CN110799241B - 用于医疗警告管理的系统 - Google Patents

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Abstract

本文中描述了用于管理从一个或多个患者检测到的生理事件相关联的机器产生的医疗警告的系统和方法。警告管理系统可以接收从患者检测到的医疗事件和与患者历史医疗警告相关联的生理数据。所述系统包括警告优先级排序器电路，该电路使用检测到的医疗事件和与患者历史医疗警告相关联的生理数据之间的比较来产生事件优先级指示符。所述系统可以使用关于历史医疗警告的信息来识别多警告患者。警告优先级排序器电路可以调整检测到的医疗事件的优先级，输出电路可以使用事件优先级指示符和多警告患者的识别来向用户或处理呈现优先级。

Description

用于医疗警告管理的系统
优先权声明
本申请要求2017年5月1日提交的根据35 U.S.C.§119(e)的美国临时专利申请第62/492,449号的优先权，该申请整个地通过引用并入本文。
技术领域
本文档总体上涉及自动患者管理，更具体地，涉及用于管理自动患者管理系统中的警告通知的系统、装置和方法。
背景技术
可植入医疗装置(IMD)已经被用于监视患者健康状况或疾病状态并且递送治疗。例如，可植入复律器-除颤器(ICD)用于监视某些异常的心律。一些IMD可以用于监视慢性病的进展，诸如心脏性能由于充血性心力衰竭(CHF)而导致恶化。除了诊断能力之外，IMD还可以提供处置或缓解某些医疗状况的治疗，诸如处置心律失常或矫正CFH患者中的心脏不同步的心脏电刺激治疗。
当警告状况的发生触发通知方案时，IMD可以产生警告通知。警告状况可以包括检测到特定的健康状况或医疗事件，诸如心律失常或心力衰竭恶化。警告通知可以被提供给护理提供者以用信号通知患者健康状况。当被通知时，护理提供者可以审查患者医疗记录或装置记录的生理数据，确定医疗事件的存在或原因，或者评定所开的治疗是否已经导致期望的治疗结果。
患者管理系统可以用经由数据通信网络(诸如互联网)互连到患者管理的IMD来监视患者。这样的患者管理系统已经使得护理提供者能够远程地跟进患者或者周期性地评定装置功能。
发明内容
患者管理系统可以管理与从非固定医疗装置(AMD)检测到的生理事件相对应的大量警告通知。例如，在诊所里管理一群AMD患者时，患者管理系统可以频繁地接收关于可植入心脏装置(诸如心脏监视器、起搏器、可植入除颤器或心脏再同步治疗装置)检测到的各种心律失常发作或恶化的心力衰竭(WHF)事件的警告通知。可植入心脏装置可以感测与警告相关联的生理数据，并且将生理数据存储在可植入心脏装置中。可植入心脏装置可以被查询，生理数据可以被检索并且被发送到患者管理系统。临床医生可以审查警告和生理数据，并且采取进一步的动作，诸如判决装置检测到的心律失常发作、安排患者随访、或者对可植入心脏装置重新编程。
通过连接到患者管理系统的大量AMD，审查来自所有患者的警告需要大量时间和资源，并且对于护理设施，可能是昂贵的或者要不然是耗时的。本发明人已经认识到高效的医疗警告管理中的重大挑战，特别是对于通过警告通知的可配置的评估、优先级排序和表示来提供自动远程患者管理的方法的需要。这样的系统和方法可以用与关键的医疗状况相关联的警告来帮助提高对于患者的及时的医疗关注。
除了别的之外，本文档讨论了用于管理与非固定装置(诸如AMD)检测到的事件相关联的机器产生的医疗警告的系统、装置和方法。患者管理系统可以包括检测患者中的医疗事件的检测器电路。警告优先级排序器电路可以使用检测到的医疗事件和关于患者历史医疗警告的信息之间的比较来对检测到的医疗事件产生事件优先级指示符。所述系统可以另外还包括使用管理历史医疗警告的信息来识别多警告患者(PAP)的患者识别器电路。输出电路可以被配置为使用事件优先级指示符和PAP的识别来调整检测到的医疗事件的优先级。输出电路可以使用调整的优先级来安排对于用户或处理的、检测到的医疗事件的呈现。
例子1是用于管理机器产生的医疗警告的系统。所述系统包括：接收器电路，其被配置为接收从患者检测到的医疗事件和与所述患者相关联的历史医疗警告的信息；警告优先级排序器电路，其被配置为使用检测到的医疗事件和历史医疗警告的信息来对检测到的医疗事件产生事件优先级指示符；以及输出电路，其被配置为使用事件优先级指示符来输出检测到的医疗事件的优先级，诸如用于向用户或处理呈现检测到的医疗事件。
在例子2中，例子1的主题可选地包括警告优先级排序器电路，其可以被配置为通过当检测到的医疗事件类似于历史医疗警告的信息中的事件时降低检测到的医疗事件的优先级来调整检测到的医疗事件的优先级。
在例子3中，例子1-2中的任何一个或多个的主题可选地包括警告优先级排序器电路，其可以通过当检测到的医疗事件不类似于历史医疗警告的信息中的事件时提高检测到的医疗事件的优先级来调整检测到的医疗事件的优先级。
在例子4中，例子1-3中的任何一个或多个的主题可选地包括所述历史医疗警告的信息，其可以包括存储在存储器中的现有警告。
在例子5中，例子1-4中的任何一个或多个的主题可选地包括患者识别器电路，所述患者识别器电路被配置为识别多警告患者，所述多警告患者在指定的时间段期间具有超过阈值(例如，阈值量值)的一定量的历史医疗警告。输出电路可以被配置为使用多警告患者的识别来调整检测到的医疗事件的优先级。输出电路可以被配置为使用多警告患者的识别来安排检测到的医疗事件的呈现。
在例子6中，例子1-5中的任何一个或多个的主题可选地包括传感器电路和检测器电路，所述传感器电路被配置为感测来自所述患者的生理信号，所述检测器电路被配置为使用感测到的生理信号来检测所述医疗事件。警告优先级排序器电路可以被配置为使用检测到的医疗事件和历史医疗警告的信息之间的比较来产生事件优先级指示符。
在例子7中，例子6的主题可选地包括所述历史医疗警告的信息，其可以包括与历史医疗警告相对应的多个历史生理信号特性。警告优先级排序器电路可以被配置为：响应于检测到所述医疗事件，从感测到的生理信号提取信号特性；计算(1)与检测到的医疗事件相对应的提取的信号特性和(2)与所述历史医疗警告相对应的所述多个历史生理信号特性之间的相似性度量；并且使用所述相似性度量来产生事件优先级指示符。
在例子8中，例子7的主题可选地包括警告优先级排序器电路，其可以被配置为：从与所述历史医疗警告相对应的所述多个历史生理信号特性产生代表性历史信号特性；并且计算(1)与检测到的医疗事件相对应的提取的信号特性和(2)所述代表性历史信号特性之间的相似性度量。
在例子9中，例子7的主题可选地包括历史医疗警告，其可以包括一个或多个警告聚类，每个警告聚类包括相应的多个历史生理信号特性。警告优先级排序器电路可以被配置为：计算与检测到的医疗事件相对应的提取的信号特性和所述一个或多个聚类的相应的多个历史生理信号特性之间的一个或多个相似性度量；并且使用所述一个或多个相似性度量和聚类优先级来产生事件优先级指示符。
在例子10中，例子9的主题可选地包括所述一个或多个聚类，其可以包括以下中的至少一个：真肯定警告聚类，其包括与历史医疗事件的真肯定检测相对应的历史生理信号特性；或假肯定警告聚类，其包括与历史医疗事件的假肯定检测相对应的历史生理信号特性。
在例子11中，例子9的主题可选地包括所述一个或多个聚类，其可以包括一个或多个医疗事件类型。
在例子12中，例子9的主题可选地包括所述一个或多个聚类，其可以包括生理参数的一个或多个值范围。
在例子13中，例子1-12中的任何一个或多个的主题可选地包括输出电路，其可以被配置为使用调整的优先级来安排检测到的医疗事件的人类可感知的通知。
在例子14中，例子13的主题可选地包括警告优先级排序器电路可以被配置为对于多个检测到的医疗事件产生相应的事件优先级指示符。警告优先级排序器电路可以被配置为：使用相应的事件优先级指示符来调整所述多个检测到的医疗事件的优先级，并且安排人类可感知的通知，所述通知包括按调整的优先级的降序布置的所述多个医疗事件的呈现。
在例子15中，例子1-14中的任何一个或多个的主题可选地包括存储器电路，所述存储器电路被配置为：存储所述历史医疗警告的信息，并且通过将检测到的医疗事件存储在所述存储器电路中来更新所述历史医疗警告的信息。
例子16是一种机器可读存储介质，其包括多个指令，所述多个指令响应于被计算装置的处理器电路系统执行，使所述计算装置：接收从患者检测到的医疗事件和与所述患者相关联的历史医疗警告的信息；使用检测到的医疗事件和历史医疗警告的信息来对检测到的医疗事件产生事件优先级指示符；并且使用事件优先级指示符来调整检测到的医疗事件的优先级，诸如用于向用户或处理呈现检测到的医疗事件。
在例子17中，例子16的主题可选地包括使所述计算装置识别多警告患者的指令，所述多警告患者在指定的时间段期间具有超过阈值量值的一定量的历史医疗警告。调整检测到的医疗事件的优先级的指令包括进一步使用多警告患者的识别。
在例子18中，例子16的主题可选地包括所述历史医疗警告的信息，其可以包括与所述历史医疗警告相对应的多个历史生理信号特性。所述机器可读存储介质进一步包括使所述计算装置执行以下步骤的指令：接收在检测到的医疗事件期间感测到的生理信号；从接收的生理信号提取信号特性；并且计算(1)与检测到的医疗事件相对应的提取的信号特性和(2)与所述历史医疗警告相对应的所述多个历史生理信号特性之间的相似性度量；并且产生与所述相似性度量负相关的事件优先级指示符。
在例子19中，例子16的主题可选地包括产生事件优先级指示符的指令，其可以包括使所述计算装置执行以下步骤的指令：从与所述历史医疗警告相对应的所述多个历史生理信号特性产生代表性历史信号特性；并且计算(1)与检测到的医疗事件相对应的提取的信号特性和(2)所述代表性历史信号特性之间的相似性度量。
例子20是一种用于经由医疗系统管理机器产生的医疗警告的方法。所述方法包括以下步骤：接收从患者检测到的医疗事件和与所述患者相关联的历史医疗警告的信息；使用检测到的医疗事件和历史医疗警告的信息来对检测到的医疗事件产生事件优先级指示符；并且使用事件优先级指示符来调整检测到的医疗事件的优先级。
在例子21中，例子20的主题可选地包括调整优先级，其可以包括以下步骤中的一个或多个：当检测到的医疗事件类似于历史医疗警告的信息中的事件时，降低检测到的医疗事件的优先级；或者当检测到的医疗事件不类似于历史医疗警告的信息中的事件时，提高检测到的医疗事件的优先级。
在例子22中，例子20的主题可选地包括识别多警告患者。所述多警告患者在指定的时间段期间可以具有超过阈值量值的一定量的历史医疗警告。检测到的医疗事件的呈现的安排可以包括进一步使用多警告患者的识别。
在例子23中，例子20的主题可选地包括所述历史医疗警告的信息，其可以包括与历史医疗警告相对应的多个生理信号特性。所述主题可选地包括以下步骤：在检测到的医疗事件期间从所述患者接收生理信号；从接收的生理信号提取信号特性；计算(1)与检测到的医疗事件相对应的提取的信号特性和(2)与所述历史医疗警告相对应的所述多个历史生理信号特性之间的相似性度量；并且产生与所述相似性度量负相关的事件优先级指示符。
在例子24中，例子23的主题可选地包括从与所述历史医疗警告相对应的所述多个历史生理信号特性产生代表性历史信号特性的步骤。所述相似性度量可以被计算为(1)与检测到的医疗事件相对应的提取的信号特性和(2)所述代表性历史信号特性之间的距离。
在例子25中，例子23的主题可选地包括历史医疗警告，其可以包括一个或多个警告聚类，每个警告聚类包括相应的多个历史生理信号特性。所述相似性度量可以包括与检测到的医疗事件相对应的提取的信号特性和所述一个或多个聚类的相应的多个历史生理信号特性之间的一个或多个相似性度量。可以使用所述一个或多个相似性度量和聚类优先级来产生事件优先级指示符。
