HU228052B1 - Device and method for monitoring signs of life - Google Patents

Abstract

A találmány tárgya egy olyan, akár folyamatosan illetve huzamosabb ideig, és akár terhelés, sportolás alatt is kényelmesen viselhető eszköz (öv (1) formában, integrált EKG elektródákkal), kapcsolódó eszközök (Helyi feldolgozó/továbbító egység (2), Jeltovábbítás (3), Távoli feldolgozó egység (4)), és hozzá kapcsolódó eljárások kidolgozása, amely az EKG jel figyelése mellett mérheti a paciens egyéb biológia jeleit is (pl.: testhőmérsékletet, impedanciát), és mérhet más jeleket is (pl.: páratartalom, gyorsulás, elfordulás, GPS pozíció, föld mágnesesség térerősség). Ezen jelek feldolgozása megtörténhet az övben (1) is és a hozzá helyi hálózaton kapcsolódó Helyi feldolgozó/továbbító egységben (2) is. A nyers és feldolgozott jelek vezetékes vagy vezeték nélküli átvitel segítségével egy központba is továbbíthatóak, a Távoli feldolgozó egységhez (4). A találmány célja továbbá, hogy a mért jelekre esetleg egyéb jellemzőket is figyelembe véve (pl.: életkor, átlagos szívritmus, krónikus betegségek, gyógyszerek) - a mesterséges intelligenciában, illetve a matematikában használt különböző módszereket, tanuló algoritmusokat, illetve ezek kombinációját alkalmazva az alkalmi analízis mellett folyamatos és automatikus figyelés, analízis, őrzés és riasztás is lehetővé váljon ezen zajos, nem feltétlen hagyományos elvezetési pontokból érkező jelekre kidolgozott speciális szakértői rendszerek segítségével. 1, ábra

Description

ALAPJÁUL SZOLGÁLÓ VÁLTOZAT

MÁSOLATA ..4 Á?/á/hh?m' töíere

A találmány tárgya olyan; akár folyamatosan, huzamosabb Ideig, vagy akár terhelés, sportolás alatt is kényelmesen viselhető eszköz, kapcsolódó· eszközök ( Helyi feldolgozó Z továbbító egység, Jeltovábbítás, Távoli feldolgozó egység), ás hozzá kapcsolódó eljárások, amely a teljes EKG feleetroeardiography; jel .folyamatos figyelése mellett mérheti a paciens egyéb biológia jelelt Is (pl..; testhőmérsékletét, impedanciát), és mérhet más jeleket Is (pi. páratartalom, gyorsulás, elfordulás, GPS pozíció, .föídmágneses térerősség). Ezen jelek feldolgozása megtörténhet az eszközben is és a hozzá hely) hálózaton kapcsolódó Helyi feldolgozó / továbbító egységben is. Λ nyers es téldoigozod jelek (beleértve magát az EKG jelet is · vezetékes vagy vezeték nélküli átvitel segítségévei egy központba is továbbithatóak, a

Távok feldolgozó· egységhez, A találmány célja továbbá, hogy a mén. jelekre esetleg egyéb jellemzőket is figyelembe véve (pi,: e mkor, testsúly, krónikus betegségek, gyógyszerek;......a mesterséges huehigeneiában, illetve a matematikában használt különböző módszereket, jelfeldolgozó és tanuló algoritmusokat, illetve ezek kombinációját alkalmazva az alkalmi analízis mellett folyamatos és automatikus figyelés, analízis, őrzés és riasztás is lehetővé váljon speciálisan ezen zajos jelekre kidolgozott szakértői rendszer segítségévek A központban a jelek terjesen automatikus, szakértői rend szerekkel történő feldolgozása mellett, lehetőség nyílhat egészségügyi szakemberek beavatkozására, és visszajelzésére Is. A riasztás különböző módjai valósulhatnak meg vezetékes vagy vezeték nélküli átvitellel, amely konkrét személyek, intézmények felé is irányulhat.

A találmány alkalmazási területe nagyon széleskörű. Használható Idősek, gyerekek, rászorulok. betegek és sportolók életminőségének javítására, éfe'jeleik figyelésére terhelés alatt is, vészhelyzet jelzésére és szükség esetén beavatkozásra. A találmány felhasználható kardiológiai és egyéb betegségek felismerésére és előrejelzésére rs. Használható életveszélyes állapot léi ismerésére, egyes változataiban elesés észlelésére, földrajzi helymeghatározásra.

