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技術 言語関連障害の診断及び治療のためのコンピューティング技術

出願人 ハルタパウ-サンハルタチャリシーシ-フェイハルタキーランビン-フェイ
発明者 ハルタパウ-サンハルタチャリシーシ-フェイハルタキーランビン-フェイ
出願日 2014年10月29日 (5年3ヶ月経過) 出願番号 2016-552224
公開日 2017年2月9日 (3年0ヶ月経過) 公開番号 2017-504444
状態 不明
技術分野
  • -
主要キーワード 誤り分析 許容差範囲 背面向き 評価検査 費用的負担 圧電ベース 英数字値 視覚的描写
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (12)

課題・解決手段

本開示は言語関連障害診断及び治療のためのコンピューティング技術に関する。そういった技術は、少なくとも1つのコンピューティング装置ネットワークを介して届けられるコンピュータ生成された診断及びコンピュータ生成された治療を利用可能にする。診断及び治療は、評価及び治療の各段階における正しい回答のセットと共にネットワークを介して患者から得られるような、患者の表出誤り及び受容誤りの総合的な分析を通じて各患者用カスタマイズされる。

概要

背景

本開示では、文書において、行動及び/または知識の項目は、言及され及び/または議論され、その結果そういった言及及び議論は自認ではない文書、行動及び/または知識の項目及び/またはそれらの組み合わせのいずれも、優先日、公開されたもの、既知のもの、共通の一般知識の一部、及び/または他の適用される法律規定の下で従来技術を構成するものにあり、及び/または本開示が関係するいかなる問題をも解決する試みに関連するものとして知られている。さらに、請求権を放棄するものは何もない。

言語は、人の精神及び伝達機能の大部分において基礎となる。故に、言語能力の一部を妨げる障害は、幅広くまたは重大な有害作用をもたらし得る。そういった障害の一般的な例のいくつかは、失読症、特異的言語障害(SLI)、聴覚性処理障害(APD)、失語症、などといった言語関連障害を含む。例えば、失読症は一般にリーディング障害であると認識されているが、そういった状態の個人はしばしば多くの他の困難も経験している。そういった困難の中には語音明瞭度注意、記憶に関する問題がある。従って、失読症は多くの基礎言語及び認知機能に影響を与えるため、そういった個人の何人かは、学校で、特に個人的な面で多大な犠牲を払って、苦労する場合がある。学校を中退し、自尊心または他の精神・社会的問題苦しむ人もいる。しかしながら、そういった言語関連障害が広がってはいるものの、教師セラピストといった多くの専門家が適切な訓練をうけていない。

そういった存在の問題的状態は、失読症といったいくつかの言語関連障害が欠点の幅広い範囲をカバーするという事実によってさらに悪化する。その結果、そういった障害が研究のための指針としては有用であろうとなかろうと、評価には疑問が残る。さらに、言語関連障害のための現行診断テストの多くが、個人のペースを考慮し、個々のユーザのそれぞれに照らし合わせてカスタマイズされたものではあるものの、大きな集団を管理するように作られていない。さらに悪いことには、診断に基づき発見された欠点のほとんどにおいても、多くの医療提供者は単純に診断することに留まり、対処するための治療勧めることへは進展しない。せいぜい、診断に治療を関連付け、評価結果を利用して、能力一定水準で行動する全てのユーザを対象として事前設定された治療モジュールを選択する医療提供者もいる。

治療介入がそういった障害の治療において有用であり得るが、現在、リーディング障害のための医療介入治療の状態は悲観的なものである。例えば、中学校におけるいくつかのリーディング障害医療介入は、残念な結果を生じている。さらに、オートン・ギリンガム法またはオートン・ギリンガム法に基づく方法といったリーディング指示のよく使われている方法のいくつかは、全体または一部においても効果の十分な科学的根拠提示していない。

概要

本開示は言語関連障害の診断及び治療のためのコンピューティング技術に関する。そういった技術は、少なくとも1つのコンピューティング装置ネットワークを介して届けられるコンピュータ生成された診断及びコンピュータ生成された治療を利用可能にする。診断及び治療は、評価及び治療の各段階における正しい回答のセットと共にネットワークを介して患者から得られるような、患者の表出誤り及び受容誤りの総合的な分析を通じて各患者用にカスタマイズされる。

目的

本開示は、いくつかの固有事項における言語関連障害の診断、評価、及び治療を目的とする

効果

実績

技術文献被引用数
- 件
牽制数
- 件

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請求項1

言語関連の障害診断することを含む方法であって、前記診断することは、第一コンピュータを介して基準の第一セットを得ることであって、前記基準の第一セットは主データ構造に対する患者データ構造の第一分析に基づき、前記患者データ構造は実際の患者タスク回答のセットを含み、前記主データ構造はセル生成データのセットと複数の患者のために予測された患者タスク回答のセットを含む、前記基準の第一セットを得ること、前記第一コンピュータを介して前記患者データ構造に第一結果を格納することであって、前記第一結果は第二コンピュータから受け取られ、前記第一結果は前記第一コンピュータに基づき、前記第一コンピュータは、前記基準の第一セットに基づく第一診断シェルを選択し、前記第一診断シェル及びセル生成データの前記セットに基づき第一診断セルを生成し、かつ前記第一診断セルを前記第二コンピュータへ通信する、前記第一結果を格納すること、前記第一コンピュータを介して基準の第二セットを得ることであって、前記基準の第二セットは前記第一結果を含む前記患者データ構造の前記主データ構造に対する第二分析に基づく、前記基準の第二セットを得ること、前記第一コンピュータを介して、第二診断セルを生成するか第二診断シェルを選択するかの少なくとも1つを決定することであって、前記第二診断セルは前記第一診断シェルに基づき、前記第一診断シェル及び前記第二診断シェルは異なるタスクタイプである、前記決定すること、を介する、前記方法。

請求項2

前記障害が、失読症特定言語機能障害聴覚処理障害、及び失語症のうち少なくとも1つである、請求項1に記載の方法。

請求項3

前記方法は、前記診断に基づいて治療を提供することをさらに含み、前記治療を提供することは、前記第一コンピュータを介して基準の第三セットを得ることであって、前記基準の第三セットは前記第一結果を含む前記患者データ構造の前記主データ構造に対する第三分析に基づく、前記基準の第三セットを得ること、前記第一コンピュータを介して前記患者データ構造に第二結果を格納することであって、前記第二結果は前記第二コンピュータから受け取られ、前記第二結果は前記第一コンピュータに基づき、前記第一コンピュータは、前記基準の第三セットに基づく第一治療シェルを選択し、前記第一治療シェル及び前記セル生成データのセットに基づき第一治療セルを生成し、かつ前記第一治療セルを前記第二コンピュータへ通信する、前記第二結果を格納すること、前記第一コンピュータを介して基準の第四セットを得ることであって、前記基準の第四セットは前記第一結果及び前記第二結果を含む前記患者データ構造の前記主データ構造に対する第四分析に基づく、前記基準の第四セットを得ること、前記第一コンピュータを介して第二治療セルを生成するか第二治療シェルを選択するかの少なくとも1つを決定することであって、前記第二治療セルは前記第一治療シェルに基づき、前記第一治療シェル及び前記第二治療シェルは異なるタスクタイプである、前記決定すること、を介する、請求項1に記載の方法。

請求項4

前記第一治療セル及び前記第二治療セルのうち少なくとも1つが、訓練ユニット及び評価ユニットを含む、請求項3に記載の方法。

請求項5

前記第一治療シェル及び前記第二治療シェルが、音素認識治療シェル、迅速単語認識治療シェル、及び単語拡充治療シェルのうちの少なくとも1つである、請求項3に記載の方法。

請求項6

前記第一診断セル、前記第二診断セル、前記第一治療セル、及び前記第二治療セルをゲーム化することであって、前記ゲーム化することは、双方向かつ年齢制である前記ゲーム化すること、前記第一コンピュータ上で実行する報酬システムを介して前記ゲーム化を報酬化すること、をさらに含む、請求項3に記載の方法。

請求項7

第三診断シェルをさらに含み、前記第一診断シェルは音韻認識診断シェルであり、前記第二診断シェルは音声シンボルマッチング診断シェルであり、前記第三診断シェルは分節法診断シェル、迅速ネーミング診断シェル、及び単語分割診断シェルのうちの少なくとも1つであり、前記第三診断シェルは前記第二診断シェルに従う、請求項1に記載の方法。

請求項8

言語関連障害の診断を手助けする第一コンピュータを含むシステムであり、前記手助けすることは、基準の第一セットを得ることであって、前記基準の第一セットは主データ構造に対する患者データ構造の第一分析に基づき、前記患者データ構造は実際の患者タスク回答のセットを含み、前記主データ構造はセル生成データのセットと複数の患者のために予測された患者タスク回答のセットを含む、前記基準の第一セットを得ること、前記第一コンピュータを介して前記患者データ構造に第一結果を格納することであって、前記第一結果は第二コンピュータから受け取られ、前記第一結果は前記第一コンピュータに基づき、前記第一コンピュータは、前記基準の第一セットに基づく第一診断シェルを選択し、前記第一診断シェル及びセル生成データの前記セットに基づき第一診断セルを生成し、かつ前記第一診断セルを前記第二コンピュータへ通信する、前記第一結果を格納すること、前記第一コンピュータを介して基準の第二セットを得ることであって、前記基準の第二セットは前記第一結果を含む前記患者データ構造の前記主データ構造に対する第二分析に基づく、前記基準の第二セットを得ること、前記第一コンピュータを介して、第二診断セルを生成するか第二診断シェルを選択するかの少なくとも1つを決定することであって、前記第二診断セルは前記第一診断シェルに基づき、前記第一診断シェル及び前記第二診断シェルは異なるタスクタイプである、前記決定すること、を介する、前記システム。

請求項9

前記障害が、失読症、特定言語機能障害、聴覚処理障害、及び失語症のうち少なくとも1つである、請求項8に記載のシステム。

請求項10

前記第一コンピュータは前記言語関連障害の前記診断に基づいて前記言語関連障害の治療を提供することを手助けし、前記治療を提供することを手助けすることは、前記第一コンピュータを介して基準の第三セットを得ることであって、前記基準の第三セットは前記第一結果を含む前記患者データ構造の前記主データ構造に対する第三分析に基づく、前記基準の第三セットを得ること、前記第一コンピュータを介して前記患者データ構造に第二結果を格納することであって、前記第二結果は前記第二コンピュータから受け取られ、前記第二結果は前記第一コンピュータに基づき、前記第一コンピュータは、前記基準の第三セットに基づく第一治療シェルを選択し、前記第一治療シェル及び前記セル生成データのセットに基づき第一治療セルを生成し、かつ前記第一治療セルを前記第二コンピュータへ通信する、前記第二結果を格納すること、前記第一コンピュータを介して基準の第四セットを得ることであって、前記基準の第四セットは前記第一結果及び前記第二結果を含む前記患者データ構造の前記主データ構造に対する第四分析に基づく、前記基準の第四セットを得ること、前記第一コンピュータを介して第二治療セルを生成するか第二治療シェルを選択するかの少なくとも1つを決定することであって、前記第二治療セルは前記第一治療シェルに基づき、前記第一治療シェル及び前記第二治療シェルは異なるタスクタイプである、前記決定すること、を介する、請求項8に記載のシステム。

請求項11

前記第一治療セル及び前記第二治療セルのうち少なくとも1つが、訓練ユニット及び評価ユニットを含む、請求項10に記載のシステム。

請求項12

前記第一治療シェル及び前記第二治療シェルが、音素認識治療シェル、迅速単語認識治療シェル、及び単語拡充治療シェルのうちの少なくとも1つである、請求項10に記載のシステム。

請求項13

前記第一診断セル、前記第二診断セル、前記第一治療セル、及び前記第二治療セルをゲーム化することであって、前記ゲーム化することは、双方向かつ年齢制である前記ゲーム化すること、前記第一コンピュータ上で実行する報酬システムを介して前記ゲーム化を報酬化すること、をさらに含む、請求項10に記載のシステム。

請求項14

第三診断シェルをさらに含み、前記第一診断シェルは音韻認識診断シェルであり、前記第二診断シェルは音声シンボルマッチング診断シェルであり、前記第三診断シェルは分節法診断シェル、迅速ネーミング診断シェル、及び単語分割診断シェルのうちの少なくとも1つであり、前記第三診断シェルは前記第二診断シェルに従う、請求項8に記載のシステム。

請求項15

ハードウェアプロセッサを介して実行するための指示のセットを格納した、持続性の、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、前記指示のセットは、前記ハードウェアプロセッサに方法を実行することを指示し、前記方法は失読症を診断することを含み、前記診断することは、第一コンピュータを介して基準の第一セットを得ることであって、前記基準の第一セットは主データ構造に対する患者データ構造の第一分析に基づき、前記患者データ構造は実際の患者タスク回答のセットを含み、前記主データ構造はセル生成データのセットと複数の患者のために予測された患者タスク回答のセットを含む、前記基準の第一セットを得ること、前記第一コンピュータを介して前記患者データ構造に第一結果を格納することであって、前記第一結果は第二コンピュータから受け取られ、前記第一結果は前記第一コンピュータに基づき、前記第一コンピュータは、前記基準の第一セットに基づく第一診断シェルを選択し、前記第一診断シェル及びセル生成データの前記セットに基づき第一診断セルを生成し、かつ前記第一診断セルを前記第二コンピュータへ通信する、前記第一結果を格納すること、前記第一コンピュータを介して基準の第二セットを得ることであって、前記基準の第二セットは前記第一結果を含む前記患者データ構造の前記主データ構造に対する第二分析に基づく、前記基準の第二セットを得ること、前記第一コンピュータを介して、第二診断セルを生成するか第二診断シェルを選択するかの少なくとも1つを決定することであって、前記第二診断セルは前記第一診断シェルに基づき、前記第一診断シェル及び前記第二診断シェルは異なるタスクタイプである、前記決定すること、を介する、前記媒体

請求項16

前記方法は、前記診断に基づいて治療を提供することをさらに含み、前記治療を提供することは、前記第一コンピュータを介して基準の第三セットを得ることであって、前記基準の第三セットは前記第一結果を含む前記患者データ構造の前記主データ構造に対する第三分析に基づく、前記基準の第三セットを得ること、前記第一コンピュータを介して前記患者データ構造に第二結果を格納することであって、前記第二結果は前記第二コンピュータから受け取られ、前記第二結果は前記第一コンピュータに基づき、前記第一コンピュータは、前記基準の第三セットに基づく第一治療シェルを選択し、前記第一治療シェル及び前記セル生成データのセットに基づき第一治療セルを生成し、かつ前記第一治療セルを前記第二コンピュータへ通信する、前記第二結果を格納すること、前記第一コンピュータを介して基準の第四セットを得ることであって、前記基準の第四セットは前記第一結果及び前記第二結果を含む前記患者データ構造の前記主データ構造に対する第四分析に基づく、前記基準の第四セットを得ること、前記第一コンピュータを介して第二治療セルを生成するか第二治療シェルを選択するかの少なくとも1つを決定することであって、前記第二治療セルは前記第一治療シェルに基づき、前記第一治療シェル及び前記第二治療シェルは異なるタスクタイプである、前記決定すること、を介する、請求項15に記載の媒体。

請求項17

前記第一治療セル及び前記第二治療セルのうち少なくとも1つが、訓練ユニット及び評価ユニットを含む、請求項16に記載の媒体。

請求項18

前記第一治療シェル及び前記第二治療シェルが、音素認識治療シェル、迅速単語認識治療シェル、及び単語拡充治療シェルのうちの少なくとも1つである、請求項16に記載の媒体。

請求項19

前記方法はさらに、前記第一診断セル、前記第二診断セル、前記第一治療セル、及び前記第二治療セルをゲーム化することであって、前記ゲーム化することは、双方向かつ年齢制である前記ゲーム化すること、前記第一コンピュータ上で実行する報酬システムを介して前記ゲーム化を報酬化すること、を含む、請求項16に記載の媒体。

請求項20

第三診断シェルをさらに含み、前記第一診断シェルは音韻認識診断シェルであり、前記第二診断シェルは音声シンボルマッチング診断シェルであり、前記第三診断シェルは分節法診断シェル、迅速ネーミング診断シェル、及び単語分割診断シェルのうちの少なくとも1つであり、前記第三診断シェルは前記第二診断シェルに従う、請求項15に記載の媒体。

技術分野

0001

〔関連出願の相互参照
本出願は、2013年10月31日に出願された、US仮特許出願第61/898,052の優先権を主張するものであり、全ての目的のために参照により全体を本明細書に包含する。

0002

一般に、本開示はコンピューティングに関する。より詳細には、本開示は言語関連障害診断及び治療のためのコンピューティング技術に関する。

背景技術

0003

本開示では、文書において、行動及び/または知識の項目は、言及され及び/または議論され、その結果そういった言及及び議論は自認ではない文書、行動及び/または知識の項目及び/またはそれらの組み合わせのいずれも、優先日、公開されたもの、既知のもの、共通の一般知識の一部、及び/または他の適用される法律規定の下で従来技術を構成するものにあり、及び/または本開示が関係するいかなる問題をも解決する試みに関連するものとして知られている。さらに、請求権を放棄するものは何もない。

