特表 2023-554163 二次疾患の予測のためのテレメディシン対応リハビリテーション機器の使用のための方法及びシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-12-26

(54)【発明の名称】二次疾患の予測のためのテレメディシン対応リハビリテーション機器の使用のための方法及びシステム

(51)【国際特許分類】

   G16H 20/30 20180101AFI20231219BHJP

【ＦＩ】

G16H20/30

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023542470

(86)(22)【出願日】2022-01-12

(85)【翻訳文提出日】2023-07-11

(86)【国際出願番号】 US2022012185

(87)【国際公開番号】W WO2022155249

(87)【国際公開日】2022-07-21

(31)【優先権主張番号】17/146,694

(32)【優先日】2021-01-12

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】17/147,445

(32)【優先日】2021-01-12

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】17/379,740

(32)【優先日】2021-07-19

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】17/473,686

(32)【優先日】2021-09-13

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ

２．ＺＩＧＢＥＥ

３．ＡＮＤＲＯＩＤ

４．ＳＵＲＦＡＣＥ

(71)【出願人】

【識別番号】522413733

【氏名又は名称】ロム テクノロジーズ，インコーポレイテッド

【氏名又は名称原語表記】ＲＯＭ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＥＳ， ＩＮＣ．

【住所又は居所原語表記】１０１ Ｓｉｌｖｅｒｍｉｎｅ Ｒｏａｄ Ｂｒｏｏｋｆｉｅｌｄ， Ｃｏｎｎｅｃｔｉｃｕｔ ０６８０４ Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ

(74)【代理人】

【識別番号】100176072

【弁理士】

【氏名又は名称】小林 功

(72)【発明者】

【氏名】メイソン，スティーヴン

(72)【発明者】

【氏名】ポスナック，ダニエル

(72)【発明者】

【氏名】アーン，ピーター

(72)【発明者】

【氏名】パラ，ウェンディ

(72)【発明者】

【氏名】ハッキング，エス．アダム

(72)【発明者】

【氏名】ミュラー，マイケル

(72)【発明者】

【氏名】グァネリ，ジョセフ

(72)【発明者】

【氏名】グリーン，ジョナサン

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA15

5L099AA21

(57)【要約】

コンピュータ実装システムは、ユーザが治療計画を実行している間に、ユーザによって操作されるように構成された治療デバイスと、テレメディシンセッションに関連付けられるテレメディシン情報を提示するように構成された出力デバイスを備える患者インターフェースと、第１のコンピューティングデバイスであって、ユーザが治療計画を実行するために治療デバイスを使用している間に、ユーザに関する治療データを受信することと、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を識別することと、測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの二次的状態と相関するかどうかを判定することと、少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するという判定に応答して、少なくとも二次的状態を示す二次的状態情報を生成することと、を行うように構成された第１のコンピューティングデバイスと、を含み得る。
【選択図】図９

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータ実装システムであって、
ユーザによって、前記ユーザが治療計画を実行している間に、操作されるように構成された治療デバイスと、
テレメディシンセッションに関連付けられるテレメディシン情報を提示するように構成された出力デバイスを備える患者インターフェースと、
第１のコンピューティングデバイスであって、
前記ユーザが前記治療計画を実行するために前記治療デバイスを使用している間に、前記ユーザに関する治療データを受信することであって、前記治療データは、前記ユーザの少なくとも１つの性質、前記ユーザに関する少なくとも１つの測定値、前記治療デバイスの少なくとも１つの性質、及び前記治療計画の少なくとも１つの態様のうちの少なくとも１つを含む、受信することと、
前記治療データの少なくとも１つの態様を使用して、前記治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を識別することと、
前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様が、前記ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するかどうかを判定することであって、前記ユーザの前記少なくとも１つの二次的状態は、前記ユーザが治療されている一次的状態でない、判定することと、
前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様が、前記ユーザの前記少なくとも１つの二次的状態と相関するという判定に応答して、少なくとも前記二次的状態を示す二次的状態情報を生成することと、
医療提供者の第２のコンピューティングデバイスでアクセスするために、前記二次的状態情報を関連するメモリに書き込むことと、を行うように構成された第１のコンピューティングデバイスと、を備える、コンピュータ実装システム。

【請求項2】

前記第１のコンピューティングデバイスは、前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様が、プロセッサに、
人工知能エンジンによってアクセスされるように構成された関連するメモリに、前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様を書き込むことであって、前記人工知能エンジンは、前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様を使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように構成されている、書き込むことと、
前記人工知能エンジンから、前記少なくとも１つの二次的状態出力予測を受信することと、を行わせる命令を更に含むかどうかを判定するように更に構成されている、請求項１に記載のコンピュータ実装システム。

【請求項3】

前記人工知能エンジンは、他のユーザに関連付けられる二次的状態情報を更に使用して、二次的状態出力予測のうちの前記少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように更に構成されている、請求項１に記載のコンピュータ実装システム。

【請求項4】

方法であって、
治療計画を実行するために治療デバイスを使用するユーザに関する治療データを受信することであって、前記治療データは、前記ユーザの少なくとも１つの性質、前記ユーザに関する少なくとも１つの測定値、前記治療デバイスの少なくとも１つの性質、及び前記治療計画の少なくとも１つの態様のうちの少なくとも１つを含む、受信することと、
前記治療データの少なくとも１つの態様を使用して、前記治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を識別することと、
前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様が、前記ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するかどうかを判定することであって、前記ユーザの前記少なくとも１つの二次的状態は、前記ユーザが治療されている一次的状態でない、判定することと、
前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様が、前記ユーザの前記少なくとも１つの二次的状態と相関するという判定に応答して、少なくとも前記二次的状態を示す二次的状態情報を生成することと、
医療提供者のコンピューティングデバイスでアクセスするために、前記二次的状態情報を関連するメモリに書き込むことと、を含む、方法。

【請求項5】

前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様が、前記少なくとも１つの二次的状態と相関するかどうかを判定することは、
人工知能エンジンによってアクセスされるように構成された関連するメモリに、前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様を書き込むことであって、前記人工知能エンジンは、前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様を使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように構成されている、書き込むことと、
前記人工知能エンジンから、前記少なくとも１つの二次的状態出力予測を受信することと、を含む、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記人工知能エンジンは、他のユーザに関連付けられる二次的状態情報を更に使用して、二次的状態出力予測のうちの前記少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように更に構成されている、請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記ユーザ及び１人以上の他のユーザは、ユーザコホートに属する、請求項６に記載の方法。

【請求項8】

前記少なくとも１つの機械学習モデルは、複数レベルの非線形演算を含む深層ネットワークを含む、請求項５に記載の方法。

【請求項9】

前記治療データのうちの少なくともいくつかは、前記治療デバイスに関連付けられたセンサからの少なくともいくつかのセンサデータに対応する、請求項４記載の方法。

【請求項10】

前記治療データの少なくともいくつかは、前記治療デバイスを使用している間に、前記ユーザによって装着されたウェアラブルデバイスに関連付けられたセンサからの少なくともいくつかのセンサデータに対応する、請求項４記載の方法。

【請求項11】

少なくとも１つの測定値は、前記ユーザが前記治療デバイスを使用している間に、前記ユーザのバイタルサイン、前記ユーザの呼吸数、前記ユーザの心拍数、前記ユーザの体温、前記ユーザの血液酸素レベルのＳｐＯ２測定値、及び前記ユーザの血圧、のうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載の方法。

【請求項12】

前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードは、アクティブアシスト治療デバイスモード、パッシブモード、アクティブアシストモード、抵抗性モード、及びアクティブモード、のうちの１つを含む、請求項４に記載の方法。

【請求項13】

命令を記憶する、有形で非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、実行されるときに、処理デバイスに、
治療計画を実行するために治療デバイスを使用するユーザに関する治療データを受信することであって、前記治療データは、前記ユーザの少なくとも１つの性質、前記ユーザに関する少なくとも１つの測定値、前記治療デバイスの少なくとも１つの性質、及び前記治療計画の少なくとも１つの態様のうちの少なくとも１つを含む、受信することと、
前記治療データの少なくとも１つの態様を使用して、前記治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を識別することと、
前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様が、前記ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するかどうかを判定することであって、前記ユーザの前記少なくとも１つの二次的状態は、前記ユーザが治療されている一次的状態でない、判定することと、
前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様が、前記ユーザの前記少なくとも１つの二次的状態と相関するという判定に応答して、少なくとも前記二次的状態を示す二次的状態情報を生成することと、
医療提供者のコンピューティングデバイスでアクセスするために、前記二次的状態情報を関連するメモリに書き込むことと、を行わせる、コンピュータ可読媒体。

【請求項14】

前記処理デバイスに、前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様があるかどうかを判定させる前記命令は、前記処理デバイスに、
人工知能エンジンによってアクセスされるように構成された関連するメモリに、前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様を書き込むことであって、前記人工知能エンジンは、前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様を使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように構成されている、書き込むことと、
前記人工知能エンジンから、前記少なくとも１つの二次的状態出力予測を受信することと、を行わせる命令を更に含む、請求項１３に記載のコンピュータ可読媒体。

【請求項15】

前記人工知能エンジンは、他のユーザに関連付けられる二次的状態情報を更に使用して、二次的状態出力予測のうちの前記少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように更に構成されている、請求項１４に記載のコンピュータ可能媒体。

【請求項16】

前記ユーザ及び１人以上の他のユーザは、ユーザコホートに属する、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。

【請求項17】

前記少なくとも１つの機械学習モデルは、複数レベルの非線形演算を含む深層ネットワークを含む、請求項１４に記載のコンピュータ可読媒体。

【請求項18】

前記治療データの少なくともいくつかは、前記治療デバイスに関連付けられたセンサからの少なくともいくつかのセンサデータに対応する、請求項１３に記載のコンピュータ可読媒体。

【請求項19】

前記治療データの少なくともいくつかは、前記治療デバイスを使用している間に、前記ユーザによって装着されたウェアラブルデバイスに関連付けられたセンサからの少なくともいくつかのセンサデータに対応する、請求項１３に記載のコンピュータ可読媒体。

【請求項20】

少なくとも１つの測定値は、前記ユーザが前記治療デバイスを使用している間に、前記ユーザのバイタルサイン、前記ユーザの呼吸数、前記ユーザの心拍数、前記ユーザの体温、前記ユーザの血液酸素レベルのＳｐＯ２測定値、及び前記ユーザの血圧、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載のコンピュータ可読媒体。

【請求項21】

前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードは、アクティブアシスト治療デバイスモード、パッシブモード、アクティブアシストモード、抵抗性モード、及びアクティブモード、のうちの１つを含む、請求項１３に記載のコンピュータ可読媒体。

【請求項22】

システムであって、
処理デバイスと、
命令を含むメモリであって、前記命令は、プロセッサによって実行されるときに、前記プロセッサに、
治療計画を実行するために治療デバイスを使用するユーザに関する治療データを受信することであって、前記治療データは、前記ユーザの少なくとも１つの性質、前記ユーザに関する少なくとも１つの測定値、前記治療デバイスの少なくとも１つの性質、及び前記治療計画の少なくとも１つの態様のうちの少なくとも１つを含む、受信することと、
前記治療データの少なくとも１つの態様を使用して、前記治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を識別することと、
前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様が、前記ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するかどうかを判定することであって、前記ユーザの前記少なくとも１つの二次的状態は、前記ユーザが治療されている一次的状態でない、判定することと、
前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様が、前記ユーザの前記少なくとも１つの二次的状態と相関するという判定に応答して、少なくとも前記二次的状態を示す二次的状態情報を生成することと、
医療提供者のコンピューティングデバイスでアクセスするために、前記二次的状態情報を関連するメモリに書き込むことと、を行わせる、コンピュータ可読媒体。

【請求項23】

前記プロセッサに、前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様があるかどうかを判定させる前記命令は、前記プロセッサに、
人工知能エンジンによってアクセスされるように構成された関連するメモリに、前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様を書き込むことであって、前記人工知能エンジンは、前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードに関連付けられる前記ユーザに関する前記少なくとも１つの測定値の前記少なくとも１つの態様を使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように構成されている、書き込むことと、
前記人工知能エンジンから、前記少なくとも１つの二次的状態出力予測を受信することと、を行わせる命令を更に含む、請求項２２に記載のシステム。

【請求項24】

前記人工知能エンジンは、少なくとも１つの機械学習モデルを使用して、他のユーザに関連付けられる二次的状態情報を更に使用して、二次的状態出力予測のうちの前記少なくとも１つを生成するように更に構成されている、請求項２３に記載のシステム。

【請求項25】

前記ユーザ及び１人以上の他のユーザは、ユーザコホートに属する、請求項２４に記載のシステム。

【請求項26】

前記少なくとも１つの機械学習モデルは、複数レベルの非線形演算を含む深層ネットワークを含む、請求項２３に記載のシステム。

【請求項27】

前記治療データの少なくともいくつかは、前記治療デバイスに関連付けられたセンサからの少なくともいくつかのセンサデータに対応する、請求項２２に記載のシステム。

【請求項28】

前記治療データの少なくともいくつかは、前記治療デバイスを使用している間に、前記ユーザによって装着されたウェアラブルデバイスに関連付けられたセンサからの少なくともいくつかのセンサデータに対応する、請求項２２に記載のシステム。

【請求項29】

少なくとも１つの測定値は、前記ユーザが前記治療デバイスを使用している間に、前記ユーザのバイタルサイン、前記ユーザの呼吸数、前記ユーザの心拍数、前記ユーザの体温、前記ユーザの血液酸素レベルのＳｐＯ２測定値、及び前記ユーザの血圧、のうちの少なくとも１つを含む、請求項２２に記載のシステム。

【請求項30】

前記治療デバイスの前記第１の治療デバイスモードは、アクティブアシスト治療デバイスモード、パッシブモード、アクティブアシストモード、抵抗性モード、及びアクティブモード、のうちの１つを含む、請求項２２に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本出願は、２０２１年９月１３日に出願された米国特許出願第１７／４７３，６８６号の優先権及び利益を主張するものであり、これは２０２１年１月１２日に出願された米国特許出願第１７／１４７，４４５号の一部継続出願であり、現在の米国特許第１１，１８３，２９９号であり、これは２０２０年９月１５日出願された米国特許出願第１７／０２１，８９５号の一部継続出願であり、現在の米国特許第１１，０７１，５９７号であり、これは２０１９年１０月３日出願された米国仮出願特許第６２／９１０，２３２号の優先権及び利益を主張するものであり、それらの開示全体は、あらゆる目的のために参照により本明細書に組み込まれる。

【0002】

本出願はまた、２０２１年７月１９日に出願された米国特許出願第１７／３７９，７４０号の優先権及び利益を主張するものであり、これは２０２１年１月１２日に出願された米国特許出願第１７／１４６，６９４号の一部継続出願であり、これは２０２０年９月１５日に出願された米国特許出願第１７／０２１，８９５号の一部継続出願であり、現在の特許第１１，０７１，５９７号であり、これは２０１９年１０月３日に出願された米国仮特許出願第６２／９１０，２３２号の優先権及び利益を主張するものであり、それらの開示全体は、あらゆる目的のために参照により本明細書に組み込まれる。

【背景技術】

【0003】

処置（例えば、膝又は股関節を置き換える外科的／侵襲的処置）の後に、処置の位置、又はその近く若しくは遠位は、感染され得る。一部の感染症は、治療せずに（又は重要な治療なしで）自然に治癒することがあり得るが、他の感染症は、全身に広がる可能性があり、治療されないままに放置すると、例えば、ブドウ球菌若しくは他の感染症、敗血症（ｓｅｐｔｉｃａｅｍｉａ）、腹膜炎、及び他の生命を脅かす、生命の質を脅かす、又は他の深刻な医学的状態を引き起こす。例えば、ユーザは、外科的処置中又は処置後にブドウ球菌細菌に曝露され得、ユーザの体全体、すなわち、処置の場所以外の場所（又は複数の場所）に広がる可能性のあるブドウ球菌感染症に至ることがある。これらの感染症は、治療されないままに放置すると、軽微な皮膚の問題から、ユーザの感染した手足の切断、重症の場合には死に至るまで、ユーザに様々な健康問題を引き起こす可能性がある。そのような健康問題は、時間的、地理的、及び／又は解剖学的に近接した様式で発生し得る。

【0004】

そのような健康問題を回避するために、一部の医療専門家は、定期健診をスケジュールし、ここで、健診は、ユーザに対する処置の種類に基づく。定期健診の間に、医療専門家は、処置から生じる任意の健康問題を検出して「自己診断」し、更なる診断及び／又は治療のために彼（彼女）ら（すなわち、医療専門家）に連絡するために、ユーザに依存し得る。いくつかの事例では、非感染のユーザは、健康問題を誤って自己診断し、医療専門家との不必要な予約をスケジュールし、医療専門家のリソースの非効率的な使用をもたらし得る。

【0005】

いくつかの事例では、新型コロナウイルス（ＣＯＶＩＤ－１９）感染症の世界的大流行中など、医療専門家は、遠隔医療支援をスケジュールし得る。遠隔医療支援はまた、とりわけ、遠隔医療、テレメディシン（ｔｅｌｅｍｅｄｉｃｉｎｅ）、テレメッド（ｔｅｌｅｍｅｄ）、テルメッド（ｔｅｌｍｅｄ）、テル－メッド（ｔｅｌ－ｍｅｄ）、又はテレヘルス（ｔｅｌｅｈｅａｌｔｈ）と称され、医師又は理学療法士などの医療提供者と、音声及び／若しくは視聴覚及び／若しくは他の感覚的若しくは知覚的（例えば、触感、味覚、触覚、圧力感知ベースの、又は電磁的（例えば、神経刺激）通信（例えば、コンピュータ、スマートフォン、若しくはタブレットを介して）を使用する患者との間の少なくとも２方向通信である。テレメディシンは、身体部分のためのリハビリテーション療法の様々な態様を実行する患者を助け得る。患者は、本明細書の他の箇所に記載される音声、視覚、視聴覚、又は他の通信を介して遠隔医療支援を受けるためのアシスタントインターフェースと通信する患者インターフェースを使用し得る。本明細書における任意の特定の感覚モダリティへの言及は、異なる１つ以上の感覚モダリティを含み、暗示によって開示するものと理解されるものとする。

【0006】

テレメディシンは、患者が医療提供者のオフィスに行きたがらない、又は容易に行けないときに、医療提供者が患者とコミュニケーションをとり、患者のケアを提供するための選択肢である。しかしながら、テレメディシンは、医療提供者が患者の身体検査を行うことができないため、実質的な限界を有する。むしろ、医療提供者は、患者の口頭でのコミュニケーション及び／又は限定的な遠隔観察に頼らなければならない。

【発明の概要】

【0007】

概して、本開示は、ユーザ感染の遠隔操作可能な識別のためのシステム及び方法を提供する。本明細書で使用される場合、「識別」は、ユーザ感染の正しい識別、並びに、識別が最終的に不正確である場合、又は医療専門家による更なる改良若しくは修正の対象となる場合であっても、ユーザ感染を識別又は診断するために、医学的に適切で通常標準的なケアの試みの両方を意味する。

【0008】

開示される実施形態の態様は、コンピュータ実装システムを備える。コンピュータ実装システムは、ユーザによって、ユーザが治療計画を実行している間に、操作されるように構成された治療デバイスと、テレメディシンセッションに関連付けられたテレメディシン情報を提示するように構成された出力デバイスを備える患者インターフェースと、を含み得る。コンピュータ実装システムはまた、第１のコンピューティングデバイスであって、ユーザが治療計画を実行するために治療デバイスを使用している間に、ユーザに関する治療データを受信することであって、治療データは、ユーザの少なくとも１つの性質、ユーザに関する少なくとも１つの測定値、治療デバイスの少なくとも１つの性質、及び治療計画の少なくとも１つの態様のうちの少なくとも１つを含む、受信することと、治療データの少なくとも１つの態様を使用して、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を識別することと、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するかどうかを判定することであって、ユーザの少なくとも１つの二次的状態は、ユーザが治療されている一次的状態でない、判定することと、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するという判定に応答して、少なくとも二次的状態を示す二次的状態情報を生成することと、医療提供者の第２のコンピューティングデバイスでアクセスするために、二次的状態情報を関連するメモリに書き込むことと、を行うように構成された第１のコンピューティングデバイスを含む。

【0009】

開示される実施形態の別の態様は、治療計画を実行するために治療デバイスを使用して、ユーザに関する治療データを受信することを含み得る方法を含む。治療データは、ユーザの少なくとも１つの性質、ユーザに関する少なくとも１つの測定値、治療デバイスの少なくとも１つの性質、及び治療計画の少なくとも１つの態様のうちの少なくとも１つを含み得る。本方法はまた、治療データの少なくとも１つの態様を使用して、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を識別することを含み得る。本方法はまた、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するかどうかを判定することであって、ユーザの少なくとも１つの二次的状態は、ユーザが治療されている一次的状態でない、判定することを含み得る。本方法はまた、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するという判定に応答して、少なくとも二次的状態を示す二次的状態情報を生成することを含み得る。本方法はまた、医療提供者のコンピューティングデバイスでアクセスするために、二次的状態情報を関連するメモリに書き込むことを含み得る。

【0010】

開示される実施形態の別の態様は、処理デバイスと、処理デバイスに通信可能に結合され、命令を記憶することが可能であるメモリとを含むシステムを含む。処理デバイスは、本明細書に記載される方法、動作、又はステップのいずれかを実行する命令を実行する。

【0011】

開示される実施形態の別の態様は、実行されるときに、処理デバイスに、本明細書に記載される方法、動作、又はステップのいずれかを実行させる命令を記憶する有形の非一時的なコンピュータ可読媒体を含む。

【図面の簡単な説明】

【0012】

本開示及びその利点のより完全な理解のために、添付の図面と併せて以下の記載を参照されたい。一般的な慣行によれば、図面の様々な特徴は、縮尺どおりではないことが強調される。逆に、様々な特徴の寸法は、明確にするために随意に拡大又は縮小されている。

【0013】

本開示は、添付の図面と併せて読むと、以下の詳細な記載から最もよく理解される。一般的な慣行によれば、図面の様々な特徴は、縮尺どおりではないことが強調される。逆に、様々な特徴の寸法は、明確にするために随意に拡大又は縮小されている。

【0014】

【図1】概して、本開示の原理による、治療計画を管理するためのコンピュータ実装システムの実施形態のブロック図を例示する。

【0015】

【図2】概して、本開示の原理による、治療デバイスの実施形態の斜視図を例示する。

【0016】

【図3】概して、本開示の原理による、図２の治療デバイスのペダルの斜視図を例示する。

【0017】

【図4】概して、本開示の原理による、図２の治療デバイスを使用するヒトの斜視図を例示する。

【0018】

【図5】概して、本開示の原理による、アシスタントインターフェースの概要ディスプレイの例示的な実施形態を例示する。

【0019】

【図6】概して、本開示の原理による、患者に関するデータに基づいて、患者についての治療計画を出力するように機械学習モデルを訓練する例示的なブロック図を例示する。

【0020】

【図7】概して、本開示の原理による、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、推奨される治療計画及び除外される治療計画を提示するアシスタントインターフェースの概要ディスプレイの実施形態を例示する。

【0021】

【図8】概して、本開示の原理による、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、患者データが変化した結果として変化した推奨される治療計画を提示するアシスタントインターフェースの概要ディスプレイの実施形態を例示する。

【0022】

【図9】概して、本開示の原理による、図２の治療デバイスを使用するユーザに関する治療データに基づいて、ユーザが治療されている一次的状態とは異なる二次的状態を識別するための方法を例示する、フロー図である。

【0023】

【図10】概して、図２の治療デバイスを使用するユーザに関する治療データに基づいて、本開示の原理による、ユーザが治療されている一次的状態とは異なる二次的状態を識別するための代替の方法を例示する、フロー図である。

【0024】

【図11】概して、図２の治療デバイスを使用するユーザに関する治療データに基づいて、本開示の原理による、ユーザが治療されている一次的状態とは異なる二次的状態を識別するための代替の方法を例示する、フロー図である。

【0025】

【図12】概して、本開示による、最適な治療計画の選択を受信し、かつ最適な治療計画に基づいて、患者が治療デバイスを使用している間に治療デバイスを制御するための方法を例示する、フロー図である。

【0026】

【図13】概して、本開示の原理による、コンピュータシステムを例示する。

【0027】

【図14A】概して、本開示の原理による、感知デバイスの例示的な実施形態を例示する。

【図14B】概して、本開示の原理による、感知デバイスの例示的な実施形態を例示する。

【図14C】概して、本開示の原理による、感知デバイスの例示的な実施形態を例示する。

【0028】

【図15】概して、ユーザが図１４Ａ～１４Ｃの治療デバイスを使用している間に受信したデータに基づいて、本開示の原理による、ユーザ感染に関連付けられる性質を識別するための方法を示すフロー図を例示する。

【0029】

【図16】概して、本開示の原理による、ユーザ感染に関連付けられる１つ以上の識別性質に基づいて、ユーザ感染を診断するための方法を例示するフロー図を例示する。

【0030】

【図17】概して、本開示の原理による、ユーザ感染についての転帰を最適化するための治療計画を人工知能エンジンによって修正するための方法を例示するフロー図を例示する。

【0031】

表記及び呼称
様々な用語は、特定のシステム構成要素を指すために使用される。異なる会社は、異なる名称で構成要素を指し得、この文書は、名称が異なるが機能が異ならない構成要素間で区別することを意図していない。以下の考察及び特許請求の範囲において、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」及び「含む／備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、オープンエンド様式で使用され、したがって、「．．．を含むが、これらに限定されない」を意味すると解釈されるべきである。また、「結合（ｃｏｕｐｌｅ）」又は「結合（ｃｏｕｐｌｅｓ）」という用語は、間接的接続又は直接的接続のいずれかを意味することが意図されている。したがって、第１のデバイスが第２のデバイスに結合する場合、その接続は、直接的接続を通じて、又は他のデバイス及び接続を介した間接的接続を通じてであり得る。

【0032】

本明細書で使用される専門用語は、特定の例示的な実施形態を記載することのみを目的とし、限定的であることは意図されていない。本明細書で使用される場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈が別様に明示的に示さない限り、複数形も同様に含むことが意図され得る。本明細書に記載される方法ステップ、プロセス、及び動作は、実行の順序として具体的に識別されない限り、それらの実行を、必ずしも考察又は例示される特定の順序で必要とするものと解釈されるべきではない。また、追加の又は代替のステップが用いられ得ることを理解されたい。

【0033】

第１の、第２の、第３のなどの用語は、様々な要素、構成要素、領域、層、及び／又はセクションを記載するために本明細書で使用され得、しかしながら、これらの要素、構成要素、領域、層、及び／又はセクションは、これらの用語によって限定されるべきではない。これらの用語は、１つの要素、構成要素、領域、層、又はセクションを別の領域、層、又はセクションと区別するためにのみ使用され得る。「第１の」、「第２の」、及び他の数値用語などの用語は、本明細書で使用されるときに、文脈によって明示的に示されない限り、順列又は順序を含意しない。したがって、以下で考察される第１の要素、構成要素、領域、層、又はセクションは、例示的な実施形態の教示から逸脱することなく、第２の要素、構成要素、領域、層、又はセクションと称され得る。項目の列挙とともに使用されるときに、「のうちの少なくとも１つ」という語句は、列挙された項目のうちの１つ以上の異なる組み合わせが使用され得、列挙内の１つの項目のみが必要とされ得ることを意味する。例えば、「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの少なくとも１つ」は、以下の組み合わせ、Ａ、Ｂ、Ｃと、Ａ及びＢと、Ａ及びＣと、Ｂ及びＣと、Ａと、Ｂと、Ｃとのうちのいずれかを含む。別の実施例では、「１つ以上」という語句は、項目の列挙とともに使用されるときに、１つの項目又は１つを超える任意の好適な数の項目があり得ることを意味する。

【0034】

電気デバイス（スタンドアロン又は集積回路の一部としてを問わず）に関して、「入力」及び「出力」という用語は、電気デバイスへの電気的接続を指し、アクションを必要とする動詞として読み取られないものとする。例えば、差動増幅器（演算増幅器など）は、第１の差動入力及び第２の差動入力を有し得、これらの「入力」は、演算増幅器への電気的接続を定義し、演算増幅器へ信号を入力することを必要とするように読み取られないものとする。

【0035】

「アサート」は、ブール信号の状態を変更することを意味するものとする。回路設計者の裁量で、ブール信号は、高又はより高い電圧でアサートされ得、ブール信号は、低又はより低い電圧でアサートされ得る。同様に、「デアサート」は、ブール信号の状態をアサート状態と反対の電圧レベルに変更することを意味するものとする。

【0036】

プロセッサは、コントローラを含む様々なデバイスを含むことができる。「コントローラ」は、入力を読み取り、入力に応答する出力を駆動するように構成された、単独若しくは組み合わせた、個々の回路構成要素、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、制御ソフトウェアを備えたマイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、制御ソフトウェアを備えたプロセッサ、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を意味するものとする。

【0037】

「内側」、「外側」、「直下」、「下方」、「下側」、「上方」、「上側」、「最上」、「最下」、「内部」、「外部」、「内部に含まれる」、「重ね合わせる」などの空間的に相対的な用語は、本明細書で使用され得る。これらの空間的相対用語は、図において例示されるように、ある要素又は特徴と、別の要素又は特徴との関係を記載するための記載を容易にするために使用され得る。空間的に相対的な用語はまた、図に描写される配向に加えて、使用中又は動作中のデバイスの異なる配向を包含することが意図され得る。例えば、図におけるデバイスが裏返される場合、他の要素又は特徴の「下方」又は「直下」として記載される要素は、次いで、他の要素又は特徴の「上方」に配向される。したがって、「下方」という例示的な用語は、上方及び下方の配向の両方を包含することができる。デバイスは、別様に配向され（９０度又は他の配向に回転され）得、本明細書で使用される空間的に相対的な記載は、それに応じて解釈され得る。

【0038】

「治療計画」は、１つ以上の治療プロトコルを含み得、各治療プロトコルは、１つ以上の治療セッションを含む。各治療セッションは、いくつかのセッション期間を含み、各セッション期間は、ユーザの身体部分を治療するための特定の運動を含む。例えば、膝手術後の術後リハビリテーションのための治療計画は、手術後の最初の３日間に１日２回のストレッチセッションを有する初期治療プロトコルと、手術後の４日目から１日４回実行されるアクティブな運動セッションを有するより集中的な治療プロトコルと、を含み得る。治療計画はまた、ユーザに対して実行する医療処置、治療装置を使用するユーザのための治療プロトコル、ユーザのための食事療法、ユーザのための投薬療法、ユーザのための睡眠療法、追加の療法、又はそれらのいくつかの組み合わせに関する情報を含み得る。

【0039】

「感染確率」は、本明細書に記載されるシステム又は方法によって検出される感染の可能性を含み得る。例えば、感染確率は、感染確率が０から１０まで増加する、０（ユーザ感染がないことの統計的確実性を示す）から１０（ユーザ感染があることの統計的確実性を示す）の範囲のスケールを含み得る。代替的に、感染確率は、感染確率が０％から１００％まで増加する、０％（ユーザ感染がないことの統計的確実性を示す）から１００％（ユーザ感染があることの統計的確実性を示す）の範囲のスケールを含み得る。

【0040】

「医療専門家」は、医者、医師、医師の助手、理学療法士、看護師（登録看護師又は実地看護師を含む）、カイロプラクタ、歯科医、鍼灸師、自然療法家、理学トレーナ、コーチ、パーソナルトレーナなどを指し得る。代替的に、又は組み合わせて、「医療専門家」は、医学、理学療法、リハビリテーションなどの分野において、資格、免許、地位などを有する任意のヒトを指し得る。

【0041】

「医療管理者」は、医療専門家と調整し、管理業務を監督する専門家などを含み得る。

【0042】

「ユーザ」は、治療装置を使用する、又は相互作用するヒト、患者、個人、医療専門家、及び／又は医療管理者を含み得る。

【0043】

テレメディシン、テレヘルス、テレメッド、テレテラピー（ｔｅｌｅｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ）などの用語は、本明細書において互換的に使用され得る。

【0044】

「ユーザ感染」及び「疾患」という用語は、本明細書及び特許請求の範囲において互換的に使用され得、二次感染症又は難治性感染症、機能不全、新生物、機能不能（例えば、除去、例えば、弾丸又は事故による破壊）、機能能力の減衰、又は完全性若しくは構造の減衰などを含む。

【0045】

「強化された現実」という用語は、拡張現実、仮想現実、混合現実、没入型現実、又は前述のものの組み合わせ（例えば、没入型拡張現実、混合型拡張現実、仮想及び拡張型没入型現実など）のうちの１つ以上を含むユーザ体験を含み得る。

