JP6511439B2 - データ収集および転帰の査定のためのシステム、装置、および方法 - Google Patents

データ収集および転帰の査定のためのシステム、装置、および方法 Download PDF

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Description

（関連出願の引用）
本願は、米国特許法§１１９（ｅ）に基づき米国仮出願第６１／８３１，０７５号（２０１３年６月４日出願、名称「ＳＹＳＴＥＭ，ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＤＡＴＡ ＣＯＬＬＥＣＴＩＯＮ ＡＮＤ ＡＳＳＥＳＳＩＮＧ ＯＵＴＣＯＭＥＳ」）の利益を主張し、上記出願の開示は、参照により本明細書に援用される。
本願は、米国特許出願第１３／８４４，３８６号（２０１３年５月１５日出願）に関連し、上記出願の開示は、参照により本明細書に援用される。
Ｐｒｏｔｅｕｓシステムによって収集される個人データ（治療、挙動、生理学）は、公的に入手可能なデータとともに、個人の全体的な健康リスクおよび健康維持に影響を及ぼし得る。そのようなデータは、個人の人口統計学、特定の地理での疾患の有病率、医療サービスセンターへの近接性、地元でのＨＣＰ（医療提供者）に関連付けられている業績（転帰）、健常挙動に影響を及ぼし得る事業（ヘルスクラブ、レストラン、ファストフード、食料品店、公園等）への近接性を含み得る。
データを組み合わせることによって、特定の患者状況に合わせて、リスクを適正に調整することができ、リスクを適切に管理するために、適切なリソースを適用することができる。
総患者健康リスクは、１つ以上のデータ要素と一緒にＰｒｏｔｅｕｓシステムデータ（治療規制および順守、挙動、従事、および生理学）を組み合わせることによって、より効率的に決定することができる。
上記で記載されるデータはまた、独立リスクスコアを提供するために、Ｐｒｏｔｅｕｓシステムデータを伴わずに使用され得る。データを組み合わせることによって、特定の患者状況に合わせて、リスクを適正に調整することができ、リスクを適切に管理するために、適切なリソースを適用することができる。データは、直接捕捉、公的データソース、および／または私的に入手可能なシステム／ソースの組み合わせから供給され得る。
一側面では、コンピュータ実装方法が開示される。コンピュータ実装方法は、コンピュータシステムによって、対象によって装着された受信機から、摂取可能事象マーカー（ＩＥＭ）システム情報を受信することであって、ＩＥＭシステム情報は、対象による薬剤の摂取に関連付けられている情報を含み、受信機は、コンピュータシステムと通信するように構成されている、ことと、コンピュータシステムによって、対象に関連付けられているコンテキスト情報を受信することと、コンピュータシステムによって、ＩＥＭシステム情報および対象に関連付けられているコンテキスト情報に基づいて、複合リスクスコアを計算することとを含む。
一側面では、コンピュータ実装方法が開示される。コンピュータ実装方法は、コンピュータシステムによって、対象から毎日のデータを受信することと、コンピュータシステムによって、毎日のデータを優勢概日パターンに計算することと、コンピュータシステムによって、毎日のデータと優勢概日パターンとの間の毎日の変動を追跡することと、コンピュータシステムによって、毎日の変動の分布を計算することと、コンピュータシステムによって、微分エントロピーにより、毎日の変動の分布を定量化することとを含む。
一側面では、コンピュータ実装方法が開示される。コンピュータ実装方法は、コンピュータシステムによって、対象から毎日のデータを受信することと、コンピュータシステムによって、主成分分析を受信した毎日のデータに適用し、優勢モードを決定することと、コンピュータシステムによって、毎日のデータと優勢モードとの間の変動を決定することと、コンピュータシステムによって、毎日のデータのいくつのサンプルが所定の閾値を上回るかを決定することとを含む。
前述の概要は、例証的にすぎず、いかようにも限定的であることを目的としていない。上記で説明される例証的な側面、局面、および特徴に加えて、さらなる側面、局面、および特徴が、図面および以下の詳細な説明から明白となるであろう。
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
コンピュータ実装方法であって、
コンピュータシステムによって、対象によって装着された受信機から、摂取可能事象マーカー（ＩＥＭ）システム情報を受信することであって、前記ＩＥＭシステム情報は、生理学的情報および前記対象による薬剤の摂取に関連付けられている情報を含み、前記受信機は、前記コンピュータシステムと通信するように構成されている、ことと、
前記コンピュータシステムによって、前記対象に関連付けられているコンテキスト情報を受信することと、
前記コンピュータシステムによって、前記ＩＥＭシステム情報および前記対象に関連付けられている前記コンテキスト情報の組み合わせに基づいて、複合リスクスコアを計算することと
を含む、コンピュータ実装方法。
（項目２）
前記コンピュータシステムによって、前記対象に関連付けられている患者病歴情報を受信することと、
前記患者病歴情報に基づいて、前記複合リスクスコアを計算することと
を含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目３）
前記複合リスクスコアに基づいて、前記対象を所定のリスク群に分類することを含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目４）
前記リスクスコアに基づいて、前記対象を所定のリスク群に動的に再分類することを含む、項目３に記載のコンピュータ実装方法。
（項目５）
前記コンピュータシステムによって、前記対象から受信される前記コンテキスト情報から、概日パターンを決定することと、
前記コンピュータシステムによって、前記概日パターンの変動性を計算することと、
前記コンピュータシステムによって、前記概日パターンの前記変動性を定量化することと
を含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目６）
前記コンピュータシステムによって、優勢概日パターンを決定することと、
前記コンピュータシステムによって、前記優勢概日パターンと前記概日パターンとの間の偏差を決定することと、
前記コンピュータシステムによって、前記偏差の分布を計算することと、
前記コンピュータシステムによって、微分エントロピーにより、前記偏差の分布を定量化することと
を含む、項目５に記載のコンピュータ実装方法。
（項目７）
前記コンピュータシステムによって、主成分分析を使用して前記優勢概日パターンを決定することを含む、項目６に記載のコンピュータ実装方法。
（項目８）
前記コンピュータシステムによって、少なくとも部分的に前記概日パターンの前記変動性に基づいて、前記複合リスクスコアを決定することをさらに含む、項目５に記載のコンピュータ実装方法。
（項目９）
コンピュータ実装方法であって、
コンピュータシステムによって、対象から毎日のデータを受信することと、
前記コンピュータシステムによって、前記毎日のデータを優勢概日パターンに計算することと、
前記コンピュータシステムによって、前記毎日のデータと前記優勢概日パターンとの間の毎日の変動を追跡することと、
前記コンピュータシステムによって、前記毎日の変動の分布を計算することと、
前記コンピュータシステムによって、微分エントロピーにより、前記毎日の変動の前記分布を定量化することと
を含む、コンピュータ実装方法。
（項目１０）
前記コンピュータシステムによって、前記毎日の変動の前記定量化された分布に基づいて、複合リスクスコアを計算することを含む、項目９に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１１）
前記コンピュータシステムによって、前記複合リスクスコアに基づいて対象を高リスクまたは低リスククラスに分類することを含む、項目１０に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１２）
前記コンピュータシステムによって、対象のデータが一時的に変動性において増加する場合、前記複合リスクスコアに基づいて前記対象を高リスクまたは低リスククラスに一時的に分類することを含む、項目１０に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１３）
コンピュータ実装方法であって、
コンピュータシステムによって、対象から毎日のデータを受信することと、
前記コンピュータシステムによって、主成分分析を前記受信した毎日のデータに適用し、優勢モードを決定することと、
前記コンピュータシステムによって、前記毎日のデータと前記優勢モードとの間の変動を決定することと、
前記コンピュータシステムによって、前記毎日のデータのいくつのサンプルが所定の閾値を上回るかを決定することと
を含む、コンピュータ実装方法。
（項目１４）
前記コンピュータシステムによって、前記毎日のデータと前記優勢モードとの間の前記変動を白色化することを含む、項目１３に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１５）
前記コンピュータシステムによって、いくつの白色化された主成分分析サンプルが前記所定の閾値を上回るかを決定することを含む、項目１４に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１６）
前記コンピュータシステムによって、前記毎日のデータのいくつのサンプルが前記所定の閾値を上回るかに基づいて、変動性スコアを決定することを含む、項目１３に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１７）
コンピュータ実装方法であって、
コンピュータシステムによって、少なくとも１週間にわたって対象から毎日のデータを受信することと、
前記コンピュータシステムによって、前記受信したデータから少なくとも１週間のデータを抽出することと、
前記コンピュータによって、前記少なくとも１週間のデータを白色化することと、
前記コンピュータによって、前記毎日のデータと前記週間データとの間の平均偏差を計算することと
を含む、コンピュータ実装方法。
（項目１８）
前記コンピュータシステムによって、前記毎日のデータのいくつのサンプルが前記所定の閾値を上回るかに基づいて、変動性スコアを決定することを含む、項目１７に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１９）
前記コンピュータシステムによって、前記毎日のデータと前記週間データとの間の前記平均偏差に基づいて、複合リスクスコアを計算することを含む、項目１７に記載のコンピュータ実装方法。
（項目２０）
前記コンピュータシステムによって、前記複合リスクスコアに基づいて、対象に関連付けられているリスクを査定することを含む、項目１９に記載のコンピュータ実装方法。
（項目２１）
コンピュータシステムを備えているシステムであって、前記コンピュータシステムは、
プロセッサと、
前記プロセッサに連結されるメモリと
を備え、
前記メモリは、プログラム命令を記憶しており、前記プログラム命令は、前記メモリから実行されると、
対象によって装着された受信機から、摂取可能事象マーカー（ＩＥＭ）システム情報を受信することであって、前記ＩＥＭシステム情報は、生理学的情報および前記対象による薬剤の摂取に関連付けられている情報を含み、前記受信機は、前記コンピュータシステムと通信するように構成されている、ことと、
前記対象に関連付けられているコンテキスト情報を受信することと、
前記ＩＥＭシステム情報および前記対象に関連付けられている前記コンテキスト情報の組み合わせに基づいて、複合リスクスコアを計算することと
を前記プロセッサに行わせる、システム。
（項目２２）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、
前記対象に関連付けられている患者病歴情報を受信することと、
前記患者病歴情報に基づいて、前記複合リスクスコアを計算することと
を前記プロセッサに行わせる、項目２１に記載のシステム。
（項目２３）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記複合リスクスコアに基づいて前記対象を所定のリスク群に分類することを前記プロセッサに行わせる、項目２１に記載のシステム。
（項目２４）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記リスクスコアに基づいて前記対象を所定のリスク群に動的に再分類することを前記プロセッサに行わせる、項目２３に記載のシステム。
（項目２５）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、
前記対象から受信される前記コンテキスト情報から、概日パターンを決定することと、
前記概日パターンの変動性を計算することと、
前記概日パターンの前記変動性を定量化することと
を前記プロセッサに行わせる、項目２１に記載のシステム。
（項目２６）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、
優勢概日パターンを決定することと、
前記優勢概日パターンと前記概日パターンとの間の偏差を決定することと、
前記偏差の分布を計算することと、
微分エントロピーにより、前記偏差の分布を定量化することと
を前記プロセッサに行わせる、項目２５に記載のシステム。
（項目２７）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、主成分分析を使用して前記優勢概日パターンを決定することを前記プロセッサに行わせる、項目２６に記載のシステム。
（項目２８）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、少なくとも部分的に前記概日パターンの前記変動性に基づいて、前記複合リスクスコアを決定することを前記プロセッサに行わせる、項目２５に記載のシステム。
（項目２９）
コンピュータシステムを備えているシステムであって、前記コンピュータシステムは、
プロセッサと、
前記プロセッサに連結されるメモリと
を備え、
前記メモリは、プログラム命令を記憶しており、前記プログラム命令は、前記メモリから実行されると、
対象から毎日のデータを受信することと、
前記毎日のデータを優勢概日パターンに計算することと、
前記毎日のデータと前記優勢概日パターンとの間の毎日の変動を追跡することと、
前記毎日の変動の分布を計算することと、
微分エントロピーにより、前記毎日の変動の前記分布を定量化することと
を前記プロセッサに行わせる、システム。
（項目３０）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記毎日の変動の前記定量化された分布に基づいて複合リスクスコアを計算することを前記プロセッサに行わせる、項目２９に記載のシステム。
（項目３１）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記複合リスクスコアに基づいて対象を高リスクまたは低リスククラスに分類することを前記プロセッサに行わせる、項目３０に記載のシステム。
（項目３２）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、対象のデータが一時的に変動性において増加する場合、前記複合リスクスコアに基づいて、前記対象を高リスクまたは低リスククラスに一時的に分類することを前記プロセッサに行わせる、項目３０に記載のシステム。
（項目３３）
コンピュータシステムを備えているシステムであって、前記コンピュータシステムは、
プロセッサと、
前記プロセッサに連結されるメモリと
を備え、
前記メモリは、プログラム命令を記憶しており、前記プログラム命令は、前記メモリから実行されると、
対象から毎日のデータを受信することと、
主成分分析を前記受信した毎日のデータに適用し、優勢モードを決定することと、
前記毎日のデータと前記優勢モードとの間の変動を決定することと、
前記毎日のデータのいくつのサンプルが所定の閾値を上回るかを決定することと
を前記プロセッサに行わせる、システム。
（項目３４）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記毎日のデータと前記優勢モードとの間の前記変動を白色化することを前記プロセッサに行わせる、項目３３に記載のシステム。
（項目３５）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、いくつの白色化された主成分分析サンプルが前記所定の閾値を上回るかを決定することを前記プロセッサに行わせる、項目３４に記載のシステム。
（項目３６）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記毎日のデータのいくつのサンプルが前記所定の閾値を上回るかに基づいて、変動性スコアを決定することを前記プロセッサに行わせる、項目３３に記載のシステム。
（項目３７）
コンピュータシステムを備えているシステムであって、前記コンピュータシステムは、
プロセッサと、
前記プロセッサに連結されるメモリと
を備え、
前記メモリは、プログラム命令を記憶しており、前記プログラム命令は、前記メモリから実行されると、
少なくとも１週間にわたって対象から毎日のデータを受信することと、
前記受信したデータから少なくとも１週間のデータを抽出することと、
前記少なくとも１週間のデータを白色化することと、
前記毎日のデータと前記週間データとの間の平均偏差を計算することと
を前記プロセッサに行わせる、システム。
（項目３８）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記毎日のデータのいくつのサンプルが前記所定の閾値を上回るかに基づいて、変動性スコアを決定することを前記プロセッサに行わせる、項目３７に記載のシステム。
（項目３９）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記毎日のデータと前記週間データとの間の前記平均偏差に基づいて複合リスクスコアを計算することを前記プロセッサに行わせる、項目３７に記載のシステム。
（項目４０）
前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記複合リスクスコアに基づいて、対象に関連付けられているリスクを査定することを前記プロセッサに行わせる、項目３９に記載のシステム。
本明細書で説明される側面の新規の特徴は、添付の請求項で詳細に記載される。しかしながら、組織化および動作方法の両方に関する側面は、以下のような添付の請求項と併せて解釈される、以下の説明を参照することによって、より良く理解され得る。
図１は、一側面による、データ型を描写するデータ特性評価図を図示する。 図２は、一側面による、個人別の３時間あたりの平均姿勢のグラフ表現である。 図３Ａは、一側面による、各患者の分類を決定する際に採用されるデータ処理フロー図を図示する。 図３Ｂは、一側面による、各患者の分類を決定する際に採用されるデータフィールドを図示する。 図４は、一側面による、健常対照個人の姿勢データのグラフ図である。 図５は、一側面による、健常対照個人の固有日例のグラフ表現である。 図６は、固有日１および固有日２の詳細グラフを示す、図５の固有日グラフ表現の一部の詳細図である。 図７は、個人別に図５−６に示される固有日１に対する主要概日周期・姿勢固有日の違う影が付けられたグラフ表現である。 図８は、一側面による、第１の固有日１姿勢の個人別の毎日のＲＭＳ変化のＣＶのグラフ表現である。 図９は、一側面による、健常対照個人から取得されたデータとともに描画された、例示的な固有日１のグラフ表現が示される。 図１０は、２４時間の期間にわたる図９に示されるグラフの指示された区分の拡大図である。 図１１は、各個人の複数日データセットから基準固有日１を差し引くことによって計算される残差を示す、グラフ表現である。 図１２は、一側面による、健常対照個人のフィルタにかけられていないデータのグラフ表現である。 図１３は、一側面による、健常対照個人のフィルタにかけられたデータのグラフ表現である。 図１４は、行列の右側の垂直スケールが、相関のレベルを表す、違う影が付けられた勾配である、一側面による、データフィールド相関行列を図示する略図である。 図１５は、一側面による、標的群が閾値を上回った時間量を示す、標的群データのグラフ表現である。 図１６は、一側面による、対照群が閾値を上回った時間量を示す、対照群データのグラフ表現である。 図１７は、統合失調症対健常対照群について閾値を上回る時間を示す、一側面による、一個抜き（ＬＯＯ）分類試験のグラフ表現である。 図１８は、統合失調症群からの高エントロピー例に基づく姿勢データ分布の特徴に基づく、分布エントロピー分類のグラフ表現である。 図１９は、高エントロピー例の姿勢データの分布ヒストグラムである。 図２０は、対照群からの低エントロピー例に基づくデータ分布の特徴に基づく、分布エントロピー分類のグラフ表現である。 図２１は、低エントロピー例の姿勢データの分布ヒストグラムである。 図２２は、統合失調症対健常対照群の分布エントロピーを示す、一側面による、ＬＯＯ分類試験のグラフ表現である。 図２３は、一側面による、拡張データクラスのデータ特性評価を図示する略図である。 図２４は、一側面による、データ値の幅対深度フレーミングのグラフ表現である。 図２５は、一側面による、データ値の患者受入対患者努力フレーミングのグラフ表現である。 図２６は、一側面による、データ値のフレーミングに必要とされるデータの量のグラフ表現である。 図２７は、一側面による、統合失調症対健常対照を比較する閾値を上回る時間を示す、一個抜き（ＬＯＯ）分類試験のグラフ表現である。 図２８は、一側面による、姿勢データセットデータ分布のグラフ表現である。 図２９は、一側面による、姿勢データセット残差分布のグラフ表現である。 図３０は、一側面による、家庭、病院、および診療所の間の一時的介入を伴う連続的な患者行程を図示する、略図である。 図３１は、一側面による、行程の全体を通して全ての患者を捕捉する、包括的なリスクベースの製品提供を図示する、略図である。 図３２は、一側面による、時系列データの視覚化を支援する、いくつかのグラフ表現の略図である。 図３３は、一側面による、個人別のデータの良好な日の数を示す、比較データセット長のグラフ表現である。 図３４は、一側面による、固定区画長エントロピー（ＦＳＬＥ）に対する姿勢エントロピーメトリック増進のグラフ表現である。 図３５は、一側面による、概日姿勢パターンの異常を描写する、ＦＳＬＥ例のいくつかのグラフ表現の略図である。 図３６は、Ｐ値が所与のＦＳＬＥ値を上回る分布の一部分を表す、ＦＳＬＥ値およびＰ値を示す分布プロットである。 図３７は、一側面による、対象群別の姿勢ＦＳＬＥ Ｐ値のグラフ表現である。 図３８は、個人のＦＳＬＥリスクスコアの分布曲線である。 図３９は、一側面による、対象姿勢ＦＳＬＥリスクスコアのグラフ表現である。 図４０は、一側面による、ドリルダウン＃１に対するＰＩＣＯスコアへの入力として使用される、姿勢ＦＳＬＥのいくつかのグラフ表現の略図である。 図４１は、一側面による、ドリルダウン＃２に対するＰＩＣＯスコアへの入力として使用される、姿勢ＦＳＬＥのいくつかのグラフ表現の略図である。 図４２は、一側面による、対照群にわたる姿勢ＦＳＬＥリスクランキングのグラフ表現である。 