JP2023520335A - 健康モニタリング装置 - Google Patents

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Abstract

ユーザの健康及び／又は睡眠及び／又は治療（例えば、睡眠治療又は他のタイプの健康治療）の有効性をモニタリングする装置は、ウェアラブル電子デバイスの使用を含むことができる。デバイスは、ユーザデータを収集するセンサのアレイを含むことができる。デバイスがユーザデータを使用して、治療の有効性をモニタリングするためにユーザの健康に関連する基準を評価することができる。加えて又は別法として、収集されたデータは、ユーザの健康及び／又は睡眠とともにユーザに提供されている治療の有効性をモニタリングする異なる基準を評価するために、中央サーバ及び／又は入出力デバイスに送信することができる。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０２０年３月２６日に出願された米国仮特許出願第６３／０００，０８３号明細書に対する優先権を主張する。本出願は、２０２０年４月９日に出願された米国仮特許出願第６３／００７，６２６号明細書に対する優先権も主張する。
本技術革新は、例えば患者の睡眠及び／又は他の健康パラメータを含むことができる患者の健康のモニタリングを容易にするように構成することができる、電子デバイス及び通信システムに関する。いくつかの実施形態では、本デバイスは、健康パラメータを改善するために患者が利用している治療（例えば、睡眠関連の健康問題を有すると診断された患者に対する睡眠治療等）の有効性を評価するようにも構成する（又は別法として構成する）ことができる。この本技術革新は、デバイス及びシステムの実施形態を製造及び使用する方法、健康改善治療を評価する方法、並びに健康問題の診断を容易にする方法にも関する。
腕時計等の接続型ウェアラブルデバイスは、ユーザの健康状態に関してスマートフォン又はスマートスピーカにデータを通信するように構成することができる。これらのタイプのデバイスの例は、米国特許第８，０７５，４９９号明細書、同第８，９４５，０１７号明細書、同第９，５８２，０３４号明細書、同第９，７４３，８４８号明細書、同第１０，１４６，１９６号明細書、同第１０，５０６，９４４号明細書とともに、米国特許出願公開第２０１７／０３５８９４２号明細書及び同第２０１５／０２９０４１９号明細書、並びに米国意匠特許第Ｄ７６０，３９５号明細書及び同第Ｄ８６７，５９９号明細書に開示されている。こうした生体認証データとしては、心拍センサデータ、深部体温、酸素飽和度（ＳＰＯ２）及び活動推定データを挙げることができる。本発明者らは、こうしたデバイス及びシステムはユーザ固有のデータを考慮することができないことが多いと判断した。例えば、こうしたデバイス及びシステムは、ユーザに施されている特定の治療を、その人が健康問題に対処するのに役立つように考慮することができないことが多い。
本発明者らは、人が抱える可能性がある睡眠関連問題に対処するのに役立つように装置を設計することができることを明らかにした。例えば、睡眠は、糖尿病、認知症、ＡＤＨＤ、てんかん等の他の疾患に合併する可能性がある。本装置の実施形態は、人の病理学的及び生物学的データを、生体認証、健康記録（例えば、Ａ１Ｃ、血圧、血尿比等）及び臨床データと統合して、その人の健康状態をリアルタイムで予測するように構成することができる。
本装置の実施形態は、患者及び／又は患者に施されている治療の有効性のモニタリングを促進するために、少なくとも１つの他のデバイス（例えば、サーバ、及び／又はスマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレット若しくは他のタイプのコンピュータデバイス若しくは通信デバイス等の入出力デバイス）に通信可能に接続することができるウェアラブルデバイス又はそうしたウェアラブルデバイスを利用するシステムとして構成することができる。こうした装置を製造及び使用する方法の実施形態も提供する。装置の実施形態は、睡眠治療を評価する方法及び睡眠関連の健康問題の診断を容易にする方法にも利用することができる。本装置の実施形態は、振戦に関連する且つ／又は振戦が症状である神経障害及び神経変性疾患の治療を評価する方法にも利用することができる。振戦は、例えば、多発性硬化症、脳卒中及び外傷性脳損傷を含む多くの神経障害、並びに、例えば、パーキンソン病、注意欠陥多動性障害（ＡＤＨＤ）、注意欠陥障害（ＡＤＤ）、認知症又はアルツハイマー病を含む、脳の一部に影響を与える神経変性疾患と関連する可能性がある。本装置の実施形態は、特定の薬（例えば、喘息薬、アンフェタミン、カフェイン、コルチコステロイド、及び特定の精神障害及び神経障害に使用される薬物）の使用、アルコール乱用若しくはアルコール離脱、甲状腺機能亢進症、肝不全、腎不全、不安症又はパニック症から生じる振戦を評価する方法にも利用することができる。振戦の多くの異なる形態が存在し、本明細書に開示する装置の実施形態によって検出することができ、こうした振戦としては、例えば、（良性本態性振戦又は家族性振戦としても知られる）本態性振戦、ジストニア振戦、小脳性振戦（例えば、脳卒中又は腫瘍に起因する、小脳及び小脳の他の脳領域への経路に対する損傷によって引き起こされる振戦、又は疾患（多発性硬化症又は遺伝性変性疾患、例えば、運動失調症及び脆弱Ｘ症候群等）によるか若しくはアルコール依存症による小脳に対する慢性的な損傷に起因する振戦）、（機能性振戦とも称され、ストレス、又はうつ病若しくは心的外傷後ストレス障害（ＰＴＳＤ）等の精神疾患による振戦を含む）心因性振戦、疲労誘発性生理的振戦（例えば、特定の薬物、アルコール離脱、又は甲状腺機能亢進及び低血糖を含む医学的状態に起因する振戦）、パーキンソン振戦及び起立性振戦が挙げられる。
第１態様において、健康モニタリング装置は、（ｉ）プロセッサと、プロセッサに接続された非一時的コンピュータ可読媒体と、プロセッサ及び／又は非一時的コンピュータ可読媒体に接続されたセンサアレイとを備えるウェアラブルデバイス、（ｉｉ）ウェアラブルデバイスに通信可能に接続されてウェアラブルデバイスからセンサデータを受信するサーバ、及び（ｉｉｉ）ウェアラブルデバイスに通信可能に接続されてウェアラブルデバイスからセンサデータを受信する入出力デバイスのうちの１つ又は複数を含むことができる。いくつかの実施形態では、本装置は、ウェアラブルデバイスと入出力デバイスとを含むことができる。他の実施形態では、本装置は、入出力デバイスとサーバとを含むことができる。さらに他の実施形態では、本装置は、ウェアラブルデバイス、サーバ及び入出力デバイスを含むことができる。さらに他の実施形態では、本装置は、ウェアラブルデバイス、サーバ及び入出力デバイスのうちの１つのみを含むことができる。
第２態様において、健康モニタリング装置は、少なくともウェアラブルデバイスを含むことができる。ウェアラブルデバイスは、ユーザがウェアラブルデバイスを装着しているときにセンサアレイを介してセンサデータを取得し、センサデータを分析してユーザの状態を追跡し、ユーザが状態を改善するか又は状態を維持するのに役立つ出力を生成するように構成することができる。本装置の第２態様において、本装置は、ウェアラブルデバイスのみを含んでもよく、ウェアラブルデバイス及び入出力デバイス、ウェアラブルデバイス及びサーバを含んでもよく、又は、サーバ、入出力デバイス及びウェアラブルデバイスを含んでもよい。
第３態様において、健康モニタリング装置のウェアラブルデバイスは、センサデータとユーザによって提供された主観的データとに基づいて、ユーザが状態を改善するのに役立つようにユーザに変更を提案する出力を生成するように構成することができる。出力としては、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を介する視覚的出力、テキスト、データのグラフによる表現、少なくとも１つのスピーカから発せられる可聴出力、触覚出力（例えば、振動機構からの振動出力）、又は他のタイプの出力を挙げることができる。生成される出力は、ウェアラブルデバイスから出力することができ、又は、発せられるために別のデバイスに（例えば、入出力デバイスのスピーカ又は画面によって発せられるように入出力デバイスに等）通信することができる。
第４態様において、健康モニタリング装置のウェアラブルデバイスは、ユーザがウェアラブルデバイスを装着しているときにセンサアレイを介してセンサデータを取得し、センサデータを分析してユーザの状態を追跡し、状態に対する基準値を決定するように構成することができる。ウェアラブルデバイスは、ユーザによって第１投与量の薬物が服用されていることを示す第１入力に、状態に対する基準値を、第１入力を受け取った後に得られたセンサデータと比較して、状態が改善したか否かを判断することによって、応答するように構成することもできる。
第５態様において、健康モニタリング装置のウェアラブルデバイスは、第１入力を受け取った後、状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、薬物を服用する頻度を調整し、且つ／又は薬物の投与量を第１投与量とは異なる第２投与量に調整する変更をユーザに提案することにより、応答するように構成することができる。第２投与量は、第１投与量よりも高い投与量であっても第１投与量よりも低い投与量であってもよい。薬物の頻度調整は、薬物をより高頻度で又はより低頻度で服用することであり得る。例えば、頻度調整は、同じ投与量の薬物又は異なる投与量の薬物が、１日に１回ではなく２～４時間おきに服用されること、又は２～４時間おきではなく４～６時間おきに服用されること、又は１日に１回ではなく６～１２時間おきに服用されること等によって行ってもよい。他のタイプの頻度調整を提供することもできる。
第６態様において、健康モニタリング装置のウェアラブルデバイスは、ユーザによって服用されている薬物に対する変更が行われたことを示す第２入力に、状態に対する基準値を、第２入力を受け取った後に得られたセンサデータと比較して、状態が改善したか否かを判断することによって、応答するように構成することができる。薬物に対する変更は、薬物の投与量の変更、薬物が服用される頻度の変更、又は投与量の変更及び頻度の変更の両方を含むことができる。
第７態様において、健康モニタリング装置のウェアラブルデバイスは、第２入力を受け取った後、状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、薬物を服用する頻度を調整し、且つ／又は薬物の投与量を第１投与量とは異なる第３投与量に調整する変更をユーザに提案することにより、応答するように構成することができる。第３投与量は、第１投与量よりも高い投与量であっても第１投与量よりも低い投与量であってもよい。第３投与量は、同様に第２投与量よりも高い投与量であっても第２投与量よりも低い投与量であってもよい。薬物の頻度調整は、薬物をより高頻度で又はより低頻度で服用することであり得る。例えば、頻度調整は、同じ投与量の薬物又は異なる投与量の薬物が、１日に１回ではなく２～４時間おきに服用されること、又は２～４時間おきではなく４～６時間おきに服用されること、又は１日に１回ではなく６～１２時間おきに服用されること等によって行ってもよい。他のタイプの頻度調整を提供することもできる。
第８態様において、健康をモニタリングする装置は、少なくともサーバを含むことができる。サーバは、センサデータを分析してユーザの状態を追跡し、サーバが通信可能に接続可能であるウェアラブルデバイス及び／又は入出力デバイスを介して出力するために、ユーザが状態を改善するか又は状態を維持するのに役立つように変更を提案するように出力を生成するように構成することができる。本装置の第８態様において、本装置は、サーバのみを含んでもよく、サーバ及び入出力デバイス、サーバ及びウェアラブルデバイスを含んでもよく、又は、サーバ、入出力デバイス及びウェアラブルデバイスを含んでもよい。
第９態様において、健康モニタリング装置は、サーバが、センサデータとユーザによって提供された主観的データとに基づいて、ユーザが状態を改善するのに役立つように変更をユーザに提案するように出力を生成するように構成されるように、構成することができる。ユーザによって提供される主観的データは、ウェアラブルデバイス及び／又は入出力デバイスの少なくとも１つの入力デバイスを介して提供することができる。こうした入力は、例えば、マイクロフォン、ポインタデバイス、タッチスクリーン、又は他のタイプの入力デバイスを介して提供することができる。ユーザ主観的データは、サーバがウェアラブルデバイス又は入出力デバイスと行う通信接続（例えば、少なくとも１つのネットワークを介して、インターネット接続を介して、イントラネット通信接続を介して等、提供されるアプリケーションプログラミングインタフェース接続）を介してサーバに提供することができる。
第１０態様において、健康モニタリング装置のサーバは、センサデータを評価してユーザの状態を追跡し、状態に対する基準値を決定するように構成することができる。サーバは、ユーザによって第１投与量の薬物が服用されていることを示す第１入力に、状態に対する基準値を、第１入力を受け取った後に得られたセンサデータと比較して、状態が改善したか否かを判断することによって、応答するようにも構成することができる。いくつかの実施形態では、第１入力は、ユーザが、ウェアラブルデバイス及び／又は入出力デバイスの少なくとも１つの入力デバイスを介して提供することができる。こうした入力は、例えば、マイクロフォン、ポインタデバイス、タッチスクリーン、又は他のタイプの入力デバイスを介して提供することができる。第１入力は、サーバがウェアラブルデバイス又は入出力デバイスと行う通信接続（例えば、少なくとも１つのネットワークを介して、インターネット接続を介して、イントラネット通信接続を介して等、提供されるアプリケーションプログラミングインタフェース接続）を介してサーバに提供することができる。
第１１態様において、健康モニタリング装置のサーバは、第１入力を受け取った後、状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、薬物を服用する頻度を調整し且つ／又は薬物の投与量を第１投与量とは異なる第２投与量に調整する変更をユーザに提案することにより、応答するように構成することができる。第２投与量は、第１投与量よりも高い投与量であっても第１投与量よりも低い投与量であってもよい。薬物の頻度調整は、薬物をより高頻度で又はより低頻度で服用することであり得る。例えば、頻度調整は、同じ投与量の薬物又は異なる投与量の薬物が、１日に１回ではなく２～４時間おきに服用されること、又は２～４時間おきではなく４～６時間おきに服用されること、又は１日に１回ではなく６～１２時間おきに服用されること等によって行ってもよい。他のタイプの頻度調整を提供することもできる。
第１２態様において、健康をモニタリングする装置のサーバは、ユーザによって服用されている薬物に対する変更が行われたことを示す第２入力に、状態に対する基準値を、第２入力を受け取った後に得られたセンサデータと比較して、状態が改善したか否かを判断することによって、応答するように構成することができる。いくつかの実施形態では、第２入力は、ユーザがウェアラブルデバイス及び／又は入出力デバイスの少なくとも１つの入力デバイスを介して提供することができる。こうした入力は、例えば、マイクロフォン、ポインタデバイス、タッチスクリーン、又は他のタイプの入力デバイスを介して提供することができる。第２入力は、サーバがウェアラブルデバイス又は入出力デバイスと行う通信接続（例えば、少なくとも１つのネットワークを介して、インターネット接続を介して、イントラネット通信接続を介して等、提供されるアプリケーションプログラミングインタフェース接続）を介してサーバに提供することができる。
第１３態様において、健康モニタリング装置のサーバは、第２入力を受け取った後、状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、薬物を服用する頻度を調整し且つ／又は薬物の投与量を第１投与量とは異なる第３投与量に調整する変更をユーザに提案することにより、応答するように構成することができる。薬物に対する変更は、薬物の投与量の変更、薬物が服用される頻度の変更、又は投与量の変更及び頻度の変更の両方を含むことができる。例えば、第３投与量は、第１投与量よりも高い投与量であっても第１投与量よりも低い投与量であってもよい。第３投与量は、同様に第２投与量よりも高い投与量であっても第２投与量よりも低い投与量であってもよい。薬物の頻度調整は、薬物をより高頻度で又はより低頻度で服用することであり得る。例えば、頻度調整は、同じ投与量の薬物又は異なる投与量の薬物が、１日に１回ではなく２～４時間おきに服用されること、又は２～４時間おきではなく４～６時間おきに服用されること、又は１日に１回ではなく６～１２時間おきに服用されること等によって行ってもよい。他のタイプの頻度調整を提供することもできる。
第１４態様において、健康モニタリング装置は、入出力デバイスを含むことができる。入出力デバイスは、センサデータを分析してユーザの状態を追跡し、ユーザに出力するために、ユーザが状態を改善するのに役立つように変更をユーザに提案するように出力を生成するように構成することができる。本装置の第１４態様の実施形態は、入出力デバイスのみを含むことができ、又は入出力デバイスをサーバと組み合わせて、入出力デバイスをウェアラブル装置と組み合わせて、又は入出力デバイスをサーバ及びウェアラブル装置と組み合わせて、含むことができる。
第１５態様において、健康モニタリング装置の入出力デバイスは、センサデータとユーザによって提供された主観的データとに基づいて、ユーザが状態を改善するか又は状態を維持するのに役立つように変更をユーザに提案するように出力を生成するように構成することができる。生成される出力としては、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を介する視覚的出力、テキスト、データのグラフによる表現、少なくとも１つのスピーカから発せられる可聴出力、触覚出力（例えば、振動機構からの振動出力）、又は他のタイプの出力を挙げることができる。生成される出力は、入出力デバイスから出力することができ、又は、発せられるために別のデバイスに（例えば、ウェアラブルデバイスのスピーカ、画面又は振動機構によって発せられるようにウェアラブルデバイスに等）通信することができる。
第１６態様において、健康モニタリング装置の入出力デバイスは、センサデータを評価してユーザの状態を追跡し、状態に対する基準値を決定するように構成することができる。入出力デバイスは、ユーザによって第１投与量の薬物が服用されていることを示す第１入力に、状態に対する基準値を、第１入力を受け取った後に得られたセンサデータと比較して、状態が改善したか否かを判断することによって、応答するように構成することもできる。第１入力は、入出力デバイスの入力デバイス（例えば、ポインタデバイス、タッチスクリーンディスプレイ、ボタン、キーパッド等）を介してユーザが提供する入力であり得る。
第１７態様において、健康モニタリング装置の入出力デバイスは、第１入力を受け取った後、状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、薬物を服用する頻度を調整し且つ／又は薬物の投与量を第１投与量とは異なる第２投与量に調整する変更をユーザに提案することにより、応答するように構成することができる。第２投与量は、第１投与量よりも高い投与量であっても第１投与量よりも低い投与量であってもよい。薬物の頻度調整は、薬物をより高頻度で又はより低頻度で服用することであり得る。例えば、頻度調整は、同じ投与量の薬物又は異なる投与量の薬物が、１日に１回ではなく２～４時間おきに服用されること、又は２～４時間おきではなく４～６時間おきに服用されること、又は１日に１回ではなく６～１２時間おきに服用されること等によって行ってもよい。他のタイプの頻度調整を提供することもできる。
第１８態様において、健康モニタリング装置の入出力デバイスは、ユーザによって服用されている薬物に対する変更が行われたことを示す第２入力に、状態に対する基準値を、第２入力を受け取った後に得られたセンサデータと比較して、状態が改善したか否かを判断することによって、応答するように構成することができる。第２入力は、ユーザがいくつかの実施形態において、入出力デバイスの入力デバイスを介して提供することができる。
第１９態様において、健康モニタリング装置の入出力デバイスは、第２入力を受け取った後、状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、薬物を服用する頻度を調整し且つ／又は薬物の投与量を第１投与量とは異なる第３投与量に調整する変更をユーザに提案することにより、応答するように構成することができる。第３投与量は、第１投与量よりも高い投与量であっても第１投与量よりも低い投与量であってもよい。第３投与量は、同様に第２投与量よりも高い投与量であっても第２投与量よりも低い投与量であってもよい。薬物の頻度調整は、薬物をより高頻度で又はより低頻度で服用することであり得る。例えば、頻度調整は、同じ投与量の薬物又は異なる投与量の薬物が、１日に１回ではなく２～４時間おきに服用されること、又は２～４時間おきではなく４～６時間おきに服用されること、又は１日に１回ではなく６～１２時間おきに服用されること等によって行ってもよい。他のタイプの頻度調整を提供することもできる。
第２０態様において、健康をモニタリングする装置は、モニタリング及び／又は評価される状態が、振戦状態、てんかん、睡眠状態、アルツハイマー病状態、神経障害、振戦に関連するか又は振戦が症状である神経変性疾患、多発性硬化症、脳卒中、外傷性脳損傷、パーキンソン病、ＡＤＨＤ、認知症、アルツハイマー病であり、状態が薬剤の使用の結果であり、状態がアルコール依存症の結果であり、状態が薬物の離脱であり、状態が甲状腺疾患であり、状態が甲状腺機能亢進であり、状態が肝臓疾患であり、状態が肝不全であり、状態が腎不全であり、状態が不安症であり、又は状態がパニック症であるように、構成することができる。本装置の実施形態は、入出力デバイスのみ、ウェアラブルデバイスのみ、サーバのみ、又はこれらの組合せを含むことができる。
第２１態様において、ウェアラブルデバイスは、センサデータを評価してユーザの睡眠を追跡して、ユーザに対する睡眠の基準レベルを決定するように構成することができる。第２２態様において、ウェアラブルデバイスは、ユーザがウェアラブルデバイスを装着しているときにユーザの睡眠をモニタリングし、１つ又は複数の、ユーザが睡眠中に浅睡眠状態にあった持続時間、睡眠中に深睡眠状態にあった持続時間、及び／又は睡眠中に急速眼球運動（レム）睡眠状態であった持続時間を決定するように構成することができる。第２３態様において、ウェアラブルデバイスは、ユーザが目を覚ましたときを自動的に決定して、ユーザの睡眠のモニタリングを停止するように構成することができる。第２４態様において、ウェアラブルデバイスは、ユーザが眠りにつこうとし始めたときを自動的に決定して、ユーザの睡眠のモニタリングを開始するように構成することができる。第２１～第２４態様の各々は、本明細書で考察する他の態様のうちの任意のものに含めることができる。
第２５態様において、ウェアラブルデバイスは、（ｉ）睡眠のモニタリング中に眠った総時間、（ｉｉ）ユーザが眠りにつこうとしていることが検出されてから眠りに落ちるまでにかかった時間を示す入眠の時間、及び／又は（ｉｉｉ）ユーザの睡眠がモニタリングされた総時間中にユーザが眠っていた時間の量を示す睡眠効率を計算するように構成することができる。いくつかの実施形態では、これらのパラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの１つのみを計算することができ、他の実施形態では、これらのパラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの２つのみを計算することができ、さらに他の実施形態では、パラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの３つすべてを計算することができる。
第２６態様において、ウェアラブルデバイスは、（ｉ）モニタリングされた睡眠中のユーザが浅睡眠状態にあった時間の量、（ｉｉ）モニタリングされた睡眠中のユーザが深睡眠状態にあった時間の量、及び／又は（ｉｉｉ）モニタリングされた睡眠中のユーザがレム睡眠状態にあった時間の量を決定するように構成することができる。いくつかの実施形態では、これらのパラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの１つのみを計算することができ、他の実施形態では、これらのパラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの２つのみを計算することができ、さらに他の実施形態では、パラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの３つすべてを計算することができる。
第２７態様において、ウェアラブルデバイスは、ユーザの睡眠のモニタリングから得られたセンサデータに基づいて、ユーザの睡眠スコアを決定するように構成することができる。第２８態様において、睡眠スコアは、以下の睡眠スコア式に従って求めることができ
睡眠スコア＝ＷＬＳ×ＬＳ＋ＷＤＳ×ＤＳ＋ＷＲＳ×ＲＳ＋ＷＢＭｓｌｅｅｐ×ＢＭｓｌｅｅｐ，＋ＷＥＮＶ×ＥＮＶ＋ＷＴｄ×Ｔｄ＋ＷＴｏ×Ｔｏ＋ＷＴｅ×Ｔｅ
式中、
ＬＳは、ユーザが浅睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
ＤＳは、ユーザが深睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
ＲＳは、ユーザがレム睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
Ｔｄは、ユーザの総睡眠時間の持続時間の値であり、
Ｔｏは、睡眠に対する決定された入眠の値であり、
Ｔｅは、睡眠に対する決定された睡眠効率の値であり、
ＢＭｓｌｅｅｐは、睡眠中のユーザの検出された体動の値であり、
ＥＮＶは、睡眠中の検出された環境の値であり、
ＷＬＳは、ＬＳに対する重みであり、
ＷＤＳは、ＤＳに対する重みであり、
ＷＲＳは、ＲＳに対する重みであり、
ＷＢＭｓｌｅｅｐは、ＢＭｓｌｅｅｐに対する重みであり、
ＷＥＮＶは、ＥＮＶに対する重みであり、
ＷＴｄは、Ｔｄに対する重みであり、
ＷＴｏは、Ｔｏに対する重みであり、
ＷＴｅは、Ｔｅに対する重みである。
第２５～第２８態様の各々は、本明細書で考察する他の態様のうちの任意のものに含めることができる。
第２９態様において、サーバは、センサデータを評価してユーザの睡眠を追跡して、ユーザの睡眠の基準レベルを決定するように構成することができる。第３０態様において、サーバは、センサデータに基づいてユーザの睡眠をモニタリングし、１つ又は複数の、ユーザが睡眠中に浅睡眠状態にあった持続時間、睡眠中に深睡眠状態にあった持続時間、及び／又は睡眠中に急速眼球運動（レム）睡眠状態にあった持続時間を決定するように構成することができる。第３１態様において、サーバは、ユーザが目を覚ましたときを自動的に決定して、ユーザの睡眠の総持続時間を決定するためにユーザの睡眠の終了を画定するように構成することができる。第３２態様において、サーバは、睡眠の入眠の時間の持続時間を決定するために、ユーザが眠りにつこうとし始めたときと、ユーザが睡眠中に最初に眠りに落ちたときとを自動的に決定するように構成することができる。第２９～第３２態様の各々は、本明細書で考察する他の態様のうちの任意のものにおいて利用することができる。
第３３態様において、サーバは、センサデータに基づいて、（ｉ）睡眠中に眠った総時間、（ｉｉ）ユーザが眠りにつこうとしていることが検出されてから眠りに落ちるまでにかかった時間を示す入眠の時間、及び／又は（ｉｉｉ）睡眠の総時間中にユーザが眠っていた時間の量を示す睡眠効率を計算するように構成することができる。いくつかの実施形態では、これらのパラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの１つのみを計算してもよく、他の実施形態では、パラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの２つのみを計算することができ、さらに他の実施形態では、パラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの３つすべてを計算することができる。
第３４態様において、サーバは、センサデータに基づいて、（ｉ）モニタリングされた睡眠中のユーザが浅睡眠状態にあった時間の量、（ｉｉ）モニタリングされた睡眠中のユーザが深睡眠状態にあった時間の量、及び／又は（ｉｉｉ）モニタリングされた睡眠中のユーザがレム睡眠状態にあった時間の量を決定するように構成することができる。いくつかの実施形態では、パラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの１つのみを決定することができる。他の実施形態では、パラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの２つのみを決定することができる。さらに他の実施形態では、パラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）の少なくとも３つすべてを決定することができる。
第３５態様において、サーバは、センサデータに基づいてユーザの睡眠スコアを決定するように構成することができる。第３６態様において、睡眠スコアは、以下の睡眠スコア式に従って求めることができ
睡眠スコア＝ＷＬＳ×ＬＳ＋ＷＤＳ×ＤＳ＋ＷＲＳ×ＲＳ＋ＷＢＭｓｌｅｅｐ×ＢＭｓｌｅｅｐ，＋ＷＥＮＶ×ＥＮＶ＋ＷＴｄ×Ｔｄ＋ＷＴｏ×Ｔｏ＋ＷＴｅ×Ｔｅ
式中、
ＬＳは、ユーザが浅睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
ＤＳは、ユーザが深睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
ＲＳは、ユーザがレム睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
Ｔｄは、ユーザの総睡眠時間の持続時間の値であり、
Ｔｏは、睡眠に対する決定された入眠の値であり、
Ｔｅは、睡眠に対する決定された睡眠効率の値であり、
ＢＭｓｌｅｅｐは、睡眠中のユーザの検出された体動の値であり、
ＥＮＶは、睡眠中の検出された環境の値であり、
ＷＬＳは、ＬＳに対する重みであり、
ＷＤＳは、ＤＳに対する重みであり、
ＷＲＳは、ＲＳに対する重みであり、
ＷＢＭｓｌｅｅｐは、ＢＭｓｌｅｅｐに対する重みであり、
ＷＥＮＶは、ＥＮＶに対する重みであり、
ＷＴｄは、Ｔｄに対する重みであり、
ＷＴｏは、Ｔｏに対する重みであり、
ＷＴｅは、Ｔｅに対する重みである。
第３３～第３６態様の各々は、本明細書で考察する他の態様のうちの任意のものにおいて利用することができる。
第３７態様において、入出力デバイスは、センサデータを評価してユーザの睡眠を追跡して、ユーザの睡眠の基準レベルを決定するように構成することができる。第３８態様において、入出力デバイスは、センサデータに基づいてユーザの睡眠をモニタリングし、１つ又は複数の、ユーザが睡眠中に浅睡眠状態にあった持続時間、睡眠中に深睡眠状態にあった持続時間、及び／又は睡眠中に急速眼球運動（レム）睡眠状態にあった持続時間を決定するように構成することができる。第３９態様において、入出力デバイスは、ユーザが目を覚ましたときを自動的に決定して、ユーザの睡眠の総持続時間を決定するためにユーザの睡眠の終了を画定するように構成することができる。第４０態様において、入出力デバイスは、睡眠の入眠の時間の持続時間を決定するために、ユーザが眠りにつこうとし始めたときと、ユーザが睡眠中に最初に眠りに落ちたときとを自動的に決定するように構成することができる。第３７～第４０態様の各々は、本明細書で考察する他の態様のうちの任意のものにおいて利用することができる。