本文档中所讨论的系统、装置和方法可以改进自动警告管理的技术。医疗警告管理中的挑战之一是临床医生需要注意来自患者的巨大量的警告通知。本文档通过以下方式来对该技术挑战提供技术解决方案，即，探索并且利用、除了别的之外、关于患者的警告通知的患者内变化和患者间变化的信息，从而帮助临床医生对他们的大量的警告通知进行优先级排序。在一个方面，本发明人已经认识到，与来自患者的、装置检测到的生理事件(例如，心律失常或心脏衰竭恶化事件)相关联的警告可以表示不同程度的严重性。可以在向临床医生呈现警告以供评估之前，根据警告的严重性程度来对警告进行优先级排序。例如，AMD患者在他/她的医疗历史中可能具有装置检测到的心律失常事件。装置检测到的心律失常事件可以被指定为真肯定(TP)检测或假肯定(FP)检测。TP检测是检测到的真正地是目标心律失常类型的心律失常发作，FP检测是检测到的实际上是非心律失常事件或者属于不同于目标心律失常的其他类型的心律失常的心律失常发作。如果装置检测到的心律失常发作类似于历史TP检测，则检测到的心律失常发作更可能是真正的目标心律失常。照此，指示更高的严重性，并且指定更高的优先级。然而，如果装置检测到的心律失常发作类似于历史FP检测，则它不太可能是真正的目标心律失常事件。照此，指示更低的严重性，并且指定更低的优先级。与向临床医生提供与具有混合严重性的事件相关联的大量警告的常规警告系统相比，装置检测到的心律失常事件的优先级排序(诸如通过使用与本文档中所讨论的患者历史TP或FP检测的比较)可以改进警告管理系统的性能以较高的准确度(即，较低的错误警告率)辨识高严重性的生理事件并且及时地向临床医生警告这样的事件的性能，然而却几乎没有附加的成本或系统复杂性。
除了患者内的警告之中的严重性的变化之外，来自多个患者的警告在警告严重性上也可能表现出患者间变化。本发明人已经认识到，呈现给患者管理系统的警告通知的量或频率在正被监视的患者上可能具有偏态分布。例如，大多数警告通知可能来自小百分比的患者。这些患者(在下文中被称为多警告患者(PAP))可能具有与具有基本上类似的特性的医疗事件相关联的警告。一些PAP可能具有与患者手动激活的事件相对应的频繁的警告。本文档中所讨论的警告优先级排序可以及时地将医疗关注引导到可能具有比可能具有频繁的假肯定检测的那些事件更严重的事件的患者。这可以帮助更好地排列医疗资源以为更多的患者的需要提供服务，而且还可以帮助节省护理设施中的运营成本。例如，通过识别具有较低优先级警告的患者(诸如PAP)，可以对这样的患者安排、开出或提供更少的不必要的医疗干预，诸如药物、手术或装置治疗。结果，可以实现总系统成本节省。
如本文档中所讨论的警告通知评估和优先级排序还可以改进患者管理系统的功能性。如本文中所讨论的警告优先级排序可以被配置为对各种生理事件检测器或AMD检测到的事件进行评估和优先级排序。警告优先级排序可以在AMD或外部系统(诸如通信器、移动监视器、编程器或与患者AMD通信的远程患者管理系统)中实现并且由该AMD或外部系统执行。照此，在一些情况下，可以在不修改现有的患者AMD或生理事件检测器的情况下实现改进的警告管理。另外，通过存储与更高严重性的医疗事件相关联的少量警告和/或在临床上与医疗诊断更相关的生理信息(例如，用于诊断患者所遭受的心律失常的类型)，系统存储器可以更高效。
本文档中的警告优先级排序的讨论集中于AMD检测到的心律失常的警告。然而，这仅意在于作为例子，而非限制。本文中所讨论的系统、装置和方法还被用于对其他医疗状况的患者警告(诸如慢性病(除了别的之外，诸如吸力衰竭、呼吸疾病或肾功能不全)恶化的检测)进行评估和优先级排序在发明人的设想内并且在本文档的范围内。另外，尽管系统和方法被描述为由临床医生操作或运用，但是本文中的整个讨论同样地适用于包括医院、诊所和实验室的组织以及设法访问患者数据的其他个体或利益团体(诸如研究院、科学家、大学和机构)。
本发明内容是本申请的教导中的一些的概述，而非意图是本主题的排他的或详尽的处置。在详细描述和所附权利要求中找到关于本主题的进一步的细节。本公开的其他方面对于本领域技术人员来说在阅读并理解以下详细描述并且查看形成其一部分的附图时将是显而易见的，每个附图不应被从限制的意义上来看待。本发明的范围由所附权利要求和它们的法律等同形式限定。
附图说明
在附图的各图中以举例的方式例示说明了各种实施例。这样的实施例是证明性的，而非意图是本主题的详尽的或排他的实施例。
图1概括性地例示说明患者管理系统和该系统可以在其中操作的环境的部分的例子。
图2概括性地例示说明被配置为对与一个或多个患者相关联的医疗事件的警告进行评估和优先级排序的警告管理系统的例子。
图3A-3B概括性地例示说明事件分析器电路的框图，每个事件分析器电路被配置为确定检测到的医疗事件与历史医疗警告之间的相似性度量。
图4概括性地例示说明被配置为使用历史医疗警告的聚类来对医疗事件的检测进行优先级排序的警告管理系统的框图。
图5概括性地例示说明用于管理机器产生的医疗警告的方法的例子。
图6概括性地例示说明用于对装置检测到的医疗事件进行优先级排序以用于呈现给用户或处理的方法的例子。
图7概括性地例示说明本文中所讨论的技术(例如，方法)中的任何一个或多个可以在其上执行的示例机器的框图。
具体实施方式
本文中公开了用于管理与从一个或多个患者检测到的生理事件相关联的机器产生的医疗警告的系统、装置和方法。患者管理系统可以接收从患者检测到的医疗事件，并且使用检测到的医疗事件和历史医疗警告之间的比较来对检测到的医疗事件产生事件优先级指示符。所述系统可以另外还使用关于历史医疗警告的信息来识别多警告患者(PAP)。所述系统可以使用事件优先级指示符和PAP的识别来调整检测到的医疗事件的优先级以用于向用户或处理呈现所述事件。
图1概括性地例示说明患者管理系统100和系统100可以在其中操作的环境的部分的例子。患者管理系统100可以执行一个范围的活动，包括疾病状况的远程患者监视和诊断。这样的活动可以通过集中式服务器(诸如在医院、诊所或医生的办公室里)或者通过远程工作站(诸如安全无线移动计算装置)在患者附近执行，诸如在患者的家里或办公室里。
患者管理系统100可以包括与患者102相关联的非固定系统105、外部系统125和遥测链路115，遥测链路115提供非固定系统105和外部系统125之间的通信。
非固定系统105可以包括非固定医疗装置(AMD)110。在例子中，AMD 110可以是皮下植入在胸部、腹部或患者102的其他部分中的可植入装置。可植入装置的例子可以包括，但不限于，除了别的之外，起搏器、起搏器/除颤器、心脏再同步治疗(CRT)装置、心脏重塑控制治疗(RCT)装置、神经刺激器、药物递送装置、生物治疗装置、诊断装置(诸如心脏监视器或循环记录器)、或患者监视器。AMD 110可替代地或另外地可以包括皮下医疗装置(诸如皮下监视器或诊断装置)、外部监视或治疗医疗装置(诸如自动外部除颤器(AED)或Holter监视器)、或可穿戴医疗装置(诸如基于贴片的装置、智能电话或智能配饰)。
举例来说，AMD 110可以耦合到引线系统108。引线系统108可以包括一个或多个经静脉地、皮下地或非侵入性地放置的引线或导管。每个引线或导管可以包括一个或多个电极。可以使用患者需要和AMD 110的能力来确定引线系统108和相关联的电极的布置和使用。引线系统108上的相关联的电极可以被定位在患者的胸部或腹部处以感测指示心脏活动的生理信号、或对于对目标组织的诊断或治疗刺激的生理响应。举例来说，而非限制，如图1所示，引线系统108可以被配置为通过外科手术插入到心脏101中或者定位在心脏101的表面上。引线系统108上的电极可以被定位在心脏101的一部分上，诸如右心房(RA)、右心室(RV)、左心房(LA)或左心室(LV)、或心脏部分之间或附近的任何组织。在一些例子中，引线系统108和相关联的电极可以可替代地被定位在身体的其他部分上以感测包含关于患者心率或脉搏速率的信息的生理信号。在例子中，非固定系统105可以包括没有经由引线系统108被系到AMD 110的一个或多个无引线传感器。无引线非固定传感器可以被配置为感测生理信号并且与AMD 110进行无线通信。
AMD 110可以被配置为监视和诊断装置。AMD 110可以包括容纳以下中的一个或多个的气密密封罐：除了其他组件之外，感测电路、控制电路、通信电路和蓄电池。感测电路可以感测生理信号，诸如通过使用生理传感器或与引线系统108相关联的电极。生理信号的例子可以包括以下中的一个或多个：除了别的之外，心电图、心内电图、心律失常、心率、心率变化性、胸内阻抗、心内阻抗、动脉压、肺动脉压、左心房压、右心室(RV)压、左心室(LV)冠状动脉压、冠状动脉血温度、血氧饱和度、一个或多个心音、心内加速度、身体活动或锻炼水平、对于活动的生理响应、姿势、呼吸速率、潮气量、呼吸声音、体重或体温。
在例子中，AMD 110可以包括检测器电路160，检测器电路160用于从感测到的生理信号检测医疗事件。在例子中，医疗事件包括特定的心律失常。心律失常的例子可以包括心房或心室缓慢型或快速型心律失常，除了别的之外，诸如心房纤颤、心房扑动、房性心动过速、室上性心动过速、室性心动过速或心室纤颤。在例子中，心律失常检测电路160被配置为是检测慢性医疗状况(诸如心力衰竭)的恶化。在另一个例子中，医疗事件可以包括患者触发的事件。
AMD 110可以可替代地被配置为处置心律失常或其他心脏病的治疗装置。AMD 110可以另外还包括可以产生并且递送一个或多个治疗的治疗单元。治疗可以经由引线系统108和相关联的电极被递送给患者102。治疗可以包括电气治疗、磁治疗或其他类型的治疗。治疗可以包括处置心律失常或者处置或控制来自心律失常的一个或多个并发症(除了别的之外，诸如晕厥、充血性心力衰竭或中风)的防心律失常治疗。防心律失常治疗的例子可以包括，除了其他类型的治疗之外，起搏、复律、除颤、神经调节、药物治疗或生物治疗。在例子中，治疗可以包括用于矫正不同步并且改进CHF患者中的心脏机能的心脏再同步治疗(CRT)。在一些例子中，AMD 110可以包括药物递送系统，诸如将药物递送给患者以用于管理心律失常或来自心律失常的并发症的药物输注泵。
外部系统125可以包括专用硬件/软件系统，诸如编程器、基于远程服务器的患者管理系统、或者可替代地主要由在标准的个人计算机上运行的软件定义的系统。外部系统125可以通过经由通信链路115连接到外部系统125的AMD 110来管理患者102。这可以包括例如将AMD 110编程为执行以下操作中的一个或多个：获取生理数据，执行至少一个自诊断测试(诸如针对装置操作状态)，对生理数据进行分析以检测心律失常，或者可选地将治疗递送给患者102或者调整对于患者102的治疗。另外，外部系统125可以经由通信链路115从AMD 110接收装置数据。外部系统125接收的装置数据的例子可以包括来自患者102的实时的或存储的生理数据、诊断数据(诸如心律失常或心力衰竭恶化事件的检测)、对于递送给患者102的治疗的响应、或AMD 110的装置操作状态(例如，蓄电池状态和引线阻抗)。遥测链路115可以是感应遥测链路、电容性遥测链路或射频(RF)遥测链路、或基于例如“强”蓝牙或IEEE 802.11无线保真“WiFi”接口标准的无线遥测。患者数据源接口的其他配置和组合是可能的。
举例来说，而非限制，外部系统125可以包括邻近AMD 110的外部装置120和远程装置124，远程装置124在离AMD 110相对较远的位置上，经由电信网络122与外部装置120进行通信。外部装置120的例子可以包括编程器装置。
远程装置114可以被配置为除了其他可能的功能之外、对收集的患者数据进行评估并且提供警告通知。在例子中，远程装置124可以包括充当用于存储和分析收集的患者数据的中央集线器的集中式服务器。服务器可以被配置为单计算和处理系统、多计算和处理系统或分布式计算和处理系统。远程装置124可以从多个患者(包括例如患者102)接收患者数据。除了其他的数据采集传感器或与患者102相关联的装置之外，患者数据可以由AMD110收集。服务器可以包括将患者数据存储在患者数据库中的存储器装置。服务器可以包括警告分析器电路，该电路对收集的患者数据进行评估以确定是否满足特定的警告条件。警告条件的满足可以触发警告通知的产生。在一些例子中，警告条件可以可替代地或另外地由AMD 110评估。举例来说，警告通知可以包括网页更新、电话或寻呼呼叫、电子邮件、SMS、文本或“即时”消息、以及给患者的消息和对于紧急服务和临床医生的同时的直接的通知。其他警告通知是可能的。服务器可以包括被配置为对警告通知进行优先级排序的警告优先级排序器电路。例如，可以使用与检测到的医疗事件相关联的生理数据和与历史警告相关联的生理数据之间的相似性度量来对检测到的医疗事件的警告进行优先级排序。下面诸如参照图4-图5来讨论警告分析器电路和优先级排序器电路的例子。