図４３は、一側面による、臨床転機（ＰＩＣＯ）リスク入力の追加のＰｒｏｔｅｕｓ指示の治療データを図示する、略図である。 図４４は、一側面による、ＰＩＣＯスコアへのＩＥＭデータの包含のいくつかのグラフ表現の略図である。 図４５は、一側面による、治療を受けることのＩＥＭ摂取行列特性評価の略図を図示する。 図４６は、一側面による、ＦＳＬＥリスクスコア対毎日の順守のグラフ表現である。 図４７は、一側面による、ＦＳＬＥリスクスコアの用量の毎日の順守のグラフ表現である。 図４８は、一側面による、週間（全体）変動性スコアの固有次元を図示する、略図である。 図４９は、いくつのサンプルが固有次元閾値を上回るかを決定するように、白色化主成分分析（ＷＰＣＡ）データを処理するための略図である。 図５０は、一側面による、毎日のパターンからの週間（局所）変動性スコア平均偏差を図示する、略図である。 図５１は、一側面による、ＷＰＣＡデータ３７６を平均標準偏差データに処理するための略図である。 図５２は、一側面による、全体対局所［（ＡＳＴＤ＊ＡＤＩＦＦ）］＊０．５のグラフ表現である。 図５３は、一側面による、第１の対象（顧客１）のデータ行列（例えば、姿勢概日パターン）のグラフ表現である。 図５４は、一側面による、組み合わせられた服用順守および用量順守のグラフ表現である。 図５５は、一側面による、第２の対象（顧客２）のデータ行列（例えば、姿勢概日パターン）のグラフ表現である。 図５６は、一側面による、組み合わせられた服用順守および用量順守のグラフ表現である。 図５７は、一側面による、両方の対象（顧客１および顧客２）に対する一実施形態による患者スコアの分布のグラフ表現である。 図５８は、一側面による、概日スコアと用量順守逸失との間の相関を示す、グラフ表現である。 図５９は、一側面による、包括的リスクおよび介入方略を図示する、略図である。 図６０は、一側面による、種々の識別された群について、水平パターンがリスクスコアを表し、垂直軸が累積分布関数を表す、データセット別の合同概日パターン（ＪＣＰ）リスク分布のグラフ表現である。 図６１は、一側面による、データセット別の薬物動態用量（ＰＫＤ）リスクのグラフ表現である。 図６２は、一側面による、データセット別の全体的リスク分布のグラフ表現である。 図６３は、一側面による、１７１の最大標準誤差（ＭＳＥ）を使用した部分傾向適合を伴う患者（例えば、Ｌｉｆｅｎｏｔｅ対象＃３）の部分傾向分析のグラフ表現である。 図６４は、一側面による、８５の最大ＭＳＥを使用した部分傾向適合を伴う同一患者（例えば、Ｌｉｆｅｎｏｔｅ対象＃３）の部分傾向分析のグラフ表現である。 図６５は、一側面による、１７の最大ＭＳＥを使用した部分傾向適合を伴う同一患者（例えば、Ｌｉｆｅｎｏｔｅ対象＃３）の部分傾向分析のグラフ表現である。 図６６は、水平軸が日指数を表し、垂直軸が対象指数を表す、一側面による、Ｌｉｆｅｎｏｔｅデータセットの部分傾向分析を図示する、略図である。 図６７は、水平軸が日指数を表し、垂直軸が対象指数を表す、一側面による、Ｈｅｌｉｕｓデータセットの部分傾向分析を図示する、略図である。 図６８は、一側面による、先週のデータにわたって最終リスク傾向の規模およびリスク傾向の傾斜を比較する、２Ｄ散布図のグラフ表現である。 図６９は、一側面による、個人の全体的リスクプロファイルのグラフ表現である。 図７０は、一側面による、ユーザが薬剤を嚥下したことを確認するようにＩＥＭから信号を受信する接着パッチを備えている、システムの概念図である。 図７１は、一側面による、反対端上に位置付けられた異種金属を伴う事象インジケータシステムのブロック図表現である。 図７２は、一側面による、同一の端部上に位置付けられ、非伝導金属によって分離された異種金属を伴う事象インジケータシステムのブロック図表現である。 図７３は、一側面による、図７１の事象インジケータシステムが伝導液体と接触し、アクティブ状態であるときに伝導流体を通るイオン移送または電流経路を示す。 図７４は、一側面による、図７３の異種材料の表面の分解図を示す。 図７５は、一側面による、ｐＨセンサユニットを伴う図７３の事象インジケータシステムを示す。 図７６は、一側面による、図２６および２７のシステムで使用される制御デバイスのブロック図である。 図７７は、一側面による、受信機の中に存在し得る、コヒーレント復調を行う復調回路の機能ブロック図である。 図７８は、一側面による、受信機内のビーコンモジュールの機能ブロック図を図示する。 図７９は、一側面による、受信機の中に存在し得る、異なる機能モジュールのブロック図である。 図８０は、一側面による、受信機のブロック図である。 図８１は、一側面による、受信機内の高周波数信号連鎖のブロック図を提供する。 図８２は、一側面による、信号受信機および摂取可能事象マーカーを含むシステムがどのようにして採用され得るかという略図を提供する。 図８３は、一側面による、コンピュータシステムの中へ患者の生理学的およびＩＥＭシステム情報を取得するための個人用通信システムの一側面を図示する。
本開示の側面は、全体的な健康リスクに影響を及ぼし得る、公的に入手可能なデータとともに、Ｐｒｏｔｅｕｓシステムによって収集される個人データ（例えば、付属書Ａでさらに詳細に説明されるように、治療、挙動、生理学）を組み合わせるステップを含む。データは、個人の人口統計学、特定の地理での疾患の有病率、医療サービスセンターへの近接性、地元でのＨＣＰに関連付けられている業績（転帰）、健常挙動に影響を及ぼし得る事業（ヘルスクラブ、レストラン、ファストフード、食料品店、公園等）への近接性を含み得る。
データを組み合わせることによって、特定の患者状況に合わせて、リスクを適正に調整することができ、リスクを適切に管理するために、適切なリソースを適用することができる。
総患者健康リスクは、以下のデータ要素のうちの１つ以上のものとともにＰｒｏｔｅｕｓシステムデータ（治療規制および順守、挙動、従事、および生理学）を組み合わせることによって、より効率的に決定することができる。
−人口統計（年齢、民族性等）
−社会経済的地位
−教育水準
−生活状況
−家族状況
−信用履歴
−特定の地理での疾患の有病率
−医療サービスセンターへの近接性
−場所
−地元患者集団にサービス提供するＨＣＰ（医師、看護師、病院、介護センター等）に関連付けられている業績（転帰）
−健常挙動に影響を及ぼし得る事業（ヘルスクラブ、レストラン、ファストフード、食料品店、公園等）の地理的組成
−相対的ＨＣＰ負荷（患者対ＨＣＰ比）
−診断データ（例えば、高血圧症における血圧測定）
−ゲノムコンテキスト（すなわち、ゲノムの疾患のかかりやすさ）
−病歴
−薬剤保有比
−労働状況およびスケジュール
−社会環境
上記で記載されるデータはまた、独立リスクスコアを提供するために、Ｐｒｏｔｅｕｓシステムデータを伴わずに使用され得る。データを組み合わせることによって、特定の患者状況に合わせて、リスクを適正に調整することができ、リスクを適切に管理するために、適切なリソースを適用することができる。データは、直接捕捉、公的データソース、および／または私的に入手可能なシステム／ソースの組み合わせから供給され得る。
一側面では、結合または複合リスクスコアを決定するために、多変量およびベイズ統計技法を採用する融合技法が使用され得る。
Ｐｒｏｔｅｕｓ ＩＥＭおよび受信機（パッチ）システムの動作詳細の基本的理解のために、読者は、摂取可能事象マーカー（ＩＥＭ）（図７１−７６に関連して説明される）と、受信機「パッチ」システム（図７７−８３に関連して説明される）とを備えている、典型的なＰｒｏｔｅｕｓシステムを図示および説明する、本開示内の図７１−８３および付随する説明に向けられる。開示を簡潔かつ明確にするために、ここで、説明は、Ｐｒｏｔｅｕｓシステムを採用する、データ収集および転帰の査定のためのシステム、装置、および方法の種々の側面の説明を参照する。治療および生理学的データがＰｒｏｔｅｕｓパッチシステムによって取得されると、データを分析するように構成される任意の処理エンジンにデータを伝達することができる。例えば、Ｐｒｏｔｅｕｓパッチシステムデータは、サーバまたは他の好適な計算装置と、データベースと、例えば、図８２に関連して図示および説明されるような通信インターフェースとを備えている、バックエンドコンピュータ処理システムに伝達することができる。一側面では、バックエンドサーバは、Ｐｒｏｔｅｕｓパッチシステムデータを受信し、所望の結果を計算するように専用マシンとして構成することができる。ここで、図面に関連して、これらおよび他の側面を説明する。
（向上した患者転帰のためのパッチ導出データ分析論）
決定されるべき１つの疑問は、大鬱病性障害、躁鬱、および／または統合失調症に罹患している患者等の標的患者において転帰を向上させるために、パッチ導出データ分析論からのフィードバックを利用できるかどうかである。一側面では、本システムは、パッチ導出データを使用して、危険にさらされている個人を識別および定量化することができる。予測モデルでは、本システムは、患者が入院している、順守していない、または「新しい」症状を発症している可能性を決定するように構成される。状態監視およびフィードバックデータは、滴定発行、薬剤効果の最適化、または患者状態の悪化状況を決定するために利用することができる。
図１は、一側面による、データ型を描写するデータ特性評価図１００を図示する。第１のデータ型１０２は、治療データ、すなわち、薬剤服用コンプライアンスおよびタイミングと、生理学的データ、すなわち、心電図（ＥＣＧ）、温度、活動、姿勢等とを含む。データレジメ（ｒｅｇｉｍｅ）１０６は、深度１１０であり、データソース１０８は、図７１および７７−８３に関連して以下で説明されるようなパッチ受信機である。従来、データ１０４は、患者が報告した気分、副作用、症状等、および患者病歴から主観的に決定された。したがって、従来、データレジメ１０６は、履歴１１４であり、データソース１０８は、患者記録データベース１１６である。
以下の表１は、患者ライフサイクル管理プロセスにおけるデータ型の値を描写する。純データ視点からの値は、低、中、または高として表に示される。
（表１）
パッチ導出データ分析に関連付けられている１つの疑問は、パッチ導出データフィールドが患者識別および分類のために効果的であり得るかどうかである。本開示によるシステムは、パッチ導出データフィールドを使用して、高い分類精度を提供し、性能を増進するために、データ融合技法を使用することができる。パッチ導出データ分析で使用されるデータフィールドは、限定ではないが、中央値および偏差である、加速度、姿勢、段階、温度、および心拍数を含む。患者が睡眠中であるかどうかを決定するために、総データフィールドが採用され得る。
図２は、一側面による、個人別の３時間あたりの平均姿勢のグラフ表現１２０である。水平軸は、曜日を表し、垂直軸は、個別患者指数を表す。垂直軸に沿って、患者は、３群に分類され、Ｉ群患者１−１６は、統合失調症として分類され、ＩＩ群患者１７−２８は、躁鬱として分類され、ＩＩＩ群患者２９−４７は、健常対照として分類される。グラフ１２０の直接右側で、垂直の違う影が付けられた勾配スケール１２２は、度数で個人の姿勢角度を表す。グラフ１２０は、３時間の期間にわたって平均化された５分間のデータの視覚化を提供する。安静／直立概日周期１２４は、たとえ個人間に有意な相違があっても視覚的に明白である。随意に、各個人が別個の基準を有するであろう。
図３Ａは、データ処理フロー図１３０を図示し、図３Ｂは、一側面による、各患者の分類を決定する際に採用される対応するデータフィールド１５０を図示する。図３Ａのフロー図１３０に示されるように、本システムは、例えば、７つのデータフィールドを使用して、患者データを調節する１３２。次いで、本システムは、概日周期「固有日（Ｅｉｇｅｎｄａｙ）」を計算し１３４、対応する７つのデータフィールドの中へ結果を記憶する。本システムは、偏差「残差」を計算し１３６、７つの対応するデータフィールドの中に結果を記憶する。次いで、本システムは、残差を白色化し１３８、図３Ｂに示される、７つの対応するデータフィールド１５０の中へ結果を記憶する。残差が白色化された１３８後、本システムは、随意に、残差をフィルタにかけることができ１４０、７つの対応するデータフィールドの中へ結果を記憶する。本システムは、７つのフィールド１５０からの全てのデータを単一のフィールド１５２に融合する１４２。最終的に、本システムは、１５４によって表される、データ融合１４２に基づくデータを分類する１４４。
図４は、一側面による、健常対照個人の姿勢データのグラフ図１６０である。水平軸は、２４＝真夜中である、１日の時間を表し、垂直軸は、０度が安静時姿勢であり、−９０度が完全に直立状態である、度数で姿勢角度を表す。図５は、一側面による、健常対照個人の固有日例のグラフ表現１６２である。図４のグラフ表現と同様に、水平軸は、２４＝真夜中である、１日の時間を表し、垂直軸は、度数で姿勢角度を表す。図５のグラフ表現は、２つの固有日を描写し、第１の固有日１ １６４は、優勢パターン特徴を捕捉する。第２の固有日２ １６６は、週末に寝過ごすこと等の複数日変動による、より微妙な補正を捕捉する。図６は、固有日１ １６４および固有日２ １６６の詳細グラフを示す、図５の固有日グラフ表現の一部６の詳細図１６８である。図４−６に示されるように、主要概日周期基準を計算するために、姿勢データの多くの日をパターンに分解することができる。これらのパターンは、本明細書では固有日と称され、データにおけるパターンの優勢性に従って順序付けられる。
図７は、個人別に図５−６に示される固有日１に対する主要概日周期・姿勢固有日の違う影が付けられたグラフ表現１７０である。水平軸は、時刻を表し、左の垂直軸は、個人指数を表し、右の垂直軸は、熱画像パターンに類似する違う影が付けられたパターンにおいて度数で姿勢角度を表す。患者クラスは、３群、すなわち、統合失調症として分類されるＩ群患者１−１６、躁鬱として分類されるＩＩ群患者１７−２８、および健常対照として分類されるＩＩＩ群患者２９−４７に配列される。全ての個人に対する優勢姿勢固有日が、５分間のデータ収集間隔で示されている。違う影が付けられたコードは、暖かい違う影が付けられた部分が横臥姿勢を示し、冷たい違う影が付けられた部分が直立姿勢を示すように構成される。
図８は、一側面による、第１の固有日１姿勢の個人別の毎日のＲＭＳ変化のＣＶのグラフ表現１７２である。水平軸は、日指数を表し、垂直軸は、ＣＶ（ＲＭＳＤ）を表す。グラフ１７２は、データが収集される日数を増加させることによって、十分な基準が取得され得ることを図示する。図８に示されるように、より多くの日のデータが分析に追加されると、日周パターン１７４がより正確になる。それにもかかわらず、ある点を超えると、精度の増加が小さい。グラフ１７２は、数週間後に、例えば、第５０日頃に、収束が大きく減速することを示す。垂直軸に沿って表される値は、追加の日のデータの包含により、固有日１値がどれだけ変化するかを測定する。グラフ１７２を描画するために使用されるデータは、長時間スケールで収束を観察することができるように、移植患者からのより長期間の収集から取得された。
図９−１１は、健常対照個人に対する基準からの残差または量子化偏差のグラフ表現である。図９−１１に示されるグラフの各々において、水平軸は、２４＝真夜中である、１日の時間を表し、垂直軸は、度数で姿勢角度を表す。ここで図９を参照すると、一側面による、健常対照個人から取得されたデータ１８４とともに描画された、例示的な固有日１ １８２のグラフ表現１８０が示されている。図１０は、２４時間の期間にわたる図９に示されるグラフの指示された区分１０の拡大図である。図１１は、各個人の複数日データ１８４セットから基準固有日１ １８２を差し引くことによって計算される残差１８８を示す、グラフ表現１８６である。結果として生じる残差グラフ１８６は、日中の安静および遅くまで寝ることのような事象を捕捉する。
図１２は、一側面による、健常対照個人のフィルタにかけられていないデータ１９０のグラフ表現である。図１３は、一側面による、健常対照個人のフィルタにかけられたデータ１９２のグラフ表現である。図１２−１３では、水平軸は、２４＝真夜中である、１日の時間を表し、垂直軸は、度数で姿勢角度を表す。図１２−１３に示されるように、残差をフィルタにかけることは、長時間スケールにわたって挙動の調査を可能にする。しかしながら、場合によっては、短期残差変動は、有用な情報より多くの雑音を含む。したがって、データのボックスカーフィルタリングが、分類のための多くの情報を含み得る、持続的な長期残差を明らかにすることができる。図１２に示されるように、フィルタにかけられていないデータでは、全ての短期偏差が明白である。図１３に示されるように、フィルタにかけられたデータでは、長期偏差が明らかにされる。フィルタにかけられたデータは、個人が通常よりも横臥位にあった、または通常よりも直立位にあった場合を明らかにした。
図１４は、行列の右側の垂直スケールが、相関のレベルを表す、違う影が付けられた勾配である、一側面による、データフィールド相関行列を図示する略図１９４である。データ融合は、複数のデータフィールドを１つの検出／分類メトリックに組み込むことを伴う。図示した実施例では、データフィールドは、データフィールド相関行列の行および列に沿って提供され、例えば、以下のフィールド、すなわち、１）加速度、２）姿勢、３）睡眠中、４）段階、５）中央値ＨＲ、６）標準ＨＲ、および７）温度を含み得る。データフィールド間の相関は有害であり、したがって、２つの相関データソースを融合することにより、相関特徴を強調するであろう。考慮されなければならない、我々のデータフィールド間の有意な相関がある。
データ融合は、１つのメトリックへの複数のデータ型の結合である。複数のデータ残差を「有効残差」に融合することは、例えば、以下の式によって表すことができる。
式中、ＤＭは、「マハラノビス距離」であり、Ｃは、相関行列である。この式は、以下でさらに詳細に説明されるように、分類スキームとともにシームレスに使用することができる、「単一」残差型変数を生成するための、データフィールド間の相関を説明する。
第１の分類方法１は、残差が閾値を上回る時間の割合を分類する。閾値を上回る時間の分類は、訓練群から選択される最適な残差閾値を提供する。残差がその閾値を上回って存在する時間の割合は、分類に使用される。図１５は、一側面による、標的群が閾値を上回った時間量を示す、標的群データのグラフ表現１９６である。図１６は、一側面による、対照群が閾値を上回った時間量を示す、対照群データのグラフ表現１９８である。図１５−１６のグラフでは、水平軸は、データ指数を表し、垂直軸は、融合残差を表す。図示した実施例では、標的および対照群からのデータは、加速度および温度データフィールドの融合である。図１４のデータフィールド相関行列に示されるように、他のデータフィールドを融合できることが理解されるであろう。
図１７は、統合失調症対健常対照群に対して閾値を上回る時間を示す、一側面による、一個抜き（ＬＯＯ）分類試験のグラフ表現２００である。水平軸は、含まれる変数を表し、垂直軸は、ＬＯＯ分類精度（％）を表す。グラフ２００は、訓練セット精度２０２、およびＬＯＯ試験精度２０４を表す。図示した実施例では、ＬＯＯ分類は、統合失調症対健常対照群について２４時間フィルタウィンドウにわたってフィルタにかけられる、閾値を上回る時間の割合である。示される訓練セット２０２およびＬＯＯ試験２０４精度のうち、最大Ｍａｘ ＬＯＯ試験精度は、約８５．３％である。本方法論は、加速度、姿勢、および温度データフィールドを併せて採用する。限定ではないが、睡眠、段階、中央値ＨＲ、および標準偏差ＨＲ等の他のデータフィールドを採用できることが理解されるであろう。
第２の分類方法２は、分布エントロピーを分類し、これは、データ分布の特徴に基づいて分類する。図１８は、統合失調症群からの高エントロピー例に基づく姿勢データ分布の特徴に基づく、分布エントロピー分類のグラフ表現２０６である。水平軸は、データ指数を表し、垂直軸は、白色化残差を表す。図１８の右側で、図１９は、高エントロピー例の姿勢データの分布ヒストグラム２０８である。水平軸は、白色化残差を表し、垂直軸は、発生数を表す。ここで図２０を参照すると、対照群からの低エントロピー例に基づくデータ分布の特徴に基づく、分布エントロピー分類のグラフ表現２１０が図示されている。図２０の右側で、図２１は、低エントロピー例の姿勢データの分布ヒストグラム２１２である。水平軸は、白色化残差を表し、垂直軸は、発生数を表す。分布のエントロピーは、本質的に異なる分布を定量化するために使用することができる。これは、異なる患者クラスが異なる残差分布を有する傾向がある場合に、分類子として有効であり得る。
図２２は、統合失調症対健常対照群の分布エントロピーを示す、一側面による、一個抜き（ＬＯＯ）分類試験のグラフ表現２１４である。水平軸は、含まれる変数を表し、垂直軸は、ＬＯＯ分類精度（％）を表す。グラフは、訓練セット精度２０２、およびＬＯＯ試験精度２０４を表す。フィルタにかけられていない白色化残差は、８８．２４％の最大ＬＯＯ試験精度２０４を有する。分類は、姿勢変数のみを採用する。複数の変数を融合することは、この場合、向上した分類を提供しない。本方法論は、限定ではないが、加速度、温度、睡眠、段階、中央値ＨＲ、および標準偏差ＨＲを採用し得る。
結論として、高い分類精度が達成された。固有の基準からの偏差が、各個人について計算された。偏差または「残差」は、有意な分類力を保有すると考えられる。加えて、パッチ導出データフィールドが、分類に功を奏した。パッチ導出データフィールドは、研究における個人の識別および分類のための総データフィールドと同様に、またはそれより良好に機能する。最終的に、データ融合は、性能を増進することが示された。パッチ導出データフィールドの融合は、患者分類を向上させるための有用性を提供した。
図２３は、一側面による、拡張データクラスのデータ特性評価を図示する略図２１６である。拡張データセットは、図１に示される治療、生理学的、主観的、および患者病歴データクラスに加えたものである。図２３では、拡張データクラスは、挙動従事、コンテキスト、およびコンテンツを含む。レジメは、幅であり、ソースは、電話導出型である。挙動従事データクラスは、アプリケーション使用頻度、特徴使用、および問題解決を含み得る。コンテキストデータクラスは、社交性（電話、送信されたテキスト、およびカレンダー）、場所の多様性（Ｗｉ−ＦｉおよびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）環境）、電話、テキスト、Ｅメールの無視を含む。コンテンツデータクラスは、通信（音声、テキスト、およびＥメール）における調子およびウェブサーフィング挙動を含む。
図２４は、一側面による、データ値の幅対深度フレーミングのグラフ表現２１８である。水平軸は、低から高に及ぶ深度（洞察）を表し、垂直軸は、低から高に及ぶ幅（対象範囲）を表す。治療および生理学的データクラスがパッチ導出型である一方で、コンテキスト、コンテンツ、および挙動従事データクラスは、電話導出型である。主観的および患者病歴データクラスは、患者導出型である。図２４で見ることができるように、電話導出データ型は、患者状態の相補的分析対象範囲をパッチ導出および患者データに追加する。また、図２４に示されるように、パッチ導出データ型は、高い深度（洞察）および低い幅（対象範囲）である。コンテキストおよびコンテンツ電話導出データ型は、高い幅（対象範囲）および低い深度（洞察）である。患者導出データ型は、低い深度（洞察）および低い幅（対象範囲）の両方である。挙動従事電話導出データ型は、深度（洞察）と幅（対象範囲）との間の平衡を取る。主要データ型は、例えば、とりわけ、治療（Ｔｈｐ）、生理学的（Ｐｈｙ）、挙動／従事（Ｂ／Ｅ）、コンテキスト（Ｃｔｘ）、コンテンツ（Ｃｎｔ）、主観的（Ｓｂｊ）、および患者病歴（ＰＨ）を含む。
