ЗАХВАТ ОПТИЧЕСКИХ ДАННЫХ ОБ УПРАЖНЕНИЯХ В ДОПОЛНЕНИЕ К РАСЧЕТУ ОЦЕНКИ ЗДОРОВЬЯ Российский патент 2017 года по МПК G06F19/00 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Настоящее изобретение относится к устройству для отслеживания маршрута и определения расхода энергии человека вдоль маршрута. Еще конкретнее, настоящее изобретение относится к устройству, которое собирает информацию о человеке, подробные сведения о тренировочном мероприятии и данные о горизонтальном и вертикальном расстояниях маршрута для расчета расхода энергии человека, совершающего перемещение вдоль этого маршрута.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Когда человек вовлечен в тренировочную активность, то для него полезно иметь возможность знать, сколько энергии он в это время потратил. Обычно, тренировочное оборудование в спортивных залах, такое как беговые дорожки и стационарные велосипеды, выполнено с возможностью расчета и представления данных об энергии, израсходованной человеком во время тренировочной активности, в форме данных о сожженных калориях. Пользователю необходимо только ввести информацию о весе в тренажер для оценки сжигаемых калорий. Однако эти тренажеры функционируют в регулируемой среде. Тип физической активности, которая может быть выполнена на тренажере (езда на велосипеде или бег), обусловлен типом тренажера (велосипед или беговая дорожка). Скорость и возвышение (угол беговой дорожки или сопротивление на велосипеде) регулируют посредством тренажера и поэтому известны для тренажера. Кроме того, на этих тренажерах "местность" является неизменной, поскольку поверхности для упражнений не изменяются (поверхность беговой дорожки для перемещения пешком или бегом не меняется на песок). Таким образом, для этих тренажеров относительно просто рассчитать энергию, израсходованную в этих управляемых средах. Эти тренажеры хорошо подходят для сообщения информации об упражнениях, имеющей отношение к пользователю, однако при этом имеется один недостаток, состоящий в том, что эта информация является изменяющейся. Информацию отображают посредством тренажера в течение короткого периода времени, а в большинстве случаев запись информации в персональный файл регистрации возможна только на одном тренажере. В более сложных системах в спортивных залах может быть выполнена регистрационная система для записи информации в файл регистрации, которая может захватывать информацию о тренировках для множества тренажеров, расположенных в спортивном зале, однако данная система ограничена конкретным положением спортивного зала или сети спортивных залов. Необходимо иметь возможность записи в файл регистрации информации о тренировках для множества разных тренажеров и множества мест, таких как дом или в спортивный зал, или во время отпуска.

Многие люди хотят выполнять упражнения на открытом воздухе и не хотят быть ограниченными тренажером, расположенном в спортивном зале. Выполнение упражнений на открытом воздухе сопряжено с множеством переменных, таких как изменения в местности. Кроме того, расстояние перемещения, скорость и изменения в возвышении не регулируются посредством тренажера. Это отражает уровень сложности в определении энергии, израсходованной на тренировочный маршрут на открытом воздухе, поскольку эти параметры обязательно должны быть измерены. С распространением искусственного интеллекта, мобильных электронных устройств, таких как смартфоны, измерение этих параметров стало проще. Смартфоны обычно имеют возможность определения положения с использованием модуля глобальной системы навигации и определения положения (GPS). Программные приложения, которые используют GPS особенность телефонов, могут рассчитывать расстояние перемещения и скорость во время тренировочного маршрута. Программные приложения могут также использовать GPS особенность для расчета изменений в возвышении во время тренировочного маршрута. Если пользователь вводит его или ее вес, то программные приложения могут рассчитывать калории, сожженные во время тренировочного маршрута.

Однако эти существующие приложения имеют несколько недостатков. Например, эти системы полагаются на GPS для определения изменений в возвышении. Несмотря на то, что GPS может относительно точно определять широту и долготу, GPS системы являются менее точными в расчете возвышения. Соответственно, системы, которые основаны на GPS для определения изменений в возвышении во время тренировочного маршрута, который в свою очередь используют для расчета сожженных калорий, имеют недостаток, связанный с точностью. Кроме того, эти системы ограничены конкретной физической активностью, такой как бег. Эти системы не могут быть использованы для различной физической активности, такой как бег, езда на велосипеде, катание на лыжах и т.д. Эти системы также ограничены в информации о рассматриваемой физической активности, которая может сильно воздействовать на расчеты энергозатрат.

Настоящее изобретение направлено на решение этих и других проблем.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

На фиг. 1A показана примерная схема мобильного электронного устройства с беспроводной связью.

На фиг. 1B показана структурная схема, иллюстрирующая конкретные компоненты мобильного электронного устройства и удаленного сервера.

На фиг. 1C показана примерная схема системы для управления связанными со здоровьем данными.

На фиг. 2 показана блок-схема, иллюстрирующая процесс расчета энергозатрат.

На фиг. 3 показана блок-схема, иллюстрирующая реализуемый на компьютере способ управления связанными со здоровьем данными.

На фиг. 4 схематически показана структурная схема для сбора локальной информации о здоровье и системы связи согласно первому примеру реализации настоящего изобретения.

На фиг. 4A показана схема сети согласно другому примеру реализации настоящего изобретения.

На фиг. 5 схематически показана блок-схема согласно одному примеру реализации настоящего изобретения.

На фиг. 6a-6e показаны снимки экрана пользовательского интерфейса согласно одному примеру реализации настоящего изобретения.

На фиг 6f показан прогресс параметров, используемых для определения оценки здоровья, с течением времени согласно одному примеру реализации настоящего изобретения.

На фиг. 7a показан формат представления данных согласно одному примеру реализации настоящего изобретения.

На фиг. 7b показан формат представления данных согласно одному примеру реализации настоящего изобретения.

На фиг. 7c показан формат представления данных согласно одному примеру реализации настоящего изобретения.

На фиг. 7d показан формат представления данных согласно одному примеру реализации настоящего изобретения.

РАСКРЫТИЕ НАСТОЯЩЕГО ИЗОБРЕТЕНИЯ

Согласно одному из аспектов настоящего изобретения, предложен реализуемый на компьютере способ управления связанными со здоровьем данными. Способ включает получение данных в запоминающем устройстве, относящихся ко множеству вторичных параметров физической активности, и захват изображения от дисплея, который соединен с тренажером. Изображение может быть захвачено, например, с использованием камеры смартфона. Согласно данному способу изображения затем обрабатывают для извлечения текстовых данных из захваченных изображений, а извлеченный текст анализируют для идентификации информации, относящейся к несвойственной физической активности, выполняемой человеком, с использованием системы на тренажере. Результаты сохраняют в запоминающем устройстве и обновляют профиль, специфичный для человека. Профиль содержит файл регистрации данных о прошлой тренировочной активности, который обеспечивает человеку возможность отслеживания его или ее физическую активность, прогресс и общее здоровье. Профиль может быть оценен человеком через портал, например с использованием смартфона, компьютерной программы или веб-браузера.

В другой конструкции текст может быть извлечен с использованием алгоритма оптического распознавания символов, который отличает текстовые символы от других данных изображений и записывает текстовый символ, его положение и другие пространственные свойства.

В другой конструкции текст, извлеченный из захваченного изображения, может быть проанализирован для идентификации последовательностей в тексте. Это может быть выполнено путем идентификации символов, которые являются близкими и имеют тот же самый тип (то есть буква или номер), и объединения вместе этих символов. Последовательные данные могут быть дополнительно обработаны и проанализированы посредством процессора и разделены на категории, такие как числа, продолжительность и единицы измерения. Кроме того, системой могут быть определены пространственные отношения между различными последовательностями.

Согласно дополнительному аспекту такого способа, изображение может быть проанализировано для идентификации марки производителя тренажера. Кроме того, способ может дополнительно включать этап извлечения текста из ограниченной области изображения, как предписано маркой тренажера.

Согласно одному из аспектов настоящего изобретения, предложен реализуемый на компьютере способ обработки индивидуальных связанных со здоровьем данных в закрытую числовую оценку, подходящую для публикации. Способ включает получение данных в запоминающем устройстве о множестве первичных медицинских параметров и вторичных параметров физической активности пользователя. Полученные данные и весовые коэффициенты сохраняют в запоминающем устройстве. Полученные данные обрабатывают путем выполнения кода в процессоре, который настраивает процессор на применение весовых коэффициентов к первичным медицинским параметрам и вторичным параметрам физической активности. Весовые коэффициенты по меньшей мере для вторичных параметров физической активности включают компонент ослабления здоровья, выполненный для уменьшения относительного веса вторичных параметров физической активности для физической активности в зависимости по меньшей мере от одного фактора, связанного с пользователем. Обработанные данные, касающиеся первичных медицинских параметров и вторичных параметров физической активности, преобразуют посредством дополнительного кода, выполняющегося в процессоре, в закрытое составное числовое значение, при котором код является функциональным для объединения взвешенных параметров в соответствии с алгоритмом. Закрытое составное числовое значение автоматически публикуют в выделенной группе посредством портала (такого как социальный веб-сайт), использующего код, выполняющийся в процессоре без какого-либо человеческого вмешательства. При этом собранная информация, касающаяся первичных медицинских параметров и вторичных параметров физической активности, сохраняется конфиденциальной.

Согласно дополнительному аспекту такого способа, который может быть реализован в его конкретном примере реализации, фактор, связанный с пользователем, может представлять собой возраст или возрастную группу пользователя, так что компонент ослабления здоровья уменьшает относительный вес вторичных параметров физической активности для первого пользователя с первым возрастом или возрастным диапазоном, отличных от второго пользователя со вторым возрастом или возрастным диапазоном. Согласно еще одному аспекту такого способа, который может быть реализован в его конкретном примере реализации, опубликованное закрытое составное числовое значение может содержать средний численный состав группы пользователей для получения определения составного числового значения для группы с использованием дополнительного кода, выполняющегося в процессоре.

Согласно дополнительному аспекту настоящего изобретения, предложена компьютерная система контроля здоровья, которая содержит блок связи, выполненный с возможностью получения данных о множестве первичных медицинских параметров и вторичных параметров физической активности пользователя. Запоминающее устройство выполнено для сохранения полученных данных и весовых коэффициентов. Кроме того, процессор выполнен для обработки полученных данных путем выполнения кода, который настраивает этот процессор на применение весовых коэффициентов к первичным медицинским параметрам и вторичным параметрам физической активности. Весовые коэффициенты по меньшей мере для вторичных параметров физической активности включают компонент ослабления здоровья, выполненный для уменьшения относительного веса параметров физической активности для физической активности в зависимости по меньшей мере от одного фактора, связанного с пользователем. Процессор дополнительно выполнен с возможностью выполнения кода для преобразования обработанных данных, касающаяся первичных медицинских параметров и вторичных параметров физической активности, в закрытое составное числовое значение с использованием процессора путем объединения взвешенных параметров в соответствии с алгоритмом. Портал выполнен для публикации закрытого составного числового значения в выделенную группу при одновременном сохранении в тайне собранной информации, касающейся первичных медицинских параметров и вторичных параметров физической активности.

Такая система может быть предпочтительно выполнена таким образом, что фактор, связанный с пользователем, может представлять собой возраст или возрастную группу пользователя, так что компонент ослабления здоровья уменьшает относительный вес вторичных параметров физической активности для первого пользователя первого возраста или возрастной группы, отличного от второго пользователя второго возраста или возрастной группы.

ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Приведенное далее подробное описание, которое ссылается и включает чертежи, описывает и иллюстрирует один или большее количество примеров реализации настоящего изобретения. Эти примеры реализации, приведенные не для ограничения, а исключительно для иллюстрации и описания настоящего изобретения, показаны и приведены для обеспечения возможности для специалиста в области техники применить на практике настоящее изобретение. Таким образом, в случаях, в которых можно избежать внесения неясности в настоящее изобретение, описание может не включать конкретную информацию, известную специалисту в области техники.

В одном примере реализации согласно фиг. 1A, 1B и 1C система 100 определения расхода энергии человека содержит мобильное электронное устройство 102 и удаленный сервер 104.

Мобильное электронное устройство 102 может представлять собой сотовый телефон, карманный персональный компьютер, смартфон, планшет или другое портативное электронное устройство. Мобильное электронное устройство 102 содержит управляющую схему 103, которая функционально соединена с различными аппаратными средствами и программными компонентами, которые выполняют функцию по обеспечению возможности определения расхода энергии человека, перемещающегося вдоль маршрута, и/или определения вторичных параметров физической активности человека, выполняющего упражнения на тренажере 107, согласно приведенному далее подробному описанию. Управляющая схема 103 функционально соединена с процессором 106 и запоминающим устройством 108. Предпочтительно запоминающее устройство 108 выполнено с возможностью получения к нему доступа процессором 106, что обеспечивает возможность получения и выполнения процессором 106 инструкций, сохраненных в запоминающем устройстве 108.

В запоминающем устройстве 108 зашифрованы один или большее количество программных модулей 109. Программные модули 109 могут содержать компьютерную программу или набор инструкций, выполняемых в процессоре 106. Предпочтительно программные модули 109 составляют приложение для контроля упражнений, которое собирает данные, то есть информацию о несвойственной физической активности, которая может быть использована для расчета расхода энергии, и выполняют другие функции, причем указанное приложение выполняют посредством процессора 106. Во время выполнения программных модулей 109, процессор 106 настраивает управляющую схему 103 на сбор информации о человеке и тренировочном маршруте этого человека, передает подробные сведения о положении на тренировочном маршруте для получения подробных сведений о возвышении и других функциях, согласно приведенному далее подробному описанию. Во время выполнения модулей процессор 106 может также настраивать управляющую схему на сбор данных изображений от камеры. Следует отметить, что несмотря на то, что на фиг. 1B показано запоминающее устройство 108 на управляющей схеме 103, в альтернативной конструкции запоминающее устройство 108 может представлять собой фактически любой носитель данных (такой как жесткий диск, флеш-память и т.д.), который функционально соединен с управляющей схемой 103, даже если не связан с управляющей схемой, которая показана на фиг. 1B.

Интерфейс 115 также функционально соединен с управляющей схемой 103. Интерфейс 115 предпочтительно содержит одно или большее количество устройств ввода, таких как выключатель, кнопка, клавиша (клавиши), переключатель (переключатели), сенсорный экран и т.д. Интерфейс 115 функционально соединен с управляющей схемой 103 и служит для облегчения захвата информации о конкретном профиле и подробных сведений о тренировочном мероприятии от пользователя, согласно приведенному далее подробному описанию. В качестве примера устройство ввода интерфейса 115 может представлять собой дисплей с сенсорным экраном. Соответственно, дисплей 114 использован для отображения графического пользовательского интерфейса, который отображает различные данные и предоставляет "формы", которые включают поля, которые обеспечивают возможность ввода дополнительной информации пользователем. Касание интерфейса 115 сенсорного экрана в положениях, соответствующих дисплею графического пользовательского интерфейса, обеспечивает возможность взаимодействия человека с устройством для ввода данных, изменения настроек, управления функциями и т.д. Таким образом, при касании сенсорного экрана, интерфейс 115 сообщает это изменение с использованием управляющей схемы 103, причем настройки могут быть изменены или введенная пользователем информация может быть захвачена и сохранена в запоминающем устройстве 108.

Дисплей 114 содержит экран или любое другое устройство изображения, которое обеспечивает возможность наблюдения пользователем различных настроек и параметров и обеспечивает возможность выбора среди них с использованием интерфейса 115, описанного выше. Еще в одной конструкции интерфейс 115 и/или отображающее устройство 114 может быть реализовано невизуальным и/или нетактильным образом, таким как путем использования набора звуковых меню и/или голосовых команд/инструкций по выбору и/или заданию настроек, предоставления информации о пользователе и тренировочном мероприятии и/или управления функциями системы.

В одной из конструкций интерфейс 115 дополнительно обеспечивает возможность задания настроек и ввода информации путем начала и/или поддержания одного или большего количества сеансов связи с внешним устройством, которое функционально связано с мобильным устройством 102. В одной из конструкций интерфейс 115 может соединяться с внешним персональным компьютером (PC) через соединение типа USB, соединение типа Bluetooth или любое другое соединение и/или канал связи. Пользователь может затем применять соединенный персональный компьютер (PC) для задания настроек пользователя, данных профиля и т.д. и/или загрузки, или в противном случае сообщения новых настроек, данных профиля и т.д., которые пользователь предварительно задал и/или получил из внешнего источника (такого как Интернет). В другой конструкции интерфейс 115 может соединяться с внешним устройством хранения, таким как флеш-накопитель типа USB, и может сохранять одну или большее количество настроек, которые после этого сохраняют. Еще в одной конструкции интерфейс 115 посредством интерфейса 110 связи может соединяться с одним или большим количеством внешних серверов через сетевое соединение. Например, интерфейс 115 может использовать ранее существующее сетевое соединение, такое как подключение к интернету посредством интерфейса 110 связи, использующего беспроводное соединение. Таким образом, интерфейс может соединяться с различными удаленными серверами, которые содержат настройки, доступные для загрузки пользователями. Пользователь может загружать одну или большее количество настроек и сохранять их в запоминающем устройстве 108. Данная функциональность интерфейса 115, который обеспечивает пользователю возможность получения и/или обновления набора пользовательских настроек, данных профиля, данных мероприятия и т.д., сохраненных в запоминающем устройстве 108, имеет конкретное преимущество при использовании для получения и/или обновления настроек, относящихся к конкретному тренажерному оборудованию (например предварительно сохраняют вес велосипеда), или информации о тренировочном маршруте (например, подробные сведения о предпочитаемом тренировочном маршруте человека, такие как информация о местности и т.д., могут быть предварительно сохранены таким образом, что их не следует вводить каждый раз, когда человек следует тем же самым маршрутом).