远程装置124可以另外还包括一个或多个本地配置的客户端或通过网络122安全地连接到服务器的远程客户端。客户端的例子可以包括个人台式机、笔记本计算机、移动装置或其他计算装置。系统用户(诸如临床医生或其他有资格的医疗专家)可以使用所述客户端来安全地访问所述服务器中的数据库中组装的存储的患者数据、并且选择患者和对于护理调配的警告并对这些患者和警告进行优先级排序。以下专利申请中描述了示例系统：2005年5月3日提交的、标题为“System and Method for Managing Coordination ofAssembled Patient Data in an Automated Patient Management System”的、共同转让的美国专利申请第11/121,593号；以及2005年5月3日提交的、标题为“System and Methodfor Managing Patient Triage in an Automated Patient Management System”的美国专利申请第11/121,594号，这些申请的公开内容通过引用并入。除了产生警告通知之外，远程装置124(包括服务器和互连的客户端)还可以通过将跟进请求发送到AMD 110、或者通过将消息或其他通信信息作为合规通知发送到患者102、临床医生或被授权的第三方来执行跟进方案。
网络122可以提供有线或无线互连。在例子中，网络122可以是基于传输控制协议/互联网协议(TCP/IP)网络通信规范，但是其他类型或组合的联网实现是可能的。类似地，其他网络拓扑结构和布置是可能的。
外部装置120或远程装置124中的一个或多个可以将检测到的医疗事件输出给系统用户(诸如患者或临床医生)或处理(包括例如在微处理器中可执行的计算机程序的实例)。在例子中，所述处理可以包括对于防心律失常治疗的推荐或对于进一步的诊断试验或处置的推荐的自动产生。在例子中，外部装置120或远程装置124可以包括相应的显示单元，该显示单元用于显示生理信号或机能信号、或警告、警报、紧急呼叫、或用信号通知检测到心律失常的其他形式的警示。在一些例子中，外部系统125可以包括外部数据处理器，该数据处理器被配置为对AMD 110接收的生理信号或机能信号进行分析、并且确认或否定检测到心律失常。可以在外部数据处理器中实现计算密集的算法(诸如机器学习算法)来追溯地对数据进行处理以检测心律失常。
AMD 110或外部系统125的部分可以使用硬件、固件或它们的组合来实现。AMD 110或外部系统125的部分可以使用可以被构造或配置为执行一个或多个特定功能的专用集成电路来实现，或者可以使用可以被编程或以其他方式配置为执行一个或多个特定功能的通用电路来实现。这样的通用电路可以包括微处理器或其一部分、微控制器或其一部分、或可编程逻辑电路、存储器电路、网络接口、以及用于互连这些组件的各种组件。例如，除了别的之外，“比较器”可以包括可以被构造为执行两个信号之间的比较的特定功能的电子电路比较器，或者比较器可以被实现为通用电路的一部分，该通用电路可以由指示该通用电路的一部分执行两个信号之间的比较的代码驱动。
图2概括性地例示说明警告管理系统200的例子，警告管理系统200可以被配置为对与一个或多个患者相关联的医疗事件的警告进行评估和优先级排序。警告管理系统200的至少一部分可以在AMD 110、外部系统125(诸如外部装置120或远程装置124中的一个或多个)中实现，或者分布在AMD 110和外部系统125之间。如图2所示，警告管理系统200可以包括以下中的一个或多个：传感器电路210、检测器电路220、处理器电路230和用户接口单元250。警告管理系统200可以另外还被配置为包括可选的治疗电路260的治疗系统，治疗电路260用于递送处置疾病的治疗或者缓解医疗状况。
传感器电路210可以包括感测放大器电路，该电路经由一个或多个可植入的、可穿戴的、或以其他方式非固定的与患者相关联的传感器或电极来感测从患者感测到的生理信号。传感器可以被合并到非固定装置(诸如AMD 110)中，或者以其他方式与非固定装置相关联。生理信号的例子可以包括，除了别的之外，从放置在身体表面上的电极感测到的表面心电图(ECG)、从放置在皮肤下面的电极感测到的皮下ECG、从引线系统108上的一个或多个电极感测到的心内电图(EGM)、胸阻抗或心脏阻抗信号、动脉压信号、肺动脉压信号、左心房压信号、RV压信号、LV冠状动脉压信号、冠状动脉血温度信号、血氧饱和度信号、心音信号(诸如由非固定加速计或声学传感器感测)、对于活动的生理响应、睡眠呼吸暂停低通气指数、一个或多个呼吸信号(诸如呼吸速率信号或潮气量信号)、脑钠肽(BNP)、血样板、钠和钾水平、葡萄糖水平、以及其他生物标志物和生化标志物。传感器电路210可以包括对接收的生理信号进行数字化、滤波或执行其他的信号调理操作的一个或多个子电路。
检测器电路220可以耦合到传感器电路210以从感测到的生理信号检测目标医疗事件。在一些例子中，从患者感测到的生理信号可以被存储在存储装置(诸如电子医疗记录(EMR)系统)中。检测器电路220可以被配置为：响应于用户输入或者被特定的事件触发，从存储装置接收生理信号，并且从接收的生理信号检测目标医疗事件。在例子中，目标医疗事件可以包括心律失常发作。检测器电路220可以使用心率、心率统计(诸如心率稳定性或变化性)、房室激活模式(例如，心脏周期内的心房激活和心室激活之间的时序关系)、心脏电信号或机械信号的形态、或血流动力参数来检测心律失常。在例子中，检测器电路220可以被配置为使用心率密度指数(HRDI)来检测心房纤颤(AF)，HRDI表示落在包括心率模式的直方图区间内的心跳的百分比，诸如共同转让的、Mahajan等人于2015年4月2日提交的、标题为“ATRIAL FIBRILLATION DETECTION”的美国临时专利申请第62/142,184号中所公开的那些检测器电路，该申请特此整个地通过引用并入，该申请包括其关于HRDI和至少使用HRDI的AF检测的公开内容。在另一个例子中，检测器电路220可以被配置为使用作为稳定心跳、不稳定心跳或随机心跳的心跳表征来检测AF，诸如共同转让的、Mahajan等人于2015年1月30日提交的、标题为“PHYSIOLOGIC EVENT DETECTION AND DATA STORAGE”的美国临时专利申请第61/109,963号中所公开的那些检测器电路，该申请特此整个地(包括其关于心跳类和至少使用心跳类的AF检测的公开内容)通过引用并入。在另一个例子中，目标医疗事件可以包括恶化的慢性医疗状况，诸如恶化心力衰竭(WHF)。检测器电路220可以通过检测生理信号度量的趋势来检测WHF，所述趋势诸如以下中的一个或多个：除了别的之外，胸阻抗的减小、呼吸速率或被计算为呼吸速率测量与潮气量测量之比的快速浅呼吸指数(RSBI)的增大、心音分量的强度或时序的增大。在一些例子中，检测器电路220可以检测患者触发的事件。这可以包括例如AMD110、手持装置上的按钮或其他致动器部件、或者当患者经历目标医疗事件的开端或前兆的症状时，通过用户接口250。
在一些例子中，除了从患者感测到的生理数据之外，检测器电路220还可以接收上下文数据，诸如一天中的时间、温度或其他环境参数。检测器电路220还可以接收用户输入，诸如患者或护理提供者录入(诸如经由用户接口单元250)的患者医疗信息(例如，对于健康问题的回答)。检测器电路220可以使用感测到的生理信号、可选地连同上下文或环境信息或用户输入数据来检测目标医疗事件。
耦合到检测器电路220和传感器电路210的处理器电路230可以被配置为对检测到的医疗事件产生事件优先级指示符。处理器电路230可以被实现为微处理器电路的一部分，该微处理器电路可以是专用处理器(诸如数字信号处理器、专用集成电路(ASIC)、微处理器)、或用于对包括身体活动信息的信息进行处理的其他类型的处理器。可替代地，微处理器电路可以是可以接收并且执行本文中所描述的功能、方法或技术的指令集的通用处理器。
处理器电路230可以包括电路组，这些电路组包括一个或多个其他电路或子电路，诸如事件分析器电路232、警告优先级排序器电路234和可选的患者识别器电路236。这些电路可以单独地或组合地执行本文中所描述的功能、方法或技术。在例子中，所述电路组的硬件可以被不变地设计为执行特定的操作(例如，硬连线的)。在例子中，所述电路组的硬件可以包括可变地连接的物理组件(例如，执行单元、晶体管、简单的电路等)，所述物理组件包括被物理地修改(例如，不变质量的颗粒的磁性地、电气地可移动的放置等)为对特定操作的指令进行编码的计算机可读介质。在连接物理组件时，硬件组成的基本电性质改变，例如，从绝缘体变为导体，或者反过来。所述指令使得嵌入式硬件(例如，执行单元或加载机构)能够经由可变连接、用硬件创建所述电路组的在操作中时执行特定操作的部分的构件。因此，当所述装置正在操作时，所述计算机可读介质通信地耦合到所述电路组构件的其他组件。在例子中，所述物理组件中的任何一个都可以被用在多于一个的电路组的多于一个的构件中。例如，在操作下，执行单元在一个时间点可以被用在第一电路组的第一电路中，并且在不同的时间被第一电路组中的第二电路或第二电路组中的第三电路重复使用。
事件分析器电路232可以耦合到传感器电路210和检测器电路220。响应于检测器电路220检测到目标医疗事件，事件分析器电路232可以从传感器电路210接收用于检测目标医疗事件的生理数据。事件分析器电路232还可以耦合到存储器电路240，存储器电路240存储并且维护包含关于患者历史医疗警告242的信息的数据库。关于历史医疗警告242的信息可以包括与现有的医疗警告或患者医疗历史中的医疗警告相关联的生理数据。数据库中的生理数据可以是与检测到的医疗事件所关联的生理数据相同的类型。例如，如果检测器电路220使用根据包括来自引线系统108的一个或多个电极的特定的感测矢量感测到的心电图来检测目标心律失常(例如，AF)，则存储的与历史医疗警告242相对应的生理数据还可以包括根据同一感测矢量感测到的心脏电图。
事件分析器电路232可以对照存储的关于历史医疗警告242的信息来评估检测到的医疗事件。在一些例子中，系统200可以包括代替传感器电路210和检测器电路220的接收器电路。该接收器电路可以被配置为接收从患者检测到的医疗事件和与该患者相关联的历史医疗警告的信息。事件分析器电路232可以耦合到接收器电路以对照存储的关于历史医疗警告242的信息来评估检测到的医疗事件。在例子中，响应于检测到目标医疗事件，事件分析器电路232可以将与检测到的医疗事件相关联的生理数据和存储的与历史医疗警告242相关联的生理数据进行比较。在例子中，可以计算与检测到的医疗事件相关联的生理数据和存储的与历史医疗警告相关联的生理数据之间的相似性度量。下面诸如参照图3A-3B来讨论警告评估和相似性计算的例子。
警告优先级排序器电路234可以使用与检测到的医疗事件相关联的生理数据和存储的与历史医疗警告相关联的生理数据之间的相似性度量来对检测到的医疗事件产生事件优先级指示符。警告优先级排序器电路234可以包括比较器电路，该比较器电路将相似性度量与一个或多个阈值或值范围进行比较以将检测到的医疗事件分类为多个预定程度的优先级中的一个，诸如高优先级、中等优先级或低优先级。在例子中，分类可以使得优先级的程度与相似性度量负相关，以使得较低的优先级可以被分配给检测到的与历史警告更相似的医疗事件，较高的优先级可以被分配给检测到的与历史警告不太相似的医疗事件。本发明人已经认识到，检测到的与历史警告不相似的医疗事件可以表示在患者医疗历史中没有见过的医疗状况、或者可能需要立即的医疗关注的历史医疗事件的大幅度变化或进展。将较高的优先级分配给具有前所未有的特性的这样的医疗事件可以警告护理提供者及时地审查检测到的事件、对患者状态进行评估、或者相应地提供迅速的干预或治疗。另外，如下面将讨论的，这样的事件优先级排序可以促进新检测到的医疗事件(可选地连同用户判决和注解)及时地整合到历史医疗警告242的数据库中。