>1

Eleteket menthet. Sportolók állapotának figyelésére is alkalmazható, edzések segítésére online módon terhelés alatt szakértői rendszerek segítségével.

Az orvosi gyakorlatban ismeretesek olyan berendezések és eljárások, melyek a betegek biológia jeleit folyamatosan figyelik, és vészhelyzetek fellépése során a megteíelö egészségügyi személyzetet riasztják. Ezek a berendezések általában a klinikai gyakorlat követelményeinek féléinek meg, és intézeti tartózkodást igényelnek.. Az eszközökhöz kidolgozott algoritmusok a hagyományos EKG elvezetési pontokra működnek megfelelően.,

A betegellátás technológiai fejlődése magával hozta a paciensek otthoni figyelésének lehetőségét is.

Az US 20070293733 Al /METRÓD AND APPARÁTUS EÖR HEALTH AND DISEASE MANAGEMENT COMBIN1NG PATIENT DATA MONITORING WÍTH W ÍRELESS INTERNET CONNECTIYÍTY/ szabadalom egészségi állapot megfigyelésére és kiértékelésére alkalmas számitógépes rendszert ismertei, amelyben a mért jeleket interneten keresztöl központba továbbítják, ahol azokat matematikai algoritmusok és mesterséges intelligencia alkalmazásával értékelik kí. Ez egy általános séma, amely alapján az Ilyen típusú rendszerek általában dolgoznak, és már 2007 előtt is dolgoztak. Mi is ezt az általános sémát alkalmazzak, de ez az általános séma nem kínál megoldást azon problémákra, amilyen például a hosszan tartó viselhetSségre alkalmas berendezés milyensége, és a belőle kijövő jelek automatikus értelmezésének feladata, amely problémák megoldása még szakemberek számára sem nyilvánvaló, hanem komoly feltalálói tevékenységet igények

Vannak olyan berendezések, melyek általában, időszakosan több elektróda felhelyezését igénylik tarnit be kell tanulnia a paciensnek). A jelek vagy a mérés helyén kerülnek feldolgozásra (pk: vészhelyzet esetén figyelmeztető jelet ad a mérő berendezés): /pk: US2ÖÖ8ÖÖ4538 /MEDICAL, TELEMETRY SYSTEM/; US575523Ö /Wireless EEG systere fór effeeííve auditory evoked response/, vagy vezetékes vagy vezeték, nélküli átvitel segítségével egy központba küldik őket, ahol feldolgozásra kerülnek, és megfelelő szakemberek kontrolljával vészhelyzetben beavatkozás történik (ph: GR2006Ö100173: /AUTÖMATED TELE-CAR DhOG RAPDY/. Ezen berendezések hátránya, hogy nem tesznek lehetővé egy folyamatos figyelést, őrzést,, mivel paciens a sok elektródával a testén nem tudja a mindennapi tevékenységeit ellátni, nem tud mozogni, sétálni stb. < YC65603:

» »* «

♦ ♦ * /APPARÁTUS AND METHOD FÓR GÓRD LESS RECÖRDiNG AND TEEECOMMENICATION TRANSMíSSION OF THREE SPEÜIAE ECG LE.ADS AND PROCESSING THEREOF./; Pö102418/,.Eljárás és berendezés elekrtokardiológiai Önvizsgálat végzésére'·.

A TW27427GB /WlRELESS-TRANSMFniNO ELECTROCARDIOGRAM (ECG) MONITORING STRUCTURE/ szabadalmi bejelentés egy hosszan viselhető EKG detektálásra alkalmas eszközt ír le, sz azonban helyi hálózat keretein belülre vonatkozik, es nem foglakozik a jel automatikus diagnosztizáló jellegű fél dolgozásával, továbbá nem vonatkozik az EKG-n kívüli egyéb jelek figyelésére sem. melyek sokkal pontosabb diagnosztizálást tesznek lehetővé.

Az US 4889131 /PORTÁSLE BEL-T MONITOR OF PHISIOLOGICÁE FUNCTIONS AND SEN SORS THE-REFÖR/ dokumkentum egy övei ismertet, .amely a paciens biológiai paramétereinek, mérésére, a mért jelek feldolgozására és központba való továbbítására alkalmas. Ez az öv esak a mindennapi tevékenységek alatt használható, nem alkalmas sportolás alatti viseletre, nem továbbí tja az egész EKG jelet, csak riasztó jelzést ad ki, továbbá az EKG szenzorok is csak csatlakoztatva vannak a berendezéshez, nincsenek a berendezésbe integrálva. Így ugyanazok a problémák lépnek fel, amelyek az elterjedt berendezéseknél Is, vagyis nagyon körülményes a viselem.

