JP2023506383A - 視力矯正装置のユーザのためのパーソナライズ化された支援システム - Google Patents
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Abstract
視力矯正装置のユーザのためのパーソナライズ化支援システムは、プロセッサと、命令が記録される有形の非一時的メモリとを有するコントローラを備えるリモートコンピューティングユニットを含む。コントローラは、１つ以上の機械学習モデルを選択的に実行するよう構成される。ユーザ装置は、ユーザによって操作可能であり、特定の間隔で１つ以上の予め選択された質問に回答するようユーザを促すよう構成される電子日記モジュールを含む。電子日記モジュールは、１つ以上の予め選択された質問に応じてユーザによって入力されるそれぞれの回答を自己報告データとして格納するよう構成される。コントローラは、電子日記モジュールから自己報告データを取得し、１つ以上の機械学習モデルを介して自己報告データの分析を生成するよう構成される。コントローラは、分析に部分的に基づいてユーザを支援するよう構成される。
Description
本開示は、一般に、視力矯正装置及び方法のユーザのためのパーソナライズ化された支援システムに関する。
人間は、５つの基本的な感覚、即ち、視覚、聴覚、嗅覚、味覚、及び触覚を有している。視覚は、我々の周りの世界を視覚化する能力を我々に与え、我々を我々の周囲に結び付けている。幾つかの科学報告書によれば、脳は、他の４つの感覚を合わせたものよりも多くの空間を視覚情報の処理及び記憶に充てており、視覚の重要性を強調している。世界中の多くの人々は、例えば、屈折異常に起因する、視力の質に関する様々な問題を有する。これらの問題のうちの少なくとも幾つかは、眼鏡及びコンタクトレンズ等の視力矯正装置により対処することができる。
本明細書中に開示するものは、視力矯正装置及び方法のユーザのためのパーソナライズ化された支援システムである。パーソナライズ化支援システムは、プロセッサと、命令が記録された有形の非一時的メモリとを有するコントローラを備えるリモートコンピューティングユニットを含む。コントローラは、１つ以上の機械学習モデルを選択的に実行するよう構成される。ユーザ装置は、ユーザによって操作可能であり、リモートコンピューティングユニットと通信するよう構成される。ユーザ装置は、特定の間隔で１つ以上の予め選択された質問に回答するようユーザを促すよう構成される電子日記モジュールを含む。
電子日記モジュールは、１つ以上の予め選択された質問に応じてユーザによって入力されるそれぞれの回答を自己報告データとして格納するよう構成される。１つ以上の予め選択された質問は、乾燥度及び刺激度のうちの少なくとも１つを含む、ユーザの快適レベルに対する問い合わせを含んでいてもよい。１つ以上の予め選択された質問は、ユーザが最後に視力矯正装置を洗浄した時期に対する問い合わせを含んでいてもよい。
コントローラは、電子日記モジュールから自己報告データを取得し、１つ以上の機械学習モデルを介して自己報告データの分析を生成するよう構成される。コントローラは、分析に部分的に基づいてユーザを支援するよう構成される。視力矯正装置は、コンタクトレンズを含んでいてもよいが、これに限定されない。例えば、コンタクトレンズは、遠見視力用の第１のゾーンと、近見視力用の第２のゾーンと、中間視力用の第３のゾーンとを有する多焦点レンズであってもよい。
リモートコンピューティングユニットは、第１のクラウドユニット及び中央サーバを含み、コントローラは、第１のクラウドユニット及び中央サーバのうちの少なくとも１つに組み込まれる。ユーザ装置は、ユーザによって生成される少なくとも１つの質問を受信するよう構成されるクエリモジュールを含んでいてもよい。コントローラは、クエリモジュールから質問を受信し、１つ以上の機械学習モデルのうちの第１のものに部分的に基づいて回答を構築し、クエリモジュールを介してユーザによる消費のために回答を書き込むよう構成されてもよい。
提供者装置は、リモートコンピューティングユニットと通信するよう構成され、提供者装置は、ユーザに関連付けられるアイケア提供者によって操作可能である。ユーザ装置及び提供者装置は、それぞれのメッセージモジュールを含む。リモートコンピューティングユニットは、それぞれのメッセージモジュールを介してアイケア提供者とユーザとの間の双方向通信を提供するよう構成されてもよい。
