JP7326337B2 - オペレータのパフォーマンスの自動アセスメント - Google Patents
オペレータのパフォーマンスの自動アセスメント Download PDFInfo
- Publication number
- JP7326337B2 JP7326337B2 JP2020561962A JP2020561962A JP7326337B2 JP 7326337 B2 JP7326337 B2 JP 7326337B2 JP 2020561962 A JP2020561962 A JP 2020561962A JP 2020561962 A JP2020561962 A JP 2020561962A JP 7326337 B2 JP7326337 B2 JP 7326337B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- content
- assessment
- performance
- performances
- activities
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/30—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to physical therapies or activities, e.g. physiotherapy, acupressure or exercising
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
- G06N5/022—Knowledge engineering; Knowledge acquisition
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/40—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Marketing (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physical Education & Sports Medicine (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
図1は、本発明の実施形態が実装され得る環境100のシステム図を示す。様々な実施形態を実践するために構成要素の全てが必要とされなくてもよく、本発明の趣旨又は範囲から逸脱することなく、構成要素の配置及び種類の変更がなされ得る。示されるように、図1のシステム100は、アセスメントツールサーバコンピュータ(ATSC)110と、メタデータ記憶部120と、レビューコンピュータ102~107と、記録化コンピュータ112~118と、アセスメントツールクライアントコンピュータ122と、ネットワーク108と、を含み得る。様々な実施形態のうちの少なくとも1つでは、1つ以上のクラウドネットワーク内の1つ以上のクラウドインスタンスを使用して、上記で参照したコンピューティング装置のうちの1つ以上を実装することができる。したがって、これらの技術革新及び実施形態は、単一の環境に限定されるものとして解釈されるべきではなく、その他の構成及びアーキテクチャもまた想定される。
図2は、図1に示されるようなシステムに含まれ得るクライアントコンピュータ200の実施形態を示す。クライアントコンピュータ200は、例えば、記録化コンピュータ112~118、レビューコンピュータ102~107、アセスメントツールクライアントコンピュータ122などの少なくとも1つの実施形態を表し得る。また、クライアントコンピュータ200は、モバイル装置(例えば、スマートフォン又はタブレット)、固定式/デスクトップコンピュータなどであってもよい。
図3は、図1に示されるようなシステムに含まれ得るネットワークコンピュータ300の実施形態を示す。ネットワークコンピュータ300は、例えば、アセスメントツールサーバコンピュータ110を表し得る。ネットワークコンピュータ300は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータなどであってもよい。
図4は、様々な実施形態のうちの1つ以上の1つの例示的な実施形態400を示す。看護、歯科学、ソノグラフィなどといった他の種類のヘルスケア関連活動も同様に企図されるが、簡潔さ及び明快さのために、図4及び本文書全体をとおして論じられる他の実施形態は、手術及び関連する活動を参照する。例えば、外科医402及び助手404は、手術室内に立って手術台408上の患者406を看護する。
本発明の特定の態様の稼働について、図9~11を参照して説明する。様々な実施形態のうちの少なくとも1つでは、それぞれ図9~11と併せて説明されるプロセス900、1000、及び1100、又はこれらのプロセスの一部が、図3のネットワークコンピュータ300などのネットワークコンピュータによって実装され、かつ/又はそのネットワークコンピュータ上で実行されてもよい。その他の実施形態では、これらのプロセス又はこれらのプロセスの一部は、図3のネットワークコンピュータ300などの複数のネットワークコンピュータによって実装され、かつ/又はその複数のネットワークコンピュータ上で実行されてもよい。また、様々な実施形態のうちの少なくとも1つでは、これらのプロセス又はこれらのプロセスの一部は、1つ以上のクラウドネットワーク内で稼働する1つ以上のクラウドインスタンスによって実装され、かつ/又はその1つ以上のクラウドインスタンス上で実行されてもよい。しかしながら、実施形態はそのように限定されず、ネットワークコンピュータ、クライアントコンピュータ、クラウドコンピュータなどの様々な組み合わせが利用され得る。これらのプロセス又はこれらのプロセスの一部は、記録化コンピュータ112~118、レビューコンピュータ102~107、又はATSC110が挙げられるがこれらに限定されない、図1の任意のコンピュータ上に実装されてもよい。
(1) 1つ以上のネットワークコンピュータ内の1つ以上のプロセッサがアクションを実施するために命令を実行する、身体活動のパフォーマンスをアセスメントするための方法であって、
アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することであって、
1つ以上の活動の1つ以上のパフォーマンスに関連付けられた情報を含むパフォーマンスコンテンツを収集することと、
アクションを実施するために1つ以上の分類子を使用することであって、
前記パフォーマンスコンテンツを分類して、前記パフォーマンスコンテンツの1つ以上の特徴の1つ以上の発生を判定することと、
アセスメントコンテンツを分類して、前記1つ以上のパフォーマンスに含まれる1つ以上の特徴に関連付けられている1つ以上のスコアを判定することであって、前記アセスメントコンテンツが、前記1つ以上の活動の前記1つ以上のパフォーマンスの1つ以上の特徴に関連付けられた情報を含む、判定することと、を含む、使用することと、
