CN107073234A - 用于个人识别的呼吸纹传感器系统、智能吸入器和方法 - Google Patents
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Abstract
公开了用于使用个人所产生的气体来验证所述个人的身份的呼吸纹传感器系统(152)。所述呼吸纹传感器系统包括一个或多个传感器(160)和一个或多个处理器(166),所述一个或多个传感器具有针对气体中的化合物的第一响应特性,所述一个或多个处理器被配置为:基于一个或多个第一传感器对个人所产生的气体的暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的测试数据集合;以及确定所述测试数据集合是否验证所述个人的所述身份。本公开内容的一些方面涉及智能吸入器系统(150),所述智能吸入器系统使用呼吸纹传感器,通过吸入来辅助将药物递送给用户。还公开了用于操作用于实现所述方法的呼吸纹传感器和智能吸入器系统以及计算机可读介质的方法。
Description
优先权数据
本专利文件要求由Sezan等人于2015年7月2日递交的、名称为BREATHPRINTSENSOR SYSTEMS,SMART INHALERS AND METHODS FOR PERSONAL IDENTIFICATION的美国专利申请No.14/791,049的优先权和权益,该申请要求由Sezan等人于2014年10月17日递交的、名称为BREATHPRINT SENSOR SYSTEMS,SMART INHALERS AND METHODS FOR PERSONALIDENTIFICATION的美国临时专利申请No.62/065,465的优先权和权益。将美国专利申请No.14/791,049和美国临时专利申请No.62/065,465两者的全部内容并且为了所有目的,通过引用的方式并入本文。
技术领域
本公开内容总体上涉及个人识别。更具体地,本公开内容涉及使用个人所产生的气体(诸如个人的呼吸中的气体)来验证该个人的身份。
背景技术
存在用于验证个人的身份的各种常规的方式:请求个人提供仅该个人知道的密码或其它信息;检查具有该个人的照片和相关联的信息(诸如姓名、性别和年龄)的照片ID卡;从该个人采集特定于该个人的生物计量样本(例如,指纹或视网膜扫描);检查仅被给予该个人的唯一令牌等。这些常规的技术仍然被广泛地使用,并且实现起来可能是麻烦并且消耗时间的。
常规的医疗实践在药物服用方面已经经历了各种问题:患者可能接收错误的药物,正确的药物可能被递送给错误的患者,或者正确的药物可能被服用了错误的剂量。一种看待药物服用的问题的方式是遵从:患者是否按处方来服用药物。常规的医疗组织使用人员来实现人工检查和平衡,例如,使用写字夹板来将药物信息输入到物理表格中以用于跟踪和分析。这些常规技术是低效的并且易于产生人为错误。当患者在家庭护理环境中而不是在临床环境中时,这些常规技术的有效性进一步消失,这是因为用于确保遵从的基础设施在家庭中是不可获得的。因此,期望具有可靠的系统来提供并且使用遵从信息。
发明内容
本公开内容的系统、方法、装置和计算机可读介质的一些实现方式具有若干方面,其中没有一个方面为本文所公开的期望属性单独负责。
本公开内容的一些方面提供用于验证特定个人(诸如患者)的身份的呼吸纹(breathprint)传感器。本公开内容的一些方面涉及智能吸入器系统,该智能吸入器系统使用呼吸纹传感器,通过吸入来辅助将药物递送给患者。
本公开内容中描述的主题的一个方面可以实现在呼吸纹传感器系统中,所述呼吸纹传感器系统用于使用个人所产生的气体(例如,通过呼气、分泌、排泄、排放、散发)来验证所述个人的身份。所述呼吸纹传感器系统包括一个或多个第一传感器,所述一个或多个第一传感器具有针对气体中的化合物的第一响应特性。所述一个或多个第一传感器被配置为:输出表示所述第一响应特性的传感器数据。所述呼吸纹传感器系统还包括一个或多个处理器,所述一个或多个处理器与所述一个或多个第一传感器相通信。所述一个或多个处理器被配置为:基于所述一个或多个第一传感器在测试阶段期间对气体的暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的测试数据集合;以及确定所述测试数据集合是否验证所述个人的所述身份。
在一些实现方式中,所述呼吸纹传感器系统还包括一个或多个第二传感器,所述一个或多个第二传感器用于识别生物或环境状况。所述一个或多个第二传感器具有针对气体中的化合物的第二响应特性。所述一个或多个第二传感器被配置为:输出表示所述第二响应特性的补充传感器数据。呼吸纹传感器系统的所述一个或多个处理器还与所述一个或多个第二传感器相通信。所述一个或多个处理器还被配置为:(a)基于所述一个或多个第二传感器在所述测试阶段期间对由所述个人产生的所述气体的暴露,接收由所述一个或多个第二传感器提供的补充传感器数据集合;(b)识别与所述补充传感器数据集合相关联的生物或环境状况;以及(c)提供用于指示所述生物或环境状况的信息。
在一些实现方式中,所述呼吸纹传感器系统通过对所述测试数据进行预处理并且使用模式分类器来将所预处理的测试数据分类成多个类别中的一个,来确定测试数据集合是否验证所述个人的所述身份,其中所述多个类别包括:(i)当所述测试数据的模式被识别为属于所述个人时,身份被验证,以及(ii)当所述测试数据的模式被识别为不属于所述个人时,身份没有被验证。在一些实现方式中,所述模式分类器包括神经网络模式分类器。
在一些实现方式中,所述一个或多个处理器还被配置为:根据一个或多个训练数据集合来训练所述模式分类器。在一些实现方式中,根据一个或多个训练数据集合来训练所述模式分类器涉及:基于所述一个或多个第一传感器在训练阶段期间对由所述个人产生的气体的一个或多个暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的一个或多个肯定训练数据集合;将所述一个或多个肯定训练数据集合提供给所述模式分类器;以及向所述模式分类器通知所述一个或多个肯定训练数据集合属于所述个人。在一些实现方式中,根据一个或多个训练数据集合来训练所述模式分类器还涉及:基于所述一个或多个第一传感器在训练阶段期间对不是由所述个人产生的气体的一个或多个暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的一个或多个否定训练数据集合;将所述一个或多个否定训练数据集合提供给所述模式分类器;以及向所述模式分类器通知所述一个或多个否定训练数据集合不属于所述个人。
在一些实现方式中,本文描述的所述呼吸纹传感器系统的一个或多个第一传感器是由诸如以下各项的传感器材料制成的:导电聚合物、导电聚合物复合材料、本征导电聚合物、以及其任意组合。在一些实现方式中,所述一个或多个传感器还被配置为:当所述一个或多个第一传感器的表面温度小于或等于大约200℃、小于或等于大约100℃、在大约-50℃和大约100℃之间、或者在大约0℃和大约50℃之间时,获得所述传感器数据。在一些实现方式中,本文描述的所述呼吸纹传感器系统的所述一个或多个第一传感器还被配置为:当所述一个或多个第一传感器的表面温度是未经调制的或者充分恒定时,获得所述传感器数据。在一些实现方式中,每个传感器包括具有可变电导的聚合物层,所述可变电导是基于对气体中的挥发性有机化合物(VOC)的暴露的。
在一些实现方式中,本文描述的所述呼吸纹传感器系统中的任何呼吸纹传感器系统还包括存储器,所述存储器被配置为:存储所述传感器数据和/或根据所述传感器数据推导出的信息。
在一些实现方式中,所述呼吸纹传感器系统中的任何呼吸纹传感器系统的所述一个或多个处理器还被配置为:通过特征提取,根据所述测试数据来推导测试特征向量。在一些实现方式中,所述一个或多个处理器还被配置为:将所述测试特征向量与根据训练数据推导出的训练特征向量进行比较;以及基于所述比较,确定所述测试数据是否验证所述个人的所述身份。
在一些实现方式中,所述呼吸纹传感器系统还包括:吸入器装置,其用于当所述吸入器装置被个人接收时,通过吸入来将药物递送给所述个人;控制系统,其与所述呼吸纹传感器系统和所述吸入器装置相通信;以及接口系统,其用于向所述呼吸纹传感器系统、所述吸入器装置和/或所述控制系统输入数据和/或从所述呼吸纹传感器系统、所述吸入器装置和/或所述控制系统输出数据。所述控制系统被配置为:从所述呼吸纹传感器系统接收信息,所述信息指示所述个人的身份是否被验证;以及根据所接收的信息来控制所述吸入器装置的操作。
本公开内容中描述的主题的另一个方面可以实现在智能吸入器系统中,所述智能吸入器系统用于通过吸入来将药物递送给个人。所述智能吸入器系统包括:呼吸纹传感器系统,其被配置为:使用由所述个人产生的气体来验证所述个人的身份;吸入器装置,其用于当所述吸入器装置被所述个人接收时,通过吸入来将所述药物递送给所述个人;以及控制系统,其与所述呼吸纹传感器系统和所述吸入器装置相通信。所述控制系统被配置为:从所述呼吸纹传感器系统接收信息,所述信息指示所述个人的身份是否被验证;以及根据所接收的信息来控制所述吸入器装置的操作。在所述智能吸入器系统的一些实现方式中,根据所接收的信息来控制所述吸入器装置的所述操作涉及:根据所接收的信息来控制药物的递送。在一些实现方式中,所述吸入器智能系统还包括接口系统,其用于向所述呼吸纹传感器系统、所述吸入器装置和/或所述控制系统输入数据和/或从所述呼吸纹传感器系统、所述吸入器装置和/或所述控制系统输出数据。在一些实现方式中,所述接口系统包括无线网络接口,其用于经由无线网络与外部设备交换数据。在一些实现方式中,所述接口系统包括输入/输出设备,其被配置为:接收用户输入并且向用户提供信息。在一些实现方式中,所述输入/输出设备包括:显示设备、发光二极管、扬声器、触摸感应输入设备、按钮、触觉设备、或其任意组合。
