JP2023544975A - 快眠度を最適化するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

呼吸療法システムのユーザにとっての睡眠を最適化するための方法が本明細書に記載されている。方法は、睡眠セッションにおいて呼吸療法システムを使用して実装すべき療法指示を受信することを含む。療法指示は、複数の処方された制御パラメータを含み、複数の処方された制御パラメータそれぞれは、値または値の範囲を有する。方法は、睡眠セッションにおける所望の快眠レベルを受信することと、複数の処方された制御パラメータの値または値の範囲のうちの１つ以上を、所望の快眠レベルに基づいて、１つ以上の調整された値または値の範囲に調整することと、をさらに含む。調整された値に対する調整は、ユーザが所望の快眠レベルを達成するのを支援するために実装される。【選択図】図３

Description

関連出願の相互参照
本出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる米国仮特許出願第６３／０８０，６８２号（出願日：２０２０年９月１９日）の便益および優先権を主張するものである。

技術分野
本開示は、概して呼吸療法システムに関し、特に、呼吸療法システムのユーザにとっての快眠度を最適化するためのシステムおよび方法に関するものである。

多くの個人は、例えば、周期性四肢運動障害（ＰＬＭＤ）、下肢静止不能症候群（ＲＬＳ）、閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）、中枢性睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）、混合性無呼吸、および低呼吸などの睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）、呼吸努力関連覚醒（ＲＥＲＡ）ならびに胸壁障害などの睡眠関連障害および／または呼吸障害を患っている。これらの障害は、呼吸療法システムを用いて治療されることが多い。呼吸療法システムのユーザは、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、肺気腫、線維症、肺炎、閉塞性肺疾患（ＯＬＤ）、拘束性肺疾患（ＲＬＤ）、固定性上気道閉塞（ＦＵＡＯ）、喘息など、診断済みまたは未診断の肺疾病を有し得る。

本開示のいくつかの実装形態によると、呼吸療法システムのユーザにとっての睡眠を最適化するための方法が提供される。方法は、睡眠セッションにおいて呼吸療法システムを使用して実装すべき療法指示を受信することを含む。療法指示は、複数の処方された制御パラメータを含み、複数の処方された制御パラメータそれぞれは、値または値の範囲を有する。方法は、睡眠セッションにおける所望の快眠レベルを受信することと、複数の処方された制御パラメータの値または値の範囲のうちの１つ以上を、所望の快眠レベルに基づいて、１つ以上の調整された値または値の範囲に調整することと、をさらに含む。調整された値に対する調整は、ユーザが所望の快眠レベルを達成するのを支援するために実装される。

上記の要旨は、本開示の各実装形態またはすべての態様を示すことを意図していない。本開示のさらなる特徴および便益は、下記の詳細な説明およ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、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のシステムの少なくとも一部分、ユーザ、および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、呼吸療法システムのユーザにとっての睡眠を最適化するための方法のプロセスフロー図である。 本開示のいくつかの実装形態に係る、調整された圧力および調整されたランプ圧力のプロットである。 本開示の別の実装形態に係る、調整された圧力応答のプロットである。

本開示は、様々な変更および代替形態が可能であるが、その具体的な実装形態およ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、逆に、本開示は、添付の請求項によって定義される本開示の精神および範囲内に属するすべての変更、均等物、および代替を網羅するということを理解すべきである。

多くの個人は、睡眠関連障害および／または呼吸障害を患っている。睡眠関連障害および／または呼吸障害の例としては、周期性四肢運動障害（ＰＬＭＤ）、下肢静止不能症候群（ＲＬＳ）、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）、閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）、無呼吸、チェーンストークス呼吸（ＣＳＲ）、呼吸機能不全、肥満性過換気症候群（ＯＨＳ）、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、神経筋疾患（ＮＭＤ）、および胸壁障害などが挙げられる。

これらを始めとする障害は、個人の睡眠中に起こる特定の事象（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、努力性呼吸、喘息発作、てんかんエピソード、発作、またはそれらの任意の組み合わせ）を特徴とする。

無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）は、睡眠セッション中の睡眠時無呼吸の深刻度を示すのに使用される指数のことである。ＡＨＩは、睡眠セッション中にユーザが経験した無呼吸および／または低呼吸事象の数を、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。事象は、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、またはＡＨＩが正常も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。ＡＨＩは、酸素脱飽和レベルと組み合わせて、閉塞性睡眠時無呼吸の深刻度を示すのに使用することもできる。

これらの睡眠関連障害および／または呼吸障害の一部を軽減するために、ユーザは、呼吸デバイスまたはシステムの使用を処方してもらう場合がある。例えば、持続的気道陽圧（ＣＰＡＰ）機械を使用して、呼吸デバイスのユーザの喉における空気圧を高め、睡眠中に気道が閉鎖され、かつ／または狭窄するのを防ぐことができる。したがって、療法の目標は、ＡＨＩを正常レベルまで下げ、ユーザの睡眠の質を高めることである。

これらの呼吸デバイスまたはシステムは、ユーザの睡眠の質を高められる一方で、時にはユーザの快適性が損なわれることがある。例えば、ユーザは、睡眠をとろうとしているときに、自身の空気が気道内に押し込まれることによって不快感を覚え得る。他の不快感は、システムの音、顔面マスクの汗もしくは粘着、またはマスクを着用することの不快感および閉所恐怖症に関するものであり得る。ユーザは、睡眠セッション後に、噫気、腹の膨満感、胃拡張、および空気嚥下症によるひどいガス痛を経験し得る。空気嚥下症は、空気が、意図したとおりに気道および肺に入らず、食道に入って胃に達した場合に起こる。睡眠セッション後の他の不快感としては、治療用空気の高い空気流れまたは劣悪な加湿をもたらす漏れの結果としての鼻、喉、または眼の乾燥が挙げられ得る。

呼吸療法システムの使用を処方された人が経験する不快感は、システムを使用した睡眠療法をユーザが初めて採用しているときに顕著であることが多い。乏しい快眠度により初期ユーザ経験が悪いと、ユーザは、療法を断念し、快眠度の向上を求めて睡眠の質を犠牲にする可能性が高まる。治療の先延ばしは、ユーザが質の高い睡眠を達成できないことによる生活の質の悪化に至り得る。

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が表されている。システム１００は、制御システム１１０と、メモリデバイス１１４と、電子インターフェース１１９と、１つ以上のセンサ１３０と、１つ以上のユーザデバイス１７０と、を含む。いくつかの実装形態においては、システム１００が、任意選択で、呼吸システム１２０、血圧デバイス１８２、活動トラッカー１９０、またはそれらの任意の組み合わせをさらに含む。

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し（例えば、作動させ）、かつ／またはシステム１００の構成要素によって取得および／または生成されたデータを分析するのに使用される。プロセッサ１１２は、汎用または特殊用途のプロセッサまたはマイクロプロセッサであり得る。図１には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、単一のハウジング内に存在し得るか、互いに離れて位置し得る任意の適切な数のプロセッサ（例えば、１個のプロセッサ、２個のプロセッサ、５個のプロセッサ、１０個のプロセッサなど）を含み得る。制御システム１１０は、例えば、ユーザデバイス１７０のハウジング、および／またはセンサ１３０のうちの１つ以上のハウジングに連結すること、および／またはその内部に位置付けることができる。制御システム１１０は、（１つのかかるハウジング内に）集中させるか、（物理的に別個であるかかるハウジングのうちの２つ以上の内に）分散させることができる。制御システム１１０を含む２つ以上のハウジングを含むかかる実装形態においては、かかるハウジングが、互いに近接して、かつ／または離れて位置し得る。

メモリデバイス１１４は、制御システム１１０のプロセッサ１１２によって実行可能な機械可読命令を記憶する。メモリデバイス１１４は、例えば、ランダムまた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、任意の適切なコンピュータ可読ストレージデバイスまたは媒体であり得る。図１には１つのメモリデバイス１１４が示されているが、システム１００は、任意の適切な数のメモリデバイス１１４（例えば、１個のメモリデバイス、２個のメモリデバイス、５個のメモリデバイス、１０個のメモリデバイスなど）を含み得る。メモリデバイス１１４は、呼吸療法デバイス１２２のハウジング、ユーザデバイス１７０のハウジング、センサ１３０のうちの１つ以上のハウジング、またはそれらの任意の組み合わせに連結すること、および／またはその内部に位置付けることができる。制御システム１１０と同様に、メモリデバイス１１４は、（１つのかかるハウジング内に）集中させるか、（物理的に別個であるかかるハウジングのうちの２つ以上の内に）分散させることができる。

いくつかの実装形態においては、メモリデバイス１１４（図１）が、ユーザと関連付けられた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、ユーザと関連付けられた人口統計情報、ユーザと関連付けられた生体情報、ユーザと関連付けられた医療情報、自己申告によるユーザフィードバック、ユーザと関連付けられた睡眠パラメータ（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）、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。人口統計情報は、例えば、ユーザの年齢、ユーザの性別、ユーザの人種、ユーザの地理的位置、人との関係の状況、不眠症もしくは睡眠時無呼吸の家族歴、ユーザの雇用状況、ユーザの教育状況、ユーザの社会経済的状況、またはそれらの任意の組み合わせを示す情報を含み得る。医療情報は、例えば、ユーザと関連付けられた１つ以上の病状、ユーザによる薬剤使用、またはその両方を示す情報を含み得る。医療情報データは、睡眠潜時反復検査（ＭＳＬＴ）の結果もしくはスコア、および／またはピッツバーグ睡眠質問票（ＰＳＱＩ）のスコアもしくは値をさらに含み得る。自己申告によるユーザフィードバックは、自己申告による主観的な睡眠スコア（例えば、劣悪、普通、良好）、自己申告によるユーザの主観的なストレスレベル、自己申告によるユーザの主観的な疲労レベル、自己申告によるユーザの主観的な健康状態、ユーザが経験した最近のライフイベント、またはそれらの任意の組み合わせを示す情報を含み得る。

電子インターフェース１１９は、１つ以上のセンサ１３０からデータ（例えば、生理学的データおよび／または音響データ）を受け取るように構成されており、その結果、データは、メモリデバイス１１４に記憶すること、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することができる。電子インターフェース１１９は、有線接続または無線接続を用いて（例えば、セルラーネットワークなどを介して、ＲＦ通信プロトコル、ＷｉＦｉ通信プロトコル、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ通信プロトコルを用いて）１つ以上のセンサ１３０と通信することができる。電子インターフェース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、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。電子インターフェース１１９は、本明細書に記載のプロセッサ１１２およびメモリデバイス１１４と同一または同様である、もう１つのプロセッサおよび／またはもう１つのメモリデバイスも含み得る。いくつかの実装形態においては、電子インターフェース１１９が、ユーザデバイス１７０に連結または統合されている。他の実装形態においては、電子インターフェース１１９が、制御システム１１０および／またはメモリデバイス１１４に連結されているか、それと（例えば、ハウジング内で）統合されている。

上記のとおり、いくつかの実装形態においては、システム１００が、任意選択で呼吸療法システム１２０を含む。呼吸療法システム１２０は、（本明細書において呼吸療法デバイス１２２と称される）呼吸圧力療法（ＲＰＴ）デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、（チューブまたは空気回路とも称される）導管１２６、ディスプレイデバイス１２８、加湿タンク１２９、レセプタクル１８０、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。いくつかの実装形態においては、制御システム１１０、メモリデバイス１１４、ディスプレイデバイス１２８、センサ１３０のうちの１つ以上、および加湿タンク１２９が、呼吸療法デバイス１２２の一部である。呼吸圧力療法とは、（例えば、タンクベンチレータまたは陽陰圧体外式人工呼吸器（ｃｕｉｒａｓｓ）などの陰圧療法とは対照的に）ユーザの呼吸サイクル全体を通じて雰囲気を基準にして名目上陽である制御された目標圧力で、ユーザの気道への入口に空気供給を印加することを指す。呼吸療法システム１２０は概して、１つ以上の睡眠関連呼吸障害（例えば、閉塞性睡眠時無呼吸、中枢性睡眠時無呼吸、または混合性睡眠時無呼吸）を患っている個人を治療するのに使用される。

呼吸療法デバイス１２２は、（例えば、１つ以上のコンプレッサを駆動する１つ以上のモータを使用して）ユーザに送達される加圧空気を生成するのに一般に使用される送風機モータ（非図示）を有する。いくつかの実装形態においては、呼吸療法デバイス１２２が、ユーザに送達される連続的な一定の空気圧を生成する。他の実装形態においては、呼吸療法デバイス１２２が、２つ以上の所定の圧力（例えば、第１の所定の空気圧および第２の所定の空気圧）を生成する。さらに他の実装形態においては、呼吸療法デバイス１２２が、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ている。例えば、呼吸療法デバイス１２２は、少なくとも約４ｃｍＨ_２Ｏ、少なくとも約１０ｃｍＨ_２Ｏ、少なくとも約２０ｃｍＨ_２Ｏ、約６ｃｍＨ_２Ｏから約１０ｃｍＨ_２Ｏ、約７ｃｍＨ_２Ｏから約１２ｃｍＨ_２Ｏなどを送達することができる。呼吸療法デバイス１２２は、（周囲圧力に対して）陽圧を維持しながら、例えば、約２０リットル／分から約１５０リットル／分の所定の流量で加圧空気を送達することもできる。

