JP6088139B2 - 被験者の測定の実行 - Google Patents

Description

本発明は、被験者の測定を実行する方法、及びシステムに関する。実施例において、本発明は、クオリティの指標、及びフィードバック信号を使用してテレヘルス（ｔｅｌｅ−ｈｅａｌｔｈ）におけるアプリケーションの測定クオリティを改善する。

現在、患者は、例えば体重や血圧を測定するデバイスを使用することが普通に行われている。測定の結果は、異なる目的のために使用することができる。測定データは、患者に健康状態の情報を提供することを第一の目的とする。この情報は、また、患者の公共の医療提供者と交換することができる。このことが遠隔でなされる場合、健康提供者は遠隔でフィードバックをすることができる。そして、それは両者のために時間を節約する。これによって、健康管理を提供する効率的な、及び有効な方法を提供することができる。健康管理サービスの遠隔の配信は、「テレヘルス」の分野と捉えることができる。

Ton van Deursen, Paul Koster, Milan Petkovi, Hedaquin, "A reputation-based health data quality indicator", 3rd International Workshop on Security and Trust Management, ESORICS 2007, Dreseden, Germany, 2007

テレヘルスの領域の中で、それらは、人体の肉体的な（又は生理的な）状態に関する客観的な情報を提供するため、測定デバイスは重要な役割を演ずる。測定をしている人のために、この測定データは、第一に情報の提供を目的とする。しかしながらまた、健康状態データは、患者の健康状況の診断をするため、健康管理提供者に利用される。数多くのサービス（例えば遠隔患者マネージメント）、及び高齢者のための、及びフィットネスのためのサービスにおいて、測定デバイスが遠隔の・バックエンド・サーバに接続される形でテレヘルスによるアーキテクチュアが利用される。健康管理提供者は、遠隔で測定データにアクセスし、かつ患者を助けるために、このアーキテクチュアを使用する。コンティニュア（Ｃｏｎｔｉｎｕａ）（http://www.continuaalliance.org/を参照）は、個人テレヘルス、及び福祉のための標準化団体である。これは、測定デバイス、ゲートウェイ（アプリケーション集結）デバイスと、オンライン健康管理／健康サービスとの間のプロトコルを標準化している。患者の測定デバイスから取得される健康管理測定データが必ずしも満足なクオリティでないという課題が存在する。そして、遠隔の（ＩＴシステムの）健康管理専門家はクオリティに対処する実用的な、及び有効な手段を持っていない。上記の課題に関連して、健康管理提供者が、測定のクオリティ／信頼性についての知識（例えば状況、及び測定がされる状況）を必要とすることなく、どのように遠隔の患者の監視、及びテレヘルスによるアプリケーションで患者を助けることができ、かつ診断をすることができるか問題が存在する。現在では、患者の情報又は経験に基づいたとしても、健康管理提供者は、客観的に、測定がどれくらい正確に行われたかについて推定することができない。通常は、測定を実行する者は、測定デバイスを使用する方法に関して限定的な情報しか、あるいは全く情報を持っていない。しかしながら、提供者が必要とする健康管理は、測定データの充分なクオリティを保証したものであることを要求する。このような診断に対してより信頼できるデータは、予め定められた環境及び条件でしか得られない。Ｃｏｎｔｉｎｕａアライアンスは、データのクオリティを定めていない。しかしながら、データのクオリティ、及び内容（ｃｏｎｔｅｘｔ）を転送することが可能な手段を提供することができる。これは、データモデル、及びプロトコルの中に、クオリティ、及びコンテキストメタデータをサポートすることによって実現することができる。健康状態データのクオリティの指標に関する最近の研究（非特許文献１参照）は、評価、及び評判に基づいて、保健関連情報のクオリティを示すシステム設計を提案する。

したがって、本発明の目的は、周知の技術を改善することである。

本発明の第１の態様によれば、被験者の生理的パラメータを測定するステップと、前記測定されたパラメータからデータを導出するステップと、任意に、前記生理的パラメータの前記測定に関するメタデータを取得するステップと、前記導出されたデータから及び／又は前記取得されたメタデータから前記導出されたデータの前記クオリティを決定するステップと、前記決定されたクオリティが、あらかじめ定義された基準にマッチする場合、あらかじめ定義された修正処置を実行するステップと、を有する被験者の測定を実行する方法が提供される。

