JP2018503451A - 一貫性のある患者状況についての健康状態傾向 - Google Patents

Abstract

本明細書は、一貫性のある患者状況についての健康状態傾向を判断することを可能にする技術および装置を記載する。さまざまな非侵襲性の健康モニタリングは、病気進行を含む患者の状況および健康状態をそれらの状態で検知するために用いることができる。これらの非侵襲性の健康モニタはまた、受動的に、かつ患者の通常の日常生活において機能し得るものであって、多くの場合、患者が自身の健康管理や健康傾向の判断をほとんど何も行なわなくてよいので、モニタリングを受けたいという多くの患者の要望が高まるとともに、使用の一貫性が高まり得る。一貫性のある患者状況について健康状態が判断されていれば、より正確でよりロバストな健康傾向を判断することができる。特に、心臓律動、呼吸数または脊柱湾曲のようなパラメータは、患者のベッドの付近に位置するレーダーベースの動き検知システムを用いて判断することができる。

Description

優先権出願
この出願は、米国特許法第１１９条（ｅ）の下、２０１５年１月２８日に出願された「一貫性のある患者状況についての健康状態傾向（Health State Trends for a Consistent Patient Situation）」と題された米国仮特許出願第６２／１０８，８８７号の優先権を主張する、米国特許法第１２０条の下、２０１６年１月２７日に出願された「一貫性のある患者状況についての健康状態傾向（Health State Trends for a Consistent Patient Situation）」と題された米国実用特許出願連続番号第１５／００８，２９５号の優先権を主張するものであって、これらの開示全体が本明細書中に援用されている。

背景
医学的評価は、従来より、熟練した医療提供者が１回または数回の判定を行なうことによってなされてきた。典型的には、これらの判定は病院または医師の診療所において行なわれている。これらの判定は完璧でないことが多く、結果として、治療がより有効となる初期段階において病気を検出する機会を失ってしまう。これは、患者個人の連続した生理的リズム（患者の１日の生理的リズム（日周リズム）など）を断片的にしか判定していないことにいくらか起因している。開業医の診療所に居ることで引起こされるストレスなどのせいで患者の健康状態についての判定が変化する可能性があるような何らかの特定の状況において行なわれることによっても、判定が不十分となる可能性がある。

これらの問題は、家庭内でモニタリングすることによって部分的に対処されてきた。患者には、血液測定用カフなどのモニタリング装置を提供することができる。患者は、このモニタリング装置を用いて、特定の時間に、または一貫性のある生理的状態で（たとえば、起床後にベッドで、または朝食の直後に）自身の血圧をモニタリングすることができる。この不完全な解決策は散発的に行なわれる判定に対処するように思われているが、データによれば、在宅でのモニタリングにまじめに取り組まない患者が多数いることが示されている。多くの患者は、しばらくの間装置を用いるものの、次第に関心を失い、最終的に、健康についての結果がネガティブなものになってしまう。他には、数日飛ばして散発的に装置を用いたり、異なる時間または異なる状態で装置を用いたりする患者も存在する。さらには、装置を正確に用いることができずに不適切な結果を出す患者もいるだろう。モニタリング装置を正確に、一貫性をもって、長期にわたって用いる患者であっても、この不完全な解決策では、問題が既に発生した後にモニタリング装置の使用が処方された場合には病状を初期段階でモニタリングすることができない。これらの理由から、ユーザがモニタリングを実行することが積極的に求められる在宅モニタリングでは、特により長期にわたる場合には正確な医学的判定を行なえないことが多い。

さらに、現在の医学的判定に悪影響が及ぶ原因として、母集団に固有のばらつきがあり、このため、健康についての判定を個々人に合わせて調整しようとすることが本質的に困難になる点が挙げられる。

概要
本明細書は、人の睡眠時に人の心臓バイタルなどの一貫性のある患者状況についての健康状態傾向をより完全に評価することを可能にする技術および装置を記載する。さまざまな非侵襲式ヘルスモニタを用いて、活動状態、環境状態、感情状態または生理的状態などの患者状況を検知することができる。これらの非侵襲式ヘルスモニタは、受動的に機能し得るものであって、多くの場合、患者が自身の健康管理や健康傾向の判断をほとんど何も行なわなくてよいので、患者の通常の日常生活において、モニタリングを受けたいという多くの患者の要望が高まるとともに、使用の一貫性が高まり得る。一貫性のある１セットの患者状況についての健康状態が判断されていれば、より正確でよりロバストな健康傾向を判断することができる。このため、当該技術は、患者が眠っていることを判断し、彼または彼女の概日リズムにおける特定の時点において、患者の心臓を毎日、同じ患者状況で一貫性をもってモニタリングし得る。これにより、患者が積極的に関与していなくても、または、患者を母集団平均に合わせて調整する必要なしに、患者の心臓の健康に関する傾向を判断することができる。これらの傾向は、鬱血性心不全をもたらすようなネガティブな健康傾向を予測することによって患者の命を救うことができる。

この概要は、以下の詳細な説明においてさらに記載される技術に関する簡潔な概念を紹介するために記載されている。この概要は、主張される主題の本質的特徴を特定するように意図されたものではなく、主張される主題の範囲を決定するのに用いられるよう意図されたものでもない。

図面の簡単な説明
一貫性のある患者状況についての健康状態傾向を判断することを可能にする技術および装置についての実施形態が、添付の図面に関連付けて説明される。同様の特徴および構成要素を参照するために、図面全体にわたって同じ参照番号を用いている。

技術が実現され得る例示的な環境を示す図である。 図１の例示的なコンピューティング装置を示す図である。 図１の例示的な非侵襲式健康モニタリング装置を示す図である。 図１のレーダーランプおよびミラー内に含まれる図３の健康モニタリングセンサについてのレーダーベースの例を示す図である。 一貫性のある患者状況についての健康状態傾向を判断するための方法を示す図である。 一貫性のある患者状況についての健康状態傾向を判断するためにレーダーベースの健康モニタリングシステムが用いられる方法を示す図である。 レーダーベースの非侵襲式健康モニタリング装置が配置されている住宅のメインフロアを示す図である。 一貫性のある患者状況についての健康状態傾向を判断することを可能にするか、または健康状態傾向を判断する技術が実現され得る例示的な装置を示す図である。

詳細な説明：
概略
本明細書は、健康状態およびこれらの状態における傾向を判断して病気進行の検出を可能にする技術および装置を記載する。病気進行の時間的尺度にしばしば関係する患者の健康状態を評価することによって、健康傾向を特定し、これを用いて患者の健康を管理することができる。この情報は、正確かつロバストであるため患者を担当する医療専門家にとって有益になるだけではなく、患者に自身についての真のデータを与えることでも有益となる。患者自身についてのこのデータは、平均、人口統計、または医療専門家による一般的な予後よりも、患者自身の健康の維持または向上のために患者に行動させることがより容易になる。同様の条件下にある状態で（たとえば熟睡中または運動中に）ユーザまたは患者を評価することにより、個々の測定値同士を比較することが容易になり、健康測定値およびモデルを個々人に合わせて調整する必要性が小さくなる。

これに対して、診療所または病院におけるモニタリングによって判断された健康傾向の精度およびロバスト性について検討する。病院または診療所において２か月の期間にわたって４つの異なるテストが実行されると想定する。患者の血圧が、午前に１回、午後に１回、患者が大量のカフェインを摂取した後に１回、および睡眠不足の夜の後に１回、測定される。これらの異なるテストの各々は患者ごとに異なる状況で実行された。したがって、これらの４つのテストに基づいた傾向は、患者状況がこのように異なっているために疑わしいものとなる。