第４１態様において、入出力デバイスは、センサデータに基づいて、（ｉ）睡眠中に眠った総時間、（ｉｉ）ユーザが眠りにつこうとしていることが検出されてから眠りに落ちるまでにかかった時間を示す入眠の時間、及び／又は（ｉｉｉ）睡眠の総時間中にユーザが眠っていた時間の量を示す睡眠効率を計算するように構成することができる。いくつかの実施形態では、パラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの１つのみを計算することができ、他の実施形態では、パラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの２つのみを計算することができ、さらに他の実施形態では、パラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの少なくとも３つすべてを計算することができる。
第４２態様において、入出力デバイスは、センサデータに基づいて、（ｉ）モニタリングされた睡眠中のユーザが浅睡眠状態にあった時間の量、（ｉｉ）モニタリングされた睡眠中のユーザが深睡眠状態にあった時間の量、及び／又は（ｉｉｉ）モニタリングされた睡眠中のユーザがレム睡眠状態にあった時間の量を決定するように構成することができる。いくつかの実施形態では、パラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの１つのみを決定してもよく、他の実施形態では、パラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの２つのみを決定することができ、さらに他の実施形態では、パラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）の少なくとも３つすべてを決定することができる。
第４３態様において、サーバは、センサデータに基づいてユーザの睡眠スコアを決定するように構成することができる。第４４態様において、睡眠スコアは、以下の睡眠スコア式に従って求めることができ
睡眠スコア＝ＷＬＳ×ＬＳ＋ＷＤＳ×ＤＳ＋ＷＲＳ×ＲＳ＋ＷＢＭｓｌｅｅｐ×ＢＭｓｌｅｅｐ，＋ＷＥＮＶ×ＥＮＶ＋ＷＴｄ×Ｔｄ＋ＷＴｏ×Ｔｏ＋ＷＴｅ×Ｔｅ
式中、
ＬＳは、ユーザが浅睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
ＤＳは、ユーザが深睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
ＲＳは、ユーザがレム睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
Ｔｄは、ユーザの総睡眠時間の持続時間の値であり、
Ｔｏは、睡眠に対する決定された入眠の値であり、
Ｔｅは、睡眠に対する決定された睡眠効率の値であり、
ＢＭｓｌｅｅｐは、睡眠中のユーザの検出された体動の値であり、
ＥＮＶは、睡眠中の検出された環境の値であり、
ＷＬＳは、ＬＳに対する重みであり、
ＷＤＳは、ＤＳに対する重みであり、
ＷＲＳは、ＲＳに対する重みであり、
ＷＢＭｓｌｅｅｐは、ＢＭｓｌｅｅｐに対する重みであり、
ＷＥＮＶは、ＥＮＶに対する重みであり、
ＷＴｄは、Ｔｄに対する重みであり、
ＷＴｏは、Ｔｏに対する重みであり、
ＷＴｅは、Ｔｅに対する重みである。
第４１～第４４態様の各々は、本明細書で考察する他の態様のうちの任意のものにおいて利用することができる。
第４５態様において、健康モニタリング装置は、センサデータを評価して、ユーザの心拍数が予め選択された不安閾値レベル以上であるか否かを判断することができ、心拍数が予め選択された不安閾値レベルを上回るという判断に応じて、体動センサデータを評価して、動きの頻度が不安閾値を超えて増加しているか否かを判断することができるように、構成することができる。動きの頻度が不安閾値を超えて増加したと判断することに応じて、ユーザに出力を提供するように介入を作動させることができる。第４６態様において、作動する出力は、ウェアラブルデバイスの振動機構によって生成される振動、ウェアラブルデバイス若しくは入出力デバイスによって出力される音楽、及び／又は入出力デバイス若しくはウェアラブルデバイスのスピーカによって出力される可聴音であり得る。サーバ、ウェアラブルデバイス及び／又は入出力デバイスは、こうした評価及び決定を実行するように構成することができる。例えば、第４７態様において、ウェアラブルデバイスは、センサデータを評価し、出力を発するように構成することができる。第４８態様において、入出力デバイスは、センサデータを評価し、出力を発することができる。第４９態様において、サーバはセンサデータを評価することができ、入出力デバイス及び／又はウェアラブルデバイスは出力を発することができる。
第５０態様において、センサデータの加速度計データを、第１振戦基準期間にわたって評価して、（ｉ）振戦回数（ＴＣ）を決定する、第１振戦基準期間内に起こった振戦の数と、（ｉｉ）センサデータに基づいて、第１振戦基準期間内に検出された各振戦に対する検出された振戦の発生及び非発生の間に経過した時間の量としての振戦持続時間（ＴＤ）と、（ｉｉｉ）第１振戦基準期間内の検出された各振戦に対する、振戦の単一期間内の検出された振戦における振戦振幅（ＴＡ）と、（ｉｖ）第１振戦基準期間内の振戦発生の数としての振戦頻度（ＴＦ）とを検出することができる。
第５１態様において、第１重みｗ１、第２重みｗ２、第３重みｗ３及び第４重みｗ４を、第１基準振戦スコア（第１Ｔｓ）を
第１ＴＳ＝（ｗ１×ＴＦ＋ｗ２×ＴＡ＋ｗ３×ＴＤ＋ｗ４×ＴＣ）
に従って計算するために決定することができる。
第５２態様において、入出力デバイス、サーバ又はウェアラブルデバイスは、加速度計データを評価して第１基準振戦スコアを決定するように構成することができる。
第５３態様において、本装置は、ユーザによって薬物が服用されることを示す入力に応じて、ユーザによって薬物が服用された後に得られたセンサデータの加速度計データが、第２振戦基準期間にわたって評価されて、（ｉ）振戦回数（ＴＣ）を決定する、第２振戦基準期間内に起こった振戦の数と、（ｉｉ）センサデータに基づいて、第２振戦基準期間内に検出された各振戦に対する検出された振戦の発生及び非発生の間に経過した時間の量としての振戦持続時間（ＴＤ）と、（ｉｉｉ）第２振戦基準期間内の検出された各振戦に対する、振戦の単一期間内の検出された振戦における振戦振幅（ＴＡ）と、（ｉｖ）第２振戦基準期間内の振戦発生の数としての振戦頻度（ＴＦ）とが決定されるように、構成することができる。第５４態様において、第１重みｗ１、第２重みｗ２、第３重みｗ３及び第４重みｗ４を、第２基準振戦スコア（第２Ｔｓ）を
第２ＴＳ＝（ｗ１×ＴＦ＋ｗ２×ＴＡ＋ｗ３×ＴＤ＋ｗ４×ＴＣ）
に従って計算するために決定することができる。
第５５態様において、入出力デバイス、サーバ又はウェアラブルデバイスは、加速度計データを評価して新たな第２基準振戦スコアを決定するように構成することができる。第５６態様において、入出力デバイス、サーバ又はウェアラブルデバイスは、第２基準振戦スコアを第１基準振戦スコアと比較して、薬物の有効性を評価するように構成することができる。第５７態様において、入出力デバイス、サーバ又はウェアラブルデバイスは、（ｉ）第２基準振戦スコアが第１基準振戦スコアと比較してより悪い振戦状態を示す、（ｉｉ）第２基準振戦スコアが第１基準振戦スコアと同じである振戦状態を示す、（ｉｉｉ）第２基準振戦スコアが第１基準振戦スコアよりも高い、（ｉｖ）第２基準振戦スコアが第１基準振戦スコアの予め選択された非有効性範囲内にある、又は（ｉｖ）第２基準振戦スコアが第１基準振戦スコアと予め選択された有効性値以下だけ異なるという判断に応じて、薬物の用量及び／又は薬物が服用されるべき頻度に対する変更を提案する出力を生成するように構成することができる。第５８態様において、薬物の用量及び／又は薬物が服用されるべき頻度及び／又は服用すべき薬物に対する変更を提案する出力は、グラフによる描写及び／又はテキストを含む。出力は、可聴出力又は他の出力も含むことができる。
第５９態様において、サーバは、ユーザの健康データが格納されている少なくとも１つのデータ管理デバイスに、ユーザの睡眠状態、振戦状態又は健康状態を評価するためにユーザの健康データにアクセスするために、通信可能に接続可能であり得る。こうした健康データ管理デバイスの一例としては、例えば、少なくとも１つの電子健康記録（ＥＨＲ）デバイスを挙げることができる。
第６０態様において、ウェアラブルデバイスは、ユーザが眠っている間に発生するいびき及び／又は咳を記録するように構成することができる。第６１態様において、サーバ及び／又は入出力デバイスは、センサデータの記録されたいびき及び／又は咳のデータに基づいて、ユーザの睡眠状態を予測するために、センサアレイのセンサデータからいびき及び／又は咳のパターンを特定するように構成することができる。第６２態様において、ウェアラブルデバイス及び／又は入出力デバイスは、ユーザが依然として眠っている間に、ユーザが眠っている間のユーザの睡眠の質及び／又は睡眠の持続時間を改善するために、ユーザに対して少なくとも１つの可聴及び／又は感覚出力を出力するように構成することができる。こうした出力は、サーバ、入出力デバイス又はウェアラブルデバイスからの通信を介してトリガすることができる。
第６３態様において、ウェアラブルデバイス及び／又は入出力デバイスは、ウェアラブルデバイスを装着しているユーザの心拍数、体動及び発汗を検出するようにセンサデータを定期的に評価して、心拍数、体動及び発汗が予め選択された閾値睡眠状態基準を超えるか否かを判断し、それにより、予め選択された閾値睡眠状態基準を満たすか又は超えることに応じてユーザの睡眠の持続時間及び／又は質を改善するように、少なくとも１つの出力がウェアラブルデバイス及び／又は入出力デバイスによって発せられるように構成することができる。第６４態様において、出力は、ウェアラブルデバイスが振動機構を介して振動することを含む。第６５態様において、出力は、ウェアラブルデバイス又は入出力デバイスが、入出力デバイスを介して出力される少なくとも１つの音又は音楽の可聴出力をトリガすることを含む。第６６態様において、出力は、他の出力（例えば、可聴及び／又は視覚的出力）と組み合わせて、ウェアラブルデバイスが振動機構を介して振動することも含むことができる。
第６７態様において、健康をモニタリングする装置は、ウェアラブルデバイスをサーバ及び／又は入出力デバイスに通信可能に接続するとともに、ウェアラブルデバイスのバッテリを充電するように構成されたドッキングステーションも含むことができる。第６８態様において、ドッキングステーションは、ウェアラブルデバイスを入出力デバイスに通信可能に接続するように提供するとともに構成することができる。
第６９態様において、入出力デバイス及び／又はウェアラブルデバイスは、（ｉ）ユーザが眠りにつく予め選択された期間内に出力される一連の夜間の質問、及び／又は（ｉｉ）ユーザが目を覚ます予め選択された期間内に出力される一連の朝の質問を含む、ユーザからの入力の受取りを請求する可聴問合せを出力するように構成することができる。入出力デバイス及び／又はウェアラブルデバイスは、ユーザの睡眠を評価するために、可聴問合せに対するユーザの回答を格納するように構成することができる。第７０態様において、入出力デバイス及び／又はウェアラブルデバイスは、可聴問合せの出力用の音声を定義するオーディオファイルを格納し、それにより、可聴問合せの出力は、可聴問合せがユーザの親戚又は友人の音声によって話されるように、格納されたオーディオファイルに基づいて出力されるように構成することができる。いくつかの実施形態では、こうしたオーディオファイルはサーバを介して提供することができる。
第７１態様において、入出力デバイス、サーバ及び／又はウェアラブルデバイスは、日中活動の質（ＱＯＤＡ）スコアを決定するように構成することができる。ＱＯＤＡスコアは、いくつかの実施形態では、格納されたセンサデータに基づいて決定することができる。
第７２態様において、ＱＯＤＡスコアは、
ＱＯＤＡ＝睡眠スコア＋心身及び食事（ＭＢＤ）スコア、
ＱＯＤＡ＝睡眠スコア＋ＭＢＤスコア＋活動スコア、
ＱＯＤＡ＝睡眠スコア×ＷＱＯＤＡＳＳ＋ＭＢＤスコア×ＷＱＯＤＡＭＢＤ、又は
ＱＯＤＡ＝睡眠スコア×ＷＱＯＤＡＳＳ＋ＭＢＤスコア×ＷＱＯＤＡＭＢＤ＋活動スコア×ＷＱＯＤＡＡｃｔ
のうちの式に基づいて決定することができ、
式中、
ＷＱＯＤＡＳＳは、睡眠スコアに対するＱＯＤＡ重みであり、
ＷＱＯＤＡＭＢＤは、ＭＢＤスコアに対する重みであり、
ＷＱＯＤＡＡｃｔは、活動スコアに対する重みである。
第７３態様において、ＭＢＤスコアは、
ＭＢＤｓｃｏｒｅ＝ＭＢ×ｗ１ＭＢＤ＋Ｄ×ｗ２ＭＢＤ
から求めることができ、
式中、
ＭＢは、ユーザが提供した主観的入力に基づく心身スコアであり、
Ｄは、ユーザの食事情報に基づく食事スコアであり、
ｗ１ＭＢＤは、ＭＢスコアに対する重みであり、
ｗ２ＭＢＤは、食事スコアＤを重み付ける重みである。
第７４態様において、睡眠スコアは、以下から求めることができ
睡眠スコア＝ＷＬＳ×ＬＳ＋ＷＤＳ×ＤＳ＋ＷＲＳ×ＲＳ＋ＷＢＭｓｌｅｅｐ×ＢＭｓｌｅｅｐ，＋ＷＥＮＶ×ＥＮＶ＋ＷＴｄ×Ｔｄ＋ＷＴｏ×Ｔｏ＋ＷＴｅ×Ｔｅ
式中、
ＬＳは、ユーザが浅睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
ＤＳは、ユーザが深睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
ＲＳは、ユーザがレム睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
Ｔｄは、ユーザの総睡眠時間の持続時間の値であり、
Ｔｏは、睡眠に対する決定された入眠の値であり、
Ｔｅは、睡眠に対する決定された睡眠効率の値であり、
ＢＭｓｌｅｅｐは、睡眠中のユーザの検出された体動の値であり、
ＥＮＶは、睡眠中の検出された環境の値であり、
ＷＬＳは、ＬＳに対する重みであり、
ＷＤＳは、ＤＳに対する重みであり、
ＷＲＳは、ＲＳに対する重みであり、
ＷＢＭｓｌｅｅｐは、ＢＭｓｌｅｅｐに対する重みであり、
ＷＥＮＶは、ＥＮＶに対する重みであり、
ＷＴｄは、Ｔｄに対する重みであり、
ＷＴｏは、Ｔｏに対する重みであり、
ＷＴｅは、Ｔｅに対する重みである。
第４５～第７４の態様のうちの任意のものを任意の組合せで第１態様と組み合わせることができ、本明細書で考察する他の態様のうちの任意のものとも組み合わせることができることが理解されるべきである。
第７５態様において、ユーザの健康状態をモニタリングする方法は、ユーザがセンサアレイを有するウェアラブルデバイスを装着しているときに、センサアレイを介してセンサデータを取得するステップと、センサデータを分析してユーザの状態を追跡するステップと、分析されたセンサデータに基づいて、ユーザが状態を改善するか又は状態を維持するのに役立つように変更を提案するように出力を生成するステップとを含むことができる。健康をモニタリングする装置の一実施形態は、この方法を利用するように構成することができる。
第７６態様において、本方法は、ユーザの状態を追跡するためのセンサデータの分析が、状態に対する第１基準値を決定するように実行されるように、構成することができる。健康をモニタリングする装置のサーバ、入出力デバイス又はウェアラブルデバイスは、いくつかの実施形態において、センサデータのこうした分析を実行することができる。
第７７態様において、本方法は、第１投与量の薬物がユーザによって服用されていることを示す第１入力に、状態に対する基準値を、第１入力を受け取った後に得られたセンサデータと比較して、状態が改善したか否かを決定することによって、応答するステップを含むことができる。ウェアラブルデバイス、入出力デバイス又はサーバは、こうした第１入力に対する応答を実施するように構成することができる。
第７８態様において、本方法は、第１入力を受け取った後、状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、薬物を服用する頻度を調整し、且つ／又は薬物の投与量を第１投与量とは異なる第２投与量に調整し、且つ／又は薬物を状態に対して指示された異なる薬物に調整する変更をユーザに提案することにより、応答するステップを含むことができる。本明細書において考察したように、第２投与量は、第１投与量よりも高い投与量であっても第１投与量よりも低い投与量であってもよい。薬物の頻度調整は、薬物をより高頻度で又はより低頻度で服用することであり得る。例えば、頻度調整は、同じ投与量の薬物又は異なる投与量の薬物が、１日に１回ではなく２～４時間おきに服用されること、又は２～４時間おきではなく４～６時間おきに服用されること、又は１日に１回ではなく６～１２時間おきに服用されること等によって行ってもよい。他のタイプの頻度調整を提供することもできる。いくつかの実施形態では、ウェアラブルデバイス、入出力デバイス及び／又はサーバは、状態が改善しなかったという判断に対するこうした応答を実施するように構成することができる。
第７９態様において、本方法は、ユーザによって服用されている薬物に対する変更が行われたことを示す第２入力に、状態に対する基準値を、第２入力を受け取った後に得られたセンサデータと比較して、状態が改善したか否かを判断することによって、応答するステップも含むことができる。いくつかの実施形態では、ウェアラブルデバイス、入出力デバイス及び／又はサーバは、第２入力に対するこうした応答を実施するように構成することができる。
第８０態様において、本方法は、第２入力を受け取った後、状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、薬物を服用する頻度を調整し、且つ／又は薬物の投与量を第１投与量とは異なる第３投与量に調整し、且つ／又は薬物を状態に対して指示された第３の異なる薬物に調整する変更をユーザに提案することによって、応答するステップも含むことができる。第３投与量は、第１投与量よりも高い投与量であっても第１投与量よりも低い投与量であってもよい。第３投与量は、同様に第２投与量よりも高い投与量であっても第２投与量よりも低い投与量であってもよい。薬物の頻度調整は、薬物をより高頻度で又はより低頻度で服用することであり得る。例えば、頻度調整は、同じ投与量の薬物又は異なる投与量の薬物が、１日に１回ではなく２～４時間おきに服用されること、又は２～４時間おきではなく４～６時間おきに服用されること、又は１日に１回ではなく６～１２時間おきに服用されること等によって行ってもよい。他のタイプの頻度調整を提供することもできる。いくつかの実施形態では、ウェアラブルデバイス、入出力デバイス又はサーバは、状態が改善しなかったという判断に対するこうした応答を実施するように構成することができる。
第８１態様において、状態は、振戦状態、てんかん、睡眠状態、アルツハイマー病状態、神経障害、振戦に関連するか又は振戦が症状である神経変性疾患、多発性硬化症、脳卒中、外傷性脳損傷、パーキンソン病、ＡＤＨＤ、認知症、アルツハイマー病とすることができ、状態は薬剤の使用の結果であり、状態はアルコール依存症の結果であり、状態は薬物の離脱であり、状態は甲状腺疾患であり、状態は甲状腺機能亢進であり、状態は肝臓疾患であり、状態は脂肪肝であり、状態は腎不全であり、状態は不安症であり、又は状態はパニック症である。
第８２態様において、ユーザの状態を追跡するためのセンサデータの分析は、ユーザの睡眠の基準レベルを決定することを含むことができる。第８２態様において、本方法は、ユーザが睡眠中に、センサアレイを有するウェアラブルデバイスを装着しているときに得られるセンサデータに基づいて、ユーザの睡眠をモニタリングして、１つ又は複数の、ユーザが睡眠中に浅睡眠状態にあった持続時間、睡眠中に深睡眠状態にあった持続時間、及び／又は睡眠中に急速眼球運動（ＲＥＭ）状態にあった持続時間を決定するステップも含むことができる。第８４態様において、睡眠のモニタリングは、ユーザが目を覚ましたときを自動的に決定して、ユーザの睡眠のモニタリングを停止するように実行することができる。第８５態様において、睡眠のモニタリングは、ユーザが眠りにつこうとし始めたときを自動的に決定して、ユーザの睡眠のモニタリングを開始するように実行することができる。健康をモニタリングする装置の実施形態は、第８２～第８５の態様の実施形態を実施するように構成することができる。
第８６態様において、本方法は、（ｉ）睡眠のモニタリング中に眠った総時間、（ｉｉ）ユーザが眠りにつこうとしていることが検出されてから眠りに落ちるまでにかかった時間を示す入眠の時間、及び／又は（ｉｉｉ）ユーザの睡眠がモニタリングされた時間中にユーザが眠っていた時間の量を示す睡眠効率を計算するステップを含むことができる。いくつかの実施形態では、これらのパラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの１つのみを計算することができ、これらのパラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの２つのみを計算することができ、又は少なくともパラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のすべてを計算することができる。装置の実施形態は、こうした態様を実施するように構成することができる。
第８７態様において、本方法は、（ｉ）センサデータに基づき、モニタリングされた睡眠中のユーザが浅睡眠状態にあった時間の量、（ｉｉ）センサデータに基づき、モニタリングされた睡眠中のユーザが深睡眠状態にあった時間の量、及び／又は（ｉｉｉ）センサデータに基づき、モニタリングされた睡眠中のユーザがレム睡眠状態にあった時間の量を決定するステップを含むことができる。いくつかの実施形態では、これらのパラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの１つのみを決定することができる。他の実施形態では、これらのパラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）のうちの２つのみを決定することができる。さらに他の実施形態では、パラメータ（ｉ）～（ｉｉｉ）の少なくともすべてを決定することができる。
第８８態様において、本方法は、ユーザの睡眠のモニタリングから得られたセンサデータに基づいて、ユーザの睡眠スコアを決定するステップを含むことができる。第８９態様において、睡眠スコアは、以下の睡眠スコア式に従って求めることができ
睡眠スコア＝ＷＬＳ×ＬＳ＋ＷＤＳ×ＤＳ＋ＷＲＳ×ＲＳ＋ＷＢＭｓｌｅｅｐ×ＢＭｓｌｅｅｐ，＋ＷＥＮＶ×ＥＮＶ＋ＷＴｄ×Ｔｄ＋ＷＴｏ×Ｔｏ＋ＷＴｅ×Ｔｅ
式中、
ＬＳは、ユーザが浅睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
ＤＳは、ユーザが深睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
ＲＳは、ユーザがレム睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
Ｔｄは、ユーザの総睡眠時間の持続時間の値であり、
Ｔｏは、睡眠に対する決定された入眠の値であり、
Ｔｅは、睡眠に対する決定された睡眠効率の値であり、
ＢＭｓｌｅｅｐは、睡眠中のユーザの検出された体動の値であり、
ＥＮＶは、睡眠中の検出された環境の値であり、
ＷＬＳは、ＬＳに対する重みであり、
ＷＤＳは、ＤＳに対する重みであり、
ＷＲＳは、ＲＳに対する重みであり、
ＷＢＭｓｌｅｅｐは、ＢＭｓｌｅｅｐに対する重みであり、
ＷＥＮＶは、ＥＮＶに対する重みであり、
ＷＴｄは、Ｔｄに対する重みであり、
ＷＴｏは、Ｔｏに対する重みであり、
ＷＴｅは、Ｔｅに対する重みである。
第９０態様において、本方法は、センサデータに基づいて、ユーザの心拍数が予め選択された不安閾値レベル以上であるか否かを判断し、心拍数が予め選択された不安閾値レベルを上回るという判断に応じて、体動センサデータを評価して、動きの頻度が不安閾値を超えて増加しているか否かを判断するステップも含むことができる。動きの頻度が不安閾値を越えて増加したと判断することに応じて、ユーザに出力を提供するように介入を作動させることができる。装置の実施形態は、こうした態様を実施するように構成することができる。
第９１態様において、本方法は、動きの頻度が不安閾値を越えて増加したと判断することに応じて提供される出力が、ウェアラブルデバイスの振動機構によって生成される振動、ウェアラブルデバイス若しくは入出力デバイスによって出力される音楽、及び／又は入出力デバイス若しくはウェアラブルデバイスのスピーカによって出力される可聴音であるように、実施することができる。
第９２態様において、本方法は、第１振戦基準期間にわたってセンサデータの加速度計データを評価して、（ｉ）振戦回数（ＴＣ）を決定する、第１振戦基準期間内に起こった振戦の数と、（ｉｉ）センサデータに基づいて、第１振戦基準期間内に検出された各振戦に対する検出された振戦の発生及び非発生の間に経過した時間の量としての振戦持続時間（ＴＤ）と、（ｉｉｉ）第１振戦基準期間内の検出された各振戦に対する、振戦の単一期間内の検出された振戦における振戦振幅（ＴＡ）と、（ｉｖ）第１振戦基準期間内の振戦発生の数としての振戦頻度（ＴＦ）とを検出するステップを含むことができる。
第９３態様において、本方法は、第１重みｗ１、第２重みｗ２、第３重みｗ３及び第４重みｗ４を、第１基準振戦スコア（第１Ｔｓ）を
第１ＴＳ＝（ｗ１×ＴＦ＋ｗ２×ＴＡ＋ｗ３×ＴＤ＋ｗ４×ＴＣ）
に従って計算するために決定するように実施することができる。
第９４態様において、本方法は、ユーザによって薬物が服用されることを示す入力に応じて、ユーザによって薬物が服用された後に得られたセンサデータの加速度計データが、第２振戦基準期間にわたって評価されるステップも含むことができる。センサデータの加速度計データの評価は、（ｉ）振戦回数（ＴＣ）を決定する、第２振戦基準期間内に起こった振戦の数と、（ｉｉ）センサデータに基づいて、第２振戦基準期間内に検出された各振戦に対する検出された振戦の発生及び非発生の間に経過した時間の量としての振戦持続時間（ＴＤ）と、（ｉｉｉ）第２振戦基準期間内の検出された各振戦に対する、振戦の単一期間内の検出された振戦における振戦振幅（ＴＡ）と、ｉｖ）第２振戦基準期間内の振戦発生の数としての振戦頻度（ＴＦ）とを決定するように実行することができる。
第９５態様において、本方法は、第１重みｗ１、第２重みｗ２、第３重みｗ３及び第４重みｗ４を、第２基準振戦スコア（第２Ｔｓ）を
第２ＴＳ＝（ｗ１×ＴＦ＋ｗ２×ＴＡ＋ｗ３×ＴＤ＋ｗ４×ＴＣ）
に従って計算するために決定するステップも含むことができる。
第９６態様において、本方法は、第２基準振戦スコアを第１基準振戦スコアと比較して、薬物の有効性を評価するステップを含むこともできる。第９７態様において、本方法は、（ｉ）第２基準振戦スコアが第１基準振戦スコアと比較してより悪い振戦状態を示す、（ｉｉ）第２基準振戦スコアが第１基準振戦スコアと同じである振戦状態を示す、（ｉｉｉ）第２基準振戦スコアが第１基準振戦スコアよりも高い、（ｉｖ）第２基準振戦スコアが第１基準振戦スコアの予め選択された非有効性範囲内にある、又は（ｉｖ）第２基準振戦スコアが第１基準振戦スコアと予め選択された有効性値以下だけ異なるという判断に応じて、薬物の用量及び／又は薬物が服用されるべき頻度を変更するステップを含むことができる。
第９８態様において、本方法は、ユーザが眠っている間に発生するいびき及び／又は咳を記録するステップを含むことができる。第９９態様において、本方法は、記録されたいびき及び／又は咳のデータに基づいて、ユーザの睡眠状態を予測するために、いびき及び／又は咳の記録とセンサデータとからいびき及び／又は咳のパターンを特定するステップを含むことができる。第１００態様において、本方法は、ユーザが依然として眠っている間に、ユーザが眠っている間のユーザの睡眠の質及び／又は睡眠の持続時間を改善するために、ユーザに対して少なくとも１つの可聴及び／又は感覚出力を発するステップも含むことができる。
第１０１態様において、本方法は、ウェアラブルデバイスを装着しているユーザの心拍数、体動及び発汗を検出するようにセンサデータを定期的に評価して、心拍数、体動及び発汗が予め選択された閾値睡眠状態基準を超えるか否かを判断し、それにより、予め選択された閾値睡眠状態基準を満たすか又は超えることに応じてユーザの睡眠の持続時間及び／又は質を改善するように、少なくとも１つの出力がウェアラブルデバイス及び／又は入出力デバイスによって発せられる、ステップも含むことができる。第１０２態様において、出力は、ウェアラブルデバイスが振動機構を介して振動することを含むことができる。第１０３態様において、出力は、ウェアラブルデバイス又は入出力デバイスが、ウェアラブルデバイス及び／又は入出力デバイスを介して出力される少なくとも１つの音又は音楽の可聴出力をトリガすることも含む（又は別法として含む）ことができる。
第１０４態様において、本方法は、（ｉ）ユーザが眠りにつく予め選択された期間内に出力される一連の夜間の質問、及び／又は（ｉｉ）ユーザが目を覚ます予め選択された期間内に出力される一連の朝の質問をユーザに問い合わせるステップを含むことができる。本方法は、ユーザの睡眠を評価するために可聴問合せに対するユーザ回答を格納するステップも含むことができる。第１０５態様において、本方法は、可聴問合せの出力用の音声を定義するオーディオファイルを格納し、それにより、可聴問合せの出力が、可聴問合せがユーザの親戚又は友人の音声によって話されるように、格納されたオーディオファイルに基づいて出力される、ステップも含むことができる。
第１０６態様において、本方法は、センサデータに基づいて日中活動の質（ＱＯＤＡ）スコアを決定するステップを含むことができる。第１０７態様において、ＱＯＤＡスコアは、
ＱＯＤＡ＝睡眠スコア＋心身及び食事（ＭＢＤ）スコア、
ＱＯＤＡ＝睡眠スコア＋ＭＢＤスコア＋活動スコア、
ＱＯＤＡ＝睡眠スコア×ＷＱＯＤＡＳＳ＋ＭＢＤスコア×ＷＱＯＤＡＭＢＤ、又は
ＱＯＤＡ＝睡眠スコア×ＷＱＯＤＡＳＳ＋ＭＢＤスコア×ＷＱＯＤＡＭＢＤ＋活動スコア×ＷＱＯＤＡＡｃｔ
のうちの式に基づいて決定することができ、
式中、
ＷＱＯＤＡＳＳは、睡眠スコアに対するＱＯＤＡ重みであり、
ＷＱＯＤＡＭＢＤは、ＭＢＤスコアに対する重みであり、
ＷＱＯＤＡＡｃｔは、活動スコアに対する重みである。
第１０８態様において、ＭＢＤスコアは、
ＭＢＤｓｃｏｒｅ＝ＭＢ×ｗ１ＭＢＤ＋Ｄ×ｗ２ＭＢＤ
から求めることができ、
式中、
ＭＢは、ユーザが提供した主観的入力に基づく心身スコアであり、
Ｄは、ユーザの食事情報に基づく食事スコアであり、
ｗ１ＭＢＤは、ＭＢスコアに対する重みであり、
ｗ２ＭＢＤは、食事スコアＤを重み付ける重みである。
第１０９態様において、睡眠スコアは、以下から求めることができ
睡眠スコア＝ＷＬＳ×ＬＳ＋ＷＤＳ×ＤＳ＋ＷＲＳ×ＲＳ＋ＷＢＭｓｌｅｅｐ×ＢＭｓｌｅｅｐ，＋ＷＥＮＶ×ＥＮＶ＋ＷＴｄ×Ｔｄ＋ＷＴｏ×Ｔｏ＋ＷＴｅ×Ｔｅ
式中、
ＬＳは、ユーザが浅睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
ＤＳは、ユーザが深睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
ＲＳは、ユーザがレム睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
Ｔｄは、ユーザの総睡眠時間の持続時間の値であり、
Ｔｏは、睡眠に対する決定された入眠の値であり、
Ｔｅは、睡眠に対する決定された睡眠効率の値であり、
ＢＭｓｌｅｅｐは、睡眠中のユーザの検出された体動の値であり、
ＥＮＶは、睡眠中の検出された環境の値であり、
ＷＬＳは、ＬＳに対する重みであり、
ＷＤＳは、ＤＳに対する重みであり、
ＷＲＳは、ＲＳに対する重みであり、
ＷＢＭｓｌｅｅｐは、ＢＭｓｌｅｅｐに対する重みであり、
ＷＥＮＶは、ＥＮＶに対する重みであり、
ＷＴｄは、Ｔｄに対する重みであり、
ＷＴｏは、Ｔｏに対する重みであり、
ＷＴｅは、Ｔｅに対する重みである。
健康をモニタリングする装置の実施形態は、第７５～第１０９態様のうちの任意のものを実施するように構成することができる。さらに、第７６～１０９態様のうちの任意ものを、本方法の異なる実施形態において互いに組み合わせることができることを理解されるべきである。
ウェアラブルデバイスも提供される。ウェアラブルデバイスの実施形態は、健康をモニタリングする装置に含めることができる。ウェアラブルデバイスは、プロセッサと、プロセッサに接続された非一時的コンピュータ可読媒体と、プロセッサ及び／又は非一時的コンピュータ可読媒体に接続されたセンサアレイとを含むことができる。
