使用从患者环境中被动捕获的语音模式来监测治疗遵从性的制作方法

优先权申请的所有主题在该主题与本发明一致的程度上均通过引用并入本文。

技术实现要素：

在一方面，一种用于监测患者对规定治疗方案的遵从性的系统包括但不限于：至少一个接收装置，其在监测位置处使用以接收从患者位置发送到所述监测位置的语音数据信号，所述语音数据信号包含语音数据，所述语音数据包括表示利用在所述患者位置处的至少一个音频传感器从患者感测到的自发性语音的患者语音数据，并且所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；语音识别电路，其被配置为在所述语音数据中识别对应于来自所述患者的语音的所述患者语音数据，所述患者语音数据包括指示至少一个患者语音模式的数据；遵从性确定电路，其被配置为基于所述患者语音数据是否包括指示与至少一个特征性语音模式匹配的所述至少一个患者语音模式的数据来确定所述患者对所述规定治疗方案的遵从性；以及报告电路，其被配置为基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论。除了上述之外，在权利要求、附图和形成本文所阐述的公开的一部分的文本中描述其它系统方面。

在一方面，一种监测患者对规定治疗方案的遵从性的方法包括但不限于：利用监测位置处的接收装置接收语音数据信号，所述语音数据信号从患者位置发送到所述监测位置，所述语音数据信号包含语音数据，所述语音数据包括表示通过所述患者位置处的至少一个音频传感器从患者感测到的自发性语音的患者语音数据，并且所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；利用语音识别电路在所述语音数据中识别与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据，所述患者语音数据包括指示至少一个患者语音模式的数据；利用遵从性确定电路基于所述患者语音数据是否包括指示与至少一个特征性语音模式匹配的所述至少一个患者语音模式的数据来确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案；以及利用报告电路基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论。除了上述之外，在权利要求、附图和形成本文所阐述的公开的一部分的文本中描述了其它方法方面。

在一方面，计算机程序产品包括但不限于：非瞬态信号承载介质，其承载：用于利用监测位置处的接收装置接收语音数据信号的一个或多个指令，所述语音数据信号从患者位置发送到所述监测位置所述语音数据信号包含语音数据，所述语音数据包括表示通过患者位置处的至少一个音频传感器从患者感测到的自发性语音的患者语音数据，并且所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；用于利用语音识别电路在所述语音数据中识别与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据的一个或多个指令，所述患者语音数据包括指示至少一个患者语音模式的数据；用于利用遵从性确定电路基于所述患者语音数据是否包括指示与至少一个特征性语音模式匹配的所述至少一个患者语音模式的数据来确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的一个或多个指令；以及用于利用报告电路基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论的一个或多个指令。除了上述之外，在权利要求书、附图和形成本文所述内容的一部分的文本中描述了包括承载一个或多个指令的一个或多个非瞬态机器可读数据存储介质的计算机程序产品的其它方面。

在一方面，一种系统包括但不限于计算设备和指令，所述指令当在计算设备上执行时使得所述计算设备：利用监测位置处的接收装置接收语音数据信号，所述语音数据信号从患者位置发送到所述监测位置，所述语音数据信号包含语音数据，所述语音数据包括表示通过患者位置处的至少一个音频传感器从患者感测的自发性语音的患者语音数据，并且所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；利用语音识别电路识别对应于所述语音数据中来自所述患者的语音的患者语音数据，所述患者语音数据包括指示至少一个患者语音模式的数据；利用遵从性确定电路基于所述患者语音数据是否包括指示与至少一个特征性语音模式匹配的所述至少一个患者语音模式的数据来确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案；以及利用报告电路基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论。除了上述之外，在权利要求、附图和形成本文所阐述的公开的一部分的文本中描述了计算设备的其他方面。

在一方面，一种用于监测患者对治疗方案的遵从性的系统包括但不限于：至少一个音频传感器，其用于感测至少一个音频信号，所述至少一个音频信号包括来自患者位置处的患者的自发性语音，所述患者患有脑相关疾病并采取用于所述治疗所述脑相关疾病的至少一个方面的规定治疗方案；信号处理电路，其用于检测所述至少一个音频信号中的所述自发性语音并基于检测到的所述自发性语音生成语音数据，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据；以及至少一个发送装置，其用于将包含所述语音数据的语音数据信号从所述患者位置发送到监测位置处的接收装置，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据。在另一方面，所述信号处理电路包括：患者识别电路，其被配置为根据在所述患者位置处感测到的至少一个身份信号确定所述患者的存在；其中所述信号处理电路被配置为至少部分地基于通过所述患者识别电路对所述患者的所述存在的所述确定来检测来自所述患者的所述自发性语音。除了上述之外，在权利要求、附图和形成本文所阐述的公开的一部分的文本中描述了其它系统方面。

在一方面，一种方法包括但不限于：利用患者位置处的至少一个音频传感器感测包括来自患者的自发性语音的至少一个音频信号，所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；在所述患者位置处利用信号处理电路检测所述至少一个音频信号中的所述患者的所述自发性语音；利用信号处理电路生成语音数据，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据；以及利用所述患者位置处的至少一个发送装置将包含所述语音数据的语音数据信号发送到监测位置处的接收装置，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据。在另一方面，所述方法包括：利用患者识别电路基于在所述患者位置处感测到的至少一个身份信号来确定所述患者的存在；其中利用所述患者位置处的所述信号处理电路检测所述至少一个音频信号中的所述患者的所述自发性语音包括至少部分地基于通过所述患者识别电路对所述患者的所述存在的所述确定来检测来自所述患者的语音。除了上述之外，在权利要求、附图和形成本文所阐述的公开的一部分的文本中描述了其它方法方面。

一方面，计算机程序产品包括但不限于：非瞬态信号承载介质，其承载：用于利用患者位置处的至少一个音频传感器感测至少一个音频信号的一个或多个指令，所述至少一个音频信号包括来自患者的自发性语音，所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；用于利用所述患者位置处的信号处理电路检测所述至少一个音频信号中的所述患者的所述自发性语音的一个或多个指令；用于利用信号处理电路生成语音数据的一个或多个指令，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据；以及用于利用所述患者位置处的至少一个发送装置将包含所述语音数据的语音数据信号发送到监测位置处的接收装置的一个或多个指令，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据。在另一方面，所述非瞬态信号承载介质承载一个或多个指令，所述指令用于利用所述患者识别电路基于在患者位置处感测到的至少一个身份信号来确定所述患者的存在，其中利用所述患者位置处的所述信号处理电路检测所述至少一个音频信号中的所述患者的所述自发性语音包括至少部分地基于通过所述患者识别电路对所述患者的所述存在的所述确定来检测来自所述患者的语音。除了上述之外，在权利要求书，附图和形成本文所述内容的一部分的文本中描述了包括承载一个或多个指令的一个或多个非瞬态机器可读数据存储介质的计算机程序产品的其它方面。

在一方面，系统包括但不限于计算设备和指令，所述指令当在计算设备上执行时使得所述计算设备：利用患者位置处的至少一个音频传感器感测包括来自患者的自发性语音的至少一个音频信号，所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；利用所述患者位置处的信号处理电路检测所述至少一个音频信号中的所述患者的所述自发性语音；利用所述信号处理电路生成语音数据，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据；以及利用所述患者位置处的至少一个发送装置将包含所述语音数据的语音数据信号发送到监测位置处的接收装置，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据。除了上述之外，在权利要求、附图和形成本文所阐述的公开的一部分的文本中描述了计算设备的其他方面。

上述概述仅是说明性的，并不意图以任何方式限制。除了上述说明性方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下详细描述，其它方面、实施方式和特征将变得显而易见。

附图说明

图1是用于监测患者对规定治疗方案的遵从性的系统的框图。

图2是用于监测患者对规定治疗方案的遵从性的系统在患者位置处的部件的框图。

图3是用于监测患者对规定治疗方案的遵从性的系统在监测位置处的部件的框图。

图4示出了用于监测患者对规定治疗方案的遵从性的系统的实施方式。

图5示出了用于监测患者对规定治疗方案的遵从性的系统的另一实施方式。

图6示出了用于监测患者对规定治疗方案的遵从性的系统的另一实施方式。

图7示出了用于监测患者对规定治疗方案的遵从性的系统的另一实施方式。

图8是一般化系统框图。

图9是监测患者对规定治疗方案的遵从性的方法的流程图。

图10是图9的方法的其它方面的流程图。

图11是图9的方法的其它方面的流程图。

图12是图9的方法的其它方面的流程图。

图13是图9的方法的其它方面的流程图。

图14是图9的方法的其它方面的流程图。

图15是图9的方法的其它方面的流程图。

图16是图9的方法的其它方面的流程图。

图17是图9的方法的其它方面的流程图。

图18是图9的方法的其它方面的流程图。

图19是包括信号承载介质的计算机程序产品的框图。

图20是包括计算设备的系统的框图。

图21是监测患者对规定治疗方案的遵从性的方法的流程图。

图22是图22的方法的其它方面的流程图。

图23是图22的方法的其它方面的流程图。

图24是图22的方法的其它方面的流程图。

图25是图22的方法的其它方面的流程图。

图26是图22的方法的其它方面的流程图。

图27是图22的方法的其它方面的流程图。

图28是图22的方法的其它方面的流程图。

图29是图22的方法的另外方面的流程图。

图30是图22的方法的其它方面的流程图。

图31是图22的方法的其它方面的流程图。

图32是图22的方法的其它方面的流程图。

图33是包括信号承载介质的计算机程序产品的框图。

图34是包括计算设备的系统的框图。

具体实施方式

在以下详细描述中，参考形成其一部分的附图。在附图中，类似的符号通常标识相似的部件，除非上下文另有规定。在详细说明、附图和权利要求中描述的说明性实施方式不意味着限制。在不脱离本文所呈现的主题的精神或范围的情况下，可以利用其他实施方式，并且可以进行其它改变。

图1示出了用于监测患者102对规定治疗方案104的遵从性的系统100。在一方面，患者102患有脑相关疾病，并且规定治疗方案104是为患者102规定的治疗方案，用于治疗脑相关疾病的至少一个方面。脑相关疾病包括例如精神障碍、心理障碍、精神紊乱、创伤性疾病，病变相关疾病和/或神经障碍，如下文更详细讨论的。规定治疗方案104可以包括单独或组合使用的一种或多种治疗性医治的处方，包括药物、药品、营养药物、治疗活动、饮食、睡眠、运动、咨询等。在各个方面，规定治疗方案104指定任何或所有这种治疗性医治的类型、数量和时间过程。系统100通过检测和分析来自患者102的语音120来监测患者102对规定治疗方案104的遵从性。一方面，语音120由本地系统106处理，并且语音数据信号128被发送到监测位置112，并且结论149(例如，关于患者的遵从性或遵从性的缺乏)被报告给医疗保健提供者151。例如应患者的请求或在患者的合作和/或授权下，例如在患者和/或患者的护理者希望跟踪患者对规定治疗方案的遵从性的情况下，可以使用本文所述的系统来监测患者对规定治疗方案的遵从性。在某些情况下，例如作为住在集体家庭、精神保健机构或其他机构的条件，可以根据护理者、保险公司或其他个人或实体的请求或要求来实现监测患者对规定治疗方案的遵从性。在某些情况下，例如在患者无法为他或她自己作出决定或满足法律要求的情况下，可以在没有患者的认识和/或授权的情况下实施对遵从性的监测。

系统100包括在患者位置108处的本地系统106和在监测位置112处的监测系统110。在各个方面，患者位置108包括但不限于：患者的家庭、工作场所、学校、医疗保健设施、或集体家庭、或患者使用的移动或固定设备(例如手机或计算机)的附近。

本地系统106包括至少一个音频传感器114，音频传感器114用于在患者位置108处感测包括来自患者102的自发性语音120的至少一个音频信号116。本地系统106还包括信号处理电路122，信号处理电路122用于检测至少一个音频信号116中的自发性语音120，并且基于检测到的自发性语音120生成指示患者是否已经遵从规定治疗方案的语音数据124。自发性语音是指独立于系统100的任何提示而生成的语音，并且包括例如，自由流动语音或自然语音。这种语音可以被认为是从患者环境中被动地被捕获的，因为自发性语音的捕获不是基于从系统100向患者传递提示来预测的。然而应当注意，如本文所使用的，在某些情况下，自发性语音包括由患者响应于例如在与一个或多个其他人的互动过程中另一个人的提示或询问而生成的语音。另外，患者所生成的不依赖于与另一人的事先互动的语音也被认为是“自发性语音”。在各个方面，语音包括连贯的语音、不连贯的语音、唱歌、喊叫、耳语、哭泣、诵经或其他口头或非口头发声。本地系统106还包括至少一个发送装置126，发送装置126用于将包含语音数据124的语音数据信号128从患者位置108发送到监测位置112处的接收装置130，语音数据124包括指示患者102是否已经遵从规定治疗方案。本地系统106可以包括手机、个人计算机或基于微处理器的独立设备，或者在手机、个人计算机或基于微处理器的独立设备上实现，或者与手机、个人计算机或基于微处理器的独立设备相结合。

系统100包括监测系统110，监测系统110在监测位置112处使用，以用于监测患者102对规定治疗方案104的遵从性。监测系统110允许医疗保健提供者151远程监测患者102对规定治疗方案104的遵从性。监测位置112可以是例如医院、诊所、数据中心或医生的办公室。监测位置112可以离患者位置108很短的距离处(例如，在同一建筑物的另一房间中，或者甚至与患者位置108在相同的房间内)，或者其可以在距离几英里远或距离许多英里远的分开的建筑物中。监测系统110包括至少一个接收装置130，接收装置130在监测位置112处使用，以用于接收从患者位置108传输到监测位置112的语音数据信号128。语音数据信号128包含语音数据124，语音数据124可以包括患者语音数据136。例如，患者语音数据136表示利用患者位置108处的至少一个音频传感器114从患者102感测到的自发性语音。监测系统110包括语音识别电路140，语音识别电路140被配置为识别对应于语音数据124中的来自患者的语音的患者语音数据136，其中患者语音数据136指示至少一个患者语音模式142。监测系统110还包括遵从性确定电路144，遵从性确定电路144被配置为基于患者语音数据124是否指示与至少一个特征性语音模式146匹配的至少一个患者语音模式142来确定患者102对规定治疗方案104的一致性。监测系统110还包括报告电路148，报告电路148被配置为基于患者102是否已经遵从规定治疗方案104的确定来报告结论149。在一方面，将结论149报告给医疗保健提供者151或其他适当方。

图2提供了关于患者位置108处的本地系统106的更多细节。可以在其中不同的设备和/或设备组件提供本文所描述的功能的各种实施方式中构建和实现本地系统106。例如，在各个方面，音频传感器114、信号处理电路122和发送装置126可以是：配置有应用软件的手机的组件，如180所示；计算系统或设备182；数据流设备184；或基于微处理器的独立设备186；其示例如图4-7所示。

在一方面，音频传感器114包括麦克风172。本地系统106可以包括但不限于：可以是相同或不同类型的一个或多个音频传感器114，以及一个或多个发送装置126。音频传感器114可以包括(例如，手机180或基于微处理器的独立设备186的)内置组件或通过有线或无线连接连接到例如计算系统182或手机180的单独组件。在一方面，本地系统106包括一个或多个数据存储设备200，数据存储设备200可以是各种类型的数据存储装置和/或存储器设备中的任何一种。本地系统106可以包括一个或多个电源(未示出)，例如，电池、用于连接到电源插座或usb端口的插头、或各种其他类型的电源中的任何一种。

本地系统106包括发送装置126，发送装置126在各个方面包括无线发送器230，无线发送器230可被配置为例如向无线路由器232或手机网络234发送。在一方面，发送装置126包括计算机网络连接236，例如以太网连接238或硬件连接240(例如usb端口242或计算机驱动器246)。发送装置126用于发送语音数据信号128，但是也可以用于发送由通知电路250生成的通知270、身份信号302以及其他数据、指令或信息，例如本文别处讨论的。在一些方面，发送装置126形成通信电路284的一部分，通信电路284提供本地系统106与监测系统(例如，如图1所示的监测系统110)之间的双向通信，以及本地系统106与远离本地系统106的其他系统或设备之间的单向或双向通信。

在一方面，本地系统106包括用于生成通知的通知电路250。通知包括提供给患者102、医疗保健提供者151或其他利害关系方(例如，患者102的家属)的任何消息或警报，例如包括但不限于关于本地系统106的操作或患者遵从性的消息。通知可以采取标准消息的形式，其中的一些可以存储在数据存储设备200中。例如，通知可以是发给患者102的陈述“提醒：服用药物”的消息、或发给医疗保健提供者的陈述“警报：患者xxx语音模式指示不遵从治疗方案”的消息。通知的生成包括从数据存储设备200检索全部或一部分消息。在前述示例中，“xxx”将被替换为与消息的主要文本分开存储并在将通知发送给医疗保健提供者之前插入消息文本中的患者姓名或身份证号码。在各个方面，通知电路250包括以下电路中的至少一个：用于生成电子邮件通知的电子邮件生成电路252，用于生成要经由无线发送器(例如，无线发送器230)发送的通知的无线通知电路254，以及用于将通知存储在数据存储设备(例如，数据存储设备200)中的通知存储电路256。在某些情况下，可以存储通知以供稍后检索或传送到监测位置。由通知电路250生成的通知270可由信号处理电路122发送。

