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(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】2024-10-29
(54)【発明の名称】糖尿病管理を改善するための行動修正フィードバック
(51)【国際特許分類】
G16H 20/00 20180101AFI20241022BHJP
【ＦＩ】
G16H20/00
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024519391
(86)(22)【出願日】2022-10-26
(85)【翻訳文提出日】2024-03-28
(86)【国際出願番号】 US2022047876
(87)【国際公開番号】W WO2023076379
(87)【国際公開日】2023-05-04
(31)【優先権主張番号】63/263,188
(32)【優先日】2021-10-28
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】63/292,957
(32)【優先日】2021-12-22
(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
(71)【出願人】
【識別番号】504016422
【氏名又は名称】デックスコム・インコーポレーテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100108453
【弁理士】
【氏名又は名称】村山 靖彦
(74)【代理人】
【識別番号】100110364
【弁理士】
【氏名又は名称】実広 信哉
(74)【代理人】
【識別番号】100133400
【弁理士】
【氏名又は名称】阿部 達彦
(72)【発明者】
【氏名】ジャーダ・アッチャロリ
(72)【発明者】
【氏名】マーガレット・エー・クロフォード
(72)【発明者】
【氏名】マーク・デルジンスキー
(72)【発明者】
【氏名】ローレン・エイチ・ジェプソン
(72)【発明者】
【氏名】サラ・ケイト・ピッカス
(72)【発明者】
【氏名】ロバート・ジェイ・ダウド
(72)【発明者】
【氏名】アプルヴ・ユー・カマス
【テーマコード（参考）】
5L099
【Ｆターム（参考）】
5L099AA15
5L099AA22
(57)【要約】
グルコース測定値が受信され、時間窓にわたる対応する期間についての特徴が生成され、特徴は、ユーザが有益な糖尿病管理行動に関与しているか否かを示す値である。集約された特徴を使用して、有益な糖尿病管理行動に関与していないことを示すパターンが識別される。潜在的な行動修正フィードバックは、識別したパターンごとに、有益な糖尿病管理行動に関与するためにユーザが取り得る少なくとも１つの行動修正フィードバックを、潜在的な行動修正フィードバックに含めることによって生成される。潜在的な行動修正フィードバックのうちの少なくとも１つが選択され、ユーザに表示されるか、又は別様に提示される。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
連続グルコースレベルモニタリングシステムにおいて実施される方法であって、前記方法は、前記連続グルコースレベルモニタリングシステムのグルコースセンサから複数の時間窓のそれぞれの時間窓について、前記時間窓の複数の期間のうちの第１の期間にユーザについて測定されたグルコース測定値を取得する（６０２）ことであって、前記グルコースセンサは、前記ユーザの挿入部位において挿入されている、ことと、
前記グルコース測定値から、前記複数の時間窓の前記第１の期間について１つ以上の特徴を生成する（６０４）ことと、
前記複数の時間窓の前記第１の期間についての前記１つ以上の特徴から、前記複数の時間窓の前記第１の期間における前記グルコース測定値のパターンを検出する（６０６）ことと、
前記パターンに対応する、グルコースレベルを改善するための行動修正フィードバックを決定する（６０８）ことと、
前記行動修正フィードバックを含むユーザインタフェースを生成する（６１０）ことと、
前記ユーザインタフェースを表示させる（６１２）ことと、を含む、方法。
【請求項2】
各時間窓は１週間を含み、前記複数の時間窓は複数の週を含み、前記複数の期間のそれぞれは、１週間の異なる日を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記パターンを検出することは、前記１つ以上の特徴のうちのある特徴についての基準が満たされていないと判定することを含む、請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記パターンは、前記グルコース測定値において検出される複数のパターンのうちの１つであり、前記複数のパターンのそれぞれは、対応する基準が満たされていない、前記１つ以上の特徴のうちの１つであり、前記方法は、前記複数のパターンを正規化して前記複数のパターンのそれぞれについてサイズを生成することを更に含み、前記行動修正フィードバックを決定することは、最大サイズを有する前記複数のパターンのうちの１つに対応する行動修正フィードバックを選択することを含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項5】
前記行動修正フィードバックを決定することは、複数のパターンのうちの１つに対応する行動修正フィードバックを選択することを含む、請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項6】
活動トラッカから前記ユーザの活動データを受信することを更に含み、前記行動修正フィードバックを選択することは、前記活動データが前記ユーザは実行済みであることを示す活動を実行するように示す行動修正フィードバックを選択しないことを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項7】
前記行動修正フィードバック内の行動修正が前記ユーザによって実行されたか否かを引き続き判定することと、前記行動修正フィードバック内の前記行動修正が前記ユーザによって実行されたと判定することに応答して、前記ユーザを褒める追加のフィードバックを提供することと、を更に含む、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項8】
デバイスであって、ディスプレイデバイスと、
複数の行動修正フィードバックを含む行動ライブラリ（１２２）と、
少なくとも部分的にハードウェアに実装されて、連続グルコースレベルモニタリングシステムのグルコースセンサから複数の時間窓のそれぞれの時間窓について、前記時間窓の複数の期間のうちの第１の期間にユーザについて測定されたグルコース測定値を取得するためのグルコース測定値収集モジュール（３０２）であって、前記グルコースセンサは前記ユーザの挿入部位において挿入されている、グルコース測定値収集モジュール（３０２）と、
少なくとも部分的にハードウェアに実装されて、前記グルコース測定値から、前記複数の時間窓の前記第１の期間についての１つ以上の特徴を生成するための特徴決定モジュール（３０４）と、
少なくとも部分的にハードウェアに実装されて、前記複数の時間窓の前記第１の期間についての前記１つ以上の特徴から、前記複数の時間窓の前記第１の期間における前記グルコース測定値のパターンを検出するためのパターン検出モジュール（３０６）と、
少なくとも部分的にハードウェアに実装されて、前記パターンに対応する、グルコースレベルを改善するための行動修正フィードバックを前記行動ライブラリから決定するため、前記行動修正フィードバックを含むユーザインタフェースを生成するため、及び前記ユーザインタフェースを前記ディスプレイデバイスに表示させるための行動修正選択モジュール（３１２）と、を含む、デバイス。
【請求項9】
各時間窓は１日を含み、前記複数の時間窓は複数の日を含み、前記複数の期間のそれぞれは、１日の間の異なる複数時間の期間を含む、請求項８に記載のデバイス。
【請求項10】
少なくとも部分的にハードウェアに実装されて、前記グルコース測定値又は前記１つ以上の特徴に基づいて前記ユーザの数値を生成し、前記行動修正フィードバックに少なくとも１つの数値を含めることによって前記行動修正フィードバックを前記ユーザに合わせてカスタマイズするための行動修正フィードバックカスタマイズモジュールを更に含む、請求項８又は請求項９に記載のデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
（関連出願）
本出願は、２０２１年１２月２２日に出願された「Ｂｅｈａｖｉｏｒ Ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｆｅｅｄｂａｃｋ Ｆｏｒ Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ Ｄｉａｂｅｔｅｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ」と題された米国特許仮出願第６３／２９２，９５７号の利益を主張し、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれるものであり、２０２１年１０月２８日に出願された「Ｒａｎｋｉｎｇ Ｆｅｅｄｂａｃｋ Ｆｏｒ Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ Ｄｉａｂｅｔｅｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ」と題する米国特許仮出願第６３／２６３，１８８号の利益も主張し、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれるものである。
本出願は、２０２１年１２月２２日に出願された「Ｂｅｈａｖｉｏｒ Ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｆｅｅｄｂａｃｋ Ｆｏｒ Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ Ｄｉａｂｅｔｅｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ」と題された米国特許仮出願第６３／２９２，９５７号の利益を主張し、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれるものであり、２０２１年１０月２８日に出願された「Ｒａｎｋｉｎｇ Ｆｅｅｄｂａｃｋ Ｆｏｒ Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ Ｄｉａｂｅｔｅｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ」と題する米国特許仮出願第６３／２６３，１８８号の利益も主張し、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれるものである。
【背景技術】
【0002】
糖尿病は、数億人の人々に悪影響を及ぼす代謝状態であり、世界的に突出する死因のうちの１つである。Ｉ型糖尿病を患って生活する人々の場合、治療へのアクセスは、人々の生存にとって必要不可欠であり、それは、ＩＩ型糖尿病を患う人々の間の有害転帰を減少させることができる。適切な治療を行えば、糖尿病に起因する心臓、血管、眼、腎臓、及び神経への重大な損傷を回避することができる。糖尿病の型（例えば、Ｉ型又はＩＩ型）のいかんにかかわらず、糖尿病をうまく管理することには、食物及び活動をモニタリングし、何度も調整して、人の血糖を制御すること、例えば、人のグルコースの深刻な変動を低減すること、及び／又は人のグルコースを総体的に低下させることが含まれる。
【0003】
しかしながら、多くの従来のグルコースモニタリングアプリケーションは、ユーザ、特に自身のグルコースのモニタリングを最近開始したばかりのユーザにとっては解釈しづらい方式で未処理のグルコース情報を表示するユーザインタフェースを用いる。結果として、ユーザは、データから洞察を引き出すことができない場合があり、したがって、ユーザのグルコースを改善するために、ユーザの行動に有意な方法で変更することができない。更に、時間が経つにつれ、これらのユーザは、これらの従来のグルコースモニタリングアプリケーションによる情報の提示方法に圧倒され、苛立つことが多く、したがって、グルコース及び健康全般の改善が実現できる前に、これらのアプリケーションの使用を中断してしまう。更に、ユーザが、モバイルデバイス（例えば、スマートウォッチ及びスマートフォン）を利用してグルコースモニタリング情報にアクセスすることが多くなるにつれて、これらのモバイルデバイスの小型画面によって課される制約によって、従来のシステムでは、ユーザが従って行動できるように有意なグルコース情報を提供できないことが、更に深刻化する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0004】
これらの問題を克服するために、糖尿病管理を改善するための行動修正フィードバックのための技法が論じられる。１つ以上の実装形態では、連続グルコースレベルモニタリングシステムにおいて、複数の時間窓内の時間窓ごとに、窓内の複数の期間のうちの第１の期間について、グルコース測定値が取得される。複数の時間窓のうちの第１の期間について、１つ以上の特徴がグルコース測定値から生成される。複数の時間窓の第１の期間におけるグルコース測定値のパターンは、複数の時間窓のうちの第１の期間についての１つ以上の特徴から検出される。パターンに対応する、グルコースレベルを改善するための行動修正フィードバックが決定され、行動修正フィードバックを含むユーザインタフェースが生成され、ユーザインタフェースが表示される。
【0005】
この発明の概要は、以下の発明を実施するための形態で更に記載される概念の選択を簡略化された形態で紹介している。したがって、この発明の概要は、特許請求される主題の本質的な特徴を識別することを意図しておらず、特許請求される主題の範囲を決定する際の補助として使用されることも意図していない。
【図面の簡単な説明】
【0006】
詳細な説明は、添付の図を参照して記載されている。
【図1】本明細書で説明されるように糖尿病管理を改善するための行動修正フィードバックを実施するように動作可能である実装形態の例における環境の図である。
【図2】装着型グルコースモニタリングデバイスの実装形態の例をより詳細に示す。
【図3】行動修正識別システムの例示的なアーキテクチャの図である。
【図4】糖尿病管理を改善するための行動修正の推奨を提供する例を示す。
【図5】異なる検出パターンに対する正規化サイズのサイズの例を示す。
【図6】糖尿病管理を改善するための行動修正フィードバックを実施する例における手順を示す。
【図7】本明細書で説明される様々な技法を実施し得る１つ以上のコンピューティングシステム及び／又はデバイスを表現するコンピューティングデバイスの例を含む、システムの例の概要を示す。
【発明を実施するための形態】
【0007】
概要
糖尿病管理を改善するための行動修正フィードバックのための技法が、本明細書で論じられる。概して、ユーザの血糖値測定値は経時的に取得される。グルコースレベル測定値は、ユーザが装着する装着型グルコースモニタリングデバイスによって取得され得る。これらのグルコースレベル測定値は、デバイスが、異なるデバイスとの通信結合の確立（例えば、コンピューティングデバイスが、測定値のうちの１つ以上を取り出すために装着型グルコースレベルモニタリングデバイスとの無線接続を確立するとき）などに応答して、規則的又は不規則な時間間隔（例えば、約１時間ごと、約３０分ごと、約５分ごとなど）でグルコースレベル測定値を生成するように構成され得るように、実質的に連続的に生成され得る。これらのグルコースレベル測定値は、糖尿病管理を改善するためにユーザが行う行動修正を識別するために分析される。
糖尿病管理を改善するための行動修正フィードバックのための技法が、本明細書で論じられる。概して、ユーザの血糖値測定値は経時的に取得される。グルコースレベル測定値は、ユーザが装着する装着型グルコースモニタリングデバイスによって取得され得る。これらのグルコースレベル測定値は、デバイスが、異なるデバイスとの通信結合の確立（例えば、コンピューティングデバイスが、測定値のうちの１つ以上を取り出すために装着型グルコースレベルモニタリングデバイスとの無線接続を確立するとき）などに応答して、規則的又は不規則な時間間隔（例えば、約１時間ごと、約３０分ごと、約５分ごとなど）でグルコースレベル測定値を生成するように構成され得るように、実質的に連続的に生成され得る。これらのグルコースレベル測定値は、糖尿病管理を改善するためにユーザが行う行動修正を識別するために分析される。
