JP2023544119A - 併存疾患を監視するシステム及び方法 - Google Patents

併存疾患を監視するシステム及び方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2023544119A
JP2023544119A JP2023518179A JP2023518179A JP2023544119A JP 2023544119 A JP2023544119 A JP 2023544119A JP 2023518179 A JP2023518179 A JP 2023518179A JP 2023518179 A JP2023518179 A JP 2023518179A JP 2023544119 A JP2023544119 A JP 2023544119A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
user
metric
sleep
value
respiratory
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2023518179A
Other languages
English (en)
Inventor
ホリー、リアム
フェルナンド、ヴァルーニ ラクシャナ ヴィタネージュ
セリナ、ルカ
チャー、エーサン
Original Assignee
レズメド センサー テクノロジーズ リミテッド
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by レズメド センサー テクノロジーズ リミテッド filed Critical レズメド センサー テクノロジーズ リミテッド
Publication of JP2023544119A publication Critical patent/JP2023544119A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4806—Sleep evaluation
    • A61B5/4818—Sleep apnoea
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4806—Sleep evaluation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0077—Devices for viewing the surface of the body, e.g. camera, magnifying lens
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/01—Measuring temperature of body parts ; Diagnostic temperature sensing, e.g. for malignant or inflamed tissue
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021—Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02405—Determining heart rate variability
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/053—Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
    • A61B5/0531—Measuring skin impedance
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/0816—Measuring devices for examining respiratory frequency
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/087—Measuring breath flow
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/091—Measuring volume of inspired or expired gases, e.g. to determine lung capacity
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1079—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof using optical or photographic means
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118—Determining activity level
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/361—Detecting fibrillation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/363—Detecting tachycardia or bradycardia
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6891—Furniture
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6892—Mats
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/021—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes operated by electrical means
    • A61M16/022—Control means therefor
    • A61M16/024—Control means therefor including calculation means, e.g. using a processor
    • A61M16/026—Control means therefor including calculation means, e.g. using a processor specially adapted for predicting, e.g. for determining an information representative of a flow limitation during a ventilation cycle by using a root square technique or a regression analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/06—Respiratory or anaesthetic masks
    • A61M16/0683—Holding devices therefor
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/40—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00—Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/0057—Pumps therefor
    • A61M16/0066—Blowers or centrifugal pumps
    • A61M16/0069—Blowers or centrifugal pumps the speed thereof being controlled by respiratory parameters, e.g. by inhalation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M21/00—Other devices or methods to cause a change in the state of consciousness; Devices for producing or ending sleep by mechanical, optical, or acoustical means, e.g. for hypnosis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2230/00—Measuring parameters of the user
    • A61M2230/04—Heartbeat characteristics, e.g. ECG, blood pressure modulation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2230/00—Measuring parameters of the user
    • A61M2230/04—Heartbeat characteristics, e.g. ECG, blood pressure modulation
    • A61M2230/06—Heartbeat rate only
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2230/00—Measuring parameters of the user
    • A61M2230/20—Blood composition characteristics
    • A61M2230/205—Blood composition characteristics partial oxygen pressure (P-O2)
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2230/00—Measuring parameters of the user
    • A61M2230/40—Respiratory characteristics
    • A61M2230/42—Rate
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2230/00—Measuring parameters of the user
    • A61M2230/60—Muscle strain, i.e. measured on the user
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2230/00—Measuring parameters of the user
    • A61M2230/63—Motion, e.g. physical activity

Abstract

システムは、呼吸治療システムと、記憶デバイスと、制御システムとを含む。前記呼吸治療システムは、加圧空気を供給する呼吸治療デバイスと、導管を介して前記呼吸治療デバイスに連結され、前記ユーザの気道に前記加圧空気を導くユーザインターフェースとを含む。前記記憶デバイスは機械可読命令を記憶する。前記制御システムは、前記機械可読命令を実行して、現在の睡眠セッション中に前記呼吸治療システムのユーザに関連するデータを生成し、前記生成されたデータを分析して、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）状態に関連する第１のメトリクスの値を決定し、前記生成されたデータを分析して、前記ＳＤＢ状態以外の前記健康状態に関連する第２のメトリクスの値を決定し、前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、前記動作を行わせる。

