Brevet Rotchshild US20200279585A1

1. Système de détection de COVID-19 chez un utilisateur, comprenant:

au moins un serveur en communication avec un réseau étendu (WAN); et au moins un dispositif de mémoire pour stocker des instructions lisibles par machine, au moins un premier ensemble desdites instructions lisibles par machine étant fourni à un dispositif informatique mobile via ledit au moins un serveur et ledit WAN, ledit premier ensemble desdites instructions lisibles par machine étant adapté pour opérer sur ledit dispositif informatique mobile et effectuer les étapes consistant à: recevoir des données de pouls et de niveau de saturation en oxygène d’un oxymètre de pouls attaché audit utilisateur périodiquement sur une période de temps, résultant en une pluralité d’ensembles desdites données d’oxymètre de pouls; recevoir des données de mouvement pendant ladite période de temps, lesdites données de mouvement étant indicatives d’au moins un mouvement dudit utilisateur par rapport à au moins un emplacement fixe; et identifier au moins l’un de ladite pluralité d’ensembles de données d’oxymètre de pouls comme étant précis lorsque lesdites données de mouvement indiquent que ledit mouvement dudit utilisateur par rapport audit emplacement fixe est égal ou inférieur à une quantité prédéterminée; dans lequel un deuxième ensemble desdites instructions lisibles par machine est adapté pour effectuer les étapes de: stockage d’au moins ledit ensemble précis de données d’oxymètre de pouls sur ledit utilisateur et le comparant aux données d’oxymètre de pouls précédemment stockées dudit utilisateur pour déterminer un différentiel; comparer ledit différentiel à au moins une valeur connue; et utiliser au moins ladite comparaison pour aider à déterminer si ledit utilisateur souffre actuellement de COVID-19.

2. Système selon la revendication 1

Dans lequel lesdites données de mouvement sont générées en utilisant au moins un accéléromètre dans ledit dispositif informatique mobile.

3. Système selon la revendication 2

Dans lequel lesdites données de mouvement sont en outre indicatives d’au moins un mouvement dudit dispositif informatique mobile par rapport audit emplacement fixe.

4. Système selon la revendication 3

Dans lequel lesdites données de mouvement sont en outre générées en utilisant au moins un écran tactile dudit dispositif informatique mobile.

5. Système selon la revendication 4

Dans lequel lesdites données de mouvement sont en outre indicatives d’au moins un mouvement d’au moins une partie de la main dudit utilisateur par rapport audit écran tactile, ledit oxymètre de pouls étant attaché à un doigt de la main dudit utilisateur.

6. Système selon la revendication 5

Dans lequel ledit premier ensemble d’instructions lisibles par machine est en outre configuré pour effectuer l’étape consistant à demander audit utilisateur de placer sa main sur une partie particulière dudit écran tactile, permettant ainsi audit dispositif informatique de déterminer si ladite partie de la main dudit utilisateur se déplace pendant ladite période de temps.

7. Système selon la revendication 1

Dans lequel ledit premier ensemble d’instructions lisibles par machine est en outre configuré pour acquérir des données de température dudit utilisateur pendant ladite période de temps, lesdites données de température étant utilisées pour aider à déterminer si ledit utilisateur souffre de COVID-19.

8. Système selon la revendication 1

Dans lequel ledit premier ensemble d’instructions lisibles par machine est en outre configuré pour acquérir des données de fréquence respiratoire dudit utilisateur pendant ladite période de temps, lesdites données de fréquence respiratoire étant utilisées pour aider à déterminer si ledit utilisateur souffre de COVID. -19.

9. Système selon la revendication 1

Dans lequel ledit deuxième ensemble d’instructions lisibles par machine est en outre configuré pour utiliser ladite comparaison pour déterminer une probabilité que ledit utilisateur souffre de COVID-19, dans lequel ladite probabilité est déterminée en utilisant l’intelligence artificielle (AI).

10. Système selon la revendication 1

ans lequel ledit deuxième ensemble desdites instructions lisibles par machine est fourni audit dispositif informatique mobile via ledit au moins un serveur et ledit WAN, permettant à l’intelligence artificielle (Al) de déterminer si ledit utilisateur souffre actuellement de COVID. -19.

11. Procédé pour utiliser au moins un dispositif informatique mobile pour détecter un coronavirus chez un utilisateur

Comprenant les étapes consistant à: recevoir par ledit dispositif informatique mobile des données de niveau d’impulsion et de niveau de saturation en oxygène d’un oxymètre de pouls attaché audit utilisateur périodiquement sur une période de temps. , résultant en une pluralité d’ensembles desdites données d’oxymètre de pouls; recevoir des données de mouvement pendant ladite période de temps, lesdites données de mouvement étant indicatives d’au moins un mouvement dudit utilisateur par rapport à au moins un emplacement fixe; identifier au moins l’un de ladite pluralité d’ensembles de données d’oxymètre de pouls comme étant précis lorsque lesdites données de mouvement indiquent que ledit mouvement dudit utilisateur par rapport audit emplacement fixe est égal ou inférieur à une quantité prédéterminée; stocker au moins ledit ensemble précis de données d’oxymètre de pouls sur ledit utilisateur et le comparer aux données d’oxymètre de pouls précédemment stockées dudit utilisateur pour déterminer un différentiel; comparer ledit différentiel à au moins une valeur connue; et utiliser au moins ladite comparaison pour déterminer si ledit utilisateur souffre d’un coronavirus.

12. Procédé selon la revendication 11

Dans lequel lesdites données de mouvement sont générées en utilisant au moins un accéléromètre dans ledit dispositif informatique mobile.

13. Procédé selon la revendication 12

Dans lequel lesdites données de mouvement sont en outre indicatives d’au moins un mouvement dudit dispositif informatique mobile par rapport audit emplacement fixe.

14. Procédé selon la revendication 13

Dans lequel lesdites données de mouvement sont en outre générées en utilisant au moins un écran tactile dudit dispositif informatique mobile.

15. Procédé selon la revendication 14

Dans lequel lesdites données de mouvement sont en outre indicatives d’au moins un mouvement d’au moins une partie de la main dudit utilisateur par rapport audit écran tactile, ledit oxymètre de pouls étant attaché à un doigt de la main dudit utilisateur.

16. Procédé selon la revendication 1

Comprenant en outre l’étape selon laquelle ledit dispositif informatique mobile acquiert des données de fréquence respiratoire dudit utilisateur pendant ladite période de temps, lesdites données de fréquence respiratoire étant utilisées pour aider à déterminer si ledit utilisateur souffre d’un coronavirus.

17. Procédé selon la revendication 16

Dans lequel lesdites données de mouvement sont en outre utilisées pour déterminer la fréquence respiratoire dudit utilisateur.

18. Procédé d’utilisation d’un dispositif informatique mobile pour détecter une infection virale ou une insuffisance respiratoire chez un utilisateur

Comprenant les étapes consistant à: recevoir par ledit dispositif informatique mobile des données d’un oxymètre de pouls attaché audit utilisateur sur une période de temps; recevoir des données de mouvement pendant ladite période de temps, lesdites données de mouvement étant indicatives d’au moins un mouvement dudit utilisateur; identifier au moins une partie desdites données comme étant précise lorsque lesdites données de mouvement indiquent que ledit mouvement dudit utilisateur est égal ou inférieur à une quantité prédéterminée; comparer au moins ladite partie desdites données à des données précédemment stockées dudit utilisateur pour déterminer un différentiel; utiliser ledit différentiel pour déterminer une probabilité que ledit utilisateur souffre de ladite infection virale ou d’une faible efficacité respiratoire ou pulmonaire.

19. Procédé selon la revendication 18

Dans lequel lesdites données de mouvement sont générées en utilisant au moins un accéléromètre dans ledit dispositif informatique mobile.

20. Procédé selon la revendication 18

Dans lequel ledit différentiel est utilisé pour déterminer une probabilité que ledit utilisateur souffre d’apnée du sommeil.

CONTEXTE DE L’INVENTION

1. Domaine de l’invention

La présente invention concerne le diagnostic de la santé / du bien-être d’un individu, et plus particulièrement, un système et un procédé d’utilisation d’un dispositif informatique mobile (par exemple, un smartphone) pour acquérir et fournir des signes vitaux, qui peuvent ensuite être utilisés pour déterminer (ou aider dans la détermination) de la santé / du bien-être d’un individu, y compris si un individu souffre d’une infection bactérienne et / ou virale (par exemple, COVID-19, etc.) ou d’autres conditions ou symptômes respiratoires. La présente invention pourrait être utilisée en conjonction avec un système de télémédecine ou de «santé numérique» pour fournir un procédé fiable et pratique pour la collecte et l’observation à distance des signes vitaux d’un patient.

2. Description de l’art connexe

Récemment, des dispositifs ont été développés qui sont capables de mesurer, détecter ou estimer dans un facteur de forme convenable au moins une ou plusieurs métriques liées à des caractéristiques physiologiques, communément appelées données biométriques. Par exemple, des dispositifs qui ressemblent à des montres ont été développés qui sont capables de mesurer la fréquence cardiaque ou le pouls d’un individu et, en utilisant ces données avec d’autres informations (par exemple, l’âge, le poids, etc. de l’individu), pour calculer une résultante, telle comme le total des calories brûlées par l’individu dans une journée donnée. Des dispositifs similaires ont été développés pour mesurer, détecter ou estimer d’autres types de paramètres, tels que la pression artérielle, les niveaux d’oxygénation sanguine, les schémas respiratoires, la composition respiratoire, les schémas de sommeil et le taux d’alcoolémie, pour n’en nommer que quelques-uns. Ces dispositifs sont généralement appelés dispositifs biométriques ou dispositifs de mesure de biocapteur.

Les types de dispositifs biométriques continuent de croître, tout comme la manière dont les données biométriques de base et les données qui peuvent en outre être dérivées ou extrapolées à partir de ces données biométriques. Par exemple, les données de fréquence cardiaque sont généralement utilisées pour donner à un individu des informations sur son pouls et les calories brûlées, tandis que la VRC ou la variabilité de la fréquence cardiaque est parfois de plus en plus utilisée comme un déterminant du niveau de stress d’un individu. Les données mesurées à partir des oxymètres (indice de perfusion, niveau de saturation en oxygène et pouls) peuvent en outre être utilisées pour dériver de manière algorithmique la fréquence respiratoire ou RR de l’individu. À titre d’autre exemple, les données sur l’alcoolémie sont généralement utilisées pour donner à un individu des informations sur son taux d’alcoolémie, et par conséquent pour lui dire s’il peut ou non conduire un véhicule à moteur en toute sécurité ou légalement.

A titre d’autres exemples, le rythme respiratoire d’un individu (mesurable par exemple soit par le niveau de sonie en décibels, soit par des variations du niveau de décibel sur un intervalle de temps), ou des changements mesurables sur une courte période de temps dans les niveaux de saturation en oxygène dans leur sang ont provoqué par un événement respiratoire arrêté ou ronflement (SBE), ou par le nombre total de SBE survenant pendant le sommeil, peut être surveillé par un médecin, une infirmière ou un technicien médical pour aider à déterminer si l’individu souffre d’apnée du sommeil. De même, les signes vitaux d’un individu (par exemple, pouls, fréquence respiratoire, niveaux de saturation en oxygène, etc.) peuvent être surveillés (par exemple, par un médecin, etc.) pour déterminer la santé et / ou le bien-être de l’individu par rapport à certaines conditions médicales ou symptômes. Ces informations peuvent également être utilisées pour déterminer si une personne souffre d’une infection bactérienne et / ou virale, telle que le coronavirus ou le COVID-19.

Cela étant dit, il serait avantageux que les données biométriques puissent être acquises et fournies à un établissement médical ou similaire sans nécessiter de contact humain entre le patient et le personnel de surveillance (c’est-à-dire à distance) pour des raisons telles que la commodité, le coût et la diminution du risque de infection ou infection croisée. Les données biométriques seraient également plus informatives ou dynamiques si elles pouvaient être combinées avec d’autres données (par exemple, des données vidéo, etc.), fournies (par exemple, sans fil, sur un réseau, etc.) à un appareil distant, et / ou consultables (par exemple, permettre l’identification rapide de certaines conditions, telles qu’une fréquence cardiaque élevée ou une hypoxie) et / ou une recherche croisée (par exemple, en utilisant des données biométriques pour identifier une section vidéo illustrant une caractéristique spécifique, ou vice-versa). Ainsi, il existe un besoin pour un système et un procédé efficaces capables d’obtenir au moins certains, voire tous, des avantages ci-dessus, et capables également de fusionner les données générées sous forme automatique ou manuelle par les divers dispositifs, qui utilisent souvent systèmes d’exploitation ou technologies (par exemple, plates-formes matérielles, protocoles, types de données, etc.) incompatibles les uns avec les autres.

Dans certains modes de réalisation de la présente invention, une collecte à distance de données biométriques (par exemple, des signes vitaux, etc.) pourrait être utilisée pour activer ou améliorer des procédures de télémédecine et réaliser des diagnostics. Cela pourrait être un outil extrêmement précieux, en particulier pendant la pandémie actuelle de COVID-19, en ce sens qu’il réduirait le risque d’exposition infectieuse (à la fois pour le patient et le personnel médical) et fournirait une méthode fiable, pratique et rentable de collecte à distance et fréquente. l’observation des signes vitaux d’un patient. Le système pourrait être utilisé à la fois avant et après l’hospitalisation ou le traitement.

Dans un contexte préhospitalisation, où les personnes présentent des symptômes, ou ont déjà été en contact avec des services médicaux et n’ont pas encore été (ou devaient l’être) hospitalisées mais ont néanmoins besoin d’une observation régulière pour tout changement de leur état permettent une surveillance cohérente et rapide des signes vitaux des patients. Une fois les signes vitaux enregistrés, les données peuvent être téléchargées automatiquement vers les services médicaux. Dans une utilisation post-hospitalisation, si le patient est considéré comme suffisamment bien pour continuer sa convalescence et sa convalescence à domicile, cela pourrait permettre une sortie plus précoce de l’hôpital (libérant des lits d’hôpital), tout en surveillant l’état du patient sans avoir à compter sur personnel médical recueillant physiquement leurs signes vitaux. Dans les deux cas, les signes vitaux pourraient être téléchargés sur le cloud, fournissant aux services médicaux un enregistrement numérique de son évolution, ainsi que l’intégration dans le système de tenue de dossiers du patient ou le dossier de santé électronique (DSE).

Un tel système serait bénéfique, en particulier à la lumière de la pandémie actuelle de COVID-19, en: (1) réduisant le contact physique entre le patient et l’établissement médical ou le personnel, minimisant ainsi le risque d’infection dans les deux sens; (2) accroître la commodité du patient, ainsi que la capacité d’une réponse médicale plus rapide si nécessaire; (3) réduire les ressources humaines, et donc les coûts; (4) utiliser plus efficacement le personnel médical, ce qui lui permet de consacrer plus de temps au traitement des patients; (5) permettant un enregistrement plus régulier des signes vitaux avec un enregistrement numérique interrogeable de l’évolution de ceux-ci; (6) fournir des données anonymisées mais plus riches pour dériver des tendances potentiellement significatives tant pour l’individu que pour la population symptomatique du COVID-19 prise dans son ensemble, extrapolées à partir des données démographiques et de l’évolution de la maladie ou du rétablissement;

(7) une meilleure utilisation des installations de soins intensifs et la planification / la planification de la disponibilité des ressources en milieu hospitalier; (8) réduire le coût de l’équipement de diagnostic et de l’infrastructure logicielle associée, par rapport à l’utilisation actuelle du personnel médical pour remplir la fonction d’enregistrement des signes vitaux; et (8) prévoir un enregistrement plus fréquent et plus rapide des signes vitaux, car il n’y a aucune restriction liée à la disponibilité ou au coût du personnel médical pour effectuer les mesures.

Dans d’autres modes de réalisation de la présente invention, le système et / ou le procédé est configuré pour recevoir, gérer et filtrer la quantité d’informations sur une base opportune et rentable, et pourrait également être d’une valeur supplémentaire grâce à la mesure précise, la visualisation ( par exemple, visualisation synchronisée, etc.) et notification rapide des points de données qui sont à l’extérieur (ou à l’intérieur) d’une plage définie ou prédéfinie.

Un tel système et / ou procédé pourrait être utilisé par un individu (par exemple, un athlète, etc.) ou son entraîneur, entraîneur, etc., pour visualiser l’individu pendant la performance d’un événement sportif (par exemple, jogging, vélo, haltérophilie, etc.) jouer au football, etc.) en temps réel (en direct) ou après, avec les données biométriques mesurées simultanément par l’individu (par exemple, fréquence cardiaque, etc.), et / ou collectées simultanément des «données d’auto-réalisation» ou générées par le sujet données expérientielles, où l’individu saisit ses propres états physiques ou mentaux subjectifs pendant son exercice, sa forme physique ou son activité / entraînement sportif (p. ex., ressentir l’apparition d’une «poussée» d’adrénaline ou d’endorphines dans le système, se sentir fatigué, «avoir un second souffle , » etc.). Cela permettrait à une personne (par exemple, l’individu, l’entraîneur de l’individu, un tiers, etc.) de surveiller / d’observer les caractéristiques psychologiques physiologiques et / ou subjectives d’un individu tout en regardant ou en examinant l’individu dans la performance d’un événement sportif, ou toute autre activité physique. Une telle saisie des données d’auto-réalisation peut être réalisée par diverses méthodes, y compris automatiquement des notes vocales horodatées dans le système, des raccourcis clavier ou des raccourcis clavier sur un téléphone intelligent, une montre intelligente, un bracelet de fitness activé, ou toute autre méthode d’entrée liée au système qui est commode pour l’individu à utiliser afin de ne pas gêner (ou aussi peu que possible) le flux et la pratique par l’individu de l’activité en cours.