Позиционирующее устройство 112 функционально соединено с управляющей схемой 103. Позиционирующее устройство 112 может представлять собой схему системы глобального позиционирования (GPS) или позиционирующую систему, которая основана на триангуляции между вышками-ретрансляторами оператора мобильной связи для определения положения. Позиционирующее устройство 112 обеспечивает возможность определения положения мобильного устройства 102 и, таким образом, положения человека. С использованием позиционирующего устройства 112 могут быть определены координаты положения (например, широта и долгота) человека.

Интерфейс 110 связи функционально соединен с управляющей схемой 103. Интерфейс 110 связи может представлять собой схему сотовой связи, обеспечивающую возможность связи с сотовой сетью 116, схему связи по Wi-Fi, обеспечивающую возможность связи непосредственно с интернетом 118 через Wi-Fi соединение, и/или схему, обеспечивающую возможность связи с компьютерным терминалом 120, такую как схема Bluetooth (R) и/или схема, обеспечивающая возможность проводной связи.

Управляющая схема 103 может быть также функционально соединена с камерой 117. Камера 117 может представлять собой цифровую камеру любого типа, включая, без ограничения, камеру, основанную на смартфоне или сотовом телефоне. Камера может быть использована для захвата цифровых изображений пользовательского дисплея 111 тренажера 107, который отображает информацию, связанную с тренировочной активностью. В качестве примера, информация может относится к тому, сколько энергии было израсходовано человеком в форме данных о сожженных калориях или в другой единице энергии, информация может также относиться к расстоянию перемещения на тренажере. Управляющая схема выполнена с возможностью сохранения цифровых изображений, которые захватывают камерой в запоминающем устройстве 108. Процессор 106 выполнен с возможностью анализа изображений и возможностью извлечения вторичных параметров физической активности, относящихся к тренировке пользователя. На фиг. 1A показана иллюстративная схема мобильного электронного устройства 102, предпочтительно имеющего беспроводную связь с сетью 116 связи, такой как сотовая сеть связи. Взаимодействие мобильного устройства 102 с сетью 116 связи облегчает соединение с интернетом 118. Удаленный сервер 104 также соединен с интернетом 118. Соответственно, мобильное электронное устройство 102 может взаимодействовать с удаленным сервером 104 посредством сети 116 связи и интернета 118, передавать на него данные и принимать от него данные.

Мобильное электронное устройство 102 может также взаимодействовать с компьютерным терминалом 120. Компьютерный терминал 120, например, может представлять собой персональный компьютер. Мобильное электронное устройство 102 может взаимодействовать с компьютерным терминалом 120 посредством, например, соединения типа Wi-Fi или Bluetooth. Мобильное электронное устройство 102 может также взаимодействовать с компьютерным терминалом 120 посредством проводного соединения, использующего, например, USB связь. Компьютерный терминал 120 соединен с интернетом 118. Таким образом, мобильное электронное устройство 102 может взаимодействовать с удаленным сервером 104 посредством компьютерного терминала 120. Мобильное электронное устройство 102 может также взаимодействовать с интернетом 118 через его интерфейс 110 связи (например, Wi-Fi) и, таким образом, может соединяться с удаленным сервером 104.

Сервер 104 содержит процессор 122, базу 124 данных и интерфейс 126 связи. База 124 данных содержит топографические данные. Топографические данные могут представлять собой топографические карты, которые включают контурные линии и данные о возвышениях. Каждая контурная линия отражает интервал возвышения. Например, если контурные линии отражают интервал, составляющий 10 футов (3,05 м), пересечение десяти контурных линий между двумя точками на топографической карте отражает изменение, составляющее 100-футовое (30,5 м) возвышение. Расстояние между контурными линиями на карте отражает уклон местности. Чем ближе контурные линии друг к другу, тем больше уклон местности. Топографические карты могут представлять собой цифровые данные, которые содержат возвышения в известных координатных точках на карте. Топографические карты и данные могут быть использованы для определения возвышения в заданном положении. Как подробно описано в приведенном далее описании, удаленный сервер 104 может принимать данные о координате положения от мобильного электронного устройства 102, соотносить координаты положения с данными топографической карты и определять возвышение в этом положении. Удаленный сервер 104 может передавать значение возвышения, которое соответствует координате положения, обратно на мобильное электронное устройство 102.

Работа мобильного устройства 102 и различных вышеописанных элементов будет оценена по отношению к способу расчета энергии, затрачиваемой человеком вдоль тренировочного маршрута, согласно приведенному далее описанию в соответствии с фиг. 2.

Согласно фиг. 2, блок-схема иллюстрирует функциональность, подходящую для захвата информации о человеке, маршруте человека и другой информации для определения количества энергии, которую человек тратит при перемещении вдоль маршрута. Система 100 может быть использована человеком для расчета энергии, израсходованной человеком по мере его перемещения вдоль маршрута, такого как тренировочный маршрут. Следует учесть, что некоторые из логических операций, описанных в настоящей заявке, реализованы (1) в качестве последовательности реализуемых на компьютере действий или программных модулей, запускаемых на мобильном устройстве 102, и/или (2) в виде взаимосвязанных логических схем вычислительной машины или электронных модулей в мобильном устройстве 102. Пример реализации представляет собой вопрос выбора, зависящего от требований устройства (например, размера, энергии, потребления, быстродействия и т.д.). Соответственно, логические операции, описанные в настоящей заявке называют различным образом как операции, конструктивные устройства, действия или модули. Некоторые из этих операций, конструктивных устройств, действий и модулей могут быть реализованы в программном обеспечении, аппаратно-программных средствах, цифровых логических схемах специального назначения и любом их сочетании. Следует принять во внимание, что может быть выполнено большее или меньшее количество операций по сравнению с тем, что показано на чертежах и описано в настоящей заявке. Эти операции могут быть также выполнены в порядке, отличном от порядка, описанного в настоящей заявке.

На этапе 200 человек включает устройство для расчета энергозатрат. Предпочтительно человек включает систему до начала тренировки, которая включает перемещение вдоль маршрута (например, ходьбу пешком, бег, поход, езду на велосипеде, хождение на снегоступах, лыжный кросс и т.д.).

На этапе 202 отображают профиль человека. Профиль содержит различную физиологическую и другую связанную со здоровьем информацию о человеке. Информация о профиле может содержать возраст человека, вес, рост, индекс массы тела, информацию о физической подготовке (например, информацию о способности человека выполнять физические задачи (скорость бега, выносливость, возможность подъема груза и т.д.)), анамнез (например заболевания, такие как, диабет, заболевание сердца, высокое кровяное давление, уровни холестерина, уровни содержания липидов и т.д.). По меньшей мере некоторая из этой информации или вся эта информация может быть использована в расчете для определения энергии, которую человек приложил в результате перемещения по маршруту, что будет подробно описано далее.

Человеку сообщают инструкции для обновления его профиля на этапе 204. Например, человек может потерять или прибавить в весе, поскольку его профиль был обновлен в прошлый раз. Соответственно, человеку предоставлена возможность исправить такую информацию, а изменения в профиле захватывают на этапе 208. Если в профиле отсутствуют данные или он полностью пуст (например, первое использование системы этим человеком), то этот человек может предоставить необходимую информацию для заполнения этого профиля.

На этапе 210 захватывают подробные сведения о тренировочном мероприятии. Например, могут быть захвачены данные об окружающей среде, такие как данные о температуре, данные о скорости ветра и данные о направлении ветра, данные о влажности и т.д. Система может сообщать инструкции мобильному электронному устройству 102 для определения положения этого мобильного электронного устройства с использованием позиционирующего устройства 112. Система может затем соединяться с интернетом с использованием его интерфейса 110 связи и передавать данные о положении в базу данных о погоде или на вебсайт метеослужбы, доступный через Интернет. Мобильное электронное устройство 102 может затем принимать данные об окружающей среде от метеослужбы, которые имеют связь с положением. Человек также может вручную вводить информацию о состоянии окружающей среды. Состояние окружающей среды может воздействовать на энергию, затрачиваемую во время тренировочного мероприятия. Например, высокие температуры могут заставить человека прикладывать больше энергии во время упражнения или направление и скорость ветра (то есть, попутный ветер или встречный) может воздействовать на затраты энергии, особенно во время физической активности, такой как езда на велосипеде. Данные об окружающей среде могут быть использованы для генерирования весового коэффициента, который увеличит или уменьшит конкретные значения в расчете энергозатрат. Данные об окружающей среде также могут быть использованы в качестве переменной в расчете энергозатрат (например, скорость ветра в расчете для езды на велосипеде, как подробно описано в приведенном выше описании).

Кроме того, человеку могут быть сообщены инструкции для ввода дополнительной информации о тренировке, которую он выполняет. Например, он может указать, занимается ли он ходьбой, бегом, ездой на велосипеде, походом, лыжным кроссом, хождением на снегоступах, катанием на коньках, катанием на скейтборде и т.д. Во время бега на заданное расстояние будет затрачено больше энергии, чем на езду на велосипеде на заданное расстояние, причем алгоритмы, используемые для расчета таких энергозатрат, могут быть различными. Соответственно, выбор типа физической активности присваивает значение параметра, а система проверяет это значение параметра для выбора подходящего алгоритма для определения энергозатрат. Кроме того, выбор типа физической активности может управлять функционированием системы. Например, в спортивные игры, такие как теннис, сквош, бейсбол, американский футбол, футбол и т.д., обычно играют на ровных полях с ограниченными размерами. Эти типы физической активности обычно не включают изменение угла возвышения, поскольку человек совершает перемещение по ровному полю. Таким образом, измерение угла возвышения становится менее важным в определении энергозатрат. Соответственно, параметр может быть задан как нулевое значение для физической активности, которая задана без изменения угла возвышения (например, футбол), и как ненулевое значение для физической активности, которая задана с потенциальным изменением угла возвышения (например, бег). Система может затем проверять параметр, причем если этот параметр равен нулю, то система пропускает процедуру передачи информации о положении на удаленный сервер и принимает информацию об угле возвышения (этапы 232 и 234, подробно описанные в приведенном далее описании) и предполагает, что изменение угла возвышения равно нулю. Если параметр не равен нулю, то система выполняет этапы определения угла возвышения. Кроме того, тип физической активности может также влиять на то, как система определяет расстояние перемещения. Например, в теннис играют на относительно ограниченном корте, а использование только GPS для определения расстояния перемещения, связанного с перемещением назад и вперед поперек корта, не может обеспечить наиболее точные результаты. Таким образом, система также может использовать измеритель ускорений для определения величины перемещений человека. Тип выбранной физической активности имеет заданное значение параметра, связанное с этой физической активностью, причем в зависимости от этого значения система может использовать различные алгоритмы и способы определения расстояния перемещения с использованием данных измерителя ускорений.

Человек также может вводить информацию о местности маршрута, такую как места, в которых поверхность земли представляет собой асфальтированную дорогу, гравийную дорогу, грунтовую дорогу, лесные дороги с лесоповалом, насыпной гравий, насыпной песок и т.д. Тип местности может воздействовать на энергию, затрачиваемую человеком вдоль маршрута. Например, при беге по песку затрачивают больше энергии, чем при беге по асфальтированной дороге. Система может содержать сохраненные значения, связанные с типом местности, которые могут быть использованы в расчете расхода энергии. Человек может также вводить информацию о типе оборудования, которое он использует, такую как едет ли он на горном велосипеде, который имеет толстые, неровные шины с низким давлением и, таким образом, более высокое сопротивление, или на шоссейном велосипеде, который имеет тонкие, гладкие шины с высоким давлением и, таким образом, меньшее сопротивление качения. Например, система может иметь сохраненные значения трения шин или различные ширины, диаметры, типы поверхности качения шины и внутренние давления шины. Пользователь также может указывать, несет ли он какое-либо оборудование, такое как рюкзак с припасами, и вес рюкзака. Таким образом, информация о местности, окружающей среде и оборудовании может быть включена в расчет (как весовой коэффициент или переменная) для определения расхода энергии для увеличения точности расчета затрат.

На этапе 212, человек через интерфейс мобильного электронного устройства 102 регистрируется в начале мероприятия. Это действие указывает, что человек приступил к своему упражнению и будет продвигаться вдоль тренировочного маршрута. Соответственно, на этапе 214 положение человека захватывают с использованием позиционирующего устройства 112 мобильного электронного устройства 102. Согласно приведенному выше описанию, мобильное электронное устройство 102 содержит позиционирующее устройство 112, которое определяет положение человека. Позиционирующее устройство 112 может представлять собой модуль системы глобального позиционирования (GPS) или позиционирующую систему, которая основана на триангуляции между вышками-ретрансляторами оператора мобильной связи для определения положения. Позиционирующее устройство 112 обеспечивает возможность определения мобильным электронным устройством 102 координат положения (например, широты и долготы) мобильного электронного устройства и, таким образом, человека, держащего это мобильное электронное устройство.

На этапе 216 захватывают время, которое соответствует времени, в которое было захвачено положение на этапе 214. Положение и соответствующие данные времени затем сохранены в запоминающем устройстве 108 мобильного электронного устройства 102. Это создает путевую точку, которая представляет собой запись положения человека и времени, в которое человек находился в данном положении. Эти путевые точки могут быть использованы для определения расстояния перемещения и скорости человека во время тренировочного мероприятия, согласно приведенному далее описанию.

На этапе 218, человеку предоставляют возможность отобразить его текущий прогресс во время тренировочного мероприятия. Если человек не запрашивает отображение промежуточного прогресса, то этот человек может продолжить выполнение упражнений.

На этапе 220 человек может указать на завершение тренировочного мероприятия. Если мероприятие не завершено, то система, при необходимости, ожидает в течение интервала для прохождения этапа 222, перед возвратом на этап 214 захвата положения. Интервал может представлять собой интервал расстояния и/или временной интервал. GPS модуль может создавать уведомление о том, что устройство совершило перемещение на конкретное расстояние, которое соответствует "интервалу" на этапе 222, и привело к положению, которое должно быть захвачено на этапе 214. Кроме того или в качестве альтернативного варианта, интервал может представлять собой временной интервал, а по истечению заданного интервала система приступает к этапу 214, при этом захватывают положение. Временной интервал между захваченными последовательными положениями может быть задан для более длительного временного интервала для уменьшения количества циклов обработки, что обеспечивает сохранение энергии и время работы батареи. Временной интервал может быть задан для короткого периода времени, если необходимо больше измерительных точек, что приведет к более точной информации о курсе тренировок человека. Система следует данному циклу и собирает последующее положение и временные данные (путевые точки) человека во время тренировочного мероприятия человека.

Если человек запрашивает отображение промежуточного прогресса на этапе 218 или указывает, что тренировочное мероприятие завершено на этапе 220, то система затем приступает к анализу расхода энергии на этапе 224. В альтернативном варианте анализ расхода энергии может быть выполнен после захвата каждого положения. Соответственно, система приступает к этапу 224 после захвата каждого положения, даже если пользователь не запрашивает промежуточное отображение на этапе 218 или не указывает конечное состояние на этапе 220.

На этапе 226 система определяет изменение в горизонтальном расстоянии между последовательными путевыми точками вдоль маршрута. Это достигают путем расчета разницы координат положения (широта и долгота) между первым положением и предыдущим вторым положением. Эта разница отражает горизонтальное расстояние перемещения пользователя между последовательными путевыми точками. Данный процесс повторяют для всех последовательных путевых точек, а все приращения позиционирования могут быть суммированы для получения общего горизонтального расстояния перемещения человека во время тренировочного мероприятия. Это отражает горизонтальное расстояние перемещения человека вдоль маршрута. Например, горизонтальное расстояние между двумя путевыми точками (текущая путевая точка и предыдущая путевая точка) может быть рассчитано с использованием сферической теоремы косинусов посредством следующей формулы:

Расстояние[горизонтальное]=cos(sin(Предыдущая широта)*sin(Текущая широта)+cos(Предыдущая широта)*cos(Текущая широта)*cos(Текущая долгота-Предыдущая долгота))*6371000.

