JP7300795B2 - ユーザおよび装置との合成インタラクションためのシステムと方法 - Google Patents

Description

［優先権の主張］
本出願は２０１６年１０月２６日に出願された米国仮出願第６２／４１３，１１２号に優先権を主張し、その内容は完全に本願明細書に援用したものとする。

本発明は、遠隔医療および遠隔健康モニタリングに関する。より詳しくは、本発明は、患者が、自分の術後あるいは治療後の平癒をモニタして、それとともに接続されている医療装置とのインタラクションを管理するために患者が使用することができるシステムに関する。本発明は、データ解釈および分析にも関する。

医療処置または手術後に、患者が自分の強さおよびスタミナを癒やして回復する回復期間があることが多い。初期の回復期間は治療担当医師のオフィスまたは病院で過ごされてもよいが、医療関係者によるこの観察の初期期間は患者が安定していることを確認するために必要なだけである。一旦安定すると、患者は帰宅するために解放されるが、回復プロセスはちょうど今始まったばかりである。手順または治療、ならびに患者の年齢および全般的な健康状態に応じて、回復時間は、数日から数ヶ月まで様々であり得る。保健サービスプロバイダとの複数の引き続いての予約が、回復の経過を評価するために必要であり得る。これらの予約は、予定を取らねばならず、患者は、オフィスまたは病院での予約に合わせて行き来しなければならない。回復が順調でない場合、この移動は患者にとって不快で、痛みを伴い、あるいは危険でさえあり得る。例えば看護専門家による家庭巡回は、医療スタッフにかかる重い作業負荷のため必ずしも可能でない。医療スタッフによる電話追跡調査は、非常に主観的である患者自己評価と報告に依存しており、医学標準とは異なる可能性があり、患者がすべての関係情報を報告することに失敗するかまたは自分が何に見舞われているかについて説明する方法を知らない場合信頼できないものともなり得る。

したがって、患者の回復の間の患者の自宅でのモニタリングは、可能ならば望ましいが、正確な情報が取得されなければならず、保健サービスプロバイダは重要な変化を通知されなければならない。しかしながら、回復が順調である場合は、単純なモニタリングが、患者に対するそれらが順調であるという保証とともに必要なだけであり得る。医療関係者はこのようなモニタリングのために必要とされないかもしれないが、しかし、的確な情報は相変わらず取得されなければならない。同様に、慢性疾患（例えば糖尿病またはＣＯＰＤ）患者は一定期間にわたって自分の健康を監視することを必要とするかもしれず、それは治療を必要とするレベルまでは上昇しないかもしれない。

基本的な評価のための医療専門家とのテレビ会議などの遠隔医療向上は、今や患者が利用できるオプションになった。このような技術補完型遠隔医療評価については、患者は、自宅から出かける必要はない。予定した予約は必要とされないことが多く、または当日に要求して取得することもできる。しかしながら、これらの遠隔インタラクションは、医療専門家が患者の医学的状態を分かり、評価する能力において制限される。スケールまたは血糖値測定器などの、患者が情報を取得するためにその裁量で有することができるどんな装置に対しても、それらは限られている。患者がアクセスしない医療装置から、または患者が他で行ったにちがいない研究室試験から、などの追加情報が必要となり得る。このような遠隔医療に職員として勤めている医療人員は、看護専門家または一般開業医である場合が多く、医学のすべての領域の専門知識を有するというわけではない。したがって、患者が、正確な方法で、在宅でそれらの回復をモニタする方法を知っていることは有益であり、それは、その患者に特有の微妙な違いがあるかまたは個人化された質問を処理することができる。

自動化システムは、いくらかの安心を提供することもできて、かなりの情報量を処理することができる。しかしながら、自動インタラクションは、予め記録されており、特定の限られた応答だけを考えた所定パスをたどる。このパスからのいかなる逸脱も、自動化システムでは適応することができない。向上は自動化システムでもなされており、例えばＳｔｅｖｅｎｓらに対する米国特許第５，８７０，７５５号にて説明されるように、合成問診（シンセティックインタビュー）があり、それは完全に本明細書において援用したものとする。このような合成問診は、人からの自然言語応答に基づいて、アバターと人の間に会話式の問診を提供する。提起される問題および可能な対応する回答は、前後関係および構文に基づいてインデックス付けされて逆転されて、単語の関係を決定する。これは、合成問診システムが予想される形にない人からの応答を組み込むのを可能にする。しかしながら、このようなシステムは、言語、文法および構文の周知のルールを有する単語の分析に限られている。それらは、まだより複雑で微妙な違いのある状況に対処することができない。

したがって、いかなる状況も起こり得て、対処されることができる、回復またはいかなるモニタリング期間の間も患者が使用することができる、自宅用の監視システムに対する必要性が残っている。このようなシステムは、広範囲でかつ正確でなければならず、未知の状況を扱うことが可能でなければならない。

ユーザおよび装置との自動合成セッションためのシステムと方法が開示される。システムは、患者またはユーザにスクリプト（例えばビデオ）の表示を調整するプロセッサおよびメモリを有し、命令を出して、情報の収集を促す、デジタルコーチを含む。デジタルコーチは種々の周辺装置、例えば患者に近接している医療装置に操作命令を提供することもできて、装置を制御して、患者の生理学的状態および健康状態に関して装置からデータおよび情報を集める。デジタルコーチは次の適切な行動を決定するためにユーザ応答および医療装置からのデータを意味論的に分析して解釈するが、それはユーザに提示される次のスクリプトを選択することを含むことができる。情報およびデータが各ステップで集められて、分析される繰り返しプロセスまたはフィードバックループであるセッションを形成して、これらのステップは繰り返され、意味論的関係はデータを解釈することで文脈上決定されて、考慮され、そして、それから、それはセッションにおける次のステップに知らせて方向を定める。セッションは、ビデオ、オーディオ、テキストおよびデジタル情報を含むようなマルチモードでもよい。さらに、各セッションのインタラクションは、手話を含むいかなる言語にも翻訳することができる。

デジタルコーチおよびユーザは、インターネット接続などの接続を通して対話する。ユーザは、デジタルコーチとのセッションに参加するコンピュータ、タブレット、スマートフォンまたは類似の装置などの対話型装置を利用する。デジタルコーチがユーザに提示する種々のスクリプトは、ユーザの対話型装置のディスプレイに示されるかまたは装置のスピーカを介して届けられ、内蔵スピーカ、マイクロホンおよびカメラはユーザの応答を記録するために用いることができる。ユーザの応答は、デジタルコーチによってデータとして処理されるデジタル信号に変換される。医療装置などの周辺装置から集められる情報は、デジタルコーチに送信され、変換され、データとして処理される。データは、事実上定性的かあるいは定量的でありえる。

デジタルコーチは、プロセッサおよびメモリを含む。プロセッサは、各ステップでのデータをそのデータの評価に変換するアナライザを含む。アナライザは、知識ベースにアクセスして、データを定義済み基準点と比較して、データの各部分をカテゴリに分類する。種々の知識ベース、分類および基準点は、処理中にアクセスするためのメモリに保存される。分類またはカテゴリによって修正されるデータは、評価を定義する。それから、プロセッサのアクションエンジンは、文脈上関係するかまたは評価に相関する情報の種々の追加の部分と各評価を関連させることによって、各評価を意味論的に拡張する。これは解釈を形成し、それはデータおよび意味論的に関連する情報の文字列である。データの複数の解釈が結果として出てくる。メモリは、評価を意味論的に拡張する際にアクセスおよび相互参照するための相関およびインデックス付き情報の知識ベースを格納する。それから、プロセッサのアクションエンジンは各解釈に最適なルールを識別して適用し、そして、可能なアクションを生成する。ルールは、メモリに含まれることができるか、または、時間とともに精度を改善するニューラルネットワークまたは他の機械学習システムでもよい。複数の可能なアクションが生成され、重み付けされ、ランク付けされ、または、優先順位付けされる。プロセッサは、可能なアクションのうち最適なアクションを選択して、ユーザおよび／または医療装置に命令を出して、さらなる情報または命令を取得する。プロセッサは、保健サービスプロバイダ（ＨＳＰ）、患者の電子健康記録（ＥＨＲ）または、試験を実行している研究室もしくは薬局のような第三者などの他者に、命令、アラート、通知、要求または他の通信を送ることもできる。ユーザに関する命令は、ユーザに対する次のスクリプトとして識別されたスクリプトを提示する命令である。

したがって、デジタルコーチ間のセッションは、予め確立されたスクリプトに従うのではなくて、むしろ各ステップにおいて、ユーザの応答および以前のステップで提供された種々の周辺および医療装置からのデータに依存する。セッションは真に対話型であり、どの２つのセッションも同一ではない。プロセッサがすべての着信データを意味論的に拡張するので、この種のインタラクションが可能である。例えば、単語の前後関係の解釈は公知である。しかしながら、類似した技術は、それがより非常に複雑で、考慮すべきより多くの要因を必要とするので、データに適用されてこなかった。

本システムおよび方法は、それらの特定の特徴および利点と共に、以下の詳細な説明から、そして、添付の図面を参照して、より明らかになる。

本発明のシステムの１つの実施形態の概要図である。 システムの第２の実施形態の概要図である。 システムの第３の実施形態の概要図である。 本発明のデジタルコーチをホスティングするサーバの概要図である。 システムのデジタルコーチのメモリの１つの実施形態の概要図である。 デジタルコーチの例証となるモジュールの概要図である。 デジタルコーチならびにデータの分析および解釈を実行するプロセッサの各種要素の概要図である。 デジタルコーチ、ユーザおよび少なくとも１つの装置の間のセッションを行う方法の概要図である。 図８に示すようにデータを意味論的に分析して解釈するステップをさらに例示する概要図であり、図９ａおよび９ｂに分割されている。 図８に示すようにデータを意味論的に分析して解釈するステップをさらに例示する概要図であり、図９ａおよび９ｂに分割されている。

