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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】特開2021-189603(P2021-189603A)
(43)【公開日】2021年12月13日
(54)【発明の名称】人のハイドレーションの自己学習方法
(51)【国際特許分類】
G16H 20/00 20180101AFI20211115BHJP
【ＦＩ】
G16H20/00
【審査請求】未請求
【請求項の数】19
【出願形態】ＯＬ
【外国語出願】
【全頁数】44
(21)【出願番号】特願2020-92367(P2020-92367)
(22)【出願日】2020年5月27日
(71)【出願人】
【識別番号】519244588
【氏名又は名称】リップラップ カンパニー ソシエテ アノニム
【氏名又は名称原語表記】ＲＩＰＲＵＰ Ｃｏｍｐａｎｙ Ｓ．Ａ．
(74)【代理人】
【識別番号】100125265
【弁理士】
【氏名又は名称】貝塚 亮平
(72)【発明者】
【氏名】ドクター ビッセン モニーク
(72)【発明者】
【氏名】シュッカー ヨーゼフ
(72)【発明者】
【氏名】グロース ローラント
【テーマコード（参考）】
5L099
【Ｆターム（参考）】
5L099AA15
(57)【要約】 （修正有）
【課題】生理的に望ましい範囲にユーザのハイドレーションを維持するための、コンピュータ実行方法を提供する。【解決手段】ユーザの飲料消費をモニタリングするコンピュータ実行方法であって、一日のタイムスパン複数の時間間隔に分割するステップと、ユーザの活動や体重や周囲の気温や湿度などに基づいて各時間間隔における推定水分損失を推定するステップと、各時間間隔における人の飲料摂取量を評価するステップと、損失された水分と人の飲料摂取量に基づいて、各時間の間隔ごとの有効水分損失を推定するステップと、人の体水分正常状態が体水分正常状態の下限値にあることを示す体水分正常閾値をユーザの体重に基づいて定めるステップと、を含む。
【選択図】なし
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザの飲料消費をモニタリングするためのコンピュータ実行方法であって、
一日のタイムスパンを複数の時間間隔に分割するステップと、
ユーザの活動や体重、周囲の気温や湿度に基づいて前記各時間間隔における推定水分損失を推定するステップと、
前記各時間間隔におけるユーザの飲料摂取量を評価するステップと、
前記推定水分損失と、前記飲料摂取量に基づいて、前記各時間間隔ごとのユーザの有効水分損失を推定するステップと、
ユーザのハイドレーションが体水分正常状態の下限であることを示す体水分正常閾値をユーザの体重に基づいて定めるステップと、
平均の体水分正常状態と前記体水分正常閾値の間にある前記有効水分損失を示す体水分警告閾値を定めるステップと、
ユーザの前記有効水分損失が、少なくとも一つの時間間隔において前記体水分警告閾値を上回ったとき、第一の所定の飲料量を摂取するようユーザに要求するステップを含むことを特徴とする方法。
一日のタイムスパンを複数の時間間隔に分割するステップと、
ユーザの活動や体重、周囲の気温や湿度に基づいて前記各時間間隔における推定水分損失を推定するステップと、
前記各時間間隔におけるユーザの飲料摂取量を評価するステップと、
前記推定水分損失と、前記飲料摂取量に基づいて、前記各時間間隔ごとのユーザの有効水分損失を推定するステップと、
ユーザのハイドレーションが体水分正常状態の下限であることを示す体水分正常閾値をユーザの体重に基づいて定めるステップと、
平均の体水分正常状態と前記体水分正常閾値の間にある前記有効水分損失を示す体水分警告閾値を定めるステップと、
ユーザの前記有効水分損失が、少なくとも一つの時間間隔において前記体水分警告閾値を上回ったとき、第一の所定の飲料量を摂取するようユーザに要求するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項2】
前記第一の所定の飲料量は、前記有効水分損失の８０％からおよそ１２０％、好ましくは９０％から１１０％の範囲である、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記タイムスパンは、ユーザが起床する時間に開始され、就寝する時間に終了する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項4】
ユーザが喉の渇きを感じ始めるハイドレーション状態を示す口渇閾値をユーザの体重に応じて定めるステップと、
前記有効水分損失が前記口渇閾値を上回ったとき、水を摂取するようユーザに要求を送るステップ、の少なくとも一つを更に含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
前記有効水分損失が前記口渇閾値を上回ったとき、水を摂取するようユーザに要求を送るステップ、の少なくとも一つを更に含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項5】
ユーザが精神的及び／又は身体的バランスを崩し始めるハイドレーション状態を示すバランス閾値をユーザの体重に応じて定めるステップと、
ハイドレーション状態が前記バランス閾値を上回ったときに、水を摂取するようユーザに要求を送るステップ、の少なくとも一つを更に含む、請求項１又は４に記載の方法。
ハイドレーション状態が前記バランス閾値を上回ったときに、水を摂取するようユーザに要求を送るステップ、の少なくとも一つを更に含む、請求項１又は４に記載の方法。
【請求項6】
前記体水分警告閾値がユーザの体重のおよそ０．０５％から０．１４％の範囲にあり、
前記体水分正常閾値がユーザの体重のおよそ０．１５％から０．２４％の範囲にあり、
前記口渇閾値がユーザの体重のおよそ０．３５％から０．６４％、好ましくは０．４５％から０．５４％の範囲にあり、
欠乏閾値がユーザの体重のおよそ０．８５％から１．１４％、好ましくは０．９５％から１．０４％の範囲にある、ことを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
前記体水分正常閾値がユーザの体重のおよそ０．１５％から０．２４％の範囲にあり、
前記口渇閾値がユーザの体重のおよそ０．３５％から０．６４％、好ましくは０．４５％から０．５４％の範囲にあり、
欠乏閾値がユーザの体重のおよそ０．８５％から１．１４％、好ましくは０．９５％から１．０４％の範囲にある、ことを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項7】
前記ハイドレーションが前記体水分正常閾値を上回った場合、ユーザを体水分正常状態に定めるステップと、
前記ハイドレーションが前記体水分正常閾値を上回っているが、前記口渇閾値を超えていない場合、ユーザを中間状態に定めるステップと、
前記ハイドレーションが前記口渇閾値を上回り、前記欠乏閾値を超えていない場合、人を口渇状態に指定するステップと、
前記ハイドレーションが前記バランス閾値を下回る場合、ユーザをオフバランス状態の定めるステップと、
前記ハイドレーションがどれほどの時間に渡って前記体水分正常状態、前記中間状態、前記口渇状態及び前記オフバランス状態にあったかを基にハイドレーションバランススコアを判定するステップと、
前記ハイドレーションバランススコアとハイドレーション量スコアを基にハイドレーションスコアを判定するステップと、
前記ハイドレーションスコアを表示するステップと、を更に含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
前記ハイドレーションが前記体水分正常閾値を上回っているが、前記口渇閾値を超えていない場合、ユーザを中間状態に定めるステップと、
前記ハイドレーションが前記口渇閾値を上回り、前記欠乏閾値を超えていない場合、人を口渇状態に指定するステップと、
前記ハイドレーションが前記バランス閾値を下回る場合、ユーザをオフバランス状態の定めるステップと、
前記ハイドレーションがどれほどの時間に渡って前記体水分正常状態、前記中間状態、前記口渇状態及び前記オフバランス状態にあったかを基にハイドレーションバランススコアを判定するステップと、
前記ハイドレーションバランススコアとハイドレーション量スコアを基にハイドレーションスコアを判定するステップと、
前記ハイドレーションスコアを表示するステップと、を更に含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項8】
ユーザにとって達成されるべき前記ハイドレーションバランススコアを定めたハイドレーションバランス目標を定めるか、ユーザに該ハイドレーションバランス目標の入力を要求するステップと、
達成された前記ハイドレーションバランススコアを判定するステップと、
第一の所定の時間間隔における、達成された前記ハイドレーションバランススコアが前記ハイドレーションバランス目標を下回った場合、前記ハイドレーションバランス目標を適応させるようユーザに要求するステップを、更に含む、請求項７に記載の方法。
達成された前記ハイドレーションバランススコアを判定するステップと、
第一の所定の時間間隔における、達成された前記ハイドレーションバランススコアが前記ハイドレーションバランス目標を下回った場合、前記ハイドレーションバランス目標を適応させるようユーザに要求するステップを、更に含む、請求項７に記載の方法。
【請求項9】
一日の全時間間隔における前記有効水分損失の合計に基づき、ハイドレーション量スコアを判定するステップと、
ユーザが達成すべき前記ハイドレーション量スコアを定めたハイドレーション量目標を指定するステップと、
達成された前記ハイドレーション量スコアを判定するステップと、
第一の所定の時間において、達成された前記ハイドレーション量スコアが前記ハイドレーション量目標を下回った場合、前記ハイドレーション量目標に適合するようユーザに要求するステップを、更に含む、請求項８に記載の方法。
ユーザが達成すべき前記ハイドレーション量スコアを定めたハイドレーション量目標を指定するステップと、
達成された前記ハイドレーション量スコアを判定するステップと、
第一の所定の時間において、達成された前記ハイドレーション量スコアが前記ハイドレーション量目標を下回った場合、前記ハイドレーション量目標に適合するようユーザに要求するステップを、更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項10】
ウェルネス、フィットネス、活力、集中力の少なくとも一つを含む第一の飲料消費カテゴリを少なくとも含む飲料摂取動機をユーザから要求するステップと、
前記第一の飲料摂取動機カテゴリから選択された前記
飲料摂取動機に基づいて、ユーザのハイドレーションバランス目標を設定するステップと、を含む、請求項７から９のいずれか一項に記載の方法。
前記第一の飲料摂取動機カテゴリから選択された前記
飲料摂取動機に基づいて、ユーザのハイドレーションバランス目標を設定するステップと、を含む、請求項７から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項11】
健康と体重減量の少なくとも一つを含む第二の飲料摂取動機カテゴリを少なくとも含む飲料摂取動機と、
前記第二の飲料摂取動機カテゴリから選択された前記飲料摂取動機に基づいて、人にハイドレーションバランス目標とハイドレーション量目標を設定するステップと、を更に含む、請求項７から１０のいずれか一項に記載の方法。
前記第二の飲料摂取動機カテゴリから選択された前記飲料摂取動機に基づいて、人にハイドレーションバランス目標とハイドレーション量目標を設定するステップと、を更に含む、請求項７から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項12】
活動レベルの入力をユーザに要求するステップと、
入力活動レベルを基に推定水分損失を推定するステップと、
ユーザの実際の活動を測定するステップと、
前記実際の活動が、所定のレベル差異以上に前記入力活動レベルと異なる場合、前記入力活動レベルを修正するようユーザに要求するステップと、を更に含む、請求項９又は１０に記載の方法。
入力活動レベルを基に推定水分損失を推定するステップと、
ユーザの実際の活動を測定するステップと、
前記実際の活動が、所定のレベル差異以上に前記入力活動レベルと異なる場合、前記入力活動レベルを修正するようユーザに要求するステップと、を更に含む、請求項９又は１０に記載の方法。
【請求項13】
前記実際の活動に基づいて、前記推定水分損失を更新する、請求項１２に記載の方法。
【請求項14】
飲料消費者のタイプを定義するためのコンピュータ実行方法であって、
少なくとも一つの時間間隔における各飲料消費者の飲料摂取量と、所定の複数日期間における複数の時間間隔内の前記各飲料消費者の水分損失をモニタリングすることで、複数の飲料消費者のハイドレーション発達を評価するステップと、
少なくとも前記各飲料消費者の身体的活動や周囲の天候を評価することで、前記各飲料消費者の身体的状態及び／又は位置情報を評価するステップと、
少なくとも一つの伝達手段を利用して 、前記各飲料消費者に複数種類のメッセージを複数回送信するステップと、
前記各飲料消費者の前記複数の伝達手段とのインタラクションを評価するステップと、
前記各飲料消費者による、前記複数のメッセージによって伝達された情報の利用を評価するステップと、
前記各飲料消費者の前記ハイドレーション発達と、前記身体的状態及び／又は位置情報と、前記複数の伝達手段との相互作用と、前記情報の活用に基づいて、複数の飲料消費者集団を定義するステップと、を含む、方法。
少なくとも一つの時間間隔における各飲料消費者の飲料摂取量と、所定の複数日期間における複数の時間間隔内の前記各飲料消費者の水分損失をモニタリングすることで、複数の飲料消費者のハイドレーション発達を評価するステップと、
少なくとも前記各飲料消費者の身体的活動や周囲の天候を評価することで、前記各飲料消費者の身体的状態及び／又は位置情報を評価するステップと、
少なくとも一つの伝達手段を利用して 、前記各飲料消費者に複数種類のメッセージを複数回送信するステップと、
前記各飲料消費者の前記複数の伝達手段とのインタラクションを評価するステップと、
前記各飲料消費者による、前記複数のメッセージによって伝達された情報の利用を評価するステップと、
前記各飲料消費者の前記ハイドレーション発達と、前記身体的状態及び／又は位置情報と、前記複数の伝達手段との相互作用と、前記情報の活用に基づいて、複数の飲料消費者集団を定義するステップと、を含む、方法。
【請求項15】
飲料消費者のタイプを定義するためのコンピュータ実行方法であって、
少なくとも一つの時間間隔における各飲料消費者の飲料摂取量と、所定の複数日期間における複数の時間間隔内の前記各飲料消費者の水分損失をモニタリングすることで、複数の飲料消費者のハイドレーション発達を評価するステップと、
前記各飲料消費者の少なくとも身体的活動や周囲の天候を評価することで、前記各飲料消費者の身体的状態及び／又は位置情報を評価するステップと、
少なくとも一つの伝達手段を利用して、前記各飲料消費者に複数種類のメッセージを複数回送信するステップと、
前記各飲料消費者の前記複数の伝達手段とのインタラクションを評価するステップと、
前記各飲料消費者による、前記複数種類のメッセージによって伝達された情報の活用を評価するステップと、
前記各飲料消費者の前記ハイドレーション発達と、前記身体的状態及び／又は位置情報と、前記複数の伝達手段とのインタラクションと、前記情報の活用に基づいて、複数の飲料消費者集団を定義するステップと、を含み、
前記複数の飲料消費者のハイドレーション発達を評価するステップは、請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法で実行される、方法。
少なくとも一つの時間間隔における各飲料消費者の飲料摂取量と、所定の複数日期間における複数の時間間隔内の前記各飲料消費者の水分損失をモニタリングすることで、複数の飲料消費者のハイドレーション発達を評価するステップと、
前記各飲料消費者の少なくとも身体的活動や周囲の天候を評価することで、前記各飲料消費者の身体的状態及び／又は位置情報を評価するステップと、
少なくとも一つの伝達手段を利用して、前記各飲料消費者に複数種類のメッセージを複数回送信するステップと、
前記各飲料消費者の前記複数の伝達手段とのインタラクションを評価するステップと、
前記各飲料消費者による、前記複数種類のメッセージによって伝達された情報の活用を評価するステップと、
前記各飲料消費者の前記ハイドレーション発達と、前記身体的状態及び／又は位置情報と、前記複数の伝達手段とのインタラクションと、前記情報の活用に基づいて、複数の飲料消費者集団を定義するステップと、を含み、
前記複数の飲料消費者のハイドレーション発達を評価するステップは、請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法で実行される、方法。
【請求項16】
身体的状態及び／又位置情報が前記ハイドレーション発達に与える影響によって複数の飲料消費者を評価するステップと、
前記複数の飲料消費者における身体的状態及び／又は位置情報が前記ハイドレーション発達に与える影響を、第一の分類として保存するステップと、を更に含む
請求項１４又は１５に記載の方法。
前記複数の飲料消費者における身体的状態及び／又は位置情報が前記ハイドレーション発達に与える影響を、第一の分類として保存するステップと、を更に含む
請求項１４又は１５に記載の方法。
【請求項17】
メッセージの種類及び／又は伝達手段ごとの情報利用における依存度によって前記複数の飲料消費者を評価するステップと、
メッセージの種類及び／又は伝達手段ごとの情報利用のける依存度を、第二の分類として保存するステップと、を更に含む
請求項１４から１６のいづれか一項に記載の方法。
メッセージの種類及び／又は伝達手段ごとの情報利用のける依存度を、第二の分類として保存するステップと、を更に含む
請求項１４から１６のいづれか一項に記載の方法。
【請求項18】
少なくとも一つの時間間隔における各飲料消費者の飲料摂取量と、
所定の複数日期間での複数の時間間隔内の前記各飲料消費者の有効水分損失をモニタリングすることよって、個人のハイドレーション発達を評価するステップと、
前記各飲料消費者の少なくとも身体的活動や周囲の天候を評価することで、個別の飲料消費者の身体的状態及び／又は位置情報を評価するステップと、
前記第一の分類から読み取ることによって、身体的状態及び／又は位置情報が前記ハイドレーション発達に与える影響を判断するステップと、
前記ハイドレーション発達及び前記第一の分類から読み取られた前記ハイドレーション発達に対する身体的状態及び／又は位置情報の影響に応じて飲料摂取の提案を出力するステップと、を含む、請求項１４から１７のいずれか一項に記載の方法。
所定の複数日期間での複数の時間間隔内の前記各飲料消費者の有効水分損失をモニタリングすることよって、個人のハイドレーション発達を評価するステップと、
前記各飲料消費者の少なくとも身体的活動や周囲の天候を評価することで、個別の飲料消費者の身体的状態及び／又は位置情報を評価するステップと、
前記第一の分類から読み取ることによって、身体的状態及び／又は位置情報が前記ハイドレーション発達に与える影響を判断するステップと、
前記ハイドレーション発達及び前記第一の分類から読み取られた前記ハイドレーション発達に対する身体的状態及び／又は位置情報の影響に応じて飲料摂取の提案を出力するステップと、を含む、請求項１４から１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項19】
前記第二の分類から読み取ることによって、前記メッセージの種類や伝達手段ごとの情報利用の依存度を判断するステップと、
最も情報利用度の高い種類のメッセージによる前記飲料摂取の提案を出力するステップと、を含む、請求項１８に記載の方法。
最も情報利用度の高い種類のメッセージによる前記飲料摂取の提案を出力するステップと、を含む、請求項１８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本願発明は、人の飲料消費をモニタリングし、そのハイドレーションを生理学的に最適な範囲に管理するための方法とソフトウエアに関する。特に、本願発明は、人のハイドレーションと飲料消費をモニタリングするための自己学習方法及びソフトウエアに関する。
【0002】
人は、喉の渇きを潤すためにまず水を補給する。そのほかにも、食事に伴ったり、リフレッシュ等の理由で水を摂取する。適切な水を選択することへの需要がますます増えている。
【0003】
スポーツの後、発汗した際には、ミネラル濃度の高い水を摂取すべきである。食事と一緒に摂取するときやリフレッシュの際には、ミネラル濃度が異なり、低濃度である別のタイプの水が好ましい。所定のレベルよりハイドレーションが下回ると、人は喉の渇きを感じたり生理学的欠乏に陥る恐れもある。
【0004】
人の飲料消費とハイドレーションをモニタリングするためのソフトウェアは、専用デバイス又は携帯電話やタブレット等の個人用電子機器で実行されてもよい。
【背景技術】
【0005】