Точность сферической теоремы косинусов составляет приблизительно 0,3%, что вероятно будет являться достаточным условием с учетом общей неточности GPS. Однако также существуют более точные, численно устойчивые расчеты, основанные на правильном эллипсоиде WGS84, который может быть использован в других конструкциях.

На этапе 228 приращение времени рассчитано путем использования разницы во времени между двумя путевыми точками. Общее время упражнения может быть рассчитано путем объединения всех приращений времени между всеми последовательными путевыми точками. На этапе 230 средняя скорость человека между двумя путевыми точками может быть рассчитана путем распределения приращения расстояния по приращению времени между путевыми точками.

На этапе 232 информацию о положении для одной или всех путевых точек передают на удаленный сервер 104, использующий интерфейс 110 связи мобильного электронного устройства 102. Удаленный сервер 104 содержит базу данных, которая включает топографические данные (то есть, данные, которые включают возвышение для конкретных географических мест). Удаленный сервер 104 принимает данные о положении от мобильного электронного устройства 102 и затем сопоставляет эти данные о положении с топографическими данными для определения возвышения, которое соответствует этому положению. Таким образом, система основана на данных топографической карты для определения возвышения в путевой точке в отличие от использования GPS для определения возвышения. Настоящая система предлагает существенные преимущества среди систем, которые основаны на вычислении GPS для определения возвышения, поскольку такие системы типа GPS имеют более высокие уровни погрешностей.

Настоящая система использует координаты положения и затем использует данные топографической карты (например, данные Геологической службы США), которая обычно имеет высокую степень точности для определения возвышения человека в конкретном положении. Возвышение в координате положения путевой точки может быть рассчитано различным образом с использованием множества различных способов. Один способ расчета возвышения, соответствующего путевой точке, основан на данных цифровой модели возвышений, в которых информация о возвышениях предоставлена только в конкретных положениях на координатной сетке. Соответственно, если положение путевой точки (широта и долгота) не соответствует существующему положению на координатной сетке, то возвышение обязательно должно быть рассчитано с использованием близлежащих положений на координатной сетке и интерполирования для определения возвышения в путевой точке. Возвышение (рост) конкретной путевой точки может быть рассчитано с использованием переменных.

Вес четырех линий координатной сетки, прилегающих к положению путевой точки, может быть рассчитан следующим образом:

Bec[n]=1-(n-lat)/Размер[координатная сетка]Вес[s]=1-(lat-s)/Размер[координатная сетка]Вес[е]=1-(е-lng)/Размер[координатная сетка]Вес[w]=1-(lng-w)/Размер[координатная сетка]

Вес четырех углов координатной сетки, расположенных рядом с положением путевой точки, может быть рассчитан следующим образом:

Bec[ne]=Bec[n]*Bec[e]Bec[nw]=Bec[n]*Bec[w]Bec[se]=Bec[s]*Bec[e]Bec[sw]=Bec[s]*Bec[w]

Интерполированный рост путевой точки может быть рассчитан следующим образом: Рост=(Рост[ne]*Bec[ne]+Рост[nw]* Bec[nw]+Рост[se]*Bec[se]+Poct[sw]*Bec[sw])/(Bec[ne]+Bec[nw]+Bec[se]+Bec[sw])

Соответственно, рост (возвышение) каждой путевой точки может быть рассчитан с использованием цифровой модели возвышений местности, соответствующих путевым точкам вдоль маршрута человека.

Мобильное электронное устройство 102 затем принимает значения возвышений от удаленного сервера 204 посредством его интерфейса 110 связи на этапе 234. Данный процесс повторяют для каждой путевой точки, захваченной вдоль маршрута.

Как показано на фиг. 2, этап 232 передачи положения (положений) и этап 234 получения значений возвышений, соответствующих положению (положениям), выполняют во время процесса 224 анализа расхода энергии, который запускают при запросе пользователем отображения промежуточного прогресса на этапе 218 или указании завершения тренировочного мероприятия на этапе 220. Однако передача (232) на сервер и получение значений (234) возвышений после того, как сервер рассчитывает значения для всех сохраненных путевых точек, могут представлять собой затратный по времени процесс. Соответственно, как показано пунктирными линиями, в альтернативном варианте этапы 232 и 234 могут быть выполнены после этапа 214 захвата каждого положения. Соответственно, система передает положения и принимает возвышения в качестве захваченной информации о положениях. Таким образом, если пользователь запрашивает отображение прогресса или указывает, что тренировочного мероприятие завершено, то система основывается на сохраненных данных о возвышениях, что может уменьшить время расчета расхода энергии.

На этапе 236 рассчитывают приращение возвышения или изменение в вертикальном расстоянии между последовательными путевыми точками.

На этапе 238 рассчитывают эффективное расстояние перемещения человека с использованием данных приращения расстояния (горизонтального) и данных приращения возвышения (вертикальное), рассчитанных соответственно на этапах 226 и 236. Эффективное расстояние может быть рассчитано с использованием формулы: Эффективное расстояние=sqrt((приращение расстояния)<А>2+(приращение возвышения)<А>2).

Расход энергии человека между путевыми точками рассчитывают на этапе 240 с использованием алгоритма, данных профиля (202/208), подробных данных (210) о мероприятии и рассчитанного эффективного расстояния (238) для курса упражнений. Алгоритм, который используют для расчета расхода энергии, может зависеть от типа физической активности, выполняемой человеком. Например, характеристики езды на велосипеде требуют принятия в расчет различных факторов для определения израсходованной энергии. Езда на велосипеде обычно предполагает высокую скорость, которая обеспечивает релевантность скорости ветра и сопротивления воздуха (например, езда против сильного ветра требует больших физических усилий). Езда на велосипеде также требует учета трения качения шины, которое зависит от типа шины и давления шины. При езде на велосипеде, велосипедист может совершать перемещение вниз по уклону по инерции, что требует меньших физических затрат от велосипедиста ввиду невозможности перемещения по инерции во время бега. Примерный алгоритм и переменные для определения расхода энергии во время езды на велосипеде заданы следующим образом:

Сила (F) может быть рассчитана следующим образом:

F=С[трение]*W*cos(arctan(Pct[уклон]))+С[воздух]*(V+V[ветер])<А>2+G*W*sin(arctan(Pct[уклон]))

С использованием силы (F), рассчитанной выше, энергия (Е), израсходованная велосипедистом, может быть рассчитана следующим образом:

Е=F*D*С[велосипедист]

Израсходованная энергия (Р[exp]) велосипедиста может быть рассчитана следующим образом:

Р[exp]=E/T=F*D*С[велосипедист]/Т=F*V*С[велосипедист]

Эффективная энергия велосипедиста может быть рассчитана следующим образом:

P[eff]=F*V

Примерный расчет велосипедиста с весом в 90 кг, который поднимается по 5% уклону на 1 километр со скоростью 12 км/ч с использованием гибридного велосипеда с хорошо накаченной шиной по чистой асфальтированной дороге, выполняют следующим образом:

Расчеты приведены далее:

F=9.0+4.9+44.1=58 [Ньютонов]

E=58*1000*4=232000 [Дж]=55.4 [ккал]

Р[ехр]=765 [Вт]

P[eff]=191 [Вт]

Согласно приведенному выше описанию, вследствие различных характеристик конкретных тренировочных активностей, различные алгоритмы могут быть использованы для более точного расчета энергии, израсходованной человеком во время физической активности. Кроме того, различные алгоритмы могут быть использованы в зависимости от того, совершает ли человек перемещение вверх по склону или вниз по склону вдоль маршрута. Например, другой алгоритм может быть использован, если человек едет на велосипеде вниз по склону, поскольку перемещение становится фактором в определении. Человек, который совершает перемещение по инерции, прикладывает меньше энергии, чем человек нажимает на педали при езде вверх по склону на конкретное расстояние. Соответственно, результат расхода энергии для участков вниз по склону может быть уменьшен на весовой коэффициент (например, уменьшен на 50% для участков вниз по склону). В альтернативном варианте, скорость терминала для заданного уклона с учетом трения, сопротивления ветра и т.д., может быть рассчитана при условии, что велосипедист не нажимает на педали (то есть, 100% перемещение по инерции). Затем может быть измерена фактическая скорость в конце уклона. Если измеренная фактическая скорость больше, чем рассчитанная скорость терминала (означает, что велосипедист должен был отдавать энергию для учета увеличения скорости), то может быть рассчитано количество энергии, требуемой для достижения избыточной скорости.

В качестве примера другого алгоритма, который может быть использован для другой скорости, один способ определения расхода энергии во время бега или ходьбы основан на потреблении кислорода бегуна/пешехода. Примерный алгоритм и переменные для определения расхода энергии во время бега/ходьбы заданы следующим образом:

V Скорость бегуна

С [бегун] Коэффициент передачи энергии бегуна

Потребление кислорода (V02) может быть рассчитано следующим образом:

V02=С[горизонтальное]+С[вертикальное]*Pct[уклон]

С использованием значения потребления кислорода (V02), рассчитанного выше, энергия (Е), израсходованная бегуном/пешехода может быть рассчитана следующим образом:

Е=V02*W*D*С[бегун]

Израсходованная энергия (Р[ехр]) бегуна/пешехода может быть рассчитана следующим образом:

Р[ехр]=Е/Т=V02*W*D*С[бегун]/Т=V02*W*V*С[бегун]

Примерный расчет бегуна с весом в 82 кг, который поднимается вверх по 5% уклону на 1 километр со скоростью 8 км/ч, по чистой, асфальтированной дороге, выполняют следующим образом:

Расчеты выполняют следующим образом:

V02=0.2+0.9*0.045=0.2405 [мл/(кг*м)]

Е=0.2405*82*1000*21.1383=416868 [Дж]=99.6 [ккал]

Р[ехр]=917 [Вт]

В настоящем описании приведено только два примера алгоритмов и факторов, которые могут быть использованы для определения расхода энергии во время заданного упражнения. Другие переменные, такой как температура окружающей среды, могут быть также включены в расчеты. Они могут быть включены в расчет как раздельные переменные и/или они могут быть включены как весовые коэффициенты. Например, выполнение упражнений в жаркую погоду приводит к большему расходу энергии. Таким образом, для каждого градуса выше идеальной температуры рассчитанная затраченная энергия может быть увеличена путем ее умножения на весовой коэффициент. Например, для каждого градуса по Фаренгейту выше 60 градусов, значение израсходованной энергии может быть увеличено на 1% путем ее умножения на весовой коэффициент.

Энергия, израсходованная во время этого тренировочного мероприятия, затем добавлена к профилю человека на этапе 242. Данная информация о расходе энергии также может быть использована для расчета общей оценки здоровья человека, как описано более подробно в находящейся на рассмотрении предварительно патентной заявке №61/387,906, поданной 29 сентября 2010 года и озаглавленной «Система для сбора данных о здоровье, их обработки и передачи». Обновленная оценка здоровья человека может также опубликована на сайте социальной сети, как описано в заявке №61/387,906, так что другие могут увидеть оценку здоровья и/или тренировочную активность человека.

На этапе 244 статистика о тренировочном мероприятии может быть отправлена на графический пользовательский интерфейс и отображена на дисплее 114 мобильного электронного устройства 102. Статистика может включать общее расстояние перемещения, общее изменение возвышений, общее время, среднюю скорость и израсходованную энергию.

Система завершает работу на этапе 246, если пользователь указал, что тренировочное мероприятие было завершено на этапе 220. Если пользователь запросил отображение промежуточного прогресса на этапе 218, а тренировочное мероприятие еще не завершено, то система возвращается к этапу 214 для начала сбора дополнительных путевых точек, поскольку человек продолжает тренировочное мероприятие.

Существует множество изменений для этапов, описанных выше в соответствии с фиг. 2. Например, согласно приведенному выше описанию, данные о положении передают с использованием удаленного сервера, а возвышение, соответствующее этому положению, получают посредством мобильного устройства. В альтернативном варианте данные о положении могут быть переданы на удаленный сервер, а мобильное электронное устройство может получить данные о цифровой модели возвышений с точками на координатной сетке от сервера. В данной конструкции расчеты для интерполирования роста в положениях могут быть выполнены посредством мобильного устройства вместо удаленного сервера. В другой конструкции данные профиля, подробные данные о мероприятии, данные о положении и временные данные могут быть переданы с использованием удаленного сервера. Удаленный сервер может затем выполнить все расчеты, необходимые для определения энергии, затраченной человеком. Затем мобильное устройство может принимать значения затраченной энергии от сервера и отображать их без необходимости выполнения расчетов.

Система 100 также может быть использована для прогнозирования энергии, которую человек бы затратил, если бы он выполнял упражнения на всем протяжении конкретного курса. Функция прогнозирования может быть использована пользователем для определения того, какой курс упражнений наилучшим образом подходит для целей пользователя по выполнению упражнений. Например, пользователь может использовать мобильное устройство 102 для загрузки данных карты из интернета 118. Пользователи затем могут задать начальную точку и конечную точку на карте, а устройство может представить несколько различных возможных тренировочных маршрутах между начальной и конечной точками. Различные курсы могут иметь различные расстояния, различные изменения возвышений и различные рельефные условия. Данная информация может быть представлена на данных карты, полученных из интернета. Пользователь может указать тип упражнения (например, езда на велосипеде, бег и т.д.), в которое человек хочет быть вовлечен, и предполагаемую скорость упражнения. Система может разделить предложенные маршруты на количество путевых точек положения. Путевые точки положения затем передают с использованием удаленного сервера. Удаленный сервер рассчитывает соответствующую информацию о возвышениях, согласно приведенному выше описанию, а устройство получает информацию о возвышениях от сервера. Устройство затем рассчитывает, согласно приведенному выше описанию, прогнозируемую энергию, которая была бы израсходована для выбранной активности вдоль каждого предложенного маршрута. Таким образом, если человек имеет цель израсходовать конкретное количество энергии (например, сжечь 1000 калорий), человек может выбрать маршрут, который спрогнозирован для достижения этой цели.

Согласно фиг. 3, блок-схема иллюстрирует функциональность, подходящую для управления связанными со здоровьем данными, захваченными от тренажера с использованием камеры. Система 100 может быть использована человеком для захвата вторичных параметров о физической активности от дисплея 111 тренажера 107 и записи такой информации в персональный файл регистрации данных, содержащий историческую информацию об активности выполнения упражнений.

На этапе 300, человек захватывает изображение, которое включает дисплей 111 тренажера 107, с использованием мобильного устройства 102, содержащего камеру 117 или различный тип камеры. Тренажер 107 не ограничен конкретным типом тренажера, таким как беговая дорожка, стационарный велосипед, орбитрек, гребной тренажер, причем тренажер 107 не ограничен конкретным производителем или моделью.

На этапе 310 процессор 106, выполняющий один или большее количество программных модулей 109, выполнен с возможностью сохранения цифрового изображения, захваченного камерой 117, в запоминающем устройстве 108. Изображение может быть сохранено локально на мобильном устройстве 102 или удаленно на другом устройстве, таком как сервер 104. Аналогичным образом, дополнительная обработка процессором 106 изображения может быть выполнена локально или удаленно или может быть выполнено сочетание удаленной и локальной обработки.

На этапе 320 процессор 106, выполняющий один или большее количество программных модулей, 109 выполнен с возможностью определения из изображения вторичных параметров физической активности, которые были показаны на дисплее 111 тренажера 107.

В одной из конструкций вторичные физические параметры могут быть определены путем реализации алгоритма оптического распознавания символов (OCR). Алгоритмы оптического распознавания символов (OCR), которые известны в области техники, используют для отличия текстовых символов из других данных изображений (например нетекстовые схемы в виде дерева и т.д.) и записи такой информации, включающей символ и соответствующее положение этого символа в изображении.

Процессор 106 может быть выполнен с возможностью реализации алгоритма оптического распознавания символов (OCR) для идентификации символов в данных изображений и соответствующего положения символа и оценки достоверности, которая соответствует вероятности того, насколько правильным был алгоритм в идентификации конкретного символа. Процессор 106 может также анализировать данные оптического распознавания символов (OCR), включающие символы, положения и достоверность, с использованием алгоритма установления последовательности. Алгоритм установления последовательности может анализировать данные оптического распознавания символов (OCR) для нахождения символов, которые расположены рядом друг с другом и имеют тот же самый тип (то есть буква или номер), что должны быть сгруппированы вместе. Например, два номера 1 и 0 рядом с двумя буквами кит могут быть сгруппированы независимо друг от друга как "10" и "km". Посредством дополнительного примера, без ограничения, группирующий алгоритм также может настраивать процессор на группирование вместе номеров, разделенных ":", например 10:55 сгруппированы вместе как "10:55" в качестве альтернативы "10" ":" и "55". Алгоритм установления последовательности сортирует исходные OCR данные в более показательные последовательные данные, которые могут быть дополнительно обработаны и проанализированы процессором 106.