履歴パフォーマンスコンテンツ、アセスメントコンテンツ、及びスコアに基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスに関連付けられた1つ以上の相関値を提供することと、
前記相関値、パフォーマンスコンテンツ、アセスメントコンテンツ、及びスコアに基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスのローカライズされた評価を含むレポートを提供することと、を含む、使用すること、を含む、方法。
(2) 前記パフォーマンスコンテンツを収集することは、
1人以上の対象によって実施される活動のビデオストリームを受信することと、
前記ビデオストリームに含まれる前記1つ以上のパフォーマンスに基づいて前記アセスメントコンテンツを生成することと、を含む、実施態様1に記載の方法。
(3) 前記アセスメントコンテンツを分類することは、
異なるソースによって提供されている非構造化コンテンツを分類することと、
前記非構造化コンテンツの前記分類に基づいて、前記1つ以上のスコアを更に判定することと、を更に含む、実施態様1に記載の方法。
(4) アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することは、
前記1つ以上の活動を実施している1人以上の対象にリアルタイムのフィードバックを提供することと、
前記リアルタイムのフィードバックに関連付けられている前記1人以上の対象から1つ以上の応答を収集することと、を更に含む、実施態様1に記載の方法。
(5) 前記1つ以上の相関値に基づいて前記1つ以上の分類子を更新することを更に含む、実施態様1に記載の方法。
規定値を超える前記1つ以上のスコアに基づいて、前記アセスメントコンテンツに関連付けられた前記パフォーマンスコンテンツの一部分を抽出することと、
前記パフォーマンスコンテンツの抽出された前記一部分及びそのアセスメントコンテンツを、訓練データとして使用するために分類処理エンジンに提供することと、を更に含む、実施態様1に記載の方法。
(7) 前記1つ以上のパフォーマンスに関連付けられた1つ以上の相関値を提供することは、
前記1つ以上の活動を含む1つ以上の工程を定義するタイムラインを受信することと、
前記1つ以上の工程の発生に基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスを前記タイムラインと相関させることと、
前記1つ以上のパフォーマンスと前記タイムラインとの前記相関に基づいて、前記1つ以上の分類子を修正することと、を更に含む、実施態様1に記載の方法。
(8) 身体活動のパフォーマンスをアセスメントするためのシステムであって、
ネットワークコンピュータであって、
前記ネットワークを介して通信する送受信機と、
少なくとも命令を記憶するメモリと、
アクションを実施する命令を実行する1つ以上のプロセッサ装置であって、
アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することであって、
1つ以上の活動の1つ以上のパフォーマンスに関連付けられた情報を含むパフォーマンスコンテンツを収集することと、
アクションを実施するために1つ以上の分類子を使用することであって、
前記パフォーマンスコンテンツを分類して、前記パフォーマンスコンテンツの1つ以上の特徴の1つ以上の発生を判定することと、
アセスメントコンテンツを分類して、前記1つ以上のパフォーマンスに含まれる1つ以上の特徴に関連付けられている1つ以上のスコアを判定することであって、前記アセスメントコンテンツが、前記1つ以上の活動の前記1つ以上のパフォーマンスの1つ以上の特徴に関連付けられた情報を含む、判定することと、を含む、使用することと、
履歴パフォーマンスコンテンツ、アセスメントコンテンツ、及びスコアに基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスに関連付けられた1つ以上の相関値を提供することと、
前記相関値、パフォーマンスコンテンツ、アセスメントコンテンツ、及びスコアに基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスのローカライズされた評価を含むレポートを提供することと、を含む、使用すること、を含む、アクションを実施する命令を実行する1つ以上のプロセッサ装置と、
を備える、ネットワークコンピュータと、
クライアントコンピュータであって、
前記ネットワークを介して通信する送受信機と、
少なくとも命令を記憶するメモリと、
アクションを実施する命令を実行する1つ以上のプロセッサ装置であって、
前記パフォーマンスコンテンツ又は前記アセスメントコンテンツのうちの1つ以上を提供することを含む、アクションを実施する命令を実行する1つ以上のプロセッサ装置と、
を備える、クライアントコンピュータと、
を備える、システム。
(9) 前記パフォーマンスコンテンツを収集することは、
1人以上の対象によって実施される活動のビデオストリームを受信することと、
前記ビデオストリームに含まれる前記1つ以上のパフォーマンスに基づいて前記アセスメントコンテンツを生成することと、を含む、実施態様8に記載のシステム。
(10) 前記アセスメントコンテンツを分類することは、
異なるソースによって提供されている非構造化コンテンツを分類することと、
前記非構造化コンテンツの前記分類に基づいて、前記1つ以上のスコアを更に判定することと、を更に含む、実施態様8に記載のシステム。
前記1つ以上の活動を実施している1人以上の対象にリアルタイムのフィードバックを提供することと、
前記リアルタイムのフィードバックに関連付けられている前記1人以上の対象から1つ以上の応答を収集することと、を更に含む、実施態様8に記載のシステム。
(12) 前記1つ以上の相関値に基づいて前記1つ以上の分類子を更新することを更に含む、実施態様8に記載のシステム。
(13) アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することは、
規定値を超える前記1つ以上のスコアに基づいて、前記アセスメントコンテンツに関連付けられた前記パフォーマンスコンテンツの一部分を抽出することと、
前記パフォーマンスコンテンツの抽出された前記一部分及びそのアセスメントコンテンツを、訓練データとして使用するために分類処理エンジンに提供することと、を更に含む、実施態様8に記載のシステム。
(14) 前記1つ以上のパフォーマンスに関連付けられた1つ以上の相関値を提供することは、
前記1つ以上の活動を含む1つ以上の工程を定義するタイムラインを受信することと、
前記1つ以上の工程の発生に基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスを前記タイムラインと相関させることと、
