特開 2022-123802 デジタルバイオマーカーとＡＩ利用で初期の健康関連症状の検出

(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】P2022123802

(43)【公開日】2022-08-24

(54)【発明の名称】デジタルバイオマーカーとＡＩ利用で初期の健康関連症状の検出

(51)【国際特許分類】

   G16H 20/00 20180101AFI20220817BHJP

【ＦＩ】

G16H20/00

【審査請求】未請求

【請求項の数】2

【出願形態】書面

(21)【出願番号】P 2021063800

(22)【出願日】2021-02-12

(71)【出願人】

【識別番号】521139553

【氏名又は名称】ナルデイ ミゲル

(72)【発明者】

【氏名】ナルデイ ミゲル

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA15

5L099AA21

(57)【要約】      （修正有）

【課題】デジタルバイオマーカーに基づいて、早期診断関連の情報を提供する。
【解決手段】日常生活に影響を与える病気や健康関連の問題の初期症状を捉え、過去の収集された健康関連なデータを分析した後、ユーザーは、毎日スマートデバイスで作成された傾向を確認し、自分で結果を解釈する。さらに、医療従事者とユーザーにこれらの傾向にアクセスする手段により、医療専門家が診断を充実させる。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

基本的に、最初のステップはユーザーキーデータを収集します。そして、作成されているシステムとプログラムがデジタルバイオマーカー関連のデータを監視したり、迅速に健康診断を決定することができます。生データはスマートフォン、スマート時計、スマート服、等のペアリング可能なデバイスから抽出可能です。
機械学習を使用することによって、測定データと記録データの両方がシステムに記入され・供給され、ユーザーのに日常傾向を学習して、モデル化することができます。ユーザパターンと相関関係を見つけることで、ユーザーの健康パターンを導き出すことが可能になります。このソリューションはユーザーが迅速にケアを受け、医師または医療専門家と現在まで記録されたデータと傾向データを共有して、診断の決定を充実できるように設計されています。

【請求項2】

無し

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ＡＩ指向技術の使用法に焦点を合わせていることによって、ユーザーは間接的又は直接的に対して日常活動において早期健康関連の問題を特定する方法を提供します。 これらの傾向を認識することによって、ユーザーは早期の是正措置を講じることができます。更に、必要な状況になれば、診断をサポートするための有意義なユーザーデータを提供することによっては医療専門家を支援することができます。

【背景技術】

無し

【先行技術文献】

【特許文献】

【特許文献】無し

【特許文献1】

【特許文献2】

【非特許文献】

【非特許文献】無し

【非特許文献1】

【非特許文献2】

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0002】

早期診断関連の情報を提供するために、出願時期を考慮し、デジタルバイオマーカーに注力しています。センサーの進歩のおかげで様々の健康メトリックをもっとより正確に取得し、便利に記録することが可能になります。デジタルバイオマーカーは複数のカテゴリに分類されていて色々な方法で取得されます。ユーザーに直接に関連するか、スマート機器に関連の二つの主な種類があります。一例として、ダータソースを基に心拍数、速度、高度、空間位置等を測定したり記録することができます。心拍数を見ると、心拍数の変動性や心拍数の努力範囲などのメトリックをさらに導き出すことができます。これらは測定されているデータセットに分類されています。尚、「しているスポーツ」、「どんな薬を服用しているか」等のユーザーデータは、記録されたデータとして分類されます。
測定されたデーターと記録されたデーターセットの両方を組み合わせると、ユーザーの外部および一部の内部健康メトリックの全体像を知ることができます。そして、身体関係のイベントの発生との相関を基に確率を導出することが可能になります。ユーザーデーターの傾向を分析することが可能になって、様々な相関関係のタイプを作成します。

【0003】

二つ目のタイプの相関出力は、ユーザーの入力データーを使っていると、予測モデルを継続的に改善し、検証するによりが 完了されます。ユーザーの視点の記録情報を分析することによって、例として、「ユーザーがどのように感じする」、「どのように行動する」、「医療または非医療の特定のイベントが起きた場合」、「体調はどうにになったか」、フィードバックループが作成されます。このようにして、モデルの出力を検証し、傾向パターンプールを充実させながら必要な調整を行うのに役立ちます。

【0004】

最終的に、他のユーザーパターンや医療所見・結果と比較するによって、ユーザーは現在までの健康状態像が得られます。結果に応じて健康具合を改善のために何かできる警告・アドバイス参照を伝えされ、必要になる場合、「医師の診察を受けて下さい」のメッセージがユーザーのスマートデバイスの画面で表示されます。

【課題を解決するための手段】

【0005】

申し込み時には、主にスマートフォンとスマートウォッチの両方のアプリの形で利用できるようになります。スマートデバイスを毎日着用しているユーザーは、現在の健康状態について警告を受けたり、更新したりできます。尚、デバイスで医療専門家と連絡したり、関連なデータを共有したりできます。

【発明の効果】

【0006】

一例として、非ステロイド性抗炎症薬、「ＮＳＡＩＤ薬」としても知られている、を服用する場合、ユーザーの心拍数の測定値を相関することによって、薬の摂取後に不整脈を検出さられます。
上の例では、研究によると、その鎮痛薬を高用量摂取すると、心臓発作を起こす可能性が最大５０％増加する可能性があります。この情報はシステムに追加され、ユーザーパターンに対して検証されます。そして、他のユーザー傾向間との相関関係を検討することにより、予測結果は発生確率に変換されます。最後には、他のユーザーの活動傾向と比較した後、心臓関連の問題を予測し、迅速にそれに対して予防措置を講じることが可能になります。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】機械学習アーキテクチャ概要図面である 図１「機械学習アーキテクチャ概要」で、データーの流れと使用方法を示しています。ユーザーからの回答または入力は、関連性があると見なされたときに新しい傾向をテストおよび開発するためにシステムにフィードバックされています。

【図2】テクニカル・アーキテクチャ概要図面である 図２「テクニカル・アーキテクチャ概要」を確認すると、データは確保・安全的に共有できることが分かります。記録されたデータの変更ができないので、必要になる時、ユーザーが了解する場合、医療専門家と必須なプロトコルに従って、共有することができます。

【図3】解決概要図面である

【発明を実施するための形態】

無し

【実施例】

無し

【産業上の利用可能性】

無し

【符号の説明】

無し

【受託番号】

無し

【配列表フリーテキスト】

【図1】

【図2】

【図3】