JP6782880B2 - 認知評価および訓練プロセス、認知パフォーマンスを評価および訓練するプロセス、認知評価および訓練用のコンピュータプログラム製品、認知評価および訓練システム、および認知評価および訓練方法 - Google Patents
認知評価および訓練プロセス、認知パフォーマンスを評価および訓練するプロセス、認知評価および訓練用のコンピュータプログラム製品、認知評価および訓練システム、および認知評価および訓練方法 Download PDFInfo
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Description
本願発明は、対象者の認知能力を評価するため、および、その認知能力を改善するために対象者をトレーニングするための装置および方法に関する。
この明細書における従来技術の参照は、オーストラリアにおける通常の一般的な知識の一部を形成することを示唆するものではない。
発達障害の診断および治療は近代社会の直面する重要な問題である。発達障害の診断は過去数十年で有意に増加し、注意散漫のような実行機能障害が、特に、多くの罹患者の認識機能障害を特徴付ける共通の特徴である。
発達障害を有するそれらの人たちには、機能障害である３つの中心的な認識注意プロセスが存在する。すなわち、ｉ）環境の態様に対して選択的に注意する能力を決定する選択的注意、ｉｉ）対象者を仕事に集中させ、かつ、入力情報に対して敏感のままであるようにする持続的注意、ｉｉｉ）邪魔な情報を無視しつつ、固定した目標に集中するする能力に関する実行的注意である。子供時代のこれらいずれかのプロセスにおける困難は、修学年齢およびそれ以降の間に、学習および社会生活において有害作用を及ぼすことが示された。対象者が経験する注意欠陥の程度は、発達障害による罹患の程度、および、他の知的障害の存在に依存する。注意欠陥は、自閉症スペクトラム障害（ＡＳＤ）、ダウン症、ウィリアムズ症候群、および、脆弱性Ｘ症候群を含む発達障害の広範囲に見られるものである。
注意欠陥の初期の診断および治療は、いくつかの理由で重要である。第１に、それにより、教育および社会機会が改善され、ひいては、発達障害に罹患した対象者によってより高品質な人生を送ることになる。発達障害を評価する現在のアプローチにはいくつかの困難がある。特に、評価の客観的な方法が一般に存在せず、それは典型的に、医療プロによる対象者の疾患の状態の主観的な評価に関連している。これらの評価は、周期的に繰り返すことが困難であり、各評価は医療プロによる相談を必要とする。これらの行動採点は有用であるが、注意困難は多くの隠れた認知弱点に起因しているため、それのみでは十分ではない。例えば、発達障害を有する数人の子供は、不注意、および、多動性の共通のプロファイルを共有し、特定の認知注意プロファイルが示された。したがって、純粋な行動採点に頼ることは、中心的な認知障害を見逃すことになる。
伝統的に、発達障害の治療は、薬剤介入の形式で実行されてきた。しかし、この種の治療は、他の知的障害を患う対象者ごとの注意機能障害の差に対応することができないという欠点を有し、薬物に拒絶反応を示す患者にとっては不適切である。薬剤介入は目標の行動的脆弱のみをターゲットとし、精神刺激薬は典型的に成長期の子供には短期間で有効であるが、この介入の長期間の効果は知られていない。
対象者の発達障害の診断および治療を隔絶した従来のアプローチもまた問題である。ケースバイケースの評価に関するこれらの方法は、国内または地球規模での子供の発達障害の大きな問題を効果的に扱うのに不十分である。
従来技術のひとつ以上の困難を改善するシステムおよび方法を与えるか、または、少なくとも、有用な代替策を与えることが所望される。
本願発明のいくつかの態様に従い、コンピュータシステムの少なくともひとつのプロセッサによって実行される認知評価および訓練の方法が与えられ、当該方法は、
電子デバイス上で実行されるアプリケーションと、実行中のアプリケーションと対話する対象者との間での対話を表すインタラクティブデータを受信する工程と、
実行中のアプリケーションに関して、対象者のパフォーマンスの量的測定を表すパフォーマンスデータを生成するべく、インタラクティブデータを処理する工程と、
対象者の少なくともひとつの注意関連能力を示す認知評価データを生成するべく対象者のパフォーマンスデータを処理する工程と
を有する。
電子デバイス上で実行されるアプリケーションと、実行中のアプリケーションと対話する対象者との間での対話を表すインタラクティブデータを受信する工程と、
実行中のアプリケーションに関して、対象者のパフォーマンスの量的測定を表すパフォーマンスデータを生成するべく、インタラクティブデータを処理する工程と、
対象者の少なくともひとつの注意関連能力を示す認知評価データを生成するべく対象者のパフォーマンスデータを処理する工程と
を有する。
ある実施形態において、実行中のアプリケーションに関する対象者のパフォーマンスの量的測定は、正確さ、エラー率、および応答時間の量的測定を含む。
ある実施形態において、パフォーマンスデータを処理する工程は、認知評価データを生成するべく量的測定の多変数解析を実行する工程を含む。
ある実施形態において、パフォーマンスデータを処置する工程は、対象者のパフォーマンスデータ、および、神経学的正常分類、および／または、ひとつ以上の発達障害分類を含むひとつ以上の認知能力分類を有する一人以上の他の対象者に対する対応するパフォーマンスデータを処理する工程を含み、認知評価データは、ひとつ以上の認知能力分類に関して対象者の分類を示す。
ある実施形態において、当該方法は、対象者の認知評価データの可視化、および、一人以上の他の対象者のひとつ以上の認知能力分類を表すディスプレイデータを生成する工程を含む。
ある実施形態において、当該方法は、可視化されたものを見るユーザが、対象者のパフォーマンスと、他の対象者の対応するパフォーマンスとを比較することができるように、対象者のパフォーマンスのひとつ以上の量的測定、および、一人以上の他の対象者のパフォーマンスのひとつ以上の対応する量的測定の可視化を表すディスプレイデータを生成する工程を含む。
ある実施形態において、可視化は、ユーザに対する表示用に、パフォーマンスのひとつ以上の量的測定を選択するためのインタラクティブ制御を含む。
ある実施形態において、一人以上の他の対象者は、一組の認知能力分類からユーザによって選択されたひとつ以上の認知能力分類を有する。
ある実施形態において、可視化は、他の対象者のパフォーマンスの対応する量的測定と有意に異なる対象者のパフォーマンスの任意の量的測定を差別化するように構成される。
本願発明の他の態様に従い、コンピュータシステムの少なくともひとつのプロセッサによって実行される、対象者の認知パフォーマンスを評価および訓練するための方法が与えられ、当該方法は、
コンピュータシステムのディスプレイ上に、複数の視覚的刺激を表示する工程と、
コンピュータシステムを使って、表示された視覚的刺激に応答した対象者からの入力を受信する工程と、
視覚的刺激および対応する対象者からの入力を表す対話データを生成する工程と、
視覚的刺激に関する対象者のパフォーマンスの量的測定を表すパフォーマンスデータを生成するべく、対話データを生成するように構成されたデータ処理システムへ対話データを送信する工程と
を有する。
コンピュータシステムのディスプレイ上に、複数の視覚的刺激を表示する工程と、
コンピュータシステムを使って、表示された視覚的刺激に応答した対象者からの入力を受信する工程と、
視覚的刺激および対応する対象者からの入力を表す対話データを生成する工程と、
視覚的刺激に関する対象者のパフォーマンスの量的測定を表すパフォーマンスデータを生成するべく、対話データを生成するように構成されたデータ処理システムへ対話データを送信する工程と
を有する。
コンピュータシステムは、タブレットコンピュータデバイス（例えば、ｉＰａｄ（登録商標））またはスマートフォンであってもよい。
本願発明のある態様に従い、コンピュータシステムの少なくともひとつのプロセッサによって実行される、対象者の認知パフォーマンスを評価および訓練するための方法が与えられ、当該方法は、
コンピュータシステムのディスプレイ上に複数の視覚的刺激を表示する工程と、
表示された視覚的刺激に応答した対象者からの入力を、コンピュータシステムを使って受信する工程と、
視覚的刺激および対象者からの対応する入力を表す対話データを生成する工程と、
視覚的刺激に関する対象者のパフォーマンスの量的測定を表すパフォーマンスデータを生成するべく対話データを処理する工程と
を有する。
コンピュータシステムのディスプレイ上に複数の視覚的刺激を表示する工程と、
表示された視覚的刺激に応答した対象者からの入力を、コンピュータシステムを使って受信する工程と、
視覚的刺激および対象者からの対応する入力を表す対話データを生成する工程と、
視覚的刺激に関する対象者のパフォーマンスの量的測定を表すパフォーマンスデータを生成するべく対話データを処理する工程と
