請求目的のためにシステム１０の使用を決定し得る。別の例では、報告インターフェース９２は、患者識別可能な情報を表示する能力を有しておらず、データ主体に関する特定のデータフィールドについて、及び／又はデータ主体の準識別子に関する特定のデータフィールドについて、非人格化されたデータ及び／又は匿名化されたデータのみを提示し得る。そのような報告インターフェース９２は、例えば、種々の患者に対する治療計画の様々な効果を決定するために研究者によって使用され得る。
システム１０は、患者インターフェース５０及び／又は治療デバイス７０と遠隔通信するために、本明細書に記載されるものなどの、医療提供者のためのアシスタントインターフェース９４を含む。そのような遠隔通信は、医療提供者が、システム１０を使用して患者に支援又はガイダンスを提供することを可能にし得る。より具体的には、アシスタントインターフェース９４は、テレメディシン信号９６、９７、９８ａ、９８ｂ、９９ａ、９９ｂを、例えば第１のネットワーク３４及び／又は第２のネットワーク５８を介するなど、ネットワーク接続を介して患者インターフェース５０と通信するように構成されている。テレメディシン信号９６、９７、９８ａ、９８ｂ、９９ａ、９９ｂは、音声信号９６、音声ビジュアル信号９７、患者インターフェース５０の機能を制御するためのインターフェース制御信号９８ａ、患者インターフェース５０のステータスを監視するためのインターフェースモニタ信号９８ｂ、治療デバイス７０の動作パラメータを変更するための装置制御信号９９ａ、及び／又は治療デバイス７０のステータスを監視するための装置モニタ信号９９ｂ、のうちの１つを含む。いくつかの実施形態では、制御信号９８ａ、９９ａの各々は、一方向であり、アシスタントインターフェース９４から患者インターフェース５０にコマンドを伝達し得る。いくつかの実施形態では、制御信号９８ａ、９９ａを正常に受信したこと、及び／又は要求された制御アクションの成功及び／又は失敗した実装を伝達することに応答して、確認応答メッセージは、患者インターフェース５０からアシスタントインターフェース９４に送信され得る。いくつかの実施形態では、モニタ信号９８ｂ、９９ｂの各々は、患者インターフェース５０からアシスタントインターフェース９４への一方向のステータス情報コマンドであり得る。いくつかの実施形態では、確認応答メッセージは、モニタ信号９８ｂ、９９ｂのうちの１つを正常に受信することに応答して、アシスタントインターフェース９４から患者インターフェース５０に送信され得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース５０は、治療デバイス７０と、アシスタントインターフェース９４及び／又はサーバ３０などの、１つ以上の他のデバイスと、の間の装置制御信号９９ａ及び装置モニタ信号９９ｂのパススルーとして構成され得る。例えば、患者インターフェース５０は、アシスタントインターフェース９４からのテレメディシン信号９６、９７、９８ａ、９８ｂ、９９ａ、９９ｂ内の装置制御信号９９ａに応答して、装置制御信号９９ａを伝送するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース９４は、臨床医インターフェース２０として共有物理デバイス上に提示され得る。例えば、臨床医インターフェース２０は、アシスタントインターフェース９４を実装する１つ以上のスクリーンを含み得る。代替的又は追加的に、臨床医インターフェース２０は、アシスタントインターフェース９４の態様を実装するための、ビデオカメラ、スピーカ、及び／又はマイクロフォンなどの、追加のハードウェア構成要素を含んでもよい。
いくつかの実施形態では、テレメディシン信号９６、９７、９８ａ、９８ｂ、９９ａ、９９ｂの１つ以上の部分が、患者インターフェース５０の出力デバイス５４によって提示されるために、事前に記録されたソース（例えば、音声記録、ビデオ記録、又はアニメーション）から生成され得る。例えば、チュートリアルビデオが、サーバ３０からストリーミングされ、患者インターフェース５０上に提示され得る。事前に記録されたソースからのコンテンツが、患者インターフェース５０を介して患者によって要求され得る。代替的に、アシスタントインターフェース９４上の制御部を介して、医療提供者は、事前に記録されたソースからのコンテンツを患者インターフェース５０上で再生してもよい。
アシスタントインターフェース９４は、アシスタント入力デバイス２２及びアシスタントディスプレイ２４を含み、これらは、アシスタントユーザインターフェース２２、２４と総称され得る。アシスタント入力デバイス２２は、例えば、電話、キーボード、マウス、トラックパッド、又はタッチスクリーンのうちの１つ以上を含み得る。代替的又は追加的に、アシスタント入力デバイス２２は、１つ以上のマイクロフォンを含み得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のマイクロフォンは、医療提供者が患者インターフェース５０を介して患者に話しかけるように構成された電話ハンドセット、ヘッドセット、又は１つ以上の広域マイクロフォンの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、アシスタント入力デバイス２２は、１つ以上のマイクロフォンを使用することによって、医療提供者によって話される命令を解釈するように構成されたハードウェア及び／又はソフトウェアを有し、音声ベースの機能性を提供するように構成され得る。アシスタント入力デバイス２２は、Ａｐｐｌｅ製のＳｉｒｉ、Ａｍａｚｏｎ製のＡｌｅｘａ、Ｇｏｏｇｌｅアシスタント、又はＳａｍｓｕｎｇ製のＢｉｘｂｙなどの既存の音声ベースのアシスタントによって提供されるか、又はこれらと同様の機能性を含み得る。アシスタント入力デバイス２２は、他のハードウェアコンポーネント及び／又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。アシスタント入力デバイス２２は、１つ以上の汎用デバイス及び／又は専用デバイスを含み得る。
アシスタントディスプレイ２４は、例えば、タブレット、スマートフォン、又はスマートウォッチ上のコンピュータモニタ又は表示画面を含む、１つ以上の異なる形態をとり得る。アシスタントディスプレイ２４は、プロジェクタ、仮想現実能力、又は拡張現実能力などの他のハードウェアコンポーネント及び／又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。アシスタントディスプレイ２４は、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション技術を組み込み得る。例えば、アシスタントディスプレイ２４は、種々の条件及び／又は方向を合図し得る、発語並びに／又は、音色、チャイム、メロディ、及び／若しくは楽曲などの、他の音を含み得る、音声信号などの非ビジュアルディスプレイを含み得る。アシスタントディスプレイ２４は、医療提供者によって使用するための様々なデータ及び／又はインターフェース若しくは制御部を提示する１つ以上の異なる表示画面を備え得る。アシスタントディスプレイ２４は、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、ウェブベースのインターフェースによって、及び／又はコンピュータプログラム若しくはアプリケーション（アプリ）によって提示されてもよい。
いくつかの実施形態では、システム１０は、アシスタントインターフェース９４から患者インターフェース５０への言語のコンピュータ変換を提供し、及び／又はその逆も同様であり得る。言語のコンピュータ変換は、発語のコンピュータ変換及び／又はテキストのコンピュータ変換を含み得る。追加的又は代替的に、システム１０は、テキストの音声認識及び／又は発声音を提供してもよい。例えば、システム１０は、発語を印刷テキストに変換し得、及び／又はシステム１０は、印刷テキストから音声で言葉を発し得る。システム１０は、患者、臨床医、及び／又は医療提供者のいずれか又は全てによって話された言葉を認識するように構成され得る。いくつかの実施形態では、システム１０は、患者によって話された要求又はコマンドを認識し、これらに反応するように構成され得る。例えば、システム１０は、患者による（いくつかの異なる言語のうちのいずれか１つで与えられ得る）口頭でのコマンドに応答して、テレメディシンセッションを自動的に開始し得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０は、アシスタントインターフェース９４によって提示するための、アシスタントディスプレイ２４の態様を生成し得る。例えば、サーバ３０は、アシスタントディスプレイ２４上で提示するための表示画面を生成するように構成されたウェブサーバを含み得る。例えば、人工知能エンジン１１は、患者の、推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画を生成し、アシスタントインターフェース９４のアシスタントディスプレイ２４上で提示するためのそれらの推奨される治療計画及び／又は外部の治療計画を含む、表示画面を生成し得る。いくつかの実施形態では、アシスタントディスプレイ２４は、サーバ３０によってホストされる仮想化デスクトップを提示するように構成され得る。いくつかの実施形態では、サーバ３０は、第１のネットワーク３４を介してアシスタントインターフェース９４と通信するように構成され得る。いくつかの実施形態では、第１のネットワーク３４は、イーサネットネットワークなどのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含み得る。
いくつかの実施形態では、第１のネットワーク３４は、インターネットを含んでもよく、サーバ３０とアシスタントインターフェース９４との間の通信は、例えば仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）を介して暗号化を使用することによるなどの、プライバシー強化技術を介して、セキュリティ保護されてもよい。代替的又は追加的に、サーバ３０は、第１のネットワーク３４とは独立した１つ以上のネットワーク、及び／又は直接の有線若しくは無線通信チャネルなどの他の通信手段を介して、アシスタントインターフェース９４と通信するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、患者インターフェース５０及び治療デバイス７０は、各々、アシスタントインターフェース９４のロケーションから地理的に隔たった患者ロケーションから動作し得る。例えば、患者インターフェース５０及び治療デバイス７０は、居宅リハビリテーションシステムの一部として使用され得、これは、クリニック又はコールセンターなどの集中ロケーションでアシスタントインターフェース９４を使用することによって、遠隔で支援され得る。
いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース９４は、例えば、１つ以上のコールセンターにおいて、又は１つ以上の臨床医のオフィスにおいて、一緒にグループ化され得るいくつかの異なる端末（例えば、コンピューティングデバイス）のうちの１つであり得る。いくつかの実施形態では、複数のアシスタントインターフェース９４が、地理的に分散され得る。いくつかの実施形態では、人は、任意の従来のオフィスインフラストラクチャから遠隔で医療提供者として勤務し得る。そのような遠隔勤務は、例えば、アシスタントインターフェース９４がコンピュータ及び／又は電話の形態をとる場合に実施され得る。この遠隔勤務機能性は、医療提供者のパートタイム及び／又は柔軟な勤務時間を含み得る在宅勤務の手配を可能にし得る。
図２～３は、治療デバイス７０の一実施形態を示す。より具体的には、図２は、据え付けサイクリングマシン１００の形態の治療デバイス７０を全般的に例示しており、これは、短縮して、据え付けバイクと呼ばれ得る。据え付けサイクリングマシン１００は、各々が軸１０６の周りに回転するためにペダルアーム１０４に取り付けられた、ペダル１０２のセットを含む。いくつかの実施形態では、図２に全般的に例示されるように、ペダル１０２は、患者がペダリングで使用する可動域を調整するために、ペダルアーム１０４上で移動可能である。例えば、ペダルが軸１０６に向かって内側に位置することは、ペダルが軸１０６から外側に離れて位置するときよりも小さな可動域に対応する。患者がペダル１０２に加えた力の量を測定するために、圧力センサ８６が、ペダル１０２のうちの１つに取り付けられ、又はペダル１０２のうちの１つに埋め込まれる。圧力センサ８６は、治療デバイス７０に、及び／又は患者インターフェース５０に無線で通信し得る。
図４は、図２の治療デバイスを使用する人（患者）を全般的に例示しており、患者インターフェース５０に接続されたセンサ及び様々なデータパラメータを示す。例示的な患者インターフェース５０は、患者によって手動で保持される、ｉＰａｄ、ｉＰｈｏｎｅ、Ａｎｄｒｏｉｄデバイス、又はＳｕｒｆａｃｅタブレット（それぞれ登録商標。以下同様）などの、タブレットコンピュータ若しくはスマートフォン、又はファブレットである。いくつかの他の実施形態では、患者インターフェース５０は、治療デバイス７０に埋め込まれるか、又は取り付けられ得る。
図４は、患者が患者の手首に歩行センサ８２を装着していることを全般的に例示しており、「本日のステップ１３５５」と示す注記は、歩行センサ８２が、そのステップカウントを記録し、患者インターフェース５０に伝送したことを示す。図４はまた、患者がゴニオメータ８４を患者の右膝に装着していることを全般的に例示しており、「膝角度７２°」と示す注記は、ゴニオメータ８４が、その膝角度を測定し、患者インターフェース５０に送信していることを示す。図４はまた、圧力センサ８６を有するペダル１０２のうちの１つの右側が「力１２．５ポンド」と示しており、右側ペダル圧力センサ８６が、その力測定値を測定し、患者インターフェース５０に伝送していることを示すことを、全般的に例示している。
図４はまた、圧力センサ８６を有するペダル１０２のうちの１つの左側が「力２７ポンド」と示しており、左側ペダル圧力センサ８６が、その力測定値を測定し、患者インターフェース５０に伝送していることを示すことを、全般的に例示している。図４はまた、患者が４分１３秒間治療デバイス７０を使用していることを示す「セッション時間０：０４：１３」という指標などの他の患者データを、全般的に例示している。このセッション時間は、治療デバイス７０から受信された情報に基づいて、患者インターフェース５０によって判定され得る。図４はまた、「疼痛レベル３」と示す指標を、全般的に例示している。そのような疼痛レベルは、患者インターフェース５０上に提示される、質問などの請願に応答して、特許から取得され得る。
図５は、アシスタントインターフェース９４の概要ディスプレイ１２０の例示的な一実施形態である。具体的には、概要ディスプレイ１２０は、医療提供者が患者インターフェース５０及び／又は治療デバイス７０を使用することで患者を遠隔で支援するための、いくつかの異なる制御部及びインターフェースを提示する。この遠隔支援機能性は、テレメディシン又はテレヘルスとも呼ばれ得る。
具体的には、概要ディスプレイ１２０は、治療デバイス７０を使用する患者に関する経歴情報を提示する患者プロファイルディスプレイ１３０を含む。患者プロファイルディスプレイ１３０は、図５に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ１２０の一部分又は領域の形態をとり得るが、患者プロファイルディスプレイ１３０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。
いくつかの実施形態では、患者プロファイルディスプレイ１３０は、患者の経歴情報の限定されたサブセットを含み得る。より具体的には、患者プロファイルディスプレイ１３０上に提示されるデータは、その情報に対する医療提供者の必要性に依存し得る。例えば、医療上の問題で患者を支援している医療提供者には、患者に関する医療履歴情報が提供され得るのに対して、治療デバイス７０の問題をトラブルシューティングする技師は、患者に関する情報のより限定されたセットが提供され得る。例えば、技師には、患者の名前のみが与えられ得る。
患者プロファイルディスプレイ１３０は、非人格化されたデータ及び／又は匿名化されたデータを含み得るか、又は任意のプライバシー強化技術を使用して、患者の機密保持要件に違反する可能性のある方途で、機密の患者データが伝達されることを防止し得る。そのようなプライバシー強化技術は、限定されるものではないが、患者が「データ主体」とみなされ得る、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（ＨＩＰＡＡ）又は一般データ保護規則（ＧＤＰＲ）などの、法律、規制、又は他のガバナンス規則の遵守を可能にし得る。
いくつかの実施形態では、患者プロファイルディスプレイ１３０は、患者が治療デバイス７０を使用する際に従うべき治療計画に関する情報を提示し得る。そのような治療計画情報は、医療提供者に限定され得る。例えば、治療レジメンに関する問題で患者を支援する医療提供者には、治療計画情報が提供され得るのに対して、治療デバイス７０の問題をトラブルシューティングする技師には、患者の治療計画に関するいかなる情報も提供されない場合がある。
いくつかの実施形態では、１つ以上の推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画が、医療提供者に対して患者プロファイルディスプレイ１３０に提示され得る。１つ以上の推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画は、サーバ３０の人工知能エンジン１１によって生成され、特に、テレメディシン又はテレヘルスセッション中にサーバ３０からリアルタイムで受信され得る。１つ以上の推奨される治療計画及び／又は排除される治療計画を提示する実施例を、図７を参照して以下に記載する。
図５に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、治療デバイスを使用して患者に関するステータス情報を提示する患者ステータスディスプレイ１３４を含む。患者ステータスディスプレイ１３４は、図５に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ１２０の一部分又は領域の形態をとり得るが、患者ステータスディスプレイ１３４は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。
患者ステータスディスプレイ１３４は、外部センサ８２、８４、８６のうちの１つ以上から、及び／又は治療デバイス７０の１つ以上の内部センサ７６からのセンサデータ１３６を含む。いくつかの実施形態では、患者ステータスディスプレイ１３４は、治療デバイス７０を使用している間患者によって装着されている１つ以上のウェアラブルデバイスの１つ以上のセンサからのセンサデータを含み得る。１つ以上のウェアラブルデバイスは、時計、ブレスレット、ネックレス、胸郭バンドなどを含み得る。１つ以上のウェアラブルデバイスは、患者が治療デバイス７０を使用している間の患者の心拍数、体温、血圧、１つ以上のバイタルサインなどを監視するように構成され得る。いくつかの実施形態では、患者ステータスディスプレイ１３４は、最後に報告された疼痛レベル又は治療計画内の進捗などの、患者に関する他のデータ１３８を提示し得る。
ユーザアクセス制御部を使用して、システム１０のユーザインターフェース２０、５０、９０、９２、９４のいずれか又は全てに対して、どのようなデータを閲覧及び／又は修正するのに利用可能であるかを含めて、アクセスを制限し得る。いくつかの実施形態では、ユーザアクセス制御部を用いて、システム１０を使用する任意の所与の人にとってどのような情報が利用可能であるかを制御し得る。例えば、アシスタントインターフェース９４上に提示されるデータは、ユーザアクセス制御部によって制御され、その情報を閲覧するための医療提供者／ユーザの必要性及び／又は資格に応じて、許可が設定され得る。
図５に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、医療提供者が患者を支援する際に使用するための情報を提示するヘルプデータディスプレイ１４０を含む。ヘルプデータディスプレイ１４０は、図５に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。ヘルプデータディスプレイ１４０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。ヘルプデータディスプレイ１４０は、例えば、患者インターフェース５０及び／又は治療デバイス７０の使用に関するよくある質問に対する回答を提示することを含み得る。
ヘルプデータディスプレイ１４０はまた、研究データ又はベストプラクティスを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ヘルプデータディスプレイ１４０は、患者の質問に応答して、回答又は説明のためのスクリプトを提示し得る。いくつかの実施形態では、ヘルプデータディスプレイ１４０は、医療提供者が患者の問題の根本原因及び／又は解決策を決定する際に使用するためのフローチャート又はウォークスルーを提示し得る。
いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース９４は、医療提供者によって使用するためのヘルプデータを同時に提示するために、同じであっても異なっていてもよい２つ以上のヘルプデータディスプレイ１４０を提示し得る。例えば、第１のヘルプデータディスプレイが、患者の問題の根源を判定するためのトラブルシューティングフローチャートを提示するために使用され得、第２のヘルプデータディスプレイが、医療提供者が患者に対して読み出すための、好ましくは患者が何らかのアクションを実施するための指示を含むような情報である、スクリプト情報を提示し得、これらは、問題を絞り込むか、又は解決するのに役立ち得る。いくつかの実施形態では、第１のヘルプデータディスプレイにおけるトラブルシューティングフローチャートへの入力に基づいて、第２のヘルプデータディスプレイは、スクリプト情報を自動的に入力し得る。
図５に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、患者インターフェース５０に関する情報を提示し、及び／又は患者インターフェース５０の１つ以上の設定を修正するための、患者インターフェース制御部１５０を含む。患者インターフェース制御部１５０は、図５に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。患者インターフェース制御部１５０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。患者インターフェース制御部１５０は、インターフェースモニタ信号９８ｂのうちの１つ以上を介してアシスタントインターフェース９４に、伝達された情報を提示し得る。
図５に全般的に例示されるように、患者インターフェース制御部１５０は、患者インターフェース５０によって提示される表示の表示フィード１５２を含む。いくつかの実施形態では、表示フィード１５２は、患者インターフェース５０によって現在患者に提示されている表示画面のライブコピーを含み得る。言い換えれば、表示フィード１５２は、患者インターフェース５０の表示画面上に提示されるものの画像を提示し得る。
いくつかの実施形態では、表示フィード１５２は、画面名又は画面番号などの、患者インターフェース５０によって現在提示されている表示画面に関する略式情報を含み得る。患者インターフェース制御部１５０は、医療提供者が患者インターフェース５０の１つ以上の設定又は態様を調整又は制御するための患者インターフェース設定制御部１５４を含み得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース設定制御部１５４は、アシスタントインターフェース９４に、患者インターフェース５０の機能又は設定を制御するためのインターフェース制御信号９８を生成及び／又は伝送させ得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース設定制御部１５４は、医療提供者が患者インターフェース５０を遠隔で閲覧及び／又は制御するための共同ブラウジング又はコブラウジング能力を含み得る。例えば、患者インターフェース設定制御部１５４は、医療提供者が、患者インターフェース５０上の１つ以上のテキスト入力フィールドにテキストを遠隔で入力すること、及び／又はアシスタントインターフェース９４のマウス若しくはタッチスクリーンを使用して、患者インターフェース５０上のカーソルを遠隔で制御することを可能にし得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース５０を使用して、患者インターフェース設定制御部１５４は、患者が変更することができない設定を医療提供者が変更することを可能にし得る。例えば、患者インターフェース５０は、患者が、患者インターフェース５０上で、表示に使用される言語を不用意に切り替えることを防止するために言語設定にアクセスすることを妨げられ得るのに対して、患者インターフェース設定制御部１５４は、医療提供者が患者インターフェース５０の言語設定を変更することを可能にし得る。別の例では、患者インターフェース５０は、表示が患者に判読不能になるように、患者が、患者インターフェース５０上の表示に使用されるフォントサイズを不用意に切り替えることを防止するために、フォントサイズ設定をより小さいサイズに変更することができない場合があるのに対して、患者インターフェース設定制御部１５４は、医療提供者が患者インターフェース５０のフォントサイズ設定を変更することを提供し得る。
図５に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、患者インターフェース５０と、治療デバイス７０、歩行センサ８２、及び／又はゴニオメータ８４などの、１つ以上の他のデバイス７０、８２、８４と、の間の通信のステータスを示すインターフェース通信ディスプレイ１５６を含む。インターフェース通信ディスプレイ１５６は、図５に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。
インターフェース通信ディスプレイ１５６は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。インターフェース通信ディスプレイ１５６は、医療提供者が他のデバイス７０、８２、８４のうちの１つ以上との通信を遠隔で修正するための制御部を含み得る。例えば、医療提供者は、他のデバイス７０、８２、８４のうちの１つとの通信をリセットするように、又は他のデバイス７０、８２、８４のうちの新たなデバイスとの通信を確立するように、患者インターフェース５０に遠隔で指令し得る。この機能性は、例えば、患者が他のデバイス７０、８２、８４のうちの１つに問題を有する場合、又は患者が他のデバイス７０、８２、８４のうちの新たなデバイス又は交換デバイスを受け取る場合に、使用され得る。
図５に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、医療提供者が治療デバイス７０に関する情報を閲覧及び／又は制御するための装置制御部１６０を含む。装置制御部１６０は、図５に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。装置制御部１６０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。装置制御部１６０は、装置の現在のステータスに関する情報を有する装置ステータスディスプレイ１６２を含み得る。装置ステータスディスプレイ１６２は、装置モニタ信号９９ｂのうちの１つ以上を介してアシスタントインターフェース９４に、伝達された情報を提示し得る。装置ステータスディスプレイ１６２は、治療デバイス７０が患者インターフェース５０と現在通信しているかどうかを示し得る。装置ステータスディスプレイ１６２は、治療デバイス７０のステータスに関する他の現在及び／又は履歴情報を提示し得る。
装置制御部１６０は、医療提供者が治療デバイス７０の１つ以上の態様を調整又は制御するための装置設定制御部１６４を含み得る。装置設定制御部１６４は、アシスタントインターフェース９４に、治療デバイス７０の動作パラメータ及び／又は１つ以上の特性（例えば、ペダル半径設定、抵抗設定、ターゲットＲＰＭ、治療デバイス７０の他の好適な特性、又はそれらの組み合わせ）を変更するための装置制御信号９９（例えば、記載されるように、処理計画入力と称され得る）を生成及び／又は伝送させ得る。
装置設定制御部１６４は、モードボタン１６６及び位置制御部１６８を含み得、これらは、医療提供者が、治療デバイス７０のアクチュエータ７８を手動モードにし、その後、位置制御部１６８を使用して、アクチュエータ７８の位置又は速度などの設定を変更することができるように、併せて使用され得る。モードボタン１６６は、自動モードと手動モードとを切り替えるための、位置などの設定を提供し得る。
いくつかの実施形態では、１つ以上の設定は、任意の時点で、かつ関連付けられた自動／手動モードを有さずに、調整可能であり得る。いくつかの実施形態では、医療提供者は、患者が治療デバイス７０を能動的に使用しながら、ペダル半径設定などの、治療デバイス７０の動作パラメータを変更し得る。そのような「その場」調整は、患者インターフェース５０を使用して患者に利用可能であってもよいし、利用可能でなくてもよい。
いくつかの実施形態では、装置設定制御部１６４は、医療提供者が、患者が患者インターフェース５０を使用して変更することができない設定を変更することを可能にし得る。例えば、患者インターフェース５０は、治療デバイス７０の高さ又は傾きの設定などの、事前構成された設定を変更することを妨げられ得るのに対して、装置設定制御部１６４は、医療提供者が治療デバイス７０の高さ又は傾きの設定を変更することを提供し得る。
図５に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、患者インターフェース５０との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションを制御するための患者通信制御部１７０を含んでもよい。患者インターフェース５０との通信セッションは、患者インターフェース５０の出力デバイスによって提示するための、アシスタントインターフェース９４からのライブフィードを含み得る。ライブフィードは、音声フィード及び／又はビデオフィードの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース５０は、アシスタントインターフェース９４を使用する人との２方向の音声通信又は音声ビジュアル通信を提供するように構成され得る。具体的には、患者インターフェース５０との通信セッションは、双方向（２方向）ビデオフィード又は音声ビジュアルフィードを含み、患者インターフェース５０及びアシスタントインターフェース９４の各々が、他方のビデオを提示し得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース５０は、アシスタントインターフェース９４からのビデオを提示し得る一方、アシスタントインターフェース９４は、音声のみを提示するか、又はアシスタントインターフェース９４は、患者インターフェース５０からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース９４は、患者インターフェース５０からのビデオを提示し得る一方、患者インターフェース５０は、音声のみを提示するか、又は患者インターフェース５０は、アシスタントインターフェース９４からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース５０との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションは、少なくとも部分的に、患者が身体部分に対してリハビリテーションレジメンを実施しながら行われ得る。患者通信制御部１７０は、図５に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。患者通信制御部１７０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。
音声通信及び／又は音声ビジュアル通信は、アシスタントインターフェース９４によって、及び／又は電話システムなどの１つ以上の別のデバイス、若しくは医療提供者がアシスタントインターフェース９４を使用する間に医療提供者によって使用されるビデオ会議システムによって、処理及び／又は指示され得る。代替的又は追加的に、音声通信及び／又は音声ビジュアル通信は、第三者との通信を含んでもよい。例えば、システム１０は、医療提供者が、特定の一ハードウェア又はソフトウェアの使用に関して、患者、及び、医療提供者又はスペシャリストなどの、対象分野の専門家との３方向の会話を開始することを可能にし得る。図５に全般的に例示される例示的な患者通信制御部１７０は、医療提供者が、患者との音声通信又は音声ビジュアル通信の様々な態様を管理する際に使用するための呼制御部１７２を含む。呼制御部１７２は、医療提供者が音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションを終了するための切断ボタン１７４を含む。呼制御部１７２はまた、アシスタントインターフェース９４からの音声信号又は音声ビジュアル信号を一時的に消音するためのミュートボタン１７６を含む。いくつかの実施形態では、呼制御部１７２は、ホールドボタン（図示せず）などの他の機能を含み得る。
呼制御部１７２はまた、患者インターフェース５０で電話会議セッションからの音声及び／又はビデオの記録及び／又は再生を制御するための、記録、再生、及び一時停止ボタンなどの、１つ以上の記録／再生制御部１７８を含む。呼制御部１７２はまた、患者インターフェース５０からの静止画像及び／又はビデオ画像を提示するためのビデオフィードディスプレイ１８０と、アシスタントインターフェース９４を使用する医療提供者の現在の画像を示すセルフビデオディスプレイ１８２と、を含む。セルフビデオディスプレイ１８２は、図５に全般的に例示されるように、ビデオフィードディスプレイ１８０のセクション内で、ピクチャインピクチャ形式として提示され得る。代替的又は追加的に、セルフビデオディスプレイ１８２は、ビデオフィードディスプレイ１８０から別個に及び／又は独立して提示されてもよい。
図５に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、第三者との音声通信及び／又は音声ビジュアル通信を行う際に使用するための第三者通信制御部１９０を含む。第三者通信制御部１９０は、図５に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。第三者通信制御部１９０は、別個の画面上の表示、又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。
第三者通信制御部１９０は、特定の一ハードウェア又はソフトウェアの使用に関して第三者、例えば、医療提供者又はスペシャリストなどの、対象分野の専門家に連絡するための、連絡先リスト及び／又はボタン若しくは制御部などの、１つ以上の制御部を含み得る。第三者通信制御部１９０は、第三者が、アシスタントインターフェース９４を介して医療提供者と、及び患者インターフェース５０を介して患者と、の両方で同時に通信するための電話会議能力を含み得る。例えば、システム１０は、医療提供者が患者及び第三者との３方向の会話を開始することを提供し得る。
図６は、本開示による、患者に関するデータ６００に基づいて、患者の治療計画６０２を出力するように機械学習モデル１３を訓練する例示的なブロック図を全般的に例示する。他の患者に関するデータは、サーバ３０によって受信され得る。他の患者は、様々な治療デバイスを使用して治療計画を実施していてもよい。
データは、他の患者の特性、他の患者によって実施される治療計画の詳細、及び／又は治療計画を実施した結果（例えば、患者の身体の一部分の回復率、患者の身体の一部分の回復量、患者の身体の一部分の筋力の増加量又は減少量、患者の身体の一部分の可動域の増加量又は減少量など）を含み得る。
描示されるように、データは、種々のコホートに割り当てられている。コホートＡは、同様の第１の特性、第１の治療計画、及び第１の結果を有する患者のデータを含む。コホートＢは、同様の第２の特性、第２の治療計画、及び第２の結果を有する患者のデータを含む。例えば、コホートＡは、骨折した四肢のための手術を受けたいかなる医学的状態もない２０代の患者の第１の特性を含み得、これらの患者の治療計画は、特定の治療プロトコルを含み得る（例えば、治療デバイス７０を、週に３０分を５回で３週間使用し、治療デバイス７０のプロパティ、構成、及び／又は設定の値は、最初の２週間はＸ（Ｘは数値）に、最後の週はＹ（Ｙは数値）に設定される）。
コホートＡ及びコホートＢは、機械学習モデル１３を訓練するために使用される訓練データセットに含まれ得る。機械学習モデル１３は、各コホートの特性間のパターンを照合し、かつ結果を提供する治療計画を出力するように、訓練され得る。したがって、新しい患者のデータ６００が訓練された機械学習モデル１３に入力されると、訓練された機械学習モデル１３は、データ６００に含まれる特性をコホートＡ又はコホートＢのいずれか一方の特性と照合し、適切な治療計画６０２を出力し得る。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１３は、新しい患者によって実施されるべきではない１つ以上の除外される治療計画を出力するように訓練され得る。
図７は、本開示による、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、推奨される治療計画及び除外される治療計画を提示するアシスタントインターフェース９４の概要ディスプレイ１２０の一実施形態を全般的に例示する。描示されるように、概要ディスプレイ１２０は、セルフビデオディスプレイ１８２を含む、患者プロファイル１３０及びビデオフィードディスプレイ１８０のセクションを含むだけである。図５を参照して記載される概要ディスプレイ１２０の制御部及びインターフェースの任意の好適な構成は、患者プロファイル１３０、ビデオフィードディスプレイ１８０、及びセルフビデオディスプレイ１８２に加えて、又はこれらの代わりに提示され得る。
テレメディシンセッション中にアシスタントインターフェース９４（例えば、コンピューティングデバイス）を使用する医療提供者は、ビデオフィードディスプレイ１８０に患者からのビデオも提示する概要ディスプレイ１２０（例えば、アシスタントインターフェース９４の表示画面２４上に提示されるユーザインターフェース）の一部分におけるセルフビデオ１８２に提示され得る。更に、ビデオフィードディスプレイ１８０はまた、医療提供者が、テレメディシンセッション中にリアルタイムで又はほぼリアルタイムで、推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画を患者インターフェース５０上で患者と共有することを可能にするグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）オブジェクト７００（例えば、ボタン）を含んでもよい。医療提供者は、推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画を共有するためにＧＵＩオブジェクト７００を選択してもよい。描示されるように、概要ディスプレイ１２０の別の部分は、患者プロファイルディスプレイ１３０を含む。
患者プロファイルディスプレイ１３０は、２つの例示的な推奨される治療計画６００と、１つの例示的な除外される治療計画６０２と、を提示している。本明細書に記載されるように、治療計画は、治療されている患者の特性を考慮して推奨され得る。患者が所望の結果を達成するために従うべき推奨される治療計画６００を生成するために、治療されている患者の特性と、治療計画を実施するために治療デバイス７０を使用した他の人々のコホートと、の間のパターンが、人工知能エンジン１１の１つ以上の機械学習モデル１３によって照合され得る。推奨される治療計画の各々は、異なる所望の結果に基づいて生成され得る。
例えば、描示されるように、患者プロファイルディスプレイ１３０は、「患者の特性は、コホートＡにおける使用の特性と一致します。以下の治療計画は、患者の特性及び所望の結果に基づいて、患者に推奨されます」を提示する。次いで、患者プロファイルディスプレイ１３０は、コホートＡからの推奨される治療計画を提示し、各治療計画は、異なる結果を提供する。
描示されるように、治療計画「Ａ」は、「患者Ｘは、治療デバイスを１日に３０分で４日間使用して、Ｙ％の可動域の増加を達成するのがよく、患者Ｘは、２型糖尿病を有しており、患者Ｘに、治療計画中に疼痛管理のために薬物Ｚを処方するのがよいでしょう（薬物Ｚは、２型糖尿病を有する人々に対して承認されています）」を示す。したがって、生成された治療計画は、Ｙ％の可動域を増加させることを達成する。認知され得るように、治療計画はまた、患者の既知の医学的疾患（例えば、２型糖尿病）を考慮して疼痛を管理するために患者に処方するための推奨薬物（例えば、薬物Ｚ）を含む。すなわち、推奨される患者薬物は、患者の医学的状態と対立しないだけでなく、それによって、優れた患者転帰の可能性を改善する。この特定の実施例及び本明細書の他の箇所の全てのそのような実施例は、生成された治療計画が複数の薬物を推奨すること、又は合併状態若しくは合併疾患の確認、見解、診断及び／若しくは治療を取り扱うことをいかようにも制限されることを意図するものではない。
推奨される治療計画「Ｂ」は、治療計画の異なる所望の結果に基づいて、治療デバイスの異なる治療プロトコル、異なる薬物レジメンなどを含む、異なる治療計画を指定し得る。
描示されるように、患者プロファイルディスプレイ１３０はまた、除外される治療計画６０２を提示してもよい。これらのタイプの治療計画は、医療提供者に、患者に治療計画の特定の部分を推奨しないように警告するために、アシスタントインターフェース９４を使用して医療提供者に示される。例えば、除外される治療計画は、以下を指定することができる：「患者Ｘは、心臓病のために１日に３０分よりも長く治療デバイスを使用してはならず、患者Ｘは、２型糖尿病を有しており、患者Ｘに、治療計画中に疼痛管理のために薬物Ｍを処方してはなりません（このシナリオでは、薬物Ｍは、２型糖尿病を有する人々に合併症を引き起こす可能性があります）。」具体的には、除外される治療計画は、心臓病のために、患者Ｘが１日に３０分を超えて運動すべきではないという治療プロトコルの制限を指摘する。排除される治療計画はまた、薬物Ｍが２型糖尿病という医学的状態と対立するため、患者Ｘに薬物Ｍを処方すべきではないと指摘する。
医療提供者は、概要ディスプレイ１２０上で患者の治療計画を選択し得る。例えば、医療提供者は、入力周辺機器（例えば、マウス、タッチスクリーン、マイクロフォン、キーボードなど）を使用して、患者の治療計画６００から選択し得る。いくつかの実施形態では、テレメディシンセッション中、医療提供者は、推奨される治療計画６００の長所及び短所を患者と考察し得る。
いずれにしても、医療提供者は、患者が所望の結果を達成するために従うべき治療計画を選択し得る。選択された治療計画は、提示のために患者インターフェース５０に伝送され得る。患者は、患者インターフェース５０上で、選択された治療計画を閲覧し得る。いくつかの実施形態では、医療提供者及び患者は、テレメディシンセッション中、詳細（例えば、治療デバイス７０、食事レジメン、薬物レジメンなどを使用する治療プロトコル）をリアルタイム又はほぼリアルタイムで考察し得る。いくつかの実施形態では、サーバ３０は、選択された治療計画に基づいて、及びテレメディシンセッション中に、ユーザが治療デバイス７０を使用する際に治療デバイス７０を制御し得る。
図８は、本開示による、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、患者データが変化した結果として変化した、推奨される治療計画を提示するアシスタントインターフェース９４の概要ディスプレイ１２０の一実施形態を全般的に例示する。認知され得るように、治療デバイス７０及び／又は任意のコンピューティングデバイス（例えば、患者インターフェース５０）は、患者が治療デバイス７０を使用して治療計画を実施する間に、データを伝送し得る。データは、患者の更新された特性及び／又は他の治療データを含み得る。例えば、更新された特性は、新しい実施情報及び／又は測定情報を含み得る。実施情報は、治療デバイス７０の一部分の速度、患者によって達成される可動域、治療デバイス７０の一部分に及ぼされる力、患者の心拍数、患者の血圧、患者の呼吸数などを含み得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０で受信されたデータは、訓練された機械学習モデル１３に入力され得、機械学習モデル１３は、患者が現在の治療計画に向かっていることを特性が示していると判定し得る。患者が現在の治療計画に向かっていると判定することは、訓練された機械学習モデル１３に治療デバイス７０のパラメータを調整させ得る。調整は、患者の実施を更に改善するための、治療計画の次のステップに基づき得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０で受信されたデータは、訓練された機械学習モデル１３に入力され得、機械学習モデル１３は、患者が現在の治療計画に向かっていない（例えば、スケジュールよりも遅れている、速度を維持することができない、特定の可動域を達成することができない、あまりにも疼痛が大きいなど）こと、又は現在の治療計画のスケジュールよりも進んでいる（例えば、特定の速度を超えている、疼痛なしで指定された時間よりも長く運動している、指定されたよりも大きい力がかかっているなど）ことを特性が示していると判定し得る。
訓練された機械学習モデル１３は、患者の特性が、患者が割り当てられているコホート内の患者の特性と一致しなくなっていると判定し得る。したがって、訓練された機械学習モデル１３は、患者を、適格特性患者の特性を含む別のコホートに再割り当てし得る。したがって、訓練された機械学習モデル１３は、新しいコホートから新しい治療計画を選択し、新しい治療計画に基づいて、治療デバイス７０を制御し得る。
いくつかの実施形態では、治療デバイス７０を制御する前に、サーバ３０は、新しい治療計画８００を、患者プロファイル１３０内で提示するためにアシスタントインターフェース９４に提供し得る。描示されるように、患者プロファイル１３０は、「患者の特性が変化して、コホートＢにおける使用の特性と一致するようになりました。患者の特性及び所望の結果に基づいて、以下の治療計画が患者に推奨されます」を示す。次いで、患者プロファイル１３０は、新しい治療計画８００を提示する（「患者Ｘは、治療デバイスを１日に１０分で３日間使用して、Ｌ％の可動域の増加を達成するのがよいでしょう」。医療提供者は、新しい治療計画８００を選択し得、サーバ３０は、選択を受信し得る。サーバ３０は、新しい治療計画８００に基づいて、治療デバイス７０を制御し得る。いくつかの実施形態では、新しい治療計画８００は、患者が新しい治療計画８００の詳細を閲覧し得るように、患者インターフェース５０に伝送され得る。
いくつかの実施形態では、患者が治療デバイス７０を使用して治療計画を実施している間に、サーバ３０は、患者に関する治療データを受信し得る。記載されるように、治療計画は、リハビリテーション治療計画、術前リハビリテーション治療計画、運動治療計画、又は他の好適な治療計画に対応し得る。治療データは、患者の様々な特性（例えば、本明細書に記載されるものなど）、患者が治療デバイス７０を使用する間の患者に関する様々な測定情報（例えば、本明細書に記載されるものなど）、治療デバイス７０の様々な特性（例えば、本明細書に記載されるものなど）、治療計画、他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、治療データのうちの少なくとも一部は、外部センサ８２、８４、８６のうちの１つ以上から、及び／又は治療デバイス７０の１つ以上の内部センサ７６からのセンサデータ１３６を含み得る。いくつかの実施形態では、治療データの少なくとも一部は、治療デバイス７０を使用している間患者によって装着されている１つ以上のウェアラブルデバイスの１つ以上のセンサからのセンサデータを含み得る。１つ以上のウェアラブルデバイスは、腕時計、ブレスレット、ネックレス、胸部ストラップ、頭部スウェットバンド、リストスウェットバンド、任意の他の好適なスウェットバンド、任意の他の好適なウェアラブル、又はそれらの組み合わせを含み得る。患者が治療デバイス７０を使用している間に、１つ以上のウェアラブルデバイスは、患者の心拍数、体温、血圧、１つ以上のバイタルサインなどを監視するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０は、治療データを使用して治療情報を生成し得る。治療データが、ユーザによる治療計画の実施を担当する医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、治療情報は、治療デバイスを使用する間のユーザによる治療計画の実施のフォーマットされた概要を含み得る。いくつかの実施形態では、患者プロファイルディスプレイ１２０は、治療情報を含み、及び／又は表示し得る。
サーバ３０は、概要ディスプレイ１２０において、治療情報を提供するように構成され得る。例えば、サーバ３０は、概要ディスプレイ１２０によるアクセスのために治療情報を記憶し、及び／又は治療情報を概要ディスプレイ１２０に伝達し得る。いくつかの実施形態では、サーバ３０は、治療情報を患者プロファイルディスプレイ１３０、若しくは概要ディスプレイ１２０の他の好適なセクション、部分、若しくは構成要素に、又は任意の他の好適なディスプレイ若しくはインターフェースに提供し得る。
いくつかの実施形態では、治療デバイス７０を使用する間に患者を支援する医療提供者は、治療情報をレビューし、治療計画及び／又は治療デバイス７０の１つ以上の特性を修正するかどうかを判定し得る。例えば、医療提供者は、治療情報をレビューし、治療情報を、患者によって実施されている治療計画と比較し得る。
患者が治療デバイス７０を使用する間に、医療提供者は、治療計画を実施する患者の能力に関する予想される情報の１つ以上の一部又は部分を、患者が治療デバイス７０を使用して治療計画を実施する間の、患者に関する測定情報の１つ以上の対応する一部又は部分（例えば、治療情報によって示される）と比較し得る。予想される情報は、ユーザの１つ以上のバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、ユーザの血圧、ユーザの他の好適な情報、又はそれらの組み合わせを含み得る。医療提供者は、測定情報の１つ以上の一部又は部分が、予想される情報の１つ以上の対応する一部又は部分の許容範囲内にある場合、治療計画が所望の効果を与えていると判定し得る。逆に、医療提供者は、測定情報の１つ以上のパッツ又は部分が、予想される情報の１つ以上の対応する一部又は部分の許容範囲外にある場合、治療計画が所望の効果を与えていないと判定し得る。
いくつかの実施形態では、患者が治療デバイス７０を使用して治療計画を実施する間に、医療提供者は、治療デバイス７０の予想されるそれぞれの特性を、治療情報によって示された治療デバイス７０の対応する特性と比較し得る。例えば、医療提供者は、治療デバイス７０の予想される抵抗設定を、治療情報によって示された治療デバイス７０の実際の抵抗設定と比較し得る。
医療提供者は、治療情報によって示された治療デバイス７０の実際の特性が、治療デバイス７０の予想される特性の範囲内にある場合、患者が治療計画を適正に実施していると判定し得る。逆に、医療提供者は、治療情報によって示された治療デバイス７０の実際の特性が、治療デバイス７０の予想される特性の範囲外にある場合、患者が治療計画を適正に実施していないと判定し得る。
医療提供者が、患者が治療計画を適正に実施していること、及び／又は治療計画が所望の効果を与えていることを治療情報が示すと判定する場合、医療提供者は、治療計画又は治療デバイス７０の１つ以上の特性を修正しないことを決定し得る。逆に、医療提供者が、患者が治療計画を適正に実施していないこと、及び／又は治療計画が所望の効果を与えていないことを治療情報が示すと判定する場合、医療提供者は、ユーザが治療デバイス７０を使用して治療計画を実施する間に、治療計画及び／又は治療デバイス７０の１つ以上の特性を修正することを決定し得る。
いくつかの実施形態では、患者が治療デバイス７０を使用して、修正された治療計画を実施する間に、サーバ３０は、患者に関する後続の治療データを受信し得る。例えば、医療提供者が、治療計画を修正し、かつ／又は治療デバイス７０の１つ以上の特性を制御する入力を提供した後、患者は、治療デバイス７０を使用して、修正された治療計画を実施し続け得る。後続の治療データは、ユーザが治療デバイス７０を使用して修正された治療計画を実施する間に生成された治療データに対応し得る。いくつかの実施形態では、後続の治療データは、医療提供者が治療情報を受信し、治療計画を修正しない、及び／又は治療デバイス７０の１つ以上の特性を制御しないことを決定した後、患者が治療デバイス７０を使用して治療計画を実施し続ける間に生成された治療データに対応し得る。
サーバ３０は、概要ディスプレイ１２０から受信された後続の治療計画入力に基づいて、治療計画を更に修正し、及び／又は治療デバイス７０の１つ以上の特性を制御し得る。後続の治療計画入力は、後続の治療データに対応する後続の治療情報を受信及び／又はレビューすることに応答して、概要ディスプレイ１２０において、医療提供者によって提供される入力に対応し得る。サーバ３０は、継続的及び／若しくは周期的に受信された治療データに基づいて、患者プロファイルディスプレイ１３０及び／若しくは概要ディスプレイ１２０の他のセクション、部分、若しくは構成要素に、治療情報を継続的及び／若しくは周期的に提供してもよいことを理解されたい。
医療提供者は、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、治療情報を継続的又は周期的に受信及び／又はレビューし得る。医療提供者は、継続的及び／又は周期的に受信された治療情報によって示された１つ以上の傾向に基づいて、治療計画を修正し、かつ／又は治療デバイスの１つ以上の特性を制御するかどうかを判定し得る。例えば、１つ以上の傾向は、ユーザが治療計画を適正に実施していないこと、及び／又はユーザによる治療計画の実施が所望の効果を与えていないことを示す心拍数の増加又は他の適用可能な傾向の変化を示し得る。
図９は、本開示による、治療デバイスを使用するユーザによる治療計画の実施を監視し、かつ治療計画及び治療デバイスの１つ以上の特性を選択的に修正するための方法９００を全般的に例示するフロー図である。方法９００は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、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ような）、又はその両方の組み合わせを含み得る処理ロジックによって実行される。方法９００及び／又はその個々の関数、ルーチン、サブルーチン、若しくは動作の各々は、コンピューティングデバイスの１つ以上のプロセッサ（例えば、人工知能エンジン１１を実行するサーバ３０などの図１の任意の構成要素）によって実行されてもよい。いくつかの実施形態では、方法９００は、単一の処理スレッドによって実行され得る。代替的に、方法９００は、各スレッドが１つ以上の個々の関数、ルーチン、サブルーチン、又は方法の動作を実装する２つ以上の処理スレッドによって実行されてもよい。
説明を簡単にするために、方法９００は、一連の動作として描示及び記載される。ただし、本開示による動作は、様々な順序で、及び／若しくは同時に、並びに／又は本明細書に提示及び記載されていない他の動作とともに行われ得る。例えば、方法９００に描示される動作は、本明細書に開示される任意の他の方法の任意の他の動作と組み合わせて行われ得る。更に、開示される主題に従って方法９００を実装するために全ての例示の動作が必要とされ得るわけではない。加えて、当業者は、方法９００が、代替的に、状態図又はイベントを介して一連の相互に関連する状態として表現され得ることを理解及び認知するであろう。
９０２において、処理デバイスは、治療デバイス７０などの治療デバイスを使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信し得る。治療データは、ユーザの特性、ユーザが治療デバイス７０を使用する間のユーザに関する測定情報、治療デバイス７０の特性、治療計画、他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。
９０４において、処理デバイスは、治療データを使用して治療情報を生成し得る。治療情報は、治療デバイス７０を使用する間の、ユーザによる治療計画の実施の概要を含み得る。治療情報は、治療データが、ユーザによる治療計画の実施を担当する医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、フォーマットされ得る。
９０６において、処理デバイスは、医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて、治療情報を提供する（例えば、アクセスのために記憶する、利用可能にする、アクセス可能にする、伝送するなど）ように構成され得る。９０８において、処理デバイスは、医療提供者のコンピューティングデバイスのインターフェースにおいて治療情報を提供するように構成され得る。例えば、処理デバイスは、概要ディスプレイ１２０の患者プロファイルディスプレイ１３０に表示するために、治療情報を医療提供者のコンピューティングデバイスによるアクセスのために記憶し、及び／又は治療情報を医療提供者のコンピューティングデバイスに伝達（例えば、伝送）し得る。記載されるように、概要ディスプレイ１２０は、治療計画に対する１つ以上の修正及び／又は治療デバイス７０の１つ以上の特性を示す、治療計画入力などの入力を受信するように構成され得る。医療提供者は、概要ディスプレイ１２０の様々な制御部、入力フィールド、及び他の態様とインタラクトして、治療計画入力を提供し得る。
９１０において、処理デバイスは、治療計画に対する少なくとも１つの修正を含む治療計画入力を受信することに応答して、治療計画を修正し得る。例えば、処理デバイスは、治療計画入力によって示された少なくとも１つの修正に基づいて、治療計画の様々な特徴及び特性を修正し得る。
９１２において、処理デバイスは、修正された治療計画を使用して、治療デバイス７０を選択的に制御し得る。例えば、処理デバイスは、治療計画に対する修正に基づいて、治療デバイス７０の１つ以上の特性を修正し得る。追加的又は代替的に、処理デバイスは、治療計画入力に基づいて、１つ以上の特性を適応させ、修正し、調整し、又は別様に制御してもよい。例えば、治療計画入力は、治療デバイス７０の１つ以上の特性に対する少なくとも１つの修正を示してもよい。処理デバイスは、治療計画入力によって示された少なくとも１つの修正に基づいて、治療デバイス７０の１つ以上の特性を修正し得る。
図１０は、本開示による、治療デバイスを使用するユーザによる治療計画の実施を監視し、かつ治療計画及び治療デバイスの１つ以上の特性を選択的に修正するための代替方法１０００を全般的に例示するフロー図である。方法１０００は、コンピューティングデバイス（例えば、人工知能エンジン１１を実行するサーバ３０などの、図１の任意の構成要素）のプロセッサによって実行される動作を含む。いくつかの実施形態では、方法１０００の１つ以上の動作は、メモリデバイス上に記憶され、かつ処理デバイスによって実施される、コンピュータ命令に実装されている。方法１０００は、方法９００に関して上述したのと同じ又は同様の様式で実行され得る。方法１０００の動作は、本明細書に記載される方法のうちのいずれかの動作との何らかの組み合わせで実行され得る。
１００２において、処理デバイスは、テレメディシンセッション中に、治療デバイス７０などの治療デバイスを使用して治療計画を実施するユーザに関する第１の治療データを受信し得る。第１の治療データは、少なくとも、ユーザが治療デバイス７０を使用して治療計画を実施する間のユーザに関連する測定情報を含む。第１の治療データは、外部センサ８２、８４、８６などの外部センサのうちの１つ以上からの、及び／又は治療デバイス７０の内部センサ７６などの１つ以上の内部センサからの、センサデータ１３６などのセンサデータに対応し得る。
いくつかの実施形態では、第１の治療データの少なくとも一部は、治療デバイス７０を使用している間ユーザによって装着されている１つ以上の対応するウェアラブルデバイスに関連付けられた１つ以上のセンサからのセンサデータを含み得る。１つ以上のウェアラブルデバイスは、腕時計、ブレスレット、ネックレス、胸部ストラップ、頭部スウェットバンド、リストスウェットバンド、任意の他の好適なスウェットバンド、及び他の好適なウェアラブルデバイス、又はそれらの組み合わせを含み得る。１つ以上のウェアラブルデバイスは、ユーザが治療デバイス７０を使用している間のユーザの心拍数、体温、血圧、１つ以上のバイタルサインなどを監視するように構成され得る。
１００４において、処理デバイスは、第１の治療データを使用して第１の治療情報を生成し得る。第１の治療情報は、治療デバイス７０を使用する間の、ユーザによる治療計画の実施の概要を含み得る。第１の治療情報は、第１の治療データが、ユーザによる治療計画の実施を担当する医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、フォーマットされ得る。
１００６において、処理デバイスは、医療提供者のコンピューティングデバイスにおけるアクセスのために、第１の治療情報を関連付けられたメモリに書き込み、かつ／又は医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて、第１の治療情報を提供するように構成され得る。１００８において、処理デバイスは、医療提供者のコンピューティングデバイスのインターフェースにおいて第１の治療情報を提供するように構成され得る。例えば、処理デバイスは、概要ディスプレイ１２０の患者プロファイルディスプレイ１３０において第１の治療情報を提供するように構成され得る。記載されるように、概要ディスプレイ１２０は、治療計画に対する１つ以上の修正及び／又は治療デバイス７０の１つ以上の特性を示す、治療計画入力などの入力を受信するように構成され得る。医療提供者は、概要ディスプレイ１２０の様々な制御部、入力フィールド、及び他の態様とインタラクトして、治療計画入力を提供し得る。
