【課題】 本開示は、概して人の健康を監視及び分析するセンサ及びセンサ・ネットワークを提供する。
【解決手段】 特定の実施形態では、方法は、人の体に添付されたストレス計、加速度計及び連続糖モニタからのデータ・ストリームにアクセスする段階、及び前記データ・ストリームに基づき前記人の基準インスリン耐性モデルを生成する段階、を有する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して人の健康を監視及び分析するセンサ及びセンサ・ネットワークに関する。
【背景技術】
【０００２】
センサは、通常、物理量を測定し、該物理量を観察者又は機器が読み取り可能な信号に変換する。例えば、水銀温度計は、測定された温度をメモリ付きガラス管で読み取り可能な液体の膨張と収縮に変換する。熱電対は、温度を電圧計が読み取り可能な出力電圧に変換する。正確を期して、センサは通常知られている規格に対して校正される。
【０００３】
センサの感度は、測定量が変化したときにセンサの出力がどれだけ変化するかを示す。例えば、温度が１℃だけ変化したときに温度計内の水銀が１ｃｍ動いた場合、感度は１ｃｍ／℃である。非常に小さい変化を測定するセンサは、非常に高い感度を有する。センサは、それらが測定するものに影響を与えうる。例えば、熱い液体のカップに挿入された室温計は液体を冷却し、同時に液体が温度計を加熱する。センサの分解能は、該センサが測定している量において検出可能な最小の変化である。分解能は、測定が行われる精度に関連する。
【０００４】
センサの出力信号は、通常、被測定特性の値又は単純な（対数）関数に線形比例する。感度は、従って出力信号と被測定特性との間の比として定められる。例えば、センサが温度を測定し電圧出力を有する場合、感度は単位［Ｖ／Ｋ］を有する定数であり、測定の全ての点で比が一定なので、このセンサは線形である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本開示は、概して人の健康を監視及び分析するセンサ及びセンサ・ネットワークを提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】例であるセンサ・ネットワークを示す。
【図２】センサ・ネットワーク内の例であるデータ・フローを示す。
【図３】例であるセンサを示す。
【図４】人から心的状態及び活動情報を収集する例であるセンサを示す。
【図５】人から心的状態及び活動情報を収集する例である方法を示す。
【図６】呼吸困難を検出及び監視する例である方法を示す。
【図７】筋骨格病変を検出及び監視する例である方法を示す。
【図８】インスリン耐性を診断、モデル化及び監視する例である方法を示す。
【図９】例であるコンピュータ・システムを示す。
【図１０】例であるネットワーク環境を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
図１は、例であるセンサ・ネットワーク１００を示す。センサ・ネットワーク１００は、センサ・アレイ１１０、分析システム１８０及びディスプレイ・システム１９０を有する。センサ・ネットワーク１００の構成要素は、如何なる適切な構成で如何なる適切な種類の接続を用いて互いに接続されてもよい。構成要素は、直接又は如何なる適切なネットワーク（例えばインターネット）であってもよいネットワーク１６０を介して接続されてもよい。
【０００８】
センサ・ネットワーク１００は、センサ・データの収集、処理、共有、及び視覚化、表示、保管、検索を可能にする。センサ・アレイ１１０により収集されたデータは、センサ・ネットワーク１００の計算及びデータ記憶資源を用いて処理、分析及び格納されてもよい。これは、集中型及び分散型計算及び記憶資源の両者で行われてもよい。センサ・ネットワーク１００は、広い領域に渡って展開された異種センサ、データ及び計算資源を統合してもよい。センサ・ネットワーク１００は、生理学的、心理学的、行動の及び環境の監視及び分析のような種々のタスクを行うために用いられてもよい。
【０００９】
センサ・アレイ１１０は、１又は複数のセンサを有する。センサは、刺激を受け、該刺激をデータ・ストリームに変換する。センサ・アレイ１１０内のセンサは、同一の種類（例えば複数の温度計）又は種々の種類（例えば、温度計、気圧計及び高度計）であってもよい。センサ・アレイ１１０は、１又は複数の刺激に基づき、如何なる適切なネットワークを介して、１又は複数の分析システム１８０へ１又は複数のデータ・ストリームを送信してもよい。特定の実施形態では、センサの埋め込まれたプロセッサは、分析システム１８０により実行されうる特定の計算動作（例えば画像及び信号処理）を実行してもよい。
【００１０】
本願明細書で用いられるように、センサ・アレイ１１０内のセンサはユーザに関して記載される。従って、センサはユーザに対して個人的又は遠隔であってもよい。個人センサは、ユーザからの又はユーザに関する刺激を受ける。個人センサは、例えばユーザに添付された又はユーザにより運ばれるセンサ（例えば、心拍モニタ、ユーザによるスマートフォンへの入力）、ユーザの近くにあるセンサ（例えば、ユーザが居る部屋内の温度計）、又はユーザに関連するセンサ（例えば、ユーザのＧＰＳ位置、ユーザの主治医による医学報告、ユーザの電子メール受信箱）を有してもよい。リモート・センサは、ユーザの外部の又はユーザに直接関連しない刺激を受ける。リモート・センサは、例えば環境センサ（例えば、気象観測気球、株価計）、ネットワーク・データ供給（例えば、ニュース供給）、又は外部情報に関連するセンサを有してもよい。センサは、状況に依存して個人的及び遠隔の両方であってもよい。例えば、ユーザの家の温度計は、ユーザが家に居る間は個人的であると考えられるが、ユーザが家から離れているときは遠隔であると考えられうる。
【００１１】
分析システム１８０は、センサ・アレイ１１０からの１又は複数のデータ・ストリームを監視、格納及び分析してもよい。分析システム１８０は、ローカル１２０、リモート１５０又は両方である下位構成要素を有してもよい。ディスプレイ・システム１９０は、分析システム１８０の出力に基づき、１又は複数のユーザ又はシステムに対してレンダリング、視覚化、表示、メッセージング、通知及び発行を行ってもよい。ディスプレイ・システム１９０は、ローカル１３０、リモート１４０又は両方である下位構成要素を有してもよい。
【００１２】
本願明細書で用いられるように、センサ・ネットワーク１００の分析及びディスプレイ構成要素は、センサに関して記載される。従って、構成要素はセンサに対してローカル又はリモートであってもよい。ローカルな構成要素（つまり、ローカル分析システム１２０、ローカル・ディスプレイ・システム１３０）は、センサ内又はその近くに組み込まれた構成要素を有してもよい。例えば、センサは、ローカル分析システム１２０及びローカル・ディスプレイ・システム１３０として動作する統合されたコンピュータ・システム及びＬＣＤモニタを有しうる。リモート構成要素（つまり、リモート分析システム１５０、リモート・ディスプレイ・システム１９０）は、センサ外にある又はそれと独立した構成要素を有してもよい。例えば、センサは、ネットワークを介して医療施設にあるリモート・サーバへデータ・ストリームを送信しうる。専用のコンピュータ・システム及びモニタは、リモート分析システム１５０及びリモート・ディスプレイ・システム１９０として動作する。特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０内の各センサは、ローカル又はリモート・ディスプレイ及び分析構成要素の何れか、又は両方を用いてもよい。特定の実施形態では、ユーザは、センサ・アレイ１１０内の１又は複数のセンサからのデータ・ストリームに選択的にアクセス、分析及び表示してもよい。これは、例えば特定用途又はデータ分析アルゴリズムの実行の一部として行われてもよい。ユーザは、特定の種類のセンサからの（例えば、全ての熱電対データ）、特定の種類のデータを測定するセンサ（例えば、全ての環境センサ）からの、又は他の基準に基づくデータにアクセスしうる。
【００１３】
本が明細書に開示されたセンサ・ネットワークの実施形態は、患者の医療監視、環境居住環境監視、気象観測及び予報、軍事及び国家防衛偵察、商品及び製造過程の追跡、物理的構造の安全監視、並びに多くの他の使用のような多くの可能な用途を有してもよい。本開示はセンサ・ネットワークの特定の使用を記載するが、本開示はセンサ・ネットワーク１００の如何なる適切な使用も意図する。
【００１４】
図２は、センサ・ネットワーク内の例であるデータ・フローを示す。特定の実施形態では、センサ・アレイ２１０内の１又は複数のセンサは１又は複数の刺激を受けてもよい。センサ・アレイ２１０内のセンサは、１又は複数の種類であってもよい。センサ・アレイ２１０は、１又は複数の刺激に基づき、如何なる適切なネットワークを介して、１又は複数の分析システム２８０へ１又は複数のデータ・ストリームを送信してもよい。例えば、１つのセンサは、複数の分析システムへ複数のデータ・ストリームを送信しうる。別の例では、複数のセンサは、１つの分析システムへ複数のデータ・ストリームを送信しうる。
【００１５】
特定の実施形態では、センサ・アレイ２１０内のセンサは、それぞれ、分析システム２８０へ送信されるべき自身のデータ・ストリームを生成する。別の実施形態では、センサ・アレイ２１０内の１又は複数のセンサは、単一のデータ・ストリームに結合された自身の出力を有する。
【００１６】
分析システム２８０は、１又は複数のデータ・ストリームを監視、格納及び分析してもよい。分析システム２８０は、ローカル、リモート又はその両方であってもよい。分析システム２８０は、１又は複数のデータ・ストリームに基づき、１又は複数のディスプレイ・システム２９０へ１又は複数の分析出力を送信してもよい。例えば、１つの分析システムは、複数のディスプレイ・システムへ複数の分析出力を送信しうる。別の例では、複数の分析システムは、１つのディスプレイ・システムへ複数の分析出力を送信しうる。
【００１７】
ディスプレイ・システム２９０は、１又は複数の分析出力に基づき、１又は複数のユーザに対してレンダリング、視覚化、表示、メッセージング、通知及び発行を行ってもよい。ディスプレイ・システム２９０は、ローカル、リモート又はその両方であってもよい。特定の実施形態では、センサ・アレイ２１０はディスプレイ・システム２９０へ直接１又は複数のデータ・ストリームを送信しうる。これは、例えばセンサによる刺激の読み取りを表示させうる。しかしながら、文脈上別に示唆されない限り、本開示は、図２に示されたデータ・フローを想定する。
【００１８】
図３は、例であるセンサ及び該センサへの及びセンサからのデータ・フローを示す。センサ３１０は、刺激を受け反応する装置である。ここで、用語「刺激」は如何なる信号、センサにより検出及び測定されうる特性、測定又は量も意味する。センサは、刺激に対応するデータ・ストリームを生成することにより該刺激に反応する。データ・ストリームは、如何なる適切な伝送媒体を介して送信されうるデジタル又はアナログ信号であってもよく、電子機器で更に用いられてもよい。本願明細書で用いられるように、用語「センサ」は刺激を受け該刺激をデータ・ストリームに変換する如何なる装置を表すために広く用いられる。本開示は、別に指定されない限り、センサからのデータ・ストリーム出力が分析システムへ送信されると想定する。
【００１９】
センサ３１０は、刺激受信要素（つまり、感知要素）、データ・ストリーム送信要素、及び如何なる関連回路も有する。センサは、通常、小さく、バッテリ式であり、ポータブルであり、並びにマイクロプロセッサ、データ記憶のための内部メモリ及びトランスデューサ又は刺激を受ける他の構成要素を備えている。しかしながら、センサは、分析試料、試験又は測定であってもよい。センサは、パーソナル・コンピュータと連動し、該センサを作動し収集されたデータを閲覧及び分析するソフトウェアを用いてもよい。センサは、スタンドアロン装置として用いられるようにするローカル・インタフェース装置（例えば、キーパッド、ＬＣＤ）を有してもよい。
【００２０】
センサは、生理学的、心理学的、行動及び環境刺激を含む種々のものを測定できる。生理学的刺激は、例えば人の身体的特徴（例えば、背伸び、人の動き及び腕の位置）、人の代謝の特徴（例えば、血糖値、酸素レベル、重量オスモル濃度）、人の生化学的特徴（例えば、酵素、ホルモン、神経伝達物質、サイトカイン）、並びに体の健康、病気及びホメオスタシスに関する人の他の特徴を有してもよい。心理学的刺激は、例えば、感情、心的状態、感覚、不安、緊張、憂鬱及び他の人の心理学的又は精神状態を有してもよい。行動刺激は、例えば、人に関連する行動（例えば、仕事、社交、議論、飲酒、休養、運転）、団体に関する行動（例えば、行進、抗議、殺到行動）、及び行動に関連する他の特徴を有してもよい。環境刺激は、例えば環境の物理的特徴（例えば、光、動き、温度、磁界、重力、湿度、振動、圧力、電界、音、ＧＰＳ位置）、環境分子（例えば、毒、栄養素、フェロモン）、環境条件（例えば、花粉計測、気象）、他の外的条件（例えば、交通条件、株価情報、ニュース供給）、及び環境の他の特徴を有してもよい。
【００２１】
以下に、本開示の種々の実施形態に包含されるセンサ種類の一部を列挙する。加速度計、アフィニティ電気泳動、通気計、風速表示器、警報センサ、高度計、電流計、風速計、動脈血行ガス・センサ、姿勢表示器、記録気圧計、気圧計、バイオセンサ、ボロメータ、ブースト計、ブルドン管真空計、飲酒検知器、カロリー摂取量モニタ、カロリメータ、容量性変位センサ、キャピラリー電気泳動、二酸化炭素センサ、一酸化炭素検出器、触媒に基づくセンサ、電荷結合素子、化学電界効果トランジスタ、クロマトグラフ、比色計、コンパス、接触画像センサ、電流センサ、測深器、ＤＮＡマイクロアレイ、心電計（ＥＣＧ又はＥＫＧ）、電気化学ガス・センサ、電解質−絶縁体−半導体センサ、筋電計（ＥＭＧ）、電子鼻、電気光学センサ、排ガス温度計、光ファイバセンサ、火炎検出器、流量センサ、磁束コンパス、足踏みスイッチ、力センサ、自由落下センサ、ガルバノメータ、ガルドン計、ガス検出器、ガスメータ、ガイガー計、受振器、角度計、比重計、ジャイロスコープ、ホール効果センサ、ホールプローブ、心拍センサ、熱流速センサ、高性能液体クロマトグラフ（ＨＰＬＣ）、熱フィラメント電離ゲージ、水素センサ、硫化水素センサ、水中聴音器、免疫学的検定、傾斜計、慣性抵抗ユニット、赤外線部センサ、赤外線センサ、赤外線放射温度計、インスリン・モニタ、電離ゲージ、イオン選択電極、キーボード、運動感覚センサ、レーザ距離計、泊検電気、ＬＥＤ光センサ、リニアエンコーダ、線形可変差動変圧器（ＬＶＤＴ）、液体容量性傾斜計、磁気異常検出器、磁気コンパス、磁気探知器、質量流センサ、マクラウドゲージ、金属探知器、ＭＨＤセンサ、マイクロバロメータ、マイクロフォン、マイクロ波化学センサ、マイクロ波放射計、心的状態センサ、動き検出器、マウス、マルチメータ、放射収支計、中性子検出器、二コルス放射計、窒素酸化物センサ、非分散赤外線センサ、占有センサ、走行距離計、オーム計、折るファクトメータ、Ｏｐｔｏｄｅ、振動Ｕ次管、酸素センサ、痛みセンサ、粒子検出器、受動赤外線センサ、歩数計、Ｐｅｌｌｉｓｔｏｒ、ｐＨガラス電極、光電脈波センサ、光検知器、フォトダイオード、光電センサ、光電離検出器、光電子倍増管、フォトレジスタ、光スイッチ、光トランジスタ、光電管、圧電加速度計、ピラニ真空計、位置センサ、電位差センサ、圧力計、圧力センサ、近接センサ、乾湿計、パルス酸素測定センサ、パルス波速度モニタ、無線方位測定器、雨量計、降雨センサ、酸化還元電極、リードスイッチ、抵抗温度検出器、抵抗温度計、呼吸センサ、リングレーザジャイロスコープ、ロータリエンコーダ、回転可変差動変圧器、シンチレーション計数管、地震計、Ｓｅｌｓｙｎ、シャック−ハルトマン、シリコンバンドギャップ温度センサ、煙検出器、降雪計、土壌水分センサ、スピーチモニタ、速度センサ、ストリーム計、スタッドファインダ、突然の動きセンサ、回転速度計、触覚センサ、温度計、サーミスタ、熱電対、潮位計、チルトセンサ、時間圧力計、タッチスイッチ、三角点センサ、旋回傾斜計、超音波隙間ゲージ、昇降測定器、振動構造ジャイロスコープ、電圧計、水量計、積算電力計、波面センサ、結線された手袋（ｗｉｒｅｄ ｇｌｏｖｅ）、ヨーレートセンサ、酸化亜鉛ナノロッドセンサ。本開示は特定の種類のセンサを記載するが、本開示は如何なる適切な種類のセンサも意図する。
【００２２】
バイオセンサは、生物学的刺激を受け、該刺激をデータ・ストリームに変換する種類のセンサである。本願明細書で用いられるように、用語「バイオセンサ」は広義に用いられる。例えば、炭坑作業員によりガスの警告に用いられるような鳥かごに入ったカナリアは、バイオセンサと考えられうる。
【００２３】
特定の実施形態では、バイオセンサは、検体の検出のための装置である。検体は、分析手順で決定される物質又は化学成分である。例えば、免疫学的検定では、検体はリガンド又はバインダであってもよい。一方で、血糖検査では、検体はブドウ糖であってもよい。医学では、通常、検査は人体内の化学物質の存在又は濃度を決定するので、検体は、通常、患者に対して行われる検査の種類を表す。
【００２４】
業務用のバイオセンサの一般的な例は、血糖を破壊するために酵素のブドウ糖酸化酵素を用いる血糖バイオセンサである。これを行うために、血糖バイオセンサは、先ず糖を酸化させ、２つの電極を用いてＦＡＤ（フラビン・アデニン・ジヌクレオチド、酵素の成分）をＦＡＤＨ_２（１．５ジヒドロＦＡＤ）に還元する。これは、順に、多数の段階で（電極から２つの電子を受け取り）電極により酸化される。結果として生じる電流は、糖の濃度の指標である。この場合、電極はトランスデューサであり、酵素は生物活性成分である。
【００２５】
特定の実施形態では、バイオセンサは、生物学的要素を物理化学的検出器要素に結合する。典型的なバイオセンサは、感受性生物元素（例えば、生体物質（組織、微生物、細胞小器官、細胞受容体、酵素、抗毒素、核酸、等）、生物学的に引き出された物質、バイオミミック）、検体の生物元素との相互作用から生じた信号（つまり、入力刺激）を測定及び定量化されうる別の信号（つまりトランスデューサ）に変換する物理化学的トランスデューサ／検出器要素（例えば、光、圧電、電気化学的要素）、入力刺激に対応するデータ・ストリームを生成及び送信する関連する電子機器又は信号プロセッサを有する。生物学的要素のバイオセンサ内へのカプセル化は、半透明バリア（例えば、透析膜又はヒドロゲル）、３Ｄポリマー・マトリクスを用いて（例えば、物理的又は化学的に感知する高分子を拘束することにより）行われてもよい。
【００２６】
幾つかのバイオセンサ測定は、測定が行われる前のユーザの物理的活動に大きく依存する。例えば、ユーザの空腹時血糖値、血清クレアチニン値、及びプロテイン／クレアチニン比は、全て、ユーザの活動に基づき変化しうる。一部のユーザは、懸案のバイオセンサ測定を予期して、「良好な」検体測定値を達成するために、彼らの物理的活動レベルを増大するかも知れない。これは、誤解を招くセンサ測定値をもたらし、場合によっては偽陰性の病理状態診断をもたらしうる。特定の実施形態では、センサ・ネットワーク１００は、バイオセンサ測定が行われる前にユーザが異常なレベルの物理的活動に従事しないように、ユーザの活動を監視及び分析してもよい。特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、１又は複数の加速度計を有してもよい。これらのセンサは、ユーザにより装着され、運ばれ、又はユーザに添付されてもよい。加速度計は、ユーザの活動レベルに関する情報を測定し送信してもよい。センサ・アレイ１１０は、ユーザの加速度データを有するデータ・ストリームを分析システム１８０へ送信してもよい。分析システム１８０は、加速度計データを分析して、ユーザの基準活動を制定し及びバイオセンサ測定の前のユーザの活動を監視し、ユーザの活動が彼の基準活動から逸脱しないことを保証する。これらの活動の逸脱に基づき、種々の警報又は警告がユーザ又はユーザの主治医に提供されてもよい。分析システム１８０は、加速度計データを分析し、バイオセンサ測定値の状況を説明し及び正規化してもよい。例えば、ユーザが特定の期間中に活動していないことを示す加速度計データは、該期間中の異常に低い血糖値の特定値を説明するために用いられてもよい。
【００２７】
特定の実施形態では、センサは離散時間で入力刺激をサンプリングする。サンプリング・レート、サンプル・レート又はサンプリング頻度は、離散データ信号を生成するために連続刺激から毎秒（又は他の単位毎に）取られるサンプル数を定める。時間領域信号では、サンプリング・レートの単位はヘルツ（１／ｓ）である。サンプリング頻度の逆数は、サンプル間の時間であるサンプリング周期又はサンプリング間隔である。センサのサンプリング・レートは、ローカルに、リモートで又はその両方で制御されてもよい。
【００２８】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０内の１又は複数のセンサは１又は動的サンプリング・レートを有してもよい。動的サンプリングは、処理の現在の結果が特定の指定値又は値の範囲と異なる場合に、サンプリング・レートを変化させるという決定がなされたときに、実行される。例えば、センサにより測定された刺激が特定のモデルにより予測される結果と異なるか又は特定の閾範囲外になってしまった場合、それに応じてセンサは自身のサンプリング・レートを増大又は減少させてもよい。動的サンプリングは、センサの動作又はアクチュエータの動作を最適化するため、及び環境を変化させるために用いられてもよい。
【００２９】
特定の実施形態では、動的サンプリング・レートを有するセンサは、該センサが適切な刺激（光、熱、音、動作、接触、等）を感知したとき、特定の所定の動作を行ってもよい。例えば、加速度計は、１／秒の規定サンプル・レートを有してもよいが、非ゼロ値を測定したときは何時でもサンプリング・レートを６０／秒まで増大してもよく、そして０に等しい６０個の連続するサンプルを得た後にサンプリング・レートを１／秒に戻してもよい。
【００３０】
特定の実施形態では、センサの動的サンプリング・レートは、センサ・ネットワーク１００の１又は複数の構成要素からの入力に基づいてもよい。例として及び限定でなく、心拍モニタは１／分の規定サンプル・レートを有してもよい。しかしながら、心拍モニタは、例えば加速度計からの信号によりユーザの活動レベルが増大したことを感知した場合、自身のサンプリング・レートを増大してもよい。別の例として及び限定ではなく、分析システム１８０は、１又は複数のセンサにそれらのサンプリング・レートを変化するよう指示する命令を送信してもよい。更に別の例として及び限定ではなく、ユーザの主治医は、センサをリモートで作動又は制御してもよい。
【００３１】
特定の実施形態では、動的サンプリング・レートを有するセンサは、該センサが入力をサンプリングする精度を増大又は低下させてもよい。例として及び限定でなく、血糖モニタは規定でユーザの血糖値を記録するために４ビットを用いてもよい。しかしながら、ユーザの血糖値が瞬時に変化し始めた場合、血糖モニタは自身の精度を８ビットの測定値に増大してもよい。
【００３２】
特定の実施形態では、センサ３１０により受信される刺激は、人又はユーザからの入力であってもよい。ユーザは、種々の方法で入力を提供してもよい。ユーザの入力は、例えば、量又は値をセンサに入力すること、話すこと又は他の音声入力をセンサに提供すること、接触又は他の刺激をセンサに提供することを有してもよい。適切なＩ／Ｏ装置を有する如何なるクライアント・システムも、ユーザ入力センサとして機能してもよい。適切なＩ／Ｏ装置は、英数字キーボード、数字キーパッド、タッチ・パッド、タッチ・スクリーン、入力キー、ボタン、スイッチ、マイクロフォン、ポインティング装置、ナビゲーション・ボタン、スタイラス、スクロール・ダイアル、別の適切なＩ／Ｏ装置、又はこれらの２以上の組合せを有してもよい。
【００３３】
特定の実施形態では、センサはユーザにセンサに情報を入力するよう問い合わせてもよい。一実施形態では、センサはユーザに静的間隔で（例えば毎時）問い合わせてもよい。別の実施形態では、センサはユーザに動的レートで問い合わせてもよい。動的レートは、センサへの前の入力、センサ・アレイ１１０内の他のセンサからのデータ、分析システム１８０からの出力等を含む種々の要因に基づいてもよい。例えば、センサ・アレイ１１０内の心拍モニタがユーザの心拍の増大を示す場合、ユーザ入力センサは、直ちに、ユーザに彼の現在の活動を入力するよう問い合わせてもよい。
【００３４】
特定の実施形態では、電子カレンダは、行動データを集めるユーザ入力センサとして機能する。ユーザは、予約、社会的相互作用、電話、会議、仕事、課題、家事等を含む種々の活動の時間及び日付を入力してもよい。それぞれの入力された活動は、詳細事項、ラベル及び分類（例えば「重要」、「個人的」、「誕生日」）で更にタグ付けされてもよい。電子カレンダは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｏｕｔｌｏｏｋ、Ｌｏｔｕｓ Ｎｏｔｅｓ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃａｌｅｎｄａｒ等のような如何なる適切なスケジュール管理であってもよい。電子カレンダは、次に活動データをデータ・ストリームとして分析システム１８０へ送信してもよい。分析システム１８０は、長期にわたる活動データをマッピングし、該活動データをセンサ・アレイ１１０内の他のセンサからのデータに関連付けうる。例えば、分析システム１８０は、心拍データ・ストリームを電子カレンダからの活動データ・ストリームにマッピングし、ユーザの心拍が特定の臼とレスの多い活動中（例えば姻戚との夕食）に最高になったことを示してもよい。
【００３５】
特定の実施形態では、データ供給はセンサであってもよい。データ供給は、１又は複数の情報源からの生理学的、心理学的、行動又は環境データを受信し集約し、及び集約されたデータに基づき１又は複数のデータ・ストリームを送信するコンピュータ・システムであってもよい。或いは、データ供給は、集約されたデータに基づく１又は複数のデータ・ストリームであってもよい。例えば、データ供給は、株価計、天気予報、ニュース供給、交通条件更新、公衆衛生警告、及び如何なる他の適切なデータ供給も含む。データ供給は、前述のような個人及び遠隔データの両方を含んでもよい。データ供給は、コンピュータ・システム１４００のような如何なる適切なコンピュータ装置であってもよい。本開示は特定の種類のデータ供給を記載するが、本開示は如何なる適切な種類のデータ供給も意図する。
【００３６】
図４は、人から心的状態及び活動情報を収集する例であるセンサを示す。この「心的状態センサ」４００は、ある種のユーザ入力センサであり、ユーザの精神状態及び外精神状態に対応するユーザの行動に関してユーザから入力（つまり、刺激）を受けてもよい。勿論、ユーザが第三機関（例えば、患者に関する情報を記録している医者）に関する情報を記録することも可能である。しかしながら、文脈上別に示唆されない限り、本開示は、ユーザが自身に関する情報を記録していることを想定する。心的状態センサ４００は、人の心理的又は行動的特徴に関する如何なる種類のユーザ入力も収集するために用いられてもよい。図４に示された及び本願明細書に記載された例である実施形態は、説明を目的として提供され、限定を意味しない。
【００３７】
特定の実施形態では、心的状態センサ４００は、クライアント・システム４１０で実行されうるソフトウェア・アプリケーションを有する。図４は、例であるクライアント・システム４１０のようなスマートフォンを示す。しかしながら、如何なる適切なユーザ入力装置が用いられてもよい（例えば、携帯電話機、パーソナル・デジタル・アシスタント、パーソナル・コンピュータ等）。特定の実施形態では、ユーザは、クライアント・システム４１０でアプリケーションを実行して、心的状態収集インタフェース４２０にアクセスしてもよい。他の実施形態では、ユーザは、クライアント・システム４１０でブラウザ・クライアント又は他のアプリケーションを用いて、移動体ネットワーク（又は他の適切なネットワーク）を介して心的状態収集インタフェース４２０にアクセスしてもよい。心的状態収集インタフェース４２０は、ユーザからの信号を受信するよう構成される。例えば、ユーザは、心的状態収集インタフェース４２０をクリック、接触又はそれと相互作用して、心的状態及び行動情報を選択及び入力し、及び他の動作を実行してもよい。
【００３８】
心的状態収集インタフェース４２０は、種々の構成要素を有してもよい。図４は、心的状態入力装置４３０、心的状態強度入力装置４４０、活動入力装置４５０、及びクロック４６０を示すが、他の構成要素も可能である。心的状態入力装置４３０は、心的状態アイコンの３×３のグリッドである。各アイコンは独特の意味ラベル及び色を有する。図３に示されたグリッドは、以下の心的状態及び色の例を示す。
【表１】

