JP2024500272A - 病気状態の自動感知用特徴部を有するベッド - Google Patents

Abstract

ベッドが、マットレスを備える。１または複数のセンサが、前記ベッド上の睡眠者の１または複数の物理現象を感知し、感知された物理現象に基づいてデータ信号を生成し、前記データ信号を前記コンピューティングシステムに送信する、ように構成されている。コンピューティングシステムが、１または複数のプロセッサとコンピュータメモリとを含む。当該コンピューティングシステムは、前記データ信号を受信し、前記睡眠者のある睡眠セッションのデータ信号から、各特徴が前記物理現象の１つを表す特徴値を有する複数の特徴に関する特徴ベクトルを生成し、前記特徴ベクトルに基づいて、前記睡眠セッションについて分類された物理的状態に前記睡眠者を分類する、ように構成されている。

Description

本開示は、睡眠者の信号を特定するべくコンピューティングシステムによって使用可能なセンサが装備されたベッドに関する。

［関連出願の相互参照］
本出願は、２０２０年１２月４日出願の米国特許仮出願第６３／１２１，４８４の利益（優先権）を主張するものである。当該先行特許出願の開示は、本願の開示の一部とみなされる（当該参照によって、本明細書に組み込まれる）（ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ ｂｙ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）。

一般に、ベッドとは、寝たりリラックスしたりする場所として使用される家具である。多くのモダンなベッドが、ベッドフレーム上の柔らかいマットレスを含んでいる。マットレスは、１人または複数人の占有者の体重を支持するべく、バネ、発泡材及び／またはエアチャンバ、を含み得る。

ある実装において、システムが、マットレスを有するベッドを備える。当該システムは、１または複数のセンサを備え、当該１または複数のセンサは、前記ベッド上の睡眠者の１または複数の物理現象を感知し、感知された物理現象に基づいてデータ信号を生成し、前記データ信号をコンピューティングシステムに送信する、ように構成されている。当該システムは、また、１または複数のプロセッサとコンピュータメモリとを含む前記コンピューティングシステムを備え、当該コンピューティングシステムは、前記データ信号を受信し、前記睡眠者のある睡眠セッションのデータ信号から、各特徴が前記物理現象の１つを表す特徴値を有する複数の特徴に関する特徴ベクトルを生成し、前記特徴ベクトルに基づいて、前記睡眠セッションについて分類された物理的状態に前記睡眠者を分類する、ように構成されている。他の実装は、デバイス（装置）、方法、コンピュータ可読媒体、または、ソフトウェアを含む。

実装は、以下の特徴の幾つか又は全てを含み得るが、全く含まなくてもよい。前記分類された物理的状態は、ＣＯＶＩＤ－１９陽性であり得る。前記睡眠者を前記睡眠セッションについてある物理的態に分類するために、前記コンピューティングシステムは、更に、状態分類器に前記特徴ベクトルを提供するように構成され得て、前記状態分類器は、特徴ベクトルを入力として受信し、予め定義された複数の可能性ある物理的状態に対する前記特徴ベクトルに関連付けられた前記睡眠者の分類結果を出力として戻すように構成され得る。前記状態分類器の前記出力は、前記睡眠セッション中に前記睡眠者が特定の状態にある確率値を含み得る。前記睡眠者を前記睡眠セッションについてある物理的状態に分類するために、前記コンピューティングシステムは、更に、前記確率値を少なくとも１つの閾値に対して比較して、前記少なくとも１つの閾値に対する前記確率値の比較に基づいて、前記分類された物理的状態を選択する、ように構成され得る。前記分類された物理的状態は、健康及び不健康からなる群から選択され得る。各特徴が、前記睡眠者の物理的測定値であり得る。前記特徴ベクトルは、７つの特徴のベクトルであり得て、前記７つの特徴は、呼吸数、心拍数、全身運動、睡眠の質、睡眠持続時間、安眠持続時間、及び、入眠までの時間、であり得る。前記特徴の少なくとも１つが、前記睡眠者の周囲の環境の環境測定値であり得る。前記環境測定値は、周囲温度、ベッド温度、空気の質、及び、周囲照明、からなる群のうちの１つの測定値であり得る。前記コンピューティングシステムは、更に、前記特徴ベクトルに基づいて前記睡眠者を前記睡眠セッションについてある物理的状態に分類することに応答して、当該分類された物理的状態を前記コンピュータメモリに記憶する、当該分類された物理的状態をデータネットワークを介して送信する、及び、当該分類された物理的状態に基づいて、特定のユーザ入力無しで、自動化されたプロセスを開始する、からなる群の少なくとも１つを実行する、ように構成され得る。前記コンピューティングシステムは、更に、前記睡眠セッションのレポートを生成するように構成され得て、前記レポートは、前記分類された物理的状態の記録を含み得る。前記レポートは、更に、前記特徴値の少なくとも幾つかの記録を含み得る。前記コンピューティングシステムは、更に、前記分類された物理的状態に基づいて、回復の推奨事項を生成するように構成され得て、前記回復の推奨事項は、人間可読のテキストを含み得て、前記レポートは、前記回復の推奨事項の前記人間可読のテキストを含み得る。前記分類された物理的状態に基づいて回復の推奨事項を生成するために、前記コンピューティングシステムは、更に、医療専門家のユーザによって生成された回復の推奨事項のルールセットに対して前記分類された物理的状態を比較するように構成され得る。前記コンピューティングシステムは、更に、前記睡眠者が前記分類された物理的状態にあることを確認するために、当該睡眠者に対して医療検査をスケジュールするように構成され得る。前記コンピューティングシステムは、更に、前記睡眠者の前記物理的状態の進行の将来のマイルストーンの少なくとも１つの推定を含む状態進行データを生成するように構成され得る。前記将来のマイルストーンの少なくとも１つは、症状の発症、ピーク強度、症状の退行、及び、ウイルスフリー、からなる群からのものであり得て、二次感染や再感染を特徴付ける病気状態を含む。

他の特徴、態様、潜在的な利点が、添付の説明及び図面から明らかになる。

図１は、例示的なエアベッドシステムを示している。

図２は、エアベッドシステムの様々な構成要素の一例のブロック図である。

図３は、家庭内及び家庭周囲にある複数のデバイスと通信するベッドを含む例示的な環境を示している。

図４Ａ及び図４Ｂは、ベッドに関連付けられ得る例示的なデータ処理システムのブロック図である。 図４Ａ及び図４Ｂは、ベッドに関連付けられ得る例示的なデータ処理システムのブロック図である。

図５及び図６は、ベッドに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、マザーボードの例のブロック図である。 図５及び図６は、ベッドに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、マザーボードの例のブロック図である。

図７は、ベッドに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、ドーターボードの一例のブロック図である。

図８は、ベッドに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、ドーターボード無しのマザーボードの一例のブロック図である。

図９は、ベッドに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、センサアレイの一例のブロック図である。

図１０は、ベッドに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、コントローラアレイの一例のブロック図である。

図１１は、ベッドに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、コンピューティングデバイスの一例のブロック図である。

図１２乃至図１６は、ベッドに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、例示的なクラウドサービスのブロック図である。 図１２乃至図１６は、ベッドに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、例示的なクラウドサービスのブロック図である。 図１２乃至図１６は、ベッドに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、例示的なクラウドサービスのブロック図である。 図１２乃至図１６は、ベッドに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、例示的なクラウドサービスのブロック図である。 図１２乃至図１６は、ベッドに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、例示的なクラウドサービスのブロック図である。

図１７は、ベッドに関連付けられ得るデータ処理システムを使用してベッドの周りの周辺機器を自動化する一例のブロック図である。

図１８は、コンピューティングデバイス及びモバイルコンピューティングデバイスの一例を示す概略図である。

図１９乃至図２３は、睡眠者の物理的状態を特定するためのプロセスの概略図を示している。 図１９乃至図２３は、睡眠者の物理的状態を特定するためのプロセスの概略図を示している。 図１９乃至図２３は、睡眠者の物理的状態を特定するためのプロセスの概略図を示している。 図１９乃至図２３は、睡眠者の物理的状態を特定するためのプロセスの概略図を示している。 図１９乃至図２３は、睡眠者の物理的状態を特定するためのプロセスの概略図を示している。

睡眠者の物理的状態を特定するための例示的なプロセスのスイムレーン図である。

様々な図面内で、同様の参照記号は同様の要素を示している。

ベッド用のセンサが、睡眠者の生理機能を感知し得る。そして、当該感知から、ユーザの健康状態または病気状態が判定され得る。例えば、睡眠者は、毎晩または概ね毎晩、自宅のベッドで睡眠する。ベッドのコントローラが、センサからデータ信号を受信し得て、ユーザのベースラインのデータセットを構築し得る。次いで、睡眠者が病気の発症（例えば、新しいウイルス感染）を経験する時、睡眠者の睡眠及び生理機能における変化が検出され得て、これが、ユーザが病気に罹患したことを特定（識別）するために使用され得る。

この技術は、伝染性の高い病気、及び／または、重篤になる可能性がある病気、のために特に有用であり得る。そのような病気の１つが、重症急性呼吸器症候群コロナウイルス２（ＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２）によって引き起こされるコロナウイルス感染症２０１９（ＣＯＶＩＤ－１９）である。この技術は、何らかの症状を主観的に観察することで病気についての警告を得る前に、可能性ある病気についてユーザに警告を与えるために使用され得る。すなわち、毎晩彼らのベッドで睡眠をとるだけで、睡眠者が何かを感じる前に、睡眠者に病気の発症についての警告が与えられ得る。このような早期の警告により、病気の人は、病気の蔓延を低減するための早期行動をとることができ（例えば、退避所で生活する）、また、症状を緩和するための早期行動をとることができる（例えば、直ちに医療提供者に連絡する、睡眠スケジュールを変更する、必要になる前に薬や物資へのアクセスを確保する、仕事を休む時間を手配する）。もっとも、この技術は、ウイルス性及び非ウイルス性の両方の、多くの他の種類の病気にも使用され得る。

この技術の幾つかの実装は、有利なことに、ユーザによる遵守（コンプライアンス）無しで動作し得る。この技術を備えたベッドを有効化することにより、ユーザは、何らかの順守するための特別な行動や活動を要求しない物理的センシング（センサ機能）を提供され得る。ユーザは、「いつものように彼らのベッドで単に睡眠をとる」ことで、病気になった場合、当該技術が、何らかの特別な調査や技術の照会（クエリ）を要求すること無しで、当該ユーザに警告を与え得る。理解されるように、要求される動作についての遵守は、一部のユーザにとっては困難であり得る。デバイスの電源を毎日入れる、ユーザプロファイル従ってチェックインする、または、リムーバブル（なデバイス）を着用する、こと（のみ）のユーザの実施を要求するシステムは、例えば積極的な日常の遵守（コンプライアンス）を要求するシステムよりも、ユーザにとって、より便利かつ確実に動作することができる。もっとも、この技術の幾つかの実装は、遵守活動を要求または利用し得る、ということを理解されたい。例えば、ウェアラブルデバイス（バンド、スマートウォッチ、携帯電話）からのセンシングが、この技術によって利用され得る。追加的または代替的に、直接的なユーザ入力が利用され得る。例えば、ユーザは、定期的に、当該技術を電源オンにし得るまたは有効化し得る。

この技術は、ユーザの健康と行動に関する重要な選択を行うために、当該ユーザに情報を提供し得る。例えば、ウイルス、細菌、または、真菌感染症に感染しているか否かを確認するための検査を受ける必要があるか否かを、ユーザが理解するのを支援し得る。当該技術は、症状が継続し得る期間、症状が最も深刻になり得る時期、症状が緩和し始め得る時期、及び、ユーザが病気の感染性を有し得る時期、を含んで、病気の可能性のある進行（進行状態）に関する情報を提供し得る。

動作するために、この技術は、ユーザ及び／またはユーザの睡眠環境に関するセンサ入力を受信する。このセンシング（感知）は、正常な読取値のベースラインが、全てのユーザのため、部分的母集団のため、個々のユーザのため、及び／または、特別な母集団（例えば、若者、高齢者、免疫不全者、妊娠者）のため、に確立され得るように、定期的に行われ得る。これは、心臓動作、呼吸動作、体全体の動き（例えば、四肢の動き）、体温、及び、様々な周囲環境の読取値、を含み得て、但しこれらに限定はされない。センサ入力及び／またはセンサ入力から抽出された特徴を履歴情報と比較することによって、ユーザの物理的状態が特定（識別）され得る。これは、例えば、「病気の可能性が高い」または「健康の可能性が高い」、「陽性」または「陰性」、病気のリスクまたは確率の数値スコア、といったような分類の形態を採り得る。

多くの病気は、ユーザの生理機能、睡眠構造（すなわち、睡眠継続時間、睡眠段階のダイナミクス）、睡眠の質、及び／または、睡眠習慣、に変化を引き起こし得る。理解されるように、多くの状態（病状）が、ユーザの身体の炎症を引き起こす。例えば、ＣＯＶＩＤ－１９に関連するウイルス性肺炎は、気道及び／または肺の炎症を引き起こし得る。このような炎症は、病気と闘うためのサイトカインの産生によって引き起こされる。このプロセスは、炎症に比例する態様で、従って、症状の重症度、ウイルス量／細菌量／真菌量などの病気の特徴に比例する態様で、ユーザの睡眠と生理機能とを変化させ得る。

この技術は、これらのセンサ読取値から、病気に関連するユーザの物理的状態（身体状態）が炎症や他の病気起因の変化を引き起こしたことを、判定し得る。これらの変化は、睡眠の中断（例えば、数時間のオーダー）、睡眠の断片化（数分または数秒のオーダー）、ベッドの入出のイベント、体全体の動き、を含むが、これらに限定されない。当該技術は、また、病気によって引き起こされた可能性が高い大きな変化から、小さな変化（例えば、軽度の外傷や大気汚染物質への短時間の暴露に起因する炎症）を差別化し得る。

個別化されたまたは母集団固有のベースラインと、訓練データと、を使用することによって、この技術は、非典型的な生理機能を持つユーザにも良好に機能し得る。例えば、特定のユーザが未成年者である場合、成人のユーザと比較して、異なる心臓基準及び呼吸基準を有し得る。この技術は、当該未成年者のセンサデータを、全母集団のベースラインの代わりに、未成年者ベースラインと比較し得る。別の例では、特定のユーザが、正常状態であるのに、母集団のほどんどのユーザよりも体温が数度低い場合がある。この技術は、当該ユーザから生成されるベースラインを使用し得て、正常状態での低い体温を捕捉し得て、当該ユーザの体温が（一般の）典型的な平均に近づく時に、当該ユーザにとっての体温の上昇を認識し得る。

更に、ユーザは、彼らのリスクプロファイルによって駆動される態様で、彼らの物理的状態に関するフィードバックを受信し得る。比較的若くて健康なユーザは、病気のリスクが低く、比較的高い閾値で構成された技術を使用し得る。すなわち、当該技術は、病気の可能性が比較的高いことが判明するまで、若くて健康なユーザに警告を発しない場合がある。別の用途は、免疫抑制者、高齢者、または、例えば呼吸器疾患、特にはＣＯＶＩＤ－１９、中東呼吸器症候群（ＭＥＲＳ）、重症急性呼吸器症候群（ＳＡＲＳ）、肺炎等、のリスクに自分自身をさらしている健康上の問題を有している人、であり得る。この用途では、比較的低い閾値が使用され得て、当該技術は、当該ユーザにはるかに早期に警告を発し得る。但し、偽陽性の報告の可能性は高くなり得る。

［例示的なエアベッドハードウェア］

図１は、ベッド１１２を含む例示的なエアベッドシステム１００を示している。ベッド１１２は、弾性境界１１６によって取り囲まれ、ベッド用丈夫綿生地１１８によってカプセル化された、少なくとも１つのエアチャンバ１１４を含む。弾性境界１１６は、発泡体などの、任意の適切な材料を含み得る。

図１に示すように、ベッド１１２は、第１エアチャンバ１１４Ａ及び第２エアチャンバ１１４Ｂ等の、第１及び第２流体チャンバを有する２チャンバ設計であり得る。代替の実施形態では、ベッド１１２は、用途に適した空気以外の流体と共に使用するためのチャンバを含み得る。シングルベッドまたはキッズベッドなどの幾つかの実施形態では、ベッド１１２は、単一のエアチャンバ１１４Ａまたは１１４Ｂ、あるいは、複数のエアチャンバ１１４Ａ及び１１４Ｂ、を含み得る。第１及び第２エアチャンバ１１４Ａ及び１１４Ｂは、ポンプ１２０と流体連通し得る。ポンプ１２０は、制御ボックス１２４を介して、リモートコントロール（リモコン）１２２と電気的に通信し得る。制御ボックス１２４は、リモートコントロール１２２を含む１または複数のデバイスと通信するための有線または無線通信インタフェースを含み得る。制御ボックス１２４は、ユーザがリモートコントロール１２２を使用することで入力されるコマンドに基づいて第１及び第２エアチャンバ１１４Ａ及び１１４Ｂの流体圧力を増減させるように、ポンプ１２０を作動させるように構成され得る。幾つかの実装形態では、制御ボックス１２４は、ポンプ１２０のハウジングに一体化（統合）されている。

リモートコントロール１２２は、ディスプレイ１２６、出力選択機構１２８、圧力増加ボタン１２９、及び圧力減少ボタン１３０、を含み得る。出力選択機構１２８は、ユーザがポンプ１２０によって生成される空気流を第１及び第２エアチャンバ１１４Ａ、１１４Ｂ間で切り替えることを許容し得て、これにより、単一のリモートコントロール１２２及び単一のポンプ１２０で複数のエアチャンバの制御を可能にする。例えば、出力選択機構１２８は、物理的制御部（例えば、スイッチまたはボタン）あるいはディスプレイ１２６上に表示される入力制御部により可能である。あるいは、別々のリモートコントロールユニットが、各エアチャンバに提供され得て、各々が複数のエアチャンバを制御する能力を含み得る。圧力増加ボタン１２９及び圧力減少ボタン１３０は、ユーザが、出力選択機構１２８で選択されたエアチャンバ内の圧力を、それぞれ、増加または減少させることを許容し得る。選択されたエアチャンバ内の圧力を調整すると、それぞれのエアチャンバの硬度（硬さ）に対する対応する調整がもたらされ得る。幾つかの実施形態では、リモートコントロール１２２は、用途に応じて適切に、省略され得るし、または、修正され得る。例えば、幾つかの実施形態では、ベッド１１２は、当該ベッド１１２と有線または無線通信するコンピュータ、タブレット、スマートフォン、または他のデバイス、によって制御され得る。

図２は、エアベッドシステムの様々な構成要素（コンポーネント）の一例のブロック図である。例えば、これらの構成要素は、例示的なエアベッドシステム１００において使用され得る。図２に示すように、制御ボックス１２４は、電源部１３４、プロセッサ１３６、メモリ１３７、スイッチング機構１３８、及び、アナログデジタル（Ａ／Ｄ）変換器１４０を含み得る。スイッチング機構１３８は、例えば、リレーまたはソリッドステートスイッチであり得る。幾つかの実装形態では、スイッチング機構１３８は、制御ボックス１２４内ではなくポンプ１２０内に配置され得る。

ポンプ１２０及びリモートコントロール１２２は、制御ボックス１２４と双方向通信し得る。ポンプ１２０は、モータ１４２、ポンプマニホルド１４３、リリーフバルブ１４４、第１制御バルブ１４５Ａ、第２制御バルブ１４５Ｂ、及び、圧力トランスデューサ１４６を含む。ポンプ１２０は、第１管１４８Ａ及び第２管１４８Ｂを介して、それぞれ、第１エアチャンバ１１４Ａ及び第２エアチャンバ１１４Ｂと流体接続されている。第１及び第２制御バルブ１４５Ａ、１４５Ｂが、スイッチング機構１３８によって制御され得て、ポンプ１２０と第１及び第２エアチャンバ１１４Ａ、１１４Ｂとの間の流体の流れをそれぞれ調整するように動作可能である。

幾つかの実装形態では、ポンプ１２０及び制御ボックス１２４は、単一のユニットとして提供され及びパッケージ化され得る。幾つかの代替の実装では、ポンプ１２０及び制御ボックス１２４は、物理的に離れたユニットとして提供され得る。幾つかの実装形態では、制御ボックス１２４、ポンプ１２０、またはそれらの両方は、ベッド１１２を支持するベッドフレームまたはベッド支持構造の内部に一体化されるか、あるいは、その内部に含まれる。幾つかの実施態様では、制御ボックス１２４、ポンプ１２０、またはそれらの両方は、（図１の例に示されているように）ベッドフレームまたはベッド支持構造の外側に配置される。

図２に示される例示的なエアベッドシステム１００は、２つのエアチャンバ１１４Ａ、１１４Ｂと単一のポンプ１２０とを含む。もっとも、他の実施は、２以上のエアチャンバと、当該エアチャンバを制御するためにエアベッドシステム内に組み込まれた１または複数のポンプと、を有するエアベッドシステムを含み得る。例えば、別個のポンプが、エアベッドシステムの各エアチャンバに付随（関連付け）され得て、あるいは、１つのポンプが、エアベッドシステムの複数のチャンバに付随（関連付け）され得る。別個のポンプは、各エアチャンバが独立且つ同時に膨張または収縮され得ることを許容し得る。更に、追加の圧力トランスデューサも、例えば別個の圧力トランスデューサが各エアチャンバに付随（関連付け）され得るとように、エアベッドシステム内に組み込まれ得る。