類似の参照数字は、図面の複数の図にわたって類似の部品を参照するものである。

添付の図面に示すように、本発明は、患者の生理的状態についてデータを収集する医療装置などの周辺装置を利用する、医療処置後の在宅患者などのユーザとの自動合成インタラクションを行うためのシステムおよび方法を対象とする。自動合成インタラクションまたはセッションは、患者と最適に対話してその回復および全体的健康を監視するデジタルコーチによって行われて、患者および種々の周辺装置の両方からのデータを整合する。デジタルコーチは、各種装置に操作命令を送信してそれらを制御し、データ収集および／または送信を開始することもできる。デジタルコーチは、意味論的に患者および装置からの入力およびデータを分析して、入力およびデータを解釈して、セッションの次の行動方針を決定する。それから、デジタルコーチは、次の行動方針方向を定め、それは患者に対するさらなる質問または回答であり、および／または追加情報のために装置からデータ収集する指示をすることであり得る。それから、サイクルは繰り返し、フィードバックループおよび繰り返しプロセスを形成する。

図１に示すように、システム１０は、問診を行い、装置を制御し、データおよび情報を分析して解釈し、そして次の行動方針を決定するデジタルコーチ１００を含む。好ましい実施形態においては、デジタルコーチ１００は、クラウドで電子的にホスティングされて、それにより、ネットワーク２０を通して利用できる。ユーザ１２は、ユーザ１２に近接する対話型装置１３、例えばコンピュータ、ラップトップ、タブレット、モバイル装置、スマート装置、電話、腕時計、スピーカ装置、または、他のコンピューティング装置を通してデジタルコーチ１００と対話する。好ましくは、対話型装置１３は、パーソナルコンピュータであって、専門器材である必要はない。デジタルコーチ１００は、対話型装置１３との電子通信を行い、対話型装置のインタフェース、例えば視覚提示のためのディスプレイ１４およびビデオと関連した聴覚提示のためのスピーカ１５を通して、ユーザ１２に表すことができる。対話型装置１３は入力１６を含むこともでき、それはキーボード、タッチパッド、ソフトキーを有するタッチ対応スクリーンまたはインタフェースに対する情報の入力のための他の構造でもよい。対話型装置１３は、デジタルコーチ１００に患者の音声応答と関連した音をピックアップするマイクロホン１７、ならびに患者のビデオをモニタしておよび／または録画するカメラ１８を含むこともできる。対話型装置１３のこれらの各種要素は、装置１３の一部として備えることができるか、または任意選択的に、物理キーを有する分離したキーボードのように装置接続することができる。しかしながら、デジタルコーチ１００を有する対話型装置１３の使用は、患者の自身の個人携帯電話、ラップトップ、タブレットまたはコンピュータに修正を必要としなくてもよい。ユーザ１２は、好ましくは安全なログイン情報によって、インターネットなどのネットワーク２０上で利用可能なウェブサイトを通してデジタルコーチ１００にアクセスすることが可能でもよい。しかしながら、いくつかの実施形態では、デジタルコーチ１００または少なくともその一部は、ユーザの自身の個人対話型装置１３にインストールされて、例えばネットワーク２０に対するアクセスが制限されているかまたは利用できない可能性がある時などに、セッションを促進することができる。

「デジタルコーチ」という用語が説明の容易さのために使われ、なぜなら、それが人との対話をしている感覚を呼び起こす、近づきやすい、自然な感覚の方法でユーザ１２と対話するからである。しかしながら、本開示の残りの部分から、デジタルコーチ１００は、コンピューティング装置にインストールすることができて、ネットワーク２０または他のインターネット接続を通して利用できるサーバ８０上などの、遠隔地にホスティングされ得るコンピュータ実装されたソフトウェアまたはアプリケーションであるということが明白になる。しかしながら、いくつかの実施形態では、デジタルコーチ１００は、ユーザの対話型装置１３にインストールされることができて、少なくとも部分的に、ローカルに動作することができる。さらに他の実施形態では、動作プログラムおよび情報のキャッシュは、ローカルに対話型装置１３に保存することができて、デジタルコーチを含む全情報の残りの部分への完全なアクセスのためにネットワーク２０またはインターネットを通して協調することができる。

少なくとも１つの実施形態では、ユーザ１２は、引き続いてのモニタリングを必要とする手術などの医療処置を受けたか、または、処置の前に準備を必要とする医療処置を受ける人でもよい。したがって、用語「ユーザ」および「患者」は、本開示の全体にわたって互換可能に使われてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザ１２は、患者を援助している介護者または他の個人、例えば家族メンバまたは家庭内介護プロバイダを指すことができる。介護者は患者をもつ、または、それの代わりにデジタルコーチ１００と対話することができる。そして、患者を助けるかまたはそれ自体、患者が有能でないケースに参加する。追加の実施形態では、ユーザ１２は、糖尿病または癌患者のような慢性の状態のためなどの長期の健康モニタリングを必要とする人でもよい。したがって、デジタルコーチ１００は、手術前であるか、手術後であるか、または周りの特定の医療処置に加えて、一般の対話型健康モニタリングを提供することもできる。

デジタルコーチ１００または少なくともそのプロセッサ１１０は、ユーザ１２が自分の裁量で有する種々の周辺装置３０、３０’、３０”との電子通信およびそれとの対話を行ってもよい。好ましい実施形態では、これらの装置３０は、医学的なまたは健康状態と関連して患者について生理学的データを収集するように設計されている医療装置でもよい。本明細書において使用する場合、「医療装置」は、患者の生理的状態を表すデータを集めるいかなる装置でもあってもよく、そして米国連邦規則集（ＣＦＲ）第２１章パート８６２～８９２による医療装置と分類されてもよく、あるいはＦＤＡによって医療装置として管理されるいかなる装置であってもよい。例えば、医療装置３０は、温度計、血圧計カフ、パルス酸素濃度計、聴診器、血糖値測定器、ＥＣＧまたはＥＫＧ装置、電流皮膚反応センサ、発汗センサ、電解質センサ、肺活量計などを含むことができるが、これに限定されるものではない。しかしながら、患者の健康を監視することに役立ち得るデータを提供する他の周辺装置３０は、限定するものではないが、スケール、歩数計、睡眠追跡装置、加速度計、移動センサおよび赤外線（ＩＲ）センサも、本明細書で用いられる医療装置と考えることができる。デジタルコーチ１００と共に用いるように特に考えられた手術後のキットの一部などのこれらの装置３０のいくつかは、手順の後に、患者１２とともに家に送ることができる。他の実施形態では、装置３０は、ほかの時に患者１２によって取得されることができて、デジタルコーチ１００から独立して操作可能でもよい。各装置３０は、図１に示されるように直接的に、または、図２に示されるようにユーザの対話型装置１３を通して間接的に、デジタルコーチ１００に接続するトランシーバを含むことができる。デジタルコーチ１００または対話型装置１３への接続は、高周波伝送によって容易にされるようなＷｉ－Ｆｉネットワーク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）接続または近接場接続を通してなど、好ましくは無線である。しかしながら、他の実施形態では、装置３０、３０’、３０”は、配線接続を通してデジタルコーチ１００に、例えばＵＳＢまたは他の類似の接続を通して対話型装置１３に、接続することができる。

いくつかの実施形態では、図３において表すように、統合プラットフォーム７０は、ユーザの対話型装置１３および／または装置３０、３０’、３０”とデジタルコーチ１００との間に電子通信している形で配置することができる。このような実施形態では、統合プラットフォーム７０を用いて、装置３０、３０’、３０”および対話型装置１３からのデータを、デジタルコーチ１００のプロセッサ１１０によって解釈されることができるフォーマットに変換することができる。例えば、データは、血圧の拡張期圧にわたる脈圧または収縮期圧に対する分当たりの脈拍などの、特定のタイプのデータに対するフィールドで認識される標準単位に変換することができる。統合プラットフォーム７０は、データをデジタルまたはマシンコード、例えば２進または１６進に変換することもできる。ノースカロライナ州ＤｕｒｈａｍのＶａｌｉｄｉｃにより提供されるもののようなシステムが、例えば、統合プラットフォーム７０として用いられ得るが、他の統合プラットフォーム７０も使うことができる。いくつかの実施形態では、統合プラットフォーム７０が必要でないということもさらに理解すべきである。

図１に戻ると、デジタルコーチ１００は、患者の記録４０との電子通信を行うこともでき、ユーザ１２とのセッションの前か間か後に、患者記録４０にアクセスすることもできる。患者記録４０は患者の全電子健康記録（ＥＨＲ）を含むことができ、それは患者の医療および健康歴を構成し、そして治療中にそれらの種々の医師または保健プロバイダによって更新され得るデジタルファイルである。例えば、ＥＨＲは、患者に関する伝記体の背景情報、運動、喫煙、アルコールおよび薬物使用などの社会的および生活様式情報、医学的状態の家族歴、特定の疾患または条件に対する遺伝子の素因、手術履歴、飲んでいる薬剤、薬剤に対するアレルギーおよび禁忌、過去の病状、研究室結果、保健プロバイダからのＳＯＡＰノートを含む、様々な医師からの、それらの特定の診断および治療に対する電子医療記録（ＥＭＲ）、ならびに、他の健康、医療および医療関連の情報を含むことができる。他の実施形態では、患者記録４０は、特定の治療担当医師、例えばデジタルコーチ１００がモニタリングを容易にするために用いている特定の状態に対して患者の治療している医師のＥＭＲだけを含むことができる。他の実施形態では、患者記録４０は患者の完全な健康記録の抽出したファイルだけを含み、例えば、それは特定の治療担当医師または保健サービスプロバイダのための患者ポータルで利用可能でもよく、または、医療検証チップもしくは他の識別装置で利用できてもよい。フォーマットに関係なく、これらの患者記録４０は、クラウドベースのシステムでのように、遠隔でホスティングされてもよく、そして、それはデジタルコーチ１００の位置と同一でもよく、または異なってもよい。したがって、デジタルコーチ１００は、ネットワーク２０またはインターネット接続を通して患者記録４０にアクセスすることができ、デジタルコーチ１００のプロセッサ１１０の中でローカルに使用するために患者記録４０から情報を読むかまたはダウンロードし、そして、より詳細に後で説明するように、患者記録４０を新情報で更新する。

