KR20180110012A

KR20180110012A - 센서 지원 우울증 검출

Info

Publication number: KR20180110012A
Application number: KR1020187025370A
Authority: KR
Inventors: 자바하 자인; 코디 워담; 제임스 영; 사지드 사디; 프라나브 미스트리
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2016-02-25
Filing date: 2016-12-13
Publication date: 2018-10-08
Also published as: EP3402407A4; WO2017146363A1; US20220020500A1; US20170249437A1; EP3402407A1

Abstract

우울증 검출은 센서를 이용하여 사용자에 대한 센서 데이터를 생성하는 단계, 및 프로세서를 이용하여 센서 데이터에서 우울증에 대한 표식을 자동 검출하는 단계를 포함할 수 있다. 프로세서를 이용해 우울증에 대한 표식에 기반하여 어떤 조건이 만족된다고 판단함에 따라, 장치를 사용하여 설문이 제시된다.

Description

센서 지원 우울증 검출

본 개시는 사용자들의 우울증을 검출하는 것에 관한 것으로서, 보다 상세히 말하면, 사용자들의 우울증 및/또는 우울 행동 진단을 위한 설문 관리 및/또는 설문 평가를 용이하게 하는 센서 지원 기법을 이용한 우울증 검출에 관한 것이다.

미국 정신의학 협회(APA)는 미국이 우울증에 연간 지출하는 비용이 400억 달러에 달한다고 평가하였다. 우울증에 대한 전세계적인 비용은 훨씬 더 높다. 그러나 우울증에 대한 비용은 경제적 생산 손실과 치료 비용을 훨씬 뛰어 넘는다. 우울증은 사망율의 증가, 특히 중대한 건강상의 문제로 치료 중인 환자 그룹들에서의 사망율 증가와도 관련이 있다. 예를 들어, 악화된 심장 질환에 대해 치료 중인 환자들의 경우, 우울증은 치사율을 400% 이상 증가시킬 수 있다. 이러한 연구결과에도 불구하고, 우울증은 거의 진단되지 않는다.

PHQ(Patient Health Questionnaire)-2 및 PHQ-9는 우울증에 대해 일반적으로 사용되는 검증된 판별 도구들이다. PHQ-2 및 PHQ-9이 청년층, 성년층 및 장년층에서의 우울증 판별에 정확성을 가진다는 상당한 근거가 있다. 예를 들어, APA에 따르면, PHQ-2는 성년층에서 97 퍼센트의 민감도와 67 퍼센트의 특이성을 가진다고 한다. PHQ-9은 성년층에서 61 퍼센트의 민감도와 94 퍼센트의 특이성을 가진다고 한다. PHQ-2가 우울증에 양성인 경우, PHQ-9이 보통 실시된다.

공교롭게도, PHQ-2 및 PHQ-9 사용과 관련한 쟁점들이 존재한다. 한 가지 쟁점은 그러한 질문지를 완성하는 일이 환자들에게 상당한 수고를 요한다는 것이다. 환자들은 보통 질문지 작성에 저항감을 가지기 때문에, 이러한 것이 많은 수의 진단되지 않은 우울증 사례들에 대한 원인이 된다. 긴 재활 프로그램 도중 타성적인 PHQ-9의 실시는 보통, PHQ-9의 정확도가 매우 의심스러울 정도로 성가신 것이라고 간주된다.

또 다른 쟁점은, 연구를 통해 시사된 바와 같이, 감정의 소환(mood recall)이 어렵고 오류 발생이 쉽다는 것이다. 사람의 현재의 감정이 그 사람의 이전 감정들에 대한 회상을 각색시키는 경향이 있다. PHQ-2 및/또는 PHQ-9은 2 주라는 기간에 걸친 환자의 감정에 대해 질의하기 때문에, 그 질문지들은 환자에 대해 일부분에 대한 잘못된 감정 소환의 여지가 있다.

일 실시예는 우울증 검출 방법을 포함한다. 상기 방법은 센서를 이용하여 사용자에 대한 센서 데이터를 생성하는 단계, 및 프로세서를 이용하여 상기 센서 데이터로부터 우울증에 대한 표식을 자동 검출하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 프로세서를 이용하여, 우울증에 대한 상기 표식에 기반해 조건이 만족된다고 판단함에 따라, 장치를 사용하여 설문을 제시하는 단계를 포함할 수 있다.

다른 실시예는 우울증 검출 장치를 포함한다. 상기 시스템은 센서 데이터를 생성하도록 구성된 센서, 상기 센서 데이터를 저장하도록 구성된 메모리, 및 상기 메모리와 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 실행가능 동작들을 개시하도록 구성된다. 상기 실행가능 동작들은 상기 센서 데이터로부터 우울증에 대한 표식을 자동 검출하는 동작, 및 상기 우울증에 대한 표식에 기반하여 조건이 만족된다고 판단함에 따라 장치를 이용하여 설문을 제시하는 동작을 포함할 수 있다.

컴퓨터 프로그램 제품은 프로그램 코드가 저장되어 있는 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함한다. 상기 프로그램 코드는 우울증 검출 동작들을 수행하도록 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 상기 동작들은 사용자에 대한 센서 데이터를 생성하는 동작, 상기 센서 데이터로부터 우울증에 대한 표식을 자동 검출하는 동작, 및 상기 프로세서를 이용하여, 상기 우울증에 대한 표식에 기반하여 조건이 만족된다고 판단함에 따라 장치를 이용하여 설문을 제시하는 동작을 포함한다.

이 발명의 해결수단(summary) 부분은 본 발명에 대한 소정 개념을 소개하려는 것일 뿐, 어떤 주요하거나 필수적인 특성들을 확인하기 위해 제공되는 것이 아니다. 본 발명의 다른 여러 특성들 및 실시예들은 첨부된 도면들 및 이하의 상세한 설명으로부터 자명해질 것이다.

첨부된 도면들은 하나 이상의 실시예들을 보여주지만, 도시된 실시예들에만 본 발명을 국한하기 위해 첨부된 도면들을 취한 것은 아니다. 이하의 상세한 설명에 대한 검토 및 상기 도면들을 참조함으로써, 다양한 양태들과 이점들이 자명해질 것이다.
도 1은 장치의 구조 예이다.
도 2는 설문 제시를 위한 사용자 인터페이스의 예이다.
도 3은 센서 지원 우울증 검출 방법의 예이다.
도 4는 센서 지원 우울증 검출 방법의 다른 예이다.

본 개시는 신규한 특징을 규정하는 청구항을 통해 결론지어질 수 있으나, 도면과 연계한 상세한 설명을 이해함으로써 이 명세서에 기술되는 다양한 특징들이 보다 잘 파악될 수 있을 것이다. 본 개시에서 기술되는 프로세스(들), 장치(들), 제조물(들) 및 그 변형들은 예시할 목적으로 제공된다. 개시된 특정한 구조 및 기능적 세부사항들은 한정하는 것이 아닌, 청구범위의 근거 및 사실상 적절히 상세화된 구조를 통해 기술되는 특징들을 다양하게 이용할 당업자를 가르치기 위한 전형적인 원리로서 해석되어야 한다. 또한, 본 개시에서 사용되는 용어들과 문구는 한정하는 것이라기 보다는 개시된 특징들의 이해 가능한 설명을 제공하기 위한 것이다.

본 개시는 사용자들의 우울증을 검출하는 것에 관한 것으로서, 보다 상세히 말하면, 사용자들의 우울증 및/또는 우울 행동 진단을 위한 설문 전달 및/또는 설문 평가를 용이하게 하는 센서 지원 기법을 이용한 우울증 검출에 관한 것이다. 여기에 개시된 하나 이상의 실시예들은 하나 이상의 센서들을 갖춘 장치, 그 장치의 동작 방법, 및 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 관한 것이다. 센서들은 센서 데이터를 생성하도록 구성된다. 장치는 센서 데이터를 분석하여 우울증에 대한 하나 이상의 표식들을 식별할 수 있다. 장치는 우울증에 대한 표식(들)에 기반하여 제1조건이 만족되는지 여부를 판단할 수 있다.

제1조건이 만족된다고 판단함에 따라, 장치는 설문(가령, 제1설문)을 제시할 수 있다. 일 예에서, 설문은 그 설문에 답하는 사용자가 우울증을 겪을 가능성을 가리키도록 고안된다. 장치는 설문에 응답한 사용자로부터 설문 데이터를 수신할 수 있다. 장치는 설문 데이터를 이용하여 설문을 점수 매길(scoring) 수 있다. 점수는 사용자가 전문적 도움을 구해야 하는지 여부에 대한 지표를 제공한다.

다른 실시예에서, 장치는 제2조건이 만족되는지 여부를 판단할 수 있다. 제2조건은 수신된 설문 데이터에 기반할 때 제1설문에 대한 점수가 문턱 점수를 초과한다는 판단을 포함할 수 있다. 초과할 경우, 장치는 추가(가령, 제2) 설문을 활용할 수 있다. 일 예에서, 장치는 적어도 부분적으로 센서 데이터에 기반하여 제2설문에 대한 점수를 평가할 수 있다. 장치는 제2설문에서 어떤 추가 질문들을 제시할 필요가 없다. 다른 예에서, 장치는 제2설문에서 하나 이상의 질문들, 가령 질문들의 부분집합을 제시할 수 있다. 장치는 제2설문에 응답하여 수신된 설문 데이터를 센서 데이터와 함께 활용하여, 제2설문에 대한 점수를 평가할 수 있다.

본 개시에 기술되는 실시예들 중 하나 이상은 다양한 재활 프로그램 안에서 사용되거나 그러한 프로그램과 통합될 수 있다. 우울증은 환자 회복 치료의 이점을 제한시키는 문제들 중 하나이다. 본 개시 안에서는 심장 재활 프로그램 환경이 예시의 목적으로 사용될 것이다. 그러나 여기 개시된 다양한 실시예들이 모든 종류의 재활 프로그램에 적용될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다.

이러한 맥락에서 볼 때, 심장 재활 시 우울증은 환자가 도출할 수 있는 이점을 제한시킬 뿐만 아니라 초기 심장 문제들과 관련된 치사율 및 이환율(morbidity)을 크게 증가시킬 수 있다. 공교롭게도 재원부족으로 인해, 임상의들은 재활 프로그램 안에서 각각의 환자의 정신 상태를 폭넓게 살필 수 있는 유리한 위치에 있지 않을 수 있다. 그에 따라, 환자의 우울증 약력을 판단하고 이어서 영향을 받는 하위그룹에 대해 타깃 치료를 행하는 것이 목숨을 구할 수 있다.

PHQ(Personal Health Questionnaire)-2 및 PHQ-9 접근방식의 유효성에 비추어 볼 때, 어떤 환자에 대한 PHQ-2 및/또는 PHQ-9의 점수가 정확히 판단되거나 근사화될 수 있다면 제한된 의학적 재원이 고위험 하위그룹에만 사용될 수 있다. 따라서, 여기 개시되는 하나 이상의 실시예들은 PHQ-2 및 PHQ-9 점수를 판단하거나 그 점수의 평가를 지원함으로써 환자 쪽에 보다 적은 인지적 부담을 요하도록 하는 것에 관한 것이다. 일부 실시예들에서, 점수가 평가되거나 근사화될 수 있다. 하나 이상의 다른 실시예들은 사용자에 대해 보다 상세한 검사의 필요성을 의료 제공자들에게 경고하는 것에 관한 것이다.

발명의 구성에 대한 추가적 양태들 및 세부사항들이 도면을 참조하여 아래에서 설명될 것이다. 예시의 간단 명료성을 위해 도면에 도시된 구성요소들이 반드시 해당 축척비율대로인 것은 아니다. 예를 들어, 구성요소들 중 일부의 치수는 명료성을 위해 다른 구성요소들에 비해 과장될 수 있다. 또한, 적절하다고 간주될 경우, 참조 부호들은 상응하거나 유사하거나 동일한 특성들을 가리키기 위해 도면들에 걸쳐 반복되었다.