リモートコンピューティングユニットは、視力矯正装置の種類を含むユーザに関するそれぞれの情報を格納する第１のデータベースを含んでいてもよい。リモートコンピューティングユニットは、ユーザのグループに関するグループデータを格納する第２のデータベースを含んでいてもよく、グループデータは、ユーザのグループのそれぞれの自己報告データを含む。ユーザ装置は、ユーザが自己報告データをグループデータと比較することを可能にするよう構成される比較追跡モジュールを含む。ユーザを支援することは、視力矯正装置及び／又はユーザの眼をケアすることに関する指導を提供することと、アイケア提供者へのフォローアップ訪問を提案することと、代替の視力矯正製品を提案することと、のうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。
本開示の上記の特徴及び利点並びに他の特徴及び利点は、本開示を実施するための最良の態様の以下の詳細な説明を添付の図面と併せて読めば容易に明らかとなる。
同様の参照番号が同様のコンポーネントを指す図面を参照すると、図１は、視力矯正装置１４のユーザ１２を支援するためのパーソナライズ化された支援システム１０を略図として示している。パーソナライズ化支援システム１０は、ユーザ１２をユーザ１２に関連付けられるアイケア提供者１６とインターフェース接続することを含んでいてもよい。パーソナライズ化支援システム１０は、ユーザ１２がもはや視力矯正装置１４を装着しなくなることにつながる問題に対処するよう、即ち、ユーザ１２による視力矯正装置１４の使用低下を緩和するよう構成される。一実施例において、視力矯正装置１４は、遠見視力用の第１のゾーン２２、近見視力用の第２のゾーン２４、及び中間視力用の第３のゾーン２６等の、異なるそれぞれの屈折力を有する複数のゾーンを有するコンタクトレンズである。コンタクトレンズは、多くの異なる形態をとり、複数及び／又は代替のコンポーネントを含んでいてもよいことを理解されたい。加えて、当業者が利用できる任意の種類の視力矯正装置が採用されてもよい。
ユーザ１２は、アイケア提供者１６によって視力矯正装置１４を装着された後、パーソナライズ化支援システム１０を用いて、進行を追跡及び監視することができるようにある期間にわたって結果を報告することと、リアルタイムで質問を行い回答を得ることと、過去に報告した結果及び過去のクエリに基づいてパーソナライズ化された提案を受信することとを含むがこれらに限定されない幾つかの目標を達成してもよい。加えて、パーソナライズ化支援システム１０は、ユーザ１２によって要求される特定のアクションに応答するよう構成されてもよい。例えば、ユーザ１２は、自身の視力矯正装置１４を取り外すようリマインダの設定を要求してもよい。以下に説明するように、パーソナライズ化支援システム１０は、ユーザ１２の経験を最適化するために、自己報告データ及び比較データの両方を活用する。
図１を参照すると、パーソナライズ化支援システム１０は、コントローラＣを有するリモートコンピューティングユニット３０を含む。コントローラＣは、少なくとも１つのプロセッサＰと、方法１００を実行するための命令が記録された少なくとも１つのメモリＭ（又は非一時的な有形コンピュータ読取可能ストレージ媒体）とを有する。方法１００を図２に示し、それを参照して以下に説明する。
図１を参照すると、リモートコンピューティングユニット３０は、第１のクラウドユニット３２、第２のクラウドユニット３４、及び中央サーバ３６等の１つ又はクラウドユニットを含んでいてもよい。コントローラＣは、クラウドユニット及び中央サーバ３６のうちの少なくとも１つに組み込まれていてもよい。中央サーバ３６は、例えば、研究機関、企業、大学、及び／又は病院等の組織によって維持される私的又は公的な情報源であってもよい。第１のクラウドユニット３２及び第２のクラウドユニット３４は、データを格納、管理、及び処理するようインターネット上でホストされる１つ以上のサーバを含んでいてもよい。
コントローラＣは、第１の機械学習モデル４２及び第２の機械学習モデル４４等の１つ以上の機械学習モデル４０へのアクセスを有し、それらを選択的に実行するよう特にプログラムされている。機械学習モデル４０は、それぞれの費用関数を最小化するパラメータ、重み、又は構造を見出すよう構成されてもよい。機械学習モデル４０のそれぞれは、それぞれの回帰モデルであってもよい。一実施例において、第１の機械学習モデル４２及び第２の機械学習モデル４４は、それぞれ第１のクラウドユニット３２及び第２のクラウドユニット３４に組み込まれている。リモートコンピューティングユニット３０は、視力矯正装置の種類を含むユーザ１２に関するそれぞれの情報を格納するための第１のデータベース４６を含んでいてもよい。リモートコンピューティングユニット３０は、ユーザのグループに関するグループデータを格納するための第２のデータベース４８を含んでいてもよい。