前記1つ以上のパフォーマンスと前記タイムラインとの前記相関に基づいて、前記1つ以上の分類子を修正することと、を更に含む、実施態様8に記載のシステム。
(15) 身体活動のパフォーマンスをアセスメントするための命令を含むプロセッサ可読非一時的記憶媒体であって、1つ以上のハードウェアプロセッサによる前記命令の実行が、
アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することであって、
1つ以上の活動の1つ以上のパフォーマンスに関連付けられた情報を含むパフォーマンスコンテンツを収集することと、
アクションを実施するために1つ以上の分類子を使用することであって、
前記パフォーマンスコンテンツを分類して、前記パフォーマンスコンテンツの1つ以上の特徴の1つ以上の発生を判定することと、
アセスメントコンテンツを分類して、前記1つ以上のパフォーマンスに含まれる1つ以上の特徴に関連付けられている1つ以上のスコアを判定することであって、前記アセスメントコンテンツが、前記1つ以上の活動の前記1つ以上のパフォーマンスの1つ以上の特徴に関連付けられた情報を含む、判定することと、を含む、使用することと、
履歴パフォーマンスコンテンツ、アセスメントコンテンツ、及びスコアに基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスに関連付けられた1つ以上の相関値を提供することと、
前記相関値、パフォーマンスコンテンツ、アセスメントコンテンツ、及びスコアに基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスのローカライズされた評価を含むレポートを提供することと、を含む、使用すること、を含む、アクションを実施する、プロセッサ可読非一時的記憶媒体。
1人以上の対象によって実施される活動のビデオストリームを受信することと、
前記ビデオストリームに含まれる前記1つ以上のパフォーマンスに基づいて前記アセスメントコンテンツを生成することと、を含む、実施態様15に記載の媒体。
(17) 前記アセスメントコンテンツを分類することは、
異なるソースによって提供されている非構造化コンテンツを分類することと、
前記非構造化コンテンツの前記分類に基づいて、前記1つ以上のスコアを更に判定することと、を更に含む、実施態様15に記載の媒体。
(18) アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することは、
前記1つ以上の活動を実施している1人以上の対象にリアルタイムのフィードバックを提供することと、
前記リアルタイムのフィードバックに関連付けられている前記1人以上の対象から1つ以上の応答を収集することと、を更に含む、実施態様15に記載の媒体。
(19) 前記1つ以上の相関値に基づいて前記1つ以上の分類子を更新することを更に含む、実施態様15に記載の媒体。
(20) アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することは、
規定値を超える前記1つ以上のスコアに基づいて、前記アセスメントコンテンツに関連付けられた前記パフォーマンスコンテンツの一部分を抽出することと、
前記パフォーマンスコンテンツの抽出された前記一部分及びそのアセスメントコンテンツを、訓練データとして使用するために分類処理エンジンに提供することと、を更に含む、実施態様15に記載の媒体。
前記1つ以上の活動を含む1つ以上の工程を定義するタイムラインを受信することと、
前記1つ以上の工程の発生に基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスを前記タイムラインと相関させることと、
前記1つ以上のパフォーマンスと前記タイムラインとの前記相関に基づいて、前記1つ以上の分類子を修正することと、を更に含む、実施態様15に記載の媒体。
(22) 身体活動のパフォーマンスをアセスメントするためのネットワークコンピュータであって、
前記ネットワークを介して通信する送受信機と、
少なくとも命令を記憶するメモリと、
アクションを実施する命令を実行する1つ以上のプロセッサ装置であって、
アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することであって、
1つ以上の活動の1つ以上のパフォーマンスに関連付けられた情報を含むパフォーマンスコンテンツを収集することと、
アクションを実施するために1つ以上の分類子を使用することであって、
前記パフォーマンスコンテンツを分類して、前記パフォーマンスコンテンツの1つ以上の特徴の1つ以上の発生を判定することと、
アセスメントコンテンツを分類して、前記1つ以上のパフォーマンスに含まれる1つ以上の特徴に関連付けられている1つ以上のスコアを判定することであって、前記アセスメントコンテンツが、前記1つ以上の活動の前記1つ以上のパフォーマンスの1つ以上の特徴に関連付けられた情報を含む、判定することと、を含む、使用することと、
履歴パフォーマンスコンテンツ、アセスメントコンテンツ、及びスコアに基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスに関連付けられた1つ以上の相関値を提供することと、
前記相関値、パフォーマンスコンテンツ、アセスメントコンテンツ、及びスコアに基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスのローカライズされた評価を含むレポートを提供することと、を含む、アクションを実施する命令を実行する1つ以上のプロセッサ装置と、を備える、ネットワークコンピュータ。
(23) 前記パフォーマンスコンテンツを収集することは、
1人以上の対象によって実施される活動のビデオストリームを受信することと、
前記ビデオストリームに含まれる前記1つ以上のパフォーマンスに基づいて前記アセスメントコンテンツを生成することと、を含む、実施態様22に記載のネットワークコンピュータ。
(24) 前記アセスメントコンテンツを分類することは、
異なるソースによって提供されている非構造化コンテンツを分類することと、
前記非構造化コンテンツの前記分類に基づいて、前記1つ以上のスコアを更に判定することと、を更に含む、実施態様22に記載のネットワークコンピュータ。
(25) アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することは、
前記1つ以上の活動を実施している1人以上の対象にリアルタイムのフィードバックを提供することと、
前記リアルタイムのフィードバックに関連付けられている前記1人以上の対象から1つ以上の応答を収集することと、を更に含む、実施態様22に記載のネットワークコンピュータ。
(27) アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することは、
規定値を超える前記1つ以上のスコアに基づいて、前記アセスメントコンテンツに関連付けられた前記パフォーマンスコンテンツの一部分を抽出することと、