図２５は、一側面による、データ値の患者受入対患者努力フレーミングのグラフ表現２２０である。水平軸は、患者受入を表し、垂直軸は、患者努力を表す。図２４のように、治療および生理学的データクラスが、パッチ導出型である一方で、コンテキスト、コンテンツ、および挙動従事データクラスは、電話導出型である。電話導出データ型収集の患者受入は、ほとんど努力を必要としないが、問題となり得る。図２５で見ることができるように、コンテンツ電話導出データ型は、困難な患者受入、および低い患者努力を有する。コンテキスト電話導出データ型は、中間の受入、および低い努力を有する。生理学的パッチ導出データ型は、中間の受入、および中間の努力を有する。患者病歴患者導出データ型は、容易な受入、および低い努力を有する。治療パッチ導出データ型は、容易な受入を有するが、生理学的データ型よりわずかに高い努力を有する。挙動従事電話導出データ型は、容易な受入および中間の努力を有する。主観的患者導出データ型は、容易な受入および高い努力を有する。主要データ型は、例えば、とりわけ、治療（Ｔｈｐ）、生理学的（Ｐｈｙ）、挙動／従事（Ｂ／Ｅ）、コンテキスト（Ｃｔｘ）、コンテンツ（Ｃｎｔ）、主観的（Ｓｂｊ）、および患者病歴（ＰＨ）を含む。
図２６は、一側面による、データ値のフレーミングに必要とされるデータの量のグラフ表現２２２である。水平軸は、１週間から３ヶ月に及ぶ日数／ユーザを表し、垂直軸は、１から１００に及ぶユーザの数を表す。図２６に示されるように、治療、主観的、および生理学的データ型は、仮説駆動型であり、少ない時間および少数のユーザを有する。コンテキスト、コンテンツ、および挙動／従事データ型は、仮説およびデータ駆動型の間にあり、中間数のユーザを伴って１ヶ月にわたる。生理学的データ型は、データ駆動型であり、３ヶ月にわたって多数のユーザを伴う。電話導出データ分析は、データ駆動型よりも仮説駆動型の生理学的分析であろう。主要データ型は、例えば、とりわけ、治療（Ｔｈｐ）、生理学的（Ｐｈｙ）、挙動／従事（Ｂ／Ｅ）、コンテキスト（Ｃｔｘ）、コンテンツ（Ｃｎｔ）、主観的（Ｓｂｊ）、および患者病歴（ＰＨ）を含む。
以下の表２は、患者ライフサイクル管理プロセスにおける拡張データ型の値を描写する。電話導出データは、管理／維持患者状態において値を追加する。
（表２）
図２７は、統合失調症対健常対照を比較する閾値を上回る時間を示す、一個抜き（ＬＯＯ）分類試験のグラフ表現２２４である。データは、３６時間フィルタウィンドウにわたって収集された。最大ＬＯＯ試験精度は、加速度および温度データフィールドのみを使用して、９１．１８％である。水平軸は、含まれる変数を表し、垂直軸は、ＬＯＯ分類精度（％）を表す。追加のデータフィールドは、限定ではないが、姿勢、睡眠、段階、中央値ＨＲ、および標準偏差ＨＲを含む。
図２８は、一側面による、姿勢データセットデータ分布のグラフ表現２２６である。水平軸は、変数値を表し、垂直軸は、発生を表す。図２９は、一側面による、姿勢データセット残差分布のグラフ表現２２８である。水平軸は、残差値を表し、垂直軸は、発生を表す。残差は、個人の複数日データセットから基準固有日を差し引くことによって計算される。データセットにわたって編纂されるパッチ導出姿勢データは、安静／直立状態に対応する２峰性分布を示す。同一のデータにわたる残差分布は、単峰性である。この標準からの偏差は、分類に使用される。
（ＰＩＣＯ：臨床転機のＰｒｏｔｅｕｓ指示−治療および生理学的データに基づくリスクベースのアプローチ）
図３０は、一側面による、家庭２３２、病院２３４、および診療所２３６の間の一時的介入を伴う連続的な患者行程を図示する、略図２３０である。主要な疑問は、どのようにして誰が看護を必要としているかを識別し、適切な時間に適切なリソースを適切な個人に適用するかである。図３１は、一側面による、行程の全体を通して全ての患者を捕捉する、包括的なリスクベースの製品提供を図示する、略図２３８である。患者集団２４０は、いくつかあるデータの中でも、病歴、人口統計、社会経済、ＨＣＰ業績、地理、教育、挙動履歴等の患者集団データに基づいて査定される２４２。リスクベースの介入クラスは、標準プロトコル２４４、低接触介入２４６、および中間接触介入２４８を含む。後に、データは、個別データに基づいて査定され２５０、いくつかある査定技法の中でも、治療、挙動、生理学、ゲノム、診断等が行われる。フィードバックは、中間接触介入２４８から低接触介入２４６へ、および低接触介入２４６から標準プロトコル２４４へ提供され得る。査定段階２５０から、患者は、高接触介入２５２段階に進み、必要であれば、査定段階２５０へのフィードバックを伴う。したがって、ＰＩＣＯスコアを決定するために、複合アルゴリズムに基づくリスクベースのアプローチを複合データセットに適用することができる。ＰＩＣＯスコアは、毎日、何百もの信用決定を駆動する、消費者信用リスクを査定するための世界標準規格として採用される、Ｆａｉｒ−Ｉｓｓａｃ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（ＦＩＣＯ）スコアに若干類似する。ＦＩＣＯ採点システムは、米国内の１００件の最大の金融機関のうちの９０件、および１００件全ての最大の米国クレジットカード発行会社によって使用されている。ＦＩＣＯ不正システムは、世界中で２０億より多くのカードアカウントを保護し、米国内の２３００万人の消費者が、ＦＩＣＯスコアへのリアルタイムアクセスの代金を支払う。
したがって、一側面では、本開示は、例えば、本明細書ではＰＩＣＯスコアと称されるＦＩＣＯスコアの健康均等物を構築することに寄与するように、パッチ導出データ分析論システムを提供する。ＰＩＣＯスコアは、患者リスクの査定および治療領域にわたる安定性を提供し、自動データ駆動型臨床意思決定を可能にする。このシステムは、削減された費用で、効果的な薬物療法管理および向上した治療プログラム有効性を提供することができる。一側面では、ＰＩＣＯスコアへの入力としてパッチ導出データを定量化するために好適である、メトリックが導出され得る。ＰＩＣＯスコアシステムは、患者が入院しているか、または順守していないか、または「新しい」症状を発症している可能性が高いかどうかを予測するために採用され得る。ＰＩＣＯスコアシステムは、患者状態監視およびフィードバック、滴定発行、薬剤効果の最適化、または患者状態の悪化状況を提供し得る。
図３２は、一側面による、時系列データの視覚化を支援する、いくつかのグラフ表現の略図２５２である。第１のグラフ２５４は、水平軸が時刻を表し、垂直軸が日数を表す、姿勢に基づく患者の概日パターンを図示する。第１のグラフ２５４は、熱画像パターンに類似する、違う影が付けられたパターンである。暗いまたは黒い領域は、患者が仰臥位にあることを示し、水色の領域は、患者が座位にあることを示し、赤い領域は、患者が立位にあることを示し、白い領域は、患者がパッチを着用していなかったことを示す。第１のグラフ２５４の直下の第２のグラフ２５６は、水平軸が時刻を表し、垂直軸が度数を表す、患者の平均概日パターンを図示する。第３のグラフ２５８は、患者が服用している薬剤を図示し、錠剤服用挙動を表し、水平軸が時刻を表し、垂直軸が日数を表す。直下の第４のグラフ２６０は、服用した錠剤の数と対比した時刻のタイミング順守を図示し、水平軸が時刻を表し、垂直軸が服用した錠剤の数を表す。第５のグラフ２６２は、いくつの錠剤が１日に服用されたかを図示し、錠剤服用順守を表し、水平軸は、１日に服用した錠剤の数を表し、垂直軸は、日数を表す。白い空間２６４は、服用した用量を表し、アスタリスク２６６は、パッチが装着されず、したがって、割合（％）からセッションを除外したことを表す。したがって、一見しただけで、姿勢および薬剤服用挙動に基づく患者の概日パターンに基づいて、長期データの視覚化を取得することができる。
ここで本開示は、２つの段階にわたる患者リスク査定のためのパッチ導出データ分析論の概観を簡潔に参照する。第１段階では、高い分類精度がパッチ導出データを用いて達成された。「残差エントロピー」方法は、Ｎ＝３４人の対象（１５人の神経精神病／１９人の健常ボランティア）について図２２に関連して以前に説明されたように、８８．２４％の患者分類精度を可能にした。複数の生理学的パラメータのデータ融合は、いくつかの症例の性能増進を提供することが示された。第２段階では、残差エントロピーメトリックが、ＰＩＣＯスコアへの入力のために増進された。この研究のために、パッチ導出姿勢データが使用され、時間窓特定であり、データセット長およびサンプルレートにとらわれないように精緻化された。これは、対象不安定性を捕捉する強力な有用性を提供した。ＰＩＣＯスコアに向けた有用性について研究された治療パッチ導出データ（ＩＥＭ）は、リスク定量化を可能にするように識別された自由度、およびデータにおける治療および生理学的異常の間の潜在的相関の自由度という２つを提供した。
元の第１段階データセットに加えて、３つの新しいデータセットが使用され、データセット間のいくつかの主要な差異があった。新しいデータセットは、完全に、いくつかの健康問題がある施設入居対象から成った。第１段階対象は、施設に入居させられず、神経精神病群の中にいなかった対象は、健常ボランティアであった。新しいデータセットは、サンプリングレートの多くがより高かったパッチの更新バージョンを用いて収集された。これらの追加のデータセットは、表３で要約される。
（表３）
図３３は、一側面による、個人別のデータの良好な日の数を示す、データセットの比較長さのグラフ表現２７０である。水平軸は、対象指数を表し、垂直軸は、良好な日の数を表す。データセット第１段階、アルファ、Ｈｂｂｂｒｅａｄ、およびＨｂｂｒｉｍは、ヒストグラムとしてグラフに描かれる。より新しいデータセットアルファ、Ｈｂｂｂｒｅａｄ、およびＨｂｂｒｉｍは、一般に、第１段階データセットよりはるかに長い。統計的メトリックは、データセットの長さに依存し得、第１段階に関連するが、異種のデータセットの長さを可能にする、新しいメトリックの発現につながり得る。
ＰＩＣＯエントロピーメトリックは、対象の概日パターンの変動性を定量化し、優勢概日パターンは、対象の履歴データから計算される。基準概日パターンからの変動のエントロピーが高いほど、対象の変動性が大きい。図４を参照すると、毎日のデータは、図６に示されるように優勢概日パターンに分解することができる。図９に示されるように追跡される毎日の変動は、例えば、図１９および２１に示されるように、微分エントロピー（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｅｎｔｒｏｐｙ）によって定量化される変動の分布として図示することができる。
図３４は、一側面による、固定区画長エントロピー（ＦＳＬＥ）に対する姿勢エントロピーメトリック増進のグラフ表現２７２である。水平軸は、日指数を表し、垂直軸は、ＦＳＬＥ値を表す。データの１つのセットは、神経精神病であるアルファ対象＃４に対するものであり、データの別のセットは、２型糖尿病であるアルファ対象＃６に対するものである。以前に、データセット全体の単一のエントロピー値が計算された。ＦＳＬＥ技法は、固定時間間隔にわたって一連のエントロピー値を提供し、患者安定性の時間査定を可能にする。
図３５は、一側面による、概日姿勢パターンの異常を描写する、ＦＳＬＥ例のいくつかのグラフ表現の略図２７４である。略図２７４は、ＦＳＬＥ値の急増が、対象の姿勢パターンが高度に変化しやすい日を示すことを図示する。第１のグラフ２７６は、アルファ対象＃１４の姿勢概日パターンを図示する。違う影が付けられたパターンの赤色領域は、患者が直立位にあることを示し、紺青色領域は、患者が仰臥位にあることを示す。中間の違う影が付けられたパターンは、患者が直立と仰臥との間の中間位にあることを示す。水平軸は、時刻を表し、垂直軸は、日数を表す。第１のグラフ２７６の直下には、水平軸が依然として時刻を表し、垂直軸が日数を表す、平均概日パターンを図示する第２のグラフ２７８がある。第１のグラフ２７６の直接右側には、水平軸が毎日のＦＳＬＥ値を表し、垂直軸が日数を表す、ＦＳＬＥを描写する第３のグラフ２８０がある。第３のグラフ２８０は、概日姿勢パターンの異常の堅調な捕捉を示すことができる。第３のグラフ２８０の直下には、水平軸がＦＳＬＥ値を表し、垂直軸が発生数を表す、ＦＳＬＥ分布を描写する第４のグラフ２８２がある。
姿勢ＦＳＬＥ分布は、対照群によって取得され得る。総対照群値からのＦＳＬＥ分布を描画することができ、異なる治療領域を一緒にクラスタ化することができる。図３６は、ＦＳＬＥ値およびＰ値を示す分布プロット２８４であり、Ｐ値は、所与のＦＳＬＥ値を上回る分布の部分を表す。図３７は、一側面による、対象群別の姿勢ＦＳＬＥ Ｐ値のグラフ表現２８６である。水平軸は、ＦＳＬＥ値を表し、垂直軸は、群分布Ｐ値を表す。対象群は、第１段階神経精神病、アルファ神経精神病、第１段階健常、アルファ他疾患、Ｈｂｂｒｅａｄ他疾患、およびＨｂｂｒｉｍ他疾患である。２つの標的神経精神病群は、セット全体の最高Ｐ値を有する。健常第１段階群は、はるかに低い全体的Ｐ値を有する。他疾患がある３つの施設入居群は、中央で一緒に群がる。
姿勢ＦＳＬＥは、ＰＩＣＯスコアへの入力として使用することができる。図３８は、個人のＦＳＬＥリスクスコアの分布曲線２８８である。図３８に示されるように、個別対象のＦＳＬＥ分布曲線２８８は、ＰＩＣＯスコアへの入力のためのスカラーとして定量化することができ、Ｐ値＝０．１５９であり、分布平均を１標準偏差上回る場合のＦＳＬＥスコアが選択される。図３９は、一側面による、対象姿勢ＦＳＬＥリスクスコアのグラフ表現２８９である。水平軸は、対象指数を表し、垂直軸は、ＦＳＬＥスコアを表す。例証的実施例として、後続の開示は、２つの特定の症例、すなわち、アルファ対象＃１１に対するドリルダウン＃１、およびＨｂｂｒｉｍ対象＃９に対するドリルダウン＃２に掘り下げる。
図４０は、一側面による、ドリルダウン＃１に対するＰＩＣＯスコアへの入力として使用される、姿勢ＦＳＬＥのいくつかのグラフ表現の略図２９０である。略図２９０は、より低いリスクスコアおよび比較的安定した姿勢概日パターンを伴う神経精神病である、アルファ対象＃１１に対するドリルダウン＃１を図示する。第１のグラフ２９２は、アルファ対象＃１１の姿勢概日パターンを図示し、水平軸が時刻を表し、垂直軸が日数を表す。違う影が付けられたパターンの赤色領域は、患者が直立位にあることを示し、紺青色領域は、患者が仰臥位にあることを示す。中間の違う影が付けられたパターンは、患者が直立と仰臥との間の中間位にあることを示す。水平軸は、時刻を表し、垂直軸は、日数を表す。第１のグラフ２９２の直下には、平均概日パターンを図示する第２のグラフ２９４があり、水平軸が依然として時刻を表し、垂直軸が日数を表す。第１のグラフ２９２の直接右側には、ＦＳＬＥを描写する第３のグラフ２９６があり、水平軸が毎日のＦＳＬＥ値を表し、垂直軸が日数を表す。第３のグラフ２９６は、概日姿勢パターンの異常の堅調な捕捉を示す。第３のグラフ２９６の直下には、ＦＳＬＥ分布を描写する第４のグラフ２９８があり、水平軸がＦＳＬＥ値を表し、垂直軸が発生数を表す。毎日のＦＳＬＥは、不安定な概日パターンの短い期間を補足した。
図４１は、一側面による、ドリルダウン＃２に対するＰＩＣＯスコアへの入力として使用される、姿勢ＦＳＬＥのいくつかのグラフ表現の略図３００である。略図３００は、より高いリスクスコアを伴う高コレステロール血症、高血圧症、虚血性心疾患である、Ｈｂｂｒｉｍ対象＃９対するドリルダウン＃２を図示する。第１のグラフ３０２は、Ｈｂｂｒｉｍ対象＃９の姿勢概日パターンを図示し、水平軸が時刻を表し、垂直軸が日数を表す。違う影が付けられたパターンの赤色領域は、患者が直立位にあることを示し、紺青色領域は、患者が仰臥位にあることを示す。中間の違う影が付けられたパターンは、患者が直立と仰臥との間の中間位にあることを示す。第１のグラフ３０２の直下には、平均概日パターンを図示する第２のグラフ３０４があり、水平軸が依然として時刻を表し、垂直軸が日数を表す。第１のグラフ３０２の直接右側には、ＦＳＬＥを描写する第３のグラフ３０６があり、水平軸が毎日のＦＳＬＥ値を表し、垂直軸が日数を表す。第３のグラフは、概日姿勢パターンの異常の堅調な捕捉を示すことができる。第３のグラフ３０６の直下には、ＦＳＬＥ分布を描写する第４のグラフ３０８があり、水平軸がＦＳＬＥ値を表し、垂直軸が発生数を表す。毎日のＦＳＬＥは、低いＦＳＬＥ値によって特徴付けられる安定した概日パターンの期間を示し、概日パターンが不安定になると、それに従ってＦＳＬＥ値が増加する。
図４２は、一側面による、対照群にわたる姿勢ＦＳＬＥリスクランキングのグラフ表現３１０である。グラフ３１０は、群別の姿勢ＦＳＬＥリスク四分位を表し、水平軸がリスク四分位を表し、垂直軸が群内の対象の数を表す。青色バー３１２は、神経精神病群を表し、緑色バー３１４は、他の疾患群を表し、茶色バー３１６は、健常群を表す。群３１２、３１４、３１６は、左から右へリスクに従ってランク付けされ、すなわち、低リスク、わずかなリスク、中程度リスク、および高リスクである。対象リスクのランキングは、リスク尺度としてＦＳＬＥの有用性を示す。神経精神病対象は、高リスクにある傾向が強い。健常対照対象は、著しく低リスクにある。「他の疾患」群は、中程度リスクが最も高く、より均等に拡散する。
図４３は、一側面による、追加のＰＩＣＯリスク入力に対する治療データを図示する、略図３２０である。ＩＥＭデータは、薬剤順守リスクインジケータとして使用される。予測薬剤順守は、有意な追加値を全体的なＰＩＣＯリスクスコアに提供する。第１のグラフ３２２は、錠剤服用挙動を図示し、水平軸が時刻を表し、垂直軸が日数を表す。第１のグラフ３２２の直下には、タイミング順守を図示する第２のグラフ３２４があり、水平軸が時刻を表し、垂直軸が錠剤の数を表す。第２のグラフ３２４は、データ期間にわたる緊密な分布を示し、比較的良好な時間順守を示す。第１のグラフ３２２の直接右側には、服用順守を図示する第３のグラフ３２６があり、水平軸が１日に服用した錠剤の数を表し、垂直軸が日数を表す。第３のグラフ３２６に示されるように、白色水平バー３２８は、薬剤を飲み忘れたと考えられる日を示す。図４４に示されるように、毎日の順守と時間（タイミング）順守との２つの自由度がある。毎日の順守とは、１日に実際に服用された数と対比した、処方された錠剤の数を指す。時間（タイミング）順守とは、薬剤が服用されたタイミングの規則性を指す。時間順守は、薬剤順守に関する患者の規律および信頼性の良好なインジケータである。
図４４は、一側面による、ＰＩＣＯスコアへのＩＥＭデータの包含のいくつかのグラフ表現の略図３３０である。略図３３０は、高いＦＳＬＥ値がＩＥＭ異常に一致することを図示する。第１のグラフ３３２は、アルファ対象＃１４の姿勢概日パターンを図示し、水平軸が時刻を表し、垂直軸が日数を表す。違う影が付けられたパターンの赤色領域は、患者が直立位にあることを示し、紺青色領域は、患者が仰臥位にあることを示す。中間の違う影が付けられたパターンは、患者が直立と仰臥との間の中間位にあることを示す。第１のグラフ３３２の直下には、平均概日パターンを図示する第２のグラフ３３４があり、水平軸が依然として時刻を表し、垂直軸が日数を表す。第１のグラフ３３２の直接右側には、ＦＳＬＥを描写する第３のグラフ３３６があり、水平軸が毎日のＦＳＬＥ値を表し、垂直軸が日数を表す。第３のグラフ３３８の直下には、ＦＳＬＥ分布を描写する第４のグラフ３４０があり、水平軸がＦＳＬＥ値を表し、垂直軸が発生数を表す。第３のグラフ３２６の直接右側には、錠剤服用挙動を描写する第５のグラフ３４０があり、水平軸が時刻を表し、垂直軸が日数を表す。第５のグラフ３４０の直下には、タイミング順守を描写する第６のグラフ３４２があり、水平軸が時刻を表し、垂直軸が錠剤の数を表す。図示した第６のグラフ３４２では、略図が、タイミング順守の良好な一貫性を示す。第５のグラフ３４０の直接右側には、服用順守を表す、第７のグラフ３４４があり、水平軸が１日に服用した錠剤を表し、垂直軸が日数を表す。図示した第７のグラフ３４４では、異常（＋／−）が高ＦＳＬＥ値の期間をわずかに先行すると考えられる。
ここで図４５を参照すると、一側面による、治療を受けることのＩＥＭ摂取行列特性評価の略図３４６が図示されている。垂直軸は、日数を表す。垂直に下向きに指し示す大きい矢印３４８は、期待時間から＋／−１時間以内に服用される用量の割合（％）である、用量順守率（ＤＡＲ）を表す。水平に右向きに指し示す大きい矢印３４９は、全ての期待用量が服用される日の割合（％）である、毎日の服用順守（ＤＴＡ）を表す。
図４６は、一側面による、ＦＳＬＥリスクスコア対毎日の順守のグラフ表現３５０である。水平軸は、ＦＳＬＥリスクスコアを表し、垂直軸は、１００の毎日の服用順守（％）を表す。４群が描写された。すなわち、アルファ神経精神病、アルファ他、Ｈｂｂｒｉｍ、およびＨｂｂｒｅａｄである。
図４７は、一側面による、ＦＳＬＥリスクスコア対用量の毎日の順守のグラフ表現３５２である。水平軸は、ＦＳＬＥリスクスコアを表し、垂直軸は、１００用量順守（％）を表す。４群が描写された。すなわち、アルファ神経精神病、アルファ他、Ｈｂｂｒｉｍ、およびＨｂｂｒｅａｄである。
図４８は、一側面による、週間（全体）変動性スコアの固有次元を図示する、略図３５４である。左側のデータ行列３５６からのデータは、主成分分析（ＰＣＡ）をデータ行列に適用するように構成される、右側の機能的計算モジュール３５８（例えば、コンピュータ、サーバ、プロセッサ、エンジン、プラットフォーム等）に提供される。機能的計算モジュール３５８の出力は、変動率曲線３６２｜Ｄｉｆｆ（１００＊ＰＣＡＶａｒ／ｍｅａｎ（ＰＣＡＶａｒ（２：ｅｎｄ）））｜を生成するために使用される白色化ＰＣＡ（ＷＰＣＡ）データ３６０である。閾値は、固有次元に対して１０％である。
図４９は、いくつのサンプルが固有次元３６８閾値を上回るかを決定するように、ＷＰＣＡデータ３６０を処理するための略図３６４である。図４９に示されるように、ＷＰＣＡデータ３６０は、いくつのＷＰＣＡサンプルが固有次元３６８に対する閾値（１０％）を上回るかを決定するように構成される、別の機能的計算モジュール３６６に提供される。
図５０は、一側面による、毎日のパターンからの週間（局所）変動性スコア平均偏差を図示する、略図３７０である。図示した略図３７０では、左側のデータ行列３７２からのデータは、週間データ（例えば、日曜から日曜まで）を抽出するように構成される、機能的計算モジュール３７４に提供される。機能的計算モジュール３７４の出力は、図示した実施例で示されるように、違う影を付けられた行列３７８の形態で、第２週から第１５週までの変動率曲線を表すように描画される、ＷＰＣＡデータ３７６である。
図５１は、一側面による、ＷＰＣＡデータ３７６を平均標準偏差データに処理するための略図３８０である。図５１に示されるように、週間データ３７６は、毎日のパターンから平均偏差を計算するように構成される、別の機能的計算モジュール３８２に提供される。機能的計算モジュール３８２の出力は、図示した実施例で示されるように、ＡＳＴＤ＝日数に沿った平均標準偏差３８４、ＡＳＴＤ＝ｍｅａｎ（ｓｔｄ（ｘ））３８４、ＡＤＩＦＦ＝日数に沿った平均変化率３８６（対象が行った１日の同じ時間に再現性をチェックする）、ＡＤＩＦＦ＝ｍｅａｎ（ｍｅａｎ（ａｂｓ（ｄｉｆｆ（ｘ））））、複合＝［（ＡＳＴＤ＊ＡＤＩＦＦ）］＊０．５ ３８８である。
図５２は、一側面による、全体対局所［（ＡＳＴＤ＊ＡＤＩＦＦ）］＊０．５のグラフ表現３９０である。水平軸は、全体スコア（固有次元）を表し、垂直軸は、局所スコアを表す。グラフの右側の違う影を付けられた垂直スケール３９１は、例えば、統合失調症、鬱病、ＤＴ２、およびＨＴＮを表す。
図５３は、第１の対象（顧客１）のデータ行列（例えば、姿勢概日パターン）のグラフ表現３９２であり、図５４は、種々の側面による、組み合わせられた服用順守および用量順守のグラフ表現３９４である。図示した実施例で示されるように、全体スコア＝３、および局所スコア＝１４であり、閾値＝１７より小さい。服用順守＝８０．３５％および用量順守＝７２．３２％である。
