СИСТЕМА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО СБОРА, ОБРАБОТКИ И ПЕРЕДАЧИ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ Российский патент 2014 года по МПК G06Q50/22 

ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННЫЕ ЗАЯВКИ

В настоящей заявке заявлен приоритет по патентной заявке США №61/387906, поданной 29 сентября 2010, и патентной заявке США №61/495247, поданной 9 июня 2011, которые полностью включены в настоящую заявку по ссылке.

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Настоящее изобретение относится к реализуемой с использованием компьютера системе для сбора медицинских данных и их обработки для целей диагностики, эталонного сравнения, анализа и перераспределения. Более конкретно, настоящее изобретение относится к реализуемой с использованием компьютера системе и способу сбора, диагностики, эталонного сравнения, анализа и/или перераспределения медицинских данных.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Несмотря на достижения в различных областях техники, все еще имеются барьеры, препятствующие оценке относительного состояния здоровья человека быстрым, экономичным и своевременным способом. С увеличением стоимости услуг здравоохранения и распространенности заболеваний, связанных с нездоровым образом жизни, таких как диабет и болезнь сердца, важно оценивать относительное состояние здоровья людей, и указанная проблема не имеет эффективного решения. В некоторых регионах мира доступ к врачам ограничен. Даже в развитых странах рабочее время врача считается дорогим, и часто наблюдаются длинные очереди к врачу, и перед личным посещением врача больной должен воспользоваться системой направления от общего врача к врачу-специалисту. В развитых странах соотношение количества врачей с количеством населения может составлять порядка 1:1000, в то время как в менее развитых странах это соотношение может составлять 1:100000. Также существуют ценовые барьеры, ограничивающие доступу к врачу, поскольку посещение врача может быть очень дорогим, особенно если человек не имеет медицинского страхового полиса или испытывает недостаток средств. Соответственно, доступ к врачам профессионалам для получения информации о состоянии здоровья может быть очень затруднен.

Даже если человек имеет доступ к своей медицинской информации, механизмы для передачи указанной информации другим людям являются недостаточными или совсем отсутствуют. Законы о частной жизни ограничивают тип информации, которую можно распространять, и конкретные способы ее распространения. Законы о частной жизни, относящиеся к медицинской информации, являются особенно строгими в отношении распространения указанной информации. Они призваны защитить человека от раскрытия его конфиденциальной информации. Соответственно, распространение информации, относящейся к состоянию здоровья, в целом осуждается. Также затруднительным является распространение информации, относящейся к состоянию здоровья, среди друзей и родственников. Часто медицинская информация передается врачом пациенту только устно, или бумажные копии результатов измерений и лабораторного обследования выдают в руки только самому пациенту. Таким образом, имеется недостаток систем, которые осуществляют облегченное распространение такой информации среди других людей, в частности среди больших групп людей, проживающих в географически удаленных местах.

Известны системы, обеспечивающие ограниченный тип численной оценки, относящейся к состоянию здоровья человека. Например, в патентной публикации США №2009/0105550, Rothman и др., описаны способ и система для формирования оценки состояния здоровья для пациента. Однако указанные способ и система прежде всего предназначены для вычисления оценки состояния здоровья пациента, находящегося в больнице после хирургической операции, и оценка состояния здоровья формируется на основании медицинских данных, измеренных у пациента (например, кровяное давление, температура, дыхание и т.п.). В указанном способе не принимается во внимание внешние действия пациента, такие как ежедневные физические упражнения пациента. В патентной публикации США №2005/0228692, Hodgdon, описана система, которая вычисляет оценку состояния здоровья на основании измеренных медицинских данных и предоставляет пациенту возможность самостоятельного обследования, которое может включать обзор привычных упражнений пациента. Однако указанная система учитывает только подразумеваемые привычки человека, а не фактические физические упражнения, которые человек выполняет каждый день. Соответственно, такая оценка является статической и не изменяется относительно фактически выполненных упражнений.

Указанные известные системы прежде всего используются лечащими врачами для обеспечения непрерывности лечения, причем для формирования и поддерживания оценок требуется, чтобы лечащие врачи сами вводили данные. Поскольку внимание лечащего врача является необходимым в ситуациях, связанных с экстренной и интенсивной терапией, с учетом факторов стоимости и ресурсов очевидно, что такие системы являются пригодными для использования только в указанных ситуациях, и такие системы не применимы к общим проблемам, описанным выше. Кроме того, полученная оценка относится только к конкретному моменту времени, т.е. моменту последнего обновления врачом.

РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Согласно одному аспекту настоящего изобретения предложен реализуемый с использованием компьютера способ переработки частных относящихся к состоянию здоровья данных в маскированную числовую оценку, подходящую для публикации, содержащий этапы, на которых:

принимают в запоминающее устройство данные о внутренних медицинских показателях и внешних показателях физической активности пользователя,

сохраняют принятые данные в запоминающем устройстве,

сохраняют весовые коэффициенты в запоминающем устройстве,

обрабатывают принятые данные путем исполнения кода процессором, который конфигурирует процессор для применения указанных весовых коэффициентов к внутренним медицинским показателям и внешним показателям физической активности, причем указанные весовые коэффициенты для внешних показателей физической активности содержат ухудшающий компонент, сформированный с возможностью уменьшения относительного веса внешних показателей физической активности для физической активности в зависимости по меньшей мере от одного коэффициента, связанного с пользователем,

преобразуют обработанные данные, относящиеся к внутренним медицинским показателям и внешним показателям физической активности, путем исполнения кода процессором в маскированное составное числовое значение, в котором код действует для комбинирования взвешенных показателей в соответствии с алгоритмом, и

автоматически публикуют маскированное составное числовое значение для назначенной группы посредством портала с использованием кода, исполняемого в процессоре и свободного от вмешательства человека при сохранении приватности собранной информации, относящейся к внутренним медицинским показателям и внешним показателям физической активности.

Согласно дополнительному аспекту предложенного способа, который может быть осуществлен в конкретном варианте его реализации, коэффициент, связанный с пользователем, является возрастом или возрастным диапазоном пользователя, так что ухудшающий компонент уменьшает относительный вес внешних показателей физической активности для первого пользователя, имеющего первый возраст или относящегося к первому возрастному диапазону, иначе чем для второго пользователя, имеющего второй возраст или относящегося ко второму возрастному диапазону.

Согласно дополнительному аспекту предложенного способа, который может быть осуществлен в конкретном варианте его реализации, усредняют опубликованное маскированное составное числовое значение группы пользователей для определения группового составного числового значения с использованием дополнительного кода, исполняемого процессором.

Согласно дополнительному аспекту настоящего изобретения предложена реализованная на основе компьютера система для отслеживания состояния здоровья, содержащая:

коммуникационный блок, выполненный с возможностью приема данных о внутренних медицинских показателях и внешних показателях физической активности пользователя;

запоминающее устройство, выполненное с возможностью сохранения принятых данных и сохранения весовых коэффициентов;

процессор, выполненный с возможностью обработки принятых данных путем исполнения кода, который конфигурирует указанный процессор для применения весовых коэффициентов к внутренним медицинским показателям и внешним показателям физической активности, причем указанные весовые коэффициенты для внешних показателей физической активности содержат ухудшающий компонент, выполненный с возможностью уменьшения относительного веса показателей физической активности для физической активности в зависимости по меньшей мере от одного коэффициента, связанного с пользователем;

при этом процессор дополнительно выполнен с возможностью исполнения кода для преобразования обработанных данных, относящихся к внутренним медицинским показателям и внешним показателям физической активности, в маскированное составное числовое значение с использованием процессора путем объединения взвешенных показателей в соответствии с некоторым алгоритмом; и

портал, выполненный с возможностью публикации маскированного составного числового значения для назначенной группы при сохранении приватности собранной информации, относящейся к внутренним медицинским показателям и внешним показателям физической активности.

Предложенная система предпочтительно выполнена таким образом, что коэффициентом, связанным с пользователем, является возраст или возрастной диапазон пользователя, так что ухудшающий компонент уменьшает относительный вес внешних показателей физической активности для первого пользователя, имеющего первый возраст или относящегося к первому возрастному диапазону, иначе чем для второго пользователя, имеющего второй возраст или относящегося ко второму возрастному диапазону.

Согласно одному варианту реализации настоящего изобретения в соответствии с его дополнительными аспектами предложенная система дополнительно содержит двунаправленный канал связи с тренажерным оборудованием, выполненным с возможностью:

передачи обработанных данных или маскированного составного числового значения тренажерному оборудованию;

автоматической установки программы упражнения на основе переданных данных или маскированного составного числового значения; и

приема в запоминающее устройство от тренажерного оборудования информации об активности для ее включения во внешние показатели физической активности.

Система и способ согласно вариантам реализации настоящего изобретения обеспечивают комбинирование данных, принятых из различных медицинских и немедицинских источников, для генерирования нормализованной оценки, в которой учтены доступные данные о медицинских показателях, физической активности и дополнительно об образе жизни (такие как пищевой рацион), в форме, обеспечивающей возможность управления ею и ее обновления по существу в режиме реального времени, и при которой не требуется частое посещение врача. Оценка и тенденции ее изменения могут быть использованы в различных целях, включая подачу предупредительных сигналов о возможных медицинских проблемах или реперкуссиях, обратную связь с пользователем, автоматизированную мотивацию и/или целеполагание, диспетчеризацию обучения, автоматизированное направление к врачу-специалисту для медицинского обследования. Среди генерируемых предупредительных сигналов имеются сигналы, которые вызываются на основании отслеживания составной оценки состояния здоровья, вычисленное числовое значение которой может вызвать обратную связь для передачи указанной оценки пользователю (например, посредством портала системы, электронной почты, SMS и т.п.) в результате исполнения процессором кода и без вмешательства человека, если при отслеживании обнаружено изменение оценки пользователя, такое как ухудшение ее значения, в результате работы алгоритма, или уменьшение ее значения из-за неправильного питания, или при достижении целей, введенных в систему пользователем или группой, с которой связан указанный пользователь, или как часть не зависящей от пользователя конкретной целевой программы, которую осуществляет система для мотивирования улучшения здоровья (например, рекомендует эффективные упражнения или пищевой рацион). Согласно вариантам реализации настоящего изобретения применяют весовой коэффициент к соответствующим данным о физической активности и/или образе жизни, так что недавние события оказывают на оценку большее влияние по сравнению с событиями, которые произошли в далеком прошлом.

Согласно описанным вариантам реализации предложен уникальный способ вычисления оценки состояния здоровья, который маскирует основную статистику состояния здоровья и в то же время обеспечивает сравнительное измерение параметров для различных случаев применения. Согласно одному варианту реализации предложен способ сбора и представления данных, относящихся к состоянию здоровья. Способ содержит этапы, на которых собирают информацию, относящуюся к некоторым внутренним медицинским показателям и внешним показателям физической активности пользователя. Собранную информацию и весовые коэффициенты сохраняют в запоминающем устройстве. Затем собранную информацию обрабатывают путем исполнения процессором кода, который конфигурирует процессор для применения весовых коэффициентов к внутренним медицинским показателям и внешним показателям физической активности. Собранную информацию, относящуюся к внутренним медицинским показателям и внешним показателям физической активности, преобразуют в маскированное составное числовое значение с использованием процессора путем объединения взвешенных показателей в соответствии с заданным алгоритмом. Маскированное составное числовое значение публикуют для назначенной группы посредством портала, при этом поддерживают приватность собранной информации, относящейся к внутренним медицинским показателям и внешним показателям физической активности.

Согласно предпочтительным вариантам реализации настоящего изобретения предложена нормализованная система рейтинговых оценок, обеспечивающая обследование относительного состояния здоровья человека, которая может быть использована в качестве основы для беспристрастного сравнивания с другими людьми, имеющими различный возраст, пол, медицинское состояние или образ жизни.

Различные особенности, аспекты и преимущества настоящего изобретения будут очевидными после ознакомления с приведенным ниже описание некоторых вариантов реализации настоящего изобретения и сопроводительными чертежами.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

На фиг.1 схематически показана блок-схема системы для сбора локальной медицинской информации и коммуникационной системы согласно первому варианту реализации настоящего изобретения.

На фиг.1А показана схема сети согласно другому варианту реализации настоящего изобретения.

На фиг.2 схематически показана блок-схема способа согласно одному варианту реализации настоящего изобретения.

На фиг.3а-3е показаны экраны пользовательского интерфейса согласно одному варианту реализации настоящего изобретения.