0004

言語は、人の精神及び伝達機能の大部分において基礎となる。故に、言語能力の一部を妨げる障害は、幅広くまたは重大な有害作用をもたらし得る。そういった障害の一般的な例のいくつかは、失読症、特異的言語障害(SLI)、聴覚性処理障害(APD)、失語症、などといった言語関連障害を含む。例えば、失読症は一般にリーディング障害であると認識されているが、そういった状態の個人はしばしば多くの他の困難も経験している。そういった困難の中には語音明瞭度注意、記憶に関する問題がある。従って、失読症は多くの基礎言語及び認知機能に影響を与えるため、そういった個人の何人かは、学校で、特に個人的な面で多大な犠牲を払って、苦労する場合がある。学校を中退し、自尊心または他の精神・社会的問題苦しむ人もいる。しかしながら、そういった言語関連障害が広がってはいるものの、教師セラピストといった多くの専門家が適切な訓練をうけていない。

0005

そういった存在の問題的状態は、失読症といったいくつかの言語関連障害が欠点の幅広い範囲をカバーするという事実によってさらに悪化する。その結果、そういった障害が研究のための指針としては有用であろうとなかろうと、評価には疑問が残る。さらに、言語関連障害のための現行診断テストの多くが、個人のペースを考慮し、個々のユーザのそれぞれに照らし合わせてカスタマイズされたものではあるものの、大きな集団を管理するように作られていない。さらに悪いことには、診断に基づき発見された欠点のほとんどにおいても、多くの医療提供者は単純に診断することに留まり、対処するための治療を勧めることへは進展しない。せいぜい、診断に治療を関連付け、評価結果を利用して、能力一定水準で行動する全てのユーザを対象として事前設定された治療モジュールを選択する医療提供者もいる。

0006

治療介入がそういった障害の治療において有用であり得るが、現在、リーディング障害のための医療介入治療の状態は悲観的なものである。例えば、中学校におけるいくつかのリーディング障害医療介入は、残念な結果を生じている。さらに、オートン・ギリンガム法またはオートン・ギリンガム法に基づく方法といったリーディング指示のよく使われている方法のいくつかは、全体または一部においても効果の十分な科学的根拠提示していない。

0007

本開示は、上記のうち少なくとも1つに関して少なくとも部分的に対処する。しかしながら、本開示は他の技術領域についても有用であると立証できる。従って、請求項は、必ずしも上記のいずれにおいても限定されるものとして解釈されるべきではない。

0008

1つ以上のコンピュータのシステムは、ソフトウェアファームウェアハードウェア、またはそれらの組み合わせにより、特定の動作またはアクションを実行するよう構成できる。ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせは、システムに組み込まれ、動作中に、システムに動作またはアクションを実行させる。1つ以上のコンピュータプログラムは、データ処理装置によって実行される時、装置に動作またはアクションを実行させる指示を含むことにより、特定の動作またはアクションを実行するよう構成されてもよい。

0009

本開示の例示的実施形態は、言語関連障害の診断を行うことを含む方法を備え、診断を行うことは、
第一コンピュータを介して基準の第一セットを得ることであって、基準の第一セットは主データ構造に対する患者データ構造の第一分析に基づき、患者データ構造は実際の患者タスク回答のセットを含み、主データ構造はセル生成データのセットと複数の患者のために予測された患者タスク回答のセットを含む、基準の第一セットを得ること、
第一コンピュータを介して患者データ構造に第一結果を格納することであって、第一結果は第二コンピュータから受け取られ、第一結果は第一コンピュータに基づき、第一コンピュータは、基準の第一セットに基づく第一診断シェルを選択し、第一診断シェル及びセル生成データのセットに基づき第一診断セルを生成し、かつ第一診断セルを第二コンピュータへ通信する、第一結果を格納すること、
第一コンピュータを介して基準の第二セットを得ることであって、基準の第二セットは第一結果を含む患者データ構造の主データ構造に対する第二分析に基づく、基準の第二セットを得ること、
第一コンピュータを介して、第二診断セルを生成するか第二診断シェルを選択するかの少なくとも1つを決定することであって、第二診断セルは第一診断シェルに基づき、第一診断シェル及び第二診断シェルは異なるタスクタイプである、決定すること、
を介する、方法を含む。

0010

本開示の例示的実施形態は、言語関連障害の診断を手助けする第一コンピュータを含むシステムを備え、手助けすることは、
基準の第一セットを得ることであって、基準の第一セットは主データ構造に対する患者データ構造の第一分析に基づき、患者データ構造は実際の患者タスク回答のセットを含み、主データ構造はセル生成データのセットと複数の患者のために予測された患者タスク回答のセットを含む、基準の第一セットを得ること、
第一コンピュータを介して患者データ構造に第一結果を格納することであって、第一結果は第二コンピュータから受け取られ、第一結果は第一コンピュータに基づき、第一コンピュータは、基準の第一セットに基づく第一診断シェルを選択し、第一診断シェル及びセル生成データのセットに基づき第一診断セルを生成し、かつ第一診断セルを第二コンピュータへ通信する、第一結果を格納すること、
第一コンピュータを介して基準の第二セットを得ることであって、基準の第二セットは第一結果を含む患者データ構造の主データ構造に対する第二分析に基づく、基準の第二セットを得ること、
第一コンピュータを介して、第二診断セルを生成するか第二診断シェルを選択するかの少なくとも1つを決定することであって、第二診断セルは第一診断シェルに基づき、第一診断シェル及び第二診断シェルは異なるタスクタイプである、決定すること、を介するシステムを含む。

0011

本開示の例示的実施形態は、ハードウェアプロセッサを介して実行するための指示のセットを格納した、持続性の、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、前記指示のセットは、前記ハードウェアプロセッサに方法を実行することを指示し、方法は言語関連の障害を診断することを含み、診断することは、
第一コンピュータを介して基準の第一セットを得ることであって、基準の第一セットは主データ構造に対する患者データ構造の第一分析に基づき、患者データ構造は実際の患者タスク回答のセットを含み、主データ構造はセル生成データのセットと複数の患者のために予測された患者タスク回答のセットを含む、基準の第一セットを得ること、
第一コンピュータを介して患者データ構造に第一結果を格納することであって、第一結果は第二コンピュータから受け取られ、第一結果は第一コンピュータに基づき、第一コンピュータは、基準の第一セットに基づく第一診断シェルを選択し、第一診断シェル及びセル生成データのセットに基づき第一診断セルを生成し、かつ第一診断セルを第二コンピュータへ通信する、第一結果を格納すること、
第一コンピュータを介して基準の第二セットを得ることであって、基準の第二セットは第一結果を含む患者データ構造の主データ構造に対する第二分析に基づく、基準の第二セットを得ること、
第一コンピュータを介して、第二診断セルを生成するか第二診断シェルを選択するかの少なくとも1つを決定することであって、第二診断セルは第一診断シェルに基づき、第一診断シェル及び第二診断シェルは異なるタスクタイプである、決定すること、
を介する、媒体を含む。

0012

添付の図面は本開示の例示的実施形態を説明する。こういった図面は、本開示に必ずしも限定されるものとして解釈されない。同じ番号及び/または類似の番号配列は、全体において同じ及び/または類似の要素を参照できる。

図面の簡単な説明

0013

本開示に従うコンピュータネットワークモデルの例示的実施形態の概略図である。
本開示に従うコンピュータネットワーク構造の例示的実施形態の概略図である。
本開示に従うコンピュータネットワークダイアグラムの例示的実施形態の概略図である。
本開示に従うコンピュータの例示的実施形態の概略図である。
本開示に従う生成的モデルに基づく診断のためのプロセスの例示的実施形態のフローチャートである。
本開示に従う生成的モデルに基づく治療のためのプロセスの例示的実施形態のフローチャートである。
本開示に従う診断のためのプロセスの例示的実施形態のフローチャートである。
本開示に従う治療のためのプロセスの例示的実施形態のフローチャートである。
本開示に従う診断及び治療のためのプロセスの例示的実施形態のダイアグラムである。
本開示に従う子音のための音韻認識診断シェル及びセルの例示的実施形態のダイアグラムである。
本開示に従う母音のための音韻認識診断シェル及びセルの例示的実施形態のダイアグラムである。

実施例

0014

本開示は、本開示の例示的実施形態が示される添付の図面を参照してさらに十分に記述される。本開示は多くの異なる形体で具体化されてもよいが、本明細書に開示される例示的実施形態に必ずしも限定されるものとして解釈されるべきではない。もっと正確に言えば、これらの例示的実施形態は、本開示が本開示の概念を当業者に徹底的にかつ完全に全てを伝えるように提供される。

0015

特定の例示的実施形態に関して記述される特徴は、他の様々な例示的実施形態に、及び/または他の様々な例示的実施形態と共に、複合及び準複合されてもよい。さらに、本明細書に記述されるように、例示的実施形態の異なる態様及び/または要素は類似の方法で同様に複合及び準複合されてもよい。さらに、いくつかの例示的実施形態は、個別、及び/または集合であろうとなかろうと、大きなシステムの要素であってもよく、他の手順はその出願に対して優先権を持ち、及び/または、さもなくばその出願を修正してもよい。さらに、本明細書に記述されるように、例示的実施形態の前後に、及び/または同時に、多数のステップが必要となる場合がある。任意の及び/または全ての方法及び/またはプロセスが、少なくとも本明細書に記述されるように、あらゆる方法のうち少なくとも1つを介して少なくとも部分的に実行することができる。

0016

本明細書に用いられる技術は、直接的または間接的、全体的または部分的、一時的または永続的、活動的または不活動的、を意味することができる。例えば、要素が他の要素に「載せられる」、「接続される」または「連結される」というように述べられる時、要素は他の要素に直接載せられるか、接続されるかまたは連結されてもよく、及び/または、間接的及び/または直接的な異形を含む介在要素が存在し得る。一方、要素が他の要素に「直接接続される」または「直接連結される」というように言及される時、存在する介在要素はない。

0017

第一、第二、などの用語が様々な要素、構成要素、領域、層及び/または節を記述するために本明細書に用いられるが、そういった用語によって必ずしも限定されるべきではない。これらの用語は、他の要素、構成要素、領域、層または節から1つの要素、構成要素、領域、層または節を区別するために用いられる。よって、以下に記述される第一要素、構成要素、領域、層、または節は、本開示の教示から逸脱することなく、第二要素、構成要素、領域、層、または節を称することができる。

0018

本明細書に用いられる技術は、特定の例示的実施形態を記述するためであり、本開示の限定を意図するものではない。本明細書に用いられるように、単数形「a」、「an」、「the」は、文脈が明らかに他のものを指し示していない限り、複数形をも同様に含むことを意図する。「含む」、「有する」、及び/または「含んでいる」、「有している」の用語が、本明細書に用いられる時、表明された特徴、整数、ステップ、動作、要素、及び/または構成要素の存在を記述するが、他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素及び/またはそれらのグループの1つ以上の存在及び/または付加を除外するものではないことは、さらに理解されるであろう。

0019

本開示の例示的実施形態は、本開示の理想的な実施形態(及び中間体構造)の説明図を参照して本明細書に記述される。このように例えば、結果としての製造技術の説明図の形状変化及び/または許容差範囲は、予測されるものである。

0020

他のものが定義されない限り、本明細書に用いられる全ての用語(技術用語及び科学用語を含む)は、本開示が属する当業者が通常理解するようなものと同様の意味を有する。一般に辞書を用いて定義されるような用語は、従来技術の文脈における意味と一致する意味を有するものとして解釈されるべきであり、本明細書にそのように明確に定義されない限りは、理想化された、及び/または過度形式張った要点に解釈されないということは理解されるべきである。

0021

さらに、「下に」、「下部」、「上に」、「上部」といった関連用語は、添付の図面に説明されるように、1つの要素の他の要素との関係を記述するために本明細書に用いられてもよい。そういった関連用語は、添付の図面に記述される位置に加えて、説明される技術の異なる位置を包含することを意図する。例えば、添付の図面における装置が回転していた場合、他の要素の「下部」側として記述される要素は、他の要素の「上部」側に方向付けられるであろう。同様に、図の1つにおける装置が回転していた場合、他の要素の「下に」または「下方に」といったように記述される要素は、他の要素の「上に」方向づけられるであろう。従って、例示的用語「下に」及び「下部」は、上と下の方向性の両方を包含できる。

0022

本明細書で用いられるように、「おおよそ」及び/または「実質的に」という用語は、名目上の値/用語から+/−10%の差異を指している。こういった差異が具体的にどれを指しているのかいないのかにかかわらず、こういった差異は本明細書に用いられるどの値/用語をも常に含む。

0023

いかなる開示も参照により本明細書に包含され、そういった開示は、本開示の部分的において及び/または全体において対立し、対立及び/またはより広範囲な開示、及び/またはより幅広い用語の定義、という点において、本開示が制御する。こういった開示が部分的において及び/または全体において他の開示と対立する場合、対立という点において、より最近の日付の開示が制御する。

0024

いくつかの実施形態では、本開示は、言語関連障害を持つ患者へ個人に合わせた診断及び治療を供給するためのコンピューティング技術を利用可能にする。技術は、少なくとも1つのコンピューティング装置ネットワークを介して届けられるコンピュータ生成された診断及びコンピュータ生成された治療を利用可能にする。診断及び治療は、評価及び治療の各レベルにおける正しい回答のセットと共にネットワークを介して患者から得られるような、患者の表出誤り及び受容誤りの総合的な分析を通じて各患者用にカスタマイズされる。技術は患者の回答を、かかわりのある患者集団のために予測された全ての可能性のある正しい及び誤った回答の所定のマトリックスマッチングすることを介して、そういったエラー分析を実行する。このエラー分析は、技術が、患者の障害の根本となる特定の言語処理欠点を効果的かつ総合的に対象とする、個人特有の診断及び治療セルを提供できるようにする。各セルは、言語及び/または言語機能の側面に焦点を合わせたテスト及び/または演習ユニットである。技術はさらに、言語処理障害の矯正における技術の効率を監視し向上するために採用される学習解析論コンピュータアルゴリズムまたは類似の方法に基づく患者の正しい回答及び不適格な表出を格納するデータベースを利用可能にする。本開示が言語処理に関連するので、本開示の主旨はさらに、言語構造を超えて、言語により支配される伝達及び/または認知機能まで広がる。言語関連障害及び欠点の科学的理解が向上したので、本開示は、リスクがあるものとして識別される集団のための予防プログラムとしても同様に機能できる。言語関連障害は、失読症、特異的言語障害、聴覚性処理障害、及び失語症のうち少なくとも1つを含むが、他の言語関連障害も同様に含まれる。

0025

いくつかの実施形態では、本開示は患者の診断結果を利用して、患者のカスタマイズされた治療の内容を作ることができる。様々な遠隔装置ネットワークサービスを送ることと同時に、コンピュータ化された診断及び治療プログラムを用いることで、本開示は、発話障害、失読症、失語症、または当業者に既知のその他の障害といった言語処理に影響を及ぼす障害を持つ多くの患者にとって、相対的に効率よく、かつコスト効率の良いものとなる。クラウドコンピューティング及び/または同等の利点がある他のネットワーク技術を用いることで、本開示は、複数の携帯電話ユーザがコンピュータ化されたプログラムにいつでもアクセス可能であるというような利便性を提供し、それによりプログラムの有効性を高める。本開示は、プログラムを実行すること及び遠隔サーバ上に少なくともいくつかの患者データを保存することの両方を可能にし、それにより患者に採用される遠隔装置の数を増やすことができる。

0026

本開示は、いくつかの固有事項における言語関連障害の診断、評価、及び治療を目的とする。第一に、いくつかの実施形態では、診断が決定論的モデルの少なくとも一部に基づき、各患者の言語機能及び構造における特定の問題領域の1セットを識別しているため、本開示に基づく診断が最も確実である。評価の各レベルは前のレベルの分析を裏付け、かつ正当性を立証する。失読症は、通常の範囲内の知能指数IQ)を持ち他の点では完全に機能する個人における、予期しない例外だと考えられているため、患者の失読症は言語及び認知能力の幅広い範囲をカバーする1セットのテストを通じて判断されるので、現時点では、失読症のための最も確実とされる同等の診断テストは存在しない。従って、失読症を診断するために、心理学者は現在、実行機能神経心理学的評価及び検査と共に、ウェクスラー児童知能検査第四版統合版(WISC−IV)、ウェスクラー個人学力検査第三版(WIAT−III)、ボストンネーミング検査、メンヤック構文理解検査、記憶及び学習の広範囲評価第二版(WRAML−II)、ピーボディ絵画語彙検査第四版を施す場合がある。こういった検査は、有資格専門家が施行するのに多大な時間を必要とし、それにより多くの家族に多大な費用的負担がある。さらに、こういった検査に基づく診断は、一般的には、標準的データに基づいた確立論的なものである。一部の科学団体が現在、失読症の診断にIQ検査は必要ないと述べているが、関連分野においては未だ信頼性のある診断手段が不足している。