Az US 6546232 BI /MOBILE TELEPHONÉ WHTI A GPS REGEI VER AND EKG ELECTRODES/ irat tárgya egy mobil telefonkészülék EKG jelek felvételére, tarolására és a paciens helyzetére vonatkozó adatokkal együtt központba való továbbítására. Azonban ott is kívülről kell EKG elektródákat csatlakoztatni a készülékhez, és a konstrukció miatt nyilvánvalóan nem alkalmas folyamatos mindennapi viseletre, sportolásra.

A WO 996465? A2 /EABE.1C OR CARMENT WTfH INTEGRATED FLEXIBLE INFORMATION INFRÁS'fRUCUT'RE/ szabadalom által Ismertetett speciálisan biológiai paraméterek továbbítására kialakított szövet esetén is kívülről, a hagyományos klinikai gyakorlatban elterjedt EKG elektródákat lehet csatlakoztatni, ezért a lentiekben elmondott problémák merülnek GL

Φ XX « dazaí viszonylatban történi egy kezdeményezés a Pannon GSM Zrt. részéről / http://wwsv.pmmon.huten/about _parsnon/pmss room/press refeases/aöőz / egy huzamosabb ideig viselhető eszköz létrehozására, ennek azonban nagyon nagy a mérete, kényelmetlen a használata, és bár az EKG jelet egy központba továbbítják, nincsenek automatikus algoritmusok riasztási és .analizálást funkciók ellátására.

A Polar nevű cég / httpt/Zuww.polarttsa.com Z kifejlesztett egy kisebb méretű övét, de ez sportolásra alkalmas és nem közvetíti ondlne a jeleket, bár .utólag meg lehet nézni néhány matematikai paramétert. Ezen berendezés mögött sincs intelligens analízis, vészhelyzet jelzés. Továbbá nem dolgozik egyéb jelekkel, mint például a hőmérséklet stb,., és nem alkalmas a teljes EKG jel folyamatos továbbítására.

Azon elterjedt eszközök, amelyek figyelik az egyik legtöbb eletjelet, az EKG jelei, nem vagy csak nagyon körülményesen alkalmasak hosszan tartó viselésre, mivel EKG szenzorokat (tappanesokai) kell a paciens különböző mellkasi pontjain elhelyezni,, amelyek viselése nehézkes még a mindennapi tevékenységek során is, különösen a sporttevékenységek soráé. Ez nagyban korlátozza, az ilyen típusú eszközöket használó paciensek életminőségét, és hdhaszeáihatőságuk körét is, pedig sok sportolónak, idős embernek, gyermeknek és fogyatékosnak szüksége lenne megfelelő életlel őrzésre.

Ezért a találmány egyik gondolati alapja az a felismerés, hogy az 1. foigénypontban Ismertetett, könnyen viselhető, mosható öv használatával, mely integráltan tartalmazza az EKG merő elektródákat Is, és hosszan, akár sportolás alatt is viselhető, kiküszöböljük a fent említett problémákat..

A találmány másik gondolati alapja az a felismerés, hogy ezen ül eszköz a 2. főigénypontban Ismertetett eljárást felhasználva olyan élethelyzetekben is képes az egész EKG jel, és egyéb jelek folyamatos figyelésére, amely típusú jelekre még nem dolgoztak ki megfelelő feldolgozó szoftvereket (pl. sportolás alatt). Ugyanis egy a nem hagyományos elvezetési pontokból származó, zajos jeleket Is értelmezni tudó szakértői rendszer alkalmazására, van szükség, amely a mesterséges imelligenela, a gépi tanulás, a jelfeldolgozás speciális alkalmazásait használja.. A szakértői rendszer megfelelő működéséhez az EKG jel más jelekkel való korrelációját is figyeljük.

A találmány szerint; eszköz egy akár folyamatosan illetve huzamosabb Ideig, és akár terhelés, sportolás alatt is kényelmesen viselhető eszköz, kapcsolódó eszközök (Helyi feldolgozó / továbbító egység. Jeltovábbítás, Távoli feldolgozó egység), és hozzá kapcsolódó· eljárások alkalmazása, amely az EKG jel figyelése mellett mérheti a paciens egyéb biológia jeleit is (pt: testhőmérsékletet, Impedanciát),. és mérhet más jeleket Is (pk: páratartalom, gyorsulás, elfordulás, GPS pozíció, .foki-mágnesesség térerősség). Ezen jelek feldolgozása megtörténhet az eszközben is és a hozzá helyi hálózaton kapcsolódó Helyi feldolgozó / továbbító egységben is. Λ nyers és feldolgozott jelek vezetékes vagy vezeték nélküli átvitel segítségévei egy központba is továbbíthatóak, a 'Távoli feldolgozó egységhez.

