JP2018503885A - 医療前兆イベント予測 - Google Patents
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Abstract
Description
上記増大リスク閾値を超える上記第1のリスクスコア又は上記第2のリスクスコアに基づき、増大リスクとして、上記対象者の上記可能性のある心不整脈イベントの上記リスクを分類する段階と、
上記即時リスク閾値を超える上記第1のリスクスコア又は上記第2のリスクスコアに基づき、即時リスクとして、上記対象者の上記可能性のある心不整脈イベントの上記リスクを分類する段階とを含む、項目169に記載の方法。
i)適切なショック(1=はい、0=いいえ)、
ii)心停止(1=はい、0=いいえ)、及び
iii)駆出率(EF)の改善(例えば、35%を超える)(1=はい、0=いいえ)。
○性別:男性(1)(女性(0)よりかは)
○年齢56−概してより高いリスク範囲
○急性心筋梗塞(MI)診断(代替的に、追加の患者メトリック及び/又は時系列の測定が、うっ血性心不全患者(心不全を患うMIなど)の予期を改善し得る。)
○例えば、35%未満の駆出率(EF)(例えば、実際のEF値が25%)
○例えば、糖尿病、腎不全、喫煙などの他の罹患
1)心拍数メトリック、
2)心拍数変動(時間領域)メトリック、
3)非持続VTエピソードカウントメトリック、及び
4)PVCカウントメトリック
1)QRS幅メトリック、
2)QRS高さメトリック、
3)シングルリードQRSモルホロジメトリック(例えば、正規テンプレートに対する類似度スコア)、及び
4)デュアルリードQRSモルホロジメトリック(例えば、ベクトル心電図を説明する記述子)
1)QT変動メトリック、
2)ST下降/高さ、傾きメトリック、
3)T波交代性メトリック、
4)T波変動メトリック、及び
5)デュアルリードT波モルホロジ(例えば、コサインRT)メトリック
イベント予測用リスクスコアは、医療従事者に、おそらく約1時間以内に発生する可能性のある有害な心臓又は医療イベントに対して注意を促すために用いられ得る。例えば、対象者が病院の環境にいる場合、装着型医療機器100は、心疾患専門医又は他の医療従事者に、対象者をチェックするよう通知するべく、警告をトリガし得る。対象者が病院の環境の外側にいる場合、装着型医療機器100は、医療従事者が対象者を追跡調査することを可能にするべく、対象者のECGを心疾患専門医又は他の医療従事者に送信し得る。メッセージは、他の管理人に、有害心臓イベントの可能性に対して注意を促すよう、送られ得る。
イベント予測用リスクスコアは、対象者及び/又は医療従事者に、おそらく約3時間以内に発生する可能性のある有害心臓イベントに対して注意を促すために用いられ得る。イベント予測用リスクスコアが有害心臓イベントがおそらく約3時間以内に発生することを示す場合、装着型医療機器100は、医療的に必要となった場合に除細動を提供するよう、バッテリが適切な充電されることを確実にする行動を実行し得る。例えば、心臓イベント予測用リスクスコアがチャージ閾値を満足した場合、装着型医療機器は、バッテリの状態をチェックし得、バッテリがその充電の予め決められたパーセンテージより少ない場合、装着型医療機器は、対象者がバッテリを換えることを示唆し得る。しかしながら、有害心臓イベントがごく近い将来に発生するであろう可能性がある場合、対象者にバッテリを換えさせる勧告はされない。従って、第1期間に対する心臓イベント予測用リスクスコアが第1の閾値を満足しておらず(例えば、期間以内の有害心臓イベントの可能性が低い)、かつ、後の時間の第2期間に対する心臓イベント予測用リスクスコアが、第2の閾値を満足した(例えば、後の時間における有害心臓イベントの可能性が適度又は高い)場合、装着型医療機器は、バッテリを換えるよう示唆し得る。2つの期間からの心臓イベント予測用リスクスコアを閾値と比較することによって、対象者は、有害心臓イベントがおそらく発生する時間中にバッテリを換えるリスクを低減する。
心臓イベント予測用リスクスコアは、医療従事者に、おそらく約1日から約3日以内に発生する可能性のある有害心臓イベントに対して注意を促すために用いられ得る。医療イベントは、癲癇発作を含み得、病院関係者は、特に麻酔された癲癇対象者に対して、発作の前に警告され得る。イベントが装着型医療機器100により予期され、対象者が、低減された治療オプション有する、又は医療オプションなしの装着型除細動器を利用している場合、3日の警告は、より多くのロバスト治療機能を有する自プラットフォームの自動出荷をトリガするために用いられ得る。代替的に、装着型医療機器100は、従来の除細動器又は他の生理的モニタリング機器を含み得、対象者のリスクまでの時間プロフィールをトリアージ及び判定するべく、入院時に用いられ得、試験の結果として、階段式治療応答が提供され得る。例えば、病院滞在の期間において、通常、約1日から3日間、リスクが、+/−10%のより良好の確度を有し、可能性のある心停止が50%より高い場合、対象者は、彼又は彼女自身が病院に滞在する間中に、ゾールメディカル社により製造されるLifeVest(商標)型の装着型除細動器などの装着型除細動器を装着するよう要求され得る。リスクが約15%から約50%までの範囲にある場合、対象者は、対象者が心停止に見舞われる場合に対象者を処置するための除細動器を組み込んでいない装着型モニタを装着するよう要求され得る。リスクが15%未満である場合、対象者は単に、看護スタッフにより、例えば、1時間の間隔など、一定間隔でモニタリングされ得る。装着型モニタ及び看護スタッフによる間欠的モニタリングにおける比較的急性ではない場合のそれぞれに対して、医療前兆イベント予測及び検出は、進行中のベースで実行され得、対象者が病院滞在中に、彼又は彼女自身のリスクのレベル及び確度が増加する場合、対象者は、装着型モニタから組み合わせ装着型モニタリング除細動器へと切り替えられ得、又は、看護師モニタリングから複数の装着型機器のうちの1つに切り換えられ得る。対象者のリスクまでの時間プロフィールをトリアージすることに基づき、対象者には、より適切な急性レベルの病棟への許可がされ得、又は、対象者は、より低い急性病棟移動され得る、又は(例えば、装着型除細動器により保護されながら)退院され得る。対象者が病院の環境の外側にいる場合、装着型医療機器100は、必要に応じて医療従事者が対象者の追跡調査することを可能にするべく、通信ネットワーク580を介し、対象者のECGを対象者の心疾患専門医又は他の医療従事者に送信し得る。
長期間に対するイベント予測用リスクスコアは、装着型医療機器の使用への応諾を増加するために用いられ得る。例えば、低い特異度又は低いイベント予測用リスクスコアを有したとしても、装着型医療機器100は、対象者に彼又は彼女自身の処置能力を含む装着型医療機器100の装着への応諾を改善するよう動機付けるるべく、対象に有害心臓イベントの可能性に関するフィードバックを提供し得る。
おそらく1ヶ月及び3ヶ月の時間枠、又は6ヶ月から1年の時間枠以内に発生するイベントを予期するために用いられるスコアなど、より長期間に対するイベント予測用リスクスコアは、長期処置をガイドするために用いられ得る。例えば、イベント予測用リスクスコアは、長期機器計画をガイドするために用いられ得る。イベント予測用リスクスコアは、イベント予測用リスクスコアの連続的な増加などのリスク傾向に基づき治療をガイドするために用いられ得る。長期のイベント予測用リスクスコアが増大し又は増加し続ける場合、薬物治療の投与、さらなる侵襲的試験、又は長引いた使用など、リスクを低減するリハビリテーション努力が、装着型医療機器100により勧告され得る。
Claims (175)
- 医療前兆イベント予測のシステムであって、
1つ又は複数のプロセッサと通信し、前記1つ又は複数のプロセッサにより実行された場合、前記1つ又は複数のプロセッサに動作を実行させる、記憶された命令を有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体
を備え、
前記動作は、
複数の期間に対し、対象者の、前記関連付けられる期間内に発生する可能性のある医療イベントに関連付けられるイベント予測用リスクスコアを、前記対象者の生理的パラメータデータに少なくとも部分的に基づいて計算することを含む、