【００３９】
ユーザは１又は複数の心的状態アイコンに触って、彼の現在の心的状態を入力してもよい。心的状態強度装置４４０は、それぞれ心的状態の強度のレベルに対応する１から４までの範囲の番号付けされたアイコンを有する列である。最低強度から最高強度に渡る番号は、１が最低であり、４が最高である。ユーザは、番号のうちの１つに触れ、選択された心的状態に対応する強度を入力してもよい。特定の実施形態では、心的状態強度は、標準的な精神測定の階級（例えば、リッカート尺度）に対応する。活動入力装置４５０は、活動のリストを有するドロップダウン・メニューである。リストは示されないが、睡眠、食事、仕事、運転、議論などのような種々の活動を有しうる。ユーザは、ドロップダウン・メニューに触れ、選択された心的状態に対応する１又は複数の活動を入力してもよい。クロック４６０は、クライアント・システム４１０に従い現在時刻を提供する。この時刻は、心的状態収集インタフェース４２０の如何なる他の入力にタイムスタンプとして自動的に入力されてもよい。特定の実施形態では、心的状態の時刻又は期間は、ユーザにより手動で入力されてもよい。上述の入力装置は、心的状態、強度及び活動データを収集する１つの手段の例として提供されたもので、限定を意味しない。種々の他の入力手段が用いられうる。特定の実施形態では、心的状態、心的状態の強度、活動及び時間は、全て、装置、アイコン、ドロップダウン・メニュー又はタイムスタンプを用いずに、ユーザにより手動で入力されてもよい。これは、ユーザが種々の心的状態、強度及び活動情報を任意の時刻又は期間に入力することを可能にする。
【００４０】
特定の実施形態では、心的状態センサ４００はセンサ・アレイ１１０内のセンサである。心的状態、強度、活動及び時間入力を受信した後、心的状態センサ４００は、データを１又は複数のデータ・ストリームとして分析システム１８０へ送信してもよい。
【００４１】
特定の実施形態では、心的状態センサ４００はユーザに彼の心的状態、活動及び可能な他の情報を問い合わせてもよい。一実施形態では、心的状態センサ４００はユーザに固定時間間隔で（例えば毎時）問い合わせてもよい。別の実施形態では、心的状態センサ４００はユーザに動的レートで問い合わせてもよい。動的レートは、ユーザの前の心的状態及び活動入力、センサ・アレイ１１０内の他のセンサからのデータ、分析システム１８０からの出力等を含む種々の要因に基づいてもよい。例えば、ユーザが彼は強度「４」で「怒っている」と入力した場合、心的状態センサ４００は、ユーザが彼の心的状態の強度が「２」以下であることを示すまで、ユーザに対する１５分毎の問い合わせを開始してもよい。別の例では、センサ・アレイ１１０内の心拍モニタがユーザの心拍の増大を示す場合、心的状態センサ４００は、ユーザに彼の現在の心的状態及び活動を入力するよう問い合わせてもよい。更に別の例では、ユーザの電子カレンダが彼は「重要」とタグ付けされた予約を有することを示す場合、心的状態センサ４００はユーザに予約の直前及び直後の彼の心的状態を入力するよう問い合わせてもよい。
【００４２】
特定の実施形態では、心的状態センサ４００は、１又は複数の治療又は治療のフィードバックを管理してもよい。治療は、種々の要因に基づき提供されてもよい。一実施形態では、心的状態センサ４００は、ユーザが否定的な心的状態又は活動を入力している間又はその後の何れかに、治療のフィードバックをユーザに提供してもよい。例えば、ユーザが「怒り」ボタンに触れた場合、ディスプレイは草地で遊んでいる子犬の静かな画像を示すよう変更してもよい。別の実施形態では、心的状態センサ４００は、分析システム１８０からの出力に基づき、治療のフィードバックをユーザに提供してもよい。例えば、センサ・アレイ１１０内の心拍モニタがユーザの心拍の増大を示し、ユーザが「緊張」を心的状態センサ４００に入力した場合、分析システム１８０は、治療のフィードバックが必要であると決定してもよい。この決定に応答して、心的状態センサ４００は、くつろいだ音楽を再生し、ユーザを落ち着かせてもよい。心的状態センサ４００は、介入、バイオフィードバック、呼吸訓練、進行性筋弛緩運動、人的メディアの提示（例えば、音楽、個人の画像、等）、終了計画の提供（例えば、ユーザがストレスの多い状況から去るための口実を有するようにユーザを呼び出す）、一連の精神治療技術の参照、及び傾向のグラフィカル表現（例えば、長期に渡る健康の数的指標の図解）のような種々の治療、認知再構成治療、及び他の治療のフィードバックを供給してもよい。心的状態センサ４００は、医療的ケア・プロバイダ、病院、等に対する特定の提言のようなユーザが他の治療を求めうる場所に関する情報を提供してもよい。
【００４３】
特定の実施形態では、心的状態センサ４００は、ユーザの心理状態及び行動に関するデータにアクセスするため及び該データをディスプレイ・システム１９０に表示するために用いられてもよい。ディスプレイ・システム１９０は、心的状態収集インタフェース４２０（つまり、スマートフォンのタッチ・スクリーン）又は別の適切なディスプレイにデータを表示してもよい。心的状態センサ４００は、ローカル・データ記憶に（例えば、心的状態及び活動入力がユーザのスマートフォンに格納される前に）又はリモート・データ記憶（例えば、ユーザの病院からの医療記録）に如何なる適切なネットワークを介してアクセスしてもよい。一実施形態では、心的状態センサ４００は、心的状態センサ４００により以前に記録された心的状態及び活動情報にアクセスしてもよい。例えば、ユーザは、「幸福」ボタンをクリックして、心的状態センサ４００でのユーザによる「幸福」の各入力に関連付けられた心的状態強度、活動及び時間を示すデータにアクセスしうる。別の実施形態では、心的状態センサ８００は、他の医療センサ又は医療手順により記録されたデータにアクセス及び該データを表示してもよい。例えば、ユーザは、「落胆」ボタンをクリックして、心的状態センサ４００でのユーザによる「落胆」の各入力に対応するセンサ・アレイ１１０内の１又は複数の他のセンサからのデータ（例えば、心拍センサのデータ、パルス酸素センサのデータ等）にアクセスしてもよい。
【００４４】
図５は、人から心的状態情報を収集する例である方法５００を示す。心的状態センサ４００のユーザは、先ず、段階５１０で、クライアント・システム４１０の心的状態収集インタフェース４２０にアクセスしてもよい。段階５２０で、ユーザは、心的状態アイコンの１つに触れることにより、心的状態入力装置４３０の１又は複数の心的状態を選択してもよい。段階５３０で、ユーザは、心的状態強度入力装置４４０で選択された心的状態の強度レベルを選択してもよい。段階５４０で、ユーザは、活動入力装置４５０で選択された心的状態と同時に起こっている活動を選択してもよい。段階５５０で、３つの全ての入力がユーザにより入力された後、心的状態センサ４００は、自動的に入力を記録してもよく、又はユーザは「ｏｋ」をクリックすることにより若しくは特定の他の入力を提供することにより、彼が心的状態及び活動の入力を行ったことを示してもよい。この段階で、心的状態センサは、入力と同時に起こる時間表示を記録してもよい。最後に、段階５６０で、心的状態センサ４００は、１又は複数の心的状態、強度、活動又は次管入力に基づき、分析システム１８０へデータ・ストリームを送信してもよい。本開示は図５の方法の特定の段階を特定の順序で生じるとして記載し説明したが、本開示は如何なる適切な順序で生じる図５の方法の如何なる適切な段階も意図する。更に、本開示は図５の方法の特定の段階を実行する特定の構成要素を記載し説明したが、本開示は図５の方法の如何なる適切な段階を実行する如何なる適切な構成要素の如何なる適切な組合せも意図する。
【００４５】
データ・ストリームは、センサから送信された１又は複数のデータを有する。データ・ストリームは、如何なる適切な伝送媒体を介して送信されうるデジタル又はアナログ信号であってもよく、電子機器で更に用いられてもよい。センサ・アレイ１１０は、１又は複数の刺激に基づき、如何なる適切なネットワークを介して、１又は複数の分析システム１８０へ１又は複数のデータ・ストリームを送信してもよい。
【００４６】
データ・ストリームは、生理学的、心理学的、行動及び環境センサを含む種々のセンサからの信号を有してもよい。センサは、刺激を受けたことに対応するデータ・ストリームを生成する。例えば、生理学的センサ（例えば、加速度計）は、生理学的データ・ストリーム（例えば、例えば長期間にわたる人の加速度に関するデータを含む加速度計のデータ・ストリーム）を生成する。
【００４７】
特定の実施形態では、センサは離散時間で１又は複数のデータを送信する。送信レート、伝送レート又は送信頻度は、離散データ信号を生成するためにセンサにより送出される毎秒（又は他の単位毎に）の送信数を定める。時間領域信号では、送信レートの単位はヘルツ（１／秒）である。送信頻度の逆数は、送信間の時間である送信周期又は送信間隔である。データは、連続的に、定期的に、ランダムに又は如何なる他の適切な頻度又は周期で送信されてもよい。これは、センサのサンプリング・レートと関連してもしなくてもよい。
【００４８】
特定の実施形態では、センサ・ネットワーク１００の構成要素は、特定の種類のデータ取得システムを用い、分析システム１８０による使用のために、データ・ストリーム信号を更に処理してもよい。例えば、データ取得システムは、アナログ波形信号をデジタル値に変換してもよい。データ取得システムは、ローカルで、例えばセンサ・アレイ１１０内のセンサに又はローカル分析システム１２０内に統合されてもよい。データ取得システムは、リモートにあり、例えばリモート分析システム１５０に統合されるか、又は独立したシステムであってもよい。
【００４９】
特定の実施形態では、例えばセンサからの信号が使用されている分析システムの種類に適さない場合、データ取得システムは、１又は複数の信号処理過程を実行してもよい。例えば、データ取得システムは、信号を増幅、フィルタリング又は復調してもよい。信号処理の種々の他の例は、センサに電流又は電圧の励起を提供するブリッジの完成、分離及び線形化であってもよい。特定の実施形態では、シングルエンド・アナログ信号は差分信号に変換されてもよい。特定の実施形態では、デジタル信号はエンコードされ、伝送誤りを低減及び訂正し、又はダウンサンプリングされて伝送電力要件を低減してもよい。
【００５０】
特定の実施形態では、センサ・ネットワーク１００の構成要素は、特定の種類のデータ・ロギング・システムを用い、長期間にわたり、１又は複数のデータ・ストリームからのデータを記録、分類及び保管してもよい。データ・ロギング・システムは、ローカルで、例えばセンサ・アレイ１１０内のセンサに又はローカル分析システム１２０内に統合されてもよい。データ・ロギング・システムは、リモートにあり、例えばリモート分析システム１５０に統合されるか、又は独立したシステムであってもよい。データ・ロギング・システムは、分散資源を用いてデータを記録してもよい。
【００５１】
データ・ロギング・システムは、データ・ストリームを１又は複数のデータ・セットとして記録してもよい。データ・セットは、データ・ストリームからの１又は複数のデータを有する。データ・セットは、種々の基準に基づき分類され形成されてもよい。例えば、データ・ストリームは、特定のユーザ、センサ、期間、イベント、又は他の基準に基づき、１又は複数のデータ・セットとして記録されてもよい。
【００５２】
分析システム１８０は、センサ・アレイ１１０からの１又は複数のデータ・ストリームを監視、格納及び分析してもよい。センサ・アレイ１１０からのデータ・ストリームは、如何なる適切な媒体を介して分析システム１８０へ送信されてもよい。分析システム１８０は、１又は複数のデータ・ストリームに基づき、１又は複数のディスプレイ・システム１９０へ１又は複数の分析出力を送信してもよい。分析システム１８０は、コンピュータ・システム１４００のような如何なる適切なコンピュータ装置であってもよい。
【００５３】
分析システム１８０は、１又は複数のローカル分析システム１２０及び／又は１又は複数のリモート分析システム１５０を有する。分析システム１８０が複数のサブシステム（例えば、ローカル分析システム１２０及びリモート分析システム１５０）を有する場合、データ・ストリームの処理及び分析は、連続して又は並列に生じてもよい。一実施形態では、分析システム１８０は、ローカル分析システム１２０及びリモート分析システム１５０の両方で、センサから同一のデータ・ストリームを受信する。別の実施形態では、分析システム１８０は、ローカル分析システム１２０でデータ・ストリームを受信し、ローカル分析システム１２０が特定のローカルが分析を実行し、次に変更されたデータ・ストリーム／分析出力をリモート分析システム１５０へ送信する。
【００５４】
分析システム１８０は、データ・ストリームがセンサ・アレイ１１０から受信されたときにリアルタイムでデータ・ストリームを分析してもよい。分析システム１８０は、データ・ストリームからの１又は複数のデータ・セットに選択的にアクセスし、及び分析してもよい。特定の実施形態では、分析システム１８０は、データのレンジング、検査、クリーニング、フィルタリング、変換、モデル化、正規化、平均化、相関、及び文脈付けを含む種々の処理及び計算を実行してもよい。分析システム１８０は、データ・マイニング、データ融合、分散データベース処理、及び人工知能を含む種々のデータ分析技術を用いてもよい。これらの技術は、種々のデータ・ストリームを分析し、相関及びデータに基づく結論を生成するために適用されてもよい。本開示は特定の分析技術を用いて特定の分析処理を実行することを記載したが、本開示は、如何なる適切な分析技術を用いた如何なる適切な分析処理も意図する。
【００５５】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、１又は複数のデータ・ストリームに基づきモデルを生成してもよい。モデルは、システム又はオブジェクトを記述する手段である。例えば、モデルは、データ・セット、関数、アルゴリズム、微分方程式、チャート、表、決定木、二分決定グラフ、シミュレーション、別の適切なモデル又は２以上のこのようなモデルであってもよい。モデルは、人の生理学的、心理学的、行動又は環境の１又は複数の特徴を含む種々のシステム又はオブジェクトを記述してもよい。
【００５６】
分析システム１８０は、実験に基づいた、論理的な、線形の、非線形の、決定論的な、確率的な、静的な、動的な、異種の又は同種のモデルを生成してもよい。分析システム１８０は、例えば曲線の当てはめ、モデル・トレーニング、補間、外挿、統計的モデル化、ノンパラメトリック統計、微分方程式等を含む種々の技術を用いて、１又は複数のデータ点に適合するモデルを生成してもよい。
【００５７】
分析システム１８０は、基準モデル、統計的モデル、予測モデルを含む種々のモデルを生成してもよい。基準モデルは、比較の基礎として機能するモデルであり、通常、特定期間に渡り制御されたデータを用いて生成される。予測モデルは、１又は複数の独立変数の観点からシステム又はオブジェクトの動作を記述する数学関数（又は関数の集合）である。例えば、予測モデルは、１又は複数の実際のセンサ測定値に基づき生理的状態を計算するために用いられうる。ある種の予測モデルは、統計的モデルであり、ランダム変数及びそれらの関連する確率分布の観点から研究の対象の動作を記述する数学関数（又は関数の集合）である。最も基本的な統計的モデルの１つは、単純線形回帰モデルであり、２つの測定された変数間の線形環形を想定する。特定の実施形態では、予測モデルは、基準モデルとして用いられてもよく、予測モデルは特定期間に渡り制御されたデータを用いて生成される。
【００５８】
一実施形態では、分析システム１８０は、１又は複数のデータ・ストリームからのデータを正規化又は平均化することにより、生成されてもよい。例えば、単一のセンサからのデータ・ストリームのモデルは、単に、特定の初期化期間に渡りセンサにより行われた平均センサ測定でありうる。別の例では、モデルは、制御期間中に行われた単一のセンサ測定でありうる。
【００５９】
別の実施形態では、分析システム１８０は、１又は複数のデータ・セットを数学関数に適合することによりモデルを生成してもよい。例えば、モデルは、特定の制御期間に渡り１又は複数のセンサにより行われたセンサ測定に基づくアルゴリズムでありうる。モデルは、１又は複数のデータ・ストリームからのデータ及び１又は複数の固定された変数を含む種々の変数を有してもよい。次式は、分析システム１８０がシステム又はオブジェクトをモデル化するために生成しうる例であるアルゴリズムである。
【数１】