ユーザインターフェース１２４は、ユーザの顔の一部分と係合し、呼吸療法デバイス１２２からユーザの気道に加圧空気を送達して、睡眠中に気道が狭窄および／または虚脱しないように支援する。これにより、睡眠中のユーザの酸素摂取量も増加し得る。ユーザインターフェース１２４は、加圧空気がユーザの口、ユーザの鼻、またはユーザの口および鼻の両方を介してユーザの気道に送達されるように、ユーザの顔に係合するのが一般的である。呼吸療法デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、および導管１２６は、ユーザの気道と流体連結された空気経路を共に形成する。加圧空気により、睡眠中のユーザの酸素摂取量も増加し得る。適用される療法に応じて、ユーザインターフェース１２４は、例えばユーザの顔の領域または部分との封止を形成して、周囲圧力に対して十分に異なり、治療効果をもたらせる圧力、例えば周囲圧力に対して約１０ｃｍＨ_２Ｏの陽圧での空気の送達を促進し得る。酸素の送達などの、他の形態の療法において、ユーザインターフェースは、約１０ｃｍＨ_２Ｏの陽圧で気道へのガス供給の送達を促進するのに十分な封止を含まない場合がある。

図２に示すとおり、いくつかの実装形態においては、ユーザインターフェース１２４が、ユーザ２１０の鼻および口を覆う顔面マスク（例えばフルフェイスマスク）である。代替として、ユーザインターフェース１２４は、ユーザ２１０の鼻に空気を提供する鼻マスク、またはユーザ２１０の鼻孔に空気を直接送達する鼻ピローマスクであり得る。ユーザインターフェース１２４は、例えば、ユーザ２１０の一部分（例えば顔）にインターフェースを位置付け、かつ／または安定させるのを支援するためのヘッドギアを形成する複数のストラップと、ユーザインターフェース１２４とユーザ２１０との間での気密封止を提供するのを支援する形状適合性クッション（例えば、シリコーン、プラスチック、発泡体など）と、を含み得る。ユーザインターフェース１２４は、ユーザ２１０によって吐き出された二酸化炭素および他のガスを逃がせるようにするための１つ以上の通気孔も含み得る。他の実装形態においては、ユーザインターフェース１２４が、マウスピース（例えば、ユーザ２１０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、下顎整復デバイスなど）を含む。

（空気回路またはチューブとも称される）導管１２６は、呼吸療法デバイス１２２およびユーザインターフェース１２４など、呼吸療法システム１２０の２つの構成要素間で空気が流れるようにする。いくつかの実装形態においては、導管１２６に吸息および呼息用の別々の枝管があり得る。他の実装形態においては、単枝型導管が吸息および呼息の両方のために使用される。

呼吸療法デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、ディスプレイデバイス１２８、および加湿タンク１２９のうちの１つ以上が、１つ以上のセンサ（例えば、圧力センサ、流量センサ、より一般的には、本明細書に記載されている他のセンサ１３０のいずれか）を含み得る。これらの１つ以上のセンサは、例えば、呼吸療法デバイス１２２によって供給される加圧空気の空気圧および／または流量を測定するのに使用することができる。

ディスプレイデバイス１２８は概して、静止画、ビデオ画像、もしくはその両方を含む画像（単数または複数）、および／または呼吸療法デバイス１２２に関する情報を表示するのに使用される。例えば、ディスプレイデバイス１２８は、呼吸療法デバイス１２２の状態に関する情報（例えば、呼吸療法デバイス１２２がオンかオフか、呼吸デバイス１２２によって送達されている空気の圧力、呼吸療法デバイス１２２によって送達されている空気の温度など）および／または他の情報（例えば、参照によりその全体が本明細書に組み込まれるＵＳ２０１７／０３１１８７９Ａ１に記載されているようなｍｙＡｉｒ（商標）スコアとも称される睡眠スコアおよび／または療法スコア、現在の日付／時刻、ユーザ２１０の個人情報、ユーザからのフィードバックを求める質問、および／またはユーザ２１０への助言など）を提供することができる。いくつかの実装形態においては、ディスプレイデバイス１２８が、入力インターフェースとして画像（単数または複数）を表示するように構成されたグラフィックユーザインターフェース（ＧＵＩ）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。ディスプレイデバイス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り得る。入力インターフェースは、例えば、タッチスクリーンもしくは接触感知基板、マウス、キーボード、または呼吸療法デバイス１２２とやりとりする人間ユーザによって行われる入力を感知するように構成された任意のセンサシステムであり得る。

加湿タンク１２９は、呼吸療法デバイス１２２に連結または統合されており、呼吸療法デバイス１２２から送達された加圧空気を加湿するのに使用できる、水の貯留器を含む。呼吸療法デバイス１２２は、１つ以上の通気孔（非図示）と、ユーザ２１０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と、を含み得る。加えて、いくつかの実装形態においては、導管１２６が、ユーザ２１０に送達された加圧空気を加熱する加熱要素（例えば、導管１２６に連結され、かつ／または埋め込まれている）も含み得る。加湿タンク１２９は、空気経路の水蒸気入口に流体連結して、水蒸気入口を介して水蒸気を空気経路内に送達すること、または空気経路自体の一部として空気経路と直列に形成することができる。いくつかの実装形態においては、加湿タンク１２９が、水の貯留器を含まず、したがって水なしであり得る。

いくつかの実装形態においては、システム１００が、生理学的データ、睡眠関連パラメータ、他のデータもしくは情報、また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、物質の少なくとも一部分をレセプタクル１８０からユーザの空気経路に送達するのに使用することができる。一般に、空気経路内への物質の一部分の送達を変更することは、（ｉ）空気経路内への物質の送達を開始すること、（ｉｉ）空気経路内への物質の一部分の送達を終了すること、（ｉｉｉ）空気経路内へ送達される物質の量を変更すること、（ｉｖ）空気経路内への物質の一部分の送達の時間的特性を変更すること、（ｖ）空気経路内への物質の一部分の送達の量的特性を変更すること、（ｖｉ）空気経路内への物質の送達と関連付けられた任意のパラメータを変更すること、または（ｖｉｉ）（ｉ）～（ｖｉ）の組み合わせを含み得る。

空気経路内への物質の一部分の送達の時間的特性を変更することは、物質が送達される速度を変えること、異なる時期に開始および／または完了すること、異なる期間にわたって継続すること、送達の時間分布または特性を変えること、時間分布から独立して量分布を変えること、などを含み得る。時間および量を独立的に変えることにより、物質の放出の頻度を変えることとは別に、毎回放出される物質の量を確実に変えることができる。このようにして、放出頻度および放出量のいくつかの異なる組み合わせ（例えば、高頻度であるが少放出量、高頻度および多量、低頻度および多量、低頻度および少量など）を達成することができる。空気経路内への物質の一部分の送達に対する他の変更も利用することができる。

呼吸療法システム１２０は、例えば、持続的気道陽圧（ＣＰＡＰ）システム、自動気道陽圧システム（ＡＰＡＰ）、二相性または可変気道陽圧システム（ＢＰＡＰまたはＶＰＡＰ）、またはそれらの任意の組み合わせなどの気道陽圧（ＰＡＰ）システムまたはベンチレータとして使用することができる。ＣＰＡＰシステムは、（例えば、睡眠医によって判断される）所定量の加圧空気をユーザ２１０に送達する。ＡＰＡＰシステムは、例えば、ユーザと関連付けられた呼吸データに基づいて、ユーザ２１０に送達される加圧空気を自動的に変化させる。ＢＰＡＰまたはＶＰＡＰシステムは、第１の所定の圧力（例えば、吸気気道陽圧またはＩＰＡＰ）、および第１の所定の圧力より低い第２の所定の圧力（例えば、呼気気道陽圧またはＥＰＡＰ）を送達するように構成されている。

再度図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、モーションセンサ１３８、マイクロフォン１４０、スピーカ１４２、無線周波（ＲＦ）受信機１４６、ＲＦ送信機１４８、カメラ１５０、赤外線センサ１５２、光電式指尖容積脈波（ＰＰＧ）センサ１５４、心電図（ＥＣＧ）センサ１５６、脳波検査（ＥＥＧ）センサ１５８、静電容量センサ１６０、力センサ１６２、歪みゲージセンサ１６４、筋電図検査（ＥＭＧ）センサ１６６、酸素センサ１６８、分析物センサ１７４、水分センサ１７６、ＬｉＤＡＲセンサ１７８、またはそれらの任意の組み合わせを含む。一般に、１つ以上のセンサ１３０それぞれは、メモリデバイス１１４または１つ以上の他のメモリデバイスに受信および記憶されたセンサデータを出力するように構成されている。

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、モーションセンサ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、赤外線センサ１５２、光電式指尖容積脈波（ＰＰＧ）センサ１５４、心電図（ＥＣＧ）センサ１５６、脳波検査（ＥＥＧ）センサ１５８、静電容量センサ１６０、力センサ１６２、歪みゲージセンサ１６４、筋電図検査（ＥＭＧ）センサ１６６、酸素センサ１６８、分析物センサ１７４、水分センサ１７６、ＬｉＤＡＲセンサ１７８それぞれを含むものとして図示および記載されているが、１つ以上のセンサ１３０は、本明細書に記載および／図示されたセンサそれぞれの任意の組み合わせおよび任意の個数を含み得るのが、より一般的である。

本明細書に記載のとおり、システム１００は概して、睡眠セッション中にユーザ（例えば、図２に示す呼吸療法システム１２０のユーザ）と関連付けられた生理学的データを生成するのに使用することができる。生理学的データは、睡眠セッション中にユーザに関する任意のパラメータや測定値などを含み得る１つ以上の睡眠関連パラメータを生成するために分析され得る。睡眠セッション中にユーザ２１０について判断できる１つ以上の睡眠関連パラメータは、例えば、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）スコア、睡眠スコア、流れ信号、圧力信号、呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、時間当たりの事象数、事象パターン、段階、呼吸療法デバイス１２２の圧力設定、心拍数、心拍数変動、ユーザ２１０の動き、温度、ＥＥＧ活動、ＥＭＧ活動、覚醒、いびき、窒息、咳、笛音、喘鳴、またはそれらの任意の組み合わせを含む。

１つ以上のセンサ１３０は、例えば、生理学的データ、音響データ、またはその両方を生成するのに使用することができる。センサ１３０のうちの１つ以上によって生成された生理学的データは、制御システム１１０により、睡眠セッション中のユーザ２１０（図２）と関連付けられた睡眠覚醒信号および１つ以上の睡眠関連パラメータを判断するのに使用することができる。睡眠覚醒信号は、覚醒、リラックスした覚醒、微小覚醒、または別個の睡眠段階、例えば急速眼球運動（レム）段階、第１のノンレム段階（「Ｎ１」と称されることが多い）、第２のノンレム段階（「Ｎ２」と称されることが多い）、第３のノンレム段階（「Ｎ３」と称されることが多い）、またはそれらの任意の組み合わせなどを含む１つ以上の睡眠状態を示すことができる。１つ以上のセンサ１３０など１つ以上のセンサによって生成された生理学的データから睡眠状態および／または睡眠段階を判断するための方法は、例えば、ＵＳ１０，４９２，７２０Ｂ２、ＵＳ２０１４／００８８３７３Ａ１、ＷＯ２０１７／１３２７２６、ＷＯ２０１９／１２２４１３、およびＵＳ２０２０／０３８３５８０Ａ１（これらのそれぞれは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）に記載されている。

いくつかの実装形態において、本明細書に記載の睡眠覚醒信号には、ユーザがベッドに入った時刻、ユーザがベッドを後にした時刻、ユーザが就眠しようとする時刻などを示すタイムスタンプを付与することができる。睡眠覚醒信号は、睡眠セッション中に、例えば、１秒につき１サンプル、３０秒につき１サンプル、１分につき１サンプルなど所定のサンプリングレートで１つ以上のセンサ１３０によって測定することができる。いくつかの実装形態においては、睡眠覚醒信号が、睡眠セッション中の呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、時間当たりの事象数、事象パターン、呼吸療法デバイス１２２の圧力設定、またはそれらの任意の組み合わせも示し得る。この事象（単数または複数）は、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞性無呼吸、混合性無呼吸、低呼吸、（例えばユーザインターフェース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、努力性呼吸、喘息発作、てんかんエピソード、発作、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。睡眠覚醒信号に基づいて睡眠セッション中のユーザについて判断できる１つ以上の睡眠関連パラメータとしては、例えば、全就床時間、全睡眠時間、入眠潜時、入眠後覚醒パラメータ、睡眠効率、断片化指数、またはそれらの任意の組み合わせが挙げられる。本明細書でさらに詳述するとおり、生理学的データおよび／または睡眠関連パラメータを分析して、１つ以上の睡眠関連スコアを判断することができる。

