JP2024500341A - コホート睡眠パフォーマンスの評価 - Google Patents
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Abstract
【課題】本開示の特定の態様及び特徴は、共有環境（例えば、シングルベッド、単一の部屋、一例の隣接する部屋、又は単一の世帯）で睡眠している複数の個人のコホートの睡眠パフォーマンスを評価することに関する。【解決手段】個人又は協調睡眠パフォーマンススコア、及び他の睡眠パフォーマンスメトリックスを決定することができる。１つの個人が睡眠関連及び／又は呼吸障害の治療（例えば、呼吸治療デバイスによる）を受けている場合は、コホート全体の睡眠パフォーマンスの評価が有用である可能性がある。コホートの評価は、コホート内のすべての個人の睡眠パフォーマンスを改善するためにどのようなアクションをとることができるかを決定するのに役立つ。いくつかの場合、ユーザ治療デバイスのパラメータは、コホート内の他の個人のモニタリングされた睡眠パフォーマンスに基づいて調整される。
Description
本願は、２０２０年１２月１８日に提出された、発明の名称が「コホート睡眠パフォーマンスの評価」の米国仮特許出願第６３／１２７，５９７号の権利を主張しており、その開示内容は全文引用により本明細書に組み込まれている。
本開示は、一般的な睡眠状態の治療に関し、より具体的には、多人数環境における睡眠パフォーマンスを監視することに関する。
多くの個人は、睡眠関連性及び／又は呼吸障害、例えば周期性四肢運動障害（ＰＬＭＤ）、レストレスレッグ症候群（ＲＬＳ）、睡眠時呼吸障害（ＳＤＢ）、例えば閉塞性睡眠時無呼吸症候群（ＯＳＡ）、中枢性睡眠時無呼吸症候群（ＣＳＡ）、その他のタイプの無呼吸、例えば混合型無呼吸－低呼吸、呼吸努力関連覚醒（ＲＥＲＡ）、チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）、呼吸不全、肥満過換気症候群（ＯＨＳ）、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、神経筋疾患（ＮＭＤ）、胸壁疾患や不眠を患っている。睡眠に関連する呼吸障害は、いびき、無呼吸、低換気、レストレスレッグス症候群、睡眠障害、窒息、心拍数の増加、呼吸困難、喘息発作、てんかん、てんかん発作、又はこれらの任意の組み合わせなど、睡眠中に起こり得る１つ以上のイベントに関連し得る。このような睡眠関連呼吸器疾患に罹患した個体は、通常、睡眠を改善し、睡眠中にイベントが発生する可能性を減少させるために１つ以上の医療デバイスを使用して治療する。このようなデバイスの一例は、他のデバイスを使用することもできるが、個人に気道陽圧を提供することができる呼吸治療システムである。
さらに、睡眠関連及び／又は呼吸障害を罹っている多くの個人は、１人以上の他の個人と同じ環境で睡眠する。環境内のどの個人も、環境内の別の個人の睡眠パフォーマンスに影響を与える可能性がある。例としては、運動や騒音による中断（例えば、第２ベッドパートナーが睡眠の初期段階に入った後に、第１ベッドパートナーがベッドに入ること）、通常の睡眠衛生による中断（例えば、睡眠前にデジタルデバイスを使用したり、食事をしたりするタイミング）、その他の要因が挙げられる。睡眠関連及び／又は呼吸障害に苦しむ個人の治療は、健康な個人の睡眠パフォーマンスに影響を与えるだけでなく、健康な個人のアクションは、睡眠関連及び／又は呼吸障害に苦しむ個人の睡眠パフォーマンスに影響を与える。
１人以上の他の個人を含む環境における個人の睡眠パフォーマンスに関する有意なメトリックスを提供することが必要である。このような有意なメトリックスは、例えば、睡眠療法のコンプライアンス及びユーザ参加度の改善、睡眠パフォーマンスに良い影響を与えるアクションの特定、及びその他の方法で睡眠パフォーマンスの改善など、環境内の１人以上の個人の全体的な睡眠品質を改善するために使用され得る。
本開示の特定の態様及び特徴は、環境内の個人の睡眠セッションに関連する１つ以上のセンサからセンサデータを受信するステップと、前記センサデータから第１睡眠パフォーマンスデータを決定するステップと、環境内の呼吸治療デバイスの前記個人とは異なるユーザの睡眠セッションに関連する第２睡眠パフォーマンスデータを受信するステップと、前記第１睡眠パフォーマンスデータ及び前記第２睡眠パフォーマンスデータを用いて、１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを生成するステップと、前記１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを提示するステップと、を含む。
いくつかの場合、前記１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスは、ｉ）協調睡眠パフォーマンススコア、ｉｉ）前記個人に関連する個人睡眠パフォーマンススコア、ｉｉｉ）前記ユーザに関連する個人睡眠パフォーマンススコア、ｉｖ）前記個人に関連する睡眠経過図、ｖ）前記ユーザに関連する睡眠経過図、ｖｉ）前記ユーザの治療スコア、ｖｉｉ）共鳴スコア、又はｖｉｉｉ）ｉ～ｖｉｉの任意の組み合わせを含む。いくつかの場合、前記個人の睡眠セッションと前記ユーザの睡眠セッションとが時間的に重複する。他の場合、個人又はユーザのいずれかが固有の睡眠覚醒パターンを有するシフト勤務者である場合など、個人の睡眠セッションとユーザの睡眠セッションとが時間的に重複しない。いくつかの場合、第１睡眠パフォーマンスデータは、睡眠段階情報又は睡眠状態情報を含む、また、第２睡眠パフォーマンスデータは、呼吸治療デバイス使用情報を含む。いくつかの場合、前記１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを生成するステップは、協調睡眠パフォーマンススコアを生成するステップを含み、前記協調睡眠パフォーマンススコアを生成するステップは、前記第１睡眠パフォーマンスデータを用いて第１睡眠パフォーマンススコアを生成するステップと、前記第２睡眠パフォーマンスデータを用いて第２睡眠パフォーマンススコアを生成するステップと、前記第１睡眠パフォーマンススコア及び前記第２睡眠パフォーマンススコアを用いて協調睡眠パフォーマンススコアを生成するステップと、を含む。
いくつかの場合、前記方法は、第１ユーザ及び第２ユーザに関連する目標情報を受信するステップであって、前記目標情報は、ｉ）前記個人の睡眠セッション、ｉｉ）前記ユーザの睡眠セッション、又はｉｉｉ）ｉとｉｉの組み合わせに関連する目標を示すステップと、目標状態更新を生成するステップであって、ｉ）前記第１睡眠パフォーマンスデータ、ｉｉ）前記第２睡眠パフォーマンスデータ、又はｉｉｉ）ｉとｉｉの組み合わせを用いて目標情報を評価することを含むステップと、前記目標状態更新を出力するステップと、をさらに含む。いくつかの場合、目標情報を受信するステップは、１つ以上の提案目標のセットを生成するステップと、提案目標のセットから選択された目標の選択を受け付けるステップと、を含む。いくつかの場合、提案目標のセットを生成するステップは、１つ以上の質問を含むアンケートを提出するステップと、前記アンケートの提示に応答して応答情報を受信するステップと、前記受信した応答情報を用いて、提案目標のセットを生成するステップと、を含むいくつかの場合、提案目標のセットを生成するステップは、履歴睡眠パフォーマンスメトリックスに関連する履歴睡眠パフォーマンスデータにアクセスするステップと、１つ以上の要因を前記履歴睡眠パフォーマンスメトリックスに影響を与えるものとして識別するステップと、１つ以上の要因のそれぞれについて、将来の睡眠パフォーマンスメトリックスを改善すると推定される提案アクションを決定するステップと、１つ以上の要因のそれぞれについての提案アクションを用いて、提案目標のセットを生成するステップと、を含む。いくつかの場合、提案目標のセットを生成するステップは、前記個人又はユーザに関連する人口統計情報を受信するステップと、前記受信した人口統計情報を用いて、提案目標のセットを生成するステップと、を含む。いくつかの場合、提案目標のセットを生成するステップは、前記ユーザに関連する履歴呼吸治療デバイス使用情報を受信するステップと、前記受信した履歴呼吸治療デバイス使用情報を用いて、提案目標のセットを生成するステップと、を含む。いくつかの場合、提案目標のセットを生成するステップは、複数の履歴睡眠セッションに関連する主観的フィードバックを受信するステップと、主観的フィードバックを用いて提案目標のセットを生成するステップと、を含む。いくつかの場合、前記目標を評価するステップは、前記センサデータを使用するステップをさらに含む。いくつかの場合、前記センサデータを用いて前記目標を評価するステップは、前記センサデータを用いて、前記個人と前記ユーザとの間の距離を推定するステップを含む。いくつかの場合、前記目標情報を受信するステップは、前記目標に関連するターゲット達成日を受信するステップを含み、前記ターゲット達成日を受信するステップは、ｉ）前記第１睡眠パフォーマンスデータ、ｉｉ）前記第２睡眠パフォーマンスデータ、ｉｉｉ）前記履歴睡眠パフォーマンスデータ、又はｉｖ）ｉ～ｉｉｉの任意の組み合わせを用いて、前記ターゲット達成日を自動的に決定するステップを含む。いくつかの場合、前記目標情報は、個人の将来の睡眠セッションの開始時刻及びユーザの将来の睡眠セッションの開始時刻に関連する目標を含む。いくつかの場合、前記目標情報は、将来の睡眠セッションにおける前記個人と前記ユーザとの間の距離に関連する目標を含む。いくつかの場合、前記目標情報は、呼吸治療デバイスの将来の使用に関連する目標を含む。いくつかの場合、１つの目標を完了した後で、目標の更なる選択を提案する。目標のさらなる選択は、達成済み目標、達成済み目標を達成するのに費やされた時間、ユーザの睡眠パフォーマンスデータ及び／又は主観的データ、個人の睡眠パフォーマンスデータ及び／又は主観的データ、又はそれらの組み合わせのうちの１つ以上に基づいてもよい。
いくつかの場合、前記方法は、将来の睡眠パフォーマンスメトリックスを改善するためのコーチング提案を識別するステップと、第１睡眠セッションの後、コーチング提案を提供するステップと、をさらに含む。いくつかの場合、前記コーチング提案を識別するステップは、複数の履歴睡眠セッションに関連する主観的フィードバックを受信するステップと、前記主観的フィードバックを用いてコーチング提案を生成するステップと、を含む。いくつかの場合、前記コーチング提案を識別するステップは、履歴睡眠パフォーマンスメトリックスに関連する履歴睡眠パフォーマンスデータにアクセスするステップと、１つ以上の要因を前記履歴睡眠パフォーマンスメトリックスに影響を与えるものとして識別するステップと、１つ以上の要因のそれぞれについて、将来の睡眠パフォーマンスメトリックスを改善すると推定される提案アクションを決定するステップと、１つ以上の要因のそれぞれについて提案された変更を用いて、コーチング提案を生成するステップと、を含む。
いくつかの場合、前記方法は、前記第１睡眠パフォーマンスデータ及び前記第２睡眠パフォーマンスデータに基づいてインセンティブを提供するステップをさらに含む。いくつかの場合、前記インセンティブを提供するステップは、さらに、前記１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスと前記履歴睡眠パフォーマンスメトリックスとの間の比較に基づいている。いくつかの場合、前記１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを生成するステップは、協調睡眠パフォーマンススコアを生成するステップを含み、前記協調睡眠パフォーマンススコアを生成するステップは、前記第１睡眠パフォーマンスデータを用いて第１睡眠パフォーマンススコアを生成するステップと、前記第２睡眠パフォーマンスデータを用いて第２睡眠パフォーマンススコアを生成するステップと、前記第１睡眠パフォーマンススコア及び前記第２睡眠パフォーマンススコアを用いて、協調睡眠パフォーマンススコアを生成するステップと、を含み、前記第１睡眠パフォーマンススコアが第１閾値を超え、前記第２睡眠パフォーマンススコアが第２閾値を超える場合、前記インセンティブは提供される。いくつかの場合、前記インセンティブを提供するステップは、前記個人に関連する第１個人インセンティブを提供するステップと、前記ユーザに関連する第２個人インセンティブを提供するステップとを含むいくつかの場合、前記方法は、前記第１睡眠パフォーマンススコアが前記第１閾値を超える場合、前記個人に関連する第１個人インセンティブを提供するステップと、前記第２睡眠パフォーマンススコアが前記第２閾値を超える場合、前記ユーザに関連する第２個人インセンティブを提供するステップと、をさらに含む。いくつかの場合、前記方法は、前記第１睡眠パフォーマンススコアが前記第１閾値を超える場合、前記ユーザに関連する第１個人インセンティブを提供するステップと、前記第２睡眠パフォーマンススコアが前記第２閾値を超える場合、前記個人に関連する第２個人インセンティブを提供するステップと、をさらに含む。
いくつかの場合、前記方法は、前記第１睡眠パフォーマンスデータに基づいて概略情報を送信するステップであって、前記概略情報は、前記ユーザに関連するユーザデバイスによって受信されたときに、前記個人に関連する履歴概略情報のフィードでエントリを生成するために使用可能であるステップをさらに含む。いくつかの場合、前記方法は、エントリの生成に応答して、反応を示すフィードバックを受信するステップをさらに含む。いくつかの場合、前記１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを生成するステップは、前記第１睡眠パフォーマンスデータを用いて第１睡眠パフォーマンススコアを生成するステップを含み、前記概略情報は、前記第１睡眠パフォーマンススコアを含む。いくつかの場合、前記方法は、前記個人に関連するユーザデバイスでの概略情報を受信するステップであって、前記概略情報は、前記第２睡眠パフォーマンスデータに基づいているステップと、前記受信した概略情報を用いて、前記ユーザに関連する履歴概略情報のフィードでエントリを生成するステップと、をさらに含む。いくつかの場合、前記１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを生成するステップは、前記第２睡眠パフォーマンスデータを用いて第２睡眠パフォーマンススコアを生成するステップを含み、前記概略情報は、前記第２睡眠パフォーマンススコアを含む。いくつかの場合、前記第２睡眠パフォーマンスデータは前記センサデータを用いて決定され、前記センサデータは、さらに、環境内のユーザの睡眠セッションに関連している。いくつかの場合、前記第２睡眠パフォーマンスデータは、第２組の１つ以上のセンサからの第２センサデータを用いて決定され、前記第２センサデータは、環境内のユーザの睡眠セッションに関連している。
本開示の特定の態様及び特徴は、前記呼吸治療デバイスを用いて、睡眠セッションに参加している環境内のユーザが着用しているユーザインターフェースに空気を供給するステップと、前記ユーザとは異なる環境内の個人の睡眠セッションに関連する睡眠セッションデータを受信するステップと、前記受信した睡眠セッションデータに応答して前記呼吸治療デバイスのパラメータを調整するステップと、を含む方法に関する。いくつかの場合、前記パラメータは、前記ユーザの睡眠セッション及び個人の睡眠セッションの間に動的に調整される。いくつかの場合、前記睡眠セッションデータは、個人の睡眠段階データを含み、前記呼吸治療デバイスのパラメータは、前記睡眠段階データに基づいて調整される。いくつかの場合、前記呼吸治療デバイスのパラメータを調整するステップは、前記睡眠セッションデータが、個人が覚醒していることを示す場合、前記パラメータを第１設定に調整するステップと、前記睡眠セッションデータが、個人が眠っていることを示す場合、前記パラメータを第２設定に調整するステップであって、前記呼吸治療デバイスは、前記パラメータが第１設定に調整された場合には、前記パラメータが第２設定に調整された場合よりも静かであるステップと、を含む。
いくつかの場合、前記方法は、前記ユーザの睡眠セッションに関連する第１センサデータを受信するステップと、前記個人の睡眠セッションに関連する第２センサデータを受信するステップであって、前記第２睡眠セッションに関連する睡眠セッションデータは前記第２センサデータを用いて決定されるステップと、前記第１センサデータと前記第２センサデータとを同期させるステップと、をさらに含む。いくつかの場合、前記方法は、前記同期させた第２センサデータを用いて、前記第１センサデータの信号の信号対雑音比を改善するステップをさらに含む。いくつかの場合、前記方法は、前記第１センサデータを用いて可能なイベントを検出するステップと、前記同期させた第２センサデータを用いて、前記イベントを確認するステップと、をさらに含む。いくつかの場合、前記方法は、前記同期化させた第１センサデータと前記同期化させた第２センサデータとを用いて前記ユーザの姿勢を推定するステップをさらに含む。いくつかの場合、前記方法は、前記個人に関連するユーザデバイスとの無線接続を確立するステップであって、前記睡眠セッションデータの受信が無線接続を用いて行われるステップと、前記無線接続の特性を測定するステップと、前記測定した無線接続の特性に基づいて前記個人の位置情報を決定するステップと、をさらに含む。いくつかの場合、前記方法は、前記位置情報に基づいて呼吸治療デバイスのパラメータを調整するステップをさらに含む。いくつかの場合、前記無線接続はブルートゥース（登録商標）接続である
いくつかの場合、環境は建築物である。いくつかの場合、前記環境は、隣接する一対の部屋である。いくつかの場合、前記環境は部屋である。いくつかの場合、前記環境は睡眠面である。
本開示の特定の態様及び特徴は、模擬呼吸治療デバイス音を生成するステップと、前記模擬呼吸治療デバイス音を出力するステップと、マイクロフォンを用いて、出力した模擬呼吸治療デバイス音を監視するステップと、監視された出力した模擬呼吸治療デバイス音に基づいて、前記模擬呼吸治療デバイス音の出力を調整するステップと、を含む。
いくつかの場合、前記方法は、１組の所定の呼吸治療設定にアクセスするステップをさらに含み、前記模擬呼吸治療デバイス音を生成するステップは前記１組の所定の呼吸治療設定に基づいている。いくつかの場合、前記方法は、前記呼吸治療デバイスの１組の治療設定にアクセスするステップをさらに含み、前記模擬呼吸治療デバイス音を生成するステップは前記呼吸治療デバイスの１組の治療設定に基づいている。いくつかの場合、前記方法は、調整コマンドを受信するステップと、前記調整コマンドの受信に応答して、前記模擬呼吸治療デバイスの音量を調整するステップと、前記模擬呼吸治療デバイスの調整された音量に基づいて、呼吸治療推奨を提供するステップと、をさらに含む。いくつかの場合、前記呼吸治療推奨は、ｉ）呼吸治療デバイスモデル、ｉｉ）ユーザインターフェースタイプ、ｉｉｉ）ユーザインターフェースモデル、ｉｖ）導管タイプ、ｖ）導管モデル、又はｖｉ）ｉ～ｖの任意の組み合わせを含む。いくつかの場合、前記方法は、１つ以上のセンサから睡眠セッションに参加しているユーザに関連するセンサデータを受信するステップであって、前記模擬呼吸治療デバイス音は、前記睡眠セッション中に出力されるステップと、前記センサデータを用いて前記睡眠パフォーマンス情報を決定するステップと、前記睡眠パフォーマンス情報を出力するステップと、をさらに含む。いくつかの場合、前記方法は、前記睡眠セッション中に前記模擬呼吸治療デバイス音の出力を修正するステップをさらに含む。いくつかの場合、前記模擬呼吸治療デバイス音の出力は、前記決定された睡眠パフォーマンス情報に基づいて修正される。いくつかの場合、前記模擬呼吸治療デバイス音の生成は、前記第１呼吸治療デバイスモデルに関連しており、前記方法は、前記履歴睡眠セッションに関連する履歴睡眠パフォーマンス情報を取得するステップであって、前記履歴睡眠セッションは、第２呼吸治療デバイスモデルに関連する追加模擬呼吸デバイス音の出力中に発生するステップと、前記睡眠パフォーマンス情報と前記履歴睡眠パフォーマンス情報との比較を生成するステップと、をさらに含む。いくつかの場合、前記方法は、前記生成した比較に基づいて、前記第１呼吸治療デバイスモデル又は前記第２呼吸治療デバイスモデルについて推奨を生成するステップをさらに含む。いくつかの場合、前記方法は、個人に関連する医療情報を受信するステップと、前記受信した医療情報に基づいて、前記模擬呼吸治療デバイス音の出力を修正するステップと、をさらに含む。
本開示の特定の態様及び特徴は、１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、機械読み取り可能な命令を記憶するメモリと、を含み、前記制御システムは前記メモリに結合され、前記メモリ内の機械実行可能命令が前記制御システムの１つ以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、上記方法のいずれかが実施される、システムに関する。
本開示の特定の態様及び特徴は、共有睡眠スコアリングのためのシステムであって、上記のいずれかの方法を実施するように構成された制御システムを含むシステムに関する。
本開示の特定の態様及び特徴は、呼吸治療を制御するためのシステムであって、上記のいずれかの方法を実施するように構成された制御システムを含むシステムに関する。
本開示の特定の態様及び特徴は、呼吸治療を模擬するためのシステムであって、上記のいずれかの方法を実施するように構成された制御システムを含むシステムに関する。
本開示の特定の態様及び特徴は、コンピュータによって実行されるときに、上記のいずれかの方法をコンピュータに実行させる命令を含む、コンピュータプログラム製品に関する。場合によっては、コンピュータプログラム製品は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体である。
本願は、以下の図面を参照しており、異なる図面において同じ符号を使用することは、同じ又は類似の構成要素を示すことを意図している。
本願は、以下の図面を参照しており、異なる図面において同じ符号を使用することは、同じ又は類似の構成要素を示すことを意図している。
本開示は様々な修正及び代替形態の影響を受けやすいが、その具体的な実装形態及び実施形態は、添付の図面に例として示されており、本明細書で詳細に説明される。しかしながら、それは、本開示を開示された特定の形態に限定することを意図するものではなく、本開示は、添付の特許請求の範囲によって定義される本開示の精神及び範囲内にある全ての変更物、均等物及び代替物を網羅するということを理解すべきである。
本開示の特定の態様及び特徴は、共有環境（例えば、ベッド、部屋、一連の隣接する部屋、又は世帯）内で睡眠している複数の個人のコホートの睡眠パフォーマンスを評価することに関する。個人又は協調睡眠パフォーマンススコア、及び他の睡眠パフォーマンスメトリックスを決定することができる。少なくとも１人の個人が睡眠関連及び／又は呼吸障害の治療（例えば、呼吸治療系）を受けている場合は、コホート全体の睡眠パフォーマンスの評価が有用である可能性がある。コホートの評価は、コホート内のすべての個人の睡眠パフォーマンスを改善するためにどのようなアクションをとることができるかを決定するのに役立つ。
本開示の特定の態様及び特徴は、また、環境内の１人の個人の睡眠データを用いて、同じ環境内の別の個人（例えば、治療ユーザ）によって使用される呼吸治療デバイスのパラメータを調整することに関する。いくつかの場合、これらの自動又は手動で実施可能な調整は、１人又は全員の個人の睡眠品質を改善し、システムによって治療されるユーザの呼吸治療システムへのコンプライアンス及び関与を改善することができる。
本開示の特定の態様及び特徴は、また、呼吸治療デバイスが使用されている環境で個人が睡眠に慣れるのを助けるために、模擬呼吸治療デバイス音を生成することに関する。このシミュレーションは、第１個人と共有する環境に眠っている第２個人が呼吸治療療法を用いているか、又は開始しようとしているときに、第１個人を呼吸治療システムの音に適応させるのに役立つことができる。同様に、シミュレーションは、呼吸治療システムを用いた呼吸治療を開始する前に、呼吸治療システムの意図されたユーザである第２個人を適応させるのに役立つことができる。いくつかの場合、このようなシミュレーションを、呼吸治療システムで使用されている、又は使用される予定の設定に合わせて調整することができる。いくつかの場合、このシミュレーションは、環境内の個人の睡眠パフォーマンスに合わせて調整することができる。環境内の個人の睡眠パフォーマンスを追跡して、模擬呼吸治療システム音が個人の睡眠パフォーマンスに与える影響を決定することができる。
本開示の特定の態様は、呼吸治療を受けているユーザ（例えば、治療ユーザ）の睡眠セッションと、同じ環境で睡眠している異なる個人の睡眠セッションとに関連する睡眠パフォーマンスメトリックス（例えば、協調睡眠パフォーマンススコア及び／又は個人の睡眠パフォーマンススコア）を決定するために使用され得る。治療ユーザと共有された環境で寝ている他の個人は、治療隣接個人、ベッドパートナー（例えば、個人が治療ユーザと同じベッドを共有する場合）、又は単に個人と呼ばれ得る。治療隣接個人は、必ずしもそうではないが、呼吸治療システムを用いた治療のような睡眠関連治療を自身で受けていることができる。治療隣接個人自身も、呼吸治療システムによる治療などの睡眠関連治療を受けている可能性があるが、常にそうである必要はない。治療隣接個人は、治療ユーザから隔てられている場合もあれば、処治療ユーザとは別の部屋にいる場合もある。治療隣接個人に関して使用される場合、「治療に隣接する」という用語は、治療ユーザと同じ環境で睡眠をとる個人を含み、その睡眠パフォーマンスは治療ユーザに影響を与えるか、治療ユーザによって影響を受ける可能性がある。
治療ユーザと治療隣接個人は、共有環境で寝ることができる。共有環境は、治療ユーザ又は治療隣接個人のアクションが他の人の睡眠パフォーマンスに影響を及ぼす任意の環境であってもよい。一例では、治療ユーザ及び治療隣接個人がベッドパートナーである場合など、環境はベッドであり得る。別の例では、治療ユーザと治療隣接個人が同じ部屋で寝ているが、異なるベッドで寝ている場合など、環境は部屋であってもよい。別の例では、治療ユーザと治療隣接個人が共通の壁を共有する部屋のような隣接する部屋で寝ている場合など、環境は、隣接する部屋であってもよい。別の例では、治療ユーザと治療隣接個人が単一の構造内の間隔をあけた部屋で寝ている場合など、環境は世帯内であってもよい。他の環境を使用することもできる。