На фиг.3f показано изменение во времени показателей, используемых для определения оценки состояния здоровья, согласно одному варианту реализации настоящего изобретения.

На фиг.4а показан формат представления данных согласно одному варианту реализации настоящего изобретения.

На фиг.4b показан формат представления данных согласно одному варианту реализации настоящего изобретения.

На фиг.4с показан формат представления данных согласно одному варианту реализации настоящего изобретения.

На фиг.4d показан формат представления данных согласно одному варианту реализации настоящего изобретения.

ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Далее настоящее изобретение подробно описано на примере распределенной системы, в которой прием, накопление, сохранение и обработка данных используются для формирования балльной оценки в качестве основы для определения относительного состояния здоровья пользователя.

Согласно одному варианту реализации система 100 содержит исполняемое компьютером приложение для сбора параметров, относящихся к состоянию здоровья пользователя, и пользовательский интерфейс 110 для отображения данных. Исполняемое компьютером приложение реализовано посредством микроконтроллера 120, который содержит процессор 124, запоминающее устройство 122 и исполняемый в нем код для конфигурирования процессора для осуществления описанных в настоящей заявке функциональных возможностей. Память предназначена для хранения данных и инструкций, подходящих для управления работой процессора. Варианты выполнения памяти могут включать в качестве примера, но не ограничения, оперативное запоминающее устройство (RAM), накопитель на жестких дисках, или постоянное запоминающее устройство (ROM). Один из компонентов, сохраняемых в памяти, является программой. Программа содержит инструкции, которые вызывают исполнение процессором этапов, реализующих описанные в настоящей заявке способы. Программа может быть осуществлена в форме одиночного модуля или в форме нескольких модулей, которые функционируют во взаимодействии друг с другом. Программа рассматривается как представляющая собой компонент программного обеспечения, который может быть использован в соединении с любым вариантом реализации настоящего изобретения.

Коммуникационная подсистема 125 используется для передачи информации от микропроцессора 120 к пользовательскому интерфейсу 110, такому как внешнее устройство (например, портативный блок или компьютер, который соединен посредством сети с коммуникационной подсистемой 125).

Информация может быть передана коммуникационной подсистемой 125 различными способами, включая Bluetooth, WiFi, WiMax, RF передачу и т.п. Могут быть использованы различные топологии сетей, такие как проводная, оптическая сеть, сети 3G, 4G и т.п.

Коммуникационная подсистема может быть частью коммуникационного электронного устройства, включая в качестве примера смартфон или сотовый телефон, личный цифровой помощник (PDA), нетбук, ноутбук и т.п. Например, коммуникационная подсистема 125 может быть непосредственно соединена посредством устройства, такого как смартфон, например iPhone, телефон на основе ОС Google Android, карманный ПК марки BlackBerry, телефон на основе мобильной версии ОС Windows компании Microsoft и т.п., или устройства, такого как монитор для измерения пульса или артериального давления (такой как изготовленный компанией Withings SAS), весы (такие как изготовленные компанией Withings SAS), тренажерное оборудование или тому подобное. В любом случае каждое из устройств содержит или интерфейс для соединения с блоком или блок для связи с подсистемой 125, обеспечивающие возможность обмена информацией и управляющими сигналами между подсистемой 125 и внешним пользовательским интерфейсным устройством 110. Суммируя сказанное, коммуникационная подсистема может взаимодействовать с известным коммуникационным устройством или может быть частью устройства, предназначенного для передачи информации, обработанной микроконтроллером 120.

Если коммуникационное электронное устройство, такое как описанные выше, используется в качестве внешнего пользовательского интерфейсного устройства 110, отображающее устройство, процессор и запоминающее устройство таких устройств могут быть использованы для обработки информации, относящейся к состоянию здоровья, для обеспечения численной оценки. Иными словами, система 100 может содержать отображающее устройство 140 и запоминающее устройство 150, которые связаны с внешним устройством и используются для поддерживания соединения в режиме реального времени или в ином режиме. В целом, система 100 содержит пользовательский интерфейс, который может быть частично реализован посредством программных модулей, исполняемых в процессоре микроконтроллера 120, или под управлением внешнего устройства 130. В частности, пользовательский интерфейс также может содержать выходное устройство, такое как отображающее устройство (например, отображающее устройство 140).

Биодатчики 115 могут использоваться для непосредственного сбора информации о состоянии здоровья пользователя и передачи указанной информации. Биодатчик может находиться в контакте с телом пользователя для измерения показателей жизненно важных функций или для получения от пользователя другой относящейся к состоянию здоровья информации. Например, биодатчик может быть индикатором пульса, который при ношении находится в контакте с телом пользователя, так что может быть обнаружен пульс пользователя, пульсометром, отслеживающим частоту пульса, устройством для снятия электрокардиограммы, шагомером, устройством для мониторинга глюкозы в крови или одним из многочисленных иных устройств или систем. Биодатчик может содержать коммуникационный блок (например, коммуникационную подсистему 125), так что биодатчик может передавать проводным или беспроводным способом измеренные данные. Биодатчик может передавать измеренные данные пользовательскому интерфейсному устройству, которое, в свою очередь, передает указанную информацию в микроконтроллер. Кроме того, биодатчик может непосредственно передавать измеренные данные микропроцессору. Использование биодатчиков обеспечивает высокую степень надежности переданных данных, поскольку он устраняет ошибки пользователя, связанные с ручной, самостоятельной передачей данных.

Согласно другому варианту реализации или в дополнение к настоящему пользователь может самостоятельно передавать относящуюся к состоянию его здоровья информацию путем ручного ввода данных. Таким образом, согласно другому варианту реализации, показанному на фиг.1А, данные, относящиеся к состоянию здоровья пользователя, вводятся непосредственно в компьютер 160 и посредством сети 170 передаются в сервер 180. (Все описанные в настоящей заявке компьютеры и серверы содержат по меньшей мере один процессор и запоминающее устройство).

Независимо от варианта реализации система обеспечивает средства для назначения числового значения, которое представляет собой относительное состояние здоровья человека. Числовое значение описано в настоящей заявке как "оценка состояния здоровья" и может использоваться для оценивания состояния здоровья человека на основании информации, относящейся к состоянию здоровья, собранной у пользователя. Оценка состояния здоровья вычисляется на основании собранной медицинской информации с использованием алгоритма. Пользователь или коммуникационная подсистема 125 передают системе информацию, относящуюся к состоянию здоровья, содержащую различные показатели состояния здоровья. Заданные весовые коэффициенты используются для назначения относительного значения каждого из показателей, которые используются для вычисления оценки состояния здоровья. Затем путем объединения взвешенных показателей вычисляют в соответствии с указанным алгоритмом оценку состояния здоровья пользователя. Например, показателями могут быть уровень глюкозы в крови человека и вес его тела. Весовой коэффициент "а" применяют к данным об уровне глюкозы в крови, а весовой коэффициент "b" может быть применен к данным о весе тела человека. Если данные о содержании глюкозы в крови окажутся более важным показателем при определении состояния здоровья человека, чем вес его тела, то весовой коэффициент "а" будет больше весового коэффициента "b", так что данные о содержании глюкозы в крови будут оказывать большее влияние на вычисленную оценку состояния здоровья (например, Оценка состояния здоровья = Глюкоза*а + (Вес/100)*b). Согласно некоторым вариантам реализации весовой коэффициент имеет неединичное значение (например, является больше или меньше единицы, но не равен единице). В вычисление оценки состояния здоровья могут быть включены некоторые или дополнительные показатели, а также может быть включено корректирующее значение, которое добавляется к итогу вычисления или вычитается из него, или согласно некоторым вариантам реализации модифицирует все вычисление, например, для учета возраста или пола в качестве двух возможных причин; однако вышесказанное следует рассматривать как неограничивающий пример вычисления оценки состояния здоровья. Другие параметры, которые могут быть измерены и использованы при вычислении, включают измерение кровяного давления, рост, индекс массы тела, содержания жира в организме, медицинские показания, такие как диабет, гипертрофия желудочков, гипертония, нерегулярное сердцебиение и определение содержания глюкозы в крови. Отсутствующий параметр может быть удален из вычисления или он может быть выведен из других показателей и/или значений, полученных из выборки у группы людей, имеющих подобные показатели.

В дополнение к внутренним медицинским показателям при вычислении оценки состояния здоровья пользователя также принимается во внимание его физическая активность. Физическая активность может быть отслежена посредством соответствующего датчика в зависимости от рода активности. Датчики могут представлять собой блок GPS, высотомер, глубиномер, шагомер, датчик ритма, датчик скорости, пульсометр или тому подобное. В случае гимнастических упражнений компьютеризированное тренажерное оборудование может быть выполнено с возможностью передачи данных непосредственно по программе, составленной пользователем (например, так называемый эллиптический тренажер может передавать значительно улучшенные данные о тренировке, чем шагомер пользователя и т.п.). Несмотря на то, что предпочтительным является автоматизированный сбор показателей, относящихся к физической активности пользователя, также предусмотрен пользовательский интерфейс, предназначенный для ручного ввода данных о физической активности. В этом отношении, тренажер, такой как беговая дорожка, эллиптический тренажер, велотренажер или силовой тренажер с набором грузов или пружин, может быть оснащен коммуникационным интерфейсом для связи с системой, описанной в настоящей заявке, для передачи внешних физических показателей активности в указанную систему и приема данных от указанной системы, а также может дополнительно содержать процессор, выполненный с возможностью обработки принятых от системы данных, необходимых для автоматического регулирования программы упражнений на тренажере, отвечающей целям, нагрузкам или другим задачам для указанного пользователя. Данные об образе жизни, такие как пищевой рацион, курение, употребление алкоголя и т.п., также могут быть собраны и использованы при вычислении оценки состояния здоровья. Согласно одному варианту реализации пользователем может быть использован сканер штрих-кода или радиочастотного идентификатора (RFID) для сбора данных о потребленных продуктах питания, которые затем передаются в удаленную систему, такую как сервер 180 или вебсайт, связанный с сервером 180, в форме показателей, таких как ежедневное потребление калорий, жира и соли. В частности, указанная система основана на использовании указанных данных, переданных пользователем, в то время как другие данные могут быть получены посредством сети передачи данных при наличии соответствующих разрешений и прав доступа.

Данные о физической активности и образе жизни отслеживаются в течение длительного времени, и при вычислении их влияния на оценку состояния здоровья применяется алгоритм ухудшения, как описано более подробно ниже. Кроме того, физическая активность, имевшая место в далеком прошлом, оказывает уменьшенное положительное влияние на оценку состояния здоровья. Предпочтительно, весовые коэффициенты, используемые в алгоритме для вычисления оценки состояния здоровья, регулируются в течение некоторого времени в соответствии с ухудшающим компонентом, который используется для уменьшения относительного веса показателей, использованных в вычислении. Ухудшающий компонент сам может иметь весовое значение, но также может содержать равенство, в котором учитывается по меньшей мере один показатель, в частности относящийся к пользователю, такой как вес или диапазон веса пользователя, возраст или возрастной диапазон, любые медицинские показания, известные системе, и любой из других показателей, которые могут быть известны системе, или кривая, форма которой отражает указанные показатели, так что из указанной кривой могло быть считано значение в качестве функции значений, отложенных вдоль осей для указанного пользователя. Таким образом, ухудшающий компонент может снижать относительный вес показателей, используемых в вычислении оценки состояния здоровья для первого пользователя, иначе, чем для второго пользователя, например, если первый пользователь имеет первый возраст или относится к первому возрастному диапазону, а второй пользователь имеет второй возраст или относится ко второму возрастному диапазону.

Центральная система, предпочтительно база данных и вебсайт, на котором может быть размещена указанная база данных, например сервер 180, хранит данные о каждом пользователе и оценку состояния его здоровья, а также связанные с ней показатели и их тенденции в течение длительного времени. Хранение данных может быть организовано известным способом, при котором уязвимые данные хранятся независимо от идентификационных данных человека.

Затем вычисленная оценка состояния здоровья для каждого пользователя обрабатывается в зависимости от системного, группового или индивидуального профиля пользователя в центральной системе. В зависимости от параметров настройки профиля пользователя указанная оценка состояния здоровья и относящиеся к ней тенденции могут автоматически вызывать различные действия. Например, могут быть осуществлены: запуск автоматического предупредительного сигнала; инициирование обратной связи с пользователем, такой как ежедневное обновление электронной почты; передача автоматизированных настроек мотивации, предупреждения и/или целеполагания, выбранные для облегчения достижения поставленных целей; регулировка программы тренировки; или автоматизированное направление к врачу-специалисту для медицинского обследования.

