BR112017021701B1 - Métodos de quantificação de um comportamento de tabagismo individual e dispositivo para a obtenção de dados para quantificar um comportamento de tabagismo individual - Google Patents

Abstract

MÉTODOS DE QUANTIFICAÇÃO DE UM COMPORTAMENTO DE TABAGISMO INDIVIDUAL, DISPOSITIVO PARA A OBTENÇÃO DE DADOS PARA QUANTIFICAR UM COMPORTAMENTO DE TABAGISMO INDIVIDUAL, MÉTODO DE PREPARAÇÃO DE UM PROGRAMA DE ABANDONO DO TABAGISMO PARA UM PACIENTE QUE FUMA, SISTEMAS PARA IMPEDIR UM PACIENTE DE FUMAR, E MÉTODOS PARA IMPEDIR UM PACIENTE DE FUMAR. A presente invenção refere-se a sistemas e métodos para o monitoramento de variáveis biométricas e contextuais para ajudar na triagem para quantificação de, e predição de, comportamento de tabagismo e para ajudar a abandonar o tabagismo.

Description

PEDIDO DE PATENTE RELACIONADO

[001] Este é um pedido não provisório do Pedido Provisório Norte-Americano No 62/143.924, depositado em 7 de abril de 2015, a totalidade deste é incorporada, a título de referência.

CAMPO DA INVENÇÃO

[002] A presente revelação se refere a sistemas e métodos para o monitoramento das variáveis biométricas e contextuais para auxiliar na triagem para abandono do tabagismo. Os sistemas e métodos podem detectar, de modo não invasivo, o comportamento de tabagismo de um paciente. Os sistemas e métodos podem quantificar e/ou prognosticar o comportamento de tabagismo do paciente. Os sistemas e métodos podem ajudar no abandono do tabagismo. Em algumas realizações, os sistemas e métodos fornecem triagem de uma população geral durante as visitas médicas e dentais, e outros compromissos adequados relacionados à saúde. Em algumas realizações, os sistemas e métodos fornecem a iniciação e a configuração de um programa de abandono do tabagismo para um paciente que fuma. Em algumas realizações, os sistemas e métodos fornecem um programa de acompanhamento após o paciente, de forma bem-sucedida, abandonar o tabagismo.

ANTECEDENTES DA INVENÇÃO

[003] Os problemas de saúde associados ao tabagismo são bem conhecidos. A fumaça de cigarro contém nicotina, como também muitos outros compostos e aditivos químicos. A fumaça de tabaco expõe um indivíduo ao monóxido de carbono, como também estes outros compostos, muitos dos quais são carcinogênicos e tóxicos ao fumante e àqueles ao redor do fumante. A presença e o nível de monóxido de carbono na respiração exalada do fumante podem fornecer um marcador para identificar o comportamento de tabagismo geral daquele indivíduo como também fornecer um marcador para sua exposição geral aos outros compostos tóxicos.

[004] Por causa dos riscos sanitários e dos problemas associados ao fumo, além dos efeitos da fumaça em não fumantes expostos, existem muitos programas para ajudar um indivíduo no abandono do tabagismo ou pelo menos reduzir a quantidade de consumo de cigarros por dia.

[005] Os programas e produtos para abandonar o tabagismo tendem, tipicamente, a reduzir o hábito de fumar do paciente sem entender, de forma ampla, o comportamento de tabagismo, que pode variar entre os pacientes. Além disso, pode ser difícil de entender o comportamento de tabagismo de um paciente, dado que o autorrelato do comportamento de tabagismo conta com a complacência rígida com as atividades de tabagismo reportadas. E, em muitos casos, os indivíduos podem não estritamente obedecer ao relato de tais atividades devido à vergonha, descuido e/ou erro humano associados à triagem e avaliação do uso de cigarros.

[006] Continua uma necessidade para tratar do tabagismo em indivíduos primeiramente entendendo o comportamento de tabagismo do indivíduo e, então, com base neste entendimento, envolver o indivíduo com meios efetivos para reduzir e, por fim, cessar o tabagismo.

DESCRIÇÃO RESUMIDA DA INVENÇÃO

[007] O sistema e métodos descritos aqui permitem uma abordagem de múltiplas fases para envolver indivíduos que fumam e quantificar seu comportamento de tabagismo para melhor ajudar o indivíduo a eventualmente alcançar a meta de parar de fumar. Os métodos e sistemas descritos aqui permitem a medição e quantificação melhoradas do comportamento de um fumante antes de aquele indivíduo ser mesmo dado à difícil tarefa difícil de tentar parar de fumar. Por exemplo, os sistemas e métodos descritos aqui são úteis na identificação de uma população de fumantes a partir de dentro uma população maior fazendo o uso de critérios objetivos. Uma vez que o fumante indivíduo é identificado, os mesmos métodos e sistemas permitem uma aprendizagem e exploração de fase em que o comportamento de tabagismo específico do indivíduo pode ser rastreado e quantificado. Os métodos e sistemas permitem também que os dados de comportamento do indivíduo sejam rastreados para identificar os estímulos potenciais para fumar ou simplesmente instruir o indivíduo sobre seu grau de tabagismo. Os métodos e sistemas permitem também um monitoramento mais ativo do indivíduo que decidiu engajar em um programa de “encerramento” em que tal monitoramento permite ao indivíduo se automonitorar como também o monitoramento por amigos, treinadores ou conselheiros. Finalmente, os métodos e sistemas revelados aqui podem ser usados para o monitoramento dos indivíduos que, de forma bem-sucedida, abandonaram o tabagismo para assegurar a não recorrência do comportamento de tabagismo.

[008] Sistemas e métodos para a avaliação de um comportamento de tabagismo de um indivíduo são descritos aqui. O sistema pode permitir a quantificação do comportamento de tabagismo do indivíduo pela medição dos dados biométricos e a avaliação dos fatores atribuíveis ao vício de cigarros, como também a avaliação dos dados comportamentais associados ao tabagismo ou à atividade usual do indivíduo.

[009] Os sistemas e métodos podem, não invasivamente, detectar e quantificar o comportamento de tabagismo de um paciente com base na medição de um ou mais dos dados biométricos do paciente como o nível de CO ou o nível de CO exalado. Porém, outros dados biométricos podem também ser usados. Tais dados incluem carbóxi-hemoglobina (SpCO), óxi-hemoglobina (SpO2), frequência cardíaca, frequência respiratória, pressão sanguínea, temperatura corporal, transpiração, variabilidade da frequência cardíaca, ritmo elétrico, velocidade de pulsação, resposta galvânica da pele, tamanho da pupila, localização geográfica, ambiente, temperatura ambiente, agentes estressantes, eventos da vida e outros parâmetros adequados. Tais medições ou coleta de dados podem usar uma unidade medidora portátil ou uma unidade medidora fixa, qualquer uma dessas se comunica com um ou mais dispositivos eletrônicos para realizar a análise de quantificação. Alternativamente, a análise pode ser executada na unidade portátil/fixa. Por exemplo, a unidade portátil pode ser acoplada a um chaveiro, ao isqueiro de cigarro do indivíduo, telefone celular ou outro item que estará com o indivíduo regularmente. Alternativamente, a unidade portátil pode ser uma unidade isolada ou pode ser usada pelo indivíduo.

[0010] Em uma variação, os métodos aqui descritos permitem a quantificação do comportamento de tabagismo de um indivíduo: obtendo do indivíduo uma pluralidade de amostras de ar exalado durante um certo tempo e registrando um tempo de coleta associado a cada amostra de ar exalado; medindo uma quantidade de monóxido de carbono exalado para cada uma das amostras de ar exalado; compilando um conjunto de dados que compreende a quantidade de monóxido de carbono exalado e o tempo de coleta para cada amostra de ar exalado; quantificando uma exposição de monóxido de carbono exalado em um intervalo de tempo dentro do período de tempo e atribuindo uma carga de monóxido de carbono exalada ao intervalo de tempo utilizando-se o conjunto de dados; e exibindo a carga de monóxido de carbono exalada. A exibição do resultado quantificado pode ocorrer em uma ou mais localizações para fornecer feedback ao indivíduo, a um profissional de saúde ou a qualquer outro indivíduo que tenha participação no entendimento e/ou na redução do comportamento de tabagismo de um indivíduo.

[0011] Em uma variação adicional, a obtenção da pluralidade de amostras de ar exalado do indivíduo no período de tempo e o registro do tempo de coleta de cada amostra de ar exalado compreendem sequencialmente obter a pluralidade de amostra de ar exalado.

[0012] A quantificação da exposição de monóxido de carbono exalado pode compreender correlacionar uma função de monóxido de carbono exalado versus tempo no período de tempo utilizando o conjunto de dados. Alternativamente, a quantificação pode compreender um produto matemático do nível de CO e o tempo no intervalo de tempo. Tal quantificação permite uma observação melhorada do comportamento de tabagismo uma vez que permite a observação da exposição total do corpo ao CO em um dado intervalo de tempo.

[0013] Em uma variação adicional, o método ainda compreende obter uma área de monóxido de carbono exalado e o tempo sob uma curva definida pela função no intervalo de tempo.

[0014] O método e sistema podem incluir ainda compreender gerar um sinal, por exemplo, usando um dispositivo portátil posicionado junto ao indivíduo, para lembrar o indivíduo de fornecer pelo menos uma amostra de ar exalado. Em variações adicionais, o método pode incluir alertar ao indivíduo, repetidamente, para fornecer a amostra de ar exalado no período de tempo.

[0015] O método acima pode também incluir o recebimento dos dados de entrada do indivíduo e o registro da hora da entrada. Esses dados podem incluir dados de comportamento como um total de uma porção de cigarro fumado pelo indivíduo. Alternativamente, os dados podem incluir informações sobre localização (por meio de uma unidade de GPS), dieta, atividade (por exemplo, dirigir veículo, assistir à televisão, jantar, trabalho, socialização etc.).

[0016] O método pode incluir exibir visualmente qualquer um dos dados de entrada. Incluindo um total da contagem de porção dos cigarros fumados pelo indivíduo. Tais dados podem também permitir a exibição da informação calculada. Por exemplo, uma contagem de cigarros pode ser usada para determinar a exposição à nicotina por um indivíduo dos cigarros quando uma medição biológica direta puder também erroneamente medir a nicotina de um adesivo de nicotina ou goma de nicotina. Além disso, os dados de cigarro podem ser usados para estimar um custo associado ao número de cigarros fumados pelo indivíduo e exibir tal custo dos cigarros.

[0017] O método pode ainda compreender fornecer a exibição visual da carga de monóxido de carbono exalada em associação a um intervalo de tempo da exibição visual dentro do período de tempo. Adicionalmente, o método pode incluir o fornecimento de uma exibição visual de uma contagem de várias da pluralidade de amostras de ar exalado.

[0018] O método pode também incluir determinar uma série de cargas de monóxido de carbono exalado para uma série de intervalos de tempo dentro do período de tempo. Estes valores podem ser exibidos, além da informação debatida aqui.

[0019] O método pode ainda incluir transmitir a quantidade de monóxido de carbono exalado e o tempo de coleta associado a cada amostra de ar exalado a partir do sensor portátil para um dispositivo eletrônico.

[0020] Outra variação da quantificação do comportamento de tabagismo de um indivíduo pode incluir a obtenção, durante um certo tempo, de uma pluralidade de amostras de monóxido de carbono do indivíduo e o registro de um tempo de coleta associado a cada amostra de monóxido de carbono; compilação de um conjunto de dados compreendendo a quantidade de monóxido de carbono e o tempo de coleta para cada amostra de monóxido de carbono; quantificação de uma exposição de monóxido de carbono em um intervalo de tempo dentro do período de tempo e atribuição de uma carga de monóxido de carbono ao intervalo de tempo utilizando o conjunto de dados; e exibição da carga de monóxido de carbono. Nesse caso, a quantidade de monóxido de carbono é determinada a partir de qualquer tipo de medição que identifique os níveis de monóxido de carbono no corpo.

[0021] O método pode ainda compreender obter a pluralidade de amostras de monóxido de carbono do ar exalado do indivíduo, com o passar do tempo, e medir uma quantidade de monóxido de carbono exalado para cada uma das amostras de ar exalado e onde o registro do tempo de coleta associado a cada amostra de monóxido de carbono compreende registrar o tempo de coleta associado a cada amostra de ar exalado.

[0022] A presente revelação também inclui um dispositivo para obter dados para quantificar o comportamento de tabagismo de um indivíduo, onde tal dispositivo pode ajudar ou executar as funções descritas aqui.

[0023] Em um exemplo, o dispositivo inclui uma unidade de respiração portátil configurada para receber uma pluralidade de amostras de ar exalado durante um certo tempo do indivíduo e configurada para registrar um tempo de coleta associado a cada amostra de ar exalado; um sensor localizado dentro da unidade e configurado para medir uma quantidade de monóxido de carbono exalado para cada uma das amostras de ar exalado; pelo menos um interruptor de entrada configurado para registrar os dados de entrada do indivíduo; uma unidade de armazenamento configurada para armazenar pelo menos a quantidade de monóxido de carbono exalado e o tempo de coleta; um transmissor configurado para transmitir a quantidade de monóxido de carbono exalado, o tempo de coleta e os dados de entrada a um dispositivo eletrônico externo; e uma unidade de alarme configurada para fornecer um alarme ao usuário para encaminhar a pluralidade de amostras de ar exalado.

[0024] Os métodos descritos aqui podem também incluir métodos para preparar um programa para ajudar no abandono do tabagismo para um paciente que fuma. Por exemplo, o método pode incluir medir pelo menos um indicador biológico determinante se o paciente fumou; capturar uma pluralidade de dados do paciente, onde os dados do paciente compreendem informação correlacionada ao tempo sobre quando o paciente fumou; combinar pelo menos um dentre a pluralidade de dados do paciente e pelo menos um indicador biológico para determinar um modelo de comportamento de tabagismo do paciente durante um primeiro período de teste; avaliar o modelo de comportamento de tabagismo para avaliar um grau de intervenção requerido para um programa de abandono do tabagismo; e fornecer um relatório resumido do modelo de comportamento de tabagismo e do grau de intervenção.

[0025] Em outra variação, a presente revelação inclui um sistema para dissuadir um paciente a fumar. Por exemplo, o sistema pode incluir um sensor para medir pelo menos um indicador biológico determinante se o paciente fumou; um dispositivo coletor de dados configurado para capturar uma pluralidade de dados do paciente, onde os dados do paciente compreendem informação correlacionada ao tempo sobre quando o paciente fumou; um processador em comunicação com o sensor e o dispositivo coletor de dados, o processador configurado para compilar a pluralidade de dados do paciente e pelo menos um indicador biológico para determinar um modelo de comportamento de tabagismo do paciente, em um primeiro período de teste; o processador configurado para gerar pelo menos um sinal de perturbação antes de um segundo período de teste, e onde o processador analisa pelo menos um dos dados do paciente apurados no segundo período de teste para determinar um comportamento de tabagismo testado; e onde o processador compara o comportamento de tabagismo testado com o modelo de comportamento de tabagismo para determinar se o paciente foi dissuadido a fumar.

[0026] A presente revelação também inclui métodos para dissuadir um paciente a fumar. Por exemplo, um tal método pode incluir medir pelo menos um indicador biológico determinante se o paciente fumou; coletar uma pluralidade de dados do paciente, onde os dados do paciente compreendem informação correlacionada ao tempo sobre quando o paciente fumou; compilar a pluralidade de dados do paciente com o pelo menos um indicador biológico para determinar um modelo de comportamento de tabagismo do paciente; gerar pelo menos um sinal de perturbação antes de um segundo período de teste, onde o pelo menos um sinal de perturbação afeta o paciente; analisar pelo menos um dos dados do paciente apurados no segundo período de teste para determinar um comportamento de tabagismo testado; e comparar o comportamento de tabagismo testado com o modelo de comportamento de tabagismo para determinar uma alteração do modelo de comportamento de tabagismo para determinar se o paciente foi dissuadido a fumar.

[0027] Em outra variação, um sistema para dissuadir um paciente a fumar pode incluir uma base de dados que contém um modelo de comportamento de tabagismo do paciente onde o modelo de comportamento de tabagismo compreende uma pluralidade de dados históricos do paciente correlatados ao tempo sobre quando o paciente fumou; um sensor para medir pelo menos um indicador biológico determinante se o paciente fumou; um processador configurado para determinar um evento de tabagismo esperado ao analisar o modelo de comportamento de tabagismo e ao determinar o evento de tabagismo esperado, o processador gera pelo menos um sinal de perturbação antes de um período de teste; o processador configurado para revisar o pelo menos um indicador biológico durante o período de teste para determinar se o paciente foi dissuadido a fumar durante o período de teste; e onde o processador atualiza a base de dados contendo o modelo de comportamento de tabagismo após determinar se o paciente foi ou não dissuadido a fumar durante o período de teste.

[0028] Outra variação do método para dissuadir a fumar pode incluir acessar uma base de dados que contém um modelo de comportamento de tabagismo do paciente, em que o modelo de comportamento de tabagismo compreende uma pluralidade de dados históricos do paciente correlatados ao tempo sobre quando o paciente fumou; estimar um evento de tabagismo esperado ao analisar o modelo de comportamento de tabagismo; gerar pelo menos um sinal de perturbação antes de um período de teste ao determinar o evento de tabagismo esperado pelo processador; medir pelo menos um indicador biológico determinante se o paciente fumou durante o período de teste; revisar o pelo menos um indicador biológico durante o período de teste para determinar se o paciente foi dissuadido a fumar durante o período de teste; e atualizar a base de dados que contém o modelo de comportamento de tabagismo após determinar se o paciente foi ou não dissuadido a fumar durante o período de teste.

[0029] O exposto acima é uma breve descrição de algum dos métodos e sistemas para quantificar um comportamento de tabagismo, como também programas para abandonar efetivamente o tabagismo. Outras características, vantagens e realizações da invenção serão evidentes aos peritos na técnica a partir da descrição exposta a seguir e dos desenhos anexos, em que, para propósitos de ilustração apenas, as formas específicas da invenção são expostas em detalhes. Variações do dispositivo de acesso e dos procedimentos descritos aqui incluem as combinações de características das várias realizações ou combinação das realizações em si, sempre que possível.

[0030] Embora a presente revelação debata sobre cigarros em vários exemplos, os métodos, sistemas e as melhorias revelados aqui podem ser aplicados a qualquer tipo de fumaça de tabaco ou outro tipo inalado de fumaça. Em tais casos, a revelação contempla a substituição de “cigarro” pelo tipo apropriado de tabaco ou produto gerador de fumaça (incluindo, entre outros, charutos, cachimbos etc.).