図５５は、第２の対象（顧客２）のデータ行列（例えば、姿勢概日パターン）のグラフ表現３９６であり、図５６は、種々の側面による、組み合わせられた服用順守および用量順守のグラフ表現３９８である。図示した実施例で示されるように、全体スコア＝６、および局所スコア＝２２であり、閾値＝１７より小さい。服用順守＝４８．４８％および用量順守＝６４．３９％である。
図５７は、一側面による、両方の対象（顧客１および顧客２）に対する一実施形態による患者スコアの分布のグラフ表現４００である。グラフ４００は、概日スコアと用量順守逸失との間の相関を描写し、水平軸が局所概日スコアを表し、垂直軸が錠剤消費挙動の用量順守逸失を表す。グラフの右側の違う影を付けられた垂直スケール４０２は、例えば、統合失調症、鬱病、ＤＴ２、およびＨＴＮを表す。示されるように、顧客１は、局所概日スコア１４を有し、顧客２は、局所概日スコア２２を有する。
図５８は、一側面による、概日スコアと用量順守逸失との間の相関を示す、グラフ表現４０４である。水平軸は、局所概日スコアを表し、垂直軸は、錠剤消費挙動の用量順守逸失を表す。グラフの右側の違う影を付けられた垂直スケール４０６は、例えば、統合失調症、鬱病、ＤＴ２、およびＨＴＮを表す。図５７に示されるグラフ４００は、低、中、高、および中と標識された４つのリスク四象限と重ね合わせられている。したがって、患者または対象は、特定のリスククラスで分類することができる。
図５９は、一側面による、包括的リスクおよび介入方略を図示する、略図４１０である。患者がリスククラス４１２（低、中、高）で分類されると、患者が投入され４１４、集団ベースの査定４１８がノード４１６で行われる。中接触介入４２０が、中間リスククラス患者のためにノード４２２で行われる（受動感知アプリケーション、従事、装着型）。概日パターンに基づく別の査定４２４が、ノード４２６で行われ、高接触介入４２８が、高リスククラス患者のためにノード４３０で行われる（パッチ、錠剤、アプリケーション）。概日パターンおよび薬剤服用に基づいて、別の査定４３２をノード４３４で行うことができる。中接触介入４３６をノード４３８で中リスククラス患者に行うことができる。
したがって、パッチ導出データは、患者リスク定量化のための基礎として適している。姿勢データを使用する概日パターン分析は、ＰＩＣＯリスクスコアの効果的な構成要素である。対象群レベルで定量化されるリスクは、群を適切なリスク群に区分化した。個々の症例は、対象時間リスク状態を追跡するためのパッチ導出メトリックの有用性を例証した。加えて、治療薬剤順守データは、ＰＩＣＯへの追加のリスク入力としての可能性を有する。毎日の薬剤服用およびタイミング順守パターンは、個別症例分析を通して予測追加値を示す。多くの場合、薬剤順守と概日パターン異常とが共存する。
データ分析に関連して、本システムは、姿勢ベースのリスクメトリック手順を、他の生理学的データ（心拍数、温度、加速度）等の他のパッチ導出データおよびＩＥＭ摂取データに拡張することができる。リスクメトリックは、ＩＥＭ摂取が１００％検出されなないとき等の既知の問題に従って修正することができ、生理学的データ型と治療データ型とをマージするために、ファジーデータ融合技法を採用することができる。全ての錠剤を等しく扱うことができるわけではないため、個々の錠剤の治療効果（薬力学）が説明されるべきである。
リスクスコア訓練に関連して、本システムは、Ｌｉｆｅｎｏｔｅプロジェクトデータを含む、転帰を伴う対象データ、および、リスクスコアへの異なるデータ型（挙動分析論、受動感知、コンテキストデータ、および患者データ等）の包含を要求する。
（ＰＩＣＯリスクスコア分布および傾向分析）
本明細書で説明される技法によると、データセット別の合同概日パターン（ＪＣＰ）リスク分布を開発することができる。一側面では、４つの基本群の第１段階健常群は、（期待通りに）最低リスクスコアを含む。ＬｉｆｅｎｏｔｅおよびＨｅｌｉｕｓ群は、中間群を含む。第１段階精神病および第２段階アルファ非精神病、Ｈｂｂｒｅａｄ、Ｈｂｂｒｉｍは、一緒にまとまる。アルファ精神病群は、最高リスクスコア分布を保有する。図６０は、一側面による、種々の識別された群に対するデータセット別の合同概日パターン（ＪＣＰ）リスク分布のグラフ表現４４０であり、水平パターンがリスクスコアを表し、垂直軸が累積分布関数を表す。
図６１は、一側面による、データセット別の薬物動態用量（ＰＫＤ）リスクのグラフ表現４４２である。種々の識別された群について、水平パターンは、リスクスコアを表し、垂直軸は、累積分布関数を表す。ＰＫＤ技法は、あまり明白ではないクラスタ化を提供する。示されるように、第１段階健常群が、再度、最低リスクスコアを有する。Ｌｉｆｅｎｏｔｅおよび第１段階精神病群は、２０より上で類似挙動を有すると考えられる。Ｈｂｂｒｅａｄ、Ｈｂｂｒｉｍは、最高リスク挙動を保有するアルファ群と類似する。アルファ非精神病は、１０〜５０のリスクスコア範囲内で、より大きい分布を有する。Ｈｅｌｉｕｓは、５０あたりで異常な上昇を有する（おそらく、より短いデータセットにより）。
図６２は、一側面による、データセット別の全体的リスク分布のグラフ表現４４４である。水平軸は、リスクスコアを表し、垂直軸は、種々の識別された群の累積分布関数を表す。以前のように、第１段階健常が最低全体リスクスコアを有し、ＬｉｆｅｎｏｔｅおよびＨｅｌｉｕｓ群が次の最低リスク分布挙動とクラスタ化し、Ｈｂｂｒｅａｄ、Ｈｂｂｒｉｍ、アルファ非精神病、および第１段階精神病が２番目に最高のリスク分布を有し、アルファ精神病が最高リスク分布を有する、４つの基本群がある。
前述のリスクスコア傾向分析技法によると、本開示は、より精密な精査および／または医師の追跡調査のために患者を選び出す方法を提供する。大幅なリスクスコア急増は、一時的な発生であり得、必ずしも患者が危険な状態にあるというインジケータではない場合がある。リスクスコア時系列において傾向を観察することは、患者のリスク状態のより良好な指示を提供する。「部分傾向分析」の方法を含む、他の方法は、傾向適合誤差の最小限化に基づいて、時系列の一部における優勢傾向が計算されることを可能にする。この結果は、パラメトリックであり、許容される誤差の最大量を変動させることによって、部分傾向へのさらなる、またはより少ない詳細を許容し得る。したがって、この方法は、時系列全体にわたる（ほとんど詳細を伴わない）一般傾向、または時系列の詳細を密接に近似する一組の非常に短い傾向の両方を提供することができる。次の３つの図に関連して、実施例が議論される。
図６３−６５は、種々の側面による、部分傾向分析のグラフ表現４４６、４４８、４５０である。水平軸は、１日のリスクを表し、垂直軸は、全体的リスクスコアを表す。グラフ４４６、４４８、４５０は、３つの異なる部分傾向近似値とともに、対象の未加工ＰＩＣＯリスクスコアのプロットを示す。近似値は、異なる最大誤差値を使用して計算された。したがって、図６３は、一側面による、１７１の最大標準誤差（ＭＳＥ）を使用した部分傾向適合を伴う患者（例えば、Ｌｉｆｅｎｏｔｅ対象＃３）の部分傾向分析のグラフ表現４４６である。図６４は、８５の最大ＭＳＥを使用した部分傾向適合を伴う同一患者（例えば、Ｌｉｆｅｎｏｔｅ対象＃３）の部分傾向分析のグラフ表現４４８である。図６５は、１７の最大ＭＳＥを使用した部分傾向適合を伴う同一患者（例えば、Ｌｉｆｅｎｏｔｅ対象＃３）の部分傾向分析のグラフ表現４５０である。図６３−６５に示されるように、適合における許容誤差が大きいほど、部分傾向適合がより滑らかになる。より小さい許容誤差結果は、時系列で詳細を捕捉する傾向がある、より多数の部分傾向をもたらす。したがって、最大許容誤差は、分析にとって重要と見なされるレベル詳細を微調整する働きをする。
図６６は、水平軸が日指数を表し、垂直軸が対象指数を表す、一側面による、Ｌｉｆｅｎｏｔｅデータセットの部分傾向分析を図示する、略図４５２である。データのセットにわたって部分傾向の傾斜を観察することによって、多くの情報を収集することができる。ここで、ＭＳＥ閾値は、１０３（観察される最大値の６０％）に設定される。即時に、対象＃１、＃３、および＃４リスクが、データセットの最後に向かって上方に向いていることがすぐに分かる。リスク規模も重要であるが、この視覚化では提示されない。
図６７は、水平軸が日指数を表し、垂直軸が対象指数を表す、一側面による、Ｈｅｌｉｕｓデータセットの部分傾向分析を図示する、略図４５４である。より短いデータセットにわたって、部分傾向ヒートマップは、即時に、どの対象が期間にわたってリスクを増加させたかを示す。（データセットに対して）現在リスクを増加させている対象は、１２、１３、２２、２６、および８７である。しかしながら、以前のスライドで注記されたように、リスク規模が重要である。別の視覚化は、規模および傾斜の組み合わせを提供する。
Ｌｉｆｅｎｏｔｅデータセットに基づく、リスク規模対リスク傾向との関連で、図６８は、一側面による、先週のデータにわたって最終リスク傾向の規模とリスク傾向の傾斜とを比較する、２Ｄ散布図のグラフ表現４５６である。水平軸は、最終リスク傾向の規模を表し、垂直軸は、週間傾向の傾斜値を表す。リスク傾向の規模データは、部分傾向の傾斜値を分離し、どの患者が、上昇傾向にあるより高いリスク値を有するかを正確に示すことに役立つ。対象＃３および４は、上昇傾向が強い有意なリスクスコアを有すると考えられる。開示を簡潔かつ明確にするために、他のデータセットのプロットは示されていない。
個人のリスクプロファイルに基づく、リスク規模対リスク傾向という文脈内で、図６９は、一側面による、個人の全体的リスクプロファイルのグラフ表現４５８である。個別の対象に対して、いくつかの所与の期間にわたってリスク規模対傾向を観察することが啓発的である。図から分かるように、図６８で選び出された対象のうちの１人、すなわち、Ｌｉｆｅｎｏｔｅ対象＃４に対して、時間リスクプロファイルが図６９のグラフに示されている。リスク傾向の傾斜および規模が、２８、１４、７、および３日の期間にわたって描画されている。傾向の傾斜／規模がより良くなっているか、または悪化しているかを迅速に決定することができる。
（Ｐｒｏｔｅｕｓ ＩＥＭ／受信機（パッチ）システム）
図７０は、一側面による、接着パッチ５０２を備えているシステム５００の概念図であり、接着パッチは、ユーザ５０４が薬剤５０６を嚥下したことを確認するための信号をＩＥＭから受信する。薬剤５０６の摂取時、パッチは、ＩＥＭから信号を受信し、摂取事象を記録する。パッチ５０２は、図１−６９に関連して議論されるデータ分析を行うために、パッチ５０２をコンピュータ処理システムと接続することができる、携帯電話、スマートフォン、アクセスポイント、Ｗｉ−Ｆｉホットスポット、または任意の好適な無線通信システム等の他の通信デバイスと通信するように構成される。
ＩＥＭの種々の有効化側面が、以下の図７１−７６で図示される。ＩＥＭは、伝導性液体と接触しているときに起動することができる部分電源を備え、事象をマークするようにコンダクタンスを制御することが可能である、システムであり得ることが理解される。システムが生体によって摂取される製品とともに使用される場合において、システムを含む製品が服用または摂取されるとき、デバイスが、身体の伝導液体と接触する。本開示のシステムが体液と接触するとき、電圧が生成され、システムが起動される。電源の一部分が、デバイスによって提供される一方で、電源の別の部分は、伝導流体によって提供される。つまり、摂取されると、システムが体液と接触し、システムが起動される。システムは、電源を入れるために電位差を使用し、その後、固有の識別可能な電流シグネチャを生成するようにコンダクタンスを変調する。起動時に、システムは、電流シグネチャを生成するように、コンダクタンス、したがって、電流を制御する。加えて、受信機／検出器の種々の有効化側面が、以下の図７７−８２で図示される。
図７１を参照すると、システム２６３０として、反対端上に位置付けられた異種金属を伴う摂取可能デバイス事象インジケータシステムの一側面が示されている。システム２６３０は、患者が医薬製品を服用するときを決定するために、上記のように、任意の医薬製品と関連して使用することができる。上記で示されるように、本開示の範囲は、システム２６３０とともに使用される環境および製品によって限定されない。例えば、システム２６３０は、カプセル内に配置され、カプセルは、伝導液体内に配置される。次いで、カプセルは、ある期間にわたって溶解し、システム２６３０を伝導液体の中へ放出するであろう。したがって、一側面では、カプセルは、システム２６３０を含み、いかなる製品も含まないであろう。次いで、そのようなカプセルは、伝導液体が存在する任意の環境で、任意の製品とともに使用され得る。例えば、カプセルは、ジェット燃料、塩水、トマトソース、モータ油、または任意の類似製品で充填されたコンテナの中へ落下させられ得る。加えて、システム２６３０を含むカプセルは、任意の医薬製品が、その製品が服用されたとき等の事象の発生を記録するために摂取されるのと同時に摂取され得る。
医薬製品と組み合わせられたシステム２６３０の具体的実施例では、製品または錠剤が摂取されると、システム２６３０が起動される。システム２６３０は、検出される固有の電流シグネチャを生成するようにコンダクタンスを制御し、それによって、医薬製品が服用されたことを示す。システム２６３０は、フレームワーク２６３２を含む。フレームワーク２６３２は、システム２６３０のためのシャーシであり、複数の構成要素が、フレームワーク２６３２に取り付けられ、その上に堆積させられ、またはそれに固定される。システム２６３０のこの側面では、可消化材料２６３４が、フレームワーク２６３２と物理的に関連付けられている。材料２６３４は、フレームワーク上に化学的に堆積させられ、その上に蒸発させられ、それに固定され、またはその上に蓄積され得、その全ては、フレームワーク２６３２に対して本明細書では「堆積」と称され得る。材料２６３４は、フレームワーク２６３２の片側に堆積させられる。材料２６３４として使用することができる、目的とする材料は、例えば、ＣｕまたはＣｕｌを含むが、それらに限定されない。材料２６３４は、いくつかのプロトコルの中でも、物理的蒸着、電着、またはプラズマ蒸着によって堆積させられる。材料２６３４は、約５μｍ〜約１００μｍの厚さ等の約０．０５μｍ〜約５００μｍの厚さであり得る。形状は、シャドウマスク蒸着、またはフォトリソグラフィおよびエッチングによって制御される。加えて、たとえ１つだけの領域が材料を堆積させるために示されていても、各システム２６３０は、材料２６３４が所望に応じて堆積させられ得る、２つ以上の電気的に固有の領域を含み得る。
図７１に示されるような反対側である異なる側面では、材料２６３４おと２６３６とが異種であるように、別の可消化材料２６３６が堆積させられる。示されていないが、選択される異なる側面は、材料２６３４のために選択される側面の隣の側面であり得る。本開示の範囲は、選択される側面によって限定されず、用語「異なる側面」は、第１の選択された側面とは異なる複数の側面のうちのいずれかを意味することができる。さらに、本システムの形状が正方形として示されていても、形状は、任意の幾何学的に好適な形状であり得る。材料２６３４および２６３６は、システム２６３０が体液等の伝導液体と接触しているときに電位差を生成するように選択される。材料２６３６のための目的とする材料は、Ｍｇ、Ｚｎ、または他の電気陰性金属を含むが、それらに限定されない。材料２６３４に関して上記で示されるように、材料２６３６は、フレームワーク上に化学的に堆積させられ、その上に蒸発させられ、それに固定され、またはその上に蓄積させられ得る。また、材料２６３６（ならびに必要とされるときは材料２６３４）がフレームワーク２６３２に接着することに役立つために、接着層が必要であり得る。材料２６３６のための典型的な接着層は、Ｔｉ、ＴｉＷ、Ｃｒ、または類似材料であり得る。アノード材料および接着層が、物理的蒸着、電着、またはプラズマ蒸着によって堆積させられ得る。材料２６３６は、約５μｍ〜約１００μｍの厚さ等の約０．０５μｍ〜約５００μｍの厚さであり得る。しかしながら、本開示の範囲は、材料のうちのいずれかの厚さによっても、材料をフレームワーク２６３２に堆積させるか、または固定するために使用されるプロセスの種類によっても限定されない。
したがって、システム２６３０が、伝導液体と接触しているとき、実施例が図７３に示されている、電流経路が、材料２６３４と２６３６との間に伝導液体を通して形成される。制御デバイス２６３８が、フレームワーク２６３２に固定され、材料２６３４および２６３６に電気的に連結される。制御デバイス２６３８は、電子回路、例えば、材料２６３４と２６３６との間のコンダクタンスを制御して変化させることが可能である、制御論理を含む。
材料２６３４と２６３６との間に生成される電圧は、システムを操作するための電力を提供するとともに、伝導流体およびシステムを通る電流を生成する。一側面では、システムは、直流モードで動作する。代替的な側面では、システムは、交流電流と同様に、電流の方向が周期的に逆転させられるように、電流の方向を制御する。システムが伝導流体または電解質に到達すると、流体または電解質成分が、生理学的流体、例えば、胃酸によって提供される場合、材料２６３４と２６３６との間の電流のための経路が、システム２６３０の外部に完成し、システム２６３０を通る電流経路は、制御デバイス２６３８によって制御される。電流経路の完成は、電流が流動することを可能にし、順に、受信機は、電流の存在を検出し、システム２６３０が起動されており、所望の事象が起こっているか、または起こったことを認識することができる。
一側面では、２つの材料２６３４および２６３６は、バッテリ等の直流電源のために必要とされる２つの電極と機能が類似する。伝導液体は、電源を完成させるために必要とされる電解質の役割を果たす。説明される完成した電源は、システム２６３０の材料２６３４および２６３６と身体の周辺流体との間の物理的な化学反応によって画定される。完成した電源は、胃液、血液、または他の体液およびいくつかの組織等のイオン性または伝導性溶液中の逆電解を活用する、電源と見なされ得る。加えて、環境は、身体以外の何かであり得、液体は、任意の伝導液体であり得る。例えば、伝導流体は、塩水または金属系塗料であり得る。
ある側面では、これら２つの材料は、材料の追加の層によって周辺環境から遮蔽される。したがって、遮蔽が溶解させられ、２つの異種材料が標的部位に露出されたとき、電圧が生成される。
図７１を再度参照すると、材料２６３４および２６３６は、制御デバイス２６３８を起動するように電圧を提供する。制御デバイス２６３８が起動されるか、電源を入れられると、制御デバイス２６３８は、固有の様式で材料２６３４と２６３６との間のコンダクタンスを変化させることができる。材料２６３４と２６３６との間のコンダクタンスを変化させることによって、制御デバイス２６３８は、システム２６３０を包囲する伝導液体を通る電流の規模を制御することが可能である。これは、身体の内部または外部に位置付けることができる受信機によって検出および測定することができる、固有の電流シグネチャを生成する。材料の間の電流経路の規模を制御することに加えて、その内容全体が参照することにより本明細書に組み込まれる、２００８年９月２５日に出願され、第２６０９−００８２６４５号として公開され、「Ｉｎ−Ｂｏｄｙ Ｄｅｖｉｃｅ ｗｉｔｈ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｄｉｐｏｌｅ Ｓｉｇｎａｌ Ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ」と題された米国特許出願第１２／２３８，３４５号で開示されるように、電流経路の「長さ」を増加させ、したがって、コンダクタンス経路を高めるように作用するために、非伝導金属、膜、または「スカート」が使用される。代替として、本明細書の本開示の全体を通して、「非伝導金属」、「膜」、および「スカート」という用語は、本明細書の範囲または本側面および請求項に影響を及ぼすことなく、「電流経路拡張器」という用語と同義的に使用される。２６３５および２６３７における部分で示されるスカートは、それぞれ、フレームワーク２６３２に関連付けられ、例えば、それに固定され得る。スカートの種々の形状および構成は、本発明の範囲内と見なされる。例えば、システム２６３０は、スカートによって完全または部分的に包囲され得、スカートは、システム２６３０の中心軸に沿って、または中心軸に対して中心を外れて位置付けられ得る。したがって、本明細書で請求されるような本発明の範囲は、スカートの形状またはサイズによって限定されない。さらに、他の側面では、材料２６３４および２６３６は、材料２６３４と２６３６との間の任意の画定された領域中に位置付けられる、１つのスカートによって分離され得る。
ここで図７２を参照すると、摂取可能デバイスの別の側面が、システム２６４０としてさらに詳細に示されている。システム２６４０は、フレームワーク２６４２を含む。フレームワーク２６４２は、図２６のフレームワーク２６３２に類似する。システム２６４０の本側面では、摂取可能または溶解可能材料２６４４が、フレームワーク２６４２の片側の一部分の上に堆積させられる。フレームワーク２６４２の同一側面の異なる部分では、別の摂取可能材料２６４６が堆積させられ、材料２６４４と２６４６とは、異種である。より具体的には、材料２６４４および２６４６は、体液等の伝導液体と接触しているときに電位差を形成するように選択される。したがって、システム２６４０が伝導液体と接触および／または部分的に接触しているとき、実施例が図２８に示される電流経路が、材料２６４４と２６４６との間の伝導液体を通して形成される。制御デバイス２６４８が、フレームワーク２６４２に固定され、材料２６４４、２６４６に電気的に連結される。制御デバイス２６４８は、材料２６４４、２６４６間のコンダクタンス経路の一部を制御することが可能である電子回路を含む。材料２６４４と２６４６とは、非伝導スカート２６４９によって分離される。スカート２６４９の種々の実施例は、各々の開示全体が参照することにより本明細書に組み込まれる、２００９年４月２８日に出願され、「ＨＩＧＨＬＹ ＲＥＬＩＡＢＬＥ ＩＮＧＥＳＴＩＢＬＥ ＥＶＥＮＴ ＭＡＲＫＥＲＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ ＯＦ ＵＳＩＮＧ ＳＡＭＥ」と題された米国仮出願第６１／１７３，５１１号、および２００９年４月２８日に出願され、「ＩＮＧＥＳＴＩＢＬＥ ＥＶＥＮＴ ＭＡＲＫＥＲＳ ＨＡＶＩＮＧ ＳＩＧＮＡＬ ＡＭＰＬＩＦＩＥＲＳ ＴＨＡＴ ＣＯＭＰＲＩＳＥ ＡＮ ＡＣＴＩＶＥ ＡＧＥＮＴ」と題された米国仮出願第６１／１７３，５６４号、ならびに２００８年９月２５日に出願され、第２６０９−００８２６４５号として公開され、「ＩＮ−ＢＯＤＹ ＤＥＶＩＣＥ ＷＩＴＨ ＶＩＲＴＵＡＬ ＤＩＰＯＬＥ ＳＩＧＮＡＬ ＡＭＰＬＩＦＩＣＡＴＩＯＮ」と題された米国出願第１２／２３８，３４５号で開示されている。
制御デバイス２６４８が起動されるか、または電源を入れられると、制御デバイス２６４８は、材料２６４４と２６４６との間のコンダクタンスを変化させることができる。したがって、制御デバイス２６４８は、システム２６４０を包囲する伝導液体を通る電流の規模を制御することが可能である。システム２６３０に関して上記で示されるように、システム２６４０の起動をマークするために、システム２６４０に関連付けられている固有の電流シグネチャは、受信機によって検出されることができる。電流経路の「長さ」を増加させるために、スカート２６４９のサイズが変化させられる。電流経路が長いほど、受信機が電流を検出することが容易であり得る。