Также предусмотрена оценка состояния здоровья пользователя для заданной группы реципиентов посредством коммуникационного портала. Группа реципиентов может содержать других выбранных пользователей системы (например, друзей и членов семьи), чтобы оценки состояния здоровья выбранных пользователей можно было сравнивать с оценкой состояния здоровья членов других групп. Согласно другим вариантам реализации все пользователи могут видеть оценки других пользователей, или группа реципиентов может быть задана в качестве конкретной выборки для медицинского страхования, так чтобы могли быть определены ценовые квоты для индивидуального страхования. Другие варианты реализации настоящего изобретения определены его объемом защиты.

На фиг.2 схематически показана блок-схема предложенного способа согласно одному варианту реализации настоящего изобретения, предназначенного для обследования индивида (например, пациента или пользователя) для формирования оценки состояния его здоровья. На этапе 210 пользователь инициирует процесс сбора, обработки и публикации относящихся к состоянию здоровья данных. Например, пользователь, с помощью переносного электронного устройства (например, смартфона или портативного вычислительного устройства) выбирает программное приложение, которое запускает программу, исполняемую процессором указанного устройства, или пользователь может получить доступ к веб-странице в сети Интернет, коды которой исполняются удаленным процессором и обслуживают запросы локального пользовательского устройства. Модуль идентификации предлагает пользователю идентифицировать себя и подтверждает подлинность его идентификации. Это может быть достигнуто предложением пользователю ввести его имя и пароль, или другими средствами, такими использование устройства для считывания отпечатка пальцев, брелка-радиопередатчика, шифрования или другого механизма, обеспечивающего идентичность пользователя. Согласно другому варианту реализации, если пользователь получает доступ к системе посредством персонального электронного устройства, данные об идентификации могут храниться в локальной памяти указанного устройства, и доступ для подтверждения идентичности пользователя может быть получен автоматически.

На этапе 220 исполняемый процессором модуль сбора данных может предложить пользователю ввести относящиеся к состоянию здоровья данные, соответствующие различным показателям. Согласно одному варианту реализации по меньшей мере один показатель передается автоматически коммуникационной подсистемой 125. Показатели могут содержать информацию о весе пользователя, его росте, возрасте и физической активности. Такие измеряемые медицинские показатели являются внутренними показателями пользователя. Вес и рост пользователя предоставляют собой информацию о текущем состоянии здоровья пользователя. Информация о физической активности соответствует количеству упражнений, выполненных пользователем. Указанная информация является примером показателя физической активности, который является внешним показателем пользователя. Например, пользователь может ввести информацию о своих ежедневных физических упражнениях, такую как количество времени, потраченного пользователем на физические упражнения, а также тип указанных физических упражнений. Если пользователь, например, пошел в тренажерный зал и тренировался на велотренажере в течение тридцати минут, эту информацию он вводит в систему. Информация о физической активности пользователя представляет собой информацию о действиях, которые выполняет пользователь для улучшения своего физического состояния.

Вес, рост, возраст пользователя и информация о его физической активности являются только некоторыми из показателей, о которых может быть собрана информация, в то время как система может собрать и обработать многочисленные другие показатели, которые могут свидетельствовать о состоянии здоровья пользователя. Например, указанные показатели могут содержать уровни глюкозы в крови, артериальное давление, данные о химическом составе крови (например, уровни гормонов, уровни важных витаминов и минералов и т.п.), уровни холестерина, данные об иммунизации, частоту пульса, содержание кислорода в крови, информацию относительно потребляемой пищи (например, содержание калорий, жира, клетчатки, натрия), температуру тела, которые являются только некоторыми из возможных неограничивающих примеров показателей, которые могут быть собраны системой. Для вычисления оценки состояния здоровья человека могут быть использованы различные другие показатели, которые свидетельствуют о состоянии здоровья человека и которые могут быть надежно измерены.

На этапе 230 сохраняют собранную информацию о показателях состояния здоровья в запоминающем устройстве. На этапе 240 взвешивающий модуль считывает из запоминающего устройства весовые коэффициенты. Указанные весовые коэффициенты могут быть множителями, которые используются для увеличения или уменьшения относительного значения каждого из показателей состояния здоровья. Весовой коэффициент назначается каждому показателю состояния здоровья, как показано в формулах, приведенных в настоящей заявке. Весовые коэффициенты используются для управления относительными значениями показателей состояния здоровья. При вычислении оценки состояния здоровья пользователей некоторые показатели состояния здоровья являются более важными по сравнению с другими показателями. Соответственно, весовые коэффициенты применяют к показателям состояния здоровья и таким образом увеличивают или уменьшают относительное влияние, которое каждый показатель оказывает на результат вычисления оценки состояния здоровья пользователя. Например, текущий вес тела пользователя может быть более важным показателем, чем количество физических упражнений, выполненных пользователем. В данном примере указанный показатель веса пользователя может быть усилен назначением ему повышенного весового коэффициента. На этапе 205 взвешивающий модуль применяет считанные из запоминающего устройства весовые коэффициенты к собранным значениям показателей состояния здоровья для получения взвешенных значений показателей состояния здоровья. Весовой коэффициент может иметь нулевое значение, если конкретный показатель никак не влияет на оценку состояния здоровья. Весовой коэффициент может иметь отрицательное значение для использования в некоторых алгоритмах.

После получения взвешенных показателей на этапе 260 вычисляют оценку состояния здоровья пользователя с использованием исполняемого процессором оценивающего модуля. Оценивающий модуль комбинирует взвешенные показатели в соответствии с алгоритмом. Согласно одному варианту реализации оценка состояния здоровья представляет собой среднее от оценки состояния здоровья на основе индекса массы тела (BMI) пользователя и оценки состояния здоровья на основе физического состояния пользователя минус удвоенное количество лет, на которое пользователь моложе 95-летнего возраста. Ниже приведена формула алгоритма для данного примера:

Оценка состояния здоровья = ((Оценка состояния здоровья на основании BMI + Оценка состояния здоровья на основании физического состояния)/2)-2*(95 - Возраст).

Оценка состояния здоровья на основании индекса массы тела пользователя имеет значение между 0 и 1000. Оценка состояния здоровья на основании индекса массы тела основана на индексе массы тела (BMI) пользователя, который вычисляется на основании веса пользователя и его роста с учетом того, насколько индекс массы тела пользователя отклоняется от общепринятого значения индекса массы тела у здорового человека. Диаграмма или формула могут использоваться для нормализации информации об индексе массы тела пользователя, так что может быть скомбинирована разнородная информация. Затем выбирают целевое значение индекса массы тела, которому назначают максимальное значение очков (например, 1000). Чем больше индекс массы тела пользователя отклоняется от целевого значения, тем меньше очков ему присуждается. Оценка состояния здоровья на основании физического состояния пользователя основана на физической активности или тренировочной нагрузки человека. Согласно одному варианту реализации указанная оценка представляет собой сумму часов, посвященных физическим упражнениям (т.е. количество времени, в течение которого пользователь получал физическую нагрузку), за прошедшие 365 дней, причем каждый час линейно прибавляется сверх указанного времени, так что недавняя физическая активность оценивается ниже. Результирующая сумма умножается на два и ограничивается значением 1000. Эта нормализованная информация о физическом состоянии может быть комбинирована для получения оценки состояния здоровья. Затем выбирают целевую ежедневную среднюю величину физической активности и назначают для нее максимальное количество очков (например, 1000). Пользователю присуждают меньшее количество очков на основании того, насколько меньше он тренировался по сравнению с целевым значением.

Согласно другому варианту реализации оценка состояния здоровья определяется из нескольких субоценок, которые поддерживаются параллельно помимо оценки состояния здоровья на основании индекса массы тела и оценки состояния здоровья на основании физического состояния. Аналогично, оценка состояния здоровья может быть определена с использованием подобной информации в комбинационном алгоритме, как описано выше, с использованием различных возрастных регулировок или без использования возрастных регулировок.

Внутренние медицинские показатели обрабатываются для определения базовой оценки состояния здоровья. Внешние показатели, такие как, например, показатели физической нагрузки, обрабатываются для определения значения, которое присваивается пулу состояния здоровья и премиальному пулу. Значение, предпочтительно выраженное в МЕТ-часах, связанное с физической активностью, добавляется к пулу состояния здоровья и к премиальному пулу. К премиальному фонду применяют ежедневный ухудшающий коэффициент. Любое чрезмерное ухудшение, которое не может быть принято премиальным пулом, вычитается из пула состояния здоровья. Величина ухудшения определяется в зависимости от размера пула состояния здоровья и премиального пула, так что для поддерживания высокого уровня пула состояния здоровья и премиального пула требуются повышенные усилия. Значение пула состояния здоровья обрабатывают в комбинации с оценкой, выведенной из внутренних медицинских показателей, для вычисления общего значения оценки состояния здоровья. Указанная обработка может быть выполнена способом, который использовался в описанных выше вариантах реализации, или она может включать использование различных показателей и весовых коэффициентов. Согласно одному варианту реализации значение пула состояния здоровья представляет собой логарифм или другую статистическую функцию, которую применяют для накапливания соответствующих значений с течением времени, так что только самая последняя активность считается полностью эффективной для пула состояния здоровья/премиального пула. Пример пользовательского интерфейса, показывающего оценку состояния здоровья, ресурс состояния здоровья и некоторые другие измеренные показатели (следует понимать, что многие из них просто комбинируются для формирования оценки), показан на фиг.3а и 3b. На фиг.3с показаны зафиксированные различные субоценки и их тенденции.

Как принято считать, МЕТ-часы ассоциируются с израсходованными килокалориями, разделенными на вес тела в килограммах, т.е., 100 килокалорий, израсходованных человеком, вес которого составляет 50 кг, соответствуют 2 МЕТ-часам. Этот показатель представляет собой "нормализованную энергию" и позволяет применить предложенную систему к пользователям, имеющим различный вес. Согласно этому способу, пулы могут иметь один и тот же размер для каждого человека, поскольку расходуемая энергия нормализуется для конкретного человека на основании веса его тела.

Согласно одному варианту реализации каждому человеку назначается пул состояния здоровья объемом 300 МЕТ-часов и премиальный фонд объемом 60 МЕТ-часов.

Когда кто-то выполняет физическое упражнение А, пулы обновляются следующим образом:

Н=минуты (Н+А*альфа, 300),

В=минуты (В+А*(1-альфа), 60),

где Н - оценка пула состояния здоровья, В - оценка премиального пула, А - количество МЕТ-часов, соответствующее указанному физическому упражнению, и альфа - общесистемный компонент (выбирается между 0 и 1), который определяет пропорцию вклада указанного физического упражнения в соответствующие пулы.

Вклад указанной физической активности делится между пулом состояния здоровья и премиальным пулом. Любая избыточная активность в МЕТ-часах, превышающая потолок любого пула, аннулируется. Ежедневное ухудшающее значение D применяют к пулам следующим образом:

D=f(H,В)

В=В-D

Если В<0:

D=D+В

В=0

Если D<0:

D=0.

Ухудшение полностью применяют к премиальному пулу, и если премиальный пул является пустым, остаток применяют к пулу состояния здоровья. Согласно данному варианту реализации ни один пул не уменьшается до нуля.

Система приходит в равновесие, если А равно f (Н, В), т.е. если средняя ежедневная активность соответствует усредненному значению ежедневного ухудшения. Функция f (Н, В) является в высшей степени нелинейной относительно Н и В. По существу, требуется сублинейно меньшее усилие для поддерживания небольшого пула, и сверхлинейно большее усилие для поддерживания большого пула. Необходимо удостовериться, что средний человек сможет поддерживать, например, полунаполненный пул состояния здоровья (150, что соответствует оценке 500), в то время как для поддерживания полного пула состояния здоровья (300, что соответствует оценке 1000) потребуются намного большие усилия (которые обычно по плечу только профессиональному тренированному атлету). На фиг.3f показана модель буферизованного пула и оценки ресурса состояния здоровья в зависимости от времени, отражающая физическую активность, изменяющуюся в пределах 11,5-16 МЕТ-часов в день, при двух свободных днях в неделю. Для поддержания оценки 1000 полного ресурса состояния здоровья потребуется физическая активность объемом 30 МЕТ-часов в день, как может быть видно из участка графика в верхнем правом углу на фиг.3f.

