CN117769449A - 自动外部除颤器系统 - Google Patents

Abstract

提供了自动外部除颤器(AED)和服务器。AED进行心脏的ECG测量并将测量结果发送到远程处理设(例如服务器)，并且从服务器接收回ECG测量结果的第一分类。AED还执行ECG测量结果的局部分析以确定ECG测量结果的第二分类。AED基于第一分类和第二分类来确定是否施用电击/指示用户施用电击。

Description

自动外部除颤器系统

技术领域

本发明涉及自动外部除颤器。

背景技术

自动外部除颤器(也称为AED)通常可以在公共场所(如火车站)中找到。它们旨在由不能合理地预期知道何时需要或不需要除颤的未受过训练的公众成员使用。为了帮助确保仅在实际需要时对对象进行除颤，AED通常包括用于测量对象心脏的心电图ECG传感器和用于分析ECG测量结果并确定是否需要除颤电击的板载硬件。

对ECG测量结果的分析通常使用电击建议算法(SAA)来执行。为了改善其准确性，SAA已经随着时间而变得越来越复杂且资源密集。AED通常是仅能够供应其大部分用于除颤的有限量的电功率的电池供电的设备。由于这种有限的电源，AED中的计算芯片通常是低功率芯片，能够在小电源上操作。然而，这些低功率芯片也具有有限的计算资源。尽管内置在AED中的计算机芯片可以执行任何数学运算，并且因此可以假设地重新编程以使用新的SAA，但是它们缺乏使用高级SAA(诸如基于深度神经网络的SAA)分析ECG测量结果所需的性能。

EP3204881A1公开了一种用于医学先兆事件估计的系统和方法，包括用于执行包括以下操作的一个或多个处理器：采集对象的第一组生理信息和在第二时间段期间接收的对象的第二组生理信息；基于将第一组生理信息和第二组生理信息应用于一个或多个机器学习分类器模型来计算与估计对象的潜在心律失常事件的风险相关联的第一风险评分和第二风险评分，至少将与潜在心律失常事件相关联的第一风险评分和第二风险评分提供为风险评分的时间变化系列，并且基于一个或多个阈值对与估计对象的潜在心律失常事件的风险相关联的第一风险评分和第二风险评分进行分类。

US2021121090A1公开了用于利用包括至少一个神经网络的经训练的分类器进行心律失常监测的系统、设备和方法。在一些实施例中，外部心脏监测设备可以包括多个ECG电极、ECG处理电路、非瞬态计算机可读介质和至少一个处理器，所述多个ECG电极用于感测表面ECG活动，所述ECG处理电路用于处理表面ECG活动以提供至少一个ECG信号，所述非瞬态计算机可读介质包括节律变化分类器，所述节律变化分类器包括至少一个神经网络，所述至少一个处理器用于接收ECG信号，利用所述节律变化分类器检测与(一个或多个)ECG信号中的预定节律变化相对应的时间数据，基于检测到的时间数据确定与预定节律变化相对应的至少一个ECG信号部分，并且将至少一个确定的ECG信号部分发送到远程计算机系统。

US2020085333A1公开了各种基于卷积神经网络的可电击心脏节律分类器。神经网络被配置为接收心电图片段作为输入，并且生成指示接收到的心电图片段是否表示适合于通过除颤电击进行处置的心脏节律的输出。优选地，接收到的心电图片段在其由卷积神经网络接收之前不被变换或处理，并且心电图的特征不被卷积神经网络识别。在一些实施例中，接收到的心电图片段是对卷积神经网络的唯一输入。所描述的分类器非常适合于在除颤器中使用。

US20180154163A1公开了一种包括第一计算设备的系统，所述第一计算设备包括被耦合到存储器的处理器。所述处理器和所述存储器被配置为接收以下中的至少一个：(i)指示由第一护理者使用第一计算设备对患者的处置的信息，以及(ii)指示患者的健康状态的信息；确定由第一护理者使用第一计算设备对患者的处置完成；以及，将接收到的信息发送到第二计算设备。