本発明の第二態様によれば、被験者の生理的パラメータを測定し、前記測定されたパラメータから、データを導出するセンサと、任意に、前記生理的パラメータの前記測定に関するメタデータを取得するデバイスと、前記導出されたデータ及び／又は前記取得されたメタデータから前記導出されたデータの前記クオリティを決定し、かつ前記決定されたクオリティがあらかじめ定義された基準にマッチする場合、あらかじめ定義された修正処置を実行する、プロセッサと、を有する被験者の測定を実行するシステムが提供される。

健康管理システムの概要図である。 健康管理システムの更なる概要図である。 システムの概要図を示しているデータフローである。 システムの更なるデータフローを示している概要図である、 安定性クオリファイヤの算出において使用されるテーブルを示す。 安定性クオリファイヤの算出において使用されるテーブルを示す。 安定性クオリファイヤの算出において使用されるテーブルを示す。 健康管理システムの更なる概要図である。

本発明によって、健康管理提供者システムは、測定データのクオリティを満足なレベルに上げるために（例えば、患者の測定デバイスにフィードバック信号を提供することによって）修正処置をすることが可能である、ここで、修正処置（デバイス再構成、命令メッセージ、その他）は、以前の測定に関連づけられたクオリティの指標に基づき決定され、かつ、クオリティは、患者の測定デバイスから測定データ、及び任意にメタデータに基づいて決定される。

クオリティの決定の精度は、患者から取り出される測定に関するメタデータを使用することにより改善することができる。このメタデータは多種多様な異なるデータ、例えば多くの測定値、現在時刻、被験者の最近の活動、血圧メータのカットオフの位置、環境センサから取得されるデータ、その他であり得る。そして、これらの全てはクオリティの決定を容易化するために使用することができる。

このシステムは、この種のテレヘルスによるシステム（例えばＣｏｎｔｉｎｕａ Ｈｅａｌｔｈ Ａｌｌｉａｎｃｅによって定義されるそれら）の測定のクオリティを改善するための方法を提供する。実施例において、メタデータは、測定データに関連づけられる。その後、測定データのクオリティは、このデータ（及び、メタデータが存在する場合はメタデータ）を使用して決定される。測定したデータのクオリティに従い、健康管理提供者（又は他のいかなる関係者も）は、受信されたデータに対して、例えば、患者の診断及び／又は処置を実行する（またはアップデートする）よう行動するべきかどうかを決める。実施例において、クオリティの指標は、行なわれた測定のクオリティを改善するために、患者又はそれらのデバイスにフィードバック信号を作成するために使用される。このフィードバック信号は、測定デバイスの、例えば誤りが再び起こらないように、測定のプロセスを変更することを助け、また、患者が利用できる付加的な機能をこれらの患者に対して作ることによって十分なクオリティで一貫した測定が行えるよう、機能を再構成（ｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒｅ）するために使用することができる。あるいは、フィードバック信号は、（参考のために）測定デバイスを操作するための追加的なインストラクション又はトレーニングと共に、患者にそれらの測定のクオリティを知らせる。都合のよいことに、本方法は導出されたデータ及び／又は取得されたメタデータから一つ以上のクオリファイヤを算出するステップを更に含む。そして、導出されたデータのクオリティを決定するステップは算出されたクオリファイヤから導出されたデータのクオリティを決定するステップを有する。測定データ（及び／又はメタデータ）は、統計クオリファイヤを算出するために使用することができ、かつ導出されたデータのクオリティについての決定はこれらのクオリファイヤに基づいて行うことができる。これは、受信データ、及びメタデータを扱うシンプルで、かつ効果的な方法を提供する。