在本文公开的所述智能吸入器系统中的任何智能吸入器系统的一些实现方式中,所述控制系统还被配置为:当从所述呼吸纹传感器系统接收的所述信息指示所述个人的身份没有被验证时,执行以下操作中的一个或多个操作:向另一个个人发送通知,所述通知用于通告未经验证的个人尝试使用所述吸入器;去激活所述吸入器装置;提示所述个人向所述呼吸纹传感器系统提供呼吸样品;以及提示所述个人提供不是根据呼吸样品推导出的替代信息,以验证所述个人的身份。
在本文公开的所述智能吸入器系统中的任何智能吸入器系统的一些实现方式中,所述控制系统包括一个或多个处理器,所述一个或多个处理器与所述呼吸纹传感器系统和所述吸入器装置通信地耦合。所述处理器中的至少一个处理器被配置为:对根据由所述个人产生的呼吸样品推导出的信息进行分析并且确定所述个人具有呼吸问题;将所述呼吸问题与一个或多个环境状况相关联;将所述一个或多个环境状况与位置数据相关联;以及创建与所述呼吸问题相关联的所述一个或多个环境状况的图。
在本文公开的所述智能吸入器系统中的任何智能吸入器系统的一些实现方式中,所述呼吸纹传感器系统包括:一个或多个第一传感器,所述一个或多个第一传感器具有针对气体中的化合物的第一响应特性,所述一个或多个第一传感器被配置为:输出表示所述第一响应特性的传感器数据;以及一个或多个第二传感器,所述一个或多个第二传感器具有针对气体中的化合物的第二响应特性,所述一个或多个第二传感器被配置为:输出表示所述第二响应特性的补充传感器数据。所述第一响应特性被调谐用于验证所述个人的所述身份,以及所述第二响应特性被调谐用于一个或多个生物标志物。在一些实现方式中,所述一个或多个生物标志物与药物的药代动力学有关。所述控制系统的所述处理器中的至少一个处理器被配置为:使用所述补充传感器数据来确定由所述吸入器装置递送的所述药物的剂量的疗效,其中所述补充传感器数据表示被调谐用于所述一个或多个生物标志物的所述第二响应特性;以及基于所述疗效来确定所述药物的递送计划。
本公开内容的一个方面涉及一种用于使用呼吸纹传感器系统来验证个人的身份的方法。所述呼吸纹传感器系统包括一个或多个第一传感器,所述一个或多个第一传感器具有针对气体中的化合物的第一响应特性。所述方法涉及:基于所述一个或多个第一传感器对由所述个人产生的气体的暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的测试数据集合;以及确定所述测试数据集合是否验证所述个人的所述身份。在一些实现方式中,所述呼吸纹传感器系统还包括一个或多个第二传感器,所述一个或多个第二传感器具有针对气体中的化合物的第二响应特性。所述方法还涉及:基于所述一个或多个第二传感器对由所述个人产生的所述气体的暴露,接收由所述一个或多个第二传感器提供的补充传感器数据集合;识别与所述补充传感器数据集合相关联的生物或环境状况;以及提供用于指示所述生物或环境状况的信息。
在用于验证所述个人的所述身份的所述方法的一些实现方式中,确定所述测试数据集合是否验证所述个人的所述身份涉及:对所述测试数据进行预处理;以及使用模式分类器来将所预处理的测试数据分类成多个类别中的一个,所述多个类别包括:(i)当所述测试数据的模式被识别为属于所述个人时,身份被验证,以及(ii)当所述测试数据的模式被识别为不属于所述个人时,身份没有被验证。
在一些实现方式中,所述方法还涉及:在对所预处理的测试数据进行分类之前,根据一个或多个训练数据集合来训练所述模式分类器。在一些实现方式中,训练所述模式分类器涉及:基于所述一个或多个第一传感器在训练阶段期间对由所述个人产生的气体的一个或多个暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的一个或多个肯定训练数据集合;将所述一个或多个肯定训练数据集合提供给所述模式分类器;以及向所述模式分类器通知所述一个或多个肯定训练数据集合属于所述个人。
在上文描述的所述方法的一些实现方式中,训练所述模式分类器还涉及:基于所述一个或多个第一传感器在训练阶段期间对不是由所述个人产生的气体的一个或多个暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的一个或多个否定训练数据集合;将所述一个或多个否定训练数据集合提供给所述模式分类器;以及向所述模式分类器通知所述一个或多个否定训练数据集合不属于所述个人。
本公开内容的另一个方面涉及一种用于控制智能吸入器系统的方法,所述吸入器系统包括呼吸纹传感器系统、吸入器装置以及一个或多个处理器,所述一个或多个处理器与所述呼吸纹传感器系统和所述吸入器装置相通信。所述方法涉及:从所述呼吸纹传感器系统接收信息,所述信息指示是否使用由个人产生的气体验证了所述个人的身份;以及根据所接收的信息来控制所述吸入器装置的操作。在一些实现方式中,根据所接收的信息来控制所述吸入器装置的所述操作涉及:根据所接收的信息来控制药物的递送。
在一些实现方式中,根据所接收的信息来控制所述吸入器装置的所述操作涉及:当从所述呼吸纹传感器系统接收的所述信息指示所述个人的身份没有被验证时,执行以下操作中的一个或多个操作:向另一个个人发送通知,所述通知用于通告未经验证的个人尝试使用所述吸入器;去激活所述吸入器装置;提示所述个人向所述呼吸纹传感器系统提供呼吸样品;以及提示所述个人提供不是根据呼吸样品推导出的替代信息,以验证所述个人的身份。
本文描述的方法中的一些或全部方法可以由一个或多个设备根据存储在非暂时性介质上的指令(例如,软件)来执行。这样的非暂时性介质可以包括诸如本文描述的那些存储器设备,包括但不限于随机存取存储器(RAM)设备、只读存储器(ROM)设备等。因此,本公开内容中描述的主题的其它方面可以实现在其上存储有软件的非暂时性介质中。本公开内容的一个方面提供了存储要由一个或多个处理器执行的计算机可读程序代码的非暂时性计算机可读介质,所述程序代码包括用于使得包括具有针对气体中的化合物的第一响应特性的一个或多个第一传感器的呼吸纹传感器系统执行以下操作的指令:基于所述一个或多个第一传感器对由所述个人产生的气体的暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的测试数据集合;以及确定所述测试数据集合是否验证所述个人的所述身份。
在一些实现方式中,确定所述测试数据集合是否验证所述个人的所述身份涉及:对所述测试数据进行预处理;以及使用模式分类器来将所预处理的测试数据分类成多个类别中的一个,所述多个类别包括:(i)当所述测试数据的模式被识别为属于所述个人时,身份被验证,以及(ii)当所述测试数据的模式被识别为不属于所述个人时,身份没有被验证。
在一些实现方式中,所述计算机可读程序代码还包括用于使得所述呼吸纹传感器系统执行以下操作的指令:基于所述一个或多个第二传感器对由所述个人产生的所述气体的暴露,接收由所述一个或多个第二传感器提供的补充传感器数据集合;识别与所述补充传感器数据集合相关联的生物或环境状况;以及提供用于指示所述生物或环境状况的信息,其中,所述呼吸纹传感器系统还包括所述一个或多个第二传感器,所述一个或多个第二传感器具有针对气体中的化合物的第二响应特性。
本公开内容的一个方面提供了存储要由一个或多个处理器执行的计算机可读程序代码的非暂时性计算机可读介质,所述程序代码包括被配置为使得包括呼吸纹传感器系统和吸入器装置的智能吸入器系统执行以下操作的指令:从所述呼吸纹传感器系统接收信息,所述信息指示是否使用由个人产生的气体验证了所述个人的身份;以及根据所接收的信息来控制所述吸入器装置的操作。
在附图和下文描述中阐述了本说明书中描述的主题的一个或多个实现方式的细节。根据本描述、附图和权利要求书,其它特征、方面和优势将变得显而易见。注意,下面附图的相对尺寸可以不是按比例绘制的。
附图说明
在附图和下文描述中阐述了本说明书中描述的主题的一个或多个实现方式的细节。根据本描述、附图和权利要求书,其它特征、方面和优势将变得显而易见。注意,下面附图的相对尺寸可以不是按比例绘制的。相同的附图标记和标号在各个附图中指示相同元素。
图1A是示出了本公开内容的一些方面可以实现在其中的智能吸入器系统的组件的示例的框图。
图1B是示出了本公开内容的一些方面可以实现在其中的呼吸纹传感器系统的组件的示例的框图。
图2是概括了用于使用用户的呼吸纹来验证用户的身份的方法的一个示例的流程图。
图3是概括了操作用于使用呼吸纹传感器阵列来验证用户的身份的智能吸入器系统的方法的示例的流程图。
图4是示出了用于基于来自传感器阵列的数据的模式分类来验证用户的身份的系统的示例的框图。
图5是被配置为执行用于验证用户的身份的模式分类的神经网络的示意图。
图6A是示出了呼吸纹传感器系统中的传感器阵列的响应的模式的示例的图。
图6B是示出了呼吸纹传感器系统中的两个传感器阵列的响应的模式的示例的图。
图7是示出了本公开内容的一些方面可以通过计算机网络实现在其中的系统的组件的示例的框图。
具体实施方式
一种给人们服用药物的方式是通过吸入。在一些实现方式中,可以将吸入器插进个人的嘴里,其是特定于使用吸入器的个人的环境。在一些其它实现方式中,可以使用电子鼻装置来识别个人或者确认特定的个人正在服用药物。
常规的智能吸入器用于通过吸入来递送药物,诸如哮喘或慢性心力衰竭(CHF)药物,以及诸如可吸入粉末形式的胰岛素的其它药物。常规的智能吸入器主要解决遵从和遵守问题。例如,常规的智能吸入器提供用于确保在正确的时间服用了正确的剂量、正确的形式和正确的药物的功能。
所公开的实现方式中的一些实现方式被配置为有助于以对于用户(诸如医疗专业人员或患者)而言是方便的方式来进行“正确患者”的识别。身份验证在与验证药物遵从和遵守、确定药物的疗效和安全性、以及实现按结果付费模型有关方面可以是有帮助的。对患者的身份的容易使用肯定验证是有价值的,尤其是在智能无线移动药物递送机制的情况下。其在远程移动药物试验中也是有帮助的。例如,当药物递送系统可以验证并且跟踪接收药物的患者的身份时,将可吸入药物递送给医院中的多个患者可能是期望的。在另一个示例中,其可以有助于使医生使用可以验证和跟踪患者的身份的自动化系统来远程地监测门诊病人的可吸入药物服用。