在一些例子中，关于历史医疗警告242的信息可以包括与历史医疗警告相关联的医疗事件的严重性或临床意义的指示符。严重性指示符可以由临床医生提供。在例子中，导致医生干预或住院治疗的历史医疗事件可以被指定为严重的历史医疗警告。警告优先级排序器电路234可以将检测到的医疗事件与严重的历史医疗警告和其他不严重的历史医疗警告(诸如由临床医生注解的警告、或不导致住院治疗或干预的那些警告)进行比较。警告优先级排序器电路234可以将较高的优先级分配给检测到的与严重的历史医疗警告相似的或者与严重的或不严重的历史警告不相似的医疗事件，并且将较低的优先级分配给检测到的与不严重的历史警告相似的医疗事件。具有与患者医疗历史中的严重的医疗事件相似的特性的医疗事件有可能有临床意义。将较高的优先级分配给这样的事件可以确保需要时立即进行医疗关注和干预。在一些例子中，警告优先级排序器电路234可以将最高的优先级分配给检测到的与严重的历史警告相似的医疗事件，接着是检测到的与严重的或不严重的历史警告不相似的医疗事件，并且将最低的优先级分配给检测到的与不严重的历史警告相似的医疗事件。
处理器电路230可以包括可选的耦合到存储器电路240的患者识别器电路236。患者识别器电路236可以被配置为使用存储的关于患者历史医疗警告242的信息来从多个患者识别至少一个多警告患者(PAP)。PAP是在特定的时间段内具有相同类型的大量医疗警告(例如，心房纤颤发作的警告)的患者。本发明人已经认识到，在呈现给患者管理系统的警告通知之中，大多数警告通知可能来自于小百分比的PAP。频繁的警告可以反映患者基本医疗状况。例如，一些PAP可能经历相同类型的医疗状况(诸如室性心律失常爆发、术后(例如，复律)反复的心房纤颤、或医疗状况的压力相关的不稳定性)的频繁复发。频繁的警告也可能是由事件检测和警告报告系统引起的。例如，心律失常检测系统可能重复地生成患者中的心律失常的假肯定检测。在一些患者中，检测系统可以间歇性地检测患者中的基本的维持的医疗状况，导致多个单独的警告，每个警告具有相对较短的持续时间，也被称为破碎的警告。在WHF检测的例子中，破碎警告可以由单个基本WHF事件的重复检测和检测丢失引起，并且当患者对于基本WHF事件的响应波动时，更有可能发生。频繁的警告还可以包括患者触发的事件。如前面所讨论的，当患者经历医疗事件的开端时，警告可以由患者激活，诸如通过按下可植入装置或以其他方式非固定的装置或手持装置上的按钮。已经注意到，一些PAP更易于频繁地激活触发(诸如由于加剧的焦虑)，这导致频繁的大量的警告通知。
如果患者的历史医疗警告242的总计数超过阈值，或者如果历史医疗警告242的频率(其被计算为指定的时间段(例如，一周或一个月)内的历史医疗警告的量)超过阈值，则患者识别器电路236可以将患者指定为PAP。来自PAP的频繁的警告可能是与基本上相似的特性的医疗事件相关联的重复警告、重复的假肯定检测、或频繁的患者触发的事件。照此，在对警告进行优先级排序、诸如用于由护理提供者进行评估和判决时，来自PAP的大量警告的意义可能低于来自非PAP的警告。患者识别器电路236可以将较低的对象优先级分配给识别的PAP，并且将高对象优先级分配给非PAP。
在例子中，系统200可以对来自诊所中的使他们的AMD互连到系统200的多个患者的医疗事件进行监视、评估和优先级排序。这些患者中的每个可以具有一个或多个检测到的医疗事件。警告优先级排序器电路234可以使用检测到的医疗事件和事件分析器电路232提供的历史医疗警告之间的相似性度量、以及患者识别器电路236提供的PAP的识别这二者来对所述多个患者的医疗事件进行优先级排序。在例子中，优先级排序可以包括对象优先级排序和事件优先级排序。对象优先级排序可以包括识别至少一个PAP并且将较低的对象优先级分配给他。在每个患者或每个PAP内，事件优先级排序可以是通过使用检测到的医疗事件和历史医疗警告之间的相似性度量，以使得较低的事件优先级被分配给与历史医疗警告更相似的医疗事件，并且将较高的优先级分配给与历史医疗警告不太相似的医疗事件。
用户接口单元250可以包括输入单元252和输出单元254。在例子中，用户接口单元250的至少一部分可以在外部系统125中实现。输入单元252可以接收用于对检测器电路220进行编程的用户输入，诸如，除了别的之外，用于检测心律失常或WHF事件的参数和阈值。输入单元252可以包括输入装置，诸如键盘、屏上键盘、鼠标、跟踪球、触控板、触摸屏、或其他指点装置或导航装置。输入单元252可以经由输入装置接收用于对处理器电路230进行编程的用户输入，诸如用于计算检测到的医疗事件和历史医疗警告之间的相似性度量、识别PAP以及产生优先级指示符的参数和阈值。在一些例子中，经由输入单元252和输出单元254，系统用户可以在检测到的医疗事件的呈现上交互式地作注解或作标记，诸如通过判决检测到的心律失常发作(例如，用说明性注释(诸如心律失常类型)做注解、或者将心律失常发作标记为真肯定或假肯定检测)。可以按心律失常发作的优先级指示符的降序来判决多个检测到的医疗事件。存储器电路240可以被配置为通过将检测到的医疗事件和相关联的生理数据、可选地连同注解、判决或其他用户反馈整合到存储的历史医疗警告中来更新数据库。
输出单元254可以包括被配置为调整检测到的医疗事件的优先级并且使用调整的优先级来安排检测到的医疗事件的人类可感知的通知的电路系统。优先级的调整可以包括根据检测到的医疗事件的事件优先级指示符来重新组织或整理它们。在例子中，从患者检测到的多个医疗事件每个可以具有它们的相应的优先级指示符。输出单元254可以按特定的次序(诸如调整的优先级的降序)来安排所述多个医疗事件的呈现。在一些例子中，优先级的调整和呈现的安排可以包括基于关于对象优先级的信息来重新组织或整理患者。例如，可以根据对象优先级来对从多个患者检测到的医疗事件进行优先级排序，以使得PAP一般可以具有比非PAP低的优先级。输出单元254可以在呈现与PAP相关联的医疗事件之前安排与非PAP相关联的医疗事件的呈现。在一些例子中，可以根据对象优先级和事件优先级这二者来对从多个患者检测到的医疗事件进行优先级排序。在每个患者(例如，PAP)内，检测到的与同一患者的历史医疗警告更相似的医疗事件被分配比检测到的与历史医疗警告不太相似的医疗事件低的事件优先级，并且在检测到的与历史医疗警告不太相似的医疗事件之后被呈现给护理提供者。
输出单元254可以包括显示器，该显示器用于显示，除了别的之外，与检测到的医疗事件相关联的患者生理数据、中间测量或计算(诸如信号特性、相似性度量、警告优先级指示符)、或根据事件分析器电路232被视为与检测到的医疗事件相似的一个或多个历史医疗警告。在一些例子中，输出单元254可以显示检测到的医疗事件、连同它们的相应的优先级指示符和PAP或非PAP标识符。非PAP或高优先级医疗事件可以被颜色编码、突出显示、或者以其他方式表示在显示器上以与PAP或低优先级的检测到的医疗事件区分开。输出单元254可以包括用于打印检测信息的硬副本的打印机。所述信息可以以表格、图表、示图、或任何其他类型的文本格式、制表格式或图形呈现格式呈现。输出信息的呈现可以包括音频或其他媒体格式。在例子中，输出单元254可以产生警告、警报、紧急呼叫或其他形式的警示以用信号通知系统用户检测到的医疗事件。
可选的治疗电路260可以被配置为响应于检测到医疗事件将治疗递送到患者。治疗的例子可以包括递送到心脏、神经组织、其他目标组织的电刺激治疗、复律治疗、除颤治疗、或包括将药物递送到组织或器官的药物递送。在一些例子中，治疗电路260可以修改现有的治疗，诸如调整刺激参数或药物剂量。
图3A-3B概括性地例示说明事件分析器电路300A和300B的框图，事件分析器电路300A和300B每个均被配置为确定检测到的医疗事件和历史医疗警告242之间的相似性度量。事件分析器电路300A和300B每个均可以是警告管理系统200的事件分析器电路232的实施例。
如图3A所示，事件分析器电路300A可以包括信号特征提取器310、相似性计算器320和融合电路330。信号特征提取器310可以从传感器电路210感测到的生理数据Y提取信号特性。信号特征提取器310可以另外还从与历史医疗警告242相关联的生理数据提取信号特性，历史医疗警告242用{X1,X2,...,XN}表示，其中N指示历史警告的数量，Xi表示存储的与第i历史警告相对应的信息。
信号特征提取器310可以使用提取的信号特性来构造特征集合，该特征集合用Y＝{Y(1),Y(2),...,Y(M)}表示，其中M指示信号特性的数量，Y(j)表示第j信号特性的测量。信号特性可以从多个数据源(诸如来自多个传感器的信号)产生。可替代地或另外地，信号特性可以表示来自同一传感器信号的不同的统计测量或形态测量。信号特征提取器310可以类似地从每个Xi(对于i＝1,2,…,N)提取对应的特征集合，该特征集合用Xi＝[Xi(1),Xi(2),…,Xi(M)]表示，其中Xi(j)表示历史警告Xi的第j信号特性的测量。在例子中，生理数据Y和存储的历史生理数据Xi可以具有不同的特征维度(例如，Y包括M个信号特性或特征，Xi包括K个信号特性并且K≠M)，Y和Xi包括相同类型的至少一个信号特性。
在例子中，检测器电路220使用多个传感器来检测目标医疗事件，诸如恶化心力衰竭(WHF)事件，所述多个传感器例如，除了别的之外，胸阻抗传感器、心音传感器、呼吸传感器、心脏电活动传感器或身体活动传感器。检测到的医疗事件的特征集合Y＝{Y(1),Y(2),...,Y(M)}包括从不同传感器或者从同一传感器提取的信号特性。类似地，第i历史WHF事件(在N个历史警告之中)的特征集合Xi＝[Xi(1),Xi(2),…,Xi(M)]可以包括与Y中的M个信号特性相对应的信号特性。举例来说，如果Y(j)表示胸阻抗(Z)趋势测量，Y(k)表示与检测到的医疗事件相对应的第三心音(S3)强度趋势测量，则Xi(j)表示Z趋势测量，Xi(k)表示与第i历史WHF事件相对应的S3强度趋势测量。
相似性计算器320可以计算检测到的医疗事件和历史医疗警告{X1,X2,...,XN}中的每个之间的相似性度量。相似性度量可以包括从与检测到的医疗事件相关联的生理数据提取的信号特性和从与第i警告相关联的生理数据提取的信号特性之间的距离测度，该距离测度用d(Y,Xi)表示。当Y和Xi是多维特征集合(其中Y＝{Y(1),Y(2),...,Y(M)}，Xi＝[Xi(1),Xi(2),…,Xi(M)])时，可以在多维特征空间中计算d(Y,Xi)。所述距离的例子可以包括，除了别的之外，Euclidean距离、Mahalanobis距离、相关系数、或L1、L2或无限范数。
在一些例子中，相似性度量和事件优先级排序可以进一步通过使用用于检测目标医疗事件的一个或多个生理信号的生理数据的质量，诸如信噪比(SNR)。在相似性度量是Y和Xi之间的Euclidean距离d(Y,Xi)的例子中，单个的信号特性的平方差，诸如(Y(j)-Xi(j))2，每个均可以用与该信号特性相关联的相应的SNR来加权，也就是说：
其中权重因子{αj}可以与从其提取信号特性Y(j)的生理信号的SNR成比例。具有较高的SNR的传感器信号对于确定相似性度量，可能比具有较低的SNR的传感器信号更占主导地位。例如，检测器电路220使用多个传感器(包括胸阻抗信号和心音信号)来检测目标医疗事件。用多维特征矢量表示的与检测到的医疗事件相对应的生理数据Y＝{Y(1),Y(2),...,Y(M)}包括表示胸阻抗趋势测量的Y(j)和表示S3强度趋势测量的Y(k)。如果阻抗信号具有比心音信号高的SNR，则在计算Y和Xi之间的相似性度量时，比S3强度趋势测量大的权重可以被分配给阻抗趋势测量。在一些例子中，可以使用用于检测目标医疗事件的生理信号或信号特征的预测功率或历史性能来确定权重因子{αj}。在一些其他的例子中，权重因子{αj}可以是用户可编程的。