一例では、治療ユーザ及び治療隣接個人は、配偶者であり得るが、この場合、一方の配偶者の睡眠関連アクションは、他方の配偶者の睡眠パフォーマンスに影響を与える可能性がある（例えば、一方の配偶者が他方の配偶者よりも遅く就寝することは、他方の配偶者を睡眠から覚醒させることがある）。別の例では、治療ユーザは親であってもよく、治療隣接個人は、隣接する部屋で寝ている子供であってもよく、この場合、親又は子供の睡眠関連アクションは、相手方の睡眠パフォーマンスに影響を与える可能性がある（例えば、親の大きないびきは、子供の睡眠能力に影響を与える）。いくつかの場合、治療ユーザ及び治療に隣接する複数の個人（例えば、個人、個人の配偶者、及び個人の１人以上の子供）について、協調睡眠パフォーマンススコアを決定することができる。本明細書で使用されるように、単一の治療隣接個人への言及は、複数の治療に隣接する隣接個人への言及を適切に含むことができる。例えば、本開示の特定の態様及び特徴は、治療隣接個人の睡眠パフォーマンスデータを、治療ユーザの治療デバイスのパラメータを調整するために使用されるものとして記述する場合、複数の治療隣接個人の睡眠パフォーマンスデータを、治療ユーザの治療デバイスのパラメータを調整するために使用され得る場合もある。
本明細書で使用されるように、治療ユーザと治療隣接個人とからなるコホートを睡眠コホートと呼ぶことができる。睡眠コホートは、治療ユーザと任意の数の治療隣接個人とを含む任意の数のメンバーを含んでもよい。したがって、本開示の特定の態様及び特徴は、治療ユーザ及び治療に隣接する１人以上の個人を含む睡眠コホート睡眠パフォーマンスメトリックス（例えば、協調睡眠パフォーマンススコア）の計算に関する。
種々の睡眠パフォーマンスメトリックスは、例えば、ｉ）協調睡眠パフォーマンススコア、ｉｉ）治療隣接個人に関連する個人睡眠パフォーマンススコア、ｉｉｉ）治療ユーザに関連する個人睡眠パフォーマンススコア、ｉｖ）治療隣接個人に関連する睡眠経過図、ｖ）ユーザの治療に関連する睡眠経過図、ｖｉ）ユーザの治療スコア、ｖｉｉ）共鳴スコア（例えば、治療ユーザと治療隣接個人の睡眠セッションとの間の整合性を示すスコア）、又はｖｉｉｉ）ｉ～ｖｉｉの任意の組み合わせを含むことができる。他の睡眠パフォーマンスメトリックスを使用することもできる。睡眠パフォーマンスメトリックスは、総睡眠時間、睡眠効率、覚醒及び／又は覚醒の回数、レム睡眠の総時間、深睡眠の総時間、入眠潜時、レム潜時、及び睡眠後覚醒（ＷＡＳＯ）のうちの１つ以上のような、個人の睡眠の１つ以上の態様に基づくことができる。
共鳴スコアは、任意の適切なメトリックス又はメトリックスの組み合わせによって測定されるように、睡眠コホートの２人以上のメンバーの睡眠セッション間の整合性を示すものであり得る。いくつかの場合、整合性は、メンバーの入眠時間の近さに基づいてもよい。いくつかの場合、整合性は、睡眠パフォーマンススコア及び／又は睡眠品質スコアのような睡眠パフォーマンスメトリックス間の類似性に基づいてもよい。共鳴スコアを確立するために他のメトリックスを使用することもできる。
協調睡眠パフォーマンススコアは、睡眠コホートの全体的な睡眠パフォーマンスを示すものである。一般的に、睡眠コホートメンバー全員が改善された睡眠を獲得すると、協調睡眠パフォーマンススコアが増加する。いくつかの場合、必ずしもそうではないが、治療ユーザの睡眠パフォーマンススコアと治療隣接個人の睡眠パフォーマンススコアとに基づいて、協調睡眠パフォーマンススコアを計算することができる。いくつかの場合、他の式及び測定が使用されてもよいが、協調睡眠パフォーマンススコアは、治療ユーザの睡眠パフォーマンススコア及び治療隣接個人の睡眠パフォーマンススコアの平均又は合計であってもよい。個人の睡眠パフォーマンススコアは、治療ユーザに固有のセンサデータ、又は治療隣接個人に固有のセンサデータに基づいて決定することができる。しかしながら、いくつかの場合、個人の睡眠パフォーマンススコアの決定を含まずに、協調睡眠パフォーマンススコアがセンサデータに直接基づいていてもよい。
個人の睡眠パフォーマンススコア及び協調睡眠パフォーマンススコアを含む睡眠パフォーマンススコアは、睡眠コホートメンバーの睡眠セッションに基づくことができる。睡眠コホートの各メンバーは、図３を参照して、本明細書でさらに詳細に説明されるように、別の睡眠セッションを受けてもよく、この別の睡眠セッションは、他のメンバーの別の睡眠セッションと重複してもよいし、そうでなくてもよい。いくつかの場合、コホート睡眠セッションは、すべてのコホートメンバーの睡眠セッションの最も早い初期開始時刻から、すべてのコホートメンバーの睡眠セッションの最も遅い終了時刻までの睡眠セッションとして定義され得る。したがって、全体的なコホート睡眠セッションでは、治療ユーザは治療ユーザの睡眠セッションを受けることができ、治療隣接個人は治療隣接個人の睡眠セッションを受けることができる。治療ユーザの睡眠セッションと治療隣接個人の睡眠セッションとは、完全に別個であることも、重複することも、同一であることも可能である。したがって、睡眠コホートの協調睡眠パフォーマンススコアは、コホート睡眠セッションに関連するスコアであり得る。
センサデータには、コホートメンバー内又は周囲、就寝者のコホート全体内又は周囲、又は環境内又は周囲のセンサなど、１つ以上のセンサからのデータが含まれる場合がある。処理されると、センサデータからさまざまな睡眠パフォーマンスデータを抽出することができ、これを用いて、様々な睡眠パフォーマンスメトリックスを決定することができる。睡眠パフォーマンスメトリックスを決定する目的のために、センサデータを処理して、治療情報及び睡眠品質情報などの睡眠パフォーマンスデータを得ることができる。治療情報は、呼吸治療システムなどの治療システムに対する治療ユーザの使用に関連する情報を含むことができる。例えば、治療情報は、使用情報（例えば、治療ユーザによる治療デバイスの使用を示すデータ）と、イベント情報（例えば、睡眠時無呼吸症候群又はユーザインターフェースのオン／オフイベント及び漏れイベントなどの他のイベントを示すデータ）とを含むことができる。睡眠品質情報は、コホートメンバーの睡眠品質に関する客観的データ及び／又は主観的データを含むことができる。客観的データは、睡眠状態情報（例えば、ユーザが眠っているかどうかを示すデータ）及び／又は睡眠段階情報（例えば、ユーザーの睡眠段階を示すデータ）などのデータを含むことができる主観的データは、所与のコホートメンバー又はコホートの他のメンバーによって提供される主観的フィードバックを含む場合がある。例えば、治療隣接個人から提供されるデータは、「１～５の範囲で、あなたはどのように休んでいますか？」という質問に対してであってもよい。目を覚ますと、治療ユーザが提供するデータは、「１～５の範囲内で、あなたのベッドパートナーは昨夜どのくらいよく眠れたと思いますか？」という質問への回答とする場合がある。したがって、センサデータは、無線周波数センサ、マイクロフォン、圧力モニタなどのセンサから得られる客観的なメトリックスを含むことができる、タッチスクリーン、インタラクティブボタンなどのセンサを介して得られたデータ（例えばフィードバック応答）も含まれる。
治療情報は、治療ユーザによる睡眠関連治療デバイスの使用に関連するデータとすることができる。睡眠に関連する任意の適切な治療デバイスを使用することができる。いくつかの場合、睡眠関連治療デバイスは、動的に調整可能なパラメータ及び／又は手動で調整可能なパラメータのような調整可能なパラメータを含むことができる。いくつかの場合、睡眠関連治療デバイスは、呼吸治療デバイス、下顎骨位置調整デバイス、睡眠治療インプラント（例えば、首の舌下神経を刺激するための埋め込み型刺激装置）、又は他のこのようなデバイスを含むことができる。本開示の特定の態様及び特徴は、治療ユーザによって使用される治療デバイスが呼吸治療デバイスである場合に特に有用であり得る。
呼吸治療システムは、導管及びユーザインターフェースを介して加圧空気を治療ユーザに供給する呼吸治療デバイスを含むことができる。異なるモデル及びタイプの導管、並びに異なるモデル及びタイプのユーザインターフェースを用いて、治療ユーザを呼吸治療デバイスに流体的に結合することができる。呼吸治療を受ける間、治療ユーザは睡眠セッションに参加することができ、睡眠セッション中に、呼吸治療デバイス内のセンサ、ユーザデバイス内のセンサ（例えば、スマートフォン）、活動追跡器内のセンサ（例えば、ウェアラブル活動追跡器）、又は治療ユーザの中、上、又は周囲に配置された他のセンサ（例えば、植え込み可能なデバイス、衣服一体型センサ、マットレス一体型センサ、壁掛け型センサ又は天井型センサなど）などの第１組の１つ以上のセンサから第１センサデータを収集することができる。第１組の１つ以上のセンサから収集された第１センサデータは、治療ユーザに関連する治療情報（例えば、呼吸治療システムの使用に関連する１つ以上の使用変数）を決定するために使用され得る。第１センサデータは、治療ユーザに関連する睡眠品質情報（例えば、睡眠状態情報、睡眠段階情報、及び／又は主観的フィードバック）を決定するためにも使用され得る。第１センサデータは、他の変数及び／又は情報を決定するために使用され得る。
治療隣接個人の場合、第２センサデータは、第２組の１つ以上のセンサから収集することができる。第２セットの１つ以上のセンサは、第１セットの１つ以上のセンサと同じであってもよく、第１セットの１つ以上のセンサのサブセットであってもよく、第１セットの１つ以上のセンサのスーパーセットであってもよく、第１セットの１つ以上のセンサと重複してもよい（例えば、一部のセンサは第１セットの１つ以上のセンサと共有されているが、すべてのセンサではない）、又は１つ以上のセンサの排他的なセットであってもよい（例えば、いずれのセンサも第１セットの１つ以上のセンサと共有されていない）。同様に、第２センサデータは、第１センサデータと同じであってもよいし、第１センサデータのサブセットであってもよいし、第１センサデータのスーパーセットであってもよいし、第１センサデータといくつかのセンサデータを共有してもよいし、第１センサデータと何も共有していなくてもよい。第２センサデータは、第１センサデータと同時に、又は第１センサデータに時間的に近接して収集され得る。１つ以上のセンサの排他的なセットを使用した例では、治療ユーザの睡眠パフォーマンスは、治療ユーザの呼吸治療デバイスからのセンサデータ、及び任意に治療ユーザのスマートフォンからのセンサデータを使用して評価でき、一方、治療隣接個人の睡眠パフォーマンスは、治療隣接個人のスマートフォンからのセンサデータを使用して評価できる。他のデバイスやセンサを使うことができる。
治療情報は、呼吸治療システムの使用に関連する使用変数を含むことができる。呼吸治療システムの使用に関連する使用変数は、治療ユーザが呼吸治療システムをどのように使用するかに関連する任意の適切な変数を含むことができる。適切な使用変数の例には、使用時間（例えば、治療ユーザが呼吸治療システムを使用する持続時間）、シール品質変数（例えば、治療ユーザとユーザインターフェースとの間のシール品質の指示）、漏れ流量変数（例えば、品質の悪いシールによる漏れや鼻枕タイプのユーザインターフェースを着用したときの口呼吸による漏れなど、意図しない漏れ流量の指示）、イベント情報（例えば、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）など、睡眠セッション中に発生した検出されたイベントの指示）、ユーザインターフェースコンプライアンス情報（例えば、ユーザインターフェースの着脱など、検出されたユーザインターフェース変換イベントの指示）、睡眠セッション中の複数の治療サブセッション（例えば、呼吸治療システムが連続的に使用する複数の個別ブロック）、ユーザインターフェース圧力が含まれている。他の使用変数を使用することもできる。１つ以上の使用変数の統計的要約（平均値、最大値、最小値、カウントなど）は、１つ以上の追加使用変数として使用することができる。１つ以上の使用変数は、使用変数の任意の適切な組み合わせを含んでもよい。
使用変数を決定するステップは、使用変数に関連する１つ以上の値を識別するためにセンサデータを処理するステップを含んでもよい。１つ以上の値は、変数の使用に関連する測定又は計算されたスコアであり得る。例えば、シール品質変数は、漏れ流量の測定値（例えば、Ｌ／ｍｉｎ）又はシール品質スコア（例えば、２０点の場合１８点）であってもよい。使用変数を決定するステップは、単一の値又は複数の値（例えば、タイムスタンプ値）を決定するステップを含んでもよい。例えば、場合によっては、シール品質変数を決定するステップは、睡眠セッション全体の全体（例えば、平均）シール品質を表す単一の値（例えば、２０の場合１８）を決定するステップを含んでもよい。しかし、場合によっては、シール品質変数を決定するステップは、シール品質の時間的変化を表すタイムスタンプ値のセット（例えば、０から２０の範囲内、１０：００：００午後の１８、１０：００：０５午後の１８．１、１０：００：１０午後の１８．２など）を決定するステップを含んでもよく、例えば、持続期間全体のシール品質のデータをチャート化することができる。
睡眠品質情報は、睡眠状態情報、睡眠段階情報、及び／又はセンサデータから得られるその他のこのような情報などの客観的な情報を含むことができる。ユーザへのフィードバック質問の提示に応答して受信された主観的フィードバックのような主観的情報も含まれる。睡眠状態情報は、コホートメンバーの睡眠状態を示す情報である。睡眠状態は、コホートメンバーが眠っているかどうかを示す。睡眠段階情報は、睡眠セッション中にコホートメンバーが経験した睡眠段階を示す情報を含むことができる。睡眠段階の例は覚醒段階、急速眼球運動期（ＲＥＭ）段階、浅睡眠段階及び深睡眠段階を含む。センサデータを処理して、コホートメンバーがさまざまな睡眠段階に入る時刻と出る時刻を決定することができる。いくつかの場合、睡眠段階情報を決定することは、コホートメンバーが各睡眠段階に費やした合計継続時間を決定することを含むことができる。例示的な８時間睡眠セッションでは、睡眠段階情報は、合計２１分間の覚醒、１０１分間のＲＥＭ睡眠、２６７分間の浅睡眠、及び９１分間の深睡眠を示すことができる。しかしながら、いくつかの場合、睡眠状態情報及び／又は睡眠段階情報を決定することは、睡眠セッション全体のさまざまな時点でコホートメンバーの睡眠状態及び／又は睡眠段階を示すタイムスタンプ付きデータを生成することを含むことができる。タイムスタンプ付き睡眠段階情報をグラフ化して、コホートメンバーの睡眠セッションの睡眠経過図を生成することができる。
いくつかの場合、客観的データは、センサデータから抽出された様々なパラメータ、例えば、総就寝時間、総睡眠時間、入眠潜時、睡眠後覚醒パラメータ、睡眠効率、目覚め及び／又は覚醒の回数、断片化指数、レム睡眠中の総時間、レム潜時、深睡眠総時間、又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。
治療隣接個人の場合、睡眠パフォーマンスメトリックスは、主観的フィードバック形式の主観的データを含むことができる睡眠品質データ（例えば、治療隣接個人の睡眠セッションに関連するが、特に治療デバイスの使用に関連しないデータ）であるセンサデータのみに基づくことができる。この場合、睡眠パフォーマンスメトリックスは、様々な睡眠段階に費やされた時間を含む睡眠段階情報、及び睡眠セッションの終了時又は終了後にユーザがどのように休息を感じたかの指示などの主観的フィードバックなど、治療隣接個人の睡眠に関連する様々な要因を含むか又はそれに基づくことができる。
主観的フィードバックを使用する場合、特定のコホートメンバ（例えば、治療ユーザ）の主観的フィードバックは、その特定のコホートメンバーから得られる主観的フィードバック（例えば、治療ユーザによって提供されるフィードバック）及び／又はコホートの他のメンバーから得られる主観的フィードバック（例えば、治療隣接個人によって提供されるフィードバック）を含むことができる。
睡眠品質のデータは、睡眠品質のスコア又は他の睡眠品質のメトリックスを決定するために使用され得る睡眠品質スコアは、睡眠セッション中にコホートメンバーが経験した睡眠品質の指標であり得る。例えば、多くの覚醒又は中断を有する睡眠セッションは低い睡眠品質スコアを有することができ、覚醒又は中断を有する睡眠セッションは高い睡眠品質スコアを有することができる。いくつかの場合、睡眠品質スコアは、主観的フィードバック（例えば、コホートメンバーからのフィードバックは、睡眠セッション後の主観的な静けさを示す）に基づいてもよいし、客観的データに基づいてもよいし、又は両者の組み合わせに基づいてもよい。本明細書で使用されるように、主観的フィードバックは、主観的エネルギーレベル、疲労レベル、気分（例えば、満足、イライラなど）などの日中情報も含むことができる。このような情報のいくつかはまた、エネルギーレベル、疲労レベル、気分などを推定することができる心臓、呼吸及び／又は運動パラメータを検出するウェアラブルセンサのようなセンサによって客観的に収集することもできる。
一例では、睡眠品質スコア又はその成分は、例えば睡眠段階情報に基づいて客観的に決定することができる。一例では、睡眠品質スコアを決定するために、異なる睡眠段階に費やされた時間を使用することができる。追加的に又は代替的に、睡眠段階のパターン（例えば、睡眠構造）を使用して睡眠品質スコアを決定することができる。睡眠段階情報は、各睡眠段階に費やされた時間を示す睡眠段階セグメント（例えば、睡眠セッション中に各睡眠段階に費やされた合計時間、又は睡眠セッション中に発生した各連続睡眠段階の継続時間）に分割することができる。
いくつかの場合、睡眠品質スコアは、ｉ）呼吸数、ｉｉ）心拍数、ｉｉｉ）心拍数変動性、ｉｖ）運動データ、ｖ）脳波データ、ｖｉ）酸素飽和度データ、ｖｉｉ）呼吸数変動性、ｖｉｉｉ）呼吸深度、ｉｘ）１回換気量データ、ｘ）吸息振幅データ、ｘｉ）呼息振幅データ、ｘｉｉ）吸息量データ、ｘｉｉｉ）呼息量データ、ｘｉｖ）吸息・呼息比データ、ｘｖ） 発汗データ、ｘｖｉ）温度データ、ｘｖｉｉ）脈拍経過時間データ、ｘｖｉｉｉ）血圧データ、ｘｉｘ）姿勢データ、ｘｘ） 圧力データ、ｘｘｉ）血糖値データ、又は ｘｘｉｉ） ｉ～ｘｘｉのいずれかの組み合わせに少なくとも部分的に基づいて評価されてもよい。
睡眠関連治療デバイスを用いている治療ユーザ又は治療隣接個人の場合、睡眠パフォーマンスメトリックスは、治療情報及び／又は睡眠品質情報を含むセンサデータに基づくことができる。いくつかの場合、治療情報と睡眠品質情報とを組み合わせて用いて睡眠パフォーマンスメトリックスを決定することができる。例えば、睡眠セッション中に治療ユーザが呼吸治療デバイスを使用した総時間（一般的には、使用時間が多いほど良い）と睡眠段階情報を追跡することは、情報的で有用である可能性がある。別の例では、無呼吸及び低呼吸イベントは、レム睡眠中により一般的であり（例えば、舌のオトガイ舌筋の緊張が低下するため）、ＲＥＭ及び深睡眠中により有害である（例えば、レム睡眠を中断する、空間記憶に悪影響を及ぼす、及び／又は深睡眠量を減少させる機会により）ので、レム睡眠中及び／又は深睡眠中に呼吸治療デバイスが使用された時間量を追跡することがより有用である可能性がある。したがって、総使用時間の追跡に加えて、ある睡眠段階（例えば、ＲＥＭ睡眠又は深睡眠）における呼吸治療デバイスの使用時間を、他の睡眠段階（例えば、覚醒又は浅睡眠）における呼吸治療デバイスの使用時間よりも強調することができる（例えば、重みを強くすることができる）。したがって、治療ユーザが就寝前に呼吸治療デバイスをより長時間用いても、睡眠パフォーマンススコアはあまり増加しないか、全く増加しない可能性がある。しかし、同じ治療ユーザが呼吸治療デバイスを用いてより長時間レム段階の睡眠をとると、睡眠パフォーマンススコアが大幅に増加する可能性がある。
治療情報は、治療スコアを決定するために使用され得る。治療スコアは、治療の有効性及び／又は治療に対する治療ユーザのコンプライアンスなど、治療ユーザによる治療の使用を示すことができる。
睡眠品質スコア及び治療スコアは、睡眠パフォーマンススコアの構成要素とすることができる。いくつかの場合、睡眠品質スコア及び治療スコアは、レム睡眠の時間のスコア、睡眠セッションの長さのスコア、治療デバイスの使用時間のスコア、及び意図しない漏洩の有無のスコアなどの副成分にさらに分解され得る。したがって、睡眠品質スコア及び／又は治療スコア、及び任意に１つ以上の副成分スコアは、睡眠パフォーマンスメトリックスとして使用することができ、又は睡眠パフォーマンスメトリックスを生成するために使用され得る。いくつかの場合、コホートメンバーの様々な成分スコア及び任意の副成分スコアを用いて、個人の睡眠パフォーマンススコアとして提示され得る個人の睡眠パフォーマンススコアを生成することができ、及び／又は任意に、協調睡眠パフォーマンススコアを生成することができる。いくつかの場合、コホートメンバーの様々な成分スコア及び任意の副成分スコアを用いて、個人の睡眠パフォーマンススコアを最初に生成するのではなく、協調睡眠パフォーマンススコアを直接生成することができる。
一例では、数値スコアを用いて睡眠パフォーマンススコアを提示することができるが、必ずしもそうである必要はない。いくつかの場合、２つ以上の成分又は副成分間のバランスを示すグラフィックデバイスを用いて、協調睡眠パフォーマンススコアを提示することができる。例えば、協調睡眠パフォーマンススコアは、睡眠コホート内の２人のメンバーの個々の睡眠パフォーマンススコア間のバランスとして表すことができる。一例では、グラフィックデバイスは、バブルレベル又は同様のデバイスであり、どの成分／副成分／メンバーが他の成分よりも相対的に優れているか、及び任意にどの程度優れているかを、個人が迅速かつ容易に確認できるようにする。ある個人が他の個人よりもはるかに高い睡眠パフォーマンススコアを獲得した場合、グラフィックデバイスは強い不均衡を示すことがあり、少し高いスコアではわずかな不均衡しか示さないか、不均衡がないことがある。いくつかの場合、複数の提示手法（例えば、睡眠パフォーマンススコアをデジタルスコアとしてバランスを示すグラフィックデバイスとともに提示する）を組み合わせることができる。
協調睡眠パフォーマンススコア（例えば、組み合わせ睡眠パフォーマンススコア）の計算は、治療ユーザ、治療隣接個人のスコアの計算を含むことができる。あるいは、治療ユーザ及び治療隣接個人から受信した様々なセンサデータ及び／又は主観的フィードバックを用いて、単一の協調睡眠パフォーマンススコアを計算することを含むことができる。睡眠パフォーマンススコア及び他の睡眠パフォーマンスメトリックスは、例えば、ある範囲内の数字（例えば、０～１００範囲内の数字）、チャートのデータ（例えば、睡眠段階データの睡眠経過図）、グラフィックに表現された情報（例えば、イベントが検出されなかったことを示す緑色のチェックマーク）、又は他の任意の適切な方法で提供することができる。
一例では、協調睡眠パフォーマンススコアは、０～１００の範囲内の数値として提示され、高い数値は、睡眠コホートのより質の高い睡眠（例えば、治療ユーザ及び治療に隣接する任意の数の個人の全体としてのより質の高い睡眠）を表すことができる。いくつかの場合、協調睡眠パフォーマンススコアは、個人の睡眠パフォーマンススコアの平均値であってもよい。一例では、治療ユーザは７０の睡眠パフォーマンススコアを有することができ、治療隣接個人は８０の睡眠パフォーマンススコアを有することができ、この場合、協調睡眠パフォーマンススコアは７５であり得る。同じ例では、治療ユーザが後続の睡眠パフォーマンススコア７８を獲得し、治療隣接個人が後続の睡眠パフォーマンススコア７６を獲得した場合、協調睡眠パフォーマンススコアは７６とすることができる。これにより、コホートメンバーの睡眠パフォーマンススコアが低下し、協同睡眠パフォーマンススコアが増加する可能性がある。いくつかの場合、例えば、個人の睡眠パフォーマンススコアから協調睡眠パフォーマンススコアを計算する方法と同様の方法で、他の睡眠パフォーマンスメトリックス協調バージョンを計算することができる。本明細書に記載されているように、協調睡眠パフォーマンススコアは、治療ユーザの睡眠パフォーマンススコアと、治療隣接個人の睡眠パフォーマンススコアとの間のバランスを示すグラフィックデバイスなど、他の外の方法でも、又は追加的に提示することもできる。
睡眠パフォーマンスメトリックスは、例えば、呼吸治療デバイスの表示デバイス、ユーザデバイス（例えば、スマートフォン）の表示デバイス、又は他の方法を介して、任意の適切な方式でコホートメンバーに提示することができる。任意の睡眠パフォーマンスメトリックスを提示することは、睡眠パフォーマンスメトリックス及びベース成分及び／又は副成分スコアを提示することを含むことができる。例えば、睡眠パフォーマンスメトリックスを提示することは、ｉ）協調睡眠パフォーマンススコア、ｉｉ）所与のコホートメンバーの個人の睡眠パフォーマンススコア、ｉｉｉ）コホート内の他のメンバーの個人の睡眠パフォーマンススコア、ｉｖ）ｉ～ｉｉｉの睡眠パフォーマンススコアを構成する１つ以上の成分及び／又は副成分スコア、又はｖ）ｉ～ｉｖの任意の組み合わせを提示することを含むことができる。成分スコア及び／又は副成分スコアの例としては、使用変数、睡眠段階情報、睡眠状態情報及び／又は睡眠品質情報の各々のスコアが含まれる。いくつかの場合、睡眠パフォーマンスメトリックスを提示することは、睡眠パフォーマンスメトリックスを構成する成分及び／又は副成分のスコアのグラフィック表現を提示することを含むことができる。例えば、協調睡眠パフォーマンススコアを提示することは、協調睡眠パフォーマンススコアを構成する個人の睡眠パフォーマンススコアのグラフィック表現を提示することを含むことができる。
いくつかの場合、睡眠パフォーマンスメトリックスを提示することは、全体的な睡眠パフォーマンスメトリックスに対する特定の成分又は副成分の寄与量を提示することを含むことができる。いくつかの場合、例えば使用変数などの成分又は副成分は、は睡眠段階情報によって、分解（例えば、ビン化）、及び／また並べ替えられ得る。例えば、覚醒中の使用時間のスコア、レム睡眠中の使用時間のスコア、浅い睡眠中の使用時間のスコア、及び深い睡眠中の使用時間のスコアを含む４つの副成分スコアのセット（例えば、ビン）は使用時間変数として提示され得る。各副成分スコアは、全体的な睡眠パフォーマンススコアの計算に関して本明細書で説明されているように、使用変数に重み付け値を適用することによって計算されるスコアであり得ることが理解されるべきである。