一般に、睡眠セッションは、ユーザ２１０がベッド２３０（または睡眠するつもりで利用する別の領域もしくは物体）に横たわったか座り、かつ／または呼吸デバイス１２２をオンにし、かつ／もしくはユーザインターフェース１２４を身に付けた後の任意の時間を含む。そのため、睡眠セッションは、（ｉ）ユーザ２１０がＣＰＡＰシステムを使用しているが、ユーザ２１０が就眠しようとする前の（例えば、ユーザ２１０がベッド２３０で横になって本を読んでいる）期間、（ｉｉ）ユーザ２１０が就眠しようとし始めるが、まだ覚醒している期間、（ｉｉｉ）ユーザ２１０が浅睡眠（非急速眼球運動（ノンレム）睡眠の段階１および段階２とも称される）に入っている期間、（ｉｖ）ユーザ２１０が深睡眠（徐波睡眠、ＳＷＳ、またはノンレム睡眠の段階３とも称される）に入っている期間、（ｖ）ユーザ２１０が急速眼球運動（レム）睡眠に入っている期間、（ｖｉ）ユーザ２１０が浅睡眠、深睡眠、またはレム睡眠の間で周期的に覚醒している期間、または（ｖｉｉ）ユーザ２１０が起床して再び就眠しない期間を含み得る。

睡眠セッションは、ユーザ２１０がユーザインターフェース１２４を取り外し、呼吸デバイス１２２をオンにし、かつ／またはベッド２３０から出ると終了するものと定義されるのが一般的である。いくつかの実装形態においては、睡眠セッションが、さらなる期間を含むこと、または上に開示された期間の一部のみに限定することができる。例えば、睡眠セッションは、呼吸デバイス１２２が気道またはユーザ２１０に加圧空気を供給し始めたときに始まり、呼吸デバイス１２２がユーザ２１０の気道に加圧空気を供給するのを停止したときに終わり、ユーザ２１０が就眠または覚醒した時点の一部またはすべてをその間に含む期間を包含するように定義することができる。

圧力センサ１３２は、メモリデバイス１１４に記憶すること、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することのできる圧力データを出力する。いくつかの実装形態においては、圧力センサ１３２が、呼吸療法システム１２０のユーザの（例えば、吸い込み、かつ／または吐き出す）呼吸および／また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（例えば大気圧センサ）である。かかる実装形態においては、圧力センサ１３２を、呼吸療法デバイス１２２に連結または統合することができる。圧力センサ１３２は、例えば、静電容量センサ、電磁センサ、圧電センサ、歪みゲージセンサ、光学センサ、電位差測定センサ、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。

流量センサ１３４は、メモリデバイス１１４に記憶すること、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することのできる流量データを出力する。流量センサ（例えば、流量センサ１３４など）の例は、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ＵＳ１０，３２８，２１９Ｂ２号に記載されている。いくつかの実装形態において、流量センサ１３４は、呼吸療法デバイス１２２からの空気流量、導管１２６を通過する空気流量、ユーザインターフェース１２４を通過する空気流量、またはそれらの任意の組み合わせを判断するのに使用される。かかる実装形態においては、流量センサ１３４を、呼吸療法デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、または導管１２６に連結または統合することができる。流量センサ１３４は、例えば、ロータリ流量計（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、渦流センサ、膜センサ、また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り得る。いくつかの実装形態においては、流量センサ１３４が、排気流れ（例えば、意図的な「漏れ」）、非意図的な漏れ（例えば、口漏れおよび／またはマスク漏れ）、患者流れ（例えば、肺に入り、かつ／またはそこから出る空気）、またはそれらの任意の組み合わせを測定するように構成されている。いくつかの実装形態においては、流量データを分析して、ユーザの心原性振動を判断することができる。いくつかの例においては、圧力センサ１３２が、ユーザの血圧を判断するのに使用することができる。

温度センサ１３６は、メモリデバイス１１４に記憶すること、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することのできる温度データを出力する。いくつかの実装形態においては、温度センサ１３６が、ユーザ２１０（図２）の深部体温、ユーザ２１０の皮膚温度、呼吸療法デバイス１２２から、および／または導管１２６を通過して流れる空気の温度、ユーザインターフェース１２４内の温度、周囲温度、また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、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。

モーションセンサ１３８は、メモリデバイス１１４に記憶すること、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することのできるモーションデータを出力する。モーションセンサ１３８は、睡眠セッション中のユーザ２１０の動きを検出し、かつ／または呼吸療法デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、もしくは導管１２６など、呼吸療法システム１２０の構成要素のいずれかの動きを検出するのに使用することができる。モーションセンサ１３８は、加速度計、ジャイロスコープ、および磁力計など、１つ以上の慣性センサを含み得る。いくつかの実装形態においては、モーションセンサ１３８が、代替または追加として、ユーザの体動を表す１つ以上の信号を生成し、この信号から、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。いくつかの実装形態においては、モーションセンサ１３８からのモーションデータを、別のセンサ１３０からの追加データと併用して、ユーザの睡眠状態を判断することができる。

マイクロフォン１４０は、メモリデバイス１１４に記憶すること、および／または制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析することのできる音および／またはオーディオデータを出力する。マイクロフォン１４０によって生成されたオーディオデータは、睡眠セッション中の１つ以上の音（単数または複数）（例えば、ユーザ２１０からの音）として再現可能である。マイクロフォン１４０からのオーディオデータは、本明細書でさらに詳述するとおり、ユーザ２１０が睡眠セッション中に経験した１つ以上の睡眠関連パラメータまたは事象を（例えば、制御システム１１０を使用して）特定するのに使用することもできる。マイクロフォン１４０は、呼吸療法デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、またはユーザデバイス１７０に連結または統合することができる。いくつかの実装形態において、システム１００は、複数のマイクロフォン（例えば、ビーム形成を有する２つ以上のマイクロフォンおよび／またはマイクロフォンの配列）を含み、その結果、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データは、複数のマイクロフォンのうちの別のものによって生成された音データを区別するのに使用することができる。

スピーカ１４２は、システム１００のユーザ（例えば、図２のユーザ２１０）に聞こえる音波を出力する。スピーカ１４２は、例えば、目覚まし時計として使用すること、または（例えば、事象を受けて）ユーザ２１０にアラートまたはメッセージを再生するのに使用することができる。いくつかの実装形態においては、スピーカ１４２が、マイクロフォン１４０によって生成されたオーディオデータをユーザ２１０に伝達するのに使用することができる。スピーカ１４２は、呼吸療法デバイス１２２、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、またはユーザデバイス１７０に連結または統合することができる。

マイクロフォン１４０およびスピーカ１４２は、別々の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においては、マイクロフォン１４０およびスピーカ１４２を、例えば、ＷＯ２０１８／０５０９１３およびＷＯ２０２０／１０４４６５（これらのそれぞれは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）に記載のとおり、音響センサ１４１（例えば、ソナーセンサ）に組み合わせることができる。かかる実装形態においては、スピーカ１４２が、所定の間隔で音波を生成または放出し、マイクロフォン１４０が、スピーカ１４２から放出された音波の反射を検出する。スピーカ１４２が生成または放出する音波は、ユーザ２１０または同床者２２０（図２）の睡眠を妨げないように、人間の耳には聞こえない周波数（例えば、２０Ｈｚ未満または約１８ｋＨｚ超）を有する。制御システム１１０は、マイクロフォン１４０および／またはスピーカ１４２からのデータに少なくとも部分的に基づいて、ユーザ２１０（図２）の位置および／または、例えば、呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、時間当たりの事象数、事象パターン、睡眠状態、睡眠段階、呼吸療法デバイス１２２の圧力設定、またはそれらの任意の組み合わせなど、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つ以上を判断することができる。かかる文脈においては、ソナーセンサが、超音波および／または低周波数超音波感知信号（例えば、約１７～２３ｋＨｚ、１８～２２ｋＨｚ、または１７～１８ｋＨｚなどの周波数範囲内）を空中で生成および／または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得る。かかるシステムは、上記のＷＯ２０１８／０５０９１３およびＷＯ２０２０／１０４４６５（これらのそれぞれは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）と関連付けて考慮され得る。

いくつかの実装形態においては、センサ１３０が、（ｉ）マイクロフォン１４０と同一または同様であり、音響センサ１４１に統合されている第１のマイクロフォンと、（ｉｉ）マイクロフォン１４０と同一または同様であるが、音響センサ１４１に統合されている第１のマイクロフォンとは別々かつ別個である第２のマイクロフォンと、を含む。

ＲＦ送信機１４８は、所定の周波数および／または所定の振幅（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および／または放出する。ＲＦ受信機１４６は、ＲＦ送信機１４８から放出された電波の反射を検出し、このデータは、制御システム１１０によって分析されて、ユーザ２１０（図２）の位置、および／または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つ以上を判断することができる。ＲＦ受信機（ＲＦ受信機１４６およびＲＦ送信機１４８、または別のＲＦペア）は、制御システム１１０、呼吸療法デバイス１２２、１つ以上のセンサ１３０、ユーザデバイス１７０、またはそれらの任意の組み合わせの間での無線通信に使用することもできる。ＲＦ受信機１４６およびＲＦ送信機１４８は、図１で別々かつ別個の要素として示されているが、いくつかの実装形態においては、ＲＦ受信機１４６およびＲＦ送信機１４８が、ＲＦセンサ１４７（例えば、ＲＡＤＡＲセンサ）の一部として組み合わせられている。いくつかのかかる実装形態においては、ＲＦセンサ１４７が制御回路を含む。ＲＦ通信の具体的な形式は、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどであり得る。

いくつかの実装形態においては、ＲＦセンサ１４７が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は、メッシュノード、メッシュルータ（単数または複数）、およびメッシュゲートウェイ（単数または複数）（これらのそれぞれは、移動式／可動式または固定式であり得る）を含み得るＷｉ－Ｆｉメッシュシステムである。かかる実装形態においては、Ｗｉ－Ｆｉメッシュシステムが、Ｗｉ－Ｆｉルータおよび／またはＷｉ－Ｆｉコントローラ、ならびに１つ以上の衛星（例えばアクセスポイント）（これらのそれぞれは、ＲＦセンサ１４７と同一または同様であるＲＦセンサを含む）を含む。Ｗｉ－Ｆｉルータおよび衛星は、Ｗｉ－Ｆｉ信号を使用して互いに継続的に通信する。Ｗｉ－Ｆｉメッシュシステムは、物体または人が移動して信号を部分的に妨害することによって、ルータと衛星（単数または複数）との間でのＷｉ－Ｆｉ信号の変化（例えば、受信信号強度の差）に基づいて、モーションデータを生成するのに使用することができる。モーションデータは、モーション、呼吸、心拍数、歩行、転倒、行動、また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、ビデオ画像、熱画像、またはそれらの任意の組み合わせ）として再現可能な画像データを出力する。制御システム１１０は、カメラ１５０からの画像データを使用して、例えば、１つ以上の事象（例えば、周期性四肢運動または下肢静止不能症候群）、呼吸信号、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、時間当たりの事象数、事象パターン、睡眠状態、睡眠段階、またはそれらの任意の組み合わせなど、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つ以上を判断することができる。さらに、カメラ１５０からの画像データを使用して、例えば、ユーザの位置を特定し、ユーザ２１０（図２）の胸の動きを判断し、ユーザ２１０の口および／または鼻の空気流れを判断し、ユーザ２１０がベッド２３０に入った時刻を判断し、ユーザ２１０がベッド２３０を後にした時刻を判断することができる。いくつかの実装形態においては、カメラ１５０が広角レンズまたは魚眼レンズを含む。

赤外線（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、ビデオ画像、またはその両方）として再現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は、ユーザ２１０の温度および／またはユーザ２１０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判断するのに使用することができる。ＩＲセンサ１５２は、ユーザ２１０の存在、位置、および／または動きを測定するときに、カメラ１５０と併用することもできる。ＩＲセンサ１５２が、例えば、約７００ｎｍから約１ｍｍ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から約７４０ｎｍ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、例えば、心拍数、心拍数変動、心周期、呼吸数、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、推定血圧パラメータ（単数または複数）、またはそれらの組み合わせなどの１つ以上の睡眠関連パラメータを判断するのに使用できる、ユーザ２１０（図２）と関連付けられた生理学的データを出力する。ＰＰＧセンサ１５４は、ユーザ２１０が着用すること、ユーザ２１０が着用する衣類および／または織地に埋め込むこと、ユーザインターフェース１２４および／またはその関連ヘッドギア（例えばストラップなど）に埋め込むことおよび／または連結すること、などができる。

ＥＣＧセンサ１５６は、ユーザ２１０の心臓の電気的活動と関連付けられた生理学的データを出力する。いくつかの実装形態においては、ＥＣＧセンサ１５６が、睡眠セッション中のユーザ２１０の一部分の上または周囲に位置付けられている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つ以上を判断するのに使用することができる。

ＥＥＧセンサ１５８は、ユーザ２１０の脳の電気的活動と関連付けられた生理学的データを出力する。いくつかの実装形態において、ＥＥＧセンサ１５８は、睡眠セッション中のユーザ２１０の頭皮の上または周囲に位置付けられている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は、例えば、睡眠セッション中の任意の所与の時間にユーザ２１０の睡眠状態および／または睡眠段階を判断するのに使用することができる。いくつかの実装形態において、ＥＥＧセンサ１５８は、ユーザインターフェース１２４および／または関連ヘッドギア（例えばストラップなど）に統合することができる。