１０１０において、処理デバイスは、第１の治療情報に応答して、第１の治療計画入力を受信し得る。第１の治療計画入力は、治療計画に対する少なくとも１つの修正を示し得る。いくつかの実施形態では、第１の治療計画入力は、記載されるように、医療提供者によって提供され得る。いくつかの実施形態では、第１の治療情報に基づいて、人工知能エンジン１１は、第１の治療計画入力を生成し得る。
１０１２において、処理デバイスは、治療計画に対する少なくとも１つの修正を含む第１の治療計画入力を受信することに応答して、治療計画を修正し得る。例えば、処理デバイスは、第１の治療計画入力によって示された少なくとも１つの修正に基づいて、治療計画の様々な特徴及び特性を修正し得る。
１０１４において、処理デバイスは、修正された治療計画を使用して、治療デバイス７０を選択的に制御し得る。例えば、処理デバイスは、治療計画に対する修正に基づいて、治療デバイス７０の１つ以上の特性を修正し得る。追加的又は代替的に、処理デバイスは、第１の治療計画入力に基づいて、１つ以上の特性を適応させ、修正し、調整し、又は別様に制御してもよい。例えば、第１の治療計画入力は、治療デバイス７０の１つ以上の特性に対する少なくとも１つの修正を示してもよい。処理デバイスは、第１の治療計画入力によって示された少なくとも１つの修正に基づいて、治療デバイス７０の１つ以上の特性を修正し得る。
１０１６において、処理デバイスは、第２の治療データを使用して生成された第２の治療情報に応答して、第２の治療計画入力を受信し得る。例えば、処理デバイスは、ユーザが治療デバイス７０を使用する間に、ユーザに関する第２の治療データを受信し得る。第２の治療データは、第１の治療データの後に処理デバイスによって受信された治療データを含み得る。いくつかの実施形態では、第２の治療データは、ユーザが治療デバイス７０を使用して、修正された治療計画を実施する間のユーザに関し得る。
いくつかの実施形態では、第２の治療データは、ユーザが治療デバイス７０を使用して治療計画を実施する間（例えば、記載されるように、医療提供者が治療計画を修正しない場合）のユーザに関し得る。処理デバイスは、第２の治療データに基づいて、第２の治療情報を生成し得る。処理デバイスは、治療計画に対する少なくとも１つの修正を示す第２の治療計画入力を受信し得る。
記載されるように、処理デバイスは、第２の治療情報を患者プロファイルディスプレイ１３０及び／又は概要ディスプレイ１２０の任意の他の好適なセクション、部分、若しくは構成要素、又は任意の他の好適なディスプレイ若しくはインターフェースに提供するように構成され得る。医療提供者（例えば、及び／又は人工知能エンジン１１）は、第２の治療情報をレビューし、第２の治療情報に基づいて、治療計画を修正及び／又は更に修正するかどうかを判定し得る。
１０１８において、第２の治療計画入力を使用して、処理デバイスは、治療計画を修正し得る。例えば、処理デバイスは、第２の治療計画入力によって示された少なくとも１つの修正に基づいて、治療計画の様々な特徴及び特性を更に修正（例えば、処理デバイスが治療計画を既に修正している場合）及び／又は修正（例えば、処理デバイスが以前に治療計画を修正していない場合）し得る。
１０２０において、修正された治療計画を使用して、処理デバイスは、治療デバイス７０を選択的に制御し得る。例えば、処理計画に対する修正に基づいて、処理デバイスは、治療デバイス７０の１つ以上の特性を修正し得る。追加的又は代替的に、処理デバイスは、第２の治療計画入力に基づいて、１つ以上の特性を適応させ、修正し、調整し、又は別様に制御してもよい。例えば、第２の治療計画入力は、治療デバイス７０の１つ以上の特性に対する少なくとも１つの修正を示してもよい。処理デバイスは、第２の治療計画入力によって示された少なくとも１つの修正に基づいて、治療デバイス７０の１つ以上の特性を修正し得る。
図１１は、本開示による、治療デバイスを使用するユーザによる治療計画の実施を監視し、かつ治療計画及び治療デバイスの１つ以上の特性を選択的に修正するための代替方法１１００を全般的に例示するフロー図である。方法１１００は、コンピューティングデバイス（例えば、人工知能エンジン１１を実行するサーバ３０などの、図１の任意の構成要素）のプロセッサによって実行される動作を含む。いくつかの実施形態では、方法１１００の１つ以上の動作は、メモリデバイス上に記憶され、かつ処理デバイスによって実施される、コンピュータ命令に実装されている。方法１１００は、方法９００及び／又は方法１０００に関して上述したのと同じ又は同様の様式で実行され得る。方法１１００の動作は、本明細書に記載される方法のうちのいずれかの動作との何らかの組み合わせで実行され得る。
１１０２において、処理デバイスは、治療デバイス７０などの治療デバイスを使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信し得る。治療データは、本明細書に記載されるデータのいずれかを含み得る。治療データは、外部センサ８２、８４、８６などの外部センサのうちの１つ以上からの、及び／又は治療デバイス７０の内部センサ７６などの１つ以上の内部センサからの、センサデータ１３６などのセンサデータに対応し得る。いくつかの実施形態では、治療データの少なくとも一部は、治療デバイス７０を使用している間ユーザによって装着されている１つ以上の対応するウェアラブルデバイスに関連付けられた１つ以上のセンサからのセンサデータを含み得る。１つ以上のウェアラブルデバイスは、腕時計、ブレスレット、ネックレス、胸部ストラップ、頭部スウェットバンド、リストスウェットバンド、任意の他の好適なスウェットバンド、及び任意の他の好適なウェアラブルデバイス、又はそれらの組み合わせを含み得る。１つ以上のウェアラブルデバイスは、ユーザが治療デバイス７０を使用している間のユーザの心拍数、体温、血圧、１つ以上のバイタルサインなどを監視するように構成され得る。
１１０４において、処理デバイスは、治療データを使用して治療情報を生成し得る。治療情報は、治療デバイス７０を使用する間の、ユーザによる治療計画の実施の概要を含み得る。治療情報は、治療データが、ユーザによる治療計画の実施を担当する医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、フォーマットされ得る。
１１０６において、処理デバイスは、治療情報を、医療提供者のコンピューティングデバイスと、人工知能エンジン１１によって実行される機械学習モデルと、のうちの少なくとも１つに提供するように構成され得る。
１１０８において、処理デバイスは、治療情報に応答して、治療計画入力を受信し得る。治療計画入力は、治療計画に対する少なくとも１つの修正を示し得る。いくつかの実施形態では、治療計画入力は、記載されるように、医療提供者によって提供され得る。いくつかの実施形態では、治療情報に基づいて、機械学習モデルを実行する人工知能エンジン１１は、治療計画入力を生成し得る。
１１１０において、処理デバイスは、治療計画入力が治療計画に対する少なくとも１つの修正を示すかどうかを判定する。処理デバイスが、治療計画入力が治療計画に対する少なくとも１つの修正を指示していないと判定する場合、処理デバイスは、１１０２に戻り、ユーザが治療デバイス７０を使用して治療計画を実施する間にユーザに関する治療データを受信することを続行する。処理デバイスが、治療計画入力が治療計画に対する少なくとも１つの修正を示すと判定する場合、処理デバイスは、１１１２において続行する。
１１１２において、治療計画入力を使用して、処理デバイスは、治療計画を修正し得る。例えば、治療計画入力によって示された治療計画に対する少なくとも１つの修正を使用して、処理デバイスは、治療計画を修正し得る。治療計画入力によって示された少なくとも１つの修正に基づいて、治療デバイスは、治療計画の様々な特徴及び特性を修正し得る。
１１１４において、修正された治療計画を使用して、処理デバイスは、治療デバイス７０を選択的に制御し得る。例えば、処理計画に対する少なくとも１つの修正に基づいて、処理デバイスは、治療デバイス７０の１つ以上の特性を修正し得る。追加的又は代替的に、処理デバイスは、治療計画入力に基づいて、１つ以上の特性を適応させ、修正し、調整し、又は別様に制御してもよい。例えば、治療計画入力は、治療デバイス７０の１つ以上の特性に対する少なくとも１つの修正を示してもよい。治療計画入力によって示された少なくとも１つの修正に基づいて、処理デバイスは、治療デバイス７０の１つ以上の特性を修正し得る。処理デバイスは、１１０２に戻り、ユーザが治療デバイス７０を使用して治療計画を実施する間に、ユーザに関する治療データを受信し続け得る。
図１２は、本開示の１つ以上の態様による、本明細書に記載される方法のうちの任意の１つ以上を実行することができる例示的なコンピュータシステム１２００を全般的に例示する。一実施例では、コンピュータシステム１２００は、コンピューティングデバイスを含み、支援インターフェース９４、報告インターフェース９２、監督インターフェース９０、臨床医インターフェース２０、サーバ３０（ＡＩエンジン１１を含む）、患者インターフェース５０、歩行センサ８２、ゴニオメータ８４、治療デバイス７０、圧力センサ８６、又は図１の任意の好適な構成要素に対応し得る。コンピュータシステム１２００は、図１の人工知能エンジン１１の１つ以上の機械学習モデル１３を実装した命令を実行することが可能であり得る。コンピュータシステムは、クラウド又はピアツーピアネットワークを介することを含めて、ＬＡＮ、イントラネット、エクストラネット、又はインターネット内の他のコンピュータシステムに接続され（例えば、ネットワーク化され）得る。
コンピュータシステムは、クライアントサーバネットワーク環境内のサーバの容量で動作し得る。コンピュータシステムは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットコンピュータ、ウェアラブル（例えば、リストバンド）、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）、携帯電話、カメラ、ビデオカメラ、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、又はそのデバイスによってとられるべきアクションを指定する命令セット（順次の又は別様の）を実行することができる任意のデバイスであり得る。更に、単一のコンピュータシステムのみが例示されているが、「コンピュータ」という用語はまた、本明細書で考察される方法のうちのいずれか１つ以上を実行するための一命令セット（又は複数のセット）を個別に又は共同で実行するコンピュータの任意の集合を含むと解されるものとする。
コンピュータシステム１２００は、バス１１１０を介して互いに通信する、処理デバイス１２０２、メインメモリ１２０４（例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）などのダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ））、スタティックメモリ１２０６（例えば、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ））、及びデータ記憶デバイス１２０８を含む。
処理デバイス１２０２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置などの１つ以上の汎用処理デバイスを表す。より具体的には、処理デバイス１２０２は、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又は他の命令セットを実装したプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実装したプロセッサであり得る。処理デバイス１４０２はまた、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、システムオンチップ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサなどのような、１つ以上の専用処理デバイスであってもよい。処理デバイス１４０２は、本明細書で考察される動作及びステップのいずれかを実行するための命令を実行するように構成されている。
コンピュータシステム１２００は、ネットワークインターフェースデバイス１２１２を更に含んでもよい。コンピュータシステム１２００はまた、ビデオディスプレイ１２１４（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、量子ＬＥＤ、カソードレイチューブ（ＣＲＴ）、シャドーマスクＣＲＴ、アパーチャグリルＣＲＴ、モノクロＣＲＴ）、１つ以上の入力デバイス１２１６（例えば、キーボード及び／若しくはマウス、又はゲーム様の制御部）、及び１つ以上のスピーカ１２１８（例えば、スピーカ）を含んでもよい。例示的な一実施例では、ビデオディスプレイ１２１４及び入力デバイス１２１６は、単一の構成要素又はデバイス（例えば、ＬＣＤタッチスクリーン）に組み合わされてもよい。
データ記憶デバイス１２１６は、本明細書に記載される方法、動作、又は機能のうちの任意の１つ以上を具現化する命令１２２２が記憶されているコンピュータ可読媒体１２２０を含み得る。命令１２２２はまた、コンピュータシステム１２００による命令１２２２の実行中に、メインメモリ１２０４内及び／又は処理デバイス１２０２内に完全に又は少なくとも部分的に存在してもよい。したがって、メインメモリ１２０４及び処理デバイス１２０２はまた、コンピュータ可読媒体を構成する。命令１２２２は、ネットワークインターフェースデバイス１２１２を介してネットワークを介して更に伝送又は受信されてもよい。
コンピュータ可読記憶媒体１２２０は、単一の媒体であるように例示的な実施例で全般的に例示されているが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、１つ以上の命令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データベース、並びに／又は関連付けられたキャッシュ及びサーバ）を含むように解されたい。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語はまた、機械による実行のための命令セットを記憶、符号化又は搬送することができ、かつ機械に本開示の方法論のうちのいずれか１つ以上を実行させる任意の媒体を含と解されるものとする。したがって、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、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ものとする。
特定の特性（例えば、人口統計学的、地理的、診断、測定ベース又は試験ベース、医療履歴、病因学的、コホート関連、鑑別的診断、外科的、理学療法的、薬理学的、及び推奨される他の治療など）を有する患者の最適な治療計画を決定することは、技術的に困難な問題であり得る。例えば、治療計画を決定するときに多数の情報が考慮され得、このことは、治療計画選択プロセスにおける非効率性及び不正確性をもたらし得る。リハビリテーション設定では、考慮される多数の情報の一部は、患者の傷害のタイプ、実施する利用可能な医療処置のタイプ、治療レジメン、薬物レジメン、及び患者の特性を含み得る。患者の特性は、広範であり得、患者の薬物、患者の以前の傷害、患者に対して実施された以前の医療処置、患者の測定値（例えば、体脂肪、体重など）、患者のアレルギー、患者の医学的状態、患者の履歴情報、患者のバイタルサイン（例えば、体温、血圧、心拍数）、患者の症状、患者の家族の医療情報などを含み得る。
更に、上述した情報に加えて、他の人々に対して治療装置を使用して実施された治療計画の結果に関する臨床情報などの、追加の履歴情報を考慮することが望ましい場合がある。臨床情報は、臨床研究、臨床試験、証拠に基づくガイドライン、雑誌記事、メタ分析などを含み得る。臨床情報は、特定の専門的な地位（例えば、医学博士、オステオパシー医師、理学療法士など）、認定などを有する人々によって書かれ得る。臨床情報は、任意の好適なデータソースから取得され得る。
いくつかの実施形態では、臨床情報は、特定の病気（例えば、傷害、疾患、任意の適用可能な医学的状態など）の治療を求める人々を記載し得る。臨床情報は、特定の結果が、人々が人々に対して特定の治療計画（例えば、医療処置、治療装置を使用する治療プロトコル、薬物レジメン、食事レジメンなど）を実施するか、又は実施したときに得られることを記述し得る。臨床情報はまた、記述された人々の特定の特性を含み得る。臨床情報中の特性の値に対する直接的又は間接的な言及が行われ得る。患者の特性を臨床情報中の人々の特性と比較して、患者が所望の結果を得ることができるように、患者の最適な治療計画がどのようなものであるかを決定することが望ましい場合がある。この履歴情報を処理することは、従来の技術を使用して計算的に厄介であり、非効率的であり、及び／又は実施不可能であり得る。
したがって、本開示の実施形態は、患者コホート相当のデータベースを伴うリアルタイム及び履歴データ相関を使用して最適な治療計画を推奨することに関する。いくつかの実施形態では、人工知能エンジンは、患者の特性及び臨床情報に基づいて最適な治療計画を推奨するように訓練され得る。例えば、人工知能エンジンは、様々な臨床情報中の患者及び人々の特性間のパターンを照合するように訓練され得る。パターンに基づいて、人工知能エンジンは、患者の治療計画を生成し得、そのような治療計画が、同様に照合された人又は同様に照合された人々の臨床情報に所望の結果を生成した。その意味で、生成された治療計画は、所望の結果（例えば、速度、有効性、速度及び有効性の両方、平均余命など）に基づいて、「最適」であり得る。言い換えれば、患者の特性に基づいて、所望の結果を得るために、所望の結果を得るための最適な治療計画に含まれるべき特定の医療処置、特定の薬物、特定のリハビリテーション運動などがあり得る。
どのような結果が望ましいかに応じて、人工知能エンジンは、いくつかの最適な又は最適化された治療計画を出力するように訓練され得る。例えば、ある結果が、最速の時間の量で閾値レベル（例えば、７５％の可動域）まで回復することを含み得る一方、別の結果が、時間の量に関係なく完全に回復すること（例えば、１００％の可動域）を含み得る。臨床情報は、第１の治療計画が、患者の特性と同様の特性を有する人々に第１の結果を提供し、かつ第２の治療計画が、患者と同様の特性を有する人々に第２の結果を提供することを示し得る。
更に、人工知能エンジンはまた、患者に最適ではない治療計画（「排除される治療計画」と称される）を出力するように訓練されてもよい。例えば、患者が糖尿病を有する場合、特定の薬物が、承認されないか、又は患者に好適ではない可能性があり、その薬剤が、患者の排除される治療計画にフラグを立てられ得る。
上記で考察されたように、リアルタイムで患者及び臨床情報を処理することは、他ならぬ処理すべきデータ量に起因して、従来の技術を使用しては実施不可能であり得る。したがって、いくつかの実施形態では、受信された臨床情報及び／又は患者情報は、医療記述言語に変換され得る。医療記述言語は、人工知能エンジンによって効率的に処理されるように構成された符号化を指し得る。例えば、臨床試験は、任意選択で属性文法の追加を伴って、受信及び解釈され得、次いで、ターゲット情報に関するキーワードが、探索され得る。ターゲット情報の値が、識別され得る。医療記述言語によって定義されるカノニカル形式が、定義及び／又は生成され得、カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグと、任意選択で、医療記述言語の属性文法を実装したタグと、を含む。
医療記述言語は、拡張可能であり、オブジェクト指向又は人工知能プログラミング言語の任意のプロパティを含み得る。医療記述言語は、他の方法又は手続きを定義してもよい。医療記述言語は、フィールド（多くの場合、属性又はプロパティとして知られている）の形態のデータと、手続き（多くの場合、方法として知られている）の形態のコードと、を含むことができる「オブジェクト」の概念を実装し得る。医療記述言語は、データと、と、干渉及び誤用からデータを保護するためにデータ及びデータを操作する関数と、をカプセル化し得る。医療記述言語はまた、データの隠蔽又は曖昧化を実装してもよく、このことは、データ又は関数の特定の態様が別のコンポーネントにアクセス可能となることを防止する。医療記述言語は、コンポーネントを「ｉｓ ａ ｔｙｐｅ ｏｆ」関係として配置する継承を実装し得、第１のコンポーネントが第２のコンポーネントの一種であり得る場合、第１のコンポーネントは、第２のコンポーネントの関数及びデータを継承する。医療記述言語はまた、異なる種類のコンポーネントへの単一のインターフェースの提供であるポリモーフィズムを実装してもよい。
臨床情報は、人工知能エンジンが最適な治療計画及び／又は排除される治療計画を決定する前に、医療記述言語に変換され得る。人工知能エンジンは、臨床情報が受信される初期データ形式を使用しないで人工知能エンジンが最適な治療計画をより効率的に決定することができるように、臨床情報を表す医療記述言語を使用することによって訓練され得る。更に、人工知能エンジンは、臨床情報を継続的又は断続的に受信してもよく、臨床情報を訓練データに含めて、人工知能エンジンを更新してもよい。
いくつかの実施形態では、最適な治療計画及び／又は排除された治療計画は、医療従事者に提示され得る。医療従事者は、特定の最適な治療計画を選択して、患者がその治療計画を患者に伝送されるようにし得る。いくつかの実施形態では、遠隔診断、治療計画の決定、並びにリハビリテーション及び／又は薬理学的処方を含む、テレヘルス又はテレメディシンアプリケーションを容易にするために、人工知能エンジンは、臨床情報のソースから遠方で、及び／又は患者から遠方で、受信及び／又は動作し得る。そのような場合、推奨される治療計画及び／又は排除された治療計画は、医療従事者のコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上でテレメディシン又はテレヘルスセッション中に、リアルタイムで患者のビデオと同時に提示され得る。ビデオはまた、音声、テキスト、及び他のマルチメディア情報を伴ってもよい。リアルタイムとは、２秒未満を指し得る。
患者ビデオの提示と同時に、人工知能エンジンによって生成された治療計画を提示することは、医療従事者が、同じユーザインターフェース上で治療計画のレビューもしながら、患者と視覚的及び／又は別様に通信し続けることができるため、強化されたユーザインターフェースを提供し得る。強化されたユーザインターフェースは、コンピューティングデバイスを使用する医療従事者の体験を改善し得、医療従事者にユーザインターフェースを再利用することを促し得る。そのような技術はまた、医療従事者が、別のユーザインターフェース画面に切り替えて、患者の特性に基づいて推奨する治療計画のためのクエリを入力する必要がないため、コンピューティングリソース（例えば、処理、メモリ、ネットワーク）を削減し得る。人工知能エンジンは、最適な治療計画及び排除される治療計画をその場で動的に提供する。
いくつかの実施形態では、治療装置のプロパティ、構成、及び位置が特定の患者のニーズに適応され得るため、治療装置は、適応し、及び／又は個別化され得る。例えば、ペダルは、ユーザのために設計された治療計画に準拠するための可動域を増加又は減少させるように、（例えば、テレメディシンセッションを介して、又は特定の測定値が検出されたことに応答して、プログラムされた構成に基づいて）その場で動的に調整され得る。そのような適応的性質は、患者の回復の結果を改善し得る。
条項１．方法であって、治療デバイスを使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信することであって、治療データは、ユーザの特性、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザに関する測定情報、治療デバイスの特性、及び治療計画の少なくとも１つの態様、のうちの少なくとも１つを含む、受信することと、治療データを使用して、治療情報を生成することと、医療提供者のコンピューティングデバイスにおけるアクセスのために、治療情報を、関連付けられたメモリに書き込むことと、医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて、インターフェースと通信することであって、インターフェースは、治療計画入力を受信するように構成されている、通信することと、治療計画の少なくとも１つの態様に対する少なくとも１つの修正を含む治療計画入力を受信することに応答して、治療計画の少なくとも１つの態様を修正することと、を含む、方法。
条項２．ユーザが治療デバイスを使用する間に、治療計画の修正された少なくとも１つの態様に基づいて、治療デバイスを制御することを更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項３．ユーザがテレメディシンセッション中に治療デバイスを使用する間に、治療計画の修正された少なくとも１つの態様に基づいて、治療デバイスを制御することを更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項４．測定情報は、ユーザのバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、及びユーザの血圧、のうちの少なくとも１つを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項５．治療データの少なくとも一部は、治療デバイスに関連付けられたセンサからのセンサデータに対応する、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項６．治療データの少なくとも一部は、治療デバイスを使用している間ユーザによって装着されているウェアラブルデバイスに関連付けられたセンサからのセンサデータに対応する、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項７．ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、ユーザに関する後続の治療データを受信することを更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項８．治療計画の修正された少なくとも１つの態様に対する少なくとも１つの更なる修正を含む後続の治療計画入力を受信することに応答して、修正された治療計画を修正することを更に含み、後続の治療計画入力は、治療データ及び後続の治療データ、のうちの少なくとも１つに基づく、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項９．命令を記憶している有形の非一時的コンピュータ可読媒体であって、命令は、実行されたときに、処理デバイスに、治療デバイスを使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信することであって、治療データは、ユーザの特性、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザに関する測定情報、治療デバイスの特性、及び治療計画の少なくとも１つの態様、のうちの少なくとも１つを含む、受信することと、治療データを使用して、治療情報を生成することと、医療提供者のコンピューティングデバイスにおけるアクセスのために、治療情報を、関連付けられたメモリに書き込むことと、医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて、インターフェースと通信することであって、インターフェースは、治療計画入力を受信するように構成されている、通信することと、治療計画に対する少なくとも１つの修正を含む治療計画入力を受信することに応答して、治療計画の少なくとも１つの態様を修正することと、を行わせる、コンピュータ可読媒体。
条項１０．処理デバイスは、ユーザが治療デバイスを使用する間に、治療計画の修正された少なくとも１つの態様に基づいて、治療デバイスを制御するように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項１１．処理デバイスは、ユーザがテレメディシンセッション中に治療デバイスを使用する間に、治療計画の修正された少なくとも１つの態様に基づいて、治療デバイスを制御するように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項１２．測定情報は、ユーザのバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、及びユーザの血圧、のうちの少なくとも１つを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項１３．治療データの少なくとも一部は、治療デバイスに関連付けられたセンサからのセンサデータに対応する、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項１４．治療データの少なくとも一部は、治療デバイスを使用している間ユーザによって装着されているウェアラブルデバイスに関連付けられたセンサからのセンサデータに対応する、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項１５．処理デバイスは、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、ユーザに関する後続の治療データを受信するように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項１６．処理デバイスは、治療計画に対する少なくとも１つの更なる修正を含む後続の治療計画入力を受信することに応答して、治療計画の修正された少なくとも１つの態様を修正するように更に構成されており、後続の治療計画入力は、治療データ及び後続の治療データ、のうちの少なくとも１つに基づく、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項１７．システムであって、命令を記憶しているメモリデバイスと、メモリデバイスに通信可能に結合された処理デバイスと、を備え、処理デバイスは、命令を実行して、治療デバイスを使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信することであって、治療データは、ユーザの特性、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザに関する測定情報、治療デバイスの特性、及び治療計画の少なくとも１つの態様、のうちの少なくとも１つを含む、受信することと、治療データを使用して、治療情報を生成することと、医療提供者のコンピューティングデバイスにおけるアクセスのために、治療情報を、関連付けられたメモリに書き込むことと、医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて、インターフェースと通信することであって、インターフェースは、治療計画入力を受信するように構成されている、通信することと、治療計画に対する少なくとも１つの修正を含む治療計画入力を受信することに応答して、治療計画の少なくとも１つの態様を修正することと、を行う、システム。
条項１８．処理デバイスは、ユーザが治療デバイスを使用する間に、治療計画の修正された少なくとも１つの態様に基づいて、治療デバイスを制御するように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。
条項１９．処理デバイスは、ユーザがテレメディシンセッション中に治療デバイスを使用する間に、治療計画の修正された少なくとも１つの態様に基づいて、治療デバイスを制御するように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。
条項２０．測定情報は、ユーザのバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、及びユーザの血圧、のうちの少なくとも１つを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。
条項２１．治療データの少なくとも一部は、治療デバイスに関連付けられたセンサからのセンサデータに対応する、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。
条項２２．治療データの少なくとも一部は、治療デバイスを使用している間ユーザによって装着されているウェアラブルデバイスに関連付けられたセンサからのセンサデータに対応する、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。
条項２３．処理デバイスは、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、ユーザに関する後続の治療データを受信するように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。
条項２４．処理デバイスは、治療計画に対する少なくとも１つの更なる修正を含む後続の治療計画入力を受信することに応答して、治療計画の修正された少なくとも１つの態様及び任意の他の態様、のうちの修正された少なくとも１つを修正するように更に構成されており、後続の治療計画入力は、治療データ及び後続の治療データ、のうちの少なくとも１つに基づく、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。
適応型テレメディカルコンテキスト又は他のコンテキストにおける最適な治療計画を記述及び推奨するための方法及びシステム
図１３は、以後、「システム」と呼ぶ、治療計画を管理するためのコンピュータ実装システム２０１０のブロック図を示す。治療計画を管理することは、最適な治療計画を推奨し、及び／又は患者に推奨されるべきではない排除される治療計画を提供するための、人工知能エンジンを使用することを含み得る。治療計画は、１つ以上の治療プロトコルを含むことができ、各治療プロトコルは、１つ以上の治療セッションを含む。各治療セッションは、いくつかのセッション期間を含み、各セッション期間は、患者の身体部分を治療するための特定の活動を含む。例えば、膝手術後の術後リハビリテーションの治療計画は、手術後の最初の３日間のための１日２回のストレッチセッションを有する初期治療プロトコルと、手術後の４日目から１日４回実施されるアクティブな運動セッションを有するより集中的な治療プロトコルと、を含み得る。治療計画はまた、患者に対して実施する医療手順、治療装置を使用する患者の治療プロトコル、患者の食事レジメン、患者の薬物レジメン、患者の睡眠レジメン、追加のレジメン、又はそれらの何らかの組み合わせに関する情報を含んでもよい。
システム２０１０はまた、治療計画を管理することに関連するデータを記憶し、かつ提供するように構成されたサーバ２０３０を含む。サーバ２０３０は、１つ以上のコンピュータを含み得、１つ以上の分散型及び／又は仮想化されたコンピュータの形態をとり得る。サーバ２０３０はまた、第１のネットワーク２０３４を介して臨床医インターフェース２０２０と通信するように構成された第１の通信インターフェース２０３２を含む。いくつかの実施形態では、第１のネットワーク２０３４は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラデータネットワークなどのような、有線及び／又は無線ネットワーク接続を含み得る。サーバ２０３０は、第１のプロセッサ２０３６及び第１の機械可読記憶メモリ２０３８を含み、第１の機械可読記憶メモリ２０３８は、短縮して「メモリ」と呼ばれる場合があり、第１のプロセッサ２０３６による実施のためにサーバ２０３０の様々なアクションを実施するための第１の命令２０４０を保持する。サーバ２０３０は、治療計画に関するデータを記憶するように構成されている。例えば、メモリ２０３８は、１人以上の患者を治療するための治療計画に関するデータなどのシステムデータを保持するように構成されたシステムデータストア２０４２を含む。サーバ２０３０はまた、治療計画に従う患者の実施に関するデータを記憶するように構成されている。例えば、メモリ２０３８は、治療計画内の各患者の実施を表すデータを含む、１人以上の患者に関するデータなどの患者データを保持するように構成された患者データストア２０４４を含む。
加えて、人々の特性、人々が従う治療計画、治療計画へのコンプライアンスのレベル、及び治療計画の結果は、相関及び他の統計的又は確率的尺度を使用して、治療計画を、患者データストア２０４４内の異なる患者コホートに相当するデータベースに分割し得る。例えば、第１の同様の傷害、第１の同様の医学的状態、実施された第１の同様の医療処置、第１の患者が従う第１の治療計画、及び治療計画の第１の結果を有する、第１の患者の第１のコホートに関するデータは、第１の患者データベースに記憶され得る。第２の同様の傷害、第２の同様の医学的状態、実施された第２の同様の医療処置、第２の患者が従う第２の治療計画、及び治療計画の第２の結果を有する、第２の患者の第２のコホートのデータは、第２の患者データベースに記憶され得る。特性の任意の組み合わせを使用して、患者のコホートを分離し得る。いくつかの実施形態では、患者の異なるコホートは、同じデータベースの異なるパーティション又はボリュームに記憶され得る。
この特性データ、治療計画データ、及び結果データは、特定の治療計画を実施した人々の特性、及びそれらの治療計画の結果を記述する臨床情報から取得され得る。特性データ、治療計画データ、及び結果データは、患者データストア２０４４内の患者－コホートデータベースにおいて相関し得る。人々の特性は、人々に処方された薬物、人々の傷害、人々に対して実施された医療処置、人々の測定値、人々のアレルギー、人々の医学的状態、人々の履歴情報、人々のバイタルサイン、人々の症状、人々の家族の医療情報、人々の他の情報、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。
患者コホート相当のデータベースに記憶された他の人々に関する履歴情報に加えて、治療されている現在の患者に関する現在の患者の特性に基づくリアルタイムの情報が、適切な患者コホート相当のデータベースに記憶され得る。患者の特性は、患者の薬物、患者の傷害、患者に対して実施される医療処置、患者の測定値、患者のアレルギー、患者の医学的状態、患者の履歴情報、患者のバイタルサイン、患者の症状、患者の家族の医療情報、患者の他の情報、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、サーバ２０３０は、１つ以上の機械学習モデル２０１３を使用して、本明細書に開示される実施形態のうちの少なくとも１つを実施する人工知能（ＡＩ）エンジン２０１１を実施し得る。サーバ２０３０は、１つ以上の機械学習モデル２０１３を生成することができる訓練エンジン９を含み得る。機械学習モデル２０１３は、とりわけ、患者コホート相当のものを含むリアルタイム及び履歴データ相関を使用して、最適な治療計画を生成及び推奨するように訓練され得る。１つ以上の機械学習モデル２０１３は、訓練エンジン２０９によって生成され得、訓練エンジン２０９及び／又はサーバ２０３０の１つ以上の処理デバイスによって実行可能なコンピュータ命令に実装され得る。１つ以上の機械学習モデル２０１３を生成するために、訓練エンジン２０９は、１つ以上の機械学習モデル２０１３を訓練し得る。１つ以上の機械学習モデル２０１３は、人工知能エンジン２０１１によって使用され得る。
訓練エンジン２０９は、ラックマウントサーバ、ルータコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ポータブルデジタルアシスタント、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ネットブック、デスクトップコンピュータ、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、任意の他の所望のコンピューティングデバイス、又は上記のものの任意の組み合わせであり得る。訓練エンジン９は、クラウドベース又はリアルタイムソフトウェアプラットフォームであってもよく、プライバシーソフトウェア若しくはプロトコル、及び／又はセキュリティソフトウェア若しくはプロトコルを含んでもよい。
１つ以上の機械学習モデル２０１３を訓練するために、訓練エンジン２０９は、ターゲット情報を表すキーワードのコーパスの訓練データセットを使用して、臨床情報を識別し得る。訓練データセットはまた、第１のデータ形式を有する臨床情報（例えば、臨床試験、メタ分析、証拠ベースのガイドライン、ジャーナル記事など）のコーパスを含み得る。臨床情報は、とりわけ、人々の特性、人々が従う治療計画、及び治療計画の結果を含み得る。訓練データセットはまた、ターゲット情報のタグ、テレメディカル情報、及びタグとともに埋め込まれた値を含む、医療記述言語例を含んでもよい。１つ以上の機械学習モデルは、臨床情報を第１のデータ形式からカノニカル（例えば、タグ値ペア及び／又は属性文法）形式を有する機械記述言語に変換するように訓練され得る。訓練は、ターゲット情報のキーワードを識別し、キーワードの値を識別し、ターゲット情報のタグ及びターゲット情報の値を含むカノニカル値を生成することによって実行され得る。
また、１つ以上の機械学習モデル２０１３は、リアルタイムで（例えば、電子カルテ（ＥＭＲ）システムから）受信された患者の特性を医療記述言語に変換して、適切な患者コホート相当のデータベースに記憶するように訓練されてもよい。１つ以上の機械学習モデル２０１３は、医療記述言語によって記述される患者の特性のパターンを、臨床情報を表す医療記述言語によって記述される他の人々の特性と照合するように訓練され得る。いくつかの実施形態では、臨床情報を表す医療記述言語は、患者データストア２０４４の様々な患者コホート相当のデータベースに記憶され得る。したがって、いくつかの実施形態では、１つ以上の機械学習モデル２０１３は、訓練されるとき、又は患者の最適な治療計画を推奨するときに、患者コホート相当のデータベースにアクセスし得る。コンピューティングリソース、処理の効率、精度、及び誤差最小化は、テキスト及び／又はＥＭＲレコードの完全な本文とは対照的に、カノニカル形式で医療記述言語を使用して強化され得る。特に、１つの意味を有するように解釈され得る正式な医療記述言語の使用を通じて、精度が改善され得、誤差が最小限に抑えられ得るが、非公式の記述は、２つ以上の、潜在的に意味的に過負荷であり、解決不可能な意味をもたらし得る。
異なる機械学習モデル２０１３は、異なる所望の結果に対して異なる最適な治療計画を推奨するように訓練され得る。例えば、１つの機械学習モデルは、最も効果的な回復のための最適な治療計画を推奨するように訓練され得る一方、別の機械学習モデルは、回復の速度に基づいて最適な治療計画を推奨するように訓練され得る。
訓練入力及び対応するターゲット出力を含む訓練データを使用して、１つ以上の機械学習モデル２０１３は、訓練エンジン２０９によって作成されたモデルアーチファクトを参照し得る。訓練エンジン２０９は、訓練データ中のパターンを見つけ得、そのようなパターンが訓練入力をターゲット出力にマッピングし、これらのパターンを取り込む機械学習モデル２０１３を生成する。いくつかの実施形態では、人工知能エンジン２０１１、データベース２０３３、及び／又は訓練エンジン２０９は、図１３に描示される別の構成要素（例えば、アシスタントインターフェース２０９４、臨床医インターフェース２０２０など）に存在し得る。
以下でより詳細に記載されるように、１つ以上の機械学習モデル２０１３は、例えば、単一レベルの線形又は非線形演算（例えば、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ））を含んでもよいし、機械学習モデル２０１３は、深層ネットワーク、すなわち、複数レベルの非線形演算を含む機械学習モデルであってもよい。深層ネットワークの例は、敵対的生成ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、１つ以上の隠れ層を有する再帰ニューラルネットワーク、及び全結合ニューラルネットワークを含む、ニューラルネットワークである（例えば、各ニューロンは、ニューロンの出力信号を残りのニューロンの入力に、及びそれ自体に伝送し得る）。例えば、機械学習モデルは、様々なニューロンを使用して計算（例えば、ドット積）を実行する多数の層及び／又は隠れ層を含み得る。
システム２０１０はまた、情報を患者に伝達し、かつ患者からのフィードバックを受信するように構成された患者インターフェース２０５０を含む。具体的には、患者インターフェースは、入力デバイス２０５２及び出力デバイス２０５４を含み、これらは、患者ユーザインターフェース２０５２、２０５４と総称され得る。入力デバイス２０５２は、キーボード、マウス、タッチスクリーン入力、ジェスチャセンサ、並びに／又は音声認識のために構成されたマイクロフォン及びプロセッサなどの、１つ以上のデバイスを含み得る。出力デバイス２０５４は、例えば、タブレット、スマートフォン、又はスマートウォッチ上のコンピュータモニタ又は表示画面を含む、１つ以上の異なる形態をとり得る。出力デバイス２０５４は、プロジェクタ、仮想現実能力、拡張現実能力などの、他のハードウェア及び／又はソフトウェア構成要素を含み得る。出力デバイス２０５４は、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション技術を組み込み得る。例えば、出力デバイス２０５４は、種々の条件及び／又は方向を合図し得る、発話並びに／又は、音色、チャイム、及び／若しくはメロディなどの他の音を含み得る音声信号などの、非ビジュアルディスプレイを含み得る。出力デバイス２０５４は、患者によって使用するための様々なデータ及び／又はインターフェース若しくは制御部を提示する１つ以上の異なる表示画面を備え得る。出力デバイス２０５４は、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、ウェブベースのインターフェースによって、及び／又はコンピュータプログラム若しくはアプリケーション（アプリ）によって提示されてもよい。
図１３に示されるように、患者インターフェース２０５０は、第２のネットワーク２０５８を介してサーバ２０３０及び／又は臨床医インターフェース２０２０と通信するように構成された遠隔通信インターフェースとも呼ばれ得る第２の通信インターフェース２０５６を含む。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク２０５８は、イーサネットネットワークなどのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含み得る。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク２０５８はインターネットを含んでもよく、患者インターフェース２０５０とサーバ２０３０及び／又は臨床医インターフェース２０２０との間の通信は、例えば仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）を使用することなどによって、暗号化を介してセキュリティ保護されてもよい。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク２０５８は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラデータネットワークなどのような、有線及び／又は無線ネットワーク接続を含んでもよい。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク２０５８は、第１のネットワーク２０３４と同じであってもよく、及び／又は第１のネットワーク２０３４に動作的に結合されてもよい。
患者インターフェース２０５０は、第２のプロセッサ２０６０と、患者インターフェース２０５０の様々なアクションを実施するための第２のプロセッサ２０６０による実行のための第２の命令２０６４を保持する第２の機械可読記憶メモリ２０６２と、を含む。第２の機械可読記憶メモリ２０６２はまた、治療計画に関するデータなどのデータ、及び／又は治療計画内の患者の実施を表すデータなどの患者データを保持するように構成されたローカルデータストア２０６６を含む。患者インターフェース２０５０はまた、患者インターフェース２０５０の近傍で患者によって使用されるために様々なデバイスと通信するように構成されたローカル通信インターフェース２０６８を含む。ローカル通信インターフェース２０６８は、有線及び／又は無線通信を含み得る。いくつかの実施形態では、ローカル通信インターフェース２０６８は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラデータネットワークなどのような、ローカル無線ネットワークを含んでもよい。
システム２０１０はまた、治療計画に従ってアクティビティを実施するために、患者によって操作されるように、及び／又は患者の身体部分を操作するように構成された治療装置２０７０を含む。いくつかの実施形態では、治療装置２０７０は、整形外科的リハビリテーションレジメンであり得るリハビリテーションレジメンの実施し、及び／又は実施を補助するように構成された運動及びリハビリテーション装置の形態をとり得、治療は、関節又は骨又は筋肉群などの、患者の身体部分のリハビリテーションを含む。身体部分は、例えば、脊椎、手、足、膝、又は肩を含み得る。身体部分は、１つ以上の椎骨、腱、又は靭帯などの、関節、骨、又は筋肉群の一部を含み得る。図１３に示されるように、治療装置２０７０は、コントローラ２０７２を含み、コントローラ２０７２は、１つ以上のプロセッサ、コンピュータメモリ、及び／又は他の構成要素を含み得る。治療装置２０７０はまた、ローカル通信インターフェース２０６８を介して患者インターフェース２０５０と通信するように構成された第４の通信インターフェース２０７４を含む。治療装置２０７０はまた、１つ以上の内部センサ２０７６と、モータなどのアクチュエータ２０７８と、を含む。アクチュエータ２０７８は、例えば、患者の身体部分を移動させるため、及び／又は患者による力に抵抗するために使用され得る。
内部センサ２０７６は、例えば、力 位置、速さ、及び／又は速度などの、治療装置２０７０の１つ以上の動作特性を測定し得る。いくつかの実施形態では、内部センサ２０７６は、患者の身体部分の直線運動又は角運動のうちの少なくとも１つを測定するように構成された位置センサを含み得る。例えば、位置センサの形態の内部センサ２０７６は、患者が治療装置２０７０の一部を移動させることができる距離を測定し得、そのような距離は、患者の身体部分が達成することができる可動域に対応し得る。いくつかの実施形態では、内部センサ２０７６は、患者によって加えられる力を測定するように構成された力センサを含んでもよい。例えば、力センサの形態の内部センサ２０７６は、患者が特定の身体部分を使用して治療装置２０７０に加えることができる力又は荷重を測定し得る。
図１３に示されるシステム１０はまた、患者インターフェース２０５０のローカル通信インターフェース２０６８を介してサーバ２０３０と通信する歩行センサ２０８２を含む。歩行センサ２０８２は、患者によって行われたステップの数を追跡及び記憶し得る。いくつかの実施形態では、歩行センサ２０８２は、リストバンド、リストウォッチ、又はスマートウォッチの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、歩行センサ２０８２は、スマートフォンなどの電話内に統合されてもよい。
図１３に示されるシステム２０１０はまた、患者インターフェース２０５０のローカル通信インターフェース２０６８を介してサーバ２０３０と通信するゴニオメータ２０８４を含む。ゴニオメータ２０８４は、患者の身体部分の角度を測定する。例えば、ゴニオメータ２０８４は、患者の膝又は肘又は肩の屈曲の角度を測定し得る。
図１３に示されるシステム２０１０はまた、患者インターフェース２０５０のローカル通信インターフェース６８を介してサーバ２０３０と通信する圧力センサ２０８６を含む。圧力センサ２０８６は、患者の身体部分によって加えられる圧力又は荷重の量を測定する。例えば、圧力センサ２０８６は、静止自転車をペダリングするときに患者の足によって加えられる力の量を測定し得る。
図１３に示されるシステム２０１０はまた、臨床医インターフェース２０２０と同様又は同一であり得る監督インターフェース２０９０を含む。いくつかの実施形態では、監督インターフェース２０９０は、臨床医インターフェース２０２０で提供されるものよりも強化された機能性を有し得る。監督インターフェース２０９０は、整形外科医などの、治療計画の責任を有する者による使用のために構成され得る。
図１３に示されるシステム２０１０はまた、臨床医インターフェース２０２０と同様又は同一であり得る報告インターフェース２０９２を含む。いくつかの実施形態では、報告インターフェース２０９２は、臨床医インターフェース２０２０で提供されるものよりも少ない機能性を有し得る。例えば、報告インターフェース２０９２は、治療計画を修正する能力を有していない場合がある。そのような報告インターフェース２０９２を、例えば請求者によって使用して、請求目的のためにシステム２０１０の使用を決定し得る。別の例では、報告インターフェース２０９２は、患者識別可能な情報を表示する能力を有しておらず、データ主体に関する特定のデータフィールドについて、及び／又はデータ主体の準識別子に関する特定のデータフィールドについて、非人格化されたデータ及び／又は匿名化されたデータのみを提示し得る。そのような報告インターフェース２０９２は、例えば、種々の患者に対する治療計画の様々な効果を決定するために研究者によって使用され得る。
システム２０１０は、患者インターフェース２０５０及び／又は治療装置２０７０と遠隔で通信するために、医師、看護師、理学療法士、又は技師などの、アシスタントのための、アシスタントインターフェース２０９４を含む。そのような遠隔通信は、アシスタントが、システム２０１０を使用して患者に支援又はガイダンスを提供することを可能にし得る。より具体的には、アシスタントインターフェース２０９４は、テレメディシン信号２０９６、２０９７、２０９８ａ、２０９８ｂ、２０９９ａ、２０９９ｂを、例えば第１のネットワーク２０３４及び／又は第２のネットワーク２０５８を介するなど、ネットワーク接続を介して患者インターフェース２０５０と通信するように構成されている。テレメディシン信号２０９６、２０９７、２０９８ａ、２０９８ｂ、２０９９ａ、２０９９ｂは、音声信号２０９６、音声ビジュアル信号２０９７、患者インターフェース２０５０の機能を制御するためのインターフェース制御信号２０９８ａ、患者インターフェース２０５０のステータスを監視するためのインターフェースモニタ信号２０９８ｂ、治療装置２０７０の動作パラメータを変更するための装置制御信号２０９９ａ、及び／又は治療装置２０７０のステータスを監視するための装置モニタ信号２０９９ｂ、のうちの１つを含む。いくつかの実施形態では、制御信号２０９８ａ、２０９９ａの各々は、一方向であり、アシスタントインターフェース２０９４から患者インターフェース２０５０にコマンドを伝達し得る。いくつかの実施形態では、制御信号２０９８ａ、２０９９ａを正常に受信したこと、及び／又は要求された制御アクションの成功及び／又は失敗した実装を伝達することに応答して、確認応答メッセージは、患者インターフェース２０５０からアシスタントインターフェース２０９４に送信され得る。いくつかの実施形態では、モニタ信号２０９８ｂ、２０９９ｂの各々は、患者インターフェース２０５０からアシスタントインターフェース２０９４への一方向のステータス情報コマンドであり得る。いくつかの実施形態では、確認応答メッセージは、モニタ信号２０９８ｂ、２０９９ｂのうちの１つを正常に受信することに応答して、アシスタントインターフェース２０９４から患者インターフェース２０５０に送信され得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース２０５０は、治療装置２０７０と、アシスタントインターフェース２０９４及び／又はサーバ２０３０などの、１つ以上の他のデバイスと、の間の装置制御信号２０９９ａ及び装置モニタ信号２０９９ｂのパススルーとして構成され得る。例えば、患者インターフェース２０５０は、アシスタントインターフェース２０９４からのテレメディシン信号２０９６、２０９７、２０９８ａ、２０９８ｂ、２０９９ａ、２０９９ｂ内の装置制御信号２０９９ａに応答して、装置制御信号２０９９ａを伝送するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース２０９４は、臨床医インターフェース２０２０として共有物理デバイス上に提示され得る。例えば、臨床医インターフェース２０２０は、アシスタントインターフェース２０９４を実装する１つ以上のスクリーンを含み得る。代替的又は追加的に、臨床医インターフェース２０２０は、アシスタントインターフェース２０９４の態様を実装するための、ビデオカメラ、スピーカ、及び／又はマイクロフォンなどの、追加のハードウェア構成要素を含んでもよい。
いくつかの実施形態では、テレメディシン信号２０９６、２０９７、２０９８ａ、２０９８ｂ、２０９９ａ、２０９９ｂの１つ以上の部分が、患者インターフェース２０５０の出力デバイス２０５４によって提示されるために、事前に記録されたソース（例えば、音声記録、ビデオ記録、又はアニメーション）から生成され得る。例えば、チュートリアルビデオが、サーバ２０３０からストリーミングされ、患者インターフェース２０５０上に提示され得る。事前に記録されたソースからのコンテンツが、患者インターフェース２０５０を介して患者によって要求され得る。代替的に、アシスタントインターフェース２０９４上の制御部を介して、アシスタントは、事前に記録されたソースからのコンテンツを患者インターフェース２０５０上で再生してもよい。
アシスタントインターフェース２０９４は、アシスタント入力デバイス２０２２及びアシスタントディスプレイ２０２４を含み、これらは、アシスタントユーザインターフェース２０２２、２０２４と総称され得る。アシスタント入力デバイス２０２２は、例えば、電話、キーボード、マウス、トラックパッド、又はタッチスクリーンのうちの１つ以上を含み得る。代替的又は追加的に、アシスタント入力デバイス２０２２は、１つ以上のマイクロフォンを含み得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のマイクロフォンは、アシスタントが患者インターフェース２０５０を介して患者に話しかけるように構成された電話ハンドセット、ヘッドセット、又は１つ以上の広域マイクロフォンの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、アシスタント入力デバイス２０２２は、１つ以上のマイクロフォンを使用することによって、アシスタントによって話される命令を解釈するように構成されたハードウェア及び／又はソフトウェアを有し、音声ベースの機能性を提供するように構成され得る。アシスタント入力デバイス２０２２は、Ａｐｐｌｅ製のＳｉｒｉ、Ａｍａｚｏｎ製のＡｌｅｘａ、Ｇｏｏｇｌｅアシスタント、又はＳａｍｓｕｎｇ製のＢｉｘｂｙなどの既存の音声ベースのアシスタントによって提供されるか、又はこれらと同様の機能性を含み得る。アシスタント入力デバイス２０２２は、他のハードウェアコンポーネント及び／又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。アシスタント入力デバイス２０２２は、１つ以上の汎用デバイス及び／又は専用デバイスを含み得る。
アシスタントディスプレイ２０２４は、例えば、タブレット、スマートフォン、又はスマートウォッチ上のコンピュータモニタ又は表示画面を含む、１つ以上の異なる形態をとり得る。アシスタントディスプレイ２０２４は、プロジェクタ、仮想現実能力、又は拡張現実能力などの他のハードウェアコンポーネント及び／又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。アシスタントディスプレイ２０２４は、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション技術を組み込み得る。例えば、アシスタントディスプレイ２０２４は、種々の条件及び／又は方向を合図し得る、発語並びに／又は、音色、チャイム、メロディ、及び／若しくは楽曲などの、他の音を含み得る、音声信号などの非ビジュアルディスプレイを含み得る。アシスタントディスプレイ２０２４は、アシスタントによって使用するための様々なデータ及び／又はインターフェース若しくは制御部を提示する１つ以上の異なる表示画面を備え得る。アシスタントディスプレイ２０２４は、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、ウェブベースのインターフェースによって、及び／又はコンピュータプログラム若しくはアプリケーション（アプリ）によって提示されてもよい。
いくつかの実施形態では、システム２０１０は、アシスタントインターフェース２０９４から患者インターフェース２０５０への言語のコンピュータ変換を提供し、及び／又はその逆も同様であり得る。言語のコンピュータ変換は、発語のコンピュータ変換及び／又はテキストのコンピュータ変換を含み得る。追加的又は代替的に、システム２０１０は、テキストの音声認識及び／又は発声音を提供してもよい。例えば、システム２０１０は、発語を印刷テキストに変換し得、及び／又はシステム２０１０は、印刷テキストから音声で言葉を発し得る。システム２０１０は、患者、臨床医、及び／又はアシスタントのいずれか又は全てによって話された言葉を認識するように構成され得る。いくつかの実施形態では、システム２０１０は、患者によって話された要求又はコマンドを認識し、これらに反応するように構成され得る。例えば、システム２０１０は、患者による（いくつかの異なる言語のうちのいずれか１つで与えられ得る）口頭でのコマンドに応答して、テレメディシンセッションを自動的に開始し得る。