所公开的实现方式中的一些实现方式提供一种用于通过吸入来递送药物和以用户透明的方式来验证患者的身份的系统。所公开的实现方式中的一些实现方式被配置为:通过在用户已经服用和吸入了药物之后,对用户呼出的口气进行分析,来确定用户是否已经正确地递送和消耗了药物。所公开的实现方式中的一些实现方式提供一种智能吸入器,其可操作用于通过对用户呼出的气进行分析来检测医疗状况的生物标志物。所公开的实现方式中的一些实现方式对所呼出的气中包含的化合物(例如,挥发性有机化合物(VOC))进行分析,由此确定指示用户的身份、药物的有效性服用、和/或医疗状况的生物标记物的呼吸纹。所公开的实现方式中的一些实现方式将呼吸纹传感器(例如,在要由用户按下的按钮上)或DNA分析器(例如,用于分析唾液中的DNA)集成到用于用户身份验证的智能吸入器中。
所公开的实现方式中的一些实现方式将可以被训练为从个人的呼吸中识别特定于该个人的签名(本文中通常称为个人的呼吸纹)的传感器集成到智能吸入器中。该签名通常以与个人相关联的信息的模式的形式,其中,该模式是根据对个人的呼吸中包含的化合物的分析推导出的。尽管在本公开内容中将个人描述为被分析以验证该个人的身份的呼吸样品的提供者,但是要理解的是,除了人类之外的动物(例如,哺乳动物、鸟类、爬行动物)的呼吸也可以用于使用本文公开的实现方式来在兽医环境中验证动物的身份。
本公开内容的一些实现方式提供了可以获得特定于不同个体的呼吸纹的呼吸纹传感器系统。呼吸纹传感器系统的一些实现方式可以获得随时间是持久的呼吸纹。一些实现方式提供了生产起来是成本高效的呼吸纹传感器系统。一些实现方式适用于移动平台中的应用。
可以以各种方式来分析呼吸纹。例如,呼吸纹的突然改变可以用信号传达患者的医疗状况的改变。个人的呼吸中的气体是包含对于该个人来说是独特模式的代谢表型的气化的生物流体,例如尿液。因此,在一些实现方式中,可以并入电子传感器阵列(诸如“电子鼻”)以识别个人的呼吸中的VOC。
个人的呼吸的生物流体是富含VOC的。使用质谱法的研究已经识别了由呼吸样品中的电离化合物的m/z(分子质量与电荷比)表征的呼吸纹,例如,丙酮的m/z=59。Sinues等人(2013),Human Breath Analysis May Support the Existence of IndividualMetabolic Phenotypes,PLOS One。然而,由于质谱法设备的大小和重量问题,尚未在移动药物递送系统中实现质谱法。所公开的实现方式中的一些实现方式提供了集成到移动个人智能吸入器系统中的电子鼻。电子鼻可以用于通过对用户呼出的或者以其它方式提供的气体进行分析来识别特定用户。
在一些实现方式中,电子鼻系统的示例利用非特定的传感器的阵列来检测对个人的呼吸的“指纹”响应。应用模式分类和/或识别算法以验证个人的身份。输入呼吸诱导感应材料的可逆物理变化,其继而导致传感器元件(或“单元”)的电属性(诸如其导电性)的变化。这些变化被转换成电信号,随后在模式识别之前对该电信号进行处理。
在一些实现方式中,电子鼻包括传感器的阵列,其中,每个传感器具有聚合物层,聚合物层具有可变电导,该可变电导是基于对气体中的VOC的暴露的。在一些实现方式中,传感器具有针对各种化合物(诸如VOC)的不同的响应特性。当暴露在蒸气下时,每个传感器中的聚合物的电导以不同于阵列中的其它传感器改变的方式来改变。传感器的电导的模式可以与对象的不同类型或对象的状况相关联。
图1A是示出了本公开内容的一些方面可以实现在其中的智能吸入器系统的组件的示例的框图。如图1A中的示例所示,智能吸入器系统包括呼吸纹传感器系统152、吸入器装置154、控制系统156以及接口系统158。在一些实现方式中,吸纹传感器系统152可以根据与下文图1B相关联的描述来实现。吸入器装置154被配置为:当其被用户的嘴或鼻孔接收时,将药物递送给用户。
控制系统156被配置为控制智能吸入器系统的操作。在一个示例中,控制系统156被配置为:基于吸纹传感器系统152或接口系统158所提供的信息,控制吸入器装置154对药物的递送。在各个实现方式中,控制系统156被配置为控制药物的量、定时和其它特性。
在一些实现方式中,控制系统156包括以下各项中的至少一项:通用单芯片或多芯片处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑器件、或分立硬件组件。在一些实现方式中,控制系统156的一个或多个处理器与吸纹传感器系统和/或吸入器装置通信地耦合。在一些实现方式中,一个或多个处理器被配置为:提供用于控制吸纹传感器系统和/或吸入器装置的指令。在一个实现方式中,一个或多个处理器被置于包含或附接到呼吸纹传感器系统和/或吸入器装置的外壳中。在一些实现方式中,处理器中的至少一个处理器被配置为:通过计算机网络来与吸纹传感器系统和/或吸入器装置进行通信。在一些实现方式中,控制系统包括分布在计算机网络上的两个或更多个处理器。
接口系统158包括接口,所述接口被配置为向控制系统156、吸入器装置154和/或呼吸纹传感器系统152输入数据、和/或从控制系统156、吸入器装置154和/或呼吸纹传感器系统152输出数据。在一些实现方式中,接口系统158将这些元件通信地连接到存储器(未在该图中示出)和/或外部设备(例如,通过有线或无线端口)。在本公开内容的一些实现方式中,接口系统158是可选的。
在一些实现方式中,接口系统158包括无线网络接口,其用于直接地或通过计算机网络(诸如内联网或互联网)与外部设备远程地进行通信。例如,在一些实现方式中,智能吸入器系统可以通过接口系统与通信地连接到该智能吸入器系统的移动设备上运行的应用进行通信。在各个实现方式中,外部设备可以是诊断设备、生理感测设备、环境感测设备、智能手表或无线电话。在一些实现方式中,接口允许同时与多个外部设备的通信。在各个实现方式中,外部设备基于来自呼吸纹传感器系统、吸入器装置和/或控制系统的数据来向智能吸入器传送剂量信息。在一些实现方式中,外部设备在不要求任何用户输入的情况下向智能吸入器传送剂量信息。
在一些实现方式中,接口系统158包括输入/输出设备,其被配置为:向用户提供信息并且接收用户输入。例如,输入/输出设备包括以下各项中的一项或多项:显示设备、发光二极管、扬声器、触摸感应输入设备、按钮和触觉设备。在一些实现方式中,输入/输出设备能够输出关于呼吸纹传感器系统152所确定的个人的身份的信息。在一些实现方式中,输入/输出设备能够基于呼吸纹传感器系统152所提供的信息来输出关于药物的递送的信息(例如,建议的剂量或服用药物的时间)。例如,控制系统156可以从呼吸纹传感器系统的生物传感器接收用于指示用户的生物状况的信息。作为响应,控制系统156可以基于生物状况来控制输入/输出设备,以输出关于药物的剂量的建议。例如,如果控制系统确定在用户的呼吸中存在指示严重级别的哮喘的生物标志物,例如NO(一氧化氮),则智能吸入器系统可以通过输入/输出设备提供哮喘药物的建议剂量。在各个实现方式中,输入/输出设备可以采用视觉、听觉、触觉、嗅觉或味觉的形式来向用户输出建议剂量(或其它信息)。在一些实现方式中,控制系统156可以根据环境传感器所提供的传感器数据来确定环境状况,并且输入/输出设备还被配置为提供关于环境风险的警告,诸如提升级别的过敏原或污染物。
在一些实现方式中,智能吸入器系统包括存储介质,其被配置为存储表示呼吸纹传感器系统或其组件的操作的数据。在这些实现方式中,智能吸入器系统可以在不同的时间记录信息,诸如患者身份、药物服用的时间和药物剂量。在一些实现方式中,这样的存储的信息可以被分析和/或用于控制吸入器。例如,吸入器可以基于关于先前的药物服用、生物状况或环境状况的信息来调整其剂量。
图1B是示出了本公开内容的一些方面可以实现在其中的呼吸纹传感器系统152的组件的示例的框图。呼吸纹传感器系统152可以实现在如图1A所示的智能吸入器系统150中。在该示例中,呼吸纹传感器系统152包括具有针对气体中的化合物的第一响应特性的多个第一传感器160。第一传感器160被配置为输出表示第一响应特性的传感器数据。在该示例中,呼吸纹传感器系统152还包括一个或多个第二传感器162,如下文进一步描述的。图1B中的框162的虚线指示第二传感器对于呼吸纹传感器系统的一些实现方式是可选的。第二传感器162具有与第一传感器160的第一响应特性不同的第二响应特性。第二传感器162被配置为输出表示第二响应特性的传感器数据。如这里所示的呼吸纹传感器系统152还包括存储器164,其被配置为存储传感器数据。框164的虚线指示存储器164在呼吸纹传感器系统的一些实现方式中是可选的。在一些实现方式中,存储器可以在呼吸纹传感器系统外部。例如,智能吸入器系统可以包括存储器和呼吸纹传感器系统。虽然呼吸纹传感器系统不具有内置的存储器,但是智能吸入器系统的存储器可以存储从呼吸纹传感器获得的信息。在一些实现方式中,联网的存储设备可以存储呼吸纹传感器系统的信息。
如图1B中的示例所示,呼吸纹传感器系统152包括一个或多个处理器166。处理器与第一传感器160相通信。在包括第二传感器162或存储器164的一些实现方式中,处理器与第二传感器162和存储器164相通信。一个或多个处理器166被配置为:根据第一传感器160所提供的传感器数据来验证个人的身份。图2示出了处理器166可以实现的、用于确定个人的身份的过程的示例。
在一些实现方式中,电子鼻系统被用作呼吸纹传感器系统152的传感器。在一些实现方式中,电子鼻系统包括非特定传感器的阵列、以及用于实现数字信号处理和模式分类算法的硬件和软件。电子鼻系统被用于在不需要将化合物分解成其成分的情况下,对化合物进行分类和识别。一种或多种气体被电子鼻系统检测。气体可以来自用户的嘴或鼻孔。气体中的一些化合物源自用户的身体,由此提供了用户的生物计量。
