ES2827309T3 - Métodos y dispositivos para la visualización de tendencias y variabilidad en una serie de datos fisiológicos - Google Patents

Abstract

Un sistema para visualizar las tendencias y variabilidad en una serie de datos fisiológicos que comprende: un dispositivo de monitorización del paciente (1300); al menos un sensor acoplado al dispositivo de monitorización del paciente; un procesador que está contenido en el dispositivo de monitorización del paciente y que recibe los datos del paciente desde al menos un sensor; una pantalla (1310) contenida en el dispositivo de monitorización del paciente y que recibe información de visualización del procesador; y al menos una alarma sonora o visual, en la que la alarma se activa si se cumple una condición predeterminada en la variabilidad o tendencia de la serie de datos fisiológicos, donde la condición predeterminada se basa en al menos uno de los siguientes casos: (1) diferencia entre el máximo y el mínimo dentro de una ventana de tiempo, (2) el valor de la tendencia dentro de una ventana de tiempo, y (3) área dentro de la envolvente máxima y la envolvente mínima donde el procesador: obtiene la serie de datos fisiológicos de al menos un sensor; aplica un algoritmo atenuado a la serie de datos fisiológicos para obtener una tendencia de la serie de datos fisiológicos; aplica un algoritmo de variabilidad a la serie de datos fisiológicos para obtener la variabilidad de la serie de datos fisiológicos; produce un gráfico en tiempo real de la tendencia de la serie de datos fisiológicos en la pantalla; y produce un gráfico en tiempo real de la variabilidad de la serie de datos fisiológicos en la pantalla superpuesto al gráfico de tendencia de la serie de datos fisiológicos, donde el gráfico de la variabilidad de la serie de datos fisiológicos comprende una envolvente visual en tiempo real limitada en la parte superior por un gráfico de los máximos identificados por el algoritmo de variabilidad y limitado en la parte inferior por un gráfico de los mínimos identificados por el algoritmo de variabilidad, donde dichos máximos y mínimos están identificados dentro de cada ventana de tiempo sobre el que se estima la variabilidad.

Description

DESCRIPCIÓN

Métodos y dispositivos para la visualización de tendencias y variabilidad en una serie de datos fisiológicos Antecedentes

Campo de la invención

La invención está dirigida a los dispositivos y métodos para la visualización de una serie de datos fisiológicos de forma gráfica. Específicamente, la invención está dirigida a los dispositivos y métodos para la visualización de las tendencias y variabilidad de una serie de datos fisiológicos de forma gráfica.

Antecedentes de la invención

Los profesionales médicos utilizan gráficos de datos fisiológicos sobre una base regular para adoptar decisiones críticas con respecto a la atención de los pacientes. Los gráficos de información del paciente se han escrito o impreso históricamente en papel. Sin embargo, con la llegada de las pantallas electrónicas, los gráficos de los datos del paciente se proporcionan cada vez más en formato electrónico. Todo, desde la información sobre la salud del paciente hasta los datos fisiológicos en tiempo real, está pasando del papel al formato electrónico. La transición al formato electrónico, vinculada a ordenadores u otros equipos programables, permite aplicar visualizaciones nuevas y mejoradas a los datos del paciente, especialmente los datos fisiológicos.

La patente US2012/041279A1 describe un sistema de monitorización del paciente y un método de detección de anomalías respiratorias.

Los datos fisiológicos se obtienen típicamente del paciente mediante una serie de sensores. Los datos se pueden obtener durante el transcurso de la vida de un paciente en exámenes programados regularmente o a lo largo de una serie de horas, minutos o en tiempo real en caso de monitorización continua.

Los pacientes de un hospital se pueden conectar a una variedad de sensores, monitores y dispositivos que producen rastros de señales fisiológicas en tiempo real, así como cálculos de parámetros fisiológicos en tiempo real y casi en tiempo real. Por ejemplo, un paciente ingresado en una UCI podría estar conectado simultáneamente a dispositivos que registren ECG, e Mg , EEG, capnografía, oximetría de pulso, neumografía, presión sanguínea, etc., lo que produciría una gran cantidad de parámetros fisiológicos entre los que se incluyen el ritmo cardíaco, el CO2 tidal final o el CO2 espiratorio final, la saturación de O2, la frecuencia respiratoria, el volumen tidal y la ventilación por minuto. El mero número de series de datos fisiológicos medidos de un paciente en el hospital puede producir fácilmente una sobrecarga de información.

La sobrecarga de información puede provocar que los proveedores de servicios de salud pasen por alto aspectos de los datos que podrían indicar aspectos importantes de la patología o del estado del paciente. Por tanto, es necesario reducir la sobrecarga de información.

Resumen de la invención

La presente invención supera los problemas y desventajas asociados con las estrategias y diseños actuales y proporciona nuevas herramientas y métodos de visualización de una serie de datos fisiológicos de forma gráfica.

La presente invención se define en las reivindicaciones acompañantes.

Otras realizaciones y ventajas de la invención se establecen en parte en la descripción, que sigue, y en parte, pueden ser obvias a partir de esta descripción, o pueden extraerse de la práctica de la invención.