A találmány szerinti eljárással a mért jelekre — esetleg egyéb jellemzőket is figyelembe véve (pl.: életkor, átlagos szívritmus, krónikus betegségek, gyógyszerek) ....... a mesterséges intelligenciában, illetve a matematikában használt különböző módszereket, tanuló algoritmusokat, illetve ezek kombinációját alkalmazva az alkalmi analízis mellett folyamatos es automatikus figyelés, analízis, őrzés és riasztás is· lehetővé válik ezen zajos, nem feltétlenül hagyományos elvezetési pontokból érkező jelekre kidolgozott szakértői rendszerek segítségévek

A kidolgozott megoldás megkönnyíti a berendezés folyamatos viselését, mivel nincs szükség több elektróda speciális felhelyezésére·.. Az eszköz komfortosan viselhető, amelynek egyik része öv formájában ölt testet.

A folyamatos és a sportolás közbeni viselhetőség érdekében felmerült új problémákat meg kel leit oldani. Az egyik ilyen, nehézség ....... amelynek megoldása a találmány további újdonsága, találmányi tartalma is.......az, hogy itt olyan EKG jelet keli analizálni, amely nem a hagyományos elvezetési pontokból származik és a folyamatos mozgás miatt nagyon sok a jelre rakódott különböző zajtipus. Ezek pt a kővetkezők: Vezeték interferencia: 5(1 Hz hálózati zaj; Elektróda érintkezési zaj; Az elektróda és a bor közti megfelelő érintkezés megszűnik az: elektróda eiemelkedése miatt, ami komoly morfológiai és amplitúdó 'változásokat okoz a hullám jelen: Paciens-elektróda elmozdulásból származó zaj: Amikor más helyre csúszik el a bőrön az elektróda, és ilyenkor megváltoznak a potenciál viszonyok is: kiectrornyogranhle zaj: Az izomösszehűzödásokból származó zaj; Alapvonal elcsúszás: Általában a légzésből származik 0.15 ős 0.3 Hz körül; Adatgyűjtő eszközök, zaja: A κ u'» _ ✓ ) = ικ \e - u u ο » ; k'xhvkA - < / -. , 1 \ u e \^Ά ^,ο \ műtermékek.

Áz. előzőekben leírt nehézségek kezelésre olyan analizáló, automatikus- tanuló, mesterséges intelligenciában alkalmazott módszereket alkalmazunk, .melyek képesek ilyen jelek esetén is .analízisre. A találmány jellemzője továbbá, hogy használata során egyre több mért jel áll rendelkezésünkre, amelyekből különböző matematikai jellemzőket kivonva a tanulóalgoritmusok segítségével egyre több diagnózis osztály különíthető -el.

Egyes részfeladatokra találhatók a. szakirodalomban illetve a szabadalmak közt megoldások, de mi itt egyrészt teljesen más típusú helyzetből érkező jelekkel dolgozunk, mivel ezek mozgás, sportolás terhelés során kerülnek mérésre. Másrészt mi egy komplett megoldást ismertetőnk, amely a jel felvételétől a teljesen automatikus analízisig megoldást ad, kiegészítve azzal, hogy az EKG jel mellett figyelt egyéb jelek teljesebb őrzést tesznek lehetővé.

A találmányt részletesen rajzokon keresztül ismertetjük, ahol az

1. Ábra: A találmány blokkdiagramja

2. Ábra: Egy lehetséges megvalósítás öv formában történő kivitele

3. Ábra: Egy lehetséges megvalósítás blokk-diagramja

A találmány blokkdiagramját az 1. Ábra mutatja.·

Az egyes komponensek ( I - 4 pontok) a. konkrét -felhasználási igény szerint módosulhatnak, ezek fenkefeeáils leírása a kővetkező:

éhe A paciens viseli az akár egész nap hordható biológiai és egyéb jeleket mérő berendezést. A biológia és egyéb jeleket mérő eszköz képes a paciens EKG jelének. Illetve opcionálisait más jeleknek a mérésére is (pb hőmérséklet. Impedancia, gyorsulós, elfordulás, GPS pozíció, földmágnesesség erősség). Képes lehet bizonyos jelfeldolgozásra, illetve bizonyos jeleknek egy 2 Helyi feldolgozó / továbbító egységhez történő továbbítására.