静電容量センサ１６０、力センサ１６２、および歪みゲージセンサ１６４は、メモリデバイス１１４に記憶でき、かつ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つ以上を判断するのに制御システム１１０が使用できるデータを出力する。ＥＭＧセンサ１６６は、１つ以上の筋肉によって生み出された電気的活動と関連付けられた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内また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、電気式酸素センサ、化学酸素センサ、光学式酸素センサ、パルスオキシメータ（例えば、ＳｐＯ_２センサ）またはそれらの任意の組み合わせであり得る。いくつかの実装形態においては、１つ以上のセンサ１３０が、ガルバニック皮膚反応（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、酸素測定センサ、またはそれらの任意の組み合わせも含む。

分析物センサ１７４は、ユーザ２１０の吐出息における分析物の存在を検出するのに使用することができる。分析物センサ１７４によって出力されたデータは、メモリデバイス１１４に記憶することができ、ユーザ２１０の息に含まれる任意の分析物の同一性および濃度を判断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においては、分析物センサ１７４が、ユーザ２１０の口付近に位置付けられて、ユーザ２１０の口から吐き出された息に含まれる分析物を検出する。例えば、ユーザインターフェース１２４が、ユーザ２１０の鼻および口を覆う顔面マスクである場合、分析物センサ１７４は、ユーザ２１０の口呼吸を監視するために、顔面マスク内に位置付けられ得る。例えば、ユーザインターフェース１２４が鼻マスクまたは鼻ピローマスクである場合、他の実装形態においては、分析物センサ１７４が、ユーザの鼻を通じて吐き出される息に含まれる分析物を検出するために、ユーザ２１０の鼻付近に位置付けられ得る。さらに他の実装形態においては、ユーザインターフェース１２４が鼻マスクまたは鼻ピローマスクである場合、分析物センサ１７４が、ユーザ２１０の口付近に位置付けられ得る。この実装形態においては、分析物センサ１７４を、ユーザ２１０の口から不用意に空気が漏れていないかどうかを検出するのに使用することができる。いくつかの実装形態においては、分析物センサ１７４が、炭素系化学物質または化合物を検出するのに使用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においては、分析物センサ１７４を、ユーザ２１０が自身の鼻または口のどちらで呼吸しているかを検出するのに使用することもできる。例えば、ユーザ２１０の口付近または（ユーザインターフェース１２４が顔面マスクである実装形態において）顔面マスク内に位置付けられた分析物センサ１７４によって出力されたデータによって分析物の存在が検出された場合、制御システム１１０は、ユーザ２１０が自身の口で呼吸しているという明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、メモリデバイス１１４に記憶でき、かつ制御システム１１０が使用できるデータを出力する。水分センサ１７６は、ユーザを取り巻く様々な領域（例えば、導管１２６またはユーザインターフェース１２４の内部、ユーザ２１０の顔付近、導管１２６とユーザインターフェース１２４との間の接続部付近、導管１２６と呼吸療法デバイス１２２との間の接続部付近など）において水分を検出するのに使用することができる。そのため、いくつかの実装形態においては、水分センサ１７６を、呼吸療法デバイス１２２からの加圧空気の湿度を監視するために、ユーザインターフェース１２４に連結もしくは統合すること、または導管１２６に統合することができる。他の実装形態においては、水分センサ１７６が、水分レベルを監視する必要がある任意の領域付近に配置されている。水分センサ１７６は、ユーザ２１０を取り巻く周囲環境、例えばユーザ２１０の寝室内の空気の湿度を監視するのに使用することもできる。

１つ以上の光検知測距（ＬｉＤＡＲ）センサ１７８は、深度感知に使用することができる。このタイプの光学センサ（例えばレーザセンサ）は、物体を検出し、生活空間など周辺環境の３次元（３Ｄ）マップを作成するのに使用することができる。ＬｉＤＡＲは一般に、パルスレーザを利用して飛行時間測定を行うことができる。ＬｉＤＡＲは、３Ｄレーザスキャンとも称される。かかるセンサの一使用例においては、ＬｉＤＡＲセンサ１７８を有する固定式または（スマートフォンなどの）モバイルデバイスが、センサから５メートル以上離れた領域を測定およびマッピングすることができる。ＬｉＤＡＲデータは、例えば電磁式ＲＡＤＡＲセンサによって推定されたポイントクラウドデータと融合させることができる。ＬｉＤＡＲセンサ（単数または複数）１７８は、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システムにとっての問題をもたらし得る空間内の特徴を検出および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することもできる。ＬｉＤＡＲは、例えば、人の身長のみならず、人が座ったとき、または倒れたときの身長の変化を推定することを提供するのに使用することもできる。ＬｉＤＡＲは、環境の３Ｄメッシュ表現を形成するのに使用され得る。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）の場合、ＬｉＤＡＲが、そのような表面から反射し得ることにより、異なるタイプの障害物の分類が可能となり得る。

いくつかの実装形態においては、１つ以上のセンサ１３０が、ガルバニック皮膚反応（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、酸素測定センサ、ソナーセンサ、ＲＡＤＡＲセンサ、血糖センサ、色センサ、ｐＨセンサ、空気質センサ、傾斜センサ、雨センサ、土壌水分センサ、水流センサ、アルコールセンサ、またはそれらの任意の組み合わせも含む。

図１では別々に示されているが、１つ以上のセンサ１３０の任意の組み合わせを、呼吸療法デバイス１２２、ユーザインターフェース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、活動トラッカー１９０、またはそれらの任意の組み合わせを含むシステム１００の構成要素のうちの任意の１つ以上に統合および／または連結することができる。例えば、マイクロフォン１４０およびスピーカ１４２は、ユーザデバイス１７０に統合および／または連結され得、圧力センサ１３０および／または流量センサ１３２は、呼吸療法デバイス１２２に統合および／または連結される。いくつかの実装形態においては、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つが、呼吸療法デバイス１２２、制御システム１１０、またはユーザデバイス１７０に連結されておらず、睡眠セッション中のユーザ２１０に概ね隣接して位置付けられている（例えば、ユーザ２１０の一部分の上に位置付けられているか、それと接触し、ユーザ２１０によって着用され、ナイトスタンドに連結されているか位置付けられ、マットレスに連結され、天井に連結されるなど）。

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、吸気対呼気比、１つ以上の事象の発生、時間当たりの事象数、事象パターン、睡眠状態、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る１つ以上の睡眠関連パラメータを判断することができる。１つ以上の事象は、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞性無呼吸、混合性無呼吸、低呼吸、マスク漏れ、咳、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数増、努力性呼吸、喘息発作、てんかんエピソード、発作、血圧上昇、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。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であるとみなすことができる。他のタイプの生理学的および非生理学的パラメータも、１つ以上のセンサ１３０からのデータまたは他のタイプのデータから判断することができる。

ユーザデバイス１７０（図１）は、ディスプレイデバイス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、ゲーム・コンソール、スマートウォッチ、ノートパソコンなどのモバイルデバイスであり得る。代替として、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）、または別のスマートホームデバイス（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ｈｏｍｅ、Ａｍａｚｏｎ Ｅｃｈｏ、Ａｌｅｘａなどのスマートスピーカ（単数または複数））であり得る。いくつかの実装形態においては、ユーザデバイスが、ウェアラブルデバイス（例えばスマートウォッチ）である。ディスプレイデバイス１７２は概して、静止画、ビデオ画像、またはその両方を含む画像（単数または複数）を表示するのに使用される。いくつかの実装形態においては、ディスプレイデバイス１７２が、画像（単数または複数）および入力インターフェースを表示するように構成されたグラフィックユーザインターフェース（ＧＵＩ）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。ディスプレイデバイス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り得る。入力インターフェースは、例えば、タッチスクリーンもしくは接触感知基板、マウス、キーボード、またはユーザデバイス１７０とやりとりする人間ユーザによって行われる入力を感知するように構成された任意のセンサシステムであり得る。いくつかの実装形態において、１つ以上のユーザデバイスは、システム１００によって使用され、かつ／またはそれに含まれ得る。

血圧デバイス１８２は、ユーザ２１０と関連付けられた１つ以上の血圧測定値を判断するための心血管データの生成を支援するのに使用されるのが一般的である。血圧デバイス１８２は、例えば、収縮期血圧成分および／または拡張期血圧成分を測定するための１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つを含み得る。

いくつかの実装形態においては、血圧デバイス１８２が、ユーザが着用できる膨張式カフと、圧力センサ（例えば、本明細書に記載されている圧力センサ１３２）と、を含む血圧計である。例えば、図２の例に示すとおり、血圧デバイス１８２は、ユーザ２１０の上腕に着用することができる。血圧デバイス１８２が血圧計であるかかる実装形態においては、血圧デバイス１８２が、カフを膨張させるためのポンプ（例えば手動操作バルブ）も含む。いくつかの実装形態においては、血圧デバイス１８２が、呼吸療法システム１２０の呼吸デバイス１２２に連結されており、これにより加圧空気が送達されてカフを膨張させる。血圧デバイス１８２は、制御システム１１０、メモリ１１４、呼吸療法システム１２０、ユーザデバイス１７０、および／もしくは活動トラッカー１９０と通信可能に連結され、かつ／またはそれらに物理的に（例えばハウジング内に）統合できるのが、より一般的である。

活動トラッカー１９０は、ユーザ２１０と関連付けられた活動測定値を判断するための生理学的データの生成を支援するのに使用されるのが一般的である。活動トラッカー１９０は、例えば、モーションセンサ１３８（例えば、１つ以上の加速度計および／またはジャイロスコープ）、ＰＰＧセンサ１５４、および／またはＥＣＧセンサ１５６など、本明細書に記載されているセンサ１３０のうちの１つ以上を含み得る。活動トラッカー１９０からの生理学的データを使用して、例えば、歩数、移動距離、登坂歩数、身体活動の継続時間、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、燃焼カロリー数、血中酸素飽和、皮膚電気活動（皮膚コンダクタンスまたはガルバニック皮膚反応とも称される）、またはそれらの任意の組み合わせを判断することができる。いくつかの実装形態においては、活動トラッカー１９０が、ユーザデバイス１７０に（例えば、電子的または物理的に）連結されている。

いくつかの実装形態においては、活動トラッカー１９０が、スマートウォッチ、リストバンド、リング、またはパッチなど、ユーザ２１０が着用できるウェアラブルデバイスである。例えば、図２を参照すると、活動トラッカー１９０がユーザ２１０の手首に着用されている。活動トラッカー１９０は、ユーザ２１０が着用する衣服または衣類に連結または統合することもできる。さらなる代替として、活動トラッカー１９０は、ユーザデバイス１７０（例えば、同じハウジング内）に連結または統合することもできる。活動トラッカー１９０は、制御システム１１０、メモリデバイス１１４、呼吸療法システム１２０、ユーザデバイス１７０、および／もしくは血圧デバイス１８２と通信可能に連結されるか、それらに物理的に（例えばハウジング内に）統合できるのが、より一般的である。

制御システム１１０およびメモリデバイス１１４は、システム１００の別々かつ別個の構成要素として図１に記載および図示されているが、いくつかの実装形態においては、制御システム１１０および／またはメモリデバイス１１４が、ユーザデバイス１７０および／または呼吸療法デバイス１２２に統合されている。代替として、いくつかの実装形態においては、制御システム１１０またはその一部分（例えばプロセッサ１１２）がクラウドに位置し得（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得るなど）、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、またはそれらの任意の組み合わせ）に位置し得る。

システム１００は、上述の構成要素のすべてを含むものとして示されているが、本開示の実装形態によれば、システムに含まれる構成要素は、それより多くも少なくもあり得る。例えば、第１の代替システムは、制御システム１１０と、メモリデバイス１１４と、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つと、を含み、呼吸療法システム１２０を含まない。別の例として、第２の代替システムは、制御システム１１０と、メモリデバイス１１４と、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つと、ユーザデバイス１７０と、を含む。さらに別の例として、第３の代替システムは、制御システム１１０と、メモリデバイス１１４と、呼吸療法システム１２０と、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つと、任意選択でユーザデバイス１７０と、を含む。そのため、本明細書に図示および記載されている構成要素の任意の部分（単数または複数）を使用して、かつ／または１つ以上の他の構成要素と組み合わせて、様々なシステムを形成することができる。

一般に、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）の一部分が表されている。呼吸療法システム１２０のユーザ２１０および同床者２２０は、ベッド２３０に位置し、マットレス２３２に横たわっている。ユーザインターフェース１２４（本明細書では、マスク、例えばフルフェイスマスクとも称される）は、睡眠セッション中のユーザ２１０によって着用され得る。ユーザインターフェース１２４は、導管１２６を介して呼吸デバイス１２２に流体的に連結および／または接続されている。その結果、呼吸療法デバイス１２２は、ユーザ２１０の喉における空気圧を高めるために導管１２６およびユーザインターフェース１２４を介してユーザ２１０に加圧空気を送達して、睡眠中に気道が閉鎖され、かつ／または狭窄しないように支援する。呼吸療法デバイス１２２は、図２に示すとおり、ベッド２３０に直に隣接するナイトスタンド２４０上か、より一般的には、ベッド２３０および／またはユーザ２１０に概ね隣接する任意の表面または構造物上に位置付けることができる。