Descripción de las ilustraciones

La invención se describe en mayor detalle solamente a modo de ejemplo y con referencia a las ilustraciones adjuntas en las cuales:

Figura 1: Ejemplo de tendencia de MV (ventilación por minuto). (A) Datos no procesados. Debe tenerse en cuenta la gran variación de la señal que dificulta determinar el estado respiratorio general. (B) Visualización de una tendencia en los datos. La tendencia media ayuda a identificar las desviaciones generales en las mediciones. (C) Visualización de la variabilidad en los datos. La envolvente de variabilidad cuando se aplica junto con la tendencia en los datos contiene toda la información relevante de la señal no procesada y, sin embargo, la presenta de una forma de fácil comprensión. Figura 2: Ejemplos de tendencias medias y envolventes de varianza aplicadas a una variedad de señales respiratorias (MV, TV, RR / Volumen por minuto, Volumen tidal, Frecuencia respiratoria).

Figura 3: Ejemplo de ventilación adecuada (MV) a lo largo del tiempo, como se visualiza por una tendencia estable y una envolvente estable.

Figura 4: Ejemplo de un paciente agitado que puede que no haya sido suficientemente medicado. Debe tenerse en cuenta que la tendencia en los datos aumenta ligeramente, mientras la envolvente aumenta sustancialmente con el tiempo, lo que indica una mayor variabilidad respiratoria, probablemente causada por el aumento del dolor y el malestar. Figura 5: Ejemplo de un paciente que se dirige hacia el compromiso respiratorio. La tendencia de MV medio disminuye sistemáticamente al igual que la variabilidad en los datos de Mv .

Figura 6: Ejemplo de un paciente con un patrón de respiración apneica. Debe tenerse en cuenta el aumento en la variabilidad (con la envolvente traspasando la línea MV=0) junto con una disminución en la tendencia general. Esto es indicativo de un patrón respiratorio repetitivo con pausas respiratorias significativas y respiraciones de "rescate" largas intercaladas.

Figura 7: Ejemplo de un paciente con un patrón de respiración apneica como consecuencia de administración de opiáceos. Debe tenerse en cuenta el aumento en la variabilidad (con la envolvente traspasando la línea MV=0) junto con una disminución en la tendencia general. Esto es indicativo de un patrón respiratorio repetitivo con pausas respiratorias significativas y respiraciones de "rescate" intercaladas.

Figura 8: Ejemplo de un paciente que se dirige hacia el compromiso respiratorio tras la administración de opiáceos. La tendencia de MV medio disminuye sistemáticamente al igual que la variabilidad en los datos de MV.

Figura 9: Ejemplo de un paciente que puede que no haya sido suficientemente medicado. Debe tenerse en cuenta que a pesar de recibir una dosis de opiáceos, la tendencia en los datos se mantiene prácticamente invariable, mientras que la envolvente aumenta con el tiempo, indicativo si hay una mayor variabilidad respiratoria, probablemente causada por el aumento del dolor y el malestar.

Figura 10: Ejemplo de un paciente que muestra respiración hipoapneica tras la administración de opiáceos. La disminución tanto en la tendencia como en la variabilidad de los datos sugiere un patrón de respiración regular a volúmenes y ritmos más bajos.

Figura 11: Ejemplo de ventilación adecuada (MV) a lo largo del tiempo, visualizado por un pequeño cambio en la tendencia (resultado esperado de la administración de opiáceos) y una envolvente estable.

Figura 12: Ejemplo de una realización de la estructura del dispositivo descrito en el presente documento.

Figura 13: Ejemplo de una realización de un dispositivo de monitorización del paciente.

Descripción

Como se materializa y se describe ampliamente en este documento, las descripciones proporcionan realizaciones detalladas de la invención. Sin embargo, las realizaciones descritas sirven simplemente como ejemplo de la invención que pueden materializarse en formas diversas y alternativas. Por tanto, no se pretende que los detalles estructurales y funcionales específicos sean limitantes, sino que la intención es que sirvan de base para las reivindicaciones y como base representativa para que un experto en la materia sepa emplear ampliamente la presente invención.

Se ha descubierto sorprendentemente que la visualización de datos fisiológicos ayuda a los proveedores sanitarios a evaluar rápidamente las características importantes de un parámetro fisiológico monitorizado, al reducir la complejidad percibida de una serie de datos registrados. La invención lo consigue mostrando simultáneamente la tendencia y la variabilidad de un parámetro fisiológico, así como su evolución a lo largo del tiempo. Esto contrasta con los métodos existentes para visualizar series de datos fisiológicos, que generalmente incluyen la aplicación de diversos algoritmos (atenuación) de filtrado. Por lo general, los filtros reducen la complejidad percibida de una serie de datos, lo que permite evaluar mejor las tendencias de los datos, pero en el proceso reducen la variabilidad, lo que afecta a la capacidad de evaluar los cambios en la variabilidad de los datos. La variabilidad ha demostrado ser una característica importante de las señales fisiológicas. Por ejemplo, la variabilidad en la frecuencia cardíaca reducida puede predecir la mortalidad tras un ataque cardíaco.

Un asistente sanitario no podría evaluar la variabilidad de la frecuencia cardíaca en un gráfico de frecuencia cardíaca donde se filtra la serie de datos. Una solución a este problema es superponer a la señal filtrada una indicación de variabilidad.