睡眠パフォーマンススコアなどの睡眠パフォーマンスメトリックスは、コホートメンバーの睡眠セッションの客観的なメトリックスとして使用することができる。いくつかの場合、治療ユーザの場合、睡眠パフォーマンスメトリックスは、必ずしもそうではないが、治療ユーザの睡眠セッションのうち呼吸治療を使用する部分に限定されてもよい。睡眠パフォーマンスメトリックスは、自己コンプライアンス（例えば、呼吸治療デバイスを所望又は処方にしたがって使用すること）の監視、維持及び／又は奨励を助けるための情報を治療ユーザに提供することができ、及び／又は、治療ユーザのコンプライアンスの監視、維持及び／又は奨励を助けるための情報を治療隣接個人に提供することができる。いくつかの場合、睡眠パフォーマンスメトリックスは、睡眠中に呼吸治療デバイスを使用する治療ユーザのコンプライアンス及び有効性、ならびに／又は治療ユーザ又は治療隣接個人が他人の睡眠に与える影響に関する情報を、医療提供者、施設及び／又は医療関連企業（例えば、医療保険提供者）に提供することができる。いくつかの場合、睡眠パフォーマンスメトリックスを用いて、研究目的及び評価のための客観的な測定値を提供することができる。
いくつかの場合、全体的な睡眠品質を改善するために、又は睡眠品質に関連するいくつかの態様を改善するために（例えば、ある特定の睡眠パフォーマンスメトリックスを改善する）、目標を設定することができる。いくつかの場合、コホートメンバーは、ユーザデバイス（例えば、スマートフォン）で実行されるアプリケーションのグラフィックユーザインターフェースを介して、直接目標を設定することができる。いくつかの場合、コホートメンバーは、提案目標のリスト、例えば、グローバルに予め設定された目標のリスト（例えば、すべてのユーザによって共通に選択された目標）、人口統計固有の予め設定された目標のリスト（例えば、コホートメンバーとある人口統計を共有するユーザによって共通に選択された目標）、又はカスタマイズ生成された目標のリスト（例えば、コホートメンバー用にカスタマイズ生成された目標）から選択することができる。カスタム生成された目標は、センサデータ（例えば、履歴睡眠セッションからのセンサデータ）に基づいて、又はメンバーによって提供された入力に基づいて、自動的に生成できる。提案目標のリストが提供されると、コホートメンバーは使用する目標を１つ以上選択することができる。
カスタム生成された目標が自動的にセンサデータに基づいている例では、特定の睡眠パフォーマンスメトリックスに影響を及ぼす可能性のある１つ以上の要因を決定するために、履歴睡眠パフォーマンスメトリックス（例えば、履歴協調睡眠パフォーマンススコア）を分析することができる。分析は、履歴センサデータを用いて、議論された要因を識別し、その後、将来の睡眠パフォーマンスメトリックス（例えば、将来の協調睡眠パフォーマンススコア）を改善するためにとるべき提案アクションを識別することを含むことができる。提案アクションには、所定のアクションの実行（例えば、就寝前に歯を磨くこと）、又は所定のアクションの実行を避ける（例えば、就寝２時間前にカフェインを摂取することを避けること）が含まれ得る。議論される要因は、所与の睡眠パフォーマンスメトリックスに影響を与える可能性のある要因を含むことができる。要因の例としては、大きないびき、閉塞性睡眠時無呼吸診断、ＡＨＩ、異なる勤務シフトを有するコホートメンバー、幼児を含むコホートメンバー、睡眠衛生の悪さ、コホートメンバーの自分の睡眠又は別のコホートメンバーの睡眠に対する不安、カフェインの摂取、アルコールの摂取などが含まれる。いくつかの場合、１つ以上の要因は、治療ユーザであるコホートメンバーに関連する潜在的な問題点を尋ねるアンケートなどのアンケートに応答して提供されるフィードバックから決定され得る。例示的な問題点は、ベッドパートナーが別の部屋で寝なければならないのではないかという心配、健康に関する心配、治療が十分かどうかを判断することに関する心配、治療が十分に行われていないのではないかという心配（例えば、睡眠セッション中にユーザインターフェースが取り外された場合）、治療デバイス設定（例えば、圧力レベル、騒音、漏れなど）、医療デバイスベンダーや製造業者に連絡しなければならないのではないかという心配を含む。いくつかの場合、アンケートは臨床的に検証されたアンケート（例えば、エプワース眠気尺度、ＱＯＬ指数、二項調整尺度、又はベックうつ病インベントリ）に基づくことができる。
提案アクションは、これらの要因と関連する可能性がある。例えば、睡眠衛生要因が不十分な場合、提案アクションは、就寝前の少なくとも３０分で電子スクリーンの使用を中止すること、就寝前の少なくとも６０分で食事をしないこと、及びその他のそのようなアクションであり得る。別の例として、コホートメンバーが他のコホートメンバーの睡眠に不安を感じる要因について、提案アクションは、不安を軽減するための運動を行うこと、他のコホートメンバーと不安について議論すること、などであり得る。提案目標のリストは、提案アクションをとることに関連する目標であってもよい。例えば、履歴協調睡眠パフォーマンススコアの分析により、治療ユーザが治療隣接個人が就寝する３０分以上前に就寝すると、協調睡眠パフォーマンススコアが低くなる傾向があることを認識した場合、提案アクションは、治療隣接個人が治療ユーザの就寝後３０分以内に就寝することであり、目標は、次の２週間に、睡眠セッションの少なくとも７５％において、治療隣接個人が治療ユーザの就寝後３０分以内に就寝することであり得る。
カスタマイズ生成された目標がセンサデータに基づいて自動的に生成される別の例では、履歴治療情報を分析して履歴呼吸治療デバイス使用情報を識別することができる。１つ以上の標的を識別するために、履歴呼吸治療デバイス使用情報をさらに分析することができる。例えば、呼吸治療デバイスの履歴使用情報の分析により、睡眠セッション中に呼吸治療デバイスを少なくとも５時間使用すると、協調睡眠パフォーマンススコアが改善されることを認識した場合、提案アクションは、各睡眠セッション中に呼吸治療デバイスを少なくとも５時間使用することとすることができ、提案目標のリストは、次の５日間に、各睡眠セッション中に呼吸治療デバイスを少なくとも５時間使用する第１目標を含むことができ、２つ目の目標は、来週の３回の睡眠中に少なくとも８時間、呼吸治療デバイスを使用することである。３つ目の目標は、次の３か月の間に７日間連続して少なくとも５時間、呼吸治療デバイスを使用することである。
いくつかの場合、１つ以上の質問を含むアンケートをコホートメンバーに提供することができる。これらの質問に対するコホートメンバーの回答を用いて、提案目標のリストを生成し、及び／又は１つ以上の特に関連する目標を識別することができる。いくつかの場合、コホート内の一部又はすべてのメンバーからの回答を用いて、提案目標のリストを生成することができる。
いくつかの場合、コホートメンバーは、１つ以上の履歴睡眠セッションに関連する示唆的フィードバックの形で入力を提供することができる。このような主観的フィードバックは、１つ以上の目標を決定するために使用され得る。例えば、治療隣接個人が十分に休息を取れていないと感じているというフィードバックが、治療ユーザが治療隣接個人とは異なる部屋で寝ている睡眠セッションと一致する場合、治療ユーザと治療隣接個人が１週間に少なくとも閾値の夜数だけ同じ部屋で寝ているという目標を提案することができる。この例示的な目標は、センサデータに基づいて（例えば、オーディオデータ内のパターンを分析すること、無線信号の信号強度を分析することなどによって）治療ユーザと治療隣接個人との間の距離を推定することによって評価することができる。
目標は、個々のコホートメンバー又はコホート全体に対して設定できる。例えば、個々のコホートメンバーは、午後９時３０分までに電子スクリーンの視聴を停止する個人目標を有してもよく、この場合、コホートメンバーの目標は個別に追跡されてもよいが、コホート全体は、１００点満点で少なくとも９０点の協調睡眠パフォーマンススコアを達成する目標を有してもよい。
目標が確立されると、目標は、目標が設定されたコホートメンバーの各睡眠セッションの後及び／又は各コホート睡眠セッションの後に監視され、評価され得る。センサデータは、目標の監視及び評価に使用することができる。コホートメンバーの進捗又は任意の所与の目標に対するコホートの進捗の評価は、例えば１つ以上の表示デバイスによって、コホートの１人以上のメンバーに提示することができる。この進歩状況の提示は、睡眠衛生を改善し、全体的な睡眠品質を向上させるためにコホートメンバーにインセンティブを与えるのに役立つ。
一例では、コホートメンバーの目標が互いに実質的に同じ時間に就寝することである場合、コホートメンバーのそれぞれの睡眠セッションの開始時刻を監視して、コホートメンバーが互いに離れた閾値時間内に睡眠セッションを開始するかどうかを決定することができる。
いくつかの場合、目標情報を受信することは、目標に関連するターゲット達成日を受信することを含むことができる。ターゲット達成日は、特定の日付又は現在の日付からの日数として受け取ることができる。ターゲット達成日は、ユーザ入力などにより手動で指定することができ、又は自動的に決定することができる。次に、自動的に決定されたターゲット達成日を、所与の目標に対して自動的に設定したり、コホートメンバーに提案したりすることができる。ターゲット達成日の自動決定は、ｉ）第１睡眠パフォーマンスデータ、ｉｉ）第２睡眠パフォーマンスデータ、ｉｉｉ）履歴睡眠パフォーマンスデータ、又はｉｖ）ｉ－ｉｉｉの任意の組み合わせなど、任意の適切なデータに基づいて行うことができる。ターゲット達成日は、所与のコホートメンバー又はコホートが達成可能なターゲット達成日として決定することができる。ターゲット達成日の達成可能性は、例えば、目標が達成された以前のインスタンスを識別すること、睡眠パフォーマンスメトリックスにおける傾向を識別すること、又は他の分析によって、履歴睡眠パフォーマンスデータに基づいてもよい。例えば、４日間連続して就寝後２時間以内にカフェインを飲まないという目標の場合、履歴睡眠パフォーマンスデータ（例えば、カフェイン使用に関する履歴主観的フィードバックを含む）の分析は、コホートメンバーが４日間連続して就寝後２時間以内にカフェインを飲まないという目標を試すことができたことを識別することができる。これにより、ターゲット達成日は、前回の試行に対して積極的に（例えば、現在の日付から２週間以内に）設定したり、前回の試行と同等に（例えば、現在の日付から２週間以内に）設定したり、前回の試行に対して予約的に（例えば、現在の日付から２週間以内に）設定したりすることができる。
いくつかの場合、目標達成までの推定持続時間に基づいてターゲット達成日を更新することができる。このようにターゲット達成日を更新することで、ターゲット達成日に近づいても十分な進捗が得られない場合、コホートメンバーが感じる落胆する感情を回避するために行うことができる。目標達成までの推定持続時間は、治療ユーザの現在の睡眠セッション（例えば、昨夜の睡眠セッション）からの睡眠パフォーマンスデータ、治療隣接個人の現在の睡眠セッションからの睡眠パフォーマンスデータ、及び／又は１人又はすべてのユーザからの履歴睡眠パフォーマンスデータに基づいて決定することができる。例えば、治療ユーザに関連する現在及び履歴の睡眠パフォーマンスデータが、治療ユーザが毎晩より多くの時間呼吸治療デバイスを徐々に用いていることを示しているが、設定された目標の近いターゲット達成日の予想よりも少ない場合、治療ユーザがいつ目標を達成する可能性があるかを推定することができる。その後、この推定を用いてターゲット達成日を更新することができる。ターゲット達成日は、推定に対して積極的に更新してもよいし、推定と同等に更新してもよいし、推定に対して予約して更新してもよい。いくつかの場合、コホートメンバーが目標を期限内又は早期に達成するようにインセンティブを与えるのを助ける、又はコホートメンバーが目標達成の試みにおいて改善しているかどうかを評価するなど、他の目的のために推定を生成することができる。
考えられる目標の例としては、治療デバイスを毎晩一定時間使用すること、治療ユーザと治療隣接個人を毎週同じ環境で少なくとも閾値数の夜だけ睡眠させること、治療ユーザと治療隣接個人の睡眠パフォーマンスメトリックスを改善すること、協調睡眠パフォーマンスメトリックスを改善すること、主観的フィードバックを改善すること（例えば、コホートメンバーがどのように休んでいると感じているかという日常的な質問への応答を改善すること）、いびきを停止又は最小化すること、減量すること、気分を改善すること、睡眠時間の間の眠気を減少させること、治療デバイスを使用するコンプライアンスを改善すること、睡眠パフォーマンスを監視するためのシステムを使用するコンプライアンスを改善すること（例えば、スマートフォンで睡眠監視アプリケーションを毎晩起動すること）などが含まれる。
いくつかの場合、コホートメンバー間で睡眠関連データ（例えば、個人睡眠パフォーマンススコア）及び／又は目標を共有するためにインタラクティブフィードが提供されてもよい。インタラクティブフィードは、例えば、テキストベースのコメント、画像ベースのコメント、又は反応によって、コホートメンバーが互いのエントリにコメントすることを可能にすることができる。反応には、予め設定された任意の数の反応（例えば、「好き」、「親指を立てる」、様々な顔文字など）を含めることができる。いくつかの場合、フィード上のエントリで提示された反応の数をカウントすることによって、反応を記録することができる。いくつかの場合、インタラクティブフィードは、与えられた目標を達成するためのさらなる動機を提供することができる。いくつかの場合、コホートメンバー又はコホートの他のメンバーの睡眠関連データ及び／又は目標は、外部の個人（例えば、睡眠コホート内にいない個人、例えば異なる睡眠コホートメンバー）と共有することができる。このようなデータ共有は、同様のインタラクティブフィードにおいて、個人が互いのエントリにコメントすることを可能にし、所与の目的を達成するためのさらなる動機を提供し、良好な睡眠衛生及び全体的な睡眠品質を得ることができる。
コホートメンバーのユーザデバイス（例えば、スマートフォン）は、インタラクティブフィードにデータを共有する際に、睡眠パフォーマンスデータに基づいて概要情報を送信することができる。概要情報は、睡眠関連データ、メンバーによって提供されたコメントなどを含むことができる。いくつかの場合、概要情報を他のコホートメンバーのユーザデバイスに直接送信することができる。他の場合は、概要情報は、（例えば、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、クラウド、又はインターネットを介して）ネットワークアクセス可能なサーバに送信されてもよく、サーバは、その後、別のコホートメンバーのユーザデバイスによってアクセスされてもよい。サーバが使用されるとき、コホートの各メンバーに関連する一意識別子（ＵＩＤ）は、直接又はコホートのＵＩＤを介して相互に関連し得る。
いくつかの場合、コホートメンバーの睡眠パフォーマンスメトリックス又はコホートの協調睡眠パフォーマンスメトリックスを改善するために、コーチング提案を識別して提供することができる。コーチング提案は、特定のアクションをとるか、しないかの推奨であってもよい。いくつかの場合、必ずしもそうではないが、これらのアクションは、本明細書に記載されているように、目標設定に関連するアクションと同様であってもよい。コーチング提案は、履歴センサデータ及び／又は履歴睡眠パフォーマンスメトリックスの分析に基づいて自動的に生成することができる、あるいは、例えば主観的フィードバックに応答して、手動で生成することができる。
自動的に生成される場合、コーチング提案は、睡眠パフォーマンスデータ及び睡眠パフォーマンスメトリックスを分析して、所与の睡眠パフォーマンスメトリックスの履歴に影響を与える要因を特定し、次いで、その要因に関連する提案アクションを特定することによって得られる。提案アクションは、将来的に所与の睡眠パフォーマンスメトリックスの改善（例えば、将来の睡眠パフォーマンスメトリックスの改善）が期待されるアクションとして選択され得る。その後、コーチング提案は、コホートメンバーに提案されたアクションを実行させるように設計された提案として生成できる。提案アクションは、所与のアクションを実行すること、又は所与のアクションの実行を回避することであり得る
手動で生成される場合、コーチング提案は、コホートメンバーからの特定の主観的フィードバックに基づいてもよい。例えば、コホートメンバーは、午後１０時より遅くならないうちに眠りたいと考えていると言えるか、あるいは、前日の午後１０時より後に眠りについたときに、休息が取れていないと感じていると判断することができる。この場合、コホートメンバーに午後１０時までに入眠するように促したり、午後１０時までに入眠を促すための他の対策を講じたりするためのコーチング提案を自動生成することができる。
いくつかの場合、手動で生成されたコーチング提案が、個々のコホートメンバーに提供されてもよい。例えば、呼吸治療デバイスの使用を覚えておくためのコーチング提案を治療ユーザのみに提供することができる。
コーチング提案は、直接的であっても間接的であってもよい。直接的なコーチング提案は、望ましい結果を示している。間接的なコーチング提案は必ずしも期待される結果を表すものではないが、所望の結果の達成が期待される。間接的な提案は、潜在的、暗黙的、又は曖昧であり得る。潜在的な提案は、その暗示が望ましい結果を達成することを目的としていると個人が認識することなく、望ましい結果を達成するように設計されている。暗黙的な提案は、望ましい結果に関連する可能性のあるアクションを提案することで、望ましい結果を達成するように設計されている。個人は、暗黙的な提案が所望の結果に関連するアクションに関連していると認識し、そのアクションを実行すると所望の結果が改善されると認識する可能性があるが、暗黙的な提案は所望の結果を直接示すものではない。いくつかの場合、間接的な提案は、実行すべきアクションを明示的に示すのではなく、説明又は質問の形式にすることができる。例えば、治療ユーザに次の睡眠セッションで呼吸治療システムを使用することを明示的に提案する代わりに、間接的なコーチング提案をユーザインターフェースの適合性を確認するためのリマインダーとして使用できる。
望ましい結果が週のうちより多くの日に呼吸治療システムを使用することである例では、さまざまなコーチングの提案を使用できる。直接的なコーチング提案は、今週最低５回は呼吸治療を用いて睡眠をとることである。潜在的なコーチング提案は、呼吸治療システムの使用後に毎朝、やる気を起こさせるプロンプトを提供するなど、治療ユーザに対する一連のプロンプトの形式にすることができ、これにより、その週に呼吸治療システムをより頻繁に使用するように治療ユーザを潜在意識的に動機づけることができる。暗黙的な提案は、以前の睡眠セッション中に呼吸治療システムがどのくらいの時間使用されたかを示す通知として提示することができ、治療ユーザが以前の睡眠セッションの使用時間に到達しようとするか、又はそれを超えようとすることを提案することができる。したがって、暗黙的な提案は、使用時間の長さを改善することを意図しているが、次の睡眠セッションの間だけでなく、潜在的には後続の睡眠セッションの間にも、治療ユーザが呼吸治療システムを使用する機会を増加させる効果がある。
特定のコホートメンバーに関連する主観的フィードバック又はデータに基づくコーチング提案は、曖昧であってもよいし、明瞭であってもよい。いくつかの場合、曖昧な提案は、間接的な提案の一形態である場合もある。いくつかの場合、明瞭な提案は、直接的な提案の一形態であってもよい。明瞭なコーチング提案は、基礎となる主観的フィードバック又は基礎データを示す提案である。例えば、主観的フィードバックが、治療隣接個人が治療ユーザに呼吸治療デバイスを使用することを望んでいる場合、又は治療隣接個人が、治療ユーザが呼吸治療デバイスを用いていない睡眠セッションの数日後に、十分な休息を得られていないと感じていることを示している場合、明瞭なコーチング提案は、治療隣接個人が質の高い睡眠を得ることを確実にするために、治療隣接個人に呼吸治療デバイスの使用を促すことができる。この明瞭なコーチング提案は、潜在的な睡眠関連の問題（例えば、隣接する個人の睡眠品質の治療）を示す。同様に、曖昧なコーチング提案は、ユーザインターフェースのストラップを適切に調整するように治療ユーザに警告すること、又は、最後の睡眠セッション中に呼吸治療デバイスを一分間使用したことを治療ユーザに警告することであり、おそらく、次の睡眠セッション中に改善することを望むことができる。このような曖昧なコーチングリマインダーは、根本的な睡眠関連の懸念を直接示すものではないが、根本的な睡眠関連の懸念を改善する効果がある可能性がある。したがって、ユーザインターフェースのストラップを調整する提案は、より質の高い睡眠を達成するために、治療ユーザが呼吸治療デバイスを使用することを治療隣接個人が望んでいることを認識できないかもしれないが、その提案は、呼吸治療デバイスを治療ユーザの頭の中に持っていく効果を有し、特に、睡眠セッションの開始近傍で提供された場合、治療ユーザが呼吸治療デバイスを使用することの望ましい結果をもたらすことができる。
別の例では、明瞭なコーチング提案は、前の睡眠セッションで１時間しか使用しなかったので、次の睡眠セッションで治療デバイスをより長く使用することを治療ユーザに促すために、治療隣接個人への提案とすることができる。この明瞭なコーチング提案は、治療ユーザに関連するデータ、すなわち、前の睡眠セッション中に治療デバイスが使用された時間の長さを明らかにする。同様に、曖昧なコーチング提案は、次の睡眠セッション中に少なくとも５時間治療デバイスを使用することを治療ユーザに奨励するために、治療隣接個人への提案とすることができる。このような曖昧なコーチング提案は、基礎データ（例えば、治療者のデータ）を暴露することなく、同様の効果を提供することができる。
コーチング提案は本質的には個人的なものであってもよいし、コホート全体と関連することもできる。例えば、個人コーチング提案は、個々のコホートメンバーに特定のアクションをとらせること又はとらないことであってもよく、コホートコーチング提案は、コホートのすべてのメンバーに特定のアクションをとらせること又はとらないことであってもよい。
コーチング提案は、主観的フィードバックや客観的データで評価できる。主観的フィードバックを使用する場合、コホートメンバーは、自分たちが試みた提案が成功したことを示すことができる。例えば、提案をしてみたかどうか、また、休憩が取れたと感じたかどうかを問い合わせるプロンプトに対して、「はい、提案をしてみました」、及び「はい、休憩が取れたと感じました」と答えることができる。客観的データが使用される場合、改善されたかどうかを判断するために、以前の睡眠セッションからの１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを分析及び／又は履歴睡眠パフォーマンスメトリックスと比較することができる。システムは、提案が行われたと仮定することができ、又は、提案が行われたかどうかを示すようにメンバーに促すことができる。したがって、睡眠パフォーマンスメトリックスの検出された変化に基づいて、提案の有効性を評価することができる。
いくつかの場合、インセンティブシステムを用いて、コホートの個々のメンバー又はコホート全体に追加のインセンティブを提供することができる。インセンティブは、閾値睡眠パフォーマンスメトリックス（例えば、閾値睡眠パフォーマンススコア）の達成、目標又は目標マイルストーンの達成（例えば、目標に向けた数値化された進行）、及び／又はコーチング提案の実施（例えば、特定のアクションを取るか取らないかの確認）に基づくことができる。いくつかの場合、コホート全体のパフォーマンスに基づいて、例えば、閾値協調睡眠パフォーマンスメトリックスに到達したとき、又はコホート目標に到達したときに、コホートインセンティブを提供することができる。
いくつかの場合、個々のコホートメンバーが閾値個人睡眠パフォーマンススコアに到達したとき、又は個人コーチング提案を実施したときなど、個別にインセンティブを提供することができる。いくつかの場合、個人インセンティブとコホートインセンティブの組み合わせが提供され得る。一例では、治療ユーザは、閾値個人睡眠パフォーマンススコアに到達することができるが、治療隣接個人は、それぞれの閾値個人睡眠パフォーマンススコアに到達せず、コホート全体として閾値協調睡眠パフォーマンススコアに到達しない。この例では、常にそうであるとは限らないが、治療ユーザだけがインセンティブを受け取る。
いくつかの場合、コホートメンバーは、別のコホートメンバーの睡眠セッションに基づいて個人インセンティブを得ることができる。例えば、治療隣接個人が閾値よりも高い睡眠パフォーマンススコアに達した場合のみ、治療ユーザは特定のインセンティブを得ることができる。この場合、コホートメンバーは、コホート内の他のメンバーの睡眠を改善するようによう奨励される場合がある。
インセンティブは、個々の睡眠セッション又はより長い持続時間（例えば、１週間内のすべての睡眠セッション又は１ヶ月内のすべての睡眠セッション）に対して提供され得る。より長い持続時間において、インセンティブは、各睡眠セッション中に、又は少なくとも閾値の数の睡眠セッションにおいて、所望の結果（例えば、閾値睡眠パフォーマンススコアの達成又は目標の達成）を１回達成することに基づいてもよい。
インセンティブは、コホートメンバー、他のコホートメンバー、又は第三者によって提供され得る。任意の適切なインセンティブを使用することができる。例えば、インセンティブは、賞金、ギフトカード、ギフトアイテム、小売業者への割引コードなどの形をとることができる。いくつかの場合、インセンティブは睡眠に関連したり、目標やコーチング提案に関連したりすることがある。
いくつかの場合、履歴データ（例えば、履歴睡眠パフォーマンススコア）及び／又は現在のデータに基づいて、インセンティブを動的に変化させることができる。例えば、コホートメンバーに１０ドル相当のインセンティブが提供されたが、履歴データの分析により、コホートメンバーが睡眠パフォーマンススコアを改善しなかったか、又は所望の目標から逸脱したと判断された場合、インセンティブは、睡眠パフォーマンス及び全体的な睡眠品質を改善するためのより強いインセンティブを提供するために、自動的に増加するように調整され得る（例えば、１５ドルに増加する）。