Предпочтительно, оценка состояния здоровья основана на взвешенной комбинации коэффициентов состояния здоровья и списка упражнений для конкретного человека в течение некоторого времени. Коэффициенты состояния здоровья могут равномерно обновляться пользователем. Например, после каждого события пользователь может вводить информацию, относящуюся к состоянию здоровья, которую отслеживает и обрабатывает система. Пользователь может обновлять указанную информацию после приема пищи, после тренировки, после взвешивания и т.п. В случае регистрации физической активности/события датчиком, портативным устройством или тому подобным, захваченные/вычисленные показатели могут быть автоматически загружены и использованы для формирования обновленной оценки состояния здоровья. Например, может быть использована обратная связь, показывающая эффект от конкретного упражнения во время бега или упражнения пользователя на тренажерном оборудовании и т.п., согласно некоторым вариантам реализации указанная обратная связь может быть обеспечена с системным администратором, например инструктором, и в таком случае инструктор определяет, что пользователь превысил заданный порог (который по причине различного состояния здоровья пользователя может быть различным по отношению к оценке состояния здоровья конкретного пользователя или по отношению к другим имеющимся данным). Соответственно, относящиеся к состоянию здоровья данные могут быть обновлены в режиме, близком к режиму реального времени.

Пользователь также может обновлять информацию два раза в день, один раз в день или с другой периодичностью. Кроме того, оценка состояния здоровья может быть основана на усредненной информации за некоторый период времени. Физическая активность, например, может быть усреднена по времени (например, за неделю, месяц или год). Усреднение данных по времени уменьшает искажения оценки состояния здоровья, вызванные разбросом данных. Периоды, в которые данные являлись нетипично высокими (например, если конкретный человек выполнял большое количество физических упражнений в течение короткого промежутка времени) или нетипично низкими (например, если человек из-за болезни не получал никакой физической нагрузки в течение недели), не оказывают значительного влияния на оценку состояния здоровья при ее усреднении за некоторый период времени. Информация, относящаяся к состоянию здоровья, может сохраняться в запоминающем устройстве или в базе данных, доступной процессору.

Сохраненные данные также могут быть использованы для прогнозирования будущих оценок состояния здоровья для пользователя. Прогностический модуль может проанализировать прошлые данные (например, предпочтения, связанные с физическими упражнениями, предпочтения в еде и т.п.) для экстраполирования прогностической оценки состояния здоровья на основании того предположения, что пользователь будет продолжать действовать предсказанным способом. Например, если данные показывают, что пользователь выполнял упражнение по одному часу каждый день в течение предыдущих тридцати дней, прогностический модуль в соответствии с алгоритмом прогноза может предсказать, что пользователь будет продолжать выполнение указанного упражнения один час в течение каждого из следующих трех дней. Соответственно, оценивающий модуль может вычислить предсказанную оценку состояния здоровья в конце следующих трех дней на основании информации, принятой от прогностического модуля. Это также может подкрепить прогноз в других действиях. Например, система может предложить более напряженный уровень физической активности или тренировок пользователю, который имеет высокую оценку состояния здоровья, но на основании прошлого опыта может рекомендовать пропустить несколько дней для восстановления. Кроме того, система может стимулировать пользователя для поддерживания курса физической активности или к изменению поведения. Например, система может передать пользователю сообщение, указывающее, что если пользователь увеличит физическую активность на некоторое количество времени, оценка состояния здоровья может повыситься. Это может обеспечить возможность целеполагания для пользователя, направленного на улучшение состояния здоровья.

Использование оценки состояния здоровья обеспечивает возможность относительного сравнения состояния здоровья пользователя с состоянием здоровья другого человека даже притом, что каждый человек может иметь свои собственные индивидуальные характеристики, что в целом чрезвычайно затрудняет прямое сравнение. Например, первый пользователь (Пользователь 1) может иметь совершенно иное телосложение или выполнять совершенно иные физические упражнения по сравнению со вторым пользователем (Пользователем 2), в результате чего прямое сравнение относительного состояния здоровья каждого пользователя является затрудненным. Использование оценки состояния здоровья позволяет выполнить сравнение указанных двух пользователей с относительной легкостью. В одном примере Пользователь 1 имеет вес, немного превышающий норму, в результате чего оценка состояния здоровья Пользователя 1 является сниженной. Однако Пользователь 1 вместе с этим выполняет большое количество физических упражнений и таким образом повышает общую оценку всего состояния здоровья. В отличие от него, Пользователь 2 имеет идеальный вес тела, который способствует повышению оценки состояния здоровья, но выполняет весьма небольшое количество физических упражнений и таким образом снижает оценку состояния своего здоровья. Пользователь 1 и Пользователь 2 являются совершенно различными с точки зрения их показателей состояния здоровья. Соответственно, было бы весьма затруднительно оценить и сравнить относительное состояние здоровья Пользователя 1 и Пользователя 2. Согласно настоящему изобретению информация, относящаяся к некоторым показателям состояния здоровья, собранная у Пользователя 1 и Пользователя 2, используется для вычисления обобщенной оценки состояния здоровья. Сравнение оценок состояния здоровья Пользователя 1 и Пользователя 2 облегчает обследование и сравнение состояния здоровья указанных двух пользователей даже притом, что они являются совершенно различными людьми и имеют различные привычки. Таким образом, оценка состояния здоровья имеет большое значение, поскольку обеспечивает возможность сравнения относительного состояния здоровья участникам некоторой группы, чтобы другие стороны (например, работодатели, страховщики в области медицинского страхования) могли оценить состояние здоровья человека. На фиг.3d и 3е показаны примеры, в которых представлены табличные (текущие) и графические (исторические, текущие и предсказанные) оценки различных пользователей. Как показано на фиг.3е, Кэтрин может превосходить пользователя (Андре) по оценкам, если он не изменит свой образ жизни и не улучшит свои показатели. На фиг.3d показано действие алгоритма ухудшения, влияющего на оценку состояния здоровья данного пользователя ("Андре") и людей, которых он идентифицирует как своих друзей. Как видно из чертежа, текущая оценка состояния здоровья пользователя Андре имеет значение 669, в результате чего он расположен между подругами Ирэн (оценка состояния здоровья составляет 670) и Хэлли (оценка состояния здоровья составляет 668). Алгоритм ухудшения действует на все оценки состояния здоровья, показанные на снимке экрана на фиг.3d, как указано в колонке "Δ1 День". Более конкретно, большая часть друзей Андре имеют оценки состояния здоровья, уменьшенные на 1 очко по причине "отсутствия физической активности". Отсутствие введенных в систему данных является для процессора основанием для исполнения алгоритма ухудшения для определения "неактивного" статуса для данного пользователя. Однодневное действие указанного статуса согласно показанному на чертеже алгоритму ухудшения для большей части пользователей приводит к уменьшению на 1 очко в день и уменьшению на 5 очков в неделю. Кроме того, алгоритм ухудшения может оказывать суженное, нелинейное воздействие на общую оценку состояния здоровья.

Как показано на чертеже, пользователь Андре проявлял умеренную активность, зарегистрированную в запоминающем устройстве, к которому указанная система имеет доступ. В результате, указанная умеренная активность обрабатывается и приводит к ежедневному изменению (дельта), которое имеет положительный знак и которое противодействует влиянию алгоритма ухудшения. Следовательно, Андре может видеть, как и его друзья, которые имеют доступ к его опубликованной оценке состояния здоровья, что он увеличил свою оценку от 667 до 669 за один день и от 662 до текущего значения за прошедшие семь дней в результате "умеренной активности". Кроме того, вычисляется прогноз с использованием основного алгоритма и экстраполяции данных на основании новых сведений (т.е. принятых данных) для увеличения оценки еще на 5 очков. С другой стороны, из-за низкой физической активности, но благодаря правильному режиму питания Хэлли за тот же период времени снизила свою оценку на 1 очко в последний день и в общей сложности на 1 очко за последние 7 дней, кроме того, ее прогноз грозит потерей еще одного очка, если эта тенденция будет продолжена. Также, Хэлли обеспечена обратной связью путем выполнения алгоритма и посредством выходных данных, предоставленных системой, которая может поощрять повышение физической активности. С другой стороны, Ирэн не проявляет никакой физической активности и не соблюдает правильный режим питания, что приводит к стремительному изменению ее текущей оценки состояния здоровья и долгосрочному предсказанному влиянию на ее оценку. К тому же, указанная обратная связь может быть предоставлена пользователям и их друзьям или членам группы пользователей, которые объединены общим испытанием и т.п., для создания индивидуальной или групповой мотивации, направленной на занятия физическими упражнениями, правильное питание и т.п.

Кроме того, оценка состояния здоровья свидетельствует об относительном состоянии здоровья человека, не раскрывая основные данные, используемые для ее вычисления, которые могут представлять собой конфиденциальную информацию. Например, пользователю может быть неловко раскрывать сведения о своем весе, возрасте или количестве времени, которое они тратят на занятия физическими упражнениями, другим людям или сообществам. Людей может приводить в смущение возможность коллективного использования сведений об их весе или о том факте, что они фактически не посещают тренажерный зал. Однако, благодаря тому, что оценка состояния здоровья формируется с использованием нескольких коэффициентов, основные данные, используемые для вычисления указанной оценки, остаются приватными. Указанная особенность облегчает коллективное использование состояния здоровья конкретного пользователя, поскольку конкретные пользователи не обязаны раскрывать персональные данные о себе. Например, человек может весить немного больше нормы, но он часто посещает тренажерный зал. Соответственно, этот человек может получить относительно хорошую оценку состояния здоровья. Несмотря на то, что конкретный человек может не желать раскрывать сведения о своем весе, тем не менее, он может раскрыть свою оценку состояния здоровья, которая передает информацию о его относительном состоянии здоровья без описания конкретных подробностей. Внутренние медицинские показатели (например, вес, рост и т.п.) и внешние показатели физической активности (например, длительность упражнений, частота, интенсивность и т.п.) преобразуются в маскированное составное числовое значение. Маскированное числовое значение публикуется, в то время как собранная информация, касающаяся внутренних медицинских показателей и внешних показателей физической активности остается приватной. Основные внутренние медицинские показатели и внешние показатели физической активности защищены таким образом, что третье лицо не может определить указанные показатели на основании числового значения оценки состояния здоровья. Такой подход обеспечен благодаря тому, что показатели могут быть изменены множеством различных способов, и тем не менее числовое значение оценки состояния здоровья может быть тем же самым (например, человек, имеющий большой вес, который часто посещает тренажерный зал, может иметь такую же оценку состояния здоровья, что и человек, вес которого не превышает норму, но который не очень часто занимается физическими упражнениями). Таким образом, знание только одного числового значения оценки состояния здоровья не раскрывает точные показатели, относящиеся к состоянию здоровья конкретного человека. Соответственно, несмотря на то, что основные статистические данные о состоянии здоровья маскируются, тем не менее оценка состояния здоровья может быть использована в качестве сравнительной оценки для указания состояния здоровья человека в различных случаях применения.

После вычисления оценивающим модулем оценки состояния здоровья пользователя на этапе 270 публикационный модуль считывает из запоминающего устройства назначенную группу реципиентов, которым разрешен прием оценки состояния здоровья. Группа реципиентов может включать друзей или родственников пользователя, товарищей по спортивной команде, работодателей, страховщиков и т.п. На этапе 280 публикационный модуль сообщает оценку состояния здоровье назначенной группе. В случае, если информация должна быть распространена в группе друзей, она может быть опубликована в портале социальной сети на основе Интернета, в котором доступ к данным ограничен только назначенными членами указанной группы.

Данные о показателях состояния здоровья и оценке состояния здоровья могут сохраняться в течение длительного времени в запоминающем устройстве или другой базе данных, так что пользователь может проследить свой прогресс. Для пользователя могут генерироваться диаграммы для отслеживания прогресса и анализа с целью улучшения образа жизни.

Кроме того, могут быть выявлены тенденции, которые способствуют постановке диагноза в случае медицинских проблем и/или для улучшения режима питания. Например, если вес человека продолжает увеличиваться несмотря на эквивалентную или повышенную физическую активность, система может стимулировать или предлагать некоторые медицинские обследования (например, обследование щитовидной железы, наличие беременности) для определения причины прибавления веса.