医療前兆イベント予測のシステム。 - 前記生理的パラメータデータは、ECGデータを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記生理的パラメータデータは、血圧データ、心拍数データ、胸部インピーダンスデータ、パルス酸素レベルデータ、呼吸速度データ、心音データ、肺音データ、及び活動レベルデータのうち少なくとも1つを含む、請求項1又は2に記載のシステム。
- 前記可能性のある医療イベントは、心臓イベントを含む、請求項1から3の何れか一項に記載のシステム。
- 前記心臓イベントは、異所性拍動、異所性拍動の継続、心室性頻脈、除脈、心停止、及びT波異常のうち少なくとも1つを含む、請求項4に記載のシステム。
- 前記可能性のある医療イベントは、複数の医療イベント、医療イベント率の増加、及び医療イベントの深刻さの増大のうち少なくとも1つを含む、請求項1から5の何れか一項に記載のシステム。
- 前記可能性のある医療イベントは、前記対象者の前記生理的パラメータデータ、及び他の種類の生理的パラメータデータ、並び人口統計データの少なくとも1つを含む多次元パラメータ空間において定義される、請求項1から6の何れか一項に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、
前記対象者の、前記関連付けられる期間内の前記可能性のある医療イベントに関連付けられる複数の異なるイベント予測用リスクスコアを、少なくとも部分的に前記生理的パラメータデータに基づいて計算すること
を含む動作を実行する、請求項1から7の何れか一項に記載のシステム。 - 前記1つ又は複数のプロセッサは、
前記対象者の、前記関連付けられる期間内の複数の異なる可能性のある医療イベントに関連付けられる複数の異なるイベント予測用リスクスコアを、少なくとも部分的に前記生理的パラメータデータに基づいて計算すること
を含む動作を実行する、
請求項1から8の何れか一項に記載のシステム。 - 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算することは、少なくとも1つの他の可能性のある医療イベントに対する前記可能性のある医療イベントの重要度を示す臨界スコアを計算することを含む、請求項1から9の何れか一項に記載のシステム。
- 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算することは、前記可能性のある医療イベントが前記関連付けられる期間内に発生する確率を含む信頼度スコアを計算することを含む、請求項1から10の何れか一項に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、
前記イベント予測用リスクスコアが、前記関連付けられる期間に対する1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値を満足すると決定することと、
満足されると決定された前記1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値に少なくとも部分的に基づいて、前記可能性のある医療イベントに対する応答を決定することと
を含む動作を実行する、
請求項1から11の何れか一項に記載のシステム。 - 前記可能性のある医療イベントに対して決定された前記応答は、前記対象者に事前の診断を通知すること、前記対象者に装置を取り外さないよう勧告すること、前記対象者に行動変容を勧告すること、医療従事者に注意を促すこと、及び処置用機器を準備することのうち少なくとも1つを含む、請求項12に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値のそれぞれは、前記関連付けられる期間内に前記可能性のある医療イベントが発生するのに必要な確率を含む少なくとも1つの信頼度閾値と、少なくとも1つの他の可能性のある医療イベントに対する前記可能性のある医療イベントの必要とされる重要度を含む少なくとも1つの臨界閾値とを有する、請求項12又は13に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値は、前記関連付けられる期間に対する複数の異なるイベント予測用リスク閾値を含む、請求項12から14の何れか一項に記載のシステム。
- 第1期間に対する前記1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値は、第2期間に対する前記1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値と異なる、請求項12から15の何れか一項に記載のシステム。
- 前記対象者の、第1の関連付けられる期間内に発生する前記可能性のある医療イベントに対する決定された前記応答は、前記対象者の、第2の関連付けられる期間内に発生する前記可能性のある医療イベントに対する決定された前記応答と異なる、請求項12から16の何れか一項に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、
前記イベント予測用リスクスコアが、前記関連付けられる期間に対する少なくとも1つのイベント予測用リスク閾値を満足しないと決定することと、
前記対象者の追加データを受信することと、
前記対象者の、前記関連付けられる期間内に発生する前記可能性のある医療イベントに関連付けられる改良されたイベント予測用リスクスコアを、前記生理的パラメータデータ及び前記追加データに少なくとも部分的に基づいて計算することと
を含む動作を実行する、
請求項1から17の何れか一項に記載のシステム。 - 前記追加データは、前記対象者の画像データ、前記対象者の声を含む音声データ、及び前記対象者の皮膚電気反応に基づくデータのうち少なくとも1つを含む、請求項18に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、
前記1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値を、複数の患者から収集された患者履歴データに少なくとも部分的に基づいて設定することを含む動作を実行する、請求項12から19の何れか一項に記載のシステム。 - 前記1つ又は複数のプロセッサは、
前記1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値を、ユーザからの入力に少なくとも部分的に基づいて設定することを含む動作を実行する、請求項12から20の何れか一項に記載のシステム。 - 前記1つ又は複数のプロセッサは、周期的時間間隔で前記イベント予測用リスクスコアを計算することを含む動作を実行する、請求項1から21の何れか一項に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、
動的時間間隔で前記イベント予測用リスクスコアを計算することを含む動作を実行し、前記動的時間間隔の持続期間は、前記イベント予測用リスクスコアに少なくとも部分的に基づく、請求項1から22の何れか一項に記載のシステム。 - 前記1つ又は複数のプロセッサは、前記イベント予測用リスクスコアを連続的に計算することを含む動作を実行する、請求項1から23の何れか一項に記載のシステム。
- 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算することは、前記イベント予測用リスクスコアを決定するべく、ロジスティック回帰モデルを、前記生理的パラメータデータに適用することを含む、請求項1から24の何れか一項に記載のシステム。
- 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算することは、
前記生理的パラメータデータに少なくとも部分的に基づき、少なくとも2つの略直交するベクトルを生成することと、
前記生理的パラメータデータのループ軌跡を決定するべく、前記少なくとも2つの略直交するベクトルを処理することと、
軌跡分岐を識別することであって、
第1期間中に取得された1つ又は複数のループ軌跡を含むループ軌跡統制群を特徴付け、
前記第1期間の後続の第2期間中に取得された1つ又は複数のループ軌跡を含むループ軌跡試験群を特徴付け、
前記ループ軌跡統制群の前記特徴付けを前記ループ軌跡試験群の前記特徴付けと比較し、
前記ループ軌跡統制群及び前記ループ軌跡試験群の間の軌跡分岐度を測定し、かつ、
前記軌跡分岐度の前記測定に少なくとも部分的に基づき、前記イベント予測用リスクスコアを計算することによって、軌跡分岐を識別することと
を含む、
請求項1から24の何れか一項に記載のシステム。 - 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算することは、