ここで図７３を参照すると、図７１のシステム２６３０が、起動状態で伝導液体と接触して示されている。システム２６３０は、接地接点２６５２を通して接地される。システム２６３０はまた、図７２に関してさらに詳細に説明される、センサモジュール２６７４も含む。イオンまたは電流経路２６５０が、システム２６３０と接触している伝導流体を通して材料２６３４と材料２６３６との間で生じる。材料２６３４と２６３６との間に生成される電圧は、材料２６３４／２６３６と伝導流体との間の化学反応を通して生成される。
図７４は、材料２６３４の表面の分解図を示す。材料２６３４の表面は、平面的ではないが、むしろ示されるように不規則な表面２６５４である。不規則な表面２６５４は、材料の表面積、したがって、伝導流体と接触する面積を増加させる。
一側面では、材料２６３４の表面では、マス（ｍａｓｓ）が伝導流体の中へ放出されるように、材料２６３４と周辺伝導流体との間の化学反応がある。本明細書で使用される場合、「マス」という用語は、物質を形成する陽子および中性子を指す。一実施例は、材料がＣｕＣｌであり、伝導流体と接触していると、ＣｕＣｌが溶液中でＣｕ（固体）とＣｌ−とになる瞬間を含む。伝導流体の中へのイオン流は、イオン経路２６５０によって描写される。同様に、材料２６３６と周辺伝導流体との間の化学反応があり、イオンが材料２６３６によって捕捉される。材料２６３４におけるイオンの放出、および材料２６３６によるイオンの捕捉は、集合的にイオン交換と称される。イオン交換の速度、したがって、イオン放出速度または流れは、制御デバイス２６３８によって制御される。制御デバイス２６３８は、材料２６３４と２６３６との間のインピーダンスを変化させる、コンダクタンスを変化させることによって、イオン流の速度を増加または減少させることができる。イオン交換を制御することを通して、システム２６３０は、イオン交換プロセスにおける情報を符号化することができる。したがって、システム２６３０は、イオン交換において情報を符号化するためにイオン放出を使用する。
制御デバイス２６３８は、周波数が変調され、振幅が一定であるときと同様に、速度または規模をほぼ一定に保ちながら、固定イオン交換速度または電流規模の持続時間を変化させることができる。さらに、制御デバイス２６３８は、持続時間をほぼ一定に保ちながら、イオン交換速度または電流の規模のレベルを変化させることもできる。したがって、持続時間の変化の種々の組み合わせを使用し、速度または規模を変化させて、制御デバイス２６３８は、電流またはイオン交換において情報を符号化する。例えば、制御デバイス２６３８は、以下の技法のうちのいずれか、すなわち、二位相偏移変調（ＰＳＫ）、周波数変調、振幅変調、オン・オフキーイング、およびオン・オフキーイングを伴うＰＳＫを使用し得るが、それらに限定されない。
上記で示されるように、図７１および７２のシステム２６３０および２６４０等の本明細書で開示される種々の側面は、それぞれ、制御デバイス２６３８または制御デバイス２６４８の一部として電子構成要素を含む。存在し得る構成要素は、論理および／またはメモリ要素、集積回路、インダクタ、レジスタ、および種々のパラメータを測定するためのセンサを含むが、それらに限定されない。各構成要素は、フレームワークおよび／または構成要素に固定され得る。支持体の表面上の構成要素は、任意の便利な構成でレイアウトされ得る。２つ以上の構成要素が固体支持体の表面上に存在する場合、相互接続が提供され得る。
上で示されるように、システム２６３０および２６４０等のシステムは、異種材料間のコンダクタンス、したがって、イオン交換の速度または電流を制御する。特定の様式でコンダクタンスを変化させることを通して、本システムは、イオン交換および電流シグネチャにおける情報を符号化することが可能である。イオン交換または電流シグネチャは、特定のシステムを一意に識別するために使用される。加えて、システム２６３０および２６４０は、種々の異なる固有の交換またはシグネチャを生成することが可能であり、したがって、追加の情報を提供する。例えば、第２のコンダクタンス変化パターンに基づく第２の電流シグネチャは、追加の情報を提供するために使用され得、その情報は、物理的環境に関係付けられ得る。さらに例証するために、第１の電流シグネチャは、チップ上の発振器を維持する非常に低い電流状態であり得、第２の電流シグネチャは、第１の電流シグネチャに関連付けられている電流状態より少なくとも１０倍を上回る電流状態であり得る。
ここで図７６を参照すると、制御デバイス２６３８のブロック図表現が示されている。デバイス２６３８は、制御モジュール２６６２と、カウンタまたはクロック２６６４と、メモリ２６６６とを含む。加えて、デバイス２６３８は、センサモジュール２６７２、ならびに図７３で参照されたセンサモジュール２６７４を含むことが示されている。制御モジュール２６６２は、材料２６３４に電気的に連結される入力２６６８、および材料２６３６に電気的に連結される出力２６７０を有する。制御モジュール２６６２、クロック２６６４、メモリ２６６６、およびセンサモジュール２６７２／２６７４はまた、電源入力も有する（いくつかが示されていない）。これらの構成要素の各々のための電力は、システム２６３０が伝導流体と接触しているときに材料２６３４および２６３６と伝導流体との間の化学反応によって生成される、電圧によって供給される。
制御モジュール２６６２は、システム２６３０の全体的なインピーダンスを変化させる論理を通してコンダクタンスを制御する。制御モジュール２６６２は、クロック２６６４に電気的に連結される。クロック２６６４は、クロックサイクルを制御モジュール２６６２に提供する。制御モジュール２６６２のプログラムされた特性に基づいて、設定数のクロックサイクルが過ぎたとき、制御モジュール２６６２は、材料２６３４と２６３６との間のコンダクタンス特性を変化させる。このサイクルは、繰り返され、それによって、制御デバイス２６３８は、固有の電流シグネチャ特性を生成する。制御モジュール２６６２はまた、メモリ２６６６にも電気的に連結される。クロック２６６４およびメモリ２６６６の両方は、材料２６３４と２６３６との間に生成される電圧によって電力供給される。
制御モジュール２６６２はまた、センサモジュール２６７２および２６７４にも電気的に連結され、それらと通信している。示される側面では、センサモジュール２６７２は、制御デバイス２６３８の一部であり、センサモジュール２６７４は、別個の構成要素である。代替的な側面では、他方を伴わずに、センサモジュール２６７２および２６７４のいずれか一方を使用することができ、本開示の範囲は、センサモジュール２６７２または２６７４の構造的または機能的場所によって限定されない。加えて、請求されるような本発明の範囲を限定することなく、システム２６３０の任意の構成要素が、機能的または構造的に移動させられ、組み合わせられ、または再配置され得る。したがって、以下のモジュール、すなわち、制御モジュール２６６２、クロック２６６４、メモリ２６６６、およびセンサモジュール２６７２または２６７４の全ての機能を果たすように設計されている、単一の構造、例えば、プロセッサを有することが可能である。一方で、電気的に結合され、通信することが可能である、独立構造の中に位置する、これらの機能的構成要素の各々を有することも、本開示の範囲内である。
図７６を再度参照すると、センサモジュール２６７２または２６７４は、以下のセンサのうちのいずれか、すなわち、温度、圧力、ｐＨレベル、および伝導度を含むことができる。一側面では、センサモジュール２６７２または２６７４は、環境から情報を収集し、アナログ情報を制御モジュール２６６２に伝達する。次いで、制御モジュールは、アナログ情報をデジタル情報に変換し、デジタル情報は、電流、またはイオン流を生成するマス移動の速度において符号化される。別の側面では、センサモジュール２６７２または２６７４は、環境から情報を収集し、アナログ情報をデジタル情報に変換し、次いで、デジタル情報を制御モジュール２６６２に伝達する。図７３に示される側面では、センサモジュール２６７４は、材料２６３４および２６３６ならびに制御デバイス２６３８に電気的に連結されるものとして示されている。別の側面では、図７６に示されるように、センサモジュール２６７４は、接続部において制御デバイス２６３８に電気的に連結される。接続部は、センサモジュール２６７４への電力供給源、およびセンサモジュール２６７４と制御デバイス２６３８との間の通信チャネルの両方の役割を果たす。
ここで図７５を参照すると、システム２６３０は、果たされている特定の種類の感知機能に従って選択される、材料２６３９に接続されたｐＨセンサモジュール２６７６を含む。ｐＨセンサモジュール２６７６はまた、制御デバイス２６３８にも接続される。材料２６３９は、非伝導性障壁２６５５によって材料２６３４から電気的に絶縁される。一側面では、材料２６３９は、白金である。動作時に、ｐＨセンサモジュール２６７６は、材料２６３４／２６３６の間の電位差を使用する。ｐＨセンサモジュール２６７６は、材料２６３４と材料２６３９との間の電位差を測定し、以降の比較のためにその値を記録する。ｐＨセンサモジュール２６７６はまた、材料２６３９と材料２６３６との間の電位差も測定し、以降の比較のためにその値を記録する。ｐＨセンサモジュール２６７６は、電圧値を使用して、周辺環境のｐＨレベルを計算する。ｐＨセンサモジュール２６７６は、その情報を制御デバイス２６３８に提供する。制御デバイス２６３８は、受信機によって検出することができる、イオン移動においてｐＨレベルに関連する情報を符号化するために、イオン移動を生成するマス移動の速度、および電流を変化させる。したがって、システム２６３０は、ｐＨレベルに関係する情報を決定し、環境の外部のソースに提供することができる。
上記で示されるように、制御デバイス２６３８は、所定の電流シグネチャを出力するように事前にプログラムすることができる。別の側面では、システムは、システムが起動されるときにプログラミング情報を受信することができる受信機システムを含むことができる。示されていない別の側面では、スイッチ２６６４およびメモリ２６６６を１つのデバイスに組み込むことができる。
上記の構成要素に加えて、システム２６３０はまた、１つまたは他の電子構成要素を含み得る。目的とする電気構成要素は、例えば、集積回路の形態の追加の論理および／またはメモリ要素；電力調節デバイス、例えば、バッテリ、燃料電池、またはコンデンサ、センサ、刺激装置等；例えば、アンテナ、電極、コイル等の形態の信号伝送要素；受動要素、例えば、インダクタ、抵抗器等を含むが、それらに限定されない。
図７７は、本開示の一側面による、受信機がどのようにしてコヒーレント復調プロトコルを実装し得るかという機能ブロック図を提供する。受信機の一部分のみが図７７に示されていることに留意されたい。図７７は、搬送波周波数（および搬送波オフセットに混合された搬送波信号）が決定されると、信号をベースバンドに混合するプロセスを図示する。搬送波信号３２２１が、ミキサ３２２３において第２の搬送波信号３２２２と混合させられる。適切な帯域幅の狭低域通過フィルタ３２２０が、境界外雑音の効果を低減させるように適用される。復調が、本開示のコヒーレント復調方式に従って機能ブロック３２２５で起こる。複合信号のアンラップ位相３２３０が決定される。計算された搬送波周波数と実際の搬送波周波数との間の周波数差を推定するために位相進化（ｐｈａｓｅ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）が使用される、随意的な第３のミキサ段階を適用することができる。次いで、ブロック３２４０でＢＰＳＫ信号のコーディング領域の開始を決定するために、パケットの構造が活用される。主に、パケットの開始境界を決定するために、複合復調信号の振幅信号におけるＦＭポーチのように見える、同期ヘッダの存在が使用される。パケットの始点が決定されると、信号は、ブロック３２５０においてＩＱ面および標準ビット識別上で回転させられ、最終的にブロック３２６０において復号される。
復調に加えて、経身体通信モジュールは、順方向誤差訂正モジュールを含み得、そのモジュールは、他の不要な信号および雑音からの干渉に対抗するように追加の利得を提供する。目的とする順方向誤差訂正機能モジュールは、その出願の開示が参照することにより本明細書に組み込まれる、国際公開第ＷＯ／２００８／０６３６２６号として公開されたＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００７／０２４３２５号で説明されているものを含む。場合によっては、順方向誤差訂正モジュールは、復号誤差を識別して（境界内で）訂正するために、リード・ソロモン、ゴレイ、ハミング、ＢＣＨ、およびターボプロトコル等の任意の利便的なプロトコルを採用し得る。
本開示の受信機はさらに、ビーコン機能性モジュールを採用し得る。種々の側面では、ビーコン切り替えモジュールは、ビーコン起動モジュール、ビーコン信号モジュール、波動／周波数モジュール、多重周波数モジュール、および変調信号モジュールのうちの１つ以上のものを採用し得る。
ビーコン切り替えモジュールは、ビーコン通信、例えば、ビーコン通信チャネル、ビーコンプロトコル等に関連付けられ得る。本開示の目的で、ビーコンは、典型的には、メッセージの一部として、またはメッセージを増補するためのいずれかで、送信される信号（本明細書では「ビーコン信号」と称されることもある）である。ビーコンは、周波数等の明確に定義された特性を有し得る。ビーコンは、雑音が多い環境で容易に検出され得、以下で説明されるように、スニフ回路へのトリガに使用され得る。
一側面では、ビーコン切り替えモジュールは、起動機能性を有する、ビーコン起動モジュールを備え得る。起動機能性は、概して、信号等を受信するため等、特定の目的で、特定の時間、例えば、短期間の間のみ、高電力モードで動作する機能性を備えている。システムの受信機部分への十分な配慮として、それは低電力である。この特徴は、小型サイズを提供するとともに、バッテリからの長期機能電気供給を保つために、埋込受信機において有利であり得る。ビーコン切り替えモジュールは、非常に限定された期間にわたって高電力モードで受信機を動作させることによって、これらの利点を可能にする。この種類の短いデューティサイクルは、最適なシステムサイズおよびエネルギー引き出し特徴を提供することができる。
実践では、受信機は、例えば、スニフ回路を介して「スニフ機能」を果たすように、周期的に低エネルギー消費量で「起動」し得る。本願の目的で、「スニフ機能」という用語は、概して、伝送機が存在するかどうかを決定するための短い低電力機能を指す。伝送機信号がスニフ機能によって検出された場合、デバイスは、高電力通信復号モードに移行し得る。伝送機信号が存在しない場合、受信機は、スリープモードに戻って、例えば、即時に戻り得る。このようにして、エネルギーが、伝送機信号が存在しない比較的長い期間中に節約される一方で、高電力能力は、伝送信号が存在する比較的少ない期間中に効率的な復号モード動作のために利用可能なままである。いくつかのモードおよびそれらの組み合わせが、スニフ回路を操作するために利用可能であり得る。特定のシステムの必要性をスニフ回路構成に合致させることによって、最適化されたシステムが達成され得る。
ビーコンモジュールの別の図が、図７８に示される機能ブロック図で提供されている。図７８で概説される方式は、有効なビーコンを識別するための１つの技法を概説する。着信信号３３６０は、電極によって受信され、（搬送波周波数を包含する）高周波数信号伝達連鎖によって（１０ＫＨｚ〜３４ＫＨｚ等の）帯域通過フィルタにかけられ、アナログからデジタルに変換される、信号を表す。次いで、信号３３６０は、ブロック３３６１でデシメートされ、ミキサ３３６２において公称駆動周波数（１２．５ＫＨｚ、２０ＫＨｚ等）で混合させられる。結果として生じる信号は、ブロック３３６４でデシメートされ、搬送波オフセット信号３３６９に混合された搬送波信号を生成するように、ブロック３３６５で（５ＫＨｚ ＢＷ等の）低域通過フィルタにかけられる。信号３３６９はさらに、真の搬送波周波数信号３３６８を提供するために、ブロック３３６７（高速フーリエ変換、次いで、２つの最も強いピークの検出）によって処理される。このプロトコルは、伝送されたビーコンの搬送波周波数の正確な決定を可能にする。
図７９は、本開示の一側面による、信号受信機の集積回路構成要素のブロック機能図を提供する。図７９では、受信機３７００は、電極入力３７１０を含む。電極入力３７１０には、経身体伝導通信モジュール３７２０および生理学的感知モジュール３７３０が電気的に連結される。一側面では、経身体伝導通信モジュール３７２０は、高周波数（ＨＦ）信号連鎖として実装され、生理学的感知モジュール３７３０は、低周波数（ＬＦ）信号号連鎖として実装される。また、（周囲温度を検出するための）ＣＭＯＳ温度感知モジュール３７４０および３軸加速度計３７５０も示されている。受信機３７００はまた、処理エンジン３７６０（例えば、マイクロコントローラおよびデジタル信号プロセッサ）と、（データ記憶のための）不揮発性メモリ３７７０と、（例えば、データアップロード動作における別のデバイスへのデータ伝送のための）無線通信モジュール３７８０とを含む。
図８０は、本開示の一側面による、図７９で描写される受信機のブロック機能図を実装するように構成される回路のより詳細なブロック図を提供する。図８０では、受信機３８００は、例えば、ＩＥＭによって伝導的に伝送された信号を受信し、および／または目的とする生理学的パラメータまたはバイオマーカーを感知する、電極ｅ１、ｅ２、およびｅ３（３８１１、３８１２、および３８１３）を含む。電極３８１１、３８１２、および３８１３によって受信される信号は、電極に電気的に連結される、マルチプレクサ３８２０によって多重化される。
マルチプレクサ３８２０は、高域通過フィルタ３８３０および低域通過フィルタ３８４０の両方に電気的に連結される。高および低周波数信号連鎖は、所望のレベルまたは範囲を網羅するためのプログラム可能な利得を提供する。この具体的側面では、高域通過フィルタ３８３０は、帯域外周波数から雑音を除外しながら、１０ＫＨｚ〜３４ＫＨｚ帯域内の周波数を通過させる。この高周波数帯域は、変動し得、例えば、３ＫＨｚ〜３００ＫＨｚの範囲を含み得る。次いで、通過周波数は、高周波数信号連鎖に電気的に連結される（ＤＳＰとして示される）高電力プロセッサ３８８０に入力するために、変換器３８３４によってデジタル信号に変換される前に、増幅器３８３２によって増幅される。
帯域外周波数から雑音を除外しながら、０．５Ｈｚ〜１５０Ｈｚの範囲内のより低い周波数を通過させる低域通過フィルタ３８４０が示されている。周波数帯域は、変動し得、例えば、１５０Ｈｚ未満を含む、２００Ｈｚ未満等の３００Ｈｚ未満の周波数を含み得る。通過周波数信号は、増幅器３８４２によって増幅される。第２のマルチプレクサ３８６０に電気的に連結される加速度計３８５０も示されている。マルチプレクサ３８６０は、増幅器３８４２からの増幅された信号とともに加速度計からの信号を多重化する。次いで、多重化された信号は、同様に低電力プロセッサ３８７０に電気的に連結される変換器３８６４によってデジタル信号に変換される。
一側面では、デジタル加速度計（Ａｎａｌｏｇ Ｄｅｖｉｃｅｓによって製造されるもの等）が、加速度計３８５０の代わりに実装され得る。デジタル加速度計を使用することによって、種々の利点が達成され得る。例えば、デジタル加速度計が生成するであろう信号が、すでにデジタル形式である信号であるため、デジタル加速度計は、変換器３８６４を迂回し、低電力マイクロコントローラ３８７０に電気的に連結することができ、その場合、マルチプレクサ３８６０がもはや必要とされないであろう。さらに、デジタル信号は、運動を検出するときにオンになり、さらに電力を節約するように構成され得る。加えて、連続段階計数が実装され得る。デジタル加速度計は、低電力プロセッサ３８７０に送信されるデータ流を制御することに役立つように、ＦＩＦＯバッファを含み得る。例えば、データは、満杯になるまでＦＩＦＯにバッファ格納され得、そのときに、プロセッサは、アイドル状態から起動させられ、データを受信するようにトリガされ得る。
低電力プロセッサ３８７０は、例えば、Ｔｅｘａｓ ＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓからのＭＳＰ４３０マイクロコントローラであり得る。受信機３８００の低電力プロセッサ３８７０は、前述のように、例えば、１０μＡ以下、あるいは１μＡ以下、最小限の電流引き込みを必要とする、アイドル状態を維持する。
高電力プロセッサ３８８０は、例えば、Ｔｅｘａｓ ＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓからのＶＣ５５０９デジタル信号プロセッサであり得る。高電力プロセッサ３８８０は、アクティブ状態中に信号処理動作を行う。これらの動作は、前述のように、アイドル状態より大量の電流、例えば、５０μＡ以上の電流等の３０μＡ以上の電流を必要とし、例えば、伝導的に伝送された信号を走査すること、受信されたときに伝導的に伝送された信号を処理すること、生理学的データを取得および／または処理すること等の動作を含み得る。
受信機は、データ信号を処理するように、ハードウェア加速器モジュールを含み得る。ハードウェア加速器モジュールは、例えば、ＤＳＰの代わりに実装され得る。より特殊な計算ユニットであるため、これは、より汎用のＤＳＰと比較して、より少ないトランジスタ（より少ない費用および電力）を用いて信号処理アルゴリズムの側面を実施する。ハードウェアのブロックは、重要な特定の関数の実施を「加速する」ために使用され得る。ハードウェア加速器のいくつかのアーキテクチャは、マイクロコードまたはＶＬＩＷアセンブリを介して「プログラム可能」であり得る。使用の過程で、それらの関数は、関数ライブラリへの呼び出しによってアクセスされ得る。
ハードウェア加速器（ＨＷＡ）モジュールは、処理される入力信号、および入力信号を処理するための命令を受信する、ＨＷＡ入力ブロックと、受信した命令に従って入力信号を処理し、結果として生じる出力信号を生成する、ＨＷＡ処理ブロックとを備えている。結果として生じる出力信号は、ＨＷＡ出力ブロックによって必要に応じて伝送され得る。
図８０には、高電力プロセッサ３８８０に電気的に連結されたフラッシュメモリ３８９０も示されている。一側面では、フラッシュメモリ３８９０は、より良好な電力効率を提供し得る、低電力プロセッサ３８７０に電気的に連結され得る。
無線通信要素３８９５が、高電力プロセッサ３８８０に電気的に連結されて示され、例えば、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）ＴＭ無線通信送受信機を含み得る。一側面では、無線通信要素３８９５は、高電力プロセッサ３８８０に電気的に連結される。別の側面では、無線通信要素３８９５は、高電力プロセッサ３８８０および低電力プロセッサ３８７０に電気的に連結される。さらに、無線通信要素３８９５は、例えば、マイクロプロセッサによって、受信機の他の構成要素から独立してオンおよびオフにされ得るように、それ自身の電力供給部を有するように実装され得る。
図８１は、高周波数信号連鎖に関連する本発明の側面による、受信機内のハードウェアのブロック図の図を提供する。図８１では、受信機３９００は、マルチプレクサ３９２０に電気的に連結された（例えば、電極３９１１、３９１２、および３９１３の形態の）受信機プローブを含む。任意の帯域外周波数を排除する帯域通過フィルタを提供する高域通過フィルタ３９３０および低域通過フィルタ３９４０も示されている。示される側面では、１０ＫＨｚ〜３４ＫＨｚの帯域通過が、周波数帯内に入る搬送波信号を通過させるために提供される。例示的な搬送波周波数は、１２．５ＫＨｚおよび２０ＫＨｚを含むが、それらに限定されない。１つ以上の搬送波が存在し得る。加えて、受信機３９００は、例えば、５００ＫＨｚでサンプリングするアナログ・デジタル変換器３９５０を含む。その後、デジタル信号をＤＳＰによって処理することができる。この側面では、デジタル信号をＤＳＰのための専用メモリに送信するＤＭＡ／ＤＳＰユニット３９６０が示されている。直接メモリアクセスは、ＤＳＰの他の部分が低電力モードにとどまることを可能にするという利点を提供する。