ここで、ｆ_ｍはモデルであり、
【数２】

はデータ・ストリーム１乃至Ｎであり、（Ｘ^１，．．．，Ｘ^Ｍ）は固定された変数１乃至Ｍである。
【００６０】
特定の実施形態では、モデルは論理的に又は実験に基づくシステムでの過程に基づくセンサ測定値を予測するために用いられてもよい。他の実施形態では、モデルは、ユーザの生理的又は心理的状態を決定又は分類するために用いられてもよい。例えば、モデルは、抽象的又は統計的結果で特定の病状に対するユーザの危険を決定してもよい。モデルは、病気を発現する「高い危険」にあるとしてユーザを単に識別し、又は病気を発現する８０％の可能性であるとしてユーザを識別しうる。別の例では、モデルはユーザの病状の重症度又は悪性度を決定してもよい。
【００６１】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、長期間にわたる１又は複数のデータ・ストリームをマッピングし、データ・ストリームを比較できるようにする。
【００６２】
データ・ストリームのマッピング及び比較は、分析システム１８０が、あるデータ・ストリームからのデータ・セットを状況に当てはめる（contextualize）のを可能にし、１又は複数の他のデータ・ストリームからのデータ・セットと相関させるのを可能にする。特定の実施形態では、データ・ストリームが特定の種類の逸脱、変動又は変化を示す場合に、分析システム１８０は、データ・ストリームからのデータ・セットを状況に当てはめ相関させる。
【００６３】
状況に当てはめることは、１又は複数のデータ・ストリームにより提供された情報の背景に対して、データ・セットを解釈する処理である。相関させることは、あるデータ・セットと別のデータ・セットとの間の因果関係、相補関係、並列関係又は相互関係を確立するか又は実証することである。一般に、センサ・アレイ１１０からの利用可能なデータが多くなるほど、分析システム１８０はより正確な相関を生成しうる。
【００６４】
特定の実施形態では、場合に、分析システム１８０は、データ・ストリーム中の他のデータ・セットからの特定の種類の逸脱、変動又は変化を示すデータ・ストリームからのデータ・セットを状況に当てはめ及び相関させてもよい。例えば、ユーザは、心拍データ・ストリーム及び加速度計データ・ストリームをそれぞれ送信する心拍モニタ及び加速度計を装着していてもよい。心拍データ・ストリーム中のデータ・セットは、特定の期間中にユーザが上昇した心拍を有していたことを示してもよい。加速度計データ・ストリーム中のデータ・セットは、特定の期間中にユーザが高められた活動を有していたことを示してもよい。これらのデータ・セットをマッピング及び比較することにより、分析システム１８０はデ―タ・ストリームを状況に当てはめ及び相関させてもよい。例えば、増大した活動と同時に起こる上昇した心拍は、標準的に通常の反応である。しかしながら、限界近くの高められた身体活動と同時に起こる心拍のスパイクは、通常の反応ではないかも知れない。分析システム１８０は、次に、比較に基づき、特定の活動レベルがユーザの異常な心拍スパイクを生成したか否かを決定しうる。
【００６５】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、心拍センサ、スマートフォンである心的状態センサ４００（主観的ストレス及び行動情報を収集する）、及び該スマートフォンに組み込まれたＧＰＳシステムを有する。このシステムは、生理的、心理的、行動及び環境データ・ストリームを状況に当てはめ及び相関させて、ユーザのストレスを診断し及び監視するために用いられてもよい。例えば、心拍センサのデータ・ストリームは、１日のうちの特定の時間で又は特定の場所でユーザの心拍のスパイクを示してもよい。同様に、心的状態センサ４００のデータ・ストリームは、心拍データに対してマッピングされるとき、これらの心拍の上昇した期間が、ユーザが彼の心的状態が「緊張した」と及び彼の活動が「運転」であったと示した期間に相関することを示してもよい。ユーザが以前に高血圧であると診断されている場合、ユーザの心拍にスパイクを生じるこれらの特にストレスの多い運転の状況を回避することが望ましい。これらのストレスの多い運転の状況は、前のデータ・ストリームをＧＰＳシステムのデータ・ストリームに対して状況を当てはめることにより識別されてもよい。ＧＰＳシステムからの場所データが前のデータ・ストリームに対してマッピングされるとき、心拍スパイク、緊張した心的状態及び運転は、全て特定の高速道路のインターチェンジで生じたことを示してもよい。従って、生理学的、心理学的、行動及び環境データ・ストリームを状況に当てはめることにより、分析システム１８０は、特定の高速道路のインターチェンジでの運転を、ユーザの心拍スパイクの原因として識別してもよい。これは、例えば、ユーザに回避すべき状況（例えば、特定の高速道路のインターチェンジ）を識別させ、場合によってはより良好な又はより健康に良い代替案（例えば、平面道路をとる）を識別させるのに有用でありうる。
【００６６】
センサ・アレイ１１０は、ユーザの健康に関するデータを連続的に分析システム１８０へ送信してもよい。分析システム１８０は、ユーザの健康状態の変化を監視及び自動的に検出してもよい。本願明細書で用いられるように、「健康状態」は、病状及び病気に関する人の状態を含む人の生理学的及び心理学的状態を表す。統合されたセンサ・アレイ１１０を用いて生理学的、心理学的、行動及び環境要因を監視することにより、分析システム１８０は、病状及び病気の状態、並びに他の健康に関する状態を、如何なる個々のセンサにより可能なものより高い精度で、識別してもよい。
【００６７】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０内の１又は複数のセンサは１又は複数のバイオマーカを測定してもよい。バイオマーカは、生物学的過程、発病過程又は薬理反応の指標として測定及び評価されうる特徴である。例えば、薬理ゲノム学の文脈では、バイオマーカは、薬物反応に関連する特定の遺伝的変異でありうる。別の例では、神経化学の文脈では、バイオマーカは、人のプラズマ糖質コルチコイド・レベルに関連する人の主観的ストレス・レベルでありうる。バイオマーカは、事実上、別の生理学的又は心理学的特徴を測定するための代理である。バイオマーカは、生理学的、心理学的、行動及び環境刺激を含む種々の刺激を有してもよい。
【００６８】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、病状、病気の状態、及びユーザの他の健康状態を識別してもよい。例えば＜分析システム１８０は、３週間の期間の間の血圧データ・ストリームを監視し、ユーザの血圧が少なくとも１４０／９０ｍｍＨｇである多くの期間を識別することにより、ユーザが高血圧を有するか否かを決定しうる。データ・ストリームの数が増大するほど、識別の精度は概して向上する。分析システム１８０は、複数のデータ・ストリームからのデータを状況に当てはめ及び相関させて、自身のデータ分析からの交絡因子を除去し、偽陽性及び偽陰性の病状診断を生成する可能性を低減してもよい。例えば、ユーザが必然的にユーザの血圧を上昇させる長期にわたる身体活動に従事した場合、上述の高血圧診断システムは、高血圧の偽陽性診断を生成しうる。この例では、分析システム１８０がユーザの心拍データ・ストリームも監視している場合、分析システム１８０は、高い心拍の期間に関連する血圧データ・セットを除去し、それにより誤った高血圧診断を生成する可能性を低減しうる。
【００６９】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、生理学的、心理学的、行動及び環境データ・ストリームを分析し、特定のデータ・セット間の相関を識別してもよい。これらの相関は、（例えば、ピアソンの積率係数により決定されるような）依存の程度が変化してもよい。分析システム１８０は、次に、これらの相関を用いて、程度の変化する信頼の因果関係の仮説を生成してもよい。例えば、分析システム１８０は、ユーザが喧嘩したことを示す行動データ・セットを、ユーザが上昇した心拍を有することを示す生理学的データ・セットに関連付け、該喧嘩を該上昇した心拍の原因として識別することができる。別の例では、分析システム１８０は、ユーザが上昇した皮膚温度を有することを示す生理学的データ・セットを、ユーザが身体活動に従事したことを示す行動データ・セットに関連付け、該身体活動を該上昇した皮膚温度の原因として識別することができる。更に別の例では、分析システム１８０は、ユーザが落胆していることを示す心理学的データ・セットを、ユーザの株式有価証券が下落したことを示す環境データ・セットに関連付け、該株の下落を該ユーザの落胆の原因として識別することができる。分析システム１８０は、種々の方法を用いて、相関を識別し因果関係の仮説を生成してもよい。
【００７０】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、ユーザの健康状態のモデルを生成してもよい。一実施形態では、分析システム１８０は、制御期間中の１又は複数のデータ・ストリームを分析することにより、ユーザの生理学的又は心理学的状態の基準モデルを生成してもよい。一旦、基準モデルが確立されると、分析システム１８０は、次に、ユーザを連続的に監視し、該基準モデルと比べてデータ・ストリームの逸脱、変動又は変化を識別しうる。別の実施形態では、分析システム１８０は、１又は複数のデータ・ストリームを分析し、センサ測定値に適合する１又は複数のアルゴリズムを生成することにより、ユーザの生理学的又は心理学的状態の予測モデルを生成してもよい。一旦、予測モデルが確立されると、分析システム１８０は、次に、将来の健康状態、仮説に基づくセンサの測定値、及びユーザの生理学的又は心理学的な他の特徴を予測するために用いられうる。分析システム１８０は、センサ・アレイ１１０により生成された新たなデータに基づき予測モデルを更新及び精緻化してもよい。
【００７１】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、病状の進行及び長期にわたる他の健康状態の変化を監視してもよい。例えば、分析システム１８０は、長期にわたるユーザの血圧を連続的に監視し、ユーザの高血圧が改善しているか否かを決定しうる。このような監視は、傾向を識別するために、及び可能性のある健康状態に関する警報又は予測を生成するために用いられてもよい。同様に、分析システム１８０は、処置又は治療情報を含むデータ・ストリームを監視し、処置又は治療が有効であるか否かを決定してもよい。例えば、分析システム１８０は、長期にわたるユーザの血圧を監視し、ＡＣＥ変換酵素阻害剤の処置がユーザの高血圧に影響を与えているか否かを決定しうる。
【００７２】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、一群の人々からの種々のデータ・ストリームを監視及び分析し、新しい種類の病気にかかる前の状態又は危険状態を識別してもよい。例えば、１又は複数のセンサ・アレイ１１０は、複数のユーザを監視しうる。複数のユーザが特定の病気を発現したとき、分析システム１８０は、これらのユーザが病気を発現する前のこれらのユーザからのデータ・セットを分析しうる。これらのデータ・セットの分析は、分析システム１８０が病気を発現する特定の危険レベルに関連する特定の健康状態を識別することを可能にする。
【００７３】
息切れ（ＳＯＢ）又は空気飢餓感とも称される呼吸困難は、不愉快な又は落ち着かない呼吸感覚の経験である衰弱した症状である。本願明細書で用いられるように、呼吸は、呼吸又は換気としても表されうる吸気及び呼気の動作又は過程を表す。呼吸速度は、人が息をする速度（例えば、呼吸数／分）を表す。毎分呼吸量は、人が長期間にわたり吸い込み及び吐き出す空気の容積を表す（例えば、容積／分）。呼吸困難は、強度の変化する定性的に区別される感覚を有する呼吸の不快症状の主観的経験である。経験は、複数の生理学的、心理学的、行動及び環境要因の間の相互作用に由来し、二次的な生理学的及び行動反応を誘発しうる。激しい活動のときの呼吸困難は通常生じうるが、通常良好な耐容性を示す活動レベルで生じるときは、病気を示すと考えられる。呼吸困難は、人の主観的感覚に拘わらず客観的に測定されうる換気パラメータを表す頻呼吸、過換気及び過呼吸と異なる。
【００７４】
呼吸困難は、多くの内科的疾患の、特に心臓血管系及び呼吸器系を含む内科的疾患の共通の症状である。激しい運動時の呼吸困難は、呼吸障害を有する人々にとって最も一般的な現れている不快感である。しかしながら、安静時の呼吸困難は共通しない。激しい運動時の呼吸困難は、左室拍出量が増大した活動又は酸素必要量に適切に対応しないときに生じ、結果とし肺静脈圧の上昇を生じる。激しい運動時の呼吸困難は、必ずしも病気を示さない。正常な人は、活発な運動と共に呼吸困難を感じうる。個人の耐えられる活動のレベルは、年齢、性別、体重、体調、姿勢及び感情的な意欲のような変数に依存する。激しい運動時の呼吸困難は、その人により通常は良好に耐えられる活動と共に生じた場合は、異常である。
【００７５】
自発呼吸（つまり、換気）は、神経及び化学反応機構により制御される。安静時、平均７０ｋｇの人は、約６００ｍｌの１回換気量で毎分１２乃至１５回の呼吸をする。健康な個人は、換気が倍になるまで彼又は彼女の呼吸努力に気付かない。標準的に、呼吸困難は、換気が３倍になり、その結果として吸気及び呼気の過程のために異常に増大した筋肉運動が必要になるまで、経験されない。呼吸困難は主観的経験なので、生理的変化の程度に常に関連するわけではない。一部の人々は、比較的小さな生理学的変化と共に深刻な息切れを訴えるかも知れない。別の人々は、著しい心肺低下を伴っても息切れを否定するかも知れない。
【００７６】
呼吸困難の原因の診断は、心臓又は肺疾患の他の臨床的兆候が存在する場合は、比較的容易に行われてもよい。心臓及び肺の状態の両方を有する人の息切れの増悪原因を決定するときに、屡々困難に直面する。更なる診断問題は、不安又は他の感情障害の存在でありうる。呼吸困難の原因の診断は、人に関連する生理学的、心理学的、行動及び環境要因の分析を必要としてもよい。
【００７７】
一般的に、呼吸困難は、体の必要を十分に満たさない不適切な換気が存在することを示す。呼吸困難は、４つの別個の設定で誘発されうる。つまり、（１）激しい運動、熱性疾患、低酸素状態、重症貧血、又は代謝性アシドーシスを有するような換気要求の増大、（２）胸水、気胸、胸腔内塊、肋骨損傷、又は筋衰弱を有するような換気容量の低下、（３）喘息又は慢性閉塞性肺疾患を有するような気道抵抗の増大、（４）間質性線維症又は肺水腫を有するような肺コンプライアンスの低下、である。
【００７８】
呼吸困難の正確なメカニズムは完全に分かっていないが、特定の一般的な原理は明らかである。現在のところ、呼吸困難の一因となる３つの主な要素が存在する。つまり、求心神経信号、遠心性神経信号、及び中央情報処理である。脳内の中央処理は求心神経信号を比較し、「不整合」が呼吸困難の感覚を生じると信じられている。換言すると、呼吸困難は、換気の必要性（求心神経信号）が生じている換気（遠心性神経信号）により満たされていないときに生じうる。求心神経信号は、脳に上がる感覚神経信号である。呼吸困難で重要な求心神経細胞は、頸動脈小体、骨髄、肺及び胸壁を含む多数のソースから発生する。頸動脈小体及び骨髄内の化学受容器は、Ｏ_２、ＣＯ_２及びＨ^＋の血液ガス・レベルに関する情報を供給する。肺では、傍毛細血管受容器は間質性肺水腫に反応しやすく、伸張受容器は気管支収縮を示唆する。胸壁の筋紡錘は、呼吸筋の伸張と緊張を示唆する。従って、高炭酸を生じる粗悪な換気、間質浮腫を生じる左心不全（ガス交換を害する）、気管支収縮を引き起こす喘息（気流を制限する）、及び呼吸筋不良動作を生じる筋衰弱は、全て呼吸困難の感覚の一因となりうる。遠心性神経信号は、呼吸筋に伝わる運動神経信号である。主な呼吸筋は横隔膜である。他の呼吸筋は、外及び内肋間筋、腹筋、及び副呼吸筋を含みうる。脳が換気に関する求心情報を受信すると、脳は求心情報を遠心信号により決定された現在の呼吸レベルと比較できる。呼吸レベルが体の状態に対して不適切である場合、呼吸困難が生じうる。呼吸困難に特有の苦痛を経験しない又は換気異常通常正当化しうるより強い程度の苦痛を経験するような環境で、一部の人々は彼らの呼吸に気付くので、呼吸困難の心理学的要素も存在しうる。
【００７９】
特定の実施形態では、センサ・ネットワーク１００は、生理学的、心理学的、行動及び環境データ・ストリームを分析し、ユーザの呼吸困難を診断及び監視してもよい。幾つかの実施形態では、センサ・アレイ１１０は、１又は複数の加速度計及び１又は複数の呼吸センサを有してもよい。他の実施形態では、センサ・アレイ１００は、１又は複数のパルス酸素測定センサ及び１又は複数の呼吸センサを有してもよい。更に他の実施形態では、センサ・アレイ１００は、１又は複数の加速度計、１又は複数のパルス酸素測定センサ及び１又は複数の呼吸センサを有してもよい。これらのセンサは、ユーザにより装着され、運ばれ、又はユーザに添付されてもよい。加速度計は、ユーザの活動レベルに関する情報を測定し送信してもよい。呼吸センサは、ユーザの呼吸速度、容積及び強度に関する情報を測定し送信してもよい。例として及び限定ではなく、呼吸センサは、ユーザの呼吸速度を呼吸数／分で測定してもよい。別の例として及び限定ではなく、呼吸センサは、ユーザの１回換気量を空気の容積／呼吸で測定してもよい。更に別の例として及び限定ではなく、呼吸センサは、ユーザの毎分呼吸量を空気の容積／分で測定してもよい。更に別の例として及び限定ではなく、呼吸センサは、ユーザの呼吸の大きさを測定してもよい。パルス酸素測定センサは、ユーザの血液の酸素飽和度（ＳｐＯ_２）に関する情報を測定し送信してもよい。センサ・アレイ１１０は、ユーザの加速度、ＳｐＯ_２、及び呼吸データを有するデータ・ストリームを分析システム１８０へ送信してもよい。分析システム１８０は、ユーザの活動及び呼吸の変化を監視及び自動的に検出してもよい。
【００８０】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、センサ・アレイ１１０からの加速度、ＳｐＯ_２、及び呼吸データを分析し、ユーザの呼吸困難を診断してもよい。例として及び限定ではなく、呼吸データは、ユーザの呼吸速度、１回換気量、毎分呼吸量及び呼吸の強さを有してもよい。標準的な診断検査は、少なくとも２つのデータ・セットを集めることを有する。各セットは、ユーザが異なるレベルの活動に従事しているときに、ユーザから収集される。特定の実施形態では、第１のデータ・セットはユ―ザが安静にしているときにユーザから収集され、如何なる活動もしていないユーザの基準呼吸を確立する。第２のデータ・セットは、ユーザが激しくない活動に従事しているときにユーザから収集される。標準的な激しくない活動は、平面（例えば、床又はトレッドミル）上の数分間の歩行を有する。激しくない活動の期間中にユーザの呼吸が異常なレベルに増大した場合、これは呼吸困難を示す。同様に、ユーザの呼吸が増大するが、ユーザのＳｐＯ_２が増大しない場合、これは呼吸困難を示す。より高い呼吸はより重度の呼吸困難に対応する。一実施形態では、第２のデータ・セットは、ユーザが６分間の平面の歩行に従事しているときに収集されてもよい。ユーザは６分間に可能な限り遠くまで歩く。６分間の歩行中に人が息を切らすようになるか又は疲れ果てた場合、これは呼吸困難を示す。データ・セットの数が増大するほど、診断の精度は概して向上する。従って、ユーザの呼吸困難を診断するために、複数のデータ・セットが生成され分析されてもよい。標準的に、データ・セットは、ユーザが変化するレベルの活動に従事しているときにユーザから収集される。分析システム１８０は、次に、活動に対する呼吸のグラフ又はチャートのような、活動に関するユーザの呼吸のモデルを生成してもよい。同様に、分析システム１８０は、次に、ＳｐＯ_２に対する呼吸のグラフ又はチャートのような、ＳｐＯ_２に関するユーザの呼吸のモデルを生成してもよい。例として及び限定ではなく、呼吸センサがユーザの呼吸速度を２０呼吸数／分として測定し、パルス酸素濃度計がユーザのＳｐＯ_２を９５％で測定した場合、分析システム１８０は、ユーザのＳｐＯ_２はユーザの呼吸速度に比べて異常に低いと決定し、ユーザを呼吸困難と診断してもよい。別の例として及び限定ではなく、呼吸センサがユーザの呼吸速度を２６呼吸数／分として測定し、パルス酸素濃度計がユーザのＳｐＯ_２を９５％で測定し、加速度系がユーザが水平面を数分間急いでいると測定した場合、分析システム１８０は、ユーザの呼吸速度はユーザの活動に比べて異常に高いと決定し、ユーザを呼吸困難と診断してもよい。或いは、分析システム１８０は、ユーザのＳｐＯ_２がユーザの呼吸速度に比べて異常に低いと決定し、ユーザを呼吸速度と診断してもよい。
【００８１】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、ＭＲＣ息切れ尺度を参照して、人の呼吸困難のレベルを評価してもよい。尺度は、呼吸困難が発生する環境に基づき、呼吸困難の５つの異なる等級を提供する。
【表２】