いくつかの場合、治療隣接個人からのセンサデータを用いて、治療ユーザの治療デバイス（例えば、呼吸治療デバイス）に関連するパラメータを制御することができる。この制御は、動的（例えば、同じ睡眠セッション中に自動的に）、自動（例えば、現在の睡眠セッションと後続の睡眠セッションとの間で自動的に）、又は手動（例えば、現在の睡眠セッションの後に治療ユーザに提供される推奨パラメータ調整）であり得る。動的制御の一例では、センサデータが、治療隣接個人が特定の睡眠状態又は睡眠段階にあることを示している場合、呼吸治療デバイスによって供給される空気圧は、増加するように（例えば、より効果的であるが、より大きな音を出す可能性があるレベルに）自動的に調整され得る。手動制御の一例では、治療ユーザのユーザインターフェースのシール品質が閾値量を下回るたびに、治療隣接個人が微小覚醒を有することをセンサデータが示す場合、（例えば、導管又はユーザインターフェースを調整又は交換することによって）後続の睡眠セッションの前にシール品質を改善するためのアクションをとるために、治療ユーザにメッセージを提示することができる。
一例では、治療ユーザは、治療隣接個人者が睡眠セッションを開始する前に呼吸治療デバイスの使用を開始することができる。治療隣接個人が睡眠に入ろうとしていないことが識別され、呼吸治療デバイスは通常のパラメータを用いてアクションすることができる。しかし、センサデータが、治療隣接個人が眠りに入ろうとしていることを示している場合、呼吸治療デバイスは、呼吸治療デバイスをより静かに作動させる（例えば、流量発生器のモータをより低速で作動させる）調整されたパラメータを用いて作動することができる。呼吸治療デバイスは、治療隣接個人が特定の睡眠状態（例えば、睡眠）又は睡眠段階（例えば、浅睡眠）に達したことをセンサデータが示すまで、調整されたパラメータを用いて作動を継続することができる。いくつかの場合、呼吸治療デバイスは、治療隣接個人がまだ眠りに入ろうとしている間、例えば治療隣接個人が眠りに入らない場合、調整されたパラメータを用いて、前のパラメータ又は他のパラメータに戻る前に、予め設定された持続時間だけ動作を継続することができる。
いくつかの場合、１人のコホートメンバーに関連するセンサデータが、別のコホートメンバーの異なるセンサセットから収集されてもよい。例えば、治療ユーザの睡眠パフォーマンスデータは、治療ユーザの呼吸治療デバイス及びユーザデバイスに組み込まれた１つ以上のセンサから取得することができ、一方、治療隣接個人の睡眠パフォーマンスデータは、治療ユーザのユーザデバイスに組み込まれた１つ以上のセンサから取得することができる。この場合、治療ユーザに関連するセンサデータは、治療隣接個人に関連するセンサデータと同期することができる。センサデータを同期化することは、タイムスタンプにしたがってデータを同期化すること、一般に検出されるイベントにしたがってデータを同期化すること（例えば、特に大きないびき音の検出に基づいてデータを調整すること）、又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。得られた同期センサデータは、ｉ）特定の生センサデータの信号対雑音比を改善するために（例えば、ノイズを識別してフィルタリングすることにより、又は所望の信号を識別して増幅することにより）、ｉｉ）さらなる分析を実行し、及び／又は睡眠パフォーマンスメトリックスを得るために、ｉｉｉ）生センサデータを用いて検出された可能性のあるイベントを確認するために、又はｉｖ）ｉ～ｉｉｉの任意の組み合わせに使用することができる。いくつかの場合、さらなる分析を実行することは、生センサデータを収集するために使用される種々のセンサに対するコホートメンバーの位置を検出することを含むことができる（例えば、治療ユーザのスマートフォン内のセンサ、及び治療隣接個人のスマートフォン内のセンサ）。このような位置検出を用いて、環境内の治療ユーザ又は治療隣接個人の位置（例えば、ベッド上の位置又は部屋内の姿勢）を識別することができる。いくつかの場合、この位置情報に基づいて呼吸治療デバイスのパラメータを調整することができる。
本開示の特定の態様及び特徴は、模擬呼吸治療デバイス音の発生に関する。このような模擬音は、スピーカ及びマイクロフォンを含むユーザデバイス（例えば、スマートフォン）のような任意の適切なデバイスによって模擬することができる。スピーカは、模擬呼吸治療デバイス音を出力するために使用され、一方、マイクロフォンは、出力された音を監視し、模擬の正確性を確保するために必要に応じて調整するために使用され得る。
模擬呼吸治療デバイス音は、オンデマンドで生成することができ（例えば、電子発振器を介してプログラム的に生成されるなど）、又は事前に記録することができる（例えば、電子的に生成された音を含む事前記録ファイル、又は物理的な呼吸治療デバイスの記録を含む事前記録ファイル）。いくつかの場合、出力した模擬呼吸治療デバイス音は、呼吸治療デバイスシミュレータを使用する個人（例えば、呼吸治療を受けているユーザ、将来呼吸治療を開始する予定の個人、呼吸治療を受けているユーザと同じ環境で寝ている個人、又は将来呼吸治療を開始する予定の個人と同じ環境で寝ている個人）によって選択され得る。特定の模擬呼吸治療デバイス音の選択は、呼吸治療デバイスのモデル及び／又はタイプを選択すること、及び任意に１つ以上の設定又はパラメータを選択することを含むことができる。例えば、将来治療ユーザと同じ環境に寝ている個人は、将来治療ユーザが使用するモデル及び規定の設定を選択することができる。この選択に基づいて、シミュレータは、生成された音を調整するか、又は特定の事前記録ファイルを選択して、個人の選択に関連する模擬呼吸治療デバイス音を正確に模擬することができる。いくつかの場合、模擬呼吸治療デバイス音は、治療ユーザの実際のモデル及び／又は呼吸治療デバイスの実際の設定に基づいて調整され得る。
いくつかの場合、個人は、模擬呼吸治療デバイス音の出力を調整することができる（例えば、模擬呼吸治療デバイス音の音量を調整する）。この調整（例えば、調整された音量）に基づいて、呼吸治療の推奨を提供することができる。呼吸治療推奨は、呼吸治療デバイスモデル、ユーザインターフェースタイプ及び／又はモデル、導管タイプ及び／又はモデル、呼吸治療デバイス設定のセット、又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。例えば、個人が快適な睡眠を我慢したいと思う最大音量レベルを設定することができ、シミュレータは、所望の結果を実現する特定のユーザインターフェースに呼吸治療の推奨を提供することができる。
いくつかの場合、個人は、模擬呼吸治療デバイス音を出力しながら睡眠セッションを行うことができる。この場合、各個人が模擬呼吸治療デバイス音を体験する際に、センサデータを用いて各個人の睡眠パフォーマンスを追跡することができる。このようなセンサデータは、模擬呼吸治療デバイス音に対する個人の耐性の程度を識別するために使用され得る睡眠パフォーマンスメトリックスを決定するために使用され得る。個人は、将来の治療ユーザであってもよいし、将来の治療隣接個人であってもよいいくつかの場合、センサデータを用いて、出力した模擬呼吸治療デバイス音を自動的に調整することができる。例えば、個人が異なる睡眠段階を経験した場合、模擬呼吸治療デバイス音は、音量を増加又は減少させるか、又は音の他の特徴（例えば、呼吸治療デバイスの使用に関連する模擬の意図しない漏れ音又は他の模擬音）を個人の現在の睡眠段階に基づいて自動的に調整することができる。いくつかの場合、模擬呼吸治療デバイス音は、個人の睡眠パフォーマンスメトリックスが閾値を下回るまで、より侵襲的になるように（例えば、より大きな音量で、又は個人の睡眠を妨げる可能性のある他の特徴で）調整され得る。したがって、１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを用いて、異なる音量及びタイプの模擬呼吸治療デバイス音に対する個人の耐性を客観的に評価することができる。
いくつかの場合、前の睡眠セッション中に収集された履歴睡眠パフォーマンス情報（例えば、履歴睡眠パフォーマンスメトリックス及び／又は基礎となるセンサデータ）に基づいて、模擬呼吸治療デバイス音を調整することができる。この場合、現在の睡眠セッションで使用されている模擬呼吸治療デバイス音と、前回の睡眠セッションで使用されている模擬呼吸治療デバイス音とは異なる可能性がある。次に、履歴睡眠パフォーマンス情報を現在の睡眠セッションからの睡眠パフォーマンス情報と比較して、２つの異なる模擬呼吸治療デバイス音の間の比較を生成することができる。この比較は個人に提示することができる。いくつかの場合、推奨は、以前の睡眠セッションと現在の睡眠セッションの睡眠パフォーマンス情報との間の比較に基づいて生成されてもよい。模擬呼吸治療デバイス音の違いは、異なる呼吸治療デバイスモデルの使用、音量の違い、又は他の特徴の違いによる場合がある。これにより、個人は睡眠パフォーマンス比較に基づいてより所望の構成を選択することができる。例えば、将来の治療ユーザは、最初の夜に第１呼吸治療デバイス用の模擬呼吸治療デバイス音を試し、２日目の夜に第２呼吸治療デバイス用の模擬呼吸治療デバイス音を試してもよい。将来の治療ユーザの睡眠パフォーマンスメトリックスが２日目の夜に改善された場合、将来の治療ユーザは、第１呼吸治療デバイスの代わりに第２呼吸治療デバイスを継続して使用することを選択することができる。
いくつかの場合、模擬呼吸治療デバイス音は、個人に関連する医療情報に基づいて修正され得る。このような医療情報は、身長、体重、性別、診断、又は他のこのような情報を含むことができる。例えば、シミュレータが最初に起動されると、シミュレータは個人に特定の質問（例えば、ＳＴＯＰ－Ｂａｎｇアンケートのような閉塞性睡眠時無呼吸症候群の質問）への回答を促すことができ、シミュレータはこれらの回答を用いて、模擬呼吸治療デバイス音を修正（例えば、変更及び／又は選択）することができる。例えば、個人が閉塞性睡眠時無呼吸症候群の可能性が高いことを示す方法で質問に答える場合、模擬呼吸治療デバイス音は、閉塞性睡眠時無呼吸症候群を患っている人による呼吸治療デバイスの使用に関連する特徴を含むように修正され得る。
本開示の特定の態様及び特徴は、また、メンバーが治療ユーザである睡眠コホートに関連する問題点を識別するためのインタラクティブシステムに関する。識別されると、システムは、識別された問題点を緩和するための情報を提供するか、又は提案を導くことができる。例えば、コホートメンバーが、治療及びコホートメンバーの睡眠品質への影響に対する不安を示すような形でアンケートに回答した場合、システムは、コホートメンバーの不安を緩和するための情報及び／又はコーチング提案を提供することができる。例えば、本システムは、知識及びヒント、治療に関する一般的な疑問（例えば、治療デバイスの騒音）を解決するためのインタラクティブコンテンツ、コホートメンバーが互いに関心点を交換するのを助けるためのインタラクティブトピック、及び／又はコホートの他のメンバーのアンケート応答に関連するクロスオリエンテーションコンテンツを提供することができる。このような情報及び／又はコーチング提案は、テキスト、音声、ビデオ、又は任意の他の形式であってもよい。いくつかの場合、質問に対する履歴回答を用いて、将来のアンケート用の新たな質問を生成することができる。アンケートは、睡眠品質スコアに対応する主観的フィードバックの一部として、又は他の方法で使用することができる。
いくつかの場合、システムは、自然言語プロセッサによって解釈され得る自由テキスト又は音声で（例えば、マイクロフォンを介して）ユーザが応答することを可能にすることができる。この解釈は、必要に応じて、入力の感情分析とともに、構造化されたフォーマットで記憶され得る有用な情報を抽出することにつながる。いくつかの場合、システムは、ユーザが固定された選択（例えば、複数の選択、リッカート尺度、又はグラフィック選択）で応答することを許可することができる。
いくつかの場合、システムは、コホート内の他のメンバーの懸念事項に関連するコーチング提案を提供することができる。
これらの例示的な例は、本明細書で議論されている一般的な主題を読者に紹介するために提示されており、開示されている概念の範囲を限定することを意図していない。以下に示す部分は、図面を参照して様々な追加特徴及び例を説明し、図中の同じ数字は同じ要素を示し、方向説明は説明例を説明するためのものであるが、説明例と同様に、本開示を限定するものではない。この図に含まれている要素は、スケールされていない場合がある。
図１を参照すると、本開示のいくつかの実装形態に係るシステム１００が示されている。システム１００は、制御システム１１０と、メモリデバイス１１４と、電子インターフェース１１９と、呼吸治療システム１２０と、１つ以上のセンサ１３０と、１つ以上のユーザデバイス１７０と、１つ以上の光源１８０と、１つ以上の活動追跡器１９０とを含む。
いくつかの場合、単一のシステム１００を用いて、睡眠コホートの複数のメンバーを監視することができる。そのようないくつかの場合、単一のシステム１００は、１つ以上のセンサ１３０の複数のインスタンスを組み込んだ複数のユーザデバイス１７０を含んでもよい。いくつかの場合、システム１００の複数回の反復を用いて、睡眠コホートの複数のメンバーを監視することができる（例えば、コホートの各メンバーの個別のシステム１００）。システム１００の態様及び特徴は、睡眠を監視し、コホートの任意のメンバー、例えば、治療ユーザ及び治療に隣接するユーザと対話するために使用され得る。
制御システム１１０は、１つ以上のプロセッサ１１２（以下、プロセッサ１１２と称する）を含む。制御システム１１０は、一般的に、システム１００の様々な構成要素を制御（例えば、作動）し、及び／又はシステム１００の構成要素によって取得及び／又は生成されたデータを分析するために使用される。プロセッサ１１２は、汎用又は特殊用途プロセッサ又はマイクロプロセッサであってもよい。図１に１つのプロセッサ１１２が示されているが、制御システム１１０は、単一の筐体内に存在し得るか又は互いに離れて位置付けられ得る任意の適切な数のプロセッサ（例えば、１つのプロセッサ、２つのプロセッサ、５つのプロセッサ、１０個のプロセッサなど）を含んでもよい。制御システム１１０（又は任意の他の制御システム）又は制御システム１１０の一部、例えばプロセッサ１１２（又は任意の他のプロセッサ又は任意の他の制御システムの一部）は、本明細書で説明及び／又は請求項に係る方法の１つ以上のステップを実行するために使用され得る。制御システム１１０は、例えば、ユーザデバイス１７０の筐体、呼吸システム１２０の一部（例えば、筐体）、及び／又は１つ以上のセンサ１３０の筐体内に結合され、及び／又は配置され得る。制御システム１１０は、集中型（１つのそのような筐体内）又は分散型（物理的に異なる２つ以上のそのような筐体内）とすることができる。制御システム１１０を収容する２つ以上の筐体を含むこのような実装形態では、このような筐体は、互いに近接し、及び／又は離れて位置付けられてもよい。
メモリデバイス１１４は、制御システム１１０のプロセッサ１１２が実行可能な機械読み取り可能な命令を記憶する。メモリデバイス１１４は、例えば、ランダムアクセスメモリ装置又はシリアルアクセスメモリ装置、ハードドライブ、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ装置等の任意の適切なコンピュータ読み取り可能な記憶装置又は媒体であり得る。図１には１つのメモリデバイス１１４が示されているが、システム１００は、任意の適切な数のメモリデバイス１１４（例えば、１つのメモリデバイス、２つのメモリデバイス、５つのメモリデバイス、１０つのメモリデバイスなど）を含んでもよい。メモリデバイス１１４は、呼吸デバイス１２２の筐体、ユーザデバイス１７０の筐体、１つ以上のセンサ１３０の筐体又はそれらの任意の組み合わせに連結され、及び／又はそれらの内部に配置されてもよい。制御システム１１０のように、メモリデバイス１１４は、集中型（１つの記憶デバイス内）であってもよく、分散型（物理的に異なる２つ以上の記憶デバイス内）であってもよい。
いくつかの実装形態では、メモリデバイス１１４（図１）は、コホートメンバーに関連するメンバプロファイルを記憶する。メンバプロファイルは、メンバーが属する睡眠コホートの識別情報を含むことができる。メンバプロファイルは、例えば、コホートメンバーに関連する人口統計情報、コホートメンバーに関連する生体情報、コホートメンバーに関連する医療情報、自己報告フィードバック、コホートメンバーに関連する睡眠パラメータ（例えば、１つ以上の早期睡眠セッションから記録された睡眠関連パラメータ）、又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。人口統計情報は、例えば、コホートメンバーの年齢、コホートメンバーの性別、コホートメンバーの人種、コホートメンバーの地理的位置、交際状態、不眠家族歴、コホートメンバーの雇用状態、コホートメンバーの教育状態、コホートメンバーの社会経済状態、又はそれらの任意の組み合わせを示す情報を含むことができる。医療情報は、例えば、コホートメンバーに関連する１つ以上の医療状態、コホートメンバーの薬剤使用、又はその両方を示すことを含むことができる。医療情報データは、また、ユーザに関連する転倒リスク評価（例えば、モールス転倒尺度を用いた転倒リスクスコア）、多重入眠潜時検査（ＭＳＬＴ）の検査結果又はスコア、及び／又はピッツバーグ睡眠品質指数（ＰＳＱＩ）のスコア又は値を含むことができる。自己報告フィードバックは、自己報告された主観的睡眠スコア（例えば、悪い、平均的、優）、コホートメンバーが自己報告した主観的ストレスレベル、コホートメンバーが自己報告した主観的疲労レベル、コホートメンバーが自己報告した主観的健康状態、コホートメンバーが最近経験したライフイベント、又はそれらの任意の組み合わせを示す情報を含むことができる。
電子インターフェース１１９は、１つ以上のセンサ１３０からデータ（例えば、生理学的データ及び／又はオーディオデータ）を受信するように構成され、データがメモリデバイス１１４に記憶され、及び／又は、制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析される。電子インターフェース１１９は、有線接続又は無線接続を使用して（例えば、ＲＦ通信プロトコル、ＷｉＦｉ通信プロトコル、ブルートゥース（登録商標）通信プロトコルを使用して、セルラーネットワークなどを介して）１つ以上のセンサ１３０と通信することができる。電子インターフェース１１９は、アンテナ、受信機（例えば、ＲＦ受信機）、送信機（例えば、ＲＦ送信機）、トランシーバ、又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。電子インターフェース１１９は、本明細書に記載のプロセッサ１１２及びメモリデバイス１１４と同一又は同様の１つ以上のプロセッサ及び／又は１つ以上のメモリデバイスをさらに含み得る。いくつかの実装形態では、電子インターフェース１１９は、ユーザデバイス１７０に連結又は統合される。他のいくつかの実装形態では、電子インターフェース１１９は、制御システム１１０及び／又はメモリデバイス１１４に結合されているか、又は制御システム１１０及び／又はメモリデバイス１１４と統合されている（例えば、筐体内で）。
上述したように、いくつかの実装形態では、システム１００は、任意選択で、呼吸システム１２０（呼吸治療システムとも呼ばれる）を含む。呼吸システム１２０は、呼吸圧治療デバイス１２２（ここでは呼吸デバイス１２２と称する）、ユーザインターフェース１２４（マスク又は患者インターフェースとも称する）、導管１２６（チューブ又は空気回路とも称する）、表示デバイス１２８、加湿タンク１２９、又はこれらの任意の組み合わせを含むことができる。いくつかの実装形態では、制御システム１１０、メモリデバイス１１４、表示デバイス１２８、１つ以上のセンサ１３０、及び加湿タンク１２９は、呼吸デバイス１２２の一部である。呼吸圧治療は、（例えば、タンクベンチレーター又はキュイラスのような負圧治療とは対照的に）治療ユーザの呼吸サイクル全体にわたって、大気に対して名目上正の制御されたターゲット圧力で治療ユーザの気道入口に空気供給を行うことを意味する。呼吸デバイス１２０は、１つ以上の睡眠関連呼吸障害（例えば、閉塞性睡眠時無呼吸、中枢性睡眠時無呼吸、又は混合性睡眠時無呼吸）に罹患している個人を治療するために一般的に使用される。
呼吸デバイス１２２は、一般的に、治療ユーザに送達される加圧空気を生成するために使用される（例えば、１つ以上の圧縮機を駆動する１つ以上のモータ（例えば、ブロアモータ）を使用する）。いくつかの実装形態では、呼吸デバイス１２２は、連続的に一定の空気圧を発生し、この空気圧は、治療ユーザに送られる。他の実装形態では、呼吸デバイス１２２は、２つ以上の所定の圧力（例えば、第１所定の圧力及び第２所定の圧力）を発生する。さらに別の実施形態では、呼吸デバイス１２２は、所定の範囲内の様々な異なる空気圧を生成するように構成される。例えば、呼吸デバイス１２２は、少なくとも約６ ｃｍ Ｈ２Ｏ、少なくとも約１０ｃｍ Ｈ２Ｏ、少なくとも約２０ｃｍ Ｈ２Ｏ、約６ｃｍ Ｈ２Ｏ～約１０ｃｍ Ｈ２Ｏ、約７ｃｍ Ｈ２Ｏ～約１２ｃｍ Ｈ２Ｏなどで輸送を行うことができる。呼吸デバイス１２２はまた、（周囲圧力に対して）正圧を維持しながら、例えば約－２０リットル／分～約１５０リットル／分の間の所定の流速で加圧空気を送達することもできる。
ユーザインターフェース１２４は、治療ユーザの顔の一部と係合し、呼吸デバイス１２２から治療ユーザの気道に加圧空気を送達して、睡眠中の気道の狭窄及び／又は崩壊を防止するのを助ける。これはまた、治療ユーザの睡眠中の酸素摂取量を増加させる可能性がある。適用される治療に応じて、ユーザインターフェース１２４は、例えばユーザの顔の領域又は部分とシールを形成することができ、これにより、例えば、周囲圧力に対して約１０ｃｍＨ２Ｏの正圧で、周囲圧力と十分に変化する圧力でのガスの送達を容易にし、治療を効果的に行う。酸素の送達のような他の形態の治療の場合、ユーザインターフェースは、約１０ｃｍＨ２Ｏの陽圧で気道へのガス供給の送達を容易にするのに十分なシールを含んでいないことがある。
図２に示すように、いくつかの実装形態では、ユーザインターフェース１２４は、（例えば、図２に示すように）治療ユーザの鼻及び口を覆うフェイスマスクである。代替的に、ユーザインターフェース１２４は、治療ユーザの鼻に空気を供給する鼻マスクであってもよく、又は治療ユーザの鼻孔に空気を直接供給する鼻枕マスクであってもよい。ユーザインターフェース１２４は、治療ユーザの一部（例えば、顔）上にインターフェースを位置決め及び／又は安定化するための複数のストラップ（例えば、面ファスナーを含む）と、ユーザインターフェース１２４と治療ユーザとの間の気密シールを容易にするコンフォーマルクッション（例えば、シリコーン樹脂、プラスチック、発泡体など）とを含んでもよい。いくつかの例では、ユーザインターフェース１２４はチューブアップマスクであってもよく、マスクのストラップは、加圧空気を顔面マスク又は鼻マスクに送達するための導管として機能するように構成されている。ユーザインターフェース１２４は、また、治療ユーザ２１０によって吐き出された二酸化炭素及び他のガスを逃がすことを可能にする１つ以上の通気口を含むことができる。他の実装形態では、ユーザインターフェース１２４は、マウスピース（例えば、例えば、治療ユーザの歯に適合するように成形されたナイトガードマウスピース、下顎の位置調整装置など）を含むことができる。
導管１２６（空気回路又はチューブとも呼ばれる）は、呼吸デバイス１２０の２つの構成要素（例えば、呼吸デバイス１２２及びユーザインターフェース１２４）の間を空気が流れることを可能にする。いくつかの実施形態では、この導管に吸気及び呼気用の別々の枝管が存在し得る。他の実装形態では、単枝型導管は、吸気及び呼気のいずれにも使用される。一般的に、呼吸治療システム１２０は、呼吸治療デバイス１２２のモータとユーザ及び／又はユーザの気道との間に延びる空気経路を形成する。このように、空気経路は、一般的に、少なくとも呼吸治療デバイス１２２のモータと、ユーザインターフェース１２４と、導管１２６と、を含む。
呼吸デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、表示デバイス１２８、及び加湿タンク１２９のうちの１つ以上は、１つ以上のセンサ（例えば、圧力センサ、流量センサ、又はより一般的には、本明細書で説明する他の任意のセンサ１３０）を含むことができる。これらの１つ以上のセンサは、例えば、呼吸デバイス１２２によって供給される空気圧及び／又は加圧空気の流量を測定するために使用され得る。
表示デバイス１２８は、通常、静止画像、ビデオ画像、又はその両方を含む画像及び／又は呼吸デバイス１２２に関する情報を提示するために使用される。例えば、表示デバイス１２８は、呼吸デバイス１２２の状態に関する情報（例えば、呼吸デバイス１２２がオン／オフされているか否か、呼吸デバイス１２２が吐出する空気の圧力、呼吸デバイス１２２が吐出する空気の温度等）、及び／又はその他の情報（例えば、睡眠パフォーマンスメトリックス、睡眠パフォーマンススコア、睡眠スコア、又は治療スコア（例えば、ＷＯ ２０１６／０６１６２９及び米国２０１７／０３１１８７９に記載されているようなｍｙＡｉｒ（登録商標）スコアであり、それぞれが全体として参照することで結合されている）、現在の日時、治療を受けているユーザの個人情報、ユーザのアンケートなどを提供することができる。いくつかの実装形態では、表示デバイス１２８は、入力インターフェースとして画像を表示するように構成されたグラフィックユーザインターフェース（ＧＵＩ）を含むヒューマンマシンインターフェース（ＨＭＩ）として機能する。表示デバイス１２８は、ＬＥＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ、ＬＣＤディスプレイなどであってもよい。入力インターフェースは、例えば、タッチスクリーン又はタッチセンシティブ基板、マウス、キーボード、又は呼吸デバイス１２２と相互作用する人間による入力を感知するように構成された任意のセンサシステムとすることができる。