保健サービスプロバイダ（ＨＳＰ）５０は、患者記録４０の情報を、例えばネットワーク２０と電子通信を行う関連するコンピューティング装置を通して検討および／または更新することもできる。ＨＳＰ５０は治療担当医師、補助医師、外科医、医師補助員、看護専門家、看護士、検査技師、薬剤師、理学療法士、トレーナ、栄養士、精神科医、専門家、ＥＭＴ、または、他の健康または医療専門家でもよい。各患者は患者記録４０に知らせるいかなる数のＨＳＰ５０を有してもよく、それぞれが患者記録４０、ＥＨＲまたはそれに関するＥＭＲに接続することができて、チェックすることができて、更新することができる。加えて、ＨＳＰ５０は、より詳細に後述するように、データを分析して解釈する際に用いることができる特定情報をデジタルコーチ１００に提供することができる。最後に、ＨＳＰ５０はユーザ１２を有する問診の間か後にデジタルコーチ１００による接触を受けて、患者の状態についての通知、アラートまたは更新をＨＳＰ５０に提供することができる。

デジタルコーチ１００のプロセッサ１１０は、第三者６０と関連したコンピューティング装置と電子通信を行い、かつ、それとインタフェース接続してもよい。第三者６０は、研究室試験を実行する研究室、薬剤師、緊急電話または他の緊急時サービスおよび緊急連絡先を含むことができるが、これに限定されるものではない。これらの第三者６０がすべての状況において必要であるというわけではないが、いくつかの例で、デジタルコーチ１００がそれらに命令を送信するかまたはそれらから情報を取得することが可能であることは有益であり得る。例えば、デジタルコーチ１００は、ユーザ１２が返答していない、または、ユーザ１２が頻脈に見舞われているかもしくは呼吸困難があることをデータが示す場合、自動的にユーザ１２に対する処方を再び整理するか、データの分析および解釈に使用するための追加情報に対する研究室検査の状態または結果を問い合わせるか、または自動的に緊急電話をかけるかまたは、救急車を手配することが可能でもよい。デジタルコーチ１００は、ユーザの緊急連絡先、例えば親類または親友に、ユーザ１２を病院で迎えることができるように、緊急事態のアラートを送るか通知することもできる。

前述のように、デジタルコーチ１００は、インターネットなどのネットワーク２０への接続を通してアクセス可能であり得るようなクラウドベースのシステムにホスティングすることができる。デジタルコーチ１００は、図４に示すように、サーバ８０に配置することができて、プロセッサ１１０およびメモリ１４０をさらに含むことができる。サーバ８０またはプロセッサ１１０は、ネットワーク２０とインタフェースを有するか通信するための入出力（Ｉ／Ｏ）８２またはサーバ８０の外側の他の接続を含むことができる。例えば、データ１１５は、分析および解釈のためにＩ／Ｏ８２を通って、デジタルコーチ１００に入ることができる。次のアクションに対してデジタルコーチ１００で決定される命令１７０は、Ｉ／Ｏ８２を通してユーザ１２、装置３０、３０’、３０”、患者記録４０、ＨＳＰ５０または第三者６０への配布のためにネットワーク２０に送達することができる。いくつかの例では、プロセッサ１１０は、種々のタイプのデータを処理のためのデジタル信号またはマシンコードに変換するための１つ以上のコンバータ１２０を含むことができる。例えば、発話コンバータ１２１は、オーディオまたは音、例えばユーザ１２によって話されてマイクロホン１７によって捕えられる単語、または装置３０として用いられている聴診器によって捕えられる喘鳴音を変換することができる。テキストコンバータ１２３は、ユーザ１２からの書き込まれたテキスト、例えばタイプ入力された応答、および、タッチパッドまたはキーボードを通したユーザの対話型装置１３への入力を変換することができる。ビデオ変換器１２５は、ユーザ１２の対話型装置１３上のカメラ１８によって捕えられるユーザ１２の画像、例えば、関節可動域テストを実行するかまたは傷を消毒することなどの特定のタスクを実行しているユーザ１２の画像を変換することができる。これらは、いくつかの非限定的な例であり、説明の目的を意図したものである。オーディオ、ビデオまたはテキストをデジタルデータに変換することができるいかなるコンバータ１２０も、考察されて、本明細書に含まれる。したがって、コンバータ１２０は、図３において説明したように、統合プラットフォーム７０を使用するよりはむしろ、プロセッサ１１０の中で、またはデジタルコーチ１００が存在するサーバ８０上で用いることができる。

図３および図４を参照すると、デジタルコーチ１００は、様々なモジュール１４２、１４２’を含むメモリ１４０を含む。いかなる数のモジュール１４２（モジュール１４２”のｎ数に対する１よりそのようなもの）が、あることができる。各モジュール１４２は、ユーザ１２に示されることができる特定の主題に特有でもよい。例えば、デジタルコーチ１００が手術後に患者をモニタするために用いられている場合、それは、それぞれ、創傷治癒、感染および傷病者分類のためのモジュール１４２、１４２’、１４２”を含むことができる。主な目的には直接関しないが、しかし、それにもかかわらず回復プロセスに影響を与えることができる他の条件のための追加モジュール１４２があってもよい。例えば、患者が糖尿病（治癒速度および回復時間に影響を及ぼし得る）またはアルツハイマー病（それは、患者の記憶に影響を与えることがあり得て、以降のプロトコルに負の影響を及ぼし得る術後処置の、正確な患者の応答または記憶している態様を損なう）でもある場合、モジュール１４２は糖尿病またはアルツハイマー病のために含まれ得る。健康または生活様式モジュール１４２は、患者が喫煙者または運動選手である場合などに含まれることもできる。例えば、これらのモジュールは、回復の間は喫煙を中止するか減らさなければならない、あるいは、例えば、身体的活動は２週間後に再開できるが、トレーニングは６週間待って再開しなければならない、ということに対処する。

図６に示すように、各モジュール１４２は、スクリプト１４３の種々の系列１４４を含む。スクリプト１４３は、予め記録してある情報、例えば情報をユーザ１２に提供するために話している人のオーディオおよび／またはビデオである。例えば、少なくとも１つの実施形態で、スクリプト１４３は、ユーザ１２に対して、それらの対話型装置１３のディスプレイ上で、参加している回線に話していて、おそらく技術を示している人のビデオとして現れることができる。他の実施形態では、スクリプト１４３はＡｍａｚｏｎのＡｌｅｘａに類似した音声としてユーザ１２に対して現れることができる。スクリプト１４３は、ユーザの好適な言葉（アメリカ手話言語（ＡＳＬ）を含む）のユーザ１２に現れることができる。したがって、本明細書において用いられる場合、「オーディオ」は手話のビデオを含んで、言葉のデータを指す。スクリプト１４３は、ユーザ１２に提出される前に、例えば図４に示される翻訳装置１２８によっていかなる言語にも翻訳することができる。単一のスクリプト１４３は、「さて、あなたの血圧を測定しましょう」というような単一の文でもよい。他の実施形態では、単一のスクリプト１４３は情報を伝達する、「針が表皮を透過しなかったようです。針の位置を動かしてもう一度試してください」というような一まとめとなった文でもよい。他の実施形態では、単一のスクリプト１４３は、ユーザ１２に実演または追加情報を提供する会話または表示の全体であってもよく、例えば術前手順を復習するかまたは完全に傷を清浄化する方法もしくは包帯を交換する方法を実演する。

スクリプト１４３は系列１４４にグループ化することができ、それはモジュール１４２のサブセットである。例えば、傷の処置上のモジュール１４２は、傷清浄化についての系列１４４、健常および健常でない傷外観についての別の系列１４４‘などを含むことができる。系列１４４の中の種々のスクリプト１４３は、そのサブトピック、例えば傷清浄に関する。系列１４４またはスクリプト１４３のいくつかは、それらが複数の異なるモジュールにあてはまる場合、異なるモジュール１４２の間でメモリ１４０の中で相互参照することができる。例えば、「縫合のまわりの黄色の液体は膿で、あなたが感染症にかかっている可能性があることを示します」というスクリプト１４３は、傷の処置のためのモジュール１４２および感染症のための別のモジュール１４２’に存在してもよい。このような相互参照されたスクリプト１４３はメモリ１４０上の１つの位置に置くことができて、他のモジュール１４２は必要に応じてその位置にマッピングすることができる。他の実施形態では、各モジュール１４２は、そのモジュール１４２に関連するすべての必要であるか可能なスクリプト１４３を含むことができる。デジタルコーチ１００は、特定のユーザ１２、それらの健康または病歴および、モニタして評価するためにデジタルコーチ１００が用いられる症状または治療に適用されるほどの多くのモジュール１４２を含むことができる。したがって、各モジュール１４２は、所与のモジュール１４２を完了するのに必要なほど多くのスクリプト１４３および系列１４４を含むことができて、好ましくは考察されることができるほどの多くのあり得る結果、シナリオおよび情報をカバーすることができる。

いくつかの実施形態では、系列１４４またはモジュール１４２の中のスクリプト１４３は、まず初めに、予め確立された順序でユーザ１２に提示するために設定することができる。例えば、傷病者分類上の系列１４４の中のスクリプト１４３は、緊急外来緊急度指標（Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ Ｓｅｖｅｒｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ、ＥＳＩ）などの傷病者分類スケールのために確認されるタイプおよび順序のユーザ１２に対する質問を提示することができる。このような実施形態では、スクリプト１４３は、予め選択された順序のユーザ１２に提示されて、最も重要であり、一刻を争い、最も高い優先順位の情報を最初に取得し、より低い優先順位の情報が後で取得される。傷病者分類の場合、例えば、ユーザ１２に呼吸困難があるかまたは、ユーザ１２に熱があるかもしくは腹痛に見舞われている場合よりも不規則な心拍数に見舞われているかどうか判定することは、より高い優先度である。しかしながら、いくつかの実施形態では、スクリプト１４３の提示の順序は柔軟に確立されて、デジタルコーチ１００は提示の順序を決める際により融通がきく。スクリプト１４３の提示のこの順序は、それでも予め選択されていてもよいが、実行においてはユーザ１２からの応答および装置３０からのデータに基づいて、より可変的でもよい。

