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JP2021516099A - 免疫介在性および神経変性障害をターゲットとする認知スクリーン、モニタ、および認知治療 - Google Patents

免疫介在性および神経変性障害をターゲットとする認知スクリーン、モニタ、および認知治療 Download PDF

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JP2021516099A JP2020546125A JP2020546125A JP2021516099A JP 2021516099 A JP2021516099 A JP 2021516099A JP 2020546125 A JP2020546125 A JP 2020546125A JP 2020546125 A JP2020546125 A JP 2020546125A JP 2021516099 A JP2021516099 A JP 2021516099A
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ダニエル ツリーズ，ジェイソン
チャールズ ケロッグ，スコット
チャールズ ケロッグ，スコット
ポワリエ，ギョーム
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Abstract

【解決手段】 個人に対して個人向け設定された認知治療勧告を生成するシステムおよび方法。システムは、１つまたは複数のプロセッサ、およびプロセッサ実行可能な命令を記憶するメモリを含む。命令を実行すると、１つまたは複数のプロセッサは、少なくとも１つの認知治療ツールのパラメータを受け取り；個人の状態を示す生理学的データおよび／または個人に関連付けられる臨床データを受け取り；そして生理学的データおよび／または臨床データに基づいて、個人向け設定された認知治療勧告を生成する。前記勧告は、（ｉ）少なくとも１つの第１の認知治療ツール、（ｉｉ）少なくとも１つの第１の認知治療ツールとは異なる少なくとも１つの第２の認知治療ツール、または（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉ）の両方の指定を含む。随意に、１つまたは複数のプロセッサは、勧告の少なくとも１つの認知治療ツールに関連付けられる少なくとも１つの課題の個人のパフォーマンスを示すパフォーマンスデータを受け取る。【選択図】 図１

Description

関連出願との相互参照
本出願は、２０１８年３月４日に出願された「免疫介在性および神経変性障害をターゲットとする認知スクリーン、モニタ、および認知治療（ＣＯＧＮＩＴＩＶＥ ＳＣＲＥＥＮＳ， ＭＯＮＩＴＯＲ ＡＮＤ ＣＯＧＮＩＴＩＶＥ ＴＲＥＡＴＭＥＮＴＳ ＴＡＲＧＥＴＩＮＧ ＩＭＭＵＮＥ−ＭＥＤＩＡＴＥＤ ＡＮＤ ＮＥＵＲＯ−ＤＥＧＥＮＥＲＡＴＩＶＥ ＤＩＳＯＲＤＥＲＳ）」と題する米国仮出願第６２／６３８，２９９号の優先権および利益を主張し、その開示の全体が、図面を含め本明細書に組み込まれる。
本開示は、認知治療、例えば免疫介在性または神経変性障害に向けた治療を個人向け設定することに関する。
免疫介在性または神経変性障害などの状態を有する個人における認知機能の、ベースライン評価と、短期および長期のモニタリングと、治療とに関する懸念や未対処の要望が増加している。それらの疾患の根底にある炎症性や神経変性の態様をターゲットとした新規の薬理学的治療法の利用が増加するに伴い、生命を脅かす認知障害に関連付けられる懸念の重要度が増加してきた。後者により、臨床現場で主に利用可能な治療技術で、必要としている患者の数に対して相対的に手の出にくいものが現れている。
認知治療を個人向け設定する装置、システム、および方法が提供される。
一態様では、実施形態は、個人に対して個人向け設定された認知治療勧告を生成するシステムに関する。システムは、１つまたは複数のプロセッサと、プロセッサ実行可能な命令を記憶し、１つまたは複数のプロセッサと通信可能に結合されたメモリとを含む。プロセッサ実行可能な命令が１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、１つまたは複数のプロセッサは、ａ）少なくとも１つの認知治療ツール用のパラメータを受け取るように、ｂ）個人の状態を示す生理学的データ、または個人に関連付けられる臨床データのうちの少なくとも１つを受け取るように、およびｃ）生理学的データまたは臨床データのうちの少なくとも１つに基づいて、個人向け設定された認知治療勧告を生成するように、構成される。勧告は、（ｉ）少なくとも１つの第１の認知治療ツール、（ｉｉｉ）少なくとも１つの第１の認知治療ツールとは異なる少なくとも１つの第２の認知治療ツール、または（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉｉ）の両方を指定することを含む。
以下の機能のうちの１つまたは複数は、いかなる実施形態のいかなる態様に含まれてもよい。臨床データは、少なくとも１つの患者登録から得られてもよい。
１つまたは複数のプロセッサはさらに、勧告の少なくとも１つの認知治療ツールに関連付けられる少なくとも１つの課題の個人の実行を示すパフォーマンスデータを受け取るように構成されてもよい。
個人向け設定された認知治療勧告はさらに、受け取られたパフォーマンスデータに基づいてもよい。
ステップｂ）およびｃ）は、個人向け設定された認知治療勧告を個人が実行した後に繰り返されてもよく、ステップｂ）の繰り返し中に受け取られるデータは、勧告の少なくとも１つの認知治療ツールに関連付けられる少なくとも１つの課題の個人による実行に続いて収集されるデータを含む。
１つまたは複数のプロセッサはさらに、生理学的データ、臨床データ、または少なくとも１つの認知モニタリングツールとの個人の対話を示すデータのうちの少なくとも１つの分析に基づいて、個人の状態の現状をモニタリングするように構成されてもよく、ステップｂ）の繰り返し中に受け取られるデータは、モニタリングに基づいて状態の現状を示すデータを含む。
個人向け設定された認知治療勧告を生成することは、複数の訓練データセットを使用して訓練された予測モデルを使用することを含んでもよく、各訓練データセットは、複数の個人のうちの先に分類された個人に対応しており、各訓練データセットは、分類された個人の認知能力の少なくとも１つのインジケータ（ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）を表すデータと、分類された個人の状態の現状または進行の診断を示すデータとを含む。
予測モデルは、線形／ロジスティック回帰、主成分分析、一般化線形混合モデル、ランダム決定フォレスト、サポートベクターマシン、および／または人工ニューラルネットワークを含んでもよい。
状態は、多発性硬化症および／またはループス（ｌｕｐｕｓ）を含んでもよい。
状態は、認知症、パーキンソン病、脳アミロイド血管症、家族性アミロイド神経障害、ハンチントン病、自閉症スペクトラム障害、１６ｐ１１．２重複の存在、注意欠陥多動性障害、感覚処理障害（ＳＰＤ）、軽度認知障害、アルツハイマー病、統合失調症、うつ病、および／または不安症を含んでもよい。
１つまたは複数のプロセッサはさらに、（ｉ）個人の状態の発現可能性、（ｉｉ）状態の進行の段階、または（ｉｉｉ）それらの組み合わせを示す出力を生成するように構成されてもよい。
１つまたは複数のプロセッサはさらに、生理学的データ、臨床データ、または少なくとも１つの認知治療ツールとの個人の対話を示すデータのうちの少なくとも１つの分析に基づいて、個人の状態の現状をモニタリングするように構成されてもよい。
少なくとも１つの認知治療ツールは、干渉処理ツール、空間的ナビゲーションツール、および／または感情処理ツールを含んでもよい。
勧告は、干渉処理ツールを含んでもよく、１つまたは複数のプロセッサはさらに、ユーザインタフェースを生成するように構成されてもよい。ユーザインタフェースを介して、課題の第１のインスタンスが、ユーザインタフェースでの干渉を伴って提示されてもよく、干渉の存在下で課題の第１のインスタンスへの個人からの第１の応答を要求する。ユーザインタフェースを介して、課題の第１のインスタンスが提示されてもよく、干渉の非存在下で課題の第１のインスタンスへの個人からの第２の応答を要求する。課題の第１のインスタンスおよび干渉の少なくとも１つは、計算機処理された構成要素を含んでもよい。課題の第１のインスタンスへの個人からの第１の応答、および干渉への個人からの応答は、実質的に同時に測定されてもよい。第１の応答および第２の応答を示すデータを受け取ってもよい。第１の応答および第２の応答を示すデータを分析して、個人の認知能力の少なくとも１つの定量化されたインジケータを含む少なくとも１つのパフォ―マンス・メトリック（ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｍｅｔｒｉｃ）を計算してもよい。
１つまたは複数のプロセッサは、課題を連続的な視覚運動追跡課題として提示するように構成されてもよく、そして課題の第１のインスタンスは、連続的な視覚運動課題の第１の時間間隔であってもよい。１つまたは複数のプロセッサは、干渉をターゲット弁別干渉として、ユーザインタフェースを介して提示するように構成されてもよい。
勧告は、空間的ナビゲーションツールを含んでもよく、そして１つまたは複数のプロセッサはさらに、ユーザインタフェースを生成するように構成されてもよい。環境を通る指定されたルートのナビゲーションを要求する第１の課題が、ユーザインタフェースを介して提示されてもよい。個人からの入力の有無にかかわらず、環境内の始点からターゲットの終点までの指定されたルートをナビゲートするように構成される第１のインジケータが、ユーザインタフェースを介して提示されてもよい。ユーザインタフェースは、第２の課題を実行するよう個人に指示を表示するように構成されてもよく、第２の課題は、個人に：（ｉ）指定されたルートの少なくとも一部の逆方向をナビゲートすること、または（ｉｉ）指定されたルートの少なくとも一部を少なくとももう１回ナビゲートすること、のいずれかを要求する。ユーザインタフェースを介して、個人の身体的動作に応答して環境内をナビゲートするように構成される第２のインジケータ（ｉ）前記第２のインジケータの相対的な方向、または（ｉｉ）前記第２のインジケータの移動のスピード、または（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉ）の両方のうちの１つを制御して、前記第２の課題を実行する。第２の課題を実行する際に第２のインジケータを制御する個人の身体的動作を示すデータを測定することによって、測定データが得られてもよい。測定データを分析して、第２の課題の実行のためのパフォ―マンス・メトリックを生成してもよく、パフォ―マンス・メトリックは、個人の認知能力の表示を提供する。
パフォ―マンス・メトリックを生成することは、第２の課題を正常に完了するのに要した総時間、第２のインジケータによってなされた正しくない方向転換の数、第２のインジケータによってなされた正しくない移動方向の数、および／または第２の課題において使用者によりナビゲートされたルートの、指定されたルートと比較した偏差の程度を、考慮することを含んでもよい。
勧告は、感情処理ツールを含んでもよく、１つまたは複数のプロセッサはさらに、ユーザインタフェースを生成するように構成されてもよい。ユーザインタフェースを介して、ユーザインタフェースでの干渉を伴う課題の第１のインスタンスが提示され、干渉の存在下での課題の第１のインスタンスへの個人からの第１の応答と、少なくとも１つの喚起性構成要素への個人からの応答とを要求する。課題の第１のインスタンスおよび干渉のうちの少なくとも１つは、少なくとも１つの喚起性構成要素を含んでもよい。課題の第１のインスタンスへの個人からの第１の応答、および少なくとも１つの喚起性構成要素への個人からの応答は、実質的に同時に測定されてもよく、感情的負荷の下での個人の感情処理能力の尺度が提供される。第１の応答と、少なくとも１つの喚起性構成要素への個人の応答とを示すデータが受け取られる。第１の応答と、少なくとも１つの喚起性構成要素への個人の応答とを示すデータが分析されて、感情的負荷の下での個人の認知能力の少なくとも１つの定量化されたインジケータを含む少なくとも１つのパフォ―マンス・メトリックが計算される。
システムは起動構成成分を含んでもよく、そして１つまたは複数のプロセッサはさらに、聴覚刺激、触覚刺激、または振動刺激を生じさせる起動構成成分を制御するように構成されてもよく、そして喚起性構成要素は、聴覚刺激、触覚刺激、または振動刺激のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
システムは、１つまたは複数のセンサ構成性成分を含み、１つまたは複数のプロセッサは、１つまたは複数のセンサ構成成分を制御して、課題の個人のパフォーマンスを示すデータを測定するように、構成される。
１つまた複数のセンサ構成成分は、ジャイロスコープ、加速度計、動きセンサ、位置センサ、圧力センサ、光学センサ、ビデオカメラ、聴覚センサ、および／または振動センサを含んでもよい。
システムは、仮想現実システム、拡張現実システム、または混合現実システムのうちの少なくとも１つであってもよい。
別の態様では、実施形態は、個人に対して個人向け設定された認知治療勧告を生成する、計算機実装された方法に関する。この方法は、１つまたは複数のプロセッサを使用することにより、計算機実行可能な命令を含む１つまたは複数のメモリストレージ装置に記憶された命令を実行して、操作を実行することを含む。操作は、少なくとも１つの認知治療ツールのパラメータを受け取ること；個人の状態を示す生理学的データ、または個人に関連付けられる臨床データのうちの少なくとも１つを受け取ること；および生理学的データまたは臨床データのうちの少なくとも１つに基づいて、個人向け設定された認知治療勧告を生成することを含む。勧告は、（ｉ）少なくとも１つの第１の認知治療ツール、（ｉｉ）少なくとも１つの第１の認知治療ツールとは異なる少なくとも１つの第２の認知治療ツール、または（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉ）の両方の指定を含む。
以下の機能うちの１つまたは複数が含まれてもよい。臨床データは、少なくとも１つの患者登録から得てもよい。
操作はさらに、勧告の少なくとも１つの認知治療ツールに関連付けられる少なくとも１つの課題の個人のパフォーマンスを示すパフォーマンスデータを受け取ることを含んでもよい。
個人向け設定された認知治療勧告はさらに、受け取られたパフォーマンスデータに基づいてもよい。
操作はさらに、個人向け設定された認知治療勧告を個人が実行した後に、ステップｂ）およびｃ）を繰り返すことを含んでもよく、ステップｂ）の繰り返し中に受け取られるデータは、勧告の少なくとも１つの認知治療ツールに関連付けられる少なくとも１つの課題の個人による実行に続いて収集されたデータを含む。
操作はさらに、生理学的データ、臨床データ、または少なくとも１つの認知モニタリングツールとの個人の対話を示すデータのうちの少なくとも１つの分析に基づいて、個人の状態の現状をモニタリングすることを含んでもよく、ステップｂ）の繰り返し中に受け取られるデータは、モニタリングに基づいて状態の現状を示すデータを含む。
個人向け設定された認知治療勧告を生成することは、複数の訓練データセットを使用して訓練された予測モデルを使用することを含んでもよく、各訓練データセットは、複数の個人のうちの先に分類された個人に対応しており、各訓練データセットは、分類された個人の認知能力の少なくとも１つのインジケータを表すデータと、分類された個人の状態の現状または進行の診断を示すデータとを含む。
予測モデルは、線形／ロジスティック回帰、主成分分析、一般化線形混合モデル、ランダム決定フォレスト、サポートベクターマシン、および／または人工ニューラルネットワークを含んでもよい。
状態は、多発性硬化症および／またはループスを含んでもよい。
状態は、認知症、パーキンソン病、脳アミロイド血管症、家族性アミロイド神経障害、ハンチントン病、自閉症スペクトラム障害、１６ｐ１１．２重複の存在、注意欠陥多動性障害、感覚処理障害（ＳＰＤ）、軽度認知障害、アルツハイマー病、統合失調症、うつ病、および／または不安症を含んでもよい。
操作はさらに、（ｉ）個人の状態の発現可能性、（ｉｉ）状態の進行段階、および／または（ｉｉｉ）それらの組み合わせを示す出力を生成することを含んでもよい。
操作はさらに、生理学的データ、臨床データ、または少なくとも１つの認知治療ツールとの個人の対話を示すデータのうちの少なくとも１つの分析に基づいて、個人の状態の現状をモニタリングすることを含んでもよい。
少なくとも１つの認知治療ツールは、干渉処理ツール、空間的ナビゲーションツール、または感情処理ツールのうちの少なくとも１つを含んでもよい。
勧告は、干渉処理ツールを含んでいてもよく、１つまたは複数のプロセッサはさらに、ユーザインタフェースを生成するように構成されてもよい。ユーザインタフェースを介して、課題の第１のインスタンスが、ユーザインタフェースでの干渉を伴って提示されてもよく、干渉の存在下で課題の第１のインスタンスへの個人からの第１の応答を要求する。ユーザインタフェースを介して、課題の第１のインスタンスが提示されてもよく、干渉の非存在下で課題の第１のインスタンスへの個人からの第２の応答を要求する。課題の第１のインスタンスおよび干渉の少なくとも１つは、計算機処理された構成要素を含んでもよい。課題の第１のインスタンスへの個人からの第１の応答、および干渉への個人からの応答は、実質的に同時に測定されてもよい。第１の応答および第２の応答を示すデータを受け取ってもよい。第１の応答および第２の応答を示すデータを分析して、個人の認知能力の少なくとも１つの定量化されたインジケータを含む少なくとも１つのパフォ―マンス・メトリックを計算してもよい。
課題は、連続的な視覚運動追跡課題として提示されてもよく、課題の第１のインスタンスは、連続的な視覚運動課題の第１の時間間隔であってもよい。
干渉は、ターゲット弁別干渉として提示されてもよい。
勧告は、空間的ナビゲーションツールを含んでもよく、そして１つまたは複数のプロセッサはさらに、ユーザインタフェースを生成するように構成されてもよい。環境を通る指定されたルートのナビゲーションを要求する第１の課題が、ユーザインタフェースを介して提示されてもよい。個人からの入力の有無にかかわらず、環境内の始点からターゲットの終点まで、指定されたルートをナビゲートするように構成される第１のインジケータが、ユーザインタフェースを介して提示されてもよい。ユーザインタフェースは、第２の課題を実行するように個人に指示を表示するように構成されてもよく、第２の課題は、個人に：（ｉ）指定されたルートの少なくとも一部の逆方向をナビゲートすること、または（ｉｉ）指定されたルートの少なくとも一部を少なくとももう１回ナビゲートすること、のいずれかを要求する。ユーザインタフェースを介して、個人の身体的動作に応答して環境内をナビゲートするように構成される第２のインジケータ（ｉ）前記第２のインジケータの相対的な方向、または（ｉｉ）前記第２のインジケータの移動のスピード、または（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉ）の両方のうちの１つを制御して、前記第２の課題を実行する。測定データが、第２の課題を実行する際に第２のインジケータを制御する個人の身体的動作を示すデータを測定することによって、得られてもよい。測定データを分析して、第２の課題の実行のためのパフォ―マンス・メトリックを生成してもよく、パフォ―マンス・メトリックは、個人の認知能力の表示を提供する。
パフォ―マンス・メトリックを生成することは、第２の課題を正常に完了するのに要した総時間、第２のインジケータによってなされた正しくない方向転換の数、第２のインジケータによってなされた正しくない移動方向の数、および／または第２の課題において使用者によりナビゲートされたルートの、指定されたルートと比較した偏差の程度を考慮することを、含んでもよい。
勧告は、感情処理ツールを含んでもよく、１つまたは複数のプロセッサはさらに、ユーザインタフェースを生成するように構成されてもよい。ユーザインタフェースを介して、ユーザインタフェースでの干渉を伴う課題の第１のインスタンスが提示され、干渉の存在下での課題の第１のインスタンスへの個人からの第１の応答と、少なくとも１つの喚起性構成要素への個人からの応答とを要求する。課題の第１のインスタンスおよび干渉のうちの少なくとも１つは、少なくとも１つの喚起性構成要素を含んでもよい。課題の第１のインスタンスへの個人からの第１の応答、および少なくとも１つの喚起性構成要素への個人からの応答は、実質的に同時に測定されてもよく、感情的負荷の下での個人の感情処理能力の尺度が提供される。第１の応答と、少なくとも１つの喚起性構成要素への個人の応答とを示すデータが受け取られる。第１の応答と、少なくとも１つの喚起性構成要素への個人の応答とを示すデータが分析されて、感情的負荷の下での個人の認知能力の少なくとも１つの定量化されたインジケータを含む少なくとも１つのパフォ―マンス・メトリックが計算される。
操作はさらに、聴覚刺激、触覚刺激、または振動刺激を生じさせる起動構成成分を制御することを含んでもよく、本明細書では喚起性構成要素は、聴覚刺激、触覚刺激、または振動刺激のうちの少なくとも１つを含む。
操作はさらに、１つまたは複数のセンサ構成成分を制御して、課題の個人のパフォーマンスを示すデータを測定することを含んでもよい。
１つまた複数のセンサ構成成分は、ジャイロスコープ、加速度計、動きセンサ、位置センサ、圧力センサ、光学センサ、ビデオカメラ、聴覚センサ、および／または振動センサを含んでもよい。
当業者であれば、本明細書に記載の図は、例示目的のみにあることを理解するであろう。いくつかの実例では、記載された実装を理解し易くするために、記載された実装の様々な態様が誇張または拡大して示される場合もあることは理解されるであろう。図面では、類似の参照符号は概して、様々な図面全体を通して、類似の機能、機能的に類似のおよび／または構造的に類似の構成要素を指す。図面は、必ずしも縮尺が合っているわけではなく、むしろ教示の原理を例示することに重点が置かれている。図面は、本教示の範囲をいかように制限することも意図していない。システムおよび方法は、以下の図面を参照しつつなされる例示的な記載から、さらによく理解されるであろう。
図１は本明細書の原理に従う、個人向け設定された認知治療勧告の生成を説明する概略図である。 図２は本明細書の原理に従う、代表的な計算装置のブロック図である。 図３は本明細書の原理に従う、代表的な計算機システムのブロック図である。 図４Ａ〜図４Ｄは本明細書の原理に従う、代表的なユーザインタフェースにレンダリングできる使用者への指示を伴う代表的なユーザインタフェースを示す。 図５Ａ〜図５Ｔは本明細書の原理に従う、ユーザインタフェースでの課題および干渉のレンダリングの例を示す。 同上。 同上。 同上。 同上。 図６Ａ〜図６Ｄは本明細書の原理に従う、ユーザインタフェースでの課題と干渉のレンダリングの例を示す。 図７Ａ〜図７Ｄは本明細書の原理に従う、ナビゲーション課題を提示するコースの計算機処理されたレンダリングの非限定的な例を示す。 同上。 同上。 同上。 図８Ａ〜図８Ｃは本明細書の原理に従う、非限定的で代表的なナビゲーション課題の環境への入口の計算機処理されたレンダリングを示す。 図９Ａ〜図９Ｕは本明細書の原理に従う、非限定的で代表的なナビゲーション課題の環境の計算機処理されたレンダリングの一部の図を示す。 同上。 同上。 同上。 同上。 同上。 図１０Ａ〜図１０Ｂは本明細書の原理に従う、喚起性構成要素と、使用者対話のための指示を含むユーザインタフェースとの例を示す。 図１１Ａ〜図１１Ｄは本明細書の原理に従う、代表的なユーザインタフェースにレンダリングすることのできる代表的なオブジェクト（ターゲットまたは非ターゲット）の時間変動する機能の例を示す。 図１２Ａ〜図１２Ｔは本明細書の原理に従う、ユーザインタフェースにレンダリングできる課題および干渉の動態の非限定的な例を示す。 同上。 同上。 同上。 同上。 図１３Ａ〜図１３Ｐは本明細書の原理に従う、ユーザインタフェースにレンダリングすることのできる課題および干渉の動態の非限定的な例を示す。 同上。 同上。 同上。 図１４は本明細書の原理に従う、代表的な方法のフローチャートである。
以下でさらに詳細に議論される概念のあらゆる組み合わせは（そのような概念が相互に矛盾しない限り）、本明細書に開示の進歩性のある主題の一部として企図されていると理解されるのが望ましい。また、本明細書で明示的に使用される用語であって、参照により援用されるいかなる開示にも現れる可能性のある用語は、本明細書に開示の特定の概念と最も整合する意味に一致するのが望ましいと理解されるのが望ましい。
以下は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物であって、１つまたは複数の他のタイプの測定構成成分と結合するように、そして認知プラットフォームとの使用者対話から、および／または１つまたは複数の他のタイプの構成成分の少なくとも１回の測定から収集されるデータを分析するように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む、進歩性のある方法、装置、およびシステムに関連する様々な概念、およびその実施形態の、さらに詳細な記載である。非限定的な例として、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物は、認知訓練用および／または臨床目的用に構成することができる。代表的なシステム、方法、および装置は、免疫介在性または神経変性障害を有する個人における認知のモニタリングおよび／または治療に適用することができる。
代表的な実装では、認知プラットフォームは、１つまたは複数の生理学的なもしくはモニタリングの構成成分、および／または認知テスト構成成分と一体化されていてもよい。
別の代表的な実装では、認知プラットフォームは、１つまたは複数の生理学的なもしくはモニタリングの構成成分、および／または認知テスト構成成分とは別個であってもよく、そしてそれらと結合するように構成されてもよい。
本明細書のいずれの例でも、認知プラットフォームおよび認知プラットフォームを含むシステムは、計算機処理された課題と、認知評価（スクリーニングおよび／またはモニタリングを含む）を通知するプラットフォーム対話とを提示するように、および／または認知治療を提供するように構成することができる。
本明細書のいずれの例でも、本明細書のプラットフォーム製造物は、アキリ・インタラクティブ・ラブズ社（Ａｋｉｌｉ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ Ｌａｂｓ， Ｉｎｃ．）、ボストン、マサチューセッツ州のＡＫＩＬＩ（登録商標）プラットフォーム製造物として、これをベースにして形成されても、またはこれと一体化されてもよく、これが、計算機処理された課題と、認知評価（スクリーニングおよび／またはモニタリングを含む）を通知するプラットフォーム対話とを提示するように、または認知治療を提供するように構成される。
上に紹介され、以下にさらに詳細に考察される様々な概念は、いかように実施されてもよいと理解されるのが望ましく、これは、開示された概念が、実装のいかなる特定のやり方にも限定されないためである。特定の実装および応用の例を、主に例示目的で提供する。認知プラットフォームまたはプラットフォーム製造物を含む代表的な方法、装置、およびシステムは、個人、臨床医、内科医、および／または他の医療またはヘルスケアの従事者が使用して、個人の評価および／またはスクリーニング、モニタリング、および治療に使用できるデータを提供することができる。