加湿タンク１２９は、呼吸デバイス１２２に結合又は一体化され、呼吸デバイス１２２から送られる加圧空気を加湿するために使用可能なリザーバを含む。呼吸デバイス１２２は、治療ユーザに供給される加圧空気を加湿するために、加湿タンク１２９内の水を加熱するヒータを含むことができる。さらに、いくつかの実装形態では、導管１２６は、治療ユーザに送られる加圧空気を加熱する加熱要素（例えば、導管１２６に結合され、及び／又は導管１２６に埋め込まれた）をさらに含むことができる。加湿タンク１２９は、空気通路の水蒸気入口に流体的に結合され、水蒸気入口を介して空気通路内に水蒸気を送達するように形成されていてもよいし、空気通路自体の一部として空気通路と一直線上に形成されていてもよい。他の実装形態では、呼吸治療デバイス１２２又は導管１２６は、無水加湿器を含むことができる。無水加湿器は、システム１００内の他の場所に配置された他のセンサとインターフェースするセンサを組み込むことができる。
呼吸システム１２０は、例えば、人工呼吸器、又は持続気道陽圧（ＣＰＡＰ）システム、自動気道陽圧（ＡＰＡＰ）システム、バイレベル又は可変気道陽圧（ＢＰＡＰ又はＶＰＡＰ）システム等の気道陽圧（ＰＡＰ）システム、又はそれらの任意の組み合わせとして用いることができる。ＣＰＡＰシステムは、所定の空気圧（例えば、睡眠医によって決定される）を治療ユーザに供給する。ＡＰＡＰシステムは、例えば、治療ユーザに関連する呼吸データに基づいて、治療ユーザに供給される空気圧を自動的に変更する。ＢＰＡＰ又はＶＰＡＰシステムは、第１所定の圧力（例えば、吸気気道陽圧又はＩＰＡＰ）と、第１所定の圧力よりも低い第２所定の圧力（例えば、呼気気道陽圧又はＥＰＡＰ）とを送出するように構成される。
図２を参照すると、いくつかの実装形態によるシステム１００（図１）の一部が示されている。呼吸デバイス１２０の治療ユーザ２１０と、治療隣接個人２２０（例えば、ベッドパートナー）とは、環境２８０内のベッド２３０内に位置し、マットレス２３２の上に横たわる。ユーザインターフェース１２４（例えば、フルフェイスマスク）は、治療ユーザ２１０が、治療ユーザの睡眠セッション中に着用することができる。ユーザインターフェース１２４は、導管１２６を介して呼吸デバイス１２２に流体的に結合及び／又は接続される。逆に、呼吸デバイス１２２は、導管１２６及びユーザインターフェース１２４を介して加圧空気を治療ユーザ２１０に送達し、治療ユーザ２１０の喉の空気圧を高め、それによって睡眠中の気道の閉鎖及び／又は狭窄を防止するのを助ける。呼吸治療デバイス１２２は、ユーザが呼吸治療デバイス１２２と対話することを可能にするディスプレイデバイス１２８を含んでもよい。呼吸治療デバイス１２２は、加圧空気を加湿するための水を貯蔵する加湿タンク１２９をさらに含んでもよい。呼吸治療デバイス１２２は、図２に示すように、ベッド２３０に直接隣接するナイトスタンド２４０、より一般的には、ベッド２３０及び／又はユーザ２１０に一般的に隣接する任意の表面又は構造上に配置することができる。ユーザはまた、ベッド２３０内のマットレス２３２の上に横たわっている間に、例えば血圧デバイス及び／又は活動追跡器１９０を着用することができる。
図２に示すように、必ずしもそうであるとは限らないが、治療ユーザ２１０はユーザデバイス１７０Ａを有し、治療隣接個人２２０は自分自身のユーザデバイス１７０Ｂを有することができる。ユーザデバイス１７０Ａ、１７０Ｂは、ユーザデバイス１７０の反復とすることができ、各デバイスは、本明細書で開示される睡眠パフォーマンスメトリックスを生成するために使用され得るセンサデータを取得するための１つ以上のセンサ１３０の任意の組み合わせを含むことができる。
図１に戻って説明する。システム１００の１つ以上のセンサ１３０は、圧力センサ１３２、流量センサ１３４、温度センサ１３６、運動センサ１３８、マイクロフォン１４０、スピーカ１４２、無線周波数（ＲＦ）受信機１４６、ＲＦ送信機１４８、カメラ１５０、赤外線センサ１５２、光電脈波（ＰＰＧ）センサ１５４、心電図（ＥＣＧ）センサ１５６、脳波（ＥＥＧ）センサ１５８、容量センサ１６０、力センサ１６２、ひずみゲージセンサ１６４、筋電図（ＥＭＧ）センサ１６６、酸素センサ１６８、検体センサ１７４、湿度センサ１７６、レーザレーダセンサ１７８、又はそれらの任意の組み合わせを含む。一般的に、１つ以上のセンサ１３０のそれぞれは、メモリデバイス１１４又は１つ以上の他のメモリデバイスにより受信及び記憶されたセンサデータを出力するように構成される。
１つ以上のセンサ１３０は、圧力センサ１３２、流量センサ１３４、温度センサ１３６、運動センサ１３８、マイクロフォン１４０、スピーカ１４２、ＲＦ受信機１４６、ＲＦ送信機１４８、カメラ１５０、赤外線センサ１５２、光電脈波（ＰＰＧ）センサ１５４、心電図（ＥＣＧ）センサ１５６、脳波（ＥＥＧ）センサ１５８、容量センサ１６０、力センサ１６２、歪みゲージセンサ１６４、筋電図（ＥＭＧ）センサ１６６、酸素センサ１６８、検体センサ１７４、湿度センサ１７６、及びレーザレーダセンサ１７８の各々を含むように示され、説明されているが、より一般的には、１つ以上のセンサ１３０は、本明細書で説明及び／又は図示されている任意の組み合わせ及び任意の数のセンサを含むことができる
１つ以上のセンサ１３０を用いて、生理学的データ、オーディオデータ、又はその両方のようなセンサデータを生成することができる。制御システム１１０は、１つ以上のセンサ１３０によって生成された生理学的データを用いて、睡眠セッション中にコホートメンバーに関連する睡眠－覚醒信号及び１つ以上の睡眠関連パラメータを決定することができる。睡眠－覚醒信号は、覚醒、リラックス覚醒、微小覚醒、急速眼球運動（ＲＥＭ）段階、第１ノンレム段階（一般に「Ｎ１」と呼ばれる）、第２ノンレム段階（一般に「Ｎ２」と呼ばれる）、第３ノンレム段階（一般に「Ｎ３」と呼ばれる）、又はこれらの任意の組み合わせを含む１つ以上の睡眠状態を示すことができる。Ｎ１とＮ２は浅睡眠段階であり、Ｎ３は深睡眠段階であると考えることができる。センサ１３０などの１つ以上のセンサによって生成された生理学的データに基づいて睡眠段階を決定する方法は、例えば、それぞれが参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、国際公開第２０１４／０４７３１０号、米国特許第１０，４９２，７２０号、米国特許第１０，６６０，５６３号、米国特許出願公開第２０２０／０３３７６３４号、国際公開第２０１７／１３２７２６号、国際公開第２０１９／１２２４１３号、米国特許出願公開第２０２１／０１５０８７３号、国際公開第２０１９／１２２４１４号、米国特許出願公開第２０２０／０３８３５８０号に記載されている。また、睡眠－覚醒信号をタイムスタンプして、コホートメンバーがベッドに入った時間、コホートメンバーがベッドから離れた時間、コホートメンバーが入眠しようとした時間などを示すことができる。睡眠セッション中、睡眠－覚醒信号は、所定のサンプリングレート、例えば、毎秒１サンプル、３０秒１サンプル、毎分１サンプルなどでセンサ１３０によって測定され得る。睡眠－覚醒信号に基づいて睡眠セッション中にコホートメンバーについて決定され得る１つ以上の睡眠関連パラメータの例は、総就寝時間、総睡眠時間、入眠潜時、睡眠後覚醒パラメータ、睡眠効率、断片化指数、又はそれらの任意の組み合わせを含む。
１つ以上のセンサ１３０によって生成された生理学的データ及び／又はオーディオデータは、睡眠セッション中にコホートメンバーに関連する呼吸信号を決定するためにも使用され得る。呼吸信号は、通常、睡眠セッション中のコホートメンバーの呼吸又は息継ぎを示す。呼吸信号は、例えば、呼吸速度、呼吸速度可変性、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、１時間当たりのイベント数、イベントのパターン、呼吸デバイス１２２の圧力設定、又はそれらの任意の組み合わせを示すことができる。これらのイベントには、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞性無呼吸、混合性無呼吸、低呼吸、ＲＥＲＡ、流量制限（例えば、胸内陰圧の上昇が増加の努力を示しているにもかかわらず、流量が増加しないイベント）、マスク漏れ（例えば、ユーザインターフェース１２４から）、むずむず脚、睡眠障害、窒息、心拍数増加、呼吸困難、喘息発作、てんかん発作、発作、血圧上昇、過呼吸、又はこれらの任意の組合せが含まれ得る。イベントは、例えば、それぞれが参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、米国特許第５，２４５，９９５号、米国特許第６，５０２，５７２号、国際公開第２０１８／０５０９１３号、国際公開第２０２０／１０４４６５号に記載されているような当技術分野で知られている任意の手段によって検出することができる。
圧力センサ１３２は、メモリデバイス１１４に記憶され、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る圧力データを出力する。いくつかの実装形態では、圧力センサ１３２は、呼吸システム１２０を使用する治療ユーザの呼吸（例えば、吸息及び／又は呼息）及び／又は周囲圧力を示すセンサデータを生成する空気圧センサ（例えば、気圧センサ）である。このような実施形態では、圧力センサ１３２は、呼吸デバイス１２２に連結又は統合することができる。圧力センサ１３２は、例えば、容量センサ、電磁センサ、圧電センサ、歪みゲージセンサ、光センサ、電位センサ、又はこれらの任意の組み合わせであってもよい。一例では、圧力センサ１３２を用いて、コホートメンバーの血圧を決定することができる。
流量センサ１３４は、メモリデバイス１１４に記憶され、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る流量データを出力する。いくつかの実装形態では、流量センサ１３４は、呼吸デバイス１２２からの空気流量、導管１２６を通る空気流量、ユーザインターフェース１２４を通る空気流量、又はそれらの任意の組み合わせを決定するために使用される。このような実施形態では、流量センサ１３４は、呼吸デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４又は導管１２６に連結又は統合することができる。流量センサ１３４は、例えば、回転流量計（例えば、ホール効果流量計）、タービン流量計、オリフィス流量計、超音波流量計、熱線センサ、渦流センサ、膜センサ、又はそれらの任意の組み合わせなどの質量流量センサであり得る。
温度センサ１３６は、メモリデバイス１１４に記憶され得る、及び／又は、制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る温度データを出力する。いくつかの実装形態では、温度センサ１３６は、コホートメンバーの中核体温、コホートメンバーの皮膚温度、呼吸デバイス１２２から及び／又は導管１２６を通って流れる空気の温度、ユーザインターフェース１２４内の温度、周囲温度、又はこれらの任意の組み合わせを示す温度データを生成する。温度センサ１３６は、例えば、熱電対センサ、サーミスタセンサ、シリコンバンドギャップ温度センサ又は半導体ベースのセンサ、抵抗温度検出器、又はこれらの任意の組み合わせであってもよい。
運動センサ１３８は、メモリデバイス１１４に記憶され、かつ／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る、運動データを出力する。運動センサ１３８を使用して、睡眠セッション中のユーザの動き、及び／又は呼吸治療デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４又は導管１２６などの呼吸治療システム１２０の構成要素のいずれかの動きを検出することができる。運動センサ１３８は、例えば、加速度計、ジャイロスコープ、及び磁力計などの、１つ以上の慣性センサを含み得る。運動センサ１３８は、ユーザの顔の中又は周りの拍動及びユーザインターフェース１２４の近位の拍動などの動脈拍動に関連する動き又は加速度を検出するために使用することができ、拍動の形状、速度、振幅又は体積という特徴を検出するように構成される。いくつかの実装形態では、運動センサ１３８は、例えば、ユーザの呼吸運動を介してユーザの睡眠状態を表す信号を取得することができるユーザの体の運動を表す１つ以上の信号を任意に又は追加的に生成する。
マイクロフォン１４０は、メモリデバイス１１４に記憶され、及び／又は、制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得るオーディオデータを出力する。マイクロフォン１４０によって生成されたオーディオデータは、睡眠セッション中に１つ以上の音（例えば、治療ユーザ２１０及び／又は治療隣接個人２２０のようなコホートメンバーからの音）として再生され得る。マイクロフォン１４０からのオーディオデータは、本明細書でさらに詳細に説明されるように、睡眠セッション中にコホートメンバーが経験するイベントを識別するために（例えば、制御システム１１０を用いて）使用することもできる。マイクロフォン１４０は、呼吸デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、ユーザデバイス１７０Ａ又はユーザデバイス１７０Ｂに結合又は統合されていてもよい。例えば、マイクロフォン１４０は、呼吸治療デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６又は他の構成要素の内部に配置されてもよい。マイクロフォン１４０はまた、呼吸治療デバイス１２２の外側、ユーザインターフェース１２４の外側、導管１２６の外側又は任意の他の構成要素の外側に隣接して配置されるか又は連結されてもよい。マイクロフォン１４０はまた、ユーザデバイス１７０の構成要素であってもよい（例えば、マイクロフォン１４０は、スマートフォンのマイクロフォンである）。マイクロフォン１４０は、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、呼吸治療デバイス１２２又はそれらの任意の組み合わせに統合されてもよい。一般的に、マイクロフォン１４０は、少なくとも呼吸治療デバイス１２２のモータ、ユーザインターフェース１２４及び導管１２６を含む呼吸治療システム１２０の空気経路内又はそれに隣接する任意の点に位置付けられてもよい。したがって、空気経路は、音響経路とも呼ばれる。
スピーカ１４２は、システム１００を使用するコホートメンバー（例えば、図２の治療ユーザ２１０）が通常聞くことができる音波を出力する。１つ以上の実装形態では、音波は、システム１００のユーザに聞こえるか又はシステムのユーザに聞こえない（例えば、超音波）。スピーカ１４２は、例えば、目覚まし時計として、又は（例えば、イベントに応答して）コホートメンバーに向けてアラーム又はメッセージを再生するように機能することができる。いくつかの実装形態では、スピーカ１４２は、マイクロフォン１４０によって生成されたオーディオデータをコホートメンバーに送信するために使用されてもよい。スピーカ１４２は、呼吸デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、ユーザデバイス１７０Ａ、又はユーザデバイス１７０Ｂに結合又は統合されていてもよい。
マイクロフォン１４０及びスピーカ１４２は、別個のデバイスとして使用することができる。いくつかの実施形態では、マイクロフォン１４０及びスピーカ１４２は、例えば参照によりその全体が本明細書に組み込まれるＷＯ ２０１８／０５０９１３号に記載されるように、音響センサ１４１に組み合わせることができる。このような実装形態では、スピーカ１４２は、所定の間隔で音波を生成又は放射し、マイクロフォン１４０は、スピーカ１４２から放射された音波の反射を検出する。スピーカ１４２によって生成又は放射される音波は、治療ユーザ２１０又は治療隣接個人２２０の睡眠を妨げないように、人の耳には聞こえない周波数（例えば、２０Ｈｚ未満又は約１８ｋＨｚ以上）を有する（図２）。マイクロフォン１４０及び／又はスピーカ１４２からのデータに少なくとも部分的に基づいて、制御システム１１０は、治療ユーザ２１０又は治療隣接個人２２０（図２）の位置、及び／又は、呼吸信号、呼吸数、吸息振幅、呼息振幅、吸息呼息比、時間当たりのイベント数、イベントパターン、睡眠段階、呼吸治療デバイス１２２の圧力設定、口漏れ状態、又はこれらの任意の組み合わせなど、本明細書に記載された１つ以上の睡眠関連パラメータを決定することができる。この文脈では、ＳＯＮＡＲセンサは、超音波又は低周波数超音波センシング信号（例えば、約１７～２３ｋＨｚ、１８～２２ｋＨｚ又は１７～１８ｋＨｚの周波数範囲内）を空気を介して生成／送信することなどによるアクティブ音響センシングに関わるものと理解されてもよい。このようなシステムは、上述の国際公開第２０１８／０５０９１３号及び国際公開第２０２０／１０４４６５号に関連して考えることができる。いくつかの実装形態では、スピーカ１４２は骨伝導スピーカである。いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサ１３０は、（ｉ）マイクロフォン１４０と同一又は同様であり、音響センサ１４１に統合された第１マイクロフォンと、（ｉｉ）マイクロフォン１４０と同一又は同様であるが、音響センサ１４１に統合された第１マイクロフォンとは独立しかつ別体である第２マイクロフォンと、を含む。
いくつかの実装形態では、センサ１３０は、（ｉ）マイクロフォン１４０と同一又は類似であって音響センサ１４１に一体化された第１マイクロフォンと、（ｉｉ）マイクロフォン１４０と同一又は類似であって音響センサ１４１に一体化された第１マイクロフォンとは分離された異なる第２マイクロフォンとを含む。
ＲＦ送信機１４８は、所定の周波数及び／又は振幅を有する電波（例えば、高周波数帯域、低周波数帯域、長波信号、短波信号等）を生成及び／又は送信する。ＲＦ受信機１４６は、ＲＦ送信機１４８から送信された電波の反射を検出し、このデータは、制御システム１１０によって分析されて、コホートメンバーの位置及び／又は本明細書に記載された１つ以上の睡眠関連パラメータを決定することができる。ＲＦ受信機（ＲＦ受信機１４６及びＲＦ送信機１４８又は別のＲＦペア）は、制御システム１１０、呼吸デバイス１２２、１つ以上のセンサ１３０、ユーザデバイス１７０Ａ、ユーザデバイス１７０Ｂ、又はそれらの任意の組み合わせの間の無線通信のためにも使用され得る。ＲＦ受信機１４６及びＲＦ送信機１４８は、図１に別個の異なる要素として示されているが、いくつかの実装形態では、ＲＦ受信機１４６及びＲＦ送信機１４８は、ＲＦセンサ１４７の一部として組み合わされる。いくつかのこのような実施形態では、ＲＦセンサ１４７は、制御回路を含む。ＲＦ通信の具体的な形式は、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等であり得る。
いくつかの実施形態では、ＲＦセンサ１４７は、メッシュシステムの一部である。メッシュシステムの一例は、それぞれが移動式／可動式又は固定式であり得るメッシュノード、メッシュルータ及びメッシュゲートウェイを含み得る、ＷｉＦｉメッシュシステムである。このような実施形態では、ＷｉＦｉメッシュシステムは、それぞれがＲＦセンサ１４７と同一又は類似のＲＦセンサを含む、ＷｉＦｉルータ及び／又はＷｉＦｉコントローラ、ならびに１つ以上の衛星（例えば、アクセスポイント）を含む。ＷｉＦｉルータ及び衛星は、ＷｉＦｉ信号を使用して互いに連続的に通信する。ＷｉＦｉメッシュシステムは、物体又は人の移動が信号を部分的に妨害することによってルータと衛星との間のＷｉＦｉ信号の変化（例えば、受信された信号強度の差）に基づいて運動データを生成するために用いることができる。この運動データは、運動、呼吸、心拍数、歩行、転倒、挙動等又はそれらの任意の組み合わせを示すことができる。
カメラ１５０は、メモリデバイス１１４に記憶できる１つ以上の画像（例えば、静止画像、動画像、熱画像又はそれらの組み合わせ）として再生可能な画像データを出力する。制御システム１１０は、カメラ１５０からの画像データを用いて、本明細書で説明される１つ以上の睡眠関連パラメータを決定することができる。例えば、カメラ１５０からの画像データを用いて、コホートメンバーの位置を識別し、コホートメンバーがベッドに入る時間を決定し、コホートメンバーがベッドから出る時間を決定することができる。
赤外線（ＩＲ）センサ１５２は、メモリデバイス１１４に記憶可能な１又は複数の赤外線画像（例えば、静止画像、ビデオ画像、又はその両方）として再生可能な赤外線画像データを出力する。ＩＲセンサ１５２からの赤外線データを用いて、コホートメンバーの温度及び／又はコホートメンバーの運動を含む、睡眠セッション中の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定することができる。ＩＲセンサ１５２は、コホートメンバーの存在、位置、及び／又は運動を測定するときに、カメラ１５０と組み合わせて使用することもできる。例えば、ＩＲセンサ１５２は、約７００ｎｍと約１ｍｍとの間の波長を有する赤外光を検出することができ、一方、カメラ１５０は、約３８０ｎｍと約７４０ｎｍとの間の波長を有する可視光を検出することができる。
ＰＰＧセンサ１５４は、心拍数、心拍変動性、心周期、呼吸数、吸息振幅、呼息振幅、吸息呼息比、推定血圧パラメータ、又はそれらの任意の組み合わせのような１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために使用され得る、コホートメンバーに関連する生理学的データを出力する。ＰＰＧセンサ１５４は、コホートメンバーによって着用されたり、コホートメンバーによって着用される衣服及び／又は布地に埋め込まれたり、ユーザインターフェース１２４及び／又はその関連するヘルメット（例えば、ストラップなど）に埋め込まれたり、及び／又は結合されたりすることができる。
ＥＣＧセンサ１５６は、コホートメンバーの心臓の電気的活動に関連する生理学的データを出力する。いくつかの実装形態では、ＥＣＧセンサ１５６は、睡眠セッション中にコホートメンバーの一部の上又は周囲に配置された１つ以上の電極を含む。ＥＣＧセンサ１５６からの生理学的データは、例えば、本明細書で説明される１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために使用され得る。
ＥＥＧセンサ１５８は、コホートメンバーの脳の電気的活動に関連する生理学的データを出力する。いくつかの実装形態では、ＥＥＧセンサ１５８は、睡眠セッション中にコホートメンバーの頭皮上又は周囲に配置された１つ以上の電極を含む。ＥＥＧセンサ１５８からの生理学的データは、例えば、睡眠セッション中の任意の所与の時点におけるコホートメンバーの睡眠状態を決定するために使用され得る。いくつかの実装形態では、ＥＥＧセンサ１５８は、ユーザインターフェース１２４及び／又は関連するヘルメット（例えば、ストラップなど）に統合されてもよい。
容量センサ１６０、力センサ１６２及び歪みゲージセンサ１６４は、メモリデバイス１１４に記憶され、本明細書に記載の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために制御システム１１０によって使用され得るデータを出力する。ＥＭＧセンサ１６６は、１つ以上の筋肉により生み出された電気的活動に関連する生理学的データを出力する。酸素センサ１６８は、（例えば、導管１２６内又はユーザインターフェース１２４における）ガスの酸素濃度を示す酸素データを出力する。酸素センサ１６８は、例えば、超音波酸素センサ、電気酸素センサ、化学酸素センサ、光学酸素センサ、又はそれらの任意の組み合わせであり得る。いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサ１３０は、ガルバニック皮膚反応（ＧＳＲ）センサ、血流センサ、呼吸センサ、脈拍センサ、血圧計センサ、酸素濃度計センサ、又はこれらの任意の組み合わせをさらに含む。
検体センサ１７４は、コホートメンバ（例えば、治療ユーザ２１０）の呼息中の検体の存在を検出するために使用され得る。検体センサ１７４によって出力されたデータは、メモリデバイス１１４に記憶され、制御システム１１０によって使用されて、治療ユーザ２１０の呼吸中の任意の検体の識別性及び濃度を決定することができる。いくつかの実装形態では、検体センサ１７４は、治療ユーザ２１０の口の近くに配置され、治療ユーザ２１０の口から吐き出された呼吸中の検体を検出する。例えば、ユーザインターフェース１２４が治療ユーザ２１０の鼻及び口を覆うフェイスマスクである場合、検体センサ１７４は、フェイスマスク内に配置されて、治療ユーザ２１０の口呼吸を監視することができる。他の実装形態では、例えば、ユーザインターフェース１２４が鼻マスク又は鼻枕マスクである場合、検体センサ１７４は、治療ユーザ２１０の鼻の近くに配置されて、治療ユーザの鼻を介して吐き出される呼吸中の検体を検出することができる。他の実装形態では、ユーザインターフェース１２４が鼻マスク又は鼻枕マスクである場合、検体センサ１７４は、治療ユーザ２１０の口の近くに位置することができる。この実装形態では、検体センサ１７４を用いて、治療ユーザ２１０の口から意図せずに漏れた空気があるかどうかを検出することができる。いくつかの実装形態では、検体センサ１７４は、炭素系化学物質又は化合物を検出するために使用され得る揮発性有機化合物（ＶＯＣ）センサである。いくつかの実装形態では、検体センサ１７４は、治療ユーザ２１０が鼻又は口を介して呼吸しているかどうかを検出するためにも使用されてもよい。例えば、（ユーザインターフェース１２４がフェイスマスクである実装形態では）治療ユーザ２１０の口の近く又はフェイスマスク内に配置された検体センサ１７４によって出力されたデータによって検体の存在が検出された場合、制御システム１１０は、治療ユーザ２１０が自分の口を通して呼吸していることを示すものとしてそのデータを使用することができる。
湿度センサ１７６は、メモリデバイス１１４に記憶可能なデータを出力し、制御システム１１０によって使用される。湿度センサ１７６は、治療ユーザの周囲の様々な領域（例えば、導管１２６又はユーザインターフェース１２４内、治療ユーザ２１０の顔の近く、導管１２６とユーザインターフェース１２４との間の接続部の近く、導管１２６と呼吸デバイス１２２との間の接続部の近くなど）における湿度を検出するために使用され得る。したがって、いくつかの実施形態では、水分センサ１７６をユーザインターフェース１２４又は導管１２６内に配置して、呼吸デバイス１２２からの加圧空気の湿度を監視することができる。他の実装形態では、湿度センサ１７６は、湿度レベルを監視する必要がある任意の領域の近傍に配置される。湿度センサ１７６はまた、治療ユーザ２１０及び／又は治療隣接個人２２０の周囲の環境２８０、例えば寝室内の空気の周囲湿度を監視するために使用されてもよい。