を有する。
ある実施形態において、視覚的刺激は、対象者によってプレイされたゲームを表し、当該視覚的刺激は対象者の注意関連能力を評価および訓練するように構成されている。
本願発明のある態様に従い、対象者の認知評価および訓練用のコンピュータプログラム製品が与えられ、当該コンピュータプログラム製品は、コンピュータシステムの少なくともひとつのプロセッサによって実行されたとき、上記方法のいずれかを実行する実行可能インストラクションを含む。
本願発明のある態様に従い、認知評価および訓練システムが与えられ、当該システムは、
ランダムアクセスメモリと、
少なくともひとつのプロセッサと、
前記システムのユーザに対して、アプリケーションコンテンツを表示するためのディスプレイと、
対象者からの入力を受信するための少なくともひとつの入力装置と
を有し、
当該システムは、上記方法のいずれかを実行するように構成されている。
ランダムアクセスメモリと、
少なくともひとつのプロセッサと、
前記システムのユーザに対して、アプリケーションコンテンツを表示するためのディスプレイと、
対象者からの入力を受信するための少なくともひとつの入力装置と
を有し、
当該システムは、上記方法のいずれかを実行するように構成されている。
ある実施形態において、当該システムはタブレットコンピュータであり、ディスプレイおよび入力デバイスはタブレットコンピュータのタッチスクリーンのコンポーネントである。
本願発明のある態様において、認知評価および訓練システムが与えられ、当該システムは、
電子デバイス上で実行されるアプリケーションと、実行中のアプリケーションと対話する対象者との間の双方向対話を表す対話データを受信するように構成されたデータ受信コンポーネントと、
実行中のアプリケーションに関する対象者のパフォーマンスの量的測定を表すパフォーマンスデータを生成するべく、対話データを処理するように構成された統計処理コンポーネントと、
対象者の少なくともひとつの発達障害分類を示す分類データを生成するべく、対象者のパフォーマンスデータを処理するように構成された分類コンポーネントと
を有する。
電子デバイス上で実行されるアプリケーションと、実行中のアプリケーションと対話する対象者との間の双方向対話を表す対話データを受信するように構成されたデータ受信コンポーネントと、
実行中のアプリケーションに関する対象者のパフォーマンスの量的測定を表すパフォーマンスデータを生成するべく、対話データを処理するように構成された統計処理コンポーネントと、
対象者の少なくともひとつの発達障害分類を示す分類データを生成するべく、対象者のパフォーマンスデータを処理するように構成された分類コンポーネントと
を有する。
本願発明のある態様に従い、対象者の認知評価および訓練方法が与えられ、当該方法は、
少なくも所定の時間間隔の間、認知評価および訓練システムと連続的に対話するところの認知訓練セッションを与える工程であって、該評価および訓練システムは、上記した方法のいずれかを実行するように構成され、実行中のプロセスは、対象者によってプレイされているコンピュータゲームを実行し、該コンピュータゲームはゲームをプレイする対象者の注意関連能力を訓練するように構成されている、ところの工程を有し、
対話データを処理する工程は、対象者のひとつ以上の注意関連能力における改善を評価するべく認知訓練セッションの少なくとも前後に実行される。
少なくも所定の時間間隔の間、認知評価および訓練システムと連続的に対話するところの認知訓練セッションを与える工程であって、該評価および訓練システムは、上記した方法のいずれかを実行するように構成され、実行中のプロセスは、対象者によってプレイされているコンピュータゲームを実行し、該コンピュータゲームはゲームをプレイする対象者の注意関連能力を訓練するように構成されている、ところの工程を有し、
対話データを処理する工程は、対象者のひとつ以上の注意関連能力における改善を評価するべく認知訓練セッションの少なくとも前後に実行される。
以下で本願発明のいくつかの実施形態が、添付する図面を参照して、非限定的な方法で説明される。
本願発明の実施形態は、以下で説明の便宜上、対話デバイスと呼ぶ電子的デバイス（典型的に、タブレットコンピュータ）上で実行される認知評価および訓練アプリケーション（例えば、ゲーム）と各対象者の双方向対話を非侵襲的に測定することにより、典型的および非典型的な認知能力の両方の対象者の認知パフォーマンスの量的測定を客観的に決定する認知および訓練システムおよび方法を含む。認知評価および訓練アプリケーションによって与えられる刺激に対する対象者の応答が捕捉され、対象者の認知パフォーマンスの対応する量的測定を生成し、対象者に対する少なくともひとつの認知分類を示す分類データを生成するように処理される。
説明されるシステムおよび方法は、双方向対話パフォーマンスに基づいて対象者の認知パフォーマンスの評価を与え、対象者のさまざまな量的パフォーマンス測定を生成するためにさまざまなタイプの解析を使用する。対象者の認知パフォーマンスサマリはシステムによって保存され、例えば、治療に応じて時間にわたって対象者のパフォーマンスの任意の変化の記録を与えるべく時間にわたって評価が繰り返される。医療実務者または研究者は、治療を施す目的で、または、例えばその進捗を追跡するために患者の保存された認知パフォーマンスを見ることができる。
認知評価および訓練システムおよび方法は、潜在的に明らかな発達障害および／または知的障害状態に罹患した複数の対象者に対して認知パフォーマンスデータを生成するように適応可能であり、発達状態または、例えば、年齢、性別、および／または、治療年数などの多くの他の特徴に基づいて、対象者の認知パフォーマンス間の比較解析を可能にする。医療実務者および研究者は、システムによって生成されたパフォーマンスデータを使用し、発達障害に罹患した対象者に対して診断および治療をさらに改善するべく、認知状態をモデリングする。
後述するように、ここで説明する認知評価および訓練システムおよび方法は、臨床ユーザが、例えば不必要なパラメータを消去することにより、認知能力データの可視化に応答して解析方法を修正できるカスタム化オプションを与える。
概して本願発明の実施形態は、電子式ゲームの形式での認知評価および訓練アプリケーションと双方向対話する対象者の文脈で説明されるが、他の形式の刺激を与え、それへの応答を測定することにより、他のタイプの認知評価および訓練アプリケーションが他の実施形態で使用可能である。しかし、電子式ゲームの使用は、評価すべき対象者の没頭を促進し、子供の評価および治療には特に有利である。以下で説明するように、認知ゲームアプリケーションにより、対象者の特定の認知機能の量的評価が可能になる。これにより、臨床医療の専門家は、認知評価システムおよび方法によって生成される認知パフォーマンスデータによって示されるように、対象者の特定のニーズに基づいて、診断および治療プログラムを実行することができる。
説明する実施形態において、対象者の認知パフォーマンスは、対象者の注意実行機能に関連して評価される。すなわち、対話デバイスは、状況または刺激に応答して測定された対象者に基づいて、対象者の選択的、持続的および／または制御された注意を測定することに通じる状況を与えるアプリケーションを実行する。しかし、説明する方法は、例えば、社会化および作業記録実行機能のような他の測定可能な認知機能の評価に対しても容易に応用可能であることは、当業者の知るところである。
ここで説明する実施形態は、電子的ゲームを利用しているが、対象者の認知注意能力を表す応答を取得するのに、他のタイプの電子アプリケーションもまた使用可能であることは当業者の知るところである。例えば、インタラクティブなシチュエーションおよび刺激がゲーム環境の文脈には存在しないような場合にも、認知注意応答の測定は集中力関連タスクに従事する対象者から得られる。
認知評価および訓練システムおよび方法により、医療実務者、研究者および介護者は、治療および／または診断の目的で、対象者の認識機能を同様または関連する発達障害を有する他の対象者と量的に比較することができ、治療のトレンドおよび障害の深刻度の正確な指標を与え、臨床データの蓄積を与えることにより改善された研究成果を可能にする。さらに、システムおよび方法は、以下に説明するように、認知能力の注意関連態様を改善するべく対象者を訓練する際にも有効である。これらの改善は、認知評価および訓練システムおよび方法の使用を止めた後に、少なくとも３ヶ月まで残ることが示された。
ここで説明する認知評価および訓練システムおよび方法は、
１）電子的アプリケーション（例えばゲーム）と対象者の双方向対話を表す双方向対話データを非侵襲的に収集すること、
２）アプリケーションに関して対象者のパフォーマンスの量的測定を表すパフォーマンスデータを生成するべく双方向対話データを処理すること、
