JP2014511715A - 息切れ及び浮腫の症状評価 - Google Patents

Abstract

非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサにより実行可能な命令セットを格納する。命令セットは、患者の現在の症状に関するデータセットを受信し、受信したデータに基づき患者の現在の息切れレベルと現在の浮腫レベルとの１つを決定し、現在の息切れレベルと現在の浮腫レベルの決定された１つが許容レベルより大きい場合、患者と医療スタッフの一方にアラートを提供するよう実行可能である。

Description

慢性状態に苦しむ患者は、患者の状態が改善又は悪化しているか評価するため、患者の症状の在宅モニタリングを行うかもしれない。自己モニタリングは、在宅ケアや入院療法より有意に低いコストにより患者の状態をモニタリングすることを可能にするかもしれない。しかしながら、自己モニタリングはまた、主観的評価及び患者により提供される詳細な客観的情報の欠落のため、欠陥を受ける。

非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサにより実行可能な命令セットを格納する。命令セットは、患者の現在の症状に関するデータセットを受信するよう実行可能である。命令セットはさらに、受信したデータに基づき患者の現在の息切れレベルと現在の浮腫レベルとの１つを決定するよう実行可能である。命令セットはさらに、現在の息切れレベルと現在の浮腫レベルの決定された１つが許容レベルより大きい場合、患者と医療スタッフの一方にアラートを提供するよう実行可能である。

システムは、音声記録装置、発話認識部及びプロセッサを有する。音声記録装置は、期間中の患者の音声記録を記録する。発話認識部は、音声記録を受信し、音声記録から期間中のポーズの回数と各ポーズの長さとを決定する。プロセッサは、ポーズの回数と各ポーズの長さとに基づき、期間に対応する患者の息切れスコアを決定する。

システムは、圧力測定装置及びプロセッサを有する。圧力測定装置は、複数の圧力検知領域を有する。各圧力検知領域は、患者の体の部分に対応する。圧力測定装置は、各圧力検知領域の触知可能な圧縮応答が対応する体の部分の触知可能な圧縮応答に実質的に類似するよう構成される。プロセッサは、圧力測定装置から圧力測定結果を受信する。各圧力測定結果は、患者の体の領域の鬱血に対応する。プロセッサは、圧力測定結果に基づき浮腫レベルを決定し、浮腫レベルが所定値より大きい場合、アラートを生成する。

図１は、患者の症状の客観的評価のためのシステムの実施例を示す。 図２は、足首測定装置の実施例を示す。 図３は、患者の症状の客観的評価のための方法の実施例を示す。 図４は、請求項３の方法の第１実現形態の方法を示す。 図５は、請求項３の方法の第２実現形態の方法を示す。

本発明の実施例が、同様の要素が同一の参照番号により参照される添付した図面と以下の説明とを参照してさらに理解されるであろう。実施例は、患者の状態が改善又は悪化しているか判断するため、患者の症状がモニタリングされ、客観的に評価されるシステム及び方法を説明する。

患者に影響を与える症状の定期的な評価は、慢性状態に苦しむ患者のモニタリングに重要である。これは、心臓疾患に苦しむ患者にとって特に重要であるが、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、腎不全などの他の慢性状態に苦しむ患者にとっても成り立つ。このようなモニタリングは、患者の治療が修正される必要があるか判断するのに必要とされる（例えば、投薬が必要か、既存の薬の投与が変更されるべきか、入院が必要であるか、医師によるより詳しいモニタリングが必要であるかなど）。

しかしながら、このような判断を行うための既存の方法は、典型的には、患者がいくつかの質問に回答し、自らの症状をレーティングすることを促す自己管理された質問に応答して患者により提供される情報に基づく。１つのタイプの質問は、患者に様々な活動（着席、起立、歩行など）中に呼吸の消失を報告するよう求めるものであってもよい。他のタイプの質問は、患者に様々な時間帯（午前、日中、夕方など）に体の様々な部分（足首、脚など）の腫れについて報告するよう求めるものであってもよい。他のタイプの質問は、患者に全般的な幸福（楽しい、普通、楽しくないなど）を報告するよう求めるものであってもよい。他のタイプの質問は、患者に体重の増減を報告するよう求めるものであってもよい。これらのケースのそれぞれにおいて、患者は、対面して又は遠隔モニタリングシステムによって定期的に上記状態に関する質問が尋ねられ、患者は自らの状態を報告する。

