JPWO2021002480A5 - - Google Patents

Claims (13)

1. 治療アドヒアランスのパターンにおける行動異常を検知するための方法であって、
   （ｉ）あるエンティティが治療レジメンに従ったという表示、又は（ｉｉ）前記エンティティが前記治療レジメンに従っていないという表示を表すデータを構成する第１のフィールドを有する１つ又はそれ以上の第１のデータ構造を、１つ又はそれ以上のコンピュータによって取得するステップと、
   前記１つ又はそれ以上の第１のデータ構造によって記述される前記データに基づいて、初期標準偏差メトリックを前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって測定するステップと、
   将来の少なくともｎ期間にわたって前記エンティティの前記アドヒアランスの初期標準偏差メトリックにおける中心傾向を、前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって求めるステップであって、ここでｎが任意の非ゼロ整数である、ステップと、
   前記中心傾向の周辺にある複数の境界範囲を、前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって特定するステップであって、前記複数の境界範囲が、前記中心傾向の上限を表す第１の閾値、及び前記中心傾向の下限を表す第２の閾値を含む、ステップと、
   （ｉ）あるエンティティが治療レジメンに従ったという後続の表示、又は（ｉｉ）前記エンティティが前記治療レジメンに従っていないという後続の表示を表すデータを構成する第２のフィールドを有する１つ又はそれ以上の第２のデータ構造を、前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって取得するステップと、
   前記１つ又はそれ以上の第２のデータ構造によって記述される前記データに基づいて、現在観測されるアドヒアランスの標準偏差メトリックを前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって測定するステップと、
   前記現在観測される標準偏差メトリックが前記第１の閾値又は前記第２の閾値を満たしているかどうかを、前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって判定するステップと、
   前記現在の標準偏差メトリックが前記第１の閾値又は前記第２の閾値を満たしているかどうかに関する前記１つ又はそれ以上のコンピュータによる判定に基づいて、前記異常候補のデータログレコードを生成するステップであって、前記異常候補のデータログレコードが、ある異常候補が検知されたことを示すデータを含む、ステップと、
   を含む、方法。
2. （ｉ）あるエンティティが治療レジメンに従ったという表示、又は（ｉｉ）前記エンティティが前記治療レジメンに従っていないという表示を表すデータを構成する前記第１のフィールドが、
   （ａ）前記エンティティによるある物質の摂取が起こったこと、又は（ｂ）前記エンティティによるある物質の摂取が起こらなかったことを表すデータを含み、また、
   （ｉ）あるエンティティが治療レジメンに従ったという後続の表示、又は（ｉｉ）前記エンティティが前記治療レジメンに従っていないという後続の表示を表すデータを構成する前記第２のフィールドが、（ａ）前記エンティティによるある物質の摂取がその後起こったこと、又は（ｂ）前記エンティティによるある物質の摂取がその後起こらなかったことを表すデータを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記１つ又はそれ以上の第１のデータ構造あるいは前記１つ又はそれ以上の第２のデータ構造が、前記エンティティに接続されたパッチによって生成される摂取データに基づいて、あるモバイル機器によって生成され、かつ送信されたものである、請求項２に記載の方法。
4. 前記パッチが、前記物質内の摂取可能センサからの信号の前記パッチによる検出に基づいて、前記摂取データを生成したものである、請求項３に記載の方法。
5. 前記物質が薬剤を含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記上限及び前記下限が、アドヒアランスの標準偏差メトリックにおける許容可能範囲を定義している、請求項１に記載の方法。
7. 前記現在観測される標準偏差メトリックが前記第１の閾値又は前記第２の閾値を満たしているかどうかを、前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって判定する前記ステップが、観測される標準偏差メトリックを表すデータを連続的に取得するステップと、
   前記連続的に取得されるデータを、前記第１の閾値及び前記第２の閾値によって定義された前記境界範囲と比較して、前記連続的に取得されたデータが、前記アドヒアランスの標準偏差メトリックにおける許容可能範囲内に収まっているかどうかを判定するステップと、
   を含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記現在観測される標準偏差メトリックが前記第１の閾値又は前記第２の閾値を満たしているかどうかを、前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって判定するステップが、前記現在観測される標準偏差メトリックを、２値マルコフ連鎖モデルを用いて評価して、前記現在観測される標準偏差メトリックが前記第１の閾値又は前記第２の閾値を超えたかどうかを判定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記アドヒアランスの標準偏差メトリックが、マルコフパラメータのエントロピーレートに基づいている、請求項１に記載の方法。
10. 前記将来のｎ期間が、前記将来のｎ日間を含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記将来のｎ期間が、前記将来のｎ時間を含む、請求項１に記載の方法。
12. 治療アドヒアランスのパターンにおける行動異常を検知するための方法のデータ処理装置であって、