望ましくは、被験者の生理的パラメータは第１のデバイスで測定され、かつ、生理的パラメータの測定に関するメタデータは第２のデバイスによって取得される。本実施例において、独立した情報が第２のデバイスによって提供されるため、クオリティの決定の精度は増加する。例えば活動モニタであり、それはユーザの現在の状況について追加情報を提供するために使用することができる。

あらかじめ定義された修正処置は、多くの異なる形式をとることができる。例えば、第１実施例で、あらかじめ定義された修正処置を実行するステップは、被験者にフィードバックを提供するステップを有する。これは、非験者らが使用している測定デバイスを介して被験者に表示されるメッセージであってもよい。例えば、それらの測定方法の一部の調整をするユーザに促す。フィードバックは、また、異なるデバイスによって提供することができる。例えば、電子メールは、ユーザがしなければならない変更に関して、それの詳細情報に関して、ユーザに送ることができる。

第二の実施態様においては、あらかじめ定義された修正処置を実行するステップは、（加えて、又は、これに代えて）被験者の生理的パラメータの更なる測定を実行するステップを有する。被験者の測定データを利用するには、クオリティがあまりに低いと認められる場合、生理的パラメータの測定が繰り返されてもよく、データを取得することが試みられ、それは、遠隔の保険専門家にとっても有用であり得る。このことはリアルタイムにおいてなされるので、ユーザはデバイスによって測定をすることができ、かつ、クオリティの決定は直ちになされ得る。そして、クオリティがあまりに低い場合、テストは直ちに繰り返すことができる。さらなる態様において、あらかじめ定義された修正処置を実行するステップは、（同様に、加えて、又は、これに代えて）被験者の生理的パラメータを測定する第１のデバイスでコンポーネントを記憶するステップを有する。そして、このコンポーネントが被験者の生理的パラメータの更なる測定に適応している。この場合、ユーザの測定方式に対する補正がなされるが、将来のテストに適用されるだけである。例えば、３つの別個のテストに基づいてなされて測定した平均の血圧がクオリティとしてあまりに低い結果となることがある。この場合、被験者の生理的パラメータの将来測定に対する補正として、コンポーネントは、将来テストが５つの別個の測定の平均に基づくように指定することができる。あらかじめ定義された修正処置は、クオリティの情報がそのプロセスで使用することができるという決定をするステップを有することができる。例えば、このシステムを意思決定／サポートシステムを含むよう拡張することができる。これは、クオリティデータを意思決定プロセスの入力として採用するものである。そして、このプロセスにおいて、例えば、低いクオリティを有するデータは、より低い重みによって使用される。このため、データは高クオリティを有する。

添付の図面に関して記載されている実施例は、例示として示しているものである。

［詳細な説明］
被験者にテレヘルスを提供する健康管理システムの実施例が図１に示されている。さまざまなＰＡＮ（パーソナル・エリア・ネットワーク）デバイス１０として、腕時計、及び血圧測定器が示される。そして、それは被験者が直接測定する生理的パラメータのためのセンサを含む。加えて、ＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク）デバイス１２は例えばトレッドミル（treadmill）が提供される。そして、それはまた、被験者の健康管理情報を集めるために使用することができる。ＰＡＮデバイス１０、及びＬＡＮデバイス１２は、適切なインターフェース（有線の及び／又は無線）を介して、適切なアプリケーションホスティングデバイス１４に接続される。この種のコンピュータ又は携帯電話はＰＡＮ、及びＬＡＮデバイス１０、及び１２の近くに存在する。

ホスティングデバイス１４は、システムで使用される適切なアプリケーションがインストールされる。デバイス１４はアプリケーションを実行する。そして、これは、さまざまなＰＡＮ、及びＬＡＮデバイス１０、及び１２からの出力を収集し、管理することができる。アプリケーションホストデバイス１４は、遠隔の患者監視サービス又は健康サービスのサーバなどのＷＡＮ（広域ネットワーク）デバイス１６に接続されている。ＷＡＮ接続は、ネットワーク（例えばインターネット）を介してもよい。ＷＡＮデバイス１６への接続は、被験者を、現在の位置から遠隔の地に存在するさまざまな公共医療に接続することを可能とする。そして、被験者に医療サービスの配信を改善し、被験者の生理的状態に対して効率的でより迅速な応答をサポートする。