/fefe? Jélho/gozö / íovdhőőd aga vég: Ez a berendezés illetve egyes részei integrálhatóak magába a felhasználó által viselt I í)v mérő berendezésbe is. Funkciója az.

*** » ♦ ΦΦΦ φ « φ ♦ ♦ * * ΦΦΦ* φ -» φφ» φ.φ ·* « φ J.

hogy oivan algoritmusokat firtasson pl..: egy szakértői rendszer formájában. amely képes a mért EKG jelből bizonyos matematikai párám éter ekei kinyerni (Idő és frekvencia alapú. / nemlineáris / szűrési stb. eljárások alkalmazásával), és diagnózist készíteni a kinyert paraméterek és egyéb alap jellemzők kombinálásával (pl,: életkor, átlagos RR. távolság, krónikus betegségek) különböző tanuló algoritmusok alkalmazásával: döntési iák. nearális bálok, hayes hálók, support veetor machíne, stb. A szakértői rendszer képes az egyéb mén jelek (ha léteznek) korrelációját vizsgálni (pl:.: EKG, hőmérsékletváltozás, .fekvő helyzet, elesés). A rendszer képes vészhelyzet esetén riasztást generálni, opcionálisa» egyéb rendellenességeket felismerni, és predikciót szolgáltatni.

Je/úndobűös.' Jeltovábbításra akkor kerülhet sor. ha a mért jelek feldolgozása részben vagy egészében egy 4 Távoli téldolgoző egységben történik, vagy riasztó tvészjel) továbbítódik. Ez történhet vezetékes vagy vezeték nélküli kapcsolaton keresztül., ,4 tfivoü /éáGZgoaő egyedg: Ez egy olyan központ, ahol egyrészt automatikus jel analízis történhet a 2 Helyi téldolgoző / továbbító egységnél leírtakhoz hasonlóan, másrészt egészségügyi télügyelet is lehetséges. A felhasználó Interneten vagy egyéb módon hozzáférhet az adataihoz és a diagnózishoz.

A konkrét alkalmazástól függően különböző jelek iovabbíthmőak, amelyek közül néhány íéidolgozását az alábbiakban részletezzük: EKG, Testhőmérséklet, külső hőmérséklet, páratartalom, GES pozíció, gyorsulás, elfordulás, röldmágneses térerősség.

I. Az EKG jel matematikai jellemzői: Az EKG jelben számos olyan matematikai jellemző van elrejtve, mely erős diagnosztizáló erővel rendelkezik nemcsak kardiológiai, hanem egyéb jellegű betegségekre vonatkozóan Is (pl: cukorbetegség, a rák stádiumai, stressz szint, légzési írekveneia. aktivitás szintje stb,). A legújabb informatikai kutatások során kidolgozásra kerültek olyan módszerek, melyek, alkalmasak ezen jellemzők mérésére.

Az automatikus EKG analízis lépéseit az alábbiakban részletezzük:

zTőfekforgoeds

Az EKG jel összegyűjtése, tárolása, továbbítása és reprezentálása - Kezdeti hardver konfiguráció kiválasztása

-Adattovábbítás és feldolgozás, figyelembe véve az energiafogyasztást

- Elektróda típus és konfiguráció kiválasztása

- EKG és más jelek (pl. hőmérséklet) kapcsolata

- Elsődleges általános zajszórós Szűrési technikák alkalmazása alacsony

- Lineáris (Wiener Filtering, Wavelet Filter, Neuron·· hó lókon alapuló szűrös)

- Nemlineáris szűrési technikák QRS szegmensek azonosítása ~ Q, R, S hullámok, szegmensek és feature-jeík (jellemzőik) meghatározása P hullámok azonosítása, SL T hullámok, szegmensek azonosítása Légzési .frekvencia becslése

EKG -szegmentáció·

Ahhoz, hogy spektrum alapon tudjunk vizsgálatokat folytatni, szükség van az

EKG hullám olyan részekre történő felszeletelésére, amelyen belől már stacionárius· jellemzőkkel dolgozhatunk, Például Rejtett Markov modellek használhatóak szegmeníác i óra.

rcu/'U~c rcGors?é c/fomuum

A kinyeri féaturek alapján tudunk diagnózisokat felállítani tanulással, vagy feature-kböt képzett idősorok analízisével. Á feaiure lehet például egyszerűen egy LF / HP arány, vagy a QRS komplexus szélessége magassága stb. adatokból képzeít vektor. De (ehet, hogy valamilyen más matematikai módszerrel nyerünk ki feature-ket, például a Hermito függvény konstansait használjuk featnre-knek, vagy a Poincare diagramra illesztett ellipszist jellemző adatokat Előfordulhat hogy featore-kből képzett idősorokat kapunk eredményük például a Karhunen-Eoéve transzformáció egyiltthatóinak időbeli változásának sorozatait.