【００８２】
分析システム１８０は、人の呼吸困難の重症度を評価するために、ＭＲＣ息切れ尺度の変形、又は定量的及び定性的の両方の他の尺度を用いてもよい。例えば、代替の尺度は、０乃至１００の尺度に呼吸困難の重症度を等級付けし、人の呼吸困難の一層精緻化された又は一層正確な診断を可能にしうる。
【００８３】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、センサ・アレイ１１０からの加速度、ＳｐＯ_２、及び呼吸データを分析し、長期間にわたるユーザの呼吸困難の等級を監視してもよい。センサ・アレイ１１０は、断続的に又は連続的に、長期間にわたるユーザの活動、ＳｐＯ_２及び呼吸に関する情報を分析システム１８０に送信してもよい。分析システム１８０は、これらの現在のデータ・セットのうちの１又は複数を分析し、現在のユーザの呼吸困難の等級を決定してもよい。分析システム１８０は、次に、以前に生成された加速度計、パルス酸素濃度センサ、呼吸センサ及び呼吸困難の等級のデータにアクセスし、これらを現在の加速度計、パルス酸素濃度センサ、呼吸センサ及びユーザの呼吸困難の等級のデータと比較してもよい。比較に基づき、分析システム１８０は、次に、ユーザの呼吸困難の等級が長期間にわたり変化したか否かを決定してもよい。分析システム１８０は、呼吸困難の等級を時間に関してモデル化し、ユーザの呼吸困難の等級における如何なる傾向を識別してもよい。これらの呼吸困難の等級の変化及び傾向に基づき、種々の警報又は警告がユーザ又は第三者（例えば、ユーザの主治医）に提供されてもよい。
【００８４】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザの心拍を測定しうる心拍センサも有する。分析システム１８０は、この心拍データを含むデータ・ストリームを監視し、ユーザの呼吸困難を一層正確に診断及び監視することを可能にする。例えば、ユーザが運転している場合、加速度計は（車両の加速及び減速に基づき）ユーザが非常に活動的であると示しうるが、一方で呼吸センサはユーザの呼吸は比較的一定であることを示しうる。この場合、呼吸及び加速度データのみに基づき、分析システム１８０は呼吸困難の偽陰性の診断を生成しうる。ユーザの心拍に関する情報（例えば、ユーザの心拍が運転中に安定している）を含むデータ・ストリームを有することにより、分析システム１８０は、偽陰性又は偽陽性の呼吸困難診断を生成する可能性が低い。
【００８５】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザの筋細胞により生成された電位を測定しうる筋電計も有する。これらの信号は、筋肉活動及び医学的異常を検出するために分析されてもよい。分析システム１８０は、この筋電計データを含むデータ・ストリームを監視し、ユーザの呼吸困難を一層正確に診断及び監視することを可能にする。特定の実施形態では、ユーザの呼吸困難を診断し監視するために、筋電計は加速度計の代わりに用いられてもよい。
【００８６】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザの身体の位置及び姿勢を測定しうる運動感覚センサも有する。分析システム１８０は、この運動感覚データを含むデータ・ストリームを監視し、ユーザの呼吸困難を一層正確に診断及び監視することを可能にする。
【００８７】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザの血液のｐＨ、ＣＯ_２及びＯ_２の分圧、並びに重炭酸塩レベルを測定しうる動脈血液ガス・センサも有する。分析システム１８０は、この動脈血液ガス・データを含むデータ・ストリームを監視し、ユーザの呼吸困難を一層正確に診断及び監視することを可能にする。
【００８８】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザの呼吸障害の主観的経験に関する情報を受信しうるユーザ入力センサも有する。分析システム１８０は、この情報を含むデータ・ストリームを監視し、ユーザの呼吸困難を一層正確に診断及び監視することを可能にする。例えば、ユーザの換気が活動に反応して正常に増大しているように見える場合でも、ユーザは呼吸障害を主観的に感じてもよい。この場合、呼吸及び加速度データのみに基づき、分析システム１８０は呼吸困難の偽陰性の診断を生成しうる。ユーザの呼吸障害の主観的経験に関する情報を含むデータ・ストリームを分析に含めることにより、分析システム１８０は、偽陰性又は偽陽性の呼吸困難診断を生成する可能性が低い。一実施形態では、心的状態センサ４００の変形は、ユーザの呼吸障害の主観的経験に関する情報を受信するために用いられてもよい。ユーザは、呼吸障害を例えば活動入力装置４５で入力してもよい。ユーザは、呼吸障害を例えば心的状態強度装置４４０で入力しうる。心的状態センサ４００は、次に、この情報に基づき、更なる分析のためにデータ・ストリームを分析システム１８０へ送信しうる。
【００８９】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザに処方された処置及び治療に関する情報を受信しうるユーザ入力センサも有する。分析システム１８０は、処置情報を含むデータ・ストリームを監視し、処置がユーザの呼吸困難に影響を与えているか否かを決定してもよい。例えば、分析システム１８０は、長期にわたるユーザの活動及び呼吸を監視し、口腔オピノイドの処置がユーザのユーザの呼吸困難に影響を与えているか否かを決定しうる。処置に関連するユーザの呼吸困難の等級の変化又は傾向に基づき、種々の警報又はメッセージがユーザ又はユーザの主治医に提供されてもよい。
【００９０】
図６は、人の呼吸困難を診断及び監視する例である方法６００を示す。段階６１０で、ユーザは、１又は複数の加速度計、１又は複数のパルス酸素測定センサ及び１又は複数の呼吸センサを彼の体に添付してもよい。一旦添付されると、段階６２０で、ユーザは１又は複数の活動に従事してもよい。段階６３０で、センサは、ユーザの呼吸、ＳｐＯ_２及び活動を測定し、これらの測定値に基づきデータ・ストリームを分析システム１８０へ送信してもよい。段階６４０で、分析システム１８０は、次に、呼吸、ＳｐＯ_２及び加速度計データ・ストリームを分析し、ユーザの呼吸困難の等級を決定してもよい。段階６５０で、長期間をかけて、センサは、ユーザの呼吸、ＳｐＯ_２及び活動を測定し続けてもよい。段階６６０で、センサは、この現在の呼吸、ＳｐＯ_２及び活動データを分析システム１８０へ送信してもよい。段階６７０で、分析システム１８０は、次に、現在の呼吸、ＳｐＯ_２及び加速度計データ・ストリームを分析し、現在のユーザの呼吸困難の等級を決定してもよい。段階６８０で、分析システム１８０は、次に、前の呼吸困難の等級データにアクセスし、現在の呼吸困難の等級データと比較し、ユーザの呼吸困難の等級に変化又は傾向が存在するかどうかを決定してもよい。本開示は図６の方法の特定の段階を特定の順序で生じるとして記載し説明したが、本開示は如何なる適切な順序で生じる図６の方法の如何なる適切な段階も意図する。更に、本開示は図６の方法の特定の段階を実行する特定の構成要素を記載し説明したが、本開示は図６の方法の如何なる適切な段階を実行する如何なる適切な構成要素の如何なる適切な組合せも意図する。
【００９１】
筋骨格病変（又は障害）は、人の筋肉、関節、腱、人体に影響を与えうる。筋骨格病変は、骨格筋の機能障害及び病気（例えば、筋萎縮、筋ジストロフィー、先天性筋障害）及び関節の病気（例えば、関節炎）を含む。
【００９２】
筋障害は、人の筋肉線維が正しく機能せず、衰弱、痙縮、痛み、筋痙攣又は筋緊張低下のような筋肉の機能障害をもたらす筋肉の病気の一例である。本願明細書で用いられるように、用語「筋障害」は、広義に用いられ、筋ジストロフィー、筋緊張症、先天性筋障害、ミトコンドリア性筋障害、家族性周期性四肢麻痺、炎症性筋疾患、代謝性筋障害、皮膚筋炎、筋肉痛、筋炎、横紋筋融解、及び他の後天的な筋障害を含む神経筋及び筋骨格筋障害の両方を表す。筋障害は、例えばアルコール依存症から、又はスタチン処置の副作用として後天的に得られうる。異なる種類の筋障害は異なる経路により引き起こされるので、筋障害のための単一の処置は存在しない。治療は、症状の治療から非常に特定の原因を狙った治療に及ぶ。薬物治療、理学療法、支えのためのギブス、外科処置、及び鍼治療は、種々の筋障害のための現在の処置である。
【００９３】
スタチン（ＨＭＧ−ＣｏＡ還元酵素阻害剤）は、人の血漿コレステロール・レベルを低下させるために用いられる類の薬物である。スタチンは、脂質（コレステロール）を低下させる重要な薬物であり、心臓のイベント及び心臓欠陥による死亡率の低下と関連することが分かっている。スタチンは、コレステロール合成のメバロン酸経路の律速酵素であるＨＭＧ−ＣｏＡ還元酵素を抑制することにより、コレステロールを低下させる。肝臓におけるこの酵素の抑制は、コレステロール合成の低下をもたらすとともに、ＬＤＬ受容体合成の増大をもたらし、結果として血流から低比重リポタンパク（ＬＤＬ）の浄化値を増大する。発酵由来及び合成由来のスタチンの両方がある。スタチンは、アトバクオン、セリバスタチン、フルバスタチン、ロバスタチン、メバスタチン、ピタバスタチン、プラバスタチン、ロスバタチン、シンバスタチンを含む。スタチンを有する幾つかの治療の組合せも存在する。これらの組合せの治療は、Ｖｙｔｏｒｉｎ（シンバスタチン及びエゼチミブ）、Ａｄｖｉｃｏｒ（ロスバタチン及びナイアシン）、Ｃａｄｕｅｔ（アトバクオン及びベシル酸アムロジピン）、及びＳｉｍｃｏｒ（シンバスタチン及びナイアシン）を含む。
【００９４】
スタチンは、一般的に患者による良好な耐性がある。最も一般的な不利な副作用は、肝臓の酵素レベルを上昇させること及び筋肉に関連する苦情である。他のスタチンの副作用は、胃腸の問題、肝臓の酵素の異常、認知機能障害、脱毛、及び多発性神経障害を有する。更に深刻だが希なスタチンの副作用は、急性腎不全をもたらす横紋筋融解である。スタチンが含まれる筋障害の症状は、疲労、筋肉痛、筋圧痛、筋衰弱、筋痙攣及び腱痛を含む。筋肉の症状は、身体の基部に近く、対称的であり、全身にわたり、運動により悪化する傾向がある。
一般的に、骨格筋損傷は、循環するクレアチン・ホスホキナーゼのレベルの増大に関連する。損傷した筋肉細胞は、クレアチン・ホスホキナーゼを破裂させ解放する。現在のガイドラインは、筋障害を、通常の上限を１０回超えたクレアチン・ホスホキナーゼのレベルを有する筋肉の不快症状として定めている。しかしながら、幾つかの研究は、人が正常又は緩やかに上昇したクレアチン・ホスホキナーゼのレベルを有する場合でも、人が依然としてスタチンに基づく筋障害を経験しうることを示している。ある理論では、スタチンの誘発する筋障害は、十分に細胞を壊して開かずクレアチン・ホスホキナーゼを血中に解放しない微細な筋肉損傷を引き起こしうる。従って、スタチンは、筋肉損傷の検査に用いられる血液検査で明らかにされない微細なレベルで筋肉に持続的な障害を生じうる。別の理論では、スタチンは、筋肉細胞から解放されたクレアチン・ホスホキナーゼに関連しないミトコンドリア機能障害を誘発する。
【００９５】
スタチンに誘発された筋障害のメカニズムは知られていない。１つの提案では、コレステロール合成の障害は、細胞膜の動作を変化させる筋細胞膜内のコレステロールに変化を生じる。しかしながら、コレステロール濃度を低下させるコレステロール合成経路の遺伝性疾患は、筋障害に関連しない。別の提案されたメカニズムでは、コレステロール経路内の化合物の合成障害、特にコエンザイムＱ１０は、ミトコンドリアの酵素活動の障害をもたらしうる。コエンザイムＱ１０の低血清濃度はスタチンを取っている患者で気付かれているが、筋肉中の濃度はこのパターンを一貫して示していない。第３の提案されているメカニズムは、ヒドロキシメチル・グルタリル・コエンザイムＡ還元酵素経路の生成物であり筋肉線維アポトーシスを防ぐイソプレノイド脂質の減少である。第４の提案されているメカニズムでは、一部の患者は、スタチンの誘発する筋障害に対し遺伝的疾病素質を有する。ＳＬＣＯ１Ｂ１遺伝子の一般的な変化は、筋障害の危険の有意な増大に関連している。しかしながら、この増大する危険の背後にあるメカニズムは分かっていない。人におけるスタチンの誘発する筋障害は、１又は複数の上述のメカニズムにより又は未だ特定されていないメカニズムにより引き起こされうる。
【００９６】
スタチンの誘発する筋障害は、種々の方法を用いて治療されうる。ある治療は、単に患者のスタチン投与量を脂質管理目標を達成するために必要な最低投与量まで低下させることである。本願明細書で用いられるように、「投与量」は、患者に投与される薬物の量と頻度の両方を表す。この治療は、筋障害の重症度が標準的に増大するスタチン投薬量に関連するという臨床的観察に基づく。別の治療は、スタチンの種類を筋障害の危険の低いスタチンに変更することである。この治療は、スタチンの中で筋障害の危険がそれらの水溶性に基づき変化し、及び親水性の高いスタチンほど筋肉への浸透が少ないという理論に基づく。従って、脂溶性スタチン（例えば、シンバスタチン、ロスバスタチン、アトバクオン）でスタチンの誘発する筋障害を経験している患者は、水溶性スタチン（例えば、プラバスタチン、フラバスタチン）に変更してもよい。しかしながら、幾つかの研究は、親水性に基づくスタチンの筋毒性の違いの可能性を支持する如何なる臨床的又は疫学的証拠も存在しないことを示唆している。スタチンの効能は、筋障害の危険と関連し、効能の高いスタチンほど高い危険を有するように見える。更に別の治療は、コエンザイムＱ１０サプリメントを処方することである。この利用は、スタチン両方がコエンザイムＱ１０（ユビキノン）の合成を抑制するという理論に基づく。しかしながら、この治療の有効性は、不明である。スタチンの誘発する筋障害のための種々の他の治療も可能である。上述の例は限定を意図しない。
【００９７】
特定の実施形態では、センサ・ネットワーク１００は、生理学的、心理学的、行動及び環境データ・ストリームを分析し、ユーザの筋骨格病変を診断及び監視してもよい。特定の実施形態では、筋骨格病変は筋障害である。特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、１又は複数の加速度計を有してもよい。特定の実施形態では、センサ・アレイ１００は、１又は複数の運動感覚センサも有してもよい。これらのセンサは、ユーザにより装着され、運ばれ、又はユーザに添付されてもよい。加速度計は、ユーザの活動レベル及び動きの範囲に関する情報を測定し送信してもよい。運動感覚センサは、ユーザの体の位置及び姿勢に関する情報を測定し送信してもよい。センサ・アレイ１１０は、ユーザの加速度データ及び運動感覚データを有するデータ・ストリームを分析システム１８０へ送信してもよい。分析システム１８０は、ユーザの活動レベル、位置及び動きの範囲の変化を監視及び自動的に検出してもよい。センサ・アレイ１１０は、ユーザの動きのパターンを監視し検出してもよい。
【００９８】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、センサ・アレイ１１０からの加速度計データ及び／又は運動感覚データを分析し、ユーザの筋障害のような筋骨格病変を診断してもよい。標準的な診断検査は、少なくとも２つのデータ・セットを集めることを有する。各セットは、異なる期間中に、ユーザから収集される。一例として及び限定ではなく、スタチンに基づく筋障害は、患者がスタチン治療を用いる前後のデータを収集することにより診断されうる。第１のデータ・セットは、スタチン治療を開始する前にユーザから収集され、ユーザの基準活動レベル及び動きの範囲を確立してもよい。第２のデータ・セットは、ユーザがスタチン治療を受けている間に、ユーザから収集されてもよい。ユーザの活動レベル又は動きの範囲が、彼がスタチン治療を受けている間に低下した場合、これはスタチンの誘発する筋障害を示す。活動レベル又は動きの範囲の低下が大きいほど、より深刻な筋障害に対応する。別の例として及び限定ではなく、第１及び第２のデータ・セットは、両方とも、ユーザがスタチン治療を受けている間に、しかし異なる治療段階で、ユーザから収集されてもよい。例えば、第１のデータ・セットはユーザが第１の種類のスタチンを取っている間に集められてもよく、第２のデータ・セットはユーザが第２の種類のスタチンを取っている間に集められてもよい。データ・セットの数が増大するほど、診断の精度は概して向上する。従って、ユーザの筋障害を診断するために、複数のデータ・セットが集められ分析されてもよい。標準的に、データ・セットは、ユーザがスタチン治療を受けている異なる期間中にユーザから収集される。分析システム１８０は、次に、長期間にわたる活動レベル又は動きの範囲のグラフ又はチャートのような、活動レベル及び動きの範囲に関するユーザの筋障害のモデルを生成してもよい。本開示は特定の種類の筋骨格病変の診断を記載するが、本開示は如何なる適切な種類の筋骨格病変の診断も意図する。更に、本開示は特定の期間でデータ・セットを収集することを記載するが、本開示は如何なる適切な期間でデータ・セットを収集することも意図する。
【００９９】
筋骨格病変の程度は、発現している症状の数及びそれらの強度の両者により評価されうる。 分析システム１８０は、人の筋骨格病変の重症度を評価するために、定量的及び定性的の両方の種々の尺度を用いてもよい。例として及び限定ではなく、ユーザは筋肉痛及び衰弱の両方を報告してもよい。簡単な５点尺度は、種々の症状の強度を定量化するために考案されうる。別のユーザは、筋痙攣及び衰弱を報告してもよい。更に別のユーザは、３つの全ての症状を報告してもよい。各症状は、強度に対して記録され、次にアルゴリズムにより筋骨格病変の程度を記述しうる１つの合成尺度に結合されてもよい。例として及び限定でなく、尺度は、筋骨格病変の重症度を０乃至１００の尺度に等級付けしうる。ここで、０は如何なる活動レベル又は動きの範囲の劣化もなく、１００は如何なる動きでも深刻な筋肉痛である。分析システム１８０は、異なる種類の筋骨格病変に異なる尺度を用いてもよい。例として及び限定でなく、第１の尺度は筋障害の重症度を等級付けするのに用いられ、第２の尺度は関節炎の重症度を等級付けするのに用いられうる。
【０１００】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、センサ・アレイ１１０からの加速度及び／又は運動感覚データを分析し、長期間にわたるユーザの筋骨格病変の等級を監視してもよい。センサ・アレイ１１０は、断続的に又は連続的に、長期間にわたるユーザの活動レベル及び動きの範囲に関する情報を分析システム１８０に送信してもよい。分析システム１８０は、これらの現在のデータ・セットのうちの１又は複数を分析し、現在のユーザの筋骨格病変の等級を決定してもよい。分析システム１８０は、次に、以前に生成された加速度計、運動感覚センサ、及び筋骨格病変の等級のデータにアクセスし、これらを現在の加速度計、運動感覚センサ、及び筋骨格病変の等級のデータと比較してもよい。比較に基づき、分析システム１８０は、次に、ユーザの筋骨格病変の等級が長期間にわたり変化したか否かを決定してもよい。分析システム１８０は、筋骨格病変の等級を時間に関してモデル化し、ユーザの筋骨格病変の等級における如何なる傾向を識別してもよい。これらの筋骨格病変の等級の変化及び傾向に基づき、種々の警報又は警告がユーザ又は第三者（例えば、ユーザの主治医）に提供されてもよい。
【０１０１】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザの筋肉の苦情に関する情報を受信しうるユーザ入力センサも有する。分析システム１８０は、この情報を含むデータ・ストリームを監視し、ユーザの筋骨格病変を一層正確に診断及び監視することを可能にする。例えば、ユーザは、彼の活動レベル及び動きの範囲が治療によって不変であるように見える場合でも、筋肉痛を感じうる。この場合、加速度計又は運動感覚データのみに基づき、分析システム１８０は筋骨格病変の偽陰性の診断を生成しうる。ユーザの筋骨格病変に関する情報を含むデータ・ストリームを分析に含めることにより、分析システム１８０は、偽陰性又は偽陽性の筋骨格病変の診断を生成する可能性が低い。一実施形態では、心的状態センサ４００の変形は、ユーザの呼吸障害の主観的経験に関する情報を受信するために用いられてもよい。ユーザは、筋肉の苦情の種類を例えば活動入力装置４５で入力してもよい。筋肉の苦情は、疲労、筋肉痛、筋圧痛、筋衰弱、筋痙攣及び腱痛を含みうる。ユーザは、筋肉の苦情を例えば心的状態強度装置４４０で入力しうる。心的状態センサ４００は、次に、この情報に基づき、更なる分析のためにデータ・ストリームを分析システム１８０へ送信しうる。
【０１０２】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザに施されたスタチン治療の種類及び投与量のようなユーザに処方された処置に関する情報を受信しうるユーザ入力センサも有する。分析システム１８０は、処置情報を含むデータ・ストリームを監視し、処置がユーザのスタチンの誘発する筋障害に影響を与えているか否かを決定してもよい。例えば、分析システム１８０は、長期にわたるユーザの活動レベル及び動きの範囲を監視し、ユスタチンが筋障害を引き起こしているか否かを決定しうる。スタチン治療に関連するユーザの活動レベル及び動きの範囲の変化又は傾向に基づき、種々の警報又はメッセージがユーザ又はユーザの主治医に提供されてもよい。特定の実施形態では、処方医師は、ユーザの筋障害の変化又は傾向に応答して、ユーザのスタチン治療を変更又は修正してもよい。例えば、ユーザの筋障害が悪化している場合、ユーザの主治医は、低減した投与量のスタチン治療を処方し、異なる種類のスタチンを処方し、又は異なるクラスの薬物を処方してもよい。別の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザに処方された処置に関する情報を送信するデータ供給を有してもよい。本開示は特定の種類の筋骨格病変のための特定の種類の治療に関する情報を受信することを記載するが、本開示は如何なる適切な種類の筋骨格病変のための如何なる適切な種類の治療に関する情報を受信することも意図する。
【０１０３】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザの筋細胞により生成された電位を測定しうる筋電計も有する。これらの信号は、筋肉活動及び医学的異常を検出するために分析されてもよい。分析システム１８０は、この筋電計データを含むデータ・ストリームを監視し、ユーザの筋骨格病変を一層正確に診断及び監視することを可能にする。特定の実施形態では、ユーザの筋骨格病変を診断し監視するために、筋電計は加速度計の代わりに又はそれに加えて用いられてもよい。
【０１０４】
図７は、人の筋骨格病変を診断及び監視する例である方法７００を示す。段階７１０で、ユーザは１又は複数の加速度計を彼の体に添付してもよい。特定の実施形態では、段階７１０で、ユーザは、１又は複数の加速度計に加えて又はその代わりに、１又は複数の運動感覚センサを彼の体に添付してもよい。一旦添付されると、段階７２０で、ユーザは長期間にわたり１又は複数の活動に従事してもよい。段階７３０で、センサは、ユーザの活動レベル及び動きの範囲を測定し、これらの測定値に基づきデータ・ストリームを分析システム１８０へ送信してもよい。段階７４０で、分析システム１８０は、次に、加速度計データ・ストリーム（及び／又は運動感覚データ・ストリーム）を分析し、ユーザの筋骨格病変の等級を決定してもよい。段階７５０で、長期間をかけて、センサは、ユーザの活動レベル及び動きの範囲を測定し続けてもよい。段階７６０で、センサは、この現在活動レベル及び動きの範囲のデータを分析システム１８０へ送信してもよい。段階７７０で、分析システム１８０は、次に、現在の加速度計データ・ストリーム（及び／又は運動感覚データ・ストリーム）を分析し、現在のユーザの筋骨格病変の等級を決定してもよい。段階７８０で、分析システム１８０は、次に、前の筋骨格病変の等級データにアクセスし、現在の筋骨格病変の等級データと比較し、ユーザの筋骨格病変の等級に変化又は傾向が存在するかどうかを決定してもよい。本開示は図７の方法の特定の段階を特定の順序で生じるとして記載し説明したが、本開示は如何なる適切な順序で生じる図７の方法の如何なる適切な段階も意図する。更に、本開示は図７の方法の特定の段階を実行する特定の構成要素を記載し説明したが、本開示は図７の方法の如何なる適切な段階を実行する如何なる適切な構成要素の如何なる適切な組合せも意図する。
【０１０５】
本開示はスタチンの誘発する筋障害に焦点を当てたが、本開示は如何なる種類の筋骨格病変の診断及び監視も包含することを意図する。当業者は、本願明細書に開示された実施形態が、例えば関節炎、筋ジストロフィー、筋緊張症、先天性筋障害、ミトコンドリア性筋障害、家族性周期性四肢麻痺、炎症性筋疾患、代謝性筋障害、皮膚筋炎、筋肉痛、筋炎、横紋筋融解、及び他の後天的な筋障害のような種々の筋骨格病変の診断及び監視に用いられてもよいことを理解するだろう。
【０１０６】
インスリン耐性は、人の血糖を低下させるインスリンの効果が弱まる病態である。インスリンは、膵臓により生成されるホルモンであり、体がエネルギのために糖を使うのを助ける。脂肪及び筋肉細胞のような特定の細胞の種類は、糖を吸収するためにインスリンを必要とする。インスリン耐性を有する人では、これらの細胞は循環するインスリン・レベルに適切に反応できず、従って血液から適切に糖を吸収しない。インスリンを生成する膵臓ベータ細胞がインスリン耐性を克服するのに十分なインスリンを分泌できない場合、結果として生じる血糖の上昇は、血糖レベルを正常範囲の上に上昇させ、健康に悪い影響を引き起こす。インスリン耐性は、当初は正常な血糖レベルに関連付けられうるが、膵臓ベータ細胞の障害を有する傾向にある個人では、完全な２型糖尿病に進行しうる。
【０１０７】
正常な代謝を有する人では、インスリンは人の血糖レベルを効率的に調整できる。人が糖質を含む食物を摂取するとき、人の血糖レベルは上昇する。上昇する血糖レベルは、（ランゲルハンス島内の）膵臓ベータ細胞にインスリンを血中に放出させる。インスリンは、人体内のインスリン感受性組織（例えば、筋肉、脂肪組織）に食物により生成された糖を吸収させ、それにより人の血糖レベルを正常範囲に戻す。血糖レベルが下降すると、ベータ細胞はインスリンの分泌を減少させる。その結果、血糖は適切に７０乃至１００ｍｇ／ｄＬの範囲内で平均で９０ｍｇ／ｄＬ（５ｍｍｏｌ／ｌ）に維持される。
【０１０８】
インスリン耐性のある人では、正常なインスリン・レベルは血糖レベルを低下させるのに同一の効果を有さない。筋肉及び脂肪組織内のインスリン耐性は、糖摂取の減少、並びに筋肉中のグリコーゲン及び筋肉及び脂肪組織内の脂肪細胞内のトリグリセリドとしての糖の貯蔵の減少を引き起こす。肝臓細胞中のインスリン耐性は、グリコーゲンとしての糖の貯蔵の減少をもたらし、肝臓のグルコ―ス産生の抑制及び血中への放出の失敗をもたらす。インスリン耐性は、通常、糖を低下するインスリンの効果が低下していることを表す。しかしながら、インスリンの他の機能も影響を受けうる。例えば、脂肪組織内のインスリン耐性は、血漿中の遊離脂肪酸として、貯蔵されたトリグリセリドの加水分解及び流通の増大をもたらす。上昇した血漿脂肪酸及び糖の濃度（インスリン耐性及び２型糖尿病に関連する）は、インスリン分泌を低下させ、膵臓ベータ細胞への有毒作用により耐糖能を悪化させる。全体的な効果は、糖の細胞取り込みが低下し、血糖レベルが上昇したままになる。従って、インスリン耐性を有する人は、通常、インスリン・レベルの上昇にも拘わらず、糖レベルが上昇する。ベータ細胞の減少が続くと、インスリン・レベルは降下し始め、耐糖能が悪化する。２型糖尿病は、２回以上糖レベルが１２５ｍｇ／ｄＬより上で固定していることにより、又は高血糖の症状を有し２回以上ランダムに糖が２００５ｍｇ／ｄＬより高い場合に、又はＨｂＡ１ｃレベルが６．４より高い場合に定められる。上昇した血糖及びインスリン・レベルは、酵素及び屡々自身を非機能的にする他の蛋白質の活性点の糖化により引き起こされる更なる悪影響を有しうる。
【０１０９】
インスリン耐性は、体重超過に関連付けられる、特に内臓脂肪症に関連付けられる代謝症候群の病因に貢献する主要な要因と思われる。他にインスリン耐性及び代謝症候群に付随するのは、高血圧、高血糖、及びトリグリセリドの上昇と低ＨＤＬレベルにより特徴付けられる特性異常脂質血症である。インスリン耐性は、凝固能亢進状態（繊維素溶解）及び炎症性サイトカイン・レベルの上昇とも関連付けられる。種々の病状は、インスリン耐性を上昇させうる。例えば、感染症（サイトカインＴＮＦαにより仲介される）及び代謝性アシドーシスを引き起こす条件を含む。特定の薬物及びホルモンは、インスリン耐性に関連付けられる（例えば、プレドニゾンのような合成グルココルチコイド、糖質コルチコイド、カテコールアミン、及び成長ホルモン）。
【０１１０】
細胞の段階で、過度の循環インスリン・レベルに長期間晒されることは、ＧＬＵＴ４（４型ブドウ糖輸送担体）を抑制することによりインスリン耐性の一因になりうる。ＧＬＵＴ４は、脂肪組織及び横紋筋（骨格及び心臓）内に見られ、インスリンにより仲介される糖の細胞内への転位を担う、インスリンにより調整される糖輸送担体である。この蛋白質は、筋肉及び脂肪組織内にのみ伝達され、インスリンにより仲介される糖に関連する主な組織が摂取する。インスリンが存在しない場合、ＧＬＵＴ４は、細胞膜の下の小水疱の脂質二重層内で、筋肉及び脂肪細胞内に隔離される。インスリンは、これらの細胞内貯蔵サイトからプラズマ細胞膜又は細胞膜へのＧＬＵＴ４の転位を誘導する。細胞膜で、ＧＬＵＴ４は、筋肉及び脂肪細胞内への循環する糖の促進拡散が、その濃度勾配を低下させることを可能にする。しかしながら、特定の条件下では、インスリンはＧＬＵＴ４遺伝子の発現を下方制御しうる。上昇したインスリン・レベルに長期間晒されることは、細胞にＧＬＵＴ４を消耗させ、それにより糖の細胞による摂取を害する。（例えば、運動による）筋収縮は、細胞を刺激し、インスリンの作用なしにＧＬＵＴ４担体を細胞膜へ転位させ、それにより細胞による糖の摂取を高める。従って、運動は、筋肉組織内のインスリンにより誘導されるＧＬＵＴ４の抑制の反対である。２型糖尿病の一部の患者は、非常に多く外因性のインスリンを必要とする。このＧＬＵＴ４担体の下方調整は、全体のインスリン耐性に貢献する。
【０１１１】
インスリン耐性は、血糖の上昇、体重増加、内臓脂肪の蓄積、低ＨＤＬレベルを有する血中トリグリセリド・レベルの上昇、血圧の上昇、鬱病、疲労、認識機能障害、及び黒色表皮症を含む多くの兆候及び症状に関連付けられる。
【０１１２】
インスリン耐性は、種々の方法を用いて診断及び測定されうる。現在利用可能な方法は、耐糖能検査、グルコース・クランプ法、インスリン抑制試験、ＨＯＭＡ及びＱＵＩＣＫＩを有する。
【０１１３】
耐糖能検査では、空腹の患者が経口量７５グラムの糖を摂取する。患者の血糖レベルは最初に空腹時に測定され（糖の経口摂取の前）、次に糖の経口摂取の２時間後に再び測定される。２時間後の血糖レベルが７．８ｍｍｏｌ／ｌ（１４０ｍｇ・ｄＬ）より低い場合は正常な耐糖能であると考えられ、７．８乃至１１．０ｍｍｏｌ／ｌ（１４０乃至１９７ｍｇ・ｄＬ）では耐糖能異常（ＩＧＴ）の徴候であると考えられ、１１．１ｍｍｏｌ／ｌ（２００ｍｇ・ｄＬ）以上では糖尿病の徴候であると考えられる。
【０１１４】
グルコース・クランプ法は、上昇した注入インスリンのレベルを補償するのに必要な、従って正常血糖を維持し低血糖症を回避するグルコース注入のレートを測定する。グルコース・クランプ法では、インスリン耐性／感受性の程度をもっと正確に測定するために研究設定で最も頻繁に用いられる。検査は、複雑性のために臨床設定では希にしか用いられない。グルコース注入のレートは、ｍｇ／分で、通常、糖尿病の文献ではＧＩＮＦ値として表される。クランプ法の手順は約２時間を要する。末梢静脈を通じて、インスリンは１０乃至１２０ｍＵ／ｍ^２／分で注入される。低用量インスリン注入レートは、肝臓の反応を評価するために用いられる。一方、高用量インスリン注入レートは、末梢（つまり、筋肉及び脂肪組織）のインスリン感受性を評価するために用いられる。インスリン注入中の低血糖症を防ぐために、２０％グルコース溶液が別の注入線を通じて、血糖レベルを正常範囲、つまり５．０乃至５．５ｍｍｏｌ／Ｌに維持するレートで注入される。糖注入のレートは、血糖レベルを５乃至１０分毎に調べ、相応して糖注入レートを調整することにより決定される。検査の最後の３０分間の糖注入レートは、インスリン感受性を決定する。所与のインスリン注入レートに対して、正常値を維持するのに高レベルの糖注入（７．５ｍｇ／分以上）が必要な場合は、インスリン感受性を示唆する。正常値を維持するのに低レベルの糖注入（４．０ｍｇ／分以下）しか必要ない場合は、インスリン作用に対する耐性を示す。４．０乃至７．５ｍｇ／分の間のレベルは、明確ではなく、正常に機能しないインスリン感受性、インスリン感受性の初期の徴候を示唆する。この基本技術は、グルコース・トレーサの使用により有意に向上されうる。糖は水素及び炭素の安定同位体又は放射性同位体の何れかによりトレーサとしてラベル付けされうる。通常用いられるトレーサは、トリチウム（３−^３Ｈグルコースとして水素の放射性同位体）、重水素（６，６^２Ｈグルコースとして水素の安定同位体）及び^１３Ｃ（１−^１３Ｃグルコースとして炭素の安定同位体）である。高インスリン血症注入期間を開始する前に、３時間のトレーサによりラベル付けされた糖注入は、同位体希釈により、グルコース産生の基本レートを決定可能にする。グルコース・クランプ段階中、血漿トレーサ濃度は、全身のインスリン刺激による糖代謝、及び内因性グルコース産生の計算を可能にする。
【０１１５】
インスリン抑制試験では、患者は最初に５ｍＬの生理食塩水内に２５ｍｃｇのオクトレチド（ホルモン・ソマトスタチンの合成類似化合物）の静脈内ボーラスを３−５分にわたり受け、次に内因性インスリン及びグルカゴン分泌を抑制するためにソマトスタチンを連続的に静脈注射される（０．２７μｇｍ／ｍ^２／分）。インスリン及び２０％の糖は、次にそれぞれ３２及び２６７ｇｍ／ｍ^２／分のレートで注入される。患者の血糖溶液レベルは、インスリン及び糖注入の開始から時間０、３０、６０、９０及び１２０分で調べられ、試験の最後の３０分感は１０分毎にも調べられる。これらの最後の４つの値は、定常状態の血糖レベルを決定するために平均される。定常状態の血糖が１５０ｍｇ／ｄＬを有する患者は、インスリン耐性であると考えられる。
【０１１６】
インスリン耐性を測定する他の方法は、ＨＯＭＡ（homeostatic model assessment）及びＱＵＩＣＫＩ（quantitative insulin sensitivity check index）を含む。両者は、空腹時インスリン及び糖レベルを用い、インスリン耐性を計算し、共にクランプ法の研究結果と合理的に相関する。上述のインスリン耐性を診断及び測定する方法は、単なる例であり、限定を目的とするものではない。
【０１１７】
インスリン耐性を低下させる第一線の治療は、運動及び体重減少である。低血糖インデックス又は低炭水化物ダイエットも役立つことが示されている。メトホルミン及びチアゾリジンジオンの両者は、インスリン感受性を向上させるが、２型糖尿病の治療のためにのみＦＤＡにより認可され、インスリン耐性の治療のためではない。認可外のメトホルミンは、インスリン耐性のために益々処方されており、時には新薬のｅｘｅｎａｔｉｄｅ（Ｂｙｅｔｔａ）も用いられている。ｅｘｅｎａｔｉｄｅは２型糖尿病のためにＦＤＡにより認可されているが、インスリン耐性のためには認可されていない。しかしながら、ｅｘｅｎａｔｉｄｅは、主として体重減少を引き起こすことにより、両方の条件でインスリン耐性を向上させうる。
【０１１８】
特定の実施形態では、センサ・ネットワーク１００は、生理学的、心理学的、行動及び環境データ・ストリームを分析し、ユーザのインスリン耐性を診断、モデル化及び監視してもよい。特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、１又は複数の連続糖モニタ、１又は複数の加速度計及び１又は複数の糖質コルチコイド計を有してもよい。これらのセンサは、ユーザにより装着され、運ばれ、又はユーザに添付されてもよい。加速度計は、ユーザの活動レベルに関する情報を測定し送信してもよい。連続糖モニタは、ユーザの血糖レベルに関する情報を測定し送信してもよい。糖質コルチコイド計は、ユーザの糖質コルチコイド・レベルに関する情報を測定し送信してもよい。センサ・アレイ１１０は、ユーザの加速度、血糖、及び糖質コルチコイド・データを有するデータ・ストリームを分析システム１８０へ送信してもよい。分析システム１８０は、ユーザの活動、血糖、及び糖質コルチコイド・レベルの変化を監視及び自動的に検出してもよい。
【０１１９】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、センサ・アレイ１１０からの加速度、血糖、及び糖質コルチコイド・データを分析し、ユーザのインスリン耐性を診断及びモデル化してもよい。ユーザのインスリン耐性は、糖質コルチコイド・レベルを制御しながら、糖摂取を活動と比較することにより決定されてもよい。標準的な診断検査は、少なくとも２つのデータ・セットを集めることを有する。各セットは、ユーザが異なるレベルの活動に従事しているときに、ユーザから収集される。特定の実施形態では、第１のデータ・セットは、ユーザが最後に特定量の食物を食べた後約９０分後に、ユーザが安静にしているとき、及びユーザの糖質コルチコイド・レベルが特定値よりも低いときに、ユーザから収集される。この期間中、ユーザの血糖が食後のピークにあり、未だ基準値に安定していない、及び糖質コルチコイドにより刺激された肝臓でのグルコース新生が生じていないと考えられる。この第１のデータ・セットに基づき、安静中のユーザの基準糖摂取は、長期間にわたるユーザの血糖レベルを分析することにより決定されてもよい。より低い糖摂取はより深刻なインスリン耐性に対応する。特定の実施形態では、第２のデータ・セットは、ユーザが最後に特定量の食物を食べた後約９０分後に、ユーザが制御された身体運動に従事しているとき、及びユーザの糖質コルチコイド・レベルが特定値よりも低いときに、ユーザから収集される。この期間中、ユーザによる身体運動はＧＬＵＴ４輸送担体の筋肉細胞膜への転移を刺激し、それにより糖摂取を向上すると想定される。この第２のデータ・セットに基づき、活動中のユーザの基準糖摂取は、長期間にわたるユーザの血糖レベルを分析することにより及びそれをユーザの活動に相関させることにより決定されてもよい。データ・セットの数が増大するほど、診断及びモデル化の精度は概して向上する。従って、ユーザのインスリン耐性を診断するために、複数のデータ・セットが生成され分析されてもよい。標準的に、データ・セットは、ユーザが変化するレベルの活動に従事しているときに、彼が種々の量の食物を摂取した後にユーザから収集される。
【０１２０】
特定の実施形態では、データ・セットは以下の変数が制御されるとき、ユ―ザから収集される。つまり、ユーザが目覚めてからの時間、ユーザのストレス／糖質コルチコイド・レベル、ユーザの活動レベル、及びユーザのカロリー摂取／食物摂取。例として及び限定ではなく、第１及び第２のデータ・セットは、ユーザが目覚めてから約２時間後に、ユーザのストレス・レベルがほぼ同じとき、ユーザの活動レベルが特定の期間にわたりほぼ同じとき、及びユーザのカロリー摂取と炭水化物摂取が特定の期間にわたりほぼ同じとき、ユーザから収集される。
【０１２１】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、１又は複数のデータ・セットを１又は複数の数学関数に適合することによりユーザのインスリン耐性のモデルを生成してもよい。例えば、モデルは、１又は複数のデータ・セットからの加速度、血糖、及び糖質コルチコイド・データに基づくアルゴリズムでありうる。モデルは、例えば活動、血糖レベル、糖質コルチコイド・レベル及び１又は複数の固定変数のような種々の変数を有してもよい。次式は、分析システム１８０がユーザのインスリン耐性をモデル化するために生成しうる例であるアルゴリズムである。
【数３】