いくつかの実装形態においては、制御システム１１０、メモリ２１４、１つ以上のセンサ１３０のいずれか、またはそれらの組み合わせが、ベッド２３０および／またはユーザ２１０に概ね隣接する任意の表面および／または構造の上および／または内部に位置し得る。例えば、いくつかの実装形態においては、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つが、ベッド２３０および／またはユーザ２１０に隣接する呼吸療法システム１２０の１つ以上の構成要素の上および／または内部の第１の位置２５５Ａに位置し得る。１つ以上のセンサ１３０は、呼吸療法システム１２０、ユーザインターフェース１２４、導管１２６、ディスプレイデバイス１２８、加湿タンク１２９、またはそれらの組み合わせに連結することができる。

代替または追加として、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の上および／または内部の第２の位置２５５Ｂに位置し得る（例えば、１つ以上のセンサ１３０は、ベッド２３０に連結および／または統合されている）。さらに、代替または追加として、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および／またはユーザ２１０に隣接するマットレス２３２の上および／または内部の第３の位置２５５Ｃに位置し得る（例えば、１つ以上のセンサ１３０は、マットレス２３２に連結および／または統合されている）。代替または追加として、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および／またはユーザ２１０に概ね隣接する枕の上および／または内部の第４の位置２５５Ｄに位置し得る。

代替または追加として、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および／またはユーザ２１０に概ね隣接するナイトスタンド２４０の上および／または内部の第５の位置２５５Ｅに位置し得る。代替または追加として、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つがユーザ２１５に連結され、かつ／または位置付けられるように、第６の位置２５５Ｆに位置し得る（例えば、１つ以上のセンサ１３０は、織地、衣類２１２、および／またはユーザ２１０が着用するスマートデバイスに埋め込まれているか連結されている）。１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、１つ以上のセンサ１３０がユーザ２１０と関連付けられたセンサデータを生成できるように、ユーザ２１０に対して任意の適切な位置に位置付けられるのが、さらに一般的である。

一般に、呼吸療法システム１２０の使用を処方されたユーザは、（特に、ユーザが睡眠時無呼吸または他の睡眠関連障害を患っているときに）呼吸療法システム１２０を使用しない場合と比較して、睡眠中に呼吸療法システム１２０を使用した後に質の高い睡眠と、日中の疲労減少と、を経験する傾向がある。例えば、ユーザ２１０は、閉塞性睡眠時無呼吸を患っている可能性があり、導管１２６を介して呼吸デバイス１２２から加圧空気を送達するために、ユーザインターフェース１２４（例えばフルフェイスマスク）に依存し得る。呼吸デバイス１２２は、ユーザ２１０の喉における空気圧を高めて睡眠中に気道が閉鎖され、かつ／または狭窄することを防ぐために使用される持続的気道陽圧（ＣＰＡＰ）機械であり得る。睡眠時無呼吸を患っている人は、睡眠中に本人の気道が狭窄または虚脱して、酸素摂取量が減り、起床するなどして睡眠が妨げられ得る。ＣＰＡＰ機械は、気道が狭窄または虚脱するのを防ぐことにより、酸素摂取量の減少によって本人が起床したり、別の形で妨げられたりする出来事を最小限にする。呼吸デバイス１２２が、睡眠中に医学的に処方された空気圧（単数または複数）を維持しようとするのに対し、ユーザは、療法に起因する不快眠を経験し得る。

図３を参照すると、フロー図が、本説明のいくつかの実装形態に係る、呼吸療法システムのユーザにとっての睡眠を最適化するための方法３００を表している。

ステップ３１０では、睡眠セッションにおいて呼吸療法システム１２０を使用して実装すべき療法指示が受信される。療法指示は、介護提供者またはユーザ２１０が呼吸療法システム１２０に入力すること、または事前にプログラムしておくことができる。療法指示は、複数の処方された制御パラメータを含み得る。例えば、療法指示は、処方された圧力および圧力範囲（例えば、目標圧力、最小および最大圧力）を含み得る。療法指示は、処方された圧力（単数または複数）を達成するために、処方されたランプ速度またはランプ速度の範囲も含み得る。

いくつかの実装形態においては、制御パラメータが、音、呼気圧力軽減（ＥＰＲ）設定、加湿レベル、デバイス移動、ライトの点灯もしくは明るさの変化、ファンの始動もしくは出力の変化、またはそれらの任意の組み合わせを含む。

制御パラメータとして使用できる音は、ホワイトノイズ、ピンクノイズ、ブラウンノイズ、バイオレットノイズ、鎮静音、音楽、アラーム、アラート、ビープ音、またはそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。本明細書で使用されている平坦な形状のホワイトノイズ音のいくつかの変形は、ピンクノイズ、ブラウンノイズ、バイオレットノイズなどと称される。いくつかの実装形態においては、音（例えば、ホワイトノイズ、ピンクノイズ、ブラウンノイズ、バイオレットなど）が、呼吸療法システムまたは環境からのノイズをマスキングするのを支援する。いくつかの実装形態においては、音（例えば、鎮静音および音楽）が、ユーザまたは同床者が睡眠状態を維持したり、穏やかに覚醒させたり、ユーザに、例えば、睡眠セッションまたは睡眠状態を維持する姿勢へと睡眠姿勢を変更させたりするのを支援する。

いくつかの実装形態においては、音を、システム１００の１つ以上のスピーカ１４２によって提供することができる。任意選択で、システム１００は、局所化された音を発するために複数のスピーカ１４２を含む。スピーカ１４２は、イヤースピーカ内に、イヤースピーカの上に、イヤースピーカに隣接して、イヤーバッド、イヤーポッド、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。スピーカ１４２は、有線または無線スピーカ（例えば、ヘッドフォン、ブックシェルフ・スピーカ、床置き型スピーカ、テレビスピーカ、壁埋込型スピーカ、天井埋込型スピーカなど）であり得る。いくつかの実装形態においては、スピーカ１４２が、ユーザ２１０および／または同床者２２０によって着用される。いくつかのかかる実装形態においては、音がこのタイプのスピーカ１４２を介して局所化されることから、設けられたスピーカ１４２が、同床者に影響を及ぼすことなく、マスキングノイズを供給することができる。かかる実装形態においては、それぞれの局所化されたスピーカ１４２を、呼吸ユーザ２１０および／または同床者２２０に提供することができ得る。

任意選択で、スピーカ１４２は、ユーザインターフェース１２４のストラップまたはストラップセグメントのうちの１つ以上に取り付けられる。そのため、ユーザ２１０（図２）および／または同床者２２０は、比較的平坦な形状のホワイトノイズ音を知覚するか、より静かな（より低いレベルおよび／またはローパスフィルタリングされた）形状のノイズ信号を知覚するかの選択肢を有する。いくつかのかかる実装形態においては、マスキング音を環境ノイズに提供しながらも、高周波数の音／ノイズ（例えば、「より耳障りな」音）が低減される。システム１００は、最適化された１組のフィルイン音（ｆｉｌｌ－ｉｎ ｓｏｕｎｄ）周波数を選択して、目標ノイズプロファイルを達成することができる。例えば、ある音成分が（例えば、部屋内のボックスファン、ＣＰＡＰ送風機モータなどに関する）周波数スペクトル内にすでに存在する場合には、システム１００が、より静かな周波数帯域を、例えば目標振幅レベルまで満たす音パラメータ／特性を有するフィルイン音を選択することができる。このようにして、システム１００は、能動的な適応マスキングを用いて、および／または適応ノイズキャンセリングとして、高周波数成分および／または低周波数成分を適応的に減衰させることができ、その結果、知覚される音は、耳に一層心地よく、リラックス効果が高い（後者は、変化が遅く予測性の高い音への適性が高い）。

一般に、ＥＰＲは、一部の呼吸デバイス（例えばＣＰＡＰ機械）に搭載された機能であり、ユーザが種々の快適性設定間で調整することにより、一部のユーザが経験する息切れの感覚を緩和することができる。例えば、吸気と呼気との間に２ｃｍＨ_２Ｏの液滴があるとする。この機能が手動であり得る場合には、本説明のいくつかの実装形態に従い、ユーザが手動で直接入力せずにシステム１００によってＥＰＲ設定を実装して、所望の快眠度を提供することができる。

いくつかの実装形態においては、制御パラメータが、ユーザ２１０に送達された空気の湿度である。例えば、湿度レベルは、副鼻腔または口の乾燥による不快感を軽減するように選択することができる。湿度レベルは、インターフェース１２４とユーザ２１０との間の封止を最適化するように選択することもできる。

制御パラメータとして作動または移動させるデバイスは、スマート枕、調整可能ベッドフレーム、調整可能マットレス、ファン、調整可能毛布、またはそれらの任意の組み合わせを含み得るが、これらに限定されない。デバイスは、例えば、コントローラ１１０の制御下にある。いくつかの実装形態においては、スマート枕、スマートマットレス、または調整可能毛布が、膨張または収縮可能である１つ以上の膨張式コンパートメントまたはブラダを含み得る。これにより、作動したデバイスは、ユーザの向きを変えることができる。例えば、枕２６０は、ユーザ２１０の頭部がＡＨＩを上げる尤度を高める向きになっている場合にそのユーザの向きを変える１つ以上の膨張式ブラダを含むスマート枕であり得る。別または追加の実装形態においては、調整可能ベッドフレームが、モータによって駆動されると上昇または下降でき、例えば、ユーザ２１０自身を横向きから仰向けへと転位させるなど、ユーザ２１０に向きを変えさせることのできるセクションを含み得る。いくつかの実装形態においては、ファン、例えば、ナイトスタンド２４０上に配置されたファン、窓内のファン、または天井ファンが、ユーザ２１０の向きに起因してＡＨＩが上がる尤度を受けてオンになる。いくつかの実装形態においては、ファンがホワイトノイズを生成する。ファンは、空気移動の突発的な変化またはファンからの音でユーザ２１０および／または同床者２２０を覚醒させたり妨げたりしないように、空気の速度および移動を徐々に増やすことができる。

いくつかの実装形態においては、制御パラメータが、ユーザインターフェース１２４に送達されている加圧空気への物質の注入である。例えば、レセプタクル１８０に物質を充填することができ、レセプタクルは、導管１２６と直接的または間接的に流体連通している出口を有する。物質は、ユーザ２１０による身体反応を招くように構成または選択することができる。ユーザ２１０は、例えば向きを変え得る。

任意選択で、物質は、抗炎症薬、喘息発作治療薬、心臓発作治療薬などの薬剤を含み得る。任意の病気、症状、疾患などを治療するのに使用される任意のタイプの薬剤をユーザ２１０の気道に送達できるのが一般的である。物質が薬剤であれば、物質は概して、１つ以上の活性成分と１つ以上の賦形剤とを含む。賦形剤は、活性成分を運搬するための媒体となるもので、増量剤、充填剤、希釈剤、付着防止剤、結合剤、コーティング、着色剤、崩壊剤、香料、滑剤、滑沢剤、保存剤、吸着剤、甘味料、展色剤、またはそれらの任意の組み合わせなどの物質を含み得る。活性成分は概して、薬剤がもたらす効果を実際に起こす薬剤の部分である。

物質は、任意選択で、芳香化合物（例えば、香りおよび／または芳香をユーザ２１０の気道に送達する物質）、睡眠補助物質（例えば、ユーザ２１０が就眠するのを支援する物質）、意識喚起化合物（例えば、ユーザ２１０が起床するのを支援する物質、睡眠阻害剤とも称される）、カンナビジオール油、精油（ラベンダー、バレリアン、クラリーセージ、スウィートマジョラム、ローマカミツレ、ベルガモットなど）でもあり得る。物質は概して、固体、液体、ガス、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。物質は、代替または追加として、１つ以上のナノ粒子を含み得る。

いくつかの実装形態においては、療法用に処方された制御パラメータが、睡眠段階または睡眠アーキテクチャの関数である。例えば、ユーザの処方に従って、覚醒状態からＮ１段階への移行時に、周囲圧力から第１の目標圧力を達成するために圧力ランプが開始され得る。ランプは、ユーザ２１０を圧力変化に徐々に慣れさせるように実装することができる。後続のＮ２およびＮ３の間、第１の目標圧力は、ユーザの処方に従って維持され得る。レムの間は、ほとんどのユーザが無呼吸の増加を経験する可能性がより高いことから、レム睡眠段階においては、以前の睡眠状態からの高い圧力が処方されることが多い。そのため、レム睡眠においては、より高い圧力へのランプを実装することができる。睡眠状態は、先述のとおり、センサ（例えば、図１の１つ以上のセンサ１３０、血圧デバイス１８２、または活動トラッカー１９０）を使用して生理学的パラメータを監視することによって判断することができる。