【0046】

「拡張現実」という用語は、限定されないが、現実世界の環境の要素と、ユーザによって知覚可能なコンピュータ生成構成要素とを組み合わせた強化された環境を提供する相互作用的ユーザ体験を指し得る。

【0047】

「仮想現実」という用語は、限定されないが、ユーザによって知覚可能な強化された環境を提供する、疑似相互作用的ユーザ体験を指し得、そのような強化された環境は、現実世界の環境と同様であり得るか、又はこれと異なり得る。

【0048】

「混合現実」という用語は、拡張現実の態様を仮想現実の態様と組み合わせて、ユーザによって知覚可能な混合現実環境を提供する相互作用的ユーザ体験を指し得る。

【0049】

「没入型現実」という用語は、仮想及び／又は拡張現実画像、音、及び、ユーザを特定の可能な程度（例えば、部分没入又は完全没入）まで疑似相互作用的ユーザ体験に没入させる他の刺激を使用する、疑似相互作用的ユーザ体験を指し得る。例えば、いくつかの実施形態では、可能な特定の程度まで、ユーザは、ユーザが典型的に現実世界の対応する態様を体験するのと同様に自然に、没入型現実の１つ以上の態様を体験する。追加的に、又は代替的に、没入型現実体験は、俳優、物語的構成要素、テーマ（例えば、エンターテインメントテーマ若しくは他の好適なテーマ）、及び／又は構成要素の他の好適な特徴を含み得る。

【0050】

「ボディハロー」という用語は、ハードウェア構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）若しくは構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）を指し得、そのような構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）若しくは構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）は、１つ以上のプラットフォーム、１つ以上のボディサポート若しくはケージ、１つ以上の椅子若しくは座席、１つ以上の背中サポート、１つ以上の脚若しくは足係合機構、１つ以上の腕若しくは手係合機構、１つ以上の首若しくは頭部係合機構、他の好適なハードウェア構成要素、又はそれらの組み合わせを含み得る。

【0051】

本明細書で使用される場合、「強化された環境」という用語は、その全体の強化された環境、強化された環境の少なくとも１つの態様、強化された環境の２つ以上の態様、又は強化された環境の任意の好適な数の態様を指し得る。

【0052】

「医療行為」という用語は、医療専門家（ｍｅｄｉｃａｌ ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ）（例えば、又は医療専門家（ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ））によって実行される任意の好適な行為を指し得、そのような行為（ａｃｔｉｎ）又は行為（ａｃｔｉｎｓ）は、診断、治療計画の処方、治療デバイスの処方、並びに予約、テレメディシンセッション、処方又は医薬品、電話、電子メール、テキストメッセージなどの作成、構成及び／又は実行を含み得る。

【0053】

本明細書で使用される場合、「相関する」、「相関」などの用語は、ゼロに等しくない（例えば、完全相関ではない）相関係数（例えば、相関の量を示す値）、又は任意の相関係数を含む任意の好適な相関又は相関関係を指し得る。

【発明を実施するための形態】

【0054】

以下の考察は、本発明の様々な実施形態を対象とする。これらの実施形態のうちの１つ以上が好ましい場合があるが、開示される実施形態は、特許請求の範囲を含む本開示の範囲を限定するものとして解釈されるべきではなく、又は別様に使用されるべきでもない。加えて、当業者は、以下の記載が広範な応用を有し、任意の実施形態の考察は、その実施形態を例示することのみを意味し、特許請求の範囲を含む本開示の範囲がその実施形態に限定されることを暗示することを意図するものではないことを理解するであろう。

【0055】

特定の性質（例えば、バイタルサイン又は他の測定値、性能、人口統計学的、心理学的、地理的、診断、測定又はテストベース、医学的に歴史的、病因学的、コホート関連性、差次診断、外科的、物理的治療、行動学的、薬理学的、及び推奨される他の治療など）を有する患者ための最適治療計画を作成するための最適遠隔検査手順を判定することは、技術的に困難な問題であり得る。例えば、治療計画を判定するときに多数の情報が考慮され得、このことは、治療計画選択プロセスにおける非効率性及び不正確性をもたらし得る。リハビリテーション設定では、考慮される多数の情報の一部は、個人情報、性能情報、及び測定情報などの、患者の性質を含み得る。個人情報は、例えば、年齢、体重、性別、身長、肥満度、医学的状態、家族の薬歴、傷害、医療処置、処方された薬、又はそれらのいくつかの組み合わせなどの人口統計学的、心理学的又は他の情報を含み得る。性能情報は、例えば、治療デバイスを使用する経過時間、治療デバイスの一部に及ぼされる力の量、治療デバイス上で達成される関節可動域、治療デバイスの一部の移動速さ、治療デバイスの使用期間、治療デバイスを使用する複数の疼痛レベルの指標、又はそれらのいくつかの組み合わせを含み得る。測定情報は、例えば、バイタルサイン、呼吸数、心拍数、体温、血圧、グルコースレベル若しくは他のバイオマーカー、又はそれらのいくつかの組み合わせを含み得る。多数の患者の性質、それらの患者に対して実行される治療計画、及びそれらの患者に対する治療計画の結果を処理及び分析することが望まれ得る。

【0056】

更に、別の技術的問題は、テレメディシン又はテレヘルスセッション中にコンピューティングデバイスを介して、患者が位置する場所とは異なる場所から患者を遠位で治療することを伴い得る。追加の技術的問題は、患者が位置する場所で患者によって使用される治療デバイスを、異なる場所から、制御すること、又は制御を可能にすることである。多くの場合、患者がリハビリテーション手術（例えば、膝の手術）を受けるときに、医療提供者は、患者の自宅又は任意の移動可能な場所若しくは一時的な居住地で治療プロトコルを実行するために使用する治療デバイスを患者に処方し得る。医療提供者は、医者、医師助手、看護師、カイロプラクタ、歯科医、理学療法士、鍼灸師、理学トレーナ、コーチ、パーソナルトレーナ、神経科医、心臓専門医などを指し得る。医療提供者は、医学、理学療法、リハビリテーションなどの分野において、資格、免許、地位などを有する任意のヒトを指し得る。

【0057】

医療提供者が患者及び治療デバイスとは異なる場所に位置するときに、医療提供者が、治療デバイスを使用して患者の実際の進捗を監視すること（患者の進捗についての患者の言葉に依拠することとは対照的に）、患者の進捗に従って治療計画を修正すること、患者が治療計画を実施する際に治療デバイスを患者の個人的性質に適応させることなどは、技術的に困難であり得る。

【0058】

典型的には、患者は、治療デバイスを使用して、患者の１つ以上の状態を治療するために、治療計画の様々な態様を実行し得る。例えば、患者は、整形外科手術、心臓外科手術、神経外科手術、胃腸外科手術、生殖器泌尿器外科手術、婦人科外科手術、又は他の外科手術から回復し得、患者の体の１つ以上の罹患部分をリハビリテーションするために、治療デバイスを使用し得る。代替的に、患者は、神経外科手術又は精神的不調を治療するプログラムから回復し得、患者の身体の１つ以上の直接的又は間接的に影響を受ける部分に関して身体的症状を有する神経学的若しくは他の精神的応答又は脳機能をリハビリテーションするために、治療デバイスを使用し得る。代替的に、患者は、心的外傷後ストレス障害（ＰＴＳＤ）に関連付けられる身体的及び／又は精神的状態のために治療され得、身体的症状を有する神経学的若しくは他の精神的応答又は脳機能をリハビリテーションするために、治療デバイスを使用し得る。更に、患者は、心的外傷後ストレス障害から回復している間、一般的な精神的健康を改善するために（例えば、運動、目標指向の活動及び達成などを通じて）、治療デバイスを使用し得る。代替的に、患者は、ＰＴＳＤ又は他の外傷、傷害などに関連付けられる身体表現性障害のために治療され得る。患者は、身体的症状及び／又は他の精神的症状を有する神経学的若しくは他の精神的応答又は脳機能をリハビリテーションするために、治療デバイスを使用し得る。そのような状態は、一次的状態（例えば、患者が治療計画を実行するために治療デバイスを使用する状態）と称され得る。しかしながら、患者は、患者についてケアする医療提供者及び／又は患者が無自覚である１つ又は他の状態を有し得る。これらは、二次的状態（例えば、現在治療されていない状態及び／又は医療提供者及び／又は患者が無自覚である状態）と称され得る。本明細書で使用される場合、「二次的状態」は、限定されないが、一次的状態ではない任意の状態、すなわち、第１の二次的状態、第２の二次的状態、第３の二次的状態など、又は代替的言い回しで、二次的状態、三次的状態、四次的状態などを意味する。

【0059】

同様に、患者は、治療計画又は他の強度訓練計画の強度訓練態様に治療デバイスを使用し得る。しかしながら、患者は、医療提供者又は患者によってまだ識別されていない、又は知られていない１つ以上の状態を有し得る。したがって、患者による治療デバイスの使用に少なくとも部分的に基づいて、患者の１つ以上の状態を識別するように構成された、本明細書に記載されるものなどのシステム及び方法が望まれ得る。いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療計画を実行するために治療デバイスを使用して、ユーザに関する治療データを受信するように構成され得る。ユーザは、様々な運動を実行するために、治療デバイスを使用する患者、ユーザ、又はヒトを含み得る。ユーザはまた、患者、ユーザ、又は他のヒトによって使用される治療デバイスを指示する医療専門家を含み得、そのような患者、ユーザ、又は他のヒトは、様々な運動を実行するために治療デバイスを使用している。治療データは、ユーザの様々な性質、ユーザが治療デバイスを使用している間のユーザに関する様々な測定情報、治療デバイスの様々な性質、治療計画、他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、テレメディシンセッション中に治療データを受信するように構成され得る。

【0060】

いくつかの実施形態では、ユーザが治療計画を実行するために治療デバイスを使用している間に、治療データの少なくともいくつかは、治療デバイスの様々な性質を感知するように、及び／又はユーザから測定情報を取得するように構成されたセンサの少なくともいくつかのセンサデータに対応し得る。追加的に、又は代替的に、ユーザが治療計画を実行するために治療デバイスを使用している間に、治療データの少なくとも一部は、ユーザに関連付けられる測定情報を測定、判定、又は取得するように構成されたウェアラブルデバイス又は他の感知若しくはモノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス（ユーザの近くにあり得るが、ユーザによって着用されてない）に関連付けられたセンサからの少なくともいくつかのセンサデータに対応し得る。

【0061】

治療デバイスの様々な性質は、治療デバイスの１つ以上の設定、治療デバイスの回転部材（例えば、ホイールなど）の時間周期（例えば、１分など）当たりの電流回転数、治療デバイスの抵抗設定、治療デバイスの他の好適な性質、又はそれらの組み合わせを含み得る。測定情報は、ユーザの１つ以上のバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、ユーザの血中酸素レベルのＳｐＯ２測定値（例えば、酸素飽和レベル）、ユーザの血圧、ユーザのグルコースレベル、ユーザの他の好適な測定情報、ユーザに関する腸内環境関連データ、又はそれらの組み合わせを含み得る。

【0062】

いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療データの少なくとも１つの態様を使用して、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を識別するように構成され得る。第１の治療デバイスモードは、本明細書に記載されるものを含む治療デバイスの任意の好適なモードを含み得る。

【0063】

いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するかどうか、又はどの程度まで相関するかを判定するように構成され得る。少なくとも１つの二次的状態は、治療デバイスを使用している間に、ユーザが治療されていない任意の状態（例えば、現在治療されていない状態、並びに／又は医療提供者及び／若しくは患者が無自覚である状態）を含み得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、第１の治療デバイスモードに加えて、又はその代わりに、治療デバイスの少なくとも１つの他の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの他の態様、及び／又は少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様、及び／又は少なくとも１つの他の測定値を使用し得、そのような使用は、限定されないが、ユーザの二次的状態を判定するためであることを理解されたい。

【0064】

いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を関連するメモリに書き込むことによって、少なくとも１つの二次的状態に相関するかどうかを判定するように構成され得る。

【0065】

関連付けられるメモリは、人工知能エンジンによってアクセスされるように更に構成され得る。人工知能エンジンは、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように構成され得る。本明細書で使用される場合、「二次的状態出力予測」は、機械学習モデル及び／又は人工知能エンジンによって生成される出力を指す。人工知能エンジンは、本明細書に記載されるものを含む、任意の好適な人工知能エンジンを含み得る。少なくとも１つの機械学習モデルは、本明細書で記載されるものを含む、任意の好適な機械学習モデルを含み得る。例えば、少なくとも１つの機械学習モデルは、複数レベルの非線形演算又は他の好適なモデルを含む深層ネットワークを含み得る。

【0066】

いくつかの実施形態では、人工知能エンジンは、他のユーザに関連付けられる二次的状態情報を更に使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように構成され得る。他のユーザの少なくとも一部は、ユーザが属するコホートに関連付けられてもよく、代替的に、他のユーザのすべては、ユーザが属するコホートに関連付けられてもよく、更に代替的に、他のユーザは、他のコホートに関連付けられてもよく、又は他のユーザは、コホートに関連付けられなくてもよい。いくつかの実施形態では、他のユーザは、ユーザの性質と同様の性質を有し得る。いくつかの実施形態では、他のユーザに関する測定値は、ユーザに関する少なくとも１つの測定値と同様の測定値を含み得る。

【0067】

少なくとも１つの機械学習モデルによって生成された少なくとも１つの二次的状態出力予測は、患者に関連付けられ得る１つ以上の二次的状態を示し得る。例えば、機械学習モデルは、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様に基づいて、予測される二次的状態が患者に影響を及ぼし得ることを判定し得る。少なくとも１つの二次的状態出力予測は、確率的予測（例えば、限定されないが、パラメトリック、非パラメトリック、ベイズ及び／又はマルコフ確率的方法を使用する）、確率論的予測（例えば、限定されないが、非決定性有限状態オートマトンを使用する）、又は決定論的予測（例えば、限定されないが、有限状態オートマトンを使用する）を含み得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、人工知能エンジンから、少なくとも１つの二次的状態出力予測を受信するように構成され得る。

【0068】

いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの少なくとも１つの二次的状態と相関するという判定に応答して、少なくとも二次的状態を示す二次的状態情報を生成するように構成され得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、医療提供者のコンピューティングデバイスでアクセスするために、二次的状態情報を関連するメモリに書き込むように構成され得る。

【0069】

本明細書に記載されるシステム及び方法は、医療提供者及び／又はユーザのコンピューティングデバイスでアクセスするために、関連するメモリに書き込むように構成され得る。本システム及び方法は、医療提供者及び／又はユーザのコンピューティングデバイスで、少なくとも１つの二次的状態出力予測を提供し得る。例えば、本明細書に記載されるシステム及び方法は、少なくとも１つの二次的状態出力予測を医療提供者に提示するように構成されたインターフェースに、少なくとも１つの二次的状態出力予測を提供するように構成され得る。インターフェースは、少なくとも１つの二次的状態出力予測を提供し、医療提供者からの入力を受信するように構成されたグラフィカルユーザインターフェースを含み得る。インターフェースは、テキスト入力フィールド、ドロップダウンセレクション入力フィールド、ラジオボタン入力フィールド、仮想スイッチ入力フィールド、仮想レバー入力フィールド、音声によって、触覚によって、触感によって、生体認証によって、ジェスチャ認識によって、ジェスチャ制御によって、タッチレスユーザインターフェース（ＴＵＩ）によって、キネティックユーザインターフェース（ＫＵＩ）によって、有形ユーザインターフェースによって、ワイヤードグローブによって、深度認識カメラによって、ステレオカメラによって、ジェスチャに基づくコントローラによって、若しくは別様に作動及び／若しくは駆動される入力フィールド、他の好適な入力フィールド、又はそれらの組み合わせなどの、１つ以上の入力フィールドを含み得る。

【0070】

いくつかの実施形態では、医療提供者は、治療計画の少なくとも１つの態様を修正し、及び／又は治療デバイスの１つ以上の性質を修正若しくは調整するために、少なくとも１つの二次的状態出力予測をレビューし、少なくとも１つの二次的状態出力予測によって識別される１つ以上の二次的状態の治療を追求するかどうかを判定し得る。

【0071】

いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療データを使用して治療情報を生成するように構成され得る。治療情報は、治療データがユーザによる治療計画の実行を担当する医療提供者のコンピューティングデバイスで提示可能であるように、治療デバイスを使用している間のユーザによる、形式化された治療計画の実行の概要を含み得る。治療データは、ユーザが自分の進捗、性能、及び将来の目標をよりよく理解することを可能にし得る、ユーザのコンピューティングデバイスを介してユーザに提示され得る。更に、治療データをユーザに提示することは、ユーザが治療計画を実行し続ける動機付けとなり得る。いくつかの実施形態では、治療データをユーザに提示することは、治療計画の問題及び／又は後に対処され得る、治療計画のノンコンプライアンスを特定し得る。医療提供者は、医療専門家（例えば、医者、看護師、療法士など）、運動専門家（例えば、コーチ、トレーナ、栄養士など）、又は医療属性及び運動属性のうちの少なくとも１つを共有する別の専門家（例えば、運動生理学者、理学療法士、作業療法士など）を含み得る。本明細書で使用される場合、前述のものに限定されないが、「医療提供者」は、人間、ロボット、仮想アシスタント、仮想現実及び／若しくは拡張現実における仮想アシスタント、又はソフトウェアプログラム、統合されたソフトウェア及びハードウェア、若しくはハードウェア単独を含む人工知能エンティティであり得る。

【0072】

本明細書に記載されるシステム及び方法は、医療提供者及び／又はユーザのコンピューティングデバイスでアクセスするために、関連するメモリに書き込むように構成され得る。システム及び方法は、医療提供者及び／又はユーザのコンピューティングデバイスで、治療情報を提供し得る。例えば、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療情報を、医療提供者に治療情報を提示するように構成されたインターフェースに提供するように構成され得る。インターフェースは、治療情報を提供し、医療提供者からの入力を受信するように構成されたグラフィカルユーザインターフェースを含み得る。インターフェースは、テキスト入力フィールド、ドロップダウンセレクション入力フィールド、ラジオボタン入力フィールド、仮想スイッチ入力フィールド、仮想レバー入力フィールド、音声によって、触覚によって、触感によって、生体認証によって、若しくは別様に作動及び／若しくは駆動される入力フィールド、他の好適な入力フィールド、又はそれらの組み合わせなどの、１つ以上の入力フィールドを含み得る。

【0073】

いくつかの実施形態では、医療提供者は、治療情報をレビューし、治療計画の少なくとも１つの態様、及び／又は治療デバイスの１つ以上の性質を修正するかどうかを判定し得る。例えば、医療提供者は、治療情報をレビューし、治療情報を、ユーザによって実行されている治療計画と比較し得る。

【0074】

医療提供者は、以下の（ｉ）ユーザが実際に治療計画を実行するために治療デバイスを使用するときに、ユーザの予想される又は予測される性能に関する予想される情報を、（ｉｉ）ユーザが治療計画を実行するために治療デバイスを使用している間にユーザに関する測定情報（例えば、治療情報によって示される）と比較し得る。

【0075】

予想される情報は、ユーザの１つ以上のバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、ユーザの血圧、ユーザの他の好適な情報、又はそれらの組み合わせを含み得る。医療提供者は、測定情報の１つ以上の一部又は部分が、予想される情報の１つ以上の対応する一部又は部分に関連付けられる許容範囲内にある場合、治療計画が所望の効果を有すると判定し得る。代替的に、医療提供者は、測定情報の１つ以上の一部又は部分が、予想される情報の１つ以上の対応する一部又は部分に関連付けられる範囲外である場合、治療計画が所望の効果を有していない（例えば、所望の効果又は所望の効果の部分を達成していない）と判定し得る。

【0076】

例えば、医療提供者は、ユーザが治療デバイスを使用している間のユーザに対応する血圧値（例えば、収縮期圧、拡張期圧、及び／又は脈圧）が、予想される情報によって示される予想される血圧値の許容範囲（例えば、プラス若しくはマイナス１％、プラス若しくはマイナス５％、測定に好適な特定の単位数のプラス若しくはマイナス（例えば、血圧についての実際の又はデジタル的に等価な水銀柱インチなど）、又は任意の好適な範囲）内にあるかどうかを判定し得る。医療提供者は、ユーザが治療デバイスを使用している間のユーザに対応する血圧値が、予想される血圧値の範囲内である場合、治療計画が所望の効果を有する（例えば、所望の効果又は所望の効果の部分を達成する）と判定し得る。代替的に、医療提供者は、ユーザが治療デバイスを使用している間のユーザに対応する血圧値が、予想される血圧値の範囲外である場合、治療計画が所望の効果を有しないと判定し得る。

【0077】

いくつかの実施形態では、医療提供者は、ユーザが治療計画を実行するために治療デバイスを使用している間に、治療情報によって示される治療デバイスの性質と、治療デバイスの予想される性質を比較し得る。例えば、医療提供者は、治療デバイスの予想される抵抗設定と、治療情報によって示される治療デバイスの実際の抵抗設定を比較し得る。医療提供者は、治療情報によって示される治療デバイスの実際の性質が、治療デバイスの予想される性質の対応するものの範囲内にある場合、ユーザが治療計画を適切に実行していると判定し得る。代替的に、医療提供者は、治療情報によって示される治療デバイスの実際の性質が、治療デバイスの予想される性質の対応するものの範囲外である場合、ユーザが治療計画を適切に実行していないと判定し得る。

【0078】

ユーザが治療計画を適切に実行していること、及び／又は治療計画が所望の効果を有することを治療情報が示すと、医療提供者が判定する場合、医療提供者は、治療計画の少なくとも１つの態様、及び／又は治療デバイスの１つ以上の性質を修正しないと判定し得る。代替的に、ユーザが治療計画を実行するために治療デバイスを使用している間に、ユーザが治療計画を適切に実行していない、若しくは実行していなかったこと、及び／又は治療計画が所望の効果を有していない、若しくは有していなかったことを治療情報が示すと、医療提供者が判断する場合、医療提供者は、治療計画の少なくとも１つの態様、及び／又は治療デバイスの１つ以上の性質を修正すると判定し得る。

【0079】

いくつかの実施形態では、医療提供者が治療計画、及び／又は治療デバイスの１つ以上の性質を修正することを決定する場合、医療提供者は、治療計画に対する、及び／又は治療デバイスの１つ以上の性質に対する１つ以上の修正を示す治療計画入力を提供ために、インターフェースと相互に作用し得る。例えば、医療提供者は、治療デバイスの抵抗設定における増加若しくは減少、又は治療デバイスの１つ以上の性質に対する他の好適な修正を示す入力を提供するために、インターフェースを使用し得る。追加的に、又は代替的に、医療提供者は、治療計画への修正を示す入力を提供するために、インターフェースを使用し得る。例えば、医療提供者は、ユーザが治療計画に従って治療デバイスを使用することを必要とされる時間における増加若しくは減少、又は治療計画に対する他の好適な修正を示す入力を提供するために、インターフェースを使用し得る。

【0080】

いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療計画入力によって示される１つ以上の修正に基づいて、治療計画を修正するように構成され得る。追加的に、又は代替的に、本明細書に記載されるシステム及び方法は、修正された治療計画及び／又は治療計画入力に基づいて、治療デバイスの１つ以上の性質を修正するように構成され得る。例えば、治療計画入力は、治療デバイスの１つ以上の性質が修正されるべきであることを示し得、及び／又は修正された治療計画は、ユーザが修正された治療計画の所望の結果を達成するために、治療デバイスへの調整を必要とし得るか、若しくは指示し得る。

【0081】

いくつかの実施形態では、本明細書に記載されるシステム及び方法は、ユーザが修正された治療計画を実行するために治療デバイスを使用している間に、ユーザに関する後続の治療データを受信するように構成され得る。例えば、医療提供者が治療計画を修正し、及び／又は治療デバイスの１つ以上の性質を制御する入力を提供した後、ユーザは、修正された治療計画を実行するために治療デバイスを使用し続け得る。後続の治療データは、ユーザが修正された治療計画を実行するために治療デバイスを使用している間に生成された治療データに対応し得る。いくつかの実施形態では、後続の治療データは、医療提供者が治療情報を受信し、治療計画を修正しない、及び／又は治療デバイスの１つ以上の性質を制御しないと判定した後、ユーザが治療計画を実行するために治療デバイスを使用し続ける間に生成された治療データに対応し得る。

【0082】

医療提供者のコンピューティングデバイスから受信された後続の治療計画入力に基づいて、本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療計画を更に修正し、及び／又は治療デバイスの１つ以上の性質を更に制御するように構成され得る。後続の治療計画入力は、後続の治療データに対応する後続の治療情報を受信すること、及び／又はレビューすることに応答して、インターフェースで、医療提供者によって提供される入力に対応し得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、本明細書に記載されるセンサ又は他の好適なソースから継続的及び／又は定期的に受信される治療データに基づいて、治療情報を医療提供者のコンピューティングデバイスに継続的及び／又は定期的に提供するように構成され得ることを理解されたい。

【0083】

医療提供者は、ユーザが治療計画を実行するために治療デバイスを使用している間に、継続的又は定期的に治療情報を受信し、及び／又はレビューし得る。継続的及び／又は定期的に受信される治療情報によって示される１つ以上の傾向に基づいて、医療提供者は、治療計画を修正するかどうか、及び／又は治療デバイスの１つ以上の性質を制御するかどうかを判定し得る。例えば、１つ以上の傾向は、ユーザが治療計画を適切に実行していないこと、及び／又はユーザによる治療計画の実行が所望の効果を有しないことを示す、心拍数の増加、又は他の好適な傾向を示し得る。

【0084】

いくつかの実施形態では、適応テレメディシンセッションの間、本明細書に記載されるシステム及び方法は、患者をコホートに割り当て、及び割り当てに基づいて治療デバイスを動的に制御するために、人工知能及び／又は機械学習を使用するように構成され得る。「適応テレメディシン」という用語は、１つ以上の要因、基準、パラメータ、性質などに基づいて動的に適応されるテレメディシンセッションを指し得る。１つ以上の要因、基準、パラメータ、性質などは、ユーザ（例えば、心拍数、血圧、発汗率、疼痛レベルなど）、治療デバイス（例えば、圧力、関節可動域、モータの速さなど）、治療計画の詳細などに関し得る。

【0085】

いくつかの実施形態では、多数の患者は、多数の患者が同じ医療処置から回復している、及び／又は同じ傷害に苦しんでいるため、多数の治療デバイスを処方され得る。多数の治療デバイスは、多数の患者に提供され得る。治療デバイスは、患者の自宅、ジム、リハビリテーションセンター、病院、又は恒久的若しくは一時的な住居を含む任意の好適な場所で治療計画を実行するために、患者によって使用され得る。

【0086】

いくつかの実施形態では、治療デバイスは、サーバに通信可能に結合され得る。治療データを含む患者の性質は、患者が治療計画を実行する前、間、及び／又は後に収集され得る。例えば、個人情報、性能情報、及び測定情報のいずれか又は各々は、患者が治療計画を実行する前、間、及び／又は後に収集され得る。各運動を実行することの結果（例えば、改善された性能又は低減された性能）は、治療計画を通して、及び治療計画が実行された後に、治療デバイスから収集され得る。治療デバイスのパラメータ、設定、構成など（例えば、ペダルの位置、抵抗の量など）は、治療計画が実行される前、間、及び／又は後に収集され得る。

【0087】

患者の各性質、各結果、及び各パラメータ、設定、構成などは、タイムスタンプが付与され得、治療計画における特定のステップ又はステップのセットと相関され得る。そのような技術は、治療計画におけるどのステップが所望の結果（例えば、筋力、関節可動域などが改善される）につながるか、及びどのステップが復帰を減少すること（例えば、３分後に運動し続けることが、実際には回復を遅らせる又は害する）につながるかの判定を可能にし得る。

【0088】

データは、患者が様々な治療計画を実行するために治療デバイスを使用するにつれて経時的に、治療デバイス及び／又は任意の好適なコンピューティングデバイス（例えば、本明細書に記載されるコンピューティングデバイスのインターフェース、臨床医インターフェース、患者インターフェースなどのような、個人情報が入力されるコンピューティングデバイス）から収集され得る。収集され得るデータは、患者の性質、患者によって実行される治療計画、治療計画の結果、本明細書に記載されるデータのいずれか、任意の他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。

【0089】

いくつかの実施形態では、データは、特定の人々をコホートにグループ化するために処理され得る。人々は、特定の又は選択された同様の性質、治療計画、及び治療計画を実行したことの結果を有する人々によってグループ化され得る。例えば、治療計画を実行する（例えば、週に５回、１日に３０分間、治療デバイスを３週間使用する）、及び完全に回復する、医学的状態を有しないアスリートの人々は、第１のコホートにグループ化され得る。肥満に分類され、かつ治療計画を実行し（例えば、週に３回、日１０分間、治療計画を４週間使用する）、かつ関節可動域を７５パーセント改善する高齢者は、第２のコホートにグループ化され得る。

【0090】

いくつかの実施形態では、人工知能エンジンは、コホートを使用して訓練される１つ以上の機械学習モデルを含み得る。いくつかの実施形態では、人工知能エンジンは、傾向及び／又はパターンを識別し、治療計画からの所望の結果を達成することに基づいて、新しいコホートを定義するために使用され得、それに関連付けられる機械学習モデルは、そのような傾向及び／又はパターンを識別し、新しいコホートの所望を推奨及びランク付けするように訓練され得る。例えば、１つ以上の機械学習モデルは、新しい患者の性質の入力を受信し、所望の結果をもたらす患者のための治療計画を出力するように訓練され得る。機械学習モデルは、新しい患者の性質と、特定のコホートに含まれる患者のうちの少なくとも１人の患者との間でパターンを照合し得る。パターンが照合されるときに、機械学習モデルは、新しい患者を特定のコホートに割り当て、少なくとも１人の患者に関連付けられる治療計画を選択し得る。人工知能エンジンは、新しい患者が治療計画を実行するために治療デバイスを使用している間、治療計画に基づいて、遠位で治療デバイスを制御するように構成され得る。

【0091】

認知され得るように、新しい患者（例えば、新しいユーザ）の性質は、新しい患者が治療計画を実行するために治療デバイスを使用するにつれて変化し得る。例えば、患者の性能は、新しい患者が現在割り当てられているコホートにおける人々にとって予想よりも速く改善され得る。したがって、機械学習モデルは、変化された性質に基づいて、新しい患者を、現在変化している性質と同様の性質を有する人々を含む異なるコホートに、新しい患者として動的に再割り当てするように訓練され得る。例えば、臨床的に肥満の患者は、体重を減らし、もはや初期のコホートの体重基準を満たさなくなり、患者の体重が、異なる体重基準を有する異なるコホートに再割り当てられる結果となり得る。

【0092】

異なる治療計画は、新しい患者について選択され得、治療デバイスは、新しい患者が治療計画を実行するために治療デバイスを使用している間に、遠位で（例えば、遠隔でと称され得る）、異なる治療計画に基づいて、制御され得る。そのような技術は、治療デバイスを遠位で制御することの技術的解決策を提供し得る。

【0093】

更に、本明細書に記載されるシステム及び方法は、患者の性質に最も正確に適合する治療計画が、任意の所与の瞬間においてリアルタイムで選択及び実装されるため、患者にとってより速い回復時間及び／又はより良い結果につながり得る。「リアルタイム」はまた、１０秒未満であり得る、ほぼリアルタイムを指し得る。本明細書に記載されるように、「結果」という用語は、医学的結果又は医学的転帰を指し得る。結果及び転帰は、医療行為に対する反応を指し得る。

【0094】

どのような結果が望まれるかに応じて、人工知能エンジンは、いくつかの治療計画を出力するように訓練され得る。例えば、ある結果は、最速の時間の量で閾値レベルまで回復すること（例えば、７５％の関節可動域）を含み得る一方、別の結果は、時間の量に関係なく完全に回復すること（例えば、１００％の関節可動域）を含み得る。患者から取得され、かつコホートにソートされるデータは、第１の治療計画が、患者の性質と同様の性質を有する人々に第１の結果を提供し、かつ第２の治療計画が、患者と同様の性質を有する人々に第２の結果を提供することを示し得る。

【0095】

更に、人工知能エンジンは、患者について最適ではない、すなわち、準最適で、非標準的な、又は別様に除外される（限定されないが、すべて、「除外される治療計画」と称される）治療計画を出力するように訓練され得る。例えば、患者が高血圧を有する場合、特定の運動は、この運動が、患者を不必要な危険にさらすか、又は更には高血圧危機を誘発し得、したがって、その運動は、患者について除外される治療計画にフラグが立てられ得ると、患者について承認されない、又は好適でない場合がある。いくつかの実施形態では、人工知能エンジンは、例えば、高血圧を有する患者（例えば、ユーザ）が治療デバイスを使用して適切な治療計画を実施している間に受信された治療データを監視し得、治療データが、患者が、例えば、患者の高血圧状態を悪化させることなく適切な治療計画を処理していることを示す場合に、適切な治療計画を、患者に有益な結果を提供し得る除外される治療計画の性質を含むように修正し得る。いくつかの実施形態では、人工知能エンジンは、監視されたデータが、計画がユーザについて不適切又は非生産的であることを示す場合、治療計画を修正し得る。