在一些实现方式中,呼吸纹传感器系统152的第一传感器160被配置为输出表示第一响应特性的传感器数据。在一些实现方式中,传感器具有针对气体中的挥发性有机化合物的不同的响应特性。在一些实现方式中,第一传感器被调谐为从一个人到另一个人提供不同的响应特性。
可以在电子鼻系统中采用各种传感器材料,包括但不限于:导电聚合物、导电聚合物复合材料、本征导电聚合物、金属氧化物、石墨烯以及其它材料。传感器材料可以提供用于检测传感器和感兴趣的化合物的分子之间的电荷转移的机制。
在各种情况下,提供被配置为在某些温度下操作的传感器可能是期望的。例如,诸如金属氧化物传感器的一些常规传感器在相对高的温度下(例如,在高于大约200℃下)具有可接受的动态灵敏度。这些常规传感器仅在高温下可以执行地很好。操作具有这种常规传感器的呼吸纹传感器系统可能要求用于加热传感器和/或气体的另外的能量和硬件。因此,在一些实现方式中,所公开的传感器被配置为:当一个或多个传感器的表面处的温度(即,传感器表面温度)不高于大约200℃或者不高于大约100℃时,获得传感器数据。
在一些情况下,所公开的传感器的实现方式被配置为:当传感器表面温度在与用户在其中使用呼吸纹传感器的环境的共同操作温度相一致的范围中时,获得传感器数据。例如,所公开的传感器的一些实现方式被配置为:当传感器表面温度在从大约0℃到大约50℃时,获得传感器数据。在一些其它实现方式中,传感器表面温度在更宽的范围中以适应更极端的感测环境,诸如外层空间、地球的两极附近或在地下环境中。因此,所公开的传感器的一些实现方式被配置为:当传感器表面温度在从大约-50℃到大约100℃、或者从大约-100℃到大约200℃时,获得传感器数据。
在一些实现方式中,用在呼吸纹系统的中的传感器被配置为:在未经调制的传感器表面温度的情况下,获取传感器数据。例如,未经调制的表面温度可以是恒定的或者充分恒定的表面温度,诸如变化不超过大约10℃的温度。在另一个示例中,未经调制的表面温度是作为环境温度的结果而经常以循序渐进的方式被动地改变的温度。
在涉及电子鼻系统的一些实现方式中,导电聚合物复合材料被用作传感器的感测材料。导电聚合物复合材料包括导电粒子,例如,散布在隔热聚合物中的聚吡咯和炭黑。在暴露在气体下时,气体渗透进入聚合物,诱导聚合物膨胀。聚合物复合材料的这种经诱导的膨胀导致聚合物复合材料的电阻增大,这是因为膨胀减少了用于载荷子的导电路径的数量。在一些实现方式中,导电聚合物复合材料具有小于20秒的响应时间、或者更可取地小于10秒的响应时间、或者更可取地2-4秒的响应时间。
在一些实现方式中,导电聚合物传感器可以由不昂贵的或者容易制造的导电聚合物复合材料制成,这适于一次性智能吸入器中的呼吸纹传感器。在一些实现方式中,导电聚合物传感器可以提供用于在以下状况中的一个或多个状况中检测呼吸纹的数据:少量的蒸气、环境空气的稀释、改变的环境(例如,温度、光和气流)、低化合物浓度或高感测速度。
个人的嘴或鼻子为电子鼻提供了稳定的操作环境(在温度和湿度方面),该环境可以提供用于导电聚合物传感器的良好的响应状况。在一些应用中,导电聚合物传感器被实现在具有有限的使用时间的一次性设备中。有限的使用时间使导电聚合物传感器的应用是实际的,甚至当聚合物材料相对快速地老化时。
图1B的呼吸纹传感器系统152可以可选地包括一个或多个第二传感器162,该一个或多个第二传感器162具有与第一传感器160的响应特性不同的响应特性。之后在本文中,第二传感器还被称为增强传感器。提供这些第二传感器162以检测生物或环境状况。在一些实现方式中,这些第二传感器162被调谐为确定一个或多个生物或环境状况。例如,第二传感器162可以被调谐为提供用于确定用户的呼吸中的一氧化氮(NO)水平(其可以用于确定哮喘的严重性)的数据。在另一个示例中,第二传感器162可以被调谐为提供用于确定空气中的过敏原、污染物和其它健康相关的因素的数据。
图2是概括了用于使用用户的呼吸来验证用户的身份的方法200的一个示例的流程图。本公开内容的一个方面可以通过执行上文结合图1B描述的呼吸纹传感器系统152的一个或多个处理器166上的指令来实现该方法。如图所示,方法200涉及:基于第一传感器在测试阶段期间对气体的暴露,接收由一个或多个第一传感器提供的测试数据集合。见框202。在各个应用中,使用呼吸纹传感器系统的个人提供测试阶段期间的气体以验证她的/他的身份。在一些实现方式中,呼吸纹传感器系统可以被用作智能吸入器系统的一部分。在一些实现方式中,如该图中所示,方法200可选地涉及:对第一传感器所提供的传感器数据进行预处理(例如,传感器数据的模数转换或传感器数据的滤波)。见框204。当个人使用呼吸纹传感器系统来验证她的/他的身份时,传感器数据可以是在测试阶段期间提供的测试数据。在一些实现方式中,方法200可选地涉及使用模式分类器来将测试数据分类成多个类别中的一个,所述多个类别包括:(i)当测试数据的模式被识别为属于个人时,身份被验证,或者(ii)当测试数据的模式被识别为不属于个人时,身份没有被验证。见框206。在一些实现方式中,可以实现两个以上的类别,诸如第三类别“无结果(no-call)”(当测试数据的模式根据分类器在第一类别和第二类别之间时)。在一些实现方式中,方法200继续进行,以便如果模式分类器将测试数据分类为类别(i),则确定测试数据验证个人的身份。见框208。在一些实现方式中,模式分类器是神经网络模式分类器。下文参照图3进一步描述了可应用的神经网络模式分类器。
在一些实现方式中,使用一个或多个训练数据集合来训练模式分类器。在一些实现方式中,模式分类器的训练发生在测试阶段之前的训练阶段期间。在一些实现方式中,模式分类器的训练涉及:基于第一传感器在训练阶段期间对由个人呼出的或以其它方式提供的气体的一个或多个暴露,接收由第一传感器提供的一个或多个肯定训练数据集合。在一些实现方式中,个人通过将气体呼入被配置为接收呼吸样品中的气体的装置来提供气体。在各个实现方式中,气体可以被吸入器装置接收、通过口罩或鼻罩接收、被配置用于插入到体腔中的装置接收,等等。在模式分类器被训练之后,将在测试阶段期间测试个人的身份。模式分类器的训练还涉及:将一个或多个肯定训练数据集合提供给模式分类器;以及向模式分类器通知一个或多个肯定训练数据集合属于该个人。
在一些实现方式中,训练模式分类器涉及:基于第一传感器在训练阶段期间对不是由个人提供的气体的一个或多个暴露,接收由第一传感器提供的一个或多个否定训练数据集合;将一个或多个否定训练数据集合提供给模式分类器;以及向模式分类器通知一个或多个肯定训练数据集合不属于该个人。在一些实现方式中,否定训练数据可以是根据环境空气、控制主题所呼出的气体、或者不是从个人获得的其它气体推导出的。
在使用本领域已知的特征提取技术的一些实现方式中,呼吸纹传感器系统可以根据测试数据推导出测试特征向量、根据肯定训练数据推导出目标特征向量、以及根据否定训练数据推导出控制特征向量。在一些实现方式中,呼吸纹传感器系统可以将测试特征向量与目标特征向量进行比较;并且基于比较结果,确定测试数据是否验证个人的身份。在一些实现方式中,将测试特征向量与目标特征向量进行比较涉及:确定测试特征向量与目标特征向量之间的差值或距离。在一些实现方式中,如果差值小于标准,则方法继续基于比较结果来确定传感器数据集合识别个人。在一些实现方式中,该方法可以将测试特征向量与目标特征向量和控制特征向量两者进行比较,其中目标特征向量是根据肯定训练数据推导出的,以及控制特征向量是根据否定训练数据推导出的。在一些实现方式中,如果与控制特征向量相比,测试特征向量更类似于目标特征向量,则该方法确定测试数据验证个人的身份。
根据一些实现方式,方法200可以实现在其上存储有软件的非暂时性介质中。在一些实现方式中,方法200可以至少部分地由传感器系统的一个或多个处理器(例如,由图1B中示出的处理器166)执行。在一些实现方式中,方法200可以由图1A中的智能吸入器系统150中一个或多个处理器执行。
返回图1A,本公开内容的一些实现方式提供了包括控制系统156的智能吸入器系统150。控制系统156被配置为接收呼吸纹传感器系统152所提供的信息。所接收的信息指示个人的身份是否被验证。在一些实现方式中,控制系统156可以包括一个或多个处理器,该一个或多个处理器可以对来自呼吸纹传感器系统的信息进行分析,以确定个人的身份是否被验证。在各个实现方式中,如果个人的身份被验证,则控制系统156通过吸入器装置154来控制药物的递送,诸如通过控制药物的剂量、浓度、定时和其它方面。在一些实现方式中,控制系统被配置为:如果向智能吸入器提供呼吸样品的个人的身份没有被验证,则执行以下操作中的一个或多个操作:向另一个个人(诸如医生或护理者)或计算机系统发送通知,以通告未经验证的个人尝试使用智能吸入器;去激活吸入器装置;提示个人向呼吸纹传感器系统提供另外的呼吸样品;或者提示个人提供用于验证个人的身份的替代信息(例如,通过输入安全密码)。在一些实现方式中,智能吸入器系统还可以包括指纹传感器,个人可以通过指纹传感器来提供指纹样品,作为用于验证他的或她的身份的替代信息。在一些实现方式中,控制系统156将遵从数据存储在存储设备中,包括身份验证的结果、剂量、以及通过吸入器服用的剂量的定时,如下文参照图3描述的。
在一些实现方式中,智能吸入器系统150具有如上所述的一个或多个处理器。在一些实现方式中,处理器中的至少一个处理器被配置为:对根据个人的呼吸样品推导出的信息进行分析并且确定个人具有呼吸问题。该确定可以是基于呼吸纹传感器系统152的一个或多个传感器所提供的数据的。智能吸入器系统150可以监测个人的呼吸指数(例如,吸入速率或吸入容量)以确定个人何时具有呼吸问题(例如,呼吸困难或哮喘发作)。在一些实现方式中,处理器中的至少一个处理器还被配置为:将呼吸问题与一个或多个环境状况相关联。在一些实现方式中,处理器中的至少一个处理器还被配置为:将一个或多个环境状况与位置数据相关联;以及创建与呼吸问题相关联的环境状况的图。
在一些实现方式中,智能吸入器系统150被实现为包括具有关于多个个人的使用的信息的数据库的系统的一部分。智能吸入器系统150的处理器中的至少一个处理器被配置为:将根据多个个人推导出的信息聚合以创建与呼吸问题相关联的环境状况的图。