El método aquí descrito es un medio para visualizar una serie de datos fisiológicos dentro de una interfaz gráfica de usuario. La serie de datos se calcula y/o monitoriza con respecto a una variable independiente, por ej., el tiempo. La serie de datos es una medición, cálculo o derivación relacionada con un tejido, órgano, sistema orgánico o sistema fisiológico. Las características de los análisis de series temporales incluyendo el valor, la tendencia del valor y la variabilidad de la serie de datos, se correlacionan con la enfermedad específica constatada en relación con el tejido, el órgano o el sistema orgánico monitorizado. Las características del análisis de las series temporales también pueden correlacionarse con la salud general del paciente. El método de visualización de la serie de datos permite a los asistentes sanitarios evaluar rápidamente las características importantes de las series temporales de las series de datos.

El método ayuda específicamente a identificar la tendencia y la variabilidad de la serie de datos con respecto a una variable independiente, por ej., tiempo. La evaluación de la variabilidad combinada con la tendencia ayuda a evaluar la salud del paciente o a diagnosticar o predecir los estados de la enfermedad.

La serie de datos se puede adquirir del paciente por medio de un sensor analógico o digital. La serie de datos puede representar una señal fisiológica o un parámetro fisiológico o índice de salud calculado, estimado o derivado. Un índice de salud es una representación numérica basada en uno o más parámetros fisiológicos, o en las características de sus señales. El índice de salud se correlaciona con la salud del paciente, el estado de la enfermedad o el estado general del paciente. En una realización de la invención, la serie de datos es un parámetro respiratorio derivado de una medición de la impedancia transtorácica. En una realización, la serie de datos es un cálculo de la ventilación por minuto, calculado en base a una medición de la impedancia transtorácica. En una realización, la serie de datos es un índice de la salud respiratoria basado en la combinación de la variabilidad del volumen tidal, la tendencia en la ventilación por minuto y el ciclo de trabajo de la frecuencia respiratoria. En otra realización de la invención, la serie de datos es el índice de respiración rápida y superficial derivado de los parámetros respiratorios del paciente a lo largo del tiempo.

En una realización de la invención, el parámetro fisiológico es la ventilación por minuto (MV). Las tendencias de MV combinadas con una evaluación de la variabilidad de la MV pueden ayudar a los asistentes sanitarios a identificar los períodos de apnea, hipopnea, hiperventilación, paro o insuficiencia respiratoria inminente, respuesta a narcóticos, nivel de dolor y/o profundidad de la anestesia.

El método descrito en este documento se aplica preferiblemente primero a la serie de datos mediante la implementación de un filtro para reducir la complejidad percibida de la serie de datos. El filtro permite al asistente sanitario evaluar rápidamente las tendencias en los datos sin sufrir una sobrecarga de información de toda la serie de datos. El filtro aplicado a la serie de datos se puede aplicar en el software o en el hardware eléctrico. El filtro aplicado a la serie de datos puede ser un filtro de dominio del tiempo o un filtro de dominio de frecuencia. El filtro puede ser una media móvil, una media móvil ponderada, un algoritmo atenuado, un filtro Chebyshev, un filtro Butterworth, un filtro Bessel, un filtro elíptico, un filtro de constante k, un filtro m-derivado, un filtro especial, un filtro en sombrero de copa, u otro filtro basado en la transformada de Fourier. La ventana del filtro puede ser de 2 minutos, 5 minutos, 10 minutos, 1 hora, un marco de tiempo personalizado, u otro marco de tiempo y corresponde preferentemente a la velocidad a la que es probable que las tendencias aparezcan en los datos.

Una realización de la invención implementa una media atenuada en una ventana de tiempo de dos minutos. Estos datos atenuados se muestran como la tendencia a lo largo del tiempo. El panel central de la figura 1 muestra un ejemplo de la línea de tendencia atenuada superpuesta en la serie de datos.

Después de que el filtro resalte la tendencia en los datos, el método añade al gráfico una indicación visual de la variabilidad. La indicación visual de la variabilidad consta preferiblemente de una envolvente que superpone la tendencia atenuada. La visualización se actualiza en tiempo real para los parámetros monitorizados, pero puede aplicarse de forma retroactiva a los datos históricos.

En una realización de la invención, se determinan los puntos mínimo y máximo dentro de cada ventana de tiempo y se almacenan en una matriz de picos. Preferiblemente, una vez que se determinan los puntos mínimo y máximo en cada posición de la ventana de tiempo, todos los picos se trazan en el gráfico. Los picos máximos están preferiblemente conectados por segmentos de línea, con puntos entre los picos que se interpolan. Los puntos mínimos también están preferiblemente conectados por segmentos de línea con puntos entre los picos mínimos que se interpolan. El panel inferior de la figura 1 es un ejemplo de esta envolvente. En esta realización, el área dentro de la envolvente máxima y la envolvente mínima puede estar sombreada.

Es preferible calcular un coeficiente cuantitativo de variabilidad para cada punto del gráfico y mostrarlo. El coeficiente de variabilidad se calcula preferiblemente a partir de una ventana de puntos de datos que es menor que el número total de puntos del gráfico. El coeficiente de variabilidad se basa preferiblemente en las estadísticas de la serie de datos calculadas dentro de la ventana. El coeficiente de variabilidad es preferiblemente una función de la varianza estadística, la desviación estándar o la entropía.

En una realización, las barras de error se aplican detrás de la serie de datos atenuados. Las barras de error son preferiblemente una función de la desviación estándar de la serie de datos dentro de una ventana, por ejemplo, 2 minutos. La barra de error se superpone preferiblemente en el gráfico en el último punto de la ventana, el punto central de la ventana o el primer punto en la ventana.