図５に戻ると、メモリ１４０は、既知情報および種々の分野に対する情報間の相関を含む少なくとも１つの知識ベース１４５も含む。これらの知識ベース１４５は、各分野の専門家によって予め設定されて知らされており、定義、教科書からのコンテンツ、論文、ジャーナル、百科事典および種々の主題に関する他の情報を含むことができる。知識ベース１４５は、質問および質問に応じることができる種々の回答を含むこともでき、情報の初期のデータベースを提供し、それはデジタルコーチ１００を用いることにより最適に拡張することができる。少なくとも１つの実施形態では、各モジュール１４２は、その特定モジュール１４２の主題に関連する事実および知識を含む専用の知識ベース１４５に対応する。他の実施形態では、知識ベース１４５は、複数のモジュール１４２に対応する情報を含むことができて、種々の異なるモジュール１４２によって相互参照されることができるか、またはマッピングされることができる。

知識ベース１４５は、種々の定義済み解釈１６６を特に含み、種々の定義済み解釈１６６は、本来言葉である第１のデータ１１６、本来数値である第２のデータ１１８、ならびに、第１のデータ１１６および第２のデータ１１８に相関する意味情報１６２からそれぞれなる。これらの定義済み解釈１６６は、種々の関連領域でのデータと既知情報間の相関および／または補間を定めており、情報およびデータを接続して、セッションまたはインタラクションの間、ユーザ１２または装置３０から受け取られるデータについて推論を引き出すために用いることができる。知識ベース１４５は、各定義済み解釈１６６に対応する一連のアクション１６７も含む。例えば、「１２歳未満」および「１０２．６の温度」の定義済み解釈は、少なくとも１つのアクション、例えば「子供に適切な熱さましを投与する」、および「冷たい湿布を額に貼り付ける」に対応する。

メモリ１４０は、指定のデータベース、例えば装置情報データベース１４６、データ情報データベース１４７および装置表示１４１を収容することもできる。装置情報データベース１４６は、デジタルコーチ１００と通信することができる種々のタイプの装置３０に関する情報を含む。例えば、装置情報データベース１４６は、システム１０で利用することができる、各装置３０のタイプ、型式、モデル、製造業者およびシリアル番号、ならびに、データが特定の装置３０ごとに報告されるデータのタイプおよび測定値の単位によって設定することができる。この情報は、デジタルコーチ１００が種々の装置３０からの着信データ１１５を認識して、そのデータを解釈する方法を知ることを可能にする。データ情報データベース１４７も含まれてもよく、それはデータタイプに従って情報を入力する。例えば、データ情報データベース１４７は、種々のタイプ、特定のタイプのデータを生じる装置の型式とモデル、およびそれらがデータを報告するユニットのリストを含むことができる。いくつかの例では、データ情報データベース１４７は、装置情報データベース１４６に対して相互参照され得る。装置表示データベース１４１は、現行セッションの間に比較のために、以前のセッションから、装置３０、３０’、３０”からのデータを格納するために含まれることができる。例えば、各セッションの間にとられる血圧計カフからの装置表示は、格納されることができて、次のセッションに関して意味情報１６２を形成することができる。種々の表示の統計評価は、装置表示１４１に、例えば先月ずっと測定された平均的血圧または先週測定された最も高い血圧を格納することもできる。装置表示データベース１４１の測定値は、測定値が由来するタイプのデータ測定または装置に従って識別されることができて、ソートされることができておよび／または、格納されることができる。装置情報データベース１４６、データ情報データベース１４７および装置表示１４１のそれぞれは、知識ベース１４５の専門サブセットでもよく、または別々のデータベースとして解析されてもよい。

メモリ１４０は、着信データを分析するために用いるレベル定義１４８も含む。レベル定義１４８は、評価またはリスクの各種レベルを定めて、懸念の拡大規模を集合的に定めることができる。各モジュール１４２または主題は、モニタされている特定の状態または処理に特有である専用のレベル定義１４８を有することができた。例えば、糖尿病のためのレベル定義１４８は、目標または通常の、低い、危険なほど低い、高い、および危険なほど高い、というレベルまたは範囲を含むことができる。本明細書において使用する場合、用語「レベル」、「範囲」および「カテゴリ」は、互換的に用いることができる。レベルは、境界または各レベルの範囲を示す基準点によって定義されることができて、データのタイプ（例えば絶食時の値対非絶食時の値）に特有でもよい。例えば、７１～１１０ｍｇ／ｄＬの基準点は、目標または通常の絶食時の血糖値を定めることができ、５１～７０ｍｇ／ｄＬは低い範囲を定め、５０ｍｇ／ｄＬは、極めて低い範囲の上限を定め、１１１～２００ｍｇ／ｄＬは、中間範囲を定め、２０１～２８０ｍｇ／ｄＬは高い範囲を定め、２８１ｍｇ／ｄＬは極めて高い範囲の下限を示す。これは、１つの説明例に過ぎず、限定することを目的とはしない。いくつかの実施形態では、レベル定義１４８は、受入れ可能、および受け入れ不可能のような、２レベルだけを含むことができる。他の実施形態では、定義１４８は、モニタされる所与の状態に対して必要なだけ多くのレベルおよびサブレベルを含むことができる。

メモリ１４０は、少なくとも１つのバンクのルール１４９をさらに含む。ルール１４９は、データ１１５を分析しておよび／または解釈する際に使われる、データ１１５に対する操作のための命令を提供する。例えば、ルール１４９は、データが区分されるレベルまたは範囲、および結果として取るべき提案されるアクションに基づく、「ならば、その場合（ｉｆ，ｔｈｅｎ）」命令を含むことができる。これらのルール１４９は、認識された医療診断、および、メモリ１４０のルール１４９のバンクにおいても予め設定されるプロトコルに基づいて予め定められる。例えば、１つの例は、「心拍数が高領域である場合、次の、活動レベルおよび活動経過時間のチェック、発汗レベルのチェック、呼吸速度のチェック、第三者への通知のうち少なくとも１つを実行すること」である。好ましい実施形態においては、少なくとも１つのルールは、デジタルコーチ１００が、第三者に通知するか、または極めて高いカテゴリに分類されるいかなるデータについてもＨＳＰまたは緊急連絡先にアラートを提供することを必要とする。少なくとも１つの実施形態では、ルールは、高いカテゴリに分類されるいかなるデータについてもＨＳＰにも通知するために存在することができる。少なくとも１つの実施形態では、各モジュール１４２、知識ベース１４５および／またはレベル定義１４８に対応するルール１４９のバンクがあってもよい。他の実施形態では、主題に対応するルール１４９のバンクがあってもよく、ルール１４９は必要に応じて各モジュール１４２、知識ベース１４５および／またはレベル定義１４８に適用される。

少なくとも１つのバンクの修正ルール１５０も含まれてもよい。修正ルール１５０はルール１４９およびレベル定義１４８に適用されて、予め選択されたパラメータに従って標準から逸脱することができる。例えば、修正ルール１５０は、異なる海抜高度での平均血糖値レベルについてのレベル定義１４８に対するモディファイアを含むことができる。これらの修正ルール１５０のレベル定義１４８に対する適用は、各レベルを定めている基準点をそれに応じて上または下に調整する。別の例として、患者記録４０からアクセスすることができるような患者の医療履歴は、特定の患者に特有のルール１４９またはレベル定義１４８を修正する修正ルール１５０として適用することができる。例えば、高い、低いおよび通常の血圧範囲を定めている血圧のための基準点は、患者の年齢に応じて修正することができる。高血圧は５５歳である男性に対しては１３０／８６～１４４／９０ｍｍＨｇの間に定めることができるが、それは３５歳である男性に対しては１２３／８２～１３５／８６ｍｍＨｇの間に定めることができる。同様に、修正ルール１５０は高血圧になっていると診断された人のためのレベル定義１４８に適用されることができて、「通常の」レベルはより高い血圧レベルに適合するために再定義される。

図４および図７を参照すると、デジタルコーチ１００のプロセッサ１１０は、着信データ１１５をとってそれを分析するアナライザ１３０を含む。一実施形態では、アナライザは、データ１１５を次の解釈のために評価１３５に変える。着信データ１１５はユーザが提供した応答に対応する第１のデータ１１６でもよく、それはデジタルコーチ１００からの質問に応答するユーザ１２による話し言葉、書き込まれたテキストおよび動作の少なくとも１つであることができ、例えば、「気分はいかがですか？」という質問に答える「今日は気分が悪いです」のようなものである。着信データ１１５は、装置３０からの第２のデータ１１８であってもよく、それは、ユーザ１２の少なくとも１つの生理状態を表す。第２のデータ１１８は、装置３０から直接に、または、ユーザの対話型装置１３を通って間接的にプロセッサ１１０に来ることができる。第２のデータ１１８は、定性、例えば医療装置３０からの「良好」の表示のような定性的、または、例えばパルス酸素濃度計から提供される数値的なパルス表示のような定量的であってもよい。第１および第２のデータ１１６、１１８は、アナライザ１３０に入る前に、統合プラットフォーム７０、または、サーバ８０もしくはデジタルコーチ１００のプロセッサ１１０の中のコンバータ１２０によって変換することができる。他の実施形態では、データ１１５は変換されず、それらが生成された同じフォーマットでアナライザ１３０に入る。

少なくとも１つの実施形態では、アナライザ１３０は、データ１１５の各部分を受信し、タイプのデータを識別して、それを関連したレベル定義１４８と比較して、データ１１５を適切なカテゴリに割り当てる。説明的な例として、アナライザ１３０は、「１２０／８０」のデータを血圧データとして識別して、それを血圧のためのレベル定義１４８と比較して、データが「通常の」範囲にあると判定する。アナライザ３０は、「１２０／８０の」データと「通常範囲」を結合するかまたは関連付けてデータの評価１３５を形成する。評価１３５は、周知の標準または患者に特有の変更されたレベルと比較したデータ１１５の分析と考えることができる。それから、これらの評価１３５は、結合されて、プロセッサ１１０のアクションエンジン１６０で意味論的に拡大されて、例えば逆インデクシングまたは他の好適な方法によってデータの候補解釈１６５を形成することができる。