BREVE DESCRIÇÃO DAS FIGURAS

[0031] A Figura 1 descreve um sistema ilustrativo incluindo um dispositivo utilizável junto ao corpo, um dispositivo móvel e um servidor remoto em comunicação com o dispositivo utilizável junto ao corpo e o dispositivo móvel, de acordo com algumas realizações da revelação;

[0032] a Figura 2 descreve outro sistema ilustrativo incluindo um dispositivo utilizável junto ao corpo e um servidor remoto em comunicação com o dispositivo utilizável junto ao corpo, de acordo com algumas realizações da revelação;

[0033] a Figura 3 descreve curvas de absorção de luz ilustrativas para vários tipos de hemoglobina, permitindo a medição dos níveis de carbóxi-hemoglobina (SpCO) e óxi- hemoglobina (SpO2) usando um sensor de fotopletismografia (PPG), de acordo com algumas realizações da revelação;

[0034] a Figura 4 descreve um quadro para níveis variados de um paciente de SpCO durante um período de monitoramento típico de cinco dias antes de começar um programa de abandono do tabagismo, de acordo com algumas realizações da revelação;

[0035] a Figura 5 descreve uma tendência dos níveis de SpCO e estímulos de fumar para um paciente durante um dia típico antes de começar um programa de abandono do tabagismo, de acordo com algumas realizações da revelação;

[0036] a Figura 6 descreve uma estrutura de dados para armazenar os níveis de SpCO e os estímulos de fumar para um paciente durante um dia típico, de acordo com algumas realizações da revelação;

[0037] a Figura 7 descreve um fluxograma ilustrativo para detectar o comportamento de tabagismo de um paciente, de acordo com algumas realizações da revelação;

[0038] a Figura 8 descreve um relatório de amostra após uma avaliação de cinco dias para um paciente, de acordo com algumas realizações da revelação;

[0039] a Figura 9 descreve um quadro ilustrativo dos níveis de SpCO de um paciente durante o programa de continuidade e de abandono do tabagismo, de acordo com algumas realizações da revelação;

[0040] a Figura 10 descreve uma tela de aplicativo para smartphone ilustrativo que mostra as medições como SpCO, SpO2, frequência cardíaca, frequência respiratória, pressão sanguínea e temperatura corporal, de acordo com algumas realizações da revelação;

[0041] a Figura 11 descreve uma tela de aplicativo para smartphone ilustrativo para o recebimento dos dados inseridos do paciente, de acordo com algumas realizações da revelação;

[0042] a Figura 12 descreve uma tela de aplicativo para smartphone ilustrativo implementando um protocolo de prevenção de tabagismo, de acordo com algumas realizações da revelação;

[0043] a Figura 13 descreve uma tela de aplicativo para smartphone ilustrativo para a apresentação do processo de abandono do tabagismo como um jogo para o paciente, de acordo com algumas realizações da revelação;

[0044] a Figura 14 descreve um fluxograma ilustrativo para prognosticar e impedir um evento de tabagismo esperado, de acordo com algumas realizações da revelação;

[0045] a Figura 15 descreve um fluxograma ilustrativo para a etapa 1414 na Figura 14 para determinar se um protocolo de prevenção teve êxito, de acordo com algumas realizações da revelação;

[0046] a Figura 16 descreve um fluxograma ilustrativo para uma medição única do nível de SpCO do paciente usando um sensor de PPG, de acordo com algumas realizações da revelação;

[0047] a Figura 17 descreve um fluxograma ilustrativo para detectar um evento de tabagismo, de acordo com algumas realizações da revelação; e

[0048] a Figura 18 descreve um fluxograma ilustrativo para aplicar uma ou mais perturbações a um modelo para o comportamento de tabagismo de um paciente, de acordo com algumas realizações da revelação.

[0049] A Figura 19 ilustra outra variação de um sistema e/ou método para afetar o comportamento de tabagismo de um indivíduo usando vários aspectos descritos aqui, como também adicionalmente quantificar uma exposição do indivíduo à fumaça de cigarro.

[0050] A Figura 20A ilustra uma representação visual de dados que podem ser colhidos com variações do sistema mostrado na Figura 19.

[0051] A Figura 20B ilustra uma representação visual de dados que podem ser colhidos com variações do sistema mostrado na Figura 19.

[0052] A Figura 21 ilustra um exemplo de um conjunto de dados usado para determinar a curva de eCO durante um certo período de tempo, onde o eCO atribuível ao comportamento de tabagismo do indivíduo pode ser quantificado em vários intervalos de tempo para determinar um Volume de eCO ou Carga de eCO para cada intervalo.

[0053] A Figura 22 ilustra um exemplo de exibição dos dados biométricos, como também várias outras informações para avaliar o comportamento de tabagismo do indivíduo.

[0054] A Figura 23 mostra outra variação de um painel que exibe informação similar àquela mostrada na Figura 22.

[0055] As Figuras 24A a 24C ilustram outra variação de um conjunto de dados que compreende monóxido de carbono exalado, tempo de coleta e dados de cigarro quantificados e exibidos para beneficiar a tentativa do indivíduo em entender seu comportamento de tabagismo.

DESCRIÇÃO DETALHADA DA INVENÇÃO

[0056] São descritos sistemas e métodos de abandono do tabagismo com triagem interativa. Os sistemas e métodos detectam e quantificam, não invasivamente, o comportamento de tabagismo de um paciente com base na medição de um ou mais dentre os níveis de monóxido de carbono do paciente, níveis de monóxido de carbono exalados (eCO), carbóxi-hemoglobina (SpCO), óxi-hemoglobina (SpO2), frequência cardíaca, frequência respiratória, pressão sanguínea, temperatura corporal, transpiração, variabilidade da frequência cardíaca, ritmo elétrico, velocidade de pulsação, resposta galvânica da pele, tamanho da pupila, localização geográfica, ambiente, temperatura ambiente, agentes estressantes, eventos da vida e outros parâmetros adequados. É observado que SpCO e eCO são dois modos para a medição dos Níveis de CO no sangue do paciente.

[0057] Em algumas realizações, os sistemas e métodos descritos aqui fornecem triagem de uma população geral durante as visitas médicas e dentais e outros compromissos adequados relacionados à saúde. Um dispositivo utilizável junto ao corpo pode ser aplicado aos pacientes durante, por exemplo, suas visitas anuais, para detectar comportamento recente de tabagismo e, se positivo, encaminhar os fumantes para outra teste e, por fim, para um programa de abandono do tabagismo. Em algumas realizações, o dispositivo utilizável junto ao corpo é aplicado como uma única aplicação no local. Em algumas realizações, ao paciente é fornecido um dispositivo utilizável junto ao corpo para usar como um paciente ambulatorial durante um período de tempo, por exemplo, um dia, uma semana, ou outro período de tempo adequado. Tempos de uso mais longos podem fornecer mais sensibilidade na detecção do comportamento de tabagismo e mais precisão na quantificação das variáveis relacionadas ao comportamento de tabagismo.

[0058] Ao usar o dispositivo utilizável junto ao corpo durante um período de tempo adequado, por exemplo, cinco dias, vários parâmetros podem ser medidos em tempo real ou próximo de tempo real. Estes parâmetros podem incluir, entre outros, CO, eCO, SpCO, SpO2, frequência cardíaca, frequência respiratória, pressão sanguínea, temperatura corporal, transpiração, variabilidade da frequência cardíaca, ritmo elétrico, velocidade de pulsação, resposta galvânica da pele, tamanho da pupila, localização geográfica, ambiente, temperatura ambiente, agentes estressantes, eventos da vida e outros parâmetros adequados. Os dados do dispositivo utilizável junto ao corpo podem ser enviados a um smartphone ou um servidor em nuvem ou outro dispositivo adequado, em tempo real ou próximo de tempo real, ao término de cada dia ou de acordo com outro intervalo de tempo adequado. O dispositivo utilizável junto ao corpo ou o smartphone podem medir parâmetros, incluindo entre outros, movimento, localização, hora do dia, dados inseridos do paciente e outros parâmetros adequados. Os dados inseridos do paciente podem incluir agentes estressantes, eventos da vida, localização, eventos diários, administrações de adesivos de nicotina ou outras fórmulas de nicotina, administrações de outras drogas para parar de fumar e outros dados adequados inseridos do paciente. Por exemplo, alguns dados inseridos do paciente podem incluir informação com relação a chamadas telefônicas, atletismos, trabalho, esporte, estresse, sexo, consumo de bebidas, tabagismo e outros dados adequados inseridos do paciente. Os dados recebidos podem ser compilados, analisados para tendências e correlatados em tempo real ou após o período de tempo ser concluído.

[0059] Dos parâmetros medidos acima, a informação com relação ao tabagismo pode ser derivada por meio de um processador localizado no dispositivo utilizável junto ao corpo, no smartphone, no servidor em nuvem ou em outro dispositivo adequado. Por exemplo, o processador pode analisar a informação para determinar as tendências de CO, eCO, SpCO, médias, picos, alterações, assinaturas de curvas específicas, inclinações de alteração e outros tipos de alterações, e determinar as associações a outras tendências variáveis biométricas e contextuais durante o dia, e como aquelas variáveis alteram antes, durante e após o fumo. O processador pode analisar as tendências de CO, eCO, SpCO para determinar os parâmetros como número total de cigarros fumados, número médio de cigarros fumados por dia, número máximo de cigarros fumados por dia, intensidade de cada cigarro fumado, quantidade de cada cigarro fumado, tempo para fumar cada cigarro, hora do dia, dia da semana, agentes estressantes associados, geografia, localização e movimento. Por exemplo, o número total de picos em um certo dia pode indicar o número de cigarros fumados, enquanto a forma e o tamanho e outras características de cada pico podem indicar a intensidade e a quantidade de cada cigarro fumado. O processador pode analisar os dados de frequência cardíaca e/ou da taxa de pulsação para determinar as correlações entre as tendências, médias e picos e o comportamento de tabagismo do paciente. Por exemplo, o processador pode correlatar as alterações em frequência cardíaca, como taquicardia ou variabilidade da frequência cardíaca que ocorrem antes ou durante um evento de tabagismo, que pode prognosticar quando um paciente fumará. Esta informação pode ser usada para adquirir prevenir um evento de tabagismo durante um programa de abandono do tabagismo. Por exemplo, se um evento de tabagismo é previsto para ocorrer dentro dos próximos 10 minutos, o paciente pode ser notificado para liberar uma dose de nicotina por quaisquer de vários mecanismos como liberação por meio de um adesivo transdérmico ou uma transferência transdérmica de um reservatório de nicotina armazenado no dispositivo utilizável junto ao corpo.

[0060] Em algumas realizações, os sistemas e métodos descritos aqui fornecem uma avaliação do comportamento de tabagismo de um paciente em dois períodos de teste. Durante um primeiro período de teste, o paciente se comporta como normalmente faria. O processador localizado no dispositivo utilizável junto ao corpo, no smartphone, no servidor em nuvem ou outro dispositivo adequado para receber dados do paciente relativos ao comportamento de tabagismo do paciente. Há muito pouco a nenhum engaste do paciente visto que o propósito do período de teste é observar os padrões de tabagismos do paciente. Antes do segundo período de teste, o processador determina um modelo de como o paciente fuma.

[0061] Durante um segundo período de teste, o processador aplica uma série de perturbações ao modelo para ver se o comportamento de tabagismo se altera. As perturbações podem ser aplicadas ao modelo usando um processo de aprendizagem por máquina. O processo de aprendizagem por máquina libera perturbações, testa os resultados e ajusta, consequentemente, as perturbações. O processador determina o que funciona melhor para alcançar uma alteração de comportamento identificada pelas opções de tentativa por meio do processo de aprendizagem por máquina.

[0062] Pode haver vários tipos de perturbações, cada uma com várias dimensões. Por exemplo, a perturbação pode ser enviar uma mensagem de texto antes ou durante um evento de tabagismo fazendo com que o evento de tabagismo seja evitado ou encurtado. As dimensões dentro da perturbação podem ser remetentes diferentes, horário diferente e/ou conteúdo diferente para as mensagens de texto. Em outro exemplo, a perturbação pode ser uma chamada telefônica em determinadas horas do dia ou antes ou durante um evento de tabagismo, fazendo com que o evento de tabagismo seja evitado ou encurtado. As dimensões dentro da perturbação podem ser chamadores diferentes, horário diferente e/ou conteúdo diferente para as chamadas telefônicas. Em ainda outro exemplo, a perturbação pode ser alertar o paciente para revisar seu comportamento de tabagismo em vários momentos por dia evitando fumar depois disso durante um período de tempo. As dimensões podem incluir determinar se e quando que termina a aversão. Em outros exemplos, as perturbações podem ser recompensas, jogo de equipe ou outros estímulos adequados para evitar ou encurtar os eventos de fumo do paciente.

[0063] Em algumas realizações, os sistemas e métodos descritos aqui fornecem a iniciação e a montagem de um programa de abandono do tabagismo a um paciente. Após o paciente ter concluído uma avaliação de cinco dias durante o uso do dispositivo utilizável junto ao corpo, o conjunto de dados total é compilado e analisado pelo sistema e liberado ao paciente ou a um médico para o programa de abandono do tabagismo. Por exemplo, um relatório de amostra pode indicar que, de 1 de outubro a 6 de outubro, o Sr. Jones fumou um total de 175 cigarros com um número médio de 35 cigarros fumados por dia, e um número máximo de 45 cigarros fumados em um dia. O nível de CO do Sr. Jones teve uma média de 5,5% com um máximo de 20,7% e ficou acima de 4% a 60% de duração do período de avaliação de cincos dias. Os estímulos do Sr. Jones incluíram trabalho, agentes estressantes de casa e ir e voltar do trabalho. O relatório recomenda uma predição de nível de nicotina de dose e frequência altas para começar a terapia de substituição de nicotina em vista dos hábitos de tabagismos do Sr. Jones. Isto pode permitir uma probabilidade mais alta de complacência do paciente no programa de abandono do tabagismo se o regime terapêutico for personalizado às necessidades de paciente desde o início.

[0064] Em algumas realizações, os dados colhidos durante a avaliação de cinco dias, enquanto o paciente está fumando, como usual, e antes do programa de abandono do tabagismo, são usados para estabelecer um valor basal para os sinais vitais de um paciente, por exemplo, nível de CO, eCO e de SpCO. O sistema pode gerar uma curva basal para os sinais vitais do paciente com base na variância nos níveis de CO, eCO, SpCO nos dados colhidos. A curva de basal pode servir como uma referência para comparar as medições futuras dos níveis de CO, eCO, SpCO do paciente.

[0065] Em algumas realizações, o paciente trabalha com seu médico ou conselheiro para começar o processo para entrar no programa de abandono do tabagismo. Ter os dados objetivos em frente ao doutor e o paciente pode ajudar na montagem do programa de abandono do tabagismo e na montagem dos planos de uso de drogas e aconselhamento. Em algumas realizações, o sistema monta automaticamente um programa de abandono do tabagismo com base nos dados do período de avaliação. Os dados colhidos podem influenciar na iniciação e montagem do programa de abandono do tabagismo para o paciente imediatamente antes de ele entrar no programa ajudando nas seleções de droga e de dose. Por exemplo, indicação de tabagismo mais alta e frequente pode incitar o início na terapia de substituição de nicotina com múltiplas drogas ou com dose mais alta (por exemplo, adicionando medicação usada para tratar vício de nicotina, como vareniclina).

[0066] Os dados colhidos podem influenciar na iniciação e montagem do programa de abandono do tabagismo determinando a frequência, o tipo e a duração de aconselhamento requeridos para o paciente. Os dados podem levar à estratificação das necessidades do fumante. Por exemplo, os fumantes de risco mais alto com uso mais alto podem ter mais intervenções enquanto os fumantes de risco mais baixo podem ter menos intervenções. As intervenções podem incluir uma mensagem de texto, uma chamada telefônica, uma mensagem de gestão de redes sociais ou outro evento adequado, do cônjuge do paciente, amigo, médico ou de outra parte interessada adequada, em certas horas dos dias quando há a probabilidade de o paciente fumar.

[0067] Os dados colhidos podem influenciar na iniciação e montagem do programa de abandono do tabagismo correlatando o comportamento de tabagismo com todas as variáveis acima, como agentes estressantes que incitam a fumar, hora do dia e outras variáveis adequadas usadas para aconselhar o paciente para estar atento a estes estímulos. As intervenções de aconselhamento podem visar estes agentes estressantes. As intervenções podem ser visadas naquelas horas do dia para o paciente, como uma mensagem de texto ou telefonema naquelas horas do dia. Os dados colhidos podem influenciar na iniciação e montagem do programa de abandono do tabagismo atribuindo grupos de amigos com base no comportamento de tabagismo. Os dados colhidos podem ser usados para prognosticar e/ou evitar um evento de tabagismo. Por exemplo, se taquicardia ou variabilidade da frequência cardíaca preceder a maioria dos eventos de fumar, em função disso pode-se soar um alarme e o paciente pode administrar uma dose de droga ou pode receber uma chamada telefônica de um grupo de amigos, do médico ou de um conselheiro evitando, assim, um evento de tabagismo.

[0068] Em algumas realizações, os sistemas e métodos descritos aqui permitem que o paciente mantenha a participação no programa de abandono do tabagismo. Uma vez no programa de abandono do tabagismo, o paciente pode continuar usando o dispositivo utilizável junto ao corpo para monitoramento. O sistema pode empregar ferramentas analíticas como ajustar um valor basal de CO, eCO, SpCO e rastrear o progresso contra este valor basal. Por exemplo, a tendência pode cair para zero e pode ficar lá (não indicando nenhum uso de cigarros mais). A tendência pode cair lentamente com picos e vales (indicando redução do tabagismo). A tendência pode cair para zero depois ter pico para uma recorrência (indicando uma recaída).

[0069] O sistema pode apresentar o processo ao paciente como um jogo e pode melhorar a visibilidade de progresso. Por exemplo, o sistema pode fornecer ao paciente uma recompensa pequena em troca de se privar de fumar durante um certo período de tempo. Em algumas realizações, o sistema pode transmitir os dados em tempo real para um provedor de cuidado médico para monitoramento remoto e permitir ao provedor eficientemente monitorar e ajustar o cuidado do paciente sem ter que o paciente estar diariamente no escritório.

[0070] Em algumas realizações, os sistemas e métodos descritos aqui fornecem um programa de acompanhamento após um paciente, de forma bem-sucedida, abandonar o tabagismo. Após uma parada com sucesso, verificada pelo sistema, o paciente usa o dispositivo utilizável junto ao corpo durante um período estendido de tempo, por exemplo, alguns meses a dois anos, como um sistema de detecção prematuro para recaída. O sistema pode coletar os dados e empregar estratégias de aconselhamento, conforme descrito acima para o programa de abandono do tabagismo.

[0071] Em algumas realizações, os sistemas e métodos descritos aqui fornecem um sistema que compreende um ou mais dispositivos móveis e um servidor em comunicação com os dispositivos móveis. A Figura 1 mostra uma realização exemplar 100 para um tal sistema incluindo dispositivo 102, dispositivo 104 e servidor 106 em comunicação com os dispositivos 102 e 104. O dispositivo 102 ajuda a detectar um comportamento de tabagismo do paciente. O dispositivo 102 inclui um processador, uma memória e um vínculo de comunicação para enviar e receber os dados do dispositivo 104 e/ou do servidor 106. O dispositivo 102 inclui um ou mais sensores para medir o comportamento de tabagismo do paciente com base na medição de um ou mais do CO, eCO, SpCO, SpO2, frequência cardíaca, frequência respiratória, pressão sanguínea, temperatura corporal, transpiração, variabilidade da frequência cardíaca, ritmo elétrico, velocidade de pulsação, resposta galvânica da pele, tamanho da pupila, localização geográfica, ambiente, temperatura ambiente, agentes estressantes, eventos da vida e outros parâmetros adequados do paciente. Por exemplo, o dispositivo 102 pode incluir sensores com base em PPG para medir CO, eCO, SpCO e SpO2, sensores com base em eletrocardiografia para medir a frequência cardíaca e a pressão sanguínea, sensores com base em processamento de sinal acústico para medir a frequência respiratória, sensores de temperatura utilizáveis para medir a temperatura corporal, sensores com base em atividade eletrodérmica para medir a condutância da pele, eletroencefalograma, sensores implantáveis colocados sob a pele, gordura ou músculo que medem CO e outras variáveis, sensores de CO intraorais, sensores de CO do ambiente e outros sensores adequados. Estes sensores podem ser usados em uma variedade de localizações ou no corpo para monitoramento ideal.

