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す場合があり、この文書は、名称が異なるが機能しない構成要素を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/備えるが、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、間接的な接続又は直接的な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、直接的な接続を介してか、又は他のデバイス及び接続を介した間接的な接続を介してであり得る。
本明細書で使用される術語は、単に特定の例示的な実施形態を記載する目的のものであり、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、複数形も含むことが意図され得る。本明細書に記載される方法のステップ、プロセス、及び動作は、実施の順序として具体的に特定されない限り、それらの実施を、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。追加又は代替のステップが用いられ得ることも理解されたい。
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/又はセクションを説明するために本明細書で使用され得るが、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場合、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場合、「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、「以下のうちの少なくとも1つ:A、B、及びC」は、以下の組み合わせのいずれかを含む:A、B、C、A及びB、A及びC、B及びC、並びにA及びB及びC。別の例では、「1つ以上」という語句は、項目の列挙とともに使用される場合、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。
「内側の」、「外側の」、「直下の」、「下方の」、「下側の」、「上方の」、「上側の」、「最上の」、「最下の」などの空間的に相対的な用語が、本明細書で使用され得る。これらの空間的に相対的な用語は、図に例示される、ある要素又は特徴と別の要素又は特徴との関係を説明するための説明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、図に描写される配向に加えて、使用中のデバイスの異なる配向、又は動作を包含することも意図され得る。例えば、図のデバイスが裏返された場合には、他の要素又は特徴の「下方の」又は「直下の」として説明される要素は、他の要素又は特徴の「上方」に配向するであろう。したがって、「下方の」という例示的な用語は、上方及び下方の向き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)てもよく、本明細書で使用される空間的に相対的な説明は、それに応じて解釈されてもよい。
「治療計画」は、1つ以上の治療プロトコルを含むことができ、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、患者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治療計画は、手術後の最初の3日間のための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回実施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、患者に対して実施する医療手順、治療デバイスを使用する患者の治療プロトコル、患者の食事レジメン、患者の薬物レジメン、患者の睡眠レジメン、追加のレジメン、又はそれらの何らかの組み合わせに関する情報を含んでもよい。治療計画はまた、強度訓練プロトコル、可動域訓練プロトコル、心血管訓練プロトコル、耐久訓練プロトコルなどの、1つ以上の訓練プロトコルを含んでもよい。各訓練プロトコルは、いくつかの訓練セッション期間を含む1つ以上の訓練セッションを含むことができ、各セッション期間は、強度訓練、可動域訓練、心血管訓練、耐久訓練など、のうちの1つ以上を対象とする特定の運動を含む。
テレメディシン(telemedicine)、テレヘルス(telehealth)、テレメッド(telemed)、テレテラピー(teletherapeutic)、テレメディシン(telemedicine)、遠隔医療(remote medicine)などの用語は、本明細書において互換的に使用され得る。
「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、又は以上のものの組み合わせ(例えば、没入型拡張現実、混合拡張現実、仮想及び拡張没入型現実など)、のうちの1つ以上を含むユーザエクスペリエンスを含み得る。
「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を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組み合わせる、強化された環境を提供するインタラクティブなユーザエクスペリエンスを指し得る。
「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、インタラクティブな疑似ユーザ体験を指すことができ、そのような強化された環境は、現実世界の環境に類似し得るか、又はこれと異なり得る。
「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インタラクティブなユーザエクスペリエンスを指し得る。
「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)までインタラクティブな疑似体験に没入させる他の刺激を使用する、インタラクティブな疑似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、ユーザが通常、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又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んでもよい。
「ボディハロー」という用語は、1つ以上のハードウェア構成要素を指すことができ、そのような1つ以上の構成要素は、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つ以上のバックサポート若しくはバック係合機構、1つ以上の脚若しくは足係合機構、1つ以上のアーム若しくは手係合機構、1つ以上の頭部係合機構、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。
本明細書で使用される場合、「強化環境」という用語は、その全体の強化環境、強化環境の少なくとも1つの態様、強化環境の2つ以上の態様、又は強化環境の任意の好適な数の態様を指し得る。
本明細書で使用される場合、「閾値」という用語及び/又は「範囲」という用語は、パーセンテージ、絶対値、測定単位、差分値、数値量、又は1つ以上の値の他の好適な表現として表される1つ以上の値を含み得る。
「最適な治療計画」という用語は、限定されるものではないが、治療計画及び/又は請求シーケンスによって生成される金銭的価値の量などの特定のパラメータ又は2つ以上のパラメータの組み合わせに基づいて、治療計画を最適化することを指し得、金銭的価値の量は、ドル若しくは別の通貨での絶対量、正味現在価値(NPV)若しくは任意の他の尺度、治療計画及び/若しくは請求シーケンスから結果として生じる患者転帰、医療従事者に支払われる料金、支払うべき金額若しくはその一部分を完済するための患者の支払い計画、償還の計画、保険若しくは第三者プロバイダに支払われるべき収益の額、利益、若しくは他の金銭的価値の量、又はそれらの何らかの組み合わせによって測定される。
リアルタイムとは、2秒以下を指し得る。ほぼリアルタイムとは、そのようなユーザインターフェースを介して2人の個人が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インタラクションを指し得、一般に、10秒未満であるが、2秒を超えるであろう。
本開示に記載されるシステム及び方法のいずれも、リハビリテーションに関連して使用され得る。リハビリテーションは、心臓リハビリテーション、脳卒中からのリハビリテーション、多発性硬化症、パーキンソン病、重症筋無力症、アルツハイマー病、任意の他の神経変性疾患又は神経筋疾患、脳損傷、脊髄損傷、脊髄疾患、関節損傷、関節疾患などを対象とし得る。リハビリテーションは、血流及びリンパ流を改善すること、脳及び神経系に働きかけて、外傷を受けた領域を制御し、及びこれに作用して、治癒の速度を増大させること、疼痛(関節痛及び筋肉痛を含む)をリバース又は低減すること、スティフネスをリバース又は低減すること、可動域を回復させること、心血管の働きを促進して、疼痛遮断ホルモンの放出を刺激するか、又は酸素が豊富な血流を促進して、全体的に健康な状態を感じるように支援すること、を行うために、筋肉の収縮を更に伴い得る。リハビリテーションは、実質的な変形を有しないかなり良好な身体状態の平均的な身長の個体、並びに、高齢者であり、肥満であり、疾患プロセスの対象であり、負傷しており、及び/又は可動域が苛酷に制限されている者などの、より典型的にリハビリテーションを必要とする個体に提供され得る。別段明記されない限り、リハビリテーションには、術前リハビリテーション(「プレハビリテーション」又は「プレハブ」とも称される)が含まれることを理解されたい。術前リハビリテーションは、予防処置として、又は手術前処置又は治療前処置として使用され得る。術前リハビリテーションには、限定されないが、傷害の虞を予防又は低減する(例えば、傷害の発生前に)こと、手術後の回復時間を改善すること、手術後の強度を向上させること、あるいは傷害、機能障害、又は患者の身体の任意の外部若しくは内部に対する外科的処置若しくは非外科的処置の他の負の結果を改善又は緩和する目的で取られる任意の非外科的臨床治療計画に関する以上のもののいずれかのための、患者によって、又は患者に対して実施される(又は限定されないが、遠隔又は遠方でテレメディシンによることを含めて、患者によって、又は患者に対して実施されるように指示される)任意のアクションが含まれ得る。例えば、***切除術は、***切除術によって直接的又は間接的に影響を受ける筋肉又は筋肉群を強化するための術前リハビリテーションを必要とし得る。更なる非限定的な例として、腸腫瘍の除去、ヘルニアの修復、開心術、又は内臓臓器若しくは構造に対して行われる他の処置は、それらの臓器若しくは構造を修復するかどうか、それら若しくはそれらの一部を切除するかどうか、又はそれらを治療するかどうかなどに関わらず、限定されないが、頭蓋骨若しくは顔、腹部、肋骨、及び/若しくは胸腔、並びに全ての関節及び付属器の中若しくはそれらの周りの中又はそれらの周りの多数の筋肉及び筋肉群を切断する、解剖する、及び/又は損傷することを必要とし得る。術前リハビリテーションは、以上の全ての処置において、患者の回復速度、生活の質の程度、疼痛のレベルなどを向上させることができる。術前リハビリテーションの一実施形態では、手術前処置又は非手術前治療は、そのような処置又は治療の前に患者が実施するための1つ以上の運動セットを含み得る。膝関節置換などの選択的手術に適合させるために、1つ以上の運動セットの実施が必要とされ得る。患者は、1つ以上の運動セットを実施することによって、外科的処置のために自分の身体の領域を準備し、それによって、筋肉群を強化し、既存の筋肉記憶を改善し、疼痛を低減し、スティフネスを低減し、新しい筋肉記憶を確立し、可動性を向上させ(すなわち、可動域を改善する)、血流を改善するなどし得る。
以下の考察は、本開示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も、別様に使用されるべきでもない。加えて、当業者は、以下の説明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。
特定の特性(例えば、バイタルサイン又は他の測定値、実施、人口統計学的、地理的、診断、測定ベース又は試験ベース、医療履歴、病因学的、コホート関連、鑑別的診断、外科的、理学療法的、薬理学的、及び推奨される他の治療など)を有する患者の治療計画を決定することは、技術的に困難な問題であり得る。例えば、治療計画を決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、実施情報、及び測定情報などの、患者の特性を含み得る。個人情報は、例えば、年齢、体重、性別、身長、体格指数、医学的状態、家族の薬歴、傷害、医療処置、処方された薬物、又はそれらの何ら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。実施情報は、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分に及ぼされる力の量、治療デバイスで達成される可動域、治療デバイスの一部分の移動速度、治療デバイスを使用する複数の疼痛レベルの表示、又はそれらの何ら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、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。多数の患者の特性、それらの患者に対して実施される治療計画、及びそれらの患者の治療計画の結果を処理することが望ましい場合がある。
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方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、又はこの治療デバイスの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、医療提供者は、患者の自宅又は任意の移動可能な場所又は一時的な居住地で治療プロトコルを実施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、医師、医師助手、看護師、カイロプラクタ、歯科医師、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人を指し得る。
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、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(患者の進捗に関する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特性に適応させることなどは、技術的に困難であり得る。
したがって、患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、センサデータを使用して治療計画を修正し、かつ/又は治療デバイスを適応させる、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しい場合がある。
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、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施している間に、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、治療デバイスを使用して様々な運動を実施する患者ユーザ又は人を含み得る。治療計画は、リハビリテーション治療計画、術前リハビリテーション治療計画、運動治療計画、又は他の好適な治療計画に対応し得る。治療データは、ユーザの様々な特性、ユーザが治療デバイスを使用す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特性、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、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間、治療データの少なくとも一部は、治療デバイスの様々な特性及び/又はユーザの測定情報を感知するように構成されたセンサのセンサデータに対応し得る。追加的又は代替的に、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間、治療データの少なくとも一部は、ユーザの測定情報を感知するように構成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センサデータに対応し得る。
治療デバイスの様々な特性は、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)当たりの現在の回転数、治療デバイスの抵抗設定、治療デバイスの他の好適な特性、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、ユーザの血圧、ユーザの他の好適な測定情報、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、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。治療データが、ユーザによる治療計画の実施を担当する医療提供者又は医療従事者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、治療情報は、フォーマットされた治療デバイスを使用する間のユーザによる治療計画の実施の概要を含み得る。「医療提供者」及び「医療従事者」という用語は、本明細書で互換的に使用され得る。医療提供者又は医療従事者は、医療従事者(例えば、医師、看護師、セラピストなどのような)、運動専門家(例えば、コーチ、トレーナ、栄養士などのような)、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、作業療法士などのような)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、医療提供者又は医療従事者は、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。
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におけるアクセスのために、治療情報を関連付けられたメモリに書き込み、かつ/又は医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて、治療情報を提供するように構成され得る。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、かつ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。
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、治療計画及び/又は治療デバイスの1つ以上の特性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、ユーザによって実施されている治療計画と比較し得る。
医療提供者は、以下の(i)ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間のユーザに関する予想される情報を、(ii)ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間の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。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た許容範囲内にある場合、治療計画が所望の効果を与えていると判定し得る。逆に、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た許容範囲外にある場合、治療計画が所望の効果を与えていないと判定し得る。
例えば、医療提供者は、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザに対応する(例えば、測定情報によって示された)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た予想される血圧値の許容範囲内(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%、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す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にある場合、治療計画が所望の効果を与えていると判定し得る。逆に、医療提供者は、ユーザが治療デバイスを使用す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にある場合、治療計画が所望の効果を与えていないと判定し得る。
いくつかの実施形態では、医療提供者は、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間の治療デバイスの予想される特性を、治療情報によって示された治療デバイスの特性と比較し得る。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を、治療情報によって示された治療デバイスの実際の抵抗設定と比較し得る。医療提供者は、治療情報によって示された治療デバイスの実際の特性が、治療デバイスの予想される特性のうちの対応する特性の範囲内にある場合、ユーザが治療計画を適正に実施していると判定し得る。逆に、医療提供者は、治療情報によって示された治療デバイスの実際の特性が、治療デバイスの予想される特性のうちの対応する特性の範囲外にある場合、ユーザが治療計画を適正に実施していないと判定し得る。
医療提供者が、治療情報が、ユーザが治療計画を適正に実施していることを示す、及び/又は治療計画が所望の効果を与えていると判定する場合、医療提供者は、治療計画又は治療デバイスの1つ以上の特性を修正しないことを決定し得る。逆に、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、医療提供者が、治療情報が、ユーザが治療計画を適正に実施していないか、又は実施してこなかったこと、及び/又は治療計画が所望の効果を与えていないか、又は与えてこなかったことを示すと判定する場合、医療提供者は、治療計画及び/又は治療デバイスの1つ以上の特性を修正することを決定し得る。
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つ以上の特性を修正することを決定する場合、医療提供者は、インターフェースとインタラクトして、治療計画に対する、及び/又は治療デバイスの1つ以上の特性に対する1つ以上の修正を示す治療計画入力を提供し得る。例えば、医療提供者は、インターフェースを使用して、治療デバイスの抵抗設定の増加若しくは減少、又は治療デバイスの1つ以上の特性に対する他の好適な修正、を示す入力を提供し得る。追加的又は代替的に、医療提供者は、インターフェースを使用して、治療計画に対する修正を示す入力を提供してもよい。例えば、医療提供者は、インターフェースを使用して、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の量の増加若しくは減少、又は治療計画に対する他の好適な修正、を示す入力を提供してもよい。
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た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、治療計画及び/又は治療計画入力の修正された少なくとも1つの態様に基づいて、治療デバイスの1つ以上の特性を修正するように構成されてもよい。例えば、治療計画入力は、治療デバイスの1つ以上の特性を修正することを示してもよく、及び/又は治療計画は、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、治療デバイスの調整を必要とするか、若しくは示してもよい。
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、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、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、かつ/又は治療デバイスの1つ以上の特性を制御する入力を提供した後、ユーザは、治療デバイスを使用して、修正された治療計画を実施し続け得る。後続の治療データは、ユーザが治療デバイスを使用して修正された治療計画を実施す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つ以上の特性を制御しないことを決定した後、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施し続ける間に生成された治療データに対応し得る。
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つ以上の特性を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、インターフェースにおいて、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/又は周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/又は周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。
医療提供者は、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、治療情報を継続的又は周期的に受信及び/又はレビューし得る。継続的及び/又は周期的に受信された治療情報によって示された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つ以上の特性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正に実施していないこと、及び/又はユーザによる治療計画の実施が所望の効果を与えてい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。
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、人工知能及び/又は機械学習を使用して、患者をコホートに割り当て、適応テレメディシンセッション中の割り当てに基づいて、治療デバイスを動的に制御するように構成され得る。いくつかの実施形態では、多数の治療デバイスが、患者に提供され得る。治療デバイスは、患者によって、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居住地を含む任意の好適な場所で治療計画を実施するために使用され得る。
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得る。治療データを含む患者の特性は、患者が治療計画を実施する前、間、及び/又は後に収集され得る。例えば、個人情報、実施情報、及び測定情報は、人が治療計画を実施する前、間、及び/又は後に収集され得る。各運動を実施した結果(例えば、改善された実施又は低減された実施)は、治療計画全体を通して、及び治療計画が実施された後に、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、治療計画が実施される前、間、及び/又は後に収集され得る。
患者の各特性、各結果、及び各パラメータ、設定、構成などが、タイムスタンプを付与され得、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、治療計画のどのステップが所望の結果(例えば、筋力、可動域などの改善)につながるか、及びどのステップが復帰を減少させることにつながる(例えば、3分後に運動し続けることが、実際に回復を遅らせるか、又は害する)かを判定することを可能にし得る。
データは、患者が治療デバイスを使用して様々な治療計画を実施する際に、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、患者の特性、患者によって実施される治療計画、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。
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ように処理され得る。人々は、特定の又は選択された同様の特性、治療計画、及び治療計画を実施した結果、を有する人々によってグループ化され得る。例えば、治療計画を実施し(例えば、治療デバイスを、1日に30分を週に5回で3週間使用する)、かつ完全に回復する、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、かつ治療計画を実施し(例えば、治療計画を、1日に10分を週に3回で4週間使用する)、かつ可動域を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。
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た1つ以上の機械学習モデルを含み得る。例えば、1つ以上の機械学習モデルは、新しい患者の特性の入力を受信するように、かつ所望の結果をもたらす患者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、新しい患者の特性と、特定のコホートに含まれる患者の少なくとも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、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た治療計画を選択し得る。人工知能エンジンは、新しい患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、治療計画に基づいて、治療デバイスを遠方で制御するように構成され得る。
認知され得るように、新しい患者(例えば、新しいユーザ)の特性は、新しい患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する際に変化し得る。例えば、患者の実施は、新しい患者が現在割り当てられているコホート内の人々に対して予想されるよりも速く改善し得る。したがって、機械学習モデルは、変更された特性に基づいて、新しい患者を、新しい患者として現在変更された特性と同様の特性を有する人々を含む異なるコホートに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、体重を減少させ、初期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。
新しい患者のために異なる治療計画が選択され得、治療デバイスは、遠方で(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、新しい患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する間の治療デバイス。そのような技術は、治療デバイスを遠方で制御する技術的解決策を提供し得る。
更に、本明細書に記載されるシステム及び方法は、患者の特性に最も正確に適合する治療計画が、任意の所与の時点においてリアルタイムで選択され、実装されるため、患者のための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、医療結果又は医療転帰を指し得る。結果及び転帰は、医療行為への反応を指し得る。
どのような結果が望ましいかに応じて、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、ある結果が、最速の時間の量で閾値レベル(例えば、75%の可動域)まで回復することを含み得る一方、別の結果が、時間の量に関係なく完全に回復すること(例えば、100%の可動域)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、患者の特性と同様の特性を有する人々に第1の結果を提供し、かつ第2の治療計画が、患者と同様の特性を有する人々に第2の結果を提供することを示し得る。
更に、人工知能エンジンは、患者にとって最適でない、すなわち、準最適、非標準、又は別様に除外される(限定されないが、全て、「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する可能性があり、したがって、その運動が患者の除外される治療計画にフラグを立てられ得ると、患者に承認されないか、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す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特徴を含むように修正し得る。
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、特定の治療計画を選択して、患者がその治療計画を患者に伝送されるようにし、及び/又は治療計画に基づいて、治療デバイスを制御し得る。いくつかの実施形態では、遠隔診断、治療計画の決定、並びにリハビリテーション及び/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方で受信及び/又は動作し得る。
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ってもよい。リアルタイムとは、2秒以下を指し得る。ほぼリアルタイムとは、そのようなユーザインターフェースを介して2人の個人が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インタラクションを指し得、一般に、10秒未満であるが、2秒を超えるであろう。
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のレビューもしながら、患者と視覚的及び/又は別様に通信し続けることができるため、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体験を改善し得、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、患者の特性に基づいて推奨する治療計画のためのクエリを入力するために別のユーザインターフェース画面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その場で動的に提供するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、治療デバイスのプロパティ、構成、及び位置が特定の患者のニーズに適応され得るため、治療デバイスは、適応し、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の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)その場で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、制御命令がサーバから治療デバイスに伝送されるようにすることによって、治療デバイスを患者のニーズに遠隔で適応させ得る。そのような適応的性質は、患者の回復の結果を改善し、個別化された医学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。
図1は、以後、「システム」と呼ぶ、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のブロック図を全般的に例示する。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の、人工知能エンジンを使用することを含み得る。
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、関連付けられたメモリに書き込み)、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、1つ以上の分散型及び/又は仮想化されたコンピュータの形態をとり得る。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)、セルラデータネットワークなどのような、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及び第1の機械可読記憶メモリ38を含み、第1の機械可読記憶メモリ38は、短縮して「メモリ」と呼ばれる場合があり、第1のプロセッサ36による実施のためにサーバ30の様々なアクションを実施するための第1の命令40を保持する。
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、治療計画に従う患者の実施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実施を表すデータを含む、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。
追加的又は代替的に、人々の特性(例えば、個人的、実施、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内の異なる患者コホートに相当するデータベースへの治療計画の分割、又はこのデータベースに治療計画を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、実施された第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のコホートに関するデータは、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、実施された第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。任意の単一の特性、又は特性の任意の組み合わせを使用して、患者のコホートを分離し得る。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。
この特性データ、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から取得され、データベース44に記憶され得る。特性データ、治療計画データ、及び結果データは、患者データストア44内の患者-コホートデータベースにおいて相関し得る。人々の特性は、個人情報、実施情報、及び/又は測定情報を含み得る。
患者コホート相当の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特性に基づくリアルタイム又はほぼリアルタイムの情報が、適切な患者コホート相当のデータベースに記憶され得る。患者の特性は、特定のコホート(例えば、コホートA)における別の人の特性と一致又は類似すると判定され得、患者は、そのコホートに割り当てられ得る。
いくつかの実施形態では、サーバ30は、1つ以上の機械学習モデル13を使用して、本明細書に開示される実施形態のうちの少なくとも1つを実施する人工知能(AI)エンジン11を実施し得る。サーバ30は、1つ以上の機械学習モデル13を生成することができる訓練エンジン9を含み得る。機械学習モデル13は、とりわけ、人々の特性に基づいて特定のコホートに人々を割り当てて、患者コホートに相当するもの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。
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。
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ってもよく、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んでもよい。
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、治療計画を実施するために治療デバイス70を使用した人々の特性のコーパスの訓練データセット、治療デバイス70を使用して人々によって実施された治療計画の詳細(例えば、運動を含む治療プロトコル、運動を実施する時間の量、運動を実施する頻度、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施された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、患者の特性のパターンを、特定のコホートに割り当てられた他の人々の特性と照合するように訓練され得る。「一致」という用語は、正確な一致、相関一致、実質的な一致などを指し得る。1つ以上の機械学習モデル13は、患者の特性を入力として受信し、特性をコホートに割り当てられた人々の特性にマッピングし、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てもよい。
異なる機械学習モデル13が、異なる所望の結果に対し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、別の機械学習モデルは、回復の速度に基づいて治療計画を推奨するように訓練され得る。
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、訓練データ中のパターンを見つけ得、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取り込む機械学習モデル13を生成する。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に描示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)に存在し得る。
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))を含んでもよいし、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ってもよい。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、ニューロンの出力信号を残りのニューロンの入力に、及び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。
システム10はまた、情報を患者に伝達し、かつ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、入力デバイス52及び出力デバイス54を含み、これらは、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又は表示画面を含む、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、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション技術を組み込み得る。例えば、出力デバイス54は、種々の条件及び/又は方向を合図し得る、発語並びに/又は、音色、チャイム、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、非ビジュアル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、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、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)によって提示されてもよい。
図1に全体的に例示されるように、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んでもよく、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るなどの、暗号化を介して、セキュリティ保護されてもよい。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)、セルラデータネットワークなどのような、有線及び/又は無線ネットワーク接続を含んでもよい。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と同じであってもよく、及び/又は第1のネットワーク34に動作的に結合されてもよい。
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施するための第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実施を表す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の近傍で患者によって使用されるために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)、セルラデータネットワークなどのような、ローカル無線ネットワークを含んでもよい。
システム10はまた、治療計画に従ってアクティビティを実施するために、患者によって操作されるように、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レジメンであり得るリハビリテーションレジメンの実施し、及び/又は実施を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方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、電気機械自転車、電気機械スピンホイール、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に全般的に例示されるように、治療デバイス70は、コントローラ72を含み、コントローラ72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。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、及び/又は患者による力に抵抗するために使用され得る。
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つ以上の動作特性を測定し得る。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んでもよい。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。
図1に全般的に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ステップの数を追跡及び記憶し得る。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てもよい。
図1に全般的に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と通信するゴニオメータ84を含む。ゴニオメータ84は、患者の身体部分の角度を測定する。例えば、ゴニオメータ84は、患者の膝又は肘又は肩の屈曲の角度を測定し得る。
図1に全般的に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、静止自転車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。
図1に全般的に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と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で提供されるものよりも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、治療計画の責任を有する人によって使用するために構成され得る。
図1に全般的に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と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で提供されるものよりも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ていない場合がある。そのような報告インターフェース92を、例えば請求者によって使用して、請求目的のためにシステム10の使用を決定し得る。別の例では、報告インターフェース92は、患者識別可能な情報を表示する能力を有しておらず、データ主体に関する特定のデータフィールドについて、及び/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、非人格化されたデータ及び/又は匿名化されたデータのみを提示し得る。そのような報告インターフェース92は、例えば、種々の患者に対する治療計画の様々な効果を決定するために研究者によって使用され得る。
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を使用して患者に支援又はガイダンス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を介するなど、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。テレメディシン信号96、97、98a、98b、99a、99bは、音声信号96、音声ビジュアル信号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、一方向であり、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にコマンドを伝達し得る。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、及び/又は要求された制御アクションの成功及び/又は失敗した実装を伝達することに応答して、確認応答メッセージは、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。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、確認応答メッセージは、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。
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。
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つ以上のスクリーンを含み得る。代替的又は追加的に、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の、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んでもよい。
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つ以上の部分が、患者インターフェース50の出力デバイス54によって提示されるために、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が、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が、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上で再生してもよい。
アシスタントインターフェース94は、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を含み、これらは、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を介して患者に話しかけるように構成された電話ハンドセット、ヘッドセット、又は1つ以上の広域マイクロフォンの形態をとり得る。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、医療提供者によって話される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有し、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アシスタント、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か、又はこれらと同様の機能性を含み得る。アシスタント入力デバイス22は、他のハードウェアコンポーネント及び/又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。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/又は専用デバイスを含み得る。
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又は表示画面を含む、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、仮想現実能力、又は拡張現実能力などの他のハードウェアコンポーネント及び/又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。アシスタントディスプレイ24は、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション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、種々の条件及び/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/若しくは楽曲などの、他の音を含み得る、音声信号などの非ビジュアル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。アシスタントディスプレイ24は、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、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)によって提示されてもよい。
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への言語のコンピュータ変換を提供し、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てもよい。例えば、システム10は、発語を印刷テキストに変換し得、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全てによって話された言葉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、これらに反応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(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)口頭でのコマンドに応答して、テレメディシンセッションを自動的に開始し得る。
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、患者の、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んでもよく、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)を介して暗号化を使用することによるなどの、プライバシー強化技術を介して、セキュリティ保護されてもよい。代替的又は追加的に、サーバ30は、第1のネットワーク34とは独立した1つ以上のネットワーク、及び/又は直接の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てもよい。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のロケーションから地理的に隔たった患者ロケーションから動作し得る。例えば、患者インターフェース50及び治療デバイス70は、居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、クリニック又はコールセンターなどの集中ロケーション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。
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において、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が、地理的に分散され得る。いくつかの実施形態では、人は、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手配を可能にし得る。
図2~3は、治療デバイス70の一実施形態を示す。より具体的には、図2は、据え付けサイクリングマシン100の形態の治療デバイス70を全般的に例示しており、これは、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は、各々が軸106の周りに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に全般的に例示されるように、ペダル102は、患者がペダリングで使用する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、ペダルが軸106に向かって内側に位置することは、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な可動域に対応する。患者がペダル102に加えた力の量を測定するために、圧力センサ86が、ペダル102のうちの1つに取り付けられ、又はペダル102のうちの1つに埋め込まれる。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。
図4は、図2の治療デバイスを使用する人(患者)を全般的に例示しており、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。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、iPhone、Androidデバイス、又はSurfaceタブレット(それぞれ登録商標。以下同様)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に埋め込まれるか、又は取り付けられ得る。
図4は、患者が患者の手首に歩行センサ82を装着していることを全般的に例示しており、「本日のステップ1355」と示す注記は、歩行センサ82が、そのステップカウントを記録し、患者インターフェース50に伝送したことを示す。図4はまた、患者がゴニオメータ84を患者の右膝に装着していることを全般的に例示しており、「膝角度72°」と示す注記は、ゴニオメータ84が、その膝角度を測定し、患者インターフェース50に送信していることを示す。図4はまた、圧力センサ86を有するペダル102のうちの1つの右側が「力12.5ポンド」と示しており、右側ペダル圧力センサ86が、その力測定値を測定し、患者インターフェース50に伝送していることを示すことを、全般的に例示している。
図4はまた、圧力センサ86を有するペダル102のうちの1つの左側が「力27ポンド」と示しており、左側ペダル圧力センサ86が、その力測定値を測定し、患者インターフェース50に伝送していることを示すことを、全般的に例示している。図4はまた、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、全般的に例示している。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、「疼痛レベル3」と示す指標を、全般的に例示している。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。
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の例示的な一実施形態である。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、テレメディシン又はテレヘルスとも呼ばれ得る。
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、図5に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ120の一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、他の形態をとってもよい。
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、その情報に対する医療提供者の必要性に依存し得る。例えば、医療上の問題で患者を支援している医療提供者には、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、技師には、患者の名前のみが与えられ得る。
患者プロファイルディスプレイ130は、非人格化されたデータ及び/又は匿名化されたデータを含み得るか、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途で、機密の患者データが伝達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、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律(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。
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を使用する際に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、治療レジメンに関する問題で患者を支援する医療提供者には、治療計画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には、患者の治療計画に関するいかなる情報も提供されない場合がある。
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が、医療提供者に対して患者プロファイルディスプレイ130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、特に、テレメディシン又はテレヘルスセッション中にサーバ30からリアルタイムで受信され得る。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を、図7を参照して以下に記載する。
図5に全般的に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して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、図5に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ120の一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、他の形態をとってもよい。
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を使用している間患者によって装着されている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、胸郭バンドなどを含み得る。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を使用している間の患者の心拍数、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。
ユーザアクセス制御部を使用して、システム10のユーザインターフェース20、50、90、92、94のいずれか又は全てに対して、どのようなデータを閲覧及び/又は修正するのに利用可能であるかを含めて、アクセスを制限し得る。いくつかの実施形態では、ユーザアクセス制御部を用いて、システム10を使用する任意の所与の人にとってどのような情報が利用可能であるかを制御し得る。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、ユーザアクセス制御部によって制御され、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、許可が設定され得る。