前記パフォーマンスコンテンツの抽出された前記一部分及びそのアセスメントコンテンツを、訓練データとして使用するために分類処理エンジンに提供することと、を更に含む、実施態様22に記載のネットワークコンピュータ。
(28) 前記1つ以上のパフォーマンスに関連付けられた1つ以上の相関値を提供することは、
前記1つ以上の活動を含む1つ以上の工程を定義するタイムラインを受信することと、
前記1つ以上の工程の発生に基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスを前記タイムラインと相関させることと、
前記1つ以上のパフォーマンスと前記タイムラインとの前記相関に基づいて、前記1つ以上の分類子を修正することと、を更に含む、実施態様22に記載のネットワークコンピュータ。
Claims (28)
- 1つ以上のネットワークコンピュータ内の1つ以上のプロセッサがアクションを実施するために命令を実行する、身体活動のパフォーマンスをアセスメントするための方法であって、
アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することであって、
1つ以上の活動の1つ以上のパフォーマンスに関連付けられた情報を含むパフォーマンスコンテンツを収集することと、
アクションを実施するために1つ以上の分類子を使用することであって、
前記パフォーマンスコンテンツを分類して、前記パフォーマンスコンテンツの1つ以上の特徴の1つ以上の発生を判定することと、
アセスメントコンテンツを分類して、前記1つ以上のパフォーマンスに含まれる1つ以上の特徴に関連付けられている1つ以上のスコアを判定することであって、前記アセスメントコンテンツが、前記1つ以上の活動の前記1つ以上のパフォーマンスの1つ以上の特徴に関連付けられた情報を含む、判定することと、を含む、使用することと、
前記パフォーマンスコンテンツ、前記アセスメントコンテンツ、前記スコア、前記1つ以上の活動を含む1つ以上の工程を定義するタイムライン及び前記1つ以上の工程の発生に基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスを前記タイムラインと相関させることと、
前記相関、前記パフォーマンスコンテンツ、前記アセスメントコンテンツ、及び前記スコアに基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスの評価を含むレポートを提供することと、を含む、使用すること、を含む、方法。 - 前記パフォーマンスコンテンツを収集することは、
1人以上の対象によって実施される活動のビデオストリームを受信することと、
前記ビデオストリームに含まれる前記1つ以上のパフォーマンスに基づいて前記アセスメントコンテンツを生成することと、を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記アセスメントコンテンツを分類することは、
異なるソースによって提供されている非構造化コンテンツを分類することと、
前記非構造化コンテンツの前記分類に基づいて、前記1つ以上のスコアを更に判定することと、を更に含む、請求項1に記載の方法。 - アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することは、
前記1つ以上の活動を実施している1人以上の対象にリアルタイムのフィードバックを提供することと、
前記リアルタイムのフィードバックに関連付けられている前記1人以上の対象から1つ以上の応答を収集することと、を更に含む、請求項1に記載の方法。 - 前記相関に基づいて前記1つ以上の分類子を更新することを更に含む、請求項1に記載の方法。
- アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することは、
規定値を超える前記1つ以上のスコアに基づいて、前記アセスメントコンテンツに関連付けられた前記パフォーマンスコンテンツの一部分を抽出することと、
前記パフォーマンスコンテンツの抽出された前記一部分を機械学習システムに提供することと、を更に含む、請求項1に記載の方法。 - 前記1つ以上のパフォーマンスと前記タイムラインとの前記相関に基づいて、前記1つ以上の分類子を修正することと、を更に含む、請求項1に記載の方法。
- 身体活動のパフォーマンスをアセスメントするためのシステムであって、
ネットワークコンピュータであって、
ネットワークを介して通信する送受信機と、
少なくとも命令を記憶するメモリと、
アクションを実施する命令を実行する1つ以上のプロセッサ装置であって、
アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することであって、
1つ以上の活動の1つ以上のパフォーマンスに関連付けられた情報を含むパフォーマンスコンテンツを収集することと、
アクションを実施するために1つ以上の分類子を使用することであって、
前記パフォーマンスコンテンツを分類して、前記パフォーマンスコンテンツの1つ以上の特徴の1つ以上の発生を判定することと、
アセスメントコンテンツを分類して、前記1つ以上のパフォーマンスに含まれる1つ以上の特徴に関連付けられている1つ以上のスコアを判定することであって、前記アセスメントコンテンツが、前記1つ以上の活動の前記1つ以上のパフォーマンスの1つ以上の特徴に関連付けられた情報を含む、判定することと、を含む、使用することと、
前記パフォーマンスコンテンツ、前記アセスメントコンテンツ、前記スコア、前記1つ以上の活動を含む1つ以上の工程を定義するタイムライン及び前記1つ以上の工程の発生に基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスを前記タイムラインと相関させることと、
前記相関、前記パフォーマンスコンテンツ、前記アセスメントコンテンツ、及び前記スコアに基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスの評価を含むレポートを提供することと、を含む、使用すること、を含む、アクションを実施する命令を実行する1つ以上のプロセッサ装置と、
を備える、ネットワークコンピュータと、
クライアントコンピュータであって、
前記ネットワークを介して通信する送受信機と、
少なくとも命令を記憶するメモリと、
アクションを実施する命令を実行する1つ以上のプロセッサ装置であって、
前記パフォーマンスコンテンツ又は前記アセスメントコンテンツのうちの1つ以上を提供することを含む、アクションを実施する命令を実行する1つ以上のプロセッサ装置と、
を備える、クライアントコンピュータと、
を備える、システム。 - 前記パフォーマンスコンテンツを収集することは、
1人以上の対象によって実施される活動のビデオストリームを受信することと、
前記ビデオストリームに含まれる前記1つ以上のパフォーマンスに基づいて前記アセスメントコンテンツを生成することと、を含む、請求項8に記載のシステム。 - 前記アセスメントコンテンツを分類することは、
