CN116490123A - 用于监测并存病的系统和方法 - Google Patents

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瓦鲁尼·拉克什马纳·维塔那基·費南多
卢卡·瑟琳娜
伊桑·陈
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Abstract

一种系统包括呼吸治疗系统、存储器装置和控制系统。该呼吸治疗系统包括供应加压空气的呼吸治疗装置和经由导管联接到呼吸治疗装置以将该加压空气引导到用户的气道的用户接口。该存储器装置存储机器可读指令。该控制系统包括处理器，以执行机器可读指令来：在当前睡眠时段期间生成与呼吸治疗系统的用户相关联的数据；分析所生成的数据以确定与睡眠呼吸障碍(SDB)疾病相关联的第一指标的值；分析所生成的数据以确定与除SDB疾病之外的健康状况相关联的第二指标的值；以及至少部分地基于所确定的第二指标的值，使动作被执行。

Description

用于监测并存病的系统和方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2020年9月18日提交的第63/080,344号美国临时专利申请的权益和优先权，在此通过引用并入本文作为参考。
技术领域
本公开总体上涉及用于分析在个体对呼吸治疗系统的使用期间生成的数据的系统和方法，更具体地涉及用于分析在用户对呼吸治疗系统的使用期间生成的数据以确定与睡眠呼吸障碍相关联的第一指标和与除睡眠呼吸障碍之外的健康状况相关联的第二指标的系统和方法。
背景技术
许多个体患有睡眠相关和/或呼吸系统病症，诸如例如，睡眠呼吸障碍(SDB)，其可包括阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)、中枢性睡眠呼吸暂停(CSA)、其他类型的呼吸暂停诸如混合性呼吸暂停和低通气以及呼吸努力相关微觉醒(RERA)。这些个体还可能患有其他健康状况(其可称为并存病)，诸如失眠(特征是例如难以入睡、最初入睡后频繁或长时间醒觉和/或醒觉早而不能再度入睡)、周期性肢体抽动障碍(PLMD)、不宁腿综合征(RLS)、潮式呼吸(CSR)、呼吸功能不全、肥胖症换气过度综合征(OHS)、慢性阻塞性肺病(COPD)、神经肌肉疾病(NMD)、快速眼动(REM)行为障碍(也称为RBD)、梦境行为演泽(DEB)、高血压、糖尿病、中风和胸壁病症。可以说难以准确识别并监测这些其他健康状况。在使用呼吸治疗系统治疗睡眠相关病症的个体中，呼吸治疗系统的使用可以影响这些健康状况的严重性。因此，能够分析与个体对呼吸治疗系统的使用相关联的数据以确定任何其他健康状况的特性、严重性和/或进展将是有利的。本公开涉及允许使用与个体对呼吸治疗系统的使用相关联的数据来识别和/或监测健康状况的系统、装置和方法。
发明内容
根据本公开的一些实施方式，一种用于监测用户的睡眠时段的系统包括呼吸治疗系统、存储器装置和控制系统。呼吸治疗系统包括呼吸治疗装置和用户接口。呼吸治疗装置被配置成供应加压空气。用户接口经由导管联接到呼吸治疗装置，并且被配置成接合用户并帮助将所供应的加压空气引导到用户的气道。存储器装置存储机器可读指令。控制系统联接到存储器装置，且包括被配置成执行机器可读指令的一个或多个处理器以：在当前睡眠时段期间生成与用户相关联的数据；分析所生成的数据以确定与睡眠呼吸障碍(SDB)疾病相关联的第一指标的值；分析所生成的数据以确定与除SDB疾病之外的健康状况相关联的第二指标的值；以及至少部分地基于所确定的第二指标的值，使动作被执行。
根据一些实施方式，控制系统的一个或多个处理器还被配置成执行机器可读指令以：在多个睡眠时段内追踪第二指标；针对多个睡眠时段中的每个睡眠时段确定第二指标的值；针对多个睡眠时段中的每个睡眠时段确定(i)呼吸治疗系统的使用时长、(ii)呼吸治疗系统的一个或多个设置的值、(iii)或两者；以及识别(i)呼吸治疗系统的最佳使用时长、(ii)呼吸治疗系统的一个或多个设置的最佳值、或(iii)两者，以治疗健康状况。
根据一些实施方式，控制系统的一个或多个处理器还被配置成执行机器可读指令以：接收与用户的一个或多个先前睡眠时段相关联的历史数据；分析历史数据以针对一个或多个先前睡眠时段中的每个先前睡眠时段确定第二指标的值；并且将针对一个或多个先前睡眠时段中的每个先前睡眠时段所确定的第二指标的值与针对当前睡眠时段所确定的第二指标的值进行比较。
根据一些实施方式，控制系统的一个或多个处理器还被配置成执行机器可读指令以：至少部分地基于针对当前睡眠时段所确定的第二指标的值来确定健康状况的严重性；在一个或多个后续睡眠时段期间生成数据；针对一个或多个后续睡眠时段中的每个后续睡眠时段确定第二指标的值；至少部分地基于针对一个或多个后续睡眠时段中的每个后续睡眠时段所确定的第二指标的值来确定经更新的健康状况的严重性；以及至少部分地基于经更新的健康状况的严重性，使动作被执行。
根据一些实施方式，控制系统的一个或多个处理器还被配置成执行机器可读指令以：在用户醒觉时接收用户相关联的附加的数据；分析附加的数据以确定与健康状况相关联的第三指标的值；以及至少部分地基于所确定的与健康状况相关联的第三指标的值，使动作被执行。
根据本公开的一些实施方式，一种监测用户的睡眠时段的方法包括在当前睡眠时段期间生成与呼吸治疗系统的个体相关联的数据。该方法还包括分析所生成的数据以确定与睡眠呼吸障碍(SDB)疾病相关联的第一指标的值。该方法还包括分析所生成的数据以确定与除SDB疾病之外的健康状况相关联的第二指标的值。该方法还包括至少部分地基于所确定的第二指标的值，使动作被执行。
根据一些实施方式，该方法还包括在多个睡眠时段内追踪第二指标。该方法还包括针对多个睡眠时段中的每个睡眠时段确定第二指标的值。该方法还包括针对多个睡眠时段中的每个睡眠时段确定(i)呼吸治疗系统的使用时长、(ii)呼吸治疗系统的一个或多个设置的值、(iii)或两者。该方法还包括识别(i)呼吸治疗系统的最佳使用时长、(ii)呼吸治疗系统的一个或多个设置的最佳值、或(iii)两者，以治疗健康状况。
根据一些实施方式，该方法还包括接收与用户的一个或多个先前睡眠时段相关联的历史数据。该方法还包括分析历史数据以针对一个或多个先前睡眠时段中的每个先前睡眠时段确定第二指标的值。该方法还包括将针对一个或多个先前睡眠时段中的每个先前睡眠时段所确定的第二指标的值与针对当前睡眠时段所确定的第二指标的值进行比较。
根据一些实施方式，该方法还包括至少部分地基于针对当前睡眠时段所确定的第二指标的值来确定健康状况的严重性。该方法还包括在一个或多个后续睡眠时段期间生成数据。该方法还包括针对一个或多个后续睡眠时段中的每个后续睡眠时段确定第二指标的值。该方法还包括至少部分地基于针对一个或多个后续睡眠时段中的每个后续睡眠时段所确定的第二指标的值来确定经更新的健康状况的严重性。该方法还包括至少部分地基于经更新的健康状况的严重性，使动作被执行。
根据一些实施方式，该方法还包括在醒觉时接收与用户相关联的附加的数据。该方法还包括分析附加的数据以确定与健康状况相关联的第三指标的值。该方法还包括至少部分地基于所确定的与健康状况相关联的第三指标的值，使动作被执行。
以上概述并不旨在表示本公开的每个实施方式或每个方面。从以下阐述的详细描述和附图中可以明显看出本公开的附加特征和益处。
附图说明
图1是根据本公开的一些实施方式的用于监测睡眠时段的系统的功能框图；
图2是根据本公开的一些实施方式的图1的系统、系统的用户和用户的床伴的透视图；
图3图示了根据本公开的一些实施方式的睡眠时段的示例性时间线；
图4图示了根据本公开的一些实施方式的与图3的睡眠时段相关联的示例性睡眠图；
图5是根据本公开的一些实施方式的当用户使用呼吸治疗系统时在睡眠时段期间监测个体的第一方法的过程流程图；
图6是根据本公开的一些实施方式的当用户使用呼吸治疗系统时在睡眠时段期间监测个体的第二方法的过程流程图；和
图7是根据本公开的一些实施方式的当用户使用呼吸治疗系统时在睡眠时段期间监测个体的第三方法的过程流程图。
虽然本公开容许各种修改和替代形式，但其特定实施方式和实施例已通过附图中的实例示出并且将在本文中详细描述。然而，应当理解的是，并不旨在将本公开限制为所公开的特定形式，相反，本公开将覆盖落入由所附权利要求所限定的本公开的精神和范围内的所有修改、等同物和替代物。
具体实施方式
参考附图来描述本公开，其中在所有附图中使用相同的附图标记来表示相似或等同的元件。附图不是按比例绘制的，并且仅仅是为了说明本公开而提供的。下面参考示例应用来描述本公开的几个方面以供说明。
许多个体患有睡眠相关和/或呼吸系统病症，诸如周期性肢体抽动障碍(PLMD)、多动腿综合征(RLS)、睡眠呼吸障碍(SDB)诸如阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)、中枢性睡眠呼吸暂停(CSA)和其他类型的呼吸暂停、呼吸努力相关微觉醒(RERA)、潮式呼吸(CSR)、呼吸功能不全、肥胖换气过度综合征(OHS)、慢性阻塞性肺病(COPD)、神经肌肉疾病(NMD)和胸壁病症。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)，即睡眠呼吸障碍(SDB)的一种形式，其特征是包括以下的事件：睡眠期间由异常小的上呼吸道和舌、软腭和后口咽壁区域中的正常肌肉张力丧失的组合引起的上气道的闭塞或阻塞。中枢性睡眠呼吸暂停(CSA)是睡眠呼吸障碍的另一种形式。当大脑暂时停止向控制呼吸的肌肉发送信号时，产生CSA。其他类型的呼吸暂停包括低通气、呼吸过度和高碳酸血症。低通气的特征通常是由狭窄气道引起的缓慢或浅呼吸，而不是阻塞气道。呼吸过度的特征通常是以呼吸的深度和/或速率增加。高碳酸血症的特征通常是血流中二氧化碳升高或过量，通常由呼吸不足引起。呼吸努力相关微觉醒(RERA)事件的特征通常是持续十秒或更长的增加的呼吸努力，导致从睡眠中微觉醒，并且其不满足呼吸暂停或低通气事件的标准。RERA被定义为一系列呼吸，其特征是增加呼吸努力导致从睡眠中微觉醒，但其不满足呼吸暂停或低通气的标准。这些事件必须同时满足以下两个标准：(1)食管负压力逐渐增加的模式，以压力突然变化至负压力水平更低和微觉醒而终止和(2)该事件持续10秒或更长。在一些实施方式中，鼻套管/压力换能器系统在RERA的检测方面是满足要求且可靠的。RERA检测器可以基于源自呼吸治疗装置的实际气流信号。例如，气流受限测量值可以基于气流信号来确定。然后，微觉醒的测量值可以根据气流受限测量值和通气量突然增加的测量值而导出。在转让给瑞思迈有限公司(ResMed Ltd.)的WO 2008/138040和美国专利第9,358,353号中描述了一种这样的方法，其中的每一者的公开内容在此通过引用整体并入本文。
潮式呼吸(CSR)是SDB的另一种形式。CSR是患者呼吸控制器的一种病症，其中存在通气增强和减弱的律动交替周期，称为CSR循环。CSR的特征是动脉血的反复脱氧合和再氧合。OHS定义为重度肥胖和醒觉时慢性高碳酸血症的组合，不存在换气不足的其他已知原因。症状包括呼吸困难、晨起头痛和过度日间嗜睡。COPD包括具有某些共同特征的下气道疾病组中的任何一种，诸如对空气运动的阻力增加、呼吸的呼气阶段延长和肺的正常弹性丧失。NMD包括直接经由内在肌肉病理学或间接经由神经病变损害肌肉功能的许多疾病和病痛。胸壁病症是一组胸廓畸形，导致呼吸肌与胸廓之间联接效率低下。
这些病症的中的许多病症的特征是当个体在睡觉时可能发生的特定事件(例如，打鼾、呼吸暂停、低通气、不宁腿、睡眠障碍、窒息、心率加快、呼吸困难、哮喘发作、癫痫发作、惊厥或其任何组合)。多种类型的数据可以用于监测具有上述类型的睡眠相关和/或呼吸系统病症(或其他病症)中的任何一者的个体的健康。然而，通常难以以不中断或干扰用户的睡眠或干扰用户在睡眠期间可能经历的任何治疗的方式收集准确的数据。因此，利用包括各种传感器的用于治疗的系统来生成并收集数据，而不干扰用户、用户的睡眠或用户的治疗是有利的。
呼吸暂停低通气指数(AHI)是用于指示睡眠时段期间睡眠呼吸暂停严重性的指数。AHI通过将用户在睡眠时段期间经历的呼吸暂停和/或低通气事件的数量除以睡眠时段中的睡眠总小时数来计算。该事件可以是例如，持续至少10秒的呼吸暂停。AHI小于5被认为是正常的。AHI大于或等于5但小于15被认为是轻度睡眠呼吸暂停的提示。AHI大于或等于15但小于30被认为是中度睡眠呼吸暂停的提示。AHI大于或等于30被认为是重度睡眠呼吸暂停的提示。在儿童中，AHI大于1被认为是异常的。当AHI正常时或当AHI正常或轻度时，睡眠呼吸暂停可以被认为是“受控的”。AHI还可以与氧去饱和水平结合使用以指示阻塞性睡眠呼吸暂停的严重性。
参考图1，图示了一种根据本公开的一些实施方式的系统100。系统100可以用于检测、识别、治疗和/或监测呼吸系统疾病(和/或其他疾病)，诸如在表现这些疾病的任何外部身体症状之前。系统100包括控制系统110、存储器装置114、电子接口119、一个或多个传感器130和可选的一个或多个用户装置170。在一些实施方式中，系统100还包括呼吸治疗系统120，其包括呼吸治疗装置122。
控制系统110包括一个或多个处理器112(以下称为处理器112)。控制系统110通常用于控制(例如，驱动)系统100的各种部件且/或分析由系统100的部件获得且/或生成的数据。处理器112可以是通用或专用处理器或微处理器。虽然在图1中示出了一个处理器112，但是控制系统110可以包括任何适当数量的处理器(例如，一个处理器、两个处理器、五个处理器、十个处理器等)，这些处理器可以在单个外壳中或彼此远离。控制系统110(或任何其他控制系统)或控制系统110的一部分，诸如处理器112(或任何其他处理器或任何其他控制系统的一部分)，可以用于执行本文描述和/或要求保护的任何方法的一个或多个步骤。控制系统110可以联接到例如，用户装置170的外壳和/或传感器130中的一个或多个传感器的外壳且/或安置于其内。控制系统110可以是集中式的(在一个这样的外壳内)或分散式的(在物理上不同的两个或更多个这样的外壳内)。在包括包含控制系统110的两个或更多个外壳的此类实施方式中，此类外壳可以彼此邻近和/或远离。
存储器装置114存储可由控制系统110的处理器112执行的机器可读指令。存储器装置114可以是任何合适的计算机可读存储器装置或介质，诸如例如，随机或串行存取存储器装置、硬盘驱动器、固态驱动器、闪速存储器装置等。虽然图1中示出了一个存储器装置114，但是系统100可以包括任何适当数量的存储器装置114(例如，一个存储器装置、两个存储器装置、五个存储器装置、十个存储器装置等)。存储器装置114可以联接到呼吸治疗系统120的呼吸治疗装置122的外壳、用户装置170的外壳、传感器130中的一个或多个传感器的外壳或其任何组合且/或安置于其内。与控制系统110一样，存储器装置114可以是集中式的(在一个这样的外壳内)或分散式的(在物理上不同的两个或更多个这样的外壳内)。
在一些实施方式中，存储器装置114存储与用户相关联的用户简档。用户简档可包括例如，与用户相关联的人口统计信息、与用户相关联的生物统计信息、与用户相关联的医疗信息、自报告用户反馈、与用户相关联的睡眠参数(例如，从一个或多个较早睡眠时段记录的睡眠相关参数)或其任何组合。人口统计信息可以包括例如，提示以下的信息：用户的年龄、用户的社会性别、用户的种族、家族病史(诸如失眠或睡眠呼吸暂停的家族史)、用户的就业状况、用户的教育状况、用户的社会经济状况或其任何组合。医疗信息可以包括例如，提示以下的信息：与用户相关联的一种或多种医疗状况、用户的药物使用或两者。医疗信息数据还可以包括与用户相关联的跌倒风险评估(例如，使用莫尔斯跌倒量表的跌倒风险评分)、多次睡眠潜伏期试验(MSLT)结果或评分和/或匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)评分或值。自我报告用户反馈可以包括提示以下的信息：自我报告主观睡眠评分(例如，差、平均、优秀)、用户的自我报告主观应激水平、用户的自我报告主观疲劳水平、用户的自我报告主观健康状况、用户最近经历的生活事件或其任何组合。