【0008】
１つ以上の実装形態では、グルコース測定値のデータストリームが受信される。特定期間について１つ以上の特徴が生成され、記憶され、各特徴は、グルコース測定値から計算され得、ユーザが有益な糖尿病管理行動に関与しているか否かを示す値である。特徴は、特定期間についてのデータストリーム内のデータの表現又は要約であるメトリックを含み得る。これらの期間は、例えば、１日の間の異なる複数時間の時間ブロックである。例えば、１日は、真夜中から午前６時までの第１の期間（睡眠又は夜間に対応する）、午前６時から正午までの第２の期間（朝食後に対応する）、正午から午後６時までの第３の期間（昼食後に対応する）、及び午後６時から真夜中までの第４の期間（夕食後に対応する）を含み得る。これらの期間は、固定され得るか、又は様々な受信データに基づいて適応的に識別され得る（例えば、睡眠開始は、活動モニタによって検出され得、当該日の「睡眠」期間の開始を決定するために使用され得る、ユーザ入力は、期間の開始時間又は終了時間を指定し得る（例えば、ユーザに表示されるユーザ設定ユーザインタフェースを介して受信されるユーザ入力）など）。
【0009】
期間の特徴は、１週間などの時間窓にわたって集約される。これらの集約された特徴は、有益な糖尿病管理行動が関与していないことを示すパターンを識別するために使用される。例えば、ある特徴は、範囲内時間特徴（例えば、範囲は、７０ミリグラム／デシリットル（ｍｇ／ｄＬ）～１８０ｍｇ／ｄＬの間のグルコースレベルである）であり得、有益な糖尿病管理行動が関与していないことを示すパターンは、１週間にわたる特定期間の範囲内時間が７０％未満であることであり得る。有益な糖尿病管理行動に関与するためにユーザが取り得る、潜在的な行動修正フィードバックが、識別されたパターンごとに生成される。潜在的な行動修正フィードバックのうちの少なくとも１つが選択され、ユーザに表示されるか、又は別様に提示される。
【0010】
実行可能な目標とも呼ばれる行動修正フィードバックは、ユーザが自身の糖尿病管理を変更（例えば、改善）するために行うことができる１つ以上のアクションを指す。行動修正の例としては、「今週３回は、夕方に散歩して下さい」、「今週２晩は、低炭水化物の夕食にして下さい」、「就寝間際に食べないように、毎晩食べない時間を設定して下さい」などが挙げられる。
【0011】
本明細書で説明される技法は、糖尿病管理を改善するための行動修正フィードバックを生成し、そのような通知をユーザに提供する。これにより、ユーザが自身の健康、寿命、糖尿病管理などを改善するために有益かつ実用的である方法で、目標又は行動修正フィードバックをユーザに提供する。このため、ユーザがライフスタイルを適切に変更することが可能になり、ユーザが行動修正フィードバックに従う場合には、グルコースレベルを注意深くモニタリングする必要性が低減する。
【0012】
更に、本明細書で論じられる技法は、糖尿病管理を改善する方法の目標又は提案が生成され、ユーザに提示されることを可能にする。したがって、未処理のグルコースデータを単純に表示するのではなく（又はそれに加えて）、本明細書で論じられる技法は、ユーザが、未処理のグルコースデータのみに基づいて糖尿病管理の改善方法を考え出そうとする必要なく、糖尿病管理を改善することができるように、有用なアクション又は行うべき手順がユーザに対して識別されることを可能にする。
【0013】
以下の説明では、最初に、本明細書で説明される技法を使用することができる例示的な環境が説明される。次いで、例示的な環境及び他の環境で実行され得る実装形態の例の詳細及び手順が説明される。例示的な手順の実行は、例示的な環境に限定されず、例示的な環境は、例示的な手順の実行に限定されない。
【0014】
環境の例
図１は、本明細書で説明されるように糖尿病管理を改善するためのフィードバックを実施するように動作可能である実装形態の例における環境１００の図である。この例示された環境１００は、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４を装着して描かれている人１０２を含む。図示された環境１００はまた、コンピューティングデバイス１０６、グルコースモニタリングデバイス１０４を装着するユーザ母集団１０８内の他のユーザ、及びグルコースモニタリングプラットフォーム１１０を含む。装着型グルコースモニタリングデバイス１０４、コンピューティングデバイス１０６、ユーザ母集団１０８、及びグルコースモニタリングプラットフォーム１１０は、ネットワーク１１２を介してなど通信可能に結合される。
図１は、本明細書で説明されるように糖尿病管理を改善するためのフィードバックを実施するように動作可能である実装形態の例における環境１００の図である。この例示された環境１００は、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４を装着して描かれている人１０２を含む。図示された環境１００はまた、コンピューティングデバイス１０６、グルコースモニタリングデバイス１０４を装着するユーザ母集団１０８内の他のユーザ、及びグルコースモニタリングプラットフォーム１１０を含む。装着型グルコースモニタリングデバイス１０４、コンピューティングデバイス１０６、ユーザ母集団１０８、及びグルコースモニタリングプラットフォーム１１０は、ネットワーク１１２を介してなど通信可能に結合される。
【0015】
代替的に又は追加的に、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４及び計算デバイス１０６は、１つ以上の無線通信プロトコル又は技法を使用するなど、他の方法で通信可能に接続することができる。例として、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４及びコンピューティングデバイス１０６は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙリンク）、近距離無線通信（near-field communication、ＮＦＣ）、５Ｇなどのうちの１つ以上を使用して、互いに通信することができる。
【0016】
記載される技法によれば、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、人１０２のグルコースの測定値を提供するように構成されている。本明細書では、装着型グルコースモニタリングデバイスを議論するが、グルコースモニタリングのためのユーザインタフェースは、グルコース測定値を提供することが可能な他のデバイス、例えば、フィンガースティック、パッチなどを必要とする血糖測定器などの非装着型グルコースデバイスと関連して生成及び提示できることを理解されたい。しかしながら、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４を含む実装形態では、例えば、人１０２のグルコースを示す分析物を連続的に検出し、かつグルコース測定値の生成を可能にするグルコースセンサで構成することができる。例示された環境１００において、また詳細な説明全体にわたって、これらの測定値は、グルコース測定値１１４として表される。
【0017】
１つ以上の実装形態では、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、連続グルコースモニタリング（continuous glucose monitoring、ＣＧＭ）システムである。本明細書で使用される場合、グルコースモニタリングに関連して使用される「連続的」という用語は、デバイスが、規則的又は不規則な時間間隔（例えば、１時間ごと、３０分ごと、５分ごとなど）で、異なるデバイスと通信結合を確立すること（例えば、コンピューティングデバイスが、測定値のうちの１つ以上を取り出すために装着型グルコースモニタリングデバイス１０４との無線接続を確立するとき）などに応答して、グルコース測定値１１４を生成するように構成され得るように、実質的に連続して測定値を生成するデバイスの能力を指し得る。この機能は、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４の構成の更なる態様とともに、図２に関連してより詳細に説明される。
【0018】
更に、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、無線接続などを介して、グルコース測定値１１４をコンピューティングデバイス１０６に送信する。装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、例えば、これらの測定値がグルコースセンサを使用して生成されたときに、それらの測定値をリアルタイムで通信することができる。代替的に又は追加的に、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、設定された時間間隔でグルコース測定値１１４をコンピューティングデバイス１０６に伝達することができる。例えば、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、グルコース測定値１１４をコンピューティングデバイス１０６に（それらの測定値が生成されているときに）５分ごとに伝達するように構成することができる。
【0019】
確実に、グルコース測定値１１４が伝達される時間間隔は、本記載の技法の趣旨又は範囲から逸脱することなく、上記の例とは異なってもよい。それらの測定値は、コンピューティングデバイス１０６からの要求に基づくなど、本記載の技法による他の基礎に従って、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４によってコンピューティングデバイス１０６に通信することができる。いずれにしても、コンピューティングデバイス１０６は、人１０２のグルコース測定値１１４を少なくとも一時的に、例えば、コンピューティングデバイス１０６のコンピュータ可読記憶媒体内に維持することができる。
【0020】
コンピューティングデバイス１０６は、モバイルデバイス（例えば、携帯電話）として例示されているが、本記載の技法の趣旨又は範囲から逸脱することなく、様々な方法で構成され得る。限定ではなく例として、コンピューティングデバイス１０６は、モバイルデバイス（例えば、装着型デバイス、タブレットデバイス、又はラップトップコンピュータ）、固定デバイス（例えば、デスクトップコンピュータ）、自動車用コンピュータなど、異なるタイプのデバイスとして構成され得る。１つ以上の実装形態では、コンピューティングデバイス１０６は、グルコースモニタリングプラットフォーム１１０に関連付けられた専用デバイスとして構成され得、その専用デバイスは、例えば、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４からグルコース測定値１１４を取得し、グルコース測定値１１４に関連する様々な計算を実行し、グルコース測定値１１４及びグルコースモニタリングプラットフォーム１１０に関連する情報を表示し、グルコース測定値１１４をグルコースモニタリングプラットフォーム１１０に伝達するなどのための機能を有する。
【0021】
更に、コンピューティングデバイス１０６は、本記載の技法による２つ以上のデバイスを表すことができる。１つ以上のシナリオでは、例えば、コンピューティングデバイス１０６は、装着型デバイス（例えば、スマートウォッチ）と携帯電話との両方に対応することができる。そのようなシナリオでは、これらのデバイスの両方は、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４からグルコース測定値１１４を取り出し、ネットワーク１１２を介してそれらの測定値をグルコースモニタリングプラットフォーム１１０に伝達し、グルコース測定値１１４に関連する情報を表示するなどのために、同じ動作のうちの少なくともいくつかを実行することが可能であり得る。代替的には追加的に、異なるデバイスは、他のデバイスが有さない、又は計算命令を通して指定されたデバイスに制限される、異なる能力を有していてもよい。
【0022】
コンピューティングデバイス１０６が別個のスマートウォッチ及び携帯電話に対応するシナリオでは、例えば、スマートウォッチは、人１０２の様々な生理学的マーカ（例えば、心拍数、心拍数変動性、呼吸、血流速度など）及び活動（例えば、歩行又は他の運動）を測定するための様々なセンサ及び機能を備えて構成され得る。このシナリオでは、携帯電話は、これらのセンサ及び機能を備えて構成されなくてもよいか、又はその機能の限定された量を含むことができる－ただし、他のシナリオでは、携帯電話は、同じ機能を提供することが可能である場合がある。この特定のシナリオを用いて続けると、携帯電話は、グルコースモニタリングに関連付けられた画像を取り込むためのカメラ、及びその携帯電話がグルコース測定値１１４に関連する計算をより効率的に実行することを可能にするコンピューティングリソース（例えば、バッテリ及び処理速度）の量など、スマートウォッチが有しない能力を有することができる。スマートウォッチがそのような計算を実行することができるシナリオにおいても、コンピューティング命令は、それらの計算の実行を携帯電話に限定して、両方のデバイスに負担をかけず、利用可能なリソースを効率的に利用することができる。この程度まで、コンピューティングデバイス１０６は、本記載の技術の趣旨及び範囲から逸脱することなく、本明細書で説明されたものとは異なる方法で構成され、かつ異なる数のデバイスを表すことができる。
【0023】
論じられる技法によると、コンピューティングデバイス１０６は、糖尿病管理を改善するための行動修正フィードバックを実施するように構成されている。環境１００において、計算デバイス１０６は、グルコースモニタリングアプリケーション１１６及び記憶デバイス１１８を含む。ここで、グルコースモニタリングアプリケーション１１６は、行動修正識別システム１２０を含む。コンピューティングデバイス１０６に含まれるものとして示されているが、追加的に又は代替的に、行動修正識別システム１２０の少なくとも一部の機能は、グルコースモニタリングプラットフォーム１１０など他の場所に位置する。更に、グルコース測定値１１４及び行動ライブラリ１２２は、記憶デバイス１１８に記憶されて示されている。記憶デバイス１１８は、１つ以上のデータベース、並びにグルコース測定値１１４及び行動ライブラリ１２２を記憶することが可能な他のタイプの記憶装置も表し得る。行動ライブラリ１２２は、ユーザ１０２に提供され得る複数の行動修正を記憶し、例えば、ユーザはそれを行って、有益な糖尿病管理行動に関与し、おそらくは自身のグルコースレベルを改善し得る。
【0024】
１つ以上の実装形態では、グルコース測定値１１４及び／又は行動ライブラリ１２２は、少なくとも部分的にコンピューティングデバイス１０６から遠隔に、例えば、グルコースモニタリングプラットフォーム１１０の記憶装置に記憶されて、糖尿病管理フィードバックを提示するためのユーザインタフェースを構成し、出力する（例えば、表示する）ことに関連して取り出され得るか、又は別様にアクセスされ得る。例として、グルコース測定値１１４及び／又は行動ライブラリ１２２は、概して、ユーザ母集団のグルコース測定値１０８及び／又は行動ライブラリ１２２とともにグルコースモニタリングプラットフォーム１１０の記憶装置に記憶され得、当該データの一部は、糖尿病管理フィードバックを提示するためのユーザインタフェースを表示するために、必要に応じて取り出され得るか、又は別様にアクセスされ得る。
【0025】
大まかに言えば、グルコースモニタリングアプリケーション１１６は、ユーザの糖尿病管理を改善するために行動修正を提示できるようにする、ユーザとの対話をサポートするように構成されている。これは、例えば、処理のために（例えば、適切な行動修正を決定するために）グルコース測定値１１４を取得すること、（例えば、オンボーディング処理及び／又はユーザフィードバックを通して）ユーザに関する情報を受信すること、情報を医療提供者に通信させること、情報をグルコースモニタリングプラットフォーム１１０に通信させることなどを含み得る。
【0026】