在一方面，发送到监测系统110的语音数据信号128包含经处理的数据。在某些情况下，患者102是否已经遵从规定治疗方案104的确定是由本地系统106进行的。在某些情况下，发送到监测位置112的语音数据信号128包括尚未进行显著处理的语音数据，并且在监测位置112处执行语音处理以及患者遵从性的检测。在一方面，语音数据例如被存储在本地系统106中的数据存储设备200中以用于稍后的处理，或者语音数据进行处理，但是也被存储以供稍后传送到监测位置112。

信号处理电路122用于检测至少一个音频信号116中的自发性语音120，并基于检测到的自发性语音120产生包括指示患者是否已经遵从规定治疗方案的数据的语音数据124。在本文中使用的“包括指示患者是否遵从规定治疗方案的数据的语音数据”是指包括信息性语音数据的语音数据，信息性语音数据即可以从其确定患者遵从规定治疗方案的语音数据。除了信息性语音数据之外，“包括表示患者是否已经遵从规定治疗方案的数据的语音数据”还可以包括非信息性语音数据，非信息性语音数据即，不提供任何与患者是否遵从规定治疗方案有关的信息并且无法从其确定患者是否遵从规定治疗方案的语音数据。如本文所使用的，“语音数据”可以指以下项中的任何一项或全部：包含一个或多个含语音的部分和一个或多个不含语音的部分的数字化音频信号，非语音包含部分已经从其删除以留下一个或多个含语音部分的数字化音频信号，从包含语音的数字化音频信号导出或计算出的语音模式数据，或者从包含语音的数字化音频信号导出或计算出的语音参数数据。“语音数据”可以包括几种类型的数据，例如一个或多个数字化音频信号，一个或多个语音模式和/或一个或多个语音参数。

在一方面，信号处理电路122包括语音处理器202。在一方面，语音处理器202被配置为处理至少一个音频信号116以识别至少一个音频信号116的包含患者的自发性语音的至少一部分。在一方面，语音处理器202被配置为处理至少一个音频信号116以排除至少一个音频信号116的不包含患者的自发性语音的至少一部分。在一方面，语音数据124包括至少一个音频信号116的包含患者的自发性语音的至少一部分。

在一方面，语音处理器202被配置为处理至少一个音频信号116以确定患者的至少一个语音模式142。在一方面，语音数据124包括患者的至少一个语音模式142。

语音模式可以被定义为一致的特征的包括由质量、动作或倾向组成的重复或相应部分的分布或排列的语音形式、风格或方法。在一个实施方式中，语音模式可以包括措辞、演说技巧、音调变化和/或语调的一个或多个品质。在一个实施方式中，语音模式可以包括词汇层面、语句层面或语篇层面的语言方面。在一个实施方式中，语音模式可以符合思想、语言和沟通量表和/或思想和语言索引。描述语音模式和语言水平以及用于研究它们的工具的综述包括covingtonm.a.等人的“schizophreniaandthestructureoflanguage:thelinguist’sview,”schizophreniaresearch77:85–98,2005，以及kuperberg和caplan的(2003bookchapter:languagedysfunctioninschizophrenia)，这两者都通过引用并入本文。

在一个实施方式中，语音模式包括在词汇层面确定的语音模式。语音模式可以包括例如暂停、单词或短语的频率。例如，语音模式可以包括暂停的频率。较高频率的停顿或降低的语言流畅性可以指示与脑病变相关的失语症，例如双相情感障碍、抑郁症或精神分裂症。例如，语音模式可以包括言语障碍(“唔”和“嗯”)的频率。高于平均频率的言语障碍可能表示语音放缓、无法清楚地思考、或有意尝试表现不受疾病影响，所有这些都与心理病理学有关。例如，语音模式可以包括暂停和言语障碍的分布。停顿和言语障碍的高频率和特殊分布可能表示与精神分裂症相关的命名性失语或与由于脑损伤引起的失语症相关的命名性失语。例如，语音模式可以包括新词和/或单词近似的频率，或者舌躁狂(glossomania)。高于平均频率的新词和/或词近似或高于平均频率的舌躁狂(glossomania)与诸如精神分裂症、情感分裂性精神障碍或躁狂症之类的疾病相关。例如，语音模式可以包括单词生成的频率。低于规范的单词生成频率可能表明脑疾病(如精神分裂症)。在语音中(如在重音语音中)，速度过快可能表示诸如双相情感障碍或躁狂症之类的脑紊乱，而降低速度可能表示抑郁或抑郁发作。例如，模式可以包括类型:标记比(即，不同单词的数量(类型)与所使用的单词的总数(标记)成比例)。通常低于规范的类型:标记比可以指示精神分裂症。例如，语音模式可以包括特定词的频率。定量词数已被用作识别和检查包括重度抑郁症、偏执狂和躯体化障碍的异常心理过程的工具。高频率的负面情感词或死亡相关词可能表示抑郁症。心理上相关的单词可以包括在语言查询和词语计数(liwc)程序的一个或多个词典中列出的那些词(参见tausczik和pennebaker的“thepsychologicalmeaningofwords:liwcandcomputerizedtextanalysismethods,”journaloflanguageandsocialpsychology29(1):24–54,2010，其通过引用并入本文)。被解释为携带规范性情感品质的词在两个程序的词典(affectivenormsforenglishwords(anew)和dictionaryofaffectinlanguage(dal))中都有发现(参见whissellc.的“acomparisonoftwolistsprovidingemotionalnormsforenglishwords(anewandthedal),”psycholrep.,102(2):597-600,2008，其通过引用并入本文)。

在一个实施方式中，语音模式包括在语句层面或语篇层面确定的语音模式。例如，语音模式可以包括一致的语法风格。包含在语法上偏离规范的风格的模式可能包括过度使用一般过去时，其表示与被讨论的主体分离。包括在语法上偏离规范(例如由较高百分比的简单句子以及在复合句中的较少的从句所反映的偏离规范)的风格的模式可能表示精神分裂症。例如，语音模式可以包括句法复杂度的比率(子句数量，以及关系从句：总句比)。异常比例可能表明脑疾病。例如，语音模式可以包括从句的频率。精神病患者的语音中已经观察到从句的增加(参见，例如，hancock等人的“hungrylikethewolf:aword-patternanalysisofthelanguageofpsychopaths,”legalandcriminologicalpsychology,2011；doi:10.1111/j.2044-8333.2011.02025.x，其通过引用并入本文)。例如，语音模式可以包括词汇内容(例如语义或者语句启动)的相关性。异常启动的语音模式可能表明脑疾病(如精神分裂症)。例如，语音模式可以包括一个或多个使用(例如通过引用、连词或词汇衔接所表示的)衔接(cohesivetie)的频率。在患有精神分裂症的患者中观察到低频率的引用关系。例如，语音模式可以包括语篇中的分层结构，例如，其中命题从中心命题分支出来的系统结构。缺乏系统结构的语音模式可能表明精神分裂症。

例如，包括在语句层面或语篇层面确定的语言模式的语音模式可以包括(患者正在谈论的)思想内容的表示。例如，语音模式可以包括思想形式的表示(想法、句子和单词组合在一起的方式)。包含与(例如，根据群体模式确定的)预期的那些不同的内容或思想形式的表示的语音模式可以指示诸如精神分裂症之类的心理障碍。在精神分裂症中观察到的内容或思想形式的表示的例子包括脱轨、失去目标、持续言语(perseveration)和接触性离题(tangentiality)。例如，语音模式可以包括语言语用学的方面(例如，内聚或一致性)。语用学中的异常模式可能表明脑紊乱，如精神分裂症或躁狂症。covington等人的同上文献、以及kuperberg和caplan的同上文献讨论了语音模式和思想内容的例子。基于周围语境和语义内容分析的词性(例如名词、动词、形容词等)的分类程序已经被开发，并且可以在wmatrix界面(http://ucrel.lancs.ac.uk/wmatrix/)下获得，并被用于分析精神病患者的语音(见hancock的同上文献)。

在一个实施方式中，语音模式包括音质。在一个实施方式中，语音模式包括音量。例如，过大或降低的音量可能指示脑疾病的症状。在一个实施方式中，语音模式包括韵律(语音的节奏、重音和语调)。例如，失语韵能或扁平化的语调可以指示精神分裂症。在一个实施方式中，语音模式包括发声的音质。在一个实施方式中，语音模式包括音调或音色。例如，在精神分裂症患者中观察到音调异常。例如，紧张的音质、窒息的声音或吱吱的声音(喉音化)可能表示心理障碍。语言学中的音质和音量由covington的同上文献讨论。

例如，至少一个语音模式142可以以数字或分类形式在语音数据124中表示。例如，以数字形式表示的语音模式可以包括表示一个或多个语音参数的一个或多个数值。为了评估/监测特定脑相关疾病的目的，可以选择以语音模式表示的特定语音参数。例如，在一方面，用于评估/监测抑郁症的语音模式包括表示以下参数的值：语音音量、单词生成频率、停顿频率和负值单词(negativevaluewords)的频率。在另一方面，用于评估/监测精神分裂症的语音模式包括表示单词生成频率、停顿频率、不流利频率、类型:标记比、和语音音量的值。语音参数或模式可以以分类形式在语音数据124中表示；例如，单词生成的频率可以被分类为低、中或高，而非由特定数值表示。

在一方面，信号处理电路122包括比较器210，比较器210用于将患者102的至少一个语音模式142与至少一个特征性语音模式212进行比较，以确定患者是否已经遵从规定治疗方案。在一方面，比较器210被配置为将患者的至少一个语音模式142与多个特征性语音模式2121...212n进行比较，以确定患者是否已经遵从规定治疗方案。例如，在一方面，这种比较的结果是“患者已经遵从”或“患者尚未遵从”。在一方面，信号处理电路122被配置为确定患者102未能遵从规定治疗方案。在一方面，信号处理电路122被配置为确定患者102已经遵从规定治疗方案104。遵从性的确定可以通过相对于参数的特征阈值或范围值的一个或多个参数的阈值、开窗或距离计算来完成。例如，对于给定参数，高于特征阈值的患者参数值可以指示患者对规定治疗方案的遵从性，而等于或低于阈值的患者参数值可以指示不遵从性。作为另一示例，位于参数的特征值的范围内的患者参数值可以指示遵从性，而在特征值范围之外的患者参数值指示不遵从性。比较器210可以利用各种类型的距离计算来确定患者参数值是否在阈值距离内或在距特征值的距离范围内。基于一个或多个参数或数据值的距离计算是已知的(包括但不限于最小二乘的计算)。在一方面，信号处理电路122被配置为基于确定语音是否对应于多个特征性语音模式中的至少一个来确定患者是否已经遵从规定治疗方案。例如，多个特征性语音模式可以包括多个特征性语音模式，每个特征性语音模式对应于在不同治疗方案(例如不同剂量的药物)下获得的患者语音模式。通过识别患者语音模式匹配或最接近哪个特征性语音模式，可以确定患者服用的药物剂量。例如，患者可能服用了药物，但剂量较小或者通常比规定的少。因此，患者的语音模式与和较小剂量的药物相关联的特征性语音模式相匹配，指示患者部分而非完全遵从规定治疗方案。

在一方面，语音处理器202被配置为处理至少一个音频信号116以确定指示患者是否已经遵从规定治疗方案的至少一个语音参数214。例如，语音参数包括但不限于：韵律、节奏、重音、语调、变化、强度/音量、音调、音素节段的长度、和上升段的长度的度量。在一方面，语音数据124包括至少一个语音参数214，语音参数214可以包括例如韵律、节奏、重音、语调、变化、强度/音量、音调、音素节段的长度以及上升段的长度中的一个或多个。在一方面，信号处理电路122包括比较器210，比较器210用于将患者的至少一个语音参数214与至少一个特征性语音参数216进行比较，以确定患者是否已经遵从规定治疗方案。在一方面，比较器210被配置为将患者的至少一个语音参数214与多个特征性语音参数2161...216n进行比较，以确定患者是否已经遵从规定治疗方案。例如，在一方面，这种比较的结果是“患者已经遵从”或“患者尚未遵从”。在一方面，比较器210被配置为将患者的至少一个语音参数214与多个特征性语音参数2161...216n进行比较，以确定患者对规定治疗方案的遵从性水平。可以利用比较器210使用阈值、窗口或距离测量来执行遵从性、不遵从性或遵从性水平的确定，例如，如上文所述。类似地，使用如上所述的方法，可以利用用于各种类型的语音数据的比较器210通过将患者语音数据136与一个或多个特征性语音数据集2181...218n进行比较来实现确定患者102对规定治疗方案的遵从性或不遵从性。

在一些方面，信号处理电路122将源自患者102的患者语音数据136与源自其他个体的语音和/或存在于音频信号116中的其它声音分离。在一方面，信号处理电路122包括患者识别电路150，患者识别电路150被配置为根据在患者位置108处感测到的至少一个身份信号152来确定患者的存在。信号处理电路122被配置为至少部分地基于患者识别电路150对患者的存在的确定(如存在信号154所示)来检测来自患者102的自发性语音120。识别来自患者102的语音120可能是重要的，例如，如果在患者位置108存在或预期存在多于一个的个体，使得音频信号116可以包含来自不是患者102的个体的语音或除了来自患者102的语音之外还有来自其他个体的语音。在各个方面，确定患者102的身份和/或存在可以有助于将来自患者102的语音与来自其他人的语音或来自任何其他来源的非语音的声音区分开，并且可以确保基于分析患者语音数据的结论反映患者102对规定治疗方案的遵从性。

各种类型的身份信号152可以提供关于患者102的存在和身份的信息。在一方面，身份信号152包括音频信号116的至少一部分，其中患者识别电路150被配置为分析音频信号116，以通过(例如，利用语音模式匹配模块156)识别类似于患者的已知语音的音频信号116的至少一部分来确定患者102的存在，并且其中信号处理电路122被配置为通过识别对应于从音频信号检测到的患者的存在的语音数据124来检测来自患者102的自发性语音，以获得患者语音数据136。例如，可以使用连续语音系统来识别说话者，如chandra，e.和sunitha，c的“areviewonspeechandspeakerauthenticationsystemusingvoicesignalfeatureselectionandextraction,”ieeeinternationaladvancecomputingconference,2009.iacc2009,page(s):1341–1346,2009(doi:10.1109/iadcc.2009.4809211)中所描述的，其通过引用并入本文。在一方面，患者识别电路150被配置为分析语音数据信号128，以基于语音数据信号的频率来确定患者的存在。可以使用幅度或相位谱分析，如mccowan,i.；dean,d.；mclaren,m.；vogt,r.；和sridharan,s.的“thedelta-phasespectrumwithapplicationtovoiceactivitydetectionandspeakerrecognition,”ieeetransactionsonaudio,speech,andlanguageprocessing,2011,volume:19,issue:7,page(s):2026–2038(doi:10.1109/tasl.2011.2109379)中所描述的，其通过引用并入本文。

在另一方面，身份信号152包括从患者位置108处的成像装置160接收的图像信号，其中患者识别电路150被配置为分析图像信号以确定患者的存在并生成存在信号154，并且其中信号处理电路122被配置为通过识别与从图像信号检测到的患者的存在相对应的语音数据(如由存在信号154指示的)来检测来自患者的自发性语音，以获得患者语音数据136。成像装置160可以包括相机162或本领域技术人员已知的其他类型的成像装置。在一方面，患者识别电路150被配置分析图像信号，以例如使用如wheeler,frederickw.；weiss,r.l.；和tu,peterh.的“facerecognitionatadistancesystemforsurveillanceapplications,”fourthieeeinternationalconferenceonbiometrics:theoryapplicationsandsystems(btas),2010page(s):1-8(doi:10.1109/btas.2010.5634523),以及moihoonyap；ugail,h.；zwiggelaar,r.；rajoub,b.；doherty,v.；appleyard,s.；和hurdy,g.的“ashortreviewofmethodsforfacedetectionandmultifractalanalysis,”internationalconferenceoncyberworlds,2009.cw'09.,page(s):231–236(doi:10.1109/cw.2009.47)(两者均通过引用并入本文)中所描述的方法利用面部识别模块162通过面部识别来确定患者的存在。在一方面，患者识别电路150被配置为分析图像信号，以利用步态分析模块164通过步态分析来确定患者的存在。基于步态分析的患者的识别可以例如通过如2008年2月12日授予cutler以及gaba,i.和kaurp.的名称为“biometricidentificationonthebasisofbpnnclassifierwithothernoveltechniquesusedforgaitanalysis”的美国专利7,330,566，intl.j.ofrecenttechnologyandengineering(ijrte)issn:2277-3878,vol.2,issue4,sept2013,pp.137–142中描述的方法来进行，两者都通过引用并入本文。

在一方面，身份信号152包括来自患者位置108处的至少一个生物特征传感器166的生物特征信号，其中，患者识别电路150被配置成分析生物特征信号以确定患者102的存在，并且其中信号处理电路122被配置为通过识别与利用生物特征信号分析模块168根据生物特征信号确定的患者的存在相对应的语音数据来检测来自患者的自发性语音。生物识别可以包括如本文别处所描述的面部和步态识别，以及基于各种其他生理或行为特征(例如指纹、声音、虹膜、视网膜、手几何特征、笔迹、击键模式)的识别，例如，如；adhyaru,,d.m.；sharma,a.k.；和zaveri,t.h.的“asurveyofautomatedbiometricauthenticationtechniques”nirmauniversityinternationalconferenceonengineering(nuicone),2013,page(s):1-6(doi:10.1109/nuicone.2013.6780190)中所描述的，其以引用方式并入本文。2012年7月24日授权给zhang等人的美国专利8,229,178(其通过引用并入本文)描述了一种用于以可见光和红外光获取手掌静脉图像并从图像中提取特征以用于个体身份认证的方法。生物识别可以基于视网膜或虹膜的成像，如于1996年11月5日授予wildes等人的美国专利no.5,572,596以及于1987年2月3日授权给flom等人的美国专利no.4,641,349中所述，两者各自通过引用并入本文。也可以使用几种类型的身份信号的组合(例如，语音和视频，如aleksic,p.s.和katsaggelos,a.k.“audio-visualbiometrics,”proceedingsoftheieeevolume:94,issue:11,page(s):2025–2044,2006(doi:10.1109/jproc.2006.886017)中所描述的，其通过引用并入本文)。

