JP2024529247A - 個体の温度測定システム及び方法 - Google Patents

Abstract

温度計を動作させるシステム及び方法。当該方法は、温度計の少なくとも１つの第１センサによって、第１センサデータを生成し、温度計のプロセッサによって、第１センサデータを解析することで、温度計が向けられた対象個体の体表面と温度計との距離を規定する距離値を求め、プロセッサによって、距離値に基づいて温度計回路の感度を修正し、温度計回路によって、対象個体に対する体温測定値を生成する。

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０２１年６月１８日に出願された米国特許仮出願第６３／２１２，５５１号の優先権を主張し、当該仮出願の開示内容は参照により本明細書に組み込まれる。

技術分野の記述

本開示は、概して、温度計に関する。より具体的には、本開示は、個体の温度測定システム及び方法の実施に関する。

温度計は、個体の温度測定に用いられてきた。各温度計は、温度変化を測定し、測定された温度変化を個体の温度を表す数値に変換し、数値をデータストアに格納させる温度センサを備えている。

本出願は、温度計動作システム及び方法の実施に関する。当該方法は、温度計の少なくとも１つの第１センサによって、第１センサデータを生成し、温度計のプロセッサによって、第１センサデータを解析することで、温度計が向けられた対象個体の体表面と温度計との距離を規定する距離値を求め、プロセッサによって、距離値に基づいて温度計回路の感度を修正し、温度計回路によって、対象個体に対する体温測定値を生成し、及び／又は、温度計が平衡化されていないことを第２センサデータが示しているとき、体温測定値を修正することを含む。温度計回路の感度の修正は、例えば、ベントの位置を変更して温度計回路の開口の全体のサイズを調整することによって、温度計の較正パラメータを変更することによって、温度測定値の計算若しくは調整に用いられるアルゴリズムを変更することによって、及び／又は、温度計に用いられる温度測定手法を変更することによって行うことができる。

一部のシナリオにおいて、当該方法は、温度計のユーザからの補助なしで、温度計回路を対象個体上の対象点に位置合わせする動作を行い、温度計に周辺環境の気温を測定させ、気温測定値を温度計から外部デバイス（例えば、加熱、換気及び空調システム）へ伝達させ、温度計を、３０℃から３４℃又は４０℃から４２℃の温度範囲で正確な体温測定値が生成可能な低体温又は高体温動作モードへ遷移させ、及び／又は、少なくとも部分的に抗菌性材料で形成された温度計の表面を用いて感染拡大を防ぐことを更に含む。

そのようなシナリオ又は他のシナリオにおいて、当該方法は、温度計の内部又は温度計の外部の気流の変化を検出し、検出された気流の変化に基づいて、温度計の近傍にある動作中のファンの存在を検出し、及び／又は、温度測定に対する動作中のファンの想定される影響を考慮して、温度計の動作を動的に調整することを含む。この調整によって値（例えば、０．０１℃から２℃）が温度測定値に加算されるか又は温度測定値から減算され得るが、これらに限定されない。

そのようなシナリオ又は他のシナリオにおいて、当該方法は、対象個体の表面上の過度の水分を検出し、及び／又は、過度の水分があることの通知を温度計から出力させることを含む。

そのようなシナリオ又は他のシナリオにおいて、当該方法は、複数の温度測定手法の中から、対象個体に対する体温測定値を生成するために温度計回路によって用いられる１つの手法を選択することを含む。当該温度測定手法は、シャッタに基づく手法、マルチ温度センサに基づく手法、及び交換可能フィルタに基づく手法を含み得るが、これらに限定されない。交換可能フィルタに基づく手法が選択された場合、体温測定値は、複数の交換可能バンドパスフィルタから出力された信号を用いて、温度計回路によって生成され得る。

温度計回路を、第２センサデータ、距離値、温度計の内部環境の状態、温度計の外部環境の状態、温度計に最も近い対象個体の身体の部位、及び／又は対象個体の病状に基づいて、複数の温度測定手法の第１及び第２手法間で遷移させるようにしてもよい。代替方法として、温度計回路を、トリガイベントに応じて複数の温度測定手法の第１及び第２手法間で遷移させるようにしてもよい。当該トリガイベントは、ユーザ・ソフトウェア相互作用（例えば、コマンドを入力するためのキーボード上のキーの押圧）、入力デバイスの作動（例えば、ボタンの押圧）、温度計の特定の地理的位置への移動、閾値を超える温度測定値（例えば、３５℃（又は９５°Ｆ）以下又は３８℃（又は１００．４°Ｆ）以上の値）、又は温度センサの感度の変化を含み得るが、これらに限定されない。

そのようなシナリオ又は他のシナリオにおいて、当該方法は、第２センサデータに基づいて対象個体の皮膚状態（例えば、湿疹、日焼け、水膨れ、発疹、及び／又は虫刺され）を検出し、検出された皮膚状態を用いて体温測定値の妥当性を確認することを含む。例えば、皮膚状態によって示された所定の皮膚状態及び／又は病状（例えば、発熱、水疱瘡、及び／又は全身性感染症）を有する個体について、体温測定値が想定される範囲内にあるとき（例えば、３７℃（又は９８．６°Ｆ）又は３８℃（又は１００．４°Ｆ）超の値）、当該体温測定値は容認可能であるとみなすことができる。本解決手段は、この具体例に限定されない。

そのようなシナリオ又は他のシナリオにおいて、当該方法は、対象個体に対する基準温度測定値を定期的及び自動的に生成し、基準温度測定値が特定の範囲（例えば、３５℃（又は９５°Ｆ）から３８℃（又は１００．４°Ｆ））から逸脱したときを検出し、基準温度測定値の特定の範囲からの逸脱を検出したことを示すインジケータを温度計から出力させ、及び／又は、基準温度測定値の特定の範囲からの逸脱を検出したとき、対象個体の病状（例えば、異常高熱又は発熱）に対応するための提案を温度計から出力させることを含む。

そのようなシナリオ又は他のシナリオにおいて、当該方法は、所定の期間における対象個体の平均温度、所定の一連の測定における測定温度値間の差、測定温度値の傾向、及び／又は測定温度値の重み付き組合せに基づいて、複数の閾値（例えば、３２℃（又は８９．６°Ｆ）と３８℃（又は１００．４°Ｆ）の範囲外の値）の中から閾値を選択することを含む。対象個体に対して生成された体温測定値と選択された閾値との比較結果に基づいて、温度計から出力が提供され得る。例えば、対象個体の平均温度が３７℃（又は９８．６°Ｆ）である場合、３８℃（又は１００．４°Ｆ）の閾値が選択される。本解決手段は、この具体例に限定されない。

更に又は代わりに、当該方法は、温度計内の異なる箇所に設けられた複数のセンサによって生成されたセンサデータを、コンピューティングデバイスによって取得し、コンピューティングデバイスによって、センサデータを解析することで異常又はパターンを検出し、コンピューティングデバイスによって、異常又はパターンに基づいて温度計の動作を修正することを含む。当該複数のセンサは、湿度センサ、温度センサ、加速度計、機械的衝撃／振動センサ、香り／匂いセンサ、位置センサ、カメラ、及びマイクを含み得るが、これらに限定されない。当該異なる箇所は、温度計の内部プロセッサ又はコンピューティングデバイスに隣接した箇所、温度計のプリント回路基板上の箇所、温度計の筐体内での埋め込み箇所、及び／又は筐体上の箇所を含み得るが、これらに限定されない。当該センサデータは、温度計の電子部品の温度、温度計のプリント回路基板の温度、温度計の内部の基準箇所での温度、温度計の外部の環境の温度、温度計筐体の内部の湿度、外部環境の湿度、温度計が受けるあらゆる衝撃及び／又は振動、温度計のあらゆる加速度及び／又はその他の移動、温度計の内部の音、温度計の外部の音、温度計の内部及び／又は外部のあらゆる香り／匂い、温度計の位置、及び／又は温度計の近傍にある物体を含み得るが、これらに限定されない。

異常又はパターンは、機械学習アルゴリズムを用いて検出され得る。検出された異常又はパターンは、温度計が平衡化されているか否かを示し得る。修正は、温度計の動作モードを遷移させ、及び／又は、検出された異常又はパターンに基づいて選択され又は決定されたオフセット値にしたがって温度測定値を調整することを含み得る。

更に又は代わりに、機械学習アルゴリズムを用いて、検出された異常又はパターンに基づいて、測定の誤り、システム故障又は誤動作を予測してもよい。機械学習アルゴリズムは、温度測定値、湿度測定値、デバイス振動、印加された外力、所定の種類の音、匂い、所定の種類の物体の近接、デバイス変形、デバイス移動、及びデバイス位置のうちの少なくとも２つの組合せを検出するように学習されてもよい。

実装システムは、プロセッサと、プロセッサに干渉軽減方法を実行させるプログラミング命令を有する非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とを備えることができる。代わりに又は更に、実装システムは、論理回路（例えば、減算器、加算器、乗算器など）、受動回路素子（例えば、抵抗器、コンデンサ、スイッチ、ディレイなど）、及び／又は他の能動回路素子（例えば、トランジスタ、復調器、変調器、結合器など）を備えてもよい。

本解決手段は以下の図面を参照して説明され、図面全体を通して同様の参照符号は同様の特徴を表している。

図１は、例示的システムの図を示す。

図２は、別の例示的システムの図を示す。

図３は、温度計の例示的アーキテクチャの図を示す。

図４は、コンピューティングデバイスの例示的アーキテクチャの図を示す。

図５～図１３の各々は、温度計の例示的基板レイアウトの図を示す。

図１４は、温度計を動作させる例示的方法のフロー図を示す。

図１５は、温度計を動作させる別の例示的方法のフロー図を示す。

図１６は、温度計の動作及び／又はパラメータを設定する例示的方法のフロー図を示す。

図１７は、温度計のバッテリチェック及び／又は他の電源管理動作を実行する例示的方法のフロー図を示す。

図１８は、温度計データのバックアップ軽減を実行する例示的方法のフロー図を示す。

図１９は、温度計からのデータの自動アップロードの例示的方法のフロー図を示す。

図２０は、データ管理の例示的方法のフロー図を示す。

図２１は、温度計ソフトウェアアップグレードの例示的方法のフロー図を示す。

図２２～図２４の各々は、センサデータを用いたシステム管理の例示的方法のフロー図を示す。

図２５Ａ～図２５Ｂ（まとめて「図２５」と呼ぶ。）は、温度計を動作させる例示的方法のフロー図を示す。

図２６は、温度計を動作させる別の例示的方法のフロー図を示す。

本出願で用いられている単数形「a」、「an」、及び「the」は、文脈上特に明記されていない限り、複数形の言及を含む。別段に定義されていない限り、本出願で用いられているすべての技術用語及び科学用語は、当業者によって一般に理解されるのと同じ意味を有する。本出願で用いられている「備える／有する」（comprising）という用語は、「含むが、それに限定されない」（including, but not limited to）ことを意味する。本出願に関連する追加の用語の定義は、本実施形態の最後に示されている。

「電子デバイス」又は「コンピューティングデバイス」は、プロセッサ及びメモリを備えるデバイスを指す。各デバイスは、独自のプロセッサ及び／又はメモリを有し得る、又は仮想マシン又はコンテナ構成のように、プロセッサ及び／又はメモリが別デバイスと共有され得る。メモリはプログラミング命令を格納又は受信し得る。プログラミング命令は、プロセッサにより実行されると、電子デバイスに、プログラミング命令に応じた１又は複数の動作を実行させる。