第1の可能性のある医療イベントに対する第1の臨界スコアを含む第1のイベント予測用リスクスコアを計算することと、
前記第1のイベント予測用リスクスコアに少なくとも部分的に基づき、第2の可能性のある医療イベントに対する第2の臨界スコアを含む第2のイベント予測用リスクスコアを計算することと
を含み、
前記第1の臨界スコアは、前記第1の可能性のある医療イベントの重要度が前記第2の可能性のある医療イベントの重要度と異なることを示す、
請求項1から24の何れか一項に記載のシステム。 - 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算することは、
前記対象者の、前記関連付けられる期間内に発生する前記可能性のある医療イベントに関連付けられる第1のイベント予測用リスクスコアを、ショッカブルな第1のリズム検出アルゴリズムに基づいて計算することと、
前記対象者の、前記関連付けられる期間内に発生する前記可能性のある医療イベントに関連付けられる第2のイベント予測用リスクスコアを、第2のリズム検出アルゴリズムに基づいて計算することと
を含み、
前記第2のリズム検出アルゴリズムは、前記生理的パラメータデータに対する感度が、前記第1のリズム検出アルゴリズムより高くなるよう調整される、
請求項1から24の何れか一項に記載のシステム。 - 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算することは、
前記生理的パラメータデータの異なる時間セグメントに、少なくとも2つの異なるリズム検出アルゴリズムを適用することを含む、請求項1から24の何れか一項に記載のシステム。 - 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算することは、
患者の生存能力を示すデータを受信することと、
少なくとも部分的に前記患者の前記生存能力に基づき、前記可能性のある医療イベントに対する応答を決定することと
を含む、請求項1から24の何れか一項に記載のシステム。 - 前記対象者の前記生理的パラメータデータを検知する1つ又は複数のセンサを有する医療機器を備える請求項1から30の何れか一項に記載のシステム。
- 複数の前記医療機器は、装着型医療機器を有し、前記1つ又は複数のセンサは、複数のECGセンサを含み、前記対象者の前記生理的パラメータデータは、ECGデータを含み、前記可能性のある医療イベントは、心臓イベントを含む、請求項31に記載のシステム。
- 前記医療機器から別のコンピューティング機器に、前記生理的パラメータデータ及び前記イベント予測用リスクスコアのうち少なくとも1つを通信する通信ネットワークを備える請求項31又は32に記載のシステム。
- 前記複数の期間に対する前記イベント予測用リスクスコアの時間ベースの視覚インジケータを表示するためのディスプレイを備える請求項1から33の何れか一項に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、
少なくとも部分的に前記イベント予測用リスクスコアに基づき、前記可能性のある医療イベントに対する応答を決定することを含む動作を実行する、請求項1から34の何れか一項に記載のシステム。 - 前記可能性のある医療イベントに対する決定された前記応答は、前記対象者に、医療従事者に連絡するよう指示を提供することを含む、請求項35に記載のシステム。
- 装着型医療機器を備え、前記可能性のある医療イベントに対する決定された前記応答は、前記対象者に、前記装着型医療機器のバッテリをチェックするよう指示を提供することを含む、請求項35又は36に記載のシステム。
- 装着型医療機器を備え、前記可能性のある医療イベントに対する決定された前記応答は、前記装着型医療機器のショック機構を充電することを含む、請求項35から37の何れか一項に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、
前記イベント予測用リスクスコアの感度及び特異度に少なくとも部分的に基づき、前記可能性のある医療イベントに対する前記応答を決定することを含む動作を実行する、請求項35から38の何れか一項に記載のシステム。 - 第1の感度及び第1の特殊性に基づいて決定された前記応答は、異なる第2の感度及び異なる第2の特殊性に基づいて決定された前記応答と異なる、請求項39に記載のシステム。
- 前記可能性のある医療イベントに対する決定された前記応答は、前記対象者に事前の診断を通知すること、前記対象者に装置を取り外さないよう勧告すること、前記対象者に行動変容を勧告すること、医療従事者に注意を促すこと、及び、処置用機器を準備することのうち少なくとも1つを含む、請求項40に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、
前記対象者のリスクレベルに基づき、前記イベント予測用リスクスコアを決定するためのアルゴリズムの感度を変更することを含む動作を実行する、請求項35から41の何れか一項に記載のシステム。 - 前記複数の期間は、少なくとも1つの10分程度未満の期間、少なくとも1つの1時間程度未満の期間、少なくとも1つの3時間程度未満の期間、少なくとも1つの1日程度未満の期間、少なくとも1つの1週間程度未満の期間、及び少なくとも1つの1ヶ月程度未満の期間を含む、請求項1から42の何れか一項に記載のシステム。
- 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算することは、前記イベント予測用リスクスコアの信頼度範囲を計算することを含む、請求項1から43の何れか一項に記載のシステム。
- 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算することは、前記イベント予測用リスクスコアの誤差範囲を計算することを含む、請求項1から44の何れか一項に記載のシステム。
- 前記複数の期間は、4時間未満の複数の期間を含む、請求項1から45の何れか一項に記載のシステム。
- 医療前兆イベント予測のための方法であって、
1つ又は複数のプロセッサにより、対象者の生理的パラメータデータを受信する段階と、
複数の期間に対し、前記1つ又は複数のプロセッサにより、前記対象者の、前記関連付けられる期間内に発生する可能性のある医療イベントに関連付けられるイベント予測用リスクスコアを、前記対象者の前記生理的パラメータデータに少なくとも部分的に基づいて計算する段階と
を備える
方法。 - 前記生理的パラメータデータは、ECGデータを含む、請求項47に記載の方法。
- 前記生理的パラメータデータは、血圧データ、心拍数データ、胸部インピーダンスデータ、パルス酸素レベルデータ、呼吸速度データ、心音データ、肺音データ、及び活動レベルデータのうち少なくとも1つを含む、請求項47又は48に記載の方法。
- 前記可能性のある医療イベントは、心臓イベントを含む、請求項47から49の何れか一項に記載の方法。
- 前記心臓イベントは、異所性拍動、異所性拍動の継続、心室性頻脈、除脈、心停止、及びT波異常のうち少なくとも1つを含む、請求項50に記載の方法。
- 前記可能性のある医療イベントは、複数の医療イベント、医療イベントの発生率の増加、及び医療イベントの深刻さの増大のうち少なくとも1つを含む、請求項47から51の何れか一項に記載の方法。
- 前記可能性のある医療イベントは、前記対象者の前記生理的パラメータデータ、及び他の種類の生理的パラメータデータ、並びに人口統計データの少なくとも1つを含む多次元パラメータ空間により定義される、請求項47から52の何れか一項に記載の方法。
- 前記1つ又は複数のプロセッサにより、前記対象者の、前記関連付けられる期間内の前記可能性のある医療イベントに関連付けられる複数の異なるイベント予測用リスクスコアを、少なくとも部分的に前記生理的パラメータデータに基づいて計算する段階
を備える請求項47から53の何れか一項に記載の方法。 - 前記1つ又は複数のプロセッサにより、前記対象者の、前記関連付けられる期間内の複数の異なる可能性のある医療イベントに関連付けられる複数の異なるイベント予測用リスクスコアを、少なくとも部分的に前記生理的パラメータデータに基づいて計算する段階
を備える請求項47から54の何れか一項に記載の方法。 - 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算する段階は、少なくとも1つの他の可能性のある医療イベントに対する前記可能性のある医療イベントの重要度を示す臨界スコアを計算する段階を含む、請求項47から55の何れか一項に記載の方法。