異なるソースによって提供されている非構造化コンテンツを分類することと、
前記非構造化コンテンツの前記分類に基づいて、前記1つ以上のスコアを更に判定することと、を更に含む、請求項8に記載のシステム。 - アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することは、
前記1つ以上の活動を実施している1人以上の対象にリアルタイムのフィードバックを提供することと、
前記リアルタイムのフィードバックに関連付けられている前記1人以上の対象から1つ以上の応答を収集することと、を更に含む、請求項8に記載のシステム。 - 前記相関に基づいて前記1つ以上の分類子を更新することを更に含む、請求項8に記載のシステム。
- アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することは、
規定値を超える前記1つ以上のスコアに基づいて、前記アセスメントコンテンツに関連付けられた前記パフォーマンスコンテンツの一部分を抽出することと、
前記パフォーマンスコンテンツの抽出された前記一部分を機械学習システムに提供することと、を更に含む、請求項8に記載のシステム。 - 前記1つ以上のパフォーマンスと前記タイムラインとの前記相関に基づいて、前記1つ以上の分類子を修正することと、を更に含む、請求項8に記載のシステム。
- 身体活動のパフォーマンスをアセスメントするための命令を含むプロセッサ可読非一時的記憶媒体であって、1つ以上のハードウェアプロセッサによる前記命令の実行が、
アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することであって、
1つ以上の活動の1つ以上のパフォーマンスに関連付けられた情報を含むパフォーマンスコンテンツを収集することと、
アクションを実施するために1つ以上の分類子を使用することであって、
前記パフォーマンスコンテンツを分類して、前記パフォーマンスコンテンツの1つ以上の特徴の1つ以上の発生を判定することと、
アセスメントコンテンツを分類して、前記1つ以上のパフォーマンスに含まれる1つ以上の特徴に関連付けられている1つ以上のスコアを判定することであって、前記アセスメントコンテンツが、前記1つ以上の活動の前記1つ以上のパフォーマンスの1つ以上の特徴に関連付けられた情報を含む、判定することと、を含む、使用することと、
前記パフォーマンスコンテンツ、前記アセスメントコンテンツ、前記スコア、前記1つ以上の活動を含む1つ以上の工程を定義するタイムライン及び前記1つ以上の工程の発生に基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスを前記タイムラインと相関させることと、
前記相関、前記パフォーマンスコンテンツ、前記アセスメントコンテンツ、及び前記スコアに基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスの評価を含むレポートを提供することと、を含む、使用すること、を含む、アクションを実施する、プロセッサ可読非一時的記憶媒体。 - 前記パフォーマンスコンテンツを収集することは、
1人以上の対象によって実施される活動のビデオストリームを受信することと、
前記ビデオストリームに含まれる前記1つ以上のパフォーマンスに基づいて前記アセスメントコンテンツを生成することと、を含む、請求項15に記載の媒体。 - 前記アセスメントコンテンツを分類することは、
異なるソースによって提供されている非構造化コンテンツを分類することと、
前記非構造化コンテンツの前記分類に基づいて、前記1つ以上のスコアを更に判定することと、を更に含む、請求項15に記載の媒体。 - アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することは、
前記1つ以上の活動を実施している1人以上の対象にリアルタイムのフィードバックを提供することと、
前記リアルタイムのフィードバックに関連付けられている前記1人以上の対象から1つ以上の応答を収集することと、を更に含む、請求項15に記載の媒体。 - 前記相関に基づいて前記1つ以上の分類子を更新することを更に含む、請求項15に記載の媒体。
- アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することは、
規定値を超える前記1つ以上のスコアに基づいて、前記アセスメントコンテンツに関連付けられた前記パフォーマンスコンテンツの一部分を抽出することと、
前記パフォーマンスコンテンツの抽出された前記一部分を機械学習システムに提供することと、を更に含む、請求項15に記載の媒体。 - 前記1つ以上のパフォーマンスと前記タイムラインとの前記相関に基づいて、前記1つ以上の分類子を修正することと、を更に含む、請求項15に記載の媒体。
- 身体活動のパフォーマンスをアセスメントするためのネットワークコンピュータであって、
ネットワークを介して通信する送受信機と、
少なくとも命令を記憶するメモリと、
アクションを実施する命令を実行する1つ以上のプロセッサ装置であって、
アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することであって、
1つ以上の活動の1つ以上のパフォーマンスに関連付けられた情報を含むパフォーマンスコンテンツを収集することと、
アクションを実施するために1つ以上の分類子を使用することであって、
前記パフォーマンスコンテンツを分類して、前記パフォーマンスコンテンツの1つ以上の特徴の1つ以上の発生を判定することと、
アセスメントコンテンツを分類して、前記1つ以上のパフォーマンスに含まれる1つ以上の特徴に関連付けられている1つ以上のスコアを判定することであって、前記アセスメントコンテンツが、前記1つ以上の活動の前記1つ以上のパフォーマンスの1つ以上の特徴に関連付けられた情報を含む、判定することと、を含む、使用することと、
前記パフォーマンスコンテンツ、前記アセスメントコンテンツ、前記スコア、前記1つ以上の活動を含む1つ以上の工程を定義するタイムライン及び前記1つ以上の工程の発生に基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスを前記タイムラインと相関させることと、
前記相関、前記パフォーマンスコンテンツ、前記アセスメントコンテンツ、及び前記スコアに基づいて、前記1つ以上のパフォーマンスの評価を含むレポートを提供することと、を含む、アクションを実施する命令を実行する1つ以上のプロセッサ装置と、を備える、ネットワークコンピュータ。 - 前記パフォーマンスコンテンツを収集することは、
1人以上の対象によって実施される活動のビデオストリームを受信することと、
前記ビデオストリームに含まれる前記1つ以上のパフォーマンスに基づいて前記アセスメントコンテンツを生成することと、を含む、請求項22に記載のネットワークコンピュータ。 - 前記アセスメントコンテンツを分類することは、