３）第１対象者に対する少なくともひとつの発達障害分類を示す分類データを生成するべく第１対象者のパフォーマンスデータを処理すること、これは、発達障害または関連疾患の既知の評価を有する他の対象者の対応するパフォーマンスに対する評価パフォーマンスの比較に基づいて対象者が罹患する発達障害および関連疾患を同定するのに使用可能である。
４）対象者のパフォーマンスを要約したリポートを生成すること、
５）パフォーマンス決定手段の修正を可能にするべく、臨床ユーザに対して、選択した対象者のパフォーマンスデータを可視化して表示すること
を含む。
１）電子的アプリケーション（例えばゲーム）と対象者の双方向対話を表す双方向対話データを非侵襲的に収集すること、
２）アプリケーションに関して対象者のパフォーマンスの量的測定を表すパフォーマンスデータを生成するべく双方向対話データを処理すること、
３）第１対象者に対する少なくともひとつの発達障害分類を示す分類データを生成するべく第１対象者のパフォーマンスデータを処理すること、これは、発達障害または関連疾患の既知の評価を有する他の対象者の対応するパフォーマンスに対する評価パフォーマンスの比較に基づいて対象者が罹患する発達障害および関連疾患を同定するのに使用可能である。
４）対象者のパフォーマンスを要約したリポートを生成すること、
５）パフォーマンス決定手段の修正を可能にするべく、臨床ユーザに対して、選択した対象者のパフォーマンスデータを可視化して表示すること
を含む。
図１に示すように、認知評価および訓練システム１００はクライアントデバイス１１４、１１６およびサーバーコンポーネント１０１を有する。クライアントデバイスは、発達障害を患う対象者１１８によって使用するための少なくともひとつの対話デバイス１１４、および、対象者１１８に対して診断または治療を与える医療プロまたは研究者のような臨床ユーザである少なくともひとりのユーザ１２０によって使用するためのひとつ以上のユーザデバイス１１６を含む。
対話デバイス１１４および１１６は、インターネットのような通信ネットワーク１１０を通じてサーバーコンポーネント１０１と通信する。説明する実施形態において、サーバーコンポーネント１０１は、システムアクセス用のユーザインターフェースを与えるウエブサーバー１０２、対話デバイス１１４から双方向対話データを受信し、それを関連するデータ収納所１０６に格納する対話データサーバー１０４と、受信した双方向対話データを解析する解析エンジン１０７と、解析エンジン１０７によって実行される解析に基づいて、認知パフォーマンスデータおよびリポートを生成するリポートサーバー１０８とを有する。
説明する実施形態において、サーバーコンポーネント１０１の各々は、図２に示すようなコンピュータシステム２００に基づくインテルアーキテクチャーＩＡ−３２のような標準的なコンピュータシステムである。システム１００によって実行されるプロセスは図２に示すような対応するコンピュータシステム２００に関連する不揮発性（例えば、ハードディスクまたは固体ドライブ）ストレージ２０４に保存されたひとつ以上のソフトウエアモジュールのプログラミングインストラクションとして実装されている。しかし、代替的に、説明するプロセスのいずれかの工程の少なくともいくつかが、部分的または全体として、例えば、ひとつ以上のフィールドプログラム可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）用のゲート構成データのようなひとつ以上の専用ハードウエアコンポーネントとして実装されてもよい。他の実施形態において、認知評価システム１００のさまざまなコンポーネントがここで説明する以外の他のさまざまな方法でまたは異なる位置に配置または組み合わされてもよいことは当業者の知るところである。
各コンピュータシステム２００は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２０６、少なくともひとつのプロセッサ２０８、および、少なくともひとつのバス２１６によって連括された外部インターフェース２１０、２１２、２１４を含む標準的なコンピュータコンポーネントを有する。外部インターフェースは、コンピュータネットワーク２２０にシステム２００を接続するワイヤレスネットワークインターフェースコネクタ（ＮＩＣ）２１２、および、タッチスクリーンパネルディスプレイであるＬＣＤパネルディスプレイ２２２のようなディスプレイデバイスに接続されるディスプレイアダプタ２１４を含む。コンピュータシステムの特定のタイプに依存して、外部インターフェースはまた、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インターフェース２１０を有し、その少なくともひとつはキーボードおよび／またはマウス２１８のようなポインティングデバイスに接続されてよい。
各コンピュータシステムは、多くの標準的なソフトウエアモジュール２２６から２３０、および、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）またはＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ（商標）のようなオペレーティングシステム２２４も有する。ウエブサーバー１０２は、http://www/apache.orgから入手可能なＡｐａｃｈｅのようなウエブサーバーソフトウエア２２６、および、http://www.php.netから入手可能なＰＨＰまたはマイクロソフトＡＳＰのようなスクリプト言語サポートを有する。データ収納所１０６は、構造化紹介言語（ＳＱＬ）データベース、および、http://www/mysql.comから入手可能なＭｙＳＱＬなどのＳＱＬインターフェース２３０を有し、それにより、データはＳＱＬデータベースに格納および検索可能となる。
図３は、認知評価システム１００の機能コンポーネントのブロック図である。対話アプリケーション（以下で便宜上ゲームとよぶ）３１８は、刺激またはシチュエーションに対する対象者１１８の応答を得るために対話デバイス１１４上で実行される。説明する実施形態において、対話デバイス１１４は、標準的なタブレット、ラップトップ、または、ゲームアプリケーション３１８を実行可能な他のポータブルコンピュータデバイスであり、典型的に、ポータブルコンピュータデバイスのスクリーン上に表示される刺激に応答する対象者からの入力を受信するためのタッチスクリーンディスプレイパネルを有する。ゲーム３１８は、ゲームコンポーネントまたはコード３２０によって生成されるゲームシナリオの形式で対象者に対して刺激またはシチュエーションを提供し、対象者１１８からその刺激へ応答した入力を受信する。対話ロギングコンポーネントまたはロガー３２２は刺激および対応する応答に対してタイムスタンプおよび記録を実行し、以下で説明するように、保存用に双方向対話データサーバー１０４へ生成された双方向対話データを送信する。
ユーザデバイス１１６は、データ収納所内に格納された双方向データの解析を実行するべく、および、システム１００によって評価された対象者の対応するリポートを作成するべく、サーバーコンポーネント１０１にアクセスするよう、少なくともひとつのユーザアプリケーション３１２を実行する。説明する実施形態において、ユーザアプリケーション３１２は、グーグルのＣｈｒｏｍｅまたはマイクロソフトのＩｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒなどの標準的なウエブブラウザアプリケーションである。しかし、他の実施形態において、ユーザアプリケーション３１２は、例えば、ユーザデバイス１１６とサーバーコンポーネント１０１との間に安全な通信チャネルを通じてデータ交換を可能にし、臨床ユーザまたは研究者１２０へサーバーコンポーネント３０１から受信した情報を表示することができる専用のアプリケーションであってもよい。
ウエブサーバー３０２は、機能を実行するために遠隔ユーザ１２０に対してエントリーの単一ポイントを提供し、当該機能は、ｉ）解析エンジン３０４を介して認知パフォーマンスの量的評価を生成するべく対話デバイス１１４から受信した双方向対話データを変換および解析すること、ｉｉ）データ収納所１０６内またはそれから認知パフォーマンスデータを格納および検索すること、ｉｉｉ）リポートモジュール３０６を介してリポート形式で決定した認知パフォーマンス測定を出力することを含む。
データ収納所１０６は、分析データを格納し、それは、評価した対象者の認知パフォーマンスの、および、システムによって認識される一般的な認知障害状態のモデルまたは代表値を含む。Ｒ＆Ｄ（研究開発）モジュール３１０により、臨床ユーザ１２０は、新しい認知障害状態のモデルを作成し、かつ、以下で説明するようにプライオリ診断を有する評価済み対象者１１８から収集されたデータに基づいて既存の状態モデルを修正することができる。