一例では、浮腫として知られる体組織における液体の蓄積は、心臓疾患、腎障害又はＣＯＰＤの悪化の兆候である可能性がある。浮腫は、患者の体、典型的には、足首及び脚だけでなく腹部や手における腫れを観察することによって観察されてもよい。従って、このような腫れを観察することによって、入院が必要となる前に処置が行われてもよい。患者は、自分の体重及び／又は腫れた体の部分を毎日モニタリングすることによって、腫れの症状を自己評価してもよい。

情報を収集する当該方法は、様々な欠陥を受けるかもしれない。第１に、患者が定期的に各種質問に回答することを要求する調査は、完成させることが困難、面倒又は退屈なものであるかもしれない。このような場合、患者は、質問に回答しないか、又は不正確な情報を提供する可能性がある。第２に、要求された情報は主観的であり、結果として得られるデータの信頼性は疑わしいものである可能性がある。例えば、浮腫を自己評価している患者は、異なる鬱血レベルを区別することができない可能性がある。第３に、調査は、特定の症状の原因を推測するのに十分詳細な情報を必ずしももたらすとは限らず、さらなる情報（例えば、報告された呼吸の不足が生じた期間の活動タイプ、報告された体重増の可能性のある原因など）を確認する時間を医療スタッフが費やす必要を生じさせる。

実施例は、従来の方法により主観的に強化される症状の簡単化された客観的評価を提供することによって、患者の症状の評価を支援する。図１に示される一例となるシステム１００は、患者の状態について判断するため、後述されるように、患者１０の症状を客観的に測定する。これらの判断に関するフィードバックは、患者１１０、医療スタッフ１１５（医師、看護士など）又は双方に提供されてもよい。

患者の症状は、ポジション検出要素１２０、モード検出要素１２１、エレベーション検出要素１２２、ビデオ記録装置１２３、音声記録装置１２４、足首測定装置１２５及び体重測定装置１２６を含む１以上の機構により測定される。これらの機構のそれぞれの動作が、以下でより詳細に説明される。

ポジション検出要素１２０は、患者１１０のポジション（横たわっている、座っている、立っているなど）を検出する。ポジションは、患者１１０が経験する息切れの重大性に影響を与える可能性がある。例えば、横たわっている患者が経験する呼吸の消失は、立っている患者が経験する呼吸の消失より悪化した状態のより重大な兆候である可能性がある。自宅でモニタリングされている患者について、ポジション検出要素１２０は、当該技術において知られている方法を用いて患者のポジションを決定するよう構成されるジャイロスコープ（活動モニタリング装置の一部など）であってもよい。病院でモニタリングされている患者について、ポジション検出要素１２０は、患者の病院のベッドに装着されているセンサであってもよい。

モード検出要素１２１は、患者１１０の活動モード（静止している、歩行している、走っているなど）を検出する。患者のポジションと同様に、モードは患者１１０により経験される息切れの重大性に影響を与える可能性がある。例えば、静止している患者により経験される呼吸の消失は、動いている患者により経験される呼吸の消失より悪化した状態のより重大な兆候であり得る。モード検出要素１２１は、当該技術において知られる方法を用いて患者のモードを決定するよう構成される加速度計（活動モニタリング装置の一部など）であってもよい。これは、例えば、患者により利用されるラップトップコンピュータ又は携帯電話の一部であってもよい。入院している患者について、モード検出要素１２１は、ベッドが埋まっている（例えば、患者が静止している）又は空いている（例えば、患者が移動している）か検出するベッドに装着されたセンサであってもよいし、あるいは、同じ情報を検出する理学療法に利用される運動器具（トレッドミル等）の一部であってもよい。