ここで、ｆ_ＩＲはインスリン耐性モデルであり、
【数４】

は加速度計データ・ストリームであり、
【数５】

は血糖データ・ストリームであり、
【数６】

は糖質コルチコイドデータ・ストリームであり、（Ｘ^１，．．．，Ｘ^Ｍ）は固定変数１乃至Ｍである。
【０１２２】
特定の実施形態では、インスリン耐性モデルは、ユーザの活動及び糖質コルチコイド・レベルに基づき、ユーザの血糖を予測するために用いられてもよい。インスリン耐性モデルは、ユーザのインスリン耐性を決定するためにも用いられてもよい。分析システム１８０は、センサ・アレイ１１０により生成された新たな活動、血糖及び糖質コルチコイド・データに基づきインスリン耐性モデルを更新及び精緻化してもよい。一実施形態では、分析システム１８０は、モデルによる予測がセンサ・アレイ１１０からの測定データに収斂するまで、インスリン耐性モデルを更新及び精緻化し続ける。
【０１２３】
例として及び限定でなく、血糖モニタ、活動モニタ、及び心的状態センサ４００は、インスリン耐性を有するユーザからの以下のデータを記録するために用いられてもよい。
【表３】

【０１２４】
７：００ｐｍから７：５５ｐｍまでの間、ユーザはトレッドミルで歩行による中間運動に従事した。ユーザの血糖レベルは、長期間をかけて非線形に下落する。最初は非常に速く下降し、次に徐々に横ばいになる。これは、ＧＬＵＴ４がインスリンにより抑制されるためであり、これが高インスリン・レベルでどのように動作するかが（高グルコース及び相対高インスリン血症に比例する）、異なる。
【０１２５】
分析システム１８０は、人のインスリン耐性の重症度を評価するために、定量的及び定性的の両方の種々の尺度を用いてもよい。例えば、尺度は、インスリン耐性の重症度を０から１００の尺度に等級付けしうる。０はインスリン耐性がなく、１００は完全なインスリン耐性である。
【０１２６】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、センサ・アレイ１１０からの加速度、血糖、及び糖質コルチコイド・データを分析し、長期間にわたるユーザのインスリン耐性を監視してもよい。センサ・アレイ１１０は、断続的に又は連続的に、長期間にわたるユーザの活動、血糖及び糖質コルチコイド・レベルに関する情報を分析システム１８０に送信してもよい。分析システム１８０は、これらの現在のデータ・セットのうちの１又は複数を分析し、現在のユーザのインスリン耐性の等級を決定してもよい。分析システム１８０は、次に、以前に生成された加速度、血糖、糖質コルチコイド、及びインスリン耐性のデータにアクセスし、これらを現在の加速度、血糖、糖質コルチコイド、及びインスリン耐性のデータと比較してもよい。比較に基づき、分析システム１８０は、次に、ユーザのインスリン耐性が長期間にわたり変化したか否かを決定してもよい。分析システム１８０は、インスリン耐性を時間に関してモデル化し、ユーザのインスリン耐性における如何なる傾向を識別してもよい。これらのインスリン耐性の変化及び傾向に基づき、種々の警報又は警告がユーザ又は第三者（例えば、ユーザの主治医）に提供されてもよい。
【０１２７】
特定の実施形態では、糖質コルチコイド計は、ユーザのストレスの主観的経験に関する情報を受信しうるユーザ入力センサも有する。ユーザのストレスの主観的経験は、ユーザの糖質コルチコイド・レベルのバイオマーカとして動作してもよい。分析システム１８０は、この情報を含むデータ・ストリームを監視し、ユーザのインスリン耐性を一層正確に診断、モデル化及び監視することを可能にする。一実施形態では、心的状態センサ４００の変形は、ユーザのストレスの主観的経験に関する情報を受信するために用いられてもよい。ユーザは、ストレスを例えば心的状態入力装置４３０で入力してもよい。ユーザは、ストレスの強度を例えば心的状態強度装置４４０で入力しうる。心的状態センサ４００は、次に、この情報に基づき、更なる分析のためにデータ・ストリームを分析システム１８０へ送信しうる。
【０１２８】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザにより摂取された食物及び飲物に関する情報を受信しうるユーザ入力センサも有する。ユーザは、食物の種類、食物の栄養素、又は食物を摂取したときに関する情報を入力できてもよい。分析システム１８０は、摂取情報を含むデータ・ストリームを監視し、摂取情報をユーザの血糖データに相関付けてもよい。摂取データを加速度、血糖及び糖質コルチコイド・データと結合することにより、分析システム１８０は、ユーザのインスリン耐性をより正確に診断、モデル化及び監視してもよい。
【０１２９】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザのヘモグロビンＡｌｃレベルを測定しうるＡｌｃアッセイも有する。ヘモグロビンＡｌｃ（糖化ヘモグロビン）は、長期間にわたる平均血漿中糖濃度を識別するために主に用いられるヘモグロビンの一形態である。これは、非酵素経路で、ヘモグロビンが高血糖レベルに晒されることにより形成される。赤血球の寿命中、グルコース分子は、ヘモグロビンと反応し、糖化ヘモグロビンを形成する。ヘモグロビン分子が糖化されると、それはそのまま残る。糖化ヘモグロビンのレベルは、赤血球中の総ヘモグロビン比率として報告され、細胞がその一生の間に晒されていた糖の平均レベルを反映する。ユーザのヘモグロビンＡｌｃレベルは、過去１から３ヶ月の間のユーザの平均血糖濃度に比例する。研究結果は、分析技術、検体の年齢、個人間の生物学的変化、及び他の要因に依存して異なりうる。同一の平均血糖を有する２人の個人は、最大３％ポイントだけ異なるヘモグロビンＡｌｃ値を有しうる。閣下は、重度の貧血の設定、慢性腎疾患又は肝疾患、高用量のビタミンＣの処方の後、又は赤血球生成促進因子を有する治療の後のような特定の環境では信頼性がない。健康な人のヘモグロビンＡｌｃレベルは、５．７％より低いと定められる。５．７から６．４％のヘモグロビンＡｌｃレベルは、耐糖能障害と定められ、６．５％以上は糖尿病と定められる。ヘモグロビンＡｌｃ値及び推定平均血糖レベル（ｅＡＧ）の間の近似マッピングは、式：ｅＡＧ（ｍｇ／ｄｌ）＝（２８．７×Ａｌｃ）−４６．７により与えられる。免疫学的検定及び種々のクロマトグラフ分析技術を含む種々の手段は、ヘモグロビンＡｌｃを測定するために用いられてもよい。分析システム１８０は、このヘモグロビンＡｌｃデータを含むデータ・ストリームを監視し、ユーザのインスリン耐性を一層正確に診断、モデル化及び監視することを可能にする。
【０１３０】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザのカロリー摂取を測定しうるカロリー摂取モニタも有する。カロリー摂取モニタは、ユーザが摂取した食物の種類及び量を記録してもよい。分析システム１８０は、このカロリー摂取データを含むデータ・ストリームを監視し、ユーザのインスリン耐性を一層正確に診断、モデル化及び監視することを可能にする。
【０１３１】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザの血中インスリン・レベルを測定しうるインスリン・モニタも有してもよい。分析システム１８０は、この血中インスリン・データを含むデータ・ストリームを監視し、ユーザのインスリン耐性を一層正確に診断、モデル化及び監視することを可能にする。
【０１３２】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザの行動データを測定する心的状態センサ４００も有してもよい。心的状態センサ４００は、ユーザの心的状態、心的状態強度及び活動を記録してもよい。分析システム１８０は、この心的状態データを含むデータ・ストリームを監視し、ユーザのインスリン耐性を一層正確に診断、モデル化及び監視することを可能にする。
【０１３３】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザに処方された処置及び治療に関する情報を受信しうるユーザ入力センサも有してもよい。分析システム１８０は、処置情報を含むデータ・ストリームを監視し、処置がユーザのインスリン耐性に影響を与えているか否かを決定してもよい。例えば、分析システム１８０は、長期にわたるユーザの血中糖レベルを監視し、メトホルミンを有する処置がユーザのインスリン耐性に影響を与えているか否かを決定しうる。処置に関連するユーザのインスリン耐性の変化又は傾向に基づき、種々の警報又はメッセージがユーザ、ユーザの主治医又は別の適切な人に提供されてもよい。
【０１３４】
図８は、人のインスリン耐性を診断、モデル化及び監視する例である方法８００を示す。段階８１０で、ユーザは、先ず１又は複数の加速度計、１又は複数の血糖モニタ及び１又は複数の糖質コルチコイド計を彼の体に添付してもよい。一旦添付されると、段階８２０で、ユーザは１又は複数の活動に従事してもよい。段階８３０で、センサは、ユーザの活動、血糖レベル及び糖質コルチコイド・レベルを測定し、これらの測定値に基づきデータ・ストリームを分析システム１８０へ送信してもよい。段階８４０で、分析システム１８０は、次に加速度計、血糖モニタ及び糖質コルチコイド計のデータ・ストリームを分析し、ユーザのインスリン耐性を決定してもよい。分析システム１８０は、加速度、血糖及び糖質コルチコイド・データの１又は複数のデータ・セットを１又は複数の数学関数に適合することにより、ユーザのインスリン耐性モデルを生成してもよい。段階８５０で、長期間をかけて、センサは、ユーザの活動、血糖レベル及び糖質コルチコイド・レベルを測定し続けてもよい。段階８６０で、センサは、この現在の加速度、血糖及び糖質コルチコイド・データを分析システム１８０へ送信してもよい。段階８７０で、分析システム１８０は、次に現在の加速度計、血糖モニタ及び糖質コルチコイド計のデータ・ストリームを分析し、現在のユーザのインスリン耐性を決定してもよい。段階８８０で、分析システム１８０は、次に、前のインスリン耐性データにアクセスし、現在のインスリン耐性データと比較し、ユーザのインスリン耐性に変化又は傾向が存在するかどうかを決定してもよい。本開示は図８の方法の特定の段階を特定の順序で生じるとして記載し説明したが、本開示は如何なる適切な順序で生じる図８の方法の如何なる適切な段階も意図する。更に、本開示は図８の方法の特定の段階を実行する特定の構成要素を記載し説明したが、本開示は図８の方法の如何なる適切な段階を実行する如何なる適切な構成要素の如何なる適切な組合せも意図する。
【０１３５】
ストレスは、環境要求又は圧力に対する人の全体の反応である。ストレスは、人と人の適応能に負担をかけるかそれを超える及び彼らの存在を脅かすと感じられる環境との相互作用に起因する。ストレスの原因（つまり、有害因子）は、人が彼の対処方法又は財産に対する脅威と考える如何なるイベント又は出来事も有しうる。ストレスは、人の種々の生理学的、心理学的及び行動反応を生じうる。例えば、ストレスは、人の体に特定のホルモン、カテコールアミン及び糖膣コルチコイドのような神経伝達物質を放出させうる。
【０１３６】
カテコールアミンは、交感神経系の神経伝達物質である。カテコールアミンは、チロシンから合成される。それらは、心理学的又は生理学的ストレスの期間中に血中に放出される。高い血中カテコールアミン・レベルはストレスに関連付けられる。主なカテコールアミンは、ドーパミン、副腎髄質ホルモン（ノルアドレナリン）、エピネフリン（アドレナリン）である。カテコールアミンは、脳及び他の神経組織内で合成される。カテコールアミンは、副腎により生産され、血中に隠される。副腎髄質ホルモン及びドーパミンは、中枢神経系で神経修飾物質として機能し、血液循環中にホルモンとして機能する。副腎髄質ホルモンは、末梢交感神経系の神経修飾物質であるが、（大部分は交感神経系のシナプスからの「溢出効果」を通じて）血中にも存在する。カテコールアミンは、身体的活動（「闘争・逃走」反応）のために体を準備する一般的な生理的変化を生じうる。幾つかの標準的な影響は、心拍、血圧、血糖レベルの増大、交感神経系の活動の増大を有する。トルシクラート（セントラルＣＯＭＴ阻害薬）のような幾つかの薬物は、放出後のカテコールアミンの低下を阻止することにより全てのカテコールアミンのレベルを上昇させる。
【０１３７】
エピネフリンは、主に筋肉、脂肪組織及び肝臓で機能する重要なカテコールアミンである。エピネフリンは、心拍、血圧を増大し、呼吸経路を膨張させることにより、Ｏ_２の筋組織への分配を増大する。エピネフリンは、グリコーゲン・ホスホリラーゼを活性化し、グリコーゲン合成酵素を不活性化し、従って肝臓内の糖新生を刺激することにより、糖の生産を増大する。エピネフリンは、発酵により骨格筋内のグリコーゲンの乳酸塩への嫌気性破壊を促進し、従って糖分解ＡＴＰ生成を刺激する。糖分解の刺激は、フルクトース２，６ビスリン酸、糖分解酵素ホスホフルクトキナーゼ−１のアロステリック活性化剤の濃度を上昇することにより達成される。最後に、エピネフリンは、グルカゴン分泌を刺激し、インスリン分泌を抑制する。
【０１３８】
糖質コルチコイドは、糖質コルチコイド受容体に結合するステロイド・ホルモンの類である。糖質コルチコイドは、潜在的に有害な効果を含む多くの多様な（多面的な）効果を有する。糖質コルチコイドは、糖質コルチコイド受容体に結合することにより、その効果を生じる。活性化された糖質コルチコイド受容体複合体は、細胞核内の抗炎症性蛋白質の発現を発現上昇し（転写促進として知られている過程）、細胞質ゾルから細胞核内への他の転写因子の転移を防ぐこと（転写抑制）により細胞質ゾル内の起炎症性蛋白質の発現を抑制する。
【０１３９】
コルチゾール（又はヒドロコルチゾン）は、最も重要な人の糖質コルチコイドである。これは生命にとって不可欠であり、種々の重要な心臓血管の、代謝の、免疫学的な、及びホメオスタティック機能を調整又は支援する。種々の有害因子（心配、恐怖、痛み、出血、感染、低血糖等）は、副腎皮質からのコルチゾールの放出を刺激する。コルチゾールは、筋肉、肝臓及び脂肪組織に作用し、差し迫った激しい活動のための燃料を人に供給する。コルチゾールは、比較的遅く作用するホルモンであり、既存の酵素分子を調整するのではなく、その目標細胞内で新たに合成される特定の酵素の種類及び量を変更することにより代謝に警告する。脂肪組織内では、コルチゾールは、蓄積されたトリアシルグリセロールからの脂肪酸の放出を刺激する。脂肪酸は、血液に持ち出されて種々の組織の燃料として機能し、トリアシルグリセロール破壊から生じたグリセロールは、肝臓内で糖新生のために用いられる。コルチゾールは、不必要な筋肉蛋白質の破壊、及び肝臓へのアミノ酸の輸出を刺激する。肝臓では、アミノ酸は糖新生の前駆物質として機能する。肝臓では、コルチゾールは、主要酵素ＰＥＰカルボキシキナーゼの合成を刺激することにより、糖新生を促進する。グルカゴンもこの効果を有するが、インスリンは反対の効果を有する。このように生成されたブドウ糖は、肝臓にグリコーゲンとして貯蔵され、燃料としてブドウ糖を必要とする組織により直ちに輸出される。これらの代謝の変化の最終的な効果は、血糖レベルを上昇させること、及びストレスに一般的に関連付けられる闘争・逃走反応に対応するためにグリコーゲンを貯蔵することである。従って、コルチゾールのようなストレス・ホルモンの効果は、インスリンの効果を相殺する。
【０１４０】
ストレスの症状は、心理学的、生理学的又は行動学的でありうる。症状は、誤った判断、憂鬱、心配、不機嫌、興奮、動揺、孤独、種々の筋肉の苦情、頭痛、下痢又は便秘、吐き気、目眩、胸痛、心拍上昇、摂取障害、睡眠障害、引きこもり、優柔不断又は責任回避、薬物及びアルコール依存、並びに他の異常な又は不規則な行動を含む。
【０１４１】
特定の実施形態では、センサ・ネットワーク１００は、生理学的、心理学的、行動及び環境データ・ストリームを分析し、ユーザのストレスを診断及び監視してもよい。特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０は、ユーザのストレスの主観的経験に関する情報を受信しうるユーザ入力センサであってもよい１又は複数のストレス計を有してもよい。ストレス計は、ユーザのストレスの主観的経験に関する情報を測定し送信してもよい。センサ・アレイ１１０は、検体に関連する１又は複数のストレスを測定しうるセンサである１又は複数のストレス・バイオセンサも有してもよい。ストレス・バイオセンサは、ユーザの検体レベルに関する情報を測定し送信してもよい。センサ・アレイ１１０は、ユーザの主観的ストレス及び検体データを有するデータ・ストリームを分析システム１８０へ送信してもよい。分析システム１８０は、ユーザの主観的ストレス及び検体レベルの変化を監視及び自動的に検出してもよい。
【０１４２】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、センサ・アレイ１１０からの主観的ストレス及び検体データを分析し、ユーザのストレスを診断してもよい。標準的な診断検査は、少なくとも２つのデータ・セットを集めることを有する。各セットは、ユーザが異なる活動に従事しているときに、ユーザから収集される。特定の実施形態では、第１のデータ・セットはユ―ザが安静に休んでいるときにユーザから収集され、如何なる活動もしていないユーザの基準ストレス・レベルを確立する。第２のデータ・セットは、ユーザがストレスの多い活動に従事しているときにユーザから収集される。データ・セットの数が増大するほど、診断の精度は概して向上する。従って、ユーザのストレスを診断するために、複数のデータ・セットが生成され分析されてもよい。分析システム１８０は、種々の活動に関するユーザのストレス・レベルのモデルを生成してもよい。
【０１４３】
分析システム１８０は、人のストレス・レベルを評価するために、定量的及び定性的の両方の種々の尺度を用いてもよい。例えば、尺度は、ストレス・レベルを０から１００の尺度に等級付けしうる。０は安静に休んでいるときのユーザの基準ストレスであり、１００はユーザの最大ストレスである。
【０１４４】
特定の実施形態では、分析システム１８０は、センサ・アレイ１１０からの主観的ストレス及び検体データを分析し、長期間にわたるユーザのストレス・レベルを監視してもよい。センサ・アレイ１１０は、断続的に又は連続的に、長期間にわたるユーザの主観的ストレス及び検体レベルに関する情報を分析システム１８０に送信してもよい。分析システム１８０は、これらの現在のデータ・セットのうちの１又は複数を分析し、現在のユーザのストレス・レベルを決定してもよい。動揺に、分析システム１８０は、これらの現在のデータ・セットのうちの１又は複数を分析し、現在のユーザのストレスの不足（つまり、休養レベル）を決定してもよい。分析システム１８０は、次に、以前に生成された主観的ストレス、検体及びストレス・レベルのデータにアクセスし、これらを現在のユーザの主観的ストレス、検体及びストレス・レベルのデータと比較してもよい。比較に基づき、分析システム１８０は、次に、ユーザのストレス・レベルが長期間にわたり変化したか否かを決定してもよい。分析システム１８０は、ストレス・レベルを時間に関してモデル化し、ユーザのストレス・レベルにおける如何なる傾向を識別してもよい。これらのストレス・レベルの変化及び傾向に基づき、種々の警報又は警告がユーザ又は第三者（例えば、ユーザの主治医）に提供されてもよい。
【０１４５】
特定の実施形態では、ストレス・バイオセンサは、ユーザの糖質コルチコイド及びカテコールアミン・レベルをそれぞれ測定する糖質コルチコイド又はカテコールアミン・アッセイである。免疫学的検定及び種々のクロマトグラフ分析技術を含む種々の手段は、糖質コルチコイド及びカテコールアミン・レベルを測定するために用いられてもよい。分析システム１８０は、この糖質コルチコイド又はカテコールアミン・データを含むデータ・ストリームを監視し、ユーザの生理学的ストレス反応を一層正確に診断及び監視することを可能にする。
【０１４６】
特定の実施形態では、心的状態センサ４００は、ユーザのストレスの主観的経験に関する情報を受信するためにストレス・センサとして用いられてもよい。ユーザのストレスの主観的経験は、例えばユーザの糖質コルチコイド及びカテコールアミンのレベルを含む種々の生理学的状態のバイオマーカとして動作してもよい。分析システム１８０は、この情報を含むデータ・ストリームを監視し、ユーザのストレス及びストレスに関連する健康状態を一層正確に診断及び監視することを可能にする。心的状態センサ４００は、ユーザのストレスの主観的経験に関する情報を受信するために用いられてもよい。ユーザは、ストレスを例えば心的状態入力装置４３０で入力してもよい。ユーザは、ストレスの強度を例えば心的状態強度装置４４０で入力しうる。心的状態センサ４００は、次に、この情報に基づき、更なる分析のためにデータ・ストリームを分析システム１８０へ送信しうる。
【０１４７】
特定の実施形態では、心的状態センサ４００のようなユーザ入力センサは、ユーザの行動に関する情報を受信するために用いられてもよい。ユーザの行動情報は、他のストレスに関連するデータと相関付けられてもよい。分析システム１８０は、この情報を含むデータ・ストリームを監視し、ユーザのストレス及びストレスに関連する健康状態を一層正確に診断及び監視することを可能にする。心的状態センサ４００は、ユーザの行動に関する情報を受信するために用いられてもよい。ユーザは、行動を例えば活動入力装置４５で入力してもよい。心的状態センサ４００は、次に、この情報に基づき、更なる分析のためにデータ・ストリームを分析システム１８０へ送信しうる。分析システム１８０は、次にユーザのストレスをユーザによる特定の行動又は活動に相関させてもよい。同様に、分析システム１８０は、ユーザのストレスの欠如（つまり、弛緩）をユーザによる特定の行動又は活動に相関させてもよい。
【０１４８】
ディスプレイ・システム１９０は、分析システム１８０からの１又は複数の分析出力に基づき、１又は複数のユーザ又はシステムに対してレンダリング、視覚化、表示、メッセージ、通知及び発行を行ってもよい。分析システム１８０からの分析出力は、如何なる適切な媒体を介してディスプレイ・システム１９０へ送信されてもよい。ディスプレイ・システム１９０は、人とディスプレイ・システム１９０との間の通信を可能にしうる如何なる適切なＩ／Ｏ装置を有してもよい。例えば、ディスプレイ・システム１９０は、ビデオ・モニタ、スピーカ、バイブレータ、タッチ・スクリーン、プリンタ、別の適切なＩ／Ｏ装置又はこれらの２以上の組合せを有してもよい。ディスプレイ・システム１９０は、コンピュータ・システム１４００のような適切なＩ／Ｏ装置を有する如何なるコンピュータ装置であってもよい。
【０１４９】
ディスプレイ・システム１９０は、１又は複数のローカル・ディスプレイ・システム１３０及び／又は１又は複数のリモート・ディスプレイ・システム１９０１４０を有する。ディスプレイ・システム１９０が複数のサブシステム（例えば、ローカル・ディスプレイ・システム１３０及びリモート・ディスプレイ・システム１４０）を有する場合、分析出力の表示は１又は複数のサブシステムで生じてもよい。一実施形態では、ローカル・ディスプレイ・システム１３０及びリモート・ディスプレイ・システム１４０は、分析出力に基づき同一の表示を提示してもよい。別の実施形態では、ローカル・ディスプレイ・システム１３０及びリモート・ディスプレイ・システム１４０は、分析出力に基づき異なる表示を提示してもよい。
【０１５０】
特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０内のユーザ入力センサもディスプレイ・システム１９０として動作してもよい。適切なＩ／Ｏ装置を有する如何なるクライアント・システムも、ユーザ入力センサ及びディスプレイ・システム１９０として機能してもよい。例えば、タッチ・スクリーンを有するスマートフォンは、ユーザ入力センサ及びディスプレイ・システム１９０の両方として機能してもよい。
【０１５１】
ディスプレイ・システム１９０は、分析出力が分析システム１８０から受信されたときにリアルタイムで分析出力を表示してもよい。特定の実施形態では、センサ・アレイ１１０からのデータ・ストリームを分析システム１８０により実時間で分析することは、ユーザが彼の健康状態に関する実時間情報を受け取ることを可能にする。ユーザがディスプレイ・システム１９０からの実時間のフィードバック（例えば、健康の危険に関する警告、治療の推奨等）を受け取ることも可能である。
【０１５２】
当業者は、ディスプレイ・システム１９０が種々の技術を用いて種々のディスプレイに関連する処理を実行しうること、本願明細書に開示された例である実施形態が限定を意味しないことを認識するだろう。
【０１５３】
特定の実施形態では、ディスプレイ・システム１９０は、分析システム１８０からの分析出力に基づきデータをレンダリング及び視覚化してもよい。ディスプレイ・システム１９０は、ビデオ・モニタ、スピーカ、タッチ・スクリーン、プリンタ、別の適切なＩ／Ｏ装置又はこれらの２以上の組合せのような適切なＩ／Ｏ装置を有するコンピュータ・システム１４００を含む如何なる適切な手段を用いてレンダリング及び視覚化を行ってもよい。
【０１５４】
レンダリングは、モデルからの画像の生成の処理である。モデルは、規定の言語又はデータ構造でのオブジェクトの記述である。記述は、色、サイズ、方向、配置、見地、質感、照明、陰影、及び他のオブジェクトの情報を有してもよい。レンダリングは、デジタル画像又はラスタ・グラフィック画像のような如何なる適切な画像であってもよい。レンダリングは、如何なるコンピュータ装置で実行されてもよい。
【０１５５】
視覚化は、ユーザに情報を伝達するために画像、図、又はアニメーションを作成する処理である。視覚化は、図、画像、オブジェクト、グラフ、チャート、リスト、マップ、文字等を有してもよい。視覚化は、ビデオ・モニタ、スピーカ、バイブレータ、タッチ・スクリーン、プリンタ、別の適切なＩ／Ｏ装置又はこれらの２以上の組合せを含む、ユーザに情報を提示しうる如何なる適切な装置で実行されてもよい。
【０１５６】
特定の実施形態では、レンダリングは、分析システム１８０で部分的に及びディスプレイ・システム１９０で部分的に実行されてもよい。他の実施形態では、レンダリングは分析システム１８０で完全に実行され、一方で視覚化はディスプレイ・システム１９０で実行される。
【０１５７】
特定の実施形態では、ディスプレイ・システム１９０は、分析システム１８０からの分析出力に基づきデータをメッセージング、通知及び発行してもよい。ディスプレイ・システム１９０は、電子メール、インスタント・メール、テキスト・メッセージ、音声メッセージ、ＭＭＳテキスト、ソーシャル・ネットワーク・メッセージ、別の適切なメッセージング又は発行手段、又はこれらの２以上の組合せを含む如何なる適切な手段を用いてメッセージ及び発行を行ってもよい。
【０１５８】
特定の実施形態では、ディスプレイ・システム１９０は、発行が１又は複数の第三者により閲覧されうるように、分析出力の一部又は全部を発行してもよい。一実施形態では、ディスプレイ・システム１９０は、分析出力を１又は複数のウェブサイトに自動的に発行してもよい。例えば、心的状態センサ４００のユーザは、自動的に彼らのセンサへの入力をソーシャル・ネットワーキング・サイト（例えば、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、Ｔｗｉｔｔｅｒ等）へ発行させてもよい。