[0072] O dispositivo 102 pode ser carregável ou utilizável junto ao corpo. Por exemplo, o dispositivo 102 pode ser utilizável de uma maneira similar a um relógio de pulso. Em outro exemplo, o dispositivo 102 pode ser carregável ou utilizável e ligado à ponta do dedo, ao lóbulo da aurícula, à pina da orelha, ao dedo do pé, tórax, tornozelo, braço, à uma dobra de pele ou outra parte adequada do corpo. O dispositivo 102 pode prender-se à parte adequada do corpo por meio de clipes, bandas, cintas, blocos de sensor adesivamente aplicados ou outro meio adequado. Por exemplo, o dispositivo 102 pode ser prendido a uma ponta do dedo por meio de um clipe de dedo. Em outro exemplo, o dispositivo 102 pode ser prendido ao lóbulo da aurícula ou pina da orelha por meio de um clipe de orelha. Em ainda outro exemplo, o dispositivo 102 pode ser prendido ao dedo do pé por meio de um clipe de dedo do pé. Em ainda outro exemplo, o dispositivo 102 pode ser prendido ao tórax por meio de uma cinta de tórax. Em ainda outro exemplo, o dispositivo 102 pode ser prendido ao tornozelo por meio de uma banda de tornozelo. Em ainda outro exemplo, o dispositivo 102 pode ser prendido ao braço por meio de cintas para o bíceps ou tríceps. Em ainda outro exemplo, o dispositivo 102 pode ser prendido a uma dobra de pele por meio de blocos de sensor.

[0073] O dispositivo 102 pode lembrar o paciente de uma amostra ou o dispositivo, se usado, pode tirar uma amostra sem precisar da volição do paciente. A amostragem pode ser esporádica, contínua, quase contínua, periódica ou com base em qualquer outro intervalo adequado. Em algumas realizações, a amostragem é executada continuamente tão frequente quanto o sensor é capaz de gerar a medição. Em algumas realizações, a amostragem é executada continuamente após um intervalo de hora marcado, como cinco ou quinze minutos ou outro intervalo de tempo adequado.

[0074] Em algumas realizações, o dispositivo 102 inclui um ou mais sensores para monitorar SpCO usando um método transcutâneo como PPG. O monitoramento transcutâneo pode empregar métodos transmissivos ou de refletância. O dispositivo 104 pode ser um smartphone ou outro dispositivo móvel adequado. O dispositivo 104 inclui um processador, uma memória e um vínculo de comunicação para enviar e receber dados de/para o dispositivo 102 e/ou de/para o servidor 106. O dispositivo 104 pode receber os dados do dispositivo 102. O dispositivo 104 pode incluir um acelerômetro, um sensor com base em sistema de posicionamento global, um sensor giroscópico e outros sensores adequados para rastrear os parâmetros descritos. O dispositivo 104 pode medir certos parâmetros, incluindo entre outros, movimento, localização, hora do dia, dados inseridos do paciente e outros parâmetros adequados.

[0075] Os dados inseridos do paciente recebidos pelo dispositivo 104 podem incluir agentes estressantes, eventos da vida, localização geográfica, eventos diários, administrações de adesivos de nicotina ou outras fórmulas, administrações de outras drogas para parar de fumar e outros dados adequados inseridos do paciente. Por exemplo, alguns dados inseridos do paciente podem incluir informação com relação a chamadas telefônicas, atletismos, trabalho, esporte, estresse, sexo, consumo de bebidas, tabagismo e outros dados adequados inseridos do paciente. Uso por parte do paciente de seu smartphone para escrever, ligar, navegar na internet, jogar e outro uso adequado pode também ser correlatado com o comportamento de tabagismo, e estas correlações estimuladas para prognosticar o comportamento e alterar o comportamento. O dispositivo 104 ou servidor 106 (subsequente a receber os dados) pode compilar os dados, analisar os dados para tendências e correlatar os dados em tempo real ou após um período especificado de tempo ser concluído. O servidor 106 inclui um processador, uma memória e um vínculo de comunicação para enviar e receber os dados do dispositivo 102 e/ou do dispositivo 104. O servidor 106 pode estar localizado remoto aos dispositivos 102 e 104, por exemplo, em um local do provedor de cuidado médico ou outra localização adequada.

[0076] A Figura 2 mostra uma realização exemplar 200 para um sistema incluindo o dispositivo 202 e o servidor 204 em comunicação com o dispositivo 202. O dispositivo 202 ajuda a detectar um comportamento de tabagismo do paciente. O dispositivo 202 inclui um processador, uma memória e um vínculo de comunicação para enviar e receber os dados de/para o servidor 204. O dispositivo 202 pode ser carregável ou utilizável junto ao corpo. Por exemplo, o dispositivo 202 pode ser utilizável de uma maneira similar a um relógio de pulso. O dispositivo 202 inclui um ou mais sensores 206 para medir o comportamento de tabagismo do paciente com base na medição de um ou mais do CO, eCO, SpCO, SpO2, frequência cardíaca, frequência respiratória, pressão sanguínea, temperatura corporal, transpiração, variabilidade da frequência cardíaca, ritmo elétrico, velocidade de pulsação, resposta galvânica da pele, tamanho da pupila, localização geográfica, ambiente, temperatura ambiente, agentes estressantes, eventos da vida e outros parâmetros adequados do paciente.

[0077] O dispositivo 202 pode incluir um ou mais sensores 208 para medir certos parâmetros, incluindo entre outros, movimento, localização, hora do dia, dados inseridos do paciente e outros parâmetros adequados. Os dados inseridos do paciente podem incluir agentes estressantes, eventos da vida, localização, eventos diários, administrações de adesivos de nicotina ou outras fórmulas, administrações de outras drogas para parar de fumar e outros dados adequados inseridos do paciente. Os dados inseridos do paciente podem ser recebidos em resposta a um lembrete para o paciente, por exemplo, em um dispositivo móvel como o dispositivo 104, ou inseridos sem incitar a volição do paciente. Por exemplo, alguns dos dados inseridos do paciente podem incluir informação com relação a chamadas telefônicas, atletismos, trabalho, esporte, estresse, sexo, consumo de bebidas, fumar e outros dados adequados inseridos do paciente. O dispositivo 202 ou o servidor 204 (subsequente ao recebimento dos dados) pode compilar os dados, analisar os dados para tendências e correlatar os dados em tempo real ou após um período especificado de tempo ser concluído. O servidor 204 inclui um processador, uma memória e um vínculo de comunicação para enviar e receber dados de/para o dispositivo 202. O servidor 204 pode estar localizado remoto ao dispositivo 202, por exemplo, em um local do provedor de cuidado médico, ou outra localização adequada.

[0078] Em algumas realizações, o dispositivo 102 ou 202 inclui uma unidade de detector e uma unidade de comunicação. O dispositivo 102 ou 202 pode incluir uma interface do usuário conforme apropriado para suas funções específicas. A interface do usuário pode receber a entrada por meio de uma tela de toque, teclado, ou outro mecanismo de entrada adequado. A unidade de detector inclui pelo menos um elemento de teste que é capaz de detectar uma substância usando uma entrada de um parâmetro biológico do paciente, que é indicativo do comportamento de tabagismo. A unidade de detector analisa a entrada biológica do paciente, como gás expirado dos pulmões, saliva ou comprimentos de onda de luz direcionados ou refletidos pelo tecido. Em algumas realizações, a unidade de detector monitora o paciente SpCO usando PPG. A unidade de detector pode medir opcionalmente várias outras variáveis incluindo, entre outros, SpO2, frequência cardíaca, frequência respiratória, pressão sanguínea, temperatura corporal, transpiração, variabilidade da frequência cardíaca, ritmo elétrico, velocidade de pulsação, resposta galvânica da pele, tamanho da pupila, localização geográfica, ambiente, temperatura ambiente, agentes estressantes, eventos da vida e outros parâmetros adequados. Para sensores com base em respiração, a entrada do paciente pode incluir assoprar em um tubo como parte da unidade de detector. Para sensores com base em saliva ou outro fluido corporal, a entrada do paciente pode incluir colocação de uma amostra fluida em uma câmara de teste fornecida na unidade de detector.

[0079] Para sensores com base em luz como PPG, a entrada do paciente pode incluir colocação de um emissor- detector em um dedo ou outra área exposta da pele. A unidade de detector registra a data e a hora do dia, quantifica a presença da substância visada e armazena os dados para análise futura e/ou envia os dados a outra localização para análise, por exemplo, o dispositivo 104 ou o servidor 106. A unidade de comunicações inclui circuição apropriada para estabelecer um vínculo de comunicação com outro dispositivo, por exemplo, o dispositivo 104, por meio de uma conexão com ou sem fios. A conexão sem fios pode ser estabelecida usando WI-FI, BLUETOOTH, radiofrequência ou outro protocolo adequado.

[0080] A Figura 3 descreve uma realização ilustrativa 300 de comprimentos de onda adequados para analisar SpO2 e SpCO usando um sensor à base de luz. SpCO para um paciente pode ser medido testando a respiração exalada do paciente com intermitência com um sensor adequado. Em outro exemplo, SpCO para o paciente pode ser medido usando um método transcutâneo como fotopletismografia (PPG). SpCO é detectado passando a luz por meio do tecido do paciente, por exemplo, lóbulo da aurícula, pina de orelha, ponta de dedo, dedo do pé, uma dobra da pele, ou outra parte de corpo adequada, e analisando a atenuação de vários comprimentos de onda. SpO2 é tipicamente medido usando dois comprimentos de onda, por exemplo, 302 (660 nm) e 306 (940 nm). SpCO pode ser medido usando três comprimentos de onda, por exemplo, 302 (660 nm), 304 (810 nm), e 306 (940 nm), ou até sete ou mais comprimentos de onda, por exemplo, variando de 500 a 1000 nm. Tal sensor de PPG pode ser implementado por meio de clipes de dedo, bandas, blocos de sensor adesivamente aplicados ou outro meio adequado. O sensor de PPG pode ser transmissivo, como usado em muitos oxímetros de pulso. Em sensores de PPG transmissivos, são transmitidas duas ou mais formas de onda de luz por meio do tecido do paciente, por exemplo, um dedo, e um sensor/receptor no outro lado do alvo analisa as formas de onda recebidas para determinar SpCO. Alternativamente, o sensor de PPG pode ser refletivo. Em sensores de PPG com refletância, a luz é brilhada contra o alvo, por exemplo, um dedo, e o receptor/sensor capta a luz refletida para determinar a medição de SpCO. Mais detalhes são fornecidos abaixo.

[0081] Sensores transcutâneos ou transmucosas são capazes de, não invasivamente, determinar o nível de CO no sangue e outros parâmetros com base na análise da atenuação dos sinais de luz que atravessam o tecido. Sensores transmissivos são tipicamente colocados contra uma parte fina do corpo, como o lóbulo da aurícula, pina da orelha, ponta de dedo, dedo do pé, uma dobra da pele, ou outra parte adequada do corpo. Luz é brilhada de um lado do tecido e detectada no outro lado. Os diodos de luz são ajustados em um lado para determinar um conjunto específico de comprimentos de onda. O receptor ou detector no outro lado detecta as formas de onda que são transmitidas e quanto eles se atenuam. Esta informação é usada para determinar a porcentagem de ligação de O2 e/ou CO às moléculas de hemoglobina, isto é, SpO2 e/ou SpCO.

[0082] Os sensores de refletância podem ser usados em uma parte mais grossa do corpo, como o pulso. A luz que é brilhada na superfície não é medida do outro lado, mas, em vez disso, no mesmo lado na forma de luz refletida da superfície. Os comprimentos de onda e a atenuação da luz refletida são utilizados para determinar SpO2 e/ou SpCO. Em algumas realizações, os problemas devido ao movimento do pulso de paciente são corrigidos usando um acelerômetro. Por exemplo, a informação do acelerômetro é usada para corrigir os erros nos valores de SpO2 e SpCO devido ao movimento. Exemplos desses sensores são revelados na patente norte- americana no 8.224.411, intitulada “Noninvasive Multi- Parameter Patient Monitor”. Outro exemplo de um sensor adequado é revelado na patente norte-americana no 8.311.601, intitulada “Reflectance and/or Transmissive Pulse Oximeter”. Estas duas patentes norte-americanas são incorporadas aqui, a título de referência, em suas totalidades, incluindo todos os materiais nelas incorporados por referência.

[0083] Em algumas realizações, o dispositivo 102 ou 202 é configurado para reconhecer uma característica exclusiva do paciente, como uma impressão digital, varredura retiniana, marcação de voz ou outro identificador biométrico, a fim de impedir de ter um substituto respondendo à sinalização e aos lembretes de teste para enganar o sistema. Para este propósito, uma subunidade de identificação do paciente pode ser incluída no dispositivo 102 ou 202. Pessoas de habilidade usual na técnica podem configurar a subunidade de identificação conforme necessário para incluir um ou mais de um escâner de impressão digital, escâner retiniano, analisador de voz ou reconhecimento facial, como são conhecidos na técnica. Exemplos de subunidades de identificação adequadas são revelados, por exemplo, na patente norte-americana No 7.716.383, intitulada “Flash- interfaced Fingerprint Sensor” e na publicação do pedido de patente norte-americana No 2007/0005988, intitulado “Multimodal Authentication”, cada um destes é aqui incorporado por referência em sua totalidade.

[0084] A subunidade de identificação pode incluir ainda uma câmera embutida de fotos ou de vídeo para automaticamente registrar uma imagem ou um vídeo do paciente quando a entrada biológica é fornecida ao elemento de teste. Independentemente do tipo de protocolo de identificação usado, o dispositivo 102 ou 202 pode associar a identificação à entrada biológica específica, por exemplo por meio referência de tempo, e pode armazenar essa informação com outra informação com relação à entrada biológica específica para análise posterior.

[0085] Um paciente pode também tentar enganar o detector assoprando no detector com uma bomba, bexiga, pulverizador ou outro dispositivo, por exemplo, ao testar a respiração exalada. Na realização do teste de saliva, um paciente pode tentar substituir um líquido limpo como a água. Para muitos sensores à base de luz, o paciente pode pedir a um amigo que o represente. Meios para enganar estas tentativas podem ser incorporados ao sistema. Por exemplo, o dispositivo 102 ou 202 pode incorporar a capacidade de discernir entre a realidade e a liberação de respiração simulada. Esta funcionalidade pode ser incorporada configurando a unidade de detector para sentir oxigênio e o dióxido de carbono, como também a substância-alvo (por exemplo, monóxido de carbono). Desta maneira, a unidade de detector pode confirmar que o gás que é analisado está vindo de respiração expirada que tem oxigênio inferior e dióxido de carbono mais alto que ar ambiente. Em outro exemplo, a unidade de detector pode ser configurada para detectar as enzimas de ocorrência natural na saliva para distinguir entre saliva e outros líquidos. Em ainda outro exemplo, os sensores à base de luz podem ser usados para medir os parâmetros de química do sangue diferentes do nível de CO e, desse modo, os resultados podem ser comparados às amostras conhecidas que representam a química do sangue do paciente.

[0086] Em algumas realizações, o dispositivo 104 (por exemplo, um smartphone) recebe as medições do dispositivo 102 (por exemplo, um dispositivo utilizável junto ao corpo) em tempo real, quase em tempo real ou periodicamente, de acordo com um intervalo adequado. O dispositivo 104 pode fornecer uma interface do usuário para lembrar a um paciente de certas entradas. O dispositivo 104 pode fornecer uma interface do usuário para exibir certas saídas dos dados colhidos. O dispositivo 104 pode permitir o paciente de introduzir informação que o paciente acredita ser relevante para a sua condição, sem o lembrete ou em resposta ao lembrete. Tal informação pode incluir informação acerca do estado mental do paciente, como sentir-se estressado ou ansioso. Tal informação espontânea pode ser correlacionada a uma entrada biológica com base em um algoritmo predeterminado, como estar associada à entrada biológica que está mais próxima da entrada espontânea, ou estar associada à primeira entrada biológica ocorrendo após a entrada espontânea. O servidor 106 (por exemplo, um servidor de base de dados de cuidado médico) pode receber tais dados de um ou ambos os dispositivos 102 e 104. Em algumas realizações, os dados podem ser armazenados em uma combinação de um ou mais dispositivos 102, 104 e 106. Os dados podem ser relatados a várias partes interessadas, como o paciente, o médico do paciente, grupos de amigos, família, conselheiros, empregador e outra partes interessadas adequadas.

[0087] Em algumas realizações, um dispositivo utilizável junto ao corpo, por exemplo, dispositivo 102 ou 202, pode ser aplicado a pacientes durante, por exemplo, suas visitas anuais usuais, detectar comportamento de tabagismo e depois encaminhar os fumantes para programas de abandono do tabagismo. Para o paciente é proporcionado um dispositivo utilizável junto ao corpo para usar como um paciente ambulatorial durante um período de tempo, por exemplo, um dia, uma semana, ou outro período de tempo adequado. Tempos de desgaste mais longos podem fornecer mais sensibilidade na detecção de comportamento de tabagismo e mais precisão quantificando as variáveis em relação ao comportamento de tabagismo. Figura 7 abaixo provê um fluxograma ilustrativo para comportamento de tabagismo detector e será descrito em mais detalhe abaixo.

[0088] Em algumas realizações, os empregadores pedem voluntariamente para os empregados usarem o dispositivo utilizável junto ao corpo durante um período de tempo, como um dia, uma semana, ou outro período de tempo adequado. O programa de incentivo pode ser similar aos programas para triagem biométrica que tria para obesidade, hiperlipidemia, diabetes, hipertensão e outras condições de saúde adequadas. Em algumas realizações, as companhias de seguros de cuidado médico pedem aos contratantes para usarem o dispositivo utilizável junto ao corpo durante um período de tempo adequado para detectar o comportamento de tabagismo. Com base no comportamento de tabagismo que é quantificado, estes pacientes podem ser encaminhados a um programa de abandono do tabagismo, como descrito na presente revelação.

[0089] Ao usar o dispositivo utilizável junto ao corpo durante um período de tempo adequado, por exemplo, cinco dias, vários parâmetros podem ser medidos em tempo real ou quase em tempo real. Estes parâmetros podem incluir, entre outros, CO, eCO, SpCO, SpO2, frequência cardíaca, frequência respiratória, pressão sanguínea, temperatura corporal, transpiração, variabilidade da frequência cardíaca, ritmo elétrico, velocidade de pulsação, resposta galvânica da pele, tamanho da pupila, localização geográfica, ambiente, temperatura ambiente, agentes estressantes, eventos da vida e outros parâmetros adequados. A Figura 4 mostra um quadro ilustrativo 400 para os níveis variáveis de SpCO de um paciente durante um período de monitoramento típico de 5 dias. Os pontos de dados 402 e 404 indicam nível alto de CO que, por sua vez, provavelmente indicam eventos de tabagismos altos. Os pontos de dados 406 e 408 indicam baixo nível de CO provavelmente porque o paciente adormeceu ou, de outra forma, ocupou-se. Um ou mais algoritmos podem ser aplicados aos pontos de dados granulares na curva para detectar um evento de tabagismo com sensibilidade e especificidade adequadas. Por exemplo, os algoritmos podem analisar uma ou mais formas da curva de SpCO, ponto de começo, subida, declive, pico, delta, declive para baixo, declive para cima, tempo de alteração, área sob curva e outros fatores adequados para detectar o evento de tabagismo.