Un tel système et / ou procédé faciliterait également, par exemple, l’observation et le diagnostic à distance dans les applications de télémédecine, où il y a un besoin pour le personnel médical, ou la partie de surveillance ou le parent, d’avoir une confirmation claire et rapide de l’identité du patient. ou le nourrisson, ainsi que leur condition physique visible, ainsi que leurs données biométriques et / ou de réalisation de soi générées simultanément.

En outre, le système et / ou la méthode devraient également fournir au sujet, ou à la partie de surveillance, un moyen d’utiliser l’indexation vidéo pour comparer, cartographier et évaluer efficacement et intuitivement les données du sujet, à la fois par rapport à son propre historique biométrique et / ou par rapport à d’autres des échantillons de données des sujets, ou des comparables démographiques, indépendamment des plates-formes ou applications d’exploitation utilisées pour générer les informations biométriques et vidéo. En étant capable de filtrer / rechercher des événements particuliers (par exemple, des événements biométriques, des événements d’auto-réalisation, des événements physiques, etc.), les données acquises peuvent être réduites ou modifiées (par exemple, pour créer une «bobine de surbrillance», etc. ) tout en maintenant la synchronisation entre les segments vidéo individuels et les données mesurées et / ou collectées (par exemple, données biométriques, données d’auto-réalisation, données GPS, etc.). Une telle indexation complète des événements, et avec elle la capacité d’effectuer une agrégation structurée des données associées (vidéo et autres) avec (ou sans) les données d’autres personnes ou d’autres sources pertinentes, peut également être utilisée pour fournir des niveaux d’informations plus riches en utilisant méthodes d’analyse «Big Data» et «Machine Learning», et ajout d’intelligence artificielle («IA») ​​pour la mise en œuvre de recommandations et d’appels à l’action.

RÉSUMÉ DE L’INVENTION

La présente invention propose un système et un procédé pour acquérir, traiter, transmettre, comparer et / ou afficher des données biométriques, ou une de celles-ci (par exemple, aider à déterminer si l’utilisateur souffre d’une maladie particulière (par exemple, COVID-19)), soit seuls, soit ensemble (par exemple, en synchronisation) avec d’autres données (par exemple, données vidéo, etc.). Les modes de réalisation préférés de la présente invention fonctionnent conformément à un dispositif informatique (par exemple, un téléphone intelligent, etc.) en communication avec au moins un dispositif externe (par exemple, un dispositif biométrique pour acquérir des données biométriques comprenant des signes vitaux, un dispositif vidéo pour l’acquisition. données vidéo, etc.). Dans un premier mode de réalisation de la présente invention, des données vidéo, qui peuvent inclure des données audio, et des données non vidéo, telles que des données biométriques, sont stockées séparément sur le dispositif informatique et liées à d’autres données, ce qui permet la recherche et la synchronisation de la vidéo. et les données non vidéo.

Dans un mode de réalisation de la présente invention, une application (par exemple, exécutée sur le dispositif informatique, etc.) comprend une pluralité de modules pour exécuter une pluralité de fonctions. Par exemple, l’application peut comprendre un module de capture vidéo pour recevoir des données vidéo d’une caméra interne et / ou externe, et un module de capture biométrique pour recevoir des données biométriques d’un dispositif biométrique interne et / ou externe. La plate-forme client peut également comprendre un module d’interface utilisateur, permettant à un utilisateur d’interagir avec la plate-forme, un module d’édition vidéo pour éditer des données vidéo, un module de gestion de fichiers pour gérer des données, une base de données et un module de synchronisation pour répliquer des données, un module d’algorithme pour le traitement des données reçues, un module de partage pour partager et / ou stocker des données, et un module central de connexion et d’identification pour l’interfaçage avec des sites Web de médias sociaux tiers, tels que Facebook ™.

Ces modules peuvent être utilisés, par exemple, pour démarrer une nouvelle session, recevoir des données vidéo pour la session (c’est-à-dire via le module de capture vidéo) et recevoir des données biométriques pour la session (c’est-à-dire via le module de capture biométrique). Ces données peuvent être stockées dans un stockage local, dans une base de données locale et / ou sur un périphérique de stockage distant (par exemple, dans le cloud de l’entreprise ou un service cloud tiers, tel que Dropbox ™, etc.). Dans un mode de réalisation préféré, les données sont stockées de manière à être liées à des informations qui (i) identifient la session et (ii) permettent la synchronisation.

Par exemple, les données vidéo sont de préférence liées à au moins une heure de début (par exemple, une heure de début de la session) et un identifiant. L’identifiant peut être un numéro unique identifiant de manière unique la session, ou une pluralité de chiffres (par exemple, une pluralité d’identifiants uniques globaux ou universels (GUID / UUID)), où un premier numéro identifiant de manière unique la session et un second numéro identifie de manière unique un activité au sein de la session, permettant à une session d’inclure une pluralité d’activités. L’identifiant peut également inclure un nom de session et / ou une description de session. D’autres informations sur les données vidéo (par exemple, la durée de la vidéo, la source vidéo, etc.) (c’est-à-dire les «métadonnées vidéo») peuvent également être stockées et liées aux données vidéo. Les données biométriques sont de préférence liées à au moins l’heure de début (par exemple, la même heure de début liée aux données vidéo), l’identifiant (par exemple, le même identifiant lié aux données vidéo), et une fréquence d’échantillonnage, qui identifie la fréquence à quelles données biométriques sont reçues et / ou stockées.

Une fois les données vidéo et biométriques stockées et liées, des algorithmes peuvent être utilisés pour afficher les données ensemble. Par exemple, si les données biométriques sont stockées à une fréquence d’échantillonnage de 30 échantillons par minute (spm), des algorithmes peuvent être utilisés pour afficher une première valeur biométrique (par exemple, sous les données vidéo, superposée sur les données vidéo, etc.) à la début du clip vidéo, une seconde valeur biométrique deux secondes plus tard (deux secondes après le clip vidéo), une troisième valeur biométrique deux secondes plus tard (quatre secondes après le clip vidéo), etc. Dans des modes de réalisation alternatifs de la présente invention, non- les données vidéo (par exemple, les données biométriques, les données d’auto-réalisation, etc.) peuvent être stockées avec une pluralité d’horodatages (par exemple, des tampons individuels ou des décalages pour chaque valeur stockée, ou des fréquences d’échantillonnage individuelles pour chaque type de données), qui peuvent être utilisé avec l’heure de début pour synchroniser les données non vidéo avec les données vidéo.

Dans un mode de réalisation de la présente invention, le dispositif biométrique peut comprendre un capteur pour détecter des données biométriques, un affichage pour s’interfacer avec l’utilisateur et afficher diverses informations (par exemple, des données biométriques, des données de configuration, des données de fonctionnement, telles que démarrage, arrêt , et pause, etc.), une mémoire pour stocker les données biométriques détectées, un émetteur-récepteur pour communiquer avec l’exemple de dispositif informatique, et un processeur pour faire fonctionner et / ou piloter l’émetteur-récepteur, la mémoire, le capteur et l’affichage. Le dispositif informatique exemplaire comprend un émetteur-récepteur (1) pour recevoir des données biométriques du dispositif biométrique exemplaire, une mémoire pour stocker les données biométriques, un affichage pour s’interfacer avec l’utilisateur et afficher diverses informations (par exemple, des données biométriques, des données de configuration, données de fonctionnement, telles que démarrer, arrêter et mettre en pause, saisir des commentaires en session ou ajouter des notes vocales, etc.), un clavier (ou une autre entrée utilisateur) pour recevoir des données d’entrée utilisateur, un émetteur-récepteur (2) pour fournir les données biométriques au dispositif informatique hôte via Internet, et un processeur pour faire fonctionner et / ou piloter l’émetteur-récepteur (1), l’émetteur-récepteur (2), le clavier, l’affichage et la mémoire.

Le clavier (ou autre périphérique d’entrée) dans le dispositif informatique, ou alternativement le clavier (ou autre périphérique d’entrée) dans le dispositif biométrique, peut être utilisé pour entrer des données d’auto-réalisation, ou des données sur la façon dont l’utilisateur se sent à un moment donné . Par exemple, si l’utilisateur se sent fatigué, l’utilisateur peut entrer le «T» sur le clavier. Si l’utilisateur sent que ses endorphines entrent en jeu, l’utilisateur peut entrer le «E» sur le clavier. Et si l’utilisateur obtient son second souffle, l’utilisateur peut entrer le «S» sur le clavier. Alternativement, pour faciliter davantage l’utilisation pendant l’exercice ou l’activité sportive, les touches de code court telles que «T», «E» et «S» peuvent être préaffectées, comme les numéros de téléphone abrégés pour les contacts fréquemment appelés sur un smart téléphone, etc., qui peut être sélectionné manuellement ou à l’aide de la reconnaissance vocale. Ces données (par exemple, l’entrée ou sa représentation) sont ensuite stockées et liées à une fréquence d’échantillonnage (comme les données biométriques) ou à des données d’horodatage, qui peuvent être une heure ou un décalage par rapport à l’heure de début à laquelle chaque bouton a été enfoncé. Cela permettrait aux données d’auto-réalisation d’être synchronisées avec les données vidéo. Cela permettrait également de rechercher ou de filtrer les données d’auto-réalisation, telles que les données biométriques (par exemple, afin de trouver une vidéo correspondant à un événement particulier, comme lorsque l’utilisateur a commencé à se sentir fatigué, etc.).

Dans un autre mode de réalisation de la présente invention, le dispositif informatique (par exemple, un téléphone intelligent, etc.) est également en communication avec un dispositif informatique hôte via un réseau étendu («WAN»), tel qu’Internet. Ce mode de réalisation permet au dispositif informatique de télécharger l’application à partir du dispositif informatique hôte, de décharger au moins certaines des fonctions identifiées ci-dessus vers le dispositif informatique hôte et de stocker des données sur le dispositif informatique hôte (par exemple, autoriser des données vidéo, seules ou synchronisées aux données non vidéo, telles que les données biométriques et les données d’auto-réalisation, à visualiser par un autre appareil en réseau). Par exemple, le logiciel fonctionnant sur le dispositif informatique (par exemple, l’application, le programme, etc.) peut permettre à l’utilisateur de lire les données vidéo et / ou audio, mais pas de synchroniser les données vidéo et / ou audio avec les données biométriques. . Cela peut être dû au fait que le dispositif informatique hôte est utilisé pour stocker des données essentielles à la synchronisation (index d’horodatage, métadonnées, données biométriques, fréquence d’échantillonnage, etc.) et / ou qu’un logiciel fonctionnant sur le dispositif informatique hôte est nécessaire pour la synchronisation. A titre d’autre exemple, le logiciel fonctionnant sur le dispositif informatique peut permettre à l’utilisateur de lire les données vidéo et / ou audio, soit seul, soit synchronisé avec les données biométriques, mais peut ne pas autoriser le dispositif informatique (ou peut limiter les capacité) de rechercher ou d’extrapoler à partir de, ou de traiter les données biométriques pour identifier les parties pertinentes (par exemple, qui peuvent être utilisées pour créer une «bobine de surbrillance» des données vidéo / audio / biométriques synchronisées) ou pour classer les données biométriques et / ou données vidéo. Cela peut être dû au fait que le dispositif informatique hôte est utilisé pour stocker des données critiques pour la recherche et / ou pour classer les données biométriques (données biométriques, métadonnées biométriques, etc.) et / ou les logiciels nécessaires à la recherche (ou effectuer une recherche avancée de) et / ou classer (ou effectuer un classement avancé) des données biométriques.

Dans un mode de réalisation, comme discuté ci-dessus, la présente invention peut également être utilisée pour résoudre les problèmes liés à la pandémie actuelle de COVID-19 (coronavirus). Par exemple, la présente invention peut être utilisée pour fournir des services de télémédecine, permettant d’effectuer des contrôles diagnostiques d’une manière sûre, fiable et commode, et de le faire plus efficacement et avec un risque réduit d’exposition aux infections à la fois pour les patients et le personnel médical.

Dans ce mode de réalisation, un dispositif de communication, tel qu’un smartphone, un autre dispositif mobile connecté ou un dispositif loT fixe ou mobile, communiquerait (par exemple, sans fil ou physiquement connecté via un port sur le dispositif) avec un oxymètre de pouls attaché ou autrement en contact. avec un patient. L’oxymètre de pouls fournirait au dispositif de communication, tel qu’un smartphone, les données de l’oxymètre de pouls sur une période de temps donnée (par exemple, dix secondes, etc.), qui peuvent inclure au moins la mesure du pouls et le pourcentage (ou niveau) de saturation en oxygène du sang. . Les données pourraient ensuite être téléchargées sur le cloud (ou l’hôte) et utilisées pour aider à déterminer si le patient souffre d’une maladie, telle que COVID-19, ou, si le patient a déjà été diagnostiqué comme tel et a reçu un traitement et est par la suite en convalescence, pour aider à déterminer si le patient se rétablit ou non d’une maladie. En fonction des besoins spécifiques du service médical (hôpital, médecin, compagnie d’assurance maladie, etc.), les données entrantes peuvent être utilisées pour alerter le personnel médical de toute modification des signes vitaux (ou détermination) nécessitant une action.

Bien que différentes données biométriques (par exemple, la température, etc.) puissent être utilisées pour aider à déterminer si un patient souffre de COVID-19, les données de l’oxymètre de pouls sont également particulièrement pertinentes car le virus est très souvent accompagné d’une insuffisance respiratoire ou d’une fonction pulmonaire réduite, et peut donc être détecté en analysant le pourcentage (ou niveau) de saturation en oxygène du sang du patient ainsi que les autres données de l’oxymètre, y compris l’indice de perfusion et la fréquence du pouls. Cependant, la précision de l’oxymètre de pouls dépend du fait que le patient reste immobile, ainsi que l’oxymètre, par rapport au patient, également ne pas bougé car le mouvement de l’oxymètre, attaché sous une forme ou une autre au patient, entraîne souvent la génération de données incorrectes.

Ainsi, il peut être nécessaire pour la présente invention de déterminer si le patient bouge (ou ne reste pas suffisamment immobile) pendant le temps que les données de l’oxymètre de pouls sont acquises. Dans un mode de réalisation, ceci est accompli en utilisant l’accéléromètre dans le smartphone, car au moment de l’acquisition des données, l’oxymètre est connecté typiquement par Bluetooth ou un autre protocole de transport de données disponible au dispositif de communication. Un accéléromètre est un appareil électromécanique utilisé pour mesurer les forces d’accélération ou un changement de vitesse. En utilisant l’accéléromètre du smartphone, le système peut garantir que le patient ne bouge pas (ou bouge très peu) pendant l’acquisition des données de l’oxymètre de pouls (ou d’autres signes vitaux).

En ce qui concerne les modes de réalisation de la présente invention impliquant de la vidéo, les données vidéo, qui peuvent également inclure des données audio, peuvent commencer à un instant «T» et continuer pendant une durée de «n». Les données vidéo sont de préférence stockées en mémoire (localement et / ou à distance) et liées à d’autres données, telles qu’un identifiant, une heure de début et une durée. Ces données relient les données vidéo à au moins une session particulière, une heure de début particulière et identifient la durée de la vidéo qui y est incluse. Dans un mode de réalisation de la présente invention, chaque session peut inclure différentes activités. Par exemple, un voyage à Berlin un jour (session) particulier peut impliquer une balade à vélo dans la ville (première activité) et une promenade dans un parc (deuxième activité). Ainsi, l’identifiant peut inclure à la fois un identifiant de session, identifiant de manière unique la session via un identifiant global unique (GUID), et un identifiant d’activité, identifiant de manière unique l’activité via un identifiant global unique (GUID), où la relation session / activité est celle d’un parent / enfant.

Dans un mode de réalisation de la présente invention, les données biométriques sont stockées en mémoire et liées à l’identifiant et à une fréquence d’échantillonnage «m». Cela permet aux données biométriques d’être liées aux données vidéo lors de la lecture. Par exemple, si l’identifiant est un, l’heure de début est 13h00, la durée de la vidéo est d’une minute et la fréquence d’échantillonnage est de 30 spm, alors la lecture de la vidéo à 14h00 entraînera la première valeur biométrique à être affiché (par exemple, sous la vidéo, sur la vidéo, etc.) à 14h00, la deuxième valeur biométrique à afficher (par exemple, sous la vidéo, sur la vidéo, etc.) deux secondes plus tard, et ainsi de suite jusqu’à la vidéo se termine à 14h01. Alors que les données d’auto-réalisation peuvent être stockées comme des données biométriques (par exemple, liées à une fréquence d’échantillonnage), si ces données ne sont reçues que périodiquement, il peut être plus avantageux de stocker ces données liées à l’identifiant et à un horodatage, où  » m ”est soit l’heure à laquelle les données d’auto-réalisation ont été reçues, soit un décalage entre cette heure et l’heure de début (par exemple, dix minutes et quatre secondes après l’heure de début, etc.). En stockant les données vidéo et non vidéo séparément les unes des autres, les données peuvent être facilement recherchées et synchronisées.