Процессор 106 может быть выполнен с возможностью дополнительного распределения на категории последовательных данных с использованием сортирующего алгоритма. Сортирующий алгоритм может сравнивать последовательные данные с известными типами информации и классифицировать соответствующим образом. Некоторые категории содержат числа, такие как "112" или "198,8", продолжительности, такие как числа, сгруппированные вместе с разделением посредством или единицы, такие как группы букв и символов, такие как "ккал" или "км/ч". Аналогичным образом, процессор 106 может дополнительно классифицировать единицы измерения в их специальные типы, включая "энергию", "время" или "расстояние", путем сравнения единицы измерения с перечнем известных единиц измерения и типов, которые сохраняют в запоминающем устройстве 108.

Процессор 106, выполняющий один или большее количество программных модулей 109, может определять связь последовательности символов, которые классифицированы как номер или продолжительность, с конкретной единицей измерения путем сравнения положения номера или продолжительности с положением единицы измерения. Например, если положение единицы измерения имеет пересечение со всем или частью положения номера или продолжительности, по вертикали или горизонтали, то единица измерения и номер или продолжительность могут быть связаны друг с другом. Величина, на которую единица измерения и номер или продолжительность должны пересекаться для обеспечения связи друг с другом, может составлять заданное процентное отношение, например 80%.

Если существует множество номеров и/или продолжительностей, которые пересекаются с единицей измерения, то процессор может быть выполнен с возможностью соотнесения единицы измерения с номером или продолжительностью, которая расположена наиболее близко к этой единице измерения. Если идентифицирована одна или большее количество продолжительностей, но не существует единицы измерения, которая классифицирована как "время", связанное с одной или большим количеством продолжительностей, то процессор 106, выполняющий один или большее количество программных модулей 109, выполнен с возможностью анализа области по одной или большему количеству продолжительностей и возможностью определения наибольшей продолжительности в терминах области. Процессор может быть выполнен с возможностью соотнесения наибольшей продолжительности, в терминах области, с истекшим временем тренировки.

В другой конструкции процессор 106, выполняющий один или большее количество программных модулей 109, выполнен с возможностью извлечения вторичных параметров физической активности из изображения, захваченного камерой 102, может также применять этап первичной идентификации изготовителя (марки производителя) и типового тренажера 107, который был использован человеком. Процессор 106 может быть выполнен с возможностью реализации алгоритма сравнения фотоизображений для сравнения изображения с базой данной фотографий известных тренажеров, которые сохраняют в запоминающем устройстве 108. Алгоритмы сравнения фотоизображений известны в области техники и функционируют путем сравнения признаков одного изображения с другим для определения степени схожести. Если изображение соответствует фотографии известного тренажера в пределах заданной степени достоверности, то процессор может анализировать изображение для вторичных параметров физической активности согласно конкретному алгоритму, адаптированному к этому тренажеру.

Если изображение не соответствует фотографии известного тренажера в пределах заданной степени достоверности, то процессор 106 может быть выполнен с возможностью сообщения пользователю инструкции подтвердить изготовителя и модель тренажера или ввести вручную производителя и модель с использованием интерфейса 115 или сообщения пользователю инструкций повторно захватить изображения с использованием камеры и совершить новую попытку.

Определение изготовителя и модели тренажера перед анализом текстовой информации в изображении может помочь уменьшить количество данных изображений, которые необходимы процессору 106 для анализа. Например, если известно, что беговая дорожка Precor(TM) отображает расстояние перемещения во время тренировки в верхнем правом углу экрана, а количество сожженных калорий отображает в нижнем правом углу, то системе необходимо только проанализировать верхнюю правую часть изображения для обнаружения и извлечения информации, которая соответствует расстоянию перемещения, и правую нижнюю часть - для сожженных калорий.

На этапе 330 вторичные параметры физической активности сохраняют в запоминающем устройстве 108.

На этапе 340 вторичные параметры физической активности могут быть затем добавлены к профилю пользователя. Профиль, согласно приведенному выше описанию, содержит физиологическую информацию и другую информацию о здоровье и упражнениях человека и представляет собой постоянный файл регистрации вторичных параметров физической активности, соответствующих прошлым тренировочным мероприятиям, что обеспечивает возможность отслеживания пользователем их физической активности, прогресса и общего уровня здоровья.

На этапе 360 профиль может быть предоставлен пользователю через портал. Портал может содержать, без ограничения, приложение на пользовательском мобильном устройстве или веб-портал, выполненный с возможностью доступа к нему через интернет.

Вторичные параметры физической активности также могут быть использованы для расчета общей оценки здоровья человека, что подробно описано более и описано в предварительной патентной заявке №61/387,906, поданной 29 сентября 2010 года, и международной патентной заявке № PCT/US 11/53971, поданной 29 сентября 2011 года и озаглавленной «Система для сбора данных о здоровье, их обработки и передачи», которые полностью включены в настоящую заявку посредством ссылки. Обновленная оценка здоровья человека может также опубликована на сайте социальной сети, что описано в заявке №61/387,906, так что другие могут просматривать оценку здоровья и/или тренировочную активность человека.

В другом примере реализации согласно фиг. 4-7 система 1100 содержит компьютерное приложение для сбора параметров здоровья пользователя и пользовательский интерфейс 1110 для отображения данных. Компьютерное приложение реализуют посредством микроконтроллера 1120, который содержит процессор 1124, запоминающее устройство 1122 и код, выполняющийся в нем с тем, чтобы настроить этот процессор на выполнение функциональных возможностей, описанных в настоящей заявке. Запоминающее устройство предназначено для хранения данных и инструкций, подходящих для управления работой процессора. Пример реализации запоминающего устройства может содержать, в качестве примера, без ограничения, оперативное запоминающее устройство (RAM), а жесткий диск или постоянное запоминающее устройство (ROM). Один из компонентов, сохраненных в запоминающем устройстве, представляет собой программу. Программа содержит инструкции, которые вызывают выполнение процессором этапов, которые реализуют способы, описанные в настоящей заявке. Программа может быть реализована в качестве одного модуля или множества модулей, которые функционируют со взаимодействием друг с другом. Программу рассматривают в качестве программного компонента, который может быть использован по отношению к примеру реализации настоящего изобретения.

Подсистема 1125 связи выполнена для сообщения информации от микропроцессора 1120 на пользовательский интерфейс 1110, такой как внешнее устройство (например, карманный блок или компьютер, который соединен по сети с подсистемой 1125 связи). Информация может быть сообщена посредством подсистемы 1125 связи множеством способов, включающих передачу типа Bluetooth, передачу типа WiFi, передачу типа WiMax, радиочастотную (RF) передачу и т.д. В обычном способе может быть использовано множество различных топологий сети, таких как проводные сети, оптические сети, 3G сети, 4G сети и т.д.

Подсистема связи может представлять собой часть электронного устройства связи, включая, в качестве примера, смартфон или сотовый телефон, карманный персональный компьютер (PDA), нетбук, портативный компьютер и т.д. Например, подсистема 1125 связи может быть соединена непосредственно через устройство, такое как смартфон, такой как iPhone, телефон на «Google Android», телефон «BlackBerry», мобильный телефон на «Microsoft Windows МоЬМе» и т.д, или устройство, такое как контролирующее устройство для контроля скорости сердцебиения или кровяного давления (такое как устройства, производимые компанией «Withings SAS»), весы для измерения веса (такие как весы, производимые компанией «Withings SAS»), тренировочное оборудование или т.п. В каждом примере каждое устройство содержит или соединено посредством интерфейса с модулем или блоком для связи с подсистемой 1125 для обеспечения прохождения информации и управляющих сигналов между подсистемой 1125 и внешним устройством 1110 пользовательского интерфейса. В частности, подсистема связи может взаимодействовать с обычным устройством связи или может представлять собой часть устройства, которое предназначено для сообщения информации, обработанной микроконтроллером 1120.

Если электронное устройство связи, такое как вышеописанные типы, используют в качестве внешнего устройства 1110 пользовательского интерфейса, то дисплей, процессор и запоминающее устройство таких устройств могут быть использованы для обработки связанной со здоровьем информации для обеспечения числовой оценки. В противном случае система 1100 может содержать дисплей 1140 и запоминающее устройство 1150, которые связаны с внешним устройством и использованы для поддержания обмена данными в реальном времени или другим образом. Еще точнее, система 1100 содержит пользовательский интерфейс, который может быть реализован, в частности, посредством программных модулей, выполняющихся в процессоре микроконтроллера 1120 или управляемых внешним устройством ИЗО. В частности, пользовательский интерфейс может также содержать устройство вывода, такое как дисплей (например, дисплей 1140).

Биодатчики 1115 могут быть использованы для непосредственного сбора информации здоровье о пользователе и сообщения этой информации. Биодатчик может быть размещен в контакте с телом пользователя для измерения основных показателей или другой связанной со здоровьем информации от пользователя. Например, биодатчик может представлять собой измеритель пульса, который одет пользователем в контакте с телом этого пользователя с тем, чтобы мог быть измерен пульс пользователя, а также измеритель пульса, устройство для электрокардиограмм, шагомер, контролирующее устройство для контроля уровня глюкозы в крови или один из множества других устройств или систем. Биодатчик может содержать модуль связи (например, подсистему 1125 связи), так что биодатчик может сообщать, проводным или беспроводным образом, измеренные данные. Биодатчик может сообщать измеренные данные на устройство пользовательского интерфейса, которое в свою очередь сообщает эту информацию на микроконтроллер. При необходимости, биодатчик может сообщать измеренные данные непосредственно на микропроцессор. Использование биодатчиков обеспечивает степень достоверности в сообщенных данных, поскольку это исключает ошибку пользователя, связанную с ручным, самостоятельным сообщением данных. В альтернативном варианте или кроме того, пользователь может самостоятельно сообщать информацию, связанную с его или ее здоровьем, путем ручного ввода данных. Таким образом, в другом примере реализации, который показан на фиг. 4A, связанные со здоровьем данные человека введены прямо в компьютер 1160 и переданы посредством сети 1170 на серверный компьютер 1180 (все компьютеры, описанные в настоящей заявке, могут иметь по меньшей мере один процессор и запоминающее устройство).

Несмотря на реализацию, система обеспечивает средство для присвоения числового значения, которое отражает относительное здоровье отдельного человека. Числовое значение описано в настоящей заявке как "оценка здоровья" и может быть использовано для оценки здоровья отдельного человека на основании связанной со здоровьем информации, собранной от пользователя. Оценка здоровья рассчитана на основании собранной информации о здоровье с использованием алгоритма. Пользователь или подсистема 1125 связи предоставляет системе связанную со здоровьем информацию, касающуюся множества параметров здоровья. Заданные весовые коэффициенты используют для присвоения относительного значения каждому из параметров, которые используют для расчета оценки здоровья. Оценка здоровья пользователя затем рассчитана путем объединения взвешенных параметров в соответствии с алгоритмом. Например, параметры могут представлять собой уровень глюкозы в крови человека и вес тела. Весовой коэффициент "a" применен к данным об уровне глюкозы в крови, весовой коэффициент "b" может быть применен к данным о весе тела. Если данные об уровне глюкозы в крови представляют собой более важный фактор в определении здоровья человека, чем вес тела, то весовой коэффициент "a" будет больше, чем весовой коэффициент "b", так что данные об уровне глюкозы в крови имеют большее влияние на рассчитанную оценку здоровья (например, Оценка здоровья=Глюкоза*a+(Вес/100)*b). В конкретных примерах реализации весовой коэффициент имеет не целое значение (например, значение, большее или меньшее одного, но не равное одному). Меньшее количество или дополнительные факторы могут быть включены в расчет оценки здоровья, и может быть включено значение смещения, которое добавляют или вычитают или которое модифицирует весь расчет, в конкретных примерах реализации, таких как для учета возраста или пола в качестве двух возможных причин; однако, вышеописанное предназначено для неограничивающего примера того, как рассчитывать оценку здоровья. Другие параметры, которые могут быть измерены и включены в расчет, включают измерения кровяного давления, рост, индекс массы тела, жировую массу, заболевания, такие как диабет, гипертрофия желудочка, гипертония, аритмичное сердцебиение и уровень глюкозы в крови натощак. В случае отсутствия, параметр может быть исключен из расчета или может быть оценен из других параметров и/или значений, полученных из группы образцов отдельных лиц, имеющих схожие параметры.

В дополнение к первичным медицинским параметрам, физическая активность пользователя также учтена при расчете его или ее оценки здоровья. Физическая активность может контролироваться посредством подходящего датчика, зависящего от физической активности. Датчики могут содержать блок глобальной системы позиционирования (GPS), высотомер, измеритель глубины, шагомер, тактовый датчик, датчик скорости, измеритель пульса или т.п. В случае физической активности в спортивном зале, компьютеризированное оборудование для упражнений может быть выполнено с возможностью выдачи данных непосредственно на программу, выполняемую пользователем (например, так называемый тренажер орбитрек может обеспечить гораздо лучшие данные о тренировке, чем пользовательский шагомер и т.д.). Несмотря на то, что автоматический захват параметров, касающихся физической активности пользователя, является предпочтительным, также обеспечен пользовательский интерфейс для входных данных о физической активности. Таким образом, тренажер, такой как беговая дорожка, эллиптический, стационарный велосипед или грузоподъемный тренажер со стойкой из грузов или дисков, может быть снабжен интерфейсом связи для взаимодействия с системой, описанной в настоящей заявке для передачи вторичных параметров физической активности на систему и их получения, и дополнительно содержит процессор, выполненный с возможностью обработки данных от системы с тем, чтобы автоматически отрегулировать программу упражнений на тренажере для удовлетворения цели, проблеме или другой задаче для этого пользователя. Данные о стиле жизни, такие как диета, курение, потребляемый алкоголь и т.п., могут быть также собраны и использованы в расчете оценки здоровья. В одном примере реализации штрих-код или сканирующее устройство для радиочастотной идентификации (RFID) может быть использовано пользователем для захвата данных о потребляемых продуктах питания, которые затем преобразованы в удаленной системе, такой как сервер 1180 или вебсайт, имеющий связь с сервером 1180, в параметры, такие как ежедневные калории, жир и потребленная соль. В частности, система основана на таких данных, предоставляемых пользователем, а другие данные могут быть получены через соединения сети передачи данных после принятия прав полномочий и прав на соединение.

Физическая активность и данные о стиле жизни отслежены с течением времени, а алгоритм ослабления применяют при расчете ее воздействия на оценку здоровья, что подробно описано в приведенном далее описании. По существу, физическая активность далеко в прошлом имеет уменьшенное положительное воздействие на оценку здоровье. Предпочтительно, весовые коэффициенты, использованные в алгоритме для вычисления оценки здоровья, регулируют с течением времени в соответствии с компонентом ослабления здоровья, который выполнен для уменьшения относительного веса параметров, которые используют в расчете. Компонент ослабления здоровья может сам по себе содержать взвешиваемое значение, однако может также содержать формулу, которая учитывает по меньшей мере один фактор, связанный, в частности, с пользователем, такой как вес пользователя или диапазон веса, возраст или возрастная группа, любое заболевание, известное системе, и любые другие параметры, которые могут быть известны системе, или кривая, которая выполнена ввиду этих факторов таким образом, что значение может быть расчитано из этой кривой как функция от значений вдоль осей для этого пользователя. Таким образом, компонент ослабления здоровья может уменьшать относительный вес параметров, используемых в расчете оценки здоровья для первого пользователя, отличного от другого пользователя, например если первый пользователь имеет первый возраст или диапазон возраста, а второй пользователь имеет второй возраст или диапазон возраста.

Центральная система, предпочтительно база данных и вебсайт, который может быть размещен, например, в сервере 1180, защищает данные по каждому пользователю и его или ее оценку здоровья и связанные параметры и их динамику изменения с течением времени. Данные могут быть защищены таким образом, что конфиденциальные данные сохраняют независимо от отличительных признаков человека, что известно в области техники.

Рассчитанная оценка здоровья для каждого пользователя затем обработана в зависимости от системы, группы или профиля пользователя в центральной системе. В зависимости от настроек профиля, оценка здоровья и соответствующая динамика изменения могут вызывать различные автоматические действия. Например, это может вызвать: включение автоматического сигнала тревоги; предоставление пользователю отклика, такого как ежедневное обновление электронной почты; включение передачи автоматической движущей силы, предупреждений и/или постановка целей, выбранная для смягчения выявленной проблемы; регулирование программы подготовки; или автоматическое направление ко врачу для сдачи медицинского анализа.