図5に全般的に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際に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に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ120の一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、他の形態をとってもよい。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。
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んでもよい。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/又は解決策を決定する際に使用する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、医療提供者によって使用するためのヘルプデータを同時に提示するために、同じであっても異なっていてもよい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が、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が、医療提供者が患者に対して読み出すための、好ましくは患者が何らかのアクションを実施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入力し得る。
図5に全般的に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に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ120の一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、他の形態をとってもよい。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、伝達された情報を提示し得る。
図5に全般的に例示されるように、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表示の表示フィード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。言い換えれば、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。
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つ以上の設定又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。
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。
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、患者が変更す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、表示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。別の例では、患者インターフェース50は、表示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上の表示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。
図5に全般的に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/又はゴニオメータ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に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ120の一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、他の形態をとってもよい。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のうちの新たなデバイスとの通信を確立するように、患者インターフェース50に遠隔で指令し得る。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のうちの新たなデバイス又は交換デバイスを受け取る場合に、使用され得る。
図5に全般的に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に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ120の一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、他の形態をとってもよい。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、伝達された情報を提示し得る。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。
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つ以上の特性(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の他の好適な特性、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、処理計画入力と称され得る)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、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の位置又は速度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、医療提供者は、患者が治療デバイス70を能動的に使用しながら、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「その場」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いし、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、医療提供者が、患者が患者インターフェース50を使用し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。
図5に全般的に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との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションを制御するための患者通信制御部170を含んでもよい。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を使用する人との2方向の音声通信又は音声ビジュアル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、双方向(2方向)ビデオフィード又は音声ビジュアルフィードを含み、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し得る。
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からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。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からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース50との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションは、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レジメンを実施しながら行われ得る。患者通信制御部170は、図5に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ120の一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、他の形態をとってもよい。
音声通信及び/又は音声ビジュアル通信は、アシスタントインターフェース94によって、及び/又は電話システムなどの1つ以上の別のデバイス、若しくは医療提供者がアシスタントインターフェース94を使用する間に医療提供者によって使用されるビデオ会議システムによって、処理及び/又は指示され得る。代替的又は追加的に、音声通信及び/又は音声ビジュアル通信は、第三者との通信を含んでもよい。例えば、システム10は、医療提供者が、特定の一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、医療提供者又はスペシャリストなどの、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に全般的に例示される例示的な患者通信制御部170は、医療提供者が、患者との音声通信又は音声ビジュアル通信の様々な態様を管理する際に使用するための呼制御部172を含む。呼制御部172は、医療提供者が音声通信セッション又は音声ビジュアル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からの音声信号又は音声ビジュアル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)などの他の機能を含み得る。
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/又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、及び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に全般的に例示されるように、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から別個に及び/又は独立して提示されてもよい。
図5に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ120はまた、第三者との音声通信及び/又は音声ビジュアル通信を行う際に使用する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に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ120の一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、特定の一ハードウェア又はソフトウェアの使用に関して第三者、例えば、医療提供者又はスペシャリストなどの、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と、及び患者インターフェース50を介して患者と、の両方で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。
図6は、本開示による、患者に関するデータ600に基づいて、患者の治療計画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全般的に例示する。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、様々な治療デバイスを使用して治療計画を実施していてもよい。
データは、他の患者の特性、他の患者によって実施される治療計画の詳細、及び/又は治療計画を実施した結果(例えば、患者の身体の一部分の回復率、患者の身体の一部分の回復量、患者の身体の一部分の筋力の増加量又は減少量、患者の身体の一部分の可動域の増加量又は減少量など)を含み得る。
描示されるように、データは、種々の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の特性、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の特性、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の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の特性を含み得、これらの患者の治療計画は、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30分を5回で3週間使用し、治療デバイス70のプロパティ、構成、及び/又は設定の値は、最初の2週間はX(Xは数値)に、最後の週はY(Yは数値)に設定される)。
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、各コホートの特性間のパターンを照合し、かつ結果を提供する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、訓練された機械学習モデル13は、データ600に含まれる特性をコホートA又はコホートBのいずれか一方の特性と照合し、適切な治療計画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施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。
図7は、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の一実施形態を全般的に例示する。描示されるように、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。
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)の一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(GUI)オブジェクト700(例えば、ボタン)を含んでもよい。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を選択してもよい。描示されるように、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。
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特性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特性と、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、の間のパターンが、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。
例えば、描示されるように、患者プロファイルディスプレイ130は、「患者の特性は、コホートAにおける使用の特性と一致します。以下の治療計画は、患者の特性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。
描示されるように、治療計画「A」は、「患者Xは、治療デバイスを1日に30分で4日間使用して、Y%の可動域の増加を達成するのがよく、患者Xは、2型糖尿病を有しており、患者Xに、治療計画中に疼痛管理のために薬物Zを処方するのがよいでしょう(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ます)」を示す。したがって、生成された治療計画は、Y%の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全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、見解、診断及び/若しくは治療を取り扱うことをいかようにも制限されることを意図するものではない。
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、異なる薬物レジメンなどを含む、異なる治療計画を指定し得る。
描示されるように、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を提示してもよい。これらのタイプの治療計画は、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、以下を指定することができる:「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してはならず、患者Xは、2型糖尿病を有しており、患者Xに、治療計画中に疼痛管理のために薬物Mを処方してはなりません(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ります)。」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に薬物Mを処方すべきではないと指摘する。
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、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。
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、詳細(例えば、治療デバイス70、食事レジメン、薬物レジメンなどを使用する治療プロトコル)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。
図8は、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の一実施形態を全般的に例示する。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、患者が治療デバイス70を使用して治療計画を実施する間に、データを伝送し得る。データは、患者の更新された特性及び/又は他の治療データを含み得る。例えば、更新された特性は、新しい実施情報及び/又は測定情報を含み得る。実施情報は、治療デバイス70の一部分の速度、患者によって達成される可動域、治療デバイス70の一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。
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向かっていることを特性が示していると判定し得る。患者が現在の治療計画に向か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、患者の実施を更に改善するための、治療計画の次のステップに基づき得る。
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向かっていない(例えば、スケジュールよりも遅れている、速度を維持することができない、特定の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のスケジュールよりも進んでいる(例えば、特定の速度を超えている、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)ことを特性が示していると判定し得る。
訓練された機械学習モデル13は、患者の特性が、患者が割り当てられているコホート内の患者の特性と一致しなくなっていると判定し得る。したがって、訓練された機械学習モデル13は、患者を、適格特性患者の特性を含む別のコホートに再割り当てし得る。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。
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、新しい治療計画800を、患者プロファイル130内で提示するためにアシスタントインターフェース94に提供し得る。描示されるように、患者プロファイル130は、「患者の特性が変化して、コホートBにおける使用の特性と一致するようになりました。患者の特性及び所望の結果に基づいて、以下の治療計画が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を提示する(「患者Xは、治療デバイスを1日に10分で3日間使用して、L%の可動域の増加を達成するのがよいでしょう」。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。
いくつかの実施形態では、患者が治療デバイス70を使用して治療計画を実施している間に、サーバ30は、患者に関する治療データを受信し得る。記載されるように、治療計画は、リハビリテーション治療計画、術前リハビリテーション治療計画、運動治療計画、又は他の好適な治療計画に対応し得る。治療データは、患者の様々な特性(例えば、本明細書に記載されるものなど)、患者が治療デバイス70を使用する間の患者に関する様々な測定情報(例えば、本明細書に記載されるものなど)、治療デバイス70の様々な特性(例えば、本明細書に記載されるものなど)、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、治療データのうちの少なくとも一部は、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。いくつかの実施形態では、治療データの少なくとも一部は、治療デバイス70を使用している間患者によって装着されている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、腕時計、ブレスレット、ネックレス、胸部ストラップ、頭部スウェットバンド、リストスウェットバンド、任意の他の好適なスウェットバンド、任意の他の好適なウェアラブル、又はそれらの組み合わせを含み得る。患者が治療デバイス70を使用している間に、1つ以上のウェアラブルデバイスは、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、サーバ30は、治療データを使用して治療情報を生成し得る。治療データが、ユーザによる治療計画の実施を担当する医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、治療情報は、治療デバイスを使用する間のユーザによる治療計画の実施のフォーマットされた概要を含み得る。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120は、治療情報を含み、及び/又は表示し得る。
サーバ30は、概要ディスプレイ120において、治療情報を提供するように構成され得る。例えば、サーバ30は、概要ディスプレイ120によるアクセスのために治療情報を記憶し、及び/又は治療情報を概要ディスプレイ120に伝達し得る。いくつかの実施形態では、サーバ30は、治療情報を患者プロファイルディスプレイ130、若しくは概要ディスプレイ120の他の好適なセクション、部分、若しくは構成要素に、又は任意の他の好適なディスプレイ若しくはインターフェースに提供し得る。
いくつかの実施形態では、治療デバイス70を使用する間に患者を支援する医療提供者は、治療情報をレビューし、治療計画及び/又は治療デバイス70の1つ以上の特性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、患者によって実施されている治療計画と比較し得る。
患者が治療デバイス70を使用する間に、医療提供者は、治療計画を実施する患者の能力に関する予想される情報の1つ以上の一部又は部分を、患者が治療デバイス70を使用して治療計画を実施する間の、患者に関する測定情報の1つ以上の対応する一部又は部分(例えば、治療情報によって示される)と比較し得る。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の許容範囲内にある場合、治療計画が所望の効果を与えていると判定し得る。逆に、医療提供者は、測定情報の1つ以上のパッツ又は部分が、予想される情報の1つ以上の対応する一部又は部分の許容範囲外にある場合、治療計画が所望の効果を与えていないと判定し得る。
いくつかの実施形態では、患者が治療デバイス70を使用して治療計画を実施する間に、医療提供者は、治療デバイス70の予想されるそれぞれの特性を、治療情報によって示された治療デバイス70の対応する特性と比較し得る。例えば、医療提供者は、治療デバイス70の予想される抵抗設定を、治療情報によって示された治療デバイス70の実際の抵抗設定と比較し得る。
医療提供者は、治療情報によって示された治療デバイス70の実際の特性が、治療デバイス70の予想される特性の範囲内にある場合、患者が治療計画を適正に実施していると判定し得る。逆に、医療提供者は、治療情報によって示された治療デバイス70の実際の特性が、治療デバイス70の予想される特性の範囲外にある場合、患者が治療計画を適正に実施していないと判定し得る。
医療提供者が、患者が治療計画を適正に実施していること、及び/又は治療計画が所望の効果を与えていることを治療情報が示すと判定する場合、医療提供者は、治療計画又は治療デバイス70の1つ以上の特性を修正しないことを決定し得る。逆に、医療提供者が、患者が治療計画を適正に実施していないこと、及び/又は治療計画が所望の効果を与えていないことを治療情報が示すと判定する場合、医療提供者は、ユーザが治療デバイス70を使用して治療計画を実施する間に、治療計画及び/又は治療デバイス70の1つ以上の特性を修正することを決定し得る。
いくつかの実施形態では、患者が治療デバイス70を使用して、修正された治療計画を実施する間に、サーバ30は、患者に関する後続の治療データを受信し得る。例えば、医療提供者が、治療計画を修正し、かつ/又は治療デバイス70の1つ以上の特性を制御する入力を提供した後、患者は、治療デバイス70を使用して、修正された治療計画を実施し続け得る。後続の治療データは、ユーザが治療デバイス70を使用して修正された治療計画を実施す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70の1つ以上の特性を制御しないことを決定した後、患者が治療デバイス70を使用して治療計画を実施し続ける間に生成された治療データに対応し得る。
サーバ30は、概要ディスプレイ120から受信された後続の治療計画入力に基づいて、治療計画を更に修正し、及び/又は治療デバイス70の1つ以上の特性を制御し得る。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及び/又はレビューすることに応答して、概要ディスプレイ120において、医療提供者によって提供される入力に対応し得る。サーバ30は、継続的及び/若しくは周期的に受信された治療データに基づいて、患者プロファイルディスプレイ130及び/若しくは概要ディスプレイ120の他のセクション、部分、若しくは構成要素に、治療情報を継続的及び/若しくは周期的に提供してもよいことを理解されたい。
医療提供者は、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、治療情報を継続的又は周期的に受信及び/又はレビューし得る。医療提供者は、継続的及び/又は周期的に受信された治療情報によって示された1つ以上の傾向に基づいて、治療計画を修正し、かつ/又は治療デバイスの1つ以上の特性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正に実施していないこと、及び/又はユーザによる治療計画の実施が所望の効果を与えていないことを示す心拍数の増加又は他の適用可能な傾向の変化を示し得る。
図9は、本開示による、治療デバイスを使用するユーザによる治療計画の実施を監視し、かつ治療計画及び治療デバイスの1つ以上の特性を選択的に修正するための方法900を全般的に例示するフロー図である。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)によって実行されてもよい。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てもよい。
説明を簡単にするために、方法900は、一連の動作として描示及び記載される。ただし、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及び記載されていない他の動作とともに行われ得る。例えば、方法900に描示される動作は、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行われ得る。更に、開示される主題に従って方法900を実装するために全ての例示の動作が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、状態図又はイベントを介して一連の相互に関連する状態として表現され得ることを理解及び認知するであろう。
902において、処理デバイスは、治療デバイス70などの治療デバイスを使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信し得る。治療データは、ユーザの特性、ユーザが治療デバイス70を使用する間のユーザに関する測定情報、治療デバイス70の特性、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。
904において、処理デバイスは、治療データを使用して治療情報を生成し得る。治療情報は、治療デバイス70を使用する間の、ユーザによる治療計画の実施の概要を含み得る。治療情報は、治療データが、ユーザによる治療計画の実施を担当する医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、フォーマットされ得る。
906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において、治療情報を提供する(例えば、アクセスのために記憶する、利用可能にする、アクセス可能にする、伝送するなど)ように構成され得る。908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のインターフェースにおいて治療情報を提供するように構成され得る。例えば、処理デバイスは、概要ディスプレイ120の患者プロファイルディスプレイ130に表示するために、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よるアクセスのために記憶し、及び/又は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伝達(例えば、伝送)し得る。記載されるように、概要ディスプレイ120は、治療計画に対する1つ以上の修正及び/又は治療デバイス70の1つ以上の特性を示す、治療計画入力などの入力を受信するように構成され得る。医療提供者は、概要ディスプレイ120の様々な制御部、入力フィールド、及び他の態様とインタラクトして、治療計画入力を提供し得る。
910において、処理デバイスは、治療計画に対する少なくとも1つの修正を含む治療計画入力を受信することに応答して、治療計画を修正し得る。例えば、処理デバイスは、治療計画入力によって示された少なくとも1つの修正に基づいて、治療計画の様々な特徴及び特性を修正し得る。
912において、処理デバイスは、修正された治療計画を使用して、治療デバイス70を選択的に制御し得る。例えば、処理デバイスは、治療計画に対する修正に基づいて、治療デバイス70の1つ以上の特性を修正し得る。追加的又は代替的に、処理デバイスは、治療計画入力に基づいて、1つ以上の特性を適応させ、修正し、調整し、又は別様に制御してもよい。例えば、治療計画入力は、治療デバイス70の1つ以上の特性に対する少なくとも1つの修正を示してもよい。処理デバイスは、治療計画入力によって示された少なくとも1つの修正に基づいて、治療デバイス70の1つ以上の特性を修正し得る。
図10は、本開示による、治療デバイスを使用するユーザによる治療計画の実施を監視し、かつ治療計画及び治療デバイスの1つ以上の特性を選択的に修正するための代替方法1000を全般的に例示するフロー図である。方法1000は、コンピューティングデバイス(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)のプロセッサ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、メモリデバイス上に記憶され、かつ処理デバイスによって実施される、コンピュータ命令に実装されている。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うちのいずれかの動作との何らかの組み合わせで実行され得る。
1002において、処理デバイスは、テレメディシンセッション中に、治療デバイス70などの治療デバイスを使用して治療計画を実施するユーザに関する第1の治療データを受信し得る。第1の治療データは、少なくとも、ユーザが治療デバイス70を使用して治療計画を実施する間のユーザに関連する測定情報を含む。第1の治療データは、外部センサ82、84、86などの外部センサのうちの1つ以上からの、及び/又は治療デバイス70の内部センサ76などの1つ以上の内部センサからの、センサデータ136などのセンサデータに対応し得る。
いくつかの実施形態では、第1の治療データの少なくとも一部は、治療デバイス70を使用している間ユーザによって装着されている1つ以上の対応するウェアラブルデバイスに関連付けられた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、腕時計、ブレスレット、ネックレス、胸部ストラップ、頭部スウェットバンド、リストスウェットバンド、任意の他の好適なスウェットバンド、及び他の好適なウェアラブルデバイス、又はそれらの組み合わせを含み得る。1つ以上のウェアラブルデバイスは、ユーザが治療デバイス70を使用している間のユーザの心拍数、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。
1004において、処理デバイスは、第1の治療データを使用して第1の治療情報を生成し得る。第1の治療情報は、治療デバイス70を使用する間の、ユーザによる治療計画の実施の概要を含み得る。第1の治療情報は、第1の治療データが、ユーザによる治療計画の実施を担当する医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、フォーマットされ得る。
1006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におけるアクセスのために、第1の治療情報を関連付けられたメモリに書き込み、かつ/又は医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて、第1の治療情報を提供するように構成され得る。1008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のインターフェースにおいて第1の治療情報を提供するように構成され得る。例えば、処理デバイスは、概要ディスプレイ120の患者プロファイルディスプレイ130において第1の治療情報を提供するように構成され得る。記載されるように、概要ディスプレイ120は、治療計画に対する1つ以上の修正及び/又は治療デバイス70の1つ以上の特性を示す、治療計画入力などの入力を受信するように構成され得る。医療提供者は、概要ディスプレイ120の様々な制御部、入力フィールド、及び他の態様とインタラクトして、治療計画入力を提供し得る。
1010において、処理デバイスは、第1の治療情報に応答して、第1の治療計画入力を受信し得る。第1の治療計画入力は、治療計画に対する少なくとも1つの修正を示し得る。いくつかの実施形態では、第1の治療計画入力は、記載されるように、医療提供者によって提供され得る。いくつかの実施形態では、第1の治療情報に基づいて、人工知能エンジン11は、第1の治療計画入力を生成し得る。
1012において、処理デバイスは、治療計画に対する少なくとも1つの修正を含む第1の治療計画入力を受信することに応答して、治療計画を修正し得る。例えば、処理デバイスは、第1の治療計画入力によって示された少なくとも1つの修正に基づいて、治療計画の様々な特徴及び特性を修正し得る。
1014において、処理デバイスは、修正された治療計画を使用して、治療デバイス70を選択的に制御し得る。例えば、処理デバイスは、治療計画に対する修正に基づいて、治療デバイス70の1つ以上の特性を修正し得る。追加的又は代替的に、処理デバイスは、第1の治療計画入力に基づいて、1つ以上の特性を適応させ、修正し、調整し、又は別様に制御してもよい。例えば、第1の治療計画入力は、治療デバイス70の1つ以上の特性に対する少なくとも1つの修正を示してもよい。処理デバイスは、第1の治療計画入力によって示された少なくとも1つの修正に基づいて、治療デバイス70の1つ以上の特性を修正し得る。
1016において、処理デバイスは、第2の治療データを使用して生成された第2の治療情報に応答して、第2の治療計画入力を受信し得る。例えば、処理デバイスは、ユーザが治療デバイス70を使用する間に、ユーザに関する第2の治療データを受信し得る。第2の治療データは、第1の治療データの後に処理デバイスによって受信された治療データを含み得る。いくつかの実施形態では、第2の治療データは、ユーザが治療デバイス70を使用して、修正された治療計画を実施する間のユーザに関し得る。
いくつかの実施形態では、第2の治療データは、ユーザが治療デバイス70を使用して治療計画を実施する間(例えば、記載されるように、医療提供者が治療計画を修正しない場合)のユーザに関し得る。処理デバイスは、第2の治療データに基づいて、第2の治療情報を生成し得る。処理デバイスは、治療計画に対する少なくとも1つの修正を示す第2の治療計画入力を受信し得る。
記載されるように、処理デバイスは、第2の治療情報を患者プロファイルディスプレイ130及び/又は概要ディスプレイ120の任意の他の好適なセクション、部分、若しくは構成要素、又は任意の他の好適なディスプレイ若しくはインターフェースに提供するように構成され得る。医療提供者(例えば、及び/又は人工知能エンジン11)は、第2の治療情報をレビューし、第2の治療情報に基づいて、治療計画を修正及び/又は更に修正するかどうかを判定し得る。
1018において、第2の治療計画入力を使用して、処理デバイスは、治療計画を修正し得る。例えば、処理デバイスは、第2の治療計画入力によって示された少なくとも1つの修正に基づいて、治療計画の様々な特徴及び特性を更に修正(例えば、処理デバイスが治療計画を既に修正している場合)及び/又は修正(例えば、処理デバイスが以前に治療計画を修正していない場合)し得る。
1020において、修正された治療計画を使用して、処理デバイスは、治療デバイス70を選択的に制御し得る。例えば、処理計画に対する修正に基づいて、処理デバイスは、治療デバイス70の1つ以上の特性を修正し得る。追加的又は代替的に、処理デバイスは、第2の治療計画入力に基づいて、1つ以上の特性を適応させ、修正し、調整し、又は別様に制御してもよい。例えば、第2の治療計画入力は、治療デバイス70の1つ以上の特性に対する少なくとも1つの修正を示してもよい。処理デバイスは、第2の治療計画入力によって示された少なくとも1つの修正に基づいて、治療デバイス70の1つ以上の特性を修正し得る。
図11は、本開示による、治療デバイスを使用するユーザによる治療計画の実施を監視し、かつ治療計画及び治療デバイスの1つ以上の特性を選択的に修正するための代替方法1100を全般的に例示するフロー図である。方法1100は、コンピューティングデバイス(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)のプロセッサ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、メモリデバイス上に記憶され、かつ処理デバイスによって実施される、コンピュータ命令に実装されている。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うちのいずれかの動作との何らかの組み合わせで実行され得る。
1102において、処理デバイスは、治療デバイス70などの治療デバイスを使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信し得る。治療データは、本明細書に記載されるデータのいずれかを含み得る。治療データは、外部センサ82、84、86などの外部センサのうちの1つ以上からの、及び/又は治療デバイス70の内部センサ76などの1つ以上の内部センサからの、センサデータ136などのセンサデータに対応し得る。いくつかの実施形態では、治療データの少なくとも一部は、治療デバイス70を使用している間ユーザによって装着されている1つ以上の対応するウェアラブルデバイスに関連付けられた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、腕時計、ブレスレット、ネックレス、胸部ストラップ、頭部スウェットバンド、リストスウェットバンド、任意の他の好適なスウェットバンド、及び任意の他の好適なウェアラブルデバイス、又はそれらの組み合わせを含み得る。1つ以上のウェアラブルデバイスは、ユーザが治療デバイス70を使用している間のユーザの心拍数、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。
1104において、処理デバイスは、治療データを使用して治療情報を生成し得る。治療情報は、治療デバイス70を使用する間の、ユーザによる治療計画の実施の概要を含み得る。治療情報は、治療データが、ユーザによる治療計画の実施を担当する医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、フォーマットされ得る。
1106において、処理デバイスは、治療情報を、医療提供者のコンピューティングデバイスと、人工知能エンジン11によって実行される機械学習モデルと、のうちの少なくとも1つに提供するように構成され得る。
1108において、処理デバイスは、治療情報に応答して、治療計画入力を受信し得る。治療計画入力は、治療計画に対する少なくとも1つの修正を示し得る。いくつかの実施形態では、治療計画入力は、記載されるように、医療提供者によって提供され得る。いくつかの実施形態では、治療情報に基づいて、機械学習モデルを実行する人工知能エンジン11は、治療計画入力を生成し得る。
1110において、処理デバイスは、治療計画入力が治療計画に対する少なくとも1つの修正を示すかどうかを判定する。処理デバイスが、治療計画入力が治療計画に対する少なくとも1つの修正を指示していないと判定する場合、処理デバイスは、1102に戻り、ユーザが治療デバイス70を使用して治療計画を実施する間にユーザに関する治療データを受信することを続行する。処理デバイスが、治療計画入力が治療計画に対する少なくとも1つの修正を示すと判定する場合、処理デバイスは、1112において続行する。
1112において、治療計画入力を使用して、処理デバイスは、治療計画を修正し得る。例えば、治療計画入力によって示された治療計画に対する少なくとも1つの修正を使用して、処理デバイスは、治療計画を修正し得る。治療計画入力によって示された少なくとも1つの修正に基づいて、治療デバイスは、治療計画の様々な特徴及び特性を修正し得る。
1114において、修正された治療計画を使用して、処理デバイスは、治療デバイス70を選択的に制御し得る。例えば、処理計画に対する少なくとも1つの修正に基づいて、処理デバイスは、治療デバイス70の1つ以上の特性を修正し得る。追加的又は代替的に、処理デバイスは、治療計画入力に基づいて、1つ以上の特性を適応させ、修正し、調整し、又は別様に制御してもよい。例えば、治療計画入力は、治療デバイス70の1つ以上の特性に対する少なくとも1つの修正を示してもよい。治療計画入力によって示された少なくとも1つの修正に基づいて、処理デバイスは、治療デバイス70の1つ以上の特性を修正し得る。処理デバイスは、1102に戻り、ユーザが治療デバイス70を使用して治療計画を実施する間に、ユーザに関する治療データを受信し続け得る。
図12は、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1200を全般的に例示する。一実施例では、コンピュータシステム1200は、コンピューティングデバイスを含み、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、ゴニオメータ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1200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を実装した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めて、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内の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内の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とられるべきアクションを指定する命令セット(順次の又は別様の)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一命令セット(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されるものとする。
コンピュータシステム1200は、バス1110を介して互いに通信する、処理デバイス1202、メインメモリ1204(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1206(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1208を含む。
処理デバイス1202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す。より具体的には、処理デバイス1202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したプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実装した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つ以上の専用処理デバイスであってもよい。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。
コンピュータシステム1200は、ネットワークインターフェースデバイス1212を更に含んでもよい。コンピュータシステム1200はまた、ビデオディスプレイ1214(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、カソードレイチューブ(CRT)、シャドーマスクCRT、アパーチャグリルCRT、モノクロCRT)、1つ以上の入力デバイス1216(例えば、キーボード及び/若しくはマウス、又はゲーム様の制御部)、及び1つ以上のスピーカ1218(例えば、スピーカ)を含んでもよい。例示的な一実施例では、ビデオディスプレイ1214及び入力デバイス1216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)に組み合わされてもよい。
データ記憶デバイス1216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1222が記憶されているコンピュータ可読媒体1220を含み得る。命令1222はまた、コンピュータシステム1200による命令1222の実行中に、メインメモリ1204内及び/又は処理デバイス1202内に完全に又は少なくとも部分的に存在してもよい。したがって、メインメモリ1204及び処理デバイス1202はまた、コンピュータ可読媒体を構成する。命令1222は、ネットワークインターフェースデバイス1212を介してネットワークを介して更に伝送又は受信されてもよい。
コンピュータ可読記憶媒体1220は、単一の媒体であるように例示的な実施例で全般的に例示されているが、「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/又は関連付けられたキャッシュ及びサーバ)を含むように解されたい。「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セットを記憶、符号化又は搬送することができ、かつ機械に本開示の方法論のうちのいずれか1つ以上を実行させる任意の媒体を含と解されるものとする。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。
特定の特性(例えば、人口統計学的、地理的、診断、測定ベース又は試験ベース、医療履歴、病因学的、コホート関連、鑑別的診断、外科的、理学療法的、薬理学的、及び推奨される他の治療など)を有する患者の最適な治療計画を決定することは、技術的に困難な問題であり得る。例えば、治療計画を決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、患者の傷害のタイプ、実施する利用可能な医療処置のタイプ、治療レジメン、薬物レジメン、及び患者の特性を含み得る。患者の特性は、広範であり得、患者の薬物、患者の以前の傷害、患者に対して実施された以前の医療処置、患者の測定値(例えば、体脂肪、体重など)、患者のアレルギー、患者の医学的状態、患者の履歴情報、患者のバイタルサイン(例えば、体温、血圧、心拍数)、患者の症状、患者の家族の医療情報などを含み得る。
更に、上述した情報に加えて、他の人々に対して治療装置を使用して実施された治療計画の結果に関する臨床情報などの、追加の履歴情報を考慮することが望ましい場合がある。臨床情報は、臨床研究、臨床試験、証拠に基づくガイドライン、雑誌記事、メタ分析などを含み得る。臨床情報は、特定の専門的な地位(例えば、医学博士、オステオパシー医師、理学療法士など)、認定などを有する人々によって書かれ得る。臨床情報は、任意の好適なデータソースから取得され得る。
いくつかの実施形態では、臨床情報は、特定の病気(例えば、傷害、疾患、任意の適用可能な医学的状態など)の治療を求める人々を記載し得る。臨床情報は、特定の結果が、人々が人々に対して特定の治療計画(例えば、医療処置、治療装置を使用する治療プロトコル、薬物レジメン、食事レジメンなど)を実施するか、又は実施したときに得られることを記述し得る。臨床情報はまた、記述された人々の特定の特性を含み得る。臨床情報中の特性の値に対する直接的又は間接的な言及が行われ得る。患者の特性を臨床情報中の人々の特性と比較して、患者が所望の結果を得ることができるように、患者の最適な治療計画がどのようなものであるかを決定することが望ましい場合がある。この履歴情報を処理することは、従来の技術を使用して計算的に厄介であり、非効率的であり、及び/又は実施不可能であり得る。
したがって、本開示の実施形態は、患者コホート相当のデータベースを伴うリアルタイム及び履歴データ相関を使用して最適な治療計画を推奨することに関する。いくつかの実施形態では、人工知能エンジンは、患者の特性及び臨床情報に基づいて最適な治療計画を推奨するように訓練され得る。例えば、人工知能エンジンは、様々な臨床情報中の患者及び人々の特性間のパターンを照合するように訓練され得る。パターンに基づいて、人工知能エンジンは、患者の治療計画を生成し得、そのような治療計画が、同様に照合された人又は同様に照合された人々の臨床情報に所望の結果を生成した。その意味で、生成された治療計画は、所望の結果(例えば、速度、有効性、速度及び有効性の両方、平均余命など)に基づいて、「最適」であり得る。言い換えれば、患者の特性に基づいて、所望の結果を得るために、所望の結果を得るための最適な治療計画に含まれるべき特定の医療処置、特定の薬物、特定のリハビリテーション運動などがあり得る。
どのような結果が望ましいかに応じて、人工知能エンジンは、いくつかの最適な又は最適化された治療計画を出力するように訓練され得る。例えば、ある結果が、最速の時間の量で閾値レベル(例えば、75%の可動域)まで回復することを含み得る一方、別の結果が、時間の量に関係なく完全に回復すること(例えば、100%の可動域)を含み得る。臨床情報は、第1の治療計画が、患者の特性と同様の特性を有する人々に第1の結果を提供し、かつ第2の治療計画が、患者と同様の特性を有する人々に第2の結果を提供することを示し得る。
更に、人工知能エンジンはまた、患者に最適ではない治療計画(「排除される治療計画」と称される)を出力するように訓練されてもよい。例えば、患者が糖尿病を有する場合、特定の薬物が、承認されないか、又は患者に好適ではない可能性があり、その薬剤が、患者の排除される治療計画にフラグを立てられ得る。
上記で考察されたように、リアルタイムで患者及び臨床情報を処理することは、他ならぬ処理すべきデータ量に起因して、従来の技術を使用しては実施不可能であり得る。したがって、いくつかの実施形態では、受信された臨床情報及び/又は患者情報は、医療記述言語に変換され得る。医療記述言語は、人工知能エンジンによって効率的に処理されるように構成された符号化を指し得る。例えば、臨床試験は、任意選択で属性文法の追加を伴って、受信及び解釈され得、次いで、ターゲット情報に関するキーワードが、探索され得る。ターゲット情報の値が、識別され得る。医療記述言語によって定義されるカノニカル形式が、定義及び/又は生成され得、カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグと、任意選択で、医療記述言語の属性文法を実装したタグと、を含む。
医療記述言語は、拡張可能であり、オブジェクト指向又は人工知能プログラミング言語の任意のプロパティを含み得る。医療記述言語は、他の方法又は手続きを定義してもよい。医療記述言語は、フィールド(多くの場合、属性又はプロパティとして知られている)の形態のデータと、手続き(多くの場合、方法として知られている)の形態のコードと、を含むことができる「オブジェクト」の概念を実装し得る。医療記述言語は、データと、と、干渉及び誤用からデータを保護するためにデータ及びデータを操作する関数と、をカプセル化し得る。医療記述言語はまた、データの隠蔽又は曖昧化を実装してもよく、このことは、データ又は関数の特定の態様が別のコンポーネントにアクセス可能となることを防止する。医療記述言語は、コンポーネントを「is a type of」関係として配置する継承を実装し得、第1のコンポーネントが第2のコンポーネントの一種であり得る場合、第1のコンポーネントは、第2のコンポーネントの関数及びデータを継承する。医療記述言語はまた、異なる種類のコンポーネントへの単一のインターフェースの提供であるポリモーフィズムを実装してもよい。
臨床情報は、人工知能エンジンが最適な治療計画及び/又は排除される治療計画を決定する前に、医療記述言語に変換され得る。人工知能エンジンは、臨床情報が受信される初期データ形式を使用しないで人工知能エンジンが最適な治療計画をより効率的に決定することができるように、臨床情報を表す医療記述言語を使用することによって訓練され得る。更に、人工知能エンジンは、臨床情報を継続的又は断続的に受信してもよく、臨床情報を訓練データに含めて、人工知能エンジンを更新してもよい。
いくつかの実施形態では、最適な治療計画及び/又は排除された治療計画は、医療従事者に提示され得る。医療従事者は、特定の最適な治療計画を選択して、患者がその治療計画を患者に伝送されるようにし得る。いくつかの実施形態では、遠隔診断、治療計画の決定、並びにリハビリテーション及び/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、臨床情報のソースから遠方で、及び/又は患者から遠方で、受信及び/又は動作し得る。そのような場合、推奨される治療計画及び/又は排除された治療計画は、医療従事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で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ってもよい。リアルタイムとは、2秒未満を指し得る。
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、医療従事者が、同じユーザインターフェース上で治療計画のレビューもしながら、患者と視覚的及び/又は別様に通信し続けることができるため、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従事者の体験を改善し得、医療従事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、医療従事者が、別のユーザインターフェース画面に切り替えて、患者の特性に基づいて推奨する治療計画のためのクエリを入力する必要がないため、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、最適な治療計画及び排除される治療計画をその場で動的に提供する。
いくつかの実施形態では、治療装置のプロパティ、構成、及び位置が特定の患者のニーズに適応され得るため、治療装置は、適応し、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の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)その場で動的に調整され得る。そのような適応的性質は、患者の回復の結果を改善し得る。
条項1.方法であって、治療デバイスを使用して治療計画を実施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、ユーザの特性、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザに関する測定情報、治療デバイスの特性、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、治療データを使用して、治療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におけるアクセスのために、治療情報を、関連付けられたメモリに書き込むことと、医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて、インターフェースと通信することであって、インターフェースは、治療計画入力を受信するように構成されている、通信することと、治療計画の少なくとも1つの態様に対する少なくとも1つの修正を含む治療計画入力を受信することに応答して、治療計画の少なくとも1つの態様を修正することと、を含む、方法。
条項2.ユーザが治療デバイスを使用する間に、治療計画の修正された少なくとも1つの態様に基づいて、治療デバイスを制御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。
条項3.ユーザがテレメディシンセッション中に治療デバイスを使用する間に、治療計画の修正された少なくとも1つの態様に基づいて、治療デバイスを制御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。
条項4.測定情報は、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、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。
条項5.治療データの少なくとも一部は、治療デバイスに関連付けられたセンサから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。
条項6.治療データの少なくとも一部は、治療デバイスを使用している間ユーザによって装着されているウェアラブルデバイスに関連付けられたセンサから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。
条項7.ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、ユーザに関する後続の治療データを受信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。
条項8.治療計画の修正された少なくとも1つの態様に対する少なくとも1つの更なる修正を含む後続の治療計画入力を受信することに応答して、修正された治療計画を修正することを更に含み、後続の治療計画入力は、治療データ及び後続の治療データ、のうちの少なくとも1つに基づく、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項9.命令を記憶している有形の非一時的コンピュータ可読媒体であって、命令は、実行されたときに、処理デバイスに、治療デバイスを使用して治療計画を実施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、ユーザの特性、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザに関する測定情報、治療デバイスの特性、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、治療データを使用して、治療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におけるアクセスのために、治療情報を、関連付けられたメモリに書き込むことと、医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて、インターフェースと通信することであって、インターフェースは、治療計画入力を受信するように構成されている、通信することと、治療計画に対する少なくとも1つの修正を含む治療計画入力を受信することに応答して、治療計画の少なくとも1つの態様を修正することと、を行わせる、コンピュータ可読媒体。
条項10.処理デバイスは、ユーザが治療デバイスを使用する間に、治療計画の修正された少なくとも1つの態様に基づいて、治療デバイスを制御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。
条項11.処理デバイスは、ユーザがテレメディシンセッション中に治療デバイスを使用する間に、治療計画の修正された少なくとも1つの態様に基づいて、治療デバイスを制御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。
条項12.測定情報は、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、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。
条項13.治療データの少なくとも一部は、治療デバイスに関連付けられたセンサから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。
条項14.治療データの少なくとも一部は、治療デバイスを使用している間ユーザによって装着されているウェアラブルデバイスに関連付けられたセンサから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。
条項15.処理デバイスは、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、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。
条項16.処理デバイスは、治療計画に対する少なくとも1つの更なる修正を含む後続の治療計画入力を受信することに応答して、治療計画の修正された少なくとも1つの態様を修正するように更に構成されており、後続の治療計画入力は、治療データ及び後続の治療データ、のうちの少なくとも1つに基づく、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。
条項17.システムであって、命令を記憶しているメモリデバイスと、メモリデバイスに通信可能に結合された処理デバイスと、を備え、処理デバイスは、命令を実行して、治療デバイスを使用して治療計画を実施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、ユーザの特性、ユーザが治療デバイスを使用する間のユーザに関する測定情報、治療デバイスの特性、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、治療データを使用して、治療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におけるアクセスのために、治療情報を、関連付けられたメモリに書き込むことと、医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて、インターフェースと通信することであって、インターフェースは、治療計画入力を受信するように構成されている、通信することと、治療計画に対する少なくとも1つの修正を含む治療計画入力を受信することに応答して、治療計画の少なくとも1つの態様を修正することと、を行う、システム。
条項18.処理デバイスは、ユーザが治療デバイスを使用する間に、治療計画の修正された少なくとも1つの態様に基づいて、治療デバイスを制御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。