本開示は、免疫介在性または神経変性障害を有する個人における認知のベースライン評価、短期および長期モニタリング、ならびに治療に関する、高まる懸念や未対処の要望に関する。障害の範疇に関して、比較的特異的な診断（例えば、再燃性多発性硬化症に対する進行性多発性硬化症（原発性または続発性のもの）の診断などがあるが、これには限定されない）や集団の再分類に関する技術が存在する。認知機能障害は、免疫介在性または神経変性障害の併存疾患として認識されており、同じ免疫介在性または神経変性障害を患う患者の認知プロファイルに基づく細分類は存在しておらず、異なる理由により認知機能障害のある特定の患者に、不適切な改善療法を処方する危険性がある。例として、多発性硬化症の患者であって、同一疾患の形態の再発寛解型多発性硬化症と診断され、類似または同等の抗炎症治療を受けている２人の患者が、さらに全く異なる形態の認知障害を患っている場合があるが、これは、根底にある脳障害（例えば、病変、微細病変、および他の微細構造的または機能的変質）が、異なる性質のものである場合があって、中枢神経系（灰白質または白質）の異なる場所またはネットワークに影響を与えている可能性があるためである。
例えば、多発性硬化症と診断された個人は、中枢神経系における病変の位置、性質、およびサイズに依存する異なるタイプの認知プロファイルを有することがある。このような異種病変パターンの結果として、免疫介在性または神経変性障害を有する第１の個人の認知プロファイルにおいて特定された認知機能障害の治療に有効な、同一のタイプおよび／または手順の認知治療は、同じ疾患と診断された第２の個人には効果がない場合がある。
非限定的な例では、認知プラットフォームまたはプラットフォーム製造物を含む方法、装置、およびシステムは、免疫介在性または神経変性障害などであるがこれらには限定されない状態を有する個人に対して個人向け設定された認知治療レジメンを決定するのに、および／または個人向け設定された認知治療レジメンに従って個人が認知プラットフォームと対話する際に個人の進行状況のモニタリングを支援するツールとして、使用することができる。代表的なツールは、免疫介在性または神経変性障害などであるがこれらには限定されない公知の状態を有する個人から得られた１つまたは複数の訓練データセットを使用して構築し訓練することができ、こうしたツールは、磁気共鳴イメージング、自然言語処理を使用して一体化された書面または口頭での報告などの患者登録を介して臨床医が提供したデータと関連してパターンを見つける、サポートベクターマシンに基づくディープラーニングに関連付けられる分類器ツールを含むが、これには限定されない。
本明細書で使用されるとおり、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」は、含むがこれには限定されないことを意味し、用語「含んでいる（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」は、含んでいるがこれには限定されないことを意味する。用語「に基づく（ｂａｓｅｄ ｏｎ）」は、少なくとも部分的に基づくことを意味する。
本明細書に記載の原理に従う代表的なプラットフォーム製造物および認知プラットフォームは、免疫介在性および神経変性障害、例えば多発性硬化症およびループスであるがこれらには限定されない状態を含め、多くの異なるタイプの状態に適用することができる。
本明細書に記載の原理に従う代表的なシステムは、他の多くのタイプの状態、例えば神経心理学的状態、例えば認知症、パーキンソン病、脳アミロイド血管症、家族性アミロイド神経障害、ハンチントン病であるがこれらに限定されないもの、または他の神経変性病状、自閉症スペクトラム障害（ＡＳＤ）、１６ｐ１１．２重複の存在、および／または遂行機能障害（例えば、注意欠陥多動性障害（ＡＤＨＤ）、感覚処理障害（ＳＰＤ）、軽度認知障害（ＭＣＩ）、アルツハイマー病、多発性硬化症、統合失調症、うつ病、または不安症であるがこれらに限定されないもの）に適用することができる。
本開示は、代表的な閉ループシステムを実装することを目的としてソフトウェアおよび／または他のプロセッサ実行可能な命令を実装するように構成される代表的な認知プラットフォームまたはプラットフォーム製造物として形成される、計算機実装される装置を対象としている。一例では、閉ループシステムは、各個人の患者に関連付けられる認知障害の実際の性質に応じて認知治療レジメンを個人向け設定するよう各個人の患者のデジタル認知治療勧告を適応させるように、構成することができる。また認知治療レジメンは、個々の患者、臨床医、内科医、および／または他の医療またはヘルスケアの従事者によって提供されたデータに従って、そしてそれだけでなく疾患過程自体に起因する、または治療提供中の現在の生理学的状態から生じる個々の知覚および／または感覚運動の欠損に従って、調整することもできる。そのような生理学的状態は、疲労／眠気／覚醒、または装置による評価を介して得られた、または患者によって自己報告されたその他のデータを含んでもよい。調整はまた、装置の制御／対話の手段に従って行うことができ、そのような入力の非限定的な例としては、ユーザインタフェースまたは画像取り込み装置（例えば、タッチスクリーンもしくは他の感圧スクリーン、またはカメラであるがこれらには限定されないもの）に対して相対的なタッチ、スワイプ、またはその他の所作などが挙げられ、これらの装置には、使用者対話を記録するように構成されるあらゆる形態のグラフィカルユーザインタフェース、ポインティングデバイス３２０（例えばマウス）、カメラ、または他の画像記録装置、マイクロフォン、または他の音記録装置、加速度計、ジャイロスコープ、または接触的、振動的、もしくは聴覚的信号用のセンサなどが挙げられる。
一例では、システムは、一組のアルゴリズム、および第１の組の数学的アルゴリズム（訓練されたモニタリング構成成分５２）に従う関連する方法を実装するように構成されて、認知的および生理学的パフォーマンス（例えば、反応時間またはターゲティング能力であるが、これらには限定されないもの）に関連する複数の尺度を生成する計算装置（例えば、デジタルスマートデバイスであるが、これには限定されないもの）上に実装される。このモニタリング段階では、認知障害に関連付けられる生理病理学的状況に従って、個々の患者１人の特定の要望が差別化される。
図１に、閉ループシステムの非限定的な例を示す。図１の非限定的で代表的なシステムは、閉ループシステム１０と閉ループシステム５０とを含む。閉ループシステム１０は、複数回の閉ループ反復１６のための認知治療エンジン１４と対話するために個人によって使用されるインタフェース１２を介して実装される。閉ループシステム５０は、個人の状態の現状を評価および／またはモニタリングするためのモニタリング構成成分５２と、個人に対して個人向け設定された認知治療勧告を生成するための治療生成構成成分５４とを介して実装され、これは、モニタリング構成成分５２と治療生成構成成分５４との間のデータの少なくとも１回の閉ループ反復５６に基づく。一例では、インタフェース１２と認知治療エンジン１４との間に複数回の反復が存在して、インタフェース１２に提示される課題の難度の継続的な適応を実現する。
閉ループシステム１０は、本明細書に記載の認知ツールのうちのいずれか１つまたは複数とすることができる。閉ループシステム１０は、インタフェース１２が、認知治療エンジン１４によって生成された１つまたは複数の課題を個人に提示するように、および／または１つまたは複数の質問または情報資料を個人に提示するように、構成される。非限定的な例では、認知治療エンジン１４は、干渉処理、および／または空間的ナビゲーション、および／または感情処理、および／または本明細書に記載の認知ツールを含むあらゆる他のタイプの適用可能な認知ツールに関連付けられる１つまたは複数の課題を実現するよう、インタフェース１２において個人に課題を提示するように、構成することができる。またインタフェースは、１つまたは複数の課題を実行する際の個人の１つまたは複数の身体的対話を示すデータを測定するように、ならびに／または個人のパフォーマンスおよび／もしくは現状を示す他のデータを収集するように構成される。また認知治療エンジン１４は、インタフェース１２において測定および／または収集されたデータを分析して、個人の認知能力の表示を生成するように構成される。一例では、データは、個人の現状を評価するために収集され分析される。別の例では、認知治療エンジン１４はまた、インタフェース１２において提示された課題の少なくとも１つの難度を適応させるように構成され、インタフェース１２において測定および／または収集されたデータの分析結果は、個人の認知能力の変化の表示を提供するのに使用することができる。閉ループシステム１０のいずれの代表的な実装でも、認知治療エンジン１４はまた、個人の認知能力のインジケータを生成するために測定および／または収集されたデータのみならず、インタフェース１２において個人に提示された１つまたは複数の質問への応答を分析するように構成することができる。
図１に示すとおり、閉ループシステム１０は、複数回の閉ループ反復１６を実装して、インタフェース１２において測定および／または収集されたデータの認知治療エンジン１４を用いた分析に基づいて、インタフェース１２において提示された１つまたは複数の課題の難度を適応させるように構成される。いずれの例でも、適応は、階段法を用いて生じさせることができる。
一実施例では、インタフェース１２は、１つまたは複数の課題を提示するために表示装置において提示されるグラフィカルユーザインタフェースとして構成することができる。別の例では、インタフェース１２は、聴覚信号、振動信号、および／または触覚信号に基づいて１つまたは複数の課題を提示するように構成することができる。例えば、インタフェース１２は、少なくとも１つの起動装置、触覚部、もしくは振動部、または、認知ツールの１つもしくは複数の課題を提示するための、そして１つもしくは複数の課題と対話する際の個人の身体的なもしくは他の動作を示すデータを測定する、および／またはそうでなければ収集するための、他の類似の構成成分を含む可能性がある。別の例では、インタフェース１２は、少なくとも１つのカメラもしくは他の画像取り込み装置を使用して、１つもしくは複数の課題と対話する際の個人の身体的なもしくは他の動作を示すデータを測定する、および／またはそうでなければ収集するように構成することができる。
閉ループシステム５０は、閉ループシステム１０から出力されたデータ２０を受け取るように構成される。図１の非限定的な例では、モニタリング構成成分５２は、閉ループシステム１０から出力されたデータ２０を受け取るように構成される。モニタリング構成成分５２は、データ２０の分析に少なくとも部分的に基づいて、個人の現状を評価および／またはモニタリングするように構成される。閉ループシステム５０はまた、個人の状態の症状関して個人に提示された質問から収集されたデータ、個人の気分および感情状態、移動性、ヘルスケア提供者（ＨＣＰ）または他の医療従事者５８から得られた個人に関する臨床情報（関連するｎＤａｔａを含んでいてもよい）、１つまたは複数の生理学的測定装置および検査室（例えば、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）、心拍数モニタ、体温計等であるが、これらには限定されないもの）から得られたｎＤａｔａにを、入力として取得することができる。ＭＲＩを用いた生理学的測定からのｎＤａｔａの非限定的な例としては、多発性硬化症を有する個人の脳の領域における病変のタイプ、場所および分布である。例えば、ｎＤａｔａは、病変が形成された個人の脳の領域、例えば、前頭前皮質、海馬ネットワーク、扁桃体、脳の尾状核領域、または脳の内嗅皮質領域であるが、これらには限定されないものを示すデータを含むことができる。一例では、モニタリング構成成分５２は、その入力データを受け取り、その入力データを分析して、閉ループシステム１０から受け取られた認知能力の表示、およびその個人について受け取られた他のｎＤａｔａに基づいて、その個人のプロファイルを構築するように構成される。臨床情報は、個人の症状の臨床尺度、および個人の生理学的状態を示すｎＤａｔａ、臨床尺度およびｎＤａｔａに基づく臨床医診断、ならびに他のデータを含むことができる。
一例では、モニタリング構成成分５２はまた、１つまたは複数の患者登録６０から臨床データを受け取ってもよい。患者登録６０は、病院のまたは他の健康ネットワークから匿名データを受け取ってもよい。患者登録は、複数の個人のバイオマーカのレベル、およびその人たちの病状を示す傾向データ（例えば、欠損のレベル、病状進行データ、ＭＲＩスキャン、患者の移動性の尺度、視覚的洞察力、認知能力の尺度等であるが、これらに限定されないもの）を含め、複数の個人の生理学的測定結果、およびその人たちの病状を示すデータを提供するのに使用することができる。患者登録６０は、モニタリング構成成分５２に入力されたデータの一部に関連する可能性のあるマーカおよび進行を有する複数の患者からのデータを含む。
モニタリング構成成分５２は、対象の公知である状態の進行の段階または程度に関して先に分類された個人から収集された訓練入力データセットを使用する訓練計算技術および機械学習ツールに基づく予測モデルとして構成することができる。本明細書で使用されるとおり、用語「予測モデル」用語は、連続的な出力値を提供するモデル、および／または離散的な標識に基づくモデルに基づいて訓練され開発されたモデルを包含する。本明細書のいずれの例でも、予測モデルは分類器モデルを包含する。計算技術および機械学習ツールの非限定的な例は、線形／ロジスティック回帰、主成分分析、一般化線形混合モデル、ランダム決定フォレスト、サポートベクターマシン、または人工ニューラルネットワークを含むことができるが、これらには限定されない。
例示的な閉ループシステム５０は、訓練された計算技術および機械学習ツールを使用して、モニタリング構成成分５２の予測モデルを、閉ループシステム１０からの出力２０に、および／または認知モニタリングツールの他の１つもしくは複数の課題への個人の応答を示す受け取られたデータに、および／または１つもしくは複数の生理学的尺度からのデータに、および／または臨床データに適用して出力５５を生成するように、構成することができる。一例では、予測モデルは、例えば、状態の発現の程度、状態の進行の段階、個人の認知的健康の評価、認知ツールの少なくとも１つの課題を実行する際の個人のパフォーマンス尺度、個人の運動機能または認知状態の現状または変化、薬物、生物学的製剤、医薬品のタイプおよび／または投与量を示すデータ、または個人の従う他の治療レジメンの表示を含む個人のプロファイルであってこれには限定されない出力５５を生成するように構成することができる。認知モニタリングツールは、個人に治療を適用することなく、または個人の認知を強化することなく、所与の時点での個人の認知能力の現状を示すデータを提供するいずれの認知ツールであってもよい。非限定的な例として、認知モニタリングツールは、個人によって実行される１つまたは複数の課題を提示するが課題の難度の適応をほとんどまたは全く行わないように構成される認知ツールとすることができる。本明細書のいずれの例でも、認知モニタリングツールは、個人への干渉処理を含む１つまたは複数の課題を個人に提示するが難度の適応をほとんどまたは全く行わないように構成することができる。本明細書のいずれの例でも、認知治療ツールは、認知モニタリングツールとして機能するように構成されて、治療を適用せずに個人の認知能力を評価してもよい。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、閉ループシステム１０の認知治療エンジンを使用して提示された１つまたは複数の課題との複数の個人の対話から、それらの個人から測定されたデータ２０に基づいてモニタリング構成成分５２を訓練するように構成することができる。この例では、訓練データセットは、先に認知能力の表示、および生理学的状態に関して分類された個人から測定されたデータを含む。例えば、モニタリング構成成分５２は、複数の訓練データセットを使用して訓練することができ、この場合、各訓練データセットは、一群の個人から先に分類された個人に関連付けられる。訓練データセットの各々は、１つまたは複数のパラメータを示すデータを含み、パラメータは、１つまたは複数の認知ツールを使用して提示された課題における、分類された個人のパフォーマンスを示すものであり、課題は、本明細書に記載の代表的な装置、システム、または計算装置との分類された個人の対話に基づく。また代表的なモニタリング構成成分５２は、認知テスト、および／もしくは行動テストにおける、分類された個人のパフォーマンスを示すデータ、ならびに／または分類された個人の認知状態、疾患、もしくは障害（遂行機能障害を含む）の発現の可能性もしくは進行の段階の診断を示すデータを、入力として取得することができる。
一例では、モニタリング構成成分５２は、個人の認知状態をモニタリングする認知モニタリングツールを含むことができる。非限定的な例としては、認知ツールは、課題の難度をほとんど適応させることなく、干渉処理課題を個人に提示するように構成することができ、これにより、治療を提供することなく、認知ツールが個人の認知能力の評価を提供するようにする。
本明細書のいずれの例でも、代表的な訓練されたモニタリング構成成分５２は、個人の認知能力、および／または個人の疾患または状態の現状（例えば、脳内の病変の程度および場所）の定量化可能な評価のためのインテリジェント・プロキシ（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｐｒｏｘｙ）として使用することができる。すなわち、いったんモニタリング構成成分５２が訓練されると、モニタリング構成成分５２の出力は、生理学的尺度、または別の認知もしくは行動の評価テストを使用せずに、複数の個人の認知能力の表示を提供するのに使用することができる。一例では、訓練されたモニタリング構成成分５２は、個人の状態の発現の可能性、または状態の進行の段階の表示を提供するためのインテリジェント・プロキシとして使用することができる。一例では、訓練されたモニタリング構成成分５２は、個人の状態のその後の尺度のためのインテリジェント・プロキシとして使用することができる。例えば、図１に示すとおり、パフォ―マンス・メトリック、および／または疾患もしくは状態の変化は、（個人の同意を得て）個人に関するＨＣＰまたは他の医療従事者に伝達することができる。
一例では、訓練されたモニタリング構成成分５２は、認知ツールと個人の１つまたは複数の対話からのデータの尺度に基づいて、個人の特定の臨床状態のバイオマーカとして使用することができる。
また閉ループシステム５０は、個人向け設定された治療構成成分５４を含むが、この治療構成成分は、モニタリング構成成分５２からの出力５５、および１つまたは複数の患者登録６０からの臨床データを受け取って、個人に対して個人向け設定された認知治療勧告（ＰＣＴＲ）を生成し、そのＰＣＴＲ（図１の構成要素６２に示すもの）を閉ループシステム１０に伝達するものである。患者登録は、個人のｎＤａｔａ（脳内病変のスキャンを含むもの）と、個人の臨床的および身体的状態の他の尺度とを測定するために先にスキャンを受けた患者からの画像を含む。モニタリング構成成分５２から受け取ったデータ、および他のデータ、例えば１つまたは複数の患者登録６０からのデータであるがこれには限定されないものを使用して、個人向け設定された治療構成成分５４は、ＰＣＴＲを生成する。非限定的な例では、ＰＣＴＲは、１つまたは複数の認知ツールまたは他のエンジンの個人が実行すべき時間の割合および治療レベル（Ａｉ）の勧告を含む個人向け治療レジメンを指定する出力である。ＰＣＴＲは、単一の認知ツール（Ａｉ＝Ａ１）のみ、２つのタイプの認知ツール（Ａｉ＝Ａ１，Ａ２）、３つのタイプの認知ツール（Ａｉ＝Ａ１，Ａ２，Ａ３）、またはそれ以上を使用する勧告を提供してもよい。例えば、ＰＣＴＲは、Ａ１％を第１の認知ツール、Ａ２％を第２の認知ツール、Ａ３％を第３の認知ツール等と指定することができる。ここで、値Ａｉ＝０であれば、ＰＣＴＲは、その個人に対する認知ツールの治療レジメンの一部として認知ツールが使用されてはいないことを示す可能性がある。図１に示すとおり、閉ループシステム５０は、モニタリング構成成分５２と、個人向け設定された治療構成成分５４との間で反復過程（閉ループ反復５６）を生じさせるように構成することができ、これにより、個人に対して個人向け設定された治療構成成分５４によって生成されたＰＣＴＲ出力もまたモニタリング構成成分５２に伝達されて、対象の個人およびその他の個人の状態の現状および進行のモニタリングを精緻化させるために、モニタリング構成成分５２をさらに訓練し精緻化させるようになっている。
伝達されたＰＣＴＲに基づいて（図１の構成要素６２に示されるとおり）、閉ループシステム１０は、ＰＣＴＲを生じさせるように構成することができる。例えば、Ａｉに関するＰＣＴＲの指定に基づいて、異なるタイプの認知ツールのそれぞれについて、認知治療エンジン１４は閉ループシステム１０に、特定の認知ツールに関連付けられる１つまたは複数の課題を、特定の継続時間の間、そして提示された１つまたは複数の課題の特定レベルの強度または難度の適応量で、インタフェース１２において提示させることができる。
非限定的な例として、ＰＣＴＲは、認知ツールを使用したレジメンの継続時間、治療セッションの強度（難度の適応を含む）、治療に使用される認知ツールのタイプに関する指定を含むことができる。
個人向け設定された治療構成成分５４は、対象の公知の状態の段階または進行の程度および公知の測定値に関して先に分類された個人から収集された訓練入力データセットと、１つまたは複数の認知ツールからのスコアとを使用して、訓練計算技術および機械学習ツールに基づく予測モデルとして構成することができる。計算技術および機械学習ツールの非限定的な例には、線形／ロジスティック回帰、主成分分析、一般化線形混合モデル、ランダム決定フォレスト、サポートベクターマシン、または人工ニューラルネットワークが挙げられるが、これらには限定されない。
例示的な閉ループシステム５０は、訓練された計算技術および機械学習ツールを使用して、個人向け設定治療構成成分５４の予測モデルを、出力データ５５、および／または１つもしくは複数の生理学的尺度からのデータ、および／または臨床データに適用して、出力データ６２を生成するように構成することができる。一実施例では、予測モデルは、出力データ６２、例えば、ＰＣＴＲ、状態の発現の程度、状態の進行の段階、個人の認知的健康の評価、個人の運動機能もしくは認知状態の現状もしくは変化を示すデータ、薬物、生物学的製剤、医薬品のタイプおよび／もしくは投与量を示すデータ、または個人の従っている他の治療レジメンであるが、これらには限定されないものを生成するように構成することができる。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、複数の個人のモニタリングの出力からの匿名データからの出力５５に基づいて、個人向け設定された治療構成成分５４を訓練するように構成することができる。この例では、訓練データセットは、認知能力の表示、および生理学的状態に関して先に分類された個人から生成されたモニタリングデータ出力を含む。例えば、個人向け設定された治療構成成分５４は、複数の訓練データセットを使用して訓練することができ、この場合、各訓練データセットは、一群の個人から先に分類された個人に関連付けられる。訓練データセットの各々は、分類された個人のモニタリングされた状態を示す１つまたは複数のパラメータを示すデータを含む。また代表的な個人向け設定された治療構成成分５４は、認知テスト、および／もしくは行動テストにおける、分類された個人のパフォーマンスを示すデータ、ならびに／または分類された個人の認知状態、疾患、もしくは障害（遂行機能障害を含む）の発現の可能性もしくは進行の段階の診断を示すデータを、入力として取得することができる。
本明細書のいずれの例でも、個人向け設定された治療構成成分５４は、個人の認知能力、および／または個人の疾患もしくは状態の現状（例えば、脳内の病変の程度および場所）の定量化可能な評価のためのインテリジェント・プロキシ（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｐｒｏｘｙ）として使用することができる。すなわち、いったん、個人向け設定された治療構成成分５４が訓練されると、個人向け設定された治療構成成分５４の出力は、治療レジメンのタイプの表示を提供するのに使用することができ、この治療レジメンは、生理学的尺度、または別の認知もしくは行動の評価テストを使用せずに、個人の認知状態のための治療を提供することができるものである。一例では、訓練された個人向け設定された治療構成成分５４は、状態の進行段階の変化の可能性の表示を提供するためのインテリジェント・プロキシとして使用することができる。例示的な例では、個人に対するＰＣＴＲは、（個人の同意を得て）ＨＣＰ、または個人に関わる他の医療従事者に伝達することができる。
機械学習または他の計算技術に基づく個人向け設定された治療構成成分５４の訓練は、認知ツールおよび他の態様（例えば、他の患者またはＨＣＰからのデータ）を使用して、個人の認知能力を示すスコアを使用する可能性があり、認知ツールと対話していない患者からのデータおよびそれら患者の疾患の進行度を使用して、個人向け設定された治療構成成分５４を訓練し、個人向け設定された治療（ＰＣＴＲ）を生成する手助けとする可能性がある。複数の個人からのデータ（例えば、数千人の他の患者からのもの）に基づいて、モニタリング構成成分５２、および／または個人向け設定された治療構成成分５４を、疾患マーカとして訓練することができる。例えば、モニタリング構成成分５２および／または個人向け設定された治療構成成分５４は、認知ツールを使用して個人のスコアに基づいて個人の疾患レベルを予測するように訓練することができ、これにより、個人のプロファイルと、レジメンの継続時間と、強度と、場合によっては、病状によって影響を受けている領域のタイプ（例えば、多発性硬化症病変）とに基づいて、個人の認知状態の、そして潜在的な有効性の予測を提供することができる。
一例では、モニタリング構成成分５２を、個人の感覚および運動の能力を分析するように、そして個人の病状のコースによってそれらがどのように影響を受けるかをモニタリングするように訓練することができる。モニタリング構成成分５２からの出力データ５５は、個人の状態の警告としてＨＣＰまたは他の医療従事者に伝達されるパフォーマンス尺度を含むことができる。一例として、モニタリング構成成分５２からの出力は、警告として伝達することができ、この警告は、モニタリングされている個人が、処方された薬物レジメンおよび／もしくは処方された認知ツールレジメンの恩恵を受けていないかもしれないこと、または、処方された薬物レジメンおよび／もしくは処方された認知ツールレジメンの使用に基づいて、思い通りに、もしくは予測よりも速い速度で回復しつつあるかもしれないことを示すものである。
モニタリング構成成分５２からのパフォーマンス尺度は、個人の状態に対するプロキシマーカおよび／またはバイオマーカとして使用することができ、これにより、ＨＣＰまたは医療従事者の訪問のスケジューリングのきっかけとする、または患者に処方された薬物のレジメンの再評価もしくは変更を行わせる。例えば、モニタリング構成成分５２が、個人の運動機能または認知状態の変化を示す出力５５を提供するなら、ＨＣＰまたは医療従事者は、薬の投与量を増加させるかどうかを決定して、悪化しているまたは改善している病状に注意を払うことができる。
非限定的な例としては、個人向け設定された治療構成成分５４から出力されるＰＣＴＲにおいて指定されるツールのタイプ、および特定の認知ツールに対して勧告される対話の割合／百分率は、病変によって影響を受けていると判断された個人の脳の領域、および／または影響を受けると判断された個人の認知能力のタイプに依存するものとすることができる。例えば、ＰＣＴＲは、干渉処理課題を実行する認知ツールを用いて個人の百分率量（対話の継続時間を含む）を指定してもよく、この場合、病変が、前頭前皮質に影響を与えている、もしくはその中もしくはその近傍に位置している可能性があることが、ならびに／または認知能力、例えば作業記憶であるがこれには限定されないもの、および／もしくは遂行機能が影響を受けていることをｃＤａｔａもしくはｎＤａｔａが示しているかどうかが、ｎＤａｔａから判断される。別の例としては、ＰＣＴＲは、空間的ナビゲーションおよび／またはエピソード記憶構成成分が関与する課題を実行する認知ツールを用いて個人の百分率量（対話の継続時間を含む）を指定してもよく、この場合、病変が、脳の広がった海馬ネットワーク、尾状核、または内耳皮質領域に影響を与えている、もしくはその中もしくはその近傍に位置している可能性があることが、ならびに／または認知能力、例えば作業記憶、空間的記憶、運動制御、および／もしくは遂行機能であるがこれらには限定されないものが影響を受けていることをｃＤａｔａもしくはｎＤａｔａが示しているかどうかが、ｎＤａｔａから判断される。別の例としては、ＰＣＴＲは、感情処理が関与する課題を実行する認知ツールを用いて個人の百分率量（対話の継続時間を含む）を指定してもよく、この場合、病変が、扁桃体依存ネットワークに影響を与えている、もしくはその中もしくは近傍に位置している可能性があることが、および／または作業記憶、気分、抑うつ状態などの認知能力が影響を受けていることをｃＤａｔａもしくはｎＤａｔａが示しているかどうかが、ｎＤａｔａから判断される。