少なくとも１つの実施形態では、データ１１５は、最初にアナライザ１３０によって分類されずに、直接アクションエンジン１６０に入る。アクションエンジン１６０は、第１および第２のデータ１１６、１１８を、知識ベース１４５に格納された定義済み解釈１６６の第１のデータ、第２のデータおよび意味情報コンポーネントと比較して、一連の候補解釈１６５を形成する。いくつかの実施形態では、評価１３５も含まれて、定義済み解釈１６６において提供されている情報と比較される。これらの候補解釈１６５は、医療および健康分野において公知であるデータおよび情報の間の相関および補間に基づいて、第１および第２のデータ１１６、１１８の種々の異なる解釈を表す。これらの相関または解釈は、調和することができる情報の関係を示す。例えば、「高血圧」の評価は、「ＣＯＰＤのある人々および高血圧のある人々の高い相関がある」という意味情報と結合することができる。定量的血圧測定は、この特定の患者がＣＯＰＤにかかっているというモディファイアと同様に、情報のこの文字列に追加されることができて、この患者について報告されている高血圧の数字は一般の標準によれば高いが、この患者にとっては正常であり、ＣＯＰＤ患者にとっては正常であるという解釈１６２を形成する。意味情報１６２、１６２’は１つ以上の評価１３５、１３５’に関連があって、解釈１６５を形成してもよい。いくつかの解釈１６５’は、いかなる意味情報１６２もまたはいかなる評価１３５も含まなくてもよい。

候補解釈１６５は、知識ベース１４５に格納される定義済み解釈１６６に対する類似度に基づいて優先順位付けされる。主要な解釈１６８は、候補解釈１６５のリストから選択される。少なくとも１つの実施形態では、主要な解釈１６８は、知識データベース１４５に保存される定義済み解釈１６６に最も高い類似度を有する候補解釈１６５である。

それから、プロセッサ１１０のアクションエンジン１６０は、主要な解釈１６８に基づいて少なくとも１つのアクション１６７を生成する。各定義済み解釈１６６がそれとともに関連する少なくとも１つのアクションを有するので、主要な解釈１６８のために発生する少なくとも１つのアクション１６７は知識ベース１４５に格納されるマッチしている定義済み解釈１６６と関連した少なくとも１つのアクションである。それから、プロセッサ１１０は、主要な解釈１６８に対応する少なくとも１つのアクションを実行する。例えば、アクションは、対話型装置１３に次のスクリプト１４３をユーザ１２に提出するように命令することでもよく、それは「あなたは正に順調です。私が明日またあなたを検査します。」と言ってもよい。それは、次の続くスクリプトとして提示するためにどのスクリプト１４３が選択されるかは、第１および第２のデータ１１６、１１８ならびに主要な解釈１６８としてのそれらの解釈に依存する。好ましい実施形態においては、プロセッサ１１０は、主要な解釈１６８に基づいて次のスクリプト１４３を選択する。

他の実施形態では、プロセッサ１１０のアクションエンジン１６０は、少なくとも１つのルール１４９を候補解釈１６５に適用して、とるべき少なくとも１つのアクション１６７を生成することができる。同じルール１４９がすべての候補解釈１６５に適用されることができ、または、種々のルール１４９が、そこに含まれる第１および第２のデータ１１６、１１８、評価１３５および意味情報１６２に応じて種々の候補解釈１６５に適用されることができる。例えばさらに、これらのルール１４９は、標準ルールでもよく、または修正ルール１５０に従って修正されてもよく、例えば患者の医療履を考慮に入れるためにパラメータを調整することができる。適用されているルール１４９は、どれだけの評価１３５および意味情報１６２の部分が互いに関連があるかに依存して異なってもよい。例えば、「華氏１０３．６度（摂氏約３９．８度）の体温」および「４歳の年齢」を含む解釈１６５は、結果的にアクションとして「子供に安全な薬物を投与して熱を冷ます」というアクションにもなる。しかしながら、「華氏１０３．６度（摂氏約３９．８度）の体温」、「４歳の年齢」、「１時間前に薬物投与された」および「子供用タイルノール」を含む解釈１６５は、結果的に「緊急ケアセンタへ直ちに行く」というアクションになり得る。追加情報は、結果として得られるアクション事項を変える異なる解釈１６５ともなる。上記の例において、熱のある子供は、薬物が熱を冷ますために与えられなければならないことを示す。１時間前に子供がすでに熱さましを受けたことを知っていることは、薬剤が熱を冷ますために作用していないことを示しており、状況は致命的でありえて、即時の注意を払わねばならない。これは、１つの説明例に過ぎず、いかなる形であれ限定することを意図してはいない。

ルール１４９は「ならば、その場合（ｉｆ，ｔｈｅｎ）」フォーマットを有することができて、そこで、第１のデータ１１６、第２のデータ１１８、種々の評価１３５および意味情報１６２の部分は、何らかのアクション１６７に先行する条件である。すべての先行条件（第１のデータ１１６、第２のデータ１１８、種々の評価１３５および候補解釈１６５の意味情報１６２の部分）が存在するかまたは真である場合、アクション１６７が続くことができる。他の例において、先行条件の７０％または９０％のような特定のパーセンテージが存在するかまたは真である場合、アクション１６７は続くことができる。いくつかの例では、異なるアクション１６７、１６７’は、一定の先行条件だけが存在する場合のルール１４９の適用の結果であってもよく、例えば、先行条件の７０％しか満たされなければ、アクションＡに結果としてなるが、８０％が満たされる場合、アクションＢに結果としてなって、９０％が満たされる場合、アクションＣは結果としてなる。結果として得られるアクション１６７は、ある特定の第１のデータ１１６か、第２のデータ１１８か、評価１３５か意味情報１６２の部分が候補解釈１６５に存在するかどうかについて依存しても異なり得る。例えば、「高血圧」および「ＣＯＰＤ」が一緒に解釈１６５に存在するときにだけアクションＡに結果としてなり得る。したがって、複数のルール１４９は同じ候補解釈１６５に適用されることができて、複数のアクション１６７が同じ候補解釈１６５に適用されるルール１４９から生じる場合がある。

さらに他の実施形態では、ルール１４９は、候補解釈１６５に適用されなくてもよい。むしろ、候補解釈１６５は、概略的に図４において表される機械学習システム１５２の影響下に置かれる。機械学習システム１５２の例は、ニューラルネットワークおよびハイブリッドシステムを含むが、これに限定されるものではない。機械学習システム１５２は数千のルールから開始することができて、ソフトマッチングが初めに発生してシステムを訓練する。システム１５２が用いられるにつれて、それはソフトマッチングの精度を増加させる。それは、第１のデータ１１６、第２のデータ１１８、評価１３５および候補解釈１６５の意味情報１６２が特定のアクション１６７に対応するという確率または可能性の統計解析を提供するために、確率または加重を使用することができる。例えば、特定の単語またはフレーズは特定の定義済み解釈１６６を示すルールの予想される単語またはデータと直接比較することができないが、経時的に、その特定の定義済み解釈１６６に通じている経路はより大きく使用することでより強化され、機械学習システム１５２は他の、より使用されない経路より大きくそれらの拡張経路に加重する。経時的に、第１のデータ１１６、第２のデータ１１８、評価１３５および意味情報１６２の特定の組合せは、特に特定の定義済み解釈１６６を示すために重要であると認識されることができる。重要性は、統計的に有意なレベル、例えばいくつかの他の統計的方法で測定される９５％の信頼度または有意性でもよい。これらは、ごく一部の例に過ぎず、限定することを意味してはいない。

他の例において、機械学習システム１５２は、重み（例えば数値的なモディファイア）を候補解釈１６５、第１のデータ１１６のサブユニットまたは組合せ、第２のデータ１１８、評価１３５および意味情報１６２に適用する。この加重は、逆文書頻度ベースでもよく、特定のアクション１６７に付加された解釈１６５、評価１３５および意味情報１６２のサブユニットまたは組合せの重要性のレベルを示す。

可能なアクション１６７は、メモリ１４０のデータベース、例えば知識データベース１４５において予め設定することができて、伝えられたデータ１１５のために存在する種々の候補解釈１６５のための可能な関連したアクション１６７のリストを生成する際にプロセッサ１１０のアクションエンジン１６０によってアクセスされる。アクション１６７を生成するために、プロセッサ１１０のアクションエンジン１６０は、ルール１４９を解釈１６５に適用することができ、メモリ１４０のアクション１６７のデータベースにアクセスすることができ、どのアクション１６７が、解釈１６５に対して、最も関連しそうか重要であるかまたは最も高いマッチであるかを決定することができる。これは、アルゴリズム、等式、算出または他の好適な方法の適用によって達成することができる。したがって、可能な関連したアクション１６７のリストは、図７にて図示するように生成することができる。アクション１６７は、例えば優先順位、緊急性またはシナリオに対する適合性に従ってソートされることができる。これは、多くの方法で達成することができる。例えば、解釈１６５のうちの１つが緊急事態を示す場合、対応するアクション１６７は、非常事態が最初に対処されることを確実にするために最高優先度を与えられてもよい。このように、心搏急速を示す高い心拍数は、縫合の状態を点検する予めスケジューリングされた時間であることを示すアラームよりも高い優先権を与えられる。結果としての「救急車を要請するたえに緊急電話をかける」というアクションは、縫合を点検するという他の結果として得られるアクションに優先する。

デジタルコーチ１００のプロセッサ１１０は、続く生成されたアクション１６７のうちの１つを選択する。少なくとも１つの実施形態では、最高優先度を有するアクション１６７が選択される。しかしながら、他の実施形態では、最も大きな重みを有するか、統計学的に最も可能性が高いか、または、アクションエンジン１６０において最も頻繁に現れたアクション１６７を選択することができる。デジタルコーチ１００がどのアクション１６７を続けるべきかについて選択する方法をドライブするルール１４９があってもよい。例えば緊急事態が示される時など、ルール１４９を越える例外があってもよい。