例えば、少なくともひとりの対象者のパフォーマンスメトリクスを、それぞれの認知分類を有する他の対象者のひとつ以上の基準データセットと比較するとき、各基準データセットは、興味ある態様を選択するかまたは無関係なデータを除外するべく、選択およびカスタマイズされてよい。例えば、基準データセットは、システム１００によって評価されたすべて４歳児、すべて男子の対象者、またはこれらまたは他の特徴の任意の組みあわせの対象者のパフォーマンスメトリクスを含むように選択可能である。臨床ユーザまたは研究者１２０は、その後、評価すべき対象者と、選択した基準データとを比較するのに使用するよう多くのデータ変数を選択する。臨床ユーザまたは研究者１２０は、新しい認知状態または分類を探すためにこれらのモデルを構築可能であり、システム１００の特に有用な特徴は、評価される対象者がＡＳＤスペクトルに乗っていることを示す量的測定を与えることである。
リポートデータはリポートデータベース５１０内に格納される。それは、選択した時間間隔にわたって評価された対象者のパフォーマンスモデルのパラメータ、および、医療実務者によって適用された臨床ノートを含む。説明する実施形態において、リポート格納手段５１０はＲ＆Ｄモジュール３１０にリンクしており、臨床ユーザは、フィールドの進捗に基づいてリポートのフォーマットおよびコンテンツを修正することができる。
図４は、サーバーコンポーネント１０１によって実行される認知評価プロセス４００のフロー図である。構成ステップ４０１は、評価されるべき対象者１１８、臨床ユーザ１２０およびゲームアプリケーション情報を登録するべく実行される。評価すべき対象者は、ゲームアプリケーション３１８（ゲームをプレイすることにより）と双方向対話し、対話ロガー３２２は生成された双方向対話データを対話データサーバー１０４に送信し、それは、受信した双方向対話データをデータ収納所１０６の対話データテーブル５０６に格納する。
ステップ４０４において、解析エンジン３０４は、ゲームアプリケーション３１８と双方向対話中に、対象者のパフォーマンスのさまざまな量的測定またはメトリクスに関する統計を表すパフォーマンスデータを生成するべく、受信した双方向対話データを処理する。説明する実施形態において、これらのメトリクスは、典型的に、測定精度、エラー率、応答時間、応答のとっぴさ（連続入力（例えば、タッチ）位置と一致するライン間の平均角度として定義される）、入力（例えば、タッチ）総数、ゲームのトータル時間、プレイしたゲームレベルの数、到達したゲームの最高レベル、レベル試行回数、ゲーム進行（セッション中にプレイしたゲームの開始レベルと終了レベルとの間の差として測定される）を含む。しかし、他のパフォーマンスメトリクスもまた、他の実施形態において使用可能であり、これらのメトリクスのいずれかに付加、代替して他のパフォーマンスメトリクスを使用することも可能であることは当業者の知るところである。
ステップ４０６において、パフォーマンスデータは、対象者の少なくともひとつの発達障害分類を示す分類データを生成するべく処理される。
ステップ４１２において、システム１００は、リポートモジュール３０６を介してひとり以上のユーザに対して対象者の決定されたパフォーマンスデータをリポートする。パフォーマンス決定４０６およびリポート４１２ステップは、対象者の進行が治療プログラムまたはそれ以外と関連して追跡されるように、システム１００によって自動的にスケジュール可能である。任意の場合において、適切な権限を有する臨床ユーザ１２０は、いつでも、対象者の認知パフォーマンスの更新および／またはパフォーマンスリポートの生成を要求することができる。
任意で、ユーザデバイス１１６と関連してディスプレイ上にひとり以上の評価される対象者に対する生成された認知パフォーマンスパラメータを可視化４０８するように、臨床ユーザ１２０は、解析エンジン３０４に対してディスプレイデータを生成させることができる。可視化４０８に基づいて、ステップ４１０において、臨床ユーザ１２０は任意に解析プロセスを修正することができ、それにより、解析エンジン３０４は評価される対象者の認知パフォーマンスまたは分類を決定する。以下で説明するように、一般的なプロセスは、インタラクティブであり、臨床ユーザ１２０は、システムによって決定されるような一人以上の対象者の認知パフォーマンスまたは分類に影響を及ぼすパラメータを繰り返し、表示し、フィルタリングし、変換しおよび修正することができる。
認知評価システム１００を使用するために、ユーザはまず、システム１００に登録する。図６は、ユーザ登録プロセス６００を示し、それにより、新規ユーザ６０１が、アカウント登録６０２に従いシステム１００内で登録済みユーザ６０４として認識される。アカウント登録６０２は、名前および／またはパスワードの組みあわせを選択した新規ユーザ６０１を含み、システム１００に今後ログインするユーザと関連づけされる。評価される対象者１１８および、役割およびシステムデータへのアクセルレベルに基づいてさらに分類される臨床ユーザを含む異なるタイプのユーザがシステムによって認識される。システム１００に記録するために、登録済みユーザ６０４は、図７に示すように、データ収納所１０６のユーザデータベース５０４内のユーザに関連した詳細記録に対するユーザ識別可能情報（ユーザ名およびパスワードなど）の承認を含む、ステップ６０６においてシステム１００による認証のために、ユーザ名およびパスワードをログインスクリーンのテキストボックスに入力する。
図８に示すように、認知評価システムの構成４０１は、ステップ８０１において対話デバイス上でのシステム１００のゲームアプリケーション３１８のインストールを含む。典型的にこれは、対話デバイス１１４上でゲームアプリケーション３１８のローカルコピーを作成するようＣＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭまたはリムーバブルストレージデバイス（例えば、ＵＳＢキー）のような物理的媒体からゲームアプリケーション３１８をコピーすることにより達成される。代替的に、対話デバイス１１４は、通信ネットワークを通じて、システム１００の外部のゲームサーバー（図示せず）との通信を介して、ゲームアプリケーション３１８を取得してもよい。それは、図１に示す通信ネットワーク１１０であってよい。
インストールされると、ゲームアプリケーション３１８は、通常の方法により対話デバイス上で実行される。例えば、対話デバイス１１４がアップルのｉＰａｄ（登録商標）であれば、ステップ９０１において、ゲームアプリケーション３１８は双方向対話デバイス１１４のタッチスクリーンディスプレイ上に表示されるゲームアプリケーションのグラフィカルアイコンをタップすることにより実行される。
評価されるべき対象者１１８は、対話デバイス１１４上でゲームアプリケーション３１８によって実行されるゲームを単にプレイすることによりゲームアプリケーションと双方向対話する。ゲームプレイ中、ゲームアプリケーション３１８は対象者１１８へゲームシチュエーションまたは刺激のシーケンスを与え、各々は対象者からのレスポンスを待つ。双方向対話データは、ステップ９０２において対象者へ与えられる各刺激、および、図９に示すように、ステップ９０８でゲームが終了するまで、ステップ９０４において、対象者の対応する応答を記録する対話ロガー３２２によって生成される。
説明する実施形態において、これらのイベントは、各ゲームの高レベルなプログラム言語インストラクションに対応するロギングインストラクションを含めることにより記録される。しかし、当業者に周知のように、代替的にこれらのロギングイベントは、ゲームの高レベルプログラミングインストラクションによって参照されるサブルーチンまたは関数を含むライブラリに含ませることも可能であり、それは、ここで説明するようにシステム１００とともに使用されるシステム１００とともに使用するように特定的にプログラムされなかったゲームを変換するために使用可能である。
生成された双方向対話データは、通信ネットワーク１１０を介して対話データサーバー１０４に送信され、対話データサーバー１０４はデータ収納所１０６の評価テーブル５０６内に受信した双方向対話データを格納する。説明する実施形態において、対話ロガー３２２は、ゲーム終了まで双方向対話データを局所的に格納し、その終了時点で、対話ロガー３２２は、ゲームセッションに対する双方向対話データのすべてを対話データサーバー１０４へ送信する。しかし、他の実施形態において、対話ロガー３２２はゲームプレイ中に双方向対話データを送信してもよい。
ゲームセッションの双方向対話データは、タッチされたときに、どのゲームオブジェクトがどのように対象者によってタッチされたのか（例えば、対象者の指がタッチイベント中に移動したか否か、複数の指が使用されたか否か）、そのときスクリーン上に何が表示されたのかを同定する情報を含む。説明する実施形態において、双方向対話データはＸＭＬフォーマットである。ＸＭＬ双方向対話ファイルの抜粋を以下に示す。ただし、他の実施形態においてこれは必要ではない。