一例としては、治療の個人向け設定構成成分５４からの出力データ６２は、個人の状態の警告としてＨＣＰまたは他の医療従事者に伝達することができる。一例としては、治療の個人向け設定構成成分５４からの出力データ６２は、ＰＣＴＲを含め、警告として伝達することができ、この警告は、モニタリングされている個人が、処方された薬物レジメンおよび／もしくは処方された認知ツールレジメンの恩恵を受けていないかもしれないこと、または、処方された薬物レジメンおよび／もしくは処方された認知ツールレジメンの使用に基づいて、思い通りに、もしくは予測よりも速い速度で回復しつつあるかもしれないことを示すものである。
別の例では、ＰＣＴＲは、脳の異なる領域における病変の出現に基づいて、治療レジメンにおける認知ツールのタイプの異なる組み合わせを指定することができる。ＰＣＴＲは、認知ツールの使用に対する所望のアドヒアランスおよびコンプライアンスを含め、個人に対する所望のレベルの認知能力および治療レジメンをターゲットとするように指定することができる。例えば、大うつ病性障害を有する個人は、感情処理課題を実現する認知ツールを用いたセッションの増加を処方されてもよく、これによりうつ病に対処し、ことによると他の認知状態に対処する認知ツールに対する治療へのコンプライアンスを増加させる。
いくつかの例では、ＰＣＴＲは、認知ツール、例えば心理教育（疾患過程および対処スキルに関する教育教材）、マインドフルネス（瞑想、呼吸への集中、リラクゼーション等を含む）、または認知行動療法への指定された量の曝露および継続時間を含んでいてもよい。一例として、治療ＰＣＴＲレジメンのマインドフルネス部分は、他の認知ツールに対するアドヒアランスおよびコンプライアンスの向上の手助けとするために、不安症またはうつ病を軽減するレジメンの一部として使用することができる。さらに、マインドフルネスの実践は、疲労を減少させるのに役立ち、それによって、個人がＰＣＴＲレジメンにおいて他の処方された認知ツールを使用するのに費やさねばならない時間量を減少させることができる。
モニタリング構成成分５２（モニタリング）は、被験者間で比較可能となるようなやり方で処方された課題に従う認知の評価を可能にし、個人向け設定された治療プロトコルの進展と、特定の臨床的認知評価および／または認知障害もしくは疾患活動に関連するバイオマーカ（例えば、増悪イベントの予測または疾患重症度の進行またはことによると疾患治療）との関連付けを可能にする。ここで、ヘルスケア訪問中のヘルスケア提供者が、認知機能および病態生理学を測定してもよい。モニタリング構成成分５２向けの入力は、後述するように、処方された課題を実行している間に患者によって生成されるパフォ―マンス・メトリックであってもよい。モニタリング構成成分５２向けの別の入力は、メンタルヘルスに関して患者の臨床医または他のヘルスケア提供者によって得られたデータを含んでもよく、これは例えば、パフォーマンスに基づく機器および臨床面接を使用しての認知もしくは抑うつの症状、および／または判断基準、該当する場合には例えば、磁気共鳴イメージングに基づく脳病変負荷、もしくは組織採取技術に基づく免疫状態を使用しての病態生理学である。いくつかの例では、パフォーマンスに基づく機器が妥当と認められる場合がある。全身性エリテマトーデス（ＳＬＥ）に対する臨床医または他のヘルスケア提供者からの非限定的で代表的な入力は、ＳＬＥ疾患活動指数（ＳＬＥＤＡＩ）、生理学的マーカ、およびＳＬＥ神経精神症状（ＳＬＥ−ＮＰ）チェックリストを含んでいてもよい。モニタリング構成成分５２向けの別の入力は、ヘルスケア提供者の薬物、生物学的製剤、または他の治療情報（例えば、疾患修飾療法の選択、およびレジメン、グルココルチコイド等）であってもよい。モニタリング構成成分５２の出力の１つは、個人向け設定された治療プロトコルおよび／またはヘルスケア提供者の評価（パフォーマンスに基づく妥当と認められた機器および臨床面接）の上でのパフォーマンスに基づく、個人向け設定された認知プロファイルであってもよい。モニタリング構成成分５２の別の出力は、知覚運動能力（例えば、視覚および聴覚の鋭敏さ／感受性、手先の器用さ）を含む、個人向け設定された感覚運動プロファイルであってもよい。モニタリング構成成分５２の別の出力は、ヘルスケア提供者からの病態生理学的情報（すなわち臨床データ）のプロファイルに関連して個人向け設定された課題プロトコル上でのパフォーマンスの発展であってもよく、この情報は例えば、判断基準、該当する場合には例えば、磁気共鳴イメージングに基づく脳病変負荷、または組織サンプリング技術に基づく免疫状態であり、これが、薬物、生物学的製剤、または患者の従う他のいずれかの治療レジメンに関連する情報に加えられる。モニタリング構成成分５２のさらなる出力は、ヘルスケア提供者に向けたものであってもよく、これは、（例えば、神経変性疾患病期の切迫した再発または変化に関連して）事前に確立された特定のパフォーマンスしきい値に達して臨床再評価が促される場合には、パフォ―マンス・メトリックおよび／または警告の形をとる。
モニタリング構成成分５２の出力は、もう一つ組のアルゴリズムと、第２の組の数学的アルゴリズム（訓練された、治療の個人向け設定構成成分５４）に従う関連方法とによって、使用されてもよく、これにより、個人向け設定された勧告を提供するために治療的介入を調整して適応させ、各患者の実際の認知プロファイル向けに認知的介入の性質を調整する。この勧告は、個人向け設定された認知治療勧告（ＰＣＴＲ）として働く。
特に、治療の個人向け設定構成成分５４（治療の個人向け設定）は、モニタリング構成成分５２の出力を含むいくつかの入力を含んでもよく、この入力は例えば、ヘルスケア提供者からの臨床情報、患者の自己報告された結果、例えば疲労の経験、知覚された認知欠損、感情的／情動的現状である。さらに別の入力は、生理学的尺度（例えば、％眼球開放度、発声、アクチグラフマーカー等）であってもよく、これは、計算装置、およびグラフィックユーザインタフェース、および／または使用者からの入力を受け取るための他のＩ／Ｏ装置から得られるものであり、Ｉ／Ｏ装置は例えば、キーボードもしくはいずれかの適切なマルチポイントタッチインタフェース３１８、ポインティングデバイス３２０（例えばマウス）、カメラもしくは他の画像記録装置、マイクロフォンもしくは他の音記録装置、加速度計、ジャイロスコープ、触覚的、振動的、もしくは聴覚的信号センサ、および／または少なくとも１つの起動装置である。
治療の個人向け設定構成成分５４向けのさらに別の入力は、患者の測定された認知障害（注意喚起および方向付けの処理スピードおよび注意過程、ならびに遂行制御を含むがこれらには限定されない）に関連付けられる個人向け設定された認知プロファイルであってもよい。治療の個人向け設定構成成分５４向けの別の入力は、知覚運動能力（例えば、視覚および聴覚の鋭敏さ／感受性、手先の器用さ）を含む個人向け設定された感覚運動プロファイルであってもよい。最後に、別の入力は、神経心理学的、認知的、病態生理学的情報、治療レジメン、および疾患進行情報を含む患者登録からのものであってもよい。
治療の個人向け設定構成成分５４によって生成されるＰＣＴＲは、以下のうちの１つまたは複数を含んでいてもよい：
Ａ１％前頭前皮質の状態に依存する、認知的な制御および注意のための干渉処理；
Ａ２％広がった海馬ネットワークの状態に依存する、空間的ナビゲーションおよびエピソード記憶構成成分；
Ａ３％扁桃体依存ネットワークの状態に依存する感情の評価と調節）；
Ａ４％必要に応じて他のエンジン、例えば、作業記憶および認知的柔軟性などの他の遂行機能；および
Ａ５％心理教育、マインドフルネス、認知行動訓練、その他。
例えば、病変負荷が前頭前皮質の大部分で発現している再発寛解型多発性硬化症の患者で、広がった海馬ネットワークにさらに低レベルのものを伴っている以外に他のどこにも伴っていない患者が、６０％の干渉処理と４０％の空間的ナビゲーションとエピソード記憶の構成成分とを含むＰＣＴＲを受けてもよい。
治療の個人向け設定構成成分５４の訓練において使用される、個人向け設定された治療アルゴリズムは、生理学的（ＭＲＩ−脳病変の限局化）、認知パフォーマンスプロファイル、およびパフォーマンスに基づく補完的なテストまたは質問票に基づいてもよく、これは例えばそれぞれ、知覚または感覚運動の能力および情動的現状についてのものである。また治療の個人向け設定構成成分５４は、コアメカニクス（ｃｏｒｅ ｍｅｃｈａｎｉｃｓ）の割り当てのみならず、デジタル治療に対する各個人の関与（ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）レベル、すなわち、単なる課題上でのわずかな時間を超えた持続的な努力に基づく、治療の適応（継続時間を含む）を含め臨床症状を利用してもよい。
閉ループ１反復処理５６は、モニタリング構成成分５２および上述した他の要因からの出力を、治療個人向け設定の構成要素５４への入力として提供する周期的反復処理を含む。本明細書で使用されるとおり、「周期的反復」は、規則的な時間間隔で繰り返されてもよいし、不規則な時間間隔で繰り返されてもよい。例えば、閉ループシステム５０は、モニタリング構成成分５２から個人向け設定された治療構成成分５４への入力データ、または個人向け設定された治療構成成分５４からモニタリング構成成分５２へのＰＣＴＲの出力の交換の反復を、規則的な時間間隔または不規則な時間間隔で実行するように構成することができる（例えば、ＨＣＰまたは医療従事者からの臨床データの入力に基づいて、またはモニタリング構成成分５２が個人の病状またはパフォ―マンス・メトリックに対してモニタリングされるパラメータの閾値変化の表示に基づいて、開始される）。この閉ループ１を実施することの利点は、認知的、病態生理学的、または他の要因に関する入力更新に基づく、個人向け設定された認知治療勧告の速やか調整であり、これは、それ以外の場合には、臨床のみの標準ケアに基づいて、毎年またはさらに長いさらに長い期間でなくても、数か月ごとの治療コースの見直しにしかならない可能性があるものである。
ＰＣＴＲは、患者を治療するためのデジタル治療エンジンに提供される。ＰＣＴＲは、装置との対話を通じて、および／またはプログラムによって指示された身体活動と組み合わせて、認知能力、知覚能力、および感覚運動能力を含む対象となる機能をターゲットとした一組の課題および挑戦に翻訳される。
ＰＣＴＲは、ヘルスケア提供者によって手作業で書き取られてもよい。データセット、例えば患者登録６０からもの（例えば、自然言語処理を使用して一体化された磁気共鳴イメージングの書面または口頭での報告書、薬物、生物学的療法、または他の治療レジメン；疾患進行）であって、免疫介在性または神経変性障害などの公知の状態を有する個体から得られるデータセットは、神経心理学的パフォーマンスと関連する可能性のある疾患プロファイルおよび進行パターンを見つけ出すためのディープラーニングと関連付けられる非限定的な代表的機械学習ツールとして使用して、治療の個人向け設定構成成分５４を訓練するのに使用することができ、また認知治療の有効性を最適化するのに使用することができる。そのようなデータセットの訓練を通じ、フィードバックにより、患者のパフォーマンスおよび進行を、認知および／または認知治療への関与および／または認知治療の有効性に影響を与える他の要因とともに通知されて、治療の個人向け設定構成成分５４は、完全に自動的にＰＣＴＲを提供することができる。
一例では、ＰＣＴＲはまた、１つまたは複数の認知ツールと組み合わせた感覚刺激の使用のための勧告を含んでいてもよい。特定の周波数帯域に従う感覚刺激は、認知治療を促進する場合がある、および／または、例えば、能動装置の使用中、またはそうでなければ、例えば睡眠中に、炎症を軽減するのに役立つ場合がある。非限定的な例として、４０Ｈｚ前後のガンマ周波数パターンを使用する適切な感覚刺激向けに、計算装置は、起動構成成分を使用して、聴覚刺激を提示する、もしくは使用者との他の聴覚に基づく対話を開始するように、および／または振動刺激を提示する、もしくは使用者との他の振動に基づく対話を開始するように、および／または触覚刺激を提示する、もしくは使用者との他の触覚に基づく対話を開始するように、および／または視覚刺激を提示する、もしくは使用者との他の視覚に基づく対話を開始するように、構成することができる。このような感覚刺激は、使用者に入力を提供するためのグラフィックユーザインタフェースおよび／または他のＩ／Ｏ装置、例えば、触覚的、振動的、または聴覚的信号用のセンサ、および／または少なくとも１つの起動構成成分によって実現されてもよい。
装置制御は、個人向け設定された感覚運動プロファイルに従って適応させてもよく、例えば、患者は、指でターゲットをタップする代わりに、うなずきまたは音声コマンドを使用してもよい。
ＰＣＴＲは、デジタル治療エンジン（例えば、認知治療エンジン１４）によって使用されるために（図１の伝送点６２で）伝達されて、各別個の認知治療アルゴリズム（干渉処理、空間的ナビゲーション、認知および身体訓練を一体化する、感情的／情動的全身運動であって、感覚／運動弁別（例えば視覚または聴覚）と相補的なもの、微細運動制御訓練、認知行動療法、マインドフルネス、心理教育、またはその他を含むもの）を組み合わせ、そして、アルゴリズムおよび刺激（タイプおよび継続時間）の適切な構成を、治療のコースにわたり（治療のコースにわたり患者に投与される各認知治療の階段状プロファイル、百分率（％））勧告して、各患者に対する個人向け設定された認知治療プログラムを構成する。
閉ループ２反復１６は、使用者を所望の難度に常に維持して最大の認知的利益を刈り取るために、リアルタイムのパフォーマンスに基づいて、あらゆる処方された課題上で達成すべきパフォーマンス閾値の連続的または継続的反復を提供する。例えば、閉ループシステム１０は、インタフェース１２と認知治療エンジン１４との間の入力データ、測定データ、または出力データの交換の連続的または継続的な反復、および／またはインタフェース１２で入力または測定されたデータに基づいて認知治療エンジン１４で実行された分析に基づいて、インタフェース１２で提示された少なくとも１つの課題の１つまたは複数のセッションもしくは試行の難度の適応を実行するように構成することができる。
勧告された課題の患者による実行に基づいて装置によって生成されたパフォ―マンス・メトリックが、モニタリング構成成分５２への入力として提供されてもよい。例えば、感情的負荷下の中立下での干渉処理の、空間的ナビゲーション能力の、または記憶の指標である。
新規の適応治療の閉ループにより、ＰＣＴＲを周期的な間隔で調整して、認知治療を受けている患者の進化する認知プロファイルに合わせて治療を個人向け設定することが可能となる。
いくつかの実施形態では、ヘルスケア提供者は、治療の個人向け設定構成成分５４のための適切な入力を収集し、治療個人向け設定の構成成分５４は、入力についてのＨＣＰの解釈および様々な可能性のある治療の、ＨＣＰから受け取ったデータに基づいて、ＰＣＴＲを計算する。他の実施形態では、機械学習技術を採用することにより、ＨＣＰから受け取ったデータを使用して、治療の個人向け設定構成成分５４を訓練し、ＰＣＴＲを生成してもよい。
代表的な方法、装置、およびシステムは、使用者のパフォ―マンス・メトリックを提供するために、１つまたは複数の課題での使用者のパフォーマンスを示すデータを測定するように構成され、このパフォ―マンス・メトリックは、最終的に疾患バイオマーカとして使用されてもよい。代表的な課題は、干渉処理課題、ならびに／または空間的ナビゲーションおよび記憶課題、ならびに／または感情的／情動的課題を含んでもよい。代表的なパフォ―マンス・メトリックは、使用者の認知能力の評価を導出するのに、および／または認知治療への使用者の応答を測定するのに、および／または使用者の状態（生理学的状態および／または認知状態を含む）のデータまたは他の定量的指標を提供するのに使用することができる。本明細書の原理に従う非限定的で代表的な認知プラットフォームまたはプラットフォーム製造物は、状態、例えば、免疫介在性または神経変性障害であるが、これらには限定されないもの、その状態での臨床的対象となり得るタンパク質の発現レベル、ならびに／または薬物、生物学的製剤、もしくは他の医薬品を個人が投与された場合の認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製造物の使用の潜在的な有効性に関して個人を分類するように構成することができ、分類は、認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製造物と個人の対話から収集されたデータ、ならびに／またはそのデータの分析（および関連する計算）に基づいて計算されたメトリック（ｍｅｔｒｉｃ）に基づく。本明細書の原理に従うさらに他の非限定的で代表的な認知プラットフォームまたはプラットフォーム製造物は、免疫介在性または神経変性状態の発現の可能性および／または進行の段階に関して個人を分類するように構成することができ、分類は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物と個人の対話から収集されたデータ、および／またはそのデータの分析（および関連する計算）に基づいて計算されたメトリックに基づく。免疫介在性状態は、多発性硬化症またはループスとすることができるが、これらには限定されない。
本明細書の原理に従う、神経変性状態の発現の可能性および／または進行の段階に関する個人のいずれのパフォーマンスインジケータおよび／または分類も、医療装置、ヘルスケア計算システム、もしくは他の装置に、および／または医療従事者、健康従事者、理学療法士、行動療法士、スポーツ医学従事者、薬剤師、または他の従事者に、信号として伝達することができ、これにより、個人に対する治療のコースの策定を可能にする、または個人に対する薬物、生物学的製剤、もしくは他の医薬品の投与量の変更を決定することを含め、既存の治療コースを修正する、または個人への薬物、生物学的製剤、もしくは他の医薬品の最適なタイプもしくは組み合わせを決定する。
本明細書のいずれの例でも、プラットフォーム製造物または認知プラットフォームは、医療装置プラットフォーム、モニタリング装置プラットフォーム、スクリーニング装置プラットフォーム、治療装置プラットフォーム、または他の装置プラットフォームのいずれかの組み合わせとしても構成することができる。
また本開示は、１つまたは複数の生理学的なもしくはモニタリングの構成成分および／または認知テスト構成成分と結合するように構成されるプラットフォーム製造物および認知プラットフォームを含む、代表的なシステムを対象としている。いくつかの例では、システムは、１つまたは複数の他の生理学的なもしくはモニタリングの構成成分および／または認知テスト構成成分と一体化されるように構成されるプラットフォーム製造物および認知プラットフォームを含む。他の例では、システムは、そのような１つまたは複数の構成成分を使用してなされた測定結果を示すデータを受け取るために、１つまたは複数の生理学的なもしくはモニタリングの構成成分および／または認知テスト構成成分とは別個に収容されそれらと通信するように構成される、プラットフォーム製造物および認知プラットフォームを含む。
本明細書で使用されるとおり、用語「ｃＤａｔａ」は、プラットフォーム製造物または認知プラットフォームとして形成された計算機実装装置との使用者の対話の尺度から収集されたデータを指す。
本明細書で使用されるとおり、用語「ｎＤａｔａ」は、本明細書の原理に従って収集することのできる他のタイプのデータを指す。ｎＤａｔａを提供するのに使用されるいずれの構成成分も、本明細書ではｎＤａｔａ構成成分を指す。
本明細書のいずれの例でも、ｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａをリアルタイムで収集することができる。
非限定的な例では、ｎＤａｔａは、１つまたは複数の生理学的なもしくはモニタリングの構成成分および／または認知テスト構成成分を使用した測定から収集することができる。本明細書のいずれの例でも、１つまたは複数の生理学的構成成分は、生理学的測定を実行するように構成される。生理学的測定は、生理学的パラメータの定量的測定データ、ならびに／または生理学的構造および／もしくは機能の可視化に使用することができるデータを提供する。
非限定的な例としては、ｎＤａｔａは、個人の組織もしくは流体（血液を含む）における、および／または個人から収集された組織もしくは流体（血液を含む）における、タンパク質のタイプおよび／またはタンパク質のコンフォメーションの測定から収集することができる（タンパクの構成（例えば、タンパク質が凝集体を形成しているかどうか）の表示を提供することができる）。いくつかの例では、測定は、インサイチュでの、または個人の脳から取り出された、組織もしくは流体とすることができる。発現群は、神経変性状態における臨床的対象のタンパク質の閾値発現レベルに基づいて定義することができ、この場合、予め指定された閾値以上の発現レベルの測定値が第１の発現群を定義し、予め指定された閾値以下の発現レベルの測定値が第２の発現群を定義する。他の例では、ｎＤａｔａは、神経心理学的データまたは他の臨床機器データとすることができる。
本明細書において「薬物」を指すものは、薬物、生物学的製剤、および／または他の医薬品を包含すると理解される。
非限定的な例では、生理学的機器はＭＲＩに基づくものとすることができ、ｎＤａｔａは、皮質の厚さ、脳機能活動の変化、または他の尺度を示す測定データとすることができる。
他の非限定的な例では、ｎＤａｔａは、年齢、性別、または他の類似のデータなど、個人の現状を特徴付けるために使用できるいずれのデータも含むことができる。
本明細書のいずれの例でも、データ（ｃＤａｔａおよびｎＤａｔａを含む）は、個人の同意を得て収集される。
本明細書のいずれの例でも、１つまたは複数の生理学的構成成分は、電気的活動、心拍数、血流、および酸素化レベルを含め、身体および神経系の物理的特性を測定してｎＤａｔａを提供するいかなる手段も含むことができる。これは、ｎＤａｔａを提供するための、カメラ使用による心拍数検出、ガルバニック皮膚反応の測定、血圧測定、脳波、心電図、磁気共鳴イメージング、近赤外分光法、発声パターン、アクチグラフィ、および／または瞳孔散大の尺度を含むことができる。
ｎＤａｔａを提供するための生理学的測定の他の例には、体温測定、心電図（ＥＣＧ）を用いた心臓もしくは他の心臓関連機能、脳波（ＥＥＧ）を用いた電気活動、事象関連電位（ＥＲＰ）、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）、機能的磁気共鳴イメージング（ｆＭＲＩ）、血圧、皮膚の一部の電位、ガルバニック皮膚応答（ＧＳＲ）、脳磁図（ＭＥＧ）、アイトラッキング装置もしくは瞳孔拡張の程度を決定するようにプログラムされた処理部を含む他の光学検出装置、機能的近赤外分光法（ｆＮＩＲＳ）、および／または陽電子放出断層撮影（ＰＥＴ）スキャナなどが挙げられるがこれらには限定されない。ＥＥＧ−ｆＭＲＩまたはＭＥＧ−ｆＭＲＩ測定により、電気生理学（ＥＥＧ／ＭＥＧ）ｎＤａｔａおよび血行動態（ｆＭＲＩ）ｎＤａｔａの同時取得が可能になる。
またｆＭＲＩは、脳への酸素化血液供給と脱酸素化血液供給の磁気特性の違いに基づいて、神経細胞の活性化を示す測定データ（ｎＤａｔａ）を提供するのに使用することができる。ｆＭＲＩは、神経細胞の活動と脳の代謝との間の正の相関関係に基づいて、血液供給の局所的な変化を測定することにより、神経細胞の活動の間接的な尺度を提供することができる。
ＰＥＴスキャナは、陽電子放出核種（トレーサ）が間接的に放出するガンマ線の検出を通じて、代謝過程および身体の他の生理学的尺度を観測するための機能的イメージングを実行するのに使用することができる。トレーサは、生物活性分子を用いて使用者の体内に導入することができる。代謝過程および身体の他の生理学的尺度のインジケータは、スキャンから、例えばスキャンから得られるトレーサ濃度のｎＤａｔａからの二次元および三次元画像の計算機再構成から、導出することができる。ｎＤａｔａは、トレーサ濃度の尺度および／またはＰＥＴ画像（二次元画像または三次元画像など）を含むことができる。
本明細書のいずれの例でも、課題は、本明細書の原理に従う空間的ナビゲーション課題とすることができる。この例では、計算装置は、１つまたは複数の内部コースと障害物とを含む高所からの景観図を提示するように構成される。この例では、コースの一部は、アバターまたは他の案内可能な構成要素の進行を可能にする経路および通路を含むように構成される。ナビゲーション課題は、始点（「Ａ」）から少なくとも１つのターゲット場所（「Ｂ」）への戦略的に配置された障害物のまわりの経路を策定するよう個人に要求する。計算装置は、個人に指示を提示してコースをナビゲートするように構成することができる。また計算装置は、個人がコースを進行するのを可能にする入力装置または他のタイプの制御構成要素を個人に提供するように、構成することができ、これは、移動のスピード、向き、速度、ナビゲーション戦略の選択、コースの所与の方向に継続するもしくは方向を変化させるのに先立つ待ち時間もしくは遅延時間もしくは他の不作為の時間、コースを完了するための時間間隔、および／または景観の空中からのもしくは高所からの図（地図としてを含む）を参照する頻度もしくは回数のうちの１つまたは複数を、時間の関数としてのこれらのパラメータのあらゆる値を含め、指定および／または制御することを含む。
計算装置は、始点（「Ａ」）から１つまたは複数のターゲット地点（「Ｂ」）に到達するために個人によって採用されたナビゲーション戦略を定量化するパフォ―マンス・メトリックを示すデータを収集するように構成することができる。例えば、計算装置は、尺度のうちとりわけ、破線または点線に沿って始点（「Ａ」）から進むという個人の判断、移動のスピード、アバターまたは他の案内可能な構成要素の向きを示すデータを収集するように構成することができる。様々な例では、計算装置を使用して測定することができるパフォ―マンス・メトリックは、移動のスピード、向き、速度、ナビゲーション戦略の選択、コースの所与の方向に継続するもしくは方向を変化させるのに先立つ待ち時間もしくは遅延時間もしくは他の不作為の時間、コースを完了するための時間間隔、および／または景観の空中からのもしくは高所からの図（地図としてを含む）を参照する頻度もしくは回数のうちの１つまたは複数を示すデータを、時間の関数としてのこれらのパラメータのあらゆる値を含め、含むことができる。別の非限定的な例としては、パフォ―マンス・メトリックは、コースを通じての、例えばコースを通る最短経路またはほぼ最短経路を決定することを通じての、個人によりナビゲートされる経路の最適化の程度の尺度を含むことができる。