異なるソースによって提供されている非構造化コンテンツを分類することと、
前記非構造化コンテンツの前記分類に基づいて、前記1つ以上のスコアを更に判定することと、を更に含む、請求項22に記載のネットワークコンピュータ。 - アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することは、
前記1つ以上の活動を実施している1人以上の対象にリアルタイムのフィードバックを提供することと、
前記リアルタイムのフィードバックに関連付けられている前記1人以上の対象から1つ以上の応答を収集することと、を更に含む、請求項22に記載のネットワークコンピュータ。 - 前記相関に基づいて前記1つ以上の分類子を更新することを更に含む、請求項22に記載のネットワークコンピュータ。
- アクションを実施するために1つ以上のアセスメントエンジンを使用することは、
規定値を超える前記1つ以上のスコアに基づいて、前記アセスメントコンテンツに関連付けられた前記パフォーマンスコンテンツの一部分を抽出することと、
前記パフォーマンスコンテンツの抽出された前記一部分を機械学習システムに提供することと、を更に含む、請求項22に記載のネットワークコンピュータ。 - 前記1つ以上のパフォーマンスと前記タイムラインとの前記相関に基づいて、前記1つ以上の分類子を修正することと、を更に含む、請求項22に記載のネットワークコンピュータ。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US15/882,938 | 2018-01-29 | ||
US15/882,938 US10147052B1 (en) | 2018-01-29 | 2018-01-29 | Automated assessment of operator performance |
PCT/IB2019/050676 WO2019145921A1 (en) | 2018-01-29 | 2019-01-28 | Automated assessment of operator performance |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021512441A JP2021512441A (ja) | 2021-05-13 |
JP7326337B2 true JP7326337B2 (ja) | 2023-08-15 |
Family
ID=64451704
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020561962A Active JP7326337B2 (ja) | 2018-01-29 | 2019-01-28 | オペレータのパフォーマンスの自動アセスメント |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US10147052B1 (ja) |
EP (1) | EP3743860A1 (ja) |
JP (1) | JP7326337B2 (ja) |
KR (1) | KR20200140246A (ja) |
CN (1) | CN112313681A (ja) |
WO (1) | WO2019145921A1 (ja) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10657838B2 (en) * | 2017-03-15 | 2020-05-19 | International Business Machines Corporation | System and method to teach and evaluate image grading performance using prior learned expert knowledge base |
US11189379B2 (en) * | 2018-03-06 | 2021-11-30 | Digital Surgery Limited | Methods and systems for using multiple data structures to process surgical data |
CA3060811A1 (en) * | 2018-10-31 | 2020-04-30 | Royal Bank Of Canada | System and method for cross-domain transferable neural coherence model |
US11721421B2 (en) | 2019-09-02 | 2023-08-08 | Tech Pharmacy Services, Llc | Pharmaceutical dispensing system |
WO2023232404A1 (en) * | 2022-05-30 | 2023-12-07 | British Telecommunications Public Limited Company | Automated installation action verification |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010055068A (ja) | 2008-07-30 | 2010-03-11 | Morita Mfg Co Ltd | 医療用実習装置 |
JP2016080752A (ja) | 2014-10-10 | 2016-05-16 | 学校法人早稲田大学 | 医療行為訓練適切度評価装置 |
US20170116873A1 (en) | 2015-10-26 | 2017-04-27 | C-SATS, Inc. | Crowd-sourced assessment of performance of an activity |
Family Cites Families (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7356469B2 (en) | 2004-08-20 | 2008-04-08 | International Business Machines Corporation | Method and system for trimming audio files |
KR20090041160A (ko) | 2007-10-23 | 2009-04-28 | 인하대학교 산학협력단 | 인터넷을 이용한 논술 학습 방법 |
CN102224500A (zh) | 2008-09-24 | 2011-10-19 | 法国电信公司 | 用于简化内容分析的利用简约描述调色板的内容分类 |
US20120214143A1 (en) * | 2010-11-24 | 2012-08-23 | Joan Marie Severson | Systems and Methods to Assess Cognitive Function |