前述のように、各受信機状態に対して、したがって、高電力機能ブロックがアクティブおよび非アクティブ状態の間で循環させられ得る。さらに、各受信機に対して、受信機の種々の受信機要素（回路ブロック、プロセッサ内の電力ドメイン等）は、電力供給モジュールによって、独立してオンからオフに循環するように構成され得る。したがって、受信機は、電力効率を達成するために、各状態に対する異なる構成を有し得る。
本開示のシステムの実施例が、図８２に示されている。図８２では、システム４０００は、ＩＥＭを備えている医薬組成物４０１０を含む。システム４０００では、信号受信機４０２０も存在する。信号受信機４０２０は、ＩＥＭ４０１０の識別子から発せられる信号を検出するように構成される。信号受信機４０２０はまた、ＥＣＧ等の生理学的感知能力、および移動感知能力も含む。信号受信機４０２０は、順に、データをサーバ４０４０に伝送する、患者の外部デバイスまたはＰＤＡ４０３０（スマートフォンまたは他の無線通信使用可能デバイス等）にデータを伝送するように構成される。サーバ４０４０は、所望に応じて、例えば、患者向け許可を提供するように構成され得る。例えば、サーバ４０４０は、家族介護者４０５０がインターフェース（ウェブインターフェース等）を介して患者の治療計画に参加することを可能にするように構成され得、インターフェースは、例えば、家族介護者４０５０がサーバ４０４０によって生成される警告および傾向を監視し、矢印４０６０によって示されるように支援を患者に提供することを可能にする。サーバ４０４０はまた、例えば、矢印４０６５によって示されるように、例えば、患者警告、患者動機の形態で、応答を患者に直接提供するように構成され得、それらは、ＰＤＡ４０３０を介して患者に中継される。サーバ４０４０はまた、医療専門家（例えば、ＲＮ、医師）４０５５と相互作用し得、医療専門家は、患者健康およびコンプライアンスの尺度、例えば、健康指数要約、警告、患者間ベンチマーク等を取得するためにデータ処理アルゴリズムを使用し、矢印４０８０によって示されるように、情報に基づく臨床通信および支援を患者に提供することができる。
図８３は、一側面による、コンピュータシステムの中へ患者の生理学的およびＩＥＭシステム情報を取得するための個人用通信システム１０００の一側面を図示する。図８３で図示されるように、本明細書では別様に身体関連個人用通信機１００４またはパッチと称される受信機が、生体対象１００２上に位置付けられる。生体対象１００２は、人間または人間以外であり得る。種々の側面では、身体関連個人用通信機器１００４は、例えば、図８３に示されるようなセンサ使用可能パッチ、腕時計、および宝飾品、ならびに接着部分を伴う包帯、リストバンド、イヤリング、ブレスレット、指輪、ペンダント、衣類、下着、帽子、キャップ、スカーフ、ピン、アクセサリ、ベルト、靴、眼鏡、コンタクトレンズ、補聴器、皮下インプラント、および限定ではないが生体対象１００２の上または中で装着可能、埋込可能、または半埋込可能である他のデバイスを含む、多くの形態および構成で実現され得る。身体関連個人用通信機器１００４は、生体対象１００２および外部ローカルノード１００６と通信するように構成される。外部ローカルノード１００６は、ネットワーク１００８を介して遠隔ノード１０１０と通信するように構成される。一側面では、身体関連個人用通信機器１００４は、遠隔ノード１０１０と直接通信するように構成される。本開示との関連で、通信は、個人用通信機１００４および外部ローカルノード１００６へ、およびそこからの通信を包含することを目的としていると理解されるであろう。同様に、通信は、身体関連個人用通信機器１００４および遠隔ノード１０１０へ、およびそこからの通信、ならびに外部ローカルノード１００６および遠隔ノード１０１０へ、およびそこからの通信を包含することを目的としている。
身体関連個人用通信機器１００４は、任意の数の異なる生理学的パラメータまたはバイオマーカー収集および／または感知能力を備え得る。異なるパラメータまたはバイオマーカー収集および／または感知能力の数は、例えば、１つ以上の、２つ以上の、３つ以上、４つ以上、５つ以上、１０個以上の数等に変動し得る。ある構成では、身体関連個人用通信機器１００４は、生体対象１００２に関連付けられている個々の生理学的パラメータおよび／またはバイオマーカーを動的に監視して記録することができる、１つ以上の能動構成要素を備えている。そのような構成要素は、限定ではないが、センサ、電子記録デバイス、プロセッサ、メモリ、通信構成要素を含む。一側面では、身体関連個人用通信機器１００４は、電力を能動構成要素に供給するように内蔵バッテリを含み得る。生理学的パラメータまたはバイオマーカー感知能力は、例えば、限定ではないが、心拍数（ＥＣＧおよび同等物）、呼吸数、温度、圧力、流体の化学組成、例えば、血液中の被分析物、流体状態、血液流速、身体活動、睡眠、加速度計運動データを含む、心臓データを感知することを含み得る。
一側面では、身体関連個人用通信機器１００４は、対象１００２の生理学的状態についての具体的情報を提供する。別の側面では、この情報の一部は、身体関連個人用通信機器１００４に組み込まれたセンサから導出され得る。対象１００２は、例えば、処方箋によって身体関連個人用通信機器１００４を取得し、次いで、規定の期間、例えば、数時間、数日、数週間、数ヶ月、数年にわたって身体関連個人用通信機器１００４を装着し得る。
一側面では、身体関連個人用通信機器１００４は、（ａ）個人の生理学、例えば、生体対象１００２の身体活動、心拍数、呼吸、温度、睡眠等を監視して記録し、（ｂ）生体対象１００２の身体を越えて、これらのパラメータを他のクライアントデバイス、例えば、携帯電話、コンピュータ、インターネットサーバ等に伝達し、それによって、（ｃ）ソーシャルメディアプラットフォーム上で、フィットネス、健康、疾患管理、スポーツ、娯楽、ゲーム、および他の用途のためのサポートおよび協調を可能にするように構成される。そのような身体関連個人用通信機器１０４に対する課題は、個人１００２が連続的に身体関連個人用通信機器１００４を装着または使用すること（例えば、数週間、数ヶ月、および潜在的に数年間にわたって接着包帯ベースの身体関連個人用通信機器１００４を皮膚に適用し、（ｉ）潜在的な皮膚炎、（ｉｉ）頻繁な適用および除去の負担、および（ｉｉｉ）着用者の日常生活への侵害感等のその不便性および制限の可能性を受け入れること）に対する説得力のある根拠を生成することである。個人用通信機１００４の機会は、身体上または内で装着されない他のセンサ使用可能および通信デバイスに対してそれらが有する基本的な「親密性」利点を活用することである。個人１００２との身体関連個人用通信機器１００４インターフェースは、定義により、（物理的な触覚「ボディラインゲージ」または他の信号を活用する）個人と個人用通信機との間の私的な通信を有する能力を伴い、高度に個人的かつ有形であり、通信は、他者によって実質的に検出不可能である。このようにして、身体関連個人用通信機器１００４は、他のアプローチでは実行可能ではない製品およびサービス可能性を可能にし得る。ボディランゲージ機会は、身体関連個人用通信機器１００４の課題および負担のうちの少なくともいくつかを克服しようとし、心身の延長線上として、携帯電話として消費者に不可欠であるような身体関連個人用通信機器１００４を作製する説得力のある根拠を生成する。一側面では、身体関連個人用通信機器１００４と生体対象１００２との間の目立たない通信は、耳道の内側に配置された小型イヤホンを介して聴覚的、または生体対象１００２によって装着された特殊眼鏡の上で投影される画像を介して視覚的であり得る。他の側面では、生体対象１００２と個人用通信機１００４との間の目立たない通信モードは、限定ではないが、以下の例証的実施例の形態で説明されるように、視覚、聴覚、振動、触覚、嗅覚、および味覚を含む。
一側面では、身体関連個人用通信機器１００４、例えば、生体対象１００２等の個人の皮膚に接着するセンサパッチは、触覚または他の信号を送信および受信することによって、その着用者と通信する。デフォルト設定は、身体関連個人用通信機器１００４が、重要な事象を対象１００２に思い出させるように、または重要な個人用に設定されたメッセージを着用者に伝達するように、例えば、時間または空間ベースである特定の様式またはパターンで控えめに振動または脈動するように、修正され得る。デフォルト設定はまた、対象１００２によって開始される指先で軽く叩くこと、軽い揺れ、引っかき、または他の物理的入力の単純な言語を伝達することによって、対象１００２が有意義な入力およびメッセージを身体関連個人用通信機器１００４に伝達して記録することができるように、修正され得る。身体関連個人用通信機器１００４通信アーキテクチャ、例えば、身体を越えた他のデバイスへのＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標） ＴＭまたは他の通信リンクを通して、感知された生理、触覚入力、および出力の複合セットは、外部ローカルノード１００６、ネットワーク１００８、および／または遠隔ノード１０１０を介して、対象１００２の選択の他の個人、群、介護者、および関連製品、例えば、オンラインゲームに伝送されることができる。身体関連個人用通信機器１００４の特徴は、持続的挙動変化機構に基づき、身体関連個人用通信機器１００４の価値および潜在性、ならびに消費者がそのような身体関連個人用通信機器１００４を追求し、使用し、そこから利益を得るであろう可能性を増加させる。
体内通信は、生体対象１００２の身体を介したデータまたは情報の任意の通信（すなわち、身体間側面、体内側面、および同側面の組み合わせ）を介した、またはそれらに関連付けられている通信を含む。例えば、身体間側面は、身体表面に取り付けられるように設計されているデバイスに関連付けられている通信を含む。体内側面は、体内から、例えば、身体自体によって、または体内に埋め込まれた、摂取された、あるいは別様に位置確認可能な、もしくは部分的に体内にあるデバイスによって生成される、データに関連付けられている通信を含む。例えば、体内通信は、その内容全体が参照することにより本明細書に組み込まれる、米国仮特許出願第６１／２５１０８８号で開示される。
通信は、ソフトウェア、ハードウェア、回路、種々のデバイス、およびそれらの組み合わせを含み、および／またはそれらに関連付けられ得る。
デバイスは、生理学的データ生成、伝送、受信、通信に関連付けられているデバイスを含む。デバイスはさらに、人体または他の生物に関連付けられている種々の埋込可能、摂取可能、挿入可能、および／または取り付け可能デバイスを含む。デバイスは依然として、電話、ステレオ、オーディオプレーヤ、ＰＤＡ、ハンドヘルドデバイス、およびマルチメディアプレーヤ等のマルチメディアデバイスをさらに含む。
生理学的データを組み込むためのシステムは、生理学的データに関連する交換、伝送、受信、操作、管理、記憶、ならびに他の活動および事象を可能にする。そのような活動および事象は、生理学的データを組み込むためのシステム内に含まれるか、生理学的データを組み込むためのシステムと部分的に統合されるか、または外部、例えば、生理学的データを組み込むためのシステムの外部にある活動、システム、構成要素等に関連付けられ得る。
生理学的データ環境は、遠隔コンピュータシステム、ローカルコンピュータデバイスを含む、情報またはデータの任意のソースを含む。情報またはデータは、全体的または部分的に、例えば、他の種類のデータと集約または生成される、生理学的データを含み得る。生理学的データは、純粋であり得るかまたは精緻化され得、例えば、推論が導き出される生理学的データであり得る。
図８３に示されるように、身体関連個人用通信機器１００４は、形状因子または実装にかかわらず、外部ローカルノード１００６と通信する。一側面では、身体関連個人用通信機器１００４は、生体対象１００２から直接的または間接的にデータを伝達する（例えば、受信、伝送、生成、および記録する）能力を含む。データは、生理学的データを含み得るが、そのようなものとして限定されない。生理学的性質の任意のデータが、生体対象１００２に関連付けられ得る。生理学的データは、例えば、心拍数、心拍変動、呼吸数、体温、局所環境の温度、活動および胴体角度の３軸測定、ならびに、他の生理学的データ、メトリック、少なくとも加速度計、ジャイロスコープ、および磁力計を備えている慣性測定、および１人以上の個人に関連付けられているインジケータを含み得る。生理学的データは、種々の時間または時間間隔で外部ローカルノード１００６に伝達され得る。例えば、通信は、リアルタイムであるか（すなわち、生理学的データが生成され、測定され、解明された時間と時間的に近い）、または履歴に基づき得る（すなわち、生理学的データが生成され、測定され、解明された時間と時間的にはなれている）。種々の側面では、生理学的データは、種々のデバイス、例えば、心臓デバイスに関連付けられ得る。
一側面では、外部ローカルノード１００６は、通信ハブとして構成され得、任意のハードウェアデバイス、ソフトウェア、および／または通信構成要素、ならびに個人用通信機１００４と外部ローカルノード１００６との間で生理学的および非生理学的データを概して伝達するように機能する、システム、サブシステム、および同部品の組み合わせを含み得る。データの通信は、ネットワーク１００８を介してデータを受信する、記憶する、操作する、表示する、処理する、および／または遠隔ノード１０１０に伝送することを含む。
種々の側面では、外部ローカルノード１００６はまた、非生理学的データを伝達する、例えば、受信または伝送するようにも機能する。非生理学的データの実施例は、埋込ペースメーカー等の別個の心臓関連デバイスによって生成され、直接的に、または例えば、個人用通信機１０４を介して間接的にハブに伝達される、ゲーム規則およびデータを含む。
外部ローカルノード１００６の広いカテゴリは、例えば、基地局、個人用通信デバイス、ハンドヘルドデバイス、および携帯電話を含む。種々の側面では、外部ローカルノード１００６は、ハンドヘルド携帯用デバイス、コンピュータ、スマートフォンと呼ばれることもある携帯電話、タブレットパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、キオスク、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ゲームコンソール、またはそれらの任意の組み合わせとして実装され得る。外部ローカルノード１００６のいくつかの側面は、一例として、スマートフォン、携帯情報端末、ラップトップ、デスクトップコンピュータとして実装されるモバイルまたは固定コンピュータデバイスとともに説明され得るが、種々の側面がこの文脈で限定されないことが理解され得る。例えば、モバイルコンピュータデバイスは、ラップトップコンピュータ、ウルトララップトップコンピュータ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、複合携帯電話／ＰＤＡ、モバイルユニット、加入者局、ユーザ端末、携帯用コンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、パームトップコンピュータ、ウェアラブルコンピュータ、メディアプレーヤ、ポケットベル、メッセージングデバイス、データ通信デバイス等の任意の種類の無線デバイス、移動局、または内蔵電源、例えば、バッテリを伴う携帯用コンピュータデバイスを備え得るか、またはそれらとして実装され得る。固定コンピュータデバイスは、例えば、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、クライアント／サーバコンピュータ等として実装され得る。
外部ローカルノード１００６は、例えば、通信およびコンピュータ機能性を有し、典型的には個人使用のために意図されるデバイス、例えば、「ハンドヘルドデバイス」と称されることもあるモバイルコンピュータを含む、個人用通信デバイスを備えている。基地局は、生理学的データ等のデータを受信することが可能な任意のデバイスまたは電気器具を備えている。実施例は、デスクトップコンピュータおよびラップトップコンピュータ等のコンピュータ、および知的デバイス／電気器具を含む。知的デバイス／電気器具は、生理学的データ等のデータの受信が可能である消費者および家庭用デバイスおよび電気器具を含む。知的デバイス／電気器具はまた、他のデータ関連機能を果たし、例えば、データを伝送、表示、記憶、および／または処理し得る。知的デバイス／電気器具の実施例は、冷蔵庫、体重計、トイレ、テレビ、ドアフレーム活動モニタ、ベッドサイドモニタ、ベッドスケールを含む。そのようなデバイスおよび電気器具は、種々の生理学的データ、例えば、体重、心拍数を感知または監視すること等の追加の機能性を含み得る。携帯電話は、種々の携帯電話技術、例えば、セルラーネットワークに関連付けられている電話通信デバイスを含む。
種々の側面では、外部ローカルノード１００６は、異なる種類のセルラー無線電話システムによる、音声および／またはデータ通信機能性を提供し得る。セルラー無線電話システムの実施例は、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）システム、グローバルシステムフォーモバイルコミュニケーションズ（ＧＳＭ（登録商標））システム、北米デジタルセルラー（ＮＡＤＣ）システム、時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）システム、拡張ＴＤＭＡ（Ｅ−ＴＤＭＡ）システム、狭帯域高度携帯電話サービス（ＮＡＭＰＳ）システム、広帯域ＣＤＭＡ（ＷＣＤＭＡ（登録商標））、ＣＤＭＡ−２０００、ユニバーサル移動電話システム（ＵＭＴＳ）システム、ＷｉＭＡＸ（マイクロ波アクセスのための世界的相互運用性）、ＬＴＥ（ロングタームエボリューション）等の３Ｇシステムを含み得る。
種々の実施形態では、外部ローカルノード１００６は、異なる種類の無線ネットワークシステムまたはプロトコルによる、音声および／またはデータ通信機能性を提供するように構成され得る。データ通信サービスを提供する好適な無線ネットワークシステムの実施例は、ＩＥＥＥ ８０２．１ａ／ｂ／ｇ／ｎ系列の標準プロトコルおよび変異形（「ＷｉＦｉ」とも称される）、ＩＥＥＥ ８０２．１６系列の標準プロトコルおよび変異形（「ＷｉＭＡＸ」とも称される）、ＩＥＥＥ ８０２．２０系列の標準プロトコルおよび変異形等のＥｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ（ＩＥＥＥ）８０２．ｘｘ系列のプロトコルを含み得る。モバイルコンピュータデバイスはまた、拡張データレート（ＥＤＲ）を伴うＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）仕様バージョンｖ１．０、ｖ１．１、ｖ１．２、ｖ１．０、ｖ２．０、ならびに１つ以上のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）プロファイル等を含む、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） Ｓｐｅｃｉａｌ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ Ｇｒｏｕｐ（ＳＩＧ）系列のプロトコルに従って動作する、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）システム等の異なる種類の短距離無線システムを利用し得る。他の実施例は、電磁誘導（ＥＭＩ）技法等の赤外線技法または近距離通信技法およびプロトコルを使用する、システムを含み得る。
一側面では、外部ローカルノード１００６、例えば、ハブは、患者の携帯電話に関連付けられているソフトウェアアプリケーションを含む。アプリケーションおよび携帯電話は、個人から直接、または例えば、デバイスを介して間接的に、生理学的データを順に受信する、受信機から生理学的データを受信するように機能する。デバイスの実施例は、心臓デバイスおよび摂取可能デバイスを含む。ハブは、単独で、または他のデータと組み合わせて、ネットワーク１００８を介して遠隔ノード１０１０へ、データを記憶し、操作し、および／または転送する。
種々の側面では、外部ローカルノード１００６（ハブ）は、単独で、または他のデータ、すなわち、ＩＥＭまたは種々のソースからの摂取情報等の非生理学的データと組み合わせて、生理学的データを受信し、生成し、伝達し、および／または伝送する。外部ローカルノード１０６からの通信は、当技術分野で公知であるように、または将来利用可能になり得るように、無線、有線、ＲＦ、伝導を含む、任意の伝送手段またはキャリア、およびそれらの組み合わせを含む。
種々の側面では、ハンドヘルドデバイスは、生理学的データに関連付けられている、ソフトウェア、例えば、ソフトウェアエージェント／アプリケーションを含む。ハンドヘルドデバイスの種々の側面では、ソフトウェアは、事前構成されるか（すなわち、製造業者／小売業者によって構成可能である）、消費者によって構成可能であるか（すなわち、ウェブサイトからダウンロード可能である）、または同内容の組み合わせである。
基地局は、生理学的データを受信、伝送、および／または中継する、システム、サブシステム、デバイス、および／または構成要素を含む。種々の側面では、基地局は、身体関連個人用通信機器１００４等の受信機およびインターネット等の通信ネットワーク１００８と通信可能に相互運用する。基地局の実施例は、これまで議論されたように、コンピュータ、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、知的デバイス／電気器具等である。
種々の側面では、基地局は、統合ユニットとして、または分散型構成要素（例えば、互いに通信している、ならびにパッチ受信機およびインターネットと通信している、デスクトップコンピュータおよび携帯電話）として具現化され得る。
種々の側面では、基地局は、データ、例えば、身体関連個人用通信機器１００４およびインターネットから受信され、そこに伝送される生理学的データを無線で受信する、および／または無線で伝送する機能性を含む。
さらに、種々の側面では、基地局は、種々のデバイスを組み込み、および／または種々のデバイスに関連付けられ、例えば、それらと通信し得る。そのようなデバイスは、データ、例えば、生理学的データを生成し、受信し、および／または伝達し得る。本デバイスは、例えば、ゲームデバイス、例えば、電子スロットマシーン、ハンドヘルド電子ゲーム、ゲームおよび娯楽活動に関連付けられている電子構成要素等の「知的」デバイスを含む。
携帯電話は、例えば、特殊セルサイト基地局のネットワークを介する移動音声またはデータ通信に使用される、短距離携帯用電子デバイス等のデバイスを含む。携帯電話は、時として、「モバイル」、「無線」、「セルラー電話」、「セル方式の電話」、または「ハンドヘルド電話（ＨＰ）」としても知られ、または称される。