いくつかの実施形態では、サーバ２０３０は、アシスタントインターフェース２０９４によって提示するための、アシスタントディスプレイ２０２４の態様を生成し得る。例えば、サーバ２０３０は、アシスタントディスプレイ２０２４上で提示するための表示画面を生成するように構成されたウェブサーバを含み得る。例えば、人工知能エンジン２０１１は、患者の、推奨される最適な治療計画及び／又は除外される治療計画を生成し、アシスタントインターフェース２０９４のアシスタントディスプレイ２０２４上で提示するためのそれらの推奨される最適な治療計画及び／又は排除される治療計画を含む、表示画面を生成し得る。いくつかの実施形態では、アシスタントディスプレイ２０２４は、サーバ２０３０によってホストされる仮想化デスクトップを提示するように構成され得る。いくつかの実施形態では、サーバ２０３０は、第１のネットワーク２０３４を介してアシスタントインターフェース２０９４と通信するように構成され得る。いくつかの実施形態では、第１のネットワーク２０３４は、イーサネットネットワークなどのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含み得る。いくつかの実施形態では、第１のネットワーク２０３４は、インターネットを含んでもよく、サーバ２０３０とアシスタントインターフェース２０９４との間の通信は、例えば仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）を介して暗号化を使用することによるなどの、プライバシー強化技術を介して、セキュリティ保護されてもよい。代替的又は追加的に、サーバ２０３０は、第１のネットワーク２０３４とは独立した１つ以上のネットワーク、及び／又は直接の有線若しくは無線通信チャネルなどの他の通信手段を介して、アシスタントインターフェース２０９４と通信するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、患者インターフェース２０５０及び治療装置２０７０は、各々、アシスタントインターフェース２０９４のロケーションから地理的に隔たった患者ロケーションから動作し得る。例えば、患者インターフェース２０５０及び治療装置２０７０は、居宅リハビリテーションシステムの一部として使用され得、これは、クリニック又はコールセンターなどの集中ロケーションでアシスタントインターフェース２０９４を使用することによって、遠隔で支援され得る。
いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース２０９４は、例えば、１つ以上のコールセンターにおいて、又は１つ以上の臨床医のオフィスにおいて、一緒にグループ化され得るいくつかの異なる端末（例えば、コンピューティングデバイス）のうちの１つであり得る。いくつかの実施形態では、複数のアシスタントインターフェース２０９４が、地理的に分散され得る。いくつかの実施形態では、人は、任意の従来のオフィスインフラストラクチャから遠隔でアシスタントとして勤務し得る。そのような遠隔勤務は、例えば、アシスタントインターフェース９４がコンピュータ及び／又は電話の形態をとる場合に実施され得る。この遠隔勤務機能性は、アシスタントのパートタイム及び／又は柔軟な勤務時間を含み得る在宅勤務の手配を可能にし得る。
図１４～１５は、治療装置２０７０の一実施形態を示す。より具体的には、図１４は、据え付けサイクリングマシン２１００の形態の治療装置２０７０を示しており、これは、短縮して、据え付けバイクと呼ばれ得る。据え付けサイクリングマシン２１００は、各々が軸２１０６の周りに回転するためにペダルアーム２１０４に取り付けられた、ペダル２１０２のセットを含む。いくつかの実施形態では、図１４に示されるように、ペダル２１０２は、患者がペダリングで使用する可動域を調整するために、ペダルアーム２１０４上で移動可能である。例えば、ペダルが軸２１０６に向かって内側に位置することは、ペダルが軸２１０６から外側に離れて位置するときよりも小さな可動域に対応する。患者がペダル２１０２に加えた力の量を測定するために、圧力センサ２０８６が、ペダル２１０２のうちの１つに取り付けられ、又はペダル２１０２のうちの１つに埋め込まれる。圧力センサ２０８６は、治療装置２０７０に、及び／又は患者インターフェース２０５０に無線で通信し得る。
図１６は、図１４の治療装置を使用する人（患者）を示し、患者インターフェース２０５０に接続されたセンサ及び様々なデータパラメータを示す。例示的な患者インターフェース２０５０は、患者によって手動で保持される、ｉＰａｄ、ｉＰｈｏｎｅ、Ａｎｄｒｏｉｄデバイス、又はＳｕｒｆａｃｅタブレットなどの、タブレットコンピュータ若しくはスマートフォン、又はファブレットである。いくつかの他の実施形態では、患者インターフェース２０５０は、治療装置２０７０に埋め込まれるか、又は取り付けられ得る。図１６は、患者が、患者の手首に歩行センサ２０８２を装着していることを示しており、「本日のステップ２１３５５」と示す注記は、歩行センサ２０８２が、そのステップカウントを記録し、患者インターフェース２０５０に伝送したことを示す。図１６はまた、患者が、ゴニオメータ２０８４を患者の右膝に装着していることを示しており、「膝角度７２°」と示す注記は、ゴニオメータ２０８４が、その膝角度を測定し、患者インターフェース２０５０に送信していることを示す。図１６はまた、圧力センサ２０８６を有するペダル２１０２のうちの１つの右側が「力１２．５ポンド」と示し、右側ペダル圧力センサ２０８６が、その力測定値を測定し、患者インターフェース２０５０に伝送していることを示すことを示している。図１６はまた、圧力センサ２０８６を有するペダル２１０２のうちの１つの左側が「力２７ポンド」と示し、左側ペダル圧力センサ２０８６が、その力測定値を測定し、患者インターフェース２０５０に伝送していることを示すことを示している。図１６はまた、患者が４分１３秒間治療装置２０７０を使用していることを示す「セッション時間０：０４：１３」という指標などの他の患者データを示している。このセッション時間は、治療装置２０７０から受信された情報に基づいて、患者インターフェース２０５０によって判定され得る。図１６はまた、「疼痛レベル３」と示す指標を示している。そのような疼痛レベルは、患者インターフェース２０５０上に提示される、質問などの請願に応答して、特許から取得され得る。
図１７は、アシスタントインターフェース２０９４の概要ディスプレイ２１２０の例示的な一実施形態である。具体的には、概要ディスプレイ２１２０は、アシスタントが患者インターフェース２０５０及び／又は治療装置２０７０を使用することで患者を遠隔で支援するための、いくつかの異なる制御部及びインターフェースを提示する。この遠隔支援機能性は、テレメディシン又はテレヘルスとも呼ばれ得る。
具体的には、概要ディスプレイ２１２０は、治療装置２０７０を使用する患者に関する経歴情報を提示する患者プロファイルディスプレイ２１３０を含む。患者プロファイルディスプレイ２１３０は、図１７に示されるように、概要ディスプレイ２１２０の一部分又は領域の形態をとり得るが、患者プロファイルディスプレイ２１３０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。いくつかの実施形態では、患者プロファイルディスプレイ２１３０は、患者の経歴情報の限定されたサブセットを含み得る。より具体的には、患者プロファイルディスプレイ２１３０上に提示されるデータは、その情報に対するアシスタントの必要性に依存し得る。例えば、医療上の問題で患者を支援している医療従事者には、患者に関する医療履歴情報が提供され得るのに対して、治療装置２０７０の問題をトラブルシューティングする技師は、患者に関する情報のより限定されたセットが提供され得る。例えば、技師には、患者の名前のみが与えられ得る。患者プロファイルディスプレイ２１３０は、非人格化されたデータ及び／又は匿名化されたデータを含み得るか、又は任意のプライバシー強化技術を使用して、患者の機密保持要件に違反する可能性のある方途で、機密の患者データが伝達されることを防止し得る。そのようなプライバシー強化技術は、限定されるものではないが、患者が「データ主体」とみなされ得る、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（ＨＩＰＡＡ）又は一般データ保護規則（ＧＤＰＲ）などの、法律、規制、又は他のガバナンス規則の遵守を可能にし得る。
いくつかの実施形態では、患者プロファイルディスプレイ２１３０は、患者が治療装置２０７０を使用する際に従うべき治療計画に関する情報を提示し得る。そのような治療計画情報は、医師又は理学療法士などの、医療従事者であるアシスタントに限定され得る。例えば、治療レジメンに関する問題で患者を支援する医療従事者には、治療計画情報が提供され得るのに対して、治療装置２０７０の問題をトラブルシューティングする技師には、患者の治療計画に関するいかなる情報も提供されない場合がある。
いくつかの実施形態では、１つ以上の推奨される最適な治療計画及び／又は排除される治療計画が、アシスタントに対して患者プロファイルディスプレイ２１３０に提示され得る。１つ以上の推奨される最適な治療計画及び／又は排除される治療計画は、サーバ２０３０の人工知能エンジン２０１１によって生成され、特に、テレメディシン又はテレヘルスセッション中にサーバ２０３０からリアルタイムで受信され得る。１つ以上の推奨される最適な治療計画及び／又は排除される治療計画を提示する実施例を、図１８を参照して以下に記載する。
図１７に示される例示的な概要ディスプレイ２１２０はまた、治療装置を使用して患者に関するステータス情報を提示する患者ステータスディスプレイ２１３４を含む。患者ステータスディスプレイ２１３４は、図１７に示されるように、概要ディスプレイ２１２０の一部分又は領域の形態をとり得るが、患者ステータスディスプレイ２１３４は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。患者ステータスディスプレイ２１３４は、外部センサ２０８２、２０８４、２０８６のうちの１つ以上から、及び／又は治療装置２０７０の１つ以上の内部センサ２０７６からのセンサデータ２１３６を含む。いくつかの実施形態では、患者ステータスディスプレイ２１３４は、最後に報告された疼痛レベル又は治療計画内の進捗などの、患者に関する他のデータ２１３８を提示し得る。
ユーザアクセス制御部を使用して、システム２０１０のユーザインターフェース２０２０、２０５０、２０９０、２０９２、２０９４のいずれか又は全てに対して、どのようなデータを閲覧及び／又は修正するのに利用可能であるかを含めて、アクセスを制限し得る。いくつかの実施形態では、ユーザアクセス制御部を用いて、システム２０１０を使用する任意の所与の人にとってどのような情報が利用可能であるかを制御し得る。例えば、アシスタントインターフェース２０９４上に提示されるデータは、ユーザアクセス制御部によって制御され、その情報を閲覧するためのアシスタント／ユーザの必要性及び／又は資格に応じて、許可が設定され得る。
図１７に示される例示的な概要ディスプレイ２１２０はまた、アシスタントが患者を支援する際に使用するための情報を提示するヘルプデータディスプレイ２１４０を含む。ヘルプデータディスプレイ２１４０は、図１７に示されるように、概要ディスプレイ２１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。ヘルプデータディスプレイ２１４０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。ヘルプデータディスプレイ２１４０は、例えば、患者インターフェース２０５０及び／又は治療装置２０７０の使用に関するよくある質問に対する回答を提示することを含み得る。ヘルプデータディスプレイ２１４０はまた、研究データ又はベストプラクティスを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ヘルプデータディスプレイ２１４０は、患者の質問に応答して、回答又は説明のためのスクリプトを提示し得る。いくつかの実施形態では、ヘルプデータディスプレイ２１４０は、アシスタントが患者の問題の根本原因及び／又は解決策を決定する際に使用するためのフローチャート又はウォークスルーを提示し得る。いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース２０９４は、アシスタントによって使用するためのヘルプデータを同時に提示するために、同じであっても異なっていてもよい２つ以上のヘルプデータディスプレイ２１４０を提示し得る。例えば、第１のヘルプデータディスプレイが、患者の問題の根源を判定するためのトラブルシューティングフローチャートを提示するために使用され得、第２のヘルプデータディスプレイが、アシスタントが患者に対して読み出すための、好ましくは患者が何らかのアクションを実施するための指示を含むような情報である、スクリプト情報を提示し得、これらは、問題を絞り込むか、又は解決するのに役立ち得る。いくつかの実施形態では、第１のヘルプデータディスプレイにおけるトラブルシューティングフローチャートへの入力に基づいて、第２のヘルプデータディスプレイは、スクリプト情報を自動的に入力し得る。
図１７に示される例示的な概要ディスプレイ２１２０はまた、患者インターフェース２０５０に関する情報を提示し、及び／又は患者インターフェース２０５０の１つ以上の設定を修正するための、患者インターフェース制御部２１５０を含む。患者インターフェース制御部２１５０は、図１７に示されるように、概要ディスプレイ２１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。患者インターフェース制御部２１５０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。患者インターフェース制御部２１５０は、インターフェースモニタ信号２０９８ｂのうちの１つ以上を介してアシスタントインターフェース２０９４に、伝達された情報を提示し得る。図１７に示されるように、患者インターフェース制御部２１５０は、患者インターフェース２０５０によって提示される表示の表示フィード２１５２を含む。いくつかの実施形態では、表示フィード２１５２は、患者インターフェース２０５０によって現在患者に提示されている表示画面のライブコピーを含み得る。言い換えれば、表示フィード２１５２は、患者インターフェース２０５０の表示画面上に提示されるものの画像を提示し得る。いくつかの実施形態では、表示フィード２１５２は、画面名又は画面番号などの、患者インターフェース２０５０によって現在提示されている表示画面に関する略式情報を含み得る。患者インターフェース制御部２１５０は、アシスタントが患者インターフェース２０５０の１つ以上の設定又は態様を調整又は制御するための患者インターフェース設定制御部２１５４を含み得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース設定制御部２１５４は、アシスタントインターフェース２０９４に、患者インターフェース２０５０の機能又は設定を制御するためのインターフェース制御信号２０９８を生成及び／又は伝送させ得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース設定制御部２１５４は、アシスタントが患者インターフェース２０５０を遠隔で閲覧及び／又は制御するための共同ブラウジング又はコブラウジング能力を含み得る。例えば、患者インターフェース設定制御部２１５４は、アシスタントが、患者インターフェース２０５０上の１つ以上のテキスト入力フィールドにテキストを遠隔で入力すること、及び／又はアシスタントインターフェース２０９４のマウス若しくはタッチスクリーンを使用して、患者インターフェース２０５０上のカーソルを遠隔で制御することを可能にし得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース２０５０を使用して、患者インターフェース設定制御部２１５４は、患者が変更することができない設定をアシスタントが変更することを可能にし得る。例えば、患者インターフェース２０５０は、患者が、患者インターフェース２０５０上で、表示に使用される言語を不用意に切り替えることを防止するために言語設定にアクセスすることを妨げられ得るのに対して、患者インターフェース設定制御部２１５４は、アシスタントが患者インターフェース２０５０の言語設定を変更することを可能にし得る。別の例では、患者インターフェース２０５０は、表示が患者に判読不能になるように、患者が、患者インターフェース２０５０上の表示に使用されるフォントサイズを不用意に切り替えることを防止するために、フォントサイズ設定をより小さいサイズに変更することができない場合があるのに対して、患者インターフェース設定制御部１５４は、アシスタントが患者インターフェース５０のフォントサイズ設定を変更することを提供し得る。
図１７に示される例示的な概要ディスプレイ２１２０はまた、患者インターフェース２０５０と、治療装置２０７０、歩行センサ２０８２、及び／又はゴニオメータ２０８４などの、１つ以上の他のデバイス２０７０、２０８２、２０８４と、の間の通信のステータスを示すインターフェース通信ディスプレイ２１５６を含む。インターフェース通信ディスプレイ２１５６は、図１７に示されるように、概要ディスプレイ２１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。インターフェース通信ディスプレイ２１５６は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。インターフェース通信ディスプレイ２１５６は、アシスタントが他のデバイス２０７０、２０８２、２０８４のうちの１つ以上との通信を遠隔で修正するための制御部を含み得る。例えば、アシスタントは、他のデバイス２０７０、２０８２、２０８４のうちの１つとの通信をリセットするように、又は他のデバイス２０７０、２０８２、２０８４のうちの新たなデバイスとの通信を確立するように、患者インターフェース２０５０に遠隔で指令し得る。この機能性は、例えば、患者が他のデバイス２０７０、２０８２、２０８４のうちの１つに問題を有する場合、又は患者が他のデバイス２０７０、２０８２、２０８４のうちの新たなデバイス又は交換デバイスを受け取る場合に、使用され得る。
図１７に示される例示的な概要ディスプレイ２１２０はまた、アシスタントが治療装置２０７０に関する情報を閲覧及び／又は制御するための装置制御部２１６０を含む。装置制御部２１６０は、図１７に示されるように、概要ディスプレイ２１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。装置制御部２１６０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。装置制御部２１６０は、装置の現在のステータスに関する情報を有する装置ステータスディスプレイ２１６２を含み得る。装置ステータスディスプレイ２１６２は、装置モニタ信号２０９９ｂのうちの１つ以上を介してアシスタントインターフェース２０９４に、伝達された情報を提示し得る。装置ステータスディスプレイ２１６２は、治療装置２０７０が患者インターフェース２０５０と現在通信しているかどうかを示し得る。装置ステータスディスプレイ２１６２は、治療装置２０７０のステータスに関する他の現在及び／又は履歴情報を提示し得る。
装置制御部２１６０は、アシスタントが治療装置２０７０の１つ以上の態様を調整又は制御するための装置設定制御部２１６４を含み得る。装置設定制御部２１６４は、アシスタントインターフェース２０９４に、治療装置２０７０の動作パラメータ（例えば、ペダル半径設定、抵抗設定、ターゲットＲＰＭなど）を変更するための装置制御信号２０９９を生成及び／又は伝送させ得る。装置設定制御部２１６４は、モードボタン２１６６及び位置制御部２１６８を含み得、これらは、アシスタントが、治療装置２０７０のアクチュエータ２０７８を手動モードにし、その後、位置制御部２１６８を使用して、アクチュエータ２０７８の位置又は速度などの設定を変更することができるように、併せて使用され得る。モードボタン２１６６は、自動モードと手動モードとを切り替えるための、位置などの設定を提供し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の設定は、任意の時点で、かつ関連付けられた自動／手動モードを有さずに、調整可能であり得る。いくつかの実施形態では、アシスタントは、患者が治療装置２０７０を能動的に使用しながら、ペダル半径設定などの、治療装置２０７０の動作パラメータを変更し得る。そのような「その場」調整は、患者インターフェース２０５０を使用して患者に利用可能であってもよいし、利用可能でなくてもよい。いくつかの実施形態では、装置設定制御部２１６４は、患者インターフェース２０５０を使用して、患者が変更することができない設定をアシスタントが変更することを可能にし得る。例えば、患者インターフェース２０５０は、治療装置２０７０の高さ又は傾きの設定などの、事前構成された設定を変更することを妨げられ得るのに対して、装置設定制御部２１６４は、アシスタントが治療装置２０７０の高さ又は傾きの設定を変更することを提供し得る。
図１７に示される例示的な概要ディスプレイ２１２０はまた、患者インターフェース２０５０との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションを制御するための患者通信制御部２１７０を含んでもよい。患者インターフェース２０５０との通信セッションは、患者インターフェース２０５０の出力デバイスによって提示するための、アシスタントインターフェース９４からのライブフィードを含み得る。ライブフィードは、音声フィード及び／又はビデオフィードの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース２０５０は、アシスタントインターフェース２０９４を使用する人との２方向の音声通信又は音声ビジュアル通信を提供するように構成され得る。具体的には、患者インターフェース２０５０との通信セッションは、双方向（２方向）ビデオフィード又は音声ビジュアルフィードを含み、患者インターフェース２０５０及びアシスタントインターフェース２０９４の各々が、他方のビデオを提示し得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース２０５０は、アシスタントインターフェース２０９４からのビデオを提示し得る一方、アシスタントインターフェース２０９４は、音声のみを提示するか、又はアシスタントインターフェース２０９４は、患者インターフェース２０５０からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース２０９４は、患者インターフェース２０５０からのビデオを提示し得る一方、患者インターフェース２０５０は、音声のみを提示するか、又は患者インターフェース２０５０は、アシスタントインターフェース２０９４からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース２０５０との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションは、少なくとも部分的に、患者が身体部分に対してリハビリテーションレジメンを実施しながら行われ得る。患者通信制御部２１７０は、図１７に示されるように、概要ディスプレイ２１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。患者通信制御部２１７０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。音声通信及び／又は音声ビジュアル通信は、アシスタントインターフェース２０９４によって、及び／又は電話システムなどの１つ以上の別のデバイス、若しくはアシスタントがアシスタントインターフェース２０９４を使用する間にアシスタントによって使用されるビデオ会議システムによって、処理及び／又は指示され得る。代替的又は追加的に、音声通信及び／又は音声ビジュアル通信は、第三者との通信を含んでもよい。例えば、システム２０１０は、アシスタントが、特定の一ハードウェア又はソフトウェアの使用に関して、患者、及び、医療従事者又はスペシャリストなどの、対象分野の専門家との３方向の会話を開始することを可能にし得る。図１７に示される例示的な患者通信制御部２１７０は、医療提供者が、患者との音声通信又は音声ビジュアル通信の様々な態様を管理する際に使用するための呼制御部２１７２を含む。呼制御部２１７２は、アシスタントが音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションを終了するための切断ボタン２１７４を含む。呼制御部２１７２はまた、アシスタントインターフェース２０９４からの音声信号又は音声ビジュアル信号を一時的に消音するためのミュートボタン２１７６を含む。いくつかの実施形態では、呼制御部２１７２は、ホールドボタン（図示せず）などの他の機能を含み得る。呼制御部２１７２はまた、患者インターフェース２０５０で電話会議セッションからの音声及び／又はビデオの記録及び／又は再生を制御するための、記録、再生、及び一時停止ボタンなどの、１つ以上の記録／再生制御部２１７８を含む。呼制御部２１７２はまた、患者インターフェース２０５０からの静止画像及び／又はビデオ画像を提示するためのビデオフィードディスプレイ２１８０と、アシスタントインターフェースを使用するアシスタントの現在の画像を示すセルフビデオディスプレイ２１８２と、を含む。セルフビデオディスプレイ２１８２は、図１７に示されるように、ビデオフィードディスプレイ２１８０のセクション内で、ピクチャインピクチャ形式として提示され得る。代替的又は追加的に、セルフビデオディスプレイ２１８２は、ビデオフィードディスプレイ２１８０から別個に及び／又は独立して提示されてもよい。
図１７に示される例示的な概要ディスプレイ２１２０はまた、第三者との音声通信及び／又は音声ビジュアル通信を行う際に使用するための第三者通信制御部２１９０を含む。第三者通信制御部２１９０は、図１７に示されるように、概要ディスプレイ２１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。第三者通信制御部２１９０は、別個の画面上の表示、又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。第三者通信制御部２１９０は、特定の一ハードウェア又はソフトウェアの使用に関して第三者、例えば、医療従事者又はスペシャリストなどの、対象分野の専門家に連絡するための、連絡先リスト及び／又はボタン若しくは制御部などの、１つ以上の制御部を含み得る。第三者通信制御部２１９０は、第三者が、アシスタントインターフェース２０９４を介してアシスタントと、及び患者インターフェース２０５０を介して患者と、の両方で同時に通信するための電話会議能力を含み得る。例えば、システム２０１０は、アシスタントが患者及び第三者との３方向の会話を開始することを提供し得る。
図１８は、本開示による、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、推奨される最適な治療計画及び除外される治療計画を提示するアシスタントインターフェース２０９４の概要ディスプレイ２１２０の例示的な一実施形態を示す。描示されるように、概要ディスプレイ２１２０は、セルフビデオディスプレイ２１８２を含む、患者プロファイル２１３０及びビデオフィードディスプレイ２１８０のセクションを含むだけである。図１７を参照して記載される概要ディスプレイ２１２０の制御部及びインターフェースの任意の好適な構成は、患者プロファイル２１３０、ビデオフィードディスプレイ２１８０、及びセルフビデオディスプレイ２１８２に加えて、又はこれらの代わりに提示され得る。
テレメディシンセッション中にアシスタントインターフェース２０９４（例えば、コンピューティングデバイス）を使用するアシスタント（例えば、医療従事者）は、ビデオフィードディスプレイ２１８０に患者からのビデオも提示する概要ディスプレイ２１２０（例えば、アシスタントインターフェース２０９４の表示画面２０２４上に提示されるユーザインターフェース）の一部分におけるセルフビデオ２１８２に提示され得る。描示されるように、概要ディスプレイ２１２０の別の部分は、患者プロファイルディスプレイ２１３０を含む。
患者プロファイルディスプレイ２１３０は、２つの例示的な最適な治療計画２６００と、１つの例示的な除外される治療計画２６０２と、を提示している。本明細書に記載されるように、治療計画は、治療されている患者の様々な臨床情報及び特性を考慮して推奨され得る。臨床情報は、他の人々の特性、他の人々が従う治療計画、及び治療計画の結果に関する情報を含み得る。患者が所望の結果を達成するために従うべき推奨される最適な治療計画２６００を生成するために、治療されている患者の特性と、他の人々と、の間のパターンが、人工知能エンジン２０１１の１つ以上の機械学習モデル２０１３によって照合され得る。推奨される最適な治療計画の各々は、異なる所望の結果に基づいて生成され得る。
例えば、以下と仮定する：治療計画「Ａ」は、「患者Ｘは、治療装置を１日に３０分で４日間使用して、Ｙ％の増加した可動域を達成するのがよく、患者Ｘは、２型糖尿病を有しており、患者Ｘに、治療計画中に疼痛管理のための薬物Ｚを処方するのがよいでしょう（薬物Ｚは、２型糖尿病を有する人々に対して承認されています）」を示す。したがって、生成された最適な治療計画は、Ｙ％の可動域を増加させることを達成する。認知され得るように、最適な治療計画はまた、患者の既知の医学的疾患（例えば、２型糖尿病）を考慮して疼痛を管理するために患者に処方するための推奨薬物（例えば、薬物Ｚ）を含む。すなわち、推奨される患者薬物は、患者の医学的状態と対立しないだけでなく、それによって、優れた患者転帰の可能性を改善する。
推奨される最適な治療計画「Ｂ」は、治療計画の異なる所望の結果に基づいて、治療装置の異なる治療プロトコル、異なる薬物レジメンなどを含む、異なる治療計画を指定し得る。
描示されるように、患者プロファイルディスプレイ２１３０はまた、排除される治療計画２６０２を提示してもよい。これらのタイプの治療計画は、アシスタントに、患者に治療計画の特定の部分を推奨しないように警告するために、アシスタントインターフェース２０９４を使用してアシスタントに示される。例えば、排除される治療計画は、以下を指定することができる：「患者Ｘは、心臓病のために１日に３０分よりも長く治療装置を使用してはならず、患者Ｘは、２型糖尿病を有しており、患者Ｘに、治療計画中に疼痛管理のために薬物Ｍを処方してはなりません（このシナリオでは、薬物Ｍは、２型糖尿病を有する人々に合併症を引き起こす可能性があります）」。具体的には、排除される治療計画は、心臓病のために、患者Ｘが１日に３０分を超えて運動すべきではないという治療プロトコルの制限を指摘する。排除される治療計画はまた、薬物Ｍが２型糖尿病という医学的状態と対立するため、患者Ｘに薬物Ｍを処方すべきではないと指摘する。
アシスタントは、概要ディスプレイ２１２０上で患者のための最適な治療計画を選択し得る。例えば、アシスタントは、入力周辺機器（例えば、マウス、タッチスクリーン、マイクロフォン、キーボードなど）を使用して、患者の最適な治療計画２６００から選択し得る。いくつかの実施形態では、テレメディシンセッション中、アシスタントは、推奨される最適な治療計画２６００の長所及び短所を患者と考察し得る。
いずれにしても、アシスタントは、患者が所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を選択し得る。選択された最適な治療計画は、提示のために患者インターフェース２０５０に伝送され得る。患者は、患者インターフェース２０５０上で、選択された最適な治療計画を閲覧し得る。いくつかの実施形態では、アシスタント及び患者は、テレメディシンセッション中、詳細（例えば、治療装置２０７０、食事レジメン、薬物レジメンなどを使用する治療プロトコル）をリアルタイムで考察し得る。
図１９は、本開示による、臨床情報２７００を人工知能エンジン２０１１による処理のための医療記述言語２７０２に変換するサーバ２０３０の例示的な一実施形態を示す。臨床情報２７００は、ある特定の専門的な資格、ライセンス、又は地位を有する人によって書かれ得る。描示される実施例では、臨床情報２７００は、「ＥＦＦＥＣＴ ＯＦ ＵＳＩＮＧ ＴＲＥＡＴＭＥＮＴ ＰＬＡＮ ＦＯＲ ＨＩＰ ＯＳＴＥＯＡＲＴＨＲＩＴＩＳ ＰＡＩＮ」と題された臨床試験のためのメタ分析の一部分を含む。この部分は、「結果」のセクション及び「結論」のセクションを含む。説明を明確にするために、臨床情報２７００の他の多くの部分（例えば、治験手順の詳細、対象の経歴など）が描示されていない場合がある。
１つ以上の機械学習モデル２０１３が、ターゲット情報を表すキーワードのコーパスの探索において、構造化又は非構造化テキスト（例えば、臨床情報７００）の本文を解釈するように訓練され得る。ターゲット情報は、臨床情報２７００の１つ以上の部分に含まれ得る。ターゲット情報は、人々の特性（例えば、バイタルサイン、医学的状態、医療処置、アレルギー、家族の医療情報、測定値など）、人々が従う治療計画、治療計画の結果、臨床試験情報、治療計画に使用される治療装置などのような、任意の好適な関心の情報を指し得る。
ターゲット情報及びタグに関連付けられた値を表すタグを使用して、１つ以上の機械学習モデル２０１３は、医療記述言語によって定義されたカノニカル形式を生成し得る。値は、数字、文字、英数字、文字列、配列などであり得、それらは、臨床情報２７００の部分（ターゲット情報を含む）から得られる。ターゲット情報は、情報の構造、組織、及び／又は関係に基づいて、親子関係で編成され得る。例えば、「結果」というキーワードは、結果が試験、対象、治療計画、治療装置、対象の特性、及び結論などの、子供のターゲット情報を包含することに起因して、親レベルタグであると識別及び判定され得る。したがって、「＜ｒｅｓｕｌｔｓ＞」の親レベルタグは、「＜ｔｒｉａｌｓ＞」、「＜ｓｕｂｊｅｃｔｓ＞」、「＜ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｐｌａｎ＞」、「＜ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ａｐｐａｒａｔｕｓ＞」、「＜ｓｕｂｊｅｃｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ＞」、及び「＜ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ＞」の子レベルタグを含み得る。各タグは、対応する終了タグ（例えば、「＜ｒｅｓｕｌｔｓ＞…＜／ｒｅｓｕｌｔｓ＞」）を有し得る。
ここで、訓練された機械学習モデル２０１３が、医療記述言語２７０２における臨床情報２７００の一部分を符号化するために実行する動作の実施形態について考察する。訓練された機械学習モデル２０１３は、臨床情報２７００の部分における「治療計画」及び「治療装置」というキーワードを識別した。識別されると、訓練された機械学習モデル２０１３は、キーワードの近傍（例えば、左側及び右側）の語を分析して、訓練データに基づいて、語が認識された文脈と一致するかどうかを判定し得る。訓練された機械学習モデル２０１３はまた、訓練データに基づいて、及びデータの属性に基づいて、語がキーワードと関連付けられていると認識されるかどうかを判定してもよい。図１９において、訓練された機械学習モデルは、「可動域（ＲＯＭ）」という語が「治療装置」というキーワードの文脈に適合し、また、「治療装置」というキーワードに関連付けられているものとして認識可能である可能性が高いと判定し得る。したがって、「ＲＯＭ」という値は、ターゲット情報を表すタグである「＜ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ａｐｐａｒａｔｕｓ＞」と「＜／ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ａｐｐａｒａｔｕｓ＞」との間に配置される。医療記述言語２７０２のカノニカル形式のターゲット情報を表す他のタグは、同様の様式でポピュレートされ得る。臨床情報２７００の部分を表す医療記述言語２７０２は、適切な患者コホート相当のデータベース中の患者データストア２０４４に保存され得る。
図２０は、本開示による、最適な治療計画を推奨するための方法２８００の例示的な一実施形態を示す。方法２８００は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、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ような）、又はその両方の組み合わせを含み得る処理ロジックによって実行される。方法２８００及び／又はその個々の関数、ルーチン、サブルーチン、若しくは動作の各々は、コンピューティングデバイスの１つ以上のプロセッサ（例えば、人工知能エンジン２０１１を実行するサーバ２０３０などの図１３の任意の構成要素）によって実行されてもよい。特定の実装態様では、方法２８００は、単一の処理スレッドによって実行され得る。代替的に、方法２８００は、各スレッドが１つ以上の個々の関数、ルーチン、サブルーチン、又は方法の動作を実装する２つ以上の処理スレッドによって実行されてもよい。
説明を簡単にするために、方法２８００は、一連の動作として描示及び記載される。ただし、本開示による動作は、様々な順序で、及び／若しくは同時に、並びに／又は本明細書に提示及び記載されていない他の動作とともに行われ得る。例えば、方法２８００に描示される動作は、本明細書に開示される任意の他の方法の任意の他の動作と組み合わせて行われ得る。更に、開示される主題に従って方法２８００を実装するために全ての例示の動作が必要とされ得るわけではない。加えて、当業者は、方法２８００が、代替的に、状態図又はイベントを介して一連の相互に関連する状態として表現され得ることを理解及び認知するであろう。
２８０２において、処理デバイスは、治療装置２０７０を使用して特定の特性を有する人々の特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報２７００をデータソース２０１５から受信し得る。臨床情報は、第１のデータ形式を有し、第１のデータ形式は、パラグラフに更に配置された文章に配置された語の形態の自然言語テキストを含み得る。第１のデータ形式は、報告又は説明であり得、報告又は説明は、臨床試験、医療研究、メタ分析、証拠ベースのガイドライン、ジャーナルなどに関する情報を含み得る。第１のデータ形式は、非構造化様式で配置された情報を含み得、第１のデータサイズ（例えば、バイト、キロバイトなど）を有し得る。
人々の特定の特性は、人々に処方される薬物、人々の傷害、人々に対して実施される医療処置、人々の測定値、人々のアレルギー、人々の医学的状態、人々の第１の履歴情報、人々のバイタルサイン、人々の症状、人々の家族の医療情報、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。これらの特性はまた、人々に関する以下の情報を含んでもよい：人口統計学的、地理的、診断、測定又は試験に基づく、医療履歴、病因学的、コホート関連、鑑別的診断、外科的、理学療法的、薬理学的、及び推奨される他の治療。
２８０４において、処理デバイスは、臨床情報の一部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジン２０１１によって使用される医療記述言語２７０２に変換し得る。医療記述言語２７０２は、臨床情報２７００の非構造化データを構造化する第２のデータ形式を含み得る。例えば、医療記述言語２７０２は、タグ値ペアを使用することを含み得、タグは、タグ間に記憶された値のタイプを識別する。医療記述言語２７０２は、臨床情報２７００の第１のデータサイズよりも小さい第２のデータサイズ（例えば、ビット）を有し得る。医療記述言語は、テレメディカルデータを含み得る。
２８０６において、処理デバイスは、医療記述言語２７０２によって記述された臨床情報２７００の部分と、患者に関する特性のセットと、に基づいて、患者が治療装置２０７０を使用して所望の結果を達成するときに従うべき最適な治療計画２６００を判定し得る。人工知能エンジン２０１１の１つ以上の機械学習モデル２０１３は、最適な治療計画２６００を出力するように訓練され得る。例えば、１つの機械学習モデル２０１３は、医療記述言語２７０２によって記述された臨床情報の部分間のパターンを患者の特性のセットと照合するように訓練され得る。いくつかの実施形態では、患者の特性のセットもまた、医療記述言語で表される。パターンは、所望の結果を生成し得る最適な治療計画と関連付けられている。
いくつかの実施形態では、最適な治療計画は、患者に対して実施する医療手順、治療装置２０７０を使用する患者の治療プロトコル、患者の食事レジメン、患者の薬物レジメン、患者の睡眠レジメン、追加のレジメン、又はそれらの何らかの組み合わせに関する情報を含み得る。
所望の結果は、特定の期間内に特定の結果を得ることを含み得る。特定の結果は、患者が治療装置２０７０を使用して達成する可動域、治療装置２０７０の一部分に患者が及ぼす力の量、患者が治療装置２０７０を使用して運動する時間の量、患者が治療装置２０７０を使用して移動する距離、治療装置２０７０を使用するときに患者が経験する疼痛のレベル、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、処理デバイスは、医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する特性のセットと、に基づいて、治療装置２０７０を使用して第２の所望の結果を達成するために患者が従うべき第２の最適な治療計画を決定し得る。所望の結果は、回復転帰に関し得、第２の所望の結果は、回復時間に関し得る。回復転帰は、特定の身体部分の機能性、移動性、可動域などの特定の閾値を達成することを含み得る。回復時間は、特定の閾値期間内に特定の身体部分の機能性、移動性、移動、可動域などの特定の閾値を達成することを含み得る。例えば、何人かの人々は、完全に回復することなく、できるだけ早く特定レベルの移動性に回復することを好み得る。上記で考察されたように、異なる機械学習モデル２０１３が、異なる臨床情報を使用して、異なる所望の結果を生成し得る異なる推奨される治療計画を提供するように訓練され得る。
いくつかの実施形態では、処理デバイスは、医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する特性のセットと、に基づいて、治療装置２０７０を使用して所望の結果を達成するときに患者が従うことを推奨すべきではない除外される治療計画２６０２を決定し得る。いくつかの実施形態では、図１８に描示されるように、最適な治療計画２６００及び除外される治療計画２６０２は、ユーザインターフェースの第１の部分（例えば、患者プロファイルディスプレイ２１３０）に同時に提示され得る一方、テレメディシンセッションに従事する患者からの少なくともビデオ又は他のマルチメディアデータは、別の部分（例えば、ビデオフィードディスプレイ２１８０）に提示され得る。
いくつかの実施形態では、最適な治療計画２６００及び除外される治療計画２６０２は、医療従事者がテレメディシンセッションに従事していない間に、同時に提示され得る。例えば、最適な治療計画２６００及び除外される治療計画２６０２は、テレメディシンセッションが開始される前、又はテレメディシンセッションが終了した後に、ユーザインターフェースに提示され得る。
２８０８において、処理デバイスは、医療従事者のコンピューティングデバイス（例えば、アシスタントインターフェース２０９４）上のユーザインターフェース（例えば、概要ディスプレイ２１２０）に提示される最適な治療計画を提供し得る。加えて、任意の他の生成された最適な治療計画２６００が、医療従事者のコンピューティングデバイスに提供されてもよい。例えば、異なる転帰をもたらす異なる最適な治療計画が、医療従事者に提示されてもよい。処理デバイスは、提示される治療計画のいずれかの選択された治療計画を受信し得る。いくつかの実施形態では、医療従事者は、患者の転帰のプリファレンスに基づいて、最適な治療計画を選択し得る。例えば、アスリートは、実施のために最適化することを望む可能性がある一方、退職者は、疼痛のない生活の質のために最適化することを望む可能性がある。選択された治療計画は、ユーザインターフェース上で提示するために患者のコンピューティングデバイスに伝送され得る。いくつかの実施形態では、最適な治療計画は、最適な治療計画がユーザインターフェースの第１の部分にリアルタイムに提示されるようにする一方、ビデオ及び任意選択で患者の他のマルチメディアが、ユーザインターフェースの第２の部分に同時に提示されるように、テレメディシンセッション中に医療従事者のコンピューティングデバイスに提供され得る。選択された治療計画は、医療従事者が選択された治療計画を患者に説明することができるように、テレメディシンセッション中に患者のコンピューティングデバイス上に提示され得る。
図２１は、本開示による、臨床情報を医療記述言語に変換するための方法２９００の例示的な一実施形態を示す。方法２９００は、コンピューティングデバイス（例えば、人工知能エンジン２０１１を実行するサーバ２０３０などの、図１３の任意の構成要素）のプロセッサによって実行される動作を含む。いくつかの実施形態では、方法２９００の１つ以上の動作は、メモリデバイス上に記憶され、かつ処理デバイスによって実施される、コンピュータ命令に実装されている。方法２９００は、方法２８００に関して上述したのと同じ又は同様の様式で実行され得る。方法２９００の動作は、本明細書に記載される方法のうちのいずれかの動作との何らかの組み合わせで実行され得る。
方法２９００は、図２０に描示される前述の方法２８００からの動作２８０４を含み得る。例えば、方法２６００の２８０４において、処理デバイスは、臨床情報の一部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換し得る。
図２１の方法２９００は、動作２９０２、２９０４、及び２９０６を含む。動作２９０２、２９０４、及び２９０６は、人工知能エンジン２０１１の１つ以上の訓練された機械学習モデル２０１３によって実施され得る。
２９０２において、処理デバイスは、臨床情報を解釈し得る。２９０４において、処理デバイスは、臨床情報中のターゲット情報を表すキーワードに基づいて、ターゲット情報に関連する値を有する臨床情報の部分を識別し得る。２９０６において、処理デバイスは、医療記述言語によって定義されるカノニカル形式を生成し得る。カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグを含み得る。タグは、ターゲット情報の特定の特性を記述する属性であり得る。特定の特性は、人がどのコホートクラスに配置されるか、人の年齢、意味的情報、特定のコホートに関連すること、家族の履歴などを含み得る。いくつかの実施形態では、特定の特性は、人が危険にさらされているという任意の情報又は表示を含み得る。
カノニカル形式は、訓練された機械学習モデルを使用している患者の最適な治療計画を生成するように機械学習モデルを訓練するときに、医療記述言語によって表される臨床情報の部分のより効率的な処理を可能にし得る。更に、カノニカル形式は、患者の特性間のパターンを、医療記述言語によって表される臨床情報の部分と照合するときに、訓練された機械学習モデルによるより効率的な処理を可能にし得る。
図２２は、本開示の１つ以上の態様による、本明細書に記載される方法のうちの任意の１つ以上を実施することができる例示的なコンピュータシステム２１０００を示す。一実施例では、コンピュータシステム２１０００は、コンピューティングデバイスを含み、支援インターフェース２０９４、報告インターフェース２０９２、監督インターフェース２０９０、臨床医インターフェース２０２０、サーバ２０３０（ＡＩエンジン２０１１を含む）、患者インターフェース２０５０、歩行センサ２０８２、ゴニオメータ２０８４、治療装置２０７０、圧力センサ２０８６、又は図１３の任意の好適な構成要素に対応し得る。コンピュータシステム２１０００は、図１３の人工知能エンジン２０１１の１つ以上の機械学習モデル２０１３を実装した命令を実行することが可能であり得る。コンピュータシステムは、クラウド又はピアツーピアネットワークを介することを含めて、ＬＡＮ、イントラネット、エクストラネット、又はインターネット内の他のコンピュータシステムに接続され（例えば、ネットワーク化され）得る。コンピュータシステムは、クライアントサーバネットワーク環境内のサーバの容量で動作し得る。コンピュータシステムは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットコンピュータ、ウェアラブル（例えば、リストバンド）、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）、携帯電話、カメラ、ビデオカメラ、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、又はそのデバイスによってとられるべきアクションを指定する命令セット（順次の又は別様の）を実行することができる任意のデバイスであり得る。更に、単一のコンピュータシステムのみが例示されているが、「コンピュータ」という用語はまた、本明細書で考察される方法のうちのいずれか１つ以上を実行するための一命令セット（又は複数のセット）を個別に又は共同で実行するコンピュータの任意の集合を含むと解されるものとする。
コンピュータシステム２１０００は、バス１０１０を介して互いに通信する、処理デバイス２１００２、メインメモリ２１００４（例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）などのダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ））、スタティックメモリ２１００６（例えば、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ））、及びデータ記憶デバイス２１００８を含む。
処理デバイス２１００２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置などの１つ以上の汎用処理デバイスを表す。より具体的には、処理デバイス２１００２は、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又は他の命令セットを実装したプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実装したプロセッサであり得る。処理デバイス２１００２はまた、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、システムオンチップ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサなどのような、１つ以上の専用処理デバイスであってもよい。処理デバイス２１００２は、本明細書で考察される動作及びステップのいずれかを実行するための命令を実行するように構成されている。
コンピュータシステム２１０００は、ネットワークインターフェースデバイス２１０１２を更に含んでもよい。コンピュータシステム２１０００はまた、ビデオディスプレイ２１０１４（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、量子ＬＥＤ、カソードレイチューブ（ＣＲＴ）、シャドーマスクＣＲＴ、アパーチャグリルＣＲＴ、モノクロＣＲＴ）、１つ以上の入力デバイス２１０１６（例えば、キーボード及び／若しくはマウス、又はゲーム様の制御部）、及び１つ以上のスピーカ２１０１８（例えば、スピーカ）を含んでもよい。例示的な一実施例では、ビデオディスプレイ２１０１４及び入力デバイス２１０１６は、単一の構成要素又はデバイス（例えば、ＬＣＤタッチスクリーン）に組み合わされてもよい。
データ記憶デバイス２１０１６は、本明細書に記載される方法、動作、又は機能のうちの任意の１つ以上を具現化する命令２１０２２が記憶されているコンピュータ可読媒体２１０２０を含み得る。命令２１０２２はまた、コンピュータシステム２１０００による命令２１０２２の実行中に、メインメモリ２１００４内及び／又は処理デバイス２１００２内に完全に又は少なくとも部分的に存在してもよい。したがって、メインメモリ２１００４及び処理デバイス２１００２はまた、コンピュータ可読媒体を構成する。命令２１０２２は、ネットワークインターフェースデバイス２１０１２を介してネットワークを介して更に伝送又は受信されてもよい。
コンピュータ可読記憶媒体２１０２０は、単一の媒体であるように例示的な実施例で示されているが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、１つ以上の命令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データベース、並びに／又は関連付けられたキャッシュ及びサーバ）を含むように解されたい。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語はまた、機械による実行のための命令セットを記憶、符号化又は搬送することができ、かつ機械に本開示の方法論のうちのいずれか１つ以上を実行させる任意の媒体を含と解されるものとする。したがって、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、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ものとする。
条項２５．人工知能エンジンによって、治療装置とともに使用する最適な治療計画を提供するための方法であって、
データソースから、治療装置を使用して、特定の特性を有する人々のための特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報を受信することであって、臨床情報は、第１のデータ形式を有する、受信することと、
臨床情報の一部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することと、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することと、を含む、方法。
条項２６．臨床情報の部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することは、
臨床情報を解釈することと、
臨床情報中のターゲット情報を表すキーワードに基づいて、ターゲット情報に関連する値を有する臨床情報の部分を識別することと、
医療記述言語によって定義されるカノニカル形式を生成することであって、カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグを含む、生成することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項２７．タグは、ターゲット情報の特定の特性を記述する属性である、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項２８．医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することは、
テレメディシンセッション中に、最適な治療計画が医療従事者のコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上に提示されるようにすることを更に含み、最適な治療計画は、コンピューティングデバイスの表示画面上で提示されず、そのような表示画面は、テレメディシンセッション中に患者によって使用されるように構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項２９．医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するときに従うことを推奨すべきでない排除される治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように、除外される治療計画を提供することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項３０．医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して第２の所望の結果を達成するときに従うべき第２の最適な治療計画を決定することであって、所望の結果は、回復転帰に関連し、第２の所望の結果は、回復時間に関する、決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように第２の最適な治療計画を提供することと、
最適な治療計画又は第２の最適な治療計画のいずれかの選択された治療計画を受信することと、
患者のコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上に提示するために、選択された治療計画を患者のコンピューティングデバイスに伝送することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項３１．所望の結果は、特定の期間内に特定の結果を得ることを含み、特定の結果は、
患者が治療装置を使用して達成する可動域、
患者が治療装置の一部分に及ぼす力の量、
患者が治療装置を使用して運動する時間の量、
患者が治療装置を使用して移動する距離、又は
それらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項３２．人々の特定の特性は、人々に処方される第１の薬物、人々の第１の傷害、人々に対して実施される第１の医療処置、人々の第１の測定値、人々の第１のアレルギー、人々の第１の医学的状態、人々の第１の履歴情報、人々の第１のバイタルサイン、人々の第１の症状、人々の第１の家族の医療情報、人々の第１の人口統計情報、人々の第１の地理的情報、人々の第１の測定ベース又は試験ベースの情報、人々の第１の医療履歴情報、人々の第１の病因学的情報、人々の第１のコホート関連情報、人々の第１の鑑別的診断情報、人々の第１の外科的情報、人々の第１の理学療法情報、人々の第１の薬理学的情報、人々に推奨される第１の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含み、
患者の複数の特性は、患者の第２の薬物、患者の第２の傷害、患者に対して実施される第２の医療処置、患者の第２の測定値、患者の第２のアレルギー、患者の第２の医学的状態、患者の第２の履歴情報、患者の第２のバイタルサイン、患者の第２の症状、患者の第２の家族の医療情報、患者の第２の人口統計情報、患者の第２の地理的情報、患者の第２の測定ベース又は試験ベースの情報、患者の第２の医療履歴情報、患者の第２の病因学的情報、患者の第２のコホート関連情報、患者の第２の鑑別的診断情報、患者の第２の外科的情報、患者の第２の理学療法情報、患者の第２の薬理学的情報、患者に推奨される第２の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項３３．臨床情報は、特定の専門的資格を有する人によって記述され、ジャーナル記事、臨床試験、証拠ベースのガイドライン、メタ分析、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項３４．医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を決定することは、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分間のパターンを患者の複数の特性と照合することであって、パターンは、所望の結果につながる最適な治療計画に関連付けられている、照合することを更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項３５．最適な治療計画は、
患者に対して実施する医療処置、
治療装置を使用する患者の治療プロトコル、
患者の食事レジメン、
患者の薬物レジメン、
患者の睡眠レジメン、又は
それらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項３６．命令を記憶している有形の非一時的コンピュータ可読媒体であって、命令は、実行されたときに、処理デバイスに、
データソースから、治療装置を使用して、特定の特性を有する人々のための特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報を受信することであって、臨床情報は、第１のデータ形式を有する、受信することと、
臨床情報の一部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することと、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することと、を行わせる、コンピュータ可読媒体。
条項３７．臨床情報の部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することは、
臨床情報を解釈することと、
臨床情報中のターゲット情報を表すキーワードに基づいて、ターゲット情報の値を有する臨床情報の部分を識別することと、
医療記述言語によって定義されるカノニカル形式を生成することであって、カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグを含む、生成することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項３８．医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することは、
テレメディシンセッション中に、最適な治療計画が医療従事者のコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上に提示されるようにすることを更に含み、テレメディシンセッション中に、最適な治療計画は、患者のコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上に提示されない、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項３９．処理デバイスは、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して第２の所望の結果を達成するときに従うべき第２の最適な治療計画を決定することであって、所望の結果は、回復転帰に関連し、第２の所望の結果は、回復時間に関する、決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように第２の最適な治療計画を提供することと、
最適な治療計画又は第２の最適な治療計画のいずれかの選択された治療計画を受信することと、
選択された治療計画を患者のコンピューティングデバイスに伝送することと、を更に行う、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項４０．所望の結果は、特定の期間内に特定の結果を得ることを含み、特定の結果は、
患者が治療装置を使用して達成する可動域、
患者が治療装置の一部分に及ぼす力の量、
患者が治療装置を使用して運動する時間の量、
患者が治療装置を使用して移動する距離、又は
それらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項４１．人々の特定の特性は、人々に処方される第１の薬物、人々の第１の傷害、人々に対して実施される第１の医療処置、人々の第１の測定値、人々の第１のアレルギー、人々の第１の医学的状態、人々の第１の履歴情報、人々の第１のバイタルサイン、人々の第１の症状、人々の第１の家族の医療情報、人々の第１の人口統計情報、人々の第１の地理的情報、人々の第１の測定ベース又は試験ベースの情報、人々の第１の医療履歴情報、人々の第１の病因学的情報、人々の第１のコホート関連情報、人々の第１の鑑別的診断情報、人々の第１の外科的情報、人々の第１の理学療法情報、人々の第１の薬理学的情報、人々に推奨される第１の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含み、