En una realización se utiliza y se superpone en el gráfico una función de uno o más coeficientes de escala fractal, o una función de una ratio de al menos dos coeficientes de escala fractal. En una realización, se calcula una serie de coeficientes de escala fractal para toda la serie de datos (FC1), y de nuevo para la ventana (FC2). El coeficiente de variabilidad se calcula preferiblemente en función de uno o más coeficientes de la serie de FC1 en comparación con FC2. Una realización de la visualización es mostrar la variabilidad como una función de la diferencia o valor absoluto de la diferencia de dos o más algoritmos atenuados aplicados a la serie de datos. En una realización de la invención, se aplican dos algoritmos promedio móviles a la serie de datos, uno con una ventana de diez (10) minutos y otro con una ventana de dos (2) minutos. La visualización consiste preferiblemente en un gráfico de las dos medias móviles superpuestas entre sí, o ambas superpuestas en la serie de datos, atenuados o no atenuados. Esto puede facilitar al asistente sanitario ver la tendencia a partir de los datos atenuados, así como discernir la diferencia absoluta entre las tendencias de datos atenuados. Se entiende que cuando las dos medias se cruzan, es decir, la diferencia absoluta entre las dos medias llega a cero, la tendencia en los datos ha cambiado de dirección. Esto puede predecir un cambio rápido de estado y activar una señal de alarma.

En otra realización, la diferencia entre los resultados de los dos algoritmos atenuados se calcula y se muestra en un gráfico. El gráfico se superpone en el gráfico de la serie de datos atenuados, o aparece en su propio espacio. Esta visualización proporciona preferiblemente un indicador del impulso detrás de una tendencia, donde una gran diferencia entre los resultados indica una tendencia fuerte, y una pequeña diferencia entre los resultados indica una tendencia estable. Sin embargo, un cambio de signo indica una inversión de la tendencia anterior.

Otra visualización que se puede aplicar a los datos es un gráfico estocástico. El gráfico estocástico se puede superponer a la serie de datos no procesados o a una serie de datos atenuados. El gráfico estocástico puede ser interpretado por un proveedor sanitario para predecir el estado futuro de un paciente.

En una realización de la invención, la visualización que incluye un componente atenuado y una indicación de variabilidad se aplica a una o más series de datos relacionados con el sistema respiratorio. El usuario puede interpretar la visualización para evaluar o predecir el estado del paciente, el estado de salud, el estado respiratorio, el estado de la enfermedad o la respuesta a una intervención médica. El usuario también puede utilizar la visualización de la variabilidad para diagnosticar una enfermedad. El usuario puede sacar conclusiones de la visualización, incluyendo una evaluación de la respuesta del paciente a un opiáceo, un diagnóstico o predicción de paro respiratorio, insuficiencia respiratoria, apnea o paro cardíaco. El usuario puede evaluar la suficiencia respiratoria del paciente, la probabilidad de que la extubación sea satisfactoria o la necesidad de intubación.

La figura 3 ilustra un ejemplo de la visualización del algoritmo de visualización en una serie de datos de ventilación por minuto. El paciente del ejemplo mantiene una ventilación por minuto similar y una variabilidad de ventilación por minuto a lo largo del tiempo. Un asistente sanitario podría llegar a la conclusión de que el paciente presenta un buen estado, sin distintos estados de enfermedad. En la figura 11 se muestra un ejemplo de una respuesta saludable a una dosis de opiáceos, con solo una ligera tendencia descendente en la serie de datos de MV, y pocos cambios en la variabilidad de la señal. Este tipo de respuesta llevaría a un asistente sanitario a concluir que el paciente ha recibido la dosis correcta. La figura 4 indica un ejemplo de un paciente agitado. En este caso, el aumento de la variabilidad de MV y la tendencia de MV, tal y como se muestra en la visualización, podría llevar al asistente a concluir que el paciente no ha recibido suficiente medicación y podría ajustar la dosis de medicación analgésica para el paciente según se necesitara. La figura 9 es un ejemplo de un paciente que responde idiosincrásicamente a una dosis de opiáceos. La variabilidad aumenta, lo que podría indicar inquietud y malestar y la ineficacia general de la medicación analgésica.

A menudo es importante que los asistentes sanitarios respondan a las indicaciones de compromiso respiratorio lo antes posible. El ejemplo de la figura 5 es un caso en el que un asistente sanitario podría utilizar la visualización para diagnosticar el compromiso respiratorio y realizar una intervención médica para evitar que el estado del paciente empeore. Las intervenciones podrían incluir el despertar del paciente, la administración de un antagonista de opiáceos como Naloxona, o la intubación y ventilación del paciente. La figura 8 es un ejemplo de la visualización aplicada a una serie de datos de MV en un paciente con compromiso respiratorio como resultado de una dosis de un opiáceo.

La apnea es un estado en el que se interrumpe la respiración. Puede ser debida a diversas causas, incluyendo toxicidad a los opiáceos. Cuanto antes se identifique la toxicidad a los opiáceos, antes podrá el asistente sanitario tomar medidas para evitar que empeore el estado del paciente. Los periodos de apnea son seguidos generalmente por un periodo de respiración asistida que puede incluir respiraciones más largas de lo normal o más rápidas de lo normal, que se normalizan con el tiempo.