Согласно некоторым вариантам реализации большая часть системы расположена удаленно от пользователя, и пользователь получает доступ к системе посредством локального пользовательского интерфейсного устройства. Например, система может быть выполнена на основе сети Интернет, и пользователь взаимодействует с локальным пользовательским интерфейсным устройством (например, персональным компьютером или мобильным электронным устройством), которое соединено с Интернетом (например, посредством проводной/беспроводной коммуникационной сети), для обмена данными с указанной системой на основе Интернета. Пользователь посредством локального интерфейсного устройства получает доступ к системе на основе Интернета, в которой запоминающее устройство и программные модули дистанционно управляют и обмениваются данными с локальным устройством посредством сети Интернет. Локальное устройство используется для передачи данных удаленному процессору и запоминающему устройству, в котором данные дистанционно сохраняются, обрабатываются, преобразуются в оценку состояния здоровья и затем сообщаются назначенным группам посредством интернет-портала с ограниченным доступом. Согласно другому варианту реализации система может быть в основном расположена в локальном устройстве, в котором данные локально сохраняются, обрабатываются и преобразуются в оценку состояния здоровья, которая затем передается в распространяющий данные портал для дистанционной публикации среди назначенных групп.

Система может быть выполнена в виде платформы социальной сети, которая исполняется программными модулями, сохраненными в запоминающем устройстве и исполняемыми процессорами. Система может быть осуществлена в форме отдельной автономной "медико-тематической" системы социальной сети или в форме приложения, которое может быть встроено в уже существующую систему социальной сети (например, Facebook, MySpace и т.п.). Пользователь получает доступ к начальной странице, в которой он может вводить информацию, указывать, какую информация публиковать для назначенных групп, и управлять членством назначенных групп. В начальной странице пользователю предлагается ввести информацию, относящуюся к состоянию здоровья, для каждого из различных показателей. Пользователь может указать свой вес, дату рождения, рост, физическую активность и другую информацию, относящуюся к состоянию здоровья. Затем вычисляется оценка состояния здоровья пользователя. Указанную вычисленную оценку состояния здоровья сообщают другим назначенным пользователям, если им разрешен доступ к указанной информации. Кроме того, пользователь может просматривать информацию, относящуюся к оценке состояния здоровья других членов группы. Соответственно, пользователь может сравнивать свое общее состояние здоровья с состоянием здоровья других членов группы. Сравнение оценок состояния здоровья с другими членами группы может сформировать у членов указанной группы мотивацию для состязания с целью улучшения оценок состояния их здоровья. В начальной странице также может быть представлена другая информация, например, такая как рекомендации, направленные на улучшение состояния здоровья, медицинские новости, сведения о медикаментах, местные события в сфере физической культуры, медицинские услуги, реклама и информация о скидках на медицинские и/или оздоровительные товары и услуги, публикация достижений в сфере здорового образа жизни или улучшения здоровья.

Согласно другим вариантам реализации оценка состояния здоровья может быть составным объектом, включающим оценку Метрической модели состояния здоровья и оценку Модели качества жизни. Объединение оценок, полученных на основании различных моделей, обеспечивает более целостное обследование состояния здоровья пользователя. Оценка Метрической модели состояния здоровья оценивает состояние здоровья пользователя на основании относительно легко измеряемых показателей (например, возраста, пола, веса и т.п.) и сравнивает их численные значения с приемлемыми моделями популяционного исследования. Оценка Модели качества жизни сосредоточена на самооценке пользователем качества своей жизни, измеренного на основании ответов, полученных в процессе анкетного опроса (т.е. система принимает во внимание собственное обследование пользователем состояния своего здоровья и качества жизни), поскольку имеется корреляция между тем, как человек "ощущает" собственную жизнь, и реальным измеренным состоянием его здоровья. Комбинация оценок, полученных на основании указанных двух моделей, которые будут подробно описаны ниже, формирует более содержательную и целостную картину состояния здоровья.

Оценка Метрической модели состояния здоровья основана на медицинской информации о показателях пользователя, таких как его история болезни, внешние признаки, физиологические показатели и информация об образе жизни, переданных в систему. Например, система может предложить пользователю анкетный опрос для получения ответов (типа: да/нет, выбор, числовой ввод и т.п.) или предоставить пользователю возможность заполнить поля опросной формы. Информация об истории болезни может содержать хронологию медицинских показаний пользователя и/или преобладание медицинских показаний в семье пользователя.

Примеры информации об истории болезни могут включать такую информацию, как, например, болеет ли пользователь диабетом, имеются ли в его семье больные диабетом, переносили ли пользователь или члены его семьи сердечный приступ, стенокардию, инсульт, или переходящий ишемический приступ, мерцательную аритмию или нерегулярное сердцебиение, имеют ли пользователь или члены его семьи высокое кровяное давление, требующее лечения, имеют ли пользователь или члены его семьи гипотиреоз, ревматоидный артрит, хроническое почечное заболевание, заболевание печени, гипертрофию левого желудочка, хроническую сердечную недостаточность, регулярный прием стероидов и т.п.

Оценка Метрической модели состояния здоровья также может быть основана на неотъемлемых признаках пользователя. Признаки могут содержать возраст, пол, этническую принадлежность, рост, вес, размер талии и т.п. Кроме того, оценка Метрической модели состояния здоровья может быть сформирована на основании физиологических показателей пользователя. Примеры физиологических показателей могут включать систолическое кровяное давление, полный серологический холестерин, липопротеин высокой плотности (ЛПВП), липопротеин низкой плотности (ЛПНП), триглицериды, высокочувствительный С-реактивный протеин, уровень глюкозы в крови натощак и т.п. Введенные данные также могут содержать показатели образа жизни пользователя. Например, показатели образа жизни могут содержать данные о том, является ли пользователь курильщиком (курил в прошлом, курит в настоящее время, интенсивность курения и т.п.), сколько упражнений выполняет пользователь (частота, интенсивность, тип и т.п.), тип пищевого рациона (вегетарианская пища, высокобелковый пищевой рацион, обезжиренный пищевой рацион, обогащенная клетчаткой диета, питание типа "фаст-фуд", ресторан, домашняя кухня, обработанные и предварительно упакованные продукты, размер порций, частота приемов пищи и т.п.). Ниже приведены некоторые из примеров показателей, которые могут использоваться для сравнения индикаторов состояния здоровья пользователя с моделями вероятности дожития для вычисления оценки Метрической модели состояния здоровья пользователя.

Прогностические модели вероятности дожития до определенного возраста могут быть использованы для предсказания вероятности того, что человек будет страдать по меньшей мере одним серьезным заболеванием в течение данного периода времени.

Математические модели могут оценивать указанную вероятность на основании наблюдаемых популяционных характеристик. С использованием наблюдаемых данных о ряде явно тяжелых заболеваний, таких как инсульт или инфаркта миокарда, указанные модели могут генерировать вероятность того, что человек будет страдать одним из таких заболеваний в течение данного периода времени, на основании ряда измерений маркеров или прогностических факторов, присущих указанным заболеваниям (например, информации об истории болезни пользователя, признаков, физиологических показателей, образе жизни и т.п., как описано выше). Промежуток времени между моментом измерения прогностических факторов и целевым событием, который генерируется указанными моделями, называется вероятностью дожития, хотя подразумевается, что не все целевые события, которые предполагаются, непременно являются фатальными.

Указанные модели вероятности дожития обычно получают из исследования в целом больших популяций, которые наблюдаются в течение длительного времени, обычно более десяти лет, а статистические данные, собранные при наблюдении за целевыми событиями, суммируют и обобщают с использованием математических способов. Известны многочисленные такие модели, которые проверены и подтверждены в широких масштабах и усовершенствованы периодическим обновлением их показателей с использованием новых данных. Примеры известных моделей могут включать: поднабор моделей, развитых и поддержанных Фрамингемским исследованием сердца (обширная библиография о результатах, полученных в ходе Фрамингемского исследования сердца, приведена на странице: www.framinghamheartstudy.org/biblio); подмножество моделей, развитых и поддержанных Ноттингемским Университетом и организацией QResearch (см., например, J. Hippisley-Cox и др., Прогнозирование риска сердечно-сосудистых заболеваний в Англии и Уэльсе: проспективное отведение и валидация QRISK2, BMJ 336: 1475 doi: 10.1136/bmj.39609.449676.25 (Опубликовано 23 июня 2008)), модель ASSIGN, развитая Университетом Данди (см., например, Н. Tunstall-Pedoe и др., Сравнение прогноза по 27 различным факторам ишемической болезни сердца и летального исхода у мужчин и женщин согласно Исследованию здоровья сердца в Шотландии (SHHC): когортное исследование; BMJ 1998; 316: 1881), модель Рейнольдса (см., например, РМ Ridker и др., С-реактивный протеин и улучшение прогнозирования общих сердечно-сосудистых рисков с использованием семейного анамнеза: Оценка рисков по Рейнольдсу для мужчин. Выпуск 2008; 118; 2243-2251, и Разработка и валидизация усовершенствованных алгоритмов для обследования общих сердечно-сосудистых рисков у женщин, JAMA, 14 февраля, 2007-Том 297, №6), модель PROCAM из Мюнстерского исследования сердечно-сосудистых рисков (см., например, Простая схема подсчета для вычисления риска острых коронарных приступов, составленная на основании 10-летнего проспективного исследования сердечно-сосудистых заболеваний в Мюнстере (программа PROCAM), Выпуск 2002; 105: 310-315), и модель SCORE (см., например, RM Conroy и др., Определение риска сердечно-сосудистого заболевания на основе 10-летнего периода в Европе: проект SCORE, Европейский журнал сердца (2003) 24, 987-1003).

Также могут быть получены другие модели риска. Кроме того, также могут использоваться модели предшественника. Модели предшественники предсказывают развитие первого состояния (например, высокого кровяного давления), причем развитие первого состояния является прогностическим для развития второго состояния (например, болезни сердца). Известны модели, которые, например, генерируют оценки вероятности развития диабета или высокого кровяного давления, которые являются двумя важными показателями летальности. Например, высокая вероятность развития диабета через пять лет независимо увеличивает вероятность серьезного сердечно-сосудистого заболевания в течение следующих десяти лет. Могут быть использованы несколько указанных моделей предшественников, и использование которых приводит к более точным метрическим моделям риска, но что еще более важно, также приводит к возможному уменьшению риска летальности посредством четких поддающихся изменению аспектов образа жизни.

Традиционные модели вероятности дожития имеют некоторые изначальные ограничения, которые вытекают из процедур, используемых для их построения. При выведении таких моделей исследователи находят компромисс между точностью и простотой использования. Индуктивная модель, т.е. модель, полученная непосредственно из данных, с трудом включает все возможные показатели. Причина этого частично заключается в том, что все соответствующие показатели конкретного заболевания известны, но также частично в том, что измерение некоторых известных показателей может быть затруднительным или дорогостоящим. Фактически, некоторые известные маркеры риска, такие как генетические факторы, часто не содержатся в указанных моделях. Таким образом, некоторые потенциальные и известные прогностические показатели могут быть исключены как коварианты при построении данной модели дожития.

Построение моделей вероятности дожития осуществляют с использованием данных, собранных у некоторой популяции, и таким образом суммируют и обобщают параметры заболеваемости и смертности для исследованной популяции. Однако, такая модель может быть противоречивой при сравнении с оценками риска, полученными из других популяций. Если данная модель применяется для популяции, которая отличается от популяции, на основании исследования которой была построена указанная модель, она часто недооценивает или переоценивает конкретный риск, потому что зачастую рассматриваются только несколько показателей, и еще потому, что другие соответствующие показатели, которые отсутствуют в указанной модели, могли бы показать значительные различия между двумя указанными группами.

Принимая во внимание вышесказанное, наряду с основной вероятностной логикой, целесообразная комбинация моделей, построенных для нескольких различных популяций, будет генерировать улучшенный прогноз рисков по сравнению с единичной выбранной наугад моделью, и таким образом будет более надежной при оценке рисков для популяции в целом. Кроме того, с точки зрения математики, в соответствии с самыми общими допущениями, некоторые способы комбинирования моделей, называемые усилением предикторов, могут повысить точность составных моделей. Фактически, усиление ряда моделей при правильном применении позволяет построить модель с точностью, которая как минимум соответствует самой точной модели в усиленном наборе.

Соответственно, оценка Метрической модели состояния здоровья может быть вычислена путем сравнения информации о медицинских показателях пользователя с моделями вероятности дожития. Оценка, предпочтительно в диапазоне от 0 до 1000, с верхним пределом, соответствующим прекрасному состоянию здоровья и нижним пределом, обозначающим слабое состояние здоровья, может быть получена в результате двухступенчатого процесса. Во-первых, общую вероятность дожития получают из комбинации вероятностей дожития, сгенерированных отдельными моделями вероятности дожития, как описано выше. Во-вторых, результирующую вероятность дожития, которая является численным значением в диапазоне от 0 до 1, преобразуют с использованием параметрической нелинейной отображающей функции в диапазоне от 0 до 1000. Параметрическая отображающая функция настраивается таким образом, чтобы она была линейной и имела большой наклон в области типичных вероятностей дожития и асимптотически уплощалась в низком и высоком концах распределения вероятности дожития. Отображающая функция предназначена для резкой реакции на изменения в типичной области вероятности дожития.