「メモリ」、「メモリデバイス」、「データストア」、「データ格納設備」等の用語はそれぞれ、コンピュータ可読データ、プログラミング命令、又はその両方が格納される、非一時的デバイスを示す。別途具体的に記載されない限り、「メモリ」、「メモリデバイス」、「データストア」、「データ格納設備」等の用語は、単一デバイス実施形態、複数のメモリデバイスが共に、又はまとめてデータ又は命令組を格納する実施形態、更に、当該デバイス内の個別の部分を含むことが意図される。

「プロセッサ」及び「処理デバイス」という用語は、プログラミング命令を実行するように構成された、電子デバイスのハードウェア構成要素を指す。別途具体的に記載されない限り、単数形の「プロセッサ」又は「処理デバイス」という用語は、単一処理デバイス実施形態、複数の処理デバイスが共に、又はまとめて処理を実行する実施形態の両方を含むことが意図される。

本出願において、名詞を修飾するために「第１」及び「第２」という用語が使用される場合、当該用語は単純に、１つの物品を別の物品と区別することが意図される。別途記載されない限り、順序を要することは意図されない。また、「垂直」及び「水平」、又は「前」又は「後」等の相対的な位置を示す用語が使用される場合、互いに相対的であることが意図され、絶対的である必要はない。あくまで、デバイスの配向に応じた、それら用語に対応する、デバイスの取り得る１つの位置を示すものである。

本解決手段は、改良された温度計に関する。温度計は、新規の機能及び内部制御を実現する。これは、温度測定及びその他のデバイス動作向上に帰結する。記載が進むにつれて、新規の機能及び内部制御が明らかになる。

例示的システム

ここで図１を参照すると、本解決手段を実現するシステム１００が図示されている。システム１００は、温度計１０２、１２０と、ネットワーク１０４と、クライアントコンピューティングデバイス（１又は複数）１０６と、サーバ（１又は複数）１１０と、データストア（１又は複数）１１２と、医療クライアントコンピューティングデバイス（１又は複数）１１４と、温度計ドッキング／充電ステーション（１又は複数）１１６と、医療デバイス（１又は複数）１２２とを備える。クライアントコンピューティングデバイス（１又は複数）１０６及び／又は医療クリニックコンピューティングデバイス（１又は複数）１１４は、パーソナルコンピュータ、デスクトップコンピュータ（図示）、タブレット、スマートフォン、携帯情報端末、スマートウォッチ、及びその他のデバイスを含み得るが、これらに限定されない。一部のシナリオでは、コンピューティングデバイス（１又は複数）１０６、１１４及び／又は医療デバイス（１又は複数）１２２は、温度計（１又は複数）１０２、１２０を使用／動作させるためのソフトウェアアプリケーション（１又は複数）を実行する。更に又は代わりに、コンピューティングデバイス（１又は複数）１０６、１１４及び／又は医療デバイス（１又は複数）１２２は、温度計（１又は複数）の使用及び／又は動作の制御を促進するため、クラウドサービス（１又は複数）にアクセスする。医療デバイス（１又は複数）１２２は、患者用ベッド（１又は複数）、薬ディスペンサ（１又は複数）、人工呼吸器（１又は複数）、及び／又はバイタルサインモニタ（１又は複数）を含み得るが、これらに限定されない。

各温度計１０２、１２０は概して、個体（１又は複数）１２４（例えば、診療所の患者、子供等の家族等）の温度を測定する。記載が進むにつれて、当該測定がどのように行われるか明らかになる。有線通信リンク１２６、無線通信リンク１２８、及び／又はネットワーク１０４を通じて、温度測定値が遠隔デバイス（１又は複数）１０６、１１０、１１４、１２２に通信され得る。

ネットワーク１０４は、インターネット、イントラネット、セルラーネットワーク、ＷｉＦｉネットワーク、Bluetoothネットワーク、Bluetooth Low Energy（ＢＬＥ）ネットワーク、Zigbeeネットワーク、長距離無線ネットワーク（ＬｏＲａＷＡＮ）ネットワーク、Narrow Band Internet of Things（ＮＢ－ＩｏＴ）ネットワーク、電気通信ネットワーク（３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ）、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）ネットワーク、無線周波数（ＲＦ）ネットワーク、近距離線通信（ＮＦＣ）ネットワーク、短距離通信（ＳＲＣ）ネットワーク、長距離通信（ＬＲＣ）ネットワーク、及び／又はその他の既知の又は既知となるネットワークを含み得るが、これらに限定されない。ネットワークは、アクセスノード及び／又はゲートウェイ等のネットワークノードを通じて実現され得る。規定のセキュリティルールに基づいて、受信及び／又は送信ネットワークトラフィックをモニタリング及び制御するために、ネットワークセキュリティシステム（例えば、ファイアウォール（１又は複数））が提供され得る。

温度計ドッキング／充電ステーション（１又は複数）１１６は、温度計（１又は複数）１０２、１２０の例えば、データへのOver The Air（ＯＴＡ）アクセス及び／又は動作制御を可能とするように温度計（１又は複数）１０２、１２０に選択的に組み合わせられ、又は別途通信可能に接続され、誘導結合又はその他手段で温度計（１又は複数）１０２、１２０を充電し、温度計（１又は複数）１０２、１２０に／からデータ、コード及び／又はソフトウェアを転送し、システム１００に対する通信ハブとして機能し、及び／又は任意の無線通信技術を組み込むことができる。

本解決手段は、図１のシステムアーキテクチャに限定されない。本解決手段を実現するために、その他のシステムアーキテクチャが使用され得る。図２に別の例示的システムアーキテクチャを示す。

ここで図３を参照すると、温度計３００の例示的アーキテクチャが図示されている。図１の温度計１０２、１２０と、図２の２０２から２１８とは、温度計３００と同じか、又は同様である。したがって、温度計３００の説明により、図１の温度計１０２、１２０と、図２の２０２から２１８とは十分に理解される。

温度計３００は概して、その近傍に位置する個体の温度を測定する。一部のシナリオでは、温度測定値は、所定の用途（例えば、異なる患者群に対する解析における使用）に応じて、個体に対応付けられた群分類に基づいて、及び／又は個体に対する医療診断に基づいて、個体の身体の複数の箇所で取得され得る。例えば、温度測定値は、特定の低体温又は高体温状態が生じ、及び／又は患者の体表面の異なる複数の箇所での温度測定から有効な情報が得られるような、個体の身体の異なる箇所で取得され得る。個体の身体の箇所は、温度計による温度測定が行われる前に決定及び／又は検証され得る。

温度測定値又は別途センサデータが生成され得る部位を対象として設定することを補助するために、個体の体表面への距離が更に温度計により決定及び／又は使用され得る。位置及び／又は距離測定をしやすくするために、撮像技術が使用され得る。検出された距離は、温度センサの感度を選択的及び／又は動的に変化させるために使用され得る。例えば、個体の身体のより大きい対象領域からのセンサ情報を収集して、距離の許容範囲内（距離のずれが許容される）で、個体への距離の変化に応じて、温度センサ（１又は複数）の感度が最小化、又は別途変更され得る。

温度計３００は、体温測定のための通常使用時でない場合も背景の気温モニタデバイスとして機能し得る。これは、環境（例えば、病棟、診療所等）内の所望の温度範囲から逸脱した気温の極端な変化を検出及び／又はフラグ付けするのに有用である。環境が室内環境である場合、任意の既知の又は既知となる暖房、換気、及び空調（ＨＶＡＣ）システム（例えば、図１のシステム１５０）により、室内環境の温度が制御され得る。これは、上下許容限界についての所定の閾値に応じて警告を与えることを含む（例えば、下限閾値は３５℃（又は９５°Ｆ）に等しく、上限閾値は３８℃（又は１００．４°Ｆ）に等しい）。実際、温度計３００は、室内環境の暖房又は冷房用のＨＶＡＣ動作の調整、及び／又は作業者にＨＶＡＣシステムの不正動作の可能性を通知しやすくし得る。例えば、気温測定値（１又は複数）は、温度計３００からＨＶＡＣシステムに無線通信され得る。その後、ＨＶＡＣシステムは、既知の手法にしたがって、気温測定値（１又は複数）に基づき、その動作を調整可能である。本解決手段はこの具体例に限定されない。温度計３００は、二酸化炭素濃度、及び／又は環境内に存在するその他気体の量等の、その他の環境パラメータを更に測定し得る。測定値は、高齢者向け施設において、高齢の個体に関連した、各種健康関連問題に対処するために使用され得る。温度計のユーザに対して、その環境の概要が構築され、その後の測定においてあらゆる変動又は傾向が特定されるように、再度測定値は記録され得る。

更に又は代わりに、温度計３００は、３０℃から３４℃（又は８６°Ｆから９３．２°Ｆ）の温度範囲及び／又は４０℃から４２℃（又は１０４°Ｆから１０７°Ｆ）の温度範囲で正確に動作する低体温動作モードを有することにより、特殊用途低体温用デバイスとして構成可能に使用され、４０℃（又は１０４°Ｆ）以上の温度で正確に動作する高体温動作モードを有することにより、特殊用途高体温用デバイスとして構成可能に使用され、表面接触を介した感染拡大を最小限に抑えるために部分的に抗菌性材料で作られた接触面を少なくとも有し、及び／又は汚染物質（例えば、体液及び／又は洗浄液）の捕捉を最小限に抑えるために特殊な密着シールを有する。従来の温度計では通常、上述の範囲（すなわち、３０℃から３４°及び４０℃から４２℃）では体温測定が正確とはならない。この温度計３００の低体温モードでの精度向上は、温度計による、そのセンサ感度を選択的及び動的に変化させ、及び／又は体温測定値からオフセット量を足す／引く機能により少なくとも促進される。オフセット量は、機械学習モデルにより、及び／又は温度計３００とのユーザ・ソフトウェア相互作用により検出されたセンサデータにおけるパターンに基づいて選択され得る。パターンは、例えば、新生児、Pediatric Active Enhanced Diseases（ＰＡＥＤ）、及び／又は高齢者等の異なる病状又は年齢層を示し得る。

更に又は代わりに、プラスチック製キャッチの損傷の可能性を最小限に抑えながら、電源（例えば、電池）を便利に変更するために、温度計３００はロック機構に設けられ得る。当該ロック機構の例としては、磁石、シングルツイストスクリュークランプ、ねじ、及び／又はねじ蓋が挙げられる。

図３に示すように、温度計３００は、任意のアンテナ３０２、任意の送受信機３０４、コンピューティングデバイス３０６、位置センサ３０８、湿度センサ３１０、温度センサ３１２、加速度計３１４、衝撃／振動センサ３１６、他のセンサ（１又は複数）３１８（例えば、マイク、カメラ、位置特定デバイス（例えば、ＧＰＳ）、香り／匂いセンサ、二酸化炭素センサ、及び／又はガスセンサ）、任意のスキャナ３１９、ネットワークインターフェース３２０、レンジャーデバイス（１又は複数）３２２、温度計回路３２４、及び充電式電源３４０を備える。特に、温度計３００は、列挙された構成要素３０８から３１９、３２２の動作が最適化され、温度計の外面に接触するあらゆる物体により影響を受けないように設計される。