デジタルコーチ１００のプロセッサ１１０が続くアクション１６７を選択すると、それはアクション１６７を実行して、適切な実体と通信する。実行されるアクション１６７は、意図される受領者１８０に応じて異なる形をとることができる。例えば、図７に示すように、ユーザ１２からの詳細情報のために実行されるアクション１６７は、選択されたアクション１６７に対応するスクリプト１４３を識別して、スクリプト１４３をユーザ１２に提出することを含むことができる。例えば、アクション１６７は、「アクティビティレベルに関する情報を取得する」であってもよい。対応するスクリプト１４３は、「あなたの心拍数が上昇しているようです。あなたは最近動き回ったり運動したりしましたか？」と言っているアバターのビデオでもよい。前述のように、スクリプト１４３は、ユーザ１２に提示される前に、翻訳装置１２８によってユーザの好みの言語に翻訳することができる。装置３０からデータを取得しようとする実行されるアクション１６７は、装置３０に操作命令を送信することを含むことができて、装置を起動し、調整し、データ収集を開始し、および／または、処理のためにデジタルコーチ１００にデータを発信することができる。実行されるアクション１６７は患者記録４０を対象にすることもできて、それは、患者記録４０を更新してそのデータから生じた最近獲得したデータ１１５およびそのデータから生じた分析および解釈を取り込むことを含むことができる。いくつかの実施形態では、実行されるアクション１６７はＨＳＰ７０を対象とすることもでき、例えば、医療観察または追跡調査を必要とする患者に起こった状態についてＨＳＰ５０に対するアラートを提供するか、または例えば処方更新を要請する。実行されるアクション１６７は、第三者６０を対象とすることもでき、例えば薬局が処方の状態を点検する。これらは、ごく一部の説明例に過ぎず、網羅的あるいは限定的であることを意図するものではない。

実行されるアクション１６７は、必要なだけ多くの受領者１８０を対象とすることができ、選ばれるアクション１６７を完成することができる。例えば、スクリプト１４３はユーザ１２に提示されることができて、操作命令は、同時に装置３０に送信されてユーザ１２および装置３０からさらなる情報およびデータを集めることができる。アラートは緊急事態の場合にＨＳＰ５０および第三者６０として緊急サービスに送信することができ、その例は、「患者はモルヒネポンプに繋がれていて、それがこの１時間に５回起動されています。患者は、痛みを感じていないと報告しています。１００から逆に数えるように依頼されると、患者は、９８までしか数えることができません。このタスクを実行している患者のビデオは、ここにあります。」というものである。同時に、スクリプト１４３も提示されて、「救急車をあなたのために呼びました。落ちついていてください。助けが近くまで来ています。」とユーザ１２に伝える。デジタルコーチ１００は、ユーザ１２と第三者６０、例えば患者へ向かう途中であるＥＭＴ（救急救命士）、との間にスリーウェイセッションを調整することもでき、視覚および聴覚情報をＥＭＴに提供し始める。例えば、デジタルコーチ１００は、患者のビデオおよびオーディオデータの集合を整合してこれらのデータをＥＭＴに発信するかストリーミングすることができ、したがって、それらは患者が呼吸しているかどうか見ることができて、救急車が到着するまで、より落ちついているか快適であるためにすることができることを患者に話すことができる。

追加データ１１５がデジタルコーチ１００によって受信されるにつれて、プロセッサ１１０は新しいデータ１１５を上で前に述べたように分析して解釈する。したがって、デジタルコーチ１００はデータをステップバイステップで分析して解釈する繰り返しプロセスまたはフィードバックループを含んで、どのアクションが各ステップで最適か決定することができる。したがって、モジュール１４２、スクリプト１４３、知識ベース１４５、定義済み解釈１６６および関連するアクション１６７が予め確立され、メモリ１４０に格納されることができる一方で、それらは最新情報に基づいて動的に選択されて、提示される。したがって、デジタルコーチ１００とユーザ１２の間のセッションはいかなる経路もとることができ、セッションが進行するにつれて、最適に決定される。それは、予め設定されるものではなく、特定の経路をたどらない。また、それは、イエス・ノー経路の予め決められた決定木には従わない。むしろ、セッションは、ユーザ１２、装置３０および所与の時間に患者の健康または医学的状態のそれらから集められるデータ１１５に対して動的かつ適応型である。同様に、デジタルコーチ１００のプロセッサ１１０は、ルックアップテーブルを使用するのではなく、むしろ意味論的にデータ１１５を分析して、その時点で、最善のアクション方針が何かを決定する。本明細書において使用する場合、データの分析に適用される「意味論的」とは、単語および数値データの両方の分析を含み、情報のデータと部分の相関関係を示す。プロセッサ１１０は、単にルールに従ってデータを分析しているだけでなく、それを意味論的に拡大して分析し、単語、フレーズと定量的データの間の周知のおよび疑わしい接続および関係に基づいて相関を識別して、それがランクを付けて最善の可能性のあるアクション方針を決定する一連の可能な解釈およびアクションに到達する。いくつかの実施形態では、デジタルコーチ１００は、経時的に学習してその精度を改善することさえできる。

実際には、デジタルコーチ１００は、図７の２００において、ユーザおよび関連する装置と自動問診を行う方法を実行することができる。方法２００は、２１０において、ユーザとセッションを開始することから開始することができる。ユーザとの「セッション」は、スクリプト１４３の提示、ユーザ１２からの応答および／または装置３０からのデータの集合ならびに、ユーザ入力および収集したデータの分析および解釈に基づく、ユーザ入力および収集したデータに応じたスクリプト１４３のさらなる提示と定義することができる。少なくとも１つの実施形態では、デジタルコーチ１００は、セッションを開始する。セッションを開始することは、２１０において、ネットワーク２０またはインターネットを通して、例えば対話型装置１３を起動させて、セッションを通したインタラクションのための対応するローカルプログラムを開くことによって、ユーザの対話型装置１３への接続を確立することを含むことができる。開始は、治療計画または治療後手順に従ってＨＳＰ５０によってユーザ１２に合わせて調整される予め選択されたスケジュール通りに行うことができる。例えば、デジタルコーチ１００は、医療施設からユーザ１２の解放後の２４時間にユーザ１２との第１のセッションを開始する命令を含むことができるが、より短いかより長い期間を初期セッションのために使うこともできる。追加のセッションは、デジタルコーチ１００が用いられるモニタリング期間に続く時間に対してスケジューリングされてもよく、ユーザ１２の予想される回復または治療後健康が正常であるかまたは予想通りである場合、例えば初期セッションの後の日および週である。セッションのスケジュールは、異常事象または緊急事態がセッションの間に起こる場合、セッションの間に取得されるデータ１１５の分析および解釈からデジタルコーチ１００によって決定されるように、デジタルコーチ１００によって変更することができる。他の実施形態では、ユーザ１２は、以前カバーされた特定のポイントを思い出すためか、自分の進行の状態についての情報を得るかもしくは引き続いての予約を確認するためか、または予定されたセッションの間に発生した発熱、赤み、腫れなどの予想外の医学的な状況についてのアドバイスを得るためなどに、セッションを開始することができる。

いくつかの実施形態では、方法２００は、２２０において、適切な人が対処されていることを確認するためにセッションの初めにユーザを検証することを含むことができる。検証は、患者のプライバシーを確保して、医学的機密情報の処置のＨＩＰＡＡ要件を厳守するために役立ち得る。検証は、検証システムによって達成することができ、例えば、ユーザのログインおよびパスワードを要求して取得すること、または、対話型装置１３を用いて指紋、網膜スキャンもしくは顔認識などのユーザの生体的識別情報を取得することによる。いくつかの実施形態では、ユーザ検証は、周辺装置、例えばフィットビット、医療アラートブレスレットまたはＲＦＩＤタグもしくは他の読み込み可能な媒体を含んで着用者を識別することができる他のアクセサリによりシリアルコードを確認することによって達成することができる。いくつかの実施形態では、これらのタグは人の患者記録４０にもリンクされて、着用者を検証することもできる。

方法２００は、２３０において、装置への接続を確立することも含む。いかなる周辺または医療装置もデジタルコーチ１００に接続されて、命令を受信してデータを送信することができる。いくつかの実施形態では、装置３０はネットワーク２０を通してデジタルコーチ１００に接続することができ、それはユーザの対話型装置１３への、または、それを通しての、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、近接場または他の類似の無線接続によってさらに容易にすることができる。他の実施形態では、装置３０はセンサおよび／またはトランシーバを備えており、直接ユーザの対話型装置１３を用いずにデジタルコーチ１００との間で命令およびデータを送受信することができる。直接接続またはユーザの対話型装置１３を通した接続のいかなる組合せも、各種装置３０の中で考察される。加えて、デジタルコーチ１００は、データを収集もせずまたは提供もしないが、にもかかわらずデジタルコーチ１００によって遠隔で操作されることができる他の周辺装置への接続を確立することができる。例えば、患者は在宅で医療用ベッドを使用することができて、ベッドは各種センサおよびアクチュエータを有してベッドの種々の部分、例えばベッドの上部、下部または胴部の高さおよび傾斜角を調整することができる。デジタルコーチ１００は、患者がセッション中に不快であると言うような場合には、ベッドに操作命令を送って傾斜を調整することができる。デジタルコーチ１００は、それから、ベッドを調整した後に、新しい位置がより良好であるかより悪いか、または患者がベッドのどの部分をどの方向に調整してほしいかを知るために、患者に引き続いての質問をすることができる。