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、２０２０年９月１８日に出願された米国仮特許出願第６３／０８０，３４４号の利益及び優先権を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれるものとする。
本開示は、一般的に、個人が呼吸治療システムを使用している間に生成されるデータを分析するシステム及び方法に関し、より具体的には、睡眠呼吸障害に関連する第１のメトリクス及び他の睡眠呼吸障害の健康状態に関連する第２のメトリクスを決定するために、ユーザが呼吸治療システムを使用している間に生成されるデータを分析するシステム及び方法に関する。
多くの個体は、閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）、中枢性睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）、混合無呼吸及び低呼吸のような他の種類の無呼吸、ならびに呼吸努力関連覚醒（ＲＥＲＡ）を含みうる睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）などの睡眠関連障害及び／又は呼吸障害に罹患している。これらの個体はまた、不眠症（例えば、睡眠を開始することが困難であること、最初の入眠後に頻繁に又は長時間覚醒すること、及び／又は睡眠に戻れない早期覚醒）、周期性四肢運動障害（ＰＬＭＤ）、不穏脚症候群（ＲＬＳ）、チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）、呼吸機能不全、肥満過換気症候群（ＯＨＳ）、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、神経筋疾患（ＮＭＤ）、急速眼球運動（ＲＥＭ）行動障害（ＲＢＤとも呼ばれる）、夢の行動化（ＤＥＢ）、高血圧、糖尿病、脳卒中及び胸壁障害などの他の健康状態（併存疾患と呼ぶことができる）にも罹患している可能性がある。こうした他の健康状態を正確に識別し、監視することは難しい。呼吸治療システムを用いて睡眠関連障害を治療している個体では、呼吸治療システムの使用がこれらの健康状態の重症度に影響を与える。したがって、個人による呼吸治療システムの使用に関連するデータを分析して、他の健康状態のアイデンティティ、重症度、及び／又は進行状況を決定することができることが有利である。本開示は、呼吸治療システムの個人使用に関連するデータを使用して健康状態を識別及び／又は監視することを可能にするシステム、デバイス、及び方法に関する。
開示のいくつかの実装形態によれば、ユーザの睡眠セッションを監視するシステムは、呼吸治療システムと、記憶デバイスと、制御システムとを含む。前記呼吸治療システムは、呼吸治療デバイス及びユーザインターフェースを含む。前記呼吸治療デバイスは、加圧空気を供給するように構成される。前記ユーザインターフェースは、導管を介して前記呼吸治療デバイスに連結され、前記ユーザと係合し、前記供給された加圧空気を前記ユーザの気道に導くことに役立つように構成される。記憶デバイスは、機械可読命令を記憶する。制御システムは、記憶デバイスに連結され、機械可読命令を実行して、現在の睡眠セッション中にユーザに関連するデータを生成し、生成されたデータを分析して、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）状態に関連する第１のメトリクスの値を決定し、生成されたデータを分析して、ＳＤＢ状態以外の健康状態に関連する第２のメトリクスの値を決定し、決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、動作を行わせるように構成された１つ以上のプロセッサを含む。
いくつかの実装形態によれば、制御システムの１つ以上のプロセッサは、さらに、機械可読命令を実行して、複数の睡眠セッションにわたって第２のメトリクスを追跡し、複数の睡眠セッションの各々に対する第２のメトリクスの値を決定し、（ｉ）複数の睡眠セッションの各々に対する呼吸治療システムの使用持続時間、（ｉｉ）複数の睡眠セッションの各々に対する呼吸治療システムの１つ以上の設定値、又は（ｉｉｉ）その両方を決定し、健康状態を治療するために、（ｉ）呼吸治療システムの最適使用持続時間、（ｉｉ）呼吸治療システムの１つ以上の設定の最適値、又は（ｉｉｉ）両方を識別するように構成される。
いくつかの実装形態によれば、制御システムの１つ以上のプロセッサは、さらに、機械可読命令を実行して、ユーザの１つ以上の以前の睡眠セッションに関連する履歴データを受信し、履歴データを分析して、１つ以上の以前の睡眠セッションの各々に対する第２のメトリクスの値を決定し、１つ以上の以前の睡眠セッションの各々に対する決定された第２のメトリクスの値を、現在の睡眠セッションに対する決定された第２のメトリクスの値と比較するように構成される。
いくつかの実装形態によれば、制御システムの１つ以上のプロセッサは、さらに、機械可読命令を実行して、現在の睡眠セッションに対する決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて健康状態の重症度を決定し、１つ以上の後続の睡眠セッション中にデータを生成し、１つ以上の後続の睡眠セッションの各々に対する第２のメトリクスの値を決定し、１つ以上の後続の睡眠セッションの各々に対する決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて健康状態の更新重症度を決定し、健康状態の更新重症度に少なくとも部分的に基づいて、動作を行わせるように構成される。
いくつかの実装形態によれば、制御システムの１つ以上のプロセッサは、さらに、機械可読命令を実行して、覚醒時にユーザに関連する追加データを受信し、追加データを分析して、健康状態に関連する第３のメトリクスの値を決定し、健康状態に関連する決定された第３のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて動作を行わせるように構成される
本開示のいくつかの実装形態によれば、ユーザの睡眠セッションを監視する方法は、現在の睡眠セッション中に呼吸治療システムの個体に関連するデータを生成することを含む。上記方法は、生成されたデータを分析して、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）状態に関連する第１のメトリクスの値を決定することをさらに含む。上記方法は、生成されたデータを分析して、ＳＤＢ状態以外の健康状態に関連する第２のメトリクスの値を決定することをさらに含む。上記方法は、決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、動作を行わせることをさらに含む。
いくつかの実装形態によれば、上記方法は、複数の睡眠セッションにわたって第２のメトリクスを追跡することをさらに含む。上記方法は、複数の睡眠セッションの各々に対する第２のメトリクスの値を決定することをさらに含む。上記方法は、（ｉ）複数の睡眠セッションの各々に対する呼吸治療システムの使用持続時間、（ｉｉ）複数の睡眠セッションの各々に対する１つ以上の設定値、又は（ｉｉｉ）その両方を決定することをさらに含む。上記方法は、健康状態を治療するために、（ｉ）呼吸治療システムの最適使用持続時間、（ｉｉ）呼吸治療システムの１つ以上の設定の最適値、又は（ｉｉｉ）その両方を識別することをさらに含む。
いくつかの実装形態によれば、上記方法は、ユーザの１つ以上の以前の睡眠セッションに関連する履歴データを受信することをさらに含む。上記方法は、履歴データを分析して、１つ以上の以前の睡眠セッションの各々に対する第２のメトリクスの値を決定することをさらに含む。上記方法は、１つ以上の以前の睡眠セッションの各々に対する決定された第２のメトリクスの値を、現在の睡眠セッションに対する決定された第２のメトリクスの値と比較することをさらに含む。
いくつかの実装形態によれば、上記方法は、現在の睡眠セッションに対する決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、健康状態の重症度を決定することをさらに含む。上記方法は、１つ以上の後続の睡眠セッション中にデータを生成することをさらに含む。上記方法は、１つ以上の後続の睡眠セッションの各々に対する第２のメトリクスの値を決定することをさらに含む。上記方法は、１つ以上の後続の睡眠セッションの各々に対する決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、健康状態の更新重症度を決定することをさらに含む。上記方法は、健康状態の更新重症度に少なくとも部分的に基づいて、動作を行わせることをさらに含む。
いくつかの実装形態によれば、上記方法は、覚醒時にユーザに関連する追加データを受信することをさらに含む。上記方法は、追加データを分析して健康状態に関連する第３のメトリクスの値を決定することをさらに含む。上記方法は、健康状態に関連する決定された第３のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて動作をさらに行わせることをさらに含む。
上記の概要は、本開示の各実装形態又はあらゆる態様を示すことを意図していない。本開示の更なる特徴及び利益は、下記の詳細な説明及び図面から明らかである。
本開示のいくつかの実装形態に係る、睡眠セッションを監視するシステムの機能ブロック図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る、図１のシステム、上記システムのユーザ、上記ユーザの同床者の斜視図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る、睡眠セッションの例示的な時間軸を示している。 本開示のいくつかの実装形態に係る、図３の睡眠セッションに関連する例示的な睡眠経過図を示す。 本開示のいくつかの実装形態に係る、ユーザが呼吸治療システムを使用している間に睡眠セッション中に個人を監視する第１の方法のフローチャートである。 本開示のいくつかの実装形態に係る、ユーザが呼吸治療システムを使用している間に睡眠セッション中に個人を監視する第２の方法のフローチャートである。 本開示のいくつかの実装形態に係る、ユーザが呼吸治療システムを使用している間に睡眠セッション中に個人を監視する第３の方法のフローチャートである。 本開示は、様々な変更及び代替形態が可能であるが、本開示の具体的な実装形態及び実施形態が図面に例として示されており、本明細書において詳述される。ただしそれは、開示された特定の形態に本開示を限定することを意図するものではなく、むしろ、本開示は、添付の請求項によって定義される本開示の趣旨及び範囲内に属するすべての改変物、均等物、及び代替物を網羅するということを理解すべきである。
本開示は、添付の図面を参照して説明され、各図において、同一又は同等の構成要素には同一の参照番号を付す。各図は、縮尺通りに描かれておらず、単に本開示を説明するために提供するものである。本開示のいくつかの態様は、説明のための例示的なアプリケーションを参照して以下に説明される。
多くの個体は睡眠関連障害及び／又は呼吸障害、例えば周期性肢体運動障害（ＰＬＭＤ）、不穏脚症候群（ＲＬＳ）、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）、例えば閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）、中枢性睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）及びその他のタイプの無呼吸、呼吸努力関連覚醒（ＲＥＲＡ）、チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）、呼吸機能不全、肥満過換気症候群（ＯＨＳ）、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、神経筋疾患（ＮＭＤ）及び胸壁障害に罹患している。閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）は、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）の一形態であり、異常に小さな上気道と、舌、軟口蓋、中咽頭後壁の領域における筋緊張の通常損失との組み合わせによる睡眠中の上気道の閉塞や遮断などのイベントによって特徴付けられる。中枢性睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）は睡眠呼吸障害のもう１つの形態である。ＣＳＡは、脳が呼吸を制御する筋肉に信号を送るのを一時的に停止すると発生する。他のタイプの無呼吸としては、低呼吸、過呼吸、及び高炭酸ガス血症が挙げられる。低呼吸は概して、気道の閉塞ではなく、気道の狭窄によって生じる遅い呼吸又は浅い呼吸によって特徴付けられる。過呼吸は概して、呼吸の深さ及び／又は速度の増大によって特徴付けられる。高炭酸ガス血症は、一般的に、血流中の二酸化炭素量の急増又は過剰によって特徴付けられ、通常、不十分な呼吸によって生じるものである。呼吸努力関連覚醒（ＲＥＲＡ）イベントは、通常、睡眠からの覚醒に至る１０秒以上の呼吸努力の増加によって特徴付けられ、無呼吸又は呼吸低下イベントの基準を満たさない。ＲＥＲＡは、睡眠からの覚醒に至る呼吸努力の増加によって特徴付けられるが、無呼吸又は呼吸低下の基準を満たさない一連の呼吸と定義される。これらのイベントは、（１）食道の陰圧が漸増するパターンが、陰圧レベルの急低下及び覚醒によって終了し、（２）イベントが１０秒以上続く、という両方の基準を満たす必要がある。いくつかの実装形態では、鼻カニューレ／圧力トランスデューサシステムが、ＲＥＲＡの検出に十分かつ信頼できる。ＲＥＲＡ検出器は、呼吸治療デバイスから導出された実際のフロー信号に基づき得る。例えば、フロー制限尺度が、フロー信号に基づいて決定され得る。その後、覚醒の尺度が、フロー制限尺度及び換気量の急増の尺度の関数として導出され得る。１つのかかる方法が、レスメド社に付与された国際特許公開第２００８／１３８０４０号及び米国特許公開第９３５８３５３号に記載されており、各文献の開示内容全体が、参照により本明細書に組み込まれる。
チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）は、別の形態のＳＤＢである。ＣＳＲは、患者の呼吸調節器の障害であり、ＣＳＲサイクルとして知られる換気の漸増及び漸減が交互に周期的に続く。ＣＳＲは、動脈血の脱酸素化及び再酸素化の繰り返しによって特徴付けられる。ＯＨＳは、低換気の原因が他に明確に無い状態における、重症肥満及び覚醒時慢性高炭酸ガス血症の組み合わせとして定義される。症状には、呼吸困難、起床時の頭痛及び過剰な日中の眠気が含まれる。ＣＯＰＤは、空気の移動に対する抵抗の増加、呼吸の呼気相の延長、肺の正常な弾力性の喪失など、ある特性を共通して有する下気道疾患群のいずれかを包含する。ＮＭＤは、内在筋病理を直接的に介して、又は神経病理を間接的に介して筋肉の機能を損なう多数の疾病及び病気を包含する。胸壁障害は、胸郭変形の１つのグループであり、呼吸筋肉と胸郭との間の連結の無効性の原因となる。
これらの障害の多くは、睡眠中に起こる特定事象（例えば、いびき、無呼吸、低呼吸、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数増、呼吸困難、喘息発作、てんかん挿間症、発作、又はそれらの任意の組み合わせ）によって特徴付けられる。複数のタイプのデータは、上記方法のいずれかのタイプの睡眠関連障害及び／又は呼吸障害（又は他の障害）に罹患している個人の健康を監視するために使用することができる。しかし、ユーザの睡眠を中断したり妨害したりすることなく、あるいはユーザが睡眠中に受けている可能性のあるあらゆる治療を妨害することなく正確なデータを収集することは、一般的に困難である。したがって、ユーザ、ユーザの睡眠又はユーザの治療を妨害することなくデータを生成及び収集するために、種々のセンサを含む治療用システムを利用することが有利である。
無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）とは、睡眠セッション中の睡眠時無呼吸の重症度を示すために使用される指数である。ＡＨＩは、睡眠セッション中にユーザが経験した無呼吸イベント及び／又は低呼吸イベントの数を、その睡眠セッションにおける全睡眠時間数で除算することによって求められる。このイベントは、例えば、少なくとも１０秒以上続く呼吸の一時停止であり得る。５未満のＡＨＩは、正常とみなされる。５以上１５未満のＡＨＩは、軽度の睡眠時無呼吸を示すものとみなされる。１５以上３０未満のＡＨＩは、中程度の睡眠時無呼吸を示すものとみなされる。３０以上のＡＨＩは、重度の睡眠時無呼吸を示すものとみなされる。小児では、１よりも大きいＡＨＩが異常とみなされる。睡眠時無呼吸は、ＡＨＩが正常であるとき、又はＡＨＩが正常若しくは軽度であるときに、「制御されている」とみなすことができる。またＡＨＩを酸素飽和度と組み合わせて使用して、閉塞性睡眠時無呼吸の重症度を示すことができる。
図１を参照すると、本開示のいくつかの実装形態に係るシステム１００が示されている。システム１００は、呼吸状態（及び／又は他の状態）を検出、識別、治療、及び／又は監視するために、例えば、これらの状態のいずれかの外部的な物理的症状が現れる前に使用されてもよい。システム１００は、制御システム１１０、記憶デバイス１１４、電子インターフェース１１９、１つ以上のセンサ１３０及び必要に応じて、１つ以上のユーザデバイス１７０を含む。いくつかの実装形態では、システム１００は、呼吸治療デバイス１２２を含む呼吸治療システム１２０をさらに含む。
制御システム１１０は、１つ以上のプロセッサ１１２（以下、プロセッサ１１２）を含む。制御システム１１０は概して、システム１００の様々な構成要素を制御（例えば、作動）し、及び／又はシステム１００の構成要素によって取得及び／又は生成されたデータを分析するために使用される。プロセッサ１１２は、汎用又は特殊用途プロセッサ又はマイクロプロセッサであってもよい。図１に１つのプロセッサ１１２が示されているが、制御システム１１０は、単一の筐体内に存在し得るか又は互いに離れて位置付けられ得る任意の適切な数のプロセッサ（例えば、１つのプロセッサ、２つのプロセッサ、５つのプロセッサ、１０個のプロセッサなど）を含んでもよい。制御システム１１０（又は他の任意の制御システム）又はプロセッサ１１２などの制御システム１１０の一部（又は他の任意の制御システムの他の任意のプロセッサ又は一部）を使用して、本明細書に記載及び／又は特許請求の範囲に記載の方法のいずれか１つ以上のステップを実行することができる。制御システム１１０は、例えば、ユーザデバイス１７０の筐体、及び／又は１つ以上のセンサ１３０の筐体に連結され、及び／又はそれらの内部に配置されてもよい。制御システム１１０は、（１つのかかる筐体内に）集中させることができ、あるいは（物理的に別個である２つ以上のかかる筐体内に）分散させることができる。制御システム１１０を収容する２つ以上の筐体を含むこのような実装形態では、そのような筐体は、互いに近接し、及び／又は離れて位置付けられてもよい。
記憶デバイス１１４は、制御システム１１０のプロセッサ１１２が実行可能な機械可読命令を記憶する。記憶デバイス１１４は、例えば、ランダムアクセスメモリデバイス又はシリアルアクセスメモリデバイス、ハードドライブ、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリデバイスなどの任意の適切なコンピュータ可読記憶デバイス又は媒体であってもよい。図１に１つの記憶デバイス１１４が示されているが、システム１００は、任意の適切な数の記憶デバイス１１４（例えば、１つの記憶デバイス、２つの記憶デバイス、５つの記憶デバイス、１０個の記憶デバイスなど）を含んでもよい。記憶デバイス１１４は、呼吸治療システム１２０の呼吸治療デバイス１２２の筐体、ユーザデバイス１７０の筐体、１つ以上のセンサ１３０の筐体又はそれらの任意の組み合わせに連結され、及び／又はそれらの内部に配置されてもよい。制御システム１１０と同様に、記憶デバイス１１４は、（１つのそのような筐体内に）集中するか又は（物理的に別体である２つ以上のそのような筐体内に）分散してもよい。
いくつかの実装形態では、記憶デバイス１１４は、ユーザに関連するユーザプロファイルを記憶する。ユーザプロファイルは、例えば、ユーザに関連する人口統計学的情報、ユーザに関連する生体情報、ユーザに関連する医療情報、自己報告によるユーザフィードバック、ユーザに関連する睡眠パラメータ（例えば、１つ以上の以前の睡眠セッションから記録された睡眠関連パラメータ）又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。人口統計学的情報は、例えば、ユーザの年齢、ユーザの社会的性役割、ユーザの人種、家族歴（例えば、不眠症又は睡眠時無呼吸の家族史）、ユーザの雇用状況、ユーザの教育状況、ユーザの社会経済状況又はそれらの任意の組み合わせを示す情報を含んでもよい。医療情報は、例えば、ユーザに関連する１つ以上の病状、ユーザによる薬剤使用量又はその両方を示す情報を含んでもよい。医療情報データは、ユーザに関連する転倒リスク評価（例えば、モース・フォール・スケールによる転倒リスクスコア）、反復睡眠潜時検査（ＭＳＬＴ）の結果又はスコア及び／又はピッツバーグ睡眠質指数（ＰＳＱＩ）のスコア又は値をさらに含んでもよい。自己報告によるユーザフィードバックは、自己報告による主観的な睡眠スコア（劣悪、普通、良好など）、ユーザの自己報告による主観的なストレスレベル、ユーザの自己報告による主観的な疲労度、ユーザの自己報告による主観的な健康状態、ユーザが経験した最近のライフイベント又はそれらの任意の組み合わせを示す情報を含んでもよい。
電子インタフェース１１９は、データを記憶デバイス１１４に記憶し、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することができるように、１つ以上のセンサ１３０からデータ（例えば、生理学的データ及び／又は音響データ）を受信するように構成される。電子インタフェース１１９は、有線接続又は無線接続（例えば、ＲＦ通信プロトコル、ＷｉＦｉ通信プロトコル、ブルートゥース（登録商標）通信プロトコル、ＩＲ通信プロトコル、セルラーネットワーク、その他の光通信プロトコルなど）を用いて、１つ以上のセンサ１３０と通信することができる。電子インタフェース１１９は、アンテナ、受信機（例えば、ＲＦ受信機）、送信機（例えば、ＲＦ送信機）、トランシーバ又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。電子インタフェース１１９は、本明細書に記載のプロセッサ１１２及び記憶デバイス１１４と同一又は同様のもう１つのプロセッサ及び／又はもう１つの記憶デバイスも含んでもよい。いくつかの実装形態では、電子インターフェース１１９は、ユーザデバイス１７０に連結又は統合される。他の実装形態では、電子インタフェース１１９は、制御システム１１０及び／又は記憶デバイス１１４に連結又は（例えば、筐体内で）統合される。
上記のとおり、いくつかの実装形態では、システム１００は、必要に応じて、呼吸治療システム１２０（呼吸圧治療システムとも呼ばれる）を含む。呼吸治療システム１２０は、呼吸治療デバイス１２２（呼吸圧デバイスとも呼ばれる）、ユーザインタフェース１２４（マスク、患者用インタフェースとも呼ばれる）、導管１２６（チューブ又は空気回路とも呼ばれる）、表示デバイス１２８、加湿タンク１２９又はそれらの組み合わせを含んでもよい。いくつかの実装形態では、制御システム１１０、記憶デバイス１１４、表示デバイス１２８、１つ以上のセンサ１３０及び加湿タンク１２９は、呼吸治療デバイス１２２の一部である。呼吸圧治療とは、（例えば、鉄の肺又は胸当てなどの負圧療法とは対照的に）ユーザの呼吸周期全体を通じて大気に対して名目上陽である制御された目標圧力で、ユーザの気道の入口に空気を供給するというアプリケーションを指す。呼吸治療システム１２０は、一般的に、１種以上の睡眠関連呼吸障害（例えば、閉塞型睡眠時無呼吸、中枢型睡眠時無呼吸、混合型睡眠時無呼吸）、ＣＯＰＤなどの他の呼吸障害、又は呼吸不全につながる他の障害であって、睡眠時及び覚醒時のいずれにも現れ得る障害に罹患している個人を治療するために使用される。
呼吸治療デバイス１２２は、一般的に、（例えば、１つ以上の圧縮機を駆動する１つ以上のモータ（例えば、送風機モータ）を使用して）ユーザに輸送される加圧空気を生成するために使用される。いくつかの実装形態では、呼吸治療デバイス１２２は、ユーザに輸送される持続的な一定の空気圧を生成する。他の実装形態では、呼吸治療デバイス１２２は、２つ以上の所定の圧力（例えば、第１の所定の空気圧及び第２の所定の空気圧）を生成する。さらに別の実装形態では、呼吸治療デバイス１２２は、所定の範囲内の様々な異なる空気圧を生成するように構成される。例えば、呼吸治療デバイス１２２は、少なくとも約６ｃｍＨ２Ｏ、少なくとも約１０ｃｍＨ２Ｏ、少なくとも約２０ｃｍＨ２Ｏ、約６ｃｍＨ２Ｏ～約１０ｃｍＨ２Ｏの間、約７ｃｍＨ２Ｏ～約１２ｃｍＨ２Ｏの間などで輸送することができる。呼吸治療デバイス１２２は、（周囲圧力に対して）陽圧を維持しながら、例えば、約－２０Ｌ／分間～約１５０Ｌ／分間の間の所定の流量で加圧空気を輸送することもできる。いくつかの実装形態では、制御システム１１０、記憶デバイス１１４、電子インタフェース１１９又はそれらの任意の組み合わせは、呼吸治療デバイス１２２の筐体に連結され、及び／又は呼吸治療デバイス１２２の筐体内に配置されてもよい。
ユーザインタフェース１２４は、ユーザの顔の一部と係合し、呼吸治療デバイス１２２からユーザの気道に加圧空気を輸送し、睡眠中に気道が狭窄及び／又は閉塞することを防止するように役立つ。これにより、睡眠中のユーザの酸素摂取量も増加させることができる。適用される療法に応じて、ユーザインタフェース１２４は、例えば、ユーザの顔の領域又は一部とシールを形成して、治療を発効させるために周囲圧力と十分に異なる圧力、例えば、周囲圧力に対する約１０ｃｍＨ２Ｏの陽圧でガスの輸送を容易にすることができる。酸素輸送などの、他の形態の療法において、ユーザインタフェースは、約１０ｃｍＨ２Ｏの陽圧で気道への供給ガスの輸送を容易にするのに充分なシールを含んでなくてもよい。
いくつかの実装形態では、ユーザインタフェース１２４は、ユーザの鼻及び口を覆うフェイスマスクであるか又はこのようなフェイスマスクを含む（例えば、図２を参照）。代替的に、ユーザインタフェース１２４は、ユーザの鼻に空気を提供する鼻マスク又はユーザの鼻孔に空気を直接的に輸送する鼻枕マスクであるか又はこれらのようなマスクを含む。ユーザインタフェース１２４は、ユーザの所望の位置（例えば、顔）にユーザインタフェース１２４又はユーザインタフェース１２４の一部を配置し、及び／又は安定させるための複数のストラップ（例えば、面ファスナを含む）を含むストラップアセンブリと、ユーザインタフェース１２４とユーザとの間に気密シールを提供することに役立つ等角のクッション（例えば、シリコーン、プラスチック、発泡体など）と、を含んでもよい。いくつかの実装形態では、ユーザインタフェース１２４は、コネクタ１２７と、１つ以上の通気口１２５と、を含んでもよい。１つ以上の通気口１２５を使用して、ユーザが排出した二酸化炭素及び他のガスを逃がすことができる。他の実装形態では、ユーザインタフェース１２４は、マウスピース（例えば、ユーザの歯に適合するように成形されたナイトガードマウスピース、下顎再配置デバイスなど）を含む。いくつかの実装形態では、コネクタ１２７は、ユーザインタフェース１２４（及び／又は導管１２６）とは別体であるが、連結可能である。コネクタ１２７は、ユーザインタフェース１２４を導管１２６に接続して流体的に連結するように構成される。
導管１２６により、空気は、呼吸治療システム１２０の２つの構成要素、例えば呼吸治療デバイス１２２とユーザインタフェース１２４との間に流れることができる。いくつかの実装形態では、導管に吸気及び呼気用の別々の枝管が存在してもよい。他の実装形態では、単枝型導管は、吸気及び呼気のいずれにも使用される。一般的に、呼吸治療システム１２０は、呼吸治療デバイス１２２のモータとユーザ及び／又はユーザの気道との間に延びる空気経路を形成する。このように、空気経路は、一般的に、少なくとも呼吸治療デバイス１２２のモータと、ユーザインタフェース１２４と、導管１２６と、を含む。
呼吸治療デバイス１２２、ユーザインタフェース１２４、導管１２６、表示デバイス１２８及び加湿タンク１２９のうちの１つ以上は、１つ以上のセンサ（例えば、圧力センサ、流量センサ、又はより一般的に本明細書に記載の他のセンサ１３０のいずれか）を含んでもよい。これらの１つ以上のセンサを使用して、例えば、呼吸治療デバイス１２２によって供給された加圧空気の空気圧及び／又は流量を測定することができる。
表示デバイス１２８は、一般的に、呼吸治療デバイス１２２に関する、静止画像、動画像又はその両方を含む画像及び／又は情報を表示するために使用される。例えば、表示デバイス１２８は、呼吸治療デバイス１２２の状態に関する情報（例えば、呼吸治療デバイス１２２がオン／オフであるか否か、呼吸治療デバイス１２２によって輸送されている空気の圧力、呼吸治療デバイス１２２によって輸送されている空気の温度など）及び／又は他の情報（例えば、睡眠スコア又は治療スコア（それぞれが参照によりその全体が本明細書に組み込まれる国際公開第２０１６／０６１６２９号及び米国特許出願公開２０１７／０３１１８７９号に記載されているようなｍｙＡｉｒ（登録商標）スコアなど）、現在の日付／時刻、ユーザの個人情報、ユーザへのアンケートなど）を提供することができる。いくつかの実装形態では、表示デバイス１２８は、画像を表示するように構成されたグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を入力インターフェースとして含む、ヒューマンマシンインターフェース（ＨＭＩ）として機能する。表示デバイス１２８は、ＬＥＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ、ＬＣＤディスプレイなどであってもよい。入力インタフェースは、例えば、タッチスクリーン又はタッチセンサ式基板、マウス、キーボード、又は呼吸治療デバイス１２２と対話する人間のユーザによって行われた入力をセンシングするように構成された任意のセンサシステムであってもよい。
加湿タンク１２９は、呼吸治療デバイス１２２に連結又は統合され、呼吸治療デバイス１２２から輸送された加圧空気を加湿することができる水の貯留部を含む。呼吸治療デバイス１２２は、ユーザに提供される加圧空気を加湿するために、加湿タンク１２９内の水を加熱するヒーターを含んでもよい。追加的に、いくつかの実装形態では、導管１２６は、ユーザに輸送される加圧空気を加熱する（例えば、導管１２６に連結及び／又は埋め込まれた）加熱要素も含んでもよい。加湿タンク１２９は、空気経路の水蒸気入口に流体的に連結され、水蒸気を水蒸気入口を介して空気経路に輸送することができるか又は空気経路自体の一部として空気経路と一列に形成することができる。他の実装形態では、呼吸治療デバイス１２２又は導管１２６は、無水加湿器を含んでもよい。無水加湿器には、システム１００の他の場所に配置された他のセンサとインタフェースするセンサを組み込むことができる。
呼吸治療システム１２０を、例えば、人工呼吸器、或いは持続気道陽圧（ＣＰＡＰ）システム、自動気道陽圧（ＡＰＡＰ）システム、バイレベル又は可変気道陽圧（ＢＰＡＰ又はＶＰＡＰ）システムなどの気道陽圧（ＰＡＰ）システム或いはそれらの任意の組み合わせとして使用することができる。ＣＰＡＰシステムは、（例えば、睡眠医師によって決定された）所定の空気圧をユーザに輸送する。ＡＰＡＰシステムは、例えば、ユーザに関連する呼吸データに少なくとも部分的に基づいて、ユーザに輸送される空気圧を自動的に変化させる。ＢＰＡＰ又はＶＰＡＰシステムは、第１の所定の圧力（例えば、吸気気道陽圧又はＩＰＡＰ）と、第１の所定の圧力より低い第２の所定の圧力（例えば、呼気気道陽圧又はＥＰＡＰ）を輸送するように構成される。