도 1은 장치의 구조(100) 예이다. 일 실시예에서, 구조(100)는 데이터 처리 시스템을 위한 것이다. 구조(100)는 메모리 인터페이스(102), 하나 이상의 데이터 프로세서들(104)(예를 들어, 이미지 프로세서들, 디지털 시그널 프로세서들, 데이터 프로세서들 등), 및 인터페이스(106)를 포함할 수 있다. 메모리 인터페이스(102), 하나 이상의 프로세서들(104) 및/또는 인터페이스(106)는 분리된 구성요소들일 수 있고, 혹은 하나 이상의 집적 회로들 안에 집적될 수 있다. 구조(100) 안의 다양한 구성요소들은 예컨대, 하나 이상의 통신 버스들이나 신호선들(예를 들어, 인터커넥트들(interconnects) 및/또는 와이어들)에 의해 연결될 수 있다.

센서들, 장치들, 서브시스템들 및 입/출력(I/O) 장치들이 인터페이스(106)에 연결되어, 센서 데이터 생성을 포함해 여기에 기술되는 기능 및/또는 동작들을 용이하게 할 수 있다. 다양한 센서들, 장치들, 서브시스템들 및 I/O 장치들이 인터페이스(106)에 직접, 또는 하나 이상의 개재된 I/O 제어기들(미도시)을 통해 연결될 수 있다.

예를 들어, 모션 센서(110), 광 센서(112), 및 근접 센서(proximity sensor)(114)가 인터페이스(106)와 연결되어 구조(100)를 사용하는 장치의 방향, 조명, 및 근접 기능들을 도울 수 있다. 위치 프로세서(location processor)(115)(가령, GPS 수신기)가 주변 인터페이스(peripherals interface)(106)와 연결되어 지리적 위치식별을 지원할 수 있다. 전자기계(electronic magnetometer)(116)(가령, 집적 회로 칩) 역시 주변 인터페이스(106)와 연결되어, 자기 방향 '북쪽'을 판단하는데 사용될 수 있는 데이터를 제공할 수 있다. 따라서 전자기계(116)는 전자 나침반으로서 사용될 수 있다. 가속계(117) 또한 주변 인터페이스(106)에 연결되어 구조(100)를 이용하는 장치의 이동 속도 및 방향 변화를 결정하는데 사용될 수 있는 데이터를 제공할 수 있다. 심박수 센서(118)가 주변 인터페이스(106)에 연결되어, 심박동 측정 및 심박수 판단을 수월하게 할 수 있다.

카메라 서브시스템(120) 및 광학 센서(122), 예컨대 CCD(charged coupled device)나 CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 광학 센서가 사용되어 이미지 및 비디오 클립(이후 "이미지 데이터")을 레코딩하는 것과 같은 카메라 기능들을 도울 수 있다.

통신 기능들은 무선 주파수 수신기 및 송신기 및/또는 광학(가령, 적외선) 수신기 및 송신기를 포함할 수 있는 하나 이상의 무선 통신 서브시스템(124)을 통해 촉진될 수 있다. 통신 서브시스템(124)의 특정 디자인 및 구성은, 구조(100)를 사용하는 장치가 동작하도록 되어 있는 통신 네트워크(들)에 좌우될 수 있다. 예를 들어 통신 서브시스템(124)은 GSM 네트워크, GPRS 네트워크, EDGE 네트워크, WiFi 또는 WiMax 네트워크, 블루투스 네트워크, 및/또는 이들의 어떤 조합을 통해 동작하도록 설계될 수 있다. 무선 통신 서브시스템(들)(124)은, 구조(100)를 사용하는 장치가 다른 무선 장치들의 기지국으로서 구성될 수 있도록 호스팅(hosting) 프로토콜들을 포함할 수 있다.

오디오 서브시스템(126)이 스피커(128) 및 마이크(130)와 연결되어, 음성 인식, 음성 복제, 디지털 레코딩, 및 전화 기능과 같은 음성이 가능한 기능들을 촉진시킬 수 있다. 오디오 서브시스템(126)은 오디오 타입 센서 데이터를 생성할 수 있다.

I/O 장치들(146)이 인터페이스(106)에 연결될 수 있다. I/O 장치들(146)의 예들로는, 비한정적인 것으로서 디스플레이 장치, 터치 감지 디스플레이 장치, 트랙 패드, 키보드, 포인팅 장치, 통신 포트(거령, USB 포트), 버튼 또는 기타 물리적 콘트롤 등이 포함될 수 있다. 디스플레이 스크린 및/또는 패드와 같은 터치 감지 장치는 다양한 터치 감지 기술들 중 하나를 이용하여 접촉, 이동, 접촉 끊어짐 등을 검출하도록 구성된다. 터치 감지 기술들의 예들로는, 비한정적인 것으로서 용량성, 저항성, 적외선, 및 표면 탄성파 기술들뿐 아니라 터치 감지 장치와의 하나 이상의 접촉점들을 판단하기 위한 다른 근접 센서 어레이들 또는 기타 소자들이 포함될 수 있다. I/O 장치들(146) 중 하나 이상은 센서들, 서브시스템들 및 그러한 구조(100)를 제어하도록 되어 있을 수 있다.

구조(100)는 전원(180)을 더 포함한다. 전원(180)은 구조(100)의 다양한 요소들로 전력을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 전원(180)은 하나 이상의 배터리들로 구현된다. 배터리들은 일회용(가령, 교환품)이든 충전용이든 각종 배터리 기술들 중 어느 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 전원(180)은 외부 소스로부터 전력을 얻어 구조(100)의 요소들로 전력을 제공하도록 구성된다. 충전용 배터리의 경우, 전원(180)은 배터리나 배터리들을 충전할 수 있는 회로를 더 포함할 수 있다.

메모리 인터페이스(102)가 메모리(150)에 연결될 수 있다. 메모리(150)는 하나 이상의 자기 디스크 저장 소자, 하나 이상의 광학적 저장 소자, 및/또는 플래쉬 메모리(가령, NAND, NOR)와 같은 비휘발성 메모리 및 고속 랜덤 액세스 메모리(가령, 휘발성 메모리)를 포함할 수 있다. 메모리(150)는 리눅스(LINUX), 유닉스(UNIX), 모바일 운영체제, 내장된 운영체제 등과 같은 운영체제(152)를 저장할 수 있다. 운영체제(152)는 기본 시스템 서비스들을 처리하고 하드웨어 의존 작업들을 수행하기 위한 명령어들을 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 운영체제(152)는 커널(kernel)을 포함할 수 있다.

메모리(150)는 또한, 하나 이상의 부가 장치들, 하나 이상의 컴퓨터들 및/또는 하나 이상의 서버들과의 통신을 돕기 위한 통신 명령어들; 그래픽 사용자 인터페이스 처리를 돕기 위한 그래픽 사용자 인터페이스 명령어들; 센서 관련 처리 및 기능들을 돕기 위한 센서 처리 명령어들; 전화 관련 프로세스들 및 기능들을 돕기 위한 전화 명령어들; 전자 메시지 관련 프로세스들 및 기능들을 돕기 위한 전자 메시지 명령어들; 웹 브라우징 관련 프로세스들 및 기능들을 돕기 위한 웹 브라우징 명령어들; 미디어 처리 관련 프로세스들 및 기능들을 돕기 위한 미디어 처리 명령어들; GPS 및 네비게이션 관련 프로세스들 및 기능들을 돕기 위한 GPS/네비게이션 명령어들; 및 카메라 관련 프로세스들 및 기능들을 돕기 위한 카메라 명령어들 같은 다른 프로그램 코드(154)를 저장할 수 있다. 메모리(150)는 하나 이상의 다른 애플리케이션(들)(162)을 또한 저장할 수도 있다. 보안 기능, 웹 비디오 기능 등을 돕기 위한 다른 프로그램 코드(미도시)가 포함될 수 있다.

메모리(150)는 구조(100) 안에 포함된 센서들로부터 수집된 센서 데이터 분석, 구조(100)를 사용하는 장치를 통해 사용자에게 설문(들) 및/또는 설문(들)의 질문들의 부분집합 전달, 및/또는 설문(들)의 점수 매기기를 돕기 위한 설문 관리 프로그램 코드(156)를 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 설문 관리 프로그램 코드(156)는 설문 데이터, 센서 데이터, 또는 설문 데이터 및 센서 데이터의 조합을 이용하여 설문에 대한 점수 평가(가령, 근사화)를 돕는다. 또 다른 실시예에서, 설문 관리 프로그램 코드(156)는 하나 이상의 다른 시스템들 및/또는 개체들로의 점수 전달을 돕는다.

위에서 확인한 명령어들 및 애플리케이션들 각각은 상술한 하나 이상의 기능들을 수행하기 위한 명령어들의 집합에 대응할 수 있다. 이러한 명령어들이 개별 소프트웨어 프로그램들, 절차들, 또는 모듈들로서 구현될 수도, 구현되지 않을 수도 있다. 메모리(150)는 추가적인 명령어들을 포함하거나 더 적은 명령어들을 포함할 수 있다. 또한, 구조(100)의 다양한 기능들이 하나 이상의 신호 처리 및/또는 ASIC(application specific integrated circuit)들을 포함하는 하드웨어 및/또는 소프트웨어에서 구현될 수 있다.

메모리(150) 내에 저장되는 프로그램 코드, 및 구조(100)와 동일하거나 유사한 어떤 구조를 이용한 장치에 의해 사용되거나, 생성되거나 작동되는 모든 데이터 항목들은 그 장치의 일부로서 이용될 때 기능성을 부여하는 기능적 데이터 구조들이다. 기능적 데이터 구조들의 예들로는, 비한정적인 것으로서 센서 데이터, 설문 데이터, 표식(들) 등이 포함될 수 있다. 이 개시 안에서 규정된 바와 같이, "데이터 구조"는 물리적 메모리 내에서 데이터 모델의 데이터 구성을 물리적으로 구현한 것이다. 이와 같이 데이터 구조는 메모리 안에서 특정 전기 또는 자기 구조 요소들로 이루어진다. 데이터 구조는 프로세서를 이용하여 실행되는 응용 프로그램에 의해 사용되는 것과 같은 메모리에 저장되는 데이터에 물리적 체계를 부여한다.

하나 이상의 다른 실시예들에서, 구조(100)를 참조하여 기술되는 다양한 센서들 및/또는 서브시스템들은 유선 또는 무선 커넥션을 통해 구조(100)와 연결되거나 통신 가능하게 링크되는 개별 장치들일 수 있다. 예를 들어, 가속계(117), 위치 프로세서(115), 자기계(116), 모션 센서(110), 광 센서(112), 근접 센서(114), 카메라 서브시스템(120), 오디오 서브시스템, 심박수 센서(118) 등 중 하나 이상 또는 그 전부는 유선 또는 무선 커넥션(들)을 통해 프로세서(104), 메모리 인터페이스(102) 및/또는 주변 인터페이스(106)와 연결되는 개별 시스템들 또는 서브 시스템들로서 구현될 수 있다.

구조(100)는 구현되는 장치의 특정 유형에 따라 도 1에 도시된 것보다 더 적은 구성요소들을 포함하거나, 도시되지 않은 부가적인 구성요소들을 포함할 수 있다. 또한, 특정 운영체제 및/또는 애플리케이션(들) 및/또는 기타 프로그램 코드는 장치 유형에 따라 가변될 수도 있다. 나아가, 도시된 구성요소들 중 하나 이상이 다른 구성요소에 병합되거나, 그 일부를 구성할 수 있다. 예를 들어, 한 프로세스는 적어도 어떤 메모리를 포함할 수 있다.