【０１５９】
特定の実施形態では、ディスプレイ・システム１９０は、分析出力の一部又は全部を１又は複数の第三者に送信又はメッセージングしてもよい。一実施形態では、ディスプレイ・システム１９０は、分析出力を１又は複数の健康管理プロバイダに自動的に送信してもよい。例えば、ポータブル血糖モニタを装着しているユーザは、センサからのデータの全てを彼の主治医へ送信させてもよい。別の実施形態では、ディスプレイ・システム１９０は、１又は複数の閾基準が満たされたとき、分析出力を１つの健康管理プロバイダにのみ送信してもよい。例えば、ポータブル血糖モニタを装着しているユーザは、彼の血糖データが彼は重度な低血糖である（例えば２．８ｍｍｏｌ／ｌ）と示さない限り、センサからのデータを彼の主治医へ送信させなくてもよい。特定の実施形態では、ディスプレイ・システム１９０は、分析出力に基づき、１又は複数の警告をユーザ又は第三者にメッセージングしてもよい。警告は、注意、警報又はユーザ若しくは第三者への推奨を有してもよい。例えば、血糖モニタを装着しているユーザは、彼の血糖レベルが彼は中程度に低血糖である（例えば３．５ｍｍｏｌ／ｌ）と示す場合、低血糖を警報する及び彼が何かを食べることを推奨する警告を受信してもよい。
【０１６０】
特定の実施形態では、ディスプレイ・システム１９０は、分析システム１８０からの分析出力に基づき１又は複数の治療をユーザに表示してもよい。特定の実施形態では、これらはユーザのために推奨される治療である。他の実施形態では、これらはユーザに直接的な治療的有用性を提供する治療のフィードバックである。ディスプレイ・システム１９０は、介入、バイオフィードバック、呼吸訓練、進行性筋弛緩運動、理学療法、人的メディアの提示（例えば、音楽、個人の画像、等）、終了計画の提供（例えば、ユーザがストレスの多い状況から去るための口実を有するようにユーザを呼び出す）、一連の精神治療技術の参照、及び傾向のグラフィカル表現（例えば、長期に渡る健康の数的指標の図解）のような種々の治療、認知再構成治療、及び他の治療のフィードバックを供給してもよい。ディスプレイ・システム１９０は、医療的ケア・プロバイダ、病院、等に対する特定の提言のようなユーザが他の治療を求めうる場所に関する情報を提供してもよい。
【０１６１】
特定の実施形態では、ディスプレイ・システム１９０は、１又は複数のデータ・ストリーム又は分析出力を間接的又は明示的な幾何構造に変形、選択又は描画し、データの説明、分析及び理解を可能にしてもよい。
【０１６２】
特定の実施形態では、ユーザは実時間で視覚化を変更し、従ってディスプレイ・システム１９０により提示されたデータ・ストリーム又は分析出力内のパターン及び構造的関係の知覚を可能にしてもよい。
【０１６３】
図９は、例であるコンピュータ・システム９００を示す。特定の実施形態では、１又は複数のコンピュータ・システム９００は、本願明細書に記載された１又は複数の方法の１又は複数の段階を実行する。特定の実施形態では、１又は複数のコンピュータ・システム９００は、本願明細書に記載又は説明された機能を提供する。特定の実施形態では、１又は複数のコンピュータ・システム９００で実行されるソフトウェアは、本願明細書に記載された１又は複数の方法の１又は複数の段階を実行するか、本願明細書に記載された機能を提供する。特定の実施形態は、１又は複数のコンピュータ・システム９００の１又は複数の部分を有する。
【０１６４】
本開示は、如何なる適切な数のコンピュータ・システム９００をも包含する。本開示は、如何なる適切な物理形式のコンピュータ・システム９００をも包含する。例として且つ限定的でなく、コンピュータ・システム９００は、組み込み型コンピュータ・システム、システム・オン・チップ（ＳＯＣ）、単一基板コンピュータ・システム（ＳＢＣ）（例えば、コンピュータ・オン・モジュール（ＣＯＭ）又はシステム・オン・モジュール（ＳＯＭ）のような）、デスクトップ・コンピュータ・システム、ラップトップ又はノートブック・コンピュータ・システム、対話型キオスク、メインフレーム、コンピュータ・システムのメッシュ、携帯電話機、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、サーバ、タブレット・コンピュータ・システム又はこれらの２以上の如何なる組み合わせであってもよい。適切な場合には、コンピュータ・システム９００は、１又は複数のコンピュータ・システム９００を有し、中央集中型若しくは分散型であってよく、複数の場所に渡ってよく、複数の装置に渡ってよく、複数のデータ・センタに渡ってもよく、１又は複数のネットワーク内の１又は複数の集団コンポーネントを有する集団の中に存在してもよい。適切な場合には、１又は複数のコンピュータ・システム９００は、本願明細書に記載された１又は複数の方法の１又は複数の段階を実質的に空間的又は時間的制限なしに実行してもよい。例として且つ限定的でなく、１又は複数のコンピュータ・システム９００は、本願明細書に記載された１又は複数の方法の１又は複数の段階を実時間で又はバッチ・モードで実行してもよい。１又は複数のコンピュータ・システム９００は、適切な場合には、本願明細書に記載された１又は複数の方法の１又は複数の段階を異なる時間に又は異なる場所で実行してもよい。
【０１６５】
特定の実施形態では、コンピュータ・システム９００は、プロセッサ９０２、メモリ９０４、記憶装置９０６、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース９０８、通信インタフェース９１０及びバス９１２を有する。本願明細書は特定の数の特定のコンポーネントを特定の構成で有する特定のコンピュータ・システムを記載し説明したが、本開示は、如何なる適切な数の如何なる適切なコンポーネントを如何なる適切な構成で有する如何なる適切なコンピュータ・システムも包含する。
【０１６６】
特定の実施形態では、プロセッサ９０２は、コンピュータ・プログラムを構成する命令のような命令を実行するハードウェアを有する。例として且つ限定的でなく、命令を実行するために、プロセッサ９０２は、命令を内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ９０４又は記憶装置９０６から読み出し（又はフェッチし）、該命令をデコードして実行し、次に１又は複数の結果を内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ９０４又は記憶装置９０６に書き込んでよい。特定の実施形態では、プロセッサ９０２は、データ、命令又はアドレスのために１又は複数の内部キャッシュを有してもよい。本開示は、適切な場合には如何なる適切な数の如何なる適切な内部キャッシュを有するプロセッサ９０２も包含する。例として且つ限定的でなく、プロセッサ９０２は、１又は複数の命令キャッシュ、１又は複数のデータ・キャッシュ、及び１又は複数のトランスレーション・ルックアサイド・バッファ（ＴＬＢ）を有してもよい。命令キャッシュ内の命令は、メモリ９０４又は記憶装置９０６内の命令のコピーであってよい。命令キャッシュは、該命令のプロセッサ９０２による読み出しを高速化してよい。データ・キャッシュ内のデータは、プロセッサ９０４で実行され命令のためのメモリ９０６又は記憶装置９０２内の処理されるべきデータ、次にプロセッサ９０２で実行される命令によりアクセスされるために又はメモリ９０２又は記憶装置９０４への書き込みのために前にプロセッサ９０６で実行された命令の結果、又は他の適切なデータのコピーであってよい。データ・キャッシュは、プロセッサ９０２による読み出し又は書き込み動作を高速化しうる。ＴＬＢは、プロセッサ９０２のために仮想アドレス・トランスレーションを高速化しうる。特定の実施形態では、プロセッサ９０２は、データ、命令又はアドレスのために１又は複数の内部レジスタを有してもよい。本開示は、適切な場合には如何なる適切な数の如何なる適切な内部レジスタを有するプロセッサ９０２も包含する。適切な場合には、プロセッサ９０２は、１又は複数の演算論理装置（ＡＬＵ）を有し、マルチ・コア・プロセッサであり、又は１又は複数のプロセッサ９０２を有してもよい。本願明細書は特定のプロセッサを記載し説明したが、本開示は如何なる適切なプロセッサも包含する。
【０１６７】
特定の実施形態では、メモリ９０４はプロセッサ９０２のために実行されるべき命令又はプロセッサ９０２のために処理されるべきデ―タを格納する主メモリを有する。例として且つ限定的でなく、コンピュータ・システム９００は、記憶装置９０６又は別の情報源（例えば、別のコンピュータ・システム９００のような）からメモリ９０４へ命令をロードする。プロセッサ９０２は、次に、命令をメモリ９０４から内部レジスタ又は内部キャッシュへロードする。命令を実行するために、プロセッサ９０２は、命令を内部レジスタ又は内部キャッシュから読み出し、該命令をデコードする。命令の実行後又は実行中、プロセッサ９０２は、１又は複数の結果を内部レジスタ又は内部キャッシュに書き込んでよい。プロセッサ９０２は、次に、１又は複数の結果をメモリ９０４に書き込んでよい。特定の実施形態では、プロセッサ９０２は、１又は複数の内部レジスタ又は内部キャッシュ又はメモリ９０４内の命令だけを実行し（記憶装置９０６又はその他の場所とは対照的に）、１又は複数の内部レジスタ又は内部キャッシュ又はメモリ９０４内のデータのみを処理してよい（記憶装置９０６又はその他の場所とは対照的に）。１又は複数のバス（それぞれアドレス・バス及びデータ・バスを有してよい）は、プロセッサ９０２をメモリ９０４に結合してよい。バス９１２は、以下に説明する１又は複数のメモリ・バスを有してよい。特定の実施形態では、１又は複数のメモリ管理部（ＭＭＵ）は、プロセッサ９０２とメモリ９０４との間に存在し、プロセッサ９０２により要求されたメモリ９０４へのアクセスを実現する。特定の実施形態では、メモリ９０４は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）であってもよい。このＲＡＭは、適切な場合には揮発性メモリであってよい。適切な場合には、このＲＡＭはダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）又はスタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）であってもよい。更に、適切な場合には、このＲＡＭは単一ポート又は複数ポートＲＡＭであってもよい。本開示は、如何なる適切なＲＡＭをも包含する。メモリ９０４は、適切な場合には１又は複数のメモリ９０４を有してもよい。本願明細書は特定のメモリを記載し説明したが、本開示は如何なる適切なメモリも包含する。
【０１６８】
特定の実施形態では、記憶装置９０６はデータ又は命令のための大容量記憶装置を有する。例として且つ限定的でなく、記憶装置９０６は、ＨＤＤ、プロッピー・ディスク・ドライブ、フラッシュ・メモリ、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、又はユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）ドライブ、又はこれらの２以上の組み合わせを有してもよい。記憶装置９０６は、適切な場合には取り外し可能な又は取り外し不可能な（又は固定の）媒体を有してもよい。記憶装置９０６は、適切な場合にはコンピュータ・システム９００に内蔵又は外付けであってよい。特定の実施形態では、記憶装置９０６は不揮発性、固体メモリである。特定の実施形態では、記憶装置９０６は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）であってもよい。適切な場合には、このＲＯＭは、マスク・プログラムＲＯＭ、プロブラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能なＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能なＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、電気的に消去再書き込み可能なＲＯＭ（ＥＡＲＯＭ）、又はフラッシュ・メモリ又はこれらの２以上の組み合わせであってもよい。本開示は、如何なる適切な物理形式の大容量記憶装置９０６をも包含する。記憶装置９０６は、適切な場合には、プロセッサ９０２と記憶装置９０６との間の通信を実現する１又は複数の記憶制御部を有してもよい。記憶装置９０６は、適切な場合には１又は複数の記憶装置９０６を有してもよい。本願明細書は特定の記憶装置を記載し説明したが、本開示は如何なる適切な記憶装置も包含する。
【０１６９】
特定の実施形態では、Ｉ／Ｏインタフェース９０８は、コンピュータ・システム９００と１又は複数のＩ／Ｏ装置との間の通信のための１又は複数のインタフェースを提供するハードウェア、ソフトウェア又はこれらの両方を有する。コンピュータ・システム９００は、適切な場合には、１又は複数のこれらのＩ／Ｏ装置を有してもよい。１又は複数のこれらのＩ／Ｏ装置は、人とコンピュータ・システム９００との間の通信を可能にしうる。例として且つ限定的でなく、Ｉ／Ｏ装置は、キーボード、キーパッド、マイクロフォン、モニタ、マウス、プリンタ、スピーカ、カメラ、スタイラス、タブレット、タッチ・スクリーン、トラックボール、ビデオカメラ、他の適切なＩ／Ｏ装置又はこれらの２つ以上の組み合わせを有してもよい。Ｉ／Ｏ装置は１又は複数のセンサを有してもよい。本開示は如何なる適切なＩ／Ｏ装置及びそのための如何なる適切なＩ／Ｏインタフェース９０８も包含する。適切な場合には、Ｉ／Ｏインタフェース９０８は、プロセッサ９０２に１又は複数のＩ／Ｏ装置を駆動させる１又は複数の装置又はソフトウェア・ドライバを有してよい。Ｉ／Ｏインタフェース９０８は、適切な場合には、１又は複数のこれらのＩ／Ｏインタフェース９０８を有してもよい。本願明細書は特定のＩ／Ｏインタフェースを記載し説明したが、本開示は如何なる適切なＩ／Ｏインタフェースも包含する。
【０１７０】
特定の実施形態では、通信インタフェース９１０は、コンピュータ・システム９００と１又は複数のコンピュータ・システム９００又は１又は複数のネットワークとの間の通信（例えば、パケットベースの通信のような）のための１又は複数のインタフェースを提供するハードウェア、ソフトウェア又はこれらの両方を有する。例として且つ限定的でなく、通信インタフェース９１０は、イーサネット(登録商標)又は他の有線ネットワークと通信するためのネットワーク・インタフェース制御部（ＮＩＣ）又はネットワーク・アダプタ又はＷＩ−ＦＩネットワークのような無線ネットワークと通信するための無線ＮＩＣ（ＷＮＩＣ）又は無線アダプタを有してもよい。本開示は如何なる適切なネットワーク及びそのための如何なる適切な通信インタフェース９１０も包含する。例として且つ限定的でなく、コンピュータ・システム９００は、アドホック・ネットワーク、個人域ネットワーク（ＰＡＮ）、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、都市域ネットワーク（ＭＡＮ）、又はインターネットの１又は複数の部分又はこれらの２つ以上の組み合わせと通信してもよい。１又は複数のこれらのネットワークの１又は複数の部分は、有線又は無線であってもよい。例として、コンピュータ・システム９００は、無線ＰＡＮ（ＷＰＡＮ）（例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ(登録商標) ＷＰＡＮのような）、ＷＩ−ＦＩネットワーク、Ｗｉ−ＭＡＸネットワーク、携帯電話網（例えば、移動通信網（ＧＳＭ(登録商標)）のような）、又は他の適切な無線ネットワーク又はこれらの２つ以上の組み合わせと通信してもよい。コンピュータ・システム９００は、適切な場合には、如何なる適切なネットワークの如何なる適切な通信インタフェース９１０を有してもよい。通信インタフェース９１０は、適切な場合には１又は複数の通信インタフェース９１０を有してもよい。本願明細書は特定の通信インタフェースを記載し説明したが、本開示は如何なる適切な通信インタフェースも包含する。
【０１７１】
特定の実施形態では、バス９１２は、コンピュータ・システム９００のコンポーネントを相互に結合するハードウェア、ソフトウェア又は両方を有する。例として且つ限定的でなく、バス９１２は、グラフィック専用高速バス（ＡＧＰ）又は他のグラフィック・バス、拡張工業標準アーキテクチャ（ＥＩＳＡ）バス、フロント・サイド・バス（ＦＳＢ）、ＨＹＰＥＲＴＲＡＮＳＰＯＲＴ（ＨＴ）相互接続、工業標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、ＩＮＦＩＮＩＢＡＮＤ相互接続、Ｌｏｗ−Ｐｉｎ−Ｃｏｕｎｔ（ＬＰＣ）バス、メモリ・バス、マイクロ・チャネル・アーキテクチャ（ＭＣＡ）バス、ペリフェラル・コンポーネント相互接続（ＰＣＩ）バス、ＰＣＩ−Ｅｘｐｒｅｓｓ（ＰＣＩ−Ｘ）バス、シリアル・アドバンスト・テクノロジ・アタッチメント（ＳＡＴＡ）バス、ビデオ・エレクトロニクス・スタンダード・アソシエーション・ローカル（ＶＬＢ）バス、又は他の適切なバス又はこれらの２つ以上の組み合わせを有してもよい。バス９１２は、適切な場合には１又は複数のバス９１２を有してもよい。本願明細書は特定のバスを記載し説明したが、本開示は如何なる適切なバスも包含する。
【０１７２】
ここで、コンピュータ可読記憶媒体という表現は、１又は複数の非一時的な有形のコンピュータ可読記憶媒体処理構造を包含する。例として且つ限定的でなく、コンピュータ可読記憶媒体は、半導体に基づく又は他の集積回路（ＩＣ）（例えば、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））、ハ―ドディスク、ＨＤＤ、ハイブリッド・ハードドライブ（ＨＨＤ）、光ディスク、光ディスク・ドライブ（ＯＤＤ）、光磁気ディスク、光磁気ドライブ、フロッピー(登録商標)・ディスク、フロッピー・ディスク・ドライブ（ＦＤＤ）、磁気テープ、ホログラフィック記憶媒体、固体ドライブ（ＳＳＤ）、ＲＡＭドライブ、ＳＥＣＵＲＥ ＤＩＧＩＴＡＬカード、ＳＥＣＵＲＥ ＤＩＧＩＴＡＬドライブ、又は他の適切なコンピュータ可読記憶媒体、又はこれらの２つ以上の組み合わせを有してもよい。ここで、コンピュータ可読記憶媒体の表現は、３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．１０１に基づき特許保護に適切でない如何なる媒体も除外する。ここで、コンピュータ可読記憶媒体の表現は、３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．１０１に基づき特許保護に適切でない一時的な信号伝送形式を除外する（例えば、電気又は電磁気信号自体の伝搬）。コンピュータ可読非一時的記憶媒体は、適切な場合には、揮発性、不揮発性又は揮発性と不揮発性との組合せであってもよい。
【０１７３】
本願明細書は、如何なる適切な記憶装置を実施する１又は複数のコンピュータ可読記憶媒体を包含する。特定の実施形態では、適切な場合には、コンピュータ可読記憶媒体は、１又は複数のプロセッサ９０２（例えば、１又は複数の内部レジスタ又はキャッシュのような）、メモリ９０４の１又は複数の部分、記憶装置９０６の１又は複数の部分、又はこれらの組み合わせを実施する。特定の実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体は、ＲＡＭ又はＲＯＭを実施してもよい。特定の実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体は、揮発性又は永久メモリを実施してもよい。特定の実施形態では、１又は複数のコンピュータ可読記憶媒体はソフトウェアを具現化する。ここで、ソフトウェアの表現は、適切な場合には、１又は複数のアプリケーション、バイトコード、１又は複数のコンピュータ・プログラム、１又は複数の実行ファイル、１又は複数の命令、ロジック、機械コード、１又は複数のスクリプトを包含する。逆も同様である。特定の実施形態では、ソフトウェアは、１又は複数のアプリケーション・プログラミング・インタフェース（ＡＰＩ）を有する。本開示は、如何なる適切な記載されたソフトウェア又は如何なる適切なプログラミング言語で又はプログラミング言語の組み合わせで他の表現されたソフトウェアも包含する。特定の実施形態では、ソフトウェアは、ソースコード又はオブジェクトコードとして表現される。特定の実施形態では、ソフトウェアは、例えば、Ｃ、Ｐｅｒｌ、又はこれらの適切な拡張のような高レベルのプログラミング言語で表現される。特定の実施形態では、ソフトウェアは、アセンブリ言語（又は機械コード）のような低レベルのプログラミング言語で表現される。特定の実施形態では、ソフトウェアはＪＡＶＡ(登録商標)で表現される。特定の実施形態では、ソフトウェアは、ハイパーテキスト・マークアップ言語（ＨＴＭＬ）、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）、又は他の適切なマークアップ言語で表現される。
【０１７４】
図１０は、例であるネットワーク環境１０００を示す。本開示は、如何なる適切なネットワーク環境１０００をも包含する。例として及び限定でなく、本開示はクライアント−サーバ・モデルを実施するネットワーク環境１０００を記載し、適切な場合には本開示はネットワーク環境１０００の１又は複数の部分がピア・ツー・ピアであることを意図する。特定の実施形態は、１又は複数のネットワーク環境の全体又は一部で動作してもよい。特定の実施形態では、ネットワーク環境１０００の１又は複数の要素は、本願明細書に記載又は説明された機能を提供する。特定の実施形態は、ネットワーク環境１０００の１又は複数の部分を有する。ネットワーク環境１０００は、１又は複数のサーバ１０２０及び１又は複数のクライアント１０３０を互いに結合するネットワーク１０１０を有する。本開示は、如何なる適切なネットワーク１０１０をも包含する。例として且つ限定的でなく、ネットワーク１０１０の１又は複数の部分は、アドホック・ネットワーク、イントラネット、エクストラネット、仮想プライベート・ネットワーク（ＶＰＮ）、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、無線ＬＡＮ（ＷＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、無線ＷＡＮ（ＷＷＡＮ）、都市域ネットワーク（ＭＡＮ）、又はインターネットの一部、公衆交換電話ネットワーク（ＰＳＴＮ）、セルラ電話ネットワーク又はこれらの２つ以上の組み合わせを有してもよい。ネットワーク１０１０は、１又は複数のネットワーク１０１０を有してもよい。
【０１７５】
リンク１０５０は、サーバ１０２０及びクライアント１０３０をネットワーク１０１０又は互いに結合する。本開示は、如何なる適切なリンク１０５０をも包含する。例として及び限定でなく、１又は複数のリンク１０５０は、それぞれ１又は複数のワイヤ線（例えば、デジタル加入者線（ＤＳＬ）又はＤＯＣＳＩＳ（Data Over Cable Service Interface Specification）のような）、無線（例えば、ＷｉＦｉ又はＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access））又は光（例えば、ＳＯＮＥＴ（Synchronous Optical Network）又はＳＤＨ（Synchronous Digital Hierarchy））リンク１０５０を有する。特定の実施形態では、１又は複数のリンク１０５０は、それぞれ、イントラネット、エクストラネット、ＶＰＮ、ＬＡＮ、ＷＬＡＮ、ＷＡＮ、ＭＡＮ、通信ネットワーク、衛星ネットワーク、インターネットの一部又は別のリンク１０５０又はこのようなリンク１０５０の２以上の組合せを有する。リンク１０５０は、ネットワーク環境１０００を通じて必ずしも同一である必要はない。１又は複数の第１のリンク１０５０は、１又は複数の第２のリンク１０５０と１又は複数の観点で異なってもよい。
【０１７６】
本開示は、如何なる適切なサーバ１０２０をも包含する。例として及び限定でなく、１又は複数のサーバ１０２０は、それぞれ１又は複数のアドバタイジング・サーバ、アプリケーション・サーバ、カタログ・サーバ、通信サーバ、データベース・サーバ、交換サーバ、ファックス・サーバ、ファイル・サーバ、ゲーム・サーバ、ホーム・サーバ、メール・サーバ、メッセージ・サーバ、ニュース・サーバ、ネーム又はＤＮＳサーバ、プリント・サーバ、プロキシ・サーバ、サウンド・サーバ、スタンドアロン・サーバ、ウェブ・サーバ、又はウェブ・フィード・サーバ、を有してもよい。特定の実施形態では、サーバ１０２０は、サーバ１０２０の機能を提供するハードウェア、ソフトウェア又は両方を有する。例として及び限定ではなく、ウェブ・サーバとして動作するサーバ１０２０は、ウェブ・ページ又はウェブ・ページの要素を有するウェブサイトを提供可能であり、そのための適切なハードウェア、ソフトウェア又は両方を有してもよい。特定の実施形態では、ウェブ・サーバは、ホストＨＴＭＬ又は他の適切なファイルであってもよく、要求に応じてウェブ・ページのためにファイルを動的に作成又は制定してもよい。ＨＴＴＰ（Hyper Text Transfer Protocol）又はクライアント１０３０からの他の要求に応答して、ウェブ・サーバは、１又は複数上記ファイルをクライアント１０３０に伝達してもよい。別の例として、メール・サーバとして動作するサーバ１０２０は、電子メール・サービスを１又は複数のクライアント１０３０に提供可能であってもよい。別の例として、データベース・サーバとして動作するサーバ１０２０は、１又は複数のデータ・ストア（例えば、以下に記載するデータ・ストア１０４０）と相互作用するためのインタフェースを提供可能であってもよい。適切な場合には、サーバ１０２０は、１又は複数のサーバ１０２０を有し、中央集中型若しくは分散型であってよく、複数の場所に渡ってよく、複数の装置に渡ってよく、複数のデータ・センタに渡ってもよく、１又は複数のネットワーク内の１又は複数の集団コンポーネントを有する集団の中に存在してもよい。
【０１７７】
特定の実施形態では、１又は複数のリンク１０５０は、サーバ１０２０を１又は複数のデータ・ストア１０４０に結合してもよい。データ・ストア１０４０は、如何なる適切な情報を格納してもよい。データ・ストア１０４０のコンテンツは、如何なる適切な方法で編成されてもよい。例として及び限定でなく、データ・ストア１０４０のコンテンツは、次元の、平坦な、階層的な、ネットワークの、オブジェクト指向の、関係のＸＭＬの、又は他の適切なデータベース又はこれらの２以上の組合せとして格納されてもよい。データ・ストア１０４０（又はそれに結合されたサーバ１０２０）は、データベース管理システム又はデータ・ストア１０４０のコンテンツを管理する他のハードウェア若しくはソフトウェアを有してもよい。データベース管理システムは、リード及びライト・オペレーションを実行し、データを削除又は消去し、データの重複解除を実行し、データ・ストア１０４０のコンテンツを問い合わせ又は検索し、又はデータ・ストア１０４０への他のアクセスを提供してもよい。