ウェアラブルデバイスのいくつかの実施形態において、ウェアラブルデバイスのセンサアレイは、心拍数及び血中酸素濃度をモニタリングする光学センサと、ウェアラブルデバイスを装着しているユーザの体温を測定する温度センサと、睡眠中の可聴騒音を検出するマイクロフォンと、ユーザの発汗を測定する発汗センサとを含むことができる。他の実施形態は、追加のセンサ、より少ないセンサ又は異なるセンサを有する異なるセンサアレイを利用することができる。
ウェアラブルデバイスの実施形態は、ハウジングを含むことができる。センサアレイは、ハウジングに取り付けることができる。ハウジングは、それに取り付けられるか又は上に画定された識別子も有することができる。
ウェアラブルデバイスは、電源ユニットを含むことができる。電源ユニットの一例としては、ハウジングに又はハウジング内に取り付けられた充電式バッテリを挙げることができる。
ウェアラブルデバイスの実施形態は、プロセッサに接続された少なくとも１つのデータ伝送インタフェース又は少なくとも１つの無線トランシーバユニットも含むことができる。
ウェアラブルデバイスの実施形態は、ユーザが眠っている間に発生するいびき及び／又は咳を格納及び送信するために記録するように構成することができる。ウェアラブルデバイスは、こうしたデータを別のデバイス（例えば、サーバ又は入出力デバイス）に送信するように構成することができる。ウェアラブルデバイスの実施形態は、ユーザの睡眠状態を予測するために、センサアレイのデータからいびき及び／又は咳のパターンを特定するようにも構成する（又は別法として構成する）ことができる。
ウェアラブルデバイスの実施形態は、センサデータを定期的に評価してウェアラブルデバイスを装着しているユーザの心拍数、体動及び発汗を検出し、心拍数、体動及び発汗が予め選択された閾値睡眠状態基準を超えていると判断されると、ユーザの睡眠時間及び／又は質を改善するように少なくとも１つの出力が発せられるようにするように構成することができる。この出力は、いくつかの実施形態では、ウェアラブルデバイスが振動機構を介して振動することを含むことができる。出力は、ウェアラブルデバイスが少なくとも１つの音又は音楽の可聴出力をトリガすることも含む（又は別法として含む）ことができる。音又は音楽は、いくつかの実施形態では、ウェアラブルデバイス、又はウェアラブルデバイスに通信可能に接続可能な入出力デバイスを介して出力することができる。
ウェアラブルデバイスの少なくとも１人のユーザをモニタリングする装置の実施形態も提供される。いくつかの実施形態は、本明細書で考察する健康をモニタリングする装置の態様を利用することができる。いくつかの実施形態では、ウェアラブルデバイスは、例えば、入出力デバイス及び／又は中央サーバに、センサアレイを介して収集されたデータを中央サーバに送信するように通信可能に接続することができる。
ウェアラブルデバイスの少なくとも１人のユーザをモニタリングする装置の実施形態は、ユーザの健康データが格納されている少なくとも１つのデータ管理デバイスも含むことができる。中央サーバは、少なくとも１つのデータ管理デバイスに通信可能に接続されて、ユーザの健康データにアクセスしてユーザの睡眠状態又は健康状態を評価することができる。ユーザの健康データが格納されている少なくとも１つのデータ管理デバイスの例としては、例えば、電子健康記録（ＥＨＲ）デバイスを挙げることができる。
ウェアラブルデバイスの少なくとも１人のユーザをモニタリングする装置の実施形態は、ウェアラブルデバイスが、中央サーバに送信するために、ユーザが眠っている間に発生するいびき及び／又は咳を記録するように構成されるように、構成することができる。いくつかの実施形態では、中央サーバは、ユーザの睡眠状態を予測するために、センサアレイのデータからいびき及び／又は咳のパターンを特定するように構成することができる。
ウェアラブルデバイスの少なくとも１人のユーザをモニタリングする装置の実施形態は、ウェアラブルデバイスを中央サーバに通信可能に接続し且つ／又はウェアラブルデバイスのバッテリを充電するように構成されたドッキングステーションも含むことができる。
ユーザの睡眠を評価する方法も提供される。本方法の実施形態は、ウェアラブルデバイスの一実施形態又は健康をモニタリングする装置の一実施形態を提供するステップを含むことができる。
睡眠を評価する方法の実施形態は、ウェアラブルデバイスを介して、ユーザが眠っている間に発生するいびき及び／又は咳を記録し、記録されたいびき及び／又は咳のデータを中央サーバに送信するステップも含むことができる。中央サーバは、記録されたいびき及び／又は咳のデータからいびき及び／又は咳のパターンを特定して、ユーザの睡眠状態を検出又は予測することができる。
睡眠を評価する方法の実施形態はまた、心拍数、発汗及び体動のデータを記録するステップと、記録された心拍数、発汗及び体動のデータから、ユーザが予め選択された睡眠基準閾値を超えたか否かを判断するステップと、ユーザが依然として眠っている間に、ユーザが眠っている間のユーザの睡眠の質及び／又は睡眠の持続時間を改善するために、少なくとも１つの可聴及び／又は感覚出力をユーザに出力するステップとを含むことができる。
睡眠を評価する方法の実施形態は、本明細書で考察する方法又は装置の異なる態様を利用するように構成することもできることが理解されるべきである。
睡眠関連の健康問題を有すると診断された患者に対する患者の睡眠及び／又は睡眠治療の有効性のモニタリングを容易にするように構成することができる電子デバイス及び通信システムとともに、そうした電子デバイス及び通信システムを製造及び使用する方法と、睡眠治療を評価する方法と、睡眠関連の健康問題の診断を容易にする方法との他の詳細、目的及び利点は、それらいくつかの例示的実施形態の以下の説明が進むに従って明らかとなろう。同様に、患者の振戦及び／又は振戦が起こっている患者に対する治療の有効性のモニタリングを容易にするように構成することができる電子デバイス及び通信システムとともに、そうした電子デバイス及び通信システムを製造及び使用する方法と、神経障害若しくは神経変性疾患又は振戦に関連する他の状態に対する治療を評価する方法と、振戦関連の健康問題の診断を容易にする方法との他の詳細、目的及び利点は、それらいくつかの例示的実施形態の以下の説明が進むに従って明らかとなろう。
患者の健康状態、及び／又は患者の健康を改善する患者のための治療（例えば、薬物の使用、患者の行動の変更等）の有効性のモニタリングを容易にするように構成することができる電子デバイス及び通信システムとともに、そうした電子デバイス及び通信システムを製造及び使用する方法の他の詳細、目的及び利点は、それらいくつかの例示的実施形態の以下の説明が進むに従って明らかとなろう。
本明細書とともに含める図面に、電子デバイス及び通信システムとともにそれらの製造及び使用方法と、睡眠治療を評価する方法と、睡眠関連の健康問題の診断を容易にする方法との例示的な実施形態を示す。図面に使用する同様の参照符号は、同様の構成要素を識別することができることが理解されるべきである。
患者の健康のモニタリングを容易にするように構成された第１の例示的な装置のブロック図である。これは、例えば、睡眠関連の健康問題を有するとして診断された患者に対する患者の睡眠及び／又は睡眠治療の有効性に関連する患者の健康データをモニタリングすることを含むことができる。これは、振戦状態の症状を含む可能性がある患者の状態に関連する患者の健康状態のモニタリングもまた（又は別法として）含むことができる。これは、治療（例えば、薬物の使用、患者の行動の変更等）が患者の健康にいかに影響を与えている可能性があるかを評価するために、モニタリングされたデータを使用するための患者の健康のモニタリングもまた（又は別法として）含むことができる。第１プラットフォーム８及び第２プラットフォーム９に対する異なるプラットフォーム構成を、本装置のいくつかの実施形態において利用することができる異なるプラットフォーム構成として、図１に破線で示す。 図１に示す例示的な装置に含めることができるウェアラブル電子デバイスの第１の例示的な実施形態の斜視図である。電子デバイスは、図では、電子デバイスがユーザによって（例えば、ユーザの手首、上腕、下腕、下腿、上腿、胸部、腰部、足首、腕、脚又は首の周りに）装着することができる第１形態で示されている。 図１及び図２に示す電子デバイス３の実施形態とともに利用することができる例示的なバッテリアセンブリの概略図である。 図１に示す例示的な装置に含めることができるウェアラブル電子デバイスの第１の例示的な実施形態の分解図である。電子デバイスは、図４では、電子デバイスをユーザから解放する（例えば、ユーザの手首、足首、腕、脚、胸部、腰部、上腕、下腕、上腿、下腿又は首から電子デバイスの留め具を外す）ことができる第２形態で示されている。 ウェアラブル電子デバイスの第１の例示的な実施形態に対する例示的な回路基板配置の概略ブロック図である。 図１に示す装置の電子デバイス及び／又は構成要素の第１の例示的な実施形態によって利用することができる、患者データの収集、分析及びデータの使用の方法の例示的な実施形態を示すフローチャートである。 図１に示す装置の電子デバイス又は少なくとも１つの例示的な構成要素の第１の例示的な実施形態からのセンサデータを利用する方法の例示的な実施形態を示すフローチャートである。 図１の例示的な装置を動作するように構成することができる方法を示すフローチャートである。 患者の足首の近くに装着されるように構成されたウェアラブル電子デバイスの第１の例示的な実施形態の斜視図である。 ウェアラブル電子デバイスの、デバイスを患者の胸部の上に又は近くに位置決めすることができるような形態にある、第１の例示的な実施形態の斜視図である。 第１形態にあるウェアラブル電子デバイスの第１の例示的な実施形態の斜視図である。 主観的患者データ及び客観的患者データを統合して、患者パターンを検出し、患者がパターンを検出して検出されたパターンから生じる可能性のあり得るマイナスの状態を回避するための行動をとるのに役立つように行動改変を提案する方法の第１の例示的な実施形態を示すフローチャートである。 主観的患者データ及び客観的患者データを統合して、患者パターンを検出し、患者がパターンを検出し、患者がパターンを検出して検出されたパターンから生じる可能性のあるあり得るマイナスの状態を回避するための行動をとるのに役立つように行動改変を提案する方法の第２の例示的な実施形態を示すフローチャートである。 睡眠モニタリングをトリガすることができるあり得る睡眠状態を検出するとともに、検出された睡眠状態に寄与する可能性がある患者による行為のパターンを検出するために主観的患者データ及び客観的患者データを統合する方法の利用をトリガする方法の例示的な実施形態を示すフローチャートである。 プロンプト、リマインダ、質問又は他の可聴出力をユーザに可聴的に通信するためのパーソナライズ化音声データの利用を容易にすることができる方法の例示的な実施形態を示すフローチャートである。 睡眠をモニタリングし、検出された患者の状態を考慮してモニタリングされた睡眠に応答して、患者の睡眠の改善を促進する（例えば、睡眠の質及び／又は患者が眠っている時間を改善する）ことができる少なくとも１つのタイプの出力（例えば、音楽、ホワイトノイズ、振動等）を提供する例示的な方法を示すフローチャートである。 ユーザの睡眠のモニタリングに関連する主観的なユーザデータを収集し、ユーザの少なくとも１つの健康状態をモニタリングするのに役立つように、ユーザが提供した入力を格納及び／又は送信するために、少なくとも１つの入力デバイスを介する入力を請求するように、異なる時点で視覚、映像及び／又は音声出力を介して主観的データ及び客観的データを提供するようにユーザを促すプロセスの例示的実施形態を示すフローチャートである。 図１に示した例示的な装置に含めることができるウェアラブル電子デバイスの第１の例示的な実施形態のブロック図である。 第１形態にあるウェアラブル電子デバイスの第１の例示的な実施形態の側面図である。 バッテリ充電と、図１に示す例示的な装置に含めることができるドッキングステーション５の第１の例示的な実施形態との通信接続とのために位置決めされた、ウェアラブル電子デバイスの例示的な実施形態の斜視図である。 ユーザの少なくとも１つの健康状態に関連するデータをモニタリングし、モニタリングされたデータに関連するデータを送信する例示的なプロセスを示すフローチャートである。 ユーザの振戦を検出する例示的な処理を示すフローチャートである。 ユーザの振戦をモニタリングしてそれを評価する例示的なプロセスを示すフローチャートである。 ユーザの主観的データの入力の割当てのスケールを示すチャートである。 心身及び食事（ＭＢＤ）スコアを計算する例示的なプロセスを示すフローチャートである。ＭＢＤスコアは、一種の感情及び食事スコアとみなすこともできる。 ユーザの食事に関する主観的データの入力の割当てのスケールを示す図である。 ユーザの１つ又は複数の健康状態のモニタリングから得られたデータを用いて睡眠スコアを計算する例示的なプロセスを示すフローチャートである。 入出力デバイス１３（例えば、スマートフォン、タブレット、ラップトップコンピュータ、パーソナルコンピュータ、スマートスピーカ等）、ウェアラブルデバイス３及び／又はドッキングステーション５によって表示するために生成することができるグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）の例示的な表示を示す概略図である。 ウェアラブルデバイス３を介して得られたセンサデータに基づいて患者に対する睡眠パラメータを決定する例示的なプロセスを示すフローチャートである。 ユーザが睡眠状態にあるか又は覚醒しているかを評価するために、ウェアラブルデバイス３から得られるセンサデータを介してユーザの睡眠パラメータを決定する例示的なプロセスを示すフローチャートである。 センサデータに基づいて、ユーザが覚醒しているか否かを判断する例示的なプロセスを示すフローチャートである。 センサデータに基づいて、ユーザが浅睡眠状態であるか否かを判断する例示的なプロセスを示すフローチャートである。 センサデータに基づいて、ユーザが深睡眠状態にあるか否かを判断する例示的なプロセスを示すフローチャートである。 センサデータに基づいて、ユーザが急速眼球運動（レム）睡眠状態にあるか否かを判断する例示的なプロセスを示すフローチャートである。
図１～図３４を参照すると、装置１はウェアラブルデバイス３を含むことができ、ウェアラブルデバイス３は、ユーザの身体にデバイスを取り付ける（例えば、図９、図１１及び図１９から理解することができるように、ユーザの腕、脚、上腿、下腿、上腕、下腕、手首、足首、胸部、腰部、首等を一周することができるバンド、リング又は他の環状構造を形成するように留め具で留める）ことができる第１位置と、ユーザからデバイスを分離する（例えば、ユーザの身体から外す、ユーザの腕、上腕、下腕、上腿、下腿、腰部、胸部、手首、脚、足首、首等から外す）ことができる第２位置との間で調整可能な電子デバイスとして構成することができる。図１０に見ることができるように、ウェアラブルデバイス３の実施形態は、患者の上に（例えば、患者の胸部の近くに又は患者の別の部分の上に）ウェアラブルデバイスを位置決めするように衣服に組み込むこともできる。衣服は、導電性衣服でも非導電性衣服でもあり得る。ウェアラブルデバイスのストラップは、ウェアラブルバンドがユーザの身体のより大きい部分に装着されるのを可能にするか、又は異なるサイズの人々により適切に対応する、取付可能な延長ストラップも含むことができる。
ウェアラブルデバイス３は、非一時的メモリ３ｍ（例えば、フラッシュメモリ）又は他のタイプの非一時的コンピュータ可読媒体に接続されている少なくとも１つのプロセッサ３ｐ（例えば、マイクロコントローラ、中央処理装置プロセッサアセンブリ、プロセッサのアレイ、コアプロセッサ、相互接続されたプロセッサ等）と、少なくとも１つのトランシーバユニット３ｂ（例えば、無線ネットワークトランシーバ、セルラネットワークトランシーバ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈトランシーバ、ユニバーサルシリアルバス（「ＵＳＢ」）トランシーバ、等）とを含むことができる。ウェアラブルデバイス３は、非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、メモリ３ｍ）及び／又は１つ若しくは複数のプロセッサ３ｐに通信可能に接続されるセンサ４のアレイ３ａも含むことができる。
ウェアラブルデバイス３のセンサ４の各々は、患者の少なくとも１つの身体的特性を検出又は測定するように構成することができる。患者の睡眠を測定するために、センサのアレイ及び位置決めは、比較的低いコストで重要な情報を収集するために最も重要であり得る。ウェアラブルデバイスにセンサのアレイを組み込むには、課題があり得る。例えば、多くのセンサは非常に小さいサイズで製造することができるが、センサによって生成された少なくとも１つの信号を測定、増幅、変換、処理及び送信するために必要な追加の構成要素を収容することにより、小さいフォームファクタを達成すること、又はセンサを理想的な場所に配置することに対して課題が課される可能性がある。さらに、こうしたセンサの構成要素は、限られた寿命を有し、頻繁に交換する必要がある可能性がある。本明細書で考察する例示的な実施形態から理解することができるように、本発明者らは、こうした問題に対する解決策を開発した。
ウェアラブルデバイス３は、電気部品及びセンサに電力源を提供することができる電源３ｅも含むことができる。電源は、例えば、デバイス及びデバイスの構成要素に電力を供給する電圧源を提供することができる、充電式バッテリ又は他のタイプのバッテリであり得る。電源３ｅは、低ドロップアウトレギュレータ（ＬＤＯ）を含むことができる電源管理モジュールとともに、バッテリを充電する異なる充電機構（例えば、ＵＢＳ接続を介する充電、ワイヤレス充電、バッテリを充電する磁気共鳴結合等）を容易にするように構成された接触充電モジュール及びバッテリ充電モジュールを含むこともできる。
ウェアラブルデバイス３は、ドッキングステーション５及び／又はアクセスポイント（例えば、無線アクセスポイント）に通信可能に接続可能であり得る。いくつかの実施形態では、ドッキングステーション５は、ウェアラブルデバイスのバッテリを充電するとともに、ウェアラブルデバイス３を少なくとも１つの中央サーバ７及び／又は他の通信デバイスを含むことができる遠隔第１プラットフォーム８及び／又は遠隔第２プラットフォーム９に通信可能に接続することができるように、ウェアラブルデバイス３のネットワークとの通信接続を促進するアクセスポイントとしても機能することができる、ウェアラブルデバイス３用の充電ステーションとして構成することができる。ドッキングステーション５は、ウェアラブルデバイス３からセンサデータ又は他のデータを、ウェアラブルデバイスが充電のためにドッキングステーションに接続されている間、又はそのデータを後に使用し且つ／又はそのデータを中央サーバ７に転送するために近距離無線通信接続の近距離範囲内で、受信するように構成することもできる。
いくつかの実施形態では、ドッキングステーション５及びウェアラブルデバイス３は、ウェアラブルデバイス３が充電中であり且つ／又はドッキングステーション５の近距離範囲内にあるときはいつでも、ウェアラブルデバイス３が、後に処理し且つ／又は中央サーバ７に転送するためにセンサデータをドッキングステーション５に送信するように、構成することができる。送信されたセンサデータは、すべて、ウェアラブルデバイス３のメモリに格納されたデータであり得るか、又は、すべて、以前にドッキングステーションに送信されていなかった、ウェアラブルデバイスのメモリに格納されているセンサデータであり得る。さらに他の実施形態では、送信されたデータは、ウェアラブルデバイスによってドッキングステーション５に自動的に送信されるか、又はドッキングステーションから受信したそうしたデータに対する要求に応じてウェアラブルデバイスによって送信される、特定のサブタイプ又はクラスのウェアラブルデバイスのデータであり得る。
いくつかの実施形態では、ネットワークは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈネットワーク、Ｗｉ－Ｆｉネットワーク、又はそうしたネットワークの組合せであってもよく、２．４ＧＨｚ及び５ＧＨｚインターネット、近距離無線通信、Ｚ－Ｗａｖｅ、ＺｉｇＢｅｅ等を含む無線周波数又は周波数範囲で動作してもよい、２つの接続されたデバイス間の通信をサポートする、接続及びプロトコルの組合せを表すことができる。ネットワークは、接続されたデバイス間でデータを転送することができる通信チャネル又はゲートウェイチャネルの作成及び保守を含むか、又はその確保に役立つことができる。
いくつかの実施形態では、ウェアラブルデバイス３は、センサデータが少なくとも１つのウェアラブルデバイスデータ管理デバイス７ａに格納可能であり、患者の健康関連データを管理することができる医療提供者又は他のエンティティが監督することができる患者データ管理デバイス７ｂに格納可能でもあるように、中央サーバ７にセンサデータを送信するように構成することができる。こうしたデータの転送は、データがドッキングステーション５を介して中央サーバ７に送信されるように、ウェアラブルデバイス３がドッキングステーション５と直接行う通信接続を介して提供することができる。こうしたデータの転送は、データが入出力デバイス１３を介して中央サーバ７に送信されるように、ウェアラブルデバイス３が入出力デバイス１３（例えば、スマートフォン、スマートスピーカ、ラップトップコンピュータ等）と直接行う通信接続を介して提供することもできる（又は別法として提供することができる）。
中央サーバ７、ウェアラブルデバイスデータ管理デバイス７ａ及び患者データ管理デバイス７ｂは、各々、少なくとも１つの非一時的コンピュータ可読媒体（例えばメモリ、ハードドライブ等）及び少なくとも１つのトランシーバユニット（例えばネットワークトランシーバ等）に接続された少なくとも１つのプロセッサを有するコンピュータデバイスとして構成することができることが理解されるべきである。各データ管理デバイスは、例えば、データベースサーバとして構成することができる。中央サーバ７は、中央サーバ７と、ウェアラブルデバイス３、ドッキングステーション５及び／又は少なくとも１つの入出力デバイス１３（例えば、スマートフォン、スマートスピーカ、タブレット、ラップトップコンピュータ、パーソナルコンピュータ等）との間で交換される通信を介して、ウェアラブルデバイス３のユーザに対して提供されるサービスをホストするホストサーバとして構成することができる。
患者データ管理デバイス７ｂは、医療提供者による患者の健康記録（例えば、電子健康記録（ＥＨＲ））を保持するように構成されているサーバコンピュータデバイス又はサーバコンピュータデバイスの集合体であり得る。患者データ管理デバイス７ｂは、中央サーバ７からリモートであり得るか、又は、中央サーバ７及びウェアラブルデバイスデータ管理デバイス７ｂを有するプラットフォーム９（例えば、同じ企業ネットワーク環境内、同じローカルエリアネットワーク内等）の構成要素であり得る。ウェアラブルデバイスデータ管理デバイス７ａは、中央サーバ７からリモートであり得るか、又は、第１プラットフォーム８及び／又は第２プラットフォーム９の構成要素であり得る。
いくつかの実施形態では、中央サーバ７は、センサデータを収集する少なくとも１つのデータ管理デバイス７ａを含むサーバのアレイであり得る。中央サーバ７は、収集されたセンサデータを、（例えば、患者データ管理デバイス７ｂが医療提供者コンピュータシステムの一部である実施形態の場合）少なくとも１つのネットワーク接続を介して（例えば、暗号化されたインターネット伝送等を介して）中央サーバ７の第１プラットフォーム８からリモートであり得るリモート患者データ管理デバイス７ｂに転送するように構成することもできる。
本明細書で考察するように、第１プラットフォーム８及び第２プラットフォーム９の実施形態は、通信システムの他の要素も含むことができる。例えば、これらのプラットフォームの実施形態は、ウェアラブルデバイス３と中央サーバ７、及び／又は中央サーバ７とウェアラブルデバイスデータ管理サーバ７ａ、及び／又は中央サーバと患者データ管理デバイス７ｂ、及び／又は入出力デバイス１３と中央サーバ７、及び／又はドッキングステーション５と中央サーバ７との間のネットワーク接続を促進する少なくとも１つのゲートウェイ又はセッションボーダー制御デバイスを含むことができる。いくつかの実施形態では、ウェアラブルデバイス３は、ウェアラブルデバイス３を無線で接続するか又は他の方法で通信可能に接続することができる、ドッキングステーション５又は他のアクセスポイントを介して、中央サーバ７に暗号化データを送信し、中央サーバから暗号化データを受信するよう構成することができる。
第１プラットフォーム８及び第２プラットフォーム９は、各々、さまざまな他のネットワーク要素（例えば、ルータ、アクセスポイント、ゲートウェイ、ボーダー制御デバイス、エンドポイント等）を含むことができる。いくつかの実施形態では、第１プラットフォーム８は、少なくとも１つのウェアラブルデバイスデータ管理デバイス７ａを含むネットワークであり得る。第１プラットフォーム８は、いくつかの実施形態ではウェアラブルデバイス３の販売業者によって、又は医療提供者（例えば、病院システム、医療提供者ネットワーク等）によって、操作することができる。第２プラットフォーム９は、患者電子健康記録（ＥＨＲ）を含む少なくとも１つのＥＨＲデータベースを含むことができる、医療提供者によって操作されるネットワークであり得る。ＥＨＲデータベースは、少なくとも１つの患者データ管理デバイス７ｂ（例えば、医療提供者システムの少なくとも１つのサーバ）によってホストすることができる。他の実施形態では、第２プラットフォーム９は、ウェアラブルデバイス３の製造業者及び／又は販売業者によって操作することができる。
図２～図５及び図１８～図２０は、図１に示す装置１の例示的な実施形態において利用することができるウェアラブルデバイス３の例示的な実施形態を示し、ウェアラブルデバイス３は、デバイスのバッテリの充電のためだけでなく、データの収集、並びに中央サーバ７及び／又は第１プラットフォーム８及び第２プラットフォーム９の他のデバイスへのデータの送信も容易にするように、ドッキングステーション５に接続可能とし且つ／又はドッキングステーション５上に位置決めすることができる。図１及び図２０において最もよく分かるように、ウェアラブルデバイス３は、ウェアラブルデバイスがドッキングステーション５の充電ユニットに接続された（例えばワイヤレス充電のために接続するようにドッキングステーション上に位置決めされた、電源の充電のためにドッキングステーション上に位置決めされるとともにＵＳＢ接続を介して接続された等）ときにウェアラブルデバイスの電源３ｅを充電することができるように、ドッキングステーション５の充電ユニットに接続されるように、ドッキングステーション５の上又は近くに位置決めされるように構成することができる。
いくつかの実施形態では、ドッキングステーション５は、ウェアラブルデバイス３のバンドをドッキングステーション５のハウジングの周囲を一周させるのを容易にするために、上部溝５ｇ及び下部溝５ｇが画定されているハウジング５ｈを含むことができる。ハウジング５ｈは、中央に位置決めされた環状の発光デバイス５ｆも含むことができ、それは、ウェアラブルデバイスの電源３ｅが充電中であることを示すように第１色で点滅又は点灯させ、一様の連続色の光で照明させ、又は電源３ｅの充電が完了したことを示すように第１色とは異なる第２色で照明させることができる。ハウジング５ｈ内のコントローラは、ドッキングステーションの充電ユニット、発光デバイス５ｆ、ウェアラブルデバイス３からデータを受信してそのデータを入出力デバイス１３及び／又は中央サーバ７に送信する無線トランシーバ、並びに他の要素に接続することができる。
ウェアラブルデバイス３は、ウェアラブルデバイス３のハウジング又はフレームに接続された複数のセンサ４を含むことができるセンサアレイ３ａを含むことができる。センサアレイ３ａのセンサ４は、同様にウェアラブルデバイスのプロセッサ及び／又はコンピュータ可読媒体に通信可能に接続することができる。例えば、センサアレイ３ａのセンサ４は、（ｉ）ウェアラブルデバイス３を装着しているユーザの心拍数及びユーザの血液の内容（例えば、血液の酸素濃度等）を検出するように構成された少なくとも１つの光学センサ４ａ、（ｉｉ）ウェアラブルデバイス３を装着しているユーザの体内温度を測定するように構成された温度センサ４ｂ、（ｉｉｉ）ユーザによる動きを検出及び測定するために、ユーザがウェアラブルデバイス３を装着している間のウェアラブルデバイス３の動きを検出及び／又は測定するように構成された加速度計４ｃ、（ｉｖ）ウェアラブルデバイス３を装着しているユーザが発汗しているときを検出し、（ａ）ユーザによって生成されている発汗の量又は発汗の割合、（ｂ）ユーザの血中アルコール濃度、及び／又は（ｃ）ユーザの血糖値を検出するように構成された発汗センサ４ｄ、並びに（ｖ）ユーザがウェアラブルデバイス３を装着している間にユーザの呼吸及び／又はユーザの他の可聴指標を評価するために使用される、ユーザから発せられる音を測定及び／又は検出するよう構成されたマイクロフォン４ｅを含むことができる。例えば、マイクロフォン４ｅは、ユーザが眠っていると検出されたときに発生する可能性があるユーザの咳又はいびきを検出及び記録するとともに、ユーザの睡眠能力に影響を与える可能性がある夜間の環境条件（例えば、騒音公害環境等）も検出することができる。いくつかの実施形態では、ウェアラブルデバイス３は、振動機構４ｖも含むことができる。振動機構４ｖの実施形態は、振動機構が作動すると、ウェアラブルデバイス３又はウェアラブルデバイス３の一部を振動させるように構成することができる。
光学センサ４ａ及び／又は他のセンサ４は、ユーザの血糖値、ユーザの血中アルコール濃度、及び／又は関心のある他の指標を検出するようにも構成することができる。例えば、ウェアラブルデバイスのセンサアレイ３ａは、グルコースモニタリングセンサ及び／又は血中アルコール濃度センサを含むこともできる。
いくつかの実施形態では、光学センサ４ａは、少なくとも１つの発光ダイオード（ＬＥＤ）及び／又は少なくとも１つの光検出器を含むことができる。例えば、光学センサ４ａは、光検出器と、赤色ＬＥＤと、赤外線（ＩＲ）ＬＥＤとを含むことができる。赤色ＬＥＤ及びＩＲ ＬＥＤは、各々、ウェアラブルデバイスがユーザによって装着されているときに、ユーザの身体における赤色光及びＩＲ光（すなわち、ＩＲスペクトル内の可視光の波長よりも長い波長を有する電磁放射線（ＥＭＲ））の透過を仕向けるように構成することができる。光検出器は、ユーザの身体に向けられた赤色ＬＥＤ及び赤外線ＬＥＤの光を測定することに基づいてユーザの心拍数を測定するとともに、ユーザの皮膚又は心拍数の検出を介してウェアラブルデバイス３がユーザによって装着されているか否かを検出するように構成することができる。光学センサ４ａは、心拍数又は他の医学的状態の検出を容易にするように光を放出することができる１つ又は複数の緑色ＬＥＤも含むことができる。
ウェアラブルデバイス３は、プロセッサ、コンピュータ可読媒体、及びセンサアレイ３ａのセンサ４とともに、ウェアラブルデバイスの他の構成要素（例えば、電源、無線通信用の少なくとも１つのアンテナ、少なくとも１つのインタフェース３ｉ等）を保持することができる可撓性ハウジング３ｄも含むこともできる。異なるサイズの身体部分（例えば、腕、上腕、下腕、脚、上腿、下腿、胸部、腰部、手首、首、足首等）を有するユーザが装着することができるように、ウェアラブルデバイス３の環状構造のサイズを調整することができるように、アジャスタ３ｃをハウジング３ｄに取り付けるか、又はハウジング３ｄに組み込むことができる。いくつかの実施形態では、アジャスタ３ｃは、バンドアジャスタとして構成することができる。いくつかの実施形態では、アジャスタ３ｃは、ユーザの腕（例えば、上腕、下腕、又は手首の周り）、胸部、頭部、首、脚（膝上の上腿又は膝下の下腿）、又は足首に装着されるための環状構造を形成するように磁気的に接続可能なバンドの部分内にある複数の磁気的に接続可能な要素３ｍｃｅを含むことが可能である。磁気的に接続可能な要素３ｍｃｅは、ウェアラブルデバイスの各ストラップの外側被覆内に部分的又は全体的に入れることができ、又は、バンドがユーザの手首、腕、上腕、下腕、脚、下腿、上腿、足首、胸部、腰部、又は他の身体部分（例えば、頭部、首等）の周りに位置決めされた後に、ストラップが合わせて接続されて環状構造を形成することができるように、こうした機能性を提供するためにウェアラブルデバイスの反対側のストラップに他の方法で位置決めすることができる。