条項19.処理デバイスは、ユーザがテレメディシンセッション中に治療デバイスを使用する間に、治療計画の修正された少なくとも1つの態様に基づいて、治療デバイスを制御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。
条項20.測定情報は、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、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。
条項21.治療データの少なくとも一部は、治療デバイスに関連付けられたセンサから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。
条項22.治療データの少なくとも一部は、治療デバイスを使用している間ユーザによって装着されているウェアラブルデバイスに関連付けられたセンサから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。
条項23.処理デバイスは、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、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。
条項24.処理デバイスは、治療計画に対する少なくとも1つの更なる修正を含む後続の治療計画入力を受信することに応答して、治療計画の修正された少なくとも1つの態様及び任意の他の態様、のうちの修正された少なくとも1つを修正するように更に構成されており、後続の治療計画入力は、治療データ及び後続の治療データ、のうちの少なくとも1つに基づく、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。
適応型テレメディカルコンテキスト又は他のコンテキストにおける最適な治療計画を記述及び推奨するための方法及びシステム
図13は、以後、「システム」と呼ぶ、治療計画を管理するためのコンピュータ実装システム2010のブロック図を示す。治療計画を管理することは、最適な治療計画を推奨し、及び/又は患者に推奨されるべきではない排除される治療計画を提供するための、人工知能エンジンを使用することを含み得る。治療計画は、1つ以上の治療プロトコルを含むことができ、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、患者の身体部分を治療するための特定の活動を含む。例えば、膝手術後の術後リハビリテーションの治療計画は、手術後の最初の3日間のための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回実施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、患者に対して実施する医療手順、治療装置を使用する患者の治療プロトコル、患者の食事レジメン、患者の薬物レジメン、患者の睡眠レジメン、追加のレジメン、又はそれらの何らかの組み合わせに関する情報を含んでもよい。
システム2010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2030を含む。サーバ2030は、1つ以上のコンピュータを含み得、1つ以上の分散型及び/又は仮想化されたコンピュータの形態をとり得る。サーバ2030はまた、第1のネットワーク2034を介して臨床医インターフェース2020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2032を含む。いくつかの実施形態では、第1のネットワーク2034は、Wi-Fi、Bluetooth、ZigBee、近距離無線通信(NFC)、セルラデータネットワークなどのような、有線及び/又は無線ネットワーク接続を含み得る。サーバ2030は、第1のプロセッサ2036及び第1の機械可読記憶メモリ2038を含み、第1の機械可読記憶メモリ2038は、短縮して「メモリ」と呼ばれる場合があり、第1のプロセッサ2036による実施のためにサーバ2030の様々なアクションを実施するための第1の命令2040を保持する。サーバ2030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2038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2042を含む。サーバ2030はまた、治療計画に従う患者の実施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2038は、治療計画内の各患者の実施を表すデータを含む、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2044を含む。
加えて、人々の特性、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、治療計画を、患者データストア2044内の異なる患者コホートに相当するデータベースに分割し得る。例えば、第1の同様の傷害、第1の同様の医学的状態、実施された第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のコホートに関するデータは、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、実施された第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のコホートのデータは、第2の患者データベースに記憶され得る。特性の任意の組み合わせを使用して、患者のコホートを分離し得る。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。
この特性データ、治療計画データ、及び結果データは、特定の治療計画を実施した人々の特性、及びそれらの治療計画の結果を記述する臨床情報から取得され得る。特性データ、治療計画データ、及び結果データは、患者データストア2044内の患者-コホートデータベースにおいて相関し得る。人々の特性は、人々に処方された薬物、人々の傷害、人々に対して実施された医療処置、人々の測定値、人々のアレルギー、人々の医学的状態、人々の履歴情報、人々のバイタルサイン、人々の症状、人々の家族の医療情報、人々の他の情報、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。
患者コホート相当の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特性に基づくリアルタイムの情報が、適切な患者コホート相当のデータベースに記憶され得る。患者の特性は、患者の薬物、患者の傷害、患者に対して実施される医療処置、患者の測定値、患者のアレルギー、患者の医学的状態、患者の履歴情報、患者のバイタルサイン、患者の症状、患者の家族の医療情報、患者の他の情報、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、サーバ2030は、1つ以上の機械学習モデル2013を使用して、本明細書に開示される実施形態のうちの少なくとも1つを実施する人工知能(AI)エンジン2011を実施し得る。サーバ2030は、1つ以上の機械学習モデル2013を生成することができる訓練エンジン9を含み得る。機械学習モデル2013は、とりわけ、患者コホート相当のものを含むリアルタイム及び履歴データ相関を使用して、最適な治療計画を生成及び推奨するように訓練され得る。1つ以上の機械学習モデル2013は、訓練エンジン209によって生成され得、訓練エンジン209及び/又はサーバ2030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2013を生成するために、訓練エンジン209は、1つ以上の機械学習モデル2013を訓練し得る。1つ以上の機械学習モデル2013は、人工知能エンジン2011によって使用され得る。
訓練エンジン209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、又は上記のもの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ってもよく、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んでもよい。
1つ以上の機械学習モデル2013を訓練するために、訓練エンジン209は、ターゲット情報を表すキーワードのコーパスの訓練データセットを使用して、臨床情報を識別し得る。訓練データセットはまた、第1のデータ形式を有する臨床情報(例えば、臨床試験、メタ分析、証拠ベースのガイドライン、ジャーナル記事など)のコーパスを含み得る。臨床情報は、とりわけ、人々の特性、人々が従う治療計画、及び治療計画の結果を含み得る。訓練データセットはまた、ターゲット情報のタグ、テレメディカル情報、及びタグとともに埋め込まれた値を含む、医療記述言語例を含んでもよい。1つ以上の機械学習モデルは、臨床情報を第1のデータ形式からカノニカル(例えば、タグ値ペア及び/又は属性文法)形式を有する機械記述言語に変換するように訓練され得る。訓練は、ターゲット情報のキーワードを識別し、キーワードの値を識別し、ターゲット情報のタグ及びターゲット情報の値を含むカノニカル値を生成することによって実行され得る。
また、1つ以上の機械学習モデル2013は、リアルタイムで(例えば、電子カルテ(EMR)システムから)受信された患者の特性を医療記述言語に変換して、適切な患者コホート相当のデータベースに記憶するように訓練されてもよい。1つ以上の機械学習モデル2013は、医療記述言語によって記述される患者の特性のパターンを、臨床情報を表す医療記述言語によって記述される他の人々の特性と照合するように訓練され得る。いくつかの実施形態では、臨床情報を表す医療記述言語は、患者データストア2044の様々な患者コホート相当のデータベースに記憶され得る。したがって、いくつかの実施形態では、1つ以上の機械学習モデル2013は、訓練されるとき、又は患者の最適な治療計画を推奨するときに、患者コホート相当のデータベースにアクセスし得る。コンピューティングリソース、処理の効率、精度、及び誤差最小化は、テキスト及び/又はEMRレコードの完全な本文とは対照的に、カノニカル形式で医療記述言語を使用して強化され得る。特に、1つの意味を有するように解釈され得る正式な医療記述言語の使用を通じて、精度が改善され得、誤差が最小限に抑えられ得るが、非公式の記述は、2つ以上の、潜在的に意味的に過負荷であり、解決不可能な意味をもたらし得る。
異なる機械学習モデル2013は、異なる所望の結果に対して異なる最適な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最適な治療計画を推奨するように訓練され得る一方、別の機械学習モデルは、回復の速度に基づいて最適な治療計画を推奨するように訓練され得る。
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2013は、訓練エンジン209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209は、訓練データ中のパターンを見つけ得、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取り込む機械学習モデル2013を生成する。いくつかの実施形態では、人工知能エンジン2011、データベース2033、及び/又は訓練エンジン209は、図13に描示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2094、臨床医インターフェース2020など)に存在し得る。
以下でより詳細に記載されるように、1つ以上の機械学習モデル2013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))を含んでもよいし、機械学習モデル2013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ってもよい。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、ニューロンの出力信号を残りのニューロンの入力に、及び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。
システム2010はまた、情報を患者に伝達し、かつ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2050を含む。具体的には、患者インターフェースは、入力デバイス2052及び出力デバイス2054を含み、これらは、患者ユーザインターフェース2052、2054と総称され得る。入力デバイス2052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2054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又は表示画面を含む、1つ以上の異なる形態をとり得る。出力デバイス2054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2054は、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション技術を組み込み得る。例えば、出力デバイス2054は、種々の条件及び/又は方向を合図し得る、発話並びに/又は、音色、チャイム、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、非ビジュアルディスプレイを含み得る。出力デバイス2054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2054は、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、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)によって提示されてもよい。
図13に示されるように、患者インターフェース2050は、第2のネットワーク2058を介してサーバ2030及び/又は臨床医インターフェース2020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2056を含む。いくつかの実施形態では、第2のネットワーク2058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2058はインターネットを含んでもよく、患者インターフェース2050とサーバ2030及び/又は臨床医インターフェース2020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)を使用することなどによって、暗号化を介してセキュリティ保護されてもよい。いくつかの実施形態では、第2のネットワーク2058は、Wi-Fi、Bluetooth、ZigBee、近距離無線通信(NFC)、セルラデータネットワークなどのような、有線及び/又は無線ネットワーク接続を含んでもよい。いくつかの実施形態では、第2のネットワーク2058は、第1のネットワーク2034と同じであってもよく、及び/又は第1のネットワーク2034に動作的に結合されてもよい。
患者インターフェース2050は、第2のプロセッサ2060と、患者インターフェース2050の様々なアクションを実施するための第2のプロセッサ2060による実行のための第2の命令2064を保持する第2の機械可読記憶メモリ2062と、を含む。第2の機械可読記憶メモリ2062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実施を表す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2066を含む。患者インターフェース2050はまた、患者インターフェース2050の近傍で患者によって使用されるために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2068を含む。ローカル通信インターフェース2068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2068は、Wi-Fi、Bluetooth、ZigBee、近距離無線通信(NFC)、セルラデータネットワークなどのような、ローカル無線ネットワークを含んでもよい。
システム2010はまた、治療計画に従ってアクティビティを実施するために、患者によって操作されるように、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装置2070を含む。いくつかの実施形態では、治療装置2070は、整形外科的リハビリテーションレジメンであり得るリハビリテーションレジメンの実施し、及び/又は実施を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。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13に示されるように、治療装置2070は、コントローラ2072を含み、コントローラ2072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。治療装置2070はまた、ローカル通信インターフェース2068を介して患者インターフェース2050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2074を含む。治療装置2070はまた、1つ以上の内部センサ2076と、モータなどのアクチュエータ2078と、を含む。アクチュエータ2078は、例えば、患者の身体部分を移動させるため、及び/又は患者による力に抵抗するために使用され得る。
内部センサ2076は、例えば、力 位置、速さ、及び/又は速度などの、治療装置2070の1つ以上の動作特性を測定し得る。いくつかの実施形態では、内部センサ2076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2076は、患者が治療装置2070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2076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んでもよい。例えば、力センサの形態の内部センサ2076は、患者が特定の身体部分を使用して治療装置2070に加えることができる力又は荷重を測定し得る。
図13に示されるシステム10はまた、患者インターフェース2050のローカル通信インターフェース2068を介してサーバ2030と通信する歩行センサ2082を含む。歩行センサ2082は、患者によって行われたステップの数を追跡及び記憶し得る。いくつかの実施形態では、歩行センサ2082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2082は、スマートフォンなどの電話内に統合されてもよい。
図13に示されるシステム2010はまた、患者インターフェース2050のローカル通信インターフェース2068を介してサーバ2030と通信するゴニオメータ2084を含む。ゴニオメータ2084は、患者の身体部分の角度を測定する。例えば、ゴニオメータ2084は、患者の膝又は肘又は肩の屈曲の角度を測定し得る。
図13に示されるシステム2010はまた、患者インターフェース2050のローカル通信インターフェース68を介してサーバ2030と通信する圧力センサ2086を含む。圧力センサ2086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2086は、静止自転車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。
図13に示されるシステム2010はまた、臨床医インターフェース2020と同様又は同一であり得る監督インターフェース2090を含む。いくつかの実施形態では、監督インターフェース2090は、臨床医インターフェース2020で提供されるものよりも強化された機能性を有し得る。監督インターフェース2090は、整形外科医などの、治療計画の責任を有する者による使用のために構成され得る。
図13に示されるシステム2010はまた、臨床医インターフェース2020と同様又は同一であり得る報告インターフェース2092を含む。いくつかの実施形態では、報告インターフェース2092は、臨床医インターフェース2020で提供されるものよりも少ない機能性を有し得る。例えば、報告インターフェース2092は、治療計画を修正する能力を有していない場合がある。そのような報告インターフェース2092を、例えば請求者によって使用して、請求目的のためにシステム2010の使用を決定し得る。別の例では、報告インターフェース2092は、患者識別可能な情報を表示する能力を有しておらず、データ主体に関する特定のデータフィールドについて、及び/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、非人格化されたデータ及び/又は匿名化されたデータのみを提示し得る。そのような報告インターフェース2092は、例えば、種々の患者に対する治療計画の様々な効果を決定するために研究者によって使用され得る。
システム2010は、患者インターフェース2050及び/又は治療装置2070と遠隔で通信するために、医師、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2094を含む。そのような遠隔通信は、アシスタントが、システム2010を使用して患者に支援又はガイダンス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2094は、テレメディシン信号2096、2097、2098a、2098b、2099a、2099bを、例えば第1のネットワーク2034及び/又は第2のネットワーク2058を介するなど、ネットワーク接続を介して患者インターフェース2050と通信するように構成されている。テレメディシン信号2096、2097、2098a、2098b、2099a、2099bは、音声信号2096、音声ビジュアル信号2097、患者インターフェース2050の機能を制御するためのインターフェース制御信号2098a、患者インターフェース2050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2098b、治療装置2070の動作パラメータを変更するための装置制御信号2099a、及び/又は治療装置2070のステータスを監視するための装置モニタ信号2099b、のうちの1つを含む。いくつかの実施形態では、制御信号2098a、2099aの各々は、一方向であり、アシスタントインターフェース2094から患者インターフェース2050にコマンドを伝達し得る。いくつかの実施形態では、制御信号2098a、2099aを正常に受信したこと、及び/又は要求された制御アクションの成功及び/又は失敗した実装を伝達することに応答して、確認応答メッセージは、患者インターフェース2050からアシスタントインターフェース2094に送信され得る。いくつかの実施形態では、モニタ信号2098b、2099bの各々は、患者インターフェース2050からアシスタントインターフェース2094への一方向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、確認応答メッセージは、モニタ信号2098b、2099b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2094から患者インターフェース2050に送信され得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース2050は、治療装置2070と、アシスタントインターフェース2094及び/又はサーバ2030などの、1つ以上の他のデバイスと、の間の装置制御信号2099a及び装置モニタ信号2099b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2050は、アシスタントインターフェース2094からのテレメディシン信号2096、2097、2098a、2098b、2099a、2099b内の装置制御信号2099aに応答して、装置制御信号2099aを伝送するように構成され得る。
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2094は、臨床医インターフェース2020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2020は、アシスタントインターフェース2094を実装する1つ以上のスクリーンを含み得る。代替的又は追加的に、臨床医インターフェース2020は、アシスタントインターフェース2094の態様を実装するための、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んでもよい。
いくつかの実施形態では、テレメディシン信号2096、2097、2098a、2098b、2099a、2099bの1つ以上の部分が、患者インターフェース2050の出力デバイス2054によって提示されるために、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が、サーバ2030からストリーミングされ、患者インターフェース2050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が、患者インターフェース2050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2094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患者インターフェース2050上で再生してもよい。
アシスタントインターフェース2094は、アシスタント入力デバイス2022及びアシスタントディスプレイ2024を含み、これらは、アシスタントユーザインターフェース2022、2024と総称され得る。アシスタント入力デバイス2022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。代替的又は追加的に、アシスタント入力デバイス2022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、アシスタントが患者インターフェース2050を介して患者に話しかけるように構成された電話ハンドセット、ヘッドセット、又は1つ以上の広域マイクロフォンの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、アシスタント入力デバイス2022は、1つ以上のマイクロフォンを使用することによって、アシスタントによって話される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有し、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2022は、Apple製のSiri、Amazon製のAlexa、Googleアシスタント、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か、又はこれらと同様の機能性を含み得る。アシスタント入力デバイス2022は、他のハードウェアコンポーネント及び/又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。アシスタント入力デバイス2022は、1つ以上の汎用デバイス及び/又は専用デバイスを含み得る。
アシスタントディスプレイ2024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又は表示画面を含む、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2024は、プロジェクタ、仮想現実能力、又は拡張現実能力などの他のハードウェアコンポーネント及び/又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。アシスタントディスプレイ2024は、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション技術を組み込み得る。例えば、アシスタントディスプレイ2024は、種々の条件及び/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/若しくは楽曲などの、他の音を含み得る、音声信号などの非ビジュアルディスプレイを含み得る。アシスタントディスプレイ2024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備え得る。アシスタントディスプレイ2024は、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、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)によって提示されてもよい。
いくつかの実施形態では、システム2010は、アシスタントインターフェース2094から患者インターフェース2050への言語のコンピュータ変換を提供し、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。追加的又は代替的に、システム2010は、テキストの音声認識及び/又は発声音を提供してもよい。例えば、システム2010は、発語を印刷テキストに変換し得、及び/又はシステム2010は、印刷テキストから音声で言葉を発し得る。システム2010は、患者、臨床医、及び/又はアシスタントのいずれか又は全てによって話された言葉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2010は、患者によって話された要求又はコマンドを認識し、これらに反応するように構成され得る。例えば、システム2010は、患者による(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)口頭でのコマンドに応答して、テレメディシンセッションを自動的に開始し得る。
いくつかの実施形態では、サーバ2030は、アシスタントインターフェース2094によって提示するための、アシスタントディスプレイ2024の態様を生成し得る。例えば、サーバ2030は、アシスタントディスプレイ2024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2011は、患者の、推奨される最適な治療計画及び/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2094のアシスタントディスプレイ2024上で提示するためのそれらの推奨される最適な治療計画及び/又は排除される治療計画を含む、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2024は、サーバ2030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2030は、第1のネットワーク2034を介してアシスタントインターフェース2094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2034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2034は、インターネットを含んでもよく、サーバ2030とアシスタントインターフェース2094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)を介して暗号化を使用することによるなどの、プライバシー強化技術を介して、セキュリティ保護されてもよい。代替的又は追加的に、サーバ2030は、第1のネットワーク2034とは独立した1つ以上のネットワーク、及び/又は直接の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2094と通信するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、患者インターフェース2050及び治療装置2070は、各々、アシスタントインターフェース2094のロケーションから地理的に隔たった患者ロケーションから動作し得る。例えば、患者インターフェース2050及び治療装置2070は、居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、クリニック又はコールセンターなどの集中ロケーションでアシスタントインターフェース2094を使用することによって、遠隔で支援され得る。
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2094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において、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2094が、地理的に分散され得る。いくつかの実施形態では、人は、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手配を可能にし得る。
図14~15は、治療装置2070の一実施形態を示す。より具体的には、図14は、据え付けサイクリングマシン2100の形態の治療装置2070を示しており、これは、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2100は、各々が軸2106の周りに回転するためにペダルアーム2104に取り付けられた、ペダル2102のセットを含む。いくつかの実施形態では、図14に示されるように、ペダル2102は、患者がペダリングで使用する可動域を調整するために、ペダルアーム2104上で移動可能である。例えば、ペダルが軸2106に向かって内側に位置することは、ペダルが軸2106から外側に離れて位置するときよりも小さな可動域に対応する。患者がペダル2102に加えた力の量を測定するために、圧力センサ2086が、ペダル2102のうちの1つに取り付けられ、又はペダル2102のうちの1つに埋め込まれる。圧力センサ2086は、治療装置2070に、及び/又は患者インターフェース2050に無線で通信し得る。
図16は、図14の治療装置を使用する人(患者)を示し、患者インターフェース2050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。例示的な患者インターフェース2050は、患者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、患者インターフェース2050は、治療装置2070に埋め込まれるか、又は取り付けられ得る。図16は、患者が、患者の手首に歩行センサ2082を装着していることを示しており、「本日のステップ21355」と示す注記は、歩行センサ2082が、そのステップカウントを記録し、患者インターフェース2050に伝送したことを示す。図16はまた、患者が、ゴニオメータ2084を患者の右膝に装着していることを示しており、「膝角度72°」と示す注記は、ゴニオメータ2084が、その膝角度を測定し、患者インターフェース2050に送信していることを示す。図16はまた、圧力センサ2086を有するペダル2102のうちの1つの右側が「力12.5ポンド」と示し、右側ペダル圧力センサ2086が、その力測定値を測定し、患者インターフェース2050に伝送していることを示すことを示している。図16はまた、圧力センサ2086を有するペダル2102のうちの1つの左側が「力27ポンド」と示し、左側ペダル圧力センサ2086が、その力測定値を測定し、患者インターフェース2050に伝送していることを示すことを示している。図16はまた、患者が4分13秒間治療装置2070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示している。このセッション時間は、治療装置2070から受信された情報に基づいて、患者インターフェース2050によって判定され得る。図16はまた、「疼痛レベル3」と示す指標を示している。そのような疼痛レベルは、患者インターフェース2050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。
図17は、アシスタントインターフェース2094の概要ディスプレイ2120の例示的な一実施形態である。具体的には、概要ディスプレイ2120は、アシスタントが患者インターフェース2050及び/又は治療装置2070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、テレメディシン又はテレヘルスとも呼ばれ得る。
具体的には、概要ディスプレイ2120は、治療装置2070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2130を含む。患者プロファイルディスプレイ2130は、図17に示されるように、概要ディスプレイ2120の一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2130は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。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2130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2130上に提示されるデータは、その情報に対するアシスタントの必要性に依存し得る。例えば、医療上の問題で患者を支援している医療従事者には、患者に関する医療履歴情報が提供され得るのに対して、治療装置2070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、技師には、患者の名前のみが与えられ得る。患者プロファイルディスプレイ2130は、非人格化されたデータ及び/又は匿名化されたデータを含み得るか、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途で、機密の患者データが伝達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、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律(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。
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2130は、患者が治療装置2070を使用する際に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、医師又は理学療法士などの、医療従事者であるアシスタントに限定され得る。例えば、治療レジメンに関する問題で患者を支援する医療従事者には、治療計画情報が提供され得るのに対して、治療装置2070の問題をトラブルシューティングする技師には、患者の治療計画に関するいかなる情報も提供されない場合がある。
いくつかの実施形態では、1つ以上の推奨される最適な治療計画及び/又は排除される治療計画が、アシスタントに対して患者プロファイルディスプレイ2130に提示され得る。1つ以上の推奨される最適な治療計画及び/又は排除される治療計画は、サーバ2030の人工知能エンジン2011によって生成され、特に、テレメディシン又はテレヘルスセッション中にサーバ2030からリアルタイムで受信され得る。1つ以上の推奨される最適な治療計画及び/又は排除される治療計画を提示する実施例を、図18を参照して以下に記載する。
図17に示される例示的な概要ディスプレイ2120はまた、治療装置を使用して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2134を含む。患者ステータスディスプレイ2134は、図17に示されるように、概要ディスプレイ2120の一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2134は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。患者ステータスディスプレイ2134は、外部センサ2082、2084、2086のうちの1つ以上から、及び/又は治療装置2070の1つ以上の内部センサ2076からのセンサデータ2136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2134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2138を提示し得る。
ユーザアクセス制御部を使用して、システム2010のユーザインターフェース2020、2050、2090、2092、2094のいずれか又は全てに対して、どのようなデータを閲覧及び/又は修正するのに利用可能であるかを含めて、アクセスを制限し得る。いくつかの実施形態では、ユーザアクセス制御部を用いて、システム2010を使用する任意の所与の人にとってどのような情報が利用可能であるかを制御し得る。例えば、アシスタントインターフェース2094上に提示されるデータは、ユーザアクセス制御部によって制御され、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、許可が設定され得る。
図17に示される例示的な概要ディスプレイ2120はまた、アシスタントが患者を支援する際に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2140を含む。ヘルプデータディスプレイ2140は、図17に示されるように、概要ディスプレイ2120の一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2140は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。ヘルプデータディスプレイ2140は、例えば、患者インターフェース2050及び/又は治療装置2070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2140はまた、研究データ又はベストプラクティスを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ヘルプデータディスプレイ2140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2140は、アシスタントが患者の問題の根本原因及び/又は解決策を決定する際に使用する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2094は、アシスタントによって使用するためのヘルプデータを同時に提示するために、同じであっても異なっていてもよい2つ以上のヘルプデータディスプレイ2140を提示し得る。例えば、第1のヘルプデータディスプレイが、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が、アシスタントが患者に対して読み出すための、好ましくは患者が何らかのアクションを実施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入力し得る。
図17に示される例示的な概要ディスプレイ2120はまた、患者インターフェース2050に関する情報を提示し、及び/又は患者インターフェース2050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2150を含む。患者インターフェース制御部2150は、図17に示されるように、概要ディスプレイ2120の一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2150は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。患者インターフェース制御部2150は、インターフェースモニタ信号2098b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2094に、伝達された情報を提示し得る。図17に示されるように、患者インターフェース制御部2150は、患者インターフェース2050によって提示される表示の表示フィード2152を含む。いくつかの実施形態では、表示フィード2152は、患者インターフェース2050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。言い換えれば、表示フィード2152は、患者インターフェース2050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2152は、画面名又は画面番号などの、患者インターフェース2050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2150は、アシスタントが患者インターフェース2050の1つ以上の設定又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2154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2154は、アシスタントインターフェース2094に、患者インターフェース2050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2098を生成及び/又は伝送させ得る。
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2154は、アシスタントが患者インターフェース2050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2154は、アシスタントが、患者インターフェース2050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2094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2050上のカーソルを遠隔で制御することを可能にし得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース2050を使用して、患者インターフェース設定制御部2154は、患者が変更す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、患者インターフェース2050は、患者が、患者インターフェース2050上で、表示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2154は、アシスタントが患者インターフェース2050の言語設定を変更することを可能にし得る。別の例では、患者インターフェース2050は、表示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2050上の表示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、アシスタント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。
図17に示される例示的な概要ディスプレイ2120はまた、患者インターフェース2050と、治療装置2070、歩行センサ2082、及び/又はゴニオメータ2084などの、1つ以上の他のデバイス2070、2082、2084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2156を含む。インターフェース通信ディスプレイ2156は、図17に示されるように、概要ディスプレイ2120の一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2156は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。インターフェース通信ディスプレイ2156は、アシスタントが他のデバイス2070、2082、2084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2070、2082、2084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2070、2082、2084のうちの新たなデバイスとの通信を確立するように、患者インターフェース2050に遠隔で指令し得る。この機能性は、例えば、患者が他のデバイス2070、2082、2084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2070、2082、2084のうちの新たなデバイス又は交換デバイスを受け取る場合に、使用され得る。
図17に示される例示的な概要ディスプレイ2120はまた、アシスタントが治療装置2070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2160を含む。装置制御部2160は、図17に示されるように、概要ディスプレイ2120の一部分又は領域の形態をとり得る。装置制御部2160は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。装置制御部2160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2162を含み得る。装置ステータスディスプレイ2162は、装置モニタ信号2099b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2094に、伝達された情報を提示し得る。装置ステータスディスプレイ2162は、治療装置2070が患者インターフェース2050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2162は、治療装置2070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。
装置制御部2160は、アシスタントが治療装置2070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2164を含み得る。装置設定制御部2164は、アシスタントインターフェース2094に、治療装置2070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2099を生成及び/又は伝送させ得る。装置設定制御部2164は、モードボタン2166及び位置制御部2168を含み得、これらは、アシスタントが、治療装置2070のアクチュエータ2078を手動モードにし、その後、位置制御部2168を使用して、アクチュエータ2078の位置又は速度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2166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、患者が治療装置2070を能動的に使用しながら、ペダル半径設定などの、治療装置2070の動作パラメータを変更し得る。そのような「その場」調整は、患者インターフェース2050を使用して患者に利用可能であってもよいし、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2164は、患者インターフェース2050を使用して、患者が変更す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、患者インターフェース2050は、治療装置2070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2164は、アシスタントが治療装置2070の高さ又は傾きの設定を変更することを提供し得る。
図17に示される例示的な概要ディスプレイ2120はまた、患者インターフェース2050との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションを制御するための患者通信制御部2170を含んでもよい。患者インターフェース2050との通信セッションは、患者インターフェース2050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2050は、アシスタントインターフェース2094を使用する人との2方向の音声通信又は音声ビジュアル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2050との通信セッションは、双方向(2方向)ビデオフィード又は音声ビジュアルフィードを含み、患者インターフェース2050及びアシスタントインターフェース2094の各々が、他方のビデオを提示し得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース2050は、アシスタントインターフェース2094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2094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2094は、患者インターフェース2050からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。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2094は、患者インターフェース2050からのビデオを提示し得る一方、患者インターフェース2050は、音声のみを提示するか、又は患者インターフェース2050は、アシスタントインターフェース2094からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース2050との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションは、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レジメンを実施しながら行われ得る。患者通信制御部2170は、図17に示されるように、概要ディスプレイ2120の一部分又は領域の形態をとり得る。患者通信制御部2170は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。音声通信及び/又は音声ビジュアル通信は、アシスタントインターフェース2094によって、及び/又は電話システムなどの1つ以上の別のデバイス、若しくはアシスタントがアシスタントインターフェース2094を使用する間にアシスタントによって使用されるビデオ会議システムによって、処理及び/又は指示され得る。代替的又は追加的に、音声通信及び/又は音声ビジュアル通信は、第三者との通信を含んでもよい。例えば、システム2010は、アシスタントが、特定の一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、医療従事者又はスペシャリストなどの、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17に示される例示的な患者通信制御部2170は、医療提供者が、患者との音声通信又は音声ビジュアル通信の様々な態様を管理する際に使用するための呼制御部2172を含む。呼制御部2172は、アシスタントが音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションを終了するための切断ボタン2174を含む。呼制御部2172はまた、アシスタントインターフェース2094からの音声信号又は音声ビジュアル信号を一時的に消音するためのミュートボタン2176を含む。いくつかの実施形態では、呼制御部2172は、ホールドボタン(図示せず)などの他の機能を含み得る。呼制御部2172はまた、患者インターフェース2050で電話会議セッションからの音声及び/又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、及び一時停止ボタンなどの、1つ以上の記録/再生制御部2178を含む。呼制御部2172はまた、患者インターフェース2050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2180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2182と、を含む。セルフビデオディスプレイ2182は、図17に示されるように、ビデオフィードディスプレイ2180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。代替的又は追加的に、セルフビデオディスプレイ2182は、ビデオフィードディスプレイ2180から別個に及び/又は独立して提示されてもよい。
図17に示される例示的な概要ディスプレイ2120はまた、第三者との音声通信及び/又は音声ビジュアル通信を行う際に使用するための第三者通信制御部2190を含む。第三者通信制御部2190は、図17に示されるように、概要ディスプレイ2120の一部分又は領域の形態をとり得る。第三者通信制御部2190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2190は、特定の一ハードウェア又はソフトウェアの使用に関して第三者、例えば、医療従事者又はスペシャリストなどの、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2190は、第三者が、アシスタントインターフェース2094を介してアシスタントと、及び患者インターフェース2050を介して患者と、の両方で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2010は、アシスタント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。
図18は、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、推奨される最適な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2094の概要ディスプレイ2120の例示的な一実施形態を示す。描示されるように、概要ディスプレイ2120は、セルフビデオディスプレイ2182を含む、患者プロファイル2130及びビデオフィードディスプレイ2180のセクションを含むだけである。図17を参照して記載される概要ディスプレイ2120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2130、ビデオフィードディスプレイ2180、及びセルフビデオディスプレイ2182に加えて、又はこれらの代わりに提示され得る。
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2094(例えば、コンピューティングデバイス)を使用するアシスタント(例えば、医療従事者)は、ビデオフィードディスプレイ2180に患者からのビデオも提示する概要ディスプレイ2120(例えば、アシスタントインターフェース2094の表示画面2024上に提示されるユーザインターフェース)の一部分におけるセルフビデオ2182に提示され得る。描示されるように、概要ディスプレイ2120の別の部分は、患者プロファイルディスプレイ2130を含む。
患者プロファイルディスプレイ2130は、2つの例示的な最適な治療計画2600と、1つの例示的な除外される治療計画2602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様々な臨床情報及び特性を考慮して推奨され得る。臨床情報は、他の人々の特性、他の人々が従う治療計画、及び治療計画の結果に関する情報を含み得る。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最適な治療計画2600を生成するために、治療されている患者の特性と、他の人々と、の間のパターンが、人工知能エンジン2011の1つ以上の機械学習モデル2013によって照合され得る。推奨される最適な治療計画の各々は、異なる所望の結果に基づいて生成され得る。
例えば、以下と仮定する:治療計画「A」は、「患者Xは、治療装置を1日に30分で4日間使用して、Y%の増加した可動域を達成するのがよく、患者Xは、2型糖尿病を有しており、患者Xに、治療計画中に疼痛管理のための薬物Zを処方するのがよいでしょう(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ます)」を示す。したがって、生成された最適な治療計画は、Y%の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、最適な治療計画はまた、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。
推奨される最適な治療計画「B」は、治療計画の異なる所望の結果に基づいて、治療装置の異なる治療プロトコル、異なる薬物レジメンなどを含む、異なる治療計画を指定し得る。
描示されるように、患者プロファイルディスプレイ2130はまた、排除される治療計画2602を提示してもよい。これらのタイプの治療計画は、アシスタントに、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2094を使用してアシスタントに示される。例えば、排除される治療計画は、以下を指定することができる:「患者Xは、心臓病のために1日に30分よりも長く治療装置を使用してはならず、患者Xは、2型糖尿病を有しており、患者Xに、治療計画中に疼痛管理のために薬物Mを処方してはなりません(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ります)」。具体的には、排除される治療計画は、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に薬物Mを処方すべきではないと指摘する。
アシスタントは、概要ディスプレイ2120上で患者のための最適な治療計画を選択し得る。例えば、アシスタントは、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、患者の最適な治療計画2600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、アシスタントは、推奨される最適な治療計画2600の長所及び短所を患者と考察し得る。
いずれにしても、アシスタントは、患者が所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を選択し得る。選択された最適な治療計画は、提示のために患者インターフェース2050に伝送され得る。患者は、患者インターフェース2050上で、選択された最適な治療計画を閲覧し得る。いくつかの実施形態では、アシスタント及び患者は、テレメディシンセッション中、詳細(例えば、治療装置2070、食事レジメン、薬物レジメンなどを使用する治療プロトコル)をリアルタイムで考察し得る。
図19は、本開示による、臨床情報2700を人工知能エンジン2011による処理のための医療記述言語2702に変換するサーバ2030の例示的な一実施形態を示す。臨床情報2700は、ある特定の専門的な資格、ライセンス、又は地位を有する人によって書かれ得る。描示される実施例では、臨床情報2700は、「EFFECT OF USING TREATMENT PLAN FOR HIP OSTEOARTHRITIS PAIN」と題された臨床試験のためのメタ分析の一部分を含む。この部分は、「結果」のセクション及び「結論」のセクションを含む。説明を明確にするために、臨床情報2700の他の多くの部分(例えば、治験手順の詳細、対象の経歴など)が描示されていない場合がある。
1つ以上の機械学習モデル2013が、ターゲット情報を表すキーワードのコーパスの探索において、構造化又は非構造化テキスト(例えば、臨床情報700)の本文を解釈するように訓練され得る。ターゲット情報は、臨床情報2700の1つ以上の部分に含まれ得る。ターゲット情報は、人々の特性(例えば、バイタルサイン、医学的状態、医療処置、アレルギー、家族の医療情報、測定値など)、人々が従う治療計画、治療計画の結果、臨床試験情報、治療計画に使用される治療装置などのような、任意の好適な関心の情報を指し得る。
ターゲット情報及びタグに関連付けられた値を表すタグを使用して、1つ以上の機械学習モデル2013は、医療記述言語によって定義されたカノニカル形式を生成し得る。値は、数字、文字、英数字、文字列、配列などであり得、それらは、臨床情報2700の部分(ターゲット情報を含む)から得られる。ターゲット情報は、情報の構造、組織、及び/又は関係に基づいて、親子関係で編成され得る。例えば、「結果」というキーワードは、結果が試験、対象、治療計画、治療装置、対象の特性、及び結論などの、子供のターゲット情報を包含することに起因して、親レベルタグであると識別及び判定され得る。したがって、「<results>」の親レベルタグは、「<trials>」、「<subjects>」、「<treatment plan>」、「<treatment apparatus>」、「<subject characteristics>」、及び「<conclusions>」の子レベルタグを含み得る。各タグは、対応する終了タグ(例えば、「<results>…</results>」)を有し得る。
