DE102021121554A1

DE102021121554A1 - Systeme, verfahren und vorrichtungen zur überwachung hypoxischer ereignisse

Info

Publication number: DE102021121554A1
Application number: DE102021121554.4A
Authority: DE
Inventors: Anthony Warren; Kyle H. Goldschmidt
Original assignee: Halare Inc
Current assignee: Halare Inc
Priority date: 2020-08-19
Filing date: 2021-08-19
Publication date: 2022-02-24
Also published as: GB2598215A; GB202111781D0

Abstract

Ein portables intelligentes Gerät zur Überwachung von Hypoxie bei einem Benutzer über einen Zeitraum. Das portable intelligente Gerät ist konfiguriert zum Analysieren des Herzfrequenzsignals des Benutzers, um mindestens eines von einem Interbeat-Intervall (IBI) oder einer Amplitude oder einer Herzfrequenzvariabilität (HRV) des Herzfrequenzsignals zu ermitteln, Ermitteln, aus dem mindestens einen des IBI oder der Amplitude oder der HRV, und ohne Berechnung der Sauerstoffsättigung im Blut, eines Vorfalls von Hypoxie über einen Zeitraum in der Überwachungssitzung, Ermitteln einer Länge des Vorfalls und einer Intensität des Vorfalls der Hypoxie auf Basis einer Änderung des IBI oder der Amplitude oder der HRV über einen Zeitraum.

Description

QUERVERWEIS AUF VERWANDTE ANMELDUNGEN
Diese Anmeldung ist eine Teilfortsetzung der U.S.-Anmeldung Nr. 15/303,126 mit dem Titel „Systems, Methods, and Apparatus for Monitoring Periodic Hypoxia Events“ [„Systeme, Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung periodischer Hypoxieereignisse“], die am 10. Oktober 2016 eingereicht wurde, die eine U.S.-Anmeldung in der nationalen Phase von PCT/US2015/025231 ist, die am 10. April 2015 eingereicht wurde, die die Priorität der vorläufigen U.S.-Anmeldung Nr. 61/978,458 mit dem Titel „Systems, Methods, and Apparatus for Monitoring Periodic Mild Hypoxia“ [„Systeme, Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung von periodischer milder Hypoxie“], die am 11. April 2014 eingereicht wurde, und der vorläufigen U.S.-Anmeldung Nr. 62/038,777 mit dem Titel „Methods and Apparatuses for Monitoring Hypoxia Events“ [„Verfahren und Vorrichtungen zur Überwachung von Hypoxieereignissen“], die am 18. August 2014 eingereicht wurde, beansprucht, deren Inhalt hierin durch Bezugnahme vollständig aufgenommen ist.
GEBIET DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung betrifft die Erkennung und Überwachung hypoxischer Ereignisse.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Ein schlechtes Atemverhalten, während eine Person wach ist oder schläft, kann zu unzureichenden Sauerstoffspiegeln in ihrem Blut führen. Beispielsweise ist ein erheblicher Anteil der schlafgestörten Atmung ein Zustand, der gekennzeichnet ist durch wiederholte Hypoxieepisoden (d. h. ein Zustand, bei dem der Körper einer zureichenden Sauerstoffversorgung beraubt ist) während des Schlafs, was bei einer Person zu vielen nachteiligen und erkennbaren Wirkungen führt. Die Forschung hat gezeigt, dass schlafgestörte Atmung schwerwiegende kurzfristige und langfristige schädliche Auswirkungen haben kann. Deshalb besteht ein Bedarf an verbesserten und zugänglichen Systemen und Verfahren zur Erkennung und Überwachung von gestörter Atmung und insbesondere schlafgestörter Atmung bei Personen und Bereitstellung von Anweisungen oder Programmen zur Verbesserung der schlafgestörten Atmung bei Personen sowie Ermittlung der Wirksamkeit solcher Anweisungen oder Programme.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Ein portables intelligentes Gerät, das dafür ausgelegt ist, von einem Benutzer gehalten oder von dem Benutzer getragen zu werden, zur Überwachung von Hypoxie bei dem Benutzer über einen Zeitraum. Das portable intelligente Gerät beinhaltet einen Herzfrequenzsensor, der dafür konfiguriert ist, die Herzfrequenz des Benutzers zu erkennen und ein Herzfrequenzsignal auszugeben, und eine elektronische Recheneinheit, die mit dem Herzfrequenzsensor verbunden ist. Die elektronische Recheneinheit beinhaltet einen Prozessor, der konfiguriert ist zum Analysieren des Herzfrequenzsignals des Benutzers während einer Überwachungssitzung, um mindestens eines von einem Interbeat-Intervall (IBI), einer Amplitude oder einer Herzfrequenzvariabilität (HRV) des Herzfrequenzsignals zu ermitteln, Ermitteln, aus dem mindestens einen des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV des Herzfrequenzsignals, und ohne Berechnung der Sauerstoffsättigung im Blut, eines Vorfalls von Hypoxie über einen Zeitraum in der Überwachungssitzung, Ermitteln einer Länge des Vorfalls der Hypoxie auf Basis einer Änderung des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV über einen Zeitraum, und Ermitteln einer Intensität des Vorfalls der Hypoxie auf Basis einer Änderung des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV über einen Zeitraum.
Ein portables intelligentes Gerät, das dafür ausgelegt ist, von einem Benutzer gehalten oder von dem Benutzer getragen zu werden, zur Überwachung von selbstauferlegter Hypoxie bei dem Benutzer über einen Zeitraum. Das portable intelligente Gerät beinhaltet einen Herzfrequenzsensor, der dafür konfiguriert ist, die Herzfrequenz des Benutzers zu erkennen und ein Herzfrequenzsignal auszugeben, und eine elektronische Recheneinheit, die mit dem Herzfrequenzsensor verbunden ist. Die elektronische Recheneinheit umfasst einen Prozessor, der konfiguriert ist zum Anweisen des Benutzers, während einer Überwachungssitzung den Atem anzuhalten, als Reaktion auf die Anweisung, den Atem anzuhalten, Analysieren des Herzfrequenzsignals des Benutzers während einer Überwachungssitzung, um mindestens eines von einem Interbeat-Intervall (IBI) oder einer Amplitude oder einer Herzfrequenzvariabilität (HRV) des Herzfrequenzsignals zu ermitteln, Ermitteln, aus dem mindestens einen des ermittelten IBI, der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV des Herzfrequenzsignals, und ohne Berechnung der Sauerstoffsättigung im Blut, eines Vorfalls einer selbstauferlegten Hypoxie aufgrund dessen, dass der Benutzer über einen Zeitraum in der Überwachungssitzung den Atem anhält, Ermitteln einer Länge des Vorfalls der selbstauferlegten Hypoxie auf Basis einer Änderung des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV über einen Zeitraum, und Ermitteln einer Intensität des Vorfalls der selbstauferlegten Hypoxie auf Basis einer Änderung des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV über einen Zeitraum.
Ein portables intelligentes Gerät, das dafür ausgelegt ist, von einem Benutzer gehalten oder von dem Benutzer getragen zu werden, zur Überwachung einer unwillkürlichen Hypoxie bei dem Benutzer über einen Zeitraum. Das portable intelligente Gerät beinhaltet einen Herzfrequenzsensor, der dafür konfiguriert ist, die Herzfrequenz des Benutzers zu erkennen und ein Herzfrequenzsignal auszugeben, und eine elektronische Recheneinheit, die mit dem Herzfrequenzsensor verbunden ist. Die elektronische Recheneinheit beinhaltet einen Prozessor, der konfiguriert ist zum Analysieren des Herzfrequenzsignals des Benutzers während einer Überwachungssitzung, um mindestens eines von einem Interbeat-Intervall (IBI) oder einer Amplitude oder einer Herzfrequenzvariabilität (HRV) des Herzfrequenzsignals zu ermitteln, während der Benutzer schläft, Ermitteln, aus dem mindestens einen des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV des Herzfrequenzsignals, und ohne Berechnung der Sauerstoffsättigung im Blut, eines Vorfalls einer unwillkürlichen Hypoxie aufgrund dessen, dass der Benutzer während des Schlafs für einen Zeitraum in der Überwachungssitzung aufhört zu atmen, Ermitteln einer Länge des Vorfalls der unwillkürlichen Hypoxie auf Basis einer Änderung des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV über einen Zeitraum, und Ermitteln einer Intensität des Vorfalls der unwillkürlichen Hypoxie auf Basis einer Änderung des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV über den Zeitraum.
Figurenliste
Die Erfindung ist am besten aus der folgenden, in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen gelesenen ausführlichen Beschreibung verständlich, wobei gleiche Elemente dieselben Bezugsziffern aufweisen. Wenn eine Vielzahl von ähnlichen Elementen vorliegt, kann der Vielzahl von ähnlichen Elementen eine einzige Bezugsziffer zugeordnet sein, wobei eine Großbuchstabenbezeichnung auf spezifische Elemente verweist. In den Zeichnungen sind die folgenden Figuren inbegriffen:

1 ist ein Blockdiagramm eines Systems zur Überwachung hypoxischer Ereignisse bei Personen nach Aspekten der Erfindung.