电子接口119被配置成从一个或多个传感器130接收数据(例如，生理数据和/或声学数据)，使得数据可以被存储在存储器装置114中且/或由控制系统110的处理器112分析。电子接口119可以使用有线连接或无线连接(例如，使用RF通信协议、WiFi通信协议、蓝牙通信协议、IR通信协议、通过蜂窝网络、通过任何其他光通信协议等)与一个或多个传感器130进行通信。电子接口119可包括天线、接收器(例如，RF接收器)、发射器(例如，RF发射器)、收发器或其任何组合。电子接口119还可以包括与本文所述的处理器112和存储器装置114相同或类似的一个或多个处理器和/或一个或多个存储器装置。在一些实施方式中，电子接口119联接到用户装置170或集成在其中。在其他实施方式中，电子接口119联接到控制系统110和/或存储器装置114或与其集成(例如，在外壳中)。
如上所述，在一些实施方式中，系统100可选地包括呼吸治疗系统120(也称为呼吸压力治疗系统)。呼吸治疗系统120可以包括呼吸治疗装置122(也称为呼吸压力装置)、用户接口124(也称为面罩或患者接口)、导管126(也称为管或空气回路)、显示装置128、加湿罐129或其任何组合。在一些实施方式中，控制系统110、存储器装置114、显示装置128、传感器130中的一个或多个传感器和加湿罐129是呼吸治疗装置122的一部分。呼吸压力治疗是指在用户的整个呼吸周期中以受控的目标压力将空气供应施用到用户气道的入口，该受控的目标压力相对于大气名义上是正的(例如，与诸如罐式呼吸机或胸甲等负压治疗相反)。呼吸治疗系统120通常用于治疗患有一种或多种睡眠相关呼吸系统病症(例如，阻塞性睡眠呼吸暂停、中枢性睡眠呼吸暂停或混合性睡眠呼吸暂停)、其他呼吸系统病症诸如COPD或导致呼吸功能不全的其他病症的个体，这些病症可能在睡眠或清醒期间表现出来。
呼吸治疗装置122通常用于产生递送到用户的加压空气(例如，使用驱动一个或多个压缩机的一个或多个电动机(诸如鼓风机电动机))。在一些实施方式中，呼吸治疗装置122产生被递送到用户的连续恒定的空气压力。在其他实施方式中，呼吸治疗装置122产生两种或更多种预定压力(例如，第一预定空气压力和第二预定空气压力)。在更多其他实施方式中，呼吸治疗装置122被配置成在预定范围内产生多种不同的空气压力。例如，呼吸治疗装置122可以递送至少约6cm H2O、至少约10cm H2O、至少约20cm H2O、约6cm H2O至约10cmH2O、约7cm H2O至约12cm H2O等。呼吸治疗装置122还可以以例如，约-20L/min和约150L/min之间的预定流量递送加压空气，同时保持正压(相对于环境压力)。在一些实施方式中，控制系统110、存储器装置114、电子接口119或其任何组合可以联接到呼吸治疗装置122的外壳且/或安置于其内。
用户接口124接合用户面部的一部分，并将加压空气从呼吸治疗装置122递送到用户气道，以帮助防止气道在睡眠时段期间变窄和/或塌陷。这也可以增加用户在睡眠时段期间的摄氧量。根据要施加的治疗，用户接口124可以例如，与用户面部的区域或部分形成密封，以便于在与环境压力有足够差异的压力下例如，在相对于环境压力约10cm H2O的正压力下递送气体以实现治疗。对于其他形式的治疗，例如氧的递送，用户接口可能不包括足以促进在约10cmH2O的正压力下将气体供应递送到气道的密封。
在一些实施方式中，用户接口124是或包括覆盖用户的鼻子和嘴的面罩(例如，如图2所示)。替代地，用户接口124是或包括向用户鼻子提供空气的鼻罩或将空气直接递送到用户鼻孔的鼻枕罩。用户接口124可以包括固定夹板组件和适形缓冲垫(例如，硅胶、塑料、泡沫等)，其中固定夹板组件具有多个用于将用户接口124安置且/或稳定于用户的期望位置(例如，面部)上的用户接口124的一部分上的固定夹板(例如，包括钩和环紧固件)，并且适形缓冲垫有助于在用户接口124和用户之间提供气密密封。在一些实施方式中，用户接口124可以包括连接器127和一个或多个通气口125。一个或多个通气口125可以用于允许用户呼出的二氧化碳和其他气体逸出。在其他实施方式中，用户接口124包括接嘴件(例如，模制为符合用户牙齿的夜用防护接嘴件、下颌复位装置等)。在一些实施方式中，连接器127与用户接口124(和/或导管126)不同，但可联接到用户接口124(和/或导管126)。连接器127被配置成将用户接口124连接并流体联接到导管126。
导管126允许空气在呼吸治疗系统120的两个部件诸如呼吸治疗装置122和用户接口124之间流动。在一些实施方式中，可以有单独的导管分支用于吸入和呼出。在其他实施方式中，单个分支导管用于吸入和呼出两者。通常，呼吸治疗系统120形成在呼吸治疗装置122的电动机和用户和/或用户气道之间延伸的空气通路。因此，空气通路通常至少包括呼吸治疗装置122的电动机、用户接口124和导管126。
呼吸治疗装置122、用户接口124、导管126、显示装置128和加湿罐129中的一者或多者可以包括一个或多个传感器(例如，压力传感器、流量传感器或更通常的是在本文描述的其他传感器130中的任何传感器)。这些一个或多个传感器可用于例如，测量由呼吸治疗装置122供应的加压空气的空气压力和/或流量。
显示装置128通常用于显示包括静止图像、视频图像或两者在内的图像和/或关于呼吸治疗装置122的信息。例如，显示装置128可以提供关于呼吸治疗装置122的状态的信息(例如，呼吸治疗装置122是否开启/关闭、由呼吸治疗装置122递送的空气的压力、由呼吸治疗装置122递送的空气的温度等)和/或其他信息(例如，睡觉评分或治疗评分(诸如评分，如在WO 2016/061629和US 2017/0311879中所描述的，其中的每一者通过引用整体并入本文)、当前日期/时间、用户的个人信息、针对用户的问卷调查表等。在一些实施方式中，显示装置128充当人机接口(HMI)，该人机接口包括被配置成将图像显示为输入接口的图形用户接口(GUI)。显示装置128可以是LED显示器、OLED显示器、LCD显示器等。输入接口可以是例如，触摸屏或触敏基板、鼠标、键盘或被配置成感测由与呼吸治疗装置122交互的人类用户做出的输入的任何传感器系统。
加湿罐129联接到呼吸治疗装置122或集成在其中，并包括可用于加湿从呼吸治疗装置122递送的加压空气的储水器。呼吸治疗装置122可以包括加热加湿罐129中的水的加热器，以便加湿提供给用户的加压空气。另外地，在一些实施方式中，导管126还可以包括加热元件(例如，联接到导管126和/或嵌入在其中)，该加热元件加热递送到用户的加压空气。加湿罐129可以流体地联接到空气通路的水蒸气入口，并经由水蒸气入口将水蒸气递送到空气通路中或可以与空气通路成直线地形成作为空气通路本身的一部分。在其他实施方式中，呼吸治疗装置122或导管126可以包括无水加湿器。无水加湿器可以结合与位于系统100中别处的其他传感器连接的传感器。
呼吸治疗系统120可以用作例如，呼吸机或气道正压通气(PAP)系统，诸如持续气道正压通气(CPAP)系统、自动气道正压通气系统(APAP)、双水平或可变气道正压通气系统(BPAP或VPAP)或其任何组合。CPAP系统向用户递送预定空气压力(例如，由睡眠医师确定的)。APAP系统至少部分地基于例如，与用户相关联的呼吸数据来自动改变递送到用户的空气压力。BPAP或VPAP系统被配置成递送第一预定压力(例如，吸气气道正压通气或IPAP)和低于第一预定压力的第二预定压力(例如，呼气气道正压通气或EPAP)。
参考图2，图示了根据一些实施方式的系统100(图1)的一部分。呼吸治疗系统120的用户210和床伴220位于床230中并躺在床垫232上。用户接口124(例如，全面罩)可以由用户210在睡眠时段期间佩戴。用户接口124经由导管126流体联接且/或连接到呼吸治疗装置122。呼吸治疗装置122又经由导管126和用户接口124向用户210递送加压空气，以增加用户210的喉部中的空气压力，以帮助防止气道在睡眠时段期间闭合和/或变窄。呼吸治疗装置122可以包括显示装置128，其可以允许用户与呼吸治疗装置122交互。呼吸治疗装置122还可以包括存储用于加湿加压空气的水的加湿罐129。呼吸治疗装置122可以安置于如图2所示直接与床230邻近的床头柜240上或更通常的是，安置于通常与床230和/或用户210邻近的任何表面或结构上。用户还可以在躺在床230的床垫232上的同时佩戴血压装置180和活动追踪器190。
返回参考图1，系统100的一个或多个传感器130包括压力传感器132、流量传感器134、温度传感器136、运动传感器138、麦克风140、扬声器142、射频(RF)接收器146、RF发射器148、相机150、红外(IR)传感器152、光电血管容积图(PPG)传感器154、心电图(ECG)传感器156、脑电图(EEG)传感器158、电容式传感器160、力传感器162、应变计传感器164、肌电图(EMG)传感器166、氧传感器168、分析物传感器174、湿度传感器176、光探测和测距(LiDAR)传感器178或其任何组合。通常，一个或多个传感器130中的每个传感器被配置成输出接收并存储在存储器装置114或一个或多个其他存储器装置中的传感器数据。传感器130还可以包括眼电图(EOG)传感器、外周氧饱和度(SpO2)传感器、皮肤电反应(GSR)传感器、二氧化碳(CO2)传感器或其任何组合。
虽然一个或多个传感器130被示出并描述为包括压力传感器132、流量传感器134、温度传感器136、运动传感器138、麦克风140、扬声器142、RF接收器146、RF发射器148、相机150、IR传感器152、PPG传感器154、ECG传感器156、EEG传感器158、电容式传感器160、力传感器162、应变计传感器164、EMG传感器166、氧传感器168、分析物传感器174、湿度传感器176和LiDAR传感器178中的每一者，更通常的是，一个或多个传感器130可以包括本文描述且/或示出的传感器中的每个传感器的任何组合和任何数量。
一个或多个传感器130可以用于生成例如，生理数据、声学数据或两者，其与呼吸治疗系统120的用户(诸如图2的用户210)、呼吸治疗系统120、用户和呼吸治疗系统120两者或其他实体、物体、活动等相关联。由传感器130中的一个或多个传感器生成的生理数据可以由控制系统110使用以确定在睡眠时段期间与用户相关联的睡眠-觉醒信号和一个或多个睡眠相关参数。睡眠-觉醒信号可以提示一个或多个睡眠阶段(有时称为睡眠状态)，包括睡眠、清醒、放松状态的清醒、微醒觉或不同的睡眠阶段，诸如快速眼动(REM)阶段(其可以包括典型的REM阶段和非典型的REM阶段两者)、第一非REM阶段(通常称为“N1”)、第二非REM阶段(通常称为“N2”)、第三非REM阶段(通常称为“N3”)或其任何组合。用于根据由传感器诸如传感器130中的一个或多个传感器生成的生理数据来确定睡眠阶段的方法描述于例如，WO 2014/047310、US 10,492,720、US 10,660,563、US 2020/0337634、WO 2017/132726、WO2019/122413、US 2021/0150873、WO 2019/122414、US 2020/0383580，其每一者都通过引用整体并入本文。
还可以对睡眠-觉醒信号加时间戳以指示用户进入床的时间、用户离开床的时间、用户尝试入睡的时间等。睡眠-觉醒信号可以在睡眠时段期间由传感器130中的一个或多个传感器以预定采样速率，诸如例如，每秒一个样本、每30秒一个样本、每分钟一个样本等进行测量。可以在睡眠时段期间至少部分地基于睡眠-觉醒信号针对用户确定的一个或多个睡眠相关参数的实例包括总在床时间、总睡眠时间、总觉醒时间、睡眠开始潜伏期、睡眠开始后觉醒参数、睡眠效率、碎片化指数、入睡时间量、呼吸速率的一致性、入睡时间、觉醒时间、睡眠紊乱率、运动次数或其任何组合。
由一个或多个传感器130生成的生理数据和/或声学数据还可以用于确定在睡眠时段期间与用户相关联的呼吸信号。呼吸信号通常提示用户在睡眠时段期间的呼吸(respiration/breathing)。呼吸信号可以提示例如，呼吸速率、呼吸速率变异性、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气幅度比值、吸气-呼气时长比值、每小时事件的数量、事件模式、呼吸治疗装置122的压力设置或其任何组合。事件可包括打鼾、呼吸暂停、中枢性呼吸暂停、阻塞性呼吸暂停、混合性呼吸暂停、低通气、RERA、气流受限(例如，尽管胸内负压升高但气流未增加但表明努力增加的事件)、面罩漏气(例如，来自用户接口124)、不宁腿、睡眠障碍、窒息、心率加快、心率变化、呼吸困难、哮喘发作、癫痫发作、惊厥、发烧、咳嗽、打喷嚏、打鼾、喘息、存在普通感冒或流感等疾病、应激水平升高等。事件可以通过本领域已知的任何手段来检测，如在例如US 5,245,995、US 6,502,572、WO 2018/050913、WO 2020/104465中所描述的，其每一者通过引用全部并入本文。
压力传感器132输出可以存储在存储器装置114中且/或由控制系统110的处理器112分析的压力数据。在一些实施方式中，压力传感器132是空气压力传感器(例如，大气压力传感器)，其生成提示以下的传感器数据：呼吸治疗系统120的用户的呼吸(例如，吸气和/或呼气)和/或环境压力。在此类实施方式中，压力传感器132可以联接到呼吸治疗装置122或集成在其中。压力传感器132可以是例如，电容式传感器、电磁式传感器、电感式传感器、电阻式传感器、压电式传感器、应变计传感器、光学传感器、电位式传感器或其任何组合。在一个实例中，压力传感器132可以用于确定用户的血压。
流量传感器134输出可以存储在存储器装置114中且/或由控制系统110的处理器112分析的流量数据。在一些实施方式中，流量传感器134用于确定来自呼吸治疗装置122的空气流量、通过导管126的空气流量、通过用户接口124的空气流量或其任何组合。在此类实施方式中，流量传感器134可以联接到呼吸治疗装置122、用户接口124或导管126或集成在其中。流量传感器134可以是质量流量传感器，诸如例如，旋转流量计(例如，霍尔效应流量计)、涡轮流量计、孔板流量计、超声流量计、热线传感器、涡流传感器、膜传感器或其任何组合。
温度传感器136输出可以存储在存储器装置114中且/或由控制系统110的处理器112分析的温度数据。在一些实施方式中，温度传感器136生成提示以下的温度数据：用户的核心体温、用户210的皮肤温度、从呼吸治疗装置122流动且/或通过导管126的空气的温度、用户接口124中的温度、环境温度或其任何组合。温度传感器136可以是例如，热电偶传感器、热敏电阻传感器、硅带隙温度传感器或基于半导体的传感器、电阻温度检测器或其任何组合。
运动传感器138输出可以存储在存储器装置114中且/或由控制系统110的处理器112分析的运动数据。运动传感器138可以用于检测用户在睡眠时段期间的运动且/或检测呼吸治疗系统120的部件(诸如呼吸治疗装置122、用户接口124或导管126)中的任何部件的移动。运动传感器138可以包括一个或多个惯性传感器，诸如加速计、陀螺仪和磁力计。运动传感器138可以用于检测与动脉脉搏相关联的运动或加速度，诸如用户面部中或周围且接近用户接口124的脉搏，并被配置成检测脉搏形状、速度、幅度或体积的特征。在一些实施方式中，运动传感器138替代地或附加地生成表示用户的身体运动的一个或多个信号，从中可以例如，经由用户的呼吸运动得到表示用户的睡眠状态的信号。