【0096】

いくつかの実施形態では、治療計画及び／又は除外される治療計画は、テレメディシン又はテレヘルスセッション中に、医療提供者に提示され得る。医療提供者は、治療計画を患者に伝送させるために、及び／又は治療計画に基づいて、治療デバイスを制御するために、患者についての特定の治療計画を選択し得る。いくつかの実施形態では、遠隔診断、治療計画の判定、並びにリハビリ及び／又は薬理学的処方を含む、テレヘルス又はテレメディシンアプリケーションを容易にするために、人工知能エンジンは、患者及び治療デバイスから遠位で受信及び／又は動作し得る。

【0097】

そのような場合、推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画は、医療提供者のコンピューティングデバイスのユーザインターフェース上のテレメディシン又はテレヘルスセッション中に、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、患者のビデオと同時に提示され得る。ビデオはまた、音声、テキスト、及び他のマルチメディア情報を伴い得る。リアルタイムは、２秒以下を指し得る。リアルタイムはまた、１０秒未満、又は２つの異なる時間間の任意の合理的に近接した差であり得る、ほぼリアルタイムを指し得る。追加的に、又は代替的に、ほぼリアルタイムは、２人の個人がそのようなユーザインターフェースを介して対話に従事することを可能にするのに十分に短い時間の任意の相互作用を指し得、概して１０秒未満であるが、２秒を超えるであろう。

【0098】

患者ビデオの提示と同時に、人工知能エンジンによって生成された治療計画を提示することは、医療提供者が、同じユーザインターフェース上で治療計画をレビューしながら、患者と視覚的に及び／又は別様に通信し続け得るため、強化されたユーザインターフェースを提供し得る。強化されたユーザインターフェースは、コンピューティングデバイスを使用する医療提供者の経験を改善し得、医療提供者にユーザインターフェースを再利用することを促し得る。そのような技術はまた、医療提供者が、患者の性質に基づいて推奨される治療計画についてクエリを入力するために、別のユーザインターフェーススクリーンに切り替える必要がないため、コンピューティングリソース（例えば、処理、メモリ、ネットワーク）を削減し得る。人工知能エンジンは、治療計画及び除外される治療計画を臨機応変に（ｏｎ ｔｈｅ ｆｌｙ）動的に提供するように構成され得る。

【0099】

いくつかの実施形態では、治療デバイスは、その特質、構成、及び位置が特定の患者のニーズに適合され得るため、適応であり、及び／又は個別化され得る。例えば、ペダルは、ユーザのために設計された治療計画に準拠するために関節可動域を増加又は減少させるように、（例えば、テレメディシンセッションを介して、又は特定の測定値が検出されたことに応答してプログラムされた構成に基づいて、）臨機応変に動的に調整され得る。いくつかの実施形態では、医療提供者は、テレメディシンセッション中に、制御命令をサーバから治療デバイスに伝送させることによって、治療デバイスを患者のニーズに遠隔で適応させ得る。そのような適応性は、患者について回復の結果を改善し、個別化された医療の目標を更に推進し、個別ベースでの治療計画の個別化を可能にし得る。

【0100】

技術的な問題は、患者の医学的状態に関する情報が異なる形式で受信されることに関連して発生し得る。例えば、サーバは、１つ以上のソースから（例えば、電子カルテ（ＥＭＲ）システム、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）、又は患者の医学的状態に関する情報を有する任意の好適なシステムから）患者の医学的状態に関する情報を受信し得る。すなわち、様々な医療提供者によって使用されるいくつかのソースは、それらのローカルコンピューティングデバイスにインストールされ得、独自の形式を使用し得る。したがって、本開示のいくつかの実施形態は、ソースによって使用されるＡＰＩによって公開されるインターフェースを介して、ソースによって使用される形式を取得ために、ＡＰＩを使用し得る。いくつかの実施形態では、情報がソースから受信されるときに、ＡＰＩは、ソースによって使用される形式を、人工知能エンジンによって使用される標準化された形式にマッピング、変換及び／又は転換し得る。更に、人工知能エンジンによって使用される標準化された形式にマッピング、変換、及び／又は転換された情報は、本明細書に開示される技術のいずれかを実行するときに、人工知能エンジンによってアクセスされるデータベースに記憶され得る。標準化された形式にマッピング、変換、及び／又は転換された情報を使用することは、患者及び／又は請求シーケンスについて実行するために処置のより正確な判定を可能にし得る。

【0101】

その目的のために、標準化された情報は、様々なアプリケーション（例えば、テレヘルス）によって処理されるように構成された特定の形式を有する治療計画及び／又は請求シーケンスの生成を可能にし得る。例えば、テレヘルスアプリケーションなどのアプリケーションは、医療専門家及び／又は患者の様々なコンピューティングデバイス上で実行され得る。アプリケーション（例えば、スタンドアロン又はウェブベース）は、サーバによって提供され得、治療計画が実装される形式に従ってデータを処理するように構成され得る。したがって、開示される実施形態は、（ｉ）様々なソース（例えば、ＥＭＲシステム）から、非標準化及び／又は異なる形式の情報を受信することと、（ｉｉ）情報を標準化することと、（ｉｉｉ）標準化された情報に基づいて、医療専門家及び／又は患者のコンピューティングデバイス上で実行されるアプリケーション（例えば、テレヘルスアプリケーション）によって処理されることが可能な標準化された形式を有する治療計画を生成することと、によって技術的解決策を提供し得る。

【0102】

図１は、概して、以後「システム」と呼ばれる、治療計画を管理するためのコンピュータ実装システム１０のブロック図を例示する。治療計画を管理することは、治療計画を推奨し、及び／又は患者に推奨されるべきではない除外される治療計画を提供するために、人工知能エンジンを使用することを含み得る。

【0103】

システム１０はまた、治療計画を管理することに関連するデータを記憶し（例えば、関連付けられるメモリに書き込み）、かつ提供するように構成されたサーバ３０を含む。サーバ３０は、１つ以上のコンピュータを含み得、分散型及び／又は仮想化されたコンピュータ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ）又はコンピュータ（ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ）の形態をとり得る。サーバ３０はまた、第１のネットワーク３４を介して臨床医インターフェース２０と通信するように構成された第１の通信インターフェース３２を含む。いくつかの実施形態では、第１のネットワーク３４は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラーデータネットワークなどの、有線及び／又は無線ネットワーク接続を含み得る。サーバ３０は、第１のプロセッサ３６と、第１のプロセッサ３６による実行のためにサーバ３０の様々なアクションを実行するための第１の命令４０を保持する、略して「メモリ」と呼ばれ得る第１の機械可読ストレージメモリ３８と、を含む。

【0104】

サーバ３０は、治療計画に関するデータを記憶するように構成されている。例えば、メモリ３８は、１人以上の患者を治療するための治療計画に関するデータなどのシステムデータを保持するように構成されたシステムデータストア４２を含む。サーバ３０はまた、治療計画に従う際の患者による性能に関するデータを記憶するように構成されている。例えば、メモリ３８は、治療計画内の各患者の性能を表現するデータを含む、１人以上の患者に関するデータなどの患者データを保持するように構成された患者データストア４４を含む。

【0105】

追加的に、又は代替的に、人々の性質（例えば、個人的、性能、測定値など）、人々が従う治療計画、治療計画へのコンプライアンスのレベル、及び治療計画の結果は、相関及び他の統計的又は確率的尺度を使用して、患者データストア４４における異なる患者コホート相当データベースへの治療計画の分割又は分割することを可能にし得る。例えば、第１の同様の傷害、第１の同様の医学的状態、実行された第１の同様の医療処置、第１の患者が従う第１の治療計画、及び治療計画の第１の結果を有する、第１の患者の第１のコホートについてのデータは、第１の患者データベースに記憶され得る。第２の同様の傷害、第２の同様の医学的状態、実行された第２の同様の医療処置、第２の患者が従う第２の治療計画、及び治療計画の第２の結果を有する、第２の患者の第２のコホートについてのデータは、第２の患者データベースに記憶され得る。任意の単一の性質、又は性質の任意の組み合わせは、患者のコホートを分離するために使用され得る。いくつかの実施形態では、患者の異なるコホートは、同じデータベースの異なるパーティション又はボリュームに記憶され得る。数学的組み合わせ及び／又は分割理論によって制限される場合を除き、許可される患者の異なるコホートの数に特定の制限はない。

【0106】

この性質データ、治療計画データ、及び結果データは、経時的に、多数の治療デバイス及び／又はコンピューティングデバイス及び／又はデジタル記憶媒体から取得され、データストア４４に記憶され得る。性質データ、治療計画データ、及び結果データは、患者データストア４４における患者コホートデータベースにおいて相関され得る。人々の性質は、個人情報、性能情報、及び／又は測定情報を含み得る。

【0107】

患者コホート相当データベースに記憶された他の人々に関する履歴情報に加えて、治療されている現在の患者に関する現在の患者の性質に基づいたリアルタイム又はほぼリアルタイムの情報は、適切な患者コホート相当データベースに記憶され得る。患者の性質は、特定のコホート（例えば、コホートＡ）における別のヒトの性質と照合するか、又は同様であると判定され得、患者は、そのコホートに割り当てられ得る。

【0108】

いくつかの実施形態では、サーバ３０は、本明細書に開示される実施形態のうちの少なくとも１つを実行するために、１つ以上の機械学習モデル１３を使用する人工知能（ＡＩ）エンジン１１を実行し得る。サーバ３０は、１つ以上の機械学習モデル１３を生成することが可能である訓練エンジン９を含み得る。機械学習モデル１３は、とりわけ、人々の性質に基づいて特定のコホートに人々を割り当て、患者コホート相当を伴うリアルタイム及び履歴データ相関を使用して治療計画を選択し、かつ治療デバイス７０を制御するように、訓練され得る。

【0109】

１つ以上の機械学習モデル１３は、訓練エンジン９によって生成され得、訓練エンジン９及び／又はサーバ３０の１つ以上の処理デバイスによって実行可能なコンピュータ命令に実装され得る。１つ以上の機械学習モデル１３を生成するために、訓練エンジン９は、１つ以上の機械学習モデル１３を訓練し得る。１つ以上の機械学習モデル１３は、人工知能エンジン１１によって使用され得る。

【0110】

訓練エンジン９は、ラックマウントサーバ、ルータコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ポータブルデジタルアシスタント、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ネットブック、デスクトップコンピュータ、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、任意の他の好適なコンピューティングデバイス、又はそれらの組み合わせであり得る。訓練エンジン９は、クラウドベース又はリアルタイムソフトウェアプラットフォームであり得、プライバシーソフトウェア若しくはプロトコル、及び／又はセキュリティソフトウェア若しくはプロトコルを含み得る。

【0111】

１つ以上の機械学習モデル１３を訓練するために、訓練エンジン９は、治療計画を実行するために治療デバイス７０を使用して人々の性質のコーパスの訓練データセット、治療デバイス７０を使用する人々によって実行される治療計画の詳細（例えば、運動を含む治療プロトコル、運動を実行する時間の量、運動を実行する頻度、運動のスケジュール、治療計画の各ステップの全体を通した治療デバイス７０のパラメータ／構成／設定など）、及び人々によって実行される治療計画の結果を使用し得る。１つ以上の機械学習モデル１３は、患者の性質のパターンを、特定のコホートに割り当てられた他の人々の性質と照合するように訓練され得る。「照合」という用語は、正確な照合、相関的照合、実質的照合などを指し得る。１つ以上の機械学習モデル１３は、入力として患者の性質を受信し、コホートに割り当てられた人々の性質に性質をマッピングし、そのコホートから治療計画を選択するように訓練され得る。１つ以上の機械学習モデル１３はまた、治療計画に基づいて、治療デバイス７０を制御するように訓練され得る。１つ以上の機械学習モデル１３はまた、治療デバイス７０を制御するために医療提供者が選択する１つ以上の治療計画の選択肢を提供するように、訓練され得る。

【0112】

異なる機械学習モデル１３は、異なる所望の結果について異なる治療計画を推奨するように訓練され得る。例えば、１つの機械学習モデルは、最も効果的な回復のための治療計画を推奨するように訓練され得る一方で、別の機械学習モデルは、回復の速さに基づいて治療計画を推奨するように訓練され得る。

【0113】

訓練入力及び対応するターゲット出力を含む訓練データを使用して、１つ以上の機械学習モデル１３は、訓練エンジン９によって作成されたモデルアーチファクトを参照し得る。訓練エンジン９は、そのようなパターンが訓練入力をターゲット出力にマッピングし、これらのパターンをキャプチャする機械学習モデル１３を生成する、訓練データにおけるパターンを見つけ得る。いくつかの実施形態では、人工知能エンジン１１、データベース３３、及び／又は訓練エンジン９は、図１に描写される別の構成要素（例えば、アシスタントインターフェース９４、臨床医インターフェース２０など）上に存在し得る。

【0114】

１つ以上の機械学習モデル１３は、例えば、単一レベルの線形又は非線形演算（例えば、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ））を含み得、又は機械学習モデル１３は、深層ネットワーク、すなわち、複数レベルの非線形演算を含む機械学習モデルであり得る。深層ネットワークの例は、敵対的生成ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、１つ以上の隠れ層を有する再帰ニューラルネットワーク、及び全結合ニューラルネットワークを含む、ニューラルネットワークである（例えば、各ニューロンは、その出力信号を残りのニューロンの入力に、並びにそれ自体に伝送し得る）。例えば、機械学習モデルは、様々なニューロンを使用して計算（例えば、ドット積）を実行する多数の層及び／又は隠れ層を含み得る。

【0115】

システム１０はまた、情報を患者に通信し、患者からのフィードバックを受信するように構成された患者インターフェース５０を含む。具体的には、患者インターフェースは、患者ユーザインターフェース５２、５４と総称され得る、入力デバイス５２及び出力デバイス５４を含む。入力デバイス５２は、キーボード、マウス、タッチスクリーン入力、ジェスチャセンサ、並びに／又は音声認識のために構成されたマイクロフォン及びプロセッサなどの、１つ以上のデバイスを含み得る。出力デバイス５４は、例えば、タブレット、スマートフォン、又はスマートウォッチ上のコンピュータモニタ若しくは表示画面を含む、１つ以上の異なる形態をとり得る。出力デバイス５４は、プロジェクタ、仮想現実能力、拡張現実能力などの他のハードウェア及び／又はソフトウェア構成要素を含み得る。出力デバイス５４は、様々な異なる視覚、音声、又は他の提示技術を組み込み得る。例えば、出力デバイス５４は、異なる状態及び／若しくは方向を合図し得る、発語並びに／又は、音色、チャイム、及び／若しくはメロディなどの他の音を含み得る、音声信号などの、非視覚的ディスプレイを含み得る。出力デバイス５４は、患者によって使用するための様々なデータ及び／又はインターフェース若しくは制御部を提示する１つ以上の異なる表示画面を備え得る。出力デバイス５４は、ウェブベースのインターフェースによって、及び／又はコンピュータプログラム若しくはアプリケーション（アプリ）によって提示され得る、グラフィックスを含み得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース５０は、Ａｐｐｌｅ製のＳｉｒｉ、Ａｍａｚｏｎ製のＡｌｅｘａ、Ｇｏｏｇｌｅ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ、又はＳａｍｓｕｎｇ製のＢｉｘｂｙなどの既存の音声ベースのアシスタントによって提供される、又はそれと同様である機能性を含み得る。

【0116】

図１に概して例示されるように、患者インターフェース５０は、第２のネットワーク５８を介してサーバ３０及び／又は臨床医インターフェース２０と通信するように構成された遠隔通信インターフェースとも呼ばれ得る、第２の通信インターフェース５６を含む。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク５８は、イーサネットネットワークなどのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含み得る。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク５８は、インターネットを含み得、患者インターフェース５０とサーバ３０及び／又は臨床医インターフェース２０との間の通信は、例えば、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）を使用することによってなどの、暗号化を介して、確保され得る。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク５８は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラーデータネットワークなどの、有線及び／又は無線ネットワーク接続を含み得る。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク５８は、第１のネットワーク３４と同じであり得、及び／又は第１のネットワーク３４に動作可能に結合され得る。

【0117】

患者インターフェース５０は、第２のプロセッサ６０と、患者インターフェース５０の様々なアクションを実行するための第２のプロセッサ６０による実行のための第２の命令６４を保持する第２の機械可読記憶メモリ６２と、を含む。第２の機械可読記憶メモリ６２はまた、治療計画に関するデータなどのデータ、及び／又は治療計画内の患者の性能を表現するデータなどの患者データを保持するように構成されたローカルデータストア６６を含む。患者インターフェース５０はまた、患者インターフェース５０の近傍において患者による使用のための様々なデバイスと通信するように構成されたローカル通信インターフェース６８を含む。ローカル通信インターフェース６８は、有線及び／又は無線通信を含み得る。いくつかの実施形態では、ローカル通信インターフェース６８は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラーデータネットワークなどのローカル無線ネットワークを含み得る。

【0118】

システム１０はまた、治療計画に従って活動を実行するために、患者によって操作される、及び／又は患者の身体部分を操作するように構成された治療デバイス７０を含む。いくつかの実施形態では、治療デバイス７０は、整形外科的リハビリテーション療法であり得るリハビリテーション療法の性能を実行及び／又は補助するように構成された運動及びリハビリテーション装置の形態をとり得、療法は、関節又は骨又は筋肉群などの、患者の身体部分のリハビリテーションを含む。治療デバイス７０は、患者を治療し、及び／又は患者を運動させるために別のコンピューティングデバイスを介して遠位で制御されるように構成された任意の好適な医療、リハビリテーション、治療などの装置であり得る。治療デバイス７０は、１つ以上の重み、電気機械式自転車、電気機械式スピンホイール、スマートミラー、トレッドミル、相互作用的環境システムなどを含む、電気機械式機械であり得る。身体部分は、例えば、脊椎、手、足、膝、又は肩を含み得る。身体部分は、１つ以上の椎骨、腱、又は靭帯などの、関節、骨、又は筋肉群の一部を含み得る。図１に概して例示されるように、治療デバイス７０は、１つ以上のプロセッサ、コンピュータメモリ、及び／又は他の構成要素を含み得る、コントローラ７２を含む。治療デバイス７０はまた、ローカル通信インターフェース６８を介して患者インターフェース５０と通信するように構成された第４の通信インターフェース７４を含む。治療デバイス７０はまた、１つ以上の内部センサ７６と、モータなどのアクチュエータ７８とを含む。アクチュエータ７８は、例えば、患者の身体部分を移動させるために、及び／又は患者による抵抗力のために使用され得る。

【0119】

内部センサ７６は、例えば、力、位置、速さ、及び／又は速度などの治療デバイス７０の１つ以上の動作性質を測定し得る。いくつかの実施形態では、内部センサ７６は、患者の身体部分の直線運動又は角運動のうちの少なくとも１つを測定するように構成された位置センサを含み得る。例えば、位置センサの形態の内部センサ７６は、患者が治療デバイス７０の一部を移動させることができる距離を測定し得、そのような距離は、患者の身体部分が達成することができる関節可動域に対応し得る。いくつかの実施形態では、内部センサ７６は、患者によって加えられる力を測定するように構成された力センサを含み得る。例えば、力センサの形態の内部センサ７６は、患者が特定の身体部分を使用して治療デバイス７０に加えることができる力又は荷重を測定し得る。

【0120】

図１に概して例示されるシステム１０はまた、患者インターフェース５０のローカル通信インターフェース６８を介してサーバ３０と通信する歩行センサ８２を含む。歩行センサ８２は、患者によって行われたいくつかのステップを追跡し、記憶し得る。いくつかの実施形態では、歩行センサ８２は、リストバンド、リストウォッチ、又はスマートウォッチの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、歩行センサ８２は、スマートフォンなどの電話内に統合され得る。

【0121】

図１に概して例示されるシステム１０はまた、患者インターフェース５０のローカル通信インターフェース６８を介してサーバ３０と通信する関節角度計８４を含む。関節角度計８４は、患者の身体部分の角度を測定する。例えば、関節角度計８４は、患者の膝又は肘又は肩の屈曲の角度を測定し得る。

【0122】

図１に概して例示されるシステム１０はまた、患者インターフェース５０のローカル通信インターフェース６８を介してサーバ３０と通信する圧力センサ８６を含む。圧力センサ８６は、患者の身体部分によって加えられる圧力又は荷重の量を測定する。例えば、圧力センサ８６は、据え付けバイクをペダリングするときに、患者の足によって加えられる力の量を測定し得る。

【0123】

図１に概して例示されるシステム１０はまた、臨床医インターフェース２０に同様又は同一であり得る監督インターフェース９０を含む。いくつかの実施形態では、監督インターフェース９０は、臨床医インターフェース２０上に提供されるものを超えて強化された機能性を有し得る。監督インターフェース９０は、整形外科医などの、治療計画についての責任を有するヒトによる使用のために構成され得る。

【0124】

図１に概して例示されるシステム１０はまた、臨床医インターフェース２０に同様又は同一であり得る報告インターフェース９２を含む。いくつかの実施形態では、報告インターフェース９２は、臨床医インターフェース２０上に提供されるものからより少ない機能性を有し得る。例えば、報告インターフェース９２は、治療計画を修正する能力を有しない場合がある。そのような報告インターフェース９２は、請求目的のためのシステム１０の使用を判定するために、例えば、請求者によって使用され得る。別の実施例では、報告インターフェース９２は、データ主体に関する特定のデータフィールドについて、並びに／又はデータ主体の準識別子に関する特定のデータフィールドについて、仮名化されたデータ及び／若しくは匿名化されたデータのみを提示する、患者識別可能情報を表示する能力を有しない場合がある。そのような報告インターフェース９２は、異なる患者に対する治療計画の様々な効果を判定するために、例えば、研究者によって使用され得る。

【0125】

システム１０は、患者インターフェース５０及び／又は治療デバイス７０と遠隔で通信するために、本明細書に記載されるものなどの、医療提供者のためのアシスタントインターフェース９４を含む。そのような遠隔通信は、医療提供者がシステム１０を使用する患者に支援又は誘導を提供することを可能にし得る。より具体的には、アシスタントインターフェース９４は、テレメディシン信号９６、９７、９８ａ、９８ｂ、９９ａ、９９ｂを、例えば、第１のネットワーク３４及び／又は第２のネットワーク５８を介してなど、ネットワーク接続を介して患者インターフェース５０と通信するように構成されている。

【0126】

テレメディシン信号９６、９７、９８ａ、９８ｂ、９９ａ、９９ｂは、音声信号９６、視聴覚信号９７、患者インターフェース５０の機能を制御するためのインターフェース制御信号９８ａ、患者インターフェース５０のステータスを監視するためのインターフェースモニタ信号９８ｂ、治療デバイス７０の動作パラメータを変更するための装置制御信号９９ａ、及び／又は治療デバイス７０のステータスを監視するための装置モニタ信号９９ｂのうちの１つを含む。いくつかの実施形態では、制御信号９８ａ、９９ａの各々は、アシスタントインターフェース９４から患者インターフェース５０にコマンドを伝達する、一方向性であり得る。いくつかの実施形態では、制御信号９８ａ、９９ａを正常に受信したことに応答して、並びに／又は要求された制御アクションの成功及び／若しくは失敗の実装を通信するために、確認メッセージは、患者インターフェース５０からアシスタントインターフェース９４に送信され得る。

【0127】

いくつかの実施形態では、モニタ信号９８ｂ、９９ｂの各々は、患者インターフェース５０からアシスタントインターフェース９４への一方向性のステータス情報コマンドであり得る。いくつかの実施形態では、確認メッセージは、モニタ信号９８ｂ、９９ｂのうちの１つを正常に受信することに応答して、アシスタントインターフェース９４から患者インターフェース５０に送信され得る。

【0128】

いくつかの実施形態では、患者インターフェース５０は、治療デバイス７０と、アシスタントインターフェース９４及び／又はサーバ３０などの１つ以上の他のデバイスとの間の装置制御信号９９ａ及び装置モニタ信号９９ｂのためのパススルーとして構成され得る。例えば、患者インターフェース５０は、アシスタントインターフェース９４からのテレメディシン信号９６、９７、９８ａ、９８ｂ、９９ａ、９９ｂ内の装置制御信号９９ａに応答して、装置制御信号９９ａを伝送するように構成され得る。

【0129】

いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース９４は、臨床医インターフェース２０として共有物理デバイス上に提示され得る。例えば、臨床医インターフェース２０は、アシスタントインターフェース９４を実装する１つ以上の画面を含み得る。代替的に又は追加的に、臨床医インターフェース２０は、アシスタントインターフェース９４の態様を実装するために、ビデオカメラ、スピーカ、及び／又はマイクロフォンなどの、追加のハードウェア構成要素を含み得る。

【0130】

いくつかの実施形態では、テレメディシン信号９６、９７、９８ａ、９８ｂ、９９ａ、９９ｂの１つ以上の部分は、患者インターフェース５０の出力デバイス５４による提示のために、事前に記録されたソース（例えば、音声記録、ビデオ記録、又はアニメーション）から生成され得る。例えば、チュートリアルビデオは、サーバ３０からストリーミングされ、患者インターフェース５０上に提示され得る。事前に記録されたソースからのコンテンツは、患者インターフェース５０を介して患者によって要求され得る。代替的に、アシスタントインターフェース９４上の制御部を介して、医療提供者は、事前に記録されたソースからのコンテンツを患者インターフェース５０上で再生させ得る。

【0131】

アシスタントインターフェース９４は、アシスタントユーザインターフェース２２、２４と総称され得る、アシスタント入力デバイス２２及びアシスタントディスプレイ２４を含む。アシスタント入力デバイス２２は、例えば、電話、キーボード、マウス、トラックパッド、又はタッチスクリーンのうちの１つ以上を含み得る。代替的に又は追加的に、アシスタント入力デバイス２２は、１つ以上のマイクロフォンを含み得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のマイクロフォンは、医療提供者が患者インターフェース５０を介して患者と話すように構成された電話ハンドセット、ヘッドセット、又は広域マイクロフォン（ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ）若しくはマイクロフォン（ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅｓ）の形態をとり得る。

【0132】

いくつかの実施形態では、アシスタント入力デバイス２２は、１つ以上のマイクロフォンを使用することによって医療提供者による音声命令を解釈するように構成されたハードウェア及び／又はソフトウェアを伴う、音声ベースの機能性を提供するように構成され得る。アシスタント入力デバイス２２は、Ａｐｐｌｅ製のＳｉｒｉ、Ａｍａｚｏｎ製のＡｌｅｘａ、Ｇｏｏｇｌｅ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ、又はＳａｍｓｕｎｇ製のＢｉｘｂｙなどの既存の音声ベースのアシスタントによって提供される、又はそれと同様である機能性を含み得る。アシスタント入力デバイス２２は、他のハードウェア構成要素及び／又はソフトウェア構成要素を含み得る。アシスタント入力デバイス２２は、１つ以上の汎用デバイス及び／又は特殊目的デバイスを含み得る。

【0133】

アシスタントディスプレイ２４は、例えば、タブレット、スマートフォン、又はスマートウォッチ上のコンピュータモニタ若しくは表示画面を含む、１つ以上の異なる形態をとり得る。アシスタントディスプレイ２４は、プロジェクタ、仮想現実機能、又は拡張現実機能などの他のハードウェア及び／若しくはソフトウェア構成要素を含み得る。アシスタントディスプレイ２４は、様々な異なる視覚、音声、又は他の提示技術を組み込み得る。例えば、アシスタントディスプレイ２４は、異なる状態及び／又は方向を合図し得る、発語並びに／又は、音色、チャイム、メロディ、及び／若しくはメロディなどの他の音を含み得る、音声信号などの、非視覚的ディスプレイを含み得る。アシスタントディスプレイ２４は、医療提供者が使用するための様々なデータ及び／又はインターフェース若しくは制御部を提示する１つ以上の異なる表示画面を備え得る。アシスタントディスプレイ２４は、ウェブベースのインターフェースによって、及び／又はコンピュータプログラム若しくはアプリケーション（アプリ）によって提示され得る、グラフィックスを含み得る。

【0134】

いくつかの実施形態では、システム１０は、アシスタントインターフェース９４から患者インターフェース５０へ言語のコンピュータ変換を提供し得、及び／又はその逆も同様であり得る。言語のコンピュータ変換は、発語のコンピュータ変換及び／又はテキストのコンピュータ変換を含み得る。追加的に又は代替的に、システム１０は、テキストの音声認識及び／又は発声音を提供し得る。例えば、システム１０は、発語を印刷テキストに転換し得、及び／又はシステム１０は、印刷テキストから音声で言葉を発し得る。システム１０は、患者、臨床医、及び／又は医療提供者のいずれか又はすべてによって話された単語を認識するように構成され得る。いくつかの実施形態では、システム１０は、患者によって話された要求又はコマンドを認識し、応答するように構成され得る。例えば、システム１０は、患者による口頭コマンド（いくつかの異なる言語のうちのいずれか１つで与えられ得る）に応答して、テレメディシンセッションを自動的に開始し得る。

【0135】

いくつかの実施形態では、サーバ３０は、アシスタントインターフェース９４によって提示するための、アシスタントディスプレイ２４の態様を生成し得る。例えば、サーバ３０は、アシスタントディスプレイ２４上で提示するための表示画面を生成するように構成されたウェブサーバを含み得る。例えば、人工知能エンジン１１は、患者について、推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画を生成し、アシスタントインターフェース９４のアシスタントディスプレイ２４上で提示するためのそれらの推奨される治療計画及び／又は外部の治療計画を含む、表示画面を生成し得る。いくつかの実施形態では、アシスタントディスプレイ２４は、サーバ３０によってホストされる仮想化デスクトップを提示するように構成され得る。いくつかの実施形態では、サーバ３０は、第１のネットワーク３４を介してアシスタントインターフェース９４と通信するように構成され得る。いくつかの実施形態では、第１のネットワーク３４は、イーサネットネットワークなどのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含み得る。

【0136】

いくつかの実施形態では、第１のネットワーク３４は、インターネットを含み得、サーバ３０とアシスタントインターフェース９４との間の通信は、例えば、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）を介した暗号化を使用することによってなどの、プライバシー強化技術を介して、確保され得る。代替的に又は追加的に、サーバ３０は、第１のネットワーク３４から独立した１つ以上のネットワーク、及び／又は直接有線若しくは無線通信チャネルなどの他の通信手段を介して、アシスタントインターフェース９４と通信するように構成され得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース５０及び治療デバイス７０は、各々、アシスタントインターフェース９４の位置から地理的に分離された患者位置から動作し得る。例えば、患者インターフェース５０及び治療デバイス７０は、在宅リハビリテーションシステムの一部として使用され得、これは、診療所又はコールセンターなどの集中された場所でアシスタントインターフェース９４を使用することによって、遠隔で支援され得る。

【0137】

いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース９４は、例えば、１つ以上のコールセンターにおいて、又は１つ以上の臨床医のオフィスで、一緒にグループ化され得るいくつかの異なる端末（例えば、コンピューティングデバイス）のうちの１つであり得る。いくつかの実施形態では、複数のアシスタントインターフェース９４は、地理的に分散され得る。いくつかの実施形態では、ヒトは、任意の従来のオフィスインフラストラクチャから遠隔で医療提供者として勤務し得る。そのような遠隔勤務は、例えば、アシスタントインターフェース９４がコンピュータ及び／又は電話の形態をとる場合に実施され得る。この遠隔勤務機能性は、医療提供者のパートタイム及び／又は柔軟な勤務時間を含み得る在宅勤務の取り決めを可能にし得る。

【0138】

図２～３は、治療デバイス７０の実施形態を示す。より具体的には、図２は、短縮して、据え付けバイクと呼ばれ得る、据え付けサイクリングマシン１００の形態における治療デバイス７０を、概して、例示する。据え付けサイクリングマシン１００は、各々が軸１０６の周りを回転するためにペダルアーム１０４に取り付けられた、ペダル１０２のセットを含む。いくつかの実施形態では、図２に概して例示されるように、ペダル１０２は、ペダリングにおいて患者によって使用される関節可動域を調整するために、ペダルアーム１０４上で移動可能である。例えば、軸１０６に向かって内側に位置しているペダルは、ペダルが軸１０６から外側に離れて位置するときよりも小さい関節可動域に対応する。１つ以上の圧力センサ８６は、ペダル１０２上に患者によって加えられる力の量を測定するために、ペダル１０２の一方又は両方に取り付けられるか、又はその中に埋め込まれる。圧力センサ８６は、治療デバイス７０に、及び／又は患者インターフェース５０に無線で通信し得る。