使用時、プロセッサ１３６は、例えば、エアチャンバ１１４Ａ、１１４Ｂの１つに減圧コマンドを送信し得て、スイッチング機構１３８が、プロセッサ１３６によって送られた低電圧のコマンド信号を、ポンプ１２０のリリーフバルブ（安全弁）１４４を作動させて制御バルブ１４５Ａ、１４５Ｂを開放するのに十分なより高い動作電圧に変換するために、利用され得る。リリーフバルブ１４４を開放することが、空気がそれぞれの空気管１４８Ａまたは１４８Ｂを通ってエアチャンバ１１４Ａまたは１１４Ｂから逃げることを許容し得る。収縮中、圧力トランスデューサ１４６が、Ａ／Ｄコンバータ１４０を介して、圧力読取値をプロセッサ１３６に送信し得る。Ａ／Ｄコンバータ１４０は、圧力トランスデューサ１４６からアナログ情報を受信し得て、当該アナログ情報をプロセッサ１３６によって使用可能なデジタル情報に変換し得る。プロセッサ１３６は、圧力情報をユーザに伝えるために、当該デジタル信号をリモートコントロール１２２に送信してディスプレイ１２６を更新し得る。

別の例として、プロセッサ１３６は、圧力増加コマンドを送信し得る。ポンプモータ１４２が、当該圧力増加コマンドに応答して通電され得て、対応するバルブ１４５Ａ、１４５Ｂを電子的に作動させることにより、空気管１４８Ａ、１４８Ｂを介して、エアチャンバ１１４Ａ、１１４Ｂの指定された一方に空気を送給し得る。チャンバの硬さ（堅さ）を増加させるために指定されたエアチャンバ１１４Ａまたは１１４Ｂに空気が送られている間、圧力トランスデューサ１４６がポンプマニホルド１４３内の圧力を感知し得る。この場合も、圧力トランスデューサ１４６は、Ａ／Ｄコンバータ１４０を介して、圧力読取値をプロセッサ１３６に送信し得る。プロセッサ１３６は、Ａ／Ｄコンバータ１４０から受け取った情報を使用して、エアチャンバ１１４Ａまたは１１４Ｂ内の実際の圧力と所望の圧力との間の差を判定し得る。プロセッサ１３６は、圧力情報をユーザに伝えるために、当該デジタル信号をリモートコントロール１２２に送信してディスプレイ１２６を更新し得る。

一般的に言えば、膨張または収縮のプロセス中、ポンプマニホルド１４３内で感知される圧力が、ポンプマニホルド１４３と流体連通しているそれぞれのエアチャンバ内の圧力の近似を提供し得る。エアチャンバ内の実際の圧力と実質的に等しいポンプマニホルド圧力の読取値を取得する例示的な方法は、ポンプ１２０をオフにする工程と、エアチャンバ１１４Ａまたは１１４Ｂ及びポンプマニホルド１４３内の圧力が等しくなることを許容する工程と、次いで、圧力トランスデューサ１４６を用いてポンプマニホルド１４３内の圧力を感知する工程と、を備える。これにより、ポンプマニホルド１４３及びチャンバ１１４Ａまたは１１４Ｂ内の圧力が等しくなることを許容するのに十分な時間を提供することは、エアチャンバ１１４Ａまたは１１４Ｂ内の実際の圧力の正確な近似である圧力読取値をもたらし得る。幾つかの実装形態では、エアチャンバ１１４Ａ及び／または１１４Ｂの圧力は、複数の圧力センサ（図示せず）を用いて、連続的にモニタリング（監視）され得る。

幾つかの実装形態では、圧力トランスデューサ１４６によって収集される情報は、ベッド１１２に横たわっている人の様々な状態を判定するために分析され得る。例えば、プロセッサ１３６は、圧力トランスデューサ１４６によって収集される情報を使用して、ベッド１１２に横たわっている人の心拍数または呼吸数を判定し得る。例えば、ユーザは、チャンバ１１４Ａを含むベッド１１２の一側に横たわっていてもよい。圧力トランスデューサ１４６は、チャンバ１１４Ａの圧力の変動をモニタリング（監視）し得て、この情報が、ユーザの心拍数及び／または呼吸数を判定するために使用され得る。別の例として、収集されるデータを使用して人の睡眠状態（例えば、覚醒、浅い睡眠、深い睡眠）を判定するために、付加的な処理が実施され得る。例えば、プロセッサ１３６は、人が眠りに落ちる時、眠っている間であること、人の様々な睡眠状態、を判定し得る。

圧力トランスデューサ１４６によって収集される情報を使用して判定され得るエアベッドシステム１００のユーザに関連する付加的な情報は、ユーザの動き、ベッド１１２の表面上のユーザの存在、ユーザの体重、ユーザの心臓不整脈、一時的無呼吸、を含む。ユーザの存在の検知を例にとると、圧力トランスデューサ１４６が使用され得て、例えば、総圧力の変化の判定を介して、並びに／または、呼吸数信号、心拍数信号及び／若しくは他の生体特徴信号の１または複数を介して、ベッド１１２上のユーザの存在を検知し得る。例えば、単純な圧力検知プロセスが、圧力の増加を、ユーザがベッド１１２上に存在することを示すものとして、識別し得る。別の例として、プロセッサ１３６は、検知された圧力が特定の閾値（特定の体重を超える人ないし他の物体がベッド１１２上に配置されていることを示すための閾値）を超えて増加した場合、ユーザがベッド１１２上に存在する、と判定し得る。更に別の例として、プロセッサ１３６は、ユーザがベッド１１２上に存在することに対応するものとして、圧力の検知された僅かなリズミカルな変動との組合せで、圧力の増加を識別し得る。リズミカルな変動の存在は、ユーザの呼吸または心臓（心拍）のリズム（またはそれらの両方）に起因するものとして、識別され得る。呼吸または心拍の検知により、ベッド上に存在するユーザとベッド上に置かれている他の物体（スーツケースなど）とが、区別され得る。

幾つかの実装形態では、圧力の変動が、ポンプ１２０で測定され得る。例えば、ポンプ１２０内の圧力の変動を検知するために、１または複数の圧力センサが、ポンプ１２０の１または複数の内部空洞内に配置され得る。ポンプ１２０で検知される圧力の変動は、チャンバ１１４Ａ及び１１４Ｂの一方または両方の圧力の変動を示し得る。ポンプ１２０に配置された１または複数のセンサは、チャンバ１１４Ａ及び１１４Ｂの一方または両方と流体連通することができ、当該センサは、チャンバ１１４Ａ及び１１４Ｂ内の圧力を判定するように動作し得る。制御ボックス１２４は、チャンバ１１４Ａまたはチャンバ１１４Ｂ内の圧力に基づいて、少なくとも１つのバイタルサイン（例えば、心拍数、呼吸数）を決定するように構成され得る。

幾つかの実装形態では、制御ボックス１２４は、１または複数の圧力センサによって検知される圧力信号を分析し得て、チャンバ１１４Ａまたはチャンバ１１４Ｂ上に横たわっているまたは座っているユーザの心拍数、呼吸数、及び／または他のバイタルサイン、を判定し得る。より具体的には、ユーザがチャンバ１１４Ａの上方に配置されたベッド１１２上に横になる時、当該ユーザの心拍、呼吸、及び他の動きの各々が、チャンバ１１４Ａに伝達されるベッド１１２上の力を生じさせ得る。ユーザの動きに起因するチャンバ１１４Ａへの力の入力の結果として、波が、チャンバ１１４Ａを通って、ポンプ１２０内へと伝播し得る。ポンプ１２０に配置された圧力センサが、当該波を検知し得て、これにより、センサによって出力される圧力信号は、心拍数、呼吸数、またはユーザに関する他の情報、を示し得る。

睡眠状態に関して、エアベッドシステム１００は、心拍数、呼吸、及び／またはユーザの動きなどの、様々な生体特徴信号を使用することにより、ユーザの睡眠状態を判定し得る。ユーザが眠っている間に、プロセッサ１３６は、ユーザの生体特徴信号（例えば、心拍数、呼吸、及び動き）の１または複数を受信し得て、当該受信した生体特徴信号に基づいてユーザの現在の睡眠状態を判定し得る。幾つかの実装形態では、チャンバ１１４Ａ及び１１４Ｂの一方または両方の圧力の変動を示す信号が増幅及び／またはフィルタリングされ得て、心拍数及び呼吸数のより正確な検知を許容し得る。

制御ボックス１２４は、増幅及びフィルタリングされた圧力信号に基づいて、パターン認識アルゴリズムまたは他の計算法を実行し得て、ユーザの心拍数及び呼吸数を判定し得る。例えば、当該アルゴリズムまたは計算法は、信号の心拍数部分が０．５～４．０Ｈｚの範囲の周波数を有し、信号の呼吸数部分が１Ｈｚ未満の範囲の周波数を有する、という仮定に基づき得る。制御ボックス１２４は、また、受信された圧力信号に基づいて、血圧、揺れ及び回転運動、ローリング運動、四肢の運動、体重、ユーザの存在ないし不在、及び／またはユーザのアイデンティティ（個性）、などのユーザの他の特性を判定するように構成され得る。心拍数情報、呼吸数情報、及び他のユーザ情報、を使用してユーザの睡眠をモニタリング（監視）するための技術は、「バイタルサインをモニタリング（監視）するための装置」という名称のスティーブン・Ｊ・ヤング等による米国特許出願公開公報第２０１０／０１７００４３号に開示されている。当該公開公報の全内容が、当該参照により本明細書に組み込まれる（ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ ｂｙ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）。

例えば、ベッド１１２のチャンバ１１４Ａ及び１１４Ｂ内の空気圧をモニタリング（監視）するために、圧力トランスデューサ１４６が使用され得る。ベッド１１２上のユーザが動いていない場合、エアチャンバ１１４Ａまたは１１４Ｂ内の空気圧の変化は、比較的最小であり得て、呼吸及び／または心拍に起因し得る。しかしながら、ベッド１１２上のユーザが動いている時、マットレス内の空気圧は、はるかに大きな量で変動し得る。従って、圧力トランスデューサ１４６によって生成され、プロセッサ１３６によって受信される圧力信号は、動き、心拍、または呼吸に対応するものとして、フィルタリングされて示され得る。

幾つかの実装形態では、プロセッサ１３６で制御ボックス１２４内でデータ分析を実行するのではなく、圧力トランスデューサ１４６によって収集されるデータを分析するためにデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）が提供され得る。あるいは、圧力トランスデューサ１４６によって収集されるデータは、遠隔分析のためにクラウドベースのコンピューティングシステムに送信され得る。

幾つかの実装態様では、例示的なエアベッドシステム１００は、例えば、ユーザの快適さのために、ベッドの温度を上昇、下降、または維持するように構成された温度コントローラを更に備える。例えば、パッドが、ベッド１１２の頂部上に載置され得る、または、その一部であり得る、あるいは、チャンバ１１４Ａ及び１１４Ｂの一方または両方の頂部上に載置され得る、または、その一部であり得る。当該パッドを通して空気が押し出され得て、ベッドのユーザを冷やすために通気され得る。逆に、当該パッドは、ユーザを暖かく保つために使用され得る加熱要素を含み得る。幾つかの実装形態では、温度コントローラは、パッドから温度読取値を受信し得る。幾つかの実装形態では、ベッドの異なる側に異なる温度制御を提供するために、（例えば、チャンバ１１４Ａ及び１１４Ｂの位置に対応する）ベッド１１２の異なる側に、別個のパッドが使用される。

幾つかの実装形態では、エアベッドシステム１００のユーザは、ベッド１１２の表面（またはベッド１１２の表面の一部）の所望の温度を入力するために、リモートコントロール１２２などの入力デバイスを使用し得る。所望の温度は、当該所望の温度を含み温度コントローラを所望の制御対象のコンポーネント（構成要素）として識別するコマンドデータ構造にカプセル化され得る。次に、当該コマンドデータ構造は、ブルートゥースまたは他の適切な通信プロトコルを介してプロセッサ１３６に送信され得る。様々な例において、コマンドデータ構造は、送信される前に暗号化され得る。次に、温度コントローラは、ユーザによってリモートコントロール１２２に入力された温度に応じてパッドの温度を増減するように、その要素を構成（制御）し得る。

幾つかの実装形態では、データは、あるコンポーネントからプロセッサ１３６に送り返され得るし、あるいは、ディスプレイ１２６などの１または複数のディスプレイデバイスに送信され得る。例えば、温度コントローラのセンサ要素によって判定される現在の温度、ベッドの圧力、土台（基礎部）の現在の位置、または他の情報が、制御ボックス１２４に送信され得る。次に、制御ボックス１２４は、受信した情報をリモートコントロール１２２に送信し得る。それは、そこで、（例えば、ディスプレイ１２６上で）ユーザに表示され得る。

幾つかの実装形態では、例示的なエアベッドシステム１００は、調整可能な土台と、ベッドを支持する当該調整可能な土台を調整することによってベッド（例えばベッド１１２）の位置を調整するように構成された関節運動コントローラと、を更に備える。例えば、関節運動コントローラは、ベッド１１２を、平坦な位置から、ベッドのマットレスのヘッド部分が上向きに傾斜する位置にまで（例えば、ユーザがベッドに座る及び／またはテレビを見ることを容易にするために）、調整し得る。幾つかの実装形態では、ベッド１１２は、複数の別々に関節運動可能なセクションを含む。例えば、チャンバ１１４Ａ及び１１４Ｂの位置に対応するベッドの部分が、互いに独立して関節運動され得て、ベッド１１２の表面上に配置された１人が第１位置（例えば、平坦な位置）で休みながら、２人目が第２位置（例えば、頭を腰から斜めに上げたリクライニング位置）で休むことを許容する。幾つかの実装形態では、２つの異なるベッド（例えば、互いに隣り合って配置された２つのツインベッド）に、別々の位置が設定され得る。ベッド１１２の土台は、独立して調整され得る２以上のゾーンを含み得る。関節運動コントローラはまた、ベッド１１２上の１または複数のユーザに異なるレベルのマッサージを提供するように構成され得る。

［寝室環境におけるベッドの例］

図３は、家庭内及び家庭周囲にある複数のデバイスと通信するベッド３０２を含む例示的な環境３００を示している。図示の例では、ベッド３０２は、２つのエアチャンバ３０６ａ及び３０６ｂ内の空気圧を制御するためのポンプ３０４を含む（エアチャンバ１１４Ａ～１１４Ｂに関して前述されたように）。ポンプ３０４は更に、当該ポンプ３０４によって実施される膨張機能及び収縮機能を制御するための回路を含む。当該回路は、更に、エアチャンバ３０６ａ～ｂの空気圧の変動を検知するようにプログラムされており、当該検知された空気圧の変動を利用して、ユーザ３０８のベッドでの存在、ユーザ３０８の睡眠状態、ユーザ３０８の動き、及び、心拍数や呼吸数などのユーザ３０８の生体特徴信号、を識別する。図示の例では、ポンプ３０４は、ベッド３０２の支持構造内に配置され、ポンプ３０４を制御するための制御回路３３４は、ポンプ３０４と一体化されている。幾つかの実装形態では、制御回路３３４は、ポンプ３０４から物理的に離れており、ポンプ３０４と無線または有線で通信する。幾つかの実装形態では、ポンプ３０４及び／または制御回路３３４は、ベッド３０２の外側に配置される。幾つかの実装形態では、様々な物理的位置にあるシステムによって、様々な制御機能が実施され得る。例えば、ポンプ３０４の動作を制御するための回路が、ポンプ３０４のポンプケーシング内に配置され得て、ベッド３０２に関連する他の機能を実施するための制御回路３３４が、ベッド３０２の別の部分内、またはベッド３０２の外部、に配置され得る。別の例として、ポンプ３０４内に配置された制御回路３３４は、ＬＡＮまたはＷＡＮ（例えばインターネット）を介して、遠隔地にある制御回路３３４と通信し得る。更に別の例として、制御回路３３４は、図１及び図２の制御ボックス１２４に含められ得る。

幾つかの実装形態では、ユーザのベッドでの存在、睡眠状態、動き、及び生体特徴信号を識別するために、ポンプ３０４及び制御回路３３４以外の、またはそれらに加えての、１または複数の装置が使用され得る。例えば、ベッド３０２は、ポンプ３０４に加えて第２のポンプを含み得て、２つのポンプの各々は、エアチャンバ３０６ａ～ｂのそれぞれ１つに接続され得る。例えば、ポンプ３０４は、エアチャンバ３０６ｂと流体連通し得て、エアチャンバ３０６ｂの膨張及び収縮を制御し得て、ベッドでの存在、睡眠状態、動き、生体特徴信号などの、エアチャンバ３０６ｂ上に位置するユーザのユーザ信号を検知し得る。一方で、第２のポンプが、エアチャンバ３０６ａと流体連通し得て、エアチャンバ３０６ａの膨張及び収縮を制御し得るとともに、エアチャンバ３０６ａ上に位置するユーザのユーザ信号を検知し得る。

別の例として、ベッド３０２は、ユーザの存在、ユーザの動き、呼吸、及び心拍数を含む、動きを検知するように動作可能な１または複数の感圧パッドまたは感圧表面部分を含み得る。例えば、第１感圧パッドが、第１ユーザが通常睡眠中に位置するベッド３０２の左側部分上でベッド３０２の表面内に組み込まれ得て、第２感圧パッドが、第２ユーザが通常睡眠中に位置するベッド３０２の右側部分上でベッド３０２の表面内に組み込まれ得る。当該１または複数の感圧パッドまたは感圧表面部分によって検知される動きは、ユーザの睡眠状態、ベッドでの存在、または生体特徴信号、を識別するために、制御回路３３４によって使用され得る。

幾つかの実装形態では、ベッドによって検知される情報（例えば運動情報）は、制御回路３３４（例えば、ポンプ３０４と一体化された制御回路３３４）によって処理され、ユーザデバイス３１０などの１または複数のユーザデバイスに提供されて、ユーザ３０８または他のユーザへ提示される。図３に示す例では、ユーザデバイス３１０はタブレットデバイスである。しかしながら、幾つかの実装形態では、ユーザデバイス３１０は、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、スマートテレビ（例えば、テレビ３１２）、または、制御回路３３４との有線または無線通信が可能な他のユーザデバイス、であり得る。ユーザデバイス３１０は、ネットワークを介して、または直接のポイントトゥーポイント通信を介して、ベッド３０２の制御回路３３４と通信し得る。例えば、制御回路３３４は、（例えば、Ｗｉ－Ｆｉルータを介して）ＬＡＮに接続され得て、当該ＬＡＮを介してユーザデバイス３１０と通信し得る。別の例として、制御回路３３４及びユーザデバイス３１０は、両方ともインターネットに接続し得て、当該インターネットを介して通信し得る。例えば、制御回路３３４は、ＷｉＦｉルータを介してインターネットに接続し得て、ユーザデバイス３１０は、セルラー通信システムとの通信を介してインターネットに接続し得る。別の例として、制御回路３３４は、ブルートゥースなどの無線通信プロトコルを介して、ユーザデバイス３１０と直接通信し得る。更に別の例として、制御回路３３４は、ＺｉｇＢｅｅ、Ｚ－Ｗａｖｅ、赤外線、または用途に適した他の無線通信プロトコル、などの無線通信プロトコルを介して、ユーザデバイス３１０と通信し得る。別の例として、制御回路３３４は、例えば、ＵＳＢコネクタ、シリアル／ＲＳ２３２、または用途に適した他の有線接続、などの有線接続を介して、ユーザデバイス３１０と通信し得る。

ユーザデバイス３１０は、睡眠またはユーザ３０８のベッド３０２に対する相互作用に関連する様々な情報及び統計を表示し得る。例えば、ユーザデバイス３１０によって表示されるユーザインタフェースが、ある期間（例えば、一晩、一週間、一ヶ月など）のユーザ３０８の睡眠の量、深い睡眠の量、深い睡眠の落ち着かない睡眠に対する比、ベッドに入るユーザ３０８と眠りに落ちるユーザ３０８との間の時間経過、所定の期間においてベッド３０２で費やされた合計時間、ある期間のユーザ３０８の心拍数、ある期間のユーザ３０８の呼吸数、あるいは、ユーザ３０８またはベッド３０２の１または複数の他のユーザによるベッド３０２に対するユーザ相互作用に関連する他の情報、を含む情報を提示し得る。幾つかの実装形態では、複数のユーザの情報がユーザデバイス３１０に提示され得て、例えば、エアチャンバ３０６ａ上に位置する第１ユーザの情報が、エアチャンバ３０６ｂ上に位置する第２ユーザの情報とともに、提示され得る。幾つかの実装形態では、ユーザデバイス３１０上に提示される情報は、ユーザ３０８の年齢に応じて変化し得る。例えば、ユーザデバイス３１０上に提示される情報は、ユーザ３０８の年齢と共に進化し得て、ユーザ３０８が子供としてまたは大人として加齢するにつれて異なる情報がユーザデバイス３１０上に提示され得る。

ユーザデバイス３１０はまた、ユーザ３０２が情報を入力することを許容するために、ベッド３０２の制御回路３３４のためのインタフェースとして使用され得る。ユーザに、または、ベッド３０２または他の装置の機能を制御するための様々な制御信号に、より良い情報を提供するために、ユーザ３０８によって入力される情報は、制御回路３３４によって使用され得る。例えば、ユーザ３０８は、体重、身長、年齢などの情報を入力し得て、制御回路３３４はこの情報を使用し得て、当該ユーザの追跡された睡眠情報と、当該ユーザと同様の体重、身長及び／または年齢を有する他の人々の睡眠情報と、の比較を当該ユーザに提供し得る。別の例として、ユーザ３０８は、ユーザデバイス３１０を、エアチャンバ３０６ａ及び３０６ｂの空気圧を制御するため、ベッド３０２の様々なリクライニングまたは傾斜位置を制御するため、ベッド３０２の１または複数の表面温度制御装置の温度を制御するため、または、制御回路３３４が他の装置のための制御信号を生成することを許容するため（以下でより詳細に説明されるように）、のインタフェースとして使用し得る。