麦克风140输出可以存储在存储器装置114中且/或由控制系统110的处理器112分析的声学数据。由麦克风140生成的声学数据可再现为睡眠时段期间的一个或多个声音(例如，来自用户的声音)以确定(例如，使用控制系统110)一个或多个睡眠相关参数，如本文进一步详细描述的。来自麦克风140的声学数据还可以用于识别(例如，使用控制系统110)用户在睡眠时段期间经历的事件，如本文进一步详细描述的。在其他实施方式中，来自麦克风140的声学数据表示与呼吸治疗系统120相关联的噪声。在一些实施方式中，系统100包括多个麦克风(例如，两个或更多个麦克风和/或具有波束成形的麦克风阵列)，使得由多个麦克风中的每个麦克风生成的声音数据可以用于区分由多个麦克风中的另一麦克风生成的声音数据。麦克风140通常可以以任何配置联接到呼吸治疗系统120(或系统100)或集成在其中。例如，麦克风140可以被布置在呼吸治疗装置122、用户接口124、导管126或其他部件内部。麦克风140还可以邻近呼吸治疗装置122的外部、用户接口124的外部、导管126的外部或任何其他部件的外部安置或联接到该呼吸治疗装置的外部、该用户接口的外部、该导管的外部或任何其他部件的外部。麦克风140还可以是用户装置170的部件(例如，麦克风140是智能电话的麦克风)。麦克风140可以集成到用户接口124、导管126、呼吸治疗装置122或其任何组合中。通常，麦克风140可以位于呼吸治疗系统120的空气通路内任何点或与该空气通路邻近，该呼吸治疗系统至少包括呼吸治疗装置122的电动机、用户接口124和导管126。因此，空气通路也可称为声学通路。
扬声器142输出用户通常可听到的声波。在一个或多个实施方式中，声波可以是系统100的用户可听见的或系统的用户不可听见的声波(例如，超声声波)。扬声器142可以用作例如，闹钟或用于向用户播放警报或消息(例如，响应于事件)。在一些实施方式中，扬声器142可以用于向用户传递由麦克风140生成的声学数据。扬声器142可以联接到呼吸治疗装置122、用户接口124、导管126或用户装置170或集成在其中。
麦克风140和扬声器142可以用作单独的装置。在一些实施方式中，麦克风140和扬声器142可以组合成声学传感器141(例如，SONAR传感器)，如在例如，WO 2018/050913和WO2020/104465中所描述的，其每一者通过引用整体并入本文。在此类实施方式中，扬声器142以预定间隔和/或频率产生或发射声波，并且麦克风140检测来自扬声器142的所发射的声波的反射。由扬声器142产生或发射的声波具有人耳听不到的频率(例如，低于20Hz或高于约18kHz)，以便不干扰用户或用户的床伴(诸如图2中的床伴220)的睡眠。至少部分地基于来自麦克风140和/或扬声器142的数据，控制系统110可以确定用户的位置和/或本文描述的睡眠相关参数中的一个或多个睡眠相关参数，诸如例如，呼吸信号、呼吸速率、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气比值、每小时事件的数量、事件模式、睡眠阶段、呼吸治疗装置122的压力设置、嘴漏气状况或其任何组合。在此上下文中，SONAR传感器可以被理解为涉及诸如通过空气产生/发送超声或低频超声感测信号(例如，在约17至23kHz、18至22kHz或17至18kHz的频率范围内)进行的主动声学感测。这种系统可以被认为与上述WO 2018/050913和WO2020/104465有关。在一些实施方式中，扬声器142是骨传导扬声器。在一些实施方式中，一个或多个传感器130包括(i)第一麦克风，其与麦克风140相同或相似，并集成到声学传感器141中；和(ii)第二麦克风，其与麦克风140相同或相似，但是与集成到声学传感器141中的第一麦克风分离且不同。
RF发射器148产生且/或发射具有预定频率和/或预定幅度(例如，在高频带内、在低频带内、长波信号、短波信号等)的无线电波。RF接收器146检测从RF发射器148发射的无线电波的反射，且此数据可以由控制系统110分析以确定用户的位置和/或本文所述的睡眠相关参数中的一个或多个睡眠相关参数。RF接收器(RF接收器146和RF发射器148或另一RF对)也可以用于控制系统110、呼吸治疗装置122、一个或多个传感器130、用户装置170或其任何组合之间的无线通信。虽然RF接收机146和RF发射器148在图1中被示为分离且不同的元件，但是在一些实施方式中，RF接收机146和RF发射器148被组合为RF传感器147(例如，RADAR传感器)的一部分。在一些此类实施方式中，RF传感器147包括控制电路。RF通信的特定格式可以是WiFi、蓝牙等。
在一些实施方式中，RF传感器147是网格系统的一部分。网格系统的一个实例是WiFi网格系统，其可以包括网格结点、网络路由器和网络网关，其中的每一者可以是移动的/可移动的或固定的。在此类实施方式中，WiFi网格系统包括WiFi路由器和/或WiFi控制器和一个或多个卫星(例如，接入点)，其每一者包括与RF传感器147相同或相似的RF传感器。WiFi路由器和卫星使用WiFi信号连续不断地彼此通信。WiFi网格系统可以用于至少部分地基于路由器和卫星之间由于移动的物体或人部分地阻挡了信号而引起的WiFi信号的变化(例如，接收到的信号强度的差异)来生成运动数据。运动数据可以提示运动、呼吸、心率、步态、跌倒、行为等或其任何组合。
相机150输出可再现为可存储在存储器装置114中的一个或多个图像(例如，静止图像、视频图像、热图像或其组合)的图像数据。来自相机150的图像数据可以由控制系统110使用以确定本文所述的睡眠相关参数中的一个或多个睡眠相关参数。例如，来自相机150的图像数据可以用于识别用户的位置、确定用户进入用户床(诸如图2中的床230)的时间并且确定用户离开床230的时间。相机150还可以用于追踪眼动、瞳孔扩张(如果用户的一只或两只眼睛睁开)、眨眼率或REM睡眠期间的任何变化。相机150还可以用于追踪用户的位置，这可影响患有体位性阻塞性睡眠呼吸暂停的用户的呼吸暂停窒息发作的时长和/或严重性。
IR传感器152输出可再现为可存储在存储器装置114中的一个或多个红外图像(例如，静止图像、视频图像或两者)的红外图像数据。来自IR传感器152的红外数据可以用于确定睡眠时段期间的一个或多个睡眠相关参数，包括用户的温度和/或用户的运动。当测量用户的存在、位置和/或运动时，IR传感器152也可以与相机150结合使用。IR传感器152可以检测例如波长在约700nm和约1mm之间的红外光，而相机150可以检测波长在约380nm和约740nm之间的可见光。
IR传感器152输出可再现为可存储在存储器装置114中的一个或多个红外图像(例如，静止图像、视频图像或两者)的红外图像数据。来自IR传感器152的红外数据可以用于确定睡眠时段期间的一个或多个睡眠相关参数，包括用户的温度和/或用户的运动。当测量用户的存在、位置和/或运动时，IR传感器152也可以与相机150结合使用。IR传感器152可以检测例如波长在约700nm和约1mm之间的红外光，而相机150可以检测波长在约380nm和约740nm之间的可见光。
PPG传感器154输出与用户相关联的生理数据，该生理数据可以用于确定一个或多个睡眠相关参数，诸如例如，心率、心率模式、心率变异性、心动周期、呼吸速率、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气比值、估计血压参数或其任何组合。PPG传感器154可以由用户佩戴、嵌入在由用户佩戴的衣物和/或织物中、嵌入在用户接口124和/或其相关联的头帽(例如，固定夹板等)中且/或联接到该用户接口和/或其相关联的头帽(例如，固定夹板等)等。
ECG传感器156输出与用户心脏的电活动相关联的生理数据。在一些实施方式中，ECG传感器156包括一个或多个电极，其在睡眠时段期间安置于用户的一部分上或其周围。来自ECG传感器156的生理数据可以用于例如，确定本文所述的睡眠相关参数中的一个或多个睡眠相关参数。
EEG传感器158输出与用户大脑的电活动相关的生理数据。在一些实施方式中，EEG传感器158包括一个或多个电极，其在睡眠时段期间安置于用户头皮上或其周围。来自EEG传感器158的生理数据可以用于例如，确定用户在睡眠时段期间的任何给定时间的睡眠阶段。在一些实施方式中，EEG传感器158可以集成在用户接口124和/或相关联的头帽(例如，固定夹板等)中。
电容式传感器160、力传感器162和应变计传感器164输出数据，其可以存储在存储器装置114中且由控制系统110使用以确定本文所述的睡眠相关参数中的一个或多个睡眠相关参数。EMG传感器166输出与由一个或多个肌肉产生的电活动相关联的生理数据。氧传感器168输出提示以下的氧数据：气体(例如，在导管126中或在用户接口124处)的氧浓度。氧传感器168可以是例如，超声氧传感器、电氧传感器、化学氧传感器、光学氧传感器或其任何组合。在一些实施方式中，一个或多个传感器130还包括皮肤电反应(GSR)传感器、血流传感器、呼吸传感器、脉搏传感器、血压计传感器、血氧测定传感器或其任何组合。
分析物传感器174可以用于检测用户的呼出气中分析物的存在。由分析物传感器174输出的数据可以存储在存储器装置114中，并由控制系统110使用以确定用户的呼吸中任何分析物的特性和浓度。在一些实施方式中，分析物传感器174安置于用户的嘴附近以检测从用户嘴呼出的呼气中的分析物。例如，当用户接口124是覆盖用户的鼻子和嘴的面罩时，分析物传感器174可以安置于面罩内以监测用户嘴呼吸。在其他实施方式中，诸如当用户接口124是鼻罩或鼻枕罩时，分析物传感器174可以安置于用户的鼻子附近以检测通过用户鼻子呼出的呼气中的分析物。在更多其他实施方式中，当用户接口124是鼻罩或鼻枕罩时，分析物传感器174可以安置于用户的嘴附近。在该实施方式中，分析物传感器174可以用于检测是否有任何空气无意中从用户的嘴泄漏。在一些实施方式中，分析物传感器174是挥发性有机化合物(VOC)传感器，其可以用于检测碳基化学品或化合物，诸如二氧化碳。在一些实施方式中，分析物传感器174还可以用于检测用户是通过其鼻子还是嘴呼吸。例如，如果由安置于用户的嘴附近或面罩内(在用户接口124是面罩的实施方式中)的分析物传感器174输出的数据检测分析物的存在，则控制系统110可以使用该数据作为用户正通过其嘴呼吸的指示。
湿度传感器176输出可以存储在存储器装置114中且由控制系统110使用的数据。湿度传感器176可以用于检测用户周围的各个区域中的水分(例如，在导管126或用户接口124内部、在用户面部附近、在导管126和用户接口124之间的连接附近、在导管126和呼吸治疗装置122之间的连接附近等)。因此，在一些实施方式中，湿度传感器176可以联接到用户接口124或导管126或集成到其中以监测来自呼吸治疗装置122的加压空气的湿度。在其他实施方式中，湿度传感器176放置于需要监测水分含量的任何区域附近。湿度传感器176还可以用于监测用户周围的周围环境例如，用户卧室内部的空气的湿度。湿度传感器176还可以用于追踪用户对环境变化的生物测定反应。
一个或多个LiDAR传感器178可以用于深度感测。这种类型的光学传感器(例如，激光传感器)可以用于检测物体并构建周围环境诸如生活空间的三维(3D)图。LiDAR通常可以利用脉冲激光来进行飞行时间测量。LiDAR也被称为3D激光扫描。在这样的传感器的使用实例中，具有LiDAR传感器178的固定或移动装置(诸如智能电话)可以测量并映射从传感器延伸5米或更远的区域。例如，LiDAR数据可以与由电磁式RADAR传感器估计的点云数据融合。LiDAR传感器178还可以使用人工智能(AI)通过检测并分类空间中可能对RADAR系统造成问题的特征，诸如玻璃窗(其可以对RADAR具有高度反射性)，来自动对RADAR系统进行地理围栏。例如，LiDAR还可以用于提供人的身高的估计，以及当人坐下或跌倒时身高的变化。LiDAR可以用于形成环境的3D网格表示。在进一步的用途中，对于无线电波穿过的固体表面(例如，半透射线材料)，LiDAR可以反射离开此类表面，从而允许对不同类型的障碍物进行分类。
虽然在图1中单独示出，但是一个或多个传感器130的任何组合可以集成在系统100的部件中的任何一个或多个部件且/或联接到该系统的部件中的任何一个或多个部件，包括呼吸治疗装置122、用户接口124、导管126、加湿罐129、控制系统110、用户装置170或其任何组合。例如，声学传感器141和/或RF传感器147可以集成在用户装置170中且/或联接到该用户装置。在此类实施方式中，根据本公开的一些方面，用户装置170可以被认为是生成供系统100(例如，控制系统110)使用的附加或辅助数据的辅助装置。在一些实施方式中，压力传感器132和/或流量传感器134被集成到呼吸治疗装置122和/或联接到该呼吸治疗装置。在一些实施方式中，一个或多个传感器130中的至少一个传感器不联接到呼吸治疗装置122、控制系统110或用户装置170，并且在睡眠时段期间通常邻近用户安置(例如，安置于用户的一部分上或与用户的一部分接触、由用户佩戴、联接到或安置于床头柜上、联接到床垫、联接到天花板等)。更通常的是，一个或多个传感器130可以相对于用户在任何合适的位置安置，使得一个或多个传感器130可以在一个或多个睡眠时段期间生成与用户和/或床伴220相关联的生理数据。
可以分析来自一个或多个传感器130的数据以确定一个或多个睡眠相关参数，这些参数可以包括呼吸信号、呼吸速率、呼吸模式、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气比值、一个或多个事件的发生、每小时事件的数量、事件模式、事件的平均时长、事件时长的范围、不同事件数量之间的比值、睡眠阶段、呼吸暂停-低通气指数(AHI)或其任何组合。一个或多个事件可以包括打鼾、呼吸暂停、中枢性呼吸暂停、阻塞性呼吸暂停、混合性呼吸暂停、低通气、有意的用户接口漏气、无意的用户接口漏气、嘴漏气、咳嗽、不宁腿、睡眠障碍、窒息、心率加快、呼吸困难、哮喘发作、癫痫发作、惊厥、血压升高、换气过度或其任何组合。这些睡眠相关参数中的许多睡眠相关参数是生理参数，尽管睡眠相关参数中的一些睡眠相关参数可以被认为是非生理参数。其他类型的生理参数和非生理参数还可以根据来自一个或多个传感器130的数据或根据其他类型的数据来确定。
用户装置170包括显示装置172。用户装置170例如可以是诸如智能电话、平板电脑、膝上型电脑、游戏机、智能手表等移动装置。替代地，用户装置170可以是外部感测系统、电视(例如，智能电视)或另一智能家庭装置(例如，智能扬声器，诸如GoogleGoogleAmazon/>Amazon Echo/>使能装置等)。在一些实施方式中，用户装置170是可穿戴装置(例如，智能手表)。显示装置172通常用于显示包括静止图像、视频图像或两者在内的图像。在一些实施方式中，显示装置172充当人机接口(HMI)，其包括被配置成显示图像的图形用户接口(GUI)和输入接口。显示装置172可以是LED显示器、OLED显示器、LCD显示器等。输入接口可以是例如，触摸屏或触敏基板、鼠标、键盘或被配置成感测由与用户装置170交互的人类用户进行的输入的任何传感器系统。在一些实施方式中，一个或多个用户装置170可以由系统100使用且/或包括在该系统中。/>
血压装置180通常用于帮助生成用于确定与用户相关联的一个或多个血压测量值的生理数据。血压装置180可以包括一个或多个传感器130中的至少一个传感器，用以测量例如，收缩压分量和/或舒张压分量。