方法２００は、２４０においてモジュールを選択し、２５０においてスクリプトを選択することから始まるセッションを行うことを含むことができる。最初のモジュールおよびスクリプトは、ルールに従って予め確立されることができ、それは治療担当医師またはＨＳＰ５０によって確立される治療後プロトコルに従うことができる。少なくとも１つの実施形態では、最初のモジュールおよびスクリプトは、挨拶および導入でもよく、デジタルコーチ１００の目的およびそれを使用する方法のユーザに対する説明をする。他の実施形態では、最初のモジュールおよびスクリプトは、一般的な健康のための血圧、心拍数および呼吸などの、データ収集のための特定の主題に向かって連動していてもよい。いかなるモジュール１４２もまたはスクリプト１４３も選択することができ、予め定められたスケジュールまたは他の情報に従って選択することができる。

一旦、デジタルコーチ１００のプロセッサ１１０がモジュールおよびスクリプトを選択すると、方法２００は、２６０において、スクリプトをユーザに提示することに続く。前述のように、好ましくはスクリプトをユーザに提示することは、デジタルコーチ１００のプロセッサ１１０が、対話型装置１３をメモリ１４０に配置される選択されたスクリプト１４３に向けて、対話型装置１３にそのディスプレイ１４、例えばモニタまたはスクリーン上でビデオ（またはその翻訳）を再生するように命令することを含む。スピーカ１５は、付随するオーディオを提供する。他の実施形態では、プロセッサ１１０は、対話型装置１３上でスクリプト１４３を再生するための命令と共にスクリプト１４３をユーザの対話型装置１３に発信する。スクリプト１４３は、任意の適切なフォーマットでユーザ１２に提示することができて、それは視覚、聴覚およびテキストの表現のいかなる組合せでもあってもよく、任意の適切なプログラムを使用して、このタスクを達成することができる。

方法２００は、２６２において、装置に１つ以上の操作命令を送信することを含むこともできる。デジタルコーチ１００のプロセッサ１１０も、これらの操作命令を送信する。操作命令は、ユーザ１２に提示されているスクリプト１４３に対応することができ、装置３０を作動して、ユーザ１２へのスクリプト１４３の提示と同時にデータを収集するように調整することができる。例えば、スクリプト１４３は、「あなたの血圧を図りましょう。ここで示すように、血圧計カフをあなたの腕に置いて、あなたが所定の位置にそれを置いたときに、『ＯＫ』と言ってください」、と言うことができて、それからユーザがＯＫというのを待ち、次に、「では、血圧計カフを膨らませて、測定値を採ります。そうする間、静かにしていてください」、と続ける。操作命令は、この最後のクリップが再生されるにつれて、血圧計カフに送信することができて、カフは命令を受信して、膨張し始める。これは、説明の目的のための１つの例に過ぎない。

方法２００は、２７０において、第１のデータとしてユーザ応答を受信することをさらに含む。上記のように、各セッションの間に、デジタルコーチ１００は、階段的な方法でスクリプト１４３をユーザ１２に提示し、データ１１５を取得して、ユーザの健康および／または医療状態を評価する。スクリプト１４３が終わると、デジタルコーチ１００は、ユーザ１２から応答を待つリスニングモードに入ることができる。例えば、リスニングモードのデジタルコーチ１００のプロセッサ１１０は、受け取られる応答に対して単にモニタしてもよい。他の例において、デジタルコーチ１００のプロセッサ１１０は、対話型装置１３に操作信号を送信して、リスニングモードの間、ユーザ１２のビデオおよび／またはオーディオを記録することができる、それから、それは処理のためにデジタルコーチ１００のプロセッサ１１０に発信されて、受信される。プロセッサ１１０は、顔認識能力も含むことができて、ユーザ１２のビデオから、ボディーランゲージおよび瞳孔拡張などの感情および非言語的な情報を解釈することもできる。これは、例えば、ユーザ１２が不安であるかどうかについて判定するのに有効であり得て、それは回復時間に影響を及ぼし得るか、またはユーザの状態について正確に自動報告しており、それは残りのデータの分析および解釈に影響を及ぼし得る。本明細書において使用する場合、「記録」は、ユーザの応答を保存のためにメモリに書き込むこと、ならびに、発信するためにユーザの応答の一過性の収集の両方を含むことができ、この場合、応答は長期記憶ではなく一時的なキャッシュだけに格納してもよい。ユーザの応答は、デジタルコーチ１００のプロセッサ１１０に発信されて、第１のデータ１１６として入力される。

方法２００は、２７２において、装置から第２のデータを受け取ることを同様に含む。これらのデータは、前述したように、定量的又は定性的なデータを含むことができる。装置３０は、第２のデータ１１８を、一旦それが全て集められると送信することができ、または第２のデータ１１８を、それが集められるにつれて、そして、いくつかの実施形態では、通信制御装置または装置マネージャとして対話型装置１３を経由することができるにつれて、ストリーミングすることができる。いくつかの実施形態では、デジタルコーチ１００のプロセッサ１１０は、装置が受動的でデータを集めるだけである場合、装置３０から第２のデータ１１８を検索することができる。

方法２００は、２８０において、第１および第２のデータを意味論的に分析して解釈することに続く。図９ａ、９ｂおよび図４を次に参照すると、意味論的にデータを分析して解釈するステップは、デジタルコーチ１００のプロセッサ１１０の中で発生して、３０５において、第１および第２のデータを変換することを含むことができる。第１および第２のデータ１１６、１１８を変換することは、前述したように１つ以上のコンバータ１２０によって実行することができ、それはデジタルコーチ１００の一部でもよく、またはデジタルコーチ１００が収容されるサーバ８０の一部でもよい。いくつかの実施形態では、装置３０または対話型装置１３は、デジタルコーチ１００への発信の前に第１および第２のデータ１１６、１１８を変換することができる。いくつかの実施形態では、第１および第２のデータ１１６、１１８は変換する必要がないか、または、データの一部だけがデジタルコーチ１００により用いられるために変換されなければならない。

図９ａおよび図９ｂを参照すると、２８０において意味論的に第１および第２のデータを分析して解釈することは、３１０において、第１および第２のデータをレベル定義と比較することをさらに含むことができる。レベル定義１４８は、前述のように、３１１において、最初に、患者の病歴、生活様式または他の情報のためのレベル定義を調整するために変更されることができる。２８０において、意味論的に分析することは、３１２において、レベル定義に基づいて第１および第２のデータを分類することをさらに含む。レベル定義１４８および分類は、より詳細に上で記載されている。分析は、３１４において、分類に基づいて第１および第２のデータの評価を生成することさらに含むことができる。評価を生成することは、データを分類と結合して評価として公知の、「１６０／７０の血圧表示は、大部分の人々にとっては高いが、この人にとっては正常である」、のようなデジタル情報の新規な文字列を作成することによって発生してもよい。他の例は、上記の考察で見つけることができる。これらのステップは、図７にて図示するように、プロセッサ１１０のアナライザ１３０で発生してもよいが、他の計算構造でも同様にこれらのステップを実行することが可能であり得る。

図９ａおよび図９ｂに示すように、分析は、３２０において、第１および第２のデータを、知識ベースの定義済み解釈の第１のデータ、第２のデータおよび意味情報と比較することに続く。上述の通り、意味論的関連情報１６２は、知識ベース１４５において記載されているかまたは定められるように、前後関係または相関によって特定のデータに関連がある情報でもよい。

方法は、３２２において、第１および第２のデータに基づいて一連の候補解釈を形成することに続く。これらの候補解釈１６５は、上述の通りである。それから、方法は、３２４において、定義済み解釈への類似性に基づいて候補解釈１６５に優先順位をつけることを含む。解釈１６５が含むことができる候補に優先順位をつけることは、前後関係、相関、統計的確率、加重、アルゴリズム、等式または他の類似方法に基づくことを含む。方法は、３２５において、主要な解釈を候補解釈から選択することに続く。少なくとも１つの実施形態では、この主要な解釈１６８は、定義済み解釈１６６に最も密接に一致するかまたは最も高い類似度を有するものである。

いくつかの実施形態では、方法は、適切な支配を識別して解釈に基づいてルールを適用することを含むことができる。種々のルール１４９は、メモリ１４０において利用できて、評価１３５、意味情報１６２または解釈全体１６５に適用することができる。解釈全体１６５にあてはまるルールは、そのサブセットまたは部分だけにあてはまっている他のルールよりも適切であり得る。ルールの適切さは、統計解析、加重、アルゴリズム、等式または他の類似方法に基づいてもよい。

方法は、３２６において、主要な解釈に基づいて少なくとも１つのアクションを生成することに続く。上記の通り、このアクションは、好ましくは主要な解釈１６８と最も一致する定義済み解釈１６６と一致するものでもよい。他の実施形態では、アクションは、ルールを解釈に適用することによって生成される。このプロセスは、より詳細に上で記載されており、データを解釈して、次のステップを提供するために「ならば、その場合（ｉｆ，ｔｈｅｎ）」ルールまたは機械学習システムを解釈１６５に適用することを含むことができる。

結果として得られるアクション１６７は、３２８において実行することができる。これは、３３０において次のスクリプトを選択してユーザに提示すること、３３２において装置に操作命令を送信すること、３３４においてＨＳＰに通知を送信すること、３３５において患者記録への更新を送信すること、および、３３６において第三者にアラートを送信することを含むことができる。これらは、実行することができるいくつかの可能なアクションに過ぎない。各受領者１８０に関して上述のいかなるアクションまたは命令も、アクションとしてここで実行されることができる。アクションは、Ｉ／Ｏ８２を通して、そして、ネットワーク２０またはインターネットを通して、適切な実体１８０に実行することができる。

他の実施形態では、アクションはいずれが最も正しいものでありそうかに従ってランクを付けることができるかまたは優先順位付けすることができ、それは経時的に適合されて、より正確になることができて、利用できるアクションの最も高くランクを付けられたか優先されるアクション１６７が、上述のように選択される。

方法は、セッションまたはインタラクションの目的が達成されるまで、必要に応じて追加の第１および第２のデータ１１６、１１８を収集しながら続く。例えば、一旦患者が順調である、または、さらに調べることは何もないと確認されるならば、インタラクションまたはセッションは修了することができる。