幾つかの実装形態では、ベッド３０２の制御回路３３４（例えば、ポンプ３０４内に一体化された制御回路３３４）は、ユーザデバイス３１０に加えて、またはその代わりに、他の第１、第２または第３者の装置またはシステムと通信し得る。例えば、制御回路３３４は、テレビ３１２、照明システム３１４、サーモスタット３１６、セキュリティシステム３１８、あるいは、オーブン３２２、コーヒーメーカー３２４、ランプ３２６及び常夜灯３２８のような他の家庭用機器、と通信し得る。制御回路３３４が通信し得る装置及び／またはシステムの他の例は、ブラインド３３０を制御するためのシステム、１または複数のドア３３２の状態を検知または制御する（例えばドアが開いているか否かを検知する、ドアがロックされているか否かを検知する、または、ドアを自動的にロックする）ための１または複数の装置、及び、ガレージドア３２０を制御するためのシステム（例えば、ガレージドア３２０の開閉状態を識別し、ガレージドアオープナーにガレージドア３２０を開閉させるため、ガレージドアオープナーと一体化された制御回路３３４）、を含む。ベッド３０２の制御回路３３４と他の装置との間の通信は、ネットワーク（例えば、ＬＡＮまたはインターネット）を介して、または、ポイントトゥーポイント通信（例えば、ブルートゥース、無線通信、または有線接続）として、生じ得る。幾つかの実装形態では、異なるベッド３０２の制御回路３３４が、異なるセットの装置と通信し得る。例えば、キッズベッド（子供用ベッド）は、大人用ベッドと同じ装置と通信しない及び／または制御しない場合がある。幾つかの実施形態では、ベッド３０２は、当該ベッド３０２の制御回路３３４がユーザの年齢の関数として異なる装置と通信するように、ユーザの年齢とともに進化し得る。

制御回路３３４は、他の装置／システムから情報及び入力を受信し得て、ベッド３０２または他の装置の動作を制御するために、当該受信した情報及び入力を使用し得る。例えば、制御回路３３４は、ベッド３０２が配置されている家または部屋の現在の環境温度を示すサーモスタット３１６からの情報を受信し得る。制御回路３３４は、ベッド３０２の表面の全部または一部の温度を上げるべきか下げるべきかを決定（判定）するために、当該受信した情報を（他の情報とともに）使用し得る。次に、制御回路３３４は、ベッド３０２の加熱機構または冷却機構に、ベッド３０２の表面の温度を上昇または下降させ得る。例えば、ユーザ３０８は、華氏７４度の所望の睡眠温度を示し得て、一方、ベッド３０２の第２のユーザは、華氏７２度の所望の睡眠温度を示し得る。サーモスタット３１６は、寝室の現在の温度が華氏７２度であることを、制御回路３３４に示し得る。制御回路３３４は、ユーザ３０８が華氏７４度の所望の睡眠温度を示したことを識別し得て、ベッド３０２の表面の一部の温度を上げるために、制御信号をベッドのユーザ３０８の側にある加熱パッドに送信し得る。それは、当該ユーザ３０８の睡眠面の温度を所望の温度に上げるために配置されている。

制御回路３３４は、また、他の装置を制御する制御信号を生成し得て、当該制御信号を当該他の装置に伝搬し得る。幾つかの実装形態では、制御信号は、ユーザ３０８及び／または１人以上の他のユーザによるベッド３０２とのユーザ相互作用に関する情報を含む、制御回路３３４によって収集された情報に基づいて、生成される。幾つかの実装形態では、ベッド３０２以外の１または複数の他の装置から収集される情報が、制御信号を生成する時に使用される。例えば、ベッド３０２の制御回路３３４と通信する様々な装置の制御信号を生成する時に、環境発生に関する情報（例えば、環境温度、環境ノイズレベル、環境光レベルなど）、時刻、年、曜日、または他の情報が、使用され得る。例えば、時刻に関する情報が、照明システム３１４のための制御信号を生成するために、ユーザ３０８の動き及びベッドでの存在に関する情報と組み合わされ得る。幾つかの実装形態では、１または複数の他の装置に制御信号を提供するのではなく、またはそれに加えて、制御回路３３４は、収集された情報（例えば、ユーザの動き、ベッドでの存在、睡眠状態またはユーザ３０８の生体特徴信号、に関連する情報）を１または複数の他の装置に送信し得て、当該１または複数の他の装置が制御信号を生成する時に当該収集された情報を利用することを許容し得る。例えば、ベッド３０２の制御回路３３４は、中央コントローラ（図示せず）に、ユーザ３０８によるベッド３０２とのユーザ相互作用に関する情報を提供し得る。当該中央コントローラは、ベッド３０２を含む様々な装置の制御信号を生成するために、当該提供された情報を利用し得る。

引き続き図３を参照して、ベッド３０２の制御回路３３４は、ユーザ３０８のベッドでの存在、ユーザの睡眠状態３０８、及び他の要因を含む、制御回路３３４によって収集される情報に応答して、他の装置の動作を制御するための制御信号を生成し得て、当該他の装置に当該制御信号を送信し得る。例えば、ポンプ３０４と一体化された制御回路３３４は、エアチャンバ３０６ｂ内の圧力の増加などの、ベッド３０２のマットレスの特徴を検知し得て、この検知された空気圧の増加を、ユーザ３０８がベッド３０２上にいることを判定するために利用する。幾つかの実装形態では、制御回路３３４は、圧力の増加が、無生物（スーツケースなど）がベッド上に置かれているのではなく、人がベッド３０２上に座っている、横たわっている、または休んでいるためである、ことを識別するために、ユーザ３０８の心拍数または呼吸数を識別し得る。幾つかの実装形態では、ユーザのベッドでの存在を示す情報は、他の情報と組み合わされて、ユーザ３０８の現在または将来の可能性ある状態を識別する。例えば、午前１１時００分に検知されたユーザのベッドでの存在は、ユーザがベッド上に座っていて（例えば、靴紐を結ぶため、または、本を読むため）、寝ようとはしていない、ことを示し得る。一方、午後１０時００分に検知されたユーザのベッドでの存在は、ユーザ３０８がベッドに入っていて、まもなく寝るつもりである、ことを示し得る。別の例として、制御回路３３４が、午前６時３０分にユーザ３０８がベッド３０２を去ったことを検知し（例えば、ユーザ３０８がその日に目覚めたことを示す）、その後、午前７時３０分にユーザ３０８のベッドでの存在を検知した場合、制御回路３３４は、ユーザ３０８が延長された期間ベッド上に留まるつもりである、ということの表示ではなく、新しく検知されたユーザのベッドでの存在は、一時的である可能性が高い（例えば、ユーザ３０８が仕事に向かう前に靴紐を結んでいる間である）、というように、この情報を使用（理解）し得る。

幾つかの実装形態では、制御回路３３４は、収集された情報（ユーザ３０８によるベッド３０２とのユーザ相互作用に関連する情報、環境情報、時間情報、及び、ユーザから受け取った入力、を含む）を使用して、ユーザ３０８の使用パターンを識別し得る。例えば、制御回路３３４は、ある期間にわたって収集されたユーザ３０８のベッドでの存在及び睡眠状態を示す情報を使用して、当該ユーザの睡眠パターンを識別し得る。例えば、制御回路３３４は、１週間にわたって収集されたユーザの存在を示す情報とユーザ３０８の生体特徴信号とに基づいて、ユーザ３０８が概して午後９時３０分と午後１０時００分との間にベッドに行き、概して午後１０時００分と午後１１時００分との間に入眠し、概して午前６時３０分と午前６時４５分との間に目覚める、ということを識別し得る。制御回路３３４は、ユーザ３０８によるベッド３０２とのユーザ相互作用をより良好に処理して識別するために、当該ユーザの識別パターンを使用し得る。

例えば、前記の例のユーザ３０８のベッドでの存在、睡眠、及び目覚めのパターンが与えられた場合において、ユーザ３０８が午後３時００分にベッド上にいると検知される場合、制御回路３３４は、ベッド上のユーザの存在が単に一時的である、と判定し得て、当該判定を使用して、ユーザ３０８が夕方にベッドにいると制御回路３３４が判定した場合に生成されるであろうものとは異なる制御信号を生成し得る。別の例として、制御回路３３４が、ユーザ３０８が午前３時００分にベッドから出たことを検知した場合、制御回路３３４は、当該ユーザ３０８の識別パターンを使用して、当該ユーザが一時的に起きただけであって（例えば、トイレを使用するため、または、コップ一杯の水を得るため）、その日の起床をしたわけではない、と判定し得る。対照的に、制御回路３３４が、ユーザ３０８が午前６時４０分にベッド３０２から出たことを識別する場合、制御回路３３４は、ユーザがその日の起床をしたと判定し得て、（ユーザ３０８が午前３時００分にベッド３０２を出る場合のように）ユーザ３０８が一時的にベッドを出ただけであると判定された場合に生成されるであろうものとは異なる制御信号のセットを生成し得る。他のユーザ３０８については、午前３時００分にベッド３０２から出ることは、通常の目覚めの時間であり得るので、制御回路３３４は、これに応じて、学習及び応答し得る。

前述のように、ベッド３０２の制御回路３３４は、様々な他の装置の制御機能のための制御信号を生成し得る。制御信号は、少なくとも部分的に、ユーザ３０８によるベッド３０２との検知された相互作用と、時間、日付、温度などを含む他の情報と、に基づいて生成され得る。例えば、制御回路３３４は、テレビ３１２と通信し得て、テレビ３１２から情報を受信し得て、テレビ３１２の機能を制御するための制御信号を生成し得る。例えば、制御回路３３４は、テレビ３１２が現在オンであるというテレビ３１２からの標示を、受信し得る。テレビ３１２がベッド３０２とは異なる部屋に配置されている場合、制御回路３３４は、ユーザ３０８が夜に就寝したと判定する時、テレビ３１２をオフにする制御信号を生成し得る。例えば、ベッド３０２上のユーザ３０８の存在が特定の時間範囲（例えば午後８時００分と午前７時００分との間）に検知され、閾値時間（例えば１０分）より長く続く場合、制御回路３３４は、この情報を使用して、ユーザ３０８が就寝のためにベッドにいると判定し得る。テレビ３１２がオンである場合（テレビ３１２からベッド３０２の制御回路３３４によって受信される通信によって示される）、制御回路３３４は、テレビ３１２をオフにする制御信号を生成し得る。次に、制御信号が、テレビに送信され得る（例えば、テレビ３１２と制御回路３３４との間の有向通信リンクを介して、または、ネットワークを介して）。別の例として、ユーザのベッドでの存在の検知に応答してテレビ３１２をオフにするのではなく、制御回路３３４は、テレビ３１２の音量を予め指定された量だけ下げるようにする制御信号を生成し得る。

別の例として、指定された時間範囲（例えば、午前６時００分から午前８時００分の間）にユーザ３０８がベッド３０２を離れたことを検知する時、制御回路３３４は、テレビ３１２をオンにし、予め指定されたチャンネルに同調させるための制御信号を生成し得る（例えば、ユーザ３０８は、朝にベッドから出る時に朝のニュースを見るという好みを示す）。制御回路３３４は、制御信号を生成し、当該信号をテレビ３１２に送信して、テレビ３１２をオンにし得て、所望の局（制御回路３３４、テレビ３１２、または別の場所、に保存され得る）に同調させ得る。別の例として、ユーザ３０８がその日に起床したことを検知する時、制御回路３３４は、制御信号を生成及び送信して、テレビ３１２をオンにし得て、テレビ３１２と通信しているデジタルビデオレコーダー（ＤＶＲ）から以前に録画された番組の再生を開始し得る。

別の例として、テレビ３１２がベッド３０２と同じ部屋にある場合、制御回路３３４は、ユーザのベッドでの存在の検知に応答しては、テレビ３１２をオフにしない。むしろ、制御回路３３４は、ユーザ３０８が眠っているとの判定に応答して、制御信号を生成及び送信して、テレビ３１２をオフにし得る。例えば、制御回路３３４は、ユーザ３０８の生体特徴信号（例えば、動き、心拍数、呼吸数）をモニタリング（監視）して、ユーザ３０８が眠りに落ちたことを判定し得る。ユーザ３０８が眠っていることを検知する時、制御回路３３４は、テレビ３１２をオフにする制御信号を生成して送信する。別の例として、制御回路３３４は、ユーザ３０８が眠りに落ちた後の閾値時間の経過後（例えば、ユーザが眠りに落ちた後１０分後）に、テレビ３１２をオフにする制御信号を生成し得る。別の例として、制御回路３３４は、ユーザ３０８が眠っていると判定した後、テレビ３１２の音量を下げる制御信号を生成する。更に別の例として、制御回路３３４は、ユーザ３０８が眠っているとの決定に応答して、制御信号を生成及び送信して、テレビの音量をある期間にわたって徐々に下げ、その後にテレビをオフにする。

幾つかの実装形態では、制御回路３３４は、コンピュータ、タブレット、スマートフォン、ステレオシステムなど、の他のメディアデバイスと、同様に相互作用し得る。例えば、ユーザ３０８が眠っていることを検知する時、制御回路３３４は、制御信号を生成してユーザデバイス３１０に送信し、ユーザデバイス３１０をオフにし得る、または、ユーザデバイス３１０で再生されているビデオまたはオーディオファイルの音量を下げ得る。

制御回路３３４は更に、照明システム３１４と通信し得て、当該照明システム３１４から情報を受信し得て、当該照明システム３１４の機能を制御するための制御信号を生成し得る。例えば、特定の時間枠（例えば午後８時００分から午前７時００分の間）で閾値時間（例えば１０分）より長く続くベッド３０２上のユーザの存在を検知する時、ベッド３０２の制御回路３３４は、ユーザ３０８が就寝のためにベッドにいると判定し得る。この判定に応答して、制御回路３３４は、ベッド３０２が配置されている部屋以外の１または複数の部屋の照明を消灯する制御信号を生成し得る。次に、制御信号が照明システム３１４に送信され得て、当該照明システム３１４によって実行され得て、示された部屋の照明を消灯させ得る。例えば、制御回路３３４は、制御信号を生成及び送信して、他の寝室ではなく、全ての一般的な部屋の照明を消灯し得る。別の例として、ユーザ３０８が就寝のためにベッドにいるとの判定に応答して、制御回路３３４によって生成される制御信号は、ベッド３０２が配置されている部屋以外の全ての部屋の照明が消灯されるべきであり、ベッド３０２を含む家屋の外側に配置された１または複数の照明も消灯されるべきである、ことを示し得る。更に、制御回路３３４は、ユーザ３０８のベッドでの存在またはユーザ３０８が眠っていることの判定に応答して、常夜灯３２８を点灯させる制御信号を生成及び送信し得る。別の例として、制御回路３３４は、ユーザのベッドでの存在の検知に応答して第１セットの照明（例えば、一般の部屋の照明）を消灯するための第１制御信号と、ユーザ３０８が眠っていることの検知に応答して第２セットの照明（例えば、ベッド３０２が配置されている部屋の照明）を消灯するための第２制御信号と、を生成し得る。

幾つかの実装形態では、ユーザ３０８が就寝のためにベッドにいるとの判定に応答して、ベッド３０２の制御回路３３４は、ベッド３０２が配置されている部屋で日没照明様式を照明システム３１４に実施させる制御信号を生成し得る。日没照明様式は、例えば、寝室の照明に琥珀色の色調を追加するなど寝室環境の照明の色を変更することとの組み合わせで、照明を（時間をかけて徐々に、または一気に）落とすこと、を含み得る。日没照明様式は、ユーザ３０８が就寝のためにベッドにいると制御回路３３４が判定した時、ユーザ３０８を入眠させることを助け得る。

制御回路３３４は、また、ユーザ３０８が朝に目覚める時に、日出照明様式を実施するように構成され得る。制御回路３３４は、例えば、指定された時間枠（例えば午前６時００分と午前８時００分との間）の間にユーザ３０８がベッド３０２から出た（すなわち、もはやベッド３０２上に存在しない）ことを検知することによって、ユーザ３０８がその日に起床したことを判定し得る。別の例として、制御回路３３４は、ユーザ３０８がベッドから出ていなくてもユーザ３０８が目覚めていることを判定するために、ユーザ３０８の動き、心拍数、呼吸数、または他の生体特徴信号を、モニタリング（監視）し得る。制御回路３３４が、指定された時間枠の間にユーザが目覚めていることを検知した場合、制御回路３３４は、ユーザ３０８がその日に起床したと判定し得る。指定された時間枠は、例えば、一定期間（例えば２週間）にわたって収集された以前に記録されたユーザのベッドでの存在情報に基づき得る。それは、ユーザ３０８が通常午前６時３０分と午前７時３０分との間に目覚めることを示し得る。ユーザ３０８が目覚めていると制御回路３３４が判定することに応答して、当該制御回路３３４は、制御信号を生成して、照明システム３１４に、ベッド３０２が配置されている寝室で日出照明様式を実施させ得る。日出照明様式は、例えば、照明（例えば、ランプ３２６、または寝室の他の照明）を点灯させることを含み得る。日出照明様式は、ベッド３０２が配置されている部屋（または１または複数の他の部屋）の照明のレベルを徐々に上げることを更に含み得る。日出照明様式は、指定された色の照明のみを点灯させることも含み得る。例えば、日出照明様式は、ユーザ３０８が目覚めて活動的になるのを穏やかに支援するため、寝室を青色光で照明することを含み得る。

幾つかの実装形態では、制御回路３３４は、ベッド３０２とのユーザ相互作用が検出された時刻に応じて、照明システム３１４などの１または複数の構成要素の動作を制御するための異なる制御信号を生成し得る。例えば、制御回路３３４は、ユーザ３０８とベッド３０２との間の相互作用についての履歴ユーザ相互作用情報を使用して、ユーザ３０８が通常午後１０時００分と午後１１時００分との間で入眠し、通常午前６時３０分と午前７時３０分との間で目覚める、ということを判定し得る。制御回路３３４は、この情報を使用して、午前３時００分にユーザ３０８がベッドから出たと検知される場合に、照明システム３１４を制御するための制御信号の第１セットを生成し得て、午前６時３０分より後にユーザ３０８がベッドから出たと検知される場合に、照明システム３１４を制御するための制御信号の第２セットを生成し得る。例えば、ユーザ３０８が午前６時３０分より前にベッドから出る場合、制御回路３３４は、ユーザ３０８のトイレへの経路を案内する照明を点灯させ得る。別の例として、ユーザ３０８が午前６時３０分より前にベッドから出る場合、制御回路３３４は、ユーザ３０８のキッチンへの経路を案内する照明を点灯させ得る（それは、例えば、常夜灯３２８を点灯すること、ベッド下の照明を点灯すること、または、ランプ３２６を点灯すること、を含み得る）。

別の例として、ユーザ３０８が午前６時３０分より後にベッドから出る場合、制御回路３３４は、制御信号を生成して、照明システム３１４に日出照明様式を開始させ得る、あるいは、寝室または他の部屋の１または複数の照明を点灯させ得る。幾つかの実装形態では、当該ユーザ３０８について指定された朝の起床時間より前にユーザ３０８がベッドから出たと検知される場合、制御回路３３４は、照明システム３１４に、当該指定された朝の起床時間より後にユーザ３０８がベッドから出たと検知される場合に照明システム３１４によって点灯される光よりも弱い（暗い）光を、点灯させる。ユーザ３０８が夜間に（すなわち、当該ユーザ３０８の通常の起床時間より前に）ベッドから出る時に弱い（薄暗い）照明のみを点灯させることは、その家の他の居住者が照明によって目覚めてしまうことを防げる一方で、ユーザ３０８が家内でトイレ、キッチン、または別の目的地に到達するために見ることを許容し得る（視界を提供し得る）。

ユーザ３０８とベッド３０２との間の相互作用に関する履歴ユーザ相互作用情報は、ユーザの睡眠時間枠及び覚醒時間枠を識別するために使用され得る。例えば、ユーザのベッドでの存在時間及び睡眠時間が、設定された期間（例えば、２週間、１ヶ月など）について判定され得る。次に、制御回路３３４は、ユーザ３０８が就寝する典型的な時間範囲すなわち時間枠、ユーザ３０８が入眠する典型的な時間枠、及び、ユーザ３０８が目覚める典型的な時間枠、を識別し得る（場合によっては、ユーザ３０８が目覚める時間枠とユーザ３０８が実際にベッドから出る時間枠とは異なる）。幾つかの実装形態では、これらの時間枠に、バッファ時間が追加され得る。例えば、ユーザが、典型的には午後１０時００分と午後１０時３０分との間に就寝すると識別される場合、各方向に３０分のバッファが当該時間枠に追加され得て、午後９時３０分と午後１１時００分との間にユーザがベッドに着くことの検知が、ユーザ３０８が夜に就寝することと解釈され得る。別の例として、ユーザ３０８が就寝する最も早い典型的な時間の３０分前から始まって当該ユーザの典型的な目覚めの時間（例えば午前６時３０分）まで延長される時間帯内での、ユーザ３０８のベッドでの存在の検知が、ユーザ３０８が夜に就寝することと解釈され得る。例えば、ユーザが典型的には午後１０時００分と午後１０時３０分との間に就寝する場合、ユーザのベッドでの存在がある夜の午前１２時３０分（０時３０分）に検知されると、それは、ユーザの就寝の典型的な時間枠を超えてはいるが、ユーザの通常の目覚め時間の前に生じているため、当該ユーザ３０８が夜に就寝したと解釈され得る。幾つかの実装形態では、１年の異なる時期（例えば、夏よりも冬には就寝時間が早まる）または１週間の異なる曜日（例えば、ユーザは週末より平日により早く目覚める）について、異なる時間枠が識別される。