一部のシナリオでは、筐体は、人間工学に基づくデザインを有し、及び／又は（ｉ）持ちやすさ及び測定対象面への位置合わせのしやすさ、及び／又は（ｉｉ）個体が自分で自分の測定を可能とすることを促進するようなコレクションフードアクセサリ（collection hood accessory）が設けられる。例えば、筐体は、アーチ状のボディ形状、及び／又は対象面に対して直線的に位置合わせされる細長ボディ形状（例えば、図２に示す）を有し得る。ユーザが、構成要素３０８から３１９及び／又は３２２の性能最適化を促進し、ユーザの身体的状況（例えば、温度及び／又は筐体にかける力）が、温度計の動作に影響しないことを保証するように選択された位置及び形式で温度計を把持／保持できるように、温度計の筐体は、更にグリップ部分が設けられ得る。例えば、人体により、カメラの視野（ＦＯＶ）が遮られないように、グリップ／ハンドル部分が筐体上に配置される。筐体は更に、センサ（１又は複数）への熱的影響（デバイスを温かい手で持つこと等による）を最小限に抑えるように設計され得る。これは、低熱伝導率材料の使用、センサ（１又は複数）と熱源（例えば、人体部位、バーコードスキャナ、ディスプレイ電子装置、患者の額以外のその場にある温かい物体）との間の距離が長くなる細長筐体の使用、筐体内でＰＣＢ（１又は複数）を保持する低熱伝導率の支柱／ブラケットの使用、及び／又はベンチ、ドッキングステーション等上の配置位置に対して、筐体の台に断熱脚を使用することによる。更に又は代わりに、グリップ部分は、温度計の参照点に対する角度を検出する傾斜センサを有するように設計されてもよい。例えば、一部のシナリオでは、温度計を個体の額の異なる４箇所に配置することで、傾斜センサにより角度測定値を得ることができる。角度測定値を解析することで、カメラによる撮像後のあらゆる歪みを検出することができる。

アンテナ３０２及び送受信機３０４は、無線技術（例えば、ＲＦ技術）を通じた、外部デバイスと無線通信を促進するように提供される。アンテナ３０２は、外部デバイスから無線信号を受信し、送受信機３０４により生成された無線信号を送信する。送受信機は当該分野で公知であるため、本明細書では説明しない。

コンピューティングデバイス３０６は、送受信機３０４に接続され、符号化されて無線信号に変調する情報を送受信機３０４に送信する。無線信号は、温度計３００から外部デバイス（例えば、図１のデバイス１０６、１１０、１１４及び／又は１２２）への送信のため、送受信機３０４からアンテナ３０２に提供される。この情報は、温度測定値、警告、及び／又は通知を含み得るが、これらに限定されない。

送受信機３０４は更に、外部デバイス（１又は複数）（例えば、図１のデバイス１０６、１１０、１１４及び／又は１２２）から受信した無線信号を復調及び復号する。送受信機３０４は、コンピューティングデバイス３０６に結合され、復号された信号情報をコンピューティングデバイス３０６に提供する。コンピューティングデバイス３０６は、温度計３００の機能（１又は複数）に応じて、復号された無線信号情報を使用する。復号された信号情報は、特定の情報に対するリクエスト、及び／又は温度計３００の動作を制御するコマンドを含み得るが、これらに限定されない。

ネットワークインターフェース３２０は、外部デバイス（例えば、アクセスポイント等のネットワークノード等）との有線通信を促進する。当該ネットワークインターフェースは、本分野で公知である。

位置センサ３０８は、温度計の位置を判定する。位置センサは、Global Positioning System（ＧＰＳ）センサ、及び／又はビーコン信号送受信機を含み得るが、これらに限定されない。位置センサは、いくつかの理由で、デバイス追跡を促進し得る（例えば、病院又はその他環境、自宅でのモニタリング、及び／又は資産管理において、温度計の位置を追跡）。更に又は代わりに、デバイス追跡は、建物又はその他局地的環境におけるローカルハブからの信号、及び／又は電波塔又は基地局からの無線信号強度を利用して促進され得る。無線信号は、ＳＲＣ信号及び／又はＬＲＣ信号を含み得るが、これらに限定されない。

レンジャーデバイス（１又は複数）３２２は、温度計３００から人、又はその近傍におけるその他物体への距離を測定する。距離は、信号Time of Flight（ＴＯＦ）技術（例えば、ＲＦ信号及び／又は音響信号を使用）、光学技術、レーザパルス技術、レーダ技術、及び／又はその他技術を介して判定される。列挙した技術は、それぞれ本技術分野で公知である。レンジャーデバイス（１又は複数）３２２は、音響及び／又は光学技術を採用し得る。例えば、レンジャーデバイス（１又は複数）３２２は、温度測定を実施、又はその他センサデータを生成するための温度計３００の最適な配置を保証するように、対象個体上の対象箇所／点への距離を推定し、対象箇所／点への位置合わせをし得る。これは、所定閾値内に正しい状態が存在する場合に測定が進行可能となるように、自動化され得る。位置合わせは、レンジャーデバイス（１又は複数）３２２と、対象箇所／点との間、及び／又は温度計回路３２４と、対象箇所／点との間で実行され得る。位置合わせは、温度計のユーザの補助なしで実現され得る。これに関して、位置合わせは、温度計回路３２４の少なくとも一部（例えば、センサ３２８）の位置を回転、又は別途変更させる機構３３６を有効化、又は別途動作させることにより自動化される。機構３３６は、モータ、ギア、及び／又は電気信号が印加されると変形する材料を含み得るが、これらに限定されない。

湿度センサ３１０は、温度計３００外の環境、及び／又は温度計３００内の環境の湿度を測定する。温度センサ（１又は複数）３１２は、温度計３００の内部構成要素（１又は複数）の温度（１又は複数）を測定し、温度計３００の内部環境の温度を測定し、及び／又は温度計３００の外部環境の温度を測定する。加速度計３１４は、温度計３００の加速度を測定する。衝撃／振動センサ３１６は、規定の期間にわたって、衝撃及び／又は振動を記録する。センサ３１０から３１６により生成されたセンサデータは、温度計３００の動作に応じて、コンピューティングデバイス３０６により格納、アクセス、処理、及び使用され得る。測定された温度が閾値を超えると、ユーザにフィードバックが提供され得る。

他のセンサ（１又は複数）３１８は、マイク、カメラ、及び／又は気流センサを含み得るが、これらに限定されない。カメラの場合、コンピューティングデバイス３０６は、カメラが撮影した画像を用いて画像処理を実行する。この画像処理は、例えば、物品上に印刷された、又はその他配置されたコードを取得するために実行され得る。コードは、バーコードを含み得るが、これに限定されない。気流センサの場合、センサ３１８は、温度計３００及び／又は温度測定された個体の内部及び／又は周囲の温度及び／又は気流の変化を検出することができる。例えば、センサ３１８により生成されたセンサデータをコンピューティングデバイス３０６によって用いることで、温度計３００及び／又は個体の近傍にある動作中のファンの存在を検出することができる。センサ３１８を、筐体の外部及び／又は筐体の側壁内に配置することができる。温度測定に対する動作中のファンの想定される影響を考慮して、温度計の動作を調整することができる。本解決手段は、この具体例に限定されない。

スキャナ３１９は、バーコードスキャナ、ＲＦＩＤタグスキャナ及び／又はビデオカメラを含み得る。バーコードスキャナと、ＲＦＩＤタグスキャナとは、本技術分野で公知であるため、本明細書では説明しない。本明細書において、非限定的に、任意の既知の又は既知となるバーコードスキャナ及び／又はＲＦＩＤタグスキャナが使用され得る。スキャナ３１９は、概して、物品又は物体をスキャンして、そこから少なくとも１つのコードを取得する。コードは、バーコード及び／又はUnique Product Code（ＵＰＣ）を含み得るが、これらに限定されない。スキャナ３１９は、ユーザ及び／又はその近傍にいる他の個体（１又は複数）の不快感を最小限に抑えるように配置及び配向されるように、温度計３００の筐体上及び／又は内に置かれ得る。例えば、スキャナ３１９は、ユーザ及び／又はその近傍にいる他の個体（１又は複数）の目に光が向けられる可能性が最小限に抑えられることを保証するように、温度計の筐体及び／又はその他の構成要素に対して配置され得る。

温度計回路３２４は、参照センサ３２６、センサ３２８、交換可能フィルタ（１又は複数）３３０、シャッタ３３２及び／又は開口絞り３３４の内の１つ以上を含み得る。温度計回路３２４は、温度計３００近傍の個体（例えば、図１の個体１２４）の温度を測定する。温度は、１又は複数の手法にしたがって測定され得る。当該手法は、シャッタに基づく手法、マルチ温度センサに基づく手法、及び／又は交換可能フィルタに基づく手法を含み得るが、これらに限定されない。シャッタに基づく手法は、シャッタを閉じてセンサ３２８を動作させて、基準温度測定値を取得することと、シャッタ３３２を開いてセンサ３２８を動作させて、実際の温度測定値を取得することとを伴う。マルチ温度センサに基づく手法は、参照センサ３２６を使用して基準温度測定値を取得することと、センサ３２８を使用して実際の温度測定値を（同時に、又は比較的短時間に順次）取得することとを伴う。交換可能フィルタに基づく手法は、交換可能フィルタ３３０を使用して異なる帯域通過を解析することと、レシオメトリック解析を実行して温度測定値を判定することとを含む。このフィルタ手法は、少なくとも２つの帯域通過測定値を取得するために、少なくとも一度はフィルタを交換する必要があるため、反復処理である。フィルタは、機械的手段（例えば、モータ、ギア、トラック、グリッパ、ポスト、バー、ラッチ、磁石、ばね等）を操作することで自動的に、又は個体により手動で交換され得る。個体は、検出されて、自身への医療向上を促進するために使用され得る、スペクトルシグネチャ（可視及び赤外）を有し得る。温度計は、これらスペクトルシグネチャを検出する。

温度計回路２３４で２つ以上の手法が実施される場合、温度計はこれらの手法の１つを選択し、及び／又は、温度計に、所定の基準及び／又はトリガイベントに基づいて、温度測定手法間を遷移させる。基準は、センサデータに含まれる値（例えば、温度、振動、衝撃、匂い、音、二酸化炭素濃度、気体濃度等）、温度計の内部環境の状態（例えば、温度、湿度等）、温度計の外部環境の状態（例えば、温度、湿度等）、温度計と個体との間の距離、温度計に最も近い身体の部位（例えば画像処理を使用して温度計により検出される）、及び／又は温度測定対象の個体の病状（例えば、糖尿病対低体温症）を含み得るが、これらに限定されない。ここで、所定の１つの手法が最適であることを示す列挙した基準の組合せ及び／又はパターンを学習するために機械学習を用いることができる。トリガイベントは、ユーザ・ソフトウェア相互作用、入力デバイス（例えば、ボタン）の押圧若しくはその他の作動、及び／又は温度計の特定の地理的位置への移動を含み得るが、これらに限定されない。

なお、温度計回路３２４は、記載の手法のうちの１又は複数を実施し得る。記載の手法のうちの２つ以上が採用される場合、コンピューティングデバイス３０６は、ユーザ入力、センサ３１０から３１８により生成されたセンサデータ、及び／又はその他の情報に基づいて、所定のタイミングでどの手法を用いるかを選択することができる。コンピューティングデバイス３０６は、トリガイベント（例えば、閾値を超える温度測定値、及び／又は開口３３４を介した温度計の感度の変化）に応じて手法を選択又は変更することができる。開口３３４は、温度（１又は複数）及び／又は温度変化に対して、温度計回路の感度を動的に調整する手段を提供し得る。例えば、開口３３４の全体のサイズは、温度（１又は複数）及び／又は温度変化に対して、温度計の感度を変化させるように（例えば、可動ベントを介して）調整され得る。この感度調整機能は、病状の異なる（例えば、低体温症患者及び／又は糖尿病患者）患者又はその他の個体について、より良い性能が実現されるように、異なるモードでの動作を促進する。