여기에 개시된 동작들을 수행하도록 구성된 장치는 구조(100)를 이용하지만, 구조(100)는 예시의 목적으로 주어질 뿐 한정의 목적으로 주어지는 것이 아니다. 여기 개시된 동작들을 수행하도록 구성된 장치는 도 1에 도시된 것과 상이한 구조를 가질 수 있다. 그러한 구조는 구조(100)의 간략화된 버전으로서, 프로세서, 명령어들을 저장하는 메모리, 및 하나 이상의 센서들을 포함할 수 있다. 센서들은 이하에서 보다 상세히 기술하는 바와 같은 가속, 위치, 주변 광, 언어, 수면, 자율 신경계(ANS) 각성, 심박 변이(HRV), 심박수(HR), 시상 하부 뇌하수체 부신피질(LHPA) 축 활성화, 감정 유의성(emotional valence), 또는 기타 생물학적 또는 활동 측정치들에 대한 평가나 판단을 위한 어떤 적절한 센서를 포함할 수 있다.

구조(100) 또는 기술한 바와 같은 계산 구조를 이용할 수 있는 장치들의 예들로는, 비한정적인 것으로서, 스마트 폰 또는 기타 모바일 장치, 착용형 컴퓨팅 장치(가령, 스마트 와치, 피트니스 추적기, 패치 등), 전용 의료기기, 컴퓨터(가령, 데스크탑, 랩탑, 태블릿 컴퓨터 등), 및 센서 데이터를 전송 및 처리할 수 있는 임의의 적절한 전자 장치가 포함될 수 있다. 또한, 실시예들은 단독형 장치로서 사용되거나 분산형 클라이언트-서버 네트워크 시스템 내 여러 장치들에 의해 사용될 수 있다는 것을 예상할 수 있을 것이다.

표 1은 PHQ-2를 예시한다. PHQ-2는 보통, 개인별 우울증 판별 목적으로 사용된다. PHQ-2는 지난 두 주 동안의 사용자의 감정과 관련된 두 개의 질문들을 포함한다. 사용자의 대답은 0, 1, 2 또는 3의 점수를 가진다. PHQ-2는 두 질문에 대한 점수를 합하여 점수가 매겨진다.

지난 두 주 동안 당신은 아래의 문제들 중 어느 하나로 인해 얼마나 자주 곤란을 겪었나요?	전혀 겪지 않았다	며칠 동안 겪었다	절반 이상의 기간 동안 겪었다.	거의 매일 겪었다
1. 일을 하는데 있어 흥미나 즐거움을 거의 가지지 못했다	0	1	2	3
2. 기분이 쳐지거나 우울하거나 절망스러웠다	0	1	2	3

이하의 표 2는 가능한 점수들인 1, 2, 3, 4, 5, 또는 6에 기반하여 사용자가 주요 우울 장애 또는 임의의 우울 장애를 가질 가능성을 예시한다.

PHQ-2 점수	주요 우울 장애 가능성(%)	임의의 우울 장애 가능성(%)
1	15.4	36.9
2	21.1	48.3
3	38.4	75.0
4	45.5	81.2
5	56.4	84.6
6	78.6	92.9

PHQ-2는 서로 다른 우울 행동 양태들을 밝힐만한 중대한 분석결과를 가지지 않는다. 이와 관련하여 PHQ-9가 보다 효과적이라고 간주된다. 이하의 표 3은 PHQ-9를 예시한다.

지난 두 주 동안 당신은 아래의 문제들 중 어느 하나로 인해 얼마나 자주 곤란을 겪었나요?	전혀 겪지 않았다	며칠 동안 겪었다	절반 이상의 기간 동안 겪었다.	거의 매일 겪었다
1. 일을 하는데 있어 흥미나 즐거움을 거의 가지지 못했다	0	1	2	3
2. 기분이 쳐지거나 우울하거나 절망스러웠다	0	1	2	3
3. 잠이 들거나 잠든 상태를 유지하는데 어려움이 있거나 잠을 너무 많이 잤다	0	1	2	3
4. 피곤함이나 무기력감을 가졌다	0	1	2	3
5. 식욕이 없거나 과식했다	0	1	2	3
6. 스스로에게 부정적인 느낌을 가지거나, 스스로가 실패자라거나 자신이나 자신의 가족을 실망시켰다고 느꼈다	0	1	2	3
7. 신문을 읽거나 텔레비전을 시청하는 것과 같은 일에 집중하는 것이 곤란했다	0	1	2	3
8. 다른 사람들이 알아챌 정도로 느리게 움직이거나 말했다. 혹은 그 반대로 안절부절하거나 쉼없이 평상시보다 많이 움직였다	0	1	2	3
9. 스스로 죽는게 낫다고 생각하거나 어떤 식으로든 자신을 해치겠다는 생각을 했다	0	1	2	3

표 4는 이하에서 PHQ-9이 어떻게 점수 매겨지는지를 보여준다

PHQ-9 점수	우울증 척도
1-4	우울증이 거의 없음
5-9	가벼운 증세의 우울증
10-14	보통의 우울증
15-19	중간 정도의 심각한 우울증
20-27	심각한 우울증

구조(100) 또는 그와 유사한 구조를 이용하는 장치는 장치의 다양한 센서들이나 그와 연결된 센서들을 이용하여 데이터를 수집할 수 있다. 이 개시 내에서, 센서에 의해 생성되는 데이터를 "센서 데이터"라 부른다.장치는 또한, 센서 데이터를 분석하여 우울증에 대한 하나 이상의 표식들을 식별 또는 검출할 수 있다.

우울증 표식들의 검출에 사용되는 기준치는 각종 다양한 기법들 중 어느 하나를 사용해 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 기준치들은 특정 인구의 사용자들에 걸쳐 일반화될 수 있다. 예를 들어 기준치들은 성별, 나이, 사회경제적 조건, 중복이환(comorbidity) 등의 축을 따라 세분도(resolution)를 가질 수 있다. 그 경우 그러한 기준치들은 장치 사용자에 특정되지 않는다.

다른 실시예에서, 사용되는 기준치들 중 하나 이상이나 전부는 장치 사용자에 대해 특정될 수 있다. 예를 들어 그러한 기준치들은 사용자가 우울감을 경험하지 않는 시간대 중에 사용자의 센서 데이터를 분석함으로써 결정될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 표식이 검출되는지 여부에 대한 판단은 일일 단위 평가에 맞춰진 기준치들에 기반한다. 예를 들어, 기준치는 복수의 날들, 예컨대 14일 동안의 센서 데이터를 평가하는 것과 달리, 당일의 센서 데이터를 평가하도록 조정된 것일 수 있다.

장치는 사용자에 대해 하나 이상의 우울증 표식들을 모니터링함으로써, 하나 이상의 설문들을 선택적으로 관리할 수 있다. 본 개시 내에서 "설문(survey)"이라는 용어는 "질문지"라는 용어와 상호 교환 가능하게 사용된다.일 예에서 설문은 PHQ-2 또는 그 파생물이다. 다른 예에서, 설문은 PHQ-9 또는 그 파생물이다.

이하에서는 우울증의 다양한 표식들 및 그러한 표식들의 검출에 대해 설명한다. 여기 개시된 장치는 논의되는 표식들을 검출하기 위해 센서 데이터를 분석할 수 있다. 우울증에 대한 하나의 예시적 표식이 사용자의 낮은 활동 레벨이다. 장치는 가속계 및/또는 모션 센서에 의해 생성된 센서 데이터를 이용하여 사용자의 활동 레벨을 판단할 수 있다. 장치는 기준 활동 레벨과 사용자의 활동 레벨을 비교할 수 있다. 예컨대 적어도 최소 시간 동안 사용자의 활동 레벨이 기준 활동 레벨 아래에 머물러 있다고 판단함에 따라, 장치는 낮은 활동 레벨 표식을 검출한다.

하나 이상의 실시예들에서, 장치는 사용자의 활동들을 분류할 수 있다. 그러한 분류는 기존의 머신 학습 기술들을 이용하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 장치는 활동들, 예컨대 운동과 같이 보다 활동적인 다른 활동들과 비교할 때 활동이 조금 덜 요구되는 일상의 잡무들을 분류할 수 있다. 장치는 활동의 다양성 부족을 검출할 수 있다. 예를 들어 장치는 사용자가 최소한의 일상적 잡무들을 수행함을 검출할 수 있다. 활동의 다양성 부족은 사용자가 우울증 패턴 안에 있다는 것을 가리키는 낮은 활동 표식을 검출하는 또 다른 방법이다. 하나 이상의 다른 실시예들에서, 장치는 낮은 활동 레벨 표식 검출 시 활동 분류와 함께 활동 레벨을 모두 사용할 수 있다.

우울증에 대한 다른 전형적 표식이 바깥활동 시간의 감소 (또는, 예컨대 너무 많은 실내 활동 시간)이다. 장치는 GPS 수신기가 생성한 위치 데이터로부터 사용자가 야외(또는 실내)에 있는지 여부를 판단할 수 있다. 장치는 사용자가 실내 및/또는 야외에 있는 시간을 판단하고, 그 야외에서의 시간을 기준 시간과 비교할 수 있다. 사용자가 야외에서 보낸 시간이 기준 시간을 초과하지 않았다고 판단함에 따라, 장치는 야외활동에 보낸 시간이 줄어들었다는 표식을 검출한다.

우울증에 대한 다른 전형적 표식은 집에 틀어박혀있는 것이다. 장치는 위치 데이터를 이용해 사용자가 집에(가령, 집이나 특정 장소에) 틀어박혀 있는지 여부를 판단하고, 지정된 위치에서 보낸 시간을 기준 시간과 비교할 수 있다. 사용자가 지정된 위치에서 보낸 시간이 기준 시간을 초과한다고 판단함에 따라, 장치는 집에 틀어박혀 있다는 표식을 검출한다.

우울증에 대한 또 다른 전형적 표식은 다른 사람들과의 낮은 수준의 상호교류이다. 우울증이 있는 개인들은 타인 및 바깥 세상과의 교류에 보다 적은 시간을 소비하는 경향이 있다. 그러한 개인들은 내향적 양태를 보이는 경향이 있고, 그렇다는 것은 정서적 지원이 가장 필요한 특정 시점에 개인들이 받을 수 있는 정서적 지원의 정도가 크게 줄어들 수 있다는 것이다.

상호교류의 한 가지 형태가 다른 사용자들과 말하기이다. 일 실시예에서, 장치는 오디오 데이터를 사용하여 다른 사람들과 상호교류하는 시간의 정도를 판단할 수 있다. 장치는 그 날 전체에 걸쳐 때때로, 혹은 주기적으로, 혹은 특정 사건에 따라 마이크로폰을 사용하여 오디오를 샘플링할 수 있다. 예를 들어, 장치는 사용자가 얼굴을 마주하고 하는 대화에 참여하고 있을 때 마이크로폰을 사용하여 오디오를 샘플링할 수 있다. 장치는 오디오를 분석하여, 예컨대 음성 분석 및/또는 음성 인식을 수행하여 사용자가 말하고 있는지 및/또는 다른 사람과 얘기하고 있는지 여부를 판단할 수 있다. 또한 장치는 그러한 분석에 기반하여 말하기에 보낸 시간의 정도를 측정할 수 있다. 장치는 또한, 샘플들이 획득된 빈도 및/또는 획득된 샘플들의 개수에 기반하여 말하기에 보낸 시간의 정도를 근사화할 수 있다.