詳細にわたる多くの修正、変形および変更が、記載されている好ましい実施形態になされ得るので、前述の説明における、そして添付の図面に示されるすべての内容は、例証的なものであって限定的な意味ではなく解釈されることが意図されている。したがって、本発明の範囲は、添付の請求の範囲およびそれらの正当な等価物で判定されなければならない。

以上で本発明の説明を完了する。

Claims (18)

1. ユーザとコンピュータ実装されたプログラムの間の合成インタラクションを容易にするシステムであって、
   前記ユーザと関連した対話型装置であって、前記対話型装置はビデオおよびオーディオディスプレイの少なくとも１つを通して予め選択されたスクリプトを前記ユーザに提示するように構成され、前記対話型装置は前記ユーザから前記予め選択されたスクリプトに応答する第１のデータを収集して送信するようにさらに構成され、前記第１のデータは口語、書かれたテキストおよび動作の少なくとも１つであり、前記対話型装置は少なくとも１つの周辺装置から第２のデータを選択的に収集して転送するようにさらに構成され、前記少なくとも１つの周辺装置は前記第２のデータを収集して送信するように構成され、前記第２のデータは前記ユーザの少なくとも１つの生理的状態を表しそしてさらに定量的および定性的な測定値の少なくとも１つである、対話型装置と、
   （ｉ）第１のデータ、第２のデータおよび意味情報と関連した複数の定義済み解釈、ならびに、（ｉｉ）前記複数の定義済み解釈と関連した複数の定義済みアクションを有する知識ベースを含むメモリと、
   前記メモリならびに前記対話型装置と前記少なくとも１つの周辺装置との少なくとも１つと電子通信するプロセッサであって、
   （ｉ）前記予め選択されたスクリプトを選択し、前記予め選択されたスクリプトを前記ユーザに提示するように前記対話型装置に命令し、
   （ｉｉ）前記予め選択されたスクリプトを前記ユーザに提示することに応答して、前記対話型装置からの前記第１のデータならびに前記対話型装置および前記少なくとも１つの周辺装置の１つからの前記第２のデータを受信し、
   （ｉｉｉ）前記意味情報と前記第１のデータおよび前記第２のデータを比較および結合することにより前記第１のデータおよび前記第２のデータを少なくとも１つの候補解釈に変換することによって、前記第１のデータおよび前記第２のデータを意味論的に拡張し、ここで、前記少なくとも１つの候補解釈は、前記第１のデータ、関連する前記第２のデータ、および関連する前記意味情報の文字列であり、前記意味情報は、前記第１のデータを前記第２のデータに関連づけて、前記少なくとも１つの候補解釈を形成するものであり、
   （ｉｖ）前記少なくとも１つの候補解釈を前記知識ベースに格納される前記定義済み解釈と比較し、
   （ｖ）主要な解釈を前記少なくとも１つの候補解釈から選択し、
   （ｖｉ）前記知識ベースからの前記定義済みアクションに基づく前記主要な解釈に基づいて少なくとも１つのアクションを生成し、
   （ｖｉｉ）前記ユーザに次のスクリプトを提示するように前記対話型装置に命令することを含む前記少なくとも１つのアクションを識別および実行する
   ように構成されるプロセッサと
   を備える、システム。
2. 前記合成インタラクションが識別された目的を含み、前記プロセッサが、
   （ｖｉｉｉ）前記ユーザへの次のスクリプトを選択して前記対話型装置に提示するように命令して追加の第１のデータを探し、
   （ｉｘ）操作命令を前記少なくとも１つの周辺装置に送信して追加の第２のデータを収集し、
   （ｘ）前記対話型装置からの前記追加の第１のデータならびに前記対話型装置および前記少なくとも１つの周辺装置の１つからの前記追加の第２のデータを受信し、
   （ｘｉ）前記合成インタラクションの前記識別された目的が達成されるまで、前記追加の第１および第２のデータにステップ（ｉｉｉ）から（ｖｉ）を繰り返す
   ようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム。
3. 前記アクションの１つは、前記主要な解釈に基づいて前記ユーザに提示する前記次のスクリプトを選択することを含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記対話型装置が、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、タブレット、モバイル装置、スマート装置、電話、腕時計、およびスピーカ装置からなるグループから選択される、請求項１に記載のシステム。
5. 前記少なくとも１つの周辺装置が医療装置である、請求項１に記載のシステム。
6. 前記予め選択されたスクリプトが文、パラグラフ、実演、質問、応答およびコマンドの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
7. 前記メモリが基準点によって定義されるカテゴリのレベル定義をさらに含み、前記定義済み解釈が定義済み評価をさらに含み、前記プロセッサが前記第１のデータを前記基準点と比較するようにさらに構成され、前記第１のデータを第１の評価に分類し、前記第２のデータを前記基準点と比較し、前記第２のデータを第２の評価に分類し、前記第１および第２の評価を前記少なくとも１つの候補解釈を形成する際に前記知識ベースに格納された前記定義済み評価と比較する、請求項１に記載のシステム。
8. 前記プロセッサと前記メモリの間で電子通信する機械学習システムをさらに含み、前記機械学習システムは前記プロセッサによって前記第１および第２のデータの分析を容易にする、請求項１に記載のシステム。
9. 保健サービスプロバイダと関連したコンピューティング装置をさらに含み、前記コンピューティング装置は前記プロセッサおよび前記メモリと電子通信し、前記少なくとも１つの知識ベースが前記保健サービスプロバイダと関連した前記コンピューティング装置により提供される治療プロトコルを含む、請求項８に記載のシステム。
10. 前記プロセッサが、アラート、状態の通知、例外の通知、予約スケジューリング要求、および前記少なくとも１アクションに従った前記保健サービスプロバイダと関連した前記コンピューティング装置への処方要求の少なくとも１つを送信するようにさらに構成される、請求項９に記載のシステム。
11. 前記プロセッサと電子通信する患者記録をさらに含み、前記患者記録は電子健康記録および電子医療記録の少なくとも１つを含み、前記プロセッサが、前記患者記録から情報にアクセスして、前記少なくとも１つのアクションに従って前記患者記録を更新するように構成される、請求項１に記載のシステム。
12. 第三者と関連したコンピューティング装置をさらに含み、前記コンピューティング装置は前記プロセッサと電子通信し、前記プロセッサが、アラート、予め選択されたスクリプト、前記第１および第２のデータの少なくとも１つ、救急車の要求、処方補充の要求、状態要求および、研究室結果要求の少なくとも１つを、前記少なくとも１つのアクションに従って第三者と関連した前記コンピューティング装置に送信するように構成される、請求項１に記載のシステム。
13. データを分析するためのコンピュータにより実行される方法であって、
    （ｉ）予め選択されたスクリプトをユーザに提示することと、
    （ｉｉ）前記予め選択されたスクリプトを前記ユーザに提示することに応答して、ユーザと関連した対話型装置から第１のデータを受信することであって、前記第１のデータは口語、書かれたテキストおよび動作の少なくとも１つである、受信することと、
    （ｉｉｉ）前記予め選択されたスクリプトを前記ユーザに提示することに応答して、前記対話型装置および少なくとも１つの周辺装置の１つから第２のデータを受信することであって、前記第２のデータは前記少なくとも１つの周辺装置によって収集され、前記ユーザの生理状態を表し、そして、質的および定量的測定値の少なくとも１つである、受信することと、
    （ｉｖ）前記第１のデータおよび前記第２のデータとメモリ内の知識ベースに格納される意味情報を比較および結合することにより前記第１のデータおよび前記第２のデータを少なくとも１つの候補解釈に変換することによって、前記第１のデータおよび前記第２のデータを意味論的に拡張し、ここで、前記意味情報は、医療情報を有し、前記第１のデータのうちのある１つと前記第２のデータのうちのある１つを相関させ、前記少なくとも１つの候補解釈は、前記第１のデータ、関連する前記第２のデータ、および関連する前記意味情報の文字列であり、前記意味情報は、前記第１のデータを前記第２のデータに関連づけて、前記少なくとも１つの候補解釈を形成するものであり、
    （ｖ）前記少なくとも１つの候補解釈を前記知識ベースに格納される定義済み解釈を比較することと、
    （ｖｉ）主要な解釈を前記少なくとも１つの候補解釈から選択することと、
    （ｖｉｉ）前記知識ベースからの、前記定義済み解釈と関連した定義済みアクションに基づく前記主要な解釈に基づいて少なくとも１つのアクションを生成することと、
    （ｖｉｉ）前記ユーザに次のスクリプトを提示するように前記対話型装置に命令することを含む前記少なくとも１つのアクションを識別および実行することと
    を含む、方法。
14. 前記ユーザへの次のスクリプトを選択して前記対話型装置に提示するように命令して追加の第１のデータを探すことと、操作命令を前記少なくとも１つの周辺装置に送信して追加の第２のデータを収集することと、前記対話型装置からの前記追加の第１のデータならびに前記対話型装置および前記少なくとも１つの周辺装置の１つからの前記追加の第２のデータを受信することと、ユーザとコンピュータ実装されたプログラムの間の合成インタラクションが達成されるまで、前記追加の第１および第２のデータにステップ（ｉｉｉ）から（ｖｉｉ）を繰り返すこととをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
15. 前記第１のデータを基準点と比較することと、前記第１のデータを第１の評価に分類することと、前記第２のデータを前記基準点と比較することと、前記第２のデータを第２の評価に分類することと、前記第１および第２の評価を前記少なくとも１つの候補解釈を形成する際に前記知識ベースに格納された前記定義済み評価と比較することとをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
16. アラート、状態の通知、例外の通知、予約スケジューリング要求、および保健サービスプロバイダと関連したコンピューティング装置への処方要求の少なくとも１つを送信することをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
17. 前記第１のデータ、前記第２のデータ、および前記主要な解釈の少なくとも１つで電子患者記録を更新することをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
18. アラート、予め選択されたスクリプト、前記第１および第２のデータの少なくとも１つ、救急車の要求、処方補充の要求、状態要求および、研究室結果要求の少なくとも１つを、第三者と関連したコンピューティング装置に送信することをさらに含む、請求項１３に記載の方法。

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