En ce qui concerne la liaison des données à un identifiant, qui peut être lié à d’autres données (par exemple, heure de début, fréquence d’échantillonnage, etc.), si les données sont reçues en temps réel, les données peuvent être liées au (x) identifiant (s) pour la session (et / ou l’activité) en cours. Cependant, lorsque des données sont reçues après coup (par exemple, après la fin d’une session), il existe plusieurs manières de lier les données à une session et / ou une activité particulière (ou un ou plusieurs identifiants associés). Les données peuvent être liées manuellement (par exemple, par l’utilisateur) ou automatiquement liées via l’application. En ce qui concerne ce dernier, cela peut être accompli, par exemple, en comparant la durée des données reçues (par exemple, la longueur de la vidéo) avec la durée de la session et / ou de l’activité, en supposant que les données reçues sont liées au session et / ou activité la plus récente, ou en analysant les données incluses dans les données reçues. Par exemple, dans un mode de réalisation, les données incluses avec les données reçues (par exemple, les métadonnées) peuvent identifier une heure et / ou un emplacement associés aux données, qui peuvent ensuite être utilisés pour relier les données reçues à la session et / ou à l’activité. Dans un autre mode de réalisation, le dispositif informatique pourrait afficher des données (par exemple, un code à barres, tel qu’un code QR, etc.) qui identifie la session et / ou l’activité. Un enregistreur vidéo externe pourrait enregistrer les données d’identification (telles qu’affichées par le dispositif informatique) avec (par exemple, avant, après ou pendant) l’utilisateur et / ou son environnement. L’application pourrait alors rechercher les données vidéo pour identifier des données et utiliser ces données pour lier les données vidéo à une session et / ou une activité. La partie d’identification des données vidéo pourrait alors être supprimée par l’application si on le souhaite.

Une compréhension plus complète d’un système et d’un procédé pour utiliser, traiter et afficher des données biométriques, ou une résultante de celles-ci, sera offerte à l’homme du métier, ainsi qu’une réalisation d’avantages supplémentaires et des objets de ceux-ci, en tenant compte de la description détaillée suivante du mode de réalisation préféré. On se référera aux feuilles de dessins annexées, qui seront d’abord décrites brièvement.

DESCRIPTION BRÈVE DES DESSINS

figure. 1 illustre un système pour utiliser, traiter et afficher des données biométriques, et pour synchroniser des données biométriques avec d’autres données (par exemple, des données vidéo, des données audio, etc.) selon un mode de réalisation de la présente invention;

figure. 2A illustre un système pour utiliser, traiter et afficher des données biométriques, et pour synchroniser des données biométriques avec d’autres données (par exemple, des données vidéo, des données audio, etc.) selon un autre mode de réalisation de la présente invention;

figure. 2B illustre un système pour utiliser, traiter et afficher des données biométriques, et pour synchroniser des données biométriques avec d’autres données (par exemple, des données vidéo, des données audio, etc.) selon encore un autre mode de réalisation de la présente invention;

figure. 3 illustre un exemple d’affichage de données vidéo synchronisées avec des données biométriques selon un mode de réalisation de la présente invention;

figure. 4 illustre un schéma de principe pour utiliser, traiter et afficher des données biométriques, et pour synchroniser des données biométriques avec d’autres données (par exemple, des données vidéo, des données audio, etc.) selon un mode de réalisation de la présente invention;

figure. 5 illustre un schéma de principe pour utiliser, traiter et afficher des données biométriques, et pour synchroniser des données biométriques avec d’autres données (par exemple, des données vidéo, des données audio, etc.) selon un autre mode de réalisation de la présente invention;

figure. 6 illustre un procédé pour synchroniser des données vidéo avec des données biométriques, exploiter les données vidéo et rechercher les données biométriques, selon un mode de réalisation de la présente invention;

figure. 7 illustre un exemple d’affichage de données vidéo synchronisées avec des données biométriques selon un autre mode de réalisation de la présente invention;

figure. 8 illustre des exemples de données vidéo, qui sont de préférence liées à un identifiant (ID), une heure de début (T) et une heure ou durée de fin (n);

figure. 9 illustre un exemple d’identifiant (ID), comprenant un identifiant de session et un identifiant d’activité;

figure. 10 illustre des exemples de données biométriques, qui sont de préférence liées à un identifiant (ID), une heure de début (T) et une fréquence d’échantillonnage (S);

figure. 11 illustre des exemples de données d’auto-réalisation, qui sont de préférence liées à un identifiant (ID) et un temps (m);

figure. 12 illustre comment des points de données biométriques échantillonnés peuvent être utilisés pour extrapoler un autre point de données biométriques selon un mode de réalisation de la présente invention;

figure. 13 illustre comment des points de données biométriques échantillonnés peuvent être utilisés pour extrapoler d’autres points de données biométriques selon un autre mode de réalisation de la présente invention;

figure. 14 illustre un exemple de la manière dont une heure de début et des données associées (par exemple, fréquence d’échantillonnage, etc.) peuvent être utilisées pour synchroniser des données biométriques et des données d’auto-réalisation avec des données vidéo;

figure. 15 représente un exemple de capture d’écran de «connexion» pour une application qui permet à un utilisateur de capturer au moins des données vidéo et biométriques de l’utilisateur effectuant un événement sportif (par exemple, faire du vélo, etc.) et d’afficher les données vidéo ensemble (ou en synchronisation) avec les données biométriques;

figure. 16 représentent un exemple de capture d’écran «Créer une session» pour l’application représentée sur la Fig. 15, permettant à l’utilisateur de créer une nouvelle session;

figure. 17 représente un exemple de capture d’écran «nom de session» pour l’application représentée sur la Fig. 15, permettant à l’utilisateur de saisir un nom pour la session;

figure. 18 représente un exemple de capture d’écran de «description de session» pour l’application représentée sur la Fig. 15, permettant à l’utilisateur de saisir une description pour la session;

figure. 19 représente un exemple de capture d’écran «session commencée» pour l’application représentée sur la Fig. 15, montrant la vidéo et les données biométriques reçues en temps réel;

figure. 20 représente une capture d’écran exemplaire de «session de revue» pour l’application représentée sur la Fig. 15, permettant à l’utilisateur de lire la session ultérieurement;

figure. 21 représente un exemple de capture d’écran «option d’affichage de graphique» pour l’application représentée sur la Fig. 15, permettant à l’utilisateur de sélectionner des données (par exemple, des données de fréquence cardiaque, etc.) à afficher avec les données vidéo;

figure. 22 représente une capture d’écran exemplaire de «session d’examen» pour l’application représentée sur la Fig. 15, où les données vidéo sont affichées ensemble (ou en synchronisation) avec les données biométriques;

figure. 23 représente un exemple de capture d’écran «carte» pour l’application représentée sur la Fig. 15, montrant les données GPS affichées sur une carte Google;

figure. 24 représente un exemple de capture d’écran «récapitulative» pour l’application représentée sur la Fig. 15, montrant un résumé de la session;

figure. 25 représente un exemple de capture d’écran «recherche biométrique» pour l’application représentée sur la Fig. 15, permettant à un utilisateur de rechercher dans les données biométriques un événement biométrique particulier (par exemple, une valeur particulière, une plage particulière, etc.);

figure. 26 représente un exemple de capture d’écran «premier résultat» pour l’application représentée sur la Fig. 15, montrant un premier résultat pour l’événement biométrique représenté sur la Fig. 25, avec la vidéo correspondante;

figure. 27 représente un exemple de capture d’écran «second résultat» pour l’application représentée sur la Fig. 15, montrant un deuxième résultat pour l’événement biométrique représenté sur la Fig. 25, avec la vidéo correspondante;

figure. 28 représente une capture d’écran exemplaire de «recherche de session» pour l’application représentée sur la Fig. 15, permettant à un utilisateur de rechercher des sessions qui répondent à certains critères;

figure. 29 représente un exemple de capture d’écran «liste» pour l’application représentée sur la Fig. 15, montrant un résultat pour les critères représentés sur la Fig. 28;

figure. 30 illustre un système pour acquérir, traiter et utiliser des données biométriques (par exemple, des signes vitaux, etc.) selon un autre mode de réalisation de la présente invention;

figure. 31 illustre un schéma de principe pour un dispositif informatique portable pour acquérir, traiter et transmettre des données biométriques selon un autre mode de réalisation de la présente invention;

figure. 32 illustre une manière de garantir l’exactitude des données biométriques (par exemple, les données d’oxymètre de pouls, etc.) acquises via le dispositif informatique mobile, comme illustré sur la Fig. 31;

figure. 33 illustre une première autre manière d’assurer l’exactitude des données biométriques (par exemple, les données d’oxymètre de pouls, etc.) acquises via le dispositif informatique mobile, comme illustré sur la Fig. 31;

figure. 34 illustre une seconde manière alternative d’assurer l’exactitude des données biométriques (par exemple, les données d’oxymètre de pouls, etc.) acquises via le dispositif informatique mobile, comme illustré sur la Fig. 31; et

figure. 35 illustre un procédé pour garantir la précision des données biométriques acquises (par exemple, des données d’oxymètre de pouls, etc.) selon un mode de réalisation de la présente invention.

DESCRIPTION DÉTAILLÉE DU MODE DE RÉALISATION PRÉFÉRÉ

La présente invention fournit un système et un procédé pour acquérir, traiter, transmettre, comparer et / ou afficher des données biométriques, ou une de celles-ci (par exemple, une détermination pour savoir si l’utilisateur souffre d’une maladie, telle que COVID-19), soit seuls, soit ensemble (par exemple, en synchronisation) avec d’autres données (par exemple, données vidéo, etc.). Il doit être apprécié que, bien que l’invention soit décrite ici en termes de certaines données biométriques (par exemple, fréquence cardiaque, schémas respiratoires, taux d’alcoolémie, etc.), l’invention n’est pas si limitée et peut être utilisée en conjonction avec n’importe quel données biométriques et / ou physiques, y compris, mais sans s’y limiter, les niveaux d’oxygène, les niveaux de CO2, la saturation en oxygène, la pression artérielle, la glycémie, la fonction pulmonaire, la pression oculaire, les conditions corporelles et ambiantes (température, humidité, niveaux de lumière, altitude et barométrique) pression), vitesse (vitesse de marche, vitesse de course), emplacement et distance parcourue, fréquence respiratoire, variance de la fréquence cardiaque (VRC), données d’électrocardiogramme, niveaux de transpiration, calories consommées et / ou brûlées, cétones, contenu et / ou niveaux des rejets de déchets, niveaux d’hormones, teneur en sang, teneur en salive, niveaux audibles (p. ex., ronflement, etc.), niveaux et changements d’humeur, réponse galvanique de la peau, ondes cérébrales et / ou activité ou autres mesures neurologiques, habitudes de sommeil, caractéristiques physiques (p. ex., taille, poids , couleur des yeux, couleur des cheveux, données d’iris, empreintes digitales, etc.) ou réponses (par exemple, changements du visage, changements de la rétine, de l’iris (ou de la pupille), changements de la voix (ou du ton), etc.), ou toute combinaison ou conséquence de ceux-ci.

Comme le montre la Fig. 1, un dispositif biométrique 110 peut être en communication avec un dispositif informatique 108, tel qu’un téléphone intelligent, qui, à son tour, est en communication avec au moins un dispositif informatique (102, 104, 106) via un réseau étendu ( » WAN ”) 100, comme Internet. Les dispositifs informatiques peuvent être de différents types, tels qu’un PC, un ordinateur portable, une tablette, un téléphone intelligent, une montre intelligente, etc., utilisant un ou plusieurs systèmes d’exploitation ou plates-formes. Dans un mode de réalisation de la présente invention, le dispositif biométrique 110 est configuré pour acquérir (par exemple, mesurer, détecter, estimer, etc.) la fréquence cardiaque d’un individu (par exemple, des données biométriques). Les données biométriques sont ensuite fournies au dispositif informatique 108, qui comprend un enregistreur vidéo et / ou audio (non représenté).

Dans un premier mode de réalisation de la présente invention, les données vidéo et / ou audio sont fournies avec les données de fréquence cardiaque à un dispositif informatique hôte 106 via le réseau 100. Parce que les données vidéo et / ou audio simultanées et les données de fréquence cardiaque sont fournie au dispositif informatique hôte 106, une application hôte fonctionnant sur celui-ci (non représentée) peut être utilisée pour synchroniser les données vidéo, les données audio et / ou les données de fréquence cardiaque, permettant ainsi à un utilisateur (par exemple, via les dispositifs informatiques utilisateur 102, 104) pour visualiser les données vidéo et / ou écouter les données audio (soit en temps réel, soit en différé) tout en visualisant les données biométriques. Par exemple, comme le montre la Fig. 3, l’application hôte peut utiliser un horodatage 320, ou une autre méthode de séquençage utilisant des métadonnées, pour synchroniser les données vidéo 310 avec les données biométriques 330, permettant à un utilisateur de visualiser, par exemple, un individu (par exemple, un patient dans un hôpital ou à la maison ou à un autre endroit éloigné de l’hôpital ou de la clinique, bébé dans un berceau, etc.) à un moment particulier 340 (par exemple, 76 secondes après l’heure de début) et données biométriques associées à l’individu à ce moment particulier 340 ( par exemple, 76 secondes après l’heure de début).

Il convient de noter que l’application hôte peut en outre être configurée pour exécuter d’autres fonctions, telles que la recherche d’une activité particulière dans les données vidéo, les données audio, les données biométriques et / ou les métadonnées, et / ou le classement des données vidéo, des données audio et / ou des données biométriques. Par exemple, l’application hôte peut permettre à l’utilisateur de rechercher un événement biométrique particulier, tel qu’une fréquence cardiaque qui a dépassé un seuil ou une valeur particulière, une fréquence cardiaque qui est tombée en dessous d’un seuil ou d’une valeur particulière, une fréquence cardiaque particulière ( ou plage) pendant une période de temps minimale, etc. À titre d’autre exemple, l’application hôte peut classer les données vidéo, les données audio, les données biométriques ou une pluralité de clips synchronisés (par exemple, des bobines de surbrillance) par ordre chronologique, par magnitude biométrique ( du plus élevé au plus bas, du plus bas au plus élevé, etc.), par avis (du meilleur au pire, du pire au meilleur, etc.) ou par vues (du plus au moins, du moins au plus, etc.) Il doit en outre être apprécié que des fonctions telles que le classement, la recherche et l’analyse des données ne sont pas limitées à la session individuelle d’un utilisateur, mais peuvent être exécutées sur n’importe quel nombre de sessions individuelles de l’utilisateur, ainsi que sur la session ou le nombre de sessions. de plusieurs utilisateurs. Une utilisation de cette collecte de toutes les informations diverses (vidéo, biométriques et autres) est de pouvoir générer suffisamment de points de données pour l’analyse Big Data et le Machine Learning dans le but de générer des inférences et des recommandations Al.

À titre d’exemple, dans un contexte clinique ou diagnostique, des algorithmes d’apprentissage automatique pourraient être utilisés pour surveiller en temps quasi réel ou rechercher automatiquement des données vidéo, en identifiant les événements et les données clés pertinents. Les algorithmes d’apprentissage automatique pourraient également être utilisés pour rechercher automatiquement dans les données vidéo, à la recherche du contenu le plus convaincant qui pourrait ensuite être assemblé en une courte «bobine de surbrillance». Le réseau neuronal pourrait être formé à l’aide d’une pluralité de vidéos sportives, ainsi que des évaluations d’utilisateurs de leur niveau d’intérêt au fur et à mesure que les vidéos progressent. Les nœuds d’entrée du réseau pourraient être un échantillon de changement d’intensité de pixels entre les images avec la cote d’excitation médiane de la trame actuelle. Les algorithmes d’apprentissage automatique pourraient également être utilisés, en conjonction avec un réseau neuronal convolutif multicouche, pour classer automatiquement le contenu vidéo (par exemple, quel sport est dans la vidéo). Une fois le contenu identifié, automatiquement ou manuellement, des algorithmes peuvent être utilisés pour comparer l’activité de l’utilisateur à une activité idéalisée. Par exemple, le système pourrait comparer un enregistrement vidéo du swing de golf de l’utilisateur à celui d’un golfeur professionnel. Le système pourrait alors fournir des conseils supplémentaires à l’utilisateur sur la façon dont l’utilisateur pourrait améliorer son swing. Les algorithmes peuvent également être utilisés pour prédire les niveaux de condition physique des utilisateurs (par exemple, s’ils maintiennent leur programme, les incitant à continuer à s’entraîner), associer les utilisateurs à d’autres utilisateurs ou praticiens ayant des niveaux de forme physique similaires et / ou créer des routines optimisées pour chacun. utilisateur.

Il doit également être apprécié, comme le montre la Fig. 2A, que les données biométriques peuvent être fournies directement au dispositif informatique hôte 106, sans passer par le dispositif informatique 108. Par exemple, le dispositif informatique 108 et le dispositif biométrique 110 peuvent communiquer indépendamment avec le dispositif informatique hôte, soit directement, soit via le réseau 100. Il doit en outre être apprécié que les données vidéo, les données audio et / ou les données biométriques n’ont pas besoin d’être fournies au dispositif informatique hôte 106 en temps réel. Par exemple, des données vidéo pourraient être fournies ultérieurement tant que les données peuvent être identifiées ou liées à une session particulière. Si les données vidéo peuvent être identifiées, elles peuvent alors être synchronisées avec d’autres données (par exemple, des données biométriques) reçues en temps réel.