ここで、訓練された機械学習モデル2013が、医療記述言語2702における臨床情報2700の一部分を符号化するために実行する動作の実施形態について考察する。訓練された機械学習モデル2013は、臨床情報2700の部分における「治療計画」及び「治療装置」というキーワードを識別した。識別されると、訓練された機械学習モデル2013は、キーワードの近傍(例えば、左側及び右側)の語を分析して、訓練データに基づいて、語が認識された文脈と一致するかどうかを判定し得る。訓練された機械学習モデル2013はまた、訓練データに基づいて、及びデータの属性に基づいて、語がキーワードと関連付けられていると認識されるかどうかを判定してもよい。図19において、訓練された機械学習モデルは、「可動域(ROM)」という語が「治療装置」というキーワードの文脈に適合し、また、「治療装置」というキーワードに関連付けられているものとして認識可能である可能性が高いと判定し得る。したがって、「ROM」という値は、ターゲット情報を表すタグである「<treatment apparatus>」と「</treatment apparatus>」との間に配置される。医療記述言語2702のカノニカル形式のターゲット情報を表す他のタグは、同様の様式でポピュレートされ得る。臨床情報2700の部分を表す医療記述言語2702は、適切な患者コホート相当のデータベース中の患者データストア2044に保存され得る。
図20は、本開示による、最適な治療計画を推奨するための方法2800の例示的な一実施形態を示す。方法2800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2800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2011を実行するサーバ2030などの図13の任意の構成要素)によって実行されてもよい。特定の実装態様では、方法2800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2800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てもよい。
説明を簡単にするために、方法2800は、一連の動作として描示及び記載される。ただし、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及び記載されていない他の動作とともに行われ得る。例えば、方法2800に描示される動作は、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行われ得る。更に、開示される主題に従って方法2800を実装するために全ての例示の動作が必要とされ得るわけではない。加えて、当業者は、方法2800が、代替的に、状態図又はイベントを介して一連の相互に関連する状態として表現され得ることを理解及び認知するであろう。
2802において、処理デバイスは、治療装置2070を使用して特定の特性を有する人々の特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報2700をデータソース2015から受信し得る。臨床情報は、第1のデータ形式を有し、第1のデータ形式は、パラグラフに更に配置された文章に配置された語の形態の自然言語テキストを含み得る。第1のデータ形式は、報告又は説明であり得、報告又は説明は、臨床試験、医療研究、メタ分析、証拠ベースのガイドライン、ジャーナルなどに関する情報を含み得る。第1のデータ形式は、非構造化様式で配置された情報を含み得、第1のデータサイズ(例えば、バイト、キロバイトなど)を有し得る。
人々の特定の特性は、人々に処方される薬物、人々の傷害、人々に対して実施される医療処置、人々の測定値、人々のアレルギー、人々の医学的状態、人々の第1の履歴情報、人々のバイタルサイン、人々の症状、人々の家族の医療情報、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。これらの特性はまた、人々に関する以下の情報を含んでもよい:人口統計学的、地理的、診断、測定又は試験に基づく、医療履歴、病因学的、コホート関連、鑑別的診断、外科的、理学療法的、薬理学的、及び推奨される他の治療。
2804において、処理デバイスは、臨床情報の一部分を、第1のデータ形式から、人工知能エンジン2011によって使用される医療記述言語2702に変換し得る。医療記述言語2702は、臨床情報2700の非構造化データを構造化する第2のデータ形式を含み得る。例えば、医療記述言語2702は、タグ値ペアを使用することを含み得、タグは、タグ間に記憶された値のタイプを識別する。医療記述言語2702は、臨床情報2700の第1のデータサイズよりも小さい第2のデータサイズ(例えば、ビット)を有し得る。医療記述言語は、テレメディカルデータを含み得る。
2806において、処理デバイスは、医療記述言語2702によって記述された臨床情報2700の部分と、患者に関する特性のセットと、に基づいて、患者が治療装置2070を使用して所望の結果を達成するときに従うべき最適な治療計画2600を判定し得る。人工知能エンジン2011の1つ以上の機械学習モデル2013は、最適な治療計画2600を出力するように訓練され得る。例えば、1つの機械学習モデル2013は、医療記述言語2702によって記述された臨床情報の部分間のパターンを患者の特性のセットと照合するように訓練され得る。いくつかの実施形態では、患者の特性のセットもまた、医療記述言語で表される。パターンは、所望の結果を生成し得る最適な治療計画と関連付けられている。
いくつかの実施形態では、最適な治療計画は、患者に対して実施する医療手順、治療装置2070を使用する患者の治療プロトコル、患者の食事レジメン、患者の薬物レジメン、患者の睡眠レジメン、追加のレジメン、又はそれらの何らかの組み合わせに関する情報を含み得る。
所望の結果は、特定の期間内に特定の結果を得ることを含み得る。特定の結果は、患者が治療装置2070を使用して達成する可動域、治療装置2070の一部分に患者が及ぼす力の量、患者が治療装置2070を使用して運動する時間の量、患者が治療装置2070を使用して移動する距離、治療装置2070を使用するときに患者が経験する疼痛のレベル、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、処理デバイスは、医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する特性のセットと、に基づいて、治療装置2070を使用して第2の所望の結果を達成するために患者が従うべき第2の最適な治療計画を決定し得る。所望の結果は、回復転帰に関し得、第2の所望の結果は、回復時間に関し得る。回復転帰は、特定の身体部分の機能性、移動性、可動域などの特定の閾値を達成することを含み得る。回復時間は、特定の閾値期間内に特定の身体部分の機能性、移動性、移動、可動域などの特定の閾値を達成することを含み得る。例えば、何人かの人々は、完全に回復することなく、できるだけ早く特定レベルの移動性に回復することを好み得る。上記で考察されたように、異なる機械学習モデル2013が、異なる臨床情報を使用して、異なる所望の結果を生成し得る異なる推奨される治療計画を提供するように訓練され得る。
いくつかの実施形態では、処理デバイスは、医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する特性のセットと、に基づいて、治療装置2070を使用して所望の結果を達成するときに患者が従うことを推奨すべきではない除外される治療計画2602を決定し得る。いくつかの実施形態では、図18に描示されるように、最適な治療計画2600及び除外される治療計画2602は、ユーザインターフェースの第1の部分(例えば、患者プロファイルディスプレイ2130)に同時に提示され得る一方、テレメディシンセッションに従事する患者からの少なくともビデオ又は他のマルチメディアデータは、別の部分(例えば、ビデオフィードディスプレイ2180)に提示され得る。
いくつかの実施形態では、最適な治療計画2600及び除外される治療計画2602は、医療従事者がテレメディシンセッションに従事していない間に、同時に提示され得る。例えば、最適な治療計画2600及び除外される治療計画2602は、テレメディシンセッションが開始される前、又はテレメディシンセッションが終了した後に、ユーザインターフェースに提示され得る。
2808において、処理デバイスは、医療従事者のコンピューティングデバイス(例えば、アシスタントインターフェース2094)上のユーザインターフェース(例えば、概要ディスプレイ2120)に提示される最適な治療計画を提供し得る。加えて、任意の他の生成された最適な治療計画2600が、医療従事者のコンピューティングデバイスに提供されてもよい。例えば、異なる転帰をもたらす異なる最適な治療計画が、医療従事者に提示されてもよい。処理デバイスは、提示される治療計画のいずれかの選択された治療計画を受信し得る。いくつかの実施形態では、医療従事者は、患者の転帰のプリファレンスに基づいて、最適な治療計画を選択し得る。例えば、アスリートは、実施のために最適化することを望む可能性がある一方、退職者は、疼痛のない生活の質のために最適化することを望む可能性がある。選択された治療計画は、ユーザインターフェース上で提示するために患者のコンピューティングデバイスに伝送され得る。いくつかの実施形態では、最適な治療計画は、最適な治療計画がユーザインターフェースの第1の部分にリアルタイムに提示されるようにする一方、ビデオ及び任意選択で患者の他のマルチメディアが、ユーザインターフェースの第2の部分に同時に提示されるように、テレメディシンセッション中に医療従事者のコンピューティングデバイスに提供され得る。選択された治療計画は、医療従事者が選択された治療計画を患者に説明することができるように、テレメディシンセッション中に患者のコンピューティングデバイス上に提示され得る。
図21は、本開示による、臨床情報を医療記述言語に変換するための方法2900の例示的な一実施形態を示す。方法2900は、コンピューティングデバイス(例えば、人工知能エンジン2011を実行するサーバ2030などの、図13の任意の構成要素)のプロセッサ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2900の1つ以上の動作は、メモリデバイス上に記憶され、かつ処理デバイスによって実施される、コンピュータ命令に実装されている。方法2900は、方法2800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2900の動作は、本明細書に記載される方法のうちのいずれかの動作との何らかの組み合わせで実行され得る。
方法2900は、図20に描示される前述の方法2800からの動作2804を含み得る。例えば、方法2600の2804において、処理デバイスは、臨床情報の一部分を、第1のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換し得る。
図21の方法2900は、動作2902、2904、及び2906を含む。動作2902、2904、及び2906は、人工知能エンジン2011の1つ以上の訓練された機械学習モデル2013によって実施され得る。
2902において、処理デバイスは、臨床情報を解釈し得る。2904において、処理デバイスは、臨床情報中のターゲット情報を表すキーワードに基づいて、ターゲット情報に関連する値を有する臨床情報の部分を識別し得る。2906において、処理デバイスは、医療記述言語によって定義されるカノニカル形式を生成し得る。カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグを含み得る。タグは、ターゲット情報の特定の特性を記述する属性であり得る。特定の特性は、人がどのコホートクラスに配置されるか、人の年齢、意味的情報、特定のコホートに関連すること、家族の履歴などを含み得る。いくつかの実施形態では、特定の特性は、人が危険にさらされているという任意の情報又は表示を含み得る。
カノニカル形式は、訓練された機械学習モデルを使用している患者の最適な治療計画を生成するように機械学習モデルを訓練するときに、医療記述言語によって表される臨床情報の部分のより効率的な処理を可能にし得る。更に、カノニカル形式は、患者の特性間のパターンを、医療記述言語によって表される臨床情報の部分と照合するときに、訓練された機械学習モデルによるより効率的な処理を可能にし得る。
図22は、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つ以上を実施することができる例示的なコンピュータシステム21000を示す。一実施例では、コンピュータシステム21000は、コンピューティングデバイスを含み、支援インターフェース2094、報告インターフェース2092、監督インターフェース2090、臨床医インターフェース2020、サーバ2030(AIエンジン2011を含む)、患者インターフェース2050、歩行センサ2082、ゴニオメータ2084、治療装置2070、圧力センサ2086、又は図13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21000は、図13の人工知能エンジン2011の1つ以上の機械学習モデル2013を実装した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めて、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内の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内の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とられるべきアクションを指定する命令セット(順次の又は別様の)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一命令セット(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されるものとする。
コンピュータシステム21000は、バス1010を介して互いに通信する、処理デバイス21002、メインメモリ21004(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21006(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21008を含む。
処理デバイス21002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す。より具体的には、処理デバイス21002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したプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実装したプロセッサであり得る。処理デバイス21002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つ以上の専用処理デバイスであってもよい。処理デバイス21002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。
コンピュータシステム21000は、ネットワークインターフェースデバイス21012を更に含んでもよい。コンピュータシステム21000はまた、ビデオディスプレイ21014(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、カソードレイチューブ(CRT)、シャドーマスクCRT、アパーチャグリルCRT、モノクロCRT)、1つ以上の入力デバイス21016(例えば、キーボード及び/若しくはマウス、又はゲーム様の制御部)、及び1つ以上のスピーカ21018(例えば、スピーカ)を含んでもよい。例示的な一実施例では、ビデオディスプレイ21014及び入力デバイス21016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)に組み合わされてもよい。
データ記憶デバイス21016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21022が記憶されているコンピュータ可読媒体21020を含み得る。命令21022はまた、コンピュータシステム21000による命令21022の実行中に、メインメモリ21004内及び/又は処理デバイス21002内に完全に又は少なくとも部分的に存在してもよい。したがって、メインメモリ21004及び処理デバイス21002はまた、コンピュータ可読媒体を構成する。命令21022は、ネットワークインターフェースデバイス21012を介してネットワークを介して更に伝送又は受信されてもよい。
コンピュータ可読記憶媒体21020は、単一の媒体であるように例示的な実施例で示されているが、「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/又は関連付けられたキャッシュ及びサーバ)を含むように解されたい。「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セットを記憶、符号化又は搬送することができ、かつ機械に本開示の方法論のうちのいずれか1つ以上を実行させる任意の媒体を含と解されるものとする。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。
条項25.人工知能エンジンによって、治療装置とともに使用する最適な治療計画を提供するための方法であって、
データソースから、治療装置を使用して、特定の特性を有する人々のための特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報を受信することであって、臨床情報は、第1のデータ形式を有する、受信することと、
臨床情報の一部分を、第1のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することと、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することと、を含む、方法。
条項26.臨床情報の部分を、第1のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することは、
臨床情報を解釈することと、
臨床情報中のターゲット情報を表すキーワードに基づいて、ターゲット情報に関連する値を有する臨床情報の部分を識別することと、
医療記述言語によって定義されるカノニカル形式を生成することであって、カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグを含む、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。
条項27.タグは、ターゲット情報の特定の特性を記述する属性である、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項28.医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することは、
テレメディシンセッション中に、最適な治療計画が医療従事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に提示されるようにすることを更に含み、最適な治療計画は、コンピューティングデバイスの表示画面上で提示されず、そのような表示画面は、テレメディシンセッション中に患者によって使用され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方法。
条項29.医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するときに従うことを推奨すべきでない排除される治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように、除外される治療計画を提供することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項30.医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して第2の所望の結果を達成するときに従うべき第2の最適な治療計画を決定することであって、所望の結果は、回復転帰に関連し、第2の所望の結果は、回復時間に関する、決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように第2の最適な治療計画を提供することと、
最適な治療計画又は第2の最適な治療計画のいずれかの選択された治療計画を受信することと、
患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に提示するために、選択された治療計画を患者のコンピューティングデバイスに伝送することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項31.所望の結果は、特定の期間内に特定の結果を得ることを含み、特定の結果は、
患者が治療装置を使用して達成する可動域、
患者が治療装置の一部分に及ぼす力の量、
患者が治療装置を使用して運動する時間の量、
患者が治療装置を使用して移動する距離、又は
それらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項32.人々の特定の特性は、人々に処方される第1の薬物、人々の第1の傷害、人々に対して実施される第1の医療処置、人々の第1の測定値、人々の第1のアレルギー、人々の第1の医学的状態、人々の第1の履歴情報、人々の第1のバイタルサイン、人々の第1の症状、人々の第1の家族の医療情報、人々の第1の人口統計情報、人々の第1の地理的情報、人々の第1の測定ベース又は試験ベースの情報、人々の第1の医療履歴情報、人々の第1の病因学的情報、人々の第1のコホート関連情報、人々の第1の鑑別的診断情報、人々の第1の外科的情報、人々の第1の理学療法情報、人々の第1の薬理学的情報、人々に推奨される第1の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含み、
患者の複数の特性は、患者の第2の薬物、患者の第2の傷害、患者に対して実施される第2の医療処置、患者の第2の測定値、患者の第2のアレルギー、患者の第2の医学的状態、患者の第2の履歴情報、患者の第2のバイタルサイン、患者の第2の症状、患者の第2の家族の医療情報、患者の第2の人口統計情報、患者の第2の地理的情報、患者の第2の測定ベース又は試験ベースの情報、患者の第2の医療履歴情報、患者の第2の病因学的情報、患者の第2のコホート関連情報、患者の第2の鑑別的診断情報、患者の第2の外科的情報、患者の第2の理学療法情報、患者の第2の薬理学的情報、患者に推奨される第2の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項33.臨床情報は、特定の専門的資格を有する人によって記述され、ジャーナル記事、臨床試験、証拠ベースのガイドライン、メタ分析、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項34.医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を決定することは、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分間のパターンを患者の複数の特性と照合することであって、パターンは、所望の結果につながる最適な治療計画に関連付けられている、照合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。
条項35.最適な治療計画は、
患者に対して実施する医療処置、
治療装置を使用する患者の治療プロトコル、
患者の食事レジメン、
患者の薬物レジメン、
患者の睡眠レジメン、又は
それらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項36.命令を記憶している有形の非一時的コンピュータ可読媒体であって、命令は、実行されたときに、処理デバイスに、
データソースから、治療装置を使用して、特定の特性を有する人々のための特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報を受信することであって、臨床情報は、第1のデータ形式を有する、受信することと、
臨床情報の一部分を、第1のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することと、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することと、を行わせる、コンピュータ可読媒体。
条項37.臨床情報の部分を、第1のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することは、
臨床情報を解釈することと、
臨床情報中のターゲット情報を表すキーワードに基づいて、ターゲット情報の値を有する臨床情報の部分を識別することと、
医療記述言語によって定義されるカノニカル形式を生成することであって、カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグを含む、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コンピュータ可読媒体。
条項38.医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することは、
テレメディシンセッション中に、最適な治療計画が医療従事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に提示されるようにすることを更に含み、テレメディシンセッション中に、最適な治療計画は、患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に提示されない、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。
条項39.処理デバイスは、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して第2の所望の結果を達成するときに従うべき第2の最適な治療計画を決定することであって、所望の結果は、回復転帰に関連し、第2の所望の結果は、回復時間に関する、決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように第2の最適な治療計画を提供することと、
最適な治療計画又は第2の最適な治療計画のいずれかの選択された治療計画を受信することと、
選択された治療計画を患者のコンピューティングデバイスに伝送することと、を更に行う、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。
条項40.所望の結果は、特定の期間内に特定の結果を得ることを含み、特定の結果は、
患者が治療装置を使用して達成する可動域、
患者が治療装置の一部分に及ぼす力の量、
患者が治療装置を使用して運動する時間の量、
患者が治療装置を使用して移動する距離、又は
それらの何らかの組み合わせを含む、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。
条項41.人々の特定の特性は、人々に処方される第1の薬物、人々の第1の傷害、人々に対して実施される第1の医療処置、人々の第1の測定値、人々の第1のアレルギー、人々の第1の医学的状態、人々の第1の履歴情報、人々の第1のバイタルサイン、人々の第1の症状、人々の第1の家族の医療情報、人々の第1の人口統計情報、人々の第1の地理的情報、人々の第1の測定ベース又は試験ベースの情報、人々の第1の医療履歴情報、人々の第1の病因学的情報、人々の第1のコホート関連情報、人々の第1の鑑別的診断情報、人々の第1の外科的情報、人々の第1の理学療法情報、人々の第1の薬理学的情報、人々に推奨される第1の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含み、
患者の複数の特性は、患者の第2の薬物、患者の第2の傷害、患者に対して実施される第2の医療処置、患者の第2の測定値、患者の第2のアレルギー、患者の第2の医学的状態、患者の第2の履歴情報、患者の第2のバイタルサイン、患者の第2の症状、患者の第2の家族の医療情報、患者の第2の人口統計情報、患者の第2の地理的情報、患者の第2の測定ベース又は試験ベースの情報、患者の第2の医療履歴情報、患者の第2の病因学的情報、患者の第2のコホート関連情報、患者の第2の鑑別的診断情報、患者の第2の外科的情報、患者の第2の理学療法情報、患者の第2の薬理学的情報、患者に推奨される第2の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、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。
条項42.臨床情報は、特定の専門的資格を有する人によって記述され、ジャーナル記事、臨床試験、証拠ベースのガイドライン、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、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。
条項43.システムであって、
命令を記憶しているメモリデバイスと、
メモリデバイスに通信可能に結合された処理デバイスと、を備え、処理デバイスは、命令を実行して、
データソースから、治療装置を使用して、特定の特性を有する人々のための特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報を受信することであって、臨床情報は、第1のデータ形式を有する、受信することと、
臨床情報の一部分を、第1のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することと、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するときに従うべき最適な治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することと、を行う、システム。
条項44.臨床情報の部分を、第1のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することは、
臨床情報を解釈することと、
臨床情報によって記述されたターゲット情報を表すキーワードに基づいて、ターゲット情報の値を有する臨床情報の部分を識別することと、
医療記述言語によって定義されるカノニカル形式を生成することであって、カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグを含む、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システム。
人工知能を使用して、テレメディシンセッション中にユーザ特性を監視するための方法及びシステム
特定の特性(例えば、バイタルサイン又は他の測定値、実施、人口統計学的、地理的、診断、測定ベース又は試験ベース、医療履歴、病因学的、コホート関連、鑑別的診断、外科的、理学療法的、行動学的、薬理学的、及び推奨される他の治療など)を有する患者の治療計画を決定することは、技術的に困難な問題であり得る。例えば、治療計画を決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、実施情報、及び測定情報などの、患者の特性を含み得る。個人情報は、例えば、年齢、体重、性別、身長、体格指数、医学的状態、家族の薬歴、傷害、医療処置、処方された薬物、行動又は心理的状態、又はそれらの何ら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。実施情報は、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分に及ぼされる力の量、治療デバイスで達成される可動域、治療デバイスの一部分の移動速度、治療デバイスを使用する複数の疼痛レベルの表示、又はそれらの何ら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、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。多数の患者の特性、それらの患者に対して実施される治療計画、及びそれらの患者の治療計画の結果を処理することが望ましい場合がある。
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方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、又はこの治療デバイスの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、医療提供者は、患者の自宅又は任意の移動可能な場所又は一時的な居住地で治療プロトコルを実施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、医師、医師助手、看護師、カイロプラクタ、歯科医師、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人を指し得る。
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、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(患者の進捗に関する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特性に適応させることなどは、技術的に困難であり得る。
したがって、患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、患者の実際の進捗を監視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しい場合がある。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、治療デバイスを使用して治療計画を実施する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、治療デバイスを使用して様々な運動を実施する患者、ユーザ、又は人を含み得る。
治療データは、ユーザの様々な特性、ユーザに関する様々なベースライン測定情報、ユーザが治療デバイスを使用す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特性、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。
いくつかの実施形態では、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間、治療データの少なくとも一部は、治療デバイスの様々な特性及び/又はユーザの測定情報を感知するように構成されたセンサのセンサデータに対応し得る。追加的又は代替的に、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間、治療データの少なくとも一部は、ユーザの測定情報を感知するように構成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センサデータに対応し得る。
治療デバイスの様々な特性は、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)当たりの現在の回転数、治療デバイスの抵抗設定、治療デバイスの他の好適な特性、又はそれらの組み合わせを含み得る。ベースライン情報は、ユーザが安静にしている間の、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、グルコースレベル又は他のバイオマーカー、ユーザの他の好適な測定情報、又はそれらの組み合わせを含み得る。測定情報は、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、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、ユーザのグルコースレベル、若しくはユーザの他の好適な測定情報、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、人工知能エンジンによるアクセスのために、治療データを、関連付けられたメモリに書き込むように構成され得る。人工知能エンジンは、治療データの少なくとも一部を使用して1つ以上の予測を生成するように構成された1つ以上の機械学習モデルを使用するように構成され得る。例えば、人工知能エンジンは、様々なユーザに対応する様々な治療データを使用して訓練された機械学習モデルを使用し得る。機械学習モデルは、ユーザに対応する治療データを受信するように構成され得る。機械学習モデルは、治療データの少なくとも1つの態様を分析し得、治療データの少なくとも1つの態様に対応する少なくとも1つの予測を生成し得る。少なくとも1つの予測は、ユーザの1つ以上の予測される特性を示し得る。ユーザの1つ以上の予測される特性は、ユーザの予測されるバイタルサイン、ユーザの予測される呼吸数、ユーザの予測される心拍数、ユーザの予測される体温、ユーザの予測される血圧、治療計画を実施するユーザの予測される実施パラメータ、ユーザによって実施されている治療計画の予測される転帰、ユーザが治療計画を実施することから結果として生じるユーザの予測される傷害、又はユーザの他の好適な予測される特性を含み得る。
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、人工知能エンジンから1つ以上の予測を受信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、人工知能エンジンから受信されたそれぞれの予測に対応する閾値を識別するように構成され得る。例えば、本明細書に記載されるシステム及び方法は、それぞれの予測によって示されたユーザの1つ以上の特性を識別し得る。
本明細書に記載されるシステム及び方法は、閾値をユーザの特性及び/又はユーザの特性の組み合わせに関連付けるように構成されたデータベースにアクセスするように構成され得る。例えば、データベースは、第1の閾値をユーザの血圧に関連付ける情報を含み得る。追加的又は代替的に、データベースは、閾値をユーザの血圧及びユーザの心拍数に関連付ける情報を含み得る。データベースは、ユーザの様々な特性のうちのいずれか、及び/又はユーザ特性の任意の組み合わせに関連付けられた、任意の数の閾値を含み得ることを理解されたい。いくつかの実施形態では、それぞれの予測に対応する閾値は、上限及び下限を含む、値又は値の範囲を含み得る。
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、人工知能エンジンから受信された予測が、対応する閾値の範囲内にあるかどうかを判定するように構成され得る。例えば、本明細書に記載されるシステム及び方法は、予測を対応する閾値と比較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、予測が閾値の所定の範囲内にあるかどうかを判定するように構成され得る。例えば、閾値が値を含む場合、所定の範囲は、この値を上回る上限(例えば、0.5%若しくは1%のパーセント表現、又は例えば、250若しくは750(測定単位又は他の好適な数値)、又は他の好適な上限)と、この値を下回る下限(例えば、0.5%若しくは1%のパーセント表現、又は例えば、250若しくは750(測定単位又は他の好適な数値)、又は他の好適な下限)と、を含み得る。同様に、閾値が、第1の上限及び第1の下限(例えば、予測に対応する1つ以上のユーザ特性の許容範囲を定義する)を含む範囲を含む場合、所定の範囲は、第1の上限を上回る第2の上限(例えば、0.5%若しくは1%のパーセント表現、又は例えば、250若しくは750(測定単位又は他の好適な数値)、又は他の好適な数値)と、第1の下限を下回る第2の下限(例えば、0.5%若しくは1%のパーセント表現、又は例えば、250若しくは750(測定単位又は他の好適な数値)、又は他の好適な下限)と、を含み得る。閾値は、任意の好適な所定の範囲を含んでもよく、本明細書に記載されるものに加えて、又はそれら以外の任意の好適な形式を含んでもよいことを理解されたい。
本明細書に記載されるシステム及び方法が、予測が閾値の範囲内にあると判定する場合、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において、インターフェースと(例えば、を介して、又は越えて)通信して、予測及び治療データを提供するように構成され得る。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、治療デバイスを使用する間の、ユーザによる治療計画の実施の概要を含み得る。概要は、治療データが医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、フォーマットされ得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、治療情報を予測及び/又は治療データとともに、医療提供者のコンピューティングデバイスに伝達するように構成され得る。代替的に、本明細書に記載されるシステム及び方法が、予測が閾値の範囲外にあると判定する場合、本明細書に記載されるシステム及び方法は、ユーザに関する治療データを、予測を示すように更新するように構成されてもよい。
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、予測が閾値の範囲内にあるという判定に応答して、予測に基づいて、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つ以上の特性を修正し得る。
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、ユーザがテレメディシンセッション中に、生成された予測に基づいて治療デバイスを使用する間に、治療デバイスを制御するように構成され得る。例えば、本明細書に記載されるシステム及び方法は、予測及び/又は治療計画に基づいて、治療デバイスの1つ以上の特性を制御し得る。
医療提供者は、医療従事者(例えば、医師、看護師、セラピストなどのような)、運動専門家(例えば、コーチ、トレーナ、栄養士などのような)、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、作業療法士などのような)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。
いくつかの実施形態では、インターフェースは、治療情報を提供し、かつ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。
いくつかの実施形態では、医療提供者は、治療情報及び/又は予測をレビューし得る。医療提供者は、治療情報及び/又は予測のレビューに基づいて、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つ以上の特性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得る。医療提供者は、治療情報のレビューに基づいて、治療情報を、ユーザによって実施されている治療計画と比較し得る。
医療提供者は、以下の(i)ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間のユーザに関する予想される情報を、(ii)ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間のユーザに関する予測と比較し得る。
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、予測が、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た許容範囲内にある場合、治療計画が所望の効果を与えていると判定し得る。代替的に、医療提供者は、予測が、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た許容範囲外にある場合、治療計画が所望の効果を与えていないと判定し得る。
例えば、医療提供者は、予測によって示された血圧値(例えば、収縮期血圧、拡張期血圧、及び/又は脈圧)が、予想される情報によって示された予想される血圧値の許容範囲内(例えば、プラス又はマイナス1%、プラス又はマイナス5%のパーセント表現、プラス又はマイナス1測定単位(又は他の好適な数値)、又は任意の好適なパーセンテージベース範囲又は数値範囲)であるかどうかを判定し得る。医療提供者は、血圧値が、予想される血圧値の範囲内にある場合、治療計画が所望の効果を与えていると判定し得る。代替的に、血圧値が、予想される血圧値の範囲外にある場合、治療計画が所望の効果を与えていないと判定し得る。
いくつかの実施形態では、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、医療提供者は、治療デバイスの予想される特性を、治療情報によって示された治療デバイスの特性と比較し得る。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を、治療情報によって示された治療デバイスの実際の抵抗設定と比較し得る。医療提供者は、治療情報によって示された治療デバイスの実際の特性が、治療デバイスの予想される特性のうちの対応する特性の範囲内にある場合、ユーザが治療計画を適正に実施していると判定し得る。代替的に、治療情報によって示された治療デバイスの実際の特性が、治療デバイスの予想される特性のうちの対応する特性の範囲外にある場合、医療提供者は、ユーザが治療計画を適正に実施していないと判定し得る。
医療提供者が、予測及び/又は治療情報が、ユーザが治療計画を適正に実施していることを示す、及び/又は治療計画が所望の効果を与えていると判定する場合、医療提供者は、少なくとも1つの治療計画及び/又は治療デバイスの1つ以上の特性を修正しないことを決定し得る。代替的に、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、医療提供者が、予測及び/又は治療情報が、ユーザが治療計画を適正に実施していないか、又は実施してこなかったこと、及び/又は治療計画が所望の効果を与えていないか、又は与えてこなかったことを示すと判定する場合、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つ以上の特性を修正することを決定してもよい。
いくつかの実施形態では、医療提供者が治療計画の少なくとも1つの態様を修正すること、及び/又は治療デバイスの1つ以上の特性を修正することを決定する場合、医療提供者は、インターフェースとインタラクトして、治療計画に対する1つ以上の修正を示す治療計画入力を提供し、及び/又は治療デバイスの1つ以上の特性を修正し得る。例えば、医療提供者は、インターフェースを使用して、治療デバイスの抵抗設定の増加若しくは減少、又は治療デバイスの1つ以上の特性に対する他の好適な修正、を示す入力を提供し得る。追加的又は代替的に、医療提供者は、インターフェースを使用して、治療計画に対する修正を示す入力を提供してもよい。例えば、医療提供者は、インターフェースを使用して、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の量の増加若しくは減少、又は治療計画に対する他の好適な修正、を示す入力を提供してもよい。
いくつかの実施形態では、治療計画入力によって示された1つ以上の修正に基づいて、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つ以上の特性を修正するように構成され得る。
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、ユーザが治療デバイスを使用して修正された治療計画を実施する間に、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、治療計画及び/若しくは治療デバイスの1つ以上の特性を修正する入力を提供した後、並びに/又は人工知能エンジンが治療計画及び/若しくは治療デバイスの1つ以上の特性を修正した後、ユーザは、修正された治療計画を実施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、ユーザが治療デバイスを使用して修正された治療計画を実施す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、治療計画及び/若しくは治療デバイスの1つ以上の特性を修正しないことを決定した、並びに/又は人工知能エンジンが治療計画及び/若しくは治療デバイスの1つ以上の特性を修正しないと判定した後、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施し続け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、人工知能エンジンは、1つ以上の機械学習モデルを使用して、後続の治療データに基づいて、1つ以上の後続の予測を生成し得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、それぞれの後続の予測が、対応する閾値の範囲内にあるかどうかを判定し得る。本明細書に記載されるシステム及び方法は、それぞれの後続の予測が閾値の範囲内にあるという判定に応答して、後続の治療データ、後続の治療情報、及び/又は予測を、医療提供者のコンピューティングデバイスに伝達し得る。いくつかの実施形態では、後続の予測に基づいて、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つ以上の特性を修正し得る。
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、医療提供者のコンピューティングデバイスから後続の治療計画入力を受信するように構成され得る。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するように、及び/又は治療デバイスの1つ以上の特性を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及び/又は後続の予測を受信及び/又はレビューすることに応答して、インターフェースにおいて、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が、治療データに基づいて、予測を継続的及び/又は周期的に生成するように構成され得ることを理解されたい。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/又は周期的に受信される治療データに基づいて、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/又は周期的に治療情報を提供するように構成され得る。追加的又は代替的に、本明細書に記載されるシステム及び方法は、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、ユーザの特性を継続的及び/又は周期的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、医療提供者並びに/又は本明細書に記載されるシステム及び方法は、ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、継続的又は周期的に、治療情報、治療データ、及び/又は予測を受信及び/又はレビューし得る。治療情報、治療データ、及び/又は予測によって示された1つ以上の傾向に基づいて、医療提供者並びに/又は本明細書に記載のシステム及び方法は、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つ以上の特性を修正及び/若しくは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正に実施していないこと、及び/又はユーザによる治療計画の実施が所望の効果を与えてい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。
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、人工知能及び/又は機械学習を使用して、患者をコホートに割り当て、適応テレメディシンセッション中の割り当てに基づいて、治療デバイスを動的に制御するように構成され得る。いくつかの実施形態では、1つ以上の治療デバイスが、患者に提供され得る。1つ以上の治療デバイスは、患者によって、患者の自宅、ジム、リハビリテーションセンター、病院、患者の勤務先、ホテル、会議センター、又は恒久的若しくは一時的な居住地を含む任意の好適な場所で治療計画を実施するために使用され得る。
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得る。治療データを含む患者の特性は、患者が治療計画を実施する前、間、及び/又は後に収集され得る。例えば、個人情報、実施情報、及び測定情報は、人が治療計画を実施する前、間、及び/又は後に収集され得る。各運動を実施した結果(例えば、改善された実施又は低減された実施)は、治療計画全体を通して、及び治療計画が実施された後に、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、治療計画が実施される前、間、及び/又は後に収集され得る。
患者の各特性、各結果、及び各パラメータ、設定、構成などが、タイムスタンプを付与され得、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、治療計画のどのステップが所望の結果(例えば、筋力、可動域などの改善)につながる可能性が高いか、及びどのステップが復帰を減少させることにつながる可能性が高い(例えば、3分後に運動し続けることが、実際に回復を遅らせるか、又は害する)かを判定することを可能にし得る。
データは、患者が治療デバイスを使用して様々な治療計画を実施する際に、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、患者の特性、患者によって実施される治療計画、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。
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ように処理され得る。人々は、特定の又は選択された同様の特性、治療計画、及び治療計画を実施した結果、を有する人々によってグループ化され得る。例えば、治療計画を実施し(例えば、治療デバイスを、1日に30分を週に5回で3週間使用する)、かつ完全に回復する、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、かつ治療計画を実施し(例えば、治療計画を、1日に10分を週に3回で4週間使用する)、かつ可動域を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。
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た1つ以上の機械学習モデルを含み得る。例えば、1つ以上の機械学習モデルは、新しい患者の特性の入力を受信するように、かつ所望の結果をもたらす患者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、新しい患者の特性と、特定のコホートに含まれる患者の少なくとも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、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た治療計画を選択し得る。人工知能エンジンは、新しい患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、治療計画に基づいて、治療デバイスを遠方で制御するように構成され得る。
認知され得るように、新しい患者(例えば、新しいユーザ)の特性は、新しい患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する際に変化し得る。例えば、患者の実施は、新しい患者が現在割り当てられているコホート内の人々に対して予想されるよりも速く改善し得る。したがって、機械学習モデルは、変更された特性に基づいて、新しい患者を、新しい患者として現在変更された特性と同様の特性を有する人々を含む異なるコホートに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、体重を減少させ、初期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。
新しい患者のために異なる治療計画が選択され得、新しい患者が治療デバイスを使用して治療計画を実施する間に、治療デバイスは、遠方で(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、治療デバイスを遠方で制御する技術的解決策を提供し得る。
更に、本明細書に記載されるシステム及び方法は、患者の特性に最も正確に適合する治療計画が、任意の所与の時点においてリアルタイムで選択され、実装されるため、患者のための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、医療結果又は医療転帰を指し得る。結果及び転帰は、医療行為への反応を指し得る。
どのような結果が望ましいかに応じて、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、ある結果が、最速の時間の量で閾値レベル(例えば、75%の可動域)まで回復することを含み得る一方、別の結果が、時間の量に関係なく完全に回復すること(例えば、100%の可動域)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、患者の特性と同様の特性を有する人々に第1の結果を提供し、かつ第2の治療計画が、患者と同様の特性を有する人々に第2の結果を提供することを示し得る。
更に、人工知能エンジンは、患者にとって最適でない、すなわち、準最適、非標準、又は別様に除外される(限定されないが、全て、「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する可能性があり、したがって、その運動が患者の除外される治療計画にフラグを立てられ得ると、患者に承認されないか、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す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特徴を含むように修正し得る。
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、特定の治療計画を選択して、患者がその治療計画を患者に伝送されるようにし、及び/又は治療計画に基づいて、治療デバイスを制御し得る。いくつかの実施形態では、遠隔診断、治療計画の決定、並びにリハビリテーション及び/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方で受信及び/又は動作し得る。
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ってもよい。リアルタイムとは、2秒以下を指し得る。ほぼリアルタイムとは、そのようなユーザインターフェースを介して2人の個人が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インタラクションを指し得、一般に、10秒未満であるが、2秒を超えるであろう。
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のレビューもしながら、患者と視覚的及び/又は別様に通信し続けることができるため、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体験を改善し得、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、患者の特性に基づいて推奨する治療計画のためのクエリを入力するために別のユーザインターフェース画面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その場で動的に提供するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、治療デバイスのプロパティ、構成、及び位置が特定の患者のニーズに適応され得るため、治療デバイスは、適応し、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の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)その場で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、制御命令がサーバから治療デバイスに伝送されるようにすることによって、治療デバイスを患者のニーズに遠隔で適応させ得る。そのような適応的性質は、患者の回復の結果を改善し、個別化された医学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。
患者の医学的状態に関する情報が異種の形式で受信されることに関連する技術的な問題が発生し得る。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得るためのAPIを使用し得る。いくつかの実施形態では、ソースから情報が受信されると、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/又は変換し得る。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/又は変換された情報は、本明細書に開示される技術のいずれかを実施するときに、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てもよい。標準化された形式にマッピング、変換、及び/又は標準化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のために実施する手順のより正確な決定を可能にし得る。
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)によって処理され得る特定の形式を有する治療計画及び/又は請求シーケンスを生成することを可能にし得る。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、医療従事者及び/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、治療計画及び請求シーケンス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、開示された実施形態は、(i)様々なソース(例えば、EMRシステム)から、標準化されていない及び/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、医療従事者及び/又は患者のコンピューティングデバイス上で実行動作す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及び請求シーケンスを生成することと、によって技術的解決策を提供し得る。
図23は、以後、「システム」と呼ぶ、治療計画を管理するためのコンピュータ実装システム3010のブロック図を全般的に例示する。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の、人工知能エンジンを使用することを含み得る。
システム3010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、関連付けられたメモリに書き込み)、かつ提供するように構成されたサーバ3030を含む。サーバ3030は、1つ以上のコンピュータを含み得、1つ以上の分散型及び/又は仮想化されたコンピュータの形態をとり得る。サーバ3030はまた、第1のネットワーク3034を介して臨床医インターフェース3020と(例えば、又はこれを介して)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3032を含む。いくつかの実施形態では、第1のネットワーク3034は、Wi-Fi、Bluetooth、ZigBee、近距離無線通信(NFC)、セルラデータネットワークなどのような、有線及び/又は無線ネットワーク接続を含み得る。サーバ3030は、第1のプロセッサ3036及び第1の機械可読記憶メモリ3038を含み、第1の機械可読記憶メモリ3038は、短縮して「メモリ」と呼ばれる場合があり、第1のプロセッサ3036による実施のためにサーバ3030の様々なアクションを実施するための第1の命令3040を保持する。