平均および人口統計に基づいた医学的アドバイスについても検討する。平均および人口統計に基づいた医学的アドバイスを、自身に当てはまることではないものとして、無視する患者が多い。人口統計および平均に基づいた有効なアドバイスが得られた場合、たとえば、多くの人々はこのアドバイスに従わないか、または、その利点を理解していないので長期にわたってこのアドバイスに従わない。人々が自身の食事および習慣を変更するようにとの（ほとんどの人が実行したがらない）アドバイスに従ったとしても、改善を確認できないことがしばしばある。彼らは減量等を実行したと考えるかもしれないが、これらは彼らの健康にとっての正しい対策ではない。このため、多くの人々が彼らの古い習慣に戻ってしまい、結局、健康の改善に失敗してしまうこととなる。

本明細書中に記載される技術の一例として、患者が彼女のバスルーム内で３つの非侵襲式健康モニタリング装置を身に着けていると想定する。これらの３つの装置は、彼女のバスルームのシンクの前方にあるマット、便座センサ、および彼女のバスルームのシンク上方にあるミラーである。これらの装置の各々を用いることで、患者の状況および健康状態を単独でまたは一緒に合わせて測定することができる。こうして、マットは、彼女の身体の電気的挙動を測定して心電図を提供することができ、便座センサは、体内を流れる血流として圧力パルスを測定して、心臓および血流の機械的動きを特徴付けることができ、さらに、シンク上方にあるミラーは、レーダーベースのセンサまたはカラーカメラを用いて、血液量を示差的に示し得る毛細血管の血流または皮膚の色変化を測定して、フォト・プレチスモグラムを提供することができる。

これらの生理学的信号の各々によって健康状態に関する見通しを提供することができるが、これらの状態は、健康を判定する時点での日周リズム、活動レベルおよび環境条件に左右される。たとえば、健康の判定は、患者がベッドからちょうど起き上がったとき、１日のうち同じ時刻、または、朝食時に座っているときなど、同様の状況において毎日行なうことができる。患者状況は、たとえば、患者の心拍数が毎分１００〜１０４であるとき、患者が座っているかまたは横になっているのではなく起立しているとき、などの生理的状態に基づいていてもよい。この患者が、彼女の通常の日常生活で行なう以外のことを実行する必要がないことに留意されたい。単に、マット上に立った状態で洗顔したり、鏡を覗き込んだり、トイレを用いたりすることで、これらの３つの装置が彼女のバイタル信号および生理学的信号を検知する機会が得られる。最も有用なデータを得るためにこれらの信号を彼女の健康モデルにまとめることによって判定が得られ、この判定を以前の健康データと比較することができる。こうして、以前の判定時と同様の患者状況、活動レベルおよび同様の環境条件であるときに患者を判定することによって、健康傾向の特定がより管理し易くなる。

次いで、当該技術は、一貫性のある患者状況についての健康状態傾向を判断し、この傾向を患者または医療従事者に提供し得る。当該技術によって健康状態傾向が判断される新しい食事療法および運動ルーチンの期間にわたって、心拍量によって測定される患者の心臓の健康（心臓の健康についての重要な基準）が４週間で６％改善されたと想定する。このことを積極的にフィードバックすることで、この患者は自身の食事療法および運動ルーチンを継続する可能性があり、これにより、彼女が心臓病で死亡する時期が早まる確率が低下する可能性がある。逆に、血圧が上昇する傾向に気付いていれば、彼女は、自身の血圧を下げるために食塩摂取量を制限するようにとの提案を得ることができる。

しかしながら、これらは、一貫性のある患者状況についての健康状態傾向の判断を行なうことができる方法のいくつかの例に過ぎない。熟睡をレーダーによって検知するなどの他の例を以下に記載する。本明細書は、次に例示的な環境を記載し、その後、例示的な非侵襲式健康モニタリング装置および方法、ならびに例示的なコンピューティングシステムを記載する。

例示的な環境
図１は、一貫性のある患者状況についての健康状態傾向が採用され得る例示的な環境１００を示す。環境１００は、健康モニタリングの対象である患者１０２と、場合によっては健康モニタリングの結果を受信するであろう医療専門家１０４とを示す。この例は、レーダーベースの健康モニタリングランプ１０６−１（レーダーランプ１０６−１）と色検知ミラー１０６−２とを含む非侵襲式健康モニタリング装置１０６（装置１０６）を採用している。他の例示的な非侵襲式健康モニタリング装置１０６を以降の図に示す。

センサデータ１０８は、装置１０６の各々によってコンピューティング装置１１０などのいくつかのコンピューティング装置に提供される。コンピューティング装置１１０などのいくつかのコンピューティング装置は、次いで、当該技術のうちのいくつかもしくはすべてを実行するか、または、そのセンサデータを、通信ネットワーク（図示せず）を介してリモートサーバなどの他のいくつかのコンピューティング装置に渡す。

この例示的な環境１００で示されるように、患者が生活している検知環境（たとえば患者１０２の寝室における装置１０６）を用いることができる。この検知環境は、１つの装置または複数の装置によって、患者の活動もしくは活動レベル、環境、感情または生理的状態などの患者状況を判断することができる。この検知環境は、侵襲的なテストによって実際に患者を測定することなく、この患者の状況および健康状態を判断することができる。この検知環境は、患者のさまざまな状態および条件を検知し、次いで、検知されたさまざまな状態および条件を相互に関連付けたり、集約したりすることにより、一貫性のある患者状況における健康状態を判断し、これにより、その状態についての患者の健康の傾向を判断することができる。当該技術は、心臓血管系および骨格系に関連して記載されているが、内分泌系、筋肉系、神経系および外皮系などの他の生理系についての健康傾向を測定することもできる。これらの技術は、たとえば、体重増加などの明らかな症状を探している患者または医療サービス提供者にとって明らかになる前に、心血管代償不全を特定することによって、近い将来起こり得る心不全を検出することができる。

上述の検知環境（寝室）に加えて、人が乗る自動車についても検討する。自動車の座席は、心拍動および呼吸を検知するように構成された光ファイバ材料または圧電材料などのさまざまなセンサを含み得る。自動車のバックミラーは、色検知ミラー１０６−２と同じように動作するカメラを含み得る。自動車はまた、人の位置を特定し、心拍数および呼吸数を検知する等のためにレーダーランプ１０６−１と同様のレーダーセンサを含んでもよい。このため、検知環境は、人の寝室、バスルーム、オフィス、仕事場または自動車であろうとも、定常のシナリオまたはいくつかの特定の例に限定されない。

より詳細には、患者の健康状態は、複数回繰返して、非即時的期間（non-immediate temporal period）にわたって、患者について判断することができる患者の健康についての機能的状態である。健康状態は、個人の健康または人体内の構成組織を説明している。たとえば、人の循環系の状態は、最終的には、適切な臓器灌流および分子レベルのガス交換を達成するその能力によって判断される。これらの機能的メトリクスは、心圧力および心臓容量（すなわち心仕事量の測定値）と、血液が血管を流れる速度（すなわち脈波伝播速度）とによって、パラメータ化することができる。バイタルは、健康状態傾向を判定する助けとなる患者状況とともに、心拍数および呼吸数を含む。例示的な日毎の患者状況は、急速眼球運動（rapid eye movement：ＲＥＭ）睡眠；ノンレム睡眠（３つの段階、すなわち、緩徐眼球運動（slow-eye-movement：ＳＥＭ）睡眠、無眼球運動睡眠、デルタ波の発生時に開始される徐波睡眠（slow-wave sleep：ＳＷＳ）とも称される熟睡を含む）；骨格配向、身体の動きなどを含む。患者状況はまた、ベッドから出ること、排尿、排便、シャワーを浴びること、食事、歩行、および患者に関する他の繰返される状況などであり、たとえば、職場からの帰宅、読書、テレビ鑑賞、ビデオゲームのプレイ、運動などの動作に関連付けられた活動レベルを含み得る。