ステップ３２０では、所望の快眠レベルが呼吸システム１２０に入力される。所望の快眠度は、睡眠セッションにおいて快眠度がユーザ２１０にとってどの程度重要であるかに基づいて選択され得る。例えば、初めてのユーザ２１０は、高い快適性レベルを選択するように促され得る。経験の多いユーザ２１０であれば、快眠度を優先しないこと、または処方された制御設定で呼吸療法システム１２０を使用するときに大きな不快感を覚えないことがあり得る。いくつかの事例において、ユーザ２１０は、高い快眠度を所望し得るが、質の高い睡眠が必要であるために、特定の睡眠セッションにおいて快適性レベルを下げることを厭わず、低い所望の快眠レベルを選択する。

ユーザが所望の快眠レベルを設定することの代替または追加として、いくつかの実装形態においては、システム１００が、ユーザ２１０の快眠レベルを自動設定することができる。自動設定された快眠レベルは、ユーザ２１０と関連付けられたデータ、ならびに／または呼吸療法システム１２０および／もしくは睡眠療法を用いたユーザの経験および／もしくは時間の長さおよび／もしくは時間（ｈｒ）に基づくデータに少なくとも部分的に基づき得る。この自動設定された快眠レベルは、例えば、ユーザが睡眠療法を用いている日数、または呼吸療法システム１２０を使用している記録時間数に基づいて設定することができる。

いくつかの実装形態においては、快眠度の一態様が、ユーザ２１０またはユーザの母集団がどのように睡眠経験を評価するかに関するものである。ユーザ（単数または複数）は、睡眠セッション後に、快眠経験を評価することができる。評価システムは、例えば、報告された空気嚥下症の症状、入眠困難、副鼻腔乾燥／口渇、筋肉痛、および乾燥肌のデータを含む種々の基準を含み得る。基準は、低（例えば軽度のガス）から、中程度の長引く不快感（例えば腹部膨満）、高（例えば痙攣）までの空気嚥下症に起因する任意の疼痛を評価するなどして、細分化および定量化することができる。入眠困難は、ユーザが、時間を確認したこと、または呼吸療法システム１２０からのノイズもしくは空気圧に気付いたことを思い出せた回数として評価することができる。乾燥肌、副鼻腔乾燥または口渇、および筋肉痛の発生も報告され、快眠度を評価するのに使用することができる。評価は、介護提供者の助けの有無を問わず、アンケートによって簡便化することができる。いくつかの実装形態において、アンケートは、ユーザ２１０が圧力療法中に浅い睡眠、不眠症、覚醒を経験したかどうか、同床者の快眠度評価（例えば、同床者に及ぼした影響）、および圧力療法後の翌日の活動増など他の動機付けフィードバック質問などの情報収集も行い得る。アンケートは、対話型アプリにより、ユーザインターフェース１２４、呼吸デバイス１２２のタッチスクリーン、音声入力、または外部デバイス１７０（例えばスマートフォン）を介して提示し、評価を入力することができる。

快眠度を評価したユーザ（ジョー）の短いアンケートの例を表１に示す。

例示的なアンケートは、入眠中の空気嚥下症、副鼻腔乾燥／口渇、乾燥肌、筋肉痛、および睡眠の質に起因する快眠度（または不快感）を評価する。アンケートは、これらの因子を、低から高の順に５段階で評価する。睡眠の質は、ユーザ２１０が感じた安息度に関するものである。例えば、どのくらい明晰で冴えているかということである。睡眠の質は、快眠度を特徴付けなければ、快眠度に反比例することが多い。快眠度評価に睡眠の質を含めることは、快眠度を、療法が有効でないレベルまで下げずに変更できる度合いを判断するのに役立ち得る。

快眠度評価の合計スコアは、表１に列記された各項目の快眠度の関数として判断することができる。式１は、快眠度評価アンケートを使用して睡眠評価の合計スコアを提供する方式の一実装形態を示している。
式１：
快眠度評価の合計スコア＝（ｍ_１）（空気嚥下症）＋（ｍ_２）（副鼻腔乾燥／口渇）＋（ｍ_３）（乾燥肌）＋（ｍ_４）（入眠）＋（ｍ_５）（筋肉痛）－（ｍ_６）（睡眠の質）
式中、ｍ_１は、空気嚥下症に対して選択された重み係数であり、ｍ_２は、副鼻腔乾燥／口渇に対して選択された重み係数であり、ｍ_３は乾燥肌に対する重み係数であり、ｍ_４は入眠に対する重み係数であり、ｍ_５は筋肉痛に対する重み係数であり、ｍ_６は睡眠の質に対する重み係数である。快眠度評価の合計スコア値は、例えば、最小０または１、最大５、１０、２０、５０または１００となるように正規化することもできる。重み係数は、快眠度に対する具体的な項目の重要度に関するものである。例えば、「空気嚥下症」項目は、究極的には、「入眠」項目よりも睡眠の質にとって重要であり得、入眠よりも空気嚥下症に対して大きな重み係数が選択されるか、割り当てられる。重み係数は、第１の機械学習アルゴリズムにより、例えば、１人以上のユーザの複数の睡眠セッションからのデータを提供することによって割り当てることができる。個々の睡眠セッションにおける「真の」快眠レベルも、第１のアルゴリズムを訓練するのに使用される。ここで「真の」快眠度とは、第１の機械学習アルゴリズムを訓練するための値が割り当てられ得る、ユーザ（単数または複数）が提供した快眠度の全体的な評価を指す。

第１の機械学習アルゴリズムは、表１に列記された以外の項目を含む総合関数を判断して、最も正確な快眠度評価の合計スコアを提供することもできる。いくつかの実装形態において、第１の機械学習アルゴリズムは、個々のユーザ２１０が主観的な基準をどのように評価するかを学習することができる。例えば、第１のユーザは、快眠度に対する、筋肉の痛みの有害度を、第２のユーザよりも高く評価し得る。第１のアルゴリズムは、第１のユーザと第２のユーザとの間にあるこの差を学習することができ、それに応じて、どのユーザが呼吸療法システム１２０を使用しているかによって関数を変更して、快眠度評価の合計スコアを判断することができる。例えば、式１が使用されていれば、第１のユーザの筋肉痛と関連付けられた重み係数ｍ_５が、第２のユーザの同じ重み係数よりも小さい。

いくつかの実装形態においては、快眠度の一態様が、睡眠セッション中にセンサ１３０などのセンサを用いて呼吸療法システム１２０のユーザ２１０またはユーザたちを監視することに関するものである。いくつかの実装形態においては、睡眠セッションにおける睡眠アーキテクチャが先述のように判断され、達成された快眠レベルは、睡眠アーキテクチャの関数として判断される。例えば、ユーザ２１０がノンレム睡眠セッション中に移動していることが検出され得る。ユーザは、Ｎ１または他の睡眠フェーズにおいてユーザインターフェース１２４を無意識に取り外そうとしている可能性、または取り外しに成功している可能性がある。いくつかの実装形態においては、ユーザが、乏しい快眠度に至るノンレム睡眠フェーズにおける睡眠姿勢（例えば、仰向け対横向き）であり得る。これらの活動は、快眠度に影響する要因であり得、モーションセンサ１３８、カメラ１５０、もしくはマイクロフォン１４０、血圧デバイス１８２、活動トラッカー１９０、またはそれらの任意の組み合わせなどのセンサを使用して監視することができる。監視できる他の快眠度指標としては、ポンプなどの呼吸療法システム１２０からのノイズ、またはユーザインターフェース１２４における漏れ（例えばマスク漏れ）が挙げられ得る。温度センサ１３６によって測定される周囲温度も、快眠度を示し得る。例えば、理想的な温度（例えば華氏６３度）よりも高い温度または低い温度は、快眠度に影響し得る。ユーザ２１０は、様々なセンサによって監視された因子が自身の睡眠にどのように影響しているかを瞬時に知ることはできないが、センサは、これらの因子をリアルタイムで監視すること、ならびに睡眠セッション後の分析のためにデータを追跡および提供することができる。

センサを使用して監視できるいくつかの因子の例を表２に示す。

表２には、ノンレム運動の回数、仰向け対横向きの時間パーセント、平均室温、マスク漏れの回数、ささやき（例えば、約４０ｄＢ）を上回るノイズの発生回数、およびＡＨＩが列記されている。ＡＨＩは、直接的な快眠度の尺度でなければ快眠度に反比例し、そうでなければ快眠度に比例し得る。ＡＨＩを下げることは、様々な睡眠障害の睡眠療法における重要な目的であることから、ＡＨＩを含めることにより、バランスのとれた考慮を行うことができる。

快眠度測定の合計スコアは、これらのセンサで測定可能な因子の関数として判断することができる。任意の有用な関数を実装することができる。単純な関数の実施形態を式２に示す。
式２：
快眠度測定の合計スコア＝（ｍ_７）（ノンレム運動）＋（ｍ_８）（仰向け／横向きの時間％）＋（ｍ_９）（平均室温）＋（ｍ_１０）（マスク漏れの回数）＋（ｍ_１１）（ノイズの発生回数）－（ｍ_１２）（ＡＨＩ）
式中、ｍ_７は、ノンレム運動に対して選択された重み係数であり、ｍ_８は、仰向け／横向きの時間％に対して選択された重み係数であり、ｍ_９は平均室温に対する重み係数であり、ｍ_１０はマスク漏れの回数に対する重み係数であり、ｍ_１１は４０ｄＢを上回るノイズの発生回数に対する重み係数であり、ｍ_１２はＡＨＩに対する重み係数である。重み係数、および関数の全体的な形は、第２の機械学習アルゴリズムを使用することによって判断することができる。快眠度測定の合計スコア値は、例えば、最小０または１、最大５、１０、２０、５０または１００となるように正規化することもできる。複数の睡眠セッションにわたるユーザまたは複数のユーザからのデータは、第２の機械学習アルゴリズムに入力することができる。真の快眠度は、第２の機械学習アルゴリズムを訓練するのに使用することができる。いくつかの実装形態においては、第１の機械学習アルゴリズムが、測定された快眠度を判断するように第２の機械学習アルゴリズムを訓練するのに使用できる快眠度評価を提供する。例えば、第１のアルゴリズムからの快眠度評価は、第２のアルゴリズムを訓練するための真の快眠度として使用される。

いくつかの実装形態において、ユーザ２１０が評価した快眠度からのデータ（例えば表１）は、センサが測定した快眠度因子からのデータ（例えば表２）と組み合わせられる。例えば、総快眠度スコアは、ユーザ報告快眠度および測定された快眠度を用いて判断することができる。例えば、総快眠度スコアの関数は、式１と式２との組み合わせであり得る。総快眠度スコア値は、例えば、最小０または１、最大５、１０、２０、５０または１００となるように正規化することもできる。いくつかの実装形態においては、第１のアルゴリズムおよび第２のアルゴリズムが、単一の機械学習アルゴリズムとして組み合わせられる。

図３およびステップ３２０に戻ると、所望の快眠レベルは、快適経験がユーザにとって重要でないことを示す第１の値と、ユーザが可能な限りの最良の快眠経験を所望していることを示す第２の値との間の一連の増分値から選択された値であり得る。値は、使用される快眠度スコア、すなわち、快眠度評価スコア（例えば、表１、式１）、快眠度測定スコア（例えば、表２、式２）、または総快眠度スコア（例えば、快眠度評価スコアと快眠度測定スコアとの組み合わせ）と同様にスケーリングすることができる。例えば、様々なスコアの最小値および最大値は、ユーザ２１０が所望の快眠度のために選択できる最小値および最大値に対応する。値は、アナログ式ボリュームコントロールなどの連続スケールであり得るか、デジタル式であり得る。他の実装形態においては、快眠度がデジタル値を有し得る。値は、例えば、１～１０の整数であり得、ここで１は、ユーザが快眠度の改善を所望していないことを示し、１０は、ユーザが可能な限りの最良の快眠経験を所望していることを示す。快眠レベルは、ユーザの所望の快眠度に従って選択すること、またはダイヤル入力することができる。

いくつかの実装形態においては、所望の快適性レベルが、ユーザ２１０が睡眠セッションのために就寝するときに選択されるが、いくつかの他の実装形態においては、快適性レベルを、睡眠セッション中にユーザ２１０が変更することができる。例えば、ユーザ２１０は、ノンレム睡眠とレム睡眠との何らかの組み合わせの後に起床し、不快であるか、睡眠に戻ることができないという決定を下す。ユーザ２１０は、それを受けて快眠レベルを上げるという決定を下すことができる。代替として、ユーザ２１０は、睡眠セッション中に起床し、時刻が午前４時であることに気付き、質の高い睡眠をあと２時間ぐらいとる必要があるので快眠度を下げて自身の睡眠の質を改善するという決定を下し得る。