制御回路３３４は、ユーザ３０８の存在の持続時間を感知することによって、短時間ベッド３０２上に存在すること（昼寝など）に対して、ユーザ３０８が長時間就寝すること（夜など）を区別し得る。幾つかの例では、制御回路３３４は、ユーザ３０８の睡眠の持続時間を感知することによって、短時間の就寝（昼寝など）に対して、ユーザ３０８が長時間就寝すること（夜など）を区別し得る。例えば、制御回路３３４は、時間閾値を設定し得て、それにより、ユーザ３０８がベッド３０２上で当該閾値より長く感知される場合、ユーザ３０８が夜に就寝したと見なされる。幾つかの例では、当該閾値は約２時間であり得て、それにより、ユーザ３０８がベッド３０２上で２時間を超えて感知される場合、制御回路３３４は、それを長時間睡眠事象として登録する。他の例では、当該閾値は、２時間より長かったり短かったりし得る。

制御回路３３４は、ユーザ３０８が就寝時間範囲を入力する必要なく、ユーザ３０８の典型的な就寝時間範囲を自動的に判定するべく、繰り返される長時間睡眠事象を検知し得る。これにより、制御回路３３４は、ユーザ３０８が伝統的な睡眠スケジュールを使用して典型的に就寝するのか非伝統的な睡眠スケジュールを使用して典型的に就寝するのかとは無関係に、ユーザ３０８が長時間睡眠事象のために就寝する可能性が高い時刻を、正確に推定できる。次に、制御回路３３４は、ユーザ３０８の就寝時間範囲の知識を使用して、就寝時間範囲中または就寝時間範囲外にベッドで存在することの感知に基づいて、１または複数の構成要素（ベッド３０２及び／または非ベッドの周辺機器を含む）を、異なって制御し得る。

幾つかの例では、制御回路３３４は、ユーザ入力を必要とすることなく、ユーザ３０８の就寝時間範囲を自動的に判定し得る。幾つかの例では、制御回路３３４は、自動的に、且つ、ユーザ入力との組み合わせで、ユーザ３０８の就寝時間範囲を判定し得る。幾つかの例では、制御回路３３４は、ユーザ入力に従って、就寝時間範囲を直接的に設定し得る。幾つかの例では、制御回路３３４は、異なる就寝時刻を異なる曜日に関連付け得る。これらの例の各々において、制御回路３３４は、検知されたベッドでの存在及び就寝時間範囲の関数として、１または複数の構成要素（照明システム３１４、サーモスタット３１６、セキュリティシステム３１８、オーブン３２２、コーヒーメーカー３２４、ランプ３２６、及び常夜灯３２８など）を制御し得る

制御回路３３４は、更に、サーモスタット３１６と通信し得て、当該サーモスタット３１６からの情報を受信し得て、当該サーモスタット３１６の機能を制御するための制御信号を生成し得る。例えば、ユーザ３０８は、ユーザ３０８の睡眠状態またはベッドでの存在に応じて、異なる時間の異なる温度のユーザの好みを示し得る。例えば、ユーザ３０８は、ベッドから出るとき華氏７２度、ベッドにいるが目覚めているとき華氏７０度、及び、眠っているとき華氏６８度、の環境温度を好み得る。ベッド３０２の制御回路３３４は、夜のユーザ３０８のベッドでの存在を検知し得て、ユーザ３０８が就寝中であると判定し得る。この判定に応答して、制御回路３３４は、サーモスタットをして温度を華氏７０度に変化させる制御信号を生成し得る。次に、制御回路３３４は、当該制御信号をサーモスタット３１６に送信し得る。ユーザ３０８が就寝時間範囲中に就寝している、または眠っている、ことを検知すると、制御回路３３４は、制御信号を生成及び送信し得て、サーモスタット３１６をして温度を華氏６８度に変化させ得る。翌朝、ユーザがその日の起床をした（例えば、ユーザ３０８が午前６時３０分より後にベッドから出た）、ことを判定すると、制御回路３３４は、制御信号を生成及び送信し得て、サーモスタット３１６をして温度を華氏７２度に変化させ得る。

幾つかの実装形態では、制御回路３３４は、同様に制御信号を生成し得て、ベッド３０２とのユーザ相互作用に応答して、あるいは様々な予めプログラムされた時間に、ベッド３０２の表面上の１または複数の加熱要素または冷却要素をして、様々な時点で温度を変化させ得る。例えば、制御回路３３４は、ユーザ３０８が入眠したことが検知されると、加熱要素を作動させ得て、ベッド３０２の表面の片側の温度を華氏７３度にまで上昇させ得る。別の例として、ユーザ３０８がその日に起床したと判定すると、制御回路３３４は、加熱要素または冷却要素を電源オフにし得る。更に別の例として、ユーザ３０８は、ベッドの表面の温度が上昇または下降されるべき様々な時間を、予めプログラムし得る。例えば、ユーザは、午後１０時００分に表面温度を華氏７６度に上げ、午後１１時３０分に表面温度を華氏６８度に下げるように、ベッド３０２をプログラムし得る。

幾つかの実装形態では、ユーザ３０８のベッドでの存在の検知及び／またはユーザ３０８が眠っていることの検知に応答して、制御回路３３４は、サーモスタット３１６をして、異なる部屋の温度を異なる値に変化させ得る。例えば、ユーザ３０８が夜にベッドにいるとの判定に応答して、制御回路３３４は、制御信号を生成及び送信し得て、サーモスタット３１６をして家の１または複数の寝室の温度を華氏７２度に設定し得て、且つ、他の部屋の温度を華氏６７度に設定し得る。

制御回路３３４は、また、サーモスタット３１６から温度情報を受信し得て、この温度情報を使用して、ベッド３０２または他の装置の機能を制御し得る。例えば、前述のように、制御回路３３４は、サーモスタット３１６から受信した温度情報に応答して、ベッド３０２に含まれる加熱要素の温度を調整し得る。

幾つかの実装形態では、制御回路３３４は、他の温度制御システムを制御するための制御信号を生成及び送信し得る。例えば、ユーザ３０８がその日に目覚めたとの判定に応答して、制御回路３３４は、床暖房要素を作動させるための制御信号を生成及び送信し得る。例えば、制御回路３３４は、ユーザ３０８がその日に目覚めたとの判定に応答して、主寝室の床暖房システムをオンにすることができる。

制御回路３３４は、更に、セキュリティシステム３１８と通信し得て、当該セキュリティシステム３１８から情報を受信し得て、当該セキュリティシステム３１８の機能を制御するための制御信号を生成し得る。例えば、ユーザ３０８が夜に就寝したとの検知に応答して、制御回路３３４は、セキュリティシステムをしてセキュリティ機能を作動または作動解除させる制御信号を生成し得る。その後、制御回路３３４は、当該制御信号をセキュリティシステム３１８に送信し得て、当該セキュリティシステム３１８を作動させ得る。別の例として、制御回路３３４は、ユーザ３０８がその日に目覚めた（例えば、ユーザ３０８が午前６時００分より後にベッド３０２上にもはや存在しない）との判定に応答して、制御信号を生成及び送信し得て、セキュリティシステム３１８を不能にさせ得る。幾つかの実装形態では、制御回路３３４は、ユーザ３０８のベッドでの存在の検知に応答して、セキュリティシステム３１８に第１セットのセキュリティ機能を作動させるための制御信号の第１セットを生成及び送信し得て、ユーザ３０８が入眠したことの検知に応答して、セキュリティシステム３１８に第２セットのセキュリティ機能を作動させるための制御信号の第２セットを生成及び送信し得る。

幾つかの実装形態では、制御回路３３４は、セキュリティシステム３１８（及び／または、セキュリティシステム３１８に関連付けられたクラウドサービス）からアラート（警告）を受信し得て、当該アラートをユーザ３０８に示し得る。例えば、制御回路３３４は、ユーザ３０８が夜にベッドにいることを検知し得て、それに応答して、制御信号を生成及び送信し得て、セキュリティシステム３１８をして作動または作動解除させ得る。その後、セキュリティシステムは、セキュリティ違反（例えば、誰かがセキュリティコードを入力せずにドア３３２を開けた、または、セキュリティシステム３１８が作動している時に誰かが窓を開けた）を検知し得る。セキュリティシステム３１８は、セキュリティ違反を、ベッド３０２の制御回路３３４に通信し得る。セキュリティシステム３１８からの通信の受信に応答して、制御回路３３４は、セキュリティ違反についてユーザ３０８に警告するための制御信号を生成し得る。例えば、制御回路３３４は、ベッド３０２を振動させ得る。別の例として、制御回路３３４は、ユーザ３０８を目覚めさせて、セキュリティ違反についてユーザに警告するために、ベッド３０２の一部を関節運動させ得る（例えば、ヘッドセクションを上昇または下降させ得る）。別の例として、制御回路３３４は、制御信号を生成及び送信し得て、ユーザ３０８にセキュリティ違反を警告するために、ランプ３２６を規則的な間隔で点滅させ得る。別の例として、制御回路３３４は、子供用の寝室の開いた窓など、別のベッドの寝室のセキュリティ違反について、あるベッド３０２のユーザ３０８に警告し得る。別の例として、制御回路３３４は、（例えば、ドアを閉じてロックするために）ガレージドアコントローラに警告を送信し得る。別の例として、制御回路３３４は、セキュリティが作動解除されるように警告を送信し得る。

制御回路３３４は、更に、ガレージドア３２０を制御するための制御信号を生成及び送信し得て、ガレージドア３２０の状態（すなわち、開いているかまたは閉じているか）を示す情報を受信し得る。例えば、ユーザ３０８が夜にベッドにいるとの判定に応答して、制御回路３３４は、ガレージドアオープナーまたはガレージドア３２０が開いているか否かを感知可能な他の装置に、要求（リクエスト）を生成及び送信し得る。制御回路３３４は、ガレージドア３２０の現在の状態に関する情報を要求し得る。制御回路３３４が、ガレージドア３２０が開いていることを示す応答を（例えば、ガレージドアオープナーから）受信した場合、制御回路３３４は、ガレージドアが開いていることをユーザ３０８に通知し得るか、または、制御信号を生成して、ガレージドアオープナーをしてガレージドア３２０を閉じさせ得る。例えば、制御回路３３４は、ガレージドアが開いていることを示すメッセージを、ユーザデバイス３１０に送信し得る。別の例として、制御回路３３４は、ベッド３０２を振動させ得る。更に別の例として、制御回路３３４は、制御信号を生成及び送信し得て、照明システム３１４をして寝室の１または複数の照明を点滅させ得て、警告についてユーザデバイス３１０をチェックするようにユーザ３０８に警告し得る（この例では、ガレージドア３２０が開いていることに関する警告）。代替的に、あるいは付加的に、制御回路３３４は、制御信号を生成及び送信し得て、ユーザ３０８が夜にベッドにいること、及び、ガレージドア３２０が開いていることの識別に応答して、ガレージドアオープナーをしてガレージドア３２０を閉じさせ得る。幾つかの実装形態では、制御信号は、ユーザ３０８の年齢に応じて異なり得る。

制御回路３３４は、同様に、ドア３３２またはオーブン３２２に関連する状態情報を制御または受信するための通信を送信及び受信し得る。例えば、ユーザ３０８が夜にベッドにいることを検知すると、制御回路３３４は、ドア３３２の状態を検知するための装置またはシステムに、要求を生成して送信し得る。当該要求に応答して返される情報は、ドア３３２の様々な状態、例えば、開いている、閉じているがロックされていない、または、閉じていてロックされている、を示し得る。ドア３３２が開いているか、または、閉じているがロックされていない場合、制御回路３３４は、例えばガレージドア３２０について前述された態様のように、ドアの状態についてユーザ３０８に警告し得る。ユーザ３０８への警告に対して代替的に、または付加的に、制御回路３３４は、ドア３３２をしてロックするか、または閉じてロックするように、制御信号を生成及び送信し得る。ドア３３２が閉じていてロックされている場合、制御回路３３４は、更なる動作は必要ないと判定し得る。

同様に、ユーザ３０８が夜にベッドにいることを検知すると、制御回路３３４は、オーブン３２２の状態（例えば、オンまたはオフ）を要求するためのオーブン３２２への要求を生成及び送信し得る。オーブン３２２がオンである場合、制御回路３３４は、ユーザ３０８に警告し得て、及び／または、制御信号を生成及び送信し得て、オーブン３２２をオフにし得る。オーブンが既にオフである場合、制御回路３３４は、更なる動作が必要ではないと判定し得る。幾つかの実装形態では、様々な事象（イベント）に対して、様々な警告（アラート）が生成され得る。例えば、制御回路３３４は、セキュリティシステム３１８が違反を検知した場合、ランプ３２６（または照明システム３１４を介して１または複数の他の照明）を第１パターンで点滅させ得て、ガレージドア３２０が開いている場合、第２パターンで点滅させ得て、ドア３３２が開いている場合、第３パターンで点滅させ得て、オーブン３２２がオンの場合、第４パターンで点滅させ得て、別のベッドが当該ベッドのユーザが起きたことを検知する場合（例えば、ユーザ３０８の子供が夜中にベッドから出たことが子供のベッド３０２内のセンサによって感知される時）、第５パターンで点滅させ得る。ベッド３０２の制御回路３３４によって処理されてユーザに通信され得る警告の他の例は、煙を検知する（及び当該煙の検知を制御回路３３４に通信する）煙検知器、一酸化炭素を検知する一酸化炭素テスタ、ヒータ誤動作、または、制御回路３３４と通信可能でユーザ３０８の注意を喚起すべき事象発生の検知が可能な任意の他の装置からの警告、を含む。

制御回路３３４はまた、ブラインド３３０の状態を制御するためのシステムまたは装置と通信し得る。例えば、ユーザ３０８が夜にベッドにいるとの判定に応答して、制御回路３３４は、制御信号を生成及び送信し得て、ブラインド３３０を閉じさせ得る。別の例として、ユーザ３０８がその日に起床した（例えば、ユーザが午前６時３０分より後にベッドから出た）との判定に応答して、制御回路３３４は、制御信号を生成及び送信し得て、ブラインド３３０を開かせ得る。対照的に、ユーザ３０８が当該ユーザ３０８の通常の起床時間より前にベッドから出た場合、制御回路３３４は、ユーザ３０８がその日まだ起床していないと判定し得て、ブラインド３３０を開かせるための制御信号を生成しない。更に別の例として、制御回路３３４は、ユーザ３０８のベッドでの存在の検知に応答して、第１セットのブラインドを閉じさせ、ユーザが眠っていることの検知に応答して、第２セットのブラインドを閉じさせる、という制御信号を生成及び送信し得る。

制御回路３３４は、ベッド３０２とのユーザ相互作用の検知に応答して、他の家庭用装置の機能を制御するための制御信号を生成及び送信し得る。例えば、ユーザ３０８がその日に起床したとの判定に応答して、制御回路３３４は、コーヒーメーカー３２４に対する制御信号を生成及び送信し得て、当該コーヒーメーカー３２４をしてコーヒーの淹出を開始させ得る。別の例として、制御回路３３４は、オーブン３２２に対する制御信号を生成及び送信し得て、当該オーブンをして（朝に焼きたてパンが好きなユーザのために）予熱を開始させ得る。別の例として、制御回路３３４は、ユーザ３０８がその日に目覚めたことを示す情報を、１年のうちの時期が現在冬であること、及び／または、外気温が閾値を下回っていること、を示す情報と共に使用し得て、制御信号を生成及び送信し得て、車のエンジンブロックヒーターをオンにし得る。

別の例として、制御回路３３４は、ユーザ３０８のベッドでの存在の検知に応答して、または、ユーザ３０８が眠っていることの検知に応答して、制御信号を生成及び送信し得て、１または複数の装置をスリープモードに入らせ得る。例えば、制御回路３３４は、ユーザ３０８の携帯電話をスリープモードへと切り替えさせるための制御信号を生成し得る。その後、制御回路３３４は、当該制御信号を携帯電話に送信し得る。更にその後、ユーザ３０８がその日に起床したと判定すると、制御回路３３４は、携帯電話をスリープモードから（通常モードに）切り替えさせる制御信号を生成及び送信し得る。

幾つかの実装形態では、制御回路３３４は、１または複数のノイズ制御装置と通信し得る。例えば、ユーザ３０８が夜にベッドにいる、または、ユーザ３０８が眠っていると判定すると、制御回路３３４は、制御信号を生成及び送信し得て、１または複数のノイズキャンセレーション装置を作動させ得る。ノイズキャンセレーション装置は、例えば、ベッド３０２の一部として含まれ得るか、あるいは、ベッド３０２のある寝室内に配置され得る。別の例として、ユーザ３０８が夜にベッドにいる、または、ユーザ３０８が眠っていると判定すると、制御回路３３４は、ステレオシステムラジオ、コンピュータ、タブレットなど、１または複数の音響生成装置について、ボリュームをオンにしたり、オフにしたり、アップしたり、ダウンしたりするための制御信号を生成及び送信し得る。

更に、ベッド３０２の機能が、ベッド３０２とのユーザ相互作用に応答して、制御回路３３４によって制御される。例えば、ベッド３０２は、調節可能な土台と、ベッドを支持する当該調節可能な土台を調整することによってベッド３０２の１または複数の部分の位置を調整するように構成された関節運動コントローラと、を含み得る。例えば、関節運動コントローラは、ベッド３０２を、平坦な位置から、ベッド３０２のマットレスのヘッド部分が上向きに傾斜する位置にまで、調整し得る（例えば、ユーザがベッドに座ったり、及び／または、テレビを見たりするのを容易にするため）。幾つかの実装形態では、ベッド３０２は、複数の別々に関節運動可能なセクションを含む。例えば、エアチャンバ３０６a及び３０６ｂの位置に対応するベッドの部分が、互いに独立して関節運動され得て、ベッド３０２の表面上に配置された１人が第１位置（例えば、平坦な位置）で休みながら、２人目が第２位置（例えば、頭を腰から斜めに上げたリクライニング位置）で休むことを許容する。幾つかの実装形態では、２つの異なるベッド（例えば、互いに隣り合って配置された２つのツインベッド）に、別々の位置が設定され得る。ベッド３０２の土台は、独立して調整され得る２以上のゾーンを含み得る。関節運動コントローラはまた、ベッド３０２上の１または複数のユーザに異なるレベルのマッサージを提供するように、または、前述のようにユーザ３０８に警告を伝えるためにベッドを振動させるように、構成され得る。

制御回路３３４は、ベッド３０２とのユーザ相互作用に応答して、位置（例えば、ユーザ３０８及び／またはベッド３０２の追加ユーザのための傾斜及び下降位置）を調整し得る。例えば、制御回路３３４は、関節運動コントローラをして、ユーザ３０８のベッドでの存在の感知に応答して、ベッド３０２をユーザ３０８の第１リクライニング位置に調整させ得る。制御回路３３４は、ユーザ３０８が眠っているとの判定に応答して、関節運動コントローラをして、ベッド３０２を第２リクライニング位置（例えば、リクライニングの程度が小さいか、平坦な位置）に調整させ得る。別の例として、制御回路３３４は、ユーザ３０８がテレビ３１２をオフにしたことを示すテレビ３１２からの通信を受信し得て、それに応答して、制御回路３３４は、関節運動コントローラをして、ベッド３０２の位置を好ましいユーザ睡眠位置に調整し得る（例えば、ユーザ３０８がベッドにいる間にユーザがテレビ３１２をオフにしたことにより、ユーザ３０８が入眠を望んでいることが示される）。

幾つかの実装形態では、制御回路３３４は、ベッド３０２の別のユーザを目覚めさせることなく、ベッド３０２の１人のユーザを目覚めさせるように、関節運動コントローラを制御し得る。例えば、ユーザ３０８及びベッド３０２の第２ユーザは、各々、異なる目覚め時間を設定し得る（例えば、それぞれ、午前６時３０分及び午前７時１５分）。
ユーザ３０８の目覚め時間になると、制御回路３３４は、関節運動コントローラをしてユーザ３０８が配置されているベッドの一側のみ振動させるか、または、その位置を変更させて、第２ユーザを妨げることなく、ユーザ３０８を目覚めさせ得る。第２ユーザの目覚め時間になると、制御回路３３４は、関節運動コントローラをして、第２ユーザが配置されているベッドの側のみを振動させるか、またはその位置を変化させ得る。あるいは、第２ユーザの目覚め時間になると、制御回路３３４は、他の方法（例えば、オーディオアラームや照明の点灯など）を利用して、第２ユーザを目覚めさせ得る。なぜなら、制御回路３３４が第２ユーザを目覚めさせることを試みる時、ユーザ３０８は既に目覚めていて、妨げられないからである。

引き続き図３を参照して、ベッド３０２の制御回路３３４は、複数のユーザによるベッド３０２との相互作用についての情報を利用して、様々な他の装置の機能を制御するための制御信号を生成し得る。例えば、制御回路３３４は、ユーザ３０８と第２ユーザとの両方がベッド３０２上に存在していると検知されるまで、例えばセキュリティシステム３１８を作動させたり、あるいは、照明システム３１４に様々な部屋の照明を消灯するよう命令したりするための制御信号を生成することを、待つことができる。別の例として、制御回路３３４は、ユーザ３０８のベッドでの存在を検知すると、照明システム３１４をして第１セットの照明を消灯させるための第１セットの制御信号を生成し得て、第２ユーザのベッドでの存在の検知に応答して、第２セットの照明を消灯させるための第２セットの制御信号を生成し得る。別の例として、制御回路３３４は、ブラインド３３０を開けるための制御信号を生成することを、ユーザ３０８と第２ユーザとの両方がその日に目覚めたと判定されるまで、待つことができる。更に別の例として、ユーザ３０８はその日ベッドを出て目覚めているが、第２ユーザは未だ眠っているという判定に応答して、制御回路３３４は、第１セットの制御信号を生成及び送信し得て、コーヒーメーカー３２４をしてコーヒーの淹出を開始させ得て、セキュリティシステム３１８をして非アクティブにさせ得て、ランプ３２６を点灯し得て、常夜灯３２８を消灯し得て、サーモスタット３１６をして１または複数の部屋の温度を華氏７２度に上昇させ得て、ベッド３０２が配置されている寝室以外の部屋のブラインド（例えば、ブラインド３３０）を開け得る。その後、第２ユーザがベッド上にもはや存在しない（または第２ユーザが目覚めている）ことの検知に応答して、制御回路３３４は、第２セットの制御信号を生成及び送信し得て、例えば照明システム３１４をして寝室の１または複数の照明を点灯させ得て、寝室のブラインドを開けさせ得て、テレビ３１２を予め指定されたチャンネルでオンにし得る。