図１の例示的なコンピューティング装置１１０に関して、図２における詳細な具体例を検討する。コンピューティング装置１１０は、さまざまな装置のうちの１つまたはさまざまな装置の組合せであり得る。ここでは、スマートフォン１１０−１、サーバ１１０−２、コンピュータ時計１１０−３、コンピュータ眼鏡１１０−４、ラップトップ１１０−５、タブレットコンピュータ１１０−６、およびコンピュータテレビ１１０−７という７つの例を用いて説明するが、ノートブックまたはデスクトップなどの他のコンピューティング装置およびシステムが用いられてもよい。上述のように、いくつかの実施形態においては、当該技術は、全体的または部分的に、サーバ１１０−２などの遠隔装置を介して機能する。このような場合、いくつかのコンピューティング機能は、局所的になくすこともでき、たとえば、コンピューティング動作が制限されているコンピューティング装置によって、または、装置１０６からサーバ１１０−２に対して直接、行なわれてもよい。

コンピューティング装置１１０は、ディスプレイ２０２（図２に６個のディスプレイが示される）、トランシーバ２０４、１つ以上のプロセッサ２０６、およびコンピュータ読取り可能記憶媒体２０８（ＣＲＭ２０８）を含むか、またはこれらと通信することができる。トランシーバ２０４は、データを直接もしくは通信ネットワークを介して送受信することができ、たとえば、センサデータ１０８を、装置１０６から、ローカルエリア、ワイドエリア、パーソナルエリア、セルラーネットワーク、またはニアフィールドネットワークを介して送受信することができる。

ＣＲＭ２０８は健康管理マネージャ２１０を含む。健康管理マネージャ２１０はセンサデータ１０８を含むかまたはセンサデータ１０８にアクセスする。センサデータ１０８は、１つ以上の装置１０６からのセンサデータ１０８を含み得る。このセンサデータ１０８は、患者状況２１４への時間的近接性が判断され得るように、特定の時間２１２（たとえばそれぞれの時間データ）に関連付けることができる。一般に、患者状況２１４は活動、感情、環境または生理的状態を含む。活動は、たとえば、睡眠、歩行、食事、作業、運動、運転および会話を含む。感情は、コンピューティング装置１１０または非侵襲式健康モニタリング装置１０６のセンサなどの装置によって検知可能な任意の感情であって、たとえば、恐怖、神経過敏、平静および無関心を含む。環境は、特定のタイプであろうと同一の位置であろうとも、患者がそこに滞在する可能性のある環境であり、たとえば、職場、概してまたは具体的には、患者１０６のデスク、車内、地下鉄車両内、電車、バス、外出先での夕食、映画鑑賞、公園内、または自宅内などである。生理的状態は、熟睡またはＲＥＭ睡眠、特定の心拍数などを含む（これらのさまざまな例が本明細書中に記載されている）。

センサデータ１０８は、バイタルおよび患者状況２１４もしくは健康状態またはこれら両方を判断するために用いることができる。特定の患者状況２１４についての健康状態２１６を用いて、その状態についての健康状態傾向２１８を判断することができる。この健康状態傾向２１８は、健康状態が判断された時間またはいくつかの一貫性のある患者状況に基づいて判断することができる。ＣＲＭ１０８はまた、ユーザインターフェイス２２０を含むかまたはこれにアクセスする。ユーザインターフェイス２２０は、必要とされない場合もあるが、判断された傾向、健康および医学的アドバイスを患者１０２に提示するために用いることもできる。

一般に、健康管理マネージャ２１０は、センサデータ１０８に基づいて、図１の患者１０２などの患者についての１組の条件および健康状態を判断することができる。一貫性のある患者状況について複数の健康状態を用いて、健康管理マネージャ２１０は、患者についての健康状態傾向を判断する。たとえば、６か月前に測定された健康状態が運動中の患者の心臓機能についての特定の室圧・容積ループを示していると想定する。しかしながら、６か月後には、同様の運動中の患者についての室圧・容積ループは異なる室圧・容積ループを示している。ループ間の差は、バイタル（たとえば心拍数）および胸部流体の傾向と共に、次の６０日以内に発生するであろう鬱血性心不全などの多くのさまざまな健康傾向を示し得る。なお、その時点での室圧・容積ループまたは個々人のバイタルもしくは生理学的パラメータのいずれかは、それだけでは、起こり得る心不全を医療専門家に対して示さない可能性があることに留意されたい。むしろ、同じ患者状況について時間の経過とともに差が生じる場合、この差は、その時点での室圧・容積ループが母集団についての通常範囲内にあり得る場合であっても、心不全が起こり得ることを示している。

非侵襲式健康モニタリング装置１０６（これら装置の２つの例が図１に示されている）に関して、図３における詳細な具体例を検討する。非侵襲式健康モニタリング装置１０６は、さまざまな装置のうちの１つまたはさまざまな装置の組合せであり得る。ここでは、レーダーランプ１０６−１、色検知ミラー１０６−２、圧力および電気検知マット１０６−３（マット１０６−３）、超音波バスタブ１０６−４、ならびに圧力検知便座１０６−５（トイレ１０６−５）という５つの例を用いて例示する。

これらの非侵襲式健康モニタリング装置１０６はまた、患者の明確な干渉が不要であるという意味で、受動的であり得る。患者は、センサを取り出したり、意図して体重計の上に乗ったり、または、何かをするために何らかのセンサを選択したりする必要がない。この意味で受動的ではあるが、これらの装置のうちのいくつかは、音波（たとえば超音波バスタブ１０６−５）、電磁波、電気信号、均一な照明（たとえばミラー１０６−２）、ならびにミリメートル放射および同様の放射（たとえばレーダーランプ１０６−１）を送出することによって患者の健康状態を検知する。これらの装置のうち他の装置は、波、信号および放射さえも使用することなく、トイレ１０６−５によって患者１０２の血圧を検知したりすることができる。

非侵襲式健康モニタリング装置１０６はさまざまなコンピューティング能力を有する可能性があるが、コンピューティング能力をほとんどまたはまったく有さない低能力装置であってもよい。この場合、装置１０６は、１つ以上のコンピュータプロセッサ３０２、コンピュータ読取り可能記憶媒体３０４、健康モニタリングセンサ３０６、および、（たとえばコンピューティング装置１１０に対する）情報の送受信を行なうことができる有線または無線のトランシーバ３０８を含む。非侵襲式健康モニタリング装置１０６の各々は、患者の健康状態または患者状況および他の局面を測定するために、同じモダリティまたは異なるモダリティを有する別の健康モニタリングセンサ３０６を含み得る。コンピュータ読取り可能記憶媒体３０４はセンサマネージャ３１０を含む。センサマネージャ３１０は、健康モニタリング動作のためにセンサデータを処理し、センサデータを記録および送信することができる。