- 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算する段階は、前記可能性のある医療イベントが、前記関連付けられる期間内に発生する確率を含む信頼度スコアを計算する段階を含む、請求項47から56の何れか一項に記載の方法。
- 前記1つ又は複数のプロセッサにより、前記イベント予測用リスクスコアが、前記関連付けられる期間に対する1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値を満足すると決定する段階と、
前記1つ又は複数のプロセッサにより、満足されると決定された前記1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値に少なくとも部分的に基づき、前記可能性のある医療イベントに対する応答を決定する段階と
を備える請求項47から57の何れか一項に記載の方法。 - 前記可能性のある医療イベントに対して決定された前記応答は、前記対象者に事前の診断を通知すること、前記対象者に装置を取り外さないよう勧告すること、前記対象者に行動変容を勧告すること、医療従事者に注意を促すこと、及び処置用機器を準備することのうち少なくとも1つを含む、請求項58に記載の方法。
- 前記1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値のそれぞれは、前記関連付けられる期間内に前記可能性のある医療イベントが発生するのに必要な確率を含む少なくとも1つの信頼度閾値と、少なくとも1つの他の可能性のある医療イベントに対する前記可能性のある医療イベントの必要とされる重要度を含む少なくとも1つの臨界閾値とを有する、請求項58又は59に記載の方法。
- 前記1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値は、前記関連付けられる期間に対する複数の異なるイベント予測用リスク閾値を含む、請求項58から60の何れか一項に記載の方法。
- 第1期間に対する前記1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値は、第2期間に対する前記1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値と異なる、請求項58から61の何れか一項に記載の方法。
- 前記対象者の、第1の関連付けられる期間内に発生する前記可能性のある医療イベントに対する決定された前記応答は、前記対象者の、第2の関連付けられる期間内に発生する前記可能性のある医療イベントに対する決定された前記応答と異なる、請求項58から62の何れか一項に記載の方法。
- 前記1つ又は複数のプロセッサにより、前記イベント予測用リスクスコアが、前記関連付けられる期間に対する少なくとも1つのイベント予測用リスク閾値を満足しないと決定する段階と、
前記1つ又は複数のプロセッサにより、前記対象者の追加データを受信する段階と、
前記1つ又は複数のプロセッサにより、前記対象者の、前記関連付けられる期間内に発生する前記可能性のある医療イベントに関連付けられる改良されたイベント予測用リスクスコアを、前記生理的パラメータデータ及び前記追加データに少なくとも部分的に基づいて計算する段階と
を備える請求項47から63の何れか一項に記載の方法。 - 前記追加データは、前記対象者の画像データ、前記対象者の声を含む音声データ、及び前記対象者の皮膚電気反応に基づくデータのうち少なくとも1つを含む、請求項64に記載の方法。
- 前記1つ又は複数のプロセッサにより、複数の患者から収集した患者履歴データに少なくとも部分的に基づき、前記1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値を設定する段階
を備える請求項58から65の何れか一項に記載の方法。 - 前記1つ又は複数のプロセッサにより、ユーザからの入力に少なくとも部分的に基づき、前記1つ又は複数のイベント予測用リスク閾値を設定する段階
を備える請求項58から66の何れか一項に記載の方法。 - 前記1つ又は複数のプロセッサにより、周期的時間間隔で前記イベント予測用リスクスコアを計算する段階を備える請求項47から67の何れか一項に記載の方法。
- 前記1つ又は複数のプロセッサにより、動的時間間隔で前記イベント予測用リスクスコアを計算する段階を備え、
前記動的時間間隔の持続期間は、前記イベント予測用リスクスコアに少なくとも部分的に基づく、請求項47から68の何れか一項に記載の方法。 - 前記1つ又は複数のプロセッサにより、前記イベント予測用リスクスコアを連続的に計算する段階
を備える請求項47から69の何れか一項に記載の方法。 - 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算する段階は、前記イベント予測用リスクスコアを決定するべく、ロジスティック回帰モデルを、前記生理的パラメータデータに適用する段階を含む、請求項47から70の何れか一項に記載の方法。
- 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算する段階は、
前記生理的パラメータデータに少なくとも部分的に基づき、少なくとも2つの略直交するベクトルを生成する段階と、
前記生理的パラメータデータのループ軌跡を決定するべく、前記少なくとも2つの略直交するベクトルを処理する段階と、
軌跡分岐を識別する段階であって、
第1期間中に取得された1つ又は複数のループ軌跡を含むループ軌跡統制群を特徴付け、
前記第1期間の後続の第2期間中に取得された1つ又は複数のループ軌跡を含むループ軌跡試験群を特徴付け、
前記ループ軌跡統制群の前記特徴付けを、前記ループ軌跡試験群の前記特徴付けと比較し、
前記ループ軌跡統制群及び前記ループ軌跡試験群の間の軌跡分岐度を測定し、かつ、
前記軌跡分岐度の前記測定に少なくとも部分的に基づき、前記イベント予測用リスクスコアを計算することによって、軌跡分岐を識別する段階と
を含む、請求項47から71の何れか一項に記載の方法。 - 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算する段階は、
第1の可能性のある医療イベントに対する第1の臨界スコアを含む第1のイベント予測用リスクスコアを計算する段階と、
前記第1のイベント予測用リスクスコアに少なくとも部分的に基づき、第2の可能性のある医療イベントに対する第2の臨界スコアを含む第2のイベント予測用リスクスコアを計算する段階とを含み、
前記第1の臨界スコアは、前記第1の可能性のある医療イベントの重要度が前記第2の可能性のある医療イベントの重要度と異なることを示す、請求項47から72の何れか一項に記載の方法。 - 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算する段階は、
ショッカブルな第1のリズム検出アルゴリズムに基づき、前記対象者の、前記関連付けられる期間内に発生する前記可能性のある医療イベントに関連付けられる第1のイベント予測用リスクスコアを計算する段階と、
第2のリズム検出アルゴリズムに基づき、前記対象者の、前記関連付けられる期間内に発生する前記可能性のある医療イベントに関連付けられる第2のイベント予測用リスクスコアを計算する段階とを含み、
前記第2のリズム検出アルゴリズムは、前記生理的パラメータデータに対する感度が、前記第1のリズム検出アルゴリズムより高くなるよう調整される、
請求項47から73の何れか一項に記載の方法。 - 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算する段階は、前記生理的パラメータデータの異なる時間セグメントに、少なくとも2つの異なるリズム検出アルゴリズムを適用する段階を含む、請求項47から74の何れか一項に記載の方法。
- 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算する段階は、
患者の生存能力を示すデータを受信する段階と、
前記患者の前記生存能力に少なくとも部分的に基づき、前記可能性のある医療イベントに対する応答を決定する段階と
を含む、請求項47から75の何れか一項に記載の方法。 - 1つ又は複数のセンサを有する医療機器により、前記対象者の前記生理的パラメータデータを検知する段階を備える請求項47から76の何れか一項に記載の方法。