[0090] Os dados podem ser enviados do dispositivo utilizável junto ao corpo para um smartphone, por exemplo, o dispositivo 104, ou um servidor em nuvem, por exemplo, o servidor 106 ou 204, ou em tempo real, ao término de cada dia ou de acordo com outro intervalo de tempo adequado. O smartphone pode medir os parâmetros, incluindo entre outros, movimento, localização, hora do dia, dados inseridos do paciente e outros parâmetros adequados. Os dados inseridos do paciente podem incluir agentes estressantes, eventos da vida, localização, eventos diários, administrações de adesivos de nicotina ou outras fórmulas, administrações de outras drogas para parar de fumar, e outros dados adequados inseridos do paciente. Por exemplo, alguns dados inseridos do paciente podem incluir informação com relação a chamadas telefônicas, atletismos, trabalho, esporte, estresse, sexo, consumo de bebidas, tabagismo e outros dados adequados inseridos do paciente. Os dados recebidos podem ser compilados, analisados para tendências e correlatados em tempo real ou após o período de tempo estar concluído.

[0091] Dos parâmetros medidos acima, a informação com relação ao tabagismo pode ser derivada por meio de um processador localizado, por exemplo, no dispositivo 102, 104 ou 202, ou no servidor 106 ou 204. Por exemplo, o processador pode analisar a informação para determinar as tendências, médias, os picos de CO, e as associações, outras tendências de sinais vitais durante dia e como fazer com que esses sinais vitais mudem antes, durante e após fumar. A Figura 5 mostra um diagrama ilustrativo 500 para a informação analisada. O paciente pode chegar à Figura 5 ampliando o foco da câmara em um determinado dia na Figura 4. Os pontos de dados 502 indicam o nível de SpCO quando o paciente adormece. Os pontos de dados 504 mostram que quando o paciente acorda, o nível de SpCO é o mais baixo. Os pontos de dados 506, 508 e 510 indicam que os níveis de SpCO altos estão associados a estímulos como intervalos no trabalho, almoço e ir e voltar do trabalho. O processador pode analisar as tendências de SpCO na Figura 5 para determinar os parâmetros como número total de cigarros fumados, número médio de cigarros fumados por dia, número máximo de cigarros fumados por dia, intensidade de cada cigarro fumado, quantidade de cada cigarro fumado, o que se parece esse evento de tabagismo do paciente na curva a ser usada posteriormente para o programa de abandono do tabagismo, hora do dia, dia de semana, agentes estressantes associados, geografia, localização e movimento. Por exemplo, o número total de picos em um determinado dia pode indicar o número de cigarros fumados, enquanto que o gradiente de cada pico pode indicar a intensidade de cada cigarro fumado.

[0092] A Figura 6 descreve uma estrutura de dados ilustrativa para armazenamento de dados do paciente. Nessa realização, a estrutura de dados 600 ilustra dados do paciente 602 associados com pontos de dados na Figura 5, por exemplo, ponto de dados 508. Os dados do paciente 602 incluem informação de identificação para o paciente tal como nome do paciente 604 e idade do paciente 606. Os dados do paciente 602 incluem dados de curva 608 que correspondem à curva na Figura 5. Por exemplo, os dados de curva 608 incluem identificador de curva 610 que corresponde ao ponto de dados 508. Os dados que correspondem ao ponto de dados 508 podem ser coletados pelo dispositivo 102, 104 ou 202, e/ou servidor 106 ou 204 ou uma combinação deste. Os dados associados com identificador de curva 610 incluem informação de dia, tempo e localização 612. Os dados incluem sinais vitais do paciente tais como níveis de CO e O2 614. Os dados incluem dados inseridos do paciente tais como estímulo 616. Os dados inseridos do paciente podem ser inseridos em resposta a um alerta para o paciente, por exemplo, dispositivo 104, ou inseridos sem alerta na volição do paciente. Os dados de curva 608 incluem identificador de curva 618 para pontos de dados adicionais na Figura 5. A estrutura de dados 600 pode ser adaptada conforme apropriado para armazenamento de dados do paciente.

[0093] A Figura 7 descreve um fluxograma ilustrativo 700 para detectar o comportamento de tabagismo de um paciente durante um período de avaliação adequado. Quando o paciente usa o dispositivo utilizável por um período de tempo adequado, por exemplo, cinco dias, vários parâmetros podem ser medidos em tempo real, perto do tempo real, no final de cada dia ou de acordo com outro intervalo de tempo adequado. Esses parâmetros podem incluir, entre outros, CO, eCO, SpCO, SpO2, frequência cardíaca, frequência respiratória, pressão sanguínea, temperatura corporal, sudorese, variabilidade da frequência cardíaca, ritmo elétrico, velocidade de pulso, resposta de pele galvânica, tamanho da pupila, localização geográfica, ambiente, temperatura ambiente, agentes estressantes, eventos da vida, e outros parâmetros adequados. O dispositivo utilizável ou outro dispositivo adequado pode medir os parâmetros incluindo, entre outros, movimento, localização, hora do dia e outros parâmetros adequados.

[0094] Na etapa 702, um processador em um smartphone, por exemplo, dispositivo 104, ou um servidor em nuvem, por exemplo, servidor 106 ou 204, recebe os dados descritos do paciente. Na etapa 704, o processador recebe os dados inseridos do paciente em resposta a um alerta exibido para o paciente, por exemplo, em um smartphone, e/ou dados do paciente inseridos sem um alerta na volição do paciente. Os dados inseridos do paciente podem incluir agentes estressantes, eventos da vida, localização, eventos diários, administrações de adesivos de nicotina ou outras fórmulas, administrações de outras drogas para abandono do tabagismo, e outros dados inseridos do paciente adequados. Na etapa 706, o processador envia instruções para atualizar uma base de dados do paciente com os dados recebidos. Por exemplo, o processador pode transmitir os dados do paciente para um servidor provedor de cuidado de saúde ou um servidor em nuvem que hospeda a base de dados do paciente.

[0095] Na etapa 708, o processador analisa os dados do paciente para determinar os eventos de tabagismo. O processador pode compilar os dados, analisar os dados para tendências e correlacionar os dados em tempo real ou após o período de avaliação ser concluído. Por exemplo, o processador pode analisar a informação para determinar tendências de CO, médias, picos, formato de curva, e associações, outras tendências de sinal vital durante o dia, e como aqueles vitais mudam antes, durante e depois de fumar. O processador pode analisar as tendências de SpCO para determinar os parâmetros, tais como o número total de cigarros fumados, número médio de cigarros fumados por dia, número máximo de cigarros fumados por dia, intensidade de cada cigarro fumado, hora do dia, dia da semana, agentes estressantes associados, geografia, localização e movimento. Por exemplo, o número total de picos em um determinado dia pode indicar o número de cigarros fumados, enquanto o gradiente de cada pico pode indicar a intensidade de cada cigarro fumado.

[0096] Na etapa 710, o processador transmite os eventos de tabagismo determinados e análise relacionada à base de dados do paciente para armazenamento. Na etapa 712, o processador determina se o período de avaliação terminou. Por exemplo, o período de avaliação pode ser de cinco dias ou outros períodos de tempo adequados. Se o período de avaliação não tiver terminado, o processador retorna à etapa 702 para receber dados de paciente adicionais, analisar os dados e atualizar a base de dados do paciente adequadamente. Se o período de avaliação tiver terminado, na etapa 714, o processador termina a coleção de dados e análise. Por exemplo, o processador pode avaliar todos os dados coletados no final do período de avaliação para preparar um relatório conforme descrito com relação à Figura 8 abaixo.

[0097] Espera-se que as etapas ou descrições da Figura 7 possam ser usadas com qualquer outra realização dessa revelação. Além disso, as etapas e descrições em relação à Figura 7 podem ser feitas em ordens alternativas ou em paralelo para promover os propósitos dessa revelação. Por exemplo, cada uma dessas etapas pode ser realizada em qualquer ordem conforme apropriado ou em paralelo ou substancialmente simultaneamente para reduzir atraso ou aumentar a velocidade do sistema ou método. Além disso, deve ser notado que qualquer um dos dispositivos ou equipamento discutido em relação à Figura 1 (por exemplo, dispositivo 102, 104 ou 106) ou Figura 2 (por exemplo, dispositivo 202 ou 204) poderia ser usado para realizar uma ou mais das etapas na Figura 7.

[0098] Em algumas realizações, os sistemas e métodos descritos aqui providenciam inicialização e configuração de um programa de abandono do tabagismo para um paciente. Depois de o paciente ter completado uma avaliação de cinco dias ao usar o dispositivo utilizável, por exemplo, dispositivo 102 ou 202, o conjunto de dados completo é compilado e analisado pelo sistema e entregue ao paciente ou um médico para o programa de abandono do tabagismo. A Figura 8 mostra uma realização ilustrativa 800 de um relatório de amostra da análise. Por exemplo, o relatório indica que, de 01 de outubro a 6 de outubro, o Sr. Jones fumou um total de 175 cigarros com um número médio de 35 cigarros fumados por dia e um número máximo de 45 cigarros fumados em um dia. O nível de CO do Sr. Jones teve uma média de 5,5% com um máximo de 20,7% e ficou acima de 4% por 60% de duração do período de avaliação de cinco dias. Os estímulos do Sr. Jones incluíram trabalho, agentes estressantes domésticos e ida e volta do trabalho. O relatório recomenda uma previsão de nível de nicotina de alta dose e frequência para começar a terapia de substituição de nicotina em vista dos hábitos de fumar do Sr. Jones.

[0099] Em algumas realizações, o paciente trabalha com seu médico ou conselheiro para começar o processo para inserir o programa de abandono do tabagismo. Em algumas realizações, o sistema configura um programa de abandono do tabagismo automaticamente baseado nos dados a partir do período de avaliação. O relatório de amostra na Figura 8 é um exemplo de medição de SpCO e produção de um relatório em exposição de CO, agentes estressantes associados e previsão de um requerimento inicial de dose de nicotina. Por exemplo, um fumante de alto volume e intensidade pode ser mais dependente de nicotina na entrada do programa de abandono do tabagismo, cujo processador pode estimar com base no comportamento de cinco dias, e o programa de abandono do tabagismo iniciaria o paciente em uma dose de terapia de substituição de nicotina mais alta. Isso pode evitar que muitos pacientes falhem no início em um programa de abandono do tabagismo devido aos sintomas de abstinência. Com base nos dados do relatório, incluindo número médio e máximo de cigarros fumados, níveis de SpCO, estímulos, o processador pode determinar a dosagem para nicotina para administração ao paciente. Por exemplo, o processador pode determinar uma alta dosagem de nicotina para pacientes que, em média, fumam mais de um número limiar de cigarros por dia. Como os dados do relatório são atualizados, o processador pode também atualizar a dosagem para nicotina.

[00100] Os dados coletados podem impactar o início e a configuração do programa de abandono do tabagismo do paciente imediatamente antes de entrarem no programa por meio do auxílio na seleção e administração de droga. Por exemplo, a indicação de fumo mais alto pode alertar o início em dose de terapia de substituição de nicotina mais alta ou múltiplas drogas (por exemplo, adicionar o medicamento usado para tratar o vício de nicotina, tal como vareniclina) . Os dados coletados podem impactar o início e a configuração do programa de abandono do tabagismo pela determinação da frequência, tipo e duração de aconselhamento requerido para o paciente. Os dados podem levar à estratificação das necessidades do fumante. Por exemplo, os fumantes de maior risco com maior uso podem receber mais intervenções enquanto fumantes com menor risco podem receber menos intervenções. Por exemplo, as intervenções podem incluir uma mensagem de texto, uma chamada telefônica, uma mensagem de rede social ou outro evento adequado, do cônjuge do paciente, amigo, médico ou outra parte interessada adequada, em determinadas horas do dia quando há a probabilidade de o paciente fumar.

[00101] Os dados coletados podem impactar o início e a configuração do programa de abandono do tabagismo pela correlação do comportamento de tabagismo com todas as variáveis acima de tais agentes estressantes que promovem o fumo, hora do dia e outras variáveis adequadas usadas para aconselhar diretamente o paciente para estar ciente desses estímulos. As intervenções de aconselhamento podem visar esses agentes estressantes e pode haver intervenções voltadas para aquelas horas do dia para o paciente, tais como mensagem de texto ou chamada telefônica naquelas horas do dia. Os dados coletados podem impactar o início e a configuração do programa de abandono do tabagismo pela atribuição de grupos de amigos com base no comportamento de tabagismo. Os dados coletados podem ser usados para prever e/ou evitar um evento de tabagismo. Por exemplo, se taquicardia ou variabilidade da frequência cardíaca ou um conjunto adequado de variáveis precede a maioria dos eventos de tabagismo, isso irás soar um alarme e o paciente pode administrar uma dose de droga ou pode receber uma chamada de um grupo de amigos, médico ou conselheiro. A Figura 12 mostra uma realização ilustrativa de prevenção de evento de tabagismo e será discutida em mais detalhes abaixo. As Figuras 14 e 15 mostram fluxogramas ilustrativos para prever e prevenir um evento de tabagismo esperado e será discutido em mais detalhes abaixo.

[00102] Em algumas realizações, os sistemas e métodos descritos aqui providenciam a manutenção da participação no programa de abandono do tabagismo para o paciente. Uma vez no programa de abandono do tabagismo, o paciente pode continuar a usar o dispositivo utilizável, por exemplo, dispositivo 102 ou 202, para monitoramento. O sistema pode empregar ferramentas analíticas, tais como definição de um valor basal de SpCO e progresso de rastreamento contra esse valor basal. A tendência pode cair para zero e ficar lá (não mais indicando tabagismo) . A tendência pode cair lentamente com picos e vales (indicando a redução no tabagismo). A tendência pode cair para zero, então pico para uma recorrência (indicando uma recaída).

[00103] O sistema pode empregar estratégias de engajamento do paciente ao fornecer pequenas recompensas infrequentes para progresso em grupo ou indivíduo para envolver o paciente. O sistema pode fornecer recompensas do empregador, dos pagadores, do cônjuge ou grupos de amigos para envolver o paciente. O sistema pode apresentar o processo para o paciente como um jogo e melhorar a visibilidade do progresso. A Figura 13 fornece uma realização ilustrativa de tal interface de usuário e será discutida em mais detalhes abaixo. Em algumas realizações, o sistema pode transmitir os dados em tempo real para um prestador de cuidado de saúde para monitoramento e permitir que o prestador monitore eficientemente e ajuste o cuidado com o paciente sem ter de tê-los no consultório diariamente. Por exemplo, o prestador pode enviar instruções ao sistema para ajustar o tipo de medicamento e dose, alterar a intensidade de aconselhamento, chamada telefônica e texto para promover o progresso positivo, ou estimular uma intervenção se paciente não estiver conseguindo se abster do tabagismo. Isso pode suplantar linhas telefônicas encerradas de pessoal que são caras e podem eficientemente automatizar o processo. O sistema pode empregar aumento de intensidade e frequência para melhorar os resultados nos pacientes. O sistema pode encorajar o paciente por meio de apoio do cônjuge, empregador, prestador de cuidado de saúde, colegas, amigos, e de outras partes adequadas por meio de ligações agendadas, mensagens de texto ou outras comunicações adequadas.

[00104] A Figura 9 mostra um gráfico ilustrativo 900 para rastrear a tendência média diária de SpCO para um paciente ativo e então entra em um programa de abandono do tabagismo. A tendência média é rastreada para cada dia conforme a melhora. O médico ou conselheiro pode ampliar em um dia particular (presente ou passado) para ver o detalhe granular e associações de CO com outros parâmetros medidos e agentes estressantes associados 910. A visibilidade da tendência de CO durante o tempo do programa de abandono do tabagismo pode evitar desistências do paciente, evitar recaída do tabagismo, titular drogas e aconselhamento e melhorar os resultados. Por exemplo, o ponto de dados 902 indica o nível de CO antes de o paciente entrar no programa de abandono do tabagismo. Os pontos de dados 904 e 906 indicam níveis de CO como terapia de substituição de nicotina e terapia de vareniclina é administrada durante o programa de abandono do tabagismo. O ponto de dados 908 indica que o paciente parou de fumar com sucesso. Nesse ponto, o sistema pode recomendar que o paciente entre em um programa de prevenção de reincidência para evitar recaídas.

[00105] Em algumas realizações, os sistemas e métodos descritos aqui fornecem um programa de acompanhamento depois que um paciente para de fumar com sucesso. Após uma conclusão bem-sucedida verificada pelo sistema, o paciente usa o dispositivo utilizável, por exemplo, dispositivo 102 ou 202, por um período prolongado de tempo, por exemplo, de poucos meses a dois anos, como um sistema de detecção precoce para recaída. O sistema pode coletar dados e empregar estratégias de aconselhamento conforme descrito acima para o programa de abandono do tabagismo.

[00106] Em algumas realizações, um paciente recebe um dispositivo utilizável, por exemplo, dispositivo 102 ou 202, e um aplicativo para seu smartphone, por exemplo, dispositivo 104, que permite que eles avaliem a saúde de forma remota e privada por meio do rastreamento de diversos parâmetros diferentes. O paciente pode enviar amostras de respiração ou colocar seu dedo em (ou sobre) um sensor no dispositivo utilizável várias vezes ao dia conforme necessário. Eles podem usar o dispositivo utilizável para conseguir medições mais frequentes ou mesmo contínuas. No final de um período de teste, por exemplo, de cinco a sete dias ou outro período de tempo adequado, o processador no smartphone pode calcular sua exposição ao CO e parâmetros relacionados. A Figura 10 mostra uma tela de aplicativo exemplar 1000 mostrando medições tais como SpCO 1002, SpO2 1004, frequência cardíaca 1006, frequência respiratória 1008, pressão sanguínea 1010 e temperatura corporal 1012. Os indicadores de advertência 1014 e 1016 podem ser fornecidos para medições atípicos, possivelmente indicando efeitos do tabagismo no corpo. O sistema pode induzir o paciente com alertas quando os indicadores de advertência 1014 ou 1016 são ativados.

[00107] O sistema pode recomendar que o paciente entre em um programa de abandono do tabagismo e forneça opções para tais programas. O paciente pode concordar em entrar em um programa de abandono do tabagismo ao ver tal evidência objetiva de tabagismo. O sistema pode compartilhar esses dados com o cônjuge do paciente, seu médico ou outra parte interessada adequada envolvida no programa de abandono do tabagismo pelo paciente. Por exemplo, o sistema pode compartilhar os dados com um aplicativo de um dispositivo móvel da parte interessada ou enviar uma mensagem incluindo os dados via e-mail, telefone, rede social, ou outro meio adequado. Estímulos para fazer com que um paciente se una ao programa de abandono do tabagismo podem incluir sugestão de cônjuge, incentivo do empregador, pressão dos amigos, escolha pessoal, uma doença ou outro estímulo adequado. O paciente pode iniciar o programa de abandono do tabagismo por conta própria ou trazer os dados a um médico para receber assistência em unir a um programa de abandono do tabagismo.

[00108] Enquanto o paciente é iniciado no programa de abandono do tabagismo, o dispositivo utilizável, por exemplo, dispositivo 102 ou 202, pode continuar a monitorar os parâmetros da saúde do paciente, tais como frequência cardíaca, movimento, localização que precede o comportamento de tabagismo, e transmitir os dados para o paciente e/ou seu médico para melhorar a terapia. O aplicativo do smartphone, por exemplo, no dispositivo 104, pode receber os dados inseridos do paciente incluindo, entre outros, agentes estressantes, eventos da vida, localização, eventos diários, administrações de adesivos de nicotina ou outras fórmulas, administrações de outras drogas para abandono do tabagismo, e outros dados inseridos do paciente adequados.