    １つ又はそれ以上のコンピュータと、
    前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって実行されると、１つ又はそれ以上の動作を前記１つ又はそれ以上のコンピュータに実施させる命令を格納している１つ又はそれ以上のストレージデバイスであって、前記１つ又はそれ以上の動作が、
    （ｉ）あるエンティティが治療レジメンに従ったという表示、又は（ｉｉ）前記エンティティが前記治療レジメンに従っていないという表示を表すデータを構成する第１のフィールドを有する１つ又はそれ以上の第１のデータ構造を、前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって取得するステップと、
    前記１つ又はそれ以上の第１のデータ構造によって記述される前記データに基づいて、初期標準偏差メトリックを前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって測定するステップと、
    将来の少なくともｎ期間にわたって前記エンティティの前記アドヒアランスの初期標準偏差メトリックにおける中心傾向を、前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって求めるステップであって、ここでｎが任意の非ゼロ整数である、ステップと、
    前記中心傾向の周辺にある複数の境界範囲を、前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって特定するステップであって、前記複数の境界範囲が、前記中心傾向の上限を表す第１の閾値、及び前記中心傾向の下限を表す第２の閾値を含む、ステップと、
    （ｉ）あるエンティティが治療レジメンに従ったという後続の表示、又は（ｉｉ）前記エンティティが前記治療レジメンに従っていないという後続の表示を表すデータを構成する第２のフィールドを有する１つ又はそれ以上の第２のデータ構造を、前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって取得するステップと、
    前記１つ又はそれ以上の第２のデータ構造によって記述される前記データに基づいて、現在観測されるアドヒアランスの標準偏差メトリックを前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって測定するステップと、
    前記現在観測される標準偏差メトリックが前記第１の閾値又は前記第２の閾値を満たしているかどうかを、前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって判定するステップと、
    前記現在の標準偏差メトリックが前記第１の閾値又は前記第２の閾値を満たしているかどうかに関する前記１つ又はそれ以上のコンピュータによる判定に基づいて、前記異常候補のデータログレコードを生成するステップであって、前記異常候補のデータログレコードが、ある異常候補が検知されたことを示すデータを含む、ステップと、
    を含む、ストレージデバイスと、
    を備える、データ処理装置。
13. １つ又はそれ以上のコンピュータによって実行可能であり、そのように実行されると、１つ又はそれ以上の動作を前記１つ又はそれ以上のコンピュータに実施させる命令を含むソフトウェアを格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記１つ又はそれ以上の動作が、
    （ｉ）あるエンティティが治療レジメンに従ったという表示、又は（ｉｉ）前記エンティティが前記治療レジメンに従っていないという表示を表すデータを構成する第１のフィールドを有する１つ又はそれ以上の第１のデータ構造を、１つ又はそれ以上のコンピュータによって取得するステップと、
    前記１つ又はそれ以上の第１のデータ構造によって記述される前記データに基づいて、初期標準偏差メトリックを前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって測定するステップと、
    将来の少なくともｎ期間にわたって前記エンティティの前記アドヒアランスの初期標準偏差メトリックにおける中心傾向を、前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって求めるステップであって、ここでｎが任意の非ゼロ整数である、ステップと、
    前記中心傾向の周辺にある複数の境界範囲を、前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって特定するステップであって、前記複数の境界範囲が、前記中心傾向の上限を表す第１の閾値、及び前記中心傾向の下限を表す第２の閾値を含む、ステップと、
    （ｉ）あるエンティティが治療レジメンに従ったという後続の表示、又は（ｉｉ）前記エンティティが前記治療レジメンに従っていないという後続の表示を表すデータを構成する第２のフィールドを有する１つ又はそれ以上の第２のデータ構造を、前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって取得するステップと、
    前記１つ又はそれ以上の第２のデータ構造によって記述される前記データに基づいて、現在観測されるアドヒアランスの標準偏差メトリックを前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって測定するステップと、
    前記現在観測される標準偏差メトリックが前記第１の閾値又は前記第２の閾値を満たしているかどうかを、前記１つ又はそれ以上のコンピュータによって判定するステップと、
    前記現在の標準偏差メトリックが前記第１の閾値又は前記第２の閾値を満たしているかどうかに関する前記１つ又はそれ以上のコンピュータによる判定に基づいて、前記異常候補のデータログレコードを生成するステップであって、前記異常候補のデータログレコードが、ある異常候補が検知されたことを示すデータを含む、ステップと、
    を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。