WO 2016/090235 A1 には、液体に添加物を調剤する機械又は電気機械メカニズムを含む携帯用ハイドレーションシステムが開示されている。添加物というのは、固体、液体、粉末、気体などで、ビタミン、ミネラル、栄養補助食品、医薬品、その他の消耗品を含むものである。
【0006】
調剤は、直接人の操作によって手動で開始されるか、デバイスで自動で開始されるか、及び／または関連アプリケーションを通じて外部から開始される。調剤は、 人の好み、位置情報、活動、心理的状態などのコンテキスト要因によって調節可能なものである。
【0007】
DE 20 2010 006 679 U1には、フィルタとフィルタと、注ぎ口の間にある少なくとも一つのミネラルコンテナとを備える、ミネラルウォーター精製装置が開示されている。この装置は、さらに、少なくとも一つのミネラルコンテナから供給されるミネラルを調節する、少なくとも一つのコントローラも含んでいる。人の水分摂取量が一日あたりの水分摂取量の限度を超えると、ミネラルの供給が止まるか、別の特定の調合水が供給される。
【0008】
WO 94/06547 A1には、供給源から水を入手するための給水口を備える水精製及び供給装置と、供給源の水から不純物を取り除く水精製システムと、精製水に所望のミネラルを添加するミネラル添加システムが開示されている。
【0009】
US 2013/0304265 A1には、ユーザの生理学的パラメータを測定するバイオセンサと通信するトランシーバを備えた飲料ディスペンサが開示されている。コントローラの構成は、バイオセンサから受信したデータや好みの飲料、過去の飲料購入履歴の少なくとも一つに基づいて、選択に関連した飲料のレシピを変更し、第二のレシピを精製するものである。
【0010】
しかし、この飲料ディスペンサには、かなりの時間が経過した後にユーザの生理的活動に基づいてレシピが変更され、また人のハイドレーションが考慮されていないという欠点があった。
【発明の概要】
【0011】
本願発明は、生理的に望ましい範囲にユーザのハイドレーションを維持するための、コンピュータ実行方法を提供することを目的とする。
【0012】
この本願発明の目的は、請求項１又は１４に記載のコンピュータ実行方法によって実現される。従属の請求項は、好ましい実施形態に関するものである。
【0013】
人の飲料消費をモニタリングするためのコンピュータ実行方法は、一日のタイムスパン複数の時間間隔に分割するステップと、ユーザの活動や体重や周囲の気温や湿度などに基づいて前記各時間間隔における推定水分損失を推定するステップから構成される。また、この方法は、各時間間隔における人の飲料摂取量を評価するステップと、損失された水分と人の前記飲料摂取量に基づいて、各時間の間隔ごとの有効水分損失を推定するステップを含む。さらに、この方法は、人の体水分正常状態が体水分正常状態の下限値にあることを示す体水分正常閾値をユーザの体重に基づいて定めるステップを含む。前記飲料摂取量は、例えばユーザが飲料ディスペンサから出した飲料の量として、ウォーターディスペンサからこの方法へ伝達されてもよい。前記飲料摂取量は、例えばスマートボトルのようなセンサや伝達手段を備えたスマート容器から、この方法へ伝達されてもよい。前記スマート容器からの前記飲料摂取量は、前記スマート容器で飲まれた飲料であってよい。ユーザがタッチスクリーン等の入力機器で摂取した飲料量を入力してもよい。
【0014】
前記水分損失は相対的な体液損失、体液損失量、水分損失量又は発汗や呼吸などによる絶対的な体液損失であってよい。
【0015】
この方法は、人の有効水分損失が平均体水分正常状態と、（低い）Ｓ体水分正常閾値の間にあることを示す体水分警告閾値を、ユーザの体重に応じて定める。この方法は、少なくとも一つの時間間隔において、人の前記有効水分損失が体水分警告閾値を超えたときに、飲料を第一の所定量摂取するよう人に要求を送る。
【0016】
前記体水分正常状態閾値は、人の有効水分損失が体水分正常状態の下限にあることを示している。体水分正常状態は、生理的又は医学的側面からみた人の最適なハイドレーション範囲を指すものである。本願発明にかかる方法はハイドレーションが体水分正常状態以下となる前にユーザに警告を送り、実際のハイドレーションが体水分正常状態以下となる前に、ユーザに水分摂取を要求できるため、この方法によれば人を理想的なハイドレーション範囲（体水分正常状態）に維持することが保証される。
【0017】
さらに、本願発明の方法は一日のタイムスパンを比較的短時間の間隔に区切る。例えば、各時間間隔は１時間としてもよい。これにより、比較的短時間の間隔で人をモニタリングすることができる。また、本願発明の方法によると、実際のハイドレーションが体水分正常状態の範囲を逸しそうな場合に、早い段階で警告を送ることができる。これにより、人（ユーザ）は、飲料を概ね少量摂取するよう要求されるだけで済む。
【0018】
推定水分損失（HL: Hydration Loss）[l]、具体的にいうと、体液損失は、活動[MET (kcal/h)]、体重[kg]、気温[C]、湿度[％]を用いて下記の公式で推定される：【数1】
１日あたりの推定水分損失は：
【数2】
【0019】
前記水分損失の均衡を保つために人に摂取されるべき飲料の前記第一の所定量は、前記有効水分損失の８０％からおよそ１２０％、好ましくは９０％から１１０％であってよい。
【0020】
前記タイムスパンは、人が起床した時に開始され、就寝する時に終了する。この方法は、人が起床時に体水分正常状態であると仮定している。人は睡眠時には飲料摂取ができない。そのため、夜間はユーザのモニタリングを行わない。
【0021】
この方法は、人が喉の渇きを感じ始めるハイドレーション(状態）を示した口渇閾値を体重に応じて定める。この方法は、人の前記有効水分損失が前記口渇閾値を超えるとき、人に水分摂取を要求してもよい。
【0022】
この方法は、人がメンタルバランス及び／または身体バランスを崩し始めるハイドレーション（状態）を示したバランス閾値をその体重に応じて定める。この方法は人のハイドレーションが前記バランス閾値を超えたとき、人に水分摂取を要求してもよい。
【0023】
前記体水分警告閾値は、体重のおよそ０．０５％から０．１４％の範囲であってよい。前記（上限及び下限の）体水分正常閾値は、体重のおよそ０．１５％から０．２４％であってよい。前記口渇閾値は、体重のおよそ０．３５％から０．６４％、好ましくはおよそ０．４５％から０．５４％の間に設定されてもよい。前記バランス閾値は、体重のおよそ０．８５％から１．１４％、好ましくはおよそ０．９５％から１．０４％の間に設定されてもよい。欠乏閾値は、体重のおよそ１．８５％から２．１４％、好ましくはおよそ１．９５％から２．０４％の間に設定されてもよい。前記体水分正常状態警告閾値と、前記体水分正常閾値の下限と、前記口渇閾値と、前記バランス閾値及び前記欠乏閾値はマイナスの符号で、前記体水分正常閾値の上限はプラスの符号で表されてもよい。
【0024】
この方法は、人のハイドレーションが前記体水分正常閾値を超えなかった場合、人を体水分正常状態に定め、ハイドレーションが前記体水分正常閾値を超えているが前記口渇閾値を超えていない場合には中間状態に定めてもよい。この方法は人のハイドレーションが前記口渇閾値を超え前記欠乏閾値を超えていない場合、人を口渇状態に定めてもよい。また、人のハイドレーションが前記バランス閾値を下回る場合には、人をオフバランス状態に定めてもよい。
【0025】
この方法は、人のハイドレーションがどれほどの時間に渡って前記体水分正常状態、前記中間状態、前記口渇状態及び前記オフバランス状態であったかを基にハイドレーションバランススコアを判定してもよい。この方法は、１日の全時間間隔における前記有効水分損失の合計を基に、ハイドレーション量スコアを判定してもよい。この方法は、前記ハイドレーションバランススコア及び前記ハイドレーション量スコアを基に、ハイドレーションスコアを判定し、該ハイドレーションスコアをユーザに表示してもよい。前記ハイドレーションスコアは、ユーザが生理的及び医学的要求に応じたハイドレーション状態かどうかを示すものである。
【0026】
この方法は、さらに、人にとって達成されるべきハイドレーションバランススコアを定めたハイドレーションバランス目標を定めるか、該ハイドレーションバランス目標の入力をユーザに要求するステップを含む。この方法は達成された前記ハイドレーションバランススコアを判定してもよい。この方法は、第一の所定の時間間隔における達成された前記ハイドレーションバランススコアが前記ハイドレーションバランス目標を下回った場合、該ハイドレーションバランススコアに基づいた前記ハイドレーションバランス目標に適合するようユーザに要求してもよい。このソフトウェア実行方法は、ユーザが現時点で前記ハイドレーションバランス目標を達成できないことを学習（機械学習）する。そのため、ユーザはより現実的に達成できうるハイドレーションバランス目標に変えるよう入力するよう要求される。よって、ユーザは、達成不可能なハイドレーションバランス目標が原因でこのコンピュータ実行方法の使用をやめずに使い続けることができる。
【0027】
この方法は、前記ハイドレーションスコアに基づいて前記ハイドレーション目標を高めてもよい。前記ハイドレーションスコアは複数日間に渡ってモニタリングされてもよい。最終的な目標は、ユーザをなるべく長い時間、体水分正常状態に維持することと、適切なハイドレーションを確保するために、勧告された飲料量を摂取させ続けることである。ユーザが要求された飲料量を摂取していない場合、前記ハイドレーションバランス目標は達成されやすいように下方修正されてもよい。前記ハイドレーションバランス目標が容易に達成されるようであれば、ユーザは本願発明にかかるソフトウェア実行方法を使用し続け、人にとって適切なハイドレーションが維持される。
【0028】
この方法は、さらに、人にとって達成されるべきハイドレーション量スコアを定めたハイドレーション量目標を定める。この方法は人が達成した前記ハイドレーションバランススコア及び前記ハイドレーション量スコアを判定してもよい。この方法は、第一の所定の時間間隔における達成された前記ハイドレーション量スコアが前記ハイドレーション量目標を下回った場合、前記ハイドレーションバランス目標に適合するようユーザに要求してもよい。
【0029】
一つの実施形態として、この方法は、人から飲料摂取動機を要求し、前記飲料摂取動機は、少なくとも一つの飲料摂取動機の第一のカテゴリーを含み、前記飲料摂取動機の前記第一のカテゴリーは、ウェルネス、フィットネス、活力及び集中力のうち少なくとも一つを含むものである。この方法は、前記ハイドレーション量目標と前記ハイドレーション量スコアの差が第二の達成閾値より大きい場合、飲料を摂取するよう人に要求する。この方法は、前記飲料摂取動機の前記第一のカテゴリーから選択された前記飲料摂取動機に基づいて、人にハイドレーションバランス目標を設定する。一つの実施形態として、この方法は達成されたハイドレーション量スコアが第二の所定のタイムスパンにおける前記ハイドレーション量目標を下回る場合、達成されたハイドレーション量スコアに基づいて前記ハイドレーション量目標に適合させてもよい。この方法はまた、下記の公式を用いて、目標達成（度）を判定するために合計量スコア（合計ハイドレーション量スコア）もモニタリングする：【数3】
【0030】
前記飲料摂取動機は、健康及び体重減量のうち少なくとも一つの飲料摂取動機を含む第二の飲料摂取動機カテゴリーを含む。この方法はまた、飲料摂取動機の第二のカテゴリーから選択された飲料摂取動機に基づいて前記ハイドレーションバランス目標と前記ハイドレーション量目標を定めてもよい。
【0031】
この方法は、ユーザに活動レベルの入力を要求してもよく、例えば、本人の好みの活動レベルを入力させてもよい。この方法は、その入力された活動レベルを基に、前記推定水分損失を推定してもよい。この方法はまた、センサや個人用電子機器のアプリケーション（ヘルスアプリ）、例えばセンサや個人用電子機器のアプリケーション（ヘルスアプリ、フィットネスアプリ）によって実際の活動レベルを計測してもよい。もし実際の活動レベルが所定のレベルの差で活動目標と異なれば、人は活動目標を適応させるよう要求される。
【0032】
この方法は、毎週のフィットネススタジオ利用等、定期的に行われる身体活動を記録することやカレンダーからデータを取り込むことで、ユーザの活動（量）を推定してもよい。
【0033】
この方法は、実際の活動に基づいて前記推定水分損失を更新してもよい。第一のステップにおいて、活動による水分損失はユーザによって入力された活動レベルに基づいて推定される。第二のステップにおいて、ユーザの実際の活動によって前記推定水分損失が精査される。
【0034】
本願発明はまた、飲料消費者のタイプを定義するためのコンピュータ実行方法を開示する。この方法は、少なくとも一つの時間間隔における各飲料消費者の飲料摂取量と、所定の複数日期間における複数の時間間隔内の各飲料消費者の水分損失をモニタリングすることで、複数の飲料消費者のハイドレーション発達を評価する。前記ハイドレーション発達は、上述したコンピュータによるユーザの飲料摂取量をモニタリングする方法及び請求項１から１３に記載の方法によって評価されてもよい。
【0035】
この方法は、各飲料消費者の少なくとも身体的活動や周囲の気候を評価することで、各飲料消費者の身体的状態及び／または位置情報を評価する。
【0036】
この方法は、少なくとも一つの伝達手段を利用して、各飲料消費者に複数種類のメッセージを複数回送信する。この方法は、各飲料消費者の前記伝達手段とのインタラクションを評価する。これは、自己学習または機械学習方法によって具現化されてもよい。前記伝達手段は、Ｅメール、メッセンジャーのメッセージ、ＳＭＳまたはスマートフォンやタブレットコンピュータ等の個人用電子機器で動作するプッシュ通知を含んでもよい。この方法は、ユーザがメッセージを開封するまでの時間を評価してもよい。この方法は、複数のメッセージが伝達した情報の利用を評価してもよい。これもまた自己学習または機械学習方法によって具現化されてもよい。この方法は、ユーザがこの方法によって提供されたメッセージや情報を読んでいるかどうか、また、ユーザが送信されたメッセージを基に飲料摂取を変えるかどうかを評価してもよい。
【0037】
この方法は、各飲料消費者のハイドレーション発達、身体的状態及び／又は位置情報、複数の伝達チャンネルとのインタラクション及びその情報利用に基づいて、複数の飲料消費者クラスターを定義してもよい。
【0038】
上記の方法は、行動やハイドレーション発達に応じてユーザを異なるタイプ別に定義づける。このユーザのクラスター化によって、ハイドレーションレベルを最適化するための、異なる各タイプ別のハイドレーション計画を開発する方法がサポートされる。この方法は、飲料消費者のグループを異なる文化に判別し、推奨される飲料を異なる文化に適応させてもよい。
【0039】
複数の飲料消費者のハイドレーション発達を評価するステップは、上述した人の飲料摂取をモニタリングする方法によって実行されてもよい。
【0040】
飲料消費者のタイプを定義する方法は、身体的状態及び／又は位置情報がハイドレーション発達に与える影響によって複数の飲料消費者を評価するステップと、複数の飲料消費者における身体的状態及び／又は位置情報がハイドレーション発達に与える影響を、第一分類として保存するステップを含んでもよい。
【0041】
この方法は、メッセージの種類及び／又は伝達手段ごとの情報利用における依存度によって複数の飲料消費者を評価するステップと、メッセージの種類及び／又は伝達手段ごとの情報利用における依存度を、第二分類として保存するステップを含んでもよい。
【0042】
この方法は、少なくとも一つの時間間隔における各飲料消費者の飲料摂取量と、所定の複数日期間における複数の時間間隔内の各飲料消費者の水分損失をモニタリングすることで、個別のハイドレーション発達を評価してもよい。この方法は、飲料消費者の少なくとも身体的活動や周囲の気候を評価することで、個別の飲料消費者の身体的状態及び／又は位置情報を評価してもよい。この方法は、前記第一分類から読み取ることによって、身体的状態及び／又は位置情報がハイドレーション発達に与える影響を判定してもよい。この方法は、ハイドレーション発達及び前記第一分類から読み取られたハイドレーション発達に対する身体的状態及び／又は位置情報の影響に応じて、飲料摂取についての提案を出力してもよい。これらのステップは自己学習及び／又は再帰学習によって実行されてもよい。
【0043】
この方法は、前記第二分類から読み取ることによって、また、それぞれのユーザ及び／又はユーザグループに対して、最も情報利用度の高い種類のメッセージによる飲料摂取の提案を出力することによって、メッセージの種類及び／または伝達手段ごとの情報利用における依存度を判定してもよい。
【0044】
人の飲料摂取をモニタリングする上述の方法は、コンピュータによって実行されてもよい。したがって、本願発明は、プロセッサを備えたコンピュータのメモリに搭載されたとき、請求項１から１３に記載されている通り、ユーザの飲料消費をモニタリングする上記のステップを実行するコンピュータプログラム製品を開示する。この方法は、携帯電話やタブレットコンピュータ等の個人用電子機器で実行されてもよい。この方法は、いわゆるアプリによって実行されてもよい。
【0045】
飲料消費者のタイプを定義する方法も、コンピュータによって実行されてよい。したがって、本願発明は、プロセッサを備えたコンピュータのメモリに搭載されたとき、請求項１４から１９にかかる飲料消費者のタイプを定義する方法のためのステップを実行するコンピュータプログラム製品を開示する。
【0046】
飲料は、水であってよい。飲料は、ユーザの好みに応じてウォーターディスペンサによって個別にミネラル化、調整、炭化された水であってよい。
【図面の簡単な説明】
【0047】
本願の非限定的な実施例を示した添付の図を参照に、本願発明についてより詳細に説明する。【図1】飲料を摂取しない一日における人の水分損失を示す図である。
【図2】定期的に飲料を摂取する人のハイドレーションを示す図である。
【図3】定期的に飲料を摂取する人のハイドレーションを示す図である。
【図4】定期的に飲料を摂取する人のハイドレーションを示す図である。
【図5】定期的に飲料を摂取する人のハイドレーションを示す図である。
【図6】行動データ、コンテキストデータ、インタラクションデータ及びフィードバックデータをクラスター化するための発明の方法の一つの実施形態を示す図である。
【図7】関連コンテキストを分類するための発明の方法の一つの実施形態を示す図である。
【図8】飲料摂取のインタラクションを分類するための本願発明の一つの実施形態を示す図である。
【図9】飲料摂取の提案を精査するための本願発明に係る方法の一つの実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0048】
図１は、人が飲料を一切摂取しなかった場合の一日の水分損失を示した図である。水分損失（Hydration Loss=HL）と体液損失[l]はそれぞれ、活動[MET (kcal/h)]、体重[kg]、気温[C]、湿度[％]を用いて下記の公式で推定される【数4】
【数5】
【0049】
次に図２を参照する。一般的に起床時間から就寝時間までのユーザが目覚めているタイムスパンを、例えば一時間ごとに複数の間隔に分割する。本願発明は上記の公式によって、各時間間隔の終わりごとに推定水分損失１０２を推定する。さらに、本願発明の方法は、飲料摂取行動１０６ （drinking event)をモニタリングし、人の飲料摂取をモニタリングする。この方法は、各時間間隔ごとにユーザの飲料摂取量をモニタリングする。その後、この方法は各時間間隔における有効水分損失１０８を計算する。飲料摂取量は、例えば飲料ディスペンサから飲料を飲んだ量として、ウォーターディスペンサからこの方法に伝達されてもよい。飲料摂取量は、センサと伝達手段を含むスマートボトルなどのスマート容器から伝達されてもよい。この発明の方法は、コンピュータのソフトウェアやスマートフォン又はタブレットコンピュータ等の個人用電子機器のアプリケーションによって実行されてもよい。
【0050】
この発明の方法は、ユーザを体水分正常状態１０４の範囲に維持しようとするものである。体水分正常状態の下限１０４ａは、ユーザの体重のおよそ０．２％の体液損失である。ユーザの有効水分損失が体水分正常閾値１０４ａより大きくなることを予防すべく、有効水分損失が体水分警告閾値１０４ｂを超過した場合にはユーザにメッセージを通知する。一つの実施形態として、体水分警告閾値はユーザの体重の０．１パーセントとしてもよい。
【0051】
この発明の方法によって、ユーザが一時間でおよそ500mlから800ml以上の飲料を摂取したと判断された場合、人体は一時間でおよそ500mlから800mlしか再吸収することができないとの警告がユーザに出力される。
【0052】
より重要な閾値、つまり、口渇閾値１１０、オフバランス閾値１１２及び欠乏閾値１１４について図３に示す。一般的に人は体重のおよそ０．５％の体液損失で喉の渇きを感じる。これを口渇閾値１１０と定義する。この発明の方法は、有効水分損失１０８が口渇閾値１１０を超えるとユーザにメッセージを送信する。
【0053】
口渇閾値の警告メッセージの後もユーザが飲料を摂取しない場合、ユーザの有効水分損失は体重の１％を上回る恐れがある。ユーザはもはや気分のいい状態ではなくなることから、この閾値はオフバランスと呼ばれる。この発明の方法は、有効水分損失１０８がオフバランス閾値１１２を上回るとすぐに、オフバランス閾値の警告メッセージをユーザに送信する。