サーバ3030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3038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3042を含む。サーバ3030はまた、治療計画に従う患者の実施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3038は、治療計画内の各患者の実施を表すデータを含む、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3044を含む。
追加的又は代替的に、人々の特性(例えば、個人的、実施、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3044内の異なる患者コホートに相当するデータベースへの治療計画の分割、又はこのデータベースに治療計画を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、実施された第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のコホートに関するデータは、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、実施された第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。任意の単一の特性、又は特性の任意の組み合わせを使用して、患者のコホートを分離し得る。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。
この特性データ、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から取得され、データベース3044に記憶され得る。特性データ、治療計画データ、及び結果データは、患者データストア3044内の患者-コホートデータベースにおいて相関し得る。人々の特性は、個人情報、実施情報、及び/又は測定情報を含み得る。
患者コホート相当の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特性に基づくリアルタイム又はほぼリアルタイムの情報が、適切な患者コホート相当のデータベースに記憶され得る。患者の特性は、特定のコホート(例えば、コホートA)における別の人の特性と一致又は類似すると判定され得、患者は、そのコホートに割り当てられ得る。
いくつかの実施形態では、サーバ3030は、1つ以上の機械学習モデル3013を使用して、本明細書に開示される実施形態のうちの少なくとも1つを実施する人工知能(AI)エンジン3011を実施し得る。サーバ3030は、1つ以上の機械学習モデル3013を生成することができる訓練エンジン9を含み得る。機械学習モデル3013は、とりわけ、人々の特性に基づいて特定のコホートに人々を割り当てて、患者コホートに相当するもの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3070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3013は、訓練エンジン309によって生成され得、訓練エンジン309及び/又はサーバ3030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3013を生成するために、訓練エンジン309は、1つ以上の機械学習モデル3013を訓練し得る。1つ以上の機械学習モデル3013は、人工知能エンジン3011によって使用され得る。
訓練エンジン309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ってもよく、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んでもよい。
1つ以上の機械学習モデル3013を訓練するために、訓練エンジン309は、治療計画を実施するために治療デバイス3070を使用した人々の特性のコーパスの訓練データセット、治療デバイス3070を使用して人々によって実施された治療計画の詳細(例えば、運動を含む治療プロトコル、運動を実施する時間の量、運動を実施する頻度、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3070のパラメータ/構成/設定など)、及び人々によって実施された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3013は、患者の特性のパターンを、特定のコホートに割り当てられた他の人々の特性と照合するように訓練され得る。「一致」という用語は、正確な一致、相関一致、実質的な一致などを指し得る。1つ以上の機械学習モデル3013は、患者の特性を入力として受信し、特性をコホートに割り当てられた人々の特性にマッピングし、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3013はまた、治療計画に基づいて、機械学習装置3070を制御するように訓練されてもよい。
異なる機械学習モデル3013が、異なる所望の結果に対し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、別の機械学習モデルは、回復の速度に基づいて治療計画を推奨するように訓練され得る。
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3013は、訓練エンジン309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309は、訓練データ中のパターンを見つけ得、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取り込む機械学習モデル3013を生成する。いくつかの実施形態では、人工知能エンジン3011、及び/又は訓練エンジン309は、図23に描示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3094、臨床医インターフェース3020など)に存在し得る。
1つ以上の機械学習モデル3013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))を含んでもよいし、機械学習モデル3013は、深層ネットワーク、すなわち、2つ以上のレベル(例えば、複数レベル)の非線形演算を含む機械学習モデルであってもよい。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、ニューロンの出力信号を残りのニューロンの入力に、及び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。
システム3010はまた、情報を患者に伝達し、かつ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3050を含む。具体的には、患者インターフェースは、入力デバイス3052及び出力デバイス3054を含み、これらは、患者ユーザインターフェース3052、3054と総称され得る。入力デバイス3052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3054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又は表示画面を含む、1つ以上の異なる形態をとり得る。出力デバイス3054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3054は、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション技術を組み込み得る。例えば、出力デバイス3054は、種々の条件及び/又は方向を合図し得る、発語並びに/又は、音色、チャイム、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、非ビジュアルディスプレイを含み得る。出力デバイス3054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3054は、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、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)によって提示されてもよい。
図23に全体的に例示されるように、患者インターフェース3050は、第2のネットワーク3058を介してサーバ3030及び/又は臨床医インターフェース3020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3056を含む。いくつかの実施形態では、第2のネットワーク3058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3058はインターネットを含んでもよく、患者インターフェース3050とサーバ3030及び/又は臨床医インターフェース3020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)を使用することなどによって、暗号化を介してセキュリティ保護されてもよい。いくつかの実施形態では、第2のネットワーク3058は、Wi-Fi、Bluetooth、ZigBee、近距離無線通信(NFC)、セルラデータネットワークなどのような、有線及び/又は無線ネットワーク接続を含んでもよい。いくつかの実施形態では、第2のネットワーク3058は、第1のネットワーク3034と同じであってもよく、及び/又は第1のネットワーク3034に動作的に結合されてもよい。
患者インターフェース3050は、第2のプロセッサ3060と、患者インターフェース3050の様々なアクションを実施するための第2のプロセッサ3060による実行のための第2の命令3064を保持する第2の機械可読記憶メモリ3062と、を含む。第2の機械可読記憶メモリ3062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実施を表す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3066を含む。患者インターフェース3050はまた、患者インターフェース3050の近傍で患者によって使用されるために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3068を含む。ローカル通信インターフェース3068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3068は、Wi-Fi、Bluetooth、ZigBee、近距離無線通信(NFC)、セルラデータネットワークなどのような、ローカル無線ネットワークを含んでもよい。
システム3010はまた、治療計画に従ってアクティビティを実施するために、患者によって操作されるように、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3070を含む。いくつかの実施形態では、治療デバイス3070は、整形外科的リハビリテーションレジメンであり得るリハビリテーションレジメンの実施し、及び/又は実施を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3070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方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3070は、1つ以上の重み、電気機械自転車、電気機械スピンホイール、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23に全般的に例示されるように、治療デバイス3070は、コントローラ3072を含み、コントローラ3072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。治療デバイス3070はまた、ローカル通信インターフェース3068を介して患者インターフェース3050と(例えば、又はこれを介して、若しくは越えて)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3074を含む。治療デバイス3070はまた、1つ以上の内部センサ3076と、モータなどのアクチュエータ3078と、を含む。アクチュエータ3078は、例えば、患者の身体部分を移動させるため、及び/又は患者による力に抵抗するために使用され得る。
内部センサ3076は、例えば、力 位置、速さ、速度、及び/又は加速度などの、治療デバイス3070の1つ以上の動作特性を測定し得る。いくつかの実施形態では、内部センサ3076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3076は、患者が治療デバイス3070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3076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んでもよい。例えば、力センサの形態の内部センサ3076は、患者が特定の身体部分を使用して治療デバイス3070に加えることができる力又は荷重を測定し得る。
図23に全般的に例示されるシステム3010はまた、患者インターフェース3050のローカル通信インターフェース3068を介してサーバ3030と通信する歩行センサ3082を含む。歩行センサ3082は、患者によって行われたステップの数を追跡及び記憶し得る。いくつかの実施形態では、歩行センサ3082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3082は、スマートフォンなどの電話内に統合されてもよい。
図23に全般的に例示されるシステム3010はまた、患者インターフェース3050のローカル通信インターフェース3068を介してサーバ3030と通信するゴニオメータ3084を含む。ゴニオメータ3084は、患者の身体部分の角度を測定する。例えば、ゴニオメータ3084は、患者の膝又は肘又は肩の屈曲の角度を測定し得る。
システム3010はまた、患者インターフェース3050のローカル通信インターフェース3068を介してサーバ3030と通信する1つ以上の追加のセンサ(図示せず)を含んでもよい。1つ以上の追加のセンサは、心拍数、体温、血圧、グルコースレベル、別のバイオマーカーのレベル、1つ以上のバイタルサインなどのような、他の患者パラメータを測定することができる。例えば、1つ以上の追加のセンサは、皮膚のレベルよりも下の循環血液からの近赤外線の反射を検出する光学センサであり得る。光学センサは、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、グルコースレベル、心拍数、血中酸素飽和レベル、1つ以上のバイタルサインなどを測定し得る。
いくつかの実施形態では、1つ以上の追加のセンサは、治療デバイス3070が使用されている部屋又は物理的空間内、患者の体内に位置し得るか、人の身体(例えば、皮膚パッチ)上に配設され得るか、又は治療デバイス3070に含まれ得、1つ以上の追加のセンサは、様々なバイタルサイン、又は他の診断に関連する属性(例えば、心拍数、発汗率、体温、血圧、酸素レベル、任意の好適なバイタルサイン、グルコースレベル、別のバイオマーカーのレベルなど)を測定し得る。1つ以上の追加のセンサは、分析及び処理のために(例えば、測定値に基づいて、少なくとも患者の治療計画を修正するために使用される)患者の測定値をサーバ3030に伝送し得る。
図23に全般的に例示されるシステム3010はまた、患者インターフェース3050のローカル通信インターフェース68を介してサーバ3030と通信する圧力センサ3086を含む。圧力センサ3086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、静止自転車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。
図23に全般的に例示されるシステム3010はまた、臨床医インターフェース3020と同様又は同一であり得る監督インターフェース3090を含む。いくつかの実施形態では、監督インターフェース3090は、臨床医インターフェース3020で提供されるものよりも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、治療計画の責任を有する人によって使用するために構成され得る。
図23に全般的に例示されるシステム3010はまた、臨床医インターフェース3020と同様又は同一であり得る報告インターフェース3092を含む。いくつかの実施形態では、報告インターフェース3092は、臨床医インターフェース3020で提供されるものよりも少ない機能性を有し得る。例えば、報告インターフェース3092は、治療計画を修正する能力を有していない場合がある。そのような報告インターフェース3092を、例えば請求者によって使用して、請求目的のためにシステム3010の使用を決定し得る。別の例では、報告インターフェース3092は、患者識別可能な情報を表示する能力を有しておらず、データ主体に関する特定のデータフィールドについて、及び/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、非人格化されたデータ及び/又は匿名化されたデータのみを提示し得る。そのような報告インターフェース3092は、例えば、種々の患者に対する治療計画の様々な効果を決定するために研究者によって使用され得る。
システム3010は、患者インターフェース3050及び/又は治療デバイス3070と(例えば、又はこれを介して、若しくは越えて)遠隔通信するために、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3094を含む。そのような遠隔通信は、医療提供者が、システム3010を使用して患者に支援又はガイダンス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3094は、テレメディシン信号3096、3097、3098a、3098b、3099a、3099bを、例えば第1のネットワーク3034及び/又は第2のネットワーク3058を介するなど、ネットワーク接続を介して患者インターフェース3050と通信するように構成されている。テレメディシン信号3096、3097、3098a、3098b、3099a、3099bは、音声信号3096、音声ビジュアル信号3097、患者インターフェース3050の機能を制御するためのインターフェース制御信号3098a、患者インターフェース3050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3098b、治療デバイス3070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3070のステータスを監視するための装置モニタ信号3099b、のうちの1つを含む。いくつかの実施形態では、制御信号3098a、3099aの各々は、一方向であり、アシスタントインターフェース3094から患者インターフェース3050にコマンドを伝達し得る。いくつかの実施形態では、制御信号3098a、3099aを正常に受信したこと、及び/又は要求された制御アクションの成功及び/又は失敗した実装を伝達することに応答して、確認応答メッセージは、患者インターフェース3050からアシスタントインターフェース3094に送信され得る。いくつかの実施形態では、モニタ信号3098b、3099bの各々は、患者インターフェース3050からアシスタントインターフェース3094への一方向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、確認応答メッセージは、モニタ信号3098b、3099b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3094から患者インターフェース3050に送信され得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース3050は、治療デバイス3070と、アシスタントインターフェース3094及び/又はサーバ3030などの、1つ以上の他のデバイスと、の間の装置制御信号3099a及び装置モニタ信号3099b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3050は、アシスタントインターフェース3094からのテレメディシン信号3096、3097、3098a、3098b、3099a、3099b内の装置制御信号3099aに応答して、装置制御信号3099aを伝送するように構成され得る。
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3094は、臨床医インターフェース3020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3020は、アシスタントインターフェース3094を実装する1つ以上のスクリーンを含み得る。代替的又は追加的に、臨床医インターフェース3020は、アシスタントインターフェース3094の態様を実装するための、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んでもよい。
いくつかの実施形態では、テレメディシン信号3096、3097、3098a、3098b、3099a、3099bの1つ以上の部分が、患者インターフェース3050の出力デバイス3054によって提示されるために、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が、サーバ3030からストリーミングされ、患者インターフェース3050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が、患者インターフェース3050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3094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3050上で再生してもよい。
アシスタントインターフェース3094は、アシスタント入力デバイス3022及びアシスタントディスプレイ3024を含み、これらは、アシスタントユーザインターフェース3022、3024と総称され得る。アシスタント入力デバイス3022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。代替的又は追加的に、アシスタント入力デバイス3022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3050を介して患者に話しかけるように構成された電話ハンドセット、ヘッドセット、又は1つ以上の広域マイクロフォンの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、アシスタント入力デバイス3022は、1つ以上のマイクロフォンを使用することによって、医療提供者によって話される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有し、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3022は、Apple製のSiri、Amazon製のAlexa、Googleアシスタント、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か、又はこれらと同様の機能性を含み得る。アシスタント入力デバイス3022は、他のハードウェアコンポーネント及び/又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。アシスタント入力デバイス3022は、1つ以上の汎用デバイス及び/又は専用デバイスを含み得る。
アシスタントディスプレイ3024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又は表示画面を含む、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3024は、プロジェクタ、仮想現実能力、又は拡張現実能力などの他のハードウェアコンポーネント及び/又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。アシスタントディスプレイ3024は、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション技術を組み込み得る。例えば、アシスタントディスプレイ3024は、種々の条件及び/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/若しくは楽曲などの、他の音を含み得る、音声信号などの非ビジュアルディスプレイを含み得る。アシスタントディスプレイ3024は、医療提供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。アシスタントディスプレイ3024は、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、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)によって提示されてもよい。
いくつかの実施形態では、システム3010は、アシスタントインターフェース3094から患者インターフェース3050への言語のコンピュータ変換を提供し、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。追加的又は代替的に、システム3010は、テキストの音声認識及び/又は発声音を提供してもよい。例えば、システム10は、発語を印刷テキストに変換し得、及び/又はシステム3010は、印刷テキストから音声で言葉を発し得る。システム3010は、患者、臨床医、及び/又は医療提供者のいずれか又は全てによって話された言葉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3010は、患者によって話された要求又はコマンドを認識し、これらに反応するように構成され得る。例えば、システム3010は、患者による(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)口頭でのコマンドに応答して、テレメディシンセッションを自動的に開始し得る。
いくつかの実施形態では、サーバ3030は、アシスタントインターフェース3094によって提示するための、アシスタントディスプレイ3024の態様を生成し得る。例えば、サーバ3030は、アシスタントディスプレイ3024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3011は、患者の、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3094のアシスタントディスプレイ3024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3024は、サーバ3030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3030は、第1のネットワーク3034を介してアシスタントインターフェース3094と(例えば、又はこれを介して)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3034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3034は、インターネットを含んでもよく、サーバ3030とアシスタントインターフェース3094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)を介して暗号化を使用することによるなどの、プライバシー強化技術を介して、セキュリティ保護されてもよい。代替的又は追加的に、サーバ3030は、第1のネットワーク3034とは独立した1つ以上のネットワーク、及び/又は直接の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3094と(例えば、又はこれを介して、若しくはこれを越えて)通信するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、患者インターフェース3050及び治療デバイス3070は、各々、アシスタントインターフェース3094のロケーションから地理的に分離された患者ロケーションから動作し得る。例えば、患者インターフェース3050及び治療デバイス3070は、居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、クリニック又はコールセンターなどの集中ロケーションでアシスタントインターフェース3094を使用することによって、遠隔で支援され得る。
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3094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において、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3094が、地理的に分散され得る。いくつかの実施形態では、人は、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3094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手配を可能にし得る。
図24~25は、治療デバイス3070の一実施形態を示す。より具体的には、図24は、据え付けサイクリングマシン3100の形態の治療デバイス3070を全般的に例示しており、これは、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3100は、各々が軸3106の周りに回転するためにペダルアーム3104に取り付けられた、ペダル3102のセットを含む。いくつかの実施形態では、図24に全般的に例示されるように、ペダル3102は、患者がペダリングで使用する可動域を調整するために、ペダルアーム3104上で移動可能である。例えば、ペダルが軸3106に向かって内側に位置することは、ペダルが軸3106から外側に離れて位置するときよりも小さな可動域に対応する。いくつかの実施形態では、ペダルは、回転の平面から内側及び外側に調整可能であり得る。そのような技術は、患者の脚がペダルを踏む際に、患者の脚の幅を増加及び減少させることを可能にし得る。患者がペダル3102に加えた力の量を測定するために、圧力センサ3086が、ペダル3102のうちの1つに取り付けられ、又はペダル3102のうちの1つに埋め込まれる。圧力センサ3086は、治療デバイス3070に、及び/又は患者インターフェース3050に無線で通信し得る。
図26は、図24の治療デバイスを使用する人(患者)を全般的に例示しており、患者インターフェース3050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。例示的な患者インターフェース3050は、患者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、患者インターフェース3050は、治療デバイス3070に埋め込まれるか、又は取り付けられ得る。
図26は、患者が、患者の手首に歩行センサ3082を装着していることを全般的に例示しており、「本日のステップ31355」と示す注記は、歩行センサ3082が、そのステップカウントを記録し、患者インターフェース3050に伝送したことを示す。図26はまた、患者がゴニオメータ3084を患者の右膝に装着していることを全般的に例示しており、「膝角度72°」と示す注記は、ゴニオメータ3084が、その膝角度を測定し、患者インターフェース3050に送信していることを示す。図36はまた、圧力センサ3086を有するペダル3102のうちの1つの右側が「力12.5ポンド」と示しており、右側ペダル圧力センサ3086が、その力測定値を測定し、患者インターフェース3050に伝送していることを示すことを、全般的に例示している。
図26はまた、圧力センサ3086を有するペダル4102のうちの1つの左側が「力27ポンド」と示しており、左側ペダル圧力センサ3086が、その力測定値を測定し、患者インターフェース3050に伝送していることを示すことを、全般的に例示している。図26はまた、患者が4分13秒間治療デバイス3070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、全般的に例示している。このセッション時間は、治療デバイス3070から受信された情報に基づいて、患者インターフェース3050によって判定され得る。図26はまた、「疼痛レベル3」と示す指標を、全般的に例示している。そのような疼痛レベルは、患者インターフェース3050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。
図27は、アシスタントインターフェース3094の概要ディスプレイ3120の例示的な一実施形態である。具体的には、概要ディスプレイ3120は、医療提供者が患者インターフェース3050及び/又は治療デバイス3070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、テレメディシン又はテレヘルスとも呼ばれ得る。
具体的には、概要ディスプレイ3120は、治療デバイス3070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3130を含む。患者プロファイルディスプレイ3130は、図27に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ3120の一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3130は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。
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3130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3130上に提示されるデータは、その情報に対する医療提供者の必要性に依存し得る。例えば、医療上の問題で患者を支援している医療提供者には、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3070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、技師には、患者の名前のみが与えられ得る。
患者プロファイルディスプレイ3130は、非人格化されたデータ及び/又は匿名化されたデータを含み得るか、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途で、機密の患者データが伝達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、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律(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。
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3130は、患者が治療デバイス3070を使用する際に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、治療レジメンに関する問題で患者を支援する医療提供者には、治療計画情報が提供され得るのに対して、治療デバイス3070の問題をトラブルシューティングする技師には、患者の治療計画に関するいかなる情報も提供されない場合がある。
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が、医療提供者に対して患者プロファイルディスプレイ3130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3030の人工知能エンジン3011によって生成され、特に、テレメディシン又はテレヘルスセッション中にサーバ3030からリアルタイムで受信され得る。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を、図29を参照して以下に記載する。
図27に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ3120はまた、治療デバイスを使用して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3134を含む。患者ステータスディスプレイ3134は、図27に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ3120の一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3134は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。
患者ステータスディスプレイ3134は、本明細書に先に記載されたように、外部センサ3082、3084、3086のうちの1つ以上から、及び/又は治療デバイス3070の1つ以上の内部センサ3076、及び/又は1つ以上の追加のセンサ(図示せず)からのセンサデータ3136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3134は、治療デバイス3070を使用している間患者によって装着されている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、胸郭バンドなどを含み得る。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3070を使用している間の患者の心拍数、体温、血圧、グルコースレベル、血中酸素飽和度、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3134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3138を提示し得る。
ユーザアクセス制御部を使用して、システム3010のユーザインターフェース3020、3050、3090、3092、3094のいずれか又は全てに対して、どのようなデータを閲覧及び/又は修正するのに利用可能であるかを含めて、アクセスを制限し得る。いくつかの実施形態では、ユーザアクセス制御部を用いて、システム3010を使用する任意の所与の人にとってどのような情報が利用可能であるかを制御し得る。例えば、アシスタントインターフェース3094上に提示されるデータは、ユーザアクセス制御部によって制御され、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、許可が設定され得る。
図27に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ3120はまた、医療提供者が患者を支援する際に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3140を含む。ヘルプデータディスプレイ3140は、図27全般的に例示されるように、概要ディスプレイ3120の一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3140は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。ヘルプデータディスプレイ3140は、例えば、患者インターフェース3050及び/又は治療デバイス3070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3140はまた、研究データ又はベストプラクティスを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ヘルプデータディスプレイ3140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3140は、医療提供者が患者の問題の根本原因及び/又は解決策を決定する際に使用する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3094は、医療提供者によって使用するためのヘルプデータの同時提示のために、同じであっても異なっていてもよい2つ以上のヘルプデータディスプレイ3140を提示し得る。例えば、第1のヘルプデータディスプレイが、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が、医療提供者が患者に対して読み出すための、好ましくは患者が何らかのアクションを実施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入力し得る。
図27に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ3120はまた、患者インターフェース3050に関する情報を提示し、及び/又は患者インターフェース3050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3150を含む。患者インターフェース制御部3150は、図27に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ3120の一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3150は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。患者インターフェース制御部3150は、インターフェースモニタ信号3098b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3094に、伝達された情報を提示し得る。
図27に全般的に例示されるように、患者インターフェース制御部3150は、患者インターフェース3050によって提示される表示の表示フィード3152を含む。いくつかの実施形態では、表示フィード3152は、患者インターフェース3050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。言い換えれば、表示フィード3152は、患者インターフェース3050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3152は、画面名又は画面番号などの、患者インターフェース3050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3150は、医療提供者が患者インターフェース3050の1つ以上の設定又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3154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3154は、アシスタントインターフェース3094に、患者インターフェース3050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3098を生成及び/又は伝送させ得る。
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3154は、医療提供者が患者インターフェース3050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3154は、医療提供者が、患者インターフェース3050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3094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3050上のカーソルを遠隔で制御することを可能にし得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース3050を使用して、患者インターフェース設定制御部3154は、患者が変更す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3050は、患者が、患者インターフェース3050上で、表示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3154は、医療提供者が患者インターフェース3050の言語設定を変更することを可能にし得る。別の例では、患者インターフェース3050は、表示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3050上の表示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3154は、医療提供者が患者インターフェース3050のフォントサイズ設定を変更することを提供し得る。
図27に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ3120はまた、患者インターフェース3050と、治療デバイス3070、歩行センサ3082、及び/又はゴニオメータ3084などの、1つ以上の他のデバイス3070、3082、3084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3156を含む。インターフェース通信ディスプレイ3156は、図27に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ3120の一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3156は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。インターフェース通信ディスプレイ3156は、医療提供者が他のデバイス3070、3082、3084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3070、3082、3084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3070、3082、3084のうちの新たなデバイスとの通信を確立するように、患者インターフェース50に遠隔で指令し得る。この機能性は、例えば、患者が他のデバイス3070、3082、3084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3070、3082、3084のうちの新たなデバイス又は交換デバイスを受け取る場合に、使用され得る。
図27に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ3120はまた、医療提供者が治療デバイス3070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3160を含む。装置制御部3160は、図27に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ3120の一部分又は領域の形態をとり得る。装置制御部3160は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。装置制御部3160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3162を含み得る。装置ステータスディスプレイ3162は、装置モニタ信号3099b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3094に伝達された情報を提示し得る。装置ステータスディスプレイ3162は、治療デバイス3070が患者インターフェース3050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3162は、治療デバイス3070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。
装置制御部3160は、医療提供者が治療デバイス3070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3164を含み得る。装置設定制御部3164は、アシスタントインターフェース3094に、治療デバイス3070の動作パラメータ及び/又は1つ以上の特性(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3070の他の好適な特性、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3099(例えば、記載されるように、処理計画入力と称され得る)を生成及び/又は伝送させ得る。
装置設定制御部3164は、モードボタン3166及び位置制御部3168を含み得、これらは、医療提供者が、治療デバイス3070のアクチュエータ3078を手動モードにし、その後、位置制御部3168を使用して、アクチュエータ3078の位置又は速度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3166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、医療提供者は、患者が治療デバイス3070を能動的に使用しながら、ペダル半径設定などの、治療デバイス3070の動作パラメータを変更し得る。そのような「その場」調整は、患者インターフェース3050を使用して患者に利用可能であってもよいし、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3164は、医療提供者が、患者が患者インターフェース3050を使用し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3050は、治療デバイス3070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3164は、医療提供者が治療デバイス3070の高さ又は傾きの設定を変更することを提供し得る。
図27に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ3120はまた、患者インターフェース3050との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションを制御するための患者通信制御部3170を含んでもよい。患者インターフェース3050との通信セッションは、患者インターフェース3050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3094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3050は、アシスタントインターフェース3094を使用する人との2方向の音声通信又は音声ビジュアル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3050との通信セッションは、双方向(2方向)ビデオフィード又は音声ビジュアルフィードを含み、患者インターフェース3050及びアシスタントインターフェース3094の各々が、他方のビデオを提示し得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース3050は、アシスタントインターフェース3094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3094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3094は、患者インターフェース3050からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。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3094は、患者インターフェース3050からのビデオを提示し得る一方、患者インターフェース3050は、音声のみを提示するか、又は患者インターフェース3050は、アシスタントインターフェース3094からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース3050との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションは、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レジメンを実施しながら行われ得る。患者通信制御部3170は、図27に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ3120の一部分又は領域の形態をとり得る。患者通信制御部3170は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。
音声通信及び/又は音声ビジュアル通信は、アシスタントインターフェース3094によって、及び/又は電話システムなどの1つ以上の別のデバイス、若しくは医療提供者がアシスタントインターフェース3094を使用する間に医療提供者によって使用されるビデオ会議システムによって、処理及び/又は指示され得る。代替的又は追加的に、音声通信及び/又は音声ビジュアル通信は、第三者との通信を含んでもよい。例えば、システム3010は、医療提供者が、特定の一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、医療提供者又はスペシャリストなどの、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27に全般的に例示される例示的な患者通信制御部3170は、医療提供者が、患者との音声通信又は音声ビジュアル通信の様々な態様を管理する際に使用するための呼制御部3172を含む。呼制御部3172は、医療提供者が音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションを終了するための切断ボタン3174を含む。呼制御部3172はまた、アシスタントインターフェース3094からの音声信号又は音声ビジュアル信号を一時的に消音するためのミュートボタン3176を含む。いくつかの実施形態では、呼制御部3172は、ホールドボタン(図示せず)などの他の機能を含み得る。
呼制御部3172はまた、患者インターフェース3050で電話会議セッションからの音声及び/又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、及び一時停止ボタンなどの、1つ以上の記録/再生制御部3178を含む。呼制御部3172はまた、患者インターフェース3050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3180と、アシスタントインターフェース3094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3182と、を含む。セルフビデオディスプレイ3182は、図27に全般的に例示されるように、ビデオフィードディスプレイ3180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。代替的又は追加的に、セルフビデオディスプレイ3182は、ビデオフィードディスプレイ3180から別個に及び/又は独立して提示されてもよい。
図27に全般的に例示される例示的な概要ディスプレイ3120はまた、第三者との音声通信及び/又は音声ビジュアル通信を行う際に使用するための第三者通信制御部3190を含む。第三者通信制御部3190は、図27に全般的に例示されるように、概要ディスプレイ3120の一部分又は領域の形態をとり得る。第三者通信制御部3190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3190は、特定の一ハードウェア又はソフトウェアの使用に関して第三者、例えば、医療提供者又はスペシャリストなどの、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3094を介して医療提供者と、及び患者インターフェース3050を介して患者と、の両方で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3010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。
図28は、本開示による、患者に関するデータ3600に基づいて、患者の治療計画3602を出力するように機械学習モデル3013を訓練する例示的なブロック図を全般的に例示する。他の患者に関するデータは、サーバ3030によって受信され得る。他の患者は、様々な治療デバイスを使用して治療計画を実施していてもよい。
データは、他の患者の特性、他の患者によって実施される治療計画の詳細、及び/又は治療計画を実施した結果(例えば、患者の身体の一部分の回復率、患者の身体の一部分の回復量、患者の身体の一部分の筋力の増加量又は減少量、患者の身体の一部分の可動域の増加量又は減少量など)を含み得る。
描示されるように、データは、種々の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の特性、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の特性、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の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の特性を含み得、これらの患者の治療計画は、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30分を5回で3週間使用し、治療デバイス70のプロパティ、構成、及び/又は設定の値は、最初の2週間はX(Xは数値)に、最後の週はY(Yは数値)に設定される)。
コホートA及びコホートBは、機械学習モデル3013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3013は、各コホートの特性間のパターンを照合し、かつ結果を提供する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3600が訓練された機械学習モデル3013に入力されると、訓練された機械学習モデル3013は、データ3600に含まれる特性をコホートA又はコホートBのいずれか一方の特性と照合し、適切な治療計画3602を出力し得る。いくつかの実施形態では、機械学習モデル3013は、新しい患者によって実施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。
図29は、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3094の概要ディスプレイ3120の一実施形態を全般的に例示する。描示されるように、概要ディスプレイ3120は、セルフビデオディスプレイ3182を含む、患者プロファイル3130及びビデオフィードディスプレイ3180のセクションを含むだけである。図27を参照して記載される概要ディスプレイ3120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3130、ビデオフィードディスプレイ3180、及びセルフビデオディスプレイ3182に加えて、又はこれらの代わりに提示され得る。
テレメディシン医療セッション中にアシスタントインターフェース3094(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3180に患者からのビデオも提示する概要ディスプレイ3120(例えば、アシスタントインターフェース3094の表示画面3024上に提示されるユーザインターフェース)の一部分におけるセルフビデオ3182に提示され得る。更に、ビデオフィードディスプレイ3180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3050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(GUI)オブジェクト3700(例えば、ボタン)を含んでもよい。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3700を選択してもよい。描示されるように、概要ディスプレイ3120の別の部分は、患者プロファイルディスプレイ3130を含む。
患者プロファイルディスプレイ3130は、2つの例示的な推奨される治療計画3600と、1つの例示的な除外される治療計画3602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特性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3600を生成するために、治療されている患者の特性と、治療計画を実施するために治療デバイス3070を使用した他の人々のコホートと、の間のパターンが、人工知能エンジン3011の1つ以上の機械学習モデル3013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。
例えば、描示されるように、患者プロファイルディスプレイ3130は、「患者の特性は、コホートAにおける使用の特性と一致します。以下の治療計画は、患者の特性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3130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。
描示されるように、治療計画「A」は、「患者Xは、治療デバイスを1日に3030分で4日間使用して、Y%の可動域の増加を達成するのがよく、患者Xは、2型糖尿病を有しており、患者Xに、治療計画中に疼痛管理のために薬物Zを処方するのがよいでしょう(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ます)」を示す。したがって、生成された治療計画は、Y%の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全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、見解、診断及び/若しくは治療を取り扱うことをいかようにも制限されることを意図するものではない。
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、異なる薬物レジメンなどを含む、異なる治療計画を指定し得る。
描示されるように、患者プロファイルディスプレイ3130はまた、除外される治療計画3602を提示してもよい。これらのタイプの治療計画は、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3094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、以下を指定することができる:「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してはならず、患者Xは、2型糖尿病を有しており、患者Xに、治療計画中に疼痛管理のために薬物Mを処方してはなりません(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ります)」。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に薬物Mを処方すべきではないと指摘する。
医療提供者は、概要ディスプレイ3120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3600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、医療提供者は、推奨される治療計画3600の長所及び短所を患者と考察し得る。
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3050に伝送され得る。患者は、患者インターフェース3050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、詳細(例えば、治療デバイス3070、食事レジメン、薬物レジメンなどを使用する治療プロトコル)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3030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3070を使用する際に治療デバイス3070を制御し得る。