ウェアラブルデバイス３は、ハウジング３ｄ内に位置決めされたか又はハウジング３ｄに取り付けられた無線通信トランシーバユニット３ｂも含むことができる。無線通信トランシーバユニット３ｂは、プロセッサ３ｐに接続されるデータの送信及び受信を容易にするのに役立つアンテナを有することができる。いくつかの実施形態では、無線通信トランシーバユニット３ｂは、ドッキングステーション５、入出力デバイス１３又はアクセスポイントとの無線接続を介して、データを送信及び受信するための無線インタフェースとして構成することができる。例えば、無線通信トランシーバユニット３ｂは、ドッキングステーション５、入出力デバイス１３、及び／又はローカルエリアネットワークの他の通信デバイスとのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ無線通信を容易にするために、ウェアラブルデバイス３の回路基板３ｇ及びプロセッサ３ｐに結合されたＢｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）システムオンチップ（ＳｏＣ）モジュール（「ＢＬＥ ＳｏＣ Ｍｏｄｕｌｅ」とも称され、ＳｏＣモジュールの１タイプである）を含むことができる。他の実施形態では、無線通信トランシーバユニット３ｂは、Ｗｉ－Ｆｉトランシーバユニット又は他の無線通信トランシーバユニット（例えば、近距離無線通信トランシーバユニット、無線ローカルエリアネットワークトランシーバユニット等）も含むことができ、又は別法として含むことができる。
ウェアラブルデバイス３のハウジング３ｄは、識別子機構３ｆを有するか又はそれに取り付けることもできる。いくつかの実施形態では、識別子機構３ｆは、ハウジング上に位置決めされる（例えば、接着によって取り付けられる、一体的に接続される、上に画定される等）バーコード、マトリックスバーコード（例えば、クイックレスポンス「ＱＲ」コード）、又は無線周波数識別タグ（ＲＦＩＤタグ）であり得る。
ハウジング３ｄは、充電式電源３ｅに接続することもできる。充電式電源３ｅは、ハウジングの外面上に位置決めするか、又はハウジング３ｄ内に位置決めすることができる。いくつかの実施形態では、電源３ｅは、ハウジング３ｄに解放可能に取り付けられる（例えば、ハウジング３ｄに取付可能でありハウジング３ｄから取外し可能である）薄膜電池として構成することができる。電源３ｅが取外し可能性であることにより、古い電源３ｅが充電されている間に、新たな電源がハウジングに取り付けられるのを可能にすることができる。
電源３ｅは、負端子６ｂ及び正端子６ａを含むことができる。これらの端子は、電源を充電するために電流を受け取るドッキングステーション５の充電デバイスへの接続を容易にするたように、ハウジング３ｄ上に又はハウジング３ｄ内に位置決めすることができる。
図４から最もよく理解することができるように、ウェアラブルデバイス３は、ハウジング３ｄ内に位置決めされた剛性又は可撓性の回路基板３ｇを含むことができる。回路基板３ｇは、その上に位置決めされたプロセッサ、非一時的コンピュータ可読媒体及び他の回路（例えば、無線トランシーバ等）を有することができる。電源３ｅは、回路基板３ｇに電力を供給するために、回路基板３ｇと接触して位置決めすることもできる。少なくとも１つのインタフェース３ｉは、回路基板３ｇ及び／又は電源３ｅに取り付けることができる。例えば、インタフェース３ｉは、ウェアラブルデバイス３へのデータの送信及び／又は電流の伝送とともに、ウェアラブルデバイス３がインタフェース３ｉを介して別のデバイス（例えば、ドッキングステーション５、中央サーバ７等）にデータを送信するのを可能にするために、回路基板３ｇ及び／又は電源３ｅへの有線接続を容易にするＵＳＢインタフェースとして構成することができる。液晶ディスプレイ１３ａ又は他のタイプのディスプレイ１３ａもまた、ハウジングに取り付け、ウェアラブルデバイス３のプロセッサ３ｐ及び非一時的コンピュータ可読媒体に接続することができる。ディスプレイ１３ａは、消費電力を低減させるように、取外し可能又は動作停止可能であるように構成することができる。
図５は、図１～図４に示す例示的なウェアラブルデバイスの構成要素の概略図を示す。図５から最もよく理解することができるように、回路基板３ｇは、センサアレイ３ａのセンサ４のうちの少なくともいくつかをプロセッサ３ｐに接続するアナログデジタル変換器３ｃｖを含むことができる。例えば、加速度計４ｃ、温度センサ４ｂ、発汗センサ４ｄ及び光学センサ４ａによって検知又は検出された測定データ又は他のデータを、アナログデータとして記録し、デバイスのメモリに格納するためにメモリに送信することができる。アナログデジタル変換器３ｃｖは、センサデータがアナログデータである実施形態において、メモリに格納される前にデータを受信して、アナログデータをデジタルデータに変換することができる。
センサアレイ３ａの他のセンサは、変換器を使用することなく、コンピュータ可読媒体及び／又はプロセッサ３ｐに通信可能に接続することができる。例えば、マイクロフォン４ｅは、マイクロフォンによって収集された可聴データが、アナログデジタル変換器を介して変換されることなく格納され且つ／又は他の方法で使用されるように、コンピュータ可読媒体及び／又はプロセッサ３ｐに接続することができるデジタルマイクロフォンとして構成することができる。
プロセッサ３ｐは、無線トランシーバユニット３ｂ及び／又はインタフェース３ｉに接続することができ、それにより、センサから（例えば、センサから直接且つ／又は少なくとも１つの変換器３ｃｖを介して）受信したセンサデータを、ユーザの健康状態の検出及び／又はユーザに提供されている治療のモニタリングのためにより長期間格納し評価するために、ドッキングステーション５、中央サーバ７、入出力デバイス１３又は他のコンピュータデバイスに送信することができる。本明細書で考察するように、入出力デバイス１３、ドッキングステーション５及び／又は中央サーバ７は、ウェアラブルデバイス３から受信したセンサデータを格納するために利用するとともに、そのデータを使用して計算及び他の評価を実行し、さらにディスプレイ１３ａを介してユーザの検出された睡眠に関する情報をユーザに提供するためにＧＵＩを介して情報のグラフ、チャート、テキスト又は他の表示を生成するためにデータを提供するように構成することができる。
いくつかの実施形態では、センサデータは、ウェアラブルデバイス３の非一時的コンピュータ可読媒体内に長期間格納することもでき、プロセッサ３ｐは、格納されたデータを評価して、ユーザの状態を検出し、且つ／又はユーザに施されている治療をモニタリングするように構成することができる。ウェアラブルデバイス３は、格納されたデータを利用して、例えば、本明細書で考察するようにそのデータのユーザ評価を実行するか又は出力を発するように構成することもできる。
図６は、センサアレイ３ａのセンサ４によって収集されたセンサデータが、格納及び／又は送信のために処理することができる例示的な方法を示す。例えば、センサデータは、センサをプロセッサ３ｐに接続する少なくとも１つのセンサインタフェースを介してセンサアレイ３ａのセンサ４から取得することができる。センサインタフェースは、いくつかの実施形態において、少なくとも１つのアナログ／デジタル変換器３ｃｖを含むことができる。センサデータは、センサインタフェースを介して処理する（例えば、変換するか又は他の方法で処理する）ことができる。例えば、センサデータは、コンバータ３ｃｖによって後に処理される前に、均衡化し増幅することができる。その後、変換されたデータは、セキュアに格納されるように送信し、且つ／又はウェアラブルデバイス３のコンピュータ可読媒体に格納することができる。格納されたセンサデータがドッキングステーション５、入出力デバイス１３及び／又は中央サーバ７に送信されるとき、センサデータを送信するために使用された送信プロセス、送信時刻、センサデータが格納及び／又は収集された時刻、センサデータの各タイプに対するセンサデバイス識別子、並びにウェアラブルデバイス３、中央サーバ７、入出力デバイス１３、ドッキングステーション５及び／又は他のコンピュータデバイスによって後に評価されるように、センサデータの収集及び格納に関連する他のデータを特定するように、送信センサデータとともに送信関連データを含めることができる。
いくつかの実施形態では、プロセッサは、マイクロフォン４ｅを利用して、ユーザが眠っている間に発生する可能性があるユーザのいびき又は咳に関連するユーザデータを収集することができる方法を定義する、アプリケーションを実行することができる。例えば、心拍数及び／又は加速度計データを介して、ユーザが眠っているとプロセッサが判断したとき、可聴騒音を記録するように、マイクロフォンを作動させることができる。プロセッサ３ｐは、記録された各咳イベント及び各いびきイベントに対するデータを、マイクロフォン４ｅによって検出された咳イベント及び／又はいびきイベントの持続時間を特定する時間データとともに格納することができる。このデータは、格納し、その後ドッキングステーション５、入出力デバイス１３及び／又は中央サーバ７に送信して、ユーザの咳又はいびきのパターンを検出し、そのパターンをユーザの睡眠に関連する特定の健康状態（快眠、不眠症等）と相関させるように後に評価することができる。
図６に見ることができるように、ウェアラブルデバイス３又は装置の別の態様（例えば、中央サーバ、スマートスピーカ又は他のタイプの入出力デバイス１３に通信可能に接続されたサーバ、入出力デバイス１３に接続されたドッキングステーション５、又は、スマートスピーカ、タブレット若しくはスマートフォンのタッチスクリーンディスプレイ１３ａ、又は、ユーザ入力の受取りを容易にしながら患者に視覚的且つ／又は可聴の出力も提供する、デバイスのメモリに格納された少なくとも１つのアプリケーションを実行する、プロセッサに接続されたスピーカ、マイクロフォン、タッチスクリーンディスプレイ１３ａ、キーボード及び／又はポインタデバイスを有する健康モニタリングデバイス等の入出力デバイス１３）は、可聴的に且つ／又は視覚的に提供することができる出力（例えば、テキスト、映像、可聴プロンプト又は質問等）を介して、患者から主観的データを取得するようにも構成することができる。
主観的データの取得は、患者が特定の時点に摂取した可能性のある食物、患者が睡眠から目覚めた後の気分、又は他の質問又はプロンプトに関して患者に問い合わせて、そうした情報に関連する入力を患者から受け取ることを含むことができる。こうした情報は、主観的情報として分類し、ウェアラブルデバイス３を介して取得されたより客観的なデータとともに患者データを分析する際に使用するために格納することができる。主観的データ及び客観的データを分析することができ、その後、患者の睡眠の質、睡眠時間又は他の健康状態を改善しようと試みる行動変更を提案する出力を患者に提供することができる。患者から主観的データ入力を取得するために利用される問合せは、主観的データの問合せを介して患者から追加の又は代替的な情報を取得することができるように、そうした行動変更が提案された後に、且つ／又は患者の状態又は治療のモニタリングに関連するデータの解析結果として、更新することもできる。ウェアラブルデバイス３、入出力デバイス１３、ドッキングステーション５及び／又は中央サーバ７は、センサデータを利用し、患者の主観的データの取得を容易にするとともに、格納し、患者（本明細書ではユーザとも称する）の少なくとも１つの状態の評価において後に使用するためにユーザから主観的データ又は他のデータを受け取るためにユーザに情報を提供するように、ＧＵＩを介する情報のグラフ、チャート、テキスト又は他の表示を生成するためのデータを提供するように構成することができる。
図１７は、ユーザが少なくとも１つの入力デバイス（例えば、マイクロフォン、キーボード、タッチスクリーンディスプレイ、ポインタデバイス、マウス、これらの入力デバイスの組合せ等）を介して提供することができる主観的データ入力の受取りを請求するためにユーザに提供される出力を介して問われる可能性のある質問の一例を示す。質問は、スピーカを介して可聴的に提供することができ、且つ／又は、ディスプレイ上に生成されるグラフィカルユーザインタフェースによって提供されるテキストの表示を介して視覚的に提供してもよい。例えば、ユーザは、ユーザが就寝する前の予め選択された期間に質問を受けることができる。この時間は、ユーザが、スマートスピーカ、スマートフォン、又はユーザがシステムでの自身のアカウントにリンクしている可能性がある他の電子デバイスを介して、特定の時点に問合せを介してこの入力を提供するために自動的に促されるように決定することができる。別法として、ユーザは、就寝する前に且つ／又は睡眠から目覚めた後のユーザが選択した時点に、この入力を提供するようにこれらの質問がなされるようにするアプリケーションを起動することができる。
例えば、覚醒後、ユーザに以下の質問をすることができる。
１．就寝のために何時にベッドに入ったか。
２．眠りに落ちるまでにどのくらいの時間がかかったか。
３．一晩中眠れたか。
ａ．夜中にどのくらいの時間覚醒していたと思うか（ユーザが上記の質問に否と答えた場合にのみ質問する）。
４．その日は何時に起きたか。
５．１を「全くリフレッシュしていない」、５を「とてもよくリフレッシュした」として、１～５のスケールで、今朝のどれくらいリフレッシュしたと感じるか。
これらの質問の各々に応答するユーザの入力は、格納し、後の分析において、異なるチャート、グラフ、他のタイプの表示を生成するために、且つ異なる睡眠パターン及びそれらの睡眠パターンにリンク又は関連付けることができる行動を分析するために、使用することができるように、日付及び時間情報に関連して格納することができる。ウェアラブルデバイス３、入出力デバイス１３、ドッキングステーション５又は中央サーバ７は、センサデータ及び取得した主観的データを利用し、この分析を実行するとともに、ディスプレイ１３ａを介してユーザに情報を提供するために、ＧＵＩを介して情報のグラフ、チャート、テキスト又は他の表示を生成するためのデータを提供するように構成することができる。
別の例として、目覚めた後、ユーザに以下の質問をすることができる。
１．今日は屋外でいくらか過ごしたか。
ａ．今日は屋外でどのくらい時間を過ごしたか（ユーザが上記の質問に肯定的に答えた場合のみ質問する）
２．今日は居眠りするほど眠かったか。
３．今日は２０分以上運動したか。
４．最後に食事をしたのは何時か。
５．就寝前の３時間以内にアルコールを摂取したか。
６．就寝前の３時間以内にカフェインを摂取したか。
これらの質問の各々に応答するユーザの入力は、格納し、後の分析において、異なるチャート、グラフ、他のタイプの表示を生成するために、且つ異なる睡眠パターン及びそれらの睡眠パターンにリンク又は関連付けることができる行動を分析するために、使用することができるように、日付及び時間情報に関連して格納することができる。ウェアラブルデバイス３、入出力デバイス１３、ドッキングステーション５又は中央サーバ７は、センサデータ及び取得した主観的データを利用し、この分析を実行するとともに、ディスプレイ１３ａを介してユーザに情報を提供するために、ＧＵＩを介して情報のグラフ、チャート、テキスト又は他の表示を生成するためのデータを提供するように構成することができる。
図７は、プロセッサ３ｐに接続されたセンサアレイ３ａのセンサ４を介して、センサデータを収集し、その後、格納するために処理することができる、例示的なプロセスを示す。例えば、温度センサデータ及び光学センサデータは、ユーザの少なくとも１つの健康指標を測定するのに使用するために、予め選択された期間にわたって受信することができる。その受信したセンサデータは、ノイズを除去するようにフィルタリングすることができる。心拍数を評価するために、温度及び光学センサデータは、心拍数（例えば、１拍／分（「ＢＰＭ」）等）を決定するために、予め選択された期間、又は頻度で周期的に受信することができる。心拍数データ及び体温データは、格納され、後に第１プラットフォーム８又は第２プラットフォーム９に（例えば、ドッキングステーション５を介して中央サーバ７に、ウェアラブルデバイス３から無線アクセスポイント又はセルラネットワーク基地局を介して中央サーバ７に直接、等）後に処理するためにドッキングステーション５に送信されるように、非一時的コンピュータ可読媒体に格納することができる。データは、ウェアラブルデバイスの表示デバイス上に表示されるように処理することもできる。
他のセンサデータも収集し、格納するために処理することができる。例えば、図７に示すように、加速度計４ｃから加速度計データを受信することができ、その測定データを処理して、ユーザが予め選択された期間に歩いた総歩数（例えば、１日に歩いた歩数、１時間当たりに歩いた歩数等）を求めることができる。その測定データは、同様に、格納及び／又は表示のために処理することができる。
ウェアラブルデバイス３は、睡眠に関連する可能性がある異なる健康状態を検出する他の方法論も利用することができる。例えば、加速度計及び心拍数データを処理及び評価して、ユーザが眠っているか又は眠ろうとしているかを判断することができる。そうしたデータは、ウェアラブルデバイス３の（ユーザが睡眠検出又は睡眠試みの検出のための動き閾値を越えて動いていない時間の量を示す）タイマによって維持される時間情報及び／又は（例えば、時刻及び日付を特定する）時計情報に関連して評価することができる。ユーザが眠ろうとしているか又は眠っていると判断することに応じて、環境騒音、ユーザの咳、ユーザのいびき、及びユーザの睡眠に影響を与える可能性のある他の音の問題を評価するために、ユーザによって又はユーザの周りの環境において発せられた音を録音するために、マイクロフォンを起動することができる。その録音されたデータは、連続的に格納することができ、又は、所定の閾値を超える音のみが格納されるように格納することができる。その格納された音データは、そのデータが記録され格納された時刻及び日付を示す時計情報及び／又はタイマ情報と関連付けられるように、格納することができる。格納されたデータは、他のセンサデータを介してユーザが眠っているか又は眠ろうとしていると検出された持続時間等、他の格納されたデータとリンクさせるか又は関連付けることができる。次いで、この収集され格納されたデータを処理して、ユーザの睡眠の質、ユーザが不眠症イベントにあったか否か、又は他の問題を評価することができる。ウェアラブルデバイス３、入出力デバイス１３、ドッキングステーション５又は中央サーバ７は、センサデータを利用し、この計算を実行するとともに、ディスプレイ１３ａを介してユーザの検出された睡眠に関する情報をユーザに提供するために、ＧＵＩを介して情報のグラフ、チャート、テキスト又は他の表示を生成するためにデータを提供するように、構成することができる。
図８は、ウェアラブルデバイス３のセンサアレイ３ａを介して得られたデータを、患者の健康状態及び／又は患者に提供される治療のモニタリングに使用されるようにセンサデータを評価するために、ウェアラブルデバイス３とともに（又は別法として）中央サーバ７、ドッキングステーション５、入出力デバイス１３又は他のコンピュータデバイスによって利用することができる、例示的なプロセスを示す。
ウェアラブルデバイス３からのセンサデータは、図８に示すように、中央サーバ７（又はいくつかの代替実施形態ではドッキングステーション５）において受信することができる。受信したセンサデータは、ウェアラブルデバイスデータ管理デバイス７ａ及び／又は患者データ管理デバイス７ｂに転送するために、中央サーバによってソートするか又は他の方法で処理することができる。中央サーバ７をこれらのデータ管理デバイスに通信可能に接続して、（中央サーバ７が格納するためにこれらのデバイスにデータを送信できることに加えて）それらのデバイスに格納されたデータを、中央サーバ７が使用するために中央サーバ７が取り出すことができるようにすることもできる。
ウェアラブルデバイスデータ管理装置７ａは、異なるユーザの多くのウェアラブルデバイスからのデータを格納する非一時的メモリを有することができる。データは、少なくとも１つの大きいデータベースに格納することができるように格納することができる。各ウェアラブルデバイス３からのデータは、データが複数の異なる指標に基づいてソート可能であるように格納することができる。これらの指標としては、ウェアラブルデバイスの場所、ウェアラブルデバイスがモニタリングする予定の治療のタイプ、ウェアラブルデバイスを介して検出される状態のタイプ等を挙げることができる。このデータは、多数のウェアラブルデバイスからの大きい母集団のデータの評価を容易にするために、複数の方法で照会及びソートすることができるように格納することができ、これにより、データを評価して、大きい母集団のユーザに対して特定のタイプの治療によって特定の種類の状態がいかに対処されているかを評価することができる。こうしたデータ収集及び評価により、ウェアラブルデバイスによってモニタリングされたプラセボ群が、同じ状態に対する特定の薬理学に基づく治療を与えられた群と比較していかに進行したかの評価を容易にすることによって、臨床研究活動を容易にすることができる。
ウェアラブルデバイス３によって提供されるデータの収集により、こうしたデータを群レベルで又は個人レベルで対処するのが可能になって、特定の患者の所定の健康指標をよりよく考慮することができるデータのより粒度の細かい評価を可能にすることもでき、一方で、特定の治療に対する予期せぬ反応又は所与の治療から生じる可能性がある他の状況を考慮するために対象の下位群をよりよく評価することができるようにより大きい群の所定のレベルでの評価も可能になって、治療及びそのあり得る副作用のより有効且つ効率的な評価も可能にすることができる。
例えば、ウェアラブルデバイスからのマイクロフォンデータを格納し、後に評価して、不眠症状態又はユーザの睡眠の質に影響を与える他の状態と関連付けることができる咳及び／又はいびきのパターンを特定することができる。こうしたデータは、他のユーザデータ（例えば、血中アルコール濃度、血糖値、環境騒音レベル等）とリンクさせて、悪い睡眠状態又は不眠症の引き金となる事象をより適切に予測することもできる。例えば、データは、悪い睡眠状態又は不眠症の引き金となる状態をより適切に予測するために、悪い睡眠状態又は不眠症の引き金となる事象とともに、特定のパターンとの関連が存在する可能性があると判断することに応じて、予測を行うことができるように処理することができる。
患者データ管理デバイス７ｂは、ユーザのデータが患者データ管理デバイス７ｂに格納されたユーザの他の健康指標データ（例えば、検査報告データ、処置又は病院受診からのユーザの他の健康指標データ等）とともに格納されるように、異なるユーザについて中央サーバ７からウェアラブルデバイスデータを受信して格納することができる。患者データ管理装置７ｂは、ユーザのウェアラブルデバイス３のデータを格納するように構成することができ、それにより、データはデバイスのユーザにリンクされ関連付けられ、ユーザの他の健康データ（例えば、投薬、医療提供者によって異なる時点で取得されたユーザのバイタルズに関連するデータ、臨床検査結果、性格検査結果、精神衛生関連ケアデータ等）とともに格納され、そのため、データを照会及びソートすることができる。患者データ管理装置７ｂにおいて、ユーザの氏名、住所、連絡先及び人口統計情報等、ユーザに固有の他のデータにリンクさせることもできる。中央サーバ７は、患者データ管理装置７ｂと通信してこうしたデータを取得するように構成することができる。他の実施形態では、中央サーバ７は、患者管理デバイスに格納されたユーザに関連するＨＩＰＰＡ準拠のデータのみを中央サーバ７によって取得及び評価することができるように、患者データ管理デバイス７ｂに接続することができる。
中央サーバ７は、患者データ管理デバイス７ｂ及びウェアラブルデバイスデータ管理デバイス７ａからのデータを、そのデータを評価するために統合するように構成することができる。データの評価は、いくつかの実施形態において、ウェアラブルデバイスのユーザに提供される１つ又は複数の治療の有効性を評価するために実行することができる。中央サーバ７は、中央サーバ７のメモリに格納することができる１つ又は複数のアプリケーションによって定義される予め定義された方法に従って、そうしたデータを自動的に評価するように構成することができる。中央サーバは、中央サーバ７によってサポートされるグラフィカルユーザインタフェースの使用によって提供することができる少なくとも１つの入力デバイス（例えば、キーボード、ポインタデバイス、マウス、スタイラス、タッチスクリーンディスプレイ等）を介して中央サーバのユーザによって提供される入力の受取りとともに、１つ又は複数のアプリケーションを実行することによって、そうしたデータの評価に役立つこともできる（又は別法として役立つことができる）。中央サーバ７は、ユーザ入力を評価しそれに応答するのに使用される自然言語処理（ＮＬＰ）を行うように構成することができ、それが実行することができるデータ処理を最適化するために機械学習及び予測アルゴリズムを利用してもよい。格納されたデータの評価により、不眠症、又は介入を必要とする可能性があるユーザが経験する可能性がある他の睡眠関連の状態の引き金を検出するために、多数のユーザからの大量のデータの収集を可能にすることができる。収集され格納されたデータを使用して、大きいユーザ群が特定の介入（例えば、行動の変更、特定の薬剤の服用、特定の用量の薬物の服用等）にいかに反応するかを、ユーザの介入前のデータと介入を利用しているか又は介入に関与している間に収集されたユーザのデータとを比較することによって、比較対照することもできる。
収集されるデータをユーザ固有のレベルで利用して、ユーザが体験している睡眠のタイプを評価し、良好な睡眠を引き起こすか又は不眠症若しくは他の睡眠関連問題を引き起こす可能性がある異なるユーザ活動を予測することもできる。ウェアラブルデバイス３及び装置１の実施形態を使用して利用することができるデータ収集及び処理のいくつかの例は、図１２～図１７、図２１～図２３、図２５及び図２７に示す例示的なプロセスから理解することができる。
図２１から最もよく理解することができるように、ウェアラブルデバイス３は、ウェアラブルデバイス３の起動に応答して１つ又は複数の入出力デバイス１３及び／又はドッキングステーション５への接続を促進するように構成することができる。ウェアラブルデバイス３は、ハウジング上に画定された電源ボタンを有するか、又は起動されるための別の機構（例えば、皮膚と接触していることを検出して自動的にデバイスの電源を入れる等）を有することができる。起動されることに応答して、無線トランシーバユニットは、その無線トランシーバユニットが所望の入出力デバイス１３及び／又はドッキングステーション５との無線通信接続を形成する接続に利用することができることをアドバタイズするように、他のデバイスに送信を出力することができる。入出力デバイス１３及び／又はドッキングステーション５は、ウェアラブルデバイス３から出力された接続アドバタイズメント送信に応答してウェアラブルデバイスとの自動接続を容易にするために、そのデバイスのプロセッサによって実行することができる、それらのメモリに格納されたアプリケーションを有することができる。
ウェアラブルデバイス３は、以前にセキュアな認可された接続を形成していなかった場合、ウェアラブルデバイス３が接続する予定のデバイスのＭＡＣアドレスを、そのデバイスとの通信接続を確立するために要求及び／又は受信することにより、入出力デバイス１３及び／又はドッキングステーション５の利用可能性に応答することができる。こうした接続を形成するために、追加のプロトコルを利用することができる。加えて、ユーザは、ウェアラブルデバイス３との接続及び／又はウェアラブルデバイス３からのデータの受信を容易にするために実行される、入出力デバイス１３又はドッキングステーション５に格納されたアプリケーションを使用することによって、ウェアラブルデバイスとの接続の形成を容易にするために、パスワード又は他の情報を入出力デバイス１３又はドッキングステーション５に入力しなければならない場合がある。
ドッキングステーション５及び／又は入出力デバイス１３との認可された接続が形成された後、ウェアラブルデバイス３は、ユーザがデバイスを装着しているときにユーザから収集された格納されたセンサデータを、入出力デバイス１３及び／又はドッキングステーション５に送信するように構成することができる。このデータは、その後、入出力デバイス１３及び／又はドッキングステーション５に接続することができる中央サーバ７に（例えば、ネットワーク接続、及びサーバがアプリケーションを実行している入出力デバイスと有することができるアプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）等を介して）送信することができる。中央サーバ７は、この受信データ又はその一部をウェアラブルデバイスデータ管理デバイス７ａ及び／又は患者データ管理デバイス７ｂに送信して、それらのデバイスによって編成及び格納されるようにすることもできる。
ウェアラブルデバイス３は、入出力デバイス１３及び／又はドッキングステーションがウェアラブルデバイス３からデータを受信することが認可されていることを確認するために、それが接続可能である任意のデバイスに少なくとも１つのチャレンジを通信するように構成することができる。ウェアラブルデバイス３をドッキングステーション５及び／又は１つ若しくは複数の入出力デバイス１３に接続形成又はペアリングするために利用される特定のプロトコルは、使いやすさと所望のレベルのセキュリティとを考慮するために望まれる可能性のある、任意の特定のタイプの所望の通信プロトコル及び認可プロトコルを満たすように調整することができる。
少なくとも１つの認可されたデバイスとの接続が形成された後、ウェアラブルデバイス３は、そうしたデータがそのデバイスに最後に送信されたとき以来、収集され保存されたセンサデータを入出力デバイス１３及び／又はドッキングステーション５に送信することができる。いくつかの実施形態では、ウェアラブルデバイス３及び入出力デバイス１３又はドッキングステーション５は、ウェアラブルデバイスが提供したデータが、それらが最後に互いに通信可能に接続されてから接続されたデバイスがウェアラブルデバイス３からまだ受信していないすべての新たなデータを含むことを確実にするために、同期を実行することができる。
少なくとも１つのペアリングされたデバイス（例えば、入出力デバイス１３及び／又はドッキングステーション５）に接続されている間、ウェアラブルデバイス３は、それがユーザによって装着されていると判断することに応じて、ユーザからデータをさらに収集するように起動することもできる。こうしたデータ収集は、例えば、ウェアラブルデバイスが人間の皮膚の上に位置決めされていると判断することによって作動させることができる。ウェアラブルデバイス３は、デバイスを装着している可能性のあるユーザからいかなる入力も必要とすることなく、この判断を自動的に行うように構成することができる。
ウェアラブルデバイス３は、目下装着されていないと判断し、中央サーバ及び／又はそのデバイスに送信するために少なくとも１つの他のデバイス（例えば、入出力デバイス１３又はドッキングステーション５）にそのセンサデータを以前に正常に送信したことを確認した場合、後続するデータ収集のために、その保存データをクリアして、関連パラメータをゼロ又は他のデフォルト位置にセットすることができる。保存データのクリアは、ウェアラブルデバイス３が少なくとも１つの他のデバイスに通信したすべての保存センサデータをクリアすることの代替として、他のより最近のデータを維持しながら、ある特定の古いデータのみを削除するように実行することができる。さらに他の実施形態では、こうしたクリアは自動的に発生しなくてもよく、入出力デバイス１３又はドッキングステーション５を介してウェアラブルデバイス３に通信される可能性のある保存データの一部又はすべてを削除するようにウェアラブルデバイス３に指示する入力の受信に応じてのみ、発生してもよい。
