СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ РАЗЛИЧЕНИЯ СВЯЗАННЫХ СО ЗДОРОВЬЕМ СОСТОЯНИЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ НА ОСНОВАНИИ ИНФОРМАЦИИ О ВЗАИМОДЕЙСТВИИ С ПОЛЬЗОВАТЕЛЕМ Российский патент 2016 года по МПК G06Q50/22 

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[0001] Поставщики услуг и производители устройств (например, радиоустройств, сотовых устройств и т.д.) непрерывно пытаются предоставить дополнительные услуги и удобства потребителям, например, предоставляя интересные сетевые службы. Одной областью интереса является разработка соединяющих устройств для реагирования на психические и психологические состояния. Например, пользователи часто взаимодействуют с массой устройств и систем, так что устройства могут непрерывно наблюдать за поведением пользователя посредством информации датчиков, доступной как часть возможностей устройства. Другими словами, особенности использования устройства, которые показывают состояния пользователя или отклонения от нормальных моделей использования, доступны как информация датчиков. Также доступны устройства, которые специально контролируют один аспект пользовательского поведения и регистрируют его обнаружение. Например, шагомеры или датчики артериального давления предназначены для того, чтобы отслеживать и делать запись по существу одного критерия пользовательского здоровья. Однако обычные мобильные устройства часто не связывают собранную информацию датчика с индикацией текущего состояния пользователя. Поэтому поставщики контента сталкиваются с трудностями в определении связанного со здоровьем состояния пользователя с использованием возможностей, основанных только на информации от устройства, связанного с пользователем.

НЕКОТОРЫЕ ПРИМЕРЫ ВАРИАНТОВ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ

[0002] Поэтому имеется потребность и может быть получена добавленная стоимость от подхода, позволяющего различить различные состояния, связанные со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем.

[0003] Согласно одному варианту осуществления, способ включает обработку и/или содействие обработке информации о взаимодействии с пользователем, связанной по меньшей мере с одним устройством, чтобы определить одну или более когнитивных характеристик по меньшей мере одного пользователя. Способ также включает инициирование, по меньшей мере частично, вычисления одного или более векторов характеристик на основании, по меньшей мере частично, одной или более когнитивных характеристик. Способ также включает определение по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния, связанного по меньшей мере с одним пользователем, на основании, по меньшей мере частично, одного или более векторов характеристик.

[0004] Согласно другому варианту осуществления, устройство включает по меньшей мере один процессор и по меньшей мере одну память, включающую код компьютерной программы для одной или более программ, при этом по меньшей мере одна память и код компьютерной программы конфигурированы так, чтобы, вместе по меньшей мере с одним процессором, вызывать, по меньшей мере частично, выполнение этим устройством обработки и/или содействия обработке информации о взаимодействии с пользователем, связанной по меньшей мере с одним устройством, чтобы определить одну или более когнитивных характеристик по меньшей мере одного пользователя. Устройство также обеспечивает, по меньшей мере частично, вычисление одного или более векторов характеристик на основании, по меньшей мере частично, одной или более когнитивных характеристик. Устройство также обеспечивает определение по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния, связанного по меньшей мере с одним пользователем, на основании, по меньшей мере частично, одного или более векторов характеристик.

[0005] Согласно другому варианту осуществления, машиночитаемый носитель данных несет одну или более последовательностей из одной или более команд, которые, когда выполняются одним или более процессорами, заставляют устройство осуществлять обработку и/или содействие обработке информации о взаимодействии с пользователем, связанной по меньшей мере с одним устройством, чтобы определить одну или более когнитивных характеристик по меньшей мере одного пользователя. Устройство также инициирует, по меньшей мере частично, вычисление одного или более векторов характеристик на основании, по меньшей мере частично, одной или более когнитивных характеристик. Устройство также определяет по меньшей мере одно текущее связанное со здоровьем состояние, связанное по меньшей мере с одним пользователем, на основании, по меньшей мере частично, одного или более векторов характеристик.

[0006] Согласно другому варианту осуществления, устройство включает средства для обработки и/или облегчения обработки информации о взаимодействии с пользователем, связанной по меньшей мере с одним устройством, чтобы определить одну или более когнитивных характеристик по меньшей мере одного пользователя. Устройство также включает средства для того, чтобы вызвать, по меньшей мере частично, вычисление одного или более векторов характеристик на основании, по меньшей мере частично, одной или более когнитивных характеристик. Устройство также включает средства для того, чтобы определить по меньшей мере одно текущее связанное со здоровьем состояние, связанное по меньшей мере с одним пользователем, на основании, по меньшей мере частично, одного или более векторов характеристик.

[0007] Кроме того, для различных вариантов осуществления изобретения применимо следующее: способ, включающий содействие обработке и/или обработку (1) данных и/или (2) информации и/или (3) по меньшей мере одного сигнала, где упомянутые (1) данные и/или (2) информация и/или (3) по меньшей мере один сигнал основаны, по меньшей мере частично, на любом одном или любой комбинации способов (или процессов), раскрытых в этой заявке (или извлеченных, по меньшей мере частично, из них), как релевантных для любого варианта осуществления изобретения.

[0008] Для различных вариантов осуществления изобретения также применимо следующее: способ, включающий содействие доступу по меньшей мере к одному интерфейсу, конфигурируемому так, чтобы разрешать доступ по меньшей мере к одной службе, при этом по меньшей мере одна служба конфигурирована так, чтобы выполнять любой один или любую комбинацию сетевых способов или способов поставщика услуг (или процессов), раскрытых в этой заявке.

[0009] Для различных вариантов осуществления изобретения также применимо следующее: способ, включающий содействие созданию и/или содействие модификации (1) по меньшей мере одного элемента пользовательского интерфейса устройства и/или (2) по меньшей мере одной функциональности пользовательского интерфейса устройства, при этом упомянутые (1) по меньшей мере один элемент пользовательского интерфейса устройства и/или (2) по меньшей мере одна функциональность пользовательского интерфейса устройства основаны, по меньшей мере частично, на данных и/или информации, получаемых в результате одного или любой комбинации способов или процессов, раскрытых в этой заявке, как релевантных для любого варианта осуществления изобретения, и/или по меньшей мере одном сигнале, получаемом в результате одного или любой комбинации способов (или процессов), раскрытых в этой заявке, как релевантных для любого варианта осуществления изобретения.

[0010] Для различных вариантов осуществления изобретения также применимо следующее: способ, включающий создание и/или модификацию (1) по меньшей мере одного элемента пользовательского интерфейса устройства и/или (2) по меньшей мере одной функциональности пользовательского интерфейса устройства, при этом упомянутые (1) по меньшей мере один элемент пользовательского интерфейса устройства и/или (2) по меньшей мере одна функциональность пользовательского интерфейса устройства основаны, по меньшей мере частично, на данных и/или информации, получаемых в результате одного или любой комбинации способов или процессов, раскрытых в этой заявке, как релевантных для любого варианта осуществления изобретения, и/или по меньшей мере одном сигнале, получаемом в результате одного или любой комбинации способов (или процессов), раскрытых в этой заявке, как релевантных для любого варианта осуществления изобретения.

[0011] В различных вариантах осуществления способы (или процессы) могут быть осуществлены на стороне поставщика услуг или на стороне мобильного устройства или любым совместным способом, выполняемым между поставщиком услуг и мобильным устройством с действиями, выполняемыми с обеих сторон.

[0012] Для различных вариантов осуществления применимо следующее: устройство, включающее средства для выполнения способа по любому из первоначально поданных пунктов 1-10, 21-30 и 46-48 формулы изобретения.

[0013] Другие аспекты, признаки и преимущества изобретения будут очевидны из следующего подробного описания, просто поясняющего несколько конкретных вариантов осуществления и выполнения изобретения, включая вариант, рассматриваемый как лучший. Изобретение также может быть осуществлено и в других различных вариантах, и несколько его деталей можно модифицировать в различных очевидных аспектах, не отступая от сущности изобретения и не выходя за его рамки. Соответственно, чертежи и описание должны рассматриваться как иллюстративные, а не как ограничивающие изобретение.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[0014] Варианты осуществления изобретения поясняются в качестве примера, а не в качестве ограничения, на сопровождающих чертежах.

[0015] ФИГ.1 является схемой системы, способной различать различные состояния, связанные со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, поступающей от мобильных устройств, согласно одному варианту осуществления;

[0016] ФИГ.2A является схемой компонентов платформы состояния, согласно одному варианту осуществления;

[0017] ФИГ.2B является схемой компонентов векторного модуля, согласно одному варианту осуществления;

[0018] ФИГ.3 является блок-схемой процесса различения различных состояний, связанных со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, согласно одному варианту осуществления;

[0019] ФИГ.4 является блок-схемой процесса для определения нормальных связанных со здоровьем состояний, согласно одному варианту осуществления;

[0020] ФИГ.5 является блок-схемой процесса для обновления связанных со здоровьем состояний, согласно одному варианту осуществления;

[0021] ФИГ.6 является блок-схемой процесса для определения вероятности текущих связанных со здоровьем состояний относительно возможных связанных со здоровьем состояний, согласно одному варианту осуществления;

[0022] ФИГ.7A является схемой для общего описания системы 100, согласно одному варианту осуществления;

[0023] ФИГ.7B является графиком извлечения характеристик из информации о взаимодействии с пользователем при печатании в одном варианте осуществления;

[0024] ФИГ.7C показывает модели различий в точности нажатия на клавиши для различных связанных со здоровьем состояний в проекции на мобильное устройство, согласно одному варианту осуществления;

[0025] ФИГ.7D является диаграммой того, как различные состояния могут выглядеть в двумерном пространстве характеристик, включающем величины среднего отклонения и среднеквадратического отклонения, согласно одному варианту осуществления;

[0026] ФИГ.8A является схемой процедуры классификации, согласно одному варианту осуществления;

[0027] ФИГ.8B является схемой пользовательских интерфейсов для изменений профилей конфиденциальности, согласно одному варианту осуществления;

[0028] ФИГ.9 является схемой технических средств, которые могут использоваться, чтобы реализовать вариант осуществления изобретения;

[0029] ФИГ.10 является схемой чипсета, который может использоваться, чтобы реализовать вариант осуществления изобретения; и

[0030] ФИГ.11 является схемой мобильного терминала (например, телефона), который может использоваться, чтобы реализовать вариант осуществления изобретения.

ОПИСАНИЕ НЕКОТОРЫХ ВАРИАНТОВ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ

[0031] Далее раскрываются примеры способа, устройства и компьютерной программы, предназначенных для того, чтобы различить между собой различные состояния, связанные со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, получаемой от мобильных устройств. В последующем описании для целей объяснения рассматриваются многочисленные конкретные подробные данные, чтобы обеспечить полное понимание вариантов осуществления изобретения. Специалистам будет очевидно, однако, что варианты осуществления изобретения могут быть осуществлены без этих конкретных подробных данных или с использованием эквивалентных конфигураций. В других случаях известные структуры и устройства показаны в форме блок-схемы, чтобы избежать излишнего усложнения описания вариантов осуществления изобретения.

[0032] ФИГ.1 является схемой системы, способной к различению различных состояний, связанных со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, получаемой от мобильных устройств, согласно одному варианту осуществления. Поставщики услуг и производители устройств (например, радиоустройств, сотовых устройств и т.д.) непрерывно пытаются предоставить дополнительные услуги и удобства потребителям, например, предоставляя интересные сетевые службы. Одной областью интереса является разработка соединяющих устройств, чтобы реагировать на психические и психологические состояния. Например, пользователи часто взаимодействуют с массой устройств и систем, так что устройства могут непрерывно наблюдать за поведением пользователя посредством информации от датчика, доступной как часть возможностей устройства. Другими словами, модели использования устройства, которые показывают состояния пользователя или отклонения от нормальных моделей использования, доступны как информация датчика. Также доступны устройства, которые специально контролируют один аспект пользовательского поведения и регистрируют его обнаружение. Например, шагомеры или датчики артериального давления предназначены для того, чтобы отслеживать и делать запись по существу одного критерия пользовательского здоровья. Однако обычные мобильные устройства часто не связывают собранную информацию датчика с индикацией текущего состояния пользователя. Поэтому поставщики контента сталкиваются с трудностями в определении связанного со здоровьем состояния пользователя с использованием возможностей, основанных только на информации от устройства, связанного с пользователем.

[0033] Чтобы решить эту проблему, система 100, показанная на ФИГ.1, способна к различению различных состояний, связанных со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, получаемой от мобильных устройств, согласно одному варианту осуществления. В одном варианте осуществления система 100 делает это определение без каких-либо дополнительных служб или устройств. Например, мобильное устройство (то есть, мобильный телефон, мобильный планшет, умные часы, коммуникационные устройства с сенсорными экранами и/или клавиатурами, датчиками движения и т.д.) может опознать связанное со здоровьем состояние пользователя, просто используя датчики и/или любое встроенное программное приложение (приложения), встроенные в мобильное устройство. Внешние датчики, устройства и/или химические инструменты для определения состояния пользователя не требуются. Например, при использовании глюкометра, необходима капля крови пользователя, чтобы получить показание и определить состояние пользователя. В одном варианте осуществления, мобильного телефона достаточно для того, чтобы обнаружить состояние пользователя. Точно так же, в одном варианте осуществления, взаимодействие с пользователем не требуется для определения состояния пользователя. Например, при использовании глюкометра пользователь должен был бы дать каплю крови. При использовании системы 100, однако, информация датчика и анализ в мобильном устройстве - это все, что необходимо для определения. Побуждение пользователя, запросы пользователю или осознанное предоставление информации пользователем не требуются системе 100, чтобы выполнить определение.

[0034] В одном варианте осуществления, связанные со здоровьем состояния пользователей могут включать 1) интоксикацию, 2) заболевание и/или 3) общее невнимание. Например, интоксикация может включать ухудшение умственной деятельности от употребления наркотика, алкоголя, вещества, химических продуктов и т.д. Заболевание может включать болезненные, диагностированные, не диагностированные, острые или хронические болезни. Например, приступы, судороги мускулов, ощущения боли и т.д. Общее невнимание может описывать состояния, включающие рассеянность, усталость, сонливость, гнев/возбуждение и т.д.

