JP2018531055A5 - - Google Patents

Description

いくつかのバージョンにおいて、本方法は、トレンド監視を適用してユーザのトリガパターンをプロセッサにおいて決定することを含み得る。トリガパターンは、慢性疾患の悪化の可能性のある事象を示す。トレンド監視は、ユーザ以外の人々から導出されたデータを評価することを含み得る。トレンド監視は、ユーザからの手動入力されたフィードバックに基づいてユーザ特有のトリガを決定することを含み得る。分析することは、複数の生理学的パラメータおよび環境パラメータへ教師付き分類システムを適用し得る。分析することは、複数の生理学的パラメータおよび環境パラメータに対し、ランダムフォレストを用いた平均デシジョンツリーを適用し得る。本方法は、第１の生理学的パラメータの基準閾値をプロセッサにおいて追跡することを含み得る。複数の生理学的パラメータおよび環境パラメータを分析することは、ユーザ特有のデータおよび母集団ベースの人口統計学データの一方または両方からの適応型の確率的重み付けに基づいて規則閾値を変化させることを含み得る。任意選択的に、１つ以上の生理学的パラメータまたはさらなる生理学的パラメータのうち少なくとも１つは、呼吸速度、心拍数、血圧、咳シグネチャ、喘鳴、いびき、睡眠障害呼吸、チェーンストークス呼吸、睡眠状態、および皮膚電位応答のうち１つであり得る。分析することは、吸気時間、呼気時間、吸気対呼気の時間比および呼吸波形形状のうち任意の１つ以上を処理することをさらに含み得る。

本システムは、複数の生成された信号のうち少なくとも１つを生成するモニタを含み得る。本デバイスは、分析のために、第２のモニタと通信するようにさらに構成され得かつ／またはユーザのさらなる生理学的パラメータと関連付けられたさらなる生成された生理学的信号を受信するように構成され得る。第２のモニタは据置モニタであり得、さらなる生理学的信号は、第２のモニタによって生成され得る。第１のおよび第２のモニタのうち少なくとも１つまたは双方は、心弾動図センサー、心拍数モニタ、フォトプレチスモグラフィセンサー、呼吸モニタ、音響モニタ（例えば、音センサー）、非接触モーションセンサー、無線周波数の送信および受信によって動きを検出するように構成されたモニタ、活動センサー、肺活量計、ガスセンサー、電気皮膚反応センサーおよび温度センサーのうち１つを含み得る。複数の生理学的パラメータの少なくとも１つのパラメータと関連付けられた生理学的信号は、非接触動き感知装置によって生成され得る。いくつかのバージョンにおいて、１つ以上のプロセッサは、複数の生理学的パラメータのうち１つからユーザの動きを決定するように構成され得、動きは、呼吸に起因するユーザの胸部の動き、揺れる動き、揺れる動きの取り消し、寝返り、およびベッドからの落下のうち１つであり得る。複数の生理学的パラメータは、異なる位置に配置されたセンサーからの検出された生理学的パラメータを含み得る。デバイスの１つ以上のプロセッサは、ユーザの位置に基づいて異なる位置にあるセンサーのうち少なくとも１つを選択するように構成され得、これらの異なる位置から、生成された生理学的パラメータが受信される。異なる位置にあるセンサーは、寝室センサーおよび非寝室センサーを含み得る。デバイスは、携帯可能であり得、自動応答によってトリガされる携帯可能アラームと一体化され得る。これら１つ以上のプロセッサは、ユーザの慢性疾患の悪化の可能性のある事象を示すトリガパターンを決定するためのトレンド監視を適用するように、さらに構成され得る。トレンド監視は、ユーザ以外の人々から導出されたデータを評価することを含み得る。トレンド監視は、ユーザからの手動入力されたフィードバックに基づいてユーザ特有のトリガを決定することを含み得る。１つ以上のプロセッサは、複数の生理学的パラメータおよび１つ以上の環境パラメータを教師付き分類システムによって分析するように、構成され得る。１つ以上のプロセッサは、ランダムフォレストを用いた平均デシジョンツリーの適用により、複数の生理学的パラメータおよび１つ以上の環境パラメータを分析するように構成され得る。

