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公開番号2025058808
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-09
出願番号2023206944
出願日2023-12-07
発明の名称生成変換モデルを使用したデジタル治療のためのメッセージのターゲット生成
出願人クリックセラピューティクスインコーポレイテッド,CLICK THERAPEUTICS, INC.
代理人個人,個人,個人
主分類H04L 51/02 20220101AFI20250402BHJP(電気通信技術)
要約【課題】ユーザの状態に対処するメッセージを生成するためのシステム、方法及びコンピュータ可読媒体を提供する。
【解決手段】コンピューティングシステムにおいて、メッセージを生成する方法は、対処されるユーザの状態と、ユーザの状態と関連付けられたエンドポイントを実現するためのアプリケーションを介して提示されるメッセージを規定する1つ又は複数のパラメータと、を特定し、テンプレートに従って、状態及び1つ又は複数のパラメータを使用してプロンプトを生成し、プロンプトを、コーパスを使用して訓練され生成モデルに適用してエンドポイントを実現するための少なくとも1つのアクティビティを特定するメッセージを出力し、ユーザを促し、エンドポイントを実現することに向けてアプリケーションを介してアクティビティを実行し、状態を対処する提示のためのメッセージを提供する。
【選択図】図6
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザの状態に対処することをターゲットとされたメッセージを提供する方法であって、
コンピューティングシステムによって、（ｉ）対処されるユーザの状態、及び（ｉｉ）前記ユーザの前記状態と関連付けられたエンドポイントを実現することに向けてアプリケーションを介して提示されるメッセージを規定する１つ又は複数のパラメータを特定することと、
前記コンピューティングシステムによって、テンプレートに従って、前記状態、及び前記１つ又は複数のパラメータを使用してプロンプトを生成することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記エンドポイントを実現することに向けて少なくとも１つのアクティビティを特定するメッセージを出力するために、複数の重みを含む生成モデルに前記プロンプトを適用することであって、前記生成モデルは、
複数のコーパスを特定することであって、前記複数のコーパスの各コーパスは、それぞれの第１のデータセットを含む、前記特定すること、
それぞれの第２のデータセットを生成するために、前記複数のコーパスの各々の前記それぞれの第１のデータセットの少なくとも一部分を前記生成モデルに適用すること、
前記複数のコーパスの各々に関して、前記それぞれの第１のデータセットの少なくとも前記一部分におけるトークンの第１の分布と、前記それぞれの第２のデータセットにおけるトークンの第２の分布とを比較すること、及び
前記比較に基づいて、前記生成モデルにおける前記複数の重みのうちの１つ又は複数を更新すること
によって確立される、前記適用することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記ユーザを促し、前記エンドポイントを実現することに向けて前記アプリケーションを介して前記アクティビティを実行し、前記状態を対処する提示のための前記メッセージを提供することと
を含む、方法。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記コンピューティングシステムによって、前記メッセージの前記提示に応答して、前記アプリケーションを介して前記ユーザによる前記アクティビティの実行を特定する応答を受信することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記応答に基づいて、前記ユーザに提示される前記メッセージを規定するために、１つ又は複数の第２のパラメータを判定することと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コンピューティングシステムによって、データベースから、前記ユーザが前記状態に対処するために実現すべき前記エンドポイントに基づいて、複数の候補メッセージを検索することであって、
前記１つ又は複数のパラメータを特定することは、提示される前記メッセージを規定するために、前記複数の候補メッセージを含む前記１つ又は複数のパラメータを特定することをさらに含み、