図30は、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3094の概要ディスプレイ3120の一実施形態を全般的に例示する。認知され得るように、治療デバイス3070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3050)は、患者が治療デバイス3070を使用して治療計画を実施する間に、データを伝送し得る。データは、患者の更新された特性及び/又は他の治療データを含み得る。例えば、更新された特性は、新しい実施情報及び/又は測定情報を含み得る。実施情報は、治療デバイス3070の一部分の速度、患者によって達成される可動域、治療デバイス3070の一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。
いくつかの実施形態では、サーバ3030で受信されたデータは、訓練された機械学習モデル3013に入力され得、機械学習モデル3013は、患者が現在の治療計画に向かっていることを特性が示していると判定し得る。患者が現在の治療計画に向かっていると判定することは、訓練された機械学習モデル3013に治療デバイス3070のパラメータを調整させ得る。調整は、患者の実施を更に改善するための、治療計画の次のステップに基づき得る。
いくつかの実施形態では、サーバ3030で受信されたデータは、訓練された機械学習モデル3013に入力され得、機械学習モデル3013は、患者が現在の治療計画に向かっていない(例えば、スケジュールよりも遅れている、速度を維持することができない、特定の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のスケジュールよりも進んでいる(例えば、特定の速度を超えている、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)ことを特性が示していると判定し得る。
訓練された機械学習モデル3013は、患者の特性が、患者が割り当てられているコホート内の患者の特性と一致しなくなっていると判定し得る。したがって、訓練された機械学習モデル3013は、患者を、適格特性患者の特性を含む別のコホートに再割り当てし得る。したがって、訓練された機械学習モデル3013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3070を制御し得る。
いくつかの実施形態では、治療デバイス3070を制御する前に、サーバ3030は、新しい治療計画3800を、患者プロファイル3130内で提示するためにアシスタントインターフェース3094に提供し得る。描示されるように、患者プロファイル3130は、「患者の特性が変化して、コホートBにおける使用の特性と一致するようになりました。患者の特性及び所望の結果に基づいて、以下の治療計画が患者に推奨されます」を示す。次いで、患者プロファイル3130は、新しい治療計画3800を提示する(「患者Xは、治療デバイスを1日に10分で3日間使用して、L%の可動域の増加を達成するのがよいでしょう」。医療提供者は、新しい治療計画3800を選択し得、サーバ3030は、選択を受信し得る。サーバ3030は、新しい治療計画3800に基づいて、治療デバイス3070を制御し得る。いくつかの実施形態では、新しい治療計画3800は、患者が新しい治療計画3800の詳細を閲覧し得るように、患者インターフェース3050に伝送され得る。
いくつかの実施形態では、サーバ3030は、治療デバイス3070を使用して治療計画を実施する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、治療デバイス3070を使用して様々な運動を実施する患者、ユーザ、又は人を含み得る。
治療データは、ユーザの様々な特性、ユーザに関する様々なベースライン測定情報、ユーザが治療デバイス3070を使用する間のユーザに関する様々な測定情報、治療デバイス3070の様々な特性、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、サーバ3030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。
いくつかの実施形態では、ユーザが治療デバイス3070を使用して治療計画を実施する間に、治療データの少なくとも一部は、外部センサ3082、3084、3086のうちの1つ以上からの、及び/又は治療デバイス3070の1つ以上の内部センサ3076からのセンサデータ3136を含み得る。いくつかの実施形態では、治療データの少なくとも一部は、治療デバイス3070を使用している間患者によって装着されている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、胸郭バンドなどを含み得る。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3070を使用している間、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。
治療デバイス3070の様々な特性は、治療デバイス3070の1つ以上の設定、治療デバイス3070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)当たりの現在の回転数、治療デバイス3070の抵抗設定、治療デバイス3070の他の好適な特性、又はそれらの組み合わせを含み得る。ベースライン情報は、ユーザが安静にしている間の、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測定情報、又はそれらの組み合わせを含み得る。測定情報は、ユーザが治療デバイス3070を使用して治療計画を実施する間に、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測定情報、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、サーバ3030は、人工知能エンジン3011によるアクセスのために、治療データを、関連付けられたメモリに書き込み得る。人工知能エンジン3011は、治療データの少なくとも一部を使用して1つ以上の予測を生成するように構成され得る1つ以上の機械学習モデル3013を使用し得る。例えば、人工知能エンジン3011は、ユーザに対応する治療データを受信するように構成された機械学習モデル3013を使用し得る。機械学習モデル3013は、治療データの少なくとも1つの態様を分析し得、治療データの少なくとも1つの態様に対応する少なくとも1つの予測を生成し得る。
少なくとも1つの予測は、ユーザの1つ以上の予測される特性を示し得る。ユーザの1つ以上の予測される特性は、ユーザの予測されるバイタルサイン、ユーザの予測される呼吸数、ユーザの予測される心拍数、ユーザの予測される体温、ユーザの予測される血圧、ユーザによって実施されている治療計画の予測される転帰、ユーザが治療計画を実施することから結果として生じるユーザの予測される傷害、又はユーザの他の好適な予測される特性を含み得る。
いくつかの実施形態では、サーバ3030は、人工知能エンジン3011から1つ以上の予測を受信し得る。サーバ3030は、人工知能エンジン3011から受信されたそれぞれの予測に対応する閾値を識別し得る。例えば、サーバ3030は、それぞれの予測によって示されたユーザの1つ以上の特性を識別し得る。
サーバ3030は、閾値を、ユーザの特性及び/又はユーザの特性の組み合わせに関連付けるように構成された、データベース3044又は他の好適なデータベースなどの、データベースにアクセスし得る。例えば、データベース3044は、第1の閾値をユーザの血圧に関連付ける情報を含み得る。追加的又は代替的に、データベース3044は、閾値をユーザの血圧及びユーザの心拍数に関連付ける情報を含み得る。データベース3044は、ユーザの様々な特性のうちのいずれか、及び/又はユーザ特性の任意の組み合わせに関連付けられた、任意の数の閾値を含み得ることを理解されたい。いくつかの実施形態では、それぞれの予測に対応する閾値は、上限及び下限を含む、値又は値の範囲を含み得る。
いくつかの実施形態では、サーバ3030は、人工知能エンジン3011から受信された予測が、対応する閾値の範囲内にあるかどうかを判定し得る。例えば、サーバ3030は、予測を対応する閾値と比較し得る。サーバ3030は、予測が閾値の所定の範囲内にあるかどうかを判定し得る。例えば、閾値が値を含む場合、所定の範囲は、この値を上回る上限(例えば、0.5%若しくは1%のパーセント表現、又は例えば、250若しくは750(測定単位又は他の好適な数値)、又は他の好適な上限)と、この値を下回る下限(例えば、0.5%若しくは1%のパーセント表現、又は例えば、250若しくは750(測定単位又は他の好適な数値)、又は他の好適な下限)と、を含み得る。同様に、閾値が、第1の上限及び第1の下限(例えば、予測に対応する1つ以上のユーザ特性の許容範囲を定義する)を含む範囲を含む場合、所定の範囲は、第1の上限を上回る第2の上限(例えば、0.5%若しくは1%のパーセント表現、又は例えば、250若しくは750(測定単位又は他の好適な数値)、又は他の好適な数値)と、第1の下限を下回る第2の下限(例えば、0.5%若しくは1%のパーセント表現、又は例えば、250若しくは750(測定単位又は他の好適な数値)、又は他の好適な下限)と、を含み得る。閾値は、任意の好適な所定の範囲を含んでもよく、本明細書に記載されるものに加えて、又はそれら以外の任意の好適な形式を含んでもよいことを理解されたい。
サーバ3030が、予測が閾値の範囲内にあると判定する場合、サーバ3030は、予測及び治療データを提供するために、ユーザを支援する医療提供者のコンピューティングデバイスにおける概要ディスプレイ3120などのインターフェースと(例えば、又はこれを介して)通信し得る。いくつかの実施形態では、サーバ3030は、治療データ及び/又は予測を使用して、治療情報を生成し得る。治療データ及び/又は予測が、ユーザによる治療計画の実施を担当する医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、治療情報は、治療デバイス3070を使用する間のユーザによる治療計画の実施のフォーマットされた概要を含み得る。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3120は、治療情報を含み、及び/又は表示し得る。
サーバ3030は、概要ディスプレイ3120において、治療情報を提供するように構成され得る。例えば、サーバ3030は、概要ディスプレイ3120によるアクセスのために治療情報を記憶し、及び/又は治療情報を概要ディスプレイ3120に伝達し得る。いくつかの実施形態では、サーバ3030は、治療情報を患者プロファイルディスプレイ3130、若しくは概要ディスプレイ3120の他の好適なセクション、部分、若しくは構成要素に、又は任意の他の好適なディスプレイ若しくはインターフェースに提供し得る。
いくつかの実施形態では、サーバ3030は、予測が閾値の範囲内にあるという判定に応答して、治療計画の少なくとも1つの態様を修正し、及び/又は予測に基づいて、治療デバイス3070の1つ以上の特性を修正し得る。いくつかの実施形態では、サーバ3030は、ユーザがテレメディシンセッション中に治療デバイス3070を使用する間に、生成された予測に基づいて、治療デバイス3070を制御し得る。例えば、サーバ3030は、予測及び/又は治療計画に基づいて、治療デバイス3070の1つ以上の特性を制御し得る。
医療提供者は、医療従事者(例えば、医師、看護師、セラピストなどのような)、運動専門家(例えば、コーチ、トレーナ、栄養士などのような)、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、作業療法士などのような)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。
いくつかの実施形態では、インターフェースは、治療情報を提供し、かつ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。
いくつかの実施形態では、医療提供者は、治療情報及び/又は予測をレビューし得る。医療提供者は、治療情報及び/又は予測のレビューに基づいて、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3070の1つ以上の特性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得る。医療提供者は、治療情報のレビューに基づいて、治療情報を、ユーザによって実施されている治療計画と比較し得る。
医療提供者は、以下を比較し得る:(i)ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間のユーザに関する予想される情報を、(ii)ユーザが治療デバイスを使用して治療計画を実施する間のユーザに関する予測と。
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、予測が、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た許容範囲内にある場合、治療計画が所望の効果を与えていると判定し得る。代替的に、医療提供者は、予測が、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た許容範囲外にある場合、治療計画が所望の効果を与えていないと判定し得る。
例えば、医療提供者は、予測によって示された血圧値(例えば、収縮期血圧、拡張期血圧、及び/又は脈圧)が、予想される情報によって示された予想される血圧値の許容範囲内(例えば、プラス又はマイナス1%、プラス又はマイナス5%、プラス又はマイナス1測定単位(又は他の好適な数値)、又は任意の好適な範囲)であるかどうかを判定し得る。医療提供者は、血圧値が、予想される血圧値の範囲内にある場合、治療計画が所望の効果を与えていると判定し得る。代替的に、血圧値が、予想される血圧値の範囲外にある場合、治療計画が所望の効果を与えていないと判定し得る。
いくつかの実施形態では、ユーザが治療デバイス3070を使用して治療計画を実施する間に、医療提供者は、治療デバイス3070の予想される特性を、治療情報及び/又は予測によって示された治療デバイス3070の特性と比較し得る。例えば、医療提供者は、治療デバイス3070の予想される抵抗設定を、治療情報及び/又は予測によって示された治療デバイス3070の実際の抵抗設定と比較し得る。医療提供者は、治療情報によって示された治療デバイス3070の実際の特性が、治療デバイス3070の予想される特性のうちの対応する特性の範囲内にある場合、ユーザが治療計画を適正に実施していると判定し得る。代替的に、医療提供者は、治療情報及び/又は予測によって示された治療デバイス3070の実際の特性が、治療デバイス3070の予想される特性のうちの対応する特性の範囲外にある場合、ユーザが治療計画を適正に実施していないと判定し得る。
医療提供者が、予測及び/又は治療情報が、ユーザが治療計画を適正に実施していることを示す、及び/又は治療計画が所望の効果を与えていると判定する場合、医療提供者は、少なくとも1つの治療計画及び/又は治療デバイス3070の1つ以上の特性を修正しないことを決定し得る。代替的に、ユーザが治療デバイス3070を使用して治療計画を実施する間に、医療提供者が、予測及び/又は治療情報が、ユーザが治療計画を適正に実施していないか、又は実施してこなかったこと、及び/又は治療計画が所望の効果を与えていないか、又は与えてこなかったことを示すと判定する場合、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3070の1つ以上の特性を修正することを決定してもよい。
いくつかの実施形態では、医療提供者が、治療計画の少なくとも1つの態様を修正する、及び/又は治療デバイスの1つ以上の特性を修正すると判定する場合、医療提供者は、インターフェースとインタラクトして、治療計画に対する1つ以上の修正を示す治療計画入力を提供し、及び/又は治療デバイス3070の1つ以上の特性を修正し得る。例えば、医療提供者は、インターフェースを使用して、治療デバイス3070の抵抗設定の増加若しくは減少、又は治療デバイス3070の1つ以上の特性に対する他の好適な修正、を示す入力を提供し得る。追加的又は代替的に、医療提供者は、インターフェースを使用して、治療計画に対する修正を示す入力を提供してもよい。例えば、医療提供者は、インターフェースを使用して、ユーザが治療計画に従って治療デバイス3070を使用することを必要とされる時間の量の増加若しくは減少、又は治療計画に対する他の好適な修正、を示す入力を提供してもよい。
いくつかの実施形態では、治療計画入力によって示された1つ以上の修正に基づいて、サーバ3030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3070の1つ以上の特性を修正する。
いくつかの実施形態では、患者が治療デバイス3070を使用して、修正された治療計画を実施する間に、サーバ3030は、ユーザに関する後続の治療データを受信し得る。例えば、医療提供者が、治療計画及び/若しくは治療デバイス3070の1つ以上の特性を修正する入力を提供した後、並びに/又はサーバ3030が、人工知能エンジン3011を使用して、治療計画及び/若しくは治療デバイス3070の1つ以上の特性を修正した後、ユーザは、修正された治療計画を実施するために治療デバイス3070を使用し続け得る。後続の治療データは、ユーザが治療デバイス3070を使用して修正された治療計画を実施す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、医療提供者が、治療情報を受信し、治療計画及び/若しくは治療デバイス3070の1つ以上の特性を修正しないと判定した、並びに/又はサーバ3030が、人工知能エンジン3011を使用して、治療計画及び/若しくは治療デバイス3070の1つ以上の特性を修正しないと判定した後、後続の治療データは、ユーザが治療計画を実施するために治療デバイス3070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。いくつかの実施形態では、後続の治療データは、更新された治療データ(例えば、少なくとも1つの予測を含むように更新された治療データ)を含み得る。
いくつかの実施形態では、サーバ3030は、機械学習モデル3013を使用する人工知能エンジン3011を使用して、後続の治療データに基づいて、1つ以上の後続の予測を生成し得る。サーバ3030は、それぞれの後続の予測が、対応する閾値の範囲内にあるかどうかを判定し得る。サーバ3030は、それぞれの後続の予測が閾値の範囲内にあるという判定に応答して、後続の治療データ、後続の治療情報、及び/又は予測を、医療提供者のコンピューティングデバイスに伝達し得る。いくつかの実施形態では、サーバ3030は、後続の予測に基づいて、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3070の1つ以上の特性を修正し得る。
いくつかの実施形態では、サーバ3030は、医療提供者のコンピューティングデバイスから後続の治療計画入力を受信し得る。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、サーバ3030は、治療計画を更に修正し、及び/又は治療デバイス3070の1つ以上の特性を制御し得る。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及び/又は後続の予測を受信及び/又はレビューすることに応答して、インターフェースにおいて、医療提供者によって提供される入力に対応し得る。サーバ3030は、人工知能エンジン3011を使用して、治療データに基づいて継続的及び/又は周期的に予測を生成し得ることを理解されたい。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/又は周期的に受信された治療データに基づいて、サーバ3030は、治療情報及び/又は予測を、医療提供者のコンピューティングデバイスに提供し得る。追加的又は代替的に、サーバ3030は、ユーザが治療デバイス3070を使用して治療計画を実施する間に、ユーザの特性を継続的及び/又は周期的に監視し得る。
いくつかの実施形態では、医療提供者並びに/又はサーバ3030は、ユーザが治療デバイス3070を使用して治療計画を実施する間に、継続的又は周期的に、治療情報、治療データ、及び/又は予測を受信及び/又はレビューし得る。治療情報、治療データ、及び/又は予測によって示された1つ以上の傾向に基づいて、医療提供者並びに/又はサーバ3030は、治療計画を修正するかどうか、及び/又は治療デバイス3070の1つ以上の特性を修正及び/若しくは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正に実施していないこと、及び/又はユーザによる治療計画の実施が所望の効果を与えてい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。
いくつかの実施形態では、サーバ3030は、ユーザが治療デバイス3070を使用して治療計画を実施する間、予測に基づいて、治療デバイス3070の1つ以上の特性を制御し得る。例えば、サーバ3030は、予測が対応する閾値の範囲外にあると判定し得る。予測に基づいて、サーバ3030は、治療デバイス3070の1つ以上の特性を識別し得る。サーバ3030は、治療デバイス3070の1つ以上の特性に対する修正を示す信号を、治療デバイス3070のコントローラ3072に伝達し得る。信号に基づいて、コントローラ3072は、治療デバイス3070の1つ以上の特性を修正し得る。
いくつかの実施形態では、様々な運動のための治療デバイス3070の構成、設定、可動域の設定、疼痛レベル、力の設定、及び速度の設定などを含む治療計画は、治療デバイス3070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3050を介して、特定の可動域で高いレベルの疼痛を経験しているという表示を提供する場合、コントローラは、表示を受信し得る。表示に基づいて、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若しくはその周りに、調整することによって、ペダル3102の可動域を電子的に調整し得る。ユーザが運動中に特定の疼痛レベルを示す場合、治療計画は、ペダル3102の代替の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3070のコントローラにアップロードされると、治療デバイス3070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3050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3094を介して)は、治療デバイス3070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、所望される場合、患者インターフェース3050を使用して、治療デバイス3070を直ちに停止させ得る。
図31は、本開示の原理による、ユーザが治療デバイス3070を使用する間に受信された治療データに基づいて、ユーザが治療デバイス3070を使用する間のユーザの特性を監視するための方法3900を全般的に例示するフロー図である。方法3900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3900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3011を実行するサーバ3030などの図23の任意の構成要素)によって実行されてもよい。いくつかの実施形態では、方法3900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3900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てもよい。
説明を簡単にするために、方法3900は、一連の動作として描示及び記載される。ただし、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及び記載されていない他の動作とともに行われ得る。例えば、方法3900に描示される動作は、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行われ得る。更に、開示される主題に従って方法3900を実装するために全ての例示の動作が必要とされ得るわけではない。加えて、当業者は、方法3900が、代替的に、状態図又はイベントを介して一連の相互に関連する状態として表現され得ることを理解及び認知するであろう。
3902において、処理デバイスは、治療デバイス3070などの治療デバイスを使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信し得る。治療データは、ユーザの特性、ユーザに関するベースライン測定情報、ユーザが治療デバイス3070を使用して治療計画を実施する間のユーザに関する測定情報、治療デバイス3070の特性、治療計画の少なくとも1つの態様、他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。
3904において、処理デバイスは、人工知能エンジン3011などの人工知能エンジンによるアクセスのために、治療データを、関連付けられたメモリに書き込み得る。人工知能エンジン3011は、機械学習モデル3013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。機械学習モデル3013は、治療データの少なくとも1つの態様を使用して、少なくとも1つの予測を生成するように構成され得る。
少なくとも1つの予測は、ユーザの1つ以上の予測される特性を示し得る。ユーザの1つ以上の予測される特性は、ユーザの予測されるバイタルサイン、ユーザの予測される呼吸数、ユーザの予測される心拍数、ユーザの予測される体温、ユーザの予測される血圧、ユーザによって実施されている治療計画の予測される転帰、ユーザが治療計画を実施することから結果として生じるユーザの予測される傷害、又はユーザの他の好適な予測される特性を含み得る。
3906において、処理デバイスは、人工知能エンジン3011から、少なくとも1つの予測を受信し得る。
3908において、処理デバイスは、少なくとも1つの予測に対応する閾値を識別し得る。例えば、処理デバイスは、それぞれの予測によって示されたユーザの1つ以上の特性を識別し得る。処理デバイスは、閾値を、ユーザの特性及び/又はユーザの特性の組み合わせに関連付けるように構成された、データベース3044又は他の好適なデータベースなどの、データベースにアクセスし得る。例えば、データベース3044は、第1の閾値をユーザの血圧に関連付ける情報を含み得る。追加的又は代替的に、データベース3044は、閾値をユーザの血圧及びユーザの心拍数に関連付ける情報を含み得る。それぞれの予測に対応する閾値は、上限及び下限を含む、値又は値の範囲を含み得る。
3910において、処理デバイスは、少なくとも1つの予測が対応する閾値の範囲内にあるという判定に応答して、医療提供者のコンピューティングデバイスにおいてインターフェースと通信して、少なくとも1つの予測及び治療データを提供し得る。例えば、処理デバイスは、少なくとも1つの予測、及び/又は予測によって示されたユーザの1つ以上の特性を、処理デバイスによって識別された対応する閾値と比較し得る。処理デバイスが、予測が閾値の範囲内にあると判定する場合、処理デバイスは、少なくとも1つの予測及び/又は治療データを、医療提供者のコンピューティングデバイスに伝達し得る。
3912において、処理デバイスは、少なくとも1つの予測が対応する閾値の範囲外にあるという判定に応答して、ユーザに関連する治療データを更新して、少なくとも1つの予測を示し得る。処理デバイスは、更新された治療データを、関連付けられたメモリに記憶し得る。
図32は、本開示の原理による、ユーザが治療デバイス3070を使用する間に受信された治療データに基づいて、ユーザが治療デバイス3070を使用する間のユーザの特性を監視するための方法31000を全般的に例示するフロー図である。方法31000は、コンピューティングデバイス(例えば、人工知能エンジン3011を実行するサーバ3030などの、図23の任意の構成要素)のプロセッサ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31000の1つ以上の動作は、メモリデバイス上に記憶され、かつ処理デバイスによって実施される、コンピュータ命令に実装されている。方法31000は、方法3900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31000の動作は、本明細書に記載される方法のうちのいずれかの動作との何らかの組み合わせで実行され得る。
31002において、処理デバイスは、テレメディシンセッション中に、治療デバイス3070などの治療デバイス又は治療装置を使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信し得る。治療データは、ユーザの特性、ユーザに関するベースライン測定情報、ユーザが治療デバイス3070を使用して治療計画を実施する間のユーザに関する測定情報、治療デバイス3070の特性、治療計画の少なくとも1つの態様、他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。
31004において、処理デバイスは、人工知能エンジン3011などの人工知能エンジンによるアクセスのために、治療データを、関連付けられたメモリに書き込み得る。人工知能エンジン3011は、機械学習モデル3013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。機械学習モデル3013は、治療データの少なくとも1つの態様を使用して、少なくとも1つの予測を生成するように構成され得る。
少なくとも1つの予測は、ユーザの1つ以上の予測される特性を示し得る。ユーザの1つ以上の予測される特性は、ユーザの予測されるバイタルサイン、ユーザの予測される呼吸数、ユーザの予測される心拍数、ユーザの予測される体温、ユーザの予測される血圧、ユーザによって実施されている治療計画の予測される転帰、ユーザが治療計画を実施することから結果として生じるユーザの予測される傷害、又はユーザの他の好適な予測される特性を含み得る。
31006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つの予測を受信し得る。
31008において、処理デバイスは、少なくとも1つの予測に対応する閾値を識別し得る。例えば、処理デバイスは、それぞれの予測によって示されたユーザの1つ以上の特性を識別し得る。処理デバイスは、閾値を、ユーザの特性及び/又はユーザの特性の組み合わせに関連付けるように構成された、データベース3044又は他の好適なデータベースなどの、データベースにアクセスし得る。例えば、データベース3044は、第1の閾値をユーザの血圧に関連付ける情報を含み得る。追加的又は代替的に、データベース3044は、閾値をユーザの血圧及びユーザの心拍数に関連付ける情報を含み得る。それぞれの予測に対応する閾値は、上限及び下限を含む、値又は値の範囲を含み得る。
31010において、処理デバイスは、少なくとも1つの予測が対応する閾値の範囲内にあるという判定に応答して、医療提供者のコンピューティングデバイスにおいてインターフェースと通信して、少なくとも1つの予測及び治療データを提供し得る。例えば、処理デバイスは、少なくとも1つの予測、及び/又は予測によって示されたユーザの1つ以上の特性を、処理デバイスによって識別された対応する閾値と比較し得る。処理デバイスが、予測が閾値の範囲内にあると判定する場合、処理デバイスは、少なくとも1つの予測及び/又は治療データを、医療提供者のコンピューティングデバイスに伝達し得る。
31012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から、治療計画の少なくとも1つの態様及び治療計画の任意の他の態様、のうちの少なくとも1つに対する少なくとも1つの修正を示す治療計画入力を受信し得る。
31014において、処理デバイスは、治療計画入力を使用して、治療計画の少なくとも1つの態様及び治療計画の任意の他の態様、のうちの少なくとも1つを修正し得る。
31016において、処理デバイスは、ユーザが治療デバイス3070を使用する間のテレメディシンセッション中に、治療計画の少なくとも1つの態様又は治療計画の任意の他の態様、のうちの修正された少なくとも1つに基づいて、治療デバイス3070を制御し得る。
図33は、本開示の原理による、ユーザが治療デバイス3070を使用する間に受信された治療データに基づいて、ユーザが治療デバイス3070を使用する間のユーザの特性を監視するための方法31100を全般的に例示するフロー図である。方法31100は、コンピューティングデバイス(例えば、人工知能エンジン3011を実行するサーバ3030などの、図23の任意の構成要素)のプロセッサ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31100の1つ以上の動作は、メモリデバイス上に記憶され、かつ処理デバイスによって実施される、コンピュータ命令に実装されている。方法31100は、方法3900及び/又は方法31000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31100の動作は、本明細書に記載される方法のうちのいずれかの動作との何らかの組み合わせで実行され得る。
31102において、処理デバイスは、治療デバイス3070などの治療デバイスを使用して治療計画を実施するユーザに関する治療データを受信し得る。治療データは、ユーザの特性、ユーザに関するベースライン測定情報、ユーザが治療デバイス3070を使用して治療計画を実施する間のユーザに関する測定情報、治療デバイス3070の特性、治療計画の少なくとも1つの態様、他の好適なデータ、又はそれらの組み合わせを含み得る。
31104において、処理デバイスは、人工知能エンジン3011などの人工知能エンジンによるアクセスのために、治療データを、関連付けられたメモリに書き込み得る。人工知能エンジン3011は、機械学習モデル3013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。機械学習モデル3013は、治療データの少なくとも1つの態様を使用して、少なくとも1つの予測を生成するように構成され得る。
少なくとも1つの予測は、ユーザの1つ以上の予測される特性を示し得る。ユーザの1つ以上の予測される特性は、ユーザの予測されるバイタルサイン、ユーザの予測される呼吸数、ユーザの予測される心拍数、ユーザの予測される体温、ユーザの予測される血圧、ユーザによって実施されている治療計画の予測される転帰、ユーザが治療計画を実施することから結果として生じるユーザの予測される傷害、又はユーザの他の好適な予測される特性を含み得る。
31106において、処理デバイスは、人工知能エンジン3011から、少なくとも1つの予測を受信し得る。
31108において、処理デバイスは、少なくとも1つの予測を使用して、治療情報を生成し得る。治療情報は、ユーザが治療デバイス3070を使用して治療計画を実施する間の、ユーザによる治療計画及び少なくとも1つの予測の、実施の要概要を含み得る。治療情報は、治療データ及び/又は少なくとも1つの予測が、ユーザによる治療計画の実施を担当する医療提供者のコンピューティングデバイスにおいて提示可能であるように、フォーマットされ得る。
31110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と、人工知能エンジン3011によって実行される機械学習モデルと、のうちの少なくとも1つによるアクセスのために、治療情報及び/又は少なくとも1つの予測を、関連付けられたメモリに書き込み得る。
31112において、処理デバイスは、治療情報に応答して、治療計画入力を受信し得る。治療計画入力は、少なくとも1つの態様の治療計画及び/又は治療計画の任意の他の態様に対する少なくとも1つの修正を示し得る。いくつかの実施形態では、治療計画入力は、記載されるように、医療提供者によって提供され得る。いくつかの実施形態では、治療情報に基づいて、機械学習モデル3013を実行する人工知能エンジン3011は、治療計画入力を生成し得る。
31114において、処理デバイスは、治療計画入力が、少なくとも1つの態様の治療計画及び/又は治療計画の任意の他の態様に対する少なくとも1つの修正を示すかどうかを判定し得る。
処理デバイスが、治療計画入力が少なくとも1つの態様の治療計画及び/又は治療計画の任意の他の態様に対する少なくとも1つの修正を示していないと判定する場合、処理デバイスは、31102に戻り、ユーザが治療デバイス3070を使用して治療計画を実施する間にユーザに関する治療データを受信することを続行する。処理デバイスが、治療計画入力が、少なくとも1つの態様の治療計画及び/又は治療計画の任意の他の態様に対する少なくとも1つの修正を示すと判定する場合、処理デバイスは、31116において続行する。
31116において、処理デバイスは、治療計画の少なくとも1つの態様及び/又は治療計画の任意の他の態様を選択的に修正し得る。例えば、処理デバイスは、治療データが、治療計画が所望の効果を与えていることを示すかどうかを判定し得る。処理デバイスは、治療計画が所望の効果を与えていないとの判定に応答して、所望の効果、及び可能でない場合は所望の効果の少なくとも一部分を達成しようとするために、治療計画の少なくとも1つの態様を修正し得る。
31118において、処理デバイスは、ユーザが治療デバイス3070を使用する間に、治療計画及び/又は修正された治療計画に基づいて、治療デバイス3070を制御し得る。
図34は、最適な治療計画の選択を受信し、かつ、患者が本開示による治療デバイスを使用する間に、最適な治療計画に基づいて治療デバイスを制御するための方法31200の例示的な一実施形態を全般的に例示する。方法31200は、コンピューティングデバイス(例えば、人工知能エンジン3011を実行するサーバ3030などの、図23の任意の構成要素)のプロセッサ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31200の1つ以上の動作は、メモリデバイス上に記憶され、かつ処理デバイスによって実施される、コンピュータ命令に実装されている。方法31200は、方法3900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31200の動作は、本明細書に記載される方法のうちのいずれかの動作との何らかの組み合わせで実行され得る。
方法31200が実行される前に、様々な最適な治療計画が、人工知能エンジン3011の1つ以上の訓練された機械学習モデル3013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3013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/又は医療従事者の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。
方法31200の31202において、処理デバイスは、最適な治療計画のいくつか又は全てから選択された最適な治療計画を受信し得る。選択は、患者インターフェース3050及び/又はアシスタントインターフェース3094上に最適な治療計画を提示するユーザインターフェース上に入力され得る。
31204において、処理デバイスは、患者が治療デバイス3070を使用する間に、選択された最適な治療計画に基づいて、治療デバイス3070を制御し得る。いくつかの実施形態では、制御することは、サーバ3030によって遠方で実行され得る。例えば、選択が患者インターフェース3050を使用して行われる場合、1つ以上の制御信号が、患者インターフェース3050から治療デバイス3070に伝送され、選択された治療計画に従って、治療デバイス3070の設定を構成して、治療デバイス3070の動作を制御し得る。更に、選択が患者インターフェース3094を使用して行われる場合、1つ以上の制御信号が、アシスタントインターフェース3094から治療デバイス3070に伝送され、選択された治療計画に従って、治療デバイス3070の設定を構成して、治療デバイス3070の動作を制御し得る。
患者が治療デバイス3070を使用する際に、センサ3076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処理デバイス3070の設定を修正することによって、処理デバイス3070を動的に制御し得る。例えば、センサ3076によって測定された力が、ユーザがペダル3102に十分な力を加えていないことを示す場合、治療計画は、運動に必要とされる力の量を低減することを示し得る。
患者が治療デバイス3070を使用する際に、ユーザは、患者インターフェース3050を使用して、患者が治療計画を実施する際に患者が経験する疼痛レベルに関する入力を入力し得ることに留意されたい。例えば、ユーザは、治療デバイス3070上の特定の可動域に設定されたペダル3102でペダリングしながら、高度の疼痛を入力し得る。ユーザによって入力される疼痛レベルは、可動域が治療計画に基づいて動的調整されるようにし得る範囲内又はレベルにあり得る。例えば、治療計画は、ユーザが特定の可動域を対象とする運動を実施しているときに、特定の疼痛レベルが示される場合、代替の可動域設定を指定し得る。
図35は、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31300を全般的に例示する。一実施例では、コンピュータシステム31300は、コンピューティングデバイスを含み、支援インターフェース3094、報告インターフェース3092、監督インターフェース3090、臨床医インターフェース3020、サーバ3030(AIエンジン3011を含む)、患者インターフェース3050、歩行センサ3082、ゴニオメータ3084、治療デバイス3070、圧力センサ3086、又は図23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31300は、図23の人工知能エンジン3011の1つ以上の機械学習モデル3013を実装した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めて、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内の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内の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とられるべきアクションを指定する命令セット(順次の又は別様の)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一命令セット(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されるものとする。
コンピュータシステム31300は、バス31310を介して互いに通信する、処理デバイス31302、メインメモリ31304(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31306(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31308を含む。
処理デバイス31302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す。より具体的には、処理デバイス31302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したプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実装したプロセッサであり得る。処理デバイス31302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つ以上の専用処理デバイスであってもよい。処理デバイス31302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。
コンピュータシステム31300は、ネットワークインターフェースデバイス31312を更に含んでもよい。コンピュータシステム31300はまた、ビデオディスプレイ31314(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、カソードレイチューブ(CRT)、シャドーマスクCRT、アパーチャグリルCRT、モノクロCRT)、1つ以上の入力デバイス31316(例えば、キーボード及び/若しくはマウス、又はゲーム様の制御部)、及び1つ以上のスピーカ31318(例えば、スピーカ)を含んでもよい。例示的な一実施例では、ビデオディスプレイ31314及び入力デバイス31316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)に組み合わされてもよい。
データ記憶デバイス31316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31322が記憶されているコンピュータ可読媒体31320を含み得る。命令31322はまた、コンピュータシステム31300による命令31322の実行中に、メインメモリ31304内及び/又は処理デバイス31302内に完全に又は少なくとも部分的に存在してもよい。したがって、メインメモリ31304及び処理デバイス31302はまた、コンピュータ可読媒体を構成する。命令31322は、ネットワークインターフェースデバイス31312を介してネットワークを介して更に伝送又は受信されてもよい。
コンピュータ可読記憶媒体31320は、単一の媒体であるように例示的な実施例で全般的に例示されているが、「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/又は関連付けられたキャッシュ及びサーバ)を含むように解されたい。「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セットを記憶、符号化又は搬送することができ、かつ機械に本開示の方法論のうちのいずれか1つ以上を実行させる任意の媒体を含と解されるものとする。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。
条項45.人工知能エンジンによって、治療装置とともに使用する最適な治療計画を提供するための方法であって、
データソースから、治療装置を使用して、特定の特性を有する人々のための特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報を受信することであって、臨床情報は、第1のデータ形式を有する、受信することと、
臨床情報の一部分を、第1のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することと、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することと、を含む、方法。
条項46.臨床情報の部分を、第1のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することは、
臨床情報を解釈することと、
臨床情報中のターゲット情報を表すキーワードに基づいて、ターゲット情報に関連する値を有する臨床情報の部分を識別することと、
医療記述言語によって定義されるカノニカル形式を生成することであって、カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグを含む、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。
条項47.タグは、ターゲット情報の特定の特性を記述する属性である、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項48.医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することは、
テレメディシンセッション中に、最適な治療計画が医療従事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に提示されるようにすることを更に含み、最適な治療計画は、コンピューティングデバイスの表示画面上で提示されず、そのような表示画面は、テレメディシンセッション中に患者によって使用され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方法。
条項49.医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するときに従うことを推奨すべきでない排除される治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように、除外される治療計画を提供することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項50.医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して第2の所望の結果を達成するときに従うべき第2の最適な治療計画を決定することであって、所望の結果は、回復転帰に関連し、第2の所望の結果は、回復時間に関する、決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように第2の最適な治療計画を提供することと、
最適な治療計画又は第2の最適な治療計画のいずれかの選択された治療計画を受信することと、
患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に提示するために、選択された治療計画を患者のコンピューティングデバイスに伝送することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項51.所望の結果は、特定の期間内に特定の結果を得ることを含み、特定の結果は、
患者が治療装置を使用して達成する可動域、
患者が治療装置の一部分に及ぼす力の量、
患者が治療装置を使用して運動する時間の量、
患者が治療装置を使用して移動する距離、又は
それらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項52.人々の特定の特性は、人々に処方される第1の薬物、人々の第1の傷害、人々に対して実施される第1の医療処置、人々の第1の測定値、人々の第1のアレルギー、人々の第1の医学的状態、人々の第1の履歴情報、人々の第1のバイタルサイン、人々の第1の症状、人々の第1の家族の医療情報、人々の第1の人口統計情報、人々の第1の地理的情報、人々の第1の測定ベース又は試験ベースの情報、人々の第1の医療履歴情報、人々の第1の病因学的情報、人々の第1のコホート関連情報、人々の第1の鑑別的診断情報、人々の第1の外科的情報、人々の第1の理学療法情報、人々の第1の薬理学的情報、人々に推奨される第1の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含み、
患者の複数の特性は、患者の第2の薬物、患者の第2の傷害、患者に対して実施される第2の医療処置、患者の第2の測定値、患者の第2のアレルギー、患者の第2の医学的状態、患者の第2の履歴情報、患者の第2のバイタルサイン、患者の第2の症状、患者の第2の家族の医療情報、患者の第2の人口統計情報、患者の第2の地理的情報、患者の第2の測定ベース又は試験ベースの情報、患者の第2の医療履歴情報、患者の第2の病因学的情報、患者の第2のコホート関連情報、患者の第2の鑑別的診断情報、患者の第2の外科的情報、患者の第2の理学療法情報、患者の第2の薬理学的情報、患者に推奨される第2の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項53.臨床情報は、特定の専門的資格を有する人によって記述され、ジャーナル記事、臨床試験、証拠ベースのガイドライン、メタ分析、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項54.医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を決定することは、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分間のパターンを患者の複数の特性と照合することであって、パターンは、所望の結果につながる最適な治療計画に関連付けられている、照合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。
条項55.最適な治療計画は、
患者に対して実施する医療処置、
治療装置を使用する患者の治療プロトコル、
患者の食事レジメン、
患者の薬物レジメン、
患者の睡眠レジメン、又は
それらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項56.命令を記憶している有形の非一時的コンピュータ可読媒体であって、命令は、実行されたときに、処理デバイスに、
データソースから、治療装置を使用して、特定の特性を有する人々のための特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報を受信することであって、臨床情報は、第1のデータ形式を有する、受信することと、
臨床情報の一部分を、第1のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することと、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するために従うべき最適な治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することと、を行わせる、コンピュータ可読媒体。
条項57.臨床情報の部分を、第1のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することは、
臨床情報を解釈することと、
臨床情報中のターゲット情報を表すキーワードに基づいて、ターゲット情報の値を有する臨床情報の部分を識別することと、
医療記述言語によって定義されるカノニカル形式を生成することであって、カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグを含む、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コンピュータ可読媒体。
条項58.医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することは、
テレメディシンセッション中に、最適な治療計画が医療従事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に提示されるようにすることを更に含み、テレメディシンセッション中に、最適な治療計画は、患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に提示されない、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。
条項59.処理デバイスは、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して第2の所望の結果を達成するときに従うべき第2の最適な治療計画を決定することであって、所望の結果は、回復転帰に関連し、第2の所望の結果は、回復時間に関する、決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように第2の最適な治療計画を提供することと、
最適な治療計画又は第2の最適な治療計画のいずれかの選択された治療計画を受信することと、
選択された治療計画を患者のコンピューティングデバイスに伝送することと、を更に行う、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。
条項60.所望の結果は、特定の期間内に特定の結果を得ることを含み、特定の結果は、
患者が治療装置を使用して達成する可動域、
患者が治療装置の一部分に及ぼす力の量、
患者が治療装置を使用して運動する時間の量、
患者が治療装置を使用して移動する距離、又は
それらの何らかの組み合わせを含む、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。
条項61.人々の特定の特性は、人々に処方される第1の薬物、人々の第1の傷害、人々に対して実施される第1の医療処置、人々の第1の測定値、人々の第1のアレルギー、人々の第1の医学的状態、人々の第1の履歴情報、人々の第1のバイタルサイン、人々の第1の症状、人々の第1の家族の医療情報、人々の第1の人口統計情報、人々の第1の地理的情報、人々の第1の測定ベース又は試験ベースの情報、人々の第1の医療履歴情報、人々の第1の病因学的情報、人々の第1のコホート関連情報、人々の第1の鑑別的診断情報、人々の第1の外科的情報、人々の第1の理学療法情報、人々の第1の薬理学的情報、人々に推奨される第1の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含み、
患者の複数の特性は、患者の第2の薬物、患者の第2の傷害、患者に対して実施される第2の医療処置、患者の第2の測定値、患者の第2のアレルギー、患者の第2の医学的状態、患者の第2の履歴情報、患者の第2のバイタルサイン、患者の第2の症状、患者の第2の家族の医療情報、患者の第2の人口統計情報、患者の第2の地理的情報、患者の第2の測定ベース又は試験ベースの情報、患者の第2の医療履歴情報、患者の第2の病因学的情報、患者の第2のコホート関連情報、患者の第2の鑑別的診断情報、患者の第2の外科的情報、患者の第2の理学療法情報、患者の第2の薬理学的情報、患者に推奨される第2の他の治療、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、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。
条項62.臨床情報は、特定の専門的資格を有する人によって記述され、ジャーナル記事、臨床試験、証拠ベースのガイドライン、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、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。
条項63.システムであって、
命令を記憶しているメモリデバイスと、
メモリデバイスに通信可能に結合された処理デバイスと、を備え、処理デバイスは、命令を実行して、
データソースから、治療装置を使用して、特定の特性を有する人々のための特定の治療計画を実施した結果に関する臨床情報を受信することであって、臨床情報は、第1のデータ形式を有する、受信することと、
臨床情報の一部分を、第1のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することと、
医療記述言語によって記述された臨床情報の部分と、患者に関する複数の特性と、に基づいて、患者が治療装置を使用して所望の結果を達成するときに従うべき最適な治療計画を決定することと、
医療従事者のコンピューティングデバイス上に提示されるように最適な治療計画を提供することと、を行う、システム。
条項64.臨床情報の部分を、第1のデータ形式から、人工知能エンジンによって使用される医療記述言語に変換することは、
臨床情報を解釈することと、
臨床情報によって記述されたターゲット情報を表すキーワードに基づいて、ターゲット情報の値を有する臨床情報の部分を識別することと、
医療記述言語によって定義されるカノニカル形式を生成することであって、カノニカル形式は、ターゲット情報の値を識別するタグを含む、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システム。
医療従事者に関連付けられた仮想アバターを運動セッション中に使用するための方法及びシステム
特定の特性(例えば、バイタルサイン又は他の測定値、実施、人口統計学的、地理的、診断、測定ベース又は試験ベース、医療履歴、病因学的、コホート関連、鑑別的診断、外科的、理学療法的、薬理学的、及び推奨される他の治療、動脈血ガス及び/又は酸素化レベル又は割合、心理学など)を有する患者の治療計画を決定することは、技術的に困難な問題であり得る。例えば、治療計画を決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、実施情報、及び測定情報などの、患者の特性を含み得る。個人情報は、例えば、年齢、体重、性別、身長、体格指数、医学的状態、家族の薬歴、傷害、医療処置、処方された薬物、又はそれらの何ら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。実施情報は、例えば、治療装置を使用する経過時間、治療装置の一部分に及ぼされる力の量、治療装置で達成される可動域、治療装置の一部分の移動速度、治療装置を使用する複数の疼痛レベルの表示、又はそれらの何ら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、動脈血ガス及び/若しくは酸素化レベル若しくは割合、グルコースレベル若しくは他のバイオマーカーのレベル、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。多数の患者の特性、それらの患者に対して実施される治療計画、及びそれらの患者の治療計画の結果を処理することが望ましい場合がある。
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方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装置を異なる場所から制御すること、又はこの治療装置の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、理学療法士又は他の医療従事者は、患者の自宅又は任意の移動可能な場所又は一時的な居住地で治療プロトコルを実施するために使用する治療装置を患者に処方し得る。医療提供者は、医師、医師助手、看護師、カイロプラクタ、歯科医師、理学療法士、鍼灸師、理学トレーナなどを指し得る。医療従事者は、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人を指し得る。
理学療法士又は他の医療従事者が、患者及び治療装置とは異なる場所に位置することから、理学療法士又は他の医療従事者が、治療装置を使用して患者の実際の進捗を監視すること(患者の進捗に関する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装置を患者の個人的特性に適応させることなどは、技術的に困難であり得る。
したがって、本開示のいくつかの実施形態は、人工知能及び/又は機械学習を使用して、適応テレメディシンセッション中の割り当てに基づいて、治療装置を動的に制御することに関する。いくつかの実施形態では、多数の治療装置が、患者に提供され得る。治療装置は、患者によって、患者の自宅、ジム、リハビリテーションセンター、病院、作業現場、又は恒久的若しくは一時的な居住地を含む任意の好適な場所で治療計画を実施するために使用され得る。いくつかの実施形態では、治療装置は、サーバに通信可能に結合さ得る。患者の特性は、患者が治療計画を実施する前、間、及び/又は後に収集され得る。例えば、個人情報、実施情報、及び測定情報は、人が治療計画を実施する前、間、及び/又は後に収集され得る。各運動を実施した結果(例えば、改善された実施又は低減された実施)は、治療計画全体を通して、及び治療計画が実施された後に、治療装置から収集され得る。治療装置のパラメータ、設定、構成など(例えば、ペダルの位置、抵抗の量など)は、治療計画が実施される前、間、及び/又は後に収集され得る。
患者の各特性、各結果、及び各パラメータ、設定、構成などが、タイムスタンプを付与され得、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、治療計画のどのステップが所望の結果(例えば、筋力、可動域などの改善)につながるか、及びどのステップが復帰を減少させることにつながる(例えば、3分後に運動し続けることが、実際に回復を遅らせるか、又は害する)かを判定することを可能にし得る。
データは、患者が治療装置を使用して様々な治療計画を実施する際に、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患者インターフェースなどの、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、患者の特性、患者によって実施される治療計画、及び治療計画の結果を含み得る。
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ように処理され得る。人々は、特定の又は選択された同様の特性、治療計画、及び治療計画を実施した結果、を有する人々によってグループ化され得る。例えば、治療計画を実施し(例えば、治療装置を、1日に30分を週に5回で3週間使用する)、かつ完全に回復する、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、かつ治療計画を実施し(例えば、治療計画を、1日に10分を週に3回で4週間使用する)、かつ可動域を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。