ウェアラブルデバイス３がユーザによって装着されていると判断することに応じて、デバイスは、ユーザの１つ又は複数の健康状態をモニタリングするセンサを起動するように、そのセンサアレイを起動することができる。モニタリングは、連続的に、又は予め選択されたモニタリング間隔（例えば、５秒毎、１分毎等）で実行してもよい。センサアレイの各センサは、予め選択されたモニタリング間隔期間だけ互いに間隔が空けられた予め選択されたセンサ測定間隔内で、連続的に又は不連続にデータを収集してもよい。
ウェアラブルデバイス３が入出力デバイス１３又はドッキングステーション５に接続されている場合、センサによって収集されたセンサデータは、それが接続されているデバイスに即座に送信することができ、同様にそれ自体のメモリ３ｍにそのデータを保存することもできる。こうした接続が形成されない場合、収集されたデータは、後に、入出力デバイス１３又はドッキングステーション５とのそうした通信接続が後に形成された後に送信するために、メモリ３ｍに保存することができる。
入出力デバイス１３又はドッキングステーション５によっていくつかの送信データが受信されない結果となった通信エラーが検出された場合、ウェアラブルデバイス３は、エラーを検出し、そのデータを再送信するように構成することができる。例えば、ウェアラブルデバイス３は、（例えば、デバイスの電源障害、デバイスがトランシーバユニット３ｂの範囲外にあること等により）ペアリングされたデバイスとのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ接続を一定期間失ったことを検出した後、その接続を再確立し、その後、その接続が回復した後に、影響を受けたデータを再送信することができる。
収集及び格納されたセンサデータが、ペアリングされているか又は他の方法で通信可能に接続されているデバイスに送信された後、ウェアラブルデバイス３は、デバイスの電力を節約するために、予め選択された期間、センサデータの送信を停止することができる。例えば、センサデータの送信後、ウェアラブルデバイス３は、少なくとも予め選択された送信間隔期間、そうした送信を一時停止し、センサデータを格納することができる。この期間が経過した後、ウェアラブルデバイス３は、次に、新たに収集され、まだ以前に送信されていないセンサデータを、ウェアラブルデバイス３がペアリング又は通信可能に接続されている入出力デバイス１３及び／又はドッキングステーション５に送信することができる。センサデータのこの通信は、ウェアラブルデバイス３が入出力デバイス１３及び／又はドッキングステーション５に接続されてそれとペアリングされたままである間、予め選択された送信間隔期間が経過する可能性があるたびに繰り返し発生する可能性がある。予め選択された送信間隔期間は、特定の設計基準の組に好適であるとみなされる期間であり得る。それは、３０秒間、１分間、５分間、１０分間、３０分間未満、３０分間以下、又はいくつかの実施形態では１秒間～３０分間である別の期間であり得る。
図１２及び１３を参照すると、センサ４のアレイ３ａを介して得られた客観的データは、入出力デバイス１３又は中央サーバ７のメモリに格納することができる。さらに、少なくとも１つの入出力デバイス１３を介して得られた主観的データは、収集して入出力デバイス１３のメモリに格納するとともに、分析及び使用のために中央サーバ７に転送することもできる。主観的データは、モニタリングされているユーザの状態に関連する可能性のあるデータを格納するために入力を提供するようにユーザに要求する、ユーザから取得されたデータであり得る。こうした要求される情報は、食物又は薬物の摂取（例えば、アルコールの摂取、カフェインの摂取、マリファナの摂取）又は他の活動（１日内の患者の活動レベル、又は患者が身体運動を行った程度等）に関連する質問に対する、肯定又は否定の入力の請求を含むことができる。主観的データは、ネットワーク接続又は他のタイプの通信接続を介して入出力デバイス１３に接続することができる中央サーバに格納するために、ユーザから主観的データを取得する方法論を定義するアプリケーションを実行することができる、スマートスピーカ、タブレット又はスマートフォン等、少なくとも１つの入出力デバイス１３を介して、患者から得ることができる。いくつかの実施形態では、中央サーバ７は、主観的データ取得及び保存のために入出力デバイス１３上で実行されているアプリケーションと連携してサービスをホストしてもよい。中央サーバ７はユーザデータを、ユーザ又は入出力デバイス１３にサービスを提供するのに使用するためにそのデータを格納するように、ＡＰＩ接続、又は中央サーバ７が入出力デバイス１３と行う他の接続を介して、受信することができる。
例えば、取得される主観的データは、入出力デバイス１３が、患者が就寝する前の第１の睡眠前期間内にアルコールを摂取したか否か、及び／又は患者が就寝する前の第１の睡眠前期間にカフェインを摂取したか否かについて、患者に問い合わせることを含むことができる。こうした問合せに応じて提供される患者の入力は、格納するために中央サーバ７に提供することができる。中央サーバ７は、本明細書で考察するように、ウェアラブルデバイス３を介して客観的患者データを受信することもできる。中央サーバ７は、患者の主観的データ及び客観的データを格納することができ、それにより、ある期間内の異なる時点（例えば、１日、１週間、１ヵ月、１年、及び／又は数年の異なる時点）に対する患者の行動パターン及び健康状態を特定するために、そうしたデータを統合して分析することができる。
例えば、主観的患者データ及び客観的患者データが格納され統合された後、患者が眠っていると検出された期間中に、患者の心拍数データを評価することができる。発熱率が予め選択された心拍数限界（例えば、７０拍／分、８０拍／分等）よりも小さい場合、患者の心拍数は、正常又は健康な範囲内にあるとみなされる可能性があり、患者の他の客観的データを評価して、患者の睡眠能力、睡眠時間及び／又は睡眠の質に関連する行動のあり得るパターンを検出することができる。
患者の心拍数が予め選択された心拍数限界を超えている場合、患者は、患者の睡眠又は他の健康関連状態に影響を与える可能性のある状態を有する可能性があると判断することができる。こうした判断に応じて、患者の主観的データをさらに評価して、患者のあり得る行為のパターンが、患者の睡眠に有害な影響を与える可能性のある心拍状態の一因となる可能性があるか否かを判断することができる。例えば、予め選択されたアルコール摂取制限時間（例えば、１時間、３時間、５時間、２４時間、４８時間等）内に患者がアルコールを摂取したか否かに関する、患者によって入出力デバイスに提供される主観的データ入力を、評価することができる。患者が予め選択されたアルコール摂取制限時間内にアルコールを摂取していない場合、別の主観的要因を評価することができる。例えば、主観的患者データを評価して、患者が予め選択されたカフェイン摂取制限時間（例えば、１時間、３時間、５時間、２４時間、４８時間等）内にカフェインを摂取していたか否かを判断することができる。カフェイン及びアルコールに加えて（又はその代わりとして）、食物又は薬物の状態に関連する他の主観的主題も評価することができる（例えば、図１７を参照）。
患者の主観的データが、問題となる可能性がある食物又は薬物の摂取がなかったことを示すことに応じて、他の患者データを評価して、患者の心拍数指標に影響を及ぼした可能性のあるパターンを検出しようと試みることができる。この追加情報としては、例えば、患者が眠ろうとする前に著しい身体活動を行ったか否かを評価する加速度計データ又は他の主観的データを挙げることができる。
患者の主観的データが、問題のある食物又は薬物の摂取が行われた可能性があることを示すことに応じて、患者データをさらに評価して、心拍数の上昇が特定された患者の食物又は薬物の摂取と関連する行動パターンを検出することができる。行動パターンの検出は、予め選択された行動パターン評価期間（例えば、７日間、２週間、１ヶ月等）に及ぶデータの評価を含むことができる。そうした行動パターンが検出された場合、中央サーバ７は、ウェアラブルデバイス３及び／又は入出力デバイス１３と通信して、睡眠前の食物又は薬物摂取の変更を提案する推奨出力を患者に提供することができる。例えば、患者が予め選択された摂取期間内にアルコール又はカフェインを摂取していた場合、この摂取は問題がある可能性があることと、患者は予め選択された改善期間、そうした摂取を避けるようにするべきであることとを示す出力を患者に提供して、その変更が患者の睡眠の質及び／又は睡眠時間を改善することができるか否かを評価するよう試みることができる。この種の出力は、ウェアラブルデバイス３のディスプレイ又は入出力デバイス１３のディスプレイに表示されるＧＵＩを介して、可聴の、映像又はテキストベースの提案を患者に提供するように通信することができる。
さらに他の例として、患者の主観的データ入力に基づいて、患者が十分に運動しなかった、又は、患者が予め選択された持続時間、日光にさらされなかったという判断により、システムは、より運動する、屋外でより運動する、又は運動時間及び／又は自然の日光への露出を増やすために他の作業を行うよう、患者に対して提案を出力するようにすることができる。
さらに、患者に行動変更を提案するために提供される出力は、検出されたパターンをさらに示すことができるグラフによる表示を含むように構成することができる。例えば、患者の薬物又は食物摂取に関連して患者の睡眠の質及び／又は睡眠時間を示すグラフを表示して、提案された行動の変更が推奨された理由を患者に説明するのに役立てることができる。データの評価及び提案の出力は、データを評価し患者に出力を提供するためにユーザ入力が不要であるように、自動的に行うことができる。いくつかの実施形態では、提案及びデータの評価は、患者が、入出力デバイス１３又はウェアラブルデバイス３を介してデータの評価の初期化をトリガするように第１入力を提供した後に自動的に行うことができる。入力を中央サーバ７に通信して、中央サーバが、データを処理し、患者データの評価及び患者の行動の変更の推奨に関連する出力を患者に提供するためにウェアラブルデバイス３又は入出力デバイス１３と通信するようにすることができる。
提案された変更がなされた後、ユーザに対して、患者がその変更を実施しようと試みるか否かを示す第１入力を提供するように促すことができる。こうした入力を利用して、患者が提案された行動の変更を実行しようと試みた後に起こる可能性がある患者の睡眠をさらに評価するために、食物摂取、薬物摂取及び／又は患者の行動に関連する他の主観的データの問合せに応じて入力を提供するように患者を促す、患者とのフォローアップ通信のための主観的トラッカデータを更新することができる。取得され格納されるこうしたデータは、後に、患者が行動の変更を決めたことを示した後の時点から、その行動の変更が患者の睡眠に対してどの程度有効であったかを評価するために患者の状態がその後再評価された時点まで続く可能性のある、第２の予め選択されたパターンの行動評価期間にわたって実行することができる患者データの後の評価に利用することができる。
図１２及び図１３に示すとともに本明細書で考察する主観的データ及び客観的データを統合する評価等、患者睡眠状態評価の患者データ評価のトリガは、異なる方法で引き起こすことができる。例えば、本明細書で考察するように、入出力デバイス１３（例えば、スマートフォン、スマートスピーカ、コンピュータ、タブレット等）又はウェアラブルデバイス３若しくは他のデバイスで実行されるユーザインタフェースを介してユーザ入力を提供して、サービスをホストする中央サーバ７を、格納及び統合されているユーザの主観的データ及び客観的データに基づいて評価を実行するようにトリガすることができる。こうした評価は、いかなる特定のユーザ入力が提供するトリガもなしに、予め選択された時点で中央サーバにより実行された可能性のある客観的データの評価によって、トリガすることもできる。こうしたこの種の自動評価トリガプロセスの１つの例を、図１４に示す。
図１４から理解することができるように、ウェアラブルデバイス３は、センサ４のアレイのＩＲセンサ及び赤色光ＬＥＤセンサからデータを収集するように構成することができる。ウェアラブルデバイスは、末梢毛細血管酸素飽和度値ＳＰＯ２（例えば、ウェアラブルデバイス３を装着している患者の血液中の酸素量の推定値）を決定するためにＩＲセンサ又は赤色光ＬＥＤセンサのいずれを使用すべきかを決定するように構成することができる。例えば、赤色光ＬＥＤセンサが患者のＳＰＯ２を評価する効率以上のものを提供する場合、赤色光ＬＥＤセンサデータを使用することができる。しかしながら、ＩＲセンサがＳＰＯ２の測定及び／又は評価により大きい効率レベルを提供する場合、ＩＲセンサデータを代わりに使用することができる。いずれのセンサを使用するべきかを選択した後、そのセンサのデータを使用して、患者のＳＰＯ２を評価してＳＰＯ２値を決定することができる。ウェアラブルデバイス３は、ウェアラブルデバイス３のディスプレイ、ドッキングステーション５のディスプレイ、入出力デバイス１３のディスプレイ、又は中央サーバ７を介してユーザに表示可能であるユーザインタフェースでの表示のために、ＳＰＯ２値を通信することができる。ＳＰＯ２値データは、患者の状態（例えば、患者の睡眠の質及び／又は睡眠時間等）をモニタリング及び／又は評価するために、主観的患者データ及び客観的患者データを統合する際に使用するために、格納及び送信することもできる。
ウェアラブルデバイス３は、眠っている間にデバイスを装着している患者に提供することができる治療を促進するようにも構成することができる。こうした治療は、患者が依然として眠っている間に、ウェアラブルデバイス３を介して自動的に行うことができる。図１６は、こうしたプロセスの例示的な実施形態を示す。
例えば、ウェアラブルデバイス３は、患者の睡眠のモニタリングも行いながら、患者の睡眠の質及び／又は時間を改善しようと試みる自動応答をトリガするために使用することができる定期的な測定値収集のために、予め選択された時間間隔でそのセンサ配列のうちの１つ又は複数を起動するように構成することができる。センサ４のうちの少なくともいくつかについて、ウェアラブルデバイス３は、センサが患者からデータを連続的に収集しているように構成することができる。他の実施形態では、患者がウェアラブルデバイス３を装着している間、患者の測定データを収集するために、すべてのセンサ４を異なる予め選択された時間間隔で起動することができる。
ウェアラブルデバイス３は、異なるセンサデータが受信され、予め選択された評価期間（例えば、１分間、２～３分間、５分間等の期間）にわたって評価されるように、構成することができる。センサデータは、心拍センサデータ、発汗センサデータ及び加速度計センサデータを含むことができる。ウェアラブルデバイス３は、センサデータを評価して、患者が予め選択された動きの頻度閾値又は予め選択された低い睡眠の質の閾値を超える測定データを有するか否かを判断するように構成することができる。こうした閾値は、パラメータの集合体を含むことができる。例えば、患者の心拍数が心拍数基準値（例えば、７５拍／分等）を超えており、患者がまた、発汗しているとともに、患者が動いていたことを示す加速度計データを有すると検出された場合、ウェアラブルデバイス３は、問題となる可能性がある睡眠状態を検出し、その結果、患者に、体動、発汗、及び／又は比較的高い睡眠心拍数の増加が起こっているか否かを判断するために、予め選択された期間にわたり患者の客観的測定データをさらに評価するよう構成することができる。ウェアラブルデバイス３、入出力デバイス１３、中央サーバ７又はドッキングステーション５は、異なる睡眠の質のパラメータ（深睡眠、レム睡眠、浅睡眠の持続時間等）の決定及びユーザの睡眠の評価に使用するために患者の睡眠関連データの評価に使用するように、そのデータがウェアラブルデバイス３から受信された後にも同様に、ユーザデータ又は患者データを評価するように構成することができる。
睡眠時体動型イベントの頻度が増加しており、且つ／又は患者の体動、心拍及び発汗データが予め選択された睡眠問題閾値を超える場合、ウェアラブルデバイス３は、少なくとも１つの入出力デバイス１３及び／又はドッキングステーション５又は中央サーバ７と通信して、患者が眠っている間に少なくとも１つの出力を発するように構成することができる。例えば、ウェアラブルデバイス３は、振動機構を介して振動して、患者が経験している睡眠の質を向上させるように試みるために患者の動き、発汗又は心拍数を低減させるのに役立つ可能性がある感覚及び／又は可聴出力を提供するように構成することができる。振動機構は、ウェアラブルデバイスハウジングに接続される、振動モータ、シャフトレス振動モータ、リニア共振アクチュエータ、単一軸にわたって振動力を生成する振動モータ、又は偏心回転質量（ＥＲＭ）モータとして構成することができる。振動機構は、振動機構を作動させるとウェアラブルデバイスのハウジング又はウェアラブルデバイス３全体が振動することができるように、構成することができる。加えて、ウェアラブルデバイス３、入出力デバイス１３又はドッキングステーション５は、患者の睡眠時間及び／又は睡眠の質を改善しようと試みるために、スピーカを介して、患者が睡眠中に聞くことができる特定のタイプの音楽又は音を再生することによって、可聴出力を出力することができる。
患者の動きの頻度、発汗及び心拍数が増加せず、これらの値が予め選択された起動閾値を超えない場合、ウェアラブルデバイス３は、ウェアラブルデバイス３の電池寿命を保持するために、予め選択された期間にわたり、患者の睡眠データの収集を停止するように構成することができる。その予め選択された遅延期間に達した後、ウェアラブルデバイス３は、患者に、睡眠中に睡眠関連問題が起こっているか否かを評価するために、データの収集及び評価のためにセンサ４を再起動することができる。
ウェアラブルデバイス３は、患者が眠っている間に収集される患者データが、格納及びさらなる分析又は評価のために、ドッキングステーション５、入出力デバイス１３及び／又は中央サーバ７に定期的に送信されるように構成することもできる。こうした定期的な送信は、患者が眠っている間に発生することができ、センサは、起動されてそうした各起動シーケンスの後に患者データを収集し、睡眠中の患者に出力が提供された時点、及びいずれのタイプの出力（例えば、単なる振動、振動及びウェアラブルデバイス３のスピーカ又はドッキングステーション５若しくは入出力デバイス１３のスピーカを介する音楽等）が睡眠中の患者に提供されたかを特定するデータも含むことができる。他の実施形態では、収集され評価されたデータとともに、睡眠中の患者にいつ出力が提供されたか、及びそのいずれのタイプの出力が睡眠中の患者に提供されたかを特定するデータは、ウェアラブルデバイス３のメモリに格納し、後に、格納、並びに本明細書で考察するようなさらなる分析、使用及び評価のために、ドッキングステーション５、入出力デバイス１３及び／又は中央サーバ７に送信することができる。
ウェアラブルデバイス３は、予め選択された不安閾値レベルを超えるものとして検出される可能性がある、ユーザの検出された不安を軽減させようと試みる自動応答をトリガするために使用することができる定期的な測定値収集のために、そのセンサアレイのそのセンサ４のうちの１つ又は複数を起動するように構成することができる。図１６に示すプロセスを利用して、ユーザの不安を検出し、後に、ユーザの検出された不安の軽減を促進するために出力の作動をトリガすることができる。センサ４のうちの少なくともいくつかについて、ウェアラブルデバイス３は、センサがユーザからデータを連続的に収集しているように構成することができる。他の実施形態では、ユーザがウェアラブルデバイス３を装着している間、ユーザの測定データを収集するために、異なる予め選択された時間間隔で、すべてのセンサ４を起動することができる。
ウェアラブルデバイス３は、異なるセンサデータが受信され、予め選択された評価期間（例えば、１分間、２～３分間、５分間等の期間）において評価されるように、構成することができる。センサデータは、心拍センサデータ、発汗センサデータ及び加速度計センサデータを含むことができる。ウェアラブルデバイス３は、患者が予め選択された不安閾値を超える測定データを有するか否かを決定するために、センサデータを評価するように構成することができる。こうした閾値は、パラメータの集合体を含むことができる。例えば、患者の心拍数がユーザ基準値（例えば、７５拍／分（ｂｐｍ）又は７０ｂｐｍ等）を超えており、患者が、発汗しているとともに、患者が予め選択された不安閾値率を満たすか又は超える１つ又は複数の振戦を起こしていることを示す加速度計データを有するものとも検出された場合、ウェアラブルデバイス３は、不安状態を検出し、その結果、予め選択された期間にわたって患者の客観的測定データをさらに評価して、患者に、体動、発汗、及び／又は予め選択された不安閾値率を満たすか又は超える比較的高い心拍数（ＨＲ）の増加が起こっているか否かを判断するよう構成することができる。例えば、いくつかの実施形態では、こうした判断は、ユーザに、予め選択された不安閾値率を満たすか又は超える体動が起こっていることを検出することに応じて行うこともできる。入出力デバイス１３、中央サーバ７又はドッキングステーション５は、ユーザデータ又は患者データを、異なる不安関連健康パラメータの決定に使用するために患者のモニタリングされた健康関連データを評価する際に使用するように、そのデータがウェアラブルデバイス３から受信された後にも同様に、評価するように構成することができる。
振戦の頻度が増加し、且つ／又は体動が増加し、患者の心拍数（ＨＲ）及び発汗データが予め選択された不安閾値を超える場合、ウェアラブルデバイス３は、少なくとも１つの入出力デバイス１３及び／又はドッキングステーション５又は中央サーバ７と通信して、患者が眠っている間に少なくとも１つの出力が発せられるようにし、且つ／又は出力を発するようにウェアラブルデバイスのスピーカ若しくは他の機構を作動させるよう構成することができる。例えば、ウェアラブルデバイスは、振動機構を介して振動して、患者の不安を軽減させるのに役立つ可能性がある感覚及び／又は可聴出力を提供するように構成することができる。振動機構は、ウェアラブルデバイスハウジングに接続される、振動モータ、シャフトレス振動モータ、リニア共振アクチュエータ、単一軸にわたって振動力を生成する振動モータ又は偏心回転質量（ＥＲＭ）モータとして構成することができる。振動機構は、振動機構が作動すると、ウェアラブルデバイスのハウジング又はウェアラブルデバイス３全体が振動することができるように構成することができる。加えて、ウェアラブルデバイス３、入出力デバイス１３又はドッキングステーション５は、患者の不安を改善しようと試みるために、スピーカを介して、患者が聞くことができる特定のタイプの音楽又は音を再生することによって、可聴出力を出力することができる。
患者の動きの頻度、発汗及び心拍数が増加しておらず、これらの値が予め選択された不安閾値を超えない場合、ウェアラブルデバイス３は、ウェアラブルデバイス３の電池寿命を保持するために、予め選択された期間にわたり、患者のデータ収集を停止するように構成することができる。その予め選択された遅延期間に達した後、ウェアラブルデバイス３は、患者に、予め選択された不安閾値を満たすか又は超えるレベルの不安が起こっているか否かを評価するために、データの収集及び評価のためにセンサ４を再起動することができる。
ウェアラブルデバイス３は、患者がデバイスを装着している間に収集される患者データ及びそのデータを、格納及びさらなる分析又は評価のために、ドッキングステーション５、入出力デバイス１３及び／又は中央サーバ７に定期的に送信することができるように、構成することもできる。こうした定期的な送信は、患者がデバイスを装着している間に発生することができ、センサは、起動されてそうした各起動シーケンスの後に患者データを収集し、患者に出力が提供された時点、及びいずれのタイプの出力（例えば、単なる振動、振動及びウェアラブルデバイス３のスピーカ又はドッキングステーション５若しくは入出力デバイス１３のスピーカを介する音楽等）が患者に提供されたかを特定するデータも含むことができる。他の実施形態では、収集され評価されたデータとともに、患者にいつ出力が提供されたか、及びそのいずれのタイプの出力が患者に提供されたかを特定するデータは、ウェアラブルデバイス３のメモリに格納し、後に、格納、並びに本明細書で考察するようなさらなる分析、使用及び評価のために、ドッキングステーション５、入出力デバイス１３及び／又は中央サーバ７に送信することができる。
ウェアラブルデバイス３は、ユーザに起こる可能性がある振戦を検出及びカウントするように構成することができる。振戦関連データは、入出力デバイス１３及び／又はドッキングステーション５に通信することができる。中央サーバ７、入出力デバイス１３、ドッキングステーション５及び／又はウェアラブルデバイスは、このデータを利用して、同様にユーザの健康の評価に使用することができる振戦スコアを生成するようにも構成することができる。
ウェアラブルデバイスによって検出可能である振戦には、例えば、多発性硬化症、脳卒中及び外傷性脳損傷を含む神経障害、並びに、例えば、パーキンソン病、注意欠陥多動性障害（ＡＤＨＤ）、注意欠陥障害（ＡＤＤ）、認知症又はアルツハイマー病を含む、脳の一部に影響を与える神経変性疾患に関連する振戦を挙げることができる。評価するために検出可能であるユーザの振戦としては、特定の薬（例えば、喘息薬、アンフェタミン、カフェイン、コルチコステロイド、及び特定の精神障害及び神経障害に使用する薬物）の使用、アルコール乱用又はアルコール離脱、甲状腺機能亢進症、肝不全、腎不全、不安症又はパニック症から生じる振戦も挙げることができる。振戦には複数の異なる形態が存在し、検出することができ、こうした振戦としては、例えば、（良性本態性振戦又は家族性振戦としても知られる）本態性振戦、ジストニック振戦、小脳性振戦（例えば、脳卒中又は腫瘍に起因する、小脳及び小脳の他の脳領域への経路に対する損傷によって引き起こされる振戦、又は疾患（多発性硬化症又は遺伝性変性疾患、例えば，運動失調症及び脆弱Ｘ症候群等）によるか若しくはアルコール依存症による小脳に対する慢性的な損傷に起因する振戦）、（機能性振戦とも称され、ストレス、又はうつ病若しくは心的外傷後ストレス障害（ＰＴＳＤ）等の精神疾患による振戦を含む）心因性振戦、疲労誘発性生理的振戦（例えば、特定の薬物、アルコール離脱、又は甲状腺機能亢進及び低血糖を含む医学的状態に起因する振戦）、パーキンソン振戦及び起立性振戦等が挙げられる。
図２２を参照すると、基準値が形成された後、評価のためにユーザの振戦を検出することができる。振戦評価のための基準値を形成するために、振戦基準期間を設定して、その振戦基準期間にわたってセンサデータを記録することができる。この期間は、例えば、２４時間、複数日又は１週間であり得る。この期間が経過した後、振戦基準期間中に収集されたセンサデータを評価することができる。このデータは、複数の軸に沿った検出された動きデータを含む加速度計データを含むことができる。例えば、加速度計データは、特定の測定時間の各時間セグメントにわたって収集された加速度計ｘ方向データＡｘ、加速度計ｙ方向データＡｙ、及び加速度計ｚ方向データＡｚを含むことができる。ｘ方向は水平とすることができ、ｙ方向は垂直（例えば、垂直方向に上向き及び下向きに延びる軸に沿った方向）とすることができ、ｚ方向は、垂直線に対して垂直であるとともに水平ｘ方向に対して垂直である方向とすることができる。例えば、ｘ方向は、左右方向に水平に延びる、水平に延びる軸に沿った方向とすることができ、ｚ方向は、前後方向に延びる水平軸に沿った方向とすることができる。この加速度計データは、フィルタリングし、後に、基準振戦重み及び基準振戦時間スコアを計算するために使用することができる。実行されるフィルタリングは、振戦動作の所定の振戦閾値レベルを満たさず且つ超えない加速度計データをフィルタリングして除去することであり得る。振戦基準期間内に収集される基準加速度計データを評価して、以下を検出することができる。
１．基準時間内に起こった振戦の数、これは振戦回数ＴＣとみなすことができ、
２．検出された振戦の発生及び非発生の間に経過した時間の量であり、振戦持続時間ＴＤとみなすことができ、
３．振戦の１周期内の検出された振戦の測定された変化であり得る振戦の振幅であり、振戦振幅ＴＡとみなすことができ、
４．特定の単位時間内の振戦発生の数であり、振戦頻度ＴＦとみなすことができる。
基準振戦データに基づいて、変化する重みを決定することもできる。重みは、第１重みｗ１、第２重みｗ２、第３重みｗ３及び第４重みｗ４を含むことができる。基準振戦データ及び重みを利用して、基準振戦スコアＴＳを計算することができる。振戦スコアは、いくつかの実施形態では、以下の式に従って計算することができる。
ＴＳ＝（ｗ１×ＴＦ＋ｗ２×ＴＡ＋ｗ３×ＴＤ＋ｗ４×ＴＣ）×１００（振戦スコア式１）
他の実施形態では、異なるスコアリング計算を利用することができる。例えば、振戦スコアは、いくつかの実施形態ではスコアを生成するために値１００を利用しなくてもよく、代わりに、以下の振戦スコア計算を使用することによって計算してもよい。
ＴＳ＝ｗ１×ＴＦ＋ｗ２×ＴＡ＋ｗ３×ＴＤ＋ｗ４×ＴＣ（振戦スコア式２）
基準振戦の評価が行われ、基準振戦スコアが決定された後、ユーザは、薬物又は他のタイプの医学的介入を利用して、自身の状態を改善しようと試みることができる。こうした改善（又はその欠如）は、本明細書では行動変更（例えば、薬物、瞑想、ヨガ又は他の介入）と称することもできる医学的介入を使用している間にユーザに起こる可能性がある振戦を、その介入の前に得られた基準振戦データ及び基準振戦スコアと比較することによって評価することができる。図２３は、そうした比較データを得て利用することができる、例示的なプロセスを示す。
例えば、基準振戦情報が本明細書で考察するように得られた後、ウェアラブルデバイス３、入出力デバイス１３又は中央サーバ７は、ユーザが、新たに処方された薬剤を服用する、ユーザの食事を変更する、又はユーザ活動を変更する（例えば、頻度を上げて瞑想又はヨガに取り組む等）等の介入を受けていることを示すデータを受け取ることができる。介入に関するその第１入力に応じて、ウェアラブルデバイス３を使用して、ユーザが介入活動に取り組んだ後のユーザの新たな基準振戦スコアを評価することができる。新たな基準振戦スコアは、図２２を参照して上述したものと同じプロセスを用いて得ることができる。例えば、ユーザが介入に取り組んだ後に評価して新たな基準スコアを得るために、ユーザの振戦を検出することができる。新たな振戦基準は、介入が開始された後、介入タイマ期間が経過した後に決定することができる。例えば、新たな基準値の決定は、新たな薬物が処方されて服用された１日後、又は薬物が効果を発揮する見込みがあるまでに３０日かかる可能性がある場合は、新たな薬物が服用された３０日後に、開始することができる。異なる介入に対して、利用されている特定の介入の特定の時間関連特性を、その介入及びユーザに対するその介入の効果を評価及び比較するために満たすように、他の新たな基準時間を利用することもできる。
新たな振戦基準値は、新たな振戦基準期間内に振戦検出及び評価のためのセンサデータを収集することによって決定することができる。この期間は、新たな振戦基準期間にわたってセンサデータを記録するために設定することができる。この期間は、例えば、２４時間、複数日又は１週間であり得る。この期間が経過した後、振戦基準期間中に収集されたセンサデータを評価することができる。このデータは、複数の軸に沿った検出された動きデータを含む加速度計データを含むことができる。例えば、加速度計データは、特定の測定時間の各時間セグメントにわたって収集された加速度計ｘ方向データＡｘ、加速度計ｙ方向データＡｙ及び加速度計ｚ方向データＡｚを含むことができる。ｘ方向は水平とすることができ、ｙ方向は垂直（例えば、垂直方向に上向き及び下向きに延びる軸に沿った方向）とすることができ、ｚ方向は、垂直線に対して垂直であるとともに水平ｘ方向に対して垂直である方向とすることができる。例えば、ｘ方向は、左右方向に水平に延びる、水平に延びる軸に沿った方向とすることができ、ｚ方向は、前後方向に延びる水平軸に沿った方向とすることができる。
加速度計データは、フィルタリングし、後に、新たな基準振戦重み及び新たな基準時間スコアを計算するために使用することができる。実行されるフィルタリングは、振戦動作の所定の振戦閾値レベルを満たさず且つ超えない加速度計データをフィルタリングして除去することであり得る。