0027

第二に、いくつかの実施形態では、本開示は個人に合わせた評価及び治療の構築を可能にする。本開示は、開示の技術が各患者の訓練における全ての段階における受容誤り及び表出誤りを分析及び/または対処するため、より信頼のおける診断及び効率が良く効果的な治療を可能にする。各ユーザの根底にある言語処理問題に対処するために、プログラムは診断及び治療セルを個人に合わせてカスタマイズする。例えば、診断期における音素認識検査中に、患者が/θ/(”th”)の音を間違える場合、さらなる診断検査の間に、問題を確認し、患者の処理欠点のより細かい詳細を得るために、この/θ/の音を持つ言葉単語分割検査に含める。これらの詳細は、/θ/の音でそういった問題が発生する音環境を含んでもよい。音環境とは、その音韻に近い音及び/または語頭、語中、及び/または語末位置といった言葉におけるその音韻の位置といった、特定の音韻を取り囲む音韻の文脈である。例えば、患者がteethといった語末位置において/θ/音韻に困難がある場合、thinkといった語頭位置においては困難はない。一方で、現在、多くの臨床医が、全ての患者に一様に適用される事前設定された診断検査を用いている。さらに、現在用いられている、「個人ベース」であると称される手法は、次の事前設定された検査及び/または上位または同レベルの困難における訓練へユーザを単に移行するだけである。こういった事前設定された線形プログラムでは、そういったプログラムがタスクの実行中にユーザが生み出した誤りのパターンを分析できず、かつ本開示が可能にするような後続の治療を進展させるための分析結果を利用できないので、その訓練態勢を「微調整」することができない。さらに、本開示は「将来の保障」を可能にする。それはすなわち、治療のあらゆる段階において新たに発見された処理問題を、それに基づき正すための新たな治療セルを作り出すことで対応することである。さらに詳細には、診断、評価、及び/または治療は、言語関連障害は幅広い個人差連続体において発生しやすいため重要である本開示の非線形生成方法において、強固に結合している。

0028

第三に、いくつかの実施形態では、本開示は言語処理欠陥のための補償ではなく、言語処理欠陥の訂正を可能にする。さらに詳細には、失読症の治療は一般的に、訂正的手法と補償的手法とに分けられる。ほとんどの医療提供者は補償的技術に焦点を当てており、よって生涯にわたる障害として失読症を受け入れている。確かに、生涯にわたる状態として失読症を分類する専門家もいる。問題を正すことを試みて、さらにかかわりのある集団のために再現可能な方法でそれをうまく行う医療提供者はほとんどいない。まだ希望を持っている認知科学者がいる一方で、そういった目的はその分野において理解され難い。さらに、サイエンティフィックラーニング社のファストフォワードといった矯正プログラムがこの目的を達成するのに役に立たないと結論付ける科学者もいる。希望と現実ギャップの理由の1つは、矯正プログラムが事前設定されたモジュールを持つ線形モデルをベースにしているので、ファストフォーワードといった矯正プログラムが個人の言語処理問題のほとんどに直接対処できない、という本開示の文脈において明らかである。一方で、本開示は、非線形かつ、訓練の全段階において各ユーザの能力に応じている。さらに、こういった既存の方法は、発話入力人工的に修正し、処理速度に焦点をあてた非音声音を用いる。一方で、本開示は、自然な発話に似ていない音声入力方法といったデジタル処理で修正された音声信号は使用しない。自然な発話は、発話機能障害のないネイティブスピーカーの口音表出であり、自然界における人的交流中に自然発生的に生み出されるものである。しかしながら、自然な発話の特定の韻律的機能は、興奮している時または幼児の交流においては、誇張される場合がある。確かに、本開示は、入力をユーザが明確に聞き取れるように、自然な発話の韻律(すなわち長さ、音程強弱)を誇張する話者の、生の及び/または録音された音声入力を使用する場合がある。本開示は、聴覚処理速度に焦点をあてているだけではなく、言語の全ての構成要素のユーザの表出及び受容を分析し、単語(言葉)の表現及び修正を含む他の根底にある問題も同様に、全てではないがそのほとんどに対処する。

0029

第四に、いくつかの実施形態では、本開示は、各ユーザの言語処理問題の総合的な矯正を可能にする。失読症といったようなこういったタイプの言語関連障害がなぜ存続するのかという理由の1つは、既存の診断、評価、及び治療方法が各個人の言語欠陥における複数の様相に対して敏感でないからである。最新の手法はせいぜい、患者の正しい回答を記録し、誤った回答を切り捨てることである。一方で、本開示は、障害の特定領域を識別する誤りのパターンを見つけるために、患者の間違えた回答の分析を可能にする。現在の技術は、各人の特定の(または特有の)問題のみを、及び問題の全てを目的とし矯正する治療のための指標として役立つために、患者の言語受容及び表出能力のモデルを構築するための誤りのこういったパターンを用いる。本開示では、患者の実際の回答を正しい回答を目的とした1セットと比較するために誤り分析が利用される。例えば、代用が必要な文脈において脱落及び誤った代用を患者がすることに基づき、誤り分析は患者が詞(the、a、an)の処理に困難を持つことを明らかにする場合がある。この継続した誤り分析は、治療段階の全ての期間において治療及び評価を継続的にアップデートするために、コンピュータプログラムが必要に応じて訂正することを可能にする。プログラムのこれらの特徴的な強みは、こういった言語処理障害を持つ患者集団及び代表的な集団の話し言葉調子及び発話の1セットの膨大な知識ベースの上に成り立っているプログラムの予測特徴によって作られることができる。従って、本開示は、現在リーディング介入において効果的な標準方法欠如前提とした、個人に合わせたデータ駆動型手法を可能にする。

0030

第五に、いくつかの実施形態では、本開示は、学習解析論アルゴリズム及び他のインテリジェントデータ処理技術及び/またはIBMのワトソンアップルのシリ、グーグルナウ、またはマイクロソフトコルタナといった人工知能AI)技術を、プログラムの有効性を継続的に向上するために、格納された患者回答のすくなくとも1つのデータベースに適用することを可能にする。本開示は、例えば、どのようなタイプの検査アイテムがよく作り出され、最初の試みの失敗が原因でどの評価ユニットが繰り返されるのかを発見するために、蓄積された情報のデータマイニングを可能にする。本明細書に記述されるように、プログラムは、最も良く用いられるタイプの検査の内容を向上すること及び特定の治療セルの有効性を強化することに資源投入するためにこのタイプの格納された情報を使用する。本明細書に記述されるように、こういった情報は、学習解析論データベースへと格納される。例えば、プログラムが患者の脳のどの特定の機能エリアが影響を受けているのかを識別できるので、ユーザの大きな集団からこのデータベース内に収集されたようなこういった情報は、それぞれの新しい患者の進捗進路を予測し、患者の治療計画を立て、及び/または治療期間を見積もるために使用できる。

0031

いくつかの実施形態では、本開示は、少なくとも1つのコンピュータ化されたデータベースにホストされたデータに基づく診断段階及び治療段階を含むコンピュータプログラムをどのような方法においても利用可能にする。プログラムは、ネットワーク上の少なくとも1つのデータベースと連動する。直接的かまたは間接的かにかかわらず、全体においてかまたは部分的においてかにかかわらず言語関連障害臨床医の介入がなくても、診断段階及び治療段階の少なくとも1つは起こり得る。

0032

ハードウェアモジュール及び/またはソフトウェアモジュールを介して少なくとも部分的に実行できる診断段階は、複数の診断シェル及び複数の診断セルの展開を含む。いくつかの実施形態では、少なくとも1つの診断シェルは、1セットの指示、機能、手段、要求、ルーチンサブルーチンベクター、アルゴリズム、発見的問題解決パラメータ、基準、アプレットライブラリ、動作、コマンド、モジュール、例えば、マトリックス、列、配列、スタックデッキリンクリスト、テーブル、ツリー、などのデータ構造、クラス、オブジェクトノードフラグ、英数字値シンボル値ハッシュファイルドライバソフトウェアアプリケーション、及び/またはあらゆる組み合わせ及び/またはそれらとの均等物の1セットのうち少なくとも1つを介して具体化されてもよい。各診断シェルは、言語機能の検査としての機能を持つ、所定のアクティビティ用の手段である。こういった手段はいかなる検査アイテムをも含まない。代わりに、検査は診断シェルへ検査アイテムの挿入をもって作り出された診断セルを通じて行われる。さらに詳細には、診断セルが実際の、特定の検査である一方で、各診断シェルは、検査の1つのタイプである。いくつかの実施形態では、少なくとも1つの診断セルは、1セットの指示、機能、手段、要求、ルーチン、サブルーチン、ベクター、アルゴリズム、発見的問題解決、パラメータ、基準、アプレット、ライブラリ、動作、コマンド、モジュール、例えば、マトリックス、列、配列、スタック、デッキ、リンクリスト、テーブル、ツリー、などのデータ構造、クラス、オブジェクト、ノード、フラグ、英数字値、シンボル値、ハッシュ、ファイル、ドライバ、ソフトウェアアプリケーション、及び/またはあらゆる組み合わせ及び/またはそれらとの均等物の1セットのうち少なくとも1つを介して具体化されてもよい。本明細書に開示される技術は、診断シェルへ内容をセットすることで各患者用の診断検査の生成を可能にする。このように作り出された各検査は診断セルである。例えば、診断シェルが単語(言葉)修正に関する場合、プログラムはその後、名詞に関する第一診断セル及び動詞に関する第二診断セルを作り出す。プログラムは、特定アイテム及び/またはアイテム特定セットマスターマトリックスといった第一データ構造から回収することで診断セルを作り出す。列、スタック、デッキ、リンクリスト、テーブル、ツリー、などといった他のタイプのデータ構造も同様に使用することができる。さらに、第一データ構造は、インデックス付き検索可能のうち少なくとも1つであってもよい。

0033

本開示のいくつかの実施形態は、音声シンボルマッチング診断シェルを含む。例えば、こういったシェルは、物理的及び/または仮想的のいずれにもかかわらず、プログラムを実行するコンピュータに接続されたキーボードを介するような、及び/またはプログラムを実行するコンピュータに接続されたディスプレイ上に表示されたオプションの1セットから文字及び/または記号といったシンボルを選択することによって、といったような、プログラムを介して出力された音声レコーディングにおいて患者が聞いた音をマッチングすることを介して、/h/が聞こえたらhをタイピングする、といった、患者の入力に関係する。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納された正しい回答の1セットに対して患者の回答をマッチさせ、患者の正しい回答の総計及び必要に応じて他のフィードバックを提供する。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような予測された誤りの1セットに患者の間違えた回答をマッチさせ、新たな診断セル及び/または治療セルを作り出す。

0034

本開示のいくつかの実施形態は、単語アクセス診断シェルを含む。例えば、こういったシェルは、プログラムを実行するコンピュータに接続されるマイクロフォンに向かって設定時間制限内で話すことによって、または、物理的及びまたは仮想的のいずれにもかかわらず、プログラムを実行するコンピュータに接続されるキーボードを介してタイピングすることで、「B」から始まる言葉といった特定の基準に従った患者の一覧言葉に関する。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内の正しい回答の1セットに対して患者の回答をマッチさせ、患者の正しい回答の総計及び必要に応じて他のフィードバックを提供する。プログラムはその後、患者の間違えた回答を、音声ベースまたは音韻の誤り、意味ベースまたは意味的誤り、といったカテゴリの1セットへ分類分けし、間違えた回答をマスターマトリックスといったデータ構造に格納されたような関連カテゴリ内の予測された誤りの1セットへマッチさせ、新たな診断セル及び/または治療セルを作り出す。

0035

本開示のいくつかの実施形態は、単語修正診断シェルを含む。例えば、こういったシェルは、プログラムを実行するコンピュータに接続されたマイクロフォンに向かって話すこと、またはディスプレイ上に表示されたオプションのリスト画面から名前を選択的にアクティブにする/クリックすることを介して、コンピュータに接続されたディスプレイ上に表示されたオブジェクトのイメージといった対象物をネーミングする患者に関係する。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内の格納された正しい回答の1セットに対して患者の回答をマッチさせ、患者の正しい回答の総計及び必要に応じて他のフィードバックを提供する。プログラムはその後、患者の間違えた回答を、音声ベースまたは音韻の誤り、意味ベースまたは意味的誤り、といったカテゴリの1セットへ分類分けし、間違えた回答をマスターマトリックスといったデータ構造に格納されたような関連カテゴリ内の予測された誤りの1セットへマッチさせ、新たな診断セル及び/または治療セルを作り出す。

0036

本開示のいくつかの実施形態は、分節法診断シェルを含む。例えば、こういったシェルは、プログラムを実行するコンピュータに接続されたスピーカを介した聴覚出力及び/またはプログラムを実行するコンピュータに接続されたディスプレイを介した視覚出力のいずれであっても、言葉を分割する患者に関係する。こういった言葉の分割は、物理的及びまたは仮想的のいずれにもかかわらず、プログラムを実行するコンピュータに接続されたキーボードへのタイピング及び/またはプログラムを実行するコンピュータに接続されたマイクロフォンへ向かって話すことを介するといったように、un-der-standのようにいくつかの個々の音節順番に入力することを介して起こる。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような、格納された正しい回答の1セットに対して患者の回答をマッチさせ、患者の正しい回答の総計及び必要に応じて他のフィードバックを提供する。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような予測された誤りの1セットに間違えた回答をマッチさせ、新たな診断セル及び/または治療セルを作り出す。

0037

本開示のいくつかの実施形態は、単語分割診断シェルを含む。例えば、こういったシェルは、プログラムを実行するコンピュータに接続されたディスプレイ上に表示された言葉を分割する患者に関係する。こういった単語分割は、プログラムを実行するコンピュータに接続されたマイクロフォンに向かって、クリックを/k|Ik/といったように、単語の個々の音節を順番に話すことを介して起こる。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような、格納された正しい回答の1セットに対して患者の回答をマッチさせ、患者の正しい回答の総計及び必要に応じて他のフィードバックを提供する。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような予測された誤りの1セットに間違えた回答をマッチさせ、新たな診断セル及び/または治療セルを作り出す。

0038

本開示のいくつかの実施形態は、単語認識診断シェルを含む。例えば、こういったシェルは、録音された音声または単語を聞く、及び/またはプログラムを実行するコンピュータに接続されたディスプレイ上に表示されたシンボルまたは言葉を見る患者に関係する。ディスプレイに表示された一節から、例えばキーボードまたはタッチパッドといった入力装置を介してハイライトすることで、または例えばマウスといった入力装置を介してそういった単語のいずれかをクリックすることで、音声及び/またはシンボルを持つ印刷された単語または発せられた単語と一致する単語のいずれかを患者が選択する。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような正しい回答の1セットに対して患者の回答をマッチさせ、患者の正しい回答の総計及び必要に応じて他のフィードバックを提供する。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような予測された誤りの1セットに間違えた回答をマッチさせ、新たな診断セル及び/または治療セルを作り出す。

0039

本開示のいくつかの実施形態は、音韻認識診断シェルを含む。例えば、こういったシェルは、プログラムを実行するコンピュータに接続されたディスプレイを介してといった視覚的、及び/またはプログラムを実行するコンピュータに接続されたスピーカを介してといった聴覚的のいずれであっても、発話言葉の文字列から特定の音を含む任意の言葉を選択する患者に関係する。こういった選択は、物理的及びまたは仮想的のいずれにもかかわらず、ボタンをクリックすること、及び/または選択された言葉をマイクロフォンに向かって繰り返し言うことを介して実行される。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内の正しい回答の1セットに対して患者の回答をマッチさせ、患者の正しい回答の総計及び必要に応じて他のフィードバックを提供する。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような予測された誤りの1セットに患者の間違えた回答をマッチさせ、新たな診断セル及び/または治療セルを作り出す。

0040

本開示のいくつかの実施形態は、押韻診断シェルを含む。例えば、こういったシェルは、発話言葉(刺激語)と共に押韻する(回答語)任意の言葉を選択する患者に関係する。プログラムを実行するコンピュータに接続されたディスプレイを介してといった視覚的、及び/またはプログラムを実行するコンピュータに接続されたスピーカを介してといった聴覚的のいずれであっても、発話言葉は発話される。こういった選択は、物理的及びまたは仮想的のいずれにもかかわらず、回答語が現れた時にディスプレイ上のボタンをクリックすること、または発話言葉(刺激語)をマイクロフォンへ向かって話すことを介して実行される。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような正しい回答の1セットに対して患者の回答をマッチさせ、患者の正しい回答の総計及び必要に応じて他のフィードバックを提供する。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような予測された誤りの1セットに間違えた回答をマッチさせ、新たな診断セル及び/または治療セルを作り出す。