前記プロンプトを適用することは、前記メッセージを前記複数の候補メッセージから選択するために、前記プロンプトを前記生成モデルに適用することをさらに含む、
前記検索することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記生成モデルは、（ｉ）ユーザ行動、（ｉｉ）ユーザの嗜好、又は（ｉｉｉ）ユーザのプロファイル情報のうちの少なくとも１つに基づいて、複数の候補メッセージからの選択を規定するルールのセットを使用して訓練される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記プロンプトを適用することは、前記メッセージを生成するために、前記プロンプトを前記生成モデルに適用することであって、前記生成モデルを訓練するために使用される前記複数のコーパスのうちの少なくとも１つは、対処される前記状態と関連付けられた複数のデータセットを含む、前記適用することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記コンピューティングシステムによって、前記メッセージの前記提示に応答して、前記アプリケーションを介して前記ユーザによる前記アクティビティの実行を特定する応答を使用して、前記ユーザのための前記生成モデルを更新することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記プロンプトを適用することは、前記メッセージを生成し、視覚的コンテンツを含むために、複数のテキスト文字列を含む前記プロンプトを前記生成モデルに適用することであって、前記生成モデルを訓練するために使用される前記複数のコーパスのうちの少なくとも１つは、テキストデータ及び視覚データを含む、前記適用することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記コンピューティングシステムによって、前記エンドポイントを実現することに向けて前記ユーザの情報を特定するレッスンのための第２のメッセージを出力するために、第２のプロンプトを前記生成モデルに適用することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記コンピューティングシステムによって、前記ユーザのための配信モデルを使用して、前記メッセージを前記ユーザに提示する時間を判定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記ユーザは、前記メッセージが提供されるセッションと部分的に関連して、投薬を受けており、前記状態に対処し、前記メッセージは、ショートメッセージングサービス（ＳＭＳ）メッセージ、マルチメディアメッセージングサービス（ＭＭＳ）メッセージ、又はアプリ内メッセージのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
（関連出願）
本出願は、２０２３年９月２８日に出願された、「ＴａｒｇｅｔｅｄＧｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆＭｅｓｓａｇｅｓｆｏｒＤｉｇｉｔａｌＴｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓＵｓｉｎｇＧｅｎｅｒａｔｉｖｅＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒＭｏｄｅｌｓ，」と題された、米国特許出願第１８／３７４，４８３号の優先権の利益を主張し、その全体が参照により本明細書に援用される。
続きを表示（約 4,400 文字）【背景技術】
【０００２】
ネットワーク環境において、サーバは、メッセージをエンドユーザデバイスに送信し、様々な情報をエンドユーザに提供し得る。このメッセージは、サーバと関連付けられたコンテンツプロバイダによって手動で作成されることがあり、様々な基準を使用してエンドユーザのためにサーバによって選択された、予め規定され、固定され、線形のメッセージシーケンスの一部であり得る。この予め規定されたシーケンスは、特定のアプリケーションには適さないことがある。例えば、デジタル治療のコンテキストにおいて、予め規定されたメッセージシーケンスは、エンドユーザの状態の改善若しくは悪化、又はデジタル治療のアドヒアランスなどの、エンドユーザのステート（state）への変化を考慮しないことがある。
【０００３】