Dans un mode de réalisation de la présente invention, comme le montre la Fig. 2B, le système comprend un dispositif informatique 200, tel qu’un téléphone intelligent, en communication avec une pluralité de dispositifs, y compris un dispositif informatique hôte 240 via un WAN (voir, par exemple, figure 1 à 100), des dispositifs tiers 250 via le WAN (voir, par exemple, la figure 1 à 100), et les dispositifs locaux 230 (par exemple, via des connexions sans fil ou filaires). Dans un mode de réalisation préféré, le dispositif informatique 200 télécharge un programme ou une application (c’est-à-dire une plate-forme client) à partir du dispositif informatique hôte 240 (par exemple, le cloud d’entreprise). La plate-forme client comprend une pluralité de modules qui sont configurés pour exécuter une pluralité de fonctions.

Par exemple, la plate-forme cliente peut comprendre un module de capture vidéo 210 pour recevoir des données vidéo d’une caméra interne et / ou externe, et un module de capture biométrique 212 pour recevoir des données biométriques d’un dispositif biométrique interne et / ou externe. La plateforme client peut également comprendre un module d’interface utilisateur 202, permettant à un utilisateur d’interagir avec la plateforme, un module d’édition vidéo 204 pour éditer des données vidéo, un module de gestion de fichiers 206 pour gérer (par exemple, stocker, relier, etc.) des données ( par exemple, des données vidéo, des données biométriques, des données d’identification, des données d’heure de début, des données de durée, des données de fréquence d’échantillonnage, des données d’auto-réalisation, des données d’horodatage, etc.), une base de données et un module de synchronisation 214 pour répliquer des données (par exemple, copier des données stocké sur le dispositif informatique 200 vers le dispositif informatique hôte 240 et / ou copie des données utilisateur stockées sur le dispositif informatique hôte 240 vers le dispositif informatique 200), un module d’algorithme 216 pour traiter les données reçues (par exemple, synchronisation des données, recherche / filtrage des données , création d’une bande de surbrillance, etc.), un module de partage 220 pour partager et / ou stocker des données (par exemple, données vidéo, bande de surbrillance, etc.) relatives soit à une seule session ou à plusieurs sessions, et un module central de connexion et d’identification 218 pour s’interfacer avec des réseaux sociaux tiers sites Web dia, tels que Facebook ™.

En ce qui concerne la fig. 2B, le dispositif informatique 200, qui peut être un téléphone intelligent, une tablette ou tout autre dispositif informatique, peut être configuré pour télécharger la plate-forme client à partir du dispositif informatique hôte 240. Une fois que la plate-forme client est en cours d’exécution sur le dispositif informatique 200, la plateforme peut être utilisée pour démarrer une nouvelle session, recevoir des données vidéo pour la session (c’est-à-dire via le module de capture vidéo 210) et recevoir des données biométriques pour la session (c’est-à-dire via le module de capture biométrique 212). Ces données peuvent être stockées dans un stockage local, dans une base de données locale et / ou sur un périphérique de stockage distant (par exemple, dans le cloud de l’entreprise ou un cloud tiers, tel que Dropbox ™, etc.). Dans un mode de réalisation préféré, les données sont stockées de manière à être liées à des informations qui (i) identifient la session et (ii) permettent la synchronisation.

Par exemple, les données vidéo sont de préférence liées à au moins une heure de début (par exemple, une heure de début de la session) et un identifiant. L’identifiant peut être un numéro unique identifiant de manière unique la session, ou une pluralité de numéros (par exemple, une pluralité d’identifiants uniques globalement (ou universellement) (GUID / UUID), où un premier numéro identifiant de manière unique la session et un second numéro identifie de manière unique une activité au sein de la session, permettant à une session (par exemple, un voyage ou un itinéraire dans une destination, telle que Berlin) d’inclure une pluralité d’activités (par exemple, une balade à vélo, une promenade, etc.). À titre d’exemple seulement, un identifiant d’activité (ou de session) peut être un identifiant de 128 bits qui a une forte probabilité d’unicité, tel que 8bf25512-f17a-4e9e-b49a-7c3f59ec1e85). L’identifiant peut également inclure un nom de session et / ou une description de session. D’autres informations sur les données vidéo (par exemple, la durée de la vidéo, la source vidéo, etc.) (c’est-à-dire les «métadonnées vidéo») peuvent également être stockées et liées aux données vidéo. Les données biométriques sont de préférence liées à au moins l’heure de début (par exemple, la même heure de début liée aux données vidéo), l’identifiant (par exemple, le même identifiant lié aux données vidéo), et une fréquence d’échantillonnage, qui identifie la fréquence à quelles données biométriques sont reçues et / ou stockées. Par exemple, des données de fréquence cardiaque peuvent être reçues et stockées à une fréquence de trente échantillons par minute (30 spm), c’est-à-dire une fois toutes les deux secondes, ou un autre échantillon d’intervalle de temps prédéterminé.

Dans certains cas, la fréquence d’échantillonnage utilisée par la plate-forme peut être la fréquence d’échantillonnage du dispositif biométrique (c’est-à-dire la fréquence à laquelle les données sont fournies par le dispositif biométrique). Dans d’autres cas, la fréquence d’échantillonnage utilisée par la plate-forme peut être indépendante de la fréquence à laquelle les données sont reçues (par exemple, une fréquence fixe, une fréquence configurable, etc.). Par exemple, si le dispositif biométrique est configuré pour fournir des données biométriques à un taux de soixante échantillons par minute (60 spm), la plate-forme peut encore stocker les données à un débit de 30 spm. En d’autres termes, avec une fréquence d’échantillonnage de 30 spm, la plateforme aura mémorisé cinq valeurs au bout de dix secondes, la première valeur étant la seconde valeur transmise par le dispositif biométrique, la seconde valeur étant la quatrième valeur transmise par le dispositif biométrique, et bientôt. En variante, si le dispositif biométrique est configuré pour fournir des données biométriques uniquement lorsque les données biométriques changent, la plate-forme peut encore stocker les données à une vitesse de 30 spm. Dans ce cas, la première valeur stockée par la plateforme peut être la première valeur transmise par le dispositif biométrique, la seconde valeur stockée peut être la première valeur transmise par le dispositif biométrique si au moment du stockage aucune nouvelle valeur n’a été transmise par le dispositif biométrique, la troisième valeur mémorisée peut être la deuxième valeur transmise par le dispositif biométrique si au moment du stockage une nouvelle valeur est transmise par le dispositif biométrique, et ainsi de suite.

Une fois les données vidéo et biométriques stockées et liées, des algorithmes peuvent être utilisés pour afficher les données ensemble. Par exemple, si les données biométriques sont stockées à une fréquence d’échantillonnage de 30 spm, qui peut être fixe ou configurable, des algorithmes (par exemple, 216) peuvent être utilisés pour afficher une première valeur biométrique (par exemple, sous les données vidéo, superposée sur la vidéo données, etc.) au début du clip vidéo, une deuxième valeur biométrique deux secondes plus tard (deux secondes après le clip vidéo), une troisième valeur biométrique deux secondes plus tard (quatre secondes après le clip vidéo), etc. de la présente invention, des données non vidéo (par exemple, des données biométriques, des données d’auto-réalisation, etc.) peuvent être stockées avec une pluralité d’horodatages (par exemple, des tampons individuels ou des décalages pour chaque valeur stockée), qui peuvent être utilisées avec l’heure de début pour synchroniser les données non vidéo avec les données vidéo.

Il doit être apprécié que, bien que la plate-forme cliente puisse être configurée pour fonctionner de manière autonome (c’est-à-dire indépendamment du dispositif réseau hôte 240), dans un mode de réalisation de la présente invention, certaines fonctions de la plate-forme client sont exécutées par le dispositif réseau hôte 240, et ne peut être effectué que lorsque le dispositif informatique 200 est en communication avec le dispositif informatique hôte 240. Un tel mode de réalisation est avantageux en ce qu’il décharge non seulement certaines fonctions vers le dispositif informatique hôte 240, mais il garantit que ces fonctions ne peuvent être exécutées. par le dispositif informatique hôte 240 (par exemple, en demandant à un utilisateur de s’abonner à un service cloud afin d’exécuter certaines fonctions). Les fonctions déchargées sur le cloud peuvent inclure des fonctions nécessaires pour afficher des données non vidéo avec des données vidéo (par exemple, la liaison d’informations à des données vidéo, la liaison d’informations à des données non vidéo, la synchronisation de données non vidéo avec des données vidéo , etc.), ou peut inclure des fonctions plus avancées, telles que la génération et / ou le partage d’une «bande de surbrillance». Dans des modes de réalisation alternatifs, le dispositif informatique 200 est configuré pour exécuter les fonctions précédentes tant que certains critères ont été satisfaits. Ces critères peuvent inclure le dispositif informatique 200 étant en communication avec le dispositif informatique hôte 240, ou le dispositif informatique 200 étant précédemment en communication avec le dispositif informatique hôte 240 et la période de temps depuis la dernière communication étant égale ou inférieure à une valeur prédéterminée. quantité de temps. Technologie connue de l’homme du métier (par exemple, en utilisant un code d’authentification de méthode à base de hachage à clé (HMAC), une heure mémorisée de ladite dernière communication (permettant audit dispositif informatique de déterminer si ledit delta est inférieur à une durée prédéterminée) , etc.) peut être utilisé pour s’assurer que ce critère est respecté avant d’autoriser l’exécution de certaines fonctions.

Des schémas fonctionnels d’un exemple de dispositif informatique et d’un exemple de dispositif biométrique sont représentés sur la Fig. 5. En particulier, l’exemple de dispositif biométrique 500 comprend un capteur pour détecter des données biométriques, un affichage pour s’interfacer avec l’utilisateur et afficher diverses informations (par exemple, des données biométriques, des données de configuration, des données de fonctionnement, telles que le démarrage, l’arrêt et pause, etc.), une mémoire pour stocker les données biométriques détectées, un émetteur-récepteur pour communiquer avec l’exemple de dispositif informatique 600, et un processeur pour faire fonctionner et / ou piloter l’émetteur-récepteur, la mémoire, le capteur et l’affichage. L’exemple de dispositif informatique 600 comprend un émetteur-récepteur (1) pour recevoir des données biométriques à partir de l’exemple de dispositif biométrique 500 (par exemple, en utilisant n’importe quelle télémétrie, n’importe quelle norme WiFi, DNLA, Apple AirPlay, Bluetooth, communication en champ proche (NFC), RFID, ZigBee , Z-Wave, Thread, Cellular, une connexion filaire, infrarouge ou autre méthode de transmission de données, de diffusion de données ou de streaming, etc.), une mémoire pour stocker les données biométriques, un écran pour s’interfacer avec l’utilisateur et afficher diverses informations (par ex. , données biométriques, données de configuration, données de fonctionnement, telles que démarrage, arrêt et pause, saisie de commentaires en session ou ajout de notes vocales, etc.), un clavier pour recevoir des données d’entrée utilisateur, un émetteur-récepteur (2) pour fournir les données biométriques vers le dispositif informatique hôte via Internet (par exemple, en utilisant la télémétrie, toute norme WiFi, DNLA, Apple AirPlay, Bluetooth, communication en champ proche (NFC), RFID, ZigBee, Z-Wave, Thread, Cellular, a connexion filaire, infrarouge ou autre méthode de transmission de données, données diffusion ou diffusion en continu, etc.), et un processeur pour faire fonctionner et / ou commander l’émetteur-récepteur (1), l’émetteur-récepteur (2), le clavier, l’affichage et la mémoire.

Le clavier dans le dispositif informatique 600, ou en variante le clavier dans le dispositif biométrique 500, peut être utilisé pour entrer des données d’auto-réalisation, ou des données sur la façon dont l’utilisateur se sent à un moment particulier. Par exemple, si l’utilisateur se sent fatigué, l’utilisateur peut appuyer sur le bouton «T» du clavier. Si l’utilisateur sent ses endorphines entrer, l’utilisateur peut appuyer sur le bouton «E» du clavier. Et si l’utilisateur obtient son second souffle, l’utilisateur peut appuyer sur le bouton «S» du clavier. Ces données sont ensuite stockées et liées à une fréquence d’échantillonnage (comme des données biométriques) ou à des données d’horodatage, qui peuvent être une heure ou un décalage par rapport à l’heure de début à laquelle chaque bouton a été enfoncé. Cela permettrait aux données d’auto-réalisation, de la même manière que les données biométriques, d’être synchronisées avec les données vidéo. Cela permettrait également de rechercher ou de filtrer les données d’auto-réalisation, comme les données biométriques (par exemple, afin de trouver une vidéo correspondant à un événement particulier, comme lorsque l’utilisateur a commencé à se sentir fatigué, etc.).

Il doit être apprécié que la présente invention n’est pas limitée aux schémas de principe représentés sur la Fig. 5, et un dispositif biométrique et / ou un dispositif informatique qui comprend moins ou plus de composants est dans l’esprit et la portée de la présente invention. Par exemple, un dispositif biométrique qui n’inclut pas d’affichage ou qui comprend une caméra et / ou un microphone entre dans l’esprit et la portée de la présente invention, comme le sont d’autres dispositifs ou procédés de saisie de données au-delà d’un clavier, comme un écran tactile. , stylo numérique, dispositif de reconnaissance vocale / audible, dispositif de reconnaissance gestuelle, dit «portable», ou tout autre dispositif de reconnaissance généralement connu de l’homme du métier. De même, un dispositif informatique qui ne comprend qu’un seul émetteur-récepteur, comprend en outre une caméra (pour capturer la vidéo) et / ou un microphone (pour capturer l’audio ou pour effectuer des analyses spatiales par l’enregistrement ou la mesure du son et comment il se déplace), ou comprend en outre un capteur (voir figure 4) entre dans l’esprit et la portée de la présente invention. Il doit également être apprécié que les données d’auto-réalisation ne se limitent pas à ce que ressent un utilisateur, mais peuvent également inclure un événement que l’utilisateur ou l’application souhaite commémorer. Par exemple, l’utilisateur peut vouloir enregistrer (ou horodater) l’utilisateur qui passe à vélo devant la faune, ou une structure architecturale particulière, ou l’application peut vouloir enregistrer (ou horodater) un patient en appuyant sur un bouton «demander une infirmière», ou toute autre activité non biométrique détectée de l’utilisateur.

En se référant à nouveau à la Fig. 1, comme discuté ci-dessus en liaison avec la Fig. 2B, l’application hôte (ou la plate-forme client) peut fonctionner sur le dispositif informatique 108. Dans ce mode de réalisation, le dispositif informatique 108 (par exemple, un téléphone intelligent) peut être configuré pour recevoir des données biométriques du dispositif biométrique 110 (soit en réel) heure, ou à un stade ultérieur, avec un horodatage correspondant à l’apparition des données biométriques), et de synchroniser les données biométriques avec les données vidéo et / ou les données audio enregistrées par le dispositif informatique 108 (ou une caméra et / ou microphone fonctionnant dessus). Il doit être apprécié que dans ce mode de réalisation de la présente invention, autre que l’application hôte exécutée localement (par exemple, sur le dispositif informatique 108), l’application hôte (ou plate-forme cliente) fonctionne comme décrit précédemment.

De nouveau, en référence à la Fig. 1, dans un autre mode de réalisation de la présente invention, le dispositif informatique 108 comprend en outre un capteur pour détecter des données biométriques. Dans ce mode de réalisation de la présente invention, l’application hôte (ou plate-forme client) fonctionne comme décrit précédemment (localement sur le dispositif informatique 108), et fonctionne pour au moins synchroniser les données vidéo, audio et / ou biométriques, et permettre la synchronisation. données à lire ou à présenter à un utilisateur (par exemple, via une partie d’affichage, via un dispositif d’affichage connecté directement au dispositif informatique, via un dispositif informatique utilisateur connecté au dispositif informatique (par exemple, directement, via le réseau, etc.) , etc.).