融合电路330可以使用因此而产生的N个相似性度量(诸如距离测度{d(Y,X1),d(Y,X2)},…,d(Y,XN))来计算表示检测到的医疗事件和存储的历史警告之间的相似性的合成相似性测度。合成相似性测度可以被计算为距离测度的加权组合，也就是说：
在例子中，可以根据历史医疗警告与检测到的医疗事件的时间接近度来确定权重因子{wi}。最近的历史警告(诸如Xi(在时间上邻近检测到的医疗事件))可以对应于比更远的历史警告(诸如Xj(在时间上远离检测到的医疗事件))大的权重因子wi。在一些例子中，可以仅使用在指定的时间段期间(诸如在检测到的医疗事件之前的一周、一个月或一年内)发生的历史医疗警告的一部分来计算合成相似性测度D。警告优先级排序器电路234可以使用合成相似性测度D来对检测到的医疗事件进行优先级排序。
图3B例示说明事件分析器电路300B，事件分析器电路300B可以包括信号特征提取器310、相似性计算器320和相应的历史警告产生器340。信号特征提取器310可以从与检测到的医疗事件相关联的生理数据提取信号特性Y，并且从与N个存储的历史医疗警告相关联的生理数据提取信号特性{X1,X2,...,XN}。耦合到信号特征提取器310的代表性历史警告产生器340可以从历史信号特性{X1,X2,...,XN}产生代表性信号特性rX。在例子中，rX可以被计算为N个警告{X1,X2,...,XN}的信号特性的中心趋势。在另一个例子中，rX可以被计算为N个警告{X1,X2,...,XN}的选定部分(诸如在检测到的医疗事件之前的指定的时间段内发生的那些警告)的信号特性的中心趋势。中心趋势的例子可以包括从存储的生理数据{X1,X2,...,XN}的统计分布获取的均值、中值、模式或测度。在例子中，代表性历史信号特性rX是存储的生理数据{X1,X2,...,XN}的质心。质心测度表示最常见的历史医疗警告的信号特性。当用多维特征集合表示历史医疗警告Xi时，事件分析器电路232可以计算历史警告{X1,X2,...,XN}上的沿着每个特征维度的质心。因此而产生的代表性历史信号特性rX可以表示多维特征空间中的{X1,X2,...,XN}的质心。
相似性计算器320可以计算生理数据Y的信号特性和代表性历史信号特性rX之间的相似性度量，也就是说，D＝d(rX,Y)。警告优先级排序器电路234可以使用合成相似性测度D来对检测到的医疗事件进行优先级排序。
图4概况性地例示说明警告管理系统400的框图，警告管理系统400被配置为使用历史医疗警告的聚类来对医疗事件的检测进行优先级排序。警告管理系统400，警告管理系统200的实施例，可以包括处理器电路430。处理器电路430可以包括事件分析器电路432和警告优先级排序器434。事件分析器电路432，事件分析器电路232的实施例，可以从传感器电路210接收用于检测目标医疗事件的生理数据，并且从存储器电路240接收关于患者历史医疗警告的信息。
存储的关于历史医疗警告信息可以包括患者医疗历史中的历史警告聚类244。同一聚类内的警告可以具有相似的信号特性，以使得与警告聚类内的任何两个医疗警告相关联的信号特征矢量之间的距离降至阈值以下。例如，如果d(Xi,Xj)<T，则Xi和Xj属于同一警告聚类，其中T表示阈值。
可以使用利用警告之间的距离测度的无监督学习算法来将历史医疗警告聚到一个或多个警告聚类中。在例子中，聚类算法可以包括使目标函数(诸如与单个的警告相关联的生理数据和聚类中心之间的总平方距离)最小化的K均值聚类。每个聚类的聚类中心表示该聚类内的警告的质心。在另一个例子中，聚类算法可以包括使目标函数(诸如与单个的警告相关联的生理数据和聚类中心之间的总加权平方距离)最小化的模糊C均值聚类，其中权重表示特定警告在聚类内的成员资格的程度。通过其中成员资格和聚类中心更新的目标函数的迭代优化来执行医疗警告的模糊分割。聚类算法的其他例子可以包括，除了别的之外，使用通过使用相似性度量合并警告的、聚类的迭代更新的分层聚类、或基于高斯或其他模型的聚类算法的混合。
除了无监督聚类之外或者代替无监督聚类，可以使用监督学习算法(诸如根据用户指定的准则或聚类特性的聚类)来聚集历史医疗警告。在例子中，可以根据一个信号特性或信号特性的子集(诸如生理参数的一个或多个值范围)来形成警告聚类。例如，警告聚类可以包括由心率范围定义的历史心律失常聚类，诸如每分钟100-120次心跳(bpm)、120-150bpm、150-180bpm、180-220bpm等的聚类。可以使用其他参数的范围(诸如，除了别的之外，心率稳定性范围、信号振幅或强度范围(诸如心电图或生理传感器测量的强度)、房室时序范围、心律失常持续时间范围、身体活动强度范围或持续时间范围)来定义历史心律失常聚类。用于定义聚类的生理参数可以是特定于特定的心律失常类型的。例如，在检测诸如心房纤颤的心房快速型心律失常时，聚类可以被定义为以下中的一个或多个：除了别的之外，心率变化性范围、指定的时间段内的稳定心跳对不稳定心跳的相对计数(例如，比率)的范围、心率密度指数(HRDI)(其表示落在包括心率的模式的直方图区间内的心跳的百分比)的范围、Wenkebach得分(其指示异常的房室传导的频率)的范围、或心脏形态统计的范围。
聚类可以被定义为一个或多个用户指定的事件类型。在例子中，可以根据一个或多个指定的心律失常类型(诸如，除了别的之外，心动过缓、室性心动过速、心室纤颤、房性心动过速、心房纤颤、心房扑动、室上性心动过速、电暂停)来聚集历史医疗警告。
在一些例子中，存储的历史医疗警告中的至少一些可能已经被护理提供者审查、评定或作注解。例如，与心律失常发作相关联的历史医疗警告可以被判决为特定的心律失常类型，或者被判决为以下中的一个：真肯定(TP)检测、假肯定(FP)检测、真否定(TN)检测或假否定(FN)检测。可以根据判决(诸如TP聚类、FP聚类、TN聚类或FN聚类)来聚集存储的历史医疗警告。
每个聚类可以具有具有代表性历史信号特性的聚类中心。可以在聚类处理期间迭代地确定和更新聚类中心。聚类中心可以表示聚类内的成员警告的质心、或聚类的高斯或其他统计模型的均值特征矢量。举例来说，而非限制，可以将历史医疗警告聚到具有用{C1,C2,...,CK}表示的聚类中心的K个聚类中。每个聚类中心可以用诸如Ci＝[Ci(1),Ci(2),…,Ci(M)]的多维特征矢量来表示，其中M指示信号特性的总数。事件分析器电路432可以计算与检测到的医疗事件相关联的特征矢量Y＝{Y(1),Y(2),...,Y(M)}和聚类中心Ci(对于i＝1,2,…,K)中的每个之间的相似性度量。相似性度量可以被计算为多维特征空间中的距离测度，该距离测度用d(Y,Ci)表示。
警告优先级排序器434(其可以是警告优先级排序器234的实施例)可以使用相似性度量{d(Y,C1),d(Y,C2),…,d(Y,CK)}来对检测到的医疗事件产生事件优先级指示符。在例子中，警告优先级排序器434可以耦合到存储器电路240以接收聚类优先级246。聚类优先级246可以是指示一个聚类较于另一个聚类的相对意义的预定的或用户指定的量。警告优先级排序器434可以进一步使用聚类优先级246来对检测到的医疗事件产生事件优先级指示符。例如，如果C1是聚类#1的中心，C2是聚类#2的中心，并且聚类优先级246提供聚类#1具有比聚类#2高的聚类优先级，那么如果d(Y,C1)<d(Y,C2)，则较高的优先级被分配给Y，因为Y与具有较高的指定的优先级的历史警告(即，聚类#1)相似。
在例子中，历史医疗警告被聚集TP聚类(其具有聚类中心CTP)和FP(其具有聚类中心CFP)中的一个，比FP聚类高的优先级可以被分配给TP聚类，至少是因为TP聚类表示与目标医疗事件(诸如心律失常或WHF)的真实发生相关联的警告，而FP聚类表示与目标医疗事件的不发生相关联的错误警告。如果检测到的医疗事件Y与TP聚类的相似性高于与FP聚类的相似性(例如，d(Y,CTP)比d(Y,CFP)短特定裕量)，则警告优先级排序器434可以将更高的优先级分配给检测到的医疗事件Y，如果检测到的医疗事件Y与FP聚类的相似性更高(例如，d(Y,CTP)比d(Y,CFP)大特定裕量)，则警告优先级排序器434可以将更低的优先级分配给Y。这可以确保检测到的更有可能是真正的心律失常发作的医疗事件比其他的检测到的更有可能是FP检测的医疗事件接收到护理提供者的立即的审查。
检测到的医疗事件一旦被护理提供者审查和判决，就可以被整合到存储器电路240中的数据库中，并且变为历史医疗警告的一部分。判决、注解或其他的用户提供的反馈也可以与检测到的医疗事件相关联，并且被整合到数据库中。在例子中，使用判决，检测到的医疗事件可以被分类到现有聚类中的一个中，诸如TP或FP聚类、特定的医疗事件类型聚类(例如，特定的心律失常聚类)、或信号特性值范围聚类。可替代地，如果检测到的医疗事件与现有聚类中的任何一个都不相似，诸如当检测到的医疗事件的多维特征集合和现有聚类的每个聚类中心之间的距离测度超过阈值时，可以形成新的聚类。
图5概况性地例示说明用于管理机器产生的医疗警告的方法500的例子。方法500可以在非固定医疗装置(诸如可植入的或可穿戴的医疗装置)中、或者在远程患者管理系统中实现并且被执行。在例子中，方法500可以在AMD110、外部系统125中的一个或多个装置、或警告管理系统200或400中实现并且被它们执行。
方法500从510开始，在510，可以接收与在患者中检测到的医疗事件相关联的生理数据。所述生理数据可以包括一个或多个生理信号，诸如传感器电路210感测到的生理信号。生理信号的例子可以包括，除了别的之外，心脏电信号(例如心电图(ECG)或心内电图(EGM))、胸阻抗或心脏阻抗信号、动脉压信号、肺动脉压信号、左心房压信号、RV压信号、LV冠状动脉压信号、心音或心内膜加速度信号、对于活动的生理响应、睡眠呼吸暂停低通气指数、一个或多个呼吸信号(诸如呼吸速率信号或潮气量信号)。感测到的生理信号可以被预处理，包括信号放大、数字化、滤波或其他信号调理操作中的一个或多个。在一些例子中，可以从感测到的生理信号检测信号度量，诸如时序参数、或统计或形态参数。在510接收的生理数据可以另外还包括上下文数据，诸如一天中的时间、温度、环境参数或患者医疗记录信息。
在510接收的生理数据可以与诸如心律失常发作、慢性医疗状况恶化(诸如恶化心力衰竭(WHF))的医疗事件相关联。可以从一个或多个生理信号检测医疗事件，诸如通过使用检测器电路220来检测。检测到的医疗事件可以另外地或可替代地包括患者触发的事件，诸如患者经历目标医疗事件。
在520，可以接收关于患者历史医疗警告的信息。这样的信息可以包括与患者医疗历史中的医疗警告相关联的生理数据的数据库。存储的生理数据可以是与目标医疗事件所关联的生理数据相同的类型。例如，如果医疗事件是从从包括阳极和阴极的特定的感测矢量感测到的心电图检测到的心律失常发作，则与历史医疗警告相关联的生理数据可以包括根据同一感测矢量感测的心电图。
在530，可以将检测到的医疗事件与患者历史医疗警告进行比较。可以计算与检测到的医疗事件相关联的生理数据和存储的与历史医疗警告相关联的生理数据之间的相似性度量。相似性度量可以包括距离测度，诸如，除了别的之外，Euclidean距离、Mahalanobis距离、相关系数、或L1、L2或无限范数。
在例子中，可以从与检测到的医疗事件相关联的生理数据提取信号特性。检测到的医疗事件因此可以用多维特征矢量Y＝{Y(1),Y(2),...,Y(M)}来表示。类似地，可以从与历史医疗警告相关联的生理数据提取信号特性。例如，在{X1,X2,...,XN}所表示的N个历史医疗警告(其中Xi表示存储的与第i历史警告相对应的信息)之中，每个历史医疗警告可以用对应的多维特征矢量(诸如Xi＝[Xi(1),Xi(2),…,Xi(M)])来表示。可以计算与检测到的医疗事件相关联的特征矢量和历史医疗警告中的每个的特征矢量之间的相似性度量。在例子中，相似性度量可以包括多维特征空间中的距离d(Y,Xi)。然后可以使用因此而产生的相似性度量来计算合成相似性测度，诸如N个距离测度{d(Y,X1),d(Y,X2)},…,d(Y,XN)。可以使用事件分析器电路300A来计算合成相似性测度。在例子中，合成相似性测度可以被计算为距离测度{d(Y,X1),d(Y,X2)},…,d(Y,XN)的加权组合。如前面参照图3A所讨论的，可以根据与检测到的医疗事件的时间接近度来确定权重因子。