ステップ３３０が示すとおり、いくつかの任意選択の実装形態においては、過去の制御パラメータおよび過去の快眠レベルを呼吸療法システム１２０に入力することができる。本明細書で使用されている「過去の」は、１つ以上の以前の睡眠セッションに関するということである。例えば、過去の快眠度は、ユーザが現在の睡眠セッションの直前の睡眠セッションのために選択した可能性のある（例えば、１～１０のスケールの）８というユーザ選択値であり得る。この事例においては、過去の制御パラメータが、所望の快眠度である８を目標とするために呼吸療法システム１２０を使用して実装された以前の睡眠セッションからの制御パラメータである。ユーザは、以前の睡眠セッションを評価した後、実際に達成された快適性レベル（過去の快眠度）が、自分が入力したものよりも低いまたは高いと判断し得る。受信した過去のパラメータおよび快眠度は、睡眠セッション（ここでユーザ入力は、その間のギャップを示す）における所望の快眠度をより正確に達成するために、現在の睡眠セッションで使用することができる。ユーザは、例えば、自身の個人的な経験に基づいて高い快眠レベルまたは低い快眠レベルを選択して、所望の快眠度を自己タイトレーション（ｓｅｌｆ－ｔｉｔｒａｔｅ）することができる。

いくつかの実装形態においては、過去のデータの使用が、システムの訓練に関することであり、人工知能を用いて実装することができる。例えば、第３の機械学習アルゴリズムは、第１の機械学習アルゴリズムで使用されたデータ（ユーザ報告快眠度）と、第２の機械訓練アルゴリズムで使用されたデータ（ユーザ測定快眠度）と、過去の調整された制御パラメータと、を含み得る。いくつかの実装形態においては、第３の機械学習アルゴリズムが、第１および第２の機械訓練アルゴリズムからの要素を含むか、それらの組み合わせである。

ステップ３４０では、制御パラメータが、処方された制御パラメータから調整され、調整された制御パラメータは、睡眠セッション中に実装される。処方された制御パラメータが、ユーザ２１０の睡眠の質を改善するために実装される場合、調整された制御パラメータは、ユーザ２１０の所望の快眠レベルを達成するために実装される。

いくつかの実装形態においては、受信した療法指示が、ユーザが睡眠セッション中に目標療法パラメータを達成するのを支援するために提供され、複数の制御パラメータの調整された１つ以上の値または値の範囲が、目標療法パラメータとは異なる療法パラメータを提供する。いくつかの実装形態においては、複数の制御パラメータの値または値の範囲のうちの調整された１つ以上が、目標療法パラメータを上回る療法パラメータを提供する。いくつかの他の実装形態においては、複数の制御パラメータの値または値の範囲のうちの調整された１つ以上が、目標療法パラメータを下回る療法パラメータを提供する。

いくつかの実装形態においては、受信した療法指示が、ユーザが睡眠セッション中にユーザの目標ＡＨＩを達成するのを支援するために提供される。いくつかの実装形態においては、達成されたＡＨＩが、療法の目標とほぼ同じであるが、いくつかの他の実装形態においては、調整された制御パラメータが、目標ＡＨＩよりも大きい（例えば悪い）ＡＨＩへと至り得る。

そのため、睡眠の質の低下を犠牲にして快眠度を改善することができる。いくつかの実装形態においては、制御パラメータが、睡眠の質を最大化し、かつ快眠度を最大化するように調整される。睡眠の質および快眠度を最大化することは、例えば、第３の機械学習アルゴリズムなどの機械学習アルゴリズムの特徴であり得る。

いくつかの実装形態においては、圧力、圧力の範囲、または圧力ランプが、処方された圧力、圧力の範囲、または圧力ランプから上または下に調整される。いくつかの実装形態においては、圧力、圧力の範囲、または圧力ランプが、睡眠セッションの少なくとも一部分において、処方された圧力よりも低くなるように調整される。いくつかの実装形態においては、圧力、圧力の範囲、または圧力ランプが、睡眠セッションの少なくとも一部分において、処方された圧力よりも高くなるように調整される。いくつかの実装形態において、圧力または圧力の範囲は、睡眠セッションの少なくとも一部分において、処方された圧力よりも高くなるように調整され、睡眠セッション全体中の平均調整圧力は、睡眠セッション全体における平均処方圧力よりも低い。

いくつかの実装形態においては、システム１００の１つ以上のスピーカ１４２によって提供される音が、処方された音から調整される。いくつかの実施形態においては、ホワイトノイズ、ピンクノイズ、ブラウンノイズ、バイオレットノイズ、鎮静音、または音楽の音量および継続時間が、処方値から増大または低減される。いくつかの実装形態においては、睡眠の質に対する睡眠姿勢の悪さを示すアラームまたはアラートがオフにされる。アラームの消音により、ユーザ２１０は、姿勢が悪くても睡眠を継続しながら、快眠度を上げることができる。

いくつかの実装形態においては、ＥＰＲ設定が、処方された値から上または下に調整される。例えば、ＥＰＲ設定は、処方された吸気と呼気との間で０．５ｃｍＨ_２Ｏの液滴である場合、調整された設定は、１ｃｍＨ_２Ｏ、１．５ｃｍＨ_２Ｏ、または２．０ｃｍＨ_２Ｏであり得る。

いくつかの実装形態においては、ユーザ２１０に送達された空気の湿度が、処方された値から上または下に調整される。例えば、いくつかの実装形態においては、湿度が上げられて、乾燥肌または副鼻腔乾燥／口渇による不快感を軽減する。いくつかの他の実装形態においては、湿度が下げられて、ユーザ２１０がユーザインターフェース１２４（例えば顔面マスク）の滑りまたは粘着に起因する不快感を覚えていることによる不快感を軽減する。湿度の低下は、例えば顔漏れの増加に起因する睡眠の質の低下へと至り得るが、快眠度は高まる。

いくつかの実装形態においては、調整された制御パラメータが、作動または移動するデバイスを含む。処方された療法では、デバイスが、ユーザ２１０に姿勢を変えさせて、マスク漏れを低減または回避し得る。ユーザ２１０がマスク漏れを起こす姿勢になる傾向がある場合には、ユーザを無理に異なる姿勢にしようとするデバイスの反復作動によって不快眠が生じ得る。例えば、筋肉痛または空気嚥下症をもたらす姿勢をユーザに強いることである。

制御パラメータが、ユーザインターフェース１２４に送達されている加圧空気への物質の注入である実装形態においては、調整が、送達される物質の減少または増加であり得る。例えば、意識喚起化合物を処方して、睡眠セッションを制限することができる。調整されると、睡眠セッションにおいて物質の送達時間を遅らせ、それによって睡眠セッションを長引かせ、睡眠の質を改善することができる。

いくつかの実装形態においては、処方された制御パラメータが、理想的な睡眠アーキテクチャを維持する。調整された制御パラメータは、理想的な睡眠アーキテクチャを変更することができる。制御パラメータが調整されると、例えば、無呼吸の発生増によってレムの発生が減少し得る。

いくつかの実装形態において、選択された所望の快眠レベルは、任意の測定可能な睡眠の質向上をもたらさないが、初めてのユーザなど、ユーザ２１０が睡眠療法を採用できるようにするために使用され得る。ユーザ２１０は、任意選択で介護提供者からの手引きを受けて快適性レベルを徐々に下げて、「ウィーニング」プロセスにおける睡眠の質を高める。いくつかの実装形態においては、ウィーニングプロセスが、数日、数週間、または数か月に及ぶプログラムの一部であり、自動的に実装される制御システム１１０の特徴であり得る。いくつかの実装形態においては、ウィーニングプログラムが、本明細書に記載されている機械学習アルゴリズムのうちの１つ以上の特徴であり得る。

ステップ３５０は、現在の快眠度および所望の快眠度を受けて睡眠セッション中に制御パラメータが調整される任意選択の実装形態を示している。現在の快眠度は、ユーザの推定快眠度であり、ユーザからの直接的または意識的な入力を必要としない。現在の快眠度は、例えば、図１のセンサ１３０、血圧デバイス１８２、または活動トラッカー１９０などのセンサを使用してユーザ２１０を監視することによって判断することができる。表２が睡眠セッション全体において測定された快眠度を示している場合には、センサを使用して監視できる様々な因子を、睡眠セッション中にサンプリングおよび集計することができる。これらの因子が睡眠セッション中に変化する過程を用いて、睡眠セッション中に達成される快眠度を予測することができる。現在の快眠度に基づいた予測快眠度の軌跡が所望の快眠レベルから派生したものである場合には、是正措置を実装することができる。是正措置は、制御パラメータの変更によって実装することができる。例えば、温度が高く、快眠度を下げることが予測される場合には、サーモスタットをリセットしてファンをオンにすることができる。ユーザ２１０の睡眠姿勢により筋肉痛が予測される場合には、スマート枕、スマートマットレス、または調整可能毛布などのデバイスを起動して、ユーザ２１０に姿勢を変えさせることができる。予測は、予測アルゴリズムを使用して実装することができる。予測アルゴリズムは、先述の第１、第２、および第３のアルゴリズムを含み得る第４の機械学習アルゴリズムであり得る。

ステップ３６０は、睡眠セッションにおいてユーザ２１０が達成した快眠レベルを判断することを含む任意選択のステップである。達成された快眠レベルは、先述のとおり、例えばユーザが評価した快眠度および測定した快眠度を用いて判断することができる。快眠度は、任意選択で、先述の第１、第２、および第３、および第４の機械学習アルゴリズムの任意の組み合わせであり得る第５の機械学習アルゴリズムを用いて判断することもできる。いくつかの実施形態においては、快眠度が、例えば外部デバイス１７０を通じてユーザに報告される。

いくつかの実装形態によれば、複数の処方された制御パラメータのうちのいずれかを、快眠度を改善するように調整することができる。例えば、複数の制御パラメータは、処方された圧力と、処方された圧力の範囲と、処方された圧力ランプの範囲と、処方されたステップ圧力変化の範囲と、を含み得、処方された圧力、処方された圧力の範囲、処方された圧力ランプの範囲、および処方されたステップ圧力変化の範囲のうちの１つ以上は、快眠度を改善するように調整される。いくつかの実装形態においては、処方された圧力が、処方された圧力または処方された圧力の範囲を下回る調整された圧力に調整される。いくつかの実装形態においては、処方された圧力範囲は、処方された圧力の範囲よりも低い圧力の範囲に調整される。例えば、処方された圧力範囲の平均（ａｖｅｒａｇｅまたはｍｅａｎ）を、より低くなるように調整すること、または最大もしくは最小圧力のうちの１つ以上をより低く調整することができる。

図４Ａは、本開示のいくつかの態様に係る実装形態を示すプロットである。左側のプロットは、調整された目標最大圧力４０２、調整された圧力ランプ４０３、および呼吸流れ４０１を示している。右側のプロットは、処方された治療最大圧力４０４、処方された圧力ランプ４０５、および呼吸流れ４０１を示している。ユーザには、呼吸療法システム１２０で実装すべき最大圧力４０４が処方され得る。目標最大圧力４０４は、例えば１５ｍｍＨ_２Ｏであり得る。この圧力は、睡眠セッション当たり１０以下などの目標ＡＨＩを提供するように処方される。処方された目標ＡＨＩおよび圧力は、例えば、介護提供者によって監督されるタイトレーション実験中に判断することができる。ユーザ２１０は、処方された圧力４０４および／またはランプ４０５が自身の快眠度を下げることに気付き得る。ユーザ２１０は、例えば、最大圧力４０４が実装された睡眠セッションの後に空気嚥下症の症状を有し得る。代替または追加として、ユーザ２１０は、ランプ４０５が圧力を急速に上げ過ぎて就眠が困難になっていることに気付き得る。調整された最大圧力４０２および調整された圧力ランプ４０３は、ユーザ２１０が所望の快眠レベルを選択したことを受けてのものである。例えば、処方された圧力ランプ４０５が実装されたときに腹部膨満を感じたユーザは、腹部膨満を減じて快眠度を高めるように快眠レベルを選択する。同様に、処方された圧力ランプ４０５と比較して圧力ランプ４０３の漸増により、ユーザ２１０は穏やかに入眠へと移行することができる。調整された目標最大圧力４０２および調整された圧力ランプ４０３は、処方された目標最大圧力４０４および処方された圧力ランプ４０３と比較して快眠度を高めながら、睡眠の質を下げることができる。達成されたＡＨＩは、例えば、調整された最大圧力４０２を使用して達成されたＡＨＩと比較すると、処方された最大圧力４０４を用いた方が高くなり得る。

別の例として、ユーザ２１０は、目標圧力ランプ４０５の開始時に圧力が低すぎて十分に大きな量の呼吸気が送達されず、「空気飢餓感」と呼ばれる空気に飢えた不快な感覚が生じることに気付き得る。これにより、快眠度が低下し、就眠が困難になる可能性もある。目標圧力ランプ４０５はその後、調整された適度な圧力ランプ４０３が生じるようにユーザによって所望の快眠レベルに調整され得る。この圧力ランプにより、ユーザ２１０は、療法を受けながら、十分な呼吸気を提供して入眠することができる。