- 前記医療機器は、装着型医療機器を有し、前記1つ又は複数のセンサは、複数のECGセンサを含み、前記対象者の前記生理的パラメータデータは、ECGデータを含み、前記可能性のある医療イベントは、心臓イベントを含む、請求項77に記載の方法。
- 通信ネットワークにより、前記医療機器から別のコンピューティング機器に、前記生理的パラメータデータ及び前記イベント予測用リスクスコアのうち少なくとも1つを通信する段階
を備える請求項77又は78に記載の方法。 - 前記1つ又は複数のプロセッサにより制御されるディスプレイにより、前記複数の期間に対する前記イベント予測用リスクスコアの、時間ベースの視覚インジケータを表示する段階
を備える請求項47から79の何れか一項に記載の方法。 - 前記複数の期間は、4時間未満の複数の期間を含む、請求項47から80の何れか一項に記載の方法。
- 前記複数の期間は、少なくとも1つの10分程度未満の期間、少なくとも1つの1時間程度未満の期間、少なくとも1つの3時間程度未満の期間、少なくとも1つの1日程度未満の期間、少なくとも1つの1週間程度未満の期間、及び少なくとも1つの1ヶ月程度未満の期間を含む、請求項47から80の何れか一項に記載の方法。
- 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算する段階は、前記イベント予測用リスクスコアの信頼度範囲を計算する段階を含む、請求項47から82の何れか一項に記載の方法。
- 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算する段階は、前記イベント予測用リスクスコアの誤差範囲を計算する段階を含む、請求項47から83の何れか一項に記載の方法。
- 前記イベント予測用リスクスコアに少なくとも部分的に基づき、前記可能性のある医療イベントに対する応答を決定する段階
を備える請求項47から84の何れか一項に記載の方法。 - 前記可能性のある医療イベントに対する決定された前記応答は、前記対象者に、医療従事者に連絡するよう指示を提供することを含む、請求項85に記載の方法。
- 前記可能性のある医療イベントに対する決定された前記応答は、前記対象者に、装着型医療機器のバッテリをチェックするよう指示を提供することを含む、請求項85又は86に記載の方法。
- 前記可能性のある医療イベントに対する決定された前記応答は、装着型医療機器のショック機構を充電することを含む、請求項85から87の何れか一項に記載の方法。
- 前記イベント予測用リスクスコアの感度及び特異度に少なくとも部分的に基づき、前記可能性のある医療イベントに対する前記応答を決定する段階
を備える請求項85から88の何れか一項に記載の方法。 - 第1の感度及び第1の特殊性に基づいて決定された前記応答は、異なる第2の感度及び異なる第2の特殊性に基づいて決定された前記応答と異なる、請求項89に記載の方法。
- 前記可能性のある医療イベントに対する決定された前記応答は、前記対象者に事前の診断を通知すること、前記対象者に装置を取り外さないよう勧告すること、前記対象者に行動変容を勧告すること、医療従事者に注意を促すこと、及び処置用機器を準備することのうち少なくとも1つを含む、請求項90に記載の方法。
- 前記対象者のリスクレベルに基づき、前記イベント予測用リスクスコアを決定するためのアルゴリズムの感度を変更する段階
を備える請求項85から91の何れか一項に記載の方法。 - 医療イベント予測システムであって、
少なくとも1つのプロセッサと通信し、記憶された命令を有する少なくとも1つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体を備え、
前記命令は、前記少なくとも1つのプロセッサにより実行された場合、前記少なくとも1つのプロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
対象者の生理的パラメータデータを含む少なくとも1つの信号を受信することと、
少なくとも部分的に前記生理的パラメータデータに基づき、前記対象者の少なくとも2つの異なる可能性のある医療イベントに関連付けられる、可能性のあるイベントまでの時間の推定を計算することとを含む、
医療イベント予測システム。 - 医療イベント予測システムであって、
少なくとも1つのプロセッサと通信し、記憶された命令を有する少なくとも1つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体を備え、
前記命令は、前記少なくとも1つのプロセッサにより実行された場合、前記少なくとも1つのプロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
対象者の生理的パラメータデータを含む少なくとも1つの信号を受信することと、
少なくとも部分的に前記生理的パラメータデータに基づく前記対象者の少なくとも2つの異なる可能性のある医療イベントに関連付けられる、可能性のあるイベントまでの時間の推定に基づき、リスクスコアを計算することとを含む、
医療イベント予測システム。 - 医療イベント予測システムであって、
対象者の生理的パラメータデータを測定し、前記対象者の前記生理的パラメータデータを含む信号を送信し、複数の異なる医療イベントに応じて複数の異なる動作を実行する医療機器と、
少なくとも1つのプロセッサと通信し、記憶された命令を有する少なくとも1つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを備え、
前記命令は、前記少なくとも1つのプロセッサにより実行された場合、前記少なくとも1つのプロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
前記対象者の前記生理的パラメータデータを含む前記少なくとも1つの信号を受信することと、
少なくとも部分的に前記生理的パラメータデータに基づく前記対象者の少なくとも2つの異なる可能性のある医療イベントに関連付けられる、可能性のあるイベントまでの時間の推定に基づき、リスクスコアを計算することと、
計算された前記リスクスコアのうち少なくとも1つに少なくとも部分的に基づき、前記複数の異なる動作の少なくとも1つの動作を実行するべく、前記医療機器を制御することとを含む、
医療イベント予測システム。 - 医療イベント予測のための方法であって、
医療機器により、対象者の生理的パラメータデータを測定する段階と、
前記医療機器により、前記対象者の前記生理的パラメータデータを含む信号を送信する段階と、
1つ又は複数のプロセッサにより、前記対象者の前記生理的パラメータデータを含む少なくとも1つの前記信号を受信する段階と、
前記1つ又は複数のプロセッサにより、前記生理的パラメータデータに少なくとも部分的に基づく前記対象者の少なくとも2つの異なる可能性のある医療イベントに関連付けられる、可能性のあるイベントまでの時間の推定に基づき、リスクスコアを計算する段階と、
前記医療機器により、計算された前記リスクスコアのうち少なくとも1つに少なくとも部分的に基づき、複数の異なる行動のうち少なくとも1つの行動を実行する段階と
を備える
方法。 - 医療前兆イベント予測のシステムであって、
1つ又は複数のプロセッサと通信し、記憶された命令を有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体
を備え、
前記命令は、前記1つ又は複数のプロセッサにより実行された場合、前記1つ又は複数のプロセッサに動作を実行させ、
前記動作は、対象者の生理的パラメータ信号に少なくとも部分的に基づき、前記対象者の、関連付けられる期間内に発生する可能性のある医療イベントに関連付けられるイベント予測用リスクスコアを計算することを含み、
前記イベント予測用リスクスコアを前記計算することは、
前記対象者の前記生理的パラメータ信号から複数の生理的パラメータ測定を抽出することと、
多変量パラメータ信号に、前記複数の生理的パラメータ測定の少なくとも一部を組み合わせることと、
少なくとも1つの変化点を決定するべく、前記多変量パラメータ信号に変化点分析を適用することと、
基準から前記少なくとも1つの変化点までの距離を決定することと、
少なくとも1つの異例スコアを決定するべく、前記多変量パラメータ信号に異例検出を適用することと、
前記少なくとも1つの距離及び前記少なくとも1つの異例スコアに少なくとも部分的に基づき、前記イベント予測用リスクスコアを決定することと