患者の複数の特性は、患者の第２の薬物、患者の第２の傷害、患者に対して実施される第２の医療処置、患者の第２の測定値、患者の第２のアレルギー、患者の第２の医学的状態、患者の第２の履歴情報、患者の第２のバイタルサイン、患者の第２の症状、患者の第２の家族の医療情報、患者の第２の人口統計情報、患者の第２の地理的情報、患者の第２の測定ベース又は試験ベースの情報、患者の第２の医療履歴情報、患者の第２の病因学的情報、患者の第２のコホート関連情報、患者の第２の鑑別的診断情報、患者の第２の外科的情報、患者の第２の理学療法情報、患者の第２の薬理学的情報、患者に推奨される第２の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項４２．臨床情報は、特定の専門的資格を有する人によって記述され、ジャーナル記事、臨床試験、証拠ベースのガイドライン、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項４３．システムであって、
命令を記憶しているメモリデバイスと、
メモリデバイスに通信可能に結合された処理デバイスと、を備え、処理デバイスは、命令を実行して、
データソースから、治療装置を使用して、特定の特性を有する人々のための特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報を受信することであって、臨床情報は、第１のデータ形式を有する、受信することと、
臨床情報の一部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することと、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するときに従うべき最適な治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することと、を行う、システム。
条項４４．臨床情報の部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することは、
臨床情報を解釈することと、
臨床情報によって記述されたターゲット情報を表すキーワードに基づいて、ターゲット情報の値を有する臨床情報の部分を識別することと、
医療記述言語によって定義されるカノニカル形式を生成することであって、カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグを含む、生成することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。
人工知能を使用して、テレメディシンセッション中にユーザ特性を監視するための方法及びシステム
特定の特性（例えば、バイタルサイン又は他の測定値、実施、人口統計学的、地理的、診断、測定ベース又は試験ベース、医療履歴、病因学的、コホート関連、鑑別的診断、外科的、理学療法的、行動学的、薬理学的、及び推奨される他の治療など）を有する患者の治療計画を決定することは、技術的に困難な問題であり得る。例えば、治療計画を決定するときに多数の情報が考慮され得、このことは、治療計画選択プロセスにおける非効率性及び不正確性をもたらし得る。リハビリテーション設定では、考慮される多数の情報の一部は、個人情報、実施情報、及び測定情報などの、患者の特性を含み得る。個人情報は、例えば、年齢、体重、性別、身長、体格指数、医学的状態、家族の薬歴、傷害、医療処置、処方された薬物、行動又は心理的状態、又はそれらの何らかの組み合わせなどの、人口統計学的、心理学的、又は他の情報を含み得る。実施情報は、例えば、治療デバイスを使用する経過時間、治療デバイスの一部分に及ぼされる力の量、治療デバイスで達成される可動域、治療デバイスの一部分の移動速度、治療デバイスを使用する複数の疼痛レベルの表示、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。測定情報は、例えば、バイタルサイン、呼吸数、心拍数、体温、血圧、グルコースレベル若しくは他のバイオマーカー、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。多数の患者の特性、それらの患者に対して実施される治療計画、及びそれらの患者の治療計画の結果を処理することが望ましい場合がある。
更に、別の技術的問題は、テレメディシン又はテレヘルスセッション中にコンピューティングデバイスを介して、患者が位置する場所とは異なる場所から患者を遠方で治療することを伴い得る。追加の技術的問題は、患者が位置する場所で患者によって使用される治療デバイスを異なる場所から制御すること、又はこの治療デバイスの制御を可能にすることである。多くの場合、患者がリハビリテーション手術（例えば、膝の手術）を受けるとき、医療提供者は、患者の自宅又は任意の移動可能な場所又は一時的な居住地で治療プロトコルを実施するために使用する治療デバイスを患者に処方し得る。医療提供者は、医師、医師助手、看護師、カイロプラクタ、歯科医師、理学療法士、鍼灸師、理学トレーナ、コーチ、パーソナルトレーナなどを指し得る。医療提供者は、医学、理学療法、リハビリテーションなどの分野において、資格、免許、地位などを有する任意の人を指し得る。
医療提供者が患者及び治療デバイスとは異なる場所に位置するとき、医療提供者が、治療デバイスを使用して患者の実際の進捗を監視すること（患者の進捗に関する患者の言葉に依拠することとは対照的に）、患者の進捗に従って治療計画を修正すること、患者が治療計画を実施する際に治療デバイスを患者の個人的特性に適応させることなどは、技術的に困難であり得る。
したがって、患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、患者の実際の進捗を監視するように構成された、本明細書に記載されるものなどの、システム及び方法が望ましい場合がある。いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療デバイスを使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信するように構成され得る。ユーザは、治療デバイスを使用して様々な運動を実施する患者、ユーザ、又は人を含み得る。
治療データは、ユーザの様々な特性、ユーザに関する様々なベースライン測定情報、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザに関する様々な測定情報、治療デバイスの様々な特性、治療計画、他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、テレメディシンセッション中に治療データを受信するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間、治療データの少なくとも一部は、治療デバイスの様々な特性及び／又はユーザの測定情報を感知するように構成されたセンサのセンサデータに対応し得る。追加的又は代替的に、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間、治療データの少なくとも一部は、ユーザの測定情報を感知するように構成されたウェアラブルデバイスに関連付けられたセンサからのセンサデータに対応し得る。
治療デバイスの様々な特性は、治療デバイスの１つ以上の設定、治療デバイスの回転部材（例えば、ホイールなど）の時間周期（例えば、１分など）当たりの現在の回転数、治療デバイスの抵抗設定、治療デバイスの他の好適な特性、又はそれらの組み合わせを含み得る。ベースライン情報は、ユーザが安静にしている間の、ユーザの１つ以上のバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、ユーザの血圧、グルコースレベル又は他のバイオマーカー、ユーザの他の好適な測定情報、又はそれらの組み合わせを含み得る。測定情報は、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、ユーザの１つ以上のバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、ユーザの血圧、ユーザのグルコースレベル、若しくはユーザの他の好適な測定情報、又はそれらの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、人工知能エンジンによるアクセスのために、治療データを、関連付けられたメモリに書き込むように構成され得る。人工知能エンジンは、治療データの少なくとも一部を使用して１つ以上の予測を生成するように構成された１つ以上の機械学習モデルを使用するように構成され得る。例えば、人工知能エンジンは、様々なユーザに対応する様々な治療データを使用して訓練された機械学習モデルを使用し得る。機械学習モデルは、ユーザに対応する治療データを受信するように構成され得る。機械学習モデルは、治療データの少なくとも１つの態様を分析し得、治療データの少なくとも１つの態様に対応する少なくとも１つの予測を生成し得る。少なくとも１つの予測は、ユーザの１つ以上の予測される特性を示し得る。ユーザの１つ以上の予測される特性は、ユーザの予測されるバイタルサイン、ユーザの予測される呼吸数、ユーザの予測される心拍数、ユーザの予測される体温、ユーザの予測される血圧、治療計画を実施するユーザの予測される実施パラメータ、ユーザによって実施されている治療計画の予測される転帰、ユーザが治療計画を実施することから結果として生じるユーザの予測される傷害、又はユーザの他の好適な予測される特性を含み得る。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、人工知能エンジンから１つ以上の予測を受信するように構成され得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、人工知能エンジンから受信されたそれぞれの予測に対応する閾値を識別するように構成され得る。例えば、本明細書に記載されるシステム及び方法は、それぞれの予測によって示されたユーザの１つ以上の特性を識別し得る。
本明細書に記載されるシステム及び方法は、閾値をユーザの特性及び／又はユーザの特性の組み合わせに関連付けるように構成されたデータベースにアクセスするように構成され得る。例えば、データベースは、第１の閾値をユーザの血圧に関連付ける情報を含み得る。追加的又は代替的に、データベースは、閾値をユーザの血圧及びユーザの心拍数に関連付ける情報を含み得る。データベースは、ユーザの様々な特性のうちのいずれか、及び／又はユーザ特性の任意の組み合わせに関連付けられた、任意の数の閾値を含み得ることを理解されたい。いくつかの実施形態では、それぞれの予測に対応する閾値は、上限及び下限を含む、値又は値の範囲を含み得る。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、人工知能エンジンから受信された予測が、対応する閾値の範囲内にあるかどうかを判定するように構成され得る。例えば、本明細書に記載されるシステム及び方法は、予測を対応する閾値と比較するように構成され得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、予測が閾値の所定の範囲内にあるかどうかを判定するように構成され得る。例えば、閾値が値を含む場合、所定の範囲は、この値を上回る上限（例えば、０．５％若しくは１％のパーセント表現、又は例えば、２５０若しくは７５０（測定単位又は他の好適な数値）、又は他の好適な上限）と、この値を下回る下限（例えば、０．５％若しくは１％のパーセント表現、又は例えば、２５０若しくは７５０（測定単位又は他の好適な数値）、又は他の好適な下限）と、を含み得る。同様に、閾値が、第１の上限及び第１の下限（例えば、予測に対応する１つ以上のユーザ特性の許容範囲を定義する）を含む範囲を含む場合、所定の範囲は、第１の上限を上回る第２の上限（例えば、０．５％若しくは１％のパーセント表現、又は例えば、２５０若しくは７５０（測定単位又は他の好適な数値）、又は他の好適な数値）と、第１の下限を下回る第２の下限（例えば、０．５％若しくは１％のパーセント表現、又は例えば、２５０若しくは７５０（測定単位又は他の好適な数値）、又は他の好適な下限）と、を含み得る。閾値は、任意の好適な所定の範囲を含んでもよく、本明細書に記載されるものに加えて、又はそれら以外の任意の好適な形式を含んでもよいことを理解されたい。
本明細書に記載されるシステム及び方法が、予測が閾値の範囲内にあると判定する場合、本明細書に記載されるシステム及び方法は、医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて、インターフェースと（例えば、を介して、又は越えて）通信して、予測及び治療データを提供するように構成され得る。いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療データを使用して治療情報を生成するように構成され得る。治療情報は、治療デバイスを使用する間の、ユーザによる治療計画の実施の概要を含み得る。概要は、治療データが医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、フォーマットされ得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療情報を予測及び／又は治療データとともに、医療提供者のコンピューティングデバイスに伝達するように構成され得る。代替的に、本明細書に記載されるシステム及び方法が、予測が閾値の範囲外にあると判定する場合、本明細書に記載されるシステム及び方法は、ユーザに関する治療データを、予測を示すように更新するように構成されてもよい。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、予測が閾値の範囲内にあるという判定に応答して、予測に基づいて、治療計画の少なくとも１つの態様及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を修正し得る。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、ユーザがテレメディシンセッション中に、生成された予測に基づいて治療デバイスを使用する間に、治療デバイスを制御するように構成され得る。例えば、本明細書に記載されるシステム及び方法は、予測及び／又は治療計画に基づいて、治療デバイスの１つ以上の特性を制御し得る。
医療提供者は、医療従事者（例えば、医師、看護師、セラピストなどのような）、運動専門家（例えば、コーチ、トレーナ、栄養士などのような）、又は医療属性及び運動属性のうちの少なくとも１つを共有する別の専門家（例えば、運動生理学者、理学療法士、作業療法士などのような）を含み得る。本明細書で使用される場合、前述のものに限定されないが、「医療提供者」は、人間、ロボット、仮想アシスタント、仮想現実及び／若しくは拡張現実における仮想アシスタント、又はソフトウェアプログラム、統合されたソフトウェア及びハードウェア、若しくはハードウェア単独を含む人工知能エンティティであり得る。
いくつかの実施形態では、インターフェースは、治療情報を提供し、かつ医療提供者からの入力を受信するように構成されたグラフィカルユーザインターフェースを含み得る。インターフェースは、テキスト入力フィールド、ドロップダウンセレクション入力フィールド、ラジオボタン入力フィールド、仮想スイッチ入力フィールド、仮想レバー入力フィールド、音声によって、触覚によって、触感によって、生体認証によって、若しくは別様に作動及び／若しくは駆動される入力フィールド、他の好適な入力フィールド、又はそれらの組み合わせなどの、１つ以上の入力フィールドを含み得る。
いくつかの実施形態では、医療提供者は、治療情報及び／又は予測をレビューし得る。医療提供者は、治療情報及び／又は予測のレビューに基づいて、治療計画の少なくとも１つの態様及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を修正するかどうかを判定し得る。例えば、医療提供者は、治療情報をレビューし得る。医療提供者は、治療情報のレビューに基づいて、治療情報を、ユーザによって実施されている治療計画と比較し得る。
医療提供者は、以下の（ｉ）ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間のユーザに関する予想される情報を、（ｉｉ）ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間のユーザに関する予測と比較し得る。
予想される情報は、ユーザの１つ以上のバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、ユーザの血圧、ユーザの他の好適な情報、又はそれらの組み合わせを含み得る。医療提供者は、予測が、予想される情報の１つ以上の対応する一部又は部分に関連付けられた許容範囲内にある場合、治療計画が所望の効果を与えていると判定し得る。代替的に、医療提供者は、予測が、予想される情報の１つ以上の対応する一部又は部分に関連付けられた許容範囲外にある場合、治療計画が所望の効果を与えていないと判定し得る。
例えば、医療提供者は、予測によって示された血圧値（例えば、収縮期血圧、拡張期血圧、及び／又は脈圧）が、予想される情報によって示された予想される血圧値の許容範囲内（例えば、プラス又はマイナス１％、プラス又はマイナス５％のパーセント表現、プラス又はマイナス１測定単位（又は他の好適な数値）、又は任意の好適なパーセンテージベース範囲又は数値範囲）であるかどうかを判定し得る。医療提供者は、血圧値が、予想される血圧値の範囲内にある場合、治療計画が所望の効果を与えていると判定し得る。代替的に、血圧値が、予想される血圧値の範囲外にある場合、治療計画が所望の効果を与えていないと判定し得る。
いくつかの実施形態では、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、医療提供者は、治療デバイスの予想される特性を、治療情報によって示された治療デバイスの特性と比較し得る。例えば、医療提供者は、治療デバイスの予想される抵抗設定を、治療情報によって示された治療デバイスの実際の抵抗設定と比較し得る。医療提供者は、治療情報によって示された治療デバイスの実際の特性が、治療デバイスの予想される特性のうちの対応する特性の範囲内にある場合、ユーザが治療計画を適正に実施していると判定し得る。代替的に、治療情報によって示された治療デバイスの実際の特性が、治療デバイスの予想される特性のうちの対応する特性の範囲外にある場合、医療提供者は、ユーザが治療計画を適正に実施していないと判定し得る。
医療提供者が、予測及び／又は治療情報が、ユーザが治療計画を適正に実施していることを示す、及び／又は治療計画が所望の効果を与えていると判定する場合、医療提供者は、少なくとも１つの治療計画及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を修正しないことを決定し得る。代替的に、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、医療提供者が、予測及び／又は治療情報が、ユーザが治療計画を適正に実施していないか、又は実施してこなかったこと、及び／又は治療計画が所望の効果を与えていないか、又は与えてこなかったことを示すと判定する場合、医療提供者は、治療計画の少なくとも１つの態様及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を修正することを決定してもよい。
いくつかの実施形態では、医療提供者が治療計画の少なくとも１つの態様を修正すること、及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を修正することを決定する場合、医療提供者は、インターフェースとインタラクトして、治療計画に対する１つ以上の修正を示す治療計画入力を提供し、及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を修正し得る。例えば、医療提供者は、インターフェースを使用して、治療デバイスの抵抗設定の増加若しくは減少、又は治療デバイスの１つ以上の特性に対する他の好適な修正、を示す入力を提供し得る。追加的又は代替的に、医療提供者は、インターフェースを使用して、治療計画に対する修正を示す入力を提供してもよい。例えば、医療提供者は、インターフェースを使用して、ユーザが治療計画に従って治療デバイスを使用することを必要とされる時間の量の増加若しくは減少、又は治療計画に対する他の好適な修正、を示す入力を提供してもよい。
いくつかの実施形態では、治療計画入力によって示された１つ以上の修正に基づいて、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療計画の少なくとも１つの態様及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を修正するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、ユーザが治療デバイスを使用して修正された治療計画を実施する間に、ユーザに関する後続の治療データを受信するように構成され得る。例えば、医療提供者が、治療計画及び／若しくは治療デバイスの１つ以上の特性を修正する入力を提供した後、並びに／又は人工知能エンジンが治療計画及び／若しくは治療デバイスの１つ以上の特性を修正した後、ユーザは、修正された治療計画を実施するために治療デバイスを使用し続け得る。後続の治療データは、ユーザが治療デバイスを使用して修正された治療計画を実施する間に生成された治療データに対応し得る。いくつかの実施形態では、後続の治療データは、医療提供者が治療情報を受信し、治療計画及び／若しくは治療デバイスの１つ以上の特性を修正しないことを決定した、並びに／又は人工知能エンジンが治療計画及び／若しくは治療デバイスの１つ以上の特性を修正しないと判定した後、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施し続ける間に生成された治療データに対応し得る。
いくつかの実施形態では、人工知能エンジンは、１つ以上の機械学習モデルを使用して、後続の治療データに基づいて、１つ以上の後続の予測を生成し得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、それぞれの後続の予測が、対応する閾値の範囲内にあるかどうかを判定し得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、それぞれの後続の予測が閾値の範囲内にあるという判定に応答して、後続の治療データ、後続の治療情報、及び／又は予測を、医療提供者のコンピューティングデバイスに伝達し得る。いくつかの実施形態では、後続の予測に基づいて、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療計画の少なくとも１つの態様及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を修正し得る。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、医療提供者のコンピューティングデバイスから後続の治療計画入力を受信するように構成され得る。医療提供者のコンピューティングデバイスから受信された後続の治療計画入力に基づいて、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療計画を更に修正するように、及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を制御するように構成され得る。後続の治療計画入力は、後続の治療データに対応する後続の治療情報及び／又は後続の予測を受信及び／又はレビューすることに応答して、インターフェースにおいて、医療提供者によって提供される入力に対応し得る。本明細書に記載されるシステム及び方法が、治療データに基づいて、予測を継続的及び／又は周期的に生成するように構成され得ることを理解されたい。本明細書に記載されるシステム及び方法は、本明細書に記載されるセンサ又は他の好適なソースから継続的及び／又は周期的に受信される治療データに基づいて、医療提供者のコンピューティングデバイスに継続的及び／又は周期的に治療情報を提供するように構成され得る。追加的又は代替的に、本明細書に記載されるシステム及び方法は、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、ユーザの特性を継続的及び／又は周期的に監視するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、医療提供者並びに／又は本明細書に記載されるシステム及び方法は、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、継続的又は周期的に、治療情報、治療データ、及び／又は予測を受信及び／又はレビューし得る。治療情報、治療データ、及び／又は予測によって示された１つ以上の傾向に基づいて、医療提供者並びに／又は本明細書に記載のシステム及び方法は、治療計画を修正するかどうか、及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を修正及び／若しくは制御するかどうかを判定し得る。例えば、１つ以上の傾向は、ユーザが治療計画を適正に実施していないこと、及び／又はユーザによる治療計画の実施が所望の効果を与えていないことを示す心拍数の増加又は他の好適な傾向を示し得る。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、人工知能及び／又は機械学習を使用して、患者をコホートに割り当て、適応テレメディシンセッション中の割り当てに基づいて、治療デバイスを動的に制御するように構成され得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の治療デバイスが、患者に提供され得る。１つ以上の治療デバイスは、患者によって、患者の自宅、ジム、リハビリテーションセンター、病院、患者の勤務先、ホテル、会議センター、又は恒久的若しくは一時的な居住地を含む任意の好適な場所で治療計画を実施するために使用され得る。
いくつかの実施形態では、治療デバイスは、サーバに通信可能に結合さ得る。治療データを含む患者の特性は、患者が治療計画を実施する前、間、及び／又は後に収集され得る。例えば、個人情報、実施情報、及び測定情報は、人が治療計画を実施する前、間、及び／又は後に収集され得る。各運動を実施した結果（例えば、改善された実施又は低減された実施）は、治療計画全体を通して、及び治療計画が実施された後に、治療デバイスから収集され得る。治療デバイスのパラメータ、設定、構成など（例えば、ペダルの位置、抵抗の量など）は、治療計画が実施される前、間、及び／又は後に収集され得る。
患者の各特性、各結果、及び各パラメータ、設定、構成などが、タイムスタンプを付与され得、治療計画の特定のステップと相関し得る。そのような技術は、治療計画のどのステップが所望の結果（例えば、筋力、可動域などの改善）につながる可能性が高いか、及びどのステップが復帰を減少させることにつながる可能性が高い（例えば、３分後に運動し続けることが、実際に回復を遅らせるか、又は害する）かを判定することを可能にし得る。
データは、患者が治療デバイスを使用して様々な治療計画を実施する際に、経時的に治療デバイス及び／又は任意の好適なコンピューティングデバイス（例えば、本明細書に記載されるコンピューティングデバイスのインターフェース、臨床医インターフェース、患者インターフェースなどのような、個人情報が入力されるコンピューティングデバイス）から収集され得る。収集され得るデータは、患者の特性、患者によって実施される治療計画、治療計画の結果、本明細書に記載されるデータのいずれか、任意の他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、データは、特定の人々をコホートにグループ化するように処理され得る。人々は、特定の又は選択された同様の特性、治療計画、及び治療計画を実施した結果、を有する人々によってグループ化され得る。例えば、治療計画を実施し（例えば、治療デバイスを、１日に３０分を週に５回で３週間使用する）、かつ完全に回復する、医学的状態を有しないアスリートの人々は、第１のコホートにグループ化され得る。肥満に分類され、かつ治療計画を実施し（例えば、治療計画を、１日に１０分を週に３回で４週間使用する）、かつ可動域を７５パーセント改善する高齢者は、第２のコホートにグループ化され得る。
いくつかの実施形態では、人工知能エンジンは、コホートを使用して訓練された１つ以上の機械学習モデルを含み得る。例えば、１つ以上の機械学習モデルは、新しい患者の特性の入力を受信するように、かつ所望の結果をもたらす患者の治療計画を出力するように訓練され得る。機械学習モデルは、新しい患者の特性と、特定のコホートに含まれる患者の少なくとも１人の患者と、の間でパターンを照合し得る。パターンが照合されると、機械学習モデルは、新しい患者を特定のコホートに割り当て、少なくとも１人の患者に関連付けられた治療計画を選択し得る。人工知能エンジンは、新しい患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、治療計画に基づいて、治療デバイスを遠方で制御するように構成され得る。
認知され得るように、新しい患者（例えば、新しいユーザ）の特性は、新しい患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する際に変化し得る。例えば、患者の実施は、新しい患者が現在割り当てられているコホート内の人々に対して予想されるよりも速く改善し得る。したがって、機械学習モデルは、変更された特性に基づいて、新しい患者を、新しい患者として現在変更された特性と同様の特性を有する人々を含む異なるコホートに動的に再割り当てするように訓練され得る。例えば、臨床的に肥満の患者は、体重を減少させ、初期コホートの体重基準を満たさなくなり、患者の体重が、異なる体重基準を有する異なるコホートに再割り当てられる結果となり得る。
新しい患者のために異なる治療計画が選択され得、新しい患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、治療デバイスは、遠方で（例えば、遠隔でと称され得る）、異なる治療計画に基づいて制御され得る。そのような技術は、治療デバイスを遠方で制御する技術的解決策を提供し得る。
更に、本明細書に記載されるシステム及び方法は、患者の特性に最も正確に適合する治療計画が、任意の所与の時点においてリアルタイムで選択され、実装されるため、患者のためのより速い回復時間及び／又はより良い結果につながり得る。「リアルタイム」はまた、１０秒未満であり得る、ほぼリアルタイムを指し得る。本明細書に記載されるように、「結果」という用語は、医療結果又は医療転帰を指し得る。結果及び転帰は、医療行為への反応を指し得る。
どのような結果が望ましいかに応じて、人工知能エンジンは、いくつかの治療計画を出力するように訓練され得る。例えば、ある結果が、最速の時間の量で閾値レベル（例えば、７５％の可動域）まで回復することを含み得る一方、別の結果が、時間の量に関係なく完全に回復すること（例えば、１００％の可動域）を含み得る。患者から取得され、かつコホートにソートされるデータは、第１の治療計画が、患者の特性と同様の特性を有する人々に第１の結果を提供し、かつ第２の治療計画が、患者と同様の特性を有する人々に第２の結果を提供することを示し得る。
更に、人工知能エンジンは、患者にとって最適でない、すなわち、準最適、非標準、又は別様に除外される（限定されないが、全て、「除外される治療計画」と称される）治療計画を出力するように訓練され得る。例えば、患者が高血圧を有する場合、特定の運動は、この運動が、患者を不必要な危険にさらすか、又は更には高血圧危機を誘発する可能性があり、したがって、その運動が患者の除外される治療計画にフラグを立てられ得ると、患者に承認されないか、又は好適でない場合がある。いくつかの実施形態では、人工知能エンジンは、例えば、高血圧を有する患者（例えば、ユーザ）が治療デバイスを使用して適切な治療計画を実施する間に受信された治療データを監視し得、治療データが、患者が例えば患者の高血圧状態を悪化させることなく適切な治療計画を処理していることを示す場合に、適切な治療計画を、患者に有益な結果を提供し得る除外される治療計画の特徴を含むように修正し得る。
いくつかの実施形態では、治療計画及び／又は除外される治療計画は、テレメディシン又はテレヘルスセッション中に、医療提供者に提示され得る。医療提供者は、特定の治療計画を選択して、患者がその治療計画を患者に伝送されるようにし、及び／又は治療計画に基づいて、治療デバイスを制御し得る。いくつかの実施形態では、遠隔診断、治療計画の決定、並びにリハビリテーション及び／又は薬理学的処方を含む、テレヘルス又はテレメディシンアプリケーションを容易にするために、人工知能エンジンは、患者及び治療デバイスから遠方で受信及び／又は動作し得る。
そのような場合、推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画は、医療提供者のコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上のテレメディシン又はテレヘルスセッション中に、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、患者のビデオと同時に提示され得る。ビデオはまた、音声、テキスト、及び他のマルチメディア情報を伴ってもよい。リアルタイムとは、２秒以下を指し得る。ほぼリアルタイムとは、そのようなユーザインターフェースを介して２人の個人が対話に従事することを可能にするのに十分に短い時間の任意のインタラクションを指し得、一般に、１０秒未満であるが、２秒を超えるであろう。
患者ビデオの提示と同時に、人工知能エンジンによって生成された治療計画を提示することは、医療提供者が、同じユーザインターフェース上で治療計画のレビューもしながら、患者と視覚的及び／又は別様に通信し続けることができるため、強化されたユーザインターフェースを提供し得る。強化されたユーザインターフェースは、コンピューティングデバイスを使用する医療提供者の体験を改善し得、医療提供者にユーザインターフェースを再利用することを促し得る。そのような技術はまた、医療提供者が、患者の特性に基づいて推奨する治療計画のためのクエリを入力するために別のユーザインターフェース画面に切り替える必要がないため、コンピューティングリソース（例えば、処理、メモリ、ネットワーク）を削減し得る。人工知能エンジンは、治療計画及び除外される治療計画をその場で動的に提供するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、治療デバイスのプロパティ、構成、及び位置が特定の患者のニーズに適応され得るため、治療デバイスは、適応し、及び／又は個別化され得る。例えば、ペダルは、ユーザのために設計された治療計画に準拠するための可動域を増加又は減少させるように、（例えば、テレメディシンセッションを介して、又は特定の測定値が検出されたことに応答して、プログラムされた構成に基づいて）その場で動的に調整され得る。いくつかの実施形態では、医療提供者は、テレメディシンセッション中に、制御命令がサーバから治療デバイスに伝送されるようにすることによって、治療デバイスを患者のニーズに遠隔で適応させ得る。そのような適応的性質は、患者の回復の結果を改善し、個別化された医学の目標を更に推進し、個別ベースでの治療計画の個別化を可能にし得る。
患者の医学的状態に関する情報が異種の形式で受信されることに関連する技術的な問題が発生し得る。例えば、サーバは、１つ以上のソースから（例えば、電子カルテ（ＥＭＲ）システム、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）、又は患者の医学的状態に関する情報を有する任意の好適なシステムから）、患者の医学的状態に関する情報を受信し得る。すなわち、様々な医療提供者によって使用されるいくつかのソースは、それらのローカルコンピューティングデバイスにインストールされ得、独自の形式を使用し得る。したがって、本開示のいくつかの実施形態は、ソースによって使用されるＡＰＩによって公開されるインターフェースを介して、ソースによって使用される形式を得るためのＡＰＩを使用し得る。いくつかの実施形態では、ソースから情報が受信されると、ＡＰＩは、ソースによって使用される形式を、人工知能エンジンによって使用される標準化された形式にマッピング、変換、及び／又は変換し得る。更に、人工知能エンジンによって使用される標準化された形式にマッピング、変換、及び／又は変換された情報は、本明細書に開示される技術のいずれかを実施するときに、人工知能エンジンによってアクセスされるデータベースに記憶されてもよい。標準化された形式にマッピング、変換、及び／又は標準化された情報を使用することは、患者及び／又は請求シーケンスのために実施する手順のより正確な決定を可能にし得る。
その目的のために、標準化された情報は、様々なアプリケーション（例えば、テレヘルス）によって処理され得る特定の形式を有する治療計画及び／又は請求シーケンスを生成することを可能にし得る。例えば、テレヘルスアプリケーションなどのアプリケーションは、医療従事者及び／又は患者の様々なコンピューティングデバイス上で実行され得る。アプリケーション（例えば、スタンドアロン又はウェブベース）は、サーバによって提供され得、治療計画及び請求シーケンスが実装される形式に従ってデータを処理するように構成され得る。したがって、開示された実施形態は、（ｉ）様々なソース（例えば、ＥＭＲシステム）から、標準化されていない及び／又は異なる形式の情報を受信することと、（ｉｉ）情報を標準化することと、（ｉｉｉ）標準化された情報に基づいて、医療従事者及び／又は患者のコンピューティングデバイス上で実行動作するアプリケーション（例えば、テレヘルスアプリケーション）によって処理されることが可能な標準化された形式を有する治療計画及び請求シーケンスを生成することと、によって技術的解決策を提供し得る。
図２３は、以後、「システム」と呼ぶ、治療計画を管理するためのコンピュータ実装システム３０１０のブロック図を全般的に例示する。治療計画を管理することは、治療計画を推奨し、及び／又は患者に推奨されるべきではない除外される治療計画を提供するための、人工知能エンジンを使用することを含み得る。
システム３０１０はまた、治療計画を管理することに関連するデータを記憶し（例えば、関連付けられたメモリに書き込み）、かつ提供するように構成されたサーバ３０３０を含む。サーバ３０３０は、１つ以上のコンピュータを含み得、１つ以上の分散型及び／又は仮想化されたコンピュータの形態をとり得る。サーバ３０３０はまた、第１のネットワーク３０３４を介して臨床医インターフェース３０２０と（例えば、又はこれを介して）通信するように構成された第１の通信インターフェース３０３２を含む。いくつかの実施形態では、第１のネットワーク３０３４は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラデータネットワークなどのような、有線及び／又は無線ネットワーク接続を含み得る。サーバ３０３０は、第１のプロセッサ３０３６及び第１の機械可読記憶メモリ３０３８を含み、第１の機械可読記憶メモリ３０３８は、短縮して「メモリ」と呼ばれる場合があり、第１のプロセッサ３０３６による実施のためにサーバ３０３０の様々なアクションを実施するための第１の命令３０４０を保持する。
サーバ３０３０は、治療計画に関するデータを記憶するように構成されている。例えば、メモリ３０３８は、１人以上の患者を治療するための治療計画に関するデータなどのシステムデータを保持するように構成されたシステムデータストア３０４２を含む。サーバ３０３０はまた、治療計画に従う患者の実施に関するデータを記憶するように構成されている。例えば、メモリ３０３８は、治療計画内の各患者の実施を表すデータを含む、１人以上の患者に関するデータなどの患者データを保持するように構成された患者データストア３０４４を含む。
追加的又は代替的に、人々の特性（例えば、個人的、実施、測定値など）、人々が従う治療計画、治療計画へのコンプライアンスのレベル、及び治療計画の結果は、相関及び他の統計的又は確率的尺度を使用して、患者データストア３０４４内の異なる患者コホートに相当するデータベースへの治療計画の分割、又はこのデータベースに治療計画を分割することを可能にし得る。例えば、第１の同様の傷害、第１の同様の医学的状態、実施された第１の同様の医療処置、第１の患者が従う第１の治療計画、及び治療計画の第１の結果を有する、第１の患者の第１のコホートに関するデータは、第１の患者データベースに記憶され得る。第２の同様の傷害、第２の同様の医学的状態、実施された第２の同様の医療処置、第２の患者が従う第２の治療計画、及び治療計画の第２の結果を有する、第２の患者の第２のコホートのデータは、第２の患者データベースに記憶され得る。任意の単一の特性、又は特性の任意の組み合わせを使用して、患者のコホートを分離し得る。いくつかの実施形態では、患者の異なるコホートは、同じデータベースの異なるパーティション又はボリュームに記憶され得る。数学的組み合わせ及び／又は分割理論によって制限される場合を除き、許可される患者の異なるコホートの数に特定の制限はない。
この特性データ、治療計画データ、及び結果データは、経時的に多数の治療デバイス及び／又はコンピューティングデバイスから取得され、データベース３０４４に記憶され得る。特性データ、治療計画データ、及び結果データは、患者データストア３０４４内の患者－コホートデータベースにおいて相関し得る。人々の特性は、個人情報、実施情報、及び／又は測定情報を含み得る。
患者コホート相当のデータベースに記憶された他の人々に関する履歴情報に加えて、治療されている現在の患者に関する現在の患者の特性に基づくリアルタイム又はほぼリアルタイムの情報が、適切な患者コホート相当のデータベースに記憶され得る。患者の特性は、特定のコホート（例えば、コホートＡ）における別の人の特性と一致又は類似すると判定され得、患者は、そのコホートに割り当てられ得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、１つ以上の機械学習モデル３０１３を使用して、本明細書に開示される実施形態のうちの少なくとも１つを実施する人工知能（ＡＩ）エンジン３０１１を実施し得る。サーバ３０３０は、１つ以上の機械学習モデル３０１３を生成することができる訓練エンジン９を含み得る。機械学習モデル３０１３は、とりわけ、人々の特性に基づいて特定のコホートに人々を割り当てて、患者コホートに相当するものを伴うリアルタイム及び履歴データ相関を使用して治療計画を選択し、かつ治療デバイス３０７０を制御するように、訓練され得る。
１つ以上の機械学習モデル３０１３は、訓練エンジン３０９によって生成され得、訓練エンジン３０９及び／又はサーバ３０３０の１つ以上の処理デバイスによって実行可能なコンピュータ命令に実装され得る。１つ以上の機械学習モデル３０１３を生成するために、訓練エンジン３０９は、１つ以上の機械学習モデル３０１３を訓練し得る。１つ以上の機械学習モデル３０１３は、人工知能エンジン３０１１によって使用され得る。
訓練エンジン３０９は、ラックマウントサーバ、ルータコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ポータブルデジタルアシスタント、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ネットブック、デスクトップコンピュータ、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、任意の他の好適なコンピューティングデバイス、又はそれらの組み合わせであり得る。訓練エンジン９は、クラウドベース又はリアルタイムソフトウェアプラットフォームであってもよく、プライバシーソフトウェア若しくはプロトコル、及び／又はセキュリティソフトウェア若しくはプロトコルを含んでもよい。
１つ以上の機械学習モデル３０１３を訓練するために、訓練エンジン３０９は、治療計画を実施するために治療デバイス３０７０を使用した人々の特性のコーパスの訓練データセット、治療デバイス３０７０を使用して人々によって実施された治療計画の詳細（例えば、運動を含む治療プロトコル、運動を実施する時間の量、運動を実施する頻度、運動のスケジュール、治療計画の各ステップの全体を通した治療デバイス３０７０のパラメータ／構成／設定など）、及び人々によって実施された治療計画の結果を使用し得る。１つ以上の機械学習モデル３０１３は、患者の特性のパターンを、特定のコホートに割り当てられた他の人々の特性と照合するように訓練され得る。「一致」という用語は、正確な一致、相関一致、実質的な一致などを指し得る。１つ以上の機械学習モデル３０１３は、患者の特性を入力として受信し、特性をコホートに割り当てられた人々の特性にマッピングし、そのコホートから治療計画を選択するように訓練され得る。１つ以上の機械学習モデル３０１３はまた、治療計画に基づいて、機械学習装置３０７０を制御するように訓練されてもよい。
異なる機械学習モデル３０１３が、異なる所望の結果に対して異なる治療計画を推奨するように訓練され得る。例えば、１つの機械学習モデルは、最も効果的な回復のための治療計画を推奨するように訓練され得る一方、別の機械学習モデルは、回復の速度に基づいて治療計画を推奨するように訓練され得る。
訓練入力及び対応するターゲット出力を含む訓練データを使用して、１つ以上の機械学習モデル３０１３は、訓練エンジン３０９によって作成されたモデルアーチファクトを参照し得る。訓練エンジン３０９は、訓練データ中のパターンを見つけ得、そのようなパターンが訓練入力をターゲット出力にマッピングし、これらのパターンを取り込む機械学習モデル３０１３を生成する。いくつかの実施形態では、人工知能エンジン３０１１、及び／又は訓練エンジン３０９は、図２３に描示される別の構成要素（例えば、アシスタントインターフェース３０９４、臨床医インターフェース３０２０など）に存在し得る。
１つ以上の機械学習モデル３０１３は、例えば、単一レベルの線形又は非線形演算（例えば、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ））を含んでもよいし、機械学習モデル３０１３は、深層ネットワーク、すなわち、２つ以上のレベル（例えば、複数レベル）の非線形演算を含む機械学習モデルであってもよい。深層ネットワークの例は、敵対的生成ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、１つ以上の隠れ層を有する再帰ニューラルネットワーク、及び全結合ニューラルネットワークを含む、ニューラルネットワークである（例えば、各ニューロンは、ニューロンの出力信号を残りのニューロンの入力に、及びそれ自体に伝送し得る）。例えば、機械学習モデルは、様々なニューロンを使用して計算（例えば、ドット積）を実行する多数の層及び／又は隠れ層を含み得る。
システム３０１０はまた、情報を患者に伝達し、かつ患者からのフィードバックを受信するように構成された患者インターフェース３０５０を含む。具体的には、患者インターフェースは、入力デバイス３０５２及び出力デバイス３０５４を含み、これらは、患者ユーザインターフェース３０５２、３０５４と総称され得る。入力デバイス３０５２は、キーボード、マウス、タッチスクリーン入力、ジェスチャセンサ、並びに／又は音声認識のために構成されたマイクロフォン及びプロセッサなどの、１つ以上のデバイスを含み得る。出力デバイス３０５４は、例えば、タブレット、スマートフォン、又はスマートウォッチ上のコンピュータモニタ又は表示画面を含む、１つ以上の異なる形態をとり得る。出力デバイス３０５４は、プロジェクタ、仮想現実能力、拡張現実能力などの、他のハードウェア及び／又はソフトウェア構成要素を含み得る。出力デバイス３０５４は、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション技術を組み込み得る。例えば、出力デバイス３０５４は、種々の条件及び／又は方向を合図し得る、発語並びに／又は、音色、チャイム、及び／若しくはメロディなどの他の音を含み得る音声信号などの、非ビジュアルディスプレイを含み得る。出力デバイス３０５４は、患者によって使用するための様々なデータ及び／又はインターフェース若しくは制御部を提示する１つ以上の異なる表示画面を備え得る。出力デバイス３０５４は、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、ウェブベースのインターフェースによって、及び／又はコンピュータプログラム若しくはアプリケーション（アプリ）によって提示されてもよい。
図２３に全体的に例示されるように、患者インターフェース３０５０は、第２のネットワーク３０５８を介してサーバ３０３０及び／又は臨床医インターフェース３０２０と通信するように構成された遠隔通信インターフェースとも呼ばれ得る第２の通信インターフェース３０５６を含む。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク３０５８は、イーサネットネットワークなどのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含み得る。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク３０５８はインターネットを含んでもよく、患者インターフェース３０５０とサーバ３０３０及び／又は臨床医インターフェース３０２０との間の通信は、例えば仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）を使用することなどによって、暗号化を介してセキュリティ保護されてもよい。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク３０５８は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラデータネットワークなどのような、有線及び／又は無線ネットワーク接続を含んでもよい。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク３０５８は、第１のネットワーク３０３４と同じであってもよく、及び／又は第１のネットワーク３０３４に動作的に結合されてもよい。
患者インターフェース３０５０は、第２のプロセッサ３０６０と、患者インターフェース３０５０の様々なアクションを実施するための第２のプロセッサ３０６０による実行のための第２の命令３０６４を保持する第２の機械可読記憶メモリ３０６２と、を含む。第２の機械可読記憶メモリ３０６２はまた、治療計画に関するデータなどのデータ、及び／又は治療計画内の患者の実施を表すデータなどの患者データを保持するように構成されたローカルデータストア３０６６を含む。患者インターフェース３０５０はまた、患者インターフェース３０５０の近傍で患者によって使用されるために様々なデバイスと通信するように構成されたローカル通信インターフェース３０６８を含む。ローカル通信インターフェース３０６８は、有線及び／又は無線通信を含み得る。いくつかの実施形態では、ローカル通信インターフェース３０６８は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラデータネットワークなどのような、ローカル無線ネットワークを含んでもよい。
システム３０１０はまた、治療計画に従ってアクティビティを実施するために、患者によって操作されるように、及び／又は患者の身体部分を操作するように構成された治療デバイス３０７０を含む。いくつかの実施形態では、治療デバイス３０７０は、整形外科的リハビリテーションレジメンであり得るリハビリテーションレジメンの実施し、及び／又は実施を補助するように構成された運動及びリハビリテーション装置の形態をとり得、治療は、関節又は骨又は筋肉群などの、患者の身体部分のリハビリテーションを含む。治療デバイス３０７０は、患者を治療し、及び／又は患者を運動させるために別のコンピューティングデバイスを介して遠方で制御されるように構成された任意の好適な医療、リハビリテーション、治療などの装置であり得る。治療デバイス３０７０は、１つ以上の重み、電気機械自転車、電気機械スピンホイール、スマートミラー、トレッドミルなどを含む、電気機械式機械であり得る。身体部分は、例えば、脊椎、手、足、膝、又は肩を含み得る。身体部分は、１つ以上の椎骨、腱、又は靭帯などの、関節、骨、又は筋肉群の一部を含み得る。図２３に全般的に例示されるように、治療デバイス３０７０は、コントローラ３０７２を含み、コントローラ３０７２は、１つ以上のプロセッサ、コンピュータメモリ、及び／又は他の構成要素を含み得る。治療デバイス３０７０はまた、ローカル通信インターフェース３０６８を介して患者インターフェース３０５０と（例えば、又はこれを介して、若しくは越えて）通信するように構成された第４の通信インターフェース３０７４を含む。治療デバイス３０７０はまた、１つ以上の内部センサ３０７６と、モータなどのアクチュエータ３０７８と、を含む。アクチュエータ３０７８は、例えば、患者の身体部分を移動させるため、及び／又は患者による力に抵抗するために使用され得る。
内部センサ３０７６は、例えば、力 位置、速さ、速度、及び／又は加速度などの、治療デバイス３０７０の１つ以上の動作特性を測定し得る。いくつかの実施形態では、内部センサ３０７６は、患者の身体部分の直線運動又は角運動のうちの少なくとも１つを測定するように構成された位置センサを含み得る。例えば、位置センサの形態の内部センサ３０７６は、患者が治療デバイス３０７０の一部を移動させることができる距離を測定し得、そのような距離は、患者の身体部分が達成することができる可動域に対応し得る。いくつかの実施形態では、内部センサ３０７６は、患者によって加えられる力を測定するように構成された力センサを含んでもよい。例えば、力センサの形態の内部センサ３０７６は、患者が特定の身体部分を使用して治療デバイス３０７０に加えることができる力又は荷重を測定し得る。
図２３に全般的に例示されるシステム３０１０はまた、患者インターフェース３０５０のローカル通信インターフェース３０６８を介してサーバ３０３０と通信する歩行センサ３０８２を含む。歩行センサ３０８２は、患者によって行われたステップの数を追跡及び記憶し得る。いくつかの実施形態では、歩行センサ３０８２は、リストバンド、リストウォッチ、又はスマートウォッチの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、歩行センサ３０８２は、スマートフォンなどの電話内に統合されてもよい。
図２３に全般的に例示されるシステム３０１０はまた、患者インターフェース３０５０のローカル通信インターフェース３０６８を介してサーバ３０３０と通信するゴニオメータ３０８４を含む。ゴニオメータ３０８４は、患者の身体部分の角度を測定する。例えば、ゴニオメータ３０８４は、患者の膝又は肘又は肩の屈曲の角度を測定し得る。
システム３０１０はまた、患者インターフェース３０５０のローカル通信インターフェース３０６８を介してサーバ３０３０と通信する１つ以上の追加のセンサ（図示せず）を含んでもよい。１つ以上の追加のセンサは、心拍数、体温、血圧、グルコースレベル、別のバイオマーカーのレベル、１つ以上のバイタルサインなどのような、他の患者パラメータを測定することができる。例えば、１つ以上の追加のセンサは、皮膚のレベルよりも下の循環血液からの近赤外線の反射を検出する光学センサであり得る。光学センサは、リストバンド、リストウォッチ、又はスマートウォッチの形態をとり、グルコースレベル、心拍数、血中酸素飽和レベル、１つ以上のバイタルサインなどを測定し得る。
いくつかの実施形態では、１つ以上の追加のセンサは、治療デバイス３０７０が使用されている部屋又は物理的空間内、患者の体内に位置し得るか、人の身体（例えば、皮膚パッチ）上に配設され得るか、又は治療デバイス３０７０に含まれ得、１つ以上の追加のセンサは、様々なバイタルサイン、又は他の診断に関連する属性（例えば、心拍数、発汗率、体温、血圧、酸素レベル、任意の好適なバイタルサイン、グルコースレベル、別のバイオマーカーのレベルなど）を測定し得る。１つ以上の追加のセンサは、分析及び処理のために（例えば、測定値に基づいて、少なくとも患者の治療計画を修正するために使用される）患者の測定値をサーバ３０３０に伝送し得る。
図２３に全般的に例示されるシステム３０１０はまた、患者インターフェース３０５０のローカル通信インターフェース６８を介してサーバ３０３０と通信する圧力センサ３０８６を含む。圧力センサ３０８６は、患者の身体部分によって加えられる圧力又は荷重の量を測定する。例えば、圧力センサ８６は、静止自転車をペダリングするときに患者の足によって加えられる力の量を測定し得る。
図２３に全般的に例示されるシステム３０１０はまた、臨床医インターフェース３０２０と同様又は同一であり得る監督インターフェース３０９０を含む。いくつかの実施形態では、監督インターフェース３０９０は、臨床医インターフェース３０２０で提供されるものよりも強化された機能性を有し得る。監督インターフェース９０は、整形外科医などの、治療計画の責任を有する人によって使用するために構成され得る。
図２３に全般的に例示されるシステム３０１０はまた、臨床医インターフェース３０２０と同様又は同一であり得る報告インターフェース３０９２を含む。いくつかの実施形態では、報告インターフェース３０９２は、臨床医インターフェース３０２０で提供されるものよりも少ない機能性を有し得る。例えば、報告インターフェース３０９２は、治療計画を修正する能力を有していない場合がある。そのような報告インターフェース３０９２を、例えば請求者によって使用して、請求目的のためにシステム３０１０の使用を決定し得る。別の例では、報告インターフェース３０９２は、患者識別可能な情報を表示する能力を有しておらず、データ主体に関する特定のデータフィールドについて、及び／又はデータ主体の準識別子に関する特定のデータフィールドについて、非人格化されたデータ及び／又は匿名化されたデータのみを提示し得る。そのような報告インターフェース３０９２は、例えば、種々の患者に対する治療計画の様々な効果を決定するために研究者によって使用され得る。
システム３０１０は、患者インターフェース３０５０及び／又は治療デバイス３０７０と（例えば、又はこれを介して、若しくは越えて）遠隔通信するために、本明細書に記載されるものなどの、医療提供者のためのアシスタントインターフェース３０９４を含む。そのような遠隔通信は、医療提供者が、システム３０１０を使用して患者に支援又はガイダンスを提供することを可能にし得る。より具体的には、アシスタントインターフェース３０９４は、テレメディシン信号３０９６、３０９７、３０９８ａ、３０９８ｂ、３０９９ａ、３０９９ｂを、例えば第１のネットワーク３０３４及び／又は第２のネットワーク３０５８を介するなど、ネットワーク接続を介して患者インターフェース３０５０と通信するように構成されている。テレメディシン信号３０９６、３０９７、３０９８ａ、３０９８ｂ、３０９９ａ、３０９９ｂは、音声信号３０９６、音声ビジュアル信号３０９７、患者インターフェース３０５０の機能を制御するためのインターフェース制御信号３０９８ａ、患者インターフェース３０５０のステータスを監視するためのインターフェースモニタ信号３０９８ｂ、治療デバイス３０７０の動作パラメータを変更するための装置制御信号９９ａ、及び／又は治療デバイス３０７０のステータスを監視するための装置モニタ信号３０９９ｂ、のうちの１つを含む。いくつかの実施形態では、制御信号３０９８ａ、３０９９ａの各々は、一方向であり、アシスタントインターフェース３０９４から患者インターフェース３０５０にコマンドを伝達し得る。いくつかの実施形態では、制御信号３０９８ａ、３０９９ａを正常に受信したこと、及び／又は要求された制御アクションの成功及び／又は失敗した実装を伝達することに応答して、確認応答メッセージは、患者インターフェース３０５０からアシスタントインターフェース３０９４に送信され得る。いくつかの実施形態では、モニタ信号３０９８ｂ、３０９９ｂの各々は、患者インターフェース３０５０からアシスタントインターフェース３０９４への一方向のステータス情報コマンドであり得る。いくつかの実施形態では、確認応答メッセージは、モニタ信号３０９８ｂ、３０９９ｂのうちの１つを正常に受信することに応答して、アシスタントインターフェース３０９４から患者インターフェース３０５０に送信され得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース３０５０は、治療デバイス３０７０と、アシスタントインターフェース３０９４及び／又はサーバ３０３０などの、１つ以上の他のデバイスと、の間の装置制御信号３０９９ａ及び装置モニタ信号３０９９ｂのパススルーとして構成され得る。例えば、患者インターフェース３０５０は、アシスタントインターフェース３０９４からのテレメディシン信号３０９６、３０９７、３０９８ａ、３０９８ｂ、３０９９ａ、３０９９ｂ内の装置制御信号３０９９ａに応答して、装置制御信号３０９９ａを伝送するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース３０９４は、臨床医インターフェース３０２０として共有物理デバイス上に提示され得る。例えば、臨床医インターフェース３０２０は、アシスタントインターフェース３０９４を実装する１つ以上のスクリーンを含み得る。代替的又は追加的に、臨床医インターフェース３０２０は、アシスタントインターフェース３０９４の態様を実装するための、ビデオカメラ、スピーカ、及び／又はマイクロフォンなどの、追加のハードウェア構成要素を含んでもよい。
いくつかの実施形態では、テレメディシン信号３０９６、３０９７、３０９８ａ、３０９８ｂ、３０９９ａ、３０９９ｂの１つ以上の部分が、患者インターフェース３０５０の出力デバイス３０５４によって提示されるために、事前に記録されたソース（例えば、音声記録、ビデオ記録、又はアニメーション）から生成され得る。例えば、チュートリアルビデオが、サーバ３０３０からストリーミングされ、患者インターフェース３０５０上に提示され得る。事前に記録されたソースからのコンテンツが、患者インターフェース３０５０を介して患者によって要求され得る。代替的に、アシスタントインターフェース３０９４上の制御部を介して、医療提供者は、事前に記録されたソースからのコンテンツを患者インターフェース３０５０上で再生してもよい。