新たな基準振戦データに基づいて、変化する重みを決定することもできる。重みは、第１重みｗ１、第２重みｗ２、第３重みｗ３及び第４重みｗ４を含むことができる。新たな基準振戦データ及び重みを利用して、新たな基準振戦スコアＴＳを計算することができる。新たな振戦スコアは、基準振戦スコアを形成するために使用される前述した式（例えば、振戦スコア式１又は振戦スコア式２等）に従って計算することができる。次いで、新たな振戦スコアを古い基準スコアと比較して（例えば、第２振戦基準スコアを第１振戦基準スコアと比較することができる）、介入が改善を提供したか、又は有意な効果をもたらさなかったかを判断することができる。評価は、例えば、第１振戦基準スコアと第２振戦基準スコアとの差を、比較から決定されたユーザの振戦基準値に統計的に有意な変化が生じたか否かを評価するのに役立つように定義される、予め選択された有効性値と比較することを含むことができる。改善又は有意な効果が生じなかったことが分かった場合、介入の変更を行う（例えば、新たな薬物の投与量を第１投与量から第２投与量に増やす、薬剤の服用頻度を第１頻度から第２頻度（例えば、１日１回から１２時間ごとに１回、又は１日１回から６時間ごとに１回等）に調整する、患者が服用する薬剤を変更する、ユーザの活動又は食事をさらに調整する等）ことができる。薬物の投与量の第１投与量から第２投与量への変更、薬物服用頻度の変更（例えば、第１薬物頻度から第２薬物頻度への変更）、又は他の変更を行った後、第２振戦基準スコアを、（例えば、センサを使用して、投与量、頻度及び／又は他の行動の２回目の変更について追加のセンサデータ等を取得し、上述したようにそのデータを処理して）この変更が開始した後に第２振戦基準スコアを生成するために使用したものと同様のプロセスを使用して得られる第３振戦基準スコアと比較することができる。次いで、第３振戦基準スコアを第１振戦基準スコア及び／又は第２振戦基準スコアと比較して、追加の変化が有意な効果をもたらすか否かを評価することができる。改善が提供されない場合、薬物投与量（例えば、別の変更として第３投与量を利用することができる）、頻度（例えば、別の変更要素（ｃｈａｎｇｅｒ）として第３薬物頻度を利用することができる）、又は別のパラメータのいずれかに対して、さらに別の変更を再度行うことができる。薬物投与量又は頻度調整（又は他の活動調整）のこのプロセスは、有意な改善が得られるまで、繰り返し複数回、反復的に実行することができる（例えば、第４薬物投与量、第４薬物頻度、及び第４基準振戦スコア等から得られる変更及びセンサデータがあってもよい）。振戦スコア基準値計算の実行と実行との間でかかる時間は、予め選択された改善期間（例えば、変更がユーザの健康に有意な変化をもたらすと期待される期間）とみなすことができる。いくつかの実施形態では、ユーザが、新たな基準スコアの計算又は決定をトリガするために用量、薬物摂取の頻度、又は他の変更に関連する第２入力を提供するまで、新たな基準スコアを計算しなくてもよい。
振戦の評価及び振戦スコアの計算は、特定の装置１の構成に応じて、入出力デバイス１３、中央サーバ７及び／又はウェアラブルデバイス３によって実行することができる。いくつかの実施形態では、中央サーバ７は、入出力デバイス１３又はドッキングステーション５との接続を介して受信するウェアラブルデバイスのセンサデータに基づいて計算を実行することができる。その後、振戦スコア情報は、ディスプレイ１３ａによって出力することができるそのデバイスのＧＵＩ、及び中央サーバ７とのデバイスの通信接続を介して、入出力デバイス１３又はドッキングステーション５を介してユーザに伝達することができる。他の実施形態では、入出力デバイス１３（例えば、スマートフォン、ラップトップ又はタブレット等）は、ウェアラブルデバイス３から受信したセンサデータを使用することにより、中央サーバ７によってホスト又はサポートすることができる、入出力デバイス１３に格納されたアプリケーションを実行することにより、評価を実行することができる。
ユーザの睡眠又は他の健康状態は、主観的データ及び客観的データの組合せの利用と併せてモニタリングすることもできる。例えば、心身及び食事（ＭＢＤ）スコアを計算して、患者の健康又は患者が取っている可能性のある睡眠の質を評価するのに役立つＭＢＤスコアを提供することができる。ＭＢＤスコアは、第１ＭＤ重みｗ１ＭＢＤ及び第２ＭＢＤ重みｗ２ＭＢＤ等のＭＢＤ重みに基づいて計算することができる。第１ＭＢＤ重みｗ１ＭＢＤを使用して、ユーザが提供することができる主観的な心身スコアＭＢ入力に対する重みを提供することができ、第２のＭＢＤ重みｗ２ＭＢＤを使用して、ユーザから得られた食事情報に基づいてユーザの食事スコアＤに重み付けすることができる。ＭＢＤスコアは、以下に従って計算することができる。
ＭＢＤｓｃｏｒｅ＝ＭＢ×ｗ１ＭＢＤ＋Ｄ×ｗ２ＭＢＤ（ＭＢＤスコア式１）
図２４及び図２６は、ユーザの食事及び心身入力に関する受け取られたユーザ入力に基づいて生成することができるＭＢスコア及びＤスコアを提供するために利用することができるスケールを示す。例えば、入出力デバイス１３は、ユーザがその時点でどのように感じているかを最もよく記述する可能性のある用語を選択することにより、ユーザの心身スコア（ＭＢ）を示すようにユーザを請求するＧＵＩを生成することができる。喜び又は幸福を示す入力を入力することにより、例えば、悲嘆、怒り又は落胆に対応する入力を提供するよりも高いスコアを生成することができる。特定の入力値の選択には、その入力に対応する予め選択されたＭＢ値を割り当てることができる。ＭＢスコアは、感情スコア又はＥＱスコアとみなすこともできる。こうした実施形態の場合、ＭＢＤスコアは、ＥＱスコア及び食事スコア又はＥＤスコアとみなすことができる。
食事スコア（Ｄ）については、入出力デバイス１３は、ユーザの食事を最もよく記述している可能性のある、ユーザが行った食事の選択を選択することによって、ユーザの食事スコア（Ｄ）を示すようにユーザを請求するＧＵＩを生成することができる。食事に関連して提供される入力は、魚Ｆ、野菜Ｖ、果物ＦＲ、全粒粉ＷＧ、家禽Ｐ、ナッツＮ、豆類Ｌ、オリーブオイルＯＯ、チーズＣ、バターＢ、赤肉ＲＭ、揚げ物ＤＦＦ又はペストリＰＳ等、食べた食品のタイプとともに、特定の食事時に又は特定の１日の間に食べたこれらの食品の量を示すことができる。他の実施形態は、この例示的な入力オプションの組よりも多いか又は少ない、異なる食事入力オプションを利用してもよい。この食事データは、食事スコアＤの生成に使用することができる。異なる食事入力に対する食事スコア評価は、ジャンクフード又は他の栄養価の低い食品（例えば、キャンディ、コーンチップ、ペストリ等）に関連する可能性がある食事項目の選択と比較して、より健康的な食品を食べる人に対してより高いスコアが生成されるよう構成することができる。ユーザから受け取られる食事に対する特定の入力値の選択には、その食事入力に対応する予め選択された値、その食品が食べられた頻度又は量Ｘ、及び食事スコア重みＷｎＤを割り当てることができる。例えば、全体的な食事スコアＤは、ユーザから得られた食事情報に基づいて以下の式に従って計算することができる。
食事スコアＤ＝ΣＷｎＤ×ｎ×Ｘ、式中、ｎは食事の選択肢である（食事スコア式１）。
例えば、この計算は、上記の参考例では、次のように利用することができる。
食事スコアＤ＝ｗ１Ｄ×Ｖ×Ｘ＋ｗ２Ｄ×Ｆ×Ｘ＋ｗ３Ｄ×ＦＲ×Ｘ＋ｗ４Ｄ×ＷＧ×Ｘ＋ｗ５Ｄ×Ｐ×Ｘ＋ｗ６Ｄ×Ｎ×Ｘ＋ｗ７Ｄ×Ｌ×Ｘ＋ｗ４８Ｄ×Ｃ×Ｘ＋ｗ９Ｄ×Ｂ×Ｘ＋ｗ１０Ｄ×ＲＭ×Ｘ＋ｗ１１Ｄ×ＤＦ×Ｘ＋ｗ１２Ｄ×ＰＳ×Ｘ＋ｗ１３Ｄ×ＯＯ×Ｘ（食事スコア式２）
図２５から理解することができるように、ユーザが入力したＭＢ及びＤ入力が得られ、ＭＢ及びＤスコアが決定された後、それらのスコアに対する重みを生成し適用して、ＭＢＤスコアを形成することができる。入力され保存されたスコア及びユーザ入力に関連する報告は、入出力デバイスを介してユーザに伝達することができ、格納及び後の使用のために別のデバイス（例えば、ウェアラブルデバイスデータ管理デバイス７ａ、患者データ管理デバイス７ｂに格納可能）に送信することもできる。
ＭＢＤスコアは、入出力デバイス１３、ドッキングステーション５又は中央サーバ７によって、ウェアラブルデバイス３から受信したデータに基づいて、又は中央サーバ７との接続を介して形成されたＡＰＩと関連して生成された可能性がある入出力デバイス１３又はドッキングステーション５のＧＵＩを介してユーザから得られた入力に基づいて、計算することができる。さらに他の実施形態では、ウェアラブルデバイス３は、そのディスプレイ１３ａ（存在する場合）を介して生成するＧＵＩを介して、そうした入力の受取り及びそうしたスコアデータの出力を容易にすることができる。
図２７を参照すると、センサデータ及びユーザ入力は、睡眠スコアを決定するために利用することができる。日中活動の質（ＱＯＤＡ）スコアを決定するのに同様に使用するために、睡眠スコア及び他のスコアを組み合わせることもできる。これらの計算されたスコアは、例えば図２８に示すように、ウェアラブルデバイス３、入出力デバイス１３又はドッキングステーション５のディスプレイ１３ａのＧＵＩを介してユーザに表示することができる。
図２７から理解することができるように、例示的な睡眠スコア計算プロセスは、ウェアラブルデバイス３を介して収集されたセンサデータを利用して実行することができる。ウェアラブルデバイス３、入出力デバイス１３、ドッキングステーション５又は中央サーバ７は、センサデータを利用してこの計算を実行するとともに、ディスプレイ１３ａを介して表示するために睡眠スコアに関する情報をユーザに提供するように、ＧＵＩを介して情報のグラフ、チャート、テキスト又は他の表示の生成のためにデータを提供するように構成することができる。
ユーザの基準睡眠情報は、格納されたデータから取得することができる。この睡眠情報には、レム睡眠（ＲＳ）に関する過去のユーザの睡眠、睡眠中に発生する体動（ＢＭｓｌｅｅｐ）、ユーザが眠っていた間にユーザの周囲の環境にあった検出された騒音又は光に関連する環境影響（ＥＮＶ）、浅睡眠（ＬＳ）に関する睡眠情報、深睡眠（ＤＳ）に関する睡眠データ、及び総睡眠時間（Ｔｄ）等を挙げることができる。さらに、検出された入眠に関連するセンサデータ（Ｔｏ）及び睡眠効率値（Ｔｅ）を利用することができる。センサデータを評価して、ユーザがいつ眠ったか及びどれくらい眠ったかを判断して、Ｔｄ及びＴｏの値を得ることができる。センサデータを使用して、ＤＳ、ＬＳ、ＥＮＶ、ＢＭｓｌｅｅｐ及びＲＳの値も突き止めることができる。各パラメータに対する重み付け値Ｗｎｓｌｅｅｐも決定することができる。これらのパラメータは、予め定義してもよく、又は、重みが適用されるべきパラメータの値に基づいて、予め定義された範囲内にあり得る。これらの値が決定された後、睡眠スコアを計算することができる。この睡眠スコアを使用して、異なる期間にわたり後に計算された睡眠スコアと比較するために基準睡眠スコアを設定することができる。睡眠スコアは、以下の睡眠スコア計算に従って計算することができる。
睡眠スコア＝ｆ（Ｗｎｓｌｅｅｐ，ＬＳ，ＤＳ，ＲＳ，ＭＢ，ＥＮＶ，Ｔｄ，Ｔｏ，Ｔｅ｝（睡眠スコア式１）
例えば、睡眠スコアは、以下の式に従って計算することができる。
睡眠スコア＝ＷＬＳ×ＬＳ＋ＷＤＳ×ＤＳ＋ＷＲＳ×ＲＳ＋ＷＢＭｓｌｅｅｐ×ＢＭｓｌｅｅｐ，＋ＷＥＮＶ×ＥＮＶ＋ＷＴｄ×Ｔｄ＋ＷＴｏ×Ｔｏ＋ＷＴｅ×Ｔｅ（スリープスコア式２）
睡眠スコア式２において、
ＷＬＳは、ＬＳに対する重みであり、
ＷＤＳは、ＤＳに対する重みであり、
ＷＲＳは、ＲＳに対する重みであり、
ＷＢＭｓｌｅｅｐは、ＢＭｓｌｅｅｐに対する重みであり、
ＷＥＮＶは、ＥＮＶに対する重みであり、
ＷＴｄは、Ｔｄに対する重みであり、
ＷＴｏは、Ｔｏに対する重みであり、
ＷＴｅは、Ｔｅの重みである。
いくつかの実施形態では、重みは、浅睡眠に対する重みＷＬＳは、０．０２～０．１０（２％～１０％）又は０．０５～０．０７（５％～７％）の範囲であり、深睡眠に関する重みＷＤＳは、０．４５～０．７５（４５％～７５％）又は０．５０～０．６０（５０％～６０％）の範囲であり、レム睡眠に関する重みＷＲＥＭは、０．２３～０．５３（２３～５３％）又は０．２０～０．３０（２０％～３０％）の範囲であるように決定することができる。睡眠スコア計算のＷＤＳ×ＤＳ項は、深睡眠の第１段階と第２段階に対する異なる成分に分割することができる。こうした実施形態の場合、第１段階の深睡眠に対する重み（ＷＤＳ１）は、０．４０～０．６０（４０％～６０％）の範囲とすることができ、第２段階の深睡眠に対する重み（ＷＤＳ２）は、０．１０～０．３０（１０％～３０％）の範囲とすることができる。深睡眠段階を含むこうした睡眠スコア計算の一例を以下に提供する。
睡眠スコア＝ＷＬＳ×ＬＳ＋ＷＤＳ１×ＤＳ１＋ＷＤＳ２×ＤＳ２＋ＷＲＳ×ＲＳ＋ＷＢＭｓｌｅｅｐ×ＢＭｓｌｅｅｐ，＋ＷＥＮＶ×ＥＮＶ＋ＷＴｄ×Ｔｄ＋ＷＴｏ×Ｔｏ＋ＷＴｅ×Ｔｅ（睡眠スコア式３）
睡眠スコア式３において、
ＷＬＳは、ＬＳに対する重みであり、
ＷＤＳ１は、第１段階ＤＳに対する重みであり、
ＷＤＳ２は、第２段階ＤＳに対する重みであり、
ＷＲＳは、ＲＳに対する重みであり、
ＷＢＭｓｌｅｅｐは、ＢＭｓｌｅｅｐに対する重みであり、
ＷＥＮＶは、ＥＮＶに対する重みであり、
ＷＴｄは、Ｔｄに対する重みであり、
ＷＴｏは、Ｔｏの重みであり、
ＷＴｅは、Ｔｅに対する重みである。
図３０～３４を参照すると、センサデータを利用して、睡眠スコア計算のための睡眠パラメータを決定するだけでなく、ユーザの睡眠の評価を提供するとともに、ユーザが取り組む可能性がある特定の治療（例えば、薬剤を服用すること、薬剤の量を増やすこと、ユーザが服用している薬剤の投薬の頻度を変更すること等）に基づいて睡眠が改善されたか否か判断するための有効性評価を提供するのに役立つように、経験的期間にわたってユーザの睡眠を評価するためにユーザの異なる睡眠状態とともにユーザの覚醒状態をモニタリングすることができる。
例えば、センサデータを取得し、その後評価して、ユーザが眠っているか又は覚醒しているかを判断することができる。ユーザが覚醒していると判断された時間枠は、ウェアラブルデバイスの時計又はタイマを介して得られる時間情報によって追跡することができる。ユーザが眠っていると判断された時間枠とともに、ユーザが異なる睡眠状態で過ごした時間もまた、得られたセンサデータに対してウェアラブルデバイスの時計又はタイマを介して得られた時間情報によって追跡することができる。
いくつかの実施形態では、ユーザの睡眠状態は、浅睡眠、深睡眠及びレム睡眠を含む複数の状態を含むことができる。ユーザの睡眠状態は、例えば図３３から理解することができるように、深睡眠の第１段階及び深睡眠の第２段階も含むことができる。ユーザは、ウェアラブルデバイス３のセンサによって提供されるユーザセンサデータに基づいて、異なる睡眠状態間で移行したと判断される場合がある。センサデータは、例えば、温度センサによる体温データ、少なくとも１つの光学センサによる心拍数データ、及びユーザによる動きの程度若しくはユーザによる動きの量を示すことができる加速度計データを含むことができる。他のセンサデータも利用することができる。
ユーザは、ユーザが予め選択された目覚め基準又は覚醒基準の組を満たすことを示すセンサデータに応じて、覚醒している判断することができる。図３１は、この種の判断の１つの例示的なプロセスを示す。覚醒基準は、ユーザの基準心拍数から導出することができる、使用の通常の心拍数を含むことができる。例えば、７２拍／分（ｂｐｍ）という心拍数は、ウェアラブルデバイスのセンサによって得られたユーザの経験的心拍数データに基づいて、基準心拍数とみなすことができる。ユーザの基準心拍数は、数週間又は数ヶ月の期間にわたるユーザの検出された心拍数に基づいて導出することができる。この基準心拍数は、「通常の心拍数」とも称することができ、こうした期間にわたってユーザの心拍数に生じる可能性がある変化を考慮して、定期的に更新することができる。
心拍数がユーザの基準心拍数以上であることに加えて、ユーザの体動は、加速度計データ及びそのデータの時間に基づいて評価することができる。ユーザは、ユーザの検出された体動が睡眠時体動閾値を超えること、及び／又は予め選択された目覚め期間にわたって連続的に増加している（例えば、ユーザが予め選択された目覚め期間にわたって予め選択された歩数を超えたと判断される）ことに加えて、ユーザが自身の通常の心拍数での心拍数を有すると判断されたとき、睡眠から覚醒したとみなすことができる。睡眠時体動閾値は、予め選択された睡眠時体動期間内の動きの量、又は特定の期間内に検出される可能性がある動きの絶対量であり得る。
ユーザは、浅睡眠基準を用いて行われる判断に基づいて、浅睡眠状態（例えばＬＳ）であると判断することができる。図３２は、こうした判断プロセスの１つの例を示す。ユーザが自身の睡眠時間中に浅睡眠であった程度を決定するために評価することができる浅睡眠基準は、センサデータが特定の期間にわたって浅睡眠基準を満たすことに基づくことができる。浅睡眠基準は、ユーザの検出された安静時心拍数がユーザの安静時心拍数基準値より遅くなることを含むことができる（例えば、ユーザの安静時心拍数基準値が７２拍／分、ｂｐｍである場合、ユーザの心拍数が７２拍／分（ｂｐｍ）未満まで遅くなることの検出は、ユーザの浅睡眠基準のこの態様を満たすことができる）。いくつかの実施形態では、浅睡眠心拍数は、心拍数がユーザの基準安静時心拍数を下回り、ユーザの深睡眠閾値心拍値を上回る場合に決定することができる。
さらに、センサデータは、ユーザの呼吸数がユーザの安静時呼吸数より遅くなったことを示し、ユーザが浅睡眠基準を満たすと判断することができる。マイクロフォンによって検出されたユーザの近くの可聴騒音も、ユーザの浅睡眠を検出するのに役立つように利用することができる。ユーザが、安静時心拍数を下回る好適に低い心拍数を有するとともに、ユーザの基準呼吸数を下回る遅くなった呼吸数を有すると判断され、騒音がまた、浅睡眠騒音閾値（例えば、３０ｄＢ、３５ｄＢ、２５ｄＢ、少なくとも３０ｄＢの騒音等の騒音閾値）を上回ると検出される場合、これは、ユーザが浅睡眠状態にあると判断するために用いられる追加の因子ともなり得る。ユーザの体動を用いて、ユーザの浅睡眠状態を判断することもできる。例えば、ユーザの心拍数が基準安静時心拍数を下回り、ユーザの呼吸数が基準安静時呼吸数を下回ることに加えて、ユーザの動きが浅睡眠時体動閾値以下である場合、ユーザはこの期間にわたって浅睡眠状態にあると判断することができる。他の睡眠状態の判断を考慮することによってもまた、ユーザの浅睡眠状態をさらに明確にすることができる。ユーザが眠っていると判断され、レム又は深睡眠状態基準内にない場合、ユーザは浅睡眠状態にあるとみなすことができる。
大部分のユーザに対して、その睡眠時間の少なくとも５０％が浅睡眠状態分類であることが予期される。しかしながら、いくつかの実施形態において、この浅睡眠状態がこの予期される範囲よりも低くなる可能性があるように、浅睡眠分類を設定することができる可能性がある。
ユーザの深睡眠も同様に、センサデータから決定することができる。深睡眠基準は、ウェアラブルデバイス３のセンサデータの評価に基づいて、評価し、満たされたとみなすことができる。深睡眠の評価及び追跡の例示的なプロセスは、図３３から理解することができる。ユーザの深睡眠は、ウェアラブルデバイス３のセンサデータの評価を介して深睡眠基準が満たされた場合に決定することができる。この基準は、ユーザの心拍数が深睡眠の閾値にあるか、又は深睡眠の閾値を下回っていることを含むことができる。深睡眠閾値は、ユーザの基準値の通常の安静時心拍数よりも１０～２５％低いように決定することができる。いくつかの実施形態では、深睡眠閾値は、ユーザの基準安静時心拍数よりも１０～１５％低いか、又はユーザの基準安静時心拍数よりも少なくとも１０％低いものとすることができる。選択された深睡眠閾値は、予め選択された浅睡眠心拍数範囲を上回るようにも選択することができる。
必要な心拍数（ＨＲ）を有することに加えて、ユーザは、浅睡眠の呼吸数範囲を下回る可能性がある予め選択された深睡眠の範囲内にある呼吸数を有していなければならない可能性もあり、ユーザの体温は、予め選択された深睡眠の温度範囲内にあり、ユーザの検出された体動は、予め選択された深睡眠時体動範囲内にあり得る。ユーザの近くの騒音も、ユーザの睡眠状態を評価するのに役立つように利用することができる。例えば、マイクロフォンによって検出された騒音が、予め選択された浅睡眠騒音レベルよりも高い可能性がある予め選択された深睡眠騒音レベル以上であり、ユーザの動き、呼吸数及び心拍数がすべて深睡眠目標を満たす場合、ユーザは、深睡眠にあると判断することができ、又は深睡眠状態にあることのより高い推定確実性を有することができる。
深睡眠の判断のために、ユーザの体動の深睡眠の範囲は、特定のサンプリング期間内で体動がごくわずかなであるかまったくないものであり得る。例えば、サンプリング期間内の動きが深睡眠時の数未満であると検出された場合、ユーザの体動はごくわずかであるとみなすことができ、これは体動に関する深睡眠基準を満たすことができる。
ユーザの体温については、ユーザの体温が、ユーザの経験的な記録された体温データに基づいて、覚醒しているときのユーザの安静時の体温であると判断され、少なくとも予め選択された深睡眠体温期間（例えば、少なくとも５分間、少なくとも１０分間等）にわたって深睡眠体温範囲内にあることが分かった場合、深睡眠体温範囲が満たされると判断することができる。
ユーザの深睡眠を評価して、深睡眠を、深睡眠の第１段階又は第２段階に入るように分類することもできる。深睡眠の第１段階における深睡眠は、深睡眠タイマ期間の開始が検出されたときから第１段階終了時間閾値までの任意の時間とすることができ、これは第１段階の深睡眠に対する特定の予め定義された期間であり得る。この期間は、例えば、４５分間、６０分間、又は４５～９０分間の間の別の時間であり得る。深睡眠の第２段階は、第１段階終了時間閾値が満たされた後に発生する深睡眠の決定された開始以来、ユーザが連続的に深睡眠状態にあったことが判明した期間（例えば、第１段階終了時間閾値が満たされた後に、且つユーザが深睡眠状態ではなくなったと判断される前に、深睡眠状態に留まる時間）にわたって存在すると判断することができる。
さらに、ユーザの急速眼球運動（レム）睡眠をセンサデータから判断することができる。レム睡眠基準は、ウェアラブルデバイス３のセンサデータの評価に基づいて、評価し、満たされたとみなすことができる。レム睡眠評価及び追跡の例示的なプロセスは、図３４から理解することができる。ウェアラブルデバイス３のセンサデータの評価を介してレム睡眠基準が満たされている場合に、ユーザのレム睡眠を決定することができる。
レム睡眠基準は、ユーザの心拍数がユーザの基準安静時心拍数に向かって増加していると判断されることを含むことができる。レム睡眠基準は、加速度計からの体動データも含むことができる。動きが検出されないか又はごくわずかしか検出されない場合、ユーザは、レム睡眠状態体動基準を満たすと認めることができる。ユーザの呼吸数がレム呼吸レベル内であることも利用することができる。レム呼吸数を満たすためには、ユーザの呼吸数は、浅睡眠又は深睡眠の呼吸数よりも不規則且つ／又は高い可能性がある。レム基準は、ユーザが少なくとも９０分間連続的に睡眠状態にあると判断されるという要件を含むこともできる。本来はレム睡眠状態基準を満たす可能性があるが、ユーザが眠っていると判断される開始の９０分未満に得られるいかなる睡眠データも、レム睡眠状態とみなされない可能性があり、代わりに浅睡眠状態又は深睡眠状態とみなされる可能性がある。
ＱＯＤＡスコアは、これら他のすべてのスコアの合計、又はこうしたスコアの小区分であり得る。例えば、ＱＯＤＡは、睡眠スコア及びＭＢＤスコアの和、又は睡眠スコア、ＭＢＤスコア及び行動スコアの和であり得る。ＱＯＤＡは、これらの値を０％～１００％の範囲となり得るパーセント形式とする、こうした和の変形でもあり得る。例えば、ＱＯＤＡスコアは、以下の式を使用して計算することができる。
ＱＯＤＡ＝睡眠スコア＋ＭＢＤスコア（ＱＯＤＡスコア式１）
別の例として、ＱＯＤＡスコアは、以下の式を使用して計算することができる。
ＱＯＤＡ＝睡眠スコア＋ＭＢＤスコア＋活動スコア（ＱＯＤＡスコア式２）
さらに別の例として、ＱＯＤＡスコアは、以下の式を使用して計算することができる。
ＱＯＤＡ＝睡眠スコア×ＷＱＯＤＡＳＳ＋ＭＢＤスコア×ＷＱＯＤＡＭＢＤ（ＱＯＤＡスコア式３）、又は
ＱＯＤＡ＝睡眠スコア×ＷＱＯＤＡＳＳ＋ＭＢＤスコア×ＷＱＯＤＡＭＢＤ＋活動スコア×ＷＱＯＤＡＡｃｔ（ＱＯＤＡスコア式４）
式中、
ＷＱＯＤＡＳＳは、睡眠スコアに対するＱＯＤＡ重みであり、
ＷＱＯＤＡＭＢＤは、ＭＢＤスコアに対する重みであり、
ＷＱＯＤＡＡｃｔは、活動スコアに対する重みである。
ＱＯＤＡスコア式３及び４で用いられる重みは、ウェアラブルデバイス３を介して得られるユーザデータ、ユーザから得られる主観的データ、及び／又は他の情報に基づいて選択可能な設定パラメータ又は設定パラメータの範囲に基づいて、予め選択又は定義することができる。
活動スコアは、加速度計データとともに、ユーザの活動レベルを決定するために使用することができる他のセンサデータに基づいて計算することができる。活動スコアは、サイクリングマシンに乗ること、重量挙げ活動、ヨガ、スポーツをすること、又は他の活動等、ユーザが取り組んだ可能性がある他の活動を示すために提供される可能性があるユーザ入力を考慮して、更新することもできる。
例えば、いくつかの実施形態では、活動スコアは、ユーザの動きを示す加速度計データに基づいて決定することができる。加速度計とともに他のセンサから得られる動きデータは、ユーザが取り組む活動のタイプ（例えば、歩行、ランニング等）を決定するために使用することができ、ユーザが特定の期間（例えば、１日、１週間、１ヶ月、１年等）に歩いた歩数を決定することもできる。例えば、加速度計データを評価して、ユーザが歩いた各一歩の速度及び歩幅を決定することができる。検出された歩幅と各一歩の速度とがランニング閾値以上である場合、ユーザはランニング中であると判断することができる。検出された歩幅と各一歩の速度が、ランニング閾値を下回るとともに歩行閾値以上である場合、ユーザは歩行中であると判断することができる。
ユーザは、活動目標を示す入力（例えば、１日に１０，０００歩を歩く等）とともに、ユーザの身長及び／又はユーザの歩幅を示す入力等、こうした活動関連の決定を促進する入力も提供することができる。ユーザは、特定の活動を行うのに費やした時間、又はユーザが走った、歩いた、自転車に乗った、泳いだ、又は他のタイプの活動に取り組んだ可能性のある距離等の活動データ入力も入力することができる。ウェアラブルデバイス４、中央サーバ７、ドッキングステーション５及び／又は入出力デバイス１３は、こうしたデータをセンサデータと組み合わせて利用して、活動のタイプ、活動の程度（例えば、歩いた歩数等）、及びその活動がユーザの目標といかに比較されるかを決定して、活動スコアを決定するように構成することができる。例えば、ユーザが１日に１０，０００歩を歩くという目標を有し、ユーザが特定の日に９，０００歩を歩いた場合、ユーザの活動スコアは９０％又は０．９０と決定することができる。
いくつかの実施形態では、活動スコアは、心拍数及び加速度計データの組合せを使用して、ユーザが取り組んだ１つの活動又は複数の活動の強度を決定することができる。例えば、心拍センサは、検出された活動を行っている間の心拍数の上昇を検出することができ、心拍数データを加速度計データと組み合わせて、活動のタイプ及びその強度を検出して、活動スコアを決定することができる。
例示的な睡眠スコア計算プロセスとともに本明細書で考察する他の例示的なスコアプロセスと同様に、活動スコアプロセスは、ウェアラブルデバイス３を介して収集されたセンサデータを利用して実行することができる。ウェアラブルデバイス３、入出力デバイス１３、ドッキングステーション５又は中央サーバ７は、センサデータを利用してこの計算を行うとともに、ディスプレイ１３ａを介して表示するための睡眠スコアに関する情報をユーザに提供するように、ＧＵＩを介して情報のグラフ、チャート、テキスト又は他の表示を生成するためのデータを提供するように構成することができる。
ウェアラブルデバイス３及び入出力デバイス１３（例えば、スマートスピーカ、スマートフォン等）は、デバイス又はシステムの使い勝手を改善しようと試みるように、患者に対して可聴的に且つ／又は視覚的に出力される、出力を問い合わせるか又は促す音声パーソナライズ化を提供し、そうしたプロンプト又は問合せに応じて提供される患者入力を介して得られる患者データの品質を向上させるようにも構成することができる。図１５は、入出力デバイス１３及び／又はウェアラブルデバイス３によって利用することができる例示的な音声パーソナライズ化プロセスを示す。中央サーバ７及び／又はドッキングステーション５は、患者に提供される可能性がある異なるプロンプト及び／又は問合せに対してパーソナライズ化音声を介して患者への可聴出力を生じさせるように、こうしたプロセスを利用するようにも構成することができる。
例えば、自然言語処理を利用して、予め選択されたプロンプト及び問合せのための音声データを生成し、スピーカを介してユーザに可聴的に伝達することができる。ウェアラブルデバイス３、入出力デバイス１３、ドッキングステーション５及び／又は中央サーバ７は、可聴的に出力される音声データが、患者に既知である特定の人（例えば、患者の配偶者、子供、叔父、叔母、親戚又は友人）の音声に聞こえるように、その音声データの置換えを促進するように構成することができる。例えば、特定の人の音声は、マイクロフォンを介して録音することができ、そのデータを使用して、出力のためのパーソナライズ化音声データを生成することができる。いくつかの実施形態では、こうした録音は、その人が、各プロンプト又は問合せについてプロンプト又は問合せ全体を実際に言っているものであり得る。他の実施形態では、人の音声サンプルは、マイクロフォンを介して取得して格納し、その後、格納されたパーソナライズ化音声データに基づいてその人の音声の音を模倣する音を有する音声データプロンプトを生成することができる。
パーソナライズ化音声データは、人の声を模倣するその品質を向上させるように更新することもできる。例えば、患者がユーザインタフェースを利用して、デバイスによって生成されたパーソナライズ化音声データを改善するための追加の音声サンプルを収集するように、マイクロフォンを介してさらなる音声データ取得をトリガすることができる。
いくつかの実施形態では、収集されるパーソナライズ化音声データは、音声クラウドデータベースに格納して使用するために、入出力デバイス１３、ウェアラブルデバイス３及び／又はドッキングステーション５を介して中央サーバ７に送信することができる。こうしたデータベースは、ウェアラブルデバイス３、入出力デバイス１３及び／又はドッキングステーション５の異なるユーザインタフェースを介して提供される音声プロンプト及び問合せが、音声クラウドデータベースの格納されたパーソナライズ化音声データを介して生成されたパーソナライズ化音声を介して提供されるように、パーソナライズ化音声データを患者にリンクさせることができる。こうしたパーソナライズ化音声データのプロンプト及び問合せは、システムの各デバイスのユーザインタフェースに関連して患者に出力することができる他のプロンプト又は問合せに加えて、本明細書（例えば、図１７）で考察するように、患者からの主観的データの収集に利用することができる。
ユーザの睡眠、睡眠の質及び／又は睡眠時間に関連するユーザの客観的及び主観的データの集合体及び蓄積は、分析及び評価のために格納することができる。格納されたデータを利用して、特定の期間（例えば、週、日、月等）にわたるユーザの経験した睡眠パターンをユーザに示す表示を生成することもできる。こうした表示としては、グラフ、棒グラフ若しくは他のグラフによる表示、又はそうしたグラフ若しくはチャートを映像で示す映像表示を挙げることができる。格納されたデータは、ユーザの睡眠の質及び／又は持続時間を改善しようとするためにその行動に対する変更を提案するのに使用するために、異なるユーザ固有の行動パターンを評価するために格納することもできる。格納されたデータを、睡眠関連データのより大きいデータベースを収集するために他のユーザの格納されたデータとグループ化して、このデータのビッグデータ評価を可能にして、ユーザの睡眠時間及び／又は質を改善するための行動の変更を特定及び提案する、システムによって提供することができる行動の提案及び／又は行動パターン検出を改善することもできる。