【０１７８】
特定の実施形態は、１又は複数のサーバ１０２０は、それぞれ１又は複数の検索エンジン１０２２を有してもよい。検索エンジン１０２２は、検索エンジン１０２２の機能を提供するハードウェア、ソフトウェア又は両方を有してもよい。例として及び限定でなく、検索エンジン１０２２は、検索エンジン１０２２で受信された検索クエリに応答して１又は複数の検索アルゴリズムを実施して、ネットワーク資源を識別し、１又は複数のランキング・アルゴリズムを実施して識別されたネットワーク資源をランク付けし、又は１又は複数の集約アルゴリズムを実施して識別されたネットワーク資源を集約してもよい。特定の実施形態では、検索エンジン１０２２により実施されるランキング・アルゴリズムは、適切な場合には、ランキング・アルゴリズムが検索クエリ及び選択されたＵＲＬ（Uniform Resource Locator）の対を有するトレーニング・データのセットから自動的に得る機械により学習されたランキングの式を用いてもよい。
【０１７９】
特定の実施形態は、１又は複数のサーバ１０２０は、それぞれ１又は複数のデータ・モニタ／コレクタ１０２４を有してもよい。データ・モニタ／コレクタ１０２４は、データ・モニタ／コレクタ１０２４の機能を提供するハードウェア、ソフトウェア又は両方を有してもよい。例として及び限定でなく、サーバ１０２０にあるデータ・モニタ／コレクタ１０２４は、サーバ１０２０でネットワーク・トラフィック・データを監視及び収集し、ネットワーク・トラフィック・データを１又は複数のデータ・ストア１０４０に格納してもよい。特定の実施形態では、サーバ１０２０又は別の装置は、適切な場合には、検索クエリと選択されたＵＲＬの対をネットワーク・トラフィック・データから抽出してもよい。
【０１８０】
本開示は、如何なる適切なクライアント１０３０をも包含する。クライアント１０３０は、クライアント１０３０でユーザにネットワーク１０１０、サーバ１０２０又は他のクライアント１０３０にアクセス又はそれらと通信することを可能にしてもよい。例として及び限定でなく、クライアント１０３０は、MICROSOFT INTERNET EXPLORER又はMOZILLA FIREFOXのようなウェブ・ブラウザを有してもよく、GOOGLE TOOLBAR又はYAHOO TOOLBARのような１又は複数のアドオン、プラグイン、又は他の拡張を有してもよい。クライアント１０３０は、クライアント１０３０の機能を提供するハードウェア、ソフトウェア又は両方を有する電子機器であってもよい。例として且つ限定的でなく、クライアント１０３０は、適切な場合には、組み込み型コンピュータ・システム、ＳＯＣ）、ＳＢＣ（例えば、ＣＯＭ又はＳＯＭのような）、デスクトップ・コンピュータ・システム、ラップトップ又はノートブック・コンピュータ・システム、対話型キオスク、メインフレーム、コンピュータ・システムのメッシュ、携帯電話機、ＰＤＡ、ノートブック・コンピュータ・システム、サーバ、タブレット・コンピュータ・システム又はこれらの２以上の組み合わせであってもよい。適切な場合には、クライアント１０３０は、１又は複数のクライアント１０３０を有し、中央集中型若しくは分散型であってよく、複数の場所に渡ってよく、複数の装置に渡ってよく、複数のデータ・センタに渡ってもよく、１又は複数のネットワーク内の１又は複数の集団コンポーネントを有する集団の中に存在してもよい。
【０１８１】
本願明細書で、「又は」は、他に明示的に示されない限り又は文脈上特に示されない限り、包括的であり、排他的ではない。従って、本願明細書では、特に明示的に示されない限り又は文脈上別に示されない限り、「Ａ又はＢ」は「Ａ、Ｂ、又は両方」を意味する。更に、「及び」は、他に明示的に示されない限り又は文脈上特に示されない限り、結合及び幾つかの両方である。従って、本願明細書では、特に明示的に示されない限り又は文脈上別に示されない限り、「Ａ及びＢ」は「Ａ及びＢ、一緒に又は別々に」を意味する。更に、単数を表す語は、他に明示的に示されない限り又は文脈上特に示されない限り、「１又は複数の」を意味することを意図する。従って、本願明細書では、特に明示的に示されない限り又は文脈上別に示されない限り、「１つのＡ」又は「そのＡ」は「１又は複数のＡ」を意味する。
【０１８２】
本開示は、当業者が考え得る、本願明細書に記載された例である実施形態の全ての変更、代替、変形、選択肢、及び修正を包含する。同様に、適切な場合には、特許請求の範囲は、当業者が考え得る、本願明細書に記載された例である実施形態の全ての変更、代替、変形、選択肢、及び修正を包含する。更に、本開示は、本願明細書の如何なる例である実施形態からの１又は複数の特徴の如何なる他の例である実施形態の１又は複数の特徴との如何なる適切な組合せも包含する。当業者はこれらの組合せを理解するだろう。更に、特定の機能を実行するよう、適応され、配置され、可能にされ、構成され、実行可能なように、動作可能なように、又は機能するようにされた装置又はシステム又は採用されている装置若しくはシステムの構成要素への添付の特許請求の範囲中の参照は、それ又は該特定の機能が作動され、オンに切り替えられ、又は解除されているか否かに拘わらず、該装置、システム又は構成要素がそのように適応され、配置され、可能にされ、構成され、使用可能にされ、動作可能にされ又は機能するようにされている限り、該装置、システム、構成要素を包含する。
【０１８３】
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１） 方法であって、１又は複数のコンピュータ装置により、
人の体に添付された１又は複数のセンサからの１又は複数のデータ・ストリームにアクセスする段階であって、前記センサは、１又は複数のストレス計と１又は複数の加速度計と１又は複数の連続糖モニタとを有し、前記データ・ストリームは１又は複数の前記ストレス計からの前記人のストレス・データ、１又は複数の前記加速度計からの前記人の加速度計データ、及び１又は複数の前記連続糖モニタからの前記人の血糖データを有する、段階、
前記データ・ストリームに基づき、前記人の基準インスリン耐性モデルを生成する段階であって、前記基準インスリン耐性モデルは前記人の基準ストレス・データ、基準加速度計データ又は基準血糖データを有する、段階、
を有する方法。
（付記２） 前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準血糖データを前記人の前記基準加速度計データに相関させる、
ことを特徴とする付記１に記載の方法。
（付記３） 前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準ストレス・データを前記基準血糖データに更に相関付ける、
ことを特徴とする付記２に記載の方法。
（付記４） 前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準ストレス・データ、基準加速度計データ、及び基準血糖データに基づく値を有する１又は複数の変数を有するアルゴリズムを有する、
ことを特徴とする付記１に記載の方法。
（付記５） 前記データ・ストリーム内の前記人の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データの第１のセットは、前記人が空腹でないときに、前記人から収集され、
前記データ・ストリーム内の前記人の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データの第２のセットは、前記人が制御された身体活動に従事しているときに、前記人から収集される、
ことを特徴とする付記１に記載の方法。
（付記６） 前記第１及び第２のセット内の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データは、前記人の糖質コルチコイド血中濃度が所定の閾より低く、前記人が実質的に緊張していないことを示すときに、前記人から収集される、
ことを特徴とする付記５に記載の方法。
（付記７） １又は複数の前記ストレス計は、糖質コルチコイドのバイオマーカに基づき、前記人の糖質コルチコイド・データを生成する、
ことを特徴とする付記１に記載の方法。
（付記８） 前記センサは、１又は複数のカロリー摂取モニタを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記カロリー摂取モニタからの人のカロリー摂取データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準カロリー摂取データを更に有する、
ことを特徴とする付記１に記載の方法。
（付記９） 前記センサは、１又は複数のインスリン・モニタを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記インスリン・モニタからの前記人の血中インスリン・データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準血中インスリン・データを更に有する、
ことを特徴とする付記１に記載の方法。
（付記１０） 前記センサは、１又は複数の心的状態センサを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記心的状態センサからの前記人の心的状態データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準心的状態データを更に有する、
ことを特徴とする付記１に記載の方法。
（付記１１） 前記センサは、１又は複数の行動センサを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記行動センサからの前記人の行動データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準行動データを更に有する、
ことを特徴とする付記１に記載の方法。
（付記１２） 前記センサは、１又は複数の筋電計を更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記筋電計からの前記人の筋電計データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準筋電計データを更に有する、
ことを特徴とする付記１に記載の方法。
（付記１３） １又は複数の前記ストレス計は、糖質コルチコイド計であり、
前記ストレス・データは、糖質コルチコイド・データを有し、
前記基準ストレス・データは、基準糖質コルチコイド・データを有する、
ことを特徴とする付記１に記載の方法。
（付記１４） 命令を具現化した１又は複数のコンピュータ可読非一時的記憶媒体であって、
前記命令は、実行されると、
人の体に添付された１又は複数のセンサからの１又は複数のデータ・ストリームにアクセスし、前記センサは、１又は複数のストレス計と１又は複数の加速度計と１又は複数の連続糖モニタとを有し、前記データ・ストリームは１又は複数の前記ストレス計からの前記人のストレス・データ、１又は複数の前記加速度計からの前記人の加速度計データ、及び１又は複数の前記連続糖モニタからの前記人の血糖データを有する、
前記データ・ストリームに基づき、前記人の基準インスリン耐性モデルを生成し、前記基準インスリン耐性モデルは前記人の基準ストレス・データ、基準加速度計データ又は基準血糖データを有する、
ように動作する、
ことを特徴とする媒体。
（付記１５） 前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準血糖データを前記人の前記基準加速度計データに相関させる、
ことを特徴とする付記１４に記載の媒体。
（付記１６） 前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準ストレス・データを前記基準血糖データに更に相関付ける、
ことを特徴とする付記１５に記載の媒体。
（付記１７） 前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準ストレス・データ、基準加速度計データ、及び基準血糖データに基づく値を有する１又は複数の変数を有するアルゴリズムを有する、
ことを特徴とする付記１４に記載の媒体。
（付記１８） 前記データ・ストリーム内の前記人の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データの第１のセットは、前記人が空腹でないときに、前記人から収集され、
前記データ・ストリーム内の前記人の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データの第２のセットは、前記人が制御された身体活動に従事しているときに、前記人から収集される、
ことを特徴とする付記１４に記載の媒体。
（付記１９） 前記第１及び第２のセット内の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データは、前記人の糖質コルチコイド血中濃度が所定の閾より低く、前記人が実質的に緊張していないことを示すときに、前記人から収集される、
ことを特徴とする付記１８に記載の媒体。
（付記２０） １又は複数の前記ストレス計は、糖質コルチコイドのバイオマーカに基づき、前記人の糖質コルチコイド・データを生成する、
ことを特徴とする付記１４に記載の媒体。
（付記２１） 前記センサは、１又は複数のカロリー摂取モニタを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記カロリー摂取モニタからの人のカロリー摂取データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準カロリー摂取データを更に有する、
ことを特徴とする付記１４に記載の媒体。
（付記２２） 前記センサは、１又は複数のインスリン・モニタを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記インスリン・モニタからの前記人の血中インスリン・データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準血中インスリン・データを更に有する、
ことを特徴とする付記１４に記載の媒体。
（付記２３） 前記センサは、１又は複数の心的状態センサを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記心的状態センサからの前記人の心的状態データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準心的状態データを更に有する、
ことを特徴とする付記１４に記載の媒体。
（付記２４） 前記センサは、１又は複数の行動センサを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記行動センサからの前記人の行動データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準行動データを更に有する、
ことを特徴とする付記１４に記載の媒体。
（付記２５） 前記センサは、１又は複数の筋電計を更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記筋電計からの前記人の筋電計データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準筋電計データを更に有する、
ことを特徴とする付記１４に記載の媒体。
（付記２６） １又は複数の前記ストレス計は、糖質コルチコイド計であり、
前記ストレス・データは、糖質コルチコイド・データを有し、
前記基準ストレス・データは、基準糖質コルチコイド・データを有する、
ことを特徴とする付記１４に記載の媒体。
（付記２７） 装置であって、
１又は複数のプロセッサにより実行可能な命令を有するメモリ、
該メモリに結合され、該命令を実行するよう動作可能な１又は複数のプロセッサ、
を有し、
前記１又は複数のプロセッサは、前記命令を実行しているとき、
人の体に添付された１又は複数のセンサからの１又は複数のデータ・ストリームにアクセスし、前記センサは、１又は複数のストレス計と１又は複数の加速度計と１又は複数の連続糖モニタとを有し、前記データ・ストリームは１又は複数の前記ストレス計からの前記人のストレス・データ、１又は複数の前記加速度計からの前記人の加速度計データ、及び１又は複数の前記連続糖モニタからの前記人の血糖データを有し、
前記人の基準インスリン耐性モデルを生成し、前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準糖質コルチコイド・データ、基準加速度計データ又は基準血糖データを有する、
よう動作可能である、
ことを特徴とする装置。
（付記２８） 前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準血糖データを前記人の前記基準加速度計データに相関させる、
ことを特徴とする付記２７に記載の装置。
（付記２９） 前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準ストレス・データを前記基準血糖データに更に相関付ける、
ことを特徴とする付記２８に記載の装置。
（付記３０） 前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準ストレス・データ、基準加速度計データ、及び基準血糖データに基づく値を有する１又は複数の変数を有するアルゴリズムを有する、
ことを特徴とする付記２７に記載の装置。
（付記３１） 前記データ・ストリーム内の前記人の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データの第１のセットは、前記人が空腹でないときに、前記人から収集され、
前記データ・ストリーム内の前記人の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データの第２のセットは、前記人が制御された身体活動に従事しているときに、前記人から収集される、
ことを特徴とする付記２７に記載の装置。
（付記３２） 前記第１及び第２のセット内の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データは、前記人の糖質コルチコイド血中濃度が所定の閾より低く、前記人が実質的に緊張していないことを示すときに、前記人から収集される、
ことを特徴とする付記３１に記載の装置。
（付記３３） １又は複数の前記ストレス計は、糖質コルチコイドのバイオマーカに基づき、前記人の糖質コルチコイド・データを生成する、
ことを特徴とする付記２７に記載の装置。
（付記３４） 前記センサは、１又は複数のカロリー摂取モニタを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記カロリー摂取モニタからの人のカロリー摂取データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準カロリー摂取データを更に有する、
ことを特徴とする付記２７に記載の装置。
（付記３５） 前記センサは、１又は複数のインスリン・モニタを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記インスリン・モニタからの前記人の血中インスリン・データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準血中インスリン・データを更に有する、
ことを特徴とする付記２７に記載の装置。
（付記３６） 前記センサは、１又は複数の心的状態センサを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記心的状態センサからの前記人の心的状態データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準心的状態データを更に有する、
ことを特徴とする付記２７に記載の装置。
（付記３７） 前記センサは、１又は複数の行動センサを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記行動センサからの前記人の行動データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準行動データを更に有する、
ことを特徴とする付記２７に記載の装置。
（付記３８） 前記センサは、１又は複数の筋電計を更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記筋電計からの前記人の筋電計データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準筋電計データを更に有する、
ことを特徴とする付記２７に記載の装置。
（付記３９） １又は複数の前記ストレス計は、糖質コルチコイド計であり、
前記ストレス・データは、糖質コルチコイド・データを有し、
前記基準ストレス・データは、基準糖質コルチコイド・データを有する、
ことを特徴とする付記２７に記載の装置。
（付記４０） システムであって、
人の体に添付された１又は複数のセンサからの１又は複数のデータ・ストリームにアクセスする手段であって、前記センサは、１又は複数のストレス計と１又は複数の加速度計と１又は複数の連続糖モニタとを有し、前記データ・ストリームは１又は複数の前記ストレス計からの前記人のストレス・データ、１又は複数の前記加速度計からの前記人の加速度計データ、及び１又は複数の前記連続糖モニタからの前記人の血糖データを有する、手段、
前記データ・ストリームに基づき、前記人の基準インスリン耐性モデルを生成する手段であって、前記基準インスリン耐性モデルは前記人の基準ストレス・データ、基準加速度計データ又は基準血糖データを有する、手段、
を有するシステム。
（付記４１） 前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準血糖データを前記人の前記基準加速度計データに相関させる、
ことを特徴とする付記４０に記載のシステム。
（付記４２） 前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準ストレス・データを前記基準血糖データに更に相関付ける、
ことを特徴とする付記４１に記載のシステム。
（付記４３） 前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準ストレス・データ、基準加速度計データ、及び基準血糖データに基づく値を有する１又は複数の変数を有するアルゴリズムを有する、
ことを特徴とする付記４０に記載のシステム。
（付記４４） 前記データ・ストリーム内の前記人の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データの第１のセットは、前記人が空腹でないときに、前記人から収集され、
前記データ・ストリーム内の前記人の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データの第２のセットは、前記人が制御された身体活動に従事しているときに、前記人から収集される、
ことを特徴とする付記４０に記載のシステム。
（付記４５） 前記第１及び第２のセット内の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データは、前記人の糖質コルチコイド血中濃度が所定の閾より低く、前記人が実質的に緊張していないことを示すときに、前記人から収集される、
ことを特徴とする付記４４に記載のシステム。
（付記４６） １又は複数の前記ストレス計は、糖質コルチコイドのバイオマーカに基づき、前記人の糖質コルチコイド・データを生成する、
ことを特徴とする付記４０に記載のシステム。
（付記４７） 前記センサは、１又は複数のカロリー摂取モニタを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記カロリー摂取モニタからの人のカロリー摂取データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準カロリー摂取データを更に有する、
ことを特徴とする付記４０に記載のシステム。
（付記４８） 前記センサは、１又は複数のインスリン・モニタを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記インスリン・モニタからの前記人の血中インスリン・データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準血中インスリン・データを更に有する、
ことを特徴とする付記４０に記載のシステム。
（付記４９） 前記センサは、１又は複数の心的状態センサを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記心的状態センサからの前記人の心的状態データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準心的状態データを更に有する、
ことを特徴とする付記４０に記載のシステム。
（付記５０） 前記センサは、１又は複数の行動センサを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記行動センサからの前記人の行動データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準行動データを更に有する、
ことを特徴とする付記４０に記載のシステム。
（付記５１） 前記センサは、１又は複数の筋電計を更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記筋電計からの前記人の筋電計データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準筋電計データを更に有する、
ことを特徴とする付記４０に記載のシステム。
（付記５２） １又は複数の前記ストレス計は、糖質コルチコイド計であり、
前記ストレス・データは、糖質コルチコイド・データを有し、
前記基準ストレス・データは、基準糖質コルチコイド・データを有する、
ことを特徴とする付記４０に記載のシステム。
【符号の説明】
【０１８４】
１００ センサ・ネットワーク
１１０、２１０ センサ・アレイ
１２０、１３０ ローカル構成要素
１４０、１５０ リモート構成要素
１６０ ネットワーク
１８０、２８０ 分析システム
１９０、２９０ ディスプレイ・システム
３１０ センサ
４００ 心的状態センサ
４１０ クライアント・システム
４２０ 心的状態収集インタフェース
４３０ 心的状態入力装置
４４０ 心的状態強度入力装置
４５０ 活動入力装置
９００ コンピュータ・システム
９０２ プロセッサ
９０４ メモリ
９０６ 記憶装置
９０８ Ｉ／Ｏインタフェース
９１０ 通信インタフェース
１０２０ サーバ
１０２２ 検索エンジン
１０２４ データ・モニタ／コレクタ
１０３０ クライアント
１０１０ ネットワーク
１０２０ サーバ