2A und 2B sind Blockdiagramme, die Sensorbaugruppen nach Aspekten der Erfindung darstellen.
2C, 2D, 2E und 2F sind Beispielgeräte zum Erkennen hypoxischer Ereignisse nach Aspekten der Erfindung.
3 ist ein Graph, der einen Entsättigungszeitraum nach Aspekten der Erfindung zeigt.
4 ist ein Graph, der die Erkennung des Atemanhaltens nach Aspekten der Erfindung darstellt.
5 ist ein Plot, der Entsättigungsereignisse bei einem Benutzer nach Aspekten der Erfindung zeigt.
6A und 6B stellen Daten betreffend PPG-Amplituden nach Aspekten der Erfindung dar.
7 ist ein Graph, der normalisierte Werte der Blutsauerstoffsättigung und Herzfrequenz nach Aspekten der Erfindung zeigt.
8 zeigt HRV mit guter Kohärenz nach Aspekten der Erfindung.
9 zeigt HRV mit schlechter Kohärenz nach Aspekten der Erfindung.
10 ist ein Graph, der die Berechnung eines Q-Faktors nach Aspekten der Erfindung zeigt.
11 ist ein Graph, der einen Trend der Atemanhaltezeit nach Aspekten der Erfindung zeigt.
12 ist ein Graph, der einen Trend des Q-Faktors nach Aspekten der Erfindung zeigt.
13 ist ein Graph, der einen Trend in Atemzügen pro Minute nach Aspekten der Erfindung zeigt.
14 ist ein Graph, der einen Trend der Änderung der Herzfrequenz nach Aspekten der Erfindung zeigt.
15 ist ein Graph, der eine Korrelation darstellt, um hypoxische Ereignisse nach Aspekten der Erfindung zu zeigen.
16 ist ein Graph, der Trends bei IBI und Blutsauerstoffsättigung nach Aspekten der Erfindung darstellt.
17 ist ein Flussdiagramm von Schritten in einem Verfahren zur Überwachung von Hypoxie nach Aspekten der Erfindung.
18 ist ein Flussdiagramm von Verfahrensschritten zur Erkennung und Quantifizierung hypoxischer Ereignisse nach Aspekten der Erfindung.
19 ist ein Datenpiot, der einen Vergleich zwischen einer normalen PPG-Wellenform und der PPG-Wellenform eines hypoxischen Ereignisses nach Aspekten der Erfindung zeigt.
20 ist ein Flussdiagramm von Verfahrensschritten zur Ermittlung hypoxischer Trends über mehrere hypoxische Ereignisse hinweg nach Aspekten der Erfindung.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
Das Atemverhalten ist ein unwillkürliches Verhalten, das jede Person täglich im Wachzustand und im Schlaf zeigt, um ihrem Körper eine zureichende Menge Sauerstoff zuzuführen. Die Qualität des Atemverhaltens wird von einer Reihe von Faktoren bestimmt, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, Intervallen zwischen Atemzügen, bei Atemzügen inhalierte Sauerstoffmenge, bei Atemzügen exhalierte Kohlendioxidmenge und Konstanz zwischen Atemzügen. Ein schlechtes Atemverhalten hat negative Wirkungen auf die körperliche Leistung tagsüber, Schlafqualität, kognitives Verhalten und Herzgesundheit, um einige zu nennen. Die folgende Beschreibung beschreibt Verfahren und Systeme zur Ermittlung des Atemverhaltens und zum Trainieren von Personen durch Atemtrainingsprogramme, um ihr Atemverhalten zu verbessern. Dies wird im Allgemeinen durch ein System/Gerät erreicht, das Längen und Intensitäten von Vorfällen einer Hypoxie (hierin als hypoxisches Ereignis bezeichnet) eines Benutzer ermittelt, wo der Blutsauerstoffspiegel des Benutzers für einen Zeitraum unter eine Schwelle (z. B. zureichender Sauerstoffspiegel im Blut) fällt. Das Gerät trainiert dann den Benutzer, die Längen und die Intensitäten zukünftiger hypoxischer Ereignisse zu reduzieren. Obwohl ein Oximeter gegebenenfalls inbegriffen sein kann, führt das hierin beschriebene Gerät diese Ermittlungen hypoxischer Ereignisse und Trainingsprogramme allein auf Basis der erkannten Herzfrequenz ohne die Notwendigkeit eines teuren Oximeters durch (d. h. das Gerät kann die Länge und Intensität eines hypoxischen Ereignisses ohne ein Oximeter ermitteln).
1 ist ein Blockdiagramm eines Systems 10 zur Überwachung hypoxischer Ereignisse (z. B. während des Schlafs und/oder Atemtrainings) und zur Ermittlung der Wirksamkeit von Atemtrainingsprogrammen bei hypoxischen Ereignisse nach Aspekten der Erfindung. Zu anderen Aspekten der Erfindung zählen Überwachung und/oder Ermittlung eines oder mehrerer anderer Parameter wie z. B., ob ein Individuum schnarcht (z. B. Schlafapnoe) oder in einer bestimmten Position ist (z. B. auf dem Rücken liegt).
Das System 10 beinhaltet eine Sensorbaugruppe 100, ein elektronisches Rechengerät 102 und ein Ausgabegerät 104. Obwohl die Sensorbaugruppe 100, das elektronische Rechengerät 102 und Ausgabegerät 104 als separate Komponenten in System 10 dargestellt sind, ist vorgesehen, dass beliebige oder alle dieser Komponenten gemeinsam in zwei oder einem Gerät(en) integriert sein können. Beispielsweise können die Sensorbaugruppe, das elektronische Rechengerät 102 und das Ausgabegerät 104 in einer Vorrichtung, die an einem Benutzer anbringbar ist (z. B. einem Armband, einem Halsband, anderen Anhängern usw.), oder in einem intelligenten Gerät wie einem Smartphone, Tabletcomputer, Laptopcomputer usw. integriert sein. Beispiele für solche Geräte sind in 2C (z. B. Smartphone 250 mit einer Kamera und Lichtquelle als Pulsfrequenzsensor 252), 2D (Smartwatch 254 mit Kamera und Lichtquelle oder Elektroden als Pulsfrequenzsensor), 2E (Ohrstöpsel 256 mit Kamera und Lichtquelle oder Elektroden als Pulsfrequenzsensor) und 2F (Pulsoximeter 258) gezeigt.
Die Sensorbaugruppe 100 beinhaltet mindestens einen Sensor, der konfiguriert ist zum Erkennen physiologischer Daten des Benutzers, die dazu benutzt werden können, hypoxische Ereignisse während der Atmung des Benutzers sowohl bei Atemtrainingsprogrammen als auch bei schlafendem Benutzer zu erkennen. Die Sensorbaugruppe 100 kann beispielsweise eine Kamera und Lichtquelle beinhalten, die zusammen als photoplethysmographischer (PPG-) Signalsensor zum Erkennen der Pulsfrequenz auf Basis des Blutstroms in einem Finger eines Benutzers fungieren. Gegebenenfalls kann die Sensorbaugruppe 100 einen Beschleunigungsmesser, einen Blutsauerstoffsättigungssensor, einen Bewegungssensor, einen Audiosensor, einen Atemsensor, einen Positionssensor usw. beinhalten. Andere geeignete Sensoren zur Erkennung physiologischer Daten eines Benutzers werden von einem Durchschnittsfachmann auf dem Gebiet aus der Beschreibung hierin verstanden.
Wie hierin erwähnt handelt es sich bei einem „Benutzer“ um eine Person oder Personen oder ein sonstiges Individuum in Behandlung z. B. wegen schlafgestörter Atmung (SDB), wobei die Behandlung vorzugsweise Atemtrainingssitzungen beinhaltet. Bei Atemtrainingssitzungen kann der Benutzer Anweisungen vom Gerät zur Kontrolle seiner Atmung empfangen.
Bezug nehmend auf 2A ist ein Diagramm eines Beispiels für eine Sensorbaugruppe 100 dargestellt. Obwohl die Sensorbaugruppe 100 mit mehreren Sensoren dargestellt ist, beinhaltet die Sensorbaugruppe 100 möglicherweise nur einen der Sensoren (z. B. die Kamera und eine Lichtquelle) oder eine beliebige Kombination der dargestellten Sensoren. In einer Ausführungsform beinhaltet die Sensorbaugruppe 100 einen Audio-/Schnarchsensor 200, der dafür ausgelegt ist, Schnarchgeräusche vom Benutzer zu erkennen. Der Schnarchsensor 200 kann dafür ausgelegt sein, Zeitintervalle zwischen Schnarchgeräuschen des Benutzers zu erkennen und die Intensität des vom Benutzer kommenden Schnarchens zu erkennen. Die Analyse der physiologischen Daten in Form von Intervallen von Schnarchgeräuschen und Intensität von Schnarchgeräuschen kann benutzt werden, um zwischen apnoischen Benutzern, die an obstruktiver Schlafapnoe (OSA) leiden, und benignen Personen zu differenzieren. Die Erkennung von Schnarchgeräuschen ist nützlich bei der Ermittlung dessen, ob ein Benutzer eine Schnarchanamnese hat, ob das Schnarchen ein Indiz für mögliche SDB ist oder im Allgemeinen benign ist, ob das Schnarchen ein Indiz für OSA ist, wobei Atemwegsverengungen beim Benutzer auftreten usw.