· Az egyes ötösek klasszifikádőjához szükséges foainrek

- Áz. arrh-ythrníák spektrum természetének vizsgálata

- Az ütések statisztikai adatok alapján történő beazonosítása - Szív Ritmus Változás· Vizsgálata ·· Idő tartomány alapú .mértékek használata.

- Frekvencia tartomány alapú mértekek használata ««»» ««»]« Λ- «*·'*' * -χ * ♦ * 4 * .—'^Λ'·'Χ'·^,\ - »*Φ # * ΦΦΦ> Φ « φ

..··· Φ Φ * * Φ * Φ 4 « ♦

ΦΦ* Φ* «χ φ »»

- Az oetopic ütések és a mütenuékek megjelenésének kezelése

- Nearstacjonánus folyamatok

- Morfológiai és diagnosztikai ITature vek torok kinyerése

- Idő alapé diagnosztikai és morfológiai féature vektorok kinyerése An?.ssz/nfc?n?d

Felügyelt fSupervised) -Gépi Tanulási Technikák alkalmazása

A kinyert ífeaiure-k alapján különböző klassziimáctős algoritmusokkal tudunk diagnosztizáló rendszert felépíteni, és utána annak segítségévei diagnózist .szolgáltatni. További paraméterként egyéb jellemzők, is figyelembe vehetők (pk: életkor, krónikus betegségek, gyógyszerek mellékhatása). A. télügyeit tanulás esetén a tanítási fázisban ismerjük az egyes tanuló példákhoz tartozó diagnózist (osztálytp Döntési fák (Randorn Forest, Randorn l'ree), Döntési: szabályok, táblák, Neuronhálók, Fuzzy hálók, Support Vector Machine. Induktív (Fuzzy, Constralnt) Logikai Programozás, stb. Klasszifikáló algoritmusok integrálása általában pontosabb eredményt szolgáltat.

Nem felügyeli gépi tanulás alkalmazása EKG analízisre

Nem felügyeli tanulás esetén nem. előre adottak a tanító példákhoz tartozó osztályok, hanem a tanuló algoritmus maga próbál felismerni jellemző mintázatokat, trendeket. Es az igy kapott osztályokhoz lehet diagnózisokat rendelni: Hierarchikus klaszterezés, k-.átlag klaszterezés, SOM Neuronhálők, stb.

Feainre vektorokból képzett idősorok feldolgozása

Az. időben lassabban változó rendellenességek felismerése nehéz ütésről ütésre., itt hosszabb időre jellemző tendenciákat kell figyelni (pk ST szint változása). Erre egy működő megközelítés· például az ST szintre jellemző hagyományos featurek Időben zajló változásának megfigyelése párhuzamosan a KariaménLoeve transzformációból kapott együtthatókból képzett idősorokkal.

Lz lényegében az előző lépésben előállított modell diagnosztizáló eéim történő felhasználását jelenti..

♦ ♦ X 4 4 ♦ »«« * * -»Κ« X « Α * * * « X 9 ♦ X» *« χ «·«

Ezek a lépések egy tomptett rendszer leírását tartalmazzák. Előfordulhat, hogy már egy kinyert matematikai jellemző figyelése elegendő egy adott diagnózis felállítására. itt .lényegében egy egyre bővülő szoftver gyűjteményről van sző, mely a különböző feature kinyerési módszereket valósítja meg. Es azután különböző tanuló algoritmusokat próbái ki a rendellenességek diagnosztizálásra, kiválasztva azt az algoritmus kombinációt, amely legalkalmasabb egy konkrét probléma beazonosítására.

-Egy fontos jellemző, hogy maga a találmány használat közben fejlődhet. Ugyanis egyre több EKG és egyéb jel áll rendelkezésünkre, amelyek analizálása tanuló -algoritmusok segítségével is folyamatosan zajlik, igy egyre több diagnózis csoport különíthető et Ezért a találmány leírásánál nem lehetséges megadná hogy ez és ez az algoritmus használható egy konkrét betegségnek a diagnosztizálásra. Ez -használat közben finomodik.