因此，需要一种能够利用高级SAA来快速且有效地分析ECG测量结果的AED。

发明内容

本发明由权利要求限定。

根据依据本发明的一个方面的示例，提供了一种自动外部除颤器，包括：

除颤模块，其被配置为施用除颤电击；

传感器，其被配置为进行心脏的心电图ECG测量；

连接模块，其被配置为与远程处理设备通信以发送所述ECG测量结果并接收所述ECG测量结果的第一分类；以及

处理器，其被配置为：

使用局部电击建议算法SAA来确定所述ECG测量结果的第二分类，其中，所述第二分类选自至少包括可电击分类和不可电击分类的第二列表；并且

如果所述ECG测量结果的所述第一分类和所述第二分类中的至少一个是可电击分类，则：

使得所述除颤模块施用所述除颤电击；或

建议用户施用所述除颤电击。

AED进行对象心脏的ECG测量，并将ECG测量结果发送到远程处理设备。AED随后从远程处理设备接收ECG测量结果的第一分类。如果ECG测量结果被分类为可电击，则AED施用除颤电击或建议用户施用除颤电击。

可以在第一分类之前或之后获得第二分类。

本发明将ECG测量结果的分类与AED分开。为了改善灵敏度和特异性，用于对ECG测量结果进行分类的算法(称为电击建议算法，SAA)变得越来越复杂并且需要更多的计算能力来评估。由于多种原因，使用存在于AED中的硬件来实施高级SAA是具有挑战性的。通常，利用能够从AED可以提供的有限电池功率操作的计算机芯片来构建AED。尽管这些AED理论上可以被重新编程以使用更新的SAA(诸如利用神经网络的SAA)，但是由于所述新SAA的计算要求增加，它们将难以利用更新的SAA。评估神经网络通常需要诸如GPU或ASIC的高端计算芯片，然而，这些芯片需要比AED的电池能够提供的电功率更多的电功率。

发明人已经认识到，可以通过创建连接将ECG测量结果发送到远程处理设备(例如云服务器)的AED的物联网来克服当前AED的缺点。通过利用云服务器对ECG测量结果进行分类而不是仅依赖于AED的硬件，AED的限制不再阻止使用最高级的SAA。通过使用更好的SAA来对ECG测量结果进行分类，AED可以更好地区分需要或不需要除颤的对象。单个远程处理设备可以用于对来自多个AED的ECG测量结果进行分类。如果需要任何硬件升级以便使用新的SAA，则可以升级少量远程处理设备，而不需要升级许多地理上分散的AED的硬件。

尽管更新的SAA在对ECG测量结果的分类方面更准确，但是AED能够使用可以在AED的硬件上运行的不太高级的SAA来独立地对ECG测量结果进行分类仍然是有用的。当对象经历心室纤颤时，重要的是能够尽可能快地对他们进行除颤电击，以便使其存活机会最大化。增加递送除颤电击所花费的时间的任何网络延迟都降低了个体将存活的可能性。因此，重要的是，AED能够独立于远程处理设备来处理ECG信号，使得它可以在需要时快速地递送除颤电击。

第二列表还可以包括不确定分类。当AED将ECG测量结果分类为不可电击的(或可选地分类为不确定的)时，由远程处理设备执行的分类的优异灵敏度和特异性能够用于确认或否决AED的分类。如果远程处理设备对ECG测量结果的分类为其是可电击的，则AED将施用除颤电击(或指示用户施用除颤电击)，而不管AED对ECG的不确定或不可电击分类。因此，由于AED的限制，更少的需要除颤的患者将无法接受除颤。

所述AED的所述连接模块可以在所述AED确定所述ECG测量结果的所述第二分类之前将所述ECG测量结果发送到所述远程处理设备。

这可以使AED进行ECG测量与接收远程处理设备对ECG测量结果的分类之间的时间量最小化。这在AED将ECG测量结果分类为不可电击或不确定的情况下是特别有益的，因为如果远程处理设备将ECG测量结果分类为可电击，则可以比在由AED执行的分类之后发生ECG的发送的情况下更快地施用除颤。