１つ以上の実装形態では、グルコースモニタリングアプリケーション１１６はまた、糖尿病管理を改善するための行動修正フィードバックに関連してグルコースモニタリングプラットフォーム１１０のリソースを活用する。上述したように、例として、グルコースモニタリングプラットフォーム１１０は、ユーザ（例えば、人１０２）及び／又はユーザ母集団１０８のユーザに関連付けられたグルコース測定値１１４などのデータ、並びに行動ライブラリ１２２を記憶するように構成され得る。グルコースモニタリングプラットフォーム１１０はまた、グルコースモニタリングアプリケーション１１６に対する更新及び／又は追加を提供することができる。更にまた、グルコースモニタリングプラットフォーム１１０は、アルゴリズム（例えば、機械学習アルゴリズム）を訓練、維持、及び／又は展開して、人１０２及びユーザ母集団１０８のユーザから収集された豊富なデータを使用することなどによって、フィードバックを生成するか、若しくは選択する、又はフィードバックが提供される期間を識別することができる。１つ以上のそのようなアルゴリズムは、典型的なパーソナル計算デバイス、例えば、ほんの数例を挙げると、携帯電話、ラップトップ、タブレットデバイス、及び装着型のリソースを超える計算リソースの量を必要とする場合がある。それでもなお、グルコースモニタリングプラットフォーム１１０は、そのようなアルゴリズムを動作させるために必要とされるリソース、例えば、クラウドストレージ、サーバデバイス、仮想化リソースなどを含むか、又は別様にそれらへアクセスすることができる。グルコースモニタリングプラットフォーム１１０は、ユーザインタフェースを介した糖尿病管理フィードバックの提示を可能にすることに関連してグルコースモニタリングアプリケーション１１６が活用する様々なリソースを提供し得る。
【0027】
説明される技法によると、行動修正識別システム１２０は、グルコース測定値１１４を使用して、行動ライブラリ１２２内の１つ以上の行動修正を識別し、識別した１つ以上の行動修正を提示する１つ以上のユーザインタフェースを出力させるように構成されている。グルコースモニタリングアプリケーション１１６は、コンピューティングデバイス１０６のディスプレイデバイス又は他のディスプレイデバイスを介して、構成されたユーザインタフェース１２４を表示させ得る。
【0028】
上記及び下記で論じられるように、記載の技法に従って、ユーザのグルコース測定値１１４に基づいて、様々な行動修正が選択され得るか、又は生成され得る。グルコースを、例えば、連続して測定して、そのような測定値を記述するデータを取得するという文脈において、図２の以下の説明を検討する。
【0029】
図２は、図１の装着型グルコースモニタリングデバイス１０４の実装形態のより詳細な例２００を示している。特に、図示された例２００は、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４の上面図及び対応する側面図を含む。装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、本記載の技法の趣旨又は範囲から逸脱することなく、以下の説明から、実装形態において、様々な方法で変更を行うことができることを理解されたい。上述したように、例として、糖尿病管理フィードバックの提示を含むユーザインタフェースは、非装着型デバイス（例えば、フィンガースティックを必要とする血糖測定器）、パッチなどグルコースモニタリングのための他のタイプのデバイスに関連して構成及び表示（又は別様に出力）され得る。
【0030】
この例２００では、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、センサ２０２及びセンサモジュール２０４を含むように図示されている。ここでは、センサ２０２は、例えば、人１０２の皮膚２０６中の皮下に挿入されている側面図に示してある。センサモジュール２０４は、上面図に破線長方形として図示してある。装着型グルコースモニタリングデバイス１０４はまた、図示された例２００において送信機２０８も含む。センサモジュール２０４について破線長方形を使用することにより、そのセンサモジュールが送信機２０８のハウジング内に収容されるか、又はそうでなければ実装され得ることが示されている。この例２００では、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、接着パッド２１０及び取り付け機構２１２を更に含む。
【0031】
動作中、センサ２０２、接着パッド２１０、及び取り付け機構２１２は、アプリケーションアセンブリを形成するように組み立てられ得、アプリケーションアセンブリは、描写されているようにセンサ２０２が皮下挿入されるように皮膚２０６に適用されるように構成されている。そのようなシナリオでは、送信機２０８は、取り付け機構２１２を介して皮膚２０６に貼り付けた後、アセンブリに取り付けられ得る。あるいは、送信機２０８は、貼り付けアセンブリの一部として組み込まれ得、その結果、センサ２０２、接着パッド２１０、取り付け機構２１２、及び送信機２０８（センサモジュール２０４を有する）は、皮膚２０６に一度に全て貼り付けることができる。１つ以上の実装形態では、この貼り付けアセンブリは、別個のセンサ貼り付け具（図示せず）を使用して皮膚２０６に貼り付けられる。従来の血糖測定器によって必要とされる指穿刺とは異なり、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４の、ユーザが開始する貼り付けは、ほぼ無痛であり、血液の回収を必要としない。更に、自動センサ貼り付け具により、一般に、臨床医又は医療提供者の支援なしに、人１０２がセンサ２０２を皮膚２０６中の皮下に埋め込むことが可能になる。
【0032】
この貼り付けアセンブリはまた、接着パッド２１０を皮膚２０６から剥離することによって取り外すこともできる。図示されているように、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４及びその様々な構成要素は、単純に、１つの例示的なフォームファクタであり、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４及びその構成要素は、本記載の技法の趣旨又は範囲から逸脱することなく、異なるフォームファクタを有することができることを理解されたい。
【0033】
動作中、センサ２０２は、無線接続又は有線接続とすることができる少なくとも１つの通信チャネルを介して、センサモジュール２０４に通信可能に結合されている。センサ２０２からセンサモジュール２０４への通信、又はセンサモジュール２０４からセンサ２０２への通信は、能動的又は受動的に実施され得、これらの通信は、連続的（例えば、アナログ式）又は離散的（例えば、デジタル式）であり得る。
【0034】
センサ２０２は、デバイス、分子、及び／又は化学物質であってもよく、それらは、センサ２０２とは少なくとも部分的に独立している事象に応答して変化するか又は変化を引き起こす。センサモジュール２０４は、センサ２０２に対する変化のインジケーション、又はセンサ２０２によって引き起こされた変化のインジケーションを受信するように実装されている。例えば、センサ２０２は、グルコース及び酸素と反応して、電極を含み得るセンサモジュール２０４によって電気化学的に検出可能である過酸化水素を形成するグルコースオキシダーゼを含むことができる。この例では、センサ２０２は、１つ以上の測定技法を使用して糖尿病管理を示す、血液又は間質液中の分析物を検出するように構成されたグルコースセンサとして構成され得るか、又はグルコースセンサを含み得る。１つ以上の実装形態では、センサ２０２はまた、乳酸レベルなど他のマーカを示す血液又は間質液中の分析物も検出するように構成され得、これは、様々な糖尿病管理フィードバックを生成する際の精度を向上することができる。追加的又は代替的に、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、他のマーカを示す分析物を検出するために、センサ２０２に追加のセンサを含むことができる。
【0035】
別の例では、センサ２０２（又は装着型グルコースモニタリングデバイス１０４の追加の図示されていないセンサ）は、第１及び第２の導体を含むことができ、センサモジュール２０４は、センサ２０２のその第１及び第２の導体の両端の電位の変化を電気的に検出することができる。この例では、センサモジュール２０４及びセンサ２０２は、電位変化が温度変化に対応するように、熱電対として構成されている。いくつかの例では、センサモジュール２０４及びセンサ２０２は、単一の分析物、例えば、グルコースを検出するように構成されている。他の例では、センサモジュール２０４及びセンサ２０２は、複数の分析物、例えば、ナトリウム、カリウム、二酸化炭素、及びグルコースを検出するように構成されている。代替的に又は追加的に、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４は、１つ以上の分析物（例えば、ナトリウム、カリウム、二酸化炭素、グルコース、及びインスリン）だけでなく、１つ以上の環境条件（例えば、温度）も検出するための複数のセンサを含む。したがって、センサモジュール２０４及びセンサ２０２（及び任意の追加のセンサ）は、１つ以上の分析物の存在、１つ以上の分析物の不在、及び／又は１つ以上の環境条件の変化を検出し得る。
【0036】
１つ以上の実装形態では、センサモジュール２０４は、プロセッサ及びメモリ（図示せず）を含むことができる。このセンサモジュール２０４は、プロセッサを活用することによって、上述した変化を示すセンサ２０２との通信に基づいて、グルコース測定値１１４を生成することができる。センサ２０２からのこれらの伝達に基づいて、センサモジュール２０４は、少なくとも１つのグルコース測定値１１４を含む伝達可能なデータパッケージを生成するように更に構成されている。１つ以上の実装形態では、センサモジュール２０４は、限定ではなく例として、センサ識別子、センサの状態、グルコース測定値１１４に対応する温度、グルコース測定値１１４に対応する他の分析物の測定値などを含む追加のデータを含むようにこれらのパッケージを構成することができる。このようなパケットは、記載される技法の趣旨又は範囲から逸脱することなく、少なくとも１つのグルコース測定値１１４に加えて、様々なデータを含むことができることを理解されたい。
【0037】
装着型グルコースモニタリングデバイス１０４が無線送信用に構成される実装形態では、送信機２０８は、グルコース測定値１１４をデータストリームとして計算デバイスに無線で送信することができる。代替的に又は追加的に、センサモジュール２０４は、グルコース測定値１１４を（例えば、センサモジュール２０４のメモリ及び／又は装着型グルコースモニタリングデバイス１０４の他の物理的コンピュータ可読記憶媒体に）バッファリングし、後ほど様々な間隔、例えば、時間間隔（１秒ごと、３０秒ごと、１分ごと、５分ごと、１時間ごとなど）、記憶間隔（バッファリングされたグルコース測定値１１４がデータの閾値量又は測定値の数に達するとき）などにおいて、バッファリングされたグルコース測定値１１４を送信機２０８に送信させてもよい。
【0038】
環境の例、及び装着型グルコースモニタリングデバイスの例を検討してきたが、ここで、糖尿病管理を改善するための行動修正フィードバックのための技法の詳細のいくつかの例に関する説明について検討する。
【0039】
システムアーキテクチャ
図３は、行動修正識別システム１２０の例示的なアーキテクチャの図である。行動修正識別システム１２０は、グルコース測定値収集モジュール３０２と、特徴決定モジュール３０４と、パターン検出モジュール３０６と、標準化モジュール３０８と、マッピングモジュール３１０と、行動修正選択モジュール３１２と、ＵＩモジュール３１４と、を含む。概して、行動修正識別システム１２０は、ユーザ１０２のグルコース測定値１１４を分析し、ユーザによる不十分な（又は最適ではない）糖尿病管理を示す、グルコース測定値１１４内のパターンを探す。不十分な糖尿病管理は、グルコース測定値１１４が特定範囲内に留まらないこと、グルコース測定値１１４が特定量を超えて変動することなど、様々な方法で定量化され得る。１つ以上の実装形態では、行動修正識別システム１２０は、複数の時間窓にわたる時間窓の所与の期間（例えば、複数日のそれぞれにおける午前６時から正午など所与の複数時間期間）についてグルコース測定値１１４内のパターンを識別することによって不十分な糖尿病管理を識別する。
図３は、行動修正識別システム１２０の例示的なアーキテクチャの図である。行動修正識別システム１２０は、グルコース測定値収集モジュール３０２と、特徴決定モジュール３０４と、パターン検出モジュール３０６と、標準化モジュール３０８と、マッピングモジュール３１０と、行動修正選択モジュール３１２と、ＵＩモジュール３１４と、を含む。概して、行動修正識別システム１２０は、ユーザ１０２のグルコース測定値１１４を分析し、ユーザによる不十分な（又は最適ではない）糖尿病管理を示す、グルコース測定値１１４内のパターンを探す。不十分な糖尿病管理は、グルコース測定値１１４が特定範囲内に留まらないこと、グルコース測定値１１４が特定量を超えて変動することなど、様々な方法で定量化され得る。１つ以上の実装形態では、行動修正識別システム１２０は、複数の時間窓にわたる時間窓の所与の期間（例えば、複数日のそれぞれにおける午前６時から正午など所与の複数時間期間）についてグルコース測定値１１４内のパターンを識別することによって不十分な糖尿病管理を識別する。
【0040】
グルコース測定値収集モジュール３０２は、グルコース測定値１１４と、任意選択的に、グルコース測定値１１４のそれぞれが取得された（例えば、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４によって）又は受信された（例えば、グルコースモニタリングアプリケーション１１６によって）時刻を示すタイムスタンプと、を含む。タイムスタンプは、例えば、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４又はグルコースモニタリングアプリケーション１１６によって提供され得る。グルコース測定値収集モジュール３０２は、グルコース測定値１１４を異なる期間にグループ化し、グループ化測定値３２０と呼ばれる。
【0041】
１つ以上の実装形態では、各期間は、１日の一部（又は他の２４時間間隔）である。これらの期間は、特定の糖尿病管理の決定及びライフスタイルの選択の影響を捉えるように選択される。１つ以上の実装形態では、各日は、ユーザが食事する時刻及びユーザが就寝する時刻に基づいて複数の期間に分割される。例えば、１日は、真夜中から午前６時までの第１の期間（睡眠又は夜間に対応する）、午前６時から正午までの第２の期間（朝食後に対応する）、正午から午後６時までの第３の期間（昼食後に対応する）、及び午後６時から真夜中までの第４の期間（夕食後に対応する）を含み得る。追加的に又は代替的に、追加期間は、ユーザが運動するときなどグルコースレベルに影響を及ぼす他のユーザアクションに対応し得る。
【0042】
グルコースモニタリングアプリケーション１１６は、任意選択的に、ユーザ１０２が自身の典型的なスケジュールに合わせて期間をカスタマイズすることができるユーザインタフェースを提供する。例えば、ユーザ１０２が通常、午後１０時に就寝し、午前７時に朝食を食べ、正午に昼食を食べ、午後５時に夕食を食べると仮定する。これらの時間は、（例えば、ユーザによって）グルコースモニタリングアプリケーション１１６に提供され得、グルコースモニタリングアプリケーション１１６は、午後１０時から午前７時までの第１の期間（睡眠又は夜間に対応する）、午前７時から正午までの第２の期間（朝食後に対応する）、正午から午後５時までの第３の期間（昼食後に対応する）、及び午後５時から真夜中までの第４の期間（夕食後に対応する）を含むように１日の期間を決定する。１日は、４以外の数の期間に分割されてもよい。例えば、ユーザ１０２が通常、午後１０時に就寝し、午前５時に運動し、午前７時に朝食を食べ、午前１１時に昼食を食べ、午後２時におやつを食べ、午後６時に夕食を食べると仮定する。これらの時間は、グルコースモニタリングアプリケーション１１６に提供され得、グルコースモニタリングアプリケーション１１６は、午後１０時から午前５時までの第１の期間（睡眠又は夜間に対応する）、午前５時から午前７時までの第２の期間（運動に対応する）、午前７時から午前１１時までの第３の期間（朝食後に対応する）、午前１１時から午後２時までの第４の期間（昼食後に対応する）、午後２時から午後６時までの第４の期間（おやつに対応する）及び午後６時から午後１０時までの第６の期間（夕食後に対応する）を含むように１日の期間を決定する。
【0043】