を含む、
システム。 - 前記生理的パラメータ信号は、前記対象者のECG信号を含む、請求項97に記載のシステム。
- 前記ECG信号から抽出される前記複数の生理的パラメータ測定は、心拍数、心拍数変動、PVC負担又はカウント、活動、雑音数量化、心房細動、瞬間的停止、心拍数不整、QRS高さ、QRS幅、モホロジのサイズ又は形状における変化、コサインR−T、人工ペーシング、補正されたQT間隔、QT変動、T波幅、T波アルテルナン、T波変動、STセグメント変化、早期再分極、遅延電位、分画されたQRS/HFコンテンツ、及び分画されたT波/HFコンテンツのうち少なくとも1つを含む、請求項98に記載のシステム。
- 前記生理的パラメータ信号は、加速度計信号を含む、請求項98又は99に記載のシステム。
- 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算することは、
前記加速度計信号に少なくとも部分的に基づき、前記ECG信号から1つ又は複数のECG信号アーチファクトを除去することを含む、請求項100に記載のシステム。 - 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算することは、
前記少なくとも1つの変化点に関連付けられる前記多変量パラメータ信号の少なくとも1つの間隔に対し、前記多変量パラメータ信号の統計値を計算することと、
少なくとも1つの前記統計値及び前記基準の対応する統計値の間の差異を決定することと
を含む、請求項97から101の何れか一項に記載のシステム。 - 前記異例検出を前記適用することは、前記複数の生理的パラメータ測定に対応する複数の未加工の単一パラメータ出力を決定することを含む、請求項97から102の何れか一項に記載のシステム。
- 前記異例検出は、ニューラルネットワークを含み、前記ニューラルネットワークは、前記多変量パラメータ信号の前記基準で訓練される、請求項97から103の何れか一項に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つの距離及び前記少なくとも1つの異例スコアに少なくとも部分的に基づき、前記イベント予測用リスクスコアを前記決定することは、1つ又は複数の機械学習処理を用いて前記少なくとも1つの距離及び前記少なくとも1つの異例スコアを分類することを含む、請求項97から104の何れか一項に記載のシステム。
- 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算することは、
複数の変化点を決定するべく、前記多変量パラメータ信号に、変化点分析を適用することと、
基準から前記複数の変化点までの複数の距離を決定することと、
前記複数の変化点に対応する複数の異例スコアを決定するべく、前記多変量パラメータ信号に、異例検出を適用することと、
前記複数の距離及び前記複数の異例スコアに基づき、前記複数の変化点に対する前記イベント予測用リスクスコアを決定することと
を含む、請求項97から105の何れか一項に記載のシステム。 - 装着型医療機器を備える請求項97から106の何れか一項に記載のシステム。
- 医療前兆イベント予測のための方法であって、前記方法は、
1つ又は複数のプロセッサにより、少なくとも部分的に対象者の生理的パラメータ信号に基づき、前記対象者の、関連付けられる期間内に発生する可能性のある医療イベントに関連付けられるイベント予測用リスクスコアを計算する段階を備え、
前記イベント予測用リスクスコアを前記計算する段階は、
前記対象者の前記生理的パラメータ信号から複数の生理的パラメータ測定を抽出する段階と、
多変量パラメータ信号に、前記複数の生理的パラメータ測定の少なくとも一部を組み合わせる段階と、
少なくとも1つの変化点を決定するべく、前記多変量パラメータ信号に、変化点分析を適用する段階と、
基準から前記少なくとも1つの変化点までの距離を決定する段階と、
少なくとも1つの異例スコアを決定するべく、前記多変量パラメータ信号に、異例検出を適用する段階と、
前記少なくとも1つ距離及び前記少なくとも1つ異例スコアに少なくとも部分的に基づき、前記イベント予測用リスクスコアを決定する段階と
を含む、
方法。 - 前記生理的パラメータ信号は、前記対象者のECG信号を含む、請求項108に記載の方法。
- 前記ECG信号から抽出される前記複数の生理的パラメータ測定は、心拍数、心拍数変動、PVC負担又はカウント、活動、雑音数量化、心房細動、瞬間的停止、心拍数不整、QRS高さ、QRS幅、モホロジのサイズ又は形状における変化、コサインR−T、人工ペーシング、補正されたQT間隔、QT変動、T波幅、T波アルテルナン、T波変動、STセグメント変化、早期再分極、遅延電位、分画されたQRS/HFコンテンツ、及び分画されたT波/HFコンテンツのうち少なくとも1つを含む、請求項109に記載の方法。
- 前記生理的パラメータ信号は、加速度計信号を含む、請求項109又は110に記載の方法。
- 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算する段階は、少なくとも部分的に前記加速度計信号に基づき、前記ECG信号から1つ又は複数のECG信号アーチファクトを除去する段階を含む、請求項111に記載の方法。
- 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算する段階は、
前記少なくとも1つの変化点に関連付けられる前記多変量パラメータ信号の少なくとも1つの間隔に対する前記多変量パラメータ信号の統計値を計算する段階と、
少なくとも1つの前記統計値及び前記基準の対応する統計値の間の差異を決定する段階と
を含む、請求項108から112の何れか一項に記載の方法。 - 前記異例検出を前記適用する段階は、前記複数の生理的パラメータ測定に対応する複数の未加工の単一パラメータ出力を決定する段階を含む、請求項108から113の何れか一項に記載の方法。
- 前記異例検出は、ニューラルネットワークを含み、前記ニューラルネットワークは、前記多変量パラメータ信号の前記基準で訓練される、請求項114に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの距離及び前記少なくとも1つの異例スコアに少なくとも部分的に基づき、前記イベント予測用リスクスコアを前記決定する段階は、1つ又は複数の機械学習処理を用いて、前記少なくとも1つの距離及び前記少なくとも1つの異例スコアを分類する段階を含む、請求項108から115の何れか一項に記載の方法。
- 前記イベント予測用リスクスコアを前記計算する段階は、
複数の変化点を決定するべく、前記多変量パラメータ信号に、変化点分析を適用する段階と、
基準から前記複数の変化点までの複数の距離を決定する段階と、
前記複数の変化点に対応する複数の異例スコアを決定するべく、前記多変量パラメータ信号に、異例検出を適用する段階と、
前記複数の距離及び前記複数の異例スコアに基づき、前記複数の変化点に対する前記イベント予測用リスクスコアを決定する段階と
を含む、請求項108から116の何れか一項に記載の方法。 - 請求項108から117の何れか一項に記載の方法を実行する装着型医療機器。
- 医療前兆イベント予測のシステムであって、
1つ又は複数のプロセッサと通信し、記憶された命令を有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を備え、
前記命令は、前記1つ又は複数のプロセッサにより実行された場合、前記1つ又は複数のプロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
第1の期間中に受信されて対象者の第1のECG信号に少なくとも部分的に基づく前記対象者の第1の生理的情報セットと、第2の期間中に受信された前記対象者の第2の生理的情報セットとを取得することと、
i)第1の複数の対象者の心臓電気生理的メトリック、及びii)前記第1の複数の対象者の人口統計メトリック及び病歴メトリックのうち少なくとも1つのうち少なくとも1つを含む訓練メトリックで訓練された1つ又は複数の機械学習分類器モデルに、前記第1の生理的情報セット及び前記第2の生理的情報セットを適用することに基づき、前記対象者の可能性のある心不整脈イベントのリスクの推定に関連付けられる第1のリスクスコア及び第2のリスクスコアを計算することであって、前記1つ又は複数の機械学習分類器モデルは、第2の複数の対象者の検証メトリックで検証され、前記1つ又は複数の機械学習分類器モデルの1つ又は複数の閾値は、前記検証に基づいて設定される、ことと、