Il doit être apprécié que la présente invention, dans tout mode de réalisation, n’est pas limitée aux dispositifs informatiques (nombre ou type) représentés sur les Fig. 1 et 2, et peut inclure tout appareil informatique, de détection, d’enregistrement numérique, de GPS ou autre appareil compatible avec la localisation (par exemple, en utilisant des systèmes de positionnement WiFi «WPS», «AGPS» ou d’autres formes de dérivation de l’emplacement géographique, par exemple via triangulation de réseau), généralement connu de l’homme du métier, tel qu’un ordinateur personnel, un serveur, un ordinateur portable, une tablette, un smartphone, un téléphone cellulaire, une montre intelligente, une bande d’activité, une sangle de fréquence cardiaque, un capteur de matelas, un capteur de semelle de chaussure, un appareil photo numérique, un capteur de champ proche ou un dispositif de détection, etc. Il convient également de noter que la présente invention n’est pas limitée à un dispositif biométrique particulier, et comprend des dispositifs biométriques qui sont configurés pour être porté au poignet (p. ex., comme une montre), porté sur la peau (p. ex., comme un patch sur la peau) ou sur le cuir chevelu, ou incorporé dans des appareils informatiques (p. ex., téléphones intelligents, etc.), intégré ou ajouté à des articles comme la literie, les appareils portables tels que les vêtements, les chaussures, les casques ou les chapeaux, ou des écouteurs, ou des équipements sportifs tels que des raquettes, des clubs de golf ou des vélos, où d’autres types de données, y compris des mesures de performance physique telles que la vitesse de la raquette ou de la tête de club, ou la rotation / seconde de la pédale, ou l’enregistrement des chaussures telles que les zones d’impact, la démarche ou le cisaillement, peuvent également être mesurés de manière synchrone avec la biométrie et synchronisés avec la vidéo. D’autres données peuvent également être mesurées de manière synchrone avec les données vidéo, y compris la biométrie sur les animaux (par exemple, l’accélération d’un taureau ou le pivot ou le bouc dans un événement d’équitation de taureau, l’accélération d’un cheval adaptée à la fréquence cardiaque dans une course de chevaux, etc.) et la performance physique métriques d’objets inanimés, tels que révolutions / minute (par exemple, dans un véhicule, tel qu’une automobile, une moto, etc.), miles / heure (ou similaire) (par exemple, dans un véhicule, comme une automobile, un motocyclette, etc., une bicyclette, etc.), ou des forces G (par exemple, subies par l’utilisateur, un animal et un objet inanimé, etc.). Toutes ces données (collectivement «données non vidéo», qui peuvent inclure des métadonnées ou des données sur des données non vidéo) peuvent être synchronisées avec des données vidéo en utilisant une fréquence d’échantillonnage et / ou au moins un horodatage, comme indiqué ci-dessus.

Il faut en outre comprendre que la présente invention n’a pas besoin de fonctionner conjointement avec un réseau, tel qu’Internet. Par exemple, comme le montre la Fig. 2A, le dispositif biométrique 110, qui peut être, par exemple, une bande d’activité sans fil pour détecter la fréquence cardiaque, et le dispositif informatique 108, qui peut être, par exemple, un enregistreur vidéo numérique, peut être connecté directement à l’ordinateur hôte. le dispositif 106 exécutant l’application hôte (non représentée), où l’application hôte fonctionne comme décrit précédemment. Dans ce mode de réalisation, les données vidéo, audio et / ou biométriques peuvent être fournies à l’application hôte soit (i) en temps réel, soit (ii) à un moment ultérieur, puisque les données sont synchronisées avec une fréquence d’échantillonnage et / ou horodatage. Cela permettrait, par exemple, au moins une vidéo d’un athlète, ou d’un sportif ou d’une femme (par exemple, un joueur de football, un joueur de football, un pilote de course, etc.) d’être montré en action (par exemple, jouer au football, jouer au football , course automobile, etc.) avec des données biométriques de l’athlète en action (voir, par exemple, la figure 7). À titre d’exemple uniquement, cela permettrait à un utilisateur de voir la fréquence cardiaque d’un joueur de football 730 lorsque le joueur de football dribble un ballon, frappe le ballon, dirige le ballon, etc. Ceci peut être accompli en utilisant un horodatage 720 (par exemple, démarrer temps, etc.), ou une autre méthode de séquençage utilisant des métadonnées (par exemple, fréquence d’échantillonnage, etc.), pour synchroniser les données vidéo 710 avec les données biométriques 730, permettant à l’utilisateur de voir le joueur de football à un moment particulier 740 (par exemple, 76 secondes) et des données biométriques associées à l’athlète à ce moment particulier 340 (par exemple, 76 secondes). Une technologie similaire peut être utilisée pour afficher des données biométriques sur d’autres athlètes, joueurs de cartes, acteurs, joueurs en ligne, etc.

Lorsqu’il est souhaitable de surveiller ou de regarder plus d’une personne à partir d’une caméra, par exemple, des patients dans une salle d’hôpital étant observés à partir d’un poste de soins infirmiers à distance ou, lors d’une émission télévisée d’un événement sportif tel qu’un match de football, avec plusieurs joueurs sur le terrain de sport, le système peut être configuré ainsi, par les sujets utilisant Bluetooth ou d’autres capteurs portables ou NFC (dans certains cas, leur capacité de détection étant également activée par la localisation afin d’identifier l’individu spécifique à suivre) capable de transmettre leur biométrie sur des distances praticables, en conjonction avec des relais ou des balises si nécessaire, de sorte que le spectateur puisse changer la sélection des données biométriques d’un ou de plusieurs individus à suivre, parallèlement à la vidéo ou à la diffusion, et, s’il le souhaite et si possible dans les limitations du champ de capture vidéo de la caméra utilisée, également pour concentrer la vue de la caméra vidéo sur un groupe réduit ou sur un individu spécifique. Dans un autre mode de réalisation de la présente invention, la sélection des données biométriques est automatiquement accomplie, par exemple, sur la base de l’emplacement de l’individu dans l’image vidéo (par exemple, centre de l’image), de la vitesse de mouvement (par exemple, se déplacer plus rapidement que d’autres individus). , ou la proximité d’un capteur (par exemple, étant porté par l’individu, noyé dans le ballon porté par l’individu, etc.), qui peut être préalablement activé ou activé par un signal radiofréquence à distance. L’activation du capteur peut entraîner la transmission de données biométriques de l’individu à un récepteur, ou peut permettre au récepteur d’identifier des données biométriques de l’individu parmi d’autres données transmises (par exemple, des données biométriques d’autres individus).

Dans le cadre du fitness ou du suivi sportif, il faut comprendre que la capture de l’activité d’un individu sur vidéo ne dépend pas de la présence d’un tiers pour ce faire, mais diverses méthodes d’auto-vidéo peuvent être envisagées, comme une dispositif de capture vidéo monté sur le poignet du sujet ou sur un harnais corporel, ou sur un accessoire pour selfie ou un cardan, ou fixé à un objet (par exemple, des équipements sportifs tels que des guidons de vélo, des objets trouvés dans des environnements sportifs tels qu’un basket ou un filet de tennis, un poteau de but de football, un plafond, etc., une caméra embarquée sur un drone suivant l’individu, un trépied, etc.). Il convient en outre de noter que ces dispositifs de capture vidéo peuvent inclure plus d’un objectif de caméra, de sorte que non seulement l’activité de l’individu peut être filmée, mais aussi simultanément une vue différente, telle que ce que l’individu regarde ou voit devant lui ( c’est-à-dire l’environnement de l’utilisateur). Le dispositif de capture vidéo pourrait également être équipé d’une lentille miroir convexe, ou avoir un miroir convexe ajouté en tant que pièce jointe à l’avant de l’objectif, ou être une caméra complète à 360 degrés, ou plusieurs caméras 360 reliées entre elles, de sorte que soit avec ou sans utiliser de logiciel spécialisé connu dans l’art, une vue panoramique ou panoramique à 360 degrés peut être générée, ou une vue globale à 360 degrés dans tous les axes peut être générée.

Dans le cadre de la réalité augmentée ou virtuelle, lorsque l’individu porte des lunettes, des lunettes, un casque ou un autre type d’écran de visualisation de réalité augmentée («AR») ou de réalité virtuelle («VR») convenablement équipés ou est équipé d’un autre type d’écran de visualisation capable de rendre l’AR, VR, ou autre imagerie 3D synthétisée ou réelle, les données biométriques telles que la fréquence cardiaque du capteur, ainsi que d’autres données telles que, par exemple, la course d’entraînement ou la vitesse, d’un capteur correctement équipé, tel qu’un accéléromètre capable de mesurer le mouvement et la vitesse, pourrait être visible par l’individu, superposé à son champ de vision. De plus, un avatar de l’individu en mouvement pourrait être superposé devant le champ de vision de l’individu, de sorte qu’il puisse surveiller ou améliorer ses performances d’exercice, ou autrement améliorer l’expérience de l’activité en se visualisant ou en voyant son propre avatar, ensemble (par exemple, synchronisé) avec leurs performances (par exemple, données biométriques, etc.). Facultativement, les données biométriques également de leur avatar, ou de l’avatar concurrent, pourraient être affichées simultanément dans le champ de visualisation. En outre (ou en variante), au moins une formation supplémentaire ou un avatar en compétition peut être superposé à la vue de l’individu, qui peut montrer le ou les avatars en compétition par rapport à l’individu (par exemple, en les montrant superposés devant l’individu, en montrant superposés au côté de l’utilisateur, les montrant derrière l’individu (par exemple, dans une partie rétroviseur de l’écran, etc.), et / ou les montrant par rapport à l’individu (par exemple, sous forme de écran radar de l’affichage, etc.), etc. Des avatars concurrents, soit de personnes réelles telles que leurs amis ou connaissances en formation, peuvent être utilisés pour motiver l’utilisateur à améliorer ou corriger ses performances et / ou leur routine d’exercice plus intéressante (par exemple, en permettant à l’individu de «rivaliser» dans l’environnement de réalité augmentée, de réalité virtuelle ou de réalité mixte («MR») tout en faisant de l’exercice ou en s’entraînant, ou en «ludifiant» virtuellement son activité grâce à la visualisation de destinations virtuelles ou des lieux, imaginaires ou réels, su ch comme sites historiques, scannés ou créés synthétiquement par modélisation informatique).

En outre, toutes les sources multimédias auxquelles l’utilisateur est exposé tout en s’engageant dans l’activité qui est suivie et enregistrée, devraient de même pouvoir être enregistrées avec l’horodatage, pour l’analyse et / ou la corrélation de la réponse biométrique de l’individu. Un exemple d’application de ceci pourrait être dans la sélection de morceaux de musique spécifiques pour quand quelqu’un effectue une activité d’entraînement, où la corrélation de la réponse passée de l’individu, basée, par exemple, sur la fréquence cardiaque (et dans quelle mesure niveaux de performance ou objectifs) au type de musique (par exemple, la ou les pistes musicales spécifiques, une ou plusieurs pistes similaires aux pistes spécifiques, une ou plusieurs pistes recommandées ou sélectionnées par d’autres qui piste (s) spécifique (s), etc.) est utilisée pour développer un algorithme personnalisé, afin d’optimiser la sélection de musique automatisée pour soit améliorer l’effort physique, soit maximiser la récupération pendant et après l’effort. L’individu pourrait en outre spécifier qu’il souhaitait que la piste ou le type de musique spécifique, sur la base de l’algorithme de sélection personnalisé, soit lu en fonction de leur emplacement géographique; un exemple en serait une personne qui utilise fréquemment ou régulièrement un circuit particulier à des fins d’entraînement ou de loisirs. En variante, des pistes ou des types de musique pourraient être sélectionnés par l’enregistrement ou la corrélation de la réponse biométrique passée en conjonction avec l’entrée d’auto-réalisation lorsque des pistes particulières étaient écoutées.

Il convient de noter que les données biométriques n’ont pas besoin d’être liées au mouvement physique ou à l’activité sportive, mais peuvent plutôt être combinées avec une vidéo d’un individu à un endroit fixe (par exemple, lorsque l’individu est surveillé à distance ou enregistré pour un examen ultérieur) , par exemple, comme le montre la Fig. 3, pour des raisons de santé ou une condition médicale, comme à leur domicile ou à l’hôpital, ou une personne âgée en milieu de vie assistée, ou un bébé endormi surveillé par ses parents alors qu’il se trouve dans une autre pièce ou un autre lieu.

Alternativement, l’individu peut passer devant ou à proximité d’un parc ou d’un centre commercial, son emplacement étant enregistré, généralement par géo-estampage, ou des informations supplémentaires étant ajoutées par géolocalisation, telles que l’altitude ou la météo au un emplacement spécifique, ainsi que les informations ou le contenu, visionné ou avec lequel l’individu interagit (par exemple, une publicité particulière, une bande-annonce de film, un profil de rencontre, etc.) sur Internet ou sur un téléviseur intelligent / activé, ou sur tout autre appareil en réseau incorporant un écran, et leur interaction avec ces informations ou contenus, pouvant être visualisés ou enregistrés par vidéo, en conjonction avec leurs données biométriques, toutes ces sources de données pouvant être synchronisées pour examen, en vertu de chacun des ces sources individuelles étant horodatées ou similaires (par exemple, échantillonnées, etc.). Cela permettrait à un tiers (par exemple, un fournisseur de services, un annonceur, un fournisseur de publicités, une société de production / promoteur de films, une affiche d’un profil de rencontre, un site de rencontre, etc.) d’acquérir pour analyse de leur réponse, les données biométriques associées à la visualisation de certaines données par le spectateur, où le spectateur ou son profil pourraient éventuellement être identifiables par le système du tiers, ou lorsque seule l’identité du dispositif d’interaction du spectateur est connue, ou peut être acquise à partir du GPS de l’expéditeur biométrique, ou autre appareil compatible avec la localisation.

Par exemple, un annonceur ou un fournisseur de publicité pourrait voir comment les gens réagissent à une publicité, ou une société de production de films / un promoteur pourrait évaluer comment les gens réagissent à une bande-annonce de film, ou à une affiche d’un profil de rencontre ou au site de rencontre lui-même, pourrait voir comment les gens réagissent au profil de rencontre. Alternativement, les téléspectateurs de joueurs en ligne d’un service de diffusion de jeux en ligne ou d’eSports tels que twitch.tv, ou d’un jeu de poker en ligne télévisé ou diffusé en continu, pourraient voir les données biométriques des participants actifs simultanément avec la source vidéo principale ainsi que les données des participants. réactions ou performances visibles. Comme pour la vidéo / audio, cela peut être soit synchronisé en temps réel, soit synchronisé plus tard en utilisant l’horodatage intégré ou similaire (par exemple, la fréquence d’échantillonnage, etc.). De plus, lorsque l’analyse de l’expression faciale est générée à partir de la vidéo source, par exemple dans le contexte de la mesure de la réponse d’un individu aux messages publicitaires, puisque la vidéo est déjà horodatée (par exemple, avec une heure de début), les données d’expression faciale peuvent être synchronisés et corrélés aux données biométriques physiques de l’individu, qui ont également été horodatées et / ou échantillonnées,

Comme décrit précédemment, l’application hôte peut être configurée pour exécuter une pluralité de fonctions. Par exemple, l’application hôte peut être configurée pour synchroniser des données vidéo et / ou audio avec des données biométriques. Cela permettrait, par exemple, à une personne qui regarde un événement sportif (par exemple, sur un téléviseur, un écran d’ordinateur, etc.) de regarder comment les données biométriques de chaque joueur changent pendant le jeu de l’événement sportif, ou également de cartographier ces changements de données biométriques en d’autres joueurs ou d’autres modèles de comparaison. De même, un médecin, une infirmière ou un technicien médical pourrait enregistrer les habitudes de sommeil d’une personne et regarder, rechercher ou revoir ultérieurement l’enregistrement (par exemple, sur un téléviseur, un écran d’ordinateur, etc.)

tout en surveillant les données biométriques de la personne. Le système pourrait également utiliser l’apprentissage automatique pour créer un profil pour chaque patient, identifier certaines caractéristiques du patient (par exemple, son rythme cardiaque, son rythme respiratoire, etc.) et informer un médecin, une infirmière ou un technicien médical ou déclencher un alarme si les caractéristiques mesurées semblent anormales ou irrégulières.

L’application hôte pourrait également être configurée pour fournir des données biométriques à un utilisateur distant via un réseau, tel qu’Internet. Par exemple, un dispositif biométrique (par exemple, un téléphone intelligent avec un capteur d’alcoolémie) pourrait être utilisé pour mesurer le taux d’alcoolémie d’une personne (par exemple, pendant que la personne parle à l’utilisateur distant via le téléphone intelligent), et pour fournir le taux d’alcoolémie de la personne à l’utilisateur distant. En plaçant le capteur à proximité ou en l’incorporant dans le microphone, un tel système permettrait à un parent de déterminer si son enfant a bu de l’alcool en participant à un appel téléphonique ou vidéo avec son enfant. Différents capteurs connus dans l’art pourraient être utilisés pour détecter différents produits chimiques dans la respiration de la personne, ou pour détecter les schémas respiratoires des gens par l’analyse des variations de son et de vitesse, permettant à la partie de surveillance de déterminer si le sujet a utilisé de l’alcool ou d’autres substances contrôlées ou de effectuer une analyse respiratoire pour d’autres raisons de diagnostic, y compris la mesure de la fréquence respiratoire.

Le système pourrait également être adapté avec un soi-disant «laboratoire sur puce» (LOC) intégré dans le dispositif lui-même, ou avec un accessoire approprié ajouté à celui-ci, pour le test à distance par exemple, d’échantillons de sang où le smartphone est soit utilisé pour la collecte et l’envoi de l’échantillon à un laboratoire de test pour analyse, soit pour effectuer le prélèvement et l’analyse d’échantillons dans le dispositif lui-même. Dans les deux cas, le système est adapté de manière à ce que l’identité du sujet et son échantillon de sang soient authentifiés de manière croisée à des fins d’intégrité de l’échantillon et de l’analyse ainsi que de la certitude de l’identité du patient, grâce à l’enregistrement simultané de la vidéo horodatée et de l’heure et / ou localisation (ou marquage GPS) de l’échantillon au point de prélèvement et / ou de soumission de l’échantillon. Cette confirmation d’identité est particulièrement importante pour des raisons de réglementation, de tenue de registres et d’assurance maladie dans le contexte de la télémédecine, car l’individu exercera de plus en plus des fonctions qui, jusqu’à présent, étaient généralement exercées sur place dans l’établissement concerné, par des et le personnel médical ou de laboratoire réglementé, plutôt que par le sujet utilisant un appareil en réseau, soit pour le téléchargement vers l’installation d’analyse centrale, soit pour une analyse à distance sur l’appareil lui-même.