在一方面，身份信号152包括由患者102经由用户输入设备260输入的至少一个认证因素，例如安全标记、密码、数字签名或加密密钥。用户输入设备260可以包括本领域普通技术人员众所周知的各种类型的用户输入设备或控件，其包括但不限于键盘、触摸板、触摸屏、鼠标、操纵杆、麦克风或其他语音输入、按钮或开关。本地系统106中的一个或多个用户输入设备260可用于接收与本地系统106的操作相关的各种类型的用户输入，不限于认证因素的输入。

在另一方面，身份信号152包括识别本地系统106的设备或组件的设备标识码262。设备标识码262可以是例如手机识别码，例如电子序列号、移动识别码或系统识别码。在各个方面，设备识别码262识别手机180、计算系统182或基于微处理器的独立设备186、或其组件。假如所识别的设备(例如个人计算机或手机)一直仅由患者102使用，则设备识别码262可以用于识别患者102。

在一方面，身份信号152包括例如来自rfid装置170的射频识别(rfid)信号，rfid装置170可由患者102携带、穿戴或以其他方式与患者102相关并由rfid传感器282感测。rfid装置170可以是与患者相关联的标签或芯片中的无源rfid，并且可以使用可以利用有源rfid读取器感测的rfid传感器282。

在一方面，提供存在信号154作为信号处理电路122的输入。患者102的存在可以由存在信号154的值指示。例如，在一些方面，存在信号154是二进制信号；例如，如果患者存在，则存在信号154具有高值，如果患者不存在，则存在信号154具有低值(反之亦然)。在一方面，只有当存在信号154的值指示患者102存在时，才从音频信号116获取患者语音数据124。替代地，在一些方面，存在信号154是指示患者存在的概率的连续值信号。例如，如果患者存在的概率为100％，则存在信号154的值为100；如果患者存在的概率为零，则存在信号154的值为零；如果患者存在的概率为中间概率，则存在信号154的值为中间值。应当理解，在一些情况下，确定患者是否存在将是相对简单的，在这种情况下二进制存在信号可能是适当的，而在其他情况下(例如，在患者的存在必须与其他个体的存在区分开的情况下)，鉴定患者的存在存在错误的可能性(具有潜在依赖于存在的其他个体的数量和身份的错误的可能性)，使得指示患者存在的概率可能更为合适。

图3提供了关于监测位置112处的监测系统110的更多细节。在一方面，监测系统110中的语音识别电路140包括患者识别电路300，患者识别电路300被配置为根据在监测位置112处接收到的来自患者位置的至少一个身份信号302来确定患者的存在，其中语音识别电路140被配置为至少部分地基于通过患者识别电路300对患者的存在的确定来识别对应于语音数据124中的来自患者的语音的患者语音数据136。

患者的存在由存在信号304的值指示。在一些方面，存在信号154是二进制信号；例如，如果患者存在，则存在信号304具有高值，如果患者不存在，则存在信号304具有低值(反之亦然)。替代地，存在信号304是指示患者存在的概率的连续值信号。例如，如果患者存在的概率为100％，则存在信号304的值为100；如果患者存在的概率为零，则存在信号304的值为零；如果患者存在的概率为中间概率，则存在信号304的值为中间值。如上文所述，在一些情况下，确定患者是否存在将是相对简单的，并且二进制存在信号可能是适当的，而在其他情况下(例如，在患者的存在必须与其他个体的存在区分开的情况下)，鉴定患者的存在存在错误的可能性(具有潜在依赖于存在的其他个体的数量和身份的错误的可能性)，使得指示患者存在的概率可能更为合适。

在一方面，身份信号302包括语音数据信号128的至少一部分，并且患者识别电路300被配置成分析语音数据信号128以通过利用语音比较器306识别语音数据信号128的类似于的患者的已知语音数据信号的至少一部分来确定患者的存在。因此，语音识别电路140被配置为通过识别对应于从语音数据信号128检测到的患者的存在的语音数据124来识别患者语音数据136。例如，可以使用连续语音系统来识别说话人，如chandra,e.和sunitha,c.的“areviewonspeechandspeakerauthenticationsystemusingvoicesignalfeatureselectionandextraction,”ieeeinternationaladvancecomputingconference,2009.iacc2009,page(s):1341–1346,2009(doi:10.1109/iadcc.2009.4809211)中所描述的，其通过引用并入本文。在一方面，患者识别电路300被配置成分析语音数据信号128，以便利用频率分析器308基于语音数据信号的频率分析来确定患者的存在。可以使用幅度或相位谱分析，如mccowan,i.；dean,d.；mclaren,m.；vogt,r.；和sridharan,s.的“thedelta-phasespectrumwithapplicationtovoiceactivitydetectionandspeakerrecognition,”ieeetransactionsonaudio,speech,andlanguageprocessing,2011,volume:19,issue:7,page(s):2026–2038(doi:10.1109/tasl.2011.2109379)中所描述的，其通过引用并入本文。

在一方面，身份信号302包括从患者位置处的成像装置(例如，如图2所示的成像装置160)接收的图像信号，其中患者识别电路300被配置为分析图像信号以确定患者的存在，并且其中语音识别电路140被配置为通过识别对应于从图像信号检测到的患者的存在的语音数据124来识别患者语音数据136。例如，患者识别电路300可以被配置为分析图像信号，以利用面部识别电路310例如使用如wheeler,frederickw.；weiss,r.l.；和tu,peterh.的“facerecognitionatadistancesystemforsurveillanceapplications,”fourthieeeinternationalconferenceonbiometrics:theoryapplicationsandsystems(btas),2010page(s):1-8(doi:10.1109/btas.2010.5634523),以及moihoonyap；ugail,h.；zwiggelaar,r.；rajoub,b.；doherty,v.；appleyard,s.；和hurdy,g.的“ashortreviewofmethodsforfacedetectionandmultifractalanalysis,”internationalconferenceoncyberworlds,2009.cw'09.,page(s):231–236(doi:10.1109/cw.2009.47)(两者均通过引用并入本文)中所描述的方法通过面部识别来确定患者的存在。替代地或另外地，患者识别电路300可以被配置为分析图像信号，以利用步态分析电路312通过步态分析来确定患者的存在。基于步态分析的患者的识别可以例如通过如于2008年2月12日授予cutler和gaba,i.和kaurp.的名称为“biometricidentificationonthebasisofbpnnclassifierwithothernoveltechniquesusedforgaitanalysis”的美国专利7,330,566，intl.j.ofrecenttechnologyandengineering(ijrte)issn:2277-3878,vol.2,issue4,sept2013,pp.137–142(两者都通过引用并入本文)中所描述的方法来进行。

在一方面，身份信号包括来自患者位置108处的至少一个生物特征传感器166(如图2所示)的生物特征信号，其中图3中的患者识别电路300被配置为分析生物特征信号，以使用生物特征分析电路314来确定患者的存在，并且其中语音识别电路140被配置为通过识别对应于从生物特征信号检测到的患者的存在的语音数据124来识别患者语音数据136。可以如本文别处所述进行生物特征信号分析。

在一方面，身份信号152包括至少一个认证因素，其可以例如是安全标记、密码、数字签名或加密密钥。在一方面，患者通过用户输入设备(例如，图2中的用户输入设备260)输入认证因素。用户输入设备260可以包括本领域普通技术人员众所周知的各种类型的用户输入设备或控件，其包括但不限于键盘、触摸板、触摸屏、鼠标、操纵杆、麦克风或其他语音输入。

在一方面，患者识别电路300包括用于基于认证因素确定患者身份的认证电路316。在一些方面，身份信号302包括手机识别码，其可以是例如电子序列号、移动标识号或系统识别码，并且患者识别电路300包括手机识别电路318。也可以使用几种类型的身份信号的组合(例如，语言和视频，如aleksic,p.s.和katsaggelos,a.k.的“audio-visualbiometrics,”proceedingsoftheieeevolume:94,issue:11,page(s):2025–2044,2006(doi:10.1109/jproc.2006.886017)中所描述的，其通过引用并入本文)。

应当理解，当本地系统106体现为配置有应用软件的手机时，身份信号302可以方便地是手机识别码，如图2中的180所示。与此相关的是，患者识别电路300包括手机识别电路318。在另一方面，身份信号302包括例如来自与患者位置108处的患者102相关联的rfid装置170的rfid信号，如结合图2所示和所述，并且患者识别电路300包括rfid电路320

在一方面，监测系统110包括输入设备330，输入设备330用于接收指示为患者规定的治疗方案的处方信息332。输入设备330可以是适于从例如医疗保健提供者151接收处方信息的用户输入设备334(例如，键盘、触摸板、触摸屏、鼠标、操纵杆、麦克风或其他语音输入等)或适于从另一设备(例如，计算机系统、网络系统、手机、条形码读取器、闪存驱动器、磁盘驱动器等，如相关领域中公知的经由有线或无线连接)接收数据的数据输入设备336。

在一方面，监测系统110包括至少一个数据存储设备340，其用于存储指示为患者规定的治疗方案的处方信息。例如，存储在数据存储设备340中的数据可以包括但不限于语音数据124、处方信息332(包括规定治疗方案的细节)、存储的关于设备状态的消息、设备设置、指令或结论。数据存储设备340是形成监测系统110的一部分的数据存储设备或系统，或者可由例如在服务器和/或基于云的数据存储系统上的监测系统110访问。在一方面，例如，数据存储设备340例如包括一个或多个包含电子医疗记录的数据库。

在各个方面，接收从患者位置108发送到监测位置112的语音数据信号128的至少一个接收装置130包括无线接收器350、计算机网络连接352、usb端口354或计算机驱动器356。因此，数据或信息传输到接收装置130包括无线或有线传输以及涉及基于设备的传输，基于设备的传输涉及从患者位置108处的本地系统106经由数据存储设备(例如，闪存或dvd)传送数据到从数据存储设备读取数据的监测系统110中的数据读取装置(usb端口354或计算机驱动器356)。在一些方面，监测系统110包括多于一个的接收装置，并且多个接收装置可以是相同或不同的类型。在一些方面，接收装置130从患者位置108处的本地系统106接收各种类型的数据和/或信息，而不限于语音数据信号128。此外，在一些方面中，接收装置130从除了本地系统106以外的设备和系统接收数据或信息。例如，在一些方面，接收装置130还可以用作数据输入设备336。

在一方面，语音识别电路140和遵从性确定电路144中的至少一个包括语音处理器(参见例如语音识别电路140中的语音处理器360和遵从性确定电路144中的语音处理器362)。在一方面，单个语音处理器可以由语音识别电路和遵从性确定电路共享。

在一方面，遵从性确定电路144包括用于分析患者语音数据136以确定至少一个患者语音模式142的语音处理器362以及用于将至少一个患者语音模式142与一个或多个特征性语音模式3681-368n进行比较的比较器366。一个或多个特征性语音模式3681-368n可以存储在数据存储设备340中。在一些方面，比较器366的操作可以与比较器210的操作基本相似；然而，应当理解，不需要在患者位置108和监测位置112两者处执行相同的语音处理功能。因此，在一些方面，系统100包括本地系统106中的比较器210或监测系统110中的比较器366，而非两者兼有。在其他方面，系统100包括某种程度的冗余，使得本地系统106包括比较器210，并且监测系统110包括比较器366。

系统功能的各个方面可以分布在本地系统106和监测系统110之间。关于语音信号的处理，如果大多数语音处理发生在监测系统110中，则在语音数据信号128中发送的语音数据可以被最低限度地处理。另一方面，如果在本地系统106中执行大部分语音处理，则语音数据信号128可以包含经处理的语音数据(例如，语音模式和/或参数)。然而，即使在本地系统106中执行语音处理，也可以在语音数据信号128中包括经处理和未处理的语音数据两者(例如，原始语音数据以及语音参数和/或语音模式)。

在一些方面，患者语音数据136可以直接与特征性语音数据集进行比较，而不是首先由语音处理器362处理以确定患者语音模式142使得在患者语音模式142和特征语音模式3681-368n之间进行比较，如上所述。一方面，遵从性确定电路144中的比较器366将患者语音数据136与指示特征性语音模式的一个或多个特征性语音数据集3701-370n进行比较，其中每个所述特征性语音数据集指示特征性语音模式。

在上述情况下，由比较器366执行的比较的结果是患者语音数据(或从其导出的患者语音模式)是否匹配一个或多个特征性语音数据集或语音模式的确定。如上所述，如果存在匹配，则生成关于患者是否遵从规定治疗方案的结论149。实际上，由比较器366执行的比较(例如，其可以包括如上所述的阈值、窗口化、距离计算)将导致由遵从性确定电路产生信号，该信号至少指示患者是否已经遵从规定治疗方案，并且替代地或另外地，指示患者对规定治疗方案的遵从性水平。

一方面，遵从性确定电路144被配置为确定患者不遵从规定治疗方案。在某些情况下，仅当患者不遵从规定治疗方案时才通知医疗保健提供者151(或与患者的健康和福利相关的另一方，例如家长、家庭成员、看护人、医护人员)。可以通过利用报告电路148报告结论149来提供通知。替代地或另外地，在一些方面，遵从性确定电路144被配置为例如通过产生确定145来确定患者已经遵从规定治疗方案。在一些方面，如确定145所示，当患者遵从规定治疗方案时，监测系统110利用报告电路148报告结论149。应当理解，在各个方面，遵从性确定电路可以被配置为确定遵从性和不遵从性，以及额外地或者替代地，确定遵从性水平(在特定水平下或简单地部分遵从)，如确定145的值所示。遵从性或缺乏遵从性可以由显示的报告或电子邮件中适当的文本或数值表示，例如由报告电路148报告，或由数据存储电路382存储的数据中的二进制值表示。替代地或另外地，遵从性水平可以由连续值(例如，百分比遵从性)或从对应于不同遵从性水平(例如不遵从性、低遵从性、中级遵从性、近乎完全遵从性、完全遵从性)的多个文本描述符中选择的文本描述符表示。报告电路148适当地(例如，通过包括伴随确定的值的适当消息)使得能将确定145格式化，并且能基于用户偏好来决定是否报告结论以及如何报告结论。例如，谁被通知(医疗保健提供者与家庭成员)或如何提供通知(存储在事件记录中、通过电子邮件或通过发短信到手机)可能取决于患者的遵从性水平和患者的具体情况。报告电路148可以根据不遵从性可能对患者造成的问题的严重性而生成不同级别的通知。

在各个方面，报告电路148用于向医疗保健提供者151或另一方报告结论149。在一方面，报告电路148包括显示设备372。报告电路148可以包括用于生成通知的电路。例如，可以在显示设备372上显示通知。生成通知可以包括从数据存储设备340检索存储的通知374，通知374例如是从存储在数据存储设备340中的一个或多个通知中选择的，如上所述关于本地系统106中的通知电路250所描述的。例如，通知可以采取文本或数字代码的形式。

在另一方面，报告电路148包括用于向无线设备376发送通知的电路(例如，无线发送器378)。无线设备376可以是例如由有兴趣跟踪患者状况的医疗保健提供者或家庭成员使用的寻呼机、手机或其他无线设备。

在另一方面，报告电路148包括用于生成音频警报的音频警报电路380，例如通过扬声器传送音调或语音警报，或激活铃声、蜂鸣器、呼叫器等以通知医疗保健提供者151患者状态。

在另一方面，报告电路148包括用于在例如事件历史390中的数据存储设备中存储通知的数据存储电路382。例如，数据存储电路382可以使得通知能结合关于例如从定时电路386生成的、获得的通知的时间的信息存储在事件历史390中。在一方面，定时电路386包括时钟388和/或定时器396。事件历史390可以是受试者的电子医疗记录的一部分，并且可以局部地存储在监测系统110或其他地方。

通过参考图4-7所示的示例可以更好地理解图1-3整体上示出的系统和系统组件。

图4描绘了用于监测患者402对规定治疗方案的遵从性的系统400的实施方式，系统400与患者的个人计算机410结合实施。在一方面，系统400用于监测患者402的遵从性，同时患者402参与与医疗保健提供者408的视频咨询。在另一方面，系统400可以另外地(或替代地)在利用数据流设备428的路由活动期间被用于监测患者402的遵从性，数据流设备428由计算机410的usb端口供电。

系统400包括患者位置处的系统404以及由医疗保健提供者408在监测位置处使用的监测系统406。系统404包括个人计算机系统，个人计算机系统包括计算机410、用于检测患者语音414的麦克风412、显示器416、相机418(这里示出为内置于显示器416中，但也可以单独包装)和键盘420。