図１を参照すると、ユーザ装置５０は、ユーザ１２によって操作可能であり、第１のネットワーク５２を介してリモートコンピューティングユニット３０と通信する、即ち、ワイヤレス通信を送受信するよう構成される。ユーザ装置５０は、それぞれのプロセッサ５４及びそれぞれのメモリ５６を含んでいてもよい。ユーザ装置５０は、モバイルアプリケーション即ち「アプリ」であってもよい第１のアプリケーション５８を実行してもよい。当業者に利用可能なサーバ、ネットワーク、及びモバイルアプリケーション（「アプリ」）の回路及びコンポーネントが採用されてもよい。
ユーザ装置５０は、スマートフォン、ラップトップ、タブレット、デスクトップ、又はユーザ１２が、例えば、タッチスクリーンインターフェース又はキーボード若しくはマウス等のＩ／Ｏ装置により操作してもよい他の電子装置であってもよい。複数のモジュール６０は、リモートコンピューティングユニット３０と連携して実行されてもよい。一実施例において、複数のモジュール６０は、電子日記モジュール６２、クエリモジュール６４、第１のメッセージングモジュール６６、及び提案モジュール６８を含む。複数のモジュール６０は、共通の又は異なる機械学習モデル４０の出力を消費してもよい。
電子日記モジュール６２は、特定の間隔で、例えば毎日、１つ以上の予め選択された質問に回答するようユーザ１２を促すよう構成される。電子日記モジュール６２は、１つ以上の予め選択された質問に応じてユーザ１２によって入力されるそれぞれの回答を自己報告データとして格納するよう構成される。１つ以上の予め選択された質問は、乾燥度及び刺激度のうちの少なくとも１つを含む、ユーザ１２の快適レベルに対する問い合わせを含んでいてもよい。１つ以上の予め選択された質問は、ユーザ１２が最後に視力矯正装置１４を洗浄した時期に対する問い合わせを含んでいてもよい。コントローラＣは、電子日記モジュール６２から自己報告データを取得し、１つ以上の機械学習モデル４０を介して自己報告データの分析を生成するよう構成されてもよい。ユーザ１２は、電子日記モジュール６２を介して、自己報告データを、同じ種類の視力矯正装置１４の他のユーザによって生成されたグループデータ（第２のデータベース４８）と比較してもよい。
コントローラＣは、分析に部分的に基づいてユーザ１２を支援するよう構成されてもよい。分析に部分的に基づいてユーザ１２を支援することは、以下の、視力矯正装置１４のケア（例えば、洗浄手順）及び／又はユーザ１２の眼のケアに関する指導を提供すること、同じ製品のユーザグループに対するユーザ１２の特定の期間（例えば、視力矯正装置１４を装着した１週間後）における快適度スコア及び他の指標を比較すること、アイケア提供者１６へのフォローアップ訪問を提案すること、及び、代替の視力矯正製品を提案することのうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。
図１を参照すると、ユーザ装置５０におけるクエリモジュール６４は、ユーザ１２によって入力される少なくとも１つの質問を受信するよう構成されてもよい。コントローラＣは、クエリモジュール６４から少なくとも１つの質問を受信し、１つ以上の機械学習モデル４０に部分的に基づいて回答を構築するよう構成されてもよい。回答は、ユーザ１２による消費のために、クエリモジュール６４を介して書き込まれてもよい。パーソナライズ化支援システム１０は、「適応型」であるよう構成されてもよく、追加データの収集後に定期的に更新されてもよい。言い換えれば、機械学習モデル４０は、静的ではなく、追加のユーザデータが収集された後に改善する「適応型機械学習」アルゴリズムであるよう構成されてもよい。
図１を参照すると、提供者装置７０は、ユーザに関連するアイケア提供者１６によって操作可能である。提供者装置７０は、第２のネットワーク７２を介してリモートコンピューティングユニット３０と通信するよう構成される。提供者装置７０は、それぞれのプロセッサ７４及びそれぞれのメモリ７６を含んでいる。ユーザ装置５０と同様に、提供者装置７０は、リモートコンピューティングユニット３０と連携して実行される（複数のモジュール８０を組み込んだ）第２のアプリケーション７８を実行してもよい。複数のモジュール８０は、患者データベース８２（視力矯正装置１４の種類によって階層化される）と、アイケア提供者１６に関連するユーザ１２及び他のユーザの進捗を追跡するよう構成されるユーザ進捗追跡モジュール８４と、第２のメッセージモジュール８６と、傾向及び比較分析を提供するよう構成される比較追跡モジュール８８とを含んでいてもよい。