ＸＭＬ抜粋から明確なように、双方向対話データは、とりわけ、プレイ中のレベル番号を同定するデータ、各レベル内の各ゲームオブジェクトのスクリーン座標（この例で、ターゲットフィッシュオブジェクト）、評価される対象者による各スクリーンタッチイベントのスクリーン座標（各タッチイベントの開始および終了ポイントを含む）、各タッチイベントの時間間隔、および、各オブジェクトのディスプレイのタイムスタンプおよび対応するタッチイベントの開始時間を含む。所望により、これらの対象者イベントは、図１９に示すように、システム１００によって図形的に可視化される。
ＴＣＰ／ＩＰ等のトランスポート層プロトコルを使用する通信ネットワーク１１０を通じて送信が生じる。双方向対話データを送信するために、対話デバイス１１４は、ローカルワイヤレスネットワークを介してデータサーバー１０４へデータを中継するよう、ＩＥＥＥ８０２．１１またはＷｉＦｉワイヤレス通信プロトコルに従って動作可能なワイヤレスネットワークインターフェースを利用してよい。代替的に、対話デバイス１１４は、ネットワーク１１０に対するデータ送信がイーサーネットＩＥＥＥ８０２．３プロトコルを介して生じるところの直接的な物理接続を介して、通信ネットワーク１１０のルーティングまたはゲートウエイノードに接続されてもよい。
特定の対象者１１８の評価で使用するためのゲームの選択は、対象者の状態、または、医療実務者がテストを希望する特定の発達障害に関連するファクタに基づいてよい。説明する実施形態において、認知評価システム１００を備えるゲームアプリケーション３１８は、臨床ユーザがさまざまな発達障害、および、異なるタイプの注意実行機能の評価を通じて他の知的障害をテストできるゲームアプリケーションを含む。
概して、各ゲームアプリケーション３１８は、ゲームをプレイする各対象者が同じ順序で同じレベルを通じて進歩するように、連続ゲームレベルの固定した線形階層を与える。唯一の例外として、各レベルは、階層内で次のより高いレベルへ進む前にパスされることが必要である。あるレベルがパスされなければ、対象者が次のレベルに進む前にそれが繰り返される必要がある。
色および大きさなどの基準に基づいてオブジェクトを差別化するよう対象者１１８に挑戦させることにより、いくつかのゲームは、選択的注意を測定する。この認知能力の欠陥は、自閉症スペクトラム障害に関連している。選択的注意を測定するべく差別化を使用するゲームの例は、ファインドフィッシュゲームであり、そのスクリーン画像が図１０Ａに示されている。
ファインドフィッシュゲームにおいて、目標のフィッシュは、すべての試行を通じて一定のままであり、常に色はオレンジであり、サイズはミディアムである。一回の試行において全部で８尾の目標のフィッシュが存在し、対象者１１８は、各レベルを成功して完了するために、これらの８尾のうち６尾を見つけることを要求される。レベルが進むに従い、妨害物の頻度および次元が変化する。ゼロ、いくつか（４）、やや多い（８）、たくさん（１６）の妨害物が存在し、この数は目標と同様に比例して変化する（０％、２５％、５０％、７５％、および、１００％）。妨害物が変化する第１の次元は色である。妨害物が変化する第２の次元はサイズである。後の試行ではサイズと色の両方が変化する。
評価される対象者が１５秒間何も押さなければ、または、３回の連続エラーが生じたら、スクリーンの横に泡が現れ、対象者からの応答を待機する。もし、３０秒後に何も押されなければ、または、試行を通じて任意の時点で再び３回の連続エラーが生じた場合、スクリーンの横から視界内部にアバターの頭が現れ、正しいデモンストレーション（目標フィッシュをタッチする指）を示すサインが立てられる。
注意制御は、対立の解決および妨害物抑制に対する抵抗を測定する注意ネットワークテストのタイプのような異なるタイプのゲームによって測定される。例として、図１０Ｂおよび図１０Ｃに示すようなフィードエルビスおよびスリーピーエルビスのようなゲームが挙げられる。
フィードエルビスゲームは、対象者１１８がターゲットの方向を決定し、問題を解決する選択をすることを要求する。目標は像のエルビスである（中央の目標）。対象者はエルビスに注意を向け、次に、その方向に基づいて適切に応答しなければならない。エルビスの鼻が右を指していれば、子供は、右側のピーナッツ袋を選択するように要求される。妨害物は、エルビスと同じ像であり、フランカーとして行動する。彼らは、エルビスの隣に現れ、２から４頭のフランカーの頻度で増加する。付加的に、彼らはまた、エルビスとの間隔およびサイズが異なる。重要なことに、フランカーが向く方向も、エルビスと同じ方向（調和）またはエルビスと反対方向（不調和）のいずれかでフランカーによって異なる。不調和試行は、より難しいと見なされる。なぜなら、子供は像の大部分が向いている方向を却下し、エルビス（中央の目標）が向いている方向にのみ応答しなければならないからである。
練習試行を含む任意の試行において、子供は１５秒間不動作であれば、緑の矢が降りてきて、中央のエルビスを指す。対象者が１５回より多く袋以外のスクリーン上の他のアイテムを押すと、２つのバッグはグリーンに光る。これらの現象のいずれかが２度連続して生じれば、アバターが正しい応答を指し示す。
スリーピーエルビスにおいて、対象者１１８は、目標（像のエルビス）が通過するごとにできるだけ速く応答し、不正な刺激（ライオン）が与えられたとき反応抑制しなければならないことを指示される。初期的に、このゲームはターゲットの表示時間および連続刺激の表示間の時間である刺激間隔（ＩＳＩ）を短縮することにより、より難しくなる。より難しいレベルにおいて、妨害物はライオンとして登場し、自分自身をエルビスとして偽装しだす。これらの試行は、抑制の複雑な態様を組み込み、信号タスクの停止に強く関連する。対象者は、ライオンがエルビスに似ているとき、応答を始める傾向があるが、偽装が落ちたとき反応抑制しなければならない。運動応答がすでに開始したときこれはより困難なタスクである。
エルビスが所与の制限時間中に押されなければ、口頭で“できるだけ速くエルビスを押せ”という声の指示がだされる。対象者がまだ目標を押さない場合、アバターが正しい応答を指し示す。
持続的注意は、認知集中を評価するゲームによってテスト可能である。図１０Ｄに示すのは、トレジャーハントゲームであり、このゲームは対象者がゲームのシチュエーションに散発的に応答することを要求する。
トレジャーハントゲームにおいて、宝物箱が与えられ、対象者１１８は宝物箱から出てくる金貨をタップするようにし向けられる。ゲームの難度は対象者１１８が目標のコインが現れるまで待たなければならない時間を増加することによって、および、停止せずに宝物箱の中または外へ移動する回数を増加することにより増大する。付加的に、ユーザ１１８がタスクに注意を払うことを保証するべく、コインが空中に浮いている時間は、ゲームレベルが上がるに従い短くなる。対象者１１８がコインをミスすると、６枚のコインを成功して探すことができるまでそのレベルが繰り返される。
ゲームアプリケーション３１８によって送信される双方向対話データは、評価される対象者１１８およびプレイ中のゲーム３１９、ゲームプレイ中に対象者１１８に与えられるゲームシチュエーションまたは刺激、および、これらの刺激の各々に対する対象者１１８の応答を同定する識別子を含む。
システム１００による対象者の認知パフォーマンスの評価および分類は、対象者によってプレイされるゲーム応答に関する対象者のパフォーマンスの量的測定を表すパフォーマンスデータを生成するための、図１１に示すようなプロセッサ４０４を実行する解析エンジン３０４を含む。
説明する実施形態において、生成されたパフォーマンスデータは、正確さ、エラー率および応答時間の統計的な測定またはメトリクスを含む。表２から５は、上述したファインドフィッシュ、トレジャーハント、フィードエルビス、および、スリーピーエルビスのそれぞれのゲームに対して生成されたパフォーマンスメトリクスのリストである。表１はこれらのゲームのすべてに共通のパフォーマンスメトリクスのリストである。これらのメトリクスはメトリクスタイプごとに複数のパラメータを生成するべく変化するサイズのサンプリングウインドウに対して生成することができる。例えば、それぞれの刺激に対する対象者１１８の応答時間は、Ｎ個のシチュエーション・応答の対のグループに対して測定可能であり、集約応答時間値はＮ個のサンプル測定の統計的解析によって生成可能である。解析エンジン３０４は、データ収納所１０６内に生成された認知パラメータ１１０３を格納する。
説明する実施形態において、認知評価システム１００は、対象者１１８が対話デバイス１１４でゲームをプレイする都度、各対象者１１８のパフォーマンスデータの新しいセットを格納する。認知パフォーマンスの評価は、図１２に示すように、パフォーマンスの代表値を生成する解析プロセス１２００を使った、パラメータデータのこれらのセットの解析に関連する。