[0035] Чтобы различить различные связанные со здоровьем состояния, система 100 может создать и/или использовать различные алгоритмы обучения, которые обрабатывают характеристики, чтобы оценить состояние человека. Например, система 100 может генерировать вектор характеристик, которые описывают состояние пользователя, предоставленных информацией датчика устройства, связанного с пользователем. Вектор характеристик может включать вектор, включающий различные характеристики, которые служат указаниями или подсказками относительно потенциального состояния пользователя. Система 100 может затем применить обучение и статистические алгоритмы к вектору характеристик, чтобы классифицировать состояние пользователя как некоторое известное состояние и вычислить вероятность того, что пользователь находится в заранее заданном состоянии, например, 1) интоксикация, 2) состояние заболевания или 3) общее невнимание. Статистические алгоритмы могут включать ожидаемые значения или значения, заданные по умолчанию, при которых данный набор информации датчика указывает на определенное связанное со здоровьем состояние, как на более вероятное по сравнению с другим состоянием. Система 100 может базировать статистические алгоритмы на известных поведенческих моделях, информации о потребителях и т.д., где модели и информация могут описывать людей вообще или пользователей, которые разделяют некоторые общие черты с данным пользователем. Например, система 100 может применить статистические алгоритмы, основанные на демографических особенностях пользователя. Алгоритмы обучения могут зависеть от привычек и поведения пользователя. Например, система 100 может постоянно обновлять алгоритм обучения (и статистические алгоритмы), чтобы отслеживать историю пользовательского поведения и результаты таким образом, что алгоритмы могут точно анализировать связанные со здоровьем состояния пользователей на основании информации о взаимодействии с пользователем, получаемой от мобильных устройств.

[0036] Характеристики (признаки), которые служат указаниями или подсказками относительно потенциального состояния пользователя, могут включать информацию о взаимодействии с пользователем, связанную по меньшей мере с одним устройством. Например, информация о взаимодействии с пользователем может включать взаимодействие, связанное с нажатиями пользователем клавиш на клавиатуре (то есть, виртуальной клавиатуре). В одном случае точность нажатий на клавиши, скорость печати для типичных комбинаций символов, относительное количество неправильно напечатанных символов в словах по сравнению со статистикой тезауруса, относительное количество неправильно напечатанных символов в форме использования клавиши возврата на одну позицию (Backspace) и анализ движения рук - все это может включать информацию о взаимодействии с пользователем. Точность нажатий на клавиши может относиться к тому месту, где палец пользователя ударяет по клавише. Например, пользователь в нормальном состоянии может, как правило, нажимать на клавиши около центра клавиши. Однако в состоянии опьянения пользователь может чаще нажимать на края клавиш или сильно ударять по клавишам. Скорость печатания для типичных комбинаций символов может включать анализ того, как быстро пользователь обычно печатает, учитывая различия в скорости печатания пользователя. Например, пользователь может печатать более медленно, чем обычно, если он идет или ведет машину, в то же время пытаясь набирать текст.

[0037] Система 100 может определять или анализировать ошибки при печатании или неправильно напечатанные символы, например, через статистику тезауруса или обнаружение нажатий пользователем клавиши возврата. Определение неправильно напечатанных символов через статистику тезауруса может включать определение общих неправильных написаний. Например, в текстах "they′re" может часто печататься как "theyre". Система 100 может определять или опознавать "they′re" и "theyre" как синонимы в контексте текстовых бесед. Статистика тезауруса может включать определение того, как часто происходят неправильные написания, специально для конкретного пользователя. Например, если пользователь обычно чередует "they′re" и "theyre" при общении, то широкое применение "theyre", возможно, не указывает на изменение состояния для этого пользователя. Однако, если пользователь постоянно использует, "they′re", a система 100 обнаруживает пик в использовании "theyre", то система 100 может усилить контроль, чтобы определить, не отклонился ли пользователь от своего нормального состояния. Другими словами, система 100 получает данные из слов, которые пользователь завершил печатать. Определение неправильно напечатанных символов по нажатию пользователем клавиши возврата, означает, что система 100 может также анализировать слова, которые пользователь, возможно, не закончил печатать. Например, увеличение использования пользователем клавиши возврата может быть указанием на опьянение, так как пользователю тяжелее печатать сообщение, которое он хочет передать.

[0038] В другом варианте осуществления, характеристики могут включать информацию о контексте, информацию датчика или их комбинацию. В одном варианте осуществления характеристики могут включать кросс-корреляцию между информацией о взаимодействии пользователя с клавишами клавиатуры и входными данными от микроэлектромеханических систем (MEMS), например, акселерометров и гироскопов. Например, информация о взаимодействии с клавишами, объединенная с данными датчика MEMS, может дать указания на движения рук. Например, эта характеристика может определить, не двигается ли пользователь неустойчиво, на основании движений его рук. Неустойчивое перемещение может указывать на пребывание пользователя в состоянии, связанном с заболеванием. В другом случае характеристика может обнаруживать, печатает ли пользователь одной рукой или обеими руками. В одном случае, когда пользователь, как правило, печатает обеими руками, печать одной рукой может заставить систему 100 интерпретировать это взаимодействие как свидетельство того, что пользователь может быть подвержен какому-либо заболеванию.

[0039] Микроэлектромеханические системы могут также просто предоставлять информацию о перемещении устройства, независимом от движения рук пользователя. Например, информация от MEMS может показывать, не падал ли телефон физически (и затем был поднят) часто за короткий промежуток времени. Пользователь, который продолжает ронять свой телефон, особенно когда печатает, может быть пьяным. В еще одном варианте осуществления, информация датчика и/или информация о контексте могут включать информацию относительно анализа местоположения или точки, представляющих интерес. Например, система 100 может распознать, что если пользователь в течение периода времени находится в пабе или баре, то увеличение необычных данных о нажатии на клавиши из информации о взаимодействии с пользователем более вероятно указывает на то, что пользователь все более пьянеет, а не испытывает начало заболевания.

[0040] Кроме того, в другом варианте осуществления, информация датчика может включать аудиоинформацию, например, получаемую через микрофон. Этот анализ может включать аудиоанализ окружающей среды, при этом система 100 может прийти к заключению, что пользователь вероятно находится в баре, если система 100 обнаруживает высокий уровень децибел. С использованием комбинации факторов, эта вероятность того, чтобы пользователь находится в баре, может дать более сильное указание на то, что именно опьянение пользователя объясняет необычную информацию о взаимодействии с пользователем. Система 100 может также анализировать аудиоинформацию с помощью детекторов настроения и интонации. Например, система 100 может определить, говорит ли пользователь нечленораздельно или громко или быстро. С помощью этого определения система 100 может дополнить анализ вектора, касающийся состояния, в котором пользователь может находиться. Анализ аудиоинформации может также включать словарный анализ и анализ частот использования слов. Например, система 100 может иметь определенные слова-триггеры или просто контролировать частоту определенных слов, которые говорит пользователь или говорят ему. Основываясь на этих словах, система 100 может определить состояние, в котором, наиболее вероятно, находится пользователь. Например, пользователь, использующий обильное сквернословие, может быть опьянен, а не находится в нормальном состоянии или в состоянии заболевания, в зависимости от того, как часто пользователь обычно сквернословит. Тот же самый анализ словаря и частот использования слов может быть применен к текстовым сообщениям и/или электронным письмам, посланным пользователем. В одном варианте осуществления система 100 может также выполнить шаг выбора подхода из различных возможных аналитических подходов, включающих анализ информации о взаимодействии с пользователем, аудиоинформации и т.д. Например, система 100 может определить, когда звуковое окружение пользователя достигает такого полного шумового входного сигнала, который достаточен, чтобы быть значимым для определения связанного со здоровьем состояния. Например, звуковое окружение может изменяться. В пределах определенного диапазона система 100, возможно, не инициирует аудиоинформационный анализ, если полный шумовой входной сигнал не достигает существенного отклонения от нормального входного сигнала. Как часть этого выбора, система 100 может также определить величины или диапазоны величин, которые имеют значимость. Система 100 может также определить, когда словарь и частота использования слов показывают отклонение от общего использования слов для данного пользователя. В зависимости от анализа, который показывает значимость или значение при определении связанного со здоровьем состояния, система 100 может выбрать аналитические подходы, чтобы далее выполнить определение.

[0041] В одном варианте осуществления, система 100 может генерировать один или более векторов характеристик из характеристик, рассмотренных выше. Затем система 100 может обработать векторы характеристик, чтобы классифицировать состояние пользователя как по меньшей мере одно текущее связанное со здоровьем состояние. В одном варианте осуществления, система 100 может генерировать векторы характеристик или определять, какие векторы характеристик можно генерировать, основываясь на информации о доступности ресурсов, информации о возможностях устройства или их комбинации, связанной по меньшей мере с одним устройством. Например, система 100 может использовать только аудиоинформационный анализ и не анализировать характеристики текстовых сообщений и электронных писем, в зависимости от ограничений на потребление энергии устройством. Чтобы понизить потребление энергии, система 100 может выбрать подмножество характеристик (из которого можно генерировать векторы характеристик), чтобы определить любые отклонения от нормального состояния. В одном варианте осуществления, система 100 может задать порог, при котором система 100 признает отклонение от нормального состояния как значимое. После этого система 100 может приступить к определению или созданию большего количества векторов характеристик, чтобы определить состояние пользователя.

[0042] В одном варианте осуществления, система 100 может определить 1) общие черты между различными связанными со здоровьем состояниями и 2) тонкие различия в пользовательских взаимодействиях и другой информации датчиков, получаемой от мобильных устройств, которые могут позволить различить различные связанные со здоровьем состояния. В еще одном варианте осуществления, система 100 может определить классификации психических и/или психологических состояний, специфичных для каждого пользователя. При контроле пользователя система 100 может непрерывно уточнять и обновлять векторы характеристик, которые могут определять классификации, таким образом, что классификации могут все более точно отражать связанное со здоровьем состояние конкретного пользователя.

[0043] Как еще один вариант осуществления, система 100 может инициировать действия устройства на основании определения состояния пользователя. Например, пользователь в опьяненном состоянии может принимать импульсивные решения о покупках, желать сделать телефонные звонки или пытаться вести автомобиль. Система 100 может запустить различные действия устройства и/или выполнить действия в соединении с другими устройствами или службами в ответ на определение состояния пользователя. Например, действия устройства в ответ на определение того, что пользователь находится в опьяненном состоянии, могут включать 1) заказ такси автоматически, 2) уведомление друга пользователя, 3) увеличение количества рекламы для покупок, заказа такси, пабов и т.д. и/или 4) выдачу предупреждения пользователю (или другим лицам), если пользователь пытается вести автомобиль.

[0044] Выполнение действий в соединении с другими устройствами может включать уведомление друга, например, если система 100 может получить доступ к устройству, связанному с другом пользователя, чтобы доставить уведомление. Действие в соединении с другим устройством может также включать, например, установку ключа или транспортного средства пользователя в заблокированный режим, таким образом, что транспортное средство не сможет двигаться, если система 100 обнаружит опьяненного пользователя, пытающегося управлять им. Например, система 100 может решить, что пользователь, идентифицированный как находящийся в опьяненном состоянии, пытается включить зажигание своего транспортного средства. Система 100 может тогда взаимодействовать с транспортным средством, чтобы препятствовать тому, чтобы транспортное средство завелось. Действие в соединении со службой может включать примеры с установлением контактов со службами такси или увеличение рекламы. Службы могут также включать предотвращение успешного завершения покупки или завершения покупок заранее заданных типов пользователем после обнаружения состояния пользователя. Например, если система 100 решает, что пользователь очень пьян, система 100 может войти в контакт со службой, которая препятствует тому, чтобы пользователь покупал предметы роскоши или больше алкоголя, где такие товары и алкоголь - примеры заранее заданных типов покупок.

[0045] Однако в примере, где обнаруживается, что пользователь имеет заболевание, действия устройства могут отличаться. Например, система 100 может посоветовать позвонить в больницу или помочь в управлении, вместо того, чтобы предотвратить управление транспортным средством. Между тем, общее невнимание водителя, возможно, не заставит систему 100 запускать любые конкретные действия. Вместо этого система 100 может просто усилить контроль, в одном примере, пока пользовательское состояние не ухудшится до такой степени, что система 100 сможет запустить действие устройства. Например, система 100, возможно, не вызовет действия устройства, когда пользователь просто отвлекся. Однако, если рассеянное состояние пользователя больше походит на усталость, система 100 может предпринять некоторое действие устройства, например, подать звуковой или световой импульс, чтобы разбудить пользователя.

[0046] В одном варианте осуществления, система 100 может работать без знаний о пользователе. В другом варианте осуществления система 100 может работать и определять текущее связанное со здоровьем состояние пользователя, при этом пользователь - это единственное лицо, которое получает результаты определения от системы 100. В еще одном варианте осуществления система 100 может послать результаты определения системы 100 относительно текущего связанного со здоровьем состояния пользователя одному или более доверенному лицу. Такие лица могут включать, например, другого пользователя, семью пользователя, врача пользователя или комбинацию перечисленного. В одном варианте осуществления система 100 может даже анализировать совокупные данные. Например, система 100 может заметить, что пользователь находится в опьяненном состоянии чаще, чем типичный пользователь. В этом случае система 100 может усилить контроль и/или выполнить некоторое действие, если обнаруженное связанное со здоровьем состояние кажется прогрессирующей медицинской проблемой.

[0047] Как показано на ФИГ.1, система 100 включает пользовательское оборудование (UE) 101a-101n (или UE 101), имеющее соединения с модулями 103a-103n пользовательского интерфейса (или модулями 103 пользовательского интерфейса), платформу 107 служб, состоящую из служб 109a-109r (или служб 109), поставщиков 111a-111s контента (или поставщиков 111 контента), платформу 113 состояния и приложение 115, доступное через систему связи 105. В качестве примера, система 105 связи из системы 100 включает одну или более сетей, таких как сеть передачи данных, беспроводная сеть, сеть телефонии или любая их комбинация. Предполагается, что сеть передачи данных может быть любой локальной сетью (LAN), городской сетью (MAN), глобальной сетью (WAN), общественной сетью передачи данных (например, Интернет), беспроводной сетью малой дальности или любой другой соответствующей сетью с коммутацией пакетов, такой как, например, коммерческая частная сеть с коммутацией пакетов, например, частная кабельная или волоконно-оптическая сеть и т.п., или любая комбинация перечисленного. Кроме того, беспроводная сеть может быть, например, сетью сотовой связи и может использовать различные технологии, включая увеличенные скорости передачи данных для глобального развития (EDGE), общий пакетный радиосервис (GPRS), глобальную систему мобильной связи (GSM), Интернет-подсистему мультимедиа-протокола (IMS), универсальную систему мобильной связи (UMTS) и т.д., так же как любую другую соответствующую беспроводную среду, например, глобальное взаимодействие для микроволнового доступа (WiMAX), сети долгосрочного развития (LTE), множественный доступ с кодовым разделением (CDMA), широкополосный кодовый доступ с кодовым разделением (WCDMA), беспроводную точность (Wi-Fi), беспроводную локальную сеть (WLAN), Bluetooth®, вещание данных по Интернет-протоколу (IP), спутник, мобильную одноранговую сеть (MANET) и т.п., или любую их комбинацию.