다른 실시예에서, 장치는 본 개시의 목적을 위한 센서 데이터의 일부라 간주되는 통화 기록을 분석하여, 사용자가 타인과 얘기하는데 보낸 시간의 정도를 판단할 수 있다. 장치는 상기 개시된 기법들 중 하나나 둘 모두를 사용하여 총 시간을 판단할 수 있다. 예를 들어 장치는 통화 기록들 및 샘플링된 오디오 데이터에서 판단된 바와 같이 말하기에 보낸 시간을 합할 수 있다.

하나 이상의 다른 실시예들에서, 장치는 가령 통화 기록들을 거쳐, 친구들 및/또는 가족 구성원들과의 자발적 대화를 통해 타인과 상호교류하는데 보낸 시간의 정도를 판단할 수 있다. 예를 들어 장치 안에 저장된 연락처 리스트나 장치가 액세스할 수 있는 연락처 리스트로부터 사용자가 말한 당사자 및 사용자와 그 당사자의 관계를 판단할 수 있다. 장치는 외부 세계와 상호교류 시 사용자의 열의 레벨에 대한 지표로서 통화 상대방에 대한 관계를 이용할 수 있다. 열의(enthusiasm) 부족은 외부 세계와의 개인적 교류에 수반되는 잘 알려진 에너지 역학의 표식이며, 우울한 분위기의 지표이다.

장치는 다른 사람들과 교류하는데 보낸 시간을 다른 사람들과의 교류에 대한 기준 시간과 비교할 수 있다. 장치는 또한, 열의에 대한 척도를 판단하고, 열의 레벨(level of enthusiasm)과 에너지 역학 기준치(energy dynamics baseline)를 비교할 수 있다. 다른 사람과의 교류에 보낸 시간이 다른 사람과의 교류에 대한 기준 시간을 초과하지 않고/않거나 사용자의 열의 레벨이 에너지 역학 기준치를 밑돈다고 판단할 때, 장치는 낮은 교류 레벨 표식을 검출한다. 하나 이상의 다른 실시예들에서, 통화 상대방에 대한 사용자의 관계는 다른 통화들보다 가족이나 친구들과의 통화를 더 무겁게 가중시키기 위한, 해당 사용자와의 통화 시간에 대한 품질 인자, 예컨대 승수(multiplier)로서 사용될 수 있다. 마찬가지로, 가족 및/또는 친구들이 아닌 사람들이라고 판단된 통화들, 예컨대 사업상의 통화 및/또는 텔리마케팅 통화는 가중되지 않거나(1인 품질 인자를 가짐) 기준치와의 비교 목적으로 1 미만의 품질 인자를 사용하여 가중될 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자가 말하고 있는 상대에 대한 관계에 기반하여 기준치와의 비교 목적으로 통화들이 다르게 가치평가될 수 있다.

다른 실시예들에서, 장치는 우울증에 대한 표식으로서 사용자 목소리 톤 및/또는 변화를 분석할 수 있다. 사용자 목소리의 톤 및/또는 변화는 사용자의 기분에 대한 지표가 된다. 예컨대 장치는 울기, 간청하는 말, 심드렁한(무관심한) 징후, 일시 중단 시간의 길이, (평균적) 보컬 피치(vocal pitch), 평균적 소리크기, 및/또는 시간에 따른 소리크기의 변화를 검출할 수 있다. 여기에서 주목한 사용자 목소리의 특성들 중 하나 이상을 판단함으로써, 장치는 우울증의 표식을 검출한다. 우울증의 표식은 독립적인 우울증 표식이거나, 일부 낮은 수준의 교류 표식일 수 있다.

우울증에 대한 다른 전형적 표식은 줄어든 수면이다. 우울증이 있는 사용자들은 하나 이상의 센서들을 사용하여 판단될 수 있는 수면 방해나 불면증에 취약할 수 있다. 예를 들어, 장치는 HR 데이터 및 가속계 데이터를 이용하여 사용자의 수면을 측정할 수 있다. 장치는 사용자의 잠자는 시간을 판단하고, 그 잠자는데 보낸 시간을 기준 시간과 비교할 수 있다. 사용자가 잠자는 시간이 수면에 대한 기준 시간을 초과하지 않는다는 판단에 따라, 장치는 줄어든 수면의 표식을 검출한다. 정신생리학적 회복력을 악화시키는 또 다른 징후가 수면 중 HR이나 혈압(BP) 측정을 통해 검출될 수 있는데, 이는 건강한 개인들을 기준으로 할 때 사람이 보통 수면 중에는 (HR이나 BP에 대해) 훨씬 낮은 정도의 디핑(dipping) 현상을 보이기 때문이다.

우울증에 대한 또 다른 전형적 표식은 사용자의 심각한 무기력 시간이다. 장치는 가속계 데이터를 이용하여 사용자가 무기력하다는 것과 사용자가 무기력한 시간의 정도를 판단할 수 있다. 장치는 사용자가 무기력한 시간의 정도를 기준 무기력 시간과 비교할 수 있다. 사용자가 무기력한 시간의 정도가 기준 무기력 시간을 초과한다고 판단함에 따라, 장치는 심각한 무기력 시간 표식을 검출한다.

우울증에 대한 또 다른 전형적 표식은 낮은 ANS 자극(arousal)이다. 우울증은 사용자의 ANS 자극 양상에 영향을 미칠 수 있다. 우울증 상태에 있을 때, 사용자의 ANS 자극 및 유발성은 통상적으로 감정의 원형 모델(Circumplex Model)의 제3상한(3rd quadrant)에 있게 되고, 이것은 HR 및 HRV 분석과 같이 둘 모두가 동시에 하향하는 추세인 ANS 자극 및 유발성을 검출할 수 있는 다양한 방법을 통해 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 장치는 HR 및/또는 HRV를 판단하기 위해 심박수 센서 데이터를 사용할 수 있다. 예를 들어, 장치는 사용자의 HR(가령, 에너지) 및 HRV(가령, 감정상태) 모두가 동시에 낮고/낮거나(가령, HR의 기준치 및/또는 HRV의 기준치 미만) 적어도 최소 시간 동안 낮음을 유지함에 따라, 사용자가 스트레스를 받고 있는지 여부 및 스트레스의 정도가 기준 스트레스 정도를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다.

우울증에 대한 또 다른 전형적 표식은 특히 바깥 세상과 교류 중일 때의 높은 스트레스이다. 일 실시예에서, 장치는 심박수 센서 데이터를 이용하여 HR 및/또는 HRV를 판단함으로써 스트레스를 검출할 수 있다. 예를 들어, 장치는 사용자의 HR(가령, 에너지) 및 HRV(가령, 감정상태)에 기반하되, 동시에 HR은 높고(소정 기준치 상회) HRV는 낮으며(가령, 기준치 미만) 적어도 최소 시간 동안 그렇게 유지됨에 따라, 사용자가 스트레스를 받고 있는지 여부 및 스트레스의 정도가 기준 스트레스 정도를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 다른 실시예에서, 사용된 HRV 방식은 HRV 방식에 기반하는 자율신경(sympathovagal) 균형일 수 있다. 하나 이상의 다른 실시예들에서, 장치는 소리 분석을 통해 외부 세계와 HRV 분석을 수행할 수 있다. 이러한 실시예들에서 소리는 일반적으로 (전자 매체에서 나오는 소리와 대조적으로) 라이브 음향으로부터 생성된다. 우울증을 겪는 사용자는 통상적으로 바깥 세상과 교류할 때 훨씬 많은 스트레스 자극 상황들을 맞이한다. 장치는 동일하거나 유사한 사운드 분석이 주어지는 경우 사용자의 HRV를 기준 HRV와 비교할 수 있다. 사용자의 HRV가 기준과 매치한다고 판단함에 따라, 장치는 ANS 자극 표식을 검출한다.

다른 실시예에서, 자극 수준을 자체적으로, 혹은 HR 사용을 통해 검출하기 위해 사용자의 GSR(galvanic skin response sensor)을 사용할 수 있고, 유발성(valence)을 검출하기 위해 HRV를 사용할 수 있다. 일반적으로, 그러한 유발성 및/또는 자극을 검출할 수 있는 임의의 방법이 사용되어 사용자가 감정의 원형 모델의 제3상한 내에 위치하고 있는지를 판단할 수 있다. 사용자가 제한된 이동성을 보이거나 강력한 EEG 방식이 존재하는 경우, 유발성 및 자극 모두를 제공할 수 있는 EEG 기반 접근방식 또한 사용될 수 있다. 그러한 EEG 센서 중 하나가, 잘 알려져 있는 캘리포니아주 샌프란시스코의 이모티브(Emotiv)를 통해 제공되는 EEG 센서이다.

다른 실시예에서, 장치는 LHPA 축을 활성화 할 수 있는 사용자가 경험하는 만성적 스트레스 에피소드들의 정도 및 사용자의 HRV 프로파일을 판단하도록 구성된 하나 이상의 센서들, 예컨대 바이오 센서들을 포함할 수 있다. LHPA 축의 활성화는 하나 이상의 센서들에 의해 검출될 수 있다.

다른 예시적 표식으로서 감정 상태 등이 포함될 수 있다. 다른 실시예에서, 장치는 카메라로부터 획득된 이미지 데이터 및/또는 얼굴 인식 센서들을 이용하여 감정 상태를 측정할 수 있다. 장치는 예컨대 FACS(facial Action Coding Scale)을 이용하여 이미지 데이터 내 사용자 얼굴 표정의 특정한 특성들을 분석할 수 있다. 장치는 우울감(우울한 감정 상태)을 나타내는 그러한 얼굴 특성들을 검출할 수 있다. 예를 들어, 장치는 사용자가 특정한 기분으로 보낸 시간의 정도를 판단하기 위해, 시간이 지나면서 이미지들에서 발견된 특성들을 비교할 수 있다. 그러한 하나 이상의 얼굴 특성들을 검출하고/하거나 사용자가 적어도 최소한의 시간 동안 그러한 상태나 기분인 채로 있었다는 판단에 따라, 장치는 감정 상태 표식을 검출한다.

논의된 바와 같이, 사용자에게 있어 감정의 환기(mood recall)는 보통 적절치 못하다. 사용자의 현재의 감정은 사용자가 회상한 예전 감정들을 각색시키거나 흐릿하게 만드는 경향이 있다. 여기 개시된 하나 이상의 실시예들에 따르면, 장치는 PHQ-2 및/또는 PHQ-9에 포함된 타입 및/또는 종류(variety)에 대한 질문들을 제공할 수 있다. 질문들은 지난 2주에 대한 참고를 피하도록 변형될 수 있다. 예를 들어 질문들은 사용자가 특정한 기분을 지난 두 주 동안 경험했는지와 얼마나 자주 경험했느냐에 대한 것 대신, 사용자가 현재 그러한 특정한 기분을 느끼고 있는지 여부를 질의하도록 재작성될 수 있다.

도 2는 설문 제시를 위한 사용자 인터페이스(200)의 예이다. 사용자 인터페이스(200)를 통해 제공되는 설문은 표 1의 PHQ-2로부터 변경된 것이다. 도시된 바와 같이, 지난 두 주 동안의 감정에 대해 사용자에게 묻기보다, 표시된 질문들은 사용자에게 현시점의 감정에 대해 묻고 있다. 이와 같이, 서로 다르게 가중되는 4 개의 서로 다른 답변들 중 하나로부터 선택하는 대신, 사용자에게 각 질문의 답으로서 "예"나 "아니오"에 대한 두 개의 선택만이 제공된다.

일 실시예에서, 장치는 우울증에 대한 하나 이상의 표식들을 검출함에 따라, 지난 두 주에 대한 참고 없이 PHQ-2 타입 질문(들)을 제시할 수 있다. 그러한 질문 집합은 2 주 집합(가령, 14 개의 그와 같은 경우들을 포함함)의 한 구성원이라고 간주될 수 있다. 사용자의 답변들은 지난 14일에 대한 답변들에 선형적으로 추가시킴으로써 장기적인 그림이 그려질 수 있도록 상기 정보를 분류시키는 데이터베이스나 기타 데이터 구조 안에 저장될 수 있다.