選択した時刻における選択した対象者の認知パフォーマンスの選択した態様を評価するために、解析エンジン３０４は、データ収納所１０６からパフォーマンスデータの対応するセットを取得する。例えば、臨床ユーザまたは研究者１２０は、対象者の状態により、および／または、認知能力測定の選択した時間間隔にわたって（例えば、最近６ヶ月の任意のとき）決定されるような特定のゲームタイプに基づいて、認知パフォーマンスを評価するよう選択してもよい。認知パラメータデータの生成されたセットを使って、選択された個別分析プロセス１２０２は、対象者１１８の認知パフォーマンスを評価するのに適応される。個別解析プロセス１２０２は、隔離された対象者の認知パフォーマンスを評価するか、または、他の対象者に対する対象者の認知パフォーマンスの評価を生成するべく、統計的解析、回帰、および／または、クラスタリングを含むひとつ以上データ解析技術１２０６を適用するよう選択可能である。例えば、クラスタリング解析が分類または診断ツールとして使用される場合、選択したパフォーマンスメトリクスのＮ次元空間において、他の対象者の互いのクラスタに対する対象者の近似性は、その対象者のパフォーマンスメトリクス値のＮ次元ベクトルと、クラスタの重心を代表する平均Ｎ次元ベクトルとの間の距離を決定することにより評価可能である。対象者のクラスタが共通の発達障害診断を有する場合、評価される対象者の分類または診断はこれらの距離に関して評価（および数学的に表現）可能であるか、または、対象者のパフォーマンスメトリクスが共通の既知の診断を有する対象者のクラスタに属するように見えるところの仮診断として評価可能である。
認知評価システム１００により、臨床ユーザまたは研究者１２０は、認知解析プロセス１２０２を実行するために使用される方法をカスタマイズすることができる。臨床ユーザ１２０は、対象者のゲームプレイを秒単位のリアルタイムでディスプレイ１２０４を観ることにより、対象者のパフォーマンスを手動で解析することができる。例えば、図１３Ａは、選択的注意ゲームの選択した部分をプレイ中に対象者によって取られた動作の連続を表すスクリーン写真を示す。それにより、臨床ユーザは、対象者の双方向対話および決定を観測できる。図１３Ｂに示すように、臨床ユーザ１２０はまた対象者の複数のパフォーマンスメトリクスの全てまたはサブセットを同時に観るように選択可能である。付加的に、臨床ユーザ１２０は、ひとつ以上の発達障害分類または治療に関する対象者の可能な分類を決定しまたはその指標を与えるために、対象者の異なるパフォーマンスマトリクスの間の相互関係を観るべく複数次元データ解析を実行することができる。
パフォーマンス決定ステップ４０６は、他の対象者の選択した制御グループまたは既知の状態の代表値との比較において、所与の対象者１１８のパフォーマンスを評価するための比較解析プロセス１２０８を含むことが可能である。解析が、所与の対象者のパフォーマンスメトリクスと、対象者の他のグループ（例えば、発達障害の異なるタイプまたは程度を有する対象者のグループ、および、任意の発達障害を有しない対象者のグループを含む）のパフォーマンスメトリクスのひとつ以上の制御セットとの間の統計的差の決定を含む場合に、臨床ユーザ１２０は、ゲームタイプまたはシチュエーションのようなプリセットした基準１２１０を使用することが可能である。代替的に、カスタム化した基準１２１２は、特定のパフォーマンスメトリクスの選択のような比較のステップにおいて選択可能である。制御グループは発達障害の状態、性別および年齢を含むフィルタの適用により変更可能である。
図１４に示すように、認知評価システム１００は臨床ユーザ１２０に比較解析の可視化表示を提供する。ユーザ１２０は、システム１００によって評価される他の対象者のパフォーマンスメトリクスの基準データセットの１．５の標準的変動内（または逆にその外）にある選択した色パフォーマンスメトリクスにおいて強調することを選択することができる。臨床ユーザ１２０は、これらの制御セットと比較した所与の対象者１１８の認知データのパラメータ値の極端な差に対して警告される。他の可視化は、時間にわたって、対象者のパフォーマンスの他の態様を評価するのに使用可能である。例えば、図２０は、ファインドフィッシュゲームのゲームプレイ中に対象者によって為された無効なタッチイベントの数を表すスクリーン写真であり、対象者がゲームを学習するに従いエラー率が比較的コンスタントな比率で減少していること、ひいてはパフォーマンスが改善されていることを示している。
説明する実施形態において、対象者の認知パフォーマンスは、統計的モデルとして表され、ここで、モデルパラメータは解析エンジン３０４によって決定され、続いてステップ１２１４においてデータ収納所１０６に記録される。解析は、予め定められたスケジュールに従って要求されたとき、または、適切な権限を有する臨床ユーザ１２０によって特定的に要求されたとき、所与の対象者１１８に対して臨床ユーザ１２０によって選択された構成オプションに従い、解析エンジン３０４によって自動的に実行されてもよい。実際に、ここで説明するすべてのパフォーマンスメトリクスのうち、約１２個のみが、システム１００によって評価される子供の障害の特徴的行動の約９５％を特徴づけるために要求され、したがって、評価される子供のモデルを表すのには十分であり、ここで説明する他の子供のモデルと比較するのに十分である。
臨床ユーザまたは研究者１２０は、図１５に示す可視化プロセスを使って、システム１００により評価される一人以上の選択された対象者の認知パフォーマンスデータ４０８を可視化する。臨床ユーザ１２０にはグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）が提供され、それにより、ひとつ以上のパフォーマンスメトリクス（または認知パラメータ）１５００の選択を可視化することができる。可視化は、パフォーマンスパラメータ間の関係を示す。ひとつ以上の発達障害状態がステップ１５０２で臨床ユーザ１２０により選択可能であり、それは可視化プロセス１５０６に、選択した状態により影響される対象者に関連するデータに表示データを制限させる。ひとつ以上のパフォーマンスメトリクスと、評価される対象者の対応する特性または障害分類との間の相関を同定しかつ定量化するために、主成分分析（ＰＣＡ）クラスタリング技術、サポートベクターマシン、ベイズ解析、決定木、および、遺伝的アルゴリズムを含む有用な解析方法のセットが臨床ユーザまたは研究者によって選択される際、多変数フィルタリングおよび解析方法がステップ１５０４において適用可能である。臨床ユーザまたは研究者１２０は、対象者間または興味ある発達障害状態間を差別化するために、所望の能力を与えるパフォーマンスメトリクス間の任意の関連性を確立することができる。これはまた、臨床ユーザまたは研究者１２０によって入力される選択基準に基づいて対象者の人数を選択することにより自動的に実行可能である。その後、既知の治療および／または対象者の他の特性に基づいて、選択された人数内に最適な予測能力を与えるパフォーマンスメトリクスのサブセットを選択するために、パフォーマンスメトリクスの生成されたセットが自動的に処理される。同定されると、その後パフォーマンスメトリクスの選択されたサブセットは既知の対象者を評価するのに使用される。
図１６は、２つの選択されたパラメータ（パフォーマンスメトリクス）から生成された可視化データ１５０６の例を示す。統計的パラメータ分布が対象者の診断（もし既知であれば）に従って個々の色コードで示されており、臨床ユーザに、高機能自閉症、低機能自閉症、ダウン症候群、および定型発達のような異なる診断状態の間のパフォーマンスメトリクスの違いを如何に測定するかをアシストする。可視化処理によって同定されるパラメータ関連性は、所望によりデータ収納所１０６内に格納される。カスタマイズされたパフォーマンスのセットは、その後パフォーマンス決定処理４０６の精度を改善する新しい統計モデルの作成を通じて解析処理４１０を修正するのに使用される。
認知評価システム１００は、対象者１１８の認知パフォーマンスを要約したリポート４１２を生成する図１７に示すリポート生成プロセス１７００を実行するリポートコンポーネント１０８を含む。リポート生成１７００は、ユーザが生成されるリポートのタイプ、リポートが自動的に生成される頻度、および、リポートを受け取る臨床ユーザ１２０のセットを選択することができるリポート構成ステップ１７０１を含む。各リポートは、評価される対象者１１８に対して特定的であり、リポートの生成は、データ収納所１０６から関連するパフォーマンスデータ１７０２を取得することを含む。説明する実施形態において、リポート内の要約されたパフォーマンスデータは、対象者および比較解析モデルを含む。例えばリポートは、ｉ）認知パフォーマンスの完全な統計的測定、および、ｉｉ）同じ状態の他の対象者などの制御グループと比較される一般的（またはパラメータ特定）パフォーマンスの比較ランキングに従って、対象者１１８のパフォーマンスを示すことができる。リポートされたパフォーマンスは、システム１００によって決定される正確な認知パフォーマンスメトリクスを含むが、このパフォーマンスメトリクスから類推される他の情報を含んでも良い。