II. l'esthőmérséklet, külső hőmérséklet, páratartalom: Ezen jellemzők méréséből pontosabban lehet következtetni az aktivitás mértékére, stresszhelyzetre, vészhelyzetre, hosszabb ideig történő .fekvő helyzetre., stb,

ÖL UPS, gyorsulás, elfordulás' Alkalmasak elkóborolt paciensek megtalálására, esős. fekvés detektálására.

A 2. Ábrán látható a mérőeszköz íl öv formában) egy lehetséges kivitelének rajza nem méretarányosan, lélülnőzetböl Illetve oldalméretből. Az öv pántjába vannak, integrálva az 5 és mérő elektródák. A többi egység az öv belsejében kialakítod 6 üregben található.

Egy tehetséges megvalósítás blokfcdiagrsmjáí mutatja a 3. Ábra funkcionális szempontból. .Ennek részel a következők.

Elektródák, melyek 28 viselt eszköz részei, az övbe vannak integrálva, a testfelületen, merhető potenciálkülönbséget érzékelik ős a 16 EKG erősítő bemenetére vannak kötve, amely a 28 viselt eszközben található- az öv tápellátását biztosító 20 energiaforrással, -a !1 hőmérőkkel, a 12 impedancia mérővel, a 13 páratartalom mérővel, a 14 gyorsulásm-érovel, a 15 szöggyorsulás mérővel, a 16 földmágneses térerősség mérővel, a 17 GPS moduliak a 18 ♦·♦ * * * ««·

,. V - - τ « V »

J .ί *·** * * ·*·♦* * * *

^....-/$ Λ. ♦ * * * **♦·* · * njéri jelek tárolására szolgáló nemfelejtő- memóriával, együtt, melyek a 21 MPU mikroprocesszor egységgel vannak összekötve. A 21 MPü egység adatfeldolgozást végez, és a jelek 30 WAN átvitelére szolgáló 19 GSM modulon keresztül a 27 központi szerverre, vagy a 22 PANVLAN vezeték nélküli átvitelre szolgáló 9 vezeték nélküli adó-vevön keresztül a 29 helyi feldolgozó 23 vezeték nélküli adó-vevőjéhez továbbítja a jeleket. A 29 hely: feldolgozó a 23 vezeték nélküli adó-vevön érkező jeleket a 24 helyi számítógépen tovább feldolgozhatja és a 25 WAN interfesz-én keresztül 26 WAN átvitelen keresztül a 27 központi szerverhez továbbíthatja.

Az öv huzamosabb ideig történő viselheiösége a felhasznált alkatrészek miniatürizálásán és kis energia fogyasztásán alapok Az alábbi táblázatban a. jelenleg elérhető alkatrész .méretek és energia fogyasztás található az adott készülék gyártóinak a katalógusaiból. Ezek alátámasztják az öv megvalósíthatóságát A táblázat adatai csak tájékoztató jellegűek.

Funkció	-Méret (»m)	'Fogyasztás (mA)
Akkumulátor 250 mAh.	20x30x6	-
rádió	17x21x2	5
EKG erősítő	12x12x3	0.1
hőmérő ¢0,()-6 °C íelhootásj	3x3	0.01
gyorsulásmérő	8x5x1	1
szöggyorsalás-ittőrö	Oxőxz	10
mágnese-. , em vm-néro	10x10x2	1
ÖPS	13x16x3	40
hiasb í GB	9x11x1	5

A találmány alkalmazása akár életeket menthet, felismerve a vészhelyzeteket, prédikáló segítségével már a vészhelyzet előtt figyelmeztetést adva. Meg lehet találni a bajba jutott pacienseket. Az összegyűjtött adatok, az analizálással és tanulással belőlük kinyert információk, mind az egészséges referenciát tekintve, mind pedig egészségügyi hatásukat figyelembe véve nagyon hasznosak.

Claims (9)