Оценка здоровья пользователя также передана в выделенную группу получателей посредством портала связи. Группа получателей могут содержать других выбранных пользователей системы (например, друзей и семью), так что оценки здоровья других выбранных пользователей могут быть сравнены с оценкой здоровья других. В альтернативных конструкциях все пользователи могут видеть другие оценки пользователей или группа получателей может быть задана как конкретный медицинский страховщик, так что ценовые предложения могут быть предоставлены для страхования отдельного лица. Другие возможности представлены в пределах объема настоящего изобретения.

На фиг. 5 схематически показана блок-схема для поддержки оценки человека (например, пациента или пользователя) с обеспечением оценки здоровья согласно одному примеру реализации настоящего изобретения. На этапе 1210, пользователь запускает процесс сбора, обработки и публикации связанных со здоровьем данных. Например, человек, использующий мобильное электронное устройство (например смартфон или портативное вычислительное устройство), выбирает программное приложение, которое запускает программу, выполняемую на процессоре устройства, или пользователь может получить доступ к интернету на основании вебстраницы, код в которой выполнен на удаленном процессоре и используется для локального устройства пользователя. Модуль идентификации сообщает пользователю инструкции для идентификации себя самого и подтверждения его личности. Это может быть выполнено путем сообщения пользователю инструкции ввести имя и пароль пользователя или посредством других средств, таких как считыватель отпечатков пальцев, брелок, шифрование или другая технология для обеспечения идентификации пользователя. В альтернативном варианте, если пользователь получает доступ к системе посредством персонального электронного устройства, данные идентификации могут быть сохранены в запоминающем устройстве локального устройства и к ним может быть автоматически получен доступ для автоматического подтверждения личности пользователя. На этапе 1220 модуль сбора данных, выполняющийся на процессоре, может сообщать пользователю инструкции предоставить связанные со здоровьем данные, соответствующие множеству параметров. В одном примере реализации один или большее количество параметров выданы автоматически посредством подсистемы 1125 связи. Параметры могут содержать вес тела пользователя, рост, возраст и информацию об активности занятия фитнесом. Такие измеряемые медицинские параметры представляют собой первичные параметры пользователя. Вес тела пользователя и рост предоставляют информацию о текущем состоянии здоровья пользователя. Информация об активности занятия фитнесом соответствует важности упражнения, которое выполняет пользователь. Данная информация представляет собой пример параметра физической активности, который представляет собой вторичный параметр пользователя. Например, пользователь может ввести информацию о его или ее ежедневной активности занятия фитнесом, такую как количество времени, в течение которого пользователь был вовлечен в физическую активность, и тип физической активности. Если пользователь пошел в спортзал и выполнял упражнения на велосипеде в течение, например, тридцати минут, то такая информация введена в систему. Пользовательская информация об активности занятия фитнесом предоставляет информацию о действиях, совершенных пользователем для улучшения его или ее формы.

Вес тела пользователя, рост, возраст и информация об активности занятия фитнесом представляют собой только некоторые параметры, для которых может быть собрана информация. Система может собирать и обрабатывать множество других параметров, которые могут характеризовать здоровье пользователя. Например, параметры могут содержать уровни глюкозы в крови, кровяное давление, данные химического анализа крови (например, гормональные уровни, уровни основных витаминов и минералов и т.д.), уровни холестерина, данные вакцинации, пульс, содержание кислорода в крови, информация, касающаяся потребленной пищи (например, калории, жир, клетчатка, содержание натрия), температура тела, которые представляют собой только некоторые из нескольких возможных неограничивающих примеров параметров, которые могут быть собраны. Различные другие параметры, которые характеризуют здоровье человека, которое может быть измерено надежным образом, могут быть использованы для расчета оценки здоровья человека. Собранную информацию по параметрам здоровья сохраняют в запоминающем устройстве на этапе 1230. На этапе 1240, модуль определения веса запрашивает весовые коэффициенты из запоминающего устройства. Весовые коэффициенты могут представлять собой коэффициенты умножения, которые используют для увеличения или уменьшения относительного значения каждого параметра здоровья. Весовой коэффициент присваивают каждому параметру здоровья, который показан в формуле, приведенной в настоящей заявке. Весовые коэффициенты используют для регулирования относительных значений параметров здоровья. Некоторые параметры здоровья являются более важными, чем другие в расчете оценки здоровья пользователя. Соответственно, весовые коэффициенты применяют к параметрам здоровья для увеличения или уменьшения относительного воздействия, которое каждый фактор имеет на расчет оценки здоровья пользователя. Например, текущий вес тела пользователя может быть более важен, чем объем физической активности, в которую вовлечен пользователь. В данном примере, параметр веса тела может иметь больший вес путем присвоения большего весового коэффициента этому параметру. На этапе 1205, модуль определения веса применяет запрошенные весовые коэффициенты к собранным значениям параметров здоровья для обеспечения взвешенных значений параметров здоровья. Весовой коэффициент может составлять ноль, в случае чего конкретный параметр не имеет воздействия на оценку здоровья. Весовой коэффициент может иметь отрицательное значение для использования в некоторых алгоритмах.

После задания весового коэффициента параметрам, оценку здоровья пользователя вычисляют на этапе 1260 посредством модуля количественной оценки, работающего в процессоре. Модуль количественной оценки объединяет взвешенные параметры согласно алгоритму. В одном примере реализации оценка здоровья представляет собой среднее от оценки здоровья пользователя по индексу массы тела (BMI) и оценки физического здоровья пользователя минус два, умноженное на количество лет, на которое человек младше 95 лет. Формула алгоритма для данного примера приведена далее:

Оценка здоровья=((Оценка здоровья по индексу массы тела (BMI)+Оценка физического здоровья)/2)-2*(95-возраст).

Оценка здоровья пользователя по индексу массы тела (BMI) представляет собой значение между 0 и 1000. Оценка здоровья по индексу массы тела (BMI) основана на индексе массы тела (BMI) пользователя, который рассчитан на основании веса и роста пользователя, и на том, насколько сильно индекс массы тела (BMI) отклоняется от того, что считают здоровым индексом массы тела (BMI). График или формула может быть использована для нормализации информации об индексе массы тела (BMI) пользователя таким образом, что разнородная информация может быть объединена. Выбирают целевое значение индекса массы тела (BMI), которое представляет собой присвоенное максимальное значение баллов (например 1000). Чем более индекс массы тела (BMI) пользователя отклоняется от целевого значения, тем меньше присуждено баллов. Оценка физического здоровья пользователя основана на физической активности или упражнениях человека. В одном примере реализации это представляет собой сумму из количества часов занятия фитнесом (то есть, количества времени, в течение которого пользователь был вовлечен в занятие фитнесом) в прошедшие 365 дней, причем каждый час линейно выдерживают за это время таким образом, что уменьшенная текущая физическая активность имеет меньшую оценку. Результирующую сумму умножают на два и ограничивают в 1000. Это нормализовало информацию о занятиях фитнесом таким образом, что она может быть объединена для применения в оценке здоровья. Выбирают среднесуточную величину активности занятия фитнесом и присуждают максимальное количество баллов (например 1000). Пользователю присуждают меньше баллов на основании того, насколько в меньшее количество упражнений он был вовлечен по сравнению с целевым значением.

В другом примере реализации оценку здоровья определяют из множества промежуточных оценок, которые сохраняют параллельно за рамками оценки здоровья по индексу массы тела (BMI) и оценки физического здоровья. Аналогичным образом, оценка здоровья может быть определена с использованием похожей информации в комбинированном алгоритме согласно приведенному выше описанию с использованием различных поправок на возраст или без их использования.

Первичные медицинские параметры обрабатывают для определения основной оценки здоровья. Вторичные параметры, такие как параметры физического упражнения, обрабатывают для определения значения, которое относят к пулу здоровья и бонусному пулу. Значение, предпочтительно выраженное в MET часах, связанное с физической активностью, добавляют к пулу здоровья и бонусному пулу. Фактор ежедневного ослабления здоровья применяют к бонусному пулу. Любое чрезмерное ослабление здоровья, которое не может быть размещено в бонусном пуле, затем вычитают из пула здоровья. Величину ослабления здоровья определяют в зависимости от размера пула здоровья и бонусного пула, так что для поддержания большого пула здоровья и бонусного пула необходимо большее усилие. Значения пула здоровья обрабатывают в сочетании с оценкой из первичных медицинских параметров для расчета значения оценки общего здоровья. Это может иметь ту же самую основу, что и ранее описанный пример реализации, или может содержать различные параметры и весовые коэффициенты. В одном примере реализации значение пула здоровья, которое представляет собой логарифм или другую статистическую функцию, применяют для выдерживания соответствующих значений с течением времени, так что принимают во внимание только последнюю физическую активность, являющуюся наиболее эффективной по отношению к полу здоровья и/или бонусному пулу. Примерный пользовательский интерфейс, показывающий оценку здоровья, запас здоровья и выбранные другие измеренные параметры (согласно приведенному далее описанию, большинство из них просто объединить для получения оценки) показан на фиг. 6a и 6b. Записывают различные промежуточные оценки и их динамику изменения, как показано на фиг. 6c.

Согласно приведенному далее описанию, MET часы представляют собой израсходованные ккал, поделенные на килограммы веса тела, то есть 100 ккал, израсходованных человеком с весом в 50 кг, составляют 2 MET часов. Это представляет собой "нормализованную энергию", что создает системную отметку для людей со всеми весами. С использованием данного способа пулы могут иметь те же самые размеры для каждого человека, поскольку энергию нормализуют для человека на основании его или ее веса тела.

В одном примере реализации каждому человеку присваивают пул здоровья, имеющий емкость, составляющую 300 MET часов, и бонусный пул, имеющий емкость, составляющую 60 MET часов.

Если кто-то выполняет физическую активность A, пулы обновляют следующим образом:

Н=min(H+А*альфа, 300)

В=min(B+А*(1-альфа), 60)

Причем H представляет собой оценку пула здоровья, B представляет собой оценку бонусного пула, A представляет собой значение MET часов для физической активности, а альфа представляет собой общесистемную постоянную (выбрана из 0 и 1), которая определяет пропорцию, в которой физическая активность вносит вклад в соответствующие пулы.

Физическую активность разделяют между пулом здоровья и бонусным пулом. Отбрасывают любую чрезмерную активность в MET часах, проходящую через вершину любого пула. Значение D ежедневного ослабления здоровья применяют к пулам следующим образом:

D=f(H, В)В=В-D

If В<0:

D=D+В

В=0

If D<0:

D=0

Ослабление здоровья полностью применяют к бонусному пулу, а если бонусный пул пуст, то остаток применяют к пулу здоровья. В данном примере реализации нет пула, который когда-либо опускался ниже нуля.

Система находит свой баланс, при котором А равно f(H, В), то есть случаи, при которых среднесуточная физическая активность соответствует среднесуточному ослаблению здоровья. Функция f(H, В) является сильно нелинейной по отношению к H и B. По существу, это требует сублинейно меньшего усилия для поддержания маленького пула и суперлинейно большего усилия для поддержания большого пула. Это необходимо для обеспечения того, что среднестатистический человек может поддерживать, скажем, наполовину наполненный пул здоровья (150, соответствует оценке в 500), причем это требует значительно большего усилия (обычно выбаратываемого только профессиональным выносливым атлетом) для поддержания наполненного пула здоровья (300, соответствует оценке в 1000). На фиг. 6f показана ситуация с буферным пулом и оценкой запаса здоровья с течением времени при условии, что физическая активность изменяется между 11,5 и 16 MET часов в день и 2 выходных дня в неделю. Идеальная оценка запаса здоровья, составляющая 1000, требовала бы физической активности в 30 MET часов в день, что можно наблюдать на кривой в верхнем правом углу по фиг. 6f.

Предпочтительно оценка здоровья основана на взвешенном сочетании фактора(ов) здоровья и записи тренировок человека с течением времени. Факторы здоровья могут регулярно обновляться пользователем. Например, пользователь может предоставлять информацию о здоровье после каждого мероприятия, которое отслежено и обработано системой. Пользователь может выполнять обновления после приема пищи, выполнения упражнений, взвешивания и т.д. В случае отдельной записи физической активности/мероприятия посредством датчика, портативного устройства или т.п., захваченные/рассчитанные параметры могут быть автоматически загружены и использованы для получения измененной оценки здоровья. Например, может быть выдан отклик, который показывает результат упражнения во время бега пользователя, тренировки на тренировочном оборудовании и т.п. В выбранных примерах реализации отклик может быть выдан администратору, такому как сотрудник спортивного зала, причем определено, что пользователь превышает заданный порог (которые по причине знания их здоровья может быть изменен в соответствии с их оценкой здоровья или другими записанными данными). Соответственно, связанные со здоровьем данные могут быть обновлены в масштабе времени, близком к реальному.

Пользователь может также обновлять информацию дважды в день, один раз в день или с другой периодичностью. Кроме того, оценка здоровья может быть основана на усредненной информации с течением времени. Активность занятия фитнесом, например, может быть усреднена за период времени (например, в течение недели, месяца или года). Усредненные данные с течением времени уменьшат воздействие на оценку здоровья, которое вызвано отклонениями в данных. Периоды, в которые данные были нехарактерно высокими (например, человек был вовлечен в большое количество занятий фитнесом в течение короткого периода времени) или нехарактерно низкими (например, человек не был вовлечен в занятия фитнесом в течение недели вследствие болезни), незначительно воздействует на оценку здоровья с усреднением с течением времени. Связанная со здоровьем информация может быть сохранена в запоминающем устройстве или в базе данных, доступной процессору.

Сохраненные данные также могут быть использованы для прогнозирования будущих оценок здоровья для пользователя. Модуль прогнозирования может анализировать прошлые данные (например, привычки в занятиях фитнесом, привычки в питании и т.д.) для экстраполирования спрогнозированной оценки здоровья на основании предположения, что пользователь будет продолжать действовать предсказуемым образом. Например, если данные показывают, что пользователь выполнял упражнения один час каждый день в течение последних трех дней, то модуль прогнозирования может спрогнозировать, в соответствии с алгоритмом прогнозирования, что пользователь будет продолжать выполнять упражнения один час в каждый из следующих трех дней. Соответственно, модуль количественной оценки может рассчитывать прогнозируемую оценку здоровья в конце следующих трех дней на основании информации от модуля прогнозирования. Это также может разделять прогнозирование на другие действия. Например, система может предложить больший уровень прикладываемой физической активности или задачу кому-то, кто имеет высокую оценку здоровья, но кому спрогнозировано на основании прошлого опыта затем взять несколько выходных дней на восстановление сил. Кроме того, система может выдать одобрение пользователю поддерживать курс упражнений или сменить обстановку. Например, система может отправить сообщение пользователю, указывающее не то, что если бы пользователь увеличил физическую активность на конкретную величину времени, то оценка здоровья повысилась бы на конкретную величину. Это может обеспечить возможность задания пользователем целей по улучшению здоровья.

Использование оценки здоровья обеспечивает возможность сравнения здоровья пользователя с другим человеком, даже если каждый человек может иметь очень разные характеристики, которые затрудняли бы прямое сравнение. Например, первый пользователь (Пользователь 1) может иметь очень разную структуру тела или может быть вовлечен в очень разную физическую активность по сравнению со вторым пользователем (Пользователь 2), что затрудняет прямое сравнение относительного здоровья каждого пользователя. Использование оценки здоровья упрощает сравнение двух пользователей. В одном примере, Пользователь 1 имеет небольшой избыточный вес, который мог бы привести к более низкой оценке здоровья Пользователя 1. Однако Пользователь 1 также вовлечен в большое количество физической активности, что обеспечивает увеличение общей оценки здоровья пользователя. В отличие от этого, Пользователь 2 имеет идеальный вес тела, который бы способствовал высокой оценке здоровья, однако вовлечен в очень небольшое количество физической активности, что обеспечивает уменьшение оценки здоровья. Пользователь 1 и Пользователь 2 являются разными в терминах их параметров здоровья. Соответственно, было бы очень сложно оценивать и сравнивать относительное здоровье Пользователя 1 и Пользователя 2. В соответствии с настоящим изобретением, информация, относящаяся к конкретным параметрам здоровья, собрана от Пользователя 1 и Пользователя 2 и использована для расчета общей оценки здоровья. Сравнение оценки здоровья Пользователя 1 и Пользователя 2 обеспечивает возможность простой оценки и сравнения здоровья этих двух пользователей, даже если они очень разные и иметь очень разные привычки. Таким образом, оценка здоровья имеет существенное значение, так что члены группы могут сравнить их относительное здоровье и, таким образом, другие лица (например, работодатели, страховщики здоровья) могут получить доступ к здоровью отдельного лица. Примеры показаны на фиг. 6d и 6e, на которых показаны табличная (текущая) и графическая (историческая, текущая и прогнозируемая) оценки разных пользователей. Согласно фиг. 6e, Katrin предположительно обгонит пользователя (Andre) в ближайшее время, если только он не улучшит свой образ жизни и режим. На фиг. 6d показано воздействие алгоритма ослабления для отображения воздействия на оценку здоровья заданного пользователя (Andre<">) и людей, которых он обозначил в качестве друзей. Согласно описанию, пользователь Andre имеет текущую оценку здоровья в 669, которая помещает этого пользователя между друзьями Irene (оценка здоровья в 670) и Helle (оценка здоровья в 668). Алгоритм ослабления здоровья подействовал на все оценки здоровья, показанные на снимке экрана по фиг. 6d, как указано в столбце "[Приращение] 1 День". Еще конкретнее, большинство из друзей Andre уменьшило свои оценки здоровья на 1 пункт по причине "отсутствия физической активности". Отсутствие входных данных для системы представляет собой основу для процессора, выполняющего алгоритм ослабления здоровья для определения статуса "отсутствие физической активности" для заданного пользователя. Однодневный эффект этого статуса согласно показанному алгоритму ослабления здоровья для большинства пользователей состоит в уменьшении на 1 пункт за один день и уменьшении на 5 пунктов за недельный курс. По существу, алгоритм ослабления здоровья может иметь уменьшающееся, нелинейное воздействие на общую оценку здоровья.