電源３４０は、二次電池、超コンデンサ、充電接続ポート、絶縁フィルタ（例えば、インダクタやフェライト系構成要素）、電圧レギュレータ回路、及び／又は電源プレーン（例えば、電源専用の回路基板層）を含み得るが、これらに限定されない。電源３４０は、外部電源（例えば、商用電源）への直接接続、及び／又はドッキング／充電ステーション（例えば、図１のドッキング／充電ステーション１１６）により充電及び／又は再充電され得る。電源３４０は、超コンデンサ及び／又は採取されたエネルギー（例えば、光、ＲＦエネルギー等）を使用する電池を充電及び／又は再充電するためのエネルギーハーベスト回路を更に含み得る。

コンピューティングデバイス３０６は、重要な時間及び日付（例えば、保証期間（１または複数）、較正日（１または複数）、再較正日（１または複数）等）について注意喚起するように、定期的にシステムチェックとモニタリングを実行し、及び／又は温度計機能及び性能を確認するために自己及び自動診断を実行する。これら診断は、診断センサからの測定値のパターンが学習され、可能性のある故障モードを特定するように使用され得る、機械学習アルゴリズムを使用して実現され得る。診断センサは、温度モニタ、衝撃検出器、湿度センサ、主センサ、参照センサ、副センサ、位置センサ、振動センサ、及び／又は磁場センサを含み得るが、これらに限定されない。故障モードは、固定された高い又は固定された低い測定値、主測定値なし、及び／又は温度環境（例えば、湿度及び／又は水分測定値）の変化にかかわらず固定された測定値を含み得るが、これらに限定されない。更に又は代わりに、この情報を用いて温度計を学習させて、個体に対応付けられた特定のパラメータを検出し、検出されたパラメータに基づいて温度計を使用するための命令を動的に生成するようにしてもよい。命令は、温度計からユーザに（聴覚、視覚、及び／又は触覚的に）出力され得る。

コンピューティングデバイス３０６は、患者に対してオーダーメイド診断モニタリングを促進する。すなわち、個体患者に対してベースラインを生成し、個体に対して一連の測定を通じた傾向をモニタリングする。すなわち、オーダーメイドの温度追跡及び／又はスペクトルシグネチャ検出である。このオーダーメイド診断モニタリング機能は、異なる患者グループ（例えば、高齢者、新生児、小児、糖尿病等）に拡張され得る。コンピューティングデバイス３０６は、温度計３００のユーザに（例えばディスプレイを介して）プロンプティング及び／又は出力され得る、システム上トレーニング、ガイダンス及び／又は補助支援を提供する。トレーニングは、温度計３００の使用方法及び／又は動作制御についての命令を提供し得る。トレーニングは基礎チュートリアルで促進され得る。これは、コンピューティングデバイスのメモリに格納された情報を引き出す、バーコード及びＱＲコード（登録商標）のスキャン機能の使用により促進され得る。

コンピューティングデバイス３０６は、センサ測定の頻度をモニタリングし、モニタリングされた頻度、センサデータ及び／又は診断情報に基づいて、温度プロファイルが一致した時を検出する。温度プロファイルは、機械学習アルゴリズム及び／又は人工知能（ＡＩ）プログラムを用いて、温度計３００によって学習され得る。機械学習アルゴリズム及び／又はＡＩプログラムは、次のセンサ測定をいつ行うのが最適か、又は適切かを確認するために学習及び／又は動作され得る。これは、センサ測定の頻度が過剰であることにより、内部加熱を生じ、及び／又は再平衡化の時間が不十分になるという問題を回避する。

コンピューティングデバイス３０６は、額又はその他皮膚箇所上の、温度測定の精度に影響するような、過度の水分を検出及びモニタリングする手段を内蔵し得る。この手段は、表面から各種波長で発するスペクトルプロファイルを評価し得る。これは、温度測定が実施される前に、額又はその他表面を拭うように警告及び指示を提供し得る。

コンピューティングデバイス３０６及びカメラ３１８（又はその他撮像デバイス）は、皮膚表面の血色をモニタリングし、色素沈着と質感に関して、皮膚の種類を評価するために使用され得る。これは、可視ＮＩＲ領域で動作するカメラ３１８（又はその他撮像デバイス）により実現され得る。この皮膚情報は、温度測定値の妥当性を検証、又は別途確認するために使用され得る。例えば、人の皮膚の色味は、発熱、又はその他体温上昇が生じている場合には、赤又はピンクとなることが多い。比較的高い温度測定値（例えば、通常体温よりも高い３７℃（又は９８．６°Ｆ）又は３６．１℃から３７．２℃（又は９７°Ｆから９９°Ｆ））は、皮膚の色味が赤又はピンクである場合には、有効、正確、又は妥当とされ、皮膚の色味が通常の人のもの、又は基準色味に（例えば、一定度合いで）一致する場合には、無効、不正確、又は妥当ではないとされる。人は、特定の病状になった場合、特定の皮膚の質感（例えば、ぶつぶつ、発疹等）を有し得る。温度測定値（１又は複数）は、人の皮膚の質感及び／又は既知の病状に基づいて、確認又は検証され得る。温度測定値を確認又は検証するために、皮膚の色味、皮膚の質感、及び／又は病状に加えて又は代えて、別の基準が使用され得る。基準が２つ以上使用される場合、基準に重み付けがなされ得る。本解決手段は、この具体例に限定されない。

ここで図４を参照すると、コンピューティングデバイス４００の例示的アーキテクチャが図示されている。図１のコンピューティングデバイス（１又は複数）１０６、１１４、図１のサーバ１１０、及び／又は図３のコンピューティングデバイス３０６は、コンピューティングデバイス４００と同じ又は同様である。したがって、コンピューティングデバイス４００の説明により、図１のデバイス１０６、１１０、１１４と、図３のコンピューティングデバイス３０６とは十分に理解される。

コンピューティングデバイス４００は、図４に示すものより多くの、又は少ない構成要素を含み得る。しかし、図示の構成要素は、本解決手段を実施する例示的手法を開示するには十分である。図４のハードウェアアーキテクチャは、本明細書に記載のとおりに、温度計を動作させ、及び／又はデータを処理するように構成された代表的コンピューティングデバイスの一つの形態を示す。したがって、図４のコンピューティングデバイス４００は、本明細書に記載の方法（１又は複数）の少なくとも一部を実施する。

コンピューティングデバイス４００の一部又は全ての構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、及び／又はハードウェアとソフトウェアとの組合せとして実装可能である。ハードウェアは、１又は複数の電子回路を含むが、これに限定されない。電子回路は、受動素子（例えば、抵抗器及びコンデンサ）及び／又は能動素子（例えば、アンプ及び／又はマイクロプロセッサ）を含み得るが、これらに限定されない。受動及び／又は能動素子は、本明細書に記載の技法、手順、又は機能の内の１つ以上を実行するように適用、配置、及び／又はプログラミングされ得る。

図４に示すように、コンピューティングデバイス４００は、ユーザインターフェース４０２と、中央処理装置（ＣＰＵ）４０６と、システムバス４１０と、システムバス４１０を通じてコンピューティングデバイス４００のその他部分に接続され、それらがアクセス可能なメモリ４１２と、システムインターフェース４６０と、任意の無線通信デバイス４６４と、システムバス４１０に接続されたハードウェアエンティティ４１４とを備える。ユーザインターフェースは、コンピューティングデバイス４００の動作を制御するためのユーザ・ソフトウェア相互作用を促進する、入力デバイス及び出力デバイスを含み得る。入力デバイスは、物理及び／又はタッチキーボード４５０を含むが、これらに限定されない。入力デバイスは、有線又は無線接続（例えばBluetooth（登録商標）接続）により、コンピューティングデバイス４００に接続され得る。出力デバイスは、スピーカー４５２、ディスプレイ４５４、発光ダイオード４５６、及び／又は力覚フィードバックデバイス４６２を含むが、これらに限定されない。力覚フィードバックデバイス４６２は、コンピューティングデバイスのユーザに、力覚フィードバックを提供する。力覚フィードバックは、触覚フィードバック、視覚フィードバック及び／又は聴覚フィードバックを含み得るが、これらに限定されない。力覚フィードバックは、例えば、測定温度が閾値温度を超えると提供され得る。

システムインターフェース４６０は、外部デバイス（例えば、アクセスポイント等のネットワークノード等）との間の有線及び／又は無線通信を促進する。一部のシナリオでは、外部デバイスとの間の無線通信を促進するために、システムインターフェース４６０に加えて無線通信デバイス４６４が提供される。両方の構成要素４６０及び４６４が無線通信可能の場合、それらは異なる無線通信技術を採用し得る。

ハードウェアエンティティ４１４の少なくとも一部は、メモリ４１２へのアクセス及び使用を伴うアクションを実行する。メモリ４１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ディスクドライブ、フラッシュメモリ、Compact Disc Read Only Memory（ＣＤ－ＲＯＭ）、及び／又は命令やデータを格納することができるその他のハードウェアデバイスであり得る。ハードウェアエンティティ４１４は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体４１８を備えるディスクドライブユニット４１６を含み得る。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体４１８には、本願に記載された技法、手順、又は機能の内の１つ以上を実行するように構成された一組以上の命令４２０（例えば、ソフトウェアコード）が格納されている。命令４２０は、コンピューティングデバイス４００によるＣＰＵ４０６の実行中にＣＰＵ４０６内に及び／又はメモリ４１２内に、完全に又は少なくとも部分的に常駐することもできる。メモリ４１２及びＣＰＵ４０６は、機械可読媒体を構成することもできる。ここで「機械可読媒体」という用語は、一組以上の命令４２０を格納する単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型若しくは分散型データベース、及び／又は関連するキャッシュ及びサーバ）を指す。ここで「機械可読媒体」という用語は、コンピューティングデバイス４００による実行のための一組の命令４２０を格納、符号化、又は搬送することができ、且つ、コンピューティングデバイス４００に本開示の技法のいずれか１つ以上を実行させる任意の媒体も指している。

例示的方法

ここで図１４を参照すると、温度計（例えば、図１の温度計１０２又は１２０）を動作させる例示的方法１４００のフロー図が示されている。方法１４００は、１４０２で開始し、ユーザが温度計（例えば、図１の温度計１０２又は１２０）の「オン／オフ」ボタンを押すか又は別途操作する。「オン／オフ」ボタンが操作されると、温度計は、（ｉ）「オン／オフ」ボタンが操作された期間を判定し、（ｉｉ）当該期間が閾値（例えば、５秒）を超えるかを判定する動作を実行する。当該期間が閾値を超える場合（１４０４：ＹＥＳ）、温度計は構成モードに遷移し、図１６の設定動作に続く（後述する）。

一方、当該期間が閾値を超えない場合（１４０４：ＮＯ）、方法１４００は温度測定モードに続く。第１分岐の動作１４０８から１４２４と、第２分岐の動作１４３０から１４５２は、温度計の温度測定モード中に並行して実施され得る。温度計の無線通信が無効となる一部のシナリオでは、動作１４３０から１４５２は実行されない。