大量のトレーニングデータセット（ラベル付きデータ）が利用可能である場合、教師付き分類システムが用いられ得、これにより、このトレーニングデータセットがモデルパラメータ生成のためにシステムへ提供される。トレーニングデータが存在するがデータセットがそれほど大きくない場合、半教師付きまたは教師なしの学習特徴階層（例えば、ニューラルネットワークを用いた「ディープラーニング」）アプローチを技術（例えば、スパースコーディング（例えば、画像処理フィールドから導出されたＬＣＣ局所的座標コーディング））が用いられ得る。このようなアプローチを用いると、データ中に特定のパターンが現れる場合において、有用であり得る。他のシステム（例えば、ランダムフォレストを用いた平均デシジョンツリー（トレーニング時の「アウトオブバッグ」（ＯＯＢ）性能推定のためのデータサブセットを用いたもの））が、分類のために用いられ得る。ランダムフォレストは、最近隣の予測因子の一形態であり、バランスが悪いデータおよび不明データに対処することができるものの、トレーニングデータの範囲を超えて予測を行うことはできず、また極めてノイズの多いデータの場合はオーバーフィットの可能性もあるため、後退の際には一定の注意が必要である（すなわち、多様な代表的なトレーニングセットの選択およびデータ破損の管理）。

よって、本技術の意図および範囲から逸脱することなく、例示的な実施形態において、において多数の変更例が可能であり、また、他の配置が考案され得ることが理解されるべきである。
なお、特願２０１８−５１０７６８について平成３０年４月２６日提出の手続補正書に記載の特許請求の範囲は以下の通りである。
［請求項１］
ユーザの慢性疾患を管理するための管理システムであって、
少なくとも、前記慢性疾患を管理するように構成されたデバイスを有し、前記デバイスはプロセッサを有し、前記デバイスは第１のモニタと通信するように構成され、前記第１のモニタは、前記ユーザにより装着可能であり、かつ前記ユーザの第１の生理学的パラメータと関連付けられた第１の信号を生成するように構成され、
前記デバイスの１つ以上のプロセッサは、
（１）複数の生理学的パラメータと関連付けられた複数の生成された信号であって、前記第１の信号を含む複数の生成された信号と、（２）１つ以上の環境パラメータとにアクセスし、
前記アクセスされた複数の生成された信号に基づいて、前記第１の生理学的パラメータを含む前記複数の生理学的パラメータを導出し、
前記導出された複数の生理学的パラメータと前記１つ以上の環境パラメータとを分析し、前記分析されたパラメータのうちの１つ以上のパラメータと関連付けられたトリガパターンを検出し、前記トリガパターンは、前記慢性疾患の悪化の可能性のある事象を示すものであり、
前記トリガパターンの検出に基づいて自動応答の活性化を制御する、
管理システム。
［請求項２］
前記システムは、前記複数の生成された信号のうち少なくとも１つを生成するモニタをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
［請求項３］
前記デバイスは、第２のモニタから前記ユーザのさらなる生理学的パラメータと関連付けられたさらなる生成された生理学的信号を前記分析のために受信するようにさらに構成され、前記第２のモニタは据置モニタである、請求項１又は２に記載のシステム。
［請求項４］
前記第１のモニタおよび前記第２のモニタのうち少なくとも１つは、心弾動図センサー、心拍数モニタ、フォトプレチスモグラフィセンサー、呼吸モニタ、音響モニタ（例えば、音センサー）、非接触モーションセンサー、無線周波数の送信および受信によって動きを検出するように構成されたモニタ、電気皮膚反応センサー、活動センサー、肺活量計、ガスセンサーおよび温度センサーのうち１つを含む、請求項３に記載のシステム。
［請求項５］
前記複数の生理学的パラメータのうち少なくとも１つのパラメータと関連付けられた前記第１の信号は、非接触動き感知装置によって生成される、請求項１〜４のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項６］
前記１つ以上のプロセッサは、前記複数の生理学的パラメータのうち１つから前記ユーザの動きを決定するように構成され、前記動きは、呼吸に起因する前記ユーザの胸部の動き、揺れる動き、揺れる動きの取り消し、寝返り、およびベッドからの落下のうち１つである、請求項１〜５のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項７］
前記複数の生理学的パラメータは、異なる位置に配置されたセンサーからの検出された生理学的パラメータを含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項８］
前記前記デバイスの１つ以上のプロセッサは、異なる位置にある前記センサーのうち少なくとも１つを前記ユーザの位置に基づいて選択するように構成され、前記異なる位置から、生成された生理学的パラメータが受信される、請求項７に記載のシステム。
［請求項９］
