JPWO2021126583A5 - - Google Patents

Claims (24)

1. 方法であって、
   ネットワークに結合された複数のコンピューティングデバイスの各コンピューティングデバイスにおいて、
   ユーザによって着用された連続血糖モニタリング（ＣＧＭ）システムから血糖値を受信するステップと、
   前記血糖値に少なくとも部分的に基づいてＣＧＭパッケージを形成するステップと、
   前記ネットワークを介して前記ＣＧＭパッケージを記憶デバイスに送信するステップと、
   前記ネットワークに結合されたデータ分析サーバにおいて、
   １つ以上のモデルを使用して、前記記憶デバイス上に記憶された前記ＣＧＭパッケージおよび追加のユーザデータの少なくとも一部分を処理することによって前記ユーザのための状態情報を生成するステップであって、前記状態情報が、現在の状態、前記ユーザが現在の状態から新しい状態に遷移する遷移確率、および前記遷移を助長する可能性が高い助長因子を含み、各状態が、前記ユーザと前記ＣＧＭシステムとのエンゲージメントの状態を記述し、前記新しい状態が悪い状態を含む、ステップと、
   前記ネットワークに結合された介入サーバにおいて、
   前記ネットワークを介して前記データ分析サーバから前記状態情報を受信するステップと、
   前記悪い状態に遷移する可能性が高いユーザを前記遷移確率に基づいて識別するステップと、
   前記遷移確率および前記助長因子に基づいて、前記識別されたユーザが前記悪い状態に遷移するのを防ぐための介入戦略を生成するステップであって、前記識別されたユーザの前記悪い状態への前記遷移を防ぐための通知またはメッセージを、各識別されたユーザの前記コンピューティングデバイスに前記ネットワークを介して送信するステップを含む、生成するステップと、を含む、方法。
2. 前記悪い状態が、中止された使用状態を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記識別するステップが、しきい値を超える遷移確率を有するユーザとして遷移する可能性が高いユーザを識別するステップを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記介入サーバにおいて、介入戦略の一部として、各識別されたユーザに関連付けられた受信者への前記助長因子の通信を開始するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記介入サーバにおいて、前記介入戦略の一部として前記悪い状態への前記遷移を防ぐために、各識別されたユーザに関連付けられた受信者への１つ以上のメッセージの通信を開始するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記介入サーバにおいて、前記助長因子に基づいて前記１つ以上のメッセージを自動的にカスタマイズするステップをさらに含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記１つ以上のモデルが、１つ以上の機械学習技法を使用して、前記ユーザの過去のＣＧＭパッケージおよび過去の追加データの少なくとも一部分に基づいて生成される、請求項１に記載の方法。
8. システムであって、
   複数の連続血糖モニタリング（ＣＧＭ）システムであって、各ＣＧＭシステムがユーザによって着用され、各ＣＧＭシステムが前記ユーザの血糖値を測定するために構成される、複数のＣＧＭシステムと、
   複数のコンピューティングデバイスであって、各コンピューティングデバイスがネットワークに結合され、各コンピューティングデバイスが、
   前記ＣＧＭシステムのうちの１つから前記測定された血糖値を受信し、
   前記血糖値に少なくとも部分的に基づいてＣＧＭパッケージを形成し、
   前記ネットワークを介して前記ＣＧＭパッケージを記憶デバイスに送信するように構成される、複数のコンピューティングデバイスと、
   前記ネットワークに結合されたデータ分析サーバであって、
   １つ以上のモデルを使用して、前記ＣＧＭパッケージおよび追加のユーザデータの少なくとも一部分を処理することによって前記ユーザのための状態情報を生成し、前記状態情報が、現在の状態、前記ユーザが現在の状態から新しい状態に遷移する遷移確率、および前記遷移を助長する可能性が高い助長因子を含み、各状態が、前記ユーザと前記ＣＧＭシステムとのエンゲージメントの状態を記述し、前記新しい状態が悪い状態を含む、
   ように構成される、データ分析サーバと、
   前記ネットワークに結合された介入サーバであって、
   前記ネットワークを介して前記データ分析サーバから前記状態情報を受信し、
   前記悪い状態に遷移する可能性が高いユーザを前記遷移確率に基づいて識別し、
   前記遷移確率および前記助長因子に基づいて、前記識別されたユーザが前記悪い状態に遷移するのを防ぐための介入戦略を生成し、前記識別されたユーザの前記悪い状態への前記遷移を防ぐための通知またはメッセージを、各識別されたユーザの前記コンピューティングデバイスに前記ネットワークを介して送信する
   ように構成される、介入サーバと、
   を含む、システム。
9. 前記悪い状態が、中止された使用状態を含む、請求項８に記載のシステム。
10. 前記介入サーバが、しきい値を超える遷移確率を有するユーザとして遷移する可能性が高いユーザを識別する、請求項８に記載のシステム。
11. 介入戦略は、前記介入サーバが各識別されたユーザに関連付けられた受信者への前記助長因子の通信を開始することを含む、請求項８に記載のシステム。
12. 介入戦略は、前記介入サーバが前記悪い状態への前記遷移を防ぐために、各識別されたユーザへの１つ以上のメッセージの通信を開始することを含む、請求項８に記載のシステム。