たとえば、レーダーランプ１０６−１または色検知ミラー１０６−２内に含まれ得る健康モニタリングセンサ３０６のレーダーベースの例を示す図４について検討する。健康モニタリングセンサ３０６は、上述のように、この特定の場合にはレーダーフィールドを用いることによって、健康状態および患者状況を検知するように構成されている。検知を可能にするために、健康モニタリングセンサ３０６は、レーダー出射素子４０２、アンテナ素子４０４および信号プロセッサ４０６を含む。

レーダーランプ１０６−１および／または色検知ミラー１０６−２は、皮膚温度および発汗、心拍数および骨格の動き（ここでは単に４例を挙げている）を測定するためにヒト組織からの放射を反射するように構成されている。レーダーランプ１０６−１は、レーダー出射素子４０２を含む。レーダー出射素子４０２は、連続変調放射、超広域放射またはサブミリメートル周波数放射などによって、ヒト組織から反射してヒト以外の物質を貫通するように構成されたレーダーフィールドをもたらす。これらの反射がアンテナ素子４０４によって受信されて、信号プロセッサ４０６によって処理されることにより、センサデータ１０８が提供され得る。このレーダーフィールドは、皮膚、骨または心筋などのヒト組織から反射させることができる。たとえば、患者１０２が眠っており、レーダーランプ１０６−１が彼女のナイトテーブル上のランプと一体化されていると想定する。通常、人々は１日中動き回っているため、センサデータは信頼性が低いかまたはノイズが多くなる可能性がある。しかしながら、レーダーランプ１０６−１は、睡眠時に、患者１０２の胸部のぶれを測定して呼吸数を記録する。これらの胸部のぶれは、患者１０２の心拍によって引起こされる小刻みな揺動または乱れを含んでおり、このため、心拍数も計算することができる。

より詳細には、レーダー出射素子４０２によって提供されるレーダーフィールドは、約１ミリメートル〜約１．５メートルなどの小規模、または１メートル〜約３０メートルなどの中規模となり得る。中規模の場合、アンテナ素子４０４または信号プロセッサ４０６は、身体、腕または脚の動きによって引起こされるヒト組織からの反射に基づいて大規模な身体状態または条件を提供するために、レーダーフィールドの反射を受信して処理するように構成される。アンテナ素子４０４は、１つまたは多数のアンテナまたはセンサ、たとえば、放射センサのアレイを含み得る。アレイにおける数は所望の解像度に基づいており、フィールドが面であるかまたは容積を有しているかに基づいている。アンテナ素子はまた、機械的または電子的なビームステアリングを含み得る。たとえば、エミッタのアレイ間の位相勾配を用いて、睡眠中の人が動くのに合わせて該当領域にビームを向けることにより、１つのベッドに複数の人がいる場合でもこれらの人々を連続的に検知して識別することが可能となる。信号プロセッサ４０６は、１組の患者条件または健康状態を判断するために使用可能なセンサデータを提供するために、レーダーフィールド内で受信された反射を処理するように構成される。

一例として、いくつかの患者状況や、患者条件の他の局面は、どのような健康状態にあるかを示すことができる実質的な値を提供する。熟睡の場合について検討する。熟睡しているとき、患者の心臓および神経系は特有の位置にある。熟睡中に測定されたときの心拍数の変動（たとえば、心臓律動または心臓律動の変化）および呼吸数は、特に熟睡中の複数のセッションについての傾向が示される場合、患者の心臓の健康状態に特有の期間をもたらす。

図３を再び参照して、他の例示的な装置１０６の各々についてより詳細に検討する。圧力および電気検知マット１０６−３は患者１０２の血液の脈遷移時間または脈波伝播速度を検知するように構成される。この脈波伝播速度は患者の心臓についての室圧・容積ループの特徴を判断するのに用いることができる。この脈波伝播速度は患者の血管健康の基準にもなる。循環系の動脈が健康であれば、動脈に弾力性があるために脈波伝播速度は低くなるが、動脈が硬化して狭窄していれば、脈波伝播速度は高くなる。特定の脈波伝播速度は、血管の健康を正確に示すこともあり得るが正確に示さないこともあり得る一定時間内のスナップショット（たとえば診察室における１回のテスト）であるものの、この脈波伝播速度の変化（すなわち傾向）は、患者１０２の心臓血管の健康の変化についての正確な基準となり得る。傾向は、個々の患者に合わせて調整する必要なしに（たとえば、心臓機能を理解するために個々の大動脈の直径を測定する必要性を除外して）判断することができる。肯定的な傾向であれば、患者１０２の健康的な習慣を強化することができ、ネガティブな傾向であれば、習慣を変更するように促すことができる。

マット１０６−３はまた、心臓組織の分極および減極によって発生した電気的インパルスによって心臓の電気伝導系を測定し、次いで、これを（単独でまたは別のエンティティによって）波形に変換し得る。測定だけで、または経時的な傾向により、高カルシウム血症、低カルシウム血症、カリウム過剰血症、低カリウム血症、冠状動脈虚血または心筋梗塞（すなわち心臓発作）を指摘することができる。なお、装置１０６によって検知されたデータから発見された傾向により、他の場合に発見され得るよりも早くネガティブな心臓または他の器官の条件を判断することができ、これにより、対処するのに十分に早い段階で健康状態の低下を把握し、より侵襲的でより危険な治療を回避することができる。たとえば、胸部流体が増加するとともに個々の安静時心拍数が上昇すると、心臓律動の変動が変化するか、または、他の生理学的特徴により、近々起こり得る心不全代償不全を、その障害が起こるよりも２週間以上前に警告することができる。この警告は、医療専門家または患者自身が、新しい薬物治療により、または薬物治療を変更することなどにより、代償不全を回避することを可能にする。

超音波バスタブ１０６−４は、高周波数の音波を発生させ、それらの音波からのエコーを評価するように構成されている。このエコーは１つ以上のセンサで受信され、送受信の時間間隔が測定され得る。これらのエコーは、内部の身体構造の分析を可能にする。場合によっては、組織の二次元断面の音響インピーダンスを測定することができる。この音響インピーダンスは、測定された組織のその時点での健康または健康傾向を評価することができる。血流、組織の動き、血液位置および構造の三次元測定を行なうこともできる。非活動的なもの（音波を発生させない受信センサのみ）を用いることもできるが、正確でロバストな測定を実現することがより困難になる。

圧力検知便座１０６−５は、上述のマット１０６−３に関して述べたように、脈波伝播速度を検知するように構成されているが、心臓反応性を測定するために何人かの心臓病専門医によって用いられている（外科医アントニオ・マリア・バルサルバ（Antonio Maria Valsalva）（１６６６〜１７２３）にちなんで命名された）バルサルバ法と同様に、便通によって心臓血管の健康状態を測定するなどのさまざまな条件で、心臓を検査することができる。

色検知ミラー１０６−２は、色検知カメラなどを用いて、図４のレーダーフィールドの有る無しに関わらず、患者の皮膚の色を検知するように構成され得る。このセンサデータは、患者の健康を判断する際の重要な生理学的信号のうちの１つであるフォト・プレチスモグラムを判断するのに十分であり得る。プレチスモグラムは、臓器、四肢または他の人体の部位の大きさまたは色の変化を、そこに存在するかまたはそこを流れる血液量の変化から、測定する。患者の皮膚の色および色変化は心拍数および心臓効率を示し得る。さらに、色検知ミラー１０６−２は、（レーダーまたは他の放射帯により）安全な低レベルで患者１０２に放射を行ない、この放射からの後方散乱を検知し得ることにより、患者１０２の外皮系、筋肉系または循環系の健康および効率をロバストまたは正確に判断し得る。