La diferencia entre las respiraciones durante estos períodos se traduce en un alto índice de variabilidad en las series de datos relacionadas con el sistema respiratorio. La apnea puede identificarse por una tendencia descendente en el volumen por minuto, una alta variabilidad en la frecuencia respiratoria, o intervalo entre respiraciones, y una alta variabilidad en el volumen tidal y la ventilación por minuto. En la figura 6 se muestra un ejemplo del aumento de la variabilidad y la disminución en la tendencia de la ventilación por minuto para indicar el inicio de la apnea. En la figura 7 se muestra un ejemplo de la aparición de la apnea como síntoma de la toxicidad a los opiáceos en respuesta a una dosis de medicación analgésica opiácea.

En la figura 10 se muestra un ejemplo de la visualización en la serie de datos de MV en un paciente que sufre hipopnea o respiración superficial. En cuanto a la tendencia, es difícil diferenciar la hipopnea de la apnea, sin embargo, la variabilidad en cada caso es muy diferente. La variabilidad de la serie de datos del paciente hipoapneico es mucho menor, lo que permite al asistente sanitario diferenciar entre los dos casos.

Los métodos que se describen en el presente documento pueden aplicarse también a los parámetros asociados con el sistema circulatorio incluyendo las mediciones de la frecuencia cardíaca o su intervalo inverso, latido a latido. La baja variabilidad de la frecuencia cardíaca puede predecir, indicar o cuantificar la progresión de muchas patologías, entre ellas el infarto de miocardio, la insuficiencia cardíaca congestiva, la neuropatía diabética, la depresión o la susceptibilidad al SIDS (Síndrome de muerte súbita del lactante). En esta realización, la envolvente proporciona una visualización de la variabilidad de la frecuencia cardíaca para ayudar al asistente sanitario a identificar o evaluar el riesgo de las patologías mencionadas.

En la figura 13 se muestra una realización preferente de un sistema de monitorización del paciente 1300 adaptado para calcular y mostrar la tendencia y variabilidad de un parámetro fisiológico, así como su evolución a lo largo del tiempo. Preferiblemente, el sistema de monitorización del paciente 1300 es un dispositivo portátil que se puede montar en un soporte para intravenosos, fijarse a una cama, a una pared, colocarse encima de una superficie o de cualquier otra manera. El sistema de monitorización del paciente 1300 puede adaptarse para el uso durante los procedimientos médicos, la recuperación y/o para la monitorización del paciente. Preferiblemente, el sistema de monitorización del paciente 1300 funciona con baterías y/o dispone de un cable de alimentación. El sistema de monitorización del paciente 1300 tiene preferiblemente al menos un puerto de entrada 1305. Preferiblemente, cada puerto de entrada 1305 está adaptado para recibir señales de uno o más sensores remotos al sistema de monitorización del paciente 1300. Además, el sistema de monitorización del paciente 1300 puede incluir también tecnología de comunicación inalámbrica para recibir las señales de sensores remotos e inalámbricos. Los sensores pueden adaptarse para monitorizar una característica específica del paciente o múltiples características. El sistema de monitorización del paciente 1300 se adapta preferiblemente para evaluar los datos recibidos de los sensores y aplicar los algoritmos aquí descritos a los datos. Además, el sistema de monitorización del paciente 1300 puede recibir algoritmos personalizados y evaluar los datos utilizando el algoritmo personalizado.

El sistema de monitorización del paciente 1300 incluye además una pantalla o dispositivo de visualización 1310. Preferiblemente, la pantalla 1310 puede mostrar información sobre el sistema de monitorización del paciente 1300 y el paciente que está siendo monitorizado. La pantalla 1310 muestra preferiblemente al menos un gráfico o una ventana del estado del paciente, como se describe en este documento. Cada gráfico puede ser de tamaño fijo o ajustable. Por ejemplo, el gráfico se puede personalizar en función del número de puntos de datos, una duración y/o tiempo de medición deseados, o un determinado número de características (es decir, respiraciones, pausas de respiración o respiraciones obstruidas). Además, la escala del gráfico puede ser ajustable. También, el paciente o el asistente sanitario (o el especialista clínico) pueden elegir lo que aparece en la pantalla 1310. Por ejemplo, la pantalla 1310 puede mostrar la desviación media, mediana y/o estándar de los datos que se están monitorizando; el máximo, mínimo y/o el rango de los datos que se están monitorizando; un algoritmo adaptativo basado en el historial de tendencias; un algoritmo adaptado basado en poblaciones grandes de pacientes similares (es decir, estado, edad, peso y eventos); y/o los parámetros de respiración del paciente (es decir, presión sanguínea, frecuencia respiratoria, CO2, y/o frecuencias de O2).

El sistema de monitorización del paciente 1300 está equipado con una alarma. La alarma puede ser una alarma sonora y/o una alarma visual. La alarma puede activarse si se cumplen determinadas condiciones. Por ejemplo, en base a las tendencias, las condiciones en tiempo real o la variabilidad de los parámetros del paciente. La alarma se puede personalizar, tanto en sonido/visualización como en el propósito. El paciente y/o el asistente sanitario pueden navegar a través de múltiples ventanas que muestran diferente información. Por ejemplo, determinadas ventanas pueden mostrar los gráficos descritos aquí, determinadas ventanas pueden mostrar los datos biográficos del paciente y determinadas ventanas pueden mostrar el estado del sistema. Además, se pueden añadir ventanas personalizadas (por ej., por el paciente, asistente o por el sistema automáticamente). Por ejemplo, una ventana personalizada puede ser de uso clínico, para marcar eventos o para mostrar el estado del paciente.