少なくとも、前記可能性のある心不整脈イベントに関連付けられる前記第1のリスクスコア及び前記第2のリスクスコアを、時間変化系列のリスクスコアとして提供することと、
前記1つ又は複数の閾値に基づき、前記対象者の前記可能性のある心不整脈イベントの前記リスクの推定に関連付けられる前記第1のリスクスコア及び前記第2のリスクスコアを分類することと
を含む
システム。 - 前記1つ又は複数の閾値は、少なくとも増大リスク閾値及び即時リスク閾値を含み、
前記分類することは、前記第1のリスクスコア及び前記第2のリスクスコアのそれぞれに対し、
前記増大リスク閾値を超える前記第1のリスクスコア又は前記第2のリスクスコアに基づき、増大リスクとして、前記対象者の前記可能性のある心不整脈イベントの前記リスクを分類することと、
前記即時リスク閾値を超える前記第1のリスクスコア又は前記第2のリスクスコアに基づき、即時リスクとして、前記対象者の前記可能性のある心不整脈イベントの前記リスクを分類することと
を含む、
請求項119に記載のシステム。 - 前記分類することは、前記時間変化系列のリスクスコアに基づき、前記対象者の前記可能性のある心不整脈イベントの前記リスクの時間変化分類を含む、請求項119又は120に記載のシステム。
- 前記分類することは、前記対象者の前記可能性のある心不整脈イベントの前記リスクの基本的な前記分類における偽陽性を低減するべく、前記1つ又は複数の機械学習分類器モデルの基本的特異度を調整することを含む、請求項119から121の何れか一項に記載のシステム。
- 前記検証メトリックは、複数の、前記第2の複数の対象者の心臓電気生理的メトリック、人口統計メトリック、及び病歴メトリックのうちの1つ又は複数を含む、請求項119から122の何れか一項に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、
1)前記検証メトリックにおける1つ又は複数のメトリックを調整すること、及び、2)前記第2の複数の対象者に追加の1つ又は複数の対象者を付加することに基づき、前記検証メトリックを拡張することのうち少なくとも1つにより、前記検証メトリックを更新することと、
更新された前記検証メトリックに基づき、前記1つ又は複数の閾値を精密化することと
を含む動作を実行する、請求項119から123の何れか一項に記載のシステム。 - 前記1つ又は複数のプロセッサは、
1)前記訓練メトリックにおける1つ又は複数のメトリックを調整すること、及び、2)前記第1の複数の対象者に追加の1つ又は複数の対象者を付加することに基づき、前記訓練メトリックを拡張することのうち少なくとも1つにより、前記訓練メトリックを更新することと、
更新された前記訓練メトリックに基づき、前記1つ又は複数の機械学習分類器モデルを再訓練することと
を含む動作を実行する、請求項119から124の何れか一項に記載のシステム。 - 前記第2の複数の対象者の前記検証メトリックは、前記第1の複数の対象者の前記訓練メトリックから独立する、請求項119から125の何れか一項に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数の機械学習分類器モデルは、前記検証メトリックで検証され、前記検証メトリックは、前記検証メトリックのうち基本的な1つ又は複数における異所性拍動の存在又は不存在の兆候を含む、請求項119から126の何れか一項に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、
前記第1の期間中に受信されて前記第1のECG信号に少なくとも部分的に基づく前記対象者の前記第1の生理的情報セットにおける正常拍動と異所性拍動とを区別すること
を含む動作を実行する、請求項119から127の何れか一項に記載のシステム。 - 前記訓練メトリック及び前記検証メトリックのうち少なくとも1つは、心拍数、心拍数変動、非持続性心室性頻脈(VT)エピソードカウント、及び心室性期外収縮(PVC)カウントのうち少なくとも1つに基づくメトリックを含む、請求項119から128の何れか一項に記載のシステム。
- 前記訓練メトリック及び前記検証メトリックのうち少なくとも1つは、心拍数変動に基づくメトリックを含み、前記メトリックは、正常間隔毎の経時的標準偏差を含む、請求項119から129の何れか一項に記載のシステム。
- 前記訓練メトリック及び前記検証メトリックのうち少なくとも1つは、QRS幅、QRS高さ、シングルリードQRSモルホロジ、及びデュアルリードQRSモルホロジのうち少なくとも1つに基づくメトリックを含む、請求項119から130の何れか一項に記載のシステム。
- 前記訓練メトリック及び前記検証メトリックのうち少なくとも1つは、シングルリードQRSモルホロジに基づくメトリックを含み、前記メトリックは、左右(SS)及び前後(FB)チャンネルのそれぞれに対する類似度スコアの経時的平均を含む、請求項119から131の何れか一項に記載のシステム。
- 前記訓練メトリック及び前記検証メトリックのうち少なくとも1つは、QRS幅に基づくメトリックを含み、前記メトリックは、QRS群の推定幅の経時的標準偏差及び前記QRS群の推定幅の経時的平均のうち少なくとも1つを含む、請求項119から132の何れか一項に記載のシステム。
- 前記訓練メトリック及び前記検証メトリックのうち少なくとも1つは、QRS高さに基づくメトリックを含み、前記メトリックは、QRS群の推定高さの経時的標準偏差を含む、請求項119から133の何れか一項に記載のシステム。
- 前記訓練メトリック及び前記検証メトリックのうち少なくとも1つは、QT変動、ST下降、ST増大、及びST傾きのうち少なくとも1つ、T波交代性、T波変動、及びデュアルリードT波モルホロジのうち少なくとも1つに基づくメトリックを含む、請求項119から134の何れか一項に記載のシステム。
- 前記訓練メトリック及び前記検証メトリックのうち少なくとも1つは、心音メトリックを含む、請求項119から135の何れか一項に記載のシステム。
- 前記心音メトリックは、S3及びS4心音メトリックを含む、請求項136に記載のシステム。
- 前記訓練メトリック及び前記検証メトリックのうち少なくとも1つは、心臓の後続の機械的活動において、心電図(ECG)における第1の予め決められた基準時点から、第2の予め決められた基準時点までの間隔を表現する電気機械的活性化時間メトリックを含む、請求項119から137の何れか一項に記載のシステム。
- 前記ECGにおける前記第1の予め決められた基準時点は、P波及びQRS群のオンセットを含み、前記P波及びQRS群の前記オンセットは、a)P波、b)Q波、c)R波、及びd)S波のうち少なくとも1つに関連する複数の時点を含む、請求項138に記載のシステム。
- 前記心臓の前記後続の機械的活動は、左心室壁運動を含む、請求項138又は139に記載のシステム。
- 前記心臓の前記後続の機械的活動における前記第2の予め決められた基準時点は、a)最大左心室壁運動の時点、及びb)前記左心室壁運動の弛緩の状態のうち少なくとも1つを含む、請求項140に記載のシステム。
- 前記心臓の前記後続の機械的活動における前記第2の予め決められ基準時点は、S1心音のピーク強度の時点を含む、請求項138から141の何れか一項に記載のシステム。
- 前記心臓の前記後続の機械的活動における前記第2の予め決められ基準時点は、前記心臓の超音波測定に基づく、請求項138から142の何れか一項に記載のシステム。
- 前記電気機械的活性化時間メトリックは、百分率の電気機械的活性化時間メトリックを含む、請求項138から143の何れか一項に記載のシステム。
- 前記分類することは、描かれた前記時間変化系列のリスクスコアの曲線より下のエリア、及び前記時間変化系列のリスクスコアの平均のうち少なくとも1つを計算することを含む、請求項119から144の何れか一項に記載のシステム。
- 前記第1のリスクスコア及び前記第2のリスクスコアは、前記第1のリスクスコア及び前記第2のリスクスコアが前記1つ又は複数の閾値を超える量に基づいて分類される、請求項119から145の何れか一項に記載のシステム。
- 前記第1のリスクスコア及び前記第2のリスクスコアは、前記時間変化系列のリスクスコアが前記1つ又は複数の閾値を超える回数に基づいて分類される、請求項119から146の何れか一項に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、