在一些实施方式中，血压装置180是血压计，其包括可由用户佩戴的可充气袖带和压力传感器(例如，本文所述的压力传感器132)。例如，如图2的实例所示，血压装置180可以佩戴在用户的上臂上。在血压装置180是血压计的此类实施方式中，血压装置180还包括用于给袖带充气的泵(例如，手动操作的灯泡)。在一些实施方式中，血压装置180联接到呼吸治疗系统120的呼吸治疗装置122，该呼吸治疗装置转而递送加压空气以对该袖带充气。更通常的是，血压装置180可以与控制系统110、存储器装置114、呼吸治疗系统120、用户装置170和/或活动追踪器190通信地联接且/或物理集成在(例如，在外壳内)其中。
活动追踪器190通常用于帮助生成用于确定与用户相关联的活动测量值的生理数据。活动测量值可以包括，例如，步数、行进的距离、攀爬的步数、身体活动的时长、身体活动的类型、身体活动的强度、站立所花费的时间、呼吸速率、平均呼吸速率、休息呼吸速率、最大呼吸速率、呼吸速率变异性、心率、平均心率、休息心率、最大心率、心率变异性、燃烧的卡路里数、血氧饱和度、皮肤电活动(也称为皮肤电导或皮肤电反应)或其任何组合。活动追踪器190包括本文所述的传感器130中的一个或多个传感器，诸如例如，运动传感器138(例如，一个或多个加速计和/或陀螺仪)、PPG传感器154和/或ECG传感器156。
在一些实施方式中，活动追踪器190是可以由用户佩戴的可穿戴装置，诸如智能手表、腕带、指环或贴片。例如，参考图2，活动追踪器190佩戴在用户的手腕上。活动追踪器190还可以联接到用户所穿戴的衣服或衣物或集成在其中。替代地，活动追踪器190还可以联接到用户装置170或集成在其中(例如，在同一外壳内)。更通常的是，活动追踪器190可以与控制系统110、存储器装置114、呼吸治疗系统120、用户装置170和/或血压装置180通信地联接或物理集成在其中(例如，在外壳内)。
虽然控制系统110和存储器装置114在图1中被描述且示出为系统100的单独且不同的部件，但是在一些实施方式中，控制系统110和/或存储器装置114被集成在用户装置170和/或呼吸治疗装置122中。替代地，在一些实施方式中，控制系统110或其一部分(例如，处理器112)可以位于云中(例如，集成在服务器中、集成在物联网(IoT)装置中、连接至云、经受边缘云处理等)、位于一个或多个服务器(例如，远程服务器、本地服务器等或其任何组合)中。
虽然系统100被示为包括上述所有部件，但是根据本公开的实施方式，在用于标识用户所使用的用户接口的系统中可以包括更多或更少的部件。例如，第一备选系统包括控制系统110、存储器装置114和一个或多个传感器130中的至少一个传感器。作为另一实例，第二备选系统包括控制系统110、存储器装置114、一个或多个传感器130中的至少一个传感器以及用户装置170。作为又一实例，第三备选系统包括控制系统110、存储器装置114、呼吸治疗系统120、一个或多个传感器130中的至少一个传感器和用户装置170。作为进一步的实例，第四备选系统包括控制系统110、存储器装置114、呼吸治疗系统120、一个或多个传感器130中的至少一个传感器、用户装置170以及血压装置180和/或活动追踪器190。因此，用于修改压力设置的各种系统可以使用本文所示并描述的部件的任何一个或多个部分和/或与一个或多个其他部件的组合来形成。
再次参考图2，在一些实施方式中，控制系统110、存储器装置114、一个或多个传感器130中的任何传感器或其组合可以位于通常与床230和/或用户210邻近的任何表面和/或结构上和/或其中。例如，在一些实施方式中，一个或多个传感器130中的至少一个传感器可以位于与呼吸治疗系统120与床230和/或用户210邻近的一个或多个部件上和/或其中的第一位置处。一个或多个传感器130可以联接到呼吸治疗系统120、用户接口124、导管126、显示装置128、加湿罐129或其组合。
替代地或附加地，一个或多个传感器130中的至少一个传感器可以位于床230上和/或其中的第二位置处(例如，一个或多个传感器130联接到床230和/或集成在其中)。进一步地，替代地或附加地，一个或多个传感器130中的至少一个传感器可以位于床垫232上和/或该床垫中与床230和/或用户210邻近的第三位置(例如，一个或多个传感器130联接到床垫232和/或集成在其中)。替代地或附加地，一个或多个传感器130中的至少一个传感器可以位于枕头上和/或该枕头中通常与床230和/或用户210邻近的第四位置处。
替代地或附加地，一个或多个传感器130中的至少一个传感器可以位于床头柜240上和/或该床头柜中通常与床230和/或用户210邻近的第五位置处。替代地或附加地，一个或多个传感器130中的至少一个传感器可以位于第六位置处，使得一个或多个传感器130中的至少一个传感器联接到用户210且/或安置于该用户上(例如，一个或多个传感器130被嵌入织物、衣物和/或由用户210佩戴的智能装置中或联接到该织物、衣物和/或由用户佩戴的智能装置)。更通常的是，一个或多个传感器130中的至少一个传感器可以相对于用户210安置于任何合适的位置，使得一个或多个传感器130可以生成与用户210相关联的传感器数据。
在一些实施方式中，主传感器诸如麦克风140被配置成在睡眠时段期间生成与用户210相关联的声学数据。例如，一个或多个麦克风(与图1的麦克风140相同或相似)可以集成在(i)呼吸治疗装置122的电路板、(ii)导管126、(iii)呼吸治疗系统120的部件之间的连接器、(iv)用户接口124、(v)与用户接口相关联的头帽(例如，固定夹板)或(vi)其组合中且/或联接到(i)、(ii)、(iii)、(iv)、(v)或(vi)。
在一些实施方式中，除了主传感器之外，还可以使用一个或多个辅助传感器生成附加的数据。在一些此类实施方式中，一个或多个辅助传感器包括：麦克风(例如，系统100的麦克风140)、流量传感器(例如，系统100的流量传感器134)、压力传感器(例如，系统100的压力传感器132)、温度传感器(例如，系统100的温度传感器136)、相机(例如，系统100的相机150)、翼片式传感器(VAF)、热线传感器(MAF)、冷线传感器、层流传感器、超声传感器、惯性传感器或其组合。
附加地或替代地，一个或多个麦克风(与图1的麦克风140相同或相似)可以集成在同位的智能装置中且/或联接到该同位的智能装置，诸如用户装置170、电视、手表(例如，机械手表或由用户佩戴的另一智能装置)、挂件、床垫232、床230、安置于床230上的床上用品、枕头、扬声器(例如，图1的扬声器142)、收音机、平板装置、无水加湿器或其组合。同位的智能装置可以是在用于检测由用户、呼吸治疗系统120和/或系统100的任何部分发出的声音的范围内的任何智能装置。在一些实施方式中，同位的智能装置是一种在睡眠时段期间与用户在同一房间中的智能装置。
附加地或替代地，在一些实施方式中，一个或多个麦克风(与图1的麦克风140相同或相似)可以远离系统100(图1)和/或用户210(图2)，只要存在允许声学信号传播到一个或多个麦克风的空气通道。例如，一个或多个麦克风可以在与包含系统100的房间不同的房间中。
如本文所用，睡眠时段可以至少部分地基于例如，初始开始时间和结束时间以多种方式来定义。在一些实施方式中，睡眠时段是用户睡着的时长，即睡眠时段具有开始时间和结束时间，并且在睡眠时段期间，用户直到结束时间才觉醒。也就是说，用户醒觉的任何时段都不包括在睡眠时段中。根据睡眠时段的该第一定义，如果用户在同一夜晚多次醒来并入睡，则由醒觉间隔隔开的睡眠间隔中的每个睡眠间隔都是睡眠时段。
替代地，在一些实施方式中，睡眠时段具有开始时间和结束时间，并且在睡眠时段期间，只要用户醒觉的连续时长低于醒觉时长阈值，用户就可以醒来，而不需要睡眠时段结束。醒觉时长阈值可以被定义为睡眠时段的百分比。醒觉时长阈值可以是例如，睡眠时段的约百分之二十、睡眠时段时长的约百分之十五、睡眠时段时长的约百分之十、睡眠时段时长的约百分之五、睡眠时段时长的约百分之二等或任何其他阈值百分比。在一些实施方式中，醒觉时长阈值被定义为固定的时间量，诸如例如，约一小时、约三十分钟、约十五分钟、约十分钟、约五分钟、约两分钟等或任何其他时间量。
在一些实施方式中，睡眠时段被定义为在晚上用户第一次进入床的时间和第二天早上用户最后一次离开床的时间之间的整个时间。换句话讲，睡眠时段可以被定义为时间段，该时间段开始于在用户第一次进入床打算睡觉(例如，如果用户打算在睡觉之前先看电视或使用智能电话，则不是这样)的可以被称为当前晚上的第一时间(例如，下午10:00)的第一日期(例如，2020年1月6日星期一)，并结束于在用户第一次离开床且打算不在第二天早上继续睡觉的可以被称为第二天早晨的第二时间(例如，上午7:00)的第二日期(例如，2020年1月7日星期二)。
在一些实施方式中，用户可以手动定义睡眠时段的开始和/或手动终止睡眠时段。例如，用户可以选择(例如，通过点击或轻敲)在用户装置170(图1)的显示装置172上显示的一个或多个用户可选元件来手动发起或终止睡眠时段。
参考图3，图示了睡眠时段的示例性时间线300。时间线300包括进入床时间(t入床)、睡觉时间(tGTS)、初始睡眠时间(t睡眠)、第一微醒觉MA1、第二微醒觉MA2、醒觉A、觉醒时间(twake)和起床时间(t起床)。
进入床时间t入床与用户在入睡之前(例如，当用户躺下或坐在床上时)最初进入床(例如，图2中的床230)的时间相关联。进入床时间t入床可至少部分地基于床阈值时长来识别以区分用户进入床睡觉的时间和用户出于其他原因(例如，看电视)而进入床的时间。例如，床阈值时长可以是至少约10分钟、至少约20分钟、至少约30分钟、至少约45分钟、至少约1小时、至少约2小时等。虽然在本文中参考床来描述进入床时间t入床，但更通常的是，进入床时间t入床可以指用户最初进入用于睡眠的任何位置(例如，睡椅、椅子、睡袋等)的时间。
睡觉时间(GTS)与用户在进入床之后最初尝试入睡的时间(t入床)相关联。例如，在进入床之后，用户可以参与一种或多种活动以在尝试睡眠之前放松一下(例如，阅读、看电视、听音乐、使用用户装置170等)。初始睡眠时间(t睡眠)是用户最初入睡的时间。例如，初始睡眠时间(t睡眠)可以是用户最初进入第一非REM睡眠阶段的时间。
觉醒时间t觉醒是与用户醒来而不再继续睡觉(例如，与用户在夜晚中间醒来并继续睡觉相反)的时间相关联的时间。用户在最初入睡后可能经历具有短时长(例如，5秒、10秒、30秒、1分钟等)的一次或多次无意识的微醒觉(例如，微醒觉MA1和MA2)。与觉醒时间t觉醒相反，用户在微醒觉MA1和MA2中的每一者之后继续睡觉。类似地，用户可以在最初入睡(例如，起床去卫生间、照顾孩子或宠物、梦游等)之后具有一次或多次有意识的醒觉(例如，醒觉A)。然而，用户在醒觉A之后继续睡觉。因此，觉醒时间t觉醒可以例如至少部分地基于醒觉阈值时长(例如，用户已醒觉至少15分钟、至少20分钟、至少30分钟、至少1小时等)来定义。
类似地，起床时间t起床与用户离开床并留在床外意图结束睡眠时段(例如，与用户在夜间起床去卫生间、照顾孩子或宠物、梦游等相反)的时间相关联。换言之，起床时间t起床是用户在下一个睡眠时段(例如，次日晚上)之前最后离开床而没有返回到床上的时间。因此，起床时间t起床可以例如，至少部分地基于起床阈值时长(例如，用户已离开床至少15分钟、至少20分钟、至少30分钟、至少1小时等)来定义。针对第二后续睡眠时段的进入床时间t入床还可以至少部分地基于起床阈值时长(例如，用户已离开床至少4小时、至少6小时、至少8小时、至少12小时等)来定义。
如上所述，用户可能在初始t入床和最终t起床之间的夜间醒来并再次起床。在一些实施方式中，最终觉醒时间t觉醒和/或最终起床时间t起床至少部分地基于事件(例如，入睡或离开床)之后的预定阈值时长来识别或确定。这样的阈值时长可以为用户进行定制。对于在晚上上床睡觉、然后在早晨醒来并下床的标准用户，可以使用约12和约18小时之间的任何时段(用户醒来(t觉醒)或起床(t起床)和用户上床睡觉(t入床)、睡觉(tGTS)或入睡(t睡眠)之间)。对于在床上花费较长时间段的用户，可以使用较短的阈值时段(例如，在约8小时和约14小时之间)。可以至少部分地基于系统监测用户睡眠行为而对阈值时段进行最初选择和/或稍后调整。
总在床时间(TIB)是进入床时间t入床和起床时间t起床之间的时长。总睡眠时间(TST)与初始睡眠时间和觉醒时间之间的时长相关联，不包括其间的任何有意识或无意识的醒觉和/或微醒觉。通常，总睡眠时间(TST)会比总在床时间(TIB)短(例如，短一分钟、短十分钟、短一小时等)。例如，参考图3的时间线300，总睡眠时间(TST)跨越在初始睡眠时间t睡眠和觉醒时间t觉醒之间，不包括第一微醒觉MA1、第二微醒觉MA2和醒觉A的时长。如图所示，在该实例中，总睡眠时间(TST)比总在床时间(TIB)短。
在一些实施方式中，总睡眠时间(TST)可以被定义为持续总睡眠时间(PTST)。在此类实施方式中，持续总睡眠时间不包括第一非REM阶段(例如，浅睡眠阶段)的预定初始部分或时段。例如，预定初始部分可以在约30秒和约20分钟之间、在约1分钟和约10分钟之间、在约3分钟和约5分钟之间等。持续总睡眠时间是持续睡眠的衡量标准，并且使睡眠-觉醒睡眠图平滑。例如，当用户最初入睡时，用户可能在很短的时间(例如，约30秒)内处于第一非REM阶段，然后在短的时间(例如，一分钟)回到清醒阶段，然后回到第一非REM阶段。在该实例中，持续总睡眠时间不包括第一非REM阶段的第一实例(例如，约30秒)。
在一些实施方式中，睡眠时段被定义为在进入床时间(t入床)开始并在起床时间(t起床)结束，即，睡眠时段被定义为总在床时间(TIB)。在一些实施方式中，睡眠时段被定义为在初始睡眠时间(t睡眠)开始并在觉醒时间(t觉醒)结束。在一些实施方式中，睡眠时段被定义为总睡眠时间(TST)。在一些实施方式中，睡眠时段被定义为在睡觉时间(tGTS)开始并在觉醒时间(t觉醒)结束。在一些实施方式中，睡眠时段被定义为在睡觉时间(tGTS)开始并在起床时间(t起床)结束。在一些实施方式中，睡眠时段被定义为在进入床时间(t入床)开始并在觉醒时间(t觉醒)结束。在一些实施方式中，睡眠时段被定义为在初始睡眠时间(t睡眠)开始并在起床时间(t起床)结束。
参考图4，图示了根据一些实施方式的对应于时间线300(图3)的示例性睡眠图400。如图所示，睡眠图400包括睡眠-觉醒信号401、清醒阶段轴410、REM阶段轴420、浅睡眠阶段轴430和深睡眠阶段轴440。睡眠-觉醒信号401与轴410至440中的一个轴之间的相交提示在睡眠时段期间给定时间的睡眠阶段。
睡眠-觉醒信号401可以至少部分地基于与用户相关联的生理数据(例如，由本文所述的传感器130中的一个或多个传感器生成)而生成。睡眠-觉醒信号可以提示一个或多个睡眠阶段，包括清醒、放松状态的清醒、微醒觉、REM阶段、第一非REM阶段、第二非REM阶段、第三非REM阶段或其任何组合。在一些实施方式中，第一非REM阶段、第二非REM阶段和第三非REM阶段中的一者或多者可以被分组在一起并且被分类为浅睡眠阶段或深睡眠阶段。例如，浅睡眠阶段可以包括第一非REM阶段，而深睡眠阶段可以包括第二非REM阶段和第三非REM阶段。虽然在图4中示出的睡眠图400包括浅睡眠阶段轴430和深睡眠阶段轴440，但在一些实施方式中，睡眠图400可以包括针对第一非REM阶段、第二非REM阶段和第三非REM阶段中的每一者的轴。在其他实施方式中，睡眠-觉醒信号还可以提示呼吸信号、呼吸速率、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气幅度比值、吸气-呼气时比值、每小时事件的数量、事件模式或其任何组合。描述睡眠-觉醒信号的信息可以存储在存储器装置114中。