グラフィカルユーザインタフェースＧＵＩは、ウェアラブルデバイス３、ドッキングステーション５、入出力デバイス１３、又は中央サーバ７と通信可能に接続することができるユーザコンピュータデバイスのディスプレイ１３ａを介して、表示されるようにすることができる。ＧＵＩは、ユーザに視覚的出力を提供し、ユーザが、ＧＵＩを介してユーザに提供される可能性がある問合せ又は他のプロンプト、及び／又はデバイスのスピーカによって提供される可聴プロンプトに応じて入力を提供することを可能にするように、構成することができる。こうしたデータは、ＧＵＩ用のプログラムを定義するアプリケーションによって使用されるように、中央サーバ７に通信されるか又はデバイス上にローカルに格納されるべき主観的データとともに、デバイス及びウェアラブルデバイス３から得られたセンサデータのそのユーザの他の特徴を含むことができる。図２８の例から分かるように、ユーザに対して、ユーザの健康及び検出された睡眠の質に関連する１つ又は複数の計算されたスコアの表示を示すことができる。これらのスコアは、経時的に生じている可能性のあるユーザの健康指標の改善又は劣化を示すように示すこともできる。任意の特定のスコア又は健康指標に関連する追加の情報の表示を同様に作動させるために、追加のしるしを表示することができる。こうしたしるしの作動に応じて、デバイスは、センサデータとともにユーザによって提供される主観的データ入力から決定される情報を提供するように、別の表示を生成することができる。
睡眠スコア計算とともに、他の健康指標モニタリング及びスコア計算を利用して、ユーザの健康又は睡眠の評価のための複数の異なる睡眠基準スコアを展開することができることが理解されるべきである。例えば、第１基準睡眠スコア評価がなされ、第１基準睡眠スコアが決定された後、ユーザは、薬物又は他のタイプの医学的介入を利用して、自身の睡眠を改善しようと試みることができる。こうした改善（又はその欠如）は、本明細書において行動変更とも称することができる医学的介入（例えば薬物、瞑想、ヨガ又は他の介入）を使用している間にユーザが経験する可能性がある睡眠を、その介入前に得られた第１基準睡眠データ及び第１基準睡眠スコアと比較することによって評価することができる。
例えば、本明細書で考察するように基準第１睡眠情報が得られた後、ウェアラブルデバイス３、入出力デバイス１３又は中央サーバ７は、ユーザが新たに処方された薬剤を服用しているか、その薬剤の頻度又は投与量を変更しているか、ユーザの食事を変更しているか、又はユーザの活動を変更している（例えば、頻度を増やして瞑想又はヨガに取り組んでいる等）ことを示す第１入力を受け取る等、ユーザが介入（例えば治療）を受けていることを示すデータを受け取ることができる。介入に関するその第１入力に応じて、ウェアラブルデバイス３を使用して、ユーザが介入活動に取り組んだ後に、ユーザに対する新たな第２基準睡眠スコアを評価することができる。新たな第２基準睡眠スコアは、第１睡眠スコア又は第１基準睡眠スコアに関して上述したものと同じプロセスを用いて得ることができる。例えば、新たな基準睡眠スコアを得るために、ユーザが介入に取り組んだ後に、ユーザの睡眠を検出し、評価のためにモニタリングすることができる。新たな基準睡眠スコアは、介入が開始された後、介入タイマ期間が経過した後に決定することができる。この期間は、予め選択された睡眠改善検出期間とみなすこともできる。例えば、新たな基準値の決定は、新たな薬物が処方され服用された１日後、又は薬物が効果を発揮する見込みがあるまでに３０日かかる可能性がある場合は、新たな薬物が服用された３０日後に、開始することができる。基準睡眠スコアを、毎月、２ヶ月、４ヶ月、６ヶ月、８ヶ月、１０ヶ月、若しくは１年の間隔、及び／又は別の有効性評価期間で評価された睡眠スコアと比較することにより、薬物の連続した有効性をモニタリングすることもできる。利用されている特定の介入の、その介入及び介入の使用者に対する効果の評価及び比較するための特定の時間関連特性を満たすために、他の新たな基準期間を異なる介入に利用することもできる。
新たな睡眠スコア基準値は、新たな睡眠スコア基準期間内のユーザの睡眠及び評価に対してセンサデータを収集することによって決定することができる。この期間は、新たな睡眠スコア基準期間にわたってセンサデータを記録するために設定することができる。この期間は、例えば、２４時間、複数日又は１週間であり得る。この期間が経過した後、睡眠基準期間中に収集されたセンサデータを評価することができる。このデータは、睡眠中に収集された、複数の軸に沿った検出動きデータを含む加速度計データ、ユーザの心拍数（ＨＲ）、ユーザの睡眠中に録音された環境の騒音（ＥＮＶ）、ユーザの体温、及び他のパラメータを含むことができる。例えば、加速度計データは、特定の測定時間の各時間セグメントにわたって収集された加速度計ｘ方向データＡｘ、加速度計ｙ方向データＡｙ、及び加速度計ｚ方向データＡｚを含むことができる。ｘ方向は水平とすることができ、ｙ方向は垂直（例えば、垂直方向に上向き及び下向きに延びる軸に沿った方向）とすることができ、ｚ方向は、垂直線に対して垂直であるとともに水平ｘ方向に対して垂直である方向とすることができる。例えば、ｘ方向は、左右方向に水平に延びる、水平に延びる軸に沿った方向とすることができ、ｚ方向は、前後方向に延びる水平軸に沿った方向とすることができる。
加速度計データとともに他のセンサデータをフィルタリングし、後、新たな基準睡眠スコア重み及び新たな基準睡眠スコアを計算するために使用することができる。実行されるフィルタリングは、睡眠時体動又は他の睡眠関連データパラメータの所定の睡眠閾値レベルを満たさず且つ超えない（例えば、騒音が予め選択された浅睡眠及び／又は予め選択された深睡眠騒音閾値を超えない等）加速度計データ又は他のセンサデータをフィルタリングして除去することであり得る。
新たな基準睡眠データに基づいて、変化する重みを決定することもできる。重みは、第１重みｗ１、第２重みｗ２、第３重みｗ３及び第４の重みｗ４を含むことができる。新たな基準睡眠データ及び重みを利用して、新たな基準睡眠スコアを計算することができる。新たな睡眠スコア（例えば、古い方の第１睡眠スコアと比較する第２睡眠スコア、又は古い方の第２睡眠スコアと比較する第３睡眠スコア等）は、基準振戦スコアを形成するために使用された上述した同じ式に従って計算することができる。次いで、新たな睡眠スコアを古い基準睡眠スコアと比較して（例えば、第２基準睡眠スコアを第１基準睡眠スコアと比較することができ、又は第３睡眠スコアを以前の時点で先に計算された第２睡眠スコア又は第１睡眠スコアと比較することができる）、介入が改善を提供したか、又は有意な効果をもたらさなかったかを判断することができる。評価は、例えば、第１睡眠基準スコアと第２の睡眠基準スコアとの差を、比較から判断されたユーザの睡眠に統計的に有意な変化が生じたか否かを評価するのに役立つように定義される予め選択された有効性値と比較することを含むことができる。改善又は有意な効果が生じなかったことが分かった場合、介入の変更を行う（例えば、新しい薬物の投与量を第１投与量から第２投与量に増やす、薬剤の服用頻度を第１頻度から第２頻度に（例えば、１日１回から１２時間ごとに１回又は１日１回から６時間ごとに１回等）に調整する、服用されている異なる薬物に調整する、ユーザの活動又は食事をさらに調整する等）ことができる。薬物の投与量の第１投与量から第２投与量への変更、薬物服用頻度の変更（例えば、第１薬物頻度から第２薬物頻度への変更）、服用薬物の変更、又は他の変更を行った後、第２基準睡眠スコアを、（例えば、センサを使用して、投与量、頻度、薬物、及び／又は他の行動における２回目の変更について追加のセンサデータ等を取得し、上述したようにそのデータを処理して）この変更が開始した後に第２基準睡眠スコアを生成するために使用したものと同様のプロセスを使用して得られる第３基準睡眠スコアと比較することができる。第３基準睡眠スコアの計算は、新たな基準睡眠スコアの計算又は決定をトリガするために変化が生じたことを示す第２入力を受け取ることに応じて発生することができる。
次いで、第３基準睡眠スコアを第１基準睡眠スコア及び／又は第２基準睡眠スコアと比較して、追加の変更が有意な効果をもたらす否かを評価することができる。改善が提供されない場合、薬物投与量（例えば、別の変更として第３投与量を利用することができる）、頻度（例えば、別の変更要素として第３の薬物頻度を利用することができる）、服用薬物、又は別のパラメータのいずれかに対して、さらに別の変更を再度行うことができる。この薬物投与量、頻度又は薬物調整（又は他の活動調整）のプロセスは、有意な改善が得られるまで、繰り返し複数回、反復的に実行することができる（例えば、第４薬物投与量、第４薬物頻度、及び第４基準振戦スコア等から得られる変更及びセンサデータがあってもてもよい）。睡眠スコアの基準値計算の実行と実行との間でかかる時間は、予め選択された改善期間（例えば、変更がユーザの睡眠又は健康に有意な変化をもたらすと期待される期間）とみなすことができる。この同じタイプの評価プロセスを利用して、ある薬物から別の新たな薬物への投薬の変更を評価することもできる。投薬の変更が患者によって利用されると、薬物投与量、頻度、及び他のパラメータを、本明細書で考察したように評価及び変更して、以前の薬物を使用していた間の患者の健康状態と比較して、新たな薬物の効力を評価することができる。
特定の設計目的の組又は特定の設計基準の組を満たすように、本明細書で明示的に示すとともに考察した実施形態に対する変更を行うことができることが、理解されるべきである。例えば、センサアレイ３ａは、図１～図５及び図１８～図２０の例示的な実施形態に示すものよりも多くのセンサ４又はより少ないセンサ４を利用することができる。別の例として、ウェアラブルデバイス３は、ハウジング３ｄを有することができ、ハウジング３ｄは、ハウジング３ｄ及び／又はハウジングのストラップによって画定された中央開口部がユーザの身体の一部（例えば、首、腕、脚、手首、足首、上腕、下腕、上腿、下腿、腰部、胸部等）を受けることができるように、ハウジングが楕円形の環状形状、円形の環状形状、又は他のタイプの環状形状を有するように、アジャスタに取り付けられるよう構成されている。こうした構成要素のサイズ、幅及び厚さは、特定の設計基準の組を満たすのに役立つことができる任意の特定の寸法であり得る。別の例として、ウェアラブルデバイスのプロセッサ、回路基板、ディスプレイ又は非一時的コンピュータ可読媒体のタイプは、特定の設計目的の組又は特定の設計基準を満たすように設計することができる。さらに別の例として、１つ又は複数の入出力デバイス１３をウェアラブルデバイスに接続可能にして、主観的データの収集又はユーザへの収集された健康データに関する情報の出力を容易にすることができる。入出力デバイス１３は、データをユーザに出力するスピーカ及び／又はディスプレイを有する一方、ユーザから入力データを受け取る少なくとも１つの入力デバイス（例えば、ポインタデバイス、キーパッド、ボタン、マイクロフォン等）も有する、スマートスピーカ、スマートフォン、タブレット、ラップトップコンピュータ、パーソナルコンピュータ、又は他のタイプの個人用電子デバイスを含むことができる。さらに別の例として、利用されるデータ暗号化並びにデータ収集及び送信プロトコルのタイプは、特定の設計基準の組を満たす多数の好適な選択肢の任意のものであり得る。さらに別の例として、通信システムの実施形態及び方法の実施形態において利用することができる入出力デバイス１３のタイプは、限定されないが、スマートスピーカ、スマートフォン、電子タブレット、パーソナルコンピュータデバイス、ラップトップコンピュータのデバイス、又は医療状態モニタリングデバイスを含む、多数の異なるタイプのデバイスであり得る。
別の例として、個々に又は実施形態の一部として記載した特定の特徴は、他の個々に記載した特徴、又は他の実施形態の一部と組み合わせることができることが企図されている。したがって、本明細書に記載したさまざまな実施形態の要素及び行為を組み合わせて、さらなる実施形態を提供することができる。したがって、睡眠関連の健康問題があると診断された患者に対して、患者の睡眠及び／又は睡眠治療の有効性のモニタリングを促進するように構成することができる、電子デバイス及び通信システムのいくつかの例示的な実施形態とともに、それを製造及び使用する方法と、睡眠治療を評価する方法と、睡眠関連の健康問題の診断を促進する方法とを、上記に示し記載した、本発明はそれらに限定されず、以下の請求項の範囲内で他の方法でさまざまに具現化して実施できることが明確に理解されるべきである。

Claims (129)

  1. 健康モニタリング装置であって、
    プロセッサと、前記プロセッサに接続された非一時的コンピュータ可読媒体と、前記プロセッサ及び／又は前記非一時的コンピュータ可読媒体に接続されたセンサアレイとを備えるウェアラブルデバイス、及び／又は
    前記ウェアラブルデバイスに通信可能に接続されて前記ウェアラブルデバイスからセンサデータを受信するサーバ、及び／又は
    前記ウェアラブルデバイスに通信可能に接続されて前記ウェアラブルデバイスからセンサデータを受信する入出力デバイス
    を備える、装置。
  2. 前記ウェアラブルデバイスが、ユーザが前記ウェアラブルデバイスを装着しているときに前記センサアレイを介して前記センサデータを取得し、前記センサデータを分析して前記ユーザの状態を追跡し、前記ユーザが前記状態を改善するか又は前記状態を維持するのに役立つように出力を生成するように構成されている、請求項１に記載の装置。
  3. 前記ウェアラブルデバイスが、前記センサデータと前記ユーザによって提供された主観的データとに基づいて、前記ユーザが前記状態を改善するのに役立つように前記ユーザに変更を提案する出力を生成するように構成されている、請求項２に記載の装置。
  4. 前記ウェアラブルデバイスが、ユーザが前記ウェアラブルデバイスを装着しているときに前記センサアレイを介して前記センサデータを取得し、前記センサデータを分析して前記ユーザの状態を追跡し、前記状態に対する基準値を決定するように構成されており、
    前記ウェアラブルデバイスが、前記ユーザによって第１投与量の薬物が服用されていることを示す第１入力に、前記状態に対する前記基準値を、前記第１入力を受け取った後に得られた前記センサデータと比較して、前記状態が改善したか否かを判断することによって、応答するように構成されている、請求項１に記載の装置。
  5. 前記ウェアラブルデバイスが、前記第１入力を受け取った後、前記状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、前記薬物を服用する頻度を調整し、且つ／又は前記薬物の投与量を前記第１投与量とは異なる第２投与量に調整する変更を前記ユーザに提案することにより、応答するように構成されている、請求項４に記載の装置。
  6. 前記ウェアラブルデバイスが、前記ユーザによって服用されている前記薬物に対する変更が行われたことを示す第２入力に、前記状態に対する前記基準値を、前記第２入力を受け取った後に得られた前記センサデータと比較して、前記状態が改善したか否かを判断することによって、応答するように構成されている、請求項５に記載の装置。
  7. 前記ウェアラブルデバイスが、前記第２入力を受け取った後、前記状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、前記薬物を服用する頻度を調整し、且つ／又は前記薬物の投与量を前記第１投与量とは異なる第３投与量に調整する変更を前記ユーザに提案することにより、応答するように構成されている、請求項６に記載の装置。
  8. 前記サーバが、前記センサデータを分析して前記ユーザの状態を追跡し、前記サーバが通信可能に接続可能である前記ウェアラブルデバイス及び／又は前記入出力デバイスを介して出力するために、前記ユーザが前記状態を改善するか又は前記状態を維持するのに役立つように変更を提案するように出力を生成するように構成されている、請求項１に記載の装置。
  9. 前記サーバが、前記センサデータと前記ユーザによって提供された主観的データとに基づいて、前記ユーザが前記状態を改善するのに役立つように前記変更を前記ユーザに提案するように前記出力を生成するように構成されている、請求項８に記載の装置。
  10. 前記サーバが、前記センサデータを評価して前記ユーザの状態を追跡し、前記状態に対する基準値を決定するように構成されており、
    前記サーバが、前記ユーザによって第１投与量の薬物が服用されていることを示す第１入力に、前記状態に対する前記基準値を、前記第１入力を受け取った後に得られた前記センサデータと比較して、前記状態が改善したか否かを判断することによって、応答するように構成されている、請求項１に記載の装置。
  11. 前記サーバが、前記第１入力を受け取った後、前記状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、前記薬物を服用する頻度を調整し且つ／又は前記薬物の投与量を前記第１投与量とは異なる第２投与量に調整する変更を前記ユーザに提案することにより、応答するように構成されている、請求項１０に記載の装置。
  12. 前記サーバが、前記ユーザによって服用されている前記薬物に対する変更が行われたことを示す第２入力に、前記状態に対する前記基準値を、前記第２入力を受け取った後に得られた前記センサデータと比較して、前記状態が改善したか否かを判断することによって、応答するように構成されている、請求項１１に記載の装置。
  13. 前記サーバが、前記第２入力を受け取った後、前記状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、前記薬物を服用する頻度を調整し且つ／又は前記薬物の投与量を前記第１投与量とは異なる第３投与量に調整する変更を前記ユーザに提案することにより、応答するように構成されている、請求項１２に記載の装置。
  14. 前記入出力デバイスが、前記センサデータを分析して前記ユーザの状態を追跡し、前記ユーザに出力するために、前記ユーザが前記状態を改善するのに役立つように変更を前記ユーザに提案するように出力を生成するように構成されている、請求項１に記載の装置。
  15. 前記入出力デバイスが、前記センサデータと前記ユーザによって提供された主観的データとに基づいて、前記ユーザが前記状態を改善するか又は前記状態を維持するのに役立つように前記変更を前記ユーザに提案するように前記出力を生成するように構成されている、請求項１４に記載の装置。
  16. 前記入出力デバイスが、前記センサデータを評価して前記ユーザの状態を追跡し、前記状態に対する基準値を決定するように構成されており、
    前記入出力デバイスが、前記ユーザによって第１投与量の薬物が服用されていることを示す第１入力に、前記状態に対する前記基準値を、前記第１入力を受け取った後に得られた前記センサデータと比較して、前記状態が改善したか否かを判断することによって、応答するように構成されている、請求項１に記載の装置。
  17. 前記入出力デバイスが、前記第１入力を受け取った後、前記状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、前記薬物を服用する頻度を調整し且つ／又は前記薬物の投与量を前記第１投与量とは異なる第２投与量に調整する変更を前記ユーザに提案することにより、応答するように構成されている、請求項１６に記載の装置。
  18. 前記入出力デバイスが、前記ユーザによって服用されている前記薬物に対する変更が行われたことを示す第２入力に、前記状態に対する前記基準値を、前記第２入力を受け取った後に得られた前記センサデータと比較して、前記状態が改善したか否かを判断することによって、応答するように構成されている、請求項１７に記載の装置。
  19. 前記入出力デバイスが、前記第２入力を受け取った後、前記状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、前記薬物を服用する頻度を調整し且つ／又は前記薬物の投与量を前記第１投与量とは異なる第３投与量に調整する変更を前記ユーザに提案することにより、応答するように構成されている、請求項１８に記載の装置。
  20. 前記装置が、前記サーバと、前記入出力デバイスと、前記ウェアラブルデバイスとを含み、前記状態が、振戦状態、てんかん、睡眠状態、アルツハイマー病状態、神経障害、振戦に関連するか又は振戦が症状である神経変性疾患、多発性硬化症、脳卒中、外傷性脳損傷、パーキンソン病、ＡＤＨＤ、認知症、アルツハイマー病であり、前記状態が薬剤の使用の結果であり、前記状態がアルコール依存症の結果であり、前記状態が薬物の離脱であり、前記状態が甲状腺疾患であり、前記状態が甲状腺機能亢進であり、前記状態が肝臓疾患であり、前記状態が肝不全であり、前記状態が腎不全であり、前記状態が不安症であり、又は前記状態がパニック症である、請求項２～１９のいずれか一項に記載の装置。
  21. 前記ウェアラブルデバイスが、前記センサデータを評価して前記ユーザの睡眠を追跡して、前記ユーザに対する睡眠の基準レベルを決定するように構成されている、請求項１に記載の装置。
  22. 前記ウェアラブルデバイスが、前記ユーザが前記ウェアラブルデバイスを装着しているときに前記ユーザの睡眠をモニタリングし、１つ又は複数の、前記ユーザが前記睡眠中に浅睡眠状態にあった持続時間、前記睡眠中に深睡眠状態にあった持続時間、及び／又は前記睡眠中に急速眼球運動（レム）睡眠状態であった持続時間を決定するように構成されている、請求項１又は２１に記載の装置。
  23. 前記ウェアラブルデバイスが、前記ユーザが目を覚ましたときを自動的に決定して、前記ユーザの前記睡眠のモニタリングを停止するように構成されている、請求項２１又は２２に記載の装置。
  24. 前記ウェアラブルデバイスが、前記ユーザが眠りにつこうとし始めたときを自動的に決定して、前記ユーザの前記睡眠のモニタリングを開始するように構成されている、請求項２１、２２又は２３に記載の装置。
  25. 前記ウェアラブルデバイスが、（ｉ）前記睡眠のモニタリング中に眠った総時間、（ｉｉ）前記ユーザが眠りにつこうとしていることが検出されてから眠りに落ちるまでにかかった時間を示す入眠の時間、及び／又は（ｉｉｉ）前記ユーザの前記睡眠がモニタリングされた前記総時間中に前記ユーザが眠っていた時間の量を示す睡眠効率を計算するように構成されている、請求項２１、２２、２３又は２４に記載の装置。
  26. 前記ウェアラブルデバイスが、（ｉ）モニタリングされた睡眠中の前記ユーザが浅睡眠状態にあった時間の量、（ｉｉ）モニタリングされた睡眠中の前記ユーザが深睡眠状態にあった時間の量、及び／又は（ｉｉｉ）モニタリングされた睡眠中の前記ユーザがレム睡眠状態にあった時間の量を決定するように構成されている、請求項２１、２２、２３、２４又は２５に記載の装置。
  27. 前記ウェアラブルデバイスが、前記ユーザの前記睡眠のモニタリングから得られた前記センサデータに基づいて、前記ユーザの睡眠スコアを決定するように構成されている、請求項２１、２２、２３、２４、２５又は２６に記載の装置。
  28. 前記睡眠スコアが、以下の睡眠スコア式に従って求められ、
    睡眠スコア＝ＷＬＳ×ＬＳ＋ＷＤＳ×ＤＳ＋ＷＲＳ×ＲＳ＋ＷＢＭｓｌｅｅｐ×ＢＭｓｌｅｅｐ，＋ＷＥＮＶ×ＥＮＶ＋ＷＴｄ×Ｔｄ＋ＷＴｏ×Ｔｏ＋ＷＴｅ×Ｔｅ
    式中、
    ＬＳが、前記ユーザが浅睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    ＤＳが、前記ユーザが深睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    ＲＳが、前記ユーザがレム睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    Ｔｄが、前記ユーザの総睡眠時間の持続時間の値であり、
    Ｔｏが、前記睡眠に対する決定された入眠の値であり、
    Ｔｅが、前記睡眠に対する決定された睡眠効率の値であり、
    ＢＭｓｌｅｅｐが、前記睡眠中の前記ユーザの検出された体動の値であり、
    ＥＮＶが、前記睡眠中の検出された環境の値であり、
    ＷＬＳが、ＬＳに対する重みであり、
    ＷＤＳが、ＤＳに対する重みであり、
    ＷＲＳが、ＲＳに対する重みであり、
    ＷＢＭｓｌｅｅｐが、ＢＭｓｌｅｅｐに対する重みであり、
    ＷＥＮＶが、ＥＮＶに対する重みであり、
    ＷＴｄが、Ｔｄに対する重みであり、
    ＷＴｏが、Ｔｏに対する重みであり、
    ＷＴｅが、Ｔｅに対する重みである、請求項２７に記載の装置。
  29. 前記サーバが、前記センサデータを評価して前記ユーザの睡眠を追跡して、前記ユーザの睡眠の基準レベルを決定するように構成されている、請求項１に記載の装置。
  30. 前記サーバが、前記センサデータに基づいて前記ユーザの睡眠をモニタリングし、１つ又は複数の、前記ユーザが前記睡眠中に浅睡眠状態にあった持続時間、前記睡眠中に深睡眠状態にあった持続時間、及び／又は前記睡眠中に急速眼球運動（レム）睡眠状態にあった持続時間を決定するように構成されている、請求項１又は２９に記載の装置。
  31. 前記サーバが、前記ユーザが目を覚ましたときを自動的に決定して、前記ユーザの睡眠の総持続時間を決定するために前記ユーザの前記睡眠の終了を画定するように構成されている、請求項２９又は３０に記載の装置。
  32. 前記サーバが、前記睡眠の入眠の時間の持続時間を決定するために、前記ユーザが眠りにつこうとし始めたときと、前記ユーザが前記睡眠中に最初に眠りに落ちたときとを自動的に決定するように構成されている、請求項２９、３０又は３１に記載の装置。
  33. 前記サーバが、前記センサデータに基づいて、（ｉ）前記睡眠中に眠った総時間、（ｉｉ）前記ユーザが眠りにつこうとしていることが検出されてから眠りに落ちるまでにかかった時間を示す入眠の時間、及び／又は（ｉｉｉ）前記睡眠の前記総時間中に前記ユーザが眠っていた時間の量を示す睡眠効率を計算するように構成されている、請求項２９、３０、３１又は３２に記載の装置。
  34. 前記サーバが、前記センサデータに基づいて、（ｉ）モニタリングされた睡眠中の前記ユーザが浅睡眠状態にあった時間の量、（ｉｉ）モニタリングされた睡眠中の前記ユーザが深睡眠状態にあった時間の量、及び／又は（ｉｉｉ）モニタリングされた睡眠中の前記ユーザがレム睡眠状態にあった時間の量を決定するように構成されている、請求項２９、３０、３１、３２又は３３に記載の装置。
  35. 前記サーバが、前記センサデータに基づいて前記ユーザの睡眠スコアを決定するように構成されている、請求項２９、３０、３１、３２、３３又は３４に記載の装置。
  36. 前記睡眠スコアが、以下の睡眠スコア式に従って求められ、
    睡眠スコア＝ＷＬＳ×ＬＳ＋ＷＤＳ×ＤＳ＋ＷＲＳ×ＲＳ＋ＷＢＭｓｌｅｅｐ×ＢＭｓｌｅｅｐ，＋ＷＥＮＶ×ＥＮＶ＋ＷＴｄ×Ｔｄ＋ＷＴｏ×Ｔｏ＋ＷＴｅ×Ｔｅ
    式中、
    ＬＳが、前記ユーザが浅睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    ＤＳが、前記ユーザが深睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    ＲＳが、前記ユーザがレム睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    Ｔｄが、前記ユーザの総睡眠時間の持続時間の値であり、
    Ｔｏが、前記睡眠に対する決定された入眠の値であり、
    Ｔｅが、前記睡眠に対する決定された睡眠効率の値であり、
    ＢＭｓｌｅｅｐが、前記睡眠中の前記ユーザの検出された体動の値であり、
    ＥＮＶが、前記睡眠中の検出された環境の値であり、
    ＷＬＳが、ＬＳに対する重みであり、
    ＷＤＳが、ＤＳに対する重みであり、
    ＷＲＳが、ＲＳに対する重みであり、
    ＷＢＭｓｌｅｅｐが、ＢＭｓｌｅｅｐに対する重みであり、
    ＷＥＮＶが、ＥＮＶに対する重みであり、
    ＷＴｄが、Ｔｄに対する重みであり、
    ＷＴｏが、Ｔｏに対する重みであり、
    ＷＴｅが、Ｔｅに対する重みである、請求項３５に記載の装置。
  37. 前記入出力デバイスが、前記センサデータを評価して前記ユーザの睡眠を追跡して、前記ユーザの睡眠の基準レベルを決定するように構成されている、請求項１に記載の装置。
  38. 前記入出力デバイスが、前記センサデータに基づいて前記ユーザの睡眠をモニタリングし、１つ又は複数の、前記ユーザが前記睡眠中に浅睡眠状態にあった持続時間、前記睡眠中に深睡眠状態にあった持続時間、及び／又は前記睡眠中に急速眼球運動（レム）睡眠状態にあった持続時間を決定するように構成されている、請求項１又は３７に記載の装置。
  39. 前記入出力デバイスが、前記ユーザが目を覚ましたときを自動的に決定して、前記ユーザの睡眠の総持続時間を決定するために前記ユーザの前記睡眠の終了を画定するように構成されている、請求項３７又は３８に記載の装置。
  40. 前記入出力デバイスが、前記睡眠の入眠の時間の持続時間を決定するために、前記ユーザが眠りにつこうとし始めたときと、前記ユーザが前記睡眠中に最初に眠りに落ちたときとを自動的に決定するように構成されている、請求項３７、３８又は３９に記載の装置。
  41. 前記入出力デバイスが、前記センサデータに基づいて、（ｉ）前記睡眠中に眠った総時間、（ｉｉ）前記ユーザが眠りにつこうとしていることが検出されてから眠りに落ちるまでにかかった時間を示す入眠の時間、及び／又は（ｉｉｉ）前記睡眠の前記総時間中に前記ユーザが眠っていた時間の量を示す睡眠効率を計算するように構成されている、請求項３７、３８、３９又は４０に記載の装置。
  42. 前記入出力デバイスが、前記センサデータに基づいて、（ｉ）モニタリングされた睡眠中の前記ユーザが浅睡眠状態にあった時間の量、（ｉｉ）モニタリングされた睡眠中の前記ユーザが深睡眠状態にあった時間の量、及び／又は（ｉｉｉ）モニタリングされた睡眠中の前記ユーザがレム睡眠状態にあった時間の量を決定するように構成されている、請求項３７、３８、３９、４０又は４１に記載の装置。
  43. 前記サーバが、前記センサデータに基づいて前記ユーザの睡眠スコアを決定するように構成されている、請求項３７、３８、３９、４０、４１又は４２に記載の装置。
  44. 前記睡眠スコアが、以下の睡眠スコア式に従って求められ、
    睡眠スコア＝ＷＬＳ×ＬＳ＋ＷＤＳ×ＤＳ＋ＷＲＳ×ＲＳ＋ＷＢＭｓｌｅｅｐ×ＢＭｓｌｅｅｐ，＋ＷＥＮＶ×ＥＮＶ＋ＷＴｄ×Ｔｄ＋ＷＴｏ×Ｔｏ＋ＷＴｅ×Ｔｅ
    式中、
    ＬＳが、前記ユーザが浅睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    ＤＳが、前記ユーザが深睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    ＲＳが、前記ユーザがレム睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    Ｔｄが、前記ユーザの総睡眠時間の持続時間の値であり、
    Ｔｏが、前記睡眠に対する決定された入眠の値であり、
    Ｔｅが、前記睡眠に対する決定された睡眠効率の値であり、
    ＢＭｓｌｅｅｐが、前記睡眠中の前記ユーザの検出された体動の値であり、
    ＥＮＶが、前記睡眠中の検出された環境の値であり、
    ＷＬＳが、ＬＳに対する重みであり、
    ＷＤＳが、ＤＳに対する重みであり、
    ＷＲＳが、ＲＳに対する重みであり、
    ＷＢＭｓｌｅｅｐが、ＢＭｓｌｅｅｐに対する重みであり、
    ＷＥＮＶが、ＥＮＶに対する重みであり、
    ＷＴｄが、Ｔｄに対する重みであり、
    ＷＴｏが、Ｔｏに対する重みであり、
    ＷＴｅが、Ｔｅに対する重みである、請求項４３に記載の装置。
  45. 前記センサデータが評価されて、前記ユーザの心拍数が予め選択された不安閾値レベル以上であるか否かが判断され、前記心拍数が前記予め選択された不安閾値レベルを上回るという判断に応じて、体動センサデータが評価されて、動きの頻度が不安閾値を超えて増加しているか否かが判断され、前記動きの前記頻度が前記不安閾値を超えて増加したという判断に応じて、前記ユーザに出力を提供するように介入が作動可能であるように構成されている、請求項１に記載の装置。