在540，可以对检测到的医疗事件产生事件优先级指示符。可以将相似性度量与一个或多个阈值或值范围进行比较，并且可以将检测到的医疗事件分类为多个预定程度的优先级中的一个，诸如高优先级、中等优先级或低优先级。优先级的程度可以与相似性度量负相关，以使得较低的优先级可以被分配给检测到的与历史警告相似的医疗事件，较高的优先级可以被分配给检测到的与历史警告不相似的医疗时间。检测到的与历史警告不相似的医疗事件可以指示在患者医疗历史中没有见过的新的医疗状况、或者历史医疗事件的变化或进展。这样的医疗事件可能需要护理提供者立即关注。
在一些例子中，在520接收的关于历史医疗警告的信息可以包括与历史医疗警告相关联的医疗事件的严重性或临床意义的指示符。严重性指示符可以由临床医生提供。在例子中，导致医生干预或住院治疗的历史医疗事件可以被指定为严重的医疗警告。在530，可以将检测到的医疗事件与严重的历史医疗警告和其他的不严重的历史医疗警告进行比较以计算检测到的医疗事件和历史严重医疗警告之间的相似性度量、以及检测到的医疗事件和历史不严重医疗警告之间的相似性度量。在540，如果检测到的医疗事件与严重的历史医疗警告相似，或者如果它与严重的或不严重的历史警告不相似，则较高的优先级可以被分配给它。如果检测到的医疗事件与不严重的历史警告相似，则较低的优先级可以被分配。具有与患者医疗历史中的严重的医疗事件相似的特性的医疗事件有可能具有临床意义。分配给这样的事件的较高的优先级可以确保在需要时立即受到医疗关注和干预。在一些例子中，在540，最高的优先级可以被分配给检测到的与严重的历史警告相似的医疗事件，接着是检测到的与严重的或不严重的历史警告不相似的医疗事件，并且最低的优先级可以被分配给与不严重的历史警告相似的医疗事件。
在550，可以安排检测到的医疗事件呈现给用户或处理，诸如经由警告管理系统200的输出单元254。可以使用事件优先级指示符来调整检测到的医疗事件的优先级，诸如用于呈现给用户或处理。在例子中，从患者检测到的多个医疗事件每个均可以具有它们的相应的优先级指示符。呈现的安排可以包括呈现医疗事件的时序、或使用所述多个医疗事件的相应的事件优先级来呈现它们的次序。在例子中，可以根据事件优先级指示符的降序来整理从特定患者检测到的医疗事件。
按照优先级排序的医疗事件然后可以被用在处理552、554或556中的一个或多个中。在552，可以将检测到的医疗事件输出给用户，诸如经由如图2所示的输出单元254。信息可以显示在显示器上，所述信息包括，除了别的之外，与检测到的医疗事件相关联的患者生理数据、中间测量或计算(诸如信号特性、相似性度量、警告优先级指示符)、或被视为与检测到的医疗事件相似的一个或多个历史医疗警告。另外地或可替代地，可以产生检测信息的硬拷贝。系统用户(诸如护理提供者)可以在检测到的医疗事件上交互式地作注解、作标记或者进行评论，诸如经由输入单元252。在例子中，系统用户可以按根据心律失常发作的优先级指示符的次序来判决检测到的心律失常发作。检测到的医疗事件和相关联的生理数据、可选地连同注解、判决和其他用户反馈可以被整合到历史医疗警告的数据库中。
在554，可以产生推荐，并且将该推荐提供给用户。推荐可以包括将被执行的进一步的诊断试验或对于施用者的治疗中的一个或多个。推荐还可以包括系统编程推荐，诸如一个或多个参数的调整，诸如可以用于改进检测目标医疗事件的敏感度或特异性的检测参数。
方法500可以包括可选的步骤556，步骤556响应于检测到医疗事件，将治疗递送给患者，诸如经由如图2所示的可选的治疗电路260。治疗的例子可以包括递送到心脏、神经组织、其他目标组织的电刺激治疗、复律治疗、除颤治疗、或包括将药物递送到组织或器官的药物递送。在一些例子中，可以对现有的治疗进行修改，诸如通过调整刺激参数或药物剂量。
图6概括性地例示说明用于对装置检测到的医疗事件进行优先级排序以用于呈现给用户或处理的方法600的例子。方法600可以是方法500的至少一部分的实施例，包括步骤520至540中的一些或全部。在例子中，方法600可以在图2中的警告管理系统200或图4中的警告管理系统400中实现并且被它们执行。
方法600包括在520接收患者历史医疗警告的信息。如参照方法500所讨论的，这样的信息可以包括与患者医疗历史中的医疗警告相关联的生理数据的数据库。可以以一种或多种方式对患者历史医疗警告进行处理以生成用于对检测到的医疗事件进行优先级排序的统计。在622，可以从与N个历史医疗警告相对应的多个历史信号特性{X1,X2,...,XN}产生代表性历史信号特性rX，诸如通过使用事件分析器电路300B。代表性历史信号特性rX可以被计算为存储的生理数据{X1,X2,...,XN}的信号特性的中心趋势。rX可以可替代地被计算为{X1,X2,...,XN}的选定部分(诸如与指定的时间段期间发生的警告相对应的那些)的信号特性的中心趋势。在例子中，rX可以是存储的生理数据{X1,X2,...,XN}的质心，该质心表示最常见的历史医疗警告的信号特性。
患者历史医疗警告的信息可以另外地或可替代地在624被处理，在624，可以形成一个或多个警告聚类。可以使用利用警告之间的距离测度的无监督学习算法来将历史医疗警告或历史医疗警告的子集聚到一个或多个警告聚类中。无监督聚类算法的例子可以包括，除了别的之外，K均值、模糊C均值、分层聚类、或基于模型的聚类(诸如高思的混合)。可以另外地或可替代地使用监督学习算法(诸如根据用户指定的准则或聚类特性)来聚集历史医疗警告或其子集。在例子中，可以根据信号特性(诸如生理参数的一个或多个值范围)来形成聚类。在另一个例子中，聚类可以被定义为一个或多个用户指定的事件类型，诸如一个或多个指定的心律失常类型。在又一个例子中，存储的历史医疗警告中的至少一些可能已经被护理专业人员审查、评定或作注解。可以根据判决(诸如，除了别的之外，真肯定(TP)聚类或假肯定(FP)聚类)来聚集存储的历史医疗警告。
每个聚类可以具有代表性历史信号特性的聚类中心。每个聚类中心可以用多维特征矢量来表示。可以在聚类处理中迭代地更新和确定聚类中心。聚类中心可以表示聚类内的成员警告的质心、或聚类的高斯或其他统计模型的均值特征矢量。
在630，可以计算检测到的医疗事件和患者历史医疗警告之间的相似性度量。在例子中，相似性度量可以被计算为多维特征空间中的、与检测到的医疗事件相关联的信号特性Y和在622产生的代表性历史信号特性rX之间的距离，也就是说，D＝d(rX,Y)。可以可替代地计算检测到的医疗事件和一个或多个警告聚类之间的相似性。在例子中，可以计算与检测到的医疗事件相关联的信号特性Y和K个聚类中心Ci＝[Ci(1),Ci(2),…,Ci(M)](对于i＝1,2,…,K)中的每个之间的距离，得到与K个聚类相对应的K个相似性度量{d(Y,C1),d(Y,C2),…,d(Y,CK)}。距离d(Y,Ci)可以被计算为多维特征空间中的Euclidean距离、Mahalanobis距离、相关系数、或L1、L2或无限范数。
在640，可以产生对于检测到的医疗事件的事件优先级指示符。在例子中，可以将合成相似性测度D与一个或多个阈值或值范围进行比较，并且将合成相似性测度D分类为多个优先级水平。在另一个例子中，使用K个相似性度量{d(Y,C1),d(Y,C2),…,d(Y,CK)}和聚类优先级来对检测到的医疗事件进行优先级排序。聚类优先级可以是指示一个聚类较于另一个聚类的相对意义的预定的或用户指定的量。例如，较高的优先级可以被分配给真肯定(TP)聚类，TP聚类包括判决的表示真的事件检测的历史警告，较低的优先级可以被分配给假肯定(FP)聚类，FP聚类包括判决的表示假的事件检测的历史警告。如果检测到的医疗事件与TP聚类相似，则高优先级可以被指定。否则，如果检测到的医疗事件与FP聚类更相似，则低优先级可以被指定。然后在550可以安排按优先级排序的医疗事件以用于呈现给用户或处理。
检测到的医疗事件一旦被护理提供者审查和判决，就可以被整合到警告数据库中，诸如被存储在存储器电路240中并被维护，并且变为历史医疗警告的一部分。可以重新聚集数据库(包括检测到的医疗事件)中的更新的医疗警告以形成新的一组警告聚类，每个警告聚类包括更新的警告成员。在数据库中维护多个警告聚类的例子中，检测到的医疗事件可以被分配给现有的警告聚类中的一个，诸如TP或FP聚类、特定医疗事件类型聚类(例如，特定心律失常聚类)、或信号特性值范围聚类。可替代地，如果检测到的医疗事件与现有聚类中的任何一个都不相似，则可以形成新的聚类。
在520接收的患者历史医疗警告的信息可以另外还被用于在626识别一个或多个多警告患者，诸如通过使用患者识别器电路236。PAP是在短暂的时间段内具有相同类型的大量医疗警告(例如，心房纤颤发作的警告)的患者。大多数警告通知可能来自于小百分比的PAP。来自PAP的频繁的警告可能是与基本上相似的特性的医疗事件相对应的重复的警告、重复的假肯定检测、或频繁的患者触发的事件。照此，在对警告进行优先级排序、诸如用于供护理提供者评估和判决时，来自PAP的大量警告的意义可能没有来自非PAP的警告的意义大。如果与患者相关联的历史医疗警告的总计数超过阈值，或者如果指定的时间段内的历史医疗警告的频率超过阈值，则在626，可以识别PAP。
PAP的识别可以在640被用于对医疗事件进行优先级排序。在例子中，可以通过包括对象优先级排序和事件优先级排序的处理来对从多个患者检测到的医疗事件进行优先级排序。对象优先级排序可以使用被指定具有比非PAP低的对象优先级的PAP的识别。在每个患者内，事件优先级排序可以使用检测到的医疗事件和同一患者的历史医疗警告之间的相似性度量。较低的事件优先级被分配给检测到的与历史医疗警告更相似的医疗事件，并且如果检测到的医疗事件与历史医疗警告不相似，则较高的事件优先级被分配。550处的检测到的医疗事件的呈现的安排可以根据对象优先级排序和事件优先级排序这二者来确定向系统用户或处理呈现来自多个患者的检测到的医疗事件的时序或次序。在例子中，PAP在非PAP之后呈现，并且在每个患者内，高优先级事件在低优先级事件之前呈现。
图7概括性地例示说明本文中所讨论的技术(例如，方法)中的任何一个或多个可以在其上执行的示例机器700的框图。该描述的部分可以适用于LCP装置、AMD或外部编程器的各种部分的计算框架。
在替代实施例中，机器700可以作为独立的装置进行操作，或者可以连接(例如，联网)到其他机器。在联网部署中，机器700可以以服务器机器、客户端机器的身份进行操作，或者以这二者的身份在服务器-客户端网络环境中进行操作。在例子中，机器700可以充当对等(P2P)(或其他分布式)网络环境中的对等机器。机器700可以是个人计算机(PC)、平板PC、机顶盒(STB)、个人数字助理(PDA)、移动电话、web电器、网络路由器、交换机或桥接器、或能够执行指定该机器将采取的动作的(顺序的或其他的)指令的任何机器。此外，虽然只例示说明了单个机器，但是术语“机器”还应被看作包括单个地或联合地执行本文中所讨论的方法中的任何一个或多个的一个指令集(或多个指令集)的机器的任何集合，诸如云计算、软件即服务(SaaS)、其他计算机集群配置。