US9990856B2 (en) * | 2011-02-08 | 2018-06-05 | The Trustees Of The University Of Pennsylvania | Systems and methods for providing vibration feedback in robotic systems |
KR20140048128A (ko) * | 2011-05-05 | 2014-04-23 | 더 존스 홉킨스 유니버시티 | 태스크 궤적 분석을 위한 방법 및 시스템 |
US9805614B2 (en) | 2012-09-17 | 2017-10-31 | Crowdmark Inc. | System and method for enabling crowd-sourced examination marking |
US8761574B2 (en) | 2012-10-04 | 2014-06-24 | Sony Corporation | Method and system for assisting language learning |
TWI504860B (zh) | 2013-06-14 | 2015-10-21 | Insyde Software Corp | An electronic device and how to launch an app based on address information |
US20150044654A1 (en) * | 2013-08-09 | 2015-02-12 | University Of Washington Through Its Center For Commercialization | Crowd-Sourced Assessment of Technical Skill (C-SATS™/CSATS™) |
US20150074033A1 (en) | 2013-09-12 | 2015-03-12 | Netspective Communications Llc | Crowdsourced electronic documents review and scoring |
US9418355B2 (en) | 2013-09-20 | 2016-08-16 | Netspective Communications Llc | Crowdsourced responses management to cases |
US9984585B2 (en) * | 2013-12-24 | 2018-05-29 | Varun Aggarwal | Method and system for constructed response grading |
US9754503B2 (en) | 2014-03-24 | 2017-09-05 | Educational Testing Service | Systems and methods for automated scoring of a user's performance |
KR20160029573A (ko) * | 2014-09-05 | 2016-03-15 | 삼성전자주식회사 | 위치 정보를 이용한 시간대 설정 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 |
US11322248B2 (en) * | 2015-03-26 | 2022-05-03 | Surgical Safety Technologies Inc. | Operating room black-box device, system, method and computer readable medium for event and error prediction |
US10043282B2 (en) | 2015-04-13 | 2018-08-07 | Gerard Dirk Smits | Machine vision for ego-motion, segmenting, and classifying objects |
ES2971214T3 (es) * | 2016-09-02 | 2024-06-04 | Univ Texas | Sonda de recolección y métodos para su uso |
-
2018
- 2018-01-29 US US15/882,938 patent/US10147052B1/en active Active
- 2018-12-03 US US16/208,309 patent/US10607158B2/en active Active
-
2019
- 2019-01-28 CN CN201980023531.3A patent/CN112313681A/zh active Pending
- 2019-01-28 KR KR1020207024920A patent/KR20200140246A/ko not_active Application Discontinuation
- 2019-01-28 EP EP19707877.7A patent/EP3743860A1/en active Pending
- 2019-01-28 WO PCT/IB2019/050676 patent/WO2019145921A1/en unknown
- 2019-01-28 JP JP2020561962A patent/JP7326337B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010055068A (ja) | 2008-07-30 | 2010-03-11 | Morita Mfg Co Ltd | 医療用実習装置 |
JP2016080752A (ja) | 2014-10-10 | 2016-05-16 | 学校法人早稲田大学 | 医療行為訓練適切度評価装置 |
US20170116873A1 (en) | 2015-10-26 | 2017-04-27 | C-SATS, Inc. | Crowd-sourced assessment of performance of an activity |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2019145921A1 (en) | 2019-08-01 |
JP2021512441A (ja) | 2021-05-13 |
US10607158B2 (en) | 2020-03-31 |
EP3743860A1 (en) | 2020-12-02 |
KR20200140246A (ko) | 2020-12-15 |
US10147052B1 (en) | 2018-12-04 |
US20190236494A1 (en) | 2019-08-01 |
