JP7634535B2 - 体液中の分析物の分析的決定のための調整方法 - Google Patents

Description

本発明は、体液中の分析物の濃度を決定する分析方法のための測定設定を調整する調整方法、ならびに調整システムに関する。本発明は、さらに、体液中の分析物の濃度を決定する分析方法、および分析方法を実行するように構成されたモバイル装置に関する。さらに、本発明は、分析方法を実行するためのコンピュータプログラムおよびコンピュータ可読記憶媒体、ならびに調整方法を実行するためのコンピュータプログラムおよびコンピュータ可読記憶媒体に関する。方法、装置、コンピュータプログラムおよび記憶媒体は、具体的には、例えば、血液および／または間質液中のグルコースを検出するためなどに、１つ以上の体液中の１つ以上の分析物を定性的または定量的に検出するために、医療診断に使用されることができる。しかしながら、本発明の他の応用分野が可能である。

医療診断の分野では、多くの場合、血液、間質液、尿、唾液、または他の種類の体液などの体液の試料から１つ以上の分析物を検出する必要がある。検出される分析物の例は、グルコース、トリグリセリド、乳酸塩、コレステロール、またはこれらの体液に通常存在する他の種類の分析物である。分析物の濃度および／または存在に応じて、必要に応じて適切な処理が選択されることができる。範囲を狭めることなく、本発明は、血糖測定に関して具体的に説明されることができる。しかしながら、本発明はまた、試験要素を使用する他のタイプの分析測定にも使用されることができることに留意されたい。

一般に、当業者に知られている装置および方法は、１つ以上の試験化学物質を含む試験要素を利用し、これは、検出される分析物の存在下で、光学的に検出可能な検出反応などの１つ以上の検出可能な検出反応を実行することができる。例として、欧州特許出願公開第０ ８２１ ２３４号明細書は、担体に含まれる試薬系を用いて全血から分析物を決定する診断試験担体、および診断試験担体を用いて全血から分析物を決定する方法を記載している。診断試験担体は、発色試薬を含む。試験フィールドは、血液試料が送達される試料適用側と、分析物と試薬系との反応の結果として光学的に検出可能な変化が生じる検出側とを有する。さらにまた、試験フィールドは、試料に含まれる赤血球が検出側に到達しないように設計されている。さらに、試験フィールドは、透明フィルムと、透明フィルムに適用された第１および第２の重ね合わせフィルム層とを含み、透明フィルム上の第１の層は、上にある第２の層よりも湿潤状態での光散乱が実質的に少ない。

試験要素に含まれる試験化学物質に関しては、例えば、Ｊ．Ｈｏｅｎｅｓ ｅｔ ａｌ．：Ｔｈｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｂｅｈｉｎｄ Ｇｌｕｃｏｓｅ Ｍｅｔｅｒｓ：Ｔｅｓｔ Ｓｔｒｉｐｓ，Ｄｉａｂｅｔｅｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＆Ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓ，Ｖｏｌｕｍｅ １０，Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ １，２００８，Ｓ－１０からＳ－２６の参照がなされることができる。他のタイプの試験化学物質が可能であり、本発明を実施するために使用されることができる。

分析測定、特に発色反応に基づく分析測定では、１つの技術的課題は、検出反応に起因する色の変化の評価にある。ハンドヘルド血糖値計などの専用分析装置を使用することに加えて、スマートフォンやポータブルコンピュータなどの一般的に入手可能な電子機器の使用は、近年ますます一般的になっている。国際公開第２０１２／１３１３８６号パンフレットは、アッセイを実施するための試験装置であって、色またはパターンの変化を発現することによって適用された試験試料に反応する試薬を含む容器と、例えばプロセッサおよび画像撮像装置を備える携帯電話またはラップトップなどのポータブル装置であって、プロセッサが、画像撮像装置によって撮像されたデータを処理し、適用された試験試料の試験結果を出力するように構成されたポータブル装置とを備える、試験装置を開示している。

専用の分析測定装置を使用することによって実行される実験室測定および測定とは対照的に、スマートフォンなどのモバイルコンピューティング装置を使用する場合、様々な影響を考慮する必要がある。測定フローの改善、顧客ガイダンスの改善、フェイルセーフアルゴリズムの設計および最適化、または測定性能の最適化などの多くの製品ケア活動は、広範な市場調査または市場から戻ってくる苦情装置のいずれかに基づいていることが多い。しかしながら、広範な市場調査は高価であり、継続的に提供されないことがある。さらに、顧客の苦情を受ける前に、測定アルゴリズムおよび設定を事前に最適化することが好ましい場合がある。

モバイルコンピューティング装置の技術の分野では、画像認識を改善するために、および、例えば、設定の未知の幾何学的パラメータに関する追加の情報を得るために、近年様々な技術的アプローチが開発されている。

米国特許第９７５０４３３号明細書は、ユーザに活動関連通知を通信するための方法を開示している。本方法は、ある期間にわたってユーザによって行われた特定の活動タイプの活動イベントの記録を受信することと、時間ベースフィルタのセットから第１の時間ベースフィルタを選択することと、第１の時間ベースフィルタにしたがってフィルタリングされた活動イベントの記録における活動イベントのクラスタを特定することと、クラスタから特定の活動タイプの活動イベントの開始時間における早い境界および遅い境界を特定することと、第１の時間ベースのフィルタを満たす日の早い境界の閾値時間内の第１の時間に第１の種類の通知をユーザに通信することと、第１の時間ベースのフィルタを満たす日の遅い境界の閾値時間内の第２の時間に第２の種類の通知をユーザに通信することと、を含む。

米国特許第１０３４７１５２号明細書は、健康およびフィットネスを改善するためにユーザに推奨される推奨行動を決定するアルゴリズムを使用する健康およびフィットネス管理システムを開示している。システムは、スケールからユーザの体重を取得する。ユーザに体重が通知されることはない。健康指標番号を計算するときに、他のデータが収集されて含められることができる。年齢、理想年齢、初期体重、現在の体重、理想体重などのベースラインデータがアルゴリズムにおいて考慮されることができる。例は、ユーザの環境、睡眠習慣、運動ルーチン、医療記録などを含む。健康指標番号は、推奨される行動を決定するために使用され、推奨される行動は、環境、ルーチン、活動などの変更を含むことができる。データ収集、アルゴリズム、およびシステムの他の特徴は、ポータブルコンピューティング装置上で動作するアプリケーションによって提供されることができる。ポータブルコンピューティング装置の特徴が使用されて、アルゴリズムのデータを自動的に取得することができる。

米国特許第６４５４７０８号明細書は、健康パラメータを監視し、被験者からデータを取り込むためのシステムおよび方法を開示している。システムは、完全波形ＥＣＧ、完全波形呼吸、皮膚温度、および動きを測定するためのセンサを有するコードレス使い捨てセンサバンドと、測定データを記憶するためのメモリカードまたはスマートカードを受け入れるコネクタとを特徴とする。センサバンドが取り外されたときなどの所定の期間の後、メモリカードまたはスマートカードが取り外され、記憶された被験者の健康パラメータデータを読み取る監視装置に挿入される。監視装置は、メモリ／スマートカードリーダを含み且つ収集されたデータを遠隔監視ステーションに転送するために従来の電話回線に接続される基地局を含む。基地局はまた、血圧データなどの追加の臨床データを取り込み、データチェックを実行することができる。被験者の安全性は、例えば、臨床データを比較するための基地局の能力によって高められる。ＥＣＧは、所与のプロファイルに対して、適切なとき、または基地局がそうするようにプログラムされているときにイベントをマークする。遠隔監視ステーションは、センサバンドによって転送されたデータ（イベントを含む）の提示およびレビューを可能にする。ＥＣＧ分析ソフトウェアおよびユーザフレンドリなグラフィカルユーザインターフェースが、送信されたデータを遠隔で分析し、システムの保守および維持を可能にするために提供される。代替的な実施形態では、スマートカードは、患者の移動範囲を制限することなく電子機器が１つの使い捨てセンサバンドから次の使い捨てセンサバンドに再利用されることができるように、携帯型データロガーとともにセンサバンドの電子機器および／または信号送信回路を含む。本発明のシステムは、薬物試験および規制上の承認のための医療試験中の被験者臨床データの収集、ならびに慢性疾患を有する被験者の管理に有用な用途を有する。

米国特許出願公開第２０１５０２９４５７６号明細書は、身体装着型検知装置の使用を通じて個人のエネルギー消費を監視する栄養および活動管理システムを開示している。装置は、連続的な着用に特に適合している。システムはまた、いくつかの他の生理学的パラメータを測定し、それおよびそのようなパラメータの導出を報告するように適合可能または適用可能である。体重管理の実施形態は、消費されたカロリーとユーザによって消費されたエネルギーとの間の最適なまたは予め選択されたエネルギーバランスを達成することを対象とする。適応可能なコンピュータ化された栄養追跡システムは、消費された食品に関するデータを取得するために利用され、ユーザのエネルギー消費、食品消費、および前記目標に向かって進行する際の他の測定または導出または手動入力された生理学的コンテキストパラメータの相互効果に関する関連および予測フィードバックがユーザに提供される。

米国特許第１０１７８９７３号明細書は、心拍波形センサおよび動き検出センサを使用することによってユーザの心拍数を決定するための生体モニタリング装置の使用を開示している。いくつかの実施形態では、装置は、心拍波形センサからの出力データおよび動き検出センサからの出力データを収集し、動き検出センサからの出力データから予想心拍数範囲を決定し、心拍波形センサからの出力データを使用して予想心拍数範囲内のユーザの心拍数を決定する。

米国特許出願公開第２０１６０３２８９９１号明細書は、ユーザが自身の生活様式の様々な態様の健康への影響を学習し、精通することができるシステムおよび方法を開示しており、例えば、ユーザは、食品および／または運動が自身のグルコースレベルおよび他の生理学的パラメータならびに全体的な健康にどのように影響するかについて学習することができる。場合によっては、ユーザは、プログラムを選択して試行する。他の場合には、システムを具現化するコンピューティング環境は、パターン認識に基づくことを含む、すなわち、ユーザが検出されたパターンを何らかの方法でどのように改善することができるかを決定するコンピューティング環境によって試行するプログラムを提案する。このようにして、ＩＩ型糖尿病患者などのユーザ、または前糖尿病患者もしくは非糖尿病患者であるユーザさえも、健康に役立つ健康的な習慣を学習することができる。

米国特許出願公開第２０１６／０１０４０５７号明細書は、デジタル画像を処理する方法のユーザ選好を学習するためにコンピューティング装置を動作させる方法を開示している。本方法は、ユーザ画像選択およびそれに関連付けられたコンテキスト属性をユーザの選好訓練データベースに集約することであって、ユーザ画像選択が、調整バージョンが異なる視覚効果によって別々に処理される場合に、ベース画像の調整バージョンの少なくとも１つに対するユーザの選好の記録を表す、集約することと、選好訓練データベースにおけるユーザ画像選択の機械学習または統計分析に基づいて関連付けられた視覚効果選好を決定することであって、ユーザ画像選択が視覚効果に対応する実験記録を表す、決定することと、視覚効果選好によって写真選好プロファイルを更新することと、写真選好プロファイルを画像プロセッサに提供して、その後に画像プロセッサに提供される撮像された写真を調整することと、を含むことができる。

既知の方法および装置によって達成される利点にもかかわらず、特にモバイルコンピューティングの分野において、いくつかの技術的課題が残っている。具体的には、測定の信頼性および精度を向上させ、保証する必要がある。さらに、大きな課題は、測定装置および測定プロセスのユーザ固有の選好およびユーザ固有の取り扱いが広範囲にわたって異なるという事実に依然として依存している。この課題は、主に、多種多様なユーザが、異なる身体的または精神的能力および選好を有するアルゴリズムおよび測定設定を適用することを意図しているという事実に起因する。

解決すべき課題
したがって、家庭用電化モバイル装置などのモバイル装置、特にスマートフォンやタブレットコンピュータなどの分析測定専用ではない多目的モバイル装置を使用した分析測定の上記の技術的課題に対処する方法および装置を提供することが望ましい。具体的には、ユーザ固有の選好および能力を考慮し、したがって、装置設定を手動で適合させる必要なしに標準的なモバイル装置を依然として使用することによって、測定の特定の状況に自動的に適合することができる方法および装置が提案される。

概要
この課題は、独立請求項の特徴を有する方法、装置、コンピュータプログラムおよびコンピュータ可読記憶媒体によって対処される。単独で、または任意の組み合わせで実現されることができる有利な実施形態は、従属請求項に記載されている。

以下において使用される場合、用語「有する」、「備える」もしくは「含む」またはこれらの任意の文法的変化形は、包括的に用いられる。したがって、これらの用語は、これらの用語によって導入される特徴に加えて、この文脈で説明されているエンティティにさらなる特徴が存在しない状況と、１つ以上の追加の特徴が存在する状況との双方を指す場合がある。例として、「ＡはＢを有する」、「ＡはＢを備える」および「ＡはＢを含む」という表現は、双方とも、Ｂ以外に、他の要素がＡに存在しない状況（すなわち、Ａが単独で且つ排他的にＢからなる状況）、および、Ｂ以外に、要素Ｃ、要素ＣおよびＤ、さらにはさらなる要素など、１つ以上のさらなる要素がエンティティＡに存在する状況を指す場合がある。