【0054】
尚もユーザが飲料を摂取しない場合、有効水分損失１０８はさらに増加し、欠乏閾値１１４を上回る恐れがある。有効水分損失１０８がこの欠乏閾値１１４を上回ると、ユーザは身体及び認識障害に陥る恐れがある。一般的には欠乏閾値は体重のおよそ２％である。
【0055】
図４は、ユーザを再ハイドレーションする計画を示した図である。このユーザは午後２時ごろまで体水分正常状態にある。ユーザが体水分正常閾値１０４ａ、口渇閾値１１０及びオフバランス閾値１１２を超えたため、所定の飲料量を摂取するよう通知が送られる。一般的に、この発明の方法では、ユーザを体水分正常状態に戻すのに必要な量に相当する水または水を含む他の飲料を所定量摂取するようユーザに要求する。しかしながら、ユーザを体水分正常状態に戻すのに必要とされる量は、人体が吸収できる量を超えることもある。
【0056】
図４を参照すると、この方法は、午後２時にユーザに第一の飲料量１１６を摂取するようメッセージで勧告した。しかし、明らかに、ユーザはメッセージにより送信された勧告に従わなかった。したがってユーザの体は午後３時まで脱水し続けた。午後３時、ユーザは第二の飲料量１１８を摂取するよう通知が送られる。ユーザがその勧告に従ったため、午後４時にユーザは体水分正常状態に戻ることができた。
【0057】
図５には、ユーザの飲料摂取におけるパフォーマンスのスコア化が示されている。この方法では、各時間間隔で摂取された飲料量の合計として、ユーザが摂取した総飲料量を計算する。また、この方法によると、下記の公式によって、ハイドレーションバランススコアが計算される。ハイドレーションバランススコア ＝ （ハイドレーション）バランスのとれている時間／起きている時間の合計
また、この方法によると、下記の式によって一日の合計量スコアも計算される。
【数6】
【0058】
上記の方法はスマートフォン又はタブレットコンピュータなどの個人用電子機器のソフトウェア（アプリ）で実行されてもよい。
【0059】
この方法は、人のハイドレーションが体水分正常閾値を超えなかった場合、人を体水分正常状態に定め、ハイドレーションが体水分正常閾値を超えているが口渇閾値を超えていない場合には中間状態に定めてもよい。この方法は人のハイドレーションが口渇閾値を超え欠乏閾値を超えていない場合、人を口渇状態に定めてもよい。また、人のハイドレーションがバランス閾値を下回る場合には、人をオフバランス状態に定めてもよい。
【0060】
この方法は、人のハイドレーションがどれほどの時間に渡って体水分正常状態、中間状態、喉の渇き状態及びオフバランス状態であったかを基にハイドレーションバランススコアを判定してもよい。この方法は、一日の全時間間隔における有効水分損失の合計を基に、ハイドレーション量スコアを判定してもよい。この方法は、ハイドレーションバランススコア及びハイドレーション量スコアを基に、ハイドレーションスコアを判定し、ハイドレーションスコアをユーザに表示してもよい。このハイドレーションスコアは、人の生理的及び医学的要求に応じたハイドレーションがなされているかどうかを示すものである。
【0061】
この方法は、さらに、人にとって達成されるべきハイドレーションスコアを定めたハイドレーションバランス目標を定めるか、ユーザにハイドレーションバランス目標の入力を要求するステップを含む。この方法は達成されたハイドレーションバランススコアを判定してもよい。この方法は、第一の所定の時間間隔における達成されたハイドレーションバランススコアがハイドレーションバランス目標を下回った場合、該ハイドレーションバランススコアに基づいたハイドレーションバランス目標に適合するようユーザに要求してもよい。このソフトウェア実行方法は、ユーザが現時点でハイドレーションバランス目標を達成できていないことを学習（機械学習）できる。そのため、ユーザはより現実的に達成できうるハイドレーションバランス目標に変えるよう入力するよう要求される。よって、ユーザは、達成不可能なハイドレーションバランス目標が原因でこのコンピュータ実行方法の使用をやめることなく、これを使い続けることができる。
【0062】
この方法は、ハイドレーションスコアに基づいてハイドレーション目標を高めてもよい。ハイドレーションスコアは複数日間に渡ってモニタリングされてもよい。最終的な目標は、人をなるべく長い時間、体水分正常状態に維持することと、適切なハイドレーションを確保するために、勧告された飲料量を摂取させ続けることである。ユーザが要求された飲料量を摂取していない場合、ハイドレーションバランス目標は達成されやすいように下方修正されてもよい。ハイドレーションバランス目標が容易に達成されるようであれば、ユーザは本願発明にかかるソフトウェア実行方法を使用し続け、人にとって適切なハイドレーションが維持される。
【0063】
この方法は、さらに人にとって達成されるべきハイドレーション量スコアを定めたハイドレーション量目標を定めてもよい。この方法は、達成されたハイドレーションバランススコアとハイドレーション量スコアを判定してもよい。この方法は、第一の所定の時間間隔における達成されたハイドレーション量スコアがハイドレーション量目標を下回った場合、ハイドレーションバランス目標に適合するようユーザに要求してもよい。
【0064】
一つの実施形態として、この方法は、人から飲料摂取動機を要求し、飲料摂取動機は少なくとも一つの飲料摂取動機の第一のカテゴリーを含み、飲料摂取動機の第一のカテゴリーは、ウェルネス、フィットネス、活力及び集中力のうち少なくとも一つを含むものである。この方法は、ハイドレーション量目標とハイドレーション量スコアの差が二番目の達成閾値より大きい場合、人に飲料を摂取するよう要求する。この方法は、飲料摂取動機の第一のカテゴリーから選択された飲料摂取動機に基づいて、ユーザのハイドレーションバランス目標を設定する。一つの実施形態として、この方法は二番目の所定時間における獲得されたハイドレーション量スコアがハイドレーション量目標を下回る場合、獲得されたハイドレーション量スコアに基づいてハイドレーション量目標に適合させてもよい。この方法はまた、下記の公式を用いて、目標達成（度）を決定するために合計量スコアもモニタリングする：【数7】
【0065】
飲料摂取動機は、健康及び体重減量のうち少なくとも一つの飲料摂取動機を含む第二の飲料摂取動機カテゴリーを含む。この方法はまた、飲料摂取動機の第二のカテゴリーから選択された飲料摂取動機に基づいてハイドレーションバランス目標とハイドレーション量目標を人に定めてもよい。
【0066】
この方法は、人に活動レベルの入力を要求してもよく、例えば、本人の好みの活動レベルを入力させてもよい。この方法は、その入力された活動レベルを基に、推定水分損失を推定してもよい。この方法はまた、センサや個人用電子機器のアプリケーション（ヘルスアプリ、フィットネスアプリ）によって実際の活動レベルを計測してもよい。もし実際の活動レベルが所定のレベルの差で活動目標と異なれば、人は活動目標を適応させるよう要求される。
【0067】
この方法は、毎週のフィットネススタジオ利用等、定期的に行われる身体活動を記録することやカレンダーからデータを取り込むことで、ユーザの活動（量）を推定してもよい。
【0068】
この方法は、実際の活動に基づいて推定水分損失を更新してもよい。第一のステップにおいて、活動による水分損失はユーザによって入力された活動レベルに基づいて推定される。第二のステップにおいて、ユーザの実際の活動によって推定水分損失が精査される。
【0069】
図６は本願発明の方法の一般的なフローチャートであり、特に飲料消費者のタイプを定義する方法について示している。この方法は、スマートフォン等の携帯機器や部分的にはバックエンドコンピュータで実行されてもよい。この方法によると、ユーザをグループに分類し、ハイドレーションに関する勧告を自動的に識別する。この方法はステップ２００に開始される。ステップ２０２で、この方法は行動データを収集する。行動データは、摂取量と摂取時間の記録によって評価されたユーザの飲料摂取行動が反映されたものである。具体的には、行動データには、少なくとも一つの時間間隔において各飲料消費者によって摂取された飲料量及び所定の複数日期間での複数の時間間隔における各飲料消費者の水分損失をモニタリングすることによって、複数の飲料消費者のハイドレーション発達を評価することが含まれる。ステップ２０４において、この方法は、各飲料消費者の活動を反映する行動及び周囲の気候及び位置情報を含むコンテキストデータを収集する。具体的には、この方法は、少なくとも各飲料消費者の身体的活動と周囲の気候によって各飲料消費者の身体的状態及び／又は位置情報を評価する。
【0070】
ステップ２０６で、携帯機器で実行されているソフトウェア（アプリ）の通知、Ｅメール、Web通知、アプリのプッシュ通知等の本願発明の方法を通じたユーザインタラクションのタイプ及びインタラクションの頻度からなるインタラクションデータを収集する。具体的には、この発明は各飲料消費者に少なくとも一つの伝達手段を用いて、複数種類のメッセージを複数送信する。さらに、この方法は、各飲料消費者のアプリのプッシュ通知やＷｅｂ通知、Ｅメール、ＳＭＳ、メッセンジャー通知等の複数の伝達手段とのインタラクションを評価する。
【0071】
本願発明にかかる方法は、ステップ２０８で、通知をクリックしたり、送信リンクをフォローしたり読んだりするなどのインタラクションに対するユーザの反応の測定値であるフィードバックデータを収集する。
【0072】
本願発明にかかる方法は、ステップ２１０で、行動データ、コンテキストデータ、インタラクションデータ及びフィードバックデータを結合する。
【0073】
ステップ２１２では、この発明の方法は、行動データ、コンテキストデータ、インタラクションデータ及びフィードバックデータのセットを分類する。分類されたセットは、行動データ、コンテキストデータ、インタラクションデータ及びフィードバックデータ内の特徴の分類や次元削減、たとえば主成分分析などによって見いだすことができる。具体的には、この方法は、各飲料消費者のハイドレーション発達や身体的状態及び／又は位置情報、複数の伝達チャンネルへのインタラクション及び情報の利用状況に基づいて、複数の飲料消費者のクラスター（集団）を定義づける。
【0074】
複数の飲料消費者を分類することで、似通ったユーザを識別し、異なるユーザタイプ及び／又はユーザ集団に応じて飲料摂取の勧告を最適化することが可能となる。
【0075】
別々のソースからのデータを結合させるために、異なる尺度から得た数値（例えば、kcalの活動 vs ml/hでの水分消費）を比較できるよう、標準化と規格化の第一の前処理のステップが行われる。標準的なmin.とmax.をリスケールする標準化ステップとして、すべての特徴値は[0，1]の範囲内で調整される。続くゼロ平均標準化によって、計測値の平均が0で、標準偏差が1であるように値の各分布はさらにリスケールされる。
【0076】
この方法は、同様のパターンを持つユーザ集団を見つけるために、観測結果（ユーザ）及び変数（インタラクション、行動、コンテキスト及びフィードバックの測定）の多次元配列を特徴の標準化され規格化されたベクトルで作成する。クラスター化において、この方法は初めに、主成分分析（Principan Component Analysis ; PCA）を用いた次元削減ステップを実行し、その分散空間上で、階層的クラスタリングの実装によってクラスター化を行う。 ユーザをそのパターン特徴に応じて分類するうえで、この方法は、次に説明するようなステップにおいてユーザ集団をラベル付けする。
【0077】
ステップ２１４で、この方法は行動データ、コンテキストデータ、インタラクションデータ及びフィードバックデータのユニークなセットリストをデータベースに保存する。方法のこの部分は、ステップ２１６で終了する。
【0078】
図７は関連コンテキストを分類するステップを示す図である。コンテキスト依存性は、飲料摂取行動がユーザ集団の飲料摂取行動の基準線（標準行動）から逸脱している場合に、コンテキストデータの行動データの依存性を定義する。ランキング依存性は、行動依存性のあるすべてのコンテキストについて、基準線からの偏差の大きさを比較することによって計算される。言い換えれば、かなりのユーザがコンテキスト及び／又は位置情報に応じて飲料摂取行動を変化させた場合、コンテキストデータが関連している考えられる。
【0079】
この方法はステップ３０１に開始し、ステップ３０２で、データを集団に分類する方法２００によってデータベースに保存されたコンテキストデータを読み込む。方法２００は、行動データ、コンテキストデータ、インタラクションデータ及びフィードバックデータのユニークなセットのリストをステップ２１４でデータベースに保存する。
【0080】
ステップ３０４で、インデックスiが１増加する。この方法は、 ステップ３０６で、インデックスiがコンテキストデータ内に保存されているコンテキストの数より小さいまたは同等であるかを判断する。インデックスiがコンテキストの数より小さいまたは同等である場合、この方法はステップ３１０へ移行し、飲料摂取行動データをステップ２１４で保存されたデータベースから読み込む。
【0081】
ステップ３１２で、この方法は、飲料摂取行動データがコンテキストに依存しているかどうかを判断する。言い換えると、この方法は、複数のユーザの行動がコンテキストによって変化しているかどうかを、保存された行動データ及びコンテキストデータに基づいて判断する。たとえば、最初の複数のユーザは、飛行機に乗っているときに、より多くの水を摂取するかもしれない。別のユーザ集団は、飛行機に乗っているときにより多くの水を摂取するかもしれない。別のユーザ集団は、身体的エクササイズの前やエクササイズ中により多くの水を摂取し、また別のユーザ集団は身体的エクササイズの後により多くの水を摂取するかもしれない。
【0082】
ステップ３１２で、この方法が飲料摂取行動のコンテキストに対する依存性を判定すると、その依存度がランク付けされる。これは、個人及び複数のユーザ及び／又はユーザ集団が、特定のコンテキストによってどれほど飲料摂取行動を変化させたかを判定することで可能となる。ステップ３１６では、インデックスｉに応じた全ての関連コンテキストのリストとランキングが保存される。
【0083】
ステップ３１２で、この方法が特定のユーザ、ユーザ集団及び／又は複数のユーザが、特定のコンテキストに応じて飲料摂取行動を変化していないと判定すると、このコンテキストはインデックスｉに対する非関連コンテキストのリストに保存される。
【0084】
ステップ３１６及び３２０からステップ３１８に続き、この方法はインデックスiを１増加させる。その後、この方法はインデックスｉがコンテキストの数より大きくなるまでステップ３０６からステップ３１０へと続き、その場合ステップ３０８で終了となる。
【0085】
図８は、飲料摂取の提案におけるインタラクションの分類を行うための発明の方法の実施形態４００を示した図である。この方法は、ステップ４０１から始まり、ステップ２１４で保存されたインタラクションデータをステップ４０２でデータベースからロードする。この方法はステップ４０４に続き、インデックスｉを１に設定する。
【0086】
この方法はステップ４０６へ続き、インデックスｉがステップ４０２でロードされたインタラクションデータのセット数より小さいかどうかを判別する。もしインデックスｉがインタラクションセットより小さいか同等であれば、この方法はステップ４１０へ続き、ステップ２１４でデータベースに保存されたフィードバックデータをロードする。
【0087】
上述した通り、一般的にインタラクションデータは、アプリやウェブ通知、アプリのプッシュ通知等の手段に対するユーザインタラクションのタイプ及びインタラクションの頻度から構成される。フィードバックデータは一般的に、通知をクリックしたり送信されたリンクをフォローしたり読んだり、飲料摂取量を入力したりすることのような、インタラクションに対するユーザの反応の測定値から構成される。
【0088】
この方法はステップ４１２へ続き、フィードバックがインタラクションｉに応じて改善するかを判断する。もしインタラクションiに応じてフィードバックが改善されれば、この方法はステップ４１４へ進む。
【0089】
インタラクションiに応じて改善されるフィードバックの一例をあげる。二週間にわたりユーザの摂取した水分を記録したところ、当初は朝と夜だけバランスを保てていた。インタラクションとして、週の初めと終わりに、アプリの通知が昼食の３０分前にユーザに送信され、消化促進のために水を一杯飲むようリマインドされた。ユーザは午後においても水を摂取しはじめるフィードバック（反応）を示し、バランスを保てている時間を増やすことができた。
【0090】
この方法は、ステップ４１４でフィードバックのランキングがインタラクションに応じて改善されたかを評価する。標準フィードバックの基準線は、プッシュ通知のクリックなどの予測されたインタラクションへの反応によって定められる。基準線は、ユーザ集団の平均または標準フィードバックによって決められる。フィードバック改善(度）は反応速度だけでなく、プッシュ通知をクリックしたり所定の時間帯に定期的に飲料を摂取したりするなどの特定のインタラクションに対する付加的な反応によって計測されてもよい。
【0091】
この方法はステップ４１６に進み、インタラクションｉ及びそのランキングを成功インタラクションリストに保存する。そして、この方法はステップ４２６に進む。
【0092】
この方法がインタラクションｉに応じてフィードバックが改善していないとステップ４１２で判断すると、ステップ４１８へ進む。この方法によると、ステップ４１８で、フィードバックがインタラクションiによって低下しているかを判断する。フィードバックの低下は予測された反応の観点から計測できる。言い換えると、インタラクションｉがユーザ、ユーザ集団及び/またはユーザクラスターの平均的な反応よりも小さいということである。インタラクションiへのフィードバックが低下した場合、この方法はステップ４２０へ進み、インタラクションiのランキングを下げる。そしてステップ４２２へ進み、インタラクションｉとランキングを不成功インタラクションのリストに保存し、ステップ４２６へ続く。
【0093】
ステップ４１８で、インタラクションiのフィードバックが低下していないと判断された場合、この方法はステップ４２４へ進み、インタラクションｉを中間インタラクションのリストに保存し、ステップ４２６へ進む。
【0094】
インタラクションiに応じたフィードバック低下の一例をあげる。二週間にわたりユーザの摂取した水分を記録したところ、当初は朝と夜だけバランスを保てていた。インタラクションとして、アプリの通知を毎日ユーザに送信し、目標を達成させるためのユーザの統計情報を表示した。ユーザは通知があまりに多いために不快に感じ、アプリとのコミュニケーションを無効にするというフィードバック（反応）を示した。
【0095】
インタラクションｉの中間フィードバックの一例をあげる。二週間にわたりユーザの摂取した水分を記録したところ、当初は朝と夜のみバランスを保てていた。インタラクションとして、メールを送信しユーザの統計情報を表示し、午後の水分摂取が不足している旨が伝えられた。ユーザはメールを無視し行動を変化させないというフィードバック（反応）を示した。
【0096】
ステップ４２６でインデックスｉは１増加し、ステップ４０６に進む。ステップ４０６では、インデックスｉがインタラクションの数より少ないか又は同等かを判断する。インデックスｉがインタラクションの数より少ないか又は同等である場合は、上述のとおりステップ４１０へ進む。そうでなければ、ステップ４０８に進み、終了する。
【0097】
異なる特徴の組み合わせに応じてラベル付けされたユーザ集団によって、この方法は、以前に成功と定義されたコンテキスト-インタラクション-フィードバックデータのパターンを識別するために機械学習モデルを訓練することができる。第一のステップで、複数の決定木の訓練に基づいて、インタラクションを分類するために、ランダムフォレスト等の標準機械学習やアンサンブル学習方法を訓練する。第二のステップで、この方法は、同じタスクをより効率的に実行するために、ニューロンネットワークを訓練する。
【0098】
発明の方法の別の実施形態を図９に示す。この方法は、ステップ５０２に開始され、５０４、５０６へ進み、データベースからステップ２０４で保存された行動データとコンテキストデータをロードする。上述のように、行動データは、飲料摂取の勧告に基づいた飲料摂取量や摂取タイミングによって評価されたユーザの飲料摂取行動を反映したものである。コンテキストデータは、ユーザの周囲の環境に関わらず、ユーザの活動状況や位置情報を含んだものである。
【0099】
図９に示された実施形態は、コンテキストに応じて飲料摂取の提案を精査する。コンテキストに応じて飲料摂取の提案を精査するにあたり、ステップ５０８で、そのコンテキストが、図７に示された関連コンテキストの分類ステップ３００によって定められた関連コンテキストのリストにあるかどうかが判断される。関連コンテキストのリストとランキングはステップ３１６でデータベースに保存される。
【0100】
コンテキストが関連コンテキストのリストにある場合、方法はステップ５１０へ進んで飲料摂取の提案を修正する。例えば、ユーザのデジタルカレンダーに基づいて、ユーザが身体的な活動を行うことや、飛行機に乗ることや、湿度の低い場所や高温下などにいることが分かっている場合、その方法は、ユーザがそのような場所に行ったり身体的な活動を行ったりする前、または活動中や前述した場所で過ごしている間、飲料を摂取するよう勧告する。