サーバ１６はまた、適切なインターフェースを介して、健康記録デバイス１８に接続される。そして、それはシステムのユーザのための健康記録を維持している。開業医は、記録デバイス１８に記憶された健康状態データにアクセスする。デバイス１８に記録された個々の健康状態のデータが、第１に、正しいユーザにアサインされることが重要である。加えて、データを記憶したそのデバイスが、絶対的に確実であると認識されていることが重要である。関連したＰＡＮ又はＬＡＮデバイス１０又は１２は、また、システムに対して承認されることが、望ましい。加えて、ＰＡＮ、及びＬＡＮデバイス１０、及び１２から得られるデータのクオリティがモニタされ、かつ制御されることが、重要である。

本発明のシステムにおいて、図２に示すように、テレヘルスによるシステム（例えばＣｏｎｔｉｎｕａ）の遠隔地で実行される測定のクオリティが決定され、かつ測定データに関連づけられる。図２はテレヘルスのアーキテクチュアを示す。そして、患者へのフィードバックパスを含む。

ＰＡＮデバイス１０（この例では、血圧メータ）は、測定データ（Ａ）を作成する。さらに、及び任意に、デバイスは、メタデータを作成する。メタデータは、測定がされる状況と環境に関する情報を含む。データ（及び、任意にメタデータ）に基づいて、例えば測定デバイス１０、ゲートウェイ（アプリケーションホスティングデバイス１４又はバックエンド・システム１８によって）異なるクオリファイヤが算出されることが可能である。どのシステムコンポーネントが、クオリファイヤを算出するか（例えば、システムコンポーネントでどの情報が得られるか）は、クオリファイヤのタイプ及びシステムアーキテクチャに依存し得る。クオリファイヤは、異なるデータのクオリティ態様を扱う。

データ（及び、任意にメタデータ）、及びクオリファイヤ（算出される場合）は、健康管理提供者２０（Ｂ１）に転送される。あるいは、デバイス１０は、直接のフィードバックによって情報（Ｂ２）を与える。この種の直接のフィードバック信号の結果は、測定がどの程度うまく実行されたかについて患者が知ることができるということであってもよい。健康管理提供者２０は、データを受信すると、データ（Ｃ）を検討する。データ（及び、場合によっては、メタデータ）及びクオリファイヤ（算出された場合）を基にして、それは、測定手順及び／又はデータが、どの程度の充分なクオリティがあるかを決定する。それが充分なクオリティである場合、健康管理提供者２０は診断（Ｄ１）をすることができる。そうでない場合、（システムの）健康管理提供者２０は、再び測定（Ｄ２）をするために、患者にフィードバックを（例えば測定デバイス１０を介して）伝えることのような、修正処置を実行することができる。後者は、測定デバイスの再設定（reconfiguration）、及び機能を変更することを含んでもよい。ケア提供者２０は、また、充分なクオリティの場合には、フィードバック信号を与えてもよい。例えば、測定手順をより簡便に（relax）したり、ポジティブなフィードバック・メッセージを与えたり、あるいはより複雑な機能を開始させたりしてもよい。

図３は、本発明の好ましい実施例において、システムのユーザ側から、システムのいくつかのデータフローを例示する。被験者２２は、生理的パラメータ２４（例えばその血圧）を有する。そして、デバイス１０のセンサで測定される。いかなる直接的な外界からの影響又は援助なしで、被験者２２は、それ自身で測定を行う。測定されたパラメータ２４から得られ、かつデバイス１０からの生データであり、又はそのデータに基づき算出されたデータ２６は、メタデータ２８と共に、健康管理システム２０に転送される。メタデータ２８はデバイス１０によって収集されてもよい。又は異なるデバイスによって取得されてもよい。そして、それは、ユーザの位置においてローカルネットワークに接続される。図４に示すように、遠隔ヘルスケア・システム２０は、被験者２２から送られた、データ２６、及びメタデータ２８を受信する。データ２６、及びメタデータ２８から、クオリファイヤ３０を算出することができる。システム２０の適切なプロセッサは、受信データに対して処理を行う。これらのクオリファイヤ３０によって、被験者２２からデバイス１０によって取得したデータ２６が、健康管理システム２０によって充分有用なクオリティであるか（あるいはデータ２６にアクセスする健康管理専門家によってつかえるか）を決定することができる。本実施例において、クオリファイヤ３０はサーバ２０で算出され、デバイス１０は算出されないが、どちらで算出しても利用できるシステムを提供する。