本明細書の別の例では、使用者が関与するように要求される１つまたは複数の活動を、課題が含むことができる。あらゆる１つまたは複数の課題は、計算機処理された刺激または対話（以下でより詳細に説明される）として計算機に実装することができる。ターゲティング課題の場合、認知プラットフォームは、使用者からの、時間的に特異的なおよび／または位置に特異的な応答を要求してもよい。ナビゲーション課題に対しては、認知プラットフォームは、使用者からの、位置に特異的なおよび／または動きに特異的な応答を要求してもよい。記憶課題に対しては、認知プラットフォームは、使用者からの、刺激に特異的な、位置に特異的な、および／または時間的に特異的な応答を要求してもよい。表情認識またはオブジェクト認識の課題に対しては、認知プラットフォームは、使用者からの、時間的に特異的な、および／または位置に特異的な応答を要求してもよい。一体的な認知課題および全身運動課題に対しては、認知プラットフォームは、特異的な身体移動／振り付けと組み合わせて、刺激に特異的な、位置に特異的な、および／または時間的に特異的な応答を要求してもよい。マルチタスクによる課題は、２つ以上の課題のいずれの組み合わせも含むことができる。非限定的な例では、例えばターゲティング、および／またはナビゲーション、および／または表情認識もしくはオブジェクト認識の課題であるがこれらには限定されない課題への使用者応答は、認知プラットフォームの入力装置を使用して記録することができる。そのような入力装置の非限定的な例には、使用者対話を記録するように構成されるいかなる形態のグラフィカルユーザインタフェースも含め、ユーザインタフェース、または画像取り込み装置（例えばタッチスクリーンもしくは他の感圧スクリーン、またはカメラであるが、これらには限定されない）に対して相対的なタッチ、スワイプ、または他の所作を挙げることができる。他の非限定的な例では、例えばターゲティング、および／またはナビゲーション、および／または表情認識もしくはオブジェクト認識の課題であるがこれらには限定されない課題に対して認知プラットフォームを使用して記録された使用者応答は、認知プラットフォームを含む計算装置の位置、向き、または移動の変化を引き起こす使用者動作を含むことができる。計算装置の位置、向き、または移動のそうした変化は、計算装置に配置された、またはそうでなければ計算装置に結合された入力装置、例えばセンサであるがこれには限定されないものを用いて記録することができる。センサの非限定的な例には、動きセンサ、位置センサ、および／または画像取り込み装置（例えばカメラであるがこれには限定されないもの）が挙げられる。
マルチタスクによる課題が関与する代表的な実装では、計算機装置は、認知プラットフォームに、２つ以上の異なるタイプの課題、例えばターゲティング、および／またはナビゲーション、および／または表情認識もしくはオブジェクト認識の課題であるが、これらには限定されないものを、ユーザに向けて、短時間枠内（リアルタイムである、および／または実質的に同時であることを含めて）で提示させるように（例えば少なくとも１つの特別にプログラムされた処理部を使用して）構成される。また計算機装置は、マルチタスクによる課題への受け取られた使用者応答のタイプを示すデータを、短時間枠内（リアルタイムである、および／または実質的に同時であることを含めて）で収集するように（例えば少なくとも１つの特別にプログラムされた処理部を使用して）構成される。これらの例では、２つ以上の異なるタイプの課題を、個人に向けて、短時間枠内（リアルタイムである、および／または実質的に同時であることを含めて）で提示することができ、計算装置は、２つ以上の異なるタイプの課題に対する使用者応答を示すデータを、短時間枠内（リアルタイムである、および／または実質的に同時であることを含めて）で受け取るように構成することができる。
いくつかの例では、短時間枠は、約１．０ミリ秒以上までの分解能でのいかなる時間間隔とすることもできる。時間間隔は、いかなる妥当な終了時間までの、約２．０ミリ秒以上の周期性のいかなる一部分の継続時間とすることもできるが、これらには限定されない。時間間隔は、約３．０ミリ秒、約５．０ミリ秒、約１０ミリ秒、約２５ミリ秒、約４０ミリ秒、約５０ミリ秒、約６０ミリ秒、約７０ミリ秒、約１００ミリ秒、またはそれ以上とすることができるが、これらには限定されない。他の例では、短時間枠は、数分の１秒、約１秒、約１．０秒から約２．０秒の間、または約２．０秒まで、またはそれ以上とすることができるが、これらには限定されない。
いくつかの例では、プラットフォーム製造物または認知プラットフォームは、課題の提示の時間に対して相対的な使用者応答の反応時間を示すデータを収集するように構成することができる。例えば、計算装置は、難度を調整する方法として、使用者が課題への応答を提供するためのさらに大きな、またはさらに小さな反応時間ウィンドウをプラットフォーム製造物または認知プラットフォームに提供させるように構成することができる。
本明細書で使用されるとおり、用語「計算機処理された刺激または対話」または「ＣＳＩ」は、能動的であれ受動的であれ、刺激との使用者の対話、または他の対話を容易にするために使用者に提示される、計算機処理された構成要素を指す。非限定的な例としては、計算装置は、聴覚刺激を提示する、もしくは使用者との他の聴覚ベースの対話を開始するように、および／または振動刺激を提示する、もしくは使用者との他の振動に基づく対話を開始するように、および／または触覚刺激を提示する、もしくは使用者との他の触覚に基づく対話を開始するように、および／または視覚刺激を提示する、もしくは使用者との他の視覚に基づく対話を開始するように、構成することができる。
本明細書の原理に従ういずれの課題も、１つまたは複数の刺激または他の対話型構成要素を実装するのに使用される計算装置、起動構成成分、または他の装置を介して、使用者に提示することができる。例えば、課題は、計算機処理された刺激または対話（ＣＳＩ）または他の対話型構成要素を提示するためのグラフィカルユーザインタフェースをレンダリングすることによって、使用者に提示することができる。他の例では、課題は、起動構成成分を使用して、聴覚的、触覚的、または振動的な計算機処理された構成要素（ＣＳＩを含む）として使用者に提示することができる。本明細書の様々な例における１つまたは複数のＣＳＩの使用（およびそれらのＣＳＩから得られたデータの分析）の記載はまた、それらの例における１つまたは複数のＣＳＩを含む課題の使用（およびそれらの課題から得られたデータの分析）も包含する。
視覚的なＣＳＩを提示するように計算装置が構成される例では、ＣＳＩは、使用者に提示されることになる少なくとも１つのグラフィカルユーザインタフェースを使用してレンダリングすることができる。いくつかの例では、少なくとも１つのグラフィカルユーザインタフェースは、その少なくとも１つのグラフィカルユーザインタフェースを使用してレンダリングされたＣＳＩの計算機処理された構成要素と使用者が対話すると、応答を測定するように構成される。非限定的な実施例では、グラフィカルユーザインタフェースは、ＣＳＩの計算機処理された構成要素が能動的であるようにして構成することができ、使用者からの少なくとも１つの応答を要求してもよく、これにより、グラフィカルユーザインタフェースが、プラットフォーム製造物と使用者の対話のタイプまたは程度を示すデータを測定するように構成される。別の例では、グラフィカルユーザインタフェースは、ＣＳＩの計算機処理された構成要素が受動的で少なくとも１つのグラフィカルユーザインタフェースを使用する使用者に提示されるようにして構成することができるが、使用者からの応答を必要としなくてもよい。この例では、少なくとも１つのグラフィカルユーザインタフェースは、使用者の対話の記録された応答を除外するように、応答を示すデータに重み付け係数を適用する（例えば、応答をさらに低い値もしくはさらに高い値に重み付けする）ように、または使用者の誤った応答の尺度として、プラットフォーム製造物を用いて、使用者の応答を示すデータを測定する（例えば、誤った応答の使用者に通知または他のフィードバックを発する）ように構成することができる。
一例では、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物は、および少なくとも１つの処理部を含む、プロセッサ実装されたシステム、方法、または装置として構成することができる。一例では、少なくとも１つの処理部は、少なくとも１つのグラフィカルユーザインタフェースをレンダリングして、計算機処理された刺激もしくは対話（ＣＳＩ）、または他の対話型構成要素を使用者に対話のために提示するよう、プログラムすることができる。他の例では、少なくとも１つの処理部は、聴覚的、触覚的、または振動的な計算機処理された構成要素（ＣＳＩを含む）を生じさせて、刺激または使用者との他の対話を生じさせるよう、プラットフォーム製造物の起動構成成分にさせるよう、プログラムすることができる。少なくとも１つの処理部は、ＣＳＩまたは他の対話型構成要素（例えばｃＤａｔａであるが、これらには限定されない）との使用者対話に基づく少なくとも１つの使用者応答を示すデータを、入力装置を使用して提供される応答を含め、プログラム製造物の構成成分に受け取らせるよう、プログラムすることができる。少なくとも１つのグラフィカルユーザインタフェースが、計算機処理された刺激もしくは対話（ＣＳＩ）または他の対話型構成要素を使用者に提示するようレンダリングされる例では、少なくとも１つの処理部は、少なくとも１つの使用者応答を示すデータを、グラフィカルユーザインタフェースに受け取らせるよう、プログラムすることができる。また少なくとも１つの処理部は、ｃＤａｔａを分析して個人の認知状態の尺度を提供すること、ならびに／または使用者の応答どうしの間の差異を決定することに基づいて（ｃＤａｔａの差異に基づくことを含む）個人のパフォーマンスの差異を分析すること、ならびに／または聴覚的、触覚的、もしくは振動的な計算機処理された構成要素（ＣＳＩを含む）の難度を調整することであって、ＣＳＩもしくは他の対話型構成要素が、ｃＤａｔａの分析（分析において決定された個人のパフォーマンスの尺度を含む）に基づいていること、ならびに／または個人のパフォーマンスおよび／もしくは認知評価、および／もしくは認知治療への応答、および／もしくは認知の評価された尺度を示すことができる、プラットフォーム製造物からの出力もしくは他のフィードバックを提供すること、を行うようプログラムすることができる。非限定的な例では、少なくとも１つの処理部はまた、免疫介在性または神経変性状態、その状態において臨床的対象となり得るタンパク質の発現レベル、ならびに／または個人が薬剤、生物学的製剤、もしくは他の医薬品を投与された場合の認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製造物の使用の潜在的な有効性に関連して、個人を分類するよう、プログラムすることができ、この分類は、認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製造物との個人の対話から収集されたｃＤａｔａ、ならびに／またはそのｃＤａｔａの分析（および関連する計算）に基づいて計算されたメトリックに基づく。非限定的な例では、少なくとも１つの処理部はまた、免疫介在性または神経変性状態の発現の可能性および／または進行の段階について個人を分類するよう、プログラムすることができ、この分類は、認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製造物との個人の対話から収集されたｃＤａｔａ、ならびに／またはそのｃＤａｔａの分析（および関連する計算）に基づいて計算されたメトリックに基づく。神経変性状態は、ループスまたは多発性硬化症とすることができるが、これには限定されない。
一例では、少なくとも１つの処理部は、少なくとも１つのグラフィカルユーザインタフェースをレンダリングして、ＣＳＩまたは他の対話型構成要素を提示するよう、ならびに／または、聴覚的、触覚的、または振動的な計算機処理された構成要素（ＣＳＩを含む）を生じさせるようにプラットフォーム製造物の起動構成成分にさせるよう、もしくは使用者による受動的消費のための刺激を生じさせるように、接続された装置（例えば、ゴーグル、イヤホン、触覚装置、もしくはそれ以外）にさせるよう、プログラムすることができ、この刺激は、グラフィックユーザインタフェースを介して、および／またはグラフィックユーザインタフェースの対話とは独立して、脳の周波数帯同調を、および／または認知治療の間の炎症／免疫応答の調節の低減を意図したパターンで提示される。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、少なくとも１つの感情的／情動的構成要素（ＥＡＥ）をレンダリングするように構成される認知プラットフォームを使用するプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）を含み、これにより、マルチタスクゲームプレイ（ＭＴＧ）またはシングルタスクゲームプレイ（ＳＴＧ）における課題のための顕在的な構成成分として感情処理を加える。一実施例では、ＥＡＥは、認知を評価するように、または感情に関連する認知を改善するように構成される課題において使用され、そしてプラットフォーム製造物においてレンダリングされたＥＡＥとの使用者対話の尺度として収集されたデータ（ｃＤａｔａを含む）は、認知の評価の尺度、または認知の尺度の改善を決定するのに使用され、この決定は、プラットフォーム製造物のグラフィカルユーザインタフェースを使用する対話のために構成される、またはプラットフォーム製造物の聴覚的、触覚的、もしくは振動的構成要素として構成される治療の後になされる。ＥＡＥは、非感情認知への感情の影響を測定するためのデータを、例えば、感情的負荷の下で使用者が実行するための空間的課題をグラフィカルユーザインタフェースにレンダリングさせることによって、収集するように、および／または感情への非感情認知の影響を測定するためのデータを、感情を調節するための遂行機能の尺度を採用する機能をグラフィカルユーザインタフェースにレンダリングさせることによって、収集するように、構成することができる。代表的な一実装では、グラフィカルユーザインタフェースは、ＭＴＧによる認知負荷の下で、（測定データに基づいて）ＣＳＩによって示される感情を識別するための、その識別を作業記憶に維持するための、そして引き続くＣＳＩによって示される感情の尺度と比較するための課題をレンダリングするように、構成することができる。
他の例では、プラットフォーム製造物は、表示構成成分、入力装置、および少なくとも１つの処理部を含む、プロセッサ実装されたシステム、方法、または装置として構成することができる。少なくとも１つの処理部は、表示構成成分での表示のため、少なくとも１つのグラフィカルユーザインタフェースをレンダリングして、計算機処理された刺激もしくは対話（ＣＳＩ）または他の対話型構成要素を対話のために使用者に提示するよう、プログラムすることができる。他の例では、少なくとも１つの処理部は、聴覚的、触覚的、または振動的な計算機処理された構成要素（ＣＳＩを含む）を生じさせて、刺激または使用者との他の対話を生じさせるよう、プラットフォーム製造物の起動構成成分にさせるよう、プログラムすることができる。
入力装置の非限定的な例には、タッチスクリーンまたは他の感圧もしくは触覚面、動きセンサ、位置センサ、圧力センサ、ジョイスティック、運動器具、および／または画像取り込み装置（例えばカメラであるが、これには限定されない）が挙げられる。
いずれの例でも、入力装置は、個人の身体的動作を示す入力データを受け取るように構成される少なくとも１つの構成成分を含むように構成されており、この場合、データは、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物と対話する際の個人の身体的動作の尺度を提供して、例えば、１つまたは複数の課題および／または干渉を伴う課題を実行する。
個人のパフォーマンスの分析は、計算装置を使用して、セッション中に、または先に完了したセッションから、パーセントでの正確度、当たりおよび／またははずれの数を計算することを含んでもよい。パフォーマンス尺度を計算するのに使用することができる他の指標は、課題（例えば、ターゲティング刺激として）の提示後に個人が応答するのにかかる時間量である。他の指標は、反応時間、応答分散、当たりの数、やり忘れ、誤報、学習率、空間的逸脱、主観的評価、および／またはパフォーマンス閾値等を含むことができるが、これらには限定されない。
非限定的な例では、使用者のパフォーマンスをさらに分析して、使用者のパフォーマンスに及ぼす２つの異なるタイプの課題の効果を比較することができ、この場合、これらの課題が、異なるタイプの干渉（例えば、注意転導（ｄｉｓｔｒａｃｔｉｏｎ）、または妨害刺激（ｉｎｔｅｒｒｕｐｔｏｒ））を提示する。計算装置は、異なるタイプの干渉を、ＣＳＩまたは一次課題から使用者の注意をそらす他の対話型構成要素として提示するように構成される。注意転導については、計算装置は、一次課題への一次応答を提供するように、そして応答を提供しないように（すなわち、注意転導を無視するように）個人に指示するように構成される。妨害刺激については、計算装置は、二次課題として応答を提供するように個人に指示するように構成され、そして計算装置は、一次課題への使用者の応答（この場合、応答は、少なくとも１つの入力装置を使用して収集される）として、短時間枠内（実質的に同時を含む）で、妨害刺激への使用者の二次応答を示すデータを取得するように構成される。計算装置は、干渉なしの一次課題における使用者のパフォーマンス、干渉が注意転導である場合のパフォーマンス、および干渉が妨害である場合のパフォーマンスのうちの１つまたは複数の尺度を計算するように構成される。使用者のパフォ―マンス・メトリックは、これらの尺度に基づいて計算することができる。例えば、使用者のパフォーマンスは、干渉の各タイプのコスト（パフォーマンス変化）（例えば、注意転導コスト、および妨害刺激／マルチタスクのコスト）として計算することができる。課題上での使用者のパフォーマンスレベルは、フィードバックとして分析し報告することができ、このフィードバックは、課題の難度を調整するのに使用するための認知プラットフォームへのフィードバックとして、および／または使用者の現状または進行に関する個人へのフィードバックとしてのいずれかであることを含む。
非限定的な例では、計算装置はまた、使用者の応答のための反応時間、および／または個人のパフォーマンスのためのあらゆる統計的尺度（例えば、最後のセッション数における、指定された継続時間にわたる、またはあるタイプの課題（非ターゲットおよび／またはターゲット刺激、特定のタイプの課題等を含む）に固有の、正しい応答または正しくない応答の百分率）を分析する、保存する、および／または出力するように構成することができる。
非限定的な例では、計算機処理された構成要素は、グラフィカルユーザインタフェースにおいて視覚的課題としてレンダリングされる、または聴覚的、触覚的、または振動的課題として提示される、少なくとも１つの課題を含む。各課題は、ｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａ収集の目的のために使用者が刺激にさらされた後に使用者から応答を引き出すように設計された対話型技法として、レンダリングすることができる。
非限定的な例では、計算機処理された構成要素は、グラフィカルユーザインタフェースにおいてレンダリングされる、またはプログラム製造物の聴覚的、触覚的、もしくは振動的要素としての、プラットフォームの少なくとも１つのプラットフォーム対話（ゲームプレイ）構成要素を含む。プラットフォーム製造物の各プラットフォーム対話（ゲームプレイ）構成要素は、対話型技法（ビデオゲームのような技法の形で含む）、またはｃＤａｔａおよび／もしくはｎＤａｔａ収集のターゲットであってもなくてもよい視覚的な（もしくは審美的な）機能を含むことができる。
本明細書で使用されるとおり、用語「ゲームプレイ」は、プラットフォーム製造物の態様との使用者対話（他の使用者体験を含む）を包含する。
非限定的な例では、計算機処理された構成要素は、使用者への正のフィードバックを示すための少なくとも１つの構成要素を含む。各構成要素は、使用者に向けて発せられる聴覚信号および／または視覚信号であって、課題または他のプラットフォーム対話構成要素での成功、すなわち、プラットフォーム製造物での使用者応答が課題またはプラットフォーム対話（ゲームプレイ）構成要素上で閾値成功尺度を超えたことを示す信号を含むことができる。
非限定的な例では、計算機処理された構成要素は、使用者への負のフィードバックを示すための少なくとも１つの構成要素を含む。各構成要素は、使用者に向けて発せられる聴覚信号および／または視覚信号であって、課題またはプラットフォーム対話（ゲームプレイ）構成要素での失敗、すなわち、プラットフォーム製造物での使用者応答が課題またはプラットフォーム対話構成要素での閾値成功尺度を満たしていないことを示す信号を含むことができる。
非限定的な例では、計算機処理された構成要素は、メッセージ交換のための少なくとも１つの構成要素、すなわち、正のフィードバックまたは負のフィードバックとは異なる、使用者への通信を含む。
非限定的な例では、計算機処理された構成要素は、報酬を示すための少なくとも１つの構成要素を含む。報酬計算機構成要素は、計算機生成された機能であって、使用者に送達されて、ＣＳＩに対する使用者の満足度を高め、その結果として、正の使用者対話（およびそれ故に使用者体験の楽しさ）を増加させる機能とすることができる。
非限定的な例では、認知プラットフォームは、マルチタスク対話型構成要素をレンダリングするように構成することができる。いくつかの例では、マルチタスク対話型構成要素は、マルチタスク・ゲームプレイ（ＭＴＧ）を指す。マルチタスク対話型構成要素は、複数の時間的に重複する課題、すなわち、使用者からの複数の実質的に同時の応答を要求する可能性のある課題に使用者を関与させるように構成される対話型技法を含む。
非限定的な例では、認知プラットフォームは、シングルタスク対話型構成要素をレンダリングするように構成することができる。いくつかの例では、シングルタスク対話型構成要素は、シングルタスク・ゲームプレイ（ＳＴＧ）を指す。シングルタスク対話型構成要素は、所定の時間間隔で単一の課題に使用者を関与させるように構成される対話型技法を含む。
本明細書の原理に従えば、用語「認知」または「認知的」は、思考、経験、および感覚を通じて知識および理解を獲得する精神的作用または過程を指す。これは、心理学的概念／領域、例えば、遂行機能、記憶、知覚、注意、感情／情動、運動制御、および干渉処理を含むが、これらには限定されない。本明細書の原理に従う代表的な計算機実装された装置は、プラットフォーム製造物との使用者対話を示すデータを収集するように、そして使用者パフォーマンスを定量化するメトリックを計算するように構成することができる。使用者パフォーマンスの定量子（ｑｕａｎｔｉｆｉｅｒ）は、（認知評価のための）認知の尺度を提供するのに、または認知治療の現状または進行の尺度を提供するのに使用することができる。
本明細書の原理に従えば、用語「治療」または「治療する」は、使用者の能力の測定可能な改善をもたらすプラットフォーム製造物（ＡＰＰの形態を含む）におけるＣＳＩのあらゆる操作を指しており、これらの改善は、例えば、認知、使用者の気分、感情状態、および／または認知プラットフォームへの関与または注意のレベルに関連する改善であるが、これらには限定されない。改善の程度またはレベルは、本明細書に記載のとおり、使用者のパフォーマンス尺度に基づいて定量化することができる。例示的な例では、用語「治療」はまた、療法を指す場合がある。
本明細書の原理に従えば、用語「セッション」は、明確な開始および終了を伴う離散的な期間であって、その間に使用者が、プラットフォーム製造物（ＡＰＰの形態を含む）から評価または治療を受けるためにプラットフォーム製造物と対話する時限を指す。
本明細書の原理に従えば、用語「評価」は、ＣＳＩまたはプラットフォーム製造物の他の機能もしくは構成要素との使用者対話の少なくとも１つのセッションを指す。プラットフォーム製造物（ＡＰＰの形態を含む）を使用する使用者によって実行される１つまたは複数の評価から収集されるデータは、認知の尺度もしくは他の定量子、または使用者の能力の他の態様を導出するの使用することができる。
本明細書の原理に従えば、用語「感情的負荷」は、感情的情報の処理または感情の調節に具体的に関連付けられる認知負荷を指す。
本明細書の原理に従えば、用語「認知負荷」は、使用者が課題を完了するために消費する必要があるかもしれない精神的資源の量を指す。またこの用語は、課題またはゲームプレイの課題または難度を指すのに使用することができる。
一例では、プラットフォーム製造物は、干渉処理に基づく認知プラットフォームを使用者に提示するように構成される計算装置を含む。干渉処理を実施する代表的なシステム、方法、および装置においては、少なくとも１つの処理部は、少なくとも１つの第１のグラフィカルユーザインタフェースをレンダリングして、または聴覚的、触覚的、もしくは振動的信号を生成するよう起動構成成分にさせて、使用者からの第１のタイプの応答を要求する第１の課題として第１のＣＳＩを提示するよう、プログラムされる。また、代表的なシステム、方法、および装置は、少なくとも１つの第２のグラフィカルユーザインタフェースを少なくとも１つの処理部にレンダリングさせて、または聴覚的、触覚的、もしくは振動的信号を起動構成成分に生成させて、第１の課題との第１の干渉として第２のＣＳＩを提示するように構成され、第１の干渉の存在下で第１の課題への使用者からの第２のタイプの応答を要求する。非限定的な例では、第２のタイプの応答は、第１の課題への第１のタイプの応答と、第１の干渉への二次的な応答とを含むことができる。別の非限定的な例では、第２のタイプの応答は、第１のタイプの応答を含まず、これとは全く異なるものであってもよい。また少なくとも１つの処理部は、プラットフォーム製造物との使用者対話に基づいて第１のタイプの応答および第２のタイプの応答を示すデータ（例えば、ｃＤａｔａであるが、これには限定されない）を受け取るようプログラムされ、受け取りは例えば、データを受け取るための少なくとも１つのグラフィカルユーザインタフェースをレンダリングすることによってなされる。またプラットフォーム製造物は、認知プラットフォームとの使用者対話の前、その最中、および／またはその後に行われた測定結果を示すｎＤａｔａ（生理学的なもしくはモニタリングの構成成分および／または認知テスト構成成分の測定結果からのｎＤａｔａを含む）を受け取るように構成することができる。また少なくとも１つの処理部は：ｃＤａｔａおよび／もしくはｎＤａｔａを分析して、個人の状態（生理学的および／もしくは認知状態を含む）の尺度を提供するよう、ならびに／または使用者の第１のタイプおよび第２のタイプの応答の尺度との間の差異と、関連するｎＤａｔａの差異を決定することに基づいて（ｃＤａｔａの差異に基づくことを含む）、個人のパフォーマンスの差異を分析するよう、プログラムすることができる。また少なくとも１つの処理部は：ｃＤａｔａおよび／もしくはｎＤａｔａの分析（分析において決定された個人のパフォーマンスおよび／もしくは状態（生理学的および／もしくは認知の状態を含む）の尺度を含む）に基づいて、第１の課題および／もしくは第１の干渉の難度を調整するよう、ならびに／または個人のパフォーマンス、および／もしくは認知評価、および／もしくは認知治療への応答、および／もしくは認知の評価された尺度を示すことができるプラットフォーム製造物からの出力または他のフィードバックを提供するよう、プログラムすることができる。非限定的な例では、少なくとも１つの処理部はまた、免疫介在性または神経変性状態、その状態での臨床的対象となり得るタンパク質の発現レベル、ならびに／または薬剤、生物学的製剤、もしくは他の医薬品を個人が投与された場合の認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製造物の使用の潜在的な有効性に関連して、個人を分類するよう、プログラムすることができ、分類は、認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製造物との個人の対話から収集されたｃＤａｔａ、ならびに／またはそのｃＤａｔａの分析（および関連する計算）に基づいて計算されたメトリックに基づく。非限定的な実施例では、少なくとも１つの処理部はまた、免疫介在性または神経変性状態の発現の可能性および／または進行の段階について個人を分類するよう、プログラムすることができ、この分類は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物との個人の対話から収集されたｃＤａｔａ、および／またはそのｃＤａｔａの分析（および関連する計算）に基づいて計算されたメトリックに基づく。免疫介在性または神経変性状態は、ループスおよび多発性硬化症とすることができるが、これらには限定されない。
一例では、使用者の第１のタイプおよび第２のタイプの応答の尺度の間の差異とｎＤａｔａとを決定することに基づく個人のパフォーマンスの差異からのフィードバックは、１つまたは複数のセッションの最中の個人のリアルタイムのパフォーマンスを示す認知プラットフォームの入力として使用することができる。フィードバックのデータは、同じ進行中のセッション内および／または引き続き実行されるセッション内で使用者が対話する第１の課題および／または第１の干渉の難度に対して認知プラットフォームが行う調整の程度を決定するための、計算装置の計算構成成分への入力として使用することができる。