임의의 주어진 시간에, 가령 재활 중에, 장치는 지난 14일간의 답변(들), 가령, 설문 데이터가 문턱 점수를 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 일 예로서, 상기 문턱 점수는 높은 민감성에 대해 2로 설정될 수 있다. 다른 예에서, 문턱 점수는 높은 특이성에 대해 4로 설정될 수 있다. 다른 실시예에서, 문턱 점수는 이용 가능한 자원들 및 사용자 상태의 중대성에 기반하여 결정될 수 있다. 낮은 자원 또는 상대적으로 덜한 극한 상태에 대해, 보다 높은 특이성이 타겟이 될 수 있다. 상대적으로 풍부한 모니터링 자원들이나 보다 민감한 건강 상태를 가진 상황에서는 보다 높은 민감도가 타깃이 될 수 있다.

일 실시예에서, 사용자의 점수가 그러한 문턱 점수를 초과하면, 장치는 PHQ-9 및/또는 그 파생물을 제시할 수 있다. PHQ-9에 기반하여 사용자의 정서 상태에 대한 추가 분석이 수행될 수 있다. PHQ-9 또한, PHQ-9 중 그날의 "몫"만이 사용자에게 제시되는 위와 같은 방식으로 관리될 수 있다. PHQ-2의 경우와 같이 두 주 간의 정보가 업데이트되고 평가된다. 또 다른 실시예에서, 점수가 소정 문턱치를 초과하면, 장치는 자동으로 사용자를 의료 제공자에게 위탁할 수 있다. 대안적 실시예에서, 설문 데이터가 의료 제공자에게 표시됨으로써, 적절한 경우 사용자의 정신 상태에 대한 추가 조사가 이루어질 수 있다.

사용자들은 보통 설문지 작성을 내켜하지 않는데다 설문이 우울증에 대한 것이면 특히 그러한 바, 장치는 하나 이상의 설문들을 자동 관리할 수 있다. 설문(들)은 하루 이상의 날들에 걸쳐, 예컨대 어떤 시간 간격 안에서 관리될 수 있다. 장치는 검출된 표식들 중 하나 이상에 기반하여 조건이 만족된다고 판단함에 따라 설문을 관리한다.

도 3은 센서 지원 우울증 진단 방법(300)의 예이다. 방법(300)은 도 1의 구조와 동일하거나 유사한 구조, 또는 본 개시에서 기술된 바와 같은 구조를 가진 장치를 통해 구현될 수 있다. 일 실시예에서, 방법(300)의 수행은 제1설문 또는 제2설문이 하루에 한 번 넘게는 제시되지 않도록 제한 또는 한정될 수 있다. 추가 양태 및 세부사항들을 이하에서 도 3을 참조해 기술한다.

블록 305에서, 장치는 우울증 표식들 중 하나 이상을 판단하기 위해 사용자에 대한 하나 이상의 측정을 수행한다. 예를 들어, 장치는 센서들을 이용하여 센서 데이터를 생성 및/또는 수집한다. 장치는 또한, 센서 데이터를 분석하여 우울증에 대한 표식들을 검출 또는 식별할 수 있다. 우울증에 대한 표식들을 식별 또는 검출할 때, 장치는 수집된 센서 데이터를 하나 이상의 기준들과 비교할 수 있다.

블록 310에서, 장치는 제1조건이 만족되는지 여부를 판단한다. 제1조건의 만족은 제1설문의 제시를 유도한다. 일 실시예에서, 제1조건은 제1설문이 사용자에게 제시되기 전에 검출되어야 할 우울증에 대한 표식들의 개수를 규정한다. 일 예에서, 장치는 하루 중에 한 표식을 검출함으로써 제1조건을 만족할 수 있다. 다른 예에서, 장치는 하루 중에 둘 이상의 서로 다른 표식들을 검출함으로써 제2조건을 만족할 수 있다. 어느 경우든, 제1조건이 만족될 때 방법(300)은 블록 315로 진행한다. 제1조건이 만족되지 않으면, 방법(300)은 블록 305로 돌아간다.

블록 315에서, 장치는 제1우울증 설문과 관련된 사용자 입력을 수신하기 위한 제1사용자 인터페이스를 디스플레이한다. 예를 들어 장치는 변형 PHQ-2의 하나 이상의 질문들을 디스플레이한다. 주지한 바와 같이, 질문들은 지난 이 주에 대한 참조를 생략할 수 있다. 예를 들어 장치는 도 2와 관련하여 기술한 바와 같은 사용자 인터페이스를 제시할 수 있다. 장치는 제시된 사용자 인터페이스를 통해 사용자로부터 질문들에 대한 응답 형태의 설문 데이터를 수신할 수 있다.

블록 320에서, 장치는 제2조건이 만족되는지 여부를 판단한다. 만족하는 경우, 방법(300)은 블록 325로 계속된다. 만족되지 않으면, 방법(300)은 블록 305로 돌아간다. 일 실시예에서, 장치는 제1설문에 대한 점수가 문턱 점수를 초과하는지 여부를 판단한다. 문턱 점수는 사용자에게서 우울증을 나타내는 점수일 수 있다.

블록 325에서, 장치는 제2우울증 설문과 관련된 사용자 입력을 수신하기 위한 제2사용자 인터페이스를 디스플레이한다. 일 예에서 제2설문은 PHQ-9 또는 그 파생물이다. 예를들어, 제2사용자 인터페이스에 의해 제시된 질문들은, 제1사용자 인터페이스 및 제1설문의 경우와 같이 이전 기간에 대한 참조를 생략할 수 있다.

도 4는 센서 지원 우울증 진단 방법(400)의 예이다. 방법(400)은 도 1의 구조와 동일하거나 유사한 구조, 또는 본 개시에서 기술된 바와 같은 구조를 가진 장치를 통해 구현될 수 있다. 일 실시예에서, 방법(400)의 수행은 제1설문 또는 제2설문이 하루에 한 번 넘게는 제시되지 않도록 제한 또는 한정될 수 있다. 추가 양태 및 세부사항들을 이하에서 도 4를 참조해 기술한다.

블록 405에서, 장치는 센서 데이터를 생성한다. 예를 들어, 장치의 센서들 중 하나 이상이 센서 데이터를 생성하고, 그 센서 데이터는 하나 이상의 데이터 구조들로서 장치의 메모리 안에 저장될 수 있다. 센서 데이터의 예들로는 가속계에 의해 생성되는 가속계 데이터; 위치확인 프로세서 및/또는 모션 센서에 의해 생성되는 위치 데이터(가령, GPS 좌표); 접근 센서에 의해 생성되는 접근 데이터; 카메라 서브 시스템에 의해 생성되는 이미지 데이터, 오디오 서브 시스템에 의해 생성되는 오디오 데이터; 심박수 센서에 의해 생성되는 심박수 데이터 등이 포함될 수 있다. 장치는 복수의 기간들에 걸쳐 센서 데이터를 생성 및 저장할 수 있다.

블록 410에서, 장치는 센서 데이터 안에서 하나 이상의 표식들을 검출할 수 있다. 예를 들어, 장치는 센서 데이터를 분석하여 센서 데이터 안에 하나 이상의 표식들이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

블록 415에서, 장치는 제1조건이 만족되는지 여부를 판단한다. 제1조건의 만족은 제1설문의 제시를 유도한다. 일 실시예에서, 제1조건은 제1설문이 사용자에게 제시되기 전에 검출되어야 할 우울증에 대한 표식들의 개수를 규정한다. 일 예에서, 장치는 하루 중에 한 표식을 검출함으로써 제1조건을 만족할 수 있다. 다른 예에서, 장치는 하루 중에 둘 이상의 서로 다른 표식들을 검출함으로써 제2조건을 만족할 수 있다. 어느 경우든, 제1조건이 만족될 때 방법(400)은 블록 420로 진행한다. 제1조건이 만족되면, 방법(400)은 블록 405로 돌아가서, 계속해서 센서 데이터를 생성하고 센서 데이터 안에서 우울증에 대한 표식(들)을 모니터링할 수 있다.

블록 420에서, 장치는 제1설문을 제시한다. 장치는 장치의 사용자 인터페이스를 통해 설문의 질문들을 제시할 수 있다. 일 실시예에서 장치는 PHQ-2 또는 그 변형안을 제시한다. 주지한 바와 같이, 한 변형안은, 지난 14일 동안 사용자가 어떻게 느꼈는가와는 상반되게, 사용자가 현재 어떻게 느끼고 있는지에 관한 질문들이 주어지는 안이다.

일 예에서, 장치는 시각적 사용자 인터페이스를 통해 설문의 질문들을 디스플레이한다. 예를 들어 장치는 도 2에 도시된 바와 같은 사용자 인터페이스를 디스플레이할 수 있다. 도 2는 두 질문들이 동시에 주어지고 있는 상태를 예시하지만, 다른 실시예에서 장치는 질문들을 순차적 방식으로 한 번에 하나씩 제시할 수 있다. 다른 실시예에서 장치는 설문의 질문들을 사용자에게 크게 읽어 줄 수 있다. 장치를 통해 설문을 제공하는데 사용되는 특정한 양식이 여기 개시된 예시적 실시예들의 한계로서 의도되지 않았다는 것을 알아야 한다.

블록 425에서, 장치는 수신된 하나 이상의 사용자 입력들에 의해 특정되는 바와 같은, 제1설문의 설문 데이터를 수신한다. 장치의 사용자 인터페이스는 여기에서 설문 데이터라 칭하는, 질문들에 대한 답변들을 제공하는 사용자 입력을 수신하도록 구성된다. 사용자 입력은 터치 사용자 입력, 키보드 사용자 입력, 음성 등일 수 있다. 설문 데이터를 특정하는 사용자 입력은 각종 다양한 양식들 중 어느 하나를 사용하여 제공될 수 있다.

일 실시예에서 장치는 특정 시간 안에 제1설문을 한 번을 넘게 제시하지 않도록 구성된다. 예를 들어, 제1조건이 만족된다고 판단함에 따라 장치는 제1설문을 제시한다. 장치는 같은 시간 동안 제1조건이 다시 만족되는지 여부와 관계없이 그 시간 동안 사용자에게 제1설문을 다시 제공하지 않는다. 일 예에서, 상기 시간은 달력 상 하루이다. 다른 예에서, 상기 시간은 24시간이다. 제1설문을 다시 제시하여 추가적 설문 데이터를 얻기 위해, 장치는 먼저 새 시간 주기가 시작되었다고 판단하고 그 새 시간 주기 안에 제1조건이 만족됨을 판단한다.

장치는 또한, 수신된 설문 데이터를 최소한 제1 및/또는 제2설문들에 대한 점수를 결정하는데 필요한 시간 동안 저장할 수 있다. 예를 들어, 특정 설문에 대해 고려되는 시간대가 14일이면, 장치는 적어도 14일 동안 설문 데이터를 저장할 수 있다. 장치는 제1 및/또는 제2설문들에 대한 점수를 산출할 때, 필요한 시간대보다 긴 설문 데이터를 저장하고 그 시간대 안의 설문 데이터만을 이용할 수 있다. 예상할 수 있다시피, 장치는 설문 데이터를 시간 및 날짜 스탬프와 함께 저장한다.

블록 430에서, 장치는 제1설문의 점수를 결정한다. 일 실시예에서 그 점수는 추정된 점수이다. 장치는 설문 데이터로부터, 사용자가 제1설문의 각 질문에 대해 긍정(가령, "예")의 답변을 제공했는지 여부를 판단한다. 표 5는 이하에서, 제1설문의 각각의 질문이 답변이 "예"였는지 "아니오"였는지 여부에 기반하여 점수화되는 방식을 예시한다.각각의 질문에 대한 점수가 합해져서 제1설문의 점수를 결정한다. 표 5에서, N의 값은 제1설문에서 점수화되고 있는 특정 질문에 대해 "M"시간대에 걸쳐 긍정적으로 답변된 날들의 수가 된다.