Die Sensorbaugruppe 100 kann auch einen Positions-/Bewegungssensor 202 beinhalten. In einer Ausführungsform ist der Positions-/Bewegungssensor 202 dafür ausgelegt, Ruhelosigkeit im Schlaf des Benutzers als Indiz für Zeiträume von Apnoe oder Hypopnoe bei einem Benutzer zu erkennen. In einem Beispiel verschärfen sich OSA-Symptome oft dann, wenn der Benutzer auf dem Rücken liegt. Zeiträume einer übermäßigen Bewegung des Benutzers während des Schlafs können ebenfalls vom Positions-/Bewegungssensor 202 erkannt werden, so dass Timing und Intensität der Ruhelosigkeit des Benutzers analysiert werden können, um schlafgestörte Ereignisse zur weiteren Analyse zu erkennen.
Wie oben beschrieben kann die Sensorbaugruppe 100 einen PPG-Sensor 203 (z. B. Kamera und Lichtquelle) beinhalten. Während hypoxischer Episoden lässt die Amplitude des PPG-Signals nach. Somit können die Zeitdauer des hypoxischen Ereignisses sowie die Zeit des Vorfalls des hypoxischen Ereignisses beobachtet werden durch Erkennen von Änderungen der Amplitude des PPG-Signals und/oder Änderungen des Interbeat-Intervalls (IBI) des PPG-Signals, die vom PPG-Sensor 203 erkannt werden können.
Die Sensorbaugruppe 100 kann auch einen elektrodenbasierten Pulsfrequenzsensor 204 zum Erkennen der Herzfrequenz des Benutzers während des Schlafs und/oder bei Atemübungen beinhalten. Der elektrodenbasierte Pulsfrequenzsensor 204 kann dafür konfiguriert sein, Zeiträume von Beschleunigungen und/oder Verlangsamungen der Pulsfrequenz des Benutzers während des Schlafs und/oder bei Atemtrainingsübungen sowie gestörte oder erratische Pulsfrequenzen des Benutzers als schlafgestörte Ereignisse zu erkennen, was zur weiteren Analyse verwendet werden kann.
Gegebenenfalls kann auch ein Blutsauerstoffsättigungs- (O2sat-) Sensor 206 in der Sensorbaugruppe 100 inbegriffen sein. In einer Ausführungsform ist der 02sat-Sensor 206 dafür ausgelegt, Änderungen der Sauerstoffkonzentrationsspiegel des Bluts des Benutzers bei Atemtrainingsübungen im Wachzustand, während des Schlafs oder als potenzielle schlafgestörte Ereignisse zu erkennen.
2B stellt ein Beispiel für eine Sensorbaugruppe 100 dar, die ein erstes Sensormodul 220 und ein zweites Sensormodul 222 beinhaltet. Das erste Sensormodul 220 und zweite Sensormodul 222 können in einer einzigen Sensorvorrichtung integriert sein oder können in separaten Komponenten integriert sein. In einer Ausführungsform beinhaltet das erste Sensormodul 220 Sensoren, die dafür ausgelegt sind, physiologische Daten von einem Benutzer bei Atemtrainingsübungen zu erkennen, während der Benutzer wach ist, und das zweite Sensormodul 222 beinhaltet Sensoren, die dafür ausgelegt sind, schlafgestörte Atmung des Benutzers zu erkennen, während der Benutzer schläft, oder umgekehrt. Jedes der Sensormodule 220 und 222 kann einen oder eine beliebige Kombination von Sensor(en) wie die oben beschriebenen beinhalten.
Wieder auf 1 Bezug nehmend beinhaltet das System 10 ein Programm-Ausgabegerät 103. Das Programm-Ausgabegerät 103 ist ausgelegt zum Ausgeben von Anweisungen an den Benutzer gemäß dem Atemtrainingsprogramm, das für den Benutzer aufgestellt wurde, um physiologische Daten des Benutzers zu erkennen, während der Benutzer wach ist. Das Programm-Ausgabegerät 103 kann mit der Sensorbaugruppe 100 verbunden sein oder kann eine separate Komponente wie ein Smartphone, Tabletcomputer, Laptopcomputer oder sonstiges Kommunikationsgerät sein, das fähig ist, Atemtrainingsanweisungen für den Benutzer bereitzustellen.
Das System 10 beinhaltet ferner ein elektronisches Rechengerät 102 mit einer Verarbeitungseinheit 106, einem Transceiver 108 und einer Speichereinheit 110. Der Transceiver 108 kann benutzt werden, um erkannte physiologische Daten von der Sensorbaugruppe 100 zu empfangen. In Ausführungsformen, in denen das elektronische Rechengerät 102 mit der Sensorbaugruppe 100 integriert ist, ist der Transceiver 108 möglicherweise keine notwendige Komponente für die Übertragung und den Empfang von Daten, die vom elektronischen Rechengerät 102 zu analysieren sind. Die Speichereinheit 110 ist als in das elektronische Rechengerät 102 integriert dargestellt. Es ist vorgesehen, dass zusätzliche Speichereinheiten benutzt werden können, wie eine in die Sensorbaugruppe 100 integrierte Speichereinheit oder ein Cloud-Speichergerät. Solche Speichereinheiten sind dafür konfiguriert, erkannte physiologische Daten und spätere analysierte Daten zu speichern.
Die Verarbeitungseinheit 106 ist dafür ausgelegt, die von der Sensorbaugruppe 100 erkannten Daten gemäß besonderer Algorithmen zu verarbeiten, um schlafgestörte Ereignisse zu erkennen, zu ermitteln, ob schlafgestörte Ereignisse indikativ für SDB-Symptome sind, physiologische Daten vom Benutzer, die als Reaktion auf ein Atemtrainingsprogramm erzeugt werden, zu erkennen und die Wirksamkeit des Atemtrainingsprogramms für den Benutzer auf Basis der Erkennung schlafgestörter Ereignisse zu ermitteln.
Die besonderen Algorithmen, die von der Verarbeitungseinheit 106 auf die von der Sensorbaugruppe 100 erkannten physiologischen Daten angewendet werden, sind abhängig von der Art von erkannten Daten und den Sensoren, die zum Erkennen der Daten verwendet werden. Obwohl die hierin beschriebenen Algorithmen mit einem individuellen Sensortyp zusammenhängen, können die aus jedem Sensortyp analysierten physiologischen Daten in Verbindung mit oder in Kombination mit Daten aus anderen Sensoren verwendet werden, um schlafgestörte Ereignisse zu erkennen und Trends des Benutzers im Zeitverlauf auszuarbeiten, um die Wirksamkeit eines Atemtrainingsprogramms für den Benutzer zu ermitteln.
In Beispielen, in denen die Sensorbaugruppe 100 einen Audio-/Schnarchsensor wie z. B. Sensor 200 beinhaltet, kann die Verarbeitungseinheit 106 Algorithmen wie folgt anwenden. Es können Grundlinien für Zeitintervalle zwischen dem Schnarchen des Benutzers und der Intensität des Schnarchens für den Benutzer festgelegt werden. Die Verarbeitungseinheit 106 empfängt die physiologischen Schnarchdaten und verfolgt das Schnarchen des Benutzers. Wenn der Schnarchsensor 200 Schnarchvorfälle des Benutzers aufzeichnet, die innerhalb eines Zeitintervalls auftreten, das die Zeitintervallgrundlinie überschreitet, ermittelt die Verarbeitungseinheit 106, dass das Überschreiten der Grundlinie ein schlafgestörtes Ereignis ist. Alternativ kann die Zeitintervallgrundlinie so festgelegt werden, dass die Verarbeitungseinheit 106 ein schlafgestörtes Ereignis ermittelt, wenn Schnarchvorfälle des Benutzers zu schnell nacheinander auftreten. Ähnlich kann der Audiopegel des Schnarchens (z. B. ein Dezibelpegel) indikativ für die Schnarchintensität des Benutzers sein. Eine Grundlinie kann so festgelegt werden, dass, wenn der Audiopegel eines Schnarchvorfalls des Benutzers die Grundlinie überschreitet, die Intensität eines solchen Schnarchvorfalls von der Verarbeitungseinheit 106 als schlafgestörtes Ereignis ermittelt werden kann.
Um hörbare Schnarchgeräusche mit genügend Treue zur Ermöglichung der Analyse aufzuzeichnen, kann der Geräuschsensor 200 dem Gesicht des Benutzers näher angebracht werden, beispielsweise unter Verwendung eines Mikrofons in Halsnähe. In diesem Fall kann der Geräuschsensor 200 in einer separaten Sensormodulvorrichtung sein, die entweder drahtgebunden, oder vorzugsweise drahtlos, entweder mit dem am Handgelenk angebrachten Modul oder direkt mit einer elektronischen Rechenvorrichtung, zur anschließenden Analyse wie oben beschrieben, kommuniziert. Dieses Verfahren erhöht die Treue der Hörgeräuscherkennung durch Verringerung von Störungen wie z. B. durch einen anderen Schnarcher in der Nähe, oder dadurch, dass ein am Handgelenk angebrachter Geräuschdetektor vom Kopf des Benutzers physisch verdeckt ist.