非限定的な例としては、干渉処理に基づく認知プラットフォームは、アキリ・インタラクティブ・ラブズ社、ボストン、マサチューセッツ州のＰｒｏｊｅｃｔ：ＥＶＯ（商標）プラットフォームに基づく認知プラットフォームとすることができる。
干渉処理に基づく本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置においては、グラフィカルユーザインタフェースは、使用者が応答するターゲティング課題の識別機能の１つが干渉処理の構成成分としてプラットフォーム内の機能となるようなものとして構成され、プラットフォーム内のこの機能は、干渉処理における干渉構成要素として働く感情、形状、色、および／または位置を表示するものである。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）であって、生理学的状態および／または認知状態（神経心理学的障害のインジケータを含む）を示す測定ｎＤａｔａに基づいて、ＡＰＰセッションにおけるＣＳＩレベル／属性のベースライン・メトリックを設定して、評価の正確度および治療の効率を高めるように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む。ＣＳＩは、ｎＤａｔａ構成成分をｎＤａｔａの個々の使用者動態に較正するのに使用してもよい。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）であって、ｎＤａｔａを使用して、注意力／不注意、覚醒度、警戒心、および／または疲労の状態を検出することにより、治療または評価に関連するＣＳＩの送達を最適化するように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）であって、ＣＳＩのｃＤａｔａとともにｎＤａｔａの分析を使用して、ＣＳＩの微妙なまたは表立った操作を通じての治療または評価に関連する特定のＣＳＩを検出し、それに注意を向けさせるように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）であって、評価または治療のセッションの中またはそれらにまたがってｎＤａｔａとともにｃＤａｔａのＣＳＩのパターンの分析を使用して、ｃＤａｔａとｎＤａｔａの使用者プロファイル（理想的な、最適な、または望ましい使用者応答のプロファイルを含む）を生成し、セッション全体またはその中でＣＳＩを操作して、これらのプロファイルを使用者が再現するよう案内するように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）であって、使用者の関与に関連するパラメータのインジケータのためのｎＤａｔａをモニタリングするように、そしてＣＳＩによって生成された認知負荷を最適化し、最適な関与状態で時間とともに並べて、神経可塑性および治療の結果である利益の譲渡を最大化するように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む。本明細書で使用されるとおり、用語「神経可塑性」は、ターゲットとされる、中枢神経系の再組織化を指す。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）であって、怒りおよび／またはフラストレーションを示すｎＤａｔａをモニタリングし、代替のＣＳＩ、またはＣＳＩからの脱関与（ｄｉｓｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ）を提供することによって認知プラットフォームとの継続的な使用者対話（「プレイ」とも称される）を促進するように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）であって、評価または治療のセッションの中またはそれらにまたがってＣＳＩ動態を変化させて、使用者の認知または他の生理学的または認知的態様に関連したｎＤａｔａを最適化するように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）であって、課題自動化のｎＤａｔａ信号が検出された場合、または課題学習に関連した生理学的測定値が減衰の兆候を示した場合に、ＣＳＩまたはＣＳＩの認知負荷を調整するように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）であって、ＣＳＩのｃＤａｔａからの信号をｎＤａｔａと組み合わせて、認知能力のインジケータの改善、よって認知の改善を促進する個人向け設定された治療を最適化するように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）であって、ｎＤａｔａのプロファイルを使用して、使用者の身元を確認／検証／認証するように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）であって、個々の使用者の好みをカタログ化し、ＣＳＩを個人向けに最適化して、楽しさを最適化し評価または治療のセッションへの継続的な関与を促進するために、ｎＤａｔａを使用してＣＳＩへの正の感情的応答を検出するように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）であって、認知改善の使用者プロファイル（例えば、作業記憶、注意、処理スピード、および／または知覚の検出／弁別の改善を示すものと分類されているまたは知られている使用者に関連付けられる使用者プロファイルであるが、これらには限定されない）を生成するように、そしてＣＳＩを適応させる治療を送達して、ｎＤａｔａからのプロファイルによって確認された新規の使用者のプロファイルを最適化するように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知改善のために構成される１つまたは複数のプロファイルの選択を使用者に提供するように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）を含む。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）であって、聴覚および視覚の生理学的測定からのｎＤａｔａをモニタリングして、認知プラットフォームまたはプログラム製造物を使用する使用者によって実行されている評価または治療に干渉する可能性のある外部環境の源泉からの干渉を検出するように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）であって、環境の聴覚および視覚の装置測定からのｎＤａｔａをモニタリングして、認知プラットフォームまたはプログラム製造物を使用する使用者により実行されている評価または治療を妨害する可能性のある外部環境源泉からの干渉を検出し、そして適宜、プラットフォームまたは製造物を調整するように、または環境状態を変化させるか、より適切なものになるまで延期するかを使用者に通知するように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む。
本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物（ＡＰＰを使用することを含む）であって、ｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａ（データ分析からのメトリックを含む）を決定子（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔ）として使用するように、または、使用者（医療装置を使用する患者を含む）が治療（例えば、認知治療および／または生物学的製剤、薬物、もしくは他の医薬品を使用する治療などであるが、これらには限定されない）に応答する可能性が高いか応答しない可能性が高いかを判断するように構成される、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を含む。例えば、システム、方法、および装置は、使用者（医療装置を使用する患者を含む）が、特定の生理学的または認知的測定結果に基づいて、治療を受けるべきかどうかを選択するように構成することができ、この測定結果は、所与の個人または集団の特定の個人（例えば、免疫介在性または神経変性疾患の所与のグループに分類された個人）における有効性を予測すると認められたシグネチャとして使用することができるものである。本明細書に記載の分析（および関連する計算）を実行するように構成されるそのような代表的なシステム、方法、および装置は、モニタリングおよび／またはスクリーニングを実行するためのバイオマーカとして使用することができる。非限定的な例として、所与の個人または集団の特定の個人（例えば、免疫介在性疾患の現状に基づいて所定の群に分類された個人）に対する認知治療の有効性の程度（生物学的製剤、薬物、または他の医薬品の使用と関連した有効性の程度を含む）の定量的な尺度を提供するように構成される、代表的なシステム、方法、および装置。いくつかの例では、個人または集団の特定の個人は、特定の神経変性状態を有するものとして分類されてもよい。
非限定的で代表的な分類器モデルは、訓練ｃＤａｔａおよび対応するｎＤａｔａを使用して、そして代表的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物との使用者の少なくとも１つの対話から収集されたメトリックに基づいて、個人の免疫介在性または神経変性疾患の現状の予測子（ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ）を生成するように訓練することができる。訓練ｎＤａｔａは、所与の使用者に対して収集されたｃＤａｔａ（例えば、本明細書では、あらゆる代表的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物との少なくとも１つの対話から得られた、その使用者のスコアであるが、これらには限定されない）に対応する各使用者の免疫介在性疾患の現状および年齢を示すデータを含むことができる。いくつかの例では、ｎＤａｔａは、使用者の性別を示すデータを含むことができる。他の例では、収集されたｎＤａｔａは、認知治療の調整を考慮して、コンプライアンスまたは有効性を示すことができる。例えば、ｃＤａｔａは、本明細書のあらゆる代表的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物との限定的な使用者対話、例えば数分の程度のものに基づいて、収集することができる。限定的な使用者対話の時間の長さは、例えば、約５分、約７分、約１０分、約１５分、約２０分、または約３０分とすることができる。代表的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物は、評価セッション（例えば、Ｐｒｏｊｅｃｔ：ＥＶＯ（商標）プラットフォームを使用して実装される評価）を実装するように構成することができる。
本明細書の原理に従う非限定的で代表的なシステム、方法、および装置はまた、代表的な分類器モデルを実装するように構成される認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を提供し、この分類器モデルは、代表的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物との複数の使用者対話からの測定データ（ｃＤａｔａを含む）に基づいて、免疫介在性疾患の陰性の現状に対して、免疫介在性疾患の陽性の現状を有する個人を高い正確度で識別するように構成されるものである。例えば、代表的な分類器モデルは、約８３％の正確度で、免疫介在性疾患の陽性の現状を有する個人を識別するように、そして約７９％の正確度で、免疫介在性疾患の陰性の現状を有する個人を識別するように構成することができ、この識別は、代表的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を使用する第１の評価の使用者パフォーマンスの第１の時点でのベースラインのパフォーマンスデータ（ｃＤａｔａを含む）と、代表的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を使用する引き続く３回の評価の使用者パフォーマンスからのパフォーマンスデータの値とを比較することから得られる測定データ（ｃＤａｔａを含む）に基づく。
本明細書の原理に従う非限定的で代表的な分類器モデルは、訓練ｃＤａｔａおよび対応するｎＤａｔａを使用して、そして代表的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物との使用者の複数の対話から収集されたメトリックに基づいて、個人の免疫介在性疾患の現状の予測子を生成するように訓練することができる。訓練ｎＤａｔａは、免疫介在性疾患の現状を示すデータ、および各使用者の年齢を示すデータを含むことができる。いくつかの例では、ｎＤａｔａは、使用者の性別を示すデータを含むことができる。対応するｃＤａｔａは、所与の使用者に対して収集される（例えば、本明細書のあらゆる代表的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物との少なくとも１つの対話から得られたその使用者のスコアであるが、これには限定されない）。例えば、ｃＤａｔａは、本明細書の認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を使用する使用者の複数の対話セッション、例えば、２つ以上の対話セッションに基づいて収集することができる。各対話セッションの時間の長さは、例えば、約５分、約７分、約１０分、約１５分、約２０分、または約３０分とすることができる。代表的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物は、複数の評価セッション（例えば、Ｐｒｏｊｅｃｔ：ＥＶＯ（商標）プラットフォームを使用して実装される評価であるが、これには限定されない）を実装するように構成することができる。
本明細書に記載されるとおり、本明細書の原理に従う代表的なシステム、方法、および装置は、プログラムされた計算装置の少なくとも１つの処理部を使用して、認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を提供するように実装することができる。図２に、本明細書に記載の分類器モデルを含む認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物を実装するのに使用することができる、本明細書の原理に従う代表的な装置２００を示す。代表的な装置１００は、少なくとも１つのメモリ２０２と、少なくとも１つの処理部２０４とを含む。少なくとも１つの処理部２０４は、少なくとも１つのメモリ２０２に通信可能に結合される。
例示的なメモリ２０２には、ハードウェア・メモリ、非一過性の有形媒体、磁気記憶ディスク、光ディスク、フラッシュ・ドライブ、計算装置メモリ、ランダム・アクセス・メモリ、例えばＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＥＤＯ ＲＡＭ、あらゆるその他のタイプのメモリ、またはそれらの組み合わせなどを挙げることができるが、これらには限定されない。代表的な処理部２０４は、マイクロチップ、プロセッサ、マイクロプロセッサ、特殊用途プロセッサ、特定用途向け集積回路、マイクロコントローラ、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ、他の適切なプロセッサ、またはそれらの組み合わせなどを挙げることができるが、これらには限定されない。
少なくとも１つのメモリ２０２は、プロセッサ実行可能な命令２０６、および計算構成成分２０８を記憶するように構成される。非限定的な例では、計算構成成分２０８は、本明細書に記載されるとおり、１つまたは複数の生理学的もしくはモニタリングの構成成分および／または認知テスト構成成分と結合された認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物から受け取られたｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａを分析するのに使用することができる。図２に示されるとおり、メモリ２０２はまた、データ２１０、例えばｎＤａｔａ２１２（代表的な分類器モデルの適用から得られた計算結果、１つもしくは複数の生理学的もしくはモニタリングの構成成分および／もしくは認知テスト構成成分を使用する測定から得られた測定データを含む）であるが、これには限定されないもの、ならびに／または装置１００のグラフィカルユーザインタフェースにおいてレンダリングされた課題への、および／もしくは装置２００に結合されたもしくはその装置と一体化された起動構成成分からの聴覚的、触覚的、もしくは振動的信号を使用して生成された課題への応答を含め、１つもしくは複数の課題への個人の応答を示すデータ（ｃＤａｔａ）を記憶するのに使用することができる。データ２１０は、装置２００に結合されたまたはその装置と一体化された、１つまたは複数の生理学的もしくはモニタリングの構成成分および／または認知テスト構成成分から受け取ることができる。
非限定的な例では、少なくとも１つの処理部２０４は、メモリ２０２に記憶されたプロセッサ実行可能な命令２０６を実行して、本明細書に記載の１つまたは複数の生理学的もしくはモニタリングの構成成分および／または認知テスト構成成分と結合された認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物から受け取られたｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａを、計算構成成分２０８を使用して分析する。また少なくとも１つの処理部２０４は、メモリ２０２に記憶されたプロセッサ実行可能な命令２０６を実行して、代表的な分類器モデルをｃＤｄａｔａおよびｎＤａｔａに適用することにより、免疫介在性もしくは神経変性病状の発症の可能性、ならびに／または神経変性状態（遂行機能障害を含む）の発現の可能性および／もしくは進行の段階に従う個人の分類を示す計算結果を生成する。また少なくとも１つの処理部２０４はまた、プロセッサ実行可能な命令２０６を実行して伝送部を制御し、本明細書に記載の１つもしくは複数の生理学的もしくはモニタリングの構成成分および／もしくは認知テスト構成成分と結合された認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製造物から受け取られたｃＤａｔａおよび／もしくはｎＤａｔａの分析結果を示す値を伝達する、ならびに／またはメモリ２０２を制御して、ｃＤａｔａおよび／もしくはｎＤａｔａの分析結果を示す値を記憶させる。
別の非限定的な実施例では、少なくとも１つの処理部２０４は、メモリ２０２に記憶されたプロセッサ実行可能な命令２０６を実行して、計算機実装された適応的応答デッドライン（ａｄａｐｔｉｖｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ−ｄｅａｄｌｉｎｅ）手順において信号検出メトリックを少なくとも適用する。
図３は、本明細書の原理に従う計算構成成分として使用することのできる代表的な計算装置３１０のブロック図である。本明細書のいずれの例でも、計算装置３１０は、計算機実装された適応的応答デッドライン手順において信号検出メトリックを適用することを含め、計算構成成分を実装するための使用者入力を受け取るコンソールとして構成することができる。明確にするために、図３でも、図２の代表的なシステムの様々な構成要素を参照し、より詳細に提供する。計算装置３１０は、実施例を実装するための１つまたは複数の計算機実行可能な命令またはソフトウェアを記憶する１つまたは複数の非一過性の計算機可読媒体を含むことができる。非一過性の計算機可読媒体には、１つまた複数のタイプのハードウェア・メモリ、非一過性の有形媒体（例えば、１つまたは複数の磁気記憶ディスク、１つまたは複数の光ディスク、１つまたは複数のフラッシュ・ドライブ）などを挙げることができるが、これらには限定されない。例えば、計算装置３１０に含まれるメモリ２０２は、本明細書に開示の操作を実行するための、計算機可読で計算機実行可能な命令またはソフトウェアを記憶することができる。例えば、メモリ２０２は、開示された様々な操作（例えば、認知プラットフォームおよび／もしくはプラットフォーム製造物の測定データならびに応答データの分析、代表的な分類器モデルの適用、または計算の実行）を実行するように構成されるソフトウェアアプリケーション３４０を記憶することができる。計算装置３１０はまた、コンフィギュラブルおよび／またはプログラマブルプロセッサ２０４および付随するコア３１４、そして随意に、１つまたは複数の追加のコンフィギュラブルおよび／またはプログラマブルな処理装置、例えばプロセッサ３１２’および付随するコア３１４’（例えば、複数のプロセッサ／コアを有する計算装置の場合）を含み、これらは、メモリ２０２に記憶された計算機可読および計算機実行可能な命令またはソフトウェア、ならびにシステムハードウェアを制御するための他のプログラムを実行するためのものである。プロセッサ２０４およびプロセッサ３１２’は、それぞれ、シングル・コア・プロセッサまたはマルチ・コア（３１４および３１４’）・プロセッサとすることができる。
仮想化を計算装置３１０において採用して、コンソール内のインフラストラクチャおよび資源を動的に共有することができるようにすることができる。複数のプロセッサ上で実行されている過程を処理するため、仮想マシン３２４を提供して、複数の計算資源ではなく１つの計算資源だけをその過程が使用しているように見えるようにすることができる。複数の仮想マシンを１つのプロセッサで使用することもできる。
メモリ２０２は、計算装置メモリまたはランダム・アクセス・メモリ、例えばＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＥＤ ＯＲＡＭなどであるが、これらには限定されないものを含むことができる。メモリ２０２は、ハードディスクまたはフラッシュメモリなどの不揮発性メモリを含むことができるが、これらには限定されない。メモリ２０２も同様に、他のタイプのメモリ、またはそれらの組み合わせを含むことができる。
非限定的な例では、メモリ２０２および少なくとも１つの処理部２０４は、周辺装置の構成成分、例えばドングル（アダプタを含む）または他の周辺ハードウェアであるが、これらには限定されないものとすることができる。代表的な周辺装置は、一次計算装置と通信する、またはそうでなければ結合するようにプログラムすることができ、これにより、あらゆる代表的な認知プラットフォームおよび／またはプラットフォーム製造物の機能を提供する、代表的な分類器モデルを適用する、ならびに本明細書に記載の代表的な分析（関連する計算を含む）のいずれかを実現する。いくつかの例では、周辺装置は、一次計算装置と直接通信するように、またはそうでなければ一次計算装置に（例えば、ＵＳＢまたはＨＤＭＩ入力を介して）結合するように、またはケーブル（同軸ケーブルを含む）、銅線（ＰＳＴＮ、ＩＳＤＮ、およびＤＳＬを含むが、これらに限定されない）、光ファイバ、または他のコネクタもしくはアダプタを介して、間接的に結合するように、プログラムすることができる。別の例では、周辺装置は、一次計算装置と無線（例えば、Ｗｉ−ＦｉまたはＢｌｕｅｔｏｏｏｔｈ（登録商標）であるが、これらには限定されない）により通信するようにプログラムすることができる。代表的な一次計算装置は、スマートフォン（例えばアイフォン（ｉＰｈｏｎｅ（登録商標））、ブラックベリー（ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ（登録商標））、またはアンドロイド（Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標））を用いるスマートフォンであるが、これらには限定されない）、テレビ、ワークステーション、デスクトップ計算機、ラップトップ、タブレット、スレート、電子書籍リーダー（ｅ−ｒｅａｄｅｒ）、携帯端末、もしくはその他の電子書籍リーダー、ハンドヘルド、ポータブル、もしくはウェアラブル計算装置、もしくはその他の同等の装置、エックスボックス（Ｘｂｏｘ（登録商標））、ウィー（Ｗｉｉ（登録商標））、またはその他の同等の形態の計算装置とすることができる。
使用者は、代表的なシステムおよび方法に従って提供することのできる１つまたは複数のユーザインタフェース３３０を表示することができる、計算機モニタなどの視覚表示部３２８を介して、計算装置３１０と対話することができる。計算装置３１０は、使用者からの入力を受け取るための他のＩ／Ｏ装置、例えば、キーボードもしくはあらゆる適切なマルチポイントタッチインタフェース３１８、ポインティングデバイス３２０（例えば、マウス）、カメラもしくは他の画像記録装置、マイクロフォンもしくは他の音記録装置、加速度計、ジャイロスコープ、触覚的、振動的、もしくは聴覚的信号用のセンサ、および／または少なくとも１つの起動装置を含むことができる。キーボード３１８およびポインティングデバイス３２０は、視覚表示部３２８に結合させることができる。計算装置３１０は、他の適切な従来のＩ／Ｏ周辺機器を含むことができる。
また計算装置３１０は、データならびに本明細書に開示された操作を実行する計算機可読なインスタンスおよび／もしくはソフトウェアを記憶するための、１つまたは複数のストレージ装置３３４（シングル・コア・プロセッサもしくはマルチ・コア・プロセッサ３３６を含む）、例えばハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、または他の計算機可読媒体を含むことができる。また代表的な記憶装置３３４（シングル・コア・プロセッサまたはマルチ・コア・プロセッサ３３６を含む）は、代表的なシステムおよび方法を実現するために必要なあらゆる適切な情報を記憶するための、１つまたは複数のデータベースを記憶することができる。データベースは、いかなる適切なタイミングであっても手動によりまたは自動的に更新して、データベース内の１つまたは複数の項目を追加、削除、および／または更新することができる。
計算装置３１０は、１つまたは複数のネットワーク装置３３２を介して１つまたは複数のネットワークと接続するように構成されるネットワーク・インタフェース３２２を含むことができ、ネットワークは例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、もしくは公衆電話回線、ＬＡＮもしくはＷＡＮリンク（例えば、８０２．１１、Ｔｌ、Ｔ３、５６ｋｂ、Ｘ．２５）、ブロードバンド接続（例えば、ＩＳＤＮ、Ｌｒａｍｅリレー、ＡＴＭ）、無線接続、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）、または上記のいずれかもしくはすべての組み合わせを含むが、これらには限定されない多様な接続を通じたインターネットである。ネットワーク・インタフェース３２２は、内蔵ネットワーク・アダプタ、ネットワーク・インタフェース・カード、ＰＣＭＣＩＡネットワーク・カード、カード・バス・ネットワーク・アダプタ、ワイヤレス・ネットワーク・アダプタ、ＵＳＢネットワーク・アダプタ、モデム、または、計算装置３１０を通信可能なあらゆるタイプのネットワークに接続し本明細書に記載の操作を実行するのに適したあらゆる他の装置を含むことができる。さらに、計算装置３１０は、スマートフォン（例えばアイフォン（ｉＰｈｏｎｅ（登録商標））、ブラックベリー（ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ（登録商標））、またはアンドロイド（Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標））を用いるスマートフォンであるが、これらには限定されない）、テレビ、ワークステーション、デスクトップ計算機、サーバ、ラップトップ、タブレット、スレート、電子書籍リーダー（ｅ−ｒｅａｄｅｒ）、携帯端末、もしくはその他の電子リーダー、ハンドヘルド、ポータブル、もしくはウェアラブル計算装置、もしくはその他の同等の装置、エックスボックス（Ｘｂｏｘ（登録商標））、ウィー（Ｗｉｉ（登録商標））、またはその他の同等の形態の計算または遠隔通信デバイスであって、通信が可能であり、本明細書に記載の操作を実行するのに十分なプロセッサ処理能力およびメモリ容量を有するか、またはそれに結合させることができるものとすることができる。１つまたは複数のネットワーク装置３３２は、異なるタイプのプロトコル、例えばＷＡＰ（ワイヤレス・アプリケーション・プロトコル（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ））、ＴＣＰ／ＩＰ（トランスミッション・コントロール・プロトコル／インターネット・プロトコル（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｍｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ））、ＮｅｔＢＥＵＩ（ＮｅｔＢＩＯＳエクステンデッド・ユーザ・インタフェース（ＮｅｔＢＩＯＳ Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ））、またはＩＰＸ／ＳＰＸ（インターネットワーク・パケット・エクスチェンジ／シーケンスト・パケット・エクスチェンジ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔｗｏｒｋ Ｐａｃｋｅｔ Ｅｘｃｈａｎｇｅ／Ｓｅｑｕｅｎｃｅｄ Ｐａｃｋｅｔ Ｅｘｃｈａｎｇｅ））であるが、これらに限定されないプロトコルを使用して通信することができる。