【0101】
ステップ５１２で、飲料摂取の提案が出力される。
【0102】
ステップ５０８で、コンテキストが関連コンテキストのリストにないと判断された場合、この方法はステップ５１４へ進み、当初の飲料摂取の提案をそのままをステップ５１２で出力する。ステップ５１２の後はステップ５１６へ進み、図９の実施形態５００は終了する。
【0103】
このコンピューター実行方法は、ユーザのハイドレーションをモニタリングすし、なるべく長い時間、ユーザを体水分正常状態に維持する。この方法はまた、最適な提案を行うためにユーザの種類を分類し、ユーザをなるべく長い時間、体水分正常状態に維持させる。この方法は自己学習方法である。飲料は水でよい。
【外国語明細書】
Title
Self-learning Method of Hydrating a Human
Description
The present invention relates to a method and software for monitoring beverage consumption of a human and for keeping hydration of a human in a physiological optimal range. Particularly, the invention relates to a self-learning method and software for monitoring hydration and beverage consumption of a human.
Water is primarily drunken by humans to satisfy thirst. Water is also drunken for other reasons such as accompanying a meal, refreshment and the like. Humans are increasingly demanding in selecting the suitable water.
After sports, when a human was sweating, he should drink water having a higher concentration of minerals. For accompanying a meal or for refreshment a human might prefer another type of water having a different and lower concentration of minerals. If hydration falls under a predetermined level a human may feel thirst or physiological deficiencies may occur.
Software for monitoring beverage consumption and hydration of a human may be implemented on dedicated devices or on a personal electronic device, such as a mobile telephone or tablet.
Prior art
WO 2016/090235 A1 discloses a portable hydration system including a mechanical or an electromechanical mechanism for dispensing additives into a liquid. Such additives include solids, liquids, powders, gases and include vitamins, minerals, nutritional supplements, pharmaceuticals and other consumables. Dispensing is initiated manually by direct human action, automatically by the device and/or external through an associated application on a human device. Dispensing is adjustable by context factors such as human preferences, location, activity and psychological status.
DE 20 2010 006 679 U1 discloses an apparatus for generating mineral water having a filter and at least one mineral container between the filter and the outlet. The apparatus further comprises a controller for controlling the feed of mineral from the at least one mineral container. If the water consumption by the human exceeds a daily limit of the daily water consumption feeding of minerals is stopped or another specific formulated water is dispensed.
WO 94/06547 A1 discloses a water purification and dispensing apparatus comprising a water inlet for obtaining water from a supply source, a water purification system for removing impurities from the source water and a mineral addition system for adding desired minerals into the purified water.
US 2013/0304265 A1 discloses a beverage dispenser having a transceiver to communicate with a bio sensor measuring a physiological parameter of a user. A controller is configured to alter a recipe of a beverage associated with the selection based on at least one of the data received from the bio sensor, the favorite beverage and the past beverage purchase such that a second recipe is formed.
This beverage dispenser has the disadvantage that the recipe is altered based on the physiological activity of the user after a significant time span and does not take into account the hydration of the human.
Summary of the invention
It is an object of the present invention to provide a computer implemented method for keeping a user in a physiological desired hydration range.
The object of the present invention is achieved by computer implemented method according to claim 1 or a computer implemented method according to claim 14. The depending claims relate to preferred embodiments.
The method of monitoring a beverage consumption of a human implemented by a computer comprises the steps of dividing a time span of a day into a plurality of time intervals and estimating the estimated hydration loss during each of the time intervals based on the activity of the human, the weight of the human, the temperature in the surroundings of the human and the humidity in the surroundings of the human. The method further comprises the step of evaluating for each of the time intervals the volume of beverage consumed by the human, and estimating for each of the time intervals an effective hydration loss of the human based on hydration lost and the beverage consumed by the human. The method further comprises the step of defining an euhydration (ideal hydration) threshold, depending on the weight of the user, wherein the euhydration threshold indicates that the euhydration of the human is at the lower limit of the euhydration. The volume of beverage consumed may be transmitted by a water dispenser to the method, such as the amount of beverage drawn by the user from the beverage dispenser. The volume of beverage consumed may be transmitted by a smart vessel having a sensor and a communication means, e.g. a smart bottle. The volume of beverage consumed from the smart vessel may be the beverage drunken from the smart vessel. The user may input the volume of beverage consumed on an input device, such as a touch sensitive display.
The hydration loss may be a relative fluid loss, a volume of fluid loss, a volume of hydration loss or an absolute fluid loss by sweating, breathing or the like.
The method defines an euhydration warning threshold depending on the weight of the user, wherein the euhydration warning threshold indicates an effective hydration loss of the human between average euhydration and the (lower)S euhydration threshold. The method sends the human a request to drink a first predetermined amount of beverage, when the effective hydration loss of the human within the at least one time interval exceeds the euhydration warning threshold.
The euhydration threshold indicates an effective hydration loss of the human at the lower limit of euhydration. Euhydration is the range, in which the human has the optimal hydration from a physiological or medical aspect. Since the method according to the present invention warns the user before hydration is lower than euhydration and requests the user to drink water before the actual hydration is lower than the euhydration, the method can ensure that the human is kept in the range of ideal hydration (euhydration).
Further, the inventive method divides the time span of a day into comparably small intervals. For example, each time interval may be a duration of one hour. Thereby, the human is monitored within comparably short time intervals. Further, the inventive method ensures, that the human is warned at an early stage that the actual hydration of the human might escape the euhydration range. Thereby, the human (user) is generally only requested to drink small amounts of beverage.
The estimated hydration loss (HL) [l], particularly the fluid loss, may be estimated by the following formula as a function of activity [MET (kcal/h)], weight [kg], temperature [C], humidity [%]:
HL per hour = (activity *weight* temperature+humidity^2)/1450 * 0.029;
The estimated hydration loss per day is:)
The first predetermined amount of beverage to be drunken by the human to balance the hydration loss may range between 80% to approximately 120%, preferably between 90% to 110% of the effective hydration loss.
The time span may commence at the time of getting up of the human and may end with the bedtime of the human. The method assumes that the human is euhydrated at the time of getting up. The human cannot drink beverage during bedtime. Therefore, the user is not monitored during the night.
The method defines a thirst threshold depending on the weight of the human, wherein the first threshold indicates a hydration of the human, when the human starts getting thirsty and feeling thirst. The method may send the human a request to drink water, when the effective hydration loss of the human exceeds the thirst threshold.
The method may define a balance threshold depending on the weight of the human, wherein the balance threshold indicates a hydration of the human, when the human starts getting out of mental balance and/or physical balance. The method may send the human a request to drink water, when the hydration of the human exceeds the balance threshold.
The euhydration warning threshold may range between approximately 0.05% to approximately 0.14% of the body weight of the human. The (upper and lower) euhydration threshold may range between approximately 0.15% to approximately 0.24% of the body weight of the human. The thirst threshold may arrange between approximately 0.35% to approximately 0.64%, preferably between approximately 0.45% to approximately 0.54% of the body weight of the human. The balance threshold may range between approximately 0.85% to approximately 1.14%, preferably between approximately 0.95% to approximately 1.04% of the body weight of the human. The deficiency threshold may range between approximately 1.85% to approximately 2.14%, preferably between approximately 1.95% to approximately 2.04% of the body weight of the human. The euhydration warning threshold, lower euhydration threshold, the thirst threshold, the balance threshold and the deficiency threshold may have a negative sign, while the upper euhydration threshold may have a positive sign.