追加的に又は代替的に、ユーザ１０２の異なる期間は、グルコースモニタリングアプリケーション１１６に利用可能な種々のデータ（例えば、活動トラッカからの運動又は睡眠パターン、食物又はカロリー追跡アプリケーションからの食事パターン）をモニタリングすることによって、グルコースモニタリングアプリケーション１１６によって自動的に学習されるか、又は直接検出される（例えば、活動トラッカによって検出される睡眠開始）ことができる。活動トラッカから睡眠開始及び睡眠停止を検出し、睡眠開始時刻及び睡眠停止時刻を使用して睡眠に対応する期間を決定するなど、グルコースモニタリングアプリケーション１１６に利用可能な様々なデータに基づいて期間を決定するために様々な規則又は基準を使用することができる。
【0044】
１つ以上の実装形態では、グルコースモニタリングアプリケーション１１６は、機械学習システムを使用して、ユーザ１０２の異なる期間を決定する。機械学習システムは、未知の関数を近似するために、入力に基づいて調整（例えば、トレーニング）され得るコンピュータ表現を指す。特に、機械学習システムは、既知のデータのパターン及び属性を反映する出力を生成するように学習するために、既知のデータを分析することによって、既知のデータから学習し、既知のデータに対して予測を行うアルゴリズムを利用するシステムを含むことができる。例えば、機械学習システムは、決定木、サポートベクトルマシン、線形回帰、ロジスティック回帰、ベイジアンネットワーク、ランダムフォレスト学習、次元削減アルゴリズム、ブースティングアルゴリズム、人工ニューラルネットワーク、深層学習などを含むことができる。
【0045】
機械学習システムは、例えば、複数のデータ（例えば、１日の間の運動、睡眠、又は食事の回数）と、運動、睡眠、又は食事が行われた時刻を示すタイムスタンプとのセットである訓練データを使用することによって訓練される。既知のラベルは、データが対応する期間を示す複数のデータのセットに関連付けられている。機械学習システムは、訓練データについて機械学習システムによって生成された期間と訓練データの対応する既知のラベルとの間の損失を最小限に抑えるように、機械学習システム内の層の重み又は値を更新することによって訓練される。機械学習システムをトレーニングする際に、クロスエントロピー損失、平均二乗誤差損失などの様々な異なる損失関数を使用することができる。
【0046】
１つ以上の実装形態では、機械学習システムは、グルコースモニタリングアプリケーション１１６が経時的に使用されるにつれて経時的に訓練される。例えば、ユーザは、特定の期間が正しいか否かのインジケーションを提供することができ、このインジケーションは、現在の期間に対する既知のラベルとして使用され、機械学習システムを更に訓練するために使用され得る。
【0047】
したがって、異なるユーザに対して異なる期間を確立することができる。更に、異なる日に対して異なる期間を確立することができる。例えば、ユーザ１０２は、異なる種類の日に異なるスケジュールを有し得る（例えば、週末及び休日に、平日とは異なるスケジュール、勤務日には、非勤務日とは異なるスケジュール）。したがって、異なる種類の日の期間は、ユーザ１０２によって提供され得るか、又はグルコースモニタリングアプリケーション１１６の機械学習システムによって決定され得る。
【0048】
１つ以上の実施形態では、異なる期間の時間のブロックは、異なる日にわたってユーザに対して異なり得る。例えば、あるユーザは、通常、午後１１時～真夜中の間に就寝し、午前５時３０分～午前６時３０分の間に起床し得る。任意の所与の日について、ユーザの就寝時間及びユーザの起床時間は、ユーザが装着する活動トラッカからのデータなど種々のデータストリームを使用して検出され得る。したがって、ユーザの睡眠に対応する期間が、ある日は午後１１：１３～午前６：００、その翌日は午後１１：２７～午前５：４８、その翌日は午後１１：４５～午前６：１２などであり得る。
【0049】
特徴決定モジュール３０４は、グループ化測定値３２０に基づいて１つ以上の特徴３２２を生成する。特徴３２２は、グルコース測定値１１４（及び任意選択的に追加データ）から計算され得、ユーザが有益な糖尿病管理行動又はライフスタイル選択に関与しているか否かを示す任意の値を指す。特徴３２２は、グルコース測定値１１４内の、又は時間窓中の特定期間のデータの表現又は要約であるメトリックであり得る。
【0050】
１つ以上の実装形態では、特徴決定モジュール３０４はまた、追加データ３２４を受信する。追加データ３２４は、不十分な糖尿病管理を識別するために使用され得る、任意の追加データを指す。例えば、追加データ３２４は、コンピューティングデバイス１０６、コンピューティングデバイス１０６のディスプレイ、又は糖尿病管理への関与レベルを示す他のシステム構成要素とのユーザ対話に関係するデータを含み得る。例えば、このデータとしては、ユーザ１０２がアプリケーションを閲覧した時刻のタイムスタンプ、並びに閲覧した画面又はＵＩの部分、ユーザ１０２がアプリケーション１１６に入力を提供した（又は別様に対話した）時刻のタイムスタンプ、並びに入力内容、ユーザが行動修正識別システム１２０によって提供されるフィードバックを閲覧又は認識した時刻のタイムスタンプ、アプリケーション（例えば、グルコースモニタリングアプリケーション１１６）の閲覧回数又は起動回数、アプリケーション（例えば、グルコースモニタリングアプリケーション１１６）が閲覧又は起動されたタイミング、グルコースデータ又は以前の洞察若しくは教材を検討するのに費やされた時間、コーチ又は臨床医との対話の頻度などが挙げられ得る。そのようなデータは、グルコースモニタリングアプリケーション１１６から、コンピューティングデバイス１０６上で実行されるオペレーティングシステムから、グルコースモニタリングプラットフォーム１１０からなど、様々なソースから受信することができる。追加データ３２４はまた、以下でより詳細に論じられるように、他のソースからの他のデータを含み得る。
【0051】
１つ以上の実装形態では、各特徴３２２は、時間窓にわたる特定期間についてグルコース測定値１１４又は追加データ３２４を表すか又は要約する１つ又は２つの値であり、グルコース測定値１１４を、有益な糖尿病管理及びライフスタイル選択を厳守する数値インジケータに変換する。例えば、各特徴３２２は、１週間の間の睡眠に対応する期間の１週間にわたるグルコース測定値１１４を表すか又は要約する値であり得る。
【0052】
特徴決定モジュール３０４は、時間窓内の対応する時間期間について、様々な特徴３２２のいずれかを生成する。１つ以上の実装形態では、特徴決定モジュール３０４は、グルコース測定値１１４から、対応する期間における平均グルコース測定値、対応する期間におけるグルコース測定値の変動係数（当該期間におけるグルコース測定値の標準偏差対平均の比率）、当該期間におけるグルコース測定値の標準偏差、受信者動作特性（receiver operating characteristics、ＲＯＣ）など様々な統計値のいずれかを生成する。
【0053】
追加的に又は代替的に、特徴決定モジュール３０４は、グルコース測定値がグルコースレベルの許容範囲内又は所望の範囲内、例えば、７０ｍｇ／ｄＬ～１８０ｍｇ／ｄＬ、又は７０ｍｇ／ｄＬ～１３０ｍｇ／ｄＬの狭い範囲内にあった期間中の時間など範囲内時間特徴を生成する。この許容範囲又は所望の範囲は、デフォルト範囲であり得、ユーザ又は医療専門家などによって設定されるカスタム範囲であり得る。異なるグルコースレベルの許容範囲又は所望の範囲を有する異なる範囲内時間特徴は、異なる対応する期間に対して生成され得る（例えば、睡眠に対応する期間に対するグルコースレベルの範囲は、昼食後に対応する期間に対するグルコースレベルの範囲とは異なり得る）。
【0054】
追加的に又は代替的に、特徴決定モジュール３０４は、グルコース測定値が特定のグルコースレベル（例えば、１８０ｍｇ／ｄＬ又は２５０ｍｇ／ｄＬ）を上回った期間中の時間など閾値超過時間特徴を生成する。この特定のグルコースレベルは、デフォルトレベルであり得、ユーザ又は医療専門家などによって設定されたカスタムレベルであり得る。それぞれ異なる特定のグルコースレベルを有する複数の閾値超過時間特徴が生成され得る。
【0055】
追加的に又は代替的に、特徴決定モジュール３０４は、グルコース測定値が特定のグルコースレベル（例えば、又は７０ｍｇ／ｄＬ）を下回った期間中の時間など閾値未満特徴の時間を生成する。この特定のグルコースレベルは、デフォルトレベルであり得、ユーザ又は医療専門家などによって設定されたカスタムレベルであり得る。それぞれ異なる特定のグルコースレベルを有する複数の閾値未満時間特徴が生成され得る。
【0056】
追加的に又は代替的に、特徴決定モジュール３０４は、期間中に受信した最大グルコース測定値である最大グルコース測定値特徴を生成する。
【0057】
追加的に又は代替的に、特徴決定モジュール３０４は、食後グルコースレベルピーク、食後曲線下面積（ＡＵＣ）、グルコース測定値が特定のグルコースレベル（例えば、２５０ｍｇ／ｄＬ）を上回った食後時間の量など食後特徴を生成する。
【0058】
追加的に又は代替的に、特徴決定モジュール３０４は、特定のグルコース測定値がグルコースレベルの許容範囲内又は所望の範囲内、例えば、７０ミリグラム／デシリットル（ｍｇ／ｄＬ）～１８０ｍｇ／ｄＬ、又は７０ｍｇ／ｄＬ～１３０ｍｇ／ｄＬの狭い範囲内にあったか否かを示すインジケーション（例えば、真又は偽）など範囲内空腹時グルコース特徴を生成する。この許容範囲又は所望の範囲は、デフォルト範囲であり得、ユーザ又は医療専門家などによって設定されるカスタム範囲であり得る。グルコースレベルの異なる許容範囲又は所望の範囲を有する異なる範囲内時間特徴は、異なる対応する期間に対して生成され得る。例えば、範囲内空腹時グルコース特徴は、ユーザが毎朝摂取する第１の食物の直前に受信したグルコース測定値、睡眠に対応する期間の終了時に受信した最終グルコース測定値のうちの１つなどに基づいて生成され得る。別の例として、範囲内就寝時グルコース特徴は、睡眠に対応する期間の開始時に受信したグルコース測定値などに基づいて生成され得る。
【0059】
追加的に又は代替的に、特徴決定モジュール３０４は、期間内の最大グルコース測定値変化率、期間内の最大グルコース測定値の上昇、期間内の低血糖指数（ＬＢＧＩ）、期間内の高血糖指数（ＨＢＧＩ）、期間内のグルコースレベルの増加率又は減少率を示す値など他の特徴を生成する。
【0060】
１つ以上の実装形態では、特徴決定モジュール３０４は、本明細書で説明される様々な異なるソースから受信した、様々な異なる種類のデータであり得る追加データ３２４から特徴を生成する。例えば、特徴決定モジュール３０４は、期間中のグルコースモニタリングアプリケーション１１６の閲覧回数又は起動回数、食後の（例えば、朝食後、昼食後、夕食後など対応する期間の開始時の）グルコースモニタリングアプリケーション１１６の起動回数又は閲覧回数などを特徴３２２として生成することができる。
【0061】
特徴決定モジュール３０４は、生成された特徴３２２を特徴ストア３２６（例えば、記憶デバイス１１８上に維持される）に記憶する。生成された特徴３２２は、実施形態によって異なり得る期間にわたって維持される。例えば、生成された特徴３２２は、２週間、１か月、１年などにわたって維持され得る。
【0062】
図４は、糖尿病管理を改善するための行動修正の推奨を提供する例４００を示す。例４００は、横軸に沿って複数日の時間窓（月曜日、火曜日、水曜日、木曜日、及び金曜日として示される）を示し、縦軸に沿ってグルコース測定値を示す。各日は、複数の期間（例えば、夜間、朝食、昼食、及び夕食）を有し、各日の夜間期間中のグルコース測定値は、４０２、４０４、４０６、４０８、及び４１０として示される。範囲内時間特徴３２２は、８０～１３０ｍｇ／ｄＬの範囲を有する対応する期間（例えば、夜間期間）について生成される。図示の例４００では、範囲内時間特徴３２２は、約０．３７である（夜間期間の３７％が範囲内にある）。以下でより詳細に説明されるように、パターンは、夜間期間について範囲内時間特徴３２２を考慮して検出され、その結果、行動修正フィードバック４１２がコンピューティングデバイス１０６上に表示される。
【0063】
図３に戻ると、パターン検出モジュール３０６は、（例えば、特徴ストア３２６から、又は特徴決定モジュール３０４から直接）異なる特徴３２２を受信し、特徴３２２から、時間窓の対応する期間内のパターンを検出する。これらのパターンは、ユーザによる不十分な（すなわち、最適ではない）糖尿病管理を示すパターンである。パターン検出モジュール３０６は、これらのパターンを識別するために、様々な規則、基準、又は他の技法のいずれかを使用し得る。
【0064】
パターン検出モジュール３０６は、時間窓内の対応する期間からの特徴３２２に基づいてパターン（例えば、夜間期間のパターン、朝食期間のパターン、昼食期間のパターン、夕食期間のパターンなど）を識別する。パターン検出モジュール３０６は、異なる対応する期間内で同じパターン又は異なるパターンを識別し得る。例えば、パターンは、夜間期間及び昼食期間について、それらの期間についての範囲内時間特徴３２２を前提として検出され得るが、そのようなパターンは、朝食及び夕食期間について検出されないことがある。
【0065】
１つ以上の実装形態では、パターン検出モジュール３０６は、特徴３２２について所望の値を示す特徴３２２のターゲット基準に基づいた規則を使用する。表Ｉは、特徴３２２及びそれらの対応するターゲット基準の例を示す。
【0066】
【表1】
【0067】
パターン検出モジュール３０６は、ユーザによる不十分な（すなわち、最適ではない）糖尿病管理を示すパターンとして、その基準を満たさない各特徴を検出する。例えば、対応する期間（例えば、朝食後に対応する期間）内のグルコース測定値の平均が１５５ｍｇ／ｄＬ以上である場合、パターン検出モジュール３０６は、朝食後期間内の平均特徴のグルコース測定値を、不十分な糖尿病管理を示すパターンとして検出する。別の例として、対応する期間（例えば、昼食後に対応する期間）内のグルコース測定値が、時間の７０％を超えて７０～１８０ｍｇ／ｄＬの範囲内にある場合、パターン検出モジュール３０６は、昼食後期間内の範囲内時間（夜間以外）特徴を、不十分な糖尿病管理を示すパターンとして検出しない。
【0068】
パターン検出モジュール３０６は、時間窓中に検出されたパターン（それらの基準を満たさなかった特徴３２２、例えば、時間窓内の様々な対応する期間内の様々な特徴３２２について検出されたパターンの全て）を、検出パターン３２８として出力する。各検出パターン３２８は、検出パターンのインジケーション（例えば、パターンが検出された特徴、及びパターンが検出された対応する期間）を含む。１つ以上の実装形態では、各検出パターン３２８はまた、パターンが検出された特徴のインジケーションを含む。例えば、昼食後に対応する期間についてパターンが検出され、７０～１８０ｍｇ／ｄＬの範囲内にない時間が７０％を超える場合、検出パターン３２８は、昼食後に対応する期間についてグルコース測定値が７０～１８０ｍｇ／ｄＬの範囲内にあった時間（例えば、４５％）を含む。
【0069】
１つ以上の実装形態では、検出パターン３２８（又は少なくとも、パターンが検出された特徴）は正規化モジュール３０８に提供され、正規化モジュール３０８は、検出パターン３２８の特徴を共通スケール又は共通単位（例えば、０～１００、又は０～１の範囲の値）に調整する。正規化モジュール３０８は、正規化された特徴を正規化特徴３３０として出力する。この正規化は、様々な周知の技法又は独自の技法のいずれかを使用して実行され得る。正規化モジュール３０８は任意選択であり、ある状況では正規化を実行する必要がないことに留意されたい。例えば、いくつかの状況では、共通スケール又は共通単位を有する特徴のみがパターン検出モジュール３０６によって使用される場合（例えば、１８０超時間特徴及び２５０超時間特徴）、検出パターン３２８の特徴を共通スケール又は単位に調整する必要はない。
【0070】
１つ以上の実施形態では、正規化モジュール３０８によって実行される正規化は、パターンのサイズを示し、このサイズのインジケーションは、正規化特徴３３０に含まれる。パターンのサイズは、特徴の基準が不十分に満たされた程度を示す。例えば、範囲内時間特徴についての場合に、特定範囲（例えば、７０～１８０ｍｇ／ｄＬ）内の時間が４５％であるが、基準は少なくとも７０％であると、このパターンのサイズは、３５．７のサイズについて
【0071】
【数1】
【0072】
【数2】
【0073】
図５は、異なる検出パターンに対する正規化サイズのサイズの例５００を示す。検出パターン（及びそれらが検出された期間）５０２が縦軸に沿って示され、サイズ５０４が横軸に沿って示される。図示のように、就寝期間中の８０～１３０ｍｇ／ｄＬの範囲内時間について検出されたパターンは最大サイズを有し、これにより、行動修正選択モジュール３１２は、就寝期間中の８０～１３０ｍｇ／ｄＬの範囲内時間がマッピングする行動修正フィードバックを選択し得る。
【0074】