アシスタントインターフェース３０９４は、アシスタント入力デバイス３０２２及びアシスタントディスプレイ３０２４を含み、これらは、アシスタントユーザインターフェース３０２２、３０２４と総称され得る。アシスタント入力デバイス３０２２は、例えば、電話、キーボード、マウス、トラックパッド、又はタッチスクリーンのうちの１つ以上を含み得る。代替的又は追加的に、アシスタント入力デバイス３０２２は、１つ以上のマイクロフォンを含み得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のマイクロフォンは、医療提供者が患者インターフェース３０５０を介して患者に話しかけるように構成された電話ハンドセット、ヘッドセット、又は１つ以上の広域マイクロフォンの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、アシスタント入力デバイス３０２２は、１つ以上のマイクロフォンを使用することによって、医療提供者によって話される命令を解釈するように構成されたハードウェア及び／又はソフトウェアを有し、音声ベースの機能性を提供するように構成され得る。アシスタント入力デバイス３０２２は、Ａｐｐｌｅ製のＳｉｒｉ、Ａｍａｚｏｎ製のＡｌｅｘａ、Ｇｏｏｇｌｅアシスタント、又はＳａｍｓｕｎｇ製のＢｉｘｂｙなどの既存の音声ベースのアシスタントによって提供されるか、又はこれらと同様の機能性を含み得る。アシスタント入力デバイス３０２２は、他のハードウェアコンポーネント及び／又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。アシスタント入力デバイス３０２２は、１つ以上の汎用デバイス及び／又は専用デバイスを含み得る。
アシスタントディスプレイ３０２４は、例えば、タブレット、スマートフォン、又はスマートウォッチ上のコンピュータモニタ又は表示画面を含む、１つ以上の異なる形態をとり得る。アシスタントディスプレイ３０２４は、プロジェクタ、仮想現実能力、又は拡張現実能力などの他のハードウェアコンポーネント及び／又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。アシスタントディスプレイ３０２４は、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション技術を組み込み得る。例えば、アシスタントディスプレイ３０２４は、種々の条件及び／又は方向を合図し得る、発語並びに／又は、音色、チャイム、メロディ、及び／若しくは楽曲などの、他の音を含み得る、音声信号などの非ビジュアルディスプレイを含み得る。アシスタントディスプレイ３０２４は、医療提供者によって使用するための様々なデータ及び／又はインターフェース若しくは制御部を提示する１つ以上の異なる表示画面を備え得る。アシスタントディスプレイ３０２４は、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、ウェブベースのインターフェースによって、及び／又はコンピュータプログラム若しくはアプリケーション（アプリ）によって提示されてもよい。
いくつかの実施形態では、システム３０１０は、アシスタントインターフェース３０９４から患者インターフェース３０５０への言語のコンピュータ変換を提供し、及び／又はその逆も同様であり得る。言語のコンピュータ変換は、発語のコンピュータ変換及び／又はテキストのコンピュータ変換を含み得る。追加的又は代替的に、システム３０１０は、テキストの音声認識及び／又は発声音を提供してもよい。例えば、システム１０は、発語を印刷テキストに変換し得、及び／又はシステム３０１０は、印刷テキストから音声で言葉を発し得る。システム３０１０は、患者、臨床医、及び／又は医療提供者のいずれか又は全てによって話された言葉を認識するように構成され得る。いくつかの実施形態では、システム３０１０は、患者によって話された要求又はコマンドを認識し、これらに反応するように構成され得る。例えば、システム３０１０は、患者による（いくつかの異なる言語のうちのいずれか１つで与えられ得る）口頭でのコマンドに応答して、テレメディシンセッションを自動的に開始し得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、アシスタントインターフェース３０９４によって提示するための、アシスタントディスプレイ３０２４の態様を生成し得る。例えば、サーバ３０３０は、アシスタントディスプレイ３０２４上で提示するための表示画面を生成するように構成されたウェブサーバを含み得る。例えば、人工知能エンジン３０１１は、患者の、推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画を生成し、アシスタントインターフェース３０９４のアシスタントディスプレイ３０２４上で提示するためのそれらの推奨される治療計画及び／又は外部の治療計画を含む、表示画面を生成し得る。いくつかの実施形態では、アシスタントディスプレイ３０２４は、サーバ３０３０によってホストされる仮想化デスクトップを提示するように構成され得る。いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、第１のネットワーク３０３４を介してアシスタントインターフェース３０９４と（例えば、又はこれを介して）通信するように構成され得る。いくつかの実施形態では、第１のネットワーク３０３４は、イーサネットネットワークなどのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含み得る。
いくつかの実施形態では、第１のネットワーク３０３４は、インターネットを含んでもよく、サーバ３０３０とアシスタントインターフェース３０９４との間の通信は、例えば仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）を介して暗号化を使用することによるなどの、プライバシー強化技術を介して、セキュリティ保護されてもよい。代替的又は追加的に、サーバ３０３０は、第１のネットワーク３０３４とは独立した１つ以上のネットワーク、及び／又は直接の有線若しくは無線通信チャネルなどの他の通信手段を介して、アシスタントインターフェース３０９４と（例えば、又はこれを介して、若しくはこれを越えて）通信するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、患者インターフェース３０５０及び治療デバイス３０７０は、各々、アシスタントインターフェース３０９４のロケーションから地理的に分離された患者ロケーションから動作し得る。例えば、患者インターフェース３０５０及び治療デバイス３０７０は、居宅リハビリテーションシステムの一部として使用され得、これは、クリニック又はコールセンターなどの集中ロケーションでアシスタントインターフェース３０９４を使用することによって、遠隔で支援され得る。
いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース３０９４は、例えば、１つ以上のコールセンターにおいて、又は１つ以上の臨床医のオフィスにおいて、一緒にグループ化され得るいくつかの異なる端末（例えば、コンピューティングデバイス）のうちの１つであり得る。いくつかの実施形態では、複数のアシスタントインターフェース３０９４が、地理的に分散され得る。いくつかの実施形態では、人は、任意の従来のオフィスインフラストラクチャから遠隔で医療提供者として勤務し得る。そのような遠隔勤務は、例えば、アシスタントインターフェース３０９４がコンピュータ及び／又は電話の形態をとる場合に実施され得る。この遠隔勤務機能性は、医療提供者のパートタイム及び／又は柔軟な勤務時間を含み得る在宅勤務の手配を可能にし得る。
図２４～２５は、治療デバイス３０７０の一実施形態を示す。より具体的には、図２４は、据え付けサイクリングマシン３１００の形態の治療デバイス３０７０を全般的に例示しており、これは、短縮して、据え付けバイクと呼ばれ得る。据え付けサイクリングマシン３１００は、各々が軸３１０６の周りに回転するためにペダルアーム３１０４に取り付けられた、ペダル３１０２のセットを含む。いくつかの実施形態では、図２４に全般的に例示されるように、ペダル３１０２は、患者がペダリングで使用する可動域を調整するために、ペダルアーム３１０４上で移動可能である。例えば、ペダルが軸３１０６に向かって内側に位置することは、ペダルが軸３１０６から外側に離れて位置するときよりも小さな可動域に対応する。いくつかの実施形態では、ペダルは、回転の平面から内側及び外側に調整可能であり得る。そのような技術は、患者の脚がペダルを踏む際に、患者の脚の幅を増加及び減少させることを可能にし得る。患者がペダル３１０２に加えた力の量を測定するために、圧力センサ３０８６が、ペダル３１０２のうちの１つに取り付けられ、又はペダル３１０２のうちの１つに埋め込まれる。圧力センサ３０８６は、治療デバイス３０７０に、及び／又は患者インターフェース３０５０に無線で通信し得る。
図２６は、図２４の治療デバイスを使用する人（患者）を全般的に例示しており、患者インターフェース３０５０に接続されたセンサ及び様々なデータパラメータを示す。例示的な患者インターフェース３０５０は、患者によって手動で保持される、ｉＰａｄ、ｉＰｈｏｎｅ、Ａｎｄｒｏｉｄデバイス、又はＳｕｒｆａｃｅタブレットなどの、タブレットコンピュータ若しくはスマートフォン、又はファブレットである。いくつかの他の実施形態では、患者インターフェース３０５０は、治療デバイス３０７０に埋め込まれるか、又は取り付けられ得る。
図２６は、患者が、患者の手首に歩行センサ３０８２を装着していることを全般的に例示しており、「本日のステップ３１３５５」と示す注記は、歩行センサ３０８２が、そのステップカウントを記録し、患者インターフェース３０５０に伝送したことを示す。図２６はまた、患者がゴニオメータ３０８４を患者の右膝に装着していることを全般的に例示しており、「膝角度７２°」と示す注記は、ゴニオメータ３０８４が、その膝角度を測定し、患者インターフェース３０５０に送信していることを示す。図３６はまた、圧力センサ３０８６を有するペダル３１０２のうちの１つの右側が「力１２．５ポンド」と示しており、右側ペダル圧力センサ３０８６が、その力測定値を測定し、患者インターフェース３０５０に伝送していることを示すことを、全般的に例示している。
図２６はまた、圧力センサ３０８６を有するペダル４１０２のうちの１つの左側が「力２７ポンド」と示しており、左側ペダル圧力センサ３０８６が、その力測定値を測定し、患者インターフェース３０５０に伝送していることを示すことを、全般的に例示している。図２６はまた、患者が４分１３秒間治療デバイス３０７０を使用していることを示す「セッション時間０：０４：１３」という指標などの他の患者データを、全般的に例示している。このセッション時間は、治療デバイス３０７０から受信された情報に基づいて、患者インターフェース３０５０によって判定され得る。図２６はまた、「疼痛レベル３」と示す指標を、全般的に例示している。そのような疼痛レベルは、患者インターフェース３０５０上に提示される、質問などの請願に応答して、特許から取得され得る。
図２７は、アシスタントインターフェース３０９４の概要ディスプレイ３１２０の例示的な一実施形態である。具体的には、概要ディスプレイ３１２０は、医療提供者が患者インターフェース３０５０及び／又は治療デバイス３０７０を使用することで患者を遠隔で支援するための、いくつかの異なる制御部及びインターフェースを提示する。この遠隔支援機能性は、テレメディシン又はテレヘルスとも呼ばれ得る。
具体的には、概要ディスプレイ３１２０は、治療デバイス３０７０を使用する患者に関する経歴情報を提示する患者プロファイルディスプレイ３１３０を含む。患者プロファイルディスプレイ３１３０は、図２７に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ３１２０の一部分又は領域の形態をとり得るが、患者プロファイルディスプレイ３１３０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。
いくつかの実施形態では、患者プロファイルディスプレイ３１３０は、患者の経歴情報の限定されたサブセットを含み得る。より具体的には、患者プロファイルディスプレイ３１３０上に提示されるデータは、その情報に対する医療提供者の必要性に依存し得る。例えば、医療上の問題で患者を支援している医療提供者には、患者に関する医療履歴情報が提供され得るのに対して、治療デバイス３０７０の問題をトラブルシューティングする技師は、患者に関する情報のより限定されたセットが提供され得る。例えば、技師には、患者の名前のみが与えられ得る。
患者プロファイルディスプレイ３１３０は、非人格化されたデータ及び／又は匿名化されたデータを含み得るか、又は任意のプライバシー強化技術を使用して、患者の機密保持要件に違反する可能性のある方途で、機密の患者データが伝達されることを防止し得る。そのようなプライバシー強化技術は、限定されるものではないが、患者が「データ主体」とみなされ得る、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（ＨＩＰＡＡ）又は一般データ保護規則（ＧＤＰＲ）などの、法律、規制、又は他のガバナンス規則の遵守を可能にし得る。
いくつかの実施形態では、患者プロファイルディスプレイ３１３０は、患者が治療デバイス３０７０を使用する際に従うべき治療計画に関する情報を提示し得る。そのような治療計画情報は、医療提供者に限定され得る。例えば、治療レジメンに関する問題で患者を支援する医療提供者には、治療計画情報が提供され得るのに対して、治療デバイス３０７０の問題をトラブルシューティングする技師には、患者の治療計画に関するいかなる情報も提供されない場合がある。
いくつかの実施形態では、１つ以上の推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画が、医療提供者に対して患者プロファイルディスプレイ３１３０に提示され得る。１つ以上の推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画は、サーバ３０３０の人工知能エンジン３０１１によって生成され、特に、テレメディシン又はテレヘルスセッション中にサーバ３０３０からリアルタイムで受信され得る。１つ以上の推奨される治療計画及び／又は排除される治療計画を提示する実施例を、図２９を参照して以下に記載する。
図２７に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ３１２０はまた、治療デバイスを使用して患者に関するステータス情報を提示する患者ステータスディスプレイ３１３４を含む。患者ステータスディスプレイ３１３４は、図２７に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ３１２０の一部分又は領域の形態をとり得るが、患者ステータスディスプレイ３１３４は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。
患者ステータスディスプレイ３１３４は、本明細書に先に記載されたように、外部センサ３０８２、３０８４、３０８６のうちの１つ以上から、及び／又は治療デバイス３０７０の１つ以上の内部センサ３０７６、及び／又は１つ以上の追加のセンサ（図示せず）からのセンサデータ３１３６を含む。いくつかの実施形態では、患者ステータスディスプレイ３１３４は、治療デバイス３０７０を使用している間患者によって装着されている１つ以上のウェアラブルデバイスの１つ以上のセンサからのセンサデータを含み得る。１つ以上のウェアラブルデバイスは、時計、ブレスレット、ネックレス、胸郭バンドなどを含み得る。１つ以上のウェアラブルデバイスは、患者が治療デバイス３０７０を使用している間の患者の心拍数、体温、血圧、グルコースレベル、血中酸素飽和度、１つ以上のバイタルサインなどを監視するように構成され得る。いくつかの実施形態では、患者ステータスディスプレイ３１３４は、最後に報告された疼痛レベル又は治療計画内の進捗などの、患者に関する他のデータ３１３８を提示し得る。
ユーザアクセス制御部を使用して、システム３０１０のユーザインターフェース３０２０、３０５０、３０９０、３０９２、３０９４のいずれか又は全てに対して、どのようなデータを閲覧及び／又は修正するのに利用可能であるかを含めて、アクセスを制限し得る。いくつかの実施形態では、ユーザアクセス制御部を用いて、システム３０１０を使用する任意の所与の人にとってどのような情報が利用可能であるかを制御し得る。例えば、アシスタントインターフェース３０９４上に提示されるデータは、ユーザアクセス制御部によって制御され、その情報を閲覧するための医療提供者／ユーザの必要性及び／又は資格に応じて、許可が設定され得る。
図２７に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ３１２０はまた、医療提供者が患者を支援する際に使用するための情報を提示するヘルプデータディスプレイ３１４０を含む。ヘルプデータディスプレイ３１４０は、図２７全般的に例示されるように、概要ディスプレイ３１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。ヘルプデータディスプレイ３１４０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。ヘルプデータディスプレイ３１４０は、例えば、患者インターフェース３０５０及び／又は治療デバイス３０７０の使用に関するよくある質問に対する回答を提示することを含み得る。
ヘルプデータディスプレイ３１４０はまた、研究データ又はベストプラクティスを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ヘルプデータディスプレイ３１４０は、患者の質問に応答して、回答又は説明のためのスクリプトを提示し得る。いくつかの実施形態では、ヘルプデータディスプレイ３１４０は、医療提供者が患者の問題の根本原因及び／又は解決策を決定する際に使用するためのフローチャート又はウォークスルーを提示し得る。
いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース３０９４は、医療提供者によって使用するためのヘルプデータの同時提示のために、同じであっても異なっていてもよい２つ以上のヘルプデータディスプレイ３１４０を提示し得る。例えば、第１のヘルプデータディスプレイが、患者の問題の根源を判定するためのトラブルシューティングフローチャートを提示するために使用され得、第２のヘルプデータディスプレイが、医療提供者が患者に対して読み出すための、好ましくは患者が何らかのアクションを実施するための指示を含むような情報である、スクリプト情報を提示し得、これらは、問題を絞り込むか、又は解決するのに役立ち得る。いくつかの実施形態では、第１のヘルプデータディスプレイにおけるトラブルシューティングフローチャートへの入力に基づいて、第２のヘルプデータディスプレイは、スクリプト情報を自動的に入力し得る。
図２７に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ３１２０はまた、患者インターフェース３０５０に関する情報を提示し、及び／又は患者インターフェース３０５０の１つ以上の設定を修正するための、患者インターフェース制御部３１５０を含む。患者インターフェース制御部３１５０は、図２７に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ３１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。患者インターフェース制御部３１５０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。患者インターフェース制御部３１５０は、インターフェースモニタ信号３０９８ｂのうちの１つ以上を介してアシスタントインターフェース３０９４に、伝達された情報を提示し得る。
図２７に全般的に例示されるように、患者インターフェース制御部３１５０は、患者インターフェース３０５０によって提示される表示の表示フィード３１５２を含む。いくつかの実施形態では、表示フィード３１５２は、患者インターフェース３０５０によって現在患者に提示されている表示画面のライブコピーを含み得る。言い換えれば、表示フィード３１５２は、患者インターフェース３０５０の表示画面上に提示されるものの画像を提示し得る。
いくつかの実施形態では、表示フィード３１５２は、画面名又は画面番号などの、患者インターフェース３０５０によって現在提示されている表示画面に関する略式情報を含み得る。患者インターフェース制御部３１５０は、医療提供者が患者インターフェース３０５０の１つ以上の設定又は態様を調整又は制御するための患者インターフェース設定制御部３１５４を含み得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース設定制御部３１５４は、アシスタントインターフェース３０９４に、患者インターフェース３０５０の機能又は設定を制御するためのインターフェース制御信号３０９８を生成及び／又は伝送させ得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース設定制御部３１５４は、医療提供者が患者インターフェース３０５０を遠隔で閲覧及び／又は制御するための共同ブラウジング又はコブラウジング能力を含み得る。例えば、患者インターフェース設定制御部３１５４は、医療提供者が、患者インターフェース３０５０上の１つ以上のテキスト入力フィールドにテキストを遠隔で入力すること、及び／又はアシスタントインターフェース３０９４のマウス若しくはタッチスクリーンを使用して、患者インターフェース３０５０上のカーソルを遠隔で制御することを可能にし得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース３０５０を使用して、患者インターフェース設定制御部３１５４は、患者が変更することができない設定を医療提供者が変更することを可能にし得る。例えば、患者インターフェース３０５０は、患者が、患者インターフェース３０５０上で、表示に使用される言語を不用意に切り替えることを防止するために言語設定にアクセスすることを妨げられ得るのに対して、患者インターフェース設定制御部３１５４は、医療提供者が患者インターフェース３０５０の言語設定を変更することを可能にし得る。別の例では、患者インターフェース３０５０は、表示が患者に判読不能になるように、患者が、患者インターフェース３０５０上の表示に使用されるフォントサイズを不用意に切り替えることを防止するために、フォントサイズ設定をより小さいサイズに変更することができない場合があるのに対して、患者インターフェース設定制御部３１５４は、医療提供者が患者インターフェース３０５０のフォントサイズ設定を変更することを提供し得る。
図２７に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ３１２０はまた、患者インターフェース３０５０と、治療デバイス３０７０、歩行センサ３０８２、及び／又はゴニオメータ３０８４などの、１つ以上の他のデバイス３０７０、３０８２、３０８４と、の間の通信のステータスを示すインターフェース通信ディスプレイ３１５６を含む。インターフェース通信ディスプレイ３１５６は、図２７に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ３１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。
インターフェース通信ディスプレイ３１５６は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。インターフェース通信ディスプレイ３１５６は、医療提供者が他のデバイス３０７０、３０８２、３０８４のうちの１つ以上との通信を遠隔で修正するための制御部を含み得る。例えば、医療提供者は、他のデバイス３０７０、３０８２、３０８４のうちの１つとの通信をリセットするように、又は他のデバイス３０７０、３０８２、３０８４のうちの新たなデバイスとの通信を確立するように、患者インターフェース５０に遠隔で指令し得る。この機能性は、例えば、患者が他のデバイス３０７０、３０８２、３０８４のうちの１つに問題を有する場合、又は患者が他のデバイス３０７０、３０８２、３０８４のうちの新たなデバイス又は交換デバイスを受け取る場合に、使用され得る。
図２７に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ３１２０はまた、医療提供者が治療デバイス３０７０に関する情報を閲覧及び／又は制御するための装置制御部３１６０を含む。装置制御部３１６０は、図２７に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ３１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。装置制御部３１６０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。装置制御部３１６０は、装置の現在のステータスに関する情報を有する装置ステータスディスプレイ３１６２を含み得る。装置ステータスディスプレイ３１６２は、装置モニタ信号３０９９ｂのうちの１つ以上を介してアシスタントインターフェース３０９４に伝達された情報を提示し得る。装置ステータスディスプレイ３１６２は、治療デバイス３０７０が患者インターフェース３０５０と現在通信しているかどうかを示し得る。装置ステータスディスプレイ３１６２は、治療デバイス３０７０のステータスに関する他の現在及び／又は履歴情報を提示し得る。
装置制御部３１６０は、医療提供者が治療デバイス３０７０の１つ以上の態様を調整又は制御するための装置設定制御部３１６４を含み得る。装置設定制御部３１６４は、アシスタントインターフェース３０９４に、治療デバイス３０７０の動作パラメータ及び／又は１つ以上の特性（例えば、ペダル半径設定、抵抗設定、ターゲットＲＰＭ、治療デバイス３０７０の他の好適な特性、又はそれらの組み合わせ）を変更するための装置制御信号３０９９（例えば、記載されるように、処理計画入力と称され得る）を生成及び／又は伝送させ得る。
装置設定制御部３１６４は、モードボタン３１６６及び位置制御部３１６８を含み得、これらは、医療提供者が、治療デバイス３０７０のアクチュエータ３０７８を手動モードにし、その後、位置制御部３１６８を使用して、アクチュエータ３０７８の位置又は速度などの設定を変更することができるように、併せて使用され得る。モードボタン３１６６は、自動モードと手動モードとを切り替えるための、位置などの設定を提供し得る。
いくつかの実施形態では、１つ以上の設定は、任意の時点で、かつ関連付けられた自動／手動モードを有さずに、調整可能であり得る。いくつかの実施形態では、医療提供者は、患者が治療デバイス３０７０を能動的に使用しながら、ペダル半径設定などの、治療デバイス３０７０の動作パラメータを変更し得る。そのような「その場」調整は、患者インターフェース３０５０を使用して患者に利用可能であってもよいし、利用可能でなくてもよい。
いくつかの実施形態では、装置設定制御部３１６４は、医療提供者が、患者が患者インターフェース３０５０を使用して変更することができない設定を変更することを可能にし得る。例えば、患者インターフェース３０５０は、治療デバイス３０７０の高さ又は傾きの設定などの、事前構成された設定を変更することを妨げられ得るのに対して、装置設定制御部３１６４は、医療提供者が治療デバイス３０７０の高さ又は傾きの設定を変更することを提供し得る。
図２７に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ３１２０はまた、患者インターフェース３０５０との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションを制御するための患者通信制御部３１７０を含んでもよい。患者インターフェース３０５０との通信セッションは、患者インターフェース３０５０の出力デバイスによって提示するための、アシスタントインターフェース３０９４からのライブフィードを含み得る。ライブフィードは、音声フィード及び／又はビデオフィードの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース３０５０は、アシスタントインターフェース３０９４を使用する人との２方向の音声通信又は音声ビジュアル通信を提供するように構成され得る。具体的には、患者インターフェース３０５０との通信セッションは、双方向（２方向）ビデオフィード又は音声ビジュアルフィードを含み、患者インターフェース３０５０及びアシスタントインターフェース３０９４の各々が、他方のビデオを提示し得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース３０５０は、アシスタントインターフェース３０９４からのビデオを提示し得る一方、アシスタントインターフェース３０９４は、音声のみを提示するか、又はアシスタントインターフェース３０９４は、患者インターフェース３０５０からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース３０９４は、患者インターフェース３０５０からのビデオを提示し得る一方、患者インターフェース３０５０は、音声のみを提示するか、又は患者インターフェース３０５０は、アシスタントインターフェース３０９４からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース３０５０との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションは、少なくとも部分的に、患者が身体部分に対してリハビリテーションレジメンを実施しながら行われ得る。患者通信制御部３１７０は、図２７に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ３１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。患者通信制御部３１７０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。
音声通信及び／又は音声ビジュアル通信は、アシスタントインターフェース３０９４によって、及び／又は電話システムなどの１つ以上の別のデバイス、若しくは医療提供者がアシスタントインターフェース３０９４を使用する間に医療提供者によって使用されるビデオ会議システムによって、処理及び／又は指示され得る。代替的又は追加的に、音声通信及び／又は音声ビジュアル通信は、第三者との通信を含んでもよい。例えば、システム３０１０は、医療提供者が、特定の一ハードウェア又はソフトウェアの使用に関して、患者、及び、医療提供者又はスペシャリストなどの、対象分野の専門家との３方向の会話を開始することを可能にし得る。図２７に全般的に例示される例示的な患者通信制御部３１７０は、医療提供者が、患者との音声通信又は音声ビジュアル通信の様々な態様を管理する際に使用するための呼制御部３１７２を含む。呼制御部３１７２は、医療提供者が音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションを終了するための切断ボタン３１７４を含む。呼制御部３１７２はまた、アシスタントインターフェース３０９４からの音声信号又は音声ビジュアル信号を一時的に消音するためのミュートボタン３１７６を含む。いくつかの実施形態では、呼制御部３１７２は、ホールドボタン（図示せず）などの他の機能を含み得る。
呼制御部３１７２はまた、患者インターフェース３０５０で電話会議セッションからの音声及び／又はビデオの記録及び／又は再生を制御するための、記録、再生、及び一時停止ボタンなどの、１つ以上の記録／再生制御部３１７８を含む。呼制御部３１７２はまた、患者インターフェース３０５０からの静止画像及び／又はビデオ画像を提示するためのビデオフィードディスプレイ３１８０と、アシスタントインターフェース３０９４を使用する医療提供者の現在の画像を示すセルフビデオディスプレイ３１８２と、を含む。セルフビデオディスプレイ３１８２は、図２７に全般的に例示されるように、ビデオフィードディスプレイ３１８０のセクション内で、ピクチャインピクチャ形式として提示され得る。代替的又は追加的に、セルフビデオディスプレイ３１８２は、ビデオフィードディスプレイ３１８０から別個に及び／又は独立して提示されてもよい。
図２７に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ３１２０はまた、第三者との音声通信及び／又は音声ビジュアル通信を行う際に使用するための第三者通信制御部３１９０を含む。第三者通信制御部３１９０は、図２７に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ３１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。第三者通信制御部３１９０は、別個の画面上の表示、又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。
第三者通信制御部３１９０は、特定の一ハードウェア又はソフトウェアの使用に関して第三者、例えば、医療提供者又はスペシャリストなどの、対象分野の専門家に連絡するための、連絡先リスト及び／又はボタン若しくは制御部などの、１つ以上の制御部を含み得る。第三者通信制御部１９０は、第三者が、アシスタントインターフェース３０９４を介して医療提供者と、及び患者インターフェース３０５０を介して患者と、の両方で同時に通信するための電話会議能力を含み得る。例えば、システム３０１０は、医療提供者が患者及び第三者との３方向の会話を開始することを提供し得る。
図２８は、本開示による、患者に関するデータ３６００に基づいて、患者の治療計画３６０２を出力するように機械学習モデル３０１３を訓練する例示的なブロック図を全般的に例示する。他の患者に関するデータは、サーバ３０３０によって受信され得る。他の患者は、様々な治療デバイスを使用して治療計画を実施していてもよい。
データは、他の患者の特性、他の患者によって実施される治療計画の詳細、及び／又は治療計画を実施した結果（例えば、患者の身体の一部分の回復率、患者の身体の一部分の回復量、患者の身体の一部分の筋力の増加量又は減少量、患者の身体の一部分の可動域の増加量又は減少量など）を含み得る。
描示されるように、データは、種々のコホートに割り当てられている。コホートＡは、同様の第１の特性、第１の治療計画、及び第１の結果を有する患者のデータを含む。コホートＢは、同様の第２の特性、第２の治療計画、及び第２の結果を有する患者のデータを含む。例えば、コホートＡは、骨折した四肢のための手術を受けたいかなる医学的状態もない２０代の患者の第１の特性を含み得、これらの患者の治療計画は、特定の治療プロトコルを含み得る（例えば、治療デバイス７０を、週に３０分を５回で３週間使用し、治療デバイス７０のプロパティ、構成、及び／又は設定の値は、最初の２週間はＸ（Ｘは数値）に、最後の週はＹ（Ｙは数値）に設定される）。
コホートＡ及びコホートＢは、機械学習モデル３０１３を訓練するために使用される訓練データセットに含まれ得る。機械学習モデル３０１３は、各コホートの特性間のパターンを照合し、かつ結果を提供する治療計画を出力するように、訓練され得る。したがって、新しい患者のデータ３６００が訓練された機械学習モデル３０１３に入力されると、訓練された機械学習モデル３０１３は、データ３６００に含まれる特性をコホートＡ又はコホートＢのいずれか一方の特性と照合し、適切な治療計画３６０２を出力し得る。いくつかの実施形態では、機械学習モデル３０１３は、新しい患者によって実施されるべきではない１つ以上の除外される治療計画を出力するように訓練され得る。
図２９は、本開示による、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、推奨される治療計画及び除外される治療計画を提示するアシスタントインターフェース３０９４の概要ディスプレイ３１２０の一実施形態を全般的に例示する。描示されるように、概要ディスプレイ３１２０は、セルフビデオディスプレイ３１８２を含む、患者プロファイル３１３０及びビデオフィードディスプレイ３１８０のセクションを含むだけである。図２７を参照して記載される概要ディスプレイ３１２０の制御部及びインターフェースの任意の好適な構成は、患者プロファイル３１３０、ビデオフィードディスプレイ３１８０、及びセルフビデオディスプレイ３１８２に加えて、又はこれらの代わりに提示され得る。
テレメディシン医療セッション中にアシスタントインターフェース３０９４（例えば、コンピューティングデバイス）を使用する医療提供者は、ビデオフィードディスプレイ３１８０に患者からのビデオも提示する概要ディスプレイ３１２０（例えば、アシスタントインターフェース３０９４の表示画面３０２４上に提示されるユーザインターフェース）の一部分におけるセルフビデオ３１８２に提示され得る。更に、ビデオフィードディスプレイ３１８０はまた、医療提供者が、テレメディシンセッション中にリアルタイムで又はほぼリアルタイムで、推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画を患者インターフェース３０５０上で患者と共有することを可能にするグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）オブジェクト３７００（例えば、ボタン）を含んでもよい。医療提供者は、推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画を共有するためにＧＵＩオブジェクト３７００を選択してもよい。描示されるように、概要ディスプレイ３１２０の別の部分は、患者プロファイルディスプレイ３１３０を含む。
患者プロファイルディスプレイ３１３０は、２つの例示的な推奨される治療計画３６００と、１つの例示的な除外される治療計画３６０２と、を提示している。本明細書に記載されるように、治療計画は、治療されている患者の特性を考慮して推奨され得る。患者が所望の結果を達成するために従うべき推奨される治療計画３６００を生成するために、治療されている患者の特性と、治療計画を実施するために治療デバイス３０７０を使用した他の人々のコホートと、の間のパターンが、人工知能エンジン３０１１の１つ以上の機械学習モデル３０１３によって照合され得る。推奨される治療計画の各々は、異なる所望の結果に基づいて生成され得る。
例えば、描示されるように、患者プロファイルディスプレイ３１３０は、「患者の特性は、コホートＡにおける使用の特性と一致します。以下の治療計画は、患者の特性及び所望の結果に基づいて、患者に推奨されます」を提示する。次いで、患者プロファイルディスプレイ３１３０は、コホートＡからの推奨される治療計画を提示し、各治療計画は、異なる結果を提供する。
描示されるように、治療計画「Ａ」は、「患者Ｘは、治療デバイスを１日に３０３０分で４日間使用して、Ｙ％の可動域の増加を達成するのがよく、患者Ｘは、２型糖尿病を有しており、患者Ｘに、治療計画中に疼痛管理のために薬物Ｚを処方するのがよいでしょう（薬物Ｚは、２型糖尿病を有する人々に対して承認されています）」を示す。したがって、生成された治療計画は、Ｙ％の可動域を増加させることを達成する。認知され得るように、治療計画はまた、患者の既知の医学的疾患（例えば、２型糖尿病）を考慮して疼痛を管理するために患者に処方するための推奨薬物（例えば、薬物Ｚ）を含む。すなわち、推奨される患者薬物は、患者の医学的状態と対立しないだけでなく、それによって、優れた患者転帰の可能性を改善する。この特定の実施例及び本明細書の他の箇所の全てのそのような実施例は、生成された治療計画が複数の薬物を推奨すること、又は合併状態若しくは合併疾患の確認、見解、診断及び／若しくは治療を取り扱うことをいかようにも制限されることを意図するものではない。
推奨される治療計画「Ｂ」は、治療計画の異なる所望の結果に基づいて、治療デバイスの異なる治療プロトコル、異なる薬物レジメンなどを含む、異なる治療計画を指定し得る。
描示されるように、患者プロファイルディスプレイ３１３０はまた、除外される治療計画３６０２を提示してもよい。これらのタイプの治療計画は、医療提供者に、患者に治療計画の特定の部分を推奨しないように警告するために、アシスタントインターフェース３０９４を使用して医療提供者に示される。例えば、除外される治療計画は、以下を指定することができる：「患者Ｘは、心臓病のために１日に３０分よりも長く治療デバイスを使用してはならず、患者Ｘは、２型糖尿病を有しており、患者Ｘに、治療計画中に疼痛管理のために薬物Ｍを処方してはなりません（このシナリオでは、薬物Ｍは、２型糖尿病を有する人々に合併症を引き起こす可能性があります）」。具体的には、除外される治療計画は、心臓病のために、患者Ｘが１日に３０分を超えて運動すべきではないという治療プロトコルの制限を指摘する。排除される治療計画はまた、薬物Ｍが２型糖尿病という医学的状態と対立するため、患者Ｘに薬物Ｍを処方すべきではないと指摘する。
医療提供者は、概要ディスプレイ３１２０上で患者の治療計画を選択し得る。例えば、医療提供者は、入力周辺機器（例えば、マウス、タッチスクリーン、マイクロフォン、キーボードなど）を使用して、患者の治療計画３６００から選択し得る。いくつかの実施形態では、テレメディシンセッション中、医療提供者は、推奨される治療計画３６００の長所及び短所を患者と考察し得る。
いずれにしても、医療提供者は、患者が所望の結果を達成するために従うべき治療計画を選択し得る。選択された治療計画は、提示のために患者インターフェース３０５０に伝送され得る。患者は、患者インターフェース３０５０上で、選択された治療計画を閲覧し得る。いくつかの実施形態では、医療提供者及び患者は、テレメディシンセッション中、詳細（例えば、治療デバイス３０７０、食事レジメン、薬物レジメンなどを使用する治療プロトコル）をリアルタイム又はほぼリアルタイムで考察し得る。いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、選択された治療計画に基づいて、及びテレメディシンセッション中に、ユーザが治療デバイス３０７０を使用する際に治療デバイス３０７０を制御し得る。
図３０は、本開示による、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、患者データが変化した結果として変化した、推奨される治療計画を提示するアシスタントインターフェース３０９４の概要ディスプレイ３１２０の一実施形態を全般的に例示する。認知され得るように、治療デバイス３０７０及び／又は任意のコンピューティングデバイス（例えば、患者インターフェース３０５０）は、患者が治療デバイス３０７０を使用して治療計画を実施する間に、データを伝送し得る。データは、患者の更新された特性及び／又は他の治療データを含み得る。例えば、更新された特性は、新しい実施情報及び／又は測定情報を含み得る。実施情報は、治療デバイス３０７０の一部分の速度、患者によって達成される可動域、治療デバイス３０７０の一部分に及ぼされる力、患者の心拍数、患者の血圧、患者の呼吸数などを含み得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０３０で受信されたデータは、訓練された機械学習モデル３０１３に入力され得、機械学習モデル３０１３は、患者が現在の治療計画に向かっていることを特性が示していると判定し得る。患者が現在の治療計画に向かっていると判定することは、訓練された機械学習モデル３０１３に治療デバイス３０７０のパラメータを調整させ得る。調整は、患者の実施を更に改善するための、治療計画の次のステップに基づき得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０３０で受信されたデータは、訓練された機械学習モデル３０１３に入力され得、機械学習モデル３０１３は、患者が現在の治療計画に向かっていない（例えば、スケジュールよりも遅れている、速度を維持することができない、特定の可動域を達成することができない、あまりにも疼痛が大きいなど）こと、又は現在の治療計画のスケジュールよりも進んでいる（例えば、特定の速度を超えている、疼痛なしで指定された時間よりも長く運動している、指定されたよりも大きい力がかかっているなど）ことを特性が示していると判定し得る。
訓練された機械学習モデル３０１３は、患者の特性が、患者が割り当てられているコホート内の患者の特性と一致しなくなっていると判定し得る。したがって、訓練された機械学習モデル３０１３は、患者を、適格特性患者の特性を含む別のコホートに再割り当てし得る。したがって、訓練された機械学習モデル３０１３は、新しいコホートから新しい治療計画を選択し、新しい治療計画に基づいて、治療デバイス３０７０を制御し得る。
いくつかの実施形態では、治療デバイス３０７０を制御する前に、サーバ３０３０は、新しい治療計画３８００を、患者プロファイル３１３０内で提示するためにアシスタントインターフェース３０９４に提供し得る。描示されるように、患者プロファイル３１３０は、「患者の特性が変化して、コホートＢにおける使用の特性と一致するようになりました。患者の特性及び所望の結果に基づいて、以下の治療計画が患者に推奨されます」を示す。次いで、患者プロファイル３１３０は、新しい治療計画３８００を提示する（「患者Ｘは、治療デバイスを１日に１０分で３日間使用して、Ｌ％の可動域の増加を達成するのがよいでしょう」。医療提供者は、新しい治療計画３８００を選択し得、サーバ３０３０は、選択を受信し得る。サーバ３０３０は、新しい治療計画３８００に基づいて、治療デバイス３０７０を制御し得る。いくつかの実施形態では、新しい治療計画３８００は、患者が新しい治療計画３８００の詳細を閲覧し得るように、患者インターフェース３０５０に伝送され得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、治療デバイス３０７０を使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信するように構成され得る。ユーザは、治療デバイス３０７０を使用して様々な運動を実施する患者、ユーザ、又は人を含み得る。
治療データは、ユーザの様々な特性、ユーザに関する様々なベースライン測定情報、ユーザが治療デバイス３０７０を使用する間のユーザに関する様々な測定情報、治療デバイス３０７０の様々な特性、治療計画、他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、テレメディシンセッション中に治療データを受信し得る。
いくつかの実施形態では、ユーザが治療デバイス３０７０を使用して治療計画を実施する間に、治療データの少なくとも一部は、外部センサ３０８２、３０８４、３０８６のうちの１つ以上からの、及び／又は治療デバイス３０７０の１つ以上の内部センサ３０７６からのセンサデータ３１３６を含み得る。いくつかの実施形態では、治療データの少なくとも一部は、治療デバイス３０７０を使用している間患者によって装着されている１つ以上のウェアラブルデバイスの１つ以上のセンサからのセンサデータを含み得る。１つ以上のウェアラブルデバイスは、時計、ブレスレット、ネックレス、胸郭バンドなどを含み得る。１つ以上のウェアラブルデバイスは、患者が治療デバイス３０７０を使用している間、患者の心拍数、体温、血圧、１つ以上のバイタルサインなどを監視するように構成され得る。
治療デバイス３０７０の様々な特性は、治療デバイス３０７０の１つ以上の設定、治療デバイス３０７０の回転部材（例えば、ホイールなど）の時間周期（例えば、１分など）当たりの現在の回転数、治療デバイス３０７０の抵抗設定、治療デバイス３０７０の他の好適な特性、又はそれらの組み合わせを含み得る。ベースライン情報は、ユーザが安静にしている間の、ユーザの１つ以上のバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、ユーザの血圧、ユーザの他の好適な測定情報、又はそれらの組み合わせを含み得る。測定情報は、ユーザが治療デバイス３０７０を使用して治療計画を実施する間に、ユーザの１つ以上のバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、ユーザの血圧、ユーザの他の好適な測定情報、又はそれらの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、人工知能エンジン３０１１によるアクセスのために、治療データを、関連付けられたメモリに書き込み得る。人工知能エンジン３０１１は、治療データの少なくとも一部を使用して１つ以上の予測を生成するように構成され得る１つ以上の機械学習モデル３０１３を使用し得る。例えば、人工知能エンジン３０１１は、ユーザに対応する治療データを受信するように構成された機械学習モデル３０１３を使用し得る。機械学習モデル３０１３は、治療データの少なくとも１つの態様を分析し得、治療データの少なくとも１つの態様に対応する少なくとも１つの予測を生成し得る。
少なくとも１つの予測は、ユーザの１つ以上の予測される特性を示し得る。ユーザの１つ以上の予測される特性は、ユーザの予測されるバイタルサイン、ユーザの予測される呼吸数、ユーザの予測される心拍数、ユーザの予測される体温、ユーザの予測される血圧、ユーザによって実施されている治療計画の予測される転帰、ユーザが治療計画を実施することから結果として生じるユーザの予測される傷害、又はユーザの他の好適な予測される特性を含み得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、人工知能エンジン３０１１から１つ以上の予測を受信し得る。サーバ３０３０は、人工知能エンジン３０１１から受信されたそれぞれの予測に対応する閾値を識別し得る。例えば、サーバ３０３０は、それぞれの予測によって示されたユーザの１つ以上の特性を識別し得る。
サーバ３０３０は、閾値を、ユーザの特性及び／又はユーザの特性の組み合わせに関連付けるように構成された、データベース３０４４又は他の好適なデータベースなどの、データベースにアクセスし得る。例えば、データベース３０４４は、第１の閾値をユーザの血圧に関連付ける情報を含み得る。追加的又は代替的に、データベース３０４４は、閾値をユーザの血圧及びユーザの心拍数に関連付ける情報を含み得る。データベース３０４４は、ユーザの様々な特性のうちのいずれか、及び／又はユーザ特性の任意の組み合わせに関連付けられた、任意の数の閾値を含み得ることを理解されたい。いくつかの実施形態では、それぞれの予測に対応する閾値は、上限及び下限を含む、値又は値の範囲を含み得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、人工知能エンジン３０１１から受信された予測が、対応する閾値の範囲内にあるかどうかを判定し得る。例えば、サーバ３０３０は、予測を対応する閾値と比較し得る。サーバ３０３０は、予測が閾値の所定の範囲内にあるかどうかを判定し得る。例えば、閾値が値を含む場合、所定の範囲は、この値を上回る上限（例えば、０．５％若しくは１％のパーセント表現、又は例えば、２５０若しくは７５０（測定単位又は他の好適な数値）、又は他の好適な上限）と、この値を下回る下限（例えば、０．５％若しくは１％のパーセント表現、又は例えば、２５０若しくは７５０（測定単位又は他の好適な数値）、又は他の好適な下限）と、を含み得る。同様に、閾値が、第１の上限及び第１の下限（例えば、予測に対応する１つ以上のユーザ特性の許容範囲を定義する）を含む範囲を含む場合、所定の範囲は、第１の上限を上回る第２の上限（例えば、０．５％若しくは１％のパーセント表現、又は例えば、２５０若しくは７５０（測定単位又は他の好適な数値）、又は他の好適な数値）と、第１の下限を下回る第２の下限（例えば、０．５％若しくは１％のパーセント表現、又は例えば、２５０若しくは７５０（測定単位又は他の好適な数値）、又は他の好適な下限）と、を含み得る。閾値は、任意の好適な所定の範囲を含んでもよく、本明細書に記載されるものに加えて、又はそれら以外の任意の好適な形式を含んでもよいことを理解されたい。
サーバ３０３０が、予測が閾値の範囲内にあると判定する場合、サーバ３０３０は、予測及び治療データを提供するために、ユーザを支援する医療提供者のコンピューティングデバイスにおける概要ディスプレイ３１２０などのインターフェースと（例えば、又はこれを介して）通信し得る。いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、治療データ及び／又は予測を使用して、治療情報を生成し得る。治療データ及び／又は予測が、ユーザによる治療計画の実施を担当する医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、治療情報は、治療デバイス３０７０を使用する間のユーザによる治療計画の実施のフォーマットされた概要を含み得る。いくつかの実施形態では、患者プロファイルディスプレイ３１２０は、治療情報を含み、及び／又は表示し得る。
サーバ３０３０は、概要ディスプレイ３１２０において、治療情報を提供するように構成され得る。例えば、サーバ３０３０は、概要ディスプレイ３１２０によるアクセスのために治療情報を記憶し、及び／又は治療情報を概要ディスプレイ３１２０に伝達し得る。いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、治療情報を患者プロファイルディスプレイ３１３０、若しくは概要ディスプレイ３１２０の他の好適なセクション、部分、若しくは構成要素に、又は任意の他の好適なディスプレイ若しくはインターフェースに提供し得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、予測が閾値の範囲内にあるという判定に応答して、治療計画の少なくとも１つの態様を修正し、及び／又は予測に基づいて、治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を修正し得る。いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、ユーザがテレメディシンセッション中に治療デバイス３０７０を使用する間に、生成された予測に基づいて、治療デバイス３０７０を制御し得る。例えば、サーバ３０３０は、予測及び／又は治療計画に基づいて、治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を制御し得る。
医療提供者は、医療従事者（例えば、医師、看護師、セラピストなどのような）、運動専門家（例えば、コーチ、トレーナ、栄養士などのような）、又は医療属性及び運動属性のうちの少なくとも１つを共有する別の専門家（例えば、運動生理学者、理学療法士、作業療法士などのような）を含み得る。本明細書で使用される場合、前述のものに限定されないが、「医療提供者」は、人間、ロボット、仮想アシスタント、仮想現実及び／若しくは拡張現実における仮想アシスタント、又はソフトウェアプログラム、統合されたソフトウェア及びハードウェア、若しくはハードウェア単独を含む人工知能エンティティであり得る。
いくつかの実施形態では、インターフェースは、治療情報を提供し、かつ医療提供者からの入力を受信するように構成されたグラフィカルユーザインターフェースを含み得る。インターフェースは、テキスト入力フィールド、ドロップダウンセレクション入力フィールド、ラジオボタン入力フィールド、仮想スイッチ入力フィールド、仮想レバー入力フィールド、音声によって、触覚によって、触感によって、生体認証によって、若しくは別様に作動及び／若しくは駆動される入力フィールド、他の好適な入力フィールド、又はそれらの組み合わせなどの、１つ以上の入力フィールドを含み得る。
いくつかの実施形態では、医療提供者は、治療情報及び／又は予測をレビューし得る。医療提供者は、治療情報及び／又は予測のレビューに基づいて、治療計画の少なくとも１つの態様及び／又は治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を修正するかどうかを判定し得る。例えば、医療提供者は、治療情報をレビューし得る。医療提供者は、治療情報のレビューに基づいて、治療情報を、ユーザによって実施されている治療計画と比較し得る。
医療提供者は、以下を比較し得る：（ｉ）ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間のユーザに関する予想される情報を、（ｉｉ）ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間のユーザに関する予測と。
予想される情報は、ユーザの１つ以上のバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、ユーザの血圧、ユーザの他の好適な情報、又はそれらの組み合わせを含み得る。医療提供者は、予測が、予想される情報の１つ以上の対応する一部又は部分に関連付けられた許容範囲内にある場合、治療計画が所望の効果を与えていると判定し得る。代替的に、医療提供者は、予測が、予想される情報の１つ以上の対応する一部又は部分に関連付けられた許容範囲外にある場合、治療計画が所望の効果を与えていないと判定し得る。
例えば、医療提供者は、予測によって示された血圧値（例えば、収縮期血圧、拡張期血圧、及び／又は脈圧）が、予想される情報によって示された予想される血圧値の許容範囲内（例えば、プラス又はマイナス１％、プラス又はマイナス５％、プラス又はマイナス１測定単位（又は他の好適な数値）、又は任意の好適な範囲）であるかどうかを判定し得る。医療提供者は、血圧値が、予想される血圧値の範囲内にある場合、治療計画が所望の効果を与えていると判定し得る。代替的に、血圧値が、予想される血圧値の範囲外にある場合、治療計画が所望の効果を与えていないと判定し得る。
いくつかの実施形態では、ユーザが治療デバイス３０７０を使用して治療計画を実施する間に、医療提供者は、治療デバイス３０７０の予想される特性を、治療情報及び／又は予測によって示された治療デバイス３０７０の特性と比較し得る。例えば、医療提供者は、治療デバイス３０７０の予想される抵抗設定を、治療情報及び／又は予測によって示された治療デバイス３０７０の実際の抵抗設定と比較し得る。医療提供者は、治療情報によって示された治療デバイス３０７０の実際の特性が、治療デバイス３０７０の予想される特性のうちの対応する特性の範囲内にある場合、ユーザが治療計画を適正に実施していると判定し得る。代替的に、医療提供者は、治療情報及び／又は予測によって示された治療デバイス３０７０の実際の特性が、治療デバイス３０７０の予想される特性のうちの対応する特性の範囲外にある場合、ユーザが治療計画を適正に実施していないと判定し得る。
医療提供者が、予測及び／又は治療情報が、ユーザが治療計画を適正に実施していることを示す、及び／又は治療計画が所望の効果を与えていると判定する場合、医療提供者は、少なくとも１つの治療計画及び／又は治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を修正しないことを決定し得る。代替的に、ユーザが治療デバイス３０７０を使用して治療計画を実施する間に、医療提供者が、予測及び／又は治療情報が、ユーザが治療計画を適正に実施していないか、又は実施してこなかったこと、及び／又は治療計画が所望の効果を与えていないか、又は与えてこなかったことを示すと判定する場合、医療提供者は、治療計画の少なくとも１つの態様及び／又は治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を修正することを決定してもよい。
いくつかの実施形態では、医療提供者が、治療計画の少なくとも１つの態様を修正する、及び／又は治療デバイスの１つ以上の特性を修正すると判定する場合、医療提供者は、インターフェースとインタラクトして、治療計画に対する１つ以上の修正を示す治療計画入力を提供し、及び／又は治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を修正し得る。例えば、医療提供者は、インターフェースを使用して、治療デバイス３０７０の抵抗設定の増加若しくは減少、又は治療デバイス３０７０の１つ以上の特性に対する他の好適な修正、を示す入力を提供し得る。追加的又は代替的に、医療提供者は、インターフェースを使用して、治療計画に対する修正を示す入力を提供してもよい。例えば、医療提供者は、インターフェースを使用して、ユーザが治療計画に従って治療デバイス３０７０を使用することを必要とされる時間の量の増加若しくは減少、又は治療計画に対する他の好適な修正、を示す入力を提供してもよい。
いくつかの実施形態では、治療計画入力によって示された１つ以上の修正に基づいて、サーバ３０３０は、治療計画の少なくとも１つの態様及び／又は治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を修正する。
いくつかの実施形態では、患者が治療デバイス３０７０を使用して、修正された治療計画を実施する間に、サーバ３０３０は、ユーザに関する後続の治療データを受信し得る。例えば、医療提供者が、治療計画及び／若しくは治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を修正する入力を提供した後、並びに／又はサーバ３０３０が、人工知能エンジン３０１１を使用して、治療計画及び／若しくは治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を修正した後、ユーザは、修正された治療計画を実施するために治療デバイス３０７０を使用し続け得る。後続の治療データは、ユーザが治療デバイス３０７０を使用して修正された治療計画を実施する間に生成された治療データに対応し得る。いくつかの実施形態では、医療提供者が、治療情報を受信し、治療計画及び／若しくは治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を修正しないと判定した、並びに／又はサーバ３０３０が、人工知能エンジン３０１１を使用して、治療計画及び／若しくは治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を修正しないと判定した後、後続の治療データは、ユーザが治療計画を実施するために治療デバイス３０７０を使用し続ける間に生成された治療データに対応し得る。いくつかの実施形態では、後続の治療データは、更新された治療データ（例えば、少なくとも１つの予測を含むように更新された治療データ）を含み得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、機械学習モデル３０１３を使用する人工知能エンジン３０１１を使用して、後続の治療データに基づいて、１つ以上の後続の予測を生成し得る。サーバ３０３０は、それぞれの後続の予測が、対応する閾値の範囲内にあるかどうかを判定し得る。サーバ３０３０は、それぞれの後続の予測が閾値の範囲内にあるという判定に応答して、後続の治療データ、後続の治療情報、及び／又は予測を、医療提供者のコンピューティングデバイスに伝達し得る。いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、後続の予測に基づいて、治療計画の少なくとも１つの態様及び／又は治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を修正し得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、医療提供者のコンピューティングデバイスから後続の治療計画入力を受信し得る。医療提供者のコンピューティングデバイスから受信された後続の治療計画入力に基づいて、サーバ３０３０は、治療計画を更に修正し、及び／又は治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を制御し得る。後続の治療計画入力は、後続の治療データに対応する後続の治療情報及び／又は後続の予測を受信及び／又はレビューすることに応答して、インターフェースにおいて、医療提供者によって提供される入力に対応し得る。サーバ３０３０は、人工知能エンジン３０１１を使用して、治療データに基づいて継続的及び／又は周期的に予測を生成し得ることを理解されたい。本明細書に記載されるセンサ又は他の好適なソースから継続的及び／又は周期的に受信された治療データに基づいて、サーバ３０３０は、治療情報及び／又は予測を、医療提供者のコンピューティングデバイスに提供し得る。追加的又は代替的に、サーバ３０３０は、ユーザが治療デバイス３０７０を使用して治療計画を実施する間に、ユーザの特性を継続的及び／又は周期的に監視し得る。