これらの例が示しているいくつかの方法によれば、当該技術は、患者の通常の日常生活における患者状況および健康状態を判断するためのセンサデータを提供することができる。上述のように、従来の健康モニタリングはしばしば病院または医師の診療所において実行されている。しかしながら、病院または診療所での健康モニタリングでは、患者の通常の日常生活中ずっと患者をモニタリングすることができない。なぜなら、患者は、日周リズムに合わせて動き回り、その活動、感情および環境条件からストレスを受けるからである。これは重大な制限事項となるおそれがある。なぜなら、病院または診療所において取込まれたスナップショットが患者の健康を正確に反映しない可能性があるからである。これは、テストが短期間で行なわれること、または、テストが人為的な環境において行なわれることに起因する可能性がある。

これらおよび他の機能、さらには図１から図４のエンティティが機能して相互に作用する態様を以下により詳細に記載する。これらのエンティティはさらに分割されたり、組合されたりしてもよい。図１の環境１００および図２〜図４の詳細な具体例は、記載された技術を採用することができる多くの実現可能な環境のうちのいくつかを示している。

例示的方法
図５および図６は、一貫性のある患者状況についての健康状態および健康傾向を判断することを可能にする方法５００および６００を示している。これらの方法は、実行される動作を特定するブロックのセットとして示されているが、それぞれのブロックによって動作を実行するために示された順序または組合せに必ずしも限定されるものではない。以下の説明うちのいくつかの部分においては、図１の環境１００および図２〜図４において詳述されたエンティティが、単に例示のためにのみ参照されている。当該技術は、１つの装置上で動作する１つのエンティティまたは複数のエンティティによって性能が限定されるものではない。

５０２において、受動的かつ非侵襲的に検知された、患者についてのセンサデータが受信される。このセンサデータは、患者の通常の日常生活（「生存している」ことを意味する生体内（in-vivo）とも称される）において検知することができる。これは、不安を誘発する可能性があったり、現実的な問題によりテストの回数が不十分になる可能性があったり、または、一患者に対して複数の患者状況もしくは未知の患者状況にわたって検知が行なわれる可能性があったりするような診療所および病院などの人為的な環境におけるのとは対照的である。部分的に上述したように、（方法５００および６００におけるさまざまな動作での）このセンサデータおよび他のセンサデータは、受動的かつ非侵襲的に検知することができる。非侵襲性センサデータは患者の皮膚または開口を貫通することなく検知され、受動的に検知されたセンサデータは、患者が積極的かつ明らかに関与しなくても検知される。

５０４において、患者条件のうち患者状況および他の局面が、その患者についての受信された受動的および非侵襲的検知センサデータに基づいて、判断される。上述のように、或る患者の患者状況は、複数回繰返して、非即時的期間にわたって患者について判断することのできる患者の健康に関連する条件または状況である。さまざまな例示的な状態が、図１〜図４の一部として上述されている。

５０６において、患者についての、他の受動的かつ非侵襲的に検知されたセンサデータが受信される。方法５００および６００のためのこのセンサデータおよび他のセンサデータは、トランシーバを介して、非侵襲式健康モニタリング装置１０６から受信することができる。

５０８において、動作５０６において受信された他の受動的かつ非侵襲的に検知されたセンサデータが、患者状況を判定するために用いられるセンサデータに時間的に近接して検知されるものと判断される。動作５０２および５０６に関するセンサデータが同じであれば、このことは問題とはならない。センサデータが異なっていれば、この時間的近接性は、即時的もしくは同時であることを示し得るか、または生理学的条件に基づいて異なり得る。このため、熟睡が数分以上にわたって続いた場合、時間的近接性は、患者状況が検知されたことを判断するのにセンサデータが用いられた後、数分間、持続する可能性がある。判定がより短い場合、時間的近接性は狭くすることができるが、これは、着席した位置から立ち上がるプロセスにおける時点またはその直後における患者状況（たとえば、患者が起立した時点またはその直後に測定される心拍数が、その患者が着席した位置から立ち上がる時の状態に関連付けられる場合）などに該当する。場合によっては、センサデータが時間的に近接して検知されないものと判断され得るか、または、正確、有益もしくは有用ではないと判断され得ることに留意されたい。このような場合、当該技術はこのようなデータを使用および保存しない可能性がある。

５１０において、患者状況に関連付けられた患者についての健康状態は、その患者に関して受信されるとともに患者状況に時間的に近接して検知された、受動的かつ非侵襲的に検知されたセンサデータを用いて判断される。このセンサデータが動作５０２において受信されたセンサデータと同じであってもよく、異なっていてもよいことに留意されたい。さらに、このセンサデータは、同じまたは異なる健康モニタリング装置１０６からのものであってもよく、たとえば、色検知ミラー１０６−２からのセンサデータ１０８、レーダーランプ１０６−１からのセンサデータ１０８などであってもよく、患者状況２１４および別の健康状態２１６を判断するために用いられる。動作５０２および５０６に関してセンサデータ１０８が異なっている場合、センサデータ１０８は、反射光、音波、電磁気検知、レーダーまたは流体力学などのさまざまなモダリティからなるものであってもよい。本明細書中に部分的に述べられているように、これらの健康判定は、心拍数、呼吸数、血液酸素含有量、骨密度等に応じて異なり得るものであって、生理系の健康を測定することができるが、特定の器官系に限定される必要はない。一例として、当該技術は、心臓律動および呼吸数、眼球運動ならびに／またはデルタ波検出によって患者１０２が熟睡（ステージ３のデルタ波またはＳＷＳ睡眠）中であることを判断し得るものであって、健康状態は患者の血液中の酸素含有量であり、健康状態傾向は、患者の血液の酸素含有量に関する健康状態の経時的変化および反復で表わされる。

次の動作５１０において、方法５００は、一貫性のある患者状況および他の患者条件、たとえば熟睡または毎分１１８拍から１２２拍の心拍数など、についての追加の健康状態を判断するために１回以上繰返されてもよい。この繰返しは図５において繰返し矢印で示されている。繰返される回数は、期間（たとえば、数週間もしくは数か月間）または、一貫性のある患者状況について判断されるいくつか（たとえば１０もしくは１００）の健康状態などのさまざまなファクタに左右され得る。

５１２において、患者状況の一貫性が判断される。この一貫性は、同等であるかまたは実質的に同等であるといった状態に基づいて判断することができ、たとえば、１２０の心拍数状態は１２０で同等であり、１１８〜１２２では実質的に同等であると判断され得る。この一貫性は、患者状況についての医学的パラメータに基づいていてもよく、このため変化し得る。患者状況は、上述のように、広くてもまたは狭くてもよく、このため、これに基づいて判断される傾向は、患者についての特定の生理学的要因、活動要因、感情要因および環境要因に多少なりとも正確に連動させることができる。この状態は、多少は狭く規定することもでき、このため、一貫性は、医療専門家が賢明であるとみなす患者モニタリング期間の長さに基づいていてもよい。急性疾患状態となった患者または不健康な患者は、一般に、より広い一貫性パラメータが許容されることを示し得る。なぜなら、健康状態に関する統計的に関連するサンプルを得るのにかかる時間がより短くなる可能性があるからである。いくつかの患者状況パラメータは、検知が完了して、健康状態傾向が患者条件のうち患者の広い一貫性または狭い一貫性に合わせて調整された後に、適切に調整または選択することができる。たとえば、トイレ１０６−５によって検知されるような排便に関する患者の状態は、患者がベッドから出て１時間以内であるといった場合であるにもかかわらず、または、より広い一貫性が使用され得るにもかかわらず、別の排便と同じ状態であると見なすことができる。