如果ECG测量结果的第二分类是不确定分类，则连接模块可以替代地仅将ECG测量结果发送到服务器。因此，则首先获得第二分类。

这使AED进行ECG测量与对ECG测量结果进行分类之间的时间量最小化。这在AED将ECG测量结果分类为可电击的情况下是特别有用的，因为在本地分析ECG测量结果可以比将ECG测量结果发送到远程处理设备并等待接收ECG的第一分类更快。在第二分类是可电击的情况下，AED能够比在它已经等待第一分类的情况下更快地施用除颤电击。此外，通过仅当AED将ECG测量结果分类为不确定时才将ECG发送到远程处理设备，远程处理设备的计算资源不会由于对AED已经确定是可电击的并且将针对其施用或指示除颤的ECG测量结果进行分类而被浪费。尽管ECG的第一分类将比第二分类更准确，但是在第二分类是可电击的大多数情况下，第一分类也将是可电击的。类似地，在第二分类是不可电击的大多数情况下，第一分类也将是不可电击的。

如果ECG测量结果的第二分类是不可电击的，并且可选地还如果它是不确定的，则连接模块可以将ECG测量结果发送到远程处理设备。

除了当AED将ECG分类为不确定时将ECG测量结果发送到远程处理设备的益处之外，当AED将ECG分类为不可电击时发送ECG测量结果允许远程处理设备确认或否决AED对ECG测量结果的分类。这可以减少具有可电击心脏节律但是在没有本发明的情况下将不接收除颤电击的对象的数量，因为AED不能准确地对ECG测量结果进行分类。AED可以仅将ECG测量结果分类为可电击或不可电击，并且可以不包括不确定分类。

连接模块可以与远程处理设备无线通信，以发送ECG测量结果并接收第一分类。这可以使用Wifi和/或诸如3G、4G、5G和/或NBIoT的小区网络来实现。这对于连接模块是有益的，所述连接模块能够使用这些网络中的多于一个或全部，使得如果一个网络不可用，则另一个网络可以用作备份。

根据依据本发明的一个方面的示例，还提供了一种服务器，包括：

连接单元，其被配置为：

从一个或多个自动外部除颤器AED中的每一个接收心电图ECG测量结果；

将所述ECG测量结果的第一分类发送到相应的AED；

存储器，其被配置为存储电击建议算法SAA的定义；以及

处理硬件，其被配置为使用所述SAA来确定所述ECG测量结果的所述第一分类，其中，所述第一分类选自至少包括可电击分类和不可电击分类的列表。

所述服务器从一个或多个物联网连接的AED中的每一个接收ECG测量结果，对所述ECG测量结果中的每一个进行分类，并且将所述分类发送回相应的AED。利用服务器对ECG测量结果进行分类允许使用更强大的硬件，因为限制存在于AED中的硬件的尺寸、功率和成本约束不适用于专用服务器。

所述SAA可以包括使用训练算法训练的神经网络，所述训练算法被配置为接收训练输入和已知输出的阵列。所述训练输入能够包括训练ECG测量结果，并且所述已知输出能够包括所述训练ECG测量结果的分类，所述ECG测量结果的所述分类可以是可电击分类或不可电击分类。

包括神经网络的SAA在对ECG测量结果进行分类方面可以是特别有效的。

所述训练ECG测量结果能够包括从所述一个或多个AED接收的ECG测量结果。

使用先前接收的ECG测量结果可以允许使用不断增长的训练数据集来训练新的神经网络，从而改善新神经网络的准确性。新的神经网络能够用于升级服务器所使用的SAA。以这种方式，能够随时间改善由服务器执行的分类。