計算装置３１０は、あらゆるオペレーティングシステム３２６、例えばマイクロソフト・ウィンドウズ（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標） Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標））オペレーティングシステム、ｉＯＳ（登録商標）オペレーティングシステム、アンドロイド（Ａｎｄｒｏｉｄ（商標））オペレーティングシステム、異なるリリースのＵｎｉｘおよびＬｉｎｕｘオペレーティングシステム、マッキントッシュ（Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ）計算機用のあらゆる版数のＭａｃＯＳ（登録商標）、あらゆる組み込みオペレーティングシステム、あらゆるリアルタイムオペレーティングシステム、あらゆるオープンソースオペレーティングシステム、あらゆるプロプライエタリオペレーティングシステム、またはコンソール上で実行することが可能で、本明細書に記載の操作を実行することが可能な他のオペレーティングシステムを実行することができる。いくつかの例では、オペレーティングシステム３２６は、ネイティブモードまたはエミュレートされたモードで実行することができる。一例では、オペレーティングシステム３２６は、１つまたは複数のクラウド・マシン・インスタンス（ｃｌｏｕｄ ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｓｔａｎｃｅ）上で実行することができる。
本明細書のいずれの例でも、課題および／またはＣＳＩのタイプの調整は、リアルタイムで行うことができる。
認知ツールの実施例
干渉
図４Ａ〜６Ｄに、使用者対話のための課題および／または干渉を（いずれかまたは両方とも、計算機実装された時間変動構成要素を用いて）レンダリングする、本明細書の代表的なシステム、方法、および装置を使用してレンダリングすることができる、非限定的で代表的なユーザインタフェースを示す。また図４Ａ〜６Ｄの非限定的で代表的なユーザインタフェースは：課題および／または干渉を実行するための個人への指示を表示すること、計算機実装された時間変動構成要素と対話すること、課題および／または干渉ならびに計算機実装された時間変動構成要素への個人の応答を示すデータを収集すること、進行メトリックを表示すること、および分析メトリックを提供すること、のうちの１つまたは複数に向けて使用することもできる。
図４Ａ〜４Ｄに、本明細書の代表的なシステム、方法、および装置を用いてレンダリングされた非限定的で代表的なユーザインタフェースを示す。図４Ａ〜４Ｂに示されるとおり、代表的なプログラムされた処理部は、課題および／または干渉を実行するための個人への指示を表示する表示機能５００と、進行指標からの現状インジケータ、および／または分析指標を提供するために個人の対話（課題／干渉への応答を含む）から収集されたデータに分析を適用した結果を示すメトリック機能５０２とを、ユーザインタフェース（グラフィカルユーザインタフェースを含む）にレンダリングするのに使用することができる。本明細書のいずれの代表的なシステム、方法、および装置においても、予測モデルは、応答出力として提供される分析メトリックを提供するのに使用することができる。本明細書のいずれの代表的なシステム、方法、および装置においても、使用者対話から収集されたデータは、予測モデルを訓練するための入力として使用することができる。図４Ａ〜４Ｂに示されるとおり、例示的なプログラムされた処理部はまた、個人が制御する（例えば、視覚運動課題において経路または他の環境をナビゲートすること、および／またはターゲット弁別課題においてオブジェクトを選択することであるが、これらには限定されない）よう要求されるアバターまたは他のプロセッサによりレンダリングされる案内５０４を、ユーザインタフェース（グラフィカルユーザインタフェースを含む）にレンダリングするのに使用してもよい。図４Ｂに示すとおり、表示機能５００は、ナビゲーション課題を実行するよう要求されるアバターまたは他のプロセッサによりレンダリングされる案内５０４の移動のタイプをユーザインタフェースが（破線を用いて）描写している間に、ナビゲーション課題を実行すると予想されるのが何なのかを個人に指示するのに使用することができる。一実施例では、ナビゲーション課題は、スコアリングを決定することを目的にして、交差または回避するようにアバターを操縦するよう個人が要求される道標オブジェクト５１０を含んでもよい。図４Ｃに示されるとおり、表示機能５００は、ユーザインタフェースが、ユーザインタフェースにレンダリングされる可能性のあるオブジェクト５０６および５０８のタイプを描写している間に、ターゲット弁別課題を実行すると予想されるのが何なのかを個人に指示するのに使用することができ、一方のタイプのオブジェクト５０６はターゲットとして指定されている一方、ユーザインタフェースにレンダリングされる可能性のあるもう一方のタイプのオブジェクト５０８は、この例では例えば取り消されることによって、非ターゲットとして指定されている。図４Ｄに示すとおり、表示機能５００は、ユーザインタフェースが、ナビゲーション課題を実行するよう要求されるアバターまたは他のプロセッサによりレンダリングされるガイド５０４の移動のタイプを（破線を使用して）描写し、ユーザインタフェースは、ターゲットオブジェクト５０６として指定されたオブジェクトのタイプと、非ターゲットオブジェクト５０８として指定されたオブジェクトのタイプとをレンダリングしている間に、一次課題としてのナビゲーション課題と二次課題（すなわち干渉）としてのターゲット弁別との両方を実行すると予想されるのが何なのかを個人に指示するのに使用することができる。
ターゲティング課題としてレンダリングされたシングルタスクによる課題への個人の応答を示す測定データを分析することで、知覚（検出および識別）、運動機能（検出および弁別）、衝動性／抑制性制御、視覚的作業記憶の認知領域の定量的な知見を得ることができる。ナビゲーション課題としてレンダリングされたシングルタスクによる課題への個人の応答を示す測定データを分析することで、視覚運動追跡と運動機能の認知領域についての定量的な知見を得ることができる。マルチタスクによる課題における干渉（ターゲティング課題としてレンダリングされる）の存在下での一次課題（ナビゲーション課題としてレンダリングされる）への個人の応答を示す測定データを分析することで、分割的注意と干渉管理の認知領域の定量的な知見を得ることができる。
図５Ａ〜５Ｔに、本明細書の原理に従う、ユーザインタフェースにおいてレンダリングすることのできる課題および干渉の動態の非限定的な例を示す。この例では、一次課題は視覚運動ナビゲーション課題であり、干渉は（二次課題としての）ターゲット弁別である。図５Ｄ、５Ｉ〜５Ｋ、および５Ｏ〜５Ｑに示すとおり、個人は、道標オブジェクト６０４と同一位置にある経路に沿ってアバター６０２の動きを制御することによってナビゲーション課題を実行するよう要求される。図５Ａ〜５Ｔに、非限定的で代表的な実装を示すが、この場合、個人は、装置または計算装置（または他の感知装置）を起動させて、ナビゲーション課題における応答として、アバター６０２に、道標オブジェクト６０４と同一位置を占めさせると予想され、スコアリングは、道標オブジェクト６０４との経路の交差（例えば、ぶつかる）に個人が成功することに基づく。別の例では、個人は、装置または計算装置（または他の検知装置）を起動させて、アバター６０２に、道標オブジェクト６０４を外させると予想され、スコアリングは、道標オブジェクト６０４の回避に個人が成功することに基づく。図５Ａ〜５Ｃに、ターゲットオブジェクト６０６（第１のタイプのパターンを有する星）の動態を示す。図５Ｅ〜５Ｈに、非ターゲットオブジェクト６０８（第２のタイプのパターンを有する星）の動態を示す。図５Ｉ〜５Ｔに、ナビゲーション課題の他の部分の動態を示すが、この場合、個人は、干渉（二次課題のインスタンス）の非存在下で、道標オブジェクト６０４を有する経路を横切るようアバター６０２を案内すると予想される。
図５Ａ〜５Ｔにおける例では、代表的なシステム、方法、装置の処理部は、アバター６０２に経路をナビゲートさせるための個人の身体的動作を示すデータを受け取るように構成される。例えば、個人は、例えば回転の向きを変化させる、またはそうでなければ計算装置を移動させることにより、アバターを「操縦」するための身体的動作を行う必要がある場合がある。そのような動作は、ジャイロスコープ、または加速度計、またはその他の動きもしくは位置センサ装置に、移動を検出させることができ、それによって、ナビゲーション課題を実行する際の個人の成功度を示す測定データを提供する。
図５Ａ〜５Ｃ、および５Ｅ〜５Ｈの例では、代表的なシステム、方法、および装置の処理部は、ターゲット弁別課題を実行するための個人の身体的動作を示すデータを受け取るように構成される。例えば、個人は、試行または他のセッションに先立って、ターゲットオブジェクト６０６の表示に応答してタップするまたは他の身体的表示を行うように、そして非ターゲットオブジェクト６０８の表示に応答して身体表示を行うためのタップをしないように指示されてもよい。図５Ａ〜５Ｃおよび５Ｅ〜５Ｈでは、ターゲット弁別課題は、干渉処理マルチタスク実装において、一次ナビゲーション課題に対する干渉（すなわち、二次課題のインスタンス）として作用する。本明細書に記載されるとおり、代表的なシステム、方法、および装置は、予想されるパフォーマンスに関して個人に指示を表示するための表示機能を、処理部にレンダリングさせることができる。また本明細書に記載されるとおり、代表的なシステム、方法、および装置の処理部は、（ｉ）干渉への個人の応答の程度の尺度およびタイプを示すデータが収集される（干渉がターゲットまたは非ターゲットを含むか否かにどうかかかわらず）のと実質的に同時に、一次課題への個人の応答の程度の尺度およびタイプを示すデータを受け取るように、または（ｉｉ）課題への個人の反応の程度の尺度とタイプを示すデータが収集されるのと実質的に同時に（すなわち、実質的に同時点で）、ターゲット刺激（すなわち、妨害刺激）を含む干渉への個人の応答の程度およびタイプの尺度を示すデータを選択的に受け取り、そして課題への個人の応答の程度の尺度とタイプを示すデータが収集されるのと実質的に同時に（すなわち、実質的に同時点で）、非ターゲット刺激（すなわち、注意転導）を含む干渉への個人の応答の程度の尺度とタイプを選択的に収集しないように、構成することができる。
図６Ａ〜６Ｄに、本明細書の原理に従う、ユーザインタフェースにおいてレンダリング可能な課題および干渉の動態の他の非限定的な例を示す。この例では、一次課題は視覚運動ナビゲーション課題であり、干渉は（二次課題のインスタンスとしての）ターゲット弁別である。図５Ａ〜５Ｔと同様に、個人は、経路に沿ってアバター７０２の動きを制御することによってナビゲーション課題を実行するよう要求される。個人は、干渉７０４（弁別のためのターゲットとしてレンダリングされる）の存在下または非在下で、課題への応答を提供するよう要求される。
非限定的な例では、課題および／または干渉の難度の適応は、計算機実装された時間変動構成要素として提示されるそれぞれの異なる刺激を用いて適応させてもよい。
別の非限定的な例では、本明細書に記載の代表的なシステム、方法、および装置は、課題の難度および／または干渉を、固定時間間隔または他の設定されたスケジュール、例えば毎秒、１０秒間隔、３０秒毎、または毎秒１回、毎秒２回、またはそれ以上の頻度（例えば毎秒３０回であるが、これには限定されない）で、１回または複数回、適応させるように構成することができる。
視覚運動課題（あるタイプのナビゲーション課題）の非限定的な例では、ナビゲーションスピード、コースの形状（方向転換頻度の変化、方向転換半径の変化）、および障害物の数および／またはサイズのうちの１つまたは複数を変化させて、ナビゲーションゲームレベルの難度を修正することができ、難度は、速度を増加させる、および／または障害物（道標オブジェクトのタイプ（例えば、避けるべきいくつかの道標オブジェクト、または交差する／同一位置を占めるべきいくつかの道標オブジェクトを含む）の数を増加させる、および／またはサイズを増加させるのに伴って増加する。
非限定的な例では、その後のレベルの課題および／または干渉の難度もまた、フィードバックとしてリアルタイムで変化させることができ、例えば、その後のレベルの難度は、課題のパフォーマンスを示すデータに関連して増減させることができる。
一例では、ターゲティング課題に対して記録される応答は、タッチ、スワイプ、または、ユーザインタフェースと対話するための、ユーザインタフェースもしくは画像収集装置（タッチスクリーン、もしくは他の感圧スクリーン、もしくはカメラを含む）に対して相対的な他の所作とすることができるが、これには限定されない。別の例では、ターゲティング課題に対して記録される応答は、認知プラットフォームを含む計算装置の位置、向き、または移動の変化を引き起こす使用者動作とすることができるが、これらに限定されず、これは、計算装置の中に配置される、またはそうでなければこれに結合されるセンサ（例えば、動きセンサまたは位置センサ）を使用して記録されるものである。
この例および本明細書のいずれの他の例でも、ｃＤａｔａおよび／またはｎＤａｔａをリアルタイムで収集することができる。
この例および本明細書の任意の他の例において、課題のタイプおよび／またはＣＳＩへの調整は、リアルタイムで行うことができる。
ナビゲーション
図７Ａ〜７Ｄに、ナビゲーション課題を提示するコース（経路）の計算機処理されたレンダリングの非限定的な例を示す。
図７Ａは、本明細書の原理に従うナビゲーション課題を提示するのに使用することができるコースの計算機処理されたレンダリングの非限定的な例を示しており、これは、ルート学習の課題、または相対的な向きの課題、または経路探索課題、またはそれらのいずれかの組み合わせが含まれる。この例では、計算装置は、１つまたは複数の内部コース７１２および障害物７１４を含む環境７１０の俯瞰図を提示するように構成される。この例では、コース７１２の一部は、使用者インジケータ（例えば、アバターまたは他の案内可能な構成要素７１６であるが、これらには限定されない）の進行を可能にする経路および通路を含むように構成される。この例では、環境は、市街区タイプの構造としてレンダリングされているが、他の代表的な環境も本開示に包含される。環境の直交座標軸（ｘ軸、ｙ軸、およびｚ軸）方向は、単に本開示における記述のための案内として使用されるだけであり、環境を限定することを意図したものではない。また代表的な環境は、使用者によって場所特定されることを課題とする、戦略的に配置された多数の成形オブジェクト７１８（例えば、ドーナツ、球体、円錐体等）を含む。この例では、十分に限局された、景観および障害物の透視図が使用者に提示されており、コース全体またはコースのかなりの部分の空中からの図の恩恵を受けることなくコースを進行するための戦略の選択または判断を行うよう、使用者が要求されるようにしてある。ナビゲーション課題は、始点から成形オブジェクト７１８の少なくとも１つまでの、戦略的に配置された障害物７１４のまわりの経路を策定するよう、個人に要求する。代表的な環境は、環境７１０に対して同一場所、または相対的に異なる場所に留まる１つまたは複数の進入路７１９を含むことができる。計算装置は、テスト段階で個人に、場所特定されるべき形状オブジェクト７１８を示す指示を提示するように、そして随意に、探索段階（案内されるルートの段階または自由探索の段階を含む）を使用者に許可して、環境７１０内の障害物７１４および成形オブジェクト７１８の場所およびタイプに慣れさせるように、構成することができる。また計算装置は、入力装置または他のタイプの制御構成要素（ジョイスティック、ステアリングホイール、ボタン、または本明細書に記載の他の制御を含む）を個人に提供するように構成することができるが、こうした構成要素は、個人がコース７１２を進行することを可能にするものであり、この進行は、移動のスピード、向き、速度、ナビゲーション戦略の選択、コースの所与の方向を継続するもしくは方向を変化させるのに先立つ待ち時間もしくは遅延時間もしくは他の不作為の時間、コースを完了するための時間間隔、および／または景観の空中もしくは高所からの図（地図としてを含む）を参照する頻度もしくは回数のうちの１つまたは複数、以前に学習したルートを再現する際（例えば、１回または複数回のテスト段階で）の正確度の尺度、空間内の特定の場所（例えば、所与の事前に指定されたナビゲーションルートの原点であるが、これに限定されない）に対して相対的な使用者インジケータの向きを決めるために、視覚的な合図ではなく空間的記憶を使用するさいの使用者の正確度の尺度、および／または新規の環境を探索し学習する際に採用される戦略の尺度、を指定および／または制御することを含む。本明細書のいずれの例でも、尺度は、時間の関数として、これらのパラメータのあらゆる値を含むことができる。非限定的な例として、パフォ―マンス・メトリックは、コースを通って個人によってナビゲートされる経路の最適化の程度の尺度、例えばコースを通る最短経路またはほぼ最短経路、課題完了までの時間、またはルート学習課題、相対的向きを決める課題、もしくは経路探索課題、またはそれらのいずれかの組み合わせ（本明細書に記載されるとおり）に関連付けられる他のスコアリング手法を決定することを含むことができる。
代表的な実装では、環境の壁は、環境７１０をナビゲートするための視覚的な合図を使用者に提供するために、色１、色２、色３、および色４として示される異なる色で構成することができる。例えば、それぞれが異なる色であってもよく、２つ以上が同じ色であってもよく、またはすべてが同じ色であってもよい。第１の特定の色は、環境のｘ軸を横切る壁を示すのに使用することができ（例えば、色３および色４は同一である）、第２の異なる特定の色は、環境のｙ軸を横切る壁を示すのに使用することができる（例えば、色３および色４は同一である）。
計算装置は、ルート学習課題、経路探索課題、または組み合わせ課題を実行する際に、始点（「Ａ」）または入口７１９から、１つまたは複数のターゲット場所、ランドマーク、成形オブジェクト、または終点（「Ｂ」）に到達するために個人によって採用されるナビゲーション戦略（経路、スピード、および方向転換と見回しとの数を含む）を定量化するパフォ―マンス・メトリックを示すデータを収集するように構成することができる。例えば、計算装置は、尺度（本明細書に記載されるもの）のうちとりわけ、破線または点線に沿って始点（「Ａ」）または入口７１９から進むという個人の判断、移動のスピード、使用者インジケータ（アバターまたは他の案内可能な構成要素７１６であるが、これには限定されない）の向きを示すデータを収集するように構成することができる。データは、１つまたは複数のテスト段階で収集することができる。またデータは、本明細書に記載のスコアを計算するためのベースラインまたは他の比較メトリックを提供するために、探索段階で収集することができる。様々な例では、計算装置を使用して測定することができるパフォ―マンス・メトリックは、移動のスピード、向き、速度、ナビゲーション戦略の選択、コースの所与の方向を継続するもしくは方向を変化させるのに先立つ待ち時間もしくは遅延時間もしくは他の不作為の時間、コースを完了するための時間間隔、および／または景観の空中からのもしくは高所からの図（地図としてを含む）を参照する頻度もしくは回数を示すデータを、時間の関数としてのこれらのパラメータのいずれの値も含め、含むことができる。別の非限定的な例としては、パフォ―マンス・メトリックは、コースを通って個人によってナビゲートされる経路の最適化の程度の尺度、例えばコースを通る最短経路もしくはほぼ最短経路、課題完了までの時間、またはルート学習課題、相対的向きを決める課題、もしくは経路探索課題、またはそれらのいずれかの組み合わせ（本明細書に記載されるとおり）に関連付けられる他のスコアリング手法を決定することを含むことができる。
図７Ａの例に示すように、コース７１２は、個人がコース７１２を進行する際に場所特定するように指示される１つまたは複数のターゲット（例えば、成形オブジェクト７１８、ランドマーク、または他の所望の場所）を含んでもよい。この例では、パフォ―マンス・メトリックは、場所特定される特定のタイプのターゲット、および／または場所特定されるターゲットの総数、および／またはターゲットを場所特定するのに要する時間に基づくスコアリングを含んでもよい。非限定的な例では、個人は、複数のターゲットが特定の順序で場所特定されるようにコース７１２をナビゲートするよう指示されてもよい。この例では、パフォ―マンス・メトリックは、順序付けて場所特定されるターゲットの数および／または手順を完了するのに要する時間に基づくスコアリングを含んでもよい。
図７Ｂに、本明細書の原理に従うナビゲーション課題を提示するために計算装置がレンダリングすることができる環境７２０の、別の計算機処理されたレンダリングの非限定的な例を示す。この代表的な景観７２０では、コース７２２の一部は、障害物７２４によって画定されており、そして原点７２９の点から、指定されたターゲットへの使用者インジケータ（例えば、アバターまたは他の案内可能な構成要素７２６であるが、これには限定されない）の進行を可能にするように構成される。本明細書に記載されるとおり、原点７２９は、２つのテスト段階の間で環境に対して相対的に同一または異なる場所にあってもよい。図７Ｂに示すとおり、障害物７２４は、異なる断面形状、例えば障害物Ｏ２の長手方向の断面と比較して、障害物Ｏ１の実質的に正方形の断面を有してもよい。この例では、十分に限局された、景観および障害物の透視図が使用者に提示されており、コース全体またはコースのかなりの部分の空中からの図の恩恵を受けることなくコースを進行するための戦略の選択または判断を行うよう、使用者が要求されるようにしてある。計算装置は、尺度の中でとりわけ、破線または点線に沿って進むという個人の判断（例えば、ルート学習課題のテスト段階での使用者の前進または後退移動であるが、これらには限定されない）、および／または移動のスピード、および／または使用者インジケータ（例えば、アバターまたは他の案内可能な構成要素７２６）の向き、例えば、ルート学習課題のテスト段階で要求される可能性のある使用者の原点指示（または他の表示）であるが、これらに限定されない）を示すデータを収集するように構成することができる。この例では、限局された景観に対して相対的に計算装置を使用して測定することのできるパフォ―マンス・メトリックは、移動のスピード、向き、速度、ナビゲーション戦略の選択、コースの所与の方向に継続するもしくは方向を変化させるのに先立つ待ち時間もしくは遅延時間もしくは他の不作為の時間、コースを完了するための時間間隔、および／または（地図としての）景観の空中からのもしくは高所からの図の参照の頻度もしくは回数のうちの１つまたは複数を示すデータ、以前に学習したルートを再現する際（例えば、１つまたは複数のテスト段階で）の正確度の尺度、空間内の特定の場所（例えば、所与の事前に指定されたナビゲーションルートの原点であるが、これには限定されない）に対して相対的な使用者インジケータの向きを決めるための、視覚的な合図ではなく空間的記憶を使用するさいの使用者の正確度の尺度、および／または新規の環境を探索し学習する際に採用される戦略の尺度、を含むことができる。本明細書のいずれの例でも、尺度は、時間の関数として、これらのパラメータのいずれの値も含むことができる。別の非限定的な例として、パフォ―マンス・メトリックは、コースを通って個人によってナビゲートされる経路の最適化の程度の尺度、例えば、コースを通って最短経路またはほぼ最短経路を決定することであるが、これには限定されないものを含むことができる。
代表的な環境７２０は、原点７２９からコース７２２を進行する際に個人が場所特定するよう指示される複数のターゲット成形オブジェクトＳｉ（ｉ＝１，２，３，４）を含む。この例では、パフォ―マンス・メトリックは、特定のターゲットオブジェクトを場所特定するのに成功したことに基づくスコアリング、場所特定されたターゲットの数（複数のテスト段階からのものを含む）、および／またはターゲットを場所特定するのに要した時間を含んでもよい。非限定的な例では、個人は、複数のターゲットが特定の順序で場所特定されるようにコース７２２をナビゲートするよう指示されてもよい。この例では、パフォ―マンス・メトリックは、順序だって場所特定されたターゲットの数、および／または手順を完了するのに要した時間に基づくスコアリングを含んでもよい。
代表的な経路探索課題において、計算装置は、セッションの少なくとも１つのインスタンスにおいて、より広い空中からの図（例えば、図７Ａ〜７Ｂに示されている図であるが、これには限定されない）から、さらに限局された透視図（例えば、図９Ａ〜９Ｕに示されている透視図であるが、これには限定されない）に変化させる能力を個人に提示するように構成することができる。
経路探索課題の非限定的で代表的な実装として、個人は、コースの概要を得るために、図７Ａまたは７Ｂに示されるような空中からの図を提示される場合があるが、しかしその後、本明細書の図９Ａ〜９Ｕに示されるような、さらに限局された透視図からコースをナビゲートするように要求される場合がある。この例では、個人は、他者中心的なナビゲート能力に頼るよう、要求される場合があり、これにより、図７Ａまたは７Ｂのさらに広い空中からの図から個人が形成する空間的記憶に基づき、本明細書で以下の図９Ａ〜９Ｕに示されているものに類似のさらに限局された透視図からの選択と判断を行うことによってコースをナビゲートする。
図７Ｃに、通路、障害物、および環境の寸法に課すことのできる寸法制約のタイプの非限定的な例を示す。図７Ｃに示すとおり、障害物の幅（α１）は、通路の幅（α２）より大きいか、またはほぼ等しい。非限定的な例では、α１はα２の約２倍である。また幅（α１）は、環境のどの部分にも障害物がアクセスできないことのないように、環境の壁の長さ（α３）よりも小さい。非限定的な例では、α１は、α３の約４分の１または約５分の１である。代表的な比例値が、通路、障害物、および環境壁の相対的な寸法（幅および長さ）に対して与えられているが、それらは、α３＞α２＞α１であることが要求される以外には、限定的であることを意図していない。
図７Ｄに、計算機処理された環境の非限定的な例を示すが、この場合、点Ａから点Ｂへの経路７４０は、離散的な角度量（角度θ１で表される）の少なくとも１回の方向転換７４２を含む。経路統合（例えばデッドレコニング（ｄｅａｄ−ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ）であるが、これには限定されない）を含む課題の非限定的な例では、使用者は、始点Ａから経路を介してターゲットの終点（Ｃ）までナビゲートするよう、そして点Ｃから、インジケータを使用して、原点Ａを「逆に指し示す」、またはそうでなければ表示するよう要求される。一例では、システムは、点Ｃの周りに０°から少なくとも約１８０°の範囲内のいずれの角度も使用者が示せるように制御可能である。別の例では、システムは、点Ｃの周りに０°から３６０°までの全範囲内のいずれの角度も使用者が示せるように制御可能である。課題のパフォーマンスの成功度の尺度は、使用者が原点の相対的な向き（破線矢印７４４）として示すものと、原点の実際の相対的な向き（破線矢印７４６）との間のデルタ角（Δα）の尺度である。