シーケンスは、エンドユーザの治療レジメンの開始時に選択され、設定されるので、シーケンスはまた、フレキシブル且つロバストな方法でユーザからのフィードバックを考慮しないことがある。シーケンスとメッセージ内のコンテンツ自体との静的な性質は、メッセージが、エンドユーザが治療レジメンの一部として相互作用するインタラクティブな要素を含むとき、特に問題となり得る。さらに、これらのメッセージのコンテンツは、個々に手動で作成され得るので、コンテンツの作成は、リソース集中的であり得る。また、より広範な聴衆へのスケーラビリティの欠如があることがあり、同時に特定のエンドユーザの状態への不十分な特異性があることがある。メッセージとメッセージを選択するルールとの手動の作成におけるフレキシビリティ、スケーラビリティ、及び特異性の欠如は、効果のないメッセージを提供することからのコンピューティングリソース（例えば、プロセッサ及びメモリ）及びネットワーク帯域幅の無駄な消費をもたらし得る。ヒューマンコンピュータインタラクション（ＨＣＩ）の観点から、これらの問題は、潜在的にユーザインタラクションの欠如と、より低いアドヒアランスとにつながり得る。
【発明の概要】
【０００４】
これら及び他の課題に対処するために、メッセージングサービスは、生成的人工知能（ＡＩ）（例えば、生成変換モデル）を活用し、デジタル治療アプリケーションのための特定の状態に対処することをターゲットとされたエンドユーザのためのメッセージを生成し得る。そのような生成変換モデル（例えば、大規模言語モデル、又はテキストから画像へのモデル）を使用して作成されたメッセージは、エンドユーザの状態を予防し、緩和し、或いは治療する目的で、エンドユーザのデバイスを介して提示されるコンテンツを含み得る。生成変換モデルは、一般的なコーパス及びドメイン固有のコーパス（例えば、テキスト、又は、画像、ビデオ、オーディオ、又はマルチメディアコンテンツを含む、コンテンツの他のモダリティと関連付けられたテキスト）、ならびにエンドユーザの特定の状態をターゲットとされたメッセージと予め構築されたメッセージから選択するルールとを生成する予め構築されたメッセージを使用して訓練され得る。さらに、フィードバックを使用して、モデルは、さらに微調整され、デジタル治療療法レジメンの促進において、特定のユーザの行動、嗜好、及び他の特性を考慮するメッセージのコンテンツを出力し得る。
【０００５】
メッセージを生成する際、サービスは、特定のユーザと関連付けられた情報と、コンテンツの生成を規定するパラメータとを使用して、テンプレートに従ってプロンプトを生成し得る。情報は、例えば、とりわけ、ユーザの状態、ステート、行動、嗜好、及び以前のメッセージへの応答を含み得る。メッセージ規定パラメータは、例えば、とりわけ、メッセージを提示する時刻、メッセージの難易度設定、以前に生成され、或いは提供されたメッセージを特定し得る。プロンプトのテンプレートは、文字列（例えば、単語、語句、他のテキスト）と、ユーザについての情報及びメッセージ規定パラメータの挿入のためのプレースホルダとのセットを含み得る。生成と共に、サービスは、プロンプトを生成変換モデルに適用し、メッセージのコンテンツを出力し得る。メッセージは、例えば、状態の治療レジームに関連してエンドユーザに関する通知、又はエンドユーザが、状態を対処することに関連してエンドポイントを実現することに向けて特定されたアクティビティを実行する命令、又はエンドユーザに臨床訓練を提供する心理教育レッスンを形成するコンテンツを含み得る。メッセージはまた、メッセージを送信し、或いは提示する時刻も含み得る。
【０００６】
生成変換モデルからの出力と共に、サービスは、エンドユーザデバイス上での提示のための生成変換モデルによって出力されたコンテンツを含むメッセージを送信し得る。メッセージは、出力コンテンツによって規定された時間に、エンドユーザデバイス上に送信され、或いは提示され得る。エンドユーザデバイス上で実行するアプリケーションは、メッセージのコンテンツを提示し得る。エンドユーザデバイスを介した提示の際、メッセージは、エンドユーザに、デジタル治療療法レジメンの促進におけるアクティビティを実行するように指示し得る。エンドユーザデバイス上のアプリケーションは、メッセージ又はアプリケーション自体とのエンドユーザによるインタラクションを監視し得る。インタラクションは、例えば、特定されたアクティビティが、他の応答の中でも、実行されたことの表示、又はメッセージの提示へのユーザの反応の入力を含み得る。検出されたインタラクションを使用して、アプリケーションは、応答を生成し、送信し、メッセージングサービスに提供し得る。
【０００７】