リモートコンピューティングユニット３０は、第１のメッセージモジュール６６及び第２のメッセージモジュール８６を介して、アイケア提供者１６とユーザ１２との間の双方向通信を提供するよう構成されてもよい。図１を参照すると、パーソナライズ化支援システム１０は、ユーザ１２からアイケア提供者１６へ、及びその逆のそれぞれのメッセージをルーティングするための仲介モジュール９０を含んでいてもよい。仲介モジュール９０は、異なる方法で構成されてもよい。図１は、パーソナライズ化支援システム１０の例示的な実装を示しているが、他の実装を行ってもよいことは言うまでもない。
図１を参照すると、第１のネットワーク５２及び第２のネットワーク７２は、無線であってもよいか、又は物理的なコンポーネントを含んでもよく、近距離ネットワーク又は長距離ネットワークであってもよい。例えば、第１のネットワーク５２及び第２のネットワーク７２は、ローカルエリアネットワークの形態で実装されてもよい。ローカルエリアネットワークは、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）、コントローラエリアネットワークウィズフレキシブルデータレート（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ ｗｉｔｈ Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄａｔａ Ｒａｔｅ、ＣＡＮ－ＦＤ）、イーサネット（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ、及び他のデータ接続形態を含むが、これらに限定されない。ローカルエリアネットワークは、インターネット装置間及び装置とインターネットとの間の通信を簡素化することを目的とした近距離無線技術（又は無線技術）であると定義される、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）接続であってもよい。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）は、固定及びモバイル電子装置データを短距離で伝送し、２．４ＧＨｚ帯で動作するパーソナルネットワークを構築するためのオープン無線技術規格である。ローカルエリアネットワークは、複数の装置を無線分散方式を用いて繋ぐ無線ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、幾つかの無線ＬＡＮを接続する無線メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、又は近隣の市町村等の広い地域をカバーする無線ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）であってもよい。他の種類の接続が採用されてもよい。
図１の機械学習モデル４０は、ニューラルネットワークアルゴリズムを含んでいてもよい。ニューラルネットワークを本明細書中に示しているが、機械学習モデル４０は、ニューラルネットワーク、サポートベクトル回帰、線形又はロジスティック回帰、ｋ平均クラスタリング、ランダムフォレスト、及び他の種類を含むが、これらに限定されない異なる種類又はタイプのアルゴリズムに基づいてもよいことは言うまでもない。当業者によって理解されるように、ニューラルネットワークは、実環境データ（例えば、画像、音、テキスト、時系列等）からパターンを認識し、それらを数値形式に翻訳又は変換し、ベクトル又は行列に組み込むよう設計される。ニューラルネットワークは、入力ベクトルｘを出力ベクトルｙに結び付けるために深層学習マップを採用してもよい。換言すれば、複数の機械学習モデル４０のそれぞれは、ｆ（ｘ）がｙに対応するように活性化関数ｆを学習する。訓練プロセスによって、ニューラルネットワークは、入力ベクトルｘを出力ベクトルｙに変換するための適切な活性化関数ｆ（ｘ）を関連させることができる。線形回帰モデルの場合、バイアスと傾きとの２つのパラメータを学習する。バイアスは、入力ベクトルｘを０としたときの出力ベクトルｙのレベルであり、傾きは、入力ベクトルｘが１単位増加するごとに予測される出力ベクトルｙの増加率又は減少率である。複数の機械学習モデル４０がそれぞれ訓練されると、所与の新たな入力ベクトルｘの値により出力ベクトルｙの推定値が計算され得る。
図３を参照すると、図１の機械学習モデル４０のための例示的なネットワーク２００を示している。例示的なネットワーク２００は、入力層２０２と、第１の隠れ層２０４及び第２の隠れ層２０６等の１つ以上の隠れ層と、出力層２０８とを含む少なくとも３層のノードＮを有するフィードフォワード人工ニューラルネットワークである。これらの層のそれぞれが、入力の線形和のアフィン変換を行うよう構成されるノードＮを備える。ノードＮは、それぞれのバイアスとそれぞれの重み付けされたリンクとによって特徴付けられるニューロンである。入力層２０２のノードＮは、入力を受け取り、正規化し、第１の隠れ層２０４のノードＮに転送する。