図３に戻ると、１つ以上の実装形態では、パターン検出モジュール３０６によって検出され得る様々なパターンは、１つ以上のトピックに対応する（マッピングされる）。マッピングモジュール３１０は、検出パターン３２８（及び任意選択的に正規化特徴３３０）を受信し、検出パターン３２８を１つ以上のトピック３３２にマッピングする。トピック３３２は、１つ以上のパターンへのマッピングとも呼ばれる。様々な行動修正フィードバックが、カテゴリとも呼ばれる複数の異なるトピックにグループ化される。そのようなトピックのそれぞれは、１つ以上の行動修正フィードバックにマッピングされる、１つ以上のパターンを含む。マッピングモジュール３１０は、検出パターン３２８を１つ以上のトピック３３２にマッピングし、行動修正選択モジュール３１２は、以下でより詳細に説明されるように、それら１つ以上のトピック３３２に対応する行動修正フィードバックを（行動ライブラリ１２２から）選択して、出力するためにＵＩモジュール３１４に提供する。どの検出パターンが、１つ以上のどのトピックにマッピングされるかは、行動修正識別システム１２０の開発者又は設計者によって、医療提供者又は専門家によってなど、様々な方法で指定され得る。
【0075】
マッピングモジュール３１０は、検出パターン３２８を様々な異なるトピックのいずれかにマッピングすることができる。例えば、行動修正の１つのトピックは、グルコースモニタリングアプリケーション１１６などグルコースモニタリングアプリケーションとの関与である。このトピックにマッピングされ得るパターンは、例えば、少数（例えば、固定数（例えば、３）又は可変数（例えば、１時間当たり２未満）など閾値未満の数）の画面閲覧又はアプリケーションの起動、食事の前後に画面閲覧がないことなどによって測定される、グルコースモニタリングアプリケーションへの関与が低いことを含む。１つ以上の実装形態では、期間のいずれかにおいて検出されたパターンは、グルコースモニタリングアプリケーショントピックへの関与にマッピングされ得る。グルコースモニタリングアプリケーショントピックへの関与は、１）グルコースを１日にＸ回チェックすること、２）毎日指定された時間（例えば、食前／食後、就寝時、朝）にグルコースをチェックすること、３）グルコースのチェックを思い出させるためにアラームを設定することなど行動修正フィードバックにマッピングされ得る。
【0076】
別の例として、行動修正の１つのトピックは食後グルコースである。このトピックにマッピングすることができるパターンとしては、高食後グルコースピーク（例えば、固定値（例えば、３００ｍｇ／ｄＬ）又は可変数（例えば、２週間などの期間にわたる期間中にユーザが有した最高値）など閾値を超える）、高食後曲線下面積（ＡＵＣ）（例えば、固定値（例えば、３００ｍｇ／ｄＬ）又は可変数（例えば、２週間などの期間にわたる期間中にユーザが有した最高値）など閾値を超える）、グルコースレベル２５０ｍｇ／ｄＬ超の高食後時間（例えば、固定時間（例えば、３０分）又は可変時間（例えば、期間の１０％）など閾値時間を超える）、グルコースレベル１８０ｍｇ／ｄＬ超の高食後時間（例えば、固定時間（例えば、９０分）又は可変時間（例えば、期間の２０％）などの閾値時間を超える）、高平均（average or mean）グルコース（例えば、固定値（例えば、１８０ｍｇ／ｄＬ）又は可変数（例えば、２週間などの期間にわたる期間中にユーザが有した平均値）など閾値を超える）、低範囲（７０～１８０ｍｇ／ｄＬなど）内時間（例えば、固定時間（例えば、９０分）又は可変時間（例えば、期間の２０％）など閾値時間未満である）などが挙げられる。１つ以上の実装形態では、期間のいずれかにおいて検出されたパターンは、食後グルコーストピックにマッピングされ得る。
【0077】
高食後グルコーストピックは、１）グルコースを範囲内に維持するのに役立つ食品（例えば、低炭水化物）を摂取することによって、Ｘだけ平均グルコースを低下させるように努める、２）食後グルコースレベルを上昇させた（Ｘよりも高い）原因に注釈を付ける（例えば、食品の種類、行動）、３）食後に活動的であるように努めて、グルコースを範囲内に維持する（例えば、翌週Ｘ日間（又は連続Ｘ日間）について、食事（例えば、朝食／昼食／夕食）後に活動的にして（例えば、１５分の散歩を追加するように努める）、グルコースを調整し、急上昇を低減するなど行動修正フィードバックにマッピングされ得る。
【0078】
別の例として、行動修正の１つのトピックは、Ａ１Ｃ－ＧＭＩ（グルコース管理指標）又は単にＧＭＩである。このトピックにマッピングされ得るパターンは、高平均グルコース（例えば、固定値（例えば、１８０ｍｇ／ｄＬ）又は可変数（例えば、２週間などの期間にわたる期間中にユーザが有した平均値）など閾値よりも大きい）を含む。１つ以上の実装形態では、朝食後期間、昼食後期間、及び夕食後期間内で検出されたパターンは、Ａ１Ｃ－ＧＭＩトピックにマッピングされ得る。
【0079】
Ａ１Ｃ－ＧＭＩトピックは、１）平均グルコースをＸ低下させる、２）処方どおり忘れずに薬剤を服用し、医師に相談する、３）発生したときに感情／ストレスに注釈を付ける、４）日中により活動的であるように努める（例えば、翌週はＸ歩の達成を目指す、翌週はＸ時間の運動を目指す、翌週はＸ回の身体活動（例えば、散歩、サイクリング、ダンス、階段を上ること、ジョギングなど）など身体活動の目標）など行動修正フィードバックにマッピングされ得る。
【0080】
別の例として、行動修正の１つのトピックは夜間グルコースである。このトピックにマッピングされ得るパターンとしては、高平均夜間グルコース（例えば、固定値（例えば、１８０ｍｇ／ｄＬ）又は可変数（例えば、２週間などの期間にわたる期間中にユーザが有した最高値）など閾値よりも大きい）、低夜間範囲（７０～１８０ｍｇ／ｄＬなど）内時間（例えば、固定時間（例えば、３０分）又は可変時間（例えば、期間の１０％）など閾値時間よりも小さい）、低夜間範囲内（８０～１３０ｍｇ／ｄＬなど）時間（例えば、固定時間（例えば、１５分）又は可変時間（例えば、期間の５％）など閾値時間よりも小さい）、高夜間高血糖範囲内時間（例えば、固定時間（例えば、３０分）又は可変時間（例えば、期間の１０％）など閾値時間よりも大きい）、高就寝時グルコース（例えば、固定値（例えば、２５０ｍｇ／ｄＬ）又は可変数（例えば、２週間などの期間にわたる期間中にユーザが有した最高値）など閾値よりも大きい）、低就寝時グルコース（例えば、固定値（例えば、７０ｍｇ／ｄＬ）又は可変数（例えば、２週間などの期間にわたる期間中にユーザが有した最低値）など閾値よりも小さい）、グルコースレベル２５０ｍｇ／ｄＬ超の高夜間時間（例えば、固定時間（例えば、３０分）又は可変時間（例えば、期間の１０％）など閾値時間よりも大きい）、グルコースレベル１８０ｍｇ／ｄＬ超の高夜間時間（例えば、固定時間（例えば、９０分）又は可変時間（例えば、期間の２０％）など閾値時間よりも大きい）などが挙げられる。１つ以上の実装形態では、就寝期間後に検出されたパターンは、夜間グルコーストピックにマッピングされ得る。
【0081】
夜間グルコーストピックは、１）夜間範囲内時間をＸ％増加させる、２）処方どおり忘れずに薬剤を服用し、医師に相談する、３）グルコースを上昇させ過ぎない夕食（例えば、少量、低炭水化物）を食べるように努める、４）就寝間際に食べないようにする（例えば、午後Ｘ時以降は食べないように努める、合図としてアラームを設定する）、５）範囲内であるか否かを確認する（自己反省）ために、就寝前にグルコースをチェックするなど行動修正フィードバックにマッピングされ得る。
【0082】
別の例として、行動修正の１つのトピックはグルコース変動性である。このトピックにマッピングされ得るパターンは、高変動性メトリックに対する高い値（例えば、固定数（例えば、２）又は可変数（例えば、２週間などの期間にわたる期間中にユーザが有した最高値）、例えば、変動係数又は｜ＲＯＣ｜＞２で費やされた時間などを含む。１つ以上の実装形態では、期間のいずれかにおいて検出されたパターンは、グルコース変動性トピックにマッピングされ得る。
【0083】
グルコース変動性トピックは、１）翌週Ｘ日間は低炭水化物食品を選択し、高炭水化物食品を制限する、２）翌週Ｘ日間は、食事関連のグルコース急上昇の頻度に注意する、３）日中に食べるのは、Ｘ回以下に努める、４）食事の前／後にグルコースをチェックして範囲内か否かを確認し、特定の食物がグルコース与える影響を理解する（自己反省）、５）摂取頻度のより多い食物の炭水化物含有量をチェックし、注釈を付ける（自己反省）、６）翌週に発生したときに感情／ストレスに注釈を付けるなど行動修正フィードバックにマップされ得る。
【0084】
別の例として、行動修正の１つのトピックは空腹時グルコースである。このトピックにマッピングされ得るパターンは、高い予測空腹時グルコース（例えば、固定値（例えば、２５０ｍｇ／ｄＬ）又は可変数（例えば、２週間などの期間にわたる期間中にユーザが有した最高値）など閾値よりも大きい）を含む。１つ以上の実装形態では、朝食後期間の開始時、昼食後期間、及び就寝期間の終了時に検出されたパターンは、空腹時グルコーストピックにマッピングされ得る。空腹時グルコーストピックは、１）グルコースを上昇させ過ぎない夕食（少量、低炭水化物）を食べるように努める、２）最後の食事と最初の食事との間に何時間空けるかに注意する、３）夕食と朝食との間にＸ時間空けるように努めるなど行動修正フィードバックにマッピングされ得る。
【0085】
別の例として、行動修正の１つのトピックは高血糖（持続的高血糖とも呼ばれる）である。このトピックにマッピングされ得るパターンとしては、１８０ｍｇ／ｄＬ超の高時間（例えば、固定時間（例えば、３０分）又は可変時間（例えば、期間の１０％）など閾値時間よりも大きい）、２５０ｍｇ／ｄＬ超の高時間（例えば、固定時間（例えば、１０分）又は可変時間（例えば、期間の３％）など閾値時間よりも大きい）などを含む。１つ以上の実装形態では、朝食後期間、昼食後期間、及び夕食後期間において検出されたパターンは、高血糖トピックにマッピングされ得る。
【0086】
高血糖トピックは、１）高時間が１５％超の場合は、医者に相談する、２）処方どおり忘れずに薬剤を服用する、３）翌週に発生したときに感情／ストレスに注釈を付ける、４）日中により活動的であるように努め（身体活動）、例えば、翌週にＸ歩の達成を目指す、翌週にＸ時間運動することを目指す、翌週にＸ回身体活動を行うこと（例えば、歩行、サイクリング、ダンス、階段を上ること、ジョギングなど）など行動修正フィードバックにマッピングされ得る。
【0087】
別の例として、行動修正の１つのトピックは、範囲内時間である。このトピックにマッピングされ得るパターンとしては、範囲内（７０～１８０ｍｇ／ｄＬなど）の低時間（例えば、固定時間（例えば、９０分）又は可変時間（例えば、期間の２０％）など閾値時間未満）を含む。１つ以上の実装形態では、朝食後期間、昼食後期間、及び夕食後期間において検出されたパターンは、範囲内時間トピックにマッピングされ得る。範囲内時間トピックは、範囲内時間をＸ増加させるなど行動修正フィードバックにマッピングされ得る。
【0088】
別の例として、行動修正の１つのトピックは低血糖である。このトピックにマッピングされ得るパターンとしては、高低血糖範囲（例えば、７０ｍｇ／ｄＬ未満）内時間（例えば、固定時間（例えば、３０分）又は可変時間（例えば、期間の１０％）が挙げられる。１つ以上の実装形態では、期間のいずれかにおいて検出されたパターンは、低血糖トピックにマッピングされ得る。低血糖トピックは、１）医師に相談する、２）これらの提案（ユーザへのメッセージに追加され得る教育コンテンツ）を検討する、例えば、７０未満の場合の１５の規則を知っているか、身体的に活動的である前にグルコースをチェックする、運転前にグルコースをチェックするなど行動修正フィードバックにマッピングされ得る。
【0089】
１つ以上の実装形態では、期間のいずれかにおいて検出されたパターンは、トピックにマッピングされ得る。追加的に又は代替的に、特定期間においてのみ検出されたパターンは、トピックにマッピングされ得る。例えば、空腹時グルコーストピックにマッピングされたパターンは、就寝期間の終了時又は朝食後期間の開始時に検出され得るが、他の期間中には検出され得ない。別の例として、夜間グルコーストピックにマッピングされたパターンは、就寝期間中に検出され得るが、他の期間中には検出され得ない。
【0090】
１つ以上の実装形態では、一部のパターンは、トピックに対して１対１のマッピングを有する。例えば、高予測空腹時グルコースパターンは、空腹時グルコーストピックのみにマッピングされる。しかしながら、他のパターンは、複数のトピックにマッピングされる可能性がある。例えば、１８０ｍｇ／ｄＬ超の高時間パターンは、食後グルコーストピック又は高血糖トピックにマッピングされ得る。そのようなパターンに対して、マッピングモジュール３１０は、パターンが識別される期間の数に基づいて、パターンにマッピングするトピックを決定する。
【0091】
例えば、グルコースレベル１８０ｍｇ／ｄＬ超の高食後時間又はグルコースレベル２５０ｍｇ／ｄＬ超の高食後時間のパターンの一方又は両方が、１日又は他の２４時間（例えば、３期間）の閾値数未満の期間で検出される場合、パターンは食後グルコーストピックにマッピングされる。しかしながら、パターンが、１日又は２４時間の少なくとも閾値数の期間（例えば、少なくとも３期間）で検出される場合、パターンは、高血糖トピックにマッピングされる。
【0092】
別の例として、高平均グルコースパターンが、１日又は他の２４時間の閾値数未満の期間（例えば、３期間）で検出される場合、パターンは食後グルコーストピックにマッピングされる。しかしながら、パターンが、１日又は２４時間の少なくとも閾値数の期間（例えば、少なくとも３期間）で検出される場合、パターンは、ＧＭＩトピックにマッピングされる。
【0093】
別の例として、７０～１８０ｍｇ／ｄＬなど範囲内低時間パターンが、１日又は他の２４時間の閾値数未満の期間（例えば、３期間）で検出される場合、パターンは食後グルコーストピックにマッピングされる。しかしながら、パターンが、１日又は２４時間の少なくとも閾値数の期間（例えば、少なくとも３期間）で検出される場合、パターンは、範囲内時間トピックにマッピングされる。
【0094】
マッピングモジュール３１０は、複数のパターンを同一トピックにマッピングして、同一の行動修正フィードバックが糖尿病管理を改善するために提供され得る状況における冗長性を低減する。例えば、昼食後に高食後グルコースピークパターン及び昼食後にグルコースレベル２５０ｍｇ／ｄＬ超の高食後時間パターンが検出される状況において、同一の行動修正フィードバックを提供して、糖尿病管理を改善することができる。これらの両パターンを「食後グルコース」トピックにマッピングすることによって、行動修正識別システム１２０は、両パターンがある期間内に検出された場合に同一の行動修正フィードバックを提供することを回避することができる。
【0095】
様々な異なる例示的な時間、グルコースレベル、及び他の値が、検出パターン３２８を参照して論じられる。これらの様々な異なる時間、グルコースレベル、及び他の値は単なる例であり、様々な他の時間、グルコースレベル、及び他の値が代わりに使用され得ることに留意されたい。
【0096】
マッピングモジュール３１０は、行動修正選択モジュール３１２に対して１つ以上のトピック３３２を出力する。１つ以上のトピック３３２としては、検出パターン３２８がマッピングされる各トピックが挙げられる。複数パターンが同一トピックにマッピングされる状況では、１つ以上のトピック３３２は、当該トピックを１回だけ含む必要がある（典型的には含む）。しかしながら、１つ以上のトピック３３２は、パターンが複数の異なる期間で同一トピックにマッピングされた状況などにおいて、異なる期間に対して同一トピックを含み得る。１つ以上の実装形態では、各トピック３３２について、マッピングモジュール３１０はまた、トピック３３２にマッピングされた検出パターン３２８及び正規化特徴３３０の一方又は両方を提供する。
【0097】
パターンがマッピングされる様々なトピックは、１つ以上の行動修正フィードバックにマッピングされ、対応する（マッピングされる）。行動修正選択モジュール３１２は、１つ以上のトピック３３２（及び任意選択的に正規化特徴３３０）を受信し、行動ライブラリ１２２から行動修正フィードバックを選択して、出力するためにＵＩモジュール３１４に提供する。１つ以上の実施形態では、行動修正選択モジュール３１２は、各トピック３３２を特定の行動修正フィードバック（例えば、特定のメッセージ又はテキスト）にマッピングする。行動ライブラリ１２２内の行動修正フィードバックのそれぞれは、トピック３３２にマッピングされているとも呼ばれる。トピック３３２と行動修正フィードバックとの間のマッピングは、行動修正識別システム１２０の開発者又は設計者によって、医療提供者又は専門家によってなど、様々な方法で指定され得る。