Согласно фигуре, у пользователя Andre была умеренная физическая активность, зарегистрированная в запоминающем устройстве, которое доступно системе. В итоге умеренную физическую активность обрабатывают и она приводит к однодневному изменению (приращению), которое является положительным, и изменению, которое нейтрализует влияние алгоритма ослабления здоровья. Следовательно, Andre, а также друзья, которые имеют доступ к опубликованной оценке здоровья, смогут наблюдать, что он увеличил свою оценку с 667 до 669 за один день и с 662 до его текущего значения за последние семь дней в результате "умеренной активности". Кроме того, прогноз вычислен с использованием основного алгоритма и экстраполяции данных ввиду последних причин (то есть полученных данных) для увеличения других 5 пунктов. С другой стороны, вследствие низкой физической активности, но хорошего питания, Helle в тот же самый период времени опустилась на 1 пункт за последний день и всего на 1 пункт за последние 7 дней и согласно прогнозу потеряет еще один пункт при условии сохранения этого темпа. По существу, Helle выдан отклик путем выполнения алгоритма и выходных данных, сгенерированных системой, которая может побуждать к увеличению физической активности. С другой стороны, Irene не вовлечена в физическую активность и имеет плохое питание, что приводит к более резкому изменению в ее текущей оценке здоровья и длительном предыдущем и прогнозируемом воздействии на ее оценку. Далее, этот отклик, который может быть выдан пользователям и их друзьям или членам группы пользователей, которые связаны вместе проблемой и т.д., обеспечивает индивидуальную или командную мотивацию занятия фитнесом, хорошо питаться и т.д.

Кроме того, оценка здоровья обеспечивает индикацию относительного здоровья отдельного лица без раскрытия основных данных, использованных для расчета оценки здоровья, которая может представлять собой важную информацию. Например, пользователю может быть некомфортно раскрывать его или ее вес, возраст или количество времени, которое он тратит на выполнение упражнений, другим людям или лицам. Люди могут стесняться раскрывать свой вес или тот факт, что они фактически никогда не ходят в спортивный зал. Однако поскольку оценку здоровья получают из нескольких факторов, то основные данные, использованные для расчета оценки, держатся в тайне. Эта особенность будет способствовать раскрытию общего здоровья пользователя, поскольку пользователи не будут должны раскрыть личные данные о них самих. Например, человек может иметь немного лишнего веса, однако он часто ходит в спортивный зал. Соответственно, этот человек может получать относительно хорошую оценку здоровья. Несмотря на то, что человек может не хотеть раскрывать свой вес, он все еще может раскрыть свою оценку здоровья, которая предоставляет информацию о его относительном здоровье без раскрытия основной подробной информации. Первичные медицинские параметры (например, вес, рост и т.д.) и вторичные параметры о физической активности (например, продолжительность упражнений, частота, интенсивность и т.д.) преобразуют в закрытое составное числовое значение. Публикуют закрытое числовое значение, в то время как собранная информация, касающаяся первичных медицинских параметров и вторичных параметров физической активности, сохраняется в тайне. Основные первичные медицинские параметры и вторичные параметры физической активности защищены, так что третья сторона не в состоянии определить те параметры на основании числового значения оценки здоровья. Это обусловлено тем, что параметры могут изменяться различным образом, а числовое значение оценки может быть тем же самым (например, тучный человек, который выполняет упражнения, часто может иметь ту же самую оценку здоровья, что и человек, который не имеет избыточного веса, но не выполняет упражнения с необходимой частотой). Таким образом, наличие только оценки здоровья не раскрывает параметров здоровья человека. Соответственно, основная статистика о здоровье является закрытой, оценка здоровья все еще может быть использована как показатель для указания здоровья человека для множества применений.

Затем модуль количественной оценки рассчитывает оценку здоровья, пользователя на этапе 1270, модуль публикации запрашивает из запоминающего устройства заданную группу получателей, которым предоставлено право получения оценки здоровья. Группа получателей может представлять собой друзей или семью пользователя, соратников по спорту, работодателей, страховщиков и т.д. На этапе 1280 модуль публикации использует оценку здоровья, которая должна быть опубликована в заданной группе. В случае, в котором информация должна быть опубликована в группе друзей, эта информация может быть опубликована на социальном сетевом интернет-портале, на котором доступ к данным ограничен заданными членами группы.

Данные по параметрам здоровья и оценки здоровья могут быть сохранены с течением времени в запоминающем устройстве или другой базе данных, так что пользователь может отслеживать его или ее прогресс. Графики могут быть сгенерированы для того, чтобы пользователь отслеживал прогресс и анализировал возможности улучшения в показателях.

Кроме того, могут быть идентифицированы тенденции, которые могут привести к выявлению медицинских проблем и/или привычек в еде. Например, если вес человека продолжается увеличиваться несмотря на ту же самую или повышенную величину физической активности, система может инициировать или предлагать, чтобы они искали конкретные медицинские тесты (например тест щитовидной железы, тест на беременность) для определения причины увеличения веса.

В конкретных примерах реализации основная часть системы размещена удаленно от пользователя, а пользователь получает доступ к системе посредством локального устройства пользовательского интерфейса. Например, система может быть основана на интернете, а пользователь может взаимодействовать с локальным устройством пользовательского интерфейса (например, персональным компьютером или мобильным электронным устройством), которое соединено с интернетом (например, посредством проводной и/или беспроводной сети связи) для сообщения данных с использованием основанной на интернете системы. Пользователь использует локальное устройство интерфейса для получения доступа к основанной на интернете системе, в которой запоминающее устройство и программные модули функционируют удаленно и взаимодействуют посредством интернета с локальным устройством. Локальное устройство использовано для сообщения данных на удаленный процессор и запоминающее устройство, в котором данные удаленно сохранены, обработаны, преобразованы в оценку здоровья, а затем выданы в заданные группы посредством интернет-портала с ограниченным доступом. В альтернативном варианте система может быть изначально реализована посредством локального устройства, в котором данные локально сохранены, обработаны и преобразованы в оценку здоровья, которая затем передана на портал совместного использования данных для удаленной публикации в выделенных группах.

Система может быть реализована в форме социальной сетевой программы, которая выполнена посредством программных модулей, сохраненных в запоминающем устройстве и работающих на процессорах. Система может быть реализована в виде отдельной, независимой социальной сетевой системы на "тему здоровья" или в виде приложения, которое интегрировано в уже существующую социальную сетевую систему (например, Facebook, MySpace и т.д.). Пользователь снабжен домашней страницей, в которой он может вводить информацию, управлять публикацией информации в заданных группах и управлять членством заданных групп. Домашняя страница включает сообщение пользователю инструкций на ввод связанной со здоровьем информации для каждого из различных параметров. Пользователь может вводить его или ее вес, дату рождения, рост, физическую активность и другую связанную со здоровьем информацию. Затем рассчитывают оценку здоровья пользователя. Оценку здоровья разделяют с другими пользователями, которые определены как часть группы, которой разрешен доступ к этой информации. Кроме того, пользователь может наблюдать информацию об оценках здоровья других в группе. Соответственно, пользователь способен сравнить его или ее общее здоровье со здоровьем других в группе. Сравнение оценок здоровья с другими в группе может обеспечить мотивацию для отдельных лиц в группе к соревнованию для улучшения их оценок здоровья. Другая информация, такая как советы по здоровью, медицинские новости, информация о лекарствах, локальные мероприятия по занятию фитнесом, услуги в области здравоохранения, реклама и скидки на поставки, связанные с медициной и/или фитнесом, и услуги, публикация стимулов занятия фитнесом или связанных со здоровьем целей, например, могут быть представлены посредством домашней интернет-страницы.

В дополнительных примерах реализации оценка здоровья может состоять из оценки по Модели показателей здоровья и оценки по Модели качества жизни. Комбинированные оценки от множества моделей обеспечивают более целостную оценку здоровья пользователя. Оценка по Модели показателей здоровья оценивает здоровье пользователя на основании относительно легко количественно определяемых параметров (например, возраста, пола, веса и т.д.) и сравнивает эти значения с допустимыми моделями изучения численности. Оценка по Модели качества жизни сфокусирована на мере самостоятельной оценки пользователем его качества жизни на основании ответов на вопросник (то есть, система принимает в расчет собственную оценку пользователя его здоровья и качества жизни), поскольку существует взаимосвязь между личными "чувствами" о его или ее жизни и реальной мерой здоровья. Сочетание оценок из этих двух моделей, которые будут подробно описаны в приведенном далее описании, обеспечивает более содержательную и целостную оценку здоровья.

Оценка по Модели показателей здоровья основана на информации о первичном параметре пользователя, таком как информация о его анамнезе, свойства, физиологические показатели, и информации о стиле жизни для системы. Например, система может предоставить пользователю вопросник для запроса ответов (да/нет, множественный выбор, числовые входные данные и т.д.) или обеспечения пользователя полями формы для заполнения. Информация об анамнезе может содержать историю заболевания пользователя и/или распространенность заболевания в семье пользователя.

Примеры информации об анамнезе могут содержать информацию, такую как наличие у пользователя диабета, наличие у прямых членов семьи диабета, наличие у пользователя или членов семьи случаев сердечных приступов, ангины, инсультов или преходящего ишемического нарушения мозгового кровообращения, случаев фибрилляции предсердий или аритмичного сердцебиения, наличие у пользователя или членов семьи высокого кровяного давления, требующего лечения, наличие у пользователя или членов семьи гипотиреоза, ревматоидного артрита, хронической почечной недостаточности, печеночной недостаточности, гипертрофии левого желудочка, ишемической болезни сердца, регулярное использование стероидных таблеток и т.д.

Оценка по Модели показателей здоровья может быть также основана на свойствах пользователя. Свойства могут содержать возраст, пол, национальность, рост, вес, размер талии и т.д. Кроме того, оценка по Модели показателей здоровья может быть основана на физиологических показателях пользователя. Примеры физиологических показателей могут содержать систолическое кровяное давление, общее содержание сывороточного холестерина, липопротеин высокой плотности (HDL), липопротеин низкой плотности (LDL), триглицериды, высокочувствительный С-реактивный белок, уровень глюкозы в крови натощак и т.д. Входные данные могут также содержать параметры образа жизни пользователя. Например, параметры образа жизни могут содержать входные данные о том, представляет ли собой пользователь курильщика (когда-либо курившего, курящего в настоящий момент, уровень курения и т.п.), сколько пользователь выполняет упражнений (частота, интенсивность, тип и т.д.), тип питания (вегетарианец, богатое белками питание, маложирное питание, питание с высоким содержанием клетчатки, еда быстрого приготовления, ресторан, домашняя еда, обработанная и предварительно упакованная еда, размер еды, частота еды и т.д.). Они представляют собой некоторые из примеров параметров, которые могут быть использованы для сравнения индикаторов здоровья пользователей с моделями вероятности дожития до определенного возраста для расчета оценки пользователя по Модели показателей здоровья.

Модели для прогнозирования вероятности дожития до определенного возраста могут быть использованы для прогнозирования вероятности того, что отдельное лицо перенесет одно или большее количество серьезных связанных со здоровьем приступов за заданный период времени.

Математические модели могут оценивать эту возможность из экспериментальных характеристик популяции. С использованием экспериментальных данных о наборе серьезных связанных со здоровьем приступов, таких как инсульт или инфаркт миокарда, модели могут генерировать вероятности того, что отдельное лицо перенесет один такой приступ за заданный временной горизонт из набора измерений маркеров или прогностических параметров для данного приступа (например, информацию об анамнезе пользователя, свойства, физиологические показатели, стиль жизни и т.д., как описано выше). Выраженное во времени расстояние между моментом измерения прогностических параметров и целевым приступом, который генерируют посредством такой модели, называют вероятностью дожития, хотя следует понимать, что не все рассматриваемые целевые приступы обязательно являются смертельными.

Эти модели вероятности дожития обычно получают в результате изучения в целом больших популяций, которые отслеживают в течение значительного периода времени, обычно более 10 лет, а статистические данные, собранные на основе результатов наблюдения целевого приступа(приступов), суммируют и обобщают с использованием математических способов. Существует множество таких модели, которые были широко признаны, поддержаны и улучшены путем периодического обновления параметров модели с использованием новых данных. Примеры существующих моделей могут содержать поднабор моделей, разработанных и поддерживаемых посредством Фрамингемского исследования сердца (полная библиография по результатам, полученным от Фрамингемского исследования сердца, доступна на сайте www.framinghamheartstudy.org/biblio), поднабор моделей, разработанных и поддерживаемых Университетом г. Ноттингема и организацией QResearch (см., например, J. Hippisley-Cox и др., Прогнозируемый сердечнососудистый риск в Англии и Уэльсе: предполагаемое происхождение и подтверждение QRISK2, BMJ 336: 1475 doi: 10.1136/bmj.39609.449676.25 (Опубликована 23 июня 2008 года)), ASSIGN модель, разработанная Университетом г. Данди (см., например, Н. Tunstall-Pedoe и др., Сравнение прогноза по 27 различным факторам коронарного заболевания сердца и смертность у мужчин и женщин из Исследования состояния здоровья в Шотландии: групповое исследование; BMJ 1998,316: 1881), модель Рейнолда (см., например, РМ Ridker и др., С-реактивный белок и родительская история улучшают прогнозирование глобального сердечнососудистого риска: Оценка риска Рейнолда у мужчин, выпуск за 2008 год; 118;2243-2251, и Разработка и подтверждение усовершенствованных алгоритмов оценки сердечнососудистого риска у женщин, JAMA, 14 февраля 2007 год - сборник 297, №6), PROCAM модель из Исследования сердца при министерстве (см., например, простую схему балльной оценки для расчета риска острых коронарных приступов на основании десятилетнего выполнения перспективного сердечнососудистого исследования при министерстве (PROCAM), выпуск за 2002 год; 105:310-315), и Модель оценки (см., например, RM Conroy и др, Оценка десятилетнего риска смертельного сердечнососудистого заболевания в Европе: Проект «ОЦЕНКА», Европейский журнал о сердце (2003) 24, 987-1003). Могут быть также включены другие существующие модели оценки риска. Кроме того, предшествующие модели также могут быть использованы. Предшествующие модели прогнозируют развитие первого состояния (например, высокое кровяное давление), причем развитие этого первого состояния предвещает развитие второго состояния (например, заболевания сердца). Существуют модели, которые генерируют оценки вероятности развития диабета или высокого кровяного давления, например, которые представляют собой два важных прогностических параметра смертности. Высокая вероятность развития диабета через пять лет, например, будет независимо увеличивать вероятность серьезного сердечнососудистого приступа в течение следующих десяти лет. Могут быть включены некоторые из таких моделей прекурсоров, причем включение модели прекурсоров приводит к более точным моделям измерения риска, но, что более важно, также приводит к возможному уменьшению риска смертности через определенные изменяемые аспекты стиля жизни.

Обычные модели возможности дожития имеют конкретные неотъемлемые ограничения, которые возникают из процедур, используемых для их создания. При получении такой модели исследователи находят компромисс между точностью и применимостью. Для ведущей модели, означающей модель, полученную непосредственно из данных, сложно включать все возможные прогностические параметры. Это отчасти объясняется тем, что релевантные прогностические параметры конкретного заболевания известны, однако также частично объясняется тем, что некоторые известные прогностические параметры могут быть сложны или дороги для измерения. Фактически некоторые хорошо известные маркеры риска, такие как наследственные факторы, часто не включают в такие модели. Таким образом, несколько потенциальных и известных прогнозных показателей может быть исключено в качестве независимых переменных при получении заданной модели дожития.

