JP7423759B2 - クラスタベースの睡眠分析の方法、睡眠改善のためのモニタリングデバイスおよび睡眠改善システム - Google Patents
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Description
本願は、「クラスタベースの睡眠分析(Cluster-Based Sleep Analysis)」と題され2021年1月29日に出願された米国特許出願第17/162,286号に対する優先権の利益を主張する。
睡眠検査および分析のためのさまざまな従来のアプローチでは、個人が睡眠クリニックを訪れ、その個人の睡眠が一晩かけてモニタリングされ得る。このような分析によって有益な情報を得ることができるが、この睡眠データが他の夜またはより長い期間にどの程度関連しているか、および個人が快適な環境の自分のベッドでどのように眠るかを判断することは困難である。フィットネストラッカーおよびスマートウォッチなどのウェアラブル技術の最近の進歩によって自宅で睡眠データを収集できるようになったが、これらのデバイスの着用者に表示される情報は一般化され過ぎていることが多く、特定の個人に関連した改善すべき点があるか否か、その改善を達成するためにできることがあるか否かなど、個人の睡眠の十分な理解をその個人に提供しない。
以下の説明では、さまざまな説明のための実施形態について説明する。説明のために、具体的な構成および詳細は、実施形態の完全な理解を提供するために記載される。しかしながら、実施形態が具体的な詳細なしに実施されてもよいことも、当業者には明らかであろう。さらに、周知の特徴は、説明される実施形態を不明瞭にしないために省略または簡略化されてもよい。
就寝時間から最後の覚醒-光-覚醒サイクル(光エポックは1時間未満でなければならない)までの時間に関連する、睡眠開始に似たものを記述する追加の指標も生成されて検証された。このようなアプローチは、持続的睡眠への潜時と似ている場合があり、不眠症に悩む人々を特定するのに役立ち得る。
・一定でない睡眠(一晩の睡眠分数の標準偏差、または就寝時間もしくは起床時間の標準偏差。このバイオマーカの値が高いほど、うつ病のリスクが高い)
・高い安静時心拍数(最大(または平均)安静時心拍数。このバイオマーカの値が高いほど、うつ病のリスクが高い)
・短い睡眠潜時(就寝時間から睡眠開始までの平均分数。このバイオマーカの値が高いほど、うつ病のリスクが低い)
・少ない1日の平均歩数(このバイオマーカの値が高いほど、うつ病のリスクが高い)
・睡眠期間中の長期間または長間隔の覚醒状態(すなわち、ひどく妨げられた睡眠。このバイオマーカの値が高いほど、うつ病のリスクが高い)
・低い心拍変動(このバイオマーカの値が高いほど、うつ病のリスクが高い)
・遅い就寝時間(このバイオマーカの値が高いほど、うつ病のリスクが高い)
・長いレム睡眠潜時(このバイオマーカの値が高いほど、うつ病のリスクが高い)
予測モデルは、追加データに基づいてパターン情報を更新して、より正確なパターン情報を得ることができる。いくつかの実施形態では、年齢およびホルモンレベルの変化などのユーザの健康状態の変化を考慮して、最近の生理学的データがパターン決定により大きな影響を与えるように、状態データが重み付けまたは減衰されてもよい。現在の情報は、スクリーニングまたは初期分析を形成するのに十分であり得るが、予測モデルは追加情報が受信され分析されるにつれてより正確になる。
Claims (19)
- コンピュータによって実行される方法であって、
ユーザ集団についての睡眠関連データを収集することと、
前記睡眠関連データから初期の一組の睡眠特徴を求めることと、
前記初期の一組の睡眠特徴のクラスタリングを実行して、一組の睡眠者タイプに対応する一組のクラスタを生成することと、
複数の睡眠期間にわたって収集されたユーザについての睡眠関連データを取得することと、
前記睡眠関連データから、一組の睡眠指標のユーザ値を求めることと、
前記ユーザ値を、前記一組の睡眠者タイプの各睡眠者タイプの睡眠指標値と比較して、前記ユーザの睡眠を最もよく表す睡眠者タイプを特定することと、
特定された前記ユーザの前記睡眠者タイプに関連する情報、および、前記ユーザ値と、特定された前記睡眠者タイプの平均的なユーザの前記睡眠指標値との比較に関連する情報を、前記ユーザに提示するために提供することと、
特定された前記ユーザの前記睡眠者タイプに少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザに関連付けられた電子デバイスに少なくとも1つの調整を行わせることとを備える、方法。 - 前記ユーザの睡眠の改善に役立つように前記ユーザに提示すべき少なくとも1つの提案を生成することをさらに備え、前記少なくとも1つの提案は、前記睡眠指標の前記ユーザ値と、特定された前記ユーザの前記睡眠者タイプとに少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項1に記載のコンピュータによって実行される方法。
- 前記ユーザまたは前記ユーザの環境のうちの少なくとも一方の現在の状態を判定することをさらに備え、前記少なくとも1つの提案または前記少なくとも1つの調整は、前記現在の状態にさらに基づいて決定される、請求項2に記載のコンピュータによって実行される方法。
- 前記ユーザが着用するウェアラブルモニタリングデバイス、前記ユーザに関連付けられたコンピューティングデバイス、または前記ユーザの周囲の環境に位置する感覚デバイスから、前記睡眠関連データの少なくともサブセットが取得される、請求項1~3のいずれか1項に記載のコンピュータによって実行される方法。
- 1つ以上の距離ヒューリスティックを用いて前記ユーザの前記睡眠者タイプを特定して、前記ユーザ値を前記一組のクラスタのそれぞれの睡眠指標値と比較することをさらに備える、請求項4に記載のコンピュータによって実行される方法。