評価されるユーザ１１８に対するリポート生成プロセス１７０４は、リポートの受領に基づいて変化する。例えば、対象者１１８の医療実務者用に生成されたリポートは、評価される対象者の親または保護者に対して生成されるリポートからは省略される臨床ノートなどの付加的な詳細を含むことができる。図１８は、評価される対象者の親に対するリポートの例を示す。ここで、リポートは、対象者１１８の認知パフォーマンスモデルから導出されたメトリクスを含む。リポートのフォーマットおよびコンテンツは、システムによって与えられる解析が、そのフィールドの進捗と一貫性を有するままであることを可能するべく、臨床ユーザ１２０によってカスタマイズ可能である。
リポートは、与えられた時刻と、同じユーザ１２０および評価される対象者１１８に対して最後にリポートが生成された時刻との間で認知パフォーマンスおよび／またはパラメータデータを使う通常の時間間隔で、システム１００によって自動的に生成される。リポートの時間間隔は、各対象者に対して臨床ユーザ１２０により特定可能である。リポートの周期的な生成により、対象者１１８の進行がより多くの人数に対して追跡可能となり、システム１００に対してより多くの有用なデータが作成されるに従い、発達状態の評価が連続的に改善可能となる。付加的に、臨床ユーザ１２０は、治療済みの特定の対象者１１８に対するリポートを要求することができる。システムは、臨床ユーザ１２０によって示される時間間隔を使ってパフォーマンスリポートをすぐに出力することができる。
発達障害の特性または診断に対する対象者を量的に評価する能力に加え、システム１００は特に注意能力欠陥における認知能力を改善するべく対象者を訓練するための効果的なツールでもある。
発達障害を有する対象者の注意能力を評価する際にシステム１００の応用を示すために、発達障害を有する９人の子供（Ｍａｇｅ＝８歳５ヶ月）およびその親が、関連するフォーカスグループに参加し、プログラムを使ってその体験のフィードバックを与えた。プログラムの構成有効性および感度を評価するために、９０人の典型的な発達児童（Ｍａｇｅ＝４歳３ヶ月）が募集された。システム１００は参加者に対して双方向対話データを取得し、これは、上述したように対応するパフォーマンスメトリクスを生成するのに使用された。さらに、注意の２つの標準的測定、すなわち、ウィルディングアテンションタスク（ＷＡＴＴ）およびキディコンティニュアスパフォーマンスタスク（Ｋ−ＣＰＴ）が参加者に適応された。
量的データは、発達障害を有する子供は、上述したゲームアプリケーションに従事し、かつ、タスク要求を理解することができることを示した。以下の表６に示すように、相関係数は、注意の標準測定と、選択的注意タスク、ｒ（８５）＝．４８、ｐ＜．００１、認識の柔軟性タスク、ｒ（８６）＝．４４、ｐ＜．００１、持続的注意タスク、ｒ（８４）＝．３６、ｐ＜．００１、および、反応抑制タスク、ｒ（８４）＝．４７、ｐ＜．００１に関連するシステム１００のパフォーマンスメトリクスとの間の重要なポジティブな相関関係を開示した。
一連の階層的複数回帰解析が、システム１００の各タスクに対してパフォーマンスを予測するのに使用された。ゲームアプリケーションタスクの各々に対して、パラメータとして年齢を追加することは予測を有意に改善させた。年齢および性別の２つの予測変数は、選択的注意パフォーマンスの４０％の分散（Ｒ２＝．３８６、Ｆ（２，８７）＝２８．９６、 Ｐ＜．００１に調節済み）、持続的注意パフォーマンスの１２．３％の分散（Ｒ２＝．１０３、Ｆ（２，８７）＝６．１０２、 Ｐ＜．００３に調節済み）、認識の柔軟性パフォーマンスの３１．３％の分散（Ｒ２＝．２９８、Ｆ（２，８７）＝１９．８４６、 Ｐ＜．００１に調節済み）、および、反応抑制パフォーマンスの１１．８％の分散（Ｒ２＝．０９８、Ｆ（２，８７）＝５．８４７、 Ｐ＜．００４に調節済み）を説明した。
認知評価および訓練システムの感度、および、注意パフォーマンスの年齢関連変化を検出する際の処理を示すために、一方向ＡＮＯＶＡが年齢範囲をまたいだパフォーマンスの差を評価するのに実行された。年齢をまたいだ有意な差は、選択的注意（ｐ＝．０１）、持続的注意（ｐ＝．０３）、対立解決（ｐ＝．０１）、および、反応抑制（ｐ＝．０１）のすべてのタスクで発見された。
二重ブラインドランダム制御試行形式の訓練プログラムが実行された。知的障害を有する８０人の子供（Ｍａｇｅ＝８．０２、４歳から１０歳、ＩＱ＜７５）が、システム１００（介入）を使う適応注意訓練プログラムまたは非適応制御プログラムにランダムに割り当てられた。上述したように、選択的注意、持続的注意、および、注意制御タスクを組み込んだプログラムとして、ゲームアプリケーションが使用された。介入は５週間続き、２５個のセッションから構成され、各々２０分間続いた。子供たちは、介入前に、介入直後、および、介入後の３ヶ月で、標準および適合された評価の範囲で評価された。親および先生は、双方向対話の振る舞いのリポートを得た。
介入グループに対して、繰り返されたＡＮＯＶＡ測定は、特徴検索エラーＦ（２，７４）＝１１．０９、ｐ＝．００１、特徴検索時間Ｆ（２，７４）＝３．２０、ｐ＝．０５、関連検索エラーＦ（２，６２）＝１４．６１、ｐ＝．００１、関連検索時間Ｆ（２，６４）＝５．５９、ｐ＝．００６、警戒目標Ｆ（２，７０）＝９．１１、ｐ＝．００１、および、警戒エラーＦ（２，７０）＝４．５２、ｐ＝．０１４のすべての認知注意変数に対して時間の有意な主効果を開示した。ボンフェローニ調整を有する事後対比較は、介入グループが試行を通じて、特徴検索および関連検索タスクのいて有意に少ないエラーを開示した。また、関連検索タスクを完了するのに要した時間は、Ｔ１からＴ２（ｐ＝．０３）に有意に減少することが示された。警戒タスクに関して、発見したターゲット（ｐ＝．００２）および為されたエラー（ｐ＝．０２）の両方に対してＴ１と比較したとき、改善はＴ３で与えられた。対照的に、制御グループにおいて、関連検索タスクＦ（２，６８）＝６．４６、ｐ＝．００３を完了するのに要した時間のひとつの変数に対してのみ、時間の有意な主効果が与えられ、それ以外の改善は観測されなかった。対比較は、Ｔ３（ｐ＝．０３）まで維持されたＴ１からＴ２（ｐ＝．０５）で、統合的統計的に有意な改善が観られることを開示した。
時間を通じた注意スキルの改善の大きさにおける治療効果を評価するために、繰り返し測定ＡＮＯＶＡが、主観的変数である条件（介入または制御）および個別変数である時間に対して実行された。特徴検索エラーおよび関連検索エラーの両方に対して有意な双方向対話が観測された。それは、グループをまたいで有意に異なる時間にわたって為されるエラーの減少を示した。時間にわたるサブジェクトコントラスト間の事後テストは、時刻Ｔ１での介入グループの参加者が、制御グループに比べ、特徴検索Ｆ（１，７４）＝４．１４、ｐ＝．０５と、関連検索タスクＦ（１，６９）＝３．９３、ｐ＝．０５の両方において、有意に多くのエラーを生じさせたことを示した。しかし、Ｔ２において、グループをまたいで検索タスク（ｐ＞．０５）のいずれかにおいて差は存在せず、介入グループはエラーの発生量を減少させている。グループをまたいで差が存在しない際に（ｐ＞．０５）、これらの改善はＴ３まで維持された。時間とグループの他の相互効果は付加的注意変数に対して観測されなかった。
対応のあるｔ検定は、介入グループ内の子供は訓練直後（ｔ（１５）＝−３．２５、ｐ＜．０１）の複雑な選択的注意におけるパフォーマンスで有意な改善を示したことを開示した。改善は、訓練直後の他の注意プロセスでは観測されなかったが、基本的な選択的注意（ｔ（１５）＝−２．８５、ｐ＜．０５）と持続的注意（ｔ（１５）＝−２．２０、ｐ＜．０５）における改善は、３ヶ月の追跡で明確であった。訓練直後または追跡のいずれにおいても任意の注意タスクの制御グループでは改善は観測されなかった。親および先生によって為された不注意および多動性の行動測定は、訓練後の介入グループにおいて改善を示したが、これらの改善は有意なものではなかった。
システム１００によって与えられる目標介入は、制御プログラムに比べた場合、発達障害を有する子供の注意プロセスの核心に改善をもたらした。重要なことに、これは予備的にこの訓練プログラムの潜在能力の強調をもたらし、リスクがあるかまたはすでに注意欠陥に脆弱な対象者における薬物介入の代替を提供する。
本願発明の態様から離れることなく、多くの修正が可能であることは当業者の知るところである。
Claims (18)
- コンピュータシステムの少なくともひとつのプロセッサによって実行される認知評価および訓練プロセスであって、
電子デバイス上で実行されるアプリケーションと、前記実行されるアプリケーションと対話する対象者との間の双方向対話を表す対話データを受信する工程と、
前記実行されるアプリケーションに関する対象者のパフォーマンスの量的測定を表すパフォーマンスデータを生成するべく前記対話データを処理する工程と、
前記対象者のパフォーマンスのひとつ以上の量的測定および一人以上の他の評価対象者に対するパフォーマンスのひとつ以上の対応する量的測定の可視化を表すディスプレイデータを生成する工程と、