さらに、特徴または要素が１回または複数回存在することができることを示す「少なくとも１つ」、「１つ以上」という用語または同様の表現は、通常、それぞれの特徴または要素を導入するときに一度だけ使用されることに留意されたい。以下では、ほとんどの場合、それぞれの特徴または要素を指すとき、それぞれの特徴または要素が１回または１回を超えて存在することができるという事実にもかかわらず、「少なくとも１つ」または「１つ以上」という表現は繰り返されない。

さらに、以下において使用される場合、用語「好ましくは」、「より好ましくは」、「特に」、「より特に」、「具体的に」、「より具体的に」または同様の用語は、代替の可能性を制限することなく、任意の特徴と併せて使用される。したがって、これらの用語によって導入される特徴は、任意の特徴であり、決して特許請求の範囲を制限することを意図したものではない。本発明は、当業者が認識するように、代替の特徴を使用することによって実施されてもよい。同様に、「本発明の実施形態では」または同様の表現によって導入される特徴は、本発明の代替の実施形態に関する制限がなく、本発明の範囲に関する制限がなく、およびそのような方法で導入された特徴を、本発明の他の任意または非任意の特徴と組み合わせる可能性に関する制限がない任意の特徴であることを意図する。

本発明の第１の態様では、調整方法が開示される。調整方法は、測定設定を調整するように構成され、測定設定は、体液中の分析物の濃度を決定する分析方法を実行するように構成される。その中で、分析方法は、カメラを有するモバイル装置を使用することと、カメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の少なくとも１つの画像を撮像することと、試験フィールドの発色から少なくとも１つの分析物濃度値をさらに決定することとを含む。調整方法は、具体的には所定の順序で実行されることができる以下のステップを含む。しかしながら、異なる順序も可能であることに留意するものとする。さらに、１つ以上の方法ステップを１回または繰り返し実行することも可能である。さらに、２つ以上の方法ステップを同時にまたは適時に重複して実行することが可能である。本方法は、記載されていないさらなる方法ステップを含むことができる。本調整方法は、
ｉ） 複数のユーザによって、複数の分析物測定を実行することであって、分析物測定が、少なくとも部分的に、カメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の画像を撮像し、それによって分析物測定に関する訓練データを取得する、複数の分析物測定を実行することと、
ｉｉ） ステップｉ）において取得された訓練データを分析し、それによって訓練データにおける類似性を特定し、訓練データにおける類似性にしたがって複数のユーザプロファイルを特定することと、
ｉｉｉ） ユーザプロファイルの少なくとも１つについてのプロファイル固有の測定設定調整を提供することと
を含む。

本明細書で使用される場合、単に「分析方法」または「分析測定」とも呼ばれる「体液中の分析物の濃度を決定する分析方法」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、任意の試料または体液のアリコート中の少なくとも１つの分析物の定量的および／または定性的決定を指すことができる。例えば、体液は、血液、間質液、尿、唾液または他の種類の体液のうちの１つ以上を含むことができる。濃度の決定の結果は、例として、分析物の濃度および／または決定された分析物の有無とすることができる。具体的には、例として、分析測定は、血糖測定とすることができ、したがって、分析測定の結果は、例えば、血糖濃度とすることができる。特に、分析測定結果値は、分析測定によって決定されることができる。したがって、本明細書で使用される「分析物濃度値」または「分析測定結果値」とも呼ばれる「分析測定結果値」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、試料中の分析物濃度の数値表示を指すことができる。例として、少なくとも１つの分析物は、１つ以上の特定の化学化合物および／または他のパラメータとすることができ、またはそれらを含むことができる。例として、血糖などの代謝に関与する１つ以上の分析物を決定することができる。追加的または代替的に、例えばｐＨ値など、他のタイプの分析物またはパラメータを決定することができる。

本明細書で使用される「体液中の分析物の濃度を決定する分析方法のための測定設定」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、分析方法を実行するためのシステム、装置、システムの構成、または装置の構成のうちの１つ以上を指すことができる。具体的には、この用語は、モバイル装置などの少なくとも１つの装置と、分析測定を実行するための少なくとも１つのソフトウェアなど、装置上で少なくとも１つのアプリケーションを実行するように構成された少なくとも１つのソフトウェアとの組み合わせを指すことができる。測定設定は、例として、ユーザ固有の設定、ハンドリング固有の設定、測定環境に固有の設定などのうちの１つ以上を指すことができる。したがって、一般に、測定設定という用語は、分析方法を実行するために使用される少なくとも１つの装置のうちの１つ以上、分析方法を実行するための処理ステップ、または分析方法を実行するユーザなど、分析方法を実行する方法を指すことができる。

したがって、本明細書で使用される場合、単に「調整方法」とも呼ばれる「体液中の分析物の濃度を決定する分析方法のための測定設定を調整する調整方法」という用語もまた、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、上記で規定したように測定設定を変更または調整する１つ以上の方法を指すことができる。具体的には、この用語は、測定設定に影響を及ぼす少なくとも１つのパラメータが調整および／または設定される方法を指すことができる。以下、例示的な実施形態が与えられる。

上記概説した分析方法は、カメラを有するモバイル装置を使用することを含む。本明細書で使用される「モバイル装置」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、携帯型電子装置、より具体的には、携帯電話またはスマートフォンなどの携帯型通信装置を指すことができる。追加的または代替的に、以下にさらに詳細に概説されるように、モバイル装置はまた、タブレットコンピュータまたは少なくとも１つのカメラを有する別のタイプのポータブルコンピュータを指すことができる。

本明細書で使用される「カメラ」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、空間的に分解された１次元、２次元、または３次元の光学データまたは情報を記録または撮像するように構成された少なくとも１つの撮像素子を有する装置を指すことができる。例として、カメラは、画像を記録するように構成された少なくとも１つのＣＣＤチップおよび／または少なくとも１つのＣＭＯＳチップなどの少なくとも１つのカメラチップを含むことができる。本明細書で使用される場合、限定されないが、「画像」という用語は、具体的には、カメラチップの画素などの撮像素子からの複数の電子読み取りなど、カメラを使用することによって記録されたデータに関連することができる。

カメラは、少なくとも１つのカメラチップまたは撮像チップに加えて、１つ以上の光学素子、例えば、１つ以上のレンズなどのさらなる素子を含むことができる。例として、カメラは、カメラに対して固定的に調整される少なくとも１つのレンズを有する固定焦点カメラとすることができる。しかしながら、代替的に、カメラはまた、自動または手動で調整されることができる１つ以上の可変レンズを含むことができる。本発明は、特に、ノートブックコンピュータ、タブレット、または具体的にはスマートフォンなどの携帯電話などのモバイルアプリケーションで通常使用されるカメラに適用可能でなければならない。したがって、具体的には、カメラは、少なくとも１つのカメラに加えて、１つ以上のデータプロセッサなどの１つ以上のデータ処理装置を含むモバイル装置の一部とすることができる。しかしながら、他のカメラも使用可能である。

カメラは、具体的にはカラーカメラとすることができる。したがって、各画素などについて、Ｒ、Ｇ、Ｂの３色の色値などの色情報が提供または生成されることができ、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｇ、Ｂなどの各画素についての４つの色値など、より多くの色値も実現可能である。カラーカメラは、一般に当業者に知られている。したがって、例として、カメラチップは、それぞれ３つ以上の異なるカラーセンサ、例えば、赤（Ｒ）用の１画素、緑（Ｇ）用の１画素、および青（Ｂ）用の１画素のようなカラー記録画素から構成されることができる。Ｒ、Ｇ、Ｂなどの各画素について、それぞれの色の強度に応じて、値は、０から２５５の範囲のデジタル値などの画素によって記録されることができる。例として、Ｒ、Ｇ、Ｂなどのカラートリプルを使用する代わりに、Ｒ、Ｇ、Ｇ、Ｂなどの４部が使用されてもよい。画素の色感度は、カラーフィルタによって、またはカメラ画素において使用されるセンサ素子の適切な固有感度によって生成されることができる。これらの技術は、当業者に一般に知られている。

分析方法は、カメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の少なくとも１つの画像を撮像することをさらに含む。本明細書で使用される「光学試験ストリップ」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、色変化検出反応を実行するように構成された任意の要素または装置を指すことができる。光学試験ストリップはまた、試験ストリップまたは試験要素とも呼ばれることができ、３つの用語は、全て同じ要素を指すことができる。光学試験ストリップは、特に、少なくとも１つの分析物を検出するための少なくとも１つの試験化学物質を含む試験フィールドを有することができる。例として、光学試験ストリップは、それに適用されたまたはその中に組み込まれた少なくとも１つの試験フィールドを有する、少なくとも１つの担体などの少なくとも１つの基材を含むことができる。特に、光学試験ストリップは、具体的には試験フィールドに近接して、例えば試験フィールドを囲むかまたは取り囲む、白色フィールドなどの少なくとも１つの白色領域をさらに含むことができる。白色領域は、基材または担体上に独立して配置された別個のフィールドとすることができる。しかしながら、追加的または代替的に、基材または担体自体は、白色領域とすることができ、または白色領域を含むことができる。例として、少なくとも１つの担体は、ストリップ状とすることができ、それにより、試験要素を試験ストリップにする。これらの試験ストリップは、一般に広く使用されており、入手可能である。１つの試験ストリップは、単一の試験フィールド、またはその中に含まれる同一もしくは異なる試験化学物質を有する複数の試験フィールドを担持することができる。

本明細書でさらに使用される場合、「試験フィールド」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、材料の１つ以上の層を有し、試験化学物質が含まれる試験フィールドの少なくとも１つの層を有する、円形、多角形または長方形の形状のフィールドなどに対するコヒーレントな量の試験化学物質を指すことができる。

本明細書で使用される「少なくとも１つの画像を撮像すること」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、イメージング、画像記録、画像取得、画像撮像のうちの１つ以上を指すことができる。「少なくとも１つの画像を撮像する」という用語は、単一の画像および／または一連の画像などの複数の画像を撮像することを含むことができる。例えば、画像を撮像することは、ビデオまたは動画などの一連の画像を連続的に記録することを含むことができる。少なくとも１つの画像の撮像は、ユーザアクションによって開始されることができるか、または例えば、カメラの視野内および／または視野の所定のセクタ内の少なくとも１つの物体の存在が自動的に検出されると、自動的に開始されることができる。これらの自動画像取得技術は、例えば、自動バーコード読み取りアプリなどの自動バーコードリーダの分野で知られている。画像の撮像は、例として、カメラで画像のストリームまたは「ライフストリーム」を取得することによって行うことができ、画像の１つ以上は、自動的に、またはボタンを押すなどのユーザ対話によって、少なくとも１つの第１の画像または少なくとも１つの第２の画像としてそれぞれ記憶されて使用される。画像取得は、モバイル装置のプロセッサによってサポートされてもよく、画像の記憶は、モバイル装置のデータ記憶装置内で行われてもよい。

光学試験ストリップの少なくとも一部の少なくとも１つの画像は、具体的には、試験フィールドの少なくとも一部の画像を含むことができる。さらに、画像は、試験ストリップの白色基準部などの光学試験ストリップの他の部分の画像を含むことができる。

少なくとも１つの画像の撮像は、体液の試料を試験ストリップに適用して少なくとも１つの画像を撮像することと、さらに任意に、例えば、試料を試験ストリップに適用して画像を撮像する前に、体液の試料を試験ストリップに適用せずに少なくとも１つの画像を撮像することとを含むことができる。後者の画像は、具体的には比較目的で使用されることができ、「空白画像」または「乾燥画像」と呼ばれることもできる。試料の適用は、一般に、例として、直接的または間接的に、例えば少なくとも１つの毛細管素子を介して行われ得る。試料適用後に撮像された少なくとも１つの画像は、画像が実際に撮像されたときに試料が乾燥している可能性がある場合であっても、典型的には「湿潤画像」と呼ばれることもある。湿潤画像は、典型的には、検出反応が起こることを可能にするために、少なくとも所定の待機時間、例えば５秒以上の待機時間を待機した後に撮像されてもよい。したがって、例として、本方法は、少なくとも１つの任意の乾燥画像と少なくとも１つの湿潤画像とを撮像することの間に、少なくとも所定の最小量の時間待機することを含むことができる。この所定の最小量の時間は、具体的には、検出反応が試験ストリップ内で起こるのに十分であり得る。例として、最小量の待機時間は、少なくとも５秒とすることができる。