답변	점수
아니오	0
예(1≤N≤7)	1 + (N-1)/7
예(8≤N≤12)	2 + (N-8)/5
예(13≤N≤14)	3

예시의 목적으로, 사용자에게 질문 1이 제시되어 긍정적으로, 예컨대 "예"로 답변하는 경우를 고려할 수 있다. 또한, 사용자는 설문 1의 질문 1에 대해 해당 시간대 중 다른 한 시점에 긍정적으로 답변했었다. 이 예에서 시간대는 14일이다. 이 경우, 질문 1에 대한 N의 값은 2이다. 장치는 식 1+(N-1)/7 (N=2)을 사용하여 설문 1의 질문 1에 대한 점수를 산출하여 질문 1에 대해 0.286이라는 점수를 얻는다. 장치는 해당 시간대 동안 설문 데이터를 저장할 수 있다. 따라서, 각각의 날이 경과함에 따라, 시간대는 이동하는(sliding) 시간대, 예컨대 이 예에서, 이동하는 14일의 시간대가 된다.

장치는 질문 1과 동일한 방식으로 이차 질문을 점수화한다. 그러나, 어떤 질문의 N 값은 그 질문에 고유하며 해당 시간대에 걸쳐 특정 질문에 대해 긍정적인 답변이 이뤄진 횟수에 따라 달라진다는 것을 알아야 한다. 장치가 질문 1과 동일한 기법을 사용하고 질문 2에 고유한 N 값을 이용하여 질문 2를 점수화하므로, 질문 2에 대한 점수를 결정하기 위해 사용되는 특정 식은 질문 1의 점수를 산출하는데 사용되는 식과 상이할 수 있다.

또 다른 예에서, 사용자에게 질문 2가 제시되어 긍정적으로, 예컨대 "예"로 답변되는 경우를 고려할 수 있다.사용자는 설문 1의 질문 2에 대해 해당 시간대 중 8 번의 다른 시점에 긍정적으로 답변하였다. 이 경우, 질문 2에 대한 N의 값은 9이다. 장치는 식 2+(N-8)/5 (N=9)을 사용하여 설문 1의 질문 2에 대한 점수를 산출하여 질문 2에 대해 0.6이라는 점수를 얻는다. 다시 말해, 장치는 동일한 기법을 사용하여 제2질문을 점수화하며, 이때 N의 값은 질문 2에 대해 독립적으로 판단된다. 이와 같이 이 예에서, 질문 2에 대한 점수를 판단하는데 사용되는 특정 식은 질문 1의 점수 산출에 사용된 식과 상이하다.

또 다른 예에서, 사용자에게 질문 1이 제시되어 긍정적으로, 예컨대 "예"로 답변되는 경우를 고려할 수 있다.사용자는 설문 1의 질문 1에 대해 해당 시간대 중 11 번의 다른 시점에 긍정적으로 답변하였다. 이 경우, 질문 1에 대한 N의 값은 12이다. 장치는 설문 1의 질문 1에 대한 점수를 3으로 산출한다. 다시 말해, 장치는 동일한 기법을 사용하여 질문 2를 점수화하며, 이때 N의 값은 질문 2에 대해 독립적으로 판단된다.

일 실시예에서, 시간대 또는 "M"은 사용자의 감정이 평가되어야 하는 시간의 길이 또는 날들의 수로 설정된다. 예를 들어 PHQ2 및 PHQ-9 둘 모두는 종래의 방식에 따라 주어질 때, 지난 두 주의 기간 동안의 감정을 평가하기 위해 사용자에게 질문한다. PHQ-2 및/또는 PHQ-9에 대해 2 주의 회상 기간을 이용하는 한 타임이 주어진다. 도 4의 경우, 제1설문은 제1조건이 만족되는 각 일(each day)이 주어진다. 점수는 이동하는(또는 움직이는(rolling)) 시간대를 이용하여 그 날에 대해 산출되며, 이때 N은 해당 시간대에 대한 각각의 질문에 대해 독립적으로 판단된다. PHQ-2 및 PHQ-9의 회상 기간이 2 주이므로, 시간대는 14일로 설정된다.

따라서, 블록 430을 참조하여 설명된 바와 같이 장치에 의해 수행된 점수매기기는 사용자가 예나 아니오라는 두 가지 답안을 이용하여 설문에 답하는 경우에 대해 맞춰지며, 이때 상기 설문은 제1조건이 만족되는 각 일마다 관리된다. PHQ-2는 보통 2 개의 질문을 이용하며, 이때 사용자는 각각의 질문에 대해 4 가지 가능한 답변 중 하나를 선택한다. 각각의 답변에 서로 다른 점수가 매겨진다. 제1설문의 질문들은 설문이 관리되는 시기에 사용자가 어떻게 느끼는지에 대한 것이므로, 응답들이 두 가지이고, 상술한 점수 매기기 메커니즘이 사용된다.

표 5를 참조하여 기술된 식은 N에 대해 보다 높은 수들에 보다 높은 편향(bias)을 제공한다. 다른 실시예에서, 스케일링(scaling) 요소가 추가될 수 있다. 또 다른 실시예에서는 사용된 표 5의 식이 질문의 점수 산출에 있어 비선형적인 것일 수 있다.

블록 435에서, 장치는 제2조건이 만족되는지 여부를 판단한다. 만족되면, 방법(400)은 예(yes) 브랜치 1이나 예 브랜치 2로 계속해서 내려간다. 만족되지 않으면 방법(400)은 블록 405로 돌아가 센서 데이터 수집 및 분석을 계속한다. 일 실시예에서, 장치는 제1설문에 대한 점수가 문턱 점수를 초과하는지 여부를 판단한다. 문턱 점수는 사용자에게서 우울증을 나타내는 점수일 있다.

예 브랜치 1 및 예 브랜치 2는 방법(400)의 대안적 구현예들을 예시한다. 예를 들어 예 브랜치 1로 내려갈 때, 장치는 블록 440 안에 도시된 하나 이상의 옵션 동작들을 수행할 수 있다. 일 실시예의 블록 445에서 장치는 옵션으로서, 원격 시스템으로 통지를 보낸다. 예를 들어 장치는 건강 관리 제공자, 의료 제공자, 정신 건강 전문가 등의 시스템이나 장치로 메시지를 보낼 수 있다. 메시지는 제1설문의 점수를 나타내거나 사용자와의 후속조처 필요성을 알리는 다른 데이터를 포함할 수 있다. 메시지는 전자 메일, 텍스트 또는 문자 메시지, 자동 통화, 또는 다른 형식의 통신일 수 있다. 보내지는 특정 타입의 메시지가 여기 개시된 실시예들을 한정하는 것으로서 예정되어 있는 것은 아니다.

다른 실시예에서, 방법(400)은 블록(445)을 우회하여 블록 435에서 블록 450으로 바로 진행할 수 있다. 블록 450에서, 장치는 제2설문을 제시할 수 있다. 제2설문은 PHQ-9 또는 그 파생물일 수 있다. 한 양태에서, 장치는 제2설문의 질문들의 부분집합을 제시한다. PHQ-9 내에서 질문 1과 2는 PHQ-2의 질문 1 및 2와 동일하다. 따라서, PHQ-9의 그 최초의 두 질문은 제1설문으로서 사용자에게 이미 제시된 두 개의 질문들이기 때문에, 이차 설문의 질문 1 및 2는 제시될 필요가 없다.

예를 들어 장치는 PHQ-9의 질문들 3, 4, 5, 6, 7, 8 및/또는 9 중 하나 이상을 제시할 수 있다. 일 실시예에서, 주지된 바와 같이 질문들은 사용자의 현재 감정에 대해 묻는 것으로 조정된다. 하나 이상의 다른 실시예들에서, 장치는 이미 수집된 센서 데이터에 기반하여, 제2설문의 질문들 중 일부에 대한 답변들을 평가할 수 있다. 예를 들어 장치는 센서 데이터로부터 질문들 3, 4, 5, 6, 7, 8 및/또는 9에 대한 답변들을 평가할 수 있다. 예에서 장치는 가속계 데이터 및 심박수 데이터 또는 사용자 ANS의 낮은 유발성 및 낮은 각성 상태를 검출할 수 있는 어떤 다른 적절한 센서 또는 생체 감지 시스템에 기반하여 질문 3에 대한 답변을 평가할 수 있다. 장치는 가속계 데이터 및/또는 사용자의 이동 또는 모션을 나타내는 데이터에 기반하여 질문 4에 대한 답변을 평가할 수 있다. 장치는 HR 및/또는 HRV를 이용하여 질문 6에 대한 답변을 평가할 수 있다. 하나 이상의 실시예에서, 사용된 HRV 방식은 HRV 방식에 기반하는 자율신경(sympathovagal) 균형일 수 있다. 장치는 사용자의 활동성 레벨에 기반하여 잘문 7에 대한 답변을 평가할 수 있다. 장치는 오디오 데이터, 가속계 데이터(활동성) 및/또는 사용자의 이동 속도와 같은 다른 모션 데이터에 기반하여 질문 8에 대한 답변을 평가할 수 있다. 장치는 (가령, HR 및/또는 HRV가 지시할 수 있는) 낮은 유발성 및 낮은 ANS 각성을 이용하여 질문 9에 대한 답변을 평가할 수 있다.

다른 실시예에서, 장치는 제시된 질문(들)에 대한 설문 데이터를 요청 및 획득하기 위해 사용자에게 질문들 3-9 중 적어도 하나를 제시하면서 질문들 3-9 이상에 대한 답변들을 평가할 수 있다. 장치는 제2설문 중, 답변 평가 시 센서 데이터의 적절성이 낮은 선택된 하나 이상의 질문들만을 제시할 수 있다. 일 예에서, 장치는 제2설문에 대한 설문 데이터를 획득하기 위해 사용자에게 질문 5만을 제시할 수 있다. 다른 예에서 장치는 질문들 5 및 9만 제시하거나, 질문 5 및 6만을 제시하거나, 질문 5, 6 및 9만을 제시하는 등의 동작을 수행할 수 있다.

블록 455에서, 장치는 제시된 제2설문의 질문들 각각에 대한 설문 데이터를 수신한다.

블록 460에서, 장치는 제2설문의 점수를 결정한다. 논의된 바와 같이, 장치는 제2설문에 대해 수신된 설문 데이터, 제1설문의 점수(제1질문 및 제2질문에 대해 합산된 점수임), 및/또는 센서 데이터로부터 판단되는 제2설문의 질문들에 대해 평가된 답변들에 기반하여 점수를 산출한다. 제2설문 중 답변이 평가된 질문들에 대해, 장치는 해당 시간대, 가령 14일에 걸친 센서 데이터를 분석하여, 상술한 바와 같이 질문에 고유한 N의 값을 판단하고 표 5나 그 파생물을 참조하여 설명한 식들을 이용하여 질문에 대한 점수를 결정할 수 있다는 것을 예상할 수 있다. 따라서, N의 값은 시간대 안에서 긍정적 답변을 나타내는 표식들이 검출된 횟수에 기반하여 제2설문의 각각의 질문에 대해 독립적으로 판단될 수 있다. 주지한 바와 같이, 일부 실시예들에서, 표식을 검출하기 위해 장치는 하루 중, 또는 평가 기간(가령, 24 시간)으로 사용되는 시간 주기 중 최소 시간 동안 소정 특징들을 검출해야 할 것이다.