In Beispielen, in denen die Sensorbaugruppe 100 einen Bewegungs- oder Positionssensor 202 beinhaltet, können Grundlinien festgelegt werden, anhand welcher die physiologischen Daten aus dem Bewegungs-/Positionssensor 202 mit der Verarbeitungseinheit 106 analysiert werden. Bewegungsbeträge oder Positionsänderungen des Benutzers während des Schlafs werden vom Bewegungs-/Positionssensor 202 erkannt. Wenn die Bewegungsbeträge oder Positionsänderungen die festgelegten Grundlinien überschreiten, ermittelt die Verarbeitungseinheit 106, dass der Bewegungsbetrag oder die Positionsänderung ein Schlafstörungsereignis sein kann. Daten aus dem Sensor 202 werden mithilfe eines gleitenden Durchschnitts analysiert, und Zeiträume von umfangreichen Bewegungen gegenüber einer festgelegten Ruhegrundlinie, und die mehr als 10 Sekunden lang dauern, deuten Zeiträume von Ruhelosigkeit an, deren Timing und Intensität zusammen mit dem Zeitstempel zur späteren Korrelation gespeichert werden. Ähnlich wird auch die Positionsorientierung mit einem Zeitstempel zur späteren Korrelation gespeichert.
Bei Verwendung entweder des PPG-Sensors 203 oder des elektrodenbasierten Pulsfrequenzsensors 204 (z. B. elektrodenbasierten Sensors) zum Erkennen der Herzfrequenz kann die Verarbeitungseinheit 106 dafür ausgelegt sein, die Herzfrequenzvariabilität (HRV) beim Benutzer während des Schlafs zu erkennen. Analysetechniken wie das Umwandeln von R-R-Datensätzen in Frequenzdomäne mithilfe von Fast-Fourier-Transform-Algorithmen können HRV und die Zeit, wenn sich die Leistung und das Frequenzspektrum der HRV ändern, ableiten. Außerdem können längere Zeiträume von erheblich gestörter oder erratischer HRV auf Zeiträume einer intensiven Reihe von Apnoe- oder Hypopnoe-Ereignissen hindeuten. Die Zeiten, Amplituden und sonstigen assoziierten, aus dem elektrodenbasierten Pulsfrequenzsensor 204 analysierten Parameter können zur späteren Korrelationsanalyse verwendet werden.
Außerdem können, mit PPG-Sensor 203 oder dem elektrodenbasierten Pulsfrequenzsensor 204, Interbeat-Intervalle (IBI) erkannt werden. Das Timing und die Länge individueller hypoxischer Ereignisse können aus Erkennung von IBIs mit dem Pulsfrequenzsensor ermittelt werden. Beispielsweise ist ein Plot der Erkennung des Atemanhaltens eines Benutzers im Graphen 40 von 4 dargestellt. Das hypoxische Ereignis (entweder durch ein Atemtrainingsprogramm induziert oder erkannt, während der Benutzer schläft) beginnt zum Zeitpunkt null auf dem Graphen 40. Das Ende des hypoxischen Ereignisses wird vom eingekreisten Bereich 400 angedeutet, wobei die Änderung der Herzfrequenz, wie vom elektrodenbasierten Pulsfrequenzsensor 204 erkannt, indikativ für das Aufhören des hypoxischen Ereignisses ist.
Wenn ein O2sat-Sensor benutzt wird, können die erkannten Daten mithilfe eines gleitenden Durchschnitts analysiert werden, um Verringerungen des Indexes gegenüber einem Grundlinienwert anzustreben. Zeiträume der Entsättigung des Blutsauerstoffs eines Benutzers können sowohl am Anfang als auch Ende eines hypoxischen Ereignisses auftreten. Dies ist in 5 zu sehen. Das in 5 dargestellte Schaubild 50 zeigt verschiedene Entsättigungsereignisse 502-506 beim Benutzer über viele Zeitpunkte über ein Zeitintervall. Jedes Entsättigungsereignis kann indikativ für ein hypoxisches Ereignis sein, das entweder bei Anweisung durch ein Atemtrainingsprogramm bzw. dann auftritt, während der Benutzer schläft.
In Ausführungsformen, in denen ein PPG-Sensor benutzt wird, können hypoxische Ereignisse auf Basis von Änderungen der Amplitude des PPG-Signals erkannt werden. 6A zeigt eine typische Spitze 600 einer PPG-Wellenform über zwei Herzschläge des Benutzers. 6B ist ein Schaubild 60, das Änderungen der PPG-Spitzen über ein Zeitintervall während eines hypoxischen Ereignisses zeigt, und die Änderung wird von der Trendlinie 602 dargestellt. Aus den Änderungen von PPG-Spitze, Zeit, Länge und Vorfall eines hypoxischen Ereignisses kann erkannt werden, ob das Ereignis willkürlich ist oder unwillkürlich induziert wird.
Die Eigenschaften der von der Sensorbaugruppe 100 erkannten physiologischen Daten wie der PPG-Spitzen, der O2Sat-Spiegel, der HRV, des IBI usw. können miteinander korreliert werden, um nicht nur individuelle hypoxische Ereignisse über einen Zeitraum zu ermitteln, sondern auch Trends bei hypoxischen Ereignissen über die Zeiträume auf Basis von Änderungen der Eigenschaften im Zeitverlauf zu ermitteln. Beispielsweise zeigt 7 sowohl Herzfrequenz als auch O2Sat eines Benutzers nach Umwandlung von einem asynchronen Format in ein synchrones Format. Dies kann zur genaueren Ermittlung der Zeit des hypoxischen Ereignisses verwendet werden. In Beispielen, in denen das hypoxische Ereignis willkürlich über ein Atemtrainingsprogramm induziert wird, kann eine präzisere Messung der Atemanhaltezeit des Benutzers ermittelt werden, indem man die Differenz zwischen der Zeit der Minima der Entsättigungskurve und der Zeit nimmt, zu der der Benutzer aufgefordert wurde, auszuatmen und den Atem anzuhalten, bis er die Notwendigkeit des erneuten Atmens fühlte.
Die Herzfrequenzdaten in Form von Interbeat-Intervallen (IBIs) können benutzt werden, um die Herzfrequenzvariabilität abzuleiten. Bei einer gesunden Person variiert die Herzfrequenz bekanntlich synchron mit der Atemfrequenz. Je größer diese Kohärenz, desto effizienter ist die Lungenfunktion und desto kontrollierter ist das autonome Atmungssystem. Dies wird mitunter als Vagaltonus bezeichnet. Zur Ableitung einer nützlichen Analyse der Herzfrequenzvariabilität wird ein Fast Fourier Transfer (FFT) an den IBI-Daten durchgeführt und anschließend gefiltert, um eine geglättete Kurve abzuleiten. Ein Filter, der nützlich ist, ist der Welch-Filter. 8 zeigt einen solchen FFT mit Welch-Filterung bei einem Patienten mit guter Kohärenz beim Atmen in einem entspannten Modus, wie möglicherweise am Anfang eines typischen Atemtrainingsprogramms oder bei entspanntem gleichmäßigem Atmen im Schlaf festzustellen ist.
Dieselben Analyseverfahren können benutzt werden, um den Mangel an Kohärenz zu ermitteln. Dies kann während milder periodischer hypoxischer Therapie oder während anderer gestörter Atmungsepisoden wie Schlafapnoe, Asthma und Hyperventilationssyndrom auftreten. 9 zeigt einen FFT-Welch-gefilterten Plot eines Patienten, der sich einer milden hypoxischen Therapie während auferlegter hypoxischer Ereignisse unterzieht.
Die Stärke der kohärenten Atmung kann durch Extrahieren des sogenannten Q-Werts aus den FFT-gefilterten Werten der HRV im Atemfrequenzbereich verfolgt werden. Der Q-Faktor wird berechnet durch Dividieren der Breite der Resonanzkurve bei halber Leistung durch die Frequenz beim Spitzenwert. Die Überwachung von Trends bei Q kann Veränderungen der Gesundheit, Atmungseffizienz und Fähigkeit der autonomen Atmungskontrollmechanismen, Herausforderungen wie Asthmaanfälle und Schlafapnoe-Ereignisse zu bewältigen, andeuten. 10 zeigt die Vektoren zur Berechnung von Q, im vorliegenden Fall bei einem gesunden Patienten mit einem hohen Kohärenzfaktor.
Die oben beschriebenen Einzelprogrammdaten werden zur Überwachung von Trends während erweiterter milder periodischer Hypoxietherapie verwendet. Beispielsweise zeigt 11 das Trending der mittleren täglichen Atemanhaltedaten im Zeitverlauf. Es ist eine logarithmische Trendkurve dargestellt. Typischerweise zeigen Trenddaten während dieser Therapien solch eine Trendform, die sich in Richtung eines endgültigen Endwerts bewegt. Eine verbesserte Atemanhaltezeit deutet eine Verbesserung der Atmungskontrolle an.