根据本发明的一个方面的示例，还提供了一种确定是否应当施用除颤电击的方法。所述方法包括：

由自动外部除颤器AED收集心脏的心电图ECG测量结果；

由所述自动外部除颤器将所述ECG测量结果发送到远程处理设备；

由所述AED从所述远程处理设备接收所述ECG测量结果的第一分类，其中，所述第一分类选自至少包括可电击分类和不可电击分类的列表；

由所述AED在对所述ECG测量结果的所述发送之前或之后确定所述ECG测量结果的第二分类，其中，所述第二分类选自至少包括可电击分类和不可电击分类的第二列表；以及

如果所述ECG测量结果的所述第一分类和所述第二分类中的一个或多个是所述可电击分类，则在所述AED处确定需要除颤电击。

所述方法使用AED进行对象心脏的ECG测量并将ECG测量结果发送到远程处理设备。AED随后从远程处理设备接收ECG测量结果的第一分类。AED还使用局部SAA来确定ECG测量结果的第二分类。该确定步骤可以在AED将ECG测量结果发送到远程处理设备之前、同时或之后发生。AED基于第一分类和第二分类来确定是否需要除颤电击。如果第一分类和第二分类中的一个是可电击分类，则AED确定需要除颤电击。通过使用AED来确定ECG测量结果的第二分类，并且如果ECG测量结果的第一分类和第二分类中的一个或多个分类是可电击的，则确定需要电击，如果需要，则AED可以独立于远程处理设备进行操作。例如，如果AED不能连接到远程处理设备，则它仍然能够分析ECG测量结果并确定是否需要除颤电击。

所述方法还可以包括：

由所述远程处理设备接收所述ECG测量结果；

由所述远程处理设备确定所述ECG测量结果的所述第一分类；并且

由所述远程处理设备将所述ECG测量结果的所述第一分类发送到所述AED。

所述第二列表还可以包括不确定分类。

ECG测量可以在AED确定第二分类之前或之后被发送到远程处理设备。

在其中AED确定第二分类之前将ECG测量结果发送到远程处理设备的示例中，该方法使进行ECG测量与接收第一分类之间的时间最小化。这在第二分类是不确定的或不可电击但第一分类是可电击的情况下是特别有益的。在第二分类将不引起施用除颤电击但是第一分类将引起施用除颤电击的情况下，重要的是尽快由AED接收第一分类。这是因为第一分类比第二分类更准确，并且将除颤电击越快施用于对象，其存活机会越好。

替代地，可以在AED确定第二分类之后将ECG测量结果发送到远程处理设备。

以这种方式，所述方法可以最小化进行ECG测量与确定第二分类之间的时间。这在第二分类是可电击的情况下是特别有益的，因为它使得能够尽可能快地施用除颤电击。通常，确定第二分类比将ECG测量结果发送到远程处理设备并等待接收第一分类更快。出于安全原因，AED被配置为在第一分类或第二分类是可电击分类的情况下施用除颤电击。因此，如果第二分类比第一分类更快地被计算，并且被发现是可电击的，则确定应当施用除颤而不管第一分类如何，因此第一分类的确定是不太重要的。

如果第二分类是不可电击分类，则ECG测量结果只能被发送到远程处理设备。在第二列表还包括不确定分类的情况下，如果第二分类是不确定分类或是不确定分类和不可电击分类中的一个，则ECG测量结果只能被发送到远程处理设备。

如上所述，如果可以比第一分类更快地确定第二分类，并且如果第二分类是可电击分类，则AED可以仅基于第二分类来确定需要除颤电击。此时，在计算第一分类时几乎没有立即值。更确切地说，第一分类的益处主要在第二分类是不确定或不可电击分类的情况下提供。通过在第二分类是不确定或不可电击分类时将ECG测量结果发送到远程处理设备，能够提供第一分类的益处而不在简单地确认可电击的第二分类是正确的上浪费资源(在远程处理设备的计算资源和AED的电池寿命两者方面)。

由远程处理设备对第一分类的确定可以包括将由AED发送的ECG测量输入到经训练的神经网络。神经网络可以被训练为分析ECG测量结果并输出ECG测量结果的第一分类。

在AED处确定需要除颤电击可以包括基于第一分类是否是可电击分类并且在AED接收到第一分类时执行的第一确定步骤；以及基于第二分类是否是可电击分类并且在AED确定第二分类时执行的第二确定步骤。

在第一确定步骤或第二确定步骤中的一个已经确定需要除颤电击的情况下，可以不执行另一个确定步骤。

在AED同时获得第一分类和第二分类的情况下，可以在第二确定步骤之前执行第一确定步骤。

根据依据本发明的一个方面的示例，还提供了一种包括计算机程序代码单元的计算机程序，当所述程序在自动外部除颤器AED和服务器的处理器上运行时，所述计算机程序代码单元适于实施上面定义的方法。