５１４において、患者の患者状況についての健康状態傾向が、第１の判断ステップおよび第２の判断ステップを複数回繰返して、患者についての健康状態に基づいて、一貫性のある患者状況（該当する条件セットについての事前にさまざまに判断されたその時点での健康状態など）に関して、判断される。これは、バイタル（たとえば一定の心拍数）、骨密度または脊柱湾曲から、より複雑な傾向（たとえば、患者の心臓についての室圧・容積ループの形状の変化など）に至るまでの傾向のラインと同じくらい単純であり得る。これは、具体的な疾患状態の特定、疾患進行の追跡、および、患者による特定の動作に基づいて起こり得る結果の計算、を必要とする可能性もある。

５１６において、一貫性のある患者状況で患者の健康を判断することを可能にするのに有効な、患者状況についての健康状態傾向が提供される。場合によっては、この傾向は、健康管理マネージャ２１０（図１または図２のすべて）によってコンピューティング装置１１０のユーザインターフェイス２２０に表示することによって医療専門家１０４または患者１０２に提供される。代替的には、または付加的には、患者１０２は、健康状態傾向または健康データを医療専門家１０４へ送信するのに有効なユーザインターフェイス２２０を介して入力を行なってもよい。

図１から図４の例を用いて、図３の非侵襲式健康モニタリング装置１０６は、健康モニタリングセンサ３０６によってさまざまなセンサデータ１０８を検知する。次いで、このセンサデータ１０８は、有線／無線トランシーバ３０８を介してコンピューティング装置１１０に送信される。送信されたセンサデータ１０８は、図３の装置１０６のうち１つ以上の装置から、コンピューティング装置１１０のトランシーバ２０４において受信される。健康管理マネージャ２１０は、次いで、患者状況、および他の患者条件、健康状態、患者条件のうち一貫性のある患者状況を有する健康状態についての傾向を判断し、コンピューティング装置１１０のユーザインターフェイス２２０などを介してその傾向を提供する。

図６に示される方法６００は、数か月または数年にわたって熟睡中における心臓バイタルの変化などの一貫性のある患者状況についての健康状態傾向を判断するために、レーダーベースの健康モニタリングシステムが使用可能である態様を説明している。

６０２において、レーダーベースの健康モニタリングシステムにレーダーフィールドを繰返し提供させる。これらは本明細書中に記載されたいずれのフィールドであってもよい。一例として、女性高齢者の骨格系について検討する。この生理系は、高齢者についての実質的な死亡者数および健康状態の悪化の原因となっている。図１、図３および図４のレーダーランプ１０６−２は、たとえば、患者１０２の健康状態（この場合、脊柱彎曲）と、患者条件のうちの患者状況（この場合、ベッドに横たわっていること）とを検知するのに用いることができる。これらのレーダーフィールドは上述のとおりヒト組織から反射し得るので、これにより、患者の状況または健康を検知することができる。

６０４において、患者状況が、それぞれのレーダーフィールドにおける患者のヒト組織の反射に基づいて、繰返し判断される。図４および方法５００に記載されるように、レーダー出射素子４０２はレーダーフィールドをもたらし、アンテナ素子４０４は反射を受信し、信号プロセッサ４０６は、これらの反射を処理してセンサデータ１０８を提供する。センサデータ１０８は、たとえば、図４の患者１０２が横たわっていると判断するように分析され得る。

６０６において、患者についての健康状態が、それぞれのレーダーフィールドにおける患者のヒト組織の反射または別のヒト組織の反射に基づいて、繰返し判断される。動作６０４と同様に、センサデータ１０８は、患者１０２が特定の脊柱湾曲を有していると判断するように分析され得る。これは、患者１０２が横たわる態様、患者のベッドの軟らかさなどに左右され得るので、スナップショットとしては、有意味にも無意味にもなり得る。一貫性のある状態、たとえば、同じベッドに（横向きなどではなく）仰向けに横たわった状態であれば、彼女の脊柱湾曲の変化は、背中についての肯定的または否定的な健康の傾向、たとえば骨粗鬆症など、を示すことができる。さまざまな睡眠状態および健康状態を、上述のとおり、レーダーベースの（または他のタイプの）健康モニタリング装置１０６を用いて判断することもできる。

６０８において、患者状況および健康状態が、健康状態の各々と患者状況との間の関連性の表示とともに、複数の健康状態を、患者状況のうち少なくとも１つおよび１セットの患者条件の他の局面と相互に関連付けるのに十分に提供される。上述のように、これらは、コンピューティング装置１１０などの装置のユーザインターフェイスを介して患者１０２に、または医療専門家１０４に提供することができる。

任意には、６１０において、健康状態傾向は、提供された患者状況、他の患者条件および健康状態に基づいて判断される。再び、図３の健康モニタリング装置１０６および図４の例示的な健康モニタリングセンサ３０６について検討する。場合によっては、非侵襲式健康モニタリング装置１０６は、センサマネージャ３１０を介して、健康状態傾向を単独でまたは（図２の健康管理マネージャ２１０などの）他のエンティティと組合わせて、判断することができる。このような場合、健康状態傾向は後で使用できるようにいずれかのエンティティに提供される。

別の例として、住宅７０４のメインフロアに３つの追加のレーダーベースの健康モニタリング装置７０２を例示している図７について検討する。図７に示されるように、健康モニタリング装置７０２は、居間７０６、キッチン７０８および視聴覚空間７１０に配置される。これらの装置は、女性７１２の身長、骨格形状、および身体の動き、ならびに、彼女が置かれ得るさまざまな状況および状態を検知することができる。さまざまなレーダーベースの装置からこれらの測定がなされると、健康管理マネージャ２１０は（装置７０２のうち１つ以上からのセンサデータ１０８を用いて）さまざまな患者状況および健康状態を判断し、これにより、女性７１２の骨格系の傾向を判断する。これらの傾向は、骨粗鬆症または障害のある膝もしくは股関節を示すことができ、これにより、このネガティブな傾向を遅らせるかまたはこれらの問題についてのリスク要因を回避するために女性が処方され得る薬または指示され得る生活習慣の変更を示すことができる。

上述の方法６００は骨格系に関連して説明されているが、当該技術は骨格系には限定されず、他の身体系および特定の身体系に適さない健康状態の傾向も判断され得る。一貫性のある熟睡中の患者状況によって判断される心臓血管の健康傾向は、たとえば、当該技術によって判断することができ、これにより、診療所または病院における人為的な健康モニタリングによって確認することが不可能ではないにしても困難である患者の健康について、有益な情報を提供することができる。

上述の説明は、一貫性のある患者状況についての健康状態傾向の判断に関する方法を記載している。これらの方法の局面は、ハードウェア（たとえば固定論理回路）、ファームウェア、ソフトウェア、手動処理またはこれらの如何なる組合せで実現されてもよい。これらの技術は、さらに分割、組合せなどがなされ得る図１〜図４、図７および図８（コンピューティングシステム８００は以下の図８に説明されている）に示されるエンティティのうち１つ以上のエンティティで具体化されてもよい。これにより、これらの図は、記載された技術を用いることができる多くの実現可能なシステムまたは装置のうちのいくつかを示す。これらの図のエンティティは、一般に、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、装置全体もしくはネットワーク、またはそれらの組合せを表わす。