  46. 前記出力が、前記ウェアラブルデバイスの振動機構によって生成される振動、前記ウェアラブルデバイス若しくは前記入出力デバイスによって出力される音楽、及び／又は前記入出力デバイス若しくは前記ウェアラブルデバイスのスピーカによって出力される可聴音である、請求項４５に記載の装置。
  47. 前記ウェアラブルデバイスが、前記センサデータを評価し、前記出力を発する、請求項４５又は４６に記載の装置。
  48. 前記入出力デバイスが、前記センサデータを評価し、前記出力を発する、請求項４５又は４６に記載の装置。
  49. 前記サーバが前記センサデータを評価し、前記入出力デバイス及び／又は前記ウェアラブルデバイスが前記出力を発する、請求項４５又は４６に記載の装置。
  50. 前記センサデータの前記加速度計データが、第１振戦基準期間にわたって評価されて、
    （ｉ）振戦回数（ＴＣ）を決定する、前記第１振戦基準期間内に起こった振戦の数と、
    （ｉｉ）前記センサデータに基づいて、前記第１振戦基準期間内に検出された各振戦に対する検出された振戦の発生及び非発生の間に経過した時間の量としての振戦持続時間（ＴＤ）と、
    （ｉｉｉ）前記第１振戦基準期間内の検出された各振戦に対する、前記振戦の単一期間内の前記検出された振戦における振戦振幅（ＴＡ）と、
    （ｉｖ）前記第１振戦基準期間内の振戦発生の数としての振戦頻度（ＴＦ）と、
    を決定するように構成されている、請求項１に記載の装置。
  51. 第１重みｗ１、第２重みｗ２、第３重みｗ３及び第４重みｗ４が、第１基準振戦スコア（第１Ｔｓ）を
    第１ＴＳ＝（ｗ１×ＴＦ＋ｗ２×ＴＡ＋ｗ３×ＴＤ＋ｗ４×ＴＣ）
    に従って計算するために決定される、請求項５０に記載の装置。
  52. 前記入出力デバイス、前記サーバ又は前記ウェアラブルデバイスが、前記加速度計データを評価して前記第１基準振戦スコアを決定するように構成されている、請求項５１又は５０に記載の装置。
  53. 前記ユーザによって薬物が服用されることを示す入力に応じて、前記ユーザによって前記薬物が服用された後に得られた前記センサデータの前記加速度計データが、第２振戦基準期間にわたって評価されて、
    （ｉ）振戦回数（ＴＣ）を決定する、前記第２振戦基準期間内に起こった振戦の数と、
    （ｉｉ）前記センサデータに基づいて、前記第２振戦基準期間内に検出された各振戦に対する検出された振戦の発生及び非発生の間に経過した時間の量としての振戦持続時間（ＴＤ）と、
    （ｉｉｉ）第２振戦基準期間内の検出された各振戦に対する、振戦の単一期間内の検出された振戦における振戦振幅（ＴＡ）と、
    （ｉｖ）前記第２振戦基準期間内の振戦発生の数としての振戦頻度（ＴＦ）と、
    が決定されるように構成されている、請求項５０、５１又は５２に記載の装置。
  54. 第１重みｗ１、第２重みｗ２、第３重みｗ３及び第４重みｗ４が、第２基準振戦スコア（第２Ｔｓ）を
    第２ＴＳ＝（ｗ１×ＴＦ＋ｗ２×ＴＡ＋ｗ３×ＴＤ＋ｗ４×ＴＣ）
    に従って計算するために決定される、請求項５３に記載の装置。
  55. 前記入出力デバイス、前記サーバ又は前記ウェアラブルデバイスが、前記加速度計データを評価して前記第２基準振戦スコアを決定するように構成されている、請求項５４に記載の装置。
  56. 前記入出力デバイス、前記サーバ又は前記ウェアラブルデバイスが、前記第２基準振戦スコアを前記第１基準振戦スコアと比較して、前記薬物の有効性を評価するように構成されている、請求項５４又は５５に記載の装置。
  57. 前記入出力デバイス、前記サーバ又は前記ウェアラブルデバイスが、（ｉ）前記第２基準振戦スコアが前記第１基準振戦スコアと比較してより悪い振戦状態を示す、（ｉｉ）前記第２基準振戦スコアが前記第１基準振戦スコアと同じである振戦状態を示す、（ｉｉｉ）前記第２基準振戦スコアが第１基準振戦スコアよりも高い、（ｉｖ）前記第２基準振戦スコアが前記第１基準振戦スコアの予め選択された非有効性範囲内にある、又は（ｉｖ）前記第２基準振戦スコアが前記第１基準振戦スコアと予め選択された有効性値以下だけ異なるという判断に応じて、前記薬物の用量及び／又は前記薬物が服用されるべき頻度に対する変更を提案する出力を生成するように構成されている、請求項５３、５４、５５又は５６に記載の装置。
  58. 前記薬物の用量及び／又は前記薬物が服用されるべき頻度及び／又は服用すべき前記薬物に対する変更を提案する前記出力が、グラフによる描写及び／又はテキストを含む、請求項５７に記載の装置。
  59. 前記サーバが、前記ユーザの健康データが格納されている少なくとも１つのデータ管理デバイスに、前記ユーザの睡眠状態、振戦状態又は健康状態を評価するために前記ユーザの前記健康データにアクセスするために、通信可能に接続可能である、請求項１～５８のいずれか一項に記載の装置。
  60. 前記ウェアラブルデバイスが、ユーザが眠っている間に発生するいびき及び／又は咳を記録するように構成されている、請求項１～５９のいずれか一項に記載の装置。
  61. 前記サーバ及び／又は前記入出力デバイスが、前記センサデータの前記記録されたいびき及び／又は咳のデータに基づいて、前記ユーザの睡眠状態を予測するために、前記センサアレイのセンサデータからいびき及び／又は咳のパターンを特定するように構成されている、請求項６０に記載の装置。
  62. 前記ウェアラブルデバイス及び／又は前記入出力デバイスが、前記ユーザが依然として眠っている間に、前記ユーザが眠っている間の前記ユーザの睡眠の質及び／又は睡眠の持続時間を改善するために、前記ユーザに対して少なくとも１つの可聴及び／又は感覚出力を出力するように構成されている、請求項６０又は６１に記載の装置。
  63. 前記ウェアラブルデバイス及び／又は前記入出力デバイスが、前記ウェアラブルデバイスを装着している前記ユーザの心拍数、体動及び発汗を検出するようにセンサデータを定期的に評価して、前記心拍数、体動及び発汗が予め選択された閾値睡眠状態基準を超えるか否かを判断し、それにより、前記予め選択された閾値睡眠状態基準を満たすか又は超えることに応じて前記ユーザの睡眠の持続時間及び／又は質を改善するように、少なくとも１つの出力が前記ウェアラブルデバイス及び／又は前記入出力デバイスによって発せられるように構成されている、請求項６０又は６１に記載の装置。
  64. 前記出力が、前記ウェアラブルデバイスが振動機構を介して振動することを含む、請求項６０、６１、６２又は６３に記載の装置。
  65. 前記出力が、前記ウェアラブルデバイス又は前記入出力デバイスが、前記入出力デバイスを介して出力される少なくとも１つの音又は音楽の可聴出力をトリガすることを含む、請求項６０、６１、６２、６３又は６４に記載の装置。
  66. 前記出力が、前記ウェアラブルデバイスが振動機構を介して振動することも含む、請求項６５に記載の装置。
  67. 前記ウェアラブルデバイスを前記サーバ及び／又は前記入出力デバイスに通信可能に接続するとともに、前記ウェアラブルデバイスのバッテリを充電するように構成されたドッキングステーション
    を備える、請求項１～６６のいずれか一項に記載の装置。
  68. 前記ウェアラブルデバイスを前記入出力デバイスに通信可能に接続するように構成されたドッキングステーション
    を備える、請求項１～６７のいずれか一項に記載の装置。
  69. 前記入出力デバイス及び／又は前記ウェアラブルデバイスが、
    （ｉ）前記ユーザが眠りにつく予め選択された期間内に出力される一連の夜間の質問、及び／又は
    （ｉｉ）前記ユーザが目を覚ます予め選択された期間内に出力される一連の朝の質問
    を含む、前記ユーザからの入力の受取りを請求する可聴問合せを出力するように構成されており、
    前記入出力デバイス及び／又は前記ウェアラブルデバイスが、前記ユーザの前記睡眠を評価するために、前記可聴問合せに対するユーザの回答を格納するように構成されている、請求項１～６８のいずれか一項に記載の装置。
  70. 前記入出力デバイス及び／又は前記ウェアラブルデバイスが、前記可聴問合せの前記出力用の音声を定義するオーディオファイルを格納し、それにより、可聴問合せの前記出力が、前記可聴問合せが前記ユーザの親戚又は友人の音声によって話されるように、格納されたオーディオファイルに基づいて出力されるように構成されている、請求項１～６９のいずれか一項に記載の装置。
  71. 前記入出力デバイス、前記サーバ及び／又は前記ウェアラブルデバイスが、日中活動の質（ＱＯＤＡ）スコアを決定するように構成されている、請求項１～７０のいずれか一項に記載の装置。
  72. 前記ＱＯＤＡスコアが、
    ＱＯＤＡ＝睡眠スコア＋心身及び食事（ＭＢＤ）スコア、
    ＱＯＤＡ＝睡眠スコア＋ＭＢＤスコア＋活動スコア、
    ＱＯＤＡ＝睡眠スコア×ＷＱＯＤＡＳＳ＋ＭＢＤスコア×ＷＱＯＤＡＭＢＤ、又は
    ＱＯＤＡ＝睡眠スコア×ＷＱＯＤＡＳＳ＋ＭＢＤスコア×ＷＱＯＤＡＭＢＤ＋活動スコア×ＷＱＯＤＡＡｃｔ
    のうちの式に基づいて決定され、
    式中、
    ＷＱＯＤＡＳＳが、前記睡眠スコアに対するＱＯＤＡ重みであり、
    ＷＱＯＤＡＭＢＤが、前記ＭＢＤスコアに対する重みであり、
    ＷＱＯＤＡＡｃｔが、前記活動スコアに対する重みである、請求項７１に記載の装置。
  73. 前記ＭＢＤスコアが、
    ＭＢＤｓｃｏｒｅ＝ＭＢ×ｗ１ＭＢＤ＋Ｄ×ｗ２ＭＢＤ
    から求められ、
    式中、
    ＭＢが、前記ユーザが提供した主観的入力に基づく心身スコアであり、
    Ｄが、前記ユーザの食事情報に基づく食事スコアであり、
    ｗ１ＭＢＤが、前記ＭＢスコアに対する重みであり、
    ｗ２ＭＢＤが、前記食事スコアＤを重み付ける重みである、請求項７２に記載の装置。
  74. 前記睡眠スコアが、以下から求められ、
    睡眠スコア＝ＷＬＳ×ＬＳ＋ＷＤＳ×ＤＳ＋ＷＲＳ×ＲＳ＋ＷＢＭｓｌｅｅｐ×ＢＭｓｌｅｅｐ，＋ＷＥＮＶ×ＥＮＶ＋ＷＴｄ×Ｔｄ＋ＷＴｏ×Ｔｏ＋ＷＴｅ×Ｔｅ
    式中、
    ＬＳが、前記ユーザが浅睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    ＤＳが、前記ユーザが深睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    ＲＳが、前記ユーザがレム睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    Ｔｄが、前記ユーザの総睡眠時間の持続時間の値であり、
    Ｔｏが、前記睡眠に対する決定された入眠の値であり、
    Ｔｅが、前記睡眠に対する決定された睡眠効率の値であり、
    ＢＭｓｌｅｅｐが、前記睡眠中の前記ユーザの検出された体動の値であり、
    ＥＮＶが、前記睡眠中の検出された環境の値であり、
    ＷＬＳが、ＬＳに対する重みであり、
    ＷＤＳが、ＤＳに対する重みであり、
    ＷＲＳが、ＲＳに対する重みであり、
    ＷＢＭｓｌｅｅｐが、ＢＭｓｌｅｅｐに対する重みであり、
    ＷＥＮＶが、ＥＮＶに対する重みであり、
    ＷＴｄが、Ｔｄに対する重みであり、
    ＷＴｏが、Ｔｏに対する重みであり、
    ＷＴｅが、Ｔｅに対する重みである、請求項７２又は７３に記載の装置。
  75. ユーザの健康状態をモニタリングする方法であって、
    ユーザがセンサアレイを有するウェアラブルデバイスを装着しているときに、前記センサアレイを介してセンサデータを取得するステップと、
    前記センサデータを分析して前記ユーザの状態を追跡するステップと、
    前記分析されたセンサデータに基づいて、前記ユーザが前記状態を改善するか又は前記状態を維持するのに役立つように変更を提案するように出力を生成するステップと、
    を含む、方法。
  76. 前記ユーザの前記状態を追跡するための前記センサデータの前記分析は、前記状態に対する第１基準値を決定するように実行される、請求項７５に記載の方法。
  77. 第１投与量の薬物が前記ユーザによって服用されていることを示す第１入力に、前記状態に対する前記基準値を、前記第１入力を受け取った後に得られた前記センサデータと比較して、前記状態が改善したか否かを決定することによって、応答するステップ
    を含む、請求項７６に記載の方法。
  78. 前記第１入力を受け取った後、前記状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、前記薬物を服用する頻度を調整し、且つ／又は前記薬物の投与量を前記第１投与量とは異なる第２投与量に調整し、且つ／又は前記薬物を前記状態に対して指示された異なる薬物に調整する変更を前記ユーザに提案することにより、応答するステップ
    を含む、請求項７７に記載の方法。
  79. 前記ユーザによって服用されている前記薬物に対する変更が行われたことを示す第２入力に、前記状態に対する前記基準値を、前記第２入力を受け取った後に得られた前記センサデータと比較して、前記状態が改善したか否かを判断することによって、応答するステップ
    を含む、請求項７８に記載の方法。
  80. 前記第２入力を受け取った後、前記状態が予め指定された改善期間内に改善しなかったという判断に、前記薬物を服用する頻度を調整し、且つ／又は前記薬物の投与量を前記第１投与量とは異なる第３投与量に調整し、且つ／又は前記薬物を前記状態に対して指示された第３の異なる薬物に調整する変更を前記ユーザに提案することによって、応答するステップ
    を含む、請求項７９に記載の方法。
  81. 前記状態が、振戦状態、てんかん、睡眠状態、アルツハイマー病状態、神経障害、振戦に関連するか又は振戦が症状である神経変性疾患、多発性硬化症、脳卒中、外傷性脳損傷、パーキンソン病、ＡＤＨＤ、認知症、アルツハイマー病であり、前記状態が薬剤の使用の結果であり、前記状態がアルコール依存症の結果であり、前記状態が薬物の離脱であり、前記状態が甲状腺疾患であり、前記状態が甲状腺機能亢進であり、前記状態が肝臓疾患であり、前記状態が脂肪肝であり、前記状態が腎不全であり、前記状態が不安症であり、又は前記状態がパニック症である、請求項７５～８０のいずれか一項に記載の方法。
  82. 前記センサデータを分析して前記ユーザの状態を追跡するステップが、前記ユーザの睡眠の基準値レベルを決定することを含む、請求項７５～８１のいずれか一項に記載の方法。
  83. 前記ユーザが睡眠中に、前記センサアレイを有する前記ウェアラブルデバイスを装着しているときに得られるセンサデータに基づいて、前記ユーザの睡眠をモニタリングして、１つ又は複数の、前記ユーザが前記睡眠中に浅睡眠状態にあった持続時間、前記睡眠中に深睡眠状態にあった持続時間、及び／又は前記睡眠中に急速眼球運動（ＲＥＭ）状態にあった持続時間を決定するステップ
    を含む、請求項８２に記載の方法。
  84. 前記睡眠の前記モニタリングが、前記ユーザが目を覚ましたときを自動的に決定して、前記ユーザの前記睡眠のモニタリングを停止するように実行される、請求項８３に記載の方法。
  85. 前記睡眠の前記モニタリングが、前記ユーザが眠りにつこうとし始めたときを自動的に決定して、前記ユーザの前記睡眠のモニタリングを開始するように実行される、請求項８３又は８４に記載の方法。
  86. （ｉ）前記睡眠のモニタリング中に眠った総時間、（ｉｉ）前記ユーザが眠りにつこうとしていることが検出されてから眠りに落ちるまでにかかった時間を示す入眠の時間、及び／又は（ｉｉｉ）前記ユーザの前記睡眠がモニタリングされた前記総時間中に前記ユーザが眠っていた時間の量を示す睡眠効率を計算するステップ
    を含む、請求項８２～８５のいずれか一項に記載の方法。
  87. （ｉ）前記センサデータに基づき、モニタリングされた睡眠中の前記ユーザが浅睡眠状態にあった時間の量、（ｉｉ）前記センサデータに基づき、モニタリングされた睡眠中の前記ユーザが深睡眠状態にあった時間の量、及び／又は（ｉｉｉ）前記センサデータに基づき、モニタリングされた睡眠中の前記ユーザがレム睡眠状態にあった時間の量を決定するステップ
    を含む、請求項８２～８６のいずれか一項に記載の方法。
  88. 前記ユーザの前記睡眠のモニタリングから得られた前記センサデータに基づいて、前記ユーザの睡眠スコアを決定するステップ
    を含む、請求項８２、８３、８４、８５、８６又は８７に記載の方法。
  89. 前記睡眠スコアが、以下の睡眠スコア式に従って求められ、
    睡眠スコア＝ＷＬＳ×ＬＳ＋ＷＤＳ×ＤＳ＋ＷＲＳ×ＲＳ＋ＷＢＭｓｌｅｅｐ×ＢＭｓｌｅｅｐ，＋ＷＥＮＶ×ＥＮＶ＋ＷＴｄ×Ｔｄ＋ＷＴｏ×Ｔｏ＋ＷＴｅ×Ｔｅ
    式中、
    ＬＳが、前記ユーザが浅睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    ＤＳが、前記ユーザが深睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    ＲＳが、前記ユーザがレム睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    Ｔｄが、前記ユーザの総睡眠時間の持続時間の値であり、
    Ｔｏが、前記睡眠に対する決定された入眠の値であり、
    Ｔｅが、前記睡眠に対する決定された睡眠効率の値であり、
    ＢＭｓｌｅｅｐが、前記睡眠中の前記ユーザの検出された体動の値であり、
    ＥＮＶが、前記睡眠中の検出された環境の値であり、
    ＷＬＳが、ＬＳに対する重みであり、
    ＷＤＳが、ＤＳに対する重みであり、
    ＷＲＳが、ＲＳに対する重みであり、
    ＷＢＭｓｌｅｅｐが、ＢＭｓｌｅｅｐに対する重みであり、
    ＷＥＮＶが、ＥＮＶに対する重みであり、
    ＷＴｄが、Ｔｄに対する重みであり、
    ＷＴｏが、Ｔｏに対する重みであり、
    ＷＴｅが、Ｔｅに対する重みである、請求項８８に記載の方法。
  90. 前記センサデータに基づいて、前記ユーザの前記心拍数が予め選択された不安閾値レベル以上であるか否かを判断し、前記心拍数が予め選択された不安閾値レベルを上回るという判断に応じて、体動センサデータを評価して、動きの頻度が不安閾値を超えて増加しているか否かを判断するステップと、
    前記動きの前記頻度が前記不安閾値を越えて増加したと判断することに応じて、前記ユーザに出力を提供するように介入を作動させるステップと、
    を含む、請求項７５に記載の方法。
  91. 前記出力が、前記ウェアラブルデバイスの振動機構によって生成される振動、前記ウェアラブルデバイス若しくは前記入出力デバイスによって出力される音楽、及び／又は前記入出力デバイス若しくは前記ウェアラブルデバイスのスピーカによって出力される可聴音である、
    請求項８０に記載の方法。
  92. 第１振戦基準期間にわたって前記センサデータの前記加速度計データを評価して、
    （ｉ）振戦回数（ＴＣ）を決定する、前記第１振戦基準期間内に起こった振戦の数と、
    （ｉｉ）前記センサデータに基づいて、前記第１振戦基準期間内に検出された各振戦に対する検出された振戦の発生及び非発生の間に経過した時間の量としての振戦持続時間（ＴＤ）と、
    （ｉｉｉ）第１振戦基準期間内の検出された各振戦に対する、振戦の単一期間内の検出された振戦における振戦振幅（ＴＡ）と、
    （ｉｖ）前記第１振戦基準期間内の振戦発生の数としての振戦頻度（ＴＦ）と、
    を検出するステップ
    を含む、
    請求項７５に記載の方法。
  93. 第１重みｗ１、第２重みｗ２、第３重みｗ３及び第４重みｗ４を、第１基準振戦スコア（第１Ｔｓ）を
    第１ＴＳ＝（ｗ１×ＴＦ＋ｗ２×ＴＡ＋ｗ３×ＴＤ＋ｗ４×ＴＣ）
    に従って計算するために決定するステップ
    を含む、請求項９２に記載の方法。
  94. 前記ユーザによって薬物が服用されることを示す入力に応じて、前記ユーザによって前記薬物が服用された後に得られた前記センサデータの前記加速度計データが、第２振戦基準期間にわたって評価されて、
    （ｉ）振戦回数（ＴＣ）を決定する、前記第２振戦基準期間内に起こった振戦の数と、
    （ｉｉ）前記センサデータに基づいて、前記第２振戦基準期間内に検出された各振戦に対する検出された振戦の発生及び非発生の間に経過した時間の量としての振戦持続時間（ＴＤ）と、
    （ｉｉｉ）第２振戦基準期間内の検出された各振戦に対する、振戦の単一期間内の検出された振戦における振戦振幅（ＴＡ）と、
    （ｉｖ）前記第２振戦基準期間内の振戦発生の数としての振戦頻度（ＴＦ）と、
    が決定されることを含む、請求項９２又は９３に記載の方法。
  95. 第１重みｗ１、第２重みｗ２、第３重みｗ３及び第４重みｗ４を、第２基準振戦スコア（第２Ｔｓ）を
    第２ＴＳ＝（ｗ１×ＴＦ＋ｗ２×ＴＡ＋ｗ３×ＴＤ＋ｗ４×ＴＣ）
    に従って計算するために決定するステップ
    を含む、請求項９４に記載の方法。
  96. 前記第２基準振戦スコアを前記第１基準振戦スコアと比較して、前記薬物の有効性を評価するステップ
    を含む、請求項９４に記載の方法。
  97. （ｉ）前記第２基準振戦スコアが前記第１基準振戦スコアと比較してより悪い振戦状態を示す、（ｉｉ）前記第２基準振戦スコアが前記第１基準振戦スコアと同じである振戦状態を示す、（ｉｉｉ）前記第２基準振戦スコアが第１基準振戦スコアよりも高い、（ｉｖ）前記第２基準振戦スコアが前記第１基準振戦スコアの予め選択された非有効性範囲内にある、又は（ｉｖ）前記第２基準振戦スコアが前記第１基準振戦スコアと予め選択された有効性値以下だけ異なるという判断に応じて、前記薬物の用量及び／又は前記薬物が服用されるべき頻度を変更するステップ
    を含む、請求項９４、９５又は９６に記載の方法。
  98. 前記ユーザが眠っている間に発生するいびき及び／又は咳を記録するステップ
    を含む、請求項７５～９７のいずれか一項に記載の方法。
  99. 前記記録されたいびき及び／又は咳のデータに基づいて、前記ユーザの睡眠状態を予測するために、前記いびき及び／又は咳の記録と前記センサデータとからいびき及び／又は咳のパターンを特定するステップ
    を含む、請求項９８に記載の方法。
  100. 前記ユーザが依然として眠っている間に、前記ユーザが眠っている間の前記ユーザの睡眠の質及び／又は睡眠の持続時間を改善するために、前記ユーザに対して少なくとも１つの可聴及び／又は感覚出力を発するステップ
    を含む、請求項９９に記載の方法。
  101. 前記ウェアラブルデバイスを装着しているユーザの心拍数、体動及び発汗を検出するように前記センサデータを定期的に評価して、前記心拍数、体動及び発汗が予め選択された閾値睡眠状態基準を超えるか否かを判断し、それにより、前記予め選択された閾値睡眠状態基準を満たすか又は超えることに応じて前記ユーザの睡眠の持続時間及び／又は質を改善するように、少なくとも１つの出力が前記ウェアラブルデバイス及び／又は前記入出力デバイスによって発せられる、ステップ
    を含む、
    請求項９８、９９又は１００に記載の方法。
  102. 前記出力が、前記ウェアラブルデバイスが振動機構を介して振動することを含む、請求項１００又は１０１に記載の方法。
  103. 前記出力が、前記ウェアラブルデバイス又は前記入出力デバイスが、前記ウェアラブルデバイス及び／又は前記入出力デバイスを介して出力される少なくとも１つの音又は音楽の可聴出力をトリガすることを含む、請求項１００、１０１又は１０２に記載の方法。
  104. （ｉ）前記ユーザが眠りにつく予め選択された期間内に出力される一連の夜間の質問、及び／又は（ｉｉ）前記ユーザが目を覚ます予め選択された期間内に出力される一連の朝の質問をユーザに問い合わせるステップと、
    前記ユーザの前記睡眠を評価するために前記可聴問合せに対するユーザ回答を格納するステップと、
    を含む、請求項７５～１０３のいずれか一項に記載の方法。
  105. 前記可聴問合せの前記出力用の音声を定義するオーディオファイルを格納し、それにより、可聴問合せの前記出力が、前記可聴問合せが前記ユーザの親戚又は友人の音声によって話されるように、格納されたオーディオファイルに基づいて出力される、ステップ
    を含む、請求項１０４に記載の方法。
  106. 前記センサデータに基づいて日中活動の質（ＱＯＤＡ）スコアを決定するステップ
    を含む、請求項７５～１０５のいずれか一項に記載の方法。
  107. 前記ＱＯＤＡスコアが、
    ＱＯＤＡ＝睡眠スコア＋心身及び食事（ＭＢＤ）スコア、
    ＱＯＤＡ＝睡眠スコア＋ＭＢＤスコア＋活動スコア、
    ＱＯＤＡ＝睡眠スコア×ＷＱＯＤＡＳＳ＋ＭＢＤスコア×ＷＱＯＤＡＭＢＤ、又は
    ＱＯＤＡ＝睡眠スコア×ＷＱＯＤＡＳＳ＋ＭＢＤスコア×ＷＱＯＤＡＭＢＤ＋活動スコア×ＷＱＯＤＡＡｃｔ
    のうちの式に基づいて決定され、
    式中、
    ＷＱＯＤＡＳＳが、前記睡眠スコアに対するＱＯＤＡ重みであり、
    ＷＱＯＤＡＭＢＤが、前記ＭＢＤスコアに対する重みであり、
    ＷＱＯＤＡＡｃｔが、前記活動スコアに対する重みである、請求項１０６に記載の方法。
  108. 前記ＭＢＤスコアが、
    ＭＢＤｓｃｏｒｅ＝ＭＢ×ｗ１ＭＢＤ＋Ｄ×ｗ２ＭＢＤ
    から求められ、
    式中、
    ＭＢが、前記ユーザが提供した主観的入力に基づく心身スコアであり、
    Ｄが、前記ユーザの食事情報に基づく食事スコアであり、
    ｗ１ＭＢＤが、前記ＭＢスコアに対する重みであり、
    ｗ２ＭＢＤが、前記食事スコアＤを重み付ける重みである、請求項１０７に記載の方法。
  109. 前記睡眠スコアが、以下から求められ、
    睡眠スコア＝ＷＬＳ×ＬＳ＋ＷＤＳ×ＤＳ＋ＷＲＳ×ＲＳ＋ＷＢＭｓｌｅｅｐ×ＢＭｓｌｅｅｐ，＋ＷＥＮＶ×ＥＮＶ＋ＷＴｄ×Ｔｄ＋ＷＴｏ×Ｔｏ＋ＷＴｅ×Ｔｅ
    式中、
    ＬＳが、前記ユーザが浅睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    ＤＳが、前記ユーザが深睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    ＲＳが、前記ユーザがレム睡眠状態にあると判断された時間の量の値であり、
    Ｔｄが、前記ユーザの総睡眠時間の持続時間の値であり、
    Ｔｏが、前記睡眠に対する決定された入眠の値であり、
    Ｔｅが、前記睡眠に対する決定された睡眠効率の値であり、
    ＢＭｓｌｅｅｐが、前記睡眠中の前記ユーザの検出された体動の値であり、
    ＥＮＶが、前記睡眠中の検出された環境の値であり、
    ＷＬＳが、ＬＳに対する重みであり、
    ＷＤＳが、ＤＳに対する重みであり、
    ＷＲＳが、ＲＳに対する重みであり、
    ＷＢＭｓｌｅｅｐが、ＢＭｓｌｅｅｐに対する重みであり、
    ＷＥＮＶが、ＥＮＶに対する重みであり、
    ＷＴｄが、Ｔｄに対する重みであり、
    ＷＴｏが、Ｔｏに対する重みであり、
    ＷＴｅが、Ｔｅに対する重みである、請求項１０７又は１０８に記載の方法。
  110. プロセッサと、
    前記プロセッサに接続された非一時的コンピュータ可読媒体と、
    前記プロセッサ及び／又は非一時的コンピュータ可読媒体に接続されたセンサアレイと
    を備える、ウェアラブルデバイス。
  111. 前記センサアレイが、
    心拍数及び血中酸素濃度をモニタリングする光学センサと、
    前記ウェアラブルデバイスを装着しているユーザの体温を測定する温度センサと、
    睡眠中の可聴騒音を検出するマイクロフォンと、
    前記ユーザの発汗を測定する発汗センサと、
    を含む、請求項１１０に記載のデバイス。
  112. 前記デバイスがハウジングを有し、前記センサアレイが前記ハウジングに取り付けられ、前記ハウジングが、それに取り付けられるか又は上に画定された識別子を有する、請求項１１１に記載のデバイス。
  113. 前記ハウジングに又は前記ハウジング内に取り付けられた充電式バッテリを備える、請求項１１２に記載のデバイス。
  114. 前記プロセッサに接続された少なくとも１つのデータ伝送インタフェース又は少なくとも１つの無線トランシーバユニットを備える、請求項１１３に記載のデバイス。
  115. 前記ユーザが眠っている間に発生するいびき及び／又は咳を格納及び送信するために記録するように構成されている、請求項１１１に記載のデバイス。
  116. 前記ユーザの睡眠状態を予測するために、前記センサアレイのデータからいびき及び／又は咳のパターンを特定するように構成されている、請求項１１５に記載のデバイス。
  117. センサデータを定期的に評価して前記ウェアラブルデバイスを装着しているユーザの心拍数、体動及び発汗を検出し、前記心拍数、体動及び発汗が予め選択された閾値睡眠状態基準を超えていると判断されると、前記ユーザの睡眠時間及び／又は質を改善するように少なくとも１つの出力が発せられるようにするように構成されている、請求項１１０に記載のウェアラブルデバイス。
  118. 前記出力が、前記ウェアラブルデバイスが振動機構を介して振動することを含む、請求項１１７に記載のウェアラブルデバイス。
  119. 前記出力が、前記ウェアラブルデバイスが少なくとも１つの音又は音楽の可聴出力をトリガすることを含む、請求項１１７に記載のウェアラブルデバイス。
  120. 前記出力が、前記ウェアラブルデバイスが振動機構を介して振動することも含む、請求項１１９に記載のウェアラブルデバイス。
  121. ウェアラブルデバイスの少なくとも１人のユーザをモニタリングする装置であって、
    請求項１１１に記載の前記ウェアラブルデバイスであって、入出力デバイス及び／又は中央サーバに、前記センサアレイを介して収集されたデータを前記中央サーバに送信するように通信可能に接続されているウェアラブルデバイス
    を備える、装置。
  122. 前記ユーザの健康データが格納されている少なくとも１つのデータ管理デバイスであって、前記中央サーバが、前記少なくとも１つのデータ管理デバイスに通信可能に接続されて、前記ユーザの前記健康データにアクセスして前記ユーザの睡眠状態又は健康状態を評価する、データ管理デバイス
    を備える、請求項１２１に記載の装置。
  123. 前記ウェアラブルデバイスが、前記中央サーバに送信するために、前記ユーザが眠っている間に発生するいびき及び／又は咳を記録するように構成されている、請求項１２１に記載の装置。
  124. 前記中央サーバが、前記ユーザの睡眠状態を予測するために、前記センサアレイのデータからいびき及び／又は咳のパターンを特定するように構成されている、請求項１２３に記載の装置。
  125. 前記ウェアラブルデバイスを前記中央サーバに通信可能に接続するとともに、前記ウェアラブルデバイスのバッテリを充電するように構成されたドッキングステーション
    を備える、請求項１２３に記載の装置。
  126. 前記ウェアラブルデバイスを前記中央サーバに通信可能に接続するように構成されたドッキングステーション
    を備える、請求項１２１に記載の装置。
  127. ユーザの睡眠を評価する方法であって、
    請求項１１１に記載の前記ウェアラブルデバイスを提供するステップ
    を含む、方法。
  128. 前記ウェアラブルデバイスを介して、前記ユーザが眠っている間に発生するいびき及び／又は咳を記録し、前記記録されたいびき及び／又は咳のデータを中央サーバに送信するステップ
    を含み、
    前記中央サーバが、前記記録されたいびき及び／又は咳のデータからいびき及び／又は咳のパターンを特定して、前記ユーザの睡眠状態を検出又は予測する、請求項１２７に記載の方法。
  129. 心拍数、発汗及び体動のデータを記録するステップと、
    前記記録された心拍数、発汗及び体動のデータから、前記ユーザが予め選択された睡眠基準閾値を超えたか否かを判断するステップと、
    前記ユーザが依然として眠っている間に、前記ユーザが眠っている間の前記ユーザの睡眠の質及び／又は睡眠の持続時間を改善するために、少なくとも１つの可聴及び／又は感覚出力を前記ユーザに出力するステップと、
    を含む、請求項１２７又は１２８に記載の方法。
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