根据依据本发明的一个方面的示例，还提供了一种包括上面定义的自动外部除颤器和服务器的除颤器系统。

本发明的这些和其他方面将参考下文描述的(一个或多个)实施例变得显而易见并将参考下文描述的(一个或多个)实施例得以阐述。

附图说明

为了更好地理解本发明并且为了更清楚地示出它可以如何被实施，现在将仅以示例的方式参考附图，其中：

图1示出了自动外部除颤器的示例；

图2示出了服务器的示例；

图3示出了除颤器系统的示例；

图4是描绘示例性方法的流程图；

图5A是描绘第二示例性方法的流程图；

图5B是描绘第三示例性方法的流程图；以及

图6是描绘第四示例性方法的一部分的流程图。

具体实施方式

本发明将参考附图来进行描述。

应当理解，详细描述和具体示例在指示装置、系统和方法的示例性实施例的同时，仅旨在用于图示的目的，而不旨在限制本发明的范围。根据以下描述、所附权利要求和附图将更好地理解本发明的装置、系统和方法的这些和其他特征、方面和优点。应当理解，附图仅仅是示意性的，并未按比例绘制。还应当理解，在整个附图中使用相同的附图标记来表示相同或相似的部件。

本发明提供了自动外部除颤器AED和服务器。AED进行心脏的ECG测量并将测量结果发送到远程处理设(例如服务器)，并且从服务器接收回ECG测量结果的第一分类。AED还执行ECG测量结果的局部分析以确定ECG测量结果的第二分类。AED基于第一分类和第二分类来确定是否施用电击/指示用户施用电击。

将参考图1描述示例性AED。

AED 100包括除颤模块110、传感器120、连接模块130和处理器140。除颤模块110能够施用除颤电击。传感器120进行心脏的心电图(ECG)测量。连接模块130与远程处理设备(图1中未示出)(例如服务器)通信，以将由传感器进行的ECG测量结果发送到远程处理设备，并从远程处理设备接收ECG测量结果的第一分类。ECG测量结果的第一分类可以是可电击分类或不可电击分类。处理器140使用局部电击建议算法SAA来确定ECG测量结果的第二分类。第二分类可以包括可电击分类、不确定分类和不可电击分类。如果ECG测量结果的第一分类或第二分类中的一个或两个是可电击分类，则处理器140令除颤模块110施用除颤电击，或指示用户使用除颤模块110施用除颤电击。

尽管由AED 100执行的分析将不具有与由远程处理设备执行的分析一样高的灵敏度或特异性，但是AED 100能够对ECG测量结果进行分类仍然是有用的。例如，由于网络故障或由于环境(例如，在来自地面的无线信号被阻挡的地铁站中)，不能保证AED 100将始终能够连接到远程处理设备。在这种情况下，重要的是AED 100仍然能够确定是否应该施用除颤电击，即使以降低的准确性。更一般地，重要的是在需要时尽快施用除颤电击。在许多情况下，使用板载硬件比使用远程处理器更快地分析ECG测量。

在一些示例中，处理器140可以在确定是否令除颤模块110施用电击/指示用户施用电击之前首先获得第一分类和第二分类两者。在其他示例中，处理器140可以在获得第一分类和第二分类时单独考虑第一分类和第二分类中的每一个。例如，如果第二分类是不可电击分类并且在第一分类之前被确定，则处理器140将确定不需要电击。然后，当稍后由处理器140获得第一分类时，将再次基于第一分类来确定是否需要除颤电击。处理器140可以被配置为使得即使两个分类都是可电击分类，也仅施用一次除颤电击。

在一些示例中，连接模块130可以在处理器140确定ECG测量结果的分类或开始分析ECG测量结果之前将ECG测量结果发送到远程处理设备。这减少了进行ECG测量与接收ECG测量结果的第一分类之间的时间。这在对象具有边界可电击心脏节律的情况下是特别有价值的。AED 100能够对ECG测量结果执行的有限分析在许多情况下能够在边界节律实际上是可电击节律时将边界节律分类为不可电击或不确定的。对于这样的边界心脏节律，需要由远程处理设备利用的高级SAA的优异灵敏度和特异性。通过使进行ECG测量与从远程处理设备接收第一分类之间的时间最小化，需要除颤但被AED 100错误地分类为具有不可电击或不确定的心脏节律的对象能够尽可能快地接收除颤电击。