一旦クオリファイヤ３０が算出されると、テストステップ３２に移る。ここで、データ２６が充分なクオリティがあるかどうか見るために、クオリファイヤ３０に関してテストがなされる。このステップで、算出クオリファイヤ３０からの導出されたデータ２６のクオリティが決定される。そして、決定されたクオリティがあらかじめ定義された基準にマッチする場合、あらかじめ定義された閾値以下にある場合、あらかじめ定義された修正処置３４が実行される。修正処置３４の内容は、広範囲のファクタに依存する。修正処置についての決定を実行するときには、例えば、測定された元のパラメータ２４、メタデータ２８からの入力、クオリティのレベルなど、全てが考慮されうる。

クオリティが予め定められた基準にマッチするかどうかを見るために実行されるクオリティ検査３２が、多くの方法で行われてもよい。クオリファイヤ３０（それは、導出されたデータ２６、及びメタデータ２８のいずれか一方または、両方から得られることができる）の利用は好ましい実施例である。しかし、実際にクオリファイヤ３０を算出することが必要であるわけではない。最も単純なバージョンにおいて、クオリティの検査３２は、導出されたデータ２６、及びメタデータ２８のいずれか一方または両方から実行することができる。例えば、メタデータ２８単独は、導出されたデータ２６のクオリティを決定するために使用することができる。あるいは、データ２６は単独で、クオリティの決定をするために使用され得る。

図４において、修正処置３４はフィードバック・アクションであってもよい。そして、それは被験者２２が元の測定をするために使用したデバイス１０へ通信される。そのフィードバックは、また、多くの異なる形式をとることができる。単純に、被験者２２に対して出力されるメッセージであってもよい。例えば、被験者２２が使用する測定プロセスに適合したインストラクションでもよい。あるいは、被験者２２がテストを取り直すインストラクションであってもよい。フィードバックは即座に提供することができる。したがって、ユーザは、その時に取った測定のフィードバックに対して準備することができる。

クオリティの評価方法は、好ましい実施例において、クオリファイヤ３０を使用する。これは、被験者２２が行ったテストのクオリティが、被験者の健康のニーズに対する正確な評価に十分に利用できるデータ２６を出力したか否かの基礎とすることができる。クオリファイヤの例は、特定の時間経過に伴う測定の連続の安定性である。

安定性の式の第１のバージョンは以下の通りである。これは、２つの部分に分けられる。

サンプルデータによって、数式の機能については以下に詳細に示す。要約すると、方式は、以下の通りに機能する。測定毎に、安定性が算出される。終わりに、Ｓｔ_１（ｆ ，ｇ，ｊ）全ての測定の安定性の平均を算出する。１つの単一の測定値での安定性は、ｓｔ_１（ｉ，ｊ）によって計算され、標準偏差を利用する。それは、最初に、特定のプロパティｊに関し、測定値と、測定の全体の平均との間の差を算出する。この差は、Ｂ倍された標準偏差によって除算される。後者は閾値で定められる。差が閾値を上回る場合、安定性は０となる。

図５は、安定性クオリファイヤの算出の実施例を示す。ここで、第１のプロパティｊ＝１の安定性が測定される。ステップ１に示されるデータは、マトリックスＭ_{（９，１）}を示す。ａ_{（０，１）}におけるプロパティ重みは使用されないため、空白となっている。一部のクオリファイヤを算出する際に、プロパティパラメータの重みａ_{（０，ｘ）}は、異なる重みを異なるプロパティに割り当てるために使用される。しかしながら、これは、安定性クオリファイヤに対する適用は不可である。例えば、これは、完全性クオリファイヤの算出において使用することができる。測定データ自体がない場合、又は測定の時間がない場合、それは差を生じる。したがって、異なる重みは、これらの異なるプロパティに割り当てられ、かつ完全性クオリファイヤの算出において使用される。また、重みは（それらがゼロであれば）、算出から特定のプロパティを排除するために使用することができる。クオリファイヤを算出するとき、これらのプロパティは考慮されない。