The method may assign the human a euhydration state, if hydration of the human did not exceed the euhydration threshold, and the method may assign the human an intermediate state, if the hydration of the human exceeded the euhydration threshold, and did not exceed the thirst threshold. The method may assign the human a thirst state, if the hydration of the human exceeded the thirst threshold, and did not exceed the deficiency threshold. The method may assign the human an off-balance state, if hydration of the human is below the balance threshold.
The method may determine a hydration balance score based on how long the hydration of the human is in the euhydration state, the intermediate state, the thirst state, and the off-balance state. The method may determine a hydration volume score based on the sum of the effective hydration loss of all time intervals of one day. The method may determine a hydration score based on the hydration balance score and the hydration volume score and display the hydration score to the human. The hydration score indicates, whether the human is hydrated according to his physiological and medical requirements.
The method further comprises the step of defining a hydration balance goal or requesting a user to input the hydration balance goal, wherein the hydration balance goal defines the hydration balance score to be achieved by the human. The method may determine the hydration balance score achieved by the human. The method may request the user to adapt the hydration balance goal based on the achieved hydration balance score, if the achieved hydration balance score is lower than the hydration balance goal for a first predetermined time span. The software implemented method learns (machine learning) that the user cannot achieve the hydration balance goal currently. Therefore, the user is requested to input an amended hydration balance goal that can be more realistically achieved by him. Thus, the user continues to user the computer implemented method and does not discontinue using the computer implemented method due to a hydration balance goal that cannot be achieved by him.
The method may increase the hydration goal based on the hydration score. The hydration score may be monitored over a plurality of days. The final goal is to keep the human as long as possible in the euhydration state, and to keep the human to drink the recommended amount of beverage for ensuring proper hydration of the human. If the user does not drink the requested amount of beverage, the hydration balance goal may be reduced to a lower level that can be easier achieved by the human. If the hydration balance goal may be easier achieved by the human, the human continues to use the software implementing the method according to the present invention and proper hydration of the human can be ensured.
The method may further define a hydration volume goal, wherein the hydration volume goal defines the hydration volume score to be achieved by the human. The method may determine the hydration balance score and hydration volume score achieved by the human. The method may request the user to adapt the hydration balance goal, if the achieved hydration volume score is lower than the hydration volume goal for the first predetermined time span.
In one embodiment, the method may request a beverage consumption motivation from the human, wherein the beverage consumption motivation comprises at least a first category of beverage consumption motivations, wherein the first category of beverage consumption motivations comprises at least one of wellness, fitness, vitality and concentration. The method may request the human to drink beverage, if the difference between the hydration volume goal and the hydration volume score is larger than a second fulfillment threshold. The method assigns the human a hydration balance goal based on the beverage consumption motivation selected from the first category of beverage consumption motivations. In one embodiment the method may adapt the hydration volume goal based on the achieved hydration volume score, if the achieved hydration volume score is lower than the hydration volume goal for a second predetermined time span. The method may also monitor the total volume score to determine the goal fulfillment by the following formula:
The beverage consumption motivation comprises a second category of beverage consumption motivations, wherein the second category of beverage consumption motivations comprises at least one of health and weight loss. The method may also comprise the step of assigning the human the hydration balance goal and a hydration volume goal based on the beverage consumption motivation selected from the second category of beverage consumption motivations.
The method may request the human to input an activity level, such as by requesting the user to enter his personally preferred activity level. The method may estimate the estimated hydration loss based on the input activity level. The method may also measure the actual activity level by a sensor or an app of a personal electronic device (health app), for example by a sensor or an app running on a personal electronic device (heath app, fitness app). If the actual activity differs from the activity goal for a predetermined level difference, the human is requested to adapt the activity goal.
The method may estimate the activity of the user by importing data from the calendar and by recording regular physical action that is repeated on regular basis, such as weekly visits of fitness studios.
The method may update the estimated hydration loss based on the actual activity. In a first step the hydration loss due to activity is estimated based on an activity level input by a user. In the second step the estimated hydration loss is refined by the actual activity of the user.
The invention also discloses a method for defining types of beverage consumers implemented by a computer. The method assesses the hydration development of a plurality of beverage consumers by monitoring the volume of beverage consumed by each of the beverage consumers in at least one time interval and the hydration loss of each of the beverage consumers within a plurality of time intervals of a predetermined time range comprising a plurality of days. The hydration development may be assessed by the method of monitoring a beverage consumption of a human implemented by a computer described above and claimed in claims 1 to 13.
The method assesses the physical conditions and/or location of each of the beverage consumers by assessing at least the physical activity of each of the beverage consumers and the weather in the environment of each of the beverage consumers.
The method sends a plurality of messages of a plurality of types to each of the beverage consumers by at least one communication means. The method assesses the interaction of each of the beverage consumers to the communication means. This may be embodied by a self-learning or machine learning method. The communication means may include email, messenger messages, SMS or push notifications of a software running on a personal electronic device, such as a smart phone or tablet computer. The method may assess the time until the user opens a message. The method may assess the utilization of information transferred by each of the plurality of messages by each of the beverage consumers. This may also be embodied by a self-learning or machine learning method. The method may assess, whether the user reads messages or information provided by the method and whether the user changes his beverage consumption based on the messages sent.
The method may define a plurality of beverage consumer clusters based on the hydration development of each of the beverage consumers, based on the physical conditions and/or location of each of the beverage consumer, based on the interaction of the beverage consumer to the plurality of communication channels and based on the utilization of information by each of the beverage consumers.
The above method defines different types of users based on their behavior and hydration development. This clustering of users may support the method in developing a hydration strategy for the different types of users for optimizing their hydration level. The method may determine groups of beverage consumers in different cultures for adapting drinking recommendations to the different cultures.
The step of assessing the hydration development of the plurality of beverage consumer may be performed by the method of monitoring a beverage consumption of a human described above.
The method for defining types of beverage consumers may include the step of assessing for a plurality of beverage consumers the influence of a physical condition and/or location to the hydration development and storing the influence of a physical condition and/or location to the hydration development for a plurality of humans as a first classification.
The method may comprise the step of assessing for a plurality of beverage consumers the dependency of the utilization of information on the type of messages and/or communication means and store the dependency of utilization of information on the type of message and/or communication means as a second classification.
The method may assess the hydration development of a single beverage consumer by monitoring the volume of beverage consumed by each of the beverage consumers in at least one time interval and the hydration loss of each of the beverage consumers within a plurality of time intervals of a predetermined time range comprising a plurality of days. The method may assess the physical conditions and/or location of a single beverage consumer by accessing at least the physical activity of the beverage consumers and the weather in the environment of the beverage consumer. The method may determine the influence of a physical condition and/or location to the hydration development by reading from the first classification. The method may output a beverage consumption suggestion depending on the hydration development and the influence of a physical condition and/or location on the hydration development read from the first classification. These steps may be implemented by self-learning and/or recursive learning.
The method may determine the dependency of the utilization of information on the type of message and/or communication means by reading from the second classification and outputting the beverage consumption suggestion by the type of message having the best utilization of information, e.g for the respective user and/or user group.
The above described method of monitoring a beverage consumption of a human may be implemented by a computer. Therefore, the present invention discloses a computer program product that when loaded into a memory of a computer comprising a processor executes the above defined steps of monitoring a beverage consumption of a human as claimed in claims 1 to 13. This method may be implemented by a personal electronic device, such as a mobile phone or a tablet computer. The method may be implemented by a so-called app.
The method of defining types of beverage consumers may be also implemented by a computer. Therefore, the present invention discloses a computer program product that when loaded into a memory of a computer comprising a processor executes the above defined steps of the method for defining the types of beverage consumers as claimed in claims 14 to 19.
The beverage may be water. The beverage may be water individually mineralized, tempered and carbonized by a water dispenser according to the preference of a user.
Short description of the drawings
The invention is now described in further detail with reference to the attached drawings showing non-limiting examples of the present invention, wherein
Figure 1 depicts hydration loss of a human during daytime without consuming beverage;
Figures 2 to 5 depict hydration of a human regularly consuming beverage;
Figure 6 shows an embodiment of the inventive method for clustering behavior data, context data, interaction data and feedback data;
Figure 7 shows an embodiment of the inventive method for classification of relevant contexts;
Figure 8 shows an embodiment of the present invention for classifying beverage consumption interactions; and
Figure 9 shows an embodiment of the method according to the present invention for refining beverage consumption suggestion based on the context.
Reference is made to figure 1 showing the hydration loss of a human during the day, if the human does not consume any beverage. The hydration loss (HL) and fluid loss [l], respectively can be estimated by the following formula as a function of activity [MET (kcal/h)], weight [kg], temperature [C], humidity [%]:
HL per hour = (activity * weight * temperature+humidity^2)/1450 * 0.029;
The estimated hydration loss per day is:
Reference is now made to figure 2. The time span in which a user is awake, generally from getting up until bedtime is divided into a plurality of intervals, such as intervals of one hour. The inventive estimates by the above formula the estimated hydration loss 102 at the end of each time interval. Further, the inventive method monitors drinking events 106, at which the human monitored drinks beverage. The method monitors the volume of beverage consumed by the user during each time interval. Thereafter, the method calculates the effective hydration loss 108 per time interval. The volume of beverage consumed may be transmitted by a water dispenser to the method, such as the amount of beverage drawn by the user from the beverage dispenser. The volume of beverage consumed may be transmitted by a smart vessel having a sensor and a communication means, e.g. a smart bottle. The volume of beverage consumed from the smart vessel may be the beverage drunken from the smart vessel. The inventive method may be implemented by a software running on a computer, an app running on personal electronic device, such as a smart phone or a tablet computer, or the like.
The inventive method tries to keep the user in the range of euhydration 104. The lower limit of euhydration 104a is a fluid loss of approximately 0.2% of the body weight of the human user. For preventing the effective hydration loss of the human to be larger than the threshold of euhydration 104a the user is notified by a message, if the effective hydration loss exceeds a euhydration warning threshold 104b. In one embodiment, the euhydration warning threshold may be 0.1% of the body weight of the human user.
In case the inventive method determines that the user has been drinking more than approximately 500 ml to approximately 800 ml per hour, the inventive method outputs a warning to the user that only approximately 500 ml to approximately 800 ml per hour can be reabsorbed by the human body.
Reference is made to figure 3 showing further important thresholds, namely a thirst threshold 110, an off-balance threshold 112 and a deficiency threshold 114. Generally, humans feel thirst at a fluid loss of approximately 0.5% of the body weight. This defines the thirst threshold 110. The inventive method transmits a message to the human user, if the effective hydration loss 108 exceeds the thirst threshold 110.
If the user doesn't drink beverage after the thirst threshold warning message, the effective hydration loss of the user may surpass 1 % of the body weight of the user. This threshold is called off-balance, since the user does not feel comfortable any more. The inventive method sends the human user an off-balance warning message, as soon as the effective hydration loss 108 surpasses the off-balance threshold 112.
If the user doesn't drink beverage, the effective hydration loss 108 may further increase and surpass the deficiency threshold 114. If the effective hydration loss 108 surpasses the deficiency threshold 114, a user may experience physical and cognitive deficiencies. Generally, the deficiency threshold is approximately 2% of the body weight of the human user.
Reference is made to figure 4 showing a strategy for rehydrating the human user. The user is in the status of euhydration until approximately 2:00 p.m. Since the user has surpassed the euhydration threshold 104a, the thirst threshold 110 and the off-balance threshold 112, the user is notified to drink a certain amount of beverage. Generally, the inventive method requests the user to drink the volume of water or other beverage comprising water corresponding to the volume necessary to bring the user into euhydration. However, the amount necessary for bringing the user back into euhydration may exceed an amount that can be resorbed by the human body.
With reference to figure 4, the method recommended the user at 2:00 p.m. to drink a first beverage amount 116 by a message. Obviously, the user didn't follow the recommendation transmitted by the message. Therefore, the body continues to be dehydrated until 3:00 p.m. At 3:00 p.m. the user is notified to drink the second beverage amount 118. Since the user follows the recommendation of the method, he returns in the state of euhydration at 4:00 p.m.
Reference is made to figure 5 showing a scoring of the beverage consumption performance of the human user. The method calculates the total volume of beverage consumed by the user as the sum of the volume of beverage consumed by the human during each of the time intervals. The method also calculates a hydration balance score according to the following formula:
Hydration balance score = hours in balance/total hours awake;
The method also calculates a daily total volume score by the following formula:
The above method may be executed by a software (app) running on a personal electronic device, such as a smart phone or tablet computer.
The method may assign the human a euhydration state, if hydration of the human did not exceed the euhydration threshold, and the method may assign the human an intermediate state, if the hydration of the human exceeded the euhydration threshold, and did not exceed the thirst threshold. The method may assign the human a thirst state, if the hydration of the human exceeded the thirst threshold, and did not exceed the deficiency threshold. The method may assign the human and off-balance state, if hydration of the human is below the balance threshold.
The method may determine a hydration balance score based on how long the hydration of the human is in the euhydration state, the intermediate state, the thirst state, and the off-balance state. The method may determine a hydration volume score based on the sum of the effective hydration loss of all time intervals of one day. The method may determine a hydration score based on the hydration balance score and the hydration volume score and display the hydration score to the human. The hydration score indicates whether the human is hydrated according to his physiological and medical requirements.
The method further comprises the step of defining a hydration balance goal or requesting a user to input the hydration balance goal, wherein the hydration balance goal defines the hydration balance score to be achieved by the human. The method may determine the hydration balance score achieved by the human. The method may request the user to adapt the hydration balance goal based on the achieved hydration balance score, if the achieved hydration balance score is lower than the hydration balance goal for a first predetermined time span. The software implemented method learns (machine learning) that the user cannot achieve the hydration balance goal currently. Therefore, the user is requested to input an amended hydration balance goal that can be more realistically achieved by him. Thus, the user continues to user the computer implemented method and does not discontinue using the computer implemented method due to a hydration balance goal that cannot be achieved by him.
The method may increase the hydration goal based on the achieved hydration score during a predetermined time span. The hydration score may be monitored over a plurality of days. The final goal is to keep the human as long as possible in the euhydration state, and to keep the human to drink the recommended amount of beverage for ensuring proper hydration of the human. If the user does not drink the requested amount of beverage, the hydration balance goal may be reduced to a lower level that can be easier achieved by the human. If the hydration balance goal may be easier achieved by the human, the human continues to use the software implementing the method according to the present invention and proper hydration of the human can be ensured.
The method may further define a hydration volume goal, wherein the hydration volume goal defines the hydration volume score to be achieved by the human. The method may determine the hydration balance score and hydration volume score achieved by the human. The method may request the user to adapt the hydration balance goal, if the achieved hydration volume score is lower than the hydration volume goal for the first predetermined time span.
In one embodiment, the method may request a beverage consumption motivation from the human, wherein the beverage consumption motivation comprises at least a first category of beverage consumption motivations, wherein the first category of beverage consumption motivations comprises at least one of wellness, fitness, vitality and concentration. The method may request the human to drink beverage, if the difference between the hydration volume goal and the hydration volume score is larger than a second fulfillment threshold. The method assigns the human a hydration balance goal based on the beverage consumption motivation selected from the first category of beverage consumption motivations. In one embodiment the method may adapt the hydration volume goal based on the achieved hydration volume score, if the achieved hydration volume score is lower than the hydration volume goal for a second predetermined time span. The method may also monitor the total volume score to determine the goal fulfillment by the following formula:
The beverage consumption motivation comprises a second category of beverage consumption motivations, wherein the second category of beverage consumption motivations comprises at least one of health and weight loss. The method may also comprise the step of assigning the human the hydration balance goal and a hydration volume goal based on the beverage consumption motivation selected from the second category of beverage consumption motivations.
The method may request the human to input an activity level, such as by requesting the user to enter his personally preferred activity level. The method may estimate the estimated hydration loss based on the input activity level. The method may also measure the actual activity level by a sensor or an app of a personal electronic device (health app), for example by a sensor or an app running on a personal electronic device (heath app, fitness app). If the actual activity differs from the activity goal for a predetermined level difference, the human is requested to adapt the activity goal.
The method may estimate the activity of the user by importing data from the calendar and by recording regular physical action that is repeated on regular basis, such as weekly visits of fitness studios.
The method may update the estimated hydration loss based on the actual activity. In a first step the hydration loss due to activity is estimated based on an activity level input by a user. In the second step the estimated hydration loss is refined by the actual activity of the user.
Reference is made to figure 6 showing a general flowchart of the method of the present invention, particularly a method for defining types of beverage consumers. The method may be implemented on a mobile device, such as a smart phone and partially on a backend computer. The method clusters users into groups and automatically identifies recommendations for hydrating. The method commences in step 200. In step 202, the method collects behavior data. The behavior data reflects the drinking behavior of a user, evaluated by the volume and time stamps of water consumption. Particularly, the behavior data includes assessing the hydration development of a plurality of beverage consumers by monitoring the volume of beverage consumed by each of the beverage consumer in at least one time interval and the hydration loss of each of the beverage consumers within a plurality of time intervals of a predetermined time range comprising a plurality of days. In step 204 the method collects context data including a behavior reflecting activity of the user, the weather in the environment of the user and location data of the user. Particularly, the method assesses the physical conditions and/or location of each of the beverage consumers by at least the physical activity of each of the beverage consumers and the weather in the environment of each of the beverage consumers.