光検出測距（ＬｉＤＡＲ）センサ１７８は、深度感知に使用することができる。このような光学センサ（例えば、レーザセンサ）は、物体を検出し、生活空間等の周囲環境の３次元（３Ｄ）マップを作成するために用いることができる。ＬｉＤＡＲは、一般的に、パルスレーザを利用して飛行時間を計測する。ＬｉＤＡＲは、３Ｄレーザスキャンとも呼ばれる。このようなセンサの一使用例では、ＬｉＤＡＲセンサ１７８を有する固定又は（スマートフォン等の）モバイル機器は、センサから５メートル以上離れた領域を測定しマッピングすることができる。例えば、ＬｉＤＡＲデータは、電磁式ＲＡＤＡＲセンサによって推定された点群データと融合することができる。ＬｉＤＡＲセンサ１７８はまた、人工知能（ＡＩ）を使用して、（ＲＡＤＡＲに対して高反射性であり得る）ガラス窓等、ＲＡＤＡＲシステムに問題を引き起こす可能性のある空間内の地物を検出し分類することにより、ＲＡＤＡＲシステムのジオフェンスを自動的に作成し得る。例えば、ＬｉＤＡＲはまた、人の身長に加え、人が座ったとき、倒れたとき等に生じる身長の変化を推定するために用いることができる。ＬｉＤＡＲは、環境の３Ｄメッシュ表現を形成するために用いることができる。さらなる用途では、ＬｉＤＡＲは、電波が通過する固体表面（例えば、無線透光性材料）から反射することができ、それにより、異なるタイプの障害物の分類を可能にする。
図１に個別に示されているが、１つ以上のセンサ１３０の任意の組み合わせは、呼吸デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、加湿タンク１２９、制御システム１１０、ユーザデバイス１７０（例えば、図２のユーザデバイス１７０Ａ、１７０Ｂ）、又はこれらの任意の組み合わせを含む、システム１００の任意の１つ以上の構成要素に統合及び／又は結合されてもよい。例えば、マイクロフォン１４０及びスピーカ１４２は、ユーザデバイス１７０に統合され、及び／又は、ユーザデバイス１７０に結合され、圧力センサ１３０及び／又は、流量センサ１３２は、呼吸デバイス１２２に統合され、及び／又は、呼吸デバイス１２２に結合される。いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、呼吸デバイス１２２、制御システム１１０、又はユーザデバイス１７０に結合されておらず、通常、睡眠セッション中に、治療ユーザ２１０又は治療隣接個人２２０にほぼ隣接して配置される（例えば、治療ユーザ２１０又は治療隣接個人２２０の一部に配置されるか又は接触し、また、治療ユーザ２１０又は治療隣接個人２２０によって着用されるか、ナイトスタンドに結合されるか又は配置されるか、マットレスに結合されるか、天井に結合されるかなど）。
例えば、図２に示すように、１つ以上のセンサ１３０は、ベッド２３０及び治療ユーザ２１０に隣接して、ナイトスタンド２４０上の第１位置２５０ａに配置されてもよい。又は、センサ１３０のうちの１つ以上は、マットレス２３２上及び／又はマットレス２３２内の第２位置２５０Ｂ（例えば、センサは、マットレス２３２に結合及び／又は統合される）に配置することができる。また、センサ１３０のうちの１つ以上は、ベッド２３０上の第３位置２５０Ｃに配置することができる（例えば、補助センサ１４０は、ベッド２３０のフレーム上のヘッドボード、フットボード又は他の位置に結合及び／又は統合される）。センサ１３０のうちの１つ以上は、ベッド２３０及び／又はユーザ２１０に一般的に隣接する壁又は天井における第４の位置２５０ｄに配置されてもよい。センサ１３０のうちの１つ以上は、呼吸システム１２０の呼吸デバイス１２２の筐体に結合され、及び／又は筐体上及び／又は筐体内に配置されるように、第５の位置に配置されてもよい。さらに、１つ以上のセンサ１３０は、センサが治療ユーザ２１０に結合され、及び／又は、治療ユーザ２１０に配置されるように、第６位置２５０Ｆに配置されてもよい（例えば、センサは、睡眠セッション中に治療ユーザ２１０が着用する布地又は衣服に埋め込まれ、又は結合されている）。同様に、１つ以上のセンサ１３０は、センサが治療隣接個人２２０に結合され、及び／又は治療隣接個人２２０に配置されるように、第７位置に配置されてもよい（例えば、センサは、治療隣接個人２２０が睡眠セッション中に着用する布地又は衣服に埋め込まれ、又は結合されている）。さらに、１つ以上のセンサ１３０は、ベッド２３０に隣接してナイトスタンドの８つの位置２５０Ｇに配置されてもよく、治療隣接個人２２０に配置されてもよい。より一般的には、センサ１４０が、１つ以上の睡眠セッション中に、コホートメンバー（例えば、治療ユーザ２１０及び／又は治療隣接個人２２０）に関連する生理学的データを生成することができるように、１つ以上のセンサ１３０は、監視されているコホートメンバーに対して任意の適切な位置に配置されてもよい。
ユーザデバイス１７０（図１）は、表示デバイス１７２を含む。ユーザデバイス１７０は、例えば、スマートフォン、タブレット、ラップトップ等のモバイル機器であり得る。あるいは、ユーザデバイス１７０は、外部感知システム、テレビ（例えば、スマートテレビ）、又は別のスマートホームデバイス（例えばＧｏｏｇｌｅ Ｈｏｍｅ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ Ｎｅｓｔ（登録商標）、Ａｍａｚｏｎ Ｅｃｈｏ（登録商標）、Ａｍａｚｏｎ Ｅｃｈｏ Ｓｈｏｗ（登録商標）、Ａｌｅｘａ（登録商標）－対応デバイスなどのスマートスピーカ）とすることができる。）いくつかの実装形態では、ユーザデバイスは、ウェアラブル装置（例えば、スマートウォッチ）である。表示デバイス１７２は、一般的に、静止画像、動画像又はその両方を含む画像を表示するために使用される。いくつかの実施形態では、ディスプレイデバイス１７２は、画像を表示するように構成されたグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）及び入力インターフェースを含むヒューマンマシンインターフェース（ＨＭＩ）として機能する。表示デバイス１７２は、ＬＥＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ、ＬＣＤディスプレイなどであってもよい。入力インターフェースは、例えば、タッチスクリーン又はタッチ感知基板、マウス、キーボード、又はユーザデバイス１７０と相互作用する人間による入力を感知するように構成された任意のセンサシステムとすることができる。いくつかの実装形態では、１つ以上のユーザデバイスが、システム１００によって使用され、及び／又は、睡眠コホートの各メンバーのための別個のユーザデバイスなど、システム１００に含まれてもよい。
光源１８０は、強度及び波長（例えば、色）を有する光を放出するために一般的に使用される。例えば、光源１８０は、約３８０ｎｍと約７００ｎｍとの間の波長（例えば、可視光スペクトルにおける波長）の光を放出することができる。光源１８０は、例えば、１つ以上の発光ダイオード、１つ以上の有機発光ダイオード、電球、ランプ、白熱電球、ＣＦＬ電球、ハロゲン電球、又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。いくつかの実装形態では、光源１８０から放出される光の強度及び／又は波長（例えば、色）は、制御システム１１０によって変更されてもよい。光源１８０はまた、連続発光、パルス発光、異なる強度の周期的発光（例えば、徐々に強度が増加した後に強度が減少する発光サイクルを含む）、又はそれらの任意の組み合わせのような所定の発光パターンで発光することができる。光源１８０から発せられた光は、コホートメンバーによって直接観察されてもよく、又はコホートメンバーに到達する前に反射又は屈折されてもよい。いくつかの実装形態では、光源１８０は、１つ以上のライトパイプを含む。
いくつかの実装形態では、光源１８０は、呼吸治療システム１２０に物理的に結合されているか、又は呼吸治療システム１２０に統合されている。例えば、光源１８０は、呼吸デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、表示デバイス１２８、又はこれらの任意の組み合わせに物理的に結合又は統合されてもよい。いくつかの実装形態では、光源１８０は、ユーザデバイス１７０に物理的に結合されているか、又は統合されている。他のいくつかの実装形態では、光源１８０は、呼吸治療システム１２０及びユーザデバイス１７０、ならびに活動追跡器１９０のそれぞれから分離され、区別される。このような実装形態では、光源１８０は、例えば、ナイトスタンド２４０、ベッド２３０、他の家具、壁、天井などの上に、コホートメンバーに向けて配置されてもよい。
活動追跡器１９０は、一般に、コホートメンバー（例えば、治療ユーザ２１０又は治療隣接個人２２０）に関連する活動測定値を決定するための生理学的データの生成を支援するために使用される。活動測定は、例えば、歩数、走行距離、登り歩数、身体活動の持続時間、身体活動の種類、身体活動の強さ、立っているのに費やされた時間、呼吸数、平均呼吸数、安静呼吸数、最大呼吸数、呼吸数変動性、心拍数、平均心拍数、安静心拍数、最大心拍数、心拍変動性、燃焼カロリー数、血中酸素飽和度、皮膚電気活動（皮膚電気伝導度又は皮膚電気反応とも呼ばれる）、又はこれらの任意の組合せを含んでもよい。活動追跡器１９０は、本明細書で説明される１つ以上のセンサ１３０、例えば、運動センサ１３８（例えば、１つ以上の加速度計及び／又はジャイロ）、ＰＰＧセンサ１５４、及び／又はＥＣＧセンサ１５６を含む。
いくつかの実装形態では、活動追跡器１９０は、スマートウォッチ、リストバンド、指輪、又はパッチなど、コホートメンバーによって着用され得るウェアラブルデバイスである。例えば、図２を参照すると、活動追跡器１９０は、治療ユーザ２１０の手首に着用される。活動追跡器１９０はまた、治療ユーザが着用する衣類又は衣服に結合又は統合されてもよい。いくつかの場合、同様の活動追跡器を治療隣接個人２２０の手首に着用したり、治療隣接個人２２０が着用する衣類又は衣服に結合したり、統合したりすることができる。あるいは、活動追跡器１９０は、ユーザデバイス１７０Ａ及び／又はユーザデバイス１７０Ｂに（例えば、同じ記憶デバイス内で）結合又は統合されてもよい。より一般的には、活動追跡器１９０は、制御システム１１０、メモリ１１４、呼吸システム１２０、ユーザデバイス１７０Ａ及び／又はユーザデバイス１７０Ｂと通信可能に結合されるか、又はそれらの中に（例えば、記憶デバイス内に）物理的に統合され得る。
図１に戻って参照すると、制御システム１１０及びメモリデバイス１１４は、システム１００の別個の異なる構成要素として図１に説明及び示されているが、いくつかの実装形態では、制御システム１１０及び／又はメモリデバイス１１４は、ユーザデバイス１７０及び／又は呼吸デバイス１２２に統合されている。代替的に、いくつかの実装形態では、制御システム１１０又はその一部（例えば、プロセッサ１１２）は、クラウド（例えば、サーバ内に組み込まれ、ＩｏＴ（モノのインターネット）デバイス（例えば、スマートテレビ、スマートサーモスタット、スマート電気機器、スマート照明など）内に組み込まれ、クラウドに接続され、エッジクラウドによって処理されるなど）内に配置され、１つ以上のサーバ（例えば、リモートサーバ、ローカルサーバ、又はその任意の組み合わせなど）内に配置されてもよい。
システム１００は、上記のすべての構成要素を含むように示されているが、本開示の実装形態によれば、生理学的データを生成し、コホートメンバーの推奨通知又はアクションを決定するためのシステムには、より多く又はより少ない構成要素を含むことができる。例えば、第１代替システムは、制御システム１１０、メモリデバイス１１４、及び１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つを含む。別の例として、第２代替システムは、制御システム１１０、メモリデバイス１１４、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つ、及びユーザデバイス１７０を含む。さらに別の例として、第３代替システムは、制御システム１１０、メモリデバイス１１４、呼吸システム１２０、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つ、及び、第１及び第２ユーザデバイス１７０を含む。したがって、様々なシステムは、本明細書で図示及び説明された構成要素の任意の部分を用いて、及び／又は１つ以上の他の構成要素と組み合わせて形成され得る。
本明細書で使用されるように、睡眠セッションは、例えば、初期の開始時間及び終了時間に基づいて様々な方法で定義することができる。図３を参照すると、睡眠セッションのための例示的なタイムライン３０１が示されている。タイムライン３０１は、就床時刻（ｔベッド）、入眠時刻（ｔＧＴＳ）、初期睡眠時刻（（ｔ睡眠）、第１微小覚醒ＭＡ１及び第２微小覚醒ＭＡ２、覚醒時刻（ｔ覚醒）、起床時刻（ｔ起床）を含む。
いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、コホートメンバーが睡眠している持続時間である。このような実装形態では、睡眠セッションは開始時刻と終了時刻とを有し、睡眠セッションの間、コホートメンバーは終了時刻まで目覚めない。つまり、コホートメンバーが起きているどの時期も睡眠セッションには含まれない。第１睡眠セッションの定義によれば、コホートメンバーが同じ夜に複数回目を覚まして入眠した場合は、覚醒期間で区切られた各睡眠セッションが睡眠セッションとなる。
あるいは、いくつかの実装形態では、睡眠セッションは開始時刻と終了時刻とを有し、コホートメンバーは、睡眠セッション中に睡眠セッションが終了しないまま、コホートメンバーの連続した睡眠継続時間が睡眠継続時間閾値を下回る限り、睡眠セッションが終了してもよい。覚醒持続時間の閾値は、睡眠セッションのパーセンテージとして定義することができる。覚醒持続時間閾値は、例えば、睡眠セッションの約２０％、睡眠セッション持続時間の約１５％、睡眠セッション持続時間の約１０％、睡眠セッション持続時間の約５％、睡眠セッション持続時間の約２％等、又は任意の他の閾値パーセントであり得る。いくつかの実装形態では、覚醒持続時間閾値は、例えば、約１時間、約３０分、約１５分、約１０分、約５分、約２分などの固定時間量、又は他の量の時間として定義される。
いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、コホートメンバーが夜に最初にベッドに入る時間から、翌朝、コホートメンバーが最後にベッドから離れる時間までの間の全時間として定義される。つまり、睡眠セッションとは、第１日付（例えば２０２０年１月６日、月曜日）の、コホートメンバーが初めてベッドに入って就寝しようとする現在の夜（例えば、コホートメンバーが就寝前にまずテレビやスマートフォンを見ようとする場合はそうではない）と呼ぶ第１時間（例えば、夜１０：００）に始まり、第２日付（例えば、２０２０年１月７日、火曜日）の、コホートメンバーが最初にベッドから降りて翌朝帰らずに就寝しようとする翌朝（例えば、朝７：００）と呼ばれる第２時刻に終わる期間と定義されてもよい。
いくつかの実装形態では、コホートメンバーは、睡眠セッションの開始を手動で定義し、及び／又は睡眠セッションを手動で終了することができる。例えば、コホートメンバーは、睡眠セッションを手動で開始又は終了するために、ユーザデバイス１７０（図１）の表示デバイス１７２上に提示されたユーザ選択可能要素を（例えばクリック又はタップによって）選択することができる。
就床時刻ｔベッドとは、コホートメンバーが就寝前（例えば、コホートメンバーが横になったり、ベッドに座ったりしているとき）に最初にベッド（例えば、図２のベッド２３０）に入床した時刻と関連している。就床時刻ｔベッドは、コホートメンバーがベッドに入って寝た時間と、コホートメンバーが他の理由（例えば、テレビを見ている）でベッドに入った時間とを区別するために、ベッド閾値持続時間に基づいて識別することができる。例えば、ベッド閾値持続時間は、少なくとも約１０分、少なくとも約２０分、少なくとも約３０分、少なくとも約４５分、少なくとも約１時間、少なくとも約２時間などとすることができる。ここでは、就床時刻ｔベッドは、本明細書ではベッドに関連して説明されるが、より一般的には、就床時刻ｔベッドは、コホートメンバーが就寝するための任意の位置（例えば、ソファ、椅子、寝袋等）に最初に入った時間を指すことができる。
入眠時刻（ＧＴＳ）は、コホートメンバーがベッドに入ってから最初に入眠しようとした時間と関連している （ｔベッド）。例えば、ベッドに入った後、コホートメンバーは、就寝しようとする前に、リラックスするために１つ以上の活動（例えば、読書、テレビ視聴、音楽聴取、ユーザデバイス１７０の使用など）に従事することができる。初期睡眠時刻（ｔ睡眠）は、コホートメンバーが最初に就寝した時間である。例えば、初期睡眠時刻（ｔ睡眠）は、コホートメンバーが最初にノンレム睡眠段階に入った時間であってもよい。
覚醒時刻ｔ覚醒は、コホートメンバーが睡眠に戻らずに覚醒した時刻（例えば、コホートメンバーが夜中に覚醒して睡眠に戻った時刻とは逆）に対応付けられた時刻である。コホートメンバーは、最初に入眠した後、短い期間（例えば、５秒、１０秒、３０秒、１分等）の複数の無意識の微小覚醒（例えば、微小覚醒ＭＡ１、ＭＡ２）のいずれかを経験することができる。コホートメンバーは、覚醒時刻ｔ覚醒とは逆に、ＭＡ１、ＭＡ２の各微小覚醒後に睡眠に戻る。同様に、コホートメンバーは、最初に眠りについた後（例えば、トイレに起きた後、子供やペットの世話をした後、夢遊病をした後など）、１回以上の意識的な覚醒（例えば、覚醒Ａ）をすることができる。しかし、コホートメンバーは、目覚めた後に再び睡眠状態に戻る。したがって、覚醒時刻 ｔ覚醒は、例えば、覚醒閾値持続時間（例えば、少なくとも１５分、少なくとも２０分、少なくとも３０分、少なくとも１時間等）に基づいて定義され得る。
同様に、起床時刻ｔ起床とは、コホートメンバーがベッドから離れてベッドの外に残って睡眠セッションを終了する時間（例えば、コホートメンバーが夜間に起きてトイレに行ったり、子供やペットの世話をしたり、夢遊病をしたりするのとは逆）に関連する。すなわち、起床時刻ｔ起床は、コホートメンバーが次の睡眠セッション（例えば、翌日の夜）までにベッドに戻ることなく最後に起床する時間である。したがって、起床時刻起床は、例えば、起床閾値持続時間（例えば、コホートメンバーが少なくとも１５分、少なくとも２０分、少なくとも３０分、少なくとも１時間など）に基づいて定義することができる。２回目以降の睡眠セッションのための就床時刻ｔベッド時間は、起床閾値継続時間（例えば、コホートメンバーが少なくとも４時間、少なくとも６時間、少なくとも８時間、少なくとも１２時間など）に基づいて定義することもできる。
上記のように、コホートメンバーは、最初のｔベッドから最後のｔ起床までの間の夜間に１回以上起床して離床することができる。いくつかの実施形態では、最終覚醒時刻ｔ覚醒及び／又は最終起床時刻ｔ起床は、イベント（例えば、入眠又は離床）後の所定の閾値持続時間に基づいて識別又は決定される。このような閾値持続時間は、コホートメンバーのためにカスタマイズすることができる。夜に就寝した後、朝に起床して離床する標準的なコホートメンバーについては、約１２～約１８時間（コホートメンバーの覚醒（ｔ覚醒）又は起床（ｔ起床）と、コホートメンバーの就床（ｔベッド）、入眠（ｔ入眠）又は睡眠（ｔ睡眠）との間の任意の時間帯を使用することができる。長い寝たきり時間を持つコホートメンバーの場合は、短い閾値時間（たとえば、約８時間から約１４時間）を使用することができる。閾値期間は、コホートメンバーの睡眠行動を監視するシステムに基づいて、最初に選択され、及び／又は後で調整され得る。
総就床時間（ＴＩＢ）は、就床時刻ｔベッドから起床時間ｔ起床までの継続時間である。総睡眠時間（ＴＳＴ）は、初期睡眠時刻と覚醒時刻との間の持続時間に関連し、それらの間の任意の意識的又は無意識的な覚醒及び／又は微小覚醒を含まない。一般的に、総睡眠時間（ＴＳＴ）は、総就寝時間（ＴＩＢ）より短くなる（例えば、１分間短い、１０分間短い、１時間短いなど）。例えば、図３の時間軸３０１を参照すると、総睡眠時間（ＴＳＴ）は、初期睡眠時刻ｔｓｌｅｅｐと目覚時刻ｔｗａｋｅとの間にわたっているが、第１微小覚醒ＭＡ１、第２微小覚醒ＭＡ２、及び覚醒Ａの持続期間が除外される。図示されているように、この例では、総睡眠時間（ＴＳＴ）は、総就寝時間（ＴＩＢ）より短い。
いくつかの実装形態では、総睡眠時間（ＴＳＴ）は、総持続的睡眠時間（ＰＴＳＴ）として定義されてもよい。このような実装形態では、持続総睡眠時間は、所定の初期部分又は第１ノンレム段階（例えば、浅い睡眠段階）の期間を含まない。例えば、所定の初期部分は、約３０秒～約２０分、約１分～約１０分、約３分～約５分等であり得る。総持続的睡眠時間は、持続睡眠の尺度の１つであり、睡眠覚醒睡眠経過図を滑らかにする。例えば、コホートメンバーが最初に眠りにつくと、コホートメンバーは非常に短い時間（例えば、約３０秒）で第１ノンレム段階にあり、その後、短い時間（例えば、１分）で覚醒段階に戻り、その後、第１ノンレム段階に戻ることができる。この例では、総持続的睡眠時間は、第１ノンレム段階の第１インスタンス（例えば、約３０秒）を除外する。
いくつかの実施形態では、睡眠セッションは、就床時刻（ｔベッド）から始まり、起床時刻（ｔ起床）で終了するもの、即ち、総就床時間（ＴＩＢ）として定義される。いくつかの実施形態では、睡眠セッションは、初期睡眠時刻（ｔ睡眠）から始まり、覚醒時刻（ｔ覚醒）で終了するものとして定義される。いくつかの実施形態では、睡眠セッションは、総睡眠時間（ＴＳＴ）として定義される。いくつかの実施形態では、睡眠セッションは、入眠時刻（ｔＧＴＳ）から始まり、覚醒時刻（ｔ覚醒）で終了するものとして定義される。いくつかの実施形態では、睡眠セッションは、入眠時刻（ｔＧＴＳ）から始まり、起床時刻（ｔ起床）で終了するものとして定義される。いくつかの実施形態では、睡眠セッションは、就床時刻（ｔベッド）から始まり、覚醒時刻（ｔ覚醒）で終了するものとして定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、初期睡眠時刻（ｔ睡眠）に始まり、起床時刻（ｔ起床）に終わると定義される。
図４を参照すると、いくつかの実装形態によるタイムライン４００（図４）に対応する例示的な睡眠経過図４００が示されている。図に示されるように、睡眠経過図４００は、睡眠覚醒信号４０１と、覚醒段階軸４１０と、レム段階軸４２０と、浅睡眠段階軸４３０と、深睡眠段階軸４４０とを含む。睡眠－覚醒信号４０１と軸４１０、４２０、４３０、４４０のうちの１つとの間の交点は、睡眠セッション中の任意の所定時間の睡眠段階を示す。
睡眠－覚醒信号４０１は、コホートメンバーに関連する生理学的データ（例えば、本明細書で説明される１つ以上のセンサ１３０（図１）によって生成される）に基づいて生成することができる。睡眠－覚醒信号は、覚醒、リラックス覚醒、微小覚醒、レム段階、第１ノンレム段階、第２ノンレム段階、第３ノンレム段階、又はそれらの任意の組み合わせを含む１つ以上の睡眠状態又は段階を示すことができる。いくつかの実装形態では、第１の非レム段階、第２の非レム段階、及び第３の非レム段階のうちの１つ以上は、一緒にグループ化され、浅睡眠段階又は深睡眠段階に分類されてもよい。例えば、浅い睡眠段階は、第１ノンレム段階を含み得るが、深い睡眠段階は、第２ノンレム段階及び第３ノンレム段階を含み得る。図４に示される睡眠経過図４００は、浅い睡眠段階軸４３０と深い睡眠段階軸４４０とを含むが、いくつかの実施形態では、睡眠経過図４００は、第１ノンレム段階、第２ノンレム段階及び第３ノンレム段階のうちのそれぞれに対する軸を含み得る。他の実施形態では、睡眠－覚醒信号は、呼吸信号、呼吸速度、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、１時間当たりのイベントの数、イベントのパターン、又はそれらの任意の組み合わせを示すことができる。睡眠－覚醒信号を記述する情報は、メモリデバイス１１４に記憶されることができる。
睡眠経過図４００は、入眠潜時（ＳＯＬ）、睡眠後覚醒開始（ＷＡＳＯ）、睡眠効率（ＳＥ）、睡眠断片化指数、睡眠ブロック、又はそれらの任意の組み合わせ等の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために用いることができる。
入眠潜時（ＳＯＬ）は、入眠時刻（ｔ入眠）と初期睡眠時刻（ｔ睡眠）との間の時間として定義される。言い換えれば、入眠潜時は、コホートメンバーが最初に入眠しようとした後に実際に入眠するのに必要な時間を示す。いくつかの実施形態では、入眠潜時は、持続入眠潜時（ＰＳＯＬ）として定義される。持続入眠潜時と入眠潜時の異なる点は、持続入眠潜時が入眠時刻と所定量の持続睡眠との間の持続時間として定義されていることである。いくつかの実施形態では、所定量の持続睡眠は、例えば、第２ノンレム段階、第３ノンレム段階及び／又はＲＥＭ段階内に少なくとも１０分寝り、及び２分以下の覚醒したＲＥＭ段階、第１ノンレム段階及び／又はその間の動きを含み得る。換言すれば、持続入眠潜時は、例えば、８分まで、第２ノンレム段階、第３ノンレム段階及び／又はＲＥＭ段階内で持続睡眠することが必要である。他の実施形態では、所定量の持続睡眠は、初期睡眠時間後の第１ノンレム段階、第２ノンレム段階、第３ノンレム段階及び／又はＲＥＭ段階内の少なくとも１０分の睡眠を含み得る。このような実装形態では、所定量の持続的な睡眠は、任意の微小覚醒を排除することができる（例えば、１０秒の微小覚醒は、１０分間の期間を再開しない）。
睡眠後覚醒開始（ＷＡＳＯ）は、初期睡眠時刻と覚醒時間との間のコホートメンバーの覚醒の合計持続時間に関連する。したがって、睡眠後覚醒には、意識的であるか無意識的であるかを問わず、睡眠セッション中の短い覚醒と微小覚醒（例えば、図４に示す微小覚醒ＭＡ１、ＭＡ２）が含まれる。いくつかの実施形態では、睡眠後覚醒開始（ＷＡＳＯ）は、所定の長さ（例えば、１０秒より大きい、３０秒より大きい、６０秒より大きい、約５分より大きい、約１０分より大きい等）の覚醒を有する総持続時間のみを含む持続睡眠後覚醒開始（ＰＷＡＳＯ）として定義される。