エレベーション検出要素１２２は、患者１１０のエレベーション（ｅｌｅｖａｔｉｏｎ）の変化を検出する（例えば、患者１１０が階段を登っている場合など）。上述されるように、これは、患者１１０により経験される呼吸の消失の重大性に影響を与える可能性がある。例えば、階段を上っている間の呼吸の消失は、患者のエレベーション又は高度が一定である間に経験される呼吸の消失より重大性が低いかもしれない。エレベーション検出要素１２２は、当該技術において知られる方法を用いて患者のモードの変化を検出するよう構成されるバロメータであってもよい。上述されるように、これは、患者により利用されるラップトップコンピュータ又は携帯電話の要素であってもよい。

ビデオ記録装置１２３は、以下でより詳細に説明されるように、患者の幸福（気分など）を確認するため、患者１１０の顔の表情のビデオデータを記録する。一実施例では、ビデオ記録装置１２３は、患者１１０の自宅、患者１１０を収容する病室などに配置されたビデオカメラ又はビデオカメラグループである。

音声記録装置１２４は、以下でより詳細に説明されるように、患者１１０が息切れしているか判断するため、患者１１０の発話を記録する。一実施例では、音声記録装置１２４は、病院のベッドや患者の衣服などに装着されてもよいマイクロフォンである。他の実施例では、音声記録装置１２４は、患者により利用される携帯電話、マイクロフォン及び／又はビデオカメラを含む在宅患者モニタリングシステムなどの一部である組み込みマイクロフォン又はホームカメラである。

図２は、一例となる足首測定装置１２５を示す。足首測定装置１２５は、患者１１０の脚の領域に対応する複数の領域２１０、２１１及び２１２を含む。当業者は、３つの領域があることは単なる一例であり、他の個数の領域が他の実施例において可能であることを理解するであろう。本実施例では、第１領域２１０は患者の足首に対応し、第２領域２１１は膝下の患者の脚の部分に対応し、第３領域２１２は膝上の患者の脚の部分に対応する。足首測定装置１２５は、患者１１０が脚の対応部分の腫れの押下をシミュレートする方法により、様々な領域２１０、２１１及び２１２を押下するように構成される。一実施例では、足首測定装置１２５の外側部分２２０はゴム又は同様の弾性物質から構成され、外側部分２２０は、患者１１０が対応領域を押下したとき、後述されるような方法により応答する複数の圧力センサ２３０、２３１及び２３２（例えば、１つの圧力センサが各領域２１０、２１１及び２１２に対応するなど）を含む。当業者は、圧力センサ２３０、２３１及び２３２が足首測定装置１２５の内側にあり、図２に示されないことを理解するであろう。足首測定装置１２５はまた、以下でより詳細に説明されるように、患者１１０にフィードバックを提供する各種方法により点灯するインジケータ２４０（ＬＥＤ又は他の光源など）を含む。当業者は、一例となるシステム１００が足首測定装置１２５を有する一方、他の一例となるシステムは、腹部や手など腫れが浮腫を示す体の他の部分の圧力を測定するよう構成される装置を含むものであってもよいことを理解するであろう。

体重測定装置１２６は、以下でより詳細に説明されるように、体重増加が悪化状態を示すレベルにあるか判断するため、患者１１０の体重を定期的に測定する。体重測定装置１２６は、典型的には、患者１００が定期的に（毎日、１日おきになど）自分の体重を測定するのに利用するよう指示される体重計である。他の実施例では、体重測定装置１２６は、入院している患者の病院のベッドに埋め込まれる。

システム１はまた、上述された要素により収集されるデータを解析するためのさらなる要素を有する。これは、モード認識部１３０、顔表情認識部１３１及び発話認識部１３２を含むものであってもよい。モード認識部１３０は、図１に示されるようなポジション検出要素１２０、モード検出要素１２１及びエレベーション検出要素１２２と通信し、例えば、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせであってもよい。モード認識部１３０は、上述した要素からデータを受信し、受信したデータを利用して患者１１０の活動のモードを決定する。モードは、例えば、横たわっている、歩行している、走っている、階段を登っているなどであってもよい。