[0048] UE 101 является любым типом мобильного терминала, неподвижного терминала или портативного терминала, включая мобильный телефон, станцию, блок, устройство, мультимедийный компьютер, мультимедийный планшет, Интернет-узел, коммуникатор, настольный компьютер, портативный компьютер, ноутбук, нетбук, компьютер-планшет, устройство персональной системы связи (PCS), персональный навигационный прибор, персональные цифровые помощники (PDA), аудио/видеоплеер, цифровой фотоаппарат/видеокамеру, устройство для определение местоположения, телевизионный приемник, приемник радиовещания, электронное книжное устройство, игровое устройство или любую их комбинацию, включая аксессуары и периферийное оборудование этих устройств, или любую комбинацию этого. Также предполагается, что UE 101 может поддерживать любой тип интерфейса для пользователя (такой, как "носимая" электрическая схема и т.д.).

[0049] В одном варианте осуществления, модули 103 пользовательского интерфейса могут предоставлять информацию о взаимодействии с пользователем и другую информацию датчиков. Например, модули 103 пользовательского интерфейса могут собирать для платформы 113 состояния информацию относительно нажатий на клавиши пользователями, чтобы анализировать ее. В одном варианте осуществления платформа 113 состояния может автоматически получать информацию датчика от UE 101, например через приложение 115. В другом варианте осуществления, модули 103 пользовательского интерфейса позволяют пользователям задавать или по меньшей мере изменять информацию датчика, которая принимается платформой 113 состояния. В еще одном варианте осуществления, модули 103 пользовательского интерфейса взаимодействуют с платформой 113 состояния, при этом модули 103 пользовательского интерфейса могут вносить изменения в политику конфиденциальности или политику распространения данных. Как начальный шаг, модули 103 пользовательского интерфейса могут позволять пользователям задавать свои начальные настройки конфиденциальности для работы платформы 113 состояния. Например, классификации, сделанные платформой 113 состояния, могут быть неизвестны пользователю. В других случаях система 100 может сообщить другим пользователям, службам и т.д. о связанном со здоровьем состоянии пользователя.

[0050] В еще одном варианте осуществления, модули 103 пользовательского интерфейса могут обеспечить платформу 113 состояния информацией о пользовательской деятельности и/или о контексте. Например, информация о пользовательской деятельности может включать информацию о действиях пользователя при наборе текста или пользовании электронной почтой. Может обеспечиваться, например, анализ слов, где использование слов или количество ошибок при печати могут быть показателями состояния. Кроме того, пользовательская деятельность может включать действия в социальной сети (например, размещение поста, комментария, предоставление в совместное пользование и т.д.). Информация о контексте может также быть получена из модулей 103 пользовательского интерфейса, например, когда пользователи "регистрируются" в каком-то месте или предоставляют отметку времени для некоторого действия. Затем модули 103 пользовательского интерфейса могут разрешить платформе 113 состояния строить более сильные ассоциации между информацией о взаимодействии с пользователем, информацией датчика, контекстной информацией или их комбинацией, и состоянием пользователя.

[0051] В одном варианте осуществления, платформа 107 служб может предоставлять службы 109 для входных данных вектора характеристик. Например, служба 109 может включать службы для анализа словаря и использования слов или аудиоанализа. Платформа 107 служб может также включать службу 109, которой можно сообщить о связанном со здоровьем состоянии пользователя. Например, служба 109 может включать медицинский персонал скорой помощи, когда платформа 113 состояния решает, что пользовательское состояние указывает на серьезное заболевание. Служба 109 может также обеспечить вычисления для того, чтобы определить вероятностную информацию для классификации состояния пользователей. Например, служба 109 может включать вычислительные и обрабатывающие возможности для организации и анализа данных.

[0052] В одном варианте осуществления, поставщики 111 контента могут предоставить общие поведенческие модели и/или сведения о прежнем поведении пользователя, из которых платформа 113 состояния формулирует возможные связанные со здоровьем состояния. Например, поставщики 111 контента могут предоставить диапазоны физиологических маркеров, которые обычно отмечают конкретные психические и/или психологические состояния. Например, поставщики 111 контента могут предоставить диапазон ошибок при печатании, которые определяют "невнимательное" состояние в отличие от "опьяненного" состояния. Другими словами, поставщики 111 контента могут обеспечить платформу 113 состояния информацией, необходимой для определения, по информации о взаимодействии с пользователем, информации датчика и/или информации о контексте, одного или более связанных со здоровьем состояний. Например, поставщики 111 контента могут иметь хранилище связанных со здоровьем состояний, которые могут формировать основу для возможных связанных со здоровьем состояний и нормального состояния здоровья. В одном варианте осуществления, поставщики 111 контента могут далее развивать возможные связанные со здоровьем состояния, чтобы сформулировать нормальное связанное со здоровьем состояние для конкретного пользователя, по меньшей мере прежде чем у системы 100 будет набор информации о пользователе, с помощью которого можно сформировать нормальное связанное со здоровьем состояние. Например, поставщики 111 контента могут обеспечить общие поведенческие модели для конкретных демографических, возрастных или гендерных групп.

[0053] В одном варианте осуществления, платформа 113 состояния может определить по меньшей мере одно текущее связанное со здоровьем состояние, связанное с пользователем, на основании векторов характеристик. В одном варианте осуществления, платформа 113 состояния может определить информацию о взаимодействии с пользователем. В одном случае платформа 113 состояния может далее дополнить информацию о взаимодействии с пользователем информацией датчика, контекстной информацией или их комбинацией. С помощью собранной информации платформа 113 состояния может определить одну или более когнитивных характеристик, которые связывают эту информацию с возможными заключениями о связанном со здоровьем состоянии пользователя. Платформа 113 состояния может тогда вычислить векторы характеристик на основании этих характеристик и классифицировать связанное со здоровьем состояние пользователя, основываясь на этом вычислении. Эта классификация может сформировать интерпретацию системой 100 текущего связанного со здоровьем состояния пользователя.

[0054] В одном варианте осуществления, приложение 115 может служить средством, с помощью которого взаимодействуют UE 101 и платформа 113 состояния. Например, приложение 115 может активизировать по пользовательскому запросу или по указанию от платформы 113 состояния, что обнаружено связанное со здоровьем изменение состояния. Например, приложение 115 может действовать как посредник, через которого платформа 113 состояния получает информацию датчика от UE 101, и передавать уведомления относительно связанных со здоровьем состояний в это UE 101 или другое UE 101 от платформы 113 состояния.

[0055] В качестве примера, UE 101, модули 103 пользовательского интерфейса, платформа 107 служб со службами 109, поставщики 111 контента, платформа 113 состояния и приложение 115 взаимодействуют друг с другом и другими компонентами системы связи 105, используя известные, новые или все еще развивающиеся протоколы. В этом контексте протокол включает ряд правил, задающих то, как узлы сети в пределах системы 105 связи взаимодействуют друг с другом, на основании информации, посланной по линиям связи. Протоколы используются на различных уровнях работы в пределах каждого узла, от генерирования и приема физических сигналов различных типов, до выбора линии связи для того, чтобы передать эти сигналы, формата информации, указанного этими сигналами, и идентификации того, какое приложение, выполняемое в вычислительной системе, посылает или получает информацию. Концептуально различные уровни протоколов обмена информацией по сети описываются в эталонной модели взаимодействия открытых систем (OSI).

[0056] Связь между узлами сети, как правило, осуществляется путем обмена дискретными пакетами данных. Каждый пакет, как правило, включает (1) информацию заголовка, связанную с конкретным протоколом, и (2) информацию полезной нагрузки, которая следует за информацией заголовка и содержит информацию, которая может быть обработана независимо от этого конкретного протокола. В некоторых протоколах пакет включает (3) концевую информация, следующую после полезной нагрузки и указывающую на конец информации полезной нагрузки. Заголовок включает информацию, такую как источник пакета, место его назначения, длину полезной нагрузки и других характеристики, используемые протоколом. Часто данные полезной нагрузки для конкретного протокола включают заголовок и полезную нагрузку другого протокола, связанного с другим, более высоким уровнем эталонной модели OSI. Заголовок для конкретного протокола, как правило, указывает тип следующего протокола, содержащегося в его полезной нагрузке. В этом случае говорят, что протокол более высокого уровня инкапсулирован в протоколе более низкого уровня. Заголовки, включенные в пакеты, проходящие через множество разнородных сетей, таких как Интернет, как правило, включают заголовок физического уровня (уровень 1), заголовок канала передачи данных (уровень 2), межсетевой заголовок (уровень 3) и транспортный заголовок (уровень 4), а также заголовки различных приложений (уровень 5, уровень 6 и уровень 7), как определено эталонной моделью OSI.

[0057] ФИГ.2A является схемой компонентов платформы 113 состояния, согласно одному варианту осуществления. В качестве примера, платформа 113 состояния включает один или более компонентов для адаптации профилей конфиденциальности так, чтобы реагировать на изменения в психологических состояниях. Предполагается, что функции этих компонентов могут быть комбинированы в одном или более компонентах или выполнены другими компонентами эквивалентной функциональности. В этом варианте осуществления, платформа 113 состояния включает логику 201 управления, модуль 203 датчика, векторный модуль 205, модуль 207 возможных состояний и модуль 209 классификации.

[0058] В одном варианте осуществления, логика 201 управления и модуль 203 датчика могут определить информацию датчика, доступную от UE 101. Например, информация датчика может включать информацию о нажатии клавиши, например, относящуюся к нажатиям на клавиши. В одном варианте осуществления, логика 201 управления и модуль 203 датчика могут наблюдать за точностью нажатий на клавиши на виртуальной клавиатуре. Точность нажатий на клавиши может включать скорость печатания, количество ошибок при печатании, использование функции "стирания" или "возврата", нажатия, которые не попадают по клавишам или клавиатуре, нажатия, которые попадают на границы клавиш (в отличие от середин клавиш), нажатия клавиш при печати одной рукой или двумя руками и т.д.

[0059] Логика 201 управления и модуль 203 датчика могут решить, что информация датчика может также включать информацию датчиков от функций аудио и/или камеры UE 101. Например, аудиоинформация может включать указания на звуковую окружающую среду или использование слов. Звуковая окружающая среда может включать, например, указания на местоположение или окружение пользователя, основанные на звуке. В одном случае чрезвычайно устойчивая аудиоинформация с высоким уровне децибел может указывать, что пользователь вероятно находится в ночном клубе, на концерте или на спортивных соревнованиях. Низкие уровни децибел могут указывать, что пользователь находится дома или в приватной обстановке. Использование слов может включать словарь или частоты слов (или отсутствие слов) в сообщениях, посланных или произнесенных пользователем. Интонация или настроение пользователя также могут быть частью аудиоинформации, собранной логикой 201 управления и модулем 203 датчика. Логика 201 управления и модуль 203 датчика могут также собирать информацию датчика, которая дает информацию о контексте в отношении пользователя. Например, информация о контексте может также включать пользовательское местоположение, время суток, температуру и т.д. В одном таком случае температурная информация может указывать, является ли контекст пользователя ночью или днем, а информация о местоположении может дать понять, где находится пользователь. Информация о контексте, информация датчика и информация о взаимодействии с пользователем могут перекрываться. Логика 201 управления и модуль 203 датчика просто взаимодействуют с UE 101, чтобы задать сбор текущей информации относительно среды, окружающей пользователя, и его состояний.

[0060] В одном варианте осуществления, логика 201 управления и векторный модуль 205 могут вычислить векторы характеристик для пользователя. Например, логика 201 управления и векторный модуль 205 могут определить, как информация датчика от логики 201 управления и модуля 203 датчика интерпретируется в отношении состояний, связанных со здоровьем пользователя. Например, логика управления и модуль 203 датчика могут получить информацию о взаимодействии с пользователем относительно печатания, осуществляемого пользователем. Логика 201 управления и векторный модуль 205 могут определить когнитивные характеристики, которые могут включать некоторое указание на состояние пользователя. Например, логика 201 управления и векторный модуль 205 могут создать вектор характеристик из информации о взаимодействии с пользователем, чтобы увидеть, что ошибки пользователя при печати учащаются. Логика 201 управления и векторный модуль 205 могут построить векторы характеристик для пользователя, после чего логика 201 управления и модуль 207 возможных состояний могут определить опорную точку для пользовательского вектора характеристик для логики 201 управления и модуля 209 классификации, чтобы сформировать результат для связанного со здоровьем состояния пользователя.

[0061] В одном варианте осуществления, логика 201 управления и модуль 207 возможных состояний могут определить одно или более возможных связанных со здоровьем состояний. Например, пользователи могут иметь множество возможных медицинских проблем. Например, у пользователя могут быть астма, тяжелая аллергия на орехи, диабет и т.д. Тогда логика 201 управления и модуль 207 возможных состояний может определить каждое из этих заболеваний как возможное связанное со здоровьем состояние. В одном варианте осуществления, логика 201 управления и модуль 207 возможных состояний могут также определить различные пороги или диапазоны информации характеристик, которые могут быть характерны для каждого состояния. Например, пользователь, имеющий низкий уровень сахара в крови из-за диабета, может печатать с нормальной точностью, но печатать и говорить намного более медленно, чем он делает в нормальном состоянии. Логика 201 управления и модуль 207 возможных состояний могут определить возможные связанные со здоровьем состояния для системы 100 вообще, для всех пользователей в целом. Альтернативно, логика 201 управления и модуль 207 возможных состояний могут генерировать возможные связанные со здоровьем состояния конкретно для конкретного пользователя или давать большую детализацию указаний на возможные связанные со здоровьем состояния для состояний, которые более вероятно испытывает конкретный пользователь.

[0062] В одном варианте осуществления, логика 201 управления и модуль 209 классификации могут определить вероятностную информацию для классификации пользователя как имеющего возможные связанные со здоровьем состояния. Например, логика 201 управления и модуль 209 классификации могут определить информацию вектора, которая отражает нормальное состояние пользователя. Когда логика 201 управления и модуль 209 классификации обнаруживают отклонение от нормального состояния, логика 201 управления и модуль 209 классификации могут сравнить анализ векторного модуля 205 с информацией о возможном состоянии от модуля 207 возможных состояний, чтобы сделать определение текущего состояния пользователя.

[0063] В еще одном варианте осуществления, логика 201 управления и модуль 209 классификации могут определить одно или более связанных со здоровьем подсостояний, где подсостояния могут служить порогом, после достижения которого логика 201 управления может приступить к усиленному контролю или более всестороннему созданию векторов характеристик для анализа. Например, подсостояния могут определять, что отклонения от нормального связанного со здоровьем состояния становятся достаточно значимыми, чтобы вызвать усиленный контроль. Один такой случай может включать подсостояние, в котором пользователь испытывает воздействие алкоголя или легкого опьянения. Речь пользователя может замедлиться, и при печатании коэффициент ошибок у него может быть увеличен до 5%. При этом логика 201 управления и модуль 209 классификации могут определить, что пользователь находится в аномальном состоянии. В одном варианте осуществления, логика 201 управления и модуль 209 классификации могут после этого быстро усилить контроль, чтобы наблюдать, достиг ли пользователь подсостояния опьянения.