後続の層の各ノードＮが、前の層の出力の線形結合を計算する。３つの層を有するネットワークは、活性化関数ｆ（ｘ）＝ｆ（３）（ｆ（２）（ｆ（１）（ｘ）））を形成する。活性化関数ｆは、出力層２１０のそれぞれのノードＮに対して線形であり得る。活性化関数ｆは、第１の隠れ層２０４及び第２の隠れ層２０６に対してシグモイドであってもよい。出力ベクトルｙを特徴付ける連続関数を近似するためにシグモイドの線形結合が用いられる。
後続の層の各ノードＮが、前の層の出力の線形結合を計算する。３つの層を有するネットワークは、活性化関数ｆ（ｘ）＝ｆ（３）（ｆ（２）（ｆ（１）（ｘ）））を形成する。活性化関数ｆは、出力層２１０のそれぞれのノードＮに対して線形であり得る。活性化関数ｆは、第１の隠れ層２０４及び第２の隠れ層２０６に対してシグモイドであってもよい。出力ベクトルｙを特徴付ける連続関数を近似するためにシグモイドの線形結合が用いられる。
例示的なネットワーク２００は、第１の出力因子２１２及び第２の出力因子２１４等の複数の出力を生成してもよく、コントローラＣは、最終出力２１０を得るために複数の出力の加重平均を用いるよう構成される。例えば、入力層２０２への入力が、特定の種類の視力矯正装置１４に関する様々な因子（例えば、快適レベル、視力スコア）である場合、第１の出力因子２１２及び第２の出力因子２１４は、それぞれ、その特定の種類の視力矯正装置１４に対する客観的満足度スコア及び主観的満足度スコアであってもよい。当業者が利用できる他の機械学習モデルが採用されてもよい。
ここで図２を参照すると、図１のコントローラＣによって実行可能な方法１００のフロー図を示している。方法１００は、開始及び終了を図２において「Ｓ」及び「Ｅ」によってそれぞれ示しているが、本明細書中に列挙する特定の順序で適用される必要はない。幾つかのブロックを省略してもよいことは言うまでもない。メモリＭは、コントローラ実行可能命令セットを格納することができ、プロセッサＰは、メモリＭに格納されたコントローラ実行可能命令セットを実行することができる。
図２のブロック１１０により、コントローラＣは、電子日記モジュール６２がトリガされ、ユーザ１２が予め選択された質問のいずれかに回答したかどうかを特定するよう構成される。そうである場合、方法１００はブロック１１５に進み、ここでコントローラＣは、ユーザ１２によって入力されたそれぞれの回答を記録するよう構成される。そうでない場合、方法１００は開始Ｓにループバックする。
図２のブロック１２０により、コントローラＣは、クエリモジュール６４がトリガされ、ユーザ１２が質問したかどうかを特定するよう構成される。そうである場合、ブロック１２５により、コントローラＣは、１つ以上の機械学習モデル４０に部分的に基づいて回答を構築し、ユーザ１２による消費のためにクエリモジュール６４を介して回答を書き込むよう構成される。例えば、コントローラＣは、質問からキーワードを抽出し、それらを入力として入力層２０２に入力してもよい。回答は、例示的なネットワーク２００の出力層２０８に基づいて抽出されてもよい。そうでない場合、方法１００は開始Ｓにループバックする。
図２のブロック１３０により、コントローラＣは、１つ以上の有効化条件が満たされたかどうかを特定するよう構成される。有効化条件は、所定の閾値を上回る刺激要因及び／又は不快要因を含んでいてもよい。そうである場合、ブロック１３５により、コントローラＣは、第２のメッセージモジュール８６に送信されるメッセージを介してアイケア提供者１６とインターフェース接続することを含んでいてもよい、１つ以上のアクションを実行してもよい。アクションは、ユーザ装置５０における提案モジュール６８を介して、「毎日コンタクトレンズを洗浄することを忘れないでください」等のリマインダを書き込むことを含んでいてもよい。
要約すると、パーソナライズ化支援システム１０は、１つ以上の機械学習モデル４０を利用する多方面にわたるアプローチを採用する。パーソナライズ化支援システム１０は、提案されたガイドラインに対する不遵守を認識するか、アイケア提供者１６へのフォローアップ訪問が意味をなす場合を認識するか、又は代替のコンタクトレンズを提案するよう構成されてもよい。パーソナライズ化支援システム１０は、ユーザ１２とアイケア提供者１６との間の効果的な双方向通信を提供する。