［ベッドに関連付けられたデータ処理システムの例］

ここで、例えばベッドに関連付けられているデータ処理タスクのために使用され得るシステム及び構成要素の例が説明される。幾つかの場合、特定の１つの構成要素または構成要素群の複数の例が提示される。これらの例の幾つかは、冗長性がある、及び／または、相互に排他的な代替物である。構成要素間の接続は、構成要素間の通信を許容するための可能性あるネットワーク形態を例示する例として示される。技術的に必要とされるまたは所望される通りに、様々な様式の接続が使用され得る。当該接続は、一般的に、任意の技術的に実現可能な様式で作成され得る論理接続を示す。例えば、マザーボード上のネットワークは、プリント回路基板、ワイヤレスデータ接続、及び／または、他のタイプのネットワーク接続、で創成され得る。幾つかの論理接続は、明瞭化のため、図示されない。例えば、特定の構成要素の多くのまたは全てのエレメントが電源及び／またはコンピュータ可読メモリに接続される必要があり得るが、明瞭化のため、電源及び／またはコンピュータ可読メモリとの接続は、図示されない場合がある。

図４Ａは、ベッドシステムに関連付けられ得るデータ処理システム４００の一例のブロック図である。それは、図１乃至図３に関して前述されたものを含んでいる。当該システム４００は、ポンプマザーボード４０２及びポンプドーターボード４０４を含んでいる。当該システム４００は、センサアレイ４０６を含み、それは、環境及び／またはベッドの物理的現象を感知し、そのような感知を、例えば分析のために、ポンプマザーボード４０２に報告する、ように構成された１または複数のセンサを含み得る。当該システム４００は、また、コントローラアレイ４０８も含み、それは、ベッド及び／または環境の論理制御デバイスを制御するように構成された、１または複数のコントローラを含み得る。ポンプマザーボード４００は、ローカルネットワークを介して、インターネット４１２を介して、または技術的に適切な他の態様を介して、１または複数のコンピューティングデバイス４１４及び１または複数のクラウドサービス４１０と通信状態であり得る。これらの構成要素の各々が、以下において、複数の例示的形態と共に、より詳細に説明される。

この例では、ポンプマザーボード４０２とポンプドーターボード４０４とが通信可能に結合されている。それらは、概念的にシステム４００の中心ないしハブとして説明され得て、他の構成要素は、概念的にシステム４００のスポークとして説明され得る。幾つかの形態では、これは、スポーク構成要素の各々が、主としてまたは排他的にポンプマザーボード４０２と通信することを意味し得る。例えば、センサアレイのセンサは、対応するコントローラと直接的に通信するように構成されていないか、または通信できない場合がある。代わりに、各スポーク構成要素は、マザーボード４０２と通信し得る。センサアレイ４０６のセンサは、センサ読取値をマザーボード４０２に報告し得て、マザーボード４０２は、それに応答して、コントローラアレイ４０８のコントローラが論理制御デバイスの幾つかのパラメータを調整すべきであるか、あるいは、１または複数の周辺装置の状態を修正すべきであるか、を判定し得る。ある場合に、ベッドの温度が高すぎると判定されるならば、ポンプマザーボード４０２は、温度コントローラがベッドを冷却すべきである、と判定し得る。

ハブ－スポークのネットワーク形態（星形ネットワークと呼ばれることもある）の１つの利点は、例えば動的ルーティングを使用するメッシュネットワークと比較して、ネットワークトラフィックが減少することである。特定のセンサが、大きな連続的なストリームのトラフィックを生成する場合でも、当該トラフィックは、ネットワークの１つのスポークを介してマザーボード４０２に送信されるのみであり得る。マザーボード４０２は、例えば、当該データをマーシャリングし、それをより小さなデータフォーマットに凝縮して、クラウドサービス４１０に格納するために再送信し得る。追加的または代替的に、マザーボード４０２は、大きなストリームに応答して、ネットワークの異なるスポークを介して送信される単一の小さなコマンドメッセージを生成し得る。例えば、大量のデータストリームが、センサアレイ４０６から１秒あたり数回送信される圧力読取値である場合、マザーボード４０２は、コントローラアレイに単一のコマンドメッセージで応答して、エアチャンバ内の圧力を増加させ得る。この場合、単一のコマンドメッセージは、圧力読取値のストリームよりも、桁違いに小さい場合があり得る。

別の利点として、ハブ－スポークのネットワーク形態は、構成要素の追加、削除、障害などに対応できる拡張可能なネットワークを許容し得る。これは、例えば、センサアレイ４０６内のより多い、より少ない、または異なるセンサ、コントローラアレイ４０８内のより多い、より少ない、または異なるコントローラ、より多い、より少ない、または異なるコンピューティングデバイス４１４、及び／または、より多い、より少ない、または異なるクラウドサービス４１０、を許容し得る。例えば、特定のセンサが故障するか、または、当該センサのより新しいバージョンによって廃止される場合、システム４００は、マザーボード４０２のみが交換用センサについて更新される必要がある、というように構成され得る。これは、例えば、同一のマザーボード４０２が、より少ないセンサ及びコントローラを備えたエントリーレベルの製品、より多いセンサ及びコントローラを備えたより価値の高い製品、及び、顧客が独自に選択した構成要素をシステム４００に追加し得る顧客パーソナライゼーション、を支援できる、という製品差別化を許容し得る。

更に、一連のエアベッド製品が、様々な構成要素を備えたシステム４００を使用し得る。製品ライン内の全てのエアベッドが中央論理ユニットとポンプとの両方を含む応用では、マザーボード４０２（及び任意選択的にドーターボード４０４）は、単一のユニバーサルハウジング内に収まるように設計され得る。その後、製品ライン内での製品のアップグレード毎に、付加的なセンサ、コントローラ、クラウドサービスなどが、追加され得る。各製品が特注の論理制御システムを備えている製品ラインと比較して、このようなベースから製品ラインの全ての製品を設計することにより、設計、製造、及び試験の時間が短縮され得る。

前述の構成要素の各々は、様々な技術及び形態で実現され得る。以下、各構成要素の幾つかの例が、更に説明される。幾つかの代替案では、システム４００の２以上の構成要素が、単一の代替構成要素で実現され得て、幾つかの構成要素は、複数の個別の構成要素で実現され得て、及び／または、幾つかの機能は、異なる構成要素によって提供され得る。

図４Ｂは、データ処理システム４００の幾つかの通信経路を示すブロック図である。前述のように、マザーボード４０２及びポンプドーターボード４０４は、システム４００の周辺装置及びクラウドサービスのためのハブとして機能し得る。ポンプドーターボード４０４がクラウドサービスまたは他の構成要素と通信する場合、ポンプドーターボード４０４からの通信は、ポンプマザーボード４０２を介してルーティングされ得る。これは、例えば、ベッドがインターネット４１２との単一の接続のみを有することを許容し得る。コンピューティングデバイス４１４は、また、場合によってベッドによって使用される同一のゲートウェイを介して、及び／または、場合によって異なるゲートウェイ（例えば、セルサービスプロバイダ）を介して、インターネット４１２への接続を有し得る。

以前から、幾つかのクラウドサービス４１０が説明されていた。図４Ｂに示すように、クラウドサービス４ｌ０ｄ及び４ｌ０ｅなど、幾つかのクラウドサービスは、ポンプマザーボード４０２が当該クラウドサービスと直接的に通信できるように、構成され得る。－すなわち、マザーボード４０２は、仲介者として別のクラウドサービス４１０を使用する必要なしで、クラウドサービス４１０と通信し得る。追加的または代替的に、幾つかのクラウドサービス４１０、例えばクラウドサービス４１０ｆは、仲介クラウドサービス、例えばクラウドサービス４１０ｅ、を介してのみ、ポンプマザーボード４０２によって到達可能であり得る。ここでは図示されていないが、幾つかのクラウドサービス４１０は、ポンプマザーボード４０２によって直接的または間接的に到達可能であり得る。

更に、クラウドサービス４１０の一部または全ては、他のクラウドサービスと通信するように構成され得る。この通信は、任意の技術的に適切な様式に従って、データ及び／またはリモートファンクションコールの転送を含み得る。例えば、１つのクラウドサービス４１０が、例えばバックアップ、協調、移行の目的で、あるいは、計算やデータマイニングの実施のため、別のクラウドサービスの４１０データの複写を要求し得る。別の例では、多くのクラウドサービス４１０が、ユーザカウントクラウド４１０ｃ及び／またはベッドデータクラウド４１０ａによって追跡される特定のユーザに従って索引付けされるデータを含み得る。これらのクラウドサービス４１０は、特定のユーザまたはベッドに固有のデータにアクセスする時、当該ユーザカウントクラウド４１０ｃ及び／またはベッドデータクラウド４１０ａと通信し得る。

図５は、図１乃至図３に関して前述されたものを含むベッドシステムに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得るマザーボード４０２の一例のブロック図である。この例では、以下で説明される他の例と比較して、マザーボード４０２が比較的少ない部品で構成され、比較的限定された特徴セットを提供するように制限され得る。

マザーボードは、電源部５００、プロセッサ５０２、及び、コンピュータメモリ５１２を含む。一般に、電源部は、外部電源から電力を受け取って、それをマザーボード４０２の構成要素に供給するために使用されるハードウェアを含む。電源部は、例えば、バッテリーパック及び／または壁コンセントアダプタ（プラグ）、ＡＣ－ＤＣコンバータ、ＤＣ－ＡＣコンバータ、電力調整器、コンデンサーバンク、及び／または、マザーボード４０２の他の構成要素によって必要とされる電流タイプ、電圧などで電力を提供するための１または複数のインタフェース、を含み得る。

プロセッサ５０２は、一般に、入力を受け取り、論理決定を実行し、出力を提供するための装置である。プロセッサ５０２は、中央処理装置、マイクロプロセッサ、汎用論理回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、これらの組み合わせ、及び／または、必要な機能を実行するための他のハードウェア、であり得る。

メモリ５１２は、一般に、データを格納するための１または複数の装置である。メモリ５１２は、長期安定データ記憶（例えば、ハードディスク上）、短期不安定データ記憶（例えば、ランダムアクセスメモリ上）、または、任意の他の技術的に適切な構成、を含み得る。

マザーボード４０２は、ポンプコントローラ５０４及びポンプモータ５０６を含む。ポンプコントローラ５０４は、プロセッサ５０２からコマンドを受信し得て、それに応答して、ポンプモータ５０６の機能を制御し得る。例えば、ポンプコントローラ５０４は、プロセッサ５０２から、エアチャンバの圧力を１平方インチあたり０．３ポンド（ＰＳＩ）だけ増加させるコマンドを受信し得る。ポンプコントローラ５０４は、それに応答して、ポンプモータ５０６が選択されたエアチャンバ内に空気を送り込むような構成とされるように、弁を作動させ、０．３ＰＳＩに対応する時間、または、圧力が０．３ＰＳＩだけ増加されたことをセンサが示すまで、ポンプモータ５０６を作動させ得る。代替的形態では、メッセージが、チャンバが目標ＰＳＩまで膨張されるべきであるということを指定し得て、ポンプコントローラ５０４は、当該目標ＰＳＩが到達されるまでポンプモータ５０６を作動させ得る。

バルブソレノイド５０８は、どのエアチャンバにポンプが接続されるかを制御し得る。場合によっては、ソレノイド５０８は、プロセッサ５０２によって直接的に制御され得る。場合によっては、ソレノイド５０８は、ポンプコントローラ５０４によって制御され得る。

マザーボード４０２のリモートインタフェース５１０は、マザーボード４０２がデータ処理システムの他の構成要素と通信することを許容し得る。例えば、マザーボード４０２は、リモートインタフェース５１０を介して、１または複数のドーターボード、周辺センサ、及び／または、周辺コントローラと通信することが可能であり得る。リモートインタフェース５１０は、ＷｉＦｉ、ブルートゥース及び銅有線ネットワークなどの、複数の通信インタフェースを含むがこれらに限定されない、任意の技術的に適切な通信インタフェースを提供し得る。

図６は、図１乃至図３に関して前述されたものを含むベッドシステムに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得るマザーボード４０２の一例のブロック図である。図５を参照して説明されたマザーボード４０２と比較すると、図６のマザーボードは、より多くの構成要素を含み得て、幾つかの用途においてより多くの機能を提供し得る。

電源部５００、プロセッサ５０２、ポンプコントローラ５０４、ポンプモータ５０６及びバルブソレノイド５０８に加えて、当該マザーボード４０２は、バルブコントローラ６００、圧力センサ６０２、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）スタック６０４、ＷｉＦｉ無線器６０６、ブルートゥース低エネルギ（ＢＬＥ）無線器６０８、ＺｉｇＢｅｅ無線器６１０、ブルートゥース無線器６１２、及び、コンピュータメモリ５１２、と共に示されている。

ポンプコントローラ５０４がプロセッサ５０２からのコマンドをポンプモータ５０６のための制御信号に変換する方法と同様に、バルブコントローラ６００は、プロセッサ５０２からのコマンドをバルブソレノイド５０８のための制御信号に変換し得る。一例では、プロセッサ５０２は、エアベッド内の一群のエアチャンバのうちの１つの特定のエアチャンバにポンプを接続するようにバルブコントローラ６００にコマンドを発行し得る。バルブコントローラ６００は、ポンプが指示されたエアチャンバに接続されるように、バルブソレノイド５０８の位置を制御し得る。

圧力センサ６０２は、エアベッドの１または複数のエアチャンバからの圧力読取値を読み取ることができる。圧力センサ６０２はまた、デジタルセンサ調整を行うこともできる。

マザーボード４０２は、ここで図示されるものを含むがそれに限定されない、一組のネットワークインタフェースを含み得る。これらのネットワークインタフェースは、マザーボードが、有線または無線ネットワークを介して、周辺センサ、周辺コントローラ、コンピューティングデバイス、及び、インターネット４１２に接続された装置及びサービス、を含むがこれらに限定されない、任意の数の装置と通信することを、許容し得る。

図７は、図１乃至図３に関して前述されたものを含むベッドシステムに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得るドーターボード４０４の一例のブロック図である。幾つかの形態では、１または複数のドーターボード４０４がマザーボード４０２に接続され得る。幾つかのドーターボード４０４は、特定のタスク及び／または区画化されたタスクをマザーボード４０２から解放（オフロード）するように設計され得る。これは、例えば、特定のタスクが、計算集約型であるか、独占的（ｐｒｏｐｒｉｅｔａｒｙ）であるか、または将来の改訂の対象である、という場合に有利であり得る。例えば、特定の睡眠データメトリックを計算するために、ドーターボード４０４が使用され得る。このメトリックは、計算集約的であり得て、ドーターボード４０４で当該睡眠メトリックを計算すれば、当該メトリックが計算されている間、マザーボード４０２のリソースが解放され得る。追加的及び／または代替的に、当該睡眠メトリックは、将来の改訂の対象となり得る。システム４００を新しい睡眠メトリックで更新するために、当該メトリックを計算するドーターボード４０４のみが交換される必要がある、ということが可能である。この場合、同一のマザーボード４０２及び他の構成要素が使用され得るため、ドーターボード４０４だけでなく追加の構成要素のユニット試験を実行する、という必要がない。

ドーターボード４０４は、電源部７００、プロセッサ７０２、コンピュータ可読メモリ７０４、圧力センサ７０６、及び、ＷｉＦｉ無線器７０８、と共に図示されている。プロセッサは、圧力センサ７０６を使用して、エアベッドの１または複数のエアチャンバの圧力に関する情報を収集し得る。このデータから、プロセッサ７０２は、睡眠メトリックを計算するためのアルゴリズムを実行し得る。幾つかの例では、睡眠メトリックは、エアチャンバの圧力のみから計算され得る。他の例では、睡眠メトリックは、１または複数の他のセンサから計算され得る。様々なデータが必要とされる例では、プロセッサ７０２は、適切な１または複数のセンサから当該データを受信し得る。これらのセンサは、ドーターボード４０４の内部にあり得る、ＷｉＦｉ無線器７０８を介してアクセス可能であり得る、あるいは、プロセッサ７０２と通信中であり得る。睡眠メトリックが計算されると、プロセッサ７０２は、当該睡眠メトリックを例えばマザーボード４０２に報告し得る。

図８は、図１乃至図３に関して前述されたものを含むベッドシステムに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、ドーターボード無しのマザーボード８００の一例のブロック図である。この例では、マザーボード８００は、図６のマザーボード４０２及び図７のドーターボード４０４を参照して説明された機能の、ほとんど、全て、またはより多く、を実行し得る。

図９は、図１乃至図３に関して前述されたものを含むベッドシステムに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、センサアレイ４０６の一例のブロック図である。一般に、センサアレイ４０６は、マザーボード４０２と通信するがマザーボード４０２に対してネイティブではない周辺センサの一部または全ての概念的なグループである。

センサアレイ４０６の周辺センサは、特定のセンサの形態にとって適切であるように、ＵＳＢスタック６０４、ＷｉＦｉ無線器６０６、ブルートゥース低エネルギ（ＢＬＥ）無線器６０８、ＺｉｇＢｅｅ無線器６１０、及び、ブルートゥース無線器６１２を含むがこれらに限定されないマザーボードの１または複数のネットワークインタフェースを介して、マザーボード４０２と通信し得る。例えば、ＵＳＢケーブルを介して読取値を出力するセンサは、ＵＳＢスタック６０４を介して通信し得る。

センサアレイ４０６の周辺センサ９００の幾つかは、ベッドに取り付けられ得る。これらのセンサは、例えば、ベッドの構造内に埋め込まれ得て、ベッドと一緒に販売され得るか、あるいは、後にベッドの構造に取り付けられ得る。他の周辺センサ９０２、９０４は、マザーボード４０２と通信し得るが、選択的にベッドに取り付けられない場合がある。場合によっては、ベッドに取り付けられたセンサ９００及び／または周辺センサ９０２、９０４の一部または全てが、ネットワーク用ハードウェアを共有し得る。それは、マザーボード４０２に取り付けられる時、関連するセンサの全てをマザーボード４０２と接続する、各センサからのワイヤ、マルチワイヤケーブル、または、プラグを含む導体（導線）を含む。幾つかの実施形態では、センサ９０２、９０４、９０６、９０８、９１０のうちの、１つ、幾つか、または全てが、圧力、温度、光、音、及び／または、マットレスの１または複数の他の特徴などの、マットレスの１または複数の特徴を感知可能である。幾つかの実施形態では、センサ９０２、９０４、９０６、９０８、９１０のうちの、１つ、幾つか、または全てが、マットレスの外部の１または複数の特徴を感知可能である。。幾つかの実施形態では、センサ９０２、９０４、９０６、９０８、９１０のうちの、幾つか、または全てが、マットレスの１または複数の特徴、及び／または、マットレスの外部の１または複数の特徴を感知可能である一方で、圧力センサ９０２が、マットレスの圧力を感知可能である。

図１０は、図１乃至図３に関して前述されたものを含むベッドシステムに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、コントローラアレイ４０８の一例のブロック図である。一般に、コントローラアレイ４０８は、マザーボード４０２と通信するがマザーボード４０２に対してネイティブではない周辺コントローラの一部または全ての概念的なグループである。

コントローラアレイ４０８の周辺コントローラは、特定のセンサの形態にとって適切であるように、ＵＳＢスタック６０４、ＷｉＦｉ無線器６０６、ブルートゥース低エネルギ（ＢＬＥ）無線器６０８、ＺｉｇＢｅｅ無線器６１０、及び、ブルートゥース無線器６１２を含むがこれらに限定されないマザーボードの１または複数のネットワークインタフェースを介して、マザーボード４０２と通信し得る。例えば、ＵＳＢケーブルを介してコマンドを受信するコントローラは、ＵＳＢスタック６０４を介して通信し得る。

コントローラアレイ４０８のコントローラの幾つか１０００は、ベッドに取り付けられ得て、温度コントローラ１００６、照明コントローラ１００８及び／またはスピーカコントローラ１０１０を含むが、これらに限定されない。これらのコントローラは、例えば、ベッドの構造内に埋め込まれ得て、ベッドと一緒に販売され得るか、あるいは、後にベッドの構造に取り付けられ得る。他の周辺コントローラ１００２、１００４は、マザーボード４０２と通信し得るが、選択的にベッドに取り付けられない場合がある。場合によっては、ベッドに取り付けられたコントローラ１０００及び／または周辺コントローラ１００２、１００４の一部または全てが、ネットワーク用ハードウェアを共有し得る。それは、マザーボード４０２に取り付けられる時、関連するコントローラの全てをマザーボード４０２と接続する、各コントローラのためのワイヤ、マルチワイヤケーブル、または、プラグを含む導体（導線）を含む。

図１１は、図１乃至図３に関して前述されたものを含むベッドシステムに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、コンピューティングデバイス４１４の一例のブロック図である。コンピューティングデバイス４１４は、例えば、ベッドのユーザによって使用されるコンピューティングデバイスを含み得る。例示的なコンピューティングデバイス４１４は、モバイルコンピューティングデバイス（例えば、携帯電話、タブレットコンピュータ、ラップトップ）及びデスクトップコンピュータを含むが、これらに限定されない。