Модели возможности дожития строят с использованием данных, собранных от заданной популяции, и, таким образом, объединяют и обобщают характеристики заболеваемости и смертности исследуемой популяции. Однако такая модель может иметь противоречие при сравнении с оценками риска, полученными от других популяций. При использовании заданной модели в популяции, которая отличается от популяции, для которой была построена модель, часто недооценивают или переоценивают конкретный риск, поскольку только часто рассматривают только небольшое количество прогностических параметров, поэтому другие релевантные прогностические параметры, которые могут быть не включены в модель, могут очень сильно отличаться между двумя популяциями.

Согласно приведенному выше описанию, совместно с основной вероятностной логикой, разумное сочетание модели, полученной для нескольких различных популяций, будет создавать лучший обзор рисков, которым подвержено отдельное лицо, выбранное случайным образом, и, таким образом, будет более надежным в оценке рисков для полуляции в целом. Кроме того, на основании математической базы, при очень общих предположениях, конкретные способы объединения моделей, называемые улучшением прогностических параметров, могут улучшить точность составной модели. Фактически, улучшение набора моделей, при правильной реализации, создаст модель с точностью, которая в худшем случае равна точности самой точной модели модели в этом улучшенном наборе.

Соответственно, оценка по Модели показателей здоровья может быть рассчитана путем сравнения пользовательской информации о первичных параметрах с моделью вероятности дожития. Оценка, предпочтительно в диапазоне от 0 до 1000, с верхним ограничением, означающим идеальное здоровье, и нижним ограничением, означающим слабое здоровье, может быть получена из двухэтапного процесса. Во-первых, общую вероятность дожития получают из вероятностей дожития, генерируемых отдельной моделью вероятности дожития, согласно приведенному выше описанию. Во-вторых, результирующую вероятность дожития, которая представляет собой число в диапазоне от 0 до 1, преобразуют с использованием параметрической нелинейной функции картографирования в диапазоне от 0 до 1000. Параметрическую функцию картографирования регулируют таким образом, что она является линейной, с высоким уклоном в области обычных вероятностей дожития и асимптотическими уклонами в нижнем и верхнем пределах распределения вероятностей дожития. Функция картографирования выполнена с возможностью резкого реагирования на изменения в области обычной вероятности дожития.

Согласно приведенному выше описанию, оценка здоровья может быть составлена из оценки по Модели показателей здоровья, а также оценки по Модели качества жизни. Оценка по Модели качества жизни основана на ответах пользователя на набор вопросников. Система может содержать несколько различных вопросников с некоторыми общими вопросами. Тип вопросников и тип вопросов в них, представленных пользователю, могут быть уточнены на основании параметров здоровья пользователя (то есть, возраста пользователя, других данных в анамнезе пользователя и т.д.). Специальный вопросник может быть сгенерирован и представлен пользователю на основании информации о пользователе, которая известна системе. Вопросы могут быть приведены с соответствующим ответом с многовариантным выбором, который пользователь может отметить галочкой или меткой на форме с отсутствием возможности ввода пользователем текста в свободной форме для обеспечения возможности более простой оценки ответов. Возможны другие типы ответов (например, оценить от 1 до 10 насколько утверждение истинно для пользователя). Приведенный далее перечень предоставляет несколько типовых вопросов (в любом порядке) по множеству тем о связанном со здоровьем качестве жизни, которые могут быть использованы в вопроснике системы.

Примерные вопросы:

- Как вы оцениваете качество вашей жизни?

- Как вы оцениваете ваше общее здоровье?

- Как сильно вы наслаждаетесь жизнью?

- Как вы думаете, насколько ваша жизнь должна быть наполнена смыслом?

- Насколько хорошо вы способны концентрироваться?

- Насколько безопасно вы чувствуете себя в повседневной жизни?

- Насколько здоровой является ваша физическая окружающая среда?

- Вы удовлетворены вашей внешностью?

- Насколько вы имеете возможность на проведение досуга?

- Насколько вам необходима любая медицинская помощь для выполнения ваших обязанностей в повседневной жизни?

- Как долго ваша физическая активность была ограничена вследствие вашего серьезного расстройства или проблемы со здоровьем?

- Вам нужна помощь в урегулировании ваших проблем с личной гигиеной вследствие проблем со здоровьем?

- Вам нужна помощь в урегулировании ваших повседневных проблем вследствие проблем со здоровьем?

- Вы ограничены каким-либо образом в любой физической активности вследствие любого серьезного расстройства или проблемы со здоровьем?

- Истинно или ложно для вас каждое из следующих утверждений?:

- Мне кажется, что мне проще заболеть, чем другим людям

- Я здоров как никто другой

- Я полагаю, что мое здоровье становится хуже

- У меня превосходное здоровье

- Страдаете ли вы от любого из приведенного далее серьезного расстройства или проблемы со здоровьем, которая ограничивает вашу физическую активность?:

- Артрит или ревматизм

- Проблема со спиной или шеей

- Рак

- Депрессия, тревога или любая эмоциональная проблема

- Проблема со зрением

- Переломы, повреждение кости и/или сустава

- Проблема со слухом

- Проблема с дыханием

- Опорно-двигательная проблема

- Другое расстройство или проблема

- В течение последних 30 дней приблизительно сколько дней:

- ваше физическое здоровье было неудовлетворительным? Затрудняла ли боль выполнение вами повседневных дел, такой как уход за собой, работа или отдых?

- Вы чувствовали тоску, печаль или подавленность?

- Вы чувствовали беспокойство, напряженность или тревожность?

- Вы чувствовали, что вы недостаточно отдохнули или поспали?

- Вы чувствовали себя здоровым и полным энергии?

- Были ли вы очень нервным человеком?

- Вы чувствовали, что вы настолько упали духом, что ничего не может взбодрить вас?

- Вы чувствовали спокойствие и умиротворение?

- У вас было много энергии?

- Вы чувствовали уныние и печаль?

- Вы чувствовали себя изнуренным?

- Вы чувствовали себя счастливым человеком?

- Вы чувствовали себя усталым?

- Насколько вы удовлетворены:

- вашим сном?

- вашей способностью выполнять повседневные дела?

- вашей работоспособностью?

- собой?

- вашими личными взаимоотношениями?

- вашей сексуальной жизнью?

- поддержкой, которую вы получаете от ваших друзей?

- условиями вашего места проживания?

- вашим доступом к услугам здравоохранения?

- вашим транспортным средством?

- Ограничены ли вы любой из приведенной далее физической активностью вследствие вашего здоровья?:

- Интенсивная физическая активность, такая как бег, поднятие тяжелых объектов, участие в энергичных спортивных играх

- Умеренная физическая активность, такая как перемещение стола, перемещение пылесоса, боулинг или игра в гольф

- Подъем и перенос продуктов

- Подъем по нескольким лестничным пролетам

- Подъем по одному лестничному пролету

- Сгибание, преклонение колен или наклон вниз

- Ходьба на расстояние более мили

- Ходьба на расстояние в нескольких кварталов

- Ходьба на расстояние в один квартал

- Самостоятельное принятие ванны и надевание одежды.

Данный перечень представляет собой просто образец вопросов, которые могут быть представлены пользователю. Ответам пользователя на вопросы присваивают значение. Например, каждому из ответов с многовариантным выбором может быть присвоено конкретное значение, а все ответы пользователя могут быть подсчитаны для генерирования оценки. Кроме того, различные вопросы и различные ответы могут иметь различный вес, поскольку некоторые вопросы или строгость ответа может иметь большее влияние на предсказание здоровья пользователя. Система может присвоить значение на основании ответа пользователя на сочетание вопросов, поскольку конкретные сочетания могут лучше предсказывать здоровье. Соответственно, путем оценки ответов пользователя на вопросник может быть получена оценка по Модели качества жизни. Предпочтительно, если оценка по Модели качества жизни представляет собой числовое значение в диапазоне от 0 до 1000.

Оценку здоровья вычисляют как взвешенное среднее оценки по Модели показателей здоровья и оценки по Модели качества жизни. Оценка здоровья может представлена пользователю. Оценка здоровья может быть представлена, например, в виде числового значения, графического значения (то есть в качестве индикатора, полосы или ползунка) или их сочетания. Согласно фиг. 6A, оценку здоровья представляют путем сочетания числовой оценки 1302 и ползунка 1304. Ползунок также может иметь цветовую маркировку для указания оценки. Положение скользящего маркера 1306 указывает оценку пользователя.

Одно из преимуществ представления оценки здоровья состоит в том, что нет необходимости в представлении пользователю вероятности сохранения работоспособности и исходных показателей. В качестве альтернативного варианта, пользователям представляют стандартизованную оценку. Предпочтительно, это верно для общих оценок Метрической модели здоровья и качества жизни, однако это также верно для входных данных релевантных моделей. Это делают в основном для стандартизации всех выходных данных, в том смысле, что пользователям нет необходимости знать, являются ли высокие значения конкретной входной переменной хорошими или плохими; во всех случаях высокие оценки любого входного значения приводят к более высоким значениям общей оценки здоровья, а низкие оценки входных переменных приводят к меньшим общим значениям оценки здоровья.

Кроме того, другое преимущество стандартизованных оценок здоровья состоит в том, что пользователи могут сравнить оценки здоровья с другими пользователями. Это обеспечивает возможность сравнения реперных отметок (с друзьями, коллегами и т.д.) с другими пользователями. Такие сравнения оценок могут представлять собой часть игровой составляющей системы, в которой пользователь соревнуется против других пользователей, что будет подробно описано в приведенном далее описании. Игровые аспекты системы могут быть использованы для мотивирования пользователя системы оценки здоровья, такой как сравнение оценок среди выбранных пользователем групп, сравнение индивидуальных оценок в настраиваемых распределениях подгрупп, отслеживание оценок по времени и задание целей, среди прочих. Согласно фиг. 6B, числовая оценка 1302 и графическая оценка 1306 пользователей представлены в сочетании с диапазоном оценок 1308 из группы (например, мира) с тем, чтобы пользователь мог видеть как его или ее оценка выдерживает сравнение с другими в группе. Игровые меры поощрения могут быть расширены пользователями для обеспечения возможности сравнения оценок здоровья между пользователями, которые могут различаться по существу в одном или большем количестве из нескольких конкретных входных параметров, таких как возраст, вес и предшествующие условия риска. Система высвечивает улучшения в изменяемых пользователем показателях, в частности в компонентах стиля жизни, а эти улучшения в оценке обеспечивают меры поощрения пользователей. Это обеспечивает добросовестную конкуренцию между пользователями, например из отца и его детей, посредством оценки здоровья. В одном аспекте оценка здоровья обеспечивает выравнивание между пользователями различных характеристик и, таким образом, похожа на недостаток в некоторых спортивных играх. Согласно фиг. 6C, оценку пользователя 1306 сравнивают с оценками 1310a-e выбранной пользователем группой друзей. Согласно фиг. 6D, индивидуальные медицинские параметры пользователя (например, медицинские данные, предоставленные как часть Модели показателей здоровья) могут быть графически сравнены с другими пользователями без выявления основных фактических значений. Уровень липопротеина высокой плотности (HDL), уровень липопротеина низкой плотности (LDL), систолическое кровяное давление (sBP), диастолическое кровяное давление (dBP), индекс массы тела (BMI) и уровень глюкозы в крови (fBG) натощак показаны на графике 1312. Оценки пользователей представлены посредством линии 1314, каждая из оценок друзей пользователей представлена посредством отдельной точки 1316, а также показан блок 1318 распределения для группы с большей численностью (например, Швейцария). Таким образом, пользователь может сравнить его индивидуальные параметры с группой друзей и средним значением группа с большой популяцией.

Пользователи могут вводить данные в систему во время мероприятия (то есть, тренировочного мероприятия, приема пищи, измерения кровяного давления и т.д.) и наблюдать результирующее обновление их оценки здоровья в реальном времени. Система может иметь возможности детализации, что обеспечивает пользователям возможность наблюдения различных составляющих оценки здоровья, включая отслеживание с течением времени и соответствующие тенденции во всех оценках; это также включает задание целей по различным оценкам.

В качестве примера использования системы, после регистрации с использованием системы (например, первоначальное использование системы), у пользователя запрашивают обеспечение данных об анамнезе. Пользователя также запрашивают дать ответ на полный вопросник о качестве жизни, выбранный системой для заданного пользователя на основании истории болезни и параметрах пользователя, предоставленных пользователем. После регистрации, через периодические интервалы времени, пользователям предоставлены короткие поднаборы (3-5 вопросов) из их вопросника о качестве жизни для сохранения их ответов на актуальном уровне и сохранения изменений курса. Пользователи могут вводить входные данные для Модели показателей здоровья в любое время, а система запрашивает у пользователя значения, которые не были обновлены в течение некоторого времени. Входные данные для Модели показателей здоровья могут быть получены автоматически системой путем получения доступа к группам цифровых измерительных устройств, которые были встроены в систему (например, система может содержать мобильное устройство электронной связи, например, смартфон, который имеет беспроводную связь с измерительным устройством, таким как контролирующее устройство для контроля уровня глюкозы в крови, так что параметры могут быть измерены, переданы и сохранены системой). Эти параметры могут содержать вес, уровень глюкозы в крови, физическую активность и другие параметры. Отдельные или многофункциональные цифровые измерительные устройства могут быть включены в систему. В случае медицинских параметров, которые более сложно получить с использованием домашнего измерительного устройства, такие как уровни концентрации липидов в сыворотке крови, у пользователей только запрашивают предоставить релевантные данные один раз за (системный) настроенный период времени (например, ежегодно и совпадающий с обычной физической медицинской экспертизой пользователя).

Для предотвращения неправильных оценок система может содержать различные алгоритмы для оценки достоверности входных данных пользователя. Способы проверки достоверности могут изменяться в пределах от способов, основанных на регистрации отклонений, до способов, основанных на многоразмерных оценках степени вероятности. Если система регистрирует возможное неверное входное значение, то она отмечает его и запрашивает пользователя подтвердить это значение или ввести новое. Система может генерировать все ее оценки, даже при отсутствии одних или большего количества входных данных. Она делает это путем расчета отсутствующего значения или значений с использованием статистических способов, которые изменяются в пределах от способа, основанного на статистических данных глобальной популяции, до способов, основанных на использовании более сложных статистических моделей, которые встроены в платформу. Однако во всех случаях, в которых входные значения включают расчетные значения, система отчетливо отмечает все затронутые оценки и периодически уведомляет пользователя о предоставлении отсутствующих данных. Система может также обеспечивает возможность моделирования оценки, при которой пользователь может временно регулировать его или ее параметры с тем, чтобы этот пользователь мог наблюдать как изменение конкретных параметров (например, потерю веса) воздействует на оценку пользователя.

Система может также выдавать рекомендации пользователю предпринять конкретные действия, которые могут улучшить оценку здоровья пользователя. Эти рекомендации могут иметь очень частных характер, если любая входная переменная расположена в ее зоне опасности, более обычным является случай, в котором любая входная переменная расположена за пределами ее оптимального диапазона.

Согласно приведенному выше описанию, оценка здоровья может быть использована как часть игрового или соревновательного аспекта системы. Игровой аспект увеличивает развлекательную составляющую системы для пользователя и увеличивает пользовательскую привлекательность к продолжению использования системы. Игровой аспект может придти в форме получения более высоких уровней на основе достижений, соревнования против других (например, в лиге) и/или соревновательные испытания. "Уровень" представляет собой общий. показатель прогресса. Уровень может быть монотонно увеличивающимся и будет увеличиваться путем получения баллов за физическую активность.

Баллы за физическую активность могут быть заработаны в результате выполнения многочисленной физической активности, такой как время, потраченное на занятие фитнесом (например, выполнение упражнений), улучшения оценки чьего-либо здоровья, улучшения чьего-либо BMI, участия в обсуждениях о системе (например, система может представлять собой доступную через Интернет социальную сетевую платформу или "классы" могут быть предложены для обучения навыкам занятия фитнесом). Уровень пользователя может быть отображен на профиле пользователя и в местах обсуждений, так что другие пользователи могут видеть каждый уровень других людей. Статус уровня пользователя может также обеспечить доступ к конкретным объектам, системным особенностям и функциональности или наградам (например, брендовая одежда).