図１のコントローラＣは、コンピュータによって（例えば、コンピュータのプロセッサによって）読み取られてもよいデータ（例えば、命令）を提供することに関係する非一時的（例えば、有形）媒体を含む、コンピュータ読取可能媒体（プロセッサ読取可能媒体とも称する）を含んでいる。かかる媒体は、不揮発性媒体及び揮発性媒体を含むが限定されない多くの形態をとっていてもよい。不揮発性媒体としては、例えば、光ディスク又は磁気ディスク及び他の永続的メモリが挙げられる。揮発性媒体としては、例えば、主記憶装置を構成してもよいダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）が挙げられる。かかる命令は、コンピュータのプロセッサに結合されるシステムバスを備える配線を含む、同軸ケーブル、銅線、及び光ファイバを含む１つ以上の伝送媒体によって伝送されてもよい。コンピュータ可読媒体の幾つかの形態としては、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、若しくは他の磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、若しくは他の光媒体、パンチカード、紙テープ、若しくは他の孔のパターンを有する物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＥＰＲＯＭ、若しくは他のメモリチップやカートリッジ、又は他のコンピュータが読み取り可能な媒体が挙げられる。
本明細書中に説明するルックアップテーブル、データベース、データリポジトリ、又は他のデータストアは、階層型データベース、ファイルシステム内の一式のファイル、独自形式のアプリケーションデータベース、リレーショナルデータベース管理システム（ＲＤＢＭＳ）等を含む、様々な種類のデータを格納、アクセス、及び取得するための様々な種類の機構を含んでいてもよい。それぞれのかかるデータストアは、上述したようなコンピュータオペレーティングシステムを採用するコンピューティングデバイス内に含まれてもよく、様々な方法のうちの１つ以上でネットワークを介してアクセスされてもよい。ファイルシステムは、コンピュータオペレーティングシステムからアクセス可能であってもよく、様々な形式で格納されるファイルを含んでいてもよい。ＲＤＢＭＳは、上述のＰＬ／ＳＱＬ言語等のストアドプロシージャを作成、保存、編集、及び実行するための言語に加えて、構造化照会言語（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｑｕｅｒｙ Ｌａｎｇｕａｇｅ、ＳＱＬ）を採用してもよい。
詳細な説明及び図面又は各図は、本開示をサポートし、説明するものであるが、本開示の適用範囲は、特許請求の範囲によってのみ定義される。特許請求の範囲に記載された開示を実施するための最良の態様及び他の実施形態の幾つかを詳細に説明したが、添付の特許請求の範囲において定義された開示を実施するための様々な代替的な設計及び実施形態が存在する。更に、図面に示された実施形態又は本明細書で言及された様々な実施形態の特徴は、必ずしも互いに独立した実施形態として理解されるべきではない。むしろ、ある実施形態の例のうちの１つにおいて説明された特性のそれぞれは、他の実施形態からの１つ以上の他の望ましい特性と組み合わせることが可能であり、その結果、言葉で説明されていない、又は図面を参照することによって説明されていない、他の実施形態を得ることができる。従って、かかる他の実施形態は、添付の特許請求の範囲の枠組み内に含まれる。
Claims (20)
- 視力矯正装置のユーザのためのパーソナライズ化支援システムであって、
プロセッサと、命令が記録された有形の非一時的メモリとを有するコントローラを含むリモートコンピューティングユニットであって、前記コントローラは、１つ以上の機械学習モデルを選択的に実行するよう構成される、リモートコンピューティングユニットと、
前記ユーザによって操作可能であり、前記リモートコンピューティングユニットと通信するよう構成されるユーザ装置と、を備え、
前記ユーザ装置は、特定の間隔で１つ以上の予め選択された質問に回答するよう前記ユーザを促すよう構成される電子日記モジュールを含み、
前記電子日記モジュールは、前記１つ以上の予め選択された質問に応じて前記ユーザによって入力されるそれぞれの回答を自己報告データとして格納するよう構成され、
前記コントローラは、
前記電子日記モジュールから前記自己報告データを取得し、
前記１つ以上の機械学習モデルを介して、前記自己報告データの分析を生成し、
前記分析に部分的に基づいて前記ユーザを支援するよう構成される、