还可以优选的是，在AED 100具有与远程处理设备的高速连接的情况下，在AED100确定ECG测量结果的第二分类之前将ECG测量结果发送到远程处理设备。在高速连接的情况下，可能更快地将ECG测量结果发送到远程处理设备，等待远程处理设备分析ECG测量结果，并且随后将第一分类发送回AED 100，而不是使用本地处理器140分析ECG测量以便确定第二分类。在这样的情况下，AED 100能够通过依赖于第一分类来更准确且更快地确定是否需要除颤电击。然而，仅依赖于远程处理设备来对ECG测量结果进行分类可能是危险的。没有SAA或计算机系统是完美的，并且偶尔远程处理设备可能不正确地将可电击心脏节律分类为不可电击。此外，无线信号可能不一致，并且AED 100和远程处理设备可能在紧急情况下失去连接。在这种情况下，通过仍然使用处理器140来确定第二分类，局部SAA能够正确地识别ECG测量结果是可电击的，并且令施用除颤电击或指示用户施用除颤电击。

在其他示例中，处理器140可以在连接模块130将ECG测量结果发送到远程处理设备之前首先确定ECG测量结果的分类。这能够减少进行ECG测量与确定ECG测量结果的第二分类之间的时间。在AED 100具有到远程处理设备的弱或慢连接的情况下，或在处理器140足够强大/包括足够强大的硬件以能够比将ECG测量结果发送到远程处理设备并接收第一分类所花费的时间更快地确定第二分类的情况下，这可以是有用的。

在其中AED 100被配置为在处理器140确定第二分类之后将ECG测量结果发送到远程处理设备的一些示例中，AED 100可以只有在第二分类是不可电击分类的情况下才发送ECG测量结果。替代地，如果第二分类是不确定分类，或可选地是不确定分类和不可电击分类中的一个，则AED 100可以仅发送ECG测量结果。由于AED 100被配置为当第一分类和第二分类中的一个是可电击分类时施用除颤电击，因此使远程处理设备分析已经被处理器140分类为可电击的ECG测量结果不存在直接的医学益处。可以仅通过在ECG测量结果的第二分类是不确定的或不可电击时将ECG测量结果发送到远程处理设备来节省AED 100和远程处理设备两者的资源(诸如电功率和计算时间)，因为这些是远程处理设备的分析具有即时医学益处的情况。

远程处理设备可以是服务器、计算机、移动电话或能够用于对ECG测量结果进行分类的任何其他设备。

本发明的第二方面提供了一种例如如图2所示的用于执行远程ECG分析的服务器。

服务器200包括连接单元210、存储器220和处理硬件230。连接单元210与AED 100通信，从AED 100接收ECG测量结果。存储器220存储由处理硬件230用于分析ECG测量结果的电击建议算法(SAA)。处理硬件230被配置为使用所存储的SAA来确定ECG测量结果的第一分类。第一分类选自至少包括可电击分类和不可电击分类的列表。连接单元210将第一分类发送到AED 100。

在图3中描绘了除颤器系统中的AED 100与服务器200之间的通信的一个示例。尽管连接单元210和连接模块130被描绘为直接通信，但是它们可以经由一个或多个其他设备或中间体进行通信。AED 100的连接模块130和服务器200的连接单元210可以使用Wifi或其他无线通信技术(例如，如3G、4G、5G或NBIoT的蜂窝网络)进行通信。特别地，5G通信可以是特别有用的，因为它实现在AED 100与服务器200之间的数据的快速发送，并且正在变得越来越普遍。

在一些示例中，服务器200可以服务于多个AED 100。服务器200可以从多个AED100中的每个AED接收ECG测量结果。服务器200可以分析每个ECG测量结果以确定所述ECG测量结果的第一分类，并且将第一分类发送到相应的AED 100。换句话说，对于由服务器200服务的每个AED 100，服务器200可以从该AED 100接收ECG测量结果，确定针对该ECG测量结果的第一分类，并且将第一分类发送回到该AED 100。