睡眠图400可以用于确定一个或多个睡眠相关参数，诸如睡眠开始潜伏期(SOL)、睡眠开始后觉醒(WASO)、睡眠效率(SE)、睡眠碎片化指数、睡眠块或其任何组合。
睡眠开始潜伏期(SOL)被定义为睡觉时间(tGTS)和初始睡眠时间(t睡眠)之间的时间。换言之，睡眠开始潜伏期提示用户在最初尝试入睡之后实际入睡所花费的时间。在一些实施方式中，睡眠开始潜伏期被定义为持续睡眠开始潜伏期(PSOL)。持续睡眠开始潜伏期与睡眠开始潜伏期的不同之处在于，持续睡眠开始潜伏期被定义为睡觉时间和预定量的持续睡眠之间的时长。在一些实施方式中，预定量的持续睡眠可以包括例如，在第二非REM阶段、第三非REM阶段和/或REM阶段内至少10分钟的睡眠，其中没有超过2分钟的清醒、第一非REM阶段和/或其间的运动。换言之，持续睡眠开始潜伏期在第二非REM阶段、第三非REM阶段和/或REM阶段和/或REM阶段内需要长达例如，8分钟的持续睡眠。在其他实施方式中，预定量的持续睡眠可以包括在初始睡眠时间之后的第一非REM阶段、第二非REM阶段、第三非REM阶段和/或REM阶段内的至少10分钟的睡眠。在此类实施方式中，预定量的持续睡眠可以不包括任何微醒觉(例如，十秒的微醒觉不重新开始10分钟的时段)。
睡眠开始后觉醒(WASO)与用户在初始睡眠时间和觉醒时间之间醒觉的时间的总时长相关联。因此，睡眠开始后觉醒包括睡眠时段期间的短暂醒觉和微醒觉(例如，图4中所示的微醒觉MA1和MA2)，无论是有意识的还是无意识的。在一些实施方式中，睡眠开始后觉醒(WASO)被定义为仅包括具有预定长度(例如，大于10秒、大于30秒、大于60秒、大于约5分钟、大于约10分钟等)的醒觉的总时长的持续睡眠开始后觉醒(PWASO)。
睡眠效率(SE)被确定为总在床时间(TIB)与总睡眠时间(TST)的比值。例如，如果总在床时间是8小时并且总睡眠时间是7.5小时，则针对该睡眠时段的睡眠效率是93.75％。睡眠效率提示用户的睡眠卫生。例如，如果用户在睡觉之前进入床并花费时间参与其他活动(例如，看电视)，则睡眠效率会被降低(例如，用户受到惩罚)。在一些实施方式中，睡眠效率(SE)可以至少部分地基于总在床时间(TIB)和用户尝试睡觉的总时间来计算。在此类实施方式中，用户尝试睡觉的总时间被定义为睡觉(GTS)时间和本文所述的起床时间之间的时长。例如，如果总睡眠时间是8小时(例如，在下午11点和上午7点之间)，睡觉时间是下午10:45，并且起床时间是上午7:15，则在此类实施方式中，睡眠效率参数被计算为约94％。
碎片化指数至少部分地基于睡眠时段期间的醒觉次数来确定。例如，如果用户具有两次微醒觉(例如，图4中所示的微醒觉MA1和微醒觉MA2)，则碎片化指数可以表示为2。在一些实施方式中，碎片化指数在整数的预定范围(例如，0和10之间)之间缩放。
睡眠块与任何睡眠阶段(例如，第一非REM阶段、第二非REM阶段、第三非REM阶段和/或REM)和清醒阶段之间的过渡相关联。休眠块可以以例如，30秒的分辨率来计算。
在一些实施方式中，本文所述的系统和方法可以包括生成或分析包括睡眠-觉醒信号的睡眠图，以至少部分地基于睡眠图的睡眠-觉醒信号来确定或识别进入床时间(t入床)、睡觉时间(tGTS)、初始睡眠时间(t睡眠)、一次或多次第一微醒觉(例如，MA1和MA2)、觉醒时间(t觉醒)、起床时间(t起床)或其任何组合。
在其他实施方式中，传感器130中的一个或多个传感器可以用于确定或识别进入床时间(t入床)、睡觉时间(tGTS)、初始睡眠时间(t睡眠)、一次或多次第一微醒觉(例如，MA1和MA2)、觉醒时间(t觉醒)、起床时间(t起床)或其任何组合，其又定义睡眠时段。例如，进入床时间t入床可以至少部分地基于例如，由运动传感器138、麦克风140、相机150或其任何组合生成的数据来确定。睡觉时间可以至少部分地基于例如，来自运动传感器138的数据(例如，指示用户没有运动的数据)、来自相机150的数据(例如，提示用户没有运动且/或用户已关闭灯的数据)、来自麦克风140的数据(例如，提示使用关闭电视的数据)、来自用户装置170的数据(例如，提示用户不再使用用户装置170的数据)、来自压力传感器132和/或流量传感器134的数据(例如，提示用户打开呼吸治疗装置122的数据、提示用户戴上用户接口124的数据等)或其任何组合来确定。
参考图5，图示了一种当用户使用呼吸治疗系统(诸如呼吸治疗系统12)时在睡眠时段期间监测用户的方法500。通常，控制系统(诸如系统100的控制系统110)被配置成执行方法600的各个步骤。存储器装置(诸如系统100的存储器装置114)可以用于存储在方法500(或其他方法)的步骤中利用的任何类型的数据。通常，患有SDB的用户可能患有附加的健康状况(也称为并存病)伴其SDB。呼吸治疗系统(例如作为CPAP系统)的使用可以生成可以被分析以识别和/或监测这些其他健康状况的数据。呼吸治疗系统的使用也可以在一些情况下治疗附加的健康状况以及SDB。通过分析在呼吸治疗系统的使用期间生成的数据以及在一些情况下的附加的数据，可以确定与附加的健康状况相关的各种指标，并且可以确定针对附加的健康状况的更有效的治疗选择方案。
方法500的步骤502包括在与呼吸治疗系统的用户相关联的当前睡眠时段期间生成数据。数据可以由任何合适的源，包括多个不同的传感器(诸如传感器130)生成。传感器可以位于与呼吸治疗系统一起使用的呼吸治疗装置(诸如呼吸治疗装置122)的外壳内或位于呼吸治疗装置的外壳外部。数据还可以由多个不同的装置诸如智能手表、活动追踪器、移动电话、任何数量的外部医疗测量装置等生成。呼吸治疗系统可以包括呼吸治疗装置，其经由例如，导管和用户接口向用户气道供应加压空气。所生成的数据可以包括提示加压空气的压力、加压空气的流量和加压空气的其他属性的数据。用户接口可以包括覆盖用户嘴和鼻子的全面罩、鼻罩或其他类型的用户接口。
方法500的步骤504包括分析所生成的数据以确定与睡眠呼吸障碍(SDB)相关联的第一指标的值。方法500的步骤506包括分析所生成的数据以确定与除SDB之外的用户的健康状况相关联的第二指标的值。第一指标可以包括用于分析用户睡眠时段的指标。例如，如果呼吸治疗系统被用作CPAP系统，则第一指标可以与使用CPAP系统以最小化诸如呼吸暂停事件等事件相关联。
第一指标(并且在一些实施方式中，第二指标)可以包括呼吸信号、呼吸速率、呼吸模式、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气比值、一个或多个事件的发生、每小时事件的数量、事件模式、事件的平均时长、事件时长的范围、不同事件的数量之间的比值、睡眠阶段、在多个睡眠阶段的每个睡眠阶段中所花费的时间、睡眠阶段的模式、呼吸暂停-低通气指数(AHI)、睡眠评分、治疗评分、总睡眠时间、总在床时间、觉醒时间、起床时间、睡眠图、总浅睡眠时间、总深睡眠时间、总REM睡眠时间、治疗中总睡眠时间，治疗结束后总睡眠时间、醒觉次数、睡眠开始潜伏期、应激水平或其任何组合。
在一些实施方式中，第一指标仅与SDB相关联，而第二指标仅与健康状况相关联。在一些实施方式中，第一指标与SDB和健康状况相关联，而第二指标仅与健康状况相关联。在一些实施方式中，第一指标仅与SDB相关联，而第二指标与健康状况和SDB相关联。在一些实施方式中，第一指标与SDB和健康状况相关联。在一些实施方式中，第二指标与健康状况和SDB相关联。
在一些实施方式中，第二指标与心脏疾病的存在相关联。例如，第二指标可以与心力衰竭、心脏杂音、心率加快、心脏病发作、心房颤动、心律失常、心肌炎、心脏自主神经病变、慢性炎性疾病诸如动脉粥样硬化(由SDB引起的夜发性血氧水平的反复下降可导致间歇性缺氧，这已被证明与全身性炎症相关联)等相关联。第二指标可以包括心率变异性(在睡眠时段期间心率变异性没有降低可能提示心脏受到应激并且没有对入睡状态作出正确反应)；搏动间隔(beat-to-beat interval)的标准偏差(也称为SDNN，并且可以与心脏的恢复能力相关)；相邻搏动之间连续差异的均方根(也称为RMSSD，可与心脏恢复能力相关)；心输出量(心输出量降低(例如，每时间间隔泵送的血液量较少)可以提示高血压和/或心力衰竭)；心房腔的结构(改良结构可以提示心房颤动风险)；潮气量(潮气量的不稳定性可以指示心力衰竭)；呼吸暂停时长、呼气时长、呼气梯度、流量信号的包络(可以显示用户呼吸的稳定性水平)、呼吸速率等。
在一些实施方式中，第二指标与用户的临床应激水平或交感神经活动相关联。例如，第二指标可以包括心率、心率变异性、皮肤电导(例如，皮肤电反应)、动脉脉搏速度、动脉脉搏形状、动脉脉搏体积、动脉脉搏幅度或其任何组合。进一步地，这些各个测量值中的一个或多个测量值可以用于量化用户的应激水平，使得第二指标本身包括用户的应激水平的可量化测量值。第二指标也可以是用户对各种不同类型的呼吸暂停事件的应激反应的指标。例如，针对一个用户的第二指标可以指示用户仅响应于较长的呼吸暂停事件和/或吸气量的显著减少的呼吸暂停事件而经历应激水平升高(其可以使用心率、心率变异性、皮肤电导、动脉脉搏特征等来测量)。然而，针对不同用户的第二指标可以指示该用户响应于较短的呼吸暂停事件和/或吸气量轻微减少的呼吸暂停事件以及时长较长和/或吸气量显著减小的呼吸暂停事件而经历应激水平升高。第二指标还可以指示随着呼吸暂停事件严重性的增加用户的应激水平所增加的量。因此，一些实施方式中的第二指标可以包括用户的应激反应与各种不同类型的呼吸暂停事件之间的联系、导致不同应激反应的不同类型的呼吸暂停事件的百分比等。
在进一步的实施方式中，呼吸治疗系统可以被配置成获悉第二指标与呼吸治疗系统疗法(例如，CPAP压力)之间的关联。在又进一步的实施方式中，可以改变呼吸治疗水平(例如，CPAP压力水平)以增强获悉治疗和第二指标之间的关联，并且在更多进一步的实施方式中，可以对治疗水平进行调整以控制第二指标(例如，可以增加或降低CPAP压力以减少与应激或交感神经活动相关联的指标)。
在一些实施方式中，第二指标与用户在睡眠时段期间的呼吸相关联。例如，第二指标可以包括用户呼吸的节奏(例如，用户呼吸的快慢，和/或在用户呼吸中是否有任何开始和停止)、用户呼吸的幅度(例如，到用户吸入和/或呼出的空气量)、呼气的时间常数(例如，呼气期间肺容量的指数衰减的时间常数)、呼气的形状(例如，在呼气期间肺容积随时间变化的曲线的形状)、呼气的大小(例如，呼气的量或力)、呼气的速度(例如，在呼气期间肺容积减小的速度)、吸气的时间常数(例如，在吸气期间肺容积的指数增加的时间常数)、吸气的形状(例如，在吸气期间肺容积随时间变化的曲线的形状)、吸气的大小(例如，吸气的量和/或力)、吸气的速度(例如，吸气期间肺容量增加的速度)、潮气量、呼吸的速率或其他呼吸指标(例如，呼吸相关联指标)。
这些呼吸指标可以与任何数量的不同健康状况相关联。例如，用户呼吸的节奏和/或潮气量可以与肥胖、COPD、肺炎、哮喘和其他疾病相关联。呼吸短促的用户(例如，用户呼吸的节奏急促和/或潮气量浅)可以指示用户是肥胖的或患有COPD、肺炎、哮喘等。在另一实例中，吸气和/或呼气的形状可以提示用户气道中存在阻塞。在进一步的实例中，潮气量可以与心力衰竭相关联。潮气量中的不稳定性(例如，针对不同呼吸的不同量)可以指示存在心力衰竭或存在发生衰竭的风险。在进一步的实例中，(i)呼吸的节奏，(ii)吸气的形状、速度、和大小，和(iii)呼气的形状、速度、和大小，其中的任何一者或多者可以指示存在潮式呼吸。
在另一实例中，第二指标可以与用户在睡眠时段期间醒觉或睡着的时间相关联，并且可以包括入睡所花费的时间量、醒觉所花费的总时间量、睡着所花费的总时间量、用户入睡的时间、用户醒来的时间、用户的呼吸速率的一致性等。这些指标可以指示用户醒觉的时间比期望的要长、睡着的时间比期望的要短，用户的呼吸没有减慢并且直到睡眠时段中比期望的晚些时候才变得一致(指示用户睡着了)等等，这些都可以指示用户患有失眠。与睡眠分期相关的信息，诸如睡眠图(例如，图3的睡眠图400)也可以用于帮助确定用户是否患有失眠。
这些指标或其他指标也可以提示存在其他神经系统疾病诸如焦虑、幽闭恐怖症、应激等。通常，第二指标可以与心脏疾病、呼吸系统疾病、神经系统疾病和其他类型的疾病相关联。通常，与神经系统疾病相关联的指标可以包括心率(高心率可能提示焦虑)；血压(高血压可能提示焦虑)；入睡开始潜伏期(低睡眠开始潜伏期可能提示焦虑)；微觉醒阈值(例如，用户醒来的容易程度-微觉醒阈值低可能提示焦虑)；睡眠时段期间的身体运动量(例如，不受控制的腿动可能提示不宁腿综合征)；与睡眠时段期间的醒觉相关的指标(不稳定的睡眠-觉醒模式可能提示昼夜节律的紊乱并且可导致早晨抑郁，并且还可能提示夜发性癫痫)；接口漏气率(来自用户接口诸如用户接口124的的高漏气率可能提示用户接口由于幽闭恐怖症而被戴的更松)；在睡眠时段期间用户接口被移除的次数(大量可能提示幽闭恐怖症)；与用户对问卷调查表的回答相关的各种指标，如下面更详细地讨论的。
方法500的步骤508包括至少部分地基于所确定的第二指标的值，使某个动作被执行。在一些实施方式中，第二指标提示用户的健康状况的特性、存在和/或严重性，并且因此可以用于确定用户的健康状况的特性、存在和/或严重性。然后可以采取许多不同的动作。
在一些实施方式中，至少部分地基于所确定的第二指标的值，可以对呼吸治疗系统的一个或多个设置进行调整。在一个实例中，呼吸治疗系统最初作为气道正压通气系统诸如CPAP系统来操作。响应于指示心脏疾病(诸如心力衰竭)的存在或发生心脏疾病(诸如心力衰竭)的风险增加的第二指标的值，可以对呼吸治疗装置的一个或多个设置进行调整(由控制系统手动或自动)，使得呼吸治疗系统作为自适应伺服通气系统来操作。心脏疾病(诸如心力衰竭)往往导致无法用CPAP系统治疗的呼吸暂停，并且CPAP系统的使用往往会加重这些呼吸暂停的发生和/或严重性。当呼吸治疗系统作为自适应伺服通气系统操作时，呼吸治疗系统可以监测用户的呼吸，并且增加用户的呼气量以确保潮气量稳定性，并且减少这些呼吸暂停的发生和/或严重性。
在另一实例中，可以对与加压空气的供应相关的设置进行修改，诸如空气的压力、空气的流量、加压空气的斜坡时间(例如，从呼吸治疗系统的使用开始，空气的压力增加至期望压力(例如，期望的治疗压力)所花费的时间)、加压空气的湿度等。药剂或其他物质也可经由加压空气供应且/或注射到用户气道中。药剂可以被用于帮助用户入睡。该物质可以是一种用于使用户平静并帮助用户入睡的香味。在一个实例中，呼吸治疗系统在高压下操作时的体积可以影响用户的失眠，并且在一些情况下加重用户的失眠。如果第二指标指示用户患有失眠，则可以增加斜坡时间，这给予用户更长的时间来入睡，直到呼吸治疗系统达到期望的压力为止。在进一步的实例中，如果第二指标指示存在失眠，则可以增加治疗反应灵敏度斜坡时间，且/或可以将空气压力维持在相对低的水平(例如，小于期望的治疗，其可以在诸如打鼾或气流受限的较轻事件的存在下更快地增加)，直到呼吸治疗系统检测到用户已入睡(例如，至少部分地基于睡眠-觉醒信号)为止。
在另一实例中，对于患有COPD、哮喘、过敏、鼻窦感染、鼻炎或其他呼吸系统相关疾病的用户，可以增加加压空气的湿度。在进一步的实例中，如果第二指标指示用户正遭受可由吸入药剂治疗的疾病，则可将药剂供应且/或注射到用户气道中。在这些实施方式中的一些实施方式中，与SDB相关的第一指标的值可以影响调整呼吸治疗系统的设置的方式。在更多其他实施方式中，调整设置可以包括改变当前正在被使用的用户接口的类型。麦克风140和/或扬声器142可以用于例如通过将声学信号指向用户接口，然后分析与声学信号的反射相关联的声学数据来表征用户接口。一旦确定了当前正在被使用的用户接口的类型，就可以至少部分地基于所确定的第二指标的值来生成改变用户接口的类型的建议。通常，呼吸治疗系统的设置具有预期治疗效果。可以根据需要对呼吸治疗系统的设置进行调整，以提高预期治疗效果。