睡眠効率（ＳＥ）は、総就床時間（ＴＩＢ）と総睡眠時間（ＴＳＴ）との比率として決定される。例えば、総就床時間が８時間、総睡眠時間が７．５時間であれば、その睡眠セッションの睡眠効率は９３．７５％となる。睡眠効率は、コホートメンバーの睡眠衛生を示す。例えば、コホートメンバーが就寝前にベッドに入り、他の活動（テレビ視聴など）に時間を割くと、睡眠効率が低下する（コホートメンバーが罰せられるなど）。いくつかの実装形態では、睡眠効率（ＳＥ）は、総就床時間（ＴＩＢ）と、コホートメンバーが睡眠を試みた総時間とに基づいて計算されてもよい。このような実装形態では、コホートメンバーが睡眠しようとする総時間は、本明細書に記載された入眠（ＧＴＳ）時刻と起床時刻との間の持続時間として定義される。例えば、総睡眠時間が８時間（例えば午後１１時から午前７時の間）で、入眠時間が午後１０時４５分、起床時間が午前７時１５分の場合、睡眠効率パラメータは約９４％と算出される。
断片化指数は、睡眠セッション中の覚醒回数に少なくとも部分的に基づいて決定される。例えば、コホートメンバーが２回の微小覚醒（例えば、図４に示すような微小覚醒ＭＡ１、微小覚醒 ＭＡ２ ）を有していれば、断片化指数を２と表すことができる。いくつかの実装形態では、断片化指数は、所定の整数範囲（例えば、０と１０の間）の間でスケーリングされる。
睡眠ブロックは、睡眠の任意の段階（例えば、第１ノンレム段階、第２ノンレム段階、第３ノンレム段階、及び／又はＲＥＭ）と覚醒段階との間の遷移に関連する。睡眠ブロックは、例えば３０秒の解像度で計算することができる。
いくつかの実施形態では、本明細に記載のシステム及び方法は、睡眠－覚醒信号を含む睡眠経過図を生成又は分析して、就床時刻（ｔベッド）、入眠時刻（ｔＧＴＳ）、初期睡眠時間（ｔ睡眠）、１つ以上の第１微小覚醒（例えば、ＭＡ１とＭＡ２）、覚醒時刻（ｔ覚醒）、起床時刻（ｔ起床）、又はそれらの任意の組み合わせを、睡眠経過図の睡眠－覚醒信号に少なくとも部分的に基づいて決定又は認識することを含むことができる。
他の実施形態では、１つ以上のセンサ１３０は、就床時刻（ｔベッド）、入眠時刻（ｔＧＴＳ）、初期睡眠時間（ｔ睡眠）、１つ以上の第１微小覚醒（例えば、ＭＡ１とＭＡ２）、覚醒時刻（ｔ覚醒）、起床時刻（ｔ起床）、又はそれらの組み合わせを決定又は認識することに使用され、さらに睡眠セッションを定義することができる。例えば、就寝時刻ｔベッドは、例えば運動センサ１３８、マイク１４０、カメラ１５０、又はこれらの任意の組み合わせによって生成されたデータに基づいて決定されてもよい。睡眠時間は、例えば、運動センサ１３８からのデータ（例えば、コホートメンバーが運動していないことを示すデータ）、カメラ１５０からのデータ（例えば、コホートメンバーが運動していないこと、及び／又は、コホートメンバーが消灯したことを示すデータ）、マイクロフォン１４０からのデータ（例えば、オフＴＶの使用を示すデータ）、ユーザデバイス１７０からのデータ（例えば、コホートメンバーがユーザデバイス１７０をもはや用いていないことを示すデータ）、圧力センサ１３２及び／又は流量センサ１３４からのデータ（例えば、治療ユーザが呼吸デバイス１２２をオンにすることを示すデータ、治療ユーザがユーザインターフェース１２４を着用することを示すデータなど）、又はそれらの任意の組み合わせに基づいて決定することができる。
睡眠経過図４００は、睡眠セッションの進行に伴って徐々に短縮されるレム段階を描いているが、常にそうであるわけではない。場合によっては、レム段階の継続時間は睡眠セッションの進行に伴って徐々に増加する（例えば、最初のレム段階は最後のレム段階よりも短い）。
図５は、本開示のいくつかの態様による、第１及び第２コホートメンバー５１０、５２０を含むコホートメンバーのペアの斜視図である。いくつかの場合、本開示の態様及び特徴は、呼吸治療デバイス又は他の睡眠関連治療デバイスを使用しない２つ以上のコホート５１０、５２０の間で使用することができる。この場合、システム（例えば、図１のシステム１００）は、コホートメンバー５１０、５２０を引き続き監視し、睡眠パフォーマンスメトリックスを決定することができ、これは、協調睡眠パフォーマンスメトリックスを決定し、個人又はコホート目標を評価し、個人又はコホートコーチング提案を生成し、又はコホートメンバー５１０、５２０の睡眠品質を改善するために使用され得る。
コホートメンバー５１０及びコホートメンバー５２０は、共にマットレス５３２上のベッド５３０にて就寝する。コホートメンバー５１０、５２０の睡眠セッションを追跡するためのシステムは、第１ユーザデバイス５７０Ａ及び第２ユーザデバイス５７０Ｂを介して実装することができる。ユーザデバイス５７０Ａは、コホートメンバー５１０に関連するスマートフォンであってもよく、ユーザデバイス５７０Ｂは、生理学的信号（例えば、心臓、呼吸、及び／又は運動信号）を監視するように構成されたソナーイネーブル及び／又はレーダーイネーブル（オプションとして、さらにマイクロフォンを含む）のベッドサイドデバイスのような他のデバイスを用いてもよいが、コホートメンバー５２０に関連するスマートフォンであってもよい。
第１ユーザデバイス５７０Ａと第２ユーザデバイス５７０Ｂとの間の距離は、各ユーザデバイス５７０Ａ、５７０Ｂ内の１つ以上のセンサによって収集されたセンサデータに基づいて推定することができる。いくつかの場合、距離は、ユーザデバイス５７０Ａ、５７０Ｂ間で伝送されるブルートゥース（登録商標）信号のような無線信号の信号強度に基づいて推定され得る。いくつかの場合、距離は、ユーザデバイス５７０Ａ、５７０Ｂのマイクロフォンによって検出されたエコーに基づいて推定され得る。
ユーザデバイス５７０Ａ、５７０Ｂ間の距離を用いて、コホートメンバー５２０がコホートメンバー５１０と同じ環境５００で寝ているかどうかを推定することができる。例えば、図５に示すように、距離が比較的小さいと決定された場合、コホートメンバー５２０は、コホートメンバー５１０と同じベッドに寝ていると推定することができる。少し離れたところでは、コホートメンバー５１０、５２０が同じ部屋で寝ていると推定することができる。いくつかの場合、この距離は、コホートメンバー５１０、５２０が隣接する部屋で寝ていることを示すことができる。いくつかの場合、その距離は、コホートメンバー５１０、５２０が同じ家（例えば、同じ建物）で寝ていることを示すことができる。いくつかの場合、この距離は、コホートメンバー５２０がコホートメンバー５１０と同じ環境５００で寝ていないことを示すことができる。
いくつかの場合、ユーザデバイス５７０Ａ、５７０Ｂ間の距離を用いて、例えば、エコーロケーションによって、又は他のセンサによる検出によって、コホートメンバー５１０、５２０のうちの１つ又は２つの位置をより良く識別することができる。例えば、ユーザデバイス５７０Ａ、５７０Ｂ間の距離に関する知識と、コホートメンバー５１０と各ユーザデバイス５７０Ａ、５７０Ｂとの間の距離に関する知識とを組み合わせて、環境５００内でコホートメンバー５１０を正確に特定するために使用され得る。
図６は、本開示のいくつかの態様による、睡眠コホートの睡眠パフォーマンスメトリックスを生成及び提示するためのプロセス６００を示すフローチャートである。プロセス６００は、図１のシステム１００又はその構成要素、又は図１のシステム１００の複数の例又は構成要素によって実行することができる。
ブロック６０２において、センサデータが受信される。センサデータは、１つ以上のセンサから受信することができる。ブロック６０２で受信されたセンサデータは、環境内の個人の睡眠セッションに関連する。言い換えれば、ブロック６０２で受信されたセンサデータは、睡眠セッションに参加している個人（例えば、治療隣接個人のような第１コホートメンバー）の取得されたセンサデータを含む。いくつかの場合、センサデータはまた、睡眠セッションの前又は後に取得されたセンサデータを含んでもよい。
環境は、ベッド、部屋、隣接する部屋のセット、又は家若しくは他の建物であってもよい。いくつかの場合、ブロック６０２で受信されたセンサデータは、環境内の第２個人（例えば、治療ユーザのような第２コホートメンバー）の睡眠セッションに関連してもよい。
ブロック６０４において、センサデータは、第１睡眠パフォーマンスデータを決定するために使用される。第１睡眠パフォーマンスデータは、第１コホートメンバーの睡眠セッションのパフォーマンスに関するデータを含む。睡眠パフォーマンスデータを決定することは、センサデータを分析して、第１コホートメンバーの睡眠セッションに関連する睡眠品質データなどの様々なメトリックスを識別することを含んでもよい。適切な場合は、睡眠パフォーマンスデータは、睡眠ステージ情報、睡眠状態情報、及び／又は睡眠パフォーマンスデータを含んでもよい。
ブロック６０６において、第２睡眠パフォーマンスデータを受信してもよい。第２睡眠パフォーマンスデータは、第２コホートメンバー、より具体的には、第１コホートメンバーと同じ環境における第２コホートメンバーの睡眠セッションに関連する。第２コホートメンバーの睡眠セッションは、第１コホートメンバーの睡眠セッションと完全に又は部分的に重複してもよい。
いくつかの場合、ブロック６０６で第２睡眠パフォーマンスデータが受信されると、第２コホートメンバーに関連する個々のセンサデータから第２睡眠パフォーマンスデータが決定されている。いくつかの場合、ブロック６０６で第２睡眠パフォーマンスデータを受信することは、センサデータ（例えば、ブロック６０２のセンサデータ又は別のセンサデータ）から第２睡眠パフォーマンスデータを決定することを含んでもよい。
ブロック６０８において、第１睡眠パフォーマンスデータ及び第２睡眠パフォーマンスデータから１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを生成してもよい。睡眠パフォーマンスメトリックスは、睡眠セッションのパフォーマンスを測定するために使用される任意の有用なメトリックスであってもよい。いくつかの場合、１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスは、ｉ）協調睡眠パフォーマンススコア、ｉｉ）第１コホートメンバーに関連する個人睡眠パフォーマンススコア、ｉｉｉ）第２コホートメンバーに関連する個人睡眠パフォーマンススコア、ｉｖ）第１コホートメンバーに関連する睡眠経過図、ｖ）第２コホートメンバーに関連する睡眠経過図、ｖｉ）ユーザを治療するための治療スコア、ｖｉｉ）共鳴スコア、又はｖｉｉｉ）ｉ～ｖｉｉの任意の組み合わせを含む。
いくつかの場合、睡眠パフォーマンスメトリックスは、第１コホートメンバーに関連する第１睡眠パフォーマンススコアと、第２コホートメンバーに関連する第２睡眠パフォーマンススコアとを用いて計算された協調睡眠パフォーマンススコアとしてもよい。
いくつかの場合、ブロック６０８において睡眠パフォーマンスメトリックスを生成することは、第１センサデータと第２センサデータとを同期させることを含んでもよい。第１センサデータは、ブロック６０２において、第１コホートメンバーに関連する第１組の１つ以上のセンサから受信されたセンサデータとしてもよい。第２センサデータは、第２コホートメンバーに関連する第２組の１つ以上のセンサから受信されたセンサデータであってもよい。
ブロック６１０において、睡眠パフォーマンスメトリックスを提示してもよい。ブロック６１０における提示は、第１コホートメンバーへ、第２コホートメンバーへ、第３パーティへ、又はそれらの任意の組合せへ、１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを提示することを含んでもよい。提示することは、睡眠パフォーマンスメトリックスに関連する成分及び／又は副成分スコアを提示すること、及び任意に、与えられた睡眠パフォーマンスメトリックスに対する成分及び／又は副成分スコアの寄与度に関する提示を含んでもよい。
いくつかの場合、ブロック６１０で睡眠パフォーマンスメトリックスを提示することは、コホートメンバー又はコホートに関連するフィードでエントリを生成することを含んでもよい。このフィードは、ソーシャルメディアフィード又は類似のフィードであってもよい。フィードには、概略情報、睡眠パフォーマンスメトリックス、又はその他のこのような情報を含めることができる。このフィードは、他のコホートメンバー又は第三者がフィード上のエントリと相互作用することを可能にするために対話的であってもよく、それにより、コホートメンバーに睡眠品質を改善するように促すことができる。
いくつかの場合、第１コホートメンバーは治療隣接個人であり、第２コホートメンバーは治療ユーザであるが、いくつかの場合、逆であってもよい。いくつかの場合、第１コホートメンバー及び第２コホートメンバーの両方が治療ユーザである。コホートメンバーが治療ユーザである場合、センサデータは、治療ユーザの治療デバイスに関連する１つ以上のセンサからのデータを含み、睡眠パフォーマンスデータは、治療デバイスの使用に関連する治療データを含んでもよい。
例示的なケースでは、プロセス６００は、第１コホートメンバーのユーザデバイス（例えば、スマートフォン）によって実行されてもよい。ユーザデバイスは、ユーザデバイスの１つ以上のセンサデータ及び／又はユーザデバイスにアクション可能に結合された１つ以上のセンサからセンサデータを受信してもよい。次に、ユーザデバイスは、センサデータから第１睡眠パフォーマンスデータを決定してもよい。次に、ユーザデバイスは、第２睡眠パフォーマンスデータを受信してもよい。いくつかの場合、ユーザデバイスはセンサデータを受信し、センサデータを用いて第２睡眠パフォーマンスデータを決定してもよい。しかしながら、いくつかの場合、ユーザデバイスは、センサデータから（例えば、第２コホートメンバーのユーザデバイスで）決定された第２睡眠パフォーマンスデータを受信してもよい。
別の例示的な場合では、プロセス６００は、１つ以上のユーザデバイスからセンサデータ及び／又は睡眠パフォーマンスデータを受信することができるサーバ（例えば、クラウドサーバ）によって実行してもよい。
いくつかの場合、任意のブロック６１２において、インセンティブを提供してもよい。インセンティブを提供することは、睡眠パフォーマンスメトリックスが閾値に到達したことを決定すること、又はコホートメンバー又はコホートが目標を達成したことを決定すること（例えば、プロセス７００にしたがって目標を設定、追跡及び／又は報告することができる）、又は閾値の数のコーチング提案を完了すること（例えば、プロセス８００にしたがって目標を設定、追跡及び／又は報告することができる）を含んでもよい。インセンティブを提供することは、インセンティブ（例えば、賞金、ギフトカード、ギフトなど）をコホートメンバー又はインセンティブに関連するコホートに転送することを開始することを含んでもよい。いくつかの場合、ブロック６１２でインセンティブを提供することは、第１コホートメンバー及び第２コホートメンバーに、ｉ）自分の閾値睡眠パフォーマンスメトリックスを満足し、自分の目標及び／又は達成閾値の数を達成するためのコーチング提案、ｉｉ）自分の閾値睡眠パフォーマンスメトリックスを満足し、自分の目標及び／又は達成閾値の数を達成するためのコーチング提案、又はｉｉｉ）ｉ又はｉｉの任意の組み合わせについて、別のコホートメンバーに個別インセンティブを提供することを含んでもよい。
いくつかの場合、任意のブロック６１４において、ブロック６０２からのセンサデータに基づいて、治療デバイス（例えば、呼吸治療デバイス）のパラメータを調整してもよい。治療デバイスは、第２コホートメンバーによって使用することができる。したがって、治療隣接個人の睡眠セッションに関連する睡眠セッションデータに基づいて、治療デバイスのパラメータを調整することができる。いくつかの場合、ブロック６１４において治療パラメータを調整することは、常にそうである必要はないが、治療ユーザの睡眠セッション中にパラメータを動的に調整することを含んでもよい。いくつかの場合、ブロック６０６で第２睡眠パフォーマンスデータを受信した後、ブロック６１４で治療パラメータを調整する。いくつかの場合、ブロック６０８で睡眠パフォーマンスメトリックスを生成した後、ブロック６１４で治療パラメータを調整する。
図７は、本開示のいくつかの態様による、睡眠コホートの目標を追跡するためのプロセス７００を示すフローチャートである。プロセス７００は、図１のシステム１００によって実行されてもよい。又は、図１のシステム１００の複数の例又は構成要素である。
ブロック７０２において、目標情報が受信される。目標情報は、目標を示す情報と、目標と第１コホートメンバーとの睡眠セッション、第２コホートメンバーとの睡眠セッション、コホート睡眠セッション、又はそれらの任意の組み合わせとの関連付けとを含んでもよい。
いくつかの場合、目標情報にターゲット達成日を含めることができる。いくつかの場合、ターゲット達成日をユーザが選択することができる。いくつかの場合、１つ以上のコホートメンバーの睡眠パフォーマンスデータ（例えば、現在又は履歴）の任意の組み合わせに基づいて、ターゲット達成日を自動的に決定することができる。自動的に決定されたターゲット達成日は、目標に対して自動的に設定されてもよいし、コホートメンバーに提示され、コホートメンバーが確認又は選択したときに設定されてもよい。
いくつかの場合、目標情報をユーザ入力から直接受け取ることができる。いくつかの場合、目標情報は、１つ以上の生成された目標に基づいて受信され得る。ブロック７０４において、１つ以上の提案目標を生成することができる。ブロック７０６において、目標として使用されるべき１つ以上の提案目標のうちの１つ以上を示す目標選択を受信することができる。
ブロック７０４における提案目標の生成は、１つ以上のプロンプト（例えば、アンケート）に対する応答の受信に応答して、又は睡眠パフォーマンスデータ及び／又は生成された睡眠パフォーマンスメトリックスの受信に応答して、自動的に実行され得る。これらの応答を用いて、提案目標のセットを生成することができる。
いくつかの場合、提案目標を生成することは、コホートメンバー又はコホートの前記履歴睡眠パフォーマンスメトリックスに影響を与える要因を識別し、その後、将来の睡眠パフォーマンスメトリックスを改善するためにとることができる提案アクション（例えば、履歴睡眠パフォーマンスメトリックスの将来のインスタンス）を決定することを含んでもよい。次に、提案アクションに基づいて、提案目標のセットを生成することができる。
いくつかの場合、提案目標を生成することは、コホートメンバーに関する人口統計情報を受信することと、次に、人口統計情報に基づいて１つ以上の提案目標を生成することとを含んでもよい。例えば、コホートメンバーに関する受信された人口統計情報が、コホートメンバーが睡眠パフォーマンスメトリックスに影響を及ぼす可能性がある何らかの要因に苦しんでいる可能性があることを示す場合、睡眠パフォーマンスメトリックスを改善するために、これらの要因に基づいて１つ以上の提案目標を生成することができる。いくつかの場合、人口統計情報に基づいて１つ以上の提案目標を生成することは、コホートメンバーと人口統計情報を共有する個人に関連する提案目標を含むデータベースにアクセスすることを含んでもよい。
いくつかの場合、提案目標を生成することは、治療デバイス使用履歴情報（例えば、呼吸治療デバイス使用履歴）を受信することと、受信した治療デバイス使用履歴情報を用いて提案目標を生成することとを含む。したがって、生成された目標は、（例えば、本明細書に記載されているようなｍｙＡｉｒ（登録商標）スコアを生成するために使用される成分データのような、治療デバイス使用データから決定されるような）治療ユーザによる履歴治療デバイスの使用にカスタマイズされ得る。
いくつかの場合、提案目標を生成することは、履歴睡眠セッションに関連する主観的フィードバックを受信することと、主観的フィードバックを用いて提案目標を生成することとを含む。したがって、生成された目標は、コホートメンバー自身による以前の睡眠時間の主観的な解釈に基づくことができる。
ブロック７０８において、目標状態更新を生成してもよい。目標状態更新は、コホートメンバー又はコホートの目標達成の進捗に関する情報を含んでもよい。目標状態更新を生成することは、睡眠パフォーマンスデータ（例えば、図６のプロセス６００からの第１睡眠パフォーマンスデータ及び／又は第２睡眠パフォーマンスデータ）を用いて目標を評価することを含んでもよい。いくつかの場合、目標評価はセンサデータの使用を含んでもよい。センサデータを用いて目標を評価することは、睡眠品質を決定すること、睡眠関連メトリックス（例えば、睡眠パフォーマンスメトリックス）を決定すること、又はセンサデータを用いて他の情報を決定することを含んでもよい。一例では、コホートメンバー間の距離（又はコホートメンバのユーザデバイス）を示すセンサデータを用いて、コホートメンバーが寝ている間のコホートメンバー間の距離に基づく目標を評価することができる。
ブロック７１０において、目標状態更新を出力してもよい。目標状態更新を出力することは、状態更新を別のコンピューティングデバイスに送信すること、又はディスプレイ（例えば、ユーザデバイスのディスプレイ）上に目標状態更新を提示することを含んでもよい。他の技術を使うことができる。
図８は、本開示のいくつかの態様による、睡眠コホートのためのコーチング提案を生成するためのプロセス８００を示すフローチャートである。プロセス８００は、図１のシステム１００又はその構成要素、又は図１のシステム１００の複数の例又は構成要素によって実行することができる。
ブロック８０２において、コーチング提案を識別することができる。コーチング提案は、コホートメンバー又はコホートの将来の睡眠パフォーマンスメトリックスを改善するために識別され得る。
いくつかの場合、コーチング提案は、ユーザ入力（例えば、他のコホートメンバのユーザ入力）から直接受け取ることができる。いくつかの場合、コーチング提案は、１つ以上のプロンプト（例えば、アンケート）に対する応答（例えば、主観的フィードバック）を受信することに応答して自動的に識別され得る。これらの応答を用いて、提案を生成することができる。
いくつかの場合、インストラクターが提案する識別は、コホートメンバー又はコホートの前記履歴睡眠パフォーマンスメトリックスに影響を与える要因を識別し、その後、将来の睡眠パフォーマンスメトリックスを改善するためにとることができる提案アクション（例えば、履歴睡眠パフォーマンスメトリックスの将来のインスタンス）を決定することを含んでもよい。その後、提案されたアクションに基づいてコーチング提案を生成することができる。
ブロック８０４において、コーチング提案を提示することができる。コーチング提案を提示することは、コーチング提案を別のコンピューティングデバイスに送信すること、又はディスプレイ（例えば、ユーザデバイスのディスプレイ）上にコーチング提案を提示することを含んでもよい。他の技術を使うことができる。
図９は、本開示のいくつかの態様による、呼吸治療デバイスを模擬する音を生成するためのプロセス９００を図示するフローチャートである。プロセス９００は、図１のシステム１００又はその構成要素、又は図１のシステム１００の複数の例又は構成要素によって実行することができる。
ブロック９０２において、模擬呼吸治療デバイス音を生成することができる。模擬呼吸治療デバイス音の生成は、模擬呼吸治療デバイス音を電子的に生成すること、又は模擬呼吸治療デバイス音の記録を含むファイルにアクセスすることを含んでもよい。ブロック９０２で生成される模擬呼吸治療デバイス音は、呼吸治療デバイスの選択されたモデル、選択されたアクセサリ（例えば、ユーザインターフェース及び／又は導管）、及び／又は呼吸治療デバイスの選択された設定に基づくことができる。いくつかの場合、将来の治療ユーザ又は治療ユーザの呼吸治療デバイスの規定又は実際の設定に基づいて、模擬呼吸治療デバイス音を生成することができる。
ブロック９０６において、模擬呼吸治療デバイス音を出力してもよい。模擬呼吸治療デバイス音を出力することは、スピーカを介して模擬呼吸治療デバイス音を再生することを含んでもよい。ブロック９０８において、模擬呼吸治療デバイス音を監視することができる。模擬呼吸治療デバイス音を監視することは、マイクロフォンを用いて模擬呼吸治療デバイス音を監視することを含んでもよい。
ブロック９１０において、模擬呼吸治療デバイス音を、監視された模擬呼吸治療デバイス音に基づいて調整することができる。監視された模擬呼吸治療デバイス音に基づいて模擬呼吸治療デバイス音を調整することは、出力された模擬呼吸治療デバイス音の音量又は他の特性を調整することを含んでもよい。いくつかの場合、ブロック９１０において調整を行うことは、出力した模擬呼吸治療デバイス音に１つ以上のフィルタを適用することを含んでもよい。模擬呼吸治療デバイス音を調整することは、監視された模擬呼吸治療デバイス音が所望の又は予期される呼吸治療デバイス音と一致することを確実にするために、ブロック９１０において実行されてもよい。
任意のブロック９１２において、呼吸治療推奨を行うことができる。呼吸治療推奨は、特定の呼吸治療デバイスモデル、特定の導管モデル又はタイプ、特定のユーザインターフェースモデル又はタイプ、呼吸治療デバイスの１つ以上の設定、又はそれらの任意の組み合わせに関する推奨を含んでもよい。いくつかの場合、呼吸治療推奨を提供することは、呼吸治療デバイスを模擬する音の音量を調整するための調整コマンドを受信することを含んでもよい。この場合、呼吸治療推奨は、模擬呼吸治療デバイス音の調整された音量に基づいている。
任意のブロック９１４において、コホートメンバー又はコホートの睡眠パフォーマンスデータを監視することができる。監視された睡眠パフォーマンスデータは、コホートメンバー又はコホートの睡眠パフォーマンスメトリックスを決定するために使用され得る。いくつかの場合、ブロック９１４において睡眠パフォーマンスデータを監視することは、任意選択のブロック９０４において睡眠パフォーマンスデータを用いて模擬呼吸治療デバイス音を修正することを含んでもよい。いくつかの場合、ブロック９１４において睡眠パフォーマンスデータを監視することは、ブロック９１２において睡眠パフォーマンスデータを用いて呼吸治療推奨を通知することを含んでもよい。
図示された実装形態を含む実装形態の前述の説明は、図示及び説明の目的のためにのみ表示され、開示された正確な形態を概説又は限定することを意図していない。本開示の精神又は範囲から逸脱することなく、開示された実装形態は、本明細書の開示にしたがって多くの変更を加えることができるが、その多くの修正、変化及び使用は当業者にとって明白である。したがって、本開示の広さ及び範囲は、上述した実装形態のいずれによっても制限されるべきではない。