[00109] A Figura 11 mostra uma realização ilustrativa de uma tela do aplicativo 1100 para receber os dados inseridos do paciente. A tela do aplicativo 1100 pode ser exibida quando o aplicativo do smartphone recebe uma indicação de um evento de tabagismo, por exemplo, devido a um pico no nível de CO para o paciente. A tela do aplicativo 1100 solicita que o usuário insira um estímulo para o evento de tabagismo. Por exemplo, o paciente pode selecionar a partir de uma das opções 1102, 1104, 1106 e 1108 como estimulando um evento de tabagismo ou selecionar a opção 1110 e fornecer informação adicional com relação ao estímulo. Outros estímulos para um evento de tabagismo podem incluir ligações, atletismo, esporte, estresse, sexo e outros dados adequados inseridos do paciente. O paciente pode voluntariamente abrir a tela de aplicativo 1100 bem como inserir informações de estímulo para um evento de tabagismo. Em algumas realizações, a tela do aplicativo 1100 para receber os dados do paciente é exibida para o paciente durante o período de avaliação de cinco dias para coletar informação em relação ao comportamento de tabagismo antes de o paciente entrar no programa de abandono do tabagismo.

[00110] Em algumas realizações, os dados coletados são usados pelo aplicativo do smartphone para evitar um evento de tabagismo. O processador que executa o aplicativo ou um processador em outro dispositivo, tal como dispositivo 102 ou 202 ou servidor 106 ou 204, pode analisar a informação sobre o que acontece à frequência cardíaca e outros sinais vitais no período que antecede um evento de tabagismo. O processador pode correlacionar mudanças em frequência cardíaca, tal como taquicardia, que pode prever quando um paciente fumará. Essa informação pode ser usada para iniciar um protocolo de prevenção para interromper o evento de tabagismo. Por exemplo, o protocolo de prevenção pode incluir a entrega de um bolus de nicotina. A nicotina pode ser entregue por meio de um adesivo transdérmico ou uma transferência transdérmica a partir de um reservatório de nicotina armazenado no dispositivo utilizável, por exemplo, dispositivo 102 ou 202. Em outro exemplo, o protocolo de prevenção pode incluir, a chamado do médico do paciente, um grupo de amigos ou outra parte interessada adequada. O processador pode enviar uma instrução a um sistema automatizado de chamada, por exemplo, residente no servidor 106 ou 204, para iniciar a chamada. As Figuras 14 e 15 fornecem fluxogramas para prever um evento de tabagismo com base nos sinais vitais dos pacientes e serão descritos em mais detalhes abaixo.

[00111] A Figura 12 mostra uma realização ilustrativa de uma tela de aplicativo 1200 implementando tal protocolo de prevenção. Por exemplo, se um paciente tende a se tornar taquicárdico vinte minutos antes de cada cigarro, o processador pode detectar a taquicardia e solicitar o paciente a administrar nicotina por meio de uma opção 1202. O paciente pode variar a dose de nicotina por meio da opção 1204. Em algumas realizações, a nicotina é administrada automaticamente. A quantidade pode ser determinada com base no nível de SpCO atual do paciente ou outro parâmetro adequado. O paciente pode receber uma chamada de um grupo de amigos por meio da opção 1206, uma via médica 1208, ou outra parte interessada adequada. O chamador pode fornecer o encorajamento ao paciente para se abster de fumar e sugere procurar outras atividades para desviar a atenção do paciente.

[00112] Em algumas realizações, o aplicativo do smartphone apresenta o processo para o paciente como um jogo para melhorar a visibilidade do progresso. O aplicativo pode empregar estratégias de engajamento do paciente ao fornecer pequenas recompensas frequentes ou infrequentes para o progresso do grupo ou indivíduo para envolver o paciente. O aplicativo pode fornecer recompensas do empregador, dos pagadores, do cônjuge ou grupos de amigos para envolver o paciente. A Figura 13 mostra uma tela de aplicativo ilustrativa 1300 para tal realização. A tela do aplicativo 1300 oferece ao paciente uma recompensa para se abster do tabagismo por quinze dias. A solicitação 1302 desafia o paciente a se abster adicionalmente por mais quinze dias. O paciente pode selecionar a opção 1304 para aceitar a recompensa e continuar o progresso de monitoramento enquanto ele permanece livre do tabagismo. Entretanto, o paciente pode estar tendo dificuldade de se abster e pode selecionar a opção 1306 para entrar em contato com um grupo de amigos, um conselheiro, um membro da família, um médico ou outra parte adequada.

[00113] Em algumas realizações, o paciente é um amigo e suporte para outros em seu grupo. Os grupos podem rastrear o progresso um do outro e dar suporte. Por exemplo, os membros do grupo podem ser parte de uma rede social que permite que eles visualizem as estatísticas um do outro e forneça encorajamento para abster-se de fumar. Em outro exemplo, uma mensagem, por exemplo, um tweet, pode ser enviada aos membros do grupo da rede social do paciente, por exemplo, seguidores, quando é detectado que o paciente está fumando. A mensagem pode informar aos membros do grupo que o paciente precisa de ajuda. O grupo pode se conectar ao paciente de várias formas para oferecer ajuda. Essa interação pode possibilitar ao paciente para adicionalmente abster-se de fumar naquele dia.

[00114] Em algumas realizações, em uma visita de atenção primária, um paciente fornece uma amostra e é questionado se ele fuma. Por exemplo, o dispositivo utilizável, por exemplo, dispositivo 102 ou 202, é aplicado ao paciente e recebe a amostra para uma medição no local de um tempo do nível de SpCO do paciente. O nível de SpCO pode exceder um determinado limiar que sugere que o paciente fuma. A Figura 16 fornece um fluxograma para uma medição de um tempo do nível de SpCO do paciente. O paciente pode ser provido com o dispositivo utilizável para usar como um paciente ambulatorial por um período de tempo, por exemplo, um dia, uma semana ou outro período de tempo adequado. Os tempos de uso mais longos podem fornecer mais sensibilidade na detecção do comportamento de tabagismo e mais precisão na quantificação das variáveis relacionadas ao comportamento de tabagismo.

[00115] O dispositivo utilizável, por exemplo, dispositivo 102 ou 202, e aplicativo do smartphone, por exemplo, no dispositivo 104, pode continuar a monitorar os parâmetros da saúde do paciente, tal como nível de SpCO, em tempo real ou perto do tempo real, e processar os dados para observação pelo paciente, pelo médico ou por qualquer outra parte adequada. O aplicativo do smartphone também pode oferecer os dados em uma forma digestível para consumo diário ou semanal pelo paciente e/ou pelo médico. Por exemplo, o aplicativo do smartphone pode gerar exibição similar à Figura 9 mostrando o progresso diário com a opção para ampliar em um dia particular para observar os detalhes adicionais. O médico pode registrar o paciente em uma base de dados armazenada, por exemplo, ao servidor 106 ou 204 em comunicação com um dispositivo móvel que executa o aplicativo do smartphone, e continua a receber os dados do aplicativo do smartphone por meio da Internet ou outro link de comunicação adequado. O aplicativo do smartphone pode receber os dados do sensor por meio de uma conexão com fio para o dispositivo móvel que executa o aplicativo ou por meio de uma conexão sem fio, tal como WI-FI, BLUETOOTH, radiofrequência ou outro link de comunicação adequado.

[00116] O paciente e o médico podem definir uma futura data de encerramento e enviar o paciente para casa sem nenhuma droga ou com drogas para ajudar o paciente a parar. O paciente pode começar a trabalhar em direção à data de encerramento acordada. Os feedbacks do dispositivo utilizável e/ou do aplicativo do smartphone podem auxiliar o paciente a estar mais preparado na data de encerramento para realmente parar, bem como fumar menos na data do encerramento do que quando ele começou no início. Uma vez que o paciente começa o programa de abandono do tabagismo, ele pode conseguir feedback diário ou semanal de seu cônjuge, médico, enfermeiro, conselheiro, colegas, amigos ou qualquer outra parte adequada.

[00117] A terapia de droga, se prescrita, pode ser baseada pelo médico ou pode ser ajustada automaticamente com base no desempenho do paciente. Por exemplo, o médico pode aumentar ou diminuir remotamente a administração da dose de nicotina com base no nível de CO, eCO, SpCO do paciente. Em outro exemplo, um processador no dispositivo utilizável, por exemplo, dispositivo 102 ou 202, o smartphone, por exemplo, dispositivo 104, ou um servidor remoto, por exemplo, servidor 106 ou 2 04, pode aumentar ou diminuir a administração de dose de nicotina com base nas tendências de CO das medições do passado do paciente. Similarmente, a terapia de droga pode ser encurtada ou alongada na duração de acordo com os dados coletados.

[00118] A Figura 14 descreve um fluxograma ilustrativo 1400 para prever um evento de tabagismo com base em medições de CO, eCO, SpCO do paciente e outros fatores adequados. O paciente pode ser receber um dispositivo utilizável, por exemplo, dispositivo 102 ou 202, e um aplicativo do smartphone para seu telefone móvel, por exemplo, dispositivo 104. O dispositivo utilizável pode incluir um sensor de PPG para medir o nível de SpCO do paciente. Na etapa 1402, um processador no dispositivo utilizável ou o telefone móvel do paciente recebe uma medição de PPG para o nível de SpCO do paciente e tempo e localização associados. O processador também pode receber outra informação, tal como frequência cardíaca, frequência de respiração e outros fatores adequados na previsão de um evento de tabagismo.

[00119] Na etapa 1404, o processador atualiza uma base de dados do paciente que é armazenada localmente ou em uma localização remota, tal como uma base de dados de saúde no servidor 106, com os dados recebidos do paciente. Na etapa 1406, o processador analisa as medições atuais e anteriores para os parâmetros do paciente e determina se um evento de tabagismo é esperado. Por exemplo, a tendência de SpCO pode estar em um local mínimo que indica que o usuário pode ser alcançado por um cigarro para aumentar seu nível de SpCO. O processador pode aplicar um algoritmo de descida de gradiente para determinar o local mínimo. Na etapa 1408, o processador determina se a tendência de SpCO indica um evento de tabagismo esperado. Se o processador determina que um evento de tabagismo não é esperado, na etapa 1410, o processador determina se o tempo e/ou localização são indicativos de um evento de tabagismo esperado. Por exemplo, o processador pode determinar que o paciente tipicamente fuma quando acorda pela manhã aproximadamente às 7h00. Em outro exemplo, o processador pode determinar que o paciente tipicamente fuma assim que chega ao trabalho. Ainda em outro exemplo, o processador pode determinar que o paciente tipicamente fuma à tarde se eles visitar um restaurante ou bar particular.

[00120] Se o processador determina um evento de tabagismo, espera-se de quaisquer etapas 1408 ou 1410, na etapa 1412, o processador inicie um protocolo de prevenção para o paciente para prevenir o evento de tabagismo. A informação em relação ao protocolo de prevenção pode ser armazenada na memória do dispositivo 102, 104 ou 202, ou servidor 106 ou 204, ou uma combinação destes. A informação para o protocolo de prevenção pode incluir instruções para uma ou mais opções de intervenção para iniciar quando o paciente está prestes a fumar. Por exemplo, o processador pode iniciar um alarme no telefone móvel do paciente e exibir uma tela de aplicativo similar à Figura 12. A tela do aplicativo pode oferecer ao paciente opções para administrar nicotina ou receber uma chamada telefônica de um grupo de amigos, um médico ou outra parte adequada. Alternativamente, o protocolo de prevenção pode incluir administração automática de um bolus de nicotina para o paciente a partir de um reservatório de nicotina armazenado no dispositivo utilizável do paciente. Em outro exemplo, a tela do aplicativo pode indicar que uma mensagem, por exemplo, um tweet, será enviado aos membros do grupo da rede social do paciente, por exemplo, seguidores, quando é detectado que o paciente não conseguiu abster-se de fumar. O paciente pode abster-se de fumar para prevenir que a mensagem de insucesso de ser enviada.

[00121] Em algumas realizações, as etapas 1408 e 1410 são combinadas em uma etapa ou incluem duas ou mais etapas para um processador que determina que um evento de tabagismo é esperado. Por exemplo, o processador pode determinar que um evento de tabagismo é esperado com base em uma combinação da tendência de SpCO, a localização do paciente, e/ou a hora atual. Em outro exemplo, o processador pode determinar que um evento de tabagismo é esperado com base em uma série de etapas para análise de um ou mais de SpCO do paciente, SpO2, frequência cardíaca, frequência respiratória, pressão sanguínea, temperatura corporal, sudorese, variabilidade da frequência cardíaca, ritmo elétrico, velocidade de pulso, resposta de pele galvânica, tamanho da pupila, localização geográfica, ambiente, temperatura ambiente, agentes estressantes, eventos da vida e outros parâmetros adequados.

[00122] Na etapa 1414, o processador determina se o protocolo de prevenção foi bem-sucedido. Se um evento de tabagismo ocorreu, na etapa 1418, o processador atualiza a base de dados do paciente para indicar que o protocolo de prevenção não foi bem-sucedido. Se um evento de tabagismo não ocorreu, na etapa 1416, o processador atualiza a base de dados do paciente para indicar que o protocolo de prevenção foi bem-sucedido. O processador retorna para a etapa 1402 para continuar recebendo a medição de PPG para o nível de SpCO do paciente e dados associados. O processador pode monitorar os sinais vitais do paciente continuamente para garantir que o paciente não tenha recaído em um evento de tabagismo.

[00123] Espera-se que as etapas ou descrições da Figura 14 possam ser usadas com qualquer outra realização dessa revelação. Além disso, as etapas e descrições em relação à Figura 14 podem ser feitas em ordens alternativas ou em paralelo para promover os propósitos dessa revelação. Por exemplo, cada uma dessas etapas pode ser realizada em qualquer ordem, conforme apropriado ou em paralelo ou substancialmente simultaneamente para reduzir atraso ou aumento da velocidade do sistema ou método. Além disso, deve ser notado que qualquer um dos dispositivos ou equipamentos discutidos em relação à Figura 1 (por exemplo, dispositivo 102, 104 ou 106) ou Figura 2 (por exemplo, dispositivo 202 ou 204) poderia ser usado para realizar uma ou mais das etapas na Figura 14.

[00124] A Figura 15 descreve um fluxograma ilustrativo 1500 para determinar se o protocolo de prevenção foi bem-sucedido em relação à etapa 1414 na Figura 14. Na etapa 1502, o processador recebe os dados do paciente para determinar se um evento de tabagismo ocorreu. Na etapa 1504, o processador analisa os dados recebidos do paciente atualmente e os dados de paciente previamente recebidos. Na etapa 1506, o processador determina se um evento de tabagismo ocorreu com base na análise. Por exemplo, se não foi administrada a nicotina, mas os níveis de SpCO do paciente são atualmente maiores que os níveis de SpCO anteriores, o processador pode determinar que o paciente teve recaída e fumou um cigarro. Em tal situação, na etapa 1508, o processador retorna uma mensagem indicando que o protocolo de prevenção não foi bem-sucedido. Em outro exemplo, se os sinais vitais do paciente não indicam nenhum aumento ou uma queda nos níveis de SpCO, o processador pode determinar que um evento de tabagismo não ocorreu. Em tal situação, na etapa 1510, o processador retorna uma mensagem indicando que o protocolo de prevenção foi bem-sucedido.

[00125] Espera-se que as etapas ou descrições da Figura 15 possam ser usadas com qualquer outra realização dessa revelação. Além disso, as etapas e descrições em relação à Figura 15 podem ser feitas em ordens alternativas ou em paralelo para promover os propósitos dessa revelação. Por exemplo, cada uma dessas etapas pode ser realizada em qualquer ordem como apropriado ou em paralelo ou substancialmente simultaneamente para reduzir o atraso ou aumentar a velocidade do sistema ou método. Além disso, deve ser notado que qualquer um dos dispositivos ou equipamentos discutidos em relação à Figura 1 (por exemplo, dispositivo 102, 104 ou 106) ou Figura 2 (por exemplo, dispositivo 202 ou 204) poderia ser usado para realizar uma ou mais das etapas na Figura 15.

[00126] A Figura 16 descreve um fluxograma ilustrativo 1600 para uma medição de um tempo do nível de SpCO do paciente usando um sensor de PPG. Por exemplo, o dispositivo utilizável, por exemplo, dispositivo 102 ou 202, é aplicado ao paciente e recebe a amostra para uma medição de um tempo do nível de SpCO do paciente. Na etapa 1602, um processador no dispositivo utilizável recebe uma medição de PPG para o nível de SpCO do paciente e quaisquer outros dados adequados, tais como hora, localização, SpO2, frequência cardíaca, frequência respiratória, pressão sanguínea, temperatura corporal, sudorese, variabilidade da frequência cardíaca, ritmo elétrico, velocidade de pulso, resposta de pele galvânica, tamanho da pupila, localização geográfica, ambiente, temperatura ambiente, agentes estressantes, eventos da vida, e outros parâmetros adequados. Na etapa 1604, o processador analisa os dados recebidos para determinar um evento de tabagismo recente. Por exemplo, um nível de SpCO elevado além de um determinado limiar pode sugerir que o paciente tenha fumado recentemente um cigarro.

[00127] Na etapa 1606, o processador determina se o nível de SpCO do paciente indica que ocorreu um evento de tabagismo. Por exemplo, o nível de SpCO que excede um limiar específico pode indicar um evento de tabagismo. Em outro exemplo, um ou mais de formato da curva de SpCO, ponto de partida, subida, inclinação, pico, delta, inclinação para baixo, inclinação para cima, tempo de mudança, área abaixo da curva, e outros fatores adequados, podem indicar um evento de tabagismo. Um ou mais desses fatores podem auxiliar na quantificação do evento de tabagismo. Por exemplo, o número total de picos em um determinado dia pode indicar o número de cigarros fumados, enquanto o formato e o tamanho do gradiente e outras características de cada pico podem indicam a intensidade e quantidade de cada cigarro fumado. Se o processador determinar que o nível de SpCO é indicativo de que não ocorreu um evento de tabagismo, na etapa 1608, o processador retorna uma mensagem de negação indicando que o paciente não teve um evento de tabagismo recente. O médico do paciente pode achar essa informação útil na avaliação do comportamento de tabagismo do paciente. Se o processador determinar que o nível de SpCO é indicativo de que ocorreu um evento de tabagismo, na etapa 1610, o processador retoma uma mensagem de confirmação indicando que o paciente não teve um evento de tabagismo recente. Nesse caso, os dados coletados podem ser usados para configurar um programa de abandono do tabagismo para o paciente conforme descrito acima.

[00128] Após as etapas 1608 ou 1610, na etapa 1612, o processador atualiza a base de dados do paciente para registrar essa informação. Na etapa 1614, o processador termina a avaliação do nível de SpCO para o paciente. O paciente pode ser provido com o dispositivo utilizável para usar como um paciente ambulatorial por um período de tempo, por exemplo, um dia, uma semana ou outro período de tempo adequado. Os tempos de uso mais longos podem fornecer mais sensibilidade na detecção do comportamento de tabagismo e mais precisão na quantificação das variáveis em relação ao comportamento de tabagismo.

[00129] Espera-se que as etapas ou descrições da Figura 16 possam ser usadas com qualquer outra realização dessa revelação. Além disso, as etapas e descrições descritas em relação à Figura 16 podem ser feitas em ordens alternativas ou em paralelo para promover os propósitos dessa revelação. Por exemplo, cada uma dessas etapas pode ser realizada em qualquer ordem conforme apropriado ou em paralelo ou substancialmente simultaneamente para reduzir o atraso ou aumentar a velocidade do sistema ou método. Além disso, deve ser notado que qualquer um dos dispositivos ou equipamentos discutidos em relação à Figura 1 (por exemplo, dispositivo 102, 104 ou 106) ou Figura 2 (por exemplo, dispositivo 202 ou 204) deveria ser usado para realizar uma ou mais das etapas na Figura 16.