In einer Ausführungsform der Erfindung werden selbstauferlegte hypoxische Ereignisse während des Atemtrainings im Wachzustand überwacht. Die Länge eines durch Atemanhalten verursachten hypoxischen Ereignisses kann durch Erfassen nur der Herzfrequenz ermittelt werden. Vorteilhafterweise können hypoxische Ereignisse im Wachzustand bei Atemtrainingsprogrammen überwacht werden, während der Benutzer weder Schnarchereignisse noch Zeiträume der Ruhelosigkeit erzeugt. Gemäß dieser Ausführungsform treten Änderungen der Herzfrequenz während eines Zeitraums von selbstauferlegter Hypoxie auf. Diese Änderungen können bei Interbeat-Intervalländerungen und/oder in der Amplitude eines peripher erfassten Blutstroms vorliegen. Die Herzfrequenz kann mithilfe eingebauter Sensoren oder Kameras erfasst werden, wie z. B. denjenigen, die in konventionellen Smartphones wie dem Apple iPhone von Apple, Inc. (Cupertino, CA) oder dem Samsung S6-Telefon von Samsung Electronics America (Ridgefield Park, NJ) anzutreffen sind.
12 zeigt die Änderung des Q-Werts im Zeitverlauf. Eine Q-Zunahme deutet verbesserte(n) Vagaltonus, Lungengesundheit und Atmungskontrolle an. 13 zeigt Veränderungen bei Atemzügen pro Minute während entspannter Atmungswerte im Zeitverlauf. Eine Minderung der Ruheatmungsfrequenz deutet verbesserte Entspannung und Atmungseffizienz an. Ferner zeigt 14 Veränderungen der Herzfrequenzminderung, die zwischen dem Anfang und Ende einer einzigen therapeutischen Sitzung auftritt. Eine Minderung der Herzfrequenz während periodischer Hypoxietherapie deutet verbesserte Atmungskontrolle während Atmungsbeschwerden an.
Überwachung von Sp02 und Herzfrequenz während einer therapeutischen Sitzung und Vergleichen der Werte mit vorermittelten Grenzen können benutzt werden, um den Patienten zum Modifizieren oder Beenden der Sitzung aufzufordern, falls diese Parameter die Grenzen überschreiten. Beispielsweise kann eine Herzfrequenz, die eine Pulsrate von 100 pro Minute überschreitet, oder ein Entsättigungsspiegel unter 90 % der vollen Sättigung als Grenze festgelegt werden. Grenzen können bei individuellen Patienten oder zu verschiedenen Zeiten während des Therapieverlaufs unterschiedlich sein.
15 zeigt Plot 1500 von verarbeiteten Daten sowohl aus IBI (die höheren Exkursionen darstellend) als auch Sp02. Die Korrelationen zwischen den beiden unabhängigen Parametern sind bei jedem der sechs willkürlich auferlegten hypoxischen Ereignisse 1502-1507 zu sehen. 16 zeigt die Längen einer Reihe von hypoxischen Ereignissen, an aufeinanderfolgenden Tagen über einen Zeitraum von mehreren Wochen genommen. Die Längen nehmen allmählich zu, wie von den Trendkurven 1600 und 1602 gezeigt. Bei zunehmenden Längen nimmt die Differenz zwischen den IBI-basierten Messungen und auch den Sp02-basierten Messungen zu. Dies ist so, weil sich die IBI-Werte schneller als die SpO2-Werte nach Wiederaufnahme der Atmung erholen, wobei die Letztere eine Rücksättigung des Blutsauerstoffs an einer peripheren Stelle erfordert, die sich gegenüber der Herzfrequenzerholung verzögert.
Mitsamt jedem von den Sensoren der sensorischen Baugruppe 100 erkannten Datenpunkt kann das System 10 auch eine elektronische Uhr zur Zuordnung von Zeiten mitsamt den von der Sensorbaugruppe 100 erkannten physiologischen Daten beinhalten. Somit können Zeitsignaturen mit jedem Datenpunkt assoziiert sein, was eine bessere Korrelation zwischen von mehreren Sensoren in der Sensorbaugruppe 100 erkannten Daten ermöglicht. In einem Beispiel werden Daten aus einem Audiosensor (z. B. Audiosensor 200) mithilfe von Wavelet-Bikohärenzverfahren analysiert, um zu ermitteln, ob Schnarchzeiträume wahrscheinlicher aus obstruktiver Schlafapnoe resultieren, anstatt benign zu sein. Die Intensität und Zeitspanne der Schnarchereignisse zusammen mit ihrem Vorfallzeitstempel werden zur anschließenden Korrelation verwendet.
Vorteilhafterweise ermöglichen die hierin offenbarten Systeme, Verfahren und Vorrichtung die Korrelation zwischen mehreren Arten von erkannten physiologischen Daten, um die Zuverlässigkeit der Daten zu erhöhen, das Erscheinen von Fehlern in den Daten abzubauen und schlafgestörte Atmung wirksamer zu diagnostizieren, indem ermittelt wird, ob ein schlafgestörtes Ereignis benign ist oder indikativ für ein schlafgestörtes Symptom ist.
17 ist ein Flussdiagramm 1700 von Schritten zur Überwachung hypoxischer Ereignisse eines Benutzers. In Schritt 1702 werden physiologische Daten des Benutzers erkannt. Die für den physiologischen Parameter indikativen Daten können aus einer Sensorbaugruppe erkannt werden.
In Schritt 1704 werden die erkannten Daten analysiert. Die Daten werden analysiert, um Faktoren wie Ausreißer, Unstimmigkeiten und andere Datenverstöße, die vorliegen können, zu beseitigen. Außerdem können die Daten, die indikativ für einen physiologischen Parameter sind, mit Daten eines anderen physiologischen Parameters korreliert werden, um die Genauigkeit der Analyse zu verbessern.
In Schritt 1706 wird der Vorfall eines hypoxischen Ereignisses ermittelt. Die Ermittlung kann auf Basis der in Schritt 1704 durchgeführten Analyse erfolgen. Das hypoxische Ereignis kann aus Daten eines physiologischen Parameters oder aus Korrelation von Daten aus mehreren physiologischen Parametern ermittelt werden. Wie oben beschrieben können besondere Eigenschaften der physiologischen Parameter indikativ für hypoxische Ereignisse sein.
In Schritt 1708 werden Eigenschaften der physiologischen Parameter, die zum Ermitteln des Vorfalls eines hypoxischen Ereignisses verwendet werden, ermittelt. Diese Eigenschaften sind wie die oben beschriebenen. Beispielsweise können Änderungen von PPG-Amplitude, Atemanhaltezeiten, IBI, Entsättigungszeiträumen usw. Eigenschaften der physiologischen Parameter sein. Diese Eigenschaften können mit dem Auftreten des hypoxischen Ereignisses assoziiert sein.
In Schritt 1710 werden Trends der Eigenschaften ermittelt. Die Trends werden über einen Zeitraum oder ein Zeitintervall ermittelt, um festzustellen, ob sich die Eigenschaften der mit den ermittelten hypoxischen Ereignissen assoziierten physiologischen Parameter im Zeitverlauf verbessern oder verschlechtern. Auf Basis der ermittelten Trends können dem Benutzer aktualisierte oder alternative Atemtrainingsanweisungen/-programme bereitgestellt werden.
Nun werden weitere Einzelheiten der Schritte im Flussdiagramm von 17 nachstehend mit Bezug auf 18-20 beschrieben.
18 ist ein Flussdiagramm von Schritten in einem Verfahren, die von einem der in 2C-2F gezeigten Geräte oder dergleichen zum Erkennen und Quantifizieren hypoxischer Ereignisse eines Benutzers und zum Trainieren des Benutzers mittels Atemübungen zum Abbau der Dauer und Intensität zukünftiger hypoxischer Ereignisse ausgeführt werden.
In einem Beispiel kann das Gerät ein Smartphone 250 sein, wie in 2C gezeigt. In der Praxis kann ein Benutzer eine Softwareapplikation auf dem Smartphone 250 starten, die den Benutzer auffordert, seinen Finger auf Pulsfrequenzsensor 252 (z. B. Kamera mit Lichtquelle) zu legen. Während der Benutzer seinen Finger auf Pulsfrequenzsensor 252 legt, initiiert die Applikation eine Atemtrainingssitzung durch Steuerung der Lichtquelle, um den Finger des Benutzers zu beleuchten, während die Kamera ein Video des Benutzerfingers erfasst. Während das Herz des Benutzers schlägt, fluktuiert das Blutvolumen im Finger des Benutzers periodisch in Korrelation mit der Herzfrequenz des Benutzers. Smartphone 250 zeichnet diese Fluktuationen als PPG-Daten in der Atemtrainingssitzung auf. Während der Atemtrainingssitzung absolviert der Benutzer eine Atemtrainingsübung durch normales Atmen und anschließendes willkürliches Anhalten seines Atems (z. B. so lange wie möglich). Diese Übungen können von der Applikation veranlasst werden oder ohne Aufforderung seitens der Applikation absolviert werden. Zwei Beispiele für typische PPG-Daten, die vom Gerät erfasst werden, sind in 19 zur Veranschaulichung dargestellt.