In step 206, the method collects interaction data comprising both type of user interaction via the inventive method, such as notifications of a software (app) running on a mobile device, email, web notifications, app push notifications as well as the frequency of these interactions. Particularly, the method sends a plurality of messages of a plurality of types to each of the beverage consumers by at least one communication means. Further, the method assesses the interaction of each of the beverage consumers to the plurality of communication means including for example app push notifications, web notifications, email, SMS, messenger notifications or the like.
In step 208 the method according to the present invention collects feedback data, which are measurements of user reaction to the interactions, such as clicking on a notification, following and reading send links, or the like.
In step 210 the method according to the present invention joins behavior data, context data, interaction data and feedback data.
In step 212 the inventive method clusters sets of behavior data, context data, interaction data and feedback data. The clustered sets can be found by dimension reduction and clustering of the features within the behavior data, context data, interaction data and feedback data, for example by a principal component analysis. Particularly, the method defines a plurality of beverage consumer clusters based on the hydration development of each of the beverage consumer, based on the physical conditions and/or location of each of the beverage consumer, based on the interaction of each of the beverage consumers to the plurality of communication channels and based on the utilization information by each of the beverage consumers.
Clustering a plurality of beverage consumers allows the method to identify similar users and also to optimize drinking recommendations to the different user types and/or user clusters.
In order to join data coming from the different sources a first preprocessing step of normalization and standardization is to be performed to compare numeric values obtained from different scales (e.g. activity in kcal vs water consumption in ml/h).
A standard min-max normalization step will rescale all feature values to a range in [0, 1]. With a following zero-mean standardization would further rescale each distribution of values so that the mean of observed values is 0 and the standard deviation is 1.
The method can create with the normalized and standardized vectors of features a multidimensional array of observations (users) and variables (interaction, behavior, context and feedback measures) to find clusters of users with similar patterns. To cluster the method may first carry out a dimensionality reduction step with a Principal Component Analysis (PCA) and on that variance space the method may cluster with a hierarchical clustering implementation. Upon separating clusters of users according to their features patters the method can label these user groups for steps described below.
In step 214 the method stores the list unique sets of behavior data, context data, interaction data and feedback data in a database. This part of the method terminates at step 216.
Reference is made to figure 7 showing the method steps for classifying of relevant contexts. The context dependency defines a dependency of the behavior data of the context data, if the drinking behavior deviates from a base line (standard behavior) of a drinking behavior of a user group. A ranking dependency may be calculated by comparing the magnitude of deviation from the baseline for all behavior dependent contexts. In other words, context data is considered to be relevant, if a significant amount of users change their beverage consumption behavior based on the context and/or location.
The method commences in step 301 and reads in step 302 the context data stored in a database according to the method of clustering data 200. The method 200 has stored the list of unique sets of behavior data, context data, interaction data and feedback data in step 214 in a database.
In step 304 index i is increased by 1. In step 306, the method determines, whether the index i is smaller or equal to the number of stored contexts in the context data. If the index i is smaller or equal and the number of contexts, the method proceeds to step 310 and loads the drinking behavior data from the database as stored in step 214.
In step 312, the method determines, whether the drinking behavior data depends on the context. In other words, the method determines based on the stored behavior data and context data, if the behavior of a plurality of user changes depending on the context. For example, a first plurality of users may drink more water, when flying by an airplane. Another group of user might drink more water when flying in an airplane. Another group of user may drink more water before or during physical exercise, while another group of users may drink more water after the physical exercise.
If the method determines in step 312 a dependency of the drinking behavior on the context, the degree of dependency is ranked. This can be achieved by determining how much a user, a plurality of users and/or a user group changes its beverage consumption behavior based on a particular context. In step 316 a list of all relevant contexts depending on the index i and the ranking is stored.
If the method determines in step 312 that a particular user, a group of users and/or a plurality of users does not change its beverage consumption behavior for a particular context, this context is stored in the list of non-relevant contexts depending on the index i.
The method continues from step 316 and 320 to step 318 and increases the index i by 1. Thereafter the method continues to step 306 and continues to proceed with step 310, until the index i is larger than the number of contexts, in which case the method terminates by proceeding to step 308.
Reference is made to figure 8 showing an embodiment of the inventive method 400 for classifying interactions on beverage consumption suggestions. The method starts at step 401 and loads interaction data stored in step 214 from a database in step 402. The method continues with step 404 and sets an index i to 1.
The method continues with step 406 and verifies, whether the index i is smaller than the number of interaction data sets loaded in step 402. If the index i is smaller or equal than the number of interaction sets, the method continues to step 410 and loads feedback data stored in a database in step 214.
As described above, the interaction data generally comprises both the type of user interaction with the method, such as an app, a web notification, an app push notification as well as the frequency of these interactions. Feedback data generally includes measurements of user reactions to interactions, such as clicking on a notification, following and reading sent links, water consumption entries or the like.
The method proceeds with step 412 and verifies, whether the feedback improves with the interaction i. If the feedback improves with interaction i, the method continues with step 414.
In one example for improved feedback with the interaction i, the user has been recording water consumption for two weeks and initially managed to keep in balance only in the mornings and in the evenings. As interaction, an app notification is sent to the user half an hour after lunch time at the beginning and the end of the week reminding them to drink a glass of water to improve digestion. The feedback (reaction) of the user starts consuming water also in the afternoon, increasing the total time they are spent in balance.
In step 414 the method evaluates, whether the ranking of the feedback improved depending on the interaction. A baseline of normal feedback is defined by the expected reaction to the interaction, such as by clicking a push notification. A baseline is defined by the average or normal feedback of a user group. Feedback improvement may be measured in terms of speed of reaction, as well as added reactions to a particular interaction, such as a user clicks a push notification and regularly consumes beverage over a predetermined time span.
The method continues with step 416 and stores the interaction i and the ranking thereof in the list of successful interactions. Then, the method continues with step 426.
If the method determines in step 412 that the feedback does not improve with interaction i, the method continues with step 418. In step 418, the method determines whether feedback declines with interaction i. Feedback decline can be measured in terms of the expected reaction. In other words, the interaction i is smaller than the average reaction of a user, a user group and/or a user cluster. If the feedback for interaction i has declined, the method continues with step 420 and declines the ranking of interaction i. Then, the method continues with step 422 and inserts the interaction i and the ranking in the list of unsuccessful interactions before continuing with step 426.
If the method determines in step 418 that feedback of interaction i did not decline, the method continues with step 424 and stores interaction i in the list of neutral interactions and continues with step 426.
In one example for feedback decline with the interaction i, the user has been recording water consumption for two weeks and initially managed to keep in balance only in the mornings and in the evenings. As interaction, a push notification is sent to the user every day showing them their statistics to help them get motivated to reach their goals. The feedback (reaction) of the user is that the user gets annoyed with so many notifications and disables the communication with the app.
In one example for neutral feedback with the interaction i, the user has been recording water consumption for two weeks and initially managed to keep in balance only in the mornings and in the evenings. An email is sent to the user showing them their statistics and making clear that water consumption in the afternoon is missing as interaction. The feedback (reaction) is that the user ignores the email and doesn't change their behavior.
In step 426 the index i is increased by 1 and the method continues with step 406. In step 406 the method determines, whether the index i is smaller or equal than the number of interactions. If the index i is smaller or equal than the number of interactions, the method continues with step 410, as described above. In the alternative, the method continues with step 408 and ends.
With a labeled group of users according to different feature combinations, the method can train a machine learning model to identify the patterns of context-interaction-feedback data previously defined as successful. As a first step the method trains a standard machine learning model e.g. random forest, an ensemble learning method for classification based on training a multitude of decision trees to classify interactions. During a second step, the method trains a neuronal network to perform the same task with more efficiency.
In figure 9, another embodiment of the inventive method 500 is depicted. The method starts with step 502 and continues with steps 504 and 506, in which behavior data and context data is loaded from the database is stored in step 214. As mentioned above, behavior data reflects the user drinking behavior, as may be evaluated by the amount and timing based on beverage consumption recommendation. Context data includes activity of the user, whether in the environment of the user and location data.
The embodiment of the method shown in figure 9 refines a beverage consumption suggestion based on the context. For refining the beverage consumption suggestion based on the context, the method determines in step 508, whether the context is in the relevant context list as determined by the steps of classification of relevant context 300 shown in figure 7. The list of relevant context and the ranking is stored in step 316 in a database.
If the context is in the list of relevant contexts, the method continues with step 510 and modifies the drinking suggestion. For example, if the method knows based on the digital calendar of a user that he will commence physical activity, enter an aircraft, is at a location with low humidity, is at a location with high temperature or the like, the method may recommend the user to consume beverage before he enters such location or commences physical activity or during physical activity or during the time spent at the before mentioned locations.
In step 512 the beverage consumption suggestion is output.
If the method determines in step 508 that the context is not in the relevant context list, the method continues with 514 and retains the original drinking suggestion, which is output also in step 512. After step 512, the method continues to step 516 and the embodiment of the method 500 according to figure 9 ends.
The computer implemented method monitors hydration of a human user such that the human user is in euhydration as long as possible. The method also classifies types of users to support them by suitable recommendations to keep themselves in euhydration as long as possible. The method is a self-learning method. The beverage can be water.
Self-learning Method of Hydrating a Human
Description
The present invention relates to a method and software for monitoring beverage consumption of a human and for keeping hydration of a human in a physiological optimal range. Particularly, the invention relates to a self-learning method and software for monitoring hydration and beverage consumption of a human.
Water is primarily drunken by humans to satisfy thirst. Water is also drunken for other reasons such as accompanying a meal, refreshment and the like. Humans are increasingly demanding in selecting the suitable water.
After sports, when a human was sweating, he should drink water having a higher concentration of minerals. For accompanying a meal or for refreshment a human might prefer another type of water having a different and lower concentration of minerals. If hydration falls under a predetermined level a human may feel thirst or physiological deficiencies may occur.
Software for monitoring beverage consumption and hydration of a human may be implemented on dedicated devices or on a personal electronic device, such as a mobile telephone or tablet.
Prior art
WO 2016/090235 A1 discloses a portable hydration system including a mechanical or an electromechanical mechanism for dispensing additives into a liquid. Such additives include solids, liquids, powders, gases and include vitamins, minerals, nutritional supplements, pharmaceuticals and other consumables. Dispensing is initiated manually by direct human action, automatically by the device and/or external through an associated application on a human device. Dispensing is adjustable by context factors such as human preferences, location, activity and psychological status.
DE 20 2010 006 679 U1 discloses an apparatus for generating mineral water having a filter and at least one mineral container between the filter and the outlet. The apparatus further comprises a controller for controlling the feed of mineral from the at least one mineral container. If the water consumption by the human exceeds a daily limit of the daily water consumption feeding of minerals is stopped or another specific formulated water is dispensed.
WO 94/06547 A1 discloses a water purification and dispensing apparatus comprising a water inlet for obtaining water from a supply source, a water purification system for removing impurities from the source water and a mineral addition system for adding desired minerals into the purified water.
US 2013/0304265 A1 discloses a beverage dispenser having a transceiver to communicate with a bio sensor measuring a physiological parameter of a user. A controller is configured to alter a recipe of a beverage associated with the selection based on at least one of the data received from the bio sensor, the favorite beverage and the past beverage purchase such that a second recipe is formed.
This beverage dispenser has the disadvantage that the recipe is altered based on the physiological activity of the user after a significant time span and does not take into account the hydration of the human.
Summary of the invention
It is an object of the present invention to provide a computer implemented method for keeping a user in a physiological desired hydration range.
The object of the present invention is achieved by computer implemented method according to claim 1 or a computer implemented method according to claim 14. The depending claims relate to preferred embodiments.
The method of monitoring a beverage consumption of a human implemented by a computer comprises the steps of dividing a time span of a day into a plurality of time intervals and estimating the estimated hydration loss during each of the time intervals based on the activity of the human, the weight of the human, the temperature in the surroundings of the human and the humidity in the surroundings of the human. The method further comprises the step of evaluating for each of the time intervals the volume of beverage consumed by the human, and estimating for each of the time intervals an effective hydration loss of the human based on hydration lost and the beverage consumed by the human. The method further comprises the step of defining an euhydration (ideal hydration) threshold, depending on the weight of the user, wherein the euhydration threshold indicates that the euhydration of the human is at the lower limit of the euhydration. The volume of beverage consumed may be transmitted by a water dispenser to the method, such as the amount of beverage drawn by the user from the beverage dispenser. The volume of beverage consumed may be transmitted by a smart vessel having a sensor and a communication means, e.g. a smart bottle. The volume of beverage consumed from the smart vessel may be the beverage drunken from the smart vessel. The user may input the volume of beverage consumed on an input device, such as a touch sensitive display.
The hydration loss may be a relative fluid loss, a volume of fluid loss, a volume of hydration loss or an absolute fluid loss by sweating, breathing or the like.
The method defines an euhydration warning threshold depending on the weight of the user, wherein the euhydration warning threshold indicates an effective hydration loss of the human between average euhydration and the (lower)S euhydration threshold. The method sends the human a request to drink a first predetermined amount of beverage, when the effective hydration loss of the human within the at least one time interval exceeds the euhydration warning threshold.
The euhydration threshold indicates an effective hydration loss of the human at the lower limit of euhydration. Euhydration is the range, in which the human has the optimal hydration from a physiological or medical aspect. Since the method according to the present invention warns the user before hydration is lower than euhydration and requests the user to drink water before the actual hydration is lower than the euhydration, the method can ensure that the human is kept in the range of ideal hydration (euhydration).
Further, the inventive method divides the time span of a day into comparably small intervals. For example, each time interval may be a duration of one hour. Thereby, the human is monitored within comparably short time intervals. Further, the inventive method ensures, that the human is warned at an early stage that the actual hydration of the human might escape the euhydration range. Thereby, the human (user) is generally only requested to drink small amounts of beverage.
The estimated hydration loss (HL) [l], particularly the fluid loss, may be estimated by the following formula as a function of activity [MET (kcal/h)], weight [kg], temperature [C], humidity [%]:
HL per hour = (activity *weight* temperature+humidity^2)/1450 * 0.029;
The estimated hydration loss per day is:)
The first predetermined amount of beverage to be drunken by the human to balance the hydration loss may range between 80% to approximately 120%, preferably between 90% to 110% of the effective hydration loss.
The time span may commence at the time of getting up of the human and may end with the bedtime of the human. The method assumes that the human is euhydrated at the time of getting up. The human cannot drink beverage during bedtime. Therefore, the user is not monitored during the night.
The method defines a thirst threshold depending on the weight of the human, wherein the first threshold indicates a hydration of the human, when the human starts getting thirsty and feeling thirst. The method may send the human a request to drink water, when the effective hydration loss of the human exceeds the thirst threshold.
The method may define a balance threshold depending on the weight of the human, wherein the balance threshold indicates a hydration of the human, when the human starts getting out of mental balance and/or physical balance. The method may send the human a request to drink water, when the hydration of the human exceeds the balance threshold.
The euhydration warning threshold may range between approximately 0.05% to approximately 0.14% of the body weight of the human. The (upper and lower) euhydration threshold may range between approximately 0.15% to approximately 0.24% of the body weight of the human. The thirst threshold may arrange between approximately 0.35% to approximately 0.64%, preferably between approximately 0.45% to approximately 0.54% of the body weight of the human. The balance threshold may range between approximately 0.85% to approximately 1.14%, preferably between approximately 0.95% to approximately 1.04% of the body weight of the human. The deficiency threshold may range between approximately 1.85% to approximately 2.14%, preferably between approximately 1.95% to approximately 2.04% of the body weight of the human. The euhydration warning threshold, lower euhydration threshold, the thirst threshold, the balance threshold and the deficiency threshold may have a negative sign, while the upper euhydration threshold may have a positive sign.
The method may assign the human a euhydration state, if hydration of the human did not exceed the euhydration threshold, and the method may assign the human an intermediate state, if the hydration of the human exceeded the euhydration threshold, and did not exceed the thirst threshold. The method may assign the human a thirst state, if the hydration of the human exceeded the thirst threshold, and did not exceed the deficiency threshold. The method may assign the human an off-balance state, if hydration of the human is below the balance threshold.
The method may determine a hydration balance score based on how long the hydration of the human is in the euhydration state, the intermediate state, the thirst state, and the off-balance state. The method may determine a hydration volume score based on the sum of the effective hydration loss of all time intervals of one day. The method may determine a hydration score based on the hydration balance score and the hydration volume score and display the hydration score to the human. The hydration score indicates, whether the human is hydrated according to his physiological and medical requirements.
The method further comprises the step of defining a hydration balance goal or requesting a user to input the hydration balance goal, wherein the hydration balance goal defines the hydration balance score to be achieved by the human. The method may determine the hydration balance score achieved by the human. The method may request the user to adapt the hydration balance goal based on the achieved hydration balance score, if the achieved hydration balance score is lower than the hydration balance goal for a first predetermined time span. The software implemented method learns (machine learning) that the user cannot achieve the hydration balance goal currently. Therefore, the user is requested to input an amended hydration balance goal that can be more realistically achieved by him. Thus, the user continues to user the computer implemented method and does not discontinue using the computer implemented method due to a hydration balance goal that cannot be achieved by him.