【0098】
行動ライブラリ１２２内の行動修正フィードバックは、様々なソースのいずれかから取得され得る。例えば、行動修正フィードバックは、医療提供者又は専門家、臨床医、標準治療又は他の刊行物などから得ることができる。１つ以上の実装形態では、行動ライブラリ１２２は、ユーザ入力又は指定された行動修正フィードバックを含み、ユーザが、自身の行動修正フィードバックにマッピングするパターンが検出されたか否かを確認する行動修正フィードバックを選択又は作成することを可能にする。行動修正フィードバックはまた、任意選択的に、行動修正フィードバックを説明する追加情報、行動修正フィードバック内の用語を説明する追加情報などのための追加教材又は（例えば、インターネットを介した）リソースへのリンクを含む。例えば、行動修正フィードバックが、より少量の炭水化物を含む夕食を食べるように努めることである場合、行動修正フィードバックは、低炭水化物の食品又はレシピを識別するガイドへのリンクを含み得る。
【0099】
１つ以上の実装形態では、行動修正選択モジュール３１２は、少なくとも１つのトピック３３２によってマッピングされる全ての行動修正フィードバックを選択して、ＵＩモジュール３１４に提供する。
【0100】
追加的に又は代替的に、複数の行動修正フィードバックが異なるトピックによってマッピングされる状況では、行動修正選択モジュール３１２は、マッピングされた行動修正フィードバックのうちの１つ以上を選択して、ＵＩモジュール３１４に提供する。行動修正選択モジュール３１２は、マッピングされた行動修正フィードバックのうちの１つをランダムに又は擬似ランダムに選択するなど、マッピングされた行動修正フィードバックのうちの１つ以上を様々な方法で選択し得る。追加的に又は代替的に、行動修正選択モジュール３１２は、複数のマッピングされた行動修正フィードバックに優先度を付け、複数のマッピングされた行動修正フィードバックのうちの１つ以上を最も高い優先度に選択することができる。例えば、最も高い優先度を有する、マッピングされた行動修正フィードバックが選択される。
【0101】
行動修正選択モジュール３１２は、任意選択的に、様々な基準を使用して、マッピングされた行動修正フィードバックのうちのいずれを選択するかを決定する。これらの基準は、トピックにマッピングされたパターンがどの位前に検出されたか、行動修正フィードバック、トピック、又は行動修正フィードバックのカテゴリのランク又は優先度など、様々な要因に基づき得る。例えば、正規化特徴３３０に対応するパターンは、上述のように様々なサイズを有する。したがって、最大サイズを有するパターンがマッピングされたトピックによってマッピングされた行動修正フィードバックが選択される。
【0102】
別の例として、それほど最近ではなく検出されたパターンがマッピングされるトピックによってマッピングされる行動修正フィードバックは、より最近に検出されたパターンがマッピングされるトピックによってマッピングされる行動修正フィードバックに優先して選択される。例えば、これにより、異なるトピックによってマッピングされる行動修正フィードバックが行動修正フィードバック３３４として選択されることを可能にし、あまりに頻繁に行動修正フィードバックを繰り返すことを回避する。
【0103】
別の例として、特定のトピック又はカテゴリに対応する行動修正フィードバックは、他のトピック又はカテゴリに対応する行動修正フィードバックよりも優先して選択され得る。例えば、低血糖トピックによってマッピングされた行動修正フィードバックは、グルコースモニタリングアプリケーショントピックへの関与によってマッピングされた行動修正フィードバックよりも優先して選択され得る。例えば、これにより、ユーザの健康にとってより重要であるとみなされるトピック又はカテゴリによってマッピングされる行動修正フィードバックが、あまり重要ではないとみなされるトピック又はカテゴリによってマッピングされる行動修正フィードバックよりも前に選択されることが可能になる。
【0104】
別の例として、（例えば、行動修正選択モジュール３１２の開発者又は設計者によって）緊急性又は安全性への関連が高いと指定された行動修正フィードバックは、緊急性又は安全性への関連が低い偏差よりも優先して選択される。例えば、これにより、緊急性又は安全性関連の特徴（例えば、範囲内に留まらない、又は閾値グルコースレベルを超えない）に対応する行動修正フィードバックが、他の非緊急性又は非安全性関連の特徴よりも優先して選択され、より重要な行動修正フィードバックをユーザに表示するか、又は別様に提示することが可能になる。
【0105】
別の例として、（例えば、ユーザ１０２によって）より高い優先度であると指定された行動修正フィードバックは、（例えば、ユーザ１０２によって）より低い優先度であると指定された行動修正フィードバックよりも優先して選択される。例えば、これにより、ユーザにとって関心の低い行動修正フィードバックではなく、ユーザにとって関心の高い行動修正フィードバックを表示するか、又は別様に提示することが可能になる。
【0106】
別の例として、ユーザ１０２によって有用であると指定された、又は糖尿病管理の改善に関連付けられた行動修正フィードバックは、ユーザ１０２によって有用であると指定されていない、又は糖尿病管理の改善をもたらさなかった行動修正フィードバックよりも優先して選択される。例えば、これにより、他の行動修正フィードバックではなく、ユーザにとってより有用であるか、又は以前に糖尿病管理の改善をもたらした行動修正フィードバックが再びユーザに提示されることが可能になる（任意選択的に、週２回ではなく週４回の散歩など、更新された値でカスタマイズされる）。
【0107】
更に、行動修正選択モジュール３１２は、追加データ３２４を受信することができ、これは、上述したように不十分な糖尿病管理を識別するために使用され得る任意の追加のデータであり得る。追加データ３２４は、様々なソース、例えば、コンピューティングデバイス１０６のアプリケーション又はプログラム、ユーザ１０２によるユーザ入力、医療提供者（例えば、ユーザの医師又は看護師）による入力、アクティビティトラッカなど外部デバイスなどからのデータを含み得る。
【0108】
追加データ３２４は、上述のように、コンピューティングデバイス１０６、コンピューティングデバイス１０６のディスプレイ、又は糖尿病管理への関与レベルを示す他のシステム構成要素とのユーザ対話に関係するデータを含み得る。
【0109】
別の例として、追加データ３２４は、特定の時間範囲（例えば、１０秒ごと、毎分）にわたる歩数、特定の時間範囲（例えば、１５秒ごとなど規則的又は不規則な間隔）にわたる心拍数とタイムスタンプ、移動速度（例えば、１５秒ごとなど規則的又は不規則な間隔）とタイムスタンプなど活動データを含み得る。活動データは、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４、コンピューティングデバイス１０６上で実行される活動追跡アプリケーション、ユーザ１０２が装着する活動又はフィットネストラッカなど様々なソースから受信され得る。
【0110】
別の例として、追加データ３２４は、ユーザの睡眠パターンに関するデータを含み得る。例えば、追加データ３２４は、ユーザの睡眠時間、特定の時間におけるユーザの睡眠状態（例えば、ステージ１、ステージ２、ステージ３、又は急速眼球運動（ＲＥＭ）睡眠）などを示すデータを含み得る。
【0111】
別の例として、追加データ３２４は、グルコースモニタリングプラットフォーム１１０などを介してユーザ母集団１０８の他人へのユーザの関与に関するデータを含み得る。例えば、この他ユーザ関与データは、ユーザ１０２が別のユーザと通信した時刻のタイムスタンプ、並びに当該他ユーザが誰であったか、別のユーザと通信した情報の説明などを含み得る。
【0112】
別の例として、追加データ３２４は食事データを含み得る。例えば、この食事データは、ユーザ１０２が食事した時刻のタイムスタンプ及び消費された食物、特定の種類又はクラスの食物（例えば、野菜、穀物、肉、菓子、炭酸飲料）が消費された時刻のタイムスタンプ、食物の消費量などを含み得る。
【0113】
別の例として、追加データ３２４は、ユーザが眠っていた１日の分数を示すデータなど睡眠データを含み得る。睡眠データは、装着型グルコースモニタリングデバイス１０４、コンピューティングデバイス１０６上で実行される睡眠追跡アプリケーション、ユーザ１０２が装着する活動又はフィットネストラッカなど様々なソースから受信され得る。
【0114】
別の例として、追加データ３２４は薬剤データを含み得る。例えば、この薬剤データは、ユーザ１０２が薬剤（例えば、基礎インスリン）を服用した時刻のタイムスタンプ、及び服用した薬剤（ユーザ１０２が所定の時間又は間隔で自身の薬剤を服用しているかどうかを判定するために使用され得る）、薬剤変更のインジケーション（例えば、服用した薬剤の種類又は用量の変更）などを含み得る。
【0115】
別の例として、追加データ３２４は、心拍変動（ＨＲＶ）、皮膚伝導度及び温度、呼吸速度測定値、脳波（ＥＥＧ）からのデータ、生体液中のコルチゾール、皮膚から放出される揮発性有機成分（ＶＯＣ）などのストレス管理を反映するデータを含み得る。
【0116】
別の例として、追加データ３２４は現在の健康データを含み得る。例えば、この現在の健康データは、ユーザが現在病気である（例えば、風邪を引いている、ウイルスに感染している）か否か、ユーザが手術又は他の処置から現在回復中であるか否か、ユーザが現在診断されている疾患又は慢性疾患（例えば、腎疾患又は肝疾患）などを含み得る。
【0117】
１つ以上の実装形態では、行動修正選択モジュール３１２は、追加データ３２４を使用して行動修正フィードバックに優先度を付けるか、又は行動修正フィードバックをフィルタにかけて除去することなどによって、追加データ３２４に基づいて、マッピングされた行動修正フィードバックのうちの１つ以上を選択することができる。例えば、行動修正選択モジュール３１２は、追加データ３２４が、ユーザは病気であるか又は足の手術から回復中であることを示す場合、翌週に身体活動をＸ回実行する行動修正フィードバックをフィルタリングして除去する（選択しない）。別の例として、行動修正選択モジュール３１２は、追加データ３２４が、ユーザは、通常、食後に活動的であることを示す場合、食後に活動的であるように努めて、グルコースを範囲内に維持するように支援する行動修正フィードバックをフィルタリングして除去する（選択しない）。別の例として、行動修正選択モジュール３１２は、追加データ３２４が、ユーザは、ほとんど（又は決して）食後に活動的ではないことを示す場合、食後に活動的であるように努めて、グルコースを範囲内に維持するように支援する行動修正フィードバックを選択し得るか、又はこのフィードバックにより高い優先度を与える。
【0118】
１つ以上の実装形態では、行動修正選択モジュール３１２は、行動修正フィードバックカスタマイズモジュール３３６と通信する。一部の行動修正フィードバックは、特定のユーザ１０２に基づいて変更される変数又は空白箇所を含む。行動修正フィードバックカスタマイズモジュール３３６は、グルコース測定値１１４、グループ化測定値３２０、特徴３２２、及び追加データ３２４のうちの１つ以上を受信し、行動修正フィードバック内のこれらの変数又は空白箇所を変更するか、又は記入して、ユーザ１０２に合わせてグルコース測定値フィードバックをカスタマイズする。例えば、上述の様々な異なる行動修正フィードバックは、例えば、グルコースを１日にＸ回チェックする、又はグルコースを範囲内に維持するのに役立つ食物（例えば、低炭水化物）を摂取することによって食後グルコースをＸよりも低く維持するように努めるなどのＸを含む。行動修正フィードバックカスタマイズモジュール３３６は、ユーザに表示される行動修正フィードバック３３４が、単に「グルコースを範囲内に維持するのに役立つ食品（例えば、低炭水化物）を摂取することによって、食後グルコースをより低く維持して下さい」である、又はＸを標準値（例えば、１８０）に置き換えるのではなく、「グルコースを範囲内に維持するのに役立つ食品（例えば、低炭水化物）を摂取することによって、食後グルコースを１９７よりも低く維持して下さい」であるようにＸを置き換える値（例えば、特定の数又は数の範囲）を決定する。
【0119】
行動修正フィードバックカスタマイズモジュール３３６は、様々な方法で行動修正フィードバックカスタマイズモジュール３３６をカスタマイズする。１つ以上の実装形態では、行動修正フィードバックカスタマイズモジュール３３６は、グルコース測定値１１４又は特徴３２２にデフォルト値（例えば、５０）を加える。例えば、特徴３２２は、対応する期間（例えば、夕食期間）の開始時の平均グルコース測定値１１４であり得る。行動修正フィードバックカスタマイズモジュール３３６は、デフォルト値（例えば、５０）を平均値（例えば、１４７）に加算し、「グルコースを範囲内に維持するのに役立つ食品（例えば、低炭水化物）を摂取して、食後グルコースを１９７未満に維持して下さい」というカスタマイズされた行動修正フィードバックをもたらす。
【0120】
追加的に又は代替的に、行動修正フィードバックカスタマイズモジュール３３６は、受信する様々なデータを分析して、ユーザ１０２のために現実的で実行可能な目標を決定する。例えば、ユーザが食後に定期的に散歩しない場合、行動修正フィードバックカスタマイズモジュール３３６は、食後に週２回散歩することを提案するように行動修正フィードバックをカスタマイズすることを決定し得る。しかしながら、ユーザが食後に定期的に週２回散歩する場合、行動修正フィードバックカスタマイズモジュール３３６は、食後に週４回散歩することを提案するように行動修正フィードバックをカスタマイズすることを決定し得る。別の例として、ユーザがグルコースモニタリングアプリケーション１１６を介して自身のグルコースレベルを毎日チェックしない場合、行動修正フィードバックカスタマイズモジュール３３６は、「グルコースを１日３回チェックして下さい」と提案するように行動修正フィードバックをカスタマイズすることを決定し得る。しかしながら、ユーザがグルコースモニタリングアプリケーション１１６を介して自身のグルコースレベルを定期的に毎日２回チェックする場合、行動修正フィードバックカスタマイズモジュール３３６は、「グルコースを１日６回チェックして下さい」と提案するように行動修正フィードバックをカスタマイズすることを決定し得る。
【0121】
ＵＩモジュール３１４は、選択された行動修正フィードバック３３４を受信し、行動修正フィードバック３３４を（例えば、コンピューティングデバイス１０６において）表示させるか、又は別様に提示させる。この表示又は他の提示は、静的テキスト表示、グラフィック又はビデオ表示、オーディオ提示、それらの組み合わせなど、様々な形態を取り得る。１つ以上の実装形態では、異なるトピック又はカテゴリの行動修正フィードバックが、異なる方法で表示されるか、又は別様に提示される。例えば、異なるトピック又はカテゴリに対応する行動修正フィードバックは、異なる色、異なるアイコンなどを使用して表示され得る。図４の例４００は、行動修正フィードバックとして行動修正フィードバック４１２の一例を示す。
【0122】
行動修正識別システム１２０は、選択された行動修正フィードバック３３４を様々な間隔で生成し、表示するか、又は別様に通信する。１つ以上の実施形態では、行動修正フィードバック３３４は、日曜日の夕方など、毎週生成され、表示されるか、又は別様に通信され、したがって、行動修正フィードバック３３４は、週明けにユーザが利用可能である（例えば、その週に達成する目標をユーザに与える）。追加的に又は代替的に、隔週、毎日、１日２回など他のタイミングを使用することができる。追加的に又は代替的に、行動修正選択モジュール３１２は、（例えば、低血糖に起因して）切迫した安全リスクが存在する状況などにおいて、高優先度の行動修正フィードバック３３４を即時に表示し得る、又は別様に通信し得る。
【0123】
１つ以上の実装形態では、行動修正選択モジュール３１２は、ＵＩモジュール３１４に与えられた行動修正フィードバック３３４を追跡し、行動修正フィードバック３３４に従ったか否かを判定し、行動修正フィードバック３３４に従ったか否かに基づいて追加の行動修正フィードバック３３４を提供する。例えば、行動修正フィードバック３３４が、翌週に３５，０００歩を達成することである場合、追加データ３２４は、ユーザがその週に３５，０００歩を達成したか否かを示す活動データを含み得る。例えば、ユーザが３５，０００歩を達成した場合には、ユーザが前週の行動修正フィードバックにきちんと従ったことを褒める行動修正フィードバックが提供され得る、又はユーザが３５，０００歩を達成しなかったが、前週よりも近づいたか、若しくは有意な改善を有した場合には、頑張り続けるようにユーザを促す行動修正フィードバックが提供され得る。