いくつかの実施形態では、医療提供者並びに／又はサーバ３０３０は、ユーザが治療デバイス３０７０を使用して治療計画を実施する間に、継続的又は周期的に、治療情報、治療データ、及び／又は予測を受信及び／又はレビューし得る。治療情報、治療データ、及び／又は予測によって示された１つ以上の傾向に基づいて、医療提供者並びに／又はサーバ３０３０は、治療計画を修正するかどうか、及び／又は治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を修正及び／若しくは制御するかどうかを判定し得る。例えば、１つ以上の傾向は、ユーザが治療計画を適正に実施していないこと、及び／又はユーザによる治療計画の実施が所望の効果を与えていないことを示す心拍数の増加又は他の好適な傾向を示し得る。
いくつかの実施形態では、サーバ３０３０は、ユーザが治療デバイス３０７０を使用して治療計画を実施する間、予測に基づいて、治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を制御し得る。例えば、サーバ３０３０は、予測が対応する閾値の範囲外にあると判定し得る。予測に基づいて、サーバ３０３０は、治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を識別し得る。サーバ３０３０は、治療デバイス３０７０の１つ以上の特性に対する修正を示す信号を、治療デバイス３０７０のコントローラ３０７２に伝達し得る。信号に基づいて、コントローラ３０７２は、治療デバイス３０７０の１つ以上の特性を修正し得る。
いくつかの実施形態では、様々な運動のための治療デバイス３０７０の構成、設定、可動域の設定、疼痛レベル、力の設定、及び速度の設定などを含む治療計画は、治療デバイス３０７０のコントローラに伝送され得る。一実施例では、ユーザが、患者インターフェース３０５０を介して、特定の可動域で高いレベルの疼痛を経験しているという表示を提供する場合、コントローラは、表示を受信し得る。表示に基づいて、コントローラは、１つ以上のアクチュエータ、油圧、ばね、電気モータなどを介して、ペダルを内側に、外側に、又は任意の好適な軸に沿って若しくはその周りに、調整することによって、ペダル３１０２の可動域を電子的に調整し得る。ユーザが運動中に特定の疼痛レベルを示す場合、治療計画は、ペダル３１０２の代替の可動域設定を定義し得る。したがって、治療計画が治療デバイス３０７０のコントローラにアップロードされると、治療デバイス３０７０は、更なる命令、更なる外部入力などなしに動作し続け得る。患者（患者インターフェース３０５０を介して）及び／又はアシスタント（アシスタントインターフェース３０９４を介して）は、治療デバイス３０７０の構成又は設定のいずれかをいつでもオーバーライドし得ることに留意されたい。例えば、患者は、所望される場合、患者インターフェース３０５０を使用して、治療デバイス３０７０を直ちに停止させ得る。
図３１は、本開示の原理による、ユーザが治療デバイス３０７０を使用する間に受信された治療データに基づいて、ユーザが治療デバイス３０７０を使用する間のユーザの特性を監視するための方法３９００を全般的に例示するフロー図である。方法３９００は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、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ような）、又はその両方の組み合わせを含み得る処理ロジックによって実行される。方法３９００及び／又はその個々の関数、ルーチン、サブルーチン、若しくは動作の各々は、コンピューティングデバイスの１つ以上のプロセッサ（例えば、人工知能エンジン３０１１を実行するサーバ３０３０などの図２３の任意の構成要素）によって実行されてもよい。いくつかの実施形態では、方法３９００は、単一の処理スレッドによって実行され得る。代替的に、方法３９００は、各スレッドが１つ以上の個々の関数、ルーチン、サブルーチン、又は方法の動作を実装する２つ以上の処理スレッドによって実行されてもよい。
説明を簡単にするために、方法３９００は、一連の動作として描示及び記載される。ただし、本開示による動作は、様々な順序で、及び／若しくは同時に、並びに／又は本明細書に提示及び記載されていない他の動作とともに行われ得る。例えば、方法３９００に描示される動作は、本明細書に開示される任意の他の方法の任意の他の動作と組み合わせて行われ得る。更に、開示される主題に従って方法３９００を実装するために全ての例示の動作が必要とされ得るわけではない。加えて、当業者は、方法３９００が、代替的に、状態図又はイベントを介して一連の相互に関連する状態として表現され得ることを理解及び認知するであろう。
３９０２において、処理デバイスは、治療デバイス３０７０などの治療デバイスを使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信し得る。治療データは、ユーザの特性、ユーザに関するベースライン測定情報、ユーザが治療デバイス３０７０を使用して治療計画を実施する間のユーザに関する測定情報、治療デバイス３０７０の特性、治療計画の少なくとも１つの態様、他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。
３９０４において、処理デバイスは、人工知能エンジン３０１１などの人工知能エンジンによるアクセスのために、治療データを、関連付けられたメモリに書き込み得る。人工知能エンジン３０１１は、機械学習モデル３０１３などの少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように構成され得る。機械学習モデル３０１３は、治療データの少なくとも１つの態様を使用して、少なくとも１つの予測を生成するように構成され得る。
少なくとも１つの予測は、ユーザの１つ以上の予測される特性を示し得る。ユーザの１つ以上の予測される特性は、ユーザの予測されるバイタルサイン、ユーザの予測される呼吸数、ユーザの予測される心拍数、ユーザの予測される体温、ユーザの予測される血圧、ユーザによって実施されている治療計画の予測される転帰、ユーザが治療計画を実施することから結果として生じるユーザの予測される傷害、又はユーザの他の好適な予測される特性を含み得る。
３９０６において、処理デバイスは、人工知能エンジン３０１１から、少なくとも１つの予測を受信し得る。
３９０８において、処理デバイスは、少なくとも１つの予測に対応する閾値を識別し得る。例えば、処理デバイスは、それぞれの予測によって示されたユーザの１つ以上の特性を識別し得る。処理デバイスは、閾値を、ユーザの特性及び／又はユーザの特性の組み合わせに関連付けるように構成された、データベース３０４４又は他の好適なデータベースなどの、データベースにアクセスし得る。例えば、データベース３０４４は、第１の閾値をユーザの血圧に関連付ける情報を含み得る。追加的又は代替的に、データベース３０４４は、閾値をユーザの血圧及びユーザの心拍数に関連付ける情報を含み得る。それぞれの予測に対応する閾値は、上限及び下限を含む、値又は値の範囲を含み得る。
３９１０において、処理デバイスは、少なくとも１つの予測が対応する閾値の範囲内にあるという判定に応答して、医療提供者のコンピューティングデバイスにおいてインターフェースと通信して、少なくとも１つの予測及び治療データを提供し得る。例えば、処理デバイスは、少なくとも１つの予測、及び／又は予測によって示されたユーザの１つ以上の特性を、処理デバイスによって識別された対応する閾値と比較し得る。処理デバイスが、予測が閾値の範囲内にあると判定する場合、処理デバイスは、少なくとも１つの予測及び／又は治療データを、医療提供者のコンピューティングデバイスに伝達し得る。
３９１２において、処理デバイスは、少なくとも１つの予測が対応する閾値の範囲外にあるという判定に応答して、ユーザに関連する治療データを更新して、少なくとも１つの予測を示し得る。処理デバイスは、更新された治療データを、関連付けられたメモリに記憶し得る。
図３２は、本開示の原理による、ユーザが治療デバイス３０７０を使用する間に受信された治療データに基づいて、ユーザが治療デバイス３０７０を使用する間のユーザの特性を監視するための方法３１０００を全般的に例示するフロー図である。方法３１０００は、コンピューティングデバイス（例えば、人工知能エンジン３０１１を実行するサーバ３０３０などの、図２３の任意の構成要素）のプロセッサによって実行される動作を含む。いくつかの実施形態では、方法３１０００の１つ以上の動作は、メモリデバイス上に記憶され、かつ処理デバイスによって実施される、コンピュータ命令に実装されている。方法３１０００は、方法３９００に関して上述したのと同じ又は同様の様式で実行され得る。方法３１０００の動作は、本明細書に記載される方法のうちのいずれかの動作との何らかの組み合わせで実行され得る。
３１００２において、処理デバイスは、テレメディシンセッション中に、治療デバイス３０７０などの治療デバイス又は治療装置を使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信し得る。治療データは、ユーザの特性、ユーザに関するベースライン測定情報、ユーザが治療デバイス３０７０を使用して治療計画を実施する間のユーザに関する測定情報、治療デバイス３０７０の特性、治療計画の少なくとも１つの態様、他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。
３１００４において、処理デバイスは、人工知能エンジン３０１１などの人工知能エンジンによるアクセスのために、治療データを、関連付けられたメモリに書き込み得る。人工知能エンジン３０１１は、機械学習モデル３０１３などの少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように構成され得る。機械学習モデル３０１３は、治療データの少なくとも１つの態様を使用して、少なくとも１つの予測を生成するように構成され得る。
少なくとも１つの予測は、ユーザの１つ以上の予測される特性を示し得る。ユーザの１つ以上の予測される特性は、ユーザの予測されるバイタルサイン、ユーザの予測される呼吸数、ユーザの予測される心拍数、ユーザの予測される体温、ユーザの予測される血圧、ユーザによって実施されている治療計画の予測される転帰、ユーザが治療計画を実施することから結果として生じるユーザの予測される傷害、又はユーザの他の好適な予測される特性を含み得る。
３１００６において、処理デバイスは、人工知能エンジン１１から、少なくとも１つの予測を受信し得る。
３１００８において、処理デバイスは、少なくとも１つの予測に対応する閾値を識別し得る。例えば、処理デバイスは、それぞれの予測によって示されたユーザの１つ以上の特性を識別し得る。処理デバイスは、閾値を、ユーザの特性及び／又はユーザの特性の組み合わせに関連付けるように構成された、データベース３０４４又は他の好適なデータベースなどの、データベースにアクセスし得る。例えば、データベース３０４４は、第１の閾値をユーザの血圧に関連付ける情報を含み得る。追加的又は代替的に、データベース３０４４は、閾値をユーザの血圧及びユーザの心拍数に関連付ける情報を含み得る。それぞれの予測に対応する閾値は、上限及び下限を含む、値又は値の範囲を含み得る。
３１０１０において、処理デバイスは、少なくとも１つの予測が対応する閾値の範囲内にあるという判定に応答して、医療提供者のコンピューティングデバイスにおいてインターフェースと通信して、少なくとも１つの予測及び治療データを提供し得る。例えば、処理デバイスは、少なくとも１つの予測、及び／又は予測によって示されたユーザの１つ以上の特性を、処理デバイスによって識別された対応する閾値と比較し得る。処理デバイスが、予測が閾値の範囲内にあると判定する場合、処理デバイスは、少なくとも１つの予測及び／又は治療データを、医療提供者のコンピューティングデバイスに伝達し得る。
３１０１２において、処理デバイスは、医療提供者のコンピューティングデバイスから、治療計画の少なくとも１つの態様及び治療計画の任意の他の態様、のうちの少なくとも１つに対する少なくとも１つの修正を示す治療計画入力を受信し得る。
３１０１４において、処理デバイスは、治療計画入力を使用して、治療計画の少なくとも１つの態様及び治療計画の任意の他の態様、のうちの少なくとも１つを修正し得る。
３１０１６において、処理デバイスは、ユーザが治療デバイス３０７０を使用する間のテレメディシンセッション中に、治療計画の少なくとも１つの態様又は治療計画の任意の他の態様、のうちの修正された少なくとも１つに基づいて、治療デバイス３０７０を制御し得る。
図３３は、本開示の原理による、ユーザが治療デバイス３０７０を使用する間に受信された治療データに基づいて、ユーザが治療デバイス３０７０を使用する間のユーザの特性を監視するための方法３１１００を全般的に例示するフロー図である。方法３１１００は、コンピューティングデバイス（例えば、人工知能エンジン３０１１を実行するサーバ３０３０などの、図２３の任意の構成要素）のプロセッサによって実行される動作を含む。いくつかの実施形態では、方法３１１００の１つ以上の動作は、メモリデバイス上に記憶され、かつ処理デバイスによって実施される、コンピュータ命令に実装されている。方法３１１００は、方法３９００及び／又は方法３１０００に関して上述したのと同じ又は同様の様式で実行され得る。方法３１１００の動作は、本明細書に記載される方法のうちのいずれかの動作との何らかの組み合わせで実行され得る。
３１１０２において、処理デバイスは、治療デバイス３０７０などの治療デバイスを使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信し得る。治療データは、ユーザの特性、ユーザに関するベースライン測定情報、ユーザが治療デバイス３０７０を使用して治療計画を実施する間のユーザに関する測定情報、治療デバイス３０７０の特性、治療計画の少なくとも１つの態様、他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。
３１１０４において、処理デバイスは、人工知能エンジン３０１１などの人工知能エンジンによるアクセスのために、治療データを、関連付けられたメモリに書き込み得る。人工知能エンジン３０１１は、機械学習モデル３０１３などの少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように構成され得る。機械学習モデル３０１３は、治療データの少なくとも１つの態様を使用して、少なくとも１つの予測を生成するように構成され得る。
少なくとも１つの予測は、ユーザの１つ以上の予測される特性を示し得る。ユーザの１つ以上の予測される特性は、ユーザの予測されるバイタルサイン、ユーザの予測される呼吸数、ユーザの予測される心拍数、ユーザの予測される体温、ユーザの予測される血圧、ユーザによって実施されている治療計画の予測される転帰、ユーザが治療計画を実施することから結果として生じるユーザの予測される傷害、又はユーザの他の好適な予測される特性を含み得る。
３１１０６において、処理デバイスは、人工知能エンジン３０１１から、少なくとも１つの予測を受信し得る。
３１１０８において、処理デバイスは、少なくとも１つの予測を使用して、治療情報を生成し得る。治療情報は、ユーザが治療デバイス３０７０を使用して治療計画を実施する間の、ユーザによる治療計画及び少なくとも１つの予測の、実施の要概要を含み得る。治療情報は、治療データ及び／又は少なくとも１つの予測が、ユーザによる治療計画の実施を担当する医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、フォーマットされ得る。
３１１１０において、処理デバイスは、医療提供者のコンピューティングデバイスと、人工知能エンジン３０１１によって実行される機械学習モデルと、のうちの少なくとも１つによるアクセスのために、治療情報及び／又は少なくとも１つの予測を、関連付けられたメモリに書き込み得る。
３１１１２において、処理デバイスは、治療情報に応答して、治療計画入力を受信し得る。治療計画入力は、少なくとも１つの態様の治療計画及び／又は治療計画の任意の他の態様に対する少なくとも１つの修正を示し得る。いくつかの実施形態では、治療計画入力は、記載されるように、医療提供者によって提供され得る。いくつかの実施形態では、治療情報に基づいて、機械学習モデル３０１３を実行する人工知能エンジン３０１１は、治療計画入力を生成し得る。
３１１１４において、処理デバイスは、治療計画入力が、少なくとも１つの態様の治療計画及び／又は治療計画の任意の他の態様に対する少なくとも１つの修正を示すかどうかを判定し得る。
処理デバイスが、治療計画入力が少なくとも１つの態様の治療計画及び／又は治療計画の任意の他の態様に対する少なくとも１つの修正を示していないと判定する場合、処理デバイスは、３１１０２に戻り、ユーザが治療デバイス３０７０を使用して治療計画を実施する間にユーザに関する治療データを受信することを続行する。処理デバイスが、治療計画入力が、少なくとも１つの態様の治療計画及び／又は治療計画の任意の他の態様に対する少なくとも１つの修正を示すと判定する場合、処理デバイスは、３１１１６において続行する。
３１１１６において、処理デバイスは、治療計画の少なくとも１つの態様及び／又は治療計画の任意の他の態様を選択的に修正し得る。例えば、処理デバイスは、治療データが、治療計画が所望の効果を与えていることを示すかどうかを判定し得る。処理デバイスは、治療計画が所望の効果を与えていないとの判定に応答して、所望の効果、及び可能でない場合は所望の効果の少なくとも一部分を達成しようとするために、治療計画の少なくとも１つの態様を修正し得る。
３１１１８において、処理デバイスは、ユーザが治療デバイス３０７０を使用する間に、治療計画及び／又は修正された治療計画に基づいて、治療デバイス３０７０を制御し得る。
図３４は、最適な治療計画の選択を受信し、かつ、患者が本開示による治療デバイスを使用する間に、最適な治療計画に基づいて治療デバイスを制御するための方法３１２００の例示的な一実施形態を全般的に例示する。方法３１２００は、コンピューティングデバイス（例えば、人工知能エンジン３０１１を実行するサーバ３０３０などの、図２３の任意の構成要素）のプロセッサによって実行される動作を含む。いくつかの実施形態では、方法３１２００の１つ以上の動作は、メモリデバイス上に記憶され、かつ処理デバイスによって実施される、コンピュータ命令に実装されている。方法３１２００は、方法３９００に関して上述したのと同じ又は同様の様式で実行され得る。方法３１２００の動作は、本明細書に記載される方法のうちのいずれかの動作との何らかの組み合わせで実行され得る。
方法３１２００が実行される前に、様々な最適な治療計画が、人工知能エンジン３０１１の１つ以上の訓練された機械学習モデル３０１３によって生成され得る。例えば、患者の医学的状態に関する治療計画のセットに基づいて、１つ以上の訓練された機械学習モデル３０１３は、最適な治療計画を生成し得る。様々な治療計画は、患者及び／又は医療従事者の１つ以上のコンピューティングデバイスに伝送され得る。
方法３１２００の３１２０２において、処理デバイスは、最適な治療計画のいくつか又は全てから選択された最適な治療計画を受信し得る。選択は、患者インターフェース３０５０及び／又はアシスタントインターフェース３０９４上に最適な治療計画を提示するユーザインターフェース上に入力され得る。
３１２０４において、処理デバイスは、患者が治療デバイス３０７０を使用する間に、選択された最適な治療計画に基づいて、治療デバイス３０７０を制御し得る。いくつかの実施形態では、制御することは、サーバ３０３０によって遠方で実行され得る。例えば、選択が患者インターフェース３０５０を使用して行われる場合、１つ以上の制御信号が、患者インターフェース３０５０から治療デバイス３０７０に伝送され、選択された治療計画に従って、治療デバイス３０７０の設定を構成して、治療デバイス３０７０の動作を制御し得る。更に、選択が患者インターフェース３０９４を使用して行われる場合、１つ以上の制御信号が、アシスタントインターフェース３０９４から治療デバイス３０７０に伝送され、選択された治療計画に従って、治療デバイス３０７０の設定を構成して、治療デバイス３０７０の動作を制御し得る。
患者が治療デバイス３０７０を使用する際に、センサ３０７６は、測定データを処理デバイスに伝送し得ることに留意されたい。処理デバイスは、治療計画に従って、センサ測定値に基づいて処理デバイス３０７０の設定を修正することによって、処理デバイス３０７０を動的に制御し得る。例えば、センサ３０７６によって測定された力が、ユーザがペダル３１０２に十分な力を加えていないことを示す場合、治療計画は、運動に必要とされる力の量を低減することを示し得る。
患者が治療デバイス３０７０を使用する際に、ユーザは、患者インターフェース３０５０を使用して、患者が治療計画を実施する際に患者が経験する疼痛レベルに関する入力を入力し得ることに留意されたい。例えば、ユーザは、治療デバイス３０７０上の特定の可動域に設定されたペダル３１０２でペダリングしながら、高度の疼痛を入力し得る。ユーザによって入力される疼痛レベルは、可動域が治療計画に基づいて動的調整されるようにし得る範囲内又はレベルにあり得る。例えば、治療計画は、ユーザが特定の可動域を対象とする運動を実施しているときに、特定の疼痛レベルが示される場合、代替の可動域設定を指定し得る。
図３５は、本開示の１つ以上の態様による、本明細書に記載される方法のうちの任意の１つ以上を実行することができる例示的なコンピュータシステム３１３００を全般的に例示する。一実施例では、コンピュータシステム３１３００は、コンピューティングデバイスを含み、支援インターフェース３０９４、報告インターフェース３０９２、監督インターフェース３０９０、臨床医インターフェース３０２０、サーバ３０３０（ＡＩエンジン３０１１を含む）、患者インターフェース３０５０、歩行センサ３０８２、ゴニオメータ３０８４、治療デバイス３０７０、圧力センサ３０８６、又は図２３の任意の好適な構成要素に対応し得る。コンピュータシステム３１３００は、図２３の人工知能エンジン３０１１の１つ以上の機械学習モデル３０１３を実装した命令を実行することが可能であり得る。コンピュータシステムは、クラウド又はピアツーピアネットワークを介することを含めて、ＬＡＮ、イントラネット、エクストラネット、又はインターネット内の他のコンピュータシステムに接続され（例えば、ネットワーク化され）得る。
コンピュータシステムは、クライアントサーバネットワーク環境内のサーバの容量で動作し得る。コンピュータシステムは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットコンピュータ、ウェアラブル（例えば、リストバンド）、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）、携帯電話、カメラ、ビデオカメラ、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、又はそのデバイスによってとられるべきアクションを指定する命令セット（順次の又は別様の）を実行することができる任意のデバイスであり得る。更に、単一のコンピュータシステムのみが例示されているが、「コンピュータ」という用語はまた、本明細書で考察される方法のうちのいずれか１つ以上を実行するための一命令セット（又は複数のセット）を個別に又は共同で実行するコンピュータの任意の集合を含むと解されるものとする。
コンピュータシステム３１３００は、バス３１３１０を介して互いに通信する、処理デバイス３１３０２、メインメモリ３１３０４（例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）などのダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ））、スタティックメモリ３１３０６（例えば、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ））、及びデータ記憶デバイス３１３０８を含む。
処理デバイス３１３０２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置などの１つ以上の汎用処理デバイスを表す。より具体的には、処理デバイス３１３０２は、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又は他の命令セットを実装したプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実装したプロセッサであり得る。処理デバイス３１３０２はまた、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、システムオンチップ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサなどのような、１つ以上の専用処理デバイスであってもよい。処理デバイス３１３０２は、本明細書で考察される動作及びステップのいずれかを実行するための命令を実行するように構成されている。
コンピュータシステム３１３００は、ネットワークインターフェースデバイス３１３１２を更に含んでもよい。コンピュータシステム３１３００はまた、ビデオディスプレイ３１３１４（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、量子ＬＥＤ、カソードレイチューブ（ＣＲＴ）、シャドーマスクＣＲＴ、アパーチャグリルＣＲＴ、モノクロＣＲＴ）、１つ以上の入力デバイス３１３１６（例えば、キーボード及び／若しくはマウス、又はゲーム様の制御部）、及び１つ以上のスピーカ３１３１８（例えば、スピーカ）を含んでもよい。例示的な一実施例では、ビデオディスプレイ３１３１４及び入力デバイス３１３１６は、単一の構成要素又はデバイス（例えば、ＬＣＤタッチスクリーン）に組み合わされてもよい。
データ記憶デバイス３１３１６は、本明細書に記載される方法、動作、又は機能のうちの任意の１つ以上を具現化する命令３１３２２が記憶されているコンピュータ可読媒体３１３２０を含み得る。命令３１３２２はまた、コンピュータシステム３１３００による命令３１３２２の実行中に、メインメモリ３１３０４内及び／又は処理デバイス３１３０２内に完全に又は少なくとも部分的に存在してもよい。したがって、メインメモリ３１３０４及び処理デバイス３１３０２はまた、コンピュータ可読媒体を構成する。命令３１３２２は、ネットワークインターフェースデバイス３１３１２を介してネットワークを介して更に伝送又は受信されてもよい。
コンピュータ可読記憶媒体３１３２０は、単一の媒体であるように例示的な実施例で全般的に例示されているが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、１つ以上の命令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データベース、並びに／又は関連付けられたキャッシュ及びサーバ）を含むように解されたい。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語はまた、機械による実行のための命令セットを記憶、符号化又は搬送することができ、かつ機械に本開示の方法論のうちのいずれか１つ以上を実行させる任意の媒体を含と解されるものとする。したがって、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、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ものとする。
条項４５．人工知能エンジンによって、治療装置とともに使用する最適な治療計画を提供するための方法であって、
データソースから、治療装置を使用して、特定の特性を有する人々のための特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報を受信することであって、臨床情報は、第１のデータ形式を有する、受信することと、
臨床情報の一部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することと、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することと、を含む、方法。
条項４６．臨床情報の部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することは、
臨床情報を解釈することと、
臨床情報中のターゲット情報を表すキーワードに基づいて、ターゲット情報に関連する値を有する臨床情報の部分を識別することと、
医療記述言語によって定義されるカノニカル形式を生成することであって、カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグを含む、生成することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項４７．タグは、ターゲット情報の特定の特性を記述する属性である、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項４８．医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することは、
テレメディシンセッション中に、最適な治療計画が医療従事者のコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上に提示されるようにすることを更に含み、最適な治療計画は、コンピューティングデバイスの表示画面上で提示されず、そのような表示画面は、テレメディシンセッション中に患者によって使用されるように構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項４９．医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するときに従うことを推奨すべきでない排除される治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように、除外される治療計画を提供することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項５０．医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して第２の所望の結果を達成するときに従うべき第２の最適な治療計画を決定することであって、所望の結果は、回復転帰に関連し、第２の所望の結果は、回復時間に関する、決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように第２の最適な治療計画を提供することと、
最適な治療計画又は第２の最適な治療計画のいずれかの選択された治療計画を受信することと、
患者のコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上に提示するために、選択された治療計画を患者のコンピューティングデバイスに伝送することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項５１．所望の結果は、特定の期間内に特定の結果を得ることを含み、特定の結果は、
患者が治療装置を使用して達成する可動域、
患者が治療装置の一部分に及ぼす力の量、
患者が治療装置を使用して運動する時間の量、
患者が治療装置を使用して移動する距離、又は
それらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項５２．人々の特定の特性は、人々に処方される第１の薬物、人々の第１の傷害、人々に対して実施される第１の医療処置、人々の第１の測定値、人々の第１のアレルギー、人々の第１の医学的状態、人々の第１の履歴情報、人々の第１のバイタルサイン、人々の第１の症状、人々の第１の家族の医療情報、人々の第１の人口統計情報、人々の第１の地理的情報、人々の第１の測定ベース又は試験ベースの情報、人々の第１の医療履歴情報、人々の第１の病因学的情報、人々の第１のコホート関連情報、人々の第１の鑑別的診断情報、人々の第１の外科的情報、人々の第１の理学療法情報、人々の第１の薬理学的情報、人々に推奨される第１の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含み、
患者の複数の特性は、患者の第２の薬物、患者の第２の傷害、患者に対して実施される第２の医療処置、患者の第２の測定値、患者の第２のアレルギー、患者の第２の医学的状態、患者の第２の履歴情報、患者の第２のバイタルサイン、患者の第２の症状、患者の第２の家族の医療情報、患者の第２の人口統計情報、患者の第２の地理的情報、患者の第２の測定ベース又は試験ベースの情報、患者の第２の医療履歴情報、患者の第２の病因学的情報、患者の第２のコホート関連情報、患者の第２の鑑別的診断情報、患者の第２の外科的情報、患者の第２の理学療法情報、患者の第２の薬理学的情報、患者に推奨される第２の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項５３．臨床情報は、特定の専門的資格を有する人によって記述され、ジャーナル記事、臨床試験、証拠ベースのガイドライン、メタ分析、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項５４．医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を決定することは、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分間のパターンを患者の複数の特性と照合することであって、パターンは、所望の結果につながる最適な治療計画に関連付けられている、照合することを更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項５５．最適な治療計画は、
患者に対して実施する医療処置、
治療装置を使用する患者の治療プロトコル、
患者の食事レジメン、
患者の薬物レジメン、
患者の睡眠レジメン、又は
それらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項５６．命令を記憶している有形の非一時的コンピュータ可読媒体であって、命令は、実行されたときに、処理デバイスに、
データソースから、治療装置を使用して、特定の特性を有する人々のための特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報を受信することであって、臨床情報は、第１のデータ形式を有する、受信することと、
臨床情報の一部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することと、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することと、を行わせる、コンピュータ可読媒体。
条項５７．臨床情報の部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することは、
臨床情報を解釈することと、
臨床情報中のターゲット情報を表すキーワードに基づいて、ターゲット情報の値を有する臨床情報の部分を識別することと、
医療記述言語によって定義されるカノニカル形式を生成することであって、カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグを含む、生成することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項５８．医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することは、
テレメディシンセッション中に、最適な治療計画が医療従事者のコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上に提示されるようにすることを更に含み、テレメディシンセッション中に、最適な治療計画は、患者のコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上に提示されない、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項５９．処理デバイスは、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して第２の所望の結果を達成するときに従うべき第２の最適な治療計画を決定することであって、所望の結果は、回復転帰に関連し、第２の所望の結果は、回復時間に関する、決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように第２の最適な治療計画を提供することと、
最適な治療計画又は第２の最適な治療計画のいずれかの選択された治療計画を受信することと、
選択された治療計画を患者のコンピューティングデバイスに伝送することと、を更に行う、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項６０．所望の結果は、特定の期間内に特定の結果を得ることを含み、特定の結果は、
患者が治療装置を使用して達成する可動域、
患者が治療装置の一部分に及ぼす力の量、
患者が治療装置を使用して運動する時間の量、
患者が治療装置を使用して移動する距離、又は
それらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項６１．人々の特定の特性は、人々に処方される第１の薬物、人々の第１の傷害、人々に対して実施される第１の医療処置、人々の第１の測定値、人々の第１のアレルギー、人々の第１の医学的状態、人々の第１の履歴情報、人々の第１のバイタルサイン、人々の第１の症状、人々の第１の家族の医療情報、人々の第１の人口統計情報、人々の第１の地理的情報、人々の第１の測定ベース又は試験ベースの情報、人々の第１の医療履歴情報、人々の第１の病因学的情報、人々の第１のコホート関連情報、人々の第１の鑑別的診断情報、人々の第１の外科的情報、人々の第１の理学療法情報、人々の第１の薬理学的情報、人々に推奨される第１の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含み、
患者の複数の特性は、患者の第２の薬物、患者の第２の傷害、患者に対して実施される第２の医療処置、患者の第２の測定値、患者の第２のアレルギー、患者の第２の医学的状態、患者の第２の履歴情報、患者の第２のバイタルサイン、患者の第２の症状、患者の第２の家族の医療情報、患者の第２の人口統計情報、患者の第２の地理的情報、患者の第２の測定ベース又は試験ベースの情報、患者の第２の医療履歴情報、患者の第２の病因学的情報、患者の第２のコホート関連情報、患者の第２の鑑別的診断情報、患者の第２の外科的情報、患者の第２の理学療法情報、患者の第２の薬理学的情報、患者に推奨される第２の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項６２．臨床情報は、特定の専門的資格を有する人によって記述され、ジャーナル記事、臨床試験、証拠ベースのガイドライン、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項６３．システムであって、
命令を記憶しているメモリデバイスと、
メモリデバイスに通信可能に結合された処理デバイスと、を備え、処理デバイスは、命令を実行して、
データソースから、治療装置を使用して、特定の特性を有する人々のための特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報を受信することであって、臨床情報は、第１のデータ形式を有する、受信することと、
臨床情報の一部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することと、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するときに従うべき最適な治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することと、を行う、システム。
条項６４．臨床情報の部分を、第１のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することは、
臨床情報を解釈することと、
臨床情報によって記述されたターゲット情報を表すキーワードに基づいて、ターゲット情報の値を有する臨床情報の部分を識別することと、
医療記述言語によって定義されるカノニカル形式を生成することであって、カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグを含む、生成することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。
医療従事者に関連付けられた仮想アバターを運動セッション中に使用するための方法及びシステム
特定の特性（例えば、バイタルサイン又は他の測定値、実施、人口統計学的、地理的、診断、測定ベース又は試験ベース、医療履歴、病因学的、コホート関連、鑑別的診断、外科的、理学療法的、薬理学的、及び推奨される他の治療、動脈血ガス及び／又は酸素化レベル又は割合、心理学など）を有する患者の治療計画を決定することは、技術的に困難な問題であり得る。例えば、治療計画を決定するときに多数の情報が考慮され得、このことは、治療計画選択プロセスにおける非効率性及び不正確性をもたらし得る。リハビリテーション設定では、考慮される多数の情報の一部は、個人情報、実施情報、及び測定情報などの、患者の特性を含み得る。個人情報は、例えば、年齢、体重、性別、身長、体格指数、医学的状態、家族の薬歴、傷害、医療処置、処方された薬物、又はそれらの何らかの組み合わせなどの、人口統計学的、心理学的、又は他の情報を含み得る。実施情報は、例えば、治療装置を使用する経過時間、治療装置の一部分に及ぼされる力の量、治療装置で達成される可動域、治療装置の一部分の移動速度、治療装置を使用する複数の疼痛レベルの表示、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。測定情報は、例えば、バイタルサイン、呼吸数、心拍数、体温、血圧、動脈血ガス及び／若しくは酸素化レベル若しくは割合、グルコースレベル若しくは他のバイオマーカーのレベル、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。多数の患者の特性、それらの患者に対して実施される治療計画、及びそれらの患者の治療計画の結果を処理することが望ましい場合がある。
更に、別の技術的問題は、テレメディシン又はテレヘルスセッション中にコンピューティングデバイスを介して、患者が位置する場所とは異なる場所から患者を遠方で治療することを伴い得る。追加の技術的問題は、患者が位置する場所で患者によって使用される治療装置を異なる場所から制御すること、又はこの治療装置の制御を可能にすることである。多くの場合、患者がリハビリテーション手術（例えば、膝の手術）を受けるとき、理学療法士又は他の医療従事者は、患者の自宅又は任意の移動可能な場所又は一時的な居住地で治療プロトコルを実施するために使用する治療装置を患者に処方し得る。医療提供者は、医師、医師助手、看護師、カイロプラクタ、歯科医師、理学療法士、鍼灸師、理学トレーナなどを指し得る。医療従事者は、医学、理学療法、リハビリテーションなどの分野において、資格、免許、地位などを有する任意の人を指し得る。
理学療法士又は他の医療従事者が、患者及び治療装置とは異なる場所に位置することから、理学療法士又は他の医療従事者が、治療装置を使用して患者の実際の進捗を監視すること（患者の進捗に関する患者の言葉に依拠することとは対照的に）、患者の進捗に従って治療計画を修正すること、患者が治療計画を実施する際に治療装置を患者の個人的特性に適応させることなどは、技術的に困難であり得る。
したがって、本開示のいくつかの実施形態は、人工知能及び／又は機械学習を使用して、適応テレメディシンセッション中の割り当てに基づいて、治療装置を動的に制御することに関する。いくつかの実施形態では、多数の治療装置が、患者に提供され得る。治療装置は、患者によって、患者の自宅、ジム、リハビリテーションセンター、病院、作業現場、又は恒久的若しくは一時的な居住地を含む任意の好適な場所で治療計画を実施するために使用され得る。いくつかの実施形態では、治療装置は、サーバに通信可能に結合さ得る。患者の特性は、患者が治療計画を実施する前、間、及び／又は後に収集され得る。例えば、個人情報、実施情報、及び測定情報は、人が治療計画を実施する前、間、及び／又は後に収集され得る。各運動を実施した結果（例えば、改善された実施又は低減された実施）は、治療計画全体を通して、及び治療計画が実施された後に、治療装置から収集され得る。治療装置のパラメータ、設定、構成など（例えば、ペダルの位置、抵抗の量など）は、治療計画が実施される前、間、及び／又は後に収集され得る。
患者の各特性、各結果、及び各パラメータ、設定、構成などが、タイムスタンプを付与され得、治療計画の特定のステップと相関し得る。そのような技術は、治療計画のどのステップが所望の結果（例えば、筋力、可動域などの改善）につながるか、及びどのステップが復帰を減少させることにつながる（例えば、３分後に運動し続けることが、実際に回復を遅らせるか、又は害する）かを判定することを可能にし得る。
データは、患者が治療装置を使用して様々な治療計画を実施する際に、経時的に治療装置及び／又は任意の好適なコンピューティングデバイス（例えば、臨床医インターフェース又は患者インターフェースなどの、個人情報が入力されるコンピューティングデバイス）から収集され得る。収集され得るデータは、患者の特性、患者によって実施される治療計画、及び治療計画の結果を含み得る。
いくつかの実施形態では、データは、特定の人々をコホートにグループ化するように処理され得る。人々は、特定の又は選択された同様の特性、治療計画、及び治療計画を実施した結果、を有する人々によってグループ化され得る。例えば、治療計画を実施し（例えば、治療装置を、１日に３０分を週に５回で３週間使用する）、かつ完全に回復する、医学的状態を有しないアスリートの人々は、第１のコホートにグループ化され得る。肥満に分類され、かつ治療計画を実施し（例えば、治療計画を、１日に１０分を週に３回で４週間使用する）、かつ可動域を７５パーセント改善する高齢者は、第２のコホートにグループ化され得る。
いくつかの実施形態では、人工知能エンジンは、コホートを使用して訓練された１つ以上の機械学習モデルを含み得る。例えば、１つ以上の機械学習モデルは、新しい患者の特性の入力を受信するように、かつ所望の結果をもたらす患者の治療計画を出力するように訓練され得る。機械学習モデルは、新しい患者の特性と、特定のコホートに含まれる患者の少なくとも１人の患者と、の間でパターンを照合し得る。パターンが照合されると、機械学習モデルは、新しい患者を特定のコホートに割り当て、少なくとも１人の患者に関連付けられた治療計画を選択し得る。人工知能エンジンは、新しい患者が治療装置を使用して治療計画を実施する間に、治療計画に基づいて、治療装置を遠方で制御するように構成され得る。
認知され得るように、新しい患者の特性は、新しい患者が治療装置を使用して治療計画を実施する際に変化し得る。例えば、患者の実施は、新しい患者が現在割り当てられているコホート内の人々に対して予想されるよりも速く改善し得る。したがって、機械学習モデルは、変更された特性に基づいて、新しい患者を、新しい患者として現在変更された特性と同様の特性を有する人々を含む異なるコホートに動的に再割り当てするように訓練され得る。例えば、臨床的に肥満の患者は、体重を減少させ、初期コホートの体重基準を満たさなくなり、患者の体重が、異なる体重基準を有する異なるコホートに再割り当てられる結果となり得る。新しい患者のために異なる治療計画が選択され得、治療装置は、遠方で、異なる治療計画に基づいて制御され得、新しい患者が治療装置を使用して治療計画を実施する間の治療装置。そのような技術は、治療装置を遠方で制御する技術的解決策を提供し得る。更に、これらの技術は、患者の特性に最も正確に適合する治療計画が、任意の所与の時点においてリアルタイムで選択され、実装されるため、患者のためのより速い回復時間及び／又はより良い結果につながり得る。リアルタイムとは、２秒以下を指し得る。ほぼリアルタイムとは、そのようなユーザインターフェースを介して２人の個人が対話に従事することを可能にするのに十分に短い時間の任意のインタラクションを指し得、一般に、１０秒未満であるが、２秒を超えるであろう。本明細書に記載されるように、「結果」という用語は、医療結果又は医療転帰を指し得る。結果及び転帰は、医療行為への反応を指し得る。
いくつかの実施形態では、治療計画は、テレメディシン又はテレヘルスセッション中に、医療従事者に提示され得る。医療従事者は、特定の治療計画を選択して、患者がその治療計画を患者に伝送されるようにし、及び／又は治療計画に基づいて、治療装置を制御し得る。いくつかの実施形態では、遠隔診断、治療計画の決定、並びにリハビリテーション及び／又は薬理学的処方を含む、テレヘルス又はテレメディシンアプリケーションを容易にするために、人工知能エンジンは、患者及び治療装置から遠方で受信及び／又は動作し得る。そのような場合、推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画は、医療従事者のコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上のテレメディシン又はテレヘルスセッション中に、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、患者のビデオと同時に提示され得る。ビデオはまた、音声、テキスト、及び他のマルチメディア情報を伴ってもよい。
患者ビデオの提示と同時に、人工知能エンジンによって生成された治療計画を提示することは、医療従事者が、同じユーザインターフェース上で治療計画のレビューもしながら、患者と視覚的及び／又は別様に通信し続けることができるため、強化されたユーザインターフェースを提供し得る。強化されたユーザインターフェースは、コンピューティングデバイスを使用する医療従事者の体験を改善し得、医療従事者にユーザインターフェースを再利用することを促し得る。そのような技術はまた、医療従事者が、患者の特性に基づいて推奨する治療計画のためのクエリを入力するために別のユーザインターフェース画面に切り替える必要がないため、コンピューティングリソース（例えば、処理、メモリ、ネットワーク）を削減し得る。人工知能エンジンは、治療計画及び除外される治療計画をその場で動的に提供する。
いくつかの実施形態では、治療計画は、医療従事者によって修正され得る。例えば、特定の処置が、追加、修正、又は除去され得る。テレヘルスシナリオでは、患者とは異なる物理的位置でコンピューティングデバイスを使用する医療従事者の遠方の性質に起因して実施されない場合がある特定の処置がある。
潜在的な技術的問題が、患者の医学的状態に関する情報が異種の形式で受信されることに関連し得る。例えば、サーバは、１つ以上のソースから（例えば、電子カルテ（ＥＭＲ）システム、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）、又は患者の医学的状態に関する情報を有する任意の好適なシステムから）、患者の医学的状態に関する情報を受信し得る。すなわち、様々な医療従事者エンティティによって使用されるいくつかのソースは、これらのエンティティのローカルコンピューティングデバイスにインストールされ得、追加的及び／又は代替的に、独自の形式を使用してもよい。したがって、本開示のいくつかの実施形態は、ソースによって使用されるＡＰＩによって公開されるインターフェースを介して、ソースによって使用される形式を得るためのＡＰＩを使用し得る。いくつかの実施形態では、ソースから情報が受信されると、ＡＰＩは、ソースによって使用される形式を、人工知能エンジンによって使用される標準化された（すなわち、カノニカル）形式、言語及び／又は符号化（本明細書で使用される「形式」は、これらの用語の全てを包含するであろう）にマッピング及び変換し得る。更に、人工知能エンジンによって使用される標準化された形式に変換された情報は、人工知能エンジンが本明細書に開示される技術のいずれかを実行しているときに、人工知能エンジンによってアクセスされるデータベースに記憶され得る。標準化された形式に変換された情報を使用することは、患者及び／又は患者のために使用する請求シーケンスのために実施する処置のより正確な決定を可能にし得る。
本明細書に開示される様々な実施形態は、患者の医学的状態の情報が異種の形式で受信されることに関する技術的問題に対する技術的解決策を提供し得る。例えば、サーバは、１つ以上のソースから（例えば、電子カルテ（ＥＭＲ）システム、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）、又は患者の医学的状態に関する情報を有する任意の好適なシステムから）、患者の医学的状態に関する情報を受信し得る。情報は、ソースによって使用される形式から、人工知能エンジンによって使用される標準化された形式に変換され得る。更に、人工知能エンジンによって使用される標準化された形式に変換された情報は、本明細書に開示される技術のいずれかを実施するときに、人工知能エンジンによってアクセスされるデータベースに記憶されてもよい。標準化された情報は、最適な治療計画を生成することを可能にし得、生成することは、標準化された情報、金銭的価値の量、及び制約のセット、に関連付けられた治療計画に基づく。最適な治療計画は、医療従事者及び／又は患者の様々なコンピューティングデバイス上で実行動作する様々なアプリケーション（例えば、テレヘルス）によって処理され得る標準化された形式で提供され得る。
一技術的問題は、１人の医療従事者が多数の患者を同時に治療することを可能にするという課題を含み得る。この技術的問題に対する一技術的解決策は、少なくとも１人の医療従事者又は医療従事者のグループの権能割賦を含み得、同時に多数の患者を治療するために、ある医療従事者がある時点で参加し、異なる医療従事者が別の時点で参加し得る。本明細書で使用される場合、「単一の医療従事者」（又は「１人の医療従事者」又は均等のもの）という用語は、先に列挙されたシナリオの全てを包含するとみなされることとする。例えば、集団療法又は回復セッションにおいて、単一の医療従事者が遠方の場所から２人以上の患者を同時に見る、監視する、治療する、管理する、診断するなどが望ましい場合がある。したがって、本開示のいくつかの実施形態では、仮想アバターを使用して、治療計画の運動セッションを通して各患者を誘導する。医療従事者は、コンピューティングデバイスを使用して、患者を一度に又は時間的に近い範囲で見、監視し、治療し、管理し、診断し得る。ユーザがかなりの量の疼痛にあることを示すなどのトリガイベントが発生した場合、テレメディシンセッションが、選択によって又は電子的に開始される。テレメディシンセッションは、仮想アバターを、患者のコンピューティングデバイス上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードで置き換える。いくつかの実施形態では、医療従事者は、任意の患者の治療計画（例えば、限定されないが、運動、リハビリテーション、術前リハビリテーション、又は他のセッションを含む）に、必要に応じて（例えば、医療従事者がセンサ測定は望ましくないと判定する、患者が必要に応じて実施していない、などのとき）介入し、及び／又はこれを中断することを選択し得る一方、他の患者は、仮想アバターに従って、運動セッションを実施し続ける。
いくつかの実施形態では、治療装置のプロパティ、構成、及び位置が特定の患者のニーズに適応され得るため、治療装置は、適応し、及び／又は個別化され得る。例えば、ペダルは、ユーザのために設計された治療計画に準拠するための可動域を増加又は減少させるように、（例えば、テレメディシンセッションを介して、又は特定の測定値が検出されたことに応答して、プログラムされた構成に基づいて）その場で動的に調整され得る。いくつかの実施形態では、医療従事者は、テレメディシンセッション中に、制御命令がサーバから治療装置に伝送されるようにすることによって、治療装置を患者のニーズに遠隔で適応させ得る。そのような適応的性質は、患者の回復の結果を改善し、個別化された医学の目標を更に推進し、個別ベースでの治療計画の個別化を可能にし得る。
図３６は、以後、「システム」と呼ぶ、治療計画を管理するためのコンピュータ実装システム１０のブロック図を示す。治療計画を管理することは、治療計画を推奨し、及び／又は患者に推奨されるべきではない除外される治療計画を提供するための、人工知能エンジンを使用することを含み得る。
システム４０１０はまた、治療計画を管理することに関連するデータを記憶し、かつ提供するように構成されたサーバ４０３０を含む。サーバ４０３０は、１つ以上のコンピュータを含み得、１つ以上の分散型及び／又は仮想化されたコンピュータの形態をとり得る。サーバ４０３０はまた、第１のネットワーク４０３４を介して臨床医インターフェース４０２０と通信するように構成された第１の通信インターフェース４０３２を含む。いくつかの実施形態では、第１のネットワーク４０３４は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラデータネットワークなどのような、有線及び／又は無線ネットワーク接続を含み得る。サーバ４０３０は、第１のプロセッサ４０３６及び第１の機械可読記憶メモリ４０３８を含み、第１の機械可読記憶メモリ４０３８は、短縮して「メモリ」と呼ばれる場合があり、第１のプロセッサ４０３６による実施のためにサーバ３０の様々なアクションを実施するための第１の命令４０４０を保持する。サーバ４０３０は、治療計画に関するデータを記憶するように構成されている。例えば、メモリ４０３８は、１人以上の患者を治療するための治療計画に関するデータなどのシステムデータを保持するように構成されたシステムデータストア４０４２を含む。
システムデータストア４０４２は、請求コード、注文、タイミング、保険制度、法律、規制、又はそれらの何らかの組み合わせに関する規則及び制約を含む、請求手順に関連するデータを保持するように構成され得る。システムデータストア４０４２は、請求シーケンス及び様々なパラメータ（例えば、生成された金銭的価値の量、患者の転帰、償還の計画、料金、患者が支払うべき金額の支払い計画、保険提供者に支払われるべき収益の量など）に基づいて生成された様々な請求シーケンスを記憶するように構成され得る。システムデータストア４０４２は、類似の医学的状態、治療計画によって生成された金銭的価値の量、及び制約を有するユーザの様々な治療計画に基づいて生成された最適な治療計画を記憶するように構成され得る。システムデータストア４０４２に記憶されたデータのいずれかが、本明細書に記載される技術のいずれかを実行するときに、人工知能エンジン４０１１によってアクセスされ得る。
サーバ４０３０はまた、治療計画に従う患者の実施に関するデータを記憶するように構成されている。例えば、メモリ４０３８は、治療計画内の各患者の実施を表すデータを含む、１人以上の患者に関するデータなどの患者データを保持するように構成された患者データストア４０４４を含む。
加えて、人々の特性（例えば、個人的、実施、測定値など）、人々が従う治療計画、治療計画へのコンプライアンスのレベル、及び治療計画の結果は、相関及び他の統計的又は確率的尺度を使用して、患者データストア４０４４内の異なる患者コホートに相当するデータベースへの治療計画の分割、又はこのデータベースに治療計画を分割することを可能にし得る。例えば、第１の同様の傷害、第１の同様の医学的状態、実施された第１の同様の医療処置、第１の患者が従う第１の治療計画、及び治療計画の第１の結果を有する、第１の患者の第１のコホートに関するデータは、第１の患者データベースに記憶され得る。第２の同様の傷害、第２の同様の医学的状態、実施された第２の同様の医療処置、第２の患者が従う第２の治療計画、及び治療計画の第２の結果を有する、第２の患者の第２のコホートのデータは、第２の患者データベースに記憶され得る。任意の単一の特性、又は特性の任意の組み合わせを使用して、患者のコホートを分離し得る。いくつかの実施形態では、患者の異なるコホートは、同じデータベースの異なるパーティション又はボリュームに記憶され得る。数学的組み合わせ及び／又は分割理論によって制限される場合を除き、許可される患者の異なるコホートの数に特定の制限はない。
この特性データ、治療計画データ、及び結果データは、経時的に多数の治療装置及び／又はコンピューティングデバイスから取得され、患者データストアに記憶され得る。特性データ、治療計画データ、及び結果データは、患者データストア４０４４内の患者－コホートデータベースにおいて相関し得る。人々の特性は、個人情報、実施情報、及び／又は測定情報を含み得る。
患者コホート相当のデータベースに記憶された他の人々に関する履歴情報に加えて、治療されている現在の患者に関する現在の患者の特性に基づくリアルタイム又はほぼリアルタイムの情報が、適切な患者コホート相当のデータベースに記憶され得る。患者の特性は、特定のコホート（例えば、コホートＡ）における別の人の特性と一致又は類似すると判定され得、患者は、そのコホートに割り当てられ得る。