En una realización preferente, el sistema de monitorización del paciente 1300 tiene una pluralidad de configuraciones. Las configuraciones se adaptan preferiblemente para mostrar información relevante para el asistente sanitario o el paciente sobre el paciente en base a su estado actual. Por ejemplo, en el caso de un paciente que se somete a una intervención quirúrgica, la enfermera o el médico pueden necesitar información diferente a la de un paciente que se está recuperando de una enfermedad. Preferiblemente, al inicio de la monitorización del paciente, el sistema de monitorización del paciente 1300 permite al paciente o al asistente sanitario seleccionar una configuración. Las configuraciones seleccionables pueden incluir, entre otras, procedimientos específicos, enfermedades específicas, dolencias específicas, estado específico del paciente, condiciones específicas del paciente, procedimientos generales, enfermedades generales, dolencias generales, estado general del paciente y/o condición general del paciente. Tras la selección, preferiblemente, el sistema de monitorización del paciente 1300 mostrará automáticamente los datos relevantes para la selección. En otra realización, el sistema de monitorización del paciente 1300 puede determinar automáticamente una configuración apropiada basada en los datos recibidos del paciente. El paciente o el asistente sanitario pueden personalizar las configuraciones una vez que se han elegido.

En referencia a la figura 12, un sistema a modo de ejemplo incluye al menos un dispositivo informático 1200, por ejemplo, contenido dentro del sistema descrito en la figura 13, incluyendo una unidad de procesamiento (CPU) 1220 y un bus de sistema 1210 que acopla varios componentes del sistema que incluyen la memoria del sistema como la memoria de solo lectura (ROM) 1240 y la memoria de acceso aleatorio (RAM) 1250 a la unidad de procesamiento 1220. También está disponible para el uso otra memoria del sistema 1230. Se puede apreciar que la invención puede funcionar en un dispositivo informático con más de una CPU 1220 o en un grupo o conjunto de dispositivos informáticos conectados en red para proporcionar una mayor capacidad de procesamiento. El bus de sistema 1210 puede ser cualquiera de varios tipos de estructuras de bus que incluyen un bus de memoria o un controlador de memoria, un bus periférico y un bus local utilizando cualquiera de una variedad de arquitecturas de bus. Una entrada/salida básica (BIOS) almacenada en ROM 1240 o similar, puede proporcionar la rutina básica que ayuda a transferir información entre los elementos dentro del dispositivo informático 1200, como durante la puesta en marcha. El dispositivo informático 1200 además incluye dispositivos de almacenamiento como una unidad de disco duro 1260, una unidad de disco magnético, una unidad de disco óptico, una unidad de cinta o similares. El dispositivo de almacenamiento 1260 está conectado al bus de sistema 1210 mediante una interfaz de unidad. Las unidades y los soportes legibles por ordenador asociados proporcionan almacenamiento no volátil de las instrucciones legibles por ordenador, estructuras de datos, módulos de programa y otros datos para el dispositivo informático 1200. Los componentes básicos son conocidos por los expertos en la materia y se contemplan variaciones apropiadas dependiendo del tipo de dispositivo, por ejemplo, si el dispositivo es un pequeño dispositivo informático portátil, un ordenador de escritorio, un servidor informático, un dispositivo de escaneado portátil, o dispositivos inalámbricos, incluyendo asistentes digitales personales inalámbricos ("PDAs"), tablets, teléfonos inteligentes o habilitados para la red inalámbricos (por ej., Research in Motion's Blackberry™, un dispositivo Android™, un iPhone de Apple), otros teléfonos inalámbricos, una consola de videojuegos (por ej., una Playstation ™ , una Xbox™, o una Wii™), un Smart TV, un dispositivo conectado a Internet portátil, etc. Preferiblemente, el sistema es agnóstico en cuanto a tecnología.

Aunque el entorno de ejemplo descrito aquí utiliza el disco duro, los expertos en la materia deberían apreciar que también se pueden utilizar otros tipos de soportes legibles por ordenador que pueden almacenar datos accesibles desde un ordenador, como casetes magnéticos, tarjetas de memoria flash, discos digitales versátiles, cartuchos, memorias de acceso aleatorio (RAM), memoria de solo lectura (ROM), un cable o señal inalámbrica que contenga un flujo de bits y similares, en el entorno operativo que sirve de ejemplo.

Para permitir la interacción del usuario con el dispositivo informático 1200, un dispositivo de entrada 1290 representa cualquier número de mecanismos de entrada, como un micrófono para hablar, una pantalla táctil para introducir gestos o gráficos, un teclado, un ratón, la entrada de movimiento, voz, controlador de consola de videojuegos, mando a distancia de TV, etc. El dispositivo de salida 1270 puede ser uno o más de un número de mecanismos de salida conocidos por los expertos en la materia, por ejemplo, impresoras, monitores, proyectores, altavoces y trazadores gráficos. En algunas realizaciones, la salida puede ser a través de una interfaz de red, por ejemplo, la carga a un sitio web, el envío por correo electrónico, adjuntado o colocado dentro de otros archivos electrónicos y el envío de mensajes SMS o MMS. En algunos casos, los sistemas multimodales permiten al usuario proporcionar múltiples tipos de entradas para comunicar con el dispositivo informático 1200. La interfaz de comunicaciones 1280 generalmente controla y gestiona la entrada del usuario y la salida del sistema. No hay restricción para que la invención funcione con cualquier disposición de hardware determinada y, por tanto, las características básicas se pueden sustituir fácilmente por disposiciones de hardware y firmware mejoradas a medida que se desarrollen.