コンピューティングデバイス４１４は、電源部１１００、プロセッサ１１０２及びコンピュータ可読メモリ１１０４を含む。ユーザ入力及び出力が、例えば、スピーカ１１０６、タッチスクリーン１１０８、または、ポインティングデバイス若しくはキーボードなどの他の不図示の構成要素、によって送信され得る。コンピューティングデバイス４１４は、１または複数のアプリケーション１１１０を実行し得る。これらのアプリケーションは、例えば、ユーザがシステム４００と相互作用することを許容するアプリケーションを含み得る。これらのアプリケーションは、ユーザが、ベッドに関する情報（センサの読取値、睡眠メトリックなど）を視認したり、システム４００の動作を構成したり（例えば、ベッドに所望の堅さを設定したり、周辺装置に所望の動作を設定したり）することを許容し得る。場合によっては、コンピューティングデバイス４１４は、前述のリモートコントロール１２２に加えて、またはそれに置換するために、使用され得る。

図１２は、図１乃至図３に関して前述されたものを含むベッドシステムに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、ベッドデータクラウドサービス４１０ａの一例のブロック図である。この例では、ベッドデータクラウドサービス４１０ａは、特定のベッドからセンサデータ及び睡眠データを収集し、当該センサデータ及び睡眠データが生成された時にベッドを使用している１または複数のユーザと当該センサデータ及び睡眠データとを照合する、ように構成されている。

ベッドデータクラウドサービス４１０ａは、ネットワークインタフェース１２００、通信マネージャ１２０２、サーバハードウェア１２０４、及び、サーバシステムソフトウェア１２０６、と共に示されている。更に、ベッドデータクラウドサービス４１０ａは、ユーザ識別モジュール１２０８、デバイス管理モジュール１２１０、センサデータモジュール１２１２、及び、高度睡眠データモジュール１２１４、と共に示されている。

ネットワークインタフェース１２００は、一般に、１または複数のハードウェア装置がネットワークを介して通信することを許容するために使用される、ハードウェア及び低レベルソフトウェアを含む。例えば、ネットワークインタフェース１２００は、ベッドデータクラウドサービス４１０ａの構成要素が例えばインターネット４１２を介して互いに及び他の宛先と通信する、ことを許容するために必要とされる、ネットワークカード、ルータ、モデム、及び、他のハードウェア、を含み得る。通信マネージャ１２０２は、一般に、ネットワークインタフェース１２００上で動作する、ハードウェア及びソフトウェアを含む。これは、ベッドデータクラウドサービス４ｌ０ａによって使用されるネットワーク通信を開始、維持、及び破棄するためのソフトウェアを含む。これは、例えば、ＴＣＰ／ＩＰ、ＳＳＬまたはＴＬＳ、トレント（Ｔｏｒｒｅｎｔ）、及び、ローカルまたはワイドエリアネットワークを介した他の通信セッション、を含む。通信マネージャ１２０２は、また、ベッドデータクラウドサービス４１０ａの他の要素に、ロードバランシング及び他のサービスを提供し得る。

サーバハードウェア１２０４は、一般に、ベッドデータクラウドサービス４１０ａをインスタンス化して維持するために使用される物理処理装置を含む。このハードウェアは、プロセッサ（例えば、中央処理装置、ＡＳＩＣ、グラフィックプロセッサ）及びコンピュータ可読メモリ（例えば、ランダムアクセスメモリ、安定したハードディスク、テープバックアップ）を含むが、これらに限定されない。１または複数のサーバが、地理的に離れ得る乃至接続され得る、クラスター、マルチコンピュータ、または、データセンター、に構成され得る。

サーバシステムソフトウェア１２０６は、一般に、アプリケーション及びサービスに動作環境を提供するためにサーバハードウェア１２０４上で実行されるソフトウェアを含む。サーバシステムソフトウェア１２０６は、実サーバで実行されるオペレーティングシステム、実サーバでインスタンス化されて多くの仮想サーバを生成する仮想マシン、データ移行や冗長性やバックアップなどのサーバレベルの動作、を含み得る。

ユーザ識別モジュール１２０８は、関連付けられたデータ処理システムを備えたベッドのユーザに関連するデータを、含み得る、または、参照し得る。例えば、ユーザは、ベッドデータクラウドサービス４１０ａまたは他のサービスに登録された、顧客、所有者、または、他のユーザ、を含み得る。各ユーザは、例えば、固有の識別子、ユーザ資格情報、連絡先情報、請求書情報、人口統計情報、または、他の技術的に適切な情報、を有し得る。

デバイス管理モジュール１２１０は、データ処理システムに関連付けられたベッドまたは他の製品に関連するデータを、含み得る、または、参照し得る。例えば、ベッドは、ベッドデータクラウドサービス４１０ａに関連付けられたシステムで販売または登録された製品（製品情報）を含み得る。各ベッドは、例えば、固有の識別子、モデル及び／またはシリアル番号、販売情報、地理的情報、配送情報、関連付けられたセンサ及び周辺制御装置のリスト、などを有し得る。更に、ベッドデータクラウドサービス４１０ａによって記憶される１または複数の索引（インデックス）が、ベッドに関連付けられているユーザを識別し得る。例えば、この索引（インデックス）は、ベッド等で眠る１または複数のユーザに対してのベッドの売上を記録し得る。

センサデータモジュール１２１２は、関連付けられたデータ処理システムを備えたベッドによって記録される生の（未加工の）センサデータまたは圧縮された（処理された）センサデータを記録し得る。例えば、ベッドのデータ処理システムは、温度センサ、圧力センサ及び光センサを有し得る。これらのセンサからの読取値が、センサの生の形態でまたは生のデータから生成された様式（例えば、睡眠メトリック）で、ベッドのデータ処理システムによってベッドデータクラウドサービス４１０ａに通信され得て、センサデータモジュール１２１２に保存され得る。更に、ベッドデータクラウドサービス４１０ａによって記憶された１または複数の索引（インデックス）が、センサデータモジュール１２１２に関連付けられたユーザ及び／またはベッドを識別し得る。

ベッドデータクラウドサービス４１０ａは、その利用可能なデータのいずれかを使用して、高度睡眠データ１２１４を生成し得る。一般に、高度睡眠データ１２１４は、センサ読取値から生成される睡眠メトリック及び他のデータを含む。これらの計算の幾つかは、例えば、計算が複雑であるか、ベッドのデータ処理システムでは利用できない大量のメモリ領域またはプロセッサ能力を必要とする場合、ベッドのデータ処理システムにおいてローカルに実行される代わりに、ベッドデータクラウドサービス４１０ａで実行され得る。これは、ベッドシステムが、比較的簡単なコントローラで動作することを許容する一方、依然として比較的複雑なタスク及び計算を実行するシステムの一部である、ということに役立ち得る。

図１３は、図１乃至図３に関して前述されたものを含むベッドシステムに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、睡眠データクラウドサービス４１０ｂの一例のブロック図である。この例では、睡眠データクラウドサービス４１０ｂは、ユーザの睡眠体験に関連するデータを記録するように構成されている。

睡眠データクラウドサービス４１０ｂは、ネットワークインタフェース１３００、通信マネージャ１３０２、サーバハードウェア１３０４、及び、サーバシステムソフトウェア１３０６、と共に示されている。更に、睡眠データクラウドサービス４１０ｂは、ユーザ識別モジュール１３０８、圧力センサ管理モジュール１３１０、圧力ベースの睡眠データモジュール１３１２、生の圧力センサデータモジュール１３１４、及び、非圧力の睡眠データモジュール１３１６、と共に示されている。

圧力センサ管理モジュール１３１０は、ベッド内の圧力センサの構成及び動作に関連するデータを、含み得る、または、参照し得る。例えば、このデータは、特定のベッドのセンサの種類の識別子、それらの設定及び較正のデータ、などを含み得る。

圧力ベースの睡眠データ１３１２は、生の圧力センサデータ１３１４を使用して、特に圧力センサデータに関連付けられた睡眠メトリックを計算し得る。例えば、ユーザの存在、動き、体重変化、心拍数、及び、呼吸数は、全て、生の圧力センサデータ１３１４から判定（決定）され得る。更に、睡眠データクラウドサービス４１０ｂによって記憶される１または複数のインデックスが、圧力センサ、生の圧力センサデータ、及び／または、圧力ベースの睡眠データ、に関連するユーザを識別し得る。

非圧力の睡眠データ１３１６は、他のデータソースを使用して、睡眠メトリックを計算し得る。例えば、ユーザが入力した好み、光センサの読取値、及び、音響センサの読取値が、全て、睡眠データの追跡に利用され得る。更に、睡眠データクラウドサービス４１０ｂによって記憶される１または複数のインデックスが、他のセンサ及び／または非圧力の睡眠データ１３１６、に関連するユーザを識別し得る。

図１４は、図１乃至図３に関して前述されたものを含むベッドシステムに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、ユーザカウントクラウドサービス４１０ｃの一例のブロック図である。この例では、ユーザカウントクラウドサービス４ｌ０ｃは、ユーザのリストを記録し、それらのユーザに関連する他のデータを識別するように構成されている。

ユーザカウントクラウドサービス４１０ｃは、ネットワークインタフェース１４００、通信マネージャ１４０２、サーバハードウェア１４０４、及び、サーバシステムソフトウェア１４０６、と共に示されている。更に、ユーザカウントクラウドサービス４１０ｃは、ユーザ識別モジュール１４０８、購入履歴モジュール１４１０、関与（エンゲージメント）モジュール１４１２、及び、アプリケーション使用履歴モジュール１４１４、と共に示されている。

ユーザ識別モジュール１４０８は、関連付けられたデータ処理システムを備えたベッドのユーザに関連するデータを、含み得る、または、参照し得る。例えば、ユーザは、ユーザカウントクラウドサービス４１０ｃまたは他のサービスに登録された、顧客、所有者、または、他のユーザ、を含み得る。各ユーザは、例えば、固有の識別子、ユーザ資格情報、人口統計情報、または、他の技術的に適切な情報、を有し得る。

購入履歴モジュール１４１０は、ユーザによる購入に関連するデータを、含み得る、または、参照し得る。例えば、購入データは、販売の連絡先情報、請求書情報、及び、営業担当者情報を含み得る。更に、ユーザカウントクラウドサービス４１０ｃによって記憶される１または複数のインデックスが、購入に関連付けられたユーザを識別し得る。

関与（エンゲージメント）モジュール１４１２は、ベッド及び／またはクラウドサービスの製造者、ベンダー、及び／または、管理者、に対するユーザの相互作用（遣り取り）を追跡し得る。この関与データは、通信（例えば、ｅメール、サービスコールなど）、販売データ（例えば、領収書、コンフィグレーションログ）、及び、ソーシャルネットワークの相互作用（遣り取り）、を含み得る。

使用履歴モジュール１４１４は、ベッドの１または複数のアプリケーション及び／またはリモートコントロールとのユーザ相互作用（遣り取り）に関するデータを含み得る。例えば、モニタリング及びコンフィグレーションアプリケーションが、例えば複数のコンピューティングデバイス４１２上で実行するように分散され得る。このアプリケーションは、アプリケーション使用履歴モジュール１４１４に記憶するために、ユーザ相互作用をログに記録して報告し得る。更に、ユーザカウントクラウドサービス４１０ｃによって記憶される１または複数のインデックスが、各ログエントリに関連付けられたユーザを識別し得る。

図１５は、図１乃至図３に関して前述されたものを含むベッドシステムに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、販売時点管理（ＰＯＳ）クラウドサービス１５００の一例のブロック図である。この例では、販売時点管理クラウドサービス１５００は、ユーザの購入に関連するデータを記録するように構成されている。

販売時点管理クラウドサービス１５００は、ネットワークインタフェース１５０２、通信マネージャ１５０４、サーバハードウェア１５０６、及び、サーバシステムソフトウェア１５０８、と共に示されている。更に、販売時点管理クラウドサービス１５００は、ユーザ識別モジュール１５１０、購入履歴モジュール１５１２、及び、セットアップモジュール１５１４、と共に示されている。

購入履歴モジュール１５１２は、ユーザ識別モジュール１５１０で識別されるユーザによって行われた購入に関連するデータを、含み得る、または、参照し得る。購入情報は、例えば、販売、価格、販売場所、配送先住所、及び、販売時にユーザによって選択されたコンフィグレーション（設定）オプション、のデータを含み得る。これらのコンフィグレーションオプションは、新しく購入したベッドがどのようにセットアップされることを希望するかについてユーザが行った選択を含み得て、且つ、例えば、予想される睡眠スケジュール、ユーザが有するまたは設置するであろう周辺センサ及びコントローラのリスト、等を含み得る。

ベッドセットアップモジュール１５１４は、ユーザが購入したベッドの設置に関連するデータを、含み得る、または、参照し得る。ベッセットアップデータは、例えば、ベッドが配送される日付と住所、配送を受け取る人、配送時にベッドに適用されているコンフィグレーション（設定）、当該ベッド上で眠るであろう１または複数の人の名前、各々の人がベッドのどちら側を使用するか、等を含み得る。

販売時点管理クラウドサービス１５００に記録されたデータは、後日、ユーザのベッドシステムによって参照され得て、当該販売時点管理クラウドサービス１５００に記録されたデータに従って、ベッドシステムの機能を制御したり、及び／または、周辺構成要素に制御信号を送信したりできる。これは、販売員が販売時点でユーザから情報を収集することを許容し得て、それは、後でベッドシステムの自動化を容易にする。幾つかの例では、ベッドシステムの幾つかまたは全ての特徴が自動化され得て、販売時点の後、ユーザ入力のデータはほとんど乃至全く要求されない。他の例では、販売時点管理クラウドサービス１５００に記録されるデータが、ユーザ入力のデータから収集される様々な追加データに関連して、使用され得る。

図１６は、図１乃至図３に関して前述されたものを含むベッドシステムに関連付けられ得るデータ処理システムで使用され得る、環境クラウドサービス１６００の一例のブロック図である。この例では、環境クラウドサービス１６００は、ユーザの家内環境に関連するデータを記録するように構成されている。

環境クラウドサービス１６００は、ネットワークインタフェース１６０２、通信マネージャ１６０４、サーバハードウェア１６０６、及び、サーバシステムソフトウェア１６０８、と共に示されている。更に、環境クラウドサービス１６００は、ユーザ識別モジュール１６１０、環境センサモジュール１６１２、及び、環境要因モジュール１６１４、と共に示されている。

環境センサモジュール１６１２は、ユーザ識別モジュール１６１０のユーザがベッド内に設置したセンサのリストを含み得る。これらのセンサは、光センサ、ノイズセンサ、振動センサ、サーモスタットなど、環境変数を検出可能な任意のセンサを含む。更に、環境センサモジュール１６１２は、それらのセンサからの過去の読取値または報告（レポート）を記憶し得る。

環境要因モジュール１６１４は、環境センサモジュール１６１２のデータに基づいて生成された報告を含み得る。例えば、環境センサモジュール１６１２のデータについて光センサを有するユーザの場合、環境要因モジュール１６１４は、ユーザが眠っているときに増加した照明のインスタンスの頻度及び持続時間を示す報告を保持し得る。

ここで説明される例では、各クラウドサービス４１０が、同一の構成要素の幾つかと共に示されている。様々な形態で、これらの同一の構成要素は、部分的にまたは完全に、サービス間で共有されてもよいし、あるいは、それらは別々であってもよい。幾つかの形態では、各サービスは、幾つかの点で同じまたは異なる構成要素の一部または全ての別個のコピーを有し得る。更に、これらの構成要素は、説明のための例としてのみ提供されている。他の例では、各クラウドサービスは、技術的に可能な、構成要素の異なる数、タイプ、及びスタイルを有し得る。

図１７は、ベッド（本明細書に記載されたベッドシステムのベッドなど）に関連付けられ得るデータ処理システムを使用して、ベッドの周りの周辺機器を自動化する一例のブロック図である。ここに示されているのは、ポンプマザーボード４０２上で実行される行動分析モジュール１７００である。例えば、行動分析モジュール１７００は、コンピュータメモリ５１２に記憶され、プロセッサ５０２によって実行される１または複数のソフトウェアコンポーネントであり得る。一般に、行動分析モジュール１７００は、多種多様なソース（例えば、センサ、非センサローカルソース、クラウドデータサービス）からデータを収集し得て、行動アルゴリズム１７０２を使用し得て、取られるべき１または複数の動作（例えば、周辺コントローラに送信するコマンド、クラウドサービスに送信するデータ）を生成し得る。これは、例えば、ユーザの行動を追跡したり、ユーザのベッドと通信する装置を自動化したりするのに、有用であり得る。

行動分析モジュール１７００は、例えば、ベッドの特徴、ベッドの環境、及び／または、ベッドのユーザ、に関するデータを収集するために、任意の技術的に適切なソースからデータを収集し得る。幾つかのそのようなソースは、センサアレイ４０６のセンサのいずれかを含む。例えば、このデータは、行動分析モジュール１７００に、ベッドの周囲の環境の現在の状態に関する情報を提供し得る。例えば、行動分析モジュール１７００は、圧力センサ９０２からの読取値にアクセスし得て、ベッド内のエアチャンバの圧力を判定し得る。この読取値と、場合によっては他のデータとから、ベッドでのユーザの存在が判定され得る。別の例では、行動分析モジュール１７００は、光センサ９０８にアクセスし得て、ベッドの環境における光の量を検出し得る。

同様に、行動分析モジュール１７００は、クラウドサービスからのデータにアクセスし得る。例えば、行動分析モジュール１７００は、ベッドクラウドサービス４１０ａにアクセスし得て、履歴センサデータ１２１２及び／または高度睡眠データ１２１４にアクセスし得る。以前に記載されていないものを含む他のクラウドサービス４１０が、行動分析モジュール１７００によってアクセスされ得る。例えば、行動分析モジュール１７００は、気象レポーティングサービス、第三者データプロバイダー（例えば、交通及びニュースデータ、緊急放送データ、ユーザ旅行データ）、及び／または、時計及びカレンダサービス、にアクセスし得る。

同様に、行動分析モジュール１７００は、非センサソース１７０４からのデータにアクセスし得る。例えば、行動分析モジュール１７００は、ローカルな時計及びカレンダサービス（例えば、マザーボード４０２またはプロセッサ５０２の構成要素）にアクセスし得る。

行動分析モジュール１７００は、１または複数の行動アルゴリズム１７０２による使用のためにこのデータを集約及び準備し得る。ユーザの行動を学習したり、並びに／または、アクセスしたデータの状態及び／若しくは予測されるユーザの行動に基づいて幾つかの動作を実行したりするために、行動アルゴリズム１７０２が使用され得る。例えば、行動アルゴリズム１７０２は、利用可能なデータ（例えば、圧力センサ、非センサデータ、時計及びカレンダーデータ）を使用して、ユーザが毎晩就寝する時のモデルを作成し得る。その後、同一または異なる動作アルゴリズム１７０２が使用され得て、エアチャンバ圧力の増加がユーザの就寝を示している可能性が高いか否かを判定し得て、そうであれば、幾つかのデータを第三者クラウドサービス４１０に送信し得て、及び／または、例を挙げればポンプコントローラ５０４、土台アクチュエータ１７０６、温度コントローラ１００８、ベッド下照明１０１０、周辺コントローラ１００２または周辺コントローラ１００４等の、装置を作動させ得る。

図示の例では、行動分析モジュール１７００及び行動アルゴリズム１７０２は、マザーボード４０２の構成要素として示されている。もっとも、他の構成も可能である。例えば、同一または同様の行動分析モジュール及び／または行動アルゴリズムが、１または複数のクラウドサービスで実行され得て、結果の出力が、マザーボード４０２、コントローラアレイ４０８のコントローラ、または、任意の他の技術的に適切な受容者、に送信され得る。

図１８は、本明細書で説明される技法を実装するために使用され得る、コンピューティングデバイス１８００の一例及びモバイルコンピューティングデバイスの一例を示す。コンピューティングデバイス１８００とは、ラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、個人情報端末、サーバ、ブレードサーバ、メインフレーム、及び、他の適切なコンピュータなど、様々な形態のデジタルコンピュータを表すことが意図されている。モバイルコンピューティングデバイスとは、個人情報端末、携帯電話、スマートフォン、及び、他の同様のコンピューティングデバイスなど、様々な形態のモバイルデバイスを表すことが意図されている。ここに示されている構成要素、それらの接続と関係、及び、それらの機能は、例示のみを意図しており、本願書類において説明及び／または請求される本発明の実装を制限することは意図されていない。

コンピューティングデバイス１８００は、プロセッサ１８０２、メモリ１８０４、記憶装置（ストレージデバイス）１８０６、メモリ１８０４及び複数の高速拡張ポート１８１０に接続する高速インタフェース１８０８、及び、低速拡張ポート１８１４及び記憶装置１８０６に接続する低速インタフェース１８１２、を含む。プロセッサ１８０２、メモリ１８０４、記憶装置１８０６、高速インタフェース１８０８、高速拡張ポート１８１０、及び、低速インタフェース１８１２、の各々は、様々なバスを使用して相互接続され、一般的なマザーボード上に、または必要に応じた他の態様で、搭載され得る。プロセッサ１８０２は、メモリ１８０４内または記憶装置１８０６上に記憶（格納）された命令を含む、コンピューティングデバイス１８００内で実行するための命令を処理して得て、高速インタフェース１８０８に結合されたディスプレイ１８１６のような外部入出力装置上に、ＧＵＩのためのグラフィック情報を表示し得る。他の実装形態では、複数のプロセッサ及び／または複数のバスが、複数のメモリ及びメモリのタイプと共に、必要に応じて、使用され得る。また、各コンピューティングデバイスが必要な動作の一部を提供するように、複数のコンピューティングデバイスが接続され得る（例えば、サーババンクとして、ブレードサーバの一群として、または、マルチプロセッサシステムとして）。