The method may increase the hydration goal based on the hydration score. The hydration score may be monitored over a plurality of days. The final goal is to keep the human as long as possible in the euhydration state, and to keep the human to drink the recommended amount of beverage for ensuring proper hydration of the human. If the user does not drink the requested amount of beverage, the hydration balance goal may be reduced to a lower level that can be easier achieved by the human. If the hydration balance goal may be easier achieved by the human, the human continues to use the software implementing the method according to the present invention and proper hydration of the human can be ensured.
The method may further define a hydration volume goal, wherein the hydration volume goal defines the hydration volume score to be achieved by the human. The method may determine the hydration balance score and hydration volume score achieved by the human. The method may request the user to adapt the hydration balance goal, if the achieved hydration volume score is lower than the hydration volume goal for the first predetermined time span.
In one embodiment, the method may request a beverage consumption motivation from the human, wherein the beverage consumption motivation comprises at least a first category of beverage consumption motivations, wherein the first category of beverage consumption motivations comprises at least one of wellness, fitness, vitality and concentration. The method may request the human to drink beverage, if the difference between the hydration volume goal and the hydration volume score is larger than a second fulfillment threshold. The method assigns the human a hydration balance goal based on the beverage consumption motivation selected from the first category of beverage consumption motivations. In one embodiment the method may adapt the hydration volume goal based on the achieved hydration volume score, if the achieved hydration volume score is lower than the hydration volume goal for a second predetermined time span. The method may also monitor the total volume score to determine the goal fulfillment by the following formula:
The beverage consumption motivation comprises a second category of beverage consumption motivations, wherein the second category of beverage consumption motivations comprises at least one of health and weight loss. The method may also comprise the step of assigning the human the hydration balance goal and a hydration volume goal based on the beverage consumption motivation selected from the second category of beverage consumption motivations.
The method may request the human to input an activity level, such as by requesting the user to enter his personally preferred activity level. The method may estimate the estimated hydration loss based on the input activity level. The method may also measure the actual activity level by a sensor or an app of a personal electronic device (health app), for example by a sensor or an app running on a personal electronic device (heath app, fitness app). If the actual activity differs from the activity goal for a predetermined level difference, the human is requested to adapt the activity goal.
The method may estimate the activity of the user by importing data from the calendar and by recording regular physical action that is repeated on regular basis, such as weekly visits of fitness studios.
The method may update the estimated hydration loss based on the actual activity. In a first step the hydration loss due to activity is estimated based on an activity level input by a user. In the second step the estimated hydration loss is refined by the actual activity of the user.
The invention also discloses a method for defining types of beverage consumers implemented by a computer. The method assesses the hydration development of a plurality of beverage consumers by monitoring the volume of beverage consumed by each of the beverage consumers in at least one time interval and the hydration loss of each of the beverage consumers within a plurality of time intervals of a predetermined time range comprising a plurality of days. The hydration development may be assessed by the method of monitoring a beverage consumption of a human implemented by a computer described above and claimed in claims 1 to 13.
The method assesses the physical conditions and/or location of each of the beverage consumers by assessing at least the physical activity of each of the beverage consumers and the weather in the environment of each of the beverage consumers.
The method sends a plurality of messages of a plurality of types to each of the beverage consumers by at least one communication means. The method assesses the interaction of each of the beverage consumers to the communication means. This may be embodied by a self-learning or machine learning method. The communication means may include email, messenger messages, SMS or push notifications of a software running on a personal electronic device, such as a smart phone or tablet computer. The method may assess the time until the user opens a message. The method may assess the utilization of information transferred by each of the plurality of messages by each of the beverage consumers. This may also be embodied by a self-learning or machine learning method. The method may assess, whether the user reads messages or information provided by the method and whether the user changes his beverage consumption based on the messages sent.
The method may define a plurality of beverage consumer clusters based on the hydration development of each of the beverage consumers, based on the physical conditions and/or location of each of the beverage consumer, based on the interaction of the beverage consumer to the plurality of communication channels and based on the utilization of information by each of the beverage consumers.
The above method defines different types of users based on their behavior and hydration development. This clustering of users may support the method in developing a hydration strategy for the different types of users for optimizing their hydration level. The method may determine groups of beverage consumers in different cultures for adapting drinking recommendations to the different cultures.
The step of assessing the hydration development of the plurality of beverage consumer may be performed by the method of monitoring a beverage consumption of a human described above.
The method for defining types of beverage consumers may include the step of assessing for a plurality of beverage consumers the influence of a physical condition and/or location to the hydration development and storing the influence of a physical condition and/or location to the hydration development for a plurality of humans as a first classification.
The method may comprise the step of assessing for a plurality of beverage consumers the dependency of the utilization of information on the type of messages and/or communication means and store the dependency of utilization of information on the type of message and/or communication means as a second classification.
The method may assess the hydration development of a single beverage consumer by monitoring the volume of beverage consumed by each of the beverage consumers in at least one time interval and the hydration loss of each of the beverage consumers within a plurality of time intervals of a predetermined time range comprising a plurality of days. The method may assess the physical conditions and/or location of a single beverage consumer by accessing at least the physical activity of the beverage consumers and the weather in the environment of the beverage consumer. The method may determine the influence of a physical condition and/or location to the hydration development by reading from the first classification. The method may output a beverage consumption suggestion depending on the hydration development and the influence of a physical condition and/or location on the hydration development read from the first classification. These steps may be implemented by self-learning and/or recursive learning.
The method may determine the dependency of the utilization of information on the type of message and/or communication means by reading from the second classification and outputting the beverage consumption suggestion by the type of message having the best utilization of information, e.g for the respective user and/or user group.
The above described method of monitoring a beverage consumption of a human may be implemented by a computer. Therefore, the present invention discloses a computer program product that when loaded into a memory of a computer comprising a processor executes the above defined steps of monitoring a beverage consumption of a human as claimed in claims 1 to 13. This method may be implemented by a personal electronic device, such as a mobile phone or a tablet computer. The method may be implemented by a so-called app.
The method of defining types of beverage consumers may be also implemented by a computer. Therefore, the present invention discloses a computer program product that when loaded into a memory of a computer comprising a processor executes the above defined steps of the method for defining the types of beverage consumers as claimed in claims 14 to 19.
The beverage may be water. The beverage may be water individually mineralized, tempered and carbonized by a water dispenser according to the preference of a user.
Short description of the drawings
The invention is now described in further detail with reference to the attached drawings showing non-limiting examples of the present invention, wherein
Figure 1 depicts hydration loss of a human during daytime without consuming beverage;
Figures 2 to 5 depict hydration of a human regularly consuming beverage;
Figure 6 shows an embodiment of the inventive method for clustering behavior data, context data, interaction data and feedback data;
Figure 7 shows an embodiment of the inventive method for classification of relevant contexts;
Figure 8 shows an embodiment of the present invention for classifying beverage consumption interactions; and
Figure 9 shows an embodiment of the method according to the present invention for refining beverage consumption suggestion based on the context.
Reference is made to figure 1 showing the hydration loss of a human during the day, if the human does not consume any beverage. The hydration loss (HL) and fluid loss [l], respectively can be estimated by the following formula as a function of activity [MET (kcal/h)], weight [kg], temperature [C], humidity [%]:
HL per hour = (activity * weight * temperature+humidity^2)/1450 * 0.029;
The estimated hydration loss per day is:
Reference is now made to figure 2. The time span in which a user is awake, generally from getting up until bedtime is divided into a plurality of intervals, such as intervals of one hour. The inventive estimates by the above formula the estimated hydration loss 102 at the end of each time interval. Further, the inventive method monitors drinking events 106, at which the human monitored drinks beverage. The method monitors the volume of beverage consumed by the user during each time interval. Thereafter, the method calculates the effective hydration loss 108 per time interval. The volume of beverage consumed may be transmitted by a water dispenser to the method, such as the amount of beverage drawn by the user from the beverage dispenser. The volume of beverage consumed may be transmitted by a smart vessel having a sensor and a communication means, e.g. a smart bottle. The volume of beverage consumed from the smart vessel may be the beverage drunken from the smart vessel. The inventive method may be implemented by a software running on a computer, an app running on personal electronic device, such as a smart phone or a tablet computer, or the like.
The inventive method tries to keep the user in the range of euhydration 104. The lower limit of euhydration 104a is a fluid loss of approximately 0.2% of the body weight of the human user. For preventing the effective hydration loss of the human to be larger than the threshold of euhydration 104a the user is notified by a message, if the effective hydration loss exceeds a euhydration warning threshold 104b. In one embodiment, the euhydration warning threshold may be 0.1% of the body weight of the human user.
In case the inventive method determines that the user has been drinking more than approximately 500 ml to approximately 800 ml per hour, the inventive method outputs a warning to the user that only approximately 500 ml to approximately 800 ml per hour can be reabsorbed by the human body.
Reference is made to figure 3 showing further important thresholds, namely a thirst threshold 110, an off-balance threshold 112 and a deficiency threshold 114. Generally, humans feel thirst at a fluid loss of approximately 0.5% of the body weight. This defines the thirst threshold 110. The inventive method transmits a message to the human user, if the effective hydration loss 108 exceeds the thirst threshold 110.
If the user doesn't drink beverage after the thirst threshold warning message, the effective hydration loss of the user may surpass 1 % of the body weight of the user. This threshold is called off-balance, since the user does not feel comfortable any more. The inventive method sends the human user an off-balance warning message, as soon as the effective hydration loss 108 surpasses the off-balance threshold 112.
If the user doesn't drink beverage, the effective hydration loss 108 may further increase and surpass the deficiency threshold 114. If the effective hydration loss 108 surpasses the deficiency threshold 114, a user may experience physical and cognitive deficiencies. Generally, the deficiency threshold is approximately 2% of the body weight of the human user.
Reference is made to figure 4 showing a strategy for rehydrating the human user. The user is in the status of euhydration until approximately 2:00 p.m. Since the user has surpassed the euhydration threshold 104a, the thirst threshold 110 and the off-balance threshold 112, the user is notified to drink a certain amount of beverage. Generally, the inventive method requests the user to drink the volume of water or other beverage comprising water corresponding to the volume necessary to bring the user into euhydration. However, the amount necessary for bringing the user back into euhydration may exceed an amount that can be resorbed by the human body.
With reference to figure 4, the method recommended the user at 2:00 p.m. to drink a first beverage amount 116 by a message. Obviously, the user didn't follow the recommendation transmitted by the message. Therefore, the body continues to be dehydrated until 3:00 p.m. At 3:00 p.m. the user is notified to drink the second beverage amount 118. Since the user follows the recommendation of the method, he returns in the state of euhydration at 4:00 p.m.
Reference is made to figure 5 showing a scoring of the beverage consumption performance of the human user. The method calculates the total volume of beverage consumed by the user as the sum of the volume of beverage consumed by the human during each of the time intervals. The method also calculates a hydration balance score according to the following formula:
Hydration balance score = hours in balance/total hours awake;
The method also calculates a daily total volume score by the following formula:
The above method may be executed by a software (app) running on a personal electronic device, such as a smart phone or tablet computer.
The method may assign the human a euhydration state, if hydration of the human did not exceed the euhydration threshold, and the method may assign the human an intermediate state, if the hydration of the human exceeded the euhydration threshold, and did not exceed the thirst threshold. The method may assign the human a thirst state, if the hydration of the human exceeded the thirst threshold, and did not exceed the deficiency threshold. The method may assign the human and off-balance state, if hydration of the human is below the balance threshold.
The method may determine a hydration balance score based on how long the hydration of the human is in the euhydration state, the intermediate state, the thirst state, and the off-balance state. The method may determine a hydration volume score based on the sum of the effective hydration loss of all time intervals of one day. The method may determine a hydration score based on the hydration balance score and the hydration volume score and display the hydration score to the human. The hydration score indicates whether the human is hydrated according to his physiological and medical requirements.
The method further comprises the step of defining a hydration balance goal or requesting a user to input the hydration balance goal, wherein the hydration balance goal defines the hydration balance score to be achieved by the human. The method may determine the hydration balance score achieved by the human. The method may request the user to adapt the hydration balance goal based on the achieved hydration balance score, if the achieved hydration balance score is lower than the hydration balance goal for a first predetermined time span. The software implemented method learns (machine learning) that the user cannot achieve the hydration balance goal currently. Therefore, the user is requested to input an amended hydration balance goal that can be more realistically achieved by him. Thus, the user continues to user the computer implemented method and does not discontinue using the computer implemented method due to a hydration balance goal that cannot be achieved by him.
The method may increase the hydration goal based on the achieved hydration score during a predetermined time span. The hydration score may be monitored over a plurality of days. The final goal is to keep the human as long as possible in the euhydration state, and to keep the human to drink the recommended amount of beverage for ensuring proper hydration of the human. If the user does not drink the requested amount of beverage, the hydration balance goal may be reduced to a lower level that can be easier achieved by the human. If the hydration balance goal may be easier achieved by the human, the human continues to use the software implementing the method according to the present invention and proper hydration of the human can be ensured.
The method may further define a hydration volume goal, wherein the hydration volume goal defines the hydration volume score to be achieved by the human. The method may determine the hydration balance score and hydration volume score achieved by the human. The method may request the user to adapt the hydration balance goal, if the achieved hydration volume score is lower than the hydration volume goal for the first predetermined time span.
In one embodiment, the method may request a beverage consumption motivation from the human, wherein the beverage consumption motivation comprises at least a first category of beverage consumption motivations, wherein the first category of beverage consumption motivations comprises at least one of wellness, fitness, vitality and concentration. The method may request the human to drink beverage, if the difference between the hydration volume goal and the hydration volume score is larger than a second fulfillment threshold. The method assigns the human a hydration balance goal based on the beverage consumption motivation selected from the first category of beverage consumption motivations. In one embodiment the method may adapt the hydration volume goal based on the achieved hydration volume score, if the achieved hydration volume score is lower than the hydration volume goal for a second predetermined time span. The method may also monitor the total volume score to determine the goal fulfillment by the following formula:
The method may request the human to input an activity level, such as by requesting the user to enter his personally preferred activity level. The method may estimate the estimated hydration loss based on the input activity level. The method may also measure the actual activity level by a sensor or an app of a personal electronic device (health app), for example by a sensor or an app running on a personal electronic device (heath app, fitness app). If the actual activity differs from the activity goal for a predetermined level difference, the human is requested to adapt the activity goal.
The method may estimate the activity of the user by importing data from the calendar and by recording regular physical action that is repeated on regular basis, such as weekly visits of fitness studios.
The method may update the estimated hydration loss based on the actual activity. In a first step the hydration loss due to activity is estimated based on an activity level input by a user. In the second step the estimated hydration loss is refined by the actual activity of the user.
Reference is made to figure 6 showing a general flowchart of the method of the present invention, particularly a method for defining types of beverage consumers. The method may be implemented on a mobile device, such as a smart phone and partially on a backend computer. The method clusters users into groups and automatically identifies recommendations for hydrating. The method commences in step 200. In step 202, the method collects behavior data. The behavior data reflects the drinking behavior of a user, evaluated by the volume and time stamps of water consumption. Particularly, the behavior data includes assessing the hydration development of a plurality of beverage consumers by monitoring the volume of beverage consumed by each of the beverage consumer in at least one time interval and the hydration loss of each of the beverage consumers within a plurality of time intervals of a predetermined time range comprising a plurality of days. In step 204 the method collects context data including a behavior reflecting activity of the user, the weather in the environment of the user and location data of the user. Particularly, the method assesses the physical conditions and/or location of each of the beverage consumers by at least the physical activity of each of the beverage consumers and the weather in the environment of each of the beverage consumers.
In step 206, the method collects interaction data comprising both type of user interaction via the inventive method, such as notifications of a software (app) running on a mobile device, email, web notifications, app push notifications as well as the frequency of these interactions. Particularly, the method sends a plurality of messages of a plurality of types to each of the beverage consumers by at least one communication means. Further, the method assesses the interaction of each of the beverage consumers to the plurality of communication means including for example app push notifications, web notifications, email, SMS, messenger notifications or the like.
In step 208 the method according to the present invention collects feedback data, which are measurements of user reaction to the interactions, such as clicking on a notification, following and reading send links, or the like.
In step 210 the method according to the present invention joins behavior data, context data, interaction data and feedback data.
In step 212 the inventive method clusters sets of behavior data, context data, interaction data and feedback data. The clustered sets can be found by dimension reduction and clustering of the features within the behavior data, context data, interaction data and feedback data, for example by a principal component analysis. Particularly, the method defines a plurality of beverage consumer clusters based on the hydration development of each of the beverage consumer, based on the physical conditions and/or location of each of the beverage consumer, based on the interaction of each of the beverage consumers to the plurality of communication channels and based on the utilization information by each of the beverage consumers.
Clustering a plurality of beverage consumers allows the method to identify similar users and also to optimize drinking recommendations to the different user types and/or user clusters.