【0124】
行動修正識別システム１２０は、任意選択的に、行動修正フィードバック３３４に基づいて追加アクションを行う。１つ以上の実装形態では、これらのアクションは、グルコース測定値１１４の生成頻度が低減され得ることをグルコースモニタリングアプリケーション１１６又は装着型グルコースモニタリングデバイス１０４に通知することを含む。例えば、行動修正識別システム１２０が、特定期間（例えば、睡眠に対応する）についてパターンが検出されないことを識別する場合、行動修正識別システム１２０は、グルコース測定値１１４の生成頻度を（例えば、５分ごとから１０分ごとに）低減して、グルコース測定値１１４の生成に消費される電力を低減し得ることをグルコースモニタリングアプリケーション１１６又は装着型グルコースモニタリングデバイス１０４に通知する。
【0125】
追加的に又は代替的に、これらのアクションは、現在進行中のＣＧＭの使用を推奨するか否か（例えば、現在のセンサが使用期限切れになった直後に新しいセンサを開始する）、又はＣＧＭの使用を中断し、数日後日に新しいセンサを開始することが適切であり得るか否かを判定することを含む。例えば、行動修正識別システム１２０が、全ての期間内でパターンが定期的に検出されることを識別する場合、行動修正識別システム１２０は、（例えば、ユーザへの表示又は他の提示を介して）進行中のＣＧＭの使用を推奨する。
【0126】
本明細書では、行動修正フィードバックがユーザ１０２に表示されるか、又は別様に提示されることに関しても説明する。追加的に又は代替的に、行動修正フィードバックは、臨床医（例えば、ユーザの主治医又は看護師）、薬剤師など他人に通信されるか、又は別様に送達される。これは、生成された行動修正フィードバックがない場合に臨床医が自身で行う必要があり得る、未処理のグルコース又は他の糖尿病管理データを再検討する手動作業の一部を部分的に自動化するのに役立つことができる。追加的に又は代替的に、行動修正フィードバック３３４を提供するのではなく、行動修正選択モジュール３１２は、特徴３２２、正規化特徴３３０を提供し得るか、又は検出パターン３２８は、臨床医、薬剤師、若しくは他人に提供され得、彼らが、ユーザ１０２に渡されるべき行動修正フィードバックを決定する際に自身の好ましい行動修正選択（存在する場合）を適用することを可能にする。
【0127】
本明細書では、時間窓内の特定期間を決定することに関しても論じられている。これらの期間は、パターン検出モジュール３０６による特徴３２２の分析の前に決定されて、時間窓の対応する期間内のパターンを検出し得る。追加的に又は代替的に、これらの期間は後に決定され得る。１つ以上の実装形態では、パターン検出モジュール３０６又は別のモジュールは、１日のうちの様々な時間範囲（例えば、５分又は１０分などの何らかの間隔で３０分、６０分、１２０分などの時間範囲）内で特徴３２２を分析し得る。パターン検出モジュール３０６が１日のそれらの時間範囲のうちの１つにおいてパターンを検出した場合、当該時間範囲は、行動修正識別システム１２０によって期間として処理される。時間範囲は、任意選択的に拡大されて（例えば、いずれかの側で１０分）、期間を作成する。次に、他の時間窓内の対応する期間（例えば、他の複数日の同一時間範囲）を使用して、複数の時間窓にわたる対応する期間にパターンが存在するか否かを判定する。
【0128】
例えば、時間窓が１日であると仮定する。パターン検出モジュール３０６は、特定日の午前１：００に始まり、１０分間隔で進む、前６０分間の特徴３２２の分析を開始し得る。午前１：２０～午前２：２０の時間範囲について特徴３２２を分析すると、パターン検出モジュール３０６は、午前１：２０～午前２：２０の時間範囲内でパターンを検出し得る。パターン検出モジュール３０６は、午前１：２０～午前２：２０の時間範囲を期間として使用し（又は時間範囲を午前１：１０～午前２：３０に拡大し）、複数日（例えば、前週）にわたって当該期間について特徴３２２を分析して、複数日の対応する期間にパターンが存在するか否かを検出する。
【0129】
追加的に又は代替的に、１つ以上の実装形態では、行動修正識別システム１２０（例えば、行動修正選択モジュール３１２）は、検出パターン３２８、特徴３２２、及び行動修正フィードバック３３４のうちの１つ以上の記録を維持する。行動修正識別システム１２０（例えば、行動修正選択モジュール３１２）は、検出パターン３２８又は特徴３２２を、数か月又は数年などより長い時間範囲にわたって分析し、それらのより長い時間範囲にわたって改善を識別する。例えば、行動修正識別システム１２０は、今週１週間の時間窓の検出パターン３２８又は特徴３２２を、６か月又は１年前の１週間の時間窓の検出パターン３２８又は特徴３２２と比較する。この比較によって識別された糖尿病管理の改善（例えば、特徴３２２によって、又は今週は検出されず、６か月前若しくは１年前に検出されたパターンによって示されるように）は、ＵＩモジュール３１４を介してユーザに対して識別され得る。例えば、改善を識別する、褒める内容のメッセージが、ユーザ又は他人（例えば、医療提供者又は臨床医）に通信、表示、又は別様に提示され得る。以前（例えば、６か月前又は１年前）にユーザに提供された行動修正フィードバックはまた、ユーザ又は他人に通信、表示、又は別様に提示され得、ユーザがどの行動修正フィードバックに従って、糖尿病管理の改善をもたらしたかを示すインジケーションを提供する。
【0130】
本明細書には、パターンを検出すること、パターンをトピックにマッピングすること、及びトピックを行動修正フィードバックにマッピングすることに関する議論も含まれる。追加的に又は代替的に、本明細書で説明される技法は、トピックを使用する必要はない。そのような状況では、検出パターンが行動修正フィードバックにマッピングされ得る。どのパターンが、どの行動修正フィードバックにマッピングされるかは、行動修正識別システムの開発者又は設計者によって、医療提供者又は専門家によってなど、様々な方法で指定され得る。
【0131】
グルコースの洞察を提示するユーザインタフェースに関する技法の例示的な詳細を論じてきたが、次に、手順のいくつかの例を考察してこれら技法の追加の態様を示す。
【0132】
例示的な手順
この節では、糖尿病管理を改善するための行動修正フィードバックを実施するための例示的な手順を説明する。手順の態様は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又はそれらの組合せにおいて実装され得る。手順は、１つ以上のデバイスによって実行される動作を指定するブロックのセットとして示され、必ずしもそれぞれのブロックによって動作を実行するために示される順序に限定されない。
この節では、糖尿病管理を改善するための行動修正フィードバックを実施するための例示的な手順を説明する。手順の態様は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又はそれらの組合せにおいて実装され得る。手順は、１つ以上のデバイスによって実行される動作を指定するブロックのセットとして示され、必ずしもそれぞれのブロックによって動作を実行するために示される順序に限定されない。
【0133】
図６は、糖尿病管理を改善するための糖尿病管理フィードバックを実施する例における手順６００を示す。手順６００は、例えば、行動修正識別システム１２０など行動修正識別システムによって実行される。
【0134】
複数の時間窓のそれぞれの期間についてユーザのグルコース測定値を取得する（ブロック６０２）。グルコース測定値は、複数日の昼食期間など、複数の時間窓にわたる対応期間について取得する。これらのグルコース測定値は、例えば、グルコースセンサがユーザの挿入部位において挿入されている、連続グルコースレベルモニタリングシステムのグルコースセンサから取得する。
【0135】
複数の時間窓の期間について１つ以上の特徴を生成する（ブロック６０４）。これらの１つ以上の特徴は、グルコース測定値から生成する。
【0136】
複数の時間窓の期間内でグルコース測定値のパターンを検出する（ブロック６０６）。この検出は、複数の時間窓の期間について生成した特徴に基づいて行われる。
【0137】
検出パターンに対応する、グルコースレベルを改善するための行動修正フィードバックを決定する（ブロック６０８）。検出パターンは、１つ以上の行動修正フィードバックにマッピングされるトピックにマッピングされ得、そのうちの１つ以上がブロック６０８において選択される。追加的に又は代替的に、検出パターンは、複数の行動修正フィードバックにマッピングされるか、又はそれらに対応し得、複数の行動修正フィードバックのうちの１つ以上を、ブロック６０８において選択する。
【0138】
識別した行動修正フィードバックを含むユーザインタフェースを生成する（ブロック６１０）。識別した糖尿病管理フィードバックを表示させる（ブロック６１２）か、又は別様に提示させる。追加的に又は代替的に、識別した糖尿病管理フィードバックを、臨床医、薬剤師、又は他の医療提供者に通信し得る、又は別様に提示し得る。
【0139】
例示的なシステム及びデバイス
図７は、７００において、システムの例の概要を示しており、このシステムには、本明細書に説明される様々な技術を実施することができる１つ以上のコンピューティングシステム及び／又はデバイスを表すコンピューティングデバイス７０２の例が含まれる。これは、行動修正識別システム１２０を含めることを通じて図示されている。コンピューティングデバイス７０２は、例えば、サービスプロバイダのサーバ、クライアントに関連付けられたデバイス（例えば、クライアントデバイス）、オンチップシステム、及び／又は任意の他の好適なコンピューティングデバイス若しくはコンピューティングシステムであり得る。
図７は、７００において、システムの例の概要を示しており、このシステムには、本明細書に説明される様々な技術を実施することができる１つ以上のコンピューティングシステム及び／又はデバイスを表すコンピューティングデバイス７０２の例が含まれる。これは、行動修正識別システム１２０を含めることを通じて図示されている。コンピューティングデバイス７０２は、例えば、サービスプロバイダのサーバ、クライアントに関連付けられたデバイス（例えば、クライアントデバイス）、オンチップシステム、及び／又は任意の他の好適なコンピューティングデバイス若しくはコンピューティングシステムであり得る。
【0140】
図示されているような例示的なコンピューティングデバイス７０２は、処理システム７０４、１つ以上のコンピュータ可読媒体７０６、及び互いに通信可能に結合されている１つ以上のＩ／Ｏインタフェース７０８を含む。図示されていないが、コンピューティングデバイス７０２は、様々な構成要素を互いに結合するシステムバス又は他のデータ及びコマンド転送システムを更に含み得る。システムバスは、メモリバス若しくはメモリコントローラ、ペリフェラルバス、ユニバーサルシリアルバス、及び／又は多様なバスアーキテクチャのいずれかを利用するプロセッサ若しくはローカルバスなどの異なるバス構造のうちの任意の１つ又は組合せを含み得る。制御ライン及びデータラインなど、多様な他の例も企図されている。
【0141】
処理システム７０４は、ハードウェアを使用して１つ以上の動作を実行するための機能を表す。したがって、処理システム７０４は、プロセッサ、機能ブロックなどとして構成され得るハードウェア要素７１０を含むものとして例示されている。これは、１つ以上の半導体を使用して形成された特定用途向け集積回路又は他のロジックデバイスとして、ハードウェア内の実装形態を含み得る。ハードウェア要素７１０は、それらが形成される材料、又はその中に採用される処理機構によって限定されない。例えば、プロセッサは、半導体及び／又はトランジスタ（例えば、電子集積回路（electronic integrated circuits、ＩＣ））で構成され得る。このような文脈では、プロセッサ実行可能な命令は、電子的に実行可能な命令であり得る。
【0142】
コンピュータ可読媒体７０６は、メモリ／記憶装置７１２を含むものとして例示されている。メモリ／記憶装置７１２は、１つ以上のコンピュータ可読媒体に関連付けられたメモリ／記憶容量を表す。メモリ／記憶装置構成要素７１２は、揮発性媒体（ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）など）及び／又は不揮発性媒体（読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、光ディスク、磁気ディスクなど）を含み得る。メモリ／記憶装置構成要素７１２は、固定媒体（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、固定ハードドライブなど）、並びに取り外し可能媒体（例えば、フラッシュメモリ、取り外し可能ハードドライブ、光ディスクなど）を含み得る。コンピュータ可読媒体７０６は、以下で更に説明されているように、様々な他の方法で構成され得る。
【0143】
入力／出力インタフェース７０８は、ユーザが、コマンド及び情報をコンピューティングデバイス７０２に入力することを可能にし、また、様々な入力／出力デバイスを使用して情報がユーザ及び／又は他の構成要素若しくはデバイスに提示されることを可能にする機能を表す。入力デバイスの例としては、キーボード、カーソル制御デバイス（例えば、マウス）、マイクロフォン、スキャナ、タッチ機能（例えば、物理的接触を検出するように構成されている容量型センサ又は他のセンサ）、カメラ（例えば、可視波長、又は赤外線周波数などの非可視波長を採用して、非接触ジェスチャとして動きを認識することができる）などが挙げられる。出力デバイスの例は、ディスプレイデバイス（例えば、モニタ又はプロジェクタ）、スピーカ、プリンタ、ネットワークカード、触覚応答デバイスなどを含む。したがって、コンピューティングデバイス７０２は、以下に更に説明されているように、様々な方法で構成されて、ユーザ対話をサポートすることができる。
【0144】
本明細書では、ソフトウェア、ハードウェア要素、又はプログラムモジュールの一般的なコンテキストで様々な技法が記載され得る。一般に、そのようなモジュールは、特定のタスクを実行するか、又は特定の抽象データ型を実装するルーティン、プログラム、オブジェクト、エレメント、コンポーネント、データ構造などを含む。本明細書で使用される場合、「モジュール」、「機能」、及び「構成要素」という用語は、一般に、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又はそれらの組合せを表す。本明細書に記載の技法の特徴は、プラットフォームに依存せず、つまり、この技法は、多様なプロセッサを有する多様な商用計算プラットフォームに実装され得ることを意味する。
【0145】
記載されるモジュール及び技法の実装形態は、何らかの形式のコンピュータ可読媒体に記憶されるか、又はそれを介して送信され得る。コンピュータ可読媒体は、コンピューティングデバイス７０２によってアクセスされ得る様々な媒体を含み得る。例として、コンピュータ可読媒体は、「コンピュータ可読記憶媒体」及び「コンピュータ可読信号媒体」を含み得る。
【0146】
「コンピュータ可読記憶媒体」とは、単なる信号送信、搬送波、又は信号それ自体とは対照的に、情報の永続的及び／又は非一時的記憶を可能にする媒体及び／又はデバイスを指し得る。したがって、コンピュータ可読記憶媒体は、非信号担持媒体を指す。コンピュータ可読記憶媒体は、揮発性及び非揮発性、リムーバブル及び非リムーバブル媒体などのハードウェア、並びに／又はコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、論理要素／回路、若しくは他のデータなどの情報の記憶に好適な方法若しくは技術で実装された記憶デバイスを含む。コンピュータ可読記憶媒体の例は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ若しくは他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（digital versatile disk、ＤＶＤ）若しくは他の光記憶装置、ハードディスク、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置若しくは他の磁気記憶デバイス、若しくは他の記憶デバイス、有形媒体、又は所望の情報を記憶するのに好適であり、コンピュータによってアクセスされ得る製品を含み得るが、これらに限定されない。