第２のステップ（ナンバー２）は、Ｍ_{（９，１）}を基にして統計データを算出するステップである。算出データは、順番に、測定平均、測定標準偏差、閾値ファクタ、及び最後が、Ｂ倍された閾値である。これらの算出コンポーネントは、以下のステップにおいて使用される。

ステップ３において、各々の測定値と、連続測定の平均との間の差の絶対値が算出される。これらの値は、図６に示される。この値が閾値より小さいかがチェックされる（閾値は、標準偏差をＢ倍することにより得られ、Ｂは手動で調整することができる）。閾値が高いほど、クオリファイヤはより正確でなくなる。ステップ４で、及び図６で、１つの測定が図の点線によって示される閾値よりも大きいことが分かる。その場合、図７に示すように、安定性は、０である。最終工程は、全ての測定安定性の平均を算出する。

フィードバック情報（図１のＤ２）は、多くの異なる形式を有することができる。例えば、測定デバイス１０は、遠隔で再構成（reconfigured）することができる。例えば、測定デバイス１０の特定の追加機能のロック、アンロック、設定変更等である。これは、ショートフィードバックループを使用することにより行える（アプリケーションホスティングデバイス１４の含まれるＢ２またはビット拡張ショートループ）。この場合、アプリケーションホスティングデバイス１４は、測定デバイス１０を自動的に再構成し、又は、測定デバイス１０が自らこれを行う。長いフィードバックループの場合、バックエンド・サーバ１８は、再構成を行う。この自動的な再構成は、クオリファイヤ３０を生成／算出したデバイスによってトリガーされる予め定められたルールによって導入される。規則の例は、（安定性＞閾値の場合、平均を算出するのに３つの測定を実施）、（安定性＜閾値の場合、平均を算出するのに５つの測定を実施）である。

他の形式のフィードバックとしては、健康管理提供者が測定を作成した被験者２２に教材（例えば指導ビデオを含む）をストリームすることである。健康管理提供者は、時々、測定デバイス自体に又はデバイス１４をホスティングしている付随するアプリケーションに表示される小さいメッセージの形でフィードバックを行うことができる。そして、測定デバイス１０と、健康管理提供者との間の接続が存在していることを提示する。健康管理提供者は、リアルタイムデータ伝送の場合には、実行されている現在の測定のフィードバックをすることができる。

例えば、血圧測定を繰り返しているユーザ２２の場合、被験者２２は、定期的に自己の血圧を測定するために、血圧メータ１０を使用する。デフォルトで、血圧デバイス１０は、３つの連続的な測定をし、かつ平均を算出する。デバイス１０は、アプリケーションホスティングデバイス１４を介して、健康管理提供者のシステム２０に、測定の時刻を付してメタデータとして、測定値をデータとして送る。このシステム２０は、これらの測定のための安定性クオリファイヤを決定する。安定性クオリファイヤが最小値の安定性閾値を上回る場合、システムはデバイス１０に対してフィードバック信号を作成する。この信号は、その瞬間から、５つの測定がされなければならないことを示す。そして、健康管理提供者システムがよりよく利用できる（より有用な）データを作る。次に、患者２２が、血圧を測定する場合を例にする。デバイス１０は、アプリケーションホスティングデバイス１４を介して、健康管理提供者のシステム２０からフィードバック信号を取得する。フィードバック信号の受信によって、デバイス１０は、その作業を再構成し、かつ３の代わりに続けて５つの測定をその後実行する。