【0139】

図４は、概して、図２の治療デバイスを使用し、患者インターフェース５０に接続されたセンサ及び様々なデータパラメータを示す人（患者）を例示する。例示的な患者インターフェース５０は、患者によって手動で保持される、ｉＰａｄ（登録商標）、ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄデバイス、又はＳｕｒｆａｃｅタブレットなどの、タブレットコンピュータ若しくはスマートフォン、又はファブレットである。いくつかの他の実施形態では、患者インターフェース５０は、治療デバイス７０内に埋め込まれ得、又は取り付けられ得る。

【0140】

図４は、概して、歩行センサ８２が、ステップカウントを記録し、患者インターフェース５０に伝送されたことを示す、「本日のステップ１３５５」と示す注記を有する、患者の手首に歩行センサ８２を装着している患者を例示する。図４はまた、概して、関節角度計８４が、膝角度を測定し、患者インターフェース５０に伝送していることを示す、「膝角度７２°」と示す注記を有する、患者の右膝に関節角度計８４を装着している患者を例示する。図４はまた、概して、右側ペダル圧力センサ８６が、力測定値を測定し、患者インターフェース５０に伝送していることを示す、「力１２．５ポンド」と示す圧力センサ８６を有するペダル１０２のうちの１つの右側を例示する。

【0141】

図４はまた、概して、左側ペダル圧力センサ８６が、力測定値を測定し、患者インターフェース５０に伝送していることを示す、「力２７ポンド」と示す圧力センサ８６を有するペダル１０２のうちの１つの左側を例示する。図４はまた、概して、患者が４分１３秒間治療デバイス７０を使用していることを示す、「セッション時間０：０４：１３」という指標などの他の患者データを例示する。このセッション時間は、治療デバイス７０から受信された情報に基づいて、患者インターフェース５０によって判定され得る。図４はまた、概して、「疼痛レベル３」と示す指標を例示する。そのような疼痛レベルは、患者インターフェース５０上に提示される、質問などの請願に応答して、特許から取得され得る。

【0142】

図５は、アシスタントインターフェース９４の概要ディスプレイ１２０の例示的な実施形態である。具体的には、概要ディスプレイ１２０は、医療提供者が患者インターフェース５０及び／又は治療デバイス７０を使用することで患者を遠隔で支援するための、いくつかの異なる制御部及びインターフェースを提示する。この遠隔支援機能性はまた、テレメディシン又はテレヘルスと呼ばれ得る。

【0143】

具体的には、概要ディスプレイ１２０は、治療デバイス７０を使用する患者に関する経歴情報を提示する患者プロファイルディスプレイ１３０を含む。患者プロファイルディスプレイ１３０は、概して、図５において例示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得るが、患者プロファイルディスプレイ１３０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。

【0144】

いくつかの実施形態では、患者プロファイルディスプレイ１３０は、患者の経歴情報の限定されたサブセットを含み得る。より具体的には、患者プロファイルディスプレイ１３０上に提示されるデータは、その情報についての医療提供者の必要性に依存し得る。例えば、医学的な問題で患者を支援している医療提供者は、患者に関する医療履歴情報が提供され得るのに対して、治療デバイス７０の問題をトラブルシューティングする技師は、患者に関する情報のより限定されたセットが提供され得る。例えば、技師は、患者の名前のみが与えられ得る。

【0145】

患者プロファイルディスプレイ１３０は、仮名化されたデータ及び／又は匿名化されたデータを含み得、又は任意のプライバシー強化技術を使用して、患者の機密保持要件に違反する可能性のある方法で、機密の患者データが通信されることを防止し得る。そのようなプライバシー強化技術は、限定されるものではないが、患者が「データ主体」とみなされ得る、医療保険の携行性と責任に関する法律（ＨＩＰＡＡ）又は一般データ保護規則（ＧＤＰＲ）などの、法律、規制、又は他のガバナンス規則の遵守を可能にし得る。

【0146】

いくつかの実施形態では、患者プロファイルディスプレイ１３０は、患者が治療デバイス７０を使用することにおいて従うべき治療計画に関する情報を提示し得る。そのような治療計画情報は、医療提供者に限定され得る。例えば、治療療法に関する問題で患者を支援する医療提供者は、治療計画情報で提供され得るのに対して、治療デバイス７０での問題をトラブルシューティングする技師は、患者の治療計画に関する任意の情報が提供されない場合がある。

【0147】

いくつかの実施形態では、１つ以上の推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画は、患者プロファイルディスプレイ１３０において医療提供者に提示され得る。１つ以上の推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画は、サーバ３０の人工知能エンジン１１によって生成され、テレメディシン又はテレヘルスセッション中にリアルタイムでサーバ３０から受信され得る。１つ以上の推奨される治療計画及び／又は排除される治療計画を提示する実施例は、図７を参照して以下に記載される。

【0148】

図５において概して例示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、治療デバイスを使用する患者に関するステータス情報を提示する患者ステータスディスプレイ１３４を含む。患者ステータスディスプレイ１３４は、概して、図５において例示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得るが、患者ステータスディスプレイ１３４は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。

【0149】

患者ステータスディスプレイ１３４は、外部センサ８２、８４、８６のうちの１つ以上から、及び／又は治療デバイス７０の１つ以上の内部センサ７６からのセンサデータ１３６を含む。いくつかの実施形態では、患者ステータスディスプレイ１３４は、治療デバイス７０を使用している間に、患者によって装着される１つ以上のウェアラブルデバイスの１つ以上のセンサからのセンサデータを含み得る。１つ以上のウェアラブルデバイスは、時計、ブレスレット、ネックレス、胸ストラップなどを含み得る。１つ以上のウェアラブルデバイスは、患者が治療デバイス７０を使用している間に、患者の心拍数、体温、血圧、１つ以上のバイタルサインなどを監視するように構成され得る。いくつかの実施形態では、患者ステータスディスプレイ１３４は、最後に報告された疼痛レベル、又は治療計画内の進捗などの、患者に関する他のデータ１３８を提示し得る。

【0150】

ユーザアクセス制御部は、システム１０のユーザインターフェース２０、５０、９０、９２、９４のいずれか又はすべてに対して、どのようなデータが閲覧され、及び／又は修正されるのに利用可能であるかを含めて、アクセスを制限するために、使用し得る。いくつかの実施形態では、ユーザアクセス制御部は、システム１０を使用する任意の所与のヒトにとってどのような情報が利用可能であるかを制御するために、用いられ得る。例えば、アシスタントインターフェース９４上に提示されるデータは、その情報を閲覧するための医療提供者／ユーザの必要性及び／又は資格に応じて設定された権限を有する、ユーザアクセス制御部によって制御され得る。

【0151】

図５において概して例示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、医療提供者が患者を支援することにおいて使用するための情報を提示するヘルプデータディスプレイ１４０を含む。ヘルプデータディスプレイ１４０は、図５において概して例示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得る。ヘルプデータディスプレイ１４０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。ヘルプデータディスプレイ１４０は、例えば、患者インターフェース５０及び／又は治療デバイス７０の使用に関するよくある質問に対する回答を提示することを含み得る。

【0152】

ヘルプデータディスプレイ１４０はまた、研究データ又はベストプラクティスを含み得る。いくつかの実施形態では、ヘルプデータディスプレイ１４０は、患者の質問に応答して、回答又は説明のためのスクリプトを提示し得る。いくつかの実施形態では、ヘルプデータディスプレイ１４０は、医療提供者が患者の問題の根本原因及び／又は解決策を判定することにおける使用のためのフローチャート又はウォークスルーを提示し得る。

【0153】

いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース９４は、医療提供者による使用のためのヘルプデータを同時に提示するために、同じ又は異なり得る、２つ以上のヘルプデータディスプレイ１４０を提示し得る。例えば、第１のヘルプデータディスプレイは、患者の問題の根源を判定するためのトラブルシューティングフローチャートを提示するために使用され得、第２のヘルプデータディスプレイは、医療提供者が患者に読み出すための、好ましくは患者が何らかのアクションを実行するための指示を含むような情報である、スクリプト情報を提示し得、これらは、問題を絞り込むか、又は解決するのに役立ち得る。いくつかの実施形態では、第１のヘルプデータディスプレイにおけるトラブルシューティングフローチャートへの入力に基づいて、第２のヘルプデータディスプレイは、スクリプト情報を自動的にデータ入力（ｐｏｐｕｌａｔｅ）し得る。

【0154】

図５において概して例示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、患者インターフェース５０に関する情報を提示し、及び／又は患者インターフェース５０の１つ以上の設定を修正するための、患者インターフェース制御部１５０を含む。患者インターフェース制御部１５０は、図５において概して例示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得る。患者インターフェース制御部１５０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。患者インターフェース制御部１５０は、インターフェースモニタ信号９８ｂのうちの１つ以上を介してアシスタントインターフェース９４に通信される情報を提示し得る。

【0155】

図５において概して例示されるように、患者インターフェース制御部１５０は、患者インターフェース５０によって提示されるディスプレイの表示フィード１５２を含む。いくつかの実施形態では、表示フィード１５２は、患者インターフェース５０によって現在患者に提示されている表示画面のライブコピーを含み得る。換言すれば、表示フィード１５２は、患者インターフェース５０の表示画面上に提示されるものの画像を提示し得る。

【0156】

いくつかの実施形態では、表示フィード１５２は、画面名又は画面番号などの、患者インターフェース５０によって現在提示されている表示画面に関する略式情報を含み得る。患者インターフェース制御部１５０は、医療提供者が患者インターフェース５０の１つ以上の設定若しくは態様を調整又は制御するための患者インターフェース設定制御部１５４を含み得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース設定制御部１５４は、アシスタントインターフェース９４に、患者インターフェース５０の機能又は設定を制御するためのインターフェース制御信号９８を生成及び／又は伝送させ得る。

【0157】

いくつかの実施形態では、患者インターフェース設定制御部１５４は、医療提供者が患者インターフェース５０を遠隔で閲覧及び／又は制御するための共同ブラウジング又はコブラウジング能力を含み得る。例えば、患者インターフェース設定制御部１５４は、医療提供者が、患者インターフェース５０上の１つ以上のテキスト入力フィールドにテキストを遠隔で入力すること、及び／又はアシスタントインターフェース９４のマウス若しくはタッチスクリーンを使用して、患者インターフェース５０上のカーソルを遠隔で制御することを可能にし得る。

【0158】

いくつかの実施形態では、患者インターフェース５０を使用して、患者インターフェース設定制御部１５４は、患者によって変更されることができない設定を医療提供者が変更することを可能にし得る。例えば、患者インターフェース５０は、患者が、患者インターフェース５０上で、ディスプレイに使用される言語を不用意に切り替えることを防止するために言語設定にアクセスすることを妨げられ得るのに対して、患者インターフェース設定制御部１５４は、医療提供者が患者インターフェース５０の言語設定を変更することを可能にし得る。別の実施例では、患者インターフェース５０は、ディスプレイが患者に判読不能になるように、患者が、患者インターフェース５０上のディスプレイに使用されるフォントサイズを不用意に切り替えることを防止するために、フォントサイズ設定をより小さいサイズに変更することができない場合があるのに対して、患者インターフェース設定制御部１５４は、医療提供者が患者インターフェース５０のフォントサイズ設定を変更することを提供し得る。

【0159】

図５において概して例示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、患者インターフェース５０と、治療デバイス７０、歩行センサ８２、及び／又は関節角度計８４などの、１つ以上の他のデバイス７０、８２、８４と、の間の通信のステータスを示すインターフェース通信ディスプレイ１５６を含む。インターフェース通信ディスプレイ１５６は、図５において概して例示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得る。

【0160】

インターフェース通信ディスプレイ１５６は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。インターフェース通信ディスプレイ１５６は、医療提供者が他のデバイス７０、８２、８４のうちの１つ以上との通信を遠隔で修正するための制御部を含み得る。例えば、医療提供者は、他のデバイス７０、８２、８４のうちの１つとの通信をリセットするように、又は他のデバイス７０、８２、８４のうちの新しいものとの通信を確立するように、患者インターフェース５０に遠隔で命令し得る。この機能性は、例えば、患者が他のデバイス７０、８２、８４のうちの１つに問題を有する場合、又は患者が他のデバイス７０、８２、８４のうちの新しいもの又は交換したものを受け取る場合に、使用され得る。

【0161】

図５において概して例示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、医療提供者が治療デバイス７０に関する情報を閲覧及び／又は制御するための装置制御部１６０を含む。装置制御部１６０は、図５において概して例示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得る。装置制御部１６０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。装置制御部１６０は、装置の現在のステータスに関する情報を有する装置ステータスディスプレイ１６２を含み得る。装置ステータスディスプレイ１６２は、装置モニタ信号９９ｂのうちの１つ以上を介してアシスタントインターフェース９４に通信される情報を提示し得る。装置ステータスディスプレイ１６２は、治療デバイス７０が患者インターフェース５０と現在通信しているかどうかを示し得る。装置ステータスディスプレイ１６２は、治療デバイス７０のステータスに関する他の現在及び／又は履歴情報を提示し得る。

【0162】

装置制御部１６０は、医療提供者が治療デバイス７０の１つ以上の態様を調整又は制御するための装置設定制御部１６４を含み得る。装置設定制御部１６４は、アシスタントインターフェース９４に、治療デバイス７０の動作パラメータ及び／又は１つ以上の性質（例えば、ペダル半径設定、抵抗設定、ターゲットＲＰＭ、治療デバイス７０の他の好適な性質、又はそれらの組み合わせ）を変更するための装置制御信号９９（例えば、記載されるように、治療計画入力と称され得る）を生成及び／又は伝送させ得る。

【0163】

装置設定制御部１６４は、モードボタン１６６及び位置制御部１６８を含み得、これらは、医療提供者が、治療デバイス７０のアクチュエータ７８を手動モードにし、その後、位置制御部１６８を使用して、アクチュエータ７８の位置又は速さなどの設定を変更することができるように、併せて使用され得る。モードボタン１６６は、自動モードと手動モードとを切り替えるための、位置などの設定を提供し得る。

【0164】

いくつかの実施形態では、１つ以上の設定は、任意の時点で、かつ関連付けられた自動／手動モードを有さずに、調整可能であり得る。いくつかの実施形態では、医療提供者は、患者が治療デバイス７０を積極的に使用している間に、ペダル半径設定などの、治療デバイス７０の動作パラメータを変更し得る。そのような「臨機応変」調整は、患者インターフェース５０を使用して患者に利用可能であってもよく、又は利用可能でなくてもよい。

【0165】

いくつかの実施形態では、モードボタン１６６は、医療提供者及び／又は患者が治療デバイス７０を複数のモードのうちの１つに配置することを可能にするように構成され得る。モードは、治療デバイスモードと称され得る。複数の治療デバイスモードは、パッシブモード、アクティブアシストモード、抵抗性モード、アクティブモード、及び／又は他の好適なモードを含み得る。パッシブモードは、治療デバイス７０の電気モータが、１つ以上のペダル１０２に回転可能に結合された１つ以上の半径方向に調整可能なカップリングを独立して駆動することを指し得る。パッシブモードでは、電動モータは、半径方向に調整可能なカップリング上の唯一の駆動力源であり得る。すなわち、患者は、ペダル１０２を彼らの手又は彼らの足で係合し得、電気モータは、患者のために半径方向に調整可能なカップリングを回転させ得る。これは、患者が過度の力を発揮することなく、患者の関節可動域を増加させることを含むが、これらに限定されない、特定の目的のために、患部を動かすこと及び患部を伸ばすことが可能になり得る。

【0166】

アクティブアシストモードは、電動モータが、１つ以上の半径方向調整可能なカップリングの毎分回転数の測定値を受信し、測定された毎分回転数が閾値状態を満たすときに、電動モータ１２に、１つ以上のペダル１０２に回転可能に結合された１つ以上の半径方向調節可能なカップリングを駆動させることを指し得る。閾値状態は、患者及び／又は医療提供者によって構成可能であり得る。電動モータは、毎分回転数が毎分回転数閾値を上回り、かつ閾値状態が満たされていない場合、ユーザが半径方向に調整可能なカップリングに駆動力を提供している間、電源オフにされ得る。毎分回転数が毎分回転数閾値未満である場合、閾値状態は満たされ、電動モータは、毎分回転数閾値を維持するために半径方向に調整可能なカップリングを駆動するように制御され得る。

【0167】

抵抗性モードは、電気モータが、１つ以上のペダル１０２に結合された１つ以上の半径方向調整可能なカップリングの回転に対する抵抗を提供することを指し得る。抵抗性モードは、電気モータによって提供される抵抗に対してペダルを動かすために筋肉に力を発揮させることによって、リハビリテーションされている身体部分の強度、関節可動域、柔軟性、又は他の測定可能な特質を増加させ得る。

【0168】

アクティブモードは、電動モータが半径方向に調整可能なカップリングに駆動力補助を提供しないように電源を切ることを指し得る。代わりに、このモードでは、例えば、手又は足を使用して、ユーザは、半径方向に調整可能なカップリングに唯一の駆動力を提供する。

【0169】

いくつかの実施形態では、装置設定制御部１６４は、医療提供者が患者インターフェース５０を使用して患者によって変更することができない設定を変更することを可能にし得る。例えば、患者インターフェース５０は、治療デバイス７０の高さ又は傾きの設定などの、事前構成された設定を変更することを妨げられ得るのに対して、装置設定制御部１６４は、医療提供者が治療デバイス７０の高さ又は傾きの設定を変更することを提供し得る。

【0170】

図５において概して例示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、患者インターフェース５０との音声又は視聴覚通信セッションを制御するための患者通信制御部１７０を含む。患者インターフェース５０との通信セッションは、患者インターフェース５０の出力デバイスによって提示するための、アシスタントインターフェース９４からのライブフィードを含み得る。ライブフィードは、音声フィード及び／又はビデオフィードの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース５０は、アシスタントインターフェース９４を使用するヒトとの２方向の音声又は視聴覚通信を提供するように構成され得る。具体的には、患者インターフェース５０との通信セッションは、患者インターフェース５０及びアシスタントインターフェース９４の各々が他方のビデオを提示する、双方向（２方向）ビデオ又は視聴覚フィードを含み得る。

【0171】

いくつかの実施形態では、患者インターフェース５０は、アシスタントインターフェース９４からのビデオを提示し得る一方、アシスタントインターフェース９４は、音声のみを提示するか、又はアシスタントインターフェース９４は、患者インターフェース５０からのライブ音声又は視覚信号を提示しない。いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース９４は、患者インターフェース５０からのビデオを提示し得る一方、患者インターフェース５０は、音声のみを提示するか、又は患者インターフェース５０は、アシスタントインターフェース９４からのライブ音声又は視覚信号を提示しない。

【0172】

いくつかの実施形態では、患者インターフェース５０との音声又は視聴覚通信セッションは、少なくとも部分的に、患者が身体部分に対してリハビリテーション療法を実行している間に、行われ得る。患者通信制御部１７０は、図５において概して例示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得る。患者通信制御部１７０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。

【0173】

音声及び／又は視聴覚通信は、アシスタントインターフェース９４によって、及び／若しくは電話システムなどの別のデバイス（ｄｅｖｉｃｅ）若しくはデバイス（ｄｅｖｉｃｅｓ）によって、処理及び／又は指示され得、又はビデオ会議システムは、医療提供者がアシスタントインターフェース９４を使用している間に医療提供者によって使用される。代替的に又は追加的に、音声及び／又は視聴覚通信は、第三者との通信を含み得る。例えば、システム１０は、医療提供者が、特定のハードウェア又はソフトウェアの使用に関して、患者、及び、医療提供者又は専門家などの、対象分野の専門家との３方向の会話を開始することを可能にし得る。図５において概して例示される例示的な患者通信制御部１７０は、医療提供者が、患者との音声又は視聴覚通信の様々な態様を管理することにおける使用のための呼制御部１７２を含む。呼制御部１７２は、医療提供者が音声又は視聴覚通信セッションを終了するための切断ボタン１７４を含む。呼制御部１７２はまた、アシスタントインターフェース９４からの音声又は視聴覚信号を一時的に消音するためのミュートボタン１７６を含む。いくつかの実施形態では、呼制御部１７２は、ホールドボタン（図示せず）などの他の特徴を含み得る。

【0174】

呼制御部１７２はまた、患者インターフェース５０で、電話会議セッションからの音声及び／若しくはビデオの記録及び／又は再生を制御するための、記録、再生、並びに一時停止ボタンなどの、１つ以上の記録／再生制御部１７８を含む。呼制御部１７２はまた、患者インターフェース５０からの静止画像及び／又はビデオ画像を提示するためのビデオフィードディスプレイ１８０と、アシスタントインターフェース９４を使用する医療提供者の現在の画像を示すセルフビデオディスプレイ１８２とを含む。セルフビデオディスプレイ１８２は、図５において概して例示されるように、ビデオフィードディスプレイ１８０のセクション内で、ピクチャインピクチャ形式として提示され得る。代替的に又は追加的に、セルフビデオディスプレイ１８２は、ビデオフィードディスプレイ１８０とは別個に及び／又は独立して提示され得る。

【0175】

図５において概して例示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、第三者との音声及び／又は視聴覚通信を行うことにおける使用のための第三者通信制御部１９０を含む。第三者通信制御部１９０は、図５において概して例示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得る。第三者通信制御部１９０は、別個の画面上の表示、又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。

【0176】

第三者通信制御部１９０は、特定のハードウェア又はソフトウェアの使用に関する第三者、例えば、医療提供者又は専門家などの、対象分野の専門家に連絡するための、連絡先リスト及び／又はボタン若しくは制御部などの、１つ以上の制御部を含み得る。第三者通信制御部１９０は、第三者がアシスタントインターフェース９４を介して医療提供者及び患者インターフェース５０を介して患者の両方と同時に通信するための電話会議能力を含み得る。例えば、システム１０は、医療提供者が患者及び第三者との３方向の会話を開始することを提供し得る。

【0177】

図６は、概して、本開示による、患者に関するデータ６００に基づいて、患者についての治療計画６０２を出力するように機械学習モデル１３を訓練する例示的なブロック図を例示する。他の患者に関するデータは、サーバ３０によって受信され得る。他の患者は、治療計画を実行するために様々な治療デバイスを使用している場合がある。

【0178】

データは、他の患者の性質、他の患者によって実行される治療計画の詳細、及び／又は治療計画を実行する結果（例えば、患者の体の部分の回復の割合、患者の体の部分の回復の量、患者の体の部分の筋力の増加若しくは減少の量、患者の体の部分の関節可動域の増加若しくは減少の量など）を含み得る。

【0179】

描写されるように、データは、異なるコホートに割り当てられている。コホートＡは、同様の第１の性質、第１の治療計画、及び第１の結果を有する患者のデータを含む。コホートＢは、同様の第２の性質、第２の治療計画、及び第２の結果を有する患者のデータを含む。例えば、コホートＡは、骨折した四肢のために手術を受けたいかなる医学的状態もない２０代の患者の第１の性質を含み得、彼らの治療計画は、特定の治療プロトコルを含み得る（例えば、治療デバイス７０を週に５回、３０分間を３週間使用し、治療デバイス７０の特質、構成、及び／又は設定の値は、最初の２週間はＸ（Ｘは数値である）に、最後の週はＹ（Ｙは数値である）に設定される）。

【0180】

コホートＡ及びコホートＢは、機械学習モデル１３を訓練するために使用される訓練データセットに含まれ得る。機械学習モデル１３は、各コホートについて性質間のパターンを照合し、かつ結果を提供する医療提供者による選択のための治療計画又は様々な可能な治療計画を出力するように訓練され得る。したがって、新しい患者のデータ６００が訓練された機械学習モデル１３に入力されるときに、訓練された機械学習モデル１３は、データ６００に含まれる性質をコホートＡ又はコホートＢのいずれかの性質と照合し、適切な治療計画（ｐｌａｎ）又は計画（ｐｌａｎｓ）６０２を出力し得る。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１３は、新しい患者によって実行されるべきではない１つ以上の除外される治療計画を出力するように訓練され得る。

【0181】

図７は、概して、本開示による、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、推奨される治療計画及び除外される治療計画を提示するアシスタントインターフェース９４の概要ディスプレイ１２０の実施形態を例示する。描写されるように、概要ディスプレイ１２０は、セルフビデオディスプレイ１８２を含む、患者プロファイル１３０及びビデオフィードディスプレイ１８０のためのセクションを含むだけである。図５を参照して記載される概要ディスプレイ１２０の制御部及びインターフェースの任意の好適な構成は、患者プロファイル１３０、ビデオフィードディスプレイ１８０、及びセルフビデオディスプレイ１８２に加えて、又はこれらの代わりに提示され得る。

【0182】

テレメディシンセッション中にアシスタントインターフェース９４（例えば、コンピューティングデバイス）を使用する医療提供者は、ビデオフィードディスプレイ１８０における患者からのビデオも提示する概要ディスプレイ１２０（例えば、アシスタントインターフェース９４の表示画面２４上に提示されるユーザインターフェース）の部分におけるセルフビデオ１８２に提示され得る。更に、ビデオフィードディスプレイ１８０はまた、医療提供者が、テレメディシンセッション中にリアルタイムで又はほぼリアルタイムで、推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画を患者インターフェース５０上で患者と共有することを可能にするグラフィカルユーザインターフェース（ｇｒａｐｈｉｃａｌ ｕｓｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ、ＧＵＩ）オブジェクト７００（例えば、ボタン）を含み得る。医療提供者は、推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画を共有するためにＧＵＩオブジェクト７００を選択し得る。描写されるように、概要ディスプレイ１２０の別の部分は、患者プロファイルディスプレイ１３０を含む。

【0183】

患者プロファイルディスプレイ１３０は、２つの例示的な推奨される治療計画６００と、１つの例示的な除外される治療計画６０２とを提示している。本明細書に記載されるように、治療計画は、治療されている患者の性質を考慮して推奨され得る。患者が所望の結果を達成するために従うべき推奨される治療計画６００を生成するために、治療されている患者の性質と、治療計画を実施するために治療デバイス７０を使用した他の人々のコホートとの間のパターンは、人工知能エンジン１１の１つ以上の機械学習モデル１３によって照合され得る。推奨される治療計画の各々は、異なる所望の結果に基づいて生成され得る。

【0184】

例えば、描写されるように、患者プロファイルディスプレイ１３０は、「患者の性質は、コホートＡにおける使用の性質と照合します。以下の治療計画は、患者の性質及び所望の結果に基づいて、患者に推奨されます」を提示する。次いで、患者プロファイルディスプレイ１３０は、コホートＡからの推奨される治療計画を提示し、各治療計画は、異なる結果を提供する。

【0185】

描写されるように、治療計画「Ａ」は、「患者Ｘは、Ｙ％の関節可動域の増加を達成するために、治療デバイスを１日に３０分間で４日間使用するべきです。患者Ｘは、２型糖尿病を有しています。患者Ｘは、治療計画中に疼痛管理のために薬物Ｚが処方されるべきです（薬物Ｚは、２型糖尿病を有する人々に対して承認されている）。」を示す。したがって、生成された治療計画は、Ｙ％の関節可動域を増加させることを達成する。認知され得るように、治療計画はまた、患者の既知の医学的疾患（例えば、２型糖尿病）を考慮して疼痛を管理するために患者に処方するための推奨薬物（例えば、薬物Ｚ）を含む。すなわち、推奨される患者薬物は、患者の医学的状態と対立しないだけでなく、それによって、優れた患者転帰の可能性を改善する。この特定の実施例及び本明細書の他の箇所のすべてのそのような実施例は、生成された治療計画が複数の薬物を推奨すること、又は合併状態若しくは合併疾患の確認、閲覧、診断及び／若しくは治療を取り扱うことを任意の方法において制限されることを意図するものではない。

【0186】

推奨される治療計画「Ｂ」は、治療計画の異なる所望の結果に基づいて、治療デバイスの異なる治療プロトコル、異なる投薬療法などを含む、異なる治療計画を指定し得る。

【0187】

描写されるように、患者プロファイルディスプレイ１３０はまた、除外される治療計画６０２を提示し得る。これらの種類の治療計画は、医療提供者に、患者に治療計画の特定の部分を推奨しないように警告するために、アシスタントインターフェース９４を使用して医療提供者に示される。例えば、除外される治療計画は、以下の、「患者Ｘは、心臓病のために１日に３０分よりも長く治療デバイスを使用するべきでありません。患者Ｘは、２型糖尿病を有しています。患者Ｘは、治療計画中に疼痛管理のために薬物Ｍを処方されるべきではありません（このシナリオでは、薬物Ｍは、２型糖尿病を有する人々に合併症を引き起こす可能性がある）を指定することができる。具体的には、除外される治療計画は、心臓病のために、患者Ｘが１日に３０分を超えて運動すべきではないという治療プロトコルの制限を指摘する。排除される治療計画はまた、薬物Ｍが２型糖尿病という医学的状態と対立するため、患者Ｘは薬物Ｍを処方されるべきではないと指摘する。

【0188】

医療提供者は、概要ディスプレイ１２０上で患者の治療計画を選択し得る。例えば、医療提供者は、入力周辺機器（例えば、マウス、タッチスクリーン、マイクロフォン、キーボードなど）を使用して、患者の治療計画６００から選択し得る。いくつかの実施形態では、テレメディシンセッション中に、医療提供者は、推奨される治療計画６００の長所及び短所を患者と考察し得る。

【0189】

いずれにしても、医療提供者は、患者が所望の結果を達成するために従うべき治療計画を選択し得る。選択された治療計画は、提示のために患者インターフェース５０に伝送され得る。患者は、患者インターフェース５０上で、選択された治療計画を閲覧し得る。いくつかの実施形態では、医療提供者及び患者は、テレメディシンセッション中に、詳細（例えば、治療デバイス７０を使用する治療プロトコル、食事療法、投薬療法など）をリアルタイム又はほぼリアルタイムで考察し得る。いくつかの実施形態では、サーバ３０は、選択された治療計画に基づいて、及びテレメディシンセッション中に、ユーザが治療デバイス７０を使用する際に治療デバイス７０を制御し得る。

【0190】

図８は、概して、本開示による、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、患者データが変化した結果として変化した推奨される治療計画を提示するアシスタントインターフェース９４の概要ディスプレイ１２０の実施形態を例示する。認知され得るように、治療デバイス７０及び／又は任意のコンピューティングデバイス（例えば、患者インターフェース５０）は、患者が治療計画を実行するために、治療デバイス７０を使用している間にデータを伝送し得る。データは、患者の更新された性質及び／又は他の治療データを含み得る。例えば、更新された性質は、新しい性能情報及び／又は測定情報を含み得る。性能情報は、治療デバイス７０の部分の速さ、患者によって達成される関節可動域、治療デバイス７０の部分に及ぼされる力、患者の心拍数、患者の血圧、患者の呼吸数などを含み得る。

【0191】

いくつかの実施形態では、サーバ３０で受信されたデータは、患者が現在の治療計画について軌道に乗っていると、性質が示すと判定し得る、訓練された機械学習モデル１３に入力され得る。患者が現在の治療計画について軌道に乗っていると判定することは、訓練された機械学習モデル１３に治療デバイス７０のパラメータを調整させ得る。調整は、患者の性能を更に改善するために、治療計画の次のステップに基づき得る。

【0192】

いくつかの実施形態では、サーバ３０で受信されたデータは、訓練された機械学習モデル１３に入力され得、機械学習モデル１３は、患者が現在の治療計画について軌道に乗っていない（例えば、スケジュールよりも遅れている、速さを維持することができない、特定の可関節可動域を達成することができない、あまりにも疼痛が大きいなど）こと、又は現在の治療計画についてスケジュールよりも進んでいる（例えば、特定の速さを超えている、疼痛なしで指定された時間よりも長く運動している、指定されたよりも大きい力がかかっているなど）ことを性質が示していると判定し得る。

【0193】

訓練された機械学習モデル１３は、患者の性質が、患者が割り当てられたコホートにおける患者の性質ともはや照合しないと判定し得る。したがって、訓練された機械学習モデル１３は、患者の性質を適格にする性質を含む別のコホートに患者を再割り当てし得る。したがって、訓練された機械学習モデル１３は、新しいコホートから新しい治療計画を選択し、新しい治療計画に基づいて、治療デバイス７０を制御し得る。