いくつかの実施形態では、サーバ４０３０は、１つ以上の機械学習モデル４０１３を使用して、本明細書に開示される実施形態のうちの少なくとも１つを実施する人工知能（ＡＩ）エンジン４０１１を実施し得る。サーバ４０３０は、１つ以上の機械学習モデル４０１３を生成することができる訓練エンジン４０９を含み得る。機械学習モデル４０１３は、とりわけ、人々の特性に基づいて特定のコホートに人々を割り当てて、患者コホートに相当するものを伴うリアルタイム及び履歴データ相関を使用して治療計画を選択し、かつ治療装置４０７０を制御するように、訓練され得る。機械学習モデル４０１３は、請求手順に基づいて、請求シーケンス及び／又は様々なパラメータ（例えば、医療従事者に支払われるべき料金、支払うべき金額を完済するための患者の支払い計画、償還の計画、保険提供者に支払われるべき収益の額、又はそれらの何らかの組み合わせ）に合わせた治療計画を生成するように訓練され得る。機械学習モデル４０１３は、制約に基づいて、様々なパラメータ（例えば、生成された金銭的価値の量、患者の転帰、リスクなど）に合わせた最適な治療計画を生成するように訓練され得る。１つ以上の機械学習モデル４０１３は、訓練エンジン９によって生成され得、訓練エンジン４０９及び／又はサーバ４０３０の１つ以上の処理デバイスによって実行可能なコンピュータ命令に実装され得る。１つ以上の機械学習モデル４０１３を生成するために、訓練エンジン４０９は、１つ以上の機械学習モデル４０１３を訓練し得る。１つ以上の機械学習モデル４０１３は、人工知能エンジン４０１１によって使用され得る。
訓練エンジン４０９は、ラックマウントサーバ、ルータコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ポータブルデジタルアシスタント、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ネットブック、デスクトップコンピュータ、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、任意の他の所望のコンピューティングデバイス、又は上記のものの任意の組み合わせであり得る。訓練エンジン４０９は、クラウドベース又はリアルタイムソフトウェアプラットフォームであってもよく、プライバシーソフトウェア若しくはプロトコル、及び／又はセキュリティソフトウェア若しくはプロトコルを含んでもよい。
１つ以上の機械学習モデル４０１３を訓練するために、訓練エンジン４０９は、治療装置４０７０を使用して治療計画を実施する人々の医学的状態に関する情報（例えば、特性、医療診断コードなど）のコーパスの訓練データセット、治療装置４０７０を使用する人々によって実施される治療計画の詳細（例えば、運動、運動を実施する時間の量、患者が従うべき指示、運動を実施する頻度、運動のスケジュール、治療計画の各ステップの全体を通した治療装置４０７０のパラメータ／構成／設定などを含む治療プロトコル）、人々によって実施された治療計画の結果、治療計画に関連付けられた金銭的価値の量のセット、制約のセット（例えば、治療計画、法律、規制などのセットに関連付けられた請求コードに関する規則）、請求手順のセット（例えば、請求コード、注文、タイミング、及び制約に関する規則）、パラメータのセット（例えば、医療従事者に支払われるべき料金、支払うべき金額を完済するための患者の支払い計画、償還の計画、保険提供者に支払われるべき収益の額、又はそれらの何らかの組み合わせ、治療計画、生成された金銭的価値の量、リスクなど）、保険レジメンなど、を使用し得る。
１つ以上の機械学習モデル４０１３は、患者の特性のパターンを、特定のコホートに割り当てられた他の人々の特性と照合するように訓練され得る。「一致」という用語は、正確な一致、相関一致、実質的な一致などを指し得る。１つ以上の機械学習モデル４０１３は、患者の特性を入力として受信し、特性をコホートに割り当てられた人々の特性にマッピングし、そのコホートから治療計画を選択するように訓練され得る。１つ以上の機械学習モデル４０１３はまた、治療計画に基づいて、機械学習装置４０７０を制御するように訓練されてもよい。
１つ以上の機械学習モデル４０１３は、第１のパラメータのセット（例えば、医学的状態を有する患者の治療計画、治療計画に関連付けられた金銭的価値の量のセット、患者の転帰、及び／又は制約のセット）のパターンを、最適な治療計画に関連付けられた第２のパラメータのセットと照合するように訓練され得る。１つ以上の機械学習モデル４０１３は、第１のパラメータのセットを入力として受信し、特性を最適な治療計画に関連付けられた第２のパラメータのセットにマッピングし、最適な治療計画を治療計画として選択するように、訓練され得る。１つ以上の機械学習モデル４０１３はまた、治療計画に基づいて、機械学習装置４０７０を制御するように訓練されてもよい。
１つ以上の機械学習モデル４０１３は、第１のパラメータのセット（例えば、医学的状態に関する情報、医学的状態を有する患者の治療計画、治療計画に関連付けられた金銭的価値の量のセット、患者の転帰、治療計画において患者が従うべき指示、指示に関連付けられた請求手順のセット、及び／又は制約のセット）のパターンを、請求シーケンス及び／又は最適な治療計画に関連付けられた第２のパラメータのセットと照合するように訓練され得る。１つ以上の機械学習モデル４０１３は、第１のパラメータのセットを入力として受信し、第１のパラメータのセットを、請求シーケンス及び／又は最適な治療計画に関連付けられた第２のパラメータのセットにマッピングするか、又は別様に関連付けるか、若しくはアルゴリズム的に関連付け、患者の請求シーケンス及び／又は最適な治療計画を選択するように訓練されてもよい。いくつかの実施形態では、１つ以上の最適な治療計画が、医療従事者及び／又は患者のコンピューティングデバイスに提供されるように選択され得る。１つ以上の機械学習モデル４０１３はまた、治療計画に基づいて、機械学習装置４０７０を制御するように訓練されてもよい。
異なる機械学習モデル４０１３が、異なる所望の結果に対して異なる治療計画を推奨するように訓練され得る。例えば、ある機械学習モデルが、生成された最大の金銭的価値の量の治療計画を推奨するように訓練され得る一方、別の機械学習モデルが、患者の転帰に基づいて、又は金銭的価値の量と患者の転帰との任意の組み合わせに基づいて、又はそれら及び／又は追加の目標に基づいて、治療計画を推奨するように訓練され得る。また、異なる機械学習モデル４０１３が、異なるパラメータに合わせた異なる請求シーケンスを推奨するように訓練されてもよい。例えば、ある機械学習モデルが、医療従事者に支払われるべき最大の料金の請求シーケンスを推奨するように訓練され得る一方、別の機械学習モデルが、償還の計画に基づいて請求シーケンスを推奨するように訓練されてもよい。
訓練入力及び対応するターゲット出力を含む訓練データを使用して、１つ以上の機械学習モデル４０１３は、訓練エンジン４０９によって作成されたモデルアーチファクトを参照し得る。訓練エンジン４０９は、訓練データ中のパターンを見つけ得、そのようなパターンが訓練入力をターゲット出力にマッピングし、これらのパターンを取り込む機械学習モデル４０１３を生成する。いくつかの実施形態では、人工知能エンジン４０１１、データベース、及び／又は訓練エンジン４０９は、図３６に描示される別の構成要素（例えば、アシスタントインターフェース４０９４、臨床医インターフェース４０２０など）に存在し得る。
１つ以上の機械学習モデル４０１３は、例えば、単一レベルの線形又は非線形演算（例えば、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ））を含んでもよいし、機械学習モデル４０１３は、深層ネットワーク、すなわち、複数レベルの非線形演算を含む機械学習モデルであってもよい。深層ネットワークの例は、敵対的生成ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、１つ以上の隠れ層を有する再帰ニューラルネットワーク、及び全結合ニューラルネットワークを含む、ニューラルネットワークである（例えば、各ニューロンは、ニューロンの出力信号を残りのニューロンの入力に、及びそれ自体に伝送し得る）。例えば、機械学習モデルは、様々なニューロンを使用して計算（例えば、ドット積）を実行する多数の層及び／又は隠れ層を含み得る。
システム４０１０はまた、情報を患者に伝達し、かつ患者からのフィードバックを受信するように構成された患者インターフェース４０５０を含む。具体的には、患者インターフェースは、入力デバイス４０５２及び出力デバイス４０５４を含み、これらは、患者ユーザインターフェース４０５２、４０５４と総称され得る。入力デバイス４０５２は、キーボード、マウス、タッチスクリーン入力、ジェスチャセンサ、並びに／又は音声認識のために構成されたマイクロフォン及びプロセッサなどの、１つ以上のデバイスを含み得る。出力デバイス４０５４は、例えば、タブレット、スマートフォン、又はスマートウォッチ上のコンピュータモニタ又は表示画面を含む、１つ以上の異なる形態をとり得る。出力デバイス４０５４は、プロジェクタ、仮想現実能力、拡張現実能力などの、他のハードウェア及び／又はソフトウェア構成要素を含み得る。出力デバイス４０５４は、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション技術を組み込み得る。例えば、出力デバイス４０５４は、種々の条件及び／又は方向を合図し得る、発語並びに／又は、音色、チャイム、及び／若しくはメロディなどの他の音を含み得る音声信号などの、非ビジュアルディスプレイを含み得る。出力デバイス４０５４は、患者によって使用するための様々なデータ及び／又はインターフェース若しくは制御部を提示する１つ以上の異なる表示画面を備え得る。出力デバイス４０５４は、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、ウェブベースのインターフェースによって、及び／又はコンピュータプログラム若しくはアプリケーション（アプリ）によって提示されてもよい。
いくつかの実施形態では、出力デバイス４０５４は、推奨される治療計画、請求シーケンスなどを患者に提示し得るユーザインターフェースを提示し得る。ユーザインターフェースは、ユーザがどの治療計画を実施するかを選択することを可能にする１つ以上のグラフィック要素を含み得る。入力デバイス４０５４を介して治療計画に関連付けられたグラフィック要素（例えば、「開始」ボタン）の選択を受信することに応答して、患者インターフェース４０５０は、治療装置４０７０のコントローラ４０７２に制御信号を伝達し得、制御信号は、治療装置４０７０に、選択された治療計画の実行を始めさせる。以下に記載されるように、制御信号は、選択された治療計画に基づいて、アクチュエータ４０７８の作動を引き起こすこと（例えば、モータに、治療装置のペダルの回転を一定の速度で駆動させること）、センサ４０７６を介して測定値が得られるようにすることなどによって、治療装置４０７０を制御し得る。患者インターフェース４０５０は、ローカル通信インターフェース４０６８を介して、制御信号を治療装置４０７０に伝達し得る。
図３６に示されるように、患者インターフェース４０５０は、第２のネットワーク４０５８を介してサーバ４０３０及び／又は臨床医インターフェース４０２０と通信するように構成された遠隔通信インターフェースとも呼ばれ得る第２の通信インターフェース４０５６を含む。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク５８は、イーサネットネットワークなどのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含み得る。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク４０５８は、インターネットを含んでもよく、患者インターフェース４０５０とサーバ４０３０及び／又は臨床医インターフェース４０２０との間の通信は、例えば仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）を使用することによるなどの、暗号化を介して、セキュリティ保護されてもよい。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク４０５８は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラデータネットワークなどのような、有線及び／又は無線ネットワーク接続を含んでもよい。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク４０５８は、第１のネットワーク４０３４と同じであってもよく、及び／又は第１のネットワーク４０３４に動作的に結合されてもよい。
患者インターフェース４０５０は、第２のプロセッサ４０６０と、患者インターフェース４０５０の様々なアクションを実施するための第２のプロセッサ４０６０による実行のための第２の命令６４を保持する第２の機械可読記憶メモリ４０６２と、を含む。第２の機械可読記憶メモリ４０６２はまた、治療計画に関するデータなどのデータ、及び／又は治療計画内の患者の実施を表すデータなどの患者データを保持するように構成されたローカルデータストア６６を含む。患者インターフェース４０５０はまた、患者インターフェース４０５０の近傍で患者によって使用されるために様々なデバイスと通信するように構成されたローカル通信インターフェース４０６８を含む。ローカル通信インターフェース４０６８は、有線及び／又は無線通信を含み得る。いくつかの実施形態では、ローカル通信インターフェース４０６８は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラデータネットワークなどのような、ローカル無線ネットワークを含んでもよい。
システム４０１０はまた、治療計画に従ってアクティビティを実施するために、患者によって操作されるように、及び／又は患者の身体部分を操作するように構成された治療装置４０７０を含む。いくつかの実施形態では、治療装置４０７０は、整形外科的リハビリテーションレジメンであり得るリハビリテーションレジメンの実施し、及び／又は実施を補助するように構成された運動及びリハビリテーション装置の形態をとり得、治療は、関節又は骨又は筋肉群などの、患者の身体部分のリハビリテーションを含む。治療装置４０７０は、患者を治療し、及び／又は患者を運動させるために別のコンピューティングデバイスを介して遠方で制御されるように構成された任意の好適な医療、リハビリテーション、治療などの装置であり得る。治療装置４０７０は、１つ以上の重み、電気機械自転車、電気機械スピンホイール、スマートミラー、トレッドミル、振動装置、などを含む、電気機械式機械であり得る。身体部分は、例えば、脊椎、手、足、膝、又は肩を含み得る。身体部分は、１つ以上の椎骨、腱、又は靭帯などの、関節、骨、又は筋肉群の一部を含み得る。図３６に示されるように、治療装置４０７０は、コントローラ４０７２を含み、コントローラ４０７２は、１つ以上のプロセッサ、コンピュータメモリ、及び／又は他の構成要素を含み得る。治療装置４０７０はまた、ローカル通信インターフェース４０６８を介して患者インターフェース４０５０と通信するように構成された第４の通信インターフェース４０７４を含む。治療装置４０７０はまた、１つ以上の内部センサ４０７６と、モータなどのアクチュエータ４０７８と、を含む。アクチュエータ４０７８は、例えば、患者の身体部分を移動させるため、及び／又は患者による力に抵抗するために使用され得る。
内部センサ４０７６は、例えば、力 位置、速さ、速度、及び／又は加速度などの、治療装置４０７０の１つ以上の動作特性を測定し得る。いくつかの実施形態では、内部センサ４０７６は、患者の身体部分の直線運動又は角運動のうちの少なくとも１つを測定するように構成された位置センサを含み得る。例えば、位置センサの形態の内部センサ４０７６は、患者が治療装置４０７０の一部を移動させることができる距離を測定し得、そのような距離は、患者の身体部分が達成することができる可動域に対応し得る。いくつかの実施形態では、内部センサ４０７６は、患者によって加えられる力を測定するように構成された力センサを含んでもよい。例えば、力センサの形態の内部センサ４０７６は、患者が特定の身体部分を使用して治療装置４０７０に加えることができる力又は荷重を測定し得る。
図３６に示されるシステム４０１０はまた、患者インターフェース４０５０のローカル通信インターフェース４０６８を介してサーバ４０３０と通信する歩行センサ４０８２を含む。歩行センサ４０８２は、患者によって行われたステップの数を追跡及び記憶し得る。いくつかの実施形態では、歩行センサ４０８２は、リストバンド、リストウォッチ、又はスマートウォッチの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、歩行センサ４０８２は、スマートフォンなどの電話内に統合されてもよい。いくつかの実施形態では、歩行センサ４０８２は、靴、ベルト、及び／又はパンツなどの、衣類の物品内に統合され得る。
図３６に示されるシステム４０１０はまた、患者インターフェース４０５０のローカル通信インターフェース４０６８を介してサーバ４０３０と通信するゴニオメータ４０８４を含む。ゴニオメータ４０８４は、患者の身体部分の角度を測定する。例えば、ゴニオメータ４０８４は、患者の膝又は肘又は肩の屈曲の角度を測定し得る。
図３６に示されるシステム４０１０はまた、患者インターフェース４０５０のローカル通信インターフェース４０６８を介してサーバ４０３０と通信する圧力センサ４０８６を含む。圧力センサ４０８６は、患者の身体部分によって加えられる圧力又は荷重の量を測定する。例えば、圧力センサ４０８６は、静止自転車をペダリングするときに患者の足によって加えられる力の量を測定し得る。
図３６に示されるシステム４０１０はまた、臨床医インターフェース４０２０と同様又は同一であり得る監督インターフェース４０９０を含む。いくつかの実施形態では、監督インターフェース４０９０は、臨床医インターフェース４０２０で提供されるものよりも強化された機能性を有し得る。監督インターフェース４０９０は、整形外科医などの、治療計画の責任を有する人によって使用するために構成され得る。
図３６に示されるシステム４０１０はまた、臨床医インターフェース４０２０と同様又は同一であり得る報告インターフェース４０９２を含む。いくつかの実施形態では、報告インターフェース４０９２は、臨床医インターフェース４０２０で提供されるものよりも少ない機能性を有し得る。例えば、報告インターフェース４０９２は、治療計画を修正する能力を有していない場合がある。そのような報告インターフェース４０９２を、例えば請求者によって使用して、請求目的のためにシステム４０１０の使用を決定し得る。別の例では、報告インターフェース４０９２は、患者識別可能な情報を表示する能力を有しておらず、データ主体に関する特定のデータフィールドについて、及び／又はデータ主体の準識別子に関する特定のデータフィールドについて、非人格化されたデータ及び／又は匿名化されたデータのみを提示し得る。そのような報告インターフェース４０９２は、例えば、種々の患者に対する治療計画の様々な効果を決定するために研究者によって使用され得る。
システム４０１０は、患者インターフェース４０５０及び／又は治療装置４０７０と遠隔で通信するために、医師、看護師、理学療法士、又は技師などの、アシスタントのための、アシスタントインターフェース４０９４を含む。そのような遠隔通信は、アシスタントが、システム４０１０を使用して患者に支援又はガイダンスを提供することを可能にし得る。より具体的には、アシスタントインターフェース４０９４は、テレメディシン信号４０９６、４０９７、４０９８ａ、４０９８ｂ、４０９９ａ、４０９９ｂを、例えば第１のネットワーク４０３４及び／又は第２のネットワーク４０５８を介するなど、ネットワーク接続を介して患者インターフェース４０５０と通信するように構成されている。テレメディシン信号４０９６、４０９７、４０９８ａ、４０９８ｂ、４０９９ａ、４０９９ｂは、音声信号４０９６、音声ビジュアル信号４０９７、患者インターフェース４０５０の機能を制御するためのインターフェース制御信号４０９８ａ、患者インターフェース４０５０のステータスを監視するためのインターフェースモニタ信号４０９８ｂ、治療装置４０７０の動作パラメータを変更するための装置制御信号４０９９ａ、及び／又は治療装置４０７０のステータスを監視するための装置モニタ信号４０９９ｂ、のうちの１つを含む。いくつかの実施形態では、制御信号４０９８ａ、４０９９ａの各々は、一方向であり、アシスタントインターフェース４０９４から患者インターフェース４０５０にコマンドを伝達し得る。いくつかの実施形態では、制御信号４０９８ａ、４０９９ａを正常に受信したこと、及び／又は要求された制御アクションの成功及び／又は失敗した実装を伝達することに応答して、確認応答メッセージは、患者インターフェース４０５０からアシスタントインターフェース４０９４に送信され得る。いくつかの実施形態では、モニタ信号４０９８ｂ、４０９９ｂの各々は、患者インターフェース４０５０からアシスタントインターフェース４０９４への一方向のステータス情報コマンドであり得る。いくつかの実施形態では、確認応答メッセージは、モニタ信号４０９８ｂ、４０９９ｂのうちの１つを正常に受信することに応答して、アシスタントインターフェース４０９４から患者インターフェース４０５０に送信され得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース４０５０は、治療装置４０７０と、アシスタントインターフェース４０９４及び／又はサーバ４０３０などの、１つ以上の他のデバイスと、の間の装置制御信号４０９９ａ及び装置モニタ信号４０９９ｂのパススルーとして構成され得る。例えば、患者インターフェース４０５０は、アシスタントインターフェース４０９４からのテレメディシン信号４０９６、４０９７、４０９８ａ、４０９８ｂ、４０９９ａ、４０９９ｂ内の装置制御信号４０９９ａに応答して、装置制御信号４０９９ａを伝送するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース４０９４は、臨床医インターフェース４０２０として共有物理デバイス上に提示され得る。例えば、臨床医インターフェース４０２０は、アシスタントインターフェース４０９４を実装する１つ以上のスクリーンを含み得る。代替的又は追加的に、臨床医インターフェース４０２０は、アシスタントインターフェース４０９４の態様を実装するための、ビデオカメラ、スピーカ、及び／又はマイクロフォンなどの、追加のハードウェア構成要素を含んでもよい。
いくつかの実施形態では、テレメディシン信号４０９６、４０９７、４０９８ａ、４０９８ｂ、４０９９ａ、４０９９ｂの１つ以上の部分が、患者インターフェース４０５０の出力デバイス４０５４によって提示されるために、事前に記録されたソース（例えば、音声記録、ビデオ記録、又はアニメーション）から生成され得る。例えば、チュートリアルビデオが、サーバ４０３０からストリーミングされ、患者インターフェース４０５０上に提示され得る。事前に記録されたソースからのコンテンツが、患者インターフェース４０５０を介して患者によって要求され得る。代替的に、アシスタントインターフェース４０９４上の制御部を介して、アシスタントは、事前に記録されたソースからのコンテンツを患者インターフェース４０５０上で再生してもよい。
アシスタントインターフェース４０９４は、アシスタント入力デバイス４０２２及びアシスタントディスプレイ４０２４を含み、これらは、アシスタントユーザインターフェース４０２２、４０２４と総称され得る。アシスタント入力デバイス４０２２は、例えば、電話、キーボード、マウス、トラックパッド、又はタッチスクリーンのうちの１つ以上を含み得る。代替的又は追加的に、アシスタント入力デバイス４０２２は、１つ以上のマイクロフォンを含み得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のマイクロフォンは、アシスタントが患者インターフェース４０５０を介して患者に話しかけるように構成された電話ハンドセット、ヘッドセット、又は１つ以上の広域マイクロフォンの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、アシスタント入力デバイス４０２２は、１つ以上のマイクロフォンを使用することによって、アシスタントによって話される命令を解釈するように構成されたハードウェア及び／又はソフトウェアを有し、音声ベースの機能性を提供するように構成され得る。アシスタント入力デバイス４０２２は、Ａｐｐｌｅ製のＳｉｒｉ、Ａｍａｚｏｎ製のＡｌｅｘａ、Ｇｏｏｇｌｅアシスタント、又はＳａｍｓｕｎｇ製のＢｉｘｂｙなどの既存の音声ベースのアシスタントによって提供されるか、又はこれらと同様の機能性を含み得る。アシスタント入力デバイス４０２２は、他のハードウェアコンポーネント及び／又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。アシスタント入力デバイス４０２２は、１つ以上の汎用デバイス及び／又は専用デバイスを含み得る。
アシスタントディスプレイ４０２４は、例えば、タブレット、スマートフォン、又はスマートウォッチ上のコンピュータモニタ又は表示画面を含む、１つ以上の異なる形態をとり得る。アシスタントディスプレイ４０２４は、プロジェクタ、仮想現実能力、又は拡張現実能力などの他のハードウェアコンポーネント及び／又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。アシスタントディスプレイ４０２４は、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション技術を組み込み得る。例えば、アシスタントディスプレイ４０２４は、種々の条件及び／又は方向を合図し得る、発語並びに／又は、音色、チャイム、メロディ、及び／若しくは楽曲などの、他の音を含み得る、音声信号などの非ビジュアルディスプレイを含み得る。アシスタントディスプレイ４０２４は、アシスタントによって使用するための様々なデータ及び／又はインターフェース若しくは制御部を提示する１つ以上の異なる表示画面を備え得る。アシスタントディスプレイ４０２４は、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、ウェブベースのインターフェースによって、及び／又はコンピュータプログラム若しくはアプリケーション（アプリ）によって提示されてもよい。
いくつかの実施形態では、システム４０１０は、アシスタントインターフェース４０９４から患者インターフェース４０５０への言語のコンピュータ変換を提供し、及び／又はその逆も同様であり得る。言語のコンピュータ変換は、発語のコンピュータ変換及び／又はテキストのコンピュータ変換を含み得る。追加的又は代替的に、システム４０１０は、テキストの音声認識及び／又は発声音を提供してもよい。例えば、システム４０１０は、発語を印刷テキストに変換し得、及び／又はシステム４０１０は、印刷テキストから音声で言葉を発し得る。システム４０１０は、患者、臨床医、及び／又はアシスタントのいずれか又は全てによって話された言葉を認識するように構成され得る。いくつかの実施形態では、システム４０１０は、患者によって話された要求又はコマンドを認識し、これらに反応するように構成され得る。例えば、システム４０１０は、患者による（いくつかの異なる言語のうちのいずれか１つで与えられ得る）口頭でのコマンドに応答して、テレメディシンセッションを自動的に開始し得る。
いくつかの実施形態では、サーバ４０３０は、アシスタントインターフェース４０９４によって提示するための、アシスタントディスプレイ４０２４の態様を生成し得る。例えば、サーバ４０３０は、アシスタントディスプレイ４０２４上で提示するための表示画面を生成するように構成されたウェブサーバを含み得る。例えば、人工知能エンジン４０１１は、患者のための治療計画、課金シーケンス、及び／又は除外される治療計画を生成し、アシスタントインターフェース４０９４のアシスタントディスプレイ４０２４上で提示するための、それらの治療計画、課金シーケンス、及び／又は除外される治療計画を含む、表示画面を生成し得る。いくつかの実施形態では、アシスタントディスプレイ４０２４は、サーバ４０３０によってホストされる仮想化デスクトップを提示するように構成され得る。いくつかの実施形態では、サーバ４０３０は、第１のネットワーク４０３４を介してアシスタントインターフェース４０９４と通信するように構成され得る。いくつかの実施形態では、第１のネットワーク４０３４は、イーサネットネットワークなどのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含み得る。いくつかの実施形態では、第１のネットワーク４０３４は、インターネットを含んでもよく、サーバ４０３０とアシスタントインターフェース４０９４との間の通信は、例えば仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）を介して暗号化を使用することによるなどの、プライバシー強化技術を介して、セキュリティ保護されてもよい。代替的又は追加的に、サーバ４０３０は、第１のネットワーク４０３４とは独立した１つ以上のネットワーク、及び／又は直接の有線若しくは無線通信チャネルなどの他の通信手段を介して、アシスタントインターフェース４０９４と通信するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、患者インターフェース４０５０及び治療装置４０７０は、各々、アシスタントインターフェース４０９４のロケーションから地理的に隔たった患者ロケーションから動作し得る。例えば、患者インターフェース４０５０及び治療装置４０７０は、居宅リハビリテーションシステムの一部として使用され得、これは、クリニック又はコールセンターなどの集中ロケーションでアシスタントインターフェース４０９４を使用することによって、遠隔で支援され得る。
いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース４０９４は、例えば、１つ以上のコールセンターにおいて、又は１つ以上の臨床医のオフィスにおいて、一緒にグループ化され得るいくつかの異なる端末（例えば、コンピューティングデバイス）のうちの１つであり得る。いくつかの実施形態では、複数のアシスタントインターフェース４０９４が、地理的に分散され得る。いくつかの実施形態では、人は、任意の従来のオフィスインフラストラクチャから遠隔でアシスタントとして勤務し得る。そのような遠隔勤務は、例えば、アシスタントインターフェース９４がコンピュータ及び／又は電話の形態をとる場合に実施され得る。この遠隔勤務機能性は、アシスタントのパートタイム及び／又は柔軟な勤務時間を含み得る在宅勤務の手配を可能にし得る。
図３７～３８は、治療装置４０７０の一実施形態を示す。より具体的には、図３７は、据え付けサイクリングマシン４１００の形態の治療装置４０７０を全般的に示しており、これは、短縮して、据え付けバイクと呼ばれ得る。据え付けサイクリングマシン４１００は、各々が軸４１０６の周りに回転するためにペダルアーム４１０４に取り付けられた、ペダル４１０２のセットを含む。いくつかの実施形態では、図３７に示されるように、ペダル４１０２は、患者がペダリングで使用する可動域を調整するために、ペダルアーム４１０４上で移動可能である。例えば、ペダルが軸４１０６に向かって内側に位置することは、ペダルが軸４１０６から外側に離れて位置するときよりも小さな可動域に対応する。患者がペダル４１０２に加えた力の量を測定するために、圧力センサ４０８６が、ペダル４１０２のうちの１つ以上に取り付けられ、又はペダル４１０２のうちの１つ以上に埋め込まれる。圧力センサ４０８６は、治療装置４０７０に、及び／又は患者インターフェース４０５０に無線で通信し得る。
図３９は、図３７の治療装置を使用する人（患者）を示しており、患者インターフェース４０５０に接続されたセンサ及び様々なデータパラメータを示す。例示的な患者インターフェース４０５０は、患者によって手動で保持される、ｉＰａｄ、ｉＰｈｏｎｅ、Ａｎｄｒｏｉｄデバイス、又はＳｕｒｆａｃｅタブレットなどの、タブレットコンピュータ若しくはスマートフォン、又はファブレットである。いくつかの他の実施形態では、患者インターフェース４０５０は、治療装置４０７０に埋め込まれるか、又は取り付けられ得る。図３９は、患者が、患者の手首に歩行センサ４０８２を装着していることを示しており、「本日のステップ４１３５５」と示す注記は、歩行センサ４０８２が、そのステップカウントを記録し、患者インターフェース４０５０に伝送したことを示す。図３９はまた、患者が、ゴニオメータ４０８４を患者の右膝に装着していることを示しており、「膝角度７２°」と示す注記は、ゴニオメータ４０８４が、その膝角度を測定し、患者インターフェース４０５０に送信していることを示す。図３９はまた、圧力センサ４０８６を有するペダル４１０２のうちの１つの右側が「力１２．５ポンド」と示し、右側ペダル圧力センサ４０８６が、その力測定値を測定し、患者インターフェース４０５０に伝送していることを示すことを示している。図３９はまた、圧力センサ４０８６を有するペダル４１０２のうちの１つの左側が「力２７ポンド」と示し、左側ペダル圧力センサ４０８６が、その力測定値を測定し、患者インターフェース４０５０に伝送していることを示すことを示している。図３６はまた、患者が４分１３秒間治療装置４０７０を使用していることを示す「セッション時間０：０４：１３」という指標などの他の患者データを示している。このセッション時間は、治療装置４０７０から受信された情報に基づいて、患者インターフェース４０５０によって判定され得る。図３６はまた、「疼痛レベル３」と示す指標を示している。そのような疼痛レベルは、患者インターフェース４０５０上に提示される、質問などの請願に応答して、特許から取得され得る。
図４０は、アシスタントインターフェース４０９４の概要ディスプレイ４１２０の例示的な一実施形態である。具体的には、概要ディスプレイ４１２０は、アシスタントが患者インターフェース４０５０及び／又は治療装置４０７０を使用することで患者を遠隔で支援するための、いくつかの異なる制御部及びインターフェースを提示する。この遠隔支援機能性は、テレメディシン又はテレヘルスとも呼ばれ得る。
具体的には、概要ディスプレイ４１２０は、治療装置４０７０を使用する患者に関する経歴情報を提示する患者プロファイルディスプレイ４１３０を含む。患者プロファイルディスプレイ４１３０は、図４０に示されるように、概要ディスプレイ４１２０の一部分又は領域の形態をとり得るが、患者プロファイルディスプレイイ４１３０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。いくつかの実施形態では、患者プロファイルディスプレイ４１３０は、患者の経歴情報の限定されたサブセットを含み得る。より具体的には、患者プロファイルディスプレイ４１３０上に提示されるデータは、その情報に対するアシスタントの必要性に依存し得る。例えば、医療上の問題で患者を支援している医療従事者には、患者に関する医療履歴情報が提供され得るのに対して、治療装置４０７０の問題をトラブルシューティングする技師は、患者に関する情報のより限定されたセットが提供され得る。例えば、技師には、患者の名前のみが与えられ得る。患者プロファイルディスプレイ４１３０は、非人格化されたデータ及び／又は匿名化されたデータを含み得るか、又は任意のプライバシー強化技術を使用して、患者の機密保持要件に違反する可能性のある方途で、機密の患者データが伝達されることを防止し得る。そのようなプライバシー強化技術は、限定されるものではないが、患者が「データ主体」とみなされ得る、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（ＨＩＰＡＡ）又は一般データ保護規則（ＧＤＰＲ）などの、法律、規制、又は他のガバナンス規則の遵守を可能にし得る。
いくつかの実施形態では、患者プロファイルディスプレイ４１３０は、患者が治療装置４０７０を使用する際に従うべき治療計画に関する情報を提示し得る。そのような治療計画情報は、医師又は理学療法士などの、医療従事者であるアシスタントに限定され得る。例えば、治療レジメンに関する問題で患者を支援する医療従事者には、治療計画情報が提供され得るのに対して、治療装置４０７０の問題をトラブルシューティングする技師には、患者の治療計画に関するいかなる情報も提供されない場合がある。
いくつかの実施形態では、１つ以上の推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画が、アシスタントに対して患者プロファイルディスプレイ４１３０に提示され得る。１つ以上の推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画は、サーバ４０３０の人工知能エンジン４０１１によって生成され、特に、テレメディシン又はテレヘルスセッション中にサーバ４０３０からリアルタイムで受信され得る。１つ以上の推奨される治療計画及び／又は排除される治療計画を提示する実施例を、図４２を参照して以下に記載する。
いくつかの実施形態では、１つ以上の治療計画及び／又は治療計画に関連付けられた請求シーケンスは、アシスタントに対して患者プロファイルディスプレイ４１３０に提示され得る。１つ以上の治療計画及び／又は治療計画に関連付けられた請求シーケンスは、サーバ４０３０の人工知能エンジン４０１１によって生成され、特に、テレヘルスセッション中にサーバ４０３０からリアルタイムで受信され得る。１つ以上の治療計画及び／又は治療計画に関連付けられた請求シーケンスを提示する実施例を、図４４を参照して以下に記載する。
いくつかの実施形態では、１つ以上の治療計画及び関連付けられた金銭的価値生成量、患者の転帰、及び治療計画に関連付けられたリスクは、アシスタントに対して患者プロファイルディスプレイ４１３０に提示され得る。１つ以上の治療計画及び関連付けられた金銭的価値生成量、患者の転帰、及び治療計画に関連付けられたリスクは、サーバ４０３０の人工知能エンジン４０１１によって生成され、特に、テレヘルスセッション中にサーバ４０３０からリアルタイムで受信され得る。１つ以上の治療計画及び関連付けられた金銭的価値生成量、患者の転帰、及び治療計画に関連付けられたリスクを提示する実施例を、図４７を参照して以下に記載する。
図４０に示される例示的な概要ディスプレイ４１２０はまた、治療装置を使用して患者に関するステータス情報を提示する患者ステータスディスプレイ４１３４を含む。患者ステータスディスプレイ４１３４は、図４０に示されるように、概要ディスプレイ４１２０の一部分又は領域の形態をとり得るが、患者ステータスディスプレイ４１３４は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。患者ステータスディスプレイ４１３４は、外部センサ４０８２、４０８４、４０８６のうちの１つ以上から、及び／又は治療装置４０７０の１つ以上の内部センサ４０７６からのセンサデータ４１３６を含む。いくつかの実施形態では、患者ステータスディスプレイ４１３４は、最後に報告された疼痛レベル又は治療計画内の進捗などの、患者に関する他のデータ４１３８を提示し得る。
ユーザアクセス制御部を使用して、システム４０１０のユーザインターフェース４０２０、４０５０、４０９０、４０９２、４０９４のいずれか又は全てに対して、どのようなデータを閲覧及び／又は修正するのに利用可能であるかを含めて、アクセスを制限し得る。いくつかの実施形態では、ユーザアクセス制御部を用いて、システム４０１０を使用する任意の所与の人にとってどのような情報が利用可能であるかを制御し得る。例えば、アシスタントインターフェース４０９４上に提示されるデータは、ユーザアクセス制御部によって制御され、その情報を閲覧するためのアシスタント／ユーザの必要性及び／又は資格に応じて、許可が設定され得る。
図４０に示される例示的な概要ディスプレイ４１２０はまた、アシスタントが患者を支援する際に使用するための情報を提示するヘルプデータディスプレイ４１４０を含む。ヘルプデータディスプレイ４１４０は、図４０に示されるように、概要ディスプレイ４１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。ヘルプデータディスプレイ４１４０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。ヘルプデータディスプレイ４１４０は、例えば、患者インターフェース４０５０及び／又は治療装置４０７０の使用に関するよくある質問に対する回答を提示することを含み得る。ヘルプデータディスプレイ４１４０はまた、研究データ又はベストプラクティスを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ヘルプデータディスプレイ４１４０は、患者の質問に応答して、回答又は説明のためのスクリプトを提示し得る。いくつかの実施形態では、ヘルプデータディスプレイ４１４０は、アシスタントが患者の問題の根本原因及び／又は解決策を決定する際に使用するためのフローチャート又はウォークスルーを提示し得る。いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース４０９４は、アシスタントによって使用するためのヘルプデータを同時に提示するために、同じであっても異なっていてもよい２つ以上のヘルプデータディスプレイ４１４０を提示し得る。例えば、第１のヘルプデータディスプレイが、患者の問題の根源を判定するためのトラブルシューティングフローチャートを提示するために使用され得、第２のヘルプデータディスプレイが、アシスタントが患者に対して読み出すための、好ましくは患者が何らかのアクションを実施するための指示を含むような情報である、スクリプト情報を提示し得、これらは、問題を絞り込むか、又は解決するのに役立ち得る。いくつかの実施形態では、第１のヘルプデータディスプレイにおけるトラブルシューティングフローチャートへの入力に基づいて、第２のヘルプデータディスプレイは、スクリプト情報を自動的に入力し得る。
図４０に示される例示的な概要ディスプレイ４１２０はまた、患者インターフェース４０５０に関する情報を提示し、及び／又は患者インターフェース４０５０の１つ以上の設定を修正するための、患者インターフェース制御部４１５０を含む。患者インターフェース制御部４１５０は、図４０に示されるように、概要ディスプレイ４１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。患者インターフェース制御部４１５０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。患者インターフェース制御部４１５０は、インターフェースモニタ信号４０９８ｂのうちの１つ以上を介してアシスタントインターフェース４０９４に、伝達された情報を提示し得る。図４０に示されるように、患者インターフェース制御部４１５０は、患者インターフェース４０５０によって提示される表示の表示フィード４１５２を含む。いくつかの実施形態では、表示フィード４１５２は、患者インターフェース４０５０によって現在患者に提示されている表示画面のライブコピーを含み得る。言い換えれば、表示フィード４１５２は、患者インターフェース４０５０の表示画面上に提示されるものの画像を提示し得る。いくつかの実施形態では、表示フィード４１５２は、画面名又は画面番号などの、患者インターフェース４０５０によって現在提示されている表示画面に関する略式情報を含み得る。患者インターフェース制御部４１５０は、アシスタントが患者インターフェース４０５０の１つ以上の設定又は態様を調整又は制御するための患者インターフェース設定制御部４１５４を含み得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース設定制御部４１５４は、アシスタントインターフェース４０９４に、患者インターフェース４０５０の機能又は設定を制御するためのインターフェース制御信号４０９８を生成及び／又は伝送させ得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース設定制御部４１５４は、アシスタントが患者インターフェース４０５０を遠隔で閲覧及び／又は制御するための共同ブラウジング又はコブラウジング能力を含み得る。例えば、患者インターフェース設定制御部４１５４は、アシスタントが、患者インターフェース４０５０上の１つ以上のテキスト入力フィールドにテキストを遠隔で入力すること、及び／又はアシスタントインターフェース４０９４のマウス若しくはタッチスクリーンを使用して、患者インターフェース４０５０上のカーソルを遠隔で制御することを可能にし得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース４０５０を使用して、患者インターフェース設定制御部４１５４は、患者が変更することができない設定をアシスタントが変更することを可能にし得る。例えば、患者インターフェース４０５０は、患者が、患者インターフェース４０５０上で、表示に使用される言語を不用意に切り替えることを防止するために言語設定にアクセスすることを妨げられ得るのに対して、患者インターフェース設定制御部４１５４は、アシスタントが患者インターフェース４０５０の言語設定を変更することを可能にし得る。別の例では、患者インターフェース４０５０は、表示が患者に判読不能になるように、患者が、患者インターフェース４０５０上の表示に使用されるフォントサイズを不用意に切り替えることを防止するために、フォントサイズ設定をより小さいサイズに変更することができない場合があるのに対して、患者インターフェース設定制御部４１５４は、アシスタントが患者インターフェース４０５０のフォントサイズ設定を変更することを提供し得る。
図４０に示される例示的な概要ディスプレイ４１２０はまた、患者インターフェース４０５０と、治療装置４０７０、歩行センサ４０８２、及び／又はゴニオメータ４０８４などの、１つ以上の他のデバイス４０７０、４０８２、４０８４と、の間の通信のステータスを示すインターフェース通信ディスプレイ４１５６を含む。インターフェース通信ディスプレイ４１５６は、図４０に示されるように、概要ディスプレイ４１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。インターフェース通信ディスプレイ４１５６は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。インターフェース通信ディスプレイ４１５６は、アシスタントが他のデバイス４０７０、４０８２、４０８４のうちの１つ以上との通信を遠隔で修正するための制御部を含み得る。例えば、アシスタントは、他のデバイス４０７０、４０８２、４０８４のうちの１つとの通信をリセットするように、又は他のデバイス４０７０、４０８２、４０８４のうちの新たなデバイスとの通信を確立するように、患者インターフェース４０５０に遠隔で指令し得る。この機能性は、例えば、患者が他のデバイス４０７０、４０８２、４０８４のうちの１つに問題を有する場合、又は患者が他のデバイス４０７０、４０８２、４０８４のうちの新たなデバイス又は交換デバイスを受け取る場合に、使用され得る。
図４０に示される例示的な概要ディスプレイ４１２０はまた、アシスタントが治療装置４０７０に関する情報を閲覧及び／又は制御するための装置制御部４１６０を含む。装置制御部４１６０は、図４０に示されるように、概要ディスプレイ４１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。装置制御部４１６０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。装置制御部４１６０は、装置の現在のステータスに関する情報を有する装置ステータス表示４１６２を含み得る。装置ステータス表示４１６２は、装置モニタ信号４０９９ｂのうちの１つ以上を介してアシスタントインターフェース４０９４に、伝達された情報を提示し得る。装置ステータス表示４１６２は、治療装置４０７０が患者インターフェース４０５０と現在通信しているかどうかを示し得る。装置ステータス表示４１６２は、治療装置４０７０のステータスに関する他の現在及び／又は履歴情報を提示し得る。
装置制御部４１６０は、アシスタントが治療装置４０７０の１つ以上の態様を調整又は制御するための装置設定制御部４１６４を含み得る。装置設定制御部４１６４は、アシスタントインターフェース４０９４に、治療装置４０７０の動作パラメータ（例えば、ペダル半径設定、抵抗設定、ターゲットＲＰＭなど）を変更するための装置制御信号４０９９を生成及び／又は伝送させ得る。装置設定制御部４１６４は、モードボタン４１６６及び位置制御部４１６８を含み得、これらは、アシスタントが、治療装置４０７０のアクチュエータ４０７８を手動モードにし、その後、位置制御部４１６８を使用して、アクチュエータ４０７８の位置又は速度などの設定を変更することができるように、併せて使用され得る。モードボタン４１６６は、自動モードと手動モードとを切り替えるための、位置などの設定を提供し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の設定は、任意の時点で、かつ関連付けられた自動／手動モードを有さずに、調整可能であり得る。いくつかの実施形態では、アシスタントは、患者が治療装置４０７０を能動的に使用しながら、ペダル半径設定などの、治療装置４０７０の動作パラメータを変更し得る。そのような「その場」調整は、患者インターフェース４０５０を使用して患者に利用可能であってもよいし、利用可能でなくてもよい。いくつかの実施形態では、装置設定制御部４１６４は、患者インターフェース４０５０を使用して、患者が変更することができない設定をアシスタントが変更することを可能にし得る。例えば、患者インターフェース４０５０は、治療装置４０７０の高さ又は傾きの設定などの、事前構成された設定を変更することを妨げられ得るのに対して、装置設定制御部４１６４は、アシスタントが治療装置４０７０の高さ又は傾きの設定を変更することを提供し得る。
図４０に示される例示的な概要ディスプレイ４１２０はまた、患者インターフェース４０５０との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションを制御するための患者通信制御部４１７０を含んでもよい。患者インターフェース４０５０との通信セッションは、患者インターフェース４０５０の出力デバイスによって提示するための、アシスタントインターフェース４０９４からのライブフィードを含み得る。ライブフィードは、音声フィード及び／又はビデオフィードの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース４０５０は、アシスタントインターフェース４０９４を使用する人との２方向の音声通信又は音声ビジュアル通信を提供するように構成され得る。具体的には、患者インターフェース４０５０との通信セッションは、双方向（２方向）ビデオフィード又は音声ビジュアルフィードを含み、患者インターフェース４０５０及びアシスタントインターフェース４０９４の各々が、他方のビデオを提示し得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース４０５０は、アシスタントインターフェース４０９４からのビデオを提示し得る一方、アシスタントインターフェース４０９４は、音声のみを提示するか、又はアシスタントインターフェース４０９４は、患者インターフェース４０５０からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース４０９４は、患者インターフェース４０５０からのビデオを提示し得る一方、患者インターフェース４０５０は、音声のみを提示するか、又は患者インターフェース４０５０は、アシスタントインターフェース４０９４からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース４０５０との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションは、少なくとも部分的に、患者が身体部分に対してリハビリテーションレジメンを実施しながら行われ得る。患者通信制御部４１７０は、図４０に示されるように、概要ディスプレイ４１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。患者通信制御部４１７０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。音声通信及び／又は音声ビジュアル通信は、アシスタントインターフェース４０９４によって、及び／又は電話システムなどの１つ以上の別のデバイス、若しくはアシスタントがアシスタントインターフェース４０９４を使用する間にアシスタントによって使用されるビデオ会議システムによって、処理及び／又は指示され得る。代替的又は追加的に、音声通信及び／又は音声ビジュアル通信は、第三者との通信を含んでもよい。例えば、システム４０１０は、アシスタントが、特定の一ハードウェア又はソフトウェアの使用に関して、患者、及び、医療従事者又はスペシャリストなどの、対象分野の専門家との３方向の会話を開始することを可能にし得る。図４０に示される例示的な患者通信制御部４１７０は、医療提供者が、患者との音声通信又は音声ビジュアル通信の様々な態様を管理する際に使用するための呼制御部４１７２を含む。呼制御部４１７２は、アシスタントが音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションを終了するための切断ボタン４１７４を含む。呼制御部４１７２はまた、アシスタントインターフェース４０９４からの音声信号又は音声ビジュアル信号を一時的に消音するためのミュートボタン４１７６を含む。いくつかの実施形態では、呼制御部４１７２は、ホールドボタン（図示せず）などの他の機能を含み得る。呼制御部４１７２はまた、患者インターフェース４０５０で電話会議セッションからの音声及び／又はビデオの記録及び／又は再生を制御するための、記録、再生、及び一時停止ボタンなどの、１つ以上の記録／再生制御部４１７８を含む。呼制御部４１７２はまた、患者インターフェース４０５０からの静止画像及び／又はビデオ画像を提示するためのビデオフィードディスプレイ４１８０と、アシスタントインターフェースを使用するアシスタントの現在の画像を示すセルフビデオディスプレイ４１８２と、を含む。セルフビデオディスプレイ４１８２は、図４０に示されるように、ビデオフィードディスプレイ４１８０のセクション内で、ピクチャインピクチャ形式として提示され得る。代替的又は追加的に、セルフビデオディスプレイ４１８２は、ビデオフィードディスプレイ４１８０から別個に及び／又は独立して提示されてもよい。
図４０に示される例示的な概要ディスプレイ４１２０はまた、第三者との音声通信及び／又は音声ビジュアル通信を行う際に使用するための第三者通信制御部４１９０を含む。第三者通信制御部４１９０は、図４０に示されるように、概要ディスプレイ４１２０の一部分又は領域の形態をとり得る。第三者通信制御部４１９０は、別個の画面上の表示、又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。第三者通信制御部４１９０は、特定の一ハードウェア又はソフトウェアの使用に関して第三者、例えば、医療従事者又はスペシャリストなどの、対象分野の専門家に連絡するための、連絡先リスト及び／又はボタン若しくは制御部などの、１つ以上の制御部を含み得る。第三者通信制御部４１９０は、第三者が、アシスタントインターフェース４０９４を介してアシスタントと、及び患者インターフェース４０５０を介して患者と、の両方で同時に通信するための電話会議能力を含み得る。例えば、システム４０１０は、アシスタントが患者及び第三者との３方向の会話を開始することを提供し得る。
図４１は、本開示による、患者に関するデータ４６００に基づいて、患者の治療計画４６０２を出力するように機械学習モデル４０１３を訓練する例示的なブロック図を示す。他の患者に関するデータは、サーバ４０３０によって受信され得る。他の患者は、様々な治療装置を使用して治療計画を実施していてもよい。データは、他の患者の特性、他の患者によって実施される治療計画の詳細、及び／又は治療計画を実施した結果（例えば、患者の身体の一部分の回復率、患者の身体の一部分の回復量、患者の身体の一部分の筋力の増加量又は減少量、患者の身体の一部分の可動域の増加量又は減少量など）を含み得る。
描示されるように、データは、種々のコホートに割り当てられている。コホートＡは、同様の第１の特性、第１の治療計画、及び第１の結果を有する患者のデータを含む。コホートＢは、同様の第２の特性、第２の治療計画、及び第２の結果を有する患者のデータを含む。例えば、コホートＡは、骨折した四肢のための手術を受けたいかなる医学的状態もない２０代の患者の第１の特性を含み得、これらの患者の治療計画は、特定の治療プロトコルを含み得る（例えば、治療装置４０７０を、週に３０分を５回で３週間使用し、治療装置４０７０のプロパティ、構成、及び／又は設定の値は、最初の２週間はＸ（Ｘは数値）に、最後の週はＹ（Ｙは数値）に設定される）。
コホートＡ及びコホートＢは、機械学習モデル４０１３を訓練するために使用される訓練データセットに含まれ得る。機械学習モデル４０１３は、各コホートの特性間のパターンを照合し、かつ結果を提供する治療計画を出力するように、訓練され得る。したがって、新しい患者のデータ４６００が訓練された機械学習モデル４０１３に入力されると、訓練された機械学習モデル４０１３は、データ４６００に含まれる特性をコホートＡ又はコホートＢのいずれか一方の特性と照合し、適切な治療計画４６０２を出力し得る。いくつかの実施形態では、機械学習モデル４０１３は、新しい患者によって実施されるべきではない１つ以上の除外される治療計画を出力するように訓練され得る。
図４２は、本開示による、運動セッションを通して患者を誘導する仮想アバター４７００を提示する患者インターフェース４０５０の概要表示の一実施形態を示す。仮想アバター４７００は、患者インターフェース４０５０の出力デバイス４０５４（例えば、表示画面）上に提示され得る。描示されるように、仮想アバター４７００は、人を表し得る。いくつかの実施形態では、人は、実際の個人、例えば、医療従事者、プロアスリート、患者、親戚、友人、兄弟姉妹、有名人などであってもよく、他の実施形態では、人は、架空であっても構築されてもよく、例えば、スーパーヒーローなどであってもよい。本明細書で更に考察されるように、仮想アバターは、任意の人、オブジェクト、建物、動物、存在、異星人、ロボットなどであり得る。例えば、子供は、動物アニメーションとより強くつながって、子供の運動セッションを通して子供を誘導し得る。仮想アバター４７００は、患者及び／又は医療従事者によって、サーバ４０３０におけるデータベース上に記憶された仮想アバターのライブラリから選択され得る。いくつかの実施形態では、仮想アバター４７００は、データベースに、又は患者及び／又は医療従事者によるプライベート使用のために、アップロードされることが可能であり得る。例えば、仮想アバターのライブラリは、システムデータストア４０４２及び／又は患者データストア４０４４に記憶され得る。仮想アバター４７００が患者に対して選択されると、仮想アバター４７００の識別子は、システムデータストア４０４２及び／又は患者データストア４０４４内の患者の識別子に関連付けられ得る。
仮想アバター４７００は、患者の治療計画の運動セッションで指定された１つ以上の運動を実施し得る。本開示全体を通して使用される場合、及び疑問を避けるために、「運動」は、例えば、リハビリテーション運動、高強度インターバルトレーニング、筋力トレーニング、可動域トレーニング、又は治療計画で指定された治療デバイス上で実施されることが可能な（その修正（ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ）又は修正（ａｍｅｎｄｍｅｎｔ）又は校訂を含む）、又は異なる治療デバイスで合理的に代用されることが可能な任意の身体運動又はフィジカル運動を含み得る。例えば、１つの運動は、据え付け自転車をペダリングすることを伴い得、仮想アバター４７００は、患者にとって所望の様式で自転車をペダリングするものとしてアニメーション化され得る。いくつかの実施形態では、仮想アバター４７００は、運動セッションを実施している人の実際のビデオを含み得る。このように、仮想アバター４７００は、サーバ４０３０によって生成され、及び／又は運動セッションを実施している実在の人の音声、ビデオ、音声ビジュアル、及び／又はマルチメディアデータを含み得る。いくつかの実施形態では、仮想アバター４７００は、理学療法士、コーチ、トレーナなどの、医療従事者を表し得る。
いくつかの実施形態では、仮想アバター４７００は、人工知能エンジン４０１１の１つ以上の機械学習モデル４０１３によって制御され得る。例えば、１つ以上の機械学習モデル４０１３は、履歴データ及びリアルタイム又はニアタイムのデータに基づいて訓練され得る。機械学習モデル４０１３を訓練するために使用されるデータは、ユーザから受信された以前のフィードバック（例えば、疼痛レベル）、治療計画の様々な点での患者の特性（例えば、心拍数、血圧、体温、発汗率など）、患者が患者の治療計画を実施した際に受信されたセンサ測定値（例えば、ペダルの圧力、可動域、治療装置４０７０のモータの速度など）、及び／又は特定の動作が実行された後に患者によって達成された結果（例えば、医療従事者のマルチメディアフィードでテレメディシンセッションを開始すること、仮想アバター４７００を医療従事者のマルチメディアフィードで置き換えること、特定の聴覚ステートメントを発露すること、出力デバイス４０５４上で特定の映示物を提示すること、運動セッションのパラメータを変更すること（例えば、治療装置４０７０によって提供される抵抗の量を低減すること）など）を含み得る。
出力デバイス５４はまた、患者インターフェース４０５０のカメラから得られた患者のビデオを提示するセルフビデオセクション４７０２を提示する。セルフビデオは、患者が運動セッションを実施している間に、適正なフォーム、調子、一貫性、又は任意の他の観察可能又は測定可能な品質又は量を使用しているかどうかを検証するために、患者によって使用され得る。患者が運動セッションを実施する間に、患者インターフェース４０５０のカメラから得られたビデオは、提示のためにアシスタントインターフェース４０９４に伝送され得る。医療従事者は、患者のビデオを提示するアシスタントインターフェース４０９４を閲覧し、患者の患者インターフェース４０５０を介して患者に話しかけることによって介入するかどうか、及び／又は仮想アバター４７００をアシスタントインターフェース４０９４からのマルチメディアフィードで置き換えるかどうかを判定し得る。