第１分岐の動作は、概して、温度計が以下の動作を実行することを伴う。１４０８において、初期化動作を実行する（例えば、起動手順実行、ディスプレイ点灯、重要情報出力（例えば、バッテリ状態、モード設定、パラメータ設定（１又は複数）、デバイスステータス（例えば、温度測定準備完了）等）。１４１０において、ユーザに温度計を対象個体（例えば、図１の個体１２４）に向けるよう促す。１４１２において、温度計が対象個体に向けられていることを確認する。この確認は、ユーザ入力及び／又は温度計のセンサ（例えば、図３のセンサ３１８）により生成されたセンサデータに基づいてなされ得る。例えば、センサデータは、温度計のローカルカメラにより撮影され、その中に所定の種類の物体（例えば、人）を検出するように処理された画像を含む。上記確認が所定の時間（例えば、１０秒）内に得られなければ、温度計は、１４１０に戻るか、１４２４に続き、処理が終了するか、或いは、別の動作が実行され得る。上記確認が所定の時間内に得られた場合、１４１２に示すように、温度計は、対象個体に対する温度測定値を生成する（例えば、自動的、又はユーザ入力（例えば、ボタン押圧又は作動）に応じる）。

１４１２において、温度測定値は、温度計のローカルデータストア（例えば、図４のメモリ４１２）内に、及び／又は温度計外の遠隔データストア（例えば、図１のデータストア１１２）内に格納され得る。１４１４において、温度計は、温度測定値及び／又はステータス情報（例えば、図４のディスプレイ４５４により）を出力する。ステータス情報は、温度測定値のローカル及び／又は遠隔格納が成功したかを示し得る。

１４１４が完了すると、１４１６において温度計は、温度測定を繰り返すべきかを判定する。この判定は、ユーザ入力に基づいて、及び／又は温度測定を閾値と比較した結果に基づいて自動的になされ得る。例えば、温度測定値が所定の温度値範囲外であれば、温度測定を繰り返すべきという判定がなされ得る。温度測定を繰り返す場合（１４１６：ＹＥＳ）、方法１４００は１４１２に戻る。そうでなければ（１４１６：ＮＯ）、方法１４００は任意の１４１８に続く。

一部のシナリオでは、温度計の無線通信機能が無効化される。したがって、温度計は、通信機能が有効であるか無効であるかを判定するように１４１８で確認を行い得る。無効であれば、温度計は、温度計の無線通信機能を有効化するように、ユーザ入力を求め得る。或いは、方法１４００は、１４２４に続き、処理が終了するか、又は別の動作が実行される（例えば、温度計が「オフ」にされる）。無線通信機能が有効であれば（１４１８：ＹＥＳ）、温度計は、温度測定値の遠隔格納が成功したかを確認するための動作を実行し得る。成功していれば（１４２０：ＹＥＳ）、方法１４００は１４２４に続く。成功していなければ、１４５２に示すように、温度計は図１８に示すバックアップ軽減処理（後述する）を開始する。

第２分岐の動作は、概して、温度計と外部デバイス（例えば、図１のクライアントコンピューティングデバイス１０６、図１の医療クリニックコンピューティングデバイス１１４、及び／又は図１の医療デバイス１２２）との間の通信リンクを確立する通信動作の初期化を伴う。これらの動作は、機能ブロック１４３０から１４３６で実行される。当該動作は、温度計が用いている無線通信の種類に応じる。温度計は、温度計と外部デバイスとの間に無線接続が確立したか否かを示すステータス情報を出力し得る（例えば、図５のディスプレイ４５４による）。

次に１４４０において、温度計は、そこから送信するデータがあるかを判定する動作を実行する。この判定は、ローカルメモリ（例えば、図４のメモリ４１２）に格納されたデータに設定されたフラグの値に基づいて行うことができる。送信するデータがなければ（１４４０：ＮＯ）、温度計はデータ送信を待つ。送信するデータがあれば（１４４０：ＹＥＳ）、温度計は１４４６において、ローカルメモリからデータを読み出して、無線通信用にデータをフォーマット化し、フォーマット化されたデータを外部デバイスとの間に確立した通信リンクを通じて送信する動作を実行する。データが送信されていることを示すインジケーションが、温度計から任意で出力され得る。

温度計は更に、１４５０に示すように、選択的に無線通信を継続又は中止し得る。例えば、温度測定が繰り返された場合、温度計から、新たな温度測定値が遠隔格納されるように接続が維持され得る。一方、温度測定が繰り返されない場合、例えば、省電力のため、無線通信機能は無効にされ得る。

本解決手段は、方法１４００に限定されない。例えば、図１５に示すように、追加動作が実行され得る。図１５において、動作１５０２から１５１４、１５２２から１５３０は、図１４の動作１４０２から１４２４と同じ又は同様である。同様に、図１５の動作１５３２から１５５２は、図１４の動作１４３０から１４５２と同じ又は同様である。図１４と図１５との違いは、ユーザを促して、温度測定を受け入れるか又は拒否するためのユーザ・ソフトウェア相互作用を実行し得る追加動作１５１６から１５２０が含まれている点である。

ここで図１６を参照すると、温度計が構成モードにある際の動作及び／又はパラメータを設定する例示的方法１６００のフロー図が示されている。方法１６００は１６０２で開始し、温度計のディスプレイにグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）が提示される１６０４に続く。ＧＵＩは、温度計の動作を構成するためのユーザ・ソフトウェア相互作用を促す。機能ブロック１６０６から１６１０に示すように、ＧＵＩは、ユーザが温度測定の単位（例えば、摂氏又は華氏）を任意で選択できるようにするプロンプト及び／又はウィジェットを含む。機能ブロック１６１２から１６１６において、ＧＵＩは、ユーザが温度計の音を任意で有効化及び無効化できるようにするプロンプト及び／又はウィジェットを提示する。ＧＵＩは更に、機能ブロック１６１８から１６２２に示すように、ユーザが表面温度測定動作モード又は深部体温計算動作モードを任意で選択できるようにするプロンプト及び／又はウィジェットを含む。ＧＵＩは更に、機能ブロック１６２８から１６３２に示すように、ユーザが、標準化目的で、温度測定値に較正値を加算するためのオフセットモードを任意で選択できるようにするプロンプト及び／又はウィジェットを含む。機能ブロック１６３４から１６３８において、ＧＵＩは、温度計の無線通信デバイス／機能を有効化又は無効化するためのユーザ・ソフトウェア相互作用を促す。ＧＵＩは更に、温度計が事前に定義した複数の動作モードの中から動作モードを選択するためのユーザ・ソフトウェア相互作用を促す。当該動作モードは、較正動作モード、構成動作モード、電源充電動作モード、無線通信なしの温度計動作モード、無線通信ありの温度計、ＯＴＡ動作モード、データロギング動作モード、温度計性能ロギング／解析動作モード、及び／又は電源管理動作モードを含み得るが、これらに限定されない。一部のシナリオでは、システムは、温度計から何らかの測定値を送る前に、較正の安定性を確認する動作を実行する。較正の安定性が確認されなければ、温度計から測定値は送信されない。１６５２において、温度計は、ユーザ選択に応じて、自己再構成動作を実行する。続いて、機能ブロック１６５６に示すように、方法１６００は終了するか、又は別の動作が実行される。ウィジェットは、仮想ボタン、テキスト入力ボックス、リストボックス、及び／又はメニューを含み得るが、これらに限定されない。

なお、システムは、タイムアウト機能を有する。これは、ＧＵＩがユーザに設定選択を促した時点から所定の期間内に温度計がユーザ・ソフトウェア相互作用（１又は複数）を受信しない場合に、温度計に、初期設定（１又は複数）、又は以前に選択された設定（１又は複数）に応じて動作させるものである。タイムアウト機能は、機能ブロック１６２４及び１６４４により示される。続いて、機能ブロック１６２６及び１６４２に示すように、方法１６００は終了するか、又は温度計が別の動作を実行する。

ここで図１７を参照すると、温度計によりバッテリチェック及び／又は他の電源管理動作を実行する例示的方法１７００のフロー図が示されている。方法１７００は、特定のトリガイベントに応じて開始し得る。トリガイベントは、温度計の起動、温度計のシャットダウンモード、温度測定サイクルの終了、電源管理動作モードを選択するユーザ・ソフトウェア相互作用、温度計の充電ドックへの挿入、及び／又は周辺環境の変化（例えば、光、無線周波数（ＲＦ）エネルギー、及び／又はその他採取可能なその他の種類のエネルギー増又は減）を含み得るが、これらに限定されない。

方法１７００は、１７０２で開始し、１７０４に続く。１７０４において、温度計は、電池の現在の電圧レベル、及び／又は別の電源（例えば、超コンデンサ）の現在の充電状態を判定する動作を実行する。現在の電圧レベル及び／又は現在の充電状態を閾値と比較することで、それ（それら）が相対的に低いかを判定する。低くない場合（１７０６：ＮＯ）、方法１７００は、判定ブロック１７０８に続く。１７０８において、温度計は、オフにするか、又は別途停止するかを判定する。オフにしない場合（１７０８：ＮＯ）、機能ブロック１７１２に示すように、温度計は、温度測定動作モードに遷移して、図１４に移行する。オフにする場合（１７０８：ＹＥＳ）、温度計は、機能ブロック１７１４において、オフにするか、又は他の停止する動作を実行する。続いて、方法１７００は機能ブロック１７２４において終了する。

電池の電圧レベル及び／又はその他電源の充電レベルが低い場合（１７０６：ＹＥＳ）、低い電圧レベル／充電レベルを通知するインジケータ及び／又は警告メッセージが温度計から出力される。出力は、視覚、触覚及び／又は聴覚によるものであり得る。インジケータ及び／又は警告メッセージに応じて、機能ブロック１７２０に示すように、温度計の電源が充電され得る。温度計は、低エネルギーデバイスであって、その持続性を実現する電源管理機能を有し得る。温度計は更に、その寿命全体での測定値の数を検出するカウンタにより構成され得る。電源充電は、温度計を充電ステーション（例えば、図１の充電ドック／ステーション１１６）に配置すること、及び／又は別途温度計を外部電源につなげることにより実現され得る。一部のシナリオでは、温度計は、周辺環境からエネルギー（例えば、光、ＲＦエネルギー、熱等）を採取するように構成されたエネルギーハーベスティング回路を有する。エネルギーハーベスティング回路は、温度計の電池又はその他電源（１又は複数）を充電するために有効にされ得る。本解決手段はこの具体例に限定されない。電源が充電されると、方法１７００は、１７０８に戻る。

ここで図１８を参照すると、温度計データのバックアップ軽減を実行するための例示的方法１８００のフロー図が示されている。方法１８００は、１８０２で開始し、温度計がデータ確認を行う１８０４に続く。データ確認は、ローカルデータストア（例えば、図４のメモリ４１２）にアクセスすることを伴い得る。これにより、ログファイル又はその他の情報（例えば、フラグ）に対応付けられておらず、データが遠隔データストア（例えば、図１のデータストア１１２）にアップロードされたことを示す任意のデータ記録が特定される。データ記録が特定されない場合、温度計は、１８０６でアップロードされるデータが一切ないという判定をする。この判定をした場合（１８０６：ＮＯ）、方法１８００は、１８２０に続く。１８２０では、全てのデータアップロードが完了したこと、及び／又はアップロードが不要であることをユーザに知らせるために、温度計から通知又はその他インジケータが出力される。通知及び／又はインジケーションは、触覚、聴覚及び／又は視覚によるものであり得る。

１又は複数のデータ記録が特定されると、温度計は、１８０６でアップロードする必要のあるデータがあると判定する。この判定がされると（１８０６：ＹＥＳ）、方法１８００は、１８０８に続く。１８０８では、データアップロードが失敗したこと及び／又は必要であることをユーザに知らせるために、温度計からインジケータ又は通知が出力される。通知及び／又はインジケーションは、触覚、聴覚及び／又は視覚によるものであり得る。