在一些示例中，服务器200可以使用包括神经网络的SAA。神经网络可以接收ECG测量结果作为输入，并输出ECG测量结果的第一分类。可以使用已经用正确分类标记的训练ECG测量结果来训练神经网络。由服务器200使用的SAA可以利用改进的神经网络随时间升级。特别地，由服务器200接收的ECG测量结果可以用于训练新的神经网络。优选地，服务器200可以从多个AED 100接收ECG测量结果，从而增加可用于训练新SAA的训练数据量。连接单元210可以用于接收升级的SAA，并且存储器220可以存储新的升级的SAA以供处理硬件230使用。

服务器200的处理硬件230可以包括通用处理硬件(例如，CPU)和固定功能硬件(诸如神经网络加速器)中的一个或两个。在其中SAA包括神经网络的示例中，使用固定功能硬件处理神经网络以便减少处理时间可以是特别有用的。

本发明的第三方面提供了一种例如如参考图4描述的方法。

在步骤310中，AED 100收集心脏的ECG测量结果。在步骤320中，AED 100将ECG测量结果发送到远程处理设备，可选地，服务器200。在步骤330中，AED 100从远程处理设备接收ECG测量结果的第一分类。第一分类可以是可电击分类或不可电击分类。在步骤340中，AED100确定ECG测量结果的第二分类。第二分类选自至少包括可电击分类、不确定分类和不可电击分类的第二列表。在步骤350中，如果ECG测量结果的第一分类和第二分类中的一个或多个是可电击分类，则AED 100确定需要除颤电击。

在一些示例中，AED 100可以在AED 100确定340ECG测量结果的第二分类之后将ECG测量结果发送320到远程处理设备。图5A图示了一种这样的方法301，其中在步骤320之前执行步骤340。除此之外，AED 100可以仅基于第二分类并且在AED将ECG测量结果发送320到远程处理设备之前确定351是否需要电击。AED 100可以仅在第二分类是不可电击分类和不确定分类中的一个时发送320ECG测量结果。换句话说，如果AED 100基于第二分类确定351不需要电击，则AED 100可以仅发送320ECG测量结果。在该示例中，AED 100基于第一分类来执行第二确定步骤350以确定是否需要电击。

在其他示例(诸如在图5B中描绘的方法302)中，AED可以将ECG发送320到远程处理设备，确定340ECG的第二分类，并且然后接收330ECG的第一分类。换句话说，AED可以执行步骤320，然后执行340，然后执行330。所述方法还可以包括在步骤330之前基于第二分类执行确定步骤。

图6图示了除了图4、5A和5B中示出并且在上面讨论的步骤之外的可以执行的其他方法步骤。在一些示例中，所述方法还可以包括以下步骤：由远程处理设备接收410ECG测量结果；由远程处理设备确定420ECG测量结果的第一分类；以及，由远程处理设备将第一分类发送430到AED 100。确定420可以包括使用神经网络来分析ECG测量结果。ECG测量结果可以用作对神经网络的输入，所述神经网络已经被训练为输出ECG测量结果的第一分类。

“不确定分类”是针对ECG测量结果的SAA不能将其分类为可电击或不可电击的分类。在许多情况下，这是因为对象的心脏节律是边界可电击的，并且AED 100所使用的SAA仅仅是不够高级到足以对它进行适当地分类。

在上述各种示例中引用的远程处理设备可以是服务器200，或可以是诸如计算机或智能电话的不同设备。

本领域技术人员通过研究附图、公开内容以及权利要求，在实践请求保护的发明时能够理解并实现对所公开的实施例的变型。在权利要求中，“包括”一词不排除其他元件或步骤，并且词语“一”或“一个”不排除多个。

单个处理器或其他单元可以实现在权利要求中记载的若干项的功能。

尽管某些措施被记载在互不相同的从属权利要求中，但是这并不指示不能有利地使用这些措施的组合。

计算机程序可以被存储/分布在合适的介质上，例如与其他硬件一起或作为其他硬件的部分供应的光学存储介质或固态介质，但是也可以被以其他形式分布，例如经由互联网或其他有线或无线的电信系统。