[0064] ФИГ.2B является схемой компонентов векторного модуля 205, согласно одному варианту осуществления. В качестве примера, векторный модуль 205 включает один или более компонентов для определения векторов характеристик. Предполагается, что функции этих компонентов могут быть комбинированы в одном или более компонентах или выполнены другими компонентами эквивалентной функциональности. В этом варианте осуществления векторный модуль 205 включает логику 221 управления, модуль 223 характеристик, модуль 225 предыстории, пользовательский модуль 227 и модуль 229 построения вектора.

[0065] В одном варианте осуществления, логика 221 управления и модуль 223 характеристик могут определить одну или более характеристик. Например, логика 221 управления и модуль 223 характеристик могут определить, как информация датчика преобразуется в указание на связанные со здоровьем состояния. Например, логика 221 управления и модуль 223 характеристик могут быть объектами, которые решают, что необычно высокое количество ошибок при печати может быть указанием на то, что состояние пользователя отклонилось от нормального связанного со здоровьем состояния. В другом случае логика 221 управления и модуль 223 характеристик могут решить, что местоположение пользователя в больнице означает, что пользователь, наиболее вероятно, болен, а не просто невнимателен или рассеян.

[0066] В другом варианте осуществления, логика 221 управления и модуль 223 характеристик могут определить, какие характеристики следует использовать для создания вектора. Например, логика 221 управления и модуль 223 характеристик могут определить возможности устройства или доступность ресурса. Например, логика 221 управления и модуль 223 характеристик могут решить, что устройство имеет функциональность камеры и аудио. Тогда логика 221 управления и модуль 223 характеристик могут решить, что устройство может использовать анализ аудиоинформации как характеристику для создания вектора. Логика 221 управления и модуль 223 характеристик могут также решить, что камера может предоставить информацию изображения, чтобы дополнить информацию о контексте или местоположении. В другом варианте осуществления, логика 221 управления и модуль 223 характеристик могут определить характеристики на основании потреблении энергии. Например, аудиоанализ может требовать большего потребления энергии, чем контроль данных местоположения. Тогда логика 221 управления и модуль 223 характеристик могут инициировать только контроль данных местоположения для формирования вектора характеристик, и инициировать аудиоинформационный анализ только тогда, когда логика 221 управления решит, что пользователь отклонился от нормального связанного со здоровьем состояния.

[0067] В одном варианте осуществления, логика 221 управления и модуль 225 предыстории могут определить общие поведенческие модели, а также прежние пользовательские действия в отношении связанных со здоровьем состояний. Например, логика 221 управления и модуль предыстории 223 могут опознать различные векторы, которые, на основании поведенческих моделей, должны указывать на определенные состояния. Например, поведенческие модели могут показывать, что пользователи, которые часто роняют их телефоны, часто оказываются пьяными. Логика 221 управления и модуль 225 предыстории могут определить стандарт для ожидаемых векторов для характеристик, связанных с каждым связанным со здоровьем состоянием.

[0068] В одном варианте осуществления, логика 221 управления и пользовательский модуль 227 могут определить нормальные векторы характеристик, присущие конкретным пользователям. В одном варианте осуществления логика 221 управления и модуль 225 предыстории могут предоставить набор общих ожидаемых векторов, связанных с каждым состоянием. Тогда логика 221 управления и пользовательский модуль 227 могут определить для конкретного пользователя нормальный или ожидаемый векторы характеристик, присущие каждому конкретному пользователю. Например, логика 221 управления и модуль 225 предыстории могут определить, что коэффициент ошибок 15% при нажатиях на клавиши указывает на то, что пользователь не находится в нормальном связанном со здоровьем состоянии. Однако пользователь, руки которого являются слишком большими для виртуальной клавиатуры, может часто неправильно печатать слова, так что его коэффициент ошибок составляет 25%, даже когда он находится в нормальном связанном со здоровьем состоянии. Тогда логика 221 управления и пользовательский модуль 227 определят векторы характеристик, которые отражают нормальное состояние пользователя и ожидаемые векторы характеристик для состояний, отличных от нормального состояния. В одном таком варианте осуществления логика 221 управления и пользовательский модуль 227 могут контролировать взаимодействие с пользователем в течение периода времени и обновлять векторы характеристик, которые указывают связанное со здоровьем состояние пользователя, на основании этого контроля. В еще одном варианте осуществления, векторы характеристик могут включать информацию, заслуживающую доверия, в которой сохраняется информация о взаимодействии с пользователем и к которой возможен доступ в более позднее время для анализа тенденции. В одном варианте осуществления информация, заслуживающая доверия, может включать информацию, для которой вероятность правильной классификации составляет более чем 98%. Например, логика 221 управления может определить, что скорость печатания 20 слов в минуту правильно указывает на невнимательное состояние пользователя более чем 98% времени. Это делает ассоциацию между скоростью печатания 20 слов в минуту и невнимательным состоянием информацией, заслуживающей доверия. Тогда логика 221 управления и пользовательский модуль 227 могут разрешить обработку информации, заслуживающей доверия, связанной с контролем и/или информацией о взаимодействии с пользователем, чтобы помочь определить обновления в классификации состояния пользователя.

[0069] В одном варианте осуществления логика 221 управления и модуль 229 построения вектора могут создать вектор характеристик для текущего связанного со здоровьем состояния пользователя. Например, логика 221 управления и модуль 229 построения вектора могут определить информацию датчика с помощью логики 201 управления и модуля 203 датчика, а затем генерировать вектор характеристик, который может описать фактический текущий статус связанного со здоровьем состояния пользователя. В одном варианте осуществления логика 221 управления и модуль 229 построения вектора могут взаимодействовать с логикой 201 управления и модулем 209 классификации для того, чтобы логика 201 управления и модуль 209 классификации классифицировали связанное со здоровьем состояние пользователя на основании одного или более векторов характеристик, определенных логикой 221 управления и модулем 229 построения вектора.

[0070] ФИГ.3 является блок-схемой процесса различения различных состояний, связанных со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, согласно одному варианту осуществления. В одном варианте осуществления логика 201 управления выполняет процесс 300 и реализована, например, в чипсете, включающем процессор и память, как показано на ФИГ.10. На шаге 301 логика 201 управления может выполнять обработку и/или содействовать обработке информации о взаимодействии с пользователем, связанной по меньшей мере с одним устройством, чтобы определить одну или более когнитивных характеристик по меньшей мере одного пользователя. Например, на шаге 303 логика 201 управления может определить когнитивные характеристики по меньшей мере одного пользователя, определяя ассоциации между информацией о взаимодействии с пользователем и когнитивными характеристиками. Например, неаккуратное печатание может указывать на некоторое ослабление моторных навыков пользователя. Шаги 301 и 303 могут также включать определение информации датчика, контекстной информации или их комбинации, связанной с информацией о взаимодействии с пользователем, по меньшей мере одним устройством, по меньшей мере одним пользователем или их комбинацией. На шаге 305 логика 201 управления вызывает, по меньшей мере частично, вычисление одного или более векторов характеристик на основании, по меньшей мере частично, одной или более когнитивных характеристик.

[0071] На шаге 307 логика 201 управления может определить по меньшей мере одно текущее связанное со здоровьем состояние, связанное по меньшей мере с одним пользователем, на основе, по меньшей мере частично, одного или более векторов характеристик. Если логика 201 управления принимает во внимание информацию датчика, контекстную информацию или их комбинацию, то такой случай может включать ситуацию, в которой одна или более когнитивных характеристик, один или более векторов характеристик, по меньшей мере одно текущее связанное со здоровьем состояние или их комбинация также основаны, по меньшей мере частично, на информации датчика, контекстной информации или их комбинации. Например, логика 201 управления может определить, что увеличение ошибок в нажатиях на клавиши, которое видно в векторах характеристик, показательно для состояния невнимания. Векторы характеристик, которые показывают повышенный процент ошибок в нажатиях на клавиши, могут заставить логику 201 управления прийти к выводу о состоянии опьянения. Кроме того, логика 201 управления может вызвать, по меньшей мере частично, инициирование одного или более действия по меньшей мере в одном устройстве, одном или более других устройствах или их комбинации на основании, по меньшей мере частично, по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состоянии. Например, логика 201 управления может вызвать, по меньшей мере частично, передачу информации о состоянии пользователя службам, которые могут предложить пользователю рекламные объявления на основании его состояния. Например, пользователь, который находится в состоянии опьянения, может получить рекламные объявления от ресторанов и баров.

[0072] ФИГ.4 является блок-схемой процесса определения нормальных связанных со здоровьем состояний согласно одному варианту осуществления. В одном варианте осуществления логика 201 управления выполняет процесс 400 и реализована, например, в чипсете, включающем процессор и память, как показано на ФИГ.10. На шаге 401 логика 201 управления может определить по меньшей мере одно нормальное связанное со здоровьем состояние, связанное по меньшей мере с одним пользователем. Например, логика 201 управления может вызвать, по меньшей мере частично, выбор подмножества из одной или более когнитивных характеристик. В одном случае логика 201 управления может вызвать, по меньшей мере частично, инициирование выбора подмножества на основании, по меньшей мере частично, информации о доступности ресурса, информации о возможностях устройства или их комбинации, связанной по меньшей мере с одним устройством.

[0073] В одном варианте осуществления логика 201 управления может выполнить шаг 405, на котором логика 201 управления может обработать и/или содействовать обработке информации о взаимодействии с пользователем, чтобы определить по меньшей мере одно отклонение от по меньшей мере одного нормального связанного со здоровьем состояния. В одном случае шаг 405 может включать инициирование, по меньшей мере частично, вычисления по меньшей мере одного отклонения с использованием подмножества одной или более когнитивных характеристик. В одном случае шаг 405 может также включать случай, в котором, если по меньшей мере одно отклонение, вычисленное с использованием этого подмножества, является статистически значимым, логика 201 управления может вызвать, по меньшей мере частично, повторное вычисление отклонения с использованием полного множества одной или более характеристик. Шаг 407 может включать определение текущего связанного со здоровьем состояния, при этом определение по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния основано, по меньшей мере частично, по меньшей мере на одном отклонении.

[0074] ФИГ.5 является блок-схемой процесса обновления связанных со здоровьем состояний, согласно одному варианту осуществления. В одном варианте осуществления логика 201 управления выполняет процесс 500 и реализована, например, в чипсете, включающем процессор и память, как показано на ФИГ.10. Для шага 501, логика 201 управления может вызвать, по меньшей мере частично, контроль информации о взаимодействии с пользователем в течение периода времени. В одном варианте осуществления логика 201 управления может затем выполнить шаги 503 и 505, на которых логика 201 управления может обработать и/или содействовать обработке информации, заслуживающей доверия, связанной с контролем, информацией о взаимодействии с пользователем или их комбинацией, чтобы определить, следует ли вызвать, по меньшей мере частично, обновление по меньшей мере одного нормального связанного со здоровьем состояния, по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния или их комбинации. Например, логика 201 управления может извлечь или восстановить информацию, заслуживающую доверия, от поставщиков 111 контента и/или служб 109. На основании определения, сделанного на шаге 505, логика 201 управления может вызвать, по меньшей мере частично, обновление по меньшей мере одного нормального связанного со здоровьем состояния, по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния или их комбинации, на основании, по меньшей мере частично, упомянутого контроля (шаг 507).

[0075] ФИГ.6 является блок-схемой процесса определения вероятности текущих связанных со здоровьем состояний относительно возможных связанных со здоровьем состояний, согласно одному варианту осуществления. В одном варианте осуществления логика 201 управления выполняет процесс 600 и реализована, например, в чипсете, включающем процессор и память, как показано на ФИГ.10. В одном варианте осуществления логика 201 управления может определить возможные связанные со здоровьем состояния на шаге 601. Затем, на шаге 603, логика 201 управления может определить вероятностную информацию для классификации по меньшей мере одного пользователя как находящегося в одном или более из возможных связанных со здоровьем состояний. На шаге 605 логика 201 управления может определить одно или более связанных со здоровьем подсостояний, связанных по меньшей мере с одним пользователем, на основании, по меньшей мере частично, одного или более векторов характеристик. Например, логика 201 управления может определить подсостояния как более детальные категории связанных со здоровьем состояний. Например, связанное со здоровьем состояние может включать "нормальное состояние" и "аномальное состояние". Подсостояния для "нормального состояния" могут включать "тренировку" или "покой", в то время как подсостояния для "аномального состояния" могут включать "опьянение", "невнимание" или "заболевание". В другом примере связанное со здоровьем состояние может включать "заболевание", где подсостояния являются такими категориями как, например, "сердечный приступ", "приступ астмы", "аллергическая реакция" и т.д. Затем, на шаге 607, логика 201 управления может определить по меньшей мере одно текущее связанное со здоровьем состояние на основании, по меньшей мере частично, одного или более связанных со здоровьем подсостояний. Аналогично или дополнительно, логика 201 управления может определить по меньшей мере одно текущее связанное со здоровьем состояние из числа одного или более возможных связанных со здоровьем состояний на основании, по меньшей мере частично, вероятностной информации.

[0076] ФИГ.7A является схемой 700 общего описания системы 100 в одном варианте осуществления. В одном варианте осуществления система 100 (и, соответственно, схема 700) состоит из трех основных частей: 1) построение вектора характеристик, 2) классификация связанного со здоровьем состояния пользователя, основанная на векторе характеристик, и 3) непрерывное переобучение. Например, система 100 может получить данные, связанные по меньшей мере с одним устройством. Эта информация может включать информацию 701 о взаимодействии с пользователем (то есть, о нажатии клавиш на виртуальной клавиатуре), данные MEMS (то есть, акселерометров и гироскопов) 703 и информацию датчика и/или контекстную информацию, например, информацию 705 о местоположения, информацию 707 об интересном месте (POI), аудиоинформацию 709 от микрофона и текстовый анализ (то есть, текстовые сообщения 711 и электронные письма 713). По этим данным система 100 может выполнить вычисление и создание векторов характеристик.