図７Ｄに示すとおり、本明細書に記載のあらゆる代表的な環境（本明細書中の図８Ａ〜９Ｕのいずれかの例を含む）におけるナビゲーション経路は、湾曲しているまたは実質的に非線形である部分を含んでもよい。
図８Ａ〜９Ｕは、本明細書の原理に従う、様々な非限定的で代表的なナビゲーション課題の最中の環境の計算機処理されたレンダリングの部分の様々な透視図を示す。これらの例では、計算装置は、ナビゲートするよう個人が要求される環境の選択部分の異なる透視図を提示するように、しかしそれは、使用者インジケータ（例えば、アバターまたは他の案内可能な構成要素であるが、これらには限定されない）の透視からのものとなるように構成される。代表的な透視図は、代表的な環境を通るナビゲーションを例示するものであり、本開示の範囲を限定するものではない。代表的な画像は、使用者が環境をナビゲートする際に使用者が遭遇し得る透視図の順序のタイプを描写している。
図８Ａ〜８Ｃに、代表的な進入路８００の異なる透視図を示す（ここでは点灯した開口部として描かれている）が、これらは、使用者が計算装置の制御を起動させて、進入路を通過して環境に入るさいのものである。また図８Ａ〜８Ｃに、環境をナビゲートする際に計算装置を使って使用者に表示することのできるヘッド・アップ・ディスプレイ（ＨＵＤ）８０２のタイプの例を示す。この例では、計算装置は、ＨＵＤ８０２として「探索準備につけ（ＲＥＡＤＹ ＴＯ ＥＸＰＬＯＲＥ）」という指示の表示を使用者に促す。
図９Ａ〜９Ｕに、環境の一連の透視図の非限定的な例を示すが、これらは、環境対してある程度の慣れを得るための使用者による探索を計算装置が可能にする際のものである。図９Ａの例では、代表的なコース９０２の一部が、障害物９０４、および壁９０６によって画定され、使用者が環境を探索する際に、使用者インジケータ（例えば、アバターまたは他の案内可能な構成要素であるが、これには限定されない）の進行を可能にするように構成される。また、１つまたは複数のテスト用セッションで場所特定するように使用者が指示される可能性のあるターゲット成形オブジェクト９０８（この例では球体）の例も示されている。図９Ｂおよび９Ｃに、使用者が計算装置制御を起動させて環境の中で方向転換する、および移動する際にレンダリングされる透視図の例を示す。図９Ｄ〜９Ｕに、使用者が前進、後退、および環境内の障害物の周りで方向転換する際の環境の透視図を示す。また図９Ｄ〜９Ｕに、計算装置によって使用者にレンダリングされる非限定的で代表的なＨＵＤ９１０ディスプレイであって、探索段階にあることと、探索のために使用者が許容される時間量（案内されるルートであるか自由探索であるかにかかわらず）とを示すもの、そしてそれに加えて、ユーザが探索段階を通じてナビゲートする際に費やされる時間を示すＨＵＤ９１２を示す。図９Ｄ〜９Ｕに、円錐体９１４、立方体９１６、およびドーナツ９１８を含む、環境の周りで場所特定される他の非限定的で代表的な成形オブジェクトを示す。
非限定的な例では、個人は、（探索段階を通じて）以前に経験した仮想環境内の未知の場所に配置されたことを示す口頭または視覚的な指示を伴う、図９Ａ〜９Ｕに示すような透視図を提示されてもよく、そしてこの未知の場所からナビゲーション課題を実行するように指示されてもよい。そのようなナビゲーション課題の例として、個人は、計算装置制御を使用して、周囲を見回し、自分の現在の場所を自分の能力の許す限り決定し、そして環境内で以前にナビゲートされた（そして既知と推定される）位置を指し示すよう要求される場合がある。そのような課題のパフォ―マンス・メトリックは、方向についての応答の正確度と、この応答を生成するのに必要な時間を含む可能性がある。このようなナビゲーション課題の別の例として、個人は、自分のアバターを未知の位置から、環境内で既知と思われる場所に移動させるよう要求される場合がある。そのような課題のパフォ―マンス・メトリックは、ゴール場所に到達するために必要な時間、ゴール場所に到達するのに使用された経路と、１つまたは複数の最適経路（例えば、数学的またはアルゴリズム的な計算方法やモデリング方法を使用して決定された最適経路）との差異を含む可能性がある。
図９Ａ〜９Ｕに示すとおり、通路、障害物、および環境壁の相対的な寸法は、（図１Ｃに関連して記載されるとおり）α３＞α２＞α１となるように、そして、透視図を提示された使用者が、交差通路または曲がり角から一定の距離内に入るまで、隣接する通路の中身を観察できないようにするように、構成される。非限定的な例として、寸法α３：α２：α１は、１０：２：１の比率で関連付けることができる。
感情処理
本明細書に記載されるとおり、本明細書に記載の代表的なシステム、方法、および装置の使用を実装して、課題および／または干渉（喚起性構成要素を含む少なくとも１つ）を、ある使用者セッションから別の使用者セッションへ（またはさらに、ある使用者試行から別の使用者試行へ）適応させ、脳可塑性の科学に基づいて、感情的負荷下にある個人の認知スキルを向上させることができる。適応性は、あらゆる効果的な可塑性利用ツールにとって有益な設計構成要素である。代表的なシステム、方法、および装置では、処理部は、課題および／または干渉のパラメータ、例えば、タイミング、位置取り、および刺激の性質などが挙げられるが、これらには限定されないものを制御するように構成されて、個人の身体的動作を対話中に記録できるようにする。本明細書に記載されるとおり、個人の身体的動作は、計算装置との対話の間に、その神経活動により影響を受けて、シングルタスクおよびマルチタスクによる課題を実行する。干渉処理の科学は、適応性の態様が、神経可塑性に基づく複数のセッション（または試行）からの訓練に応答して個人の脳に変化をもたらし得ること、そしてそれによって個人の認知能力を高めることができることを（生理学的なそして行動の測定からの結果に基づいて）示している。代表的なシステム、方法、および装置は、課題および／または少なくとも１つの喚起性構成要素との干渉を実装するように構成され、この場合、個人は感情的負荷の下で干渉処理を実行する。公開され本明細書に上記された研究結果で支持されているとおり、感情的負荷の下で課題を実行することの個人に与える効果は、個人の認知能力を強化する認知訓練の新規態様を獲得することができる。
図１０Ａ〜１３Ｐに、本明細書の代表的なシステム、方法、および装置を使用して、使用者対話のための課題および／または干渉（喚起性構成要素のいずれかまたは両方）をレンダリングすることができる、非限定的な代表的ユーザインタフェースを示す。また図１０Ａ〜１３Ｐの非限定的で代表的なユーザインタフェースは、課題および／または干渉を実行するための個人への指示を表示すること、喚起性構成要素と対話すること、課題および／または干渉、および喚起性構成要素への個人の応答を示すデータを収集すること、進行メトリックを示すこと、ならびに分析メトリックを提供すること、のうちの１つまたは複数に使用することができる。
図１０Ａ〜１０Ｂに、本明細書の原理に従う、代表的なユーザインタフェースをレンダリングすることができる喚起性構成要素（ターゲットまたは非ターゲット）の例を示す。図１０Ａに、正の価数（幸せ）を有する表情と負の価数（怒り）を有する表情とを含む、異なるタイプの表情としてレンダリングされる喚起性構成要素の例を示す。例えば、喚起性構成要素は、幸せな表情１００５、中立的な表情１００６、または怒りの表情１００７を有する顔としてレンダリングすることができる。また図１０Ａは、喚起性構成要素の表情の変調を示すもので、非常に幸せな顔１００５（最高度）から中立的な顔１００６まで、幸せの度合いを徐々に減少させた表情の異なる程度を示すとともに、また、非常な怒りの顔１００７（最高度）から中立的な顔１００６まで、怒りの度合いを徐々に減少させた表情の異なる程度を示しており、それぞれが個人の中で異なるレベルの感情的な応答を喚起する可能性がある。図１０Ｂに、異なるタイプの表情（幸せ１０１０、中立１０１４、怒り１０１６）としてレンダリングされた喚起性構成要素を有する代表的なユーザインタフェースを示す。また図１０Ｂは、課題および／または干渉を実行するための、そして喚起性構成要素と対話するための指示を個人に表示するための代表的な表示機能１０１８を示す。図１０Ｂの非限定的な例では、表示機能１０１８は、ターゲット弁別課題を実行すると予想されるのが何なのかを個人に指示するのに使用することができ、応答のタイプの表示は、喚起性構成要素を要求される（この例では、幸せな顔１０１２を認識しターゲットとする）。
図１１Ａ〜１１Ｄに、本明細書の原理に従う、代表的なユーザインタフェースに時間変動特性としてレンダリングすることのできるオブジェクト（ターゲットまたは非ターゲット）の機能の例を示す。図１１Ａに、ユーザインタフェースにレンダリングされるオブジェクト１１００の態様の時間変動特性への修正が、グラフィカルユーザインタフェースにおいてレンダリングされる環境に対して相対的なオブジェクト１１００の位置および／またはスピードの動的変化である例を示す。図１１Ｂに、ユーザインタフェースにレンダリングされるオブジェクト１１０２の態様の時間変動特性への修正が、グラフィカルユーザインタフェースにおいてレンダリングされる環境に対して相対的なオブジェクト１１０２のサイズ、および／または軌跡／運動の方向、および／または向きの動的変化である例を示す。図１１Ｃに、ユーザインタフェースにレンダリングされるオブジェクト１１０４の態様の時間変動特性への修正が、グラフィカルユーザインタフェースにおいてレンダリングされる環境に対して相対的なオブジェクト１１０４の形状または他のタイプの動的変化である例を示す。この非限定的な例では、オブジェクト１１０４の時間変動特性は、第１のタイプのオブジェクト（星型オブジェクト）から第２のタイプのオブジェクト（丸型オブジェクト）へのモーフィング（ｍｏｒｐｈｉｎｇ）を使用して生じさせる。別の非限定的な例では、オブジェクト１１０４の時間変動特性は、第１のタイプのオブジェクトと第２のタイプのオブジェクトの比例組み合わせとしてのブレンドシェイプ（ｂｌｅｎｄｓｈａｐｅ）をレンダリングすることによって生じさせる。図１１Ｃに、ユーザインタフェースにレンダリングされるオブジェクト１１０４の態様の時間変動特性への修正が、グラフィカルユーザインタフェースにおいてレンダリングされるオブジェクト１１０４の形状または他のタイプの動的な（この非限定的な例では、星型オブジェクトから丸型オブジェクトへの）変化である例を示す。図１１Ｄに、ユーザインタフェースにレンダリングされるオブジェクト１１０６の態様の時間変動特性への修正が、グラフィカルユーザインタフェースにおいてレンダリングされる環境に対して相対的なオブジェクト１１０６のパターン、または色、または視覚的機能の動的な（この非限定的な例では、第１のパターンを有する星型オブジェクトから第２のパターンを有する丸型オブジェクトへの）変化である例を示す。別の非限定的な例では、オブジェクトの時間変動特性は、オブジェクト上に、またはそれに対して相対的に描写された表情の変化率とすることができる。本明細書のいずれの例でも、前述の時間変動特性は、喚起性構成要素を含むオブジェクトに適用して、装置（例えば、計算装置または認知プラットフォーム）との個人の対話の感情的負荷を修正することができる。
図１２Ａ〜１２Ｔに、本明細書の原理に従う、ユーザインタフェースにおいてレンダリングすることのできる課題および干渉の動態の非限定的な例を示す。この例では、課題は視覚運動ナビゲーション課題であり、干渉は（二次課題としての）ターゲット弁別である。喚起性構成要素は、異なる表情を有するレンダリングされた顔であり、喚起性構成要素は、干渉の一部である。代表的なシステムは、視覚運動課題とターゲット弁別（喚起性構成要素への応答としての特定の表情の識別を伴う）を実行するように個人に指示するよう、プログラムされる。図１２Ａ〜１２Ｔに示すとおり、個人は、道標オブジェクト１２０４と同一位置にある経路に沿ってアバター１２０２の動きを制御することによりナビゲーション課題を実行するよう、要求される。図１２Ａ〜１２Ｔは、非限定的で代表的な実装を示しており、この場合、個人は、ナビゲーション課題の応答としてアバター１２０２に道標オブジェクト１２０４と同一位置をとらせるように装置または計算装置（または他の感知デバイス）を起動させると予想され、スコアリングが、道標オブジェクト８０４との経路の交差（例えば、ぶつかる）に個人が成功するのに基づいてなされる。別の例では、個人は、アバター１２０２に道標オブジェクト１２０４を外させるように装置または計算装置（または他の感知装置）を起動させると予想され、スコアリングが、道標オブジェクト１２０４の回避に個人が成功するのに基づいてなされる。また図１２Ａ〜１２Ｔは、第１のタイプの喚起性構成要素（中立的な表情）を有する非ターゲットオブジェクト１２０６の動態を示しており、この場合、時間変動特性は、オブジェクトの動きの軌跡である。また図１２Ａ〜１２Ｔは、第２のタイプの喚起性構成要素（幸せな表情）を有するターゲットオブジェクト１２０８の動態を示しており、この場合、時間変動特性は、オブジェクトの動きの軌跡である。また図１２Ａ〜１２Ｔは、第３のタイプの喚起性構成要素（怒りの表情）を有する別の非ターゲットオブジェクト１２１０の動態を示しており、この場合、時間変動特性は、オブジェクトの動きの軌跡である。
図１２Ａ〜１２Ｔの例では、代表的なシステム、方法、および装置の処理部は、アバター１２０２に経路をナビゲートさせるための個人の身体的動作を示すデータを受け取るように構成される。例えば、個人は、例えば回転の向きを変化させる、またはそうでなければ計算装置を移動させることにより、アバターを「操縦」するための身体的動作を実行するよう要求される場合がある。そのような動作は、ジャイロスコープ、または加速度計、またはその他の動きもしくは位置センサ装置に、移動を検出させることができ、それによって、ナビゲーション課題を実行する際の個人の成功度を示す測定データを提供する。
図１２Ａ〜１２Ｔの例では、代表的なシステム、方法、および装置の処理部は、ターゲット弁別を実行するための、そして指定された喚起性構成要素（すなわち、指定された表情）を識別するための個人の身体的動作を示すデータを受け取るように構成される。例えば、個人は、試行または他のセッションに先立って、特定された喚起性構成要素１２０８を有するターゲットオブジェクトの表示に応答してタップするまたは他の物理的表示を行うように、そして、（喚起性構成要素のタイプに基づいて）非ターゲット物体１２０６もしくは１２１０の表示に応答して身体的表示を行うためのタップをしないように指示されてもよい。図１２Ａ〜１２Ｃおよび１２Ｅ〜１２Ｈでは、ターゲット弁別は、干渉処理マルチタスク実装において、一次ナビゲーション課題への干渉（すなわち、二次課題）として作用する。本明細書に記載されるとおり、代表的なシステム、方法、および装置は、予想されるパフォーマンス（すなわち、どの喚起性構成要素に応答するか、そしてどのようにターゲット弁別課題およびナビゲーション課題を実行するか）に関して、個人への指示を表示するための表示機能（例えば、図４Ａ〜図４Ｄの表示機能５００）を、処理部にレンダリングさせることができる。また本明細書に記載されるとおり、代表的なシステム、方法、および装置の処理部は、（ｉ）喚起性構成要素への個人の応答の尺度を示すデータが（特定の喚起性構成要素について）収集されるのと実質的に同時に、一次課題への個人の応答の程度の尺度およびタイプを示すデータを受け取るように、または（ｉ）課題への個人の応答の程度の尺度とタイプを示すデータが収集されるのと実質的に同時に（すなわち、実質的に同時点で）、ターゲット刺激（すなわち妨害刺激）としての特定の喚起性構成要素への個人の応答の尺度を示すデータを選択的に受け取り、そして課題への個人の応答の程度の尺度とタイプを示すデータが収集されるのと実質的に同時に（すなわち、実質的に同時点で）、非ターゲット刺激（すなわち、注意転導）としての非特定の喚起性構成要素への個人の応答の尺度を選択的に収集しないように、構成することができる。
図１２Ａ〜１２Ｔでは、単語「良好（ＧＯＯＤ）」を含む機能８１２が、アバター１２０２の近くにレンダリングされることにより、ナビゲーション課題への個人の応答を示すデータの分析と、喚起性構成要素を含むターゲット弁別干渉とが、満足のいくパフォーマンスを示していることを、個人に信号する。これらの図は、満足できるパフォーマンスの別の表示として個人に提示される報酬のタイプの変化の例を示しており、これは、興奮を表象するためのアバター１２０２への少なくとも１つの修正、例えばリング１２１４または他の能動構成要素であるがこれらには限定されないものを含むものである、および／または星型（そして「星領域（ＳＴＡＲ−ＺＯＮＥ）」図形などの報酬図形（ｒｅｗａｒｄ ｇｒａｐｈｉｃｓ）であるが、これには限定されない）になるジェットブースター構成要素１２１６を示すものである。他にも多くのタイプの報酬構成要素を用いることができ、表示される報酬要素の割合やタイプを時間変動構成要素として変化させ、変調させることができる。
図１３Ａ〜１３Ｐに、本明細書の原理に従う、ユーザインタフェースにおいてレンダリングすることのできる課題および干渉の動態の非限定的な例を示す。この例では、課題は、視覚運動ナビゲーション課題であり、干渉は（二次課題としての）ターゲット弁別である。喚起性構成要素は、異なる表情を有するレンダリングされた顔であり、喚起性構成要素は、干渉の一部である。図１３Ａに、視覚運動課題およびターゲット弁別（喚起性構成要素への応答としての特定の表情の識別を伴う）を実行するよう個人に指示するようレンダリングすることができる代表的な表示機能１３００を示す。図１３Ａ〜１３Ｐに示すとおり、個人は、道標オブジェクト１３０４を回避する（すなわち、同一位置にない）経路に沿ってアバター１３０２の動きを制御することによりナビゲーション課題を実行するよう要求される。図１３Ａ〜１３Ｐに、非限定的で例示的な実装を示すが、この場合、個人は、装置または計算装置（または他の感知装置）を起動させて、ナビゲーション課題の応答としてアバター１３０２に道標オブジェクト１３０４を回避させると予想され、スコアリングが、道標オブジェクト１３０４との経路の非交差（例えば、ぶつからない）に個人が成功することに基づいてなされる。また図１３Ａ〜１３Ｐに、第１のタイプの喚起性構成要素（幸せな表情）を有する非ターゲットオブジェクト１３０６の動態を示すが、この場合、時間変動特性は、オブジェクトの運動の軌跡である。また図１３Ａ〜１３Ｐに、第２のタイプの喚起性構成要素（怒りの表情）を有するターゲットオブジェクト１３０８の動態を示すが、この場合、時間変動特性は、オブジェクトの運動の軌跡である。また図１３Ａ〜１３Ｐに、第３のタイプの喚起性構成要素（怒りの表情）を有する別の非ターゲットオブジェクト１３１０の動態を示すが、この場合、時間変動特性は、オブジェクトの運動の軌跡である。
図１３Ａ〜１３Ｐの実施例では、代表的なシステム、方法、および装置の処理部は、アバター１３０２に経路をナビゲートさせるための個人の身体的動作を示すデータを受け取るように構成される。例えば個人は、例えば回転の向きを変化させる、または計算装置を移動させることによりアバターを「操縦」するための身体的動作を行う必要がある場合がある。そのような動作は、ジャイロスコープ、または加速度計、またはその他の動きもしくは位置センサ装置に、移動を検出させることができ、それによって、ナビゲーション課題を実行する際の個人の成功度を示す測定データを提供する。
図１３Ａ〜１３Ｐの例では、代表的なシステム、方法、および装置の処理部は、ターゲット弁別を実行するための、そして指定された喚起性構成要素（すなわち、指定された表情）を識別するための個人の身体的動作を示すデータを受け取るように構成される。例えば、個人は、試行または他のセッションに先立って、特定された喚起性構成要素１３０８を有するターゲットオブジェクトの表示に応答してタップするまたは他の身体的表示を行うように、そして（喚起性構成要素のタイプに基づいて）非ターゲットオブジェクト１３０６もしくは１３１０の表示に応答して身体的表示を行うためのタップをしないように、表示機能１３００を用いて指示されてもよい。図１３Ａ〜１３Ｐでは、ターゲット弁別は、干渉処理マルチタスク実装において、一次ナビゲーション課題への干渉（すなわち、二次課題）として作用する。本明細書に記載されるとおり、代表的なシステム、方法、および装置は、予想されるパフォーマンス（すなわち、どの喚起性構成要素に応答するか、そしてどのようにターゲット弁別課題およびナビゲーション課題を実行するか）に関して、個人への指示を表示するための表示機能（例えば、図４Ａ〜図４Ｄの表示機能５００）を、処理部にレンダリングさせることができる。本明細書にも記載されるとおり、代表的なシステム、方法、および装置の処理部は、（ｉ）喚起性構成要素への個人の応答の尺度を示すデータが収集される（指定された喚起性構成要素に対して）のと実質的に同時に、一次課題への個人の応答の程度の尺度およびタイプを示すデータを受け取るように、または（ｉ）課題への個人の反応の程度の尺度とタイプを示すデータが収集されるのと実質的に同時に（すなわち、実質的に同時点で）、ターゲット刺激（すなわち、妨害刺激）としての指定された喚起性構成要素への個人の応答の尺度を示すデータを選択的に受け取り、そして課題への個人の応答の程度の尺度とタイプを示すデータが収集されるのと実質的に同時に（すなわち、実質的に同時点で）、指定されていないない喚起性構成要素非ターゲット刺激（すなわち、注意転導）を含む干渉への個人の応答の程度の尺度とタイプを選択的に収集しないように、構成することができる。
様々な例では、個人の判断（すなわち、応答を実行するかどうかについて）のための確信の蓄積の非線形性の程度は、課題および／または干渉の時間変動特性を調整することに基づいて変調させることができる。時間変動特性が、オブジェクト（ターゲットまたは非ターゲット）の軌跡、スピード、方位、または大きさであるという非限定的な例としては、（応答を実行するかどうかについて判断を行うために）確信を発現させるために個人が利用できる情報の量は、例えば、最初は小さくすることができ、この場合、オブジェクトがより遠くまたはより小さくレンダリングされることによって、識別がより困難になるようにされ、そして情報の量は、確信を発現させるために個人が利用可能な情報がいかに速やかに利用可能になるかに応じて（例えば、オブジェクトが大きくなる、向きを変化させる、さらにゆっくりと移動する、または環境の中でさらに近くに移動するように見えるようレンダリングされると）、異なる速度で（非線形に）増加するようにすることができる。確信の蓄積の非線形性の程度を変調するように調整することができる課題および／または干渉の他の非限定的で代表的な時間変動特性は、表情の変化率、オブジェクトの少なくとも１つの色、オブジェクトのタイプ、第１のタイプのオブジェクトを第２のタイプのオブジェクトに変化させるモーフィングの速度、および喚起性構成要素のブレンドシェイプ（例えば、表情のブレンドシェイプ）のうちの１つまたは複数を含む。
課題への個人の応答および少なくとも１つの喚起性構成要素への個人の応答を示すデータは、感情的負荷の下での個人の認知能力の、少なくとも１つの定量化されたインジケータを含む、少なくとも１つのパフォ―マンス・メトリックを計算するのに使用される。非限定的な例では、パフォ―マンス・メトリックは、感情的負荷の下で計算される干渉コストを含むことができる。
その後のセッションの難度（課題および／または干渉の難度、および喚起性構成要素の難度を含む）は、前のセッションからの個人のパフォーマンスについて計算されたパフォ―マンス・メトリックに基づいて設定することができ、個人のパフォ―マンス・メトリックを修正する（例えば、感情的負荷の下で干渉コストを低下させる、または最適化する）ように最適化することができる。
非限定的な例では、課題および／または干渉の難度の適応は、喚起性構成要素として提示される異なる各刺激を用いて適応させてもよい。
別の非限定的な例では、本明細書の代表的なシステム、方法、および装置は、課題および／または干渉（喚起性構成要素を含む）の難度を、固定時間間隔または他の設定されたスケジュール、例えば毎秒、１０秒間隔、３０秒毎、または毎秒１回、毎秒２回、またはそれ以上（例えば毎秒３０回であるが、これには限定されない）で、１回または複数回適応させるように構成することができる。
一例では、課題または干渉の難度は、時間変動特性、例えば、オブジェクトのスピード、表情の変化率、オブジェクトの軌跡の方向、オブジェクトの向きの変化、オブジェクトの少なくとも１つの色、オブジェクトのタイプ、オブジェクトの大きさを変化させることによって、またはターゲット刺激対非ターゲット刺激の提示の順序もしくはバランスを変化させることによって、適応させることができる。
視覚運動課題（あるタイプのナビゲーション課題）の非限定的な例では、ナビゲーションスピード、コースの形状（方向転換頻度の変化、方向転換半径の変化）、および障害物の数および／またはサイズのうちの１つまたは複数を変化させて、ナビゲーションゲームレベルの難度を修正することができ、難度は、速度を増加させる、および／または障害物（道標オブジェクト）の数を増加させる、および／またはサイズを増加させるのに伴って増加する。
非限定的な例では、その後のレベルの課題および／または干渉の難度もまた、フィードバックとしてリアルタイムで変化させることができ、例えば、その後のレベルの難度は、課題のパフォーマンスを示すデータに関連して増減させることができる。
図１４に、１つまたは複数のプロセッサとメモリとを使用して実装することができる、個人に対して個人向け設定された認知治療勧告を生成するための非限定的な代表的計算機実装方法のフローチャートを示す。１つまたは複数のプロセッサは、計算機実行可能な命令を含む１つまたは複数のメモリストレージ装置に記憶された命令を実行して、操作を実行する。ブロック１４０５では、操作は、少なくとも１つの認知治療ツールのためのパラメータを受け取ることである。ブロック１４１０では、操作は、個人の状態を示す生理学的データを受け取ることである。ブロック１４１５では、操作は、個人に関連付けられる臨床データを受け取ることである。ブロック１４２０では、生理学的データまたは臨床データのうちの少なくとも１つに基づいて、個人向け設定された認知治療勧告が生成され、その勧告は、（ｉ）少なくとも１つの第１の認知治療ツール、（ｉｉ）少なくとも１つの第１の認知治療ツールとは異なる少なくとも１つの第２の認知治療ツール、または（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉ）の両方の指定を含む。ブロック１４３０では、操作は随意に、勧告の少なくとも１つの認知治療ツールに関連付けられる少なくとも１つの課題の個人のパフォーマンスを示すパフォーマンスデータを受け取ることをさらに含む。
結論
上記の実施形態は、多数の方法のいずれにおいても実装することができる。例えば、いくつかの実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせを使用して実装することができる。実施形態のいずれかの態様が、少なくとも部分的にソフトウェアで実装される場合、ソフトウェアコードは、単一の計算機において供されているか、または複数の計算機間で分散されるかにかかわらず、いずれの適切なプロセッサまたはプロセッサの集合体上でも実行することができる。
この観点では、本発明の様々な態様は、計算機可読記憶媒体（または複数の計算機可読記憶媒体）（例えば、計算機メモリ、コンパクトディスク、光ディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、フィールドプログラマブルゲートアレイもしくは他の半導体装置における回路構成、または他の有形の計算機記憶媒体もしくは非一過性の媒体）として少なくとも部分的に具現化されてもよく、この媒体は、１つまたは複数のプログラムを用いてエンコードされ、このプログラムは、１つまたは複数の計算機または他のプロセッサ上で実行される場合に、上に考察された技術の様々な実施形態を実装する方法を実行するものである。計算機可読媒体は、搬送可能とすることができることで、その上に記憶されたプログラムを、１つまたは複数の異なる計算機または他のプロセッサにロードして、上で考察された本技術の様々な態様を実装することができるようにする。