顔表情認識部１３１はまた、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせであってもよく、ビデオ記録装置１２３からデータを受信する。顔表情認識部１３１は、患者１１０の顔の表情をモニタリングし、分類結果を出力する。分類結果は、例えば、楽しんでいる、普通である、楽しんでいないなどであってもよい。

発話認識部１３２はまた、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせであってもよく、音声記録装置１２４からデータを受信する。発話認識部１３２は、患者１１０の記録された発話のシーケンス化を実行し、発話におけるポーズ、ポーズの長さ及びポーズの頻度を特定するデータを出力する。

浮腫評価部１３３はまた、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせであってもよく、足首測定装置１２５と体重測定装置１２６とからデータを受信する。浮腫評価部１３３は、足首測定部１２５により測定された足首の腫れの変化と、体重測定部１２６により測定された患者１１０の体重の変化とをモニタリングし、患者１１０が腫れを経験しているか判断する。上述されるように、腫れは、心疾患、腎不全又はＧＯＰＤの悪化の兆候である可能性がある。

システム１はまた、モード認識部１３０、顔表情認識部１３１及び発話認識部１３２からデータを受信する処理部１４０を有する。このように受信されたデータは、以下でより詳細に説明されるように、患者の全体的な状態を判断するのに利用される。いくつかの実施例では、処理部１４０は、患者の現在の状態とデータストレージ１５０に格納されている関連するデータとを比較し、患者１１０に関する現在の情報がさらに、以降の利用又は抽出のためデータストレージ１５０に格納される。患者の症状が悪化状態を示す状況では、フィードバックが医療スタッフ１６０（医師、看護士など）に、患者１１０に直接的に、又は必要に応じて双方に提供される。

図３は、図１を参照して上述されたものなど、システム要素を利用して実現されてもよい患者データを収集及び利用するための一般化された一例となる方法３００を示す。ステップ３１０において、患者（患者１１０など）が経験する症状に関する客観的データが収集される。これは、患者のポジション、患者の活動、患者のエレベーション、患者の顔の表情、患者の発話、患者の体重、患者の腫れなどに関するデータなど、図１のシステム１００の要素を参照して説明されたタイプのデータの何れかを有する。ステップ３２０において、ステップ３１０において収集されたデータが解析される。解析ステップは、収集された患者データの性質に応じて各種の具体的なタスクを伴うものであってもよい。後述される図４及び５は、特定タイプの患者データを解析する具体的方法を詳述する一例となる方法４００及び５００をそれぞれ示す。ステップ３３０において、システム１００のデータストレージ１５０などにデータがアーカイブされる。アーカイブされるデータは、ステップ３１０において収集された生データ、ステップ３２０において生成された解析されたデータ又は双方を含むものであってもよい。最後に、ステップ３４０において、フィードバックが、患者、医療スタッフ又は双方に提供される。

図４は、図１の足首測定装置１２５と体重測定装置１２６とにより収集されるデータに固有の方法３００のあるバージョンである方法４００を示す。ステップ４１０において、患者（患者１１０など）は、各ポイントが足首測定装置１２５の測定ポイントに対応する各種ポイントにおいて患者の脚を圧迫し、各種ポイントにおける腫れを測定する。上述されるように、これは、異なる実現形態間で異なるかもしれないが、足首のポイント、膝下のポイント及び膝上のポイントを含む。

ステップ４２０において、患者は、上述された脚のポイントに対応する足首測定装置１２５のポイントを圧迫する（例えば、第１領域２１０は足首のポイントに対応し、第２領域２１１は膝下のポイントに対応し、第３領域２１２は膝上のポイントに対応するなどである）。足首測定装置１２５は、当該ステップにおいて足首測定装置１２５の測定ポイントに対応する脚のポイントの鬱血に直接対応する患者により与えられた圧力を検出及び記録する。当業者は、上記ステップは変化しうるものであり、いくつかの実施例では、患者１１０は、患者の医師の嗜好に応じて、当該装置が利用される毎にすべてのポイントにおいて１日の指定された時間に特定のポイントにおいて測定するよう指示されてもよい。

いくつかの実施例では、ステップ４３０において、患者の体重は、体重測定装置１２６を利用して記録される。従って、ステップ４１０、４２０及び４３０は方法３００のデータ収集ステップ３１０に類似することが当業者に明らかであろう。