【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって、１又は複数のコンピュータ装置により、
人の体に添付された１又は複数のセンサからの１又は複数のデータ・ストリームにアクセスする段階であって、前記センサは、１又は複数のストレス計と１又は複数の加速度計と１又は複数の連続糖モニタとを有し、前記データ・ストリームは１又は複数の前記ストレス計からの前記人のストレス・データ、１又は複数の前記加速度計からの前記人の加速度計データ、及び１又は複数の前記連続糖モニタからの前記人の血糖データを有する、段階、
前記データ・ストリームに基づき、前記人の基準インスリン耐性モデルを生成する段階であって、前記基準インスリン耐性モデルは前記人の基準ストレス・データ、基準加速度計データ又は基準血糖データを有する、段階、
を有する方法。
【請求項２】
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準血糖データを前記人の前記基準加速度計データに相関させる、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準ストレス・データを前記基準血糖データに更に相関付ける、
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準ストレス・データ、基準加速度計データ、及び基準血糖データに基づく値を有する１又は複数の変数を有するアルゴリズムを有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記データ・ストリーム内の前記人の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データの第１のセットは、前記人が空腹でないときに、前記人から収集され、
前記データ・ストリーム内の前記人の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データの第２のセットは、前記人が制御された身体活動に従事しているときに、前記人から収集される、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第１及び第２のセット内の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データは、前記人の糖質コルチコイド血中濃度が所定の閾より低く、前記人が実質的に緊張していないことを示すときに、前記人から収集される、
ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
１又は複数の前記ストレス計は、糖質コルチコイドのバイオマーカに基づき、前記人の糖質コルチコイド・データを生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記センサは、１又は複数のカロリー摂取モニタを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記カロリー摂取モニタからの人のカロリー摂取データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準カロリー摂取データを更に有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記センサは、１又は複数のインスリン・モニタを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記インスリン・モニタからの前記人の血中インスリン・データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準血中インスリン・データを更に有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記センサは、１又は複数の心的状態センサを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記心的状態センサからの前記人の心的状態データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準心的状態データを更に有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記センサは、１又は複数の行動センサを更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記行動センサからの前記人の行動データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準行動データを更に有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記センサは、１又は複数の筋電計を更に有し、
前記データ・ストリームは、１又は複数の前記筋電計からの前記人の筋電計データを更に有し、
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準筋電計データを更に有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
１又は複数の前記ストレス計は、糖質コルチコイド計であり、
前記ストレス・データは、糖質コルチコイド・データを有し、
前記基準ストレス・データは、基準糖質コルチコイド・データを有する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
命令を具現化した１又は複数のコンピュータ可読非一時的記憶媒体であって、
前記命令は、実行されると、
人の体に添付された１又は複数のセンサからの１又は複数のデータ・ストリームにアクセスし、前記センサは、１又は複数のストレス計と１又は複数の加速度計と１又は複数の連続糖モニタとを有し、前記データ・ストリームは１又は複数の前記ストレス計からの前記人のストレス・データ、１又は複数の前記加速度計からの前記人の加速度計データ、及び１又は複数の前記連続糖モニタからの前記人の血糖データを有する、
前記データ・ストリームに基づき、前記人の基準インスリン耐性モデルを生成し、前記基準インスリン耐性モデルは前記人の基準ストレス・データ、基準加速度計データ又は基準血糖データを有する、
ように動作する、
ことを特徴とする媒体。
【請求項１５】
装置であって、
１又は複数のプロセッサにより実行可能な命令を有するメモリ、
該メモリに結合され、該命令を実行するよう動作可能な１又は複数のプロセッサ、
を有し、
前記１又は複数のプロセッサは、前記命令を実行しているとき、
人の体に添付された１又は複数のセンサからの１又は複数のデータ・ストリームにアクセスし、前記センサは、１又は複数のストレス計と１又は複数の加速度計と１又は複数の連続糖モニタとを有し、前記データ・ストリームは１又は複数の前記ストレス計からの前記人のストレス・データ、１又は複数の前記加速度計からの前記人の加速度計データ、及び１又は複数の前記連続糖モニタからの前記人の血糖データを有し、
前記人の基準インスリン耐性モデルを生成し、前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の基準糖質コルチコイド・データ、基準加速度計データ又は基準血糖データを有する、
よう動作可能である、
ことを特徴とする装置。
【請求項１６】
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準血糖データを前記人の前記基準加速度計データに相関させる、
ことを特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項１７】
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準ストレス・データを前記基準血糖データに更に相関付ける、
ことを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記基準インスリン耐性モデルは、前記人の前記基準ストレス・データ、基準加速度計データ、及び基準血糖データに基づく値を有する１又は複数の変数を有するアルゴリズムを有する、
ことを特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項１９】
前記データ・ストリーム内の前記人の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データの第１のセットは、前記人が空腹でないときに、前記人から収集され、
前記データ・ストリーム内の前記人の前記ストレス・データ、加速度計データ、及び血糖データの第２のセットは、前記人が制御された身体活動に従事しているときに、前記人から収集される、
ことを特徴とする請求項１５に記載の装置。
【請求項２０】
システムであって、
人の体に添付された１又は複数のセンサからの１又は複数のデータ・ストリームにアクセスする手段であって、前記センサは、１又は複数のストレス計と１又は複数の加速度計と１又は複数の連続糖モニタとを有し、前記データ・ストリームは１又は複数の前記ストレス計からの前記人のストレス・データ、１又は複数の前記加速度計からの前記人の加速度計データ、及び１又は複数の前記連続糖モニタからの前記人の血糖データを有する、手段、
前記データ・ストリームに基づき、前記人の基準インスリン耐性モデルを生成する手段であって、前記基準インスリン耐性モデルは前記人の基準ストレス・データ、基準加速度計データ又は基準血糖データを有する、手段、
を有するシステム。

【図１】

【図２】

【図３】

【図４】

【図５】

【図６】

【図７】

【図８】

【図９】

【図１０】

【公開番号】特開２０１２−１５７７００（Ｐ２０１２−１５７７００Ａ）
【公開日】平成２４年８月２３日（２０１２．８．２３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１２−１６８４９（Ｐ２０１２−１６８４９）
【出願日】平成２４年１月３０日（２０１２．１．３０）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】