前記異なる位置にあるセンサーは、寝室にある第１のセンサーと寝室ではない場所にある第２のセンサーとを含む、請求項７又は８に記載のシステム。
［請求項１０］
前記デバイスは、携帯可能であり、前記自動応答によってトリガされる携帯可能アラームと一体化される、請求項１〜９のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項１１］
前記１つ以上のプロセッサは、トレンド監視を適用して、前記ユーザの前記慢性疾患の悪化の可能性のある事象を示す前記トリガパターンを決定するように、さらに構成される、請求項１〜１０のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項１２］
前記トレンド監視は、前記ユーザ以外の人々から導出されたデータを評価することを含む、請求項１１に記載のシステム。
［請求項１３］
前記トレンド監視は、前記ユーザからの手動入力されたフィードバックに基づいてユーザ特有のトリガを決定することを含む、請求項１１又は１２に記載のシステム。
［請求項１４］
前記１つ以上のプロセッサは、前記複数の生理学的パラメータおよび前記１つ以上の環境パラメータを教師付き分類システムにより分析するように構成される、請求項１〜１３のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項１５］
前記１つ以上のプロセッサは、ランダムフォレストを用いた平均デシジョンツリーを適用することにより、前記複数の生理学的パラメータおよび前記１つ以上の環境パラメータを分析するように構成される、請求項１〜１３のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項１６］
前記デバイスは、前記複数の前記生理学的パラメータのうち少なくとも１つの基準閾値を追跡するようにさらに構成される、請求項１〜１５のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項１７］
前記複数の生理学的パラメータおよび前記１つ以上の環境パラメータを分析するための前記１つ以上のプロセッサのプロセッサ命令は、ユーザ特有のデータおよび母集団ベースの人口統計学データの一方または両方からの適応型の確率的重み付けに基づいて変更される規則閾値を含む、請求項１〜１６のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項１８］
導出された生理学的パラメータは、呼吸速度、心拍数、血圧、咳シグネチャ、喘鳴、いびき、睡眠障害呼吸、チェーンストークス呼吸、睡眠状態、および皮膚電位応答のうち１つである、請求項１〜１７のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項１９］
前記１つ以上のプロセッサは、吸気時間、呼気時間、吸気対呼気の時間比、および呼吸波形形状のうち任意の１つ以上を処理して前記トリガパターンを検出するように構成される、請求項１〜１８のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項２０］
前記１つ以上のプロセッサは、トレンド除去変動解析法（ＤＦＡ）を適用して日、週、月または年のオーダーの一定期間にわたる前記パラメータの変化を検出することにより、導出された生理学的パラメータを評価するように構成される、請求項１８又は１９に記載のシステム。
［請求項２１］
前記導出された生理学的パラメータは呼吸速度であり、前記適用することは、呼吸速度変動（ＲＲＶ）の処理を含む、請求項２０に記載のシステム。
［請求項２２］
前記導出された生理学的パラメータは心拍数であり、前記適用することは、心拍数変動（ＨＲＶ）の処理を含む、請求項２０に記載のシステム。
［請求項２３］
前記１つ以上のプロセッサは、ＨＲＶデータおよびＧＳＲデータ双方を処理して、交感神経および副交感神経間の活性化のバランスの推定を生成するように構成され、前記バランスは、前記慢性疾患の安定または進行を示す、請求項２２に記載のシステム。
［請求項２４］
導出された生理学的パラメータは咳シグネチャであり、前記１つ以上のプロセッサは、以下のうち少なくとも１つに基づいて前記咳シグネチャを分類するように構成される：前記咳が痙攣と共に発生しているか、前記咳が乾性または湿性であるか、および前記咳が長引いているか、請求項１８〜２０のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項２５］
前記１つ以上のプロセッサは、喘息、胃食道逆流性疾患、上気道咳症候群のうち１つを前記咳シグネチャの分類に基づいて特定するように構成される、請求項２４に記載のシステム。