受信の際、メッセージサービスは、エンドユーザデバイスからの応答を使用し、生成変換モデル自体を更新し得る。メッセージサービスは、エンドユーザデバイスの応答を解析し、フィードバックデータを生成し得る。フィードバックデータは、ユーザに提供されたメッセージに含まれたコンテンツ、及び、ユーザがメッセージのコンテンツにおいて特定されたアクティビティを実行したか否かの表示などの、情報を含み得る。フィードバックデータは、生成変換モデル自体を更新するために使用され得る。例えば、メッセージングサービスは、フィードバックデータを使用し、フィードバックデータの関数として損失メトリックを計算し、次いで、損失メトリックを使用し、生成変換モデルの重みを更新し得る。フィードバックデータはまた、生成変換モデルを使用してエンドユーザのためのメッセージを作成するとき、後続のプロンプトを生成するために使用され得る。例えば、サービスは、プロンプトを生成するとき、フィードバックデータの少なくとも一部分を、ユーザ情報又はメッセージ生成パラメータの一部として追加し得る。サービスは、プロンプトを作成し、生成変換モデルに入力するとき、フィードバックデータを任意の数の以前に提示されたメッセージから組み合わせ得る。
【０００８】
このように、メッセージングサービスは、生成変換モデルを使用して後続のコンテンツを生成するとき、エンドユーザへのメッセージの提示からのフィードバックを反復的且つ継続的に考慮し得る。他のアプローチにおけるようなコンテンツの予め規定され、固定されたシーケンスと比較して、サービスによるフィードバックデータの組み込みは、エンドユーザの変化するステート及び嗜好への、より適切なコンテンツの新しい生成を可能にし得る。デジタル治療のコンテキストにおいて、コンテンツの新しい生成は、エンドユーザの状態の改善若しくは悪化、又は治療レジメンを介した経過などの、エンドユーザのステートの変化を考慮し得る。
【０００９】
さらに、生成変換モデルの使用と共に、サービスは、フレキシブルな方法でエンドユーザの状態及びステートをターゲットとするコンテンツを特別に生成することがあり、コンテンツの個別化を多数の聴衆にスケールすることがある。フレキシビリティ、スケーラビリティ、及び特異性の可能性は、他の方法で効果のないメッセージを提供することから浪費され得るコンピューティングリソース（例えば、プロセッサ及びメモリ）及びネットワーク帯域幅の消費を最適化し、或いは軽減し得る。ヒューマンコンピュータインタラクション（ＨＣＩ）の観点から、生成変換モデルの活用によって生成されたコンテンツは、アプリケーションとのユーザによるインタラクションの、より高い質をもたらし得る。さらに、エンゲージメントの増加は、治療レジメンとのユーザの、より高いレベルのアドヒアランスをもたらし、それによって、エンドユーザの状態を予防し、緩和し、或いは治療する、より大きい可能性につながり得る。
【００１０】
本開示の態様は、ユーザの状態に対処することをターゲットとされたメッセージを提供するためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体を対象とされる。コンピューティングシステムは、（ｉ）対処されるユーザの状態、及び（ｉｉ）ユーザの状態と関連付けられたエンドポイントを実現することに向けてアプリケーションを介して提示されるメッセージを規定する１つ又は複数のパラメータを特定し得る。コンピューティングシステムは、テンプレートに従って、状態、及び１つ又は複数のパラメータを使用してプロンプトを生成し得る。コンピューティングシステムは、エンドポイントを実現することに向けて少なくとも１つのアクティビティを特定するメッセージを出力するために、複数の重みを含む生成モデルにプロンプトを適用し得る。生成モデルは、複数のコーパスを特定することであって、複数のコーパスの各コーパスは、それぞれの第１のデータセットを含む、特定することと、それぞれの第２のデータセットを生成するために、複数のコーパスの各々のコーパスのそれぞれの第１のデータセットの少なくとも一部分を生成モデルに適用することと、複数のコーパスの各々に関して、それぞれの第１のデータセットの少なくとも一部分におけるトークンの第１の分布と、それぞれの第２のデータセットにおけるトークンの第２の分布とを比較することと、比較に基づいて、生成モデルにおける複数の重みのうちの１つ又は複数を更新することとによって確立され得る。コンピューティングシステムは、ユーザを促し、エンドポイントを実現することに向けてアプリケーションを介してアクティビティを実行し、状態を対処する提示のためのメッセージを提供し得る。
（【００１１】以降は省略されています）

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