電話の標準音声機能に加えて、種々の側面の携帯電話は、テキストメッセージング用のショートメッセージサービス（ＳＭＳ）、Ｅメール、インターネットへのアクセスのためのパケット交換、ｊａｖａゲーム、無線、例えば、短距離データ／音声通信、赤外線、ビデオレコーダ付きカメラ、ならびに写真およびビデオを送信および受信するためのマルチメディアメッセージングシステム（ＭＭＳ）等の多くの追加のサービスおよび付属物をサポートし得る。携帯電話のいくつかの側面は、順に、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）または衛星電話の場合は衛星通信に相互接続される、基地局（セルサイト）のセルラーネットワークに接続する。携帯電話の種々の側面は、インターネットに接続することができ、その少なくとも一部分は、携帯電話を使用してナビゲートすることができる。
種々の側面では、携帯電話は、生理学的データに関連付けられている、ソフトウェア、例えば、ソフトウェアエージェント／アプリケーションを含む。一実施例は、自動処方箋補充機能を促進する自動補充システムに関連するか、または統合される、自動補充アプリケーションである。携帯電話の種々の側面では、ソフトウェアは、事前構成されるか（すなわち、製造業者／小売業者によって構成可能である）、消費者によって構成可能であるか（すなわち、ウェブサイトからダウンロード可能である）、または同内容の組み合わせである。
さらに、ハブの種々の側面は、デバイスの組み合わせを含む。１つのそのような組み合わせは、ハンドヘルドデバイスまたは携帯電話と通信している身体関連個人用通信機器１００４である。したがって、例えば、身体関連個人用通信機器１００４は、受信機、およびその上で利用可能なソフトウェアエージェントを有する、携帯電話に生理学的データを無線で伝送する。携帯電話の受信機は、生理学的データを受信する。ソフトウェアエージェント、例えば、アプリケーションは、生理学的データを処理し、例えば、カスタマイズされたグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を介して、生理学的データに関連する種々の情報を表示する。種々の側面では、ソフトウェアエージェントは、所定の「外観と雰囲気」を伴う（すなわち、ソフトウェアプログラム、ＧＵＩ、ソースデバイス、コミュニティ、ゲームソフトウェア等の所定の群に属するものとしてユーザに認識可能である）表示を生成する。
より具体的には、個人用通信システム１０００は、ゲームおよび娯楽目的で、データまたは生理学的データの通信をその中に有するか、またはそれに関連付けられている、任意の環境を含む。通信は、通信の任意の方法、行為、または媒体、および／またはそれらの組み合わせを含む。例えば、通信方法は、手動、有線、および無線を含む。無線技術は、Ｘ線、紫外線、可視スペクトル、赤外線、マイクロ波、および電波等の無線信号を含む。無線サービスは、音声およびメッセージング、ハンドヘルドおよび他のインターネット使用可能デバイス、データネットワーキングを含む。
通信の媒体は、ネットワーク１００８を含む。種々の側面では、ネットワーク１００８は、限定ではないが、データの通信が可能である／に関連付けられている他のデバイスおよび／または構成要素を含む、電話、コンピュータ、ワイヤ、無線、光学または他の電磁チャネル、それらの組み合わせを含む、インターネット、有線チャネル、無線チャネル、通信デバイスを含む、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）ならびに広域ネットワーク（ＷＡＮ）を備えている。例えば、通信環境は、体内通信、種々のデバイス、無線通信、有線通信等の種々の通信モード、および同要素の組み合わせを含む。
無線通信モードは、少なくとも部分的に、無線伝送、データ、およびデバイスに関連付けられている、種々のプロトコルおよびプロトコルの組み合わせを含む、無線技術を利用する、ポイント間の任意の通信モードを含む。ポイントは、例えば、無線ヘッドセット等の無線デバイス、オーディオプレーヤおよびマルチメディアプレーヤ等のオーディオおよびマルチメディアデバイスおよび機器、携帯電話およびコードレス電話を含む電話、ならびにコンピュータおよびプリンタ等のコンピュータ関連デバイスおよび構成要素を含む。
有線通信モードは、有線伝送、データ、およびデバイスに関連付けられている、種々のプロトコルおよびプロトコルの組み合わせを含む、有線技術を利用する、ポイント間の任意の通信モードを含む。ポイントは、例えば、オーディオプレーヤおよびマルチメディアプレーヤ等のオーディオおよびマルチメディアデバイスおよび機器、携帯電話およびコードレス電話を含む電話、ならびにコンピュータおよびプリンタ等のコンピュータ関連デバイスおよび構成要素等のデバイスを含む。
一側面では、遠隔ノード１０１０は、その開示がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、「ＩＮＧＥＳＴＩＢＬＥ ＥＶＥＮＴ ＭＡＲＫＥＲ ＤＡＴＡ ＳＹＳＴＥＭ」と題された米国特許出願第１２／５２２，２４９号で説明されるように、ソーシャルネットワークシステム、商業システム、医療システム、薬局システム、大学システム、金融取引システム、ウェブコミュニティ、医師システム、家族介護者システム、規制機関システム、卸売販売業者／小売業者システムを含む。他の側面では、遠隔ノード１１０は、その開示がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、２００９年１０月１４日に出願され、「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＩＮＣＯＲＰＯＲＡＴＩＮＧ ＰＨＹＳＩＯＬＯＧＩＣ ＤＡＴＡ ＩＮ Ａ ＧＡＭＩＮＧ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ」と題され、国際公開第ＷＯ ２０１０／０４５３８５号として公開された、ＰＣＴ特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ０９／６０７１３号で説明されるように、状態ゲーム、挙動反映型ゲーム、生理学的応答ゲーム、同期化ゲーム、実際進歩ゲーム、および娯楽ゲームを備えている。
種々の側面では、サーバ４０４０に関連付けられているコンピュータシステム、または図８２に関連して説明されるサーバ４０４０自体、および／または外部ローカルノード１００６および／または遠隔ノード１０１０に関連付けられているコンピュータシステムは、以下で説明されるようなコンピュータ実装方法を実装するように構成され得る。コンピュータシステムアーキテクチャまたは構成要素は、（例えば、マイクロプロセッサまたはマイクロコントローラ等の）１つ以上のプロセッサを備えている。コンピュータシステムはさらに、１つ以上のプロセッサに連結された、動作論理を有する記憶媒体を備えている。コンピュータシステムはさらに、１つ以上のプロセッサに連結された通信インターフェースを備えている。
プロセッサは、動作論理を実行するように構成され得る。プロセッサは、当技術分野で公知であるいくつかの単一またはマルチコアプロセッサのうちのいずれか１つであり得る。記憶装置は、動作論理の持続的および一時的コピーを記憶するように構成される、揮発性および不揮発性記憶装置を備え得る。
種々の側面では、動作論理は、以下で説明されるように、複合リスクスコアを計算するように構成され得る。種々の側面では、動作論理は、プロセッサのインストラクションセットアーキテクチャ（ＩＳＡ）によってサポートされる命令、または高レベル言語で実装され、サポートされたＩＳＡにコンパイルされ得る。動作論理は、１つ以上の論理ユニットまたはモジュールを備え得る。動作論理は、オブジェクト指向様式で実装され得る。動作論理は、マルチタスキングおよび／またはマルチスレッド様式で実行されるように構成され得る。他の実施形態では、動作論理は、ゲートアレイ等のハードウェアで実装され得る。
種々の側面では、通信インターフェースは、外部システムまたはネットワーク接続されたシステムとコンピュータシステムとの間の通信を促進するように構成され得る。通信は、少なくとも２つの異なるデジタル透かし入りコピーおよび／または一意の識別子を表すパターンの伝送を含み得る。種々の実施形態では、通信インターフェースは、有線または無線通信インターフェースであり得る。有線通信インターフェースの実施例は、シリアルインターフェース、パラレルインターフェース、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）インターフェース、またはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インターフェースを含み得るが、それらに限定されない。無線通信インターフェースの実施例は、８０２．１１無線プロトコルの任意の変異形を実装するインターフェース、セルラーネットワークプロトコルを実装するインターフェース、またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）インターフェースを含み得るが、それらに限定されない。
種々の側面に対して、プロセッサは、動作論理とともにパッケージ化され得る。種々の側面では、プロセッサは、システムインパッケージ（ＳｉＰ）を形成するように、動作論理とともにパッケージ化され得る。種々の実施形態では、プロセッサは、同一のダイの上で動作論理と統合され得る。種々の実施形態では、プロセッサは、システムオンチップ（ＳｏＣ）を形成するように、動作論理とともにパッケージ化され得る。
したがって、サーバ４０４０に関連付けられているコンピュータシステム、または図８２に関連して説明されるサーバ４０４０自体、および／または上記のアーキテクチャを備えている、外部ローカルノード１００６および／または遠隔ノード１０１０に関連付けられているコンピュータシステムは、受信機１００４がコンピュータシステムと通信するように構成される、対象１００２によって装着された受信機１００４から、摂取可能事象マーカー（ＩＥＭ）システム情報であって、生理学的情報および対象１００２による薬剤の摂取に関連付けられている情報を含む、ＩＥＭシステム情報を受信し、対象１００２に関連付けられているコンテキスト情報を受信し、ＩＥＭシステム情報および対象１００２に関連付けられているコンテキスト情報の組み合わせに基づいて、複合リスクスコアを計算する、コンピュータ実装方法を実装するように構成され得る。複合リスクスコアが、本明細書の図１−６９に関連付けられている説明に関連して計算される。コンピュータ実装方法はまた、対象１００２に関連付けられている患者病歴情報を受信し、患者病歴情報に基づいて複合リスクスコアを計算するように構成され得る。
別の側面では、コンピュータシステムは、複合リスクスコアに基づいて、対象１００２を所定のリスク群に分類するように構成され得る。コンピュータシステムはまた、リスクスコアに基づいて、対象１００２を所定のリスク群に動的に再分類するように構成することもできる。
別の側面では、コンピュータシステムは、対象から受信されるコンテキスト情報から、概日パターンを決定し、概日パターンの変動性を計算し、概日パターンの変動性を定量化するように構成され得る。コンピュータシステムはまた、優勢概日パターンを決定し、優勢概日パターンと概日パターンとの間の偏差を決定し、偏差の分布を計算し、微分エントロピーにより偏差の分布を定量化するように構成され得る。コンピュータシステムはまた、主成分分析を使用して優勢概日パターンを決定するように構成され得る。コンピュータシステムはまた、少なくとも部分的に概日パターンの変動性に基づいて、複合リスクスコアを決定するように構成され得る。
別の側面では、サーバ４０４０に関連付けられているコンピュータシステム、または図８２に関連して説明されるサーバ４０４０自体、および／または上記で説明されるアーキテクチャを備えている、外部ローカルノード１００６および／または遠隔ノード１０１０に関連付けられているコンピュータシステムは、対象１００２から毎日のデータを受信し、毎日のデータを優勢概日パターンに計算し、毎日のデータと優勢概日パターンとの間の毎日の変動を追跡し、毎日の変動の分布を計算し、微分エントロピーにより毎日の変動の分布を定量化する、コンピュータ実装方法を実装するように構成され得る。
別の側面では、コンピュータシステムは、毎日の変動の定量化された分布に基づいて、複合リスクスコアを計算するように構成され得る。コンピュータシステムは複合リスクスコアに基づいて対象１００２を高リスクまたは低リスククラスに分類するようにも構成され得る。コンピュータシステムはまた、対象１００２のデータが一時的に変動性において増加する場合、複合リスクスコアに基づいて対象１００２を高リスクまたは低リスククラスに一時的に分類するように実装することもできる。
別の側面では、サーバ４０４０に関連付けられているコンピュータシステム、または図８２に関連して説明されるサーバ４０４０自体、および／または上記で説明されるアーキテクチャを備えている、外部ローカルノード１００６および／または遠隔ノード１０１０に関連付けられているコンピュータシステムは、対象１００２から毎日のデータを受信し、優勢モードを決定するように、主成分分析を受信した毎日のデータに適用し、毎日のデータと優勢モードとの間の変動を決定し、毎日のデータのいくつのサンプルが所定の閾値を上回るかを決定する、コンピュータ実装方法を実装するように構成され得る。
別の側面では、コンピュータシステムは、毎日のデータと優勢モードとの間の変動を白色化するように構成され得る。コンピュータシステムはまた、いくつの白色化された主成分分析サンプルが所定の閾値を上回るかを決定するように構成され得る。コンピュータシステムは、毎日のデータのいくつのサンプルが所定の閾値を上回るかに基づいて、変動性スコアを決定するように構成され得る。
別の側面では、サーバ４０４０に関連付けられているコンピュータシステム、または図８２に関連して説明されるサーバ４０４０自体、および／または上記で説明されるアーキテクチャを備えている、外部ローカルノード１００６および／または遠隔ノード１０１０に関連付けられているコンピュータシステムは、少なくとも１週間にわたって対象から毎日のデータを受信し、受信したデータから少なくとも１週間のデータを抽出し、少なくとも１週間のデータを白色化し、毎日のデータと週間データとの間の平均偏差を計算する、コンピュータ実装方法を実装するように構成され得る。
コンピュータシステムはまた、毎日のデータのいくつのサンプルが所定の閾値を上回るかに基づいて、変動性スコアを決定するように構成され得る。コンピュータシステムはまた、毎日のデータと週間データとの間の平均偏差に基づいて、複合リスクスコアを計算するように構成され得る。コンピュータシステムはまた、複合リスクスコアに基づいて、対象に関連付けられているリスクを査定するように構成され得る。
本発明は、以下の項目によって定義され得る。記載される特徴は、交換可能であり、以下の項目およびそれらの従属項によって定義されることが理解されるであろう。つまり、項目の特徴は、本発明を定義するように組み合わせられ得る。
（項目）
１． コンピュータシステムによって、対象によって装着された受信機から、摂取可能事象マーカー（ＩＥＭ）システム情報を受信することであって、ＩＥＭシステム情報は、生理学的情報および対象による薬剤の摂取に関連付けられている情報を含み、受信機は、コンピュータシステムと通信するように構成されている、ことと、
コンピュータシステムによって、対象に関連付けられているコンテキスト情報を受信することと、
コンピュータシステムによって、ＩＥＭシステム情報および対象に関連付けられているコンテキスト情報の組み合わせに基づいて、複合リスクスコアを計算することと、
を含む、コンピュータ実装方法。
２． コンピュータシステムによって、対象に関連付けられている患者病歴情報を受信することと、
患者病歴情報に基づいて、複合リスクスコアを計算することと、
を含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
３．複合リスクスコアに基づいて、対象を所定のリスク群に分類することを含む、項目１または項目２に記載のコンピュータ実装方法。
４．リスクスコアに基づいて、対象を所定のリスク群に動的に再分類することを含む、項目３に記載のコンピュータ実装方法。
５． コンピュータシステムによって、対象から受信されるコンテキスト情報から、概日パターンを決定することと、
コンピュータシステムによって、概日パターンの変動性を計算することと、
コンピュータシステムによって、概日パターンの変動性を定量化することと、
を含む、項目１〜５のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
６． コンピュータシステムによって、優勢概日パターンを決定することと、
コンピュータシステムによって、優勢概日パターンと概日パターンとの間の偏差を決定することと、
コンピュータシステムによって、偏差の分布を計算することと、
コンピュータシステムによって、微分エントロピーにより、偏差の分布を定量化することと
を含む、項目５に記載のコンピュータ実装方法。
７．コンピュータシステムによって、主成分分析を使用して優勢概日パターンを決定することを含む、項目６に記載のコンピュータ実装方法。
８．コンピュータシステムによって、少なくとも部分的に概日パターンの変動性に基づいて、複合リスクスコアを決定することをさらに含む、項目５に記載のコンピュータ実装方法。
９． コンピュータシステムによって、対象から毎日のデータを受信することと、
コンピュータシステムによって、毎日のデータを優勢概日パターンに計算することと、
コンピュータシステムによって、毎日のデータと優勢概日パターンとの間の毎日の変動を追跡することと、
コンピュータシステムによって、毎日の変動の分布を計算することと、
コンピュータシステムによって、微分エントロピーにより、毎日の変動の分布を定量化することと
を含む、コンピュータ実装方法。
１０．コンピュータシステムによって、毎日の変動の定量化された分布に基づいて、複合リスクスコアを計算することを含む、項目９に記載のコンピュータ実装方法。
１１．コンピュータシステムによって、複合リスクスコアに基づいて対象を高リスクまたは低リスククラスに分類することを含む、項目１０に記載のコンピュータ実装方法。
１２．コンピュータシステムによって、対象のデータが一時的に変動性において増加する場合、複合リスクスコアに基づいて対象を高リスクまたは低リスククラスに一時的に分類することを含む、項目１０に記載のコンピュータ実装方法。
１３． コンピュータシステムによって、対象から毎日のデータを受信することと、
コンピュータシステムによって、主成分分析を受信した毎日のデータに適用し、優勢モードを決定することと、
コンピュータシステムによって、毎日のデータと優勢モードとの間の変動を決定することと、
コンピュータシステムによって、毎日のデータのいくつのサンプルが所定の閾値を上回るかを決定することと、
を含む、コンピュータ実装方法。
１４．コンピュータシステムによって、毎日のデータと優勢モードとの間の変動を白色化することを含む、項目１３に記載のコンピュータ実装方法。
１５．コンピュータシステムによって、いくつの白色化された主成分分析サンプルが所定の閾値を上回るかを決定することを含む、項目１４に記載のコンピュータ実装方法。
１６．コンピュータシステムによって、毎日のデータのいくつのサンプルが所定の閾値を上回るかに基づいて、変動性スコアを決定することを含む、項目１３に記載のコンピュータ実装方法。
１７． コンピュータシステムによって、少なくとも１週間にわたって対象から毎日のデータを受信することと、
コンピュータシステムによって、受信したデータから少なくとも１週間のデータを抽出することと、
コンピュータによって、少なくとも１週間のデータを白色化することと、
コンピュータによって、毎日のデータと週間データとの間の平均偏差を計算することと
を含む、コンピュータ実装方法。
１８．コンピュータシステムによって、毎日のデータのいくつのサンプルが所定の閾値を上回るかに基づいて、変動性スコアを決定することを含む、項目１７に記載のコンピュータ実装方法。
１９．コンピュータシステムによって、毎日のデータと週間データとの間の平均偏差に基づいて、複合リスクスコアを計算することを含む、項目１７または項目１８に記載のコンピュータ実装方法。
２０．コンピュータシステムによって、複合リスクスコアに基づいて、対象に関連付けられているリスクを査定することを含む、項目１９に記載のコンピュータ実装方法。
２１． コンピュータシステムを備えているシステムであって、コンピュータシステムは、
プロセッサと、
プロセッサに連結されるメモリと
を備え、
メモリは、プログラム命令を記憶しており、プログラム命令は、メモリから実行されると、
対象によって装着された受信機から、摂取可能事象マーカー（ＩＥＭ）システム情報を受信することであって、ＩＥＭシステム情報は、生理学的情報および対象による薬剤の摂取に関連付けられている情報を含み、受信機は、コンピュータシステムと通信するように構成されている、ことと、
対象に関連付けられているコンテキスト情報を受信することと、
ＩＥＭシステム情報および対象に関連付けられているコンテキスト情報の組み合わせに基づいて、複合リスクスコアを計算することと、
をプロセッサに行わせる、システム。
２２．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、
対象に関連付けられている患者病歴情報を受信させ、
患者病歴情報に基づいて、複合リスクスコアを計算させる、
項目２１に記載のシステム。
２３．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、複合リスクスコアに基づいて対象を所定のリスク群に分類させる、項目２１に記載のシステム。
２４．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、リスクスコアに基づいて対象を所定のリスク群に動的に再分類させる、項目２３に記載のシステム。
２５．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、
対象から受信されるコンテキスト情報から、概日パターンを決定させ、
概日パターンの変動性を計算させ、
概日パターンの変動性を定量化させる、
項目２１に記載のシステム。
２６．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、
優勢概日パターンを決定させ、
優勢概日パターンと概日パターンとの間の偏差を決定させ、
偏差の分布を計算させ、
微分エントロピーにより、偏差の分布を定量化させる、
項目２５に記載のシステム。
２７．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、主成分分析を使用して優勢概日パターンを決定させる、項目２６に記載のシステム。
２８．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、少なくとも部分的に概日パターンの変動性に基づいて、複合リスクスコアを決定させる、項目２５に記載のシステム。
２９．コンピュータシステムを備えているシステムであって、コンピュータシステムは、
プロセッサと、
プロセッサに連結されるメモリと
を備え、
メモリは、プログラム命令を記憶しており、プログラム命令は、メモリから実行されると、
対象から毎日のデータを受信させ、
毎日のデータを優勢概日パターンに計算することと、
毎日のデータと優勢概日パターンとの間の毎日の変動を追跡することと、
毎日の変動の分布を計算することと、
微分エントロピーにより、毎日の変動の分布を定量化することと
をプロセッサに行わせる、システム。
３０．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、毎日の変動の定量化された分布に基づいて複合リスクスコアを計算させる、項目２９に記載のシステム。