在图4的示例中，在第一监测模式中，患者402参与与医疗保健提供者408的视频咨询，患者语音数据由麦克风412捕获，患者图像数据由照相机418捕获，并且语音和图像数据两者经由网络422发送到监测系统406的计算机430。患者402的图像432显示在显示器434上，以供医疗保健提供者408观看。照相机436捕获医疗保健提供者408的图像424，图像424经由网络422发送到系统404，其中它显示在显示器416上。麦克风438从医疗保健提供者408捕获语音数据，语音数据也被发送到系统404，并且可以经由扬声器426传送到患者402。类似地，患者语音数据可以经由扬声器446被呈现给医疗保健提供者40。除患者图像432之外，包含关于患者402对规定治疗方案的遵从性的结论的报告448显示在显示器434上。在图4的示例中，报告448包括患者id号、日期、时间和关于患者遵从性的陈述(例如“患者语音参数指示部分遵从规定治疗方案”)的列表。当登录以进行视频会议时，由患者402输入认证因素(例如，登录和密码)来确定患者身份。

在患者正在计算机410上或附近工作但不一定与医疗保健提供者408进行视频会议时使用的第二监测模式中，数据流设备428利用内置麦克风从患者402捕获语音，并使得能将语音数据传输到网络422。患者身份由语音识别确定。患者语音数据经由网络422从数据流设备428发送到监测系统406，以用于处理并报告给医疗保健提供者408。

在另一示例中，图5描绘了用于监测患者502对规定治疗方案的遵从性的包括位于患者位置506处的基于微处理器的独立设备504的系统500。在一方面，独立设备504配置为在最少的用户控制的情况下便于操作。独立设备504包括被设计为执行本文所描述的功能的专用硬件、固件和/或软件。设备504是基于微处理器的独立设备，其中患者位置506处的计算能力由专用设备提供，并且系统不利用例如患者位置处的个人计算机或手机的计算能力；然而，独立设备504可以与患者位置处以及监测位置508处的其他系统组件结合操作。独立设备504包括用于感测患者语音以及背景声音的麦克风510。在图5的示例中，患者502遭受抑郁症，其中在病症发作期间患者的活动度和/或健谈率低于平常。患者语音的内容也可能在发作之前或期间发生变化。患者语音的数量和内容都可能表示患者的精神状态，因此可能表示患者对规定治疗方案的遵从性。如果存在患者502，并且麦克风510检测到在一天中预期发生语音或活动的时间内包含很少或不包含患者的语音或身体活动声音的音频信号，则设备504生成指示患者502不遵从规定治疗方案的报告。可以通过利用设备504中的rfid传感器感测患者502佩戴的rfid臂带512的存在来检测患者在设备504附近的存在以及患者的身份。设备504包括用于跟踪当天的时间的时钟/定时设备。如果检测到患者对规定治疗方案的不遵从性，则设备504经由网络516将信息发送到监测位置508处的计算系统514。计算系统514包括计算机518、显示器520和键盘522。计算机518呈现信息524，信息524包括关于显示器520上的患者502的报告526，以供医疗保健提供者528观看。

图6描绘了用于监测患者遵从性的系统600的示例，其适合于监测群体设置(例如，集体家庭)中的患者602。系统600包括患者位置606中的本地系统604和监测位置610中的监测系统608。本地系统604包括成像装置612，成像装置612在本例中为摄影机，并且麦克风614连接到电路616。电路616将包含来自麦克风614的语音信号的语音数据信号618以及包含来自成像装置612的视频信号的身份信号620发送到网络622并从网络622发送到监测系统608。电路616包括传统的闭路电视电路，闭路电视电路(例如，通过放大和过滤)处理语音636，然后将其发送到监测系统608。监测系统608包括通过数据链接628连接到显示器626的计算机624。监测系统608可以位于与本地系统604分开的集体家庭的房间中，例如通过lan或wan连接到本地系统604。包含在身份信号620中的视频数据被用于生成与报告632一起显示在显示器626上的图像630，以供医疗保健提供者634(或者替代地，咨询者或例如集体家庭工作人员)观看。基于语音数据信号618的分析由在计算机624上运行的软件生成报告632。基于身份信号618的分析，将来自患者602的语音636与来自第二患者640的语音638分开。在本示例中，身份信号618的分析包括使用如上所述的方法的面部识别或步态分析中的一个或两个。分析来自患者602的语音636，以确定患者602是否已经遵从规定治疗方案。在图6的示例中，患者602显示出激动的身体活动模式(在图像630中可检测)和激动的语音模式(在语音636中可检测的)，这指示患者602未能遵从规定治疗方案。因此，报告632陈述“警报：患者602语音表示不遵从规定治疗方案”。此外，在扬声器644上产生音频警报(嘟嘟声或嗡嗡声)以引起医疗保健提供者634的注意。医疗护理提供者634除了收听扬声器644上呈现的附带音频信号之外，还观察显示器626上患者602的行为。此外，还监测患者640对规定治疗方案的遵从性：患者640的语音可以被检测、与患者602的语音分离、分析，并以相同的方式报告遵从性。例如，在图6中，报告642指示患者640的状态：“状态：患者640语音表示遵从性”。

图7描绘了用于监测患者702对治疗方案的遵从性的系统700的示例。系统700包括由患者702使用的配置有应用软件706的手机704，以及由医疗保健提供者712使用的配置有应用软件710的手机708。系统700用于通过在患者702日常使用手机704(以例如与使用手机718的人716(例如，朋友)通话)的过程中分析患者702的语音714来监测患者702对规定治疗方案的遵从性。在与人716通话的过程中，将包含来自患者702的语音数据的常规手机通话信号720发送到手机网络722，并从手机网络722发送到手机718。类似地，将包含来自人716的语音数据的手机通话信号724从手机718经由手机网络722发送到手机704。第二手机信号726经由手机网络722发送到手机708。第二手机信号726包含语音数据信号730和身份信号732，语音数据信号730和身份信号732由手机708上的应用软件710处理以生成报告734。在一方面，语音数据信号730包含表征患者702语音的语音参数而非语音本身，因此保持患者702的通信的隐私。此外，语音数据信号730不包含来自人716的语音。语音数据信号730的处理通过使用应用软件706在手机704上进行，以执行如本文别处所描述的信号处理功能。如图7所示，报告734以在手机708的屏幕736上显示的文本消息的形式呈现给医疗保健提供者712。

图8示出了如图1-7所示的基于电路的系统的通用形式。虽然本文描述了具体实施方式，但是本领域技术人员将理解，可以以各种方式实现本文所述的方法和系统。这里参考可以被认为是控制/处理电路的各种电路子系统(例如，图1-3中的信号处理电路122、遵从性确定电路144和语音识别电路140)。作为控制/处理电路802的示例，本地系统105包括用于控制至少一个音频传感器114、信号处理电路122和至少一个发送装置126中的至少一个的控制电路。本地系统105的控制电路在各种方面控制其他系统组件和功能，例如，通信电路284、语音处理器202、通知电路250，以及数据存储、通信和输入/输出功能。作为控制/处理电路832的示例，监测系统110包括用于控制至少一个接收装置130、语音识别电路140、遵从性确定电路144和报告电路148以及其他系统组件中的至少一个的控制电路。

如通常在图8中所示，控制/处理电路802包括数字和/或模拟组件804、一个或多个处理器806(例如，微处理器)和存储器808中的任何一个或全部，存储器808可以存储一个或多个程序模块810和/或数据812。如本文所述的系统可以接收来自各种传感器(例如，图8中所示的传感器814和816)的信号。系统800可以包括本领域技术人员已知的其他组件，例如一个或多个电源822和i/o结构824。i/o结构824允许与各种类型的用户界面设备(由用户界面830表示)和各种类型的远程设备832通信，远程设备832可以具有由控制/处理电路834赋予的控制/处理能力。

在一般意义上，本领域技术人员将认识到，本文描述的各种实施方式可以通过具有各种电气部件(例如，硬件、软件、固件、和/或其实际上的任何组合)的各种类型的电路单独地和/或共同地实现。(包括例如图1中的信号处理电路122、语音识别电路140和遵从性确定电路144的)电路包括：具有至少一个离散电路的电路、具有至少一个集成电路的电路、具有至少一个专用集成电路的电路、形成由计算机程序配置的通用计算设备(例如，由至少部分地执行本文所述的处理和/或设备的计算机程序配置的通用计算机，或者由至少部分地执行本文所述的处理和/或设备的计算机程序配置的微处理器)的电路、形成可以包括各种类型的存储器(例如，随机存取，闪存，只读等)的存储器设备的电路、形成通信设备(例如，发送装置126和接收装置130)(例如，调制解调器、通信开关、光电设备等)的电路、和/或其任何非电模拟器件(例如，光学或其他类似物(例如，基于石墨烯的电路))。在一般意义上，本领域技术人员将认识到，可以通过广泛的硬件、软件、固件和/或其任何组合来单独地和/或共同地实现的本文描述的各个方面可以被视为由各种类型的“电路”组成。

本领域技术人员将认识到，本文所述的设备和/或过程的至少一部分可以被集成到数据处理系统中。本领域技术人员将认识到，数据处理系统通常包括以下中的一个或多个：系统单元外壳，视频显示器，诸如易失性或非易失性存储器之类的存储器，诸如微处理器或数字信号处理器之类的处理器，诸如操作系统、驱动器、图形用户界面和应用程序之类的计算实体，一个或多个交互设备(例如，触摸板、触摸屏、天线等)，和/或包括反馈回路和控制马达(例如，用于感测位置和/或速度的反馈；用于移动和/或调节部件和/或数量的控制马达)的控制系统。数据处理系统可以使用合适的商业可用组件(例如通常在数据计算/通信和/或网络计算/通信系统中找到的组件)来实现。

如结合图1所讨论的，本地系统106中的发送装置126和监测系统110中的接收装置130被配置为在两个位置之间提供通信链路。在各个方面，发送装置126和接收装置130提供无线通信链路。无线通信链路也可以在监测系统110和无线设备376之间建立，如图3所示。在各个方面中，无线通信链路包括无线电频率、无线网络、手机网络、卫星、wifi、蓝牙、广域网、局域网或身体局域网通信链路中的至少一个。各种类型的通信链路适合于在两个远程位置之间提供通信。彼此远程的位置之间的通信可以通过电信网络(例如公共或专用广域网(wan))进行。一般来说，远程位置之间的通信被认为是不适合于通过面向物理本地化网络的技术(例如在层1/2的局域网(lan)技术操作(例如以太网或wifi的形式))处理。然而，应当理解，远程通信中使用的通信网络的部分(但不是整体)可以包括适用于物理本地化网络的技术，例如以太网或wifi。在一方面，如果系统组件不在同一个房间、建筑物或校园内，则系统组件被认为是彼此“远程”的。在一方面，远程系统可以包括相隔几英里或更远的组件。相反，如果系统组件位于相同的房间、建筑物或校园内，则它们可能被认为是彼此“局域”的。

图9是与监测患者位置处的患者以确定患者对规定治疗方案的遵从性相关的方法900的流程图。方法900包括：利用患者位置处的至少一个音频传感器来检测包括来自患者的自发性语音的至少一个音频信号，患者患有脑相关疾病并采取用于治疗脑相关疾病的至少一个方面的规定治疗方案，如902所示；利用患者位置处的信号处理电路检测所述至少一个音频信号中的患者的自发性语音，如904所示；利用信号处理电路生成语音数据，该语音数据包括指示患者是否已经遵从规定治疗方案的数据，如906所示；以及利用患者位置处的至少一个发送装置将包含语音数据的语音数据信号发送到监测位置处的接收装置，该语音数据包括指示患者是否已经遵从规定治疗方案的数据，如在908处所示。生成包含包括指示患者是否已经遵照规定治疗方案的数据的语音数据的语音数据信号是利用如图2所示的系统来执行的。

图10-18描绘了如图9所示的方法900的变化和扩展。在图10-18中描绘的方法中，步骤902-908通常如结合图9所描述的。这里和其他地方，用虚线勾画的方法步骤表示包括在一些而不是所有方法方面中的步骤，如相关领域的普通技术人员应当知道的，除了那些在图中具体描述的步骤之外的步骤的组合是可能的。

图10描绘了方法1000，其包括如上所述的步骤902-908，并且还包括接收指示开始根据规定治疗方案治疗患者的信号，以及响应于接收到的指示开始治疗患者的信号而开始感测至少一个音频信号，如1002所示。如图2所示，在一方面，例如，响应于例如通过用户输入设备(例如，键盘或按键)提供的来自医疗保健提供者151的指示开始治疗的输入，将治疗信号272从监测系统110传送到本地系统106。在一些方面，患者102可以经由用户输入设备(例如，键盘或按键)提供输入，以指示治疗已经开始(例如，患者服用了一定剂量的药物)。

图11描绘了另一种方法1100，其包括基本上连续地执行感测至少一个音频信号、检测患者的自发性语音、生成语音数据以及发送语音数据信号中的至少一个，如1102所示。例如，在患者状况不稳定并且可能突然或显著变化的情况下，连续监测可能是适当的，使得需要及时检测和校正。在一方面，方法1100包括间歇地执行感测至少一个音频信号、检测患者的自发性语音、生成语音数据以及发送语音数据信号中的至少一个，如1104所示。对于病情足够稳定而不需要持续监测的患者，间歇感测可能是适合的。间歇感测可以是事件驱动的(例如，当患者使用电话进行通话时，或当患者使用个人计算机时，可以进行感测)。在另一方面，方法1100包括根据时间表执行感测所述至少一个音频信号、检测所述患者的所述自发性语音、生成所述语音数据和发送所述语音数据信号中的至少一个，如1106所示。如图2所示，可以在本地系统106中的定时电路244的控制下根据时间表执行感测。定时电路244包括时钟274和/或定时器276，并且根据存储的时间表278控制感测，例如通过基于时钟274/定时器276的时间在时间表278指定的一个或多个时间发送中断以启动感测。类似地，可以根据时间表398，基于来自时钟388和/或定时器396的时间，通过监测系统110中的定时电路386来控制定时。

如图12所示，在另一方面，方法1200包括利用患者识别电路基于在患者位置处感测到的至少一个身份信号来确定患者的存在，其中利用患者位置处的信号处理电路检测至少一个音频信号中的患者的自发性语音包括至少部分地基于通过患者识别电路对患者的存在的确定来检测来自患者的语音，如1202所示。身份信号可以例如包括：音频信号，如1204所示；图像信号，如1206所示；生物特征信号，如1208所示；或rfid信号，如1210所示。在一方面，方法1200包括响应于利用患者识别电路确定患者的存在而开始检测至少一个音频信号中的患者的自发性语音，如1212所示。例如，在图6的实施方式中，在一方面，响应于基于图像630中的患者602的识别确定患者602的存在，而使用步态或面部识别技术中的一个或两个来开始检测来自患者602的自发性语音。

如图13所示，在各方面，方法1300包括从监测位置接收表示规定治疗方案的信号(例如，图2和图3中的处方信息信号338)，如1302所示；从监测位置接收指令(例如，图2和图3中的指令399)，如1304所示；以及利用患者位置处的通知电路生成通知，如1306所示；并且还可以包括通过电子邮件发送通知，如1308所示；将通知发送到无线设备，如1310所示；以及将该通知存储在数据存储设备中，如1312所示(参见例如通过图2中的通知电路250生成通知的讨论)中的一个或多个。

如图14所示，在方法1400的各个方面中，发送语音数据信号包括发送无线信号，如1402所示；通过因特网发送信号，如1404所示；或将语音数据存储在usb设备上，如1406所示。参见例如如结合图2所示和描述的发送装置126。方法1400可以包括将至少一个音频信号存储在数据存储设备中，如1408所示；将语音数据存储在数据存储设备(例如，图2中的数据存储设备200)中，如1410所示；或者利用患者位置处的所述至少一个发送装置将时间数据发送到接收装置，所述时间数据表示检测到所述自发性语音的时间，如1412所示。方法1400可以包括识别至少一个音频信号的包含患者的自发性语音的至少一部分，如1414所示。方法1400然后还可以包括以下步骤中的一个或两个：将至少一个音频信号的包含患者的自发性语音的至少一部分包括在语音数据中，如1416所示；以及处理所述至少一个音频信号以排除至少一个音频信号的不包含患者的自发性语音的至少一部分，如1418所示。

图15描绘了方法1500，其在一方面包括：如果语音数据指示患者不遵从规定治疗方案，则利用所述患者位置处的至少一个发送装置将语音数据信号发送到监测位置处的接收装置，如1502所示。这种通知使得医疗保健提供者在接收到这种通知时能够采取行动来纠正或响应患者的不遵从性，而不需要医疗保健提供者连续监测患者的状态。此外，在一方面，方法1500包括处理至少一个音频信号的至少一部分以确定患者的至少一个语音模式，如1504所示。语音数据然后可以包括患者的所述至少一个语音模式，如1506所示。另外，方法1500还可以包括将至少一种语音模式与至少一种特征性语音模式进行比较，以确定患者是否已经遵从规定治疗方案，如1508所示。

在另一方面，方法1500包括确定指示患者是否已经遵从规定治疗方案的至少一个语音参数，其中语音数据包括至少一个语音参数，如1510所示，然后方法1500也可以包括将至少一个语音参数与至少一个特征性语音参数进行比较，以确定患者是否已经遵从规定治疗方案，如1512所示。

如图16所示，方法1600的各个方面，脑相关疾病是：精神分裂症，如1602所示；帕金森病，如1604所示；自闭症谱系障碍，如1606所示；痴呆，如1608所示；双相情感障碍，如1610所示；或抑郁症，如1612所示。