［請求項２６］
前記１つ以上のプロセッサは、前記咳シグネチャと関連付けられたデータと、呼吸信号、心拍数データ、血圧データおよびモーションセンサーデータのうち少なくとも１つとの組み合わせに基づいて前記ユーザの呼吸パターンを追跡するように構成される、請求項２４又は２５に記載のシステム。
［請求項２７］
前記１つ以上のプロセッサは、検出された咳嗽に基づいて睡眠スコアを決定すること、および前記ユーザの前記慢性疾患を悪化させる運動に起因する事象の危険性の変化を推定することを行うように構成される、請求項２４〜２６のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項２８］
前記デバイスは、前記生理学的パラメータのうち少なくともいくつかを日中および夜間に追跡するように構成される、請求項１〜２７のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項２９］
睡眠時に前記ユーザによって生成された音響音を感知することにより、追跡された生理学的パラメータが追跡される、請求項２８に記載のシステム。
［請求項３０］
追跡された生理学的パラメータは、検出された睡眠段階時における発生に関連して決定され、前記検出された睡眠段階は、浅い睡眠、深い睡眠およびＲＥＭ睡眠のうちいずれか１つを含む、請求項２９に記載のシステム。
［請求項３１］
前記複数の生理学的パラメータおよび環境パラメータは、気候データおよび地理データのうち少なくとも１つに基づいた環境パラメータを含む、請求項１〜３０のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項３２］
前記デバイスは、前記ユーザおよび他のユーザの一方または両方の医療記録を保存する医療情報システムとインターフェースをとるように構成され、前記複数の生理学的パラメータおよび環境パラメータの分析は、前記ユーザおよび前記他のユーザの一方または両方の前記医療記録からアクセスされたデータに基づいたパラメータ分析を含む、請求項１〜３１のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項３３］
前記１つ以上のプロセッサは、受信されたかまたはアクセスされた地理データを分析して、前記慢性疾患の悪化について危険性または危険性の変化があるかを決定するように構成される、請求項１〜３２のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項３４］
前記トリガパターンの検出に基づいた前記自動応答は、前記ユーザの前記慢性疾患を治療するように適合された治療デバイスの利用による治療の適用のための通信を含む、請求項１〜３３のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項３５］
前記トリガパターンの検出に基づいた前記自動応答は、ユーザに所定の活動を控えるよう伝えるための警告の通信を含む、請求項１〜３４のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項３６］
前記トリガパターンの検出に基づいた前記自動応答は、ユーザに所定の活動を行う前に前記慢性疾患の治療を行うよう指示するための通信を含む、請求項１〜３５のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項３７］
前記デバイスは、スマートフォンまたはスマートウォッチを含む、請求項１〜３６のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項３８］
スマートケースまたはカバーをさらに含み、前記デバイスは、前記デバイスまたは前記モニタの１つを収容するかまたは少なくとも部分的に被覆するかあるいは前記デバイスまたは前記モニタの１つへ結合するスマートケースまたはカバーを検出するように構成される、請求項１〜３７のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項３９］
前記デバイスは、前記スマートケースが前記デバイスの事前規定された範囲内に無いときにアラートを生成するように構成される、請求項３８に記載のシステム。
［請求項４０］
前記前記デバイスの１つ以上のプロセッサは、治療、薬物服用量、治療の変更または薬物服用量の変更を前記トリガパターンに基づいて決定するように構成される、請求項１〜３９のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項４１］