방법(400)이 예 브랜치 2를 따라 블록 435에서 블록 460으로 바로 진행한 경우, 장치는 제2설문의 질문들 3-9 각각에 대한 답변을 평가할 수 있다. 일 실시예에서, 장치는 센서 데이터에 기반하여 질문 5에 대한 답변을 평가할 수 있다. 다른 실시예에서, 장치는 질문 5를 생략할 수 있고, 그에 따라 제2설문에 대한 점수 매기기를 조정할 수 있다. 어느 경우든, 장치는 제1설문의 점수 및 센서 데이터에서 판단된 제2설문의 질문들에 대해 추정된 답변들만을 이용하여 제2설문에 대한 점수, 예컨대 추정 점수를 결정할 수 있다.

블록 465에서 장치는 옵션으로서, 원격 시스템으로 통지를 보낸다. 예를 들어 장치는 건강 관리 제공자, 의료 제공자, 정신 건강 전문가 등의 시스템이나 장치로 메시지를 보낼 수 있다. 메시지는 제2설문의 점수를 나타내거나 사용자와의 후속조처 필요성을 알리는 다른 데이터를 포함할 수 있다. 메시지는 전자 메일, 텍스트 또는 문자 메시지, 자동 통화, 또는 다른 형식의 통신일 수 있다. 보내지는 특정 타입의 메시지가 여기 개시된 실시예들을 한정하는 것으로서 예정되어 있는 것은 아니다.

하나 이상의 다른 실시예들에서, 가능한 경우 점수와 함께 사용될 수 있는 측정치들을 제공하기 위해 추가 센서 데이터가 포함될 수 있다. 돌봄(care) 제공자들에게, 장치 및/또는 그러한 다른 센서들에 의해 계산된 표식들(가령, 일반적으로 우울증 또는 정서 상태에 대한 표식들)에 대한 정보가 제공될 수 있다. 예를 들어, ECG, 카메라 및/또는 초음파가 그러한 여러 센서들로서, RR 인터벌들을 판단하고, 그에 따라 HR 및 HRV 둘 모두가 하향추세(잘 알려진 감정의 원형 모델의 제3상한 내에 있음을 가리킴)인지를 판단한다. 일 실시예에서, 해당하는 사람의 정서적 특징에 기반하여, HRV 및 HR 변화의 크기에 비례하는 가중치가 할당될 수 있다. 예를 들어, 베타 수용체 차단약을 복용하는 나이 든 사람이라면 스트레스를 받을 때 HR의 큰 상승을 보이지 않을 수 있으나 HRV에 대해 상당히 크게 유지되는 현상을 발견할 수 있다. 그러한 정보는 투약이나 기존 병리로 인해 ANS의 어떤 표식이 둔화되는지를 알고있는 의사에 의해 시스템 내에 프로그래밍될 수 있다. 이 정보는 또한 FDA가 승인한 의약품 및 그들의 부작용에 대해 공개적으로 널리 이용 가능한 데이터베이스들을 이용하여 프로그래밍될 수 있다.

하나 이상의 다른 실시예들에서, 장치는 PHQ-9의 수면 관련 부분, 예컨대 질문 3에 대한 정보를 얻기 위해 사용자에게 질의하여 수면 직전의 스트레스 평가 및/또는 수면의 질에 대한 평가를 할 수 있다.

하나 이상의 다른 실시예들에서, 장치는 사용자의 활동들의 패턴(들)을 검사할 수 있다. 예를 들어 장치는 다른 센서 기반 표식들의 부수적 변화와 더불어 총 활동성의 감소와 함께 활동 기간들에 대한 급작스런 수의 감소를 검출할 수 있다. 장치는 질문 4와 같은 PHQ-9의 활기 관련 부분들에 답하도록 그러한 정보를 이용할 수 있다.

하나 이상의 다른 실시예들에서, 장치는 체중 관련 측정치들을 일 단위로(daily) 획득할 수 있다. 장치는 식욕 변화와 관련된 PHQ-9의 부분들, 예를 들어 질문 5에 대한 답변을 평가할 수 있다.

본 개시는 PHQ2 및 PHQ9을 우울증 판별 도구의 예로서 사용한다. 그러나 본 명세서에 제시된 예들이 상기 실시예들의 한계로서 의도된 것은 아니다. PHQ2 및/또는 PHQ9를 대신해 다른 우울증 판별 도구들이 사용될 수도 있다. 하나 이상의 실시예들에서, MDI(Major Depression Inventory) 같은 설문을 판별 도구로서 사용할 수 있다. 하나 이상의 다른 실시예들에서, WB-DAT(Web-Based Depression and Anxiety Test) 같은 설문을 판별 도구로서 사용할 수 있다. 각각의 경우, 본 개시에서 설명한 점수 매기기 메커니즘들이 사용되고/되거나 그러한 다른 판별 도구들에 맞추어 조정될 수 있다. 예를 들어, 여기 개시된 우울증에 대한 표식들 중 하나 이상을 자동 검출함에 따라, 장치는 판별 도구들(가령, 설문들) 중 하나 이상을 사용자에게 제공할 수 있다.

이 명세서에서 사용되는 용어는 특정 실시예들을 설명하기 위한 목적만을 위한 것일 뿐 한정의 의도가 있는 것은 아니다. 그럼에도 불구하고, 이 문서 전반에 걸쳐 적용되는 몇 가지 정의를 이하에서 제시할 것이다.

이 명세서에서 정의한 바와 같이, 단수형은 관련 문맥이 명백히 다른 것을 지시하지 않는 한 복수형을 포함하는 것으로 의도된다.

이 명세서에서 정의된 바와 같이, "또 하나(또 다른)"이라는 말은 적어도 제2의 것 또는 그 이상을 의미한다.

이 명세서에서 정의된 바와 같이 "적어도 하나", "하나 이상", 및 "및/또는"이라는 말들은 명백히 다르게 서술하지 않는 한, 동작의 결합형과 양자택일형 둘 모두가 해당되는 개방형 표현들이다. 예를 들어 "A, B, 및 C 중 적어도 하나", "A, B, 또는 C 중 적어도 하나", "A, B, 및 C 중 하나 이상", "A, B, 또는 C 중 하나 이상", 및 "A, B, 및/또는 C"라는 표현들 각각은, A 단독, B 단독, C 단독, A 및 B 포함, A 및 C 포함, B 및 C 포함, 또는 A, B 및 C 포함을 의미한다.

이 명세서에 정의된 바와 같이, "자동으로"라는 용어는 사용자 개입이 없다는 것을 의미한다.

이 명세서에 정의된 바와 같은 "컴퓨터 판독가능 저장 매체"라는 말은 명령어 실행 시스템, 장치, 또는 기기에 의해, 또는 그와 연결되어 사용할 프로그램 코드를 포함하거나 저장하는 저장 매체를 의미한다. 이 명세서에 정의된 "컴퓨터 판독가능 저장 매체"라는 말은 본질적으로 일시적 전파 신호가 아니다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 전자 저장 장치, 자기 저장 장치, 광학 저장 장치, 전자기 저장 장치, 반도체 저장 장치, 또는 이들의 어떤 적합한 조합일 수 있으나, 그에 국한되지 않는다. 이 명세서에 기술된 바와 같은 메모리 및/또는 메모리 요소들은 컴퓨터 판독가능 저장 매체의 예들이다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체의 보다 구체적 예들의 비 한정적 리스트는 휴대형 컴퓨터 디스켓, 하드 디스크, RAM(random access memory), ROM(read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory 또는 플래시 메모리), SRAM(Static Random Access Memory), 휴대형 CD-ROM(compact disc read-only memory), DVD(digital versatile disk), 메모리 스틱, 플로피 디스크 등을 포함할 수 있다.

이 명세서에 정의된 "연결(결합)된다"는 말은 다르게 표현하지 않는 한, 어떤 개재 요소들도 없이 직접적으로나 하나 이상의 개재 요소들을 통해 간접적으로 연결됨을 의미한다. 두 요소들이 기계적, 전기적으로 연결되거나, 통신 채널, 경로, 네트워크, 또는 시스템을 통해 통신가능하게 연결될 수 있다.

본 명세서에 정의되는 "포함한다", "포함하는", "구비한다" 및/또는 "구비하는"이라는 용어들은 언급한 특성들, 정수들, 단계들, 동작들, 구성요소들 및/또는 컴포넌트들의 존재를 특정하지만 하나 이상의 다른 특성들, 정수들, 단계들, 동작들, 구성요소들, 컴포넌트들 및/또는 이들의 그룹들의 존재나 추가를 배제하지 않는다.

본 명세서에 정의된 "~ 한 경우"라는 말은 문맥에 따라 "~ 할 때"나 "~ 시", 또는 "~에 따라(~에 응하여)"를 의미한다. 따라서, "~ 결정된 경우"나 "[기술된 조건이나 이벤트]가 검출된 경우"라는 문장은 문맥에 따라 "결정 시"나 "결정에 따라", 또는 "[기술된 조건이나 이벤트]를 검출 시"나 "[기술된 조건이나 이벤트]를 검출함에 따라"를 의미하는 것으로 유추될 수 있다.

이 명세서에서 "일 실시예", "한 실시예", 또는 그와 유사한 말은 그 실시예와 관련해 기술된 특정한 구성, 구조, 또는 특징이 본 개시에서 기술된 적어도 한 실시예 안에 포함된다는 것을 의미한다. 따라서, 본 개시 전체에 걸친 "일 실시예", "다른 실시예", 및 유사한 문구의 출현이 반드시 모두 같은 실시예를 일컫는 것은 아닐 수 있다. "실시예" 및 "구성"이라는 말들이 본 개시 내에서 서로 바꾸어 사용될 수 있다.

본 명세서에 기술된 바와 같이, "출력"이라는 말은 물리적 메모리 요소들, 예컨대 장치들에 저장하기, 디스플레이나 다른 주변 출력 장치에 쓰기, 다른 시스템으로 보내거나 전송하기, 내보내기 등을 의미한다.

이 명세서에 정의된 바와 같은 "복수의~"라는 말은 둘 또는 둘을 넘는 수를 의미한다.

이 명세서에 정의된 바와 같은 "프로세서"라는 용어는 프로그램 코드에 포함된 명령어들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 하드웨어 회로를 의미한다. 하드웨어 회로는 집적 회로일 수 있다. 프로세서의 예로는 중앙 처리 장치 (CPU), 어레이 프로세서, 벡터 프로세서, 디지털 신호 프로세서 (DSP), 필드 프로그래머블 게이트 어레이 (FPGA), 프로그래머블 로직 어레이 (PLA), 주문형 집적 회로 (ASIC), 프로그램 가능 논리 회로 및 제어기를 포함하나 그에 국한되지 않는다.

이 명세서에 정의된 "실시간"이라는 용어는 사용자나 시스템이 특정 프로세스나 판단이 이뤄도록 충분히 즉각적으로 감지하거나 프로세서가 어떤 외부 프로세스를 따라갈 수 있게 하는 처리 응답도의 수준을 의미한다.

이 명세서에 정의된 바와 같은 "~에 응한다"는 용어는 어떤 액션이나 이벤트에 자진하여 대응 또는 반응함을 의미한다. 따라서, 일차 동작에 "응하여" 이차 동작이 수행되는 경우, 일차 액션의 발생과 이차 액션의 발생 간에는 어떤 인과관계가 존재한다. "~에 응한다"는 용어는 그러한 인과관계를 나타낸다.

이 명세서에 정의된 바와 같이, "사용자"라는 용어는 사람을 의미한다. 사용자 및 "환자"라는 용어들은 본 개시 안에서 종종 서로 대체 가능하게 사용될 수 있다.