メモリ１８０４は、コンピューティングデバイス１８００内の情報を記憶する。幾つかの実装形態では、メモリ１８０４は、１または複数の揮発性メモリユニットである。幾つかの実装形態では、メモリ１８０４は、１または複数の不揮発性メモリユニットである。メモリ１８０４は、磁気ディスクまたは光ディスクなどの、コンピュータ可読媒体の別の形態であってもよい。

記憶装置１８０６は、コンピューティングデバイス１８００に大容量ストレージを提供可能である。幾つかの実装形態では、記憶装置１８０６は、フロッピーディスク装置、ハードディスク装置、光ディスク装置、テープ装置、フラッシュメモリ、若しくは、他の同様のソリッドステートメモリ装置、などのコンピュータ可読媒体、または、ストレージエリアネットワークまたは他の形態の複数の装置を含む複数の装置の配列、であり得るか、それらを含み得る。コンピュータプログラム製品は、情報キャリア（担体）内に有体的に具体化され得る。コンピュータプログラム製品はまた、実行される時に前述の方法のような１または複数の方法を実施する命令、を含み得る。コンピュータプログラム製品はまた、メモリ１８０４、記憶装置１８０６、またはプロセッサ１８０２上のメモリ、などのコンピュータ可読媒体内または機械可読媒体内に有体的に具体化され得る。

高速インタフェース１８０８は、コンピューティングデバイス１８００のための帯域幅消費型（ｂａｎｄｗｉｄｔｈ－ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ）動作を管理し、低速インタフェース１８１２は、より低い帯域幅消費型動作を管理する。このような機能の割り当ては、単なる例示である。幾つかの実装形態では、高速インタフェース１８０８は、メモリ１８０４、ディスプレイ１８１６（例えば、グラフィックプロセッサまたはアクセラレータを介して）、及び、様々な拡張カード（不図示）を受け入れ可能な高速拡張ポート１８１０、に結合される。当該実装では、低速インタフェース１８１２は、記憶装置１８０６及び低速拡張ポート１８１４に結合される。低速拡張ポート１８１４は、様々な通信ポート（例えば、ＵＳＢ、ブルートゥース、イーサネット、ワイヤレスイーサネット）を含み得て、キーボード、ポインティングデバイス、スキャナー、または、例えばネットワークアダプタを介してのスイッチやルータなどのネットワーク装置、などの１または複数の入出力装置に結合され得る。

コンピューティングデバイス１８００は、図に示されているように、幾つかの異なる形態で実装され得る。例えば、それは、標準的なサーバ１８２０として、または、そのようなサーバの一群（グループ）において複数回、実装され得る。更に、それは、ラップトップコンピュータ１８２２などのパーソナルコンピュータで実装され得る。また、それは、ラックサーバシステム１８２４の一部として実装され得る。あるいは、コンピューティングデバイス１８００からの構成要素は、モバイルコンピューティングデバイス１８５０などのモバイルデバイス（図示せず）の他の構成要素と組み合わせられ得る。そのようなデバイスの各々は、コンピューティングデバイス１８００及びモバイルコンピューティングデバイス１８５０のうちの１または複数を含み得て、システム全体が、互いに通信する複数のコンピューティングデバイスで構成され得る。

モバイルコンピューティングデバイス１８５０は、とりわけ、プロセッサ１８５２、メモリ１８６４、ディスプレイ１８５４などの入出力装置、通信インタフェース１８６６、及び、トランシーバ１８６８を含む。モバイルコンピューティングデバイス１８５０は、また、追加のストレージ（記録装置）を提供するために、マイクロドライブまたは他の装置などの記憶装置が設けられ得る。プロセッサ１８５２、メモリ１８６４、ディスプレイ１８５４、通信インタフェース１８６６、及び、トランシーバ１８６８の各々は、様々なバスを使用して相互接続され、当該構成要素の幾つかは、共通のマザーボード上に、または、必要に応じた他の態様で、搭載され得る。

プロセッサ１８５２は、メモリ１８６４内に記憶された命令を含む、モバイルコンピューティングデバイス１８５０内の命令を実行し得る。プロセッサ１８５２は、別個の複数のアナログ及びデジタルプロセッサを含むチップのチップセットとして実装され得る。プロセッサ１８５２は、例えば、ユーザインタフェースの制御、モバイルコンピューティングデバイス１８５０によって実行されるアプリケーション、及び、モバイルコンピューティングデバイス１８５０による無線通信など、モバイルコンピューティングデバイス１８５０の他の構成要素の調整（ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ）を提供し得る。

プロセッサ１８５２は、ディスプレイ１８５４に結合された制御インタフェース１８５８及びディスプレイインタフェース１８５６を介して、ユーザと通信し得る。ディスプレイ１８５４は、例えば、ＴＦＴディスプレイ（薄膜トランジスタ液晶ディスプレイ）、ＯＬＥＤ（有機発光ダイオード）ディスプレイ、または、他の適切なディスプレイ技術、であり得る。ディスプレイインタフェース１８５６は、ディスプレイ１８５４を駆動してグラフィック情報及び他の情報をユーザに提示するための適切な回路を有し得る。制御インタフェース１８５８は、ユーザからコマンドを受け取り、それらをプロセッサ１８５２に提示するために変換し得る。更に、外部インタフェース１８６２が、プロセッサ１８５２との通信を提供し得て、モバイルコンピューティングデバイス１８５０の他のデバイスとの近距離通信を可能にし得る。外部インタフェース１８６２は、例えば、幾つかの実装における有線通信、または、他の実装における無線通信、を提供し得て、複数のインタフェースが使用されてもよい。

メモリ１８６４は、モバイルコンピューティングデバイス１８５０内の情報を記憶する。メモリ１８６４は、１または複数のコンピュータ可読媒体、１または複数の揮発性メモリユニット、または、１または複数の不揮発性メモリユニット、として実装され得る。拡張メモリ１８７４も、提供され得て、例えばＳＩＭＭ（シングルインラインメモリモジュール）カードインタフェースを含み得る拡張インタフェース１８７２を介して、モバイルコンピューティングデバイス１８５０に接続され得る。拡張メモリ１８７４は、モバイルコンピューティングデバイス１８５０のための追加の記憶空間を提供し得る、または、モバイルコンピューティングデバイス１８５０のためのアプリケーションまたは他の情報を記憶し得る。具体的には、拡張メモリ１８７４は、前述のプロセスを実行または補足するための命令を含み得て、また、安全情報をも含み得る。従って、例えば、拡張メモリ１８７４は、モバイルコンピューティングデバイス１８５０のためのセキュリティモジュールとして提供され得て、モバイルコンピューティングデバイス１８５０の安全な使用を許容する命令でプログラムされ得る。更に、ハッキングできない態様でＳＩＭＭカード上に識別情報を配置するなど、追加情報と共に、ＳＩＭＭカードを介して安全なアプリケーションが提供され得る。

メモリは、以下に説明されるように、例えば、フラッシュメモリ及び／またはＮＶＲＡＭメモリ（不揮発性ランダムアクセスメモリ）を含み得る。幾つかの実装形態では、コンピュータプログラム製品が、情報キャリア（担体）内に有体的に具体化される。コンピュータプログラム製品は、実行される時に前述の方法のような１または複数の方法を実施する命令、を含む。コンピュータプログラム製品は、メモリ１８６４、拡張メモリ１８７４、またはプロセッサ１８５２上のメモリ、などのコンピュータ可読媒体または機械可読媒体であり得る。幾つかの実装形態では、コンピュータプログラム製品は、例えばトランシーバ１８６８または外部インタフェース１８６２を介して、伝播信号で受信され得る。

モバイルコンピューティングデバイス１８５０は、通信インタフェース１８６６を介して、無線通信し得る。通信インタフェース１８６６は、必要に応じて、デジタル信号処理回路を含み得る、通信インタフェース１８６６は、とりわけ、ＧＳＭ音声通話（モバイル通信用グローバルシステム）、ＳＭＳ（ショートメッセージサービス）、ＥＭＳ（拡張メッセージングサービス）、ＭＭＳメッセージング（マルチメディアメッセージングサービス）、ＣＤＭＡ（コード分割多重アクセス）、ＴＤＭＡ（時分割多重アクセス）、ＰＤＣ（パーソナルデジタルセルラー）、ＷＣＤＭＡ（広帯域コード分割多重アクセス）、ＣＤＭＡ２０００、または、ＧＰＲＳ（汎用パケット無線サービス）、等の様々なモードまたはプロトコルの下で通信を提供し得る。そのような通信は、例えば、無線周波数を使用してトランシーバ１８６８を介して発生し得る。更に、ブルートゥース、ＷｉＦｉ、または、他のそのようなトランシーバ（不図示）を使用するなどして、短距離通信が発生し得る。更に、ＧＰＳ（全地球測位システム）受信モジュール１８７０が、モバイルコンピューティングデバイス１８５０に、追加のナビゲーション及び位置関連無線データを提供し得る。それは、モバイルコンピューティングデバイス１８５０上で実行されるアプリケーションによって適切に使用され得る。

モバイルコンピューティングデバイス１８５０はまた、オーディオコーデック１８６０を使用して可聴的に通信し得る。オーディオコーデック１８６０は、ユーザからの話された情報を受信し得て、それを使用可能なデジタル情報に変換し得る。同様に、オーディオコーデック１８６０は、例えばモバイルコンピューティングデバイス１８５０のハンドセット内のスピーカを介するなどして、ユーザにとっての可聴音を生成し得る。そのような音は、音声通話からの音を含み得て、録音された音（例えば、音声メッセージ、音楽ファイルなど）を含み得て、及び、モバイルコンピューティングデバイス１８５０上で動作するアプリケーションによって生成される音をも含み得る。

モバイルコンピューティングデバイス１８５０は、図に示されるように、幾つかの異なる形態で実装され得る。例えば、それは、携帯電話１８８０として実装され得る。また、それは、スマートフォン１８８２、個人情報端末、または、他の同様のモバイルデバイス、の一部として実装され得る。

ここで説明されるシステム及び技術の様々な実装は、デジタル電子回路、集積回路、特別に設計されたＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／または、それらの組み合わせ、で実現され得る。これらの様々な実装は、少なくとも１つのプログラム可能なプロセッサを含むプログラム可能なシステム上で実行可能及び／または解釈可能な１または複数のコンピュータプログラムでの実装を含み得る。それは、特別の目的または一般的な目的で、ストレージシステム、少なくとも１つの入力デバイス、及び、少なくとも１つの出力デバイス、からのデータ及び命令を受信し、且つ、それらへデータ及び命令を送信する、ように結合され得る。

これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、または、コードとも呼ばれる）は、プログラマブルプロセッサのための機械語命令を含み、高レベルのプロシージャ型及び／またはオブジェクト指向型のプログラミング言語で、及び／または、アセンブリ／機械語で、実装され得る。本明細書で使用される場合、機械可読媒体及びコンピュータ可読媒体という用語は、機械命令及び／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するために使用される任意のコンピュータプログラム製品、装置及び／またはデバイス（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ））を指す。これは、機械可読信号として機械命令を受け取る機械可読媒体を含む。機械可読信号という用語は、機械命令及び／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するために使用される任意の信号を指す。

ユーザとの相互作用を提供するために、ここで説明されるシステム及び技術は、ユーザに情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ（ブラウン管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニター）と、ユーザが当該コンピュータに入力を提供できるキーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウスやトラックボール）と、を備えたコンピュータで実装され得る。他の種類のデバイスもまた、ユーザとの相互作用を提供するために使用され得る。例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態のセンサフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または、触覚フィードバック）であり得る。ユーザからの入力は、音響、音声、または、触覚入力を含む任意の形態で受信され得る。

ここで説明されるシステム及び技術は、バックエンドコンポーネント（例えば、データサーバ）を含む、またはミドルウェアコンポーネント（例えば、アプリケーションサーバ）を含む、またはフロントエンドコンポーネント（例えば、ユーザがそれを介してここで説明されるシステム及び技術の実装と相互作用できるグラフィカルユーザインタフェースまたはウェブブラウザを備えたクライアントコンピュータ）を含む、またはそのようなバックエンド、ミドルウェアないしフロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含む、コンピューティングシステム内に実装され得る。システムの構成要素は、デジタルデータ通信の任意の形態または媒体（例えば、通信ネットワーク）で相互接続され得る。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、を含む。

コンピューティングシステムは、クライアントとサーバとを含み得る。クライアントとサーバは、一般的には互いから離れていて、典型的には通信ネットワークを介して相互作用する。クライアントとサーバとの関係は、それぞれのコンピュータ上で実行されて互いにクライアント－サーバの関係を有するコンピュータプログラムによって、生じる。

図１９乃至図２３は、睡眠者の物理的状態を特定（識別）するためのプロセス１９００の概略図を示す。プロセス１９００において、睡眠者１９０２は、センサアレイ１９０６を含むベッド１９０４上で睡眠をとっている（寝ている）。センサアレイ１９０６で生成されるセンサ信号１９０８（例えば心弾動図信号）が、特徴ベクトル１９１２を生成するために、特徴抽出器１９１０によって使用され得る。予測モデル１９１４が、特徴ベクトル１９１２を使用し得て、分類データ１９１６を生成し得る。分類データ１９１６は、睡眠者１９０２のレポート１９１８を生成するために使用され得る。

ベッド１９０４は、概ね毎晩、ユーザ１９０２によって睡眠のために使用されるベッドである。例えば、自宅のユーザの寝室のベッドであり得る。ベッド１９０６は、本明細書に記載されているような１または複数のセンサを有するセンサアレイ１９０６を含む。この例では、センサは、圧力センサ、熱センサ、空気質センサ、等を含む。

ベッド１９０４上のコントローラが、睡眠者１９０２の状態、睡眠者１９０２がいる環境、等に基づいて、センサ信号１９０８を生成し得る。この例では、心弾動図が図示されている。もっとも、心弾動図に加えて、または、心弾動図の代わりに、他の信号が使用され得ることが理解されるであろう。例えば、心拍及び呼吸の周期性、体温または周囲温度、等が使用され得る。

特徴抽出器１９１０は、コンピューティングシステム上で実行される１または複数の動作を含み得て、信号１９０８を受信し得る。例えば、特徴抽出器１９１０は、ベッド１９０４のコントローラ、睡眠者１９０２の（携帯）電話１９０２、及び／または、リモートサーバ、等において実行し得る。特徴抽出器は、特徴ベクトル１９１２の特徴値を生成し得る。これらの特徴は、呼吸数、心拍数、全身運動、睡眠の質、睡眠持続時間、安眠持続時間、及び／または、入眠時間、等の睡眠者の物理的測定値（例えば、生理学的測定値及び／または行動学的測定値）を含み得るが、これらに限定されない。幾つかの場合、特徴は、周囲温度、ベッド温度、空気の質、及び／または、周囲照明、等の睡眠者の周囲の環境の環境測定値を含み得る。

特徴ベクトル１９１２のための特定の特徴の選択は、訓練データの履歴分析に基づき得る。例えば、ユーザのプール（集合体）のセンサデータが収集され得て、病気の発症、症状、臨床診断、等について注釈付けされ得る。次いで、候補特徴の大きなプール（集合体）が計算され得る。これらの特徴が、分析され得て、特定の結果を最も予測する特徴を特定し得る。例えば、ＣＯＶＩＤ－１９の陽性結果または陰性結果について、ここで説明される７つの特徴が特定の検査（テスト）の母集団に対して最も予測的であることが見出され得て、最大心拍数、最小心拍数、ベッドから出た回数、等の特徴は破棄される。他の集団、他の結果、及び、他のセンサモダリティ／ハードウェアについては、異なる特徴が最も予測的であると見出され得る、あるいは、そのようには見出され得ない。

分類器は、予測モデル１９１４を使用し得て、特徴ベクトル１９１４を使用し得て、
予め定義された複数の可能性ある物理的状態に対して、特徴ベクトル１９１４に関連付けられた睡眠者の分類（結果）を生成し得る。例えば、分類器は、ベッド１９０４のコントローラ上、睡眠者の（携帯）電話１９０２上、及び／または、リモートサーバ上、等で実行し得る。分類器は、様々な有用なフォーマットで、分類データ１９１６を作成し得る。ここに示されているのは、睡眠者１９０２について経時的にプロットされた確率ｐである（例えば、各睡眠セッションに１つのｐ値）。図示のように、ｐ値は、睡眠者１９０２が病気に罹患していない期間は、比較的安定している。次に、病気が睡眠者１９０２の生理機能に変化を引き起こす時（例えば、炎症が特徴ベクトルの要素に変化を引き起こす時）、ｐ値は増大する。このｐ値は、１または複数の閾値と比較され得る。ｐが閾値未満である場合、睡眠者１９０２は、一般的に健康であるというラベルで分類され得る。ｐが閾値よりも大きい（または閾値以上である）場合、睡眠者１９０２は、健康ではない、特定の病気に罹患している、等のラベルで分類され得る。

睡眠セッションは、様々な態様で編成され得る。一例では、特定の時刻（例えば、現地時間の午前４時４５分）の後の最初のベッド目覚めイベントまたはベッド退出イベントが使用され得て、１つの睡眠セッションの終了及び次の睡眠セッションの開始を特定し得る。別の一例では、睡眠セッションは、センシングに関係がない特定の時刻（例えば、現地時間の正午）によって境界付けられ得る。時刻に関連付けられないスキームを含んで、他のスキームも使用され得る。睡眠セッションは、睡眠者が目覚めている時間を含み得て、例えば、就寝と入眠との間の時間や、目覚めと離床（例えば、その日の起床）との間の時間を含み得る、ということが理解される。「睡眠者」と呼ばれるユーザは、睡眠セッション全体で入眠している必要はなく、また、入眠しようと意図している必要さえない、ということが理解される。

理解の容易のため、履歴訓練データも、分類データ１９１６と共に表示される。ｐ値の下に、特徴ベクトル１９１２の複数の特徴に対するロジスティック回帰関数の点数が示される。更に、１０日間のラグを表す平滑化線が示される。最初の症状の経験、最も深刻な症状の経験、及び、症状の緩和の始まり、についての被験者による主観的報告のタイミングが示されている。

この訓練データは、前述の分類器を訓練するために使用される。一例では、隠れマルコフモデルが訓練される。訓練の一例では、ＣＯＶＩＤ－１９感染が追跡され、訓練によってＣＯＶＩＤ－１９陽性とＣＯＶＩＤ－１９陰性との２つの状態が確立される。他の例では、他の状態及び他の結果が使用され得る。各状態は、次の睡眠セッションで一定のままである確率、または、他の状態に遷移する確率、を特定するように訓練される。これらの確率は、状態遷移マトリックスで、コンピューターメモリに記録され得る。更に、各状態の特徴値の分布が、コンピュータシステムによる訓練において特定（識別）される。従って、１または複数の分類器が訓練され、当該分類器は、新しいセンサ読取値１９０８についてｐ値を生成するように動作する。

ｐ値は、レポート１９１８を生成するために使用され得る。図示の例では、睡眠者１９０２の様々な特徴値が記録される（例えば、心拍数、毎分心拍数、毎分呼吸数）。更に、ある睡眠セッションのｐ値に基づく記録とデータとが示される。ｐ値が閾値未満の場合、リスク認識情報が含まれ得る。例えば、レポート１９１８は、ｐ値、それがユーザの健康にとって何を意味するか（例えば、検出された病気の兆候はないこと）、等を記述する人間可読テキストを含み得る。ｐ値が閾値よりも大きい場合、異なる情報が示され得る。例えば、状態についての人間可読の記述（例えば、ＣＯＶＩＤ－１９陽性、または、ＣＯＶＩＤ－１９陽性の可能性あり）が提供され得る。増悪、持続及び回復といった予想されるマイルストーンを含んで、症状の進行に関する情報が提示され得る。回復及び／または管理に関する推奨事項が、含まれ得る。これは、例えば、症状を管理するための個別化されたまたは一般化されたアドバイスを含み得る（例えば、睡眠を増やしなさい、身体活動やストレスを減らしなさい、等）。付加的または代替的に、レポート１９１８が使用され得て、親戚や医療提供者等の別のユーザに警告を発し得る。すなわち、睡眠者１９０２が病気である可能性が高いと判断される場合、彼らの医師にメッセージが送信され得る。このメッセージは、情報提供的であり得るし、（診察）予約を要請し得るし、分類を検証するための検査を要請し得るし、等であり得る。

図２４は、睡眠者の物理的状態を特定（識別）するための例示的なプロセス２４００のスイムレーン図である。この例では、プロセス２４００は、デバイス及びシステムの特定の配置を参照しながら記載されているが、プロセス２４００を実施するために、他のデバイス及びシステムも使用され得ることが、理解される。同様に、プロセスの要素の幾つかが、１または複数の異なる図示のデバイスによって実行され得る。理解されるように、プロセス２４００は、他のタイプのセンサで実行され得る。例えば、ウェアラブルセンサ、デスクトップデバイス、ホームオートメーション機器、及び、医療センシング機器が、全て、ベッドやマットレス等の有無にかかわらず、睡眠者を感知（センシング）するために使用され得る。これは、例えば、睡眠者が彼らのベッドで寝ていない時（例えば、旅行中、病院や診療所にいる間、テレビを見ながら肘掛け椅子で寝ている時）、睡眠者に関する情報を捕捉するために睡眠者によって着用されるウェアラブル機器を含み得る。

センサ２４０２は、睡眠者のベッド内、睡眠環境内、等における、１または複数のセンサを含む。センサ２４０２は、ベッドコントローラ２４０４、リモートサーバ２４０６、ユーザデバイス２４０８、及び、臨床データシステム２４１０、を含むコンピュータシステムと共に動作する。ベッドコントローラ２４０４は、例えば、ベッドに組み込まれるかまたはベッドに取り付けられ有線または無線のデータネットワークによってセンサ２４０２に接続されるデバイスを含み得る。リモートサーバ２４０６は、ベッドコントローラ２４０４から地理的に分離され、データネットワークによって接続された、１または複数の物理的または仮想のサーバを含み得る。ユーザデバイス２４０８は、睡眠者が所有する、（携帯）電話、コンピュータ（例えば、ラップトップまたはデスクトップ）、または、テーブル、を含み得る。臨床データシステム２４１０は、医療施設のデータインフラストラクチャを含み得る。例えば、当該システム２４１０は、電子医療記録用のデータリポジトリ、リモートサーバ２４０６及び／またはユーザデバイス２４０８等の他の要素とメッセージを送受信するためのアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）、を含み得る。