【0194】

いくつかの実施形態では、治療デバイス７０を制御する前に、サーバ３０は、患者プロファイル１３０における提示のために、新しい治療計画８００をアシスタントインターフェース９４に提供し得る。描写されるように、患者プロファイル１３０は、「患者の性質は、変化し、コホートＢにおける使用の性質と照合するようになります。以下の治療計画は、患者の性質及び所望の結果に基づいて、患者に推奨されます」を示す。次いで、患者プロファイル１３０は、新しい治療計画８００（「患者Ｘは、Ｌ％の関節可動域の増加を達成するために、治療デバイスを１日１０分間で３日間使用するべきです」を提示する。医療提供者は、新しい治療計画８００を選択し得、サーバ３０は、選択を受信し得る。サーバ３０は、新しい治療計画８００に基づいて、治療デバイス７０を制御し得る。いくつかの実施形態では、新しい治療計画８００は、患者が新しい治療計画８００の詳細を閲覧し得るように、患者インターフェース５０に伝送され得る。

【0195】

いくつかの実施形態では、サーバ３０は、治療計画を実行するために治療デバイス７０を使用して、ユーザに関する治療データを受信するように構成され得る。ユーザは、様々な運動を実行するために、治療デバイス７０を使用する患者、ユーザ、又はヒトを含み得る。治療データは、ユーザの様々な性質、ユーザが治療デバイス７０を使用している間のユーザに関する様々な測定情報、治療デバイス７０の様々な性質、治療計画、他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。サーバ３０は、テレメディシンセッション中に治療データを受信し得る。

【0196】

いくつかの実施形態では、ユーザが治療計画を実行するために治療デバイス７０を使用している間に、治療データの少なくともいくつかは、外部センサ８２、８４、８６のうちの１つ以上から、及び／又は治療デバイス７０の１つ以上の内部センサ７６からのセンサデータ１３６を含み得る。本明細書で言及される任意のセンサは、スタンドアロンで、ニューラルネットの一部で、モノのインターネット上のノードで、又は別様に物理的若しくは無線ネットワークに接続される、若しくは接続されるように構成され得る。

【0197】

いくつかの実施形態では、治療データの少なくともいくつかは、治療デバイス７０を使用している間に、ユーザによって装着される１つ以上のウェアラブルデバイスの１つ以上のセンサからのセンサデータを含み得る。１つ以上のウェアラブルデバイスは、時計、ブレスレット、ネックレス、ヘッドバンド、リストバンド、足首バンド、眼鏡又は眼鏡（例えば、限定されないが、Ｇｏｏｇｌｅ Ｇｌａｓｓ）、胸又は胴体ストラップ、身体に働きかける、取り付けられる、又は通信可能に結合されるように構成されたデバイスなどを含み得る。ユーザが治療デバイス７０を使用している間、１つ以上のウェアラブルデバイスは、ユーザに関して、心拍数、体温、血圧、眼拡張、１つ以上のバイタルサイン、１つ以上の代謝マーカー、バイオマーカーなどを監視するように構成され得る。

【0198】

いくつかの実施形態では、治療データの少なくともいくつかは、１つ以上の感知又はモノのインターネット（ＩｏＴ）デバイスの１つ以上のセンサからのセンサデータを含み得る。そのようなデバイスは、ユーザの近くにあってもよいが、ユーザによって着用されていなくてもよい。追加的に、又は代替的に、そのようなデバイスは、ユーザに関して、心拍数、体温、血圧、眼拡張、１つ以上のバイタルサイン、１つ以上の代謝マーカー、バイオマーカーなどを感知、測定、取得、又は別様に監視するように構成され得る。いくつかの実施形態では、そのようなデバイスは、ユーザを完全に又は部分的にカプセル化する、又は別様にユーザに通信可能に結合される感知フィールドを生成するように構成され得る。デバイスは、ユーザが感知フィールドにいる間に、ユーザに関して、心拍数、体温、血圧、眼拡張、１つ以上のバイタルサイン、１つ以上の代謝マーカー、バイオマーカーなどを感知、測定、取得、又は別様に監視するように構成され得る。

【0199】

治療デバイス７０の様々な性質は、治療デバイス７０の１つ以上の設定、治療デバイス７０の回転部材（例えば、ホイールなど）の時間周期（例えば、１分など）当たりの電流回転数、治療デバイス７０の抵抗設定、治療デバイス７０の他の好適な性質、又はそれらの組み合わせを含み得る。測定情報は、ユーザの１つ以上のバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、ユーザの血中酸素レベルのＳｐＯ２測定値（例えば、酸素飽和レベル）、ユーザの血圧、ユーザのグルコースレベル、ユーザの他の好適な測定情報、ユーザに関する腸内環境関連データ、又はそれらの組み合わせを含み得る。

【0200】

いくつかの実施形態では、サーバ３０は、治療データの少なくとも１つの態様を使用して、ユーザに関する少なくとも１つの測定値の治療デバイス７０の第１の治療デバイスモードに関連付けられる少なくとも１つの態様を識別し得る。第１の治療デバイスモードは、本明細書に記載されるものを含む治療デバイス７０の任意の好適なモードを含み得る。

【0201】

いくつかの実施形態では、サーバ３０は、治療デバイス７０の第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するかどうかを判定し得る。少なくとも１つの二次的状態は、治療デバイス７０を使用している間に、ユーザが治療されていない任意の状態（例えば、現在治療されていない状態、並びに／又は医療提供者及び／若しくは患者が無自覚である状態）を含み得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、ユーザの二次的状態を判定するために、ユーザに関する少なくとも１つの他の態様及び／又は少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様及び／又は少なくとも１つの他の測定値を使用し得、態様（ａｓｐｅｃｔ）又は態様（ａｓｐｅｃｔｓ）は、第１の治療デバイスモードに加えて、又は第１の治療デバイスモードの代わりに、治療デバイス７０の少なくとも１つの他の治療デバイスモードに関連付けられることを理解されたい。

【0202】

いくつかの実施形態では、関連付けられるメモリ（例えば、メモリ６２又は他の好適なメモリなど）に書き込むことによって、サーバ３０は、治療デバイス７０の第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、治療デバイス７０の第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、少なくとも１つの二次的状態に相関するかどうかを判定し得る。

【0203】

関連付けられるメモリは、人工知能エンジン１１などの人工知能エンジンによってアクセスされるように構成され得る。人工知能エンジン１１は、治療デバイス７０の第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するために、機械学習モデル１３又は他の好適な機械学習モデルなどの少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように構成され得る。

【0204】

いくつかの実施形態では、人工知能エンジン１１は、他のユーザに関連付けられる二次的状態情報を更に使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するために、機械学習モデル１３を使用し得る。他のユーザの少なくとも一部は、ユーザが属するコホートに関連付けられてもよく、代替的に、他のユーザのすべては、ユーザが属するコホートに関連付けられてもよく、更に代替的に、他のユーザは、他のコホートに関連付けられてもよく、又は他のユーザは、コホートに関連付けられなくてもよい。いくつかの実施形態では、他のユーザは、ユーザの性質と同様の性質を有し得る。いくつかの実施形態では、他のユーザに関する測定値は、ユーザに関する少なくとも１つの測定値と同様の測定値を含み得る。

【0205】

機械学習モデル１３によって生成された少なくとも１つの二次的状態出力予測は、ユーザに関連付けられ得る１つ以上の二次的状態を示し得る。例えば、機械学習モデル１３は、治療デバイス７０の第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様に基づいて、予測される二次的状態がユーザに影響を及ぼし得ることを判定し得る。少なくとも１つの二次的状態出力予測は、確率的予測（例えば、限定されないが、パラメトリック、非パラメトリック、ベイズ及び／又はマルコフ確率的方法を使用する）、確率論的予測（例えば、限定されないが、非決定性有限状態オートマトンを使用する）、又は決定論的予測（（例えば、限定されないが、有限状態オートマトンを使用する）を含み得る。サーバ３０は、人工知能エンジンから、少なくとも１つの二次的状態出力予測を受信し得る。

【0206】

いくつかの実施形態では、治療デバイス７０の第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するという判定に応答して、サーバ３０は、少なくとも二次的状態を示す二次的状態情報を生成し得る。サーバ３０は、医療提供者のコンピューティングデバイスでアクセスするために、二次的状態情報をメモリ６２又は他の好適なメモリなどの関連付けられるメモリに書き込み得る。例えば、サーバ３０は、二次的状態情報を医療提供者に提示するように構成されたインターフェース９４又は他の好適なインターフェースなどのインターフェースに、二次的状態情報を提供し得る。インターフェースは、二次的状態情報を提供し、医療提供者からの入力を受信するように構成されたグラフィカルユーザインターフェースを含み得る。医療提供者は、二次的状態情報をレビュー又は分析し、二次的状態情報によって示される二次的状態の治療を追求するかどうかを判定し得る。二次的状態の治療を追求することは、治療計画の少なくとも１つの態様又は他の好適なアクションを修正することを含み得る。

【0207】

いくつかの実施形態では、様々な運動についての治療デバイス７０の構成、設定、関節可動域設定、疼痛レベル、力設定、及び速さ設定などを含む治療計画は、治療デバイス７０のコントローラに伝送され得る。一実施例では、ユーザが、患者インターフェース５０を介して、特定の関節可動域で高レベルの疼痛を経験しているという指標を提供する場合、コントローラは、指標を受信し得る。指標に基づいて、コントローラは、１つ以上のアクチュエータ、油圧、ばね、電気モータなどを介して、ペダルを内側に、外側に、又は任意の好適な軸に沿って又は周りに調整することによって、ペダル１０２の関節可動域を電子的に調整し得る。治療計画は、ユーザが運動中に特定の疼痛レベルを示すときに、ペダル１０２の代替の関節可動域設定を定義し得る。したがって、治療計画が治療デバイス７０のコントローラにアップロードされると、治療デバイス７０は、更なる命令、更なる外部入力などなしに動作し続け得る。患者（患者インターフェース５０を介して）及び／又はアシスタント（アシスタントインターフェース９４を介して）は、治療デバイス７０の構成又は設定のいずれかをいつでもオーバーライドし得ることに留意されたい。例えば、患者は、そう所望されれば、患者インターフェース５０を使用して、治療デバイス７０を直ちに停止させ得る。

【0208】

図９は、概して、本開示の原理による、治療デバイス７０を使用するユーザに関する治療データに基づいて、ユーザが治療されている一次的状態（例えば、現在治療されていない状態、並びに／又は医療提供者及び／若しくは患者が無自覚である状態）とは異なる二次的状態を識別する方法９００を示す、フロー図である。方法９００は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で実行されるような）、又はその両方の組み合わせを含み得る処理ロジックによって実行される。方法９００及び／又はその個々の関数、ルーチン、サブルーチン、若しくは動作の各々は、コンピューティングデバイスの１つ以上のプロセッサ（例えば、人工知能エンジン１１を実行するサーバ３０などの図１の任意の構成要素）によって実行され得る。いくつかの実施形態では、方法９００は、単一の処理スレッドによって実行され得る。代替的に、方法９００は、各スレッドが１つ以上の個々の関数、ルーチン、サブルーチン、又は方法の動作を実装する、２つ以上の処理スレッドによって実行され得る。

【0209】

説明を簡単にするために、方法９００は、一連の動作として描写され、記載される。しかしながら、本開示による動作は、様々な順序で、及び／若しくは同時に、並びに／又は本明細書に提示され、記載されていない他の動作とともに発生することができる。例えば、方法９００において描写される動作は、本明細書に開示される任意の他の方法の任意の他の動作と組み合わせて発生し得る。更に、例示される動作のすべてが、開示される主題に従って方法９００を実装するために必要とされ得るわけではない。加えて、当業者は、方法９００が、代替的に、状態図又は事象を介して一連の相互に関連する状態として表現されることができることを理解し、認知するであろう。

【0210】

９０２において、処理デバイスは、治療計画を実行するために、治療デバイス７０などの治療デバイスを使用してユーザに関する治療データを受信し得る。治療データは、ユーザの少なくとも１つの性質、ユーザに関する少なくとも１つの測定値、治療デバイスの少なくとも１つの性質、及び治療計画の少なくとも１つの態様のうちの少なくとも１つを含み得る。

【0211】

９０４において、処理デバイスは、治療デバイス７０の第１の治療デバイスモードに関連付けられる治療データの少なくとも１つの態様を使用して、ユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を識別し得る。

【0212】

９０６において、処理デバイスは、治療デバイス７０の第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するかどうかを判定することであって、ユーザの少なくとも１つの二次的状態は、ユーザが治療されている一次的状態（例えば、現在治療されていない状態、並びに／又は医療提供者及び／若しくは患者が無自覚である状態）でない、判定することを含み得る。

【0213】

９０８において、処理デバイスは、治療デバイス７０の第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するという判定に応答して、少なくとも二次的状態を示す二次的状態情報を生成することを含み得る。

【0214】

９１０において、処理デバイスは、医療提供者のコンピューティングデバイスでアクセスするために、二次的状態情報をメモリ６２又は他の好適なメモリなどの関連付けられるメモリに書き込み得る。

【0215】

図１０は、概して、本開示の原理による、治療デバイス７０を使用するユーザに関する治療データに基づいて、ユーザが治療されている一次的状態（例えば、現在治療されていない状態、並びに／又は医療提供者及び／若しくは患者が無自覚である状態）とは異なる二次的状態を識別するための方法１０００を示す、フロー図である。方法１０００は、コンピューティングデバイスのプロセッサ（例えば、人工知能エンジン１１を実行するサーバ３０などの図１の任意の構成要素）によって実行される動作を含む。いくつかの実施形態では、方法１０００の１つ以上の動作は、メモリデバイスに記憶され、処理デバイスによって実行されるコンピュータ命令において実装される。方法１０００は、方法９００に関して上述したのと同じ又は同様の様式で実行され得る。方法１０００の動作は、本明細書に記載される方法の任意の動作と何らかの組み合わせで実行され得る。

【0216】

１００２において、処理デバイスは、治療計画を実行するために、治療デバイス７０などの治療デバイスを使用してユーザに関する治療データを受信し得る。治療データは、ユーザの少なくとも１つの性質、ユーザに関する少なくとも１つの測定値、治療デバイスの少なくとも１つの性質、及び治療計画の少なくとも１つの態様のうちの少なくとも１つを含み得る。

【0217】

１００４において、処理デバイスは、治療デバイス７０の第１の治療デバイスモードに関連付けられる治療データの少なくとも１つの態様を使用して、ユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を識別し得る。

【0218】

１００６において、処理デバイスは、処理デバイス７０の第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を、メモリ６２又は他の好適なメモリなどの関連付けられるメモリに書き込み得る。関連付けられるメモリは、人工知能エンジン１１などの人工知能エンジンによってアクセスされるように構成され得る。人工知能エンジン１１は、少なくとも１つの二次的状態を示す二次的状態出力予測を生成するために、機械学習モデル１３などの少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように構成され得る。

【0219】

１００８において、処理デバイスは、人工知能エンジン１１から、少なくとも１つの二次的状態出力予測を受信し得る。

【0220】

１０１０において、処理デバイスは、少なくとも１つの二次的状態出力予測を受信することに応答して、少なくとも１つの二次的状態出力予測に基づいて、少なくとも１つの二次的状態を示す二次的状態情報を生成し得る。少なくとも１つの二次的状態は、ユーザが治療されている間について一次的状態ではないユーザに影響を与える状態（例えば、現在治療されていない状態、並びに／又は医療提供者及び／若しくは患者が無自覚である状態）を含み得る。

【0221】

１０１２において、処理デバイスは、医療提供者のコンピューティングデバイスでアクセスするために、二次的状態情報をメモリ６２又は他の好適なメモリなどの関連付けられるメモリに書き込み得る。

【0222】

図１１は、概して、本開示の原理による、治療デバイス７０を使用するユーザに関する治療データに基づいて、二次的状態、そのような二次的状態は、ユーザが治療されている一次的状態（例えば、現在治療されていない状態、並びに／又は医療提供者及び／若しくは患者が無自覚である状態）とは異なる、を識別するための方法１１００を示す、フロー図である。方法１１００は、コンピューティングデバイスのプロセッサ（例えば、人工知能エンジン１１を実行するサーバ３０などの図１の任意の構成要素）によって実行される動作を含む。いくつかの実施形態では、方法１１００の１つ以上の動作は、メモリデバイスに記憶され、処理デバイスによって実行されるコンピュータ命令において実装される。方法１１００は、方法９００及び／又は方法１０００に関して上述したのと同じ又は同様の様式で実行され得る。方法１１００の動作は、本明細書に記載される方法の任意の動作と何らかの組み合わせで実行され得る。

【0223】

１１０２において、人工知能エンジン１１は、治療デバイス７０の第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を受信し得る。

【0224】

１１０４において、人工知能エンジン１１は、治療デバイス７０の第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様及び他のユーザに関連付けられる二次的状態情報を使用して、少なくとも１つの二次的状態出力予測を生成するために、機械学習モデル１３又は他の好適な機械学習モデルなどの少なくとも１つの機械学習モデルを使用し得る。図１２は、概して、本開示による、最適な治療計画の選択を受信し、かつ最適な治療計画に基づいて、患者が治療デバイスを使用している間に治療デバイスを制御するための方法１２００の例示的な実施形態を例示する。方法１２００は、コンピューティングデバイスのプロセッサ（例えば、人工知能エンジン１１を実行するサーバ３０などの図１の任意の構成要素）によって実行される動作を含む。いくつかの実施形態では、方法１２００の１つ以上の動作は、メモリデバイスに記憶され、処理デバイスによって実行されるコンピュータ命令において実装される。方法１２００は、方法９００に関して上述したのと同じ又は同様の様式で実行され得る。方法１２００の動作は、本明細書に記載される方法の任意の動作と何らかの組み合わせで実行され得る。

【0225】

方法１２００が実行される前に、様々な最適な治療計画は、人工知能エンジン１１のうちの１つ以上の訓練された機械学習モデル１３によって生成され得る。例えば、患者の医学的状態に関する治療計画のセットに基づいて、１つ以上の訓練された機械学習モデル１３は、最適な治療計画を生成し得る。様々な治療計画は、患者及び／又は医療専門家の１つ以上のコンピューティングデバイスに伝送され得る。

【0226】

方法１２００の１２０２において、処理デバイスは、最適な治療計画（ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｐｌａｎｓ）から最適な治療計画（ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｐｌａｎ）の選択を受信し得る。選択は、患者インターフェース５０及び／又はアシスタントインターフェース９４上で最適な治療計画を提示するユーザインターフェース上で入力されている可能性がある。

【0227】

１２０４において、処理デバイスは、選択された最適な治療計画に基づいて、患者が治療デバイス７０を使用している間に、治療デバイス７０を制御し得る。いくつかの実施形態では、制御は、サーバ３０によって遠位で実行される。例えば、選択が患者インターフェース５０を使用して行われる場合、１つ以上の制御信号は、選択された治療計画に従って、治療デバイス７０の動作を制御するように治療デバイス７０の設定を構成するために、患者インターフェース５０から治療デバイス７０に伝送され得る。更に、選択がアシスタントインターフェース９４を使用して行われる場合、１つ以上の制御信号は、選択された治療計画に従って、治療デバイス７０の動作を制御するように治療デバイス７０の設定を構成するために、アシスタントインターフェース９４から治療デバイス７０に伝送され得る。

【0228】

患者が治療デバイス７０を使用する場合、センサ７６は、測定データを処理デバイスに伝送し得ることに留意されたい。処理デバイスは、治療計画に従って、センサ測定値に基づいて、治療デバイス７０の設定を修正することによって、治療デバイス７０を動的に制御し得る。例えば、センサ７６によって測定された力が、ユーザがペダル１０２に十分な力を加えていないことを示す場合、治療計画は、運動のために必要な力の量を減少させることを示し得る。

【0229】

患者が治療デバイス７０を使用する場合、ユーザが、患者が治療計画を実行する場合に患者によって経験される疼痛レベルに関する入力を入力するために、患者インターフェース５０を使用し得ることに留意されたい。例えば、ユーザは、ペダル１０２を治療デバイス７０上の特定の関節可動域に設定してペダリングしている間に、高度な疼痛を入力し得る。疼痛レベルは、治療計画に基づいて、関節可動域を動的に調整させ得る。例えば、治療計画は、ユーザが特定の関節可動域で運動を実行しているときに、特定の疼痛レベルが示される場合、代替の関節可動域設定を指定し得る。

【0230】

図１３は、概して、本開示の１つ以上の態様による、本明細書に記載される方法のうちの任意の１つ以上を実行することができる例示的なコンピュータシステム１３００を例示する。一実施例では、コンピュータシステム１３００は、コンピューティングデバイスを含み得、支援インターフェース９４、報告インターフェース９２、監督インターフェース９０、臨床医インターフェース２０、サーバ３０（ＡＩエンジン１１を含む）、患者インターフェース５０、歩行センサ８２、関節角度計８４、治療デバイス７０、圧力センサ８６、又は図１の任意の好適な構成要素に対応し得る。コンピュータシステム１３００は、図１の人工知能エンジン１１の１つ以上の機械学習モデル１３を実装する命令を実行することが可能であり得る。コンピュータシステムは、クラウド又はピアツーピアネットワークを介することを含む、ＬＡＮ、イントラネット、エクストラネット、又はインターネットにおいて他のコンピュータシステムに接続され（例えば、ネットワーク化され）得る。

【0231】

コンピュータシステムは、クライアントサーバネットワーク環境におけるサーバの容量で動作し得る。コンピュータシステムは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットコンピュータ、ウェアラブル（例えば、リストバンド）、セットトップボックス（ＳＴＢ）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、カメラ、ビデオカメラ、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、又はそのデバイスによって実行されるべきアクションを指定する命令のセット（連続的又は別様に）を実行することができる任意のデバイスであり得る。更に、単一のコンピュータシステムのみが例示されているが、「コンピュータ」という用語はまた、本明細書で考察される方法のうちのいずれか１つ以上を実行するための命令のセット（又は複数のセット）を個別に又は共同で実行するコンピュータの任意の集合を含むと解釈されるものとする。

【0232】

コンピュータシステム１３００は、バス１０１０を介して互いに通信する、処理デバイス１３０２、メインメモリ１３０４（例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）などのダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ））、スタティックメモリ１３０６（例えば、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ））、及びデータ記憶デバイス１３０８を含む。

【0233】

処理デバイス１３０２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置などの１つ以上の汎用処理デバイスを表現する。より具体的には、処理デバイス１３０２は、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又は他の命令セットを実装するプロセッサ若しくは命令セットの組み合わせを実装するプロセッサであり得る。処理デバイス１４０２はまた、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、システムオンチップ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサなどのような、１つ以上の特殊目的処理デバイスであり得る。処理デバイス１４０２は、本明細書で考察される動作及びステップのいずれかを実行するための命令を実行するように構成されている。

【0234】

コンピュータシステム１３００は、ネットワークインターフェースデバイス１３１２を更に含み得る。コンピュータシステム１３００はまた、ビデオディスプレイ１３１４（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、量子ＬＥＤ、陰極線管（ＣＲＴ）、シャドウマスクＣＲＴ、アパーチャーグリルＣＲＴ、モノクロＣＲＴ）、１つ以上の入力デバイス１３１６（例えば、キーボード及び／又はマウス若しくはゲーム様の制御部）、及び１つ以上のスピーカ１３１８（例えば、スピーカ）を含み得る。例示的な一実施例では、ビデオディスプレイ１３１４及び入力デバイス１３１６は、単一の構成要素又はデバイス（例えば、ＬＣＤタッチスクリーン）に組み合わされ得る。

【0235】

データ記憶デバイス１３１６は、本明細書に記載される方法、動作、又は機能のうちの任意の１つ以上を具現化する命令１３２２が記憶されているコンピュータ可読媒体１３２０を含み得る。命令１３２２はまた、コンピュータシステム１３００によるその実行中に、メインメモリ１３０４内及び／又は処理デバイス１３０２内に、完全に又は少なくとも部分的に存在し得る。したがって、メインメモリ１３０４及び処理デバイス１３０２はまた、コンピュータ可読媒体を構成する。命令１３２２は、ネットワークインターフェースデバイス１３１２を介してネットワーク上で更に伝送又は受信され得る。

【0236】

コンピュータ可読記憶媒体１３２０は、概して、単一の媒体であるように例示的な実施例において例示されるが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、１つ以上の命令セットを記憶する単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型若しくは分散型データベース、並びに／又は関連付けられるキャッシュ及びサーバ）を含むように解釈されたい。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語はまた、機械による実行のための命令のセットを記憶、符号化、又は搬送することが可能であり、かつ機械に本開示の方法論のうちの任意の１つ以上を実行させる任意の媒体を含むと解釈されるものとする。したがって、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光媒体、及び磁気媒体を含むが、これらに限定されないと解されるものとする。

【0237】

条項１．コンピュータ実装システムであって、ユーザによって、ユーザが治療計画を実行している間に、操作されるように構成された治療デバイスと、テレメディシンセッションに関連付けられるテレメディシン情報を提示するように構成された出力デバイスを備える患者インターフェースと、第１のコンピューティングデバイスであって、ユーザが治療計画を実行するために治療デバイスを使用している間に、ユーザに関する治療データを受信することであって、治療データは、ユーザの少なくとも１つの性質、ユーザに関する少なくとも１つの測定値、治療デバイスの少なくとも１つの性質、及び治療計画の少なくとも１つの態様のうちの少なくとも１つを含む、受信することと、治療データの少なくとも１つの態様を使用して、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を識別することと、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するかどうかを判定することであって、ユーザの少なくとも１つの二次的状態は、ユーザが治療されている一次的状態でない、判定することと、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するという判定に応答して、少なくとも二次的状態を示す二次的状態情報を生成することと、医療提供者の第２のコンピューティングデバイスでアクセスするために、二次的状態情報を関連するメモリに書き込むことと、を行うように構成された第１のコンピューティングデバイスと、を備える、コンピュータ実装システム。

【0238】

条項２．第１のコンピューティングデバイスは、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、プロセッサに、人工知能エンジンによってアクセスされるように構成された関連するメモリに、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を書き込むことであって、人工知能エンジンは、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように構成されている、書き込むことと、人工知能エンジンから、少なくとも１つの二次的状態出力予測を受信することと、を行わせる命令を更に含むかどうかを判定するように構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ実装システム。

【0239】

条項３．人工知能エンジンは、他のユーザに関連付けられる二次的状態情報を更に使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ実装システム。

【0240】

条項４．方法であって、治療計画を実行するために治療デバイスを使用するユーザに関する治療データを受信することであって、治療データは、ユーザの少なくとも１つの性質、ユーザに関する少なくとも１つの測定値、治療デバイスの少なくとも１つの性質、及び治療計画の少なくとも１つの態様のうちの少なくとも１つを含む、受信することと、治療データの少なくとも１つの態様を使用して、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を識別することと、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するかどうかを判定することであって、ユーザの少なくとも１つの二次的状態は、ユーザが治療されている一次的状態でない、判定することと、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するという判定に応答して、少なくとも二次的状態を示す二次的状態情報を生成することと、医療提供者のコンピューティングデバイスでアクセスするために、二次的状態情報を関連するメモリに書き込むことと、を含む、方法。

【0241】

条項５．治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、少なくとも１つの二次的状態と相関するかどうかを判定することは、人工知能エンジンによってアクセスされるように構成された関連するメモリに、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を書き込むことであって、人工知能エンジンは、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように構成されている、書き込むことと、人工知能エンジンから、少なくとも１つの二次的状態出力予測を受信することと、を含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0242】

条項６．人工知能エンジンは、他のユーザに関連付けられる二次的状態情報を更に使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0243】

条項７．ユーザ及び１人以上の他のユーザは、ユーザコホートに属する、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0244】

条項８．少なくとも１つの機械学習モデルは、複数レベルの非線形演算を含む深層ネットワークを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0245】

条項９．治療データのうちの少なくともいくつかは、治療デバイスに関連付けられたセンサからの少なくともいくつかのセンサデータに対応する、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0246】

条項１０．治療データの少なくともいくつかは、治療デバイスを使用している間に、ユーザによって装着されたウェアラブルデバイスに関連付けられたセンサからの少なくともいくつかのセンサデータに対応する、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0247】

条項１１．少なくとも１つの測定値は、ユーザが治療デバイスを使用している間に、ユーザのバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、ユーザの血液酸素レベルのＳｐＯ２測定値、及びユーザの血圧、のうちの少なくとも１つを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0248】

条項１２．治療デバイスの第１の治療デバイスモードは、アクティブアシスト治療デバイスモード、パッシブモード、アクティブアシストモード、抵抗性モード、及びアクティブモード、のうちの１つを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0249】

条項１３．命令を記憶する、有形で非一時的なコンピュータ可読媒体であって、命令は、実行されるときに、処理デバイスに、治療計画を実行するために治療デバイスを使用するユーザに関する治療データを受信することであって、治療データは、ユーザの少なくとも１つの性質、ユーザに関する少なくとも１つの測定値、治療デバイスの少なくとも１つの性質、及び治療計画の少なくとも１つの態様のうちの少なくとも１つを含む、受信することと、治療データの少なくとも１つの態様を使用して、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を識別することと、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するかどうかを判定することであって、ユーザの少なくとも１つの二次的状態は、ユーザが治療されている一次的状態でない、判定することと、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するという判定に応答して、少なくとも二次的状態を示す二次的状態情報を生成することと、医療提供者のコンピューティングデバイスでアクセスするために、二次的状態情報を関連するメモリに書き込むことと、を行わせる、コンピュータ可読媒体。

【0250】

条項１４．処理デバイスに、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様があるかどうかを判定させる命令は、処理デバイスに、人工知能エンジンによってアクセスされるように構成された関連するメモリに、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を書き込むことであって、人工知能エンジンは、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように構成されている、書き込むことと、人工知能エンジンから、少なくとも１つの二次的状態出力予測を受信することと、を行わせる命令を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。

【0251】

条項１５．人工知能エンジンは、他のユーザに関連付けられる二次的状態情報を更に使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。

【0252】

条項１６．ユーザ及び１人以上の他のユーザは、ユーザコホートに属する、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。

【0253】

条項１７．少なくとも１つの機械学習モデルは、複数レベルの非線形演算を含む深層ネットワークを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。

【0254】

条項１８．治療データの少なくともいくつかは、治療デバイスに関連付けられたセンサからの少なくともいくつかのセンサデータに対応する、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。

【0255】

条項１９．治療データの少なくともいくつかは、治療デバイスを使用している間に、ユーザによって装着されたウェアラブルデバイスに関連付けられたセンサからの少なくともいくつかのセンサデータに対応する、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。

【0256】

条項２０．少なくとも１つの測定値は、ユーザが治療デバイスを使用している間に、ユーザのバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、ユーザの血液酸素レベルのＳｐＯ２測定値、及びユーザの血圧、のうちの少なくとも１つを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。

【0257】

条項２１．治療デバイスの第１の治療デバイスモードは、アクティブアシスト治療デバイスモード、パッシブモード、アクティブアシストモード、抵抗性モード、及びアクティブモード、のうちの１つを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。

【0258】

条項２２．システムであって、処理デバイスと、命令を含むメモリであって、命令は、プロセッサによって実行されるときに、プロセッサに、治療計画を実行するために治療デバイスを使用するユーザに関する治療データを受信することであって、治療データは、ユーザの少なくとも１つの性質、ユーザに関する少なくとも１つの測定値、治療デバイスの少なくとも１つの性質、及び治療計画の少なくとも１つの態様のうちの少なくとも１つを含む、受信することと、治療データの少なくとも１つの態様を使用して、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を識別することと、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するかどうかを判定することであって、ユーザの少なくとも１つの二次的状態は、ユーザが治療されている一次的状態でない、判定することと、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様が、ユーザの少なくとも１つの二次的状態と相関するという判定に応答して、少なくとも二次的状態を示す二次的状態情報を生成することと、医療提供者のコンピューティングデバイスでアクセスするために、二次的状態情報を関連するメモリに書き込むことと、を行わせる、メモリと、を備える、システム。

【0259】

条項２３．プロセッサに、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様があるかどうかを判定させる命令は、プロセッサに、人工知能エンジンによってアクセスされるように構成された関連するメモリに、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を書き込むことであって、人工知能エンジンは、治療デバイスの第１の治療デバイスモードに関連付けられるユーザに関する少なくとも１つの測定値の少なくとも１つの態様を使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するために、少なくとも１つの機械学習モデルを使用するように構成されている、書き込むことと、人工知能エンジンから、少なくとも１つの二次的状態出力予測を受信することと、を行わせる命令を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0260】

条項２４．人工知能エンジンは、少なくとも１つの機械学習モデルを使用して、他のユーザに関連付けられる二次的状態情報を更に使用して、二次的状態出力予測のうちの少なくとも１つを生成するように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0261】

条項２５．ユーザ及び１人以上の他のユーザは、ユーザコホートに属する、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0262】

条項２６．少なくとも１つの機械学習モデルは、複数レベルの非線形演算を含む深層ネットワークを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0263】