本明細書では、用語「プログラム」または「ソフトウェア」は、計算機または他のプロセッサをプログラムするために採用して上に考察した本技術の様々な態様を実装することのできる、あらゆるタイプの計算機コードまたは計算機実行可能な命令のセットを指す総称の意味で使用される。さらに、本実施形態の一態様によれば、実行される場合に本技術の方法を実行する１つまたは複数の計算機プログラムは、単一の計算機またはプロセッサ上に常駐する必要はなく、多数の異なる計算機またはプロセッサの間でモジュール化されるようにして分散されて、本技術の様々な態様を実現するようにしてもよいと理解されるのが望ましい。
計算機実行可能な命令は、多くの形態、例えば１つまたは複数の計算機または他の装置によって実行されるプログラムモジュールであってもよい。概して、プログラムモジュールは、特定の課題を実行する、および特定の抽象的なデータタイプを実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、構成成分、データ構造等を含む。典型的には、プログラムモジュールの機能は、様々な実施形態において、適宜、結合されてもよい、または分散されてもよい。
また、本明細書に記載の技術は、方法として具現化されてもよく、そのうちの少なくとも１つの実施例が提供されてきた。方法の一部として実行される作用は、いかなる適切な順序で実行されてもよい。したがって、例示とは異なる順序で動作を実行させる実施形態が構成されてもよく、この実施形態は、例示的な実施形態では逐次的な動作として示されていたとしても、いくつかの動作を同時に実行することを含んでいてもよい。
本明細書で定義され、使用されるすべての定義は、辞書の定義、参照により援用される文書の定義、および／または定義された用語の通常の意味を従属させるものと理解されるのが望ましい。
本明細書および特許請求の範囲において使用される不定冠詞「ａ」および「ａｎ」は、明確に反対の表示がなされているのでない限り、「少なくとも１つ」を意味すると理解されるのが望ましい。
本明細書および特許請求の範囲において使用される「および／または」という語句は、そのように等位接続された構成要素の「どちらか一方または両方」、すなわち、いくつかの場合には接続するものとして存在し他の場合には離接させるものとして存在する構成要素を意味すると理解されるのが望ましい。「および／または」を用いて列挙された複数の構成要素は、同様にして、すなわち、そのように等位接続された構成要素の「１つまたは複数」と解釈されるのが望ましい。他の構成要素は、具体的に特定された構成要素に関連しているか否かにかかわらず、句「および／または」によって具体的に特定された構成要素以外にも随意に存在してもよい。したがって、非限定的な例として、「Ａおよび／またはＢ」の指すものは、「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」のような非限定的な言い回しと一緒に使用される場合、ある実施形態ではＡのみ（随意Ｂ以外の構成要素を含む）；別の実施形態ではＢのみ（随意にＡ以外の構成要素を含む）；さらに別の実施形態ではＡおよびＢの両方（随意に他の構成要素を含む）；等を指すことができる。
本明細書および特許請求の範囲で使用されるとおり、「または」は、上に定義された「および／または」と同じ意味を有すると理解されるのが望ましい。例えば、列挙内の項目を分離する場合、「または」、または「および／または」は、包括的である、すなわち、複数の、または列挙された構成要素のうちの少なくとも１つだけでなく、２つ以上、そして随意に、列挙されていないさらなる項目を含むと解釈されることになる。その反対であることを明確に表示される用語、例えば「ただ１つの（ｏｎｌｙ ｏｎｅ ｏｆ）」もしくは「厳密に１つの（ｅｘａｃｔｌｙ ｏｎｅ ｏｆ）」、または特許請求の範囲で使用される場合には「から成る（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｏｆ）」のみが、複数のまたは列挙された構成要素のうちの厳密に１つの構成要素を含んでいることを指すことになる。概して、本明細書で使用される用語「または」は、排他性の用語、例えば「どちらか」、「のうちの１つ」、「のうちのただ１つ」、または「のうちの厳密に１つ」が先行している場合にのみ、排他的な二者択一（すなわち、「一方または他方であるが両方ではない」）を示していると解釈されることになる。「から本質的に成る」は、特許請求の範囲で使用される場合、特許法の分野で使用される通常の意味を有することになる。
本明細書および特許請求の範囲において使用されるとおり、列挙された１つまたは複数の構成要素を指す際の語句「少なくとも１つ」は、構成要素の列挙のうちのいずれか１つまたは複数の構成要素から選択される少なくとも１つの構成要素を意味するが、構成要素の列挙のうちで具体的に列挙された各構成要素およびすべての要構成素の少なくとも１つを必ずしも含むものではなく、そして構成要素の列挙の内の構成要素のいずれの組み合わせも除外しないことを意味すると理解されるのが望ましい。またこの定義は、「少なくとも１つ」という表現が指す構成要素の列挙のうちで具体的に特定された構成要素以外の構成要素が、具体的に特定されたそれらの構成要素に関連しているか否かにかかわらず、随意に存在してもよいことを許容する。よって、非限定的な例として、「ＡおよびＢの少なくとも１つ」（または、等価には、「ＡまたはＢの少なくとも１つ」、または、等価には、「Ａおよび／またはＢの少なくとも１つ」）は、一実施形態では、Ｂが存在しない状態で（そして、随意にＢ以外の構成要素を含め）、少なくとも１つの、随意に１つまたは複数のＡ；別の実施形態では、Ａが存在しない状態で（そして随意にＡ以外の要素を含め）、少なくとも１つの、随意に１つまたは複数のＢ；さらに別の実施形態では、（随意にその他の構成要素を含め）、少なくとも１つの、随意に１つまたは複数のＡ、および、少なくとも１つの、随意に１つまたは複数のＢ；等を指すことができる。
特許請求の範囲だけでなく、上記明細書においても、移行句、例えば「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含んでいる（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「担持する（ｃａｒｒｙｉｎｇ）」、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」、「含有する（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」、「関与する（ｉｎｖｏｌｖｉｎｇ）」、「保持する（ｈｏｌｄｉｎｇ）」、「から構成される（ｃｏｍｐｏｓｅｄ ｏｆ）」および同種のものは、非限定的である、すなわち、含むがそれには限定されないことを意味すると理解されるのが望ましい。「からなる」および「から本質的になる」という移行句のみが、米国特許庁特許審査手続マニュアル第２１１１．０３条に規定されているとおり、それぞれ閉鎖移行句または半閉鎖移行句となる。

Claims (45)

  1. １つまたは複数のプロセッサと；
    プロセッサ実行可能な命令を記憶し、前記１つまた複数のプロセッサと通信可能に結合されるメモリとを含む、個人に対して個人向け設定された認知治療の勧告を生成するシステムであって、
    前記１つまたは複数のプロセッサによるプロセッサ実行可能な命令の実行時に、前記１つまたは複数のプロセッサが：
    ａ）少なくとも１つの認知治療ツールのパラメータを受け取ること；
    ｂ）個人の状態を示す生理学的データ、または個人に関連付けられる臨床データのうちの少なくとも１つを受け取ること；および
    ｃ）生理学的データまたは臨床データのうちの少なくとも１つに基づいて、個人向け設定された認知治療勧告を生成することであって、前記勧告が、（ｉ）少なくとも１つの第１の認知治療ツール、（ｉｉ）前記少なくとも１つの第１の認知治療ツールとは異なる少なくとも１つの第２の認知治療ツール、または（ｉｉｉ）前記（ｉ）および（ｉｉ）の両方の指定を含むこと、を行うように構成されるシステム。
  2. 前記臨床データが、少なくとも１つの患者登録から得られる、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記１つまたは複数のプロセッサが、前記勧告の少なくとも１つの認知治療ツールに関連付けられる少なくとも１つの課題の個人のパフォーマンスを示すパフォーマンスデータを受け取るようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム。
  4. 前記個人向け設定された認知治療勧告が、受け取られたパフォーマンスデータにさらに基づく、請求項３に記載のシステム。
  5. 前記個人向け設定された治療勧告を前記個人が実行した後に、ステップｂ）およびｃ）を繰り返すことをさらに含む、請求項１に記載のシステムであって、前記ステップｂ）の繰り返し中に受け取られるデータが、前記勧告の少なくとも１つの認知治療ツールに関連付けられる少なくとも１つの課題の前記個人の実行に引き続いて収集されるデータを含む、システム。
  6. 前記１つまたは複数のプロセッサが：
    前記生理学的データ、前記臨床データ、または前記少なくとも１つの認知モニタリングツールとの個人の対話を示すデータのうちの少なくとも１つの分析に基づいて、前記個人の状態の現状をモニタリングするようにさらに構成され；
    ステップｂ）の繰り返し中に受け取られるデータが、前記モニタリングに基づく状態の現状を示すデータを含む、請求項５に記載のシステム。
  7. 前記個人向け設定された認知治療勧告を生成することが、複数の訓練データセットを使用して訓練される予測モデルを使用することを含み、各訓練データセットが、複数の個人のうちの先に分類された個人に対応しており、各訓練データセットが、前記分類された個人の認知能力の少なくとも１つのインジケータを表すデータと、前記分類された個人の状態の現状または進行の診断を示すデータとを含む、請求項１に記載のシステム。
  8. 前記予測モデルが、線形／ロジスティック回帰、主成分分析、一般化線形混合モデル、ランダム決定フォレスト、サポートベクターマシン、または人工ニューラルネットワークのうちの少なくとも１つを含む、請求項７に記載のシステム。
  9. 前記状態が多発性硬化症またはループス（ｌｕｐｕｓ）を含む、請求項１に記載のシステム。
  10. 前記状態が、認知症、パーキンソン病、脳アミロイド血管症、家族性アミロイド神経障害、ハンチントン病、自閉症スペクトラム障害、１６ｐ１１．２重複の存在、注意欠陥多動性障害、感覚処理障害（ＳＰＤ）、軽度認知障害、アルツハイマー病、統合失調症、うつ病、または不安症のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
  11. 前記１つまたは複数のプロセッサが：
    （ｉ）前記個人の前記状態の発現の可能性、（ｉｉ）前記状態の進行段階、または（ｉｉｉ）それらの組み合わせを示す出力を生成するようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム。
  12. 前記１つまたは複数のプロセッサが、前記生理学的データ、前記臨床データ、または前記少なくとも１つの認知治療ツールとの個人の対話を示すデータのうちの少なくとも１つの分析に基づいて、前記個人の状態の現状をモニタリングするようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム。
  13. 前記少なくとも１つの認知治療ツールが、干渉処理ツール、空間的ナビゲーションツール、または感情処理ツールのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
  14. 前記勧告が干渉処理ツールを含み、前記１つまたは複数のプロセッサが：
    ユーザインタフェースを生成すること；
    前記ユーザインタフェースを介して、前記ユーザインタフェースにおける干渉を伴う課題の第１のインスタンスを提示し、前記干渉の存在下で前記課題の第１のインスタンスへの前記個人からの第１の応答を要求すること；
    前記ユーザインタフェースを介して前記課題の第１のインスタンスを提示し、前記干渉の非存在下で前記課題の第１のインスタンスへの前記個人からの第２の応答を要求することであって；
    前記課題の第１のインスタンスおよび前記干渉の少なくとも１つが、計算機処理された構成要素を含むこと；
    前記課題の第１のインスタンスへの前記個人からの第１の応答および前記干渉への前記個人からの応答を実質的に同時に測定すること；
    前記第１の応答および前記第２の応答を示すデータを受け取ること；および
    前記第１の応答および前記第２の応答を示すデータを分析して、前記個人の認知能力の少なくとも１つの定量化されたインジケータを含む少なくとも１つのパフォ―マンス・メトリックを計算すること、
    を行うようにさらに構成される、請求項１３に記載のシステム。
  15. 前記１つまたは複数のプロセッサが、前記課題を連続的な視覚運動追跡課題として提示するように構成され、前記課題の第１のインスタンスが、前記連続的な視覚運動課題の第１の時間間隔である、請求項１４に記載のシステム。
  16. 前記１つまたは複数のプロセッサが、前記ユーザインタフェースを介して前記干渉をターゲット弁別干渉として提示するように構成される、請求項１４に記載のシステム。
  17. 前記勧告が空間的ナビゲーションツールを含み、前記１つまたは複数のプロセッサが：
    ユーザインタフェースを生成すること；
    環境を通る指定されたルートのナビゲーションを要求する第１の課題を、前記ユーザインタフェースを介して提示すること；
    前記個人からの入力の有無にかかわらず、前記環境内の始点からターゲットの終点までの前記指定されたルートをナビゲートするように構成される第１のインジケータを、前記ユーザインタフェースを介して提示すること；
    第２の課題を実行するように前記個人に指示を表示するように前記ユーザインタフェースを構成することであって、前記第２の課題が前記個人に、（ｉ）前記指定されたルートの少なくとも一部を逆方向にナビゲートする、または（ｉｉ）前記指定されたルートの少なくとも一部を少なくとももう１回ナビゲートする、のいずれかを前記個人に要求すること；
    前記個人の身体的動作に応答して環境内をナビゲートするように構成される第２のインジケータを、前記ユーザインタフェースを介して提示し、（ｉ）前記第２のインジケータの相対的な方向、または（ｉｉ）前記第２のインジケータの移動のスピード、または（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉ）の両方のうちの１つを制御して、前記第２の課題を実行すること；
    前記第２の課題を実行する際に前記第２のインジケータを制御する前記個人の身体的動作を示すデータを測定することによって測定データを得ること；および
    前記測定データを分析して、前記第２の課題の実行に用いるパフォ―マンス・メトリックを生成することであって、前記パフォ―マンス・メトリックが前記個人の認知能力の表示を提供すること、
    を行うようにさらに構成される、請求項１３に記載のシステム。
  18. 前記パフォ―マンス・メトリックを生成することが、前記第２の課題を正常に完了するのに要した総時間、前記第２のインジケータによってなされた正しくない方向転換の数、前記第２のインジケータによってなされた正しくない移動方向の数、または前記第２の課題において前記使用者によりナビゲートされたルートの、前記指定されたルートと比較した偏差の程度のうちの少なくとも１つを考慮することを含む、請求項１７に記載のシステム。
  19. 前記勧告が感情処理ツールを含み、前記１つまたは複数のプロセッサが：
    ユーザインタフェースを生成すること；
    前記ユーザインタフェースを介して、前記ユーザインタフェースにおける干渉を伴う課題の第１のインスタンスを提示し、前記干渉の存在下で前記課題の第１のインスタンスへの前記個人からの第１の応答と、少なくとも１つの喚起性構成要素への前記個人からの応答とを要求することであって；
    前記課題の第１のインスタンスおよび前記干渉のうちの少なくとも１つが、前記少なくとも１つの喚起性構成要素を含むこと；
    （ｉ）前記課題の第１のインスタンスへの前記個人からの第１の応答と、（ｉｉ）前記少なくとも１つの喚起性構成要素への前記個人からの応答とを実質的に同時に測定し、感情的負荷の下での前記個人の感情処理能力の測定値を提供すること；前記第１の応答および前記少なくとも１つの喚起性構成要素への前記個人の応答を示すデータを受け取ること；および
    前記第１の応答および前記少なくとも１つの喚起性構成要素への前記個人の応答を示すデータを分析して、前記感情的負荷の下での前記個人の認知能力の少なくとも１つの定量化されたインジケータを含む少なくとも１つのパフォ―マンス・メトリックを計算すること、
    を行うようにさらに構成される、請求項１３に記載のシステム。
  20. 起動構成成分を含む、請求項１９に記載のシステムであって、前記１つまたは複数のプロセッサが、聴覚刺激、触覚刺激、または振動刺激を生じさせるように前記起動構成成分を制御するようにさらに構成され、前記喚起性構成要素が、前記聴覚刺激、触覚刺激、または振動刺激のうちの少なくとも１つを含むシステム。
  21. １つまたは複数のセンサ構成成分を含む、請求項１９に記載のシステムであって、前記１つまたは複数のプロセッサが、前記１つまたは複数のセンサ構成成分を制御して、個人の課題のパフォーマンスを示すデータを測定するように構成されるシステム。
  22. 前記１つまたは複数のセンサ構成成分が、ジャイロスコープ、加速度計、動きセンサ、位置センサ、圧力センサ、光学センサ、ビデオカメラ、聴覚センサ、または振動センサのうちの少なくとも１つを含む、請求項２１に記載のシステム。
  23. 仮想現実システム、拡張現実システム、または混合現実システムのうちの少なくとも１つである、請求項１から２２のいずれか一項に記載のシステム。
  24. 個人に対して個人向け設定された認知治療勧告を生成する計算機実装された方法であって：
    １つまたは複数のプロセッサを使用して：
    ａ）少なくとも１つの認知治療ツールのパラメータを受け取ること；
    ｂ）前記個人の状態を示す生理学的データ、または前記個人に関連付けられる臨床データのうちの少なくとも１つを受け取ること；および
    ｃ）前記生理学的データまたは前記臨床データのうちの少なくとも１つに基づいて、個人向け設定された認知治療勧告を生成することであって、前記勧告が、（ｉ）少なくとも１つの第１の認知治療ツール、（ｉｉ）前記少なくとも１つの第１の認知治療ツールとは異なる少なくとも１つの第２の認知治療ツール、または（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉ）の両方の指定を含むこと、
    を含む操作を実行する計算機実行可能な命令を含む、１つまたは複数のメモリストレージ装置に記憶された命令を実行する方法。
  25. 前記臨床データが、少なくとも１つの患者登録から得られる、請求項２４に記載の方法。
  26. 前記操作が：
    前記勧告の少なくとも１つの認知治療ツールに関連付けられる少なくとも１つの課題の前記個人のパフォーマンスを示すパフォーマンスデータを受け取ること、をさらに含む、請求項２４に記載の方法。
  27. 前記個人向け設定された認知治療勧告が、前記受け取られたパフォーマンスデータにさらに基づく、請求項２６の方法。
  28. 前記操作が：
    前記個人向け設定された認知治療勧告を前記個人が実行した後に、ステップｂ）およびｃ）を繰り返すことをさらに含み、前記ステップｂ）の繰り返し中に受け取られるデータが、前記勧告の少なくとも１つの認知治療ツールに関連付けられる少なくとも１つの課題の前記個人の実行に引き続いて収集されるデータを含む、請求項２４に記載の方法。
  29. 前記操作が：
    前記生理学的データ、前記臨床データ、または前記少なくとも１つの認知モニタリングツールとの個人の対話を示すデータのうちの少なくとも１つの分析に基づいて、前記個人の状態の現状をモニタリングすることをさらに含み；
    ステップｂ）の繰り返し中に受け取られるデータが、前記モニタリングに基づく状態の現状を示すデータを含む、請求項２８に記載の方法。
  30. 前記個人向け設定された認知治療勧告を生成することが、複数の訓練データセットを使用して訓練される予測モデルを使用することを含み、各訓練データセットが、複数の個人のうちの先に分類された個人に対応しており、各訓練データセットが、前記分類された個人の認知能力の少なくとも１つのインジケータを表すデータと、前記分類された個人の状態の現状または進行の診断を示すデータとを含む、請求項２４に記載の方法。
  31. 前記予測モデルが、線形／ロジスティック回帰、主成分分析、一般化線形混合モデル、ランダム決定フォレスト、サポートベクターマシン、または人工ニューラルネットワークのうちの少なくとも１つを含む、請求項３０に記載の方法。
  32. 前記状態が多発性硬化症またはループスを含む、請求項２４に記載の方法。
  33. 前記状態が、認知症、パーキンソン病、脳アミロイド血管症、家族性アミロイド神経障害、ハンチントン病、自閉症スペクトラム障害、１６ｐ１１．２重複の存在、注意欠陥多動性障害、感覚処理障害（ＳＰＤ）、軽度認知障害、アルツハイマー病、統合失調症、うつ病、または不安症のうちの少なくとも１つを含む、請求項２４に記載の方法。
  34. 前記操作が：
    （ｉ）前記個人の状態の発現の可能性、（ｉｉ）前記状態の進行段階、または（ｉｉｉ）それらの組み合わせを示す出力を生成すること、
    をさらに含む、請求項２４に記載の方法。
  35. 前記操作が：
    前記生理学的データ、前記臨床データ、または前記少なくとも１つの認知治療ツールとの個人の対話を示すデータのうちの少なくとも１つの分析に基づいて、前記個人の状態の現状をモニタリングすること、
    をさらに含む、請求項２４に記載の方法。
  36. 前記少なくとも１つの認知治療ツールが、干渉処理ツール、空間的ナビゲーションツール、または感情処理ツールのうちの少なくとも１つを含む、請求項２４に記載の方法。
  37. 前記勧告が干渉処理ツールを含み、前記操作が：
    ユーザインタフェースを生成すること；
    前記ユーザインタフェースを介して、前記ユーザインタフェースにおける干渉を伴う課題の第１のインスタンスを提示し、前記干渉の存在下で前記課題の第１のインスタンスへの前記個人からの第１の応答を要求すること；
    前記ユーザインタフェースを介して前記課題の第１のインスタンスを提示し、前記干渉の非存在下で前記課題の第１のインスタンスへの前記個人からの第２の応答を要求することであって；
    前記課題の第１のインスタンスおよび前記干渉の少なくとも１つが、計算機処理された構成要素を含むこと；
    前記課題の第１のインスタンスへの前記個人からの第１の応答および前記干渉への前記個人からの応答を実質的に同時に測定すること；
    前記第１の応答および前記第２の応答を示すデータを受け取ること；および
    前記第１の応答および前記第２の応答を示すデータを分析して、前記個人の認知能力の少なくとも１つの定量化されたインジケータを含む少なくとも１つのパフォ―マンス・メトリックを計算すること、
    をさらに含む、請求項３６に記載の方法。
  38. 前記課題が、連続的な視覚運動追跡課題として提示され、前記課題の第１のインスタンスが、連続的な視覚運動課題の第１の時間間隔である、請求項３７に記載の方法。
  39. 前記干渉が、ターゲット弁別干渉として提示される、請求項３７に記載の方法。
  40. 前記勧告が空間的ナビゲーションツールを含み、前記操作が：
    ユーザインタフェースを生成すること；
    環境を通る指定されたルートのナビゲーションを要求する第１の課題を、前記ユーザインタフェースを介して提示すること；
    前記個人からの入力の有無にかかわらず、前記環境内の始点からターゲットの終点まで、前記指定されたルートをナビゲートするように構成される第１のインジケータを、前記ユーザインタフェースを介して提示すること；
    第２の課題を実行するように前記個人に指示を表示するようにユーザインタフェースを構成することであって、第２の課題が前記個人に、（ｉ）前記指定されたルートの少なくとも一部を逆方向にナビゲートする、または（ｉｉ）前記指定されたルートの少なくとも一部を少なくとももう１回ナビゲートする、のいずれかを前記個人に要求すること；
    前記個人の身体的動作に応答して環境内をナビゲートするように構成される第２のインジケータを、前記ユーザインタフェースを介して提示し、（ｉ）前記第２のインジケータの相対的な方向、または（ｉｉ）前記第２のインジケータの移動のスピード、または（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉ）の両方のうちの１つを制御して、前記第２の課題を実行すること；
    前記第２の課題を実行する際に前記第２のインジケータを制御する前記個人の身体的動作を示すデータを測定することによって測定データを得ること；および
    前記測定データを分析して、前記第２の課題の実行に用いるパフォ―マンス・メトリックを生成することであって、前記パフォ―マンス・メトリックが前記個人の認知能力の表示を提供すること、
    をさらに含む、請求項３６に記載の方法。
  41. 前記パフォ―マンス・メトリックを生成することが、前記第２の課題を正常に完了するのに要した総時間、前記第２のインジケータによってなされた正しくない方向転換の数、前記第２のインジケータによってなされた正しくない移動方向の数、または前記第２の課題において前記使用者によりナビゲートされたルートの、前記指定されたルートと比較した偏差の程度のうちの少なくとも１つを考慮することを含む、請求項４０に記載の方法。
  42. 前記勧告が感情処理ツールを含み、前記操作が：
    ユーザインタフェースを生成すること；
    前記ユーザインタフェースを介して、前記ユーザインタフェースにおける干渉を伴う課題の第１のインスタンスを提示し、干渉の存在下で前記課題の第１のインスタンスへの前記個人からの第１の応答と、少なくとも１つの喚起性構成要素への個人からの応答とを要求することであって、前記課題の第１のインスタンスおよび前記干渉のうちの少なくとも１つが、前記少なくとも１つの喚起性構成要素を含むこと；
    （ｉ）前記課題の第１のインスタンスへの前記個人からの第１の応答と、（ｉｉ）前記少なくとも１つの喚起性構成要素への前記個人からの応答とを実質的に同時に測定し、感情的負荷の下での前記個人の感情処理能力の測定値を提供すること；
    前記第１の応答および前記少なくとも１つの喚起性構成要素への前記個人の応答を示すデータを受け取ること；および
    前記第１の応答および前記少なくとも１つの喚起性構成要素への前記個人の応答を示すデータを分析して、前記感情的負荷の下での前記個人の認知能力の少なくとも１つの定量化されたインジケータを含む少なくとも１つのパフォ―マンス・メトリックを計算すること、
    をさらに含む、請求項３６に記載の方法。
  43. 前記操作が、聴覚刺激、触覚刺激、または振動刺激を生じさせるように起動構成成分を制御することをさらに含み、前記喚起性構成要素が、聴覚刺激、触覚刺激、または振動刺激のうちの少なくとも１つを含む、請求項４２に記載の方法。
  44. 前記操作が、１つまたは複数のセンサ構成成分を制御して、前記個人の課題のパフォーマンスを示すデータを測定することをさらに含む、請求項４２に記載の方法。
  45. 前記１つまたは複数のセンサ構成成分が、ジャイロスコープ、加速度計、動きセンサ、位置センサ、圧力センサ、光学センサ、ビデオカメラ、聴覚センサ、または振動センサのうちの少なくとも１つを含む、請求項４４に記載の方法。
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