上記概説した方法は、試験フィールドの発色から少なくとも１つの分析物濃度値を決定することを含む。したがって、本方法は、光学試験ストリップの少なくとも１つの光学特性の変化を含む分析測定とすることができ、この変化を、カメラを使用することによって視覚的に測定または決定することができる。具体的には、分析測定は、決定される少なくとも１つの分析物の存在下での発色反応とすることができ、または発色反応を含むことができる。本明細書で使用される「発色反応」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、反応に関与する少なくとも１つの要素の色、具体的には反射率が反応の進行とともに変化する化学的、生物学的または身体的反応を指すことができる。発色は、モバイル装置のプロセッサなどによってモバイル装置によって検出されることができ、少なくとも１つの画像から、体液中の分析物の存在に起因する試験フィールドの発色を定量化または特徴付ける少なくとも１つのパラメータを導出することなどによって定量的に評価することができる。例として、上述した色座標のうちの１つ以上を使用することができる。したがって、モバイル装置、具体的にはモバイル装置のプロセッサを、検出反応に起因して生じる１つ以上の色座標の変化を決定することによって色の変化を決定するように構成することができる。

少なくとも１つの分析物濃度値は、試験フィールドの発色から決定される。この目的のために、少なくとも１つの画像が使用されることができる。分析物濃度値は、例として、血糖濃度などの試料中の少なくとも１つの分析物の濃度を示すなど、分析測定の結果の数値指標とすることができる。

試験フィールドの発色から分析物濃度を決定するために、試験フィールドの発色を分析物濃度値に変換するための少なくとも１つの相関、例えばモバイル装置で提供される少なくとも１つの相関が使用されることができる。例として、相関は、少なくとも１つの画像から導出された少なくとも１つの色情報を分析物濃度に変換するための線形相関などの相関関数とすることができる。したがって、例として、血糖測定の場合、多くの場合、画像の赤色チャネルおよび／または画像から導出されたＲ値は、線形変換を使用することによって血糖濃度に変換される。しかしながら、他の相関も可能である。例として、相関は、データストレージなどの電子フォーマットで、および／またはモバイル装置の少なくとも１つのインターフェースを介して提供されることができる。相関は、例として、以下にさらに詳細に概説されるように、具体的には、分析物濃度値と少なくとも１つの画像から導出された情報の少なくとも１つの項目との間の線形関係を規定するパラメータなどの相関を規定する１つ以上のパラメータを提供することなど、様々な方法で提供されることができる。例として、線形相関について、相関のオフセットおよび勾配が提供されることができる。他のタイプの相関が可能である。

したがって、一般に、本明細書で使用される場合、本明細書で使用される「相関」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、色情報または色変化情報などの少なくとも１つの画像から導出された情報と、少なくとも１つの分析測定濃度値との間の所定のまたは決定可能な関係を指すことができる。少なくとも１つの画像から分析測定結果値を決定するために、例として、色情報または色変化情報などの少なくとも１つの画像から導出された情報と少なくとも１つの分析測定結果値との間の相関または所定のもしくは決定可能な関係が使用されることができる。この相関または所定のもしくは決定可能な関係は、例として、モバイル装置のデータ記憶装置および／またはモバイル装置のプロセッサに記憶されることができる。例として、プロセッサは、少なくとも１つの色座標などの少なくとも１つの画像から少なくとも１つの情報を導出し、所定のまたは決定可能な関係を少なくとも１つの情報に適用するように、ソフトウェアプログラミングによって構成されてもよい。例として、変換関数、変換テーブル、またはルックアップテーブルである相関を、例えば経験的に決定することができ、例として、ソフトウェア、特にアプリストアなどからダウンロードしたアプリによってモバイル装置の少なくとも１つのデータ記憶装置に記憶されることができる。少なくとも１つの情報の項目を導出するための例として、プロセッサは、例えばパターン認識および／または他のアルゴリズムによって、画像内の試験フィールドまたは試験フィールドの少なくとも一部を好ましくは自動的に認識するようにプログラムされてもよい。その結果、プロセッサは、１つ以上の色座標などの少なくとも１つの情報の項目を決定するようにプログラムされてもよい。少なくとも１つの任意の空白または乾燥画像から導出されたそれぞれの少なくとも１つの情報の項目は、例えば、湿潤画像から導出された少なくとも１つの情報の項目を対応する空白画像から導出された少なくとも１つの情報の項目によって除算することによって、または空白画像から導出された少なくとも１つの情報の項目から湿潤画像から導出された少なくとも１つの情報の項目を減算することによって、またはその逆によって正規化するために使用されることができる。他の正規化方法も実現可能である。例として、変換関数、変換テーブル、またはルックアップテーブルである相関を、例えば経験的に決定することができ、例として、ソフトウェア、特にアプリストアなどからダウンロードしたアプリによってモバイル装置の少なくとも１つのデータ記憶装置に記憶されることができる。

以下にさらに詳細に概説されるように、相関は、一般に、「訓練」を使用するなど、経験的または半経験的方法を使用することによって決定されることができる。訓練は、例として、発色を分析物濃度値に変換する複数の測定を実行すること、および結果を少なくとも１つの既知の結果と比較すること、および／または以下にさらに詳細に説明する少なくとも１つの色基準カードなどの他の好ましい手段を使用することを含むことができる。例として、訓練は、ネットワーク内の１つ以上の人工物の使用も含むことができる。例として、１つ以上の色基準カードから、および／またはフィードバックのための１つ以上の基準測定値からなどの基準情報を使用することによって、分析物濃度値を決定するための１つ以上の人工ニューラルネットワークの入力として複数の画像が使用されることができる。例えば相関のパラメータを決定するために、線形回帰などの回帰法を使用することなどによって、他の訓練手段も可能であり、当業者に一般的に知られている。訓練の結果として、相関を特徴付ける１つ以上のパラメータが取得されることができる。

本方法は、モバイル装置のディスプレイなどに分析物濃度値を表示するステップをさらに含むことができる。追加的または代替的に、本方法は、少なくとも１つの分析物濃度値をモバイル装置の少なくとも１つのデータ記憶装置に記憶することを含むことができる。再び追加的および代替的に、本方法は、少なくとも１つのインターフェースを介して、および／または少なくとも１つのデータ伝送ネットワークを介して、例えばさらなる評価のために、別のコンピュータなどに少なくとも１つの分析物濃度値を送信することをさらに含んでもよい。

上記でさらに概説したように、分析方法を実行するための前提条件とすることができ、分析方法を実行する前に少なくとも１回実行されることができる調整方法は、ステップｉ）において、複数のユーザによって複数の分析物測定を実行することを含む。分析物測定は、少なくとも部分的に、カメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の画像を撮像し、それによって分析物測定に関する訓練データを取得することを含む。訓練用分析物測定、具体的には調整方法の訓練用分析物測定とも呼ばれることがある、ステップｉ）の分析物測定および分析物測定の実行については、上述した分析物測定を参照することができる。したがって、具体的には、例として患者、健常者またはヘルスケア専門家を含むことができる複数のユーザは、それぞれ、カメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の画像を撮像することによって分析物測定を実行することができる。したがって、例として、ステップｉ）のユーザは、訓練エンティティまたは訓練集団を形成することができる。訓練集団のユーザのそれぞれは、少なくとも１つのカメラを有する少なくとも１つのモバイル装置を所有することができ、さらに、少なくとも１つの試験フィールドを有する少なくとも１つの光学試験ストリップを所有することができる。訓練ステップｉ）において使用される試料は、同じタイプのものとすることができる。したがって、例として、訓練集団の各ユーザは、血液などのそれぞれの光学試験ストリップに同じタイプの体液を適用することができる。例として、各ユーザは、自身の血液を適用することができ、または具体的にはヘルスケア専門家の場合には、患者の血液の試料を光学試験ストリップに適用することができる。ステップｉ）の分析物測定または訓練用分析物測定は、各ユーザが体液の少なくとも１つの試料を光学試験ストリップに適用し、訓練ユーザの個々の携帯電話のそれぞれのカメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の少なくとも１つの画像を撮像し、さらに、上記概説したようにそれぞれの分析物濃度を決定することによって実行されることができる。これにより、ステップｉ）において複数のユーザによって実行された訓練用分析物測定値に関する訓練データが生成されることができる。

本明細書で使用され、特にステップｉ）の文脈で使用される「訓練データ」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、ステップｉ）の訓練用分析物測定、具体的には訓練集団のユーザによって行われる個々の訓練用分析物測定に関する任意のデータを指すことができる。したがって、例として、ステップｉ）において実行された各訓練用分析物測定について訓練データセットが生成されることができ、訓練データセットのエンティティは、例として、訓練データを形成することができる。ユーザの個々の訓練データセットは、訓練データセットに含まれるデータのタイプを規定することなどによって、同じタイプとすることができる。訓練データは、具体的には、以下からなる群から選択される少なくとも１つの情報の項目を含むことができる：それぞれの訓練用分析物測定の少なくとも１つの画像、少なくとも１つの色情報の項目などの、それぞれの訓練用分析物測定の画像から導出された少なくとも１つの情報の項目、それぞれの訓練用分析物測定中に決定された分析物濃度値、それぞれの訓練用分析物測定に使用されるモバイル装置の少なくとも１つの設定パラメータ、訓練用分析物測定前、訓練用分析物測定中、または訓練用分析物測定後にモバイル装置の少なくとも１つのセンサによって生成された少なくとも１つのセンサパラメータ、訓練用分析物測定前、中、または後に少なくとも１つの外部センサによって生成された少なくとも１つの外部センサパラメータ、分析物測定中のユーザによるモバイル装置の手順および／または取り扱いを特徴付ける少なくとも１つの取り扱いパラメータ。追加的または代替的に、それぞれの訓練用分析物測定値を特徴付ける１つ以上の他のパラメータが訓練データに含められることができる。以下、さらなる例示的な実施形態が与えられる。

上記でさらに概説したように、ステップｉｉ）において、ステップｉ）において取得された訓練データが分析され、それによって訓練データの類似性が特定される。さらに、訓練データの類似性に応じた複数のユーザプロファイルが特定される。分析は、訓練用分析物測定中に使用されるユーザの個々のモバイル装置など、複数のユーザのそれぞれのモバイル装置上で少なくとも部分的に行うことができる。しかしながら、追加的または代替的に、以下にさらに詳細に概説されるように、分析は、ステップｉ）の複数のユーザのモバイル装置とは別個の少なくとも１つの分析エンティティに対して完全にまたは部分的に行われてもよい。したがって、少なくとも１つの分析エンティティは、例として、評価サーバ装置と呼ばれることもある少なくとも１つの評価サーバを備えることができ、これは、例として、単一のサーバまたはクラウドサーバとすることができる。したがって、分析は、クラウド内で完全にまたは部分的に行われることができる。

本明細書で使用される「分析する」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、入力データまたは生データから情報を導出するための任意のプロセスを指すことができる。したがって、具体的には、ステップｉｉ）の文脈において、訓練データの分析は、訓練データ内の類似性を特定し、類似性にしたがって複数のユーザプロファイルを特定する任意のプロセスを含む。以下にさらに詳細に概説するように、分析は、類似性を特定する目的で、具体的には、少なくとも１つの自己学習プロセスおよび／または少なくとも１つの人工ニューラルネットワークなどの人工知能の少なくとも１つのプロセスを使用することを含むことができる。本明細書で使用される「類似性」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、少なくとも２つの仮想オブジェクトもしくは実オブジェクト、および／または１つ以上の類似性条件および／または１つ以上の類似性基準を満たす少なくとも２つの情報の特性を指すことができる。その中で、類似性は、１つ以上の類似性関数を使用することによって、および／または人工知能における教師あり機械学習の分野の当業者に知られている類似性学習技術を使用することによって定量化されることができる。単純な例として、訓練データの各セットは、変数を含むことができ、訓練データの２つのセットの類似性は、特定の範囲内にあるか、または所与の閾値以下だけ離れているそれぞれの変数の値によって規定されることができる。しかしながら、追加的または代替的に、他の類似性基準が実現可能である。類似性の特定の結果は、例として、訓練データセットのうちのどれが、その中に含まれるどの変数および／またはパラメータに関して類似しているかに関する情報を含むことができる。しかしながら、他の類似性も検出されてもよい。

本明細書で使用される「ユーザプロファイル」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、ユーザに関する少なくとも１つの情報の項目、具体的には、ユーザが特定の疾患を有するか否かの質問に関する情報の項目などのユーザの身体状態、ユーザの行動の態様および／または特定の状況に対するユーザの応答などのユーザの習慣、モバイル装置および／または分析方法の取り扱いに関する経験度などのユーザの経験度、ユーザの移動性などのユーザの個人的状況

のうちの１つ以上に関する少なくとも１つの情報の項目を指すことができる。ユーザプロファイルは、具体的には、「カテゴリ」および「プロファイル」という用語もまた、同義語として使用されることができるように、ユーザの特定のカテゴリに関連することができる。したがって、訓練データにおける類似性にしたがって複数のユーザプロファイルを特定することによって、ユーザは、少なくとも２つの異なるカテゴリに分類することができ、１つのカテゴリ内のユーザは、同じまたは少なくとも同様のユーザプロファイルを有する。したがって、新たなユーザは、分析方法の説明に関して以下にさらに詳細に概説されるように分析されることができ、新たなユーザが既存のカテゴリに適合しない場合には、それぞれのユーザプロファイルにしたがって既存のカテゴリに割り当てられることができ、あるいは新たなカテゴリに割り当てられることができる。したがって、上述した訓練は、新たなユーザプロファイルおよび／または新たなユーザカテゴリが発生するとすぐにそれらを特定するために、繰り返し、反復的に、または連続的に実行されることもできる。ユーザプロファイルは、上述したように、特定の変数などの複数の情報の項目を含むことができる。異なるカテゴリまたはユーザプロファイルは、例として、これらの変数の異なる値範囲の異なる値によって規定されてもよい。各ユーザは、正確に１つのユーザプロファイルまたはユーザカテゴリに割り当てられることができる。しかしながら、代替的に、重複するユーザプロファイルがカテゴリとして選択される場合などに、ユーザは、２つ以上のユーザプロファイルまたはユーザカテゴリに割り当てられてもよい。例として、特定のスキルを示す、またはユーザの特定の反応もしくは反応時間を示す特定の変数のセットなどにしたがって、ユーザカテゴリ「経験あり」および「経験が浅い」が規定されることができる。しかしながら、「経験あり」というカテゴリに割り当てられたユーザは、１つ以上の他のカテゴリに割り当てられることもできる。したがって、モバイル装置の特定のタイプのモデルに対して１つ以上のプロファイルが生成されることができる。追加的または代替的に、１つ以上のプロファイルは、特定の病気を有するユーザを示すなど、特定の身体状態を示すカテゴリを生成または特定することができる。他の例も実現可能である。

上記でさらに概説したように、ステップｉｉｉ）において、ユーザプロファイルの少なくとも１つに対してプロファイル固有の測定設定調整が提供される。例として、設定調整は、少なくとも１つのデータ記憶装置、例えばサーバおよび／またはクラウドサーバのデータ記憶装置などにおいて、および／またはウェブインターフェースなどの少なくとも１つのインターフェースを介して、電子フォーマットで提供されることができる。本明細書で使用される「プロファイル固有の測定設定調整」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、特定のユーザプロファイルに属するユーザによって少なくとも１つの分析物測定を実行するための少なくとも１つの特定の設定を指すことができる。設定は、具体的には、変数、モバイル装置の装置、またはモバイル装置のディスプレイに表示される命令などの分析物測定を実行するための命令のうちの少なくとも１つを指すことができる。本明細書で使用される「調整」という用語は、特定の設定を維持すること、または特定の設定を変更することを指すことができる。例として、特定のユーザプロファイルに固有のプロファイル固有の測定設定調整は、モバイル装置に、ユーザプロファイルのユーザに適した特定の分析物測定または分析物測定のプロセスなどの分析物測定のための特定のプロセスを実行させるために、ユーザプロファイルに属するユーザのモバイル装置に提供される命令、コマンド、変数、値またはプログラムコードのうちの１つ以上を含むことができる。例として、ユーザプロファイルが頻繁な振戦につながる病気などの特定の病気を有するユーザのプロファイルである場合、プロファイル固有の測定設定調整は、以下にさらに詳細に概説されるように、例えば頻繁な振戦を示さないプロファイルのユーザと比較して、分析に使用される画像の動きぼけなどの動きぼけに対する許容度の増加を含むことができる。さらに、ユーザプロファイルが経験ありのユーザのプロファイルである場合、ユーザ命令、例えばモバイル装置のディスプレイに表示される命令は、より浅い経験を示すプロファイルのユーザに対して表示されるユーザ命令と比較して、より広範ではなくてもよい。他の選択肢も可能であり、さらなる例示的な実施形態を以下に示す。

プロファイル固有の測定設定調整は、具体的には、少なくとも部分的に、以下のうちの少なくとも１つを指すことができる：
－ 分析物測定の取り扱い手順；
－ 携帯電話のハードウェア設定；
－ 携帯電話のソフトウェア設定；
－ 携帯電話によってユーザに与えられる命令；
－ 分析物測定の測定結果の信頼度；
－ 分析物測定を実行するときの許容可能なパラメータの許容範囲；
－ 分析物測定を実行するためのタイミングシーケンス；
－ 分析物測定を実行するためのフェイルセーフアルゴリズム；
－ 向上した分析物測定精度。

追加的または代替的に、他の選択肢も実現可能である。

上記概説したように、ステップｉ）は、訓練データを取得または生成することを含む。訓練データは、具体的には、以下のうちの少なくとも１つを含むことができる：
－ 画像から導出された情報、具体的には画像から導出された色情報；
－ 画像にて見える少なくとも１つの色基準カードから導出された情報；
－ 画像から導出された分析物測定値；
－ ユーザの携帯電話のうちの少なくとも１つのセンサ、具体的には、角度センサ、光センサ、モーションセンサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、磁気センサ、具体的にはホールセンサ、ＧＰＳセンサ、圧力センサ、具体的には気圧計、温度センサ、生体認証センサ、具体的には指紋センサおよび／または虹彩スキャニングセンサのうちの１つ以上を使用することによって取得されたセンサデータ；
－ 少なくとも１つの外部センサを使用することによって取得されたセンサデータ；
－ 分析物測定を実行するためのユーザのモバイル装置の設定に関する設定情報、具体的には、照明、感度、露光時間、ガンマ補正のうちの少なくとも１つに関する設定情報；
－ ユーザに関する健康情報、具体的には、ユーザのモバイル装置上で実行されている健康アプリケーションから取得された健康情報。

したがって、一般に、訓練データはまた、分析情報などの画像から導出された情報に加えて情報を含むことができる。例として、訓練データを生成するために使用されるモバイル装置のユーザ固有の選好または設定、ならびに外部または内部センサデータが考慮されることができる。さらに、訓練データはまた、ユーザ入力によって能動的に、またはモバイル装置上で実行される健康アプリケーションなどの携帯電話に含まれるデータを考慮することによって受動的に、ユーザによって提供される情報を考慮することができる。さらに、モバイル装置の種類および／またはモバイル装置の設定など、モバイル装置自体に関連するデータが考慮されることができる。さらに、典型的な測定状況に関するデータ、例えば照明条件に関するユーザの選好などの環境データが考慮されることができる。

ステップｉｉ）は、具体的には、少なくとも１つの自己学習アルゴリズム、より具体的には少なくとも１つの人工知能を使用することを含むことができる。したがって、ステップｉｉ）は、訓練されたモデルおよび畳み込みニューラルネットワークなどの人工ニューラルネットワークのうちの１つ以上を使用することを含むことができる。例として、一般的な人工ニューラルネットワークは、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ（登録商標）などの訓練データの分析の目的に適合されることができる。しかしながら、他の人工ニューラルネットワークも使用されてもよい。

調整方法は、ステップｉ）において取得された訓練データをそれぞれのユーザのモバイル装置から少なくとも１つの評価サーバ装置に送信することをさらに含むことができる。本明細書で使用される「評価サーバ」とも呼ばれる「評価サーバ装置」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、１つ以上の評価動作を実行することができる装置を指すことができる。具体的には、評価装置は、１つ以上の評価動作を実行するために、適切なソフトウェアによってプログラムされることができる少なくとも１つのプロセッサを備えることができる。少なくとも１つの評価サーバ装置は、具体的には、クラウドサーバとも呼ばれる少なくとも１つのクラウドベースの評価サーバ装置であってもよい。一般に、少なくともステップｉｉ）および任意にステップｉｉｉ）ならびに任意に１つ以上のさらなるステップは、評価サーバ装置によって実行されることができる。したがって、具体的には、訓練データの分析、および任意にプロファイル固有の測定設定調整の提供もまた、評価サーバ装置によって実行されることができる。しかしながら、代替的に、ステップｉｉｉ）、すなわちユーザプロファイルの少なくとも１つについてのプロファイル固有の測定設定調整を提供することはまた、評価サーバ装置とは別個のサーバ装置によって、および／または分析方法に使用される個々のユーザのモバイル装置によって、および／または調整方法に関与する複数のユーザのモバイル装置のうちの１つ以上によってなど、別個のエンティティによって完全にまたは部分的に実行されてもよい。他の選択肢も実現可能である。

さらなる選択肢および実施形態は、ステップｉｉ）において特定された類似性を指す。したがって、具体的には、ステップｉｉ）において特定された類似性は、少なくとも部分的に、ステップｉ）を実行するときの照明条件を指すことができる。プロファイル固有の測定設定調整は、少なくとも部分的に、ステップｉ）を実行するときのカメラ調整、具体的には、カメラの感度、露光時間のうちの少なくとも１つを指すカメラ調整を指すことができる。それにより、プロファイル固有の測定設定調整は、分析物測定中の照明条件に対する特定のカテゴリまたはプロファイルのユーザの類似性を考慮に入れることができる。例として、典型的には人工光下で分析物測定を行うユーザは、例えば人工光の特定のスペクトル特性を考慮して、特定のプロファイルに割り当てられることができる。

ステップｉｉ）において特定された類似性は、追加的または代替的に、ステップｉ）を実行するときのユーザの振戦を少なくとも部分的に指してもよい。したがって、著しい振戦を有するユーザは、特定のプロファイルに割り当てられることができる。プロファイル固有の測定設定調整は、この場合、具体的に且つ少なくとも部分的に、ステップｉ）を実行するときの携帯電話の移動の許容範囲、ステップｉ）において撮像された画像の画像ぼけのうちの１つ以上を指すことができる。したがって、振戦を特定することによって、ユーザ振戦を考慮したモバイル装置のユーザ固有の調整が実行されることができる。

本発明のさらなる態様では、体液中の分析物の濃度を決定する分析方法が開示される。分析方法は、カメラを有するモバイル装置を使用することを含む。本方法は、カメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の少なくとも１つの画像を撮像することを含む。本方法は、試験フィールドの発色から少なくとも１つの分析物濃度値を決定することをさらに含む。可能な規定については、上記の調整方法の説明を参照することができる。分析方法は、具体的には所定の順序で実行されることができる以下のステップをさらに含む。しかしながら、異なる順序も可能であることに留意するものとする。さらに、１つ以上の方法ステップを１回または繰り返し実行することも可能である。さらに、２つ以上の方法ステップを同時にまたは適時に重複して実行することが可能である。本方法は、記載されていないさらなる方法ステップを含むことができる。分析方法は、以下のステップを含む：
ａ） 上述した実施形態のいずれか１つにかかる、および／または以下にさらに詳細に開示される実施形態のいずれか１つにかかるものなど、本発明にかかる調整方法を実行することと、
ｂ） 少なくとも１人の個々のユーザによって、複数の分析物測定を実行することであって、分析物測定が、少なくとも部分的に、カメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の画像を撮像し、それにより、分析物測定に関するユーザ固有の訓練データを取得することを含む、複数の分析物測定を実行することと、
ｃ） ステップｂ）において取得されたユーザ固有の訓練データを分析し、個々のユーザをユーザプロファイルの少なくとも１つの個々のユーザプロファイルに割り当てること；および
ｄ） 個々のユーザプロファイルに対するユーザプロファイル固有の測定設定調整を提供すること。

したがって、分析方法は、上述した調整方法のステップｉ）を実行する試験ユーザとも呼ばれる複数のユーザと、分析方法のステップｂ）を実行する個々のユーザとを区別する。個々のユーザは、試験ユーザのエンティティの一部であってもよく、または試験ユーザとは区別されてもよい。しかしながら、一般に、少なくともステップｂ）、好ましくはステップｃ）を実行した後に、個々のユーザを試験ユーザのエンティティに統合することが可能である。したがって、分析方法のステップにおいて、個々のユーザにプロファイル固有の測定設定調整を提供するために、個々のユーザおよび個々のユーザによって実行される分析方法に焦点が合っている場合であっても、ステップｂ）および任意にｃ）は、ステップｉ）および任意にｉｉ）の一部とすることができる。

分析方法の規定および選択肢の大部分については、上述した調整方法の説明を参照することができる。ステップｂ）において、個々のユーザは、具体的には、自身のモバイル装置を使用することによって、個々の訓練測定とも呼ばれることがある複数の分析物測定を実行することができる。さらに、個々のユーザは、ステップｂ）の個々の訓練測定の目的のために、自身の体液の試料を使用することができる。しかしながら、代替的に、１人以上のヘルスケア者が個々の訓練測定に関与してもよい。

ステップｂ）の個々の訓練測定の詳細について、具体的には画像の撮像、光学試験ストリップ、およびさらなる詳細については、上記の調整方法の説明を参照することができる。ステップｂ）における訓練測定の実行はまた、これらの訓練測定について、またはこれらの訓練測定の少なくとも１つ以上について分析物濃度値を決定することを含んでもよい。訓練測定のための分析物濃度の決定の目的のために、ここでも、画像から導出された少なくとも１つの情報の項目と分析物濃度値との間の相関を使用することができる。例として、この相関は、ステップｄ）において個々のユーザプロファイルに対してプロファイル固有の測定設定調整を適用した後に精密化されることができる予備的相関とすることができるか、または予備的相関を含むことができる。

以下にさらに詳細に概説されるように、ステップｃ）における個々のユーザのユーザ固有訓練データの分析は、具体的には、少なくとも１つの評価サーバ装置によって、完全にまたは部分的に実行されることができる。しかしながら、追加的または代替的に、分析の少なくとも一部は、個々のユーザのモバイル装置のプロセッサ上など、個々のユーザのモバイル装置上で行われてもよい。

また、以下にさらに詳細に概説されるように、個々のユーザプロファイルに対するユーザ固有の測定設定調整の提供はまた、具体的には、任意に、評価サーバ装置から個々のユーザのモバイル装置に個々のユーザに対する調整を提供することによって行われてもよい。しかしながら、代替的に、ユーザ固有の測定設定調整を提供することはまた、個々のユーザのモバイル装置に対して別個のエンティティによって完全にまたは部分的に実行されてもよい。しかしながら、他の選択肢も実現可能である。

分析方法は、具体的にはステップｂ）の前に、以下のステップをさらに含むことができる：
ｅ） 個々のユーザを事前に規定された開始プロファイルに割り当てること。

この事前に規定された開始プロファイルは、具体的には、上述した少なくとも１つの予備的相関を含むことができる。追加的または代替的に、デフォルトの開始プロファイルとして使用されることができる事前に規定された開始プロファイルは、平均的な知識、分析物測定値を取り扱う平均的な能力；画像から導出された少なくとも１つの情報の項目と分析物濃度値との間の平均的な相関；平均的な照明条件などの平均的な取り扱い条件；平均的な身体状態のうちの１つ以上を有するユーザなどの平均ユーザを表すことができる事前に規定された設定を含むことができる。この事前に規定された開始プロファイルは、具体的にはステップｂ）ならびに任意にステップｃ）およびｄ）の一方または双方を実行した後に洗練されてもよく、個々のユーザが割り当てられた個々のユーザプロファイルに対するユーザプロファイル固有の測定設定調整によって完全にまたは部分的に置き換えられてもよい。

分析方法は、ステップｂ）において取得されたユーザ固有の訓練データを個々のユーザのモバイル装置から少なくとも１つの評価サーバ装置に送信することをさらに含むことができる。上記概説したように、評価サーバ装置は、訓練ステップｉｉ）からｉｉｉ）に使用される評価サーバ装置と完全にまたは部分的に同一であってもよい。しかしながら、代替的に、評価サーバ装置はまた、この訓練評価サーバ装置から完全にまたは部分的に分離されてもよい。一般に、評価サーバ装置は、クラウドベースの評価サーバ装置であってもよい。非クラウドベースの評価サーバ装置などの他の選択肢も実現可能である。一般に、少なくともステップｃ）およびｄ）は、少なくとも部分的に、評価サーバ装置によって実行されてもよい。個々のユーザプロファイルに対するユーザプロファイル固有の測定設定調整は、具体的には、評価サーバ装置から個々のユーザのモバイル装置に送信されることができる。

分析方法は、以下のステップをさらに含むことができる：
ｆ） 個々のユーザのモバイル装置を使用する個々のユーザによって、少なくとも１つの分析物測定を実行することを含み、分析物測定が、少なくとも部分的に、カメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の少なくとも１つの画像を撮像することと、体液中の分析物の濃度の少なくとも１つの測定値を導出するために少なくとも１つの画像を評価することであって、分析物測定が、個々のユーザについてのユーザプロファイル固有の測定設定調整を使用することによって実行される、評価すること。

したがって、ステップｆ）において、個々のユーザは、個々のユーザについてのユーザプロファイル固有の測定設定調整により、自身のモバイル装置および自身の少なくとも１つの光学試験ストリップを使用して、上述したような分析物測定を実際に実行することができる。したがって、ステップｆ）は、訓練ステップｉ）からｉｉｉ）の結果の適用とすることができる。したがって、ステップｉ）からｉｉｉ）ならびにステップｂ）およびｃ）は、ステップｆ）を実行する前に少なくとも１回実行されることができる。

ユーザ固有の訓練データは、具体的には、調整方法の訓練データの文脈において上述したような訓練データを含むことができる。したがって、ユーザ固有の訓練データの可能なタイプまたは内容については、ステップｉ）の訓練データが参照されることができ、ステップｉ）の複数のユーザのうちのユーザを個々のユーザに置き換えられることができる。

ステップｃ）は、具体的には、少なくとも１つの自己学習アルゴリズムを使用することを含むことができる。より具体的には、ステップｃ）は、少なくとも１つの人工知能、より具体的には畳み込みニューラルネットワークなどの人工ニューラルネットワークを使用することを含むことができる。具体的には、人工ネットワークは、ユーザ固有の訓練データと、ステップｉｉ）において特定されたユーザプロファイルのうちの１つのユーザの訓練データとの間の類似性を検出するために使用されることができる。その中で、人工ニューラルネットワークが一般に類似性を検出するために使用されることができるため、ステップｃ）は、分析ステップｉｉ）に匹敵することができる。類似性の性質などの可能な規定または詳細については、上記のステップｉｉ）の説明を参照することができる。類似性に応じて、個々のユーザは、ユーザプロファイルのうちの少なくとも１つに割り当てられてもよく、それにより、少なくとも１つの個々のユーザプロファイルであるように規定される。上述したように、個々のユーザは、１つの個々のユーザプロファイルまたは複数の個々のユーザプロファイルに割り当てられることができる。

本発明のさらなる態様では、上述した実施形態のいずれか１つにかかる、および／または以下にさらに詳細に説明する実施形態のいずれか１つなどにかかるものなど、本発明にかかる調整方法を実行するための調整システムが開示される。本明細書で使用される「調整システム」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、１つ以上のシステム構成要素を有するシステムを指すことができ、システムは、本方法を実行するように構成される。したがって、例として、システムは、それぞれが少なくとも１つのプロセッサを有する１つ以上のコンピュータなどの１つ以上のコンピュータを含むことができ、コンピュータは、本方法を実行するようにプログラムされる。調整システムの機能および構成要素の大部分については、上記の調整方法の説明を参照することができる。本調整システムは、
Ｉ） 分析測定に関する訓練データを受信するための受信装置であって、訓練データが、複数の分析物測定を実行する複数のユーザによって取得され、分析物測定が、少なくとも部分的に、カメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の画像を撮像し、それによって分析物測定に関する訓練データを取得することを含む、受信装置と、
ＩＩ） 調整方法のステップｉｉ）を任意に実行するように構成された評価サーバ装置と、
ＩＩＩ） ステップｉｉ）において提供されたプロファイル固有の測定設定調整を送信するための送信装置と
を備える。

本明細書で使用される「受信装置」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、データを受信するための無線または有線インターフェースなどの、データを受信するように構成された任意の装置を指すことができる。例として、訓練データを受信するための受信装置は、ウェブインターフェースを備えることができる。同様に、本明細書で使用される「送信装置」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、データを送信するための無線または有線インターフェース、具体的にはウェブインターフェースなど、データを送信するように構成された任意の装置を指すことができる。受信装置および送信装置は、別々の装置とすることができる。しかしながら、受信装置および送信装置はまた、完全にまたは部分的に同一であってもよい。

単に「評価サーバ」とも呼ばれる「評価サーバ装置」という用語の定義については、上記の方法の説明を参照することができる。具体的には、評価サーバは、クラウドベースの評価サーバ装置とも呼ばれる少なくとも１つのクラウドベースのサーバとすることができるが、またはそれを含むことができる。しかしながら、他の実施形態も実現可能である。

本発明のさらなる態様では、具体的には上述したように個々のユーザが使用するように構成されたモバイル装置が開示される。モバイル装置は、少なくとも１つのカメラを備える。モバイル装置は、モバイル装置の少なくとも１つのプロセッサのプログラミングなどによって、
－ 上述した実施形態のいずれか１つにかかる、および／または以下にさらに詳細に説明される実施形態のいずれか１つにかかるものなど、本発明にかかる分析方法のステップｂ）を実行することと、
－ ステップｄ）において提供された個々のユーザプロファイルに対するユーザプロファイル固有の測定設定調整を受信することと
を行うように構成される。

したがって、モバイル装置は、全ての方法ステップを実行するように、または個々のユーザによって実行される方法ステップを実行するように構成されることができる。具体的には、モバイル装置は、方法のステップｂ）を実行するように構成されてもよい。任意に、モバイル装置は、それによって取得されたユーザ固有の訓練データを評価サーバ装置に送信するように構成されてもよい。モバイル装置は、評価サーバ装置からこれらの設定調整を受信するなどのために、個々のユーザプロファイルのプロファイル固有の測定設定調整を受信するようにさらに構成されることができる。

モバイル装置は、個々のユーザによって実行される１つ以上の後続の分析測定のためのこれらのプロファイル固有の測定設定調整を使用するようにさらに構成されることができる。したがって、モバイル装置は、個々のユーザのユーザプロファイル固有の測定設定調整を使用することによって、上記概説したようにステップｆ）を実行するようにさらに構成されてもよい。

モバイル装置は、具体的には、上述したように、少なくとも１つのプロセッサを備えることができる。本明細書で一般的に使用される「プロセッサ」という用語は、広義の用語であり、当業者にとってその通常の慣習的な意味が与えられるべきであり、特別なまたはカスタマイズされた意味に限定されるべきではない。この用語は、具体的には、限定されないが、コンピュータまたはシステムの基本的な動作を実行するように構成された任意の論理回路、および／または一般に、計算または論理動作を実行するように構成された装置を指すことができる。特に、プロセッサは、コンピュータまたはシステムを駆動する基本的な命令を処理するように構成されることができる。例として、プロセッサは、少なくとも１つの算術論理演算装置（ＡＬＵ）、数値演算コプロセッサまたは数値コプロセッサなどの少なくとも１つの浮動小数点ユニット（ＦＰＵ）、複数のレジスタ、具体的にはＡＬＵにオペランドを供給し、演算結果を格納するように構成されたレジスタ、Ｌ１およびＬ２キャッシュメモリなどのメモリを含むことができる。特に、プロセッサは、マルチコアプロセッサとすることができる。具体的には、プロセッサは、中央処理装置（ＣＰＵ）とすることができるか、またはそれを含むことができる。追加的または代替的に、プロセッサは、マイクロプロセッサとすることができるか、またはマイクロプロセッサを含むことができ、したがって、具体的には、プロセッサの要素は、１つの単一集積回路（ＩＣ）チップに含まれることができる。追加的または代替的に、プロセッサは、１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）および／または１つ以上のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などとすることができるか、またはそれらを含むことができる。プロセッサは、具体的には、ソフトウェアプログラミングなどによって、１つ以上の評価動作を実行するように構成されることができる。

モバイル装置は、さらなるステップを実行するように構成されてもよい。したがって、具体的には、モバイル装置は、上記概説したように、分析物測定のための少なくとも１つの評価ステップを実行する評価支援を提供するように構成されてもよい。評価はまた、少なくとも１つの人工ニューラルネットワークなど、モバイル装置上で実行される人工知能によってサポートされてもよい。したがって、例として、少なくとも１つの人工ニューラルネットワークおよび／または他の人工知能が使用されて、異常な測定値または異常値を決定または検出することができる。他の実施形態も実現可能である。

本発明のさらなる態様では、上記開示された実施形態のいずれか１つにかかる、および／または以下にさらに詳細に開示される実施形態のいずれか１つにかかるものなど、カメラを有するモバイル装置によって、具体的にはモバイル装置のプロセッサによって、より具体的には本発明にかかるモバイル装置によってコンピュータプログラムが実行されると、モバイル装置に、上述した分析方法の少なくとも方法ステップｂ）およびｆ）を実行させる命令を含む、コンピュータプログラムが開示される。同様に、カメラを有するモバイル装置によって、具体的にはモバイル装置のプロセッサによって、より具体的には、上記開示された実施形態のいずれか１つにかかる、および／または以下にさらに詳細に開示される実施形態のいずれか１つにかかるものなど、本発明にかかるモバイル装置によって実行されると、モバイル装置に、上述した分析方法の少なくとも方法ステップｂ）およびｆ）を実行させる命令を含む、コンピュータ可読記憶媒体が開示される。本明細書で使用される場合、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、具体的には、コンピュータ実行可能命令が記憶されたハードウェア記憶媒体などの非一時的データ記憶手段を指すことができる。コンピュータ可読データキャリアまたは記憶媒体は、具体的には、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）および／または読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）などの記憶媒体とすることができるか、またはそれを含むことができる。

さらなる態様では、上記開示された実施形態のいずれか１つにかかる、および／または以下にさらに詳細に開示される実施形態のいずれか１つにかかるものなど、本発明にかかる調整システムによってコンピュータプログラムが実行されると、調整システムに、上記開示された実施形態のいずれか１つにかかる、および／または以下にさらに詳細に開示される実施形態のいずれか１つにかかるものなど、本発明にかかる調整方法を実行させる命令を含む、コンピュータプログラムが開示される。同様に、上記開示された実施形態のいずれか１つにかかる、および／または以下にさらに詳細に開示される実施形態のいずれか１つにかかるものなど、本発明にかかる調整システムによってコンピュータプログラムが実行されると、調整システムに、上記開示された実施形態のいずれか１つにかかる、および／または以下にさらに詳細に開示される実施形態のいずれか１つにかかるものなど、本発明にかかる調整方法を実行させる命令を含む、コンピュータ可読記憶媒体が開示される。

本発明にかかるシステムおよび装置は、同様の種類の既知の方法および装置を超える多数の利点を提供する。具体的には、専用の研究における訓練データの事前生成を必要とせずに、改善されたおよび／または新たな技術を使用して、膨大な量の組み合わされた影響要因および新たなスマートフォンの継続的なリリースを考慮に入れることができる。ユーザは、少なくとも部分的に自身で訓練データを生成することができ、繰り返しまたは連続的になど、分析測定値の改善に寄与することができる。これにより、ユーザ固有の調整がモバイル装置に対して実行されることができ、ユーザ固有のプロファイルは、個々の習慣、個々の能力、個々の健康状況、個々の生活状況などを考慮して、個々のユーザによって生成および使用されることができる。

さらに、典型的には高価であり、多くの場合に継続的に与えられない広範な市場調査が回避されることができる。最適化およびフェイルセーフ処置は、即時且つ継続的に行われてもよく、個々のユーザによるユーザ固有のプロファイルの苦情を提供することによって回避されてもよい。

訓練データは、ＴＣＰ／ＩＰまたはインターネット印刷プロトコル（ＩＰＰ）などの他のプロトコルを使用するなどして、インターネットを介して収集されることができる。最適化されたまたは少なくとも改善された測定設定を導出することなどによって、ユーザプロファイルおよびプロファイル固有の測定設定調整が導出されることができる。したがって、例として、測定シーケンス、測定アルゴリズムのフェイルセーフ、または他の顧客固有の特性のうちの１つ以上を参照する測定設定が導出されることができる。具体的には、クラウド処理が使用されて、より詳細なユーザ処理データおよび／または個々の健康状態データを取得し、測定設定調整を提供するためにデータを利用可能にすることができる。

訓練データは、ステップｉ）および／またはｂ）のうちの１つ以上において使用される携帯電話の内部および／または外部の１つ以上のセンサを利用することができる。その中で、例として、ジャイロスコープ、加速度計、近接センサ、周囲光センサ、ＧＰＳセンサ、気圧計、ホールセンサ、温度計、または指紋センサおよび／または虹彩センサなどのバイオメトリックセンサなどの様々なセンサが使用されることができる。これらの内部または外部センサのうちの１つ以上からのセンサデータはまた、ステップｉ）および／またはｂ）のうちの１つ以上において生成された訓練データに追加されることができ、取り扱いパターンなどのユーザ固有のプロファイルを導出するために使用されることができる。

追加的または代替的に、心拍数などの健康データなどの健康データが、ステップｉ）および／またはｂ）の一方または双方において上昇され、訓練データに追加されてもよい。例として、訓練データは、Ｓａｍｓｕｎｇ ｈｅａｌｔｈまたはＡｐｐｌｅ ｈｅａｌｔｈなどの１つ以上の健康アプリを介して提供されるデータを考慮することができる。これらの健康アプリデータは、追加の顧客および／または顧客グループ固有の情報を提供することができる。したがって、本発明は、ステップｉ）またはｂ）の一方または双方において取得されたデータを含む訓練データを、分析物測定以外の他の手段によって取得された他のデータと組み合わせることを可能にする。したがって、ユーザ関連データなどの他のデータと組み合わせた分析物測定訓練データが使用されて、妥当性フェイルセーフチェックまたは他の調整などのプロファイル固有の測定設定調整を導出することができる。さらに、ユーザプロファイルを提供することによって、ユーザが２型糖尿病の新たなユーザであることを示すことなどによって、例えばユーザグループごとに、ユーザグループのための基本モデルが生成されることができる。プロファイル固有の測定設定調整は、血糖測定などの複数の分析物測定を実行することなどによって、以前の訓練から学習することによって個々のユーザに提供されることができる。

プロファイル固有の測定設定調整は、例として、ユーザの毎日のルーチンを考慮に入れることができる。したがって、例として、血糖測定の場合、典型的なユーザプロファイルは、朝食、昼食および夕食をとるという日常的な想定に基づくことができる。しかしながら、シフト作業者または他の食事調整のために特定の適応が実施されてもよい。

さらに、上述したように、プロファイル固有の測定設定調整は、ステップｉ）におけるユーザおよび／またはステップｂ）の個々のユーザの、ユーザの個人的な技能または経験を考慮に入れることができる。例として、測定シーケンスの高度な制御が調整に実装されることができる。この目的のために、取り扱いの最適化の可能性および／またはフェイルセーフオプションを特定するために、ユーザによる携帯電話を使用した分析物測定の取り扱いが分析されることができる。例として、加速度センサデータおよび／またはジャイロスコープデータは、ステップｉ）において生成された訓練データおよび／またはステップｂ）のユーザ固有訓練データに実装されることができる。例として、モバイル装置上で実行されるアプリを使用するときにタイミングをとることができる。そこでは、各画面がどれだけ長く見えたか、および／または次のステップがユーザによってどのくらい速く開始されたかという質問を参照するデータなどのタイミング追跡データまたは画面追跡データが生成されることができる。これにより、各画面がユーザによってどのくらい長く見られたかなど、ユーザ固有の取り扱い手順が特定されることができる。さらに、動きデータは、経験のレベルを不使用にするために、モバイル装置がいつどのように移動されたかを特定するために使用されることができる。さらに、プロファイルは、評価基準に応じて、良好なプロファイルと不良のプロファイルとに分類されてもよく、または他のカテゴリに分類されてもよい。さらに、追加的または代替的に、標準的な測定シーケンスおよびその変形を訓練するために、どの種類のスポーツが行われているかを検出するために、モバイル装置上で実行されるフィットネスアプリが使用されることができる。

ユーザ固有の測定設定調整のさらなる例は、画像内の特定の不整合および／またはぼけを可能にする調整である。したがって、通常、画像は、ステップｉ）およびｂ）の一方または双方において撮像され、ソフトウェアによって自動的にチェックされることができる特定の品質を必要とする。しかしながら、振戦を有する人などの特定のユーザグループに対して特定の量の動きぼけを許容することが望ましい場合がある。ここでも、加速度センサデータおよび／またはジャイロスコープデータは、ステップｉｉ）またはｃ）の一方または双方において、ユーザの身体状態を評価するために使用されることができる。したがって、例として、振戦を有する少なくとも１つのユーザグループを特定することができ、このユーザグループのプロファイル固有の測定設定調整は、画像の品質要件を下げることを意味することができる。標準プロファイルとして、記録された画像が分析されて動きぼけを検出し、特定の許容値を超える動きぼけを有する画像を排除することができる。それにより、標準プロファイルでは、試験ストリップに対するカメラの正しい向きが保証されることができ、画像を撮像するときに携帯電話がまだ動いている画像が拒否されることができる。しかしながら、強い振戦を有するユーザが測定に参加できるようにするために、これらのユーザの許容レベルを下げることができる。典型的には、色を測定するため、したがって分析物測定データを取得するための情報を導出するために、鮮明な画像は厳密な前提条件ではない。ステップｉｉ）およびｃ）の一方または双方における分析はまた、空間内のモバイル装置のより大きな動きから生じる動きぼけと、振戦による半周期的な動きから生じるぼけとを区別することができる。

要約すると、さらに可能な実施形態を除外することなく、以下の実施形態が想定されることができる：

実施形態１：体液中の分析物の濃度を決定する分析方法のための測定設定を調整する調整方法であって、分析方法が、カメラを有するモバイル装置を使用することを含み、分析方法が、カメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の少なくとも１つの画像を撮像することをさらに含み、分析方法が、試験フィールドの発色から少なくとも１つの分析物濃度値を決定することをさらに含み、
本調整方法が、
ｉ） 複数のユーザによって、複数の分析物測定を実行することであって、分析物測定が、少なくとも部分的に、カメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の画像を撮像し、それによって分析物測定に関する訓練データを取得する、複数の分析物測定を実行することと、
ｉｉ） ステップｉ）において取得された訓練データを分析し、それによって訓練データにおける類似性を特定し、訓練データにおける類似性にしたがって複数のユーザプロファイルを特定することと、
ｉｉｉ） ユーザプロファイルの少なくとも１つについてのプロファイル固有の測定設定調整を提供することと
を含む、調整方法。

実施形態２：訓練データが、
－ 画像から導出された情報、具体的には画像から導出された色情報、
－ 画像にて見える少なくとも１つの色基準カードから導出された情報、
－ 画像から導出された分析物測定値、
－ ユーザの携帯電話のうちの少なくとも１つのセンサ、具体的には、角度センサ、光センサ、モーションセンサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、磁気センサ、具体的にはホールセンサ、ＧＰＳセンサ、圧力センサ、具体的には気圧計、温度センサ、生体認証センサ、具体的には指紋センサおよび／または虹彩スキャニングセンサのうちの１つ以上を使用することによって取得されたセンサデータ、
－ 少なくとも１つの外部センサを使用して取得されたセンサデータ、
－ 分析物測定を実行するためのユーザのモバイル装置の設定に関する設定情報、具体的には、照明、感度、露光時間、ガンマ補正のうちの少なくとも１つに関する設定情報、
－ ユーザに関する健康情報、具体的には、ユーザのモバイル装置上で実行されている健康アプリケーションから取得された健康情報
のうちの少なくとも１つを含む、実施形態１に記載の調整方法。

実施形態３：ステップｉｉ）が、具体的には少なくとも１つの人工知能を使用することによって、より具体的には訓練されたモデルおよび人工ニューラルネットワークのうちの１つ以上を使用することによって、より具体的には畳み込みニューラルネットワークを使用することによって、少なくとも１つの自己学習アルゴリズムを使用することを含む、実施形態１または２に記載の調整方法。

実施形態４：調整方法が、ステップｉ）において取得された訓練データをユーザのモバイル装置から少なくとも１つの評価サーバ装置、より具体的にはクラウドベースの評価サーバ装置に送信することを含み、少なくともステップｉｉ）および任意にステップｉｉｉ）もまた、評価サーバ装置によって実行される、実施形態１から３のいずれか１つに記載の調整方法。

実施形態５：プロファイル固有の測定設定の調整が、少なくとも部分的に、
－ 分析物測定の取り扱い手順、
－ 携帯電話のハードウェア設定、
－ 携帯電話のソフトウェア設定、
－ 携帯電話によってユーザに与えられる命令、
－ 分析物測定の測定結果の信頼度、
－ 分析物測定を実行するときの許容可能なパラメータの許容範囲、
－ 分析物測定を行うためのタイミングシーケンス、
－ 分析物測定を実行するためのフェイルセーフアルゴリズム、
－ 分析物測定精度の向上、のうちの少なくとも１つを指す、実施形態１から４のいずれか１つに記載の調整方法。

実施形態６：ステップｉｉ）において特定された類似性が、少なくとも部分的に、ステップｉ）を実行するときの照明条件を指す、実施形態１から５のいずれか１つに記載の調整方法。

実施形態７：プロファイル固有の測定設定調整が、少なくとも部分的に、ステップｉ）を実行するときのカメラ調整、具体的には、カメラの感度および露光時間のうちの少なくとも１つを指すカメラ調整を指す、実施形態６に記載の調整方法。

実施形態８：ステップｉｉ）において特定された類似性が、少なくとも部分的に、ステップｉ）を実行するときのユーザの振戦を指す、実施形態１から７のいずれか１つに記載の調整方法。

実施形態９：プロファイル固有の測定設定調整が、少なくとも部分的に、ステップｉ）を実行するときの携帯電話の移動の許容範囲およびステップｉ）において撮像された画像の画像ぼけのうちの１つ以上を指す、実施形態８に記載の調整方法。

実施形態１０：体液中の分析物の濃度を決定する分析方法であって、カメラを有するモバイル装置を使用することを含み、方法が、カメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の少なくとも１つの画像を撮像することを含み、方法が、試験フィールドの発色から少なくとも１つの分析物濃度値を決定することをさらに含み、方法が、
ａ） 実施形態１から９のいずれか１つに記載の調整方法を実行することと、
ｂ） 少なくとも１人の個々のユーザによって、複数の分析物測定を実行することであって、分析物測定が、少なくとも部分的に、カメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の画像を撮像し、それにより、分析物測定に関するユーザ固有の訓練データを取得することを含む、複数の分析物測定を実行することと、
ｃ） ステップｂ）において取得されたユーザ固有の訓練データを分析し、個々のユーザをユーザプロファイルの少なくとも１つの個々のユーザプロファイルに割り当てることと、
ｄ） 個々のユーザプロファイルに対するユーザプロファイル固有の測定設定調整を提供することと
を含む、分析方法。

実施形態１１：ステップｂ）の前に、
ｅ） 個々のユーザを事前に規定された開始プロファイルに割り当てることをさらに含む、実施形態１０に記載の分析方法。

実施形態１２：分析方法が、ステップｂ）において取得されたユーザ固有訓練データを個々のユーザのモバイル装置から少なくとも１つの評価サーバ装置に、より具体的にはクラウドベースの評価サーバ装置に送信することを含み、ステップｃ）およびｄ）が、少なくとも部分的に、評価サーバ装置によって実行される、分析方法を参照する実施形態１０または１１に記載の分析方法。

実施形態１３：個々のユーザプロファイルに対するユーザプロファイル固有の測定設定調整が、評価サーバ装置から個々のユーザのモバイル装置に送信される、実施形態１２に記載の分析方法。

実施形態１４：ｆ） 個々のユーザのモバイル装置を使用する個々のユーザによって、少なくとも１つの分析物測定を実行することであって、分析物測定が、少なくとも部分的に、カメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の少なくとも１つの画像を撮像することと、体液中の分析物の濃度の少なくとも１つの測定値を導出するために少なくとも１つの画像を評価することであって、分析物測定が、個々のユーザについてのユーザプロファイル固有の測定設定調整を使用することによって実行される、少なくとも１つの画像を評価することとを含む、少なくとも１つの分析物測定を実行することをさらに含む、実施形態１３に記載の分析方法。

実施形態１５：ユーザ固有訓練データが、実施形態２において規定された訓練データを含む、分析方法を参照する実施形態１０から１４のいずれか１つに記載の分析方法。

実施形態１６：ステップｃ）が、具体的には少なくとも１つの人工知能を使用することによって、より具体的には人工ニューラルネットワークを使用することによって、より具体的には畳み込みニューラルネットワークを使用することによって、少なくとも１つの自己学習アルゴリズムを使用することを含む、分析方法を参照する実施形態１０から１５のいずれか１つに記載の分析方法。

実施形態１７：実施形態１から９のいずれか１つに記載の方法を実行するための調整システムであって、
Ｉ） 分析測定に関する訓練データを受信するための受信装置であって、訓練データが、複数の分析物測定を実行する複数のユーザによって取得され、分析物測定が、少なくとも部分的に、カメラを使用することによって試験フィールドを有する光学試験ストリップの少なくとも一部の画像を撮像し、それによって分析物測定に関する訓練データを取得することを含む、受信装置と、
ＩＩ） 調整方法のステップｉｉ）を実行するように構成され、任意に、調整方法のステップｉｉｉ）を実行するようにも構成された、すなわち、ユーザプロファイルの少なくとも１つについてのプロファイル固有の測定設定調整を提供するように構成された、評価サーバ装置と、
ＩＩＩ） ステップｉｉ）において提供されたプロファイル固有の測定設定調整を送信するための送信装置と
を備える、調整システム。

実施形態１８：受信装置が無線データ受信装置を備え、送信装置が無線データ送信装置を備える、実施形態１７に記載の調整システム。

実施形態１９：評価サーバ装置がクラウドベースの評価サーバ装置を備える、実施形態１７または１８に記載の調整システム。

実施形態２０：少なくとも１つのカメラを有するモバイル装置であって、
－ 実施形態１０から１６のいずれか１つに記載の分析方法のステップｂ）を実行することと、
－ ステップｄ）において提供された個々のユーザプロファイルに対するユーザプロファイル固有の測定設定調整を受信することと
を行うように構成された、モバイル装置。

実施形態２１：モバイル装置が、個々のユーザのユーザプロファイル固有の測定設定調整を使用することによって、実施形態１４に記載の分析方法にしたがってステップｆ）を実行するようにさらに構成される、実施形態２０に記載のモバイル装置。

実施形態２２：モバイル装置が、少なくとも１つのプロセッサをさらに備える、モバイル装置を参照する実施形態２０または２１に記載のモバイル装置。

実施形態２３：命令を含むコンピュータプログラムであって、命令は、カメラを有するモバイル装置によって、具体的にはモバイル装置のプロセッサによって、より具体的には実施形態２０から２２のいずれか１つに記載のモバイル装置によってコンピュータプログラムが実行されると、モバイル装置に、少なくとも実施形態１４に記載の分析方法の方法ステップｂ）およびｆ）を実行させる、コンピュータプログラム。

実施形態２４：命令を含むコンピュータ可読記憶媒体であって、命令は、カメラを有するモバイル装置によって、具体的にはモバイル装置のプロセッサによって、より具体的には実施形態２０から２１のいずれか１つに記載のモバイル装置によって実行されると、モバイル装置に、少なくとも実施形態１４に記載の分析方法の方法ステップｂ）およびｆ）を実行させる、コンピュータ可読記憶媒体。

実施形態２５：命令を含むコンピュータプログラムであって、命令は、実施形態１７から１９のいずれか１つに記載の調整システムによってコンピュータプログラムが実行されると、調整システムに、実施形態１から９のいずれか１つに記載の調整方法を実行させる、コンピュータプログラム。

実施形態２６：命令を含むコンピュータ可読記憶媒体であって、命令は、実施形態１７から１９のいずれか１つに記載の調整システムによって実行されると、調整システムに、実施形態１から９のいずれか１つに記載の方法を実行させる、コンピュータ可読記憶媒体。

さらなる任意の特徴および実施形態は、好ましくは従属請求項と併せて、実施形態の後続の説明においてより詳細に開示される。その中で、それぞれの任意の特徴は、当業者が理解するように、独立した方法で、ならびに任意の実行可能な組み合わせで実現されてもよい。本発明の範囲は、好ましい実施形態によって限定されない。実施形態は、図に概略的に示されている。その中で、これらの図の同一の参照符号は、同一または機能的に匹敵する要素を指す。

図は以下のとおりである：
調整システムおよびモバイル装置の実施形態を示している。 体液中の分析物の濃度を決定する分析方法のための測定設定を調整する調整方法の実施形態のフローチャートを示している。 体液中の分析物の濃度を決定する分析方法の実施形態のフローチャートを示している。 体液中の分析物の濃度を決定する分析方法の実施形態のフローチャートを示している。

図１には、本発明にかかる調整システム１１０およびモバイル装置１１２の実施形態が概略図で示されている。さらに、複数のユーザ１１４が象徴的に示されており、それぞれが独自のモバイル装置１１２を有する。

モバイル装置１１２は、少なくとも１つのカメラ１１６および少なくとも１つのプロセッサ１１８を有する。さらに、モバイル装置１１２は、体液中の分析物の濃度を決定する分析方法１２０を少なくとも部分的に実行し、分析方法１２０の測定設定を調整する調整方法１２２を少なくとも部分的に実行するように構成される。分析方法１２０は、図３および図４に詳細に記載される。調整方法１２２は、図２に記載される。

調整システム１１０は、評価サーバ装置１２４と、受信装置１２６と、送信装置１２８とを備える。受信装置１２６および送信装置１２８は、完全にまたは部分的に同一であってもよく、また、完全に部分的に評価サーバ装置１２４に実装されてもよい。評価サーバ装置１２４は、完全にまたは部分的に、クラウドベースの評価サーバ装置１３０として具現化されてもよい。

評価サーバ装置１２４は、個々のユーザ１１３のモバイル装置１１２および複数のユーザ１１４のモバイル装置１１２の双方と通信するように構成されてもよい。特に、図１に反対方向を指す２つの矢印によって示されるように、少なくとも１つの情報の項目は、評価サーバ装置１２４に送信されることができ、少なくとも１つの情報の項目は、評価サーバ装置１２４によって個々のユーザ１１３のモバイル装置１１２および／または複数のユーザ１１４のモバイル装置１１２の一方または双方に送信されることができる。

各モバイル装置１１２のプロセッサ１１８は、モバイル装置１１２のカメラ１１６によって撮像された、試験フィールド１３４を有する光学試験ストリップ１３２の画像を撮像して処理するように構成されることができる。

調整方法１２２の例示的な実施形態のフローチャートを図２に示す。調整方法１２２は、体液中の分析物の濃度を決定する分析方法１２０の測定設定を調整するように適合される。分析方法１２０は、図３および図４に詳細に記載される。

調整方法１２２は、具体的には所定の順序で実行されることができる以下のステップを含む。さらに、異なる順序も可能とすることができる。２つ以上の方法ステップを完全にまたは部分的に同時に実行することができてもよい。さらに、１つ、２つ以上、または全ての方法ステップを１回または繰り返し実行することができてもよい。調整方法１２２は、列挙されていない追加の方法ステップを含むことができる。調整方法１２２の方法ステップは、以下のとおりである：
ｉ） （参照符号１３６によって示される）複数のユーザ１１４によって複数の分析物測定を実行することであって、分析物測定が、少なくとも部分的に、カメラ１１６を使用することによって試験フィールド１３４を有する光学試験ストリップ１３２の少なくとも一部の画像を撮像し、それによって分析物測定に関する訓練データを取得する、複数の分析物測定を実行することと
ｉｉ） （参照符号１３８によって示される）ステップｉ）１３６において取得された訓練データを分析し、それによって訓練データ内の類似性を特定し、訓練データ内の類似性にしたがって複数のユーザプロファイルを特定すること；および
ｉｉｉ） （参照符号１４０によって示される）ユーザプロファイルの少なくとも１つについてのプロファイル固有の測定設定調整を提供すること。

特に、訓練データは、画像から導出された色情報、少なくとも１つの色基準カードからの情報、画像から導出された分析物測定値、ユーザのモバイル装置１１２の少なくとも１つのセンサを使用することによる、または少なくとも１つの外部センサによって取得されたセンサデータ、ユーザのモバイル装置１１２の設定に関する設定情報、またはユーザのモバイル装置１１２上で実行される健康アプリから取得されたユーザに関する健康情報を含むことができる。

ステップｉ）１３６において取得された訓練データは、複数のユーザ１１４のモバイル装置１１２から少なくとも１つの評価サーバ装置１２４、特にクラウドベースの評価サーバ装置１３０に送信されることができる。ステップｉｉ）１３８および任意にステップｉｉｉ）１４０は、評価サーバ装置１２４上で実行されることができる。調整方法１２２のステップｉｉ）１３８は、具体的には少なくとも１つの人工知能を使用することによって、より具体的には訓練されたモデルおよび人工ニューラルネットワークのうちの１つ以上を使用することによって、より具体的には畳み込みニューラルネットワークを使用することによって、少なくとも１つの自己学習アルゴリズムを使用することを含むことができる。したがって、訓練データにおける類似性にしたがって複数のユーザプロファイルを特定することによって、複数のユーザ１１４のユーザは、複数のカテゴリ、具体的には少なくとも２つの異なるカテゴリに分類されることができ、特定のカテゴリに割り当てられたユーザは、少なくとも特定の特性に関して、同じまたは少なくとも同様のユーザプロファイルを有することができる。例として、訓練データを分析することからステップｉｉ）１３８において取得された類似性は、ステップｉ）１３６を実行するときに少なくとも部分的にユーザの振戦を指すことができる。

ステップｉｉｉ）１４０において、プロファイル固有の測定設定調整が、ユーザプロファイルの少なくとも１つに対して提供される。プロファイル固有の測定設定調整は、少なくとも部分的に、分析物測定の取り扱い手順、モバイル装置１１２のハードウェアおよび／またはソフトウェア設定、モバイル装置１１２によってユーザに与えられる命令、分析物測定の測定結果の信頼度、分析物測定を実行するときの許容可能なパラメータの許容レベル、分析物測定を実行するためのタイミングシーケンスまたはフェイルセーフアルゴリズム、および／または向上した分析物測定精度を指す。特に、プロファイル固有の測定設定調整は、例えば、頻繁な振戦を示さないプロファイルのユーザと比較して、動きぼけに対する許容度の増加を含むことができる。この例では、プロファイル固有の測定設定調整は、少なくとも部分的に、ステップｉ）１３６を実行するときのモバイル装置１１２の移動の許容範囲、およびステップｉ）１３６において撮像された画像の画像ぼけのうちの１つ以上を指す。

別の例として、ユーザの特定のスキルまたは特定の反応もしくは反応時間を示す変数の特定のセットなどにしたがって、ステップｉｉ）１３８においてユーザカテゴリ「経験あり」および「未経験」を規定することができる。ユーザプロファイルが経験ありのユーザのプロファイルである場合、ユーザ指示、例えばモバイル装置１１２のディスプレイに表示される指示は、より浅い経験を示すプロファイルのユーザに対して表示されるユーザ指示と比較して、より広範ではなくてもよい。

さらに、ステップｉｉ）１３８において特定された類似性は、少なくとも部分的に、ステップｉ）１３６を実行するときの照明条件を指すことができる。したがって、プロファイル固有の測定設定調整は、少なくとも部分的に、ステップｉ）１３６を実行するときのカメラ調整、特にカメラ１１６の感度および露光時間のうちの少なくとも１つを指すカメラ１１６調整を指すことができる。

体液中の分析物の濃度を決定する分析方法１２０の例が、図３のフローチャートとして示されている。分析方法１２０は、例えば個々のユーザ１１３によって、カメラ１１６を有するモバイル装置１１２を使用することを含む。本方法は、例えば、カメラ１１６を有するモバイル装置１１２を使用する個々のユーザ１１３によって、カメラ１１６を使用することによって試験フィールド１３４を有する光学試験ストリップ１３２の少なくとも一部の少なくとも１つの画像を撮像することを含む。試験フィールド１３４の発色から、少なくとも１つの分析物濃度値が決定される。分析方法１２０は、特に所定の順序で実行されることができる以下のステップをさらに含む。さらに、異なる順序も可能とすることができる。２つ以上の方法ステップを完全にまたは部分的に同時に実行することができてもよい。さらに、１つ、２つ以上、または全ての方法ステップを１回または繰り返し実行することができてもよい。分析方法１２０は、列挙されていない追加のステップを含んでもよい。分析方法１２０は、以下の方法ステップを含む：
ａ）請求項１～９のいずれか一項に記載の調整方法１２２を実行するステップ、
ｂ）（参照符号１４２によって示される）少なくとも１人の個々のユーザによって複数の分析物測定を実行するステップであって、分析物測定が、少なくとも部分的に、カメラ１１６を使用することによって試験フィールド１３４を有する光学試験ストリップ１３２の少なくとも一部の画像を撮像し、それによって分析物測定値に関する個々のユーザ１１３のユーザ固有の訓練データを取得することを含む、実行するステップ、
ｃ）（参照符号１４４によって示される）ステップｂ）１４２において取得されたユーザ固有の訓練データを分析し、個々のユーザ１１３をユーザプロファイルのうちの少なくとも１つの個々のユーザプロファイルに割り当てるステップ、および
ｄ）（参照符号１４６によって示される）個々のユーザプロファイルに対してユーザプロファイル固有の測定設定調整を提供するステップ。

さらに、図４に例示的に示すように、分析方法１２０は、個々のユーザが事前に規定された開始プロファイルに割り当てられる追加のステップｅ）１４８を含むことができる。別の追加のステップｆ）１５０は、個々のユーザのモバイル装置１１２を使用する個々のユーザ１１３によって少なくとも１つの分析物測定を実行することを含むことができる。

さらに、分析物測定は、少なくとも部分的に、カメラ１１６を使用することによって試験フィールド１３４を有する光学試験ストリップ１３２の少なくとも一部の少なくとも１つの画像を撮像することを含む。少なくとも１つの画像が評価され、体液の分析物の濃度の少なくとも１つの測定値が導出される。分析物測定は、光学試験ストリップ１３２の少なくとも１つの光学特性の変化を含むことができ、この変化は、カメラ１１６によって測定または視覚的に決定されることができる。具体的には、測定は、決定される少なくとも１つの分析物の存在下での発色反応とすることができ、または発色反応を含むことができる。発色は、モバイル装置１１２のプロセッサ１１８など、モバイル装置１１２によって検出されることができ、少なくとも１つの画像から、体液中の分析物の存在に起因する試験フィールド１３４の発色を定量化または特徴付ける少なくとも１つのパラメータを導出することなどによって定量的に評価されることができる。試験フィールド１３４の発色から分析物濃度を決定するために、試験フィールド１３４の発色を分析物濃度値に変換するための相関関数などの少なくとも１つの相関、例えばモバイル装置１１２に提供される少なくとも１つの相関が使用されることができる。分析物測定は、個々のユーザのユーザプロファイル固有の測定設定調整を使用することによって実行される。対応するフローチャートを図４に示す。

参照番号のリスト
１１０ 調整システム
１１２ モバイル装置
１１３ 個々のユーザ
１１４ 複数のユーザ
１１６ カメラ
１１８ プロセッサ
１２０ 分析方法
１２２ 調整方法
１２４ 評価サーバ装置
１２６ 受信装置
１２８ 送信装置
１３０ クラウドベース評価サーバ装置
１３２ 光学試験ストリップ
１３４ 試験フィールド
１３６ ステップｉ）
１３８ ステップｉｉ）
１４０ ステップｉｉｉ）
１４２ ステップｂ）
１４４ ステップｃ）
１４６ ステップｄ）
１４８ ステップｅ）
１５０ ステップｆ）

Claims (16)

1. 体液中の分析物の濃度を決定する分析方法（１２０）のための測定設定を調整する調整方法（１２２）であって、前記分析方法（１２０）が、カメラ（１１６）を有するモバイル装置（１１２）を使用することを含み、前記分析方法（１２０）が、前記カメラ（１１６）を使用することによって試験フィールド（１３４）を有する光学試験ストリップ（１３２）の少なくとも一部の少なくとも１つの画像を撮像することをさらに含み、前記分析方法（１２０）が、前記試験フィールド（１３４）の発色から少なくとも１つの分析物濃度値を決定することをさらに含み、
   前記調整方法（１２２）が、
   ｉ） 複数のユーザ（１１４）によって、複数の分析物測定を実行することであって、前記分析物測定が、少なくとも部分的に、前記カメラ（１１６）を使用することによって試験フィールド（１３４）を有する光学試験ストリップ（１３２）の少なくとも一部の画像を撮像し、それによって分析物測定に関する訓練データを取得し、前記訓練データが、
   － 前記画像から導出された情報、
   － 前記画像にて見える少なくとも１つのカラー基準カードから導出された情報、
   － 前記画像から導出された分析物測定値、
   － 前記ユーザのモバイル装置（１１２）の少なくとも１つのセンサを使用することによって取得されたセンサデータ、
   － 少なくとも１つの外部センサを使用することによって取得されたセンサデータ、
   － 前記分析物測定を実行するための前記ユーザのモバイル装置（１１２）の設定に関する設定情報、
   － 前記ユーザに関する健康情報、のうちの少なくとも１つを含む、複数の分析物測定を実行することと、
   ｉｉ） ステップｉ）（１３６）において取得された訓練データを分析し、それによって訓練データにおける類似性を特定し、訓練データにおける類似性にしたがって複数のユーザプロファイルを特定することと、ここで、特定された前記類似性が、少なくとも部分的に、
   － ステップｉ）（１３６）を実行するときの照明条件、
   － ステップｉ）（１３６）を実行するときの前記ユーザの振戦
   のうちの少なくとも１つを指し、
   ｉｉｉ） 前記ユーザプロファイルの少なくとも１つについてのプロファイル固有の測定設定調整を提供することであって、前記プロファイル固有の測定設定調整が、前記ユーザによって前記少なくとも１つの分析物測定を実行するための少なくとも１つの特定の設定を指し、前記ユーザが特定のユーザプロファイルに属し、前記プロファイル固有の測定設定調整が、少なくとも部分的に、
   － 前記分析物測定の取り扱い手順、
   － 前記モバイル装置（１１２）のハードウェア設定、
   － 前記モバイル装置（１１２）のソフトウェア設定、
   － 前記モバイル装置（１１２）によって前記ユーザに与えられる命令、
   － 前記分析物測定の測定結果の信頼度、
   － 前記分析物測定を実行するときの許容可能なパラメータの許容範囲、
   － 前記分析物測定を実行するためのタイミングシーケンス、
   － 前記分析物測定を実行するためのフェイルセーフアルゴリズム、
   － 向上した分析物測定精度
   のうちの少なくとも１つを指す、プロファイル固有の測定設定調整を提供することと
   を含む、調整方法（１２２）。
2. ステップｉｉ）（１３８）が、少なくとも１つの自己学習アルゴリズムを使用することを含む、請求項１に記載の調整方法（１２２）。
3. 前記調整方法（１２２）が、ステップｉ）（１３６）において取得された前記訓練データを前記ユーザのモバイル装置（１１２）から少なくとも１つの評価サーバ装置（１２４）に送信することを含み、少なくともステップｉｉ）（１３８）が前記評価サーバ装置（１２４）によって実行される、請求項１または２に記載の調整方法（１２２）。
4. 前記プロファイル固有の測定設定調整が、少なくとも部分的に、ステップｉ）（１３６）を実行するときのカメラ調整を指す、請求項１に記載の調整方法（１２２）。
5. 体液中の分析物の濃度を決定する分析方法（１２０）であって、カメラ（１１６）を有するモバイル装置（１１２）を使用することを含み、前記方法が、前記カメラ（１１６）を使用することによって試験フィールド（１３４）を有する光学試験ストリップ（１３２）の少なくとも一部の少なくとも１つの画像を撮像することを含み、前記方法が、前記試験フィールド（１３４）の発色から少なくとも１つの分析物濃度値を決定することをさらに含み、前記方法が、
   ａ） 請求項１から４のいずれか一項に記載の調整方法（１２２）を実行することと、
   ｂ） 少なくとも１人の個々のユーザ（１１３）によって、複数の分析物測定を実行することであって、前記分析物測定が、少なくとも部分的に、前記カメラ（１１６）を使用することによって試験フィールド（１３４）を有する光学試験ストリップ（１３２）の少なくとも一部の画像を撮像し、それによって、前記分析物測定に関するユーザ固有の訓練データを取得する、複数の分析物測定を実行することと、
   ｃ） ステップｂ）（１４２）において取得された前記ユーザ固有の訓練データを分析し、前記個々のユーザ（１１３）を前記ユーザプロファイルの少なくとも１つの個々のユーザプロファイルに割り当てることと、
   ｄ） 前記個々のユーザプロファイルについてのユーザプロファイル固有の測定設定調整を提供することと
   を含む、分析方法（１２０）。
6. ステップｂ）（１４２）の前に、
   ｅ） 前記個々のユーザ（１１３）を事前に規定された開始プロファイルに割り当てることをさらに含む、請求項５に記載の分析方法（１２０）。
7. 前記分析方法（１２０）が、ステップｂ）（１４２）において取得された前記ユーザ固有の訓練データを前記個々のユーザのモバイル装置（１１２）から少なくとも１つの評価サーバ装置（１２４）に送信することを含み、ステップｃ）（１４４）およびｄ）（１４６）が、少なくとも部分的に、前記評価サーバ装置（１２４）によって実行される、分析方法（１２０）を参照する請求項５または６に記載の分析方法（１２０）。
8. 前記個々のユーザプロファイルについての前記ユーザプロファイル固有の測定設定調整が、前記評価サーバ装置（１２４）から前記個々のユーザのモバイル装置（１１２）に送信される、請求項７に記載の分析方法（１２０）。
9. ｆ） 前記個々のユーザのモバイル装置（１１２）を使用する前記個々のユーザ（１１３）によって、少なくとも１つの分析物測定を実行することであって、前記分析物測定が、少なくとも部分的に、前記カメラ（１１６）を使用することによって試験フィールド（１３４）を有する光学試験ストリップ（１３２）の少なくとも一部の少なくとも１つの画像を撮像することと、前記体液中の前記分析物の前記濃度の少なくとも１つの測定値を導出するために前記少なくとも１つの画像を評価することであって、前記分析物測定が、前記個々のユーザ（１１３）についての前記ユーザプロファイル固有の測定設定調整を使用することによって実行される、前記少なくとも１つの画像を評価することとを含む、少なくとも１つの分析物測定を実行することをさらに含む、請求項８に記載の分析方法（１２０）。
10. ステップｃ）（１４４）が、少なくとも１つの自己学習アルゴリズムを使用することを含む、分析方法（１２０）を参照する請求項５から９のいずれか一項に記載の分析方法（１２０）。
11. 請求項１から４のいずれか一項に記載の方法を実行するための調整システム（１１０）であって、
    Ｉ） 分析測定値に関する訓練データを受信するための受信装置（１２６）であって、前記訓練データが、複数の分析物測定を実行する複数のユーザ（１１４）によって取得され、前記分析物測定が、少なくとも部分的に、前記カメラ（１１６）を使用することによって試験フィールド（１３４）を有する光学試験ストリップ（１３２）の少なくとも一部の画像を撮像し、それによって前記分析物測定に関する訓練データを取得することを含む、受信装置（１２６）と、
    ＩＩ） 請求項１から４のいずれか一項に記載の調整方法（１２２）のステップｉｉ）（１３８）を実行するように構成された評価サーバ装置（１２４）と、
    ＩＩＩ） ステップｉｉ）（１３８）において提供されたプロファイル固有の測定設定調整を送信するための送信装置（１２８）と
    を備える、調整システム（１１０）。
12. 少なくとも１つのカメラ（１１６）を有するモバイル装置（１１２）であって、
    － 請求項５から１０のいずれか一項に記載の分析方法（１２０）のステップｂ）（１４２）を実行することと、
    － ステップｄ）（１４６）において提供された前記個々のユーザプロファイルに対する前記ユーザプロファイル固有の測定設定調整を受信することと
    を行うように構成された、モバイル装置（１１２）。
13. 命令を含むコンピュータプログラムであって、前記命令は、カメラ（１１６）を有するモバイル装置（１１２）によって前記プログラムが実行されると、前記モバイル装置（１１２）に、請求項９に記載の分析方法（１２０）の少なくとも方法ステップｂ）（１４２）およびｆ）（１５０）を実行させる、コンピュータプログラム。
14. 命令を含むコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、カメラ（１１６）を有するモバイル装置（１１２）によって実行されると、前記モバイル装置（１１２）に、請求項９に記載の分析方法（１５０）の少なくとも方法ステップｂ）（１４２）およびｆ）（１５０）を実行させる、コンピュータ可読記憶媒体。
15. 命令を含むコンピュータプログラムであって、前記命令は、請求項１１に記載の調整システム（１１０）によって前記プログラムが実行されると、前記調整システム（１１０）に、請求項１から４のいずれか一項に記載の調整方法（１２２）を実行させる、コンピュータプログラム。
16. 命令を含むコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、請求項１１に記載の調整システム（１１０）によって実行されると、前記調整システム（１１０）に、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータ可読記憶媒体。

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