本開示のいくつかの態様は、１つ以上の実装形態に関して説明及び説明されてきたが、本明細書及び図面を読み理解した後に、同等の変更及び修正が生じるか、又は当業者に知られる。さらに、本開示の一態様の特定の特徴は、いくつかの実装のうちの１つに関してのみ開示されてもよいが、このような特徴は、任意の所与の又は特定のアプリケーションに対して望ましくかつ有利である他の実装の１つ以上の他の特徴と組み合わせることができる。
以下の請求項１～８７のうちのいずれか１つ以上からの１つ以上の要素、態様又はステップ、又はその任意の部分を、他の請求項１～８７のうちのいずれか１つ以上からの１つ以上の要素、態様又はステップ、又はその任意の部分と組み合わせて、本開示の１つ以上の追加の実装及び／又は請求項を形成することができる。
Claims (87)
- １つ以上のセンサから環境内の個人の睡眠セッションに関連するセンサデータを受信するステップと、
前記センサデータから第１睡眠パフォーマンスデータを決定するステップと、
環境内の呼吸治療デバイスのユーザの睡眠セッションに関連する第２睡眠パフォーマンスデータを受信するステップと、
前記第１睡眠パフォーマンスデータ及び前記第２睡眠パフォーマンスデータを用いて、１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを生成するステップと、
前記１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを提示するステップと、を含む、方法。 - 前記１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスは、ｉ）協調睡眠パフォーマンススコア、ｉｉ）前記個人に関連する個人睡眠パフォーマンススコア、ｉｉｉ）前記ユーザに関連する個人睡眠パフォーマンススコア、ｉｖ）前記個人に関連する睡眠経過図、ｖ）前記ユーザに関連する睡眠経過図、ｖｉ）前記ユーザの治療スコア、ｖｉｉ）共鳴スコア、又はｖｉｉｉ）ｉ～ｖｉｉの任意の組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記個人の睡眠セッションと前記ユーザの睡眠セッションとが時間的に重複する、請求項１又は２に記載の方法。
- 前記第１睡眠パフォーマンスデータは、睡眠段階情報又は睡眠状態情報を含み、前記第１睡眠パフォーマンスデータは、呼吸治療デバイス使用情報を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載の方法。
- 第１ユーザ及び第２ユーザに関連する目標情報を受信するステップであって、前記目標情報は、ｉ）前記個人の睡眠セッション、ｉｉ）前記ユーザの睡眠セッション、又はｉｉｉ）ｉとｉｉの組み合わせに関連する目標を示すステップと、
目標状態更新を生成するステップであって、ｉ）前記第１睡眠パフォーマンスデータ、ｉｉ）前記第２睡眠パフォーマンスデータ、又はｉｉｉ）ｉとｉｉの組み合わせを用いて前記目標情報を評価することを含むステップと、
前記目標状態更新を出力するステップと、をさらに含む、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。 - 目標情報を受信するステップは、
１つ以上の提案目標のセットを生成するステップと、
前記提案目標のセットから選択された目標の選択を受け付けるステップと、を含む、請求項５に記載の方法。 - 前記提案目標のセットを生成するステップは、
１つ以上の質問を含むアンケートを提出するステップと、
前記アンケートの提示に応答して応答情報を受信するステップと、
前記受信した応答情報を用いて、前記提案目標のセットを生成するステップと、を含む、請求項６に記載の方法。 - 前記提案目標のセットを生成するステップは、
履歴睡眠パフォーマンスメトリックスに関連する履歴睡眠パフォーマンスデータにアクセスするステップと、
１つ以上の要因を、前記履歴睡眠パフォーマンスメトリックスに影響を与えるものとして識別するステップと、
１つ以上の要因のそれぞれについて、将来の睡眠パフォーマンスメトリックスを改善すると推定される提案アクションを決定するステップと、
１つ以上の要因のそれぞれについての提案アクションを用いて、前記提案目標のセットを生成するステップと、を含む、請求項６又は７に記載の方法。 - 前記提案目標のセットを生成するステップは、
前記個人又はユーザに関連する人口統計情報を受信するステップと、
前記受信した人口統計情報を用いて、前記提案目標のセットを生成するステップと、を含む、請求項６～８のいずれか１項に記載の方法。 - 前記提案目標のセットを生成するステップは、
前記ユーザに関連する履歴呼吸治療デバイス使用情報を受信するステップと、
前記受信した履歴呼吸治療デバイス使用情報を用いて、前記提案目標のセットを生成するステップと、を含む、請求項６～９のいずれか１項に記載の方法。 - 前記提案目標のセットを生成するステップは、
複数の履歴睡眠セッションに関連する主観的フィードバックを受信するステップと、
前記主観的フィードバックを用いて、前記提案目標のセットを生成するステップと、を含む、請求項６～１０のいずれか１項に記載の方法。 - 前記目標を評価するステップは、前記センサデータを使用するステップをさらに含む、請求項５～１１のいずれか１項に記載の方法。
- 前記センサデータを用いて前記目標を評価するステップは、前記センサデータを用いて、前記個人と前記ユーザとの間の距離を推定するステップを含む、請求項１２に記載の方法。
- 前記目標情報を受信するステップは、前記目標に関連するターゲット達成日を受信するステップを含み、前記ターゲット達成日を受信するステップは、ｉ）前記第１睡眠パフォーマンスデータ、ｉｉ）前記第２睡眠パフォーマンスデータ、ｉｉｉ）前記履歴睡眠パフォーマンスデータ、又はｉｖ）ｉ～ｉｉｉの任意の組み合わせを用いて、前記ターゲット達成日を自動的に決定するステップを含む、請求項５～１３のいずれか１項に記載の方法。
- 前記目標情報は、前記個人の将来の睡眠セッションの開始時刻及び前記ユーザの将来の睡眠セッションの開始時刻に関連する目標を含む、請求項５～１４のいずれか１項に記載の方法。
- 前記目標情報は、将来の睡眠セッションにおける前記個人と前記ユーザとの間の距離に関連する目標を含む、請求項５～１５のいずれか１項に記載の方法。
- 前記目標情報は、前記呼吸治療デバイスの将来の使用に関連する目標を含む、請求項５～１６のいずれか１項に記載の方法。
- 前記目標情報を評価するステップは、前記目標が達成されたと判定するステップであって、前記目標状態更新は、前記目標が達成されたことを示すステップを含み、前記方法は、
前記目標が達成されたと判定したことに応答して、ｉ）達成済み目標、ｉｉ）達成済み目標の達成にかかった時間、ｉｉｉ）睡眠パフォーマンスデータ、ｉｖ）ユーザの主観的データ、又はｖ）ｉ～ｉｖの任意の組合せに少なくとも部分的に基づいて、１つ以上の提案後続目標を決定するステップと、
前記１つ以上の提案後続目標を提示するステップと、をさらに含む、請求項５～１７のいずれか１項に記載の方法。 - 前記１つ以上の提案後続目標の提示に応答して、前記１つ以上の提案後続目標のうちの１つの後続目標を示す後続目標選択を受け付けるステップと、
前記後続目標に関連する後続目標情報を受信するステップと、
後続目標状態更新を生成するステップであって、前記後続目標情報を評価することを含むステップと、
前記後続目標状態更新を出力するステップと、をさらに含む、請求項１８に記載の方法。 - 前記１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを生成するステップは、協調睡眠パフォーマンススコアを生成するステップを含み、前記協調睡眠パフォーマンススコアを生成するステップは、
前記第１睡眠パフォーマンスデータを用いて第１睡眠パフォーマンススコアを生成するステップと、
前記第２睡眠パフォーマンスデータを用いて第２睡眠パフォーマンススコアを生成するステップと、
前記第１睡眠パフォーマンススコア及び前記第２睡眠パフォーマンススコアを用いて協調睡眠パフォーマンススコアを生成するステップと、を含む、請求項１～１９のいずれか１項に記載の方法。 - 将来の睡眠パフォーマンスメトリックスを改善するためのコーチング提案を識別するステップと、
前記第１睡眠セッションの後、前記コーチング提案を提供するステップと、をさらに含む、請求項１～２０のいずれか１項に記載の方法。 - 前記コーチング提案を識別するステップは、
複数の履歴睡眠セッションに関連する主観的フィードバックを受信するステップと、
前記主観的フィードバックを用いて前記コーチング提案を生成するステップと、を含む、請求項２１に記載の方法。 - 前記コーチング提案を識別するステップは、
履歴睡眠パフォーマンスメトリックスに関連する履歴睡眠パフォーマンスデータにアクセスするステップと、
１つ以上の要因を、前記履歴睡眠パフォーマンスメトリックスに影響を与えるものとして識別するステップと、
１つ以上の要因のそれぞれについて、将来の睡眠パフォーマンスメトリックスを改善すると推定される提案アクションを決定するステップと、
１つ以上の要因のそれぞれについて提案された変更を用いて、前記コーチング提案を生成するステップと、を含む、請求項２１又は２２に記載の方法。 - 前記第１睡眠パフォーマンスデータ及び前記第２睡眠パフォーマンスデータに基づいてインセンティブを提供するステップをさらに含む、請求項１～２３のいずれか１項に記載の方法。
- 前記インセンティブを提供するステップは、さらに、前記１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスと前記履歴睡眠パフォーマンスメトリックスとの間の比較に基づいている、請求項２４に記載の方法。
- 前記１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを生成するステップは、協調睡眠パフォーマンススコアを生成するステップを含み、前記協調睡眠パフォーマンススコアを生成するステップは、
前記第１睡眠パフォーマンスデータを用いて第１睡眠パフォーマンススコアを生成するステップと、
前記第２睡眠パフォーマンスデータを用いて第２睡眠パフォーマンススコアを生成するステップと、
前記第１睡眠パフォーマンススコア及び前記第２睡眠パフォーマンススコアを用いて、協調睡眠パフォーマンススコアを生成するステップと、を含み、
前記第１睡眠パフォーマンススコアが第１閾値を超え、前記第２睡眠パフォーマンススコアが第２閾値を超える場合、前記インセンティブは提供される、請求項２４又は２５に記載の方法。 - 前記インセンティブを提供するステップは、前記個人に関連する第１個人インセンティブを提供するステップと、前記ユーザに関連する第２個人インセンティブを提供するステップとを含む、請求項２６に記載の方法。
- 前記第１睡眠パフォーマンススコアが前記第１閾値を超える場合、前記個人に関連する第１個人インセンティブを提供するステップと、
前記第２睡眠パフォーマンススコアが前記第２閾値を超える場合、前記ユーザに関連する第２個人インセンティブを提供するステップと、をさらに含む、請求項２６に記載の方法。 - 前記第１睡眠パフォーマンススコアが前記第１閾値を超える場合、前記ユーザに関連する第１個人インセンティブを提供するステップと、
前記第２睡眠パフォーマンススコアが前記第２閾値を超える場合、前記個人に関連する第２個人インセンティブを提供するステップと、をさらに含む、請求項２６に記載の方法。 - 前記第１睡眠パフォーマンスデータに基づいて概略情報を送信するステップであって、前記概略情報は、前記ユーザに関連するユーザデバイスによって受信されたときに、前記個人に関連する履歴概略情報のフィードでエントリを生成するために使用可能であるステップをさらに含む、請求項１～２９のいずれか１項に記載の方法。
- エントリの生成に応答して、反応を示すフィードバックを受信するステップをさらに含む、請求項３０に記載の方法。
- 前記１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを生成するステップは、前記第１睡眠パフォーマンスデータを用いて第１睡眠パフォーマンススコアを生成するステップを含み、前記概略情報は、前記第１睡眠パフォーマンススコアを含む、請求項３０又は３１に記載の方法。
- 前記個人に関連するユーザデバイスでの概略情報を受信するステップであって、前記概略情報は、前記第２睡眠パフォーマンスデータに基づいているステップと、
前記受信した概略情報を用いて、前記ユーザに関連する履歴概略情報のフィードでエントリを生成するステップと、をさらに含む、請求項１～３２のいずれか１項に記載の方法。 - 前記１つ以上の睡眠パフォーマンスメトリックスを生成するステップは、前記第２睡眠パフォーマンスデータを用いて第２睡眠パフォーマンススコアを生成するステップを含み、前記概略情報は、前記第２睡眠パフォーマンススコアを含む、請求項３３に記載の方法。
- 前記第２睡眠パフォーマンスデータは前記センサデータを用いて決定され、前記センサデータは、さらに、環境内のユーザの睡眠セッションに関連している、請求項１～３４のいずれか１項に記載の方法。
- 前記第２睡眠パフォーマンスデータは、第２組の１つ以上のセンサからの第２センサデータを用いて決定され、前記第２センサデータは、環境内のユーザの睡眠セッションに関連している、請求項１～３５のいずれか１項に記載の方法。
- 呼吸治療デバイスを用いて、睡眠セッションに参加している環境内のユーザが着用しているユーザインターフェースに供給される空気に関連するデータを受信するステップと、
前記ユーザとは異なる環境内の個人の睡眠セッションに関連する睡眠セッションデータを受信するステップと、
前記受信した睡眠セッションデータに応答して、前記呼吸治療デバイスのパラメータの調整を決定するステップと、を含む、方法。 - 前記パラメータの調整は、前記ユーザの睡眠セッション及び前記個人の睡眠セッションの間に動的に決定される、請求項３７に記載の方法。
- 前記睡眠セッションデータは、前記個人の睡眠段階データを含み、前記呼吸治療デバイスのパラメータの調整を決定するステップは、前記睡眠段階データに基づいている、請求項３７又は３８に記載の方法。
- 前記是呼吸治療デバイスのパラメータの調整を決定するステップは、
前記睡眠セッションデータが、個人が覚醒していることを示す場合、前記パラメータの第１設定を決定するステップと、
前記睡眠セッションデータが、個人が眠っていることを示す場合、前記パラメータの第２設定を決定するステップであって、前記呼吸治療デバイスは、前記パラメータの第１設定を用いた場合には、前記パラメータの第２設定を用いた場合よりも静かであるステップと、を含む、請求項３７～３９のいずれか１項に記載の方法。 - 前記ユーザの睡眠セッションに関連する第１センサデータを受信するステップと、
前記個人の睡眠セッションに関連する第２センサデータを受信するステップであって、前記第２睡眠セッションに関連する睡眠セッションデータは前記第２センサデータを用いて決定されるステップと、
前記第１センサデータと前記第２センサデータとを同期させるステップと、をさらに含む、請求項３７～４０のいずれか１項に記載の方法。 - 前記同期させた第２センサデータを用いて、前記第１センサデータの信号の信号対雑音比を改善するステップをさらに含む、請求項４１に記載の方法。
- 前記第１センサデータを用いて可能なイベントを検出するステップと、
前記同期させた第２センサデータを用いて、前記イベントを確認するステップと、をさらに含む、請求項４１又は４２に記載の方法。 - 前記同期化させた第１センサデータと前記同期化させた第２センサデータとを用いて前記ユーザの姿勢を推定するステップをさらに含む、請求項４１～４３のいずれか１項に記載の方法。
- 前記個人に関連するユーザデバイスとの無線接続を確立するステップであって、前記睡眠セッションデータの受信が無線接続を用いて行われるステップと、
前記無線接続の特性を測定するステップと、
前記測定した無線接続の特性に基づいて、前記個人の位置情報を決定するステップと、をさらに含む、請求項３７～４４のいずれか１項に記載の方法。 - 前記位置情報に基づいて前記呼吸治療デバイスのパラメータの調整を決定するステップをさらに含む、請求項４５に記載の方法。
- 前記無線接続はブルートゥース接続である、請求項４５に記載の方法。
- 前記環境は建物である、請求項１～４７のいずれか１項に記載の方法。
- 前記環境は、隣接する一対の部屋である、請求項１～４７のいずれか１項に記載の方法。
- 前記環境は部屋である、請求項１～４７のいずれか１項に記載の方法。
- 前記環境は睡眠面である、請求項１～４７のいずれか１項に記載の方法。
- 空気を供給するための呼吸治療デバイスと、
供給された空気を前記ユーザに導くために前記呼吸治療デバイスに流体的に結合されたユーザインターフェースと、
１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、
前記制御システムに結合されたメモリであって、１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、
睡眠セッションに参加している環境内のユーザが着用している間にユーザインターフェースに空気を供給する呼吸治療デバイスに関連するデータを受信することと、
ユーザとは異なる環境内の個人の睡眠セッションに関連する睡眠セッションデータを受信することと、
前記受信した睡眠セッションデータに応答して前記呼吸治療デバイスのパラメータの調整を決定することと、を含む動作を、１つ以上のプロセッサに実行させる命令を含むメモリと、を含む、システム。 - 前記パラメータの調整は、前記ユーザの睡眠セッション及び前記個人の睡眠セッションの間に動的に決定される、請求項５２に記載のシステム。
- 前記睡眠セッションデータは、前記個人の睡眠段階データを含み、前記呼吸治療デバイスのパラメータの調整を決定するステップは、前記睡眠段階データに基づいている、請求項５２又は５３に記載のシステム。
- 前記呼吸治療デバイスのパラメータの調整を決定するステップは、
前記睡眠セッションデータが、個人が覚醒していることを示す場合、パラメータの第１設定を決定すると、
前記睡眠セッションデータが、個人が眠っていることを示す場合、前記パラメータの第２設定を決定するステップであって、前記呼吸治療デバイスは、前記パラメータの第１設定を用いた場合には、前記パラメータの第２設定を用いた場合よりも静かであるステップと、を含む請求項５２～５４のいずれか１項に記載のシステム。 - 前記動作は、
前記ユーザの睡眠セッションに関連する第１センサデータを受信することと、
前記個人の睡眠セッションに関連する第２センサデータを受信することであって、前記第２睡眠セッションに関連する睡眠セッションデータは前記第２センサデータを用いて決定されることと、
前記第１センサデータと前記第２センサデータとを同期させることとをさらに含む、請求項５２～５５のいずれか１項に記載のシステム。 - 前記動作は、前記同期化させた第２センサデータを用いて、前記第１センサデータの信号の信号対雑音比を改善することをさらに含む、請求項５６に記載のシステム。
- 前記動作は、
前記第１センサデータを用いて可能なイベントを検出することと、
前記同期させた第２センサデータを用いて、前記イベントを確認することと、をさらに含む、請求項５６又は５７に記載のシステム。 - 前記動作は、前記同期化させた第１センサデータと前記同期化させた第２センサデータとを用いて前記ユーザの姿勢を推定することをさらに含む、請求項５６～５８のいずれか１項に記載のシステム。
- 前記動作は、
前記個人に関連するユーザデバイスとの無線接続を確立することであって、前記睡眠セッションデータの受信が無線接続を用いて行われることと、
前記無線接続の特性を測定することと、
前記測定した無線接続の特性に基づいて、前記個人の位置情報を決定することと、をさらに含む、請求項５２～５９のいずれか１項に記載のシステム。 - 前記動作は、前記位置情報に基づいて前記呼吸治療デバイスのパラメータの調整を決定することをさらに含む、請求項６０に記載のシステム。
- 前記無線接続はブルートゥース接続である、請求項６０に記載のシステム。
- 前記環境は建物である、請求項５２～６２のいずれか１項に記載のシステム。
- 前記環境は、隣接する一対の部屋である、請求項５２～６２のいずれか１項に記載のシステム。
- 前記環境は部屋である、請求項５２～６２のいずれか１項に記載のシステム。
- 前記環境は睡眠面である、請求項５２～６２のいずれか１項に記載のシステム。
- 模擬呼吸治療デバイス音を生成するステップと、
前記模擬呼吸治療デバイス音を出力するステップと、
マイクロフォンを用いて、出力した模擬呼吸治療デバイス音を監視するステップと、
監視された出力した模擬呼吸治療デバイス音に基づいて、前記模擬呼吸治療デバイス音の出力を調整するステップと、を含む、方法。 - １組の所定の呼吸治療設定にアクセスするステップをさらに含み、前記模擬呼吸治療デバイス音を生成するステップは前記１組の所定の呼吸治療設定に基づいている、請求項６７に記載の方法。
- 前記呼吸治療デバイスの１組の治療設定にアクセスするステップをさらに含み、前記模擬呼吸治療デバイス音を生成するステップは前記呼吸治療デバイスの１組の治療設定に基づいている、請求項６７又は６８に記載の方法。
- 調整コマンドを受信するステップと、
前記調整コマンドの受信に応答して、前記模擬呼吸治療デバイスの音量を調整するステップと、
前記模擬呼吸治療デバイスの調整された音量に基づいて、呼吸治療推奨を提供するステップと、をさらに含む、請求項６７～６９のいずれか１項に記載の方法。 - 前記呼吸治療推奨は、ｉ）呼吸治療デバイスモデル、ｉｉ）ユーザインターフェースタイプ、ｉｉｉ）ユーザインターフェースモデル、ｉｖ）導管タイプ、ｖ）導管モデル、又はｖｉ）ｉ～ｖの任意の組み合わせを含む、請求項７０に記載の方法。
- １つ以上のセンサから睡眠セッションに参加しているユーザに関連するセンサデータを受信するステップであって、前記模擬呼吸治療デバイス音は、前記睡眠セッション中に出力されるステップと、
前記センサデータを用いて前記睡眠パフォーマンス情報を決定するステップと、
前記睡眠パフォーマンス情報を出力するステップと、をさらに含む、請求項６７～７１のいずれか１項に記載の方法。 - 前記センサデータは、睡眠セッションに参加している環境内のユーザに関連しており、前記方法は、
前記ユーザとは異なる環境内の個人の睡眠セッションに関連する追加睡眠パフォーマンス情報を受信するステップであって、前記模擬呼吸治療デバイス音は、前記個人の睡眠セッション中に出力されるステップと、
前記追加睡眠パフォーマンス情報を出力するステップと、をさらに含む、請求項７２に記載の方法。 - 前記追加睡眠パフォーマンス情報を受信するステップは、
１つ以上のセンサから、前記個人の睡眠セッションに関連する追加センサデータを受信するステップと、
前記追加センサデータを用いて前記追加睡眠パフォーマンス情報を決定するステップと、を含む、請求項７３に記載の方法。 - 前記追加睡眠パフォーマンス情報を受信するステップは、
前記１つ以上のセンサとは異なる１つ以上の追加センサから、前記個人の睡眠セッションに関連する追加センサデータを受信するステップと、
前記追加センサデータを用いて、前記追加睡眠パフォーマンス情報を決定するステップと、を含む、請求項７３に記載の方法。 - 前記決定した睡眠パフォーマンス情報及び前記受信した追加睡眠パフォーマンス情報に少なくとも部分的に基づいて、前記睡眠セッション中に前記模擬呼吸治療デバイス音の出力を修正するステップをさらに含む、請求項７３～７５のいずれか１項に記載の方法。
- 前記睡眠セッション中に前記模擬呼吸治療デバイス音の出力を修正するステップをさらに含む、請求項７２～７５のいずれか１項に記載の方法。
- 前記模擬呼吸治療デバイス音の出力を修正するステップは前記決定した睡眠パフォーマンス情報に基づいている、請求項７７に記載の方法。
- 前記模擬呼吸治療デバイス音の生成は、前記第１呼吸治療デバイスモデルに関連しており、前記方法は、
前記履歴睡眠セッションに関連する履歴睡眠パフォーマンス情報を取得するステップであって、前記履歴睡眠セッションは、第２呼吸治療デバイスモデルに関連する追加模擬呼吸デバイス音の出力中に発生するステップと、
前記睡眠パフォーマンス情報と前記履歴睡眠パフォーマンス情報との比較を生成するステップと、をさらに含む、請求項７２～７８のいずれか１項に記載の方法。 - 前記生成した比較に基づいて、前記第１呼吸治療デバイスモデル又は前記第２呼吸治療デバイスモデルについて推奨を生成するステップをさらに含む、請求項７９に記載の方法。
- 個人に関連する医療情報を受信するステップと、
前記受信した医療情報に基づいて、前記模擬呼吸治療デバイス音の出力を修正するステップと、をさらに含む、請求項６７～８０のいずれか１項に記載の方法。 - 機械読み取り可能な命令を記憶しているメモリと、
機械読み取り可能な命令を記憶するメモリと、を含み、
前記制御システムは前記メモリに結合され、前記メモリ内の機械実行可能命令が前記制御システムの１つ以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、請求項１～５１又は請求項６７～８１のいずれか１項に記載の方法が実施される、システム。 - 共有睡眠スコアリングのためのシステムであって、請求項１～３６又は請求項４８～５１のいずれか１項に記載の方法を実施するように構成された制御システムを含む、システム。
- 呼吸治療を制御するためのシステムであって、請求項３７～５１のいずれか１項に記載の方法を実施するように構成された制御システムを含む、システム。
- 呼吸治療を模擬するためのシステムであって、請求項６７～８１のいずれか１項に記載の方法を実施するように構成された制御システムを含む、システム。
- コンピュータによって実行されるときに、請求項１～５１又は請求項６７～８１のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させる命令を含む、コンピュータプログラム製品。
- 非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体である、請求項８６に記載のコンピュータプログラム製品。
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