如本文中所描述的例子可以包括逻辑或若干个组件或机制，或者可以通过逻辑或若干个组件或机制来进行操作。电路组是在包括硬件(例如，简单的电路、门、逻辑等)的有形实体中实现的电路的集合。电路组构件资格随着时间的过去可以是灵活的，并且具有底层硬件可变性。电路组包括在操作时可以单独地或组合地执行指定的操作的构件。在例子中，电路组的硬件可以被不变地设计为执行特定操作(例如，硬连线的)。在例子中，电路组的硬件可以包括可变地连接的物理组件(例如，执行单元、晶体管、简单的电路等)，这些物理组件包括被物理地修改(例如，不变质量的粒子的磁性地、电地、可移动的放置、等等)以对特定操作的指令进行编码的计算机可读介质。在连接物理组件时，硬件组成部分的基础的电性质被改变，例如，从绝缘体变为导体，或者反过来。所述指令使得嵌入式硬件(例如，执行单元或加载机构)能够经由可变连接来用硬件创建电路组的在操作中时执行特定操作的部分的构件。因此，当所述装置正在操作时，所述计算机可读介质通信地耦合到电路组构件的其他组件。在例子中，所述物理组件中的任何一个都可以被用于多于一个电路组的多于一个构件中。例如，在操作下，执行单元在一个时间点可以被用于第一电路组的第一电路中，并且在不同的时间被第一电路组中的第二电路或第二电路组中的第三电路重复使用。
机器(例如，计算机系统)700可以包括硬件处理器702(例如，中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、硬件处理器核、或它们的任何组合)、主存储器704和静态存储器706，其中一些或全部可以经由中间链路(例如，总线)708互相通信。机器700可以进一步包括显示单元710(例如，光栅显示器、矢量显示器、全息显示器等)、字母数字输入装置712(例如，键盘)和用户界面(UI)导航装置714(例如，鼠标)。在例子中，显示单元710、输入装置712和UI导航装置714可以是触摸屏显示器。机器700可以另外还包括存储装置(例如，驱动单元)716、信号产生装置718(例如，扬声器)、网络接口装置720和一个或多个传感器721，诸如全球定位系统(GPS)传感器、罗盘、加速计或其他传感器。机器700可以包括输出控制器728，诸如进行通信或控制一个或多个外围装置(例如，打印机、卡读取器等)的串行连接(例如，通用串行总线(USB))、并行连接、或其他有线或无线(例如，红外(IR)、近场通信(NFC)等)连接。
存储装置716可以包括机器可读介质722，在该介质上，存储实施本文中所描述的技术或功能中的任何一个或多个或者被本文中所描述的技术或功能中的任何一个或多个利用的数据结构或指令724的一个或多个集合。指令724也可以完全地或至少部分地驻留在主存储器704内、静态存储器706内、或者在机器700执行指令724期间驻留在硬件处理器702内。在例子中，硬件处理器702、主存储器704、静态存储器706或存储装置716中的一个或它们的任何组合可以构成机器可读介质。
虽然机器可读介质722被例示为单个介质，但是术语“机器可读介质”可以包括被配置为存储所述一个或多个指令724的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库、和/或相关联的高速缓存和服务器)。
术语“机器可读介质”可以包括如下的任何介质，该介质能够存储、编码或承载供机器700执行并且使机器700执行本公开的技术中的任何一个或多个的指令，或者能够存储、编码或承载这样的指令所用的或者与这样的指令相关联的数据结构。非限制性机器可读介质例子可以包括固态存储器、光学介质和磁性介质。在例子中，大容量机器可读介质包括具有质量不变(例如，静止)的多个颗粒的机器可读介质。因此，大容量机器可读介质不是暂时性传播信号。大容量机器可读介质的特定例子可以包括：非易失性存储器，诸如半导体存储器装置(例如，电可编程只读存储器(EPROM)、电可擦可编程只读存储器(EEPROM)和闪存装置)；磁盘，诸如内部硬盘和可移动盘；磁光盘；以及CD-ROM盘和DVD-ROM盘。
指令724可以经由网络接口装置720、通过使用传输介质来在通信网络726上被进一步发送或接收，网络接口装置720利用若干个传送协议(例如，帧中继、互联网协议(IP)、传输控制协议(TCP)、用户数据报协议(UDP)、超文本传送协议(HTTP)等)中的任何一个或多个。除了别的之外，示例通信网络可以包括局域网(LAN)、广域网(WAN)、分组数据网络(例如，互联网)、移动电话网络(例如，蜂窝网)、普通旧式电话(POTS)网络、以及无线数据网络(例如，被称为的电气与电子工程师协会(IEEE)802.11族标准、被称为/>的IEEE 802.16族标准)、IEEE 802.15.4族标准、对等(P2P)网络。在例子中，网络接口装置720可以包括一个或多个物理插座(例如，以太网插座、同轴插座或电话插座)或连接到通信网络726的一个或多个天线。在例子中，网络接口装置720可以包括使用单输入多输出(SIMO)、多输入多输出(MIMO)或多输入单输出(MISO)技术中的至少一个进行无线通信的多个天线。术语“传输介质”应被看作包括能够存储、编码或承载供机器700执行的指令的任何有形介质，并且包括促进这样的软件的通信的数字或模拟通信信号或其他有形介质。
在以上附图中例示说明了各种实施例。来自这些实施例中的一个或多个的一个或多个特征可以组合形成其他实施例。
本文中所描述的方法例子可以至少部分是机器或计算机实现的。一些例子可以包括被编码可操作为将电子装置或系统配置为执行如在以上例子中所描述的方法的指令的计算机可读介质或机器可读介质。这样的方法的实现可以包括代码，诸如微代码、汇编语言代码、更高级的语言代码等。这样的代码可以包括用于执行各种方法的计算机可读指令。所述代码可以形成计算机程序产品的部分。此外，所述代码在执行期间或者在其他时间可以被有形地存储在一个或多个易失性或非易失性计算机可读介质上。
以上详细描述意图是说明性的，而非限制性的。本公开的范围因此应参照所附权利要求、连同这样的权利要求有权享有的等同形式的整个范围来确定。

Claims (14)

1.一种用于管理机器产生的医疗警告的系统，所述系统包括：
接收器电路，所述接收器电路被配置为接收从患者检测到的医疗事件和与所述患者相关联的历史医疗警告的信息；
警告优先级排序器电路，所述警告优先级排序器电路被配置为：
响应于检测到所述医疗事件，从感测到的生理信号提取信号特性；
计算与检测到的医疗事件相对应的提取的信号特性和与所述历史医疗警告相对应的多个历史生理信号特性之间的相似性度量；并且
使用所述相似性度量来产生事件优先级指示符；
输出电路，所述输出电路被配置为使用所述事件优先级指示符来输出检测到的医疗事件的优先级；以及
患者识别器电路，所述患者识别器电路被配置为识别多警告患者，所述多警告患者在指定的时间段期间具有超过阈值的一定量的历史医疗警告，
其中所述警告优先级排序器电路被配置为进一步使用所述多警告患者的识别来调整检测到的医疗事件的优先级。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述警告优先级排序器电路被配置为通过当检测到的医疗事件类似于历史医疗警告的信息中的事件时降低检测到的医疗事件的优先级来调整检测到的医疗事件的优先级。
3.根据权利要求1或2所述的系统，其中所述警告优先级排序器电路被配置为通过当检测到的医疗事件不类似于历史医疗警告的信息中的事件时提高检测到的医疗事件的优先级来调整检测到的医疗事件的优先级。
4.根据权利要求1或2所述的系统，其中所述历史医疗警告的信息包括存储在存储器中的现有警告。
5.根据权利要求1或2所述的系统，进一步包括：
传感器电路，所述传感器电路被配置为感测来自所述患者的生理信号；以及检测器电路，所述检测器电路被配置为使用感测到的生理信号来检测所述医疗事件。
6.根据权利要求5所述的系统，其中所述历史医疗警告的信息包括与所述历史医疗警告相对应的多个生理信号特性。
7.根据权利要求6所述的系统，其中所述警告优先级排序器电路被配置为：
从与所述历史医疗警告相对应的所述多个历史生理信号特性产生代表性历史信号特性；并且
计算与检测到的医疗事件相对应的提取的信号特性和所述代表性历史信号特性之间的相似性度量。
8.根据权利要求6所述的系统，其中所述历史医疗警告包括一个或多个警告聚类，每个警告聚类包括相应的多个历史生理信号特性，并且其中所述警告优先级排序器电路被配置为：
计算与检测到的医疗事件相对应的提取的信号特性和所述一个或多个聚类的相应的多个历史生理信号特性之间的一个或多个相似性度量；并且
使用所述一个或多个相似性度量和聚类优先级来产生所述事件优先级指示符。
9.根据权利要求8所述的系统，其中所述一个或多个聚类包括以下中的至少一个：
真肯定警告聚类，所述真肯定警告聚类包括与历史医疗事件的真肯定检测相对应的历史生理信号特性；或
假肯定警告聚类，所述假肯定警告聚类包括与历史医疗事件的假肯定检测相对应的历史生理信号特性。
10.根据权利要求8所述的系统，其中所述一个或多个聚类包括一个或多个医疗事件类型。
11.根据权利要求8所述的系统，其中所述一个或多个聚类包括生理参数的一个或多个值范围。
12.根据权利要求1或2所述的系统，其中所述输出电路被配置为使用调整的优先级来安排检测到的医疗事件的人类可感知的通知。
13.根据权利要求12所述的系统，其中：
所述警告优先级排序器电路被配置为对于多个检测到的医疗事件产生相应的事件优先级指示符；并且
所述警告优先级排序器电路被配置为：使用相应的事件优先级指示符来调整所述多个检测到的医疗事件的优先级，并且安排人类可感知的通知，所述通知包括按调整的优先级的降序布置的所述多个医疗事件的呈现。
14.根据权利要求1或2所述的系统，进一步包括存储器电路，所述存储器电路被配置为：
存储所述历史医疗警告的信息；并且
通过将检测到的医疗事件存储在所述存储器电路中来更新所述历史医疗警告的信息。
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Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11331034B2 (en) 2015-10-27 2022-05-17 Cardiologs Technologies Sas Automatic method to delineate or categorize an electrocardiogram
PT3367897T (pt) * 2015-10-27 2021-05-25 Cardiologs Tech Processo automático para traçar ou categorizar um eletrocardiograma
US10426364B2 (en) 2015-10-27 2019-10-01 Cardiologs Technologies Sas Automatic method to delineate or categorize an electrocardiogram
US11672464B2 (en) 2015-10-27 2023-06-13 Cardiologs Technologies Sas Electrocardiogram processing system for delineation and classification
US10827938B2 (en) 2018-03-30 2020-11-10 Cardiologs Technologies Sas Systems and methods for digitizing electrocardiograms
US11617538B2 (en) * 2016-03-14 2023-04-04 Zoll Medical Corporation Proximity based processing systems and methods
US10744334B2 (en) * 2016-10-18 2020-08-18 Cardiac Pacemakers, Inc. Systems and methods for arrhythmia detection
CN110799241B (zh) 2017-05-01 2024-03-01 心脏起搏器股份公司 用于医疗警告管理的系统