Ceci, ou la collecte d’autres données biométriques telles que la fréquence cardiaque ou la pression artérielle, pourrait également être appliqué dans des situations où il est critique pour des raisons de sécurité, de vérifier, via une surveillance vidéo à distance régulière en temps réel, que ce soit, par exemple, un pilote d’avion. , un conducteur de camion ou de train, sont en bonne forme et en bon état pour contrôler leur véhicule ou navire ou si, par exemple, ils subissent une incapacité soudaine ou une crise cardiaque, etc. Parce que la personne surveillée est filmée en même temps qu’elle fournit Données biométriques horodatées, géo-horodatées et / ou échantillonnées, il y a moins de possibilité pour la personne surveillée ou un tiers, de «tromper», «usurper» ou contourner le système. Dans un cadre de consultation à distance patient / médecin, le système pourrait être utilisé pour des consultations vidéo sécurisées où également, d’un point de vue réglementaire ou d’assurance maladie, la consultation et son occurrence sont validées par la validation de l’heure et / ou de la géolocalisation. En outre, lorsqu’il existe une exigence pour un niveau d’authentification plus élevé, le système pourrait en outre être adapté pour utiliser la reconnaissance faciale ou des algorithmes biométriques, afin de garantir que la bonne personne est surveillée, ou l’analyse de l’expression faciale pourrait être utilisée pour l’évaluation des modèles de comportement.

La présente invention peut également être utilisée pour résoudre les problèmes liés à la pandémie actuelle de COVID-19 (coronavirus). L’une des conséquences les plus immédiates de la pandémie pour le personnel médical et les services de santé a été le fardeau accru des contrôles diagnostiques des patients. Dans un mode de réalisation, la présente invention pourrait être utilisée pour fournir des services de télémédecine, permettant d’effectuer des contrôles diagnostiques (par exemple, des tests de santé et de bien-être, des tests de coronavirus, etc.) d’une manière sûre, fiable et pratique, et de le faire davantage. efficacement et avec un risque réduit d’exposition aux infections tant pour les patients que pour le personnel médical. Cela pourrait être réalisé sur une base évolutive en fournissant aux patients un système utilisant un dispositif informatique mobile (par exemple, un smartphone, une tablette, etc.) pour enregistrer en toute sécurité leurs signes vitaux et les transmettre ensuite aux services médicaux concernés. Un tel système serait facilement accessible pour les patients déclarant leurs signes vitaux, ainsi que pour le personnel médical surveillant ces patients.

Comme discuté ci-dessus, le système pourrait être utilisé à la fois avant et après l’hospitalisation ou le traitement. Dans un contexte préhospitalisation, où les personnes présentent des symptômes, ou ont déjà été en contact avec des services médicaux et n’ont pas encore été (ou devaient l’être) hospitalisées mais ont néanmoins besoin d’une observation régulière pour tout changement de leur état permettent une surveillance cohérente et rapide des signes vitaux des patients. Une fois les signes vitaux enregistrés, les données peuvent être téléchargées automatiquement vers les services médicaux. Dans une utilisation post-hospitalisation, si le patient est considéré comme suffisamment bien pour continuer sa convalescence et sa convalescence à domicile, cela pourrait permettre une sortie plus précoce de l’hôpital (libérant des lits d’hôpital), tout en surveillant l’état du patient sans avoir à compter sur personnel médical recueillant physiquement leurs signes vitaux. Dans les deux cas, les signes vitaux pourraient être téléchargés sur le cloud afin que les services médicaux aient un enregistrement numérisé de l’évolution de ces données, ainsi que de pouvoir les intégrer dans le système de tenue de dossier patient ou le dossier de santé électronique (DSE).

Cette évolution des données (par exemple, la collecte des signes vitaux d’un seul patient sur une période de jours, semaines, mois, etc.) peut être utilisée pour déterminer si un patient traité (par exemple, diagnostiqué avec COVID-19) s’améliore ou s’aggrave , ou fournir une référence pour le patient, ou ses signes vitaux, avant d’être diagnostiqué avec une maladie. Par exemple, afin d’évaluer les données de l’oxymètre de pouls, il peut être nécessaire de revoir les données précédentes de l’oxymètre de pouls (c’est-à-dire quand ils étaient en bonne santé ou au moins ne souffraient pas de la maladie en cause). Ainsi, alors que les données de l’oxymètre de pouls (en soi) peuvent être évaluées pour aider à déterminer si un patient souffre d’une maladie, il peut être avantageux d’analyser les données actuelles de l’oxymètre de pouls en conjonction avec les données antérieures de l’oxymètre de pouls (par exemple, à partir de plusieurs mois). il y a), ou une différence de celle-ci (c.-à-d. une différence entre la lecture antérieure et la lecture actuelle), ou une combinaison de celles-ci, pour aider à déterminer si le patient souffre d’une maladie. L’évolution des données pourrait également être utilisée dans l’ensemble, pour déterminer les tendances concernant des maladies, des affections particulières, l’état de santé général ou le bien-être.

Un tel système illustré à la Fig. 30, qui est identique (structurellement et fonctionnellement) au système représenté sur la Fig. 1. Sur la Fig. 30, cependant, le dispositif de communication 108 est en outre (ou en variante) en communication avec un oxymètre de pouls 3002, qui peut être configuré pour être porté sur le doigt d’un patient 3000 (notez qu’en fonction du type d’oxymètre utilisé, il peut être placé sur le lobe de l’oreille d’un patient ou une autre extrémité, ou porté sur un poignet comme dans un bracelet de fitness ou une montre intelligente). Comme avec le dispositif biométrique 110 représenté sur la Fig. 1, l’oxymètre de pouls 3002 peut communiquer avec le dispositif de communication 108 via un canal de communication filaire et / ou sans fil (par exemple, Bluetooth, NFC, etc.) 3004. Ce canal peut être utilisé pour fournir des données d’oxymètre de pouls au dispositif de communication 108 sur une période de temps particulière (généralement déterminée via le dispositif de communication 108 ou une application fonctionnant sur celui-ci). Cela peut inclure, mais sans s’y limiter, le pouls (bpmPR) et le niveau de saturation en oxygène sanguin (ou pourcentage) (SpO2).

Il doit être apprécié que d’autres signes vitaux peuvent être acquis (par exemple, automatiquement (par exemple, via au moins un capteur) ou manuellement (par exemple, en demandant à l’utilisateur de saisir les informations), y compris, mais sans s’y limiter, la fréquence respiratoire (par exemple, nombre de respirations par minute), la température corporelle et la pression artérielle (p. ex., pression systolique, pression diastolique), et utilisé avec (ou pour calculer) d’autres valeurs, telles que l’indice de perfusion (PI%), l’indice de perfusion, la forme d’onde de tendance, l’âge , poids, sexe, etc., pour déterminer la santé, le bien-être et / ou le bien-être du patient (par exemple, si le patient souffre d’une infection bactérienne et / ou virale, etc.). Il faut comprendre que cette détermination peut être faite manuellement (par exemple, par un médecin, un technicien, etc.) ou automatiquement (par exemple, à l’aide d’un logiciel, de l’intelligence artificielle, etc.), et (i) de manière isolée, (ii) en comparant les données mesurées à au moins une valeur connue ( par exemple, des valeurs indicatives de COVID-19, etc.), ou (iii) en comparant les données mesurées avec previ ous les données du patient pour déterminer un différentiel et comparer le différentiel à au moins une valeur connue (par exemple, des valeurs indicatives de COVID-19, etc.).

En fonction des besoins spécifiques du service médical (hôpital, médecin, etc.), les données entrantes peuvent être utilisées pour alerter le personnel médical de toute modification des signes vitaux (ou détermination) nécessitant une action à entreprendre. Sous réserve des réglementations en vigueur en matière de confidentialité des patients, les données peuvent être conservées sur un serveur tiers de confiance, tel que celui géré par le fournisseur du système, ou envoyées directement au portail des services médicaux sans transiter via un autre serveur.

L’enregistrement des signes vitaux est de préférence effectué via le dispositif de communication 108 (par exemple, un smartphone, etc.), ou une application fonctionnant sur celui-ci, en utilisant une interface utilisateur simple. Une fois l’application téléchargée et installée sur le dispositif de communication 108, l’application peut démarrer un processus de configuration initiale en vérifiant que la connectivité Internet via Wi-Fi et / ou le réseau cellulaire sans fil est établie. Les informations d’identification du patient peuvent ensuite être vérifiées et leur identifiant unique confirmé (notez que le système et l’application doivent être conformes au RGPD et HIPPA, ainsi que le choix de la langue, par exemple anglais, espagnol, allemand, etc.). Le patient peut avoir la possibilité d’afficher une liste / vérificateur de symptômes et de saisir toute autre observation qui pourrait être pertinente pour le personnel médical ou de surveillance ainsi que des mesures d’auto-réalisation de son état de santé ou de condition physique perçu. Aussi, dans le cas de la surveillance d’autres conditions telles que les troubles du sommeil comme l’apnée du sommeil, qui peuvent être dépistées à l’aide de données d’oxymétrie, d’autres éléments pourraient être notés comme le nombre d’heures de sommeil ou la qualité perçue du sommeil.

Dans un mode de réalisation préféré, le patient allumerait alors l’oxymètre de pouls 3002 et établirait une connexion sans fil (par exemple, Bluetooth) avec le dispositif de communication 108. Ceci est vérifié par l’application et confirme au patient que le système est configuré et fonctionne correctement. . Le patient peut être informé que pour une utilisation future, la connectivité Bluetooth et le réseau de données doivent être activées sur le téléphone lors de l’utilisation du système de notification des signes vitaux.

Le patient commencerait alors une session de données sur les signes vitaux, qui peut inclure: (1) prendre sa température et la saisir manuellement dans l’application; (2) mesurer leur fréquence respiratoire (RR) à l’aide de la visionneuse de minuterie dans l’application sur une période de temps prédéterminée (incréments de 30 secondes vers le haut) (notez que l’application peut calculer automatiquement les respirations par minute à partir des informations entrées); (3) fixer l’oxymètre de pouls (par exemple, le placer sur son index); les signes vitaux (par exemple, SpO2, bpmPR, PI%, courbe de tendance de l’indice de perfusion, etc.) sont enregistrés; (5) confirmer au patient que l’information est complète et prête à être envoyée; (6) permettre au patient de transmettre les données dans le cloud (par exemple, hôte); (7) confirmer que les données ont été téléchargées et / ou reçues avec succès; (8) la mise en place d’un rappel dans l’application pour quand à côté enregistrer et envoyer les signes vitaux; et (9) activer facultativement un système de messagerie en boucle de retour depuis le personnel de surveillance médicale vers le patient via l’application de téléphone mobile en fonction des dispositions réglementaires.

À la fin de la surveillance, là où les données sont visibles, un système d’alerte peut être activé, mais cela dépend à la fois des préférences du personnel médical et également du cadre réglementaire spécifique quant à l’endroit où les données sont stockées et ce qu’il advient des données. ensuite. Des alertes peuvent être fournies au personnel médical et / ou au patient et peuvent être basées sur les données elles-mêmes, un changement dans les données ou une détermination basée sur les données, où la détermination est faite manuellement ou automatiquement, comme indiqué ci-dessus.

Il doit être apprécié que la présente invention n’est pas limitée au procédé précédent et peut impliquer des étapes supplémentaires, moins nombreuses ou différentes. Par exemple, certaines données (par exemple, la température, etc.) pourraient être acquises manuellement et / ou automatiquement (par exemple, via un capteur de température, un capteur de pression artérielle, un capteur de fréquence respiratoire, etc., où les dispositifs utilisés pour acquérir les données biométriques, comme un thermomètre pour les lectures de température corporelle, sont de même connectés par Bluetooth ou un autre protocole de connexion, ou physiquement, au smartphone ou à un autre périphérique de stockage et réseau.).

À titre d’autre exemple, d’autres données biométriques pourraient être mesurées et / ou entrées (ou acquises) pour déterminer si une condition médicale particulière (par exemple, COVID-19, etc.) est présente, y compris, par exemple, les niveaux de CO2, la glycémie , les conditions ambiantes (température, humidité, niveaux de lumière, altitude et pression barométrique), variance de la fréquence cardiaque (VRC), données d’électrocardiogramme, niveaux de transpiration, cétones, teneur en sang, teneur en salive, niveaux audibles, ondes cérébrales (p. ex., EEG) et / ou activité ou autres mesures neurologiques, caractéristiques physiques (par exemple, poids, etc.) ou réponses (par exemple, changements du visage, changements de l’iris (ou de la pupille), changements de la voix (ou du ton), etc.), ou toute combinaison ou résultat de ceux-ci .

Comme discuté ci-dessus, un logiciel ou un intelligent artificiel (Al) peut être utilisé pour établir un diagnostic médical sur la base des informations reçues. Cela peut nécessiter une normalisation ou un ajustement des données reçues sur une période de temps (et / ou des données externes) pour ensuite être comparées à des valeurs connues pour déterminer si, ou la probabilité que l’individu souffre d’une condition médicale particulière (par exemple, COVID-19, etc.). Les résultats fournis à l’individu pourraient être une indication (par exemple, positive, négative) ou la probabilité (par exemple, 1-10, faible, moyenne, élevée) de l’état de santé. Les résultats pourraient alors être fournis à l’individu et / ou à un tiers (par exemple, à un hôpital, confirmant une condition médicale et / ou la probabilité de celle-ci, etc.).

Alors que différentes données biométriques peuvent être utilisées pour déterminer si un patient souffre de COVID-19 (par exemple, la présence d’une fièvre, etc.), les données de l’oxymètre de pouls sont particulièrement pertinentes car le virus entraîne très souvent des complications respiratoires et peut donc être détecté en analysant le pourcentage (ou niveau) de saturation en oxygène du sang du patient ou en conjonction avec la fréquence respiratoire. Cependant, les lectures d’un oxymètre de pouls ne sont précises que si le patient est relativement immobile pendant l’acquisition des données. Ainsi, il peut être nécessaire pour la présente invention de déterminer si le patient est immobile (ou suffisamment immobile) pendant que les données de l’oxymètre de pouls sont acquises. Ceci est en outre nécessaire si la mesure de la fréquence respiratoire est acquise en dérivant une valeur pour celle-ci de manière algorithmique à partir, dans ce cas, des valeurs d’oxymétrie sous-jacentes. Dans un mode de réalisation, ceci est accompli en utilisant l’accéléromètre dans le dispositif de communication (voir la figure 31). Un accéléromètre est un appareil électromécanique utilisé pour mesurer les forces d’accélération, qui peuvent être statiques (constantes, comme la gravité) ou dynamiques (mouvement ou vibrations). L’accélération est la mesure du changement de vitesse, ou vitesse divisée par le temps. Les accéléromètres typiques sont constitués de plusieurs axes, deux pour déterminer la plupart des mouvements bidimensionnels avec l’option d’un troisième pour le positionnement 3D. La plupart des smartphones utilisent généralement des modèles à trois axes. La sensibilité de ces appareils est assez élevée car ils sont destinés à mesurer des changements d’accélération même très infimes. Plus l’accéléromètre est sensible, plus il peut mesurer facilement l’accélération.

En utilisant l’accéléromètre dans le dispositif de communication 108 (par exemple, un smartphone), l’application peut garantir que le patient ne bouge pas (ou suffisamment immobile) pendant que les données de l’oxymètre de pouls (ou d’autres signes vitaux) sont mesurées. De manière générale, moins il y a de mouvement, plus il y a de certitude quant à la précision de la lecture (bien que d’autres facteurs soient connus qui peuvent également affecter la capacité d’acquérir des données précises de l’oxymètre, comme par exemple le vernis à ongles sur un ongle pour empêcher la lumière en passant par le capteur d’enregistrement sur un oxymètre porté sur un doigt etc. Dans de tels cas, le personnel médical ou un manuel d’instructions fourni avec l’appareil, ou une FAQ visible dans le fichier d’aide de l’application, etc. informera le patient de la manière de s’assurer que l’appareil peut acquérir des lectures correctes). Ainsi, une valeur prédéterminée de mouvement peut être utilisée pour garantir qu’un certain niveau de précision est atteint.

Si le patient tient le dispositif de communication 108, comme le montre la Fig. 32, alors l’accéléromètre (ou similaire (par exemple, un gyroscope, etc.)) peut être utilisé pour mesurer le mouvement (ou son absence) chez le patient. En d’autres termes, si le patient bouge, il est fort probable que le téléphone bouge également. Ce serait également le cas si l’utilisateur était allongé sur un lit, avec le dispositif de communication 108 à ses côtés (voir figure 33); si le patient se déplaçait pendant l’acquisition des données biométriques, le smartphone l’enregistrerait par le biais du mouvement dans le matelas du lit.