前記自動応答は、前記決定された治療または薬物服用量を管理するための通信を含む、請求項４０に記載のシステム。
［請求項４２］
前記慢性疾患は慢性呼吸器疾患である、請求項１〜４１のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項４３］
前記管理される慢性疾患は喘息であり、決定された治療または薬物服用量は、吸入器からの吸入回数と、計量された吸入器上の量とのうち１つである、請求項４２に記載のシステム。
［請求項４４］
前記慢性疾患はＣＯＰＤであり、決定された治療または薬物服用量は、吸入器、ネブライザーおよび酸素補充タンクのうち１つからの治療である、請求項４２に記載のシステム。
［請求項４５］
前記慢性疾患の悪化の可能性のある事象を示す前記トリガパターンは、喘息疾患を示し、呼吸特徴および心拍数特徴のうちいずれか１つまたは組み合わせに基づき、前記呼吸特徴は、呼吸速度、吸気時間および呼気時間ならびにその比、局所的振幅検出によって評価された呼吸振幅、呼吸速度に関連する個人化された測定基準との比較のうち１つ以上を含み、前記心拍数特徴は、心拍数変動および心拍数に関連する個人化された測定基準との比較のうち１つ以上を含む、請求項４１〜４３のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項４６］
前記慢性疾患は慢性心臓疾患である、請求項１〜４０のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項４７］
前記慢性疾患の悪化の可能性のある事象を示す前記トリガパターンは、鬱血性心不全疾患を示す、請求項４６に記載のシステム。
［請求項４８］
前記デバイスは、前記複数の生理学的パラメータおよび環境パラメータのパラメータを受信するための入力インターフェースを含み、前記受信されたパラメータは、運動データ、呼吸データ、心臓データ、皮膚温度データ、皮膚色データ、睡眠質データおよび血圧データ、局所的空中浮遊刺激物データ、局所的季節因子データ、局地的天候データ、および室内環境データのうち任意の１つ以上を含む、請求項１〜４７のいずれか一項に記載のシステム。
［請求項４９］
呼吸圧治療デバイスおよび患者インターフェースをさらに含み、前記呼吸圧治療デバイスは、前記慢性疾患の呼吸治療を前記患者インターフェースを介して提供するように構成される、請求項１〜４８のいずれか一項に記載のシステム。

Claims (39)

1. ユーザの慢性疾患を管理するための管理システムであって、
   少なくとも、前記慢性疾患を管理するように構成されたデバイスを有し、前記デバイスはプロセッサを有し、前記デバイスは第１のモニタと通信するように構成され、前記第１のモニタは、前記ユーザにとって携帯可能であり、かつ前記ユーザの第１の生理学的パラメータと関連付けられた第１の信号を生成するように構成され、
   前記デバイスの１つ以上のプロセッサは、
   （１）複数の生理学的パラメータと関連付けられた複数の生成された信号であって、前記第１の信号を含む複数の生成された信号と、（２）局所的空中浮遊刺激物データ及び局所的季節因子データのいずれか又は両方を含む１つ以上の環境パラメータとにアクセスし、
   前記アクセスされた複数の生成された信号に基づいて、前記第１の生理学的パラメータを含む前記複数の生理学的パラメータを導出し、
   前記導出された複数の生理学的パラメータと前記１つ以上の環境パラメータとを分析し、前記分析されたパラメータのうちの１つ以上のパラメータと関連付けられたトリガパターンを検出し、前記トリガパターンは、前記慢性疾患の悪化の可能性のある事象を示すものであり、
   前記トリガパターンの検出に基づいて自動応答の活性化を制御し、前記自動応答は、所定の活動の評価に基づき前記所定の活動の実施を控えるようユーザに警告するための通信である、
   管理システム。
2. 前記システムは、前記複数の生成された信号のうち少なくとも１つを生成するモニタをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記デバイスは、第２のモニタから前記ユーザのさらなる生理学的パラメータと関連付けられたさらなる生成された生理学的信号を前記分析のために受信するようにさらに構成され、前記第２のモニタは据置モニタである、請求項１又は２に記載のシステム。