図２を参照すると、いくつかの実装形態に係るシステム１００（図１）の一部が示されている。呼吸治療システム１２０のユーザ２１０及び同床者２２０は、ベッド２３０に位置付けられ、マットレス２３２に横たわっている。ユーザインタフェース１２４（例えば、フルフェイスマスク）は、睡眠セッション中のユーザ２１０によって着用することができる。ユーザインタフェース１２４は、導管１２６を介して呼吸治療デバイス１２２に流体的に連結及び／又は接続される。次に、呼吸治療デバイス１２２は、導管１２６及びユーザインタフェース１２４を介して加圧空気をユーザ２１０に輸送し、ユーザ２１０の喉内の空気圧を上昇させて、睡眠中に気道が閉鎖し、及び／又は狭窄になることを防止することに役立つ。呼吸治療デバイス１２２は、ユーザが呼吸治療デバイス１２２と対話することを可能にする表示デバイス１２８を含んでもよい。呼吸治療デバイス１２２は、加圧空気を加湿するための水を貯蔵する加湿タンク１２９をさらに含んでもよい。呼吸治療デバイス１２２は、図２に示すようにベッド２３０に直接的に隣接するナイトテーブル２４０上、又はより一般的には、ベッド２３０及び／又はユーザ２１０にほぼ隣接する任意の表面又は構造上に配置されてもよい。ユーザはまた、ベッド２３０のマットレス２３２に横たわっている間に血圧デバイス１８０及び活動追跡器１９０を着用することができる。
再び図１を参照すると、システム１００の１つ以上のセンサ１３０は、圧力センサ１３２、流量センサ１３４、温度センサ１３６、運動センサ１３８、マイクロフォン１４０、スピーカ１４２、無線周波数（ＲＦ）受信機１４６、ＲＦ送信機１４８、カメラ１５０、赤外線（ＩＲ）センサ１５２、フォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）センサ１５４、心電図（ＥＣＧ）センサ１５６、脳波（ＥＥＧ）センサ１５８、容量センサ１６０、力センサ１６２、歪みゲージセンサ１６４、筋電図（ＥＭＧ）センサ１６６、酸素センサ１６８、検体センサ１７４、水分センサ１７６、ライダー（ＬｉＤＡＲ）センサ１７８又はそれらの任意の組み合わせを含む。一般的には、１つ以上のセンサ１３０のそれぞれは、記憶デバイス１１４又は１つ以上の他の記憶デバイスにより受信し記憶されたセンサデータを出力するように構成される。センサ１３０は、電気眼球図記録（ＥＯＧ）センサ、末梢血酸素飽和度（ＳｐＯ２）センサ、ガルヴァニック皮膚反応（ＧＳＲ）センサ、二酸化炭素（ＣＯ２）センサ又はそれらの任意の組み合わせをさらに含んでもよい。
１つ以上のセンサ１３０は、圧力センサ１３２、流量センサ１３４、温度センサ１３６、運動センサ１３８、マイクロフォン１４０、スピーカ１４２、ＲＦ受信機１４６、ＲＦ送信機１４８、カメラ１５０、ＩＲセンサ１５２、ＰＰＧセンサ１５４、ＥＣＧセンサ１５６、ＥＥＧセンサ１５８、容量センサ１６０、力センサ１６２、歪みゲージセンサ１６４、ＥＭＧセンサ１６６、酸素センサ１６８、検体センサ１７４、水分センサ１７６及びＬｉＤＡＲセンサ１７８のそれぞれを含むものとして示され記載されているが、より一般的には、１つ以上のセンサ１３０は、本明細書に記載及び／又は示されている各センサの任意の組み合わせ及び任意の数を含んでもよい。
１つ以上のセンサ１３０は、例えば、呼吸治療システム１２０のユーザ（例えば、図２のユーザ２１０）、呼吸治療システム１２０、ユーザと呼吸治療システム１２０の両方、又は他のエンティティ、物体、活動などに関連する生理学的データ、音響データ又はその両方を生成するために用いることができる。１つ以上のセンサ１３０によって生成された生理学的データは、睡眠セッション中のユーザに関連する睡眠－覚醒信号と、１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために制御システム１１０によって使用することができる。睡眠－覚醒信号は、睡眠、覚醒、リラックスした覚醒、微小覚醒、又は急速眼球運動（ＲＥＭ）段階（典型的なＲＥＭ段階と非典型的なＲＥＭ段階の両方を含んでもよい）などの明確な睡眠段階、第１の非ＲＥＭ段階（「Ｎ１」と呼ばれることが多い）、第２の非ＲＥＭ段階（「Ｎ２」と呼ばれることが多い）、第３の非ＲＥＭ段階（「Ｎ３」と呼ばれることが多い）又はそれらの任意の組み合わせを含む１つ以上の睡眠段階（睡眠状態と呼ばれる場合がある）を示すことができる。センサ１３０などの１つ以上のセンサによって生成された生理学的データに基づいて睡眠段階を決定する方法は、例えば、それぞれが参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、国際公開第２０１４／０４７３１０号、米国特許第１０，４９２，７２０号、米国特許第１０，６６０，５６３号、米国特許出願公開第２０２０／０３３７６３４号、国際公開第２０１７／１３２７２６号、国際公開第２０１９／１２２４１３号、米国特許出願公開第２０２１／０１５０８７３号、国際公開第２０１９／１２２４１４号、米国特許出願公開第２０２０／０３８３５８０号に記載されている。
また睡眠－覚醒信号には、タイムスタンプを付けて、ユーザが就床する時刻、ユーザが離床した時刻、ユーザが入眠しようとした時刻などを示すこともできる。例えば、１サンプル／秒、１サンプル／３０秒、１サンプル／分などの所定のサンプリングレートで、睡眠セッション中に１つ以上のセンサ１３０によって睡眠－覚醒信号を測定することができる。睡眠－覚醒信号に少なくとも部分的に基づいて睡眠セッション中にユーザのために決定できる１つ以上の睡眠関連パラメータの例としては、総就寝時間、総睡眠時間、総覚醒時間、入眠潜時、中途覚醒パラメータ、睡眠効率、断片化指数、入眠時間量、呼吸数の一貫性、入眠時間、覚醒時間、睡眠障害の割合、動き回数又はそれらの任意の組み合わせが挙げられる。
また、１つ以上のセンサ１３０によって生成された生理学的データ及び／又は音響データを使用して、睡眠セッション中のユーザに関連する呼吸信号を決定することができる。呼吸信号は、一般的に、睡眠セッション中のユーザの呼吸を示す。呼吸信号は、例えば、呼吸数、呼吸数変動、吸気振幅、呼気振幅、吸気／呼気振幅比、吸気／呼気持続期間比、１時間あたりのイベント数、イベントのパターン、呼吸治療デバイス１２２の圧力設定又はそれらの任意の組み合わせを示すことができる。イベントは、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞型無呼吸、混合型無呼吸、低呼吸、ＲＥＲＡ、流れ制限（例えば、努力の増加を示す負の胸腔内圧の上昇にもかかわらず、流れの増加がない結果となるイベント）、（例えば、ユーザインタフェース１２４からの）マスク漏れ、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数増加、心拍数変動、呼吸困難、喘息発作、てんかん挿間症、発作、発熱、咳、くしゃみ、いびき、あえぎ、風邪又はインフルエンザなどの病気の存在、ストレスレベルの上昇などを含んでもよい。イベントは、例えば、それぞれが参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、米国特許第５，２４５，９９５号、米国特許第６，５０２，５７２号、国際公開第２０１８／０５０９１３号、国際公開第２０２０／１０４４６５号に記載されているような当技術分野で知られている任意の手段によって検出することができる。
圧力センサ１３２は、記憶デバイス１１４に記憶され、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る圧力データを出力する。いくつかの実装形態では、圧力センサ１３２は、呼吸治療システム１２０のユーザの呼吸（例えば、吸気及び／又は呼気）及び／又は周囲圧力を示すセンサデータを生成する空気圧センサ（例えば、気圧センサ）である。このような実装形態では、圧力センサ１３２を呼吸治療デバイス１２２に連結又は統合することができる。圧力センサ１３２は、例えば、容量センサ、電磁センサ、誘導センサ、抵抗センサ、圧電センサ、歪みゲージセンサ、光学センサ、電位差センサ又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。一例では、圧力センサ１３２を使用して、ユーザの血圧を決定することができる。
流量センサ１３４は、記憶デバイス１１４に記憶され、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る流量データを出力する。いくつかの実装形態では、流量センサ１３４は、呼吸治療デバイス１２２からの空気流量、導管１２６を通る空気流量、ユーザインタフェース１２４を通る空気流量又はそれらの任意の組み合わせを決定するために使用される。このような実装形態では、流量センサ１３４を呼吸治療デバイス１２２、ユーザインタフェース１２４又は導管１２６に連結又は統合することができる。流量センサ１３４は、例えば、回転式流量計（例えば、ホール効果流量計）、タービン流量計、オリフィス流量計、超音波流量計、熱線センサ、渦センサ、膜センサ又はそれらの任意の組み合わせなどの質量流量センサであってもよい。
温度センサ１３６は、記憶デバイス１１４に記憶され、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る温度データを出力する。いくつかの実装形態では、温度センサ１３６は、ユーザの中核体温、ユーザ２１０の皮膚温度、呼吸治療デバイス１２２から及び／又は導管１２６を通って流れる空気の温度、ユーザインタフェース１２４内の温度、周囲温度又はそれらの任意の組み合わせを示す温度データを生成する。温度センサ１３６は、例えば、熱電対センサ、サーミスタセンサ、シリコンバンドギャップ温度センサもしくは半導体ベースのセンサ、抵抗温度検出器又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。
運動センサ１３８は、メモリデバイス１１４に記憶され、かつ／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る、運動データを出力する。運動センサ１３８を使用して、睡眠セッション中のユーザの動き、及び／又は呼吸治療デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４又は導管１２６などの呼吸治療システム１２０の構成要素のいずれかの動きを検出することができる。運動センサ１３８は、例えば、加速度計、ジャイロスコープ、及び磁力計などの、１つ以上の慣性センサを含み得る。運動センサ１３８は、ユーザの顔の中又は周りの拍動及びユーザインタフェース１２４の近位の拍動などの動脈拍動に関連する動き又は加速度を検出するために使用することができ、拍動の形状、速度、振幅又は体積という特徴を検出するように構成される。いくつかの実装形態では、運動センサ１３８は、代替的又は追加的に、ユーザの体動を表す１つ以上の信号を生成し、これらの信号から、例えばユーザの呼吸運動を介して、ユーザの睡眠状態を表す信号が取得され得る。
マイクロフォン１４０は、記憶デバイス１１４に記憶され、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る音響データを出力する。本明細書において更に詳細に記載するように、マイクロフォン１４０によって生成された音響データは、（例えば、制御システム１１０を使用して）１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために睡眠セッション中の１つ以上の音（例えば、ユーザからの音）として再生可能である。本明細書においてさらに詳細に記載するように、またマイクロフォン１４０からの音響データを使用して、睡眠セッション中のユーザが経験したイベントを（例えば、制御システム１１０を使用して）特定することができる。他の実装形態では、マイクロフォン１４０からの音響データは、呼吸治療システム１２０に関連するノイズを表す。いくつかの実装形態では、システム１００が複数のマイクロフォン（例えば、２つ以上のマイクロフォン及び／又はビーム形成を用いたマイクロフォンの配列）を含むことにより、複数のマイクロフォンのそれぞれによって生成された音声データを使用して、複数のマイクロフォンのうちの他のマイクロフォンによって生成された音声データを識別することができる。マイクロフォン１４０は、呼吸治療システム１２０（又はシステム１００）に、一般的に任意の構成で連結又は統合されてもよい。例えば、マイクロフォン１４０は、呼吸治療デバイス１２２、ユーザインタフェース１２４、導管１２６又は他の構成要素の内部に配置されてもよい。マイクロフォン１４０はまた、呼吸治療デバイス１２２の外側、ユーザインタフェース１２４の外側、導管１２６の外側又は任意の他の構成要素の外側に隣接して配置されるか又は連結されてもよい。マイクロフォン１４０はまた、ユーザデバイス１７０の構成要素であってもよい（例えば、マイクロフォン１４０は、スマートフォンのマイクロフォンである）。マイクロフォン１４０は、ユーザインタフェース１２４、導管１２６、呼吸治療デバイス１２２又はそれらの任意の組み合わせに統合されてもよい。一般的に、マイクロフォン１４０は、少なくとも呼吸治療デバイス１２２のモータ、ユーザインタフェース１２４及び導管１２６を含む呼吸治療システム１２０の空気経路内又はそれに隣接する任意の点に位置付けられてもよい。したがって、空気経路は、音響経路とも呼ばれる。
スピーカ１４２は、ユーザに聞こえる音波を出力する。１つ以上の実装形態では、音波は、システム１００のユーザに聞こえるか又はシステムのユーザに聞こえない（例えば、超音波）。スピーカ１４２は、例えば、目覚まし時計として使用するか又は（例えば、イベントに応答して）ユーザへの警告又はメッセージを再生するために使用することができる。いくつかの実装形態では、スピーカ１４２を使用して、マイクロフォン１４０によって生成された音響データをユーザに伝達することができる。スピーカ１４２を呼吸治療デバイス１２２、ユーザインタフェース１２４、導管１２６又はユーザデバイス１７０に連結又は統合することができる。
マイクロフォン１４０及びスピーカ１４２を独立したデバイスとして使用することができる。いくつかの実装形態では、マイクロフォン１４０及びスピーカ１４２は、例えばそれぞれが参照によりその全体が本明細書に組み込まれる国際公開第２０１８／０５０９１３号及び国際公開第２０２０／１０４４６５号に記載されるように、音響センサ１４１（例えば、ＳＯＮＡＲセンサ）に組み合わせることができる。このような実装形態では、スピーカ１４２は、所定の間隔及び／又は所定の周波数で音波を生成するか又は放射し、マイクロフォン１４０は、スピーカ１４２から放射された音波の反射を検出する。スピーカ１４２によって生成又は放射された音波は、ユーザ又はユーザの同床者（例えば、図２における同床者２２０）の睡眠を妨げないように、人間の耳に聞こえない周波数（例えば、２０Ｈｚ未満又は約１８ｋＨｚ超）を有する。制御システム１１０は、マイクロフォン１４０及び／又はスピーカ１４２からのデータに少なくとも部分的に基づいて、ユーザの位置、及び／又は呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、１時間あたりのイベント数、イベントのパターン、睡眠段階、呼吸治療デバイス１２２の圧力設定、口漏れ状態又はそれらの任意の組み合わせなどの本明細書に記載の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定することができる。この文脈では、ＳＯＮＡＲセンサは、超音波又は低周波数超音波センシング信号（例えば、約１７～２３ｋＨｚ、１８～２２ｋＨｚ又は１７～１８ｋＨｚの周波数範囲内）を空気を介して生成／送信することなどによるアクティブ音響センシングに関わるものと理解されてもよい。このようなシステムは、上述の国際公開第２０１８／０５０９１３号及び国際公開第２０２０／１０４４６５号に関連して考えることができる。いくつかの実装形態では、スピーカ１４２は骨伝導スピーカである。いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサ１３０は、（ｉ）マイクロフォン１４０と同一又は同様であり、音響センサ１４１に統合された第１のマイクロフォンと、（ｉｉ）マイクロフォン１４０と同一又は同様であるが、音響センサ１４１に統合された第１のマイクロフォンとは独立しかつ別体である第２のマイクロフォンと、を含む。
ＲＦ送信機１４８は、所定の周波数及び／又は所定の振幅（例えば、高周波帯域内、低周波帯域内、長波信号、短波信号など）を有する電波を生成及び／又は放射する。ＲＦ受信機１４６は、ＲＦ送信機１４８から放射された電波の反射を検出し、このデータを制御システム１１０によって分析することにより、ユーザの位置及び／又は本明細書に記載の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定することができる。また制御システム１１０、呼吸治療デバイス１２２、１つ以上のセンサ１３０、ユーザデバイス１７０又はそれらの任意の組み合わせの間での無線通信のために、ＲＦ受信機（ＲＦ受信機１４６及びＲＦ送信機１４８のどちらか、又は別のＲＦペア）を使用することができる。ＲＦ受信機１４６及びＲＦ送信機１４８は、図１では独立した別体の要素として示されるが、いくつかの実装形態では、ＲＦ受信機１４６及びＲＦ送信機１４８は、ＲＦセンサ１４７（例えば、ＲＡＤＡＲセンサ）の一部として組み合わされる。いくつかのこのような実装形態では、ＲＦセンサ１４７は、制御回路を含む。ＲＦ通信の具体的な形式は、ＷｉＦｉ、ブルートゥース（登録商標）などであってもよい。
いくつかの実装形態では、ＲＦセンサ１４７は、メッシュシステムの一部である。メッシュシステムの一例としては、それぞれが移動式／可動式又は固定式であり得るメッシュノード、メッシュルータ及びメッシュゲートウェイを含んでもよいＷｉＦｉメッシュシステムが挙げられる。このような実装形態では、ＷｉＦｉメッシュシステムは、それぞれがＲＦセンサ１４７と同一又は同様のＲＦセンサを含む、ＷｉＦｉルータ及び／又はＷｉＦｉコントローラ、並びに１つ以上の衛星（例えば、アクセスポイント）を含む。ＷｉＦｉルータ及び衛星は、ＷｉＦｉ信号を使用して互いに持続的に通信する。ＷｉＦｉメッシュシステムを使用して、物体又は人の移動が信号を部分的に妨害することによるルータとサテライトとの間のＷｉＦｉ信号の変化（例えば、受信された信号強度の差）に少なくとも部分的に基づいて、運動データを生成することができる。この運動データは、運動、呼吸、心拍数、歩行、転倒、挙動など、又はそれらの任意の組み合わせを示し得る。
カメラ１５０は、メモリデバイス１１４に記憶できる１つ以上の画像（例えば、静止画像、動画像、熱画像、又はそれらの組み合わせ）として再生可能な画像データを出力する。カメラ１５０からの画像データは、本明細書に記載の睡眠関連パラメータのうちの１つ以上を決定するために、制御システム１１０によって使用することができる。例えば、カメラ１５０からの画像データを使用して、ユーザの位置を特定し、ユーザがユーザのベッド（図２におけるベッド２３０など）に就床する時間を決定し、ユーザがベッド２３０から離床する時間を決定することができる。またカメラ１５０を使用して、眼球運動、瞳孔拡張（ユーザの片眼又は両眼が開いている場合）、瞬目率又はＲＥＭ睡眠中の任意の変化を追跡することができる。またカメラ１５０を使用して、位置閉塞型睡眠時無呼吸に罹っているユーザの無呼吸症状の発作の持続時間及び／又は重症度に影響を与え得るユーザの位置を、追跡することができる。
ＩＲセンサ１５２は、メモリデバイス１１４に記憶できる１つ以上の赤外線画像（例えば、静止画像、動画像、又はその両方）として再生可能な赤外線画像データを出力する。ＩＲセンサ１５２からの赤外線データを使用して、ユーザの温度及び／又はユーザの動きを含む、睡眠セッション中の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定することができる。またユーザの存在、位置及び／又は動きを測定する際に、ＩＲセンサ１５２をカメラ１５０と組み合わせて使用することができる。ＩＲセンサ１５２は、例えば、約７００ｎｍ～約１ｍｍの間の波長を有する赤外光を検出することができるのに対し、カメラ１５０は、約３８０ｎｍ～約７４０ｎｍの間の波長を有する可視光を検出することができる。
ＩＲセンサ１５２は、メモリデバイス１１４に記憶できる１つ以上の赤外線画像（例えば、静止画像、動画像、又はその両方）として再生可能な赤外線画像データを出力する。ＩＲセンサ１５２からの赤外線データを使用して、ユーザの温度及び／又はユーザの動きを含む、睡眠セッション中の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定することができる。またユーザの存在、位置及び／又は動きを測定する際に、ＩＲセンサ１５２をカメラ１５０と組み合わせて使用することができる。ＩＲセンサ１５２は、例えば、約７００ｎｍ～約１ｍｍの間の波長を有する赤外光を検出することができるのに対し、カメラ１５０は、約３８０ｎｍ～約７４０ｎｍの間の波長を有する可視光を検出することができる。
ＰＰＧセンサ１５４は、１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために使用され得る、ユーザに関連する生理学的データを出力するが、それらの睡眠関連パラメータの例としては、心拍数、心拍数パターン、心拍数変動、心周期、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気／呼気比、推定血圧パラメータ、又はそれらの任意の組み合わせなどが挙げられる。ＰＰＧセンサ１５４は、ユーザによって着用し、ユーザが着用する衣類及び／又は布地に埋め込み、ユーザインタフェース１２４及び／又はその関連するヘッドギア（例えば、ストラップなど）に埋め込み、及び／又は連結することができる。
ＥＣＧセンサ１５６は、ユーザの心臓の電気的活動に関連する生理学的データを出力する。いくつかの実装形態では、ＥＣＧセンサ１５６は、睡眠セッション中のユーザの一部又はその周囲に配置された１つ以上の電極を含む。ＥＣＧセンサ１５６からの生理学的データは、例えば、本明細書に記載されている睡眠関連パラメータのうちの１つ以上を決定するのに使用することができる。
ＥＥＧセンサ１５８は、ユーザの脳の電気的活動に関連する生理学的データを出力する。いくつかの実装形態では、ＥＥＧセンサ１５８は、睡眠セッション中のユーザの頭皮又はその周囲に配置された１つ以上の電極を含む。ＥＥＧセンサ１５８からの生理学的データを使用して、例えば、睡眠セッション中の任意の所与の時間におけるユーザの睡眠段階を決定することができる。いくつかの実装形態では、ＥＥＧセンサ１５８をユーザインターフェース１２４及び／又はその関連するヘッドギア（例えば、ストラップなど）に統合することができる。
容量センサ１６０、力センサ１６２、及び歪みゲージセンサ１６４は、メモリデバイス１１４に記憶され、本明細書に記載の睡眠関連パラメータのうちの１つ以上を決定するために制御システム１１０によって使用され得るデータを出力する。ＥＭＧセンサ１６６は、１つ以上の筋肉により生み出された電気的活動に関連する生理学的データを出力する。酸素センサ１６８は、（例えば、導管１２６内又はユーザインターフェース１２４における）ガスの酸素濃度を示す、酸素データを出力する。酸素センサ１６８は、例えば、超音波酸素センサ、電気酸素センサ、化学酸素センサ、光学酸素センサ、又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサ１３０はまた、電気皮膚反応（ＧＳＲ）センサ、血流センサ、呼吸センサ、脈拍センサ、血圧計センサ、オキシメトリセンサ、又はそれらの任意の組み合わせも含む。
検体センサ１７４を使用して、ユーザの呼気中の検体の存在を検出することができる。検体センサ１７４によって出力されたデータは、メモリデバイス１１４に記憶され、ユーザの呼吸における任意の検体の同一性及び濃度を決定するために、制御システム１１０によって使用することができる。いくつかの実装形態では、検体センサ１７４は、ユーザの口の付近に配置されて、ユーザの口からの呼気中の検体を検出する。例えば、ユーザインタフェース１２４がユーザの鼻及び口を覆うフェイスマスクである場合、検体センサ１７４をフェイスマスク内に配置してユーザの口の呼吸を監視することができる。他の実装形態では、ユーザインタフェース１２４が鼻マスク又は鼻枕マスクである場合に、検体センサ１７４をユーザの鼻の付近に配置してユーザの鼻からの呼気中の検体を検出することができる。更に他の実装形態では、ユーザインターフェース１２４が鼻マスク又は鼻枕マスクである場合、検体センサ１７４をユーザの口の付近に配置することができる。この実装形態では、検体センサ１７４を使用して、ユーザの口から不用意に空気が漏れていないか否かを検出することができる。いくつかの実装形態では、検体センサ１７４は、二酸化炭素などの炭素系化学物質又は炭素系化合物を検出するために使用することができる揮発性有機化合物（ＶＯＣ）センサである。いくつかの実装形態では、また検体センサ１７４を使用して、ユーザがその鼻又は口で呼吸しているか否かを検出することができる。例えば、ユーザの口の付近又は（ユーザインターフェース１２４がフェイスマスクである実装形態では）フェイスマスク内に配置された検体センサ１７４により出力されたデータにより検体の存在が検出された場合、制御システム１１０は、ユーザがその口で呼吸しているという指示としてこのデータを使用することができる。
水分センサ１７６は、記憶デバイス１１４に記憶され、制御システム１１０によって使用され得るデータを出力する。水分センサ１７６を使用して、ユーザを取り囲む様々な領域（例えば、導管１２６又はユーザインタフェース１２４の内部、ユーザの顔の付近、導管１２６とユーザインタフェース１２４との接続部の付近、導管１２６と呼吸治療デバイス１２２との接続部の付近など）における水分を検出することができる。したがって、いくつかの実装形態では、水分センサ１７６をユーザインタフェース１２４又は導管１２６内に連結又は統合して、呼吸治療デバイス１２２からの加圧空気の湿度を監視することができる。他の実装形態では、水分センサ１７６は、水分レベルを監視する必要がある任意の領域の付近に配置される。また水分センサ１７６を使用して、ユーザを取り囲む周囲環境、例えばユーザの寝室内の空気の湿度を監視することができる。また水分センサ１７６を使用して、環境変化に対するユーザの生体反応を追跡することができる。
深さをセンシングするために、１つ以上のＬｉＤＡＲセンサ１７８を使用することができる。このような光学センサ（例えば、レーザセンサ）を使用して、物体を検出し、生活空間などの周囲環境の３次元（３Ｄ）マップを作成することができる。ＬｉＤＡＲは、一般的に、パルスレーザを利用して飛行時間を計測する。ＬｉＤＡＲは、３Ｄレーザスキャンとも呼ばれる。このようなセンサの一使用例では、ＬｉＤＡＲセンサ１７８を有する固定機器又は（スマートフォンなどの）モバイル機器は、センサから５メートル以上離れた領域を測定しマッピングすることができる。ＬｉＤＡＲデータを例えば電磁式ＲＡＤＡＲセンサによって推定された点群データと融合することができる。ＬｉＤＡＲセンサ１７８はまた、人工知能（ＡＩ）を使用して、（ＲＡＤＡＲに対して高反射性であり得る）ガラス窓など、ＲＡＤＡＲシステムに問題を引き起こす可能性のある空間内の特徴を検出し分類することにより、ＲＡＤＡＲシステムのジオフェンスを自動的に作成し得る。またＬｉＤＡＲを使用して、例えば、人の身長に加え、人が座ったとき又は倒れたときなどの身長の変化を推定することができる。ＬｉＤＡＲを使用して、環境の３Ｄメッシュ表現を形成し得る。さらなる用途では、電波が通過する固体表面（例えば、電波透過性材料）に対しては、ＬｉＤＡＲは、そのような表面で反射するため、異なるタイプの障害物の分類を可能にする。
図１では独立して示されるが、１つ以上のセンサ１３０の任意の組み合わせを、呼吸治療デバイス１２２、ユーザインタフェース１２４、導管１２６、加湿タンク１２９、制御システム１１０、ユーザデバイス１７０又はそれらの任意の組み合わせを含むシステム１００の任意の１つ以上の構成要素に統合及び／又は連結することができる。例えば、音響センサ１４１及び／又はＲＦセンサ１４７をユーザデバイス１７０に統合及び／又は連結することができる。このような実装形態では、ユーザデバイス１７０は、本開示のいくつかの態様に係るシステム１００（例えば、制御システム１１０）によって使用される追加のデータ又は二次データを生成する二次デバイスと考えられる。いくつかの実装形態では、圧力センサ１３２及び／又は流量センサ１３４は、呼吸治療デバイス１２２に統合及び／又は連結される。いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、呼吸治療デバイス１２２、制御システム１１０又はユーザデバイス１７０に連結されず、睡眠セッション中のユーザにほぼ隣接して配置される（例えば、ユーザの一部に配置されるか又は接触し、ユーザが着用し、ナイトテーブルに連結されるか又はそれに配置され、マットレスに連結され、天井に連結されるなど）。より一般的には、１つ以上のセンサ１３０は、１つ以上の睡眠セッション中のユーザ及び／又は同床者２２０に関連する生理学的データを生成することができるように、ユーザに対して任意の適切な位置に配置することができる。
１つ以上のセンサ１３０からのデータを分析して、呼吸信号、呼吸数、呼吸パターン、吸気振幅、呼気振幅、吸気／呼気比、１つ以上のイベントの発生、１時間あたりのイベント数、イベントのパターン、イベントの平均持続時間、イベント持続時間の範囲、異なるイベント数の比率、睡眠段階、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい１つ以上の睡眠関連パラメータを決定することができる。１つ以上のイベントは、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞型無呼吸、混合型無呼吸、低呼吸、意図的なユーザインターフェースの漏れ、意図的でないユーザインターフェースの漏れ、口漏れ、咳、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数増加、呼吸困難、喘息発作、てんかん挿間症、発作、血圧上昇、過換気又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。これらの睡眠関連パラメータの多くは、生理学的パラメータであるが、睡眠関連パラメータの一部は、非生理学的パラメータと考えられる。１つ以上のセンサ１３０からのデータ又は他のタイプのデータのいずれかに基づいて、他のタイプの生理学的パラメータ及び非生理学的パラメータを決定することもできる。
ユーザデバイス１７０は、表示デバイス１７２を含む。ユーザデバイス１７０は、例えば、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、ゲームコンソール、スマートウォッチなどのモバイル機器であってもよい。代替的に、ユーザデバイス１７０は、外部感知システム、テレビ（例えば、スマートテレビ）、又は別のスマートホームデバイス（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ｈｏｍｅ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ Ｎｅｓｔ（登録商標）、Ａｍａｚｏｎ Ｅｃｈｏ（登録商標）、Ａｍａｚｏｎ Ｅｃｈｏ Ｓｈｏｗ（登録商標）、Ａｌｅｘａ（登録商標）イネーブルデバイスなどのスマートスピーカ）であってもよい。いくつかの実装形態では、ユーザデバイス１７０は、ウェアラブルデバイス（例えば、スマートウォッチ）である。表示デバイス１７２は、一般的に、静止画像、動画像、又はその両方を含む画像を表示するために使用される。いくつかの実装形態では、表示デバイス１７２は、画像を表示するように構成されたグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）と入力インターフェースを含む、ヒューマンマシンインターフェース（ＨＭＩ）として機能する。表示デバイス１７２は、ＬＥＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ、ＬＣＤディスプレイなどであってもよい。入力インターフェースは、例えば、タッチスクリーン又は接触感知基板、マウス、キーボード、又はユーザデバイス１７０と対話する人間のユーザによって行われた入力を検知するように構成された任意のセンサシステムであってもよい。いくつかの実装形態では、１つ以上のユーザデバイス１７０は、システム１００によって使用され、及び／又はシステム１００に含まれてもよい。