A efectos de claridad de la explicación, la realización del sistema ilustrativo se presenta comprendiendo bloques funcionales individuales (incluyendo bloques funcionales etiquetados como un "procesador"). Las funciones que representan estos bloques pueden ser proporcionadas a través del uso de hardware compartido o dedicado, incluyendo, entre otros, hardware que pueda ejecutar software. Por ejemplo las funciones de uno o más procesadores que se presentan en la figura 12 puede proporcionarlas un único procesador compartido o múltiples procesadores. (El uso del término "procesador" no se debe entender como que se refiere exclusivamente a hardware capaz de ejecutar software.) Las realizaciones ilustrativas pueden comprender hardware de microprocesadores y/o procesadores de señal digital (DSP), memoria de solo lectura (ROM) para almacenar software que ejecute las operaciones descritas más abajo, y memoria de acceso aleatorio (RAM) para almacenar los resultados. También se pueden proporcionar realizaciones de hardware de integración a gran escala (VLSI), así como circuitos de VLSI personalizados junto con un circuito DSP de uso general.

Las realizaciones dentro del alcance de la presente invención también pueden incluir soportes legibles por ordenador para realizar o disponer de instrucciones que se pueden ejecutar por ordenador o estructuras de datos almacenadas en las mismas. Estos soportes legibles por ordenador pueden ser cualquier soporte disponible al que se pueda acceder mediante un ordenador de uso general o de uso especial. Por ejemplo, entre otros, estos soportes legibles por ordenador pueden comprender almacenamiento RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM u otro almacenamiento de disco óptico, almacenamiento de disco magnético u otros dispositivos de almacenamiento magnético, o cualquier otro soporte que se pueda utilizar para llevar o almacenar soportes de código de programa deseados en forma de estructuras de datos o instrucciones ejecutables informáticamente. Cuando se transfiere o proporciona información a través de una red u otra conexión de comunicación (ya sea por cable, inalámbrica o una combinación de las mismas) a un ordenador, el ordenador considera adecuadamente la conexión como un soporte legible por ordenador. De este modo, cualquiera de estas conexiones se denomina apropiadamente como un soporte legible por ordenador. También se deben incluir combinaciones de los ejemplos mencionados anteriormente dentro del alcance de los soportes legibles por ordenador. Las instrucciones ejecutables informáticamente incluyen, por ejemplo, instrucciones y datos que pueden hacer que un ordenador de uso general, un ordenador de uso especial, o un dispositivo de procesamiento de uso especial, ejecuten una determinada función o grupo de funciones. Las instrucciones ejecutables informáticamente también incluyen módulos de programa que se ejecutan mediante ordenadores en entornos autónomos o de red. Generalmente, los módulos de programa incluyen rutinas, programas, objetos, componentes, y estructuras de datos, etc., que ejecutan determinadas tareas o implementan tipos de datos abstractos particulares. Las instrucciones ejecutables informáticamente, estructuras de datos asociadas y los módulos de programas representan ejemplos de los soportes de código de programas para ejecutar los pasos de los métodos descritos aquí. La secuencia particular de dichas instrucciones ejecutables o estructuras de datos asociadas representa los ejemplos de actos correspondientes para implementar las funciones descritas en dichos pasos.

Los expertos en la materia apreciarán que las realizaciones preferentes de la invención pueden practicarse en entornos informáticos de red con muchos tipos de configuraciones de sistemas informáticos, que incluyen ordenadores personales, dispositivos portátiles, sistemas multiprocesadores, electrónica de consumo basada en microprocesadores o programable, PCs de red, miniordenadores, ordenadores centrales y similares. Las redes pueden incluir Internet, una o más redes de área local ("LANs"), una o más redes de áreas metropolitanas ("MANs"), una o más redes de área amplia ("WANs"), una o más Intranets, etc. Las realizaciones también pueden practicarse en entornos informáticos distribuidos en los que las tareas se realizan mediante dispositivos de procesamiento locales y remotos que están vinculados (ya sea mediante enlaces cableados, enlaces inalámbricos o una combinación de los mismos) a través de una red de comunicaciones, por ej., en la "nube". En un entorno informático distribuido, los módulos de programas pueden estar ubicados en dispositivos de almacenamiento local y remoto.

Otras realizaciones y usos de la invención serán aparentes para los expertos en la materia para la consideración de la especificación y práctica de la invención que se describe aquí. Además, el término "que comprende" incluye los términos "que consta de" y "que consta esencialmente de".