Cependant, si le dispositif de communication est sur une surface fixe (par exemple, une table), alors d’autres techniques peuvent être utilisées pour garantir que le patient reste relativement immobile. Par exemple, comme le montre la Fig. 34, l’utilisateur peut être invité à placer sa main sur l’écran tactile de l’appareil. L’écran tactile (ou ses propriétés résistives ou capacitives) pourrait alors être utilisé pour garantir que le patient ne bouge pas (ou reste suffisamment immobile pour qu’aucun mouvement ou qu’un mouvement minimal ne soit enregistré). Ceci peut être accompli en surveillant le mouvement de l’oxymètre de pouls 3002 pendant son utilisation. Alternativement, le dispositif pourrait mesurer le mouvement à un emplacement adjacent à l’oxymètre de pouls 3010A (car l’oxymètre de pouls lui-même, qui peut être fait de plastique ou de métal, peut ne pas enregistrer comme un «toucher»), de doigts individuels (3010B, 3010C , 3010D) et / ou la paume 3010E.

En d’autres termes, un niveau de mouvement acceptable (par exemple, pour détecter la respiration) serait autorisé, alors qu’un niveau de mouvement inacceptable (par exemple, respiration trop profonde, etc.) obligerait l’utilisateur à recommencer la lecture RR / oxymètre, ce temps tout en bougeant moins. De préférence, il y aurait un niveau de mouvement prédéterminé qui serait acceptable. Alternativement, les lectures de l’oxymètre seraient évaluées pour déterminer si des lectures supplémentaires étaient nécessaires.

Quel que soit le mode de réalisation, la crainte qu’une partie surveillée ne souhaite pas être surveillée en permanence (par exemple, une personne âgée ne souhaitant pas que chacun de ses mouvements et de ses actions soit filmé en continu) pourrait être atténuée par l’incorporation de diverses fonctionnalités supplémentaires. Dans un mode de réalisation, la vidéo enregistrerait en permanence dans un système en boucle qui utilise un espace mémoire réservé, enregistrerait pendant une période de temps prédéterminée, puis effacerait automatiquement la vidéo, où n représente les minutes sélectionnées dans la boucle et E est l’événement. ce qui empêche l’effacement de la boucle enregistrée de n minutes, et déclenche à la fois la transmission en temps réel de l’état visible ou des actions de la personne surveillée à la personne surveillée, ainsi que la possibilité de rembobiner, afin que la partie surveillante puisse pour revoir la manifestation physique menant à E. Le mécanisme de déclenchement de E pourrait être, par exemple, l’apparition de données biométriques en dehors de la plage prédéfinie, ou la notification d’une autre anomalie telle qu’une alerte de chute, activée par des capteurs de mouvement ou de localisation tels que comme un gyroscope, un accéléromètre ou un magnétomètre dans le dispositif de bande de santé porté par, par exemple, la personne âgée, ou sur son téléphone portable ou tout autre dispositif de détection de mouvement en réseau dans son appareil proxi mité. La partie de surveillance serait en mesure non seulement de visualiser l’état physique de la partie surveillée après E, tout en obtenant une lecture simultanée de leurs données biométriques pertinentes, mais aussi de revoir les événements et les données biométriques menant immédiatement à la notification de déclenchement d’événement. . Alternativement, il pourrait être encore calibré de sorte que bien que la vidéo soit enregistrée, comme auparavant, dans la boucle n, aucune vidéo de la boucle n ne sera réellement transmise à une partie de surveillance jusqu’à l’apparition de E. Les avantages de ce système comprennent le respect de la vie privée de l’individu, où seuls l’événement critique et l’heure précédant l’événement seraient accessibles à un tiers, ce qui se traduirait également par une optimisation souhaitée à la fois de la bande passante de transmission nécessaire et des exigences de stockage des données. Il doit être apprécié que le système précédent pourrait également être configuré de telle sorte que la notification E pour la surveillance à distance d’un aîné, d’un nourrisson ou d’un patient soit en outre adaptée pour inclure des caractéristiques de suivi du visage et / ou de reconnaissance d’expression.

La confidentialité pourrait être encore améliorée pour l’utilisateur si ses données vidéo et ses données biométriques sont stockées par lui-même, sur son propre appareil ou sur son propre stockage externe ou sécurisé tiers «cloud», mais avec les métadonnées d’index de la source matériel, qui permet le séquençage, l’extrapolation, la recherche et le traitement général des données sources, restant sur un serveur central, comme, dans le cas de dossiers médicaux par exemple, chez un médecin ou un autre établissement de santé. Un tel système permettrait à la partie de surveillance d’avoir accès à la vidéo et à d’autres données au moment de la consultation, mais avec la vidéo, etc., restant en possession du sujet. Un autre avantage de séparer l’hébergement du stockage des données sources vidéo et biométriques du traitement des données, au-delà de l’amélioration de la vie privée de l’utilisateur et de la sécurité de ses données, est qu’en raison de son stockage local avec le sujet, ne pas avoir à télécharger cela au serveur de calcul entraîne à la fois une réduction des coûts et une efficacité accrue du stockage et de la bande passante de données. Cela serait également avantageux lorsqu’un tel type de téléchargement à distance de tests pour examen par du personnel médical qualifié à un endroit différent du sujet se produit dans des zones de couverture de réseau à bande passante inférieure. Un choix peut également être fait pour abaisser la fréquence d’images du matériel vidéo, à condition que cela soit rendu cohérent avec la fréquence d’échantillonnage pour confirmer l’horodatage correct, comme décrit précédemment.

Il doit être apprécié qu’avec les informations stockées au niveau du serveur central (ou du dispositif hôte), diverses techniques connues dans l’art peuvent être mises en œuvre pour sécuriser les informations et empêcher des individus ou entités non autorisés d’accéder aux informations. Ainsi, par exemple, un utilisateur peut se voir fournir (ou être autorisé à créer) un nom d’utilisateur, un mot de passe et / ou toute autre information d’identification (ou d’authentification) (par exemple, un utilisateur biométrique, un porte-clés, etc.), et le le dispositif hôte peut être configuré pour utiliser les informations d’identification (ou d’authentification) pour accorder l’accès aux informations (ou à une partie de celles-ci). Des procédures de sécurité similaires peuvent être mises en œuvre pour des tiers, tels que des prestataires de soins médicaux, des compagnies d’assurance, etc., afin de garantir que les informations ne sont accessibles qu’aux personnes ou entités autorisées. Dans certains modes de réalisation, l’authentification peut permettre l’accès à toutes les données stockées, ou à seulement une partie des données stockées (par exemple, une authentification d’utilisateur peut permettre l’accès à des informations personnelles ainsi qu’à des données vidéo et / ou biométriques stockées, alors qu’une troisième l’authentification de la partie peut uniquement autoriser l’accès aux données vidéo et / ou biométriques stockées). Dans d’autres modes de réalisation, l’authentification est utilisée pour déterminer quels services sont disponibles pour un individu ou une entité se connectant au dispositif hôte ou au site Web. Par exemple, les visiteurs du site Web (ou les non-abonnés) peuvent uniquement être en mesure de synchroniser des données vidéo / audio avec des données biométriques et / ou d’effectuer une recherche rudimentaire ou un autre traitement, tandis qu’un abonné peut être en mesure de synchroniser des données vidéo / audio avec des données biométriques. données et / ou effectuer une recherche plus détaillée ou un autre traitement (par exemple, pour créer une bande de surbrillance, etc.).

Il convient en outre de comprendre que s’il existe des avantages à conserver uniquement les métadonnées d’index sur le serveur central dans l’intérêt de l’efficacité du stockage et du téléchargement des données, ainsi que de fournir une plate-forme commune pour l’interopérabilité des différents types de données et le stockage de la vidéo et / ou des données audio sur le propre appareil de l’utilisateur (par exemple, iCloud ™, DropBox ™, OneDrive ™, etc.), la présente invention n’est pas aussi limitée. Ainsi, dans certains modes de réalisation, lorsque cela est possible, il peut être avantageux de (1) stocker des données (par exemple, vidéo, audio, données biométriques et métadonnées) sur le dispositif de l’utilisateur (par exemple, permettre au dispositif de l’utilisateur de fonctionner indépendamment du dispositif hôte. ), (2) stocker des données (par exemple, vidéo, audio, données biométriques et métadonnées) sur le serveur central (par exemple, appareil hôte) (par exemple, permettre à l’utilisateur d’accéder aux données à partir de n’importe quel appareil compatible réseau), ou ( 3) stocker une première partie (par exemple, des données vidéo et audio) sur l’appareil de l’utilisateur et stocker une seconde partie (par exemple, des données biométriques et des métadonnées) sur le serveur central (par exemple, un appareil hôte) (par exemple, permettre à l’utilisateur de voir uniquement les données vidéo / audio / biométriques synchronisées lorsque le dispositif utilisateur est en communication avec le dispositif hôte, permettant à l’utilisateur de rechercher uniquement les données biométriques (par exemple, pour créer une «bobine de surbrillance») ou de classer les données biométriques (pour identifier et / ou lister les données par ordre chronologique, magnitude (du plus élevé au plus bas), magnitude (du plus bas au plus élevé), le mieux évalué, le pire examen ed, le plus visualisé, le moins visualisé, etc.) lorsque le périphérique utilisateur est en communication avec le périphérique hôte, etc.).

Dans un autre mode de réalisation de la présente invention, la fonctionnalité du système est en outre (ou en variante) limitée par le logiciel fonctionnant sur le dispositif utilisateur et / ou le dispositif hôte. Par exemple, le logiciel fonctionnant sur le dispositif utilisateur peut permettre à l’utilisateur de lire les données vidéo et / ou audio, mais pas de synchroniser les données vidéo et / ou audio avec les données biométriques. Cela peut être dû au fait que le serveur central est utilisé pour stocker des données essentielles à la synchronisation (index d’horodatage, métadonnées, données biométriques, fréquence d’échantillonnage, etc.) et / ou qu’un logiciel fonctionnant sur le périphérique hôte est nécessaire pour la synchronisation. À titre d’autre exemple, le logiciel fonctionnant sur le dispositif utilisateur peut permettre à l’utilisateur de lire les données vidéo et / ou audio, soit seul, soit synchronisé avec les données biométriques, mais peut ne pas autoriser le dispositif utilisateur (ou peut limiter le dispositif utilisateur capacité) de rechercher ou d’extrapoler à partir de, ou de traiter les données biométriques pour identifier les parties pertinentes (par exemple, qui peuvent être utilisées pour créer une «bobine de surbrillance» des données vidéo / audio / biométriques synchronisées) ou pour classer les données biométriques et / ou données vidéo. Cela peut être dû au fait que le serveur central est utilisé pour stocker des données critiques pour rechercher et / ou classer les données biométriques (données biométriques, métadonnées biométriques, etc.) et / ou les logiciels nécessaires à la recherche (ou effectuer une recherche avancée de) et / ou classement (ou exécution d’un classement avancé) des données biométriques.

Dans l’un quelconque ou tous les modes de réalisation ci-dessus, le système pourrait être en outre adapté pour inclure un mot de passe ou d’autres formes d’authentification pour permettre un accès sécurisé (ou refuser l’accès non autorisé) aux données dans l’une ou les deux directions, de sorte que l’utilisateur ait besoin d’une autorisation. pour accéder à l’hôte, ou l’hôte pour accéder aux données de l’utilisateur. Lorsque l’interaction entre l’utilisateur et la partie de surveillance ou l’hôte se produit en temps réel, comme lors d’une consultation vidéo sécurisée entre le patient et son médecin ou autre personnel médical, les données peuvent être échangées et visualisées via la mise en place d’un réseau privé virtuel (VPN ). Les données réelles (biométriques, vidéo, index de métadonnées, etc.) peuvent alternativement ou davantage être cryptées à la fois au niveau de la source de données, par exemple au niveau du stockage de l’individu, qu’il soit local ou basé sur le cloud, et / ou au niveau du réviseur de surveillance, pour exemple dans les dossiers des patients de l’établissement médical ou au niveau de l’administration hôte.

Dans le contexte de la surveillance du très jeune nourrisson, un problème critique et souvent inexpliqué est le syndrome de mort subite du nourrisson (SMSN). Alors que les incidences du SMSN sont souvent inexpliquées, divers dispositifs tentent d’empêcher son apparition. Cependant, en combinant les éléments du système actuel pour inclure des capteurs dans ou près du berceau du bébé pour mesurer les données biométriques pertinentes, y compris la fréquence cardiaque, le rythme de sommeil, l’analyseur d’haleine et d’autres mesures telles que la température ambiante, ainsi qu’un appareil d’enregistrement pour capturer mouvement, respiration audible ou absence de celui-ci (c.-à-d. silence) sur une période de temps prédéfinie, les divers paramètres pourraient être réglés en conjonction avec l’enregistrement vidéo horodaté, par le parent, le médecin ou une autre partie de surveillance, pour fournir un plus une alerte globale, pour initier une action ou une intervention plus opportune de l’utilisateur, voire pour décider qu’aucune action ne serait en fait nécessaire. De plus, dans le cas, par exemple, d’une situation de surveillance de lit d’enfant, le système pourrait être configuré de manière à développer à partir d’une observation précédente, avec ou sans intervention d’une partie de surveillance, un algorithme d’apprentissage pour aider à discerner ce qui est «normal», ce qui est faux positif, ou ce qui pourrait constituer une anomalie, et donc un appel à l’action. Dans le contexte plus complexe tel que la surveillance néonatale, d’autres données biométriques pourraient inclure des capteurs EEG, EOC et EMG.

L’application hôte pourrait également être configurée pour lire des données vidéo qui ont été synchronisées avec des données biométriques, ou pour rechercher l’existence de certaines données biométriques. Par exemple, comme indiqué précédemment, en enregistrant une vidéo avec le son d’une personne endormie et en synchronisant l’enregistrement avec des données biométriques (par exemple, les habitudes de sommeil, l’activité cérébrale, le ronflement, les habitudes respiratoires, etc.), les données biométriques peuvent être recherchées pour identifier où certaines mesures telles que les niveaux sonores, mesurés par exemple en décibels, ou les périodes de silence, dépassent ou descendent en dessous d’une valeur seuil, permettant au médecin, à l’infirmière ou au technicien médical de visionner la partie vidéo correspondante sans avoir à regarder la vidéo entière de la personne qui dort.

Un tel procédé est illustré à la Fig. 6, commençant à l’étape 700, où les données biométriques et les données d’horodatage (par exemple, heure de début, fréquence d’échantillonnage) sont reçues (ou liées) à l’étape 702. Données audio / vidéo et données d’horodatage (par exemple, heure de début, etc.) est ensuite reçue (ou liée) à l’étape 704. Les données d’horodatage (des étapes 702 et 704) sont ensuite utilisées pour synchroniser les données biométriques avec les données audio / vidéo. L’utilisateur est alors autorisé à faire fonctionner l’audio / vidéo à l’étape 708. Si l’utilisateur sélectionne la lecture, alors l’audio / vidéo est lu à l’étape 710. Si l’utilisateur sélectionne la recherche, alors l’utilisateur est autorisé à rechercher les données biométriques à l’étape 712. Enfin, si l’utilisateur sélectionne l’arrêt, alors la vidéo est arrêtée à l’étape 714.

Il doit être apprécié que la présente invention n’est pas limitée aux étapes représentées sur la Fig. 6. Par exemple, une méthode qui permet à un utilisateur de rechercher des données biométriques qui remplissent au moins une condition, de lire la partie correspondante de la vidéo (ou une partie juste avant la condition) et d’arrêter la lecture de la vidéo après les données biométriques ne remplit plus la au moins une condition (ou juste après que les données biométriques ne remplissent plus la condition) est dans l’esprit et la portée de la présente invention. À titre d’autre exemple, si le procédé implique une interaction entre le dispositif utilisateur et le dispositif hôte pour synchroniser les données vidéo / audio et les données biométriques et / ou rechercher les données biométriques, alors le procédé peut impliquer en outre les étapes de téléchargement des données biométriques. données et / ou métadonnées vers le dispositif hôte (par exemple, dans ce mode de réalisation, les données vidéo / audio peuvent être stockées sur le dispositif utilisateur), et en utilisant les données biométriques et / ou métadonnées pour créer un index d’horodatage pour la synchronisation et / ou pour rechercher dans les données biométriques des données pertinentes ou significatives (par exemple, des données dépassant un seuil, etc.). A titre encore un autre exemple, le procédé peut ne pas nécessiter l’étape 706 si les données audio / vidéo et les données biométriques sont lues ensemble (synchronisées) en temps réel, ou au moment où les données sont lues (par exemple, à l’étape 710 ).

Dans un mode de réalisation de la présente invention, comme le montre la Fig. 8, les données vidéo 800, qui peuvent également inclure des données audio, commencent à un instant «T» et se poursuivent pendant une durée de «n». Les données vidéo sont de préférence stockées en mémoire (localement et / ou à distance) et liées à d’autres données, telles qu’un identifiant 802, une heure de début 804 et une durée 806. Ces données relient les données vidéo à au moins une session particulière, une heure de début et identifie la durée de la vidéo qui y est incluse. Dans un mode de réalisation de la présente invention, chaque session peut inclure différentes activités. Par exemple, un voyage vers une destination à Berlin, ou suivant un itinéraire spécifique un jour particulier (session) peut impliquer une balade à vélo à travers la ville (première activité) et une promenade dans un parc (deuxième activité). Ainsi, comme le montre la Fig. 9, l’identifiant 802 peut inclure à la fois un identifiant de session 902, identifiant de manière unique la session via un identifiant global unique (GUID), et un identifiant d’activité 904, identifiant de manière unique l’activité via un identifiant global unique (GUID), où la session / activité la relation est celle d’un parent / enfant.