血圧デバイス１８０は、一般的に、ユーザに関連する１つ以上の血圧測定値を決定するための生理学的データの生成に役立つために使用される。血圧デバイス１８０は、例えば、収縮期血圧要素及び／又は拡張期血圧要素を測定するために、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
いくつかの実装形態では、血圧デバイス１８０は、ユーザが着用できる膨張カフと圧力センサ（例えば、本明細書に記載の圧力センサ１３２）とを含む血圧計である。例えば、図２の例に示されるように、血圧デバイス１８０をユーザの上腕に着用することができる。血圧デバイス１８０が血圧計であるこのような実装形態では、血圧デバイス１８０はまた、カフを膨張させるポンプ（例えば、手動操作バルブ）を含む。いくつかの実装形態では、血圧デバイス１８０は、呼吸治療システム１２０の呼吸治療デバイス１２２に連結され、次に呼吸治療デバイス１２２は、加圧空気を輸送してカフを膨張させる。より一般的には、血圧デバイス１８０を、制御システム１１０、記憶デバイス１１４、呼吸治療システム１２０、ユーザデバイス１７０及び／又は活動追跡器１９０に通信可能に連結し、及び／又は（例えば、筐体内に）物理的に統合することができる。
活動追跡器１９０は、一般的に、ユーザに関連する活動測定値を決定するための生理学的データの生成に役立つために使用される。活動測定値は、例えば、歩数、移動距離、登り歩数、身体活動の持続期間、身体活動のタイプ、身体活動の強度、立って過ごした時間、呼吸数、平均呼吸数、安静時呼吸数、最大呼吸数、呼吸数変動、心拍数、平均心拍数、安静時心拍数、最大心拍数、心拍数変動、カロリー消費量、血中酸素飽和度、皮膚電気活動（皮膚コンダクタンス又はガルヴァニック皮膚反応としても知られている）又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。活動追跡器１９０は、例えば、運動センサ１３８（例えば、１つ以上の加速度計及び／又はジャイロスコープ）、ＰＰＧセンサ１５４及び／又はＥＣＧセンサ１５６などの本明細書に記載の１つ以上のセンサ１３０を含んでもよい。
いくつかの実装形態では、活動追跡器１９０は、スマートウォッチ、リストバンド、リング又はパッチなどのユーザが着用できるウェアラブルデバイスである。例えば、図２を参照して、活動追跡器１９０は、ユーザの手首に着用される。また活動追跡器１９０をユーザが着用する衣服又は衣類に連結又は統合することができる。さらに代替的に、また活動追跡器１９０をユーザデバイス１７０に連結又は（例えば、同じ筐体内に）統合してもよい。より一般的には、活動追跡器１９０を、制御システム１１０、記憶デバイス１１４、呼吸治療システム１２０、ユーザデバイス１７０及び／又は血圧デバイス１８０に通信可能に連結するか、又は（例えば、筐体内に）物理的に統合してもよい。
制御システム１１０及び記憶デバイス１１４は、システム１００の独立した別体の構成要素として記載され図１に示されるが、いくつかの実装形態では、制御システム１１０及び／又は記憶デバイス１１４は、ユーザデバイス１７０及び／又は呼吸治療デバイス１２２に統合される。代替的に、いくつかの実装形態では、制御システム１１０又はその一部（例えば、プロセッサ１１２）は、クラウドに位置付け（例えば、サーバに統合され、モノのインターネット（ＩｏＴ）デバイスに統合され、クラウドに接続され、エッジクラウド処理を受けるなど）、１つ以上のサーバ（例えば、リモートサーバ、ローカルサーバなど、又はそれらの任意の組み合わせ）に位置付けることができる。
システム１００は、上記構成要素の全てを含むものとして示されるが、本開示の実装形態によれば、ユーザが使用してユーザインタフェースを特定するシステムは、より多い構成要素又はより少ない構成要素を含んでもよい。例えば、第１の代替システムは、制御システム１１０、記憶デバイス１１４及び１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つを含む。別の例として、第２の代替システムは、制御システム１１０、記憶デバイス１１４、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つ及びユーザデバイス１７０を含む。さらに他の例として、第３の代替システムは、制御システム１１０、記憶デバイス１１４、呼吸治療システム１２０、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つ及びユーザデバイス１７０を含む。さらなる例として、第４の代替システムは、制御システム１１０、記憶デバイス１１４、呼吸治療システム１２０、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つ、ユーザデバイス１７０、血圧デバイス１８０及び／又は活動追跡器１９０を含む。したがって、本明細書に示され記載された構成要素の任意の部分を使用し、及び／又は１つ以上の他の構成要素と組み合わせて、圧力設定を変更するための様々なシステムを形成することができる。
再び図２を参照すると、いくつかの実装形態では、制御システム１１０、記憶デバイス１１４、１つ以上のセンサ１３０のいずれか又はそれらの組み合わせは、ベッド２３０及び／又はユーザ２１０にほぼ隣接する任意の表面及び／又は構造上及び／又は任意の表面及び／又は構造内に位置付けられてもよい。例えば、いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、ベッド２３０及び／又はユーザ２１０に隣接する呼吸治療システム１２０の１つ以上の構成要素上及び／又は該構成要素内の第１の位置に位置付けられてもよい。１つ以上のセンサ１３０は、呼吸治療システム１２０、ユーザインタフェース１２４、導管１２６、表示デバイス１２８、加湿タンク１２９又はそれらの組み合わせに連結されてもよい。
代替的又は追加的に、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、ベッド２３０上及び／又はベッド２３０内の第２の位置に位置付けられてもよい（例えば、１つ以上のセンサ１３０は、ベッド２３０に連結され、及び／又は統合される）。さらに、代替的又は追加的に、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、ベッド２３０及び／又はユーザ２１０に隣接するマットレス２３２上及び／又はマットレス２３２内の第３の位置に位置付けられてもよい（例えば、１つ以上のセンサ１３０は、マットレス２３２に連結され、及び／又は統合される）。代替的又は追加的に、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、ベッド２３０及び／又はユーザ２１０にほぼ隣接する枕上及び／又は枕内の第４の位置に位置付けられてもよい。
代替的又は追加的に、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、ベッド２３０及び／又はユーザ２１０にほぼ隣接するナイトテーブル２４０上及び／又はナイトスタンド２４０内の第５の位置に位置付けられてもよい。代替的又は追加的に、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、ユーザ２１０に連結され、及び／又は配置されるように第６の位置に位置付けられてもよい（例えば、１つ以上のセンサ１３０は、ユーザ２１０が着用する布地、衣類及び／又はスマートデバイスに埋め込まるか又は連結される）。より一般的には、ユーザ２１０に関連するセンサデータを生成することができるように、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つをユーザ２１０に対して任意の適切な位置に位置付けることができる。
いくつかの実装形態では、マイクロフォン１４０などの一次センサは、睡眠セッション中のユーザ２１０に関連する音響データを生成するように構成される。例えば、１つ以上のマイクロフォン（図１のマイクロフォン１４０と同一又は同様である）は、（ｉ）呼吸治療デバイス１２２の回路基板、（ｉｉ）導管１２６、（ｉｉｉ）呼吸治療システム１２０の構成要素の間のコネクタ、（ｉｖ）ユーザインタフェース１２４、（ｖ）ユーザインタフェースに関連するヘッドギア（例えば、ストラップ）又は（ｖｉ）それらの組み合わせに統合され、及び／又は連結されてもよい。
いくつかの実装形態では、一次センサに加えて、１つ以上の二次センサを使用して、追加のデータを生成することができる。いくつかのこのような実装形態では、１つ以上の二次センサは、マイクロフォン（例えば、システム１００のマイクロフォン１４０）、流量センサ（例えば、システム１００の流量センサ１３４）、圧力センサ（例えば、システム１００の圧力センサ１３２）、温度センサ（例えば、システム１００の温度センサ１３６）、カメラ（例えば、システム１００のカメラ１５０）、ベーン式センサ（ＶＡＦ）、熱線センサ（ＭＡＦ）、冷線センサ、層流センサ、超音波センサ、慣性センサ又はそれらの組み合わせを含む。
代替的又は追加的に、１つ以上のマイクロフォン（図１のマイクロフォン１４０と同一又は同様である）は、ユーザデバイス１７０、ＴＶ、ウォッチ（例えば、ユーザが着用する機械式ウォッチ又は別のスマートデバイス）、ペンダント、マットレス２３２、ベッド２３０、ベッド２３０上に配置された寝具、枕、スピーカ（例えば、図１のスピーカ１４２）、ラジオ、タブレット型デバイス、無水加湿器又はそれらの組み合わせなどのコロケートされたスマートデバイスに統合され、及び／又は連結されてもよい。コロケートされたスマートデバイスは、ユーザ、呼吸治療システム１２０及び／又はシステム１００の任意の部分によって放出された音を検出する範囲内にある任意のスマートデバイスであってもよい。いくつかの実装形態では、コロケートされたスマートデバイスとは、睡眠セッション中のユーザと同じ部屋にあるスマートデバイスである。
代替的又は追加的に、いくつかの実装形態では、１つ以上のマイクロフォン（図１のマイクロフォン１４０と同一又は同様である）は、それに音響信号を伝えることができる空気通路があれば、システム１００（図１）及び／又はユーザ２１０（図２）から離れてもよい。例えば、１つ以上のマイクロフォンは、システム１００が収容された部屋とは異なる部屋に設置されてもよい。
本明細書において使用されるように、睡眠セッションは、例えば、初期開始時刻と終了時刻に少なくとも部分的に基づいて、いくつかの方法で定義することができる。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、ユーザが眠っている持続時間であり、すなわち、睡眠セッションは、開始時刻と終了時刻とを有し、睡眠セッション中にユーザが終了時刻まで目を覚ますことはない。すなわち、ユーザが覚醒している時間は、睡眠セッションに含まれない。睡眠セッションのこの第１の定義からは、ユーザが一晩で複数回覚醒及び入眠した場合、それらの覚醒期間によって隔てられたそれぞれの睡眠期間が、睡眠セッションとなる。
あるいは、いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、開始時刻と終了時刻とを有し、睡眠セッション中に、ユーザは、ユーザが覚醒している連続持続時間が覚醒持続時間閾値を下回っている限り、睡眠セッションが終了してしまうことなく、目を覚ましてもよい。覚醒持続時間閾値は、睡眠セッションの百分率として定義することができる。覚醒持続時間閾値は、例えば、睡眠セッションの約２０パーセント、睡眠セッション持続時間の約１５パーセント、睡眠セッション持続時間の約１０パーセント、睡眠セッション持続時間の約５パーセント、睡眠セッション持続時間の約２パーセントなど、又は他の任意の閾値百分率であってもよい。いくつかの実装形態では、覚醒持続時間閾値は、例えば、約１時間、約３０分間、約１５分間、約１０分間、約５分間、約２分間などの一定時間又は他の任意の量の時間と定義される。
いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、ユーザが夜に最初に就床した時刻から、翌朝に最後に離床した時刻までの総時間と定義される。別の言い方をすれば、睡眠セッションは、（例えば、ユーザが寝る前に最初にテレビを見たりスマートフォンをいじったりすることを意図した場合ではなく）ユーザが寝るという意図を持って最初に就床した、現在の夜と称せる第１の日付（例えば、２０２０年１月６日月曜日）の第１の時刻（例えば午後１０：００）に始まり、ユーザがその翌朝に再び寝ないという意図を持って最初に起床した、翌朝と称せる第２の日付（例えば２０２０年１月７日火曜日）の第２の時刻（例えば午前７：００）に終わる時間と定義することができる。
いくつかの実装形態では、ユーザが睡眠セッションの開始を手動で定義し、かつ／又は睡眠セッションを手動で終了させることができる。例えば、ユーザは、ユーザデバイス１７０（図１）の表示デバイス１７２に表示される１つ以上のユーザ選択可能要素を（例えば、クリック又はタップすることにより）選択して、睡眠セッションを手動で開始又は終了させることができる。
図３を参照すると、睡眠セッションの例示的なタイムライン３００が示されている。時間軸３００は、就床時刻（ｔｂｅｄ）と、入眠時刻（ｔＧＴＳ）と、初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）と、第１の微小覚醒ＭＡ１と、第２の微小覚醒ＭＡ２と、覚醒Ａと、目覚時刻（ｔｗａｋｅ）と、起床時刻（ｔｒｉｓｅ）と、を含む。
就床時刻ｔｂｅｄは、ユーザが入眠する前に最初に就床（例えば、図２のベッド２３０）する（例えば、ユーザがベッドに横になったり座ったりする）時刻と関連付けられる。就床時刻ｔｂｅｄを就床閾値持続時間に少なくとも部分的に基づいて特定して、ユーザが寝るために就床する時刻と、ユーザが他の理由で（例えば、テレビを見るために）就床する時刻と、を区別することができる。例えば、就床閾値持続時間は、少なくとも約１０分間、少なくとも約２０分間、少なくとも約３０分間、少なくとも約４５分間、少なくとも約１時間、少なくとも約２時間などであり得る。本明細書においては、ベッドに関連して就床時刻ｔｂｅｄを説明しているが、より一般的には、就床時刻ｔｂｅｄは、ユーザが寝るために最初に何らかの箇所（例えば、ソファ、椅子、寝袋など）に就いた時刻を表してもよい。
入眠時刻（ＧＴＳ）は、ユーザが、就床（ｔｂｅｄ）した後、最初に入眠しようとする時刻に関連付けられている。例えば、ユーザは、床に就いた後、眠ろうとする前に、くつろぐために１つ以上の活動（例えば、読書、テレビ視聴、音楽鑑賞、ユーザデバイス１７０の使用など）をし得る。初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）は、ユーザが最初に入眠した時刻である。例えば、初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）は、ユーザが最初に第１のノンＲＥＭ睡眠段階に入った時刻であってもよい。
目覚時刻ｔｗａｋｅは、（例えば、ユーザが真夜中に目覚めて睡眠に戻るのとは異なり）ユーザが二度寝をせずに目を覚ました時刻と関連付けられた時刻である。ユーザは、最初に就眠した後、短い持続時間（例えば、５秒、１０秒、３０秒、１分など）を有する、１つ以上の無意識の微小覚醒（例えば、微小覚醒ＭＡ１及びＭＡ２）を経験し得る。ユーザは、覚醒時刻ｔｗａｋｅではなく、微小覚醒ＭＡ１及びＭＡ２のそれぞれを経て、再び眠る。同様に、ユーザは、最初に入眠した後、１回以上の意識的な覚醒（例えば、覚醒Ａ）（例えば、トイレに行くために起きること、子供又はペットの世話をすること、夢遊病による歩行など）を行う可能性がある。しかしながら、ユーザは、覚醒Ａの後に二度寝する。したがって、目覚時刻ｔｗａｋｅは、例えば、（例えば、ユーザが１５分間以上、２０分間以上、３０分間以上、１時間以上など覚醒した）目覚閾値持続時間に少なくとも部分的に基づいて定義されてもよい。
同様に、起床時刻ｔｒｉｓｅは、（例えば、ユーザが夜間にトイレに行くために起きること、子供又はペットの世話をすること、夢遊病で歩行することなどとは異なり）ユーザが睡眠セッションを終了させる目的で離床してベッドに不在となる時間と関連付けられる。換言すれば、起床時刻ｔｒｉｓｅは、ユーザが次の睡眠セッション（例えば、次の夜）までベッドに戻らずに最後にベッドを離れた時刻である。したがって、起床時刻ｔｒｉｓｅは、例えば、（例えば、ユーザがベッドを、１５分間以上、２０分間以上、３０分間以上、１時間以上など離れた）起床閾値持続時間に少なくとも部分的に基づいて定義されてもよい。２回目以降の睡眠セッションに対する就床時刻ｔｂｅｄはまた、（例えば、ユーザがベッドを、４時間以上、６時間以上、８時間以上、１２時間以上など離れた）起床閾値持続時間に少なくとも部分的に基づいて定義されてもよい。
上述したように、ユーザは、最初のｔｂｅｄから最後のｔｒｉｓｅまでの間に、夜間に１回以上目覚めてベッドから出る可能性がある。いくつかの実装形態では、最後の目覚時刻ｔｗａｋｅ及び／又は最後の起床時刻ｔｒｉｓｅは、イベント（例えば、入眠するか又はベッドを離れること）に続く時間の所定の閾値持続時間に少なくとも部分的に基づいて、特定又は決定される。このような閾値持続時間は、ユーザ向けにカスタマイズされてもよい。夜に就床し、朝に目覚めてベッドから出る標準ユーザの場合、約１２時間～約１８時間の間の任意の時間（ユーザが目覚めるか（ｔｗａｋｅ）又は起床して（ｔｒｉｓｅ）から、ユーザが就床（ｔｂｅｄ）、入眠（ｔＧＴＳ）又は睡眠する（ｔｓｌｅｅｐ）までの間）を使用することができる。ベッドで過ごす時間が長いユーザであれば、より短い閾値時間（例えば、約８時間から約１４時間）が使用され得る。閾値期間は、ユーザの睡眠挙動を監視するシステムに少なくとも部分的に基づいて、最初に選択され、及び／又は後に調整されてもよい。
総就寝時間（ＴＩＢ）とは、就床時刻ｔｂｅｄから起床時刻ｔｒｉｓｅまでの持続時間である。総睡眠時間（ＴＳＴ）は、初期睡眠時刻から目覚時刻までの持続時間から、その間の意識的又は無意識の覚醒及び／又は微小覚醒を除外した持続時間と関連付けられる。一般的に、総睡眠時間（ＴＳＴ）は、総就寝時間（ＴＩＢ）より短くなる（例えば、１分間短い、１０分間短い、１時間短いなど）。例えば、図３のタイムライン３００を参照すると、総睡眠時間（ＴＳＴ）は、初期睡眠時刻ｔｓｌｅｅｐと目覚時刻ｔｗａｋｅとの間にわたっているが、第１の微小覚醒ＭＡ１、第２の微小覚醒ＭＡ２、及び覚醒Ａの持続時間は除外される。図示されているように、この例では、総睡眠時間（ＴＳＴ）は総就寝時間（ＴＩＢ）よりも短い。
いくつかの実装形態では、総睡眠時間（ＴＳＴ）は、総持続的睡眠時間（ＰＴＳＴ）として定義され得る。このような実装形態では、総持続的睡眠時間は、第１のノンＲＥＭ段階（例えば、浅睡眠段階）の所定の初期部分又は初期期間を除外するものである。例えば、この所定の初期部分は、約３０秒間から約２０分間、約１分間から約１０分間、約３分間から約５分間などであり得る。総持続的睡眠時間は、持続睡眠の測定値であり、睡眠－覚醒睡眠経過図を平滑化するものである。例えば、ユーザが最初に入眠するとき、ユーザは、非常に短い時間（例えば、約３０秒間）に第１のノンＲＥＭ段階に入り、その後、短い時間（例えば、１分間）に覚醒段階に戻った後に、第１のノンＲＥＭ段階に戻ってもよい。この例では、総持続的睡眠時間は、第１のノンＲＥＭ段階の第１のインスタンス（例えば、約３０秒間）を除外するものである。
いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、就床時刻（ｔｂｅｄ）に始まり、起床時刻（ｔｒｉｓｅ）に終わると定義され、すなわち、睡眠セッションは、総就寝時間（ＴＩＢ）として定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）に始まり、目覚時刻（ｔｗａｋｅ）に終わると定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションが、総睡眠時間（ＴＳＴ）と定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、入眠時刻（ｔＧＴＳ）に始まり、目覚時刻（ｔｗａｋｅ）に終わると定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、入眠時刻（ｔＧＴＳ）に始まり、起床時刻（ｔｒｉｓｅ）に終わると定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、就床時刻（ｔｂｅｄ）に始まり、目覚時刻（ｔｗａｋｅ）に終わると定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）に始まり、起床時刻（ｔｒｉｓｅ）に終わると定義される。
図４を参照すると、いくつかの実装形態に係るタイムライン３００（図３）に対応する例示的な睡眠経過図４００が示されている。図示されているように、睡眠経過図４００は、睡眠－覚醒信号４０１、覚醒段階軸４１０、ＲＥＭ段階軸４２０、浅睡眠段階軸４３０、及び深睡眠段階軸４４０を含む。睡眠－覚醒信号４０１と軸４１０～４４０のうちの１つとの交点は、睡眠セッション中の任意の所与の時間での睡眠段階を示す。
睡眠／覚醒信号４０１は、ユーザに関連する生理学的データに少なくとも部分的に基づいて生成され得る（例えば、本明細書に記載のセンサ１３０の１つ以上によって生成される）。睡眠－覚醒信号は、覚醒状態、リラックス覚醒状態、微小覚醒、ＲＥＭ段階、第１の非ＲＥＭ段階、第２の非ＲＥＭ段階、第３の非ＲＥＭ段階、又はそれらの任意の組み合わせを含む１つ以上の睡眠段階を示すことができる。いくつかの実装形態では、第１の非ＲＥＭ段階、第２の非ＲＥＭ段階及び第３の非ＲＥＭ段階のうちの１つ以上をグループ化し、浅睡眠段階又は深睡眠段階として分類することができる。例えば、浅睡眠段階は、第１のノンＲＥＭ段階を含んでもよく、深睡眠段階は、第２のノンＲＥＭ段階及び第３のノンＲＥＭ段階を含んでもよい。図４では睡眠経過図４００が、浅睡眠段階軸４３０及び深睡眠段階軸４４０を含んでいるが、いくつかの実装形態では、睡眠経過図４００は、第１のノンＲＥＭ段階、第２のノンＲＥＭ段階、及び第３のノンＲＥＭ段階のそれぞれに対する軸を含み得る。他の実装形態では、睡眠－覚醒信号は、呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気／呼気振幅比、吸気／呼気持続時間比、１時間あたりのイベント数、イベントのパターン又はそれらの任意の組み合わせを示すことができる。睡眠－覚醒信号について記述している情報は、メモリデバイス１１４に記憶することができる。
睡眠経過図４００は、例えば、入眠潜時（ＳＯＬ）、中途覚醒（ＷＡＳＯ）、睡眠効率（ＳＥ）、睡眠断片化指数、睡眠ブロック、又はそれらの任意の組み合わせなど、１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するのに使用することができる。
入眠潜時（ＳＯＬ）は、入眠時刻（ｔＧＴＳ）から初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）までの時間として定義される。言い換えれば、入眠潜時は、ユーザが最初に就眠を試行してから実際に就眠するまでに要した時間を示す。いくつかの実装形態では、入眠潜時が持続的入眠潜時（ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ ｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ ｌａｔｅｎｃｙ：ＰＳＯＬ）と定義される。持続的入眠潜時は、入眠時刻から所定量の持続睡眠までの持続時間と定義されるという点で、入眠潜時とは異なる。いくつかの実装形態では、所定量の持続睡眠は、例えば、第２のノンＲＥＭ段階、第３のノンＲＥＭ段階、及び／又は２分間以下の覚醒状態を含むＲＥＭ段階、第１のノンＲＥＭ段階、及び／又はその間の遷移における少なくとも１０分間の睡眠を含んでもよい。換言すれば、持続的入眠潜時は、例えば、第２のノンＲＥＭ段階、第３のノンＲＥＭ段階及び／又はＲＥＭ段階における最大８分間の持続睡眠が必要とされる。他の実装形態では、所定量の持続睡眠は、初期睡眠時刻後の第１のノンＲＥＭ段階、第２のノンＲＥＭ段階、第３のノンＲＥＭ段階、及び／又はＲＥＭ段階における少なくとも１０分間の睡眠を含んでもよい。かかる実装形態では、所定量の持続睡眠は、一切の微小覚醒を除外し得る（例えば、１０秒間の微小覚醒後に、その１０分間が再開されることはない）。
中途覚醒（ＷＡＳＯ）は、初期睡眠時刻から目覚時刻までの間でユーザが覚醒している全持続時間と関連付けられている。したがって、中途覚醒は、意識的か無意識的かにかかわらず、睡眠セッション中の短時間微小覚醒（例えば、図４に示す微小覚醒ＭＡ１とＭＡ２）を含む。いくつかの実装形態では、中途覚醒（ＷＡＳＯ）は、所定の長さ（例えば、１０秒間以上、３０秒間以上、６０秒間以上、約５分間以上、約１０分間以上など）を有する覚醒の総持続時間のみを含む、持続的中途覚醒（ＰＷＡＳＯ）として定義される。
睡眠効率（ＳＥ）は、総就寝時間（ＴＩＢ）と総睡眠時間（ＴＳＴ）との比率として決定される。例えば、総就寝時間が８時間で、総睡眠時間が７．５時間である場合、その睡眠セッションの睡眠効率は、９３．７５％である。睡眠効率は、ユーザの睡眠衛生を示す。例えば、ユーザが就床し、睡眠前に他の活動（例えば、テレビの視聴）に時間を費やすと、睡眠効率が低下する（例えば、そのユーザは、不利な状態にある）。いくつかの実装形態では、総就寝時間（ＴＩＢ）と、ユーザが入眠しようとする総時間とに少なくとも部分的に基づいて、睡眠効率（ＳＥ）を算出することができる。このような実装形態では、ユーザが入眠しようと試みている総時間は、本明細書に記載の入眠（ＧＴＳ）時刻から起床時刻までの持続時間として定義される。例えば、総睡眠時間が８時間（例えば、午後１１時から午前７時まで）、入眠時刻が午後１０時４５分、起床時刻が午前７時１５分であるという実装形態では、睡眠効率パラメータは、約９４％として算出される。
断片化指数は、睡眠セッション中の覚醒回数に少なくとも部分的に基づいて決定される。例えば、ユーザが２つの微小覚醒（例えば、図４に示される微小覚醒ＭＡ１及び微小覚醒ＭＡ２）を有していた場合、断片化指数を２として表すことができる。いくつかの実装形態では、断片化指数は、所定の範囲の整数の間（例えば、０と１０の間）でスケーリングされる。
睡眠ブロックは、任意の睡眠段階（例えば、第１のノンＲＥＭ段階、第２のノンＲＥＭ段階、第３のノンＲＥＭ段階、及び／又はＲＥＭ）と覚醒段階との間の移行に関連付けられる。例えば、３０秒間の分解能で睡眠ブロックを算出することができる。
いくつかの実装形態では、本明細書に記載のシステム及び方法は、睡眠－覚醒信号を含む睡眠経過図を生成又は分析して、睡眠経過図の睡眠－覚醒信号に少なくとも部分的に基づいて、就床時刻（ｔｂｅｄ）、入眠時刻（ｔＧＴＳ）、初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）、１つ以上の第１の微小覚醒（例えば、ＭＡ１及びＭＡ２）、目覚時刻（ｔｗａｋｅ）、起床時刻（ｔｒｉｓｅ）、又はそれらの任意の組み合わせを決定又は特定することを含んでもよい。
他の実装形態では、センサ１３０のうちの１つ以上を使用して、就床時刻（ｔｂｅｄ）、入眠時刻（ｔＧＴＳ）、初期睡眠時刻（ｔｓｌｅｅｐ）、１つ以上の第１の微小覚醒（例えば、ＭＡ１及びＭＡ２）、目覚時刻（ｔｗａｋｅ）、起床時刻（ｔｒｉｓｅ）、又はそれらの任意の組み合わせを決定又は特定することにより、睡眠セッションを定義することができる。例えば、就床時刻ｔｂｅｄを、例えば、運動センサ１３８、マイクロフォン１４０、カメラ１５０又はそれらの任意の組み合わせによって生成されたデータに少なくとも部分的に基づいて決定することができる。例えば、運動センサ１３８からのデータ（例えば、ユーザが動かないことを示すデータ）、カメラ１５０からのデータ（例えば、ユーザが動かないことを示すデータ及び／又はユーザがライトを消したことを示すデータ）、マイクロフォン１４０からのデータ（例えば、ユーザがテレビを消したことを示すデータ）、ユーザデバイス１７０からのデータ（例えば、ユーザがユーザデバイス１７０を使用しなくなったことを示すデータ）、圧力センサ１３２及び／又は流量センサ１３４からのデータ（例えば、ユーザが呼吸治療デバイス１２２をオンにしたことを示すデータ、ユーザがユーザインターフェース１２４を装着したことを示すデータなど）又はそれらの任意の組み合わせに少なくとも部分的に基づいて、入眠時刻を決定することができる。
図５を参照すると、ユーザが呼吸治療システム（例えば、呼吸治療システム１２）を使用している間、睡眠セッション中にユーザを監視する方法５００が示されている。一般的に、制御システム（例えば、システム１００の制御システム１１０）は、方法６００の様々なステップを実施するように構成される。記憶デバイス（例えば、システム１００の記憶デバイス１１４）は、方法５００（又は他の方法）のステップで使用される任意のタイプのデータを記憶するために使用され得る。また、ＳＤＢに罹患しているユーザは、ＳＤＢに伴う追加的な健康状態（併存疾患とも呼ばれる）を抱えている可能性がある。呼吸治療システム（例えばＣＰＡＰシステムとして）の使用は、これらの他の健康状態を識別及び／又は監視するために分析され得るデータを生成することができる。場合によっては、呼吸治療システムを使用することで、ＳＤＢだけでなく、追加の健康状態を治療することも可能である。呼吸治療システムの使用中に生成されたデータ、及び場合によっては追加データを分析することにより、追加の健康状態に関連する様々なメトリクスを決定することができ、追加の健康状態に対するより効果的な治療の選択肢を決定することができる。
方法５００のステップ５０２は、呼吸治療システムのユーザに関連する現在の睡眠セッション中にデータを生成することを含む。データは、複数の異なるセンサ（例えば、センサ１３０）を含む任意の適切なソースによって生成されてもよい。センサは、呼吸治療システムと共に使用される呼吸治療デバイス（例えば、呼吸治療デバイス１２２）の筐体内に配置されてもよいし、呼吸治療デバイスの筐体外に配置されてもよい。データはまた、スマートウォッチ、活動量計、携帯電話、任意の数の外部医療測定デバイスなど、多くの異なるデバイスによって生成することができる。呼吸治療システムは、例えば導管及びユーザインターフェースを介してユーザの気道に加圧空気を供給する呼吸治療デバイスを含むことができる。生成されたデータは、加圧空気の圧力、加圧空気の流量、及び加圧空気の他の特性を示すデータを含むことができる。ユーザインターフェースは、ユーザの口及び鼻を覆うフルフェイスマスク、鼻マスク、又は他のタイプのユーザインターフェースを含むことができる。
方法５００のステップ５０４は、生成されたデータを分析して、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）に関連する第１のメトリクスの値を決定することを含む。方法５００のステップ５０６は、生成されたデータを分析して、ＳＤＢ以外のユーザの健康状態に関連する第２のメトリクスの値を決定することを含む。第１のメトリクスは、ユーザの睡眠セッションを分析するためのメトリクスを含むことができる。例えば、呼吸治療システムがＣＰＡＰシステムとして使用される場合、第１のメトリクスは、ＣＰＡＰシステムを使用してイベント（例えば、無呼吸イベント）を最小化するに関連し得る。
第１のメトリクス（及びいくつかの実装形態では、第２のメトリクス）は、呼吸信号、呼吸数、呼吸パターン、吸気振幅、呼気振幅、吸気／呼気比、１つ以上のイベントの発生、１時間当たりのイベント数、イベントのパターン、イベントの平均継続時間、イベント継続時間の範囲、異なるイベント数の比率、睡眠段階、複数の睡眠段階のそれぞれに費やされた時間、睡眠段階パターン、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）、睡眠スコア、治療スコア、総睡眠時間、総就寝時間、覚醒時間、起床時刻、睡眠経過図、総浅睡眠時間、総深睡眠時間、総ＲＥＭ睡眠時間、治療中の総睡眠時間、治療後総睡眠時間、覚醒回数、入眠潜時、ストレスレベル、又はこれらの任意の組み合わせを含むことができる。
いくつかの実装形態では、第１のメトリクスはＳＤＢのみに関連し、第２のメトリクスは健康状態のみに関連する。いくつかの実装形態では、第１のメトリクスはＳＤＢ及び健康状態に関連し、第２のメトリクスは健康状態のみに関連する。いくつかの実装形態では、第１のメトリクスはＳＤＢのみに関連しれ、第２のメトリクスは健康状態及びＳＤＢに関連する。いくつかの実装形態では、第１のメトリクスは、ＳＤＢ及び健康状態に関連する。いくつかの実装形態では、第２のメトリクスは、健康状態及びＳＤＢに関連する。