前記可視化に基づくユーザによる解析プロセスの修正を表す入力を受信する工程と、
前記入力に応答して、前記一人以上の他の対象者の認知パフォーマンスまたは分類の決定に影響を及ぼすパラメータに対する演算処理をカスタム化する工程と、
前記対象者の少なくともひとつの注意関連能力を示す所望の認知評価データを生成するべく前記対象者の前記パフォーマンスデータに対して、前記カスタム化した演算処理を実行する工程と
を備え、
前記カスタム化した演算処理は、選択した能力により影響される評価対象者に関連するデータに前記ディスプレイデータを制限するべく、ひとつ以上の前記注意関連能力を選択することである、ことを特徴とする
プロセス。 - 前記アプリケーションはゲームであり、前記対話データは前記ゲームと前記ゲームをプレイする前記対象者との間の双方向対話を表し、前記ゲームは、前記対象者の注意関連能力を評価するように構成されている、ことを特徴とする請求項１に記載のプロセス。
- 前記実行されるアプリケーションに関して、前記対象者のパフォーマンスの前記量的測定は、正確さ、エラー率、および、応答時間の量的測定を含む、ことを特徴とする請求項１または２に記載のプロセス。
- 前記量的測定の可視化を表すディスプレイデータを生成する工程は、フィルタリングおよび解析方法を含み、かつ、前記フィルタリングおよび解析方法は、主成分分析およびクラスタリング処理の少なくともひとつを実行することを含む多変数解析に関連する、ことを特徴とする請求項３に記載のプロセス。
- 前記カスタム化した演算処理は、対象者たちの前記注意関連能力を差別化できるように、前記評価対象者の前記パフォーマンスに関連する前記量的測定どうしのパラメータの任意の関連性を確立することである、ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載のプロセス。
- 前記パフォーマンスデータを処理する工程は、前記対象者の前記パフォーマンスデータおよび、標準神経分類および／またはひとつ以上の発達障害分類を含む、ひとつ以上の認知能力分類を有する一人以上の他の対象者の対応するパフォーマンスデータを処理することを含み、前記認知評価データは、前記ひとつ以上の認知能力分類に関する前記対象者の分類を示す、ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載のプロセス。
- 前記生成されたディスプレイデータは、前記対象者の前記認知評価データ、および、前記一人以上の他の対象者の前記ひとつ以上の認知能力分類の可視化を表す、ことを特徴とする請求項６に記載のプロセス。
- 前記可視化によって、ユーザが前記対象者のパフォーマンスを他の対象者の対応するパフォーマンスと比較できる、ことを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載のプロセス。
- 前記可視化は、前記ユーザへ表示するためのパフォーマンスの一つ以上の量的測定を選択するためのインタラクティブ制御を含む、ことを特徴とする請求項７に記載のプロセス。
- 前記一人以上の他の対象者は、認知能力分類のセットからユーザによって選択されたひとつ以上の認知能力分類を有する、ことを特徴とする請求項６から９のいずれか一項に記載のプロセス。
- 前記可視化は、前記他の対象者のパフォーマンスの前記対応する量的測定と有意に異なる前記対象者のパフォーマンスの任意の量的測定を、視覚的に差別化するように構成されている、ことを特徴とする請求項７から１０のいずれか一項に記載のプロセス。
- コンピュータシステムの少なくともひとつのプロセッサによって実行される、対象者の認知パフォーマンスを評価および訓練するプロセスであって、
前記コンピュータシステムのディスプレイ上に複数の視覚的刺激を表示する工程と、
前記表示された視覚的刺激に、前記コンピュータシステムを使って応答した対象者の入力を受信する工程と、
前記視覚的刺激および前記対象者の対応する前記入力を表す対話データを生成する工程と、
前記視覚的刺激に関する前記対象者のパフォーマンスの量的測定を表すパフォーマンスデータを生成するべく、および、前記対象者の少なくともひとつの注意関連能力を示す認知評価データを、ユーザによって修正された解析プロセスに基づいて生成するべく、前記対話データを処理するように構成されたデータ処理システムへ前記対話データを送信する工程と
を備え、
前記対象者のパフォーマンスのひとつ以上の量的測定、および、一人以上の他の評価対象者に対するパフォーマンスのひとつ以上の対応する量的測定の可視化を表すディスプレイデータの生成に応答して、前記可視化に基づくユーザによる解析プロセスの修正を表す入力が、前記少なくともひとつのプロセッサに与えられ、
前記少なくともひとつのプロセッサは当該入力に応答して、前記一人以上の他の対象者の認知パフォーマンスまたは分類の決定に影響を及ぼすパラメータに対してカスタム化した演算処理を実行し、それにより、前記対象者の前記パフォーマンスデータに対して、前記対象者の少なくともひとつの注意関連能力を示す所望の認知評価データが生成され、
前記カスタム化した演算処理は、選択した能力により影響される評価対象者に関連するデータに前記ディスプレイデータを制限するべく、ひとつ以上の前記注意関連能力を選択することである、ことを特徴とする
プロセス。 - コンピュータシステムの少なくともひとつのプロセッサによって実行される、対象者の認知パフォーマンスを評価および訓練するプロセスであって、
前記コンピュータシステムのディスプレイ上に複数の視覚的刺激を表示する工程と、
前記表示された視覚的刺激に、前記コンピュータシステムを使って応答した対象者の入力を受信する工程と、
前記視覚的刺激および前記対象者の対応する前記入力を表す対話データを生成する工程と、
前記視覚的刺激に関して、前記対象者のパフォーマンスの量的測定を表すパフォーマンスデータを生成するべく前記対話データを処理する工程と、
前記対象者の少なくともひとつの注意関連能力を示す認知評価データを生成する工程であって、前記認知評価データの生成は、ユーザによって修正された解析プロセスの入力に応答してカスタム化した演算処理に基づいている、ところの工程と
を備え、
前記解析プロセスは、前記対象者のパフォーマンスのひとつ以上の前記量的測定、および、一人以上の他の評価対象者に対するパフォーマンスのひとつ以上の対応する量的測定の可視化を表すディスプレイデータの生成に応答して修正され、
前記カスタム化した演算処理は、パフォーマンスのそれぞれの量的測定に基づいて一人以上の他の評価対象者に関する前記対象者の認知パフォーマンスまたは分類の決定に影響を及ぼすひとつ以上の演算を含み、
前記カスタム化した演算処理は、選択した能力により影響される評価対象者に関連するデータに前記ディスプレイデータを制限するべく、ひとつ以上の前記注意関連能力を選択することである、ことを特徴とするプロセス。 - 前記視覚的刺激は前記対象者がプレイするゲームを表し、前記視覚的刺激は前記対象者の注意関連能力を評価および訓練するように構成されている、ことを特徴とする請求項１２または１３に記載のプロセス。
- コンピュータシステムの少なくともひとつのプロセッサによって実行されたとき、請求項１から１４のいずれか一項に記載のプロセスを実行する、実行可能なインストラクションを含む、対象者の認知評価および訓練用のコンピュータプログラム製品。
- 認知評価および訓練システムであって、
ランダムアクセスメモリと、
少なくともひとつのプロセッサと、
前記システムのユーザにアプリケーションコンテンツを表示するためのディスプレイと、
対象者からの入力を受信する少なくともひとつの入力デバイスと、
を備え、
前記システムは、請求項１から１４のいずれか一項に記載のプロセスを実行するように構成されている、ことを特徴とするシステム。 - 前記システムはタブレットコンピュータであり、前記ディスプレイおよび前記入力デバイスは前記タブレットコンピュータのタッチスクリーンのコンポーネントである、ことを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
- 対象者の認知評価および訓練方法であって、
少なくとも所定の時間間隔の間、請求項１２から１４のいずれか一項に記載のプロセスを実行するように構成された認知評価および訓練システムと、対象者が連続的に双方向対話する認知訓練セッションを与える工程であって、前記実行される処理は前記対象者によってプレイされるコンピュータゲームを実行し、前記コンピュータゲームは、前記コンピュータゲームをプレイする前記対象者の注意関連能力を訓練するように構成されており、
前記対話データを処理する工程は、前記対象者のひとつ以上の前記注意関連能力の改善を評価するべく前記認知訓練セッションの少なくとも前後において実行される、方法。
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