ステップ４４０において、測定されたデータは、システム１００の浮腫評価部１３３などにより評価される。一実施例では、現在測定された鬱血レベル（当該装置の１つのポイントの測定結果、当該装置の複数のポイントの測定結果を合成したものなど）が、ベースライン鬱血レベル（例えば、患者１００が最近に入院治療などから退院したときの鬱血レベルなど）と比較される。閾値（医師などにより規定された）がまた、当該比較に利用されてもよい。

ステップ４５０において、現在測定される鬱血レベルは、例えば、システム１００のデータストレージ１５０などに格納される。ステップ４６０において、必要に応じてフィードバックが生成される。例えば、現在の鬱血レベルが許容される場合、足首測定装置１２６のインジケータ２４０は、鬱血レベルが許容されることを患者１００に示すため緑色に点灯され、医療スタッフ１１５にはフィードバックは提供されない。許容レベルは、ベースライン値と閾値との合計未満の値として定義されてもよい。他方、現在の鬱血レベルが許容されない場合（悪化状態を示すなど）、足首測定装置１２６のインジケータ２４０は、状態が悪化している可能性があることを患者１００に示すため赤色に点灯され、医療スタッフ１１５に対応するフィードバックが提供される。

ステップ４３０において体重が測定される実施例では、これはまた、上述されるような評価に含まれる。一実施例では、患者の医師は、患者の許容される体重の範囲を決定し（プラスマイナス２キログラムなど）、患者の体重の増減が医師により設定された閾値を超過する場合、当該情報が、患者１１０が浮腫に苦しんでいるか判断するのに鬱血と共に考慮される。例えば、２日間に２キログラム以上の体重の増加は、それ自体で上述されたようなアラートをトリガする。あるいは、体重増加に関する情報は、測定された鬱血と統合され、統合された数値が、アラートをトリガするか判断する際に１つの閾値と比較される。

図５は、図１のポジション検出要素１２０、モード検出要素１２１、エレベーション検出要素１２２、ビデオ記録装置１２３及び音声記録装置１２４により収集されたデータに固有の方法３００のバージョンである方法５００を示す。ステップ５１０において、患者に関するデータが収集される。これは、離散的な間隔によりデータを収集し、ある期間におけるデータを統合し、又は連続的な集計に関する。当業者は、説明されるより広範な原理から逸脱することなく、ここに説明される方法が上記の収集方法のそれぞれと、対応する時間スケールによる評価とに適用されてもよいことを理解するであろう。当業者に明らかなように、これは、図１のポジション検出要素１２０、モード検出要素１２１、エレベーション検出要素１２２、ビデオ記録装置１２３及び音声記録装置１２４により記録されたデータを含む。

ステップ５２０において、患者１１０の活動モードが、モード認識部１３０により決定される。これは、既知の方法を利用して実現され、ポジション検出要素１２０、モード検出要素１２１及びエレベーション検出要素１２２から受信されるデータに基づくものであってもよい。上述されるように、活動モードは、例えば、歩行する、走る、横たわる、座る、階段を上る、立つなどであってもよい。さらに、活動モードは、上述されるように、連続的に、定期的に又は離散的な間隔により決定されてもよい。

ステップ５３０において、患者１１０の顔の表情のカテゴリが、顔表情認識部１３１により決定される。これは、既知の方法を利用して実現されてもよく、ビデオ記録装置１２３から受信したデータに基づくものであってもよい。一実施例では、顔の表情は、“楽しい”、“普通”又は“楽しくない”として分類されてもよい。顔の表情は、患者モードがステップ５２０において検出されるものに対応する間隔により計算される。

ステップ５４０において、音声認識部１３２は、音声記録装置１２４により提供されるデータに対して発話シーケンス処理を実行する。これは、既知の方法を利用して実現されてもよく、患者１１０の発話におけるポーズ、ポーズの長さ及び所与の期間内におけるそれの頻度を特定してもよい。当該期間は、患者のモードがステップ５２０において計算され、患者の顔の表情がステップ５３０において分類された期間に相当する期間であってもよい。