一方面，脑相关疾病是心理疾病、心理障碍或精神障碍。心理疾病、心理障碍或精神障碍可包括例如心理病理学、精神病理学、心理社会病理学、社会病理学或心理生物学障碍。心理疾病、心理障碍或精神障碍可以是任何诊断和统计手册(dsm)或国际疾病统计分类(icd)精神和行为障碍分类文本中分类的任何病症，并且可以是例如但不限于：神经发育障碍(例如自闭症谱系障碍或注意力缺陷/多动症)、精神病(例如精神分裂症)、情绪障碍、双相情感障碍、抑郁障碍、焦虑症、强迫症、创伤或压力相关障碍、解离性障碍、体征症状障碍、进食障碍、冲动控制障碍、与物质相关或成瘾性疾病、人格障碍(例如自恋人格障碍或反社会人格障碍)、神经认知障碍、主要或轻度神经认知障碍(例如，由于阿尔茨海默氏病、外伤性脑损伤、hiv感染、朊病毒病、帕金森病、亨廷顿病或物质/药物)。心理疾病、心理障碍或精神障碍可以是nih国家心理健康研究所(nimh)研究领域标准项目描述的任何障碍，并且可能包括涉及脑回路的生物学障碍，所述脑回路涉及认知、情感或行为的特定领域。在一方面，脑相关疾病包括严重的精神疾病或严重的情绪障碍。

在各个方面，脑相关疾病包括严重的精神疾病或严重的情绪障碍、心理疾病、心理障碍或精神障碍。

一方面，脑疾病是创伤性疾病，例如创伤性脑损伤。创伤性脑损伤引起的疾病可能在认知、沟通、行为、抑郁、焦虑、人格变化、侵略、表现或社会不适当方面表现出功能障碍。参见例如jeffreynicholl和w.curtlafrance,jr.的“neuropsychiatricsequelaeoftraumaticbraininjury,”seminneurol.2009,29(3):247-255.。

一方面，脑相关疾病是病变相关病症。脑损伤可以包括例如但不限于：肿瘤，动脉瘤，(例如，由中风导致的)缺血性损伤，脓肿，畸形，炎症，或由于创伤、疾病或感染引起的任何损伤。病变相关疾病的一个例子是与右半球病变相关的疾病。

在一方面，脑疾病是神经障碍。神经障碍可以是例如但不限于：阿尔茨海默病、脑肿瘤、发育障碍、癫痫、神经原性障碍、帕金森病、亨廷顿病、神经变性疾病、中风、外伤性脑损伤或艾滋病的神经学后果。神经疾病在国立卫生研究院(nih)国家神经系统疾病和中风研究所(ninds)的网站上有所描述，

图17示出了方法1700，其包括处理至少一个音频信号的至少一部分以确定患者的至少一个语音模式，如1504所示，另外，将至少一个语音模式与患者的至少一个先前语音模式进行比较以确定患者是否已经遵从规定治疗方案，如1702所示。例如，在各个方面中，至少一个先前语音模式表示：在开始治疗脑相关疾病之前患者的语音模式，如1704所示；开始治疗脑相关疾病之后患者的语音模式，如1706所示；在患者对脑相关疾病的治疗的已知遵从性期间患者的语音模式，如1708所示；或在用特定治疗方案治疗期间患者的语音模式，如1710所示。

如图18所示，在一方面，方法1800包括处理至少一个音频信号的至少一部分以确定患者的至少一个语音模式，如1504所示，另外，将所述至少一个语音模式与多个语音模式进行比较，并且确定所述多个语音模式中的哪一个与所述至少一个语音模式最佳匹配，如1802所示。在一方面，所述多个语音模式包括存储的患者的先前语音模式，先前语音模式表示具有不同治疗方案的患者的语音模式，如1804所示。在另一方面，多个语音模式包括存储的表示患者群体的语音模式的群体语音模式，如1806所示。在各个方面，群体语音模式中的至少一个表示：没有脑相关疾病的患者群体的语音模式的语音模式，如1808所示；患有未治疗的脑相关疾病的患者群体的语音模式，如1810所示；或患有通过治疗而稳定的脑相关疾病的患者群体的语音模式，如1812所示。在一方面，多种群体语音模式包括表示进行针对脑相关疾病的不同治疗方案的患者群体的语音模式，如1814所示。

在各种实施方式中，可以根据可在硬件、软件和/或固件中实现的指令来执行本文所述的方法。例如，这样的指令可以存储在非瞬态机器可读数据存储介质中。本领域技术人员将认识到，现有技术水平已经进展到在系统的各方面的硬件、软件和/或固件实现之间几乎没有区别的程度；硬件、软件和/或固件的使用通常(但不总是，因为在某些情况下，硬件和软件之间的选择可能变得重要)是表示成本与效率之间的折衷的设计选择。本领域技术人员将理解，存在可以实现本文描述的过程和/或系统和/或其他技术的各种工具(例如，硬件、软件和/或固件)，并且优选的工具将随其中部署过程和/或系统和/或其他技术的环境而改变。例如，如果实施者确定速度和精度是重要的，则实施者可以选择主要是硬件和/或固件工具；或者，如果灵活性是重要的，则实现者可以选择主要的软件实现；或者再次可选地，实现者可以选择在一个或多个机器、物质组合物和制品中的硬件、软件和/或固件的某种组合。因此，有可以实现本文所述的过程和/或设备和/或其他技术的几种可能的工具，其中没有一个固有地优于另一个，因为要使用的任何工具是取决于其中将部署工具的环境的选择以及实施者的具体关注(例如，速度、灵活性或可预测性)，其中任何一个可以变化。本领域技术人员将认识到，实现的光学方面将典型地采用光学定向的硬件、软件和/或固件。

在本文所描述的一些实现方式中，逻辑和类似实现可以包括软件或其他控制结构。例如，电子电路可以具有被构造和布置成实现如本文所述的各种功能的一个或多个电流路径。在一些实现方式中，一个或多个介质可以被配置为当这样的介质保持或发送可操作以如本文所述执行的设备可检测指令时承载设备可检测实现。在一些变型中，例如，实现可以诸如通过执行涉及本文所述的一个或多个操作的一个或多个指令的接收或运输而包括对现有软件或固件的更新或修改或对门阵列或可编程硬件的更新或修改。替代地或附加地，在一些变型中，实现可以包括执行或以其他方式调用专用部件的专用硬件、软件、固件部件和/或通用部件。

实现方式可以包括执行用于启用、触发、协调、请求或以其他方式引起本文所述的几乎任何功能操作的一个或多个发生的专用指令序列或调用电路。在一些变型中，本文中的操作或其他逻辑描述可以被表示为源代码，并被编译或以其他方式调用为可执行指令序列。在一些环境中，例如，可以通过源代码(诸如c++)或其他代码序列来全部或部分地提供实现。在其他实现方式中，使用市场上可买到的和/或本领域技术的源代码或其他代码实现可以被编译/实现/翻译/转换为高级描述符语言(例如，最初以c或c++编程语言实现所描述的技术，并且此后将编程语言实现转换成逻辑可合成语言实现、硬件描述语言实现、硬件设计模拟实现和/或其他这种类似的表达模式)。例如，逻辑表达(例如，计算机编程语言实现)中的一些或全部可以表现为verilog型硬件描述(例如，经由硬件描述语言(hdl)和/或超高速集成电路硬件描述符语言(vhdl))或其他电路模型，其然后可用于创建具有硬件(例如，专用集成电路)的物理实现。本领域技术人员将认识到如何根据这些教导获得、配置和优化合适的运输或计算元件、材料供应、致动器或其他结构。

该详细描述已通过方框图、流程图和/或实施例的使用阐述了设备和/或方法的各种实施方式。就这些方框图、流程图和/或实施例包含一或多个功能和/或操作而言，本领域技术人员应当理解，这样的方框图、流程图或实施例中的每个功能和/或操作可通过范围广泛的硬件、软件、固件或它们的几乎任意组合单独地和/或共同地实现。在实施方式中，本文所描述的主题的若干部分可通过专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)、数字信号处理器(dsp)或其他集成形式实现。然而，本领域技术人员会认识到，本文所公开的实施方式的一些方面可整体地或部分地在集成电路中等效实施，作为在一或多台计算机上运行的一或多个计算机程序(例如，作为在一或多个计算机系统上运行的一或多个程序)、作为在一或多个处理器上运行的一或多个程序(例如，作为在一或多个微处理器上运行的一或多个程序)、作为固件或作为它们的几乎任意组合，并且鉴于本公开，设计电路和/或编写用于软件和或固件的代码会完全在本领域技术人员的能力范围内。此外，本领域技术人员会理解，本文所描述的主题的机制能够被作为各种形式的程序产品分配，并且适用本文所描述的主题的说明性实施方式而与用于实际执行分配的信号承载介质的特定类型无关。信号承载介质的示例包括但不限于非瞬态机器可读数据存储介质，例如，可记录型介质，比如软盘、硬盘驱动器、光盘(cd)、数字视频光盘(dvd)、数字磁带、计算机存储器等。信号承载介质还可以包括传输型介质，比如数字和/或模拟通信介质(例如光纤电缆、波导、有线通信链路、无线通信链路(例如发送器、接收器、发送逻辑、接收逻辑等)，等等)。

图19是用于实现如结合图9描述的方法的计算机程序产品1900的框图。计算机程序产品1900包括信号承载介质1902，信号承载介质1902承载：用于利用患者位置处的至少一个音频传感器感测至少一个音频信号的一个或多个指令，所述至少一个音频信号包括来自患者的自发性语音，所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；用于利用所述患者位置处的信号处理电路检测所述至少一个音频信号中的所述患者的自发性语音的一个或多个指令；用于利用信号处理电路生成语音数据的一个或多个指令，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据；以及用于利用所述患者位置处的至少一个发送装置将包含所述语音数据的语音数据信号发送到监测位置处的接收装置的一个或多个指令，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据，如1904所示。信号承载介质1902可以是例如计算机可读介质1906、可记录型介质1908、非瞬态信号承载介质1910或通信介质1912，其示例在上文中描述。

图20是用于实现如结合图9描述的方法的系统2000的框图。系统2000包括计算设备2002和指令，当所述指令在计算设备上执行时使得计算设备：利用患者位置处的至少一个音频传感器感测包括来自患者的自发性语音的至少一个音频信号，所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；利用所述患者位置处的信号处理电路检测所述至少一个音频信号中的所述患者的所述自发性语音；利用所述信号处理电路生成语音数据，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据；以及利用所述患者位置处的至少一个发送装置将包含所述语音数据的语音数据信号发送到监测位置处的接收装置，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据，如2004所示。系统2000可以是例如配置有应用软件的手机2006、计算系统或设备2008、基于微处理器的系统2010和/或独立系统2012。

图21是监测患者对规定治疗方案的遵从性的方法2100的流程图，其包括发生在监测位置处(例如图1中的监测位置112)或与其相关联的方法方面。方法2100包括利用监测位置处的接收装置接收语音数据信号，所述语音数据信号从患者位置发送到所述监测位置，所述语音数据信号包含语音数据，所述语音数据包括表示通过患者位置处的至少一个音频传感器从患者感测到的自发性语音的患者语音数据，并且所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面，如2102所示；利用语音识别电路识别所述语音数据中的与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据，所述患者语音数据包括指示至少一个患者语音模式的数据，如2104所示；利用遵从性确定电路基于所述患者语音数据是否包括指示与至少一个特征性语音模式匹配的所述至少一个患者语音模式的数据来确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案，如2106所示；并利用报告电路基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论，如2108所示。

图22-32描绘了如图21所示的方法2100的变化和扩展。在图22-32所示的方法中，步骤2102-2108如通常结合图21所描述的。这里和其他地方，用虚线勾画的方法步骤表示包括在一些而非所有方法方面中的步骤，相关领域的普通技术人员会知道，除了那些在图中具体描述的步骤之外的步骤的组合是可能的。

如图22所示，方法2200包括接收指示根据所述规定治疗方案开始治疗所述患者的信号，并且响应于接收到指示开始治疗所述患者的所述信号而利用所述接受装置开始接收所述语音数据信号，如2202所示。

如图23所示，在一方面，方法2300包括基本上连续执行利用接收装置接收语音数据、识别患者语音数据、确定患者是否已经遵从规定治疗方案以及利用报告电路报告中的至少一个，如2302所示。另一方面，方法2300包括间歇地执行利用接收装置接收语音数据、识别患者语音数据、确定患者是否已经遵从规定治疗方案2300以及利用报告电路报告中的至少一个，如2304所示。在另一方面，方法2300包括根据时间表执行利用接收装置接收语音数据、识别患者语音数据、确定患者是否已经遵从规定治疗方案2300以及利用报告电路报告中的至少一个，如2306所示。

图24描绘了方法2400，其包括：利用所述监测位置处的患者识别电路根据在所述监测位置处接收到的来自所述患者位置的至少一个身份信号来确定在所述患者位置处所述患者的存在，其中利用语音识别电路在所述语音数据信号中识别与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据包括至少部分地基于所述身份信号来识别患者语音数据，如2402所示。在各个方面，身份信号包括：语音信号，如2404所示；图像信号，如2406所示；生物特征信号，如2408所示；rfid信号，如2410所示；或手机识别信号，如2412所示。

图25描绘了方法2500，其包括以下操作中一个或多个：将患者语音数据与来自其他人的语音数据分离，如2502所示；将处方信息存储在数据存储设备中，处方信息表示规定治疗方案，如2504所示；接收指示规定治疗方案的处方信息，如2506所示；以及向患者建议用于治疗脑相关疾病的至少一个方面的治疗方案，如2508所示。

图26描绘了方法2600，其涉及基于患者对治疗方案的反应的时间过程是否与期望的时间过程相匹配来确定患者遵从性。在一方面，方法2600包括：相对于将治疗方案传送给患者的传送时间，确定从所述患者检测到由所述患者语音数据表示的所述自发性语音的时间；响应于向受试者传送所述治疗方案，将确定的所述时间与发生所述特征性语音模式的预期时间进行比较；并且部分地基于确定的所述时间是否与所述预期时间匹配来确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案，如2602所示。在各方面，接收语音数据信号包括：接收无线信号，如2604所示；通过计算机网络连接接收数据，如2606所示；从usb设备接收数据，如2608所示；和/或从数据存储设备接收数据，如2610所示。

图27描绘方法2700，其包括如图21所示的步骤2102-2108，并且包括与患者的语音模式与多个特征性语音模式的比较有关的附加步骤。一方面，利用语音识别电路在所述语音数据中识别与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据和利用遵从性确定电路确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案中的至少一个包括：利用语音处理器分析语音数据，如2702所示。另一方面，利用语音识别电路在所述语音数据中识别与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据和利用遵从性确定电路确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案中的至少一个包括：分析所述患者语音数据以根据所述患者语音数据确定所述患者语音模式；以及将所述患者语音模式与所述至少一种特征性语音模式进行比较，如2704所示。

在一方面，将患者语音模式与至少一个特征性语音模式进行比较包括将患者语音模式与多个特征性语音模式进行比较，如2706所示。另外，方法2700可以包括确定所述多个特征性语音模式中的哪一个与所述患者语音模式最佳匹配，如2708所示。与此相关，方面方法2700还包括：基于所述多个特征性语音模式中的哪一个与所述患者语音模式最佳匹配来确定所述患者对所述规定治疗方案的遵从性水平；其中所述多个特征性语音模式包括所述患者的多个先前语音模式，所述多个先前语音模式中的每一个表示在所述患者对所述规定治疗方案的不同的遵从性水平下所述患者的语音模式；并且其中与所述患者语音模式最佳匹配的所述特征性语音模式指示所述患者对所述规定治疗方案的所述遵从性水平，如2710所示。方法2700还可以包括：基于所述多个特征性语音模式中的哪一个与所述患者语音模式最佳匹配来确定所述患者对所述规定治疗方案的遵从性水平；其中所述多个特征性语音模式包括多个群体语音模式，每个群体语音模式表示在对所述规定治疗方案的不同的遵从性水平下患者群体的典型语音模式；并且其中与所述患者语音模式最佳匹配的所述特征性语音模式指示所述患者对所述规定治疗方案的所述遵从性水平，如2712所示。

图28描绘了方法2800，其包括如图21所示的步骤2102-2108。在方法2800的一个方面，利用语音识别电路在所述语音数据中识别所述患者语音数据和利用遵从性确定电路确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案中的至少一个包括：将所述患者语音数据与表示所述特征性语音模式的特征性语音数据进行比较，如2802所示。在一方面，将语音数据与表示特征性语音模式的特征性语音数据进行比较包括将患者语音数据与多个特征性语音数据集进行比较，每个所述特征性语音数据集指示特征性语音模式，如2804所示。与此相关，在一方面，方法2800还包括确定多个特征语音数据集中的哪一个与患者语音数据最佳匹配，如2806所示。在一方面，每个所述特征性语音数据集对应于表示经历不同治疗方案的所述患者的存储语音模式，如2808所示，或者对应于表示经历不同治疗方案的患者群体的存储语音模式，如2810所示。在一方面，方法2800包括识别与和患者语音数据最佳匹配的特征性语音数据集相关联的治疗方案，如2812所示。

图29描绘了方法2900，其中在各方面中，基于对患者是否已经遵从规定治疗方案的确定来利用报告电路报告结论包括：在显示设备上显示报告，如2902所示；生成通知，如2904所示；向无线设备发送通知，如2906所示；产生音频报警，如2908所示；或将通知存储在数据存储设备中，如2910所示。产生音频警报可以包括例如产生嘟嘟声或鸣叫声，或由记录或合成的语音产生语音警报(例如，警告或通知)，例如，以向监测位置处的医疗保健提供者发出口头警告。

在其他方面，利用遵从性确定电路确定患者是否已经遵从规定治疗方案包括：确定患者未能遵从规定治疗方案，如2912所示；确定患者已遵从规定治疗方案，如2914所示；和/或确定患者对规定治疗方案的遵从性水平，如2916所示。在上文中讨论了确定遵从性、遵从性的缺乏或遵从性的水平的方法。

图30描绘了方法3000，其中脑相关疾病是：精神分裂症，如3002所示；帕金森病，如3004所示；自闭症谱系障碍，如3006所示；痴呆，如3008所示；双相情感障碍，如3010所示；或抑郁症，如3012所示。可以监测本文所讨论的其它脑相关疾病。

如图31所示，在方法3100的一个方面，至少一个特征性语音模式包括患者的至少一个先前语音模式，如3102所示。例如，在各个方面中，至少一个之前的语音模式表示：在开始治疗脑相关疾病之前患者的语音模式，如3104所示；在开始治疗脑相关疾病之后患者的语音模式，如3106所示；在患者对脑相关疾病的治疗的已知遵从性期间患者的语音模式，如3108所示；或在特定治疗方案下的治疗期间患者的语音模式，如3110所示。患者语音模式与一种或多种特征性语音模式的比较在上文中讨论。

如图32所示，在方法3200的一个方面中，至少一个特征性语音模式包括表示患者群体的典型语音模式的至少一个群体语音模式，如3202所示。例如至少一个群体语音模式表示：没有脑相关疾病的群体的语音模式，如3204所示；未治疗的患有脑相关疾病的群体的语音模式，如3206所示；或具有通过治疗方案稳定的脑相关疾病的群体的语音模式，如3208所示。

图33描绘了用于实现图22的方法的计算机程序产品3300。计算机程序产品3300包括信号承载介质3302，信号承载介质3302承载：用于利用监测位置处的接收装置接收语音数据信号的一个或多个指令，所述语音数据信号从患者位置发送到所述监测位置，所述语音数据信号包含语音数据，所述语音数据包括表示通过患者位置处的至少一个音频传感器从患者感测到的自发性语音的患者语音数据，并且所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；利用语音识别电路在所述语音数据中识别与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据的一个或多个指令，所述患者语音数据包括指示至少一个患者语音模式的数据；用于利用遵从性确定电路基于所述患者语音数据是否包括指示与至少一个特征性语音模式匹配的所述至少一个患者语音模式的数据来确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的一个或多个指令；以及用于利用报告电路基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论的一个或多个指令，如3304所示。信号承载介质3302可以是例如计算机可读介质3306、可记录型介质3308、非瞬态信号承载介质3310或通信介质3312。

图34描绘了用于实现图22的方法的系统3400。系统3400包括计算设备3402以及指令，当所述指令在计算设备3402上执行时使得计算设备3402：利用监测位置处的接收装置接收语音数据信号，所述语音数据信号从患者位置发送到所述监测位置，所述语音数据信号包含语音数据，所述语音数据包括表示通过患者位置处的至少一个音频传感器从患者感测的自发性语音的患者语音数据，并且所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；利用语音识别电路识别对应于所述语音数据中来自所述患者的语音的患者语音数据，所述患者语音数据包括指示至少一个患者语音模式的数据；利用遵从性确定电路基于所述患者语音数据是否包括指示与至少一个特征性语音模式匹配的所述至少一个患者语音模式的数据来确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案；以及利用报告电路基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论，如3404所示。系统3400可以是例如：配置有应用软件的手机，如3406所示；计算系统或设备3408；基于微处理器的系统3410；独立系统3412；或分布式系统3414。

本文描述的主题有时示出包含在不同的其它部件内或与不同的其它部件连接的不同部件。应当理解，这样描述的体系结构仅仅是示例性的，并且实际上可以实施实现相同功能的许多其他体系结构。在构思意义上，实现相同功能的部件的任何布置被有效地“关联”，使得实现期望的功能。因此，本文中组合以实现特定功能的任何两个组件可被视为彼此“相关联”，使得实现所需功能，而与架构或中间组件无关。同样地，这样相关联的任何两个部件也可以被视为彼此“可操作地连接”或“可操作地耦合”以实现期望的功能，并且能够这样相关联的任何两个部件也可以被视为彼此“可操作地可耦合”以实现期望的功能。可操作地可耦合的具体示例包括但不限于：物理上可配对和/或物理交互的组件、和/或无线可交互的和/或无线交互的组件、和/或逻辑上交互的和/或逻辑上可交互的组件。

在一些情况下，一个或多个部件在本文中可以被称为“配置为”、“由...配置”、“可配置为”、“可操作/操作为”、“适应/可适应性”、“能够”、“一致/符合”等。本领域技术人员应认识到，除非上下文需要，否则这些术语(例如“配置为”)通常包括活动状态部件和/或非活动状态部件和/或待机状态部件。

尽管已经示出和描述了本文描述的本主题的特定方面，但是对于本领域技术人员来说显而易见的是，基于本文的教导，可以在不脱离所描述的主题及其更广泛的方面的情况下进行改变和修改，因此，所附权利要求将在其范围内包括在本文所描述的主题的真实精神和范围内的所有这样的改变和修改。本领域技术人员将理解，一般而言，本文中，特别是所附权利要求(例如，所附权利要求的主体)中使用的术语通常旨在作为“开放”术语(例如，术语“包括”被解释为“包括但不限于”，术语“具有”应当被解释为“至少具有”，术语“包含”应当被解释为“包含但不限于”等)。本领域技术人员还将理解，如果意指引入权利要求表述对象的特定数量，则这样的意图将在权利要求中被明确地陈述，并且在没有这样的陈述的情况下，不存在这样的意图。例如，为了帮助理解，以下所附权利要求可以包含引入性短语“至少一个”和“一个或多个”的使用以引入权利要求表述对象。然而，这样的短语的使用不应被解释为暗示通过不定冠词“一”或“一个”引入权利要求表述对象将包含这种引入的权利要求表述对象的任何特定权利要求限制为仅包含一个这样的表述对象的权利要求，即使当相同的权利要求包括引入性短语“一个或多个”或“至少一个”以及诸如“一”或“一个”之类的不定冠词(例如，“一”或“一个”应典型地解释为意指“至少一个”或“一个或多个”)也如此；这同样适用于用于引入权利要求表述对象的定冠词的使用。另外，即使明确地叙述了所引入的权利要求表述对象的特定数量，本领域技术人员也应认识到，这种表述对象通常应被解释为意指至少所陈述的数量(例如，没有其他修饰语的无修饰表述“两个表述对象”，通常意指至少两个表述对象，或两个或两个以上表述对象)。此外，在使用类似于“a、b和c等中的至少一个”的惯用语的那些情况下，一般来说，这种结构意指本领域技术人员会理解的惯用意义(例如，“具有a、b和c中的至少一个的系统”将包括但不限于：仅具有a的系统、仅具有b的系统、仅具有c的系统、同时具有a和b的系统、同时具有a和c的系统、同时具有b和c的系统、和/或同时具有a、b和c的系统等)。在使用类似于“a、b或c中的至少一个等”的惯用语的那些情况下，一般来说，这种结构意指本领域技术人员会理解的惯用意义(例如，“具有a、b或c中的至少一个的系统”将包括但不限于：仅具有a的系统、仅具有b的系统、仅具有c的系统、同时具有a和b的系统、同时具有a和c的系统、同时具有b和c的系统、和/或同时具有a、b和c的系统等)。本领域技术人员将进一步理解，通常，提供两或更多可选择项的选言词和/或短语，无论是在说明书、权利要求书、或附图中，都应当被理解为预期包括术语中的一项、任一项、或两项的可能性，除非上下文另有规定。例如，短语“a或b”通常会被理解为包括“a”或“b”或“a和b”的可能性。

关于所附权利要求，本领域技术人员应理解，其中所列举的操作通常可以以任何顺序执行。此外，尽管各个操作流程以(一个或多个)序列来呈现，但是应当理解，各种操作可以以不同于所示出的顺序的顺序来执行，或者可以同时执行。除非上下文另有规定，否则这种替换排序的示例可以包括重叠、交错、中断、重新排序、增量、预备、补充、同时、反向或其他变体排序。此外，除非上下文另有规定，否则诸如“响应于”、“与...相关”或其他过去时态形容词之类的术语通常不意图排除这样的变体。

本文描述的主题的方面在以下编号的条款中列出：

1.一种系统，其包括：

至少一个接收装置，其在监测位置处使用，以用于接收从患者位置发送到所述监测位置的语音数据信号，所述语音数据信号包含语音数据，所述语音数据包括表示利用在所述患者位置处的至少一个音频传感器从患者感测到的自发性语音的患者语音数据，并且所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；

语音识别电路，其被配置为在所述语音数据中识别对应于来自所述患者的语音的所述患者语音数据，所述患者语音数据包括指示至少一个患者语音模式的数据；

遵从性确定电路，其被配置为基于所述患者语音数据是否包括指示与至少一个特征性语音模式匹配的所述至少一个患者语音模式的数据来确定所述患者对所述规定治疗方案的遵从性；以及

报告电路，其被配置为基于患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论。

2.根据条款1所述的系统，其还包括用于控制所述至少一个接收装置、所述语音识别电路、所述遵从性确定电路和所述报告电路中的至少一个的控制电路。

3.根据条款1所述的系统，其中所述语音识别电路包括：

患者识别电路，其被配置为根据在所述监测位置处接收到的来自所述患者位置的至少一个身份信号来确定所述患者的存在；

其中所述语音识别电路被配置为至少部分地基于通过所述患者识别电路对所述患者的所述存在的所述确定来在所述语音数据中识别与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据。

4.根据条款3所述的系统，其中所述身份信号包括所述语音数据信号的至少一部分，其中所述患者识别电路被配置为分析所述语音数据信号以通过识别所述语音数据信号的与所述患者的已知语音数据信号类似的至少一部分来确定所述患者的所述存在，并且其中所述语音识别电路被配置为通过识别与所述患者的所述存在相对应的语音数据来识别患者语音数据。

5.根据条款4所述的系统，其中所述患者识别电路被配置为通过所述语音数据信号的频率分析来分析所述语音数据信号以确定所述患者的存在。

6.根据条款3所述的系统，其中所述身份信号包括从所述患者位置处的成像装置接收的图像信号，其中所述患者识别电路被配置为分析所述图像信号以确定所述患者的所述存在，并且其中所述语音识别电路被配置为通过识别与从所述图像信号检测到的所述患者的所述存在相对应的语音数据来识别患者语音数据。

7.根据条款6所述的系统，其中所述患者识别电路被配置为分析所述图像信号以通过面部识别来确定所述患者的存在。

8.根据条款6所述的系统，其中所述患者识别电路被配置为分析所述图像信号以通过步态分析来确定患者的存在。

9.根据条款3所述的系统，其中所述身份信号包括来自所述患者位置处的至少一个生物特征传感器的生物特征信号，其中所述患者识别电路被配置为分析所述生物特征信号以确定所述患者的存在，并且其中语音识别电路被配置为通过识别与从生物特征信号检测到的所述患者的所述存在相对应的语音数据来识别患者语音数据。

10.根据条款3所述的系统，其中所述身份信号包括至少一个认证因素。

11.根据条款10所述的系统，其中所述认证因素选自安全标记、密码、数字签名和密钥。

12.根据条款3所述的系统，其中所述身份信号包括手机识别码。

13.根据条款12所述的系统，其中，手机识别码选自电子序列号、移动识别号和系统识别码。

14.根据条款3所述的系统，其中所述身份信号包括rfid。

15.根据条款1所述的系统，其还包括：

输入设备，其用于接收指示为所述患者规定的所述治疗方案的处方信息。

16.根据条款1所述的系统，其还包括：

至少一个数据存储设备，其用于存储指示为所述患者规定的所述治疗方案的处方信息。

17.根据条款1所述的系统，其中所述至少一个接收装置包括无线接收器。

18.根据条款1所述的系统，其中所述至少一个接收装置包括计算机网络连接。

19.根据条款1所述的系统，其中所述至少一个接收装置包括usb端口。

20.根据条款1所述的系统，其中所述至少一个接收装置包括计算机驱动器。

21.根据条款1所述的系统，其中所述语音识别电路和所述遵从性确定电路中的至少一个包括语音处理器。

22.根据条款1所述的系统，其中所述遵从性确定电路包括：

用于分析患者语音数据以确定所述至少一个患者语音模式的语音处理器；和

用于将所述至少一个患者语音模式与所述至少一个特征性语音模式进行比较的比较器。

23.根据条款22所述的系统，其中所述比较器被配置为将所述至少一个患者语音模式与多个特征性语音模式进行比较。

24.根据条款1所述的系统，其中所述遵从性确定电路包括：

用于将所述患者语音数据与指示所述特征性语音模式的特征性语音数据集进行比较的比较器。

25.根据条款24所述的系统，其中所述比较器被配置为将所述患者语音数据与多个特征性语音数据集进行比较，每个所述特征性语音数据集指示特征性语音模式。

26.根据条款1所述的系统，其中所述遵从性确定电路被配置为确定所述患者未能遵从所述规定治疗方案。

27.根据条款1所述的系统，其中所述遵从性确定被配置为确定所述患者已经遵从所述规定治疗方案。

28.根据条款1所述的系统，其中所述报告电路包括显示设备。

29.根据条款1所述的系统，其中所述报告电路包括用于生成通知的电路。

30.根据条款1所述的系统，其中所述报告电路包括用于向无线设备发送通知的电路。

31.根据条款1所述的系统，其中所述报告电路包括用于生成音频警报的电路。

32.根据条款1所述的系统，其中所述报告电路包括用于将通知存储在数据存储设备中的电路。

33.一种监测患者对治疗方案的遵从性的方法，其包括：

利用监测位置处的接收装置接收语音数据信号，所述语音数据信号从患者位置发送到所述监测位置，所述语音数据信号包含语音数据，所述语音数据包括表示通过所述患者位置处的至少一个音频传感器从患者感测到的自发性语音的患者语音数据，并且所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；

利用语音识别电路在所述语音数据中识别与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据，所述患者语音数据包括指示至少一个患者语音模式的数据；

利用遵从性确定电路基于所述患者语音数据是否包括指示与至少一个特征性语音模式匹配的所述至少一个患者语音模式的数据来确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案；以及

利用报告电路基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论。

34.根据条款33所述的方法，其还包括：

接收指示开始根据所述规定治疗方案治疗所述患者的信号，并且响应于接收到指示开始治疗所述患者的所述信号而利用所述接受装置开始接收所述语音数据信号。

35.根据条款33所述的方法，其还包括：

基本上持续地执行利用所述接收装置接收所述语音数据、识别所述患者语音数据、确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案以及利用所述报告电路进行报告中的至少一个。

36.根据条款33所述的方法，其还包括：

间歇地执行利用所述接收装置接收所述语音数据、识别所述患者语音数据、确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案以及利用所述报告电路进行报告中的至少一个。

37.根据条款33所述的方法，其还包括：

根据时间表执行利用所述接收装置接收所述语音数据、识别所述患者语音数据、确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案以及利用所述报告电路进行报告中的至少一个。

38.根据条款33所述的方法，其还包括：

利用所述监测位置处的患者识别电路根据在所述监测位置处接收到的来自所述患者位置的至少一个身份信号来确定在所述患者位置处所述患者的存在；

其中利用语音识别电路在所述语音数据信号中识别与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据包括至少部分地基于所述身份信号来识别患者语音数据。

39.根据条款38所述的方法，其中所述身份信号包括语音信号。

40.根据条款38所述的方法，其中所述身份信号包括图像信号。

41.根据条款38所述的方法，其中所述身份信号包括生物特征信号。

42.根据条款38所述的方法，其中所述身份信号包括rfid信号。

43.根据条款38所述的方法，其中所述身份信号包括手机识别信号。

44.根据条款33所述的方法，其还包括：

将患者语音数据与来自其他人的语音数据分开。

45.根据条款33所述的方法，其包括：

将处方信息存储在数据存储设备中，所述处方信息指示所述规定治疗方案。

46.根据条款33所述的方法，其还包括：

接收指示所述规定治疗方案的处方信息。

47.根据条款33所述的方法，其还包括：

向所述患者建议用于治疗所述脑相关疾病的至少一个方面的所述治疗方案。

48.根据条款33所述的方法，其还包括：

相对于将治疗方案传送给患者的传送时间，确定从所述患者检测到由所述患者语音数据表示的所述自发性语音的时间；

响应于向受试者传送所述治疗方案，将确定的所述时间与在受试者发生所述特征性语音模式的预期时间进行比较；并且部分地基于确定的所述时间是否与所述预期时间匹配来确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案。

49.根据条款33所述的方法，其中接收所述语音数据信号包括接收无线信号。

50.根据条款33所述的方法，其中接收所述语音数据信号包括经由计算机网络连接接收数据。

51.根据条款33所述的方法，其中接收所述语音数据信号包括从usb设备接收数据。

52.根据条款33所述的方法，其中接收所述语音数据信号包括从数据存储设备接收数据。

53.根据条款33所述的方法，其中，利用语音识别电路在所述语音数据中识别与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据和利用遵从性确定电路确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案中的至少一个包括利用语音处理器分析所述语音数据。

54.根据条款33所述的方法，其中，利用语音识别电路在所述语音数据中识别与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据和利用遵从性确定电路确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案中的至少一个包括：

分析所述患者语音数据以根据所述患者语音数据确定所述患者语音模式；以及

将所述患者语音模式与所述至少一种特征性语音模式进行比较。

55.根据条款54所述的方法，其中将所述患者语音模式与所述至少一个特征性语音模式进行比较包括：将所述患者语音模式与多个特征性语音模式进行比较。

56.根据条款55所述的方法，其还包括：

确定所述多个特征性语音模式中的哪一个与所述患者语音模式最佳匹配。

57.根据条款56所述的方法，其还包括：

基于所述多个特征性语音模式中的哪一个与所述患者语音模式最佳匹配来确定所述患者对所述规定治疗方案的遵从性水平；

其中所述多个特征性语音模式包括所述患者的多个先前语音模式，所述多个先前语音模式中的每一个表示在所述患者对所述规定治疗方案的不同的遵从性水平下所述患者的语音模式；并且其中与所述患者语音模式最佳匹配的所述特征性语音模式指示所述患者对所述规定治疗方案的所述遵从性水平。

58.根据条款56所述的方法，其还包括：

基于所述多个特征性语音模式中的哪一个与所述患者语音模式最佳匹配来确定所述患者对所述规定治疗方案的遵从性水平；

其中所述多个特征性语音模式包括多个群体语音模式，每个群体语音模式表示在对所述规定治疗方案的不同的遵从性水平下患者群体的典型语音模式；并且其中与所述患者语音模式最佳匹配的所述特征性语音模式指示所述患者对所述规定治疗方案的所述遵从性水平。

59.根据条款33所述的方法，其中，利用语音识别电路在所述语音数据中识别患者语音数据和利用遵从性确定电路确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案中的至少一个包括：

将所述患者语音数据与表示所述特征性语音模式的特征性语音数据进行比较。

60.根据条款59所述的方法，其中将所述语音数据与指示所述特征性语音模式的所述特征性语音数据进行比较包括将所述患者语音数据与多个特征性语音数据集进行比较，每个所述特征性语音数据集指示特征性语音模式。

61.根据条款60所述的方法，其还包括：

确定所述多个特征性语音数据集中的哪一个与所述患者语音数据最佳匹配。

62.根据条款60所述的方法，其中每个所述特征性语音数据集对应于表示经历不同治疗方案的患者的存储语音模式。

63.根据条款60所述的方法，其中每个所述特征性语音数据集对应于表示经历不同治疗方案的患者群体的存储语音模式。

64.根据条款60所述的方法，其还包括：

识别和与所述患者语音数据最佳匹配的所述特征性语音数据集相关联的治疗方案。

65.根据条款33所述的方法，其中基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论包括在显示设备上显示报告。

66.根据条款33所述的方法，其中基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论包括生成通知。

67.根据条款33所述的方法，其中基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论包括向无线设备发送通知。

68.根据条款33所述的方法，其中基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论包括生成音频警报。

69.根据条款33所述的方法，其中基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论包括将通知存储在数据存储设备中。

70.根据条款33所述的方法，其中利用遵从性确定电路确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案包括确定所述患者未能遵从所述规定治疗方案。

71.根据条款33所述的方法，其中利用遵从性确定电路确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案包括确定所述患者已经遵从所述规定治疗方案。

72.根据条款33所述的方法，其中利用遵从性确定电路确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案包括确定所述患者对所述规定治疗方案的遵从性水平。

73.根据条款33所述的方法，其中所述脑相关疾病是精神分裂症。

74.根据条款33所述的方法，其中所述脑相关疾病是帕金森病。

75.根据条款33所述的方法，其中所述脑相关疾病是自闭症谱系障碍。

76.根据条款33所述的方法，其中所述脑相关疾病是痴呆。

77.根据条款33所述的方法，其中所述脑相关疾病是双相情感障碍。

78.根据条款33所述的方法，其中所述脑相关疾病是抑郁症。

79.根据条款33所述的方法，其中所述至少一个特征性语音模式包括所述患者的至少一个先前语音模式。

80.根据条款79所述的方法，其中所述至少一个先前语音模式表示在开始治疗所述脑相关疾病之前所述患者的语音模式。

81.根据条款79所述的方法，其中所述至少一个先前语音模式表示在开始治疗所述脑相关疾病之后所述患者的语音模式。

82.根据条款79所述的方法，其中所述至少一个先前语音模式表示在所述患者对所述脑部相关疾病的治疗的已知遵从性期间所述患者的语音模式。

83.根据条款79所述的方法，其中所述至少一个先前语音模式表示在用指定治疗方案治疗期间所述患者的语音模式。

84.根据条款33所述的方法，其中所述至少一个特征性语音模式包括表示患者群体的典型语音模式的至少一个群体语音模式。

85.根据条款84所述的方法，其中所述至少一个群体语音模式表示没有所述脑相关疾病的群体的语音模式。

86.根据条款84所述的方法，其中所述至少一种群体语音模式表示患有脑相关疾病的未治疗群体的语音模式。

87.根据条款84所述的方法，其中所述至少一个群体语音模式表示通过治疗方案使所述脑相关疾病稳定的群体的语音模式。

88.一种计算机程序产品，其包括：

非瞬态信号承载介质，其承载：

用于利用监测位置处的接收装置接收语音数据信号的一个或多个指令，所述语音数据信号从患者位置发送到所述监测位置，所述语音数据信号包含语音数据，所述语音数据包括表示通过患者位置处的至少一个音频传感器从患者感测到的自发性语音的患者语音数据，并且所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；

用于利用语音识别电路在所述语音数据中识别与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据的一个或多个指令，所述患者语音数据包括指示至少一个患者语音模式的数据；

用于利用遵从性确定电路基于所述患者语音数据是否包括指示与至少一个特征性语音模式匹配的所述至少一个患者语音模式的数据来确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的一个或多个指令；以及

用于利用报告电路基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论的一个或多个指令。

89.根据条款88所述的计算机程序产品，其中所述非瞬时信号承载介质承载：

用于接收指示根据所述规定治疗方案开始治疗所述患者的信号并且响应于接收到指示开始治疗所述患者的所述信号而利用所述接受装置开始接收所述语音数据信号的一个或多个指令。

90.根据条款88所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载：

用于基本上持续地执行利用所述接收装置接收所述语音数据、识别所述患者语音数据、确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案以及利用所述报告电路进行报告中的至少一个的一个或多个指令。

91.根据条款88所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载：

用于间歇地执行利用所述接收装置接收所述语音数据、识别所述患者语音数据、确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案以及利用所述报告电路进行报告中的至少一个的一个或多个指令。

92.根据条款88所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载：

用于根据时间表执行利用所述接收装置接收所述语音数据、识别所述患者语音数据、确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案以及利用所述报告电路进行报告中的至少一个的一个或多个指令。

93.根据条款88所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载用于利用所述监测位置处的患者识别电路根据在所述监测位置处接收到的来自所述患者位置的至少一个身份信号来确定在所述患者位置处所述患者的存在的一个或多个指令；

其中利用语音识别电路在所述语音数据信号中识别与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据包括至少部分地基于所述身份信号来识别患者语音数据。

94.根据条款93所述的计算机程序产品，其中所述身份信号包括语音信号。

95.根据条款93所述的计算机程序产品，其中所述身份信号包括图像信号。

96.根据条款93所述的计算机程序产品，其中所述身份信号包括生物特征信号。

97.根据条款93所述的计算机程序产品，其中所述身份信号包括rfid信号。

98.根据条款93所述的计算机程序产品，其中所述身份信号包括手机识别信号。

99.根据条款88所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载：

用于将患者语音数据与来自其他人的语音数据分离的一个或多个指令。

100.根据条款88所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载：

用于将处方信息存储在数据存储设备中的一个或多个指令，所述处方信息指示所述规定治疗方案。

101.根据条款88所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载：

用于接收指示所述规定治疗方案的处方信息的一个或多个指令。

102.根据条款88所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载：

用于向所述患者建议用于治疗所述脑相关疾病的至少一个方面的所述规定治疗方案的一个或多个指令。

103.根据条款88所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载：

一个或多个指令，其用于相对于将治疗方案传送给患者的传送时间，确定从所述患者检测到由所述患者语音数据表示的所述自发性语音的时间；

响应于向受试者传送所述治疗方案，将确定的所述时间与发生受试者的所述特征性语音模式的预期时间进行比较；并且部分地基于确定的所述时间是否与所述预期时间匹配来确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案。

104.根据条款88所述的计算机程序产品，其中用于利用所述接收装置接收所述语音数据信号的所述一个或多个指令包括用于接收无线信号的一个或多个指令。

105.根据条款88所述的计算机程序产品，其中用于利用所述接收装置接收所述语音数据信号的所述一个或多个指令包括用于经由计算机网络连接来接收数据的一个或多个指令。

106.根据条款88所述的计算机程序产品，其中用于利用所述接收装置接收所述语音数据信号的所述一个或多个指令包括用于从usb设备接收数据的一个或多个指令。

107.根据条款88所述的计算机程序产品，其中用于利用所述接收装置接收所述语音数据信号的所述一个或多个指令包括用于从数据存储设备接收数据的一个或多个指令。

108.根据条款88所述的计算机程序产品，其中用于利用语音识别电路在所述语音数据中识别与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据的所述一个或多个指令和用于利用遵从性确定电路确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述一个或多个指令中的至少一个包括用于利用语音处理器分析所述语音数据的一个或多个指令。

109.根据条款88所述的计算机程序产品，其中用于利用语音识别电路在所述语音数据中识别与来自所述患者的语音相对应的患者语音数据的所述一个或多个指令和用于利用遵从性确定电路确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述一个或多个指令中的至少一个包括：

用于分析所述患者语音数据以根据所述患者语音数据确定所述患者语音模式的一个或多个指令；和

用于将所述患者语音模式与所述至少一种特征性语音模式进行比较的一个或多个指令。

110.根据条款109所述的计算机程序产品，其中用于将所述患者语音模式与所述至少一个特征性语音模式进行比较的所述一个或多个指令包括用于将所述患者语音模式与多个特征性语音模式进行比较的一个或多个指令。

111.根据条款110所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载用于确定所述多个特征性语音模式中的哪一个与所述患者语音模式最佳匹配的一个或多个指令。

112.根据条款111所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载用于基于所述多个特征性语音模式中的哪一个与所述患者语音模式最佳匹配来确定所述患者对所述规定治疗方案的遵从性水平的一个或多个指令；其中所述多个特征性语音模式包括所述患者的多个先前语音模式，所述多个先前语音模式中的每一个表示在所述患者对所述规定治疗方案的不同的遵从性水平下所述患者的语音模式；并且其中与所述患者语音模式最佳匹配的所述特征性语音模式指示所述患者对所述规定治疗方案的所述遵从性水平。

113.根据条款111所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载用于基于所述多个特征性语音模式中的哪一个与所述患者语音模式最佳匹配来确定所述患者对所述规定治疗方案的遵从性水平的一个或多个指令；其中所述多个特征性语音模式包括多个群体语音模式，每个群体语音模式表示在对所述规定治疗方案的不同的遵从性水平下患者群体的典型语音模式；并且其中与所述患者语音模式最佳匹配的所述特征性语音模式指示所述患者对所述规定治疗方案的所述遵从性水平。

114.根据条款88所述的计算机程序产品，其中用于利用语音识别电路在所述语音数据中识别患者语音数据的所述一个或多个指令和用于利用遵从性确定电路确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述一个或多个指令中的至少一个包括：

用于将所述患者语音数据与表示所述特征性语音模式的特征性语音数据进行比较的一个或多个指令。

115.根据条款114所述的计算机程序产品，其中用于将所述患者语音数据与表示所述特征性语音模式的特征性语音数据进行比较的所述一个或多个指令包括用于将所述患者语音数据与多个特征性语音数据集进行比较的一个或多个指令，每个所述特征性语音数据集指示特征性语音模式。

116.根据条款115所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质包括用于确定所述多个特征性语音数据集中的哪一个与所述患者语音数据最佳匹配的一个或多个指令。

117.根据条款115所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质包括用于识别和与所述患者语音数据最佳匹配的所述特征性语音数据集相关联的治疗方案的一个或多个指令。

118.根据条款88所述的计算机程序产品，其中用于基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论的所述一个或多个指令包括用于在显示设备上显示报告的一个或多个指令。

119.根据条款88所述的计算机程序产品，其中用于基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论的所述一个或多个指令包括用于生成通知的一个或多个指令。

120.根据条款88所述的计算机程序产品，其中用于基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论的所述一个或多个指令包括用于向无线设备发送通知的一个或多个指令。

121.根据条款88所述的计算机程序产品，其中用于基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论的所述一个或多个指令包括用于生成音频警报的一个或多个指令。

122.根据条款88所述的计算机程序产品，其中用于基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论的所述一个或多个指令包括用于将数据存储在数据存储设备中的一个或多个指令。

123.根据条款88所述的计算机程序产品，其中用于利用遵从性确定电路确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述一个或多个指令包括用于确定所述患者未能遵从所述规定治疗的一个或多个指令。

124.根据条款88所述的计算机程序产品，其中用于利用遵从性确定电路确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述一个或多个指令包括确定所述患者已经遵从所述规定治疗方案的一个或多个指令。

125.根据条款88所述的计算机程序产品，其中用于利用遵从性确定电路确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述一个或多个指令包括用于确定所述患者对所述规定治疗方案的遵从性水平的一个或多个指令。

126.一种系统，其包括：

计算设备；和

指令，所述指令当在所述计算设备上执行时使得所述计算设备：

利用监测位置处的接收装置接收语音数据信号，所述语音数据信号从患者位置发送到所述监测位置，所述语音数据信号包含语音数据，所述语音数据包括表示通过患者位置处的至少一个音频传感器从患者感测的自发性语音的患者语音数据，并且所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；

利用语音识别电路在所述语音数据中识别对应于来自所述患者的语音的患者语音数据，所述患者语音数据包括指示至少一个患者语音模式的数据；

利用遵从性确定电路基于所述患者语音数据是否包括指示与至少一个特征性语音模式匹配的所述至少一个患者语音模式的数据来确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案；以及

利用报告电路基于所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的所述确定来报告结论。

127.一种系统，其包括：

至少一个音频传感器，其用于感测至少一个音频信号，所述至少一个音频信号包括来自患者位置处的患者的自发性语音，所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；

信号处理电路，其用于检测所述至少一个音频信号中的所述自发性语音并基于检测到的所述自发性语音生成语音数据，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据；以及

至少一个发送装置，其用于将包含所述语音数据的语音数据信号从所述患者位置发送到监测位置处的接收装置，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据。

128.根据条款127所述的系统，其中所述信号处理电路包括：

患者识别电路，其被配置为根据在所述患者位置处感测到的至少一个身份信号确定所述患者的存在；

其中所述信号处理电路被配置为至少部分地基于通过所述患者识别电路对所述患者的所述存在的所述确定来检测来自所述患者的所述自发性语音。

129.根据条款127所述的系统，其还包括用于控制所述至少一个音频传感器、所述信号处理电路和所述至少一个发送装置中的至少一个的控制电路。

130.根据条款128所述的系统，其中所述至少一个身份信号包括所述至少一个音频信号的至少一部分，其中所述患者识别电路被配置为分析所述至少一个音频信号以通过识别所述至少一个音频信号的类似于所述患者的已知语音的至少一部分来确定所述患者的所述存在，并且其中所述信号处理电路被配置为通过识别与从所述至少一个音频信号检测到的所述患者的存在相对应的语音数据来检测来自所述患者的所述自发性语音。

131.根据条款128所述的系统，其中所述至少一个身份信号包括从所述患者位置处的成像装置接收到的图像信号，其中所述患者识别电路被配置为分析所述图像信号以确定所述患者的所述存在，并且其中所述信号处理电路被配置为通过识别与从所述图像信号检测到的所述患者的存在相对应的语音数据来检测来自所述患者的所述自发性语音。

132.根据条款131所述的系统，其中所述患者识别电路被配置为分析所述图像信号以通过面部识别来确定所述患者的所述存在。

133.根据条款131所述的系统，其中所述患者识别电路被配置为分析所述图像信号以通过步态分析来确定所述患者的所述存在。

134.根据条款128所述的系统，其中所述至少一个身份信号包括来自所述患者位置处的至少一个生物特征传感器的生物特征信号，其中所述患者识别电路被配置为分析所述生物特征信号以确定所述患者的所述存在，并且其中所述信号处理电路被配置为通过识别与根据所述生物特征信号确定的所述患者的所述存在相对应的所述语音数据来检测来自所述患者的所述自发性语音。