4. 前記第１のモニタおよび前記第２のモニタのうち少なくとも１つは、心弾動図センサー、心拍数モニタ、フォトプレチスモグラフィセンサー、呼吸モニタ、音響モニタ（例えば、音センサー）、非接触モーションセンサー、無線周波数の送信および受信によって動きを検出するように構成されたモニタ、電気皮膚反応センサー、活動センサー、肺活量計、ガスセンサーおよび温度センサーのうち１つを含む、請求項３に記載のシステム。
5. 前記複数の生理学的パラメータのうち少なくとも１つのパラメータと関連付けられた前記第１の信号は、非接触動き感知装置によって生成される、請求項１〜４のいずれか一項に記載のシステム。
6. 前記１つ以上のプロセッサは、前記複数の生理学的パラメータのうち１つから前記ユーザの動きを決定するように構成され、前記動きは、呼吸に起因する前記ユーザの胸部の動き、揺れる動き、揺れる動きの取り消し、寝返り、およびベッドからの落下のうち１つである、請求項１〜５のいずれか一項に記載のシステム。
7. 前記デバイスは、携帯可能であり、前記自動応答によってトリガされる携帯可能アラームと一体化される、請求項１〜６のいずれか一項に記載のシステム。
8. 前記１つ以上のプロセッサは、トレンド監視を適用して、前記ユーザの前記慢性疾患の悪化の可能性のある事象を示す前記トリガパターンを決定するように、さらに構成される、請求項１〜７のいずれか一項に記載のシステム。
9. 前記トレンド監視は、前記ユーザ以外の人々から導出されたデータを評価することを含む、請求項８に記載のシステム。
10. 前記トレンド監視は、前記ユーザからの手動入力されたフィードバックに基づいてユーザ特有のトリガを決定することを含む、請求項８又は９に記載のシステム。
11. 前記１つ以上のプロセッサは、前記複数の生理学的パラメータおよび前記１つ以上の環境パラメータを、教師付き分類システムにより、又はランダムフォレストを用いた平均デシジョンツリーの適用により、分析するように構成される、請求項１〜１０のいずれか一項に記載のシステム。
12. 前記デバイスは、前記複数の前記生理学的パラメータのうち少なくとも１つの基準閾値を追跡するようにさらに構成される、請求項１〜１１のいずれか一項に記載のシステム。
13. 前記複数の生理学的パラメータおよび前記１つ以上の環境パラメータを分析するための前記１つ以上のプロセッサのプロセッサ命令は、ユーザ特有のデータおよび母集団ベースの人口統計学データの一方または両方からの適応型の確率的重み付けに基づいて変更される規則閾値を含む、請求項１〜１２のいずれか一項に記載のシステム。
14. 導出された生理学的パラメータは、呼吸速度、心拍数、血圧、咳シグネチャ、喘鳴、いびき、睡眠障害呼吸、チェーンストークス呼吸、睡眠状態、および皮膚電位応答のうち１つである、請求項１〜１３のいずれか一項に記載のシステム。
15. 前記１つ以上のプロセッサは、吸気時間、呼気時間、吸気対呼気の時間比、および呼吸波形形状のうち任意の１つ以上を処理して前記トリガパターンを検出するように構成される、請求項１〜１４のいずれか一項に記載のシステム。
16. 前記１つ以上のプロセッサは、トレンド除去変動解析法（ＤＦＡ）を適用して日、週、月または年のオーダーの一定期間にわたる前記パラメータの変化を検出することにより、導出された生理学的パラメータを評価するように構成される、請求項１４又は１５に記載のシステム。
17. 前記１つ以上のプロセッサは、心拍数変動（ＨＲＶ）データおよび電気皮膚反応（ＧＳＲ）データ双方を処理して、交感神経および副交感神経間の活性化のバランスの推定を生成するように構成され、前記バランスは、前記慢性疾患の安定または進行を示す、請求項１６に記載のシステム。
18. 導出された生理学的パラメータは咳シグネチャであり、前記１つ以上のプロセッサは、以下のうち少なくとも１つに基づいて前記咳シグネチャを分類するように構成される：前記咳が痙攣と共に発生しているか、前記咳が乾性または湿性であるか、および前記咳が長引いているか、請求項１４〜１６のいずれか一項に記載のシステム。
19. 前記１つ以上のプロセッサは、喘息、胃食道逆流性疾患、上気道咳症候群のうち１つを前記咳シグネチャの分類に基づいて特定するように構成される、請求項１８に記載のシステム。
20. 前記１つ以上のプロセッサは、前記咳シグネチャと関連付けられたデータと、呼吸信号、心拍数データ、血圧データおよびモーションセンサーデータのうち少なくとも１つとの組み合わせに基づいて前記ユーザの呼吸パターンを追跡するように構成される、請求項１８又は１９に記載のシステム。
21. 前記１つ以上のプロセッサは、検出された咳嗽に基づいて睡眠スコアを決定すること、および前記ユーザの前記慢性疾患を悪化させる運動に起因する事象の危険性の変化を推定することを行うように構成される、請求項１８〜２０のいずれか一項に記載のシステム。