ステップ５５０において、処理部１４０は、ステップ５２０、５３０及び５４０の結果に基づき患者１００の息切れスコアを計算する。各活動モードＭは、あるモード中の息切れの重大性を示す対応する優先レートＰＷ（Ｍ）を有してもよい。患者がアクティブでない活動モードは、より高い優先レートを有してもよく、当該活動モード中の息切れが悪化状態のより重大な兆候であることを示す。例えば、“横たわる”モードは優先ウェイト５を有し、“座る”モードは優先ウェイト４を有し、“歩行する”モードは優先ウェイト３を有し、“走る”モードは優先ウェイト２を有し、“階段を上る”モードは優先ウェイト１を有する。当業者は、これらの優先ウェイトが単なる一例であり、重み付けは異なる実施例の間で変わりうることを理解するであろう。

息切れスコアは、例えば、１時間に１回、１日に２回、１日に１回など定期的に計算されてもよい。これは、異なる実施例の間で変化してもよく、ユーザ設定可能であってもよい（患者の医師などによって）。所与の間隔中、息切れスコアは、期間中に発生するすべてのモードにわたるモードの優先ウェイトの和と、モード中のポーズの合計期間と、ポーズの回数とが乗算され、モードの期間により除算されることにより決定される。これは、

として表される。

他の実施例では、患者の顔の表情のデータはまた、息切れスコアの一部として評価されてもよい。例えば、息切れが検出され、顔の表情がまた患者が具合が悪いことを示す場合、息切れ指標の重大性は、結果として増加するかもしれない。

当業者は、ステップ５２０、５３０、５４０及び５５０が図３の方法３００の解析ステップ３２０に対応することを理解する。ステップ５６０において、データはデータストレージ１５０に格納される。スコア対象のデータは、生データ、解析済みデータ（息切れスコアなど）又は双方を含む。最後に、ステップ５７０において、適切な場合、フィードバックが生成される。上述されるように、フィードバックは、患者１１０、医療スタッフ１１５又は双方に提供される。フィードバックは、例えば、現在の息切れスコアが前の期間のスコアより悪い場合（例えば、前日の息切れスコア）、息切れスコアが医師により指定されたレベルより悪い場合、又は適切である他の基準に基づくなど、適切なものであってもよい。

実施例は、慢性疾患に苦しむ患者の状態が悪化したか判断する方法において主観的な観察又は意見に代替する客観的に記録されたデータを利用する。これは、より信頼でき、信頼できない又は消失したデータを生じさせる質問を患者にすることなく定期的に取得され、緊急になる前に処置が要求及び投与できるように、患者の状態の悪化をより正確に予測する結果を提供するものであってもよい。

当業者は、上述した実施例が、独立したソフトウェアモジュールとして、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせとして含む何れかの方法により実現されてもよいことを理解するであろう。例えば、モード認識部１３０は、コンパイルされると、プロセッサ上で実行されるコードラインを含むプログラムであってもよい。

請求項はＰＣＴ規則６．２（ｂ）に従って参照符号／番号を含むことに留意されたい。しかしながら、本請求項は、参照符号／番号に対応する実施例に限定されるとみなされるべきでない。

本発明の趣旨又は範囲から逸脱することなく、本発明において各種変更が可能であることは、当業者に明らかであろう。従って、本発明は、添付した請求項の範囲及びその均等の範囲内である場合、本発明の改良及び変更をカバーすることが意図される。

Claims (20)