パーソナライズ化支援システム。 - 前記リモートコンピューティングユニットは、第１のクラウドユニット及び中央サーバを含み、前記コントローラは、前記第１のクラウドユニット及び前記中央サーバのうちの少なくとも１つに組み込まれる、
請求項１に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 前記ユーザ装置は、前記ユーザによって生成される少なくとも１つの質問を受信するよう構成されるクエリモジュールを含み、
前記コントローラは、
前記クエリモジュールから前記少なくとも１つの質問を受信し、
前記１つ以上の機械学習モデルに部分的に基づいて回答を構築し、
前記クエリモジュールを介して、前記ユーザによる消費のために前記回答を書き込むよう構成される、
請求項１に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 前記リモートコンピューティングユニットと通信するよう構成され、前記ユーザに関連付けられるアイケア提供者によって操作可能である提供者装置を更に備え、
前記ユーザ装置及び前記提供者装置は、それぞれのメッセージモジュールを含み、
前記リモートコンピューティングユニットは、前記それぞれのメッセージモジュールを介して前記アイケア提供者と前記ユーザとの間の双方向通信を提供するよう構成される、
請求項１に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 前記リモートコンピューティングユニットは、前記視力矯正装置の種類を含む前記ユーザに関するそれぞれの情報を格納する第１のデータベースを含み、
前記リモートコンピューティングユニットは、ユーザのグループに関するグループデータを格納する第２のデータベースを含み、前記グループデータは、前記ユーザのグループのそれぞれの自己報告データを少なくとも部分的に含み、
前記ユーザ装置は、前記ユーザが前記自己報告データを前記グループデータと比較することを可能にするよう構成される比較追跡モジュールを含む、
請求項１に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 前記分析に部分的に基づいて前記ユーザを支援することは、
前記視力矯正装置及び前記ユーザの眼のうちの少なくとも１つをケアすることに関する指導を提供することと、
アイケア提供者へのフォローアップ訪問を提案することと、
代替の視力矯正製品を提案することと、のうちの少なくとも１つを含む、
請求項１に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 前記視力矯正装置はコンタクトレンズである、
請求項１に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 前記コンタクトレンズは、遠見視力用の第１のゾーンと、近見視力用の第２のゾーンと、中間視力用の第３のゾーンとを有する多焦点レンズである、
請求項７に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 前記１つ以上の予め選択された質問は、
乾燥度及び刺激度のうちの少なくとも１つを含む、前記ユーザの快適レベルに対する問い合わせを含む、
請求項８に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 前記１つ以上の予め選択された質問は、
前記ユーザが前記視力矯正装置を最後に洗浄した時期に対する問い合わせを含む、
請求項８に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 視力矯正装置のユーザを前記ユーザに関連付けられるアイケア提供者と選択的にインターフェース接続するためのパーソナライズ化支援システムであって、
プロセッサと、命令が記録された有形の非一時的メモリとを有するコントローラを含むリモートコンピューティングユニットであって、前記コントローラは、１つ以上の機械学習モデルを選択的に実行するよう構成される、リモートコンピューティングユニットと、
前記ユーザによって操作可能であり、前記リモートコンピューティングユニットと通信するよう構成されるユーザ装置と、
前記リモートコンピューティングユニットと通信するよう構成され、前記アイケア提供者によって操作可能である提供者装置と、を備え、
前記ユーザ装置は、特定の間隔で１つ以上の予め選択された質問に回答するよう前記ユーザを促すよう構成される電子日記モジュールを含み、
前記電子日記モジュールは、前記１つ以上の予め選択された質問に応じて前記ユーザによって入力されるそれぞれの回答を自己報告データとして格納するよう構成され、