次に１８１０において、温度計は、遠隔デバイス（例えば、図１のクライアントコンピューティングデバイス１０６、図１の医療クリニックコンピューティングデバイス１１２、及び／又は図１の医療デバイス１２２）との接続を確立するための動作を実行する。機能ブロック１８２０に示すように、温度計が接続確立を試みる回数を制限する機能が提供され得る。所定の試行回数のうちに接続がなされなければ（１８２０：ＹＥＳ）、１８２４において、ログファイル又は記録が、接続試行（１又は複数）に関する情報を含むように更新される。機能ブロック１８２６に示すように、温度計から更にインジケータ又は警告メッセージが出力され得る。続いて、機能ブロック１８２８において、方法１８００は終了するか、又は別の動作が実行される。

接続が確立すると（１８１２：ＹＥＳ）、温度計は、ネットワーク（例えば、図１のネットワーク１０４）を通じて遠隔デバイスにデータを伝達する動作を実行する。遠隔デバイスから温度計には、データが受信されたか否か、データアップロードが実行中であるか、及び／又はデータアップロードが成功裏に完了したかを示すメッセージ（１又は複数）が提供され得る。機能ブロック１８１６に示すように、データ送信が成功したこと、及び／又はデータアップロードステータスをユーザに知らせるために、温度計からステータスインジケータが出力され得る。

１８１６が完了すると、温度計は、更にアップロードすべきデータがあるか否かを確認する。アップロードすべきデータがあれば（１８１８：ＹＥＳ）、方法１８００は、１８１４に戻り、次のデータのためにアップロード処理が繰り返される。アップロードすべきデータがなければ（１８１８：ＮＯ）、方法１８００は、１８２０に続く。１８２０では、全てのデータがアップロードされたことを示すインジケーションが温度計から出力される。続いて、機能ブロック１８２８において、方法１８００は終了するか又は別の動作が実行される。

ここで図１９を参照すると、温度計からのデータを自動でアップロードする例示的方法１９００のフロー図が示されている。方法１９００は、１９０２で開始し、１９０４に続く。１９０４において、温度計は、（ｉ）自動アップロード機能が有効か無効か、及び／又は（ｉｉ）無線通信機能が有効か無効かを判定する。（ｉ）及び／又は（ｉｉ）が有効である場合（１９０４：ＹＥＳ）、温度計は、機能ブロック１９０６から１９３８の動作を実行する。機能ブロック１９０６から１９１４、１９１８、１９２０、１９２６から１９３０、１９３６、及び１９３８の動作は、図１８の機能ブロック１８０６から１８２８の動作とそれぞれ同じ又は同様である。方法１９００と、図１８の方法１８００との違いは、処理中に定期的に判定（ｉ）及び／又は（ｉｉ）を行う判定ブロック１９１６、１９２２、及び１９３４が追加されている点である。

ここで図２０を参照すると、データ管理のための例示的方法２０００のフロー図が示されている。方法２０００は、２００２で開始し、２００４の判定ブロックに続く。ブロック２００４において、温度計は、新たなアナログデータが存在するか否かを判定する動作を実行する。新たなアナログデータが存在する場合（２００４：ＹＥＳ）、機能ブロック２００６から２０１０において、アナログデータ及び／又はその他の情報を、温度計にローカル格納、及び／又は遠隔データストアに遠隔格納する動作が実行される。新たなアナログデータが存在しない場合（２００４：ＮＯ）、温度計は、システム問題及び／又は故障があるかを判定する。システム問題及び／又は故障は２０１４において記録される。

システム問題及び／又は故障が一切ない場合（２０１２：ＮＯ）、温度計は、トランザクション履歴ログ機能が有効であるかを判定する。有効である場合（２０１６：ＹＥＳ）、トランザクション情報が記録される。有効ではない場合（２１６：ＮＯ）、温度計は、全てのデータの遠隔デバイスへの転送が成功したかを判定する。データ転送が成功していない場合（２０２０：ＮＯ）、データは将来的に送信されるように、ローカルデータストアに格納される。データ転送が成功した場合（２０２０：ＹＥＳ）、温度計は、シャットダウン要求が受信されていなければ（２０２４：ＮＯ）処理を繰り返す。シャットダウン要求が受信されていれば、方法２０００は終了するか、又は温度計をシャットダウン又はその他オフにするための別の動作が実行される。

ここで図２１を参照すると、温度計ソフトウェアアップグレードのための例示的方法２１００のフロー図が示されている。方法２１００は、２１０２で開始し、２１０４に続く。２１０４において、温度計は、ＯＴＡモードが有効化されているかを判定する。ＯＴＡモードが有効化されていない場合（２１０４：ＮＯ）、機能ブロック２１０６に示すように、温度計は、設定動作モードに遷移し、図１６に移行する。

ＯＴＡモードが有効化されている場合（２１０４：ＹＥＳ）、機能ブロック２１０８から２１１２に示すように、温度計は、遠隔デバイス（例えば、図１のクライアントコンピューティングデバイス１０６、図１のサーバ１１０、図１の医療クリニックコンピューティングデバイス１１４、及び／又は医療デバイス１２２）との無線接続を確立する動作を実行する。無線接続が確立すると、温度計は、機能ブロック２１１４において、更新／アップグレードされたソフトウェアの準備をし、受信する。更新／アップグレードが完了すると、温度計は、機能ブロック２１２４において、有効なソフトウェアアップロードを確認するためのチェックをする。機能ブロック２１２６において、ソフトウェア更新／アップグレードが成功裏に完了したことをユーザに示すため、温度計からインジケータが出力され得る。機能ブロック２１２８では、ソフトウェア更新／アップグレードに関する情報が記録される。続いて、機能ブロック２１３０において、方法２１００は終了するか、又は別の動作が実行される。

ここで図２２を参照すると、センサデータを用いたシステム管理のための例示的方法２２００のフロー図が示されている。方法２２００は、２２０２で開始し、２２０４に続く。２２０４では、センサデータが取得されるか、又は温度計筐体上／内の様々な箇所に配置されたセンサデバイス（例えば、図３のセンサ３１０、３１２、３１４、３１６及び／又は３１８）により別途生成される。センサデバイスは、湿度センサ（１又は複数）、温度センサ（１又は複数）、加速度計（１又は複数）、機械的衝撃／振動センサ（１又は複数）、香り／匂いセンサ、位置センサ（１又は複数）（例えば、ＧＰＳセンサ）、カメラ（１又は複数）、及び／又はマイク（１又は複数）を含み得るが、これらに限定されない。上記箇所は、内部プロセッサ又はコンピューティングデバイス（例えば、図３のコンピューティングデバイス３０６）に隣接した箇所、プリント回路基板（ＰＣＢ）上の箇所、筐体内での埋め込み箇所、及び／又は筐体上の箇所を含み得るが、これらに限定されない。例えば、一部のシナリオでは、センサデバイスは、温度計の電子部品（例えば、プロセッサ）の温度、温度計のＰＣＢの温度、温度計の内部の基準箇所での温度、温度計の外部の環境の温度、温度計筐体の内部の湿度、外部環境の湿度、温度計が受けるあらゆる衝撃及び／又は振動、温度計のあらゆる加速度及び／又はその他の移動、温度計の内部の音、温度計の外部の音、温度計の内部及び／又は外部のあらゆる香り／匂い、温度計の位置、及び／又は温度計の近傍にある物体を測定する。本解決手段は、この具体例に限定されない。センサ測定／検出は、任意の所定の用途に応じて、継続的又は周期的に実行され得る。

機能ブロック２２０６では、センサデータを解析することでその中の異常及び／又はパターンを検出する。機能ブロック２２２６に示すように、任意の検出された異常／パターンの情報が記録され得る。機能ブロック２２２８において、ユーザに当該検出を知らせる／通知するために、温度計からインジケータ又はその他通知が出力され得る。続いて、機能ブロック２２３０において、方法２２００は終了するか、又は別の動作が実行される。

これに関して、温度計は、温度測定手段に加えて、患者モニタリング手段を提供することができる。例えば、参照センサ３２６から出力された温度測定値をモニタリングして、基準温度が特定の範囲から逸脱したときを検出する。当該検出がされると、温度計は、所定の態様で個体の病状に対応するためのインジケータ及び／又は提案（例えば、薬をより多く提供する又は変える、患者に看護師を派遣する、患者に液体又は固形食糧を与える等）を生成及び出力し得る。

温度計は更に、温度測定手段に加えて、集中型資産管理手段を促進することができる。例えば、遠隔集中型コンピューティングデバイスは、複数の温度計と通信して、そこからセンサデータを取得し得る。遠隔集中型コンピューティングデバイスは、取得したセンサデータを解析し、任意の温度計が点検、交換、再充電、及び／又は再較正される必要があるかを判定し得る。その後、遠隔集中型コンピューティングデバイスは、温度計の健全性、温度計の任意の動作問題、及び／又は温度計（１又は複数）を点検／交換／充電／較正することの推奨を示すメッセージを出力し得る。メッセージは更に、人を温度計（１又は複数）の位置（１又は複数）に派遣し、及び／又は温度計（１又は複数）を所定の位置に移動させ得る。

異常／パターン検出は、温度計のローカルデータストア（例えば、図４のメモリ４１２）に格納された事前に定義された閾値と、測定値を比較すること、及び／又は物体及び／又はセンサデータの学習されたパターンを検出する機械学習アルゴリズムを実行することにより実現され得る。ここで、任意の機械学習アルゴリズムが使用され得る。例えば、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、及び強化学習という機械学習アルゴリズムの１又は複数がここで採用される。機械学習アルゴリズムは、温度計測定の不正確さ／ずれ／問題、システム故障及び／又は不正動作を予想するように学習され得る。これは、温度測定値、湿度測定値、デバイス振動、印加された外力（例えば、加速、移動、機械的衝撃、振動、及び／又は温度計の少なくとも一部の変形を生じさせる、地面に落ちた際に温度計にかかる外力）、所定の種類の内／外音（例えば、割れる音、発泡音、爆発音、衝撃音等）、内／外臭（例えば、煙等）、所定の種類の物体の近接、デバイス変形、デバイス移動（１又は複数）、及び／又はデバイス位置（１又は複数）の学習された組合せに基づいている。

一部のシナリオでは、機能ブロック２２１０に示すように、複数の温度測定値を互いに比較することにより（例えば、筐体内の電子部品の温度が、外部環境の温度と同じ又は同様）、センサデータを解析して温度計が平衡化されているか否かを判定することができる。温度計が平衡化されている場合（２２１０：ＹＥＳ）、方法２２００は、２２１２に続く。２２１２において、温度計は、動作モードを遷移させ（例えば、温度測定モードを開始）、図１４に移行する。

温度計が平衡化されていない場合（２２１０：ＮＯ）、機能ブロック２２１４から２２１６に示すように、システムは、所定の時間待って、センサデータ解析の別のループを実行し、平衡化を再確認する。温度計が平衡化なしで進み得る場合（２２１４：ＮＯ）、所定の規則及び／またはセンサデータプロファイル（例えば、デバイスを通じた温度勾配に応じて）に応じて温度計の動作を構成するように、機能ブロック２２２４の動作が実行される。例えば、温度計に、対象個体の任意の温度測定値に／から所定のオフセット量Ｖ_{ｏｆｆｓｅｔ}を加算又は減算させる。所定のオフセット量Ｖ_{ｏｆｆｓｅｔ}は、事前に定義されて、ローカルデータストア（例えば、図４のメモリ４１２）又は遠隔データストア（例えば、図１のデータストア１１２）に格納されるか、或いは所定のアルゴリズムに応じて動的に決定され得る。このアルゴリズムは、センサデータ値Ｓ_１、Ｓ_２、…、Ｓ_Ｎが重み付けされ組み合わされる以下の数式（１）により定義され得る。
Ｖ_{ｏｆｆｓｅｔ}＝Ｗ_１・Ｓ_１＋Ｗ_２・Ｓ_２＋…＋Ｗ_Ｎ・Ｓ_Ｎ （１）
ここで、Ｗ_１、…、Ｗ_Ｎは、それぞれ、所定の測定値に対する重みを示す。Ｓ_１、Ｓ_２、…、Ｓ_Ｎの一部又は全部は、同じ種類（例えば、全て温度値だが、温度計上／内の異なる箇所で測定）、又は異なる種類（例えば、温度計上／内の１又は複数箇所で測定された温度及び／又は湿度値）であり得る。センサデータ値（１又は複数）は、実測値（例えば、温度測定値）、及び／又はセンサデータに基づいて決定された値（例えば、地理的位置に割り当てられた値、及び／又は所定の種類の物体及び／又は匂いに割り当てられた値）を含み得るが、これに限定されない。次に、機能ブロック２２１２に示すように、温度計は、動作モードを遷移させ（温度測定モードを開始）、図１４に移行する。