1. プロセッサにより実行可能な命令セットを格納する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、
   前記命令セットは、
   患者の現在の症状に関するデータセットを受信し、
   前記受信したデータに基づき前記患者の現在の息切れレベルと現在の浮腫レベルとの１つを決定し、
   前記現在の息切れレベルと前記現在の浮腫レベルとの決定された１つが許容レベルより大きい場合、前記患者と医療スタッフとの一方にアラートを提供するよう実行可能であるコンピュータ可読記憶媒体。
2. 前記データセットは、圧力検知装置により測定された圧力を含み、
   前記圧力は、前記患者の体のポイントの鬱血に対応し、
   現在の浮腫レベルが決定される、請求項１記載のコンピュータ可読記憶媒体。
3. 前記圧力検知装置は、各圧力検知領域が前記患者の体のポイントに対応する複数の圧力検知領域を含む、請求項２記載のコンピュータ可読記憶媒体。
4. 前記圧力検知装置は、前記圧力検知領域のそれぞれの触知可能な圧縮応答が前記患者の体の対応するポイントの触知可能な圧縮応答に実質的に類似するように構成される、請求項２記載のコンピュータ可読記憶媒体。
5. 前記浮腫レベルはさらに、前記患者の体重に基づき、
   前記体重は、体重測定装置から受信される、請求項２記載のコンピュータ可読記憶媒体。
6. 前記データセットは、期間中に音声記録装置により測定される前記患者の音声記録を含み、
   息切れレベルは、前記期間中のポーズの回数と長さとに基づき決定される、請求項１記載のコンピュータ可読記憶媒体。
7. 前記息切れレベルはさらに、前記期間中のモード優先ウェイトに基づく、請求項６記載のコンピュータ可読記憶媒体。
8. 前記モード優先ウェイトは、ポジション検出装置により検出された前記患者のポジション、モード検出装置により検出された前記患者の活動モード及びエレベーション検出装置により検出された前記患者のエレベーションに基づき決定される、請求項７記載のコンピュータ可読記憶媒体。
9. 前記息切れレベルはさらに、前記患者の表現分類に基づく、請求項６記載のコンピュータ可読記憶媒体。
10. 前記表現分類は、ビデオ記録装置により記録された前記患者の顔の表情のビデオ記録に基づき決定される、請求項９記載のコンピュータ可読記憶媒体。
11. 期間中に患者の音声記録を記録する音声記録装置と、
    前記音声記録を受信し、前記音声記録から前記期間中のポーズの回数と、前記ポーズのそれぞれの長さとを決定する発話認識部と、
    前記ポーズの回数と前記ポーズのそれぞれの長さとに基づき、前記期間に対応する前記患者の息切れスコアを決定するプロセッサと、
    を有するシステム。
12. 前記息切れスコアはさらに、前記期間中にモード優先ウェイトに基づく、請求項１１記載のシステム。
13. 前記患者のポジションを検出するポジション検出装置と、
    前記患者の活動モードを検出するモード検出装置と、
    前記患者のエレベーションを検出するエレベーション検出装置と、
    をさらに有し、
    前記モード優先ウェイトは、前記患者のポジション、前記患者の活動モード及び前記患者のエレベーションの１つに基づき決定される、請求項１２記載のシステム。
14. 前記息切れスコアはさらに、前記期間中の前記患者の表現分類に基づく、請求項１１記載のシステム。
15. 前記期間中の前記患者の顔の表情を記録するビデオ記録装置をさらに有し、
    前記表情分類は、前記顔の表情に基づき決定される、請求項１４記載のシステム。
16. 各圧力検知領域が患者の体の部分に対応する複数の圧力検知領域を有する圧力測定装置であって、前記圧力検知領域のそれぞれの触知可能な圧縮応答が対応する体の部分の触知可能な圧縮応答に実質的に類似するように構成される前記圧力測定装置と、
    前記圧力測定装置から、各圧力測定結果が患者の体の領域の鬱血に対応する圧力測定結果を受信するプロセッサであって、さらに前記圧力測定結果に基づき浮腫レベルを決定し、前記浮腫レベルが所定値より大きい場合、アラートを生成する前記プロセッサと、
    を有するシステム。
17. 前記所定値は、ベースライン浮腫レベルと、閾値浮腫レベルとの和である、請求項１６記載のシステム。
18. 前記体の部分は、前記患者の脚の部分である、請求項１６記載のシステム。
19. 前記患者の体重を測定するよう構成される体重測定装置をさらに有し、
    前記浮腫レベルはさらに、前記患者の体重に基づく、請求項１６記載のシステム。
20. 前記浮腫レベルは、所定の許容される体重増加より大きな前記患者の体重増加量に基づく、請求項１９記載のシステム。

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