在进一步的实例中，调整呼吸治疗系统的设置可以包括调整加压空气的压力以考虑接口周围的CO2水平。如果用户的接口正在漏气和/或如果用户的通气率低，则可以降低加压空气的压力。
在一些实施方式中，可以生成通知和/或报告并将其发送给用户和/或第三方。第三方可以包括朋友、家庭成员、配偶、其他重要的人、看护人、医疗保健提供者等。通知和/或报告可以标识检测到的疾病和/或检测到的疾病的严重性。通知和/或报告还可以推荐未来治疗来帮助治疗该疾病。例如，在第二指标指示存在失眠的情况下，通知和/或报告可以建议进行认知行为治疗。通知和/或报告可以在电子显示装置诸如用户装置170的显示装置172上显示给用户。
在一些实施方式中，方法500的技术可以用于监测在治疗健康状况中呼吸治疗系统的使用功效。在这些实施方式中，在多个睡眠时段内追踪第二指标，并且针对每个睡眠时段确定第二指标的值。可以确定呼吸治疗系统针对每个睡眠时段的设置以及呼吸治疗系统针对每个睡眠时段的使用时长。呼吸治疗系统的设置和使用时长可能与健康状况的存在和/或严重性的任何变化有关。然后可以确定治疗健康状况的最佳设置和/或使用时长。
在一些实施方式中，第二指标与用户的应激水平有关，如上文所讨论的。在这些实施方式中，该动作可以包括基于所确定的用户应激水平来调整呼吸治疗系统的各种设置。在一个实例中，用户应激水平用于实时调整呼吸治疗系统对呼吸暂停事件的反应方式。呼吸治疗系统可以作为气道正压通气系统来操作，该气道正压通气系统以恒定压力(CPAP系统)或以针对用户吸气和呼气的两种不同的恒定压力(BiPAP系统或VPAP系统)向用户气道供应加压空气。如果用户正经历应激水平升高，则当检测到重度呼吸暂停事件时，呼吸治疗系统可以增加所供应空气的压力。增加空气的压力可以有助于更快地结束重度呼吸暂停事件且/或最大限度地减少在重度呼吸暂停事件期间发生的吸气减少。增加压力可能会产生负面副作用，诸如使用户气道变干，并可能使用户迎来，因此通常不这样做。然而，如果用户在睡眠时段期间(特别是在重度呼吸暂停事件期间)经历应激水平升高，则通过增加空气的压力更快地结束重度呼吸暂停事件的益处可能超过压力增加的任何缺点。因此，只有当用户的应激水平升高时，这些实施方式中的呼吸治疗系统才可以响应于重度呼吸暂停事件而增加空气的压力。如果用户的应激水平没有升高，则即使发生重度呼吸暂停事件时，呼吸治疗系统也可以保持相同的压力水平。
在一些实施方式中，如果用户通常在睡眠时段期间经历应激水平升高，则压力响应于重度呼吸暂停事件而增加。一旦重度呼吸暂停事件结束，压力可以降低回到其标准水平。在其他实施方式中，如果用户在重度呼吸暂停事件期间经历应激水平升高，则压力响应于重度呼吸暂停事件而增加。一旦重度呼吸暂停事件结束和/或用户的应激水平回到正常，压力可以降低回到其标准水平。在进一步的实施方式中，这种压力增加可能发生在轻度呼吸暂停事件期间，而不仅仅是在重度呼吸暂停事件期间。因此，在一些实施方式中，呼吸治疗系统可以响应于呼吸暂停事件(重度或轻度)而增加递送到用户气道的空气的压力，但前提是第二指标指示用户的应激水平增加。如果第二指标没有指示在呼吸暂停事件期间用户的应激水平升高，则呼吸治疗系统可以在其标准压力下继续运行。
参考图6，图示了一种当用户使用呼吸治疗系统(诸如呼吸治疗系统12)时在睡眠时段期间监测用户的方法600。通常，控制系统(诸如系统100的控制系统110)被配置成执行方法600的各个步骤。存储器装置(诸如系统100的存储器装置114)可以用于存储在方法600(或其他方法)的步骤中利用的任何类型的数据。
方法600的步骤602包括在与呼吸治疗系统的用户相关联的当前睡眠时段期间生成数据。方法600的步骤602与方法500的方法502相同或相似。步骤604包括接收与一个或多个先前睡眠时段相关联的历史数据。通常，历史数据可以是与在当前睡眠时段期间生成的数据相同的类型，只不过历史数据与用户的一个或多个先前睡眠时段相关联。
方法600的步骤606包括分析所生成的数据以确定与除SDB之外的用户的健康状况相关联的指标的值。方法600的步骤606与方法500的步骤506相同或相似。因此，值确定的指标可以是步骤506中值确定的第二指标。方法600的步骤608包括分析历史数据以针对一个或多个先前睡眠时段中的每个先前睡眠时段确定指标的值。方法600的步骤610包括将针对一个或多个先前睡眠时段所确定的指标的值与针对当前睡眠时段所确定的指标的值进行比较。该比较可以揭示用户疾病的严重性随着时间的推移是增加还是降低。
最后，方法600的步骤612包括至少部分地基于比较使动作被执行。如果步骤610的比较指示健康状况的严重性已增加，则可以采取各种不同的动作。在一些实施方式中，可以向用户或第三方(诸如朋友、家庭成员、配偶、伙伴、看护人或医疗保健提供者)发送通知。通知可以提供关于健康状况的严重性增加的信息。通知可以在电子显示装置诸如用户装置170上显示给用户。在另一实施方式中，可以对呼吸治疗系统的一个或多个设置进行修改以更好地治疗健康状况。
在又一实施方式中，可以将未来治疗建议发送给用户。未来治疗建议可以包括看医生或牙医的建议、接受用药方案或医疗方案的建议、修改呼吸治疗系统的设置的建议、使用单独的装置(诸如使用便携式氧浓缩器)来治疗健康状况的建议、或使用单独的装置来确认健康状况的严重性增加的建议。
单独的装置可以是任何可用于确认增加的严重性的装置。例如，该装置可以是医疗测量装置，用户可以使用该医疗测量装置来测量提示健康状况的严重性的某一特性或参数。单独的装置可以包括：被配置成测量用户的氧饱和度的脉搏血氧计、被配置成监测用户的血压的血压监测器、被配置成测量用户的心率的心率监测器、被配置成测量用户的血糖水平的血糖计、被配置成测量大脑活动(以监测睡眠时段期间的中枢性微觉醒和/或睡眠阶段)的脑电图(EEG)装置、被配置成在睡眠时段期间检测眼动的眼电图(EOG)装置、在睡眠时段期间检测运动的可穿戴装置、用于在睡眠时段期间检测运动的床垫传感器或其他装置。
在更多其他实施方式中，来自当前睡眠时段和过去睡眠时段的数据之间的比较可以指示健康状况的严重性已增加、降低或没有改变或已降低。如果健康状况的严重性已增加，则该动作可以包括推荐用户调整呼吸治疗系统的设置和/或使用以提高呼吸治疗系统的与健康状况的增加的严重性相称的预期治疗效果。如果健康状况的严重性已降低或保持不变，则该动作可以包括推荐用户继续使用具有当前设置的呼吸治疗系统或调整呼吸治疗系统的设置和/或使用以降低呼吸治疗系统的与健康状况的未改变或降低的严重性相称的预期治疗效果。也可以采取其他类型的动作。
在附加的实施方式中，可以对来自先前睡眠时段的数据进行分析以预测使用的各种健康状况的未来状况。这可以包括预测未来针对任何类型的干预或治疗改变的合适时间，以及向用户或向第三方发送关于预测未来干预或治疗改变的通知和/或报告。随着从每个睡眠时段中获得更多数据，预测也可以不断更新。
在一些实施方式中，对来自一个或多个先前睡眠时段的历史数据进行分析以追踪用户随时间的应激水平，并且第二指标包括在当前睡眠时段期间用户的应激水平的测量值。如果比较指示睡眠时段期间用户的应激水平没有降低，则可以对呼吸治疗系统的设置进行调整以帮助降低用户的应激水平。例如，可以对呼吸治疗系统的设置进行调整以增加递送到用户气道的加压空气的斜坡上升时间或降低递送到用户气道的加压空气的压力。通常，当用户在睡眠时段开始时最初开始使用呼吸治疗系统时，呼吸治疗系统在第一时间段(其可以是5分钟、10分钟、30分钟、1小时等)内使供应给用户气道的空气的压力从低初始压力斜坡上升至较高工作压力。压力从初始压力增加至工作压力所花费的时间可以称为斜坡上升时间。如果用户的应激水平升高(例如响应于最初戴上用户接口)，则该动作可以包括增加呼吸治疗系统的斜坡上升时间，使得供应给用户的空气的压力在大于第一时间段的第二时间段内从初始压力增加至工作压力。该动作可以附加地或替代地包括降低呼吸治疗系统的工作压力。在这些实施方式中，工作压力可以被修改为小于原始工作压力的经修改的工作压力。
在一些实施方式中，历史数据可以用于确定在不同类型的呼吸暂停事件期间用户的基线应激水平，并且第二指标可以包括在当前睡眠时段期间用户的应激水平的测量值。如果第二指标指示用户在经历某些呼吸暂停事件时正在经历应激水平(与基线相比)升高，则可以增加递送到用户气道的加压空气的压力以帮助减少呼吸暂停事件的时长和/或严重性，即使该时长和/或严重性的呼吸暂停事件通常将用增加的压力来治疗。类似地，如果第二指标指示用户在经历某些呼吸暂停事件时未经历应激水平升高，则递送到用户气道的加压空气的压力可以保持恒定，即使该时长和/或严重性的呼吸暂停事件通常将用增加的压力来治疗。
虽然方法600一般是指将来自当前睡眠时段的数据与来自先前睡眠时段的数据进行比较，但方法600通常适用于在不同睡眠时段期间生成的不同数据集之间的任何比较。因此，在当前睡眠时段期间生成的数据也可与在后续睡眠时段期间生成的数据进行比较，以便针对当前睡眠时段和后续睡眠时段确定第二指标的值，并至少部分地基于该比较采取某个动作。
参考图7，图示了一种当用户使用呼吸治疗系统(诸如呼吸治疗系统12)时在睡眠时段期间监测用户的方法700。通常，控制系统(诸如系统100的控制系统110)被配置成执行方法700的各个步骤。存储器装置(诸如系统100的存储器装置114)可以用于存储在方法700(或其他方法)的步骤中利用的任何类型的数据。
方法700的步骤702包括在与呼吸治疗系统的用户相关联的当前睡眠时段期间生成数据。方法700的步骤702通常与方法600的步骤602和/或方法500的步骤502相同或相似。方法700的步骤704包括分析所生成的数据以确定与睡眠呼吸障碍(SDB)相关联的第一指标的值。方法700的步骤704通常与方法500的步骤504相同或相似。方法700的步骤706包括分析所生成的数据以确定与除SDB之外的健康状况相关联的第二指标的值。方法700的步骤706通常与方法500的步骤506和方法600的步骤606相同或相似。
方法700的步骤708包括在用户醒觉时接收与用户相关联的附加的数据。通常，附加的数据与用户相关联，但不与用户对呼吸治疗系统的使用相关联。该数据可以包括人口统计信息，诸如用户的年龄、用户的性别、用户的社会性别、用户的地理位置、用户的身高、用户的体重、用户的颈部尺寸和用户的职业；与用户相关联的医疗信息，诸如用户的吸烟状况；与用户相关联的音频数据，诸如用户对问卷调查表的回答或与用户说话相关的其他数据；以及其他类型的附加的数据。
问卷调查表可以包括旨在从用户得到关于他们自己的进一步信息的问题。这些问题可以涉及用户睡眠的质量和/或量、用户的健康、用户最近的活动、用户的身体活动/锻炼、用户的应激水平、用户的身体健康、用户的精神健康、其他数据或其任何组合。与用户对问卷调查表的回答相关联的数据可以包括用户回答的内容。
然而，在一些实施方式中，数据还可以包括用户实际上回答问题的方式。包括用户语音的音调、用户语音的节奏、所提供的回答的结构(例如，完整句子对单个单词)、用户回答的速度和准确性等在内的属性可以提供对不同疾病包括诸如焦虑、抑郁等的神经系统疾病的了解。例如，较快的节奏、单调/有限的音调、回答期间呼吸声音与语音的高比值、单词之间的大间隔和/或用户语音中的任何颤抖可以指示存在诸如焦虑和/或抑郁等神经系统疾病。
在一些实施方式中，问题可以经由呼吸治疗系统120的显示装置128和/或用户装置170的显示装置172显示给用户。在其他实施方式中，问题可以经由扬声器142发送给用户(例如，大声播放)。用户对问卷调查表的回答可以手动输入(例如，经由呼吸治疗系统128的显示装置128或用户装置170)。然而，用户也可以大声说出他们的回答，并且传感器(诸如麦克风140)可以生成提示用户的回答的音频数据。音频数据表示用户的回答中提示用户健康状况的属性或特征。
附加的数据还可以包括音频数据，而不仅仅是用户对问卷调查表的回答。例如，用户可以(例如使用麦克风142或其他装置)在白天被记录。与用户的语音和用户发出的其他声音(例如，咳嗽、喘息等)相关联的音频数据可以提示各种不同的疾病，包括呼吸系统疾病(例如，哮喘、肺炎、过敏、呼吸感染等)和神经系统疾病(抑郁、焦虑、双相情感障碍等)。
方法700的步骤710包括分析所接收的附加的数据(在醒觉时与用户相关联的数据)以确定与健康状况相关联的第三指标的值。方法700的步骤712包括至少部分地基于所确定的第三指标的值使动作被执行。
通常，与健康状况相关联的第三指标不同于与健康状况相关联的第二指标。通过根据在醒觉时与用户相关联的附加的数据确定第三指标的值，可以获得健康状况的更准确表示，并且可以采取动作。
在一些实施方式中，可以至少部分地基于第三指标的值对第二指标的值进行调整。在这些实施方式中，当至少部分地基于仅与呼吸治疗系统的使用相关联的数据时，所确定的第二指标的值的精度可能受到限制。然而，第二指标的值可以通过考虑在醒觉时与用户相关联的数据和/或第三指标的值而被更精确地确定。
在其他实施方式中，第二指标的值可以指示用户可能具有多种不同的健康状况。然而，至少部分地基于第二指标的值，可能不可能确定用户实际患有多种健康状况中的哪一种。第三指标的值可以提供更多细节，这使得能够确定用户正遭受多种健康状况中的哪一种健康状况。在其他实施方式中，情况可能正好相反。第三指标的值可以指示用户正遭受多种不同健康状况的可能性，然后可以使用第二指标的值来确定用户正遭受多种健康状况中的哪一种健康状况。
在更多其他实施方式中，用户正遭受的健康状况的特性仅可以根据第二指标(或第三指标)来确定。然后可以使用第三指标(或第二指标)的值来确定健康状况的严重性。
通常，方法500、600和700中的任何一者可以使用具有控制系统和存储器装置的系统来实现，该控制系统具有一个或多个处理器，并且存储器装置存储机器可读指令。控制系统可以联接到存储器装置，并且当机器可读指令由控制系统的处理器中的至少一个处理器执行时，可以实现方法500、600和700。方法500、600和700也可以使用包括指令的计算机程序产品(诸如非暂时性计算机可读介质)来实现，这些指令在由计算机执行时使计算机执行方法500、600和700的步骤。
来自以下权利要求1至125中任一项中的一者或多者的一个或多个元素或方面或步骤或其任何部分可以与来自其他权利要求1至125中任一项中的一者或多者的一个或多个元素或方面或步骤或其任何部分组合，以形成本公开的一个或多个附加的实施方式和/或权利要求。
虽然本公开已参考一个或多个特定实施例或实施方式进行了描述，但是本领域技术人员将认识到，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以对其进行许多改变。这些实施方式中的每个实施方式及其明显的变体都被认为落入本公开的精神和范围内。还可以设想，根据本公开的各方面的附加的实施方式可以组合来自本文所述的实施方式中的任何实施方式的任何数量的特征。

Claims (125)

1.一种用于监测用户的睡眠时段的系统，所述系统包括：
呼吸治疗系统，所述呼吸治疗系统包括：
呼吸治疗装置，所述呼吸治疗装置被配置来供应加压空气；和
用户接口，所述用户接口经由导管联接到所述呼吸治疗装置，并且被配置来接合所述用户并且帮助将所供应的加压空气引导到所述用户的气道；
存储器装置，所述存储器装置存储机器可读指令；和
控制系统，所述控制系统联接到所述存储器装置，并且包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置来执行所述机器可读指令以：
在当前睡眠时段期间生成与所述用户相关联的数据；
分析所生成的数据以确定与睡眠呼吸障碍(SDB)疾病相关联的第一指标的值；
分析所生成的数据以确定与除所述SDB疾病之外的健康状况相关联的第二指标的值；并且