センサ２４０２は、ベッド上の睡眠者の１または複数の物理現象を感知する（２４１２）。例えば、ベッド内の空気袋に接続された圧力変換器が、睡眠者の呼吸、心臓の動き、体全体の動き、等によって引き起こされる空気袋への圧力変化を測定し得る。熱センサが、睡眠者、ベッド及び／または周囲空気温度の１または複数の温度ポイントを感知し得る。パック形、パッド形、ストリップ形等のセンサデバイスが、前記現象を感知するために、従来のベッド内に配置され得る。

センサ２４０２は、感知された物理現象に基づいてデータ信号を生成する（２４１４）。例えば、センサは、現象の特徴に基づいて、対応するアナログデータ信号またはデジタルデータ信号を生成し得る。すなわち、より高い圧力がより高い値に対応する等、空気袋内の圧力に関連するデジタル値が生成され得る。

センサ２４０２は、コンピューティングシステムにデータ信号を送信する（２４１６）。ベッドコントローラ２４０４は、データ信号を受信する（２４１８）。例えば、センサは、１または複数の有線及び／または無線のデータ接続を介して、データ信号をベッドコントローラ２４０４に送信し得る。

ベッドコントローラ２４０４は、睡眠者のある睡眠セッションのデータ信号から、複数の特徴の特徴ベクトルを生成する（２４２０）。各特徴は、物理現象の１つを表す特徴値を有する。例えば、ベッドコントローラ２４０４は、睡眠セッション全体（例えば、一晩中眠る睡眠者の１回の夜の睡眠）のデータ信号を収集し得て、タイムスタンプ付きの、心拍数及び呼吸、ベッドの出入りの記録、等の履歴のような、中間的な物理値を生成し得る。次いで、当該睡眠セッションが完了した後（例えば、毎日の予定された時間、離床時、等）、ベッドコントローラ２４０４は、当該睡眠セッションの中間的な物理値を集計することによって、複数の特徴の複数の特徴値を作成し得る。

一実施例では、各特徴が、睡眠者の物理的測定値である。例えば、特徴は、周囲空気温度、照明レベル、空気の質等の環境測定値とは対照的に、睡眠者の測定値のみに限定され得る。一実施例では、特徴ベクトルは、７つの特徴のベクトルであり、当該７つの特徴は、呼吸数、心拍数、全身運動、睡眠の質、睡眠持続時間、安眠持続時間、及び、入眠時間、である。

一実施例では、特徴の少なくとも１つが、睡眠者の周囲の環境の環境測定値である。例えば、特徴の少なくとも１つが、環境測定値であり得て、他の特徴が、睡眠者の物理的測定値であり得る。一実施例では、環境測定値は、周囲温度、ベッド温度、空気の質、及び、周囲照明、からなる群のうちの１つの測定値である。

リモートサーバ２４０６は、特徴ベクトルを、状態分類器に提供する（２４２２）。状態分類器は、特徴ベクトルを入力として受信し、予め定義された複数の可能性ある物理的状態に対する前記特徴ベクトルに関連付けられた睡眠者の分類結果を出力として戻すように構成されている。例えば、状態分類器は、睡眠者と同様の母集団、または、全体の母集団、のために訓練データで訓練されている場合がある。訓練データは、訓練母集団の複数の睡眠セッションの特徴ベクトルを含み得る。それらは、各々、１つの状態について、注釈付けされている。例示的な状態は、「良好」及び「良好でない」、「病気」及び「病気ではない」、「健康」及び「不健康」、１～１００の健康指標、等の一般的な性質であり得る。例示的な状態は、特異的な性質であり得る。例えば、異なる病気が、それら自身を特徴値において異なるように表現し得て、これらの異なる病気は、対応する状態を伴い得る。実施例は、ＣＯＶＩＤ－１９状態に関連して分類するように特別に訓練された分類器のための、「ＣＯＶＩＤ－１９陽性」及び「ＣＯＶＩＤ－１９陰性」を含む。他の病気も、使用され得る。

幾つかの例では、状態分類器の出力は、睡眠者が睡眠セッション中のある特定の状態にある確率値を含む。例えば、分類器は、０と１との間、すなわち、０％と１００％との間、等の確率値ｐを提供し得る。それは、特徴ベクトル、すなわち睡眠セッション中の睡眠者、が特定の状態に適合するという信頼度を表す。一実施例は、睡眠者が「ＣＯＶＩＤ－１９陽性」であるという、０．８５５の信頼度であり得る。一実施例は、睡眠者が「健康」であるという、４５．５１３％の可能性であり得る。

リモートサーバ２４０６は、前記確率値を、少なくとも１つの閾値と比較し、当該確率値と当該少なくとも１つの閾値との比較に基づいて、分類された物理的状態を選択する（２４２４）。例えば、リモートサーバ２４０６は、当該睡眠者（すなわち個別化されている）のため、全てのユーザの部分的母集団のため、全てのユーザのため、等に使用するための１または複数の閾値を記憶し得る。当該閾値は、当該睡眠者が当該関連付けられた状態にあると見なされるか否かの、ｐ値にとってのカットオフ値を表す。例えば、０．７５０という閾値が使用され得て、ｐ値は、当該閾値よりも大きいか、当該閾値よりも小さいか、または、当該閾値に等しい、ということが見出され得る。

閾値は、睡眠者、部分的母集団、母集団、病気、及び、他の条件、のためのリスクプロファイルに基づいて設定され得る。例えば、ある睡眠者が、若くて健康であると特定され得る。リモートサーバ２４０６は、個別的に、あるいは、当該睡眠者が特定のグループの一部であるという理由から、当該睡眠者に対して比較的高い閾値を使用し得る。もっとも、リモートサーバ２４０６は、特定の状態が若い人々にとって特に危険であることが知られている場合には、当該特定の状態に対しては、同一の睡眠者に対して比較的低い閾値を使用し得る。例えば、１９１８年のインフルエンザのパンデミックは、若者にとってより危険であると考えられている。このため、同様の病気の場合には、若者に比較的低い閾値が使用され得る。

特に、危険にさらされている（危険因子を有する）睡眠者、部分集団、または、特別な集団は、比較的低い閾値を有し得る。例えば、免疫不全者、医療提供者、あるいは、物理的（身体的）には典型的であるが彼らの健康についてより神経質または高関心である人々は、比較的低い閾値に関連付けられ得る。

更に、単一の睡眠者、母集団、または、部分的母集団、のために、複数の閾値が使用され得る。例えば、比較的低い閾値が、「病気の可能性がある」という状態のために使用され得る一方で、より高い閾値が、「おそらく病気である」という状態のために使用され得る。

リモートサーバ２４０６は、特徴ベクトルに基づいて、睡眠セッションについて分類された物理的状態に睡眠者を分類する（２４２６）。例えば、ｐ値と睡眠者の閾値との比較に基づいて、リモートサーバ２４０６は、睡眠者を関連付けられた状態に分類し得る、あるいは、そうでない状態に分類し得る。当該ｐ値が閾値未満である場合、リモートサーバ２４０６は、例えば、睡眠者を「デフォルトの」または「病気ではない」または「健康な」状態に分類し得る。

一実施例では、睡眠者の分類（２４２６）は、睡眠者の履歴データの分析を含み得る。例えば、リモートサーバ２４０６は、睡眠者の以前のｐ値の記録を保持し得て、睡眠者を分類する時にそれらの値を分析し得る。睡眠者が最近に閾値に近づいたことがある時、当該睡眠者は、現在のｐ値が閾値未満であっても、分類され得る（例えば、比較前に、ｐ値または閾値を修正する）。そのような分析の１つのタイプは、閾値に近い（例えば、１％以内、２．５％以内、所定のまたは動的な近さ閾値以内）が閾値未満である最近のｐ値を識別する工程を含む。このリーセンシー（最新性）は、スライディングウィンドウであり得る。当該スライディングウィンドウは、病気要因（例えば、病気の潜伏期間、病気の回復時間）、個別化された要因（例えば、当該睡眠者が病気になる傾向）、睡眠者のリスクプロファイル、等に基づき得る。当該分析は、重み係数を含み得る。例えば、最近の即時性（例えば、直前の睡眠セッションは、より遠い過去の睡眠セッションよりも重く、重み付けられる）。

リモートサーバ２４０６は、データネットワークを介して、分類された物理的状態を送信する（２４２８）。例えば、睡眠者は、分類された状態に基づいて、自動化されたプロセスの１または複数のサービスにオプトインし得る。これらのサービスは、家族、介護者及び／または医療提供者との自動通信を含み得る。これらのサービスは、ホームオートメーションに対する修正を含み得て、睡眠者の睡眠環境を変えるものを含み得る。例えば、ユーザは、睡眠者が病気の間には朝のアラーム（目覚まし）を無効化して当該睡眠者が病気の間にはより多い睡眠時間を得ることを許容するサービスに、オプトインし得る。そして、数日後、睡眠者が病気でなくなった時、朝のアラーム（目覚まし）が再び有効化され得る。

リモートサーバ２４０６は、分類された物理的状態をコンピュータメモリに記憶する（２４３０）。例えば、リモートサーバ２４０６は、このデータを、クラウドサービス内のデータストア、ユーザデバイス２４０８、または、長期保存及びアクセス用の他の場所、に記憶し得る。

ユーザデバイス２４０８は、分類された物理的状態に基づいて、回復の推奨事項を生成する（２４３２）。当該回復の推奨事項は、人間可読のテキストを含む。例えば、リモートサーバ２４０６は、特定のまたは一般的な病気の状態に対する事前準備された回復の推奨事項を生成するまたはアクセスするためのルールを記憶し得る。これらは、例えば、睡眠を増やす、十分な食物を食べる、ストレスを軽減する、身体活動を減らす、等の提案を含む。これらは、呼吸器疾患のために周囲の湿度を上げるべく加湿器を使用する、発熱症状のある病気に対して解熱剤を検討する、等の疾患固有の提案を含み得る。一実施例では、人間可読テキストを生成するために、ユーザデバイス２４０８は、医療専門家のユーザによって作成された回復の推奨事項のルールセットに対して分類された物理的状態を比較し得る。例えば、医師、公衆衛生の専門家、睡眠科学の専門家等が、これらのルールを作成し得て、有効で価値のある推奨事項が提供されることを保証し得る。

ユーザデバイス２４０８は、睡眠者の物理的状態の進行の将来のマイルストーンの少なくとも１つの推定を含む状態進行データを生成する（２４３４）。例えば、病気の進行の履歴データ（個人化されたものまたは集団全体）を使用して、ユーザデバイスは、睡眠者が現在進行中のどこにいるかを判定し得て、それを履歴データのマイルストーンと比較し得る。一例では、将来のマイルストーンは、症状の発症、ピーク強度、症状の退行、及び、ウイルスフリー、からなる群からのものである。これらのタイプのマイルストーンは、睡眠者がどのように感じる可能性が高いか、どれくらいの期間感染性があるか、等の理解を睡眠者に提供し得る。

ユーザデバイス２４０８は、睡眠セッションのレポートを生成し（２４３６）、当該レポートは、分類された物理的状態の記録を含む。例えば、ユーザデバイス２４０８は、レポートを画面上に表示する、レポートをプリンタに送信する、レポートをメモリに保存する、等を行い得る。このレポートは、睡眠者が分類された状態に関する情報を含み得る。幾つかの場合、人間可読テキストが含まれ得て、可能性ある病気が何であるかが説明されたり、Ｗｅｂブラウザをオンラインの健康リソースにナビゲートするリンクがレンダリングされたりし得る。一実施例では、レポートは、回復の推奨事項の人間可読のテキストを更に含む。

一例では、レポートは、特徴値の少なくとも幾つかの記録を含む。例えば、レポートは、睡眠者がどの状態に分類されているかに関係なく、幾つかの一貫した特徴を含み得る。これにより、睡眠者は、病気でない場合でも、時間経過と共に、体力等の自分の健康状態を監視できる。一例では、特定の特徴値が含まれ得る。例えば、ユーザが「病気」または「ＣＯＶＩＤ－１９陽性」として分類される場合、標準外の特徴値が含まれ得る。これは、自分の症状がどれくらい深刻であるか、を睡眠者が理解するのに役立つ、呼吸値を含み得る。これは、屋内退避や医療機関受診などの選択に役立ち得る。

臨床データシステム２４１０は、特定のユーザ入力なしで、分類された物理的状態に基づいて自動化されたプロセスを開始する（２４３８）。例えば、システム２４１０が、患者（すなわち睡眠者）が病気である可能性が高いという通知を初めて受信する時、１または複数の自動化されたプロセスが開始され得て、患者が迅速で適切な医療を受けることを確実にし得る。一例では、（遠隔医療などの）予約が、医療提供者とスケジューリングされる。一例では、睡眠者の電子医療記録が更新される。

臨床データシステム２４１０は、睡眠者に対して、睡眠者が分類された物理的状態にあることを確認するための医療検査をスケジュールする（２４４０）。例えば、睡眠者が「ＣＯＶＩＤ－１９陽性」と分類される場合、臨床データシステム２４１０は、在宅型のＣＯＶＩＤ－１９検査（キット）を睡眠者の自宅に配達するよう、物流業者に指示し得る。一例では、睡眠者が非伝染病状態に分類される場合、検査（例えば、採血）のための診療所での予約が自動的にスケジュールされ得て、当該スケジューリングされた検査について睡眠者に通知する電子メールまたは他の電子メッセージが、当該睡眠者に送付される。

＜使用例＞

ＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２等のウイルス性呼吸器疾患に対する病態生理学的反応は、睡眠持続時間、睡眠の質、及び、付随する心肺機能、に影響を与え得る。従って、長期的な睡眠指標を監視するための、控えめで生態学的に有効な方法は、感染症の警戒的監視（サーヴェイランス）及び監視（モニタリング）に実用上の価値を有する。本件発明者は、スマートベッドからの睡眠指標を活用して、ＣＯＶＩＤ－１９予測モデルを構築した。

＜方法＞

ＩＲＢが承認した調査が、２０２０年の８月から１１月までの間にオプトインした、「Ｓｌｅｅｐ Ｎｕｍｂｅｒ」のカスタマーに対して提示された。ＣＯＶＩＤ－１９検査結果が、２００３人／６８７８人の回答者によって報告された（陽性１１６人、陰性１８８７人）。陽性群から、発症日を報告した８２人の回答者（４４．７±１１．３歳）からのデータが使用された。陰性群から、検査日を報告した１５１９人の回答者（４８．４±１２．９歳）からのデータが使用された。

睡眠持続時間、睡眠の質、安眠持続時間、入眠時間、呼吸数、心拍数、及び、運動レベルが、クラウドに記憶された心弾動計信号から取得された。２０２０年１月から現在までのデータが考慮された。

予測モデルは、１）ロジスティック回帰によって計算される健康維持の毎日の確率、及び、２）過去の判定履歴を考慮して毎日の予測を改良するための連続密度隠れマルコフモデル、の２レベルで構成される。

＜結果＞

睡眠持続時間、平均呼吸数、平均心拍数の大幅な増加、及び、睡眠の質の低下が、ＣＯＶＩＤ－１９陽性回答者の症状悪化と関連付けられた。

予測モデルの評価は、０．８４±０．０９という交差検証の受信側オペレータ曲線下面積（ＡＵＣ）推定値に帰結した。当該値は、ウェアラブルセンサについて報告された値と同様である。予測を確認するための追加の日数を考慮すると、ＡＵＣ推定値は、０．９３±０．０５に改善された。

＜結論＞

スマートベッドのユーザ母集団で得られた結果は、目立たない睡眠指標が、ＣＯＶＩＤ－１９に感染した個人の症状の進行を予測及び追跡するための豊富な情報を提供し得る、ということを示唆している。

Claims (20)

1. システムであって、
   マットレスを有するベッドと、
   １または複数のセンサと、
   １または複数のプロセッサとコンピュータメモリとを含むコンピューティングシステムと、
   を備え、
   前記１または複数のセンサは、
   前記ベッド上の睡眠者の１または複数の物理現象を感知し、
   感知された物理現象に基づいてデータ信号を生成し、
   前記データ信号を前記コンピューティングシステムに送信する
   ように構成されており、
   前記コンピューティングシステムは、
   前記データ信号を受信し、
   前記睡眠者のある睡眠セッションのデータ信号から、各特徴が前記物理現象の１つを表す特徴値を有する複数の特徴に関する特徴ベクトルを生成し、
   前記特徴ベクトルに基づいて、前記睡眠セッションについて分類された物理的状態に前記睡眠者を分類する
   ように構成されている
   ことを特徴とするシステム。
2. 前記分類された物理的状態は、ＣＯＶＩＤ－１９陽性である
   ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記睡眠者を前記睡眠セッションについてある物理的態に分類するために、前記コンピューティングシステムは、更に、状態分類器に前記特徴ベクトルを提供するように構成されており、
   前記状態分類器は、特徴ベクトルを入力として受信し、予め定義された複数の可能性ある物理的状態に対する前記特徴ベクトルに関連付けられた前記睡眠者の分類結果を出力として戻すように構成されている
   ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
4. 前記状態分類器の前記出力は、前記睡眠セッション中または前記睡眠セッション後に前記睡眠者が特定の状態にある確率値を含む
   ことを特徴とする請求項３に記載のシステム。
5. 前記睡眠者を前記睡眠セッションについてある物理的状態に分類するために、前記コンピューティングシステムは、更に、
   前記確率値を少なくとも１つの閾値に対して比較して、
   前記少なくとも１つの閾値に対する前記確率値の比較に基づいて、前記分類された物理的状態を選択する
   ように構成されている
   ことを特徴とする請求項４に記載のシステム。
6. 前記特徴ベクトルに基づいて前記睡眠者を前記睡眠セッションについてある物理的状態に分類するために、前記コンピューティングシステムは、更に、前記睡眠者の履歴データを分析するように構成されている
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のシステム。
7. 前記分類された物理的状態は、健康及び不健康からなる群から選択される
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のシステム。
8. 各特徴が、前記睡眠者の物理的測定値である
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のシステム。
9. 前記特徴ベクトルは、７つの特徴のベクトルであり、
   前記７つの特徴は、呼吸数、心拍数、全身運動、睡眠の質、睡眠持続時間、安眠持続時間、及び、入眠時間、である
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のシステム。
10. 前記特徴の少なくとも１つが、前記睡眠者の周囲の環境の環境測定値である
    ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のシステム。
11. 前記環境測定値は、周囲温度、ベッド温度、空気の質、及び、周囲照明、からなる群のうちの１つの測定値である
    ことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
12. 前記コンピューティングシステムは、更に、前記特徴ベクトルに基づいて前記睡眠者を前記睡眠セッションについてある物理的状態に分類することに応答して、
    当該分類された物理的状態を前記コンピュータメモリに記憶する、
    当該分類された物理的状態をデータネットワークを介して送信する、及び
    当該分類された物理的状態に基づいて、特定のユーザ入力無しで、自動化されたプロセスを開始する、
    からなる群の少なくとも１つを実行する
    ように構成されている
    ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のシステム。
13. 前記コンピューティングシステムは、更に、前記睡眠セッションのレポートを生成するように構成されており、
    前記レポートは、前記分類された物理的状態の記録を含む
    ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のシステム。
14. 前記レポートは、更に、前記特徴値の少なくとも幾つかの記録を含む
    ことを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
15. 前記コンピューティングシステムは、更に、前記分類された物理的状態に基づいて、回復の推奨事項を生成するように構成されており、
    前記回復の推奨事項は、人間可読のテキストを含み、
    前記レポートは、前記回復の推奨事項の前記人間可読のテキストを含む
    ことを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
16. 前記分類された物理的状態に基づいて回復の推奨事項を生成するために、前記コンピューティングシステムは、更に、医療専門家のユーザによって生成された回復の推奨事項のルールセットに対して前記分類された物理的状態を比較するように構成されている
    ことを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
17. 前記コンピューティングシステムは、更に、前記睡眠者が前記分類された物理的状態にあることを確認するために、当該睡眠者に対して医療検査をスケジュールするように構成されている
    ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のシステム。
18. 前記コンピューティングシステムは、更に、前記睡眠者の前記物理的状態の進行の将来のマイルストーンの少なくとも１つの推定を含む状態進行データを生成するように構成されている
    ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のシステム。
19. 前記将来のマイルストーンの少なくとも１つは、症状の発症、ピーク強度、症状の退行、及び、ウイルスフリー、からなる群からのものである
    ことを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
20. ベッド上の睡眠者を病気状態に分類するためのシステムであって、
    マットレスを有するベッドと、
    １または複数のセンサと、
    １または複数のプロセッサとコンピュータメモリとを含むコンピューティングシステムと、
    を備え、
    前記１または複数のセンサは、
    前記ベッド上の睡眠者の１または複数の物理現象を感知し、
    感知された物理現象に基づいてデータ信号を生成し、
    前記データ信号を前記コンピューティングシステムに送信する
    ように構成されており、
    前記コンピューティングシステムは、
    前記データ信号を受信し、
    前記睡眠者のある睡眠セッションのデータ信号から、各特徴が前記物理現象の１つを表す特徴値を有する複数の特徴に関する特徴ベクトルを生成し、
    前記特徴ベクトルに基づいて、前記睡眠セッションについて病気状態に前記睡眠者を分類する
    ように構成されている
    ことを特徴とするシステム。

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