前記コントローラは、前記電子日記モジュールから前記自己報告データを取得し、前記１つ以上の機械学習モデルを介して前記自己報告データの分析を生成するよう構成され、
前記ユーザ装置及び前記提供者装置は、それぞれのメッセージモジュールを含み、前記リモートコンピューティングユニットは、前記それぞれのメッセージモジュールを介して、前記分析に部分的に基づいて前記アイケア提供者と前記ユーザとの間の双方向通信を提供するよう構成される、
パーソナライズ化支援システム。 - 前記リモートコンピューティングユニットは、第１のクラウドユニット及び中央サーバを含み、前記コントローラは、前記第１のクラウドユニット及び前記中央サーバのうちの少なくとも１つに組み込まれる、
請求項１１に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 前記ユーザ装置は、前記ユーザによって生成される少なくとも１つの質問を受信するよう構成されるクエリモジュールを含み、
前記コントローラは、
前記クエリモジュールから前記少なくとも１つの質問を受信し、
前記１つ以上の機械学習モデルに部分的に基づいて回答を構築し、
前記クエリモジュールを介して、前記ユーザによる消費のために前記回答を書き込むよう構成される、
請求項１１に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 前記リモートコンピューティングユニットは、前記視力矯正装置の種類を含む前記ユーザに関するそれぞれの情報を格納する第１のデータベースを含み、
前記リモートコンピューティングユニットは、ユーザのグループに関するグループデータを格納する第２のデータベースを含み、前記グループデータは、前記ユーザのグループのそれぞれの自己報告データを少なくとも部分的に含み、
前記ユーザ装置は、前記ユーザが前記自己報告データを前記グループデータと比較することを可能にするよう構成される比較追跡モジュールを含む、
請求項１１に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 前記分析に部分的に基づいて前記ユーザを支援することは、
前記視力矯正装置及び前記ユーザの眼のうちの少なくとも１つをケアすることに関する指導を提供することと、
アイケア提供者へのフォローアップ訪問を提案することと、
代替の視力矯正製品を提案することと、のうちの少なくとも１つを含む、
請求項１１に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 前記視力矯正装置はコンタクトレンズである、
請求項１１に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 前記コンタクトレンズは、遠見視力用の第１のゾーンと、近見視力用の第２のゾーンと、中間視力用の第３のゾーンとを有する多焦点レンズである、
請求項１６に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 前記１つ以上の予め選択された質問は、
乾燥度及び刺激度のうちの少なくとも１つを含む、前記ユーザの快適レベルに対する問い合わせを含む、
請求項１６に記載のパーソナライズ化支援システム。 - 前記１つ以上の予め選択された質問は、
前記ユーザが前記視力矯正装置を最後に洗浄した時期に対する問い合わせを含む、
請求項１６に記載のパーソナライズ化支援システム。 - プロセッサと有形の非一時的メモリとを有するコントローラを備えるリモートコンピューティングユニットを有する、視力矯正装置のユーザのためのパーソナライズ化支援システムを動作させる方法であって、
１つ以上の機械学習モデルを選択的に実行するよう前記コントローラを構成することと、
前記リモートコンピューティングユニットと通信するよう、前記ユーザによって操作可能であるユーザ装置を構成することと、
特定の間隔で１つ以上の予め選択された質問に回答するよう前記ユーザを促すよう構成される電子日記モジュールにより前記ユーザ装置を構成することと、
前記電子日記モジュールを介して、前記１つ以上の予め選択された質問に応じて前記ユーザによって入力されるそれぞれの回答を自己報告データとして格納することと、
前記コントローラを介して前記電子日記モジュールから前記自己報告データを取得し、前記１つ以上の機械学習モデルを介して前記自己報告データの分析を生成することと、
前記コントローラを介して、前記分析に部分的に基づいて前記ユーザを支援することと、を含む、
方法。
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