CN103458782B - 呼吸困难和水肿症状评估 - Google Patents

Abstract

一种非暂时性计算机可读存储介质，其存储可由处理器执行的指令组。该指令组用于接收关于患者的当前症状的数据组；基于所接受的数据来确定患者的呼吸困难的当前程度和水肿的当前程度中的一个；如果所确定的呼吸困难的当前程度和水肿的当前程度中的一个大于可接受的程度，则向患者和医疗专业人员中的一个提供警告。

Description

呼吸困难和水肿症状评估

背景技术

患有慢性病症（chroniccondition）的患者可以对他们的症状进行家庭监控，以评价他们的病症是改善还是恶化。自行监控可以允许以比家庭护理或住院治疗明显更低的成本来监控患者的病症。然而，自行监控也具有由于主观评估和缺少由患者提供的具体的客观信息而导致的缺陷。

发明内容

一种非暂时性计算机可读存储介质，其存储可由处理器执行的指令组。所述指令组用于接收关于患者的当前症状的数据组。所述指令组进一步用于基于所接收的数据来确定患者的呼吸困难（breathlessness）的当前程度和水肿的当前程度中一个。所述指令组进一步用于在经确定的所述呼吸困难的当前程度和所述水肿的当前程度中的一个大于可接受的程度的情况下，向所述患者和医疗专业人员中的一个提供警告。

一种系统，包括话音记录设备、语音识别单元和处理器。所述话音记录设备在时间间隔期间记录患者的音频记录。所述语音识别单元接收所述音频记录，并且根据所述音频记录确定在所述时间间隔期间的停顿的数目和每一次停顿的长度。所述处理器基于停顿的数目和每一次停顿的长度来确定对应于所述时间间隔的患者的呼吸困难评分。

一种系统，包括压力管理设备和处理器。所述压力管理设备包括多个压力感测区域。每一个压力感测区域对应于所述患者的身体部分。所述压力测量设备适用于使得每一个压力感测区域的触觉受压反应基本上类似于相应的身体部分的触觉受压反应。所述处理器从所述压力测量设备接收压力测量值。每一个压力测量值对应于患者的身体区域中的充血。所述处理器基于所述压力测量值来确定水肿的程度，并且如果水肿的程度大于预定值，则处理器产生警报。

附图说明

图1示出了用于患者症状的客观评估的系统的示例性的实施例。

图2示出了脚踝测量装置的示例性的实施例。

图3示出了用于患者症状的客观评估的方法的示例性的实施例。

图4示出了权利要求3的示例性方法的第一实施方式的示例性方法。

图5示出了权利要求3的示例性方法的第二实施方式的示例性方法。

具体实施方式

可以参考以下描述和附图来进一步理解本发明的示例性的实施例，其中相同的元件用相同的附图标记来表示。示例性的实施例描述了系统和方法，通过所述系统和方法可以监控且客观地评价患者症状以决定患者的病症已经改善还是恶化。

影响患者的症状的定期评估对于监控患有慢性病症的患者来说是至关重要的。这对于患有心力衰竭的患者来说尤其重要，但是对于患有其它的慢性病症，例如，慢性阻塞性肺病（“COPD”）、肾衰竭等，也是如此。需要这样的监控以确定是否有必要改变患者的治疗（例如，是否需要药物治疗，现行的药物治疗的剂量是否应当变化，是否需要住院治疗，是否需要医疗专业人员的更密切的监控等）。

然而，针对作出这样的决定的现行方法典型地是基于由患者回答自填问卷而提供的信息，该自填问卷提示患者回答一系列问题，评定其自身症状等。一种问卷可以要求患者报告在各种活动（例如，坐、站、走等）期间的呼吸的失去（lossofbreath）。另一种问卷可以要求患者对身体的各个部分（例如，脚踝、腿等）在一天的各个时间（例如，早晨、中午、晚间等）的肿胀进行报告。另一种问卷可以要求患者对总体幸福感（例如，高兴、中性、不高兴）进行报告。另一种问卷可以要求患者对重量增加或重量减轻进行报告。在这些情况的每一种情况中，要么面对面要么通过遥控系统定期地询问患者关于上述病症的问题，并且患者对其自身病症进行报告。

在一个示例中，被称为水肿的流体在身体组织中的累积可能是心力衰竭、肾损伤或COPD恶化的一个迹象。可以通过观察患者的身体中的肿胀来观察水肿，典型地观察脚踝和腿中以及腹部或手中的肿胀。因此，通过观察这样的肿胀，在需要住院治疗之前可以实施治疗。患者可以通过每天对他们的体重和/或身体的肿胀部分进行监控来自行评估水肿症状。

该收集信息的方法可能具有各种缺陷。第一，要求患者以周期性的间隔回答各种问题的调查可能完成起来是困难的、繁琐的或乏味的。在这样的情况下，患者可能无法回答问题或者提供不准确的信息。第二，所要求的信息是主观的，并且可能因此怀疑产生的数据的可靠性。例如，自行评估水肿的患者可能无法区分不同程度的充血。第三，调查未必产生足够具体的信息以至于无法推论特殊症状的原因，从而导致需要医务人员花时间来调查进一步的信息（例如，在其期间报告了气短发生的活动的类型，报告的体重增加的潜在原因等）。

示例性的实施例通过对可能由在先方法主观地评估了的症状提供简化且客观的评估而有助于对患者症状的评估。图1所示的示例性的系统100对患者10的症状进行客观地测量，如下所述，以作出关于患者的病症的确定。关于这些确定的反馈可以提供给患者110，给医疗专业人员115（例如，医生、护士等）或者提供给两者。

由包括位置检测元件120、模式检测元件121、高程（elevation）检测元件122、视频记录设备123、话音记录设备124、脚踝测量装置125和体重测量装置126的一个或多个机构来测量患者症状。以下将进一步具体描述这些机构的每一个的操作。

位置检测元件120检测患者110（例如，躺着、坐着、站着等）的位置。位置可能影响正由患者110经历的任何呼吸困难的显著性。例如，与由正站着的患者经历的呼吸的失去相比，由正躺下的患者经历的呼吸的失去可能是病症恶化的更明显的表示。对于正在家被监控的患者，位置检测元件120可以是陀螺仪（例如，活动监控装置的部分），其被配置为使用本领域公知的方法来确定患者的位置。对于正在医院被监控的患者，位置检测元件120可以是安装在患者的病床上的传感器。

模式检测元件121检测患者110的活动模式（例如，静止、走、跑等）。如同患者的位置的情况，模式可以影响正由患者110经历的任何呼吸困难的显著性。例如，与正移动着的患者经历的呼吸的失去相比，静止的患者经历的呼吸的失去可能是病症恶化的更明显的表示。模式检测元件121可以是加速计（例如，活动监控装置的部分），其被配置为使用本领域的公知方法来确定患者的模式。这例如可以是患者所使用的笔记本电脑或移动电话的部分。对于住院的患者，模式检测元件121可以是安装在床上的、检测该床是否被占用（例如，患者是静止的）或者空的（例如，患者是移动的）的传感器，或者可替换地，模式检测元件121可以是用于物理治疗的一个训练设备（例如，跑步机），其检测同样的信息。

高程检测元件122检测患者110的高程方面的变化（例如，患者110是否在爬楼梯等）。如上所述，这可以影响由患者110经历的任何呼吸的失去的显著性。例如，与患者的高程不变时所经历的呼吸的失去相比，正在爬楼梯时的呼吸的失去可能较为不明显。高程检测元件122可以是气压计，其被配置为使用本领域公知的方法来检测患者的模式方面的变化。如上所述，这可以是患者所使用的笔记本电脑或移动电话的元件。

如以下将进一步具体描述的那样，视频记录设备123对患者110的面部表情的视频数据进行记录以确定患者的幸福感（例如，情绪）。在一个实施例中，视频记录设备123是摄像机或摄像机组，其被设置在患者110的家中，收容患者110的医院房间中等。

如以下将进一步具体描述的那样，话音记录设备124对患者110的语音进行记录以确定患者110是否气喘吁吁。在一个实施例中，话音记录设备124是麦克风，其可以安装在病床上，患者的衣服上等。在另一个实施例中，话音记录设备124是内置麦克风或家庭照相机，其是由患者所使用的移动电话、包括麦克风和/或摄像机的家庭患者监控系统的一部分。

图2示出了示例性的脚踝测量装置125。脚踝测量装置125包括与患者110的腿的区域对应的多个区域210、211和212；本领域技术人员应当理解的是，存在三个区域仅仅是示例性的，并且在其它的实施例中可以存在其它数目的区域。在该示例性的实施例中，第一区域210对应于患者的脚踝，第二区域211对应于患者的腿的膝盖以下的部分，并且第三区域212对应于患者的腿的膝盖以上的部分。脚踝测量装置125以如下方式构造：患者110可以以某种方式按压在各个区域210、211和212上以模拟按压在腿的对应部分中的肿胀上。在一个实施例中，脚踝测量装置125的外表（exterior）部分220由橡胶或类似的弹性材料构成，并且外表部分220包括当患者110按压在对应区域上时以某种方式（以下将进行描述）进行响应的多个压力传感器230、231和232（例如，一个压力传感器对应于区域210、211和212中的每一个区域）。本领域技术人员应当理解的是，压力传感器230、231和232在脚踝测量装置125的内部，因此图2中未示出。如以下将进一步具体描述的那样，脚踝测量装置125也包括指示器240（例如，LED或其它的光源），其可以以变化的方式点亮以将反馈提供给患者110。本领域技术人员将理解的是，虽然示例性的系统100包括脚踝测量装置125，但是其它的示例性的系统可以包括适用于测量肿胀可以表明水肿的身体的其它部分（例如腹部或手）中的压力的设备。

如以下将进一步描述的那样，体重测量装置126定期地对患者110的体重进行测量以确定体重增加是否处于可以表明病症恶化的程度。体重测量装置126典型地是指示患者100用来定期地（例如，每天，每隔一天等）称他自己或她自己的体重的磅秤；在另一个实施例中，体重测量装置126装入住院的患者的病床中。

系统1还包括用于分析由如上所述的元件采集的数据的更多的元件。这可以包括模式识别单元130、面部表情识别单元131和语音识别单元132。如图1所示，模式识别单元130与位置检测元件120、模式检测元件121和高程检测元件122进行通信，并且模式识别装置130例如可以是硬件和软件的组合。模式识别单元130从以上提及的元件接收数据，并且使用所接收的数据来确定患者110的活动模式。模式例如可以是躺、走、跑、爬楼梯等。

面部表情识别单元131也可以是硬件和软件的组合，并且从视频记录设备123接收数据。面部表情识别单元131对患者110的面部表情进行监控并且输出类别。类别例如可以是高兴、中性和不高兴等。

语音识别单元132也可以是硬件和软件的组合，并且从话音记录设备124接收数据。语音识别单元132执行所记录的患者110的语音的排序，并且输出标识语音中的停顿、停顿的长度和停顿的频率的数据。

水肿评价单元133也可以是硬件和软件的组合，并且从脚踝测量装置125和体重测量装置126接收数据。水肿评价单元133监控脚踝肿胀方面的变化（由脚踝测量单元125所测量）和患者110的体重（由体重测量单元126所测量）来确定患者110是否正经历水肿。如上所述，水肿可以是心力衰竭、肾损伤或COPD恶化的迹象。

系统1也包括从模式识别单元130、面部表情识别单元131和语音识别单元132接收数据的处理单元140。如以下将进一步具体描述的那样，如此接收的数据用来作出关于患者的总体状态的确定。在某些实施例中，处理单元140将患者的当前病症与存储在数据存储器150中的有关数据进行比较，并且将关于患者110的当前信息进一步存储在数据存储器150中，用于随后的使用或检索。在患者的症状表明病症恶化的情况下，反馈被提供给医疗专业人员160（例如，医生、护士等），被直接地提供给患者110或者视情况而被提供给他们两者。

图3示出了用于采集且使用患者数据的概括的示例性的方法300，其可以使用例如以上那些参考图1所描述的系统元件来执行。在步骤310中，采集关于患者（例如，患者110）所经历的症状的客观数据。这包括参考图1的系统100的元件所描述的任何类型的数据，例如关于患者位置、患者活动、患者高程、患者面部表情、患者语音、患者体重、患者肿胀等的数据。在步骤320中，对在步骤310中所采集的数据进行分析。取决于已经采集的患者数据的性质，分析步骤可能需要执行各种特定的任务。以下要讨论的图4和5将示出示例性的方法400和500，分别对分析特定类型的患者数据的特定方法进行详述。在步骤330中，将数据存档，例如存档在系统100的数据存储器150中。待存档的数据可以包括在步骤310中采集的原始数据，在步骤320中产生的分析数据或者它们两者。最后，在步骤340中，将反馈提供给患者、提供给医疗专业人员或者提供给他们两者。

图4示出了作为方法300的变型的方法400，其专用于由图1的脚踝测量装置125和体重测量装置126采集的数据。在步骤410中，患者（例如，患者110）在各个点挤压他的或她的腿（每个点对应于脚踝测量装置125上的测量点），以测定在各个点处的肿胀。如上所述，这包括在脚踝处的点，膝盖以下的点，膝盖以上的点，虽然这在不同的实施方式之间可以变化。

在步骤420中，患者挤压对应于如上所述的腿上的点的脚踝测量装置125上的点（例如，第一区域210对应于在脚踝处的点，第二区域211对应于膝盖以下的点，并且第三区域212对应于膝盖以上的点等等）。脚踝测量装置125检测且记录在该步骤中由患者施加的压力，其直接对应于在腿中的该点（对应于脚踝测量装置125中的测量点）处的充血。本领域技术人员应当理解的是，上述步骤可以变化，并且在某些实施例中可以指示患者110在一天的特定时间测量某些点，每次在所有的点使用装置等，这取决于患者的医生的选择。

在一些实施例中，在步骤430中，使用体重测量装置126来记录患者的体重。因此，对本领域技术人员而言显而易见的是，步骤410、420和430与方法300的数据采集步骤310类似。

在步骤440中，例如通过系统100的水肿评价单元133来评价所测量的数据。在一个示例性的实施例中，将当前测量的充血程度（例如，在装置上的单独点的测量，在装置上的若干点的组合测量等）与基准充血程度（例如，当患者100刚离开住院护理时的充血程度等）进行比较。在该比较中也可以使用阈值（例如，医生定义的阈值）。

在步骤450中，例如在系统100的数据存储器150中存储当前测量的一个或多个充血程度。在步骤460中，视情况而产生反馈。例如，如果当前充血程度是可接受的，则脚踝测量装置126上的指示器240对患者100亮起绿色以表明充血程度是可接受的，并且没有反馈提供给医疗专业人员115。可接受的程度可以定义为小于基准值和阈值的和的值。相反地，如果当前充血程度是不可接受的（例如，表明病症恶化），则脚踝测量装置126上的指示器240对患者100亮起红色以表明病症可能恶化，并且相应的反馈被提供给医疗专业人员115。

在步骤430中测量体重的实施例中，如上所述这也被包括在评价中。在一个实施例中，患者的医生可以针对患者确定可接受的体重范围（例如，正或负两公斤），并且如果患者的体重增加或减少超过了由医生设定的阈值，则在确定患者110是否患有水肿中连同充血一起考虑该信息。例如，如上所述，在两天中大于两公斤的体重增加其自身触发警报。或者，关于体重增加的信息可以与所测量的充血合计，并且合计量与在确定是否触发警报中的单个阈值进行比较。

图5示出了作为方法300的变型的方法500，其专用于由图1的位置检测元件120、模式检测元件121、高程检测元件122、视频记录设备123和话音记录设备124采集的数据。在步骤510中，采集关于患者的数据。这包括以离散的间隔采集数据，合计一时间段上的数据，或者连续的采集；本领域技术人员应当理解的是，在不脱离所描述的较宽的原则的情况下，这里所描述的方法可以适用于每一个以上的采集方法，且适用于在对应的时间范围上的评价。如对于本领域技术人员而言显而易见的那样，这包括由图1的位置检测元件120、模式检测元件121、高程检测元件122、视频记录设备123、和话音记录设备124记录的数据。

在步骤520中，由模式识别单元130来确定患者110的活动模式。这可以使用公知的方法且基于从位置检测元件120、模式检测元件121、和高程检测元件122接收的数据来实现。如上所述，活动模式例如可以是走、跑、躺、坐、爬楼梯、站等。而且，如上所述，可以连续地、定期地、以离散的间隔等确定活动模式。

在步骤530中，由面部表情识别单元131来确定患者110的面部表情种类。这可以使用公知的方法来实现且可以基于从视频记录设备123接收的数据。在一个实施例中，面部表情可以分类为“高兴”、“中性”或者“不高兴”。以对应于针对步骤520中检测患者模式的那些间隔的间隔计算面部表情。

在步骤540中，语音识别单元132对由话音记录设备124提供的数据执行语音排序。这可以使用公知的方法来实现，并且可以产生对患者110的语音中的停顿、停顿的长度和给定时间段内的它们的频率的标识。所涉及的时间段可以是对应于如下时间段的时间段：在该时间段期间，在步骤520过程中计算患者的模式，并且在该时间段期间，在步骤530过程中对患者的面部表情进行分类。

在步骤550中，处理单元140基于步骤520、530和540的结果来计算患者100的呼吸困难评分。每个活动模式M可以具有对应的优先评定PM（M），表明在特定模式期间呼吸困难的显著性。在其期间患者较少活动的活动模式可以具有较高的优先评定，表明在这样的活动模式期间的呼吸困难是病症恶化的更严重的表示。例如，模式“躺”具有优先权重5，模式“坐”具有优先权重4，模式“走”具有优先权重3，模式“跑”具有优先权重2，并且模式“爬楼梯”具有优先权重1；本领域技术人员将理解的是，这些优先权重仅仅是示例性的并且权重在不同的实施例之间可以变化。

可以定期地计算呼吸困难评分，例如每小时一次，每天两次，每天一次；这可以在不同的实施例之间变化，且可以是用户可配置的（例如由患者的医生）等。在预定的间隔期间，呼吸困难评分被确定为：在该时间段期间发生的所有模式下，模式的优先权重的和乘以停顿的数目乘以在模式期间停顿的总的持续时间再除以模式的持续时间。这表示为：

在其它的实施例中，也可以评价患者面部表情数据作为呼吸困难评分的部分。例如，如果已经检测到了呼吸困难且面部表情也表明患者不舒服，则从而可以增加呼吸困难表示的严重程度。

本领域技术人员应当理解的是，步骤520、530、540和550对应于图3的方法300的分析步骤320。在步骤560中，在数据存储器150中存储数据。将被评分的数据包括原始数据、分析数据（例如，呼吸困难评分）或者它们两者。最后，在步骤570中，如果适当则产生反馈。如上所述，将反馈直接地提供给患者110、提供给医疗专业人员115或者他们两者。反馈可以是适当的，例如，在当前的呼吸困难评分比之前时间间隔（例如，之前一天的呼吸困难评分）的评分更糟的情况下，在呼吸困难评分比由医生规定的程度或者基于其它可能适当的标准的程度更糟的情况下。

因此，在用于确定患有慢性病的患者的病症是否已经恶化的方法中，示例性的实施例使用客观记录的数据来替换主观观测或意见。这可以提供更加可靠的，且在不需要患者接受可能产生不可靠或遗漏的数据的问卷的情况下有规律地获得的，并且更精确地预测了患者的病症的恶化的结果，从而可以在紧急状况发生前寻求且实施治疗。

本领域技术人员应当理解的是，以上描述的示例性的实施例可以以任意数目的方式来执行，包括作为分离的软件模块，作为硬件和软件的组合等。例如，模式识别装置130可以是包含代码行的程序，编译时可以在处理器上执行所述代码行。

应当注意的是，根据PCT条约6.2（b），权利要求可以包括附图标记/标号。然而，本发明权利要求不应当认为限制于与附图标记/标号相对应的示例性的实施例。

对本领域技术技术人员而言显而易见的是，在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在本发明中可以做出各种变型。因此，本发明旨在覆盖这个发明的变型和变化，只要它们在所附的权利要求和它们的等同形式的范围之内。

Claims (5)

1.一种用于确定呼吸困难评分的系统，包括：

话音记录设备，所述话音记录设备在时间间隔期间记录患者的音频记录；

语音识别单元，所述语音识别单元接收所述音频记录，并且根据所述音频记录确定在所述时间间隔期间语音中的停顿的数目和每一次停顿的长度；以及

处理器，所述处理器基于所述停顿的数目和所述每一次停顿的长度来确定对应于所述时间间隔的所述患者的所述呼吸困难评分。

2.根据权利要求1所述系统，其中，所述呼吸困难评分进一步基于在所述时间间隔期间的模式优先权重。

3.根据权利要求2所述的系统，进一步包括：

位置检测设备，所述位置检测设备对所述患者的位置进行检测；

模式检测设备，所述模式检测设备对所述患者的活动模式进行检测；以及

高程检测设备，所述高程检测设备对所述患者的高程进行检测，

其中，基于所述患者的所述位置、所述患者的所述活动模式和所述患者的所述高程来确定所述模式优先权重。

4.根据权利要求1所述系统，其中，所述呼吸困难评分进一步基于在所述时间间隔期间的所述患者的表情类别。

5.根据权利要求4所述的系统，进一步包括：

视频记录设备，所述视频记录设备在所述时间间隔期间对所述患者的面部表情进行记录，

其中，基于所述面部表情来确定所述表情类别。