本公开的方面涉及可以被采用和用于跨不同的临床试验群体衡量空间工作记忆的移动优化软件工具。例如，一些方面描述了用于与自闭症谱系障碍(ASD)或其他神经性病症(例如，阿尔茨海默氏病)有关的临床试验的新型空间工作记忆任务的计算优化和参与式设计。如本文所述的软件工具可以用于衡量对空间工作记忆的治疗效果和/或提供治疗以改善患者的空间工作记忆。可以基于每个患者的空间工作记忆为所述患者生成数字生物标志物。者生成数字生物标志物。者生成数字生物标志物。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用移动优化软件工具衡量空间工作记忆
[0001]相关专利申请的交叉引用
[0002]本申请要求名称为“Measuring Spatial working memory across Diverse Clinical Trial Populations using Mobile
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Optimized Software Tools”并于2019年9月5日提交的美国临时专利申请第62/896,402号的优先权，该美国临时专利申请的公开内容全文据此以引用方式并入。
[0003]本文所述的方面涉及用于医学诊断和分析的数字健康工具。特别地，本文所述的一个或多个方面涉及可被采用和用于衡量空间工作记忆的移动优化软件工具。
技术介绍
[0004]自闭症谱系障碍(ASD)包括多种神经发育病症，包括自闭症和Asperger综合征。患有ASD的个体可能在社交交流和互动方面有困难和/或表现出受限的和/或重复的行为模式。轻度ASD患者可以生活自理，而中度至重度患者则可能在他们的日常生活中需要相当多的支持。ASD患者可能会出现社交交流障碍、兴趣重复且有限和/或表现出感官敏感。与ASD患者的认知表现密切相关的中央执行功能是空间工作记忆，即根据需要保存和转换空间信息的能力。然而，衡量空间工作记忆的已知方法需要特殊的装备和/或接受过专门培训的人员来执行每个评定，从而提高了评定和治疗的成本。
技术实现思路
[0005]下文呈现了本文所述的各个方面的简化概述。该概述不是广泛的概述，并且不旨在标识关键或重要元素或描绘权利要求的范围。以下概述仅以简化形式呈现一些概念，作为下面提供的更详细说明的介绍性序言。对应的设备、系统和计算机可读介质也在本公开的范围内。
[0006]作为对本文所述的主题的一般介绍，本公开的方面涉及可采用和用于跨不同的临床试验群体衡量空间工作记忆的移动优化软件工具。例如，一些方面描述了用于ASD临床试验的新型空间工作记忆任务的计算优化和参与式设计。自闭症相关神经肽加压素(和/或其他治疗)的施用可能会提高玩家的空间工作记忆。如本文所述的软件工具可以用于衡量对空间工作记忆的治疗效果和/或提供治疗以改善患者的空间工作记忆。可以基于每个患者的空间工作记忆为该患者生成数字生物标志物。
[0007]在本公开的一个方面，一种计算机实现方法包括：从与患者群体中的多个患者相关联的多个移动装置获得多个游戏结果，其中该多个游戏结果中的每个游戏结果包括游戏板、由与提供该游戏结果的该移动装置相关联的患者提供的动作以及该游戏板中的每个游戏板的难度，并且该患者群体包括对该患者群体中的每个患者施用的治疗以及该患者群体中的每个患者之间共同的至少一个特性；基于该多个游戏结果，确定由该患者为该多个游戏结果中的每个游戏结果提供的动作，以及该游戏结果中对该游戏结果进行排序的该游戏
板中的每个游戏板的难度；为该多个游戏结果中的每个游戏结果迭代地生成代表性参数；以及针对每个患者并基于与该患者相关联的迭代地生成的代表性参数来确定该患者的空间工作记忆评分。
[0008]在本公开的又一方面，该计算机实现方法进一步包括：获得该患者群体中的每个患者的历史记忆评分；以及基于该患者群体中的每个患者的该历史记忆评分和该空间工作记忆评分的比较，确定该施用的治疗的治疗有效性。
[0009]在本公开的再一方面，该施用的治疗包括治疗有效剂量的选自由以下项组成的组的药物：阿巴氯芬；巴洛伐普坦；GABA
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Aa5 PAM；GABA
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A1调节剂；mGlu4/7 PAM；多巴胺2受体拮抗剂，特别是利培酮；μ
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阿片受体拮抗剂，特别是纳洛酮；和/或NMDA谷氨酸受体拮抗剂，特别是美金刚；以及它们的药用盐。
[0010]在本公开的又再一方面，该计算机实现方法进一步包括：从与第二患者群体中的第二多个患者相关联的第二多个移动装置获得第二多个游戏结果，其中该第二多个游戏结果中的每个游戏结果包括游戏板和由与提供该游戏结果的该移动装置相关联的患者提供的动作，该第二患者群体包括施用给该第二多个患者中的每个患者的第二治疗以及该第二患者群体中的每个患者之间共同的至少一个第二特性；为该第二患者群体中的每个患者确定该第二患者群体中的每个患者的第二空间工作记忆评分；以及进一步基于该第二患者群体中的每个患者的该第二空间工作记忆评分来确定该施用的治疗的治疗有效性。
[0011]在本公开的又一附加方面，该第二治疗包括安慰剂，并且该第二患者群体的该至少一个第二特性与该患者群体的至少一个特性相同。
[0012]在本公开的再一附加方面，该代表性参数是使用选自由Markov Chain Monte Carlo模拟、网格搜索和Bayesian估计组成的组的程序迭代地生成的。
[0013]在本公开的又再一附加方面，该计算机实现方法进一步包括基于该治疗有效性确定针对具有与该患者群体的该至少一个特性共同的特性的患者的治疗建议。
[0014]本公开的又一方面包括一种计算装置，该计算装置包括处理器以及与该处理器通信并存储指令的存储器，该指令在由该处理器读取时使该计算装置：从与患者群体中的多个患者中相关联的多个移动装置获得多个游戏结果，其中该多个游戏结果中的每个游戏结果包括游戏板、由与提供该游戏结果的该移动装置相关联的患者提供的动作以及该游戏板中的每个游戏板的难度，并且该患者群体包括施用给该患者群体中的每个患者的治疗以及该患者群体中的每个患者之间共同的至少一个特性；基于该多个游戏结果，确定由该患者为该多个游戏结果中的每个游戏结果提供的动作，以及该游戏结果中对该游戏结果进行排序的该游戏板中的每个游戏板的难度；为该多个游戏结果中的每个游戏结果迭代地生成代表性参数；以及针对每个患者并基于与该患者相关联的迭代地生成的代表性参数来确定该患者的空间工作记忆评分。
[0015]在本公开的又一方面，该指令在由该处理器读取时进一步使该计算装置：获得该患者群体中的每个患者的历史记忆评分；以及基于该患者群体中的每个患者的该历史记忆评分和该空间工作记忆评分的比较，确定该施用的治疗的治疗有效性。
[0016]在本公开的再一方面，该施用的治疗包括治疗有效剂量的选自由以下项组成的组的药物：阿巴氯芬；巴洛伐普坦；GABA
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Aa5 PAM；GABA
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A1调节剂；mGlu4/7 PAM；多巴胺2受体拮抗剂，特别是利培酮；μ
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阿片受体拮抗剂，特别是纳洛酮；和/或NMDA谷氨酸受体拮抗剂，
特别是美金刚；以及它们的药用盐。
[0017]在本公开的又再一方面，该指令在由该处理器读取时进一步使该计算装置：从与第二患者群体中的第二多个患者相关联的第二多个移动装置获得第二多个游戏结果，其中该第二多个游戏结果中的每个游戏结果包括游戏板和由与提供该游戏结果的该移动装置相关联的患者提供的动作，该第二患者群体包括施用给该第二多个患者中的每个患者的第二治疗，以及该第二患者群体中的每个患本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种生成数字生物标志物的计算机实现方法，其包括：确定用于评定患有神经性病症的患者的任务难度级别；生成所述任务难度级别的交互式任务；生成用于在移动装置上显示的图形用户界面，以用于接收来自尝试完成所述任务的所述患者的任务输入；基于接收到的任务输入来确定任务结果；基于所述接收到的任务输入来生成经修改的任务难度级别；使用所述经修改的任务难度级别通过先前的生成和确定所述任务结果的步骤进行迭代，直到满足预定条件；以及基于满足所述预定条件，通过分析多个接收到的任务输入和确定的任务结果来确定所述患者的数字生物标志物。2.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中所述预定条件包括所述患者完成预定难度级别的所述任务。3.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中所述预定条件包括所述患者在尝试完成任何任务时出现至少预定数量的失误。4.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中所述交互式任务包括在游戏板上隐藏对象，并且其中每个难度与所述游戏板上的不同数量的交互元素相关联。5.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中确定所述数字生物标志物由配置为接收任务输入和任务结果的服务器装置执行。6.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中：所述患者选自已经被施用治疗的群体；并且所述方法进一步包括：获得所述群体中的每个患者的历史数字生物标志物；使用先前提到的步骤为所述群体中的每个患者生成新数字生物标志物；以及基于对每个患者的所述历史数字生物标志物和所述新数字生物标志物的比较来确定施用的治疗的治疗有效性。7.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中生成所述经修改的任务难度级别包括使用选自由Markov Chain Monte Carlo模拟、网格搜索和Bayesian估计组成的组的迭代程序。8.一种存储指令的非暂时性机器可读介质，所述指令在由一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器进行包括以下的步骤：确定用于评定患有神经性病症的患者的任务难度级别；生成所述任务难度级别的交互式任务；生成用于在移动装置上显示的图形用户界面，以用于接收来自尝试完成所述任务的所述患者的任务输入；基于接收到的任务输入来确定任务结果；基于所述接收到的任务输入来生成经修改的任务难度级别；使用所述经修改的任务难度级别通过先前的生成和确定所述任务结果的步骤进行迭代，直到满足预定条件；以及
基于满足所述预定条件，通过分析多个接收到的任务输入和确定的任务结果来确定所述患者的数字生物标志物。9.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中所述预定条件包括所述患者完成预定难度级别的所述任务。10.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中所述预定条件包括所述患者在尝试完成任何任务时出现至少预定数量的失误。11.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中所述交互式任务包括在游戏板上隐藏对象，并且其中每个难度与所述游戏板上的不同数量的交互元素相关联。12.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中确定所述数字生物标志物由配置为接收任务输入和任务结果的服务器装置执行。13.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质，其中所述指令在由一个或多个处理器执行时进一步使所述一个或多个处理器进行包括以下的步...
【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：豪夫迈，
类型：发明
国别省市：
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