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た1つ以上の機械学習モデルを含み得る。例えば、1つ以上の機械学習モデルは、新しい患者の特性の入力を受信するように、かつ所望の結果をもたらす患者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、新しい患者の特性と、特定のコホートに含まれる患者の少なくとも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、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た治療計画を選択し得る。人工知能エンジンは、新しい患者が治療装置を使用して治療計画を実施する間に、治療計画に基づいて、治療装置を遠方で制御するように構成され得る。
認知され得るように、新しい患者の特性は、新しい患者が治療装置を使用して治療計画を実施する際に変化し得る。例えば、患者の実施は、新しい患者が現在割り当てられているコホート内の人々に対して予想されるよりも速く改善し得る。したがって、機械学習モデルは、変更された特性に基づいて、新しい患者を、新しい患者として現在変更された特性と同様の特性を有する人々を含む異なるコホートに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、体重を減少させ、初期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。新しい患者のために異なる治療計画が選択され得、治療装置は、遠方で、異なる治療計画に基づいて制御され得、新しい患者が治療装置を使用して治療計画を実施する間の治療装置。そのような技術は、治療装置を遠方で制御する技術的解決策を提供し得る。更に、これらの技術は、患者の特性に最も正確に適合する治療計画が、任意の所与の時点においてリアルタイムで選択され、実装されるため、患者のための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。リアルタイムとは、2秒以下を指し得る。ほぼリアルタイムとは、そのようなユーザインターフェースを介して2人の個人が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インタラクションを指し得、一般に、10秒未満であるが、2秒を超えるであろう。本明細書に記載されるように、「結果」という用語は、医療結果又は医療転帰を指し得る。結果及び転帰は、医療行為への反応を指し得る。
いくつかの実施形態では、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、医療従事者に提示され得る。医療従事者は、特定の治療計画を選択して、患者がその治療計画を患者に伝送されるようにし、及び/又は治療計画に基づいて、治療装置を制御し得る。いくつかの実施形態では、遠隔診断、治療計画の決定、並びにリハビリテーション及び/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、患者及び治療装置から遠方で受信及び/又は動作し得る。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、医療従事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ってもよい。
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、医療従事者が、同じユーザインターフェース上で治療計画のレビューもしながら、患者と視覚的及び/又は別様に通信し続けることができるため、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従事者の体験を改善し得、医療従事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、医療従事者が、患者の特性に基づいて推奨する治療計画のためのクエリを入力するために別のユーザインターフェース画面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その場で動的に提供する。
いくつかの実施形態では、治療計画は、医療従事者によって修正され得る。例えば、特定の処置が、追加、修正、又は除去され得る。テレヘルスシナリオでは、患者とは異なる物理的位置でコンピューティングデバイスを使用する医療従事者の遠方の性質に起因して実施されない場合がある特定の処置がある。
潜在的な技術的問題が、患者の医学的状態に関する情報が異種の形式で受信されることに関連し得る。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、様々な医療従事者エンティティによって使用されるいくつかのソースは、これらのエンティティ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、追加的及び/又は代替的に、独自の形式を使用してもよい。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得るためのAPIを使用し得る。いくつかの実施形態では、ソースから情報が受信されると、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(すなわち、カノニカル)形式、言語及び/又は符号化(本明細書で使用される「形式」は、これらの用語の全てを包含するであろう)にマッピング及び変換し得る。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変換された情報は、人工知能エンジンが本明細書に開示される技術のいずれかを実行しているときに、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変換された情報を使用することは、患者及び/又は患者のために使用する請求シーケンスのために実施する処置のより正確な決定を可能にし得る。
本明細書に開示される様々な実施形態は、患者の医学的状態の情報が異種の形式で受信されることに関する技術的問題に対する技術的解決策を提供し得る。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。情報は、ソースによって使用される形式から、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変換され得る。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変換された情報は、本明細書に開示される技術のいずれかを実施するときに、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てもよい。標準化された情報は、最適な治療計画を生成することを可能にし得、生成することは、標準化された情報、金銭的価値の量、及び制約のセット、に関連付けられた治療計画に基づく。最適な治療計画は、医療従事者及び/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動作する様々なアプリケーション(例えば、テレヘルス)によって処理され得る標準化された形式で提供され得る。
一技術的問題は、1人の医療従事者が多数の患者を同時に治療することを可能にするという課題を含み得る。この技術的問題に対する一技術的解決策は、少なくとも1人の医療従事者又は医療従事者のグループの権能割賦を含み得、同時に多数の患者を治療するために、ある医療従事者がある時点で参加し、異なる医療従事者が別の時点で参加し得る。本明細書で使用される場合、「単一の医療従事者」(又は「1人の医療従事者」又は均等のもの)という用語は、先に列挙されたシナリオの全てを包含するとみなされることとする。例えば、集団療法又は回復セッションにおいて、単一の医療従事者が遠方の場所から2人以上の患者を同時に見る、監視する、治療する、管理する、診断するなどが望ましい場合がある。したがって、本開示のいくつかの実施形態では、仮想アバターを使用して、治療計画の運動セッションを通して各患者を誘導する。医療従事者は、コンピューティングデバイスを使用して、患者を一度に又は時間的に近い範囲で見、監視し、治療し、管理し、診断し得る。ユーザがかなりの量の疼痛にあることを示すなどのトリガイベントが発生した場合、テレメディシンセッションが、選択によって又は電子的に開始される。テレメディシンセッションは、仮想アバターを、患者のコンピューティングデバイス上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードで置き換える。いくつかの実施形態では、医療従事者は、任意の患者の治療計画(例えば、限定されないが、運動、リハビリテーション、術前リハビリテーション、又は他のセッションを含む)に、必要に応じて(例えば、医療従事者がセンサ測定は望ましくないと判定する、患者が必要に応じて実施していない、などのとき)介入し、及び/又はこれを中断することを選択し得る一方、他の患者は、仮想アバターに従って、運動セッションを実施し続ける。
いくつかの実施形態では、治療装置のプロパティ、構成、及び位置が特定の患者のニーズに適応され得るため、治療装置は、適応し、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の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)その場で動的に調整され得る。いくつかの実施形態では、医療従事者は、テレメディシンセッション中に、制御命令がサーバから治療装置に伝送されるようにすることによって、治療装置を患者のニーズに遠隔で適応させ得る。そのような適応的性質は、患者の回復の結果を改善し、個別化された医学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。
図36は、以後、「システム」と呼ぶ、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のブロック図を示す。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の、人工知能エンジンを使用することを含み得る。
システム4010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4030を含む。サーバ4030は、1つ以上のコンピュータを含み得、1つ以上の分散型及び/又は仮想化されたコンピュータの形態をとり得る。サーバ4030はまた、第1のネットワーク4034を介して臨床医インターフェース4020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4032を含む。いくつかの実施形態では、第1のネットワーク4034は、Wi-Fi、Bluetooth、ZigBee、近距離無線通信(NFC)、セルラデータネットワークなどのような、有線及び/又は無線ネットワーク接続を含み得る。サーバ4030は、第1のプロセッサ4036及び第1の機械可読記憶メモリ4038を含み、第1の機械可読記憶メモリ4038は、短縮して「メモリ」と呼ばれる場合があり、第1のプロセッサ4036による実施のためにサーバ30の様々なアクションを実施するための第1の命令4040を保持する。サーバ4030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4038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4042を含む。
システムデータストア4042は、請求コード、注文、タイミング、保険制度、法律、規制、又はそれらの何らかの組み合わせに関する規則及び制約を含む、請求手順に関連するデータを保持するように構成され得る。システムデータストア4042は、請求シーケンス及び様々なパラメータ(例えば、生成された金銭的価値の量、患者の転帰、償還の計画、料金、患者が支払うべき金額の支払い計画、保険提供者に支払われるべき収益の量など)に基づいて生成された様々な請求シーケンスを記憶するように構成され得る。システムデータストア4042は、類似の医学的状態、治療計画によって生成された金銭的価値の量、及び制約を有するユーザの様々な治療計画に基づいて生成された最適な治療計画を記憶するように構成され得る。システムデータストア4042に記憶されたデータのいずれかが、本明細書に記載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4011によってアクセスされ得る。
サーバ4030はまた、治療計画に従う患者の実施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4038は、治療計画内の各患者の実施を表すデータを含む、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4044を含む。
加えて、人々の特性(例えば、個人的、実施、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4044内の異なる患者コホートに相当するデータベースへの治療計画の分割、又はこのデータベースに治療計画を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、実施された第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のコホートに関するデータは、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、実施された第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。任意の単一の特性、又は特性の任意の組み合わせを使用して、患者のコホートを分離し得る。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。
この特性データ、治療計画データ、及び結果データは、経時的に多数の治療装置及び/又はコンピューティングデバイスから取得され、患者データストアに記憶され得る。特性データ、治療計画データ、及び結果データは、患者データストア4044内の患者-コホートデータベースにおいて相関し得る。人々の特性は、個人情報、実施情報、及び/又は測定情報を含み得る。
患者コホート相当の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特性に基づくリアルタイム又はほぼリアルタイムの情報が、適切な患者コホート相当のデータベースに記憶され得る。患者の特性は、特定のコホート(例えば、コホートA)における別の人の特性と一致又は類似すると判定され得、患者は、そのコホートに割り当てられ得る。
いくつかの実施形態では、サーバ4030は、1つ以上の機械学習モデル4013を使用して、本明細書に開示される実施形態のうちの少なくとも1つを実施する人工知能(AI)エンジン4011を実施し得る。サーバ4030は、1つ以上の機械学習モデル4013を生成することができる訓練エンジン409を含み得る。機械学習モデル4013は、とりわけ、人々の特性に基づいて特定のコホートに人々を割り当てて、患者コホートに相当するもの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、かつ治療装置4070を制御するように、訓練され得る。機械学習モデル4013は、請求手順に基づいて、請求シーケンス及び/又は様々なパラメータ(例えば、医療従事者に支払われるべき料金、支払うべき金額を完済するための患者の支払い計画、償還の計画、保険提供者に支払われるべき収益の額、又はそれらの何らかの組み合わせ)に合わせた治療計画を生成するように訓練され得る。機械学習モデル4013は、制約に基づいて、様々なパラメータ(例えば、生成された金銭的価値の量、患者の転帰、リスクなど)に合わせた最適な治療計画を生成するように訓練され得る。1つ以上の機械学習モデル4013は、訓練エンジン9によって生成され得、訓練エンジン409及び/又はサーバ4030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4013を生成するために、訓練エンジン409は、1つ以上の機械学習モデル4013を訓練し得る。1つ以上の機械学習モデル4013は、人工知能エンジン4011によって使用され得る。
訓練エンジン409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、又は上記のものの任意の組み合わせであり得る。訓練エンジン409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ってもよく、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んでもよい。
1つ以上の機械学習モデル4013を訓練するために、訓練エンジン409は、治療装置4070を使用して治療計画を実施する人々の医学的状態に関する情報(例えば、特性、医療診断コードなど)のコーパスの訓練データセット、治療装置4070を使用する人々によって実施される治療計画の詳細(例えば、運動、運動を実施する時間の量、患者が従うべき指示、運動を実施する頻度、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装置4070のパラメータ/構成/設定などを含む治療プロトコル)、人々によって実施された治療計画の結果、治療計画に関連付けられた金銭的価値の量のセット、制約のセット(例えば、治療計画、法律、規制などのセットに関連付けられた請求コードに関する規則)、請求手順のセット(例えば、請求コード、注文、タイミング、及び制約に関する規則)、パラメータのセット(例えば、医療従事者に支払われるべき料金、支払うべき金額を完済するための患者の支払い計画、償還の計画、保険提供者に支払われるべき収益の額、又はそれらの何らかの組み合わせ、治療計画、生成された金銭的価値の量、リスクなど)、保険レジメンなど、を使用し得る。
1つ以上の機械学習モデル4013は、患者の特性のパターンを、特定のコホートに割り当てられた他の人々の特性と照合するように訓練され得る。「一致」という用語は、正確な一致、相関一致、実質的な一致などを指し得る。1つ以上の機械学習モデル4013は、患者の特性を入力として受信し、特性をコホートに割り当てられた人々の特性にマッピングし、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4013はまた、治療計画に基づいて、機械学習装置4070を制御するように訓練されてもよい。
1つ以上の機械学習モデル4013は、第1のパラメータのセット(例えば、医学的状態を有する患者の治療計画、治療計画に関連付けられた金銭的価値の量のセット、患者の転帰、及び/又は制約のセット)のパターンを、最適な治療計画に関連付けられた第2のパラメータのセットと照合するように訓練され得る。1つ以上の機械学習モデル4013は、第1のパラメータのセットを入力として受信し、特性を最適な治療計画に関連付けられた第2のパラメータのセットにマッピングし、最適な治療計画を治療計画として選択するように、訓練され得る。1つ以上の機械学習モデル4013はまた、治療計画に基づいて、機械学習装置4070を制御するように訓練されてもよい。
1つ以上の機械学習モデル4013は、第1のパラメータのセット(例えば、医学的状態に関する情報、医学的状態を有する患者の治療計画、治療計画に関連付けられた金銭的価値の量のセット、患者の転帰、治療計画において患者が従うべき指示、指示に関連付けられた請求手順のセット、及び/又は制約のセット)のパターンを、請求シーケンス及び/又は最適な治療計画に関連付けられた第2のパラメータのセットと照合するように訓練され得る。1つ以上の機械学習モデル4013は、第1のパラメータのセットを入力として受信し、第1のパラメータのセットを、請求シーケンス及び/又は最適な治療計画に関連付けられた第2のパラメータのセットにマッピングするか、又は別様に関連付けるか、若しくはアルゴリズム的に関連付け、患者の請求シーケンス及び/又は最適な治療計画を選択するように訓練されてもよい。いくつかの実施形態では、1つ以上の最適な治療計画が、医療従事者及び/又は患者のコンピューティングデバイスに提供されるように選択され得る。1つ以上の機械学習モデル4013はまた、治療計画に基づいて、機械学習装置4070を制御するように訓練されてもよい。
異なる機械学習モデル4013が、異なる所望の結果に対し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、ある機械学習モデルが、生成された最大の金銭的価値の量の治療計画を推奨するように訓練され得る一方、別の機械学習モデルが、患者の転帰に基づいて、又は金銭的価値の量と患者の転帰との任意の組み合わせに基づいて、又はそれら及び/又は追加の目標に基づいて、治療計画を推奨するように訓練され得る。また、異なる機械学習モデル4013が、異なるパラメータに合わせた異なる請求シーケンスを推奨するように訓練されてもよい。例えば、ある機械学習モデルが、医療従事者に支払われるべき最大の料金の請求シーケンスを推奨するように訓練され得る一方、別の機械学習モデルが、償還の計画に基づいて請求シーケンスを推奨するように訓練されてもよい。
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4013は、訓練エンジン409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409は、訓練データ中のパターンを見つけ得、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取り込む機械学習モデル4013を生成する。いくつかの実施形態では、人工知能エンジン4011、データベース、及び/又は訓練エンジン409は、図36に描示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4094、臨床医インターフェース4020など)に存在し得る。
1つ以上の機械学習モデル4013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))を含んでもよいし、機械学習モデル4013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ってもよい。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、ニューロンの出力信号を残りのニューロンの入力に、及び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。
システム4010はまた、情報を患者に伝達し、かつ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4050を含む。具体的には、患者インターフェースは、入力デバイス4052及び出力デバイス4054を含み、これらは、患者ユーザインターフェース4052、4054と総称され得る。入力デバイス4052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4054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又は表示画面を含む、1つ以上の異なる形態をとり得る。出力デバイス4054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4054は、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション技術を組み込み得る。例えば、出力デバイス4054は、種々の条件及び/又は方向を合図し得る、発語並びに/又は、音色、チャイム、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、非ビジュアルディスプレイを含み得る。出力デバイス4054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4054は、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、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)によって提示されてもよい。
いくつかの実施形態では、出力デバイス4054は、推奨される治療計画、請求シーケンスなどを患者に提示し得るユーザインターフェースを提示し得る。ユーザインターフェースは、ユーザがどの治療計画を実施するかを選択することを可能にする1つ以上のグラフィック要素を含み得る。入力デバイス4054を介して治療計画に関連付けられたグラフィック要素(例えば、「開始」ボタン)の選択を受信することに応答して、患者インターフェース4050は、治療装置4070のコントローラ4072に制御信号を伝達し得、制御信号は、治療装置4070に、選択された治療計画の実行を始めさせる。以下に記載されるように、制御信号は、選択された治療計画に基づいて、アクチュエータ4078の作動を引き起こすこと(例えば、モータに、治療装置のペダルの回転を一定の速度で駆動させること)、センサ4076を介して測定値が得られるようにすることなどによって、治療装置4070を制御し得る。患者インターフェース4050は、ローカル通信インターフェース4068を介して、制御信号を治療装置4070に伝達し得る。
図36に示されるように、患者インターフェース4050は、第2のネットワーク4058を介してサーバ4030及び/又は臨床医インターフェース4020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4056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4058は、インターネットを含んでもよく、患者インターフェース4050とサーバ4030及び/又は臨床医インターフェース4020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るなどの、暗号化を介して、セキュリティ保護されてもよい。いくつかの実施形態では、第2のネットワーク4058は、Wi-Fi、Bluetooth、ZigBee、近距離無線通信(NFC)、セルラデータネットワークなどのような、有線及び/又は無線ネットワーク接続を含んでもよい。いくつかの実施形態では、第2のネットワーク4058は、第1のネットワーク4034と同じであってもよく、及び/又は第1のネットワーク4034に動作的に結合されてもよい。
患者インターフェース4050は、第2のプロセッサ4060と、患者インターフェース4050の様々なアクションを実施するための第2のプロセッサ4060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4062と、を含む。第2の機械可読記憶メモリ4062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実施を表す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4050はまた、患者インターフェース4050の近傍で患者によって使用されるために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4068を含む。ローカル通信インターフェース4068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4068は、Wi-Fi、Bluetooth、ZigBee、近距離無線通信(NFC)、セルラデータネットワークなどのような、ローカル無線ネットワークを含んでもよい。
システム4010はまた、治療計画に従ってアクティビティを実施するために、患者によって操作されるように、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装置4070を含む。いくつかの実施形態では、治療装置4070は、整形外科的リハビリテーションレジメンであり得るリハビリテーションレジメンの実施し、及び/又は実施を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。治療装置4070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方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。治療装置4070は、1つ以上の重み、電気機械自転車、電気機械スピンホイール、スマートミラー、トレッドミル、振動装置、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36に示されるように、治療装置4070は、コントローラ4072を含み、コントローラ4072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。治療装置4070はまた、ローカル通信インターフェース4068を介して患者インターフェース4050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4074を含む。治療装置4070はまた、1つ以上の内部センサ4076と、モータなどのアクチュエータ4078と、を含む。アクチュエータ4078は、例えば、患者の身体部分を移動させるため、及び/又は患者による力に抵抗するために使用され得る。
内部センサ4076は、例えば、力 位置、速さ、速度、及び/又は加速度などの、治療装置4070の1つ以上の動作特性を測定し得る。いくつかの実施形態では、内部センサ4076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4076は、患者が治療装置4070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4076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んでもよい。例えば、力センサの形態の内部センサ4076は、患者が特定の身体部分を使用して治療装置4070に加えることができる力又は荷重を測定し得る。
図36に示されるシステム4010はまた、患者インターフェース4050のローカル通信インターフェース4068を介してサーバ4030と通信する歩行センサ4082を含む。歩行センサ4082は、患者によって行われたステップの数を追跡及び記憶し得る。いくつかの実施形態では、歩行センサ4082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4082は、スマートフォンなどの電話内に統合されてもよい。いくつかの実施形態では、歩行センサ4082は、靴、ベルト、及び/又はパンツなどの、衣類の物品内に統合され得る。
図36に示されるシステム4010はまた、患者インターフェース4050のローカル通信インターフェース4068を介してサーバ4030と通信するゴニオメータ4084を含む。ゴニオメータ4084は、患者の身体部分の角度を測定する。例えば、ゴニオメータ4084は、患者の膝又は肘又は肩の屈曲の角度を測定し得る。
図36に示されるシステム4010はまた、患者インターフェース4050のローカル通信インターフェース4068を介してサーバ4030と通信する圧力センサ4086を含む。圧力センサ4086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4086は、静止自転車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。
図36に示されるシステム4010はまた、臨床医インターフェース4020と同様又は同一であり得る監督インターフェース4090を含む。いくつかの実施形態では、監督インターフェース4090は、臨床医インターフェース4020で提供されるものよりも強化された機能性を有し得る。監督インターフェース4090は、整形外科医などの、治療計画の責任を有する人によって使用するために構成され得る。
図36に示されるシステム4010はまた、臨床医インターフェース4020と同様又は同一であり得る報告インターフェース4092を含む。いくつかの実施形態では、報告インターフェース4092は、臨床医インターフェース4020で提供されるものよりも少ない機能性を有し得る。例えば、報告インターフェース4092は、治療計画を修正する能力を有していない場合がある。そのような報告インターフェース4092を、例えば請求者によって使用して、請求目的のためにシステム4010の使用を決定し得る。別の例では、報告インターフェース4092は、患者識別可能な情報を表示する能力を有しておらず、データ主体に関する特定のデータフィールドについて、及び/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、非人格化されたデータ及び/又は匿名化されたデータのみを提示し得る。そのような報告インターフェース4092は、例えば、種々の患者に対する治療計画の様々な効果を決定するために研究者によって使用され得る。
システム4010は、患者インターフェース4050及び/又は治療装置4070と遠隔で通信するために、医師、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4094を含む。そのような遠隔通信は、アシスタントが、システム4010を使用して患者に支援又はガイダンス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4094は、テレメディシン信号4096、4097、4098a、4098b、4099a、4099bを、例えば第1のネットワーク4034及び/又は第2のネットワーク4058を介するなど、ネットワーク接続を介して患者インターフェース4050と通信するように構成されている。テレメディシン信号4096、4097、4098a、4098b、4099a、4099bは、音声信号4096、音声ビジュアル信号4097、患者インターフェース4050の機能を制御するためのインターフェース制御信号4098a、患者インターフェース4050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4098b、治療装置4070の動作パラメータを変更するための装置制御信号4099a、及び/又は治療装置4070のステータスを監視するための装置モニタ信号4099b、のうちの1つを含む。いくつかの実施形態では、制御信号4098a、4099aの各々は、一方向であり、アシスタントインターフェース4094から患者インターフェース4050にコマンドを伝達し得る。いくつかの実施形態では、制御信号4098a、4099aを正常に受信したこと、及び/又は要求された制御アクションの成功及び/又は失敗した実装を伝達することに応答して、確認応答メッセージは、患者インターフェース4050からアシスタントインターフェース4094に送信され得る。いくつかの実施形態では、モニタ信号4098b、4099bの各々は、患者インターフェース4050からアシスタントインターフェース4094への一方向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、確認応答メッセージは、モニタ信号4098b、4099b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4094から患者インターフェース4050に送信され得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース4050は、治療装置4070と、アシスタントインターフェース4094及び/又はサーバ4030などの、1つ以上の他のデバイスと、の間の装置制御信号4099a及び装置モニタ信号4099b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4050は、アシスタントインターフェース4094からのテレメディシン信号4096、4097、4098a、4098b、4099a、4099b内の装置制御信号4099aに応答して、装置制御信号4099aを伝送するように構成され得る。
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4094は、臨床医インターフェース4020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4020は、アシスタントインターフェース4094を実装する1つ以上のスクリーンを含み得る。代替的又は追加的に、臨床医インターフェース4020は、アシスタントインターフェース4094の態様を実装するための、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んでもよい。
いくつかの実施形態では、テレメディシン信号4096、4097、4098a、4098b、4099a、4099bの1つ以上の部分が、患者インターフェース4050の出力デバイス4054によって提示されるために、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が、サーバ4030からストリーミングされ、患者インターフェース4050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が、患者インターフェース4050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4094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患者インターフェース4050上で再生してもよい。
アシスタントインターフェース4094は、アシスタント入力デバイス4022及びアシスタントディスプレイ4024を含み、これらは、アシスタントユーザインターフェース4022、4024と総称され得る。アシスタント入力デバイス4022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。代替的又は追加的に、アシスタント入力デバイス4022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、アシスタントが患者インターフェース4050を介して患者に話しかけるように構成された電話ハンドセット、ヘッドセット、又は1つ以上の広域マイクロフォンの形態をとり得る。いくつかの実施形態では、アシスタント入力デバイス4022は、1つ以上のマイクロフォンを使用することによって、アシスタントによって話される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有し、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4022は、Apple製のSiri、Amazon製のAlexa、Googleアシスタント、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か、又はこれらと同様の機能性を含み得る。アシスタント入力デバイス4022は、他のハードウェアコンポーネント及び/又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。アシスタント入力デバイス4022は、1つ以上の汎用デバイス及び/又は専用デバイスを含み得る。
アシスタントディスプレイ4024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又は表示画面を含む、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4024は、プロジェクタ、仮想現実能力、又は拡張現実能力などの他のハードウェアコンポーネント及び/又はソフトウェアコンポーネントを含み得る。アシスタントディスプレイ4024は、様々な異なるビジュアル技術、音声技術、又は他のプレゼンテーション技術を組み込み得る。例えば、アシスタントディスプレイ4024は、種々の条件及び/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/若しくは楽曲などの、他の音を含み得る、音声信号などの非ビジュアルディスプレイを含み得る。アシスタントディスプレイ4024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備え得る。アシスタントディスプレイ4024は、グラフィックを含んでもよく、グラフィックは、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)によって提示されてもよい。
いくつかの実施形態では、システム4010は、アシスタントインターフェース4094から患者インターフェース4050への言語のコンピュータ変換を提供し、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。追加的又は代替的に、システム4010は、テキストの音声認識及び/又は発声音を提供してもよい。例えば、システム4010は、発語を印刷テキストに変換し得、及び/又はシステム4010は、印刷テキストから音声で言葉を発し得る。システム4010は、患者、臨床医、及び/又はアシスタントのいずれか又は全てによって話された言葉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4010は、患者によって話された要求又はコマンドを認識し、これらに反応するように構成され得る。例えば、システム4010は、患者による(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)口頭でのコマンドに応答して、テレメディシンセッションを自動的に開始し得る。
いくつかの実施形態では、サーバ4030は、アシスタントインターフェース4094によって提示するための、アシスタントディスプレイ4024の態様を生成し得る。例えば、サーバ4030は、アシスタントディスプレイ4024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4011は、患者のための治療計画、課金シーケンス、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4094のアシスタントディスプレイ4024上で提示するための、それらの治療計画、課金シーケンス、及び/又は除外される治療計画を含む、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4024は、サーバ4030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4030は、第1のネットワーク4034を介してアシスタントインターフェース4094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4034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4034は、インターネットを含んでもよく、サーバ4030とアシスタントインターフェース4094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)を介して暗号化を使用することによるなどの、プライバシー強化技術を介して、セキュリティ保護されてもよい。代替的又は追加的に、サーバ4030は、第1のネットワーク4034とは独立した1つ以上のネットワーク、及び/又は直接の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4094と通信するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、患者インターフェース4050及び治療装置4070は、各々、アシスタントインターフェース4094のロケーションから地理的に隔たった患者ロケーションから動作し得る。例えば、患者インターフェース4050及び治療装置4070は、居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、クリニック又はコールセンターなどの集中ロケーションでアシスタントインターフェース4094を使用することによって、遠隔で支援され得る。
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4094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において、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4094が、地理的に分散され得る。いくつかの実施形態では、人は、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手配を可能にし得る。
図37~38は、治療装置4070の一実施形態を示す。より具体的には、図37は、据え付けサイクリングマシン4100の形態の治療装置4070を全般的に示しており、これは、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4100は、各々が軸4106の周りに回転するためにペダルアーム4104に取り付けられた、ペダル4102のセットを含む。いくつかの実施形態では、図37に示されるように、ペダル4102は、患者がペダリングで使用する可動域を調整するために、ペダルアーム4104上で移動可能である。例えば、ペダルが軸4106に向かって内側に位置することは、ペダルが軸4106から外側に離れて位置するときよりも小さな可動域に対応する。患者がペダル4102に加えた力の量を測定するために、圧力センサ4086が、ペダル4102のうちの1つ以上に取り付けられ、又はペダル4102のうちの1つ以上に埋め込まれる。圧力センサ4086は、治療装置4070に、及び/又は患者インターフェース4050に無線で通信し得る。
図39は、図37の治療装置を使用する人(患者)を示しており、患者インターフェース4050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。例示的な患者インターフェース4050は、患者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、患者インターフェース4050は、治療装置4070に埋め込まれるか、又は取り付けられ得る。図39は、患者が、患者の手首に歩行センサ4082を装着していることを示しており、「本日のステップ41355」と示す注記は、歩行センサ4082が、そのステップカウントを記録し、患者インターフェース4050に伝送したことを示す。図39はまた、患者が、ゴニオメータ4084を患者の右膝に装着していることを示しており、「膝角度72°」と示す注記は、ゴニオメータ4084が、その膝角度を測定し、患者インターフェース4050に送信していることを示す。図39はまた、圧力センサ4086を有するペダル4102のうちの1つの右側が「力12.5ポンド」と示し、右側ペダル圧力センサ4086が、その力測定値を測定し、患者インターフェース4050に伝送していることを示すことを示している。図39はまた、圧力センサ4086を有するペダル4102のうちの1つの左側が「力27ポンド」と示し、左側ペダル圧力センサ4086が、その力測定値を測定し、患者インターフェース4050に伝送していることを示すことを示している。図36はまた、患者が4分13秒間治療装置4070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示している。このセッション時間は、治療装置4070から受信された情報に基づいて、患者インターフェース4050によって判定され得る。図36はまた、「疼痛レベル3」と示す指標を示している。そのような疼痛レベルは、患者インターフェース4050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。
図40は、アシスタントインターフェース4094の概要ディスプレイ4120の例示的な一実施形態である。具体的には、概要ディスプレイ4120は、アシスタントが患者インターフェース4050及び/又は治療装置4070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、テレメディシン又はテレヘルスとも呼ばれ得る。
具体的には、概要ディスプレイ4120は、治療装置4070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4130を含む。患者プロファイルディスプレイ4130は、図40に示されるように、概要ディスプレイ4120の一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イ4130は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。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4130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4130上に提示されるデータは、その情報に対するアシスタントの必要性に依存し得る。例えば、医療上の問題で患者を支援している医療従事者には、患者に関する医療履歴情報が提供され得るのに対して、治療装置4070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、技師には、患者の名前のみが与えられ得る。患者プロファイルディスプレイ4130は、非人格化されたデータ及び/又は匿名化されたデータを含み得るか、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途で、機密の患者データが伝達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、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律(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。
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4130は、患者が治療装置4070を使用する際に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、医師又は理学療法士などの、医療従事者であるアシスタントに限定され得る。例えば、治療レジメンに関する問題で患者を支援する医療従事者には、治療計画情報が提供され得るのに対して、治療装置4070の問題をトラブルシューティングする技師には、患者の治療計画に関するいかなる情報も提供されない場合がある。
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が、アシスタントに対して患者プロファイルディスプレイ4130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4030の人工知能エンジン4011によって生成され、特に、テレメディシン又はテレヘルスセッション中にサーバ4030からリアルタイムで受信され得る。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を、図42を参照して以下に記載する。
いくつかの実施形態では、1つ以上の治療計画及び/又は治療計画に関連付けられた請求シーケンスは、アシスタントに対して患者プロファイルディスプレイ4130に提示され得る。1つ以上の治療計画及び/又は治療計画に関連付けられた請求シーケンスは、サーバ4030の人工知能エンジン4011によって生成され、特に、テレヘルスセッション中にサーバ4030からリアルタイムで受信され得る。1つ以上の治療計画及び/又は治療計画に関連付けられた請求シーケンスを提示する実施例を、図44を参照して以下に記載する。
いくつかの実施形態では、1つ以上の治療計画及び関連付けられた金銭的価値生成量、患者の転帰、及び治療計画に関連付けられたリスクは、アシスタントに対して患者プロファイルディスプレイ4130に提示され得る。1つ以上の治療計画及び関連付けられた金銭的価値生成量、患者の転帰、及び治療計画に関連付けられたリスクは、サーバ4030の人工知能エンジン4011によって生成され、特に、テレヘルスセッション中にサーバ4030からリアルタイムで受信され得る。1つ以上の治療計画及び関連付けられた金銭的価値生成量、患者の転帰、及び治療計画に関連付けられたリスクを提示する実施例を、図47を参照して以下に記載する。
図40に示される例示的な概要ディスプレイ4120はまた、治療装置を使用して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4134を含む。患者ステータスディスプレイ4134は、図40に示されるように、概要ディスプレイ4120の一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4134は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。患者ステータスディスプレイ4134は、外部センサ4082、4084、4086のうちの1つ以上から、及び/又は治療装置4070の1つ以上の内部センサ4076からのセンサデータ4136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4134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4138を提示し得る。
ユーザアクセス制御部を使用して、システム4010のユーザインターフェース4020、4050、4090、4092、4094のいずれか又は全てに対して、どのようなデータを閲覧及び/又は修正するのに利用可能であるかを含めて、アクセスを制限し得る。いくつかの実施形態では、ユーザアクセス制御部を用いて、システム4010を使用する任意の所与の人にとってどのような情報が利用可能であるかを制御し得る。例えば、アシスタントインターフェース4094上に提示されるデータは、ユーザアクセス制御部によって制御され、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、許可が設定され得る。
図40に示される例示的な概要ディスプレイ4120はまた、アシスタントが患者を支援する際に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4140を含む。ヘルプデータディスプレイ4140は、図40に示されるように、概要ディスプレイ4120の一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4140は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。ヘルプデータディスプレイ4140は、例えば、患者インターフェース4050及び/又は治療装置4070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4140はまた、研究データ又はベストプラクティスを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ヘルプデータディスプレイ4140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4140は、アシスタントが患者の問題の根本原因及び/又は解決策を決定する際に使用する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4094は、アシスタントによって使用するためのヘルプデータを同時に提示するために、同じであっても異なっていてもよい2つ以上のヘルプデータディスプレイ4140を提示し得る。例えば、第1のヘルプデータディスプレイが、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が、アシスタントが患者に対して読み出すための、好ましくは患者が何らかのアクションを実施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入力し得る。
図40に示される例示的な概要ディスプレイ4120はまた、患者インターフェース4050に関する情報を提示し、及び/又は患者インターフェース4050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4150を含む。患者インターフェース制御部4150は、図40に示されるように、概要ディスプレイ4120の一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4150は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。患者インターフェース制御部4150は、インターフェースモニタ信号4098b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4094に、伝達された情報を提示し得る。図40に示されるように、患者インターフェース制御部4150は、患者インターフェース4050によって提示される表示の表示フィード4152を含む。いくつかの実施形態では、表示フィード4152は、患者インターフェース4050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。言い換えれば、表示フィード4152は、患者インターフェース4050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4152は、画面名又は画面番号などの、患者インターフェース4050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4150は、アシスタントが患者インターフェース4050の1つ以上の設定又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4154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4154は、アシスタントインターフェース4094に、患者インターフェース4050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4098を生成及び/又は伝送させ得る。
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4154は、アシスタントが患者インターフェース4050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4154は、アシスタントが、患者インターフェース4050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4094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4050上のカーソルを遠隔で制御することを可能にし得る。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース4050を使用して、患者インターフェース設定制御部4154は、患者が変更す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、患者インターフェース4050は、患者が、患者インターフェース4050上で、表示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4154は、アシスタントが患者インターフェース4050の言語設定を変更することを可能にし得る。別の例では、患者インターフェース4050は、表示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4050上の表示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4154は、アシスタントが患者インターフェース4050のフォントサイズ設定を変更することを提供し得る。
図40に示される例示的な概要ディスプレイ4120はまた、患者インターフェース4050と、治療装置4070、歩行センサ4082、及び/又はゴニオメータ4084などの、1つ以上の他のデバイス4070、4082、4084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4156を含む。インターフェース通信ディスプレイ4156は、図40に示されるように、概要ディスプレイ4120の一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4156は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。インターフェース通信ディスプレイ4156は、アシスタントが他のデバイス4070、4082、4084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4070、4082、4084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4070、4082、4084のうちの新たなデバイスとの通信を確立するように、患者インターフェース4050に遠隔で指令し得る。この機能性は、例えば、患者が他のデバイス4070、4082、4084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4070、4082、4084のうちの新たなデバイス又は交換デバイスを受け取る場合に、使用され得る。
図40に示される例示的な概要ディスプレイ4120はまた、アシスタントが治療装置4070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4160を含む。装置制御部4160は、図40に示されるように、概要ディスプレイ4120の一部分又は領域の形態をとり得る。装置制御部4160は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。装置制御部4160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表示4162を含み得る。装置ステータス表示4162は、装置モニタ信号4099b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4094に、伝達された情報を提示し得る。装置ステータス表示4162は、治療装置4070が患者インターフェース4050と現在通信しているかどうかを示し得る。装置ステータス表示4162は、治療装置4070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。
装置制御部4160は、アシスタントが治療装置4070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4164を含み得る。装置設定制御部4164は、アシスタントインターフェース4094に、治療装置4070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4099を生成及び/又は伝送させ得る。装置設定制御部4164は、モードボタン4166及び位置制御部4168を含み得、これらは、アシスタントが、治療装置4070のアクチュエータ4078を手動モードにし、その後、位置制御部4168を使用して、アクチュエータ4078の位置又は速度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4166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、患者が治療装置4070を能動的に使用しながら、ペダル半径設定などの、治療装置4070の動作パラメータを変更し得る。そのような「その場」調整は、患者インターフェース4050を使用して患者に利用可能であってもよいし、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4164は、患者インターフェース4050を使用して、患者が変更す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、患者インターフェース4050は、治療装置4070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4164は、アシスタントが治療装置4070の高さ又は傾きの設定を変更することを提供し得る。