In order to join data coming from the different sources a first preprocessing step of normalization and standardization is to be performed to compare numeric values obtained from different scales (e.g. activity in kcal vs water consumption in ml/h).
A standard min-max normalization step will rescale all feature values to a range in [0, 1]. With a following zero-mean standardization would further rescale each distribution of values so that the mean of observed values is 0 and the standard deviation is 1.
The method can create with the normalized and standardized vectors of features a multidimensional array of observations (users) and variables (interaction, behavior, context and feedback measures) to find clusters of users with similar patterns. To cluster the method may first carry out a dimensionality reduction step with a Principal Component Analysis (PCA) and on that variance space the method may cluster with a hierarchical clustering implementation. Upon separating clusters of users according to their features patters the method can label these user groups for steps described below.
In step 214 the method stores the list unique sets of behavior data, context data, interaction data and feedback data in a database. This part of the method terminates at step 216.
Reference is made to figure 7 showing the method steps for classifying of relevant contexts. The context dependency defines a dependency of the behavior data of the context data, if the drinking behavior deviates from a base line (standard behavior) of a drinking behavior of a user group. A ranking dependency may be calculated by comparing the magnitude of deviation from the baseline for all behavior dependent contexts. In other words, context data is considered to be relevant, if a significant amount of users change their beverage consumption behavior based on the context and/or location.
The method commences in step 301 and reads in step 302 the context data stored in a database according to the method of clustering data 200. The method 200 has stored the list of unique sets of behavior data, context data, interaction data and feedback data in step 214 in a database.
In step 304 index i is increased by 1. In step 306, the method determines, whether the index i is smaller or equal to the number of stored contexts in the context data. If the index i is smaller or equal and the number of contexts, the method proceeds to step 310 and loads the drinking behavior data from the database as stored in step 214.
In step 312, the method determines, whether the drinking behavior data depends on the context. In other words, the method determines based on the stored behavior data and context data, if the behavior of a plurality of user changes depending on the context. For example, a first plurality of users may drink more water, when flying by an airplane. Another group of user might drink more water when flying in an airplane. Another group of user may drink more water before or during physical exercise, while another group of users may drink more water after the physical exercise.
If the method determines in step 312 a dependency of the drinking behavior on the context, the degree of dependency is ranked. This can be achieved by determining how much a user, a plurality of users and/or a user group changes its beverage consumption behavior based on a particular context. In step 316 a list of all relevant contexts depending on the index i and the ranking is stored.
If the method determines in step 312 that a particular user, a group of users and/or a plurality of users does not change its beverage consumption behavior for a particular context, this context is stored in the list of non-relevant contexts depending on the index i.
The method continues from step 316 and 320 to step 318 and increases the index i by 1. Thereafter the method continues to step 306 and continues to proceed with step 310, until the index i is larger than the number of contexts, in which case the method terminates by proceeding to step 308.
Reference is made to figure 8 showing an embodiment of the inventive method 400 for classifying interactions on beverage consumption suggestions. The method starts at step 401 and loads interaction data stored in step 214 from a database in step 402. The method continues with step 404 and sets an index i to 1.
The method continues with step 406 and verifies, whether the index i is smaller than the number of interaction data sets loaded in step 402. If the index i is smaller or equal than the number of interaction sets, the method continues to step 410 and loads feedback data stored in a database in step 214.
As described above, the interaction data generally comprises both the type of user interaction with the method, such as an app, a web notification, an app push notification as well as the frequency of these interactions. Feedback data generally includes measurements of user reactions to interactions, such as clicking on a notification, following and reading sent links, water consumption entries or the like.
The method proceeds with step 412 and verifies, whether the feedback improves with the interaction i. If the feedback improves with interaction i, the method continues with step 414.
In one example for improved feedback with the interaction i, the user has been recording water consumption for two weeks and initially managed to keep in balance only in the mornings and in the evenings. As interaction, an app notification is sent to the user half an hour after lunch time at the beginning and the end of the week reminding them to drink a glass of water to improve digestion. The feedback (reaction) of the user starts consuming water also in the afternoon, increasing the total time they are spent in balance.
In step 414 the method evaluates, whether the ranking of the feedback improved depending on the interaction. A baseline of normal feedback is defined by the expected reaction to the interaction, such as by clicking a push notification. A baseline is defined by the average or normal feedback of a user group. Feedback improvement may be measured in terms of speed of reaction, as well as added reactions to a particular interaction, such as a user clicks a push notification and regularly consumes beverage over a predetermined time span.
The method continues with step 416 and stores the interaction i and the ranking thereof in the list of successful interactions. Then, the method continues with step 426.
If the method determines in step 412 that the feedback does not improve with interaction i, the method continues with step 418. In step 418, the method determines whether feedback declines with interaction i. Feedback decline can be measured in terms of the expected reaction. In other words, the interaction i is smaller than the average reaction of a user, a user group and/or a user cluster. If the feedback for interaction i has declined, the method continues with step 420 and declines the ranking of interaction i. Then, the method continues with step 422 and inserts the interaction i and the ranking in the list of unsuccessful interactions before continuing with step 426.
If the method determines in step 418 that feedback of interaction i did not decline, the method continues with step 424 and stores interaction i in the list of neutral interactions and continues with step 426.
In one example for feedback decline with the interaction i, the user has been recording water consumption for two weeks and initially managed to keep in balance only in the mornings and in the evenings. As interaction, a push notification is sent to the user every day showing them their statistics to help them get motivated to reach their goals. The feedback (reaction) of the user is that the user gets annoyed with so many notifications and disables the communication with the app.
In one example for neutral feedback with the interaction i, the user has been recording water consumption for two weeks and initially managed to keep in balance only in the mornings and in the evenings. An email is sent to the user showing them their statistics and making clear that water consumption in the afternoon is missing as interaction. The feedback (reaction) is that the user ignores the email and doesn't change their behavior.
In step 426 the index i is increased by 1 and the method continues with step 406. In step 406 the method determines, whether the index i is smaller or equal than the number of interactions. If the index i is smaller or equal than the number of interactions, the method continues with step 410, as described above. In the alternative, the method continues with step 408 and ends.
With a labeled group of users according to different feature combinations, the method can train a machine learning model to identify the patterns of context-interaction-feedback data previously defined as successful. As a first step the method trains a standard machine learning model e.g. random forest, an ensemble learning method for classification based on training a multitude of decision trees to classify interactions. During a second step, the method trains a neuronal network to perform the same task with more efficiency.
In figure 9, another embodiment of the inventive method 500 is depicted. The method starts with step 502 and continues with steps 504 and 506, in which behavior data and context data is loaded from the database is stored in step 214. As mentioned above, behavior data reflects the user drinking behavior, as may be evaluated by the amount and timing based on beverage consumption recommendation. Context data includes activity of the user, whether in the environment of the user and location data.
The embodiment of the method shown in figure 9 refines a beverage consumption suggestion based on the context. For refining the beverage consumption suggestion based on the context, the method determines in step 508, whether the context is in the relevant context list as determined by the steps of classification of relevant context 300 shown in figure 7. The list of relevant context and the ranking is stored in step 316 in a database.
If the context is in the list of relevant contexts, the method continues with step 510 and modifies the drinking suggestion. For example, if the method knows based on the digital calendar of a user that he will commence physical activity, enter an aircraft, is at a location with low humidity, is at a location with high temperature or the like, the method may recommend the user to consume beverage before he enters such location or commences physical activity or during physical activity or during the time spent at the before mentioned locations.
In step 512 the beverage consumption suggestion is output.
If the method determines in step 508 that the context is not in the relevant context list, the method continues with 514 and retains the original drinking suggestion, which is output also in step 512. After step 512, the method continues to step 516 and the embodiment of the method 500 according to figure 9 ends.
The computer implemented method monitors hydration of a human user such that the human user is in euhydration as long as possible. The method also classifies types of users to support them by suitable recommendations to keep themselves in euhydration as long as possible. The method is a self-learning method. The beverage can be water.
Claims
1. A method of monitoring a beverage consumption of a human implemented by a computer, comprising the following steps:
- dividing a timespan of a day into a plurality of time intervals;
- estimating the estimated hydration loss during each of the time intervals based on the activity of the human, the weight of the human, the temperature in the surrounding of the human and the humidity in the surrounding of the human;
- evaluating for each of the time intervals the volume of beverage consumed by the human;
- estimating for each of the time intervals an effective hydration loss of the human based on the estimated hydration loss and the volume of beverage consumed by the human;
- defining an euhydration threshold depending on the weight of the human, wherein the euhydration threshold indicates that the hydration of the human is at the lower limit of euhydration;
- defining an euhydration warning threshold depending on the weight of the human, wherein the euhydration warning threshold indicates an effective hydration loss of the human between average euhydration and the euhydration threshold; and
- sending the human a request to drink a first predetermined volume of beverage, when the effective hydration loss of the human within the at least one time interval exceeds the euhydration warning threshold.
2. The method according to claim 1, wherein the first predetermined volume of beverage ranges between 80% to approximately 120 %, preferably between 90 % to 110 % of the effective hydration loss.
3. The method according to claim 1 or 2, wherein the timespan commences at the time of getting up of the human and ends with bedtime of the human.
4. The method according to any one of claims 1 to 3, further comprising at least one of the following steps:
- defining a thirst threshold depending on the weight of the human, wherein the thirst threshold indicates a hydration of the human, when the human starts getting thirst;
- sending the human a request to drink water when effective hydration loss of the human exceeds the thirst threshold.
5. The method according to claim 1 or 4, further comprising the following steps:
- defining a balance threshold depending on the weight of the human, wherein the balance threshold indicates a hydration of the human, when the human starts getting out of mental and/or physical balance;
- sending the human a request to drink water, when the hydration of the human within exceeds the balance threshold.
6. The method according to any one of claims 1 to 5, characterized by at least one of the following:
- the euhydration warning threshold ranges between approximately 0,05 % to approximately 0,14 % of the body weight of the human;
- the euhydration threshold ranges between approximately 0,15 % to approximately 0,24 % of the body weight of the human;
- the thirst threshold ranges between approximately 0,35 % to approximately 0,64 %, preferably between approximately 0,45 % to approximately 0,54 % of the body weight of the human;
- the deficiency threshold ranges between approximately 0,85 % to approximately 1,14 %, preferably between approximately 0,95 % to approximately 1,04 % of the body weight of the human.
7. The method according to any one of claims 1 to 6, further comprising the following steps:
- assigning the human a euhydration state, if the hydration of the human did not exceed the euhydration threshold;
- assigning the human an intermediate state, if the hydration of the human exceeded the euhydration threshold and did not exceed the thirst threshold;
- assigning the human a thirst state, if the hydration of the human exceeded the thirst threshold and did not exceed the deficiency threshold;
- assigning the human an off-balance state, if the hydration of the human is below the balance threshold;
- determining a hydration balance score based on how long the hydration of the human is in the euhydration state, the intermediate state, the thirst state and the off-balance state; and
- determining a hydration score based on the hydration balance score and the hydration volume score; and
- displaying the hydration score to the human.
8. The method according to claim 7, further comprising the following steps:
- defining or requesting the user to enter a hydration balance goal, wherein hydration balance goal defines the hydration balance score to be achieved by the human;
- determining the hydration balance score achieved by the human; and
- requesting a user to adapt the hydration balance goal, if the achieved hydration balance score is lower than the hydration balance goal for a first predetermined time span.
9. Method according to claim 8, further comprising the following steps:
- determining a hydration volume score based on sum of the effective hydration loss of all time intervals of one day;
- defining a hydration volume goal, wherein the hydration volume goal defines the hydration volume score to be achieved by the human;
- determining the hydration volume score achieved by the human; and
- requesting a user to adapt the hydration volume goal, if the achieved hydration volume score is lower than the hydration volume goal for the first predetermined time span.
10. The method according to any one of claims 7 to 9, comprising the following steps:
- requesting a beverage consumption motivation from the human, wherein the beverage consumption motivation comprises at least a first category of beverage consumption motivations, wherein the first category of beverage consumption motivations comprises at least one of wellness, fitness, vitality and concentration; and
- assigning the human a hydration balance goal based on the beverage consumption motivation selected from the first category of beverage consumption motivations.
11. The method according to any one of claims 7 to 10, wherein
- the beverage consumption motivation comprises a second category of beverage consumption motivations, wherein the second category of beverage consumption motivations comprises at least one of health and weight loss;
further comprising the step of
- assigning the human a hydration balance goal and a hydration volume goal based on the beverage consumption motivation selected from the second category of beverage consumption motivations.
12. The method according to claim 9 or 10, further comprising the following steps:
- requesting the human to input an activity level;
- estimating the estimated hydration loss based on the input activity level;
- measuring the actual activity of the human;
- if the actual activity differs from the input activity level for a predetermined level difference, requesting the human to adapt the input activity level.
13. Method according to claim 12, updating the estimated hydration loss based on the actual activity.
14. A method for defining types of beverage consumers implemented by a computer, comprising the following steps:
- assessing the hydration development of a plurality of beverage consumers by monitoring the volume of beverage consumed by each of the beverage consumers in at least one time interval and the hydration loss of each of the beverage consumers within a plurality of time intervals of a predetermined time range comprising a plurality of days;
- assessing the physical conditions and/or location of each of the beverage consumers by assessing at least the physical activity of each of the beverage consumers and the weather in the environment of each of the beverage consumers;
- sending a plurality of messages of a plurality of types to each of the beverage consumers by at least one communication means;
- assessing the interaction of each of the beverage consumers to the plurality of communication means;
- assessing the utilization of information transferred by each of the plurality of messages by each of the beverage consumer;
- defining a plurality beverage consumer clusters based on the hydration development of each of the beverage consumer, based on the physical conditions and/or location of each of the beverage consumer, based on the interaction of each of the beverage consumer to the plurality of communication channels and based on the utilization of information by each of the beverage consumers.
15. A method for defining types of beverage consumers implemented by a computer, comprising the following steps:
- assessing the hydration development of a plurality of beverage consumers by monitoring the volume of beverage consumed by each of the beverage consumers in at least one time interval and the effective hydration loss of each of the beverage consumers within a plurality of time intervals of a predetermined time range comprising a plurality of days;
- assessing the physical conditions and/or location of each of the beverage consumers by assessing at least the physical activity of each of the beverage consumers and the weather in the environment of each of the beverage consumers;
- sending a plurality of messages of a plurality of types to each of the beverage consumers by at least one communication means;
- assessing the interaction of each of the beverage consumers to the plurality of communication means;
- assessing the utilization of information transferred by each of the plurality of messages by each of the beverage consumer; and
- defining a plurality beverage consumer clusters based on the hydration development of each of the beverage consumer, based on the physical conditions and/or location of each of the beverage consumer, based on the interaction of each of the beverage consumer to the plurality of communication channels and based on the utilization of information by each of the beverage consumers;
- wherein the step of assessing the hydration development of the plurality of beverage consumers is performed by the method according to anyone of claims 1 to 13.
16. The method according to claim 14 or 15, further comprising the following steps:
- assessing for a plurality of beverage consumers the influence of a physical condition and/or location on the hydration development; and
- storing the influence of a physical condition and/or location on the hydration development for a plurality of beverage consumers as a first classification.
17. The method according to any one of claims 14 to 16, further comprising the following steps:
- assessing for a plurality of beverage consumers the dependency of the utilization of information on the type of message and/or communication means; and
- storing the dependency of the utilization of information on the type of message and/or communication means as a second classification.
18. The method according to any one of claims 14 to 17, further comprising the following steps:
- assessing the hydration development of a single beverage consumers by monitoring the volume of beverage consumed by each of the beverage consumers in at least one time interval and the effective hydration loss of each of the beverage consumers within a plurality of time intervals of a predetermined time range comprising a plurality of days;
- assessing the physical conditions and/or location of a single beverage consumer by assessing at least the physical activity of each of the beverage consumers and the weather in the environment of each of the beverage consumers;
- determining the influence of a physical condition and/or location on the hydration development by reading from the first classification;
- outputting a beverage consumption suggestion depending on the hydration development and the influence of a physical condition and/or location on the hydration development read from the first classification.
19. The method according to any claim 18, further comprising the following steps:
- determining the dependency of the utilization of information on the type of message and/or communication means by reading from the second classification; and
outputting the beverage consumption suggestion by the type of message having the best utilization of information.
Abstract:
The invention discloses a method of monitoring a beverage consumption of a human implemented by a computer.
In one embodiment the invention defines a plurality beverage consumer clusters based on hydration development of each of the beverage consumer, based on the physical conditions and/or location of each of the beverage consumer, based on the interaction of each of the beverage consumer to the plurality of communication channels and based on the utilization of information by each of the beverage consumers.
Selected Figure: Fig 6
The invention discloses a method of monitoring a beverage consumption of a human implemented by a computer.
In one embodiment the invention defines a plurality beverage consumer clusters based on hydration development of each of the beverage consumer, based on the physical conditions and/or location of each of the beverage consumer, based on the interaction of each of the beverage consumer to the plurality of communication channels and based on the utilization of information by each of the beverage consumers.
Selected Figure: Fig 6