In einem ersten Beispiel beinhaltet eine normale PPG-Daten-Wellenform 1900 ein Interbeat-Intervall von IBI1, eine Amplitude von AMP1, eine Spitze-Spitze-Amplitude von AMP1-AMP2 und eine HRV von HRV1. Im Allgemeinen beinhaltet eine normale PPG-Daten-Wellenform 1900 ein IBI und eine Amplitude, die im Zeitverlauf ziemlich konsistent sind, und zwar innerhalb einer Toleranz unter der Annahme, dass der Benutzer seine körperliche Aktivität oder Atmung während der Messungen nicht variiert. IBI1 und AMP1 korrelieren mit zureichenden Blutsauerstoffspiegeln für den jeweiligen Benutzer (z. B. gesunden Blutsauerstoffspiegeln). HRV1 deutet die Varianz von IBI1 zwischen Schlägen an (d. h. IBI1 variiert innerhalb einer Toleranz). Im Allgemeinen hat die HRV eine höhere Variabilität zwischen Schlägen, wenn der Benutzer zureichende Blutsauerstoffspiegel aufweist, und eine geringere Variabilität zwischen Schlägen, wenn der Benutzer unzureichende Blutsauerstoffspiegel aufweist.
In einem zweiten Beispiel beginnt die hypoxische PPG-Daten-Wellenform 1902 mit einem/einer normalen IBI von IBI1, Amplitude von AMP1 und HRV von HRV1, was auf normale Blutsauerstoffspiegel hindeutet. Wenn der Benutzer jedoch beginnt, den Atem anzuhalten, beispielsweise zur Zeit T0, beginnen seine Blutsauerstoffspiegel zu fallen, die letztendlich eine Verringerung auf kürzeres IBI2, gedämpfte AMP3 und eine niedrigere HRV2, beginnend zur Zeit T1, auslösen, die mit unzureichenden Blutsauerstoffspiegeln für den jeweiligen Benutzer (z. B. ungesunden Blutsauerstoffspiegeln) korrelieren. Obwohl Wellenform 1902 zeigt, dass die Abnahme auf IBI2, AMP3 und HRV2 anscheinend sofort und gleichzeitig auftritt, würden diese Abnahmen in der Praxis allmählich im Zeitverlauf auftreten, nachdem der Benutzer den Atem anzuhalten begann, und sie starten möglicherweise nicht genau zur gleichen Zeit. Sobald der Benutzer zur Zeit T2 wieder zu atmen beginnt, beginnen seine Blutsauerstoffspiegel zu steigen, die letztendlich eine Zunahme zurück auf IBI1, AMP1 und HRV1, beginnend zur Zeit T3, auslösen, die wiederum mit zureichenden Blutsauerstoffspiegeln für den jeweiligen Benutzer korrelieren. Obwohl Wellenform 1902 zeigt, dass die Zunahme zurück auf IBI1, AMP1 und HRV1 anscheinend sofort und gleichzeitig auftritt, würden diese Zunahmen in der Praxis auch allmählich im Zeitverlauf auftreten, nachdem der Benutzer wieder zu atmen begann, und sie starten möglicherweise nicht genau zur gleichen Zeit.
Aus PPG-Daten 1902 können verschiedene Informationen zusammengetragen werden. Beispielsweise kann/können IBI1 und/oder AMP1 und/oder HRV1 als eine Ruhegrundlinie ermittelt werden, die mit zureichenden Blutsauerstoffspiegeln für den jeweiligen Benutzer korreliert. Gleichermaßen kann/können IBI2 und/oder AMP3 und/oder HRV2 als das IBI und/oder die Amplitude und/oder HRV des hypoxischen Ereignisses ermittelt werden, das mit unzureichenden Blutsauerstoffspiegeln für den jeweiligen Benutzer korreliert, wobei T1 und T3 als der Start und Stopp des hypoxischen Ereignisses aufgezeichnet werden, wobei T3-T1 die Dauer des hypoxischen Ereignisses andeutet.
Wieder auf 18 Bezug nehmend: während Schritt 1800 ermittelt Smartphone 250 oder ein Backend-Server (nicht dargestellt) in drahtloser bidirektionaler Kommunikation mit Smartphone 250 über ein Netzwerk (in Echtzeit oder post hoc) IBI und/oder Amplitude und/oder HRV der PPG-Daten 1902 und vergleicht das/die ermittelte IBI und/oder Amplitude und/oder HRV mit zuvor ermitteltem/-n/-r IBI(en) und/oder Amplitude(n) und/oder HRV während der Sitzung (z. B. IBI2 im Vergleich zu IBI1, AMP3 im Vergleich zu AMP1, HRV2 im Vergleich zu HRV1 usw.). In einem Beispiel wird das IBI und/oder die Amplitude und/oder HRV, das/die gemessen wird, wenn der Benutzer normal atmet (z. B. IBI1 und/oder AMP1 und/oder HRV1), als Grundlinien-PPG für den Vergleich mit PPG-Daten 1902 (z. B. IBI2 und/oder AMP3 und/oder HRV2) genommen, wenn der Benutzer den Atem anhält.
Während der Atemtrainingssitzung, in Schritt 1802, ermittelt Smartphone 250, ob des Benutzers IBI und/oder Amplitude und/oder HRV auf weniger als einen Prozentsatz von zuvor gemessenem/gemessener IBI und/oder Amplitude und/oder HRV (z. B. IBI2 im Vergleich zu IBI1, und/oder AMP3 im Vergleich zu AMP1, HRV2 im Vergleich zu HRV1) abnimmt. Dieser Prozentsatz kann als vorermittelter Prozentsatz (z. B. 90 % von Grundlinie AMP1 und/oder IBI1 und/oder HRV1) festgelegt werden und kann auf Basis verschiedener Faktoren einschließlich Alter, Gewicht, Atemanhalteleistung usw. des Benutzers ermittelt werden. Wenn in Schritt 1802 die Schwelle nicht erreicht wird, dann ermittelt das System weiterhin IBI und/oder Amplitude und/oder HRV der PPG-Daten 1902 und vergleicht weiterhin das/die ermittelte IBI und/oder Amplitude und/oder HRV mit dem/der zuvor ermittelten IBI und/oder Amplitude und/oder HRV. Wenn in Schritt 1802 jedoch die Schwelle erreicht wird, dann ermittelt das System in Schritt 1804, dass das hypoxische Ereignis begonnen hat (d. h. der Benutzer begann ein Atemanhalten zur Zeit T0, was im Start eines hypoxischen Ereignisses zur Zeit T1 resultierte).
Während dieses hypoxischen Ereignisses, in Schritt 1806, ermittelt das System weiterhin IBI und/oder Amplitude und/oder HRV der PPG-Daten 1902 und vergleicht weiterhin das/die ermittelte IBI und/oder Amplitude und/oder HRV mit zuvor ermitteltem/-n/-r IBI(en) und/oder Amplitude(n) und/oder HRV. In Schritt 1808 ermittelt Smartphone 250, ob des Benutzers IBI und/oder Amplitude und/oder HRV immer noch weniger als der Prozentsatz von zuvor gemessenem/-n/-r IBI(en) und/oder Amplitude(n) und/oder HRV (z. B. IBI2 im Vergleich zu IBI1, und/oder AMP3 im Vergleich zu AMP1, HRV2 im Vergleich zu HRV1) ist. Wenn, in Schritt 1808, des Benutzers IBI und/oder Amplitude und/oder HRV immer noch weniger als die Schwelle (z. B. 90 % von Grundlinie AMP1 und/oder IBI1 und/oder HRV1) ist, dann ermittelt das System weiterhin IBI und/oder Amplitude und/oder HRV der PPG-Daten 1902 und vergleicht weiterhin das/die ermittelte IBI und/oder Amplitude und/oder HRV mit zuvor ermitteltem/-n/-r IBI(en) und/oder Amplitude(n) und/oder HRV in Schritt 1806. Wenn in Schritt 1808 jedoch des Benutzers IBI und/oder Amplitude und/oder HRV die Schwelle erreicht, dann ermittelt das System in Schritt 1810, dass das hypoxische Ereignis aufgehört hat (d. h. der Benutzer hat begonnen, zur Zeit T2 wieder zu atmen, was im Ende des hypoxischen Ereignisses zur Zeit T3 resultiert).
Eine typische Atemtrainingssitzung kann eine oder mehrere der oben beschriebenen Atemanhalteübungen beinhalten, wobei PPG-Daten 1902 aufgezeichnet werden und die hypoxischen Ereignisse identifiziert werden. Sobald die Atemtrainingssitzung abgeschlossen ist, kann das Smartphone oder der Backend-Server PPG-Daten 1902 benutzen, um das hypoxische Ereignis zu quantifizieren.
Beispielsweise kann das System in Schritt 1812 die Länge des hypoxischen Ereignisses als eine Differenz zwischen den Anfangs- und Endzeiten (z. B. T3-T1) berechnen. Das System kann auch eine Intensität (d. h. Schwere) des hypoxischen Ereignisses als die Differenz zwischen dem Grundlinien-IBI und hypoxischen IBI (z. B. Intensität=IBI1-IB2), die Differenz zwischen der Grundlinien-Amplitude und der hypoxischen Amplitude (z. B. Intensität=AMP1-AMP3), die Differenz zwischen der Grundlinien-HRV und der hypoxischen HRV (z. B. Intensität=HRV1-HRV2) oder eine Kombination (z. B. gewichtete Kombination) der drei (z. B. Intensität=w₁*(IBI1-IB2)+ w₂*(AMP1-AMP3)+ w₃*CHRV1-HRV2), wobei w₁, w₂ und w₃ einen Wert zwischen 0-1 aufweisen) berechnen.