例示的なコンピューティングシステム
図８は、患者条件のうち一貫性のある患者状況についての健康状態傾向または病気進行を判断するために、上述の図１〜図７に関して記載された如何なるタイプのクライアント、サーバおよび／またはコンピューティング装置としても実現することができる例示的なコンピューティングシステム８００のさまざまな構成要素を示す。いくつかの実施形態においては、コンピューティングシステム８００は、無線および／もしくは有線のウェアラブル装置、システム・オン・チップ（System-on-Chip：ＳｏＣ）、ならびに／または別のタイプの装置もしくはその一部として実現することができる。コンピューティングシステム８００はまた、装置がユーザ、ソフトウェア、ファームウェア、および／または、装置の組合せを含む論理装置を表わすように、当該装置を動作させるユーザ（たとえば患者）および／またはエンティティに関連付けられてもよい。

コンピューティングシステム８００は、装置データ８０４（たとえば受信データ、受信されているデータ、同報通信されるようスケジュールされたデータ、データのデータパケットなど）の有線および／または無線通信を可能にする通信装置８０２を含む。装置データ８０４または他の装置コンテンツは、装置の構成設定、装置に格納されたメディアコンテンツ、および／または、装置のユーザに関連付けられた情報を含み得る。コンピューティングシステム８００に格納されたメディアコンテンツは、ヒトの健康モニタリング行為についての複雑な結果または詳細な結果を含む如何なるタイプの音声データ、映像データおよび／または画像データをも含み得る。コンピューティングシステム８００は１つ以上のデータ入力８０６を含む。１つ以上のデータ入力８０６を介して、如何なるタイプのデータ、メディアコンテンツおよび／または入力（たとえば、ヒトの発言、ユーザ選択可能な入力（明示的もしくは暗示的）、メッセージ、音楽、テレビメディアコンテンツ、記録された映像コンテンツ、ならびに、任意のコンテンツおよび／もしくはデータソースから受信された他の任意のタイプの音声データ、映像データおよび／もしくは画像データなど）をも受信することができる。

コンピューティングシステム８００はまた通信インターフェイス８０８を含む。通信インターフェイス８０８は、シリアルおよび／またはパラレルインターフェイス、無線インターフェイス、任意のタイプのネットワークインターフェイス、モデムのうちのいずれか１つ以上として、ならびに、他の任意のタイプの通信インターフェイスとして実現することができる。通信インターフェイス８０８は、コンピューティングシステム８００と通信ネットワークとの間に接続および／または通信リンクをもたらし、これにより、他の電子装置、コンピューティング装置および通信装置がコンピューティングシステム８００とデータをやりとりする。

コンピューティングシステム８００は、１つ以上のプロセッサ８１０（たとえば、マイクロプロセッサ、コントローラなどのいずれか）を含む。１つ以上のプロセッサ８１０は、さまざまなコンピュータ実行可能命令を処理して、コンピューティングシステム８００の動作を制御し、一貫性のある患者状況についての健康状態傾向を判断するための技術を可能にするかまたは具体化され得る技術を可能にする。代替的には、または、付加的には、コンピューティングシステム８００は、８１２において概略的に特定される処理および制御回路とともに実現されるハードウェア、ファームウェアまたは固定論理回路のうちのいずれか１つまたはこれらの組合せを用いて実現され得る。図示されていないが、コンピューティングシステム８００は、装置内のさまざまな構成要素を連結するシステムバスまたはデータ転送システムを含み得る。システムバスは、さまざまなバスアーキテクチャのいずれかを利用するメモリバスもしくはメモリコントローラ、周辺バス、ユニバーサル・シリアル・バス、および／またはプロセッサもしくはローカルバスなどのさまざまなバス構造のうちのいずれか１つまたはこれらの組合せを含み得る。

コンピューティングシステム８００はまた、コンピュータ読取り可能媒体８１４を含む。コンピュータ読取り可能媒体８１４は、たとえば、永続的および／または非一時的なデータストレージ（すなわち単なる信号送信とは対照的）を可能にする１つ以上の記憶装置であって、それらの例として、ランダムアクセスメモリ（random access memory：ＲＡＭ）、不揮発性メモリ（たとえば、読取専用メモリ（read-only memory：ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどのうちいずれか１つ以上）、およびディスク記憶装置を含む。ディスク記憶装置は、ハードディスクドライブ、記録可能および／または書換え可能なコンパクトディスク（compact disc：ＣＤ）、任意のタイプのデジタルバーサタイル・ディスク（digital versatile disc：ＤＶＤ）などの、任意のタイプの磁気または光学記憶装置として実現され得る。コンピューティングシステム８００はまた、大容量記憶媒体装置８１６を含み得る。

コンピュータ読取り可能媒体８１４はデータ記憶機構を備える。データ記憶機構は、装置データ８０４、さらにはさまざまな装置アプリケーション８１８、および他の如何なるタイプの情報、ならびに／または、コンピューティングシステム８００の動作局面に関するデータを格納するためのものである。たとえば、オペレーティングシステム８２０は、コンピュータ読取り可能媒体８１４でコンピュータアプリケーションとして維持され、プロセッサ８１０上で実行され得る。装置アプリケーション８１８は、任意の形態の制御アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、信号処理および制御モジュール、特定の装置に特有のコード、特定の装置のためのハードウエア・アブストラクション・レイヤなどのデバイスマネージャを含み得る。

装置アプリケーション８１８はまた、当該技術を実現するための如何なるシステムコンポーネント、エンジンまたはマネージャをも含む。この例においては、装置アプリケーション８１８は健康管理マネージャ２１０またはセンサマネージャ３１０を含む。

結論
一貫性のある患者状況についての健康状態傾向または病気進行の判断を可能にするための技術および装置の実施形態を、特徴および／または方法に特有の用語で説明してきたが、添付の特許請求の主題が、記載された具体的特徴または方法に必ずしも限定されないことが理解されるべきである。むしろ、具体的な特徴および方法はこれらの技術の実現例として開示されている。

Claims (20)