13. 前記介入サーバが、前記助長因子に基づいて前記１つ以上のメッセージを自動的にカスタマイズする、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記１つ以上のモデルが、１つ以上の機械学習技法を使用して、前記ユーザの過去のＣＧＭパッケージおよび過去の追加データの少なくとも一部分に基づいて生成される、請求項８に記載のシステム。
15. システムであって、
    複数のコンピューティングデバイスであって、各コンピューティングデバイスが、
    ユーザによって着用された連続血糖モニタリング（ＣＧＭ）システムから血糖値を受信し、
    前記血糖値に少なくとも部分的に基づいてＣＧＭパッケージを形成し、
    ネットワークを介して前記ＣＧＭパッケージを記憶デバイスに送信する
    ように構成される、複数のコンピューティングデバイスと、
    前記ネットワークに結合されたデータ分析サーバであって、
    各ユーザのための状態情報を生成するように前記記憶デバイス上に記憶された前記ＣＧＭパッケージおよび追加のユーザデータを処理し、前記状態情報が、現在の状態、および前記ユーザが現在の状態から新しい状態に遷移する遷移確率を含み、各状態が、前記ユーザと前記ＣＧＭシステムとのエンゲージメントの状態を記述し、前記新しい状態が悪い状態を含むように構成される、データ分析サーバと、
    前記ネットワークに結合された介入サーバであって、
    前記ネットワークを介して前記データ分析サーバから前記状態情報を受信し、
    前記悪い状態に遷移する可能性が高いユーザを前記遷移確率に基づいて識別し、
    前記識別されたユーザの前記悪い状態への前記遷移を防ぐための通知またはメッセージを、各識別されたユーザの前記コンピューティングデバイスに前記ネットワークを介して送信する
    ように構成される、介入サーバと、
    を含む、システム。
16. 前記悪い状態が、中止された使用状態を含む、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記新しい状態が不規則な使用状態を含み、
    前記介入サーバがさらに、
    前記ネットワークを介して前記データ分析サーバから受信された前記遷移確率に基づいて、前記不規則な使用状態に遷移する可能性が高いユーザを識別し、
    前記識別されたユーザが前記不規則な使用状態に遷移する可能性があることを示すための通知またはメッセージを、各識別されたユーザの前記コンピューティングデバイスに前記ネットワークを介して送信するように構成される、請求項１５に記載のシステム。
18. 前記状態が、問い合わせ状態、選択状態、所定の状態、アクティブな使用状態、および後続のソリューション状態をさらに含む、請求項１７に記載のシステム。
19. 前記介入サーバが、しきい値を超える遷移確率を有するユーザとして遷移する可能性が高いユーザを識別する、請求項１５に記載のシステム。
20. 前記新しい状態が不規則な使用状態を含み、
    前記介入サーバにおいて、
    前記ネットワークを介して前記データ分析サーバから受信された前記遷移確率に基づいて、前記不規則な使用状態に遷移する可能性が高いユーザを識別するステップと、
    前記識別されたユーザが前記不規則な使用状態に遷移する可能性があることを示すための通知またはメッセージを、各識別されたユーザの前記コンピューティングデバイスに前記ネットワークを介して送信するステップと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
21. 前記状態が、問い合わせ状態、選択状態、所定の状態、アクティブな使用状態、および後続のソリューション状態をさらに含む、請求項２０に記載の方法。
22. 前記新しい状態が不規則な使用状態を含み、
    前記介入サーバがさらに、
    前記ネットワークを介して前記データ分析サーバから受信された前記遷移確率に基づいて、前記不規則な使用状態に遷移する可能性が高いユーザを識別し、
    前記識別されたユーザが前記不規則な使用状態に遷移する可能性があることを示すための通知またはメッセージを、各識別されたユーザの前記コンピューティングデバイスに前記ネットワークを介して送信するように構成される、請求項９に記載のシステム。
23. 前記状態が、問い合わせ状態、選択状態、所定の状態、アクティブな使用状態、および後続のソリューション状態をさらに含む、請求項２２に記載のシステム。
24. システムであって、
    ネットワークに結合されたデータ分析サーバであって、
    ネットワークを介して記憶デバイスから連続血糖モニタリング（ＣＧＭ）パッケージを取得し、各ＣＧＭパッケージが、ユーザによって着用されたＣＧＭシステムからの測定された血糖値を含み、
    前記ＣＧＭパッケージおよび追加のユーザデータに基づいて、各ユーザのための状態情報を生成し、前記状態情報が、現在の状態、および各ユーザが現在の状態から新しい状態に遷移する遷移確率を含み、各状態が、前記ユーザと前記ＣＧＭシステムとのエンゲージメントの状態を記述し、前記新しい状態が悪い状態を含むように構成される、データ分析サーバと、
    前記ネットワークに結合された介入サーバであって、
    前記ネットワークを介して前記データ分析サーバから前記状態情報を受信し、
    前記悪い状態に遷移する可能性が高いユーザを前記遷移確率に基づいて識別し、
    前記識別されたユーザの前記悪い状態への前記遷移を防ぐための通知またはメッセージを、各識別されたユーザのコンピューティングデバイスに前記ネットワークを介して送信するように構成される、介入サーバと、
    を含む、システム。