前記第1のリスクスコア及び前記第2のリスクスコアの前記分類に基づき、前記対象者及び第3者のうち少なくとも一方に通知すること
を含む動作を実行する、請求項119から147の何れか一項に記載のシステム。 - 前記第1のリスクスコア及び前記第2のリスクスコアの前記分類は、増大リスク及び即時リスクのうち少なくとも1つを示す、請求項148に記載のシステム。
- 前記通知することは、前記対象者の医療チームの少なくとも1つのメンバーに通知を送信することを含む、請求項148又は149に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、
前記第1のリスクスコア及び前記第2のリスクスコアの前記分類に基づき、心臓イベントの検出と、前記心臓イベントのための処置との間の時間間隔を調整すること
を含む動作を実行する請求項119から150の何れか一項に記載のシステム。 - 請求項119から151の何れか一項に記載の医療前兆イベント予測のシステムを備える外部医療機器であって、
前記外部医療機器は、前記対象者の心臓の状態をモニタリングする
外部医療機器。 - 前記外部医療機器は、装着型医療機器を備える請求項152に記載の外部医療機器。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、
前記第1のリスクスコア及び前記第2のリスクスコアの前記分類に基づき、前記外部医療機器のユーザインタフェースの1つ又は複数の機能又は特徴を変更することを含む動作を実行する、請求項152又は153に記載の外部医療機器。 - 医療前兆イベント予測のシステムであって、
1つ又は複数のプロセッサと通信し、記憶された命令を有する非一時的コンピュータ可読記憶媒体
を備え、
前記命令は、前記1つ又は複数のプロセッサにより実行された場合、前記1つ又は複数のプロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
対象者の可能性のある医療イベントに関連付けられるイベント予測用リスクスコアを計算することを含み、
前記イベント予測用リスクスコアは、機械学習分類器に基づいて計算され、前記機械学習分類器は、i)複数の対象者の心臓電気生理的メトリック、及びii)前記複数の対象者の人口統計メトリック及び病歴メトリックのうち少なくとも1つ、のうち少なくとも1つを含む訓練メトリックで訓練される、
システム。 - 前記機械学習分類器は、前記訓練メトリックから独立する検証メトリックに基づいて検証され、前記機械学習分類器の少なくとも1つの閾値は、前記検証に基づいて設定される、請求項155に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、少なくとも1つの閾値に基づき、前記イベント予測用リスクスコアを分類することを含む動作を実行する、請求項156に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つの閾値は、メトリックの実質的に連続的に更新されたレジストリに基づき、実質的に連続的に精密化される、請求項156又は157に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、
時系列にわたり、前記対象者の前記可能性のある医療イベントに関連付けられる複数のイベント予測用リスクスコアを計算することと、
前記時系列にわたり、前記対象者の前記可能性のある医療イベントに関連付けられる少なくとも1つの傾向を決定するべく、前記複数のイベント予測用リスクスコアを分析することと
を含む動作を実行する、請求項155から158の何れか一項に記載のシステム。 - 前記訓練メトリック及び前記検証メトリックのうち少なくとも1つは、心音メトリックを含む、請求項156から158の何れか一項に記載のシステム。
- 前記心音メトリックは、S3及びS4の心音メトリックを含む、請求項160に記載のシステム。
- 前記訓練メトリック及び前記検証メトリックのうち少なくとも1つは、心臓の後続の機械的活動において、心電図(ECG)における第1の予め決められた基準時点から第2の予め決められた基準時点までの間隔を表現する電気機械的活性化時間メトリックを含む、請求項156から158の何れか一項に記載のシステム。
- 前記ECGにおける前記第1の予め決められた基準時点は、P波及びQRS群のオンセットを含み、前記P波及びQRS群の前記オンセットは、a)P波、b)Q波、c)R波、及びd)S波のうち少なくとも1つに関連する複数の時点を含む、請求項162に記載のシステム。
- 前記心臓の前記後続の機械的活動は、左心室壁運動を含む、請求項162又は163に記載のシステム。
- 前記心臓の前記後続の機械的活動における前記第2の予め決められた基準時点は、a)最大左心室壁運動の時点、及びb)前記左心室壁運動の弛緩の状態のうち少なくとも1つを含む、請求項164に記載のシステム。
- 前記心臓の前記後続の機械的活動における前記第2の予め決められた基準時点は、S1心音のピーク強度の時点を含む、請求項162から165の何れか一項に記載のシステム。
- 前記心臓の前記後続の機械的活動における前記第2の予め決められた基準時点は、前記心臓の超音波測定に基づく、請求項162から166の何れか一項に記載のシステム。
- 前記電気機械的活性化時間メトリックは、百分率の電気機械的活性化時間メトリックを含む、請求項162から167の何れか一項に記載のシステム。
- 医療前兆イベント予測の方法であって、
第1の期間中に受信されて対象者の第1のECG信号に少なくとも部分的に基づく前記対象者の第1の生理的情報セットと、第2の期間中に受信された前記対象者の第2の生理的情報セットとを取得する段階と、
i)第1の複数の対象者の心臓電気生理的メトリック、及びii)前記第1の複数の対象者の人口統計メトリック及び病歴メトリックのうち少なくとも1つのうち少なくとも1つを含む訓練メトリックで訓練された1つ又は複数の機械学習分類器モデルに、前記第1の生理的情報セット及び前記第2の生理的情報セットを適用することに基づき、前記対象者の可能性のある心不整脈イベントのリスクの推定に関連付けられる第1のリスクスコア及び第2のリスクスコアを計算する段階であって、前記1つ又は複数の機械学習分類器モデルは、第2の複数の対象者の検証メトリックで検証され、前記1つ又は複数の機械学習分類器モデルの1つ又は複数の閾値は、前記検証に基づいて設定される、段階と、
少なくとも、前記可能性のある心不整脈イベントに関連付けられる前記第1のリスクスコア及び前記第2のリスクスコアを、時間変化系列のリスクスコアとして提供する段階と、
前記1つ又は複数の閾値に基づき、前記対象者の前記可能性のある心不整脈イベントの前記リスクの推定に関連付けられる前記第1のリスクスコア及び前記第2のリスクスコアを分類する段階と
を備える
方法。 - 前記1つ又は複数の閾値は、少なくとも増大リスク閾値と即時リスク閾値とを含み、前記分類する段階は、前記第1のリスクスコア及び前記第2のリスクスコアのそれぞれに対し、
前記増大リスク閾値を超える前記第1のリスクスコア又は前記第2のリスクスコアに基づき、増大リスクとして、前記対象者の前記可能性のある心不整脈イベントの前記リスクを分類する段階と、
前記即時リスク閾値を超える前記第1のリスクスコア又は前記第2のリスクスコアに基づき、即時リスクとして、前記対象者の前記可能性のある心不整脈イベントの前記リスクを分類する段階と
を含む、請求項169に記載の方法。 - 前記分類する段階は、前記時間変化系列のリスクスコアに基づき、前記対象者の前記可能性のある心不整脈イベントの前記リスクの時間変化分類を含む、請求項169又は170に記載の方法。
- 前記分類する段階は、前記対象者の前記可能性のある心不整脈イベントの前記リスクの基本的な前記分類における第1種誤差(偽陽性)を低減するべく、前記1つ又は複数の機械学習分類器モデルの基本的な特異度を調整する段階を含む、請求項169から171の何れか一項に記載の方法。
- 前記検証メトリックは、複数の、前記第2の複数の対象者の心臓電気生理的メトリック、人口統計メトリック、病歴メトリックのうちの1つ又は複数を含む、請求項169から172の何れか一項に記載の方法。
- 前記訓練メトリック及び前記検証メトリックのうち少なくとも1つは、心音メトリックを含む、請求項169から173の何れか一項に記載の方法。
- 前記心音メトリックは、S3及びS4心音メトリックを含む、請求項174に記載の方法。
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