図４Ａに表されたプロットは、いくつかの実装形態に係る別の態様も示している。処方された目標最大圧力４０４と調整された目標最大圧力４０２との間のデルタ４０６が示されている。圧力が高い方が、大きな不快眠度をもたらす場合には、大きなデルタ４０６は、ユーザ１２０がより高い所望の快眠度を選択したことを示す。それに対し、小さなデルタ４０６は、より低い快眠度が選択されたことを示す。圧力に適用されるものとして示されているが、他の制御因子も同様に操作することができ、処方された値と調整された値との間のデルタは、所望の快眠レベルを受けてのものである。いくつかの実装形態においては、制御パラメータの増大によって快眠度が高まる。例えば、処方された制御パラメータが、レセプタクル１８０を介して追加された薬剤の濃度である場合には、薬剤を増やせば、快眠度を高める可能性があると同時に、無呼吸が増える可能性がある。この事例においては、薬剤の増加が、処方された制御パラメータから、より高いレベルへの制御パラメータの調整である。

図４Ｂは、本説明の別の態様に係る一実装形態を示している。左側のプロットは、調整された圧力およびランププロファイルを示している。左側のプロットは、呼吸流れ４０８ならびに時区間４１６、４１８ａ、および４２０を示している。時区間４１６の後の無呼吸は、時区間４１８ａに示されている。無呼吸を受けて、呼吸システム１２０により、初期圧力４１０から２番目の高い圧力４１２へのランプ４０９が実装される。遅延４１１の後に無呼吸が止まり、時区間４２０において通常の呼吸が継続する。右側のプロットは、処方された圧力およびランププロファイルを示している。圧力４１０での時区間４１６の後、時区間４１８ｂにおいて無呼吸が発生する。これを受けて、より高い目標圧力４１６へのランプ４１４が実装される。ランプ４１４はランプ４０９よりも急勾配（正）であり、圧力４１６も圧力４１２よりも高い。処方された療法で使用された積極的な制御パラメータであることから、無呼吸区間４１８ｂは無呼吸区間４１８ａよりも短い。この実装形態によれば、圧力ランプ４１４の実装後に、圧力ランプ４０９の実装後よりも早く無呼吸が止まったことから、区間４１８ｂは、４１８ａよりも短い。具体的には、左側のプロットに示す遅延４１１が、右側のプロットでは見られない。処方された圧力ランプ４１４および圧力４１６を用いて実装された積極的な制御パラメータにより、無呼吸をより効果的に無くすことができるが、不快眠を招き得る。不快感は、積極性の低い圧力ランプ４０９および圧力４１２により低下する。

以下の請求項１から３６のいずれかの１つ以上からの１つ以上の要素または態様またはステップあるいはその任意の一部（単数または複数）を、その他の請求項１から３６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つ以上の要素または態様またはステップあるいはその任意の一部（単数または複数）と組み合わせて、本開示の１つ以上の追加の実装形態および／または請求項を形成することができ得る。

本開示について１つ以上の特定の実施形態または実装形態を参照して記載してきたが、当業者であれば、本開示の精神および範囲から逸脱することなく、それに多数の変更が行われ得ることを認識する。これらの実装形態およびその明確な変形それぞれは、本開示の精神および範囲内に属するものとして企図される。本開示の態様による追加の実装形態は、本明細書に記載された実装形態のうち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 (36)

1. 呼吸療法システムのユーザにとっての睡眠を最適化するための方法であって、
   睡眠セッションにおいて前記呼吸療法システムを使用して実装すべき療法指示を受信することであって、前記療法指示が、複数の処方された制御パラメータを含み、前記複数の 処方された制御パラメータそれぞれが、値または値の範囲を有する、受信することと、
   前記睡眠セッションにおける所望の快眠レベルを受信することと、
   前記複数の処方された制御パラメータの前記値または前記値の範囲のうちの１つ以上を、前記所望の快眠レベルに基づいて、１つ以上の調整された値または値の範囲に調整して、前記ユーザが前記所望の快眠レベルを達成するのを支援することと、を含む方法。
2. 前記受信した療法指示が、前記ユーザが前記睡眠セッション中に目標療法パラメータを達成するのを支援するために提供され、前記複数の制御パラメータの前記値または前記値の範囲のうちの調整された１つ以上が、前記目標療法パラメータとは異なる療法パラメータを提供する、請求項１に記載の方法。
3. 前記複数の制御パラメータの前記値または前記値の範囲のうちの前記調整された１つ以上が、前記目標療法パラメータを上回る療法パラメータを提供する、請求項２に記載の方法。
4. 前記複数の制御パラメータの前記値または前記値の範囲のうちの前記調整された１つ以上が、前記目標療法パラメータを下回る療法パラメータを提供する、請求項２に記載の方法。
5. 前記目標療法パラメータが、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）、酸素飽和レベル（ＳｐＯ_２）、いびき、窒息、心拍数、努力性呼吸、不穏、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項２から４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記目標療法パラメータが、前記睡眠セッション中の前記ユーザの目標無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）であり、前記複数の制御パラメータの前記値または値の範囲のうちの前記調整された１つ以上により、前記ユーザが前記目標ＡＨＩを上回る実際のＡＨＩを経験する、請求項３に記載の方法。
7. 前記複数の制御パラメータが、処方された圧力、処方された圧力の範囲、処方された圧力ランプ速度、処方された圧力ランプ速度の範囲、処方されたステップ圧力変化の範囲、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記複数の処方された制御パラメータの前記１つ以上の値または前記値の範囲を調整することが、前記処方された圧力を、前記処方された圧力を下回る調整された圧力に調整することを含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記複数の処方された制御パラメータの前記１つ以上の値または前記値の範囲を調整することが、前記処方された圧力の範囲を、前記処方された圧力の範囲のメジアン圧力よりも低いメジアン圧力を有する圧力の範囲に調整することを含む、請求項７に記載の方法。
10. 前記複数の処方された制御パラメータの前記１つ以上の値または前記値の範囲を調整することが、前記処方された圧力ランプ速度を、前記処方された圧力ランプ速度を下回る調整された圧力ランプ速度に調整することを含む、請求項７に記載の方法。
11. 前記所望の快眠レベルが、前記睡眠セッションにおいて前記ユーザが所望する快眠経験を示す、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記所望の快眠レベルが、前記快適経験が前記ユーザにとって重要でないことを示す第１の値と、前記ユーザが可能な限りの最良の快眠経験を所望していることを示す第２の値との間の一連の増分値から選択された値である、請求項１１に記載の方法。
13. 前記所望の快眠レベルが、第１の値である１と第２の値である１０とを有する範囲から選択された整数である、請求項１２に記載の方法。
14. 前記処方された制御パラメータのうちの少なくとも１つと前記対応する調整された制御パラメータとの間の差、すなわちデルタが、前記第１の値の選択によって最小化され、前記デルタが、前記第２の値の選択によって最大化される、請求項１２または請求項１３に記載の方法。
15. 前記快眠経験が、ユーザ報告快眠度データ、１つ以上のセンサ、またはそれらの組み合わせによって判断される、請求項１３から１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 前記ユーザ報告快眠度データが、睡眠セッション後の腹部膨満の発生による不快感、睡眠セッション後のマスク漏れに起因する皮膚刺激による不快感、睡眠セッション後の口渇または副鼻腔乾燥による不快感、療法中の不穏または覚醒による不快感、空気飢餓感を引き起こす初期療法圧力による不快感、急速なランプ速度、睡眠セッション中の不眠症または入眠困難、睡眠セッション後の介護人または睡眠パートナーによる前記ユーザの不快感の観察、療法後の翌日の活動増の発生による不快感、またはそれらの任意の組み合わせと関連付けられたデータを含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記ユーザ報告快眠度データが、前記快眠度データが前記快眠度を変えないことを示す第１の値と、前記快眠度データが前記快眠度に悪影響を及ぼすことを示す第２の値との間の一連の増分値から選択された値を含む、請求項１６に記載の方法。
18. 前記ユーザ報告快眠度データが、第１の値である１と第２の値である１０との間の整数を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記１つ以上のセンサが、圧力センサ、流量センサ、温度センサ、モーションセンサ、音響センサ、カメラ、ＰＰＧセンサ、ＥＥＧセンサ、ＥＣＧセンサ、力センサ、ＥＭＧセンサ、分析物センサ、赤外線センサ、静電容量センサ、歪みゲージセンサ、酸素センサ、および水分センサ、またはそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１５から１８のいずれか一項に記載の方法。
20. 前記１つ以上のセンサが、（ｉ）前記呼吸療法システム内に位置付けられるかそれに連結されているか、（ｉｉ）前記呼吸療法システムとは別々かつ別個であるか、（ｉｉｉ）（ｉ）および（ｉｉ）の両方である、請求項１９に記載の方法。
21. 前記睡眠セッションにおける前記快眠経験を用いて、達成された快眠レベルを前記睡眠セッションにおいて判断することをさらに含む、請求項１５から１９のいずれか一項に記載の方法。
22. 前記１つ以上のセンサによって生成される、前記ユーザと関連付けられた生理学的データを使用して前記睡眠セッションにおける睡眠アーキテクチャを判断することをさらに含み、前記達成された快眠レベルが、前記判断された睡眠アーキテクチャの関数として判断される、請求項２１に記載の方法。
23. 前記達成された快眠レベルが、睡眠状態と、前記１つ以上のセンサによって検出されたモーション、可聴音、および睡眠姿勢のうちの１つ以上との関数である、請求項２１または請求項２２に記載の方法。
24. 周囲照明、周囲ノイズ、鎮静音、周囲温度、空気流れ、スマート枕もしくはマットレスによる前記ユーザの姿勢、またはそれらの組み合わせを変更するように前記ユーザの環境内の１つ以上のデバイスを調整して、前記ユーザが前記所望の快眠レベルを達成するのを支援することをさらに含む、請求項１から２３のいずれか一項に記載の方法。
25. 機械学習アルゴリズムを使用して、前記ユーザが前記所望の快眠レベルを達成するのを支援することをさらに含み、前記機械学習アルゴリズムが、過去の調整された値または値の範囲と、関連付けられた過去の所望の快眠レベルと、を入力として使用し、前記過去の調整された値または値の範囲、および前記過去の所望の快眠レベルが、１つ以上の前の睡眠セッションから提供される、請求項１から２４のいずれか一項に記載の方法。
26. 前記過去の調整された値または値の範囲、および前記過去の所望の快眠レベルが、それぞれの呼吸療法システムの複数のユーザから供給される、請求項２５に記載の方法。
27. 前記所望の快眠レベルを受信することが、前記ユーザが前記所望の快眠レベルを、前記呼吸療法システムまたは前記呼吸療法システムに通信可能に接続された外部デバイスに伝達することを含む、請求項１から２６のいずれか一項に記載の方法。
28. 前記ユーザと関連付けられた生理学的データを前記１つ以上のセンサから受信することと、
    前記受信した生理学的データに基づいて前記ユーザの現在の睡眠状態を判断することと、
    前記受信した生理学的データに少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザの前記現在の睡眠状態中に前記ユーザの推定された現在の快眠度を判断することと、
    前記現在の睡眠状態中に、前記複数の処方された制御パラメータの前記１つ以上の値または前記値の範囲のうちの少なくとも１つを、前記ユーザの前記推定された現在の快眠度と、前記受信した所望の快眠レベルと、に少なくとも部分的に基づいて、調整された値または調整された値の範囲に調整することと、をさらに含む、請求項１５から２７のいずれか一項に記載の方法。
29. 前記ユーザの前記現在の快眠度が、前記睡眠セッション中の前記ユーザのモーション、前記睡眠セッション中に検出された可聴音、前記睡眠セッション中の前記ユーザの睡眠姿勢、またはそれらの任意の組み合わせの関数である、請求項２８に記載の方法。
30. 周囲照明、周囲ノイズ、鎮静音、周囲温度、空気流れ、スマート枕もしくはマットレスによる前記ユーザの姿勢、またはそれらの組み合わせを変更するように前記ユーザの環境内の１つ以上の外部デバイスを調整することをさらに含む、請求項２８または請求項２９に記載の方法。
31. 前記ユーザ報告快眠度データが、対話型アプリにより、ユーザインターフェース、前記呼吸デバイスのタッチスクリーン、外部デバイス、またはそれらの任意の組み合わせを介して受信される、請求項１６から１８のいずれか一項に記載の方法。
32. 前記調整された圧力ランプ速度が、前記ユーザ報告快眠度データに基づいて判断された圧力で開始されて、前記ユーザが前記所望の快眠レベルを達成するのを支援する、請求項３１に記載の方法。
33. １つ以上のプロセッサを含む制御システムと、
    機械可読命令を記憶したメモリと、を備え、
    前記制御システムが前記メモリに連結されており、前記メモリ内の前記機械実行可能命令が前記制御システムの前記１つ以上のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されたときに、請求項１から３２のいずれか一項に記載の方法が実装されるシステム。
34. 呼吸療法システムのユーザにとっての睡眠を最適化するためのシステムであって、請求項１から３２のいずれか一項に記載の方法を実装するように構成された制御システムを含むシステム。
35. コンピュータによって実行されたときに、請求項１から３２のいずれか一項に記載の方法を前記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。
36. 前記コンピュータプログラム製品が非一時的コンピュータ可読媒体である、請求項３５に記載のコンピュータプログラム製品。