1. Eszköz élettel figyelésw és feldolgozásra, amely öv (1) formában kialakítóit mérőeszközből, opcionálisan helyi feldolgozó / továbbító egységből (2g opcionálisan távoli feldolgozó egységből (4) áll, vezetékes vagy vezeték nélküli jeltovábbítással <3 ; összekötve, EKG jólét ős -egyéb jeleket akár huzamosabb ideig vizsgál és lé Idol gőz mesterséges intelligencia eszközeit aikah.naz.va. azzal jellemezve, hogy olyan kis fogyasztású és kis mérető alkatrészeket tartalmaz az öv (ik valamint olyan rugalmas és ergo-nom-ikus az öv (I) kiképzése, hogy folyamatos, akár terhelés, sportolás során is megfelelő minőségű jelek mérésére alkalmas;

az öv (1) integráltan tartalmaz, akár nem hagyományos EKG elvezetési pontokra is folrakbatő mérő elektródákat;

az öv (1) tartalmaz a teljes EKG jel mérésére és átvitelére is -alkalmas modulokat:, az öv fi) opcionálisan egyéb jeleket, pb; testhőmérsékletet, impedanciát, mágneses térerősséget, szöggyorsulást érzékelő szenzorokat tartalmaz;

az ö v (1) a mért jelek részben vagy egészen történő feldolgozására alkalmasan van kiképezve;

az öv (1) opcionálisan a jelek helyi hálózaton kapcsolódó helyi feldolgozó / továbbitő egységhez (2), vagy távoli feldolgozó egységhez (4) történő juttatásra alkalmasan van kiképezve;

a helyi feldolgozó / továbbító egység (2) opcionálisan a jelek távoli feldolgozó egységhez (4) történő juttatásra, alkalmasan van kiképezve;

a. helyi feldolgozó / továbbító egység (2), és opcionálisan a távoli feldolgozó egység í4t a nyers vagy feldolgozott jelek mesterséges intelligenciában és matematikában használt módszerek felhasználásával való kiértékelésre, továbbá opcionálisan a mért jelek korrelációiénak folyamatos figyelésére, analizálására alkalmasan van kiképezve.

9 4 9*9 —·Λ^

2. Eljárás eleijei iigyelésre és leidolgozásra az 1, Igénypont szerinti eszköz használatával, a mesterséges· mieHigeneia eszközeivel, az EKG jel és egyéb jelek akár huzamosabb ideig történő vizsgálatával, azzal jellemezve, hogy folyamatos mozgás. akár terhelés, sportolás közben mért jeleket analizálnak az eljárás során akár sem hagyományos elvezetési pontokból származó teljes EKG jelet;

és opcionálisan az egyéb jeleket (plz testhőmérséklet, impedancia, stb.,)· és ezek korrelációját speciális szakértői rendszer segítségévei folyamatosan Egyeljük, analizáljuk.;

a mért jeleket a mesterséges intelligenciában, illetve a matematikában használt különböző módszereket felhasználva, esetleg tanuló algoritmusokat felhasználva, illetve ezek kombinációját 'felhasználva kiértékeljük, ezek alapján speciális szakértői rendszert építünk;

ezáltal alkalmi analízis mellett a paciens adatait folyamatosan és automatikus módszerekkel figyeljük, analizáljuk, őrzési, előrejelzési, szükség esetén riasztási feladatot is ellátunk,

3. 2. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a távoli feldolgozó egységben (4) amellett, hogy a jeleket teljesen arstomatlkusan feldolgozzak, lehetőséget biztosítunk egészségügyi szakemberek beavatkozására, és visszajelzésére is,

4. 2. vagy 3. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy figyelembe vehetünk más jeleket (pl,: páratartalom, gyorsolás, elfordulás, GPS pozíció, földmágneses térerősség), és / vagy a paciens egyéb jellemzőit is (pL: életkor, krónikus betegségek).

5. Az 2-4, igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a riasztás különböző módjait valósulok meg, a riasztást vezetékes vagy vezeték nélküli· kapcsolat segítségével konkrét személyek és Intézmények felé is küldhetjük.

φφφ «Φ * φφ

6. Áz 2-5 igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a rendszer által felállítható diagnózisok köre folyamatosan bővíthetjük., mivel egyre bővül az adathalmaz, Igy a megfeleld tanuló· algoritmusokat alkalmazva a jelekből kivont különböző matematikai jellemzőkre egyre több. diagnózis osztályt különíthetünk ek

7. Az 2-6.. igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, Hogy -figyelve a különböző jelek korrelációját sokkal finomabb-analízist tudunk, adni.

8. Az 2-8. igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy nem· mindig szükséges a teljes jelátvitel, hanem elegendő lehet néhány kívánt matematikai jellemzői átvinnünk, vagy igény szerinti időszakos teljes jelátvitelt alkalmaznunk.

9. Az 2-8. igénypontok bármelyike· szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy idősek gyerekek, rászorulók betegek, sportolók életminőségének, javítására, éietjeleik figyelésére, vészhelyzet felismerésére, szükség esetén beavatkozásra» kardiológiai és egyéb betegségek felismerésére és előrejelzésére alkalmazzuk.