Dans un mode de réalisation de la présente invention, comme le montre la Fig. 10, les données biométriques 1000 sont stockées en mémoire et liées à l’identifiant 802 et à une fréquence d’échantillonnage «m» 1104. Ceci permet aux données biométriques d’être liées aux données vidéo lors de la lecture. Par exemple, si l’identifiant 802 est un, l’heure de début 804 est 13h00, la durée de la vidéo est d’une minute et la fréquence d’échantillonnage 1104 est de 30 spm, alors la lecture de la vidéo à 14h00 entraînera la première biométrique valeur (biométrique (1)) à afficher (par exemple, sous la vidéo, sur la vidéo, etc.) à 14h00, la deuxième valeur biométrique (biométrique (2)) à afficher (par exemple, sous la vidéo, sur la vidéo, etc.) deux secondes plus tard, et ainsi de suite jusqu’à ce que la vidéo se termine à 14 h 01. Alors que les données d’auto-réalisation peuvent être stockées comme des données biométriques (par exemple, liées à une fréquence d’échantillonnage), si ces données ne sont reçues que périodiquement, il peut être plus avantageux de stocker ces données 110 comme le montre la Fig. 11, c’est-à-dire lié à l’identifiant 802 et à un horodatage 1104, où «m» est soit l’heure à laquelle les données d’auto-réalisation 1100 ont été reçues, soit un décalage entre cette heure et l’heure de début 804 (par exemple, dix minutes et quatre secondes après l’heure de démarrage, etc.).

Ceci peut être vu, par exemple, sur la Fig. 14, où les données vidéo commencent au temps T, les données biométriques sont échantillonnées toutes les deux secondes (30 spm) et les données d’auto-réalisation sont reçues au temps T + 3 (ou trois unités après l’heure de début). Pendant la lecture de la vidéo 1402, une première valeur biométrique 1404 est affichée au temps T + 1, des premières données d’auto-réalisation 1406 sont affichées au temps T + 2, et une seconde valeur biométrique 1406 est affichée au temps T + 4. En stockant des données de cette manière, les données vidéo et non vidéo peuvent être stockées séparément les unes des autres et synchronisées en temps réel, ou au moment où la vidéo est en cours de lecture. Il doit être apprécié que bien que le stockage séparé des données puisse être avantageux pour des dispositifs ayant une mémoire et / ou une puissance de traitement minimales, la plate-forme client peut être configurée pour créer de nouvelles données vidéo, ou des données qui comprennent à la fois des données vidéo et non vidéo affichées de manière synchrone. Une telle caractéristique peut être avantageuse pour créer une bande de surbrillance, qui peut ensuite être partagée en utilisant des sites Web de médias sociaux, tels que Facebook ™ ou Youtube ™, et lue en utilisant un logiciel de lecture standard, tel que Quicktime ™. Comme discuté plus en détail ci-dessous, une bobine de surbrillance peut inclure diverses parties (ou clips) de données vidéo (par exemple, lorsqu’une certaine activité a lieu, etc.) avec des données biométriques correspondantes.

Lorsque les données échantillonnées sont ensuite affichées, la plate-forme client peut être configurée pour afficher ces données à l’aide de certaines techniques d’extrapolation. Par exemple, dans un mode de réalisation de la présente invention, comme le montre la Fig. 12, où une première valeur biométrique 1202 est affichée à T + 1, une deuxième valeur biométrique 1204 est affichée à T + 2 et une troisième valeur biométrique 1206 est affichée à T + 3, les données biométriques peuvent être affichées à des moments non échantillonnés en utilisant des techniques d’extrapolation connues, notamment l’interpolation linéaire et non linéaire et toutes les autres techniques d’extrapolation et / ou d’interpolation généralement connues de l’homme du métier. Dans un autre mode de réalisation de la présente invention, comme le montre la Fig. 13, la première valeur biométrique 1202 reste sur l’affichage jusqu’à ce que la deuxième valeur biométrique 1204 soit affichée, la deuxième valeur biométrique 1204 reste sur l’affichage jusqu’à ce que la troisième valeur biométrique 1206 soit affichée, et ainsi de suite.

En ce qui concerne la liaison des données à un identifiant, qui peut être lié à d’autres données (par exemple, heure de début, fréquence d’échantillonnage, etc.), si les données sont reçues en temps réel, les données peuvent être liées au (x) identifiant (s) pour la session (et / ou l’activité) en cours. Cependant, lorsque des données sont reçues après coup (par exemple, après la fin d’une session), il existe plusieurs manières de lier les données à une session et / ou une activité particulière (ou un ou plusieurs identifiants associés). Les données peuvent être liées manuellement (par exemple, par l’utilisateur) ou automatiquement liées via l’application. En ce qui concerne ce dernier, cela peut être accompli, par exemple, en comparant la durée des données reçues (par exemple, la longueur de la vidéo) avec la durée de la session et / ou de l’activité, en supposant que les données reçues sont liées au session et / ou activité la plus récente, ou en analysant les données incluses dans les données reçues. Par exemple, dans un mode de réalisation, les données incluses avec les données reçues (par exemple, les métadonnées) peuvent identifier une heure et / ou un emplacement associés aux données, qui peuvent ensuite être utilisés pour relier les données reçues à la session et / ou à l’activité. Dans un autre mode de réalisation, le dispositif informatique pourrait afficher ou lire des données (par exemple, un code à barres, tel qu’un code QR, un son, tel qu’une séquence répétée de notes, etc.) qui identifie la session et / ou l’activité.

Un enregistreur vidéo / audio externe pourrait enregistrer les données d’identification (telles qu’affichées ou lues par le dispositif informatique) avec (par exemple, avant, après ou pendant) l’utilisateur et / ou son environnement. L’application pourrait alors rechercher les données vidéo / audio pour identifier des données et utiliser ces données pour relier les données vidéo / audio à une session et / ou une activité. La partie d’identification des données vidéo / audio pourrait alors être supprimée par l’application si on le souhaite. Dans un autre mode de réalisation, un code à barres (par exemple, un code QR) pourrait être imprimé sur un dispositif physique (par exemple, un module de test médical, qui peut permettre la communication de données médicales sur un réseau (par exemple, via un téléphone intelligent)) et utilisé (comme décrit précédemment) pour synchroniser la vidéo de l’utilisateur utilisant l’appareil avec les données fournies par l’appareil. Dans le cas d’un module de test médical, le code-barres imprimé sur le module pourrait être utilisé pour synchroniser la vidéo du test avec le résultat du test fourni par le module. Dans encore un autre mode de réalisation, à la fois le dispositif informatique et l’enregistreur vidéo / audio externe sont utilisés pour enregistrer la vidéo et / ou l’audio de l’utilisateur (par exemple, l’utilisateur indiquant «commencer une session de vélo à Berlin», etc.) et pour utiliser l’utilisateur. fourni des données pour relier les données vidéo / audio à une session et / ou une activité. Par exemple, le dispositif informatique peut être configuré pour lier les données fournies par l’utilisateur avec une session et / ou une activité particulière (par exemple, une qui est démarrée, une qui est sur le point de démarrer, une qui vient de se terminer, etc.), et à utiliser les données fournies par l’utilisateur dans les données vidéo / audio pour lier les données vidéo / audio à la session et / ou à l’activité particulière.

Dans un mode de réalisation de la présente invention, la plate-forme client (ou application) est configurée pour fonctionner sur un téléphone intelligent ou une tablette. La plate-forme (seule ou associée à un logiciel fonctionnant sur le dispositif hôte) peut être configurée pour créer une session, recevoir des données vidéo et non vidéo pendant la session et lire des données vidéo ensemble (synchronisées) avec des données non vidéo. La plate-forme peut également permettre à un utilisateur de rechercher une session, de rechercher certains événements vidéo et / ou non vidéo et / ou de créer une bande de temps fort. FIGUES. 15-29 montrent des captures d’écran exemplaires d’une telle plate-forme.

Par exemple, la Fig. 15 montre un exemple d’écran de «connexion» 1500, permettant à un utilisateur de se connecter à l’application et d’avoir accès à des données spécifiques à l’utilisateur liées à l’application, telles que stockées sur le dispositif informatique et / ou le dispositif informatique hôte. La connexion peut impliquer un ID utilisateur et un mot de passe propres à l’application, au cloud de l’entreprise ou à un site Web de services sociaux, tel que Facebook ™.

Une fois que l’utilisateur est connecté, l’utilisateur peut être autorisé à créer une session via un exemple d’écran de «création de session» 1600, comme le montre la Fig. 16. Lors de la création d’une session, l’utilisateur peut être autorisé à sélectionner une caméra (par exemple, interne au dispositif informatique, externe au dispositif informatique (par exemple, accessible via Internet, connectée au dispositif informatique via une connexion filaire ou sans fil) , etc.) qui fourniront des données vidéo. Une fois qu’une caméra est sélectionnée, les données vidéo 1602 provenant de la caméra peuvent être affichées sur l’écran. L’utilisateur peut également être autorisé à sélectionner un dispositif biométrique (par exemple, interne au dispositif informatique, externe au dispositif informatique (par exemple, accessible via Internet, connecté au dispositif informatique via une connexion filaire ou sans fil), etc.) qui fournira des données biométriques. Une fois qu’un dispositif biométrique est sélectionné, les données biométriques 1604 du dispositif biométrique peuvent être affichées sur l’écran. L’utilisateur peut alors démarrer la session en cliquant sur le bouton «démarrer la session» 1608. Alors que le processus de sélection est de préférence effectué avant le démarrage de la session, l’utilisateur peut différer la sélection de la caméra et / ou du dispositif biométrique jusqu’à la fin de la session. Cela permet à l’application de recevoir des données qui ne sont pas disponibles en temps réel ou qui sont fournies par un appareil qui n’est pas encore connecté au dispositif informatique (par exemple, une caméra externe qui sera branchée sur le dispositif informatique une fois la session plus de).

Il doit être apprécié que dans un mode de réalisation préféré de la présente invention, le fait de cliquer sur le bouton «démarrer la session» 1608 démarre non seulement une minuterie 1606 qui indique une durée actuelle de la session, mais il déclenche une heure de début qui est stockée en mémoire et liée. à un identificateur global unique (GUID) pour la session. En liant la vidéo et les données biométriques au GUID et en liant le GUID à l’heure de début, les données vidéo et biométriques sont également (par définition) liées à l’heure de début. D’autres données, telles que la fréquence d’échantillonnage, peuvent également être liées aux données biométriques, soit en liant les données aux données biométriques, soit en liant les données au GUID, qui est à son tour lié aux données biométriques.

Soit avant le démarrage de la session, soit après la fin de la session, l’utilisateur peut être autorisé à entrer un nom de session via un exemple d’écran «nom de session» 1700, comme illustré sur la Fig. 17. De même, l’utilisateur peut également être autorisé à saisir une description de session via un exemple d’écran de «description de session» 1800, comme illustré à la Fig. 18.

figure. 19 montre un exemple d’écran «session démarrée» 1900, qui est un écran que l’utilisateur peut voir pendant que la session est en cours d’exécution. Sur cet écran, l’utilisateur peut voir les données vidéo 1902 (si elles sont fournies en temps réel), les données biométriques 1904 (si elles sont fournies en temps réel) et la durée actuelle de la session 1906. Si l’utilisateur souhaite faire une pause la session, l’utilisateur peut appuyer sur le bouton «pause session» 1908, ou si l’utilisateur souhaite arrêter la session, l’utilisateur peut appuyer sur le bouton «arrêter la session» (non représenté). En appuyant sur le bouton «arrêter la session» (non illustré), la session est terminée et une heure d’arrêt est stockée en mémoire et liée au GUID de session. En variante, en appuyant sur le bouton «pause session» 1908, un temps de pause (premier temps de pause) est stocké en mémoire et lié au GUID de session. Une fois mise en pause, la session peut alors être reprise (par exemple, en appuyant sur le bouton «Reprendre la session», non illustré), ce qui se traduira par une heure de reprise (première heure de reprise) qui sera stockée en mémoire et liée au GUID de session. Indépendamment du fait qu’une session soit démarrée et arrêtée (c’est-à-dire, résultant en une seule vidéo continue), ou démarrée, mise en pause (un nombre quelconque de fois), reprise (un nombre quelconque de fois) et arrêtée (c’est-à-dire, résultant en une pluralité de vidéos clips), pour chaque temps de démarrage / pause stocké en mémoire, il doit y avoir un temps d’arrêt / reprise correspondant stocké en mémoire.

Une fois qu’une session a été arrêtée, elle peut être revue via un exemple d’écran «révision session» 2000, comme le montre la Fig. 20. Dans sa forme la plus simple, l’écran de revue peut lire des données vidéo liées à la session (par exemple, soit une seule vidéo continue si la session n’inclut pas au moins une pause / reprise, soit plusieurs clips vidéo lus les uns après les autres si la session comprend au moins une pause / reprise, ou plusieurs clips vidéo lus ensemble si les multiples clips vidéo sont liés les uns aux autres (par exemple, deux vidéos (par exemple, à partir de différents points de vue) de l’utilisateur effectuant une activité particulière, une première vidéo de l’utilisateur effectuer une activité particulière tout en visionnant une deuxième vidéo, telle qu’une vidéo de formation). Si l’utilisateur souhaite voir des données non vidéo affichées avec les données vidéo, il peut appuyer sur le bouton «afficher les options de graphique» 2022. En appuyant sur cette , l’utilisateur se voit présenter un exemple d’écran «option d’affichage de graphique» 2100, comme illustré sur la figure 21. Ici, l’utilisateur peut sélectionner les données qu’il souhaite voir avec les données vidéo, telles que les données biométriques ( par exemple, fréquence cardiaque, fréquence cardiaque vari ance, vitesse de l’utilisateur, etc.), des données environnementales (par exemple, température, altitude, GPS, etc.) ou des données d’auto-réalisation (par exemple, comment l’utilisateur s’est senti pendant la session). figure. 22 montre un exemple d’écran de «session d’examen» 2000 qui comprend à la fois des données vidéo 2202 et des données biométriques, qui peuvent être affichées sous forme de graphique 2204 ou sous forme écrite 2206. Si plus d’un individu peut être vu dans la vidéo, l’application peut être configurée pour afficher des données biométriques sur chaque individu, soit à un moment donné, soit tel que sélectionné par l’utilisateur (par exemple, permettre à l’utilisateur de visualiser les données biométriques sur un premier individu en sélectionnant le premier individu, permettant à l’utilisateur de visualiser les données biométriques sur un second individu en sélectionnant le deuxième individu, etc.).

figure. 23 montre un exemple d’écran de «carte» 2300, qui peut être utilisé pour montrer des données GPS à l’utilisateur. Alternativement, les données GPS peuvent être présentées avec les données vidéo (par exemple, sous les données vidéo, sur les données vidéo, etc.). Un exemple d’écran «récapitulatif» 2400 de la session peut également être présenté à l’utilisateur (voir figure 24), affichant des informations de session telles que le nom de la session, la description de la session, diverses métriques, etc.

En stockant séparément les données vidéo et non vidéo, les données peuvent être facilement recherchées. Par exemple, la Fig. 25 montre un exemple d’écran de «recherche biométrique» 2500, dans lequel un utilisateur peut rechercher une valeur ou une plage biométrique particulière (c’est-à-dire un événement biométrique). A titre d’exemple, l’utilisateur peut vouloir sauter à un point de la session où sa fréquence cardiaque est comprise entre 95 et 105 battements par minute (bpm). figure. 26 montre un exemple d’écran de «premier résultat» 2600 où la fréquence cardiaque de l’utilisateur est à 100,46 bmp vingt minutes et quarante-deux secondes après le début de la session (voir, par exemple, 2608). figure. 27 montre un exemple d’écran de «deuxième résultat» 2700 où la fréquence cardiaque de l’utilisateur est à 100,48 bmp vingt-trois minutes et quarante-huit secondes dans la session (voir, par exemple, 2708). Il convient de noter que d’autres événements peuvent être recherchés dans une session, y compris des événements vidéo et des événements d’auto-réalisation.

Non seulement les données d’une session peuvent être recherchées, mais aussi les données de plusieurs sessions. Par exemple, la Fig. 28 montre un exemple d’écran de «recherche de session» 2800, dans lequel un utilisateur peut entrer des critères de recherche particuliers, y compris la date de session, la durée de la session, les événements biométriques, l’événement vidéo, l’événement d’auto-réalisation, etc. 29 montre un exemple d’écran de «liste» 2900, montrant les sessions qui répondent aux critères saisis.

La description précédente d’un système et d’un procédé pour utiliser, traiter et afficher des données biométriques, ou une de celles-ci, a été présentée à des fins d’illustration et de description. Elle n’est pas destinée à être exhaustive ou à limiter l’invention aux formes précises décrites, et de nombreuses modifications et variations sont possibles à la lumière des enseignements ci-dessus. L’homme du métier appréciera qu’il existe un certain nombre de manières de mettre en œuvre les caractéristiques ci-dessus, et que la présente invention ne se limite pas à une manière particulière de mettre en œuvre ces caractéristiques. L’invention est uniquement définie par les revendications suivantes.