22. 追跡された生理学的パラメータは、検出された睡眠段階時における発生に関連して決定され、前記検出された睡眠段階は、浅い睡眠、深い睡眠およびＲＥＭ睡眠のうちいずれか１つを含む、請求項１〜２１のいずれか一項に記載のシステム。
23. 前記複数の生理学的パラメータおよび環境パラメータは、気候データおよび地理データのうち少なくとも１つに基づいた環境パラメータを含む、請求項１〜２２のいずれか一項に記載のシステム。
24. 前記デバイスは、前記ユーザおよび他のユーザの一方または両方の医療記録を保存する医療情報システムとインターフェースをとるように構成され、前記複数の生理学的パラメータおよび環境パラメータの分析は、前記ユーザおよび前記他のユーザの一方または両方の前記医療記録からアクセスされたデータに基づいたパラメータ分析を含む、請求項１〜２３のいずれか一項に記載のシステム。
25. 前記１つ以上のプロセッサは、受信されたかまたはアクセスされた地理データを分析して、前記慢性疾患の悪化について危険性または危険性の変化があるかを決定するように構成される、請求項１〜２４のいずれか一項に記載のシステム。
26. 前記トリガパターンの検出に基づいた前記自動応答は、前記ユーザの前記慢性疾患を治療するように適合された治療デバイスの利用による治療の適用のための通信を含む、請求項１〜２５のいずれか一項に記載のシステム。
27. 前記デバイスは、スマートフォンまたはスマートウォッチを含む、請求項１〜２６のいずれか一項に記載のシステム。
28. スマートケースまたはカバーをさらに含み、前記デバイスは、前記デバイスまたは前記モニタの１つを収容するかまたは少なくとも部分的に被覆するかあるいは前記デバイスまたは前記モニタの１つへ結合するスマートケースまたはカバーを検出するように構成される、請求項１〜２７のいずれか一項に記載のシステム。
29. 前記デバイスは、前記スマートケースが前記デバイスの事前規定された範囲内に無いときにアラートを生成するように構成される、請求項２８に記載のシステム。
30. 前記デバイスの１つ以上のプロセッサは、治療、薬物服用量、治療の変更または薬物服用量の変更を前記トリガパターンに基づいて決定するように構成される、請求項１〜２９のいずれか一項に記載のシステム。
31. 前記慢性疾患は慢性呼吸器疾患である、請求項１〜３０のいずれか一項に記載のシステム。
32. 前記管理される慢性疾患は喘息であり、決定された治療または薬物服用量は、吸入器からの吸入回数と、計量された吸入器上の量とのうち１つである、請求項３１に記載のシステム。
33. 前記慢性疾患は慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）であり、決定された治療または薬物服用量は、吸入器、ネブライザーおよび酸素補充タンクのうち１つからの治療である、請求項３１に記載のシステム。
34. 前記慢性疾患の悪化の可能性のある事象を示す前記トリガパターンは、喘息疾患を示し、呼吸特徴および心拍数特徴のうちいずれか１つまたは組み合わせに基づき、前記呼吸特徴は、呼吸速度、吸気時間および呼気時間ならびにその比、局所的振幅検出によって評価された呼吸振幅、呼吸速度に関連する個人化された測定基準との比較のうち１つ以上を含み、前記心拍数特徴は、心拍数変動および心拍数に関連する個人化された測定基準との比較のうち１つ以上を含む、請求項３１又は３２に記載のシステム。
35. 前記慢性疾患は慢性心臓疾患である、請求項１〜３０のいずれか一項に記載のシステム。
36. 前記慢性疾患の悪化の可能性のある事象を示す前記トリガパターンは、鬱血性心不全疾患を示す、請求項３５に記載のシステム。
37. 前記デバイスは、前記複数の生理学的パラメータおよび環境パラメータのパラメータを受信するための入力インターフェースを含み、前記受信されたパラメータは、運動データ、呼吸データ、心臓データ、皮膚温度データ、皮膚色データ、睡眠質データおよび血圧データ、局地的天候データ、および室内環境データのうち任意の１つ以上を含む、請求項１〜３６のいずれか一項に記載のシステム。
38. 呼吸圧治療デバイスおよび患者インターフェースをさらに含み、前記呼吸圧治療デバイスは、前記慢性疾患の呼吸治療を前記患者インターフェースを介して提供するように構成される、請求項１〜３７のいずれか一項に記載のシステム。
39. 前記トリガパターンの検出に基づいた前記自動応答は、ユーザに対し所定の活動を行う前に前記慢性疾患の治療を行うよう指示するための通信を含む、請求項１〜２５のいずれか一項に記載のシステム。