- 特定された前記睡眠者タイプに関連する前記情報は、特定された前記睡眠者タイプを表すグラフィックオブジェクトを含み、前記グラフィックオブジェクトは、動画化されて前記情報のサブセットを前記ユーザに伝達することができる、請求項1~5のいずれか1項に記載のコンピュータによって実行される方法。
- 前記グラフィックオブジェクトは睡眠動物である、請求項6に記載のコンピュータによって実行される方法。
- 前記電子デバイスによって行われる前記少なくとも1つの調整は、表示、音量、明るさ、モード、動作状態、電力レベル、通信、構成、または動作、の変化のうちの少なくとも1つを含み、前記調整は、ユーザが所望の睡眠目標を達成するのを助けるように意図されている、請求項1~7のいずれか1項に記載のコンピュータによって実行される方法。
- 前記複数の睡眠期間は、前記ユーザが眠る機会があった複数日に対応する、請求項1~8のいずれか1項に記載のコンピュータによって実行される方法。
- モニタリングデバイスであって、
ディスプレイデバイスと、
非侵襲的な測定システムと、
少なくとも1つのプロセッサと、
命令を含むメモリとを備え、前記命令は、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されると、前記モニタリングデバイスに、
ユーザ集団についての睡眠関連データを収集させ、
前記睡眠関連データから初期の一組の睡眠特徴を求めさせ、
前記初期の一組の睡眠特徴のクラスタリングを実行して、一組の健康タイプに対応する一組のクラスタを生成させ、
前記非侵襲的な測定システムを用いて、複数のデータ収集期間にわたって収集されたユーザについての生理学的データを取得させ、
少なくとも前記生理学的データから、一組の健康指標のユーザ値を求めさせ、
前記ユーザ値を、前記一組の健康タイプの各健康タイプの健康指標値と比較して、前記ユーザの健康状態を最もよく表す健康タイプを特定させ、
特定された前記ユーザの前記健康タイプに関連する情報を前記ディスプレイデバイスに表示させ、
特定された前記健康タイプと前記生理学的データとに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも1つの自動化された変更をトリガさせる、モニタリングデバイス。 - 前記自動化された変更は、前記モニタリングデバイスまたは外部電子デバイスのうちの少なくとも一方に対するものであり、前記自動化された変更は、前記ユーザの健康状態の改善に役立つように意図されている、請求項10に記載のモニタリングデバイス。
- 前記命令は、実行されると、前記モニタリングデバイスにさらに、
前記ユーザの健康状態を改善するための少なくとも1つの提案を前記ディスプレイデバイスに表示させ、前記提案は、特定された前記健康タイプに少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項10または11に記載のモニタリングデバイス。 - 前記一組の健康指標の前記ユーザ値は、1つ以上の外部データソースから取得された睡眠関連データにさらに基づいて求められる、請求項10~12のいずれか1項に記載のモニタリングデバイス。
- 特定された前記ユーザの前記健康タイプは、睡眠者タイプであり、特定された前記健康タイプに関連する前記情報は、前記睡眠者タイプを表すグラフィックオブジェクトを含み、前記グラフィックオブジェクトは、動画化されて前記情報のサブセットを前記ユーザに伝達することができる、請求項10~13のいずれか1項に記載のモニタリングデバイス。
- 睡眠改善システムであって、
1つ以上のプロセッサと、
命令を含むメモリとを備え、前記命令は、前記1つ以上のプロセッサによって実行されると、前記睡眠改善システムに、
ユーザ集団についての睡眠関連データを収集させ、
前記睡眠関連データから初期の一組の睡眠特徴を求めさせ、
前記初期の一組の睡眠特徴のクラスタリングを実行して、一組の睡眠者タイプに対応する一組のクラスタを生成させ、
1つ以上の電子デバイスから、複数の睡眠期間にわたって収集されたユーザについての睡眠関連データを取得させ、
前記睡眠関連データから、一組の睡眠指標のユーザ値を求めさせ、
前記ユーザ値を、前記一組の睡眠者タイプの各睡眠者タイプの睡眠指標値と比較して、前記ユーザの睡眠を最もよく表す睡眠者タイプを特定させ、
前記1つ以上の電子デバイスのうちの1つの電子デバイスに、特定された前記ユーザの前記睡眠者タイプに少なくとも部分的に基づいて少なくとも1つの調整を行わせる、睡眠改善システム。 - 前記少なくとも1つの調整は、特定された前記ユーザの前記睡眠者タイプに関連する情報、および、前記ユーザ値と、特定された前記睡眠者タイプの平均的なユーザの前記睡眠指標値との比較に関連する情報を、前記ユーザに提示するために提供することを含む、請求項15に記載の睡眠改善システム。
- 特定された前記睡眠者タイプに関連する前記情報は、前記睡眠者タイプを表すグラフィックオブジェクトを含み、前記グラフィックオブジェクトは、動画化されて前記情報のサブセットを前記ユーザに伝達することができる、請求項16に記載の睡眠改善システム。
- 前記1つ以上の電子デバイスは、前記睡眠関連データの少なくともサブセットを提供することができる、ウェアラブルモニタリングデバイス、感覚デバイス、ユーザコンピューティングデバイス、またはネットワーク接続されたスマートデバイス、のうちの少なくとも1つを含む、請求項15~17のいずれか1項に記載の睡眠改善システム。
- 前記命令は、実行されると、前記睡眠改善システムにさらに、
前記ユーザの睡眠の改善に役立つように前記ユーザに提示すべき少なくとも1つの提案を生成させ、前記少なくとも1つの提案は、前記睡眠指標の前記ユーザ値と、特定された前記ユーザの前記睡眠者タイプとに少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項15~18のいずれか1項に記載の睡眠改善システム。
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