３１．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、複合リスクスコアに基づいて対象を高リスクまたは低リスククラスに分類させる、項目２９または項目３０に記載のシステム。
３２．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、対象のデータが一時的に変動性において増加する場合、複合リスクスコアに基づいて、対象を高リスクまたは低リスククラスに一時的に分類させる、項目２９または項目３０に記載のシステム。
３３．コンピュータシステムを備えているシステムであって、コンピュータシステムは、
プロセッサと、
プロセッサに連結されるメモリと
を備え、
メモリは、 プログラム命令を記憶しており、プログラム命令は、
メモリから実行されると、
対象から毎日のデータを受信することと、
主成分分析を受信した毎日のデータに適用し、優勢モードを決定することと、
毎日のデータと優勢モードとの間の変動を決定することと、
毎日のデータのいくつのサンプルが所定の閾値を上回るかを決定することと
をプロセッサに行わせる、システム。
３４．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、毎日のデータと優勢モードとの間の変動を白色化させる、項目３３に記載のシステム。
３５．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、いくつの白色化された主成分分析サンプルが所定の閾値を上回るかを決定させる、項目３４に記載のシステム。
３６．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、毎日のデータのいくつのサンプルが所定の閾値を上回るかに基づいて、変動性スコアを決定させる、項目３３〜３５のいずれかに記載のシステム。
３７．コンピュータシステムを備えているシステムであって、コンピュータシステムは、
プロセッサと、
プロセッサに連結されるメモリと
を備え、
メモリは、プログラム命令を記憶しており、プログラム命令は、メモリから実行されると、
少なくとも１週間にわたって対象から毎日のデータを受信することと、
受信したデータから少なくとも１週間のデータを抽出することと、
少なくとも１週間のデータを白色化することと、
毎日のデータと週間データとの間の平均偏差を計算することと
をプロセッサに行わせる、システム。
３８．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、毎日のデータのいくつのサンプルが所定の閾値を上回るかに基づいて、変動性スコアを決定させる、項目３７に記載のシステム。
３９．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、毎日のデータと週間データとの間の平均偏差に基づいて複合リスクスコアを計算させる、項目３７または項目３８に記載のシステム。
４０．記憶されたプログラム命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、複合リスクスコアに基づいて、対象に関連付けられているリスクを査定させる、項目３９に記載のシステム。
種々の詳細が、前述の説明に記載されたが、データ収集および転帰の査定のためのシステム、装置、および方法の種々の側面が、これらの具体的詳細を伴わずに実践され得ることが理解されるであろう。例えば、簡潔および明確にするために、選択される側面は、詳細にではなく、ブロック図形態で示されている。本明細書に提供される発明を実施するための形態のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内に記憶されるデータに作用する命令の観点から提示され得る。そのような説明および表現は、その研究の内容を他の当業者に説明および伝達するために、当業者によって使用される。一般に、アルゴリズムは、所望の結果につながるステップの自己無撞着シーケンスを指し、「ステップ」は、必ずしもである必要はないが、記憶、転送、組み合わせ、比較、および別様に操作されることが可能な電気または磁気信号の形態を取り付けられ得る、物理的量の操作を指す。これらの信号をビット、値、要素、記号、文字、項、数字、または同等物として言及することが一般的使用である。これらおよび類似用語は、適切な物理的量に関連付けられてもよく、単に、これらの量に適用される便宜的標識である。
本開示は、説明される特定の側面に限定されず、したがって、変動し得ることを理解されたい。また、本明細書で使用される用語は、特定の側面を説明する目的のためにすぎず、本開示の範囲が添付の請求項のみによって制限されるであろうため、限定的であることを目的としていないことも理解されたい。
値の範囲が提供される場合、その範囲の上限および下限と、その規定範囲内の任意の他の規定または介在値との間で、文脈が別様に明確に決定付けない限り、下限の単位の１０分の１までの各介在値が本開示内に包含されることが理解される。これらのより小さい範囲の上限および下限は、独立して、より小さい範囲に含まれてもよく、また、規定範囲内の任意の特異的に除外された限界を受けて、本開示内に包含される。定範囲が限界の一方または両方を含む場合、これらの含まれた限界のいずれか一方または両方を除外する範囲も本開示に含まれる。
別様に定義されない限り、本明細書で使用される全ての技術および科学用語は、本開示が属する当業者によって一般的に理解されるものと同一の意味を有する。本明細書で説明されるものと類似または同等である任意の方法および材料もまた、本開示の実践または試験で使用することができるが、ここでは、いくつかの代表的な例証的方法および材料が説明される。
本明細書で引用される全ての出版物および特許は、各個別出版物または特許が、参照することにより組み込まれるように具体的かつ個別に示されたかのように、参照することにより本明細書に組み込まれ、かつ引用される出版物と関連して方法および／または材料を開示および説明するように、参照することにより本明細書に組み込まれる。任意の出版物の引用は、本願の出願日に先立つその開示のためのものであり、本開示が、以前の発明により、そのような出版物に先行する権限がないという承認として解釈されるべきではない。さらに、提供される出版物の日付は、実際の公開日とは異なり得、これは、独立して確認される必要があり得る。
前述の議論から明白であるように、具体的に別様に述べられない限り、前述の説明全体を通して、「処理する」または「コンピューティングする」または「計算する」または「決定する」または「表示する」または同等物等の用語を使用した議論は、コンピュータシステムのレジスタおよびメモリ内の物理的（電子）量として表されるデータを操作し、コンピュータシステムメモリまたはレジスタあるいは他のそのような情報記憶、伝送、またはディスプレイデバイス内の物理的量として同様に表される他のデータに変換する、コンピュータシステムまたは類似電子コンピューティングデバイスのアクションおよびプロセスを指すことを理解されたい。
「一側面」、「ある側面」、「一側面」、または「ある側面」の任意の言及は、その側面に関連して説明される特定の特徴、構造、または特性が、少なくとも１つの側面内に含まれることを意味することは、特筆に値する。したがって、明細書全体を通して、種々の場所における語句「一側面では、」、「ある側面では」、「一側面では、」、または「ある側面では」の表出は、必ずしも全て、同一の側面を参照するわけではない。さらに、特定の特徴、構造、または特性は、１つ以上の側面において、任意の好適な様式で組み合わせられ得る。
種々の実施形態が、本明細書に説明されたが、それらの側面に対する多くの修正、変形例、代用、変更、および均等物が、実装され得、当業者に想起されるであろう。また、ある材料が、ある構成要素に関して開示される場合、他の材料が使用され得る。したがって、前述の説明および添付の請求項は、開示される側面の範囲内にある全てのそのような修正および変形例を網羅することが意図されることを理解されたい。添付の請求項は、全てのそのような修正および変形例を網羅することが意図される。
本明細書で説明される側面のうちのいくつかまたは全ては、概して、セグメント化透かし符号化を使用するか、または別様に本明細書で説明される技術による、コンテンツ追跡可能性の種々の側面のための技術を備えている。一般的な意味で、当業者であれば、広範囲のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせによって、個別および／または集合的に実装することができる、本明細書で説明される種々の側面は、種々のタイプの「電気回路」から成ると見なされ得ることを認識するであろう。その結果、本明細書で使用されるように、「電気回路」は、限定ではないが、少なくとも１つの離散電気回路を有する電気回路、少なくとも１つの集積回路を有する電気回路、少なくとも１つの特定用途向け集積回路を有する電気回路、コンピュータプログラム（例えば、少なくとも部分的に、本明細書に説明されるプロセスおよび／またはデバイスを実施する、コンピュータ命令によって構成される、汎用用途向けコンピュータ、あるいは少なくとも部分的に、本明細書に説明されるプロセスおよび／またはデバイスを実施する、コンピュータプログラムによって構成されるマイクロプロセッサ）によって構成される、汎用コンピューティングデバイスを形成する電気回路、メモリデバイス（例えば、ランダムアクセスメモリの形態）を形成する電気回路、および／または通信デバイス（例えば、モデム、通信スイッチ、または光電気機器）を形成する電気回路を含む。当業者は、本明細書に説明される主題が、アナログまたはデジタル方式あるいはいくつかのそれらの組み合わせにおいて実装され得ることを認識するであろう。
前述の発明を実施するための形態は、ブロック図、フローチャート、および／または実施例の使用を介して、デバイスおよび／またはプロセスの種々の側面を記載している。そのようなブロック図、フローチャート、および／または実施例が、１つ以上の機能および／または動作を含む限り、そのようなブロック図、フローチャート、または実施例内の各機能および／または動作は、個々に、および／または集合的に、広範囲のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または事実上任意のそれらの組み合わせによって実装されることができることが、当業者によって理解されるであろう。一側面では、本明細書に説明される主題のいくつかの部分は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、または他の統合フォーマットを介して実装され得る。しかしながら、当業者は、本明細書に開示される側面のいくつかの側面が、全体的または部分的に、１つ以上のコンピュータ上で稼働する１つ以上のコンピュータプログラムとして（例えば、１つ以上のコンピュータシステム上で稼働する１つ以上のプログラムとして）、１つ以上のプロセッサ上で稼働する１つ以上のプログラムとして（例えば、１つ以上のマイクロプロセッサ上で稼働する１つ以上のプログラムとして）、ファームウェアとして、または事実上任意のそれらの組み合わせとして、集積回路内に同等に実装されることができ、回路の設計および／またはソフトウェアおよび／またはファームウェアのためのコードの書込が、本開示に照らして、当業者の技術範囲内であろうことを認識するであろう。加えて、当業者は、本明細書に説明される主題の機構が、種々の形態において、プログラム製品として配布可能であって、本明細書に説明される主題の例証的側面が、実際に配布を実施するために使用される特定のタイプの信号搬送媒体にかかわらず、適用されることを理解するであろう。信号搬送媒体の実施例として、限定ではないが、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、デジタルテープ、コンピュータメモリ等の記録可能タイプの媒体と、デジタルおよび／またはアナログ通信媒体（例えば、光ファイバケーブル、導波管、有線通信リンク、無線通信リンク（例えば、送信機、受信機、伝送論理、受信論理等）等の伝送タイプの媒体とが挙げられる。
本開示を熟読すると当業者に明白となるように、本明細書で説明および図示される個々の側面のそれぞれは、本開示の範囲から逸脱することなく、他のいくつかの側面のうちのいずれかの特徴から容易に分離され、またはそれらと組み合わせられ得る、離散構成要素および特徴を有する。任意の記載された方法は、記載される事象の順序で、または論理的に可能である任意の他の順序で実行することができる。
前述の開示が、理解を明確にする目的で、例証および一例としていくらか詳細に説明されているが、本開示の教示に照らして、添付の請求項の範囲から逸脱することなく、ある変更および修正がそれに行われ得ることが当業者に容易に明白となるであろう。
したがって、先行する内容は、本開示の原理を例証する。当業者であれば、本明細書で明示的に説明または図示されていないが、本開示の原理を具現化し、その範囲内に含まれる種々の配列を考案できるであろうことが理解されるであろう。さらに、本明細書に記載される全ての実施例および条件付き用語は、主に、本開示の原理、および発明者らによって当技術を前進させることに寄与された概念を読者が理解することを補助することを目的としており、そのような具体的に記載された実施例および条件に限定されないものとして解釈されるものである。また、原理、側面、および本開示の側面、ならびにそれらの具体的実施例を記載する、本明細書の全ての記述は、それらの構造的および機能的均等物の両方を包含することを目的としている。加えて、そのような同等物は、現在公知である均等物および将来開発される均等物の両方、すなわち、構造にかかわらず同一の機能を果たす、開発される任意の要素を含むことが意図される。したがって、本開示の範囲は、本明細書で図示および説明される例示的側面に限定されることを目的としていない。むしろ、本開示の範囲は、添付の請求項によって具現化される。
種々の側面が本明細書で説明されているが、これらの側面に対する多くの修正、変形例、置換、変更、および均等物が実装され得、当業者に想起されるであろう。また、材料がある構成要素について開示される場合、他の材料が使用され得る。したがって、前述の説明および添付の請求項は、開示された側面の範囲内に入るような全ての修正および変形例を網羅することを目的としていると理解されたい。以下の請求項は、全てのそのような修正および変形例を網羅することを目的としている。

Claims (20)

  1. コンピュータ実装方法であって、
    コンピュータシステムによって、対象によって装着された受信機から、摂取可能事象マーカー（ＩＥＭ）システム情報を受信することであって、前記ＩＥＭシステム情報は、生理学的情報および前記対象による薬剤の摂取に関連付けられている情報を含み、前記受信機は、前記コンピュータシステムと通信するように構成されている、ことと、
    前記コンピュータシステムによって、前記対象に関連付けられているコンテキスト情報を受信することと、
    前記コンピュータシステムによって、前記対象から受信される前記コンテキスト情報から、概日パターンを決定することと、
    前記コンピュータシステムによって、前記概日パターンの変動性を計算することと、
    前記コンピュータシステムによって、前記概日パターンの前記変動性を定量化することと、
    前記コンピュータシステムによって、優勢概日パターンを決定することと、
    前記コンピュータシステムによって、前記優勢概日パターンと前記概日パターンとの間の偏差を決定することと、
    前記コンピュータシステムによって、前記偏差の分布を計算することと、
    前記コンピュータシステムによって、微分エントロピーにより、前記偏差の分布を定量化することと、
    前記コンピュータシステムによって、前記ＩＥＭシステム情報および前記対象に関連付けられている前記コンテキスト情報の組み合わせに基づいて、複合リスクスコアを計算することであって、前記複合リスクスコアは、前記対象の健康の査定を表す、ことと
    を含む、コンピュータ実装方法。
  2. 前記コンピュータシステムによって、前記対象に関連付けられている患者病歴情報を受信することと、
    前記患者病歴情報に基づいて、前記複合リスクスコアを計算することと
    を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
  3. 前記複合リスクスコアに基づいて、前記対象を所定のリスク群に分類することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
  4. 前記複合リスクスコアに基づいて、前記対象を所定のリスク群に動的に再分類することを含む、請求項３に記載のコンピュータ実装方法。
  5. 前記コンピュータシステムによって、主成分分析を使用して前記優勢概日パターンを決定することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
  6. 前記コンピュータシステムによって、少なくとも部分的に前記概日パターンの前記変動性に基づいて、前記複合リスクスコアを決定することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
  7. コンピュータ実装方法であって、
    コンピュータシステムによって、対象から毎日のデータを受信することと、
    前記コンピュータシステムによって、前記毎日のデータを優勢概日パターンに計算することと、
    前記コンピュータシステムによって、前記毎日のデータと前記優勢概日パターンとの間の毎日の変動を追跡することと、
    前記コンピュータシステムによって、前記毎日の変動の分布を計算することと、
    前記コンピュータシステムによって、微分エントロピーにより、前記毎日の変動の前記分布を定量化することと
    を含む、コンピュータ実装方法。
  8. 前記コンピュータシステムによって、前記毎日の変動の前記定量化された分布に基づいて、複合リスクスコアを計算することを含み、前記複合リスクスコアは、前記対象の健康の査定を表す、請求項７に記載のコンピュータ実装方法。
  9. 前記コンピュータシステムによって、前記複合リスクスコアに基づいて対象を高リスククラスまたは低リスククラスに分類することを含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
  10. 前記コンピュータシステムによって、対象のデータが一時的に変動性において増加する場合、前記複合リスクスコアに基づいて前記対象を高リスククラスまたは低リスククラスに一時的に分類することを含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
  11. コンピュータシステムを備えているシステムであって、前記コンピュータシステムは、
    プロセッサと、
    前記プロセッサに連結されるメモリと
    を備え、
    前記メモリは、プログラム命令を記憶しており、前記プログラム命令は、前記メモリから実行されると、
    対象によって装着された受信機から、摂取可能事象マーカー（ＩＥＭ）システム情報を受信することであって、前記ＩＥＭシステム情報は、生理学的情報および前記対象による薬剤の摂取に関連付けられている情報を含み、前記受信機は、前記コンピュータシステムと通信するように構成されている、ことと、
    前記対象に関連付けられているコンテキスト情報を受信することと、
    前記対象から受信される前記コンテキスト情報から、概日パターンを決定することと、
    前記概日パターンの変動性を計算することと、
    前記概日パターンの前記変動性を定量化することと、
    優勢概日パターンを決定することと、
    前記優勢概日パターンと前記概日パターンとの間の偏差を決定することと、
    前記偏差の分布を計算することと、
    微分エントロピーにより、前記偏差の分布を定量化することと、
    前記ＩＥＭシステム情報および前記対象に関連付けられている前記コンテキスト情報の組み合わせに基づいて、複合リスクスコアを計算することであって、前記複合リスクスコアは、前記対象の健康の査定を表す、ことと
    を前記プロセッサに行わせる、システム。
  12. 前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、
    前記対象に関連付けられている患者病歴情報を受信することと、
    前記患者病歴情報に基づいて、前記複合リスクスコアを計算することと
    を前記プロセッサに行わせる、請求項１１に記載のシステム。
  13. 前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記複合リスクスコアに基づいて前記対象を所定のリスク群に分類することを前記プロセッサに行わせる、請求項１１に記載のシステム。
  14. 前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記複合リスクスコアに基づいて前記対象を所定のリスク群に動的に再分類することを前記プロセッサに行わせる、請求項１３に記載のシステム。
  15. 前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、主成分分析を使用して前記優勢概日パターンを決定することを前記プロセッサに行わせる、請求項１１に記載のシステム。
  16. 前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、少なくとも部分的に前記概日パターンの前記変動性に基づいて、前記複合リスクスコアを決定することを前記プロセッサに行わせる、請求項１１に記載のシステム。
  17. コンピュータシステムを備えているシステムであって、前記コンピュータシステムは、
    プロセッサと、
    前記プロセッサに連結されるメモリと
    を備え、
    前記メモリは、プログラム命令を記憶しており、前記プログラム命令は、前記メモリから実行されると、
    対象から毎日のデータを受信することと、
    前記毎日のデータを優勢概日パターンに計算することと、
    前記毎日のデータと前記優勢概日パターンとの間の毎日の変動を追跡することと、
    前記毎日の変動の分布を計算することと、
    微分エントロピーにより、前記毎日の変動の前記分布を定量化することと
    を前記プロセッサに行わせる、システム。
  18. 前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記毎日の変動の前記定量化された分布に基づいて複合リスクスコアを計算することを前記プロセッサに行わせ、前記複合リスクスコアは、前記対象の健康の査定を表す、請求項１７に記載のシステム。
  19. 前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記複合リスクスコアに基づいて対象を高リスククラスまたは低リスククラスに分類することを前記プロセッサに行わせる、請求項１８に記載のシステム。
  20. 前記記憶されたプログラム命令は、前記プロセッサによって実行されると、対象のデータが一時的に変動性において増加する場合、前記複合リスクスコアに基づいて、前記対象を高リスククラスまたは低リスククラスに一時的に分類することを前記プロセッサに行わせる、請求項１８に記載のシステム。
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