Sobald diese quantitativen Werte (z. B. IBI, Amplitude, hypoxische Ereignislänge, HRV, hypoxische Ereignisintensität usw.) ermittelt sind, kann das System anschließend Trends bei hypoxischen Ereignissen über mehrere Sitzungen hinweg berechnen, wie in 20 gezeigt. Beispielsweise kann, in Schritt 2000, die Länge und/oder Intensität des hypoxischen Ereignisses mit Längen/Intensitäten vergangener hypoxischer Ereignisse verglichen werden, um zu ermitteln, ob die Längen und/oder Intensitäten im Zeitverlauf zunehmen, abnehmen oder gleichbleibend sind. Wenn die Atemtrainingsübungen für den Benutzer nützlich sind (d. h. das Atemverhalten des Benutzers verbessert sich über Tage/Wochen/Monate und er kann den Atem immer länger anhalten), würde das System einen Trend von abnehmenden Längen und/oder Intensitäten der hypoxischen Ereignisse in Schritt 2002 ermitteln und dies dem Benutzer in Schritt 2004 entsprechend anzeigen. Wenn die Atemtrainingsübungen für den Benutzer nicht nützlich sind (d. h. das Atemverhalten des Benutzers verbessert sich nicht über Tage/Wochen/Monate und er kann den Atem nicht immer länger anhalten), würde das System zu Schritt 2006 übergehen und andere Trends bei den hypoxischen Ereignissen ermitteln. Beispielsweise, wenn die Atemtrainingsübungen für den Benutzer schmerzhaft sind (d. h. das Atemverhalten des Benutzers verschlechtert sich über Tage/Wochen/Monate), würde das System einen Trend von zunehmenden Längen und/oder Intensitäten der hypoxischen Ereignisse in Schritt 2006 ermitteln und dies dem Benutzer in Schritt 2010 entsprechend anzeigen. Wenn die Atemtrainingsübungen jedoch für den Benutzer indifferent sind (d. h. das Atemverhalten des Benutzers hat sich über Tage/Wochen/Monate nicht wesentlich geändert), würde das System einen Trend von ziemlich konsistenten Längen und/oder Intensitäten der hypoxischen Ereignisse in Schritt 2006 ermitteln und dies dem Benutzer in Schritt 2008 entsprechend anzeigen. Entweder in 2010 oder 2008 kann das System Modifikationen seiner Atemtrainingsübungen vornehmen.
Im Allgemeinen können die verschiedenen Größen (z. B. IBI, Amplitude, hypoxische Ereignislänge, HRV, hypoxische Ereignisintensität, Trends von hypoxischen Ereignissen usw.) an den Benutzer über die Softwareapplikation und/oder einen Gesundheitsdienstleister für eine fachliche Meinung ausgegeben werden. Das System würde den Fortschritt des Benutzers im Zeitverlauf überwachen und auf die Bedürfnisse des Benutzers abgestimmte Atemtrainingsübungen mit dem Ziel der Verbesserung seines Atemverhaltens entwickeln.
Obwohl die oben beschriebenen Beispiele durch ein Smartphone und einen willkürlich den Atem anhaltenden Benutzer implementiert wurden, sind diese Verfahren bei unwillkürlichen Atemanhalte-Szenarien anwendbar. In einem Beispiel könnte der Benutzer ein tragbares Gerät (z. B. Smartwatch, Fingerclipsensor, Elektroden, Ohrstöpsel usw.) tragen und überwacht werden, ohne willkürlich mit der Softwareapplikation interagieren zu müssen. Wenn der Benutzer beispielsweise eine Smartwatch trägt, würde die Software alle derselben in 18-20 beschriebenen Schritte durchführen, um Fälle zu identifizieren, in denen der Benutzer unwillkürlich den Atem anhält.
Ein Beispiel wäre die Überwachung des Atemverhaltens eines Benutzers, während er schläft, um Schlafapnoe (unwillkürliches Atemanhalten) zu identifizieren und zu überwachen. Der Benutzer könnte die Applikation tagsüber benutzen, um die oben beschriebenen Atemtrainingsübungen durchzuführen. Das System würde dann das Atemverhalten des Benutzers überwachen, während er schläft, um zu ermitteln, ob die Atemtrainingsübungen zu einer verminderten Intensität von Schlafapnoe-Episoden führen.
Ein anderes Beispiel wäre die Überwachung des Atemverhaltens eines Benutzers, während er Übungen durchführt, die zur schnellen Erschöpfung der Blutsauerstoffspiegel führen. Der Benutzer könnte die Applikation tagsüber benutzen, um die oben beschriebenen Atemtrainingsübungen durchzuführen. Das System würde dann das Atemverhalten des Benutzers überwachen, während er übt, um zu ermitteln, ob die Atemtrainingsübungen zu einer gesteigerten Übungsleistung führen.
Ungeachtet der Applikation führt das System diese Berechnungen ohne die Notwendigkeit eines teuren und unhandlichen Oximeters durch. Erforderlich ist lediglich ein simpler Herzfrequenzsensor wie ein PPG-Sensor (z. B. Smartphone-Kamera) zum Ermitteln und Quantifizieren hypoxischer Ereignisse. Ein Pulsoximeter könnte selbstverständlich als optionale Komponente zum System hinzugefügt werden, um zusammen mit dem Herzfrequenzsensor oder an dessen Stelle zu arbeiten. Dies ist jedoch nicht notwendig, da hypoxische Ereignisse (d. h. unzureichende Blutsauerstoffspiegel) mit den oben beschriebenen Verfahren vollständig quantifiziert werden können.
Obwohl die Erfindung hierin mit Bezug auf spezifische Ausführungsformen veranschaulicht und beschrieben ist, soll die Erfindung nicht auf die dargestellten Einzelheiten beschränkt sein. Vielmehr können verschiedene Modifikationen der Einzelheiten innerhalb der Geltung und des Bereichs von Äquivalenten der Ansprüche, und ohne von der Erfindung abzuweichen, erfolgen.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

US 15303126 [0001]
US 2015/025231 PCT [0001]
US 61/978458 [0001]
US 62/038777 [0001]

Claims

Portables intelligentes Gerät, das dafür ausgelegt ist, von einem Benutzer gehalten oder von dem Benutzer getragen zu werden, wobei das portable intelligente Gerät zur Überwachung von Hypoxie bei dem Benutzer über einen Zeitraum dient, wobei das portable intelligente Gerät umfasst: einen Herzfrequenzsensor, der dafür konfiguriert ist, die Herzfrequenz des Benutzers zu erkennen und ein Herzfrequenzsignal auszugeben; und eine elektronische Recheneinheit, die mit dem Herzfrequenzsensor verbunden ist, wobei die elektronische Recheneinheit einen Prozessor umfasst, der konfiguriert ist zum: Analysieren des Herzfrequenzsignals des Benutzers während einer Überwachungssitzung, um mindestens eines von einem Interbeat-Intervall (IBI), einer Amplitude oder einer Herzfrequenzvariabilität (HRV) des Herzfrequenzsignals zu ermitteln, Ermitteln, aus dem mindestens einen des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV des Herzfrequenzsignals, und ohne Berechnung der Sauerstoffsättigung im Blut, eines Vorfalls von Hypoxie über einen Zeitraum in der Überwachungssitzung, Ermitteln einer Länge des Vorfalls der Hypoxie auf Basis einer Änderung des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV über einen Zeitraum, und Ermitteln einer Intensität des Vorfalls der Hypoxie auf Basis einer Änderung des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV über einen Zeitraum.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 1, wobei der Herzfrequenzsensor eine Kamera beinhaltet, die dafür konfiguriert ist, Blutvolumen in Gewebe des Benutzers zu erkennen und ein photoplethysmographisches (PPG-) Signal als das Herzfrequenzsignal des Benutzers zu erzeugen.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 1, wobei das portable intelligente Gerät mindestens eines von einem Handy, einem Tabletcomputer, einem Laptopcomputer oder einem tragbaren Gerät ist.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 1, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist zum: Ermitteln der Länge des Vorfalls der Hypoxie als einen Zeitraum, wobei mindestens eines von: dem ermittelten IBI vergleichsweise weniger als ein zuvor ermitteltes IBI ist, oder der ermittelten Amplitude vergleichsweise weniger als eine zuvor ermittelte Amplitude ist, oder der ermittelten HRV vergleichsweise weniger als eine zuvor ermittelte HRV ist; und Ermitteln der Intensität des Vorfalls der Hypoxie als einen Wert von mindestens einer von: einer Differenz zwischen dem ermittelten IBI und dem zuvor ermittelten IBI, oder einer Differenz zwischen der ermittelten Amplitude und der zuvor ermittelten Amplitude, oder einer Differenz zwischen der ermittelten HRV und der zuvor ermittelten HRV.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 1, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist zum: Ermitteln der Änderung des ermittelten IBI über einen Zeitraum durch Berechnen eines gleitenden Durchschnitts des ermittelten IBI; Ermitteln der Änderung der ermittelten Amplitude über einen Zeitraum durch Berechnen eines gleitenden Durchschnitts der ermittelten Amplitude; und Ermitteln der Änderung der ermittelten HRV über einen Zeitraum durch Berechnen eines gleitenden Durchschnitts der HRV.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 1, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist zum Ermitteln des Vorfalls von Hypoxie durch Ermitteln einer Stärke der kohärenten Atmung aus Fast-Fourier-Transfer-gefilterten Werten der Herzfrequenzvariabilität in einem Atemfrequenzbereich, wobei die Stärke der kohärenten Atmung berechnet wird durch Dividieren einer Breite einer Resonanzkurve bei halber Leistung durch eine Frequenz bei einem Spitzenwert.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 1, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist zum Ermitteln eines Trends über eine Vielzahl von erkannten Vorfällen der Hypoxie durch Vergleichen mindestens einer der Länge oder der Intensität der Vielzahl von erkannten Vorfällen der Hypoxie miteinander.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 7, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist zum: Ermitteln, dass der Trend andeutet, dass sich die Atmung des Benutzers verbessert als Reaktion darauf, dass die Länge oder die Intensität über die Vielzahl von erkannten Vorfällen von Hypoxie abnimmt; und Ermitteln, dass der Trend andeutet, dass sich die Atmung des Benutzers verschlechtert als Reaktion darauf, dass die Länge oder die Intensität über die Vielzahl von erkannten Vorfällen von Hypoxie zunimmt.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 1, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist zum Analysieren des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV des Herzfrequenzsignals, um die Atemanhaltezeit des Benutzers zu ermitteln.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 9, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist zum Ermitteln der Atemanhaltezeit als die Länge des Vorfalls von Hypoxie.