제1, 제2 등의 용어들은 이 명세서에서 다양한 요소들을 기술하기 위해 사용될 수 있다. 다르게 서술되거나 정황상 명백히 다른 것을 가리키지 않는 한, 그러한 용어들은 한 요소를 다른 요소와 구별하기 위해 사용되는 것으로 상기 요소들이 그러한 용어들에 국한되어서는 안될 것이다.

컴퓨터 프로그램 제품은 프로세서가 본 발명의 양태들을 실행하게 하는 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들을 가지는 컴퓨터 판독가능 저장 매체(또는 매체들)을 포함할 수 있다. 본 개시 내에서 "프로그램 코드"라는 용어는 "컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들"이라는 용어와 상호 교환 가능하게 사용된다.이 명세서에 기술된 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들은 컴퓨터 판독가능 저장 매체로부터 각각의 컴퓨팅/프로세싱 장치들에 다운로드되거나, 네트워크, 예컨대 인터넷, LAN, WAN 및/또는 무선 네트워크를 통해 외부 컴퓨터나 외부 저장 장치로 다운로드될 수 있다. 네트워크는 구리 전송 케이블, 광학적 전송 섬유, 무선 전송, 라우터, 방화벽, 스위치, 게이트웨이 컴퓨터 및/또는 엣지 서버를 포함하는 엣지 장치를 포함할 수 있다. 각각의 컴퓨팅/프로세싱 장치 내 네트워크 어댑터 카드 또는 네트워크 인터페이스는 네트워크로부터 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들을 수신하여, 그 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들을 각각의 컴퓨팅/프로세싱 장치 안의 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장하도록 전달한다.

본 명세서에 개시된 발명의 구성들에 대한 동작들을 실행하기 위한 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들은 어셈블러 명령어들, 명령어 집합 구조(ISA) 명령어들, 머신 명령어들, 머신 종속 명령어들, 마이크로코드, 펌웨어 명령어들, 또는 객체 지향 프로그래밍 언어 및/또는 절차적 프로그래밍 언어를 포함하는 하나 이상의 프로그래밍 언어의 어떤 조합으로 작성된 소스 코드나 객체 코드일 수 있다. 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들은 상태 설정 데이터를 특정할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들은 사용자 컴퓨터 상에서 전체가, 혹은 사용자 컴퓨터 상에서 일부가, 혹은 단독형 소프트웨어 패키지로서, 혹은 사용자 컴퓨터 상에서 일부와 원격 컴퓨터 상에서 일부가, 또는 원격 컴퓨터나 서버 상에서 전체가 실행될 수 있다. 후자의 경우, 원격 컴퓨터는 LAN 또는 WAN을 포함하는 어떤 타입의 네트워크를 통해 사용자 컴퓨터에 접속될 수 있고, 또는 (예컨대 인터넷 서비스 제공자를 이용하여 인터넷을 통해) 외부 컴퓨터로의 접속이 이루어질 수 있다. 어떤 경우, 예컨대 프로그램 가능 논리 회로, FPGA, 또는 PLA를 포함하는 전자 회로가 이 명세서에 기술된 발명의 구성들의 양태들을 수행하도록 전자 회로를 맞춤화하기 위해 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들의 상태 정보를 활용함으로써 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들을 실행할 수 있다.

본 발명의 구성의 소정 양태들은 방법들, 장치(시스템들), 및 컴퓨터 프로그램 제품들의 흐름도들 및/또는 블록도들을 참조하여 여기서 설명된다. 흐름도들 및/또는 블록도들의 각각의 블록, 및 흐름도들 및/또는 블록도들의 블록들의 조합들이 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들, 가령, 프로그램 코드에 의해 구현될 수 있다.

이러한 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들은 머신을 생성하기 위해 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 다른 프로그래머블 데이터 프로세싱 장치의 프로세서로 제공되어, 컴퓨터나 기타 프로그래머블 데이터 프로세싱 장치의 프로세서를 통해 실행되는 명령어들이 흐름도 및/또는 블록도의 블록이나 블록들에서 특정된 기능들/행위들을 구현하기 위한 수단을 생성하도록 할 수 있다. 이런 식으로, 프로세서를 프로그램 코드 명령어들과 동작 가능하게 연결함으로써, 프로세서의 머신이 프로그램 코드의 명령어들을 실행하기 위한 특수용도의 머신으로 변환된다. 이러한 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들은 컴퓨터, 프로그래머블 데이터 프로세싱 장치, 및/또는 기타 전자 기기들이 특정 방식으로 기능하게 할 수 있는 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장될 수도 있으므로, 명령어들이 저장된 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 흐름도 및/또는 블록도의 블록이나 블록들에서 특정된 동작들의 양태들을 구현하는 명령어들을 포함하는 제조품을 포함한다.

컴퓨터 판독가능 프로그램 명령어들은 또한 컴퓨터, 기타 프로그래머블 데이터 프로세싱 장치, 또는 기타 장치 상에 로드되어 컴퓨터나 기타 프로그래머블 장치나 기타 장치 상에서 수행될 일련의 동작들이 컴퓨터 구현 프로세스를 생성하도록 함으로써, 상기 명령어들이 컴퓨터, 기타 프로그래머블 장치, 또는 기타 장치 상에서 실행시 흐름도 및/또는 블록도의 블록이나 블록들에서 특정된 기능/행위를 구현하도록 한다.

도면의 흐름도 및 블록도들은 본 발명의 구성들의 다양한 양태들에 따른 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품의 가능한 구현예들의 구조, 기능, 및 동작을 예시한다. 이와 관련하여 흐름도나 블록도들의 각각의 블록은 특정된 동작들을 구현하기 위한 하나 이상의 실행가능 명령어들을 포함하는 모듈, 세그먼트, 또는 명령어들의 일부를 나타낼 수 있다. 다른 일부 구현예들에서, 블록들 내에 표기된 동작들은 도면에 표시된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 예를 들어 관련된 기능에 따라, 연속으로 보여진 두 개의 블록들이 실질적으로 동시발생적으로 실행되거나, 블록들이 종종 반대의 순서로 실행될 수 있다. 블록도들 및/또는 흐름도의 각각의 블록 및 블록도들 및/또는 흐름도의 블록들의 조합이 특정 기능들이나 행위들을 수행하거나 특수용 하드웨어 및 컴퓨터 명령어들의 조합을 실행하는 특수용 하드웨어 기반 시스템들에 의해 구현될 수 있다는 것 역시 알아야 한다.

이하의 청구범위에서 알 수 있는 모든 수단이나 단계에 더한 기능 요소들의 해당 구조, 물질, 동작 및 그 균등물은 구체적으로 청구된 다른 청구 요소들과 결합하여 해당 기능을 수행하기 위한 임의의 구조, 물질, 또는 동작을 포함하도록 되어 있다.

이 명세서에서 제공되는 실시예들에 대한 내용은 예시할 목적을 위한 것으로, 개시된 형식 및 예들에 국한되지 않는다. 이 명세서에서 사용된 용어들은 발명의 구성에 대한 원리, 실제 응용예나 시장에서 찾을 수 있는 기술들을 뛰어 넘는 기술적 개선을 설명하거나, 다른 당업자들이 여기 개시된 실시예들을 이해할 수 있도록 하기 위한 것이다. 개시된 발명의 범위 및 개념에서 벗어나지 않고 수정 및 변형이 있을 수 있다는 것을 당업자라면 자명하게 알 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 특징들 및 구현예들의 범위를 나타낸 것으로서 상술한 내용이 아닌 이하의 청구범위를 참고해야 할 것이다.

Claims

우울증(depression) 검출 방법으로서,
사용자에 대한 센서 데이터를 생성하는 단계;
상기 센서 데이터로부터 우울증에 대한 표식(marker)을 자동 검출하는 단계; 및
프로세서를 이용하여, 상기 우울증에 대한 표식에 기반하여 조건이 만족된다고 판단함에 따라, 장치를 사용하여 설문을 제시하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 조건이 일정 시기(time period) 동안 만족된다고 판단함에 따라 상기 설문이 상기 시기 당 한번씩만 제시되는 방법.
제2항에 있어서,
각각의 설문 제시에 답하는 설문 데이터를 수신하는 단계; 및
상기 설문 데이터 수신에 따라, 상기 설문에 대한 점수를 결정하되, 상기 점수는 소정 시간 윈도우(predetermiend window of time) 안에서 상기 설문의 각각의 질문이 상기 설문 데이터 내에서 긍정적으로 답변되는 날들의 수에 기반하여 결정되는 단계를 더 포함하는 방법.
제2항에 있어서, 상기 설문 데이터는 상기 설문이 제시된 시기에만 해당되는 상기 설문의 각각의 질문에 대한 부정적 응답 또는 긍정적 응답을 포함하는 방법.
제2항에 있어서, 상기 설문은 PHQ-2(Patient Health Questionnaire-2)에서 파생되는 방법.
제3항에 있어서,
상기 점수가 문턱 점수를 초과함에 따라, 상기 센서 데이터를 이용하여 추가 설문에 대해 평가된 점수를 자동 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 점수가 문턱 점수를 초과함에 따라, 추가 설문에 대한 질문들의 부분집합을 제시하고, 상기 질문들의 부분집합에 응답하여 수신되는 추가 설문 데이터 및 상기 센서 데이터에 기반하여 상기 추가 설문에 대한 평가 점수를 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
우울증 검출 장치로서,
센서 데이터를 생성하도록 구성된 센서;
상기 센서 데이터를 저장하도록 구성된 메모리; 및
상기 메모리 및 상기 센서에 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는
상기 센서 데이터로부터 우울증에 대한 표식을 자동 검출하고,
상기 우울증에 대한 표식에 기반하여 조건이 만족된다고 판단함에 따라, 장치를 사용하여 설문을 제시하도록 구성되는 장치.
제8항에 있어서, 상기 조건이 일정 시기 동안 만족된다고 판단함에 따라 상기 설문이 상기 시기 당 한번씩만 제시되는 장치.
제9항에 있어서, 상기 프로세서는
각각의 설문 제시에 답하는 설문 데이터를 수신하고,
상기 설문 데이터 수신에 따라, 상기 설문에 대한 점수를 결정하되, 상기 점수는 소정 시간 윈도우 안에서 상기 설문의 각각의 질문이 상기 설문 데이터 내에서 긍정적으로 답변되는 날들의 수에 기반하여 결정되도록 구성되는 장치.
제9항에 있어서, 상기 설문 데이터는 상기 설문이 제시된 시기에만 해당되는 상기 설문의 각각의 질문에 대한 부정적 응답 또는 긍정적 응답을 포함하는 장치.
제9항에 있어서, 상기 설문은 PHQ-2(Patient Health Questionnaire-2)에서 파생되는 장치.
제10항에 있어서, 상기 프로세서는
상기 점수가 문턱 점수를 초과함에 따라, 상기 센서 데이터를 이용하여 추가 설문에 대해 평가된 점수를 자동 결정하도록 더 구성되는 장치.
제10항에 있어서, 상기 프로세서는
상기 점수가 문턱 점수를 초과함에 따라, 추가 설문에 대한 질문들의 부분집합을 제시하고, 상기 질문들의 부분집합에 응답하여 수신되는 추가 설문 데이터 및 상기 센서 데이터에 기반하여 상기 추가 설문에 대한 평가 점수를 결정하도록 구성되는 장치.
프로그램 코드가 저장된 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 구비한 컴퓨터 프로그램 제품으로서, 상기 프로그램 코드는 프로세서에 의해 실행되어,
사용자에 대한 센서 데이터를 생성하는 단계;
상기 센서 데이터로부터 우울증에 대한 표식을 자동 검출하는 단계; 및
상기 우울증에 대한 표식에 기반하여 어떤 조건이 만족된다고 판단함에 따라, 장치를 사용하여 설문을 제시하는 단계를 포함하는 우울증 검출 동작들을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 제품.