在一些实现方式中,智能吸入器系统150包括呼吸纹传感器系统,呼吸纹传感器系统包括:一个或多个第一传感器,该一个或多个第一传感器具有针对气体中的化合物的第一响应特性;以及一个或多个第二传感器,该一个或多个第二传感器具有针对气体中的化合物的第二响应特性。第一传感器被配置为:输出表示第一响应特性的传感器数据;以及第二传感器被配置为:输出表示第二响应特性的补充传感器数据。在一些实现方式中,第一响应特性被调谐用于验证个人的所述身份,以及第二响应特性被调谐用于一个或多个生物标志物。在一些实现方式中,一个或多个生物标志物与药物的药代动力学有关。在一些实现方式中,智能吸入器系统测试个人的呼吸中的生物标志物以验证用户事实上在服用正确的药物,其中生物标志物是特定于正在被服用的药物的。如本文其它地方描述的,智能吸入器系统可以使用一个或多个处理器来测试呼吸纹传感器系统的补充传感器所提供的数据,以测试生物标志物。
在一些实现方式中,智能吸入器系统记录药物递送的信息的时间和/或剂量并且将信息存储在数据库中。在一些实现方式中,智能吸入器系统使用一个或多个处理器来将递送的时间和/或剂量信息与数据库中存储的计划进行比较,以确定遵从信息。在一些实现方式中,智能吸入器系统根据遵从信息来控制吸入器装置。
在一些实现方式中,智能吸入器系统150的至少一个处理器被配置为:使用表示被调谐用于一个或多个生物标志物的第二响应特性的补充数据来确定吸入器装置所递送的药物的剂量的疗效。在一些实现方式中,智能吸入器系统的至少一个处理器还被配置为:基于处理器所确定的疗效,确定药物的递送计划。例如,如果患者的呼吸中的化合物指示保证剂量的变化的药代动力学参数,则处理器可以确定增加或减少药物的剂量。
在一些实现方式中,智能吸入器系统的至少一个处理器被配置为:比较多个个人的疗效数据,并且识别跨越人口的疗效数据的模式。在这些实现方式中,人口的疗效数据可以被存储在可由智能吸入器系统的至少一个处理器存取的数据库中。
在一些实现方式中,智能吸入器系统150可以用于确定个人(例如,飞行员)是否消耗了药物(例如,酒精)和/或个人是否处于适于执行某些活动(例如,操作飞机)的生理状态。在一些实现方式中,智能吸入器系统150可以使用来自如本文其它地方描述的第一传感器的传感器数据来验证个人的身份(例如,航线飞行员),使用该设备来测试药物消耗。智能吸入器系统的至少一个处理器被配置为:使用呼吸纹传感器系统152的第二传感器所提供的补充传感器数据来确定个人是否已经服用药物。补充传感器数据表示被调谐用于一个或多个生物标志物的第二响应特性。智能吸入器系统的至少一个处理器还被配置为:基于用于指示生物标志物的级别的补充数据,确定个人是否处于适于执行活动的生理状态。例如,系统可以确定飞行员是否已经服用了太多酒精而不能安全地操作飞机。
在一些实现方式中,可以使用智能吸入器系统150来监测具有药瘾的个人。在这样的应用中,智能吸入器系统可以1)使用第一传感器来验证个人的身份,2)使用第二传感器来监测个人尚未使用药物,和/或3)向官方或机构发送测试结果。
图3示出了概括了用于操作用于使用呼吸纹传感器阵列来验证个人的身份的智能吸入器系统的方法300的示例的流程图。在初始化或登记阶段(框302)期间,系统接收训练集合数据304并且使用其来训练可以对患者的呼吸纹进行识别或分类(框306)的电子鼻。训练集合数据304是通过电子鼻系统(诸如在图1B中描述的呼吸纹传感器系统152)获得的。在一些实现方式中,训练集合包括从要由呼吸纹传感器系统识别的个人所呼出的气获得的肯定训练数据。在一些实现方式中,训练集合还包括不是从个人所呼出的气获得的否定训练数据(例如,来自环境空气或控制主题的数据)。在一些实现方式中,在该登记阶段处,呼吸纹传感器系统从个人的数据中提取一个或多个目标特征向量。在涉及否定训练的一些实现方式中,系统还可以从不是从个人获得的数据中提取一个或多个控制特征向量。所提取的特征向量或者根据训练数据推导出的其它信息被提供给模式分类器来训练模式分类器,以将呼吸样品分类为(1)个人的身份被验证或者(2)个人的身份没有被验证。
在使用阶段(框308)期间,呼吸样品作为测试数据在不同的时间(ti,i=1,2...)被获得(框310)。随后,测试数据被提供给已经被训练为识别用户的呼吸纹的电子鼻系统(框312)。在一些实现方式中,用户的呼吸纹的识别是由如本文描述的模式分类器实现的(见框318)。在一些实现方式中,用户的呼吸纹的识别是使用根据呼吸样品推导出的数据,通过二进制分类来确定的:用户的身份被验证和用户的身份没有被验证。在一些实现方式中,二进制分类可以是由神经网络模式分类器(诸如下文描述的神经网络)来实现的。在一些实现方式中,二进制分类可以是通过确定如上所述的测试特征向量与目标特征向量之间的差值(或距离)来实现的。
在图3中示出的示例中,测试数据和/或根据其在不同时间推导出的信息(314)被存储在智能吸入器系统的存储设备(316)中。也可以存储呼吸纹的身份验证结果。此外,结果可以用于控制智能吸入器系统的吸入器装置。例如,在一些实现方式中,如果用户的身份没有被验证,则吸入器装置可以不分配药物。在其它实现方式中,当用户的身份没有被验证时,吸入器可以发出警告。
在智能吸入器系统的一些实现方式中,如图3所示,智能吸入器系统还将根据当前的呼吸纹样品推导出的信息与存储器中存储的一个或多个先前的呼吸纹样品进行比较(框320)。先前的呼吸纹样品可以是从相同的用户或者从其它用户获得的。基于比较的结果,在各个实现方式中,智能吸入器系统可以发出报警(例如,当检测到特定用户与具有健康风险或指示健康风险的生物标志物的改变的其它用户之间的相似性时)或者用于下一剂量的指令(例如,当检测到与确定有效剂量相关的生物标志物时)。
智能吸入器系统获得的各种信息(包括遵从和遵守数据)可以被存储在存储设备316上。可以通过各种通信接口(诸如本文描述的无线网络接口)与医疗提供者交换所存储的信息。
图4是示出了用于基于来自传感器阵列404的数据的模式分类来验证用户的身份的呼吸纹传感器系统400的示例的框图。传感器阵列404接收呼吸样品作为要被分析以确定提供样品的用户的身份的输入样品402。传感器阵列404可以根据上文描述的传感器来实现。传感器阵列在暴露于呼吸样品下时提供输出信号。随后,呼吸纹传感器系统400将预处理和特征提取应用于传感器输出信号。见框406。信号预处理包括例如传感器阵列输出信号的数字化以用于模式分类。随后,经预处理的数据(诸如值的数字阵列)可以经历特征提取,其中,特征向量被提取并且被提供作为模式分类器408b的输入。可以使用各种特征提取技术来获得高效地捕获和表达传感器数据的显著特性的特征向量。通过特征提取获得的特征向量被提供作为用于模式分类的输入。见框408。在一些实现方式中,模式分类要求模式分类器的训练。在训练阶段中,使用训练或学习算法408a来训练模式分类器408b,以确定输入是否具有属于“身份被验证”的类别和“身份没有被验证”的类别的模式。随后,分类结果作为输出被提供。
如上所述,训练数据在训练阶段中被提供。在一些实现方式中,使用从要测试的个人获得的肯定训练数据来训练模式分类器。在一些实现方式中,不是从个人获得的否定训练数据被提供用于训练模式分类器。在训练之后,模式分类器408b可以确定测试数据或者从测试数据中提取的特征向量应当被分类为“身份被验证”还是“身份没有被验证”。分类结果取决于分类器的训练,这涉及来自个人的数据和不是来自个人的数据,以及数据的源的身份的知识。在一些实现方式中,可以在测试阶段(即,正常使用)期间以无监督的方式来执行另外的增量训练或调谐。
可以采用用于模式分类的各种方法。人工神经网络(ANN)(诸如在图5中示出的人工神经网络)在针对408的模式分类的一些实现方式中用于确定用户的身份。图5是被配置为执行用于确定用户的身份的模式分类的神经网络的示意图。该过程模拟嗅觉功能的生物传感器过程,其中,鼻子和大脑对不同的气味进行分类。
如图5中的示例所示,ANN是包括输入层和输出层加上隐藏层的多层网络(例如,多层感知器网络)。将特征呈现给输入层,以及输出层表达分类结果。ANN的参数是使用诸如反向传播的算法通过训练(监督的学习)来确定的。在图5中将3层ANN作为示例进行了描述。在该申请中,输出节点的数量可以是2,一个节点用于“身份被验证”的分类,其指示测试样品的信息模式类似于要被验证的个人所提供的一个或多个训练样品的信息模式。在一些实现方式中,输入节点的数量等于阵列中的传感器的数量或者从传感器数据中提取的特征的数量。本领域技术人员可以实现不同数量的节点和层以实现ANN的期望性能。
通过向网络呈现肯定样品和否定样品,例如使用反向传播算法将ANN的隐藏层的权重确定作为训练的结果。对权重进行迭代地修改以减小分类误差。在一个实现方式中,患者在训练阶段被例如在连接到智能吸入器的移动设备上运行的应用引导来多次提供他的/她的呼吸样品。其它样品(例如,环境空气的样品)可以被用作否定训练示例。该训练阶段还被称为上文的登记阶段。
在一些实现方式中,呼吸纹传感器系统包括主传感器阵列(也被称为第一传感器),其被配置为确定用户的身份。图6A是示出了呼吸纹传感器系统中的第一传感器阵列的响应的模式的示例的图。在该说明性示例中,传感器阵列具有以左边的4x4阵列示出的16个传感器。在一些实现方式中,第一传感器具有非特定的响应特性。即,传感器不是被特定地调谐为具有取决于特定属性的不同水平的响应。当暴露于呼吸样品时,传感器产生不同水平的响应,如由右边的4x4阵列中的不同的灰色阴影示出的。传感器提供表示各个响应水平的数据,随后,该数据被呼吸纹传感器系统处理。在一些实现方式中,模式分类器对数据进行分析以确定用户的身份,如上所述。