CN112313681A (zh) | 2021-02-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7326337B2 (ja) | オペレータのパフォーマンスの自動アセスメント | |
US20170116873A1 (en) | Crowd-sourced assessment of performance of an activity | |
Kiranantawat et al. | The first Smartphone application for microsurgery monitoring: SilpaRamanitor | |
Cohen et al. | Disability in Meniere's disease | |
JP2020510915A (ja) | ヘルスケア処置およびシステムパフォーマンスに関する補助情報の拡張現実を用いた提供 | |
Tuldrà et al. | Monitoring adherence to HIV therapy | |
Kotronis et al. | Evaluating Internet of Medical Things (IoMT)-based systems from a human-centric perspective | |
Kolodzey et al. | System factors affecting intraoperative risk and resilience: applying a novel integrated approach to study surgical performance and patient safety | |
Maamari et al. | Novel telemedicine device for diagnosis of corneal abrasions and ulcers in resource-poor settings | |
JP2021520551A (ja) | 患者の医学的状態もしくは治療又はその両方と関連付けられた拡張現実の提示 | |
US20140350962A1 (en) | Generating reviews of medical image reports | |
Almeida | A disruptive Big data approach to leverage the efficiency in management and clinical decision support in a Hospital | |
Nuti et al. | Lay epidemiology and vaccine acceptance | |
Yang | Profiling artificial intelligence as a material for user experience design | |
Stapleton et al. | The current health care crisis—Inspirational leadership (or lack thereof) is contagious | |
Bobko et al. | Human-agent teaming and trust calibration: a theoretical framework, configurable testbed, empirical illustration, and implications for the development of adaptive systems | |
Kang et al. | Closing the gap between machine learning and clinical cancer care—first steps into a larger world | |
CN108780660B (zh) | 相对于以健康护理为中心的证据对微博中的认知偏差进行分类的设备、系统和方法 | |
Balboni et al. | Religion, spirituality, and the intensive care unit: the sound of silence | |
Blosnich et al. | Childhood abuse and military experience—important information to better serve those who have served | |
Weng et al. | When the N is 65 million—the rise of database research | |
Borycki et al. | Enhancing safety during a pandemic using virtual care remote monitoring technologies and UML modeling | |
Kabir et al. | A Meta-Synthesis of the Barriers and Facilitators for Personal Informatics Systems | |
Bongiovanni et al. | Adverse drug events after hospitalization—are we missing the mark? | |
Nguyen et al. | FDA facilitating innovation of ophthalmic devices while balancing the need for safety and effectiveness |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200924 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220113 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230131 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230207 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20230502 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230622 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230704 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230802 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7326337 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |