用于辅助行为改变程序中的个体的系统和方法与流程 专利技术说明

医药医疗技术的改进;医疗器械制造及应用技术用于辅助行为改变程序中的个体的系统和方法1.相关申请2.本专利申请是以下美国临时申请的非临时申请：提交于2019年12月30日的美国临时申请62/955,214和提交于2019年12月30日的美国临时申请62/955,219，这两项临时申请中的每一者全文以引用的方式并入本文。技术领域3.本公开涉及通过提供特定于行为矫正程序中的用户的定制内容来增强该程序和该用户之间的电子交互的方法和系统。这些系统和方法允许指导-顾问辅助个体-用户或允许自动化内容递送。背景技术：4.行为矫正程序包括以下程序，这些程序试图辅助加入或遵循程序的个体(例如，个体-用户)减少或停止不期望的行为以试图改进身体和/或精神健康。许多行为矫正程序试图借助于包括负强化和正强化、强加限制、目标设置和个体-用户调理的技术来改变行为或减少不期望的行为。5.因为行为矫正程序的成功率最终取决于个体-用户在程序中的动作，所以在个体-用户参与程序时为那些个体-用户提供支持极其重要。因此，有效的指导通常可提高此类行为矫正程序的成功率。6.在许多情况下，不健康的行为是在较长的时间段内习得的。因此，试图摒弃此类行为或试图改变未来行为的个体可能面临不同的难度水平，难度水平根据特定于该个体-用户的许多因素变化。因此，如果任何试图辅助该个体-用户的指导可采用结合特定于该个体-用户的信息的指导技术，无论该信息是个体的背景还是个体-用户在程序中的活动/行为，指导都会更有效。例如，处于行为矫正程序的早期阶段的个体-用户所需要的指导支持类型可不同于已经完成行为矫正程序但保持参与以继续遵守矫正的行为的个体-用户。此外，针对严格遵循程序的个体-用户的指导支持将不同于未能保持遵守程序的另一用户所需的指导支持。7.仍然需要提供对任何行为矫正程序的个体-用户的改进且有效的指导支持。虽然本公开讨论了断烟程序，但是本公开可使任何数量的行为矫正程序受益，包括但不限于辅助个体戒电子烟、尼古丁成瘾、减肥、药物依从、成瘾、应对抑郁、加强身体和/或精神活动等的那些程序。技术实现要素：8.本文所述的系统和方法允许通过个性化指导和个性化程序反馈来辅助行为矫正程序中的个体，个性化指导和个性化程序反馈两者对于个体-用户或程序中的个体-用户的活动都是独特的。在一个示例中，行为矫正程序是断烟程序。然而，本文所述的方法和系统的附加变型可应用于任何数量的行为矫正程序。本文公开的方法和系统的另外的附加变型包括使用来自个体-用户的生物反馈/测量结果的行为矫正程序。9.本公开包括增强辅助参与行为矫正程序的个体-用户的指导-顾问之间的电子交互的方法。例如，这种方法可包括：在指导-顾问与个体-用户之间的电子交互期间提供对信息的数据库的电子访问，其中该信息的数据库包括特定于个体-用户的多个用户特定的输入数据，其中该多个用户特定的输入数据的至少一部分是先前收集的；在该电子交互期间向该指导-顾问电子地显示背景数据，其中该背景数据包括关于该行为矫正程序中的该个体-用户的活动的历史信息，以允许该指导-顾问在该电子交互期间查看关于该个体-用户的该历史信息；从适用于该行为矫正程序的通用信息数据库向该指导-顾问电子地供应通信主题的至少一个提示，其中该至少一个提示提高该指导-顾问和该个体-用户之间的交互的效率和准确性，以提供供该指导-顾问用于辅助该行为矫正程序中的该个体-用户的指导主题；以及将该至少一个提示作为指导-消息电子地传输到该个体-用户。10.该方法的变型可包括用户特定的数据，该用户特定的数据包括个体-用户心理统计信息的第一子集、个体-用户个人信息的第二子集、个体-用户生物输入数据的第三子集中的至少一者和/或它们的组合。在附加变型中，该用户特定的数据包括个体-用户生物输入数据的子集，以及个体-用户心理统计信息的第一子集和个体-用户个人信息的第二子集、任何附加信息中的至少一者和/或它们的组合。11.本文所述的方法和系统的变型可包括其中电子地传输该至少一个提示在无来自该指导-顾问的输入的情况下自动地发生的方法。另选地或组合地，电子地传输该至少一个提示的发生需要来自该指导-顾问的输入。12.这些方法和系统的变型可进一步需要：建立用于该指导-顾问的电子报告界面，其中该电子报告界面允许该指导-顾问电子地访问包括来自参与该行为矫正程序的多个用户的信息的批次数据的数据库。13.该信息的数据库还可包括该个体-用户的行为概述，其中该行为概述包括来自该个体-用户的该生物输入数据与由该个体-用户供应的多个行为数据中的至少一个行为数据的关联性，其中该行为数据是非生物的。14.该信息的数据库可通过监测用户的活动来自动地更新，和/或指导-顾问可更新关于个体-用户的信息的数据库。15.在附加变型中，该信息的数据库中的该个体-用户个人信息的第二子集包括来自由以下组成的组的信息：背景、特征、人口统计资料和关于该个体-用户的先前注释。该方法的变型可包括具有用户的里程碑和目标的个体-用户心理统计信息的第一子集。16.在这些方法和系统的变型中，显示该数据包括：显示该个体-用户和该指导-顾问之间的对话历史。17.该提示可以是适用于多个替代用户的可重复使用的提示。另外地或另选地，该至少一个提示可包括部分书面声明，其中该指导-顾问必须在向该个体-用户发送声明之前完成该部分书面声明。18.这些方法的变型包括：该指导-顾问选择至少一个提示，并且其中该至少一个提示包括在该指导-顾问选择该至少一个提示时预填充的编码变量。19.本文所述的方法和系统可包括检查，诸如其中该提示包括占位符，并且该方法还包括：防止电子地传输该至少一个提示，直到指导-顾问用文本替换该占位符20.该方法的另一个变型包括：标记该指导-消息以分配相关类别。该相关类别可包括触发事件或行为。21.在一些变型中，指导-消息被添加到关于用户的信息的数据库中，并且可成为私人的或公共的。22.该方法的附加变型包括：使得该指导-顾问能够从该信息的数据库选择数据包括：使得该指导-顾问能够按该至少一个提示的内容进行搜索。23.改变本文所讨论的提示以维持与该指导-顾问的风格相似性。24.在附加变型中，该方法还可包括：基于来自该个体-用户的查询来选择自动化消息，并且将该自动化消息自动地传输到该个体-用户。25.本文公开的行为矫正程序可包括预防选自由以下组成的组的行为：吸香烟、吸电子烟、饮酒、使用烟草、使用麻醉剂。26.本公开还包括向参与行为矫正程序的个体-用户提供定制内容的方法。这种方法的示例包括：提供包括特定于该个体-用户的多个用户特定的数据的信息的数据库，其中该多个用户特定的数据的至少一部分是先前收集的；电子地监测该个体-用户的活动；使用该活动来定制程序相关内容，该程序相关内容包括来自适用于该行为矫正程序的通用信息的数据库的电子媒体内容；将该程序相关内容作为电子消息电子地传输到该个体-用户；以及监测该个体-用户与该程序相关内容的电子交互。27.同样，该方法的变型可包括用户特定的数据，该用户特定的数据包括个体-用户心理统计信息的第一子集、个体-用户个人信息的第二子集、个体-用户生物输入数据的第三子集中的至少一者和/或它们的组合。在附加变型中，该用户特定的数据包括个体-用户生物输入数据的子集，以及个体-用户心理统计信息的第一子集和个体-用户个人信息的第二子集、任何附加信息中的至少一者和/或它们的组合。28.该方法的变型包括电子消息，该电子消息还包括来自该个体-用户心理统计信息的第一子集、该个体-用户个人信息的第二子集或个体-用户生物输入数据的第三子集中的一者的至少一个数据项。29.将该程序相关内容电子地传输到该个体-用户可自动地发生或可需要来自该个体-用户的输入。在附加变型中，该信息的数据库还包括该个体的行为概述，其中该行为概述包括来自该个体的该生物输入数据与由该个体供应的多个行为数据中的至少一个行为数据的关联性，其中该行为数据是非生物的。30.该信息的数据库中的该个体-用户个人信息的第二子集可包括来自由以下组成的组的信息：背景、特征、人口统计资料和关于该个体-用户的先前注释。该信息的数据库中的该个体-用户心理统计信息的第一子集可包括里程碑和目标。31.这些法还可包括：将该程序相关内容添加到关于该用户的信息的数据库。在附加变型中，使得该指导-顾问能够从该信息的数据库选择数据包括：使得该指导-顾问能够按该至少一个提示的内容进行搜索。32.本技术与以下共同转让的专利和申请有关。此类专利包括：201年6月4日发布的美国专利us10306922；2018年1月9日发布的美国专利us9861126；2020年6月9日发布的美国专利us10674761；2019年2月19日发布的美国专利us10206572；2019年7月2日发布的美国专利us10335032；2020年6月9日发布的美国专利us10674913，以及2019年6月4日发布的美国专利us10306922。此类申请包括：2020年9月17日作为us20200288785公布的16/889,617；2019年4月18日作为us20190113501公布的15/782,718；以及2020年9月17日作为us20200288979公布的16/890,253。上述专利和申请中的每一者全文以引用方式并入。附图说明33.图1描绘了采用电子个人设备的个体-用户，该电子个人设备被配置为提供来自个体的生物数据/测量结果。34.图2a示出了用于增强对个体的指导的方法和系统需要建立和/或编译包括特定于用户的信息的一个或多个数据库。35.图2b和图2c示出了驱动建立特定于个体-用户的信息的一个或多个数据库的数据子集72、74的输入的不完全列表。36.图3a表示使用生物数据以及应用、应用程序和/或传感器数据的附加子集编译一个或多个数据库。37.图3b和图3c表示用于产生生物数据子集和应用程序/传感器数据子集的各种输入。38.图4示出了照料参与行为矫正程序的个体-用户的顾问指导之间的概念性电子交互。39.图5a示出了诸如经由电子显示的信息的显示的一个示例，该信息被提供给指导-顾问以在行为矫正程序期间辅助个体-用户时增强交互。40.图5b和图5c示出了根据图5a中所讨论的显示的显示的一个变型，其中指导-顾问已经访问了旨在改进与用户的交互的信息。41.图6是用于增强行为矫正程序的一个或多个系统/服务器和个体-用户之间的直接电子交互的系统/方法的实施方案的概念图。42.图7a和图7b还示出了被选择来提供特定于用户的个性化信息的信息数据卡。43.图8示出了具有不同信息卡44的电子界面，这些信息卡显示基于如上文所讨论的任何数据子集针对用户选择和定制的信息。44.图9描绘了根据本公开的一些实施方案的例示性系统，该例示性系统包括可穿戴设备、移动设备以及与可穿戴设备和移动设备通信的远程服务器；45.图10描绘了根据本公开的一些实施方案的另一例示性系统，该另一例示性系统包括可穿戴设备和与可穿戴设备通信的远程服务器；46.图11描绘了根据本公开的一些实施方案的针对各种类型的血红蛋白的例示性光吸收曲线，其允许使用光电体积描记法(ppg)传感器测量碳氧血红蛋白(spco)和氧合血红蛋白(spo2)的水平；47.图12描绘了根据本公开的一些实施方案的患者在开始断烟程序之前的典型五天监测时段内的spco变化水平的图表；48.图13描绘了根据本公开的一些实施方案的患者在开始断烟程序之前的典型一天内的spco水平的趋势和吸烟触发事件；49.图14描绘了根据本公开的一些实施方案的用于存储患者在典型一天内的spco水平和吸烟触发事件的数据结构；50.图15描绘了根据本公开的一些实施方案的用于检测患者的吸烟行为的例示性流程图；51.图16描绘了根据本公开的一些实施方案的患者的五天评测之后的样本报告；52.图17描绘了根据本公开的一些实施方案的患者在试执行和戒烟程序期间的spco水平的例示性图表；53.图18描绘了根据本公开的一些实施方案的示出测量结果的例示性智能电话应用程序屏幕，测量结果诸如spco、spo2、心率、呼吸率、血压和体温；54.图19描绘了根据本公开的一些实施方案的用于接收患者输入的数据的例示性智能电话应用程序屏幕；55.图20描绘了根据本公开的一些实施方案的实施吸烟预防方案的例示性智能电话应用程序屏幕；56.图21描绘了根据本公开的一些实施方案的用于为患者将戒烟过程呈现为游戏的例示性智能电话应用程序屏幕；57.图22描绘了根据本公开的一些实施方案的用于预测和预防预期吸烟事件的例示性流程图；58.图23描绘了根据本公开的一些实施方案的图22中的用于确定预防方案是否成功的步骤1414的例示性流程图；59.图24描绘了根据本公开的一些实施方案的使用ppg传感器对患者的spco水平进行一次性测量的例示性流程图；60.图25描绘了根据本公开的一些实施方案的用于检测吸烟事件的例示性流程图；以及61.图26描绘了根据本公开的一些实施方案的用于对患者吸烟行为的模型应用一个或多个扰动的例示性流程图。62.图27示出了用于使用本文所述的多个方面影响个体的吸烟行为以及进一步量化个体到香烟烟雾的暴露的系统和/或方法的另一变型。63.图28a示出了可用图27所示的系统的变型收集的数据的视觉表示。64.图28b示出了可用图27所示的系统的变型收集的数据的视觉表示。65.图29示出了用于确定一定时间段内的eco曲线的数据集的示例，其中可在各个时间间隔内量化可归因于个体吸烟行为的eco以确定每个间隔的eco负荷或eco负载。66.图30示出了显示生物识别数据以及用于评估个体的吸烟行为的各种其他信息的示例。67.图31示出了显示与图30所示信息类似的信息的仪表板的另一变型。68.图32a至图32c示出了数据集的另一变型，该数据集包括量化和显示以使试图了解他们的吸烟行为的个体受益的呼出一氧化碳、收集时间和香烟数据。69.图34a至图34h示出了上文所描述的用于实施治疗计划的系统和方法的另一变型，该系统和方法用于标识个体的吸烟行为，以用于最终辅助个体断烟并将个体的状态保持为非吸烟者。具体实施方式70.本公开包括用于对参与行为矫正程序的个体-用户进行增强指导的方法。指导可使用实际指导进行，实际指导是被训练以在程序期间辅助用户的个体。另选地或组合地，指导可包括由个体推送或请求的自动化电子通信，其中自动化电子通信可提供与个体-用户的重复交互以维持对程序的参与。如本文所指出的，指导包括定制信息以及通用信息。例如，定制信息是旨在基于对于个体-用户独特的任何数量的标准特异性地适用于该用户的信息。而通用信息可包括适用于一个或多个用户的信息，无论他们的具体情景如何。71.在第一变型中，针对断烟程序对用于对个体进行增强指导的方法和系统进行讨论。然而，这些方法和系统可应用于旨在提高个体的健康和/或用户的幸福感的任何行为矫正程序。72.本文所述的行为矫正程序依赖于电子通信来促进个体-用户10和行为矫正程序(例如，程序的计算机/数据库系统和/或真人指导)之间的信息交换。例如，图1表示采用被配置为提供来自个体的生物数据/测量结果的电子个人设备的个体-用户10的图示。虽然这些方法和系统包括能够提供生物数据/测量结果的任何个人电子设备，但是出于说明目的，图1示出了智能手表52或呼吸传感器54，其可用于直接地或通过任何中间设备(诸如智能电话56或其他个人计算设备)将生物数据传送到云服务器60。在下文讨论的提供断烟程序作为行为矫正程序的变型中，用户10采用便携式设备56，该便携式设备利用传感器从个体获得多个呼出气样本，这些传感器测量呼出气样本内一氧化碳(也称为呼出的一氧化碳或eco)的量。生物输入数据可包括由设备测量的数据(例如，经由设备54测量的呼气)。另选地或组合地，生物数据可包括由用户10手动输入的数据，如下文将讨论的。73.在第一变型中，如图2a中概念性地示出的，用于对个体进行增强指导的方法和系统需要建立和/或编译包括特定于用户10的信息的一个或多个数据库70。此数据可包括但不限于建立一个或多个数据库70的数据子集(例如，72、74、76)。在一些变型中，直到用户参与程序，才发生生物数据76的提交。74.数据72、74、76到一个或多个数据库70中的传输62或输入可经由任何数量的方法发生。例如，数据72、74、76可在行为矫正程序的初始阶段之前或期间由与程序相关联的一个或多个个体编译。另选地或组合地，用户10可使用电子接口数据72、74、76中的一些或全部。可在任何时间框架内编译和/或更新用户特定的数据库70(其可包括一个或多个数据库)。然而，行为矫正程序可建立使个体开始或加入程序所需的最小信息水平。虽然图2示出了到云或云服务器60的数据传输62，但是本公开内的方法和系统的变型可包括数据库的本地存储。75.图2b和图2c示出了驱动用于建立特定于个体-用户的信息的一个或多个数据库的数据子集72、74的输入73、75的不完全列表。如图所示，在图2b中，用户个人信息72可包括信息，在该示例中包括人口统计信息。通常，此类用户个人信息72包括特定于个体-用户的历史或身份的信息。此类信息输入包括但不限于：性别、年龄、所使用的烟草产品和所使用的量、先前的戒烟尝试、地理区域、所讲语言、文化或文化方面、种族、国家、尼古丁替代疗法经验和历史、收入、教育、社会经济状况、烟草使用的家族史、体重或身体质量指示符、吸烟的家庭成员、婚姻状况、子女、家庭居住情况、社区因素(例如，贫困、犯罪、教育质量)、医疗保健的获得和健康保险。76.图2c示出了可用于收集包括个体-用户的心理统计信息的特定数据子集的多个输入75的示例。心理统计输入75允许建立心理统计信息74的数据库，从而允许根据个体-用户关于行为矫正程序的态度、愿望和其他心理标准来对他/她进行研究和分类。同样，心理统计输入将根据特定行为矫正程序变化，在断烟程序中，此类心理统计输入75可包括但不限于：改变烟草习惯的目标；戒烟的动机；幸福感；戒烟的信心；尼古丁替换疗法偏好；个人危机；情景因素(例如，旅行度假、紧张工作季)；以及并发的精神或身体健康障碍(例如，重度抑郁、肥胖)。77.图3a表示使用生物数据76以及应用、应用程序和/或传感器数据78的附加子集编译一个或多个数据库的情况。如上文所指出的，附加生物数据76和应用程序/传感器数据78的使用通常在用户10参与行为矫正程序期间并且在如图2a所示编译数据库之后发生。然而，本文所述的方法和系统可包括编译数据库的任何序列。78.图3b和图3c表示用于产生生物数据76子集和应用程序/传感器数据78子集的各种输入77、79。生物输入77可以是与用户有关的任何输入。通常，生物数据使用个人设备(例如，如图1所示的52和/或54)输入。然而，生物数据76可以可用于行为矫正程序的特定数据所需的任何方式产生或测量。用于在戒烟行为矫正程序中使用的生物输入77的示例包括但不限于：一氧化碳(co)水平；呼吸量；氧水平血压；以及血红蛋白a1c测量结果。要指出的是，应用数据78可包括由用户主动提交的数据或由系统被动记录的数据(例如，程序中的持续时间、参与程序之间的时间等)。79.图4示出了照料参与行为矫正程序的个体-用户10的顾问指导20之间的概念性电子交互30。如图所示，电子交互30可经由一个或多个电子设备56发生。虽然本发明的方法和系统还设想了亲自或实时语音或消息传送通信，但是电子交互30允许按需指导系统。指导-顾问20将经由电子设备94访问服务器/系统60，其改进和增强与用户10的交互。服务器/系统60能够从包含如上文所讨论的用户特定数据的一个或多个数据库70提取。这种配置允许指导-顾问20访问将有助于指导-顾问20向个体-用户10提供有意义的支持的广泛多种数据。例如，服务器/系统60可显示从数据库70接收的特定于个体-用户的多个用户特定数据，其中用户特定数据包括个体-用户心理统计信息的第一子集、个体-用户个人信息的第二子集或个体-用户生物输入数据的第三子集中的任一者。系统60还可向指导-顾问20提供包括关于个体-用户在行为矫正程序中的活动的历史信息的任何背景数据，以允许指导-顾问在电子交互期间查看关于个体-用户的历史信息。通常，此类背景数据包括应用程序/传感器使用输入79(在图3c中示出)。然而，背景数据还可包括来自指导-顾问20和用户10之间的先前会话的信息。提供特定于用户的广泛多种数据的能力允许任何数量的指导-顾问20了解用户10。80.系统60的另一个特征是从包含特定于行为矫正程序的信息的一个或多个数据库90提取信息的能力。例如，系统60可向指导-顾问20电子地供应来自数据库90的通信主题的至少一个提示，其中提示或通信主题是适用于行为矫正程序的通用信息。其中至少一个提示提高了指导-顾问和个体-用户之间的交互的效率和准确性。指导-顾问20将具有将包括一个或多个提示的消息电子地传输30到个体-用户10的能力。在附加变型中，指导-顾问20将具有在讨论或发送给用户10之前定制提示的选项。81.图5a示出了诸如经由电子显示94的信息的显示的一个示例，该信息被提供给指导-顾问以在行为矫正程序期间辅助个体-用户时增强交互。图5旨在示出可中继到指导-顾问的信息的变型。然而，可根据行为矫正程序根据需要提供数据子集的任何变型。82.图5a示出了显示94，该显示与个体的行为输入相关联地提供多个生物数据，行为输入通常包括如先前讨论的应用、应用程序和/或传感器数据78。系统基于生物数据与行为数据78的比较来提交一个或多个提示40。图5示出了生物数据76，其包括bio_data.sub.n(1至y)，这意味着所显示的生物数据76可包括处于上文所讨论的数据库中的任何信息。同样，该显示可显示相同的或多种不同的生物数据76。本文所述的方法和系统将各种生物数据76与行为数据78进行比较以生成提示40，以供指导-顾问用于辅助特定用户。如上文所指出的，行为数据78可包括特定于个体的背景或其他数据，诸如关于个体-用户在行为矫正程序中的活动的历史信息。提示40可从特定于行为矫正程序的一个或多个数据库(图4中的90)中的信息中提取。此类信息可以是适用于行为矫正程序的通用信息。提示的目标是提高指导-顾问和个人用户之间的交互的效率和准确性，以及提供供指导-顾问用于辅助行为矫正程序中的个体-用户的指导主题。83.图5a还示出了显示提供附加信息，该附加信息诸如对于个体通用但与程序有关的信息90以及关于用户的个人信息72。本文所述的系统和方法的附加变型可包括向指导-顾问和/或用户显示任何相关信息。此类信息包括但不限于与用户有关的信息、与程序有关的信息或与用户和/或程序无关的信息。84.图5b和图5c示出了根据图5a中所讨论的显示的显示94的一个变型，其中指导-顾问已经访问了旨在改进与用户的交互的信息。如本文所指出的，显示94可包括特定于个体-用户的信息。在例示的示例中，显示包括生物数据与应用、应用程序和/或传感器数据的组合82连同与特定信息组合82相关联的提示40。在左侧的第一示例中，组合82信息通知指导：用户已经设定了减少吸烟的目标，但尚未与用于提交信息的co呼吸传感器进行配对，该信息还指示用户接收了呼吸传感器。同样，此类信息可以是来自特定于用户的数据库(例如，上文所讨论的数据库70)的先前提交的数据的组合。此组合数据包括关于个体-用户在行为矫正程序中的活动的历史信息的背景数据。如图所示，系统还向指导-顾问提供与组合数据82的相关联子集有关的各种提示40。在该示例中，给指导-顾问的提示包括：“[向用户]强烈推荐将co传感器配对到移动应用程序以更好地跟踪减少情况”；“[向用户]建议课程‑‘使用您的呼吸传感器’”[戒烟程序中提供的媒体内容]；以及“[向用户]建议向指导谈论关于传感器和减少的益处。”如上文所指出的，提示40是来自适用于断烟程序的通用信息的数据库的通信主题。在一些情况下，提示是通用信息与特定患者信息的组合。无论如何，提示都是基于特定用户的活动自定义创建的讨论主题。此类自定义创建的讨论提示提高指导-顾问和个人用户之间的交互的效率和准确性，提供供指导-顾问用于辅助行为矫正程序中的个体-用户的指导主题。[0085]图6是用于增强行为矫正程序的一个或多个系统/服务器60和个体-用户10之间的直接电子交互30的系统/方法的实施方案的另一概念图。在此变型中，系统/服务器60可在有或没有指导-顾问的情况下向用户10提供反馈或个性化推荐。用户10和行为矫正程序之间的直接交互可向用户10提供实时个性化建议，同时向用户提供进展、完成和鼓励的感觉。图6描述的直接交互系统可结合代替或除了来自指导-顾问的指导之外的附加信息。此附加信息可基于个体与程序的交互针对个体进行定制(例如，参见上文在图2a至图3c中讨论的应用程序数据子集78)。另外，信息可包括关于行为矫正程序的通用信息。为了清楚起见，通过直接电子交互30向个体提供的信息可称为程序相关内容。如本文所讨论的，程序相关内容可针对以下项个性化：个体-用户的目标；程序的特征可用性；个体在参与程序时和/或之前的先前历史；并且程序相关内容可被定制为包括用户的个人信息(例如，用户姓名、指导姓名、选定目标等)。因为程序相关内容是经由电子通信提供的，所以系统可使用程序相关内容来跟踪用户的活动，以在不需要用户肯定地报告进展的情况下确定用户的活动是开始、在进展中以及进展的程度、还是完成。[0086]程序相关内容可包括对信息内容的任何改变，信息内容包括但不限于url链路、信息卡(例如，下文讨论的电子“卡”、课程、视频、挑战、活动、媒体内容、任务。程序相关内容可包括意欲查看的内容(被动内容)或需要用户活动或动作(动作)的信息。例如，一些程序相关内容可能需要呼叫动作，这包括提示用户执行某种目标动作的图形元素，该目标动作诸如参与行为矫正有关的挑战、与程序有关的活动(例如，联系家庭成员)或获得生物数据(例如，使用呼吸传感器)的请求。[0087]在系统和方法的另一变型中，包括用特定于用户的数据对卡进行定制/个性化。在这种情况下，卡是通用的，但具有电子占位符，这些电子占位符在发送给用户时以用户特定数据填充。例如，卡一般地可包括“您在过去48小时内记录的吸烟的前3个原因”或“您在过去48小时内的最高/最低co读数”的用户。然后，每个用户接收包括通用信息的定制卡，其中用户特定信息结合到卡上的通用消息中。[0088]如上文所指出的，并且如图6中所传达的，系统60可通过电子交互30监测用户10的活动。然后，系统可使用算法从对于程序通用的一个或多个数据库90中的信息提取。然后，系统选择具有适用于用户10的内容的信息卡。因此，信息卡可直接传达到用户的电子设备56，或者信息卡可编译/添加66到一个或多个用户的个人数据库70。在一些变型中，信息卡将保持在通用数据库90上，但是系统使用存储在用户的个人数据库70上的用户特定信息来从数据库90提取相关通用信息。[0089]图7a和图7b示出了电子设备56的界面，该界面用于展示用户与断烟行为矫正程序的系统/方法的直接交互的示例。如图所示，界面56可包括上文所讨论的任何数量的数据子集，包括但不限于本文先前所公开的数据子集。例如，图7a和图7b示出了上文所讨论的提交的生物数据76、应用78以及提示40。在所示的变型中，生物数据76示出了使用呼吸传感器从用户提交的测量呼出co读数(示出为“3”)。应用数据示出在一定时间段内所吸香烟数量的应用条目(示出为“8”)。显示可包括根据需要的任何相关文本以及用于与系统和/或指导交互的控制面板46。[0090]图7a和图7b还示出了被选择来提供特定于用户的个性化信息的信息数据卡44。在例示的示例中，图7a示出了特定于刚进入断烟行为矫正程序(称为“pivot”)的人的信息数据卡44。如图7b所示，一旦用户接触信息卡40，这可简单地提供信息或需要来自用户的交互，系统就将信息卡44标记为完成。然而，系统的变型允许个体在稍后的点再访任何信息卡44。如本文所指出的，信息数据卡是电子地传输到用户10的程序相关内容(如上文所讨论)的一个示例。[0091]图8示出了具有不同信息卡44的电子界面，这些信息卡显示基于如上文所讨论的任何数据子集针对用户选择和定制的信息。图8还示出了信息卡44可包括与行为矫正程序相关的内容48。如上文所指出的，内容对于程序可以是通用的，但却是基于关于用户的特定标准选择的。另选地或组合地，内容48可以是针对用户定制的。在例示的示例中，数据卡48提供解释订购尼古丁替代药物的益处连同关于药物的事实的媒体内容。内容48进一步允许用户与一个或多个按钮49交互，这些按钮在所示的示例中允许用户订购药物。[0092]本文所述的系统和方法还允许以完全以用户为中心的方式支持用户。例如，这些系统和方法可允许通过监测和标识用户忽略或未对其采取行动的任何卡来保留用户的自主性。为了保留用户的自主性，这些系统和方法可延迟指定时间段，从而用相同或相似的卡提示用户。这种特征允许用户已经观看但尚未对其采取行动的信息的“自动止闹”。时间延迟的时段可由用户选择和/或由系统配置选择。[0093]在另一变型中，系统和方法可包括卡“到期”功能，其中如果用户已经多次观看但未对其采取行动，则系统停止用卡(和/或类似的卡)提示用户。在一个示例中，系统在3次印象(其中系统3次将用户视为接收卡但未对其采取行动)之后停止用卡提示用户。[0094]这些系统和方法还可包括卡链接功能，其中系统提示卡“a”任何指定次数，然后使卡“a”到期转而使用卡“b”，其中卡“a”和“b”可具有相关信息或互相排斥的信息。系统可提示卡“b”任何指定次数，然后使卡“b”到期转而使用卡“a”或另一卡“c”。此序列可重复，使得卡的链接可与所需一样长或一样短。这种方法保持指导/咨询新颖，而不是简单地重复相同的信息。[0095]本文所述的系统和方法的变型可基于用户特定信息来选择内容。在这种情况下，顾问指导提示和/或卡可针对该信息调制。例如，一些用户可能期望在特定日期戒烟，而其他用户则期望正常戒烟计划(即，在较长持续时间内戒烟)。在这种情况下，系统/方法可将用户分配到“快速戒烟”计划或“正常戒烟”计划。例如，被标识为“快速戒烟”用户的那些用户将收到指导-顾问的提示和/或行为矫正程序中的基本步骤的高度优先化列表的卡。相反，被标识为“正常戒烟”用户的那些用户将获得在计划序列中允许有更长时间的定制内容。[0096]定制反馈的附加示例包括分层提示用户。例如，优先考虑当前一周提示的信息，如果用户完成与针对这一周的卡/指导的交互，则指导/系统可提示未完成的先前一周的信息。卡/指导还可提示用户保持目标和当前使用现状。例如，本发明的系统(经由指导和/或卡)提示用户每天香烟数的每周更新，以确保用户的目标至少每2周是当前的。在用户非常投入程序/在程序中非常成功的那些情况下，系统可提供推荐设置积极进取行为目标的定制程序相关内容(例如，指导和或其他信息)。例如，如果用户的吸烟量减少50％，则系统可提示用户前进并戒烟。在另一变型中，系统可向完成所有课程并且仍然活跃的用户提示他们是否想要进行改变，诸如减少他们的吸烟量或完全戒烟。[0097]在一些实施方案中，本文所述的系统和方法提供一种系统，该系统包括一个或多个移动设备和与移动设备通信的服务器。图9示出了包括设备102、设备104以及与设备102和104通信的服务器106的这种系统的示例性实施方案100。设备102辅助检测患者的吸烟行为。设备102包括处理器、存储器和通信链路，该通信链路用于发送数据和从设备104和/或服务器106接收数据。设备102包括一个或多个传感器，该一个或多个传感器用于基于测量患者的以下中的一者或多者来测量患者的吸烟行为：co、eco、spco、spo2、心率、呼吸率、血压、体温、出汗、心率变异性、电节律、脉搏速度、皮肤电反应、瞳孔大小、地理位置、环境、环境温度、应激源、生活事件和其他合适的参数。例如，设备102可包括：用于测量co、eco、spco和spo2的基于ppg的传感器，用于测量心率和血压的基于心电描记法的传感器，用于测量呼吸率的基于声学信号处理的传感器，用于测量体温的可穿戴温度传感器，用于测量皮肤传导、脑电图的基于皮肤电活动的传感器，放置在皮肤、脂肪或肌肉中测量co和其他变量的可植入传感器，口腔内co传感器，环境co传感器，以及其他合适的传感器。这些传感器可具有在身体上或身体中用于最佳监测的多种位置。[0098]设备102可以是可携带的或可穿戴的。例如，设备102可以类似于腕表的方式可穿戴。在另一个示例中，设备102可以是可携带的或可穿戴的，并且附接到指尖、耳垂、耳廓、脚趾、胸部、脚踝、手臂、皮肤褶皱或另一合适的身体部位。设备102可经由夹具、带、条带、粘合性地应用的传感器垫或另一合适的介质附接到合适的身体部位。例如，设备102可经由指夹附接到指尖。在另一个示例中，设备102可经由耳夹附接到耳垂或耳廓。在又一示例中，设备102可经由脚趾夹附接到脚趾。在又一示例中，设备102可经由胸带附接到胸部。在又一示例中，设备102可经由护踝带附接到脚踝。在又一示例中，设备102可经由二头肌或三头肌带附接到手臂。在又一示例中，设备102可经由传感器垫附接到皮肤褶皱。[0099]设备102可提示患者采样，或者设备(如果被穿戴)可在不需要患者决断的情况下采样。采样可以是偶尔的、连续的、接近连续的、周期性的或基于任何其他合适的间隔的。在一些实施方案中，采样连续地执行，与传感器能够进行测量一样频繁。在一些实施方案中，采样在设定的时间间隔(诸如五分钟或十五分钟或另一合适的时间间隔)之后连续地执行。[0100]在一些实施方案中，设备102包括用于使用经皮方法诸如ppg监测spco的一个或多个传感器。经皮监测可采用透射或反射方法。设备104可以是智能电话或另一合适的移动设备。设备104包括处理器、存储器和通信链路，该通信链路用于发送数据和从设备102和/或服务器106接收数据。设备104可从设备102接收数据。设备104可包括加速度计、基于全球定位系统的传感器、陀螺传感器和用于跟踪所描述参数的其他合适的传感器。设备104可测量某些参数，包括但不限于移动、位置、一天中的时间、患者输入的数据和其他合适的参数。[0101]由设备104接收的患者输入的数据可包括应激源、生活事件、地理位置、每日事件、尼古丁贴剂或其他配方的施用、用于断烟的其他药物的施用以及其他合适的患者输入的数据。例如，一些患者输入的数据可包括关于电话呼叫、体育运动、工作、运动、应力、性行为、饮酒、吸烟和其他合适的患者输入的数据的信息。患者将其智能电话用于发短信、呼叫、上网、玩游戏的用途和其他合适的用途也可与吸烟行为相关，并且这些相关性被用于预测行为和改变行为。设备104或服务器106(在接收数据之后)可编译数据，分析数据的趋势，并且实时地或在指定时间段结束之后关联数据。服务器106包括处理器、存储器和通信链路，该通信链路用于发送数据和从设备102和/或设备104接收数据。服务器106可定位在设备102和104远处，位于例如保健提供者站点或另一合适的位置处。[0102]图10示出了包括设备202和与设备202通信的服务器204的系统的示例性实施方案200。设备202辅助检测患者的吸烟行为。设备202包括处理器、存储器和通信链路，该通信链路用于发送数据和从服务器204接收数据。设备202可以是可携带的或可穿戴的。例如，设备202可以类似于腕表的方式可穿戴。设备202包括一个或多个传感器206，该一个或多个传感器用于基于测量患者的以下中的一者或多者来测量患者的吸烟行为：co、eco、spco、spo2、心率、呼吸率、血压、体温、出汗、心率变异性、电节律、脉搏速度、皮肤电反应、瞳孔大小、地理位置、环境、环境温度、应激源、生活事件和其他合适的参数。[0103]设备202可包括一个或多个传感器208，该一个或多个传感器用于测量某些参数，包括但不限于移动、位置、一天中的时间、患者输入的数据和其他合适的参数。患者输入的数据可包括应激源、生活事件、位置、每日事件、尼古丁贴剂或其他配方的施用、用于断烟的其他药物的施用以及其他合适的患者输入的数据。患者输入的数据可响应于移动设备诸如设备104上的给患者的提示而被接收，或者在无提示的情况下根据患者的决断输入。例如，一些患者输入的数据可包括关于电话呼叫、体育运动、工作、运动、应力、性行为、饮酒、吸烟和其他合适的患者输入的数据的信息。设备202或服务器204(在接收数据之后)可编译数据，分析数据的趋势，并且实时地或在指定时间段结束之后关联数据。服务器204包括处理器、存储器和通信链路，该通信链路用于发送数据和从设备202接收数据。服务器204可定位在设备202远处，位于例如保健提供者站点或另一合适的位置处。[0104]在一些实施方案中，设备102或202包括检测器单元和通信单元。设备102或202可包括适用于其特定功能的用户界面。用户界面可经由触摸屏、键盘或另一合适的输入机构接收输入。检测器单元包括至少一个测试元件，该至少一个测试元件能够使用来自患者的生物参数的输入来检测指示吸烟行为的物质。检测器单元分析来自患者的生物输入，诸如从肺中呼出的气体、唾液或引导穿过组织或由组织反射的光的波长。在一些实施方案中，检测器单元使用ppg监测患者spco。检测器单元可任选地测量多个其他变量，包括但不限于spo2、心率、呼吸率、血压、体温、出汗、心率变异性、电节律、脉搏速度、皮肤电反应、瞳孔大小、地理位置、环境、环境温度、应激源、生活事件和其他合适的参数。对于基于呼吸的传感器，患者输入可包括向作为检测器单元的一部分的管中吹气。对于基于唾液或其他体液的传感器，患者输入可包括将流体样本放置在检测器单元中设置的测试室中。[0105]对于基于光的传感器诸如ppg，患者输入可包括将发射器检测器放置在手指上或其他暴露皮肤区域上。检测器单元记录日期和一天中的时间，量化目标物质的存在，并且存储数据以供将来分析和/或将数据发送到另一位置(例如设备104或服务器106)以供分析。通信单元包括用于经由有线或无线连接建立与另一设备(例如，设备104)的通信链路的适当电路。无线连接可使用wi-fi、蓝牙、射频或另一合适的协议来建立。[0106]图11描绘了用于使用基于光的传感器分析spo2和spco的合适波长的例示性实施方案300。可通过用合适的传感器间歇地测试患者的呼气来测量患者的spco。在另一个示例中，可使用经皮方法诸如光电体积描记法(ppg)来测量患者的spco。通过使光穿过患者组织以及分析各种波长的衰减来检测spco，该患者组织例如耳垂、耳廓、指尖、脚趾、皮肤褶皱或另一合适的身体部位。通常使用两个波长例如302(660nm)和306(940nm)来测量spo2。可使用三个波长例如302(660nm)、304(810nm)和306(940nm)或者至多七个或更多个波长(例如在500-1000nm的范围内)来测量spco。这种ppg传感器可经由指夹、带、粘合性地应用的传感器垫或另一合适的介质来实现。ppg传感器可以是透射的，诸如在许多脉搏血氧仪中使用。在透射ppg传感器中，两个或更多个光波形透射穿过患者组织，例如手指，并且目标的另一侧上的传感器/接收器分析所接收到的波形以确定spco。另选地，ppg传感器可以是反射的。在反射ppg传感器中，光对着目标例如手指照射，并且接收器/传感器接收反射光以确定spco的测量结果。下文提供了更多细节。[0107]经皮传感器或经粘膜传感器能够基于对穿过组织的光信号的衰减的分析来非侵入性地确定血液co水平和其他参数。透射传感器通常压靠薄身体部位，诸如耳垂、耳廓、指尖、脚趾、皮肤褶皱或另一合适的身体部位。光从组织的一侧照射并在另一侧被检测。一侧上的光二极管被调谐到一组特定的波长。另一侧上的接收器或检测器检测透射的波形以及它们的衰减程度。此信息用于确定o2和/或co与血红蛋白分子的结合(即spo2和/或spco)百分比。[0108]反射传感器可用于较厚的身体部位，诸如腕部。在表面处照射的光不是在另一侧测量的，而是以从表面反射的光的形式在同一侧测量的。反射光的波长和衰减用于确定spo2和/或spco。在一些实施方案中，使用加速度计校正由于患者腕部的运动引起的问题。例如，来自加速度计的信息用于校正由于运动引起的spo2和spco值中的误差。此类传感器的示例公开于名称为“noninvasive multi-parameter patient monitor”的美国专利8,224,411中。合适的传感器的另一个示例公开于名称为“reflectance and/or transmissive pulse oximeter”的美国专利8,311,601中。这两个美国专利全文(包括以引用方式并入其中的所有材料)以引用方式并入本文。[0109]在一些实施方案中，设备102或202被配置成识别患者的唯一特性，诸如指纹、视网膜扫描、语音标签或其他生物识别标识符，以便防止代理人对信令和测试提示的响应难住系统。为此目的，设备102或202中可包括患者标识子单元。本领域普通技术人员可根据需要配置标识子单元以包括如本领域已知的指纹扫描仪、视网膜扫描仪、语音分析仪或面部识别中的一者或多者。合适的标识子单元的示例公开于例如名称为“flash-interfaced fingerprint sensor”的美国专利7,716,383和名称为“multimodal authentication”的美专利申请公布2007/0005988中，这些专利中的每一者全文以引用方式并入本文。[0110]标识子单元可包括用于在将生物输入提供给测试元件时自动记录患者的图片或视频的内置静物相机或摄像机。无论使用的标识协议的类型如何，设备102或202可将标识与特定的生物输入相关联，例如通过时间参考，并且可存储该信息连同关于特定生物输入的其他信息以供稍后分析。[0111]患者还可能试图在测试呼气时用例如泵、囊状物、风箱或其他设备向检测器中吹气来难住检测器。在唾液测试的实施方案中，患者可能试图用清洁液体诸如水替代。对于基于光的传感器，患者可能请求朋友代替他或她。系统中可结合破坏这些努力的手段。例如，设备102或202可结合在真实和模拟呼吸递送之间辨别的能力。此功能可通过将检测器单元配置为感测氧气和二氧化碳以及目标物质(例如，一氧化碳)来结合。以此方式，检测器单元可确认正在分析的气体来自与环境空气相比具有更低的氧气和更高的二氧化碳的呼出气。在另一个示例中，检测器单元可被配置成检测唾液中天然存在的酶，以便区分唾液和其他液体。在又一示例中，基于光的传感器可用于测量除co水平之外的血液化学成分参数，并且因此可将结果与表示患者的血液化学成分的已知样本进行比较。[0112]在一些实施方案中，设备104(例如，智能电话)实时地、近实时地或根据合适的间隔周期性地从设备102(例如，可穿戴设备)接收测量结果。设备104可提供用于针对某些输入提示患者的用户界面。设备104可提供用于显示所收集的数据的某些输出的用户界面。设备104可允许患者输入患者认为与他或她的病状相关的信息，而无需提示或响应于提示。此类信息可包括关于患者的心理状态(诸如感到紧张或焦虑)的信息。这种未经提示的信息可基于预先确定的算法与生物输入相关，诸如与在时间上最接近未经提示的输入的生物输入相关联，或与在未经提示的输入之后发生的第一生物输入相关联。服务器106(例如，保健数据库服务器)可从设备102和104中的一者或两者接收这种数据。在一些实施方案中，数据可存储在设备102、104和106中的一者或多者的组合上。数据可报告给各种利益相关者，诸如患者、患者的医生、同伴群组、家庭、顾问、雇主和其他合适的利益相关者。[0113]在一些实施方案中，可穿戴设备，例如设备102或202，可在例如患者的常规年度访问期间应用于患者，以检测吸烟行为，然后让吸烟者查阅戒烟程序。患者被提供可穿戴设备以作为门诊病人穿戴一定时间段(例如，一天、一周或另一合适的时间段)。较长的穿戴时间可在吸烟行为的检测方面提供更高灵敏性，并且在量化与吸烟行为有关的变量方面提供更高准确性。下文的图15提供了用于检测吸烟行为的例示性流程图，并且将在下文更详细地描述。[0114]在一些实施方案中，雇主要求员工自愿穿戴可穿戴设备一定时间段(例如，一天、一周或另一合适的时间段)。激励程序可类似于用于针对肥胖、高脂血、糖尿病、高血压和其他合适的健康状况的生物识别筛选的程序。在一些实施方案中，保健保险公司要求他们的订户穿戴可穿戴设备合适的时间段以检测吸烟行为。基于量化的吸烟行为，可让这些患者查阅如本公开中所描述的断烟程序。[0115]当穿戴可穿戴设备合适的时间段(例如，五天)时，可实时或近实时地测量多个参数。这些参数可包括但不限于co、eco、spco、spo2、心率、呼吸率、血压、体温、出汗、心率变异性、电节律、脉搏速度、皮肤电反应、瞳孔大小、地理位置、环境、环境温度、应激源、生活事件和其他合适的参数。图12示出了患者在典型的五天监测时段内的变化spco水平的例示性图表400。数据点402和404指示高co水平，这又可能指示高吸烟事件。数据点406和408指示低co水平，这很可能是因为患者在睡眠或忙于其他事情。可将一个或多个算法应用于曲线上的粒状数据点，从而以足够灵敏性和特异性检测吸烟事件。例如，算法可分析spco曲线的形状、起始点、上行程、斜率、峰、δ、下坡、上坡、变化时间、曲线下面积和其他合适的因素中的一者或多者以检测吸烟事件。[0116]可将来自可穿戴设备的数据实时地、在每天结束时、或根据另一合适的时间间隔发送到智能电话(例如，设备104)或者云服务器(例如，服务器106或204)。智能电话可测量参数，包括但不限于移动、位置、一天中的时间、患者输入的数据和其他合适的参数。患者输入的数据可包括应激源、生活事件、位置、每日事件、尼古丁贴剂或其他配方的施用、用于断烟的其他药物的施用以及其他合适的患者输入的数据。例如，一些患者输入的数据可包括关于电话呼叫、体育运动、工作、运动、应力、性行为、饮酒、吸烟和其他合适的患者输入的数据的信息。所接收到的数据可被编译、针对趋势分析，并且实时地或在一定时间段结束之后关联。[0117]根据以上所测量的参数，可经由位于例如设备102、104或202或者服务器106或204中的处理器来导出关于吸烟的信息。例如，处理器可分析信息以确定co趋势、平均值、峰和关联性，一天之中的其他生命体征趋势，以及这些生命体征在吸烟之前、期间和之后如何改变。图13示出了所分析信息的例示500。患者可通过放大图12中的给定日期得到图13。数据点502指示患者睡眠时的spco水平。数据点504显示：当患者醒来时，spco水平是最低的。数据点506、508和510指示与触发事件诸如工作间隙、午餐和通勤相关联的高spco水平。处理器可分析图13中的spco趋势，以确定参数，诸如所吸香烟的总数量、每天所吸香烟的平均数量、每天所吸香烟的最大数量、所吸每支香烟的强度、所吸每支吸烟的量、该患者的吸烟事件在曲线上看起来如何以待稍后用于戒烟程序、一天中的时间、周中此日、相关联的应激源、地理环境、位置和移动。例如，给定一天中的峰的总数量可指示所吸香烟的数量，而每个峰的梯度可指示所吸每支香烟的强度。[0118]图14描绘了用于存储患者数据的例示性数据结构。在该实施方案中，数据结构600示出了与图13中的数据点(例如，数据点508)相关联的患者数据602。患者数据602包括患者的标识信息，诸如患者姓名604和患者年龄606。患者数据602包括对应于图13中的曲线的曲线数据608。例如，曲线数据608包括对应于数据点508的曲线标识符610。对应于数据点508的数据可由设备102、104或202和/或服务器106或204或它们的组合收集。与曲线标识符610相关联的数据包括天、时间和位置信息612。数据包括患者生命体征，诸如co和o2水平614。数据包括患者输入的数据，诸如触发事件616。患者输入的数据可响应于例如设备104上的给患者的提示而被输入，或者在无提示的情况下根据患者的决断输入。曲线数据608包括图13中的附加数据点的曲线标识符618。数据结构600可适当适配以用于存储患者数据。[0119]图15描绘了用于在合适的评测时段内检测患者的吸烟行为的例示性流程图700。当患者穿戴可穿戴设备合适的时间段(例如，五天)时，可实时地、近实时地、在每天结束时、或根据另一合适的时间间隔来测量多个参数。这些参数可包括但不限于co、eco、spco、spo2、心率、呼吸率、血压、体温、出汗、心率变异性、电节律、脉搏速度、皮肤电反应、瞳孔大小、地理位置、环境、环境温度、应激源、生活事件和其他合适的参数。可穿戴设备或另一合适的设备可测量参数，包括但不限于移动、位置、一天中的时间和其他合适的参数。[0120]在步骤702处，智能电话(例如，设备104)或云服务器(例如，服务器106或204)中的处理器接收所描述的患者数据。在步骤704处，处理器接收患者响应于在例如智能电话上显示给患者的提示而输入的数据，和/或患者在无提示的情况下根据患者的决断输入的数据。患者输入的数据可包括应激源、生活事件、位置、每日事件、尼古丁贴剂或其他配方的施用、用于断烟的其他药物的施用以及其他合适的患者输入的数据。在步骤706处，处理器发送利用所接收数据更新患者数据库的指令。例如，处理器可将患者数据传输到托管患者数据库的保健提供者服务器或云服务器。[0121]在步骤708处，处理器分析患者数据以确定吸烟事件。处理器可编译数据，分析数据的趋势，并且实时地或在评测时段结束之后关联数据。例如，处理器可分析信息以确定co趋势、平均值、峰、曲线的形状和关联性，一天之中的其他生命体征趋势，以及这些生命体征在吸烟之前、期间和之后如何改变。处理器可分析spco趋势以确定参数，诸如所吸香烟的总数量、每天所吸香烟的平均数量、每天所吸香烟的最大数量、所吸每支香烟的强度、一天中的时间、周中此日、相关联的应激源、地理环境、位置和移动。例如，给定一天中的峰的总数量可指示所吸香烟的数量，而每个峰的梯度可指示所吸每支香烟的强度。[0122]在步骤710处，处理器将所确定吸烟事件和相关分析传输到患者数据库以供存储。在步骤712处，处理器确定评测时段是否已结束。例如，评测时段可以是五天或另一合适的时间段。如果评测时段尚未结束，则处理器返回至步骤702以接收附加患者数据、分析数据并且相应地更新患者数据库。[0123]如果评测时段已结束，则在步骤714处，处理器结束数据收集和分析。例如，处理器可在评测时段结束时评测所有收集的数据以准备报告，如下文关于图16所描述。[0124]预期图15的步骤或描述可与本公开的任何其他实施方案一起使用。此外，为了进一步达到本公开的目的，关于图15所述的步骤和描述可按交替顺序进行或并行地进行。例如，这些步骤中的每个步骤可适当地按任何次序或并行地或基本上同时地执行以减少系统或方法的滞后或提高系统或方法的速度。此外，应当指出的是，关于图9讨论的设备或装备(例如，设备102、104或106)或关于图10讨论的设备或装备(例如，设备202或204)中的任何设备或装备可用于执行图15中的步骤中的一个或多个步骤。[0125]在一些实施方案中，本文所述的系统和方法提供用于针对患者启动和设置戒烟程序。在患者已在穿戴可穿戴设备(例如，设备102或202)的同时完成五天评测之后，系统编译并分析完整数据集，并且将完整数据集递送到患者或戒烟程序的医生。图16示出了来自分析的样本报告的例示性实施方案800。例如，报告指示：从10月1至10月6日，jones先生总共吸了175支香烟，平均所吸香烟的平均数量为35，并且一天所吸香烟的最大数量为45。jones先生的co水平平均为5.5％，最大值为20.7％，并且在五天评测时段的持续时间的60％内保持在4％以上。jones先生的触发事件包括工作、家庭应激源和通勤。鉴于jones先生的吸烟习惯，报告推荐针对开始尼古丁替代疗法的高剂量和频率尼古丁水平预测。[0126]在一些实施方案中，患者与他们的医生或顾问合作以开始该过程以进入戒烟程序。在一些实施方案中，系统基于来自评测时段的数据自动设置戒烟程序。图16中的样本报告是测量spco并产生关于co暴露、相关联的应激源的并且预测起始尼古丁剂量要求的报告的一个示例。例如，高量和强度吸烟者在进入戒烟程序时可能更依赖尼古丁，这是处理器可基于五天行为估计的，并且戒烟程序将使患者以较高的尼古丁替代疗法剂量开始。这可避免许多戒烟患者在戒烟程序中由于脱瘾症状而早早失败。基于报告数据，包括所吸香烟的平均和最大数量、spco水平、触发事件，处理器可确定用于向患者施用的尼古丁剂量。例如，处理器可针对平均吸烟量超过每天的香烟阈值数量的患者确定高剂量尼古丁。当更新报告数据时，处理器也可更新尼古丁剂量。[0127]所收集的数据可在患者即将进入程序之前通过辅助药物选择和给药来影响患者的戒烟程序启动和设置。例如，较高吸烟量的指示可提示以较高尼古丁替代疗法剂量或多种药物(例如，添加用于治疗尼古丁成瘾的药物，诸如瓦伦尼克林)开始。所收集的数据可通过确定患者所需的咨询的频率、类型和持续时间来影响戒烟程序启动和设置。数据可能导致吸烟者需求的分层。例如，用量最高的最高风险吸烟者可得到更多介入，而较低风险吸烟者可得到较少的介入。例如，介入可包括在患者很可能吸烟的那些天中的某些时间来自患者的配偶、朋友、医生或另一合适的利益相关者的文本消息、电话呼叫、社交网络消息或另一种合适的事件。[0128]所收集的数据可通过将吸烟行为与上述所有变量相关联来影响戒烟程序启动和设置，这些变量诸如提示吸烟的应激源、一天中的时间以及用于提前咨询患者以使其意识到这些触发事件的其他合适变量。咨询介入可针对这些应激源，并且可能存在针对患者的那些一天中的时间的介入，诸如那些一天中的时间的文本消息或呼叫。所收集的数据可通过基于吸烟行为分配同伴群组来影响戒烟程序启动和设置。所收集的数据可用于预测和/或避免吸烟事件。例如，如果在大多数吸烟事件之前出现心动过速或心率变异性或一组合适的变量，则这将发出警报，并且患者可施用一剂药物或可接收到来自同伴群组、医生或顾问的呼叫。图20示出了先于吸烟事件的例示性实施方案，并且将在下文更详细地讨论。图22和图23示出了用于预测和预防预期吸烟事件的例示性流程图，并且将在下文更详细地讨论。[0129]在一些实施方案中，本文所述的系统和方法提供用于维持患者参与戒烟程序。一旦处于戒烟程序中，患者就可继续穿戴可穿戴设备(例如，设备102或202)以用于监测。系统可采用分析工具，诸如设置spco基线并且针对此基线跟踪进展。趋势可降至零并且保持在此处(指示不再吸烟)。趋势可缓慢下降，具有峰和谷(指示吸烟减少)。趋势可降至零，然后由于复发而猛增(指示复吸)。[0130]系统可通过针对组或个人进展提供小的不频繁的奖励来让患者参与来采用患者参与策略。系统可提供雇主奖励、付款者、配偶或同伴群组来让患者参与。系统可为患者将过程呈现为游戏并且改进进展的可见性。图21提供了这种用户界面的例示性实施方案，并且将在下文更详细地讨论。在一些实施方案中，系统可将数据实时传输到保健提供者，以用于远程监测并且允许提供者有效地监测和调整患者护理，而不必让他们每天都待在办公室中。例如，提供者可向系统发送指令以调整药物类型和剂量，改变咨询强度、用于积极地鼓励进展的呼叫或短信，或者如果患者未能忍住不吸烟则触发介入。这可取代昂贵的人工戒烟电话线，并且可有效地使该过程自动化。系统可采用增加的强度和频率以改进患者的结果。系统可通过经由预先安排的电话呼叫、文本消息或其他合适的通信来自配偶、雇主、保健提供者、同伴、朋友和其他合适的一方的支持来鼓励患者。[0131]图17示出了用于跟踪试执行戒烟程序然后进入戒烟程序的患者的平均每日spco趋势的例示性曲线图900。随着情况的改进，跟踪每天的平均趋势。医生或顾问可放大特定一天(现在或过去)以查看co的颗粒细节以及co与其他测量参数和相关联的应激源的关联性910。戒烟程序中co随时间推移的趋势的可见性可防止患者退出、防止复吸、滴定药物和咨询以及改进结果。例如，数据点902指示患者进入戒烟程序之前的co水平。数据点904和906指示在戒烟程序期间施用尼古丁替代疗法和瓦伦尼克林疗法时的co水平。数据点908指示患者已成功戒烟。此时，系统可推荐患者进入再犯预防程序以防止复吸。[0132]在一些实施方案中，本文所述的系统和方法在患者成功戒烟之后提供随访程序。在由系统验证的成功戒烟之后，患者穿戴可穿戴设备(例如，设备102或202)持续延长的时间段，例如数月到两年，作为针对复吸的早期检测系统。系统可收集数据并采用咨询策略，如上文针对戒烟程序所描述。[0133]在一些实施方案中，患者接收可穿戴设备(例如，设备102或202)和其智能电话(例如，设备104)的应用程序，应用程序允许他们通过跟踪若干不同参数来远程且私下地评估健康。患者可根据需要每天若干次提交呼气样本或将他们的手指放在可穿戴设备上的传感器之中或之上。他们可穿戴可穿戴设备以获得更频繁或甚至连续的测量结果。在测试时段(例如，五至七天或另一合适的时间段)结束时，智能电话中的处理器可计算他们的co暴露和相关参数。图18示出了示例性应用程序屏幕1000，该屏幕显示测量结果，诸如spco 1002、spo2 1004、心率1006、呼吸率1008、血压1010和体温1012。警告指示器1014和1016可针对非典型测量结果提供，潜在地指示吸烟对身体的影响。当警告指示器1014或1016被激活时，系统可用警示提示患者。[0134]系统可推荐患者进入断烟程序并且提供针对此类程序的选项。患者可在看到吸烟的此类客观证据时同意进入戒烟程序。系统可将此数据与患者的配偶、他们的医生或参与患者的戒烟程序的另一合适的利益相关者共享。例如，系统可将数据与利益相关者的移动设备的应用程序共享，或经由电子邮件、电话、社交网络或另一合适的介质发送包括数据的消息。使患者加入戒烟程序的触发事件可包括配偶建议、雇主激励、同伴压力、个人选择、疾病或另一合适的触发事件。患者可自己启动戒烟程序，或者将数据带给医生以接受加入戒烟程序的辅助。[0135]当患者启动戒烟程序时，可穿戴设备(例如，设备102或202)可继续监测患者的健康参数，诸如吸烟行为之前的心率、移动、位置，并且将数据传输到患者和/或他的医生以改进疗法。例如设备104上的智能电话应用程序可接收患者输入的数据，包括但不限于应激源、生活事件、位置、每日事件、尼古丁贴剂或其他配方的施用、用于断烟的其他药物的施用以及其他合适的患者输入的数据。[0136]图19示出了用于接收患者输入的数据的应用程序屏幕1100的例示性实施方案。应用程序屏幕1100可在智能电话应用程序例如由于患者的co水平的尖峰而接收到吸烟事件的指示时显示。应用程序屏幕1100提示用户输入吸烟事件的触发事件。例如，患者可从作为触发吸烟事件的选项1102、1104、1106和1108中选择一者，或选择选项1110并且提供关于触发事件的另外的信息。吸烟事件的其他触发事件可包括电话呼叫、体育运动、运动、压力、性行为和其他合适的患者输入的数据。患者也可自愿调用应用程序屏幕1100以输入吸烟事件的触发信息。在一些实施方案中，用于接收患者数据的应用程序屏幕1100在五天评测时段期间显示给患者以收集关于患者进入戒烟程序之前的吸烟行为的信息。[0137]在一些实施方案中，所收集的数据由智能电话应用程序使用以避免吸烟事件。运行应用程序的处理器或另一个设备(诸如，设备102或202，或服务器106或204)中的处理器可分析在该时段内心率和其他生命体征发生了什么从而导致吸烟事件的信息。处理器可关联心率的变化，诸如心动过速，其可预测患者将在何时吸烟。此信息可用于启动用于停止吸烟事件的预防方案。例如，预防方案可包括递送一丸剂尼古丁。尼古丁可经由透皮贴剂或从储存在可穿戴设备(例如，设备102或202)中的尼古丁贮存器进行透皮转移来递送。在另一个示例中，预防方案可包括呼叫患者的医生、同伴群组或另一合适的利益相关者。处理器可向自动呼叫系统(例如，服务器106或204处的住院医生)发送指令以启动呼叫。图22和图23提供了用于基于患者生命体征来预测吸烟事件的流程图，并且将在下文更详细地描述。[0138]图20示出了实施这种预防方案的应用程序屏幕1200的例示性实施方案。例如，如果患者倾向于在每次吸烟之前二十分钟变得心动过速，则处理器可检测心动过速并经由选项1202提示患者施用尼古丁。患者可经由选项1204改变尼古丁剂量。在一些实施方案中，尼古丁是自动施用的。量可基于患者的当前spco水平或另一合适的参数来确定。患者可经由选项1206接收来自同伴群组的呼叫，经由1208接收来自医生的呼叫，或接收来自另一合适的利益相关者的呼叫。呼叫者可向患者提供鼓励以戒除吸烟，并且建议寻找其他活动以分散患者的注意力。[0139]在一些实施方案中，智能电话应用程序为患者将过程呈现为游戏以改进进展的可见性。应用程序可通过针对组或个人进展提供小的频繁的或不频繁的奖励来让患者参与来采用患者参与策略。应用程序可提供雇主奖励、付款者、配偶或同伴群组来让患者参与。图21示出了用于这种实施方案的例示性应用程序屏幕1300。应用程序屏幕1300针对戒除吸烟持续十五天向患者提供奖励。提示1302向患者提出进一步戒除另外的十五天的挑战。患者可选择选项1304以接受奖励并在他保持不吸烟同时继续监测进展。然而，患者可能难以戒除并且可能选择选项1306以联系同伴群组、顾问、家庭成员、医生或另一合适的一方。[0140]在一些实施方案中，患者是他们群组中的其他人的同伴和支持者。群组可跟踪每个其他人的进展并给予支持。例如，群组成员可以是社交网络的一部分，该社交网络允许他们查看彼此的统计数据并且提供鼓励以戒除吸烟。在另一个示例中，当检测到患者在吸烟时，可向患者的社交网络的群组成员(例如，跟随者)发送消息(例如，推特)。消息可通知群组成员患者需要帮助。群组可以各种方式联系患者以提供帮助。这种交互可使得患者能够在那天进一步戒除吸烟。[0141]在一些实施方案中，在主要监护访视时，患者提供样本并且被询问他们是否吸烟。例如，可穿戴设备(例如，设备102或202)被应用于患者并且接收样本以用于一次性现场测量患者的spco水平。spco水平可能超过某个阈值，这表明患者吸烟了。图24提供了用于一次性测量患者的spco水平的流程图。患者可被提供可穿戴设备以作为门诊病人穿戴一定时间段(例如，一天、一周或另一合适的时间段)。较长的穿戴时间可在吸烟行为的检测方面提供更高灵敏性，并且在量化与吸烟行为有关的变量方面提供更高准确性。[0142]可穿戴设备(例如，设备102或202)以及例如设备104上的智能电话应用程序可继续实时地或近实时地监测患者的健康参数，诸如spco水平，并且处理数据以供患者、医生或任何其他合适的一方观察。智能电话应用程序还可以供患者和/或医生每日或每周耗用的可理解形式提供数据。例如，智能电话应用程序可生成类似于图17的显示，该显示示出每日进展，有放大特定一天以观察进一步细节的选项。医生可将患者记录到存储在例如与运行智能电话应用程序的移动设备通信的服务器106或204处的保健数据库中，并且继续经由互联网或另一合适的通信链路从智能电话应用程序接收数据。智能电话应用程序可经由与运行应用程序的移动设备的有线连接或经由无线连接诸如wi-fi、蓝牙、射频或另一合适的通信链路从传感器接收数据。[0143]患者和医生可设置未来戒烟日期，并且在没有任何药物或有药物来帮助患者戒烟的情况下送患者回家。患者可开始朝向商定的戒烟日期努力。来自可穿戴设备和/或智能电话应用程序的反馈可辅助患者准备得更加充分以在戒烟日期实际戒烟，以及在戒烟日期比在开始时他们开始时吸烟更少。一旦患者开始戒烟程序，他们就可每日或每周从他们的配偶、医生、护士、顾问、同伴、朋友或任何其他合适的一方获得反馈。[0144]如果开了处方，药物疗法可基于医生，或者可基于患者表现自动地调整。例如，医生可基于患者的co、eco、spco水平远程地增加或减少尼古丁剂量施用。在另一个示例中，可穿戴设备(例如，设备102或202)、智能电话(例如，设备104)或远程服务器(例如，服务器106或204)中的处理器可基于来自患者过去测量结果的co趋势来增加或减少尼古丁剂量施用。相似地，药物疗法可根据所收集的数据来缩短或延长持续时间。[0145]图22描绘了用于基于患者的co、eco、spco测量结果和其他合适的因素预测吸烟事件的例示性流程图1400。患者可被给予可穿戴设备(例如，设备102或202)和他们的移动电话(例如，设备104)的智能电话应用程序。可穿戴设备可包括用于测量患者的spco水平的ppg传感器。在步骤1402处，可穿戴设备或患者的移动电话中的处理器接收患者的spco水平的ppg测量结果和相关联的时间和位置。处理器还可接收其他信息，诸如心率、呼吸率和适用于预测吸烟事件的其他因素。[0146]在步骤1404处，处理器用所接收的患者数据更新本地存储的患者数据库，或存储在远程位置处的数据库，诸如服务器106中的保健数据库。在步骤1406处，处理器分析患者参数的当前和先前测量结果并且确定吸烟事件是否是预期的。例如，spco趋势可处于局部最小值，这指示用户可能需要香烟以升高其spco水平。处理器可应用梯度下降算法来确定局部最小值。在步骤1408处，处理器确定spco趋势是否指示预期的吸烟事件。如果处理器确定吸烟事件不是预期的，则在步骤1410处，处理器确定时间和/或位置是否指示预期的吸烟事件。例如，处理器可确定患者通常在早晨7点左右醒来时吸烟。在另一个示例中，处理器可确定患者通常在上班后不久吸烟。在又一示例中，处理器可确定患者通常在晚上每当他们光顾特定的餐馆或酒吧时吸烟。[0147]如果处理器从步骤1408或1410确定吸烟事件是预期的，则在步骤1412处，处理器启动患者的预防方案以预防吸烟事件。关于预防方案的信息可存储在设备102、104或202或服务器106或204或它们的组合的存储器中。预防方案的信息可包括用于在患者即将吸烟时启动一个或多个介入选项的指令。例如，处理器可在患者的移动电话中启动警报并且显示类似于图20的应用程序屏幕。应用程序屏幕可向患者提供用于施用尼古丁或接收来自同伴群组、医生或另一合适的一方的呼叫的选项。另选地，预防方案可包括从储存在患者的可穿戴设备中的尼古丁贮存器自动地向患者施用一丸剂尼古丁。在另一个示例中，应用程序屏幕可指示：当检测到患者未能戒除吸烟时，将向患者的社交网络的组成员(例如，跟随者)发送消息(例如，推特)。患者可忍住不吸烟，以防止发出指示其失败的消息。[0148]在一些实施方案中，步骤1408和1410组合成一个步骤或者包括两个或更多个步骤来让处理器确定吸烟事件是预期的。例如，处理器可基于spco趋势、患者的位置和/或当前时间的组合来确定吸烟事件是预期的。在另一个示例中，处理器可基于用于分析患者的以下中的一者或多者的一系列步骤来确定吸烟事件是预期的：spco、spo2、心率、呼吸率、血压、体温、出汗、心率变异性、电节律、脉搏速度、皮肤电反应、瞳孔大小、地理位置、环境、环境温度、应激源、生活事件和其他合适的参数。[0149]在步骤1414处，处理器确定预防方案是否成功。如果发生吸烟事件，则在步骤1418处，处理器更新患者数据库以指示预防方案不成功。如果未发生吸烟事件，则在步骤1416处，处理器更新患者数据库以指示预防方案成功。处理器返回至步骤1402以继续接收患者的spco水平的ppg测量结果和相关联的数据。处理器可连续地监测患者的生命体征，以确保患者不再次沉溺于吸烟事件。[0150]预期图22的步骤或描述可与本公开的任何其他实施方案一起使用。此外，为了进一步达到本公开的目的，关于图22所述的步骤和描述可按交替顺序进行或并行地进行。例如，这些步骤中的每个步骤可适当地按任何次序或并行地或基本上同时地执行以减少系统或方法的滞后或提高系统或方法的速度。此外，应当指出的是，关于图9讨论的设备或装备(例如，设备102、104或106)或关于图10讨论的设备或装备(例如，设备202或204)中的任何设备或装备可用于执行图22中的步骤中的一个或多个步骤。[0151]图23描绘了相对于图22中的步骤1414的用于确定预防方案是否成功的例示性流程图1500。在步骤1502处，处理器接收用于确定是否发生吸烟事件的患者数据。在步骤1504处，处理器分析当前接收的患者数据和先前接收的患者数据。在步骤1506处，处理器基于分析确定是否发生吸烟事件。例如，如果没有施用尼古丁但患者的spco水平当前高于先前的spco水平，则处理器可确定患者复发并且吸了香烟。在这种情景下，在步骤1508处，处理器返回指示预防方案不成功的消息。在另一个示例中，如果患者的生命体征指示spco水平无上升或下降，则处理器可确定未发生吸烟事件。在这种情景下，在步骤1510处，处理器返回指示预防方案成功的消息。[0152]预期图23的步骤或描述可与本公开的任何其他实施方案一起使用。此外，为了进一步达到本公开的目的，关于图23所述的步骤和描述可按交替顺序进行或并行地进行。例如，这些步骤中的每个步骤可适当地按任何次序或并行地或基本上同时地执行以减少系统或方法的滞后或提高系统或方法的速度。此外，应当指出的是，关于图9讨论的设备或装备(例如，设备102、104或106)或关于图10讨论的设备或装备(例如，设备202或204)中的任何设备或装备可用于执行图23中的步骤中的一个或多个步骤。[0153]图24描绘了用于使用ppg传感器一次性测量患者的spco水平的例示性流程图1600。例如，可穿戴设备(例如，设备102或202)被应用于患者并且接收样本以用于一次性测量患者的spco水平。在步骤1602处，可穿戴设备中的处理器接收患者的spco水平的ppg测量结果和任何其他合适的数据，诸如时间、位置、spo2、心率、呼吸率、血压、体温、出汗、心率变异性、电节律、脉搏速度、皮肤电反应、瞳孔大小、地理位置、环境、环境温度、应激源、生活事件和其他合适的参数。在步骤1604处，处理器分析所接收的数据以确定最近吸烟事件。例如，升高超出某一阈值的spco水平可表明患者最近吸了香烟。[0154]在步骤1606处，处理器确定患者spco水平是否指示已发生吸烟事件。例如，超过指定阈值的spco水平可指示吸烟事件。在另一个示例中，spco曲线的形状、起始点、上行程、斜率、峰、δ、下坡、上坡、变化时间、曲线下面积和其他合适的因素中的一者或多者可指示吸烟事件。这些因素中的一个或多个因素可辅助量化吸烟事件。例如，给定一天中的峰的总数量可指示所吸香烟的数量，而每个峰的梯度形状和大小以及其他特性可指示所吸每支香烟的强度和量。如果处理器确定spco水平指示尚未发生吸烟事件，则在步骤1608处，处理器返回指示患者最近未发生吸烟事件的否认消息。患者的医生可发现此信息可用于评测患者的吸烟行为。如果处理器确定spco水平指示已发生吸烟事件，则在步骤1610处，处理器返回指示患者最近确实发生吸烟事件的确认消息。在这种情况下，所收集的数据可用于为患者设置戒烟程序，如上所述。[0155]在步骤1608或1610之后，在步骤1612处，处理器更新患者数据库以记录此信息。在步骤1614处，处理器终止患者的spco水平评测。患者可被提供可穿戴设备以作为门诊病人穿戴一定时间段(例如，一天、一周或另一合适的时间段)。较长的穿戴时间可在吸烟行为的检测方面提供更高灵敏性，并且在量化与吸烟行为有关的变量方面提供更高准确性。[0156]预期图24的步骤或描述可与本公开的任何其他实施方案一起使用。此外，为了进一步达到本公开的目的，关于图24所述的步骤和描述可按交替顺序进行或并行地进行。例如，这些步骤中的每个步骤可适当地按任何次序或并行地或基本上同时地执行以减少系统或方法的滞后或提高系统或方法的速度。此外，应当指出的是，关于图9讨论的设备或装备(例如，设备102、104或106)或关于图10讨论的设备或装备(例如，设备202或204)中的任何设备或装备可用于执行图24中的步骤中的一个或多个步骤。[0157]在一些实施方案中，来自与患者相关联的一个或多个设备(诸如设备102和104或设备202)的数据在中央位置(诸如服务器106或204)处被接收。患者设备实时地或近实时地记录多个生物识别变量和情境变量。例如，生物识别变量可包括co、eco、spco、spo2、心率、呼吸率、血压、体温、出汗、心率变异性、电节律、脉搏速度、皮肤电反应、瞳孔大小和其他合适的生物识别变量。例如，情境变量可包括gps位置、患者活动(例如，运动、体育活动、购物或另一种合适的患者活动)、患者环境(例如，在工作、在家、在汽车内、在酒吧或另一合适的患者环境)、应激源、生活事件和其他合适的情境变量。所收集的数据还可包括对患者吸烟行为的亲自观察。配偶或朋友或伙伴可能够输入他们的患者吸烟了的数据，将该数据与spco读数关联以确定准确性。[0158]服务器106包括处理器，该处理器用于接收多个患者在一定时间段内的数据并且分析在大概实际吸烟事件时出现的数据趋势。基于趋势，处理器确定吸烟事件的诊断和/或检测测试。测试可包括应用于数据的一个或多个算法，如由处理器所确定。例如，处理器可分析患者的co水平中的尖峰。检测尖峰可包括：确定co水平高于某一指定水平。检测尖峰可包括：检测患者的co水平相对于先前测量的基线的相对增加。处理器可将尖峰检测为患者的co趋势在一定时间段内的斜率的变化。例如，从负斜率移动到正斜率的co趋势可指示co水平中的尖峰。在另一个示例中，处理器可将一个或多个算法应用于心率变化、增加的心率变异性、血压变化或其他合适数据的变动，以便检测吸烟事件。[0159]图25描绘了用于如上所述检测吸烟事件的例示性流程图1700。(例如，服务器106或204中的)处理器可根据流程图1700确定吸烟事件的诊断和/或检测测试。在步骤1702处，处理器接收当前患者数据。在步骤1704处，处理器从数据库中检索患者的先前存储的数据，该数据库例如存储在服务器106或204处的患者数据库。在步骤1706处，处理器比较当前和先前患者数据以检测吸烟事件。例如，处理器可分析患者的co水平中的尖峰。检测尖峰可包括：检测患者的co水平相对于先前测量的基线的相对增加。处理器可将尖峰检测为患者的co趋势在一定时间段内的斜率的变化。例如，从负斜率移动到正斜率的co趋势可指示吸烟行为。在另一个示例中，处理器可将一个或多个算法应用于心率变化、增加的心率变异性、血压变化或其他合适数据的变动，以便检测吸烟事件。在步骤1708处，处理器基于例如如所描述的患者的co水平中的尖峰确定是否发生吸烟事件。如果未检测到吸烟事件，则在步骤1710处，处理器返回指示未发生吸烟事件的消息。如果检测到吸烟事件，则在步骤1712处，处理器返回指示发生吸烟事件的消息。在步骤1714处，处理器用来自步骤1710或1712的结果更新患者数据库。[0160]预期图25的步骤或描述可与本公开的任何其他实施方案一起使用。此外，为了进一步达到本公开的目的，关于图25所述的步骤和描述可按交替顺序进行或并行地进行。例如，这些步骤中的每个步骤可适当地按任何次序或并行地或基本上同时地执行以减少系统或方法的滞后或提高系统或方法的速度。此外，应当指出的是，关于图9讨论的设备或装备(例如，设备102、104或106)或关于图10讨论的设备或装备(例如，设备202或204)中的任何设备或装备可用于执行图25中的步骤中的一个或多个步骤。[0161]在一些实施方案中，处理器分析最初接收的数据以估量人何时吸烟，并且将算法联系到与触发算法以用于诊断和/或检测吸烟事件的变量。当接收到附加患者数据时，处理器继续分析其他变量。处理器可确定在患者吸烟时改变的另一变量，并且替代地使用该变量来触发算法。例如，处理器可选择使用另一变量，因为该另一变量与最初选择的变量相比，侵入性更小或更容易测量。[0162]在一些实施方案中，用于检测吸烟事件的算法具有高灵敏性。灵敏性被定义为由传感器和算法检测到的实际吸烟事件数量的百分比。例如，如果患者在一天中吸烟20次并且算法标识每个吸烟事件，则其灵敏性为100％。[0163]在一些实施方案中，用于检测吸烟事件的算法具有高特异性。特异性被定义为测试不产生吸烟事件的假阳性判定(call)(即，不存在吸烟事件的阳性测试)的能力。如果传感器和算法在一天中未作出任何假阳性判定，则其具有100％的特异性。[0164]在另一个示例中，如果患者吸烟20次并且算法标识20个实际吸烟事件中的18个吸烟事件并且指示20个其他错误吸烟事件，则其具有90％的灵敏性(即，检测到90％的吸烟事件)和50％的特异性(即，将吸烟事件的数量叫高了2倍)。[0165]在一些实施方案中，在处理器确定一个或多个算法并且将其应用于spco测量结果以便以足够灵敏性和特异性检测吸烟事件之后，处理器确定是否有自身(在无spco的情况下)可用于检测吸烟事件的其他生物识别变量或情境变量与spco结果存在关联性。处理器可确定在患者吸烟时改变的另一变量，并且替代地使用该变量来触发算法。例如，处理器可选择使用另一变量，因为该另一变量与最初选择的变量相比，侵入性更小或更容易测量或更可靠。[0166]在一些实施方案中，处理器分析所接收的患者数据以在吸烟事件发生之前预测吸烟事件可能性。处理器可分析在吸烟事件之前的一定时间段(例如，5分钟、10分钟、15分钟、20分钟或另一合适的时间间隔)内接收的患者数据，以确定一个或多个触发事件。例如，一些吸烟事件之前可存在情境触发事件(例如，在酒吧，在进食之前、期间或之后，在性行为之前、期间或之后，或另一合适的情境触发事件)。在另一个示例中，一些吸烟事件之前可存在生物识别变量(例如，心率或另一合适的生物识别变量)的变化。所确定的变量可与选择用于诊断和检测的那些变量重叠，并且因此也可用于预测。另选地，所确定的变量可不与选择用于诊断的那些变量重叠。[0167]处理器可通知患者吸烟事件可能性并触发预防方案(例如，如相对于图22和图23所讨论)以防止吸烟改变行为。处理器针对进入例如戒烟程序的患者检测吸烟事件，并且跟踪和分析所接收的患者数据中的趋势。处理器可为患者确定目标，并且当患者达到设定目标时奖励他们(例如，如相对于图21所讨论)。处理器可预测患者何时即将吸烟并且通过建议呼叫同伴群组或医生或者通过施用一丸剂尼古丁来及时介入(例如，如相对于图20所讨论)。[0168]在一个示例中，处理器基于在诊断期间75％的患者吸烟事件之前存在增加的心率(或另一个变量的合适变化)来预测患者的吸烟事件。在戒烟程序期间，处理器可将一个或多个算法应用于所接收的患者数据以预测吸烟事件并启动预防方案。例如，预防方案可通过使患者与支持者诸如医生、顾问、同伴、团体成员、护士、配偶、朋友、机器人或另一个合适的支持者联系来让患者及时参与。在一些实施方案中，处理器应用算法以针对每个患者基于其五天试执行诊断时段来调整设置，诸如基线、阈值、灵敏性和其他合适的设置。然后，处理器可将这些定制算法用于特定患者的戒烟程序。所描述的改变患者吸烟行为的技术的组合可称为数字药物。[0169]在一些实施方案中，处理器以具有正指示或负指示的二进制方式检测吸烟。处理器最初使用来自患者的观察研究和spco测量结果来检测吸烟行为。例如，处理器接收关于来自患者吸烟行为的观察数据的吸烟事件的真阳性的数据。处理器确定基于spco测量结果的检测是否匹配吸烟事件的真阳性。如果存在匹配，则处理器将算法应用于其他所接收的患者数据，包括患者的spco、spo2、心率、呼吸率、血压、体温、出汗、心率变异性、电气节律、脉搏速度、皮肤电反应、瞳孔大小、地理位置、环境、环境温度、应激源、生活事件和其他合适的参数。处理器确定非spco变量数据中的任何模式是否也指示吸烟事件。此类变量可在用于非spco设备(诸如可穿戴智能手表或心率监测器条带或其他设备)的算法中使用，以检测吸烟事件。[0170]当基于所接收的患者数据检测到吸烟行为时，处理器可量化吸烟行为。例如，处理器分析spco数据趋势以指示患者吸每支香烟的强度、患者一天中所吸香烟的数量、每支香烟被吸的量和/或吸每支香烟所花费的时长。处理器也可使用其他生物识别变量或情境变量来进行指示。处理器使用所接收的患者数据来预测吸烟事件在不久的将来(例如，在接下来10分钟内)发生的可能性。处理器可分析在吸烟事件之前的先前时间段(例如，5分钟、10分钟、15分钟、20分钟或另一合适的时间间隔)内接收的患者数据，以确定一个或多个触发事件。[0171]在一些实施方案中，本文所述的系统和方法提供用于评测患者的吸烟行为。在五天测试时段期间，患者如他们正常所表现那样表现。设备102、104和/或106或设备202和/或服务器204接收与患者的吸烟行为有关的患者数据。因为测试时段的目的是观察患者的吸烟模式，所以患者几乎不参与。如果需要，则测试时段可延长至第二个五天。另选地，第一时段和第二时段可更短(例如，两天或三天)或更长(例如，一周或更长)。在第二测试时段之前，处理器确定患者吸烟方式的模型。[0172]在第二测试阶段中，处理器对模型应用一系列扰动以查看吸烟行为是否改变。可能存在若干种类型的扰动，每种扰动具有若干方面。例如，扰动可以是在吸烟事件之前或期间发送文本消息是否导致避免或缩短吸烟事件。扰动内的方面可以是文本消息的不同发送者、不同定时和/或不同内容。在另一个示例中，扰动可以是在一天中的某些时间或在吸烟事件之前或期间的电话呼叫是否导致避免或缩短吸烟事件。扰动内的方面可以是电话呼叫的不同呼叫者、不同定时和/或不同内容。在又一示例中，扰动可以是在一天中的若干时刻警示患者查看其吸烟行为是否避免在此后的一定时间段内吸烟。方面可包括确定该避免是否消失以及何时消失。在其他示例中，扰动可以是避免或缩短患者的吸烟事件的奖励、团体行动或其他合适的触发事件。[0173]在一些实施方案中，处理器使用机器学习过程向患者的吸烟模型递送扰动。机器学习过程递送扰动，测试结果，并且相应地调整扰动。处理器通过经由机器学习过程尝试选项来确定最好地实现所标识行为变化的选项。机器学习过程可在第二测试阶段期间作为轻微扰动应用。机器学习过程也可在患者的戒烟阶段期间以显著扰动应用，以增加尝试使患者戒烟或继续戒除吸烟的努力。[0174]图26描绘了用于在第二测试阶段中对患者的吸烟模型应用一个或多个扰动的例示性流程图1800。在步骤1802处，可穿戴设备102或202、移动设备104、或服务器106或204中的处理器接收第一测试阶段中的与患者吸烟行为有关的患者数据。在步骤1804处，处理器分析所接收的患者数据以确定患者吸烟行为的模型。在步骤1806处，处理器对模型应用一个或多个扰动以查看吸烟行为是否改变。可使用机器学习过程对模型应用扰动。可能存在若干种类型的扰动，每种扰动具有若干方面。例如，扰动可以是在吸烟事件之前或期间发送文本消息是否导致避免或缩短吸烟事件。扰动内的方面可以是文本消息的不同发送者、不同定时和/或不同内容。[0175]在步骤1808处，处理器确定扰动是否改变患者的吸烟行为。例如，处理器确定在吸烟事件之前或期间接收文本消息是否导致患者戒除或缩短其吸烟。如果扰动导致患者吸烟行为的变化，则在步骤1810处，处理器更新患者吸烟行为的模型以反映所应用的扰动的阳性结果。然后，该过程前进至步骤1812。否则，处理器从步骤1808直接前进至步骤1812，并且确定是否应用另一扰动或应用当前扰动的方面上的变动。处理器可使用机器学习过程来确定是否对模型应用附加扰动。如果不需要应用更多扰动，则在步骤1814处，处理器结束应用扰动的过程。[0176]如果需要应用更多扰动，则在步骤1816处，处理器确定要应用于模型的另一扰动。例如，处理器可调整当前扰动以在不同时间或以不同内容向患者发送文本消息。在另一个示例中，处理器可通过在吸烟事件之前或期间对患者发起电话呼叫来应用不同扰动。处理器返回至步骤1806以对模型应用扰动。处理器可使用机器学习过程来递送扰动，测试结果，并且相应地调整扰动或选择另一扰动。以此方式，处理器通过经由机器学习过程尝试不同选项来确定最好地实现患者的所标识行为变化的选项。[0177]预期图26的步骤或描述可与本公开的任何其他实施方案一起使用。此外，为了进一步达到本公开的目的，关于图26所述的步骤和描述可按交替顺序进行或并行地进行。例如，这些步骤中的每个步骤可适当地按任何次序或并行地或基本上同时地执行以减少系统或方法的滞后或提高系统或方法的速度。此外，应当指出的是，关于图9讨论的设备或装备(例如，设备102、104或106)或关于图10讨论的设备或装备(例如，设备202或204)中的任何设备或装备可用于执行图26中的步骤中的一个或多个步骤。[0178]在一个例示性示例中，一名52岁的男性患者受雇主激励而针对吸烟行为进行筛查。患者在2015年6月1日进入评测程序。患者报告每天吸20支香烟。程序协调员，诸如医生或顾问，在患者的智能电话(例如，移动设备104)上下载应用程序，并且给予患者连接的传感器，例如可穿戴设备102或202。协调员通知患者在五天测试时段内正常吸烟和表现，并且在来自应用程序的提示出现时对它们作出响应。在五天时段结束之后，协调员让患者进入补充测试时段，在该补充测试时段中，应用程序稍微更频繁地提示(例如，以应用扰动)。协调员通知患者此时由他决定是否作出响应，尽管协调员希望作出响应。协调员建立2015年6月10日的目标日期以包括10天的测试。[0179]在五天测试时段之后，协调员接收报告(例如，如相对于图16讨论的五天报告卡)。报告指示使用co检测到的150个吸烟事件，这与基于患者估计的100个吸烟事件形成对比。报告指示相关联的情境变量包括酒精、位置、压力和其他合适的数据。报告指示相关联的生物识别变量包括在50％的吸烟事件之前的在不锻炼的情况下增加的心率。报告指示针对压力水平的提示显示在20％的吸烟事件中压力增加。[0180]在补充五天测试时段期间，移动设备(例如，设备104)、可穿戴设备(例如，设备102或202)或远程服务器(例如，服务器106或204)中的处理器经由机器学习过程应用扰动。例如，移动设备每天用包括所吸香烟的数量、吸烟的强度和一天中的时间的显示提示患者四次。随着一天的进展，提示致使患者在更长的时间段内减少吸烟。净效应是：与前半天相比，患者在后半天中所吸的香烟更少。在另一个示例中，移动设备每天早上10点用包括前一天所吸香烟的数量的显示提示患者。关于提示如何影响患者在一天的其余时间的吸烟行为对净效应进行研究。机器学习过程可根据需要调整显示的时间和内容以改变扰动的方面。[0181]在另一个示例中，处理器经由机器学习过程以在吸烟事件期间向患者发送的文本消息的形式来应用扰动。机器学习过程通过具有不同发送者、不同定时、在吸烟之前或期间发送、消息的不同内容、消息中的不同图像和/或用于戒除的不同奖励来改变扰动的方面。在另一个示例中，处理器经由机器学习过程以在吸烟事件期间电话呼叫患者的形式来应用扰动。机器学习过程通过具有不同呼叫者、不同定时、在吸烟之前或期间呼叫、呼叫的不同内容、呼叫中的不同语气和/或用于戒除的不同奖励来改变扰动的方面。[0182]在另一个示例中，处理器经由机器学习过程以移动设备上的针对患者的特定活动的提示的形式应用扰动。提示指示患者正在吸烟，但应考虑仅吸半支香烟然后掐掉。在香烟事件之间的长时间期间，或者当预测到事件时，机器学习过程应用扰动以试图完全避免吸烟事件。例如，移动设备显示通知患者他们处于高风险区并且应考虑替代的活动或位置或给朋友打电话的提示。[0183]在测试时段之后，协调员让患者进入戒烟程序。在戒烟时段期间，处理器接收患者数据并且将算法应用于数据，如所描述。处理器使用来自第一测试时段和第二测试时段的所有数据来针对特定患者定制算法以及起始方案和戒烟程序介入。诊断和检测算法可使用患者的一个或多个生物识别变量诸如spco来检测吸烟行为。戒烟程序包括作为尼古丁替代疗法的一部分从第一天开始的尼古丁方案。尼古丁可经由透皮贴剂或从储存在给予患者的可穿戴设备中的尼古丁贮存器进行透皮转移来递送。处理器将算法应用于所接收的患者数据以确定最有效的介入。处理器应用介入并且根据需要进一步调整扰动。处理器可设置目标事件计数并且确定对于改变患者的吸烟行为最有效的方法。处理器可经由机器学习过程从利益相关者调用多个个性化介入作为扰动，并且测试对于改变患者的吸烟行为最有效的介入。可保留对患者吸烟模型影响最大的扰动，同时不再进一步使用影响较小或没有影响的扰动。[0184]虽然上述系统和方法的示例性实施方案聚焦于吸烟行为(吸烟行为的示例包括但不限于经由香烟、烟斗、雪茄和水烟吸食烟草，以及吸食非法产品，诸如大麻、可卡因、海洛因)及酒精相关行为，但是对于本领域技术人员将立即显而易见的是，本发明的教导同样适用于任何数量的其他不期望的行为。此类其他示例包括：某些物质的口服放置，具体示例包括但不限于将咀嚼烟草和鼻烟放入口腔；某些物质的透皮吸收，具体示例包括但不限于某些乳膏、软膏、凝胶、贴剂或包含滥用药物(诸如麻醉剂和lsd)的其他产品施用在皮肤上；以及鼻嗅滥用药物或物质，这包括但不限于嗅吸可卡因。[0185]通常，设备102和104或设备202的基本配置以及如本文所公开的相关步骤和方法在正在解决的不同行为之间将是类似的。设备可在设计上稍微不同，以考虑测试所需的不同目标物质或由与特定的所不期望的行为相关联的不同标记所必需的不同测试方法。[0186]本领域普通技术人员还将理解，参与正式戒断程序的患者可利用本文所公开的系统和方法作为戒断程序的辅助物。同样将理解的是，患者可独立地自我激励，并且因此有利地利用系统和方法来在正式戒断程序之外单方面地戒掉所不期望的行为。[0187]在另外的示例性实施方案中，本文所公开的系统和方法可容易地适于数据收集，并且具体地适于收集可靠且可验证的数据，以用于与本发明非常适合于测试的所不期望的行为相关的研究。此类研究可在几乎不对基础设备或方法进行修改的情况下完成，除了在不包括治疗的情况下，将不一定需要基于用户输入对测试方案或治疗方案进行更新。[0188]图27示出了用于使用本文所述的多个方面影响个体的吸烟行为以及进一步量化个体到香烟烟雾的暴露的系统和/或方法的另一变型。在例示的示例中，从个体获得多个生物识别数据样本并且对其进行分析以量化个体到香烟烟雾的暴露，使得可将量化信息中继到个体、医疗护理员和/或在个人健康中具有厉害关系的其他方。下文讨论的示例采用便携式设备1900，该便携式设备利用通常可获得的传感器从个体获得多个呼出气样本，这些传感器测量呼出气样本内一氧化碳(也称为呼出的一氧化碳或eco)的量。然而，量化和信息转移不限于基于呼出气的吸烟暴露。如上文所指出的，存在获得个体的吸烟暴露的许多采样方式。本示例中描述的方法和设备可在可能的情况下与此类采样方式组合或用此类采样方式补充，同时仍然保持在本发明的范围内。另外，虽然本示例讨论了便携式采样单元的使用，但是本文所述的方法和程序可与专用或非便携式采样单元一起使用。[0189]已知呼出co水平的测量用作评估个体的吸烟状态的直接非侵入性方法。参见例如the measurement of exhaled carbon monoxide in healthy smokers and non-smokers,s.erhan devecia等人，department of public health,medical faculty of frat university,elazig,turkey 2003，以及comparison of tests used to distinguish smokers from nonsmokers,m.j.jarvis等人，american journal of public health,november 1987，第77卷，第11期。这些文章论述：非吸烟者的呼出co(“eco”)水平的范围可介于3.61ppm和5.6ppm之间。在一个示例中，eco的截止水平高于8-10ppm以标识吸烟者。[0190]返回至图27，如图所示，便携式或个人采样单元1900与个人电子设备110或计算机112通信。其中个人电子设备110包括但不限于智能电话、普通电话、蜂窝电话或专门设计用于从个人采样单元1900接收数据的其他个人传输设备)。同样，计算机112旨在包括个人计算机、本地服务器或远程服务器。来自个人采样单元1900的数据传输114可对个人电子设备110和/或计算机112中的两者或任一者发生。此外，个人电子设备110和计算机112之间的同步116是任选的。个人电子设备110、计算机112和/或个人采样单元1900中的任一者可将数据传输到远程服务器以用于数据分析，如本文所述。另选地，数据分析可完全地或部分地在本地设备(诸如计算机或个人电子设备)中发生。在任何情况下，个人电子设备110和/或计算机112可向个体、看护者或其他个体提供信息，如图27所示。[0191]在图27的所描绘的示例中，个人采样单元1900经由收集管1902从个体接收呼出气样本108。个人采样单元1900内的硬件包括检测呼气样本内的一氧化碳(co)气体的任何可商购获得的电化学气体传感器、(例如，经由蓝牙、蜂窝或用于提供数据传输的其他无线电波)传输数据114的可商购获得的传输硬件。然后在计算机显示器112或个人电子设备110上显示传输的数据和相关联的测量结果和量化结果。另选地或组合地，可在便携式采样单元1900上选择性地显示任何信息。[0192]个人采样单元(或个人呼吸单元)还可采用标准端口以允许与相应设备110和112进行直接有线通信。在某些变型中，个人采样单元1900还可包括可拆卸的或内置的存储器存储装置，使得存储器允许数据的记录和数据的单独传输。另选地，个人采样单元可允许数据的同时存储和传输。设备1900的附加变型不需要存储器存储装置。另外，单元1900可采用任何数量的gps部件、惯性传感器(以跟踪移动)和/或提供关于患者行为的附加信息的其他传感器。[0193]个人采样单元1900还可包括任何数量的输入触发器(诸如开关或传感器)1904、1906。如下文所述，输入触发器1904、1906允许个体使设备1900准备好递送呼气样本108或记录关于香烟的其他信息，诸如所吸香烟的量、强度等。此外，个人采样单元1900的变型也将任何输入的时间戳与设备1900相关联。例如，个人采样单元1900可关联提供样本的时间，并且在传输数据114时，提供所测量或输入的数据连同测量的时间。另选地，个人采样设备1900可使用替代方式来标识获得样本的时间。例如，给定一系列样本，不是记录每个样本的时间戳，而是可记录系列中的样本中的每个样本之间的时间段。因此，标识任何一个样本的时间戳允许确定系列中的样本中每个样本的时间戳。[0194]在某些变型中，个人采样单元1900被设计成使得其具有最小的轮廓并且可轻而易举地由个体携带。因此，输入触发器1904可包括低轮廓触觉开关、光学开关、电容式触摸开关或任何常用的开关或传感器。便携式采样单元1900还可使用任何数量的通常已知的技术向用户提供反馈或信息。例如，如图所示，便携式采样单元1900可包括屏幕1908，其示出选择信息，如下文所讨论。另选地或除此以外，反馈可呈振动元件、可听元件和视觉元件(例如，一种或多种颜色的照明源)的形式。任何反馈部件可被配置成向个体提供警报，该警报可用作提供样本和/或提供与测量吸烟行为有关的反馈的提醒。此外，反馈部件可重复地向个人提供警示，以试图提醒个人提供周期性呼出气样本，以延长系统捕获生物识别数据(诸如eco、co水平等)和其他行为数据(诸如手动输入的或经由耦接到单元的gps部件输入的位置，香烟的数量，或其他触发事件)的时间段。在某些情况下，可在初始程序或数据捕获期间以较高频率触发提醒。一旦获得足够的数据，就可降低提醒频率。[0195]图28a示出了可用图27所示的系统的变型收集的数据的视觉表示。如上文所讨论，个体使用便携式采样单元提供呼气样本。根据治疗或介入程序的性质，可以规则的间隔或随机间隔提醒个体。由便携式采样单元内的一个或多个传感器评测每个样本，以测量co的量。co测量结果通常对应于图28a的曲线图上的拐点410。每个co测量结果410对应于如水平轴线上所示的时间戳。经由便携式采样单元累积的数据允许收集数据集，该数据集包括可绘制以获得eco曲线的至少co测量结果和样本的时间，eco曲线指示在一定时间段过程中归因于个体吸烟行为的co的量。[0196]如本文所指出的，个体可进一步跟踪附加信息，诸如吸香烟。如香烟可与其自己的时间戳相关联，如条414所示。在根据本公开的方法和系统的一个变型中，个体可使用便携式采样单元上的输入触发器来输入所吸香烟的数量或其部分。例如，输入触发器的每次致动都可与香烟的部分量(例如，1/2、1/3、1/4等)相关联。[0197]图28b示出了如上所述收集的数据的图形表示的一部分。然而，在此变型中，个体吸烟行为的量化可使用行为数据来更好地逼近eco读数之间的co值。例如，在一些变型中，任何两个点410之间的eco测量结果可使用两点之间的线性逼近来逼近。然而，已知在没有暴露于新co的情况下，血流内的co水平衰减。此衰减可使用标准速率、基于患者的生物识别信息(体重、心跳、活动等)的速率来逼近。如图28b所示，当患者在香烟414之间时，计算co水平可遵循衰减速率440。一旦个体记录香烟414，就可通过使用如上文所讨论的标准速率或使用生物识别数据计算的速率，或者基于所吸香烟的强度、持续时间和量，来再次逼近co增长442。因此，本文所述的方法和系统可任选地使用上文所讨论的使用行为数据改进(或逼近)的eco曲线438。这种改进的eco速率也可用于确定改进的个体睡眠时的eco曲线438。然后，此改进的eco曲线可提供改进的eco负载，如本文所述。用于确定衰减速率的生物识别信息可通过便携式采样设备或通过与系统通信的外部生物识别测量设备来测量。[0198]在个体可查看实时的逼近的co水平(即，不吸烟时的降低速率和吸烟时的升高速率)时，此逼近或改进的eco曲线438可显示给个体(或第三方)，作为帮助改变行为的手段。还可显示附加信息，例如，系统还可基于其起始co值来计算随每支香烟增长的co的量。[0199]图29示出了用于确定一定时间段内的eco曲线412的数据集的示例，其中可在各个时间间隔内量化可归因于个体吸烟行为的eco以确定每个间隔的eco负荷或eco负载。如图所示，时间段沿水平轴线延伸并且包括由便携式采样单元捕获/传输的历史和正在进行的数据。为了向个体提供关于其吸烟行为的更有效的反馈，可量化在某个时间间隔期间的eco曲线412。在例示的示例中，时间416和418之间的时间间隔包括24小时的时间间隔。时间418和420之间限定随后的24小时的间隔。时间的间隔或时间间隔可包括数据集所跨越的时间段内的两点之间的任何时间。在大多数情况下，时间间隔将与具有相同持续时间的其他时间间隔(即，其中每个间隔可包括m分钟、h小时、d天等)进行比较。[0200]量化时间间隔内的eco负荷/负载的一种方式是使用如图29的图中所示的数据集获得由给定时间间隔(例如，416至418、418至420等)之间的eco曲线412限定的或在该eco曲线下的面积。在例示的示例中，第一间隔(416至418)的eco负荷/负载422包括41(以coppm*t测量)，而第二间隔(418至420)的eco负荷422包括37。如上文所指出，与eco负荷/负载422一起，数据集可包括所吸香烟414的数量以及每支香烟的时间戳。此香烟数据也可与用于任何给定时间间隔的eco负荷/负载422一起汇总426。在例示的示例中，eco负荷/负载是每日负载，这允许个体跟踪其co暴露。与简单地对香烟进行计数相比，确定co负载更准确地反映总烟雾暴露，因为吸烟者吸烟方式不同一个吸烟者可能完全地并且深且强烈地吸整支香烟，而另一个吸烟者则不那么深且强烈地吸烟。虽然两个个体可能每天都吸一包烟，但由于烟被吸入的强度，前者将具有高得多的每日co负载。当个体成为戒烟程序的患者时，co负载也很重要。在这种情况下，量化允许护理员或顾问在患者减少其吸烟活动时期间了解患者。例如，患者可从每天20支香烟减少到18至16支等。然而，在每天10支香烟时，患者仍然可具有尚未降低的每日co负载，因为他们在吸减少数量的香烟时进行了补偿(即，患者更努力并且更深且更强烈地吸烟)。患者的降低的吸烟暴露仅在他们的co负荷降低时才发生。[0201]图29所示的数据仅旨在用于说明目的，并且给定数据集的时间段的持续时间取决于个体使用便携式采样单元捕获生物识别数据和行为数据的时间量。量化呼出一氧化碳的暴露包括使用数据集使在时间段内的呼出一氧化碳对时间的函数相关并且获得eco曲线412下的面积。在方法和系统的变型中，可计算或逼近eco曲线。[0202]图30示出了显示生物识别数据以及对于用户、护理员或对评估个体的吸烟行为感兴趣的其他方有益的各种其他信息的示例。图30所示的数据是出于说明目的，并且可在便携式电子设备上(例如，参见图27中的110)或在一个或多个计算机上显示。另外，生物识别数据或其他数据中的任何数据可在便携式采样单元1900上显示。[0203]图30示出了个体的吸烟行为数据的“仪表板”视图118，该“仪表板”视图包括在一定时间段内的eco曲线412的图形输出120，以及针对该时间段内的任何给定时间间隔的香烟计数。图形输出120还可提供测量或计算的尼古丁趋势424。此尼古丁趋势424可根据所吸香烟的数量426来确定，而不是通过直接测量尼古丁来确定。[0204]图30还示出了在替代时间段内的eco曲线412的第二图形输出显示122。在该示例中，第一图形显示120显示7天内的eco曲线412，而第二显示122显示3天内的数据。仪表板视图118还可包括附加信息，包括最新eco负荷/负载124(或来自最新样本的最新eco读数)、限定时段(诸如当前一天)内的香烟的数量126以及尼古丁的量128。另外，仪表板118还可包括由个体在限定时段内提供的样本的数量的计数130(诸如每日至每月计数)。[0205]仪表板118还可显示可辅助个体减少吸烟或停止吸烟的信息。例如，图30还示出了使用个体所吸的香烟的一部分的计数126或426的香烟成本132。仪表板还可显示辅助停止吸烟的社交联系人146、142、140。例如，仪表板可显示可直接发消息的执业医生或顾问140。此外，信息可显示给也尝试减少其自身吸烟行为的社交熟人142。[0206]仪表板118还可显示关于如上文所讨论的针对个体的吸烟触发事件134的信息，作为避免触发事件的提醒。