如果术语"适合于"用于权利要求书或说明书中，应注意术语"适合于"旨在相当于术语"被配置为"。

权利要求中的任何附图标记都不应被解释为对范围的限制。

Claims (9)

1.一种自动外部除颤器AED(100)，包括：

除颤模块(110)，其被配置为施用除颤电击；

传感器(120)，其被配置为进行心脏的心电图ECG测量；

连接模块(130)，其被配置为与远程处理设备通信以发送ECG测量结果并接收所述ECG测量结果的第一分类；以及

处理器(140)，其被配置为：

使用局部电击建议算法SAA来确定所述ECG测量结果的第二分类，其中，所述第二分类选自至少包括可电击分类和不可电击分类的第二列表；并且

如果所述ECG测量结果的所述第一分类和所述第二分类中的至少一个是可电击分类，则：

使得所述除颤模块(110)施用所述除颤电击；或

建议用户施用所述除颤电击，

其中，所述连接模块(130)被配置为仅当所述ECG测量结果的所述第二分类不是所述可电击分类时将所述ECG测量结果发送到所述远程处理设备。

2.根据权利要求1所述的AED(100)，其中，所述连接模块(130)被配置为在所述处理器(140)确定所述ECG测量结果的所述第二分类之前将所述ECG测量结果发送到所述远程处理设备。

3.根据权利要求1或2所述的AED(100)，其中，所述第二列表还包括不确定分类，并且其中，所述连接模块被配置为仅在所述第二分类是所述不确定分类和所述不可电击分类中的一个的情况下将所述ECG测量结果发送到所述远程处理设备。

4.根据权利要求1至3中的任一项所述的AED(100)，其中，所述连接模块(130)被配置为使用以下中的一个与所述远程处理设备无线通信：

Wifi；

蜂窝网络，例如3G、4G、5G或NBIoT。

5.一种除颤器系统，包括远程服务器(200)和根据权利要求1所述的一个或多个自动外部除颤器AED(100)，

其中，所述服务器(200)包括：

连接单元(210)，其被配置为：

从所述一个或多个自动外部除颤器AED(100)中的每一个接收心电图ECG测量结果；

将所述ECG测量结果的第一分类发送到相应的AED(100)；

存储器(220)，其被配置为存储电击建议算法SAA；以及

处理硬件(230)，其被配置为使用所述SAA来确定所述ECG测量结果的所述第一分类，其中，所述第一分类选自至少包括可电击分类和不可电击分类的列表。

6.根据权利要求5所述的系统，其中，存储在所述服务器中的所述SAA包括使用训练算法训练的神经网络，所述训练算法被配置为接收训练输入和已知输出的阵列，其中，所述训练输入包括训练ECG测量结果，并且所述已知输出包括所述训练ECG测量结果的分类，其中，所述ECG测量结果的所述分类是可电击分类或不可电击分类。

7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述训练ECG测量结果包括从所述一个或多个AED(100)接收的ECG测量结果。

8.一种包括计算机程序代码单元的计算机程序，当所述程序在自动外部除颤器AED(100)的处理器上运行时，所述计算机程序代码单元适于实施以下步骤：

由自动外部除颤器AED(100)收集(310)心脏的心电图ECG测量结果；

由所述自动外部除颤器将所述ECG测量结果发送(320)到远程处理设备；

由所述AED(100)从所述远程处理设备接收(330)所述ECG测量结果的第一分类，其中，所述第一分类选自至少包括可电击分类和不可电击分类的列表；

由所述AED(100)在对所述ECG测量结果的发送(320)之前或之后确定(340)所述ECG测量结果的第二分类，其中，所述第二分类选自至少包括可电击分类和不可电击分类的第二列表；以及

如果所述ECG测量结果的所述第一分类和所述第二分类中的一个或多个是所述可电击分类，则在所述AED(100)处确定(350)需要除颤电击，

其中，仅当所述ECG测量结果的所述第二分类不是所述可电击分类时才实施发送和接收的步骤。

9.根据权利要求8所述的计算机程序，其中，所述第二列表还包括不确定分类，并且

仅在所述第二分类是所述不确定分类和所述不可电击分类中的一个的情况下，所述ECG测量结果才被发送(320)到所述远程处理设备。