在一些实现方式中,呼吸纹传感器系统还包括增强传感器阵列(也在本文中的其它地方被称为第二传感器),其被配置为确定生物和/或环境状况。图6B是示出了呼吸纹传感器系统中的第一传感器阵列和第二传感器阵列的响应的模式的示例的图。如在该图的左半部分示出的,4x4主传感器阵列与1x4增强传感器阵列耦合。在一些实现方式中,增强传感器阵列被特定地调谐为检测一个或多个目标化合物,例如,一氧化氮(NO)、过敏原或污染物。在各个实现方式中,增强传感器阵列可以被调谐为具有针对各种化合物的不同的响应特性。在右边通过不同的灰色阴影示出了主传感器阵列和增强传感器阵列的响应。增强传感器阵列的响应可以用于确定各种生物和/或环境状况。值得注意的是,所示出的阵列的大小不指示用于确定用户身份、生物状况或环境状况的传感器阵列的实际优选的大小。
在一些实现方式中,增强传感器阵列被先验地构建和训练为识别特定于与疾病相关的标志物的VOC。例如,增强传感器阵列可以被调谐至指示哮喘的严重性(中度与严重)的一氧化氮(NO)。
在具有增强传感器的呼吸纹传感器系统的一些实现方式中,一旦递送的药物被消耗,在氧化和其它生理反应之后,传感器系统就能够检测呼吸中的其它状况:例如,医疗状况或对药物的反应。
在具有增强传感器的呼吸纹传感器系统的一些实现方式中,系统可以检测其它状况:例如,针对哮喘发作和其它医疗相关或健康相关的状况的发作的环境中的触发。呼吸纹传感器系统的一些实现方式可以具有检测环境状况的环境传感器。在一些实现方式中,在环境因素与用户交互之后,环境传感器可以检测环境因素。
在一些实现方式中,传感器被调谐为区分各种属性:用户身份、疾病状态、药物反应等。在一些实现方式中,调谐涉及硬件的修改。例如,传感器可以具有不同的涂层和涂层的组成。在一个示例中,NO传感器电阻器可以在对于NO的不同浓度是敏感的范围中变化。相反,身份签名可以受N2、CO2、O2和其它化合物的相对浓度影响。因此,可能需要以与NO传感器不同的方式来调谐身份传感器。在各个实现方式中,调谐可以由制造商或者用户来执行。在一些实现方式中,调谐涉及软件或算法的调整。在一些实现方式中,在调谐期间应用对响应特性的本地微调。
一些实现方式提供了具有增强传感器阵列的呼吸纹传感器系统,其中增强传感器阵列包括:具有针对气体中的化合物的不同响应特性的一个或多个第二传感器,其中,第二传感器被调谐为在个体的不同生物状况之间进行区分。呼吸纹传感器系统的至少一个处理器被配置为:响应于在测试阶段对由个人呼出的气体的暴露,从第二传感器接收补充数据集合。呼吸纹传感器系统的至少一个处理器还被配置为:确定补充数据集合是否与特定的生物状况相关联。在一些实现方式中,第二传感器阵列可以检测来自呼吸样品的一氧化氮以评估哮喘的严重性。但是第二传感器阵列不提供用于获得与提供呼吸样品的个人的身份相关联的签名的数据。替代地,呼吸纹系统的主传感器阵列可以提供用于获得与个人的身份相关联的签名的数据。
如果个人按下吸入器上的按钮,而没有实际地将药物服入个人的呼吸系统,则一些先前可用的智能吸入器将记录药物已经被服用。在一些实现方式中,本文公开的智能吸入器系统可以检测用户的特定的口腔环境,使得可以确定以上情形没有实际地导致用户对药物的服用。此外,智能吸入器系统可以确定用户的身份,由此提供关于是否错误的个体在尝试使用吸入器的知识。此外,智能吸入器系统的一些实现方式可以确定药物是否已经被应用和消耗。在这些实现方式中,第二传感器阵列可以用于检测与药物的药代动力学相关的一个或多个标志物的变化,其中标志物受药物的消耗影响。
此外,在一些实现方式中,具有增强传感器阵列的智能吸入器可以将VOC识别为疾病标志物(例如,哮喘的严重性)。智能吸入器可以基于增强传感器阵列的读数来确定下一剂量或发出报警。例如,智能吸入器可以确定适当的下一剂量:其可以基于个人对第一剂量的生物反应,推荐在第一剂量之后的三小时之后的救援剂量。生物反应可以由增强传感器阵列来确定。在各个实现方式中,智能吸入器可以具有以下功能中的一个或多个功能:
1)根据呼吸纹的患者验证。
2)确定疾病标志物。
3)确定已经被用户吸入并且出现在用户的呼吸中的气中的不好的环境化合物/危险的化合物。例如,呼吸纹传感器系统可以使用模式识别方法来识别通常被已知为对健康有害的化学品(有毒气体等)。
4)确定作为呼吸问题的特定触发的化合物。这些化合物可以被吸入并且是上文3)的子集。智能吸入器系统可以具有关于化合物触发用户的不良反应的知识。可以根据用户对智能吸入器的操作来获悉该知识。还可以在数据库中提供该知识。在一些实现方式中,可以持久地(例如,在云中)管理相关数据,使得具有新吸入器的相同用户仍然可以从旧吸入器的过去学习中获益。在一些实现方式中,相关化合物不需要被吸入,但是可以例如被摄入(触发发作的食物或饮料)。在一些情形中,摄入化合物可以留下呼吸纹。具有对食物添加剂的过敏反应的个人可能由于消耗食物添加剂而遭受哮喘发作。个人可能不知道她已经吃了“受污染”食物,但是如在一些实现方式中,智能吸入器可以检测用户的呼吸中的化学物并且提供报警和/或建议药物的剂量。
5)确定药物药代动力学和药物疗效。在一些实现方式中,智能吸入器可以通过呼吸样品来监测用户对药物的吸收、蓄积和代谢。其可以监测用户的药物使用和哮喘发作以学习如何为用户优化药物(例如,关于剂量、递送时间等)。
6)正确药物的验证。
图7是示出了本公开内容的一些方面可以通过计算机网络实现在其中的系统的组件的示例的框图。在一些实现方式中,计算机网络包括无线网络组件。图7中示出的设备的数量、类型和布置仅是通过示例的方式示出的。在该示例中,各个设备能够经由一个或多个网络517进行通信。网络517可以例如包括公共交换电话网络(PSTN)、互联网和云。图7中示出的外部设备500a和500b可以与智能吸入器系统150进行通信。外部设备500a和500b可以例如是智能电话、蜂窝电话、平板设备等。
在位置520处,移动设备500a能够与智能吸入器系统150进行无线通信。移动设备500a是在前述论述中引用的“外部设备”的一个示例。移动设备500a能够例如执行软件以执行本文描述的方法中的一些方法,诸如识别功能、确定和向智能吸入器系统150发送控制信号、从智能吸入器系统150接收信息、或者对来自智能吸入器系统150或数据中心545的信息进行分析。
在该示例中,数据中心545包括可以被配置为经由网络517来提供健康信息服务的各种设备。因此,数据中心545能够经由网关525来与网络517进行通信。交换机550和路由器555可以被配置为为数据中心545的设备(包括存储设备560、服务器565和工作站570)提供网络连接。虽然在图7中仅示出了一个数据中心545,但是一些实现方式可以包括多个数据中心545。在一些实现方式中,数据中心545可以被实现为与在线医疗相关的数据服务(诸如2netTM服务或Healthy CirclesTM服务)的一部分。
数据中心545(或其它地方)的一种或多种类型的设备能够执行中间件,例如用于数据管理和/或设备通信。与健康有关的信息(包括但不限于智能吸入器系统150所获得的信息和/或关于智能吸入器系统150的授权用户的其它信息)可以存储在存储设备560和/或服务器565上。与健康有关的软件也可以存储在存储设备560和/或服务器565上。在一些实现方式中,一些这种与健康有关的软件可以作为“app”是可用的并且可由授权用户下载。
在该示例中,各种人和/或实体(包括但不限于医疗专业人员、患者、患者家属、保险公司代表等)可以获得关于智能吸入器系统150的信息或者智能吸入器系统150所获得的信息。该信息可以包括但不限于智能吸入器系统150所获得的生理数据、关于智能吸入器系统150所递送的物质的信息等。
在一些实现方式中,智能吸入器系统150可以通过网络571来发送关于递送的物质的类型、物质递送的时间、剂量和/或其它数据的信息,并且将该信息存储在数据中心545的一个或多个设备上。另外的信息(诸如时间戳信息、认证信息和/或位置信息)可以与智能吸入器系统150所获得的物质递送信息和/或生理数据相关联。在一些实现方式中,这种信息中的至少一些信息可以被存储在布置在也包括吸入器装置的外壳中的存储器上。这种信息可以用于例如创建关于物质正在被服用和/或正在指定时间从授权用户/患者获得数据的记录。这种信息可以用于创建审计跟踪。在一些实现方式中,这种信息可以用于实现对药物的移动和/或远程临床试验,而不是要求药物试验的参与者仅在特定位置(诸如医学研究中心或医疗设施)服用药物。
在一些示例中,授权人员和/或实体可以经由数据中心545来获得这种信息。替代地,至少一些人员和/或实体可以被授权经由来自智能吸入器系统150的数据馈送来获得这种信息。一个或多个其它设备(诸如移动设备500a和500b或者数据中心545的设备)可以充当用于这种数据馈送的中间物。这样的设备例如能够应用数据滤波算法、执行数据概述和/或分析软件等。在一些实现方式中,数据滤波、概述和/或分析软件可以作为“app”是可用的并且可由授权用户下载(例如,从数据中心545)。
授权用户的家庭成员可以经由移动设备500b登录系统,以便访问智能吸入器系统150所获得的来自用户的生理数据。图7还描绘了医生的办公室505,医疗专业人员510使用膝上型计算机515从办公室505访问来自数据中心545的信息。该信息可以包括智能吸入器系统150所获得的信息(和/或智能吸入器系统150所递送的物质)。
出于描述本公开内容的方面的目的,本描述涉及某些实现方式。然而,本领域的普通技术人员将易于认识到的是,可以以多种不同方式来应用本文的教导。可以预期的是,所描述的实现方式可以被包括在多种电子设备中或者与多种电子设备相关联,所述多种电子设备诸如但不限于:移动电话、支持多媒体互联网的蜂窝电话、移动电视接收机、无线设备、智能电话、设备、个人数据助理(PDA)、无线电子邮件接收机、手持或便携式计算机、上网本、笔记本、智能本、平板式计算机、全球定位系统(GPS)接收机/导航仪、相机、便携式摄像机、手表、电子阅读设备(例如,电子阅读器)、移动健康设备等。本文的教导还可以应用于诸如但不限于以下各项的应用中:电子交换设备、射频滤波器、传感器(包括但不限于生物传感器、加速度计、陀螺仪、运动感测设备、磁强计、消费者电子设备的惯性组件等)。因此,本教导不旨在受限于仅在附图中描绘的实现方式,而是替代地具有对于本领域的普通技术人员将是显而易见的广泛的适用性。