血圧は、日中、大きく変動することが知られている。血圧メータ１０は、また、測定の時刻を記録してもよい。このことはデータ２６にメタデータ２８として関連づけられてもよい。健康管理提供者のシステム２０による受信によって、システム２０は、タイムリネスクオリファイヤを決定する。これが特定の閾値（例えば、患者は朝に９．００で測定をすると思われる場合において、その患者が２０．００時にこれを行った場合）を上回る場合、フィードバック信号は患者２２へ伝えるメッセージとして、例えば、「午前９．００にあなたの測定をしてください」とのメッセージを作成する。血圧メータ１０は、このことを患者に示してもよい。

第２の実施例を図８に示す。それは第１のデバイス血圧メータ１０と、第２のデバイス活動モニタ３６との間の動作を示す。ユーザは、血圧メータ１０、及び活動モニタ３６を有してもよい。血圧に対して、血圧、及び心拍数は、測定の前の肉体的な運動が被験者に影響を及ぼすことが知られている。したがって、患者は、自己の血圧を測定する前に、一定期間強い肉体的な運動を行ってはならない。例えば、ユーザ２２が行う場合、強い肉体的な運動を行った場合、そして活動モニタ３６はこの活動を登録する。他の測定デバイスの様に、それは、Ｃｏｎｔｉｎｕａアーキテクチュア（又はアーキテクチュアに従い健康管理提供者のシステム）のアプリケーションホスティングデバイス１４に、データをアップロードする。患者２２が自身の血圧及び心拍数を図りたいと思った瞬間、患者は、デバイス１０の起動ボタンを押す。精度クオリファイヤのためのリクエストがホスティングデバイス１４に送られる。デバイス１４は利用できるコンテキストデータを使用する。そして、この場合肉体的な活動データが活動モニタ３６によって収集される。そして、血圧メータのための精度クオリファイヤを算出する。この算出は、以下のルールに基づくことができる。例えば、活動＜閾値、最近１５分間の場合、正確度＝１、ファジーロジックは存在せず、あるいは、より精巧なクラシファイヤもない。

ホスティングデバイス１４は、フィードバック信号を準備しかつ送信する。これは、血圧メータ測定をブロックする再構成命令と、「あなたの血圧を測定する前１５分は強い肉体的な運動を控えてください」とのフィードバック・メッセージを含む。デバイス１４は、その後、測定をすることをブロックするために、そのオペレーションを変更し、かつメッセージを表示する。あるいは、血圧測定が常に可能とすることもでき、正しい解釈を可能とするために前の肉体的な活動のレベルの注釈を付けることができる点に留意する必要がある。それから、フィードバックは、次の測定を提供することができる。

クオリティを推定するために、クオリファイヤとメタデータを融合させることもできる。すでに記載されているように、特定のクオリファイヤ及び／又はメタデータはデータのクオリティの推定にそれぞれに使用することができ、かつ既存の技術（例えば上記の通りの生成規則）を使用してフィードバック情報を作成することができる。加えて、クオリティの評価、及びフィードバックは、一連のクオリファイヤ及び／又はメタデータに基づいて決定することができる。これは、既存の技術を利用することができる。例えば、教師つき学習をサポートする、ルールエンジン、又は他のクラシファイヤを使用することができる。（例えば単純なベイズ・クラシファイヤ（ナイーブ Byes classifier）、ベイズネットワーク、ニューラル・ネットワーク、など）である。例えば、ベイズネットワークは、データクオリティをルートノード及び幾つかのクオリファイヤ及び／又はメタデータを終端ノードとして含む。例えば、血圧カフの位置、測定の数分前の被験者１５のアクティビティレベル、測定の安定性、その他である。このネットワークのパラメータは、トレーニングセットを用いて学習される。そして、ネットワークは、新しいデータを分類するために適用することができる。類似した方法は、メタデータ／クオリファイヤから直接にフィードバック情報を決定するために使用することができる。あるいは、フィードバック情報は、他の分類法技術を使用して算出されたクオリティの評価に基づいて決定される（例えば規則：クオリティ推定値＜０．２である場合、ｆｅｅｄｂａｃｋ１等）。融合プロセスは、メタデータ／クオリファイヤのレベルに加え、決定レベルで、行うことができる点に注意する必要がある。