条項２７．治療データの少なくともいくつかは、治療デバイスに関連付けられたセンサからの少なくともいくつかのセンサデータに対応する、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0264】

条項２８．治療データの少なくともいくつかは、治療デバイスを使用している間に、ユーザによって装着されたウェアラブルデバイスに関連付けられたセンサからの少なくともいくつかのセンサデータに対応する、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0265】

条項２９．少なくとも１つの測定値は、ユーザが治療デバイスを使用している間に、ユーザのバイタルサイン、ユーザの呼吸数、ユーザの心拍数、ユーザの体温、ユーザの血液酸素レベルのＳｐＯ２測定値、及びユーザの血圧、のうちの少なくとも１つを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0266】

条項３０．治療デバイスの第１の治療デバイスモードは、アクティブアシスト治療デバイスモード、パッシブモード、アクティブアシストモード、抵抗性モード、及びアクティブモード、のうちの１つを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0267】

上記の考察は、本開示の原理及び様々な実施形態を例示することを意図している。上記の開示が完全に認知されると、多数の変形及び修正が当業者により明白になるであろう。以下の特許請求の範囲は、すべてのそのような変形及び修正を包含するように解釈されることが意図される。

【0268】

記載される実施形態の様々な態様、実施形態、実装態様、又は特徴は、別個に、又は任意の組み合わせで使用され得る。本明細書に開示される実施形態は、本質的にモジュール式であり、他の実施形態と併せて使用され得るか、又は他の実施形態と結合され得る。

【0269】

上記の開示と一貫して、以下の条項に列挙されるアセンブリの実施例は、具体的に企図され、非限定的な実施例のセットとして意図されている。

【0270】

ユーザが侵襲的処置（例えば、手術）を受けるときに、又は別様に、患者の皮膚の裂け目（ｂｒｅａｃｈ）を経験するときに、ユーザは、裂け目の場所などで細菌に感染する可能性がある。典型的には、ユーザは、自己診断するか、又は医療専門家の診察を求める。医療専門家による診察は、概して、医療専門家が、潜在的感染部位が感染であるかどうかを評価するために、ユーザの潜在的感染部位を閲覧する、ユーザと直接会っての、面と向かっての、事前手配された予約を必要とする。テレヘルス予約の間に、医療専門家は、潜在的感染部位が実際の感染である可能性（例えば、感染確率）を判定するために、ユーザの潜在的感染部位を遠隔で見ることができる場合がある。ユーザの感染確率に応じて、直接会っての予約は、必要な場合、又は必要でない場合がある。

【0271】

ユーザの感染確率を判定すること、及び使用感染を診断することは、技術的に困難な問題であり得る。例えば、感染確率を判定するときに、事象情報、体温情報、圧力情報、変色情報、画像情報、測定情報、疼痛情報、疼痛レベル情報、神経問題情報、任意の他の所望の情報、又はそれらの組み合わせなどの多数の情報は、考慮される。体温情報は、ユーザ体温、及びユーザ体温と通常のヒト体温範囲（すなわち、健康なユーザのための体温範囲又は閾値体温を下回る体温）との間の後続の比較を含み得る。代替的に、又は組み合わせて、体温情報は、潜在的感染部位におけるユーザ体温と、対応する非感染部位におけるユーザ体温（例えば、ユーザの潜在的に感染した左膝の体温対ユーザの非感染の右膝の体温）の比較を含み得る。代替的に、又は組み合わせて、体温情報は、他のユーザのユーザ体温及び過去の体温データ（例えば、外科的処置を受けたユーザの潜在的感染部位の体温対ユーザと同じ外科的処置を受けた以前のユーザの平均体温を含むがこれらに限定されない体温）の比較を含み得る。圧力情報は、ユーザの潜在的感染部位の腫脹（例えば、知覚される腫脹又は腫脹の指標）を含み得る。変色情報は、潜在的感染部位におけるユーザの皮膚の色の変化（例えば、赤み又は任意の異常な色）を含み得る。代替的に、又は組み合わせて、変色情報は、潜在的感染部位の皮膚の色と、対応する非感染部位の皮膚の色（例えば、ユーザの潜在的に感染した左膝の色対ユーザの非感染の右膝の色）との比較を含み得る。画像情報は、静止画像又は動き画像（例えば、ビデオ）を含み得る。実施例として、画像情報は、外科的処置の前のユーザの身体部分の画像と、外科的処置がユーザの身体部分で行われた後のユーザの身体部分の画像との比較を含み得る。測定情報は、潜在的感染部位のサイズ測定値を含み得る。例えば、測定情報は、皮膚の裂け目から生じる二次元領域のサイズ測定を含み得る。別の実施例として、測定情報は、事象情報からの切開部の寸法、例えば、長さを含み得る。事象情報は、ユーザに対する侵襲的手術事象（例えば、外科的処置）に関する情報、又はユーザに対する傷害事象（例えば、事故、意図的な切断）に関する情報などの病因学的情報を含み得る。いずれの事象においても、病因学的情報は、ユーザの皮膚への破壊、切断、開口、開放創、又は別の形態の裂け目によって少なくとも部分的に引き起こされ得る。疼痛情報は、限定されないが、ユーザによって経験される疼痛の位置又は場所に関する情報、解剖学的動き、筋肉の緊張又は緊張解除、肢の伸長又はカールなどに基づいて、その疼痛の発現レベル又は知覚レベルの変化を含み得る。疼痛レベル情報は、限定されないが、疼痛情報に関して経験される任意の疼痛の強度に関するユーザの知覚された経験に関する情報を含み得る。神経問題情報は、限定されないが、刺激又は神経障害、神経学的又は神経筋起源であると思われる鋭い又は他の種類の神経痛、特に柔らかい領域をレンダリングする電気インパルスの伝達に関連する伝導問題、不快感又はその間の任意のレベル、及びユーザの体の他の部分に称される疼痛のユーザ体験を含み得る。

【0272】

感染確率及び感染診断を判定することにおける別の課題は、ユーザ情報、又は潜在的感染部位に関するユーザによって提供される情報の収集である。非限定的な実施例として、ユーザ情報は、圧力の指標、疼痛レベルの指標、変色の指標、及び移動性の指標を含み得る。ユーザ情報は、本明細書の上記［００３３］に記載されるように、感染確率を判定することに含まれる任意の情報を更に含み得る。

【0273】

更に、別の技術的問題は、テレメディシン又はテレヘルスセッション中に、コンピューティングデバイス又はインターフェース（「コンピューティングデバイス」と交換可能）を介して、ユーザが位置する場所とは異なる場所からユーザを遠位で診断することを含む。追加の技術的問題は、ユーザが位置する場所でユーザによって使用される治療装置を、異なる位置から、制御すること、又は制御を可能にすることを含み得る。多くの場合、ユーザがリハビリテーション手術（例えば、膝の手術）を受けるときに、医療専門家は、ユーザの自宅又は任意の移動可能な場所若しくは一時的な居住地で治療プロトコルを実行するために使用するための治療装置をユーザのために処方し得る。

【0274】

医療専門家は、ユーザ及び治療装置とは異なる場所に位置し得るため、医療専門家が、治療装置を使用してユーザの実際の進捗を監視し（進捗に関するユーザの言葉に依存するのではなく）、ユーザの進捗に応じて治療計画を修正し、ユーザが治療計画を実行するにつれてユーザの個人的な性質に治療装置を適合させることなどは、技術的に困難であり得る。

【0275】

ユーザの各性質、治療計画の各結果、及び治療装置のパラメータ、設定、構成などの各インスタンス化、修正、又はキャンセルは、タイムスタンプが付与され、治療計画の特定のステップと相関し得る。そのような技術は、治療計画におけるどのステップが所望の結果（例えば、筋力、関節可動域などが改善される）につながるか、及びどのステップが復帰を減少すること（例えば、３分後に運動し続けることが、実際には回復を遅延又は有害にする）につながるかを判定することを可能にし得る。

【0276】

データは、ユーザｓが様々な治療計画を実行するためにシステムを使用するにつれて経時的に、治療装置及び／又は任意の好適なコンピューティングデバイス（例えば、臨床医インターフェース又はユーザインターフェースのような、個人情報が入力されるコンピューティングデバイス）から収集され得る。収集され得るデータは、ユーザの性質、ユーザｓによって実行される治療計画、及び治療計画の結果を含み得る。

【0277】

本開示の実施形態は、ユーザ感染に関連付けられる性質を識別するために使用されるシステムに関する。例えば、性質は、センサ（ｓｅｎｓｏｒ）（又はセンサ（ｓｅｎｓｏｒｓ））及び／又はユーザ（１つ以上のユーザ入力を含む）から受信された情報を含み得る。追加的に、性質は、ユーザインターフェース上でソフトウェアアプリケーション、すなわちアプリを実行するユーザインターフェース（例えば、ディスプレイ）を有するコンピューティングシステム（例えば、モバイルデバイス、タブレットデバイス、ラップトップコンピューティングデバイス、デスクトップコンピューティングデバイス）によってシステムに提供される病因学的情報を含み得る。これらの性質のうちの少なくとも１つを使用して、システムは、感染確率を生成し、及び／又はユーザ感染を診断することができる。（ユーザ感染の）診断は、例えば、薬物（例えば、ペニシリンなどの抗生物質、抗真菌薬、抗ウイルス薬、抗炎症薬、軟膏、いくつかの他の感染対策物質、又はいくつかの他の健康改善若しくは治癒促進物質）を感染部位に、又は代替の実施形態では、筋肉内（「ＩＭ」）、静脈内（「ＩＶ」）、舌下、経口又は他の投与手段を通じて適用するための推奨を含み得る。

【0278】

いくつかの実施形態では、感染確率は、ユーザ、医療専門家、保険提供者、医療管理者、委任状、及び／又は他の第三者を含む様々な受信者に伝送され得る。伝送は、インターフェース上に画像を表示すること、又は別様にインターフェースを通じてユーザと通信することを含み得る。受信者がユーザ又はユーザの家族若しくは介護者であるときに、ユーザ又はユーザの家族若しくは介護者は、テレメディシン対応の予約などの予約を設定し、それによって治療計画を受信するために、医療専門家、保険提供者、医療管理者、委任状、及び／又は他の第三者に連絡することができる。受信者が医療専門家、保険提供者、及び医療管理者のうちの１人であるときに、受信者は、ユーザの健康状態及び治療計画を考察するために、ユーザに連絡し、ユーザとの予約を設定することができる。

【0279】

いくつかの実施形態では、システムは、閾値感染確率を受信又は生成することができる。感染確率が少なくとも閾値感染確率である（すなわち、閾値感染確率以上）ときに、システムは、推奨される治療計画が必要であると判定し得る。その結果、推奨は、感染確率とともに伝送され得る。推奨は、ユーザについての治療計画と、治療計画を考察するため考察するためにユーザとのテレメディシン対応の予約とのうちの少なくとも１つを含み得る。推奨の受信者は、本明細書の上記［０２７８］に記載されているように、任意の受信者を含み得る。

【0280】

本開示のいくつかの実施形態は、ユーザ感染を診断することに関する。例えば、システムはユーザによって引き起こされる感染の種類を識別するために、情報を使用することができる。いくつかの実施形態では、システムは、ユーザの潜在的感染部位を診断するために、センサ及び／又はユーザからの情報を使用することができる。追加的に、システムは、ユーザ感染を診断するために、病因学的情報を含む事象情報を使用し得る。診断された感染症は、本明細書の上記［０２７８］に記載されるように、任意の受信者を含み得る受信者に伝送されることができる。受信者は、感染診断及び推奨される治療計画を考察するために、テレメディシン対応の予約をスケジュールすることができる。

【0281】

本開示のいくつかの実施形態は、システムによって受信されるセンサ入力情報及び／又はユーザ入力情報に基づいて治療計画を動的に更新するために、人工知能エンジン及び／又は機械学習エンジンを使用することに関する。例えば、ユーザは、ユーザ感染について治療を受け得る。続いて、ユーザに関する１つ以上の性質は、ユーザが治療計画を実行している間又は実行した後に収集され得る。例えば、体温情報、圧力情報、変色情報、画像情報、及び測定情報は、例えば、ユーザが治療計画を実行している間又はその後に、潜在的感染部位から収集され得る。人工知能エンジン及び／又は機械学習エンジンは、ユーザ感染が減少している（すなわち、ユーザは改善している、及び／又はユーザ感染は治癒している）か、増大している（すなわち、ユーザは改善していない、及び／又はユーザ感染は治癒していない、又は悪化していない）かを判定し、結果を改善するために治療計画を修正するために、性質を使用することができる。

【0282】

人工知能エンジン及び／又は機械学習エンジンは、ユーザについて更新された治療療法を提供する、修正された治療計画を生成し得る。例えば、（以前に生成された感染確率と比較して）増加している、及び／又は閾値感染と等しいか又はそれを超えるかのいずれかである感染確率について、修正された治療計画は、追加の及び／又は修正された治療法（例えば、追加の／修正された薬物、追加の／修正された回復ステップ）、追加の／修正された治療を考察するためにテレメディシン対応の予約を設定するための推奨などを含む推奨のうちの１つ以上を生成することができる。逆に、（以前に生成された感染確率と比較して）減少している、又は閾値感染を下回っている感染確率について、修正された治療計画は、薬物の減少／修正、回復処置の減少／修正、より少ない／修正された治療を考察するためのテレメディシン対応の予約を設定するための推奨などの治療への修正を推奨することができる。

【0283】

いくつかの実施形態では、テレメディシン対応の予約が推奨されるときに、テレメディシン対応の予約は、ユーザ又はユーザの家族若しくは介護者と、医療専門家、保険提供者、及び医療管理者のうちの１つ以上との間で自動的にスケジュールされる。例えば、システム、人工知能エンジン、又は患者、ユーザの家族、又は介護者のカレンダーアクセス権限を有する機械学習エンジン、及び医療専門家は、ユーザ、ユーザの家族、又は介護者、及び医療専門家のそれぞれのカレンダーをレビューし、テレメディシン対応の予約をそれぞれのカレンダーにデータ入力（例えば、記入）することができる。

【0284】

図１は、概して、本開示の原理による、以後「システム」と呼ばれる、治療計画を管理するためのコンピュータ実装システム１０のブロック図を例示する。治療計画を管理することは、治療計画を推奨し、及び／又はユーザに推奨されるべきではない除外される治療計画を提供するために、人工知能エンジンを使用することを含み得る。

【0285】

システム１０はまた、治療計画を管理することに関連するデータを記憶し、かつ提供するように構成されたサーバ３０を含む。サーバ３０は、１つ以上のコンピュータを含み得、分散型及び／又は仮想化されたコンピュータ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ）又はコンピュータ（ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ）の形態をとり得る。サーバ３０はまた、第１のネットワーク３４を介して臨床医インターフェース２０と通信するように構成された第１の通信インターフェース３２を含み得る。いくつかの実施形態では、第１のネットワーク３４は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラーデータネットワークなどの、有線及び／又は無線ネットワーク接続を含み得る。サーバ３０は、第１のプロセッサ３６と、第１のプロセッサ３６による実行のためにサーバ３０の様々なアクションを実行するための第１の命令４０を保持する、略して「メモリ」と呼ばれ得る第１の機械可読ストレージメモリ３８と、を含み得る。サーバ３０は、治療計画に関するデータを記憶するように構成されている。例えば、メモリ３８は、１人以上のユーザを治療するための治療計画に関するデータなどのシステムデータを保持するように構成されたシステムデータストア４２を含む。サーバ３０はまた、治療計画に従う際のユーザによる性能に関するデータを記憶するように構成されている。例えば、メモリ３８は、治療計画内の各サーバの性能を表現するデータを含む、１人以上のサーバに関するデータなどのサーバデータを保持するように構成されたサーバデータストア４４を含む。

【0286】

いくつかの実施形態では、サーバ３０は、本明細書に開示される実施形態のうちの少なくとも１つを実行するために、１つ以上の機械学習モデル１３を使用する人工知能（ＡＩ）エンジン１１を実行し得る。サーバ３０は、１つ以上の機械学習モデル１３を生成することが可能である訓練エンジン９を含み得る。１つ以上の入力（例えば、１つ以上のセンサからの入力、ユーザからの入力）リアルタイムデータ、及び／又は履歴データ相関を使用して、１つ以上の機械学習モデル１３は、とりわけ、ユーザｓについて治療計画を選択し、ユーザｓの感染確率を判定し、ユーザの感染を診断し、ユーザの治療計画を修正し、及び治療装置７０を制御するように訓練され得る。１つ以上の機械学習モデル１３は、訓練エンジン９によって生成され得、訓練エンジン９及び／又はサーバ３０の１つ以上の処理デバイスによって実行可能なコンピュータ命令に実装され得る。１つ以上の機械学習モデル１３を生成するために、訓練エンジン９は、１つ以上の機械学習モデル１３を訓練し得る。１つ以上の機械学習モデル１３は、人工知能エンジン１１によって使用され得る。

【0287】

訓練エンジン９は、ラックマウントサーバ、ルータコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ポータブルデジタルアシスタント、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ネットブック、デスクトップコンピュータ、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、任意の他の所望のコンピューティングデバイス、又は上記の任意の組み合わせであり得る。訓練エンジン９は、クラウドベース又はリアルタイムソフトウェアプラットフォームであり得、プライバシーソフトウェア若しくはプロトコル、及び／又はセキュリティソフトウェア若しくはプロトコルを含み得る。

【0288】

１つ以上の機械学習モデル１３を訓練するために、訓練エンジン９は、ユーザが罹患する可能性のある複数種類の感染の性質、治療装置７０を使用してユーザによって実行される治療計画の詳細（例えば、治療プロトコルは、薬物の種類、ユーザに適用又は使用する各薬物の量、薬物で感染を治療する頻度、運動及び休息期間のスケジュール、感染確率、創傷サイズ、治療計画の各段階を通しての治療装置７０のパラメータ／構成／設定などを含む）、及び人々によって実行される治療計画の結果のコーパスの訓練データセットを使用し得る。１つ以上の機械学習モデル１３は、ユーザの性質のパターンを、特定のコホートに割り当てられた他の人々の性質と照合するように訓練され得る。「照合」という用語は、正確な照合、相関的照合、実質的照合などを指し得る。１つ以上の機械学習モデル１３は、入力としてユーザの性質を受信し、コホートに割り当てられた人々の性質に性質をマッピングし、そのコホートから治療計画を選択するように訓練され得る。１つ以上の機械学習モデル１３はまた、治療計画に基づいて、機械学習装置７０を制御するように訓練され得る。

【0289】

異なる機械学習モデル１３は、異なる所望の結果について異なる治療計画を推奨するように訓練され得る。例えば、１つ以上の機械学習モデル１３のうちの１つは、最も効果的な回復のための治療計画を推奨するように訓練され得る一方、１つ以上の機械学習モデル１３のうちの別のものは、例えば、回復の速さ、回復のコスト、回復から生じる強度などに基づいて治療計画を推奨するように訓練され得る。

【0290】

訓練入力及び対応するターゲット出力を含む訓練データを使用して、１つ以上の機械学習モデル１３は、訓練エンジン９によって作成されたモデルアーチファクトを参照し得る。訓練エンジン９は、そのようなパターンが訓練入力をターゲット出力にマッピングし、これらのパターンをキャプチャする機械学習モデル１３を生成する、訓練データにおけるパターンを見つけ得る。いくつかの実施形態では、人工知能エンジン１１、データベース３３、及び／又は訓練エンジン９は、図１に描写される別の構成要素（例えば、アシスタントインターフェース９４、臨床医インターフェース２０など）上に存在し得る。

【0291】

１つ以上の機械学習モデル１３は、例えば、単一レベルの線形又は非線形演算（例えば、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ））を含み得、又は機械学習モデル１３は、深層ネットワーク、すなわち、複数レベルの非線形演算を含む機械学習モデルであり得る。深層ネットワークの例は、敵対的生成ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、１つ以上の隠れ層を有する再帰ニューラルネットワーク、及び全結合ニューラルネットワークを含む、ニューラルネットワークである（例えば、各ニューロンは、その出力信号を残りのニューロンの入力に、並びにそれ自体に伝送し得る）。例えば、機械学習モデルは、様々なニューロンを使用して計算（例えば、ドット積）を実行する多数の層及び／又は隠れ層を含み得る。

【0292】

システム１０はまた、情報をユーザに通信し、ユーザからのフィードバックを受信するように構成されたユーザインターフェース５０を含む。具体的には、ユーザインターフェースは、ユーザインターフェース５２、５４と総称され得る、入力デバイス５２及び出力デバイス５４を含む。入力デバイス５２は、キーボード、マウス、タッチスクリーン入力、ジェスチャセンサ（通信に使用される点滅用センサを含む）、触覚デバイス、並びに／又は音声認識のために構成されたマイクロフォン及びプロセッサなどの、１つ以上のデバイスを含み得る。出力デバイス５４は、例えば、タブレット、スマートフォン、又はスマートウォッチ上のコンピュータモニタ若しくは表示画面を含む、１つ以上の異なる形態をとり得る。出力デバイス５４は、プロジェクタ、仮想現実能力、拡張現実能力などの他のハードウェア及び／又はソフトウェア構成要素を含み得る。出力デバイス５４は、様々な異なる視覚、音声、又は他の感覚的若しくは提示技術を組み込み得る。例えば、出力デバイス５４は、異なる状態及び／若しくは方向を合図し得る、発語並びに／又は、音色、チャイム、及び／若しくはメロディなどの他の音を含み得る、音声信号などの、非視覚ディスプレイを含み得る。出力デバイス５４は、ユーザによって使用するための様々なデータ及び／又はインターフェース若しくは制御部を提示する１つ以上の異なる表示画面を含み得る。出力デバイス５４は、ウェブベースのインターフェースによって、及び／又はコンピュータプログラム若しくはアプリケーション（アプリ）によって提示され得る、グラフィックスを含み得る。

【0293】

図１において示されるように、ユーザインターフェース５０は、第２のネットワーク５８を介してサーバ３０及び／又は臨床医インターフェース２０と通信するように構成された遠隔通信インターフェースとも呼ばれ得る、第２の通信インターフェース５６を含む。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク５８は、イーサネットネットワークなどのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含み得る。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク５８は、イントラネット（Ｉｎｔｒａｎｅｔ）若しくはイントラネット（Ｉｎｔｒａｎｅｔｓ）及び／又はインターネット及び／又は仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）を含み得、ユーザインターフェース５０とサーバ３０及び／又は臨床医インターフェース２０との間の通信は、例えば、ＶＰＮを使用することによって媒介される暗号化などの、暗号化を介して、確保され得る。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク５８は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラーデータネットワークなどの、有線及び／又は無線ネットワーク接続を含み得る。いくつかの実施形態では、第２のネットワーク５８は、第１のネットワーク３４と同じであり得、及び／又は第１のネットワーク３４に動作可能に結合され得る。

【0294】

ユーザインターフェース５０は、第２のプロセッサ６０と、ユーザインターフェース５０の様々なアクションを実行するための第２のプロセッサ６０による実行のための第２の命令６４を保持する第２の機械可読記憶メモリ６２と、を含む。第２の機械可読記憶メモリ６２はまた、治療計画に関するデータなどのデータ、及び／又は治療計画内のユーザの性能を表現するデータなどのユーザデータを保持するように構成されたローカルデータストア６６を含む。ユーザインターフェース５０はまた、ユーザインターフェース５０の近傍においてユーザによる使用のための様々なデバイスと通信するように構成されたローカル通信インターフェース６８を含む。ローカル通信インターフェース６８は、有線及び／又は無線通信を含み得る。いくつかの実施形態では、ローカル通信インターフェース６８は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、近距離無線通信（ＮＦＣ）、セルラーデータネットワークなどのローカル無線ネットワークを含み得る。

【0295】

システム１０はまた、治療計画に従って活動を実行するために、ユーザによって操作される、及び／又はユーザの身体部分を操作するように構成された治療装置７０を含む。いくつかの実施形態では、治療装置７０は、整形外科的リハビリテーション療法であり得る、又はそれを含むリハビリテーション療法の性能を実行及び／又は補助するように構成された運動及びリハビリテーション装置の形態をとり得、治療は、関節及び／又は骨及び／又は腱及び／又は靭帯及び／又は筋肉群などの、ユーザの身体部分のリハビリテーションを含む。治療装置７０は、ユーザを治療し、及び／又はユーザを運動させるために別のコンピューティングデバイスを介して遠位で制御されるように構成された任意の好適な医療、リハビリテーション、治療などの装置であり得、そのような運動又は治療はまた、ユーザの神経学的若しくは神経筋的側面、若しくはユーザの性能、並びにユーザのバイタルサインの測定値をとること、分析すること及び／又は記憶することを含み得る。治療装置７０は、１つ以上の重み、電気機械式自転車、電気機械式スピンホイール、スマートミラー、トレッドミルなどを含む、電気機械式機械であり得る。身体部分は、例えば、脊椎、手、足、膝、又は肩を含み得る。身体部分は、１つ以上の椎骨、腱、又は靭帯などの、関節、骨、又は筋肉群の一部を含み得る。図１において示されるように、治療装置７０は、１つ以上のプロセッサ、コンピュータメモリ、及び／又は他の構成要素を含み得る、コントローラ７２を含む。治療装置７０はまた、ローカル通信インターフェース６８を介してユーザインターフェース５０と通信するように構成された第４の通信インターフェース７４を含む。治療装置７０はまた、１つ以上の内部センサ７６と、モータなどのアクチュエータ７８とを含む。アクチュエータ７８は、例えば、ユーザの身体部分を移動させるために、及び／又はユーザによる抵抗力のために使用され得る。

【0296】

内部センサ７６は、例えば、力、位置、速さ、及び／又は速度などの治療装置７０の１つ以上の動作性質を測定し得る。いくつかの実施形態では、内部センサ７６は、ユーザの身体部分の直線運動又は角運動のうちの少なくとも１つを測定するように構成された位置センサを含み得る。例えば、位置センサの形態の内部センサ７６は、ユーザが治療装置７０の一部を移動させることができる距離（又はその時間）を測定し得、そのような距離（又は時間）は、ユーザの身体部分が達成することができる関節可動域に対応し得る。いくつかの実施形態では、内部センサ７６は、ユーザによって加えられる力を測定するように構成された力センサを含み得る。例えば、力センサの形態の内部センサ７６は、ユーザが特定の身体部分を使用して、治療装置７０に加えることができる力又は荷重を測定し得る。

【0297】

図１において示されるシステム１０はまた、ユーザインターフェース５０のローカル通信インターフェース６８を介してサーバ３０と通信する歩行センサ８２を含む。歩行センサ８２は、ユーザによって行われたいくつかのステップを追跡し、記憶し得る。いくつかの実施形態では、歩行センサ８２は、リストバンド、リストウォッチ、又はスマートウォッチの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、歩行センサ８２は、スマートフォンなどの電話内に統合され得る。

【0298】

図１において示されるシステム１０はまた、ユーザインターフェース５０のローカル通信インターフェース６８を介してサーバ３０と通信する関節角度計８４を含む。関節角度計８４は、ユーザの身体部分の角度を測定する。例えば、関節角度計８４は、ユーザの膝又は肘又は肩の屈曲の角度を測定し得る。

【0299】

図１において示されるシステム１０はまた、ユーザインターフェース５０のローカル通信インターフェース６８を介してサーバ３０と通信する圧力センサ８６を含む。圧力センサ８６は、ユーザの身体部分によって加えられる圧力又は荷重の量を測定する。例えば、圧力センサ８６は、据え付けバイクをペダリングするときに、ユーザの足によって加えられる力の量を測定し得る。

【0300】

図１において示されるシステム１０はまた、臨床医インターフェース２０に同様又は同一であり得る監督インターフェース９０を含む。いくつかの実施形態では、監督インターフェース９０は、臨床医インターフェース２０上に提供されるものを超えて強化された機能性を有し得る。監督インターフェース９０は、整形外科医などの、治療計画についての責任を有する医療専門家による使用のために構成され得る。

【0301】

図１において示されるシステム１０はまた、臨床医インターフェース２０に同様又は同一であり得る報告インターフェース９２を含む。いくつかの実施形態では、報告インターフェース９２は、臨床医インターフェース２０上に提供されるものからより少ない機能性を有し得る。例えば、報告インターフェース９２は、治療計画を修正する能力を有しない場合がある。そのような報告インターフェース９２は、請求目的のためのシステム１０の使用を判定するために、例えば、請求者によって使用され得る。別の実施例では、報告インターフェース９２は、データ主体に関する特定のデータフィールドについて、並びに／又はデータ主体の準識別子に関する特定のデータフィールドについて、仮名化されたデータ及び／若しくは匿名化されたデータのみを提示する、ユーザ識別可能情報を表示する能力を有しない場合がある。そのような報告インターフェース９２は、異なるユーザに対する治療計画の様々な効果を判定するために、例えば、研究者によって使用され得る。

【0302】

システム１０は、ユーザインターフェース５０及び／又は治療装置７０と遠隔で通信するために、医者、看護師、理学療法士、又は技師などの、アシスタントのためのアシスタントインターフェース９４を含む。そのような遠隔通信は、アシスタントがシステム１０を使用するユーザに支援又は誘導を提供することを可能にし得る。より具体的には、アシスタントインターフェース９４は、テレメディシン信号９６、９７、９８ａ、９８ｂ、９９ａ、９９ｂを、例えば、第１のネットワーク３４及び／又は第２のネットワーク５８を介してなど、ネットワーク接続を介してユーザインターフェース５０と通信するように構成されている。テレメディシン信号９６、９７、９８ａ、９８ｂ、９９ａ、９９ｂは、音声信号９６、視聴覚信号９７、ユーザインターフェース５０の機能を制御するためのインターフェース制御信号９８ａ、ユーザインターフェース５０のステータスを監視するためのインターフェースモニタ信号９８ｂ、治療装置７０の動作パラメータを変更するための装置制御信号９９ａ、及び／又は治療装置７０のステータスを監視するための装置モニタ信号９９ｂのうちの１つを含む。いくつかの実施形態では、制御信号９８ａ、９９ａの各々は、アシスタントインターフェース９４からユーザインターフェース５０にコマンドを伝達する、一方向性であり得る。いくつかの実施形態では、制御信号９８ａ、９９ａを正常に受信したことに応答して、並びに／又は要求された制御アクションの成功及び／若しくは失敗の実装を通信するために、確認メッセージは、ユーザインターフェース５０からアシスタントインターフェース９４に送信され得る。いくつかの実施形態では、モニタ信号９８ｂ、９９ｂの各々は、ユーザインターフェース５０からアシスタントインターフェース９４への一方向性のステータス情報コマンドであり得る。いくつかの実施形態では、確認メッセージは、モニタ信号９８ｂ、９９ｂのうちの１つを正常に受信することに応答して、アシスタントインターフェース９４からユーザインターフェース５０に送信され得る。

【0303】

いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース５０は、治療装置７０と、アシスタントインターフェース９４及び／又はサーバ３０などの１つ以上の他のデバイスとの間の装置制御信号９９ａ及び装置モニタ信号９９ｂのためのパススルーとして構成され得る。例えば、ユーザインターフェース５０は、アシスタントインターフェース９４からのテレメディシン信号９６、９７、９８ａ、９８ｂ、９９ａ、９９ｂ内の装置制御信号９９ａに応答して、装置制御信号９９ａを伝送するように構成され得る。

【0304】

いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース９４は、臨床医インターフェース２０として共有物理デバイス上に提示され得る。例えば、臨床医インターフェース２０は、アシスタントインターフェース９４を実装する１つ以上の画面を含み得る。代替的に又は追加的に、臨床医インターフェース２０は、アシスタントインターフェース９４の態様を実装するために、ビデオカメラ、スピーカ、及び／又はマイクロフォンなどの、追加のハードウェア構成要素を含み得る。

【0305】

いくつかの実施形態では、テレメディシン信号９６、９７、９８ａ、９８ｂ、９９ａ、９９ｂの１つ以上の部分は、ユーザインターフェース５０の出力デバイス５４による提示のために、事前に記録されたソース（例えば、音声記録、ビデオ記録、又はアニメーション）から生成され得る。例えば、チュートリアルビデオは、サーバ３０からストリーミングされ、ユーザインターフェース５０上に提示され得る。事前に記録されたソースからのコンテンツは、患者インターフェース５０を介してユーザによって要求され得る。代替的に、アシスタントインターフェース９４上の制御部を介して、アシスタントは、事前に記録されたソースからのコンテンツをユーザインターフェース５０上で再生させ得る。