1. コンピュータによって実現される方法であって、
   患者について受信された、第１の受動的かつ非侵襲的に検知されたセンサデータに基づいて、前記患者の患者状況を判断するステップと、
   前記患者状況に時間的に近接して検知されるとともに前記患者について受信された、第２の受動的かつ非侵襲的に検知されたセンサデータを用いて、前記患者状況に関連付けられた、前記患者についての健康状態を判断するステップと、
   第１の判断する動作および第２の判断する動作を複数回繰返して、前記患者についての前記健康状態に基づいて前記患者状況についての健康状態傾向を判断するステップと、
   前記患者状況における前記患者の健康の判断を可能にするのに有効な、前記患者についての前記健康状態傾向を提供するステップとを含む、コンピュータによって実現される方法。
2. 前記患者状況は、前記患者の健康に関連する活動、感情、環境または生理的状態であり、複数回繰返して、非即時的期間にわたって前記患者について判断することができる、請求項１に記載の、コンピュータによって実現される方法。
3. 前記第１の受動的かつ非侵襲的に検知されたセンサデータおよび前記第２の受動的かつ非侵襲的に検知されたセンサデータは、同じ健康モニタリング装置によって検知される、請求項１に記載の、コンピュータによって実現される方法。
4. 前記第１の受動的かつ非侵襲的に検知されたセンサデータおよび前記第２の受動的かつ非侵襲的に検知されたセンサデータは、異なるモダリティによって検知される、請求項１に記載の、コンピュータによって実現される方法。
5. 前記異なるモダリティは、反射光、音波、電磁気検知、レーダーまたは流体力学のうち２つ以上を含む、請求項４に記載の、コンピュータによって実現される方法。
6. 前記患者状況は、心拍数および呼吸数によって判断される熟睡であり、前記健康状態は、前記患者の血液の酸素含有量または前記患者の心臓の心臓律動であり、前記健康状態傾向は前記健康状態の経時的変化である、請求項１に記載の、コンピュータによって実現される方法。
7. 前記健康状態は、前記患者の生理系の健康の基準であり、前記生理系は、心臓血管系、神経系、内分泌系、筋肉系、骨格系、または外皮系である、請求項１に記載の、コンピュータによって実現される方法。
8. 前記第１の受動的かつ非侵襲的に検知されたセンサデータおよび前記第２の受動的かつ非侵襲的に検知されたセンサデータは、前記患者の通常の日常生活において検知される、請求項１に記載の、コンピュータによって実現される方法。
9. 前記第１の受動的かつ非侵襲的に検知されたセンサデータおよび前記第２の受動的かつ非侵襲的に検知されたセンサデータは、前記患者の皮膚または開口を貫通することなく検知される、請求項１に記載の、コンピュータによって実現される方法。
10. 前記第１の受動的かつ非侵襲的に検知されたセンサデータおよび前記第２の受動的かつ非侵襲的に検知されたセンサデータは、前記患者が積極的に関与することなく検知される、請求項１に記載の、コンピュータによって実現される方法。
11. 前記患者状況は、前記患者が置かれている環境である、請求項１に記載の、コンピュータによって実現される方法。
12. 前記患者状況は生理的状態であり、前記生理的状態は、座った位置または横たわった位置から起立すること、シャワーを浴びること、食事または歩行を含む、請求項１に記載の、コンピュータによって実現される方法。
13. 前記患者状況は活動であり、前記活動は、読書、テレビ鑑賞、ビデオゲームのプレイ、または運動を含む、請求項１に記載の、コンピュータによって実現される方法。
14. レーダーベースの非侵襲式健康モニタリング装置であって、
    レーダーベースの健康モニタリングセンサを備え、前記レーダーベースの健康モニタリングセンサは、
    レーダー出射素子と、
    アンテナ素子と、
    信号プロセッサとを含み、前記レーダーベースの非侵襲式健康モニタリング装置はさらに、
    １つ以上のコンピュータプロセッサと、
    命令が格納された１つ以上のコンピュータ読取り可能媒体とを備え、前記命令は、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによる実行に応答して、センサマネージャを実現し、前記センサマネージャは、
    前記レーダーベースの健康モニタリングセンサに、前記レーダー出射素子を介してレーダーフィールドを繰返し提供させるように構成され、
    それぞれの前記レーダーフィールドにおける患者のヒト組織の反射に基づいて前記患者の患者状況を繰返し判断するように構成され、前記患者のヒト組織の反射は、前記アンテナ素子によって受信され、前記信号プロセッサによって処理され、前記センサマネージャはさらに、
    前記アンテナ素子によって受信されるとともに前記信号プロセッサによって処理される、それぞれの前記レーダーフィールドにおける前記患者のヒト組織の反射または別のヒト組織の反射に基づいて、前記患者についての健康状態を繰返し判断するように構成され、
    前記患者状況および前記健康状態を、前記健康状態の各々と前記患者状況との間の関連性の表示とともに、複数の健康状態を前記患者状況のうち少なくとも１つと相互に関連付けるのに十分に、提供するように構成される、レーダーベースの非侵襲式健康モニタリング装置。
15. 前記患者状況のうち少なくとも１つは前記患者の熟睡状態であり、前記健康状態は、心臓律動、血圧、血液酸素含有量または呼吸数である、請求項１４に記載のレーダーベースの非侵襲式健康モニタリング装置。
16. 前記命令はさらに、前記患者状況のうち少なくとも１つに関連付けられた前記健康状態に基づいて、前記患者状況のうち前記少なくとも１つについての健康状態傾向を判断するように構成された健康管理マネージャを実現する、請求項１４に記載のレーダーベースの非侵襲式健康モニタリング装置。
17. 前記患者のヒト組織の反射は、前記レーダーベースの健康モニタリングセンサによって受動的かつ非侵襲的に検知される、請求項１４に記載のレーダーベースの非侵襲式健康モニタリング装置。
18. 前記健康状態の各々の関連性は、前記患者状況を判断するのに用いられる前記患者のヒト組織の反射と、前記健康状態を判断するのに用いられる前記患者のヒト組織の反射との間の時間的近接性に基づいている、請求項１４に記載のレーダーベースの非侵襲式健康モニタリング装置。
19. 前記患者状況のうち少なくとも１つは、前記患者が起立していることまたは横たわっていることであり、前記健康状態は前記患者の脊柱の湾曲である、請求項１４に記載のレーダーベースの非侵襲式健康モニタリング装置。
20. コンピューティング装置であって、
    ディスプレイと、
    センサデータを受信することができるトランシーバと、
    １つ以上のコンピュータプロセッサと、
    命令が格納された１つ以上のコンピュータ読取り可能媒体とを備え、前記命令は、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによる実行に応答して、健康管理マネージャを実現し、前記健康管理マネージャは、
    前記トランシーバを介して、非侵襲式健康モニタリング装置から、患者についての第１のセンサデータおよび第２のセンサデータを受信するように構成され、前記第１のセンサデータおよび前記第２のセンサデータは、それぞれの異なる時間に受動的かつ非侵襲的に検知され、前記健康管理マネージャはさらに、
    受信された前記第１のセンサデータに基づいて前記患者の患者状況を判断するように構成され、
    前記患者について受信された前記第２のセンサデータが、前記患者状況を判断するために用いられる前記第１のセンサデータに時間的に近接して検知されたことを判断するように構成され、
    前記第２のセンサデータを用いて、かつ、判断された時間的近接性に基づいて、前記患者状況に関連付けられた前記患者についての健康状態を判断するように構成され、
    前記トランシーバを介して、前記非侵襲式健康モニタリング装置から、前記患者についての第３のセンサデータおよび第４のセンサデータを受信するように構成され、前記第３のセンサデータおよび前記第４のセンサデータは、それぞれの異なる時間に受動的かつ非侵襲的に検知され、前記健康管理マネージャはさらに、
    前記患者のその時点での患者状況が前記第１のセンサデータに基づいて予め判断された前記患者状況と実質的に同等であることを、受信された前記第３のセンサデータに基づいて判断するように構成され、
    前記患者について受信された前記第４のセンサデータが、その時点での前記患者状況を判断するために用いられた前記第３のセンサデータに時間的に近接して検知されたことを判断するように構成され、
    前記患者について受信された前記第４のセンサデータを用いて、かつ、判断された前記時間的近接性に基づいて、その時点での前記患者状況に関連付けられた前記患者についての第２の健康状態を判断するように構成され、
    前記第１の健康状態および前記第２の健康状態に基づいて健康状態傾向を判断するように構成され、
    前記コンピューティング装置の前記ディスプレイ上のユーザインターフェイスを介して前記患者についての前記健康状態傾向を提供するように構成される、コンピューティング装置。