Как описано выше, оценка состояния здоровья может быть составлена из оценки, полученной из Метрической модели состояния здоровья, и оценки, полученной из Модели качества жизни. Оценка согласно Модели качества жизни формируется на основании ответов пользователя на ряд анкетных вопросов. Система может содержать несколько различных анкетных вопросников, в целом содержащих небольшое количество вопросов. Тип анкетных вопросников и тип вопросов, представленных пользователю, могут быть составлены на основании показателей состояния здоровья пользователя (т.е. возрасте пользователя, других данных из истории болезни пользователя и т.п.). Конкретный анкетный вопросник может быть сгенерирован и представлен пользователю на основе информации о пользователе, которая известна системе. Вопросы могут сопровождаться соответствующими вариантами ответов, которые пользователь может указать/пометить на форме без введения пользователем в произвольной форме дополнительного текста, что облегчает выбор ответов. Могут быть использованы другие типы ответов (например, в форме оценки пользователем в пределах от 1 до 10 истинности некоторого утверждения). В следующем списке приведены образцы вопросов (в произвольном порядке), касающихся ряда связанных с состоянием здоровья сторон качества жизни, которые могут использоваться в анкетном вопроснике системы.

Образец вопросов:

- Как вы оцениваете качество вашей жизни?

- Как вы оцениваете свое общее состояние здоровья?

- Насколько вы получаете удовольствие от жизни?

- До какой степени вы чувствуете вашу жизнь полноценной?

- Насколько хорошо вы способны концентрироваться?

- Насколько безопасно вы чувствуете себя в повседневной жизни?

- Насколько полезна для здоровья ваша физическая среда?

- Удовлетворены ли вы своим внешним видом?

- До какой степени вы имеете возможность проведения своего досуга?

- Насколько вы нуждаетесь в каком-либо медицинском обслуживании, чтобы нормально вести свою ежедневную жизнь?

- Как долго ваша физическая активность была ограничена из-за вашего общего расстройства или проблем со здоровьем?

- Вы нуждаетесь в помощи при реализации ваших личных потребностей из-за проблем с состоянием здоровья?

- Вы нуждаетесь в помощи при реализации ваших повседневных потребностей из-за проблем с состоянием здоровья?

- Вы ограничены в любом случае в каких-нибудь действиях из-за какого-нибудь главного ухудшения или проблемы с состоянием здоровья?

- Насколько истинным или ложным для вас является каждое из следующих утверждений:

- Кажется, я заболеваю немного легче, чем другие люди;

- Я также же здоров, как и любой другой известный мне человек;

- Я предчувствую, что мое здоровье ухудшится;

- Состояние моего здоровья является превосходным,

- Страдаете ли Вы от любого из следующих общих недомоганий или проблем со здоровьем, которые ограничивают вашу физическую активность?

- Артрит или ревматизм;

- Боли в шее или спине;

- Рак;

- Депрессия, беспокойство или любая эмоциональная проблема;

- Ухудшение зрения;

- Переломы, повреждение костей/суставов;

- Ухудшение слуха;

- Ухудшение дыхания;

- Затруднение в ходьбе;

- Другие ухудшения или недомогания.

За прошедших 30 дней сколько дней:

- Ваше физическое состояние здоровья не было хорошим?

- Боль мешала вам совершать обычные действия, такие как уход за собой, работа или отдых?

- Вы чувствовали тоску, грусть или подавленность?

- Вы чувствовали беспокойство, напряженность или раздражение?

- Вы чувствовали, что недостаточно отдохнули или выспались?

- Вы чувствовали себя совершенно здоровым и полным сил?

- Вы сильно нервничали?

- Вы чувствовали такое уныние, что ничто не могло развеселить вас?

- Вы чувствовали спокойствие и безмятежность?

- Вы чувствовали в себе много сил?

- Вы чувствовали себя унылым и грустным?

- Вы чувствовали себя усталым?

- Вы чувствовали себя счастливым?

- Вы чувствовали себя утомленным?

- Насколько вы удовлетворены:

- Своим сном?

- Своей способностью выполнять свои ежедневные действия?

- Своей работоспособностью?

- Самочувствием?

- Своими личными отношениями?

- Своей сексуальной жизнью?

- Поддержкой своих друзей?

- Условиями вашего жилища?

- Доступностью медицинского обслуживания?

- Своим транспортом?

Вы ограничивали любое из следующих действий из-за состояния своего здоровья?

- Энергичные действия, такие как бег, поднимание тяжестей, участие в напряженных спортивных состязаниях;

- Умеренные действия, такие как перемещение стола, толкание пылесоса, боулинг или игра в гольф;

- Подъем или переноска купленных в магазине продуктов;

- Подъем на несколько лестничных маршей;

- Подъем на один лестничный марш;

- Прогиб, стояние на коленях или наклон;

- Прогулка на расстояние больше одной мили;

- Прогулка на расстояние нескольких кварталов:

- Прогулка вокруг одного квартала;

- Принятие ванны/душа или переодевание.

Приведенный перечень содержит лишь примеры вопросов, которые могут быть предложены пользователю. Ответам пользователя на указанные вопросы присваиваются заданные значения. Например, каждому из выбранных ответов может быть присвоено конкретное значение, и на основании полного ответа пользователя может быть сгенерирована оценка. Кроме того, различные вопросы и различные ответы могут быть взвешены по-разному, поскольку некоторые вопросы или важность ответов могут являться явными предикторами состояния здоровья пользователя. Система также может присваивать значение на основании ответа пользователя на комбинацию вопросов, поскольку некоторые комбинации могут быть прогностическими в отношении состояния здоровья. Соответственно, при оценке ответов пользователя на анкетный опрос может быть получена оценка Модели качества жизни. Предпочтительно оценка Модели качества жизни представляет собой числовое значение в диапазоне от 0 до 1000.

Оценка состояния здоровья вычисляется как взвешенное усреднение оценки Метрической модели состояния здоровья и оценки Модели качества жизни. Оценка состояния здоровья может быть представлена пользователю. Оценка состояния здоровья может быть представлена, например, в форме числового значения, в графической форме (т.е. в форме счетчика, шкалы или ползунка) или в форме их комбинации. Как показано на фиг.4А, оценка состояния здоровья представлена комбинацией численной оценки 302 и ползунка 304. На шкале также может быть нанесена цветная маркировка для указания оценки Положение ползунка шкалы 306 указывает оценку пользователя.

Одно преимущество представления оценки состояния здоровья состоит в том, что отсутствует необходимость предоставления вероятностей дожития и исходных измерений пользователю. Вместо этого пользователям предоставляют стандартизированную оценку. Предпочтительно это относится как к оценкам Метрической модели, так и к оценкам Модели качества жизни, но это также относится и к соответствующим входным параметрам для указанных моделей. Это выполнено в основном для стандартизации всех выходных параметров, в том смысле, что пользователям не обязательно знать, насколько хороши или плохи максимальные значения конкретных входных параметров; в любом случае высокие оценки любого входного значения приводят к повышенным общим значениям оценки состояния здоровья, и низкие оценки входных переменных приводят к пониженным общим значениям оценки состояния здоровья.

Кроме того, другое преимущество стандартизированных оценок состояния здоровья состоит в том, что пользователи могут сравнивать свои оценки состояния здоровья с оценками других пользователей. Это обеспечивает сравнительную базу (для сравнения с друзьями, сотрудниками и т.п.) относительно других пользователей. Такие сравнительные оценки могут быть частью игрового компонента системы, в которой пользователь соревнуется с другими пользователями, как будет описано более подробно ниже. Игровые аспекты системы могут использоваться для мотивирования пользователя указанной системы, например, сравнением оценок среди выбранных пользователем групп, сравнением индивидуальных оценок в пределах конфигурируемых распределений субпопуляций, отслеживанием оценок по времени и по тэновкой целей, помимо прочего. Как показано на фиг.3В, численная оценка 302 и графическая оценка 306 пользователей представлена в комбинации с диапазоном оценок 308 группы (например, всего мира), так что пользователь может видеть, как его оценка сравнивается с другими оценками в указанной группе. Пользователи могут расширять игровые меры поощрения для обеспечения возможности сравнения оценок состояния здоровья между пользователями, которые могут существенно отличаться по меньшей мере одним из нескольких конкретных входных показателей, таких как возраст, вес и предварительное состояние риска. Система отмечает улучшения изменяемых параметров пользователя, в частности компонентов образа жизни, и указанные улучшения оценок стимулируют пользователя. Это обеспечивает возможность честной конкуренции между пользователями, например, родителями и детьми посредством оценки состояния их здоровья. Согласно одному аспекту оценка состояния здоровья обеспечивает уравнивание между пользователями, имеющими различные характеристики, и таким образом создает подобие форы в некоторых видах спортивных состязаний. Как показано на фиг.4С, оценка 306 пользователя сравнивается с оценками 310а-310е членов выбранной пользователем группы или его друзей. Как показано на фиг.4D, отдельные медицинские показатели пользователя (например, медицинские данные, представленные как часть Метрической модели состояния здоровья), могут быть сравнены с показателями других пользователей в графическом виде без раскрытия основных фактических значений. На графике 312 показаны уровни высокоплотного липопротеина (ЛПВП), низкоплотного липопротеина (ЛПНП), систолическое кровяное давление (sBP), диастолическое кровяное давление (dBP), индекс массы тела (BMI) и уровень глюкозы о крови натощак (fBG). Оценки пользователя представлены линией 314, каждая из оценок друзей пользователя представлена отдельной точкой 316, и также показан блок 318 распределения для большой группы населения (например, для населения Швейцарии). Таким образом, пользователь может сравнить свои отдельные показатели с группой друзей и средним значением для большой группы населения.

Пользователи могут вводить данные в систему во время события (т.е. во время выполнения упражнения, приема пищи, измерения кровяного давления и т.п.) и видеть результирующее обновление оценки состояния своего здоровья в режиме реального времени. Система может включать функции детализации, обеспечивающие возможность наблюдать различные аспекты компонента оценки состояния здоровья, включая отслеживание в течение длительного времени и соответствующие тенденции всех оценок; указанная система также предоставляет возможность задания целей для различных оценок.

В качестве примера использования, после регистрации в системе (например, при начальном использовании системы) пользователю предлагается ввести данные из его истории болезни. Пользователю также предлагается ответить на вопросы полной Анкеты о качестве жизни, выбранные системой для данного пользователя на основании его истории болезни и показателей, введенных пользователем. После регистрации периодически пользователям предлагают короткие поднаборы (3-5 вопросов), индивидуализирующие анкетный опрос о качестве жизни, для обновления их ответов и прослеживания изменений. Пользователи могут ввести данные для Метрической модели состояния здоровья в любое время, и система запрашивает пользователя относительно значений, которые не обновлялись в течение некоторого времени. Введенные данные для Метрической модели состояния здоровья могут быть получены системой автоматически путем доступа к ряду цифровых измерительных устройств, встроенных в систему (например, система может содержать мобильное электронное коммуникационное устройство, например, смартфон, который связан в беспроводным способом с измерительным устройством, таким как устройство для непрерывного мониторинга глюкозы в крови, так что показатели могут быть измерены, переданы и сохранены системой). Указанные данные могут содержать вес, содержание глюкозы в крови, физическую активность и другие показатели. Система также может содержать однофункциональные или многофункциональные цифровые измерительные устройства. В случае медицинских показателей, получение которых с использованием домашнего измерительного устройства сопряжено с большими трудностями, такими как уровни концентрации липидов сыворотки крови, пользователям предлагается сообщить соответствующие данные только при конфигурировании системы (например, один раз в год и вместе с очередным физическим медицинским обследованием пользователя).

Для устранения ложных оценок система может содержать несколько алгоритмов, определяющих достоверность введенных пользователем данных. Способы проверки достоверности могут быть выбраны в широком диапазоне, начиная с простого обнаружения статистических выбросов и вплоть до многомерных формул оценки вероятности. Когда система обнаруживает возможное неправильно введенное значение, она сигнализирует об этом и предлагает пользователю подтверждать введенное значение или ввести новое.