0041

本開示のいくつかの実施形態は、形態素認識診断シェルを含む。例えば、こういったシェルは、プログラムを実行するコンピュータに接続されたディスプレイ上に表示された任意の言葉内に見つけられた接辞を、プログラムを実行するコンピュータに接続されたマウスといった入力装置でハイライトする、及び/またはプログラムを実行するコンピュータに接続されたキーボードをタイピングする患者に関係する。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような正しい回答の1セットに対して患者の回答をマッチさせ、患者の正しい回答の総計及び必要に応じて他のフィードバックを提供する。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような予測された誤りの1セットに間違えた回答をマッチさせ、新たな診断セル及び/または治療セルを作り出す。

0042

本開示のいくつかの実施形態は、迅速ネーミング診断シェルを含む。例えば、こういったシェルは、プログラムを実行するコンピュータに接続されたマイクロフォンに向かって、プログラムを実行するコンピュータに接続されたディスプレイ上で、設定された制限時間内でまたは加速して点滅する単語を読む患者に関係する。単語は、1つの文字が一度左から右に、または異なる色または形状でいくつかの文字を、といったような、あらゆる方法で表示されてもよい。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような正しい回答の1セットに対して患者の回答をマッチさせ、目標速度における患者の正しい回答の総計及び必要に応じて他のフィードバックを提供する。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような予測された誤りの1セットに間違えた回答をマッチさせ、新たな診断セル及び/または治療セルを作り出す。

0043

本開示のいくつかの実施形態は、迅速処理診断シェルを含む。例えば、こういったシェルは、設定された制限時間内でまたは加速して行われる他の診断シェルの少なくとも1つにおいて1つ以上の検査を実行する患者に関係する。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような正しい回答の1セットに対して患者の回答をマッチさせ、目標速度における患者の正しい回答の総計及び必要に応じて他のフィードバックを提供する。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納されたような予測された誤りの1セットに間違えた回答をマッチさせ、新たな診断セル及び/または治療セルを作り出す。

0044

本開示のいくつかの実施形態は、読み上げ流暢さの診断シェルを含む。例えば、こういったシェルは、プログラムを実行するコンピュータに接続されたマイクロフォンに向かって、プログラムを実行するコンピュータに接続されたディスプレイ上に表示される一節を読む患者に関係する。プログラムはその後、録音された読み上げ誤りを識別し、必要に応じてフィードバックを提供するために、声または音声認識ソフトウェアまたはライブアシスタントを使用する。ライブアシスタントは、電話通話電話会議セッションチャット、などといった少なくとも1つの方法を介して接触を持つことができる。プログラムはその後、任意の見つけた読み上げ誤りを、音声ベースまたは音韻の誤り、意味ベースまたは意味的誤り、といったカテゴリの1セットへ分類分けし、患者の誤りをマスターマトリックスといったデータ構造に格納されるような予測された誤りの1セットへマッチさせ、新たな診断セル及び/または治療セルを作り出す。

0045

いかなるセル検査またはセルタスクも、タッチスクリーン、機能、クリッカー、またはアプリといった新しい様式または装置を通じて実行されてもよい。さらに、いかなるセル検査またはセルタスクも、1つのセルを繰り返してもよい。さらに、いかなるセル検査またはセルタスクも、年齢に適した双方向ゲームとして設計されてもよい。

0046

診断モジュールとは異なるかまたは1つのモジュールとしてかのいずれにもかかわらず、ハードウェアモジュール及び/またはソフトウェアモジュールを介して、少なくとも部分的に実行できる治療段階は、複数の治療シェル及び複数の治療セルの展開を含む。いくつかの実施形態では、少なくとも1つの治療シェルは、1セットの指示、機能、手段、要求、ルーチン、サブルーチン、ベクター、アルゴリズム、発見的問題解決、パラメータ、基準、アプレット、ライブラリ、動作、コマンド、モジュール、例えば、マトリックス、列、配列、スタック、デッキ、リンクリスト、テーブル、ツリー、などのデータ構造、クラス、オブジェクト、ノード、フラグ、英数字値、シンボル値、ハッシュ、ファイル、ドライバ、ソフトウェアアプリケーション、及び/またはあらゆる組み合わせ及び/またはそれらとの均等物の1セットのうち少なくとも1つを介して具体化されてもよい。こういった実施形態は、少なくとも1つの治療シェルと一致する場合、及び/または似ていない場合がある。治療セルは、診断シェルから作られた診断セルに似ている治療シェルから作り出される。いくつかの実施形態では、少なくとも1つの治療セルは、1セットの指示、機能、手段、要求、ルーチン、サブルーチン、ベクター、アルゴリズム、発見的問題解決、パラメータ、基準、アプレット、ライブラリ、動作、コマンド、モジュール、例えば、マトリックス、列、配列、スタック、デッキ、リンクリスト、テーブル、ツリー、などのデータ構造、クラス、オブジェクト、ノード、フラグ、英数字値、シンボル値、ハッシュ、ファイル、ドライバ、ソフトウェアアプリケーション、及び/またはあらゆる組み合わせ及び/またはそれらとの均等物の1セットのうち少なくとも1つを介して具体化されてもよい。こういった実施形態は、少なくとも1つの治療セルと一致する場合、及び/または似ていない場合がある。さらに、各治療セルは、訓練ユニット及び評価ユニットを含む。訓練ユニットは、新しい演習を行うことができ、一方で評価ユニットは前回または過去にカバーされた局面における実績を評価する。しかしながら、他の実施形態では、治療セルは、診断シェルから作られた診断セルに似ていない治療シェルから作り出される。同様にいくつかの実施形態では、少なくとも1つの訓練ユニットは、1セットの指示、機能、手段、要求、ルーチン、サブルーチン、ベクター、アルゴリズム、発見的問題解決、パラメータ、基準、アプレット、ライブラリ、動作、コマンド、モジュール、例えば、マトリックス、列、配列、スタック、デッキ、リンクリスト、テーブル、ツリー、などのデータ構造、クラス、オブジェクト、ノード、フラグ、英数字値、シンボル値、ハッシュ、ファイル、ドライバ、ソフトウェアアプリケーション、及び/またはあらゆる組み合わせ及び/またはそれらとの均等物の1セットのうち少なくとも1つを介して具体化されてもよい。さらにいくつかの実施形態では、少なくとも1つの評価ユニットは、1セットの指示、機能、手段、要求、ルーチン、サブルーチン、ベクター、アルゴリズム、発見的問題解決、パラメータ、基準、アプレット、ライブラリ、動作、コマンド、モジュール、例えば、マトリックス、列、配列、スタック、デッキ、リンクリスト、テーブル、ツリー、などのデータ構造、クラス、オブジェクト、ノード、フラグ、英数字値、シンボル値、ハッシュ、ファイル、ドライバ、ソフトウェアアプリケーション、及び/またはあらゆる組み合わせ及び/またはそれらとの均等物の1セットのうち少なくとも1つを介して具体化されてもよい。こういった実施形態は、少なくとも1つの訓練ユニットと一致する場合、及び/または似ていない場合がある。

0047

本開示のいくつかの実施形態は、音韻区別治療シェルを含む。例えば、こういったシェルは、ピットビットといったような最小ペアを表示するコンピュータディスプレイに関係する。音声録音は、規定の速度でランダム順に1つの単語につき一回再生する。患者は、その単語を次の単語を録音再生される前に選択/クリックするか、または発せされた単語としての各単語を示す矢印キーを押す。プログラムはその後、マスターマトリックスといった第一データ構造内に格納された正しい回答の1セットに対して患者の回答をマッチさせ、患者の正しい回答の総計及び必要に応じて他のフィードバックを提供する。プログラムはその後、マスターマトリックスといった第一データ構造内の特定の基準に応じて患者の正しい回答の総計をマッチさせ、新しい治療セルを作り出す。治療段階の一部として、患者の聴覚処理速度を向上するために、患者は同一の最小ペア、増加する速度で複数回、同一の音韻区別セルを完了してもよい。

0048

本開示のいくつかの実施形態は、迅速単語認識治療シェルを含む。例えば、こういったシェルは、ピットとビットといったような最小ペアを表示するコンピュータディスプレイに関係する。そういった2つの単語のうち1つが規定の速度でランダム順に1つの単語につき一回ハイライトされる。患者は、次の単語が点灯する前に、ハイライトされた単語をマイクロフォンに向かって話すことでハイライトされた単語を読む。プログラムはその後、マスターマトリックスといった第一データ構造内に格納された正しい回答の1セットに対して患者の回答をマッチさせ、患者の正しい回答の総計及び必要に応じて他のフィードバックを提供する。プログラムは、マスターマトリックスといった第一データ構造内の特定の基準に応じて患者の正しい回答の総計をマッチさせ、新しい治療セルを作り出す。治療段階の一部として、患者の読み上げ速度を向上するために、患者は同一の最小ペア、増加する速度で複数回、同一の迅速単語認識セルを完了してもよい。

0049

本開示のいくつかの実施形態は、単語拡充治療シェルを含む。例えば、こういったシェルは、brickにおける節/br/といった単語の韻律的特徴または様々な音調外形を引き伸ばしかつ増幅する話者の音声ファイル及び/または映像ファイルを再生するプログラムに関係する。あるいは、こういった拡充は、ライブアシスタント機能性及び/またはアニメーションを通じて行われる。患者は、コンピュータに組み込まれているか及び/またはコンピュータに接続されたかのいずれにもかかわらず、マイクロフォンに向かって話すかまたはカメラを用いて、壊すという音節を示すために切るような動作を用いたり、または音の高低を伝えるために患者が手を高くまたは低く振るといったボディジェスチャーと共に、またはボディジェスチャーなしで、患者の増幅した形式の模倣を記録する。プログラムは、マスターマトリックスといった第一データ構造内の格納されたパラメータの1セットにたいして患者の録音をマッチさせ、2つの異なる分節を作り出すために/br/の塊を伸ばすといったように、必要に応じて矯正または評価フィードバックを提供する。「helpの/l/を発音する時あなたのはどの位置にありますか?」といったような、問題となる単語における患者の明確な発音に関する一連質問に患者は応える。プログラムはその後、マスターマトリックスといったデータ構造内に格納された正しい回答の1セットに対して患者の回答をマッチさせ、患者の正しい回答の総計及び必要に応じて他のフィードバックを提供する。プログラムはその後、マスターマトリックスといった第一データ構造内の特定の基準に応じて患者の正しい回答の総計をマッチさせ、新しい治療セルを作り出す。

0050

訓練ユニットにおいて、いくつかの実施形態では、各治療セルは、診断の間及び/または治療の間、患者の回答に識別される、1つの特定の言語処理問題にのみ焦点を合わせる。各セルは、十分な演習を通じてそういった問題の1つのみを修正するよう設計され、その後に、欠陥が満足のいくように対処されてきたということを確認するための評価が続く。例えば、患者が

の音において単語処理に困難を持つ場合、プログラムはマスターマトリックスといったデータ構造から、この

の音韻と、

といった音節を含むリストと、sure、lush、またはshumといった実際の単語及び/または無意味語と、及び、This is surely the best show in townといったこの音を含む文と、を作り出す。各リストは、その後異なるタスクを指定する分けられたシェル内へ置かれる。例えば、こういった治療セルの1つでは、患者は、この音韻の音声録音の形式におけるきっかけを聞く度に、

を含む音節または単語を模倣することでこういった音を正確に発音することを練習してもよい。あるいは、患者はプログラムを実行するコンピュータに接続されたディスプレイ上のきっかけによって指示された特定の継続時間、この歯擦音(シーッという音)を引き延ばすことが求められる場合がある。他の実施形態では、基本振動数の単位としての基準値が患者の特定の声に設定されると、患者のそれぞれの口音回答の正確さに関するリアルタイムフィードバックを患者に提供するために、プログラムは音または音声認識ソフトウェアを使用する。例えば、患者の音声信号が、患者の表出と患者が近づこうとする目標としての目標形式との間の差を示すディスプレイ上の視覚的刺激へとプログラムによって変換されるスペクトログラム声紋)として表される。他の治療セルでは、物理的及びまたは仮想的のいずれにもかかわらず、例えばキーボード、マウス、クリッカー、ジョイスティック、またはタッチスクリーンといった入力装置を介して、ユーザはディスプレイ上に表示されたリストからそういった音を持つ単語を起動/クリックしてもよい。治療セルにおけるタスクは、診断検査にためのそういった実行されたものを模してもよい。他の治療セルは、他の受容及び/または表出困難を対象としてもよい。タスクは、音声素性への注意からフルテキストまでの範囲に及んでもよい。トータルでは、セルの集合体はリーディングといった総合作業を対象としてもよく、一方で集合体における個々のセルはつづりのきまり及び語彙獲得(ボキャブラリの増強)に焦点を当ててもよい。

0051

評価ユニットでは、いくつかの実施形態では、治療セルの訓練ユニットにおける十分な演習の後で、患者は同じセルの評価ユニットへと進む。患者は、関連する訓練ユニットのものと類似しているかまたは同一の検査アイテムを伴う同じタスクを実行する。ユーザは次の治療セルに進む前に、この評価に合格しなければならない。合格スコアは、マスターマトリックスといったデータ構造内に各評価ユニット用に事前指定されている。正しい及び誤った回答は患者マトリックスといった第二データ構造内へ記録され、必要に応じて、マスターマトリックスといった第一データ構造を参照して本明細書に前述の方法で、新しい治療セルのコンピュータ生成のために使用される。列、スタック、デッキ、リンクリスト、テーブル、ツリー、などといった他のタイプのデータ構造も同様に使用することができる。さらに、第一データ構造及び第二データ構造は、サブセットであってもよく、及び/または親データ構造であってもよい。第一データ構造及び第二データ構造は、遠隔または互いにローカルであるかどうかにかかわらず離れたコンピュータ化データベース内に格納されるか、または1つのコンピュータ化データベース内に格納される。さらに、第二データ構造はインデックス付きで検索可能のうち少なくとも1つであってもよい。

0052

他の実施形態では、評価ユニットは訓練ユニットとは離れていてもよく、または逆に1つ以上の評価ユニットはセル内の訓練ユニットを伴ってもよく、または評価は訓練段階自体に組み込まれてもよい。セルは同様に、映像オンラインセミナーを見るといった演習ユニット等の他のタイプのユニット及び本明細書に記述されるような異なる様式を含んでもよい。さらに他の実施形態では、患者が治療段階にある間、患者の治療を再開する前にプログラムは必要に応じてさらなる診断検査を行ってもよい。

0053

さらなる他の実施形態では、開示された技術は、少なくとも1つの診断段階及び治療段階を通じて動きを容易にするため等の双方向ゲームを採用してもよい。さらに詳細には、治療セルは、患者の回答の誤り分析に従う各ユーザに適した異なる内容を収容できるシェルとなるゲームを伴う、年齢に適した双方向ゲームの形状であってもよい。例えば、本明細書に記述されるような明確な発音治療セルは、目標音または単語に近づくよう患者を促進するために、ゲーム内の少なくとも1つの音声視覚的刺激を使用してもよい。既定ゴールへ患者が到達できるよう励ますために、様々なゲーム報酬または則が含まれてもよい。ロイヤリティシステムベースで動作できるこういった報酬は、賞品現金品物サービス航空会社マイレージポイント、追加の治療セッション、個人的診断及び/または治療セッション等に交換可能であってもよい。

0054

マスターマトリックスといった第一データ構造は、割り当てられた検査及びタスクへの所定の回答一覧の1セットと、診断セル及び/または治療セルを作り出すために必要な情報を含む。本明細書に記述されるように、第一データ構造は全てまたは一部にかかわらず、コンピュータ化データベース内に統合される場合がある。他の実施形態では、互いに似ているか似ていないかにかかわらず、第一データ構造は、あらゆる方法で互いに、遠隔にホストされる及び/またはローカルでホストされるかにかかわらず、直接的及び/または間接的であるかどうかにかかわらず、関係型データベースまたは非関係型データベースといった複数のデータベースの中に統合される。本明細書に記述されるように、第一データ構造は患者のコンピュータの代わりにサーバコンピュータ上などに遠隔にホストされて/遠隔に存在しており、これによって、こういった存在/ホスティングおかげで患者等のエンドユーザにとってさらなる適応性を可能にし、一方でより効率的な内容のアップデートを提供する。しかしながら、他の実施形態では、第一データ構造は、全体または一部にかかわらず、直接的及び/または間接的にかかわらず、患者のコンピュータ上でローカルにホストされ/ローカルに存在してもよい。こういった構成は、コンピュータ化データベース等の中央データレポジトリから直接的及び/または間接的にかかわらず、週ごとにまたは月ごとに、といったような定期的なアップデートを可能にできる。例えば、こういった構成では、患者のコンピュータ上でローカルにホストされる/ローカルに存在する第一データ構造は、全体または一部にかかわらず、患者のコンピュータから遠隔にホストされる/遠隔に存在する第一データ構造の少なくとも1つの部分的コピーである。