ここで図２３を参照すると、システム管理のための例示的方法２３００のフロー図が示されている。方法２３００は、２３０２で開始し、２３０４に続く。２３０４では、センサデータを取得して解析することで、その中の異常及び／又はパターンを検出する。この検出は、図２２の機能ブロック２２０４から２２０６に関して上述したのと同様の態様で実現され得る。異常及び／又はパターンがあれば（２３０６：ＹＥＳ）、システムは任意で機能ブロック２３１７の動作を実行して、温度計が適切に動作しているかを確認し、及び／又は検出されたあらゆる不正なデバイス動作に対処するため是正措置（１又は複数）を講じることができる（例えば、第１デバイスから第２バックアップデバイスに動作を切り替え、及び／又は動作モードを、検出された異常、センサデータパターン及び／又は不正な電子部品動作／機能に関して温度計の動作を最適化するために動作モードを切り替える。）。異常、パターン、デバイス動作、及び／又は是正措置に関する情報は、機能ブロック２３１８において記録され得る。機能ブロック２３２０に示すように、検出された異常及び／又はパターンをユーザに知らせるため、温度計からインジケータ及び／又は通知が出力され得る。続いて、機能ブロック２３２２において、方法２３００は終了するか、又は別の動作が実行される。

異常及び／又はパターンが一切検出されなければ（２３０６：ＮＯ）、温度計は、その１又は複数の電子部品が想定どおりに動作しているかを判定する動作を実行する。１又は複数の電子部品が想定どおりに動作していない場合（２３０８：ＮＯ）、機能ブロック２３１７において是正措置（１又は複数）を講じることができる。２３１８において情報が記録され得、２３２０において、温度計からインジケータ／通知が出力され得る。続いて、機能ブロック２３２２において、方法２３００は終了するか、又は別の動作が実行される。

電子部品が想定どおりに動作している場合（２３０８：ＹＥＳ）、当該適切な動作、及び／又は温度計による温度測定値生成の準備ができていることを示す情報が、温度計から出力され得る。機能ブロック２３１２に示すように、情報も記録され得る。続いて、機能ブロック２３１６に示すように、温度計は、モードを、例えば、温度測定モードに遷移させ、図１４に移行し得る。

ここで図２４を参照すると、システム管理のための例示的方法２４００のフロー図が示されている。方法２４００は、２４０２で開始し、２４０４に続く。２４０４では、図３のシャッタ３３２を開位置として、較正ルーチンが実行される。例えば、温度計内の及び／又は外の環境の温度測定値を取得するために、基準温度センサが使用される。温度測定値は、以前の温度測定値と比較される。温度測定値が以前の値（１又は複数）から（特定のレベル）ずれている場合、２４０６において、温度センサは適切に較正されたと判定される。そうでなければ、温度センサは較正が不適切であるとみなされる。第１較正ルーチンに関する情報は、機能ブロック２４１６において記録され得、及び／又は機能ブロック２４１８において温度計から出力され得る。続いて、機能ブロック２４２０において、方法２４００は終了するか、又は別の動作が実行される。

機能ブロック２４０８において、図３のシャッタ３３２を閉位置として、較正ルーチンが再度実行され得る。機能ブロック２４１０から２４１２及び２４１６から１４１８に示すように、較正ルーチンに関する情報は、記録、及び／又は温度計から出力され得る。較正処理の結果が、温度計及び／又はその電子デバイス（１又は複数）が適切に動作していると示す場合、温度計は、機能ブロック２４１４に示すように、動作モードを、例えば、温度測定モードに遷移させ、図１４に移行し得る。

一部のシナリオでは、温度計は、個体の温度を所定の回数自動で測定し、及び／又は、（ある期間にわたって取得された）個体に対する一連の温度測定値を解析して、その個体に対してオーダーメイド／カスタマイズされたベースライン値、閾値温度値、又は温度値の範囲を判定する。例えば、温度計は、所定の期間における個体の平均温度、一連の温度測定における測定温度値間の最大差又は最小差、測定温度値の検出された増加傾向及び／又は減少傾向に基づいて、複数の閾値の中から閾値（１又は複数）を選択することができる。ベースライン値及び／又は閾値は、温度測定値の平均及び／又は温度測定値の重み付き組合せに基づいて、選択又は計算され得る。例えば、各温度測定値は、それぞれの温度測定値と同じ／同様の時点で生成されたその他センサデータ（個体の湿度、基準温度、内部／外部環境温度、衝撃、振動、匂い、範囲等）に基づいて、選択的／動的に重みが割り当てられる。代わりに又は更に、ベースライン値及び／又は閾値は、個体の病状に応じて選択され得る。

ここで図２５を参照すると、温度計（例えば、図１の温度計１０２、１２０、図２の２０２から２１８、及び／又は図３の３００）を動作させるための例示的方法２５００のフロー図が示されている。本解決手段は、図２５において動作が実行される具体的な順序に限定されない。図２５に示すものに対して異なる順序で２つ以上の動作が実行され得る。

方法２５００は、２５０２で開始し、２５０４に続く。２５０４では、温度計のセンサ（１又は複数）（例えば、図３の３０８から３１８、３２２、３２６、及び／又は３２８）がセンサデータを生成する。２５０６において、対象個体（例えば、図１の個体１２４）に対する体温測定値を生成するために温度計回路（例えば、図３の温度計回路３２４）が使用する温度測定手法が、温度計のプロセッサ（例えば、図４のＣＰＵ４０６）又はコンピューティングデバイス（例えば、図３のコンピューティングデバイス３０６）により選択される。温度測定手法は、シャッタに基づく手法、マルチ温度センサに基づく手法、及び／又は交換可能フィルタに基づく手法を含み得るが、これらに限定されない。この選択は、ユーザ入力、センサデータ、距離値、温度計の内部環境の状態、温度計の外部環境の状態、温度計に最も近い対象個体の身体の部位、及び／又は対象個体の病状に基づいてなされ得る。その後、２５０８において、温度計を、選択された温度測定手法に遷移させる。この遷移は、トリガイベントに応じて実行され得る。トリガイベントは、ユーザ・ソフトウェア相互作用、入力デバイスの作動、温度計の特定の地理的位置への移動、閾値を超える温度測定値、又は温度センサの感度の変化を含み得るが、これらに限定されない。

２５１０において、プロセッサ又はコンピューティングデバイスは、温度計の内部及び／又は外部の気流を検出する。２５０４で生成されたセンサデータを用いてこの検出をすることができる。そして、検出された気流の特徴（１又は複数）を２５１２で用いて、温度計の近傍にある動作中のファンの存在を検出する。当該特徴は、速度、気流量、速度の変化、及び／又は気流量の変化を含み得るが、これらに限定されない。２５１２において、温度計の動作は、温度測定に対する動作中のファンの想定される影響を考慮して調整され得る。

２５１６において、プロセッサ又はコンピューティングデバイスは、対象個体の表面上の過度の水分を検出する。この検出のため、２５０４で生成されたセンサデータが使用され得る。その後、２５１８に示すように、プロセッサ又はコンピューティングデバイスは、任意で、過度の水分が検出されたことを示す通知を、温度計から出力させることができる。２５２０において、プロセッサ又はコンピューティングデバイスは、温度計を低体温／高体温動作モードに入らせる。低体温／高体温動作モードにおいて、温度計は、３０℃から３４℃又は４０℃から４２℃の温度範囲で正確な体温測定値を生成可能である。

２５２２において、プロセッサ又はコンピューティングデバイスは、センサを解析して、距離値を取得し得る。距離値は、温度計が向けられた対象個体の体表面と温度計との距離を定義する。２５２４において、距離値に基づき温度計回路の感度が修正され得る。２５２６に示すように、プロセッサ又はコンピューティングデバイスは、温度計のユーザからの補助なしで、温度計回路を対象個体上の対象点に位置合わせし得る。

２５２８において、温度計は、対象個体に対する体温測定値を生成する。温度計の表面は、感染拡大を最小限に抑えるために少なくとも部分的に抗菌性材料で形成され得る。体温測定値は、複数の交換可能バンドパスフィルタから出力された信号を用いて、温度計回路によって生成され得る。温度計が平衡化されていない場合、２５３０において任意で体温測定値が修正され得る。２５２８又は２５３０が完了すると、方法２５００は図２５Ｂの２５３２に続く。

図２５Ｂに示すように、２５３２は、プロセッサ又はコンピューティングデバイスによって閾値を選択する動作を実行することを伴う。閾値は、所定の期間における対象個体の平均温度、所定の一連の測定における測定温度値間の差、測定温度値の傾向、及び／又は測定温度値の重み付き組合せに基づいて、複数の閾値から選択され得る。任意で、２５３４において、体温測定値は閾値と比較される。２５３６では、比較結果に基づいて、温度計から出力が提供され得る。

任意の２５３２において、プロセッサ及び／又はコンピューティングデバイスは、センサデータに基づいて、対象個体の皮膚状態を検出する。検出された皮膚状態は、体温測定値の妥当性を確認するために２５３４で用いられ得る。体温測定値は、妥当でないと判断されたら破棄され、又は妥当であると判断されると温度計から出力され得る。

２５３６において、温度計は任意で、対象個体に対する基準温度測定値を定期的及び自動的に生成する。プロセッサ及び／又はコンピューティングデバイスは、２５３８に示すように、基準温度測定値が特定の範囲から逸脱したときを検出し得る。２５４０において、情報が温度計から出力され得る。情報は、基準温度測定値が特定の範囲から逸脱していることを示すインジケータを含み得る。代わりに又は更に、情報は、対象個体の病状に対応するための提案を含み得る。

２５４４において、任意で、温度計に周辺環境の気温を測定させる。２５４４において気温測定値は、温度計から外部デバイス（例えば、加熱、換気及び空調システム）に伝達され得る。続いて、方法２５００は終了するか、又は別の動作が実行される（例えば、２５０２に戻る）。

ここで図２６を参照すると、温度計（例えば、図１の温度計１０２、１２０、図２の２０２から２１８、及び／又は図３の３００）を動作させるための例示的方法２６００のフロー図が示されている。本解決手段は、図２６において動作が実行される具体的順序に限定されない。図２６に示すものに対して異なる順序で２つ以上の動作が実行され得る。