[00130] Em algumas realizações, os dados de um ou mais dispositivos associados com pacientes, tais como dispositivos 102 e 104 ou dispositivo 202, são recebidos em uma localização central, tal como servidor 106 ou 204. Os dispositivos do paciente registram múltiplas variáveis contextuais e biométricas em tempo real ou perto do tempo real. Por exemplo, as variáveis biométricas podem incluir CO, eCO, SpCO, SpO2, frequência cardíaca, frequência respiratória, pressão sanguínea, temperatura corporal, sudorese, variabilidade da frequência cardíaca, ritmo elétrico, velocidade de pulso, resposta de pele galvânica, tamanho da pupila, e outras variáveis biométricas adequadas. Por exemplo, as variáveis contextuais podem incluir localização por GPS, atividades do paciente (por exemplo, esportes, academia, shopping, ou outra atividade do paciente adequada), ambiente do paciente (por exemplo, no trabalho, em casa, em um carro, em um bar, ou outro ambiente do paciente adequado), agentes estressantes, eventos da vida, e outras variáveis contextuais adequadas. Os dados coletados também podem incluir observação em pessoa do comportamento de tabagismo dos pacientes. Um cônjuge, amigo ou parceiro pode ser capaz de inserir os dados que seu paciente fumou, correlacionando aqueles dados com as leituras de SpCO para determinar a precisão.

[00131] O servidor 106 inclui um processador para receber dados para múltiplos pacientes durante um período de tempo e analisa os dados para tendências que ocorrem ao redor do tempo de um evento de tabagismo real. Com base nas tendências, o processador determina um teste diagnóstico e/ou de detecção para um evento de tabagismo. O teste pode incluir um ou mais algoritmos aplicados aos dados conforme determinado pelo processador. Por exemplo, o processador pode analisar um pico no nível de CO de um paciente. Detectar o pico pode incluir determinar que o nível de CO esteja acima de um certo nível especificado. Detectar o pico pode incluir detectar um aumento relativo no nível de CO do paciente a partir de um valor basal anteriormente medido. O processador pode detectar um pico como uma mudança na inclinação da tendência de CO do paciente durante um período de tempo. Por exemplo, a tendência de CO que se move de uma inclinação negativa para uma inclinação positiva pode indicar um pico no nível de CO. Em outro exemplo, o processador pode aplicar um ou mais algoritmos para mudanças na frequência cardíaca, aumentando a variabilidade da frequência cardíaca, mudanças na pressão sanguínea, ou variação em outros dados adequados a fim de detectar um evento de tabagismo.

[00132] A Figura 17 descreve um fluxograma ilustrativo 1700 para detectar um evento de tabagismo conforme descrito acima. Um processador (por exemplo, no servidor 106 ou 204) pode determinar um teste diagnóstico e/ou de detecção para um evento de tabagismo de acordo com a fluxograma 1700. Na etapa 1702, o processador recebe dados atuais do paciente. Na etapa 1704, o processador recupera os dados previamente armazenados para o paciente de uma base de dados, por exemplo, uma base de dados do paciente armazenada no servidor 106 ou 204. Na etapa 1706, o processador compara os dados atuais e anteriores do paciente para detectar um evento de tabagismo. Por exemplo, o processador pode analisar um pico no nível de CO do paciente. Detectar o pico pode incluir detectar um aumento relativo no nível de CO do paciente a partir de um valor basal previamente medido. O processador pode detectar um pico como uma mudança na inclinação da tendência de CO do paciente durante um período de tempo. Por exemplo, a tendência de CO que se move de uma inclinação negativa para uma inclinação positiva pode indicar o comportamento de tabagismo. Em outro exemplo, o processador pode aplicar um ou mais algoritmos para mudanças na frequência cardíaca, aumentando a variabilidade da frequência cardíaca, mudanças na pressão sanguínea ou variação em outros dados adequados a fim de detectar um evento de tabagismo. Na etapa 1708, o processador determina se um evento de tabagismo ocorreu com base em, por exemplo, um pico no nível de CO do paciente conforme descrito. Se nenhum evento de tabagismo for detectado, na etapa 1710, o processador retorna uma mensagem indicando que um evento de tabagismo não ocorreu. Se um evento de tabagismo for detectado, na etapa 1712, o processador retorna uma mensagem indicando que um evento de tabagismo ocorreu. Na etapa 1714, o processador atualiza a base de dados do paciente com os resultados de qualquer etapa 1710 ou 1712.

[00133] Espera-se que as etapas ou descrições da Figura 17 possam ser usadas com qualquer outra realização dessa revelação. Além disso, as etapas e descrições descritas em relação à Figura 17 podem ser feitas em ordens alternativas ou em paralelo para promover os propósitos dessa revelação. Por exemplo, cada uma dessas etapas pode ser realizada em qualquer ordem conforme apropriado ou em paralelo ou substancialmente simultaneamente para reduzir o atraso ou aumentar a velocidade do sistema ou método. Além disso, deve ser notado que qualquer um dos dispositivos ou equipamento discutidos em relação à Figura 1 (por exemplo, dispositivo 102, 104 ou 106) ou Figura 2 (por exemplo, dispositivo 202 ou 204) poderia ser usado para realizar uma ou mais das etapas na Figura 17.

[00134] Em algumas realizações, o processador analisa inicialmente os dados recebidos para medir quando uma pessoa fuma e amarra o algoritmo a uma variável que estimula o algoritmo para diagnosticar e/ou detectar um evento de tabagismo. O processador continua a analisar outras variáveis conforme os dados adicionais do paciente são recebidos. O processador pode determinar outra variável que muda quando o paciente fuma e, em vez disso, usa aquela variável para estimular o algoritmo. Por exemplo, o processador pode optar por usar a outra variável porque é menos invasiva ou mais fácil de medir do que a variável inicialmente selecionada.

[00135] Em algumas realizações, o algoritmo para detectar um evento de tabagismo tem uma alta sensibilidade. A sensibilidade é definida como uma porcentagem do número real de eventos de tabagismo detectados pelo sensor e algoritmo. Por exemplo, se um paciente fuma 20 vezes em um dia, e o algoritmo identifica cada evento de tabagismo, ele é 100% sensível.

[00136] Em algumas realizações, o algoritmo para detectar um evento de tabagismo tem uma alta especificidade.A especificidade é definida como a capacidade do teste para não fazer ligações falso-positivas de um evento de tabagismo (isto é, teste positivo sem evento de tabagismo presente). Se o sensor e algoritmo não fazem quaisquer ligações falso- positivas em um dia, eles têm 100% de especificidade.

[00137] Em outro exemplo, se um paciente fuma 20 vezes e o algoritmo identifica 18 dos 20 eventos de tabagismo reais e indicam 20 outros falsos eventos de tabagismo, ele tem 90% de sensibilidade (isto é, detectou 90% dos eventos de tabagismo) e 50% de especificidade (isto é, considerou o número de eventos de tabagismos em 2x).

[00138] Em algumas realizações, após o processador determinar um ou mais algoritmos e aplicar às medições de SpCO para detectar um evento de tabagismo com sensibilidade e especificidade adequadas, o processador determina se há uma associação de outras variáveis biométricas ou variáveis contextuais com os resultados de SpCO que poderiam ser usados por conta própria (sem SpCO) para detectar um evento de tabagismo. O processador pode determinar outra variável que muda quando o paciente fuma e, em vez disso, usar aquela variável para estimular o algoritmo. Por exemplo, o processador pode optar em usar a outra variável porque é menos invasiva, mais fácil de medir ou mais confiável do que a variável inicialmente selecionada.

[00139] Em algumas realizações, o processador analisa os dados recebidos do paciente para prever uma probabilidade de evento de tabagismo antes de acontecer. O processador pode analisar os dados do paciente durante um período de tempo, por exemplo, cinco minutos, 10 minutos, 15 minutos, 20 minutos ou outro intervalo de tempo adequados antes de um evento de tabagismo para determinar um ou mais estímulos. Por exemplo, alguns eventos de tabagismo podem ser precedidos por estímulos contextuais (por exemplo, em um bar, antes, durante ou após o sexo ou outro estímulo contextual adequado). Em outro exemplo, alguns dos eventos de tabagismo podem ser precedidos por mudanças em uma variável biométrica, por exemplo, frequência cardíaca ou outra variável biométrica adequada. As variáveis determinadas podem se sobrepor com aquelas selecionadas para diagnóstico e detecção e, portanto, podem ser usadas também para previsão. Alternativamente, as variáveis determinadas podem não se sobrepor com aquelas selecionadas para diagnóstico.

[00140] O processador pode informar os pacientes de uma probabilidade de evento de tabagismo e estimular um protocolo de prevenção (por exemplo, conforme discutido com relação às Figuras 14 e 15) para prevenir mudança de comportamento de tabagismo. O processador detecta eventos de tabagismos para um paciente que entra em, por exemplo, um programa de abandono do tabagismo, e rastreia e analisa tendências nos dados recebidos do paciente. O processador pode determinar objetivos para o paciente e recompensá-lo quando ele alcançar os objetivos estabelecidos (por exemplo, conforme discutido com relação à Figura 13). O processador pode prever quando um paciente está prestes a fumar e intervém bem a tempo por meio da sugestão de uma chamada telefônica para um grupo de amigos ou um médico ou pela administração de um bolus de nicotina (por exemplo, conforme discutido com relação à Figura 12).

[00141] Em um exemplo, o processador prevê eventos de tabagismo para o paciente com base em 75% dos eventos de tabagismo do paciente, durante o diagnóstico, sendo precedido pelo aumento da frequência cardíaca (ou uma mudança adequada em outra variável). Durante o programa de abandono do tabagismo, o processador pode aplicar um ou mais algoritmos para os dados recebidos do paciente para prever os eventos de tabagismo e iniciar um protocolo de prevenção. Por exemplo, o protocolo de prevenção pode envolver o paciente bem a tempo ao colocar o paciente em contato com suportes, tais como um médico, um conselheiro, um colega, um membro da equipe, um enfermeiro, um cônjuge, um amigo, um robô ou outro suporte adequado. Em algumas realizações, o processador aplica os algoritmos para ajustar as configurações, tais como valor basal, limiares, sensibilidade, e outras configurações adequadas, para cada paciente com base em seu período diagnóstico de rodada de cinco dias. O processador pode então usar esses algoritmos personalizados para o programa de abandono do tabagismo específico do paciente. A combinação descrita de técnicas para alterar o comportamento de tabagismo em um paciente pode ser referida como uma droga digital.

[00142] Em algumas realizações, o processador detecta o tabagismo em uma maneira binária com uma indicação positiva ou negativa. O processador inicialmente usa estudos observacionais e medições de SpCO do paciente para detectar o comportamento de tabagismo. Por exemplo, o processador recebe os dados com relação aos positivos verdadeiros para eventos de tabagismo de dados observacionais para o comportamento de tabagismo do paciente. O processador determina se a detecção com base em medições de SpCO corresponde aos positivos verdadeiros para eventos de tabagismo. Se houver uma correspondência, o processador aplica os algoritmos a outros dados recebidos do paciente incluindo SpCO do paciente, SpO2, frequência cardíaca, frequência respiratória, pressão sanguínea, temperatura corporal, sudorese, variabilidade da frequência cardíaca, ritmo elétrico, velocidade de pulso, resposta de pele galvânica, tamanho da pupila, geográfica localização, ambiente, temperatura ambiente, agentes estressantes, eventos da vida e outros parâmetros adequados. O processador determina se quaisquer padrões nos dados variáveis de não SpCO também são indicativos de um evento de tabagismo. Tais variáveis podem ser usadas em algoritmos para dispositivos não SpCO, tais como relógios inteligentes utilizáveis ou tiras de monitor de frequência cardíaca ou outros dispositivos, para detectar os eventos de tabagismo.

[00143] O processador pode quantificar o comportamento de tabagismo quando ele é detectado com base nos dados recebidos do paciente. Por exemplo, o processador analisa as tendências de dados de SpCO para indicar quão intensamente o paciente fumou cada cigarro, quantos cigarros o paciente fumou em um dia, quanto de cada cigarro foi fumado e/ou quanto tempo levou para fumar cada cigarro. O processador também pode usar outras variáveis biométricas ou contextuais para as indicações. O processador usa os dados recebidos do paciente para prever a probabilidade para que um evento de tabagismo ocorra no futuro próximo, por exemplo, nos próximos 10 minutos. O processador pode analisar os dados recebidos do paciente durante um período de tempo anterior, por exemplo, cinco minutos, 10 minutos, 15 minutos, 20 minutos, ou outro intervalo de tempo adequado, antes que um evento de tabagismo determine um ou mais estímulos.

[00144] Em algumas realizações, os sistemas e métodos descritos aqui fornecem avaliação do comportamento de tabagismo de um paciente. Durante um período de teste de cinco dias, os pacientes se comportam conforme eles normalmente fariam. Os dispositivos 102, 104 e/ou 106 ou dispositivos 202 e/ou servidor 204 recebem os dados do paciente em relação ao comportamento de tabagismo do paciente. Há muito pouco a nenhum engajamento do paciente, já que o propósito do período de teste é observar os padrões de fumo do paciente. O período de teste pode ser estendido para um segundo período de cinco dias, se necessário. Alternativamente, o primeiro e segundo períodos podem ser mais curtos, por exemplo, dois ou três dias, ou mais longos, por exemplo, uma semana ou mais. Antes do segundo período de teste, o processador determina um modelo de como o paciente fuma.

[00145] Na segunda fase de teste, o processador aplica uma série de perturbações ao modelo para ver se o comportamento de tabagismo muda. Pode haver vários tipos de perturbações, cada com diversas dimensões. Por exemplo, a perturbação pode ser se enviar uma mensagem de texto antes ou durante um evento de tabagismo faz com que o evento de tabagismo seja evitado ou encurtado. As dimensões dentro da perturbação podem ser remetentes diferentes, horário diferente e/ou diferente teor das mensagens de texto. Em outro exemplo, a perturbação pode ser se uma chamada telefônica em determinadas horas do dia ou antes ou durante um evento de tabagismo faz com que o evento de tabagismo seja evitado ou encurtado. As dimensões dentro da perturbação podem ser diferentes ligadores, horário diferente e/ou diferente teor para as ligações. Ainda em outro exemplo, a perturbação pode ser se alertar o paciente para revisar seu comportamento de tabagismo em diversos pontos no dia evita fumar por um período de tempo depois disso. As dimensões podem incluir determinar se e quando aquela aversão apaga. Em outros exemplos, as perturbações podem ser recompensas, jogo em equipe ou outros estímulos adequados para evitar ou encurtar os eventos de tabagismo do paciente.

[00146] Em algumas realizações, o processador entrega as perturbações ao modelo de tabagismo para o paciente usando um processo de aprendizagem da máquina. O processo de aprendizagem da máquina entrega perturbações, testa os resultados e ajusta a perturbação adequadamente. O processador determina o que funciona melhor para alcançar uma mudança de comportamento identificada ao tentar opções por meio do processo de aprendizagem da máquina. O processo de aprendizagem da máquina pode ser aplicado durante a segunda fase de teste como perturbações leves. O processo de aprendizagem da máquina também pode ser aplicado com perturbações significativas durante a fase de abandono do paciente para aumentar os esforços para tentar conseguir com que o paciente pare de fumar ou continue a se abster do tabagismo.

[00147] A Figura 18 descreve um fluxograma ilustrativo 1800 para aplicar uma ou mais perturbações ao modelo de tabagismo para o paciente na segunda fase de teste. Na etapa 1802, um processador no dispositivo utilizável 102 ou 202, dispositivo móvel 104, ou servidor 106 ou 204 recebe os dados do paciente relacionados ao comportamento de tabagismo do paciente na primeira fase de teste. Na etapa 1804, o processador analisa os dados recebidos do paciente para determinar um modelo para o comportamento de tabagismo do paciente. Na etapa 1806, o processador aplica uma ou mais perturbações ao modelo para ver se o comportamento de tabagismo muda. A perturbação pode ser aplicada ao modelo usando um processo de aprendizagem da máquina. Pode haver diversos tipos de perturbações, cada com diversas dimensões. Por exemplo, a perturbação pode ser se enviar uma mensagem de texto antes ou durante um evento de tabagismo faz com que o evento de tabagismo seja evitado ou encurtado. As dimensões dentro da perturbação podem ser remetentes diferentes, horário diferente e/ou diferente teor para as mensagens de texto.

[00148] Na etapa 1808, o processador determina se a perturbação alterou o comportamento de tabagismo do paciente. Por exemplo, o processador determina se receber uma mensagem de texto antes ou durante um evento de tabagismo faz com que o paciente se abstenha ou encurte seu fumo. Se a perturbação causou uma mudança no comportamento de tabagismo do paciente, na etapa 1810, o processador atualiza o modelo para o comportamento de tabagismo do paciente para refletir o resultado positivo da perturbação aplicada. O processador então prossegue para a etapa 1812. De outra maneira, o processador prossegue diretamente para a etapa 1812 da etapa 1808 e determina se aplica outra perturbação ou uma variação nas dimensões da presente perturbação. O processador pode usar o processo de aprendizagem da máquina para determinar se aplica perturbações adicionais ao modelo. Se não mais perturbações precisam ser aplicadas, na etapa 1814, o processador termina o processo de aplicação de perturbações.

[00149] Se mais perturbações precisam ser aplicadas, na etapa 1816, o processador determina outra perturbação para aplicar ao modelo. Por exemplo, o processador pode ajustar a presente perturbação para enviar uma mensagem de texto para o paciente em uma hora diferente ou com conteúdo diferente. Em outro exemplo, o processador pode aplicar uma perturbação diferente ao iniciar uma chamada telefônica para o paciente antes ou durante um evento de tabagismo. O processador retorna para a etapa 1806 para aplicar a perturbação ao modelo. O processador pode usar o processo de aprendizagem da máquina para entregar uma perturbação, testar o resultado e ajustar a perturbação ou outra perturbação selecionada adequadamente. Dessa maneira, o processador determina o que funciona melhor para alcançar uma mudança de comportamento identificada para o paciente ao tentar diferentes opções por meio do processo de aprendizagem da máquina.

[00150] Espera-se que as etapas ou descrições da Figura 18 possam ser usadas com qualquer outra realização dessa revelação. Além disso, as etapas e descrições descritas em relação à Figura 18 podem ser feitas em ordens alternativas ou em paralelo para promover os propósitos dessa revelação. Por exemplo, cada uma dessas etapas pode ser realizada em qualquer ordem conforme apropriado ou em paralelo ou substancialmente simultaneamente para reduzir o atraso ou aumentar a velocidade do sistema ou método. Além disso, deve ser notado que qualquer um dos dispositivos ou equipamento discutidos em relação à Figura 1 (por exemplo, dispositivo 102, 104 ou 106) ou Figura 2 (por exemplo, dispositivo 202 ou 204) poderia ser usado para realizar uma ou mais das etapas na Figura 18.

[00151] Em um exemplo ilustrativo, um paciente do sexo masculino com 52 anos de idade é incentivado por seu empregador a ser examinado para o comportamento de tabagismo. O paciente entra em um programa de avaliação no dia 01 de junho de 2015. O paciente relata que fuma 20 cigarros por dia. O coordenador do programa, tal como um médico ou conselheiro, carrega um aplicativo no smartphone do paciente, por exemplo, dispositivo móvel 104, e dá ao paciente um sensor conectado, por exemplo, dispositivo utilizável 102 ou 202. O coordenador informa ao paciente para fumar e se comportar normalmente por um período de teste de cinco dias e responder às solicitações do aplicativo conforme elas chegam. Após terminar o período de cinco dias, o coordenador insere o paciente em um período de teste suplementar em que o aplicativo solicita um pouco mais frequentemente (por exemplo, para aplicar perturbações). O coordenador informa ao paciente que cabe a ele nesse ponto responder o que ele desejar. O coordenador estabelece uma data alvo de 10 de junho de 2015 para incluir 10 dias de teste.