至少部分地基于所确定的第二指标的值，使动作被执行。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述第二指标的值指示所述健康状况的存在、所述健康状况的严重性、或两者。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的系统，其中所述控制系统的所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令，以至少部分地基于所确定的第二指标的值来确定所述健康状况的特性、至少部分地基于所确定的第二指标的值来确定所述健康状况的严重性、或两者。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的系统，其中所述第一指标仅与SDB相关联，并且所述第二指标仅与所述健康状况相关联。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，其中所述第一指标包括呼吸信号、呼吸速率、呼吸模式、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气比值、一个或多个事件的发生、每小时事件的数量、事件模式、事件的平均时长、事件时长的范围、不同事件的数量之间的比值、睡眠阶段、在多个睡眠阶段的每个睡眠阶段中所花费的时间、睡眠阶段的模式、呼吸暂停低通气指数(AHI)、睡眠评分、治疗评分、总睡眠时间、总在床时间、醒来时间、起床时间、睡眠图、睡眠紊乱指数、总浅睡眠时间、总深睡眠时间、总REM睡眠时间、治疗中总睡眠时间、治疗结束后总睡眠时间、醒觉次数、睡眠开始潜伏期、或它们的任何组合。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的系统，其中所述数据的至少第一部分由安置于所述呼吸治疗装置的外壳内的一个或多个传感器生成。
7.根据权利要求6所述的系统，其中所述数据的至少第二部分由安置于所述呼吸治疗装置外部的一个或多个传感器生成。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的系统，其中所述第二指标与所述用户在所述当前睡眠时段期间的呼吸相关联。
9.根据权利要求8所述的系统，其中所述第二指标包括所述呼吸的节奏、所述用户的所述呼吸的幅度、呼气的时间常数、呼气的形状、呼气的大小、呼气的速度、吸气的时间常数、吸气的形状、吸气的大小、吸气的速度、潮气量、所述呼吸的速率、或它们的任何组合。
10.根据权利要求9所述的系统，其中所述第二指标包括所述呼吸的节奏，并且所述健康状况是肥胖、慢性阻塞性肺病(COPD)、肺炎、哮喘、潮式呼吸、心力衰竭、或它们的任何组合。
11.根据权利要求10所述的系统，其中所述呼吸的节奏指示呼吸短促并且与肥胖的存在相关联。
12.根据权利要求9至11中任一项所述的系统，其中所述第二指标包括呼气的形状，并且其中所述健康状况是所述用户的气道中存在阻塞。
13.根据权利要求9至12中任一项所述的系统，其中所述第二指标包括潮气量，并且其中所述潮气量中的不稳定性指示存在心力衰竭或存在发生心力衰竭的风险。
14.根据权利要求13所述的系统，其中所述呼吸治疗系统最初作为气道正压通气系统操作，并且其中响应于所述第二指标指示存在心力衰竭或存在发生心力衰竭的风险，所述动作包括调整所述呼吸治疗系统的一个或多个设置以作为自适应伺服通气系统操作。
15.根据权利要求1至14中任一项所述的系统，其中所述健康状况是失眠，并且其中所述第二指标包括总在床时间、总睡眠时间、总觉醒时间、睡眠开始潜伏期、睡眠开始后觉醒参数、睡眠效率、碎片化指数、入睡时间量、呼吸速率的一致性、入睡时间、觉醒时间、睡眠紊乱率、运动次数、或它们的任何组合。
16.根据权利要求15所述的系统，其中响应于所述第二指标指示存在失眠，所述动作包括(i)调整所述呼吸治疗系统的一个或多个设置、(ii)向所述用户或向第三方发送未来治疗建议、(iii)或两者。
17.根据权利要求16所述的系统，其中所述未来治疗包括认知行为治疗。
18.根据权利要求16或权利要求17所述的系统，其中调整所述呼吸治疗系统的一个或多个设置包括降低供应给所述用户的气道的所述加压空气的压力。
19.根据权利要求1至18中任一项所述的系统，其中所述健康状况是心脏疾病，并且其中所述第二指标包括心率变异性、所述用户心脏的搏动间隔的标准偏差、所述用户心脏的相邻搏动之间的连续差的均方根、心输出量、所述用户心脏的心房腔的结构、潮气量、呼吸暂停的时长、呼气的时长、呼气的梯度、流量信号的包络、呼吸速率、或它们的任何组合。
20.根据权利要求19所述的系统，其中所述呼吸治疗系统最初作为气道正压通气系统操作，并且响应于所述第二指标指示存在所述心脏疾病，所述动作包括调整所述呼吸治疗系统的一个或多个设置以作为自适应伺服通气系统操作。
21.根据权利要求19或权利要求20所述的系统，其中所述心脏疾病包括心力衰竭、心杂音、心率加快、心脏病发作、心房颤动、心律不齐、心肌炎、心脏自主神经病变、慢性炎症、或它们的任何组合。
22.根据权利要求1至21中任一项所述的系统，其中所生成的数据包括指示所述加压空气的压力、所述加压空气的流量、或两者的数据。
23.根据权利要求22所述的系统，其中所述动作包括修改所述加压空气的压力、修改所述加压空气的流量、修改所述加压空气的斜坡时间、修改所述加压空气的湿度、经由所述加压空气将药剂供应进入所述用户的气道中、或它们的任何组合。
24.根据权利要求23所述的系统，其中响应于所确定的第二指标的值指示存在失眠、焦虑、幽闭恐怖症、或它们的任何组合，所述动作包括增加所述加压空气的所述斜坡时间。
25.根据权利要求23或权利要求24所述的系统，其中响应于所确定的第二指标的值指示存在COPD、哮喘、过敏、鼻窦感染、鼻炎、或它们的任何组合，所述动作包括增加所述加压空气的湿度、将所述药剂供应进入所述用户的气道中、或两者。
26.根据权利要求1至25中任一项所述的系统，其中所述动作包括向所述用户或向第三方发送通知、在电子显示装置上显示所述通知、改变所述呼吸治疗系统的一个或多个设置、向所述用户或所述第三方发送治疗建议、或它们的任何组合。
27.根据权利要求1至26中任一项所述的系统，其中所述控制系统的所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
在多个睡眠时段内追踪所述第二指标；
针对所述多个睡眠时段中的每个睡眠时段确定所述第二指标的值；
针对所述多个睡眠时段中的每个睡眠时段确定(i)所述呼吸治疗系统的使用时长、(ii)所述呼吸治疗系统的一个或多个设置的值、(iii)或两者；以及
识别(i)所述呼吸治疗系统的最佳使用时长、(ii)所述呼吸治疗系统的所述一个或多个设置的最佳值、或(iii)两者，以治疗所述健康状况。
28.根据权利要求1至27中任一项所述的系统，其中所述控制系统的所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
接收与所述用户的一个或多个先前睡眠时段相关联的历史数据；
分析所述历史数据以针对所述一个或多个先前睡眠时段中的每个先前睡眠时段确定所述第二指标的值；以及
将针对所述一个或多个先前睡眠时段中的每个先前睡眠时段所确定的第二指标的值与针对所述当前睡眠时段所确定的第二指标的值进行比较。
29.根据权利要求28所述的系统，其中所述控制系统的所述一个或多个处理器被配置来执行所述机器可读指令以响应于所述比较指示所述健康状况的严重性已增加而使所述动作被执行。
30.根据权利要求29所述的系统，其中所述动作包括向所述用户或向第三方发送通知、在电子显示装置上显示通知、调整所述呼吸治疗系统的一个或多个设置、向所述用户或所述第三方发送治疗建议、或它们的任何组合。
31.根据权利要求30所述的系统，其中所述治疗建议包括看医生的建议、看牙医的建议、使用单独的装置来执行指示存在所述健康状况或所述健康状况的严重性的测量的建议、使用便携式氧浓缩器的建议、或它们的任何组合。
32.根据权利要求31所述的系统，其中所述单独的装置是被配置来测量所述用户的氧饱和度的脉搏血氧计、被配置来监测所述用户的血压的血压监测器、被配置来测量所述用户的心率的心率监测器、被配置来监测所述用户的血糖水平的血糖仪、被配置来监测大脑活动的脑电图装置、被配置来监测眼动的眼电图装置、被配置来测量所述用户的物理运动的可穿戴装置、被配置来测量所述用户的物理运动的床垫传感器、或它们的任何组合。
33.根据权利要求28至32中任一项所述的系统，其中所述健康状况包括所述用户的应激水平，并且其中响应于所述比较指示所述用户的所述应激水平已增加，所述动作包括降低由所述呼吸治疗系统递送到所述用户的加压空气的压力。
34.根据权利要求1至33中任一项所述的系统，其中所述控制系统的所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
至少部分地基于针对所述当前睡眠时段所确定的第二指标的值来确定所述健康状况的严重性；
在一个或多个后续睡眠时段期间生成数据；
针对所述一个或多个后续睡眠时段中的每个后续睡眠时段确定所述第二指标的值；
至少部分地基于针对所述一个或多个后续睡眠时段中的每个后续睡眠时段所确定的第二指标的值来确定经更新的所述健康状况的严重性；以及
至少部分地基于所述经更新的所述健康状况的严重性，使所述动作被执行。
35.根据权利要求34所述的系统，其中所述动作包括至少部分地基于所述经更新的所述健康状况的严重性向所述用户发送未来治疗建议。
36.根据权利要求34或权利要求35所述的系统，其中响应于针对所述一个或多个后续睡眠时段中的每个后续睡眠时段所确定的第二指标的值指示所述健康状况的严重性已增加，所述动作包括调整所述呼吸治疗系统的一个或多个设置以提高所述呼吸治疗系统的预期治疗效果。
37.根据权利要求34至36中任一项所述的系统，其中响应于针对所述一个或多个后续睡眠时段中的每个后续睡眠时段所确定的第二指标的值指示所述健康状况的严重性已增加，所述动作包括向所述用户或向第三方发送治疗建议。
38.根据权利要求34或36所述的系统，其中响应于针对所述一个或多个后续睡眠时段中的每个后续睡眠时段所确定的第二指标的值指示所述健康状况的严重性已降低，所述动作包括继续使用具有当前设置的所述呼吸治疗系统、或调整所述呼吸治疗系统的一个或多个设置以降低所述呼吸治疗系统的预期治疗效果。
39.根据权利要求1至38中任一项所述的系统，其中所述控制系统的所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
在用户醒觉时接收与所述用户相关联的附加的数据；
分析所述附加的数据以确定与所述健康状况相关联的第三指标的值；以及
至少部分地基于所确定的与所述健康状况相关联的所述第三指标的值使所述动作被执行。
40.根据权利要求39所述的系统，其中所述附加的数据包括所述用户的年龄、所述用户的性别、所述用户的社会性别、所述用户的地理位置、所述用户的身高、所述用户的体重、所述用户的颈部尺寸、与所述用户相关联的医疗信息、所述用户的吸烟状况、所述用户的职业、所述用户对问卷调查表的回答、所述用户提供对所述问卷调查表的回答的方式、或它们的任何组合。
41.根据权利要求39或权利要求40所述的系统，其中所述控制系统的所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
至少部分地基于所确定的第三指标的值来修改所确定的第二指标的值；以及
至少部分地基于经修改的第二指标的值使所述动作被执行。
42.根据权利要求39至41中任一项所述的系统，其中所述第二指标的值与多种健康状况相关联，并且其中所述控制系统的所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令，以至少部分地基于所确定的第三指标的值从所述多种健康状况确定所述用户的所述健康状况的特性。
43.根据权利要求39至41中任一项所述的系统，其中所述第三指标的值与多种健康状况相关联，并且其中所述控制系统的所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令，以至少部分地基于所确定的第二指标的值从所述多种健康状况确定所述用户的所述健康状况的特性。
44.根据权利要求39至43中任一项所述的系统，其中所述控制系统的所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
至少部分地基于所确定的第二指标的值来确定所述用户的所述健康状况的特性；以及
至少部分地基于所确定的第三指标的值来确定所述用户的所述健康状况的严重性。
45.根据权利要求39至43中任一项所述的系统，其中所述控制系统的所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令以：
至少部分地基于所确定的第三指标的值来确定所述用户的所述健康状况的特性；以及
至少部分地基于所确定的第二指标的值来确定所述用户的所述健康状况的严重性。
46.根据权利要求1至45中任一项所述的系统，其中所述控制系统的所述一个或多个处理器还被配置来执行所述机器可读指令，以至少部分地基于(i)所确定的第二指标的值和(ii)附加的数据来确定所述健康状况的特性、所述健康状况的严重性、或两者。
47.根据权利要求46所述的系统，其中所述附加的数据包括与所述用户相关联的人口统计信息、与所述用户相关联的医疗信息、与所述用户相关联的音频数据、或它们的任何组合。
48.根据权利要求47所述的系统，其中所述人口统计信息包括所述用户的年龄、所述用户的性别、所述用户的社会性别、所述用户的地理位置、所述用户的身高、所述用户的体重、所述用户的颈部尺寸、所述用户的职业、或它们的任何组合。
49.根据权利要求47或48所述的系统，其中所述用户的所述医疗信息从所述用户的病史获得。
50.根据权利要求47至49中任一项所述的系统，其中与所述用户相关联的所述音频数据包括所述用户对问卷调查表的回答。
51.根据权利要求1至50中任一项所述的系统，其中所述第二指标指示所述用户的应激水平，并且包括心率、心率变异性、皮肤电导、动脉脉搏速度、动脉脉搏形状、动脉脉搏体积、动脉脉搏幅度、或它们的任何组合。
52.根据权利要求51所述的系统，其中响应于所述第二指标指示在呼吸暂停事件期间所述用户的应激水平升高，所述动作包括增加所述加压空气的压力。
53.根据权利要求1至52中任一项所述的系统，其中所确定的第二指标的值指示所述用户的应激水平升高。
54.根据权利要求53所述的系统，其中所述动作包括响应于所述用户经历呼吸暂停事件而增加所述加压空气的压力。
55.根据权利要求54所述的系统，其中所述动作还包括响应于所述呼吸暂停事件结束而降低所述加压空气的所述压力。
56.根据权利要求53至55中任一项所述的系统，其中在所述呼吸治疗系统的操作期间，所述呼吸治疗系统被配置成在第一时间段内将所述加压空气的压力从初始压力增加至工作压力。
57.根据权利要求56所述的系统，其中所述动作包括增加供应给所述用户的所述气道的所述加压空气的斜坡上升时间，使得所述加压空气的压力在大于所述第一时间段的第二时间段内从所述初始压力增加至所述工作压力。
58.根据权利要求56或权利要求57所述的系统，其中所述动作包括将所述工作压力修改为小于所述工作压力的经修改的工作压力。
59.根据权利要求1至58中任一项所述的系统，其中所确定的第二指标的值指示所述用户正遭受呼吸系统相关疾病，并且其中所述动作包括增加供应给所述用户的气道的所述加压空气的湿度。
60.根据权利要求59所述的系统，其中所述呼吸系统相关疾病包括慢性阻塞性肺病(COPD)、哮喘、过敏、鼻窦感染、鼻炎、或它们的任何组合。