[0077] Например, информация о взаимодействии с пользователем 701 может включать детектор 715 точности печатания. Например, детектор 715 точности печатания может определить, где пользователь ударяет по клавишам, например, ударяет ли пользователь с силой по экрану, чтобы войти в контакт с клавишей, попадает ли он прямо в центр клавиши или попадает в края клавиши. Информация о взаимодействии с пользователем 701 может также включать детектор 717 скорости печатания, чтобы определить текущую и/или ожидаемую скорость печатания пользователя. Оценка неправильно напечатанных символов, основанная на тезаурусе 719, и оценка неправильно напечатанных символов, основанная на нажатиях клавиши 721 возврата, являются оценками того, сколько ошибок или ошибочных действий пользователь делает при печати. Данные от MEMS 703 могут касаться детектора, например детектора 723 движения удерживающей руки. Например, детектор 723 движения удерживающей руки может определить внезапные или нерегулярные модели перемещения руки пользователя, удерживающей устройство. Например, резкое повторяющееся перемещение, обнаруженное MEMS 703, может сигнализировать о том, что пользователь подвергается судорогам. MEMS 703 может также определить перемещение, отдельное от пользователя, например, если устройство было неоднократно брошено или уронено в малом временном интервале.

[0078] Информация 705 о местоположения и информация 707 о POI могут включать анализ 725 типичных точек, в котором система 100 определяет типичные местоположения (то есть, бары, рестораны, рабочий офис и т.д.). Аудиоинформация 709 может обеспечить вектор характеристик для анализа 727 звуковой окружающей среды и предыстории, чтобы сделать выводы о местоположения пользователя, настроении пользователя и/или поведенческих моделях на основании звуковой окружающей среды и предыстории пользовательского поведения. Аудиоинформация 709 может далее помочь создать векторы характеристик на основании детекторов 729 интонации и настроения, а также анализа 731 словаря и частоты использования слов. Для текстовых сообщений 711 и электронных писем 713, анализ 733 типичных точек может быть выведен из контекстных подсказок и/или непосредственной информации из текстовых сообщений 711 и электронных писем 713. Например, если текст говорит, что пользователь возвращается домой, система 100 может определить, что пользователь находится где-нибудь между его отправной точкой и домом. Непосредственная информация может включать адрес ресторана, в котором находится пользователь, непосредственно набранный пользователем.

[0079] В одном варианте осуществления, классификатор 735 затем обрабатывает векторы характеристик. Например, классификатор 735 может определить векторы характеристик, представляющие нормальные связанные со здоровьем состояния, особенно нормальные связанные со здоровьем состояния для конкретного пользователя. Затем классификатор 735 может сравнить текущие векторы характеристик с векторами характеристик для нормальных связанных со здоровьем состояний, чтобы получить результат 737. Результат 737 может быть текущим связанным со здоровьем состоянием пользователя. В одном варианте осуществления система 100 может далее обновить векторы характеристик, нормальные связанные со здоровьем состояния и текущие связанные со здоровьем состояния. Этот компонент может включать "переобучение на ходу" 739 или непрерывное переобучение, чтобы гарантировать, что у системы 100 имеется самая последняя и точная информация и анализ пользователя. Например, пользователь, который ломает свою руку, может внезапно испытать понижение точности его нажатий клавиши, поскольку он приспосабливается к своему гипсу. Система 100 может узнать с помощью детектора 715 точности печатания о том, что у пользователя есть некоторое ухудшение двигательных способностей, вместо того, чтобы связывать понижение точности с заболеванием пользователя.

[0080] На ФИГ.7B показан график 720 извлечения характеристик из информации о взаимодействии с пользователем при печатании в одном варианте осуществления. В одном варианте осуществления график 720 может представлять точность нажатий на клавиши для различных связанных со здоровьем состояний. Например, система 100 может извлечь характеристики из нажатий на клавиши при печатании на основании следующей информации: точности нажатия на клавиши (то есть, разность между положением пальца, надавливающего на символ, и координатами центра символа на клавиатуре), скорости печатания для некоторых частых сочетаний букв и количества ошибок при печати или из статистики тезауруса или количества нажатий клавиши возврата. В одном случае система 100 может использовать простые метрики, чтобы преобразовывать характеристики в численное представление. В одном варианте осуществления данные 741 представляют точность нажатий на клавиши для человека в невнимательном состоянии, тогда как данные 743 показывают точность нажатий для человека в нормальном связанном со здоровьем состоянии. Система 100 может вывести данные 743 из экспериментов и/или теоретических знаний, показывающих, что пользователи дают различные результаты для этих характеристик, когда они находятся в различных связанных со здоровьем состояниях.

[0081] ФИГ.7C показывает модели 740 и 760 разностей в точности нажатия на клавиши для различных связанных со здоровьем состояний в проекции на мобильное устройство. Например, каждая точка 745 данных соответствует нажатию на клавишу или контакту пользователя с клавишей. Модель 740 показывает пример нормального умственного или связанного со здоровьем состояния, где информация о взаимодействии с пользователем посредством точки 745 данных говорит о нажатии на клавишу по существу в центре клавиши. Модель 760 - это образец информации о взаимодействии с пользователем с такими точками 747 данных, когда пользователь может быть в невнимательном состоянии. Как видно из модели 760, точки 747 данных являются значительно менее сконцентрированными и более далекими от попадания приблизительно в центр символьных клавиш. В одном варианте осуществления система 100 может использовать вычисление относительно того, когда разность между точками 745 данных модели 740 и точками 747 данных модели 760 является достаточно существенной, чтобы классифицировать состояние пользователя для модели 760 как невнимательное состояние.

[0082] Как ранее обсуждалось, после определения информации о взаимодействии с пользователем, как показано моделями 740 и 760 в качестве примеров, система 100 может выполнить анализ взаимной корреляции или анализ взаимного движения рук во время печатания. Например, система 100 может выполнить анализ, основанный на данных MEMS, соединенных с данными печатания от виртуальной клавиатуры. Теоретические знания, поддержанные экспериментами, показали, что пространственное движение мобильного устройства в руке пользователя во время печатания зависит от различных связанных со здоровьем состояний пользователя. Таким образом, система 100 может определить характеристики пространственного движения мобильного устройства, анализируя данные от датчиков MEMS (то есть, акселерометров и гироскопов), чтобы далее помочь определить текущее связанное со здоровьем состояние пользователя. В одном варианте осуществления количественная характеристика пространственного движения удерживающей руки или обнаружение движения удерживающей руки может быть частью вектора характеристик для различения различных состояний.

[0083] На ФИГ.7D показана диаграмма 780, демонстрирующая то, как различные состояния могут выглядеть в двумерном пространстве характеристик, включающем величины среднеквадратического и среднего отклонения. Например, точки 749 данных могут представлять собой данные для пользователей в опьяненном состоянии, в то время как кластер точек 751 данных может представлять данные, связанные с пользователями в невнимательном состоянии. Точки 749 и 751 данных могут служить заданными по умолчанию или начальными векторами характеристик для анализа пользователя. Как видно из диаграммы 780, распознавание и различение связанных со здоровьем состояний включает вероятностную оценку. В этом отношении, различные характеристики могут дополнить анализ. Например, после определения информации о взаимодействии с пользователем, система 100 может включать анализ информации о местоположения, чтобы улучшить определение связанного со здоровьем состояния. Например, анализ информации о местоположения может подкрепить классификацию, указанную информацией о взаимодействии с пользователем, или уменьшить вероятность точности классификации. Совместное использование в анализе различных функций и/или векторов характеристик может улучшить общую вероятностную оценку. Например, система 100 может интерпретировать присутствие пользователя в ресторане или баре как увеличение вероятности того, что пользователь находится в состоянии опьянения, тогда как та же самая информация о нажатии на клавиши в то время, когда пользователь ведет транспортное средство в течение последних двух часов, может интерпретироваться как увеличение вероятности невнимательного состояния. В одном случае система 100 может выполнить анализ информации о местоположения, создавая компоненты вектора характеристик как количественные оценки, заранее заданные как часть алгоритма, для каждого известного типичного места.

[0084] На ФИГ.8A показана схема 800 процедуры классификации в одном варианте осуществления. В одном варианте осуществления классификация должна различить явные связанные со здоровьем состояния, связанные с пользователем. В одном случае система 100 может выполнить классификацию за два шага. Во-первых, система 100 в первой ступени 801 классификатора может получить вектор характеристик 803 как входные данные. Первая ступень 801 классификатора может определить нормальные связанные со здоровьем состояния 805, особенно нормальные связанные со здоровьем состояния для конкретного пользователя. Как продолжение, первая ступень 801 классификатора может также определить аномальные связанные со здоровьем состояния 807. Например, аномальные связанные со здоровьем состояния 805 могут быть аномальными психическими состояниями. В одном случае система 100 может определить аномальные или необычные состояния в общем. В одном случае это может включать значения, которые являются такими особенностями вектора характеристик, которые неожиданны, учитывая демографию и доход конкретного пользователя. После первого определения того, что пользователь возможно испытывает аномальное связанное со здоровьем состояние, система 100 может перейти ко второй ступени 809 классификатора, где определяется больше конкретных подсостояний с их вероятностями, учитывая входные данные из вектора характеристик 803. Например, подсостояния могут включать больше подробностей о состоянии, которое является "аномальным". Например, подсостояния могут включать вероятность опьянения 811, вероятность невнимания 813, и вероятность медицинских проблем 815. В одном варианте осуществления, определение подсостояния может далее подсказывать выполнение действия 817. Действие 817 может включать, например, выдачу некоторого предупреждения пользователю, информирование медперсонала, препятствование этому пользователю управлять транспортным средством и т.д. В одном варианте осуществления классификатор 801 или 809 может предварительно обучаться с использованием данных, заданных по умолчанию. Система 100 может непрерывно обновлять классификаторы 801 и 809. Например, система 100 может использовать классификатор kNN (метод k ближайших соседей). Фактором ключа для запуска классификатора может быть нажатие клавиши, хотя система 100 может также разрешить другой информации датчика инициировать анализ классификатора.

[0085] В одном варианте осуществления система 100 может сохранить результаты классификации как информацию, заслуживающую доверия, чтобы классификаторы 801 и 809 могли непрерывно повторно обучаться тому, как различные факторы вносят вклад в связанное со здоровьем состояние пользователя. Например, в отношении различных нажатий клавиш, у различных людей может быть различная скорость и точность печатания. У каждого пользователя могут также быть уникальные характеристики относительно перемещения рук, печатания или разговора. Переобучение в системе 100, таким образом, необходимо, чтобы улучшить результаты классификации. В одном варианте осуществления с использованием классификатора kNN система 100 может добавлять новые данные обучения к классификаторам, получая информацию, заслуживающую доверия, во время работы. Система 100 может также определить опорную базу для истинных классов из информации, заслуживающей доверия, от пользовательской обратной связи. Если ресурсы ограничены, система 100 может удалять самые старые данные и/или данные, заслуживающие доверия в меньшей степени, из набора данных классификатора kNN, чтобы переобучение в классификаторе могло быть сделано непрерывным без истощения ресурсов устройства.

[0086] ФИГ.8B представляет пользовательские интерфейсы 820 и 840, служащие для того, чтобы уведомить пользователей о связанных со здоровьем состояниях, в одном варианте осуществления. Для пользовательского интерфейса 800 система 100 может предоставить схему изменений психологических состояний. Например, схема 819 может показать тенденцию обнаружений системой 100 состояния опьянения, или с точки зрения уровней опьянения, или с точки зрения частоты обнаружения опьянения. Пользовательский интерфейс 820 может включать краткий обзор 821 действий, связанных со связанным со здоровьем состоянием, для различных служб. Например, пользовательский интерфейс 820 может включать экран со списком различных служб и указанием того, как служба может реагировать на идентифицированное связанное со здоровьем состояние. Пользователи могут тогда выбрать, разрешить и/или запретить предоставление своих данных, например, с помощью кнопки 823 разрешения. В одном варианте осуществления пользователям можно предоставить пользовательский интерфейс 820 как часть инициирования службы, например, когда пользователь входит свои начальные установки. Альтернативно, пользовательский интерфейс 820 может появиться тогда, когда пользователь захочет увидеть обзор изменений и, возможно, сбросить требования к предоставлению своих данных. В еще одном варианте осуществления пользовательский интерфейс 820 может включать предпочтения продолжительности и/или отображения для различных модификаций служб.

[0087] Описанные здесь процессы адаптации профилей конфиденциальности так, чтобы реагировать на изменения в психологических состояниях, могут быть осуществлены посредством программного обеспечения, аппаратных средств, встроенных программ или комбинации программного обеспечения и/или встроенных программ и/или аппаратных средств. Например, процессы, описанные здесь, могут быть осуществлены посредством процессора (процессоров), чипа цифрового сигнального процессора (DSP), прикладной интегральной схемы (ASIC), программируемых матриц логических элементов (FPGA) и т.д. Такие примеры технических средств для выполнения описанных функций более подробно рассмотрены ниже.

[0088] ФИГ.9 показывает вычислительную систему 900, в которой может быть реализован вариант осуществления изобретения. Хотя вычислительная система 900 изображена в отношении конкретного устройства или оборудования, предполагается, что другие устройства или оборудование (например, элементы сети, серверы и т.д.) в пределах ФИГ.9 могут содержать описываемые технические средства и компоненты системы 900. Вычислительная система 900 программируется (например, через код или инструкции компьютерной программы) так, чтобы различать различные состояния, связанные со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, полученной от мобильных устройств, также описанных здесь, и включает коммуникационный механизм, такой как шину 910 для того, чтобы передавать информацию между разными внутренними и внешними компонентами вычислительной системы 900. Информация (также называемая данными) представляется как материальное выражение измеримого явления, типично электрических напряжений, но включающее, в других вариантах осуществления, такие явления как магнитные, электромагнитные, связанные с давлением, химические, биологические, молекулярные, атомные, внутриатомные и квантовые взаимодействия. Например, северный и южный полюса магнитного поля, или ноль и электрическое напряжение, отличное от нуля, представляют два состояния (0, 1) двоичного символа (бита). Другие явления могут представить цифры с более высоким основанием системы счисления. Суперпозиция множества одновременных квантовых состояний перед измерением представляет квантовый бит (кубит). Последовательность из одной или более цифр составляет цифровые данные, которые используются, чтобы представить число или код символа. В некоторых вариантах осуществления информация, называемая аналоговыми данными, представляется континуумом измеримых величин в пределах конкретного диапазона. Вычислительная система 900, или ее часть, образует средство для того, чтобы выполнить один или более шагов различения различных состояний, связанных со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, полученной от мобильных устройств.

[0089] Шина 910 включает один или более параллельных проводников информации, так что информация может быть быстро перенесена среди устройств, соединенных с шиной 910. Один или более процессоров 902 для обработки информации связан с шиной 910.

[0090] Процессор (или множество процессоров) 902 выполняет ряд операций на информации, как определено кодом компьютерной программы, связанных с различением различных состояний, связанных со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, полученной от мобильных устройств. Код компьютерной программы - это ряд команд или формулировок, предоставляющих инструкции для работы процессора и/или вычислительной системы, чтобы выполнить определенные функции. Код, например, может быть написан на языке программирования вычислительной машины, который компилируется в собственный набор команд процессора. Код может также быть написан непосредственно с использованием набора собственных команд (например, языка программирования). Набор операций включает введение информации из шины 910 и размещение информации на шине 910. Набор операций также, как правило, включает сравнение двух или более блоков информации, смещение положений блоков информации и комбинирование двух или более блоков информации, такое как сложение или умножение или логические действия, такие как ИЛИ, исключающее ИЛИ (XOR) и И. Каждая операция набора операций, которые могут быть выполнены процессором, представляется процессору информацией, называемой инструкциями (командами), такими как код операции из одной или более цифр. Последовательность операций, которые будут выполнены процессором 902, такая как последовательность кодов операций, составляет команды процессора, также называемые командами вычислительной системы или просто машинными командами. Процессоры могут быть реализованы как механические, электрические, магнитные, оптические, химические или квантовые компоненты, помимо прочего, одни или в комбинации.

[0091] Вычислительная система 900 также включает память 904, соединенную с шиной 910. Память 904, такая как память с произвольным доступом (RAM) или любое другое устройство динамической памяти, хранит информацию, включающую команды для процессора для различения различных состояний, связанных со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, полученной от мобильных устройств. Динамическая память позволяет информации, хранимой в ней, быть измененной вычислительной системой 900. RAM позволяет блоку информации, хранимому в местоположении, называемом адресом ячейки памяти, быть сохраненным и восстановленным независимо от информации в соседних адресах. Память 904 также используется процессором 902, чтобы хранить временные величины во время выполнения команд процессором. Вычислительная система 900 также включает память только для чтения (ROM) 906 или любое другое статическое запоминающее устройство, соединенное с шиной 910, для того, чтобы хранить статическую информацию, включающую команды, которая не изменяется вычислительной системой 900. Некоторая память является энергозависимой памятью, которая теряет хранимую информацию, когда мощность питания отключена. Также к шине 910 подключено энергонезависимое (долговременное) запоминающее устройство 908, такое как магнитный диск, оптический диск или флэш-карта, для того, чтобы хранить информацию, включающую команды, которая сохраняется даже тогда, когда вычислительная система 900 выключается или иначе теряет мощность питания.

[0092] Информация, включающая команды для различения различных состояний, связанных со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, получаемой от мобильных устройств, подается на шину 910 для использования ее процессором от внешнего устройства 912 ввода, такого как клавиатура, содержащая алфавитно-цифровые клавиши, которыми управляет человек-пользователь, микрофон, инфракрасный дистанционный пульт управления (IR), ручка управления, геймпад, стилус, сенсорный экран или датчик. Датчик обнаруживает условия около себя и преобразовывает эти обнаружения в физическое выражение, совместимое с измеряемым явлением и используемое, чтобы предоставить информацию в вычислительную систему 900. Другие внешние устройства, соединенные с шиной 910 и используемые прежде всего для того, чтобы взаимодействовать с людьми, включают дисплей 914, такой как электронно-лучевая трубка (CRT), жидкокристаллический дисплей (LCD), светодиодный (LED) дисплей, органический светодиодный (OLED) дисплей, плазменный экран или принтер, для того, чтобы представить текст или изображения, и указывающее устройство 916, такое как "мышь", шаровой указатель, клавиши направления курсора или датчик движения, для того, чтобы управлять положением небольшого изображения курсора, представленного на дисплее 914, и подавать команды, связанные с графическими элементами, представленными на дисплее 914, и один или более датчиков 994 камеры для захвата, записи и инициирования сохранения одного или более неподвижных и/или движущихся изображений (например, видео, кинофильмы и т.д.), которые также могут включать аудиозаписи. В некоторых вариантах осуществления, например, в вариантах осуществления, в которых вычислительная система 900 выполняет все функции автоматически без человеческого участия, одно или более внешних устройств 912 ввода, дисплей 914 и указывающее устройство 916 могут быть опущены.

[0093] В поясняемом варианте осуществления аппаратные средства специального назначения, такие как прикладная интегральная схема (ASIC) 920, соединены с шиной 910. Аппаратные средства специального назначения конфигурируются так, чтобы выполнять операции, не выполняемые процессором 902 достаточно быстро для специальных целей. Примеры ASIC включают карты графических ускорителей для генерирования изображения для дисплея 914, криптографические платы для шифровки и расшифровки сообщений, посланных по сети, распознавание речи и интерфейсы к специальным внешним устройствам, таким как роботизированные руки и медицинское сканирующее оборудование, которое неоднократно выполняет некоторую сложную последовательность операций, которая более эффективно осуществляется в аппаратных средствах.

[0094] Вычислительная система 900 также включает один или более экземпляров коммуникационных интерфейсов 970, соединенных с шиной 910. Коммуникационный интерфейс 970 обеспечивает одностороннюю или двустороннюю связь с множеством внешних устройств, которые работают с их собственными процессорами, таких как принтеры, сканирующие устройства и внешние диски. В общем, соединение обеспечивается сетевой линией связи 978, которая связана с локальной сетью 980, с которой связано множество внешних устройств с их собственными процессорами. Например, коммуникационный интерфейс 970 может быть параллельным портом или последовательным портом или портом универсальной последовательной шины (USB) на персональном компьютере. В некоторых вариантах осуществления коммуникационным интерфейсом 970 является карта цифровой сети с интеграцией услуг (ISDN) или цифровой линии абонента (DSL) или телефонный модем, который предоставляет информационное коммуникационное соединение с соответствующим типом телефонной линии. В некоторых вариантах осуществления коммуникационный интерфейс 970 - это кабельный модем, который преобразовывает сигналы шины 910 в сигналы для коммуникационного соединения по коаксиальному кабелю или в оптические сигналы для коммуникационного соединения по волоконно-оптическому кабелю. Как другой пример, коммуникационный интерфейс 970 может быть картой локальной сети (LAN), чтобы обеспечить соединение для передачи данных к совместимой локальной сети, такой как Ethernet. Беспроводные линии также могут быть использованы. Для беспроводных линий коммуникационный интерфейс 970 посылает или получает, или как посылает, так и получает, электрические, акустические или электромагнитные сигналы, включая инфракрасные и оптические сигналы, которые несут потоки информации, такие как цифровые данные. Например, в беспроводных переносных устройствах, таких как мобильные телефоны, например сотовые телефоны, коммуникационный интерфейс 970 включает передатчик и приемник радиодиапазона электромагнитных волн, называемые радиоприемопередатчиком. В определенных вариантах осуществления, коммуникационный интерфейс 970 позволяет осуществить соединение с системой связи 105 для того, чтобы выполнить различение различных состояний, связанных со здоровьем пользователя, на основании информации датчика, поступающей из мобильных устройств в UE 101.

[0095] Термин "машиночитаемый носитель", используемый здесь, относится к любой среде, которая участвует в предоставлении процессору 902 информации, включающей инструкции для выполнения. Такая среда может иметь много форм, включая, но не ограничиваясь этим, машиночитаемый носитель для хранения данных (например, энергонезависимые носители, энергозависимые носители) и передающие среды. Долговременно существующие носители, такие как энергонезависимые среды, включают, например, оптические или магнитные диски, такие как запоминающее устройство 908. Энергозависимые носители включают, например, динамическую память 904. Передающие среды включают, например, кабели в виде витой пары, коаксиальные кабели, медную проволоку, волоконно-оптические кабели и несущие волны, которые распространяются через пространство без проводов или кабелей, такие как акустические волны и электромагнитные волны, включая радиоволны, оптические и инфракрасные волны. Сигналы включают искусственные кратковременные вариации амплитуды, частоты, фазы, поляризации или других физических параметров, переданные через передающие среды. Стандартные формы машиночитаемых носителей включают, например, дискету, гибкий диск, жесткий диск, магнитную ленту, любой другой магнитный материал, CD-ROM, CDRW, DVD, любую другую оптическую среду, перфокарты, перфоленту, листы оптических меток, любую другую материальную среду с рисунками отверстий или других оптически распознаваемых знаков, RAM, PROM, EPROM, FLASH-EPROM, EEPROM, флэш-память, любую другую микросхему или картридж памяти, несущую волну или любую другую среду, которую может считывать компьютер. Термин "машиночитаемый носитель для хранения данных" используется здесь для ссылки на любой машиночитаемый носитель кроме передающих сред.

[0096] Логика, кодированная на одном или более материальных носителях, включает команды для процессора на машиночитаемых носителях для хранения данных и/или аппаратные средства специального назначения, такие как ASIC 920.

[0097] Линия связи 978, как правило, предоставляет информационную коммуникацию с использованием передающих сред через одну или более сетей с другими устройствами, которые используют или обрабатывают информацию. Например, линия связи 978 может обеспечить подключение через локальную сеть 980 к главному компьютеру (хосту) 982 или к оборудованию 984, управляемому поставщиком Интернет-услуг (ISP). Оборудование ISP 984, в свою очередь, оказывает услуги передачи данных через общественную международную сеть или сети связи с пакетной коммутацией, теперь обычно называемых Интернетом 990.

[0098] Компьютер, называемый хост-сервером 992 и связанный с Интернетом, выполняет процесс, который предоставляет услугу в ответ на информацию, полученную по Интернету. Например, хост-сервер 992 обеспечивает процесс, который предоставляет информацию, представляющую видеоданные для показа на дисплее 914. Предполагается, что компоненты системы 900 могут быть развернуты в различных конфигурациях в пределах других вычислительных систем, например, хост-сервере 982 и сервере 992.

[0099] По меньшей мере некоторые варианты осуществления изобретения связаны с использованием вычислительной системы 900 для того, чтобы осуществить некоторые или все способы, описанные здесь. Согласно одному варианту осуществления изобретения, эти способы выполняются вычислительной системой 900 в ответ на выполнение процессором 902 одной или более последовательностей из одной или более команд для процессора, содержащихся в памяти 904. Такие команды, также называемые машинными командами, программным обеспечением и кодом программы, могут считываться в память 904 из другого машиночитаемого носителя, такого как запоминающее устройство 908, или сетевая линия связи 978. Выполнение последовательностей команд, содержащихся в памяти 904, заставляет процессор 902 выполнять один или более шагов способа, описанных здесь. В альтернативных вариантах осуществления аппаратные средства, такие как ASIC 920, могут использоваться вместо или в комбинации с программным обеспечением, чтобы осуществить изобретение. Таким образом, варианты осуществления изобретения не ограничиваются никакой конкретной комбинацией аппаратного и программного обеспечения, если иначе явно не указано.

[00100] Сигналы, переданные по сетевой линии связи 978 и другим сетям через коммуникационный интерфейс 970, несут информацию к вычислительной системе 900 и от нее. Вычислительная система 900 может послать и получить информацию, включающую код программы, через сети 980, 990, помимо других сетей, через сетевую линию связи 978 и коммуникационный интерфейс 970. В примере с использованием Интернета 990, хост-сервер 992 передает код программы для конкретного приложения, запрошенный сообщением, посланным из компьютера 900, через Интернет 990, оборудование ISP 984, локальную сеть 980 и коммуникационный интерфейс 970. Полученный код может быть выполнен процессором 902, когда он принят, и/или может быть сохранен в памяти 904 или в запоминающем устройстве 908 или любом другом долговременном хранилище для более позднего выполнения. Таким же образом вычислительная система 900 может получить код приложения в форме сигналов на несущей волне.

[00101] Различные формы машиночитаемых носителей могут быть вовлечены в перенос одной или более последовательностей команд и/или данных к процессору 902 для выполнения. Например, команды и данные можно первоначально хранить на магнитном диске удаленного компьютера, такого как хост 982. Удаленный компьютер загружает инструкции и данные в свою динамическую память и посылает команды и данные по телефонной линии с использованием модема. Модем, локальный по отношению к вычислительной системе 900, получает команды и данные по телефонной линии и использует инфракрасный передатчик, чтобы преобразовать команды и данные в сигнал на инфракрасной несущей волне, служащей сетевой линией связи 978. Инфракрасный детектор, служащий коммуникационным интерфейсом 970, получает команды и данные, которые переносит инфракрасный сигнал, и размещает информацию, представляющую команды и данные, на шине 910. Шина 910 переносит информацию к памяти 904, из которой процессор 902 извлекает команды и выполняет их с использованием некоторых из данных, посланных с этими командами. Команды и данные, полученные в памяти 904, могут опционально быть сохранены в запоминающем устройстве 908, до или после выполнения процессором 902.

[00102] На ФИГ.10 показан чипсет или чип 1000, в котором может быть реализован вариант осуществления изобретения. Чипсет 1000 программируется так, чтобы выполнять различение между различными состояниями, связанными со здоровьем пользователя, на основании информации датчика, получаемой от мобильных устройств, например, от процессора и компонентов памяти, описанных со ссылкой на ФИГ.9, включенных в один или более физических корпусов (например, чипов). В качестве примера, физический корпус включает расположение одного или более материалов, компонентов, и/или проводников в структурном узле (например, на основной плате), чтобы обеспечить одну или более таких характеристик как физическая прочность, экономия размера и/или ограничение электрического взаимодействия. Предполагается, что в определенных вариантах осуществления чипсет 1000 может быть осуществлен в однокристалльной схеме. Также предполагается, что в определенных вариантах осуществления чипсет или чип 1000 могут быть осуществлены как единственная "система на чипе". Также предполагается, что в определенных вариантах осуществления отдельная микросхема ASIC, например, не используется и все соответствующие функции, как раскрыто здесь, будут выполнены процессором или процессорами. Чипсет или чип 1000, или их часть составляют средство для того, чтобы выполнить один или более шагов предоставления пользователю навигационной информации интерфейса, связанную с доступностью функций. Чипсет или чип 1000, или их часть составляют средство для того, чтобы выполнить один или более шагов для различения различных состояний, связанных со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, получаемой от мобильных устройств.

[00103] В одном варианте осуществления, чипсет или чип 1000 включает коммуникационный механизм, такой как шину 1001, чтобы передавать информацию среди компонентов чипсета 1000. У процессора 1003 имеется возможность присоединения к шине 1001, чтобы выполнить инструкции и обработать информацию, хранимую, например, в памяти 1005. Процессор 1003 может включать одно или более ядер обработки, где каждое ядро конфигурируемо так, чтобы работать независимо. Многоядерный процессор позволяет выполнять мультиобработку в пределах единственного физического корпуса. Примеры многоядерного процессора включают два, четыре, восемь, или большее число ядер обработки. Альтернативно или дополнительно, процессор 1003 может включать один или более микропроцессоров, конфигурируемых в тандем через шину 1001, чтобы осуществить независимое выполнение команд, конвейерную обработку и мультипоточность. Процессор 1003 может также сопровождаться одним или более специализированными компонентами, чтобы выполнять определенные функции обработки и задачи, такими как один или более процессоров цифрового сигнала (DSP) 1007 или одна или более прикладных интегральных схем (ASIC) 1009. DSP 1007, как правило, конфигурируется так, чтобы обрабатывать сигналы реального мира (например, звук) в режиме реального времени независимо от процессора 1003. Точно также, ASIC 1009 может конфигурироваться для выполнения специализированных функций, трудных для выполнения процессором более общего назначения. Другие специализированные компоненты, предназначенные для того, чтобы помочь в выполнении описанных здесь функций изобретения, могут включать одну или более программируемых матриц логических элементов (FPGA), один или более контроллеров или одну или более других компьютерных микросхем специального назначения.

[00104] В одном варианте осуществления, чипсет или чип 1000 включает только один или более процессоров и некоторую поддержку в виде программного обеспечения и/или встроенных программ и/или касающуюся и/или предназначенную для одного или более процессоров.

[00105] У процессора 1003 и сопровождающих его компонентов есть возможность присоединения к памяти 1005 через шину 1001. Память 1005 включает как динамическую память (например, RAM, магнитный диск, перезаписываемый оптический диск и т.д.), так и статическую память (например, ROM, CD-ROM и т.д.), для того чтобы хранить выполняемые инструкции, которые, когда выполняются, осуществляют шаги изобретения, описанные здесь, чтобы различить различные состояния, связанные со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, полученной от мобильных устройств. Память 1005 также хранит данные, связанные с выполнением шагов изобретения или генерируемые при их выполнении.

[00106] ФИГ.11 является схемой типичных компонентов мобильного терминала для коммуникаций (например, телефона), который способен к работе в системе, показанной на ФИГ.1, согласно одному варианту осуществления. В некоторых вариантах осуществления мобильный терминал 1101, или его часть, составляет средство для выполнения одного или более шагов различения между различными состояниями, связанными со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, полученной от мобильных устройств. Вообще, радиоприемник часто определяется с точки зрения характеристик его головной части и оконечной части. Головная часть приемника охватывает всю радиочастотную (RF) электрическую схему, тогда как оконечная часть охватывает всю электрическую схему обработки основной полосы частот. В этой заявке термин "электрическая схема" относится к обоим случаям из следующих: (1) выполнение только с использованием аппаратных средств (такое как выполнение только в виде аналоговой и/или цифровой электрической схемы) и (2) комбинация электрической схемы и программного обеспечения (и/или встроенных программ) (например, в применении к конкретному контексту, комбинация процессора(ов), включающая процессор(ы) цифрового сигнала, программное обеспечение и память (одну или более), которые взаимодействуют, чтобы заставить устройство, такое как мобильный телефон или сервер, выполнять различные функции). Это определение "электрической схемы" относится к любому использованию этого термина в данной заявке, включая любые пункты формулы. Как дальнейший пример, в этой заявке, если это применимо к конкретному контексту, термин "электрическая схема" также охватывает выполнение просто в виде процессора (или множества процессоров) и сопровождающих его (или их) программ программного обеспечения или встроенных программ. Термин "электрическая схема" также охватывает, если это применимо к конкретному контексту, например, интегральную схему основной полосы частот или интегральную схему процессора приложений в мобильном телефоне или подобную интегральную схему в устройстве сотовой связи или других сетевых устройствах.

[00107] Подходящие внутренние компоненты телефона включают главный блок управления (MCU, Main Control Unit) 1103, процессор цифрового сигнала (DSP) 1105 и блок приемника/передатчика, включающий микрофонный блок регулирования усиления и блок регулирования усиления динамика. Главный блок 1107 дисплея обеспечивает показ изображения пользователю для поддержки различных приложений и функций мобильного терминала, которые выполняют или поддерживают шаги различения различных состояний, связанных со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, полученной от мобильных устройств. Дисплей 1107 включает электрическую схему дисплея, конфигурируемую так, чтобы отображать по меньшей мере часть интерфейса пользователя мобильного терминала (например, мобильного телефона). Дополнительно, дисплей 1107 и электрическая схема дисплея конфигурируются так, чтобы облегчить пользовательское управление по меньшей мере некоторыми функциями мобильного терминала. Электрическая схема 1109 звуковых функций включает микрофон 1111 и микрофонный усилитель, который усиливает речевой выходной сигнал микрофона 1111. Выходной усиленный речевой сигнал от микрофона 1111 подается к кодирующему устройству/декодирующему устройству (кодеку) 1113.

[00108] Радиоблок 1115 усиливает мощность и преобразует частоту так, чтобы взаимодействовать с базовой станцией, которая включена в систему мобильной связи, через антенну 1117. Усилитель мощности (PA) 1119 и передающая/модуляционная электрическая схема реагируют на сигналы управления от MCU 1103, а выход усилителя 1119 мощности соединен с дуплексером 1121 или циркулятором или антенным переключателем, как известно в данной области техники. Усилитель 1119 мощности также соединен с интерфейсом батареи и блоком 1120 управления питанием.

[00109] При использовании мобильного терминала 1101, пользователь говорит в микрофон 1111 и его голос, наряду с любым обнаруженным фоном, преобразуется в аналоговое напряжение. Аналоговое напряжение далее преобразуется в цифровой сигнал аналого-цифровым преобразователем (АЦП) 1123. Блок управления 1103 направляет цифровой сигнал в DSP 1105 для его обработки, такой как кодирование речи, канальное кодирование, шифрование и перемежение. В одном варианте осуществления обработанные речевые сообщения кодируются, блоками, не показанными отдельно, с использованием протокола передачи сотовой сети связи, такого как увеличенные скорости передачи данных для глобального развития (enhanced data rates for global evolution, EDGE), общий пакетный радиосервис (general packet radio service, GPRS), глобальная система для мобильной связи (GSM), Интернет-подсистема мультимедиа-протокола (IMS), универсальная мобильная телекоммуникационная система (UMTS) и т.д., а также любой другой соответствующей беспроводной среды, как, например, микроволновый доступ (WiMAX), сети долгосрочного развития (LTE), множественный доступ с кодовым разделением (CDMA), широкополосный множественный доступ с кодовым разделением (WCDMA), беспроводная точность воспроизведения (Wi-Fi), спутник и т.п., или любая их комбинация.

[00110] Кодируемые сообщения далее направляются к выравнивателю 1125 для компенсации любых частотно-зависимых искажений, которые происходят во время передачи по радио, таких как фазочастотные и амплитудно-частотные искажения. После выравнивания битового потока, модулятор 1127 комбинирует сигнал с радиосигналом, генерируемым в радиоинтерфейсе 1129. Модулятор 1127 генерирует синусоиду посредством частотной или фазовой модуляции. Чтобы подготовить сигнал к передаче, повышающий преобразователь 1131 частоты комбинирует выходную синусоиду от модулятора 1127 с другой синусоидой, генерируемой синтезатором 1133, чтобы достигнуть желаемой частоты передачи. Сигнал далее посылают через усилитель 1119 мощности, чтобы увеличить сигнал до соответствующей величины мощности. В практических системах усилитель 1119 мощности действует как усилитель с переменным усилением, усилением которого управляют посредством DSP 1105, исходя из информации, полученной от базовой станции сети. Сигнал далее фильтруется в дуплексере 1121 и опционально посылается в антенный соединитель 1135, чтобы согласовать импедансы так, чтобы обеспечить передачу максимальной мощности. Наконец, сигнал передается через антенну 1117 к местной базовой станции. Автоматическая регулировка усиления (AGC) может быть обеспечена, чтобы управлять усилением оконечных каскадов приемника. Сигналы могут быть отправлены оттуда в удаленный телефон, который может быть другим сотовым мобильным телефоном, любым другим мобильным телефоном или наземной линией связи, связанной с коммутируемой телефонной сетью общего пользования (PSTN) или другими сетями телефонии.

[00111] Речевые сигналы, переданные мобильному терминалу 1101, принимаются через антенну 1117 и сразу усиливаются малошумящим усилителем (LNA) 1137. Понижающий преобразователь 1139 частоты понижает несущую частоту, в то время как демодулятор 1141 удаляет радиочастоту, оставляя только цифровой битовый поток. Сигнал далее проходит выравниватель 1125 и обрабатывается в DSP 1105. Цифроаналоговый преобразователь (ЦАП) 1143 преобразует этот сигнал, и результирующий выходной сигнал передается пользователю через динамик 1145, все это происходит под управлением главного блока управления (MCU) 1103, который может быть реализован как центральный процессор (CPU).

[00112] MCU 1103 получает различные сигналы, включающие входные сигналы от клавиатуры 1147. Клавиатура 1147 и/или MCU 1103 в комбинации с другими компонентами ввода данных пользователем (например, микрофоном 1111) образуют электрическую схему пользовательского интерфейса для управления вводом данных пользователем. MCU 1103 выполняет программное обеспечение интерфейса пользователя, чтобы облегчить пользовательское управление по меньшей мере некоторыми функциями мобильного терминала 1101, чтобы различить различные состояния, связанные со здоровьем пользователя, на основании информации о взаимодействии с пользователем, получаемой от мобильных устройств. MCU 1103 также дает команды отображения и переключения дисплею 1107 и контроллеру переключения речевого выхода, соответственно. Далее, MCU 1103 обменивается информацией с DSP 1105 и может получать доступ к опционально встроенной SIM-карте 1149 и памяти 1151. Кроме того, MCU 1103 выполняет различные управляющие функции, требуемые терминалом. DSP 1105, в зависимости от исполнения, может выполнять любое множество обычных функций цифровой обработки речевых сигналов. Дополнительно, DSP 1105 определяет уровень окружающего фона из сигналов, обнаруженных микрофоном 1111, и устанавливает усиление микрофона 1111 на уровень, выбранный так, чтобы он соответствовал естественному звуку для пользователя мобильного терминала 1101.

[00113] Кодек 1113 включает АЦП 1123 и ЦАП 1143. Память 1151 хранит различные данные, включающие данные тона входящего вызова, и способна к хранению других данных, включающих музыкальные данные, полученные через, например, глобальный Интернет. Модуль программного обеспечения может находиться в памяти RAM, флэш-памяти, регистрах или любой другой форме перезаписываемого носителя данных, известного в данной области техники. Устройство 1151 памяти может быть, но не ограничено этим, единой памятью, компакт-диском, DVD, ROM, RAM, EEPROM, оптическим хранилищем, запоминающим устройством на магнитных дисках, хранилищем в виде флэш-памяти или любым другим долговременным носителем данных, способным хранить цифровые данные.

[00114] Опционально встроенная SIM-карта 1149 несет, например, важную информацию, такую как номер сотового телефона, службу доставки несущего сигнала, подробные данные о подписке и информацию безопасности. SIM-карта 1149 служит прежде всего для того, чтобы идентифицировать мобильный терминал 1101 в радиосети. SIM-карта 1149 также содержит память для хранения реестра персонального номера телефона, текстовых сообщений и конкретных установок пользователя мобильного терминала.

[00115] Также один или более датчиков 1153 камеры может быть включен в мобильную станцию 1101, при этом один или более датчиков камеры могут быть размещены в одном или более местах на мобильной станции. Вообще, датчики камеры могут быть использованы для того, чтобы захватить, сделать запись и инициировать сохранение одного или более неподвижных и/или движущихся изображений (например, видео, кинофильмов и т.д.), которые также могут включать аудиозаписи.

[00116] В то время как изобретение было описано в связи со многими вариантами его осуществления, изобретение не ограничивается ими, а охватывает различные очевидные модификации и эквивалентные конфигурации, которые находятся в пределах приложенных пунктов формулы. Хотя признаки изобретения выражаются в этих пунктах формулы в определенных комбинациях, предполагается, что эти признаки могут быть объединены в любой комбинации и порядке.

Изобретение относится к различению связанных со здоровьем состояний пользователя. Техническим результатом является повышение достоверности в определении состояния здоровья пользователя. Способ содержит: обработку и/или содействие обработке информации о взаимодействии с пользователем, связанной по меньшей мере с одним устройством, чтобы определить одну или более когнитивных характеристик по меньшей мере одного пользователя, при этом одну или более когнитивных характеристик по меньшей мере одного пользователя определяют с использованием одного или более датчиков и/или одного или более встроенных программных приложений, встроенных в устройство; инициирование, по меньшей мере частично, вычисления одного или более векторов характеристик на основании, по меньшей мере частично, одной или более когнитивных характеристик; и определение по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния, связанного по меньшей мере с одним пользователем, на основании, по меньшей мере частично, одного или более векторов характеристик. 8 н. и 29 з.п. ф-лы, 16 ил.

1. Способ различения связанных со здоровьем состояний пользователя на основании информации о взаимодействии с пользователем, включающий содействие обработке и/или обработку (1) данных, и/или (2) информации, и/или (3) по меньшей мере одного сигнала, причем упомянутые (1) данные, и/или (2) информация, и/или (3) по меньшей мере один сигнал основаны, по меньшей мере частично, на следующем:
обработка и/или содействие обработке информации о взаимодействии с пользователем, связанной по меньшей мере с одним устройством, чтобы определить одну или более когнитивных характеристик по меньшей мере одного пользователя, при этом одну или более когнитивных характеристик по меньшей мере одного пользователя определяют с использованием одного или более датчиков и/или одного или более встроенных программных приложений, встроенных в устройство;
инициирование, по меньшей мере частично, вычисления одного или более векторов характеристик на основании, по меньшей мере частично, одной или более когнитивных характеристик; и
определение по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния, связанного по меньшей мере с одним пользователем, на основании, по меньшей мере частично, одного или более векторов характеристик.

2. Способ по п. 1, в котором упомянутые (1) данные, и/или (2) информация, и/или (3) по меньшей мере один сигнал также основаны, по меньшей мере частично, на следующем:
определение информации датчика, контекстной информации или их комбинации, связанной с упомянутой информацией о взаимодействии с пользователем, упомянутым по меньшей мере одним устройством, упомянутым по меньшей мере одним пользователем или их комбинацией,
при этом упомянутая одна или более когнитивная характеристика, упомянутый один или более вектор характеристик, упомянутое по меньшей мере одно текущее связанное со здоровьем состояние или их комбинация также основаны, по меньшей мере частично, на информации датчика, контекстной информации или их комбинации.

3. Способ по п. 1, в котором упомянутые (1) данные, и/или (2) информация, и/или (3) по меньшей мере один сигнал также основаны, по меньшей мере частично, на следующем:
определение по меньшей мере одного нормального связанного со здоровьем состояния, связанного по меньшей мере с одним пользователем; и
обработка и/или содействие обработке информации о взаимодействии с пользователем, чтобы определить по меньшей мере одно отклонение от упомянутого по меньшей мере одного нормального связанного со здоровьем состояния,
при этом определение по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния основано, по меньшей мере частично, на упомянутом по меньшей мере одном отклонении.