[00152] Após o período de teste de cinco dias, o coordenador recebe um relatório (por exemplo, um cartão de relatório de cinco dias conforme discutido com respeito à Figura 8). O relatório indica eventos de tabagismo de 150 cigarros detectados usando CO conforme comparado aos eventos de tabagismo de 100 cigarros com base na estimativa do paciente. O relatório indica que as variáveis contextuais associadas incluem álcool, localização, estresse e outros dados adequados. O relatório indica que as variáveis biométricas associadas incluem aumento da frequência cardíaca, sem exercício, como precedendo 50% dos eventos de tabagismo. O relatório indica que solicitações para níveis de estresse mostraram aumento no estresse em 20% dos eventos de tabagismo.

[00153] Durante o período de teste de cinco dias suplementar, um processador no dispositivo móvel, por exemplo, dispositivo 104, o dispositivo utilizável, por exemplo, dispositivo 102 ou 202, ou um servidor remoto, por exemplo, servidor 106 ou 204, aplica perturbações por meio de um processo de aprendizagem da máquina. Por exemplo, o dispositivo móvel solicita ao paciente quatro vezes ao dia com uma exibição incluindo o número de cigarros fumados, intensidade do tabagismo e a hora do dia. Com o passar do dia, as solicitações fazem com que o paciente reduza o fumo por períodos de tempo mais longos. O efeito líquido é que o paciente fuma menos cigarros na segunda metade do dia conforme comparado com a primeira metade do dia. Em outro exemplo, o dispositivo móvel solicita ao paciente às 10h00 todos os dias com uma exibição incluindo os cigarros fumados no dia anterior. O efeito líquido é estudado sobre como a solicitação impacta o comportamento de tabagismo do paciente para o resto do dia. O processo de aprendizagem da máquina pode ajustar a hora e o conteúdo da exibição para alterar as dimensões da perturbação conforme necessário.

[00154] Em outro exemplo, o processador aplica uma perturbação por meio de um processo de aprendizagem da máquina na forma de uma mensagem de texto enviada ao paciente durante um evento de tabagismo. O processo de aprendizagem da máquina varia as dimensões da perturbação ao ter remetentes diferentes, horário diferente, enviando antes ou durante o fumo, conteúdo diferente da mensagem, diferentes imagens na mensagem e/ou diferentes recompensas para abstenção. Em outro exemplo, o processador aplica uma perturbação por meio de um processo de aprendizagem da máquina na forma de uma chamada telefônica para o paciente durante um evento de tabagismo. O processo de aprendizagem da máquina varia as dimensões da perturbação ao ter chamadores diferentes, horário diferente, chamando antes ou durante o fumo, conteúdo diferente de chamada, tons diferentes na chamada e/ou recompensas diferentes para abstenção.

[00155] Em outro exemplo, o processador aplica uma perturbação por meio de um processo de aprendizagem da máquina na forma de uma solicitação para uma atividade particular no dispositivo móvel do paciente. A solicitação indica que o paciente está fumando, mas deveria considerar o fumo de apenas metade de um cigarro e então sair. Durante longas horas entre os eventos de cigarro ou quando um evento é previsto, o processo de aprendizagem da máquina aplica perturbações para tentar evitar evento de tabagismo completamente. Por exemplo, o dispositivo móvel exibe uma solicitação notificando o paciente de que ele está em uma zona de alto risco e devem considerar uma atividade alternativa ou localização ou telefonar para um amigo.

[00156] Após o período de teste, o coordenador insere o paciente no programa de abandono do tabagismo. Durante o período de abandono, o processador recebe os dados do paciente e aplica algoritmos para os dados conforme descrito. O processador usa todos os dados a partir do primeiro e segundo períodos de teste para personalizar os algoritmos e começar o regime e intervenções do programa de abandono do tabagismo para o paciente específico. Os algoritmos de diagnóstico e detecção podem usar uma ou mais variáveis biométricas para o paciente, tal como SpCO, para detectar o comportamento de tabagismo. O programa de abandono do tabagismo inclui um regime de nicotina que começa no dia 1 como parte da terapia de substituição de nicotina. A nicotina pode ser entregue por meio de um adesivo transdérmico ou uma transferência transdérmica de um reservatório de nicotina armazenado no dispositivo utilizável dado ao paciente. O processador aplica algoritmos para os dados recebidos do paciente para determinar as intervenções mais eficazes. O processador aplica as intervenções e adicionalmente os ajusta conforme necessário. O processador pode definir contagens de evento de objetivo e determinar qual método funciona melhor para alterar o comportamento de tabagismo do paciente. O processador pode executar múltiplas intervenções personalizadas das partes interessadas como perturbações por meio de um processo de aprendizagem da máquina e testar qual funciona melhor para alterar o comportamento de tabagismo do paciente. As perturbações com o maior impacto no modelo de tabagismo do paciente podem ser retidas, enquanto aquelas com menos ou nenhum impacto podem não ser adicionalmente usadas.

[00157] Enquanto realizações exemplares dos sistemas e métodos descritos acima focam nos comportamentos de tabagismo, exemplos dos quais incluem, entre outros, comportamentos relacionados ao fumo de tabaco por meio de cigarros, cachimbos, charuto, cachimbos de água e fumo de produtos ilegais tais como maconha, cocaína, heroína e álcool, estará imediatamente aparente ao técnicos no assunto que os ensinamentos da presente invenção são igualmente aplicáveis a qualquer número de outros comportamentos indesejados. Tais outros exemplos incluem: colocação oral de certas substâncias, com exemplos específicos incluindo, entre outros, colocar tabaco de mascar e rape na cavidade oral, absorção transdérmica de certas substâncias, com exemplos específicos incluindo, entre outros, aplicação na pele de certos cremes, pomadas, géis, adesivos ou outros produtos que contêm drogas de abuso, tais como narcótico, e LSD, e cheirar drogas ou substâncias de abuso nasais, que incluem, entre outros, cheirar cocaína.

[00158] Em geral, a configuração básica dos dispositivos 102 e 104 ou dispositivo 202, bem como etapas e métodos relacionados conforme revelado aqui serão similares como entre os comportamentos diferentes que estão sendo abordados. Os dispositivos podem diferir um pouco no projeto para explicar as diferentes substâncias-alvo que são requeridas para teste ou diferente metodologia de teste necessitada pelos diferentes marcadores com comportamentos indesejados particulares.

[00159] Também será apreciado pelos técnicos no assunto que um paciente que participa em um programa de abandono formal pode levar vantagem dos sistemas e métodos revelados aqui como adjuntos no programa de abandono do tabagismo. Será igualmente apreciado que o paciente pode ser independentemente automotivado e assim beneficamente usar os sistemas e métodos para parar o comportamento indesejado unilateralmente, do lado de fora de um programa de abandono do tabagismo formal.

[00160] Nas realizações exemplares adicionais, os sistemas e métodos revelados aqui podem ser prontamente adaptados para coleção de dados e, em particular, para coleção de dados confiáveis e verificáveis para estudos relacionados aos comportamentos indesejados para o qual a presente invenção é adequada para testar. Tais estudos podem ser realizados, virtualmente, sem modificação ao dispositivo subjacente ou métodos, exceto que, onde o tratamento não foi concluído, não haveria necessariamente uma necessidade de atualização do protocolo de teste ou protocolo de tratamento com base nas entradas do usuário.

[00161] A Figura 19 ilustra outra variação de um sistema e/ou método para afetar um comportamento de tabagismo do indivíduo usando vários aspectos descritos aqui, bem como quantificação adicional de uma exposição do indivíduo à fumaça do cigarro. No exemplo ilustrado, uma pluralidade de amostras de dados biométricos é obtida do indivíduo e analisada para quantificar a exposição do indivíduo à fumaça do cigarro de modo que a informação quantificada pode ser transmitida para o indivíduo, um cuidador médico e/ou outras partes que têm uma participação na saúde do indivíduo. O exemplo discutido abaixo emprega um dispositivo portátil 1900 que obtém uma pluralidade de amostras de ar exalado do indivíduo com sensores comumente disponíveis que medem uma quantidade de monóxido de carbono dentro da amostra de ar exalado (também chamado de monóxido de carbono exalado ou ECO) . Entretanto, a quantificação e transferência de informação não é limitada à exposição do tabagismo com base no ar exalado. Conforme notado acima, há muitos meios de amostragem para obter uma exposição do tabagismo do indivíduo. Os métodos e dispositivos descritos no presente exemplo podem ser combinados ou suplementados com tais meios de amostragem onde possível enquanto ainda permanece dentro do escopo da invenção. Além disso, enquanto o presente exemplo discute o uso de uma unidade de amostragem portátil, os métodos e procedimentos descritos aqui podem ser usados com uma unidade de amostragem dedicada ou não portátil.

[00162] A medição do nível de CO exalado tem sido conhecida por servir como um método imediato, não invasivo de avaliação de um estado de tabagismo de um indivíduo. Veja, por exemplo, The Measurement of Exhaled Carbon Monoxide in Healthy Smokers and Non-smokers, S. Erhan Devecia, et al., Departamento de Saúde Pública, Faculdade de Medicina da Universidade de Firat, Elazig, Turkey 2003 e Comparison of Tests Used to Distinguish Smokers from Nonsmokers, M. J. Jarvis et al. American Journal of Public Health, November 1987, V77, No. 11. Esses artigos debatem que os níveis de CO exalado (“eCO”) para não fumantes podem variar entre 3,61 ppm e 5,6 ppm. Em um exemplo, o nível de corte para eCO estava acima de 8 a 10 ppm para identificar um fumante.

[00163] Voltando à Figura 19, conforme mostrado, uma unidade de amostragem portátil ou pessoal 1900 se comunica com um dispositivo eletrônico pessoal 110 ou um computador 112. Onde o dispositivo eletrônico pessoal 110 inclui, entre outros, um smartphone, telefone comum, celular ou outro dispositivo de transmissão pessoal exclusivamente projetado para receber os dados da unidade de amostragem pessoal 1900). Igualmente, o computador 112 é destinado a incluir um computador pessoal, servidor local ou um servidor remoto. A transmissão de dados 114 da unidade de amostragem pessoal 1900 pode ocorrer em ambos ou o dispositivo eletrônico pessoal 110 e/ou o computador 112. Além disso, a sincronização 116 entre o dispositivo eletrônico pessoal 110 e o computador 112 é opcional. Ou o dispositivo eletrônico pessoal 110, o computador 112 e/ou a unidade de amostragem pessoal 1900 podem transmitir os dados para um servidor remoto para análise de dados conforme descrito aqui. Alternativamente, a análise de dados pode ocorrer, total ou parcialmente, em um dispositivo local (tal como o computador ou dispositivo eletrônico pessoal). Em qualquer caso, o dispositivo eletrônico pessoal 100 e/ou computador 112 podem fornecer informação para o indivíduo, zelador ou outro indivíduo conforme mostrado na Figura 19.

[00164] No exemplo descrito da Figura 19, a unidade de amostragem pessoal 1900 recebe uma amostra de ar exalado 108 do indivíduo por meio de um tubo de coleta 1902. Hardware dentro da unidade de amostragem pessoal 1900 inclui qualquer sensor eletroquímico comercialmente disponível que detecta gás monóxido de carbono (CO) dentro da amostra de respiração, hardware de transmissão comercialmente disponível que transmite os dados 114 (por exemplo, via Bluetooth, celular ou outras ondas de rádio para fornecer transmissão de dados). Os dados transmitidos e medições associadas e quantificação são então exibidos em uma (ou ambas) tela de computador 112 ou um dispositivo eletrônico pessoal 110. Alternativamente, ou em combinação, qualquer informação pode ser seletivamente exibida na unidade de amostragem portátil 1900 .

[00165] A unidade de amostragem pessoal (ou unidade respiratório pessoal) também pode empregar portas- padrão para permitir comunicação direta com fio com os respectivos dispositivos 110 e 112. Em certas variações, a unidade de amostragem pessoal 1900 também pode incluir armazenamento de memória, seja destacável ou incorporado, tal memória permite gravação de dados e transmissão separada de dados. Alternativamente, a unidade de amostragem pessoal pode permitir armazenamento simultâneo e transmissão de dados. As variações adicionais do dispositivo 1900 não exigem armazenamento de memória. Além disso, a unidade 1900 pode empregar qualquer de número de componentes de GPS, sensores inerciais (para rastrear o movimento), e/ou outros sensores que fornecem informação adicional em relação ao comportamento do paciente.

[00166] A unidade de amostragem pessoal 1900 também pode incluir qualquer número de estímulo de entrada (tal como um comutador ou sensores) 1904, 1906. Conforme descrito abaixo, o estímulo de entrada 1904, 1906 permite que o indivíduo prepare o dispositivo 1900 para entrega de uma amostra de respiração 108 ou para gravar outra informação em relação ao cigarro tal como quantidade de cigarro fumado, a intensidade, etc. Além disso, as variações da unidade de amostragem pessoal 1900 também se associam a um carimbo de data/hora de quaisquer entradas para o dispositivo 1900. Por exemplo, a unidade de amostragem pessoal 1900 pode associar o tempo no qual a amostra é fornecida e fornecer os dados medidos e inseridos com o tempo de medição ao transmitir os dados 114. Alternativamente, o dispositivo de amostragem pessoal 1900 pode usar meios alternativos para identificar o tempo em que a amostra é obtida. Por exemplo, dada uma série de amostras diferente da gravação de um timestamp para cada amostra, os períodos de tempo entre cada uma das amostras na série podem ser gravados. Portanto, a identificação de um timestamp de qualquer amostra permite a determinação do timestamp para cada uma das amostras na série.

[00167] Em certas variações, a unidade de amostragem pessoal 1900 é projetada de modo que tem um perfil mínimo e pode ser facilmente carregado pelo indivíduo com esforço mínimo. Portanto, os estímulos de entrada 1904 podem compreender comutadores táteis de baixo perfil, comutadores ópticos, comutadores de toque capacitivo, ou qualquer comutador ou sensor comumente usado. A unidade de amostragem portátil 1900 também pode fornecer feedback ou informação para o usuário usando qualquer número de técnicas comumente conhecidas. Por exemplo, conforme mostrado, a unidade de amostragem portátil 1900 pode incluir uma tela 1908 que mostra informação selecionada conforme discutido abaixo. Alternativamente ou além disso, o feedback pode estar na forma de um elemento vibracional, um elemento audível e um elemento visual (por exemplo, uma fonte de iluminação de uma ou mais cores). Qualquer um dos componentes de feedback pode ser configurado para fornecer um alarme para o indivíduo, que pode servir como um lembrete para fornecer uma amostra e/ou para fornecer feedback relacionado à medição do comportamento de tabagismo. Além disso, os componentes de feedback podem fornecer um alerta para o indivíduo repetidamente em um esforço para lembrar o indivíduo para fornecer amostras periódicas de ar exalado para prolongar o período de tempo para o qual o sistema captura dados biométricos (tais como níveis de eCO, CO, etc.) e outros comportamentais (tais como localização inserida manualmente ou por meio de um componente de GPS acoplado à unidade, número de cigarros ou outros estímulos). Em certos casos, os lembretes podem ser estimulados em frequência mais alta durante o programa inicial ou captura de dados. Uma vez que os dados suficientes são obtidos, a frequência do lembrete pode ser reduzida.

[00168] A Figura 20A ilustra uma representação visual de dados que podem ser coletados com variações do sistema mostradas na Figura 19. Conforme discutido acima, um indivíduo fornece amostras respiratórias da unidade de amostragem portátil. O indivíduo pode ser lembrado em um intervalo regular ou em intervalos aleatórios dependente da natureza do tratamento ou programa de intervenção. Cada amostra é avaliada por um ou mais sensores dentro da unidade de amostragem portátil para medir uma quantidade de CO. As medições de CO tipicamente correspondem aos pontos de inflexão 410 no gráfico da Figura 20A. Cada medição de CO 410 corresponde a um timestamp conforme mostrado no eixo horizontal. Os dados acumulados por meio da unidade de amostragem portátil permitem a coleção de um conjunto de dados que compreende ao menos a medição de CO e tempo amostra que pode ser representado graficamente para obter uma curva de eCO que é indicativa da quantidade de CO atribuível ao comportamento de tabagismo do indivíduo durante o decorrer do período de tempo.

[00169] Conforme notado aqui, o indivíduo pode rastrear adicionalmente mais informação, tal como o fumo de um cigarro. O fumo do cigarro pode estar associado com seu próprio timestamp conforme mostrado pela barra 414. Em uma variação do método e sistema sob a presente revelação, o indivíduo pode usar estímulos de entrada na unidade de amostragem portátil para inserir o número de cigarros fumados ou uma fração deste. Por exemplo, cada acionamento do estímulo de entrada pode estar associado com uma quantidade fracionai de um cigarro (por exemplo, ^, 1/3, %, etc) .

[00170] A Figura 20B ilustra uma porção de uma representação gráfica de dados coletados conforme descrito acima. Entretanto, nessa variação, a quantificação de um comportamento de tabagismo do indivíduo pode usar dados comportamentais para melhor aproximar o valor de CO entre as leituras de eCO. Por exemplo, em algumas variações, as medições de eCO entre quaisquer dois pontos 410 podem ser aproximadas usando uma aproximação linear entre os dois pontos. Entretanto, sabe-se que, na ausência de ser exposta para novo CO, o nível de CO decai dentro da corrente sanguínea. Essa decadência pode ser aproximada usando uma taxa padrão, uma taxa com base na informação biométrica do paciente (peso, batimento cardíaco, atividade, etc.) Conforme mostrado na Figura 20B, quando o paciente está entre cigarros 414, o nível de CO calculado pode seguir uma taxa de decadência 440. Uma vez que o indivíduo registra um cigarro 414, o aumento de CO 442 pode novamente ser aproximado, pelo uso de uma taxa padrão ou uma que é calculada usando os dados biométricos conforme discutido acima ou baseado na intensidade, duração e quantidade de cigarros fumados. Consequentemente, os métodos e o sistema descritos aqui podem opcionalmente usar uma curva de eCO melhorada (ou aproximada) 438 usando os dados comportamentais discutidos acima. Tal taxa de eCO melhorada também pode ser usada para determinar uma curva de eCO melhorada 438 enquanto o indivíduo dorme. Essa curva de eCO melhorada pode então fornecer uma carga de eCo melhorada conforme descrito aqui. A informação biométrica usada para determinar a taxa de decadência pode ser medida pelo dispositivo de amostragem portátil ou pelos dispositivos externos de medição biométrica que se comunicam com o sistema.

[00171] Essa curva de eCo aproximada ou melhorada 43 8 pode ser exibida para o indivíduo (ou para terceiros) como um meio de ajudar a mudar o comportamento conforme o indivíduo pode visualizar um nível de CO aproximado em tempo real (isto é, a taxa de redução quando não estiver fumando e a taxa de aumento quando estiver fumando). Informação adicional também pode ser exibida, por exemplo, o sistema também pode calcular a quantidade de aumento de CO com cada cigarro com base em seu valor de Co de partida.

[00172] A Figura 21 ilustra um exemplo de um conjunto de dados usado para determinar a curva de eCO 412 durante um certo período de tempo, onde o eCO atribuível ao comportamento tabagista do indivíduo pode ser quantificado em vários intervalos de tempo para determinar um Volume de eCO ou uma Carga de eCO para cada intervalo. Como mostrado, o período de tempo se estende ao longo do eixo horizontal e compreende os dados históricos e contínuos capturados/transmitidos pela unidade de amostragem portátil. Para fornecer um feedback mais efetivo ao indivíduo no tocante ao comportamento tabagista, a curva de eCO 412 durante um intervalo de determinado tempo pode ser quantificada. No exemplo ilustrado, o intervalo de tempo entre os tempos 416 e 418 compreendem um intervalo de tempo de 24 horas. Um intervalo de 24 horas subsequente é definido entre os tempos 418 e 420. O intervalo de tempo ou intervalo temporal pode compreender qualquer hora entre dois pontos dentro do período de tempo abrangido pelo conjunto de dados.Na maioria dos casos, o intervalo de tempo será comparado a outros intervalos de tempo que têm a mesma duração de tempo (isto é, onde cada intervalo pode compreender M minutos, H horas, D dias etc.).