仪表板还可向用户提供附加行为信息，包括但不限于个人先前与他/她的执业医生或顾问一起完成的行为问卷的结果136。[0207]仪表板118还可基于个体的分析选择性地显示本文讨论的任何信息。例如，可以表征个体的吸烟行为，并且将此类行为与有效辅助个体减少或停止吸烟的某些方式相关联。在这些情况下，其中个体的行为允许在一种或多种表型中进行分类(其中个体的可观察特征允许在一个或多个群组内进行分类)。仪表板可显示发现对该表型有效的信息。此外，可由用户选择性地调整仪表板上的信息以允许个体发现作为非吸烟激励因素有效的定制。[0208]图31示出了显示与图30所示信息类似的信息的仪表板118的另一变型。如上文所指出，所显示的信息是可定制的。例如，此变型在图形显示中示出eco负载140，该图形显示显示历史数据(昨天的负载)、当前eco负荷或负载、以及非吸烟者的负载的目标水平。如图30和图31所示，可显示个体的先前戒烟尝试138。另外，可示出eco趋势412的图形表示120，其中(相应样本的)个体eco读数可与关于吸烟时间426的信息以及示出吸烟的时间或持续时间的图形显示(如由不同直径的圆圈所示)一起显示。如上文所指出，这种信息可由便携式采样单元输入并且以如126和127所示的附加形式显示，这些附加形式分别示出了关于吸烟次数和所吸整支香烟的数量的历史和当前数据。[0209]图32a至图32c示出了数据集的另一变型，该数据集包括量化和显示以使试图了解他们的吸烟行为的个体受益的呼出一氧化碳、收集时间和香烟数据。图32a示出了患者在多天过程中收集呼气样本的示例。图32a至图32c所示的示例性数据展示了在21天内示出的数据，但是任何时间范围都在本文所述的系统和方法的范围内。[0210]如图32a所示，时间段432沿水平轴线示出，其中时间间隔为该时间段内的每一天。尽管未示出，但在样本收集的早期阶段期间，该时间段本身可包括一天或多天，其中时间间隔为数小时或分钟。显然，该时间段越长，程序选择该时间段内的有意义的时间间隔的能力越大。[0211]图32a示出了仪表板118的变型，其中吸烟数据(包括香烟的总数量428和相关联曲线430)叠加在示出eco曲线412的图形上。如上文所指出，个体规则地或随机地提供呼气样本。在某些变型中，便携式采样单元(未示出)提示个体提供样本以用于测量co。便携式采样单元允许使样本与时间戳相关联，并且传输其他的用户生成的数据，如上文所讨论。然后对co数据进行量化以提供在时间间隔内(例如，每天，如图32a所示)的co(对于呼出co，为eco)暴露的值。[0212]图32a还展示了与当前数据同时地显示历史数据的能力。例如，co负载数据140示出了先前一天的co负载以及最高co读数、最低co读数和平均co读数。显示了关于香烟数据以及断烟问卷结果136的类似历史。[0213]图32b和图32c示出了个体减少他/她的吸烟行为时的呈图形形式的数据集。如图32c所示，当个体继续提供样本以用于测量co时，数据集的图形表示示出了个体的吸更少香烟的自我报告，吸更少香烟通过减小的co负载值124得到验证。[0214]本文所述的系统和方法，即对吸烟行为以及其他行为数据的量化和显示，为保健专业人员可利用被设计来降低香烟烟雾的影响的有效程序提供了基础。例如，本文所述的系统和方法可用于简单地从一般群体内标识处吸烟者群体。一旦标识出这个群体，就可在试图使个体加入断烟程序之前建立关于该个体的特定吸烟行为的数据集。如上文所指出，吸烟负担(或co负担)的量化连同吸烟活动的时间数据可与其他行为数据组合以标识对于该个体独特的吸烟触发事件。因此，保健专业人员可以在选择断烟程序之前充分地了解个体的吸烟行为。另外，本文所述的系统和方法易于适于一旦个体进入断烟程序就监测个体的行为，并且一旦他们停止吸烟，就可监测个体，以确保断烟程序保持有效并且确保个体避免吸烟。[0215]另外，上文关于吸烟行为的量化所描述的系统和方法可用于建立、更新和改进上文所讨论的吸烟行为的模型以及提供扰动以辅助最终减少个体的吸烟行为。[0216]图33a至图33h示出了上文所描述的用于实施治疗计划的系统和方法的另一变型，该系统和方法用于标识个体的吸烟行为，以用于最终辅助个体断烟并将个体的状态保持为非吸烟者。[0217]例如，图33a示出了示例性概述的概述，该示例性概述结合了本文中发现的教导，以提供旨在最终辅助个体减少和/或停止吸烟行为的多阶段方案/程序440。如图所示，程序的每个阶段442、444、446、448、450、452可与显示438相关联。所示的显示438表示便携式设备(例如，智能电话、平板电脑、计算机)，然而，该显示可包括任何显示器或专用电子设备，其中用户可接收用户界面和由程序提供的主题和/或与用户界面和主题交互。由程序提供的主题可以是旨在通知个体关于吸烟的影响的吸烟相关主题和/或可以是基于吸烟行为的主题。另外，主题可基于个体的跟踪行为而改变，或者主题可基于与个体的跟踪行为无关的其他因素而改变。[0218]吸烟相关主题还可包括关于用于编译吸烟行为的设备和系统的正确使用的信息和/或警告。例如，警告可包括针对使用设备/系统的警告，在那些情况下，这包括但不限于用作潜在一氧化碳中毒的量度、非香烟烟雾吸入(例如，来自火灾或化学释放)的量度。在一些情况下，在发生非香烟co暴露的情况下，系统可指示个体呼叫急救医疗服务(例如，911)。系统还可提供系统特定的警告，诸如针对在不同个体之中共享呼吸传感器的警告。[0219]此外，中继到个体的主题可包括任何量的吸烟行为都不安全的一般提醒。这种警告旨在防止个体试图使用系统将其吸烟行为减少或维持在该个体可能错误地感知为安全吸烟水平的相对水平下。例如，这种警告可在特定呼出co水平(例如0-6ppm)下触发。警告将陈述：呼气中的低co水平不指示开始或增加吸烟是安全的或者不指示当前水平是安全的。警告可进一步陈述：吸烟对人的健康有害，并且任何量的吸烟都是不安全的。[0220]在例示的示例中，程序440的阶段442、444、446、448、450、452可分成单独的时间跨度或时段，其中每个阶段提供允许个体在试图减轻其吸烟行为时建立并取得进展的不同目标。例如，在方法/系统的示例中，初始阶段442允许用户在几乎不尝试强制立即改变吸烟行为的情况下探索其吸烟行为。这种探索阶段442向个体提供允许个体标识其吸烟行为的信息。在图33a所示的例示的示例中，程序阶段如下分离成具有示例性时间段：探索442(9天)、建立444(1天至4周)、动员446(1周)、戒烟448(1周)、稳固450(11周)和维持552(40周)。显然，时间段的任何变化都可与每个阶段相关联。[0221]探索442可用于提高关于吸烟行为的行为并且激起个体对戒烟的兴趣。建立444可用于建立技巧以鼓励个体下决心戒烟。动员446可用于使个体准备戒烟。戒烟448可用于辅助个体戒烟。例如，此阶段可用于向断烟期间的个体提供支持，其中该支持包括促进与顾问的交互式通信、促进同伴支持交互式通信、显示信息主题以支持断烟、或它们的组合。稳固450可用于向个体提供继续戒烟的技巧。维持452可用于向个体提供支持以防止复吸和巩固其非吸烟行为。[0222]例如，如上文所讨论，这种第一阶段442可包括记录来自个体的多个行为数据，其中此类行为数据可包括所吸香烟的数量、吸一支香烟的时间、个体的位置、个体在吸烟时的位置、情绪、以及指示个体的行为的任何其他数据。与行为数据相关联地，该方法可允许个体提交来自个体的多个生物数据。例如，生物数据可包括提交到上文所论述的电子设备的呼出气样本。另选地或组合地，生物数据的提交可通过主动测量个体的生物信息(例如，经由血液、呼出气、温度等)的任何数量的传感器被动地发生。[0223]然后对生物信息进行量化，这允许个体了解吸烟暴露的影响。如上文所指出，在生物数据包括呼出一氧化碳的那些情况下，对吸烟暴露的量化可包括呼出一氧化碳负载。[0224]接下来，该方法包括编译行为概述，该行为概述组合了行为数据和吸烟暴露中的至少一些。图33b示出了行为概述的示例的显示，该显示示出吸烟暴露/呼出co负载124以及许多行为数据，包括但不限于所吸香烟的数量、吸烟的估计成本以及自上次吸烟以来的时间。视觉显示还可提供各种菜单选项462以允许个体在与吸烟行为有关的各种主题项目以及顾问之间交互。显示438还可允许个体查看基于每日值的或在设定时间段(例如，7天、30天、完整历史等)内的行为概述。[0225]要指出的是，系统还可评估所提交的(生物和/或行为)数据以确保数据的准确性。例如，系统可评估提交的样本之间的时间跨度，并且如果样本以不期望的间隔提交，则提供警告。例如，如果在先前的生物数据提交的预先确定时间内获得来自个体的多个生物数据，则系统可向个体提供警告。在一些情况下，尤其是对于生物数据，在样本之间未留有足够时间的样本的提交可降低测量的有效性。在另外的变型中，除了提供警告之外，对个体的警告还可包括拒绝来自个体的多个生物数据中的至少一个生物数据。这种警告可在视觉上、听觉上、感觉上和/或通过本文讨论的主题的视觉显示来提供。[0226]图33c示出了包括行为数据460结合生物数据124的行为概述的示例的附加示例。在该示例中，用户能够在生物数据(例如，呼出一氧化碳负载)和所吸香烟的数量的显示之间进行选择。另外，显示438允许用户通过选择特定信息(诸如以吸烟位置的形式示出行为数据的吸烟地图464)来与数据交互。本公开包括向个体显示所有或至少一部分行为概述以通知个体关于吸烟行为的任何数量的变型。[0227]图33d示出了在程序期间使用一个或多个交互式活动来让个体参与的本文公开的方法的另一示例。在此变型中，交互式活动可通过程序的第一阶段扩散。例如，虽然程序的第一阶段可包括任何时间跨度，但在所示变型中，第一阶段被分成9天，其中每天具有表示当天活动的标记468、470、474。标记可以是交互式的，意味着这些标记允许个体访问活动，或者标记可以是定向的，以向用户提供信息。无论如何，活动可向个体提供关于吸烟行为的主题。例如，如图33d所示，初始活动468可用作让个体开始如上所述提交生物和/或行为数据的提醒或触发事件，并且该方法可产生结合任何数据以向用户提供反馈的主题。在图33d中，第一活动468向用户提供关于对生物样本(例如，呼气样本)的需要的主题反馈，并且可提供与生物或行为样本有关的任何信息，诸如当前计数、最小所需样本数量或直至达到最小样本数量的倒计数。[0228]图33d还示出了表示程序的第一阶段的附加活动和/或天数的附加标记468、474。如图33d所示，主题472可以是纯信息的，诸如提供关于测量co如何作为个体暴露于香烟中毒素的有用指示器的信息。在其他变型中，如图33e所示，主题可包括交互式活动。例如，如图25e所示，中间屏幕图像针对与香烟或吸烟相关联的成本提示个体，并且可计算该信息，如图所示。然后，活动可组合所提示的信息，如右屏幕中所示，以提供指示个体吸烟行为的附加信息478。例如，在该示例中，该信息包括估计吸烟成本、吸烟原因以及估计的外推的戒烟时的节省。交互式活动还可为了提供生物和/或行为数据而向个体提供奖励480。[0229]图33f示出了附加标记482、486、488、490和496，这些标记表示对象，诸如吸烟原因482、成瘾486、家庭488、(吸烟所花费的)时间490和信心496。如图所示，所显示的主题可以是纯信息的(例如，显示吸烟的原因484)，或者可与在程序期间输入的数据(例如，显示每周吸烟所花费的时间量492)组合。[0230]图33g示出了(与图33f的活动六488相关联的)另一活动，在该示例中，如中间屏幕中所示，程序提示的交互式数据跟与个体相关联的环境因素(例如，家庭信息)有关。一旦个体输入环境信息，程序就可组合所提示的环境信息，如右屏幕中所示，以使用环境数据提供指示个体吸烟行为的附加信息478。[0231]图33h表示活动或天数七至九490、496、498。当第一程序阶段接近结束时，可针对个体对他们的戒烟能力的信心494提示个体，鉴于该程序将向个体提供关于他/她的吸烟行为的上述指标，这可能影响深刻。一旦初始程序阶段结束，如完成标记498所标示，个体将具有使用特定于该个体的指标编译的个性化吸烟行为简档。然后，交互式活动可提示个体进入程序的下一阶段(如图33a中所概述)。[0232]已描述了本发明的多个实施方案。然而，应当理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可进行各种修改。上文所讨论的变型的各方面的组合以及变型本身的组合旨在处于本公开的范围内。[0233]在不脱离本发明的真实精神和范围的情况下，可对所描述的本发明进行各种改变并且可用等效物(无论本文引用了还是为了简洁起见而未包括)取代。而且，本发明变型的任何任选特征可独立地或与本文所述的特征中的任何一个或多个特征组合地阐述和要求保护。因此，本发明在可能的情况下考虑到实施方案的各个方面的组合或实施方案本身的组合。对单数项的引用包括存在复数个相同项的可能性。更具体地，除非上下文另外清楚表明，否则如本文和所附权利要求中所用的，单数形式“一个”、“一种”、“所述”和“该”包括复数个指代物。









图片声明：本站部分配图来自人工智能系统AI生成,觅知网授权图片,PxHere摄影无版权图库。本站只作为美观性配图使用,无任何非法侵犯第三方意图,一切解释权归图片著作权方,本站不承担任何责任。如有恶意碰瓷者,必当奉陪到底严惩不贷!




内容声明：本文中引用的各种信息及资料（包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主体（包括但不限于公司、媒体、协会等机构）的官方网站或公开发表的信息。部分内容参考包括:(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供参考使用,不准确地方联系删除处理！本站为非盈利性质站点,发布内容不收取任何费用也不接任何广告!




免责声明：我们致力于保护作者版权，注重分享，被刊用文章因无法核实真实出处，未能及时与作者取得联系，或有版权异议的，请联系管理员，我们会立即处理，本文部分文字与图片资源来自于网络，部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!的,若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请立即通知我们，情况属实，我们会第一时间予以删除，并同时向您表示歉意,谢谢!