61.一种监测用户的睡眠时段的方法，所述方法包括：
在当前睡眠时段期间生成与呼吸治疗系统的用户相关联的数据；
分析所生成的数据以确定与睡眠呼吸障碍(SDB)疾病相关联的第一指标的值；
分析所生成的数据以确定与除所述SDB疾病之外的健康状况相关联的第二指标的值；以及
至少部分地基于所确定的第二指标的值，使动作被执行。
62.根据权利要求61所述的方法，其中所述第二指标的值指示存在所述健康状况、所述健康状况的严重性、或两者。
63.根据权利要求61或权利要求62所述的方法，还包括至少部分地基于所确定的第二指标的值来确定所述健康状况的特性、至少部分地基于所确定的第二指标的值来确定所述健康状况的严重性、或两者。
64.根据权利要求61至63中任一项所述的方法，其中所述第一指标仅与SDB相关联，并且所述第二指标仅与所述健康状况相关联。
65.根据权利要求61至64中任一项所述的方法，其中所述第一指标包括呼吸信号、呼吸速率、呼吸模式、吸气幅度、呼气幅度、吸气-呼气比值、一个或多个事件的发生、每小时事件的数量、事件模式、事件的平均时长、事件时长的范围、不同事件的数量之间的比值、睡眠阶段、在多个睡眠阶段的每个睡眠阶段中所花费的时间、睡眠阶段的模式、呼吸暂停低通气指数(AHI)、睡眠评分、治疗评分、总睡眠时间、总在床时间、醒来时间、起床时间、睡眠图、睡眠紊乱指数、总浅睡眠时间、总深睡眠时间、总REM睡眠时间、治疗中总睡眠时间、治疗结束后总睡眠时间、醒觉次数、睡眠开始潜伏期、或它们的任何组合。
66.根据权利要求61至65中任一项所述的方法，其中所述呼吸治疗系统包括被配置成经由导管和用户接口向所述用户的气道供应加压空气的呼吸治疗装置，并且其中所述数据的至少第一部分由安置于所述呼吸治疗装置的外壳内的一个或多个传感器生成。
67.根据权利要求66所述的方法，其中所述数据的至少第二部分由安置于所述呼吸治疗装置外部的一个或多个传感器生成。
68.根据权利要求61至67中任一项所述的方法，其中所述第二指标与所述用户在所述当前睡眠时段期间的呼吸相关联。
69.根据权利要求68所述的方法，其中所述第二指标包括所述呼吸的节奏、所述用户的所述呼吸的幅度、呼气的时间常数、呼气的形状、呼气的大小、呼气的速度、吸气的时间常数、吸气的形状、吸气的大小、吸气的速度、潮气量、所述呼吸的速率、或它们的任何组合。
70.根据权利要求69所述的方法，其中所述第二指标包括所述呼吸的节奏，并且所述健康状况是肥胖、慢性阻塞性肺病(COPD)、肺炎、哮喘、潮式呼吸、心力衰竭、或它们的任何组合。
71.根据权利要求70所述的方法，其中所述呼吸的节奏指示呼吸短促并且与肥胖的存在相关联。
72.根据权利要求61至71中任一项所述的方法，其中所述第二指标包括呼气的形状，并且其中所述健康状况是所述用户的气道中存在阻塞。
73.根据权利要求61至72中任一项所述的方法，其中所述第二指标包括潮气量，并且其中所述潮气量中的不稳定性指示存在心力衰竭或存在发生心力衰竭的风险。
74.根据权利要求73所述的方法，其中所述呼吸治疗系统最初作为气道正压通气系统操作，并且其中响应于所述第二指标指示存在心力衰竭或存在发生心力衰竭的风险，所述动作包括调整所述呼吸治疗系统的一个或多个设置以作为自适应伺服通气系统操作。
75.根据权利要求61至74中任一项所述的方法，其中所述健康状况是失眠，并且其中所述第二指标包括总在床时间、总睡眠时间、总觉醒时间、睡眠开始潜伏期、睡眠开始后觉醒参数、睡眠效率、碎片化指数、入睡时间量、呼吸速率的一致性、入睡时间、觉醒时间、睡眠紊乱率、运动次数、或它们的任何组合。
76.根据权利要求75所述的方法，其中响应于所述第二指标指示存在失眠，所述动作包括(i)调整所述呼吸治疗系统的一个或多个设置、(ii)向所述用户或向第三方发送未来治疗建议、(iii)或两者。
77.根据权利要求76所述的方法，其中所述未来治疗包括认知行为治疗。
78.根据权利要求76或权利要求77所述的方法，其中所述呼吸治疗系统包括被配置成经由导管和用户接口向所述用户的气道供应加压空气的呼吸治疗装置，并且其中调整所述呼吸治疗系统的一个或多个设置包括降低供应给所述用户的气道的所述加压空气的压力。
79.根据权利要求61至78中任一项所述的方法，其中所述健康状况是心脏疾病，并且其中所述第二指标包括心率变异性、所述用户心脏的搏动间隔的标准偏差、所述用户心脏的相邻搏动之间的连续差的均方根、心输出量、所述用户心脏的心房腔的结构、潮气量、呼吸暂停的时长、呼气的时长、呼气的梯度、流量信号的包络、呼吸速率、或它们的任何组合。
80.根据权利要求79所述的方法，其中所述呼吸治疗系统最初作为气道正压通气系统操作，并且响应于所述第二指标指示存在所述心脏疾病，所述动作包括调整所述呼吸治疗系统的一个或多个设置以作为自适应伺服通气系统操作。
81.根据权利要求79或权利要求80所述的方法，其中所述心脏疾病包括心力衰竭、心杂音、心率加快、心脏病发作、心房颤动、心律不齐、心肌炎、心脏自主神经病变、慢性炎症、或它们的任何组合。
82.根据权利要求61至81中任一项所述的方法，其中对所述呼吸治疗系统的使用包括向所述用户的气道供应加压空气，并且其中所生成的数据包括指示所述加压空气的压力、所述加压空气的流量、或两者的数据。
83.根据权利要求82所述的方法，其中所述动作包括修改所述加压空气的压力、修改所述加压空气的流量、修改所述加压空气的斜坡时间、修改所述加压空气的湿度、经由所述加压空气将药剂供应进入所述用户的气道中、或它们的任何组合。
84.根据权利要求83所述的方法，其中响应于所确定的第二指标的值指示存在失眠、焦虑、幽闭恐怖症、或它们的任何组合，所述动作包括增加所述加压空气的所述斜坡时间。
85.根据权利要求83或权利要求84所述的方法，其中响应于所确定的第二指标的值指示存在COPD、哮喘、过敏、鼻窦感染、鼻炎、或它们的任何组合，所述动作包括增加所述加压空气的湿度、将所述药剂供应进入所述用户的气道中、或两者。
86.根据权利要求61至85中任一项所述的方法，其中所述动作包括向所述用户或向第三方发送通知、在电子显示装置上显示通知、改变所述呼吸治疗系统的一个或多个设置、向所述用户或所述第三方发送治疗建议、或它们的任何组合。
87.根据权利要求61至86中任一项所述的方法，还包括：
在多个睡眠时段内追踪所述第二指标；
针对所述多个睡眠时段中的每个睡眠时段确定所述第二指标的值；
针对所述多个睡眠时段中的每个睡眠时段确定(i)所述呼吸治疗系统的使用时长、(ii)所述呼吸治疗系统的一个或多个设置的值、(iii)或两者；以及
识别(i)所述呼吸治疗系统的最佳使用时长、(ii)所述呼吸治疗系统的所述一个或多个设置的最佳值、或(iii)两者，以治疗所述健康状况。
88.根据权利要求61至87中任一项所述的方法，还包括：
接收与所述用户的一个或多个先前睡眠时段相关联的历史数据；
分析所述历史数据以针对所述一个或多个先前睡眠时段中的每个先前睡眠时段确定所述第二指标的值；以及
将针对所述一个或多个先前睡眠时段中的每个先前睡眠时段所确定的第二指标的值与针对所述当前睡眠时段所确定的第二指标的值进行比较。
89.根据权利要求88所述的方法，其中响应于所述比较指示所述健康状况的严重性已增加，使所述动作被执行。
90.根据权利要求89所述的方法，其中所述动作包括向所述用户或向第三方发送通知、在电子显示装置上显示通知、调整所述呼吸治疗系统的一个或多个设置、向所述用户或所述第三方发送治疗建议、或它们的任何组合。
91.根据权利要求90所述的方法，其中所述治疗建议包括看医生的建议、看牙医的建议、使用单独的装置来执行指示存在所述健康状况或所述健康状况的严重性的测量的建议、使用便携式氧浓缩器的建议、或它们的任何组合。
92.根据权利要求91所述的方法，其中所述单独的装置是被配置来测量所述用户的氧饱和度的脉搏血氧计、被配置来监测所述用户的血压的血压监测器、被配置来测量所述用户的心率的心率监测器、被配置来监测所述用户的血糖水平的血糖仪、被配置来监测大脑活动的脑电图装置、被配置来监测眼动的眼电图装置、被配置来测量所述用户的物理运动的可穿戴装置、被配置来测量所述用户的物理运动的床垫传感器、或它们的任何组合。
93.根据权利要求88至92中任一项所述的方法，其中所述健康状况包括所述用户的应激水平，并且其中响应于所述比较指示所述用户的应激水平已增加，所述动作包括降低由所述呼吸治疗系统递送到所述用户的加压空气的压力。
94.根据权利要求61至93中任一项所述的方法，还包括：
至少部分地基于针对所述当前睡眠时段所确定的第二指标的值来确定所述健康状况的严重性；
在一个或多个后续睡眠时段期间生成数据；
针对所述一个或多个后续睡眠时段中的每个后续睡眠时段确定所述第二指标的值；
至少部分地基于针对所述一个或多个后续睡眠时段中的每个后续睡眠时段所确定的第二指标的值来确定经更新的所述健康状况的严重性；以及
至少部分地基于所述经更新的所述健康状况的严重性，使所述动作被执行。
95.根据权利要求94所述的方法，其中所述动作包括至少部分地基于所述经更新的所述健康状况的严重性向所述用户发送未来治疗建议。
96.根据权利要求94或权利要求95所述的方法，其中响应于针对所述一个或多个后续睡眠时段中的每个后续睡眠时段所确定的第二指标的值指示所述健康状况的严重性已增加，所述动作包括调整所述呼吸治疗系统的一个或多个设置以提高所述呼吸治疗系统的预期治疗效果。
97.根据权利要求94至96中任一项所述的方法，其中响应于针对所述一个或多个后续睡眠时段中的每个后续睡眠时段所确定的第二指标的值指示所述健康状况的严重性已增加，所述动作包括向所述用户或向第三方发送治疗建议。
98.根据权利要求94至97中任一项所述的方法，其中响应于针对所述一个或多个后续睡眠时段中的每个后续睡眠时段所确定的第二指标的值指示所述健康状况的严重性已降低，所述动作包括继续使用具有当前设置的所述呼吸治疗系统、或调整所述呼吸治疗系统的一个或多个设置以降低所述呼吸治疗系统的预期治疗效果。
99.根据权利要求61至98中任一项所述的方法，还包括：
在用户醒觉时接收与所述用户相关联的附加的数据；
分析所述附加的数据以确定与所述健康状况相关联的第三指标的值；以及
至少部分地基于所确定的与所述健康状况相关联的所述第三指标的值使所述动作被执行。
100.根据权利要求99所述的方法，其中所述附加的数据包括所述用户的年龄、所述用户的性别、所述用户的社会性别、所述用户的地理位置、所述用户的身高、所述用户的体重、所述用户的颈部尺寸、与所述用户相关联的医疗信息、所述用户的吸烟状况、所述用户的职业、所述用户对问卷调查表的回答、所述用户提供对所述问卷调查表的所述回答的方式、或它们的任何组合。
101.根据权利要求99或权利要求100所述的方法，还包括：
至少部分地基于所确定的第三指标的值来修改所确定的第二指标的值；以及
至少部分地基于经修改的第二指标的值使所述动作被执行。
102.根据权利要求99至101中任一项所述的方法，其中所述第二指标的值与多种健康状况相关联，并且其中所述方法还包括至少部分地基于所确定的第三指标的值从所述多种健康状况确定所述用户的所述健康状况的特性。
103.根据权利要求99至101中任一项所述的方法，其中所述第三指标的值与多种健康状况相关联，并且其中所述方法还包括至少部分地基于所确定的第二指标的值从所述多种健康状况确定所述用户的所述健康状况的特性。
104.根据权利要求99至103中任一项所述的方法，还包括：
至少部分地基于所确定的第二指标的值来确定所述用户的所述健康状况的特性；以及
至少部分地基于所确定的第三指标的值来确定所述用户的所述健康状况的严重性。
105.根据权利要求99至103中任一项所述的方法，还包括：
至少部分地基于所确定的第三指标的值来确定所述用户的所述健康状况的特性；以及
至少部分地基于所确定的第二指标的值来确定所述用户的所述健康状况的严重性。
106.根据权利要求61至105中任一项所述的方法，还包括至少部分地基于(i)所确定的第二指标的值和(ii)附加的数据来确定所述健康状况的特性、所述健康状况的严重性、或两者。
107.根据权利要求106所述的方法，其中所述附加的数据包括与所述用户相关联的人口统计信息、与所述用户相关联的医疗信息、与所述用户相关联的音频数据、或它们的任何组合。
108.根据权利要求107所述的方法，其中所述人口统计信息包括所述用户的年龄、所述用户的性别、所述用户的社会性别、所述用户的地理位置、所述用户的身高、所述用户的体重、所述用户的颈部尺寸、所述用户的职业、或它们的任何组合。
109.根据权利要求107或108所述的方法，其中所述用户的所述医疗信息从所述用户的病史获得。
110.根据权利要求107至109中任一项所述的方法，其中与所述用户相关联的所述音频数据包括所述用户对问卷调查表的回答。
111.根据权利要求61至110中任一项所述的方法，其中所述第二指标指示所述用户的应激水平，并且包括心率、心率变异性、皮肤电导、动脉脉搏速度、动脉脉搏形状、动脉脉搏体积、动脉脉搏幅度、或它们的任何组合。
112.根据权利要求111所述的方法，其中所述呼吸治疗系统包括被配置成向所述用户的气道供应加压空气的呼吸治疗装置，并且其中响应于所述第二指标指示在呼吸暂停事件期间所述用户的应激水平升高，所述动作包括增加所述加压空气的压力。
113.根据权利要求61至112中任一项所述的方法，其中所述呼吸治疗系统包括被配置成经由导管和用户接口向所述用户的气道供应加压空气的呼吸治疗装置。
114.根据权利要求113所述的方法，其中所确定的第二指标的值指示所述用户的应激水平升高。
115.根据权利要求114所述的方法，其中所述动作包括响应于所述用户经历呼吸暂停事件而增加所述加压空气的压力。
116.根据权利要求115所述的方法，其中所述动作还包括响应于所述呼吸暂停事件结束而降低所述加压空气的压力。
117.根据权利要求114至116中任一项所述的方法，其中在所述呼吸治疗系统的操作期间，所述呼吸治疗系统被配置成在第一时间段内将所述加压空气的压力从初始压力增加至工作压力。
118.根据权利要求117所述的方法，其中所述动作包括增加供应给所述用户的所述气道的所述加压空气的斜坡上升时间，使得所述加压空气的压力在大于所述第一时间段的第二时间段内从所述初始压力增加至所述工作压力。
119.根据权利要求117或权利要求118所述的方法，其中所述动作包括将所述工作压力修改为小于所述工作压力的经修改的工作压力。
120.根据权利要求113至119中任一项所述的方法，其中所确定的第二指标的值指示所述用户正遭受呼吸系统相关疾病，并且其中所述动作包括增加供应给所述用户的气道的所述加压空气的湿度。
121.根据权利要求120所述的方法，其中所述呼吸系统相关疾病包括慢性阻塞性肺病(COPD)、哮喘、过敏、鼻窦感染、鼻炎、或它们的任何组合。
122.一种用于监测用户的睡眠时段的系统，所述系统包括：
存储器装置，所述存储器装置存储机器可读指令；和
控制系统，所述控制系统联接到所述存储器装置，并且包括一个或多个处理器；
其中当所述存储器装置存储的所述机器可读指令由所述控制系统的所述一个或多个处理器中的至少一个处理器执行时，实施根据权利要求61至121中任一项所述的方法。
123.一种用于监测用户的睡眠时段的系统，所述系统包括被配置来实施根据权利要求61至121中任一项所述的方法的控制系统。
124.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括指令，所述指令在由计算机执行时使所述计算机执行根据权利要求61至121中任一项所述的方法。
125.根据权利要求124所述的计算机程序产品，其中所述计算机程序产品是非暂时性计算机可读介质。
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