0055

いくつかの実施形態では、第一データ構造は、全てではないがほとんどの所定の回答を含み、本明細書に記述されるように、第一データ構造がデータベースである時などに、コンピュータにデータを入力する。コンピュータは、そういったデータ入力に基づきセル内容及びシェルを管理/生成するよう構成される。プログラムに従う診断セル及び/または治療セルに基づきタスクを実行する一方で、第一データ構造は、言語処理問題を持つ既定の集団によって得られることが予測される回答の一覧を含む。望まれる場合には、第一データ構造内へ格納するために、その後コンピュータは誤った回答を、音韻的、意味的、形態学的、または語彙的といったようなカテゴリへと最初に分類し、例えば頂点及び/または弧を含む数学的対象であるグラフ等の視覚的描写における、形態学的>接辞>接頭辞といったような下位分類分けする。第一データ構造はさらに、音韻、語彙(ボキャブラリ)、的及び/または文的パターンと、診断セル及び/または治療セルを作り出すために必要な目標言語の他の構成要素を含むことができる。例えば、目標言語は、任意の自然言語(すなわち任意の世界地域における人々の任意のグループが話す第一言語)であってもよい。

0056

例えば、図9を参照して示されかつ記述されるように、診断セル及び/または治療セルにおける各刺激アイテムは、グラフ上のノードとして表される。グラフは、失語症を持つ患者といった関わりのある集団によって得られることが予測される、全てではないがほとんどの可能性のある、正しい及び誤った回答を表わす次の低いレベルにおいて頂点で結ばれる。プログラムは患者の誤った回答を関連グラフ内の同一の予測された誤り(ノード)とマッチさせ、次の診断セル及び/または治療セルを作り出すために、続けてグラフは、検査及び/または演習アイテムの適切なセットを示す。よって、図9に説明される実施例のための、単語分割診断検査における刺激アイテムは、beといいう単語である。こういった検査では、患者は単語をそれ自体が持つ個々の音へ分割しなければならない。この刺激アイテムのための、マスターマトリックスといった第一データ構造における対応するノードは、その正しい回答(/bi/)につながっており、かつ誤った回答を予測する。誤った回答は、自然言語、言語学言語習得または発達の根底にあるプロセスの原則及びきまりの知識によって予測される、全てでないがほとんどの可能性のある例と、特別統制された言語(すなわちコミュニケーション障害を持つ個人といった、一般的集団の外部に位置する話者による言語)を含む。刺激単語beのケースでは、予測される誤った回答は、ユーザが子音/b/を除くかまたはこの子音または母音/i/を置き換えることによる例を含む。少なくとも上で識別された分野の1セットからの知識は、例えば、/b/が置き換えられる場合、それらの音声的類似性により、類似の置換音素は/p/または/d/である、といったことを予測するために役立つ。グラフは同様に他の可能性のある置換を考慮に入れる。さらに、/b/なしといった、患者の特定の誤った回答は、特定のコンピュータ動作(/b/を伴う単語を生成する)を引き起こす。生成された単語は、望ましい音の組み合わせを持つ、語彙における実際の単語または無意味語であってもよい。患者の誤った回答が/b/を/p/といったような置換誤りである時、最小ペア

のような重大な差異を持つ単語の少なくとも1つのペアがコンピュータ生成される。患者の回答が1つ以上の誤りを含む場合、全てでないがほとんどの、グラフ上の影響を受けたノードが起動し、これは、治療段階における単語の1つ以上のリストで演習を行わなければならないことを意味する。単語のこのリストが聞いて繰り返す治療シェルに置かれる時、その後患者はそういったリスト内の各単語を1つずつこなすことで、必要なタスクを実行する。さらに、フルテキストが通常いくつかの刺激アイテムを含むので、そういった検査は患者から1つ以上の誤った回答を生じさせる場合がある。よって、いくつかのグラフは、1つの検査出力からマスターマトリックスといった第一データ構造内で有効化されてもよい。例えば、迅速ネーミング診断検査は、いくつかの単語を含む誤りを生じさせる場合がある。こういったケースでは、コンピュータ実装された優先順位アルゴリズムは、次に検査のどのセットまたは演習アイテムを患者に示すかを決定する。

0057

患者マトリックスといった第二データ構造は、各患者に独自に関連している。本明細書に記述されるように、第二データ構造は全てまたは一部にかかわらず、コンピュータ化データベース内に統合される場合がある。他の実施形態では、互いに似ているか似ていないかにかかわらず、第二データ構造は、あらゆる方法で互いに、遠隔にホストされる及び/またはローカルにホストされるかにかかわらず、直接的及び/または間接的であるかどうかにかかわらず、関係型データベースまたは非関係型データベースといった複数のデータベースの中に統合される。本明細書に記述されるように、第二データ構造は患者のコンピュータの代わりにサーバコンピュータ上などに遠隔にホストされて/遠隔に存在しており、これによって、こういった存在/ホスティングのおかげで患者等のエンドユーザにとってさらなる適応性を可能にし、一方でより効率的な内容のアップデートを提供する。しかしながら、サーバコンピュータは第一データ構造及び第二データ構造をホストすることができるかまたは、本明細書に記述されるように、第一データ構造及び第二データ構造が異なるサーバコンピュータ上でホストされるかまたは存在する。さらに、他の実施形態では、第二データ構造は、全体または一部にかかわらず、直接的及び/または間接的にかかわらず、患者のコンピュータ上でローカルにホストされ/ローカルに存在してもよい。こういった構成は、コンピュータ化データベース等の中央データレポジトリから直接的及び/または間接的にかかわらず、週ごとにまたは月ごとに、といったような定期的なアップデートを可能にできる。例えば、こういった構成では、患者のコンピュータ上でローカルにホストされる/ローカルに存在する第二データ構造は、全体または一部にかかわらず、患者のコンピュータから遠隔にホストされる/遠隔に存在する第二データ構造の少なくとも1つの部分的コピーである。さらなる実施形態では、第一データ構造及び第二データ構造は、第一データ構造及び第二データ構造のうち少なくとも1つを個別に参照して本明細書に記述されるあらゆる方法で全体的にまたは部分的にホストされることができる、1つのデータ構造である。

0058

第二データ構造は、個人的、医療的社会学的、民族的人種的、などにかかわらず、ユーザ識別(ID)、名前、自宅住所、生い立ち、といった患者の個人情報と、診断及び評価検査への患者の回答を格納する。さらに、第二データ構造は、本明細書に記述されるようにサービスリクエスタセグメントを介するか、または本明細書に記述されるようにサービスプロバイダセグメントを介するかどうかにかかわらず、コンピュータを介して同時にかつ自動的にアップデートできる。こういったアップデートは、コンピュータを介して第一データ構造を通じてフィルタ分けされた患者からのそれぞれの新しい回答の後に発生する場合がある。さらに、プログラムにおける診断セル及び/または治療セルを介してタスクを実行する一方で、第二データ構造は、誤りの一覧及び特定の患者が生み出した正しい回答を含む。患者の誤りはコンピュータを介して、音韻的、意味的、形態学的、または語彙的といったようなカテゴリへと分類され、マスターマトリックスといった第一データ構造の方法でグラフ内に、形態学的>接辞>接頭辞といったような下位分類分けする。

0059

患者の誤った回答が、マスターマトリックスといった第一データ構造内のグラフの1つ上のノードに置かれる時、このグラフの次の低いレベルにおいてつながった頂点及びコンピュータ実装された優先順位アルゴリズムは、この患者のために次の診断セル及び/または治療セルを決定する。患者マトリックスといった第二データ構造は、以前に識別された問題のために患者が新たな誤りをし、及び/または患者が全て正しい回答を提供すると、治療の間中継続的にアップデートされる。患者マトリックスといった第二データ構造は、患者の進捗を追跡するために用いられ、患者は、スプレッドシートドキュメント、視覚的描写ドキュメントワードプロセッサドキュメント、またはそれらのあらゆる組み合わせといった適切なフォーマットでの患者の進捗レポートにリアルタイムでアクセスしてもよい。患者マトリックスといった第二データ構造における関連情報は、問題の有効性を全体的または部分的に分析しかつ監視するために学習解析論データベースへ送られる。

0060

技術はさらに、言語処理障害の矯正における技術の効率を監視し向上するために採用される、学習解析論コンピュータアルゴリズムまたは類似の方法に基づく患者の正しい回答及び不適格な表出を格納するデータベースを介して利用可能である。例えば、プログラムの有効性は、学習分析論または第二データ構造を介してといった類似の方法を用いて、格納された患者データを検索することによって向上する。第二データ構造は、多くの有用な情報を含む。多くの有用な情報は、患者のデモグラフィック、誤りの一般的なタイプ(例えば、音韻論の、形態学の、語彙的な、意味論の、または構文上の誤り)、異なる治療セルの成功率、等を含む。効率的なデータ管理及び特定の基準による個人及びグループ情報の検索は、研究及び治療の増進のための有用な洞察を生み出す。さらに、学習分析論データは、第一データ構造及び第二データ構造のうち少なくとも1つに関して本明細書に記述されるように、コンピュータ化データベース内に、または他のコンピュータ化データベース内に、全てまたは一部にかかわらず格納されてもよい。他の実施形態では、互いに似ているか似ていないかにかかわらず、学習分析論データは、あらゆる方法で互いに、遠隔にホストされる及び/またはローカルにホストされるかにかかわらず、直接的及び/または間接的であるかどうかにかかわらず、関係型データベースまたは非関係型データベースといった複数のデータベースの中に統合される。本明細書に記述されるように、学習分析論データは患者のコンピュータの代わりにサーバコンピュータ上などに遠隔にホストされて/遠隔に存在している。これによって、こういった存在/ホスティングのおかげで患者等のエンドユーザにとってさらなる適応性を可能にし、一方でより効率的な内容のアップデートを提供する。しかしながら、サーバコンピュータは、学習分析論データ、第一データ構造及び第二データ構造をホストすることができるかまたは、本明細書に記述されるように、学習分析論データ、第一データ構造及び第二データ構造が異なるサーバコンピュータ上でホストされるかまたは存在する。また、他の実施形態では、学習分析論データは、全体または一部にかかわらず、直接的及び/または間接的にかかわらず、患者のコンピュータ上でローカルにホストされ/ローカルに存在してもよい。こういった構成は、コンピュータ化データベース等の中央データレポジトリから直接的及び/または間接的にかかわらず、週ごとにまたは月ごとに、といったような定期的なアップデートを可能にできる。例えば、こういった構成では、患者のコンピュータ上でローカルにホストされる/ローカルに存在する学習分析論データは、全体または一部にかかわらず、患者のコンピュータから遠隔にホストされる/遠隔に存在する学習分析論データの少なくとも1つの部分的コピーである。さらなる実施形態では、学習分析論データ、第一データ構造及び第二データ構造は、学習分析論データ、第一データ構造及び第二データ構造のうち少なくとも1つを個別に参照して本明細書に記述されるあらゆる方法で全体的にまたは部分的にホストされることができる、1つのデータ構造である。

0061

学習分析論データベースは、ゲームプレイを含む患者の実行履歴の結果の全てではないがほとんどを収集し、かつ格納するバックエンドコンピュータインフラ内で使用してもよい。バックエンドインフラ上で実行するコンピュータ実装された学習分析論アルゴリズムは、一般的な実行問題または誤り、ライブアシスタント呼び出しの頻度、ゲームプレイ及び/またはタスク実行のタイプの頻度、繰り返し失敗する傾向にあるゲームまたはタスクのタイプ、一日に何時間及び週に何日プレイしたか、連続プレイ時間、プレイの間隔、患者が介助を要求した頻度、などといったテーマを決定するためにそういった結果を分析する。そういったアルゴリズム分析に基づき、マスターマトリックスといった第一データ構造への変更は、スピードの向上及び/または患者の進歩の有効性を手助けするために実行されてもよい。そういった変更は、全ての患者に新たな変更をすぐにもたらすよう、サーバコンピュータの迅速リブート時に実行されてもよい。あるいは、そういった変更はサーバコンピュータのリブートなしで起動中にリアルタイムで実行されてもよい。

0062

学習分析論データベースに格納されたデータは、バックエンドコンピュータインフラ上で実行するコンピュータアルゴリズムによって分析されてもよく、または傾向を識別し及び/または直ちに問題解決を行うためにシステム管理者によってテーマまたは図形により熟考されてもよい。そういったアルゴリズムは、電子メール、メール、チャット、音声、バイブレーション、視覚的刺激、等のメッセージを介して問題発生個所をシステム管理者に遠隔的に警告するよう設計されてもよく、サービスプロバイダまたは本明細書に記述されるようなサービスリクエスタ技術のうち少なくとも1つをより迅速にまたはリアルタイムに変更することを可能にする。類似のメカニズムは、即刻のまたは特別な注意が必要な特定の患者を識別するために配備される。

0063

いくつかの実施形態では、開示の技術はコンピュータ実装の誤り分析アルゴリズムを可能にする。さらに詳細には、プログラムは、事前指定され、予測された患者回答の1セットに対して第一データ構造を通じて出力された検査を処理することを介して誤り分析アルゴリズムを実行する。例えば、患者にhunterという単語における接辞を識別するようねる質問のために、予測される回答は、1)‐er(正解)、2)hunt(誤り)、3)なし(誤り)、4)hunter(誤り)、または5)その他(誤り)を含む。従って、誤り分析アルゴリズムは、誤りのパターンを識別し、かつ問題が生じる時の誤りの発生源を追跡するために自然言語の構造及びプロセス(原則及びきまり)の知識を用いる学習者の誤りの分析を伴う。本明細書に記述されるように、患者の実際の回答を正しい回答を目的とした1セットと比較するためにそういった誤り分析アルゴリズムが利用される。例えば、患者の表出の誤り分析は、‐er(hunter)、‐or(editor)、及び‐tion(action)といった一般的な接辞の認識に患者が常に失敗することを明らかにする場合がある。このケースでは、分析アルゴリズムの結果は単語形成処理(形成学的)の少なくとも一部に基づくが、そういった誤り分析は言語のあらゆる構成要素(音韻的、意味論的、語彙的、構文的)を対象にでき、かつあらゆる明確な側面に基づくことができる。誤り分析アルゴリズムは、バックエンドコンピュータインフラ上で実行できる。さらに、誤り分析アルゴリズムは、第二言語習得の分野から取り入れられている。

0064

いくつかの実施形態では、開示の技術はコンピュータ実装の優先順位アルゴリズムを可能にする。さらに詳細には、マスターマトリックスといった第一データ構造における全てではないがほとんどのカテゴリ及び/またはアイテムは、言語、伝達機能、自身の怠慢または不適格性による影響の重要性、等の発生頻度に基づき加重値を割り当てられる。この値は、どの診断または治療アイテム、またはセルが次に存在するかを決定する。優先順位アルゴリズムは、前者が後者よりもより頻繁に発生するので、unimportantという形容詞における冠詞theを選択する。優先順位アルゴリズムは、バックエンドコンピュータインフラ上で実行できる。

0065

いくつかの実施形態では、開示の技術はライブアシスタント機能を可能にする。さらに詳細には、患者が2回などの数回の挑戦の末、セルの評価検査を合格できなかった場合、または患者が第一データ構造の内容を介して予測されない回答を生み出した場合、その後ライブアシスタントは次の段階へ患者が進展するのを手助けするために介入してもよい。例えば、そういったライブアシスタントは、高度な音声認識、人間とコンピュータの意思疎通、及び/または伝達能力を持つ自動プログラムの形を取る。あるいは、そういったライブアシスタントはコールセンター等の実際の人間が操作する通信の形を取る。例えば、そういった通信は、電話通信、電話会議、チャット、または開示の技術がオフィス研究室環境内で統合されている時などにおいては個人的訪問を含む。

0066

いくつかの実施形態では、アクセスしやすさを容易にするために、本開示は、インターネットベースウェブサイトまたはポータルサイトからの患者の診断及び/または患者の治療を可能にし、プログラムはクラウドサーバー上で実行する。しかしながら、そういった送達方法は、本明細書に記述されるように、モバイルアプリを介して全体的にまたは部分的に、補足及び/または補完することができる。そういった配置の利便性の1つは、相対的にシンプルな患者のプロフィールの管理及び患者の診断及び治療プログラムへの容易なアクセスの許容である。異なるアプリが異なる治療シェル(タスク)のために配置されてもよい。さらに、そういった配置は、診断及び治療のうち少なくとも1つの一時的休止及び再開を許可してもよい。従って、そういった機能は、数か月かけてといったようにいくつかの期間にわたって利用することができる。

0067

いくつかの実施形態では、本開示は複数の様式を可能にする。さらに詳細には、診断及び/または治療セルは、映像、音声、テキスト、図形、アニメーション、ウェブ会議、または最新技術により利用可能な他のものを含む任意の様式、または様式の組み合わせを利用してもよい。患者は、語音明瞭度演習における自己向きのまたは背面向きのカメラといった電子的及び/または物理的サポート、及び他の次世代技術を採用してもよい。プログラムはさらに、訓練のため、及び患者からの入力を受信し分析するために声及び/または音声認識ソフトウェアを採用してもよい。生体監視及びフィードバックは、患者の能力及び回答に対するプログラムの感度の増加及びそれによるプログラムの有効性を増加するために組み込まれてもよい。これは注意欠陥を持つ人たちにとってとりわけ有用である場合がある。検知システムは、視線(注意の焦点を監視するため)、脈及び瞬目率(ストレス及び精神疲労を監視するため)、及びの動き(ろれつを監視するため)を含む生体データを収集するためにプログラムにインストールされてもよい。そういったセンサはプログラムと患者に生体フィードバックを提供してもよい。患者が即時フィードバックとしてそういった情報を受け取る時、プログラムは特にウェアラブルまたは他の携帯可能な装置において控えめに届けられた場合には、患者の日常生活シームレス調和できる。この実施形態では、プログラムは、患者の日常生活において最大限努力を投じるので、患者の言語誤り訂正をリアルタイムに提供し得る。

0068

いくつかの実施形態では、本開示は、実行痕跡/患者の実行履歴を利用可能にする。さらに詳細には、プログラムは患者マトリックスといった第二データ構造内に患者の正しい及び誤った回答を格納するだけでなく、以前完了した診断及び治療セルの全てから患者の得点を容易にアクセス可能な形式で表示する。患者の進捗レポートは、患者が各セルを完了する間に継続的にアップデートされてもよい。プログラムは、患者の実行履歴と進展の計画された既定の道筋との比較を表示してもよい。この視覚的表示は、識別された言語処理問題の全てを十分に排除することといった患者の既定の目標に向かって患者が取り組み続けられるよう励ます。

0069

いくつかの実施形態では、本開示は報酬システムを利用可能にする。さらに詳細には、診断検査、評価検査、及び/または訓練演習は、年齢に適した双方向ゲームとして届けられてもよい。各パートのための患者の実行は、得点とされる、患者が仮想的または物理的オブジェクトに交換可能な報酬ポイント多人数参加型のゲーム等用に得られた時間、または患者の訓練を満足いくよう完了するために患者が努力を費やすよう動機づけるための他の形状の動因へと変換してもよい。ロイヤリティシステムベースで動作できるこういった報酬は、賞品、現金、品物、サービス、航空会社のマイレージポイント、追加の治療セッション、個人的診断及び/または治療セッション等に交換可能であってもよい。

0070

図1は、本開示に従うコンピュータネットワークモデルの例示的実施形態の概略図である。コンピュータネットワークモデル100は、ネットワーク102、サーバ104、及びクライアント106を含む。そういった分散型動作モデルは、リソース/サービスを供給するサーバ104とリソース/サービスを要求するクライアント106の間でタスク/作業量を割り当てる。サーバ104及びクライアント106はコンピュータ/アプリケーションの違いを説明するが、他の実施形態では、サーバ104及びクライアント106は、1つのシステム/アプリケーション内に存在する。さらに、いくつかの実施形態では、モデル100は、サーバ104等の少ないコンピュータへの多くのリソース配分を必要とし、クライアント106の複雑性がどのくらいの計算がコンピュータの数にオフロードされたかによって決まる。すなわちクライアント106からサーバ104上にオフロードされたさらなる計算が、ネットワークソースにより依存しかつローカルコンピューティングリソースにより少なく依存するといったようなより軽いクライアント106を引き起こす。

0071

ネットワーク102は、コンピュータの一群及び/またはリソース及び/または情報の共有を許可する複数の通信チャネルを介して相互接続する他のハードウェアといった複数のノードを含む。そういった相互通信は直接的及び/または間接的であってもよい。ネットワーク102は有線及び/または無線であってもよい。ネットワーク102は、暗号化及び/または非暗号化にかかわらず、短い及び/または長い距離を通信することを許可する。ネットワーク102は、イーサネット登録商標)、通信制御プロトコル(TCP)/インターネットプロトコル(IP)などといったネットワークプロトコルの少なくとも1つを介して動作できる。ネットワーク102は、パーソナルエリアネットワークローカルエリアネットワークホームエリアネットワーク、ストレージエリアネットワークキャンパスエリアネットワークバックボーンネットワークメトロポリタンエリアネットワークワイドエリアネットワークエンタープライズプライベートネットワーク仮想プライベートネットワーク仮想ネットワーク衛星ネットワークコンピュータクラウドネットワーク、インターネットワークセルラーネットワーク、などといったあらゆる規模を持っていてもよい。ネットワーク102は、インターネット及び/またはエクストラネットであってもよく及び/またはそれを含んでもよい。ネットワーク102は、インターネットであってもよく及び/またはインターネットを含んでもよい。ネットワーク102は、サブネットワーク及び/または異なるネットワークにかかわらず、ネットワーク102と同一か及び/または異なるかにかかわらず、他のネットワークを含む場合がある及び/または他のネットワークとの通信を可能にできる。ネットワーク102は、ハードウェアベース及び/またはソフトウェアベースにかかわらず、コンピュータ、ネットワークインターフェースカードリピータ、ハブ、ブリッジ、スイッチ、機能拡張装置、及び/またはファイヤーウォールといったハードウェアを含む場合がある。ネットワーク102は、本開示の関連するあらゆる内容に無関係の、1つの及び/またはさらなる事物によって及び/または代わりに直接的及び/または間接的に動作できる。

0072

サーバ104は、ハードウェアベース及び/またはソフトウェアベースであってもよい。サーバ104は、直接的及び/または間接的のいずれにかかわらず、サーバコンピュータであり及び/または固定であるか携帯型であるかにかかわらず、キオスクワークステーション、車両、地上、海上または空中のいずれにかかわらず、デスクトップラップトップタブレット携帯電話メインフレームスーパーコンピュータサーバファーム、などにホストされる。サーバコンピュータは、利用可能なタッチスクリーンであってもよく及び/または非タッチスクリーンであってもよい。サーバコンピュータは、他のコンピュータシステム及び/またはクラウドコンピューティングシステムを含んでもよく及び/またはその一部であってもよい。サーバコンピュータは、iOS(登録商標)、Windows(登録商標)、Android(登録商標)、Unix(登録商標)、Linux(登録商標)及び/またはその他のあらゆるタイプのオペレーティングシステム(OS)を動作できる。サーバコンピュータは、直接的及び/または間接的にかかわらず、マウス、キーボード、前向き及び/または後ろ向きのいずれにかかわらず、カメラ、加速度計、タッチスクリーン、生体読込器、クリッカー、及び/またはマイクロフォンといった入力装置を含むことができる及び/または入力装置に接続できる。サーバコンピュータは、直接的及び/または間接的にかかわらず、ディスプレイ、スピーカ、ヘッドフォン、ジョイスティック、ビデオゲームコントローラバイブレータ、及び/またはプリンタといった出力装置を含むことができる及び/または出力装置に接続できる。いくつかの実施形態では、入力装置及び出力装置は1つのユニット内に統合できる。サーバコンピュータは、全地球測位システム(GPS)、信号三角測量システムなどを介してといった全地球測位決定のための電気回路を含んでもよい。サーバコンピュータは、近距離無線通信(NFC)電気回路を備えてもよい。サーバコンピュータは、直接的及び/または間接的にかかわらずサーバ104にデータを送ることができる関係型データベースまたは非関係型データベースといったデータベースを、直接的及び/または間接的にかかわらずホストでき、実行でき、及び/または接続することができる。

0073

サーバコンピュータを介するサーバ104は、直接的及び/または間接的に、選択的に及び/または非選択的に、暗号化及び/または非暗号化で、有線で及び/または無線で、接触を通じて及び/または非接触で、といったようにネットワーク102と通信する。そういった通信は、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアモジュール、モバイルアプリ、ブラウザ、ブラウザ拡張、OS、及び/またはそれらのあらゆる組み合わせを介することができる。例えば、そういった通信は、ハイパーテキストトランスファープロトコルセキュアHTTPS)といった一般的なフレームワークアプリケーションプログラミングインターフェースAPI)を介することができる。

0074

クライアント106は、ハードウェアベース及び/またはソフトウェアベースであってもよい。クライアント106は、直接的及び/または間接的のいずれにかかわらず、患者コンピュータであり及び/または固定であるか携帯型であるかにかかわらず、ターミナル、キオスク、ワークステーション、車両、地上、海上または空中のいずれにかかわらず、デスクトップ、ラップトップ、タブレット、携帯電話、メインフレーム、スーパーコンピュータ、サーバファーム、などにホストされる。患者コンピュータは、利用可能なタッチスクリーンであってもよく及び/または非タッチスクリーンであってもよい。患者コンピュータは、他のコンピュータシステム及び/またはクラウドコンピューティングシステムを含んでもよく及び/またはその一部であってもよい。患者コンピュータは、iOS(登録商標)、Windows(登録商標)、Android(登録商標)、Unix(登録商標)、Linux(登録商標)及び/またはその他のあらゆるタイプのOSを動作できる。患者コンピュータは、マウス、キーボード、前向き及び/または後ろ向きのいずれにかかわらず、カメラ、加速度計、タッチスクリーン、生体読込器、クリッカー、及び/またはマイクロフォンといった入力装置及び/またはディスプレイ、ヘッドフォン、ジョイスティック、ビデオゲームコントローラ、バイブレータ、及び/またはプリンタといった出力装置を含むことができる及び/または入力装置に接続できる。いくつかの実施形態では、入力装置及び出力装置は1つのユニット内に統合できる。患者コンピュータは、GPS、信号三角測量システムなどを介してといった全地球測位決定のための電気回路を含んでもよい。患者コンピュータは、NFC電気回路を備えてもよい。患者コンピュータは、直接的及び/または間接的にかかわらず患者106にデータを送ることができる関係型データベースまたは非関係型データベースといったデータベースを、直接的及び/または間接的にかかわらずホストでき、実行でき、及び/または接続することができる。

0075

患者コンピュータを介するクライアント106は、直接的及び/または間接的に、選択的に及び/または非選択的に、暗号化及び/または非暗号化で、有線で及び/または無線で、接触を通じて及び/または非接触で、といったようにネットワーク102と通信する。そういった通信は、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアモジュール、モバイルアプリ、ブラウザ、ブラウザ拡張、OS、及び/またはそれらのあらゆる組み合わせを介することができる。例えば、そういった通信は、HTTPSといった一般的なフレームワーク/APIを介することができる。

0076

他の実施形態では、サーバ104及びクライアント106は、1つのシステム内にホストされる時または赤外線またはブルートゥース(登録商標)といった短距離無線通信プロトコルを介するといった互いに近接してローカル接続である時、同様に互いに直接通信できる。そういった直接的通信は、選択的及び/または非選択的、暗号化及び/または非暗号化で、有線及び/または無線で、接触を通じて及び/または非接触であってもよい。クライアント106の多くが相対的に同時にサーバ104とセッションを開始できるので、いくつかの実施形態では、動作の効率性継続性、及び/または冗長性のために、サーバ104は負荷バランシング技術及び/またはフェイルオーバー技術を採用する。

0077

他のコンピューティングモデルも同様に可能である。例えば、そういったモデルは、Bit−Torrent(登録商標)、またはコンピュータが単一のシステムとして見なすことができるようネットワークされたコンピュータが一緒に動作するコンピュータクラスタを介するといった分散コンピューティングの代わりに、ピアツーピア(P2P)といった分散型コンピューティングを備えることができる。

0078

図2は、本開示に従うコンピュータネットワーク構造の例示的実施形態の概略図である。コンピュータネットワークアーキテクチャ200は、サービスプロバイダセグメント及びサービスリクエスタセグメントと通信するネットワーク202を備える。サービスプロバイダセグメントは、サーバコンピュータ204及びデータベース206を備える。サービスリクエスタセグメントは、ワークステーションコンピュータ208、タブレットコンピュータ210、デスクトップコンピュータ212、ラップトップコンピュータ214、携帯電話216を備える。アーキテクチャ200は、モデル100に従って動作する。しかしながら、他の実施形態では、アーキテクチャ200は、本明細書に記述されるように、直接的通信、分散型コンピューティング、分散コンピューティング、及び/またはそれらのあらゆる組み合わせといった他のコンピューティングモデルに従って動作する。ネットワーク202は、ネットワーク102に従って動作する。しかしながら、他の実施形態では、ネットワーク202は、本明細書に記述されるように、他のネットワークタイプに従って動作する。

0079

サービスプロバイダセグメントは、構造的及び/または機能的に同一及び/または互いに異なるかどうかにかかわらず、直接的及び/または間接的といったように、有線及び/または無線で、選択的及び/または非選択的に、暗号化及び/または非暗号化で、接触を通じて及び/または非接触であるといったように、互いに伝達的に接続する及び/または互いに伝達的に接続しないかどうかにかかわらず、同時及び/または非同時であるかにかかわらず、制御が単一の事物を介する及び/または複数の事物を介するかにかかわらず、本開示の関連するあらゆる内容に無関係の、1つ以上のサーバコンピュータ204及び/または1つ以上のデータベース206を備えることができる。同様に、サービスリクエスタセグメントは、構造的及び/または機能的に同一及び/または互いに異なるかどうかにかかわらず、直接的及び/または間接的といったように、有線及び/または無線で、選択的及び/または非選択的に、暗号化及び/または非暗号化で、接触を通じて及び/または非接触であるといったように、互いに伝達的に接続する及び/または互いに伝達的に接続しないかどうかにかかわらず、同時及び/または非同時であるかにかかわらず、制御が単一の事物を介する及び/または複数の事物を介するかにかかわらず、本開示の関連するあらゆる内容に無関係の、5つ以下及び/または5つ以上のコンピュータ208、210、212、214、216を備えることができる。

0080

コンピュータ204は、同時及び/または非同時であるかにかかわらず、直接的及び/または間接的に、有線及び/無線で、選択的に及び/または非選択的に、暗号化及び/または非暗号化で、接触を通じて及び/または非接触で、といったようにネットワーク202と通信する。コンピュータ204は、例えばネットワークカードであるコンピュータ204のハードウェア構成要素といったハードウェアユニットを介するそういった通信を手助けする。しかしながら、他の実施形態では、コンピュータ204は、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアモジュール、モバイルアプリ、ブラウザ、ブラウザ拡張、OS、及び/またはそれらのあらゆる組み合わせといったソフトウェアユニットを介してそういった通信を手助けする。例えば、そういった通信は、HTTPSといった一般的なフレームワーク/APIを介することができる。サービスリクエスタセグメントのサイズが原因で、コンピュータ204は、動作の効率性、継続性、及び/または冗長性のために、負荷バランシング技術及び/またはフェイルオーバー技術を採用する。

0081

コンピュータ204が、直接的及び/または間接的に、有線及び/または無線で、選択的及び/または非選択的に、暗号化及び/または非暗号化で、といったようにデータベース206と通信するように、コンピュータ204は動作可能なようにデータベース206に接続される。コンピュータ204は、例えばネットワークカードであるコンピュータ204のハードウェア構成要素としてハードウェアユニットを介するそういった通信を手助けする。しかしながら、他の実施形態では、コンピュータ204は、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアモジュール、モバイルアプリ、ブラウザ、ブラウザ拡張、OS、及び/またはそれらのあらゆる組み合わせといったソフトウェアユニットを介してそういった通信を手助けする。例えば、そういった通信は、MySQL(登録商標)、Oracle(登録商標)、または他の適切なシステムといった、コンピュータ204にホストされるデータベース管理システムDBMS)を介して採用されるHTTPSといった一般的なフレームワーク/APIを介することができる。同様に、コンピュータ204は、データベース206をローカルにホストでき、及び/またはデータベース206に遠隔でアクセスすることができる。代わりに、コンピュータ204及びデータベース206は、1つの現場内にあってもよいが、明確に統合される。さらに、コンピュータ204は、同時及び/または非同時であるかにかかわらず、直接的及び/または間接的に、有線及び/無線で、選択的に及び/または非選択的に、暗号化及び/または非暗号化で、接触を通じて及び/または非接触で、といったように1つ以上のデータベース206をホストできる及び/または動作可能なように接続できる。また、データベース206は、同時及び/または非同時であるかにかかわらず、直接的及び/または間接的に、有線及び/無線で、選択的に及び/または非選択的に、暗号化及び/または非暗号化で、接触を通じて及び/または非接触で、といったように1つ以上のコンピュータ204上でホストできる。

0082

データベース206は、整理されたデータの一群を含む。ブール及び/または文字といった旧式タイプ、配列及び/または共用体といった複合タイプ、及び/またはリスト、キュー、デッキ、スタック、ストリング、ツリー、及び/またはグラフといった抽象データタイプのいずれにかかわらず、データはあらゆるタイプであってもよい。データは、配列、マップ、テーブル、マトリックス、ベクター、及び/またはリストといった線形構造、ツリー、パゴダトリープ、ヒープ、及び/またはトライといったツリー構造、テーブル、リスト、及び/またはフィルタといったハッシュ構造、グラフ、マトリックス、スタック、及び/または図形といったグラフ構造、及び/またはそれらのあらゆる組み合わせといった、あらゆる構造を整理したものであってもよい。整理されたデータの一群は、患者情報、言語関連障害シェル情報、言語関連障害セル情報、患者マトリックス情報、マスターマトリックス情報、分析情報、及び/または他の関連情報といった内容を含むことができる。データベース206は、コンピュータ206上で動作するDBMSを介するといったコンピュータ204を介してアクセスされる。データベース206は関連データベースであるが、他のデータベースモデルは、次の関係といった可能性がある。コンピュータ204及びデータベース206は互いに明確に配置されるが、他の実施形態では、コンピュータ204はデータベース206をホストする。コンピュータ204及びデータベース206は単一の動作主体を介して動作するが、他の実施形態では、コンピュータ204及びデータベース206は、異なる動作主体を介して動作する。さらに、ネットワーク202を介してコンピュータ204がデータベース206と通信するように、データベース206はネットワーク202と通信できる。

0083

ワークステーションコンピュータ208、タブレットコンピュータ210、デスクトップコンピュータ212、ラップトップコンピュータ214、及び携帯電話216は、直接的及び/または間接的に、有線及び/または無線で、選択的及び/または非選択的に、暗号化及び/または非暗号化で、同時及び/または非同時で、オンデマンド及び/または非オンデマンドで、といったようにネットワーク202と通信する。あらゆる組み合わせ方法においても、ワークステーションコンピュータ208、タブレットコンピュータ210、デスクトップコンピュータ212、ラップトップコンピュータ214、及び携帯電話216は、ワークステーションコンピュータ208、タブレットコンピュータ210、デスクトップコンピュータ212、ラップトップコンピュータ214、及び携帯電話216のハードウェア構成要素といったハードウェアユニットを介して、例えばトランシーバ及び/またはネットワークカードであるそういった通信を手助けする。他の実施形態では、ワークステーションコンピュータ208、タブレットコンピュータ210、デスクトップコンピュータ212、ラップトップコンピュータ214、及び携帯電話216は、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアモジュール、モバイルアプリ、ブラウザ、ブラウザ拡張、OS、及び/またはそれらのあらゆる組み合わせといったソフトウェアユニットを介してそういった通信を手助けする。例えば、そういった通信は、HTTPSといった一般的なフレームワーク/APIを介することができる。さらに、他のタイプのサービスリクエスタは、スタンドアロン型カメラ、現金自動預け払い機ATM)、暗号型通貨マイナー、キオスク、ターミナル、メガネ型コンピュータ、埋め込み型コンピュータといったウェアラブルコンピュータ、または他の適切なコンピューティング装置といった可能性がある。

0084

ワークステーションコンピュータ208、タブレットコンピュータ210、デスクトップコンピュータ212、ラップトップコンピュータ214、及び携帯電話216のうち少なくとも2つが、同時に及び/または非同時に、同一の方法で及び/または異なる方法で、ネットワーク202を介して通信できる。さらに、ワークステーションコンピュータ208、タブレットコンピュータ210、デスクトップコンピュータ212、ラップトップコンピュータ214、及び携帯電話216は、異なる動作主体を介して動作するが、他の実施形態では、ワークステーションコンピュータ208、タブレットコンピュータ210、デスクトップコンピュータ212、ラップトップコンピュータ214、及び携帯電話216のうち少なくとも2つが単一の動作主体を介して動作する。

0085

サービスプロバイダセグメントは、ネットワーク202を介してデータをサービスリクエスタセグメントへ供給する。そういった供給は、プッシュ技術及び/またはプル技術を介することができる。例えば、プッシュ技術は、コンピュータ204を介してといったようにサービスプロバイダセグメントを介して開始することを要求できる。その結果、定期的にアップデート可能な情報は、サービスリクエスタセグメント上への同時会議メッセージング、及び/またはファイル配付を介してといったように、コンピュータ204を介してプッシュされてもよい。同様に、例えば、プル技術は、携帯電話216を介してといったようにサービスリクエスタセグメントを介して開始することを要求できる。その結果、ウェブブラウジング、及び/またはウェブフィーディングを介してといったように、情報は携帯電話216を介してサービスプロバイダセグメントからプルされてもよい。

0086

動作の1つのモードでは、言語関連障害診断データ及び/または診断データに基づく治療データは、ネットワーク202を介して、サービスプロバイダセグメントを介してサービスリクエスタセグメントへ供給される。例えば、コンピュータ204はデータベース206からの診断データ及び/または治療データを、言語関連障害患者を介して動作されるものとして携帯電話216上にオンデマンドで送る。コンピュータ204は、携帯電話216から患者回答を受け取り、さらに粒度の細かい診断及び/または治療のために、そういった回答を動的にかつ反復的に処理する。コンピュータ204及び/またはデータベース206の動作は、患者の承諾を介してといったように、そういった送信がどのように起きるかを制御でき、及び/または他の言語関連障害患者から動的に反復的に得たデータに基づくといった診断データ及び/または治療データをアップデートできる。

0087

図3は、本開示に従うコンピュータネットワークダイアグラムの例示的実施形態の概略図である。コンピュータネットワーク図300は、ネットワーク302、コンピュータシステム304、オペレータコンピュータ306、及び患者コンピュータ308を備える。ネットワーク302は、ネットワーク202に従って動作するが、本明細書に記述されるように、他のネットワークタイプである可能性がある。サービスプロバイダセグメントは、ネットワークベースの言語関連障害診断及び治療のためといった、ネットワークベースの遠隔治療サービスとしての機能を持つシステム304を備える。システム304は、本明細書に記述されるように、ネットワーク302と通信する。ワークステーションコンピュータ208、タブレットコンピュータ210、デスクトップコンピュータ212、ラップトップコンピュータ214、及び携帯電話216のうちの少なくとも1つといったオペレータコンピュータ308は、そういった送信がどのように起きるかを制御するためなどに、患者の承諾を介してといったようにシステム304と通信でき、及び/または他の言語関連障害患者から動的に反復的に得たデータに基づくといった診断データ及び/または治療データをアップデートできる。サービスリクエスタセグメントは、ワークステーションコンピュータ208、タブレットコンピュータ210、デスクトップコンピュータ212、ラップトップコンピュータ214、携帯電話216のうちの少なくとも1つといった患者コンピュータ308を備える。他の実施形態では、オペレータコンピュータ306及び患者コンピュータ308は、単一のコンピュータである。オペレータコンピュータ306及び患者コンピュータ308は、本明細書に記述されるように、ネットワーク302と通信する。さらに、オペレータコンピュータ306は、全体的または部分的にかかわらず、患者コンピュータ308に、電話通話、電話会議、チャット、または他のものを介してといったように直接的または間接的にかかわらず、ライブアシスタント機能を供給するために構成されてもよい。

0088

図4は、本開示に従うコンピュータの例示的実施形態の概略図である。コンピュータ400は、プロセッサ402、プロセッサ402に動作可能に接続するメモリ404、プロセッサ402に動作可能に接続するネットワーク通信ユニット406、プロセッサ402に動作可能に接続するカメラ408、プロセッサ402に動作可能に接続するディスプレイ410、プロセッサ402に動作可能に接続するスピーカ412、プロセッサ402に動作可能に接続する位置情報ユニット414、プロセッサ402に動作可能に接続するグラフィックスユニット416、及びプロセッサ402に動作可能に接続するマイクロフォン418を備える。コンピュータ400は、プロセッサ402に電力を供給する電源420、メモリ404、ネットワーク通信ユニット406、カメラ408、ディスプレイ410、スピーカ412、位置情報ユニット414、グラフィックスユニット416、及びマイクロフォン418を備える。プロセッサ402、メモリ404、ネットワーク通信ユニット406、カメラ408、ディスプレイ410、スピーカ412、位置情報ユニット414、グラフィックスユニット416、マイクロフォン418、及び電源420のうちの少なくとも2つが1つのユニットに統合されるが、プロセッサ402、メモリ404、ネットワーク通信ユニット406、カメラ408、ディスプレイ410、スピーカ412、位置情報ユニット414、グラフィックスユニット416、マイクロフォン418、及び電源420のうちの少なくとも1つは、スタンドアロン型の場合、ローカルにまたは遠隔に、直接的または間接的に、コンピュータ400へ動作可能なように接続されてもよい。さらに、他の実施形態では、コンピュータ400は、ネットワーク通信ユニット406、カメラ408、ディスプレイ410、スピーカ412、位置情報ユニット414、グラフィックスユニット416、及びマイクロフォン418のうちの少なくとも1つを備えない。生体読取機、クリッカー、バイブレータ、プリンタ、等といった、入力ユニット及び/または出力ユニットのいずれであるにかかわらず、コンピュータ400は他のユニットを備えることができる。

0089

プロセッサ402は、マルチコアプロセッサといったようなハードウェアプロセッサを備える。例えば、プロセッサ402は、中央処理装置(CPU)を備える。

0090

メモリ404は、持続性であるコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備える。媒体は、プロセッサ402を介して実行するためのソフトウェアアプリケーションといった複数のコンピュータ読み取り可能な指示を格納する。指示は、本明細書に記述されるように、言語関連障害の診断及び/または治療のための方法実行を手助けするために、プロセッサ402に指示を出す。メモリ404のいくつかの実施例は、ランダムアクセスメモリ(RAM)といった揮発性記憶装置、またはハードディスクドライブまたはリードオンリーメモリ(ROM)といった非揮発性記憶装置を含む。例えば、メモリ404は、フラッシュメモリを含む。メモリ404は、プロセッサ402と有線で通信する。また、例えば、メモリ402は、ネットワーク通信ユニット406、カメラ408、ディスプレイ410、スピーカ412、位置情報ユニット414、グラフィックスユニット416、マイクロフォン418、または他の入力及び/または出力ユニットのうち少なくとも1つを動作するために、複数の指示セットといった複数のコンピュータ読み取り可能な指示を格納する。

0091

ネットワーク通信ユニット406は、有線または無線、直接的または間接的であるかにかかわらず、コンピュータネットワーク通信のためのネットワークインターフェースコントローラを備える。例えば、ネットワーク通信ユニット406は、IEEE802.11基準といった電気電子技術者協会(IEEE)802基準の1セットから選択された少なくとも1つの基準に基づくコンピュータネットワーキング通信のためのハードウェアを備える。例えば、ネットワーク通信ユニット406は、IEEE802.11(g)基準に従って動作する無線ネットワークカードを備える。ネットワーク通信ユニット406は、プロセッサ402と有線で通信する。

0092

カメラ408は、写真及び/またはビデオといった画像取得のためのレンズを備える。カメラ408は、圧縮形式または非圧縮形式でメモリ404上に取得した視覚的情報を格納する。カメラ408は、例えば画像取得前、最中及び/または後で、ディスプレイ410上に画像表示できる。カメラ408は、フラッシュ照明ユニットを備えてもよい。カメラ408は、光学的またはソフトウェアベースのいずれにかかわらず、ズームすることができる。カメラ408は、プロセッサ402と有線で通信する。カメラ408はさらに、無線等でプロセッサ402と遠隔接続できる。

0093

ディスプレイ410は、視覚的及び/または触覚的情報を表示するための領域を備える。ディスプレイ410は、電子的視覚ディスプレイフラットパネルディスプレイ液晶ディスプレイ(LCD)、及び体積ディスプレイのうち少なくとも1つを備える。例えば、ディスプレイ410は、タッチ可能なコンピュータモニタを備える。ディスプレイ410は、プロセッサ402と有線で通信する。ディスプレイ410はさらに、無線等でプロセッサ402と遠隔接続できる。

0094

スピーカ412は、電機音声信号入力応答して音を供給する電気音響変換器といった、ラウドスピーカを備える。例えば、スピーカ412はダイナミックスピーカである。スピーカ412は、プロセッサ402と有線で通信する。スピーカ412はさらに、無線等でプロセッサ402と遠隔接続できる。

0095

位置情報ユニット414は、GPSレシーバを備える。位置情報ユニット414は、プロセッサ402と有線で通信する。セル位置信号三角測量を介してといった、他のタイプの位置情報が可能である。位置情報ユニット414はさらに、無線等でプロセッサ402と遠隔接続できる。

0096

グラフィックスユニット416は、画像処理のためのグラフィックス処理ユニット(GPU)を備える。グラフィックスユニット416は、グラフィックス専用のユニットだが、他の実施形態では、プロセッサ402はグラフィックスユニット416と統合する。例えば、グラフィックスユニット416は、ビデオカードを備える。グラフィックスユニット416は、プロセッサ402と有線で通信する。

0097

マイクロフォン418は、スピーカ412を介した出力といったような、次の利用のために空中の音を電気信号へと変換するよう動作する音を電気に変換する変換器/センサを備える。マイクロフォン418は、電磁誘導ベース、容量変化ベース、または圧電ベースであってもよい。マイクロフォン418は、音声電力増幅器からの前置増幅器アップストリームに接続できる。例えば、マイクロフォン418はダイナミックマイクフォンである。マイクロフォン418はさらに、無線等でプロセッサ402と遠隔接続できる。

0098

電源420は、コンピュータ400に電力を供給する。電源420は、リチウムイオンバッテリといった、基板に取り付けられた充電式バッテリ及び光電池風力タービン、及び/または水力発電タービンといった、基板に取り付けられた再生可能エネルギー源のうち少なくとも1つを備える。そういった電力は、電源ケーブルといった電気の幹線を介することができる。

0099

コンピュータ400はさらに、コンピュータキーボードコンピュータマウス、タッチパッド、クリッカー、スキャナファックス、生体読取機、ポインタ、または他の適切な入力装置といった入力装置のうち少なくとも1つを含むことができる及び/または動作可能なように接続できる。同様に、コンピュータ400は、プリンタ、プロジェクタ、または他の適切な出力装置といった出力装置のうち少なくとも1つを含むことができる及び/または動作可能なように接続できる。さらに、コンピュータ204、ワークステーションコンピュータ208、タブレット210、デスクトップコンピュータ212、ラップトップコンピュータ214、及び携帯電話216のうち少なくとも1つは、コンピュータ400の概要に従って組み立てられてもよい。

0100

図5は、本開示に従う生成的モデルに基づく診断のためのプロセスの例示的実施形態のフローチャートである。サービスプロバイダセグメント及びサービスリクエスタセグメントのうち少なくとも1つを介してコンピュータ実装される時のプロセスは、複数の診断シェル502、506、514を採用する。プロセスはさらに、複数の診断セル504、508、510、512、516を採用する。シェルまたはセルはいくつでも、あらゆる組み合わせ方法に用いられてもよい。プログラムが動作できることをベースとしたプロセスは、第一診断シェル502(点描の長方形で表されたDx1)を選択するために、マスターマトリックスといった第一データ構造及び、患者マトリックスといった第二データ構造内の患者情報を採用する。各診断シェルは、音を文字またはシンボルにマッチングするといったような、患者によって実行される特定のタスクを指定する。診断シェル502(Dx1)から、プログラムは、マスターマトリックスといった第一データ構造から選択された情報をシェル502へと挿入することで少なくとも1つの内容特定検査セル504(診断セルDx1y1-n)を生成する。そういったコンピュータ化された生成は、並列で、同時で、リアルタイムで、同時発生で、バッチ処理された、マルチスレッド化された、または非並列、非同時等といったそれらのあらゆる反対のものであってもよい。例えば、診断シェルDx1が、コンピュータディスプレイ上に示された対象物をネーミングするタスクを指定する場合、その後特定の診断セルDx1y1、Dx1y3、Dx1y5などは、家庭用対象物、ツール、または「B」という文字から始まる名前を持つ物といった、各対象物の異なるカテゴリのネーミングに関係してもよい。セル504は、マスターマトリックスといった第一データ構造内の特定の基準の1セットに基づき、この特定の患者のために最も有効であるといったような、最適な順で患者に施される。本開示が診断及び治療のために事前設定された順番を必ずしも指示するわけではないため、セル504は不連続的順番で施されてもよい。

0101

さらに、Dx1y1の後にDx1y3及びDx1y5が続く。これは必ずしも、Dx1y1、Dx1y3、及びDx1y5が、事前定義された順で供給された事前定義された内容を伴う事前定義されたセルであるという意味ではない。むしろ、そういったセルは、各患者の結果分析を受けて生成される。このように、プロセスは、他の患者のための同じ診断シェルからの診断セルの異なるセット、セルの同じセットの異なる順番を配置してもよく、または識別された言語問題の根底となるものの少なくとも1つに完全に依存するそういったシェルを省略してもよい。

0102

さらに、プロセスは診断セル504(Dx1y1、Dx1y3、Dx1y5)を同時に生成可能だが、患者は、マスターマトリックスといった第一データ構造を介してそういった検査を継続して動的にセットされた順に受ける。セル504に基づく患者の回答は、セル508(Dx2y1)における次の検査を生成するために診断シェル506(Dx2)の自動選択を可能にする。セル508(Dx2y1)への患者の回答は、さらなる検査のための他のセル510(Dx2y2)の自動生成を引き起こす。セル510(Dx2y2)に対する患者の結果は、さらに粒度の細かい検査のために、プロセスがシェル502の再選択に自動的に戻ることを可能にするが、診断セル512(Dx1y4)を生成するために今回はマスターマトリックスといった第一データ構造から読み出した新たな内容を伴う。患者の結果に基づき、患者はその後次の診断シェル514(Dx3)に進み、その後セル516(Dx3y2)は、マスターマトリックスといった第一データ構造を介して順番に動的にセットされる。