Система может генерировать все свои оценки даже в случае утери по меньшей мере одного введенного параметра. Она исправляет ошибку добавлением недостающего значения или нескольких значений с использованием различных статистических способов, которые ранжируются от простых общестатистических приемов до использования усложненных статистических моделей, встроенных в вычислительную платформу. Однако, всякий раз, когда введенные данные включают приписанные значения, система отчетливо маркирует все исправленные оценки и периодически предупреждает пользователя о необходимости введения недостающих данных. Система также может обеспечить создание модели оценки, в которой пользователь может временно регулировать свои показатели, так что он может видеть, каким образом изменение некоторых показателей (например, при снижении веса) влияет на итоговую оценку.

Система также может подавать рекомендации пользователям для выполнения некоторых действий, направленных на улучшение оценки состояния их здоровья. Указанные рекомендации могут быть исключительно индивидуальными, если какой-либо входной параметр находится в области критических значений, и более общими, если какой-либо входной параметр вышел из своего оптимального диапазона.

Как описано выше, оценка состояния здоровья может использоваться как часть игрового или соревновательного аспекта системы. Соревновательный аспект увеличивает увлекательную сторону системы для пользователя и поощряет склонность пользователя к продолжению использования указанной системы. Соревновательный аспект может иметь форму получения более высоких уровней на основании достижений, соревнования с другими пользователями (например, в некоторой категории), и/или выполнения трудного упражнения. "Уровень" является общим свидетельством прогресса, Уровень может плавно увеличиваться и увеличиваться при получении очков за активность.

Очки за активность могут быть получены за выполнение многочисленных действий, например, за время, потраченное на выполнение физических упражнений (например, тренировку), за улучшение оценки состояния здоровья, улучшение индекса массы тела, участие в обсуждениях системы (например, система может представлять собой социальную сеть на основе интернет-платформы, и участникам могут быть предложены обсуждения или "классы" для усвоения навыков поддержания физической формы). Уровень пользователя может быть показан в профиле пользователя и на форумах, так что другие пользователи могут наблюдать уровень друг друга. Статус уровня пользователя также может обеспечивать доступ к специальным темам, отличительным особенностям системы и функциональным средствам или наградам (например, к фирменной маркировке).

Пользователи также могут соревноваться в пределах лиг в системе. Лиги сформированы из групп пользователей, и пользователи в пределах лиги могут соревноваться друг с другом (как часть команды или индивидуально). Лиги могут соревноваться в течение ограниченного срока (например, ежемесячно), а также лиги могут назначаться исходя из уровня пользователей (с использованием уровня пользователя как описано выше), типа физических упражнений, выполняемых в лиге, и географической области проживания пользователей. Например, некоторая конкретная лига может быть "бронзовой" (уровень) "горно-велосипедной" (спорт) лигой из "Большого Цюриха" (область), и успех пользователя в указанной лиге измеряется расстоянием и высотой подъема (измеренные значения). Таким образом, пользователи бронзового уровня, проживающие в Большом Цюрихе, которые интересуются горной ездой на велосипеде, могут соревноваться друг с другом в указанной лиге. Ограничение лиг конкретными регионами предоставляет пользователям возможность почувствовать единство, когда они принимают совместное участие в общем мероприятии, и, кроме того, оно дополнительно предоставляет пользователям возможность встречаться друг с другом (например, для совместных групповые тренировок). Одна проблема, связанная с единственной огромной международной лигой, состоит в том, что такая лига может показаться некоторым пользователям безликой толпой, участие в которой является бессмысленным (одни члены лиги конкурируют с другими членами этой же лиги и при этом обитают на абсолютно противоположных континентах и разделены языковыми барьерами, сдерживающими любую групповую или командную активность). Ограничение лиг конкретными рамками уровней упорядочивает игровое поле для пользователей, имеющих конкретные уровни навыков. Значения, которые необходимо измерить для определения характеристик лиги, например, могут включать расстояние (горизонтальное, вертикальное) и длительность выполненных физических упражнений. Пользователи также могут формировать группы внутри лиг.

Командные лиги работают таким же образом, что и лиги, описанные выше, однако они ранжируются на основании своих общих характеристик. Команды усиливают коллективный аспект участия в физической активности. Команды могут иметь фиксированный размер (например, 2, 3, 5, 10 и т.п. пользователей).

Система также может предлагать пользователям для выполнения трудные упражнения или испытания. Для указанных упражнений может быть задано время выполнения. Целями испытания могут являться, например, улучшение оценки (нормализованной) состояния здоровья, достижение некоторых показателей спортивной активности (например, полное расстояние, полное восхождение и т.п.), или выполнение спортивного упражнения в заданный промежуток времени (например, прохождение заданного маршрута со скоростью шесть миль в минуту). Испытание может быть открытым, в котором может участвовать любой пользователь, или ограниченным пределами группы (например, друзей, сотрудников, социальной группы и т.п.). Например, конкретным открытым испытанием может быть бег на роликовых коньках в Нью-Йорке по маршруту вдоль внешней аллеи Центрального парка с измерением времени, потраченного на выполнение указанного упражнения. Общественные испытания могут генерироваться автоматически системой или администраторами системы. Групповые испытания могут быть выбраны членами группы. Испытания обеспечивают сильную игровую динамику, стимулирующую пользователей к выполнению упражнения. Для выполнения трудных упражнений (обычно) выделяется меньшее время по сравнению с соревнованием в лигах. Выбор маршрута может быть организован советом устроителей. На первом этапе указанный совет устроителей может публиковать маршруты на платформе системы (например, вебсойте типа социальной сети); на втором этапе система выбирает популярные маршруты (т.е. маршруты с высокой активностью пользователей) в качестве еженедельного испытания. Проверка правильности маршрута осуществляется путем отслеживания с использованием системы GPS. Места испытания могут быть ограничены защитным ограждением для предотвращения опасных действий во время прохождения испытания, такого как прохождение горно-велосипедных маршрутов с опасными крутыми склонами.

Системы лиг и испытаний предоставляют пользователю возможность добиться признания его достижений.

Свидетельства достижений пользователя могут быть собраны и показаны в его профиле.

Свидетельства достижений в целом могут представлять собой трофей, медаль или награду, присужденные пользователю при завершении испытания и/или за успехи в лиге. Могут быть использованы различные поощрения достижений, таких как большое количество друзей, которых приобрел пользователь в системе (при открытом участии), достижений, связанных с временем, интенсивностью и количеством физических упражнений, выполненных пользователем (уровень участия в физических упражнениях), достижений, относящихся к конкретным спортивным действиям (например, пройденное расстояние), достижений, связанных с частотой, с которой пользователь измеряет свои показатели (например, вес) для усовершенствования системы, количеством сниженного веса или, например, способностью поддерживать свой индекс массы тела. Ниже приведен список, представляющий собой пример набора достижений и действий, необходимых чтобы получить поощрение:

Пример списка достижений:

- Претендент: Принять участие в общественном испытании.

- Опытный претендент: Принять участие в 10 общественных испытаниях.

- Чемпион: Выиграть испытание.

- Чемпион в нескольких видах спорта: Выиграть общественное испытание в двух различных спортивных состязаниях.

- Международный претендент. Принять участие в общественном испытании в двух различных странах.

- Международный чемпион: Выиграть общественное испытание в двух различных странах.

- Мировой претендент: Принять участие в общественном испытании на каждом континенте.

- Мировой чемпион: Выиграть общественное испытание на каждом континенте.

Другие аспекты систем испытаний и лиг состоят в том, что указанные системы могут быть связаны с возможностями маркетинга. Например, призы для победителей испытания могут быть спонсированы торговыми организациями. Приз может иметь отношение к данному испытанию (например, подарочный сертификат для оценки диетических продуктов питания для победителя соревнований по снижению веса). Кроме того, маршруты соревнований могут быть выбраны таким образом, чтобы направить пользователей в некоторые регионы для развития туризма, или могут начинаться/заканчиваться в выбранных местах (например, велосипедные гонки начинаются перед магазином спортивных товаров).

Одно преимущество указанной системы состоит в том, что она предоставляет пользователям и группам пользователей возможности эталонного сравнивания. Указанные функции позволяют другим группам, таким как страховые компании или работодатели, оценивать относительное состояние здоровья людей для определения рисков, связанных с состоянием здоровья каждого человека. Соответственно, пользователи могут сравнивать себя с другими людьми для оценки своего сравнительного уровня состояния здоровья, например в группе друзей. Страховые компании могут использовать информацию об оценках состояния здоровья для определения страховой премии для человека или группы людей (например, служащих компании). Согласно другим вариантам реализации оценки состояния здоровья могут быть сформированы для группы на основании оценки состояния здоровья членов указанной группы. Например, оценка состояния здоровья может быть вычислена для всей компании на основании оценок состояния здоровья ее служащих, так что страховая компания может установить страховую премию на основании указанной оценки состояния здоровья всей компании по сравнению с другими компаниями. Согласно другим вариантам реализации оценка состояния здоровья может использоваться для оценивания состояния здоровья профессиональных спортсменов для определения реальной рыночной стоимости указанного спортсмена. На профессиональных спортивных состязаниях в атлетов инвестируют большие денежные средства и ресурсы на всех уровнях. Большей частью решение об инвестициях в конкретного спортсмена принимают на основании прошлых характеристик указанного спортсмена. Другие факторы могут включать историю прошлых физических травм, а самого спортсмена подвергают медицинскому обследованию, прежде чем с ним будет заключена сделка. Оценка состояния здоровья может использоваться в качестве индикатора текущего состояния здоровья спортсмена и в качестве прогностического фактора будущих характеристик спортсмена. Если оценка состояния здоровья спортсмена оказалась низкой, это может означать, что спортсмен может получить травму или что его физические показатели ухудшились. Соответственно, оценка состояния здоровья может формировать основу для принятия решения относительно того, имеют ли смысл вложения капитала в данного спортсмена. Оценки состояния здоровья также могут использоваться в качестве прогностического фактора результата конкретного соревнования между двумя командами. Например, оценки состояния здоровья отдельных членов команды могут быть соединены для формирования общей оценки состояния здоровья команды. Сравнение оценок состояния здоровья команды может указывать на вероятный результат соревнования между указанными двумя командами (например, команда с более высокой оценкой состояния здоровья имеет повышенную вероятность победы). Такая информация может использоваться в игровых контекстах, таких как воображаемые спортивные команды, или для определения шансов в спортивном пари. Оценка состояния здоровья может быть использована для соревнований между клубами (например, соревнований за улучшение группового состояния здоровья, а также рекламы на основании оценки состояния здоровья человека, игры, телевидения/Интернета и т.п.).

Таким образом, в широком аспекте, способ согласно настоящему изобретению может быть понят как сбор информации, относящейся к состоянию здоровья, переработка указанной информации в оценку состояния здоровья и публикация указанной оценки состояния здоровья. Система для осуществления указанного способа может содержать компьютер, содержащий процессор, запоминающее устройство и кодирующие модули, исполняемые процессором, для сбора, обработки и публикации информации. Собранная информация представляет собой показатели состояния здоровья пользователя, в частности, как внутренние значения, относящиеся к измеряемым медицинским показателям по меньшей мере одного физического лица, так и внешние значения, относящиеся к физической активности каждого человека (людей), такой как выполняемая работа, тип трудовой деятельности, выполняемой указанным человеком, и количество физической работы, связанной с указанной трудовой деятельностью (например, сидячая работа, конторская работа, в отличие от активной, ручной трудоемкой работы), и/или потребляемые калории/продукты питания. Весовые коэффициенты применяют к относящимся к состоянию здоровья показателям для управления относительным влиянием, которое оказывает каждый показатель на вычисленную оценку состояния здоровья пользователя. Оценка состояния здоровья вычисляется с использованием процессора путем комбинирования показателей в соответствии с некоторым алгоритмом. Оценка состояния здоровья сообщается назначенной группе посредством портала. Согласно одному варианту реализации указанный портал представляет собой распространяющий информацию форум, созданный на основе сети Интернет.

Кроме того, настоящее изобретение может отличаться следующими этапами способа сбора и представления относящихся к состоянию здоровья данных, на которых:

собирают информацию о показателях состояния здоровья пользователя,

сохраняют собранную информацию в запоминающем устройстве,

сохраняют весовые коэффициенты в запоминающем устройстве,

обрабатывают собранную информацию путем исполнения процессором кода, который конфигурирует процессор для применения весовых коэффициентов к показателям, относящимся к состоянию здоровья,

вычисляют оценку состояния здоровья с использованием процессора путем объединения взвешенных показателей в соответствии с алгоритмом и

сообщают оценки состояния здоровья назначенной группе с использованием портала.