いくつかの実装形態では、第２のメトリクスは、心臓状態の存在に関連する。例えば、第２のメトリクスは、心不全、心雑音、心拍数増加、心臓発作、心房細動、不整脈、心筋炎、心臓自律神経障害、アテローム性動脈硬化症などの慢性炎症性疾患（ＳＤＢによる夜間の血中酸素レベルの反復的低下は、全身の炎症と関連することが証明されている）などに関連することができる。第２のメトリクスは、心拍数変動（睡眠セッション中に心拍数変動が低下しないことは、心臓がストレスを受け、睡眠に正しく反応しないことを示す）、拍動間間隔の標準偏差（ＳＤＮＮとも呼ばれ、心臓の回復力に関係している可能性がある）、隣接する拍動間の連続的な差の２乗平均根（ＲＭＳＳＤとも呼ばれ、心臓の回復力に関係している可能性がある）、心拍出量（心拍出量の低下（例えば、時間間隔当たりにポンピングされる血液量の減少）は、高血圧及び／又は心不全を示すことがある）、心房室の構造（変更された構造は心房細動のリスクを示すことがある）、一回換気量（一回換気量が不安定であることは心不全を示すことがある）、無呼吸持続時間、呼気持続時間、呼気勾配、フロー信号の包絡線（ユーザの呼吸の安定レベルを示す）、呼吸数などを含んでもよい。
いくつかの実装形態では、第２のメトリクスは、ユーザの臨床的ストレスレベル又は交感神経活動に関連する。例えば、第２のメトリクスは、心拍数、心拍数変動、皮膚コンダクタンス（例えば、皮膚電流応答）、動脈拍動速度、動脈拍動形状、動脈拍動量、動脈拍動振幅、又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。さらに、第２のメトリクス自体がユーザのストレスレベルの定量化可能なメトリクスを含むように、これらの異なるメトリクスのうちの１つ以上はユーザのストレスレベルを定量化するために使用することができる。第２のメトリクスは、種々の異なるタイプの無呼吸イベントに対するユーザのストレス応答のメトリクスであってもよい。例えば、ユーザの第２のメトリクスは、ユーザが長い無呼吸イベント及び／又は吸気量が著しく減少した無呼吸イベントにのみ応答して上昇したストレスレベル（心拍数、心拍数変動、皮膚コンダクタンス、動脈拍動特性等を用いて測定され得る）を経験することを示す。しかしながら、異なるユーザの第２のメトリクスは、短い無呼吸イベント及び／又は吸気量がわずかに減少した無呼吸イベントと、より長い持続時間及び／又は吸気量が有意に減少した無呼吸イベントとに応答して、ユーザが上昇したストレスレベルを経験することを示す。第２のメトリクスはまた、無呼吸イベントの重症度の増加に伴って、そのユーザのストレスレベルがどの程度増加するかを示すこともできる。したがって、いくつかの実装形態では、第２のメトリクスは、ユーザのストレス応答と種々の異なるタイプの無呼吸イベントとの間の関連、異なるストレス応答をもたらす種々のタイプの無呼吸イベントの割合、及びその他を含んでもよい。
さらなる実装形態では、呼吸治療システムは、第２のメトリクスと呼吸治療システムによる治療（例えば、ＣＰＡＰ圧力）との間の関連性を学習するように構成され得る。さらに別の実装形態では、呼吸治療レベル（例えば、ＣＰＡＰ圧力レベル）は、療法と第２のメトリクスとの間の関連性の学習を強化するために変化してもよく、さらに別の実装形態では、治療レベルは第２のメトリクスを制御するために調整されてもよい（例えば、ストレス又は交感神経活動に関連するメトリクスを減少させるために、ＣＰＡＰ圧力を増加又は減少させてもよい）。
いくつかの実装形態では、第２のメトリクスは、睡眠セッション中のユーザの呼吸に関連する。例えば、第２のメトリクスは、ユーザの呼吸のケイデンス（例えば、ユーザの呼吸の速さ、及び／又は、ユーザの呼吸の開始及び停止の有無）、ユーザの呼吸の振幅（例えば、ユーザの吸気及び／又は呼気の量）、呼気時定数（例えば、呼気中の肺容量の指数的減衰の時定数）、呼気形状（例えば、呼気中の肺容量の時間的曲線形状）、呼気振幅（例えば、呼気量又は呼気力）、呼気速度（例えば、呼気中に肺容量が減少する速度）、呼気時定数（例えば、呼気中の肺容量の指数的増加の速度）、吸気形状（例えば、吸気中の経時的な肺容量のプロットの形状）、吸気振幅（例えば、吸気量及び／又は力）、吸気速度（例えば、吸気中に肺容量が増加する速度）、一回換気量、呼吸数、又は他の呼吸メトリクス（例えば、呼吸関連メトリクス）を含んでもよい。
これらの呼吸メトリクスは、任意の数の異なる健康状態に関連し得る。例えば、ユーザの呼吸のケイデンス及び／又は一回換気量は、肥満、ＣＯＰＤ、肺炎、喘息、及び他の状態に関連し得る。ユーザの息切れ（例えば、ユーザの呼吸ケイデンスが速いこと、及び／又は一回換気量が浅いこと）は、ユーザが肥満であること、又はＣＯＰＤ、肺炎、喘息等に罹患していることを示す。別の例では、吸気及び／又は呼気の形状は、ユーザの気道における閉塞の存在を示す。さらなる例では、一回換気量は心不全に関連し得る。一回換気量の不安定性（例えば、呼吸によって一回換気量が異なる）は、心不全の存在又は心不全への進行のリスクを示す。さらなる例では、（ｉ）呼吸のケイデンス、（ｉｉ）吸気の形状、速度及び振幅、及び（ｉｉｉ）呼気の形状、速度及び振幅のいずれか１つ以上が、チェーン・ストークス呼吸の存在を示す。
別の例では、第２のメトリクスは、睡眠セッション中にユーザが起きている時間又は眠っている時間と関連してもよく、入眠に費やされた時間の量、睡眠に費やされた時間の量の合計、ユーザの入眠時刻、ユーザが目覚める時刻、ユーザの呼吸数の一貫性などを含んでもよい。これらのメトリクスは、ユーザが意図したよりも長い時間覚醒していること、意図したよりも短い時間睡眠していること、睡眠セッション中に意図したよりも遅くなるまで、ユーザの呼吸が遅くなって一貫した状態にならないこと（ユーザが眠っていることを示す）などを示すことができ、これらはユーザが不眠症に苦しんでいることを示す。例えば、睡眠経過図（例えば、図３の睡眠経過図４００）などの睡眠段階に関連する情報もユーザが不眠症に罹患しているかどうかの判断に利用できる。
これらのメトリクス又は他のメトリクスは、不安、閉所恐怖症、ストレスなどの他の神経疾患の存在を示すこともできる。一般的に、第２のメトリクスは、心臓状態、呼吸状態、神経状態、及び他のタイプの状態に関連し得る。一般的に、神経状態に関連するメトリクスは、心拍数（高い心拍数は不安を示す）、血圧（高血圧は不安を示す可能性がある）、入眠潜時（低入眠潜時は不安を示す可能性がある）、覚醒しきい値（例えば、ユーザが目覚めるのが容易であること、覚醒しきい値が低いことは不安を示す可能性がある）、睡眠セッション中の身体運動量（例えば、制御されていない脚の運動は、不穏脚症候群を示す可能性がある）、睡眠セッション中の覚醒に関連するメトリクス（不規則な睡眠覚醒パターンは、概日リズムの乱れを示している可能性があり、朝のうつ病につながる可能性があり、夜間てんかんの可能性もある）、インターフェース漏洩率（ユーザインターフェース１２４のようなユーザインターフェースからの高い漏洩率は、閉所恐怖症のためにユーザインターフェースが緩く着用されていることを示す可能性がある）、睡眠セッション中にユーザインターフェースを取り外す数回（数回が多いと、閉所恐怖症を示す可能性がある）、アンケートに対するユーザの回答に関連する様々なメトリクスを含んでもよく、以下でより詳細に説明する。
方法５００のステップ５０８は、決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいていくつかの動作を行わせることを含む。いくつかの実装形態では、第２のメトリクスは、ユーザにおける健康状態のアイデンティティ、存在、及び／又は重症度を示すので、ユーザにおける健康状態のアイデンティティ、存在、及び／又は重症度を決定するために使用されてもよい。そして多くの異なる動作をとることができる。
いくつかの実装形態では、決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、呼吸治療システムの１つ以上の設定を調整してもよい。一例では、呼吸治療システムは、最初にＣＰＡＰシステムなどの気道陽圧システムとして作動する。心臓状態（例えば、心不全）の存在又は心臓状態（例えば、心不全）への進行のリスクを示す第２のメトリクスの値に応答して、呼吸治療システムが適応サーボ換気システムとして作動するように、呼吸治療デバイスの１つ以上の設定を（制御システムによって手動又は自動で）調整することができる。心臓状態（例えば、心不全）は、ＣＰＡＰシステムでは治療できない無呼吸を引き起こすことが多く、ＣＰＡＰシステムの使用は、これらの無呼吸の発生及び／又は重症度を悪化させることが多い。呼吸治療システムが適応サーボ換気システムとして作動するとき、呼吸治療システムは、ユーザの呼吸を監視し、一回換気量の安定性を確保するためにユーザの呼吸量を増加させ、これらの無呼吸の発生及び／又は重症度を減少させることができる。
別の例では、加圧空気の供給に関する設定、例えば、空気の圧力、空気の流速、加圧空気のランプ時間（例えば、呼吸治療システムの使用開始から、空気の圧力が所望の圧力（例えば、所望の治療圧力まで増加するのに要する時間）、加圧空気の湿度などを変更することができる。薬剤又は他の物質は、加圧空気を介してユーザの気道に供給及び／又は注入されてもよい。薬剤は、ユーザの入眠を助けるように構成されてもよい。この物質は、ユーザを落ち着かせ、ユーザの入眠を助けるように構成された匂いであってもよい。一例では、高圧下で作動すると、呼吸治療システムの容量がユーザの不眠症に影響を与え、場合によってはユーザの不眠症を悪化させる。第２のメトリクスがユーザが不眠症に罹患していることを示している場合、ランプ時間を増加させることができ、これにより、呼吸治療システムが所望の圧力に達するまで、ユーザにより長い睡眠時間を与えることができる。さらなる例では、第２のメトリクスが不眠症の存在を示す場合、治療応答感受性ランプ時間を増加させることができ、及び／又は、呼吸治療システムが（例えば、睡眠覚醒信号に少なくとも部分的に基づいて）ユーザの入眠を検出するまで、気圧を比較的低いレベル（例えば、所望の治療よりも小さく、いびき又は流量制限のようなより軽いイベントの存在下でより速く増加することができる）に維持することができる。
別の例では、ＣＯＰＤ、喘息、アレルギー、副鼻腔感染症、鼻炎、又は他の呼吸関連疾患に罹患しているユーザのために、加圧空気の湿度を増加させることができる。さらなる例では、第２のメトリクスが、ユーザが薬剤の吸入によって治療可能な状態に罹患していることを示す場合、薬剤は、ユーザの気道に供給及び／又は注入されてもよい。これらの実装形態のいくつかでは、ＳＤＢに関連する第１のメトリクスの値は、呼吸治療システムの設定をどのように調整するかに影響を与え得る。他の実装形態では、設定を調整することは、現在使用されているユーザインターフェースのタイプを変化させることを含んでもよい。マイクロフォン１４０及び／又はスピーカ１４２は、例えば、音響信号をユーザインターフェースに導き、その後、音響信号の反射に関連する音響データを分析することによって、ユーザインターフェースを特徴付けるために使用することができる。現在使用されているユーザインターフェースのタイプが決定されると、ユーザインターフェースのタイプを変化させるための提案は、決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて生成され得る。一般的に、呼吸治療システムの設定は、所望の治療効果を有する。呼吸治療システムの設定は、所望の治療効果を変更するために必要に応じて調整することができる。
さらなる例では、呼吸治療システムの設定を調整することは、インターフェースの周りのＣＯ２レベルを考慮するように加圧空気の圧力を調整することを含むことができる。加圧空気の圧力は、ユーザインターフェースが漏洩した場合、及び／又はユーザの換気率が低い場合に低下させてもよい。
いくつかの実装形態では、通知及び／又はレポートが生成され、ユーザ及び／又は第三者に送信されてもよい。第三者には、友人、家族、配偶者、大切な他人、介護者、医療提供者などが含まれてもよい。通知及び／又はレポートは、検出された状態及び／又は検出された状態の重症度を識別することができる。通知及び／又はレポートはまた、疾患の治療を助ける将来の治療法を提案することもできる。例えば、第２のメトリクスが不眠症の存在を示す場合、通知及び／又はレポートは認知行動療法を提案することができる。通知及び／又はレポートは、ユーザデバイス１７０の表示デバイス１７２などの電子表示デバイス上でユーザに表示することができる。
いくつかの実装形態では、方法５００の技法は、呼吸治療システムを使用して健康状態を治療することの有効性を監視することに用いられてもよい。これらの実装形態では、第２のメトリクスは、複数の睡眠セッションにわたって追跡され、第２のメトリクスの値は、睡眠セッションごとに決定される。睡眠セッション毎の呼吸治療システムの設定は、睡眠セッション毎の呼吸治療システムの使用持続時間とともに決定することができる。呼吸治療システムの設定及び使用持続時間は、健康状態の存在及び／又は重症度の任意の変化に関連してもよい。次に、健康状態を治療するための最適設定及び／又は使用持続時間は決定されてもよい。
いくつかの実装形態では、上記したように、第２のメトリクスは、ユーザのストレスレベルに関連する。これらの実装形態では、動作は、決定されたユーザのストレスレベルに基づいて呼吸治療システムの様々な設定を調整することを含んでもよい。一例では、ユーザのストレスレベルは、呼吸治療システムが無呼吸イベントにどのように応答するかをリアルタイムで調整するために使用される。呼吸治療システムは、一定の圧力（ＣＰＡＰシステム）又は２つの異なる一定の圧力でユーザの気道に加圧空気を供給する気道陽圧システム（ＢｉＰＡＰシステム又はＶＰＡＰシステム）として作動することができる。ユーザが上昇したストレスレベルを経験している場合、呼吸治療システムは、重篤な無呼吸イベントが検出されたときに、供給空気の圧力を増加させることができる。空気の圧力の増加は、重篤な無呼吸イベントをより迅速に終了させること、及び／又は重篤な無呼吸イベントの間に生じる吸気の減少を最小限に抑えることに寄与する。圧力の増加は、ユーザの気道を乾燥させるなどの負の副作用をもたらしたり、ユーザを覚醒させる可能性があるため、一般的には行われない。しかし、睡眠セッション中に（特に重篤な無呼吸イベント中に）ユーザが上昇したストレスレベルを経験した場合、空気の圧力を増加させることによって重篤な無呼吸イベントをより早く終了させることの利点は、圧力増加のいずれかの欠点を上回ることがある。したがって、これらの実装形態では、呼吸治療システムは、ユーザのストレスレベルが上昇した場合にのみ、重篤な無呼吸イベントに応答して空気の圧力を上昇させることができる。ユーザのストレスレベルが上昇していない場合、呼吸治療システムは、重篤な無呼吸イベントが発生しても、同じ圧力レベルを維持することができる。
いくつかの実装形態では、ユーザが通常、睡眠セッション中に上昇したストレスレベルを経験する場合、重篤な無呼吸イベントに応答して圧力が上昇する。重篤な無呼吸イベンが終了すると、圧力は標準レベルまで低下することができる。他の実装形態では、重篤な無呼吸イベンの間にユーザが上昇したストレスレベルを経験した場合、重篤な無呼吸イベンに応答して圧力が上昇する。重篤な無呼吸イベントが終了し、及び／又はユーザのストレスレベルが正常に戻ると、圧力は標準レベルまで低下することができる。さらなる実装形態では、このような圧力の増加は、重篤な無呼吸イベントだけでなく、軽度の無呼吸イベントの間にも起こり得る。したがって、いくつかの実装形態では、呼吸治療システムは、第２のメトリクスがユーザのストレスレベルの上昇を示している場合にのみ、無呼吸イベント（重度又は軽度）に応答してユーザの気道に送達される空気の圧力を増加させることができる。第２のメトリクスが無呼吸イベントの間にユーザのストレスレベルの上昇を示さない場合、呼吸治療システムは標準圧力で作動を継続することができる。
図６を参照すると、ユーザが呼吸治療システム（例えば、呼吸治療システム１２）を使用している間、睡眠セッション中にユーザを監視する方法６００が示されている。一般的に、制御システム（例えば、システム１００の制御システム１１０）は、方法６００の様々なステップを実施するように構成される。記憶デバイス（例えば、システム１００の記憶デバイス１１４）は、方法６００（又は他の方法）のステップで使用される任意のタイプのデータを記憶するために使用され得る。
方法６００のステップ６０２は、呼吸治療システムのユーザに関連する現在の睡眠セッション中にデータを生成することを含む。方法６００のステップ６０２は、方法５００の方法５０２と同じ又は類似である。ステップ６０４は、１つ以上の以前の睡眠セッションに関連する履歴データを受信することを含む。一般的に、履歴データは、ユーザの１つ以上の以前の睡眠セッションに関連付けられていることを除いて、現在の睡眠セッション中に生成されたデータと同じタイプであってもよい。
方法６００のステップ６０６は、生成されたデータを分析して、ＳＤＢ以外のユーザの健康状態に関連するメトリクスの値を決定することを含む。方法６００のステップ６０６は、方法５００のステップ５０６と同じ又は類似である。したがって、値が決定されたメトリクスは、ステップ５０６において値が決定された第２のメトリクスであってもよい。方法６００のステップ６０８は、履歴データを分析して、１つ以上の以前の睡眠セッションの各々に対するメトリクスの値を決定することを含む。方法６００のステップ６１０は、１つ以上の以前の睡眠セッションの各々に対する決定されたメトリクスの値を、現在の睡眠セッションの決定されたメトリクスの値と比較することを含む。この比較により、ユーザの状態の重症度が経時的に増加しているか減少しているかを明らかにすることができる。
最後に、方法６００のステップ６１２は、比較に少なくとも部分的に基づいて動作を行わせることを含む。ステップ６１０の比較が、健康状態の重症度が増加したことを示す場合、様々な異なる動作をとることができる。いくつかの実装形態では、通知は、ユーザ又は第三者（例えば、友人、家族、配偶者、パートナー、介護者、又は医療提供者）に送信されてもよい。この通知は、健康状態の重症度の増加に関する情報を提供することができる。この通知は、ユーザデバイス１７０などの電子表示デバイス上でユーザに表示することができる。別の実装形態では、呼吸治療システムの１つ以上の設定は、健康状態をより良く治療するように変更されてもよい。
さらに別の実装形態では、将来の治療のための提案をユーザに送信することができる。将来の治療のための提案には、医師又は歯科医を訪問する提案、服薬レジメン計画又は医療レジメンを行う提案、呼吸治療システムの設定を変更する提案、健康状態を治療するために分離デバイスを使用する提案（例えば、携帯型酸素濃縮機を使用する提案）、又は健康状態の増加した重症度を確認するために分離デバイスを使用する提案が含まれ得る。
分離デバイスは、増加した重症度を確認するために使用できる任意のデバイスであってもよい。例えば、デバイスは、ユーザが健康状態の重症度を示すいくつかの属性又はパラメータを測定するために使用できる医療測定デバイスであってもよい。分離デバイスは、ユーザの酸素飽和度を測定するように構成されたパルスオキシメータ、ユーザの血圧を監視するように構成された血圧モニタ、ユーザの心拍数を測定するように構成された心拍数モニタ、ユーザの血糖値を測定するように構成された血糖計、（睡眠セッション中の中枢覚醒及び／又は睡眠段階を監視するために）脳活動を測定するように構成された脳波計（ＥＥＧ）、睡眠セッション中の眼球運動を検出するように構成された眼電位計（ＥＯＧ）、睡眠セッション中の運動を検出するように構成されたウェアラブルデバイス、睡眠セッション中の運動を検出するように構成されたマットレスセンサ又は他のデバイスを含んでもよい。
他の実装形態では、現在の睡眠セッションと過去の睡眠セッションからのデータとの間の比較は、健康状態の重症度が増加した、減少した、又は変化していない、又は減少したことを示すことができる。健康状態の重症度が増加している場合、この動作は、健康状態の増加する重症度に応じて呼吸治療システムの所期の治療効果を増加させるために、呼吸治療システムの設定及び／又は使用を調整するようにユーザに提案することを含んでもよい。健康状態の重症度が減少したか、又は変化しない状態が維持されている場合、この動作は、現在の設定で呼吸治療システムの使用を継続するか、又は、健康状態の変化しないか又は減少した重症度に応じて呼吸治療システムの所望の治療効果を減少させるように呼吸治療システムの設定及び／又は使用を調整するようにユーザに提案することを含んでもよい。他のタイプの動作をとることもできる。
別の実装形態では、ユーザの様々な健康状態の将来の状態を予測するために、以前の睡眠セッションからのデータを分析することができる。これには、将来の任意のタイプの介入又は治療の変化に適切な時期を予測すること、及び将来の介入又は治療の変化の予測に関する通知及び／又はレポートをユーザ又は第三者に送信することが含まれ得る。予測はまた、各睡眠セッションからより多くのデータが得られるにつれて、常に更新されてもよい。
いくつかの実装形態では、１つ以上の以前の睡眠セッションからの履歴データは、時間の経過に伴うユーザのストレスレベルを追跡するために分析され、第２のメトリクスは、現在の睡眠セッション中のユーザのストレスレベルのメトリクスを含む。比較により、睡眠セッション中のユーザのストレスレベルが低下しないことが示された場合、呼吸治療システムの設定は、ユーザのストレスレベルを低下させるのに役立つように調整され得る。例えば、呼吸治療システムの設定は、ユーザの気道に送達される加圧空気のランプアップ時間を増加させるか、又はユーザの気道に送達される加圧空気の圧力を減少させるように調整することができる。一般的に、ユーザが睡眠セッションの開始時に最初に呼吸治療システムの使用を開始すると、呼吸治療システムは、第１期間（５分、１０分、３０分、１時間など）内に、ユーザの気道に供給される空気の圧力を低い初期圧力から高い作業圧力まで増加させる。初期圧力から作業圧力まで圧力が上昇するのに要する時間をランプアップ時間と呼ぶ。ユーザのストレスレベルが（例えば、ユーザインターフェースを最初に装着することに応答して）上昇する場合、この動作は、ユーザに供給される空気の圧力が、第１の期間よりも長い第２の期間内に初期圧力から作業圧力まで増加するように、呼吸治療システムのランプアップ時間を増加させることを含んでもよい。この動作は、追加的に又は代替的に、呼吸治療システムの作業圧力を減少させることを含んでもよい。これらの実装形態では、作業圧力は、元の作業圧力よりも小さい変更済み作業圧力に変更されてもよい。
いくつかの実装形態では、履歴データは、異なるタイプの無呼吸イベント中のユーザのベースラインストレスレベルを決定することに用いられてもよく、第２のメトリクスは、現在の睡眠セッション中のユーザのストレスレベルのメトリクスを含んでもよい。第２のメトリクスが、特定の無呼吸イベントを経験したときに、ユーザが（ベースラインと比較して）高いストレスレベルを経験していることを示す場合、その持続時間及び／又は重症度の無呼吸イベントが、通常、増加した圧力で治療されるとしても、無呼吸イベントの持続時間及び／又は重症度を減少させるのを支援するために、ユーザの気道に送達される加圧空気の圧力を増加させることができる。同様に、第２のメトリクスが、特定の無呼吸イベントを経験したときに、ユーザが上昇したストレスレベルを経験していないことを示す場合、ユーザの気道に送達される加圧空気の圧力は、その持続時間及び／又は重症度の無呼吸イベントが通常、増加した圧力で治療されるとしても、一定に維持されることができる。
方法６００は、一般的に、現在の睡眠セッションからのデータを以前の睡眠セッションからのデータと比較することを指すが、一般的に、方法６００は、異なる睡眠セッションの間に生成された異なるデータセット間の任意の比較に適している。したがって、現在の睡眠セッション中に生成されたデータと、後続の睡眠セッション中に生成されたデータとを比較して、現在及び後続の睡眠セッションに対する第２のメトリクスの値を決定し、この比較に少なくとも部分的に基づいていくつかの動作を取ることもできる。
図７を参照すると、ユーザが呼吸治療システム（例えば、呼吸治療システム１２）を使用している間、睡眠セッション中にユーザを監視する方法７００が示されている。一般的に、制御システム（例えば、システム１００の制御システム１１０）は、方法７００の様々なステップを実施するように構成される。記憶デバイス（例えば、システム１００の記憶デバイス１１４）は、方法７００（又は他の方法）のステップで使用される任意のタイプのデータを記憶するために使用され得る。
方法７００のステップ７０２は、呼吸治療システムのユーザに関連する現在の睡眠セッション中にデータを生成することを含む。方法７００のステップ７０２は、一般的に、方法６００のステップ６０２及び／又は方法５００のステップ５０２と同じ又は類似である。方法７００のステップ７０４は、生成されたデータを分析して、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）に関連する第１のメトリクスの値を決定することを含む。方法７００のステップ７０４は、一般的に、方法５００のステップ５０４と同じ又は類似である。方法７００のステップ７０６は、生成されたデータを分析して、ＳＤＢ以外の健康状態に関連する第２のメトリクスの値を決定することを含む。方法７００のステップ７０６は、一般的に、方法５００のステップ５０６及び方法６００のステップ６０６と同じ又は類似である。
方法７００のステップ７０８は、ユーザが覚醒しているときに、ユーザに関連する追加データを受信することを含む。一般的に、追加データは、ユーザに関連するが、ユーザによる呼吸治療システムの使用には関連していない。データは、ユーザの年齢、ユーザの性別、ユーザの性差、ユーザの地理的位置、ユーザの身長、ユーザの体重、ユーザの首のサイズ、及びユーザの職業などの人口統計情報；ユーザの喫煙状態などユーザに関連する医療情報；アンケートに対するユーザの回答又はユーザの発話に関連する他のデータなどのユーザに関連するオーディオデータ；他の種類の追加データを含んでもよい。
アンケートは、ユーザから自分自身についてのさらなる情報を引き出すように設計された質問を含むことができる。これらの質問は、ユーザの睡眠の質及び／又は量、ユーザの健康、ユーザの最近の活動、ユーザの身体活動／運動、ユーザのストレスレベル、ユーザの身体的健康、ユーザの精神的健康、他のデータ、又はそれらの任意の組み合わせに関連することができる。アンケートに対するユーザの回答に関連するデータは、ユーザが回答した内容を含むことができる。
しかしながら、いくつかの実装形態では、データは、ユーザが実際にどのように質問に回答するかを含んでもよい。ユーザの声のトーン、ユーザの発話のケイデンス、提供される回答の構造（例えば、１つの単語に対する１つの完全な文）、ユーザの回答の速度及び正確さなどの属性は、不安や抑うつなどの神経状態を含む様々な状態についての洞察を提供することができる。例えば、より速いケイデンス、単調／限定されたトーン、応答中のオーディオに対する呼吸音の高い比率、単語間の大きな間隔、及び／又はユーザのオーディオにおける任意の震動は、不安及び／又は抑うつなどの神経状態の存在を示すことができる。
いくつかの実装形態では、質問は、呼吸治療システム１２０の表示デバイス１２８及び／又はユーザデバイス１７０の表示デバイス１７２を介してユーザに表示されてもよい。他の実装形態では、質問は、スピーカ１４２を介してユーザに送信されてもよい（例えば、大声で再生されてもよい）。アンケートに対するユーザの回答は、（例えば、呼吸治療システム１２８のディスプレイデバイス１２８又はユーザデバイス１７０を介して）手動で入力することができる。しかしながら、ユーザは、自分の回答を大声で言うこともでき、センサ（例えば、マイクロフォン１４０）は、ユーザの回答を示すオーディオデータを生成することができる。オーディオデータは、ユーザの健康状態を示すユーザ回答の属性又は特性を表す。
追加データは、アンケートに対するユーザの回答だけでなく、他のオーディオデータも含むことができる。例えば、ユーザは、（例えば、マイクロフォン１４２又は他のデバイスを使用して）昼間に記録されてもよい。ユーザの発話及びユーザが発する他のオーディオ（例えば、咳、喘息等）に関連するオーディオデータは、呼吸状態（例えば、喘息、肺炎、アレルギー、呼吸器感染症等）及び神経状態（抑うつ、不安、双極性障害等）を含む種々の異なる状態を示すことができる。
方法７００のステップ７１０は、受信した追加データ（覚醒時にユーザに関連するデータ）を分析して、健康状態に関連する第３のメトリクスの値を決定することを含む。方法７００のステップ７１２は、決定された第３のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて動作を行わせることを含む。
一般的に、健康状態に関連する第３のメトリクスは、健康状態に関連する第２のメトリクスとは異なる。覚醒時にユーザに関連する追加データから第３のメトリクスの値を決定することにより、健康状態のより正確な表現を得ることができ、動作を取ることができる。
いくつかの実装形態では、第２のメトリクスの値は、第３のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて調整されてもよい。これらの実装形態では、呼吸治療システムの使用に関連するデータのみに少なくとも部分的に基づいている場合、決定された第２のメトリクスの値の精度は制限される可能性がある。しかしながら、第２のメトリクスの値は、覚醒時にユーザに関連するデータ及び／又は第３のメトリクスの値を考慮することにより、より正確に決定され得る。
他の実装形態では、第２のメトリクスの値は、ユーザが複数の異なる健康状態を有し得ることを示すことができる。しかしながら、第２のメトリクスの値のみに少なくとも部分的に基づいて、ユーザが実際に複数の健康状態のうちのどれに罹患しているかを判定することは不可能であるかもしれない。第３のメトリクスの値は、ユーザが複数の健康状態のうちのどれに罹患しているかを決定することを可能にする、より詳細な情報を提供することができる。他の実装形態では、逆の場合が正しいかもしれない。第３のメトリクスの値は、ユーザが複数の異なる健康状態に罹患している可能性を示すことができ、第２のメトリクスの値は、ユーザが複数の健康状態のうちのどの状態に罹患しているかを決定するために使用されることができる。
他の実装形態では、ユーザが罹患している健康状態のアイデンティティは、第２のメトリクス（又は第３のメトリクス）からのみ決定される。次に、第３のメトリクス（又は第２のメトリクス）の値を使用して、健康状態の重症度を決定することができる。
一般に、１つ以上のプロセッサを有する制御システムと、機械可読命令を格納するメモリとを含むシステムを使用して、方法５００、６００、及び７００を実施することができる。制御システムは記憶デバイスに結合することができ、機械可読命令が制御システムのプロセッサの少なくとも１つによって実行されるときに、方法５００、６００、及び７００は実施することができる。コンピュータによって実行されるときにコンピュータに方法５００、６００、７００のステップを実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品（例えば、非一時的なコンピュータ可読媒体）を使用して、方法５００、６００、７００を実施することもできる。
以下の請求項１から１２５のうちいずれかの１つ以上からの１つ以上の要素又は態様又はステップあるいはその一部（単数又は複数）をその他の請求項１から１２５のいずれかの１つ以上あるいはその組み合わせからの１つ以上の要素又は態様又はステップあるいはその一部（単数又は複数）と組み合わせることにより、本開示の１つ以上のさらなる実装形態及び／又は請求項を形成することができる。
本開示を１つ以上の特定の実施形態又は実装形態を参照して説明したが、当業者であれば、本開示の趣旨及び範囲から逸脱することなく、多くの変更が可能であることを認識するであろう。これらの実装形態及びその明確な変更例はそれぞれ、本開示の趣旨及び範囲に収まるものとして企図される。そして、本開示の各種態様による更なる実装形態が、本明細書に記載された実装形態のいずれかから任意の数の特徴を組み合わせ得ることも企図されている。

