[发明专利]经由社交网络观察与提升指令遵从的方法与系统无效
申请号: | 201210325637.9 | 申请日: | 2012-09-05 |
公开(公告)号: | CN103678840A | 公开(公告)日: | 2014-03-26 |
发明(设计)人: | 蓝启维;萧人豪;薛沛芸;李宜芳;廖勃权;斯瑞兰·瑞玛克斯南 | 申请(专利权)人: | 国际商业机器公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 | 代理人: | 鲍进 |
地址: | 美国*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 经由 社交 网络 观察 提升 指令 遵从 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种经由社交网络观察与提升指令遵从的方法与系统;特别地,涉及经由社交网络观察与提升病患对于医疗护理指令(medical care instructions)(例如,医嘱)的遵从(compliance)的方法与系统。
背景技术
目前有许多观察与藉此提升指令遵从的作法,可应用于例如教育或是医疗(或其组合)的目的。以医疗为例,医生在诊断病患后除了开药之外,医嘱还会建议病患调整饮食习惯或生活作息。在某些情况中,例如肥胖或是糖尿病(Diabetes),调整饮食习惯或生活作息往往比服药更能改善病情。
但长久以来,许多病患(特别是居家看护的病患)未能确实遵循医嘱,或是根本未能理解医嘱的内容而无法遵守,造成病情复原不易,进而造成医疗资源的浪费。
对此,公知技术中美国专利US 7287031即提出提升病患对于医疗护理指令遵从(compliance to medical care instruction)的作法。此外,美国专利公开号US Pat.2009/0144084与US Pat.2010/0299156也都提供一些公知的观察或评量病患对于医嘱或护理信息的回馈(feedback)的作法。
发明内容
现有的观察或评量指令遵从的作法,大多数都依赖于指令的接收对象直接提供回馈,因此对于观察或评量结果是否具有客观性,不无疑问。对此,本发明一实施例的特点即在于,在进行指令遵从的观察或评量时,利用指令(例如,医嘱)的接收对象(例如,接收医嘱的病患)的社交网络所提供的回馈。
本文中“社交网络”不单仅被理解于“社交网络网站”或“基于Internet的社交网络服务”的脉络,亦包含生活中真实的人际关系;在本文中,只要此人际关系与此人际关系中的成员可藉由信息化的方式被计算机系统中加以辨识与记录,且计算机系统可通过信息化的方式(例如,但不限于,实时讯息、电子邮件、简讯等)与此人际关系中的成员进行通讯即可。
另外,本文中的“指令”多以医嘱为例进行说明,但本领域技术人员应知本发明并不限于此,举例来说,亦可应用于一般教育目的。因此本文中的“指令”并不一定要求指令的接收对象进行特定行为或是不为特定行为;在一些情况中,“指令”仅需要求指令的接收对象对指令所要传递的信息或知识具体地理解即可。
举例来说,在病患同意的前提下,病患的家人或是朋友可通过与病患间日常生活中的相处与交流,来评量病患对于医嘱的遵从,例如病患是否确实理解医嘱的内容且其行为是否符合医嘱的要求,并藉此回报给计算机系统进行后续的信息化处理。
此作法除了可提供较为客观的观察结果,另外亦可间接地提升病患对于医嘱的遵从,因为病患的家人或是朋友可藉此表达对于病患的支持或期待,进而提供病患对于医嘱有较高遵从的诱因。惟需说明的是,藉由病患的社交网络来增加病患对于贯彻医嘱或护理指令的决心的作法,系属常识而并非为本发明的内容。除了亲友的支持外,例如可参考匿名戒酒协会(Alcoholics Anonymous、http://www.aa.org),其所建立的随机且匿名的社交网络对于需要戒酒者也有正面的助益。
相较于匿名戒酒协会等“随机”建立的社交网络,本发明实施例的社交网络由指令的接收对象(以接收医嘱的病患为例)所指定,因此为指令对象所熟识或至少知悉的人。然而即使是熟识之人,并非社交网络上所有的人都愿意高度参与此医嘱遵从的观察或评量,且也并非社交网络上所有的人都具有增加病患对于贯彻医嘱的决心的影响力。
为此,本发明实施例的作法之一是挑选出社交网络中曾回报有高遵从的成员,将其视为愿意参与此医嘱遵从的观察且具有增加病患对于贯彻医嘱的决心的影响力的成员(简称“有效成员”),并持续利用这些“有效成员”进行指令遵从的观察,但除了观察之外,更希望通过这些有效成员与病患的实际互动,进一步提升病患对于医嘱的遵从。
在另外的实施例中,在一先前的情况中判断出社交网络中的“有效成员”属于特定社交网络类型(例如,同学、同事、或是家人等类型),并可将此特定社交网络类型与指令的属性(例如,关于饮食或是生活习惯等医嘱属性)、指令对象的属性(例如,关于年纪或是职业等病患属性)加以连结,并作为后续情况的参考。藉此,在一后续情况中,即使对于不同的病患,若其医嘱的属性及/或病患属性与先前的情况中的医嘱的属性及/或病患属性相同,则可参考先前情况中所判断出的特定社交网络类型,以对病患所提供社交网络数据预先加以过滤,藉此可在此后续情况中,更有效率地挑选出在此情况下的“有效成员”。
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