【0306】

アシスタントインターフェース９４は、アシスタントユーザインターフェース２２、２４と総称され得る、アシスタント入力デバイス２２及びアシスタントディスプレイ２４を含む。アシスタント入力デバイス２２は、例えば、電話、キーボード、マウス、トラックパッド、又はタッチスクリーンのうちの１つ以上を含み得る。代替的に又は追加的に、アシスタント入力デバイス２２は、１つ以上のマイクロフォンを含み得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のマイクロフォンは、アシスタントがユーザインターフェース５０を介してユーザと話すように構成された電話ハンドセット、ヘッドセット、又は広域マイクロフォン（ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅ）若しくはマイクロフォン（ｍｉｃｒｏｐｈｏｎｅｓ）の形態をとり得る。いくつかの実施形態では、アシスタント入力デバイス２２は、１つ以上のマイクロフォンを使用することによってアシスタントによる音声命令を解釈するように構成されたハードウェア及び／又はソフトウェアを伴う、音声ベースの機能性を提供するように構成され得る。アシスタント入力デバイス２２は、Ａｐｐｌｅ製のＳｉｒｉ、Ａｍａｚｏｎ製のＡｌｅｘａ、Ｇｏｏｇｌｅ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ、又は製ＳａｍｓｕｎｇのＢｉｘｂｙなどの既存の音声ベースのアシスタントによって提供される、又はそれと同様である機能性を含み得る。アシスタント入力デバイス２２は、他のハードウェア構成要素及び／又はソフトウェア構成要素を含み得る。アシスタント入力デバイス２２は、１つ以上の汎用デバイス及び／又は特殊目的デバイスを含み得る。

【0307】

アシスタントディスプレイ２４は、例えば、タブレット、スマートフォン、又はスマートウォッチ上のコンピュータモニタ若しくは表示画面を含む、１つ以上の異なる形態をとり得る。アシスタントディスプレイ２４は、プロジェクタ、仮想現実機能、又は拡張現実機能などの他のハードウェア及び／若しくはソフトウェア構成要素を含み得る。アシスタントディスプレイ２４は、様々な異なる視覚、音声、又は他の提示技術を組み込み得る。例えば、アシスタントディスプレイ２４は、異なる状態及び／又は方向を合図し得る、発話並びに／又は、音色、チャイム、メロディ、及び／又は楽曲などの他の音を含み得る、音声信号などの、非視覚的ディスプレイを含み得る。アシスタントディスプレイ２４は、アシスタントによって使用するための様々なデータ及び／又はインターフェース若しくは制御部を提示する１つ以上の異なる表示画面を含み得る。アシスタントディスプレイ２４は、ウェブベースのインターフェースによって、及び／又はコンピュータプログラム若しくはアプリケーションによって提示され得る、グラフィックスを含み得る。

【0308】

いくつかの実施形態では、システム１０は、アシスタントインターフェース９４からユーザインターフェース５０へ言語のコンピュータ変換を提供し得、及び／又はその逆も同様であり得る。言語のコンピュータ変換は、発語のコンピュータ変換及び／又はテキストのコンピュータ変換を含み得る。追加的に又は代替的に、システム１０は、テキストの音声認識及び／又は発声音を提供し得る。例えば、システム１０は、発語を印刷テキストに転換し得、及び／又はシステム１０は、印刷テキストから音声で言葉を発し得る。システム１０は、ユーザ、臨床医、及び／又はアシスタントのいずれか又はすべてによって話された単語を認識するように構成され得る。いくつかの実施形態では、システム１０は、ユーザによって話された要求又はコマンドを認識し、応答するように構成され得る。例えば、システム１０は、ユーザによる口頭コマンド（いくつかの異なる言語のうちのいずれか１つで与えられ得る）に応答して、テレメディシンセッションを自動的に開始し得る。

【0309】

いくつかの実施形態では、サーバ３０は、アシスタントインターフェース９４によって提示するための、アシスタントディスプレイ２４の態様を生成し得る。例えば、サーバ３０は、アシスタントディスプレイ２４上で提示するための表示画面を生成するように構成されたウェブサーバを含み得る。例えば、人工知能エンジン１１は、ユーザについて、推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画を生成し、アシスタントインターフェース９４のアシスタントディスプレイ２４上で提示するためのそれらの推奨される治療計画及び／又は外部の治療計画を含む、表示画面を生成し得る。いくつかの実施形態では、アシスタントディスプレイ２４は、サーバ３０によってホストされる仮想化デスクトップを提示するように構成され得る。いくつかの実施形態では、サーバ３０は、第１のネットワーク３４を介してアシスタントインターフェース９４と通信するように構成され得る。いくつかの実施形態では、第１のネットワーク３４は、イーサネットネットワークなどのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含み得る。いくつかの実施形態では、第１のネットワーク３４は、インターネットを含み得、サーバ３０とアシスタントインターフェース９４との間の通信は、例えば、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）を介した暗号化を使用することによってなどの、プライバシー強化技術を介して、確保され得る。代替的に又は追加的に、サーバ３０は、第１のネットワーク３４から独立した１つ以上のネットワーク、及び／又は直接有線若しくは無線通信チャネルなどの他の通信手段を介して、アシスタントインターフェース９４と通信するように構成し得る。いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース５０及び治療装置７０は、各々、アシスタントインターフェース９４の位置から地理的に分離されたユーザ位置から動作し得る。例えば、ユーザインターフェース５０及び治療装置７０は、在宅リハビリテーションシステムの一部として使用され得、これは、これは、診療所又はコールセンターなどの集中された場所でアシスタントインターフェース９４を使用することによって、遠隔で支援され得る。

【0310】

いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース９４は、例えば、１つ以上のコールセンターにおいて、又は１つ以上の臨床医のオフィスで、一緒にグループ化され得るいくつかの異なる端末（例えば、コンピューティングデバイス）のうちの１つであり得る。いくつかの実施形態では、複数のアシスタントインターフェース９４は、地理的に分散され得る。いくつかの実施形態では、ヒト（例えば、医療専門家）は、任意の従来のオフィスインフラストラクチャから遠隔でアシスタントとして勤務し得る。そのような遠隔勤務は、例えば、アシスタントインターフェース９４がコンピュータ及び／又は電話の形態をとる場合に実施され得る。この遠隔勤務機能性は、アシスタントのパートタイム及び／又は柔軟な勤務時間を含み得る在宅勤務の取り決めを可能にし得る。

【0311】

図２～３は、概して、本開示の原理による、治療装置７０の実施形態を例示する。より具体的には、図２は、短縮して、据え付けバイクと呼ばれ得る、据え付けサイクリングマシン１００の形態における治療装置７０を示す。据え付けサイクリングマシン１００は、各々が軸１０６の周りを回転するためにペダルアーム１０４に取り付けられた、ペダル１０２のセットを含む。いくつかの実施形態では、及び図２において示されるように、ペダル１０２は、ペダリングにおいてユーザによって使用される関節可動域を調節するために、ペダルアーム１０４上で移動可能である。例えば、軸１０６に向かって内側に位置しているペダルは、ペダルが軸１０６から外側に離れて位置するときよりも小さい関節可動域に対応する。圧力センサ８６は、ペダル１０２上でユーザによって加えられる力の量を測定するために、ペダル１０２の一方に取り付けられるか、又はその中に埋め込まれる。圧力センサ８６は、治療装置７０に、及び／又はユーザインターフェース５０に無線で通信し得る。

【0312】

図４は、概して、図２及び３の治療装置を使用し、本開示の原理による、ユーザインターフェース５０に接続されたセンサ及び様々なデータパラメータを示すユーザを例示する。例示的なユーザインターフェース５０は、ユーザによって手動で保持される、ｉＰａｄ、ｉＰｈｏｎｅ、Ａｎｄｒｏｉｄデバイス、又はＳｕｒｆａｃｅタブレットなどの、タブレットコンピュータ若しくはスマートフォン、又はファブレットである。いくつかの他の実施形態では、ユーザインターフェース５０は、治療装置７０内に埋め込まれ得、又は取り付けられ得る。図４は、「今日の歩数１３５５」を示すメモを伴って、歩行センサ８２がその歩数を記録し、ユーザインターフェース５０に送信したことを示す、歩行センサ８２を手首に装着しているユーザを示す。図４はまた、関節角度計８４が、膝角度を測定し、ユーザインターフェース５０に伝送していることを示す、「膝角度７２°」と示す注記を有する、ユーザの右膝に関節角度計８４を装着しているユーザを示す。図４はまた、右側ペダル圧力センサ８６が、力測定値を測定し、ユーザインターフェース５０に伝送していることを示す、「力１２．５ポンド」と示す圧力センサ８６を有するペダル１０２のうちの１つの右側を示す。図４はまた、左側ペダル圧力センサ８６が、力測定値を測定し、ユーザインターフェース５０に伝送していることを示す、「力２７ポンド」と示す圧力センサ８６を有するペダル１０２のうちの１つの左側を示す。図４はまた、ユーザが４分１３秒間治療装置７０を使用していることを示す、「セッション時間０：０４：１３」という指標などの他のユーザデータを示す。このセッション時間は、治療装置７０から受信された情報に基づいて、ユーザインターフェース５０によって判定され得る。図４はまた、「疼痛レベル３」を示す指標を示す。そのような疼痛レベルは、ユーザインターフェース５０上に提示される、質問などの請願に応答して、ユーザから取得され得る。

【0313】

図５は、概して、本開示の原理による、アシスタントインターフェース９４の概要ディスプレイ１２０を例示する。具体的には、概要ディスプレイ１２０は、アシスタントがユーザインターフェース５０及び／又は治療装置７０を使用することでユーザを遠隔で支援するための、いくつかの異なる制御部及びインターフェースを提示する。この遠隔支援機能性はまた、テレメディシン又はテレヘルスと呼ばれ得る。

【0314】

具体的には、概要ディスプレイ１２０は、治療装置７０を使用するユーザに関する経歴情報を提示するユーザプロファイルディスプレイ１３０を含む。ユーザプロファイルディスプレイ１３０は、図５において示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得るが、ユーザプロファイルディスプレイ１３０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。いくつかの実施形態では、ユーザプロファイルディスプレイ１３０は、ユーザの経歴情報の限定されたサブセットを含み得る。より具体的には、ユーザプロファイルディスプレイ１３０上に提示されるデータは、その情報についてのアシスタントの必要性に依存し得る。例えば、医学的な問題でユーザを支援している医療専門家は、ユーザに関する医療履歴情報が提供され得るのに対して、治療装置７０の問題をトラブルシューティングする技師は、ユーザに関する情報のより限定されたセットが提供され得る。例えば、技師は、ユーザの名前のみが与えられ得る。ユーザプロファイルディスプレイ１３０は、仮名化されたデータ及び／又は匿名化されたデータを含み得、又は任意のプライバシー強化技術を使用して、ユーザの機密保持要件に違反する可能性のある方法で、機密のユーザデータが通信されることを防止し得る。そのようなプライバシー強化技術は、限定されるものではないが、ユーザが「データ主体」とみなされ得る、医療保険の携行性と責任に関する法律（ＨＩＰＡＡ）又は一般データ保護規則（ＧＤＰＲ）などの、法律、規制、又は他のガバナンス規則の遵守を可能にし得る。

【0315】

いくつかの実施形態では、ユーザプロファイルディスプレイ１３０は、ユーザが治療装置７０を使用することにおいて従うべき治療計画に関する情報を提示し得る。そのような治療計画情報は、医者又は理学療法士などの医療専門家であるアシスタントに限定され得る。例えば、治療療法に関する問題でユーザを支援する医療専門家は、治療計画情報で提供され得るのに対して、治療装置７０での問題をトラブルシューティングする技師は、ユーザの治療計画に関する任意の情報が提供されない場合がある。

【0316】

いくつかの実施形態では、１つ以上の推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画は、ユーザプロファイルディスプレイ１３０においてアシスタントに提示され得る。１つ以上の推奨される治療計画及び／又は除外される治療計画は、サーバ３０の人工知能エンジン１１によって生成され、とりわけ、テレメディシン又はテレヘルスセッション中にリアルタイムでサーバ３０から受信され得る。

【0317】

図５において示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、治療装置を使用するユーザに関するステータス情報を提示するユーザステータスディスプレイ１３４を含む。ユーザステータスディスプレイ１３４は、図５において示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得るが、ユーザステータスディスプレイ１３４は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。ユーザステータスディスプレイ１３４は、外部センサ８２、８４、８６のうちの１つ以上から、及び／又は治療装置７０の１つ以上の内部センサ７６からのセンサデータ１３６を含む。いくつかの実施形態では、ユーザステータスディスプレイ１３４は、最後に報告された疼痛レベル、又は治療計画内の進捗などの、ユーザに関する他のデータ１３８を提示し得る。

【0318】

ユーザアクセス制御部は、システム１０のユーザインターフェース２０、５０、９０、９２、９４のいずれか又はすべてに対して、どのようなデータが閲覧され、及び／又は修正されるのに利用可能であるかを含めて、アクセスを制限するために、使用し得る。いくつかの実施形態では、ユーザアクセス制御部は、システム１０を使用する任意の所与のヒトにとってどのような情報が利用可能であるかを制御するために、用いられ得る。例えば、アシスタントインターフェース９４上に提示されるデータは、その情報を閲覧するためのアシスタント／ユーザの必要性及び／又は資格に応じて設定された権限を有する、ユーザアクセス制御部によって制御され得る。

【0319】

図５において示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、アシスタントがユーザを支援することにおいて使用するための情報を提示するヘルプデータディスプレイ１４０を含む。ヘルプデータディスプレイ１４０は、図５において示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得る。ヘルプデータディスプレイ１４０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。ヘルプデータディスプレイ１４０は、例えば、ユーザインターフェース５０及び／又は治療装置７０の使用に関するよくある質問に対する回答を提示することを含み得る。ヘルプデータディスプレイ１４０はまた、研究データ又はベストプラクティスを含み得る。いくつかの実施形態では、ヘルプデータディスプレイ１４０は、ユーザの質問に応答して、回答又は説明のためのスクリプトを提示し得る。いくつかの実施形態では、ヘルプデータディスプレイ１４０は、アシスタントがユーザの問題の根本原因及び／又は解決策を判定することにおける使用のためのフローチャート又はウォークスルーを提示し得る。いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース９４は、アシスタントによる使用のためのヘルプデータを同時に提示するために、同じ又は異なり得る、２つ以上のヘルプデータディスプレイ１４０を提示し得る。例えば、第１のヘルプデータディスプレイは、ユーザの問題の根源を判定するためのトラブルシューティングフローチャートを提示するために使用され得、第２のヘルプデータディスプレイは、アシスタントが、ユーザに読み出すための、好ましくは、ユーザが何らかのアクションを実行するための指示を含むような情報である、スクリプト情報を提示し得、これらは、問題を絞り込むか、又は解決するのに役立ち得る。いくつかの実施形態では、第１のヘルプデータディスプレイにおけるトラブルシューティングフローチャートへの入力に基づいて、第２のヘルプデータディスプレイは、スクリプト情報を自動的にデータ入力（ｐｏｐｕｌａｔｅ）し得る。

【0320】

図５において示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、ユーザインターフェース５０に関する情報を提示し、及び／又はユーザインターフェース５０の１つ以上の設定を修正するための、ユーザインターフェース制御部１５０を含む。ユーザインターフェース制御部１５０は、図５において示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得る。ユーザインターフェース制御部１５０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。ユーザインターフェース制御部１５０は、インターフェースモニタ信号９８ｂのうちの１つ以上を介してアシスタントインターフェース９４に通信される情報を提示し得る。図５において示されるように、ユーザインターフェース制御部１５０は、ユーザインターフェース５０によって提示されるディスプレイの表示フィード１５２を含む。いくつかの実施形態では、表示フィード１５２は、ユーザインターフェース５０によって現在ユーザに提示されている表示画面のライブコピーを含み得る。換言すれば、表示フィード１５２は、ユーザインターフェース５０の表示画面上に提示されるものの画像を提示し得る。いくつかの実施形態では、表示フィード１５２は、画面名又は画面番号などの、ユーザインターフェース５０によって現在提示されている表示画面に関する略式情報を含み得る。ユーザインターフェース制御部１５０は、アシスタントがユーザインターフェース５０の１つ以上の設定若しくは態様を調整又は制御するためのユーザインターフェース設定制御部１５４を含み得る。いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース設定制御部１５４は、アシスタントインターフェース９４に、ユーザインターフェース５０の機能又は設定を制御するためのインターフェース制御信号９８を生成及び／又は伝送させ得る。

【0321】

いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース設定制御部１５４は、アシスタントがユーザインターフェース５０を遠隔で閲覧及び／又は制御するための共同ブラウジング又はコブラウジング能力を含み得る。例えば、ユーザインターフェース設定制御部１５４は、アシスタントが、ユーザインターフェース５０上の１つ以上のテキスト入力フィールドにテキストを遠隔で入力すること、及び／又はアシスタントインターフェース９４のマウス若しくはタッチスクリーンを使用して、ユーザインターフェース５０上のカーソルを遠隔で制御することを可能にし得る。

【0322】

いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース５０を使用して、ユーザインターフェース設定制御部１５４は、ユーザによって変更されることができない設定をアシスタントが変更することを可能にし得る。例えば、ユーザインターフェース５０は、ユーザが、ユーザインターフェース５０上で、ディスプレイに使用される言語を不用意に切り替えることを防止するために言語設定にアクセスすることを妨げられ得るのに対して、ユーザインターフェース設定制御部１５４は、アシスタントがユーザインターフェース５０の言語設定を変更することを可能にし得る。別の実施例では、ユーザインターフェース５０は、ディスプレイがユーザに判読不能になるように、ユーザが、ユーザインターフェース５０上のディスプレイに使用されるフォントサイズを不用意に切り替えることを防止するために、フォントサイズ設定をより小さいサイズに変更することができない場合があるのに対して、ユーザインターフェース設定制御部１５４は、アシスタントがユーザインターフェース５０のフォントサイズ設定を変更することを提供し得る。

【0323】

図５において示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、ユーザインターフェース５０と、治療装置７０、歩行センサ８２、及び／又は関節角度計８４などの、１つ以上の他のデバイス７０、８２、８４と、の間の通信のステータスを示すインターフェース通信ディスプレイ１５６を含む。インターフェース通信ディスプレイ１５６は、図５において示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得る。インターフェース通信ディスプレイ１５６は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。インターフェース通信ディスプレイ１５６は、アシスタントが他のデバイス７０、８２、８４のうちの１つ以上との通信を遠隔で修正するための制御部を含み得る。例えば、アシスタントは、他のデバイス７０、８２、８４のうちの１つとの通信をリセットするように、又は他のデバイス７０、８２、８４のうちの新しいものとの通信を確立するように、ユーザインターフェース５０に遠隔で命令し得る。この機能性は、例えば、ユーザが他のデバイス７０、８２、８４のうちの１つに問題を有する場合、又はユーザが他のデバイス７０、８２、８４のうちの１つの新しいもの又は交換したものを受け取る場合に、使用され得る。

【0324】

図５において示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、アシスタントが治療装置７０に関する情報を閲覧及び／又は制御するための装置制御部１６０を含む。装置制御部１６０は、図５において示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得る。装置制御部１６０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。装置制御部１６０は、装置の現在のステータスに関する情報を有する装置ステータスディスプレイ１６２を含み得る。装置ステータスディスプレイ１６２は、装置モニタ信号９９ｂのうちの１つ以上を介してアシスタントインターフェース９４に通信される情報を提示し得る。装置ステータスディスプレイ１６２は、治療装置７０がユーザインターフェース５０と現在通信しているかどうかを示し得る。装置ステータスディスプレイ１６２は、治療装置７０のステータスに関する他の現在及び／又は履歴情報を提示し得る。

【0325】

装置制御部１６０は、アシスタントが治療装置７０の１つ以上の態様を調整又は制御するための装置設定制御部１６４を含み得る。装置設定制御部１６４は、アシスタントインターフェース９４に、治療装置７０の動作パラメータ（例えば、ペダル半径設定、抵抗設定、ターゲットＲＰＭなど）を変更するための装置制御信号９９を生成及び／又は伝送させ得る。装置設定制御部１６４は、モードボタン１６６及び位置制御部１６８を含み得、これらは、アシスタントが、治療装置７０のアクチュエータ７８を手動モードにし、その後、位置制御部１６８を使用して、アクチュエータ７８の位置又は速さなどの設定を変更することができるように、併せて使用され得る。モードボタン１６６は、自動モードと手動モードとを切り替えるための、位置などの設定を提供し得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の設定は、任意の時点で、かつ関連付けられた自動／手動モードを有さずに、調整可能であり得る。いくつかの実施形態では、アシスタントは、ユーザが治療装置７０を積極的に使用している間に、ペダル半径設定などの、治療装置７０の動作パラメータを変更し得る。そのような「臨機応変」調整は、ユーザインターフェース５０を使用してユーザに利用可能であり得、又は利用可能でなくてもよい。いくつかの実施形態では、装置設定制御部１６４は、アシスタントがユーザインターフェース５０を使用してユーザによって変更することができない設定を変更することを可能にし得る。例えば、ユーザインターフェース５０は、治療装置７０の高さ又は傾きの設定などの、事前構成された設定を変更することを妨げられ得るのに対して、装置設定制御部１６４は、アシスタントが治療装置７０の高さ又は傾きの設定を変更することを提供し得る。

【0326】

図５において示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、ユーザインターフェース５０との音声又は視聴覚通信セッションを制御するためのユーザ通信制御部１７０を含む。ユーザインターフェース５０との通信セッションは、ユーザインターフェース５０の出力デバイスによって提示するための、アシスタントインターフェース９４からのライブフィードを含み得る。ライブフィードは、音声フィード及び／又はビデオフィードの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース５０は、アシスタントインターフェース９４を使用するヒトとの２方向の音声又は視聴覚通信を提供するように構成され得る。具体的には、ユーザインターフェース５０との通信セッションは、ユーザインターフェース５０及びアシスタントインターフェース９４の各々が他方のビデオを提示する、双方向（２方向）ビデオ又は視聴覚フィードを含み得る。いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース５０は、アシスタントインターフェース９４からのビデオを提示し得る一方、アシスタントインターフェース９４は、音声のみを提示するか、又はアシスタントインターフェース９４は、患者インターフェース５０からのライブ音声又は視覚信号を提示しない。いくつかの実施形態では、アシスタントインターフェース９４は、ユーザインターフェース５０からのビデオを提示し得る一方、ユーザインターフェース５０は、音声のみを提示するか、又はユーザインターフェース５０は、アシスタントインターフェース９４からのライブ音声又は視覚信号を提示しない。

【0327】

いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース５０との音声又は視聴覚通信セッションは、少なくとも部分的に、ユーザが身体部分にリハビリテーション療法を実行している間に、行われ得る。ユーザ通信制御部１７０は、図５において示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得る。ユーザ通信制御部１７０は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。音声及び／又は視聴覚通信は、アシスタントインターフェース９４によって、及び／若しくは電話システムなどの別のデバイス（ｄｅｖｉｃｅ）若しくはデバイス（ｄｅｖｉｃｅｓ）によって、処理及び／又は指示され得、又はビデオ会議システムは、アシスタントがアシスタントインターフェース９４を使用している間にアシスタントによって使用される。代替的に又は追加的に、音声及び／又は視聴覚通信は、第三者との通信を含み得る。例えば、システム１０は、アシスタントが、特定のハードウェア又はソフトウェアの使用に関して、ユーザ、及び、医療専門家又は専門家などの、対象分野の専門家の３方向の会話を開始することを可能にし得る。図５において示される例示的なユーザ通信制御部１７０は、アシスタントが、ユーザとの音声又は視聴覚通信の様々な態様を管理することにおける使用のための呼制御部１７２を含む。呼制御部１７２は、アシスタントが音声又は視聴覚通信セッションを終了するための切断ボタン１７４を含む。呼制御部１７２はまた、アシスタントインターフェース９４からの音声又は視聴覚信号を一時的に消音するためのミュートボタン１７６を含む。いくつかの実施形態では、呼制御部１７２は、ホールドボタン（図示せず）などの他の特徴を含み得る。呼制御部１７２はまた、ユーザインターフェース５０で、電話会議セッションからの音声及び／若しくはビデオの記録及び／又は再生を制御するための、記録、再生、並びに一時停止ボタンなどの、１つ以上の記録／再生制御部１７８を含む。呼制御部１７２はまた、ユーザインターフェース５０からの静止画像及び／又はビデオ画像を提示するためのビデオフィードディスプレイ１８０と、アシスタントインターフェースを使用するアシスタントの現在の画像を示すセルフビデオディスプレイ１８２とを含む。セルフビデオディスプレイ１８２は、図５において示されるように、ビデオフィードディスプレイ１８０のセクション内で、ピクチャインピクチャ形式として提示され得る。代替的に又は追加的に、セルフビデオディスプレイ１８２は、ビデオフィードディスプレイ１８０とは別個に及び／又は独立して提示され得る。

【0328】

図５において示される例示的な概要ディスプレイ１２０はまた、第三者との音声及び／又は視聴覚通信を行うことにおける使用のための第三者通信制御部１９０を含む。第三者通信制御部１９０は、図５において示されるように、概要ディスプレイ１２０の部分又は領域の形態をとり得る。第三者通信制御部１９０は、別個の画面上の表示、又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとり得る。第三者通信制御部１９０は、特定のハードウェア又はソフトウェアの使用に関する第三者、例えば、医療専門家又は専門家などの、対象分野の専門家に連絡するための、連絡先リスト及び／又はボタン若しくは制御部などの、１つ以上の制御部を含み得る。第三者通信制御部１９０は、第三者がアシスタントインターフェース９４を介してアシスタントと、及びユーザインターフェース５０を介してユーザとの両方と同時に通信するための電話会議能力を含み得る。例えば、システム１０は、アシスタントがユーザ及び第三者との３方向の会話を開始することを提供し得る。

【0329】

センサは、ユーザを監視し、有線接続又は無線ネットワーク（例えば、第１の通信インターフェース３２、第２の通信インターフェース５６、第１のネットワーク３４、又は第２のネットワーク５８）のいずれかを通じて、図１において記載されるシステム１０に１つ以上の入力を提供するために使用することができる。システム１０は、続いて、非限定的な実施例として、感染確率を判定するか、又はユーザ感染を診断するために、１つ以上の入力を分析することができる。例えば、図１４Ａ、１４Ｂ、及び１４Ｃにおいて概して例示される感知デバイス１４００ａ、１４００ｂ、及び１４００ｃは、それぞれ、環境刺激を検出し、環境刺激を、処理デバイスに伝送される１つ以上の電気信号（例えば、デジタル又はアナログ）に転換する。この点で、感知デバイス１４００ａ、１４００ｂ、及び１４００ｃは、ユーザ感染に関連付けられる性質を識別するために使用される情報を提供することができる。したがって、図１４Ａ、１４Ｂ、及び１４Ｃにおいて概して例示及び記載される感知デバイス１４００ａ、１４００ｂ、及び１４００ｃは、それぞれ、感染確率を判定し、及び／又はユーザ感染を診断するために、使用されることができる。感知デバイス１４００ａ、１４００ｂ、及び１４００ｃは、代替の配列で構成されたことができ、本開示に記載される例示的な実施形態に限定されない。例示されていないが、感知デバイス１４００ａ、１４００ｂ、及び１４００ｃは、配線、電池などの電源、コントローラ回路、及び／又は無線通信回路を含み得る。したがって、感知デバイス１４００ａ、１４００ｂ、及び１４００ｃは、配線を通じて電力を受信し、コントローラ回路を通じてデータを受信及び処理し、配線又は無線通信回路を通じて情報を伝送し得る。

【0330】

図１４Ａは、概して、本開示による感知デバイス１４００ａの例示的な実施形態を例示する。感知デバイス１４００ａは、体温センサ又は体温感知デバイスと称され得る。この点で、感知デバイス１４００ａは、ユーザに関連付けられるデータ（例えば、環境刺激）を検出し、データをユーザの体温、特に、ユーザの潜在的感染部位の体温に転換する（すなわち、データを相関させる）ように構成された、体温感知素子１４０２（例えば、サーミスタ、トランジスタベースのデバイスなど）を含み得る。感知デバイス１４００ａは、検出された体温情報をシステム１０に伝送することができ、システム１０は、ユーザの潜在的感染部位の感染確率を判定し、及び／又はユーザの感染を診断するために、検出された体温情報を使用することができる。

【0331】

また、感知デバイス１４００ａは、ユーザの身体部分の体温における変化（例えば、増加又は減少）を検出するために、使用されることができ、それによって、ユーザの体温における増加又は減少を示す。例えば、感知デバイス１４００ａは、異なる時間に、体温情報をシステム１０に伝送することができ、システム１０は、検出された体温情報の各インスタンスを分析及び比較し、続いて、増加したユーザ体温、減少したユーザ体温、又はユーザ体温の変化がないことを判定することができる。システム１０は、ユーザの潜在的感染部位の感染確率を判定し、及び／又は感染についてユーザを診断するために、ユーザ体温における変化を使用することができる。

【0332】

図１４Ｂは、概して、本開示による感知デバイス１４０ｂの例示的な実施形態を例示する。感知デバイス１４００ｂは、圧力センサ又は圧力感知デバイスと称され得る。感知デバイス１４００ｂは、ユーザからの圧力変化に応答するように構成された１つ以上の圧力感知素子（例えば、圧電、歪みゲージ、ダイヤフラムなど）を含み得る。例えば、図１４Ｂにおいて標識されるように、感知デバイス１４００ｂは、圧力感知素子１４０４ａ、圧力感知素子１４０４ｂ、圧力感知素子１４０４ｃ、及び圧力感知素子１４０４ｄを含む。圧力感知素子１４０４ａ、１４０４ｂ、１４０４ｃ、及び１４０４ｄ、並びに追加の感知素子（示されており、標識されていない）は、感知デバイス１４００ｂの様々な場所全体に位置決めされる。図１４Ｂにおける感知素子のそれぞれの位置は、例示的であり、他の位置が可能である。いくつかの実施形態では、感知デバイス１４００ｂは、膝、足首、すね、大腿、肘、二頭筋／三頭筋、前腕、手首、又は任意の他の所望の身体部分などの、ユーザの身体部分の上に取り付けられることができるスリーブを含む。感知デバイス１４００ｂは、弾性又は伸縮可能な布地を含むことができ、それによって、ユーザの身体部分上に圧縮適合を提供する。ユーザの身体部分に適合されたときに、感知デバイス１４００ｂは、前述の圧力感知素子を使用して、ユーザの身体部分の腫脹を検出することができる。例えば、感知デバイス１４００ｂの前述の感知素子のうちの１つ以上は、曲がること、又は弾性的に変形することによってユーザの身体の腫脹に応答することができ、曲がること、又は弾性的な変形の量又は程度は、検出された圧力に比例する。感知デバイス１４００ｂは、圧力関連情報をシステム１０に伝送することができ、システム１０は、ユーザの潜在的感染部位の感染確率を判定し、及び／又は感染についてユーザを診断するために、検出された圧力情報（例えば、圧力感知素子の各々の平均検出された圧力、１つ以上の指定された圧力感知素子の検出された圧力）を使用することができる。

【0333】

また、感知デバイス１４００ｂは、ユーザの身体部分の腫脹における変化（例えば、増加又は減少）を検出するために、使用されることができ、それによって、腫脹の増加又は腫脹の減少を示す。例えば、感知デバイス１４００ｂは、異なる時間に、検出された圧力情報をシステム１０に伝送することができ、システム１０は、検出された圧力情報の１つ以上のインスタンスを分析及び比較し、続いて、増加した腫脹、減少した腫脹、又は腫脹の変化がないことを判定することができる。システム１０は、ユーザの潜在的感染部位の感染確率を判定し、及び／又は感染についてユーザを診断するために、腫脹における変化を使用することができる。

【0334】

図１４Ｃは、概して、本開示による感知デバイス１４００ｃの例示的な実施形態を例示する。感知デバイス１４００ｃは、カメラ、画像センサ、撮像デバイス、又は画像感知デバイスと称され得る。感知デバイス１４００ｃは、ユーザの１つ以上の画像（例えば、静止画像又は動き／ビデオ画像）の形態においてデータをキャプチャするように構成された撮像素子１４０６（例えば、光モジュール、レンズ、電荷結合素子（「ＣＣＤ」）、相補型金属酸化物半導体（「ＣＭＯＳ」）、又はそれらのいくつかの組み合わせ）を含む。データは、非限定的な実施例として、侵襲的処置（例えば、手術）又はユーザによって被られた事故に起因するユーザの皮膚の裂け目の寸法情報を判定するために、感知デバイス１４００ｃによって処理されることができる。寸法情報は、裂け目の一次元情報（例えば、長さ）及び／又は裂け目の二次元情報（例えば、表面）を含み得る。更に、潜在的感染部位の寸法情報は、感染確率に正比例し得る。換言すれば、感染確率は、比較的大きい寸法情報についてより大きくあり得、逆に、感染確率は、比較的小さい寸法情報についてより小さくあり得る。感知デバイス１４００ｃは、寸法情報をシステム１０に伝送することができ、システム１０は、ユーザの潜在的感染部位の感染確率を判定し、及び／又は感染についてユーザを診断するために、寸法情報を使用することができる。