図40に示される例示的な概要ディスプレイ4120はまた、患者インターフェース4050との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションを制御するための患者通信制御部4170を含んでもよい。患者インターフェース4050との通信セッションは、患者インターフェース4050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4094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4050は、アシスタントインターフェース4094を使用する人との2方向の音声通信又は音声ビジュアル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4050との通信セッションは、双方向(2方向)ビデオフィード又は音声ビジュアルフィードを含み、患者インターフェース4050及びアシスタントインターフェース4094の各々が、他方のビデオを提示し得る。いくつかの実施形態では、患者インターフェース4050は、アシスタントインターフェース4094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4094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4094は、患者インターフェース4050からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。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4094は、患者インターフェース4050からのビデオを提示し得る一方、患者インターフェース4050は、音声のみを提示するか、又は患者インターフェース4050は、アシスタントインターフェース4094からのライブの音声信号もビジュアル信号も提示しない。
いくつかの実施形態では、患者インターフェース4050との音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションは、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レジメンを実施しながら行われ得る。患者通信制御部4170は、図40に示されるように、概要ディスプレイ4120の一部分又は領域の形態をとり得る。患者通信制御部4170は、別個の画面又はポップアップウィンドウなどの、他の形態をとってもよい。音声通信及び/又は音声ビジュアル通信は、アシスタントインターフェース4094によって、及び/又は電話システムなどの1つ以上の別のデバイス、若しくはアシスタントがアシスタントインターフェース4094を使用する間にアシスタントによって使用されるビデオ会議システムによって、処理及び/又は指示され得る。代替的又は追加的に、音声通信及び/又は音声ビジュアル通信は、第三者との通信を含んでもよい。例えば、システム4010は、アシスタントが、特定の一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、医療従事者又はスペシャリストなどの、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40に示される例示的な患者通信制御部4170は、医療提供者が、患者との音声通信又は音声ビジュアル通信の様々な態様を管理する際に使用するための呼制御部4172を含む。呼制御部4172は、アシスタントが音声通信セッション又は音声ビジュアル通信セッションを終了するための切断ボタン4174を含む。呼制御部4172はまた、アシスタントインターフェース4094からの音声信号又は音声ビジュアル信号を一時的に消音するためのミュートボタン4176を含む。いくつかの実施形態では、呼制御部4172は、ホールドボタン(図示せず)などの他の機能を含み得る。呼制御部4172はまた、患者インターフェース4050で電話会議セッションからの音声及び/又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、及び一時停止ボタンなどの、1つ以上の記録/再生制御部4178を含む。呼制御部4172はまた、患者インターフェース4050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4180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4182と、を含む。セルフビデオディスプレイ4182は、図40に示されるように、ビデオフィードディスプレイ4180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。代替的又は追加的に、セルフビデオディスプレイ4182は、ビデオフィードディスプレイ4180から別個に及び/又は独立して提示されてもよい。
図40に示される例示的な概要ディスプレイ4120はまた、第三者との音声通信及び/又は音声ビジュアル通信を行う際に使用するための第三者通信制御部4190を含む。第三者通信制御部4190は、図40に示されるように、概要ディスプレイ4120の一部分又は領域の形態をとり得る。第三者通信制御部4190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4190は、特定の一ハードウェア又はソフトウェアの使用に関して第三者、例えば、医療従事者又はスペシャリストなどの、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4190は、第三者が、アシスタントインターフェース4094を介してアシスタントと、及び患者インターフェース4050を介して患者と、の両方で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4010は、アシスタント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。
図41は、本開示による、患者に関するデータ4600に基づいて、患者の治療計画4602を出力するように機械学習モデル4013を訓練する例示的なブロック図を示す。他の患者に関するデータは、サーバ4030によって受信され得る。他の患者は、様々な治療装置を使用して治療計画を実施していてもよい。データは、他の患者の特性、他の患者によって実施される治療計画の詳細、及び/又は治療計画を実施した結果(例えば、患者の身体の一部分の回復率、患者の身体の一部分の回復量、患者の身体の一部分の筋力の増加量又は減少量、患者の身体の一部分の可動域の増加量又は減少量など)を含み得る。
描示されるように、データは、種々の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の特性、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の特性、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の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の特性を含み得、これらの患者の治療計画は、特定の治療プロトコルを含み得る(例えば、治療装置4070を、週に30分を5回で3週間使用し、治療装置4070のプロパティ、構成、及び/又は設定の値は、最初の2週間はX(Xは数値)に、最後の週はY(Yは数値)に設定される)。
コホートA及びコホートBは、機械学習モデル4013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4013は、各コホートの特性間のパターンを照合し、かつ結果を提供する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4600が訓練された機械学習モデル4013に入力されると、訓練された機械学習モデル4013は、データ4600に含まれる特性をコホートA又はコホートBのいずれか一方の特性と照合し、適切な治療計画4602を出力し得る。いくつかの実施形態では、機械学習モデル4013は、新しい患者によって実施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。
図42は、本開示による、運動セッションを通して患者を誘導する仮想アバター4700を提示する患者インターフェース4050の概要表示の一実施形態を示す。仮想アバター4700は、患者インターフェース4050の出力デバイス4054(例えば、表示画面)上に提示され得る。描示されるように、仮想アバター4700は、人を表し得る。いくつかの実施形態では、人は、実際の個人、例えば、医療従事者、プロアスリート、患者、親戚、友人、兄弟姉妹、有名人などであってもよく、他の実施形態では、人は、架空であっても構築されてもよく、例えば、スーパーヒーローなどであってもよい。本明細書で更に考察されるように、仮想アバターは、任意の人、オブジェクト、建物、動物、存在、異星人、ロボットなどであり得る。例えば、子供は、動物アニメーションとより強くつながって、子供の運動セッションを通して子供を誘導し得る。仮想アバター4700は、患者及び/又は医療従事者によって、サーバ4030におけるデータベース上に記憶された仮想アバターのライブラリから選択され得る。いくつかの実施形態では、仮想アバター4700は、データベースに、又は患者及び/又は医療従事者によるプライベート使用のために、アップロードされることが可能であり得る。例えば、仮想アバターのライブラリは、システムデータストア4042及び/又は患者データストア4044に記憶され得る。仮想アバター4700が患者に対して選択されると、仮想アバター4700の識別子は、システムデータストア4042及び/又は患者データストア4044内の患者の識別子に関連付けられ得る。
仮想アバター4700は、患者の治療計画の運動セッションで指定された1つ以上の運動を実施し得る。本開示全体を通して使用される場合、及び疑問を避けるために、「運動」は、例えば、リハビリテーション運動、高強度インターバルトレーニング、筋力トレーニング、可動域トレーニング、又は治療計画で指定された治療デバイス上で実施されることが可能な(その修正(modification)又は修正(amendment)又は校訂を含む)、又は異なる治療デバイスで合理的に代用されることが可能な任意の身体運動又はフィジカル運動を含み得る。例えば、1つの運動は、据え付け自転車をペダリングすることを伴い得、仮想アバター4700は、患者にとって所望の様式で自転車をペダリングするものとしてアニメーション化され得る。いくつかの実施形態では、仮想アバター4700は、運動セッションを実施している人の実際のビデオを含み得る。このように、仮想アバター4700は、サーバ4030によって生成され、及び/又は運動セッションを実施している実在の人の音声、ビデオ、音声ビジュアル、及び/又はマルチメディアデータを含み得る。いくつかの実施形態では、仮想アバター4700は、理学療法士、コーチ、トレーナなどの、医療従事者を表し得る。
いくつかの実施形態では、仮想アバター4700は、人工知能エンジン4011の1つ以上の機械学習モデル4013によって制御され得る。例えば、1つ以上の機械学習モデル4013は、履歴データ及びリアルタイム又はニアタイムのデータに基づいて訓練され得る。機械学習モデル4013を訓練するために使用されるデータは、ユーザから受信された以前のフィードバック(例えば、疼痛レベル)、治療計画の様々な点での患者の特性(例えば、心拍数、血圧、体温、発汗率など)、患者が患者の治療計画を実施した際に受信されたセンサ測定値(例えば、ペダルの圧力、可動域、治療装置4070のモータの速度など)、及び/又は特定の動作が実行された後に患者によって達成された結果(例えば、医療従事者のマルチメディアフィードでテレメディシンセッションを開始すること、仮想アバター4700を医療従事者のマルチメディアフィードで置き換えること、特定の聴覚ステートメントを発露すること、出力デバイス4054上で特定の映示物を提示すること、運動セッションのパラメータを変更すること(例えば、治療装置4070によって提供される抵抗の量を低減すること)など)を含み得る。
出力デバイス54はまた、患者インターフェース4050のカメラから得られた患者のビデオを提示するセルフビデオセクション4702を提示する。セルフビデオは、患者が運動セッションを実施している間に、適正なフォーム、調子、一貫性、又は任意の他の観察可能又は測定可能な品質又は量を使用しているかどうかを検証するために、患者によって使用され得る。患者が運動セッションを実施する間に、患者インターフェース4050のカメラから得られたビデオは、提示のためにアシスタントインターフェース4094に伝送され得る。医療従事者は、患者のビデオを提示するアシスタントインターフェース4094を閲覧し、患者の患者インターフェース4050を介して患者に話しかけることによって介入するかどうか、及び/又は仮想アバター4700をアシスタントインターフェース4094からのマルチメディアフィードで置き換えるかどうかを判定し得る。
出力デバイス4054はまた、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)オブジェクト4704を提示する。GUIオブジェクト4704は、ユーザがサーバ4030にフィードバックを提供することを可能にする要素であり得る。例えば、GUIオブジェクト4704は、患者が現在経験している疼痛のレベルを表す値のスケールを提示し得、GUIオブジェクト4704は、患者が患者の痛みのレベルを表す値を選択することを可能にし得る。この選択により、メッセージがサーバ4030に伝送されるようになり得る。いくつかの実施形態では、本明細書に更に記載されるように、疼痛のレベルを含むメッセージは、トリガイベントに関し得る。サーバ4030は、患者が経験する疼痛のレベルが特定の閾値重度レベルを超えているかどうかを判定し得る。疼痛のレベルが特定の閾値重度レベルを超えている場合には、サーバ4030は、仮想アバター4700を一時停止させ、及び/又は仮想アバター4700を、医療従事者のコンピューティングデバイスからの音声フィード、ビジュアルフィード、音声ビジュアルフィード、又はマルチメディアフィードで置き換え得る。
図43は、本開示による、患者に関する通知を受信し、かつアシスタント(例えば、医療従事者)がテレメディシンセッションをリアルタイムで開始することを可能にするアシスタントインターフェース4094の概要ディスプレイ4120の一実施形態を示す。描示されるように、概要ディスプレイ4120は、患者プロファイル4130のセクションを含む。患者プロファイル4130は、患者「John Doe」によって実施されている治療計画に関する情報を提示する。治療計画4800は、「John Doeは、治療装置上で5マイル、サイクリングしています。治療装置のペダルは、45度の可動域を提供するように構成されています」を示す。概要ディスプレイ4120はまた、トリガイベントに起因して受信された通知4802を含む。通知は、「John Doeは、運動中に高いレベルの疼痛を経験していることを示しました」を提示する。概要ディスプレイ4120はまた、医療従事者がアシスタントインターフェース4094を使用することのプロンプト4804を含む。プロンプトは、「テレメディシンセッションを開始しますか?」と尋ねる。概要ディスプレイ4120は、医療従事者が有線又は無線の入力周辺機器(例えば、タッチスクリーン、マウス、キーボード、マイクロフォンなど)を使用してテレメディシンセッションを開始することを選択できるように構成されているグラフィック要素(例えば、ボタン)4806を含む。上記の実施例は、テキストの形態で情報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4120を詳細に示しているが、その情報を提示する代替的又は追加的な方途は、グラフ、チャートなどの形態であり得る。
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)を使用するアシスタント(例えば、医療従事者)は、概要ディスプレイ4120(例えば、アシスタントインターフェース4094の表示画面4024上に提示されるユーザインターフェース)の一部分におけるセルフビデオ4182に提示され得る。アシスタントインターフェース4094はまた、セルフビデオと同じ概要ディスプレイ4120の部分において、ビデオフィードディスプレイ4180に患者からのビデオ(例えば、セルフビデオ4182)を提示してもよい。更に、ビデオフィードディスプレイ4180はまた、医療従事者がテレメディシン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インターフェース4050上の患者と治療計画を共有して、治療装置4070の動作パラメータなどを制御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(GUI)オブジェクト4808(例えばボタン)を含んでもよい。
図44は、患者インターフェース4050の出力デバイス4054によって提示される概要ディスプレイの一実施形態を示す。出力デバイス4054は、テレメディシンセッション中にリアルタイムで、本開示による仮想アバターを置き換えた医療従事者のフィード4900(例えば、好ましくは、音声、ビデオ、又はその両方を含むマルチメディア)を提示する。いくつかの実施形態では、仮想アバターは、患者インターフェース4050に提示されたままであり得るが、一時停止状態にあり、フィードは、好ましくは、医療従事者が患者に話しかけるときのみに制限され得る。いくつかの実施形態では、描示されるように、フィード4900は、仮想アバターを置き換え得る。フィードは、医療従事者及び患者が、患者に話しかけ、患者の疼痛レベル、患者の特性(例えば、心拍数、発汗率など)、及び/又は1つ以上のセンサ測定値(例えば、ペダルへの圧力、可動域など)について尋ねるテレメディシンセッションに従事することを可能にし得る。
医療従事者は、アシスタントインターフェース94上で多数の患者を同時に見る、監視する、治療する、診断するなどしていてもよいことを理解されたい。例えば、以下で更に考察されるように、各患者は、アシスタントインターフェース4094のユーザインターフェースのそれぞれの部分に提示されてもよい。各それぞれの部分は、それぞれの患者に関する多様な情報を提示し得る。例えば、各部分は、治療装置を使用して運動セッションを実施している患者のフィード、患者の特性、患者の治療計画、センサ測定値などを提示し得る。アシスタントインターフェース4094のユーザインターフェースは、医療従事者が、1人以上の患者を選択して、運動を通して1人以上の患者を誘導している仮想アバターが、リアルタイム又はほぼリアルタイムで一時停止され、及び/又は置き換えられるようにすることを可能にするように構成され得る。
患者インターフェース4050とアシスタントインターフェース4094との間のテレメディシンセッションが完了すると、医療従事者のコンピューティングデバイスからのフィードは、患者インターフェース4050上の仮想アバターと置き換えられ得る。仮想アバターは、どこで及び/又はいつトリガイベントの開始に起因して運動セッションが一時停止されても、運動セッションを通して患者を誘導することを継続し得る。アシスタントインターフェース4094は、運動セッションを実施している患者のフィード及び/又は患者に関する情報を映示することを再開し得る。
図45は、本開示による、発生するトリガイベントに基づいて、仮想アバターを医療従事者のフィードに置き換える方法41000の例示的な一実施形態を示す。方法41000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41000及び/又はその個々の関数、ルーチン、他の方法、スクリプト、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4011を実行するサーバ4030などの図36の任意の構成要素)によって実行されてもよい。特定の実装態様では、方法41000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41000は、各スレッドが1つ以上の個々の関数若しくはルーチン、又は他の方法、スクリプト、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てもよい。
説明を簡単にするために、方法41000は、一連の動作として描示及び記載される。ただし、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及び記載されていない他の動作とともに行われ得る。例えば、方法41000に描示される動作は、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行われ得る。更に、開示される主題に従って方法41000を実装するために全ての例示の動作が必要とされ得るわけではない。加えて、当業者は、方法41000が、状態図、有向グラフ、決定性有限状態オートマトン、非決定性有限状態オートマトン、マルコフ図、又はイベント図を介して、一連の相互関連状態として代替的に表現され得ることを理解及び認知するであろう。
41002において、処理デバイスは、患者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4050)に、患者のコンピューティングデバイス上に提示される仮想アバターを提供し得る。仮想アバターは、治療装置4070の仮想表現を使用して、運動セッションを通して患者を誘導するように構成され得る。仮想アバターは、音声、ビデオ、触覚フィードバック、又はそれらの何らかの組み合わせを使用して、運動セッションを通して患者を誘導するように構成されてもよい。音声、ビデオ、触覚フィードバック、又はそれらの何らかの組み合わせは、患者のコンピューティングデバイスによって提供され得る。いくつかの実施形態では、処理デバイスは、患者の治療計画に基づいて、実施されるべき運動セッションを決定し得る。治療装置4070は、運動セッションを実施している患者によって使用されるように構成され得る。
いくつかの実施形態では、仮想アバターを提供する前に、処理デバイスは、患者のコンピューティングデバイスに、運動セッションを開始するための通知を伝送し得る。通知は、プッシュ通知、テキストメッセージ、通話、電子メール、又はそれらの何らかの組み合わせを含み得る。通知は、治療計画で指定されたスケジュールに基づいて伝送され得る。スケジュールは、運動セッションを実施するための日時、運動セッションを実施するための期間、運動セッション中に実施するための運動、治療装置4070の部品(例えば、ペダル、シートなど)の構成などを含み得る。処理デバイスは、患者のコンピューティングデバイスから、治療装置4070を使用するために運動セッションを開始するための選択を受信し得る。処理デバイスは、治療装置4070に、治療装置70に運動セッションを開始させるための制御信号を伝送し得る。制御信号を伝送することに応答して、処理デバイスは、仮想アバターを患者のコンピューティングデバイスに提供し得る。
仮想アバターは、患者が実施する治療計画を処方又は生成した医療従事者などの医療従事者に関連付けられ得る。いくつかの実施形態では、治療計画は、医療従事者によって完全に又は部分的に設計され得る。いくつかの実施形態では、治療計画は、人工知能エンジン4011によって完全に又は部分的に生成され得、医療従事者は、治療計画をレビューし、及び/又は治療計画が実施されるために患者に伝送される前に、治療計画を修正し得る。
仮想アバターは、代理医療従事者を表し得、治療計画を通して1人以上の患者を誘導する人、存在、物、ソフトウェア又は電子ボット、オブジェクトなどであり得る。仮想アバターは、多数の患者を、患者のリハビリテーション、術前リハビリテーション、回復などの様々な段階における治療計画を通して誘導し得る。任意の時点で、仮想アバターは、医療従事者のフィード(例えば、ライブ音声、音声ビジュアルなど)によって置き換えられてもよく、フィードは、アシスタントインターフェース4094から患者インターフェース4050に、直接的又は間接的にのいずれかでサーバ4030を介して伝送されることに留意されたい。フィードは、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、アシスタントインターフェース4094に関連付けられたカメラ及び/又はマイクロフォンを介して得られたデータパケット(例えば、音声、ビデオ、又はその両方)のストリームであり得る。フィードは、患者インターフェース4050のユーザインターフェース4054上に提示され得る。
いくつかの実施形態では、仮想アバターは、医療従事者によって初期選択され得る。仮想アバターは、仮想アバターライブラリに記憶されたファイルであり得、医療従事者は、仮想アバターライブラリから仮想アバターを選択し得る。例えば、仮想アバターは、人(例えば、男性、女性、ノンバイナリー、又は人が識別する任意の他の性別)の生き写し表現であり得る。いくつかの実施形態では、仮想アバターは、動物(例えば、トラ、ライオン、ユニコーン、ウサギなど)の生き写し表現又は仮想表現であってもよく、これは、若年者(例えば、子供)にとって、楽しみやすく、かつ意欲を起こさせやすいものであり得る。いくつかの実施形態では、仮想アバターは、ロボット、エイリアンなどの生き写し表現又は仮想表現であり得る。
いくつかの実施形態では、医療従事者は、医療従事者独自の仮想アバターを設計し得る。例えば、医療従事者は、医療従事者のアシスタントインターフェース4094上にユーザインターフェースを提供され得、ユーザインターフェースは、仮想アバターの構成を可能にするユーザインターフェース要素を提供し得る。医療従事者は、ユーザインターフェースを使用して、医療従事者自身又は任意の好適な人のように見える仮想アバターを生成し得る。
いくつかの実施形態では、仮想アバターは、患者によって選択されてもよい。いくつかの実施形態では、選択された仮想アバターは、患者に関連付けられ(例えば、患者の識別子及び仮想アバターの識別子を介して)、データベースに記憶され得る。例えば、一部の患者は、他の仮想アバターよりも特定の仮想アバターを選好し得る。いくつかの実施形態では、異なる仮想アバターは、同じ又は異なる治療計画を通して患者を誘導し得る。本明細書で参照される任意の治療計画に関して、治療計画の異なる態様、部分、又は構成は、2つ以上の仮想アバター又は物理アバターによって更に誘導され得、そのような各アバターは、アプリケーションが治療計画のつながりのない態様、部分、又は構成に関連付けられる程度にまで、治療計画の特定の態様、部分、又は構成、及び他のあらゆるアバターに関連付けられている。他の実施形態では、物理及び/又は仮想の2つ以上のアバターが、同時に存在するが、治療計画の特定の態様、部分又は構成内で異なる機能を実施していてもよい。集団療法セッションでは、多数の患者が、同じ治療計画を実施していてもよく、各患者は、治療計画を通して患者を誘導する同じ又は異なる1つ以上の仮想アバターを同時に提示する患者独自の患者インターフェース4050を有してもよい。
患者が治療計画を実施する際に、医療従事者は、アシスタントインターフェース4094のユーザインターフェース上の種々のタイルに多数の患者を見ることが可能であり得る。「タイル」という用語は、各々が、患者が治療計画を実施する際の患者のそれぞれの患者インターフェース4050からのフィード、患者の特性(例えば、心拍数、血圧、体温など)のフィード、測定値(例えば、ペダルに及ぼされる圧力、ゴニオメータによって判定される可動域、ステップ数、治療装置4070のモータの速度など)のフィード、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、正方形を指し得る。したがって、開示される実施形態を使用して、医療従事者は、多数の患者を一度に管理、監視、及び/又は治療することが可能になり得る。アシスタントインターフェース4094だけを使用して、多数の患者を、患者が治療計画を実施する際に見る、治療する、管理する、監視するなどするため、1人の医療従事者が多数の患者を同時に治療することによって、コンピューティングリソースが節約され得る。
41004において、処理デバイスは、患者のコンピューティングデバイスから、トリガイベントに関するメッセージを受信し得る。いくつかの実施形態では、メッセージは、患者の疼痛レベル、患者の特性、センサの測定値、又はそれらの何らかの組み合わせに関するデータを含み得る。トリガイベントは、患者の疼痛レベル、患者の特性(例えば、心拍数、血圧、体温、発汗率など)、センサの測定値(例えば、圧力、可動域、速度など)、又はそれらの何らかの組み合わせに関するデータに関連付けられた任意のイベントを指し得る。
いくつかの事例では、仮想アバターは、事前に記録されたアニメーションとして治療計画を通して患者を誘導し得、医療従事者は、患者が治療計画を実施する際に、患者とのテレメディシンセッションに積極的に従事しなくてもよい。いくつかの実施形態では、トリガイベントが発生すると、医療従事者のコンピューティングデバイスに通知が伝送され得、そのようなデバイスは、通知について医療従事者に警告する。医療従事者は、有線又は無線の入力周辺機器(例えば、タッチスクリーン、マウス、キーボード、マイクロフォン)を使用して、通知を選択し、患者のコンピューティングデバイスとテレメディシンセッションを開始し得る。そのような技術は、治療計画の全体を通してではなく、通知が選択されたときにのみテレメディシンセッションを開始することによって、ネットワークリソース(例えば、帯域幅)などの1つ以上のコンピューティングリソースの使用及び/又はコスト及び/又はリスクプロファイルを最小限に抑えるか、又は別様に最適化し得る。他の実施形態では、医療従事者のコンピューティングデバイス、及び患者のコンピューティングデバイス、及び医療従事者のコンピューティングデバイスは、1人以上の患者が治療計画を実施する際に、テレメディシンセッションに継続的又は断続的に従事し得る。トリガイベントは、医療従事者が、仮想アバターに介入し、及び/若しくはこれを置き換えること、仮想アバターを一時停止させること、又はその両方を可能にし得る。いくつかの実施形態では、患者が治療計画を実施している間に、医療従事者は、患者のうちの1つ以上を選択的に選定して、それらの1人以上の患者のコンピューティングデバイス上の仮想アバターが、置き換え、一時停止などされるようにし得る。そのような技術は、患者が治療計画を実施する際に、医療従事者が、患者の全てに対してではなく、患者の一部に介入することを可能にし得る。例えば、医療従事者は、治療計画においてターゲット閾値(例えば、圧力、可動域、速度など)に達していない患者を選択する、患者が閾値レベルの疼痛を経験していることを示す患者を選択するなどし得る。
いくつかの実施形態では、仮想アバターは、センサデータ(例えば、ペダルからの圧力測定値、ゴニオメータからの可動域測定値、速度データなど)、患者の特性(例えば、発汗率、心拍数、血圧、体温、動脈血ガス及び/又は酸素化レベル又は割合など)、患者若しくは他の患者からのリアルタイムのフィードバック(例えば、痛みレベルの表示)、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、入力を受信するように訓練された1つ以上の機械学習モデルによって、リアルタイム又はほぼリアルタイムで制御され得る。1つ以上の機械学習モデルは、仮想アバターを制御する出力を生成し得る。例えば、出力は、仮想アバターが特定の運動(例えば、治療装置70上でより速く又はより遅くペダルする)を実施する方途が、励ましの文言(例えば、「あなたならできる」、「頑張って」など)などを言うように修正されるように、仮想アバターを制御し得る。修正は、他の患者の訓練データに基づくことができ、そのような訓練データは、修正が他の患者の所望の患者実施及び/又は結果、又は所望の患者実施又は結果を達成する確率の増加をもたらすことを示す。例えば、訓練データは、特定のセンサデータが検出されたときに特定の音声及び/又はビデオを提供することが、患者がペダルにより多くの力を及ぼし、それによって治療計画に従って患者の脚の筋肉を鍛えることにつながり得ることを示し得る。
41006において、処理デバイスは、トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えているかどうかを判定し得る。重度閾値レベルは、任意の好適な量、値、指標などであり得る。例えば、一実施形態では、閾値重度レベルは、患者が感じる特定のレベルの疼痛であり得る。運動セッション中の任意の時点で、患者は、患者インターフェース4050の任意の入力周辺機器を使用して、患者の疼痛のレベルを表現し得る。例えば、患者は、患者インターフェース4050のタッチスクリーン上のボタンに触れることができ、ボタンは、患者が1~10のスケールで8の疼痛レベルを経験していることを示し得、この場合に、1は、最小量の疼痛であり、10は、最大量の疼痛である。この実施例では、閾値重度レベルは、5の疼痛レベルであり得る。したがって、患者が経験している疼痛のレベル(8)は、閾値重度レベル(5)を超えている。いくつかの実施形態では、閾値重度レベルは、患者がペダルに及ぼしている力の量、患者がペダリング中に達成することができる可動域、患者が達成することができる速度、患者が達成することができる可動域及び/又は速度の持続時間などに関連し得る。例えば、閾値重度レベルは、特定の期間にわたって特定の可動域で患者がペダリングすることに基づいて構成され得、患者が運動セッション中に特定の期間に特定の可動域、又はそのような目標のものの変動を達成するに至らない場合には、閾値重度レベルを超え得る。
41008において、トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていると判定することに応答して、処理デバイスは、患者のコンピューティングデバイス上で、仮想アバターの提示を、医療従事者のコンピューティングデバイス(例えば、アシスタントインターフェース4094)からのマルチメディアフィードの提示で置き換え得る。いくつかの実施形態では、仮想アバターをマルチメディアフィードで置き換えることは、患者と医療従事者との間のテレメディシンセッションを開始し得る。処理デバイスは、患者又は医療従事者のコンピューティングデバイスから、テレメディシンセッションが完了したことを示す第2のメッセージを受信し得、処理デバイスは、患者のコンピューティングデバイス上で、マルチメディアフィードの提示を仮想アバターの提示で置き換え得る。仮想アバターは、運動セッションを通して患者を完了まで誘導し続けるように構成され得る。すなわち、運動セッション及び/又は仮想アバターは、医療従事者のマルチメディアフィードが仮想アバターを置き換える特定のタイムスタンプで一時停止され得、運動セッション及び/又は仮想アバターは、テレメディシンセッションが完了した特定のタイムスタンプで再生を開始し得る。
いくつかの実施形態では、41010において、トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていないと判定することに応答して、処理デバイスは、仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供し得、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御し得る。いくつかの実施形態では、トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていないと判定することに応答して、処理デバイスは、仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供し得、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御し得る。
いくつかの実施形態では、処理デバイスは、第2の患者の第2の治療計画に基づいて、実施されるべき運動セッションを決定し得、この場合に、第2の患者による実施は、第2の治療装置を使用する。処理デバイスは、第2の患者の第2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)上に、運動セッションを通して治療装置を使用するように患者を誘導するように構成された仮想アバターを提示し得る。いくつかの実施形態では、仮想アバターの提示は、患者のコンピューティングデバイス上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えられるが、仮想アバターは、第2の患者の第2のコンピューティングデバイス上に提示されたままでもよい。いくつかの実施形態では、仮想アバターの提示は、患者のコンピューティングデバイス上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えられるが、仮想アバターは、第2の患者の第2のコンピューティングデバイス上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードで置き換えられてもよい。
図46は、本開示による、仮想アバターを提供するための方法の例示的な一実施形態を示す。方法41100は、コンピューティングデバイス(例えば、人工知能エンジン4011を実行するサーバ4030などの、図36の任意の構成要素)のプロセッサ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41100の1つ以上の動作は、メモリデバイス上に記憶され、かつ処理デバイスによって実施される、コンピュータ命令に実装されている。方法41100は、方法41000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41100の動作は、本明細書に記載される方法のうちのいずれかの動作との何らかの組み合わせで実行され得る。方法41100は、仮想アバターを患者のコンピューティングデバイスに提供することに関連する方法41000内の41002に関連付けられた更なる動作を含み得る。
41102において、処理デバイスは、運動セッションに関連付けられたデータを取得し得る。データは、運動セッションに関連付けられた1つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデルを実装した命令を含み得る。仮想モデルは、(3D仮想環境又は2Dレイアウト上へのアニメーション又は投影に関して)二次元、三次元、又はn次元であり得る。いくつかの実施形態では、仮想モデルは、メッシュモデルアニメーション、輪郭アニメーション、仮想人間アニメーション、骨格アニメーションなどであり得る。例えば、仮想モデルは、キャラクタ(例えば、医療従事者)を描画するために使用される表面表現(メッシュと称される)、及び階層的な相互接続されたパーツのセットであり得る。仮想モデルは、仮想アーマチュアを使用して、メッシュをアニメーション化(例えば、ポーズ及びキーフレーム)し得る。本明細書で使用される場合、アーマチュアは、仮想人間又は仮想動物キャラクター(例えば、仮想アバター)の動作をシミュレートするためにコンピュータアニメーションで使用されるキネマティックチェーンを指し得る。キーフレーミング(停止動作)アーマチュア及びリアルタイム(操作)アーマチュアなど、様々なタイプの仮想アーマチュアが使用され得る。
41104において、処理デバイスは、仮想アバターに関連付けられたデータを取得し得る。仮想アバターに関連付けられたデータは、どの仮想アバターが患者及び/又は医療従事者によって選択されるかを含み得、そのような選択は、運動セッションを通して患者を誘導するために行われる。いくつかの実施形態では、仮想アバターに関連付けられたデータは、仮想アバターに関連付けられた識別子を含み得る。識別子を使用して、仮想アバターに関連付けられたデータをデータベースから取得し得る。例えば、患者は、スーパーヒーローを患者の仮想アバターとして選択していてもよい。したがって、特定のスーパーヒーローに関するデータ(例えば、性別、衣装、外観など)が、データベースから取得されてもよい。
41106において、処理デバイスは、仮想アバターに関連付けられたデータを、運動セッションに関連付けられた1つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデル上にマッピングし得る。例えば、仮想アバターの外観及び形状は、仮想モデルのメッシュ上にマッピングされ(例えば、メッシュの頭部部分に面する)、運動セッション及び/又は仮想アバターに関連する命令に従って操作及び/又はアニメーション化され得る。いくつかの実施形態では、仮想アバターは、治療装置4070を使用して1つ以上の運動を実施し得る。仮想アバターによる運動の実施は、運動セッションを通して患者を誘導するために、患者のコンピューティングデバイスの表示画面上にアニメーション化及び/又は提示され得る。本明細書で開示されるように、任意の時点で、仮想アバターは、医療従事者のマルチメディアフィードの提示を可能にするために、置き換えられ、及び/又は一時停止され得る。
図47は、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つ以上を実施することができる例示的なコンピュータシステム41200を示す。一実施例では、コンピュータシステム41200は、コンピューティングデバイスを含み、支援インターフェース4094、報告インターフェース4092、監督インターフェース4090、臨床医インターフェース4020、サーバ4030(AIエンジン4011を含む)、患者インターフェース4050、歩行センサ4082、ゴニオメータ4084、治療装置4070、圧力センサ4086、又は図36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41200は、図36の人工知能エンジン4011の1つ以上の機械学習モデル4013を実装した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めて、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内の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内の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とられるべきアクションを指定する命令セット(順次の又は別様の)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一命令セット(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されるものとする。
コンピュータシステム41200は、バス41210を介して互いに通信する、処理デバイス41202、メインメモリ41204(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41206(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41208を含む。
処理デバイス41202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す。より具体的には、処理デバイス41202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したプロセッサ、又は命令セットの組み合わせを実装したプロセッサであり得る。処理デバイス41202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つ以上の専用処理デバイスであってもよい。処理デバイス41202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。
コンピュータシステム41200は、ネットワークインターフェースデバイス41212を更に含んでもよい。コンピュータシステム41200はまた、ビデオディスプレイ41214(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、カソードレイチューブ(CRT)、シャドーマスクCRT、アパーチャグリルCRT、モノクロCRT)、1つ以上の入力デバイス41216(例えば、キーボード及び/若しくはマウス、又はゲーム様の制御部)、及び1つ以上のスピーカ41218(例えば、スピーカ)を含んでもよい。例示的な一実施例では、ビデオディスプレイ41214及び入力デバイス41216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)に組み合わされてもよい。
データ記憶デバイス41216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41222が記憶されているコンピュータ可読媒体41220を含み得る。命令41222はまた、コンピュータシステム41200による命令41222の実行中に、メインメモリ41204内及び/又は処理デバイス41202内に完全に又は少なくとも部分的に存在してもよい。したがって、メインメモリ41204及び処理デバイス41202はまた、コンピュータ可読媒体を構成する。命令41222は、ネットワークインターフェースデバイス41212を介してネットワークを介して更に伝送又は受信されてもよい。
コンピュータ可読記憶媒体41220は、単一の媒体であるように例示的な実施例で示されているが、「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/又は関連付けられたキャッシュ及びサーバ)を含むように解されたい。「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セットを記憶、符号化又は搬送することができ、かつ機械に本開示の方法論のうちのいずれか1つ以上を実行させる任意の媒体を含と解されるものとする。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。
条項65.コンピュータ実装システムであって、
運動セッションを実施している間に患者によって操作されるように構成された治療装置と、
仮想アバターを受信するように構成された患者インターフェースであって、患者インターフェースは、仮想アバターを提示するように構成された出力デバイスを備え、仮想アバターは、治療装置の仮想表現を使用して、運動セッションを通して患者を誘導し、仮想アバターは、医療従事者に関連付けられている、患者インターフェースと、
サーバコンピューティングデバイスであって、
患者の仮想アバターを患者インターフェースに提供することと、
患者インターフェースから、トリガイベントに関するメッセージを受信することであって、メッセージは、トリガイベントの重度レベルを含む、受信することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えているかどうかを判定することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていると判定することに応答して、患者インターフェース上で、仮想アバターの提示を、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えることと、を行うように構成されたサーバ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。
条項66.サーバコンピューティングデバイスは、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていないと判定することに応答して、
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供することであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供すること、又は
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供し続けることであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供し続けること、を更に行うようになっている、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。
条項67.仮想アバターは、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、
センサデータ、患者の特性、患者若しくは他の患者からのリアルタイムのフィードバック、又はそれらの何らかの組み合わせを含む入力を受信することと、
仮想アバターを制御する出力を生成することと、を行うように訓練された1つ以上の機械学習モデルによって制御される、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。
条項68.仮想アバターを提供することは、
運動セッションに関連付けられたデータを取得することであって、データは、運動セッションに関連付けられた1つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデルを実装した命令を含む、取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを、運動セッションに関連付けられた1つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデル上にマッピングすることと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ実装システム。
条項69.仮想アバターを提供する前に、サーバコンピューティングデバイスは、
患者インターフェースに、運動セッションを開始するための通知を伝送することであって、通知は、治療計画で指定されたスケジュールに基づいて伝送される、伝送することと、
患者インターフェースから、治療装置を使用するために運動セッションを開始するための選択を受信することと、
治療装置に、治療装置に運動セッションを開始させるための制御信号を伝送することと、
制御信号を伝送することに応答して、仮想アバターを患者インターフェースに提供することと、を更に行うようになっている、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。
条項70.通知は、プッシュ通知、テキストメッセージ、通話、電子メール、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ実装システム。
条項71.サーバコンピューティングデバイスは、
第2の患者の第2の治療計画に基づいて、実施されるべき運動セッションを決定することであって、第2の患者による実施は、第2の治療装置を使用する、決定することと、
第2の患者の第2の患者インターフェース上に、運動セッションを通して治療装置を使用するように患者を誘導するように構成された仮想アバターを提示することと、を更に行うようになっており、
仮想アバターの提示が、患者インターフェース上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えられる一方、仮想アバターが、第2の患者インターフェース上に提示されたままであるか、又は
仮想アバターの提示が、患者インターフェース上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えられる一方、仮想アバターが、第2の患者インターフェース上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードで置き換えられる、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。
条項72.サーバコンピューティングデバイスは、
患者インターフェースから、仮想アバターのライブラリからの仮想アバターの選択を受信することと、
患者に関連付けられた仮想アバターをデータベースに記憶することと、を更に行うようになっている、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項73.仮想アバターは、音声、ビデオ、触覚フィードバック、又はそれらの何らかの組み合わせを使用して、運動セッションを通して患者を誘導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方法。
条項74.方法であって、
患者のコンピューティングデバイスに、患者のコンピューティングデバイス上に提示されるように仮想アバターを提供することであって、仮想アバターは、治療装置の仮想表現を使用して、運動セッションを通して患者を誘導するように構成されており、仮想アバターは、医療従事者に関連付けられている、提供することと、
患者のコンピューティングデバイスから、トリガイベントに関するメッセージを受信することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えているかどうかを判定することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていると判定することに応答して、患者のコンピューティングデバイス上で、仮想アバターの提示を、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えることと、を含む、方法。
条項75.トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていないと判定することに応答して、
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供することであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供すること、又は
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供し続けることであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供し続けること、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項76.仮想アバターは、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、
センサデータ、患者の特性、患者若しくは他の患者からのリアルタイムのフィードバック、又はそれらの何らかの組み合わせを含む入力を受信することと、
仮想アバターを制御する出力を生成することと、を行うように訓練された1つ以上の機械学習モデルによって制御される、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項77.仮想アバターを提供することは、
運動セッションに関連付けられたデータを取得することであって、データは、運動セッションに関連付けられた1つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデルを実装した命令を含む、取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを、運動セッションに関連付けられた1つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデル上にマッピングすることと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項78.仮想アバターを提供する前に、方法は、
患者のコンピューティングデバイスに、運動セッションを開始するための通知を伝送することであって、通知は、治療計画で指定されたスケジュールに基づいて伝送される、伝送することと、
患者のコンピューティングデバイスから、治療装置を使用するために運動セッションを開始するための選択を受信することと、
治療装置に、治療装置に運動セッションを開始させるための制御信号を伝送することと、
制御信号を伝送することに応答して、仮想アバターを患者のコンピューティングデバイスに提供することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項79.通知は、プッシュ通知、テキストメッセージ、通話、電子メール、又はそれらの何らかの組み合わせを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項80.第2の患者の第2の治療計画に基づいて、実施されるべき運動セッションを決定することであって、第2の患者による実施は、第2の治療装置を使用する、決定することと、
第2の患者の第2のコンピューティングデバイス上に、運動セッションを通して治療装置を使用するように患者を誘導するように構成された仮想アバターを提示することと、を更に含み、
仮想アバターの提示が、患者のコンピューティングデバイス上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えられる一方、仮想アバターが、第2のコンピューティングデバイス上に提示されたままであるか、又は
仮想アバターの提示が、患者のコンピューティングデバイス上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えられる一方、仮想アバターが、第2のコンピューティングデバイス上で、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードで置き換えられる、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項81.患者のコンピューティングデバイスから、仮想アバターのライブラリからの仮想アバターの選択を受信することと、
患者に関連付けられた仮想アバターをデータベースに記憶することと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項82.仮想アバターは、音声、ビデオ、触覚フィードバック、又はそれらの何らかの組み合わせを使用して、運動セッションを通して患者を誘導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方法。
条項83.メッセージは、患者の疼痛レベル、患者の特性、センサの測定値、又はそれらの何らかの組み合わせに関するデータを含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項84.仮想アバターをマルチメディアフィードで置き換えることは、患者と医療従事者との間のテレメディシンセッションを開始し、方法は、
患者又は医療従事者のコンピューティングデバイスから、テレメディシンセッションが完了したことを示す第2のメッセージを受信することと、
患者のコンピューティングデバイス上で、マルチメディアフィードの提示を仮想アバターの提示で置き換えることであって、仮想アバターは、運動セッションを通して患者を完了まで誘導し続けるように構成されている、置き換えることと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載の方法。
条項85.患者の治療計画に基づいて、実施されるべき運動セッションを決定することを更に含み、治療装置は、運動セッションを実施している患者によって使用され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方法。
条項86.命令を記憶している非一時的な有形のコンピュータ可読媒体であって、命令は、実行されたときに、処理デバイスに、
患者のコンピューティングデバイスに、患者のコンピューティングデバイス上に提示されるように仮想アバターを提供することであって、仮想アバターは、治療装置の仮想表現を使用して、運動セッションを通して患者を誘導するように構成されており、仮想アバターは、医療従事者に関連付けられている、提供することと、
患者のコンピューティングデバイスから、トリガイベントに関するメッセージを受信することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えているかどうかを判定することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていると判定することに応答して、患者のコンピューティングデバイス上で、仮想アバターの提示を、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えることと、を行わせる、コンピュータ可読媒体。
条項87.トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていないと判定することに応答して、処理デバイスは、
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供することであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供すること、又は
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供し続けることであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供し続けること、を更に行うようになっている、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。
条項88.仮想アバターは、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、
センサデータ、患者の特性、患者若しくは他の患者からのリアルタイムのフィードバック、又はそれらの何らかの組み合わせを含む入力を受信することと、
仮想アバターを制御する出力を生成することと、を行うように訓練された1つ以上の機械学習モデルによって制御される、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。
条項89.仮想アバターを提供することは、
運動セッションに関連付けられたデータを取得することであって、データは、運動セッションに関連付けられた1つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデルを実装した命令を含む、取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを、運動セッションに関連付けられた1つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデル上にマッピングすることと、を更に含む、本明細書のいずれかの条項に記載のコンピュータ可読媒体。
条項90.仮想アバターを提供する前に、処理デバイスは、
患者のコンピューティングデバイスに、運動セッションを開始するための通知を伝送することであって、通知は、治療計画で指定されたスケジュールに基づいて伝送される、伝送することと、
患者のコンピューティングデバイスから、治療装置を使用するために運動セッションを開始するための選択を受信することと、
治療装置に、治療装置に運動セッションを開始させるための制御信号を伝送することと、
制御信号を伝送することに応答して、仮想アバターを患者のコンピューティングデバイスに提供することと、を更に行うようになっている、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。
条項91.システムであって、
命令を記憶しているメモリデバイスと、
メモリデバイスに通信可能に結合された処理デバイスと、を備え、処理デバイスは、命令を実行して、
患者のコンピューティングデバイスに、患者のコンピューティングデバイス上に提示されるように仮想アバターを提供することであって、仮想アバターは、治療装置の仮想表現を使用して、運動セッションを通して患者を誘導するように構成されており、仮想アバターは、医療従事者に関連付けられている、提供することと、
患者のコンピューティングデバイスから、トリガイベントに関するメッセージを受信することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えているかどうかを判定することと、
トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていると判定することに応答して、患者のコンピューティングデバイス上で、仮想アバターの提示を、医療従事者のコンピューティングデバイスからのマルチメディアフィードの提示で置き換えることと、を行う、システム。
条項92.トリガイベントの重度レベルが閾値重度レベルを超えていないと判定することに応答して、処理デバイスは、
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供することであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供すること、又は
仮想アバターの制御部を医療従事者のコンピューティングデバイスに提供し続けることであって、これにより、医療従事者は、患者とインタラクトするように仮想アバターを遠方で制御する、提供し続けること、を更に行うようになっている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。
条項93.処理デバイスは、
運動セッションに関連付けられたデータを取得することであって、データは、運動セッションに関連付けられた1つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデルを実装した命令を含む、取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを取得することと、
仮想アバターに関連付けられたデータを、運動セッションに関連付けられた1つ以上の動きをアニメーション化する仮想モデル上にマッピングすることと、を更に行うようになっている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。
条項94.仮想アバターを提供する前に、処理デバイスは、
患者のコンピューティングデバイスに、運動セッションを開始するための通知を伝送することであって、通知は、治療計画で指定されたスケジュールに基づいて伝送される、伝送することと、
患者のコンピューティングデバイスから、治療装置を使用するために運動セッションを開始するための選択を受信することと、
治療装置に、治療装置に運動セッションを開始させるための制御信号を伝送することと、
制御信号を伝送することに応答して、仮想アバターを患者のコンピューティングデバイスに提供することと、を更に行うようになっている、本明細書のいずれかの条項に記載のシステム。