Claims (12)

REIVINDICACIONES

1. Un sistema para visualizar las tendencias y variabilidad en una serie de datos fisiológicos que comprende: un dispositivo de monitorización del paciente (1300);

al menos un sensor acoplado al dispositivo de monitorización del paciente;

un procesador que está contenido en el dispositivo de monitorización del paciente y que recibe los datos del paciente desde al menos un sensor;

una pantalla (1310) contenida en el dispositivo de monitorización del paciente y que recibe información de visualización del procesador; y

al menos una alarma sonora o visual, en la que la alarma se activa si se cumple una condición predeterminada en la variabilidad o tendencia de la serie de datos fisiológicos, donde la condición predeterminada se basa en al menos uno de los siguientes casos:

(1) diferencia entre el máximo y el mínimo dentro de una ventana de tiempo,

(2) el valor de la tendencia dentro de una ventana de tiempo, y

(3) área dentro de la envolvente máxima y la envolvente mínima

donde el procesador:

obtiene la serie de datos fisiológicos de al menos un sensor;

aplica un algoritmo atenuado a la serie de datos fisiológicos para obtener una tendencia de la serie de datos fisiológicos;

aplica un algoritmo de variabilidad a la serie de datos fisiológicos para obtener la variabilidad de la serie de datos fisiológicos;

produce un gráfico en tiempo real de la tendencia de la serie de datos fisiológicos en la pantalla; y produce un gráfico en tiempo real de la variabilidad de la serie de datos fisiológicos en la pantalla superpuesto al gráfico de tendencia de la serie de datos fisiológicos, donde el gráfico de la variabilidad de la serie de datos fisiológicos comprende una envolvente visual en tiempo real limitada en la parte superior por un gráfico de los máximos identificados por el algoritmo de variabilidad y limitado en la parte inferior por un gráfico de los mínimos identificados por el algoritmo de variabilidad, donde dichos máximos y mínimos están identificados dentro de cada ventana de tiempo sobre el que se estima la variabilidad.

2. El sistema de la reivindicación 1, donde la magnitud de la variabilidad que muestra el gráfico de variabilidad de la serie de datos fisiológicos se calcula como una función de al menos una de las siguientes series: la serie de datos no procesados, la serie de datos atenuados, las series de datos atenuados múltiples, los coeficientes de escala fractal de la serie de datos, o los coeficientes estocásticos de la serie de datos.

3. Un método de visualización de tendencias y variabilidad en una serie de datos fisiológicos, comprendiendo, en un procesador:

obtener la serie de datos fisiológicos;

aplicar un algoritmo atenuado a la serie de datos fisiológicos para obtener una tendencia de la serie de datos fisiológicos;

aplicar un algoritmo de variabilidad a la serie de datos fisiológicos para obtener la variabilidad de la serie de datos fisiológicos;

producir un gráfico en tiempo real de la tendencia de la serie de datos fisiológicos;

produce un gráfico en tiempo real de la variabilidad de la serie de datos fisiológicos superpuesto al gráfico de tendencia de la serie de datos fisiológicos, donde el gráfico de la variabilidad de la serie de datos fisiológicos comprende una envolvente visual en tiempo real limitada en la parte superior por un gráfico de los máximos identificados por el algoritmo de variabilidad y limitado en la parte inferior por un gráfico de los mínimos identificados por el algoritmo de variabilidad, donde dichos máximos y mínimos están identificados dentro de cada ventana de tiempo sobre el que se estima la variabilidad; y.

activar al menos una alarma sonora o visual si se cumple una condición predeterminada en la variabilidad o tendencia de la serie de datos fisiológicos considerando que la condición predeterminada se basa en al menos uno de los siguientes:

(1) diferencia entre el máximo y el mínimo dentro de una ventana de tiempo,

(2) el valor de la tendencia dentro de una ventana de tiempo, y

(3) área dentro de la envolvente máxima y la envolvente mínima.

4. El sistema de la reivindicación 1 o el método de la reivindicación 3, en el que la serie de datos fisiológicos se basa en los datos obtenidos del sistema respiratorio de un paciente.

5. El sistema de la reivindicación 1 o el método de la reivindicación 3, en el que el algoritmo atenuado es uno de un algoritmo promedio móvil y un algoritmo de filtro digital.

6. El sistema de la reivindicación 1 o el método de la reivindicación 3, en el que el gráfico de la tendencia de la serie de datos fisiológicos y el gráfico de la variabilidad de la serie de datos están trazados de forma adyacente.

7. El sistema de la reivindicación 1 o el método de la reivindicación 3, en el que el espacio entre los límites está sombreado.

8. El sistema de la reivindicación 1 o el método de la reivindicación 3, en el que la serie de datos fisiológicos son datos de intervalo entre respiraciones.

9. El sistema de la reivindicación 1 o el método de la reivindicación 3, en el que el gráfico de variabilidad de la serie de datos fisiológicos es una función de los coeficientes de escala fractal calculados en varios puntos de tiempo y en varias ventanas de tiempo de la serie de datos.

10. El sistema de la reivindicación 1 o el método de la reivindicación 3, en el que el gráfico de variabilidad de la serie de datos fisiológicos comprende una o más barras de error, gráficos de línea, barras de impulso, áreas sombreadas bajo una curva, y un gráfico estocástico.

11. El sistema de la reivindicación 1 o el método de la reivindicación 3, donde la magnitud de la variabilidad que muestra el gráfico de variabilidad de la serie de datos fisiológicos se calcula como una función de al menos una de las siguientes series: la serie de datos no procesados, la serie de datos atenuados, las series de datos atenuados múltiples, los coeficientes de escala fractal de la serie de datos, o los coeficientes estocásticos de la serie de datos.

12. El sistema de la reivindicación 1, en el que el sensor comprende un dispositivo de medición de impedancia transtorácica para obtener una serie de datos fisiológicos.