【0335】

また、感知デバイス１４００ｃは、裂け目の寸法情報における変化（例えば、測定値における増加又は測定値における減少）を検出するために、使用されることができる。例えば、感知デバイス１４００ｂは、異なる時間に、寸法情報をシステム１０に伝送することができ、システム１０は、寸法情報の１つ以上のインスタンスを分析及び比較し、続いて、増加した寸法情報、減少した寸法情報、又は寸法情報の変化がないことを判定することができる。システム１０は、ユーザの潜在的感染部位の感染確率を判定し、及び／又は感染についてユーザを診断するために、寸法情報における変化を使用することができる。

【0336】

寸法情報に加えて、感知デバイス１４００ｃによって収集されたデータは、異なる目的のために分析されることができる。例えば、感知デバイス１４００ｃは、潜在的感染部位でのユーザ移動性を判定するために、画像（例えば、動き／ビデオ画像）をキャプチャし、画像を分析することができる。ユーザ移動性の増加は、感染確率に反比例し得る。換言すれば、感染確率は、潜在的感染部位におけるユーザ移動性を、それぞれ、減少又は増加させることで増加又は減少し得る。別の実施例として、感知デバイス１４００ｃは、潜在的感染部位でのユーザの皮膚の変色（例えば、皮膚の赤み、又は他の皮膚色異常）を判定するために、画像をキャプチャし、画像を分析することができる。変色は、感染確率に正比例する。換言すれば、感染確率は、潜在的感染部位における変色の、それぞれ、増加又は減少の測定量とともに、増加又は減少し得る。更に別の実施例として、感知デバイス１４００ｃは、潜在的感染部位でのユーザの体温を判定するために、画像（例えば、静止又は動き／ビデオ画像）をキャプチャし、画像を分析することができる。したがって、いくつかの実施形態では、感知デバイス１４００ｃは、赤外線感知能力又は任意の他の所望の感知能力を含む。

【0337】

システム１０は、ユーザの潜在的感染部位の感染確率を判定し、及び／又は感染についてユーザを診断するために、センサ１４００ａ、１４００ｂ、及び１４００ｃのうちの１つ以上から情報を受信し、情報を使用することができる。追加的に、システム１０は、ユーザについての治療計画を修正するために、センサ１４００ａ、１４００ｂ、及び１４００ｃの１つから受信された情報を使用することができる。例えば、図１において記載される訓練エンジン９は、１つ以上の機械学習モデル１３を訓練して治療計画を変更するために、センサ１４００ａ、１４００ｂ、及び１４００ｃのうちの１つ以上によって受信される情報を使用することができる。

【0338】

図１５は、概して、ユーザ感染に関連付けられる性質を識別するための方法１５００の例示的な実施形態を例示する。方法１５００は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で実行されるような）、又はその両方の組み合わせを含み得る処理デバイスによって実行される。方法１５００及び／又はその個々の関数、ルーチン、サブルーチン、若しくは動作の各々は、コンピューティングデバイスの１つ以上のプロセッサ（例えば、人工知能エンジン１１を実行するサーバ３０などの図１の任意の構成要素）によって実行され得る。ある特定の実装形態では、方法１５００は、単一の処理スレッドによって実行され得る。代替的に、方法１５００は、各スレッドが１つ以上の個々の関数、ルーチン、サブルーチン、又は方法の動作を実装する、２つ以上の処理スレッドによって実行され得る。

【0339】

説明を簡単にするために、方法１５００は、一連の動作として描写され、及び記載される。しかしながら、本開示による動作は、様々な順序で、及び／若しくは同時に、並びに／又は本明細書に提示され、記載されていない他の動作とともに発生することができる。例えば、方法１５００において描写される動作は、本明細書に開示される任意の他の方法の任意の他の動作と組み合わせて発生し得る。更に、例示される動作のすべてが、開示される主題に従って方法１５００を実装するために必要とされ得るわけではない。加えて、当業者は、方法１５００が、代替的に、状態図又は事象を介して一連の相互に関連する状態として表現されることができることを理解し、認知するであろう。

【0340】

ステップ１５０２において、処理デバイスは、センサから、ユーザの潜在的感染部位に関するセンサ入力を受信する。センサ入力は、本明細書に記載される体温センサ、圧力センサ、及び／又はカメラからの入力又は信号を含み得る。したがって、図１４Ａ～１４Ｃにおいて示され、記載されるセンサは、方法１５００と統合され得る。センサ入力は、体温情報、圧力情報、変色情報、画像情報、バイタルサイン情報、移動性情報、及び／又は測定情報などの性質を含み得る。

【0341】

センサ入力（ｉｎｐｕｔ）（又は入力（ｉｎｐｕｔｓ））を受信することに加えて、処理デバイスはまた、ユーザ入力情報を受信及び使用することができる。例えば、ユーザ情報は、圧力の指標、疼痛レベルの指標、及び／又は移動性の指標などの症状を含み得る。ユーザ入力情報を処理デバイスに提供するために、ユーザインターフェース（例えば、コンピューティングデバイスのディスプレイ）を有するコンピューティングデバイス（例えば、モバイルデバイス、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ）は、ソフトウェアアプリケーション又はアプリを提示することができる。

【0342】

ステップ１５０４において、処理デバイスは、感染部位に関連付けられる感染確率を生成する。感染確率は、少なくとも部分的に、センサ入力に基づく。代替的に、又は組み合わせて、感染確率は、ユーザ入力情報に基づく。感染確率は、比較的高い感染確率を示す範囲において増加している値を有する、範囲（例えば、０～１０、０％～１００％）として提示されることができる。

【0343】

任意選択で、ステップ１５０６において、感染確率は、１人以上の受信者に伝送されることができる。例えば、感染確率は、ユーザ、医療専門家、保険提供者、及び／又は医療管理者に伝送されることができる。一旦受信されると、テレメディシン対応の予約は、ユーザと、医療専門家、保険提供者、及び／又は医療管理者のうちの１人以上との間でスケジュールされることができる。テレメディシン対応の予約は、ユーザが、医療専門家、保険提供者、及び／又は医療管理者のうちのいずれかからの通信（例えば、治療計画）を遠隔で受信することを可能にする。換言すれば、テレメディシン対応の予約を使用することによって、ユーザは、診療所訪問を行うこと、並びに医療専門家、保険提供者、及び／又は医療管理者に物理的に近接している（すなわち、同じ部屋又は建物にいない）必要があることが要求されない。感染確率が少なくとも閾値感染確率であるときに、インスタンス中に感染確率を伝送することによって、いくつかの予約は、感染確率が十分に低い（すなわち、閾値感染確率を下回る）ときに、回避され得る。しかしながら、いくつかの実施形態では、感染確率は、感染確率が閾値感染確率を下回る場合であっても、医療専門家、保険提供者、及び／又は医療管理者に伝送されることができることに留意されたい。

【0344】

いくつかの実施形態では、感染確率は、感染確率が少なくとも閾値感染確率である（すなわち、等しい又は超える）ときに、伝送される。処理デバイスは、特定の感染又は治療計画を必要とする感染のリスクレベルに対応し得る、閾値感染確率を受信又は識別することができる。感染の異なるリスクレベルは、限定されないが、ユーザの年齢、ユーザの医療履歴（例えば、免疫不全のユーザ、事前の医学的な問題がほとんど又はまったくないユーザ）、識別された感染の種類、及び／又は感染を効果的に治療するための薬物の既知の能力を含む、１つ以上の要因に基づいて、異なるユーザに割り当てられることができる。したがって、閾値感染確率は、種々の要因に基づいて、各ユーザについて変化することができる。更に、同じ種類の感染について、比較的高いリスクレベルを有するユーザ（例えば、以前に医学的問題を有する高齢ユーザ）は、比較的高いリスクレベルを有するユーザｓ（例えば、以前に医学的な問題を有さない若いユーザ）と比較して、比較的低い閾値感染確率を割り当てられ得る。結果として、いくつかの事例では、感染確率は、比較的高いリスクレベルを有するユーザｓについて、少なくとも閾値感染確率に達する可能性が高い。この点で、方法１５００は、医療専門家、保険提供者、及び／又は医療管理者がユーザｓと相互に作用するために、より効率的な方法を提供し得る。

【0345】

いくつかの実施形態では、処理デバイスは、各閾値感染確率が特定のリスクレベルに対応する、複数の閾値感染確率を受信し、又は識別する。例えば、処理デバイスが第１の閾値感染確率及び第２の閾値確率を受信又は識別するときに、第１の閾値感染確率は、比較的低いリスクレベルに対応し得る一方、第２の閾値感染確率は、比較的高いリスクレベルに対応し得る。この点で、第１の閾値感染確率は、ユーザが潜在的感染部位の治療計画を求めるべきであることを示し得る一方、第２の閾値感染確率は、ユーザが潜在的感染部位の即時治療を求めるか、又は直ちに医療専門家とのテレメディシン対応の予約を設定するべきであることを示し得る。したがって、処理デバイスは、感染確率を複数の閾値感染確率と比較し、関連するリスクレベルに基づいて感染を治療する複数の方法を提供することができる。

【0346】

処理デバイスは、潜在的感染部位を診断するために、性質を使用することができる。例えば、センサ入力及びユーザ入力情報のうちの１つ以上を使用して、処理デバイスは、潜在的感染部位に関連付けられる感染の種類（例えば、ブドウ球菌細菌、細菌、寄生虫、ウイルス、又はそれらのいくつかの組み合わせによって引き起こされるブドウ球菌感染などの細菌感染）を判定し得る。更に、診断に基づいて、処理デバイスは、ユーザに治療計画を推奨することができる。診断及び／又は治療計画は、ユーザに伝送されることができる。いくつかの実施形態では、診断及び／又は治療計画は、閲覧のために、まず医療専門家、保険提供者、及び／又は医療管理者に伝送され、一旦承認されると、ユーザに伝送される。

【0347】

代替的に、又は組み合わせて、処理デバイスは、感染確率を判定し、及び／又は感染を診断するために、潜在的感染部位に関連付けられる病因学的情報を受信及び使用することができる。例えば、処理デバイスは、ユーザが潜在的感染部位で侵襲的手術事象（例えば、外科的処置）を受けたことを示す情報を受信することができ、それによって、ユーザに行われた切開の種類を示す。別の実施例では、処理デバイスは、ユーザが潜在的感染部位で傷害事象（例えば、事故）を受けたことを示す情報を受信することができ、それによって、ユーザが開放創又は切断を有することを示す。

【0348】

追加的に、処理デバイスは、感染確率を判定するために複数のセンサ入力を受信することができる。例えば、処理デバイスは、潜在的感染部位での第１の入力、及び非感染部位からの第２の入力を受信することができる。「非感染部位」は、例えば、感染の統計的確率がないことを指し得る）。処理デバイスは、感染確率を生成するために、第１の入力を第２の入力と比較することができる。これは、例えば、潜在的感染部位（例えば、ユーザの左膝）での第１の体温（第１の入力から）と、非感染部位（例えば、ユーザの右膝）での第２の体温（第２の入力から）との間の比較を含み得る。いくつかの実施形態では、処理デバイスは、感染確率を判定するために、比較を分析する。例えば、第１の体温と第２の体温との間の差は、感染確率に正比例することができ、したがって、処理デバイスは、第１の体温と第２の体温との間のより大きな差（例えば、摂氏又は華氏のスケールで３度）について比較的高い感染確率を判定し、逆に、処理デバイスは、第１の体温と第２の体温との間のより小さな差（例えば、摂氏又は華氏のスケールで０．５度）について比較的低い感染確率を判定する。代替的に、又は組み合わせて、処理デバイスは、感染確率を判定するために、第１の体温と第２の体温との間の所定の差を使用することができる。例えば、いくつかの実施形態では、処理デバイスは、第１の体温と第２の体温との間の差が、第２の体温よりも単純に大きいのとは対照的に、少なくとも指定された差（例えば、摂氏又は華氏スケールで２度）であることを必要とし得る。この点で、処理デバイスは、増加した精度で感染確率を判定し、及び／又は感染の存在を判定することに関して「偽陽性」を防止又は制限し得る。

【0349】

図１６は、概して、本開示の原理による、ユーザ感染に関連付けられる１つ以上の識別性質に基づいて、ユーザを診断するための方法１６００の例示的な実施形態を例示する。方法１６００は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で実行されるような）、又はその両方の組み合わせを含み得る処理ロジックによって実行される。方法１６００及び／又はその個々の関数、ルーチン、サブルーチン、若しくは動作の各々は、コンピューティングデバイスの１つ以上のプロセッサ（例えば、人工知能エンジン１１を実行するサーバ３０などの図１の任意の構成要素）によって実行され得る。ある特定の実装形態では、方法１６００は、単一の処理スレッドによって実行され得る。代替的に、方法１６００は、各スレッドが１つ以上の個々の関数、ルーチン、サブルーチン、又は方法の動作を実装する、２つ以上の処理スレッドによって実行され得る。

【0350】

ステップ１６０２において、処理デバイスは、センサから、ユーザの潜在的感染部位に関するセンサ入力を受信する。センサからのセンサ入力は、本明細書に記載される体温センサ、圧力センサ、又はカメラからの入力を含み得る。したがって、センサ入力は、体温情報、圧力情報、変色情報、画像情報、バイタルサイン情報、又は測定情報などの性質を含み得る。

【0351】

ステップ１６０４において、処理デバイスは、ユーザ入力を受信する。ユーザ入力情報は、コンピューティングシステムを介してユーザから処理デバイスに、又は医療専門家、保険提供者、及び／若しくは医療管理者を介して間接的に、ユーザによって提供され得る。ユーザ入力は、圧力の指標、疼痛レベルの指標、及び移動性の指標などの症状を含み得る。

【0352】

ステップ１６０６において、処理デバイスは、センサ入力及びユーザ入力を使用して、ユーザに関連付けられるユーザ感染を識別する。いくつかの実施形態では、センサ入力及び／又はユーザ入力は、ユーザ感染を識別するために使用される。

【0353】

追加的に、処理デバイスは、ユーザに関連付けられる病因学的情報を受信及び使用することができる。例えば、処理デバイスは、ユーザが潜在的感染部位で侵襲的手術事象（例えば、外科的処置）を受けたことを示す情報を受信することができ、それによって、ユーザに切開の種類を示す。別の実施例では、処理デバイスは、ユーザが潜在的感染部位で傷害事象（例えば、事故）を受けたことを示す情報を受信することができ、それによって、ユーザが開放創又は切断を有することを示す。

【0354】

ユーザ感染が識別されるときに、処理デバイスは、追加のステップを開始することができる。例えば、処理デバイスは、薬物、治療計画、及び医療専門家との訪問のうちの１つ以上についての推奨を生成することができる。医療専門家との訪問の場合、テレメディシン対応の予約は、ユーザと医療専門家との間でスケジュールされることができる。

【0355】

図１７は、概して、本開示の原理による、ユーザ感染についての転帰を最適化するための治療計画を人工知能エンジンによって修正するための方法１７００の例示的な実施形態を例示する。方法１７００は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、ソフトウェア（汎用コンピュータシステム又は専用マシン上で実行されるような）、又はその両方の組み合わせを含み得る処理ロジックによって実行される。方法１７００及び／又はその個々の関数、ルーチン、サブルーチン、若しくは動作の各々は、コンピューティングデバイスの１つ以上のプロセッサ（例えば、人工知能エンジン１１を実行するサーバ３０などの図１の任意の構成要素）によって実行され得る。ある特定の実装形態では、方法１７００は、単一の処理スレッドによって実行され得る。代替的に、方法１７００は、各スレッドが１つ以上の個々の関数、ルーチン、サブルーチン、又は方法の動作を実装する、２つ以上の処理スレッドによって実行され得る。

【0356】

ステップ１７０２において、ユーザのための治療計画は、受信される。例えば、処理デバイスは、ユーザの医療専門家から治療計画を受信し得る。治療計画は、ユーザ感染を治療するために、ユーザについて１つ以上の推奨を含み得る。例えば、治療計画は、薬物、及び／又は医療専門家との訪問を含み得る。医療専門家との訪問の場合、テレメディシン対応の予約は、ユーザと医療専門家との間でスケジュールされることができる。

【0357】

ステップ１７０４において、処理デバイスは、センサから、ユーザの潜在的感染部位に関するセンサ入力を受信する。センサからのセンサ入力は、本明細書に記載される体温センサ、圧力センサ、又はカメラからの入力を含み得る。したがって、センサ入力は、体温情報、圧力情報、変色情報、画像情報、バイタルサイン情報、測定情報、任意の他の所望の情報、又はそれらの組み合わせなどの性質を含み得る。

【0358】

ステップ１７０６において、処理デバイスは、ユーザ入力を受信する。いくつかの実施形態では、ユーザは、ユーザインターフェース上でソフトウェアアプリケーション、すなわちアプリを実行するユーザインターフェース（例えば、ディスプレイ）を有するコンピューティングシステム（例えば、モバイルデバイス、タブレットデバイス、ラップトップコンピューティングデバイス、デスクトップコンピューティングデバイス）を通じてユーザ入力を提供する。いくつかの実施形態では、ユーザは、医療専門家、保険提供者、及び／又は医療管理者を介して間接的にユーザ入力を提供する。ユーザ入力は、圧力の指標、変色の指標、疼痛レベルの指標、及び／又は移動性の指標などの症状を含み得る。

【0359】

ステップ１７０８において、人工知能エンジンは、治療計画を調整するために、センサ入力及びユーザ入力を使用する。例えば、治療計画は、異なるリスクレベル及び／又は重症度を治療するように設計されている、各種類の薬物を有する、異なる種類の薬物を含み得る。処理デバイスが、比較的低いリスクレベル又は比較的低い重症度のユーザ感染に関連付けられる第１の薬物を推奨する治療計画を受信するときに、人工知能エンジンは、治療計画を調整し、続いて、比較的高いリスクレベル又は比較的高い重症度のユーザ感染に関連付けられる第２の薬物を推奨するために、センサ入力及びユーザ入力を使用し得る。逆に、処理デバイスが第２の薬物を推奨する治療計画を受信するときに、人工知能は、センサ入力及びユーザ入力に基づいて、治療計画を調整し得、続いて、第１の薬物を推奨する。したがって、人工知能エンジンは、リスク／重症度レベルの増加又は減少に基づいて、薬物を修正することができる。

【0360】

薬物の種類を調整することに加えて、人工知能エンジンは、他の方法で治療計画を調整することができる。例えば、治療計画は、薬物の推奨される適用頻度、ユーザを（例えば、ユーザの感染部位で）休息又は固定するための推奨、及び／又はユーザ感染を包む／覆うための推奨を含み得る。治療計画を調整することのための追加の方法は、ユーザ感染のリスクレベル又は重症度の変化を説明するために、人工知能エンジンによって変更されることができる。例えば、センサ入力及びユーザ入力のうちの１つ以上が、患者感染の低下したリスクレベル又は低下した重症度の指標を提供するときに、人工知能エンジンは、治療計画を調整し得、続いて、薬物の低下した適用頻度、及び／又はユーザ感染を覆う／包むことの低減を推奨し得る。逆に、センサ入力及びユーザ入力のうちの１つ以上が、ユーザ感染の増加したリスクレベル又は増加した重症度の指標を提供するときに、人工知能エンジンは、治療計画を調整し得、続いて、薬物の増加した適用頻度、休息するためのユーザについての推奨、及び／又はユーザ感染を覆う／包むための推奨を推奨し得る。したがって、人工知能エンジンは、ユーザのリアルタイム性質に適応するために、リスク／重症度レベルの増加又は減少に基づいて、治療計画を修正することができる。

【0361】

上記のように、図１３は、概して、本開示の原理による、コンピュータシステム１３００を例示する。一実施例では、コンピュータシステム１３００は、コンピューティングデバイスを含み得、支援インターフェース９４、報告インターフェース９２、監督インターフェース９０、臨床医インターフェース２０、サーバ３０（ＡＩエンジン１１を含む）、ユーザインターフェース５０、歩行センサ８２、関節角度計８４、治療装置７０、圧力センサ８６、又は図１の任意の好適な構成要素に対応し得る。コンピュータシステム１３００は、図１の人工知能エンジン１１の１つ以上の機械学習モデル１３を実装する命令を実行することが可能であり得る。コンピュータシステムは、クラウド又はピアツーピアネットワークを介することを含む、ＬＡＮ、イントラネット、エクストラネット、又はインターネットにおいて他のコンピュータシステムに接続され（例えば、ネットワーク化され）得る。コンピュータシステムは、クライアントサーバネットワーク環境におけるサーバの容量で動作し得る。コンピュータシステムは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットコンピュータ、ウェアラブル（例えば、リストバンド）、セットトップボックス（ＳＴＢ）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、カメラ、ビデオカメラ、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイス、又はそのデバイスによって実行されるべきアクションを指定する命令のセット（連続的又は別様に）を実行することができる任意のデバイスであり得る。更に、単一のコンピュータシステムのみが例示されているが、「コンピュータ」という用語はまた、本明細書で考察される方法のうちのいずれか１つ以上を実行するための命令のセット（又は複数のセット）を個別に又は共同で実行するコンピュータの任意の集合を含むと解釈されるものとする。

【0362】

コンピュータシステム１３００は、バス１３１３を介して互いに通信する、処理デバイス１３０２、メインメモリ１３０４（例えば、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）などのダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ））、スタティックメモリ１３０６（例えば、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、及びデータ記憶デバイス１３０８を含む。

【0363】

処理デバイス１３０２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置などの１つ以上の汎用処理デバイスを表現する。より具体的には、処理デバイス１３０２は、複雑命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、又は他の命令セットを実装するプロセッサ若しくは命令セットの組み合わせを実装するプロセッサであり得る。処理デバイス１４０２はまた、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、システムオンチップ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサなどのような、１つ以上の特殊目的処理デバイスであり得る。処理デバイス１４０２は、本明細書で考察される動作及びステップのいずれかを実行するための命令を実行するように構成されている。

【0364】

コンピュータシステム１３００は、ネットワークインターフェースデバイス１３１２を更に含み得る。コンピュータシステム１３００はまた、ビデオディスプレイ１３１４（例えば、液晶ディスプレイＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、量子ＬＥＤ、陰極線管（ＣＲＴ）、シャドウマスクＣＲＴ、アパーチャーグリルＣＲＴ、モノクロＣＲＴ）、１つ以上の入力デバイス１３１６（例えば、キーボード及び／又はマウス若しくはゲーム様の制御部）、及び１つ以上のスピーカ１３１８（例えば、スピーカ）を含み得る。例示的な一実施例では、ビデオディスプレイ１３１４及び入力デバイス１３１６は、単一の構成要素又はデバイス（例えば、ＬＣＤタッチスクリーン）に組み合わされ得る。

【0365】

１つ以上の入力デバイス１３１６は、本明細書で記載される方法、動作、又は機能のうちの任意の１つ以上を具現化する命令１３２２が記憶されているコンピュータ可読記憶媒体１３２０を含み得る。命令１３２２はまた、コンピュータシステム１３００によるその実行中に、メインメモリ１３０４内及び／又は処理デバイス１３０２内に、完全に又は少なくとも部分的に存在し得る。したがって、メインメモリ１３０４及び処理デバイス１３０２はまた、コンピュータ可読媒体を構成する。命令１３２２は、ネットワークインターフェースデバイス１３１２を介してネットワーク上で更に伝送又は受信され得る。

【0366】

コンピュータ可読記憶媒体１３２０は、単一の媒体であるように例示的な実施例において示されるが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、１つ以上の命令セットを記憶する単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中型若しくは分散型データベース、並びに／又は関連付けられるキャッシュ及びサーバ）を含むように解釈されたい。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語はまた、機械による実行のための命令のセットを記憶、符号化、又は搬送することが可能であり、かつ機械に本開示の方法論のうちの任意の１つ以上を実行させる任意の媒体を含むと解釈されるものとする。したがって、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、ソリッドステートメモリ、光媒体、及び磁気媒体を含むが、これらに限定されないと解されるものとする。

【0367】

上記の開示と一貫して、以下の条項に列挙されるシステム及び方法の実施例は、具体的に企図され、非限定的な実施例のセットとして意図されている。

【0368】

条項３１．ユーザの状態を識別するためのシステムであって、システムは、

【0369】

運動を実行するためにユーザによって操作されるように構成された治療装置と、
治療装置に通信可能に結合されたインターフェースと、
ユーザの解剖学的構造の１つ以上の性質を感知するように構成された１つ以上のセンサと、
処理デバイスと、処理デバイスに通信可能に結合されたメモリであって、メモリは、処理デバイスによって実行されるときに、処理デバイスに、
センサから、解剖学的構造の性質のうちの１つ以上を表現する１つ以上のセンサ入力を受信することと、
解剖学的構造の１つ以上の性質に基づいて、疾患の感染確率を計算することと、
インターフェースに、感染確率の表現を出力することと、を行わせるコンピュータ可読命令を含む、メモリと、を備える、システム。

【0370】

条項３２．処理デバイスは、疾患である解剖学的構造に関連付けられた１つ以上の性質を識別するように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0371】

条項３３．処理デバイスは、１つ以上の性質に基づいて、疾患の存在を診断するように更に構成され、感染確率は、医療専門家によって診断される疾患の確率と相関する、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0372】

条項３４．処理デバイスは、感染確率及び診断のうちの少なくとも１つに基づいて、治療計画についての推奨をインターフェースに出力するように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0373】

条項３５．インターフェースは、感染確率を表現する画像、又は音声若しくは触感信号のうちの少なくとも１つを提示するように構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0374】

条項３６．処理デバイスは、
閾値感染確率を選択的に識別することと、
感染確率が少なくとも閾値感染確率に等しいことを選択的に識別することと、を行うように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0375】

条項３７．インターフェースは、治療装置及び医療専門家のうちの１つ以上に関連付けられている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0376】

条項３８．処理デバイスは、薬物、治療計画、及び医療専門家との訪問のうちの１つ以上についての推奨をインターフェースに出力するように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0377】

条項３９．訪問は、テレメディシン対応の予約を含み、テレメディシン対応の予約は、医療専門家とユーザとが互いに直接物理的に近接していないことによって性質付けられる、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0378】

条項４０．疾患は、手術部位又は解剖学的構造の傷害のうちの１つに関連する感染として定義されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0379】

条項４１．処理デバイスは、
インターフェースから、１つ以上の入力を受信することと、
１つ以上の入力及び１つ以上のセンサ入力のうちの１つ以上に基づいて、感染確率を生成することと、を行うように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0380】

条項４２．１つ以上の入力は、圧力、疼痛レベル、構造の変色、及び構造の移動性の、ユーザに関連付けられる指標のうちの１つ以上を含む、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0381】

条項４３．１つ以上の性質は、１つ以上の病因学的性質として定義され、処理デバイスは、１つ以上の病因学的性質に基づいて、感染確率を生成するように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0382】

条項４４．１つ以上の病因学的性質は、構造に関連付けられる処置又は傷害のうちの少なくとも１つを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0383】

条項４５．１つ以上のセンサ入力は、体温情報、圧力情報、変色情報、画像情報、バイタルサイン情報、又は測定情報のうちの１つ以上を含む、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0384】

条項４６．処理デバイスは、
１つ以上の性質から、ベースライン性質及び疾患性質を生成することと、
１つ以上の性質、ベースライン性質、及び疾患性質に基づいて、感染確率を生成することと、を行うように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0385】

条項４７．ベースライン性質は、疾患性質のない解剖学的構造の状態を表現する、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0386】

条項４８．状態を識別するための方法であって、
１つ以上のセンサから、解剖学的構造の性質のうちの１つ以上を表現する１つ以上のセンサ入力を受信することと、
解剖学的構造の１つ以上の性質に基づいて、疾患の感染確率を計算することと、
インターフェースに、感染確率の表現を出力することと、を含む、方法。

【0387】

条項４９．疾患性質を有する解剖学的構造に関連付けられる１つ以上の性質を識別することを更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0388】

条項５０．１つ以上の性質に基づいて、疾患の存在を診断することを更に含み、感染確率は、医療専門家によって診断される疾患の確率と相関する、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0389】

条項５１．感染確率及び診断のうちの少なくとも１つに基づいて、治療計画についての推奨をインターフェースにおいて提示することを更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0390】

条項５２．感染確率表現する画像及び音声又は触感信号のうちの少なくとも１つをインターフェースで提示することを更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0391】

条項５３．
閾値感染確率を識別することと、
感染確率が少なくとも閾値感染確率に等しいことを識別することと、
感染確率をインターフェースにおいて提示することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0392】

条項５４．薬物、治療計画、及び医療専門家との訪問のうちの１つ以上について推奨をインターフェースにおいて提示することを更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0393】

条項５５．訪問は、テレメディシン対応の予約を含み、テレメディシン対応の予約は、医療専門家とユーザとが互いに直接物理的に近接していないことによって定義される、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0394】

条項５６．
インターフェースから、１つ以上の入力を受信することと、
１つ以上の入力及び１つ以上のセンサ入力のうちの１つ以上に基づいて、感染確率を生成することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。

【0395】

条項５７．ユーザの状態を識別するためのシステムであって、システムは、
運動を実行するためにユーザによって操作されるように構成された治療装置と、
ユーザの解剖学的構造の１つ以上の性質を感知するように構成された１つ以上のセンサと、
処理デバイスと、処理デバイスに通信可能に結合されたメモリであって、メモリは、処理デバイスによって実行されるときに、処理デバイスに、
センサから、解剖学的構造の性質のうちの１つ以上を表現する１つ以上のセンサ入力を受信することと、
１つ以上の性質から、ベースライン性質及び疾患性質を生成することと、
１つ以上の性質、ベースライン性質、及び疾患性質に基づいて、疾患の感染確率を生成することと、を行わせるコンピュータ可読命令を含む、メモリと、を備える、システム。

【0396】

条項５８．治療装置に通信可能に結合されたインターフェースを更に備え、処理デバイスは、
インターフェースから、１つ以上の入力を受信することと、
１つ以上の入力及び１つ以上のセンサ入力のうちの１つ以上に基づいて、感染確率を生成することと、行うように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0397】

条項５９．治療装置に通信可能に結合されたインターフェースを更に備え、処理デバイスは、
閾値感染確率を選択的に識別することと、
感染確率が少なくとも閾値感染確率に等しいことを選択的に識別することと、
感染確率が少なくとも閾値感染確率に等しいときに、感染確率の表現をインターフェースに出力することと、を行うように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0398】

条項６０．処理デバイスは、
解剖学的構造に関連付けられる１つ以上の疾患性質を識別することと、
１つ以上の疾患性質に基づいて、感染確率を識別することと、
１つ以上の疾患性質に基づいて、解剖学的構造の疾患の存在を診断することと、を行うように更に構成されている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。

【0399】

図面における電気的接続の多くは、介在デバイスを有さない直接カップリングとして示されるが、上記の記載ではそのように明示されていない。それにもかかわらず、この段落は、介在デバイスなしで図面において示される電気的接続のための「直接結合された」電気的接続を参照するための特許請求の範囲における先行事例としての役割を果たすものとする。

【0400】

以下に記載される様々な機能は、１つ以上のコンピュータプログラムによって実装又はサポートされ得、その各々は、コンピュータ可読プログラムコードから形成され、コンピュータ可読記憶媒体に具体化される。「アプリケーション」及び「プログラム」という語は、好適なコンピュータ可読プログラムコードにおける実装のために適合された１つ以上のコンピュータプログラム、ソフトウェア構成要素、命令のセット、手順、関数、方法、オブジェクト、クラス、インスタンス、関連データ、又はそれらの一部を指す。「コンピュータ可読プログラムコード」という語句は、ソースコード、オブジェクトコード、及び実行可能コードを含む任意の種類のコンピュータコードを含む。「コンピュータ可読記憶媒体」という語句は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ハードディスクドライブ、フラッシュドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、又は任意の他の種類のメモリなど、コンピュータによってアクセス可能な任意の種類の媒体を含む。「非一時的な」コンピュータ可読記憶媒体は、一時的な電気信号又は他の信号を伝送する有線、無線、光学、又は他の通信リンクを除外する。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、データを恒久的に記憶することができる媒体、及びデータを記憶し、後で上書きすることができる媒体、例えば、書き換え可能な光ディスク又は消去可能なメモリデバイスを含む。

【0401】

上記の考察は、本発明の原理及び様々な実施形態を例示することを意図している。上記の開示が完全に認知されると、多数の変形及び修正が当業者により明白になるであろう。以下の特許請求の範囲は、すべてのそのような変形及び修正を包含するように解釈されることが意図される。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14A】

【図14B】

【図14C】

【図15】

【図16】

【図17】

【国際調査報告】