Claims (6)

1. アプリケーションホスティングデバイスに関連する測定器を用いて、被験者の複数の生理的パラメータを測定するステップと、
   測定された前記複数の生理的パラメータからデータを導出するステップと、
   前記複数の生理的パラメータの測定値が取得された条件及び環境に関するメタデータを取得するステップと、
   前記アプリケーションホスティングデバイス又は遠隔サーバが、前記導出されたデータと前記取得されたメタデータとの両者から算出される１つ以上のクオリファイヤに基づいて、前記導出されたデータのクオリティを決定するステップであって、前記導出されたデータ及び前記取得されたメタデータは、プロパティと呼ばれる前記導出されたデータ及び前記取得されたメタデータの属性によって区別され、前記１つ以上のクオリファイヤは完全性クオリファイヤを含み、前記完全性クオリファイヤは、複数のプロパティの各々と各プロパティに関連付けられる重みとの積の和を計算することで算出される、ステップと、
   前記アプリケーションホスティングデバイス又は遠隔サーバは、前記クオリティが、不十分なデータクオリティに対するあらかじめ定義された基準にマッチするか否かを決定するステップと、
   前記決定されたクオリティが、前記あらかじめ定義された基準にマッチする場合、あらかじめ定義された修正処置であって、前記修正処置は、前記測定器を介して前記被験者にフィードバックを提供する処置、又は以後の測定のクオリティを向上させるために前記測定器にフィードバックを提供する処置を含む処置を実行するステップと、
   を有する、テレヘルスシステムを用いて遠隔地の被験者の測定を実行する方法。
2. 前記複数の生理的パラメータの前記測定に関する前記メタデータは、前記測定器とは異なるデバイスによって取得される、
   請求項１記載の方法。
3. 前記あらかじめ定義された修正処置を実行するステップは、前記被験者の前記複数の生理的パラメータの更なる測定を実行するステップ、を含む請求項１又は２に記載の方法。
4. 遠隔サーバと、
   前記遠隔サーバに接続されるよう構成されたアプリケーションホスティングデバイスと、
   被験者の複数の生理的パラメータを測定し、測定された前記複数の生理的パラメータから、データを導出し、かつ前記アプリケーションホスティングデバイスに関連する、測定器と、
   前記複数の生理的パラメータの測定値が取得された条件及び環境に関連するメタデータを取得するよう構成されたデバイスと、
   プロセッサであって、
   前記導出されたデータと前記取得されたメタデータとの両者から算出される１つ以上のクオリファイヤに基づいて前記導出されたデータのクオリティを決定し、前記導出されたデータ及び前記取得されたメタデータは、プロパティと呼ばれる前記導出されたデータ及び前記取得されたメタデータの属性によって区別され、前記１つ以上のクオリファイヤは完全性クオリファイヤを含み、前記完全性クオリファイヤは、複数のプロパティの各々と各プロパティに関連付けられる重みとの積の和を計算することで算出され、
   前記クオリティが、不十分なデータクオリティに対するあらかじめ定義された基準にマッチするか否かを決定し、かつ
   前記決定されたクオリティが前記あらかじめ定義された基準にマッチする場合、あらかじめ定義された修正処置であって、前記修正処置は、前記測定器を介して前記被験者にフィードバックを送る処置、又は以後の測定のクオリティを向上させるために前記測定器にフィードバックを送る処置を含む処置を実行するよう構成された、プロセッサと、
   を有し、
   前記プロセッサは、前記遠隔サーバ内又は前記アプリケーションホスティングデバイス内に存在する、被験者の測定を遠隔値で実行するテレヘルスシステム。
5. 前記複数の生理的パラメータの前記測定に関する前記メタデータは、前記測定器とは異なるデバイスによって取得される、請求項４記載のシステム。
6. 前記プロセッサは、あらかじめ定義された修正処置を実行するときに、前記被験者の前記複数の生理的パラメータの更なる測定の実行をリクエストする、請求項４又は５に記載のシステム。

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