Предложенные в настоящей заявке способы описаны со ссылкой на блок-схемы, которые облегчают понимание основных процессов; однако, некоторые блоки могут быть использованы в произвольном порядке, при котором события направляют процесс выполнения программы, такой как объектно-ориентированная программа. Соответственно, блок-схемы должны быть истолкованы как примеры, так что программные блоки могут быть использованы в различном порядке, отличающемся от показанного на чертежах.

Несмотря на то, что настоящее изобретение описано на примере некоторых вариантов его реализации, он не ограничивается описанными вариантами реализации, но, напротив, более широко определено перечислением в любых пунктах приложенной формулы и их эквивалентов.

Изобретение относится к области обработки медицинских данных. Техническим результатом является обеспечение возможности публикации числовой оценки данных, относящихся к состоянию здоровья человека, в маскированном виде с сохранением возможности сравнительной оценки. Система для сбора информации, относящейся к состоянию здоровья, перерабатывает информацию в составное числовое значение и публикует указанное значение. Система содержит компьютер, имеющий процессор, запоминающее устройство и кодирующие модули, исполняемые процессором для осуществления способа. Способ содержит этап, на котором собирают информацию, относящуюся к некоторым внутренним и внешним показателям пользователя. К показателю применяют весовые коэффициенты для управления относительным влиянием каждого показателя на вычисленное числовое значение, относящееся к пользователю. Вычисляют оценку состояния здоровья с использованием процессора путем объединения взвешенных показателей в соответствии с алгоритмом. Публикуют числовое значение для назначенной группы посредством портала, и в то же время основные показатели остаются приватными. 2 н. и 22 з.п. ф-лы, 13 ил.

1. Реализуемый с использованием компьютера способ переработки частных относящихся к состоянию здоровья данных в маскированную числовую оценку, подходящую для публикации, содержащий этапы, на которых:
принимают в запоминающее устройство данные, причем принятые данные представляют по меньшей мере один внутренний медицинский показатель и по меньшей мере один внешний показатель физической активности пользователя,
сохраняют принятые данные в запоминающем устройстве,
сохраняют весовые коэффициенты в запоминающем устройстве,
обрабатывают принятые данные путем исполнения кода процессором, который конфигурирует процессор для
применения соответствующих указанных весовых коэффициентов по меньшей мере одному к внутреннему медицинскому показателю и по меньшей мере одному внешнему показателю физической активности,
применения ухудшающего компонента к обработанному по меньшей мере одному внешнему показателю физической активности для уменьшения относительного веса обработанного по меньшей мере одного внешних показателей физической активности для физической активности в зависимости по меньшей мере от одного коэффициента, связанного с пользователем,
преобразуют указанные обработанные полученные данные путем исполнения дополнительного кода процессором, причем обработанные полученные данные преобразуют в маскированное составное числовое значение путем комбинирования взвешенных показателей в соответствии с алгоритмом, и
автоматически публикуют маскированное составное числовое значение для назначенной группы посредством портала с использованием кода, исполняемого в процессоре и свободного от вмешательства человека при сохранении приватности принятых данных, представляющих указанный по меньшей мере один внутренний медицинский показатель и указанный по меньшей мере один внешний показатель физической активности.

2. Способ по п.1, согласно которому по меньшей мере один коэффициент, связанный с пользователем, является возрастом или возрастным диапазоном пользователя, так что ухудшающий компонент уменьшает относительный вес обработанного по меньшей мере одного внешнего показателя физической активности для первого пользователя, имеющего первый возраст или относящегося к первому возрастному диапазону, иначе чем для второго пользователя, имеющего второй возраст или относящегося ко второму возрастному диапазону.

3. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором усредняют опубликованное маскированное составное числовое значение группы пользователей для определения группового составного числового значения с использованием дополнительного кода, исполняемого процессором.

4. Способ по п.1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
принимают в запоминающее устройство данные, представляющие по меньшей мере один внешний показатель образа жизни пользователя,
причем на этапе обработки принятых данных также исполняют в процессоре дополнительный код, который конфигурирует процессор для
применения соответствующих показателей из весовых показателей к указанному по меньшей мере одному внешнему показателю образа жизни, и
применения ухудшающего компонента для уменьшения относительного веса указанного по меньшей мере одного внешнего показателя образа жизни в зависимости от указанного по меньшей мере одного параметра или по меньшей мере еще одного коэффициента, связанного с пользователем,
при этом этап преобразования обработанных полученных данных также включает исполнение в процессоре кода, который конфигурирует процессор для объединения указанного по меньшей мере одного обработанного внутреннего медицинского показателя, указанного по меньшей мере одного обработанного внешнего показателя физической активности и указанного по меньшей мере одного обработанного внешнего показателя образа жизни в соответствии с указанным алгоритмом.

5. Способ по п.1, согласно которому этапы обработки, преобразования и публикации выполняют по существу автоматически после приема любых из принятых данных.

6. Способ по п.5, дополнительно содержащий этапы, на которых:
передают обработанные принятые данные или маскированное составное числовое значение к тренажерному оборудованию и на этой основе автоматически устанавливают программу упражнений и
передают от тренажерного оборудования в запоминающее устройство информацию об активности для ее включения в указанный по меньшей мере один внешний показатель физической активности.

7. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором отслеживают составное числовое значение и обеспечивают инициирование обратной связи путем исполнения кода процессором и без вмешательства человека.

8. Способ по п.7, согласно которому обратную связь используют для подачи предупредительного сигнала пользователю для инициирования физической активности или изменения запланированной физической активности.

9. Способ по п.7, согласно которому обратная связь содержит предупредительный сигнал, переданный заданному человеку.

10. Способ по п.7, согласно которому на этапе отслеживания отслеживают значение во времени и инициируют предупредительный сигнал в зависимости от изменения указанного значения с течением времени.

11. Способ по п.7, согласно которому на этапе инициирования обратной связи отправляют электронное сообщение, предназначенное пользователю, содержащее инструкции об изменениях физической активности и/или образа жизни пользователя, для улучшения маскированного составного числового значения.

12. Способ по п.7, дополнительно содержащий этап, на котором путем исполнения дополнительного кода в процессоре вычисляют прогностическое маскированное составное числовое значение, которое указывает прогностическое будущее состояние, основанное на прошлых данных, с использованием принятых данных о пользователе в соответствии с прогностическим алгоритмом и вызывают инициирование прогностической обратной связи.

13. Способ по п.1, согласно которому на этапе обработки принятого по меньшей мере одного внешнего показателя физической активности:
принимают в запоминающее устройство результаты измерения количества калорий, израсходованных во время физической активности, и
исполняют посредством процессора дополнительный код, который конфигурирует процессор для:
преобразования измеренного количества калорий в значение метаболического эквивалента нагрузки путем деления на вес тела пользователя,
деления указанного значения метаболического эквивалента нагрузки между пулом состояния здоровья и премиальным пулом, причем указанный премиальный пул имеет заданный размер, и любое разделенное значение метаболического эквивалента нагрузки, превышающее размер премиального пула, назначают пулу состояния здоровья, и
применения ежедневного ухудшающего компонента к премиальному пулу,
при этом на этапе преобразования обработанных данных объединяют указанный обработанный по меньшей мере один внутренний медицинский показатель и взвешенное значение пула состояния здоровья в соответствии с указанным алгоритмом.

14. Система для отслеживания состояния здоровья, содержащая:
коммуникационный блок, выполненный с возможностью приема данных относительно по меньшей мере одного внутреннего медицинского показателя и по меньшей мере одного внешнего показателя физической активности пользователя;
запоминающее устройство, выполненное с возможностью сохранения принятых данных и сохранения весовых коэффициентов;
процессор, выполненный с возможностью обработки принятых данных путем исполнения кода, который конфигурирует указанный процессор для
применения соответствующих весовых коэффициентов к указанному по меньшей мере одному внутреннему медицинскому показателю и указанному по меньшей мере к одному внешнему показателю физической активности,
применения ухудшающего компонента, выполненного с возможностью уменьшения относительного веса указанного обработанного по меньшей мере одного показателя физической активности для физической активности в зависимости по меньшей мере от одного коэффициента, связанного с пользователем;
при этом процессор дополнительно выполнен с возможностью исполнения кода для преобразования обработанных принятых данных в маскированное составное числовое значение с использованием процессора путем объединения взвешенных показателей в соответствии с алгоритмом; и
портал, выполненный с возможностью публикации маскированного составного числового значения для назначенной группы при сохранении приватности собранной информации, относящейся по меньшей мере к одному внутреннему медицинскому показателю и по меньшей мере к одному внешнему показателю физической активности.

15. Система по п.14, в которой по меньшей мере одним коэффициентом, связанным с пользователем, является возраст или возрастной диапазон пользователя, так что ухудшающий компонент уменьшает относительный вес обработанного по меньшей мере одного внешнего показателя физической активности для первого пользователя, имеющего первый возраст или относящегося к первому возрастному диапазону, иначе чем для второго пользователя, имеющего второй возраст или относящегося ко второму возрастному диапазону.

16. Система по п.14, в которой коммуникационный блок дополнительно выполнен с возможностью приема данных по меньшей мере об одном внешнем показателе образа жизни пользователя, причем процессор выполнен с возможностью исполнения кода для:
применения соответствующих весовых коэффициентов к указанному по меньшей мере одному внешнему показателю образа жизни,
применения ухудшающего компонента для уменьшения относительного веса по меньшей мере одного внешнего показателя образа жизни в зависимости по меньшей мере от одного коэффициента, связанного с пользователем, и
преобразования обработанных данных путем объединения указанного по меньшей мере одного обработанного внутреннего медицинского показателя, указанного по меньшей мере одного внешнего показателя физической активности и указанного по меньшей мере одного внешнего показателя образа жизни в соответствии с алгоритмом.

17. Система по п.14, в которой процессор выполнен с возможностью автоматического выполнения указанной обработки после приема любых из принятых данных.

18. Система по п.17, дополнительно содержащая удаленное устройство пользователя, при этом система выполнена с возможностью обмена данными с удаленным устройством пользователя во время его физической активности для приема по меньшей мере выбранных показателей из указанного по меньшей мере одного внешнего показателя физической активности.

19. Система по п.14, дополнительно содержащая отслеживающий блок, выполненный с возможностью отслеживания составных числовых значений и инициирования обратной связи после обнаружения заданного события, связанного с отслеженными составными числовыми значениями.

20. Система по п.19, в которой обратная связь выполнена с возможностью изменения конфигурации программы для задания запланированной физической активности для пользователя или с возможностью задания запланированной физической активности для пользователя.

21. Система по п.19, в которой отслеживающий блок выполнен с возможностью обеспечения передачи электронного сообщения, предназначенного пользователю, содержащего инструкции об изменениях физической активности и/или образа жизни пользователя, для улучшения маскированного составного числового значения.

22. Система по п.19, в которой процессор дополнительно выполнен с возможностью исполнения кода, который конфигурирует процессор для вычисления прогностического маскированного составного числового значения, которое указывает будущее прогностическое состояние, основанное на прошлых данных, с использованием принятых данных пользователя в соответствии с прогностическим алгоритмом, причем указанный отслеживающий блок выполнен с возможностью обеспечения инициирования прогнозирующей обратной связи.

23. Система по п.14, в которой процессор выполнен с возможностью обработки принятого по меньшей мере одного внешнего показателя физической активности путем исполнения кода, который конфигурирует процессор для выполнения этапов, на которых:
получают результаты измерения количества калорий, израсходованных во время физической активности,
преобразуют измеренное количество калорий в значение метаболического эквивалента нагрузки путем деления на вес тела пользователя,
делят указанное значение метаболического эквивалента нагрузки между пулом состояния здоровья и премиальным пулом, причем указанный премиальный пул имеет заданный размер, и любое разделенное значение метаболического эквивалента нагрузки, превышающее размер премиального пула, назначают пулу состояния здоровья, и
применяют ежедневный ухудшающий компонент к премиальному пулу,
преобразуют обработанные данные путем объединения взвешенных внутренних медицинских показателей и взвешенного значения пула состояния здоровья в соответствии с указанным алгоритмом.

24. Система по п.14, дополнительно содержащая двунаправленный канал связи с тренажерным оборудованием, выполненным с возможностью:
передачи обработанных данных или маскированного составного числового значения тренажерному оборудованию;
автоматической установки программы упражнения на основе переданных данных или маскированного составного числового значения; и
приема в запоминающее устройство от тренажерного оборудования информации об активности для ее включения в по меньшей мере один внешний показатель физической активности.