【0147】
「コンピュータ可読信号媒体」とは、ネットワークなどを介して、コンピューティングデバイス７０２のハードウェアに命令を送信するように構成されている信号担持媒体を指し得る。信号媒体は、通常、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は搬送波、データ信号、若しくは他の輸送機構などの変調されたデータ信号における他のデータを具体化し得る。信号媒体は、任意の情報送達媒体も含む。「変調されたデータ信号」という用語は、信号における情報を符号化するような様式で設定又は変更されたその特性のうちの１つ以上を有する信号を意味する。例として、通信媒体は、有線ネットワーク又は直接有線接続などの有線媒体、及び音響、ＲＦ、赤外線、及び他の無線媒体などの無線媒体を含む。
【0148】
以前に説明されているように、ハードウェア要素７１０及びコンピュータ可読媒体７０６は、いくつかの実施形態において採用されて、１つ以上の命令を実行するためなどの、本明細書で説明される技法の少なくともいくつかの態様を実施することができる、ハードウェア形態で実装されるモジュール、プログラマブルデバイスロジック、及び／又は固定デバイスロジックを表す。ハードウェアは、集積回路又はオンチップシステムの構成要素、特定用途向け集積回路（application-specific integrated circuit、ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field-programmable gate array、ＦＰＧＡ）、複雑なプログラマブルロジックデバイス（complex programmable logic device、ＣＰＬＤ）、及びシリコン又は他のハードウェアにおける他の実装形態を含み得る。この文脈において、ハードウェアは、ハードウェアによって具現化された命令及び／又はロジックによって定義されるプログラムタスク、並びに、実行のための命令を格納するために利用されるハードウェア、例えば、以前説明されたコンピュータ可読記憶媒体、を実行する処理デバイスとして動作することができる。
【0149】
前述の組合せを用いて、本明細書に記載の様々な技法を実装し得る。したがって、ソフトウェア、ハードウェア、又は実行可能モジュールは、何らかの形態のコンピュータ可読記憶媒体上に、かつ／又は１つ以上のハードウェア要素７１０によって具現化された１つ以上の命令及び／又はロジックとして実装され得る。コンピューティングデバイス７０２は、ソフトウェア及び／又はハードウェアモジュールに対応する特定の命令及び／又は機能を実装するように構成され得る。したがって、コンピューティングデバイス７０２によって、ソフトウェアとして実行可能であるモジュールの実装形態は、例えば、コンピュータ可読記憶媒体、及び／又は処理システム７０４のハードウェア要素７１０の使用を介して、少なくとも部分的にハードウェア内で達成され得る。命令及び／又は機能は、本明細書で説明される技法、モジュール、及び例を実施するための１つ以上の製造物品（例えば、１つ以上のコンピューティングデバイス７０２及び／又は処理システム７０４）によって実行可能／動作可能であり得る。
【0150】
本明細書で説明される技法は、コンピューティングデバイス７０２の様々な構成によってサポートされ得、本明細書で説明される技法の特定の例に限定されない。この機能はまた、以下に説明されるように、プラットフォーム７１６を介した「クラウド」７１４上などでの分散システムの使用を通じて、全て又は部分的に実装され得る。
【0151】
クラウド７１４は、リソース７１８のためのプラットフォーム７１６を含み、かつ／又は表す。プラットフォーム７１６は、クラウド７１４のハードウェア（例えば、サーバ）及びソフトウェアリソースの基礎となる機能を抜粋する。リソース７１８は、コンピューティングデバイス７０２から遠隔にあるサーバ上でコンピュータ処理が実行されている間に利用することができるアプリケーション及び／又はデータを含み得る。リソース７１８はまた、インターネットを介して、かつ／又はセルラーネットワーク若しくはＷｉ－Ｆｉネットワークなどの加入者ネットワークを介して提供されるサービスも含むことができる。
【0152】
プラットフォーム７１６は、コンピューティングデバイス７０２を他のコンピューティングデバイスと接続するためのリソース及び機能を抽象化することができる。プラットフォーム７１６はまた、リソースのスケーリングを抽象化して、プラットフォーム７１６を介して実装されている、リソース７１８が直面した需要に対応するスケールレベルを提供する役割も果たすことができる。したがって、相互接続されたデバイスの実施形態では、本明細書に説明されている機能の実装形態は、システム７００全体にわたって分散することができる。例えば、この機能は、コンピューティングデバイス７０２上に、並びにクラウド７１４の機能を抜粋するプラットフォーム７１６を介して、部分的に実行され得る。
【0153】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、連続グルコースレベルモニタリングシステムにおいて実施される方法に関し、この方法は、連続グルコースレベルモニタリングシステムのグルコースセンサから複数の時間窓のそれぞれについて、時間窓の複数の期間のうちの第１の期間にユーザについて測定されたグルコース測定値を取得することであって、グルコースセンサはユーザの挿入部位において挿入されている、ことと、グルコース測定値から、複数の時間窓の第１の期間について１つ以上の特徴を生成することと、複数の時間窓の第１の期間についての１つ以上の特徴から、複数の時間窓の第１の期間におけるグルコース測定値のパターンを検出することと、パターンに対応する、グルコースレベルを改善するための行動修正フィードバックを決定することと、行動修正フィードバックを含むユーザインタフェースを生成することと、ユーザインタフェースを表示させることと、を含む。
【0154】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、各時間窓は１日を含み、複数の時間窓は複数の日を含み、複数の期間のそれぞれは、１日の間の異なる複数時間の期間を含む。
【0155】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、複数の期間は、夜間期間、朝食後期間、昼食後期間、及び夕食後期間を含む。
【0156】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、この方法は、複数の期間のそれぞれについて、期間について１日の間の複数時間の期間を指定するユーザ入力を受信することを更に含む。
【0157】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、この方法は、機械学習システムによって、１日の複数時間の期間のうちの少なくとも１つを自動的に学習することを更に含む。
【0158】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、各時間窓は１週間を含み、複数の時間窓は複数の週を含み、複数の期間のそれぞれは、１週間の異なる日を含む。
【0159】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は方法に関し、パターンを検出することは、１つ以上の特徴のうちのある特徴についての基準が満たされていないと判定することを含む。
【0160】
いくつかの態様では、本明細書に記載される技法は、方法に関し、パターンは、グルコース測定値において検出される複数のパターンのうちの１つであり、複数のパターンのそれぞれは、対応する基準が満たされていない１つ以上の特徴のうちの１つであり、この方法は、複数のパターンを正規化して複数のパターンのそれぞれについてサイズを生成することを更に含む。
【0161】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、行動修正フィードバックを決定することは、最大サイズを有する複数のパターンのうちの１つに対応する行動修正フィードバックを選択することを含む。
【0162】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、この方法は、グルコース測定値又は１つ以上の特徴に基づいてユーザの数値を生成することと、行動修正フィードバックに少なくとも１つの数値を含めることによって行動修正フィードバックをユーザに合わせてカスタマイズすることと、を更に含む。
【0163】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、パターンは、グルコース測定値において検出される複数のパターンのうちの１つであり、行動修正フィードバックを決定することは、複数のパターンのうちの１つによってマッピングされる複数のトピックのうちの１つによってマッピングされる行動修正フィードバックを選択することを含む。
【0164】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、パターンは、グルコース測定値において検出される複数のパターンのうちの１つであり、行動修正フィードバックを決定することは、複数のパターンのうちの１つに対応する行動修正フィードバックを選択することを含む。
【0165】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、この方法は、活動トラッカからユーザの活動データを受信することを更に含み、行動修正フィードバックを選択することは、活動データがユーザは実行済みであることを示す活動を実行するように示す行動修正フィードバックを選択しないことを含む。
【0166】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、方法に関し、この方法は、行動修正フィードバックに含まれる行動修正がユーザによって実行されたか否かを引き続き判定することと、行動修正フィードバックに含まれる行動修正がユーザによって実行されたと判定することに応答して、ユーザを褒める追加のフィードバックを提供することと、を更に含む。
【0167】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法はコンピューティングデバイスに関し、このコンピューティングデバイスは、プロセッサと、ディスプレイデバイスと、プロセッサによる実行に応答して、プロセッサに、連続グルコースレベルモニタリングシステムのグルコースセンサから複数の時間窓のそれぞれ時間窓について、時間窓の複数の期間のうちの第１の期間にユーザについて測定されたグルコース測定値を取得することであって、グルコースセンサは、ユーザの挿入部位において挿入されている、こと、グルコース測定値から、複数の時間窓の第１の期間について１つ以上の特徴を生成すること、複数の時間窓の第１の期間についての１つ以上の特徴から、複数の時間窓の第１の期間におけるグルコース測定値のパターンを検出すること、パターンに対応する、グルコースレベルを改善するための行動修正フィードバックを決定すること、行動修正フィードバックを含むユーザインタフェースを生成すること、及びユーザインタフェースをディスプレイデバイスに表示させること、を行わせるアプリケーションの複数の命令を記憶しているコンピュータ可読記憶媒体と、を含む。
【0168】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、コンピューティングデバイスに関し、各時間窓は１日を含み、複数の時間窓は複数の日を含み、複数の期間のそれぞれは、１日の間の異なる複数時間の期間を含む。
【0169】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法はコンピューティングデバイスに関し、パターンを検出することは、１つ以上の特徴のうちのある特徴についての基準が満たされていないと判定することである。
【0170】
いくつかの態様では、本明細書に記載される技法は、コンピューティングデバイスに関し、パターンは、グルコース測定値において検出される複数のパターンのうちの１つであり、複数のパターンのそれぞれは、対応する基準が満たされていない、１つ以上の特徴のうちの１つであり、命令は、プロセッサに、複数のパターンを正規化して複数のパターンのそれぞれについてサイズを生成させる。
【0171】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、コンピューティングデバイスに関し、命令は、プロセッサに更に、グルコース測定値又は１つ以上の特徴に基づいてユーザの数値を生成させ、行動修正フィードバックに少なくとも１つの数値を含めることによって行動修正フィードバックをユーザに合わせてカスタマイズさせる。
【0172】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法はデバイスに関し、このデバイスは、ディスプレイデバイスと、複数の行動修正フィードバックを含む行動ライブラリと、少なくとも部分的にハードウェアに実装されて、連続グルコースレベルモニタリングシステムのグルコースセンサから複数の時間窓のそれぞれの時間窓について、時間窓の複数の期間のうちの第１の期間にユーザについて測定されたグルコース測定値を取得するためのグルコース測定値収集モジュールであって、グルコースセンサはユーザの挿入部位において挿入されている、グルコース測定値収集モジュールと、少なくとも部分的にハードウェアに実装されて、グルコース測定値から、複数の時間窓の第１の期間について１つ以上の特徴を生成するための特徴決定モジュールと、少なくとも部分的にハードウェアに実装されて、複数の時間窓の第１の期間についての１つ以上の特徴から、複数の時間窓の第１の期間におけるグルコース測定値のパターンを検出するためのパターン検出モジュールと、少なくとも部分的にハードウェアに実装されて、パターンに対応する、グルコースレベルを改善するための行動修正フィードバックを行動ライブラリから決定するため、行動修正フィードバックを含むユーザインタフェースを生成するため、及びユーザインタフェースをディスプレイデバイスに表示させるための行動修正選択モジュールと、を含む。
【0173】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、デバイスに関し、各時間窓は１日を含み、複数の時間窓は複数の日を含み、複数の期間のそれぞれは、１日の間の異なる複数時間の期間を含む。
【0174】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法はデバイスに関し、パターンを検出することは、１つ以上の特徴のうちのある特徴についての基準が満たされていないと判定することである。
【0175】
いくつかの態様では、本明細書に記載される技法は、デバイスに関し、パターンは、グルコース測定値において検出される複数のパターンのうちの１つであり、複数のパターンのそれぞれは、対応する基準が満たされていない、１つ以上の特徴のうちの１つであり、デバイスは、少なくとも部分的にハードウェアに実装されて、複数のパターンを正規化して複数のパターンのそれぞれについてサイズを生成するための正規化モジュールを更に含む。
【0176】
いくつかの態様では、本明細書で説明される技法は、コンピューティングデバイスに関し、このコンピューティングデバイスは、少なくとも部分的にハードウェアに実装されて、グルコース測定値又は１つ以上の特徴に基づいてユーザの数値を生成し、行動修正フィードバックに少なくとも１つの数値を含めることによって行動修正フィードバックをユーザに合わせてカスタマイズするための行動修正フィードバックカスタマイズモジュールを更に含む。
【0177】
結論
システム及び技法は、構造的特徴及び／又は方法論的行為に固有の言語で記載されているが、添付の特許請求の範囲で定義されるシステム及び技法は、必ずしも記載される特定の特徴又は行為に限定されないと理解するべきである。むしろ、特定の特徴及び行為は、特許請求される主題を実装するための例示的な形態として開示されている。
システム及び技法は、構造的特徴及び／又は方法論的行為に固有の言語で記載されているが、添付の特許請求の範囲で定義されるシステム及び技法は、必ずしも記載される特定の特徴又は行為に限定されないと理解するべきである。むしろ、特定の特徴及び行為は、特許請求される主題を実装するための例示的な形態として開示されている。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【国際調査報告】