Claims (125)

  1. ユーザの睡眠セッションを監視するシステムであって、
    呼吸治療システムと、
    加圧空気を供給するように構成された呼吸治療デバイスと、
    導管を介して前記呼吸治療デバイスに連結され、前記ユーザと係合し、前記供給された加圧空気を前記ユーザ人の前記気道に導くことに役立つように構成されたユーザインターフェースを含む呼吸治療システムと、
    前記機械可読命令を記憶するメモリと、
    記憶デバイスに連結された制御システムであって、機械可読命令を実行して、
    現在の睡眠セッション中にユーザに関連するデータを生成し、
    前記生成されたデータを分析して、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）状態に関連する第１のメトリクスの値を決定し、
    前記生成されたデータを分析して、前記ＳＤＢ状態以外の健康状態に関連する第２のメトリクスの値を決定し、
    前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、動作を行わせるように構成された１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を含むシステム。
  2. 前記第２のメトリクスの値は、健康状態の存在、前記健康状態の重症度、又はその両方を示す請求項１に記載のシステム。
  3. 前記制御システムの１つ以上の前記プロセッサは、さらに、前記機械可読命令を実行して、前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて前記健康状態のアイデンティティを決定し、前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて前記健康状態の重症度を決定し、又はその両方を決定するように構成される請求項１又は２に記載のシステム。
  4. 前記第１のメトリクスは前記ＳＤＢのみに関連し、前記第２のメトリクスは前記健康状態のみに関連する請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
  5. 前記第１のメトリクスは、呼吸信号、呼吸数、呼吸パターン、吸気振幅、呼気振幅、吸気／呼気比、１つ以上のイベントの発生、１時間当たりのイベント数、イベントのパターン、イベントの平均継続時間、イベント継続時間の範囲、異なるイベント数の比率、睡眠段階、複数の睡眠段階のそれぞれに費やされた時間、睡眠段階パターン、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）、睡眠スコア、治療スコア、総睡眠時間、総就寝時間、覚醒時間、起床時刻、睡眠経過図、睡眠障害指数、総浅睡眠時間、総深睡眠時間、総ＲＥＭ睡眠時間、治療中の総睡眠時間、治療後総睡眠時間、覚醒回数、入眠潜時、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項１～４のいずれか１項に記載のシステム。
  6. 前記データの少なくとも第１の部分は前記呼吸治療デバイスの筐体内に配置された１つ以上のセンサによって生成される請求項１～５のいずれか１項に記載のシステム。
  7. 前記データの少なくとも第２の部分は、前記呼吸治療デバイスの外部に配置された１つ以上のセンサによって生成される請求項６に記載のシステム。
  8. 前記第２のメトリクスは、現在の睡眠セッション中のユーザの呼吸に関連する請求項１～７のいずれか１項に記載のシステム。
  9. 前記第２のメトリクスは、呼吸のケイデンス、ユーザの呼吸の振幅、呼気時定数、呼気形状、呼気振幅、呼気速度、吸気時定数、吸気形状、吸気振幅、吸気速度、一回換気量、呼吸速度、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項８に記載のシステム。
  10. 前記第２のメトリクスは呼吸のケイデンスを含み、前記健康状態は肥満、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、肺炎、喘息、チェーン・ストークス呼吸、心不全、又はこれらの任意の組み合わせである請求項９に記載のシステム。
  11. 前記呼吸のケイデンスは、息切れを示し、肥満の存在に関連する請求項１０に記載のシステム。
  12. 前記第２のメトリクスは、呼気形状を含み、前記健康状態は、前記ユーザの気道に閉塞が存在することである請求項９～１１のいずれか１項に記載のシステム。
  13. 前記第２のメトリクスは、一回換気量を含み、前記一回換気量の不安定性は、心不全の存在又は心不全への進行のリスクを示す請求項９～１２のいずれか１項に記載のシステム。
  14. 前記呼吸治療システムは最初に気道陽圧システムとして作動し、心不全の存在又は心不全への進行のリスクを示す前記第２のメトリクスに応答して、動作は、適応サーボ換気システムとして作動するように前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を調整することを含む請求項１３に記載のシステム。
  15. 前記健康状態は不眠症であり、前記第２のメトリクスは、総就寝時間、総睡眠時間、総覚醒時間、入眠潜時、中途覚醒パラメータ、睡眠効率、断片化指数、入眠時間量、呼吸数の一貫性、入眠時間、覚醒時間、睡眠障害の割合、動き回数、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項１～１４のいずれか１項に記載のシステム。
  16. 不眠症の存在を示す前記第２のメトリクスに応答して、前記動作は、（ｉ）前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を調整すること、（ｉｉ）将来の治療のための提案を前記ユーザ又は第三者に送信すること、（ｉｉｉ）又はその両方を含む請求項１５に記載のシステム。
  17. 前記将来の治療は認知行動療法を含む請求項１６に記載のシステム。
  18. 前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を調整することは、前記ユーザの気道に供給される加圧空気の圧力を減少させることを含む請求項１６又は１７に記載のシステム。
  19. 前記健康状態は心臓状態であり、前記第２のメトリクスは、心拍数変動、前記ユーザの心臓の拍動間間隔の標準偏差、前記ユーザの心臓の隣接する拍動間の連続的な差の２乗平均値、心拍出量、前記ユーザの心臓の心房室の構造、一回換気量、無呼吸持続時間、呼気持続時間、呼気勾配、フロー信号の包絡線、呼吸数、又はこれらの任意の組合せを含む請求項１～１８のいずれか１項に記載のシステム。
  20. 前記呼吸治療システムは最初に気道陽圧システムとして作動し、前記心臓状態の存在を示す前記第２のメトリクスに応答して、前記動作は、適応サーボ換気システムとして作動するように前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を調整することを含む請求項１９に記載のシステム。
  21. 前記心臓状態は、心不全、心雑音、心拍数増加、心臓発作、心房細動、不整脈、心筋炎、心臓自律神経障害、慢性炎症、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項１９又は２０に記載のシステム。
  22. 前記生成されるデータは、前記加圧空気の圧力、前記加圧空気の流量、又はその両方を示すデータを含む請求項１～２１のいずれか１項に記載のシステム。
  23. 前記動作は、前記加圧空気の圧力を変更すること、前記加圧空気の流量を変更すること、前記加圧空気のランプ時間を変更すること、前記加圧空気の湿度を変更すること、前記加圧空気を介して前記ユーザの気道に薬剤を供給すること、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項２２に記載のシステム。
  24. 不眠症、不安、閉所恐怖症、又はこれらの任意の組み合わせの存在を示す前記決定された第２のメトリクスの値に応答して、前記動作は、前記加圧空気のランプ時間を増加させることを含む請求項２３に記載のシステム。
  25. ＣＯＰＤ、喘息、アレルギー、副鼻腔感染症、鼻炎、又はそれらの任意の組み合わせの存在を示す前記決定された第２のメトリクスの値に応答して、前記動作は、前記加圧空気の湿度を増加させること、前記ユーザの気道に前記薬剤を供給すること、又はその両方を含む請求項２３又は２４に記載のシステム。
  26. 前記動作は、前記ユーザ又は第三者に通知を送信すること、電子表示デバイスに前記通知を表示すること、前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を変化させること、前記ユーザ又は第三者に治療提案を送信すること、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項１～２５のいずれか１項に記載のシステム。
  27. 前記制御システムの１つ以上の前記プロセッサは、さらに、前記機械可読命令を実行して、
    複数の睡眠セッションにわたって前記第２のメトリクスを追跡し、
    前記複数の睡眠セッションの各々に対する前記第２のメトリクスの値を決定し、
    （ｉ）前記複数の睡眠セッションの各々に対する前記呼吸治療システムの使用持続時間、（ｉｉ）前記複数の睡眠セッションの各々に対する前記呼吸治療システムの１つ以上の設定値、又は（ｉｉｉ）その両方を決定し、
    健康状態を治療するために、（ｉ）前記呼吸治療システムの最適使用持続時間、（ｉｉ）前記呼吸治療システムの１つ以上の設定の最適値、又は（ｉｉｉ）その両方を識別するように構成される請求項１～２６のいずれか１項に記載のシステム。
  28. 前記制御システムの１つ以上の前記プロセッサは、さらに、前記機械可読命令を実行して、
    前記ユーザの１つ以上の以前の睡眠セッションに関連する履歴データを受信し、
    前記履歴データを分析して、前記１つ以上の以前の睡眠セッションの各々に対する前記第２のメトリクスの値を決定し、
    前記１つ以上の以前の睡眠セッションの各々に対する前記決定された第２のメトリクスの値を、現在の睡眠セッションに対する前記決定された第２のメトリクスの値と比較するように構成される請求項１～２７のいずれか１項に記載のシステム。
  29. 前記制御システムの１つ以上の前記プロセッサは、前記機械可読命令を実行して、前記健康状態の重症度が増加したことを示す前記比較に応答して前記動作を行わせるように構成される請求項２８に記載のシステム。
  30. 前記動作は、前記ユーザ又は第三者に通知を送信すること、電子表示デバイスに前記通知を表示すること、前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を調整すること、前記ユーザ又は第三者に治療提案を送信すること、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項２９に記載のシステム。
  31. 前記治療提案は、医師を訪問する提案、歯科医を訪問する提案、健康状態の存在又は重症度を示す測定を行うための分離デバイスを使用する提案、携帯型酸素濃縮器を使用する提案、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項３０に記載のシステム。
  32. 前記分離デバイスは、前記ユーザの酸素飽和度を測定するように構成されたパルスオキシメータ、前記ユーザの血圧を監視するように構成された血圧モニタ、前記ユーザの心拍数を測定するように構成された心拍数モニタ、前記ユーザの血糖値を監視するように構成された血糖計、ふすま活動を監視するように構成された脳波計、眼球運動を監視するように構成された眼電位計、前記ユーザの身体運動を測定するように構成されたウェアラブルデバイス、前記ユーザの身体運動を測定するように構成されたマットレスセンサ、又はこれらの任意の組み合わせである請求項３１に記載のシステム。
  33. 前記健康状態はユーザのストレスレベルを含み、前記ユーザのストレスレベルが増加したことを示す比較に応答して、前記動作は前記呼吸治療システムによってユーザに送達される前記加圧空気の圧力を減少させることを含む請求項２８～３２のいずれか１項に記載のシステム。
  34. 前記制御システムの１つ以上の前記プロセッサは、さらに、前記機械可読命令を実行して、
    現在の睡眠セッションに対する前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、前記健康状態の重症度を決定し、
    １つ以上の後続の睡眠セッション中に前記データを生成し、
    前記１つ以上の後続の睡眠セッションの各々に対する前記第２のメトリクスの値を決定し、
    前記１つ以上の後続の睡眠セッションの各々に対する前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて前記健康状態の更新重症度を決定し、
    前記健康状態の更新重症度に少なくとも部分的に基づいて前記動作を行わせるように構成される請求項１～３３のいずれか１項に記載のシステム。
  35. 前記動作は、前記健康状態の更新重症度に少なくとも部分的に基づいて、将来の治療のための提案をユーザに送信することを含む請求項３４記載のシステム。
  36. 前記健康状態の重症度が増加したことを示す、前記１つ以上の後続の睡眠セッションの各々に対する前記決定された第２のメトリクスの値に応答して、前記動作は、前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を調整して、前記呼吸治療システムの所望の治療効果を増加させることを含む請求項３４又は３５に記載のシステム。
  37. 前記健康状態の重症度が増加したことを示す、前記１つ以上の後続の睡眠セッションの各々に対する前記決定された第２のメトリクスの値に応答して、前記動作は、前記ユーザ又は第三者に治療提案を送信することを含む請求項３４～３６のいずれか１項に記載のシステム。
  38. 前記健康状態の重症度が減少したことを示す、前記１つ以上の後続の睡眠セッションの各々に対する前記決定された第２のメトリクスの値に応答して、前記動作は、現在の設定で前記呼吸治療システムの使用を継続するか、又は前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を調整して前記呼吸治療システムの所望の治療効果を減少させることを含む請求項３４又は３６に記載のシステム。
  39. 前記制御システムの１つ以上の前記プロセッサは、さらに、前記機械可読命令を実行して、
    覚醒時に前記ユーザに関連する追加データを受信し、
    前記追加データを分析して、前記健康状態に関連する第３のメトリクスの値を決定し、
    前記健康状態に関連する前記決定された第３のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて前記動作を行わせるように構成される請求項１～３８のいずれか１項に記載のシステム。
  40. 前記追加データは、前記ユーザの年齢、前記ユーザの性別、前記ユーザの性差、前記ユーザの地理的位置、前記ユーザの身長、前記ユーザの体重、前記ユーザの首のサイズ、前記ユーザに関連する医療情報、前記ユーザの喫煙状態、前記ユーザの職業、前記アンケートに対する前記ユーザの回答、前記アンケートに対する前記ユーザの回答の提供方法、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項３９に記載のシステム。
  41. 前記制御システムの１つ以上の前記プロセッサは、さらに、前記機械可読命令を実行して、
    前記決定された第３のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて前記決定された第２のメトリクスの値を変更し、
    前記変更された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて前記動作を行わせるように構成される請求項３９又は請求項４０に記載のシステム。
  42. 前記第２のメトリクスの値は複数の健康状態に関連し、前記制御システムの１つ以上の前記プロセッサは、さらに、前記機械可読命令を実行して、前記決定された第３のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、複数の健康状態から前記ユーザの健康状態のアイデンティティを決定するように構成される請求項３９～４１のいずれか１項に記載のシステム。
  43. 前記第３のメトリクスの値は複数の健康状態に関連し、前記制御システムの１つ以上の前記プロセッサは、さらに、前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、複数の健康状態から前記ユーザの健康状態のアイデンティティを決定するように構成される請求項３９～４１のいずれか１項に記載のシステム。
  44. 前記制御システムの１つ以上の前記プロセッサは、さらに、前記機械可読命令を実行して、
    前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザの健康状態のアイデンティティを決定し、
    前記決定された第３のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザの健康状態の重症度を決定するように構成される請求項３９～４３のいずれか１項に記載のシステム。
  45. 前記制御システムの１つ以上の前記プロセッサは、さらに、前記機械可読命令を実行して、
    前記決定された第３のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザの健康状態のアイデンティティを決定し、
    前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザの健康状態の重症度を決定するように構成される請求項３９～４３のいずれか１項に記載のシステム。
  46. 前記制御システムの１つ以上の前記プロセッサは、さらに、前記機械可読命令を実行して、（ｉ）前記決定された第２のメトリクスの値及び（ｉｉ）追加データに少なくとも部分的に基づいて、前記健康状態のアイデンティティ、前記健康状態の重症度、又はその両方を決定するように構成される請求項１～４５のいずれか１項に記載のシステム。
  47. 前記追加データは、前記ユーザに関連する人口統計情報、前記ユーザに関連する医療情報、前記ユーザに関連するオーディオデータ、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項４６に記載のシステム。
  48. 前記人口統計情報は、前記ユーザの年齢、前記ユーザの性別、前記ユーザの性差、前記ユーザの地理的位置、前記ユーザの身長、前記ユーザの体重、前記ユーザの首のサイズ、前記ユーザの職業、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項４７に記載のシステム。
  49. 前記ユーザの医療情報は、前記ユーザの医療履歴から取得される請求項４７又は４８に記載のシステム。
  50. 前記ユーザに関連するオーディオデータは、アンケートに対する前記ユーザの回答を含むことを特徴とする請求項４７～４９のいずれか１項に記載のシステム。
  51. 前記第２のメトリクスは、前記ユーザのストレスレベルを示し、心拍数、心拍数変動、皮膚コンダクタンス、動脈拍動速度、動脈拍動形状、動脈拍動量、動脈拍動振幅、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項１～５０のいずれか１項に記載のシステム。
  52. 無呼吸イベントの間に前記ユーザの上昇したストレスレベルを示す前記第２のメトリクスに応答して、前記動作は前記加圧空気の圧力を増加させることを含む請求項５１に記載のシステム。
  53. 前記決定された第２のメトリクスの値は、前記ユーザの上昇したストレスレベルを示す請求項１～５２のいずれか１項に記載のシステム。
  54. 前記動作は、前記ユーザが無呼吸イベントを経験することに応答して、前記加圧空気の圧力を増加させることを含む請求項５３記載のシステム。
  55. 前記動作は、無呼吸イベントの終了に応答して、前記加圧空気の圧力を減少させることをさらに含む請求項５４に記載のシステム。
  56. 前記呼吸治療システムの作動中に、前記呼吸治療システムは、第１の期間内に前記加圧空気の圧力を初期圧力から作業圧力まで増加させるように構成される請求項５３～５５のいずれか１項に記載のシステム。
  57. 前記動作は、前記第１の期間よりも長い第２の期間内に、前記加圧空気の圧力が前記初期圧力から前記作業圧力まで増加するように、前記ユーザの気道に供給される前記加圧空気のランプアップ時間を増加させることを含む請求項５６に記載のシステム。
  58. 前記動作は、前記作業圧力を前記作業圧力よりも小さい変更済み作業圧力に変更することを含む請求項５６又は５７記載のシステム。
  59. 前記決定された第２のメトリクスの値は、前記ユーザが呼吸関連状態に苦しんでいることを示し、前記動作は、前記ユーザの気道に供給される前記加圧空気の湿度を増加させることを含む請求項１～５８のいずれか１項に記載のシステム。
  60. 前記呼吸関連状態は、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、喘息、アレルギー、副鼻腔感染症、鼻炎、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項５９に記載のシステム。
  61. ユーザの睡眠セッションを監視する方法であって、
    現在の睡眠セッション中に呼吸治療システムのユーザに関連するデータを生成することと、
    前記生成されたデータを分析して、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）状態に関連する第１のメトリクスの値を決定することと、
    前記生成されたデータを分析して、前記ＳＤＢ状態以外の健康状態に関連する第２のメトリクスの値を決定することと、
    前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、動作を行わせることと、を含む方法。
  62. 前記第２のメトリクスの値は、前記健康状態の存在、前記健康状態の重症度、又はその両方を示す請求項６１に記載の方法。
  63. 前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて前記健康状態のアイデンティティを決定すること、前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて前記健康状態の重症度を決定すること、又はその両方をさらに含む請求項６１又は６２に記載の方法。
  64. 前記第１のメトリクスは前記ＳＤＢのみに関連し、前記第２のメトリクスは前記健康状態のみに関連する請求項６１～６３のいずれか１項に記載の方法。
  65. 前記第１のメトリクスは、呼吸信号、呼吸数、呼吸パターン、吸気振幅、呼気振幅、吸気／呼気比、１つ以上のイベントの発生、１時間当たりのイベント数、イベントのパターン、イベントの平均継続時間、イベント継続時間の範囲、異なるイベント数の比率、睡眠段階、複数の睡眠段階のそれぞれに費やされた時間、睡眠段階パターン、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）、睡眠スコア、治療スコア、総睡眠時間、総就寝時間、覚醒時間、起床時刻、睡眠経過図、睡眠障害指数、総浅睡眠時間、総深睡眠時間、総ＲＥＭ睡眠時間、治療中の総睡眠時間、治療後総睡眠時間、覚醒回数、入眠潜時、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項６１～６４のいずれか１項に記載の方法。
  66. 前記呼吸治療システムは、導管及びユーザインターフェースを介して前記ユーザの気道に前記加圧空気を供給するように構成された呼吸治療デバイスを含み、前記データの少なくとも第１の部分は、前記呼吸治療デバイスの筐体内に配置された１つ以上のセンサによって生成される請求項６１～６５のいずれか１項に記載の方法。
  67. 前記データの少なくとも第２の部分は、前記呼吸治療デバイスの外部に配置された１つ以上のセンサによって生成される請求項６６に記載の方法。
  68. 前記第２のメトリクスは、現在の睡眠セッション中の前記ユーザの呼吸に関連する請求項６１～６７のいずれか１項に記載の方法。
  69. 前記第２のメトリクスは、呼吸のケイデンス、ユーザの呼吸の振幅、呼気時定数、呼気形状、呼気振幅、呼気速度、吸気時定数、吸気形状、吸気振幅、吸気速度、一回換気量、呼吸速度、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項６８に記載の方法。
  70. 前記第２のメトリクスは呼吸のケイデンスを含み、前記健康状態は肥満、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、肺炎、喘息、チェーン・ストークス呼吸、心不全、又はこれらの任意の組み合わせである請求項６９に記載の方法。
  71. 前記呼吸のケイデンスは、息切れを示し、肥満の存在に関連する請求項７０に記載の方法。
  72. 前記第２のメトリクスは、呼気形状を含み、前記健康状態は、前記ユーザの気道に閉塞が存在することである請求項６１～７１のいずれか１項に記載の方法。
  73. 前記第２のメトリクスは、一回換気量を含み、前記一回換気量の不安定性は、心不全の存在又は心不全への進行のリスクを示す請求項６１～７２のいずれか１項に記載の方法。
  74. 前記呼吸治療システムは最初に気道陽圧システムとして作動し、心不全の存在又は心不全への進行のリスクを示す前記第２のメトリクスに応答して、前記動作は適応サーボ換気システムとして作動するように前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を調整することを含む請求項７３に記載の方法。
  75. 前記健康状態は不眠症であり、前記第２のメトリクスは、総就寝時間、総睡眠時間、総覚醒時間、入眠潜時、中途覚醒パラメータ、睡眠効率、断片化指数、入眠時間量、呼吸数の一貫性、入眠時間、覚醒時間、睡眠障害の割合、動き回数、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項６１～７４のいずれか１項に記載の方法。
  76. 不眠症の存在を示す前記第２のメトリクスに応答して、前記動作は、（ｉ）前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を調整すること、（ｉｉ）将来の治療のための提案を前記ユーザ又は第三者に送信すること、（ｉｉｉ）又はその両方を含む請求項７５に記載の方法。
  77. 将来の治療は認知行動療法を含む請求項７６に記載の方法。
  78. 前記呼吸治療システムは、導管及びユーザインターフェースを介して前記ユーザの気道に前記加圧空気を供給するように構成された呼吸治療デバイスを含み、前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を調整することは、前記ユーザの気道に供給される加圧空気の圧力を減少させることを含む請求項７６又は７７に記載の方法。
  79. 前記健康状態は心臓状態であり、前記第２のメトリクスは、心拍数変動、前記ユーザの心臓の拍動間隔の標準偏差、前記ユーザの心臓の隣接する拍動間の連続的な差の２乗平均値、心拍出量、前記ユーザの心臓の心房室の構造、一回換気量、無呼吸持続時間、呼気持続時間、呼気勾配、フロー信号の包絡線、呼吸数、又はこれらの任意の組合せを含む請求項６１～７８のいずれか１項に記載の方法。
  80. 前記呼吸治療システムは最初に気道陽圧システムとして作動し、心臓状態の存在を示す前記第２のメトリクスに応答して、前記動作は、適応サーボ換気システムとして作動するように前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を調整することを含む請求項７９に記載の方法。
  81. 前記心臓状態は、心不全、心雑音、心拍数増加、心臓発作、心房細動、不整脈、心筋炎、心臓自律神経障害、慢性炎症、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項７９又は８０に記載の方法。
  82. 前記呼吸治療システムの使用は、前記ユーザの気道に加圧空気を供給することを含み、前記生成されるデータは、前記加圧空気の圧力、前記加圧空気の流量、又はその両方を示すデータを含む請求項６１～８１のいずれか１項に記載の方法。
  83. 前記動作は、前記加圧空気の圧力を変更すること、前記加圧空気の流量を変更すること、前記加圧空気のランプ時間を変更すること、前記加圧空気の湿度を変更すること、前記加圧空気を介して前記ユーザの気道に薬剤を供給すること、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項８２に記載の方法。
  84. 不眠症、不安、閉所恐怖症、又はこれらの任意の組み合わせの存在を示す前記決定された第２のメトリクスの値に応答して、前記動作は、前記加圧空気のランプ時間を増加させることを含む請求項８３記載の方法。
  85. ＣＯＰＤ、喘息、アレルギー、副鼻腔感染症、鼻炎、又はそれらの任意の組み合わせの存在を示す前記決定された第２のメトリクスの値に応答して、前記動作は、前記加圧空気の湿度を増加させること、前記ユーザの気道に薬剤を供給すること、又はその両方を含む請求項８３又は８４に記載の方法。
  86. 前記動作は、前記ユーザ又は第三者に通知を送信すること、電子表示デバイスに前記通知を表示すること、前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を変化させること、前記ユーザ又は第三者に治療提案を送信すること、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項６１～８５のいずれか１項に記載の方法。