方法２６００は、２６０２で開始し、２６０４に続く。２６０４において、プロセッサ（例えば、図４のＣＰＵ４０６）又はコンピューティングデバイス（例えば、図３のコンピューティングデバイス３０６）は、温度計内の異なる箇所に配置されたセンサ（例えば、図３のセンサ３１２、３２６及び／又は３２８）により生成されたセンサデータを取得する。センサは、湿度センサ（１又は複数）、温度センサ（１又は複数）、加速度計（１又は複数）、機械的衝撃／振動センサ（１又は複数）、香り／匂いセンサ（１又は複数）、位置センサ（１又は複数）、カメラ（１又は複数）、及び／又はマイク（１又は複数）を含み得るが、これらに限定されない。上記異なる箇所は、温度計の内部プロセッサ又はコンピューティングデバイスに隣接した箇所、温度計のプリント回路基板上の箇所、温度計の筐体内での埋め込み箇所、及び／又は筐体上の箇所を含み得るが、これらに限定されない。センサデータは、温度計の電子部品の温度、温度計のプリント回路基板の温度、温度計の内部の基準箇所での温度、温度計の外部の環境の温度、温度計筐体の内部の湿度、外部環境の湿度、温度計が受けるあらゆる衝撃及び／又は振動、温度計のあらゆる加速度及び／又はその他の移動、温度計の内部の音、温度計の外部の音、温度計の内部及び／又は外部のあらゆる香り／匂い、温度計の位置、及び／又は温度計の近傍にある物体を含み得るが、これらに限定されない。

２６０６では、センサデータを解析することで、その中の異常又はパターンを検出する。異常又はパターンは、機械学習アルゴリズムを用いて検出され得る。異常又はパターンは、温度計が平衡化されているかを示し得る。２６０８において、異常又はパターンに基づいて、温度計の動作が修正され得る。この修正は、温度計の動作モードを遷移させること、及び／又は、検出された異常又はパターンに基づいて選択され又は決定されたオフセット値にしたがって温度測定値を調整することを含み得るが、これらに限定されない。

２６１０では、機械学習アルゴリズムを用いて、検出された異常又はパターンに基づいて、測定の誤り、システム故障又は誤動作を予測することができる。機械学習アルゴリズムは、温度測定値、湿度測定値、デバイス振動、印加された外力、所定の種類の音、匂い、所定の種類の物体の近接、デバイス変形、デバイス移動、及びデバイス位置のうちの少なくとも２つの組合せを検出するように学習され得る。続いて、２６１２が実行され、方法２６００は終了するか、又は別の動作が実行される（例えば、２６０２に戻る）。

本解決手段を１つ以上の実施に関して図示及び説明したが、本明細書及び添付図面を読んで理解すると、同等の変更及び変形例が当業者に想到されるであろう。さらに、本解決手段の特定の特徴は、いくつかの実施のうちの１つのみに関して開示されている可能性があるが、そのような特徴は、任意の又は特定の用途にとって望ましく有利であるように他の実施の１つ以上の他の特徴と組み合わせてもよい。したがって、本解決手段の広さ及び範囲は、上述の実施形態のいずれによっても限定されるべきではない。むしろ、本解決手段の範囲は、以下の特許請求の範囲及びそれらの均等物に従って定義されるべきである。

Claims (38)

1. 温度計を動作させる方法であって、
   前記温度計の少なくとも１つの第１センサによって、第１センサデータを生成し、
   前記温度計のプロセッサによって、前記第１センサデータを解析することで、前記温度計が向けられた対象個体の体表面と前記温度計との距離を規定する距離値を求め、
   前記プロセッサによって、前記距離値に基づいて温度計回路の感度を修正し、
   前記温度計回路によって、前記対象個体に対する体温測定値を生成することを含む、方法。
2. 前記プロセッサによって、前記温度計のユーザからの補助なしで、前記温度計回路を前記対象個体上の対象点に位置合わせする動作を行うことを更に含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記プロセッサによって、前記温度計に周辺環境の気温を測定させることを更に含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記プロセッサによって、気温測定値を前記温度計から加熱、換気及び空調システムへ伝達させることを更に含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記温度計を、３０℃から３４℃又は４０℃から４２℃の温度範囲で正確な体温測定値が生成可能な低体温又は高体温動作モードへ遷移させることを更に含む、請求項１に記載の方法。
6. 少なくとも部分的に抗菌性材料で形成された前記温度計の表面を用いて感染拡大を防ぐことを更に含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記プロセッサによって、前記温度計の内部又は前記温度計の外部の気流の変化を検出することを更に含む、請求項１に記載の方法。
8. 検出された前記気流の前記変化に基づいて、前記温度計の近傍にある動作中のファンの存在を前記プロセッサによって検出することを更に含む、請求項７に記載の方法。
9. 温度測定に対する前記動作中のファンの想定される影響を考慮して、前記温度計の動作を動的に調整することを更に含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記プロセッサによって、前記対象個体の表面上の過度の水分を検出することを更に含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記プロセッサによって、前記過度の水分があることの通知を前記温度計から出力させることを更に含む、請求項１０に記載の方法。
12. 複数の温度測定手法の中から、前記対象個体に対する前記体温測定値を生成するために前記温度計回路によって用いられる１つの手法を前記プロセッサによって選択することを更に含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記複数の温度測定手法は、シャッタに基づく手法、マルチ温度センサに基づく手法、及び交換可能フィルタに基づく手法を含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記プロセッサによって、前記温度計回路を、第２センサデータ、前記距離値、前記温度計の内部環境の状態、前記温度計の外部環境の状態、前記温度計に最も近い前記対象個体の身体の部位、及び前記対象個体の病状の少なくとも１つに基づいて、前記複数の温度測定手法の第１及び第２手法間で遷移させることを更に含む、請求項１２に記載の方法。
15. 前記プロセッサによって、前記温度計回路を、トリガイベントに応じて前記複数の温度測定手法の第１及び第２手法間で遷移させることを更に含む、請求項１２に記載の方法。
16. 前記トリガイベントは、ユーザ・ソフトウェア相互作用、入力デバイスの作動、前記温度計の特定の地理的位置への移動、閾値を超える温度測定値、又は前記温度センサの感度の変化を含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記体温測定値は、複数の交換可能バンドパスフィルタから出力された信号を用いて、前記温度計回路によって生成される、請求項１に記載の方法。
18. 第２センサデータに基づいて前記対象個体の皮膚状態を検出し、前記検出された皮膚状態を用いて前記体温測定値の妥当性を確認することを更に含む、請求項１に記載の方法。
19. 前記対象個体に対する基準温度測定値を定期的及び自動的に生成し、前記基準温度測定値が特定の範囲から逸脱したときを検出することを更に含む、請求項１に記載の方法。
20. 前記基準温度測定値の前記特定の範囲からの逸脱を検出したことを示すインジケータを前記温度計から出力させることを更に含む、請求項１９に記載の方法。
21. 前記基準温度測定値の前記特定の範囲からの逸脱を検出したとき、前記対象個体の病状に対応するための提案を前記温度計から出力させることを更に含む、請求項１９に記載の方法。
22. 前記温度計が平衡化されていないことを第２センサデータが示しているとき、前記対象個体に対して生成された前記体温測定値を修正することを更に含む、請求項１に記載の方法。
23. 所定の期間における前記対象個体の平均温度、所定の一連の測定における測定温度値間の差、前記測定温度値の傾向、及び前記測定温度値の重み付き組合せの少なくとも１つに基づいて、複数の閾値の中から閾値を選択することを更に含む、請求項１に記載の方法。
24. 前記対象個体に対して生成された前記体温測定値と選択された前記閾値との比較結果に基づいて、前記温度計から出力を提供することを更に含む、請求項２３に記載の方法。
25. 少なくとも１つのコンピューティングデバイスに実行させる命令を格納している非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は前記少なくとも１つのコンピューティングデバイスに、
    温度計の少なくとも１つの第１センサによって第１センサデータを生成させることと、
    前記第１センサデータを解析することで、前記温度計が向けられた対象個体の体表面と前記温度計との距離を規定する距離値を求めることと、
    前記距離値に基づいて温度計回路の感度を修正することと、
    前記対象個体に対する体温測定値を生成させること、
    を含む動作を実行させる、コンピュータ読み取り可能な媒体。
26. 温度計であって、
    少なくとも１つのセンサが第１センサデータを生成する複数のセンサと、
    対象個体に対する少なくとも体温測定値を生成する温度計回路と、
    （ｉ）前記第１センサデータを解析することで、前記温度計が向けられた対象個体の体表面と前記温度計との距離を規定する距離値を求め、（ｉｉ）前記距離値に基づいて前記温度計回路の感度を修正するプロセッサと、
    を備える、温度計。
27. 温度計を動作させる方法であって、
    前記温度計内の異なる箇所に設けられた複数のセンサによって生成されたセンサデータを、コンピューティングデバイスによって取得し、
    前記コンピューティングデバイスによって、前記センサデータを解析することで異常又はパターンを検出し、
    前記コンピューティングデバイスによって、前記異常又はパターンに基づいて前記温度計の動作を修正することを含む、方法。
28. 前記複数のセンサは、湿度センサ、温度センサ、加速度計、機械的衝撃／振動センサ、香り／匂いセンサ、位置センサ、カメラ、及びマイクの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
29. 前記異なる箇所は、前記温度計の内部プロセッサ又はコンピューティングデバイスに隣接した箇所、前記温度計のプリント回路基板上の箇所、前記温度計の筐体内での埋め込み箇所、及び前記筐体上の箇所の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
30. 前記センサデータは、前記温度計の電子部品の温度、前記温度計のプリント回路基板の温度、前記温度計の内部の基準箇所での温度、前記温度計の外部の環境の温度、前記温度計筐体の内部の湿度、外部環境の湿度、前記温度計が受けるあらゆる衝撃及び／又は振動、前記温度計のあらゆる加速度及び／又はその他の移動、前記温度計の内部の音、前記温度計の外部の音、前記温度計の内部及び／又は外部のあらゆる香り／匂い、前記温度計の位置、及び／又は前記温度計の近傍にある物体の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
31. 前記異常又はパターンは、機械学習アルゴリズムを用いて検出される、請求項１に記載の方法。
32. 前記機械学習アルゴリズムを用いて、前記検出された前記異常又はパターンに基づいて、測定の誤り、システム故障又は誤動作を予測することを更に含む、請求項５に記載の方法。
33. 前記機械学習アルゴリズムは、温度測定値、湿度測定値、デバイス振動、印加された外力、所定の種類の音、匂い、所定の種類の物体の近接、デバイス変形、デバイス移動、及びデバイス位置のうちの少なくとも２つの組合せを検出するように学習される、請求項５に記載の方法。
34. 前記検出された前記異常又はパターンは、前記温度計が平衡化されているか否かを示している、請求項１に記載の方法。
35. 前記修正は、前記温度計の動作モードを遷移させることを含む、請求項１に記載の方法。
36. 前記修正は、前記検出された前記異常又はパターンに基づいて選択され又は決定されたオフセット値にしたがって温度測定値を調整することを含む、請求項１に記載の方法。
37. 少なくとも１つのコンピューティングデバイスに実行させる命令を格納している非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は前記少なくとも１つのコンピューティングデバイスに、
    前記温度計内の異なる箇所に設けられた複数のセンサによって生成されたセンサデータを取得することと、
    前記センサデータを解析することで異常又はパターンを検出することと、
    前記異常又はパターンに基づいて前記温度計の動作を修正すること、
    を含む動作を実行させる、コンピュータ読み取り可能な媒体。
38. 温度計内の異なる箇所に設けられ、センサデータを生成する複数のセンサと、
    対象個体に対する少なくとも体温測定値を生成する温度計回路と、
    前記センサデータを取得し、前記センサデータを解析することで異常又はパターンを検出し、前記異常又はパターンに基づいて少なくとも前記温度計回路の動作を修正するプロセッサと、
    を備える温度計。

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