Portables intelligentes Gerät, das dafür ausgelegt ist, von einem Benutzer gehalten oder von dem Benutzer getragen zu werden, wobei das portable intelligente Gerät zur Überwachung von selbstauferlegter Hypoxie bei dem Benutzer über einen Zeitraum dient, wobei das portable intelligente Gerät umfasst: einen Herzfrequenzsensor, der dafür konfiguriert ist, die Herzfrequenz des Benutzers zu erkennen und ein Herzfrequenzsignal auszugeben; und eine elektronische Recheneinheit, die mit dem Herzfrequenzsensor verbunden ist, wobei die elektronische Recheneinheit einen Prozessor umfasst, der konfiguriert ist zum: Anweisen des Benutzers, während einer Überwachungssitzung den Atem anzuhalten, als Reaktion auf die Anweisung, den Atem anzuhalten, Analysieren des Herzfrequenzsignals des Benutzers während einer Überwachungssitzung, um mindestens eines von einem Interbeat-Intervall (IBI) oder einer Amplitude oder einer Herzfrequenzvariabilität (HRV) des Herzfrequenzsignals zu ermitteln, Ermitteln, aus dem mindestens einen des ermittelten IBI, der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV des Herzfrequenzsignals, und ohne Berechnung der Sauerstoffsättigung im Blut, eines Vorfalls einer selbstauferlegten Hypoxie aufgrund dessen, dass der Benutzer über einen Zeitraum in der Überwachungssitzung den Atem anhält, Ermitteln einer Länge des Vorfalls der selbstauferlegten Hypoxie auf Basis einer Änderung des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV über einen Zeitraum, und Ermitteln einer Intensität des Vorfalls der selbstauferlegten Hypoxie auf Basis einer Änderung des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV über einen Zeitraum.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 11, wobei der Herzfrequenzsensor eine Kamera beinhaltet, die dafür konfiguriert ist, Blutvolumen in Gewebe des Benutzers zu erkennen und ein photoplethysmographisches (PPG-) Signal als das Herzfrequenzsignal des Benutzers zu erzeugen.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 11, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist zum: Ermitteln der Länge des Vorfalls der selbstauferlegten Hypoxie als einen Zeitraum, wobei mindestens eines von: dem ermittelten IBI vergleichsweise weniger als ein zuvor ermitteltes IBI ist, oder der ermittelten Amplitude vergleichsweise weniger als eine zuvor ermittelte Amplitude ist, oder der ermittelten HRV vergleichsweise weniger als eine zuvor ermittelte HRV ist; und Ermitteln der Intensität des Vorfalls der selbstauferlegten Hypoxie als einen Wert von mindestens einer von: einer Differenz zwischen dem ermittelten IBI und dem zuvor ermittelten IBI, oder einer Differenz zwischen der ermittelten Amplitude und der zuvor ermittelten Amplitude, oder einer Differenz zwischen der ermittelten HRV und der zuvor ermittelten HRV.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 11, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist zum: Ermitteln der Änderung des ermittelten IBI über einen Zeitraum durch Berechnen eines gleitenden Durchschnitts des ermittelten IBI; Ermitteln der Änderung der ermittelten Amplitude über einen Zeitraum durch Berechnen eines gleitenden Durchschnitts der ermittelten Amplitude; und Ermitteln der Änderung der ermittelten HRV über einen Zeitraum durch Berechnen eines gleitenden Durchschnitts der ermittelten HRV.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 13, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist zum Ermitteln eines Trends über eine Vielzahl von erkannten Vorfällen der selbstauferlegten Hypoxie durch Vergleichen mindestens einer der Länge oder der Intensität der Vielzahl von erkannten Vorfällen der selbstauferlegten Hypoxie miteinander.
Portables intelligentes Gerät, das dafür ausgelegt ist, von einem Benutzer gehalten oder von dem Benutzer getragen zu werden, wobei das portable intelligente Gerät zur Überwachung einer unwillkürlichen Hypoxie bei dem Benutzer über einen Zeitraum dient, wobei das portable intelligente Gerät umfasst: einen Herzfrequenzsensor, der dafür konfiguriert ist, die Herzfrequenz des Benutzers zu erkennen und ein Herzfrequenzsignal auszugeben; und eine elektronische Recheneinheit, die mit dem Herzfrequenzsensor verbunden ist, wobei die elektronische Recheneinheit einen Prozessor umfasst, der konfiguriert ist zum: Analysieren des Herzfrequenzsignals des Benutzers während einer Überwachungssitzung, um mindestens eines von einem Interbeat-Intervall (IBI) oder einer Amplitude oder einer Herzfrequenzvariabilität (HRV) des Herzfrequenzsignals zu ermitteln, während der Benutzer schläft, Ermitteln, aus dem mindestens einen des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV des Herzfrequenzsignals, und ohne Berechnung der Sauerstoffsättigung im Blut, eines Vorfalls einer unwillkürlichen Hypoxie aufgrund dessen, dass der Benutzer während des Schlafs für einen Zeitraum in der Überwachungssitzung aufhört zu atmen, Ermitteln einer Länge des Vorfalls der unwillkürlichen Hypoxie auf Basis einer Änderung des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV über einen Zeitraum, und Ermitteln einer Intensität des Vorfalls der unwillkürlichen Hypoxie auf Basis einer Änderung des ermittelten IBI oder der ermittelten Amplitude oder der ermittelten HRV über den Zeitraum.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 16, wobei der Herzfrequenzsensor eine Kamera beinhaltet, die dafür konfiguriert ist, Blutvolumen in Gewebe des Benutzers zu erkennen und ein photoplethysmographisches (PPG-) Signal als das Herzfrequenzsignal des Benutzers zu erzeugen.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 16, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist zum: Ermitteln der Änderung des ermittelten IBI über einen Zeitraum durch Berechnen eines gleitenden Durchschnitts des ermittelten IBI; Ermitteln der Änderung der ermittelten Amplitude über einen Zeitraum durch Berechnen eines gleitenden Durchschnitts der ermittelten Amplitude; und Ermitteln der Änderung der ermittelten HRV über einen Zeitraum durch Berechnen eines gleitenden Durchschnitts der ermittelten HRV.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 16, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist zum: Ermitteln der Länge des Vorfalls der unwillkürlichen Hypoxie als einen Zeitraum, wobei mindestens eines von: dem ermittelten IBI vergleichsweise weniger als ein zuvor ermitteltes IBI ist, oder der ermittelten Amplitude vergleichsweise weniger als eine zuvor ermittelte Amplitude ist, oder der ermittelten HRV vergleichsweise weniger als eine zuvor ermittelte HRV ist; und Ermitteln der Intensität des Vorfalls der unwillkürlichen Hypoxie als einen Wert von mindestens einer von: einer Differenz zwischen dem ermittelten IBI und dem zuvor ermittelten IBI, oder einer Differenz zwischen der ermittelten Amplitude und der zuvor ermittelten Amplitude, oder einer Differenz zwischen der ermittelten HRV und der zuvor ermittelten HRV.
Portables intelligentes Gerät nach Anspruch 16, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist zum: Ermitteln eines Trends über eine Vielzahl von erkannten Vorfällen der unwillkürlichen Hypoxie durch Vergleichen mindestens einer der Länge oder der Intensität der Vielzahl von erkannten Vorfällen der unwillkürlichen Hypoxie miteinander.