  87. 複数の睡眠セッションにわたって前記第２のメトリクスを追跡することと、
    前記複数の睡眠セッションの各々に対する前記第２のメトリクスの値を決定することと、
    （ｉ）前記複数の睡眠セッションの各々に対する前記呼吸治療システムの使用持続時間、（ｉｉ）前記複数の睡眠セッションの各々に対する前記呼吸治療システムの１つ以上の設定値、又は（ｉｉｉ）その両方を決定することと、
    健康状態を治療するために、（ｉ）前記呼吸治療システムの最適使用持続時間、（ｉｉ）前記呼吸治療システムの１つ以上の設定の最適値、又は（ｉｉｉ）両方を識別することと、を含む請求項６１～８６のいずれか１項に記載の方法。
  88. 前記ユーザの１つ以上の以前の睡眠セッションに関連する履歴データを受信することと、
    前記履歴データを分析して、前記１つ以上の以前の睡眠セッションの各々に対する前記第２のメトリクスの値を決定することと、
    前記１つ以上の以前の睡眠セッションの各々に対する前記決定された第２のメトリクスの値を、現在の睡眠セッションに対する前記決定された第２のメトリクスの値と比較することと、を含む請求項６１～８７のいずれか１項に記載の方法。
  89. 前記健康状態の重症度が増加したことを示す前記比較に応答して前記動作を行わせる請求項８８に記載の方法。
  90. 前記動作は、前記ユーザ又は第三者に通知を送信すること、電子表示デバイスに前記通知を表示すること、前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を調整すること、前記ユーザ又は第三者に治療提案を送信すること、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項８９に記載の方法。
  91. 前記治療提案は、医師を訪問する提案、歯科医を訪問する提案、健康状態の存在又は重症度を示す測定を行うための分離デバイスを使用する提案、携帯型酸素濃縮器を使用する提案、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項９０に記載の方法。
  92. 前記分離デバイスは、前記ユーザの酸素飽和度を測定するように構成されたパルスオキシメータ、前記ユーザの血圧を監視するように構成された血圧モニタ、前記ユーザの心拍数を測定するように構成された心拍数モニタ、前記ユーザの血糖値を監視するように構成された血糖計、ふすま活動を監視するように構成された脳波計、眼球運動を監視するように構成された眼電位計、前記ユーザの身体運動を測定するように構成されたウェアラブルデバイス、前記ユーザの身体運動を測定するように構成されたマットレスセンサ、又はこれらの任意の組み合わせである請求項９１に記載の方法。
  93. 前記健康状態はユーザのストレスレベルを含み、前記ユーザのストレスレベルが増加したことを示す比較に応答して、前記動作は前記呼吸治療システムによってユーザに送達される前記加圧空気の圧力を減少させることを含む請求項８８～９２のいずれか１項に記載の方法。
  94. 現在の睡眠セッションに対する前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、前記健康状態の重症度を決定することと、
    １つ以上の後続の睡眠セッション中にデータを生成することと、
    前記１つ以上の後続の睡眠セッションの各々に対する前記第２のメトリクスの値を決定することと、
    前記１つ以上の後続の睡眠セッションの各々に対する前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、前記健康状態の更新重症度を決定することと、
    前記健康状態の更新重症度に少なくとも部分的に基づいて前記動作を行わせることと、を含む請求項６１～９３のいずれか１項に記載の方法。
  95. 前記動作は、前記健康状態の更新重症度に少なくとも部分的に基づいて、将来の治療のための提案をユーザに送信することを含む請求項９４記載の方法。
  96. 前記健康状態の重症度が増加したことを示す、前記１つ以上の後続の睡眠セッションの各々に対する前記決定された第２のメトリクスの値に応答して、前記動作は、前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を調整して、前記呼吸治療システムの所望の治療効果を増加させることを含む請求項９４又は９５に記載の方法。
  97. 前記健康状態の重症度が増加したことを示す、前記１つ以上の後続の睡眠セッションの各々に対する決定された第２のメトリクスの値に応答して、前記動作は、前記ユーザ又は第三者に治療提案を送信することを含む請求項９４～９６のいずれか１項に記載の方法。
  98. 前記健康状態の重症度が減少したことを示す、前記１つ以上の後続の睡眠セッションの各々に対する前記決定された第２のメトリクスの値に応答して、前記動作は、現在の設定で前記呼吸治療システムの使用を継続するか、又は前記呼吸治療システムの１つ以上の設定を調整して、前記呼吸治療システムの所望の治療効果を減少させることを含む請求項９４～９７のいずれか１項に記載の方法。
  99. 覚醒時に前記ユーザに関連する追加データを受信することと、
    前記追加データを分析して、前記健康状態に関連する第３のメトリクスの値を決定することと、
    前記健康状態に関連する前記決定された第３のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて前記動作を行わせることと、を含む請求項６１～９８のいずれか１項に記載の方法であって。
  100. 前記追加データは、前記ユーザの年齢、前記ユーザの性別、前記ユーザの性差、前記ユーザの地理的位置、前記ユーザの身長、前記ユーザの体重、前記ユーザの首のサイズ、前記ユーザに関連する医療情報、前記ユーザの喫煙状態、前記ユーザの職業、前記アンケートに対する前記ユーザの回答、前記アンケートに対する前記ユーザの回答の提供方法、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項９９に記載の方法。
  101. 前記決定された第３のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて前記決定された第２のメトリクスの値を変更することと、
    前記変更された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて前記動作を行わせることと、をさらに含む請求項９９又は１００に記載の方法。
  102. 前記第２のメトリクスの値は複数の健康状態に関連し、前記決定された第３のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の健康状態から前記ユーザの健康状態のアイデンティティを決定することをさらに含む請求項９９～１０１のいずれか１項に記載の方法。
  103. 前記第３のメトリクスの値は複数の健康状態に関連し、前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の健康状態から前記ユーザの健康状態のアイデンティティを決定することをさらに含む請求項９９～１０１のいずれか１項に記載の方法。
  104. 前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザの健康状態のアイデンティティを決定することと、
    前記決定された第３のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザの健康状態の重症度を決定することと、をさらに含む請求項９９～１０３のいずれか１項に記載の方法。
  105. 前記決定された第３のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザの健康状態のアイデンティティを決定することと、
    前記決定された第２のメトリクスの値に少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザの健康状態の重症度を決定することと、をさらに含む請求項９９～１０３のいずれか１項に記載の方法。
  106. （ｉ）前記決定された第２のメトリクスの値及び（ｉｉ）追加データに少なくとも部分的に基づいて、前記健康状態のアイデンティティ、前記健康状態の重症度、又はその両方を決定することをさらに含む請求項６１～１０５のいずれか１項に記載の方法。
  107. 前記追加データは、前記ユーザに関連する人口統計情報、前記ユーザに関連する医療情報、前記ユーザに関連するオーディオデータ、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項１０６に記載の方法。
  108. 前記人口統計情報は、前記ユーザの年齢、前記ユーザの性別、前記ユーザの性差、前記ユーザの地理的位置、前記ユーザの身長、前記ユーザの体重、前記ユーザの首のサイズ、前記ユーザの職業、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項１０７に記載の方法。
  109. 前記ユーザの医療情報は、前記ユーザの医療履歴から取得される請求項１０７又は１０８に記載の方法。
  110. 前記ユーザに関連するオーディオデータは、アンケートに対する前記ユーザの回答を含む請求項１０７～１０９のいずれか１項に記載の方法。
  111. 前記第２のメトリクスは、前記ユーザのストレスレベルを示し、心拍数、心拍数変動、皮膚コンダクタンス、動脈拍動速度、動脈拍動形状、動脈拍動量、動脈拍動振幅、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項６１～１１０のいずれか１項に記載の方法。
  112. 前記呼吸治療システムは、前記ユーザの気道に加圧空気を供給するように構成された呼吸治療デバイスを含み、無呼吸イベントの間に前記ユーザの上昇したストレスレベルを示す前記第２のメトリクスに応答して、前記動作は前記加圧空気の圧力を増加させることを含む請求項１１１に記載の方法。
  113. 前記呼吸治療システムは、導管及びユーザインターフェースを介して前記ユーザの気道に前記加圧空気を供給するように構成された呼吸治療デバイスを含む請求項６１～１１２のいずれか１項に記載の方法。
  114. 前記決定された第２のメトリクスの値は、前記ユーザの上昇したストレスレベルを示す請求項１１３に記載の方法。
  115. 前記動作は、前記ユーザが無呼吸イベントを経験することに応答して、前記加圧空気の圧力を増加させることを含む請求項１１４に記載の方法。
  116. 前記動作は、無呼吸イベントの終了に応答して、前記加圧空気の圧力を減少させることをさらに含む請求項１１５に記載の方法。
  117. 前記呼吸治療システムの作動中に、前記呼吸治療システムは、第１の期間内に前記加圧空気の圧力を初期圧力から作業圧力まで増加させるように構成される請求項１１４～１１６のいずれか１項に記載の方法。
  118. 前記動作は、前記第１の期間よりも長い第２の期間内に、前記加圧空気の圧力が前記初期圧力から前記作業圧力まで増加するように、前記ユーザの気道に供給される前記加圧空気のランプアップ時間を増加させることを含む請求項１１７に記載の方法。
  119. 前記動作は、前記作業圧力を前記作業圧力よりも小さい変更済み作業圧力に変更することを含む請求項１１７又は１１８に記載の方法。
  120. 前記決定された第２のメトリクスの値は、前記ユーザが呼吸関連状態に苦しんでいることを示し、前記動作は、前記ユーザの気道に供給される前記加圧空気の湿度を増加させることを含む請求項１１３～１１９のいずれか１項に記載の方法。
  121. 前記呼吸関連状態は、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、喘息、アレルギー、副鼻腔感染症、鼻炎、又はこれらの任意の組み合わせを含む請求項１２０に記載の方法。
  122. ユーザの睡眠セッションを監視するシステムであって、
    機械可読命令を記憶する記憶デバイスと、
    前記記憶デバイスに連結された制御システムであって、１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を含み、
    前記制御システムの１つ以上の前記プロセッサのうちの少なくとも１つが前記記憶デバイスによって記憶された前記機械可読命令を実行すると、請求項６１～１２１のいずれか１項に記載の方法が実施されるシステム。
  123. ユーザの睡眠セッションを監視するシステムであって、請求項６１～１２１のいずれか１項に記載の方法を実施するように構成された制御システムを含むシステム。
  124. コンピュータによって実行されるときに、請求項６１～１２１のいずれかの方法をコンピュータに実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品。
  125. 前記コンピュータプログラム製品は、非一時的なコンピュータ可読媒体である請求項１２４に記載のコンピュータプログラム製品。