[00173] Um modo de quantificar o Volume/a Carga de eCO no intervalo de tempo é obter a área definida pela curva de eCO 412, ou debaixo desta, entre um intervalo de determinado tempo (por exemplo, 416 a 418, 418 a 420 etc.) usando o conjunto de dados conforme mostrado no gráfico da Figura 21. No exemplo ilustrado, o Volume/a Carga de eCO 422 para o primeiro intervalo (416 a 418) compreende 41 (medido em COppm * t), enquanto o Volume de eCO 422 para o segundo intervalo (418 a 420) compreende 37. Como observado acima, com o Volume/Carga de eCO 422, o conjunto de dados pode incluir o número de cigarros fumados 414 com o registro de data/hora de cada cigarro. Estes dados de cigarro podem ser também resumidos 426 com o Volume/Carga de eCO 422 para qualquer intervalo de tempo dado. No exemplo ilustrado, o Volume/Carga de eCO é uma carga diária que permite o indivíduo rastrear sua exposição ao CO. A determinação de uma Carga de CO é uma reflexão mais precisa da exposição à fumaça total comparada simplesmente a contar os cigarros, visto que os fumantes fumam de forma diferente. Um fumante pode fumar o cigarro inteiro completa, profunda e intensamente, enquanto outro fuma menos profunda e intensamente. Embora ambos os indivíduos possam fumar um maço por dia, o primeiro terá uma Carga de CO Diária muito mais alta devido à intensidade que a fumaça é inalada. A Carga de CO é também importante quando um indivíduo se torna um paciente em um programa de abandono do tabagismo. Em tal caso, a quantificação permite um profissional de saúde ou um conselheiro acompanhar o paciente à medida que o paciente reduz sua atividade de tabagismo. Por exemplo, o paciente pode reduzir de 20 cigarros por dia para 18 a 16 e assim por diante. Porém, a 10 cigarros por dia, o paciente pode ter ainda uma Carga de CO Diária que não diminuiu porque ele está compensando com a fumaça no número reduzido de cigarro (isto é, o paciente fuma mais forte e mais profundo e mais intensamente). A exposição à fumagem reduzida do paciente apenas ocorre quando sua Carga de CO diminui.

[00174] Os dados mostrados na Figura 21 são intencionados para propósitos de ilustração apenas, e a duração do período de tempo para um conjunto de dados dado depende da quantidade de tempo que os indivíduos usam a unidade de amostragem portátil para capturar os dados biométricos e comportamentais. A quantificação da exposição ao monóxido de carbono exalado compreende correlatar uma função de monóxido de carbono exalado versus o tempo no período de tempo usando o conjunto de dados e obtendo a área sob a curva de eCO 412. Em variações do método e sistema, a curva de eCO pode ser calculada ou aproximada.

[00175] A Figura 22 ilustra um exemplo de exibição dos dados biométricos, como também várias outras informações para o benefício do usuário, profissional de saúde ou outra parte que tenha um interesse na avaliação do comportamento tabagista do indivíduo. Os dados ilustrados na Figura 22 são para propósitos de ilustração e podem ser exibidos no dispositivo eletrônico portátil (por exemplo, vide 110 na Figura 19) ou em um ou mais computadores. Além disso, quaisquer dos dados biométricos, ou outros dados, podem ser exibidos na unidade de amostragem portátil 1900.

[00176] A Figura 22 ilustra uma vista de “painel” 118 dos dados do comportamento tabagista do indivíduo incluindo um resultado gráfico 120 da curva de eCO 412 durante um certo tempo, como também a contagem de cigarros para qualquer intervalo de tempo dado dentro do período de tempo. O resultado gráfico 120 pode também fornecer uma tendência à nicotina medida ou calculada 424. Esta tendência à nicotina 424 pode ser determinada a partir do número de cigarros fumados 426 em vez de ser uma medição direta da nicotina.

[00177] A Figura 22 também ilustra uma segunda exibição do resultado gráfico 122 de uma curva de eCO 412 em um período de tempo alternado. Neste exemplo, a primeira exibição gráfica 120 mostra a curva de eCO 412 durante 7 dias enquanto a segunda exibição 122 mostra os dados durante 3 dias. A vista do painel 118 pode também incluir informação adicional incluindo o último Volume/Carga de eCO 124 (ou a última leitura de eCO da última amostra), o número de cigarros 126 em um período definido como o dia atual, como também a quantidade de nicotina 128. Além disso, o painel 118 pode também incluir uma contagem do número de amostras 130 fornecidas pelo indivíduo em um período definido (como uma contagem diária mensal).

[00178] O painel 118 pode também exibir informações podem ajudar o indivíduo na redução ou abandono do tabagismo. Por exemplo, a Figura 22 também mostra um custo dos cigarros 132 usando a contagem da porção de cigarros fumados pelo indivíduo 126 ou 426. O painel pode também exibir conexões sociais 146, 142, 140 para ajudar no abandono do tabagismo. Por exemplo, o painel pode ser exibido a um médico ou conselheiro 140, os quais podem ser diretamente notificados por mensagem. Além disso, as informações podem ser exibidas para os conhecidos do convívio social 142 que podem estar também tentando reduzir seu próprio comportamento tabagista.

[00179] O painel 118 pode também exibir informações com relação aos estímulos de fumar 134 conforme debatidos acima, ao indivíduo como uma lembrança para evitar os estímulos. O painel pode também fornecer ao usuário informações adicionais de comportamento incluindo, entre outros, os resultados dos questionários de comportamento 136 que o indivíduo previamente preencheu junto a seu médico ou conselheiro.

[00180] O painel 118 pode também exibir seletivamente qualquer informação debatida aqui com base em uma análise do indivíduo. Por exemplo, pode ser possível caracterizar os comportamentos tabagistas do indivíduo e associar tais comportamentos a certos meios que sejam efetivos em ajudar o indivíduo a reduzir ou abandonar o tabagismo. Nestes casos, em que os comportamentos do indivíduo permitem a classificação de um ou mais fenótipos (onde os traços observáveis do indivíduo permitem a classificação dentro um ou mais grupos). O painel pode exibir informações que são observadas ser efetivas para aquele fenótipo particular. Além disso, a informação no painel pode ser seletivamente ajustada pelo usuário para permitir a particularização daquilo que o indivíduo acha ser efetivo como um motivador não fumante.

[00181] A Figura 23 mostra outra variação de um painel de controle 118 que exibe informação similar àquela mostrada na Figura 22. Conforme notado acima, a informação exibida é pensonalizável. Por exemplo, essa variação ilustra a carga de eCO 140 em uma exibição gráfica que mostra dados históricos (carga de ontem), queima ou carga de eCo atual, bem como nível alvo para aquele dos não fumantes. Conforme mostrado nas Figuras 22 e 23, as tentativas anteriores do indivíduo para parar de fumar 138 podem ser exibidas. Além disso, a representação gráfica 120 da tendência de eCO 412 pode ser ilustrada com leituras de eCO individuais (da respectiva amostra), pode ser exibida com informação com relação aos tempos de fumo 426, bem como um gráfico mostrando o tempo ou a duração do tabagismo (conforme mostrado pelos círculos de diâmetro variável). Conforme observado acima, tal informação pode ser inserida pela unidade de amostragem portátil e exibida em formas adicionais conforme mostrado em 126 e 127, que respectivamente mostram dados históricos e atuais relacionados ao número de vezes fumadas e o número de cigarros inteiros fumados.

[00182] As Figuras 24A a 24C ilustram outra variação de um conjunto de dados que compreende dados de monóxido de carbono exalado, tempo de coleta e cigarros quantificados e exibidos para benefício do indivíduo que tenta entender seu comportamento de tabagismo. A Figura 24A ilustra um exemplo em que um paciente coletou amostras respiratórias durante vários dias. Os exemplos dados mostrados nas Figuras 24A a 24C demonstram os dados mostrados durante 21 dias, mas qualquer faixa de tempo está dentro do escopo dos sistemas e métodos descritos aqui.

[00183] Conforme ilustrado na Figura 24A, o período de tempo 432 é ilustrado ao longo do eixo horizontal com os intervalos de tempo sendo cada dia dentro do período de tempo. Embora não mostrado, durante os estágios iniciais da coleta de amostra, o próprio período de tempo pode compreender um ou mais dias com o intervalo de tempo sendo um múltiplo de horas ou minutos. Claramente, quanto mais longo o período de tempo, maior a capacidade do programa em selecionar intervalos de tempo significativos dentro do período de tempo.

[00184] A Figura 24A ilustra uma variação de um painel de controle 118 em que os dados de tabagismo (compreendendo o número total de cigarros 428 e uma curva associada 430) são sobrepostos em um gráfico mostrando uma curva de eCO 412. Conforme notado acima, o indivíduo fornece amostras respiratórias regular ou aleatoriamente. Em certas variações, a unidade de amostragem portátil (não mostrada) solicita que o indivíduo forneça amostras para medição de CO. A unidade de amostragem portátil permite que as amostras sejam associadas com um timestamp e transmite outros dados gerados pelo usuário conforme discutido acima. Os dados de CO são então quantificados para um valor a exposição de CO (eCO para CO exalado) durante o intervalo de tempo (por exemplo, por dia conforme mostrado na Figura 24A).

[00185] A Figura 24A também demonstra a capacidade para mostrar dados históricos simultaneamente com os dados presentes. Por exemplo, os dados de carga de CO 140 ilustram o CO do dia anterior bem como a leitura de CO mais alta, leitura de CO mais baixa e leitura de CO média. Histórico similar é mostrado em relação aos dados de cigarro, bem como resultados de questionário de abandono do tabagismo 136 .

[00186] As Figuras 24B e 24C ilustram o conjunto de dados na forma gráfica conforme o indivíduo diminui seu comportamento de tabagismo. Conforme mostrado na Figura 24C, conforme o indivíduo continua a fornecer amostras para medição de CO, a representação do conjunto de dados mostra autorrelatório do indivíduo de fumo de poucos cigarros, que é verificado por meio dos valores reduzidos da carga de CO 124.

[00187] Os sistemas e métodos descritos aqui, chamados de quantificação e exibição do comportamento de tabagismo bem como outros dados comportamentais fornecem uma base para a qual os profissionais de saúde podem influenciar nos programas eficazes projetados para reduzir os efeitos do tabagismo. Por exemplo, o sistema e os métodos descritos aqui podem ser usados para simplesmente identificar uma população de fumantes de dentro de uma população geral. Uma vez que essa população é identificada, a construção do conjunto de dados no comportamento de tabagismo específico dos indivíduos pode ser realizada antes de tentar inscreve aquele indivíduo em um programa de abandono do tabagismo. Conforme notado acima, a quantificação da carga de tabagismo (ou carga de CO) com os dados do tempo da atividade de tabagismo pode ser combinada com outros dados comportamentais para identificar os estímulos únicos para aquele indivíduo. Consequentemente, o comportamento de tabagismo do indivíduo pode ser bem entendido pelo profissional de saúde antes de selecionar um programa de abandono do tabagismo. Além disso, os sistemas e métodos descritos aqui são facilmente adaptados para monitorar um comportamento do indivíduo uma vez que o indivíduo entra em um programa de abandono do tabagismo e pode monitorar o indivíduo, uma vez que ele para de fumar, para garantir que o programa de abandono do tabagismo permanece eficaz e que o indivíduo se absteve de fumar.

[00188] Além disso, os sistemas e métodos descritos acima em relação à quantificação do comportamento de tabagismo podem ser usados para construir, atualizar e melhorar o modelo para comportamento de tabagismo discutido acima, bem como para fornecer perturbações para auxiliar, em última análise, na redução do comportamento de tabagismo do indivíduo.

[00189] Várias realizações da invenção foram descritas. Não obstante, será entendido que várias modificações podem ser feitas sem se afastar do espírito e escopo da invenção. Combinação do aspecto das variações acima, bem como combinações das próprias variações são destinadas para estarem dentro do escopo dessa revelação.

[00190] Várias mudanças podem ser feitas para a invenção descrita e os equivalentes (se citados aqui ou não incluídos por questão de brevidade) podem ser substituídos sem se afastar do verdadeiro espírito e escopo da invenção. Também, qualquer característica opcional das variações inventivas pode ser estabelecida e reivindicada independentemente ou em combinação com qualquer uma ou mais das características descritas aqui. Consequentemente, a invenção contempla combinações de vários aspectos das realizações ou combinações das próprias realizações, onde possível. Referência a um item singular, inclui a possibilidade que há plural dos mesmos itens presentes. Mais especificamente, conforme usado aqui e nas reivindicações anexas, as formas singulares “um” “e” “dito,” e “o/a” incluem referências plurais a menos que contexto indique claramente o contrário.

Claims (23)

1. MÉTODO DE QUANTIFICAÇÃO DE UM COMPORTAMENTO DE TABAGISMO INDIVIDUAL, o método caracterizado por compreender: obtenção de uma pluralidade de amostras de ar exalado a partir do indivíduo durante um período de tempo e registro de um tempo de coleta associado a cada amostra de ar exalado; medição de uma quantidade de monóxido de carbono exalado para cada uma das amostras de ar exalado; compilação de um conjunto de dados que compreende a quantidade de monóxido de carbono exalado e o tempo de coleta para cada uma da pluralidade de amostras de ar exalado; quantificação de uma exposição de monóxido de carbono exalado durante um intervalo de tempo (416 a 418; 418 a 420) dentro do período de tempo, em que a quantificação da exposição de monóxido de carbono exalado compreende a correlação de uma função de monóxido de carbono exalado versus tempo durante o período de tempo usando o conjunto de dados, obtenção de uma área de monóxido de carbono exalado e tempo sob uma curva (412) definida pela função durante o intervalo de tempo, e atribuição de uma carga de monóxido de carbono exalado ao intervalo de tempo com base na área; e exibição da carga de monóxido de carbono exalado (422).

2. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, em que a obtenção da pluralidade de amostras de ar exalado a partir do indivíduo durante o período de tempo e o registro do tempo de coleta de cada amostra de ar exalado são caracterizados por compreenderem a obtenção sequencial da pluralidade de amostras de ar exalado.

3. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender ainda a geração de um sinal para o indivíduo para prover pelo menos uma amostra de ar exalado.

4. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender ainda o alerta ao indivíduo em uma base de repetição para prover a amostra de ar exalado durante o período de tempo.

5. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender ainda a recepção de dados de entrada a partir do indivíduo e o registro de um tempo da entrada.

6. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 5, em que os dados de entrada são caracterizados por compreender pelo menos uma contagem de uma porção de um cigarro fumado pelo indivíduo.

7. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado por compreender ainda a exibição visual de uma compactação da contagem da porção dos cigarros fumados pelo indivíduo.

8. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado por compreender ainda a determinação de um custo do cigarro (132) usando a contagem da porção de cigarros fumados pelo indivíduo e exibição do custo do cigarro.

9. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado por compreender ainda a determinação de uma estimativa de nicotina (424) usando a contagem da porção de cigarros fumados pelo indivíduo e exibição da estimativa de nicotina.

10. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 5, em que os dados de entrada são caracterizados por compreenderem uma informação comportamental do indivíduo.

11. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender ainda a provisão de uma exibição visual da carga de monóxido de carbono (422) exalado em associação com um intervalo de tempo da exibição visual dentro do período de tempo.

12. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender ainda a provisão de uma exibição visual de uma contagem de várias da pluralidade de amostras de ar exalado.

13. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender ainda a determinação de uma série de cargas de monóxido de carbono (422) exalado para uma série de intervalos de tempo dentro do período de tempo.

14. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 13, caracterizado por compreender ainda a exibição da série de cargas de monóxido de carbono exalado para a série de intervalos de tempo.

15. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, em que a medição da quantidade de monóxido de carbono exalado é caracterizada por compreender o uso de um sensor portátil (102, 202).

16. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender ainda a transmissão da quantidade de monóxido de carbono exalado e o tempo de coleta associado à cada amostra de ar exalado a partir do sensor portátil até um dispositivo eletrônico (104, 106).

17. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender ainda a obtenção de uma localização do indivíduo ao obter pelo menos uma pluralidade de amostras de ar exalado.

18. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender ainda a obtenção de um resultado de um questionário comportamental a partir do indivíduo e exibição do resultado do questionário comportamental com a carga de monóxido de carbono exalado.

19. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pela quantificação da exposição de monóxido de carbono exalado durante o intervalo de tempo dentro do período de tempo incluir a estimativa de uma taxa de degradação do monóxido de carbono.

20. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pela quantificação da exposição de monóxido de carbono exalado durante o intervalo de tempo dentro do período de tempo incluir a estimativa de um aumento em uma taxa de monóxido de carbono no caso do indivíduo fumar um cigarro.

21. MÉTODO DE QUANTIFICAÇÃO DE UM COMPORTAMENTO DE TABAGISMO INDIVIDUAL, caracterizado por compreender: obtenção de uma pluralidade de amostras de monóxido de carbono exalado a partir do indivíduo durante um período de tempo e registro de um tempo de coleta associado a cada amostra de monóxido de carbono exalado; compilação de um conjunto de dados que compreende uma quantidade de monóxido de carbono e o tempo de coleta para cada amostra de monóxido de carbono exalado; quantificação de uma exposição de monóxido de carbono durante um intervalo de tempo (416 a 418; 418 a 420) dentro do período de tempo, em que a quantificação da exposição de monóxido de carbono exalado compreende a correlação de uma função de monóxido de carbono exalado versus tempo durante o período de tempo usando o conjunto de dados, obtenção de uma área de monóxido de carbono exalado e tempo sob uma curva (412) definida pela função durante o intervalo de tempo, e atribuição de uma carga de monóxido de carbono ao intervalo de tempo com base na área; e exibição da carga de monóxido de carbono (422).

22. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 21, em que a obtenção da pluralidade de amostras de monóxido de carbono exalado é caracterizada por compreender a obtenção de uma pluralidade de amostras de ar exalado a partir do indivíduo ao longo do tempo e a medição da quantidade de monóxido de carbono exalado para cada uma das amostras de ar exalado e em que o registro do tempo de coleta associado a cada amostra de monóxido de carbono exalado compreende o registro do tempo de coleta associado a cada amostra de ar exalado.

23. DISPOSITIVO (1900) PARA A OBTENÇÃO DE DADOS PARA QUANTIFICAR UM COMPORTAMENTO DE TABAGISMO INDIVIDUAL, caracterizado por compreender: uma unidade de respiração portátil configurada para receber uma pluralidade de amostras de ar exalado (108) a partir do indivíduo durante um período de tempo e configurada para registrar um tempo de coleta associado a cada amostra de ar exalado; um sensor localizado dentro da unidade e configurado para medir uma quantidade de monóxido de carbono exalado para cada uma das amostras de ar exalado; pelo menos um interruptor de entrada (1904, 1906) configurado para registrar dados de entrada a partir do indivíduo; uma unidade de armazenamento configurada para armazenar pelo menos a quantidade de monóxido de carbono exalado e o tempo de coleta; um transmissor configurado para transmitir a quantidade de monóxido de carbono exalado, o tempo de coleta e dados de entrada para um dispositivo eletrônico externo; e uma unidade de alarme configurada para prover um alarme para o indivíduo para a submissão da pluralidade de amostras de ar exalado.