如本文所使用的,称为条目列表“中的至少一个”的短语指的是这些条目的任何组合,包括单个成员。举例而言,“a、b或c中的至少一个”旨在于覆盖:a、b、c、a-b、a-c、b-c和a-b-c。
结合本文公开的实现方式描述的各种说明性的逻辑、逻辑框、模块、电路和算法过程可以实现为电子硬件、计算机软件或二者的组合。为了清楚地说明硬件和软件的这种互换性,上文围绕各种说明性的组件、框、模块、电路和过程的功能,已经对它们进行了一般性描述。至于这样的功能是实现为硬件还是软件,取决于特定的应用以及施加在整个系统上的设计约束。
可以利用被设计为执行本文所述功能的通用单芯片或多芯片处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑、分立硬件组件或者其任意组合来实现或执行用于实现结合本文公开的方面所描述的各种说明性的逻辑、逻辑框、模块和电路的硬件和数据处理装置。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器、控制器、微控制器或者状态机。处理器也可以实现为计算设备的组合,例如,DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合DSP核,或者任何其它此种配置。在一些实现方式中,特定过程和方法可以由特定于给定功能的电路来执行。
在一个或多个方面中,所描述的功能可以用硬件、数字电子电路、计算机软件、固件(包括在本说明书中公开的结果或其结构等效物)或其任意组合来实现。在本说明书中描述的主题的实现方式可以被实现成被编码在计算机存储介质上以用于由数据处理装置执行或用于控制数据处理装置的操作的一个或多个计算机程序,即,计算机程序指令的一个或多个模块。
如果用软件来实现,则这些功能可以作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读存储(诸如非暂时性介质)上。本文所公开的方法或算法的过程可以实现在处理器可执行软件模块中,处理器可执行软件模块可以驻留在计算机可读介质上。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质二者,所述通信介质包括可以使计算机程序能够从一个地方传送到另一个地方的任何介质。存储介质可以是由计算机存取的任何存储介质。通过举例而非限制性的方式,非暂时性介质可以包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁存储设备、或者可以用于以指令或数据的结构形式存储期望的程序代码以及可以由计算机存取的任何其它介质。此外,任何连接可以适当地称为计算机可读介质。如本文所使用的,磁盘和光盘包括压缩盘(CD)、激光光盘、光盘、数字多功能光盘(DVD)、软盘和蓝光光盘,其中磁盘通常磁性地复制数据,而光盘则利用激光来光学地复制数据。上述的组合也包括在计算机可读介质的范围内。另外,方法或算法的操作可以作为一个代码和指令或者代码和指令的任何组合或集合驻留在机器可读介质和计算机可读介质上,这些介质可以被并入到计算机程序产品中。
对于本领域的普通技术人员来说,对本公开内容中描述的实现方式的各种修改将是显而易见的,并且在不脱离本公开内容的精神和范围的情况下,可以将本文所定义的总体原理应用于其它实现方式。因此,本公开内容并非旨在受限于本文所示出的实现方式,而是要符合与所附的权利要求书以及本文所公开的原理和特征相一致的最宽的范围。本文中排他地使用词语“示例性”(如果有可能)意味着“作为示例、实例或说明”。本文中描述为“示例性”的任何实现方式不必被解释为优选于其它实现方式或者比其它实现方式有优势。除了根据权利要求之外,本公开内容不应当是受限的。
在本说明书中在单独实现方式的上下文中描述的某些特征也可以结合单个实现方式来实现。相反,在单个实现方式的上下文中描述的各个特征也可以在多个实现方式中单独实现或者在任何适当的子组合中实现。此外,虽然上文可以将特征描述为以某些组合来进行动作并且甚至初始地要求如此,但是在一些情况下,来自要求的组合的一个或多个特征可以被从该组合中去除,并且所要求的组合可以涉及子组合或子组合的变形。
类似地,虽然操作在附图中是按特定次序描述的,但是这不应当被理解为要求以所示出的特定次序或顺序地执行这些操作,或者执行所有示出的操作以实现期望结果。在某些情况下,多任务和并行处理可能是有优势的。此外,上述实现方式中的各个系统组件的分离不应当被理解为在所有实现方式中要求这种分离,并且应当理解的是,所描述的程序组件和系统通常可以集成在单个软件产品中或者封装成多个软件产品。另外,其它实现方式在下面的权利要求书的范围内。在一些情况下,可以以不同的次序来执行权利要求书中记载的动作并且仍然实现期望的结果。
将理解的是,除非特定描述的实现方式中的任何实现方式中的特征被明确标识为彼此不兼容的,或者周围上下文暗示它们是互斥的并且在互补和/或支持意义上是不易于组合的,否则本公开内容的全体预期并且设想这些互补的实现方式的具体特征可以被选择性地组合,以提供一个或多个综合但稍微不同的技术方案。因此,将进一步认识到的是,上文描述仅是通过示例的方式给出的,并且可以在本公开内容的范围内作出对细节的修改。
Claims (40)
1.一种用于验证个人的身份的呼吸纹传感器系统,所述系统包括:
一个或多个第一传感器,所述一个或多个第一传感器具有针对气体中的化合物的第一响应特性,所述一个或多个第一传感器被配置为:输出表示所述第一响应特性的传感器数据;以及
一个或多个处理器,所述一个或多个处理器与所述一个或多个第一传感器相通信,所述一个或多个处理器被配置为:
基于所述一个或多个第一传感器在测试阶段期间对由所述个人产生的气体的暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的测试数据集合;以及
确定所述测试数据集合是否验证所述个人的所述身份。
2.根据权利要求1所述的呼吸纹传感器系统,还包括:
一个或多个第二传感器,所述一个或多个第二传感器具有针对气体中的化合物的第二响应特性,所述一个或多个第二传感器被配置为:输出表示所述第二响应特性的补充传感器数据;
所述一个或多个处理器还与所述一个或多个第二传感器相通信并且还被配置为:
基于所述一个或多个第二传感器在所述测试阶段期间对由所述个人产生的所述气体的暴露,接收由所述一个或多个第二传感器提供的补充传感器数据集合;
识别与所述补充传感器数据集合相关联的生物或环境状况;以及
提供用于指示所述生物或环境状况的信息。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的呼吸纹传感器系统,其中,确定所述测试数据集合是否验证所述个人的所述身份包括:
对所述测试数据进行预处理;以及
使用模式分类器来将所预处理的测试数据分类成多个类别中的一个,其中所述多个类别包括:(i)当所述测试数据的模式被识别为属于所述个人时,身份被验证,以及(ii)当所述测试数据的模式被识别为不属于所述个人时,身份没有被验证。
4.根据权利要求3所述的呼吸纹传感器系统,其中,所述模式分类器包括神经网络模式分类器。
5.根据权利要求3或权利要求4所述的呼吸纹传感器系统,其中,所述一个或多个处理器还被配置为:根据一个或多个训练数据集合来训练所述模式分类器。
6.根据权利要求5所述的呼吸纹传感器系统,其中,根据一个或多个训练数据集合来训练所述模式分类器包括:
基于所述一个或多个第一传感器在训练阶段期间对由所述个人产生的气体的一个或多个暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的一个或多个肯定训练数据集合;
将所述一个或多个肯定训练数据集合提供给所述模式分类器;以及
向所述模式分类器通知所述一个或多个肯定训练数据集合属于所述个人。
7.根据权利要求6所述的呼吸纹传感器系统,其中,根据一个或多个训练数据集合来训练所述模式分类器还包括:
基于所述一个或多个第一传感器在训练阶段期间对不是由所述个人产生的气体的一个或多个暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的一个或多个否定训练数据集合;
将所述一个或多个否定训练数据集合提供给所述模式分类器;以及
向所述模式分类器通知所述一个或多个否定训练数据集合不属于所述个人。
8.根据前述权利要求中的任何一项权利要求所述的呼吸纹传感器系统,其中,所述一个或多个第一传感器是由从包括以下各项的组中选择的传感器材料制成的:导电聚合物、导电聚合物复合材料、本征导电聚合物、以及其任意组合。
9.根据前述权利要求中的任何一项权利要求所述的呼吸纹传感器系统,所述一个或多个第一传感器还被配置为:当所述一个或多个第一传感器的表面温度是未经调制的时,获得所述传感器数据。
10.根据前述权利要求中的任何一项权利要求所述的呼吸纹传感器系统,还包括存储器,所述存储器被配置为:存储所述传感器数据和/或根据所述传感器数据推导出的信息。
11.根据前述权利要求中的任何一项权利要求所述的呼吸纹传感器系统,其中,每个传感器包括具有可变电导的聚合物层,所述可变电导是基于对气体中的挥发性有机化合物(VOC)的暴露的。
12.根据前述权利要求中的任何一项权利要求所述的呼吸纹传感器系统,其中,所述一个或多个处理器还被配置为:通过特征提取,根据所述测试数据来推导测试特征向量。
13.根据权利要求12所述的呼吸纹传感器系统,其中,所述一个或多个处理器还被配置为:将所述测试特征向量与根据训练数据推导出的训练特征向量进行比较;以及基于所述比较,确定所述测试数据是否验证所述个人的所述身份。
14.一种用于通过吸入来将药物递送给个人的智能吸入器系统,所述系统包括:
呼吸纹传感器系统,其被配置为:使用由所述个人产生的气体来验证所述个人的身份;