JP2023518179A 2020-09-18 2021-09-17 併存疾患を監視するシステム及び方法 Pending JP2023544119A (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US202063080344P 2020-09-18 2020-09-18
US63/080,344 2020-09-18
PCT/IB2021/058513 WO2022058964A1 (en) 2020-09-18 2021-09-17 Systems and methods for monitoring comorbidities

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2023544119A true JP2023544119A (ja) 2023-10-20

Family

ID=78135020

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2023518179A Pending JP2023544119A (ja) 2020-09-18 2021-09-17 併存疾患を監視するシステム及び方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20230363700A1 (ja)
EP (1) EP4213708A1 (ja)
JP (1) JP2023544119A (ja)
CN (1) CN116490123A (ja)
WO (1) WO2022058964A1 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116269249B (zh) * 2023-02-14 2023-11-17 国家康复辅具研究中心 一种脑卒中风险预测方法和系统

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5199424A (en) 1987-06-26 1993-04-06 Sullivan Colin E Device for monitoring breathing during sleep and control of CPAP treatment that is patient controlled
AUPP026997A0 (en) 1997-11-07 1997-12-04 Resmed Limited Administration of cpap treatment pressure in presence of apnea
EP2020919B1 (en) * 2006-06-01 2019-07-31 ResMed Sensor Technologies Limited Apparatus, system, and method for monitoring physiological signs
NZ614401A (en) 2007-05-11 2015-03-27 Resmed Ltd Automated control for detection of flow limitation
US10492720B2 (en) 2012-09-19 2019-12-03 Resmed Sensor Technologies Limited System and method for determining sleep stage
EP2897526B1 (en) 2012-09-19 2021-03-17 ResMed Sensor Technologies Limited System and method for determining sleep stage
WO2016061629A1 (en) 2014-10-24 2016-04-28 Resmed Limited Respiratory pressure therapy system
US20160135734A1 (en) * 2014-11-19 2016-05-19 Resmed Limited Combination therapy for sleep disordered breathing and heart failure
WO2017132726A1 (en) 2016-02-02 2017-08-10 Resmed Limited Methods and apparatus for treating respiratory disorders
JP7110183B2 (ja) 2016-09-19 2022-08-01 レスメッド センサー テクノロジーズ リミテッド 音声信号およびマルチモード信号から生理学的動きを検出するための装置、システムおよび方法
JP2021508521A (ja) 2017-12-22 2021-03-11 レスメッド センサー テクノロジーズ リミテッド 車両内生理学的感知のための装置、システムおよび方法
JP7464522B2 (ja) 2017-12-22 2024-04-09 レスメッド センサー テクノロジーズ リミテッド 動き感知のための装置、システムおよび方法
US20220007965A1 (en) 2018-11-19 2022-01-13 Resmed Sensor Technologies Limited Methods and apparatus for detection of disordered breathing

Also Published As

Publication number Publication date
WO2022058964A1 (en) 2022-03-24
US20230363700A1 (en) 2023-11-16
CN116490123A (zh) 2023-07-25
EP4213708A1 (en) 2023-07-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2023500515A (ja) 不眠症を選別および管理するシステムおよび方法
US20230245780A1 (en) Systems and methods for multi-component health scoring
US20230240595A1 (en) Systems and methods for detecting rem behavior disorder
US20230397880A1 (en) Systems and methods for determining untreated health-related issues
WO2022162589A1 (en) Systems and methods for estimating a subjective comfort level
JP2023515635A (ja) 覚醒度を予測するシステムおよび方法
US20230363700A1 (en) Systems and methods for monitoring comorbidities
US20220401673A1 (en) Systems and methods for injecting substances into a respiratory system
CN116114026A (zh) 用于确定用于用户的建议的治疗的系统和方法
JP2023544515A (ja) 呼吸治療システムのユーザを支援するためのシステム及び方法
US20230338677A1 (en) Systems and methods for determining a remaining useful life of an interface of a respiratory therapy system
US20240145085A1 (en) Systems and methods for determining a recommended therapy for a user
US20240000344A1 (en) Systems and methods for identifying user body position during respiratory therapy
US20240062872A1 (en) Cohort sleep performance evaluation
US20240024597A1 (en) Systems and methods for pre-symptomatic disease detection
US20230218844A1 (en) Systems And Methods For Therapy Cessation Diagnoses
WO2023187686A1 (en) Systems and methods for determining a positional sleep disordered breathing status
WO2023126840A1 (en) Systems and methods for monitoring the use of a respiratory therapy system by an individual with diabetes
JP2023516210A (ja) 個人の眠気を増加させるためのシステムおよび方法
WO2023173166A1 (en) Systems and methods for optimizing parameters of a respiratory therapy system
WO2022229910A1 (en) Systems and methods for modifying pressure settings of a respiratory therapy system
WO2024039569A1 (en) Systems and methods for determining a risk factor for a condition
JP2023544975A (ja) 快眠度を最適化するためのシステムおよび方法
JP2023542739A (ja) 呼吸治療システムの使用を決定するためのシステム及び方法
CN116981400A (zh) 用于确定未经治疗的健康相关问题的系统和方法

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230731

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20230731

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20240315