135.根据条款128所述的系统，其中所述至少一个身份信号包括至少一个认证因素。

136.根据条款135所述的系统，其中所述至少一个认证因素选自：安全标记、密码、数字签名和密钥。

137.根据条款128所述的系统，其中所述至少一个身份信号包括手机识别码。

138.根据条款137所述的系统，其中所述手机识别码选自：电子序列号、移动标识号和系统识别码。

139.根据条款128所述的系统，其中所述至少一个身份信号包括rfid信号。

140.根据条款127所述的系统，其中所述至少一个音频传感器包括至少一个麦克风。

141.根据条款127所述的系统，其中所述至少一个音频传感器、所述信号处理电路和所述至少一个发送装置是配置有应用软件的手机的组件。

142.根据条款127所述的系统，其中所述至少一个音频传感器、所述信号处理电路和所述至少一个发送装置是计算系统或设备的组件。

143.根据条款127所述的系统，其中所述至少一个音频传感器、所述信号处理电路和所述至少一个发送装置是数据流设备的组件。

144.根据条款127所述的系统，其中所述至少一个音频传感器、所述信号处理电路和所述至少一个发送装置是基于微处理器的独立系统的组件。

145.根据条款127所述的系统，其还包括：

数据存储设备。

146.根据条款127所述的系统，其中所述信号处理电路包括语音处理器。

147.根据条款146所述的系统，其中所述语音处理器被配置为处理所述至少一个音频信号以识别所述至少一个音频信号的包含所述患者的所述自发性语音的至少一部分。

148.根据条款147所述的系统，其中所述语音数据包括所述至少一个音频信号的包含所述患者的所述自发性语音的所述至少一部分。

149.根据条款146所述的系统，其中所述语音处理器被配置为处理所述至少一个音频信号以排除所述至少一个音频信号的不包含所述患者的自发性语音的至少一部分。

150.根据条款146所述的系统，其中所述语音处理器被配置为处理所述至少一个音频信号以确定所述患者的至少一个语音模式。

151.根据条款150所述的系统，其中所述语音数据包括所述患者的所述至少一个语音模式。

152.根据条款150所述的系统，其中所述信号处理电路包括比较器，所述比较器用于将所述患者的所述至少一个语音模式与至少一个特征性语音模式进行比较，以确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案。

153.根据条款152所述的系统，其中所述比较器被配置为将所述患者的所述至少一个语音模式与多个特征性语音模式进行比较，以确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案。

154.根据条款146所述的系统，其中所述语音处理器被配置为处理所述至少一个音频信号以确定指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的至少一个语音参数。

155.根据条款154所述的系统，其中所述语音数据包括所述至少一个语音参数。

156.根据条款154所述的系统，其中所述信号处理电路包括比较器，所述比较器用于将所述患者的所述至少一个语音参数与至少一个特征性语音参数进行比较，以确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案。

157.根据条款156所述的系统，其中所述比较器被配置为将所述患者的所述至少一个语音参数与多个特征性语音参数进行比较，以确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案。

158.根据条款156所述的系统，其中所述比较器被配置为将所述患者的所述至少一个语音参数与多个特征性语音参数进行比较，以确定所述患者对所述规定治疗方案的遵从性水平。

159.根据条款127所述的系统，其中所述信号处理电路被配置为确定所述患者未能遵从所述规定治疗方案。

160.根据条款127所述的系统，其中所述信号处理电路被配置为确定所述患者已经遵从所述规定治疗方案。

161.根据条款127所述的系统，其中所述至少一个发送装置包括无线发送器。

162.根据条款127所述的系统，其中所述至少一个发送装置包括计算机网络连接。

163.根据条款127所述的系统，其中所述至少一个发送装置包括usb端口。

164.根据条款127所述的系统，其中所述信号处理电路被配置为基于所述语音数据是否对应于多个特征性语音模式中的至少一个的确定来确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案。

165.根据条款127所述的系统，其还包括：

用于生成通知的通知电路。

166.根据条款165所述的系统，其中所述通知电路包括用于生成电子邮件通知的电路。

167.根据条款165所述的系统，其中所述通知电路包括用于生成要发送到无线设备的通知的电路。

168.根据条款165所述的系统，其中所述通知电路包括用于将通知存储在数据存储设备中的电路。

169.一种方法，其包括：

利用患者位置处的至少一个音频传感器感测包括来自患者的自发性语音的至少一个音频信号，所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；

在所述患者位置处利用信号处理电路检测所述至少一个音频信号中的所述患者的所述自发性语音；

利用信号处理电路生成语音数据，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据；以及

利用所述患者位置处的至少一个发送装置将包含所述语音数据的语音数据信号发送到监测位置处的接收装置，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据。

170.根据条款169所述的方法，其还包括：

接收指示开始根据所述规定治疗方案治疗所述患者的信号，以及响应于接收到指示开始治疗所述患者的所述信号而开始感测所述至少一个音频信号。

171.根据条款169所述的方法，其还包括：

基本连续地执行感测所述至少一个音频信号、检测所述患者的所述自发性语音、生成所述语音数据和发送所述语音数据信号中的至少一个。

172.根据条款169所述的方法，还包括：

间歇性地执行感测所述至少一个音频信号、检测所述患者的所述自发性语音、生成所述语音数据和发送所述语音数据信号中的至少一个。

173.根据条款169所述的方法，其还包括：

根据时间表执行感测所述至少一个音频信号、检测所述患者的所述自发性语音、生成所述语音数据和发送所述语音数据信号中的至少一个。

174.根据条款169所述的方法，其还包括：

利用患者识别电路基于在所述患者位置处感测到的至少一个身份信号来确定所述患者的存在；

其中利用所述患者位置处的所述信号处理电路检测所述至少一个音频信号中的所述患者的所述自发性语音包括至少部分地基于通过所述患者识别电路对所述患者的所述存在的所述确定来检测来自所述患者的语音。

175.根据条款174所述的方法，其中所述至少一个身份信号包括所述至少一个音频信号。

176.根据条款174所述的方法，其中所述至少一个身份信号包括图像信号。

177.根据条款174所述的方法，其中所述至少一个身份信号包括生物特征信号。

178.根据条款174所述的方法，其中所述至少一个身份信号包括rfid信号。

179.根据条款174所述的方法，其还包括：

响应于利用所述患者识别电路确定所述患者的所述存在，开始检测所述至少一个音频信号中的所述患者的所述自发性语音。

180.根据条款169所述的方法，其还包括：

从所述监测位置接收表示所述规定治疗方案的信号。

181.根据条款169所述的方法，其还包括：

从所述监测位置接收指令。

182.根据条款169所述的方法，其还包括：

利用所述患者位置处的通知电路生成通知。

183.根据条款182所述的方法，其还包括通过电子邮件发送所述通知。

184.根据条款182所述的方法，其还包括将所述通知发送到无线设备。

185.根据条款182所述的方法，其还包括将所述通知存储在数据存储设备中。

186.根据条款169所述的方法，其中发送所述语音数据信号包括发送无线信号。

187.根据条款169所述的方法，其中发送所述语音数据信号包括经由因特网发送信号。

188.根据条款169所述的方法，其中发送所述语音数据信号包括将所述语音数据存储在usb设备上。

189.根据条款169所述的方法，其还包括：

将所述至少一个音频信号存储在数据存储设备中。

190.根据条款169所述的方法，其还包括：

将所述语音数据存储在数据存储设备中。

191.根据条款169所述的方法，其还包括：

利用所述患者位置处的所述至少一个发送装置向所述接收装置发送时间数据，所述时间数据表示检测到所述自发性语音的时间。

192.根据条款169所述的方法，其还包括：

识别所述至少一个音频信号的包含所述患者的自发性语音的至少一部分。

193.根据条款192所述的方法，其还包括：

将所述至少一个音频信号的包含所述患者的自发性语音的所述至少一部分包括在所述语音数据中。

194.根据条款192所述的方法，其还包括：

处理所述至少一个音频信号以排除所述至少一个音频信号的不包含所述患者的所述自发性语音的至少一部分。

195.根据条款169所述的方法，其包括：

如果所述语音数据指示所述患者不遵从所述规定治疗方案，则利用所述患者位置处的所述至少一个发送装置将所述语音数据信号发送到所述监测位置处的所述接收装置。

196.根据条款169所述的方法，其还包括：

处理所述至少一个音频信号的至少一部分以确定所述患者的至少一个语音模式。

197.根据条款196所述的方法，其中所述语音数据包括所述患者的所述至少一个语音模式。

198.根据条款196所述的方法，其还包括：

将所述至少一个语音模式与至少一个特征性语音模式进行比较，以确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案。

199.根据条款169所述的方法，其还包括：

确定指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的至少一个语音参数，其中所述语音数据包括所述至少一个语音参数。

200.根据条款199所述的方法，其还包括：

将所述至少一个语音参数与至少一个特征性语音参数进行比较，以确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案。

201.根据条款169所述的方法，其中所述脑相关疾病是精神分裂症。

202.根据条款169所述的方法，其中所述脑相关疾病是帕金森病。

203.根据条款169所述的方法，其中所述脑相关疾病是自闭症谱系障碍。

204.根据条款169所述的方法，其中所述脑相关疾病是痴呆。

205.根据条款169所述的方法，其中所述脑相关疾病是双相情感障碍。

206.根据条款169所述的方法，其中所述脑相关疾病是抑郁症。

207.根据条款196所述的方法，其还包括：

将所述至少一个语音模式与所述患者的至少一个先前语音模式进行比较，以确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案。

208.根据条款207所述的方法，其中所述至少一个先前语音模式表示在开始治疗所述脑相关疾病之前所述患者的语音模式。

209.根据条款207所述的方法，其中所述至少一个先前语音模式表示在开始治疗所述脑相关疾病之后所述患者的语音模式。

210.根据条款207所述的方法，其中所述至少一个先前语音模式表示在所述患者对所述脑部相关疾病的治疗的已知遵从性期间所述患者的语音模式。

211.根据条款207所述的方法，其中所述至少一个先前语音模式表示在用指定治疗方案治疗期间所述患者的语音模式。

212.根据条款196所述的方法，其还包括：

将所述至少一个语音模式与多个语音模式进行比较；和

确定所述多个语音模式中的哪一个与所述至少一个语音模式最佳匹配。

213.根据条款212所述的方法，其中所述多个语音模式包括所述患者的存储的先前语音模式，所述先前语音模式表示具有不同治疗方案的所述患者的语音模式。

214.根据条款212所述的方法，其中所述多个语音模式包括表示患者群体的语音模式的存储的群体语音模式。

215.根据条款214所述的方法，其中所述群体语音模式中的至少一个表示没有脑相关疾病的患者群体的语音模式。

216.根据条款214所述的方法，其中所述群体语音模式中的至少一个表示具有未治疗的脑相关疾病的患者群体的语音模式。

217.根据条款214所述的方法，其中所述群体语音模式中的至少一个表示具有通过治疗稳定的脑相关疾病的患者群体的语音模式。

218.根据条款214所述的方法，其中所述多个群体语音模式包括表示经历针对所述脑相关疾病的不同治疗方案的患者群体的语音模式。

219.一种计算机程序产品，其包括：

非瞬态信号承载介质，其承载：

用于利用患者位置处的至少一个音频传感器感测至少一个音频信号的一个或多个指令，所述至少一个音频信号包括来自患者的自发性语音，所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；

用于利用所述患者位置处的信号处理电路检测所述至少一个音频信号中的所述患者的所述自发性语音的一个或多个指令；

用于利用信号处理电路生成语音数据的一个或多个指令，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据；以及

用于利用所述患者位置处的至少一个发送装置将包含所述语音数据的语音数据信号发送到监测位置处的接收装置的一个或多个指令，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据。

220.根据条款219所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载一个或多个指令，所述一个或多个指令用于接收指示根据所述规定治疗方案开始治疗所述患者的信号，以及响应于接收到指示开始治疗所述患者的所述信号而开始感测所述至少一个音频信号。

221.根据条款219所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载一个或多个指令，所述一个或多个指令用于基本连续地执行感测所述至少一个音频信号、检测所述患者的所述自发性语音、生成所述语音数据和发送所述语音数据信号中的至少一个。

222.根据条款219所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载一个或多个指令，所述一个或多个指令用于间歇地执行感测所述至少一个音频信号、检测所述患者的所述自发性语音、生成所述语音数据和发送所述语音数据信号中的至少一个。

223.根据条款219所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载一个或多个指令，所述一个或多个指令用于根据时间表执行感测所述至少一个音频信号、检测所述患者的所述自发性语音、生成所述语音数据和发送所述语音数据信号中的至少一个。

224.根据条款219所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载一个或多个指令，所述一个或多个指令用于利用患者识别电路基于在所述患者位置处感测到的至少一个身份信号来确定所述患者的存在；其中利用所述患者位置处的所述信号处理电路检测所述至少一个音频信号中的所述患者的所述自发性语音包括至少部分地基于通过所述患者识别电路对所述患者的所述存在的所述确定来检测来自所述患者的语音。

225.根据条款224所述的计算机程序产品，其中所述至少一个身份信号包括所述至少一个音频信号。

226.根据条款224所述的计算机程序产品，其中所述至少一个身份信号包括图像信号。

227.根据条款224所述的计算机程序产品，其中所述至少一个身份信号包括生物特征信号。

228.根据条款224所述的计算机程序产品，其中所述至少一个身份信号包括rfid信号。

229.根据条款224所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载一个或多个指令，所述一个或多个指令用于响应于利用所述患者识别电路确定所述患者的所述存在而开始获取语音数据。

230.根据条款219所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载一个或多个指令，所述一个或多个指令用于从所述监测位置接收表示所述规定治疗方案的信号。

231.根据条款219所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载用于从所述监测位置接收指令的一个或多个指令。

232.根据条款219所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载用于利用所述患者位置处的通知电路生成通知的一个或多个指令。

233.根据条款232所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载用于通过电子邮件发送所述通知的一个或多个指令。

234.根据条款232所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载用于将所述通知发送到无线设备的一个或多个指令。

235.根据条款232所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载用于将所述通知存储在数据存储设备中的一个或多个指令。

236.根据条款219所述的计算机程序产品，其中用于发送所述语音数据信号的所述一个或多个指令包括用于发送无线信号的一个或多个指令。

237.根据条款219所述的计算机程序产品，其中用于发送所述语音数据信号的所述一个或多个指令包括用于经由因特网发送信号的一个或多个指令。

238.根据条款219所述的计算机程序产品，其中用于发送所述语音数据信号的所述一个或多个指令包括用于将所述语音数据存储在usb设备上的一个或多个指令。

239.根据条款219所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载用于将所述至少一个音频信号存储在数据存储设备中的一个或多个指令。

240.根据条款219所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载用于将所述语音数据存储在数据存储设备中的一个或多个指令。

241.根据条款219所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载用于利用所述患者位置处的所述至少一个发送装置向所述接收装置发送时间数据的一个或多个指令，所述时间数据表示检测到所述自发性语音的时间。

242.根据条款219所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载用于识别所述至少一个音频信号的包含所述患者的所述自发性语音的至少一部分的一个或多个指令。

243.根据条款242所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载一个或多个指令，所述一个或多个指令用于将所述至少一个音频信号的包含所述患者的所述自发性语音的所述至少一部分包括在所述语音数据中。

244.根据条款242所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载一个或多个指令，所述一个或多个指令用于处理所述至少一个音频信号以排除所述至少一个音频信号的不包含所述患者的所述自发性语音的至少一部分。

245.根据条款219所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载一个或多个指令，所述一个或多个指令用于如果所述语音数据指示所述患者不遵从所述规定治疗方案，则利用所述患者位置处的所述至少一个发送装置将所述语音数据信号发送到所述监测位置处的所述接收装置。

246.根据条款219所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载一个或多个指令，所述一个或多个指令用于处理所述至少一个音频信号的至少一部分以确定所述患者的至少一个语音模式。

247.根据条款246所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载用于将所述患者的所述至少一个语音模式包括在所述语音数据中的一个或多个指令。

248.根据条款246所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载一个或多个指令，所述一个或多个指令用于将所述至少一个语音模式与至少一个特征性语音模式进行比较，以确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案。

249.根据条款219所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载：

用于确定指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的至少一个语音参数的一个或多个指令；和

用于将所述至少一个语音参数包括在所述语音数据中的一个或多个指令。

250.根据条款249所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载一个或多个指令，所述一个或多个指令用于将所述至少一个语音参数与至少一个特征性语音参数进行比较，以确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案。

251.根据条款246所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载一个或多个指令，所述一个或多个指令用于将所述至少一个语音模式与所述患者的至少一个先前语音模式进行比较，以确定所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案。

252.根据条款251所述的计算机程序产品，其中所述至少一个先前语音模式表示在开始治疗所述脑相关疾病之前所述患者的语音模式。

253.根据条款251所述的计算机程序产品，其中所述至少一个先前语音模式表示在开始治疗所述脑相关疾病之后所述患者的语音模式。

254.根据条款246所述的计算机程序产品，其中所述非瞬态信号承载介质承载：

用于将所述至少一个语音模式与多个语音模式进行比较的一个或多个指令；以及

用于确定所述多个语音模式中的哪一个与所述至少一个语音模式最佳匹配的一个或多个指令。

255.一种系统，其包括：

计算设备；

以及指令，所述指令当在计算设备上执行时使得所述计算设备：

利用患者位置处的至少一个音频传感器感测包括来自患者的自发性语音的至少一个音频信号，所述患者患有脑相关疾病并采取规定治疗方案以治疗所述脑相关疾病的至少一个方面；

利用所述患者位置处的信号处理电路检测所述至少一个音频信号中的所述患者的所述自发性语音；

利用所述信号处理电路生成语音数据，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据；

以及利用所述患者位置处的至少一个发送装置将包含所述语音数据的语音数据信号发送到监测位置处的接收装置，所述语音数据包括指示所述患者是否已经遵从所述规定治疗方案的数据。

虽然本文已公开了多个方面和实施方式，但对本领域技术人员而言，其他方面和实施方式会是显而易见的。本文所公开的各个方面和实施方式是出于说明的目的且无意进行限制，真正的范围和精神由接下来的权利要求表明。