吸入器装置,其用于当所述吸入器装置被所述个人接收时,通过吸入来将所述药物递送给所述个人;以及
控制系统,其与所述呼吸纹传感器系统和所述吸入器装置相通信,所述控制系统被配置为:
从所述呼吸纹传感器系统接收信息,所述信息指示所述个人的身份是否被验证,以及
根据所接收的信息来控制所述吸入器装置的操作。
15.根据权利要求14所述的智能吸入器系统,其中,根据所接收的信息来控制所述吸入器装置的所述操作包括:根据所接收的信息来控制药物的递送。
16.根据权利要求14或权利要求15所述的智能吸入器系统,还包括接口系统,所述接口系统用于向所述呼吸纹传感器系统、所述吸入器装置和/或所述控制系统输入数据和/或从所述呼吸纹传感器系统、所述吸入器装置和/或所述控制系统输出数据。
17.根据权利要求16所述的智能吸入器系统,其中,所述接口系统包括无线网络接口,所述无线网络接口用于经由无线网络与外部设备交换数据。
18.根据权利要求16或权利要求17所述的智能吸入器系统,其中,所述接口系统包括输入/输出设备,所述输入/输出设备被配置为:接收用户输入并且向用户提供信息。
19.根据权利要求18所述的智能吸入器系统,其中,所述输入/输出设备包括从包括以下各项的组中选择的一项:显示设备、发光二极管、扬声器、触摸感应输入设备、按钮、触觉设备、以及其任意组合。
20.根据权利要求14-19中的任何一项权利要求所述的智能吸入器系统,其中,所述控制系统还被配置为:当从所述呼吸纹传感器系统接收的所述信息指示所述个人的身份没有被验证时,发送用于指示未经验证的个人尝试使用所述吸入器装置的通知。
21.根据权利要求14-20中的任何一项权利要求所述的智能吸入器系统,其中,所述控制系统还被配置为:当从所述呼吸纹传感器系统接收的所述信息指示所述个人的身份没有被验证时,去激活所述吸入器装置。
22.根据权利要求14-21中的任何一项权利要求所述的智能吸入器系统,其中,所述控制系统还被配置为:当从所述呼吸纹传感器系统接收的所述信息指示所述个人的身份没有被验证时,提示所述个人向所述呼吸纹传感器系统提供呼吸样品。
23.根据权利要求14-22中的任何一项权利要求所述的智能吸入器系统,其中,所述控制系统还被配置为:当从所述呼吸纹传感器系统接收的所述信息指示所述个人的身份没有被验证时,提示所述个人提供不是根据呼吸样品推导出的替代信息,以验证所述个人的身份。
24.根据权利要求14-23中的任何一项权利要求所述的智能吸入器系统,其中,所述控制系统包括一个或多个处理器,所述一个或多个处理器与所述呼吸纹传感器系统和所述吸入器装置通信地耦合。
25.根据权利要求24所述的智能吸入器系统,其中,所述处理器中的至少一个处理器被配置为:
对根据由所述个人产生的呼吸样品推导出的信息进行分析并且确定所述个人具有呼吸问题,
将所述呼吸问题与一个或多个环境状况相关联,
将所述一个或多个环境状况与位置数据相关联,以及
创建与所述呼吸问题相关联的所述一个或多个环境状况的图。
26.根据权利要求14-25中的任何一项权利要求所述的智能吸入器系统,其中,所述呼吸纹传感器系统包括:
一个或多个第一传感器,所述一个或多个第一传感器具有针对气体中的化合物的第一响应特性,所述一个或多个第一传感器被配置为:输出表示所述第一响应特性的传感器数据;以及
一个或多个第二传感器,所述一个或多个第二传感器具有针对气体中的化合物的第二响应特性,所述一个或多个第二传感器被配置为:输出表示所述第二响应特性的补充传感器数据;
其中,
所述第一响应特性被调谐用于验证所述个人的所述身份,以及
所述第二响应特性被调谐用于一个或多个生物标志物。
27.根据权利要求26所述的智能吸入器系统,其中,所述一个或多个生物标志物与药物的药代动力学有关,并且其中,所述处理器中的至少一个处理器被配置为:
使用所述补充传感器数据来确定由所述吸入器装置递送的所述药物的剂量的疗效,其中所述补充传感器数据表示被调谐用于所述一个或多个生物标志物的所述第二响应特性,以及
基于所述疗效来确定所述药物的递送计划。
28.一种用于使用呼吸纹传感器系统来验证个人的身份的方法,所述呼吸纹传感器系统包括一个或多个第一传感器,所述一个或多个第一传感器具有针对气体中的化合物的第一响应特性,所述方法包括:
基于所述一个或多个第一传感器对由所述个人产生的气体的暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的测试数据集合;以及
确定所述测试数据集合是否验证所述个人的所述身份。
29.根据权利要求28所述的方法,所述呼吸纹传感器系统还包括一个或多个第二传感器,所述一个或多个第二传感器具有针对气体中的化合物的第二响应特性,所述方法还包括:基于所述一个或多个第二传感器对由所述个人产生的所述气体的暴露,接收由所述一个或多个第二传感器提供的补充传感器数据集合;
识别与所述补充传感器数据集合相关联的生物或环境状况;以及
提供用于指示所述生物或环境状况的信息。
30.根据权利要求28或权利要求29所述的方法,其中,确定所述测试数据集合是否验证所述个人的所述身份包括:
对所述测试数据进行预处理;以及
使用模式分类器来将所预处理的测试数据分类成多个类别中的一个,所述多个类别包括:(i)当所述测试数据的模式被识别为属于所述个人时,身份被验证,以及(ii)当所述测试数据的模式被识别为不属于所述个人时,身份没有被验证。
31.根据权利要求30所述的方法,还包括:在对所预处理的测试数据进行分类之前,根据一个或多个训练数据集合来训练所述模式分类器。
32.根据权利要求31所述的方法,其中,训练所述模式分类器包括:
基于所述一个或多个第一传感器在训练阶段期间对由所述个人产生的气体的一个或多个暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的一个或多个肯定训练数据集合;
将所述一个或多个肯定训练数据集合提供给所述模式分类器;以及
向所述模式分类器通知所述一个或多个肯定训练数据集合属于所述个人。
33.根据权利要求32所述的方法,其中,训练所述模式分类器还包括:
基于所述一个或多个第一传感器在训练阶段期间对不是由所述个人产生的气体的一个或多个暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的一个或多个否定训练数据集合;
将所述一个或多个否定训练数据集合提供给所述模式分类器;以及
向所述模式分类器通知所述一个或多个否定训练数据集合不属于所述个人。
34.一种用于控制智能吸入器系统的方法,所述吸入器系统包括呼吸纹传感器系统、吸入器装置以及一个或多个处理器,所述一个或多个处理器与所述呼吸纹传感器系统和所述吸入器装置相通信,所述方法包括:
从所述呼吸纹传感器系统接收信息,所述信息指示是否使用由个人产生的气体验证了所述个人的身份;以及
根据所接收的信息来控制所述吸入器装置的操作。
35.根据权利要求34所述的方法,其中,根据所接收的信息来控制所述吸入器装置的所述操作包括:根据所接收的信息来控制药物的递送。
36.根据权利要求34或权利要求35所述的方法,其中,根据所接收的信息来控制所述吸入器装置的所述操作包括:当从所述呼吸纹传感器系统接收的所述信息指示所述个人的身份没有被验证时,执行从包括以下各项的组中选择的操作:
向另一个个人发送通知,所述通知用于通告未经验证的个人尝试使用所述吸入器;
去激活所述吸入器装置;
提示所述个人向所述呼吸纹传感器系统提供呼吸样品;以及
提示所述个人提供不是根据任何呼吸样品推导出的替代信息,以验证所述个人的身份;以及
其任意组合。
37.一种存储要由一个或多个处理器执行的计算机可读程序代码的非暂时性计算机可读介质,所述程序代码包括用于使得包括具有针对气体中的化合物的第一响应特性的一个或多个第一传感器的呼吸纹传感器系统执行以下操作的指令:
基于所述一个或多个第一传感器对由所述个人产生的气体的暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的测试数据集合;以及
确定所述测试数据集合是否验证所述个人的身份。
38.根据权利要求37所述的非暂时性计算机可读介质,其中,确定所述测试数据集合是否验证所述个人的所述身份包括:
对所述测试数据进行预处理;以及
使用模式分类器来将所预处理的测试数据分类成多个类别中的一个,所述多个类别包括:(i)当所述测试数据的模式被识别为属于所述个人时,身份被验证,以及(ii)当所述测试数据的模式被识别为不属于所述个人时,身份没有被验证。
39.根据权利要求37或权利要求38所述的非暂时性计算机可读介质,所述程序代码还包括用于使得所述呼吸纹传感器系统执行以下操作的指令:
基于所述一个或多个第二传感器对由所述个人产生的所述气体的暴露,接收由所述一个或多个第二传感器提供的补充传感器数据集合;
识别与所述补充传感器数据集合相关联的生物或环境状况;以及
提供用于指示所述生物或环境状况的信息;
其中,所述呼吸纹传感器系统还包括所述一个或多个第二传感器,所述一个或多个第二传感器具有针对气体中的化合物的第二响应特性。
40.一种存储要由一个或多个处理器执行的计算机可读程序代码的非暂时性计算机可读介质,所述程序代码包括被配置为使得包括呼吸纹传感器系统和吸入器装置的智能吸入器系统执行以下操作的指令:
从所述呼吸纹传感器系统接收信息,所述信息指示是否使用由个人产生的气体验证了所述个人的身份;以及
根据所接收的信息来控制所述吸入器装置的操作。
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Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20170818 |
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WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |