JP2018534962A - マルチカラーパルスオキシメータ - Google Patents

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Abstract

多波長パルスオキシメータを介して血中酸素飽和度を測定するためのシステム及び方法が開示される。このシステムは、ＬＥＤアレイを有する多波長パルスオキシメータと、多波長パルスオキシメータに接続される患者モニタと、患者の状態に関連付けられる少なくとも１つの波長をクエリするための医療データネットワークと、センサデータを処理するためのサブスクリプションベースのアルゴリズムを提供するアルゴリズムネットワークと、パルスオキシメータのスキャンモードを構成し、患者の状態に関連付けられる少なくとも１つの波長をクエリし、プレチスモグラフを表示するための患者モニタ上のユーザインターフェースと、を含む。

Description

パルスオキシメータは、患者の所望の生理学的特性を監視するために分光法を使用する分光測光装置である。パルスオキシメータは、非侵襲的に人の血中酸素飽和度（ＳｐＯ２）を監視する。このように、患者にとって最良の医療を提供するために必要な情報を、医師及び他の医療関係者に提供するために、幅広い種類のパルスオキシメータが開発されてきた。
パルスオキシメータは、血液中で運ばれている酸素の量を測定するために、光の波長を身体の部位を通して光検出器に放射する。現在のパルスオキシメータは、通常、少なくとも２つの波長の光、赤外光及び赤色光を使用する。また、パルスオキシメトリでの使用に対してより有効であることが判明している特定の光の波長はあるが、現在のパルスオキシメータは、限られた数の光の波長のみを放射及び検出するようにデザインされている。したがって、全電磁スペクトルをスキャンすることができるが、患者の現在の状態に関連付けられる最も関連性の高い波長のみを出力するパルスオキシメータが必要とされている。
本発明のいくつかの実施形態は、多波長パルスオキシメータを介して血中酸素飽和度を測定するためのシステム及び方法に関する。このシステムは、ＬＥＤアレイを有する多波長パルスオキシメータと、多波長パルスオキシメータに接続される患者モニタと、患者の状態に関連付けられる少なくとも１つの波長をクエリするための医療データネットワークと、センサデータを処理するためのサブスクリプションベースのアルゴリズムを提供するアルゴリズムネットワークと、パルスオキシメータのスキャンモードを構成し、患者の状態に関連付けられる少なくとも１つの波長をクエリし、プレチスモグラフを表示するための患者モニタ上のユーザインターフェースと、を含む。
本発明の方法は、患者モニタを医療データネットワークに接続するステップと、少なくとも１つの波長に関連付けられる患者の状態について、患者モニタを使用して、少なくとも１つの波長を検索クエリとして医療データネットワークへ入力するステップと、少なくとも１つの波長に対応するクエリ結果を患者モニタのユーザインターフェース上に表示するステップと、患者モニタのユーザインターフェースを介して最初の波長をスキャンすることを要求するステップと、スキャンされる最初の波長を患者モニタ内のセンサコントローラに送信するステップと、コントローラからの制御信号を介して多波長パルスオキシメータ上に最初の波長を出力するステップと、最初の波長に対応するパルスオキシメータデータの第１のセットを取得し、取得されたパルスオキシメータデータの第１のセットをセンサデータベースに保存するステップと、最初の波長を次の波長にインクリメントするステップと、次の波長に対応するパルスオキシメータデータの第２のセットを取得し、取得されたパルスオキシメータデータの第２のセットをセンサデータベースに保存するステップと、取得されたパルスオキシメータデータの第１及び第２のセットに基づいて患者の状態を診断するステップと、を含む。
本発明のさらなる理解を提供するために含まれる添付の図面は、本発明の実施形態を示すために本明細書に組み込まれる。添付の図面は、本明細書の説明に沿って、本発明の原理を説明する役割も果たす。
図１は、本発明の好ましい実施形態による多波長パルスオキシメータを介して血中酸素飽和度を測定するためのシステムのブロック図を示す。 図２は、本発明の好ましい実施形態による患者モニタのブロック図を示す。 図３は、本発明の好ましい実施形態によるフローチャートを示す。 図４Ａ、図４Ｂ、及び図４Ｃは、本発明の好ましい実施形態による多波長パルスオキシメータのスキャンモードを構成する際のフローチャートを示す。 図５Ａ、図５Ｂ、図５Ｃ、及び図５Ｄは、本発明の好ましい実施形態による患者モニタのグラフィカルユーザインターフェースを示す。 図６は、本発明の好ましい実施形態によるルックアップソフトウェアのフローチャートを示す。 図７Ａ及び図７Ｂは、本発明の好ましい実施形態による較正ソフトウェア及びアルゴリズム選択ソフトウェアのフローチャートを示す。
本発明の実施形態は、多波長パルスオキシメータを介して血中酸素飽和度を測定する方法であって、患者モニタを医療データネットワークに接続するステップと、少なくとも１つの波長に関連付けられる患者の状態について、患者モニタを使用して、少なくとも１つの波長を検索クエリとして医療データネットワークへ入力するステップと、少なくとも１つの波長に対応するクエリ結果を患者モニタのユーザインターフェース上に表示するステップと、患者モニタのユーザインターフェースを介して最初の波長をスキャンすることを要求するステップと、スキャンされる最初の波長を患者モニタ内のセンサコントローラへ送信するステップと、コントローラからの制御信号を介して多波長パルスオキシメータ上に最初の波長を出力するステップと、最初の波長に対応するパルスオキシメータデータの第１のセットを取得し、取得されたパルスオキシメータデータの第１のセットをセンサデータベースに保存するステップと、最初の波長を次の波長にインクリメントするステップと、次の波長に対応するパルスオキシメータデータの第２のセットを取得し、取得されたパルスオキシメータデータの第２のセットをセンサデータベースに保存するステップと、取得されたパルスオキシメータデータの第１及び第２のセットに基づいて患者の状態を診断するステップと、を含む方法に関する。
本発明の実施形態はまた、多波長パルスオキシメータを介して血中酸素飽和度を測定するためのシステムであって、ＬＥＤアレイを有する多波長パルスオキシメータと、多波長パルスオキシメータに接続される患者モニタと、患者の状態に関連付けられる少なくとも１つの波長をクエリするための医療データネットワークと、パルスオキシメータのスキャンモードを構成し、患者の状態に関連付けられる少なくとも１つの波長をクエリし、プレチスモグラフを表示するための患者モニタ上のユーザインターフェースと、を含むシステムに関する。
本発明の好ましい実施形態では、図１に示すように、多波長パルスオキシメータを介して血中酸素飽和度を測定するシステムは、全てがクラウド又はインターネット１０８内に存在する、アルゴリズム１〜ｎ１１８及びサブスクリプションデータベース１２０を有するアルゴリズムネットワーク１１６並びに医療データネットワークに接続されるグラフィカルユーザインターフェース１１２を有する患者モニタ１０２と、多波長パルスオキシメータ１００と、を含む。多波長パルスオキシメータ１００は、好ましくは、赤外線から紫外線までの範囲の複数の電磁スペクトル波長を放射する。図１に示すように、グラフィカルユーザインターフェース１１２は、取得されたパルスオキシメータデータのプレチスモグラフ１０４と、対応する波長と、ユーザによって選択されたスキャンモード１０６と、を表示する。グラフィカルユーザインターフェース１１２は、好ましくは、全電磁スペクトル（全電磁スペクトルスキャン）、赤外線（ＩＲ）スペクトルなどの特定の波長範囲、限定された波長のセット又は最も高い信号対雑音比を有する波長をスキャンするようなスキャンモード１０をユーザが選択することを可能にする。グラフィカルユーザインターフェース１１２はまた、好ましくは、医師又は医療専門家であり得るユーザが、ルックアップソフトウェア１１４を使用して患者の状態に関連付けられる選択された波長をクエリすることを可能にする。クエリは、クラウド又はインターネット１０８内に存在する医療データネットワーク１１０に送信される。次いで、クエリの結果は、グラフィカルユーザインターフェース１１２上に表示される。グラフィカルユーザインターフェース１１２はまた、好ましくは、医師又は医療専門家であり得るユーザが、正確性を検査するためにパルスオキシメータのエミッタを較正し、パルスオキシメータ１００によって収集されたパルスオキシメータデータを分析するために、アルゴリズムネットワークからクラウドベースアルゴリズムを選択することを可能にする。
図２は、患者モニタの好ましい実施形態を示す。患者モニタは、ディスプレイ２００、電源モジュール２０２、プロセッサ２０４、通信モジュール２０６、ユーザインターフェース２０８、センサコントローラ２１０、信号プロセッサ２１２、及びメモリ２１４を含む。メモリ２１４は、センサデータベース２１６、波長データベース２１８、サブスクリプションデータベース２３０、及び検査データベース２３２を含む。メモリ２１４はまた、電磁スペクトルをスキャンするために使用されるプログラムを含み、当該プログラムは、較正ソフトウェア２３４、アルゴリズム選択ソフトウェア２３６、近赤外線スキャンソフトウェア２２０、最良波長ソフトウェア２２２、マルチスペクトルソフトウェア２２４、及びルックアップソフトウェア２２６である。センサコントローラ２１０は、信号プロセッサに通信可能に接続された１つ又は複数のセンサ２２８の波長の放射を制御する。信号プロセッサは、複数のセンサ２２８から取得されたデータを処理する。患者モニタ１０２は、好ましくは、メモリ２１４上の波長データベース２１８上に波長又は波長のセットを保存することを可能にする。また、波長又は波長のセットと共にメモも保存されてもよい。患者モニタ１０２はまた、好ましくは、多波長パルスオキシメータ１００及び患者モニタ１０２のソフトウェアアップデートを受信する。ソフトウェアアップデートは、様々なスキャンモード１０６のためのファームウェアアップデート又はアルゴリズムアップデートを含んでもよい。
図３は、本発明の好ましい方法を示す。患者モニタは、医療データネットワークに接続されている（ステップ３００）。この実施形態では、医療専門家が、１つ又は複数の波長に関連付けられる患者の状態について、患者モニタを使用して、検索クエリとして１つ又は複数の波長を医療データネットワークへ入力する（ステップ３０２）。検索クエリの結果は、患者モニタ上に表示される（ステップ３０４）。次いで、医療専門家は、患者モニタのユーザインターフェースを介して１つ又は複数の波長をスキャンすることを要求することができる（ステップ３０６）。次いで、１つ又は複数の波長がセンサコントローラに送信され（ステップ３０８）、次いで、制御信号が、対応する波長を多波長パルスオキシメータ上に出力するために生成される（ステップ３１０）。次いで、パルスオキシメータデータが取得され、センサデータベースに保存される（ステップ３１２）。次の波長が依然として存在する場合（ステップ３１４）、現在の波長がインクリメントされ（ステップ３１６）、インクリメントされた次の波長についても同様にパルスオキシメータデータが取得され、保存される。次の波長がそれ以上存在しない場合には、取得されたパルスオキシメータデータに基づいて患者の状態を診断することができる（ステップ３１８）。
本発明の別の好ましい方法では、１つ又は複数の波長をスキャンする要求は、スキャンモードを含んでもよい。スキャンモードは、全電磁スペクトルスキャン、近赤外線（ＩＲ）スペクトルスキャン、限定された波長のセットのスキャン又は最も高い信号対雑音比を有する波長のスキャンであり得る。
図４Ａは、本発明の好ましいスキャンモードのフローチャートを示す。患者モニタは、最も高い信号対雑音比を有する波長を決定するために電磁スペクトル全体をスキャンする要求を受信する（ステップ４００）。次いで、最初の波長が決定され（ステップ４０２）、センサコントローラに送信される（ステップ４０４）。次いで、所定のサンプル時間に対してパルスオキシメータデータが取得され（ステップ４０６）、次いで、対応する波長と共にデータベースに保存される（ステップ４０８）。次の波長が依然として存在する場合（ステップ４１０）、現在の波長がインクリメントされ（ステップ４１２）、インクリメントされた次の波長に対しても同様にパルスオキシメータデータが取得され、保存される。スペクトル全体がスキャンされた後、各波長に対する信号対雑音比が計算され（ステップ４１４）、図５Ｂに示されるように、最も高い信号対雑音比を有する波長がグラフィカルユーザインターフェース上に表示される（ステップ４１６）。
図４Ｂは、本発明の別の好ましいスキャンモードのフローチャートを示す。患者モニタは、近赤外線スペクトルのスキャン要求を受信する（４１８）。次いで、赤外線スペクトルの最初の波長が決定され（ステップ４２０）、センサコントローラに送信される（ステップ４２２）。次いで、所定のサンプル時間に対してパルスオキシメータデータが取得され（ステップ４２４）、次いで、対応する波長と共にデータベースに保存される（ステップ４２６）。次の波長が依然として赤外線スペクトル内に存在する場合（ステップ４２８）、現在の波長がインクリメントされ（ステップ４３０）、インクリメントされた次の波長に対しても同様にパルスオキシメータデータが取得され、保存される。赤外線スペクトル全体がスキャンされた後、各波長に対する信号対雑音比が計算され（ステップ４３２）、最も高い信号対雑音比を有する波長が決定され（ステップ４３４）、図５Ｂに示されるように、グラフィカルユーザインターフェース上に表示される（ステップ４３６）。さらに、最も高い信号対雑音比を有する波長をデータベースに保存することができる（ステップ４３８）。また、図５Ｄに示されるように、医療専門家は、波長に関するメモを追加してもよい（ステップ４４０）。
図４Ｃは、本発明の別の好ましいスキャンモードのフローチャートを示す。患者モニタは、波長の少なくとも２つのセットをスキャンする要求を受信する（ステップ４４２）。波長の第１のセットが決定され（ステップ４４４）、センサコントローラに送信される（ステップ４４６）。次いで、所定のサンプル時間に対してパルスオキシメータデータが取得され（ステップ４４８）、次いで、対応する波長と共にデータベースに保存される（ステップ４５０）。次いで、波長に対してプレチスモグラフが生成され（ステップ４５２）、図５Ａに示すように、患者モニタ上に表示される（ステップ４５４）。次の波長のセットがある場合、現在のセットは、次の波長のセットにインクリメントされ（ステップ４５６）、パルスオキシメータデータの取得のためにセンサコントローラに送信される。
図５Ａは、患者モニタ内にマルチスペクトルビューを提供するグラフィカルユーザインターフェースの好ましい実施形態を示す。単一のセンサは、複数のスペクトルを同時に監視することはできないが、特定のサンプルレート（すなわち、１０〜２０ミリ秒）に対して選択された波長をスキャンすることができる。例えば、サンプル１は４００ｎｍ、サンプル２は５００ｎｍ、サンプル３は６００ｎｍ、サンプル４は７００ｎｍ、及びサンプル５は再び４００ｎｍ等において測定される。
図５Ｂは、患者モニタのグラフィカルユーザインターフェースの別の好ましい実施形態を示す。グラフィカルユーザインターフェースは、最も高い信号対雑音比を有する波長を決定するために、全スペクトルスキャンの結果を表示する。このインターフェースはまた、ユーザがその波長を使用又は後の使用のために保存することを可能にする。
図５Ｃは、患者モニタのグラフィカルユーザインターフェースのさらに別の好ましい実施形態を示す。グラフィカルユーザインターフェースは、医療データネットワークへのクエリ結果を表示する。例えば、医師は、波長９３８ｎｍに関する関連文献があるかどうかを判断するために、当該波長を含む学術論文を検索した。関連文献は、傷跡及び入れ墨等による変色した皮膚についての波長の使用に関連してもよい。
患者モニタのグラフィカルユーザインターフェースの別の好ましい実施形態が図５Ｄに示される。グラフィカルユーザインターフェースは、将来の監視に使用できる保存された波長を表示する。グラフィカルユーザインターフェースはまた、ユーザが、保存された各波長についてのメモを作成することを可能にする。
図６は、本発明の好ましい実施形態によるルックアップソフトウェアのフローチャートを示す。医療専門家は、ユーザインターフェースを使用して、少なくとも１つの波長を検索クエリとして患者モニタへ入力する（ステップ６０２）。次いで、入力された波長は、医療データネットワーク上で検索される（ステップ６０４）。次いで、検索クエリの結果が、医療データネットワークから取得され（ステップ６０６）、次いで、患者モニタのグラフィカルユーザインターフェース上に表示される（ステップ６０８）。
図７Ａは、較正ソフトウェアの好ましい実施形態のフローチャートを示す。パルスオキシメータに電圧が印加されると（ステップ７００）、ソフトウェアはタイムレコーダを始動する（ステップ７０４）。次に、日付及び時間が検査データベースに記録される（ステップ７０６）。次に、ソフトウェアは、センサによってエラーが検出されるまでセンサエミッタのパルス幅を上げる命令をセンサコントローラ２１０に送信する（ステップ７０８）。次いで、ソフトウェアは、エラーが発生したパルス幅を、検出された上限波長として記録する（ステップ７１０）。次に、ソフトウェアは、パルス幅が上がる代わりに下がることを除いて、当該プロセス（ステップ７１２、７１４、７１６）を繰り返し、結果として得られたパルス幅が、検出された下限波長として記録される（ステップ７１８）。次いで、中間値が計算され（ステップ７２２）、エミッタ／検出器の誤差許容度を決定するために基準と比較される（ステップ７２４、７２６、７２８）。５分後に、プロセスは再開する（ステップ７３０、７０２）。
図７Ｂは、アルゴリズム選択ソフトウェアのフローチャートを示す。パルスオキシメータが患者モニタに接続されると（ステップ７３２）、患者モニタは、有線又は無線接続を介してアルゴリズムネットワークと接続する（ステップ７３４）。患者モニタは、アルゴリズムネットワークに加入者ＩＤを送信し（ステップ７３６）、次いで、患者モニタに接続された別のセンサがあるかどうかを判定し（ステップ７３８）、それらの別のセンサと結び付けられるアルゴリズムを推奨する（ステップ７４２、７４４、７４６）。次いで、ソフトウェアは、アルゴリズムのセンサ及び加入に基づいてユーザが利用可能なアルゴリズムを表示し（ステップ７４０、７４８）、ユーザが、センサデータを処理するために利用する１つのアルゴリズムを選択することを可能にする（ステップ７５０、７５２、７５４、７５６、７５８、７６０、７６２）。このアルゴリズムは、傷跡及び入れ墨等による変色した皮膚についての波長の使用に関連してもよい。
図８は、患者モニタのグラフィカルユーザインターフェース８００の好ましい実施形態を示す。左側には、患者モニタのセンサから収集されたセンサデータ８０２の表示が含まれている。右側には、ユーザが選択することができる、センサデータを分析するために利用可能なアルゴリズム８０４が表示されている。
図９Ａは、サブスクリプションデータベース９００の好ましい実施形態を示す。サブスクリプションデータベース９００は、患者モニタのアルゴリズムネットワークへの加入及びユーザが利用可能なアルゴリズムのデータを含む。
図９Ｂは、検査データベース９１０の好ましい実施形態を示す。検査データベース９１０は、較正ソフトウェアによって生成されたセンサ較正の日付、時間、及び結果に関するデータを含む。
本発明の例示的な実施形態では、医師は、９３８ｎｍの波長が患者の特定の状態を監視するのに有用であるかどうかを知りたい。医師は、医療ネットワーク上で９３８ｎｍの波長をクエリし、クエリ結果が患者モニタ上に表示される。結果を読んだ後に、医師は９３８ｎｍの波長が有用であると結論し、患者モニタを使用して９３８ｎｍ周辺の範囲の選択されたスペクトルをスキャンするための多波長パルスオキシメータを構成する。波長は１つずつ、１０〜２０ミリ秒のサンプル時間にわたってスキャンされ、対応するパルスオキシメータデータがセンサデータベースに保存される。選択されたスペクトルがスキャンされた後、医師は、波長のセットから取得されたパルスオキシメータデータに基づいて診断を行うことができる。
本発明の別の例示的な実施形態では、医師は、患者の状態を監視するのに有用な最も正確な波長を知りたい。医師は、患者モニタを使用して、患者の特定の状態を監視するための最も正確な波長を決定するために、電磁スペクトル全体をスキャンするように要求する。最初の波長は、多波長パルスオキシメータのＬＥＤアレイの放射波長を制御するために、センサコントローラに送信される。次いで、対応するパルスオキシメータデータが取得され、センサデータベースに保存される。次いで、最初の波長は、センサデータベースに保存された各波長に対応するパルスオキシメータデータと共に電磁スペクトルの終点に達するまでインクリメントされる。次いで、各波長について信号対雑音比が計算され、最も高い信号対雑音比、例えば、９９０ｎｍを有するものが表示される。医師はこれにより、９９０ｎｍの波長を、現時点で使用することを選択するか、将来の使用のために波長データベースに保存することができるようになる。さらに、医師は９９０ｎｍの波長に関するメモを追加することもできる。
本発明の別の例示的な実施形態では、医師は、患者モニタに表示される波長が正確であるかどうかを知りたい。医師は、エミッタ較正を選択し、上限及び下限許容度が基準に相当するかどうかを判断するために、較正ソフトウェアが実行される。
本発明の別の例示的な実施形態では、医師は、センサデータを処理するための新しいアルゴリズムを選択したい。アルゴリズム選択ソフトウェアは、サブスクリプションデータベースからのサブスクリプションデータを使用して、患者モニタをアルゴリズムネットワークと同期させるために実行され、医師が、センサデータを処理する複数のアルゴリズムから少なくとも１つのアルゴリズムを選択することを可能にする。
本発明の様々な実施形態によれば、メモリ２１４は、高速ランダムアクセスメモリ又は磁気ディスク記憶装置、光学記憶装置若しくはフラッシュメモリのような不揮発性メモリを含んでもよい。メモリ２１４はまた、本発明に開示されるシステムのプロセス、機能、及びアプリケーションを容易にするためのソフトウェア命令を保存していてもよい。
本発明の様々な実施形態によれば、通信モジュール２０６は、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、赤外線、ＮＦＣ、無線周波数、セルラ通信、可視光通信、Ｌｉ−Ｆｉ、ＷｉＭａｘ、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、光ファイバ、及び別の形態の無線通信装置に使用される任意の送信機又は受信機を含んでもよい。あるいは、通信モジュール２０６は、ＵＳＢケーブル又は通信の別の有線の形態のような物理チャネルであってもよい。
本発明は、上述した本発明のいくつかの例示的な実施形態に限定されることを意図しない。当業者が想像することができる別のバリエーションは、本開示の範囲内であると意図される。

Claims (22)

  1. ユーザが多波長パルスオキシメータを介して血中酸素飽和度を測定するシステムであって、
    パルスオキシメータデータを取得するためのＬＥＤアレイを有する前記多波長パルスオキシメータと、
    前記多波長パルスオキシメータに接続される患者モニタであって、前記多波長パルスオキシメータのスキャンモードを構成し、患者の状態に関連付けられる少なくとも１つの波長をクエリし、プレチスモグラフを表示するためのグラフィカルユーザインターフェースを備える、患者モニタと、
    前記患者の状態に関連付けられる少なくとも１つの波長をクエリするための医療データネットワークであって、クラウド又はインターネット内に存在し、前記患者モニタに接続される医療データネットワークと、
    クラウド又はインターネット内に存在し、前記患者モニタに接続されるアルゴリズムネットワークであって、ｎ個のアルゴリズム及びサブスクリプションデータベースを含む、アルゴリズムネットワークと、を含む、システム。
  2. 前記多波長パルスオキシメータは、赤外線から紫外線までの範囲の複数の電磁スペクトル波長を放射する、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記グラフィカルユーザインターフェースは、取得された前記パルスオキシメータデータのプレチスモグラフ、１つ又は複数の対応する波長及び前記ユーザによって選択されたスキャンモードを表示する、請求項１に記載のシステム。
  4. 前記グラフィカルユーザインターフェースは、全電磁スペクトルスキャン、特定の波長範囲、限定された波長のセット、及び最も高い信号対雑音比を有する波長から選択されるスキャンモードを、ユーザが選択することを可能にする、請求項３に記載のシステム。
  5. 前記グラフィカルユーザインターフェースは、前記ユーザが、ルックアップソフトウェアを使用して、前記患者の状態に関連付けられる選択された波長をクエリすることを可能にする、請求項３に記載のシステム。
  6. 前記グラフィカルユーザインターフェースは、前記ユーザが、前記多波長パルスオキシメータの１つ又は複数のエミッタを較正すること及び前記多波長パルスオキシメータにより収集されたパルスオキシメータデータを分析するために、前記ｎ個のアルゴリズムのうちの少なくとも１つをアルゴリズムネットワークから選択することを可能にする、請求項３に記載のシステム。
  7. 前記患者モニタは、ディスプレイ、電源モジュール、プロセッサ、通信モジュール、ユーザインターフェース、センサコントローラ、信号プロセッサ、及びメモリを含む、請求項３に記載のシステム。
  8. 前記メモリは当該メモリ上に、センサデータベース、波長データベース、サブスクリプションデータベース、検査データベース、及び電磁スペクトルをスキャンするための１つ又は複数のプログラムを保存している、請求項７に記載のシステム。
  9. 前記電磁スペクトルをスキャンするためのプログラムは、較正ソフトウェア、アルゴリズム選択ソフトウェア、近赤外線スキャンソフトウェア、最良波長ソフトウェア、マルチスペクトルソフトウェア、ルックアップソフトウェア又はこれらの組み合わせである、請求項８に記載のシステム。
  10. 前記センサコントローラは、前記信号プロセッサに通信可能に接続された１つ又は複数のセンサの波長の放射を制御する、請求項７に記載のシステム。
  11. 前記信号プロセッサは、前記センサからのセンサデータを取得及び処理する、請求項１０に記載のシステム。
  12. 前記グラフィカルユーザインターフェースは、前記ユーザが、保存された各波長についてのメモを作成することを可能にする、請求項３に記載のシステム。
  13. 前記グラフィカルユーザインターフェースは、前記患者モニタ内にマルチスペクトルビューを提供する、請求項３に記載のシステム。
  14. 前記全電磁スペクトルスキャンが選択され、実行された場合、前記グラフィカルユーザインターフェースは、前記最も高い信号対雑音比を有する波長を決定するために、前記全電磁スペクトルスキャンの結果を表示する、請求項４に記載のシステム。
  15. 前記グラフィカルユーザインターフェースは、前記ユーザが、決定された前記波長を使用すること、又は後の使用のために決定された前記波長を保存することを可能にする、請求項１４に記載のシステム。
  16. 前記グラフィカルユーザインターフェースは、前記医療データネットワークへのクエリ結果を表示する、請求項３に記載のシステム。
  17. 前記グラフィカルユーザインターフェースは、将来の監視のために使用できる保存された波長を表示する、請求項１５に記載のシステム。
  18. 前記グラフィカルユーザインターフェースは、前記ユーザが選択することができる前記センサデータ及び前記ｎ個のアルゴリズムを表示する、請求項１１に記載のシステム。
  19. 前記サブスクリプションデータベースは、前記患者モニタの前記アルゴリズムネットワークへの加入及び前記ユーザが利用可能なアルゴリズムのデータを含む、請求項３に記載のシステム。
  20. 前記検査データベースは、前記較正ソフトウェアによって生成されたセンサ較正の日付、時間、及び結果に関するデータを含む、請求項９に記載のシステム。
  21. 多波長パルスオキシメータを介して血中酸素飽和度を測定する方法であって、
    患者モニタを医療データネットワークに接続するステップと、
    少なくとも１つの波長に関連付けられる患者の状態について、患者モニタを使用して、前記少なくとも１つの波長を検索クエリとして医療データネットワークへ入力するステップと、
    前記患者モニタのユーザインターフェース上に前記少なくとも１つの波長に対応するクエリ結果を表示するステップと、
    前記患者モニタの前記ユーザインターフェースを介して最初の波長をスキャンすることを要求するステップと、
    スキャンされる前記最初の波長を前記患者モニタ内のセンサコントローラに送信するステップと、
    前記センサコントローラからの制御信号を介して前記多波長パルスオキシメータ上に前記最初の波長を出力するステップと、
    前記最初の波長に対応するパルスオキシメータデータの第１のセットを取得し、取得された前記パルスオキシメータデータの第１のセットをセンサデータベースに保存するステップと、
    前記最初の波長を次の波長にインクリメントするステップと、
    前記次の波長に対応するパルスオキシメータデータの第２のセットを取得し、取得された前記パルスオキシメータデータの第２のセットを前記センサデータベースに保存するステップと、
    取得された前記パルスオキシメータデータの第１のセット及び第２のセットに基づいて患者の状態を診断するステップと、を含む、方法。
  22. 多波長パルスオキシメータを介して血中酸素飽和度を測定する方法であって、
    前記多波長パルスオキシメータを使用して、赤外線から紫外線までの範囲の複数の電磁スペクトル波長を放射するステップと、
    放射された前記複数の電磁スペクトル波長を使用して、パルスオキシメータデータを取得するステップと、
    取得された前記パルスオキシメータデータを患者モニタに送信するステップと、
    取得された前記パルスオキシメータデータを処理し、前記患者モニタ内のセンサコントローラを介して最も高い信号対雑音比を有する波長を決定するステップと、
    前記最も高い信号対雑音比を有する波長に対応する処理された前記パルスオキシメータデータからプレチスモグラフを生成するステップと、
    前記患者モニタの前記ユーザインターフェース上に前記プレチスモグラフを表示するステップと、を含む、方法。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7245035B2 (ja) * 2018-03-27 2023-03-23 キヤノン株式会社 生体情報測定装置、生体情報測定システム、生体情報測定方法およびプログラム
WO2020264439A1 (en) * 2019-06-27 2020-12-30 Vital Metrix, Inc. Apparatus, systems, and methods for noninvasive measurement of cardiovascular parameters
EP4119037A4 (en) * 2020-03-09 2023-04-19 Fujitsu Limited TREATMENT SELECTION PROGRAM, TREATMENT SELECTION SYSTEM AND TREATMENT SELECTION METHOD
CN113407522B (zh) * 2021-06-18 2022-02-01 上海市第十人民医院 一种数据处理方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003524948A (ja) * 1999-09-28 2003-08-19 マリンクロッド・インコーポレイテッド センサに関するデータの電子署名を有するセンサ
JP2008505691A (ja) * 2004-07-07 2008-02-28 マシモ・ラボラトリーズ・インコーポレイテッド 多波長生理学的モニタ
US20080082659A1 (en) * 2006-10-02 2008-04-03 Patrick Haslehurst Method and system for analysis of medical data
JP2010522603A (ja) * 2007-03-27 2010-07-08 ネイボン，アリエル 血液パラメータをモニタリングするための装置及び方法
US20100280342A1 (en) * 2009-04-30 2010-11-04 The General Electric Company Multiple wavelength physiological measuring apparatus, sensor and interface unit for determination of blood parameters
JP2011507666A (ja) * 2007-12-26 2011-03-10 ネルコー ピューリタン ベネット エルエルシー 生理学的パラメーターに対する履歴傾向アイコン
JP2011530351A (ja) * 2008-08-07 2011-12-22 ユニバーシティ オブ マサチューセッツ 分光センサ
US20140081100A1 (en) * 2012-09-20 2014-03-20 Masimo Corporation Physiological monitor with mobile computing device connectivity

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10092226B2 (en) * 2011-12-23 2018-10-09 General Electric Company Method, arrangement, sensor, and computer program product for non-invasively measuring hemoglobin concentrations in blood
CN202489956U (zh) * 2012-03-29 2012-10-17 上海海事大学 一种血氧监测服务系统
US9498157B2 (en) * 2012-05-03 2016-11-22 Vioptix, Inc. Robust calibration and self-correction for tissue oximetry probe
KR20150067047A (ko) * 2013-12-09 2015-06-17 삼성전자주식회사 모듈러 센서 플랫폼

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003524948A (ja) * 1999-09-28 2003-08-19 マリンクロッド・インコーポレイテッド センサに関するデータの電子署名を有するセンサ
JP2008505691A (ja) * 2004-07-07 2008-02-28 マシモ・ラボラトリーズ・インコーポレイテッド 多波長生理学的モニタ
US20080082659A1 (en) * 2006-10-02 2008-04-03 Patrick Haslehurst Method and system for analysis of medical data
JP2010522603A (ja) * 2007-03-27 2010-07-08 ネイボン，アリエル 血液パラメータをモニタリングするための装置及び方法
JP2011507666A (ja) * 2007-12-26 2011-03-10 ネルコー ピューリタン ベネット エルエルシー 生理学的パラメーターに対する履歴傾向アイコン
JP2011530351A (ja) * 2008-08-07 2011-12-22 ユニバーシティ オブ マサチューセッツ 分光センサ
US20100280342A1 (en) * 2009-04-30 2010-11-04 The General Electric Company Multiple wavelength physiological measuring apparatus, sensor and interface unit for determination of blood parameters
US20140081100A1 (en) * 2012-09-20 2014-03-20 Masimo Corporation Physiological monitor with mobile computing device connectivity

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