4. Способ по п. 3, в котором упомянутые (1) данные, и/или (2) информация, и/или (3) по меньшей мере один сигнал также основаны, по меньшей мере частично, на следующем:
инициирование, по меньшей мере частично, выбора подмножества из одной или более когнитивных характеристик;
инициирование, по меньшей мере частично, вычисления упомянутого по меньшей мере одного отклонения с использованием подмножества одной или более когнитивных характеристик; и
если по меньшей мере одно отклонение, вычисленное с использованием этого подмножества, является статистически значимым, инициирование, по меньшей мере частично, повторного вычисления отклонения с использованием полного множества одной или более характеристик.

5. Способ по п. 4, в котором упомянутые (1) данные, и/или (2) информация, и/или (3) по меньшей мере один сигнал также основаны, по меньшей мере частично, на следующем:
инициирование, по меньшей мере частично, упомянутого выбора подмножества на основании, по меньшей мере частично, информации о доступности ресурса, информации о возможностях устройства или их комбинации, связанной с упомянутым по меньшей мере одним устройством.

6. Способ по п. 3, в котором упомянутые (1) данные, и/или (2) информация, и/или (3) по меньшей мере один сигнал также основаны, по меньшей мере частично, на следующем:
инициирование, по меньшей мере частично, контроля информации о взаимодействии с пользователем в течение периода времени; и
инициирование, по меньшей мере частично, обновления по меньшей мере одного нормального связанного со здоровьем состояния, по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния или их комбинации на основании, по меньшей мере частично, этого контроля.

7. Способ по п. 6, в котором упомянутые (1) данные, и/или (2) информация, и/или (3) по меньшей мере один сигнал также основаны, по меньшей мере частично, на следующем:
обработка и/или содействие обработке информации, заслуживающей доверия, связанной с упомянутыми контролем, информации о взаимодействии с пользователем или их комбинации, чтобы определить, следует ли инициировать, по меньшей мере частично, обновление по меньшей мере одного нормального связанного со здоровьем состояния, по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния или их комбинации.

8. Способ по п. 1, в котором упомянутые (1) данные, и/или (2) информация, и/или (3) по меньшей мере один сигнал также основаны, по меньшей мере частично, на следующем:
определение одного или более связанных со здоровьем подсостояний, связанных с упомянутым по меньшей мере одним пользователем, на основании, по меньшей мере частично, одного или более векторов характеристик; и определение по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния на основании, по меньшей мере частично, одного или более связанных со здоровьем подсостояний.

9. Способ по п. 1, в котором упомянутые (1) данные, и/или (2) информация, и/или (3) по меньшей мере один сигнал также основаны, по меньшей мере частично, на следующем:
определение вероятностной информации для классификации упомянутого по меньшей мере одного пользователя как находящегося в одном или более из возможных связанных со здоровьем состояний; и
определение упомянутого по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния из числа одного или более возможных связанных со здоровьем состояний на основании, по меньшей мере частично, упомянутой вероятностной информации.

10. Способ по п. 1, в котором упомянутые (1) данные, и/или (2) информация, и/или (3) по меньшей мере один сигнал также основаны, по меньшей мере частично, на следующем:
инициирование, по меньшей мере частично, одного или более действий в упомянутом по меньшей мере одном устройстве, одном или более других устройств или их комбинации на основании, по меньшей мере частично, по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния.

11. Способ различения связанных со здоровьем состояний пользователя на основании информации о взаимодействии с пользователем, включающий:
обработку и/или содействие обработке информации о взаимодействии с пользователем, связанной по меньшей мере с одним устройством, чтобы определить одну или более когнитивных характеристик по меньшей мере одного пользователя, при этом одну или более когнитивных характеристик по меньшей мере одного пользователя определяют с использованием датчиков и/или одного или более встроенных программных приложений, встроенных в устройство;
инициирование, по меньшей мере частично, вычисления одного или более векторов характеристик на основании, по меньшей мере частично, одной или более когнитивных характеристик; и
определение по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния, связанного по меньшей мере с одним пользователем, на основании, по меньшей мере частично, одного или более векторов характеристик.

12. Способ по п. 11, также включающий:
определение информации датчика, контекстной информации или их комбинации, связанной с упомянутой информацией о взаимодействии с пользователем, упомянутым по меньшей мере одним устройством, упомянутым по меньшей мере одним пользователем или их комбинацией,
при этом упомянутая одна или более когнитивных характеристик, упомянутый один или более векторов характеристик, упомянутое по меньшей мере одно текущее связанное со здоровьем состояние или их комбинация также основаны, по меньшей мере частично, на информации датчика, контекстной информации или их комбинации.

13. Способ по п. 11 или 12, также включающий:
определение по меньшей мере одного нормального связанного со здоровьем состояния, связанного по меньшей мере с одним пользователем; и
обработку и/или содействие обработке информации о взаимодействии с пользователем, чтобы определить по меньшей мере одно отклонение от упомянутого по меньшей мере одного нормального связанного со здоровьем состояния,
при этом определение по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния основано, по меньшей мере частично, на упомянутом по меньшей мере одном отклонении.

14. Способ по п. 13, также включающий:
инициирование, по меньшей мере частично, выбора подмножества из одной или более когнитивных характеристик;
инициирование, по меньшей мере частично, вычисления по меньшей мере одного отклонения с использованием подмножества одной или более когнитивных характеристик; и
если по меньшей мере одно отклонение, вычисленное с использованием этого подмножества, является статистически значимым, инициирование, по меньшей мере частично, повторного вычисления упомянутого отклонения с использованием полного множества одной или более характеристик.

15. Способ по п. 14, также включающий:
инициирование, по меньшей мере частично, упомянутого выбора подмножества на основании, по меньшей мере частично, информации о доступности ресурса, информации о возможностях устройства или их комбинации, связанной с упомянутым по меньшей мере одним устройством.

16. Способ по п. 13, также включающий:
инициирование, по меньшей мере частично, контроля информации о взаимодействии с пользователем в течение периода времени; и
инициирование, по меньшей мере частично, обновления по меньшей мере одного нормального связанного со здоровьем состояния, по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния или их комбинации на основании, по меньшей мере частично, этого контроля.

17. Способ по п. 16, также включающий:
обработку и/или содействие обработке информации, заслуживающей доверия, связанной с упомянутыми контролем, информации о взаимодействии с пользователем или их комбинации, чтобы определить, следует ли инициировать, по меньшей мере частично, обновление по меньшей мере одного нормального связанного со здоровьем состояния, по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния или их комбинации.

18. Способ по п. 11 или 12, также включающий:
определение одного или более связанных со здоровьем подсостояний, связанных с упомянутым по меньшей мере одним пользователем, на основании, по меньшей мере частично, одного или более векторов характеристик; и
определение по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния на основании, по меньшей мере частично, одного или более связанных со здоровьем подсостояний.

19. Способ по п. 11 или 12, также включающий:
определение вероятностной информации для классификации упомянутого по меньшей мере одного пользователя как находящегося в одном или более из возможных связанных со здоровьем состояний; и
определение упомянутого по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния из числа одного или более возможных связанных со здоровьем состояний на основании, по меньшей мере частично, упомянутой вероятностной информации.

20. Способ по п. 11 или 12, также включающий:
инициирование, по меньшей мере частично, одного или более действий в упомянутом по меньшей мере одном устройстве, одном или более других устройств или их комбинации на основании, по меньшей мере частично, по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния.

21. Устройство для различения связанных со здоровьем состояний пользователя на основании информации о взаимодействии с пользователем, включающее:
по меньшей мере один процессор; и
по меньшей мере одну память, включающую код компьютерной программы для одной или более программ,
при этом по меньшей мере одна память и код компьютерной программы конфигурированы так, чтобы вместе по меньшей мере с одним процессором обеспечивать выполнение устройством по меньшей мере следующего:
обработку и/или содействие обработке информации о взаимодействии с пользователем, связанной по меньшей мере с одним устройством, чтобы определить одну или более когнитивных характеристик по меньшей мере одного пользователя, при этом одну или более когнитивных характеристик по меньшей мере одного пользователя определяют с использованием датчиков и/или одного или более встроенных программных приложений, встроенных в устройство;
инициирование, по меньшей мере частично, вычисления одного или более векторов характеристик на основании, по меньшей мере частично, одной или более когнитивных характеристик; и
определение по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния, связанного по меньшей мере с одним пользователем, на основании, по меньшей мере частично, одного или более векторов характеристик.

22. Устройство по п. 21, в котором также обеспечивается:
определение информации датчика, контекстной информации или их комбинации, связанной с упомянутой информацией о взаимодействии с пользователем, упомянутым по меньшей мере одним устройством, упомянутым по меньшей мере одним пользователем или их комбинацией,
при этом упомянутая одна или более когнитивных характеристик, упомянутый один или более векторов характеристик, упомянутое по меньшей мере одно текущее связанное со здоровьем состояние или их комбинация также основаны, по меньшей мере частично, на информации датчика, контекстной информации или их комбинации.

23. Устройство по п. 21 или 22, в котором также обеспечивается:
определение по меньшей мере одного нормального связанного со здоровьем состояния, связанного по меньшей мере с одним пользователем; и
обработка и/или содействие обработке информации о взаимодействии с пользователем, чтобы определить по меньшей мере одно отклонение от упомянутого по меньшей мере одного нормального связанного со здоровьем состояния,
при этом определение по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния основано, по меньшей мере частично, на упомянутом по меньшей мере одном отклонении.

24. Устройство по п. 22, в котором также обеспечивается:
инициирование, по меньшей мере частично, выбора подмножества из одной или более когнитивных характеристик;
инициирование, по меньшей мере частично, вычисления по меньшей мере одного отклонения с использованием подмножества одной или более когнитивных характеристик; и
если по меньшей мере одно отклонение, вычисленное с использованием этого подмножества, является статистически значимым, инициирование, по меньшей мере частично, повторного вычисления упомянутого отклонения с использованием полного множества одной или более характеристик.

25. Устройство по п. 24, в котором также обеспечивается:
инициирование, по меньшей мере частично, упомянутого выбора подмножества на основании, по меньшей мере частично, информации о доступности ресурса, информации о возможностях устройства или их комбинации, связанной с упомянутым по меньшей мере одним устройством.

26. Устройство по п. 23, в котором также обеспечивается:
инициирование, по меньшей мере частично, контроля информации о взаимодействии с пользователем в течение периода времени; и
инициирование, по меньшей мере частично, обновления по меньшей мере одного нормального связанного со здоровьем состояния, по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния или их комбинации на основании, по меньшей мере частично, этого контроля.

27. Устройство по п. 26, в котором также обеспечивается:
обработка и/или содействие обработке информации, заслуживающей доверия, связанной с упомянутыми контролем, информации о взаимодействии с пользователем или их комбинации, чтобы определить, следует ли инициировать, по меньшей мере частично, обновление по меньшей мере одного нормального связанного со здоровьем состояния, по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния или их комбинации.

28. Устройство по п. 21 или 22, в котором также обеспечивается:
определение одного или более связанных со здоровьем подсостояний, связанных с упомянутым по меньшей мере одним пользователем, на основании, по меньшей мере частично, одного или более векторов характеристик; и
определение по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния на основании, по меньшей мере частично, одного или более связанных со здоровьем подсостояний.

29. Устройство по п. 21 или 22, в котором также обеспечивается:
определение вероятностной информации для классификации упомянутого по меньшей мере одного пользователя как находящегося в одном или более возможных связанных со здоровьем состояний; и
определение упомянутого по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния из числа одного или более возможных связанных со здоровьем состояний на основании, по меньшей мере частично, упомянутой вероятностной информации.

30. Устройство по п. 21 или 22, в котором также обеспечивается:
инициирование, по меньшей мере частично, одного или более действий в упомянутом по меньшей мере одном устройстве, одном или более других устройств или их комбинации на основании, по меньшей мере частично, по меньшей мере одного текущего связанного со здоровьем состояния.

31. Устройство по п. 21 или 22, которое представляет собой мобильный телефон, также включающий:
схемы интерфейса пользователя и программное обеспечение интерфейса пользователя, конфигурированные так, чтобы содействовать пользовательскому управлению по меньшей мере некоторыми функциями мобильного телефона посредством использования дисплея, и конфигурированные так, чтобы реагировать на ввод данных пользователем; и
дисплей и схемы дисплея, конфигурированные так, чтобы отображать по меньшей мере часть интерфейса пользователя мобильного телефона и содействовать пользовательскому управлению по меньшей мере некоторыми функциями мобильного телефона.

32. Машиночитаемый носитель данных, хранящий одну или более последовательностей из одной или более команд, которые, когда выполняются одним или более процессорами, заставляют устройство осуществлять по меньшей мере способ по любому из пп. 1-10 и 11-20.

33. Устройство для различения связанных со здоровьем состояний пользователя на основании информации о взаимодействии с пользователем, содержащее средства для осуществления способа по любому из пп. 1-10 и 11-20.

34. Устройство по п. 33, которое представляет собой мобильный телефон, также включающий:
схемы интерфейса пользователя и программное обеспечение интерфейса пользователя, конфигурированные так, чтобы содействовать пользовательскому управлению по меньшей мере некоторыми функциями мобильного телефона посредством использования дисплея, и конфигурированные так, чтобы реагировать на ввод данных пользователем; и
дисплей и схемы дисплея, конфигурированные так, чтобы отображать по меньшей мере часть интерфейса пользователя мобильного телефона и содействовать пользовательскому управлению по меньшей мере некоторыми функциями мобильного телефона.

35. Способ различения связанных со здоровьем состояний пользователя на основании информации о взаимодействии с пользователем, включающий содействие доступу по меньшей мере к одному интерфейсу, конфигурированному для разрешения доступа по меньшей мере к одной службе, при этом упомянутая по меньшей мере одна служба конфигурирована для осуществления способа по любому из пп. 1-10 и 11-20.

36. Способ различения связанных со здоровьем состояний пользователя на основании информации о взаимодействии с пользователем, включающий содействие обработке и/или обработку (1) данных, и/или (2) информации, и/или (3) по меньшей мере одного сигнала, причем упомянутые (1) данные, и/или (2) информация, и/или (3) по меньшей мере один сигнал основаны, по меньшей мере частично, на способе по любому из пп. 1-10 и 11-20.

37. Способ различения связанных со здоровьем состояний пользователя на основании информации о взаимодействии с пользователем, включающий содействие созданию и/или содействие модификации (1) по меньшей мере одного элемента интерфейса пользователя устройства и/или (2) по меньшей мере одной функции интерфейса пользователя устройства, при этом упомянутые (1) по меньшей мере один элемент интерфейса пользователя устройства и/или (2) по меньшей мере одна функция интерфейса пользователя устройства основаны, по меньшей мере частично, на способе по любому из пп. 1-10 и 11-20.