0103

図6は、本開示に従う生成的モデルに基づく治療のためのプロセスの例示的実施形態のフローチャートである。治療段階における各シェルは、訓練ユニット(Tx1-n)及び評価ユニット(Ex1-n)を含む。プログラムが実行できることに基づくプロセスは、最初に患者マトリックスといった第二データ構造に含まれるような診断段階からの患者の実行履歴を使用して、患者マトリックスといった第二データ構造をマスターマトリックスといった第一データ構造に対して比較、分析、フィルタリングすることを介して治療シェルの少なくとも一部に基づく治療のための治療セルを生成する。前回の治療セルにおける患者の実行はその後、患者マトリックスといった第二データ構造内で継続的にアップデートする情報として施される次のセルを決定する。治療段階におけるセルは、診断段階におけるような方法と同じまたは類似の方法で対応するシェルから生成される。シェルまたはセルはいくつでも用いられてもよい。

0104

図6に示されるように、プロセスは1人の患者のための治療段階の一部を保存する。そういったプロセスは、サービスプロバイダセグメント及びサービスリクエスタセグメントのうち少なくとも1つを介してコンピュータ実装されてもよい。説明されるプロセスの段階において、図1〜4のコンピュータアーキテクチャを介するといったように、治療セル602(Tx1y3Ex1y3)が施される。次のセルに進むために、患者はマスターマトリックスといった第一データ構造によって指定された基準に従ってこのセル602に含まれる評価に合格しなければならない。患者が合格すると、マスターマトリックスといった第一データ構造から選択された内容を再度回収することを介して、プロセスはシェルTx3Ex3から次のセル606(Tx3y2Ex3y2)の生成へと続く。しかしながら、患者がセル602(Tx1y3Ex1y3)の評価に合格できなかった場合、その後、プロセスは、ブロック604の通り、患者が合格するために必要なスキルを高めることを手助けするために演習セル(Px1y1)を生成する。繰り返される不合格にはさらなる演習セル(Px1y3)または他の治療セル(Tx4y1Ex4y1)が必要となる。他の治療セル(Tx4y1Ex4y1)は、この患者がオリジナルの治療セル(Tx1y3Ex1y3)に合格するために必要なスキルを高めることを手助けするために配置されてもよい。例えば2回など、数回の挑戦の後でも患者が同じセルTx1y3Ex1y3に合格できない場合、その後、本明細書に記述されるようなライブアシスタント機能が介入する。

0105

患者マトリックスといった第二データ構造に対して評価されるようなセル602に基づいてタスクがうまく実行されることで、患者は生成された治療セル606(Tx3y2Ex3y2)に進む。同様に、患者が合格した場合、その後患者は生成された次のセルであるセル608へ進む。しかしながら、患者が合格できない場合、セル602(Tx1y3Ex1y3)を含むサイクルと同様に、その後類似のプロセスが発生する。しかしながら、異なるセルを持つ不合格の異なるサイクルは、異なるタイプのセル及びその提示の異なる順番を必要としてもよい。例えば、セル602(Tx1y3Ex1y3)を含む不合格の第一サイクルを伴う図6に説明されるように、2つの演習セル(Px1y1、Px1y3)は他の治療セル(Tx4y1Ex4y1)の前に施された。プロセスは、セル606(Tx3y2Ex3y2)を含む不合格の第二サイクルと共に識別された問題に基づき、患者を手助けするための演習セルの類似または異なるタイプを配置してもよいが、ブロック610の通り、治療セル(Tx4y2Ex4y2)は演習セルの前に施された。しかしながら、セル608は、セル606に基づくタスクの上出来な合格をもって施される。いくつかのケースでは、必要に応じて、患者が次の治療セルに進む直前の評価と同じものに取り組む前に少なくともいくつかの解答が提供される。しかしながら、他のケースでは、試みに不合格したことを受けて、必要に応じて指示映像または他の補助教材が提供されてもよい。さらに、プロセスが進むにつれて、患者が新たな治療セルを通過する時に患者の回答は患者マトリックスといった第二データ構造に記録される。そういった記録に基づき、プロセスは患者の治療の修正及び拡大、マスターマトリックスといった第一データ構造からの情報に基づいて次を起動するためのセルのタイプ及び順番を継続的なアップデートを可能にする。診断段階及び治療段階のうち少なくとも1つは、各患者のために個人に合わせた診断および治療の作成のために、回答が良く生成的なモデルにこのように基づいている。

0106

図7は、本開示に従う診断のためのプロセスの例示的実施形態のフローチャートである。そういったプロセスは、少なくとも複数のブロック702〜726を含む。さらに、そういったプロセスは、連続した番号順及び/または非連続的な番号順で実行できる。プロセスは、図1〜4といったように本明細書に記述されるように、コンピューティングアーキテクチャを介して実行する。国内的及び/または国際的のいずれにもかかわらず、プロセスは実行でき、実行を手助けでき、及び/またはサービスプロバイダセグメントといった動作主体の少なくとも1つを介して、そういった実行を補助できる。例えば、そういったプロセスは、患者コンピュータ308と相互作用するコンピュータシステム304を介して実行できる。

0107

ブロック702では、患者マトリックスといった第二データ構造を、マスターマトリックスといった第一データ構造に対してコンピューティング、分析、またはフィルタリングすることを介するといったように、システム304は第一フィルタリングデータを得る。

0108

ブロック704では、システム304はブロック702から第一フィルタリングデータの少なくとも一部に基づく診断シェルを選択する。

0109

ブロック706では、システム304はブロック704から診断シェルの少なくとも一部に基づく診断セルを生成する。

0110

ブロック708では、システム304はブロック706で選択された診断セルを実行する。そういった実行は、患者コンピュータ308と通信するネットワークを介するといったように、患者コンピュータ308との相互作用を含んでもよい。患者コンピュータ308は、診断セルを実行して、患者入力を受け取る。

0111

ブロック710では、システム304は患者マトリックスといった第二データ構造に診断セルの結果を格納する。動的であり得るそういった格納は、リアルタイムまたは遅延型の方法のいずれにかかわらず、患者コンピュータ308からの患者入力の少なくともいくつかを受け取ることの少なくとも一部に基づいている。

0112

ブロック712では、システム304は、コンピュータ化データベースといった分析データ構造内に統計値を格納する。動的であり得るそういった格納は、第二データ構造内に格納されるような結果から統計値を得ることの少なくとも一部に基づいている。あるいは、統計値は、リアルタイムまたは遅延型の方法のいずれにかかわらず、患者コンピュータ308からの患者入力の少なくともいくつかを受け取ることの少なくとも一部に基づき得られてもよい。

0113

ブロック714では、ブロック710でアップデートされたように、患者マトリックスといった第二データ構造を、マスターマトリックスといった第一データ構造に対してコンピューティング、分析、またはフィルタリングすることを介するといったように、システム304は第二フィルタリングデータを得る。

0114

ブロック716では、システム304はブロック714から第二フィルタリングデータの少なくとも一部に基づく患者の実行を分析する。そういった分析は、必要に応じてブロック704からの同じシェルを用いた他の診断セルが必要かどうかを判断する。さらに、そういった分析は、本明細書に記述されるように、要因の少なくとも一部に基づいている。

0115

ブロック718では、システム304は次の診断セルの生成が起こるべきかどうかについて決定する。答えが「はい」の場合は、プロセスはブロック724へと続く。それ以外の場合は、プロセスはブロック720へと続く。

0116

ブロック720では、システム304は次の診断シェルの選択が起こるべきかどうかについて決定する。答えが「はい」の場合は、プロセスはブロック726へと続く。それ以外の場合は、プロセスはブロック722へと続く。

0117

ブロック722では、システム304は患者診断が完了したことを判断する。そういった判断は、患者コンピュータ308への出力を含んでもよい。例えば、そういった出力は、視覚的、聴覚的、振動的、または他のものであってもよい。

0118

ブロック724では、システム304はブロック704から診断シェルの少なくとも一部に基づく次の診断セルを生成する。そういったセルの内容は、マスターマトリックスといった第一データ構造に基づき生成される。

0119

ブロック726では、システム304は起動のために次の診断シェルを選択する。このプロセスは、第一データ構造及び第二データ構造からの情報が、プロセスが治療段階まで任意に続くことができるこの患者のための診断検査段階が完了することを示すまで、必要に応じて多くのサイクルとして通過する。さらに、多くのステップがシステム304を介して実行されるので、患者コンピュータ308は他のバックグラウンドタスク用のリソースが不足する。診断段階は、いつでも患者によって休止または再開できる。

0120

図8は、本開示に従う治療のためのプロセスの例示的実施形態のフローチャートである。そういったプロセスは、少なくとも複数のブロック802〜826を含む。さらに、そういったプロセスは、連続した番号順及び/または非連続的な番号順で実行できる。プロセスは、図1〜4といったように本明細書に記述されるように、コンピューティングアーキテクチャを介して実行する。国内的及び/または国際的のいずれにもかかわらず、プロセスは実行でき、実行を手助けでき、及び/またはサービスプロバイダセグメントといった動作主体の少なくとも1つを介してそういった実行を補助できる。例えば、そういったプロセスは、患者コンピュータ308と相互作用するコンピュータシステム304を介して実行できる。

0121

ブロック802では、患者マトリックスといった第二データ構造を、マスターマトリックスといった第一データ構造に対してコンピューティング、分析、またはフィルタリングすることを介するといったように、システム304は第一フィルタリングデータを得る。

0122

ブロック804では、システム304はブロック802から第一フィルタリングデータの少なくとも一部に基づく治療シェルを選択する。

0123

ブロック806では、システム304はブロック804からの治療シェルの少なくとも一部に基づく治療セルを生成する。

0124

ブロック808では、システム304はブロック806で選択された治療セルを実行する。そういった実行は、患者コンピュータ308と通信するネットワークを介するといったように、患者コンピュータ308との相互作用を含んでもよい。患者コンピュータ308は、治療セルを実行して、患者入力を受け取る。例えば、そういった治療セルはTxiyjExiyjであってもよい。

0125

ブロック810では、システム304は患者マトリックスといった第二データ構造に治療セルの結果を格納する。動的であり得るそういった格納は、リアルタイムまたは遅延型の方法のいずれにかかわらず、患者コンピュータ308からの患者入力の少なくともいくつかを受け取ることの少なくとも一部に基づいている。

0126

ブロック812では、システム304は、コンピュータ化データベースといった分析データ構造内に統計値を格納する。動的であり得るそういった格納は、第二データ構造内に格納されるような結果から統計値を得ることの少なくとも一部に基づいている。あるいは、統計値は、リアルタイムまたは遅延型の方法のいずれにかかわらず、患者コンピュータ308からの患者入力の少なくともいくつかを受け取ることの少なくとも一部に基づき得られてもよい。

0127

ブロック814では、ブロック810でアップデートされたように、患者マトリックスといった第二データ構造を、マスターマトリックスといった第一データ構造に対してコンピューティング、分析、またはフィルタリングすることを介するといったように、システム304は第二フィルタリングデータを得る。

0128

ブロック816では、システム304はブロック814から第二フィルタリングデータの少なくとも一部に基づく患者の実行を分析する。そういった分析は、必要に応じてブロック804からの同じシェルを用いた他の治療セルが必要かどうかを判断する。さらに、そういった分析は、本明細書に記述されるように、要因の少なくとも一部に基づいている。第二データ構造へと入力された新しい情報と以前の情報の両方とも、ブロック804のように同じシェルTxiExiを用いた他の治療セルが必要かどうかを判断するために、第一データ構造を通じて比較され、分析され、またはフィルタリングされる。

0129

ブロック818では、システム304は次の治療セルの生成が起こるべきかどうかについて決定する。答えが「はい」の場合は、プロセスはブロック820へと続く。それ以外の場合は、プロセスはブロック824へと続く。

0130

ブロック824では、システム304は次の治療シェルの選択が起こるべきかどうかについて決定する。答えが「はい」の場合は、プロセスはブロック822へと続く。それ以外の場合は、プロセスはブロック826へと続く。

0131

ブロック820では、システム304はブロック804からの治療シェルの少なくとも一部に基づく次の治療セルを生成する。そういったセルの内容は、マスターマトリックスといった第一データ構造に基づき生成される。

0132

ブロック822では、システム304は起動のために次の治療シェルを選択するこのプロセスは、第一データ構造及び第二データ構造からの情報が、この患者のための治療段階が完了することを示すまで、必要に応じて多くのサイクルとして通過する。さらに、多くのステップがシステム304を介して実行されるので、患者コンピュータ308は他のバックグラウンドタスク用のリソースが不足する。

0133

ブロック826では、システム304は、少なくとも、1つの治療セッションまたは1つの治療行動のために患者の治療が完了したことを判断する。そういった判断は、患者コンピュータ308への出力を含んでもよい。例えば、そういった出力は、視覚的、聴覚的、振動的、または他のものであってもよい。治療段階は、いつでも患者によって休止または再開できる。

0134

図9は、本開示に従う診断及び治療の例示的実施形態のダイアグラムである。単語分割診断検査における刺激アイテムは、beといいう単語である。こういった検査では、患者は単語をそれ自体が持つ個々の音へ分割しなければならない。この刺激アイテムのための、マスターマトリックスといった第一データ構造における対応するノードは、その正しい回答(/bi/)につながっており、かつ誤った回答を予測する。誤った回答は、自然言語、言語学、言語習得または発達の根底にあるプロセスの原則及びきまりの知識によって予測される、全てでないがほとんどの可能性のある例と、特別統制された言語(すなわちコミュニケーション障害を持つ個人といった、一般的集団の外部に位置する話者による言語)を含む。刺激単語beのケースでは、予測される誤った回答は、ユーザが子音/b/を除くかまたはこの子音または母音/i/を置き換えることによる例を含む。少なくとも上で識別された分野の1セットからの知識は、例えば、/b/が置き換えられる場合、それらの音声的類似性により、類似の置換音素は/p/または/d/である、といったことを予測するために役立つ。グラフは同様に他の可能性のある置換を考慮に入れる。さらに、/b/なしといった、患者の特定の誤った回答は、特定のコンピュータ動作(/b/を伴う単語を生成する)を引き起こす。生成された単語は、望ましい音の組み合わせを持つ、語彙における実際の単語または無意味語であってもよい。患者の誤った回答が/b/を/p/といったような置換誤りである時、最小ペア

のような重大な差異を持つ単語の少なくとも1つのペアがコンピュータ生成される。患者の回答が1つ以上の誤りを含む場合、全てでないがほとんどの、グラフ上の影響を受けたノードが起動し、これは、治療段階における単語の1つ以上のリストで演習を行わなければならないことを意味する。単語のこのリストが聞いて繰り返す治療シェルに置かれる時、その後患者はそういったリスト内の各単語を1つずつこなすことで、必要なタスクを実行する。さらに、フルテキストが通常いくつかの刺激アイテムを含むので、そういった検査は患者からの誤った回答の1つ以上を生じさせる場合がある。よって、いくつかのグラフは、1つの検査出力からマスターマトリックスといった第一データ構造内で有効化されてもよい。例えば、迅速ネーミング診断検査は、いくつかの単語を含む誤りを生じさせる場合がある。こういったケースでは、コンピュータ実装された優先順位アルゴリズムは、検査のどのセットまたは演習アイテムが次に患者に次を示すかを決定する。

0135

図10は、本開示に従う子音のための音韻認識診断シェル及びセルの例示的実施形態のダイアグラムである。そういった手法は、本明細書に記述される技術を介して実装される。

0136

図1〜4のコンピューティングアーキテクチャに基づくといったような実行の1つのモードでは、診断段階は、話者、聞き手読者、及び書き手として言語的情報を処理するための患者の能力における包括的概要を提供するために作られる。根底にある構造は、評価制度を確認するための組み込まれたメカニズムで、そういった決まりを実行することにおいて重要な言語構成要素の全てではないがほとんどにおいて患者が慎重に進むことができるよう設計される。例えば、プロセスは音韻認識診断シェルから始まる。図10に示されるように、セルAを生成された第一音韻認識診断セルは、語中の位置において/b/から/p/を区別する患者の能力を検査する。音素/p/及び/b/は、発声の音声素性によって互いから区別される。たった1つの音声素性により区別された単語のペアは、staple及びstableといった最小ペアと呼ばれる。音韻認識診断セルAが/p/〜/b/の対比と共に施される時、患者はstaple、clamber、またはflappyといったような/p/または/b/を含む一連の単語をランダム順で聞く。患者は/p/の音を持つ単語だけを選ぶよう指示される。患者がこのセルにおいて誤りを犯さなかった場合、その後、プロセスはprim、またはbrimといった語頭位置における/pr/〜/br/の対比と共に次のセルBを生成する。患者がさらに誤りを犯さなかった場合は、その後、プロセスは/t/〜/d/である次の一連の音韻対比へと進展する。患者がセルBで誤りを犯した場合は、その後、プロセスは、語頭位置及び語末位置において患者が/p/〜/b/を区別する能力を検査するためにセルD〜Fを生成し、語中位置における前回の誤りの少なくとも1つを同様に確認する。

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