出力デバイス４０５４はまた、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）オブジェクト４７０４を提示する。ＧＵＩオブジェクト４７０４は、ユーザがサーバ４０３０にフィードバックを提供することを可能にする要素であり得る。例えば、ＧＵＩオブジェクト４７０４は、患者が現在経験している疼痛のレベルを表す値のスケールを提示し得、ＧＵＩオブジェクト４７０４は、患者が患者の痛みのレベルを表す値を選択することを可能にし得る。この選択により、メッセージがサーバ４０３０に伝送されるようになり得る。いくつかの実施形態では、本明細書に更に記載されるように、疼痛のレベルを含むメッセージは、トリガイベントに関し得る。サーバ４０３０は、患者が経験する疼痛のレベルが特定の閾値重度レベルを超えているかどうかを判定し得る。疼痛のレベルが特定の閾値重度レベルを超えている場合には、サーバ４０３０は、仮想アバター４７００を一時停止させ、及び／又は仮想アバター４７００を、医療従事者のコンピューティングデバイスからの音声フィード、ビジュアルフィード、音声ビジュアルフィード、又はマルチメディアフィードで置き換え得る。
図４３は、本開示による、患者に関する通知を受信し、かつアシスタント（例えば、医療従事者）がテレメディシンセッションをリアルタイムで開始することを可能にするアシスタントインターフェース４０９４の概要ディスプレイ４１２０の一実施形態を示す。描示されるように、概要ディスプレイ４１２０は、患者プロファイル４１３０のセクションを含む。患者プロファイル４１３０は、患者「Ｊｏｈｎ Ｄｏｅ」によって実施されている治療計画に関する情報を提示する。治療計画４８００は、「Ｊｏｈｎ Ｄｏｅは、治療装置上で５マイル、サイクリングしています。治療装置のペダルは、４５度の可動域を提供するように構成されています」を示す。概要ディスプレイ４１２０はまた、トリガイベントに起因して受信された通知４８０２を含む。通知は、「Ｊｏｈｎ Ｄｏｅは、運動中に高いレベルの疼痛を経験していることを示しました」を提示する。概要ディスプレイ４１２０はまた、医療従事者がアシスタントインターフェース４０９４を使用することのプロンプト４８０４を含む。プロンプトは、「テレメディシンセッションを開始しますか？」と尋ねる。概要ディスプレイ４１２０は、医療従事者が有線又は無線の入力周辺機器（例えば、タッチスクリーン、マウス、キーボード、マイクロフォンなど）を使用してテレメディシンセッションを開始することを選択できるように構成されているグラフィック要素（例えば、ボタン）４８０６を含む。上記の実施例は、テキストの形態で情報を提示するアシスタントインターフェース９４の概要ディスプレイ４１２０を詳細に示しているが、その情報を提示する代替的又は追加的な方途は、グラフ、チャートなどの形態であり得る。
テレメディシンセッション中にアシスタントインターフェース９４（例えば、コンピューティングデバイス）を使用するアシスタント（例えば、医療従事者）は、概要ディスプレイ４１２０（例えば、アシスタントインターフェース４０９４の表示画面４０２４上に提示されるユーザインターフェース）の一部分におけるセルフビデオ４１８２に提示され得る。アシスタントインターフェース４０９４はまた、セルフビデオと同じ概要ディスプレイ４１２０の部分において、ビデオフィードディスプレイ４１８０に患者からのビデオ（例えば、セルフビデオ４１８２）を提示してもよい。更に、ビデオフィードディスプレイ４１８０はまた、医療従事者がテレメディシンセッション中にリアルタイム又はほぼリアルタイムで患者インターフェース４０５０上の患者と治療計画を共有して、治療装置４０７０の動作パラメータなどを制御することを可能にするグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）オブジェクト４８０８（例えばボタン）を含んでもよい。
図４４は、患者インターフェース４０５０の出力デバイス４０５４によって提示される概要ディスプレイの一実施形態を示す。出力デバイス４０５４は、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、本開示による仮想アバターを置き換えた医療従事者のフィード４９００（例えば、好ましくは、音声、ビデオ、又はその両方を含むマルチメディア）を提示する。いくつかの実施形態では、仮想アバターは、患者インターフェース４０５０に提示されたままであり得るが、一時停止状態にあり、フィードは、好ましくは、医療従事者が患者に話しかけるときのみに制限され得る。いくつかの実施形態では、描示されるように、フィード４９００は、仮想アバターを置き換え得る。フィードは、医療従事者及び患者が、患者に話しかけ、患者の疼痛レベル、患者の特性（例えば、心拍数、発汗率など）、及び／又は１つ以上のセンサ測定値（例えば、ペダルへの圧力、可動域など）について尋ねるテレメディシンセッションに従事することを可能にし得る。
医療従事者は、アシスタントインターフェース９４上で多数の患者を同時に見る、監視する、治療する、診断するなどしていてもよいことを理解されたい。例えば、以下で更に考察されるように、各患者は、アシスタントインターフェース４０９４のユーザインターフェースのそれぞれの部分に提示されてもよい。各それぞれの部分は、それぞれの患者に関する多様な情報を提示し得る。例えば、各部分は、治療装置を使用して運動セッションを実施している患者のフィード、患者の特性、患者の治療計画、センサ測定値などを提示し得る。アシスタントインターフェース４０９４のユーザインターフェースは、医療従事者が、１人以上の患者を選択して、運動を通して１人以上の患者を誘導している仮想アバターが、リアルタイム又はほぼリアルタイムで一時停止され、及び／又は置き換えられるようにすることを可能にするように構成され得る。
患者インターフェース４０５０とアシスタントインターフェース４０９４との間のテレメディシンセッションが完了すると、医療従事者のコンピューティングデバイスからのフィードは、患者インターフェース４０５０上の仮想アバターと置き換えられ得る。仮想アバターは、どこで及び／又はいつトリガイベントの開始に起因して運動セッションが一時停止されても、運動セッションを通して患者を誘導することを継続し得る。アシスタントインターフェース４０９４は、運動セッションを実施している患者のフィード及び／又は患者に関する情報を映示することを再開し得る。
図４５は、本開示による、発生するトリガイベントに基づいて、仮想アバターを医療従事者のフィードに置き換える方法４１０００の例示的な一実施形態を示す。方法４１０００は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、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ような）、又はその両方の組み合わせを含み得る処理ロジックによって実行される。方法４１０００及び／又はその個々の関数、ルーチン、他の方法、スクリプト、サブルーチン、若しくは動作の各々は、コンピューティングデバイスの１つ以上のプロセッサ（例えば、人工知能エンジン４０１１を実行するサーバ４０３０などの図３６の任意の構成要素）によって実行されてもよい。特定の実装態様では、方法４１０００は、単一の処理スレッドによって実行され得る。代替的に、方法４１０００は、各スレッドが１つ以上の個々の関数若しくはルーチン、又は他の方法、スクリプト、サブルーチン、又は方法の動作を実装する２つ以上の処理スレッドによって実行されてもよい。
説明を簡単にするために、方法４１０００は、一連の動作として描示及び記載される。ただし、本開示による動作は、様々な順序で、及び／若しくは同時に、並びに／又は本明細書に提示及び記載されていない他の動作とともに行われ得る。例えば、方法４１０００に描示される動作は、本明細書に開示される任意の他の方法の任意の他の動作と組み合わせて行われ得る。更に、開示される主題に従って方法４１０００を実装するために全ての例示の動作が必要とされ得るわけではない。加えて、当業者は、方法４１０００が、状態図、有向グラフ、決定性有限状態オートマトン、非決定性有限状態オートマトン、マルコフ図、又はイベント図を介して、一連の相互関連状態として代替的に表現され得ることを理解及び認知するであろう。
４１００２において、処理デバイスは、患者のコンピューティングデバイス（例えば、患者インターフェース４０５０）に、患者のコンピューティングデバイス上に提示される仮想アバターを提供し得る。仮想アバターは、治療装置４０７０の仮想表現を使用して、運動セッションを通して患者を誘導するように構成され得る。仮想アバターは、音声、ビデオ、触覚フィードバック、又はそれらの何らかの組み合わせを使用して、運動セッションを通して患者を誘導するように構成されてもよい。音声、ビデオ、触覚フィードバック、又はそれらの何らかの組み合わせは、患者のコンピューティングデバイスによって提供され得る。いくつかの実施形態では、処理デバイスは、患者の治療計画に基づいて、実施されるべき運動セッションを決定し得る。治療装置４０７０は、運動セッションを実施している患者によって使用されるように構成され得る。
いくつかの実施形態では、仮想アバターを提供する前に、処理デバイスは、患者のコンピューティングデバイスに、運動セッションを開始するための通知を伝送し得る。通知は、プッシュ通知、テキストメッセージ、通話、電子メール、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。通知は、治療計画で指定されたスケジュールに基づいて伝送され得る。スケジュールは、運動セッションを実施するための日時、運動セッションを実施するための期間、運動セッション中に実施するための運動、治療装置４０７０の部品（例えば、ペダル、シートなど）の構成などを含み得る。処理デバイスは、患者のコンピューティングデバイスから、治療装置４０７０を使用するために運動セッションを開始するための選択を受信し得る。処理デバイスは、治療装置４０７０に、治療装置７０に運動セッションを開始させるための制御信号を伝送し得る。制御信号を伝送することに応答して、処理デバイスは、仮想アバターを患者のコンピューティングデバイスに提供し得る。
仮想アバターは、患者が実施する治療計画を処方又は生成した医療従事者などの医療従事者に関連付けられ得る。いくつかの実施形態では、治療計画は、医療従事者によって完全に又は部分的に設計され得る。いくつかの実施形態では、治療計画は、人工知能エンジン４０１１によって完全に又は部分的に生成され得、医療従事者は、治療計画をレビューし、及び／又は治療計画が実施されるために患者に伝送される前に、治療計画を修正し得る。
仮想アバターは、代理医療従事者を表し得、治療計画を通して１人以上の患者を誘導する人、存在、物、ソフトウェア又は電子ボット、オブジェクトなどであり得る。仮想アバターは、多数の患者を、患者のリハビリテーション、術前リハビリテーション、回復などの様々な段階における治療計画を通して誘導し得る。任意の時点で、仮想アバターは、医療従事者のフィード（例えば、ライブ音声、音声ビジュアルなど）によって置き換えられてもよく、フィードは、アシスタントインターフェース４０９４から患者インターフェース４０５０に、直接的又は間接的にのいずれかでサーバ４０３０を介して伝送されることに留意されたい。フィードは、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、アシスタントインターフェース４０９４に関連付けられたカメラ及び／又はマイクロフォンを介して得られたデータパケット（例えば、音声、ビデオ、又はその両方）のストリームであり得る。フィードは、患者インターフェース４０５０のユーザインターフェース４０５４上に提示され得る。
いくつかの実施形態では、仮想アバターは、医療従事者によって初期選択され得る。仮想アバターは、仮想アバターライブラリに記憶されたファイルであり得、医療従事者は、仮想アバターライブラリから仮想アバターを選択し得る。例えば、仮想アバターは、人（例えば、男性、女性、ノンバイナリー、又は人が識別する任意の他の性別）の生き写し表現であり得る。いくつかの実施形態では、仮想アバターは、動物（例えば、トラ、ライオン、ユニコーン、ウサギなど）の生き写し表現又は仮想表現であってもよく、これは、若年者（例えば、子供）にとって、楽しみやすく、かつ意欲を起こさせやすいものであり得る。いくつかの実施形態では、仮想アバターは、ロボット、エイリアンなどの生き写し表現又は仮想表現であり得る。
いくつかの実施形態では、医療従事者は、医療従事者独自の仮想アバターを設計し得る。例えば、医療従事者は、医療従事者のアシスタントインターフェース４０９４上にユーザインターフェースを提供され得、ユーザインターフェースは、仮想アバターの構成を可能にするユーザインターフェース要素を提供し得る。医療従事者は、ユーザインターフェースを使用して、医療従事者自身又は任意の好適な人のように見える仮想アバターを生成し得る。
いくつかの実施形態では、仮想アバターは、患者によって選択されてもよい。いくつかの実施形態では、選択された仮想アバターは、患者に関連付けられ（例えば、患者の識別子及び仮想アバターの識別子を介して）、データベースに記憶され得る。例えば、一部の患者は、他の仮想アバターよりも特定の仮想アバターを選好し得る。いくつかの実施形態では、異なる仮想アバターは、同じ又は異なる治療計画を通して患者を誘導し得る。本明細書で参照される任意の治療計画に関して、治療計画の異なる態様、部分、又は構成は、２つ以上の仮想アバター又は物理アバターによって更に誘導され得、そのような各アバターは、アプリケーションが治療計画のつながりのない態様、部分、又は構成に関連付けられる程度にまで、治療計画の特定の態様、部分、又は構成、及び他のあらゆるアバターに関連付けられている。他の実施形態では、物理及び／又は仮想の２つ以上のアバターが、同時に存在するが、治療計画の特定の態様、部分又は構成内で異なる機能を実施していてもよい。集団療法セッションでは、多数の患者が、同じ治療計画を実施していてもよく、各患者は、治療計画を通して患者を誘導する同じ又は異なる１つ以上の仮想アバターを同時に提示する患者独自の患者インターフェース４０５０を有してもよい。
患者が治療計画を実施する際に、医療従事者は、アシスタントインターフェース４０９４のユーザインターフェース上の種々のタイルに多数の患者を見ることが可能であり得る。「タイル」という用語は、各々が、患者が治療計画を実施する際の患者のそれぞれの患者インターフェース４０５０からのフィード、患者の特性（例えば、心拍数、血圧、体温など）のフィード、測定値（例えば、ペダルに及ぼされる圧力、ゴニオメータによって判定される可動域、ステップ数、治療装置４０７０のモータの速度など）のフィード、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、正方形を指し得る。したがって、開示される実施形態を使用して、医療従事者は、多数の患者を一度に管理、監視、及び／又は治療することが可能になり得る。アシスタントインターフェース４０９４だけを使用して、多数の患者を、患者が治療計画を実施する際に見る、治療する、管理する、監視するなどするため、１人の医療従事者が多数の患者を同時に治療することによって、コンピューティングリソースが節約され得る。
４１００４において、処理デバイスは、患者のコンピューティングデバイスから、トリガイベントに関するメッセージを受信し得る。いくつかの実施形態では、メッセージは、患者の疼痛レベル、患者の特性、センサの測定値、又はそれらの何らかの組み合わせに関するデータを含み得る。トリガイベントは、患者の疼痛レベル、患者の特性（例えば、心拍数、血圧、体温、発汗率など）、センサの測定値（例えば、圧力、可動域、速度など）、又はそれらの何らかの組み合わせに関するデータに関連付けられた任意のイベントを指し得る。
いくつかの事例では、仮想アバターは、事前に記録されたアニメーションとして治療計画を通して患者を誘導し得、医療従事者は、患者が治療計画を実施する際に、患者とのテレメディシンセッションに積極的に従事しなくてもよい。いくつかの実施形態では、トリガイベントが発生すると、医療従事者のコンピューティングデバイスに通知が伝送され得、そのようなデバイスは、通知について医療従事者に警告する。医療従事者は、有線又は無線の入力周辺機器（例えば、タッチスクリーン、マウス、キーボード、マイクロフォン）を使用して、通知を選択し、患者のコンピューティングデバイスとテレメディシンセッションを開始し得る。そのような技術は、治療計画の全体を通してではなく、通知が選択されたときにのみテレメディシンセッションを開始することによって、ネットワークリソース（例えば、帯域幅）などの１つ以上のコンピューティングリソースの使用及び／又はコスト及び／又はリスクプロファイルを最小限に抑えるか、又は別様に最適化し得る。他の実施形態では、医療従事者のコンピューティングデバイス、及び患者のコンピューティングデバイス、及び医療従事者のコンピューティングデバイスは、１人以上の患者が治療計画を実施する際に、テレメディシンセッションに継続的又は断続的に従事し得る。トリガイベントは、医療従事者が、仮想アバターに介入し、及び／若しくはこれを置き換えること、仮想アバターを一時停止させること、又はその両方を可能にし得る。いくつかの実施形態では、患者が治療計画を実施している間に、医療従事者は、患者のうちの１つ以上を選択的に選定して、それらの１人以上の患者のコンピューティングデバイス上の仮想アバターが、置き換え、一時停止などされるようにし得る。そのような技術は、患者が治療計画を実施する際に、医療従事者が、患者の全てに対してではなく、患者の一部に介入することを可能にし得る。例えば、医療従事者は、治療計画においてターゲット閾値（例えば、圧力、可動域、速度など）に達していない患者を選択する、患者が閾値レベルの疼痛を経験していることを示す患者を選択するなどし得る。
いくつかの実施形態では、仮想アバターは、センサデータ（例えば、ペダルからの圧力測定値、ゴニオメータからの可動域測定値、速度データなど）、患者の特性（例えば、発汗率、心拍数、血圧、体温、動脈血ガス及び／又は酸素化レベル又は割合など）、患者若しくは他の患者からのリアルタイムのフィードバック（例えば、痛みレベルの表示）、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、入力を受信するように訓練された１つ以上の機械学習モデルによって、リアルタイム又はほぼリアルタイムで制御され得る。１つ以上の機械学習モデルは、仮想アバターを制御する出力を生成し得る。例えば、出力は、仮想アバターが特定の運動（例えば、治療装置７０上でより速く又はより遅くペダルする）を実施する方途が、励ましの文言（例えば、「あなたならできる」、「頑張って」など）などを言うように修正されるように、仮想アバターを制御し得る。修正は、他の患者の訓練データに基づくことができ、そのような訓練データは、修正が他の患者の所望の患者実施及び／又は結果、又は所望の患者実施又は結果を達成する確率の増加をもたらすことを示す。例えば、訓練データは、特定のセンサデータが検出されたときに特定の音声及び／又はビデオを提供することが、患者がペダルにより多くの力を及ぼし、それによって治療計画に従って患者の脚の筋肉を鍛えることにつながり得ることを示し得る。
４１００６において、処理デバイスは、トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えているかどうかを判定し得る。重度閾値レベルは、任意の好適な量、値、指標などであり得る。例えば、一実施形態では、閾値重度レベルは、患者が感じる特定のレベルの疼痛であり得る。運動セッション中の任意の時点で、患者は、患者インターフェース４０５０の任意の入力周辺機器を使用して、患者の疼痛のレベルを表現し得る。例えば、患者は、患者インターフェース４０５０のタッチスクリーン上のボタンに触れることができ、ボタンは、患者が１～１０のスケールで８の疼痛レベルを経験していることを示し得、この場合に、１は、最小量の疼痛であり、１０は、最大量の疼痛である。この実施例では、閾値重度レベルは、５の疼痛レベルであり得る。したがって、患者が経験している疼痛のレベル（８）は、閾値重度レベル（５）を超えている。いくつかの実施形態では、閾値重度レベルは、患者がペダルに及ぼしている力の量、患者がペダリング中に達成することができる可動域、患者が達成することができる速度、患者が達成することができる可動域及び／又は速度の持続時間などに関連し得る。例えば、閾値重度レベルは、特定の期間にわたって特定の可動域で患者がペダリングすることに基づいて構成され得、患者が運動セッション中に特定の期間に特定の可動域、又はそのような目標のものの変動を達成するに至らない場合には、閾値重度レベルを超え得る。
４１００８において、トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていると判定することに応答して、処理デバイスは、患者のコンピューティングデバイス上で、仮想アバターの提示を、医療従事者のコンピューティングデバイス（例えば、アシスタントインターフェース４０９４）からのマルチメディアフィードの提示で置き換え得る。いくつかの実施形態では、仮想アバターをマルチメディアフィードで置き換えることは、患者と医療従事者との間のテレメディシンセッションを開始し得る。処理デバイスは、患者又は医療従事者のコンピューティングデバイスから、テレメディシンセッションが完了したことを示す第２のメッセージを受信し得、処理デバイスは、患者のコンピューティングデバイス上で、マルチメディアフィードの提示を仮想アバターの提示で置き換え得る。仮想アバターは、運動セッションを通して患者を完了まで誘導し続けるように構成され得る。すなわち、運動セッション及び／又は仮想アバターは、医療従事者のマルチメディアフィードが仮想アバターを置き換える特定のタイムスタンプで一時停止され得、運動セッション及び／又は仮想アバターは、テレメディシンセッションが完了した特定のタイムスタンプで再生を開始し得る。
いくつかの実施形態では、４１０１０において、トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていないと判定することに応答して、処理デバイスは、仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供し得、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御し得る。いくつかの実施形態では、トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていないと判定することに応答して、処理デバイスは、仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供し得、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御し得る。
いくつかの実施形態では、処理デバイスは、第２の患者の第２の治療計画に基づいて、実施されるべき運動セッションを決定し得、この場合に、第２の患者による実施は、第２の治療装置を使用する。処理デバイスは、第２の患者の第２のコンピューティングデバイス（例えば、患者インターフェース５０）上に、運動セッションを通して治療装置を使用するように患者を誘導するように構成された仮想アバターを提示し得る。いくつかの実施形態では、仮想アバターの提示は、患者のコンピューティングデバイス上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えられるが、仮想アバターは、第２の患者の第２のコンピューティングデバイス上に提示されたままでもよい。いくつかの実施形態では、仮想アバターの提示は、患者のコンピューティングデバイス上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えられるが、仮想アバターは、第２の患者の第２のコンピューティングデバイス上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードで置き換えられてもよい。
図４６は、本開示による、仮想アバターを提供するための方法の例示的な一実施形態を示す。方法４１１００は、コンピューティングデバイス（例えば、人工知能エンジン４０１１を実行するサーバ４０３０などの、図３６の任意の構成要素）のプロセッサによって実行される動作を含む。いくつかの実施形態では、方法４１１００の１つ以上の動作は、メモリデバイス上に記憶され、かつ処理デバイスによって実施される、コンピュータ命令に実装されている。方法４１１００は、方法４１０００に関して上述したのと同じ又は同様の様式で実行され得る。方法４１１００の動作は、本明細書に記載される方法のうちのいずれかの動作との何らかの組み合わせで実行され得る。方法４１１００は、仮想アバターを患者のコンピューティングデバイスに提供することに関連する方法４１０００内の４１００２に関連付けられた更なる動作を含み得る。
４１１０２において、処理デバイスは、運動セッションに関連付けられたデータを取得し得る。データは、運動セッションに関連付けられた１つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデルを実装した命令を含み得る。仮想モデルは、（３Ｄ仮想環境又は２Ｄレイアウト上へのアニメーション又は投影に関して）二次元、三次元、又はｎ次元であり得る。いくつかの実施形態では、仮想モデルは、メッシュモデルアニメーション、輪郭アニメーション、仮想人間アニメーション、骨格アニメーションなどであり得る。例えば、仮想モデルは、キャラクタ（例えば、医療従事者）を描画するために使用される表面表現（メッシュと称される）、及び階層的な相互接続されたパーツのセットであり得る。仮想モデルは、仮想アーマチュアを使用して、メッシュをアニメーション化（例えば、ポーズ及びキーフレーム）し得る。本明細書で使用される場合、アーマチュアは、仮想人間又は仮想動物キャラクター（例えば、仮想アバター）の動作をシミュレートするためにコンピュータアニメーションで使用されるキネマティックチェーンを指し得る。キーフレーミング（停止動作）アーマチュア及びリアルタイム（操作）アーマチュアなど、様々なタイプの仮想アーマチュアが使用され得る。
４１１０４において、処理デバイスは、仮想アバターに関連付けられたデータを取得し得る。仮想アバターに関連付けられたデータは、どの仮想アバターが患者及び／又は医療従事者によって選択されるかを含み得、そのような選択は、運動セッションを通して患者を誘導するために行われる。いくつかの実施形態では、仮想アバターに関連付けられたデータは、仮想アバターに関連付けられた識別子を含み得る。識別子を使用して、仮想アバターに関連付けられたデータをデータベースから取得し得る。例えば、患者は、スーパーヒーローを患者の仮想アバターとして選択していてもよい。したがって、特定のスーパーヒーローに関するデータ（例えば、性別、衣装、外観など）が、データベースから取得されてもよい。
４１１０６において、処理デバイスは、仮想アバターに関連付けられたデータを、運動セッションに関連付けられた１つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデル上にマッピングし得る。例えば、仮想アバターの外観及び形状は、仮想モデルのメッシュ上にマッピングされ（例えば、メッシュの頭部部分に面する）、運動セッション及び／又は仮想アバターに関連する命令に従って操作及び／又はアニメーション化され得る。いくつかの実施形態では、仮想アバターは、治療装置４０７０を使用して１つ以上の運動を実施し得る。仮想アバターによる運動の実施は、運動セッションを通して患者を誘導するために、患者のコンピューティングデバイスの表示画面上にアニメーション化及び／又は提示され得る。本明細書で開示されるように、任意の時点で、仮想アバターは、医療従事者のマルチメディアフィードの提示を可能にするために、置き換えられ、及び／又は一時停止され得る。
図４７は、本開示の１つ以上の態様による、本明細書に記載される方法のうちの任意の１つ以上を実施することができる例示的なコンピュータシステム４１２００を示す。一実施例では、コンピュータシステム４１２００は、コンピューティングデバイスを含み、支援インターフェース４０９４、報告インターフェース４０９２、監督インターフェース４０９０、臨床医インターフェース４０２０、サーバ４０３０（ＡＩエンジン４０１１を含む）、患者インターフェース４０５０、歩行センサ４０８２、ゴニオメータ４０８４、治療装置４０７０、圧力センサ４０８６、又は図３６の任意の好適な構成要素に対応し得る。コンピュータシステム４１２００は、図３６の人工知能エンジン４０１１の１つ以上の機械学習モデル４０１３を実装した命令を実行することが可能であり得る。コンピュータシステムは、クラウド又はピアツーピアネットワークを介することを含めて、ＬＡＮ、イントラネット、エクストラネット、又はインターネット内の他のコンピュータシステムに接続され（例えば、ネットワーク化され）得る。コンピュータシステムは、クライアントサーバネットワーク環境内のサーバの容量で動作し得る。コンピュータシステムは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットコンピュータ、ウェアラブル（例えば、リストバンド）、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）、携帯電話、カメラ、ビデオカメラ、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、又はそのデバイスによってとられるべきアクションを指定する命令セット（順次の又は別様の）を実行することができる任意のデバイスであり得る。更に、単一のコンピュータシステムのみが例示されているが、「コンピュータ」という用語はまた、本明細書で考察される方法のうちのいずれか１つ以上を実行するための一命令セット（又は複数のセット）を個別に又は共同で実行するコンピュータの任意の集合を含むと解されるものとする。
コンピュータシステム４１２００は、バス４１２１０を介して互いに通信する、処理デバイス４１２０２、メインメモリ４１２０４（例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）などのダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ））、スタティックメモリ４１２０６（例えば、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ））、及びデータ記憶デバイス４１２０８を含む。
処理デバイス４１２０２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置などの１つ以上の汎用処理デバイスを表す。より具体的には、処理デバイス４１２０２は、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又は他の命令セットを実装したプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実装したプロセッサであり得る。処理デバイス４１２０２はまた、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、システムオンチップ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサなどのような、１つ以上の専用処理デバイスであってもよい。処理デバイス４１２０２は、本明細書で考察される動作及びステップのいずれかを実行するための命令を実行するように構成されている。
コンピュータシステム４１２００は、ネットワークインターフェースデバイス４１２１２を更に含んでもよい。コンピュータシステム４１２００はまた、ビデオディスプレイ４１２１４（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、量子ＬＥＤ、カソードレイチューブ（ＣＲＴ）、シャドーマスクＣＲＴ、アパーチャグリルＣＲＴ、モノクロＣＲＴ）、１つ以上の入力デバイス４１２１６（例えば、キーボード及び／若しくはマウス、又はゲーム様の制御部）、及び１つ以上のスピーカ４１２１８（例えば、スピーカ）を含んでもよい。例示的な一実施例では、ビデオディスプレイ４１２１４及び入力デバイス４１２１６は、単一の構成要素又はデバイス（例えば、ＬＣＤタッチスクリーン）に組み合わされてもよい。
データ記憶デバイス４１２１６は、本明細書に記載される方法、動作、又は機能のうちの任意の１つ以上を具現化する命令４１２２２が記憶されているコンピュータ可読媒体４１２２０を含み得る。命令４１２２２はまた、コンピュータシステム４１２００による命令４１２２２の実行中に、メインメモリ４１２０４内及び／又は処理デバイス４１２０２内に完全に又は少なくとも部分的に存在してもよい。したがって、メインメモリ４１２０４及び処理デバイス４１２０２はまた、コンピュータ可読媒体を構成する。命令４１２２２は、ネットワークインターフェースデバイス４１２１２を介してネットワークを介して更に伝送又は受信されてもよい。
コンピュータ可読記憶媒体４１２２０は、単一の媒体であるように例示的な実施例で示されているが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、１つ以上の命令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データベース、並びに／又は関連付けられたキャッシュ及びサーバ）を含むように解されたい。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語はまた、機械による実行のための命令セットを記憶、符号化又は搬送することができ、かつ機械に本開示の方法論のうちのいずれか１つ以上を実行させる任意の媒体を含と解されるものとする。したがって、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、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ものとする。
条項６５．コンピュータ実装システムであって、
運動セッションを実施している間に患者によって操作されるように構成された治療装置と、
仮想アバターを受信するように構成された患者インターフェースであって、患者インターフェースは、仮想アバターを提示するように構成された出力デバイスを備え、仮想アバターは、治療装置の仮想表現を使用して、運動セッションを通して患者を誘導し、仮想アバターは、医療従事者に関連付けられている、患者インターフェースと、
サーバコンピューティングデバイスであって、
患者の仮想アバターを患者インターフェースに提供することと、
患者インターフェースから、トリガイベントに関するメッセージを受信することであって、メッセージは、トリガイベントの重度レベルを含む、受信することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えているかどうかを判定することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていると判定することに応答して、患者インターフェース上で、仮想アバターの提示を、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えることと、を行うように構成されたサーバコンピューティングデバイスと、を備える、コンピュータ実装システム。
条項６６．サーバコンピューティングデバイスは、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていないと判定することに応答して、
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供することであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供すること、又は
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供し続けることであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供し続けること、を更に行うようになっている、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ実装システム。
条項６７．仮想アバターは、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、
センサデータ、患者の特性、患者若しくは他の患者からのリアルタイムのフィードバック、又はそれらの何らかの組み合わせを含む入力を受信することと、
仮想アバターを制御する出力を生成することと、を行うように訓練された１つ以上の機械学習モデルによって制御される、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ実装システム。
条項６８．仮想アバターを提供することは、
運動セッションに関連付けられたデータを取得することであって、データは、運動セッションに関連付けられた１つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデルを実装した命令を含む、取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを、運動セッションに関連付けられた１つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデル上にマッピングすることと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ実装システム。
条項６９．仮想アバターを提供する前に、サーバコンピューティングデバイスは、
患者インターフェースに、運動セッションを開始するための通知を伝送することであって、通知は、治療計画で指定されたスケジュールに基づいて伝送される、伝送することと、
患者インターフェースから、治療装置を使用するために運動セッションを開始するための選択を受信することと、
治療装置に、治療装置に運動セッションを開始させるための制御信号を伝送することと、
制御信号を伝送することに応答して、仮想アバターを患者インターフェースに提供することと、を更に行うようになっている、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ実装システム。
条項７０．通知は、プッシュ通知、テキストメッセージ、通話、電子メール、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ実装システム。
条項７１．サーバコンピューティングデバイスは、
第２の患者の第２の治療計画に基づいて、実施されるべき運動セッションを決定することであって、第２の患者による実施は、第２の治療装置を使用する、決定することと、
第２の患者の第２の患者インターフェース上に、運動セッションを通して治療装置を使用するように患者を誘導するように構成された仮想アバターを提示することと、を更に行うようになっており、
仮想アバターの提示が、患者インターフェース上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えられる一方、仮想アバターが、第２の患者インターフェース上に提示されたままであるか、又は
仮想アバターの提示が、患者インターフェース上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えられる一方、仮想アバターが、第２の患者インターフェース上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードで置き換えられる、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ実装システム。
条項７２．サーバコンピューティングデバイスは、
患者インターフェースから、仮想アバターのライブラリからの仮想アバターの選択を受信することと、
患者に関連付けられた仮想アバターをデータベースに記憶することと、を更に行うようになっている、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項７３．仮想アバターは、音声、ビデオ、触覚フィードバック、又はそれらの何らかの組み合わせを使用して、運動セッションを通して患者を誘導するように構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項７４．方法であって、
患者のコンピューティングデバイスに、患者のコンピューティングデバイス上に提示されるように仮想アバターを提供することであって、仮想アバターは、治療装置の仮想表現を使用して、運動セッションを通して患者を誘導するように構成されており、仮想アバターは、医療従事者に関連付けられている、提供することと、
患者のコンピューティングデバイスから、トリガイベントに関するメッセージを受信することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えているかどうかを判定することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていると判定することに応答して、患者のコンピューティングデバイス上で、仮想アバターの提示を、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えることと、を含む、方法。
条項７５．トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていないと判定することに応答して、
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供することであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供すること、又は
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供し続けることであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供し続けること、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項７６．仮想アバターは、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、
センサデータ、患者の特性、患者若しくは他の患者からのリアルタイムのフィードバック、又はそれらの何らかの組み合わせを含む入力を受信することと、
仮想アバターを制御する出力を生成することと、を行うように訓練された１つ以上の機械学習モデルによって制御される、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項７７．仮想アバターを提供することは、
運動セッションに関連付けられたデータを取得することであって、データは、運動セッションに関連付けられた１つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデルを実装した命令を含む、取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを、運動セッションに関連付けられた１つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデル上にマッピングすることと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項７８．仮想アバターを提供する前に、方法は、
患者のコンピューティングデバイスに、運動セッションを開始するための通知を伝送することであって、通知は、治療計画で指定されたスケジュールに基づいて伝送される、伝送することと、
患者のコンピューティングデバイスから、治療装置を使用するために運動セッションを開始するための選択を受信することと、
治療装置に、治療装置に運動セッションを開始させるための制御信号を伝送することと、
制御信号を伝送することに応答して、仮想アバターを患者のコンピューティングデバイスに提供することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項７９．通知は、プッシュ通知、テキストメッセージ、通話、電子メール、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項８０．第２の患者の第２の治療計画に基づいて、実施されるべき運動セッションを決定することであって、第２の患者による実施は、第２の治療装置を使用する、決定することと、
第２の患者の第２のコンピューティングデバイス上に、運動セッションを通して治療装置を使用するように患者を誘導するように構成された仮想アバターを提示することと、を更に含み、
仮想アバターの提示が、患者のコンピューティングデバイス上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えられる一方、仮想アバターが、第２のコンピューティングデバイス上に提示されたままであるか、又は
仮想アバターの提示が、患者のコンピューティングデバイス上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えられる一方、仮想アバターが、第２のコンピューティングデバイス上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードで置き換えられる、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項８１．患者のコンピューティングデバイスから、仮想アバターのライブラリからの仮想アバターの選択を受信することと、
患者に関連付けられた仮想アバターをデータベースに記憶することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項８２．仮想アバターは、音声、ビデオ、触覚フィードバック、又はそれらの何らかの組み合わせを使用して、運動セッションを通して患者を誘導するように構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項８３．メッセージは、患者の疼痛レベル、患者の特性、センサの測定値、又はそれらの何らかの組み合わせに関するデータを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項８４．仮想アバターをマルチメディアフィードで置き換えることは、患者と医療従事者との間のテレメディシンセッションを開始し、方法は、
患者又は医療従事者のコンピューティングデバイスから、テレメディシンセッションが完了したことを示す第２のメッセージを受信することと、
患者のコンピューティングデバイス上で、マルチメディアフィードの提示を仮想アバターの提示で置き換えることであって、仮想アバターは、運動セッションを通して患者を完了まで誘導し続けるように構成されている、置き換えることと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項８５．患者の治療計画に基づいて、実施されるべき運動セッションを決定することを更に含み、治療装置は、運動セッションを実施している患者によって使用されるように構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項８６．命令を記憶している非一時的な有形のコンピュータ可読媒体であって、命令は、実行されたときに、処理デバイスに、
患者のコンピューティングデバイスに、患者のコンピューティングデバイス上に提示されるように仮想アバターを提供することであって、仮想アバターは、治療装置の仮想表現を使用して、運動セッションを通して患者を誘導するように構成されており、仮想アバターは、医療従事者に関連付けられている、提供することと、
患者のコンピューティングデバイスから、トリガイベントに関するメッセージを受信することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えているかどうかを判定することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていると判定することに応答して、患者のコンピューティングデバイス上で、仮想アバターの提示を、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えることと、を行わせる、コンピュータ可読媒体。
条項８７．トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていないと判定することに応答して、処理デバイスは、
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供することであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供すること、又は
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供し続けることであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供し続けること、を更に行うようになっている、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項８８．仮想アバターは、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、
センサデータ、患者の特性、患者若しくは他の患者からのリアルタイムのフィードバック、又はそれらの何らかの組み合わせを含む入力を受信することと、
仮想アバターを制御する出力を生成することと、を行うように訓練された１つ以上の機械学習モデルによって制御される、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項８９．仮想アバターを提供することは、
運動セッションに関連付けられたデータを取得することであって、データは、運動セッションに関連付けられた１つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデルを実装した命令を含む、取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを、運動セッションに関連付けられた１つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデル上にマッピングすることと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項９０．仮想アバターを提供する前に、処理デバイスは、
患者のコンピューティングデバイスに、運動セッションを開始するための通知を伝送することであって、通知は、治療計画で指定されたスケジュールに基づいて伝送される、伝送することと、
患者のコンピューティングデバイスから、治療装置を使用するために運動セッションを開始するための選択を受信することと、
治療装置に、治療装置に運動セッションを開始させるための制御信号を伝送することと、
制御信号を伝送することに応答して、仮想アバターを患者のコンピューティングデバイスに提供することと、を更に行うようになっている、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項９１．システムであって、
命令を記憶しているメモリデバイスと、
メモリデバイスに通信可能に結合された処理デバイスと、を備え、処理デバイスは、命令を実行して、
患者のコンピューティングデバイスに、患者のコンピューティングデバイス上に提示されるように仮想アバターを提供することであって、仮想アバターは、治療装置の仮想表現を使用して、運動セッションを通して患者を誘導するように構成されており、仮想アバターは、医療従事者に関連付けられている、提供することと、
患者のコンピューティングデバイスから、トリガイベントに関するメッセージを受信することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えているかどうかを判定することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていると判定することに応答して、患者のコンピューティングデバイス上で、仮想アバターの提示を、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えることと、を行う、システム。
条項９２．トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていないと判定することに応答して、処理デバイスは、
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供することであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供すること、又は
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供し続けることであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供し続けること、を更に行うようになっている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。
条項９３．処理デバイスは、
運動セッションに関連付けられたデータを取得することであって、データは、運動セッションに関連付けられた１つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデルを実装した命令を含む、取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを、運動セッションに関連付けられた１つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデル上にマッピングすることと、を更に行うようになっている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。
条項９４．仮想アバターを提供する前に、処理デバイスは、
患者のコンピューティングデバイスに、運動セッションを開始するための通知を伝送することであって、通知は、治療計画で指定されたスケジュールに基づいて伝送される、伝送することと、
患者のコンピューティングデバイスから、治療装置を使用するために運動セッションを開始するための選択を受信することと、
治療装置に、治療装置に運動セッションを開始させるための制御信号を伝送することと、
制御信号を伝送することに応答して、仮想アバターを患者のコンピューティングデバイスに提供することと、を更に行うようになっている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。
記載される実施形態の様々な態様、実施形態、実装態様、又は特徴は、別個に、又は任意の組み合わせで使用され得る。本明細書に開示される実施形態は、本質的にモジュール式であり、他の実施形態と併せて使用され得るか、又は他の実施形態と結合され得る。
上記の開示と一貫して、以下の条項に列挙されるアセンブリの例は、具体的に企図され、非限定的な例のセットとして意図されている。

Claims (20)

  1. ユーザが治療計画を実行する間に前記ユーザによって操作されるように備えられ、少なくとも１つのペダルを含んでいる電気機械式機械と、
    前記電気機械式機械を使って前記治療計画を実行する前記ユーザに好適なもので、前記ユーザの少なくとも１つの特性と、前記ユーザが前記電気機械式機械を使っている間に前記ユーザに好適な測定情報と、前記電気機械式機械の少なくとも１つの特性と、前記治療計画の少なくとも１つの態様とを含む治療データを受信させ、前記治療データを用いて治療情報を生成させ、医療提供者のコンピューティングデバイスに前記治療情報を送らせ、前記医療提供者の前記コンピューティングデバイスで、前記治療情報に基づいて治療計画入力を受信するように備えたインターフェイスと通信させ、少なくとも１つの前記治療計画の態様への修正を含む前記治療計画入力の受信によって、前記治療計画の少なくとも１つの態様に修正させるように備えられた、前記ユーザのコンピューティングデバイスと
    を有することを特徴とするコンピュータ実装システム。
  2. 前記ユーザの前記コンピューティングデバイスが、前記ユーザが前記電気機械的機械を使っている間に、少なくとも１つの前記治療計画の修正した態様に基づいてさらに前記電気械的機械を制御するように設けられていることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実装システム。
  3. 前記ユーザの前記コンピューティングデバイスが、前記ユーザが遠隔治療セッション中に前記電気機械的機械を使っている間に、少なくとも１つの前記治療計画の修正した態様に基づいて、さらに前記電気機械的機械を制御するように設けられていることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実装システム。
  4. 前記測定情報が、前記ユーザのバイタルサイン、前記ユーザの呼吸数、前記ユーザの心拍数、前記ユーザの体温、及び前記ユーザの血圧のうちの少なくとも１つを含んでいることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実装システム。
  5. 少なくとも幾つかの前記治療データが、前記電気機械的機械と関連するセンサからの少なくとも幾つかのセンサデータに対応していることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実装システム。
  6. 少なくとも幾つかの前記治療データが、前記ユーザが前記電気機械的機械を使用している間に前記ユーザによって装着されているウェアラブルデバイスに関連づけられているセンサからの少なくとも幾つかのセンサデータに対応していることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実装システム。
  7. 電気機械式機械を使って治療計画を実行するユーザに好適なもので、前記ユーザの少なくとも１つの特性と、前記ユーザが前記電気機械式機械を使っている間に前記ユーザに好適な測定情報と、前記電気機械式機械の少なくとも１つの特性と、前記治療計画の少なくとも１つの態様とを含む治療データを受信し；
    前記治療データを用いて治療情報を生成し；
    医療提供者のコンピューティングデバイスに前記治療情報を送り；
    前記医療提供者の前記コンピューティングデバイスで、前記治療情報に基づいて治療計画入力を受信するように備えたインターフェイスと通信し；及び
    少なくとも１つの前記治療計画の態様への修正を含む前記治療計画入力の受信によって、前記治療計画の少なくとも１つの態様に修正する
    ことを特徴とする方法。
  8. さらに、前記治療計画の少なくとも１つの修正した態様に基づいて、前記ユーザが前記電気機械的機械を使用する間、前記電気機械的機械を制御することを特徴とする請求項７に記載の方法。
  9. さらに、前記ユーザが遠隔治療セッション中に前記電気機械的機械を使用している間に、前記治療計画の修正した少なくとも１つと他との態様に基づいて、前記電気機械的機械を制御することを特徴とする請求項７に記載の方法。
  10. 前記測定情報が、前記ユーザのバイタルサイン、前記ユーザの呼吸数、前記ユーザの心拍数、前記ユーザの体温、及び前記ユーザの血圧のうちの少なくとも１つを含んでいることを特徴とする請求項７に記載の方法。
  11. 少なくとも幾つかの前記治療データが、前記電気機械的機械と関連するセンサからの少なくとも幾つかのセンサデータに対応していることを特徴とする請求項７に記載の方法。
  12. 少なくとも幾つかの前記治療データが、前記ユーザが前記電気機械的機械を使用している間に前記ユーザによって装着されているウェアラブルデバイスに関連づけられているセンサからの少なくとも幾つかのセンサデータに対応していることを特徴とする請求項７に記載の方法。
  13. 前記ユーザが前記電気機械的機械を使用して前記治療計画を実施する間に、さらに前記ユーザに適した後続の治療データを受信することを特徴とする請求項７に記載の方法。
  14. 前記治療計画の少なくとも１つの修正した態様の少なくとも１つの更なる修正を含み前記治療データと前記後続の治療データとの少なくとも１つに基づく後続の治療計画入力の受信に応じて、少なくとも１つの修正した前記治療計画の態様をさらに修正することを特徴とする請求項１３に記載の方法。
  15. 命令を記憶している有形の非一時的コンピュータ可読媒体であって、実行するのに、処理デバイスに、
    電気機械式機械を使って治療計画を実行するユーザに好適なもので、前記ユーザの少なくとも１つの特性と、前記ユーザが前記電気機械式機械を使っている間に前記ユーザに好適な測定情報と、前記電気機械式機械の少なくとも１つの特性と、前記治療計画の少なくとも１つの態様とを含む治療データを受信させ；
    前記治療データを用いて治療情報を生成させ；
    医療提供者のコンピューティングデバイスに前記治療情報を送らせ；
    前記医療提供者の前記コンピューティングデバイスで、前記治療情報に基づいて治療計画入力を受信するように備えたインターフェイスと通信させ；及び
    少なくとも１つの前記治療計画の態様への修正を含む前記治療計画入力の受信によって、前記治療計画の少なくとも１つの態様に修正させる
    ものであることを特徴とするコンピュータ可読媒体。
  16. 前記処理デバイスが、前記ユーザが前記電気機械的機械を使用している間に、少なくとも修正された１つの前記治療計画の修正した態様に基づいて、さらに前記電気機械的機械を制御するように備えられていることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
  17. 前記処理デバイスが、前記ユーザが遠隔治療セッション中に前記ユーザが前記電気機械的機械を使用している間に、少なくとも１つの前記治療計画の修正した態様に基づいて、さらに前記電気機械的機械を制御するように設けられていることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
  18. 前記測定情報が、前記ユーザのバイタルサイン、前記ユーザの呼吸数、前記ユーザの心拍数、前記ユーザの体温、及び前記ユーザの血圧のうちの少なくとも１つを含んでいることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
  19. 少なくとも幾つかの前記治療データが、前記電気機械的機械と関連するセンサからの少なくとも幾つかのセンサデータに対応していることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
  20. 少なくとも幾つかの前記治療データが、前記ユーザが前記電気機械的機械を使用している間に前記ユーザによって装着されているウェアラブルデバイスに関連づけられているセンサからの少なくとも幾つかのセンサデータに対応していることを特徴とする請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。
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