Пользователи могут также соревноваться в лигах в системе. Лиги содержат группы пользователей, а пользователи в лиге могут соревноваться друг с другом (в качестве части команды или индивидуально). Лиги могут соревноваться ограниченное время (например, раз в месяц) и лиги могут быть определены на основании уровня пользователей (с использованием уровня пользователя согласно приведенному выше описанию), типа выполняемой активности в лиге и географического региона пользователей. Например, одна конкретная лига может представлять собой "бронзовую" (уровень) лигу по "горной езде на велосипеде" (спорт) в "Области Великого Цюриха" (регион), а успех пользователя в данной лиге измеряют посредством расстояния перемещения и преодоленного возвышения (измеренная величина). Таким образом, пользователи с бронзовым уровнем, живущие в области Великого Цюриха, которые заинтересованы в горной езде на велосипеде, могут соревноваться в данной лиге. Ограничение лиг конкретным регионом дает пользователям что-то, что устанавливает между ними связь, причем все пользователи могут принимать совместное участие, и дополнительно обеспечивает возможность для пользователей встретиться лицом к лицу (например, для группы тренировочных мероприятий). Одна проблема, связанная с одной большой международной лигой, состоит в том, что такая лига может показаться анонимной, переполненной и бессмысленной для некоторых пользователей (члены, соревнующиеся против членов, живущих на совершенно разных континентах с языковыми барьерами, могут мешать групповому или командному менталитету). Ограничение лиг конкретными уровневыми рамками уравнивает игровое поле для пользователей с конкретным уровнем навыков. Количественные параметры, которые должны быть измерены для определения результативности в лиге, могут содержать, например, расстояние (горизонтальное, вертикальное) и продолжительность активности занятия фитнесом. Пользователи могут также формировать команды в лигах. Командные лиги функционируют таким же образом, что и вышеописанные лиги, однако ранжирование основано на общекомандной результативности. Команды увеличивают общий аспект участия в физической активности. Команды могут иметь постоянный размер (например, 2, 3, 5, 10 и т.д. пользователей).

Пользователям также может быть предоставлена посредством системы возможность выполнения испытаний. Испытания могут устанавливать период времени для достижения цели. Цели испытания могут состоять, например, в улучшении оценки здоровья (нормализованной), достижении параметров спортивной активности (например, общее расстояние, общее расстояние подъема и т.д.) или завершении спортивной активности в пределах конкретного периода времени (например, завершение мили (1609 м) за 6 минут по конкретному маршруту). Испытание может являться открытым, так что любой пользователь может принять участие, или может быть ограничено группой (например друзей, коллег по работе, социальной группой и т.д.) В качестве примера, конкретное открытое испытание может представлять собой испытание по катанию по прямой на коньках в Нью-Йорке по маршруту вокруг Центрального парка с обеспечением измерения времени, затраченного на его завершение. Открытые испытания могут сгенерированы автоматически системой или системными администраторами. Группа испытаний может опубликована группой членов. Испытания обеспечивают сильную динамику встреч, что стимулирует пользователей выполнять упражнения. Испытания (обычно) имеют меньшее время проведения, чем лиги. Выбор маршрута может быть автоматизирован с помощью сообщества. На первом этапе сообщество может опубликовать маршруты на платформе системы (например, веб-сайте по типу социальной сети); на втором этапе система выбирает популярные маршруты (то есть маршруты с высокой пользовательской активностью) в качестве еженедельных испытаний. Подтверждение маршрута выполняют путем прокладывания пути по GPS. Испытания могут быть надежно защищены для предотвращения рекламирования чрезмерно рискованной физической активности на испытаниях, такой как опасные маршруты по склону для горной езды на велосипеде.

Системы лиги и испытаний обеспечивают возможности признания достижения.

Индикация состояния достижений может быть собрана и отображена в профиле пользователя.

Достижения в основном представляют собой трофей, медаль или награду, врученную пользователю за выполнение испытаний и/или достижение успеха в физической активности лиги. Возможно множество различных достижений, таких как достижения, связанные с количеством друзей, которых пользователь имеет в системе (групповое участие), достижения, связанные со временем, интенсивностью и количеством занятия фитнесом (уровень участия в занятиях фитнесом), достижения, связанные с конкретной спортивной активностью (например, пробегаемое расстояние), частота, с которой пользователь измеряет свои параметры (например, вес) для сохранения системы на актуальном уровне, размер потерянного веса или возможность поддержания BMI, например. Приведенный далее перечень представляет собой примерный набор достижений и физической активности, необходимой для того, чтобы заслужить эти достижения:

Примерный перечень достижений:

- Претендент: Принять участие в открытом испытании.

- Опытный претендент: Принять участие в 10 открытых испытаниях.

- Чемпион: Выиграть испытание.

- Мульти-Чемпион: Выиграть в испытании в двух различных видах спорта.

- Международный претендент: Принять участие в открытом испытании в двух различных странах.

- Международный чемпион: Выиграть участие в открытом испытании в двух различных странах.

- Всемирный претендент: Принять участие в открытом испытании на каждом континенте.

- Всемирный Чемпион: Выиграть в открытом испытании на каждом континенте.

Другие аспекты системы лиг и испытаний состоят в том, что эти системы могут быть привязаны к продаже возможности. Например, участники рынка могут спонсировать призы для победителей испытания. Приз может быть связан с испытанием (например, подарочный сертификат на здоровую пищу оценка для победителя в испытании по потери веса). Кроме того, маршруты испытаний могут быть выбраны для направления пользователей в конкретные области для улучшения туризма или начала/завершения в выбранных целевых местах (например, испытание для велосипедистов начинается напротив магазина спортивного инвентаря).

Одно преимущество системы состоит в том, что она обеспечивает пользователей и группы пользователей сравнительными возможностями. Это обеспечит возможность другим группам, таким как страховые компании или работодатели, оценить относительное здоровье отдельных лиц для определения связанных со здоровьем рисков каждого отдельного лица. Соответственно, пользователи могут сравнить себя с другими для оценки их относительного уровня здоровья среди группы друзей. Страховые компании могут использовать информацию об оценке здоровья для установления страховых взносов для отдельного лица или группы отдельных лиц (например, сотрудников компании). В других примерах реализации оценки здоровья могут быть предоставлены группе на основании оценок здоровья отдельных лиц в группе. Например, оценка здоровья может быть рассчитана для компании на основании ее сотрудников, так что страховая компания может установить страховые взносы на основании оценки здоровья компании по сравнению с другими компаниями. В дополнительных применениях оценка здоровья может быть использована для оценки здоровья профессиональных спортсменов с обеспечением определения реальной рыночной цены спортсмена. Огромные количества денег и ресурсов инвестируются в спортсменов на всех уровнях профессиональных видов спорта. Большая составляющая решения об инвестировании в спортсмена основана на прошлых показателях спортсмена. Другие факторы могут содержать историю прошлых физических травм и спортсмена, выставляющегося на осмотр его физического состояния до завершения сделки. Оценка здоровья может быть использована в качестве индикатора текущего состояния здоровья спортсмена и использована в качестве прогностического показателя будущей работоспособности спортсмена. Если оценка здоровья спортсмена была низкой, то это может показать, что спортсмен более склонен к получению травмы или что физическая работоспособность может снизиться. Соответственно, оценка здоровья может формировать основу для решения о необходимости инвестирования в спортсмена. Оценки здоровья могут быть также использованы в качестве прогностического параметра результатов конкретной игры, в которой участвуют две команды. Например, оценки здоровья отдельной группы члены могут быть объединены для обеспечения оценки здоровья команды. Сравнение оценок здоровья команды может отражать вероятный исход игры между двумя командами (например, команда с наивысшей оценкой здоровья может иметь большую вероятность выиграть). Такая информация может быть использована в игровых контекстах, таких как импровизированные спортивные команды, или для установления шансов для пари в спорте. Оценка здоровья может быть использована для соревнований клубов (например, групповые соревнования по улучшению здоровья, публикации объявлений на основании оценки здоровья человека, проведение игр, ТВ/интернет и т.д.

Таким образом, в широком аспекте, способ согласно настоящему изобретению может быть понят как выполнение сбора связанной со здоровьем информации, обработки информации в оценку здоровья и публикации оценки здоровья. Система для реализации способа может содержать компьютер, имеющий процессор, запоминающее устройство и программные модули, выполняющиеся в процессоре для сбора, обработки и публикации информации. Информация, касающася множества параметров здоровья пользователя, собрана, в частности, внутренние значения, касающиеся измеряемых медицинских параметров по меньшей мере одного физического лица, и внешние значения, касающиеся физической активности каждого такого человека, такие как выполнение упражнений, тип работы человека и объем физических действий, связанной с этой работой (например сидячая работа в офисе против активной напряженной работы, связанной с ручным трудом) и/или израсходованные калории/потребленная еда. Весовые коэффициенты применяют к параметру здоровья для регулирования относительного воздействия, который каждый параметр имеет на рассчитанную оценку здоровья пользователя. Оценка здоровья вычисляют с использованием процессора путем объединения взвешенных параметров в соответствии с алгоритмом. Оценку здоровья публикуют в выделенной группе посредством портала. В одном примере реализации портал представляет собой форум, основанный на обмене информацией через интернет.

По существу, настоящее изобретение может быть охарактеризовано следующими этапами способа сбора и представления связанных со здоровьем данных:

сбор информации, касающейся множества параметров здоровья пользователя; сохранение собранной информации в запоминающем устройстве;

сохранение весовых коэффициентов в запоминающем устройстве;

обработку собранной информации путем выполнения кода в процессоре, который настраивает процессор на применение весовых коэффициентов к параметрам здоровья;

вычисление оценки здоровья с использованием процессора путем объединения взвешенных параметров в соответствии с алгоритмом; и

предоставление оценки здоровья в выделенную группу посредством портала.

Способы, представленные в настоящей заявке, были описаны по отношению к блок-схемам, которые облегчают описание основных процессов; однако, конкретные блоки могут быть применены в произвольном порядке, такой как в случаях, в которых события запускают программный поток, такой как в примере реализации объектно-ориентированной программы. Соответственно, под блок-схемами следует понимать примерные потоки, так что блоки могут быть применены в другом порядке по сравнению с фигурой.

Несмотря на то, что настоящее изобретение было описано по отношению к его конкретным примерам реализации, настоящее изобретение не ограничено описанными примерами реализации, однако более широко определено в любых пунктах, которые ему соответствуют или являются его эквивалентами.

Приведенный выше объект описан только посредством примера и его не следует истолковывать как ограничение. Различные модификации и изменения могут быть выполнены к этому объекту, описанному в настоящей заявке, не в соответствии с показанными и описанными примерами реализации и применениями и без выхода за рамки сущности настоящего изобретения, которая задана в прилагаемой формуле изобретения.

Изобретение относится к области спортивной медицины. Для управления данными, отражающими состояние здоровья и активность пользователя, осуществляют следующие этапы:

захват изображения, содержащего набор пикселей дисплея тренажера; получение от запоминающего устройства данных изображения от указанного изображения; сравнение данных изображения, по меньшей мере, с одним другим изображением для определения изготовителя и модели тренажера; автоматический выбор области параметров физической активности пользователя; идентификация последовательности символов в конкретной области пикселей; определение пространственных соотношений между последовательностями только в конкретной области пикселей; получение одной или более единицы измерения данных; определение меры израсходованных калорий; генерирование данных; обновление сохраненного профиля, связанного с пользователем; получение и сохранение множества первичных медицинских параметров пользователя; применение весового коэффициента, расчет по меньшей мере одного взвешенного первичного параметра; преобразование калорий в значение метаболического эквивалента; назначение значения метаболического эквивалента между пулом здоровья и бонусным пулом; расчет взвешенного значения пула здоровья; преобразование медицинских параметров в зашифрованное составное числовое значение; публикация указанного значения для пользователя посредством портала, выполненного с возможностью доступа к нему через интернет; обеспечение для пользователя наблюдения указанного числового значения. Способ позволяет точно оценить состояние здоровья и различную физическую активность пользователя. 9 з.п. ф-лы, 18 ил.

1. Реализуемый на компьютере способ управления данными, соответствующими здоровью и активности пользователя, и обеспечения соответствующего закрытого составного числового значения для пользователя посредством портала, включающий следующие этапы:

захват изображения электронным устройством захвата изображения, содержащего набор пикселей дисплея тренажера, при этом дисплей отделен от устройства захвата изображения;

выполнение процессором настройки управляющей схемы на получение от запоминающего устройства, которое соединено функционально и посредством беспроводного соединения с управляющей схемой, данных изображения от указанного изображения;

сравнение данных изображения, с использованием настроенного процессора для реализации алгоритма сравнения фотоизображений, по меньшей мере с одним другим изображением, которое соответствует в пределах заданной степени схожести с указанным изображением, для определения изготовителя и модели тренажера как функции данных изображения;

автоматический выбор, с использованием настроенного процессора и в зависимости от определенного изготовителя и модели тренажера, конкретной области набора пикселей, в котором представлена информация, представляющая собой вторичные параметры физической активности, связанные с физической активностью пользователя, причем указанная конкретная область имеет меньшее число пикселей, чем указанный набор;

идентификация с использованием настроенного процессора последовательности символов в конкретной области пикселей;

определение с использованием настроенного процессора пространственных соотношений между последовательностями только в конкретной области пикселей;

задание с использованием настроенного процессора одной или более единицы измерения данных в соответствии с идентифицированными последовательностями и/или определенными пространственными соотношениями;

определение с использованием настроенного процессора меры калорий, израсходованных во время физической активности;

генерирование с использованием настроенного процессора данных по вторичным параметрам физической активности, связанных с вторичными параметрами физической активности, находящимися в выбранной конкретной области пикселей, как функции заданных единиц измерения данных и определенной меры калорий;

обновление, с использованием настроенного процессора, сохраненного профиля, связанного с пользователем, который включает ранее захваченные данные с по меньшей мере некоторыми из сгенерированных данных по вторичным параметрам физической активности;

получение модулем сбора данных, выполняемом настроенным процессором, множества первичных медицинских параметров пользователя, включающих вес тела пользователя, и сохранение первичных медицинских параметров в запоминающем устройстве;

применение модулем определения весов, выполняемым настроенным процессором, по меньшей мере одного соответствующего весового коэффициента, запрошенного из запоминающего устройства, по меньшей мере к одному из первичных медицинских параметров для расчета по меньшей мере одного взвешенного первичного параметра;

преобразование настроенным процессором измеренных калорий в значение метаболического эквивалента путем деления на вес тела пользователя;

назначение настроенным процессором значения метаболического эквивалента между пулом здоровья и бонусным пулом, причем бонусный пул имеет заданный размер, при этом значение метаболического эквивалента назначают бонусному пулу до указанного заданного размера, а любое значение метаболического эквивалента, превышающее размер бонусного пула, назначают пулу здоровья;

применение модулем определения весов, выполняемым настроенным процессором, по меньшей мере одного весового коэффициента к значению пула здоровья для расчета взвешенного значения пула здоровья;

преобразование настроенным процессором первичных медицинских параметров и вторичных параметров физической активности в закрытое составное числовое значение путем объединения по меньшей мере указанных взвешенных первичных медицинских параметров и указанного взвешенного значения пула здоровья в соответствии с алгоритмом;

публикация настроенным процессором закрытого составного числового значения для пользователя посредством портала, причем указанный портал включает в себя веб-портал, выполненный с возможностью доступа к нему через интернет, или приложение на мобильном электронном устройстве, и

обеспечение для пользователя наблюдения указанного закрытого составного числового значения с использованием мобильного электронного устройства.

2. Способ по п. 1, дополнительно включающий использование алгоритма оптического распознавания символов на захваченном изображении.

3. Способ по п. 1, дополнительно включающий этап извлечения текста из конкретной области пикселей с использованием настроенного процессора.

4. Способ по п. 1, дополнительно включающий этапы:

автоматической публикации закрытого составного числового значения для выделенной группы посредством портала с использованием кода, выполняющегося в настроенном процессоре без человеческого вмешательства, с одновременным сохранением в тайне собранной информации, касающейся первичных медицинских параметров и вторичных параметров физической активности.

5. Способ по п. 4, согласно которому указанный по меньшей мере один весовой коэффициент включает компонент ослабления здоровья, предназначенный для уменьшения относительного веса вторичных параметров физической активности для физической активности в зависимости от по меньшей мере одного фактора, связанного с пользователем.

6. Способ по п. 5, согласно которому указанный по меньшей мере один фактор, связанный с пользователем, представляет собой возраст или возрастную группу пользователя, так что компонент ослабления здоровья уменьшает относительный вес для первого пользователя первого возраста или возрастной группы отличным образом по сравнению со вторым пользователем второго возраста или возрастной группы.

7. Способ по п. 1, согласно которому этапы преобразования, назначения и публикации выполняют по существу автоматически после получения данных о первичных медицинских параметрах или вторичных параметрах пользователя.

8. Способ по п. 1, дополнительно включающий автоматическую установку программы упражнений на указанном тренажере с использованием файла регистрации данных о прошлой тренировке пользователя.

9. Способ по п. 1, дополнительно включающий выполнение дополнительного кода в процессоре, который настраивает процессор на применение ежедневного компонента ослабления здоровья к бонусному пулу.

10. Способ по п. 1, дополнительно включающий сортирование данных оптического распознавания символов в распределенную на категории последовательность данных как функцию алгоритма установления последовательности.