ES2860099T3 (es) 2017-08-25 2021-10-04 Cardiologs Tech Sas Interfaz de usuario para el análisis de electrocardiogramas
US11534615B2 (en) * 2018-04-26 2022-12-27 West Affum Holdings Dac Wearable Cardioverter Defibrillator (WCD) system logging events and broadcasting state changes and system status information to external clients
US20200075167A1 (en) * 2018-08-30 2020-03-05 Regents Of The University Of Minnesota Dynamic activity recommendation system
US11679268B2 (en) 2018-10-05 2023-06-20 Medtronic, Inc. Multi-tier prediction of cardiac tachyarrythmia
US11523746B2 (en) * 2018-10-28 2022-12-13 Cardiac Pacemakers, Inc. Implantable medical device having two electrodes in the header
US11583687B2 (en) 2019-05-06 2023-02-21 Medtronic, Inc. Selection of probability thresholds for generating cardiac arrhythmia notifications
US11723577B2 (en) 2019-05-06 2023-08-15 Medtronic, Inc. Visualization of arrhythmia detection by machine learning
US11776691B2 (en) 2019-05-06 2023-10-03 Medtronic, Inc. Machine learning based depolarization identification and arrhythmia localization visualization
US11694804B2 (en) 2019-05-06 2023-07-04 Medtronic, Inc. Reduced power machine learning system for arrhythmia detection
US20200352466A1 (en) * 2019-05-06 2020-11-12 Medtronic, Inc. Arrythmia detection with feature delineation and machine learning
US11455591B2 (en) * 2019-07-18 2022-09-27 International Business Machines Corporation Service management
EP3783580B1 (en) * 2019-08-23 2022-08-10 Koninklijke Philips N.V. Generating a clinician-perceptible output responsive to a subject-monitoring device
JP2023544242A (ja) 2020-08-10 2023-10-23 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 心イベントを検出及び／又は予測するための、心電図処理システム
US20220354441A1 (en) * 2021-05-04 2022-11-10 GE Precision Healthcare LLC Systems for managing alarms from medical devices
US11763659B2 (en) 2021-06-24 2023-09-19 Marc Neubauer Systems and methods to reduce alarm fatigue
US11380186B1 (en) * 2021-06-24 2022-07-05 Marc Neubauer Systems and methods to reduce alarm fatigue
WO2023278544A1 (en) * 2021-06-29 2023-01-05 Echas Llc Methods and systems for alerting users to health emergencies
US11856269B2 (en) 2021-07-16 2023-12-26 Charter Communications, Llc Requesting emergency services using a set-top box
CN114343577B (zh) * 2021-12-31 2024-02-13 科大讯飞股份有限公司 认知功能评价方法、终端设备以及计算机可读存储介质
US20240013924A1 (en) * 2022-07-08 2024-01-11 Cardiac Pacemakers, Inc. Systems and methods for clustering physiological events
CN116013454B (zh) * 2022-12-30 2023-09-22 安徽医科大学第一附属医院 负压创伤治疗装置及目标负压治疗参数规划方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1897871A (zh) * 2003-12-04 2007-01-17 赫艾纳医疗公司 智能医疗警戒系统
CN103714114A (zh) * 2012-10-05 2014-04-09 成功要素股份有限公司 自然语言度量条件警告编排
CN104067306A (zh) * 2012-01-18 2014-09-24 柯惠有限合伙公司 用于医疗装置的远程监控系统和方法
CN106470598A (zh) * 2014-07-01 2017-03-01 心脏起搏器股份公司 用于检测医疗治疗的系统

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7860583B2 (en) 2004-08-25 2010-12-28 Carefusion 303, Inc. System and method for dynamically adjusting patient therapy
US20040122296A1 (en) * 2002-12-18 2004-06-24 John Hatlestad Advanced patient management for triaging health-related data
US20050060186A1 (en) * 2003-08-28 2005-03-17 Blowers Paul A. Prioritized presentation of medical device events
US6998978B2 (en) 2004-04-29 2006-02-14 International Business Machines Corporation Method and apparatus for responding to medical alerts
WO2006050468A2 (en) * 2004-11-02 2006-05-11 Medtronic, Inc. Techniques for data reporting in an implantable medical device
US20130197944A1 (en) * 2004-11-02 2013-08-01 Medtronic, Inc. Techniques for Data Reporting in an Implantable Medical Device
US20060206011A1 (en) * 2005-03-08 2006-09-14 Higgins Michael S System and method for remote monitoring of multiple healthcare patients
US20090054735A1 (en) * 2005-03-08 2009-02-26 Vanderbilt University Office Of Technology Transfer And Enterprise Development System and method for remote monitoring of multiple healthcare patients
US8781847B2 (en) 2005-05-03 2014-07-15 Cardiac Pacemakers, Inc. System and method for managing alert notifications in an automated patient management system
US20060253300A1 (en) * 2005-05-03 2006-11-09 Somberg Benjamin L System and method for managing patient triage in an automated patient management system
US9089713B2 (en) * 2005-08-31 2015-07-28 Michael Sasha John Methods and systems for semi-automatic adjustment of medical monitoring and treatment
US8562523B2 (en) * 2011-03-04 2013-10-22 Flint Hills Scientific, Llc Detecting, assessing and managing extreme epileptic events
CN110799241B (zh) 2017-05-01 2024-03-01 心脏起搏器股份公司 用于医疗警告管理的系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1897871A (zh) * 2003-12-04 2007-01-17 赫艾纳医疗公司 智能医疗警戒系统
CN104067306A (zh) * 2012-01-18 2014-09-24 柯惠有限合伙公司 用于医疗装置的远程监控系统和方法
CN103714114A (zh) * 2012-10-05 2014-04-09 成功要素股份有限公司 自然语言度量条件警告编排
CN106470598A (zh) * 2014-07-01 2017-03-01 心脏起搏器股份公司 用于检测医疗治疗的系统

Also Published As

Publication number Publication date
US10765379B2 (en) 2020-09-08
WO2018204307A1 (en) 2018-11-08
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US20180310892A1 (en) 2018-11-01

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