JP2023552334A - 振戦発作及び発汗発作のモニタリング - Google Patents

Abstract

患者モニタリング方法は、患者の振戦発作５２及び発汗発作５４を示す入力データを受信するステップ（１０３、１０９）と、振戦発作及び発汗発作が発生したそれぞれの時点を記録するステップ（１０５、１１１）と、振戦及び／又は発作の記録されたそれぞれの時点から、振戦発作と発汗発作との交互のパターンに基づいて、出力を生成するステップ（１１５、１１７）を含む。また、そのような方法を実施するためのコンピュータプログラム製品と、そのような方法を実施するモニタリングシステムも開示される。

Description

本発明は、患者の振戦発作及び発汗発作をモニタリングするコンピュータ実施方法に関する。

本発明は更に、モニタリングシステム上でそのような方法を実施するためのコンピュータプログラム製品、及びそのような方法を実施するモニタリングシステムに関する。

発熱患者とは、体温設定点が上昇したために、中核体温（ＣＢＴ）が正常範囲を超えた患者として定義される。発熱は、重篤でないものから生命を脅かすものまで、多くの病状によって引き起こされる。これには、数ある中でも、一般的な風邪、尿路感染症、髄膜炎、マラリア、虫垂炎などのウィルス感染症、細菌感染症、及び寄生虫感染症が含まれる。非感染性の原因には、数ある中でも、血管炎、深部静脈血栓症、薬の副作用、がんなどがある。発熱は、細菌感染症の生存において宿主に有利であると考えられており、特に、発汗及び振戦が大きな役割を果たす身体の体温調節方法によって調節される。

米国特許出願公開第２０１８／０２４２８５０号では、患者の体温モニタリングから、かん流パラメータを取得し、それによって中核体温を決定し、そこから発熱などのユーザの症状を特徴付けることが開示されている。

国際特許公開ＷＯ２０１７／１７２８３７Ａ１では、制御された低体温、正常体温、又は異常高熱を提供するデバイスの熱伝達パラメータ又はエネルギー消費量を利用して、患者の内因性設定点体温の変化又は変化の不在を検出するシステム、方法、及びデバイスが開示されている。身体の中核体温が閾値間ゾーンを下回ると、数ある中でも、表面の血管収縮、振戦、及び代謝熱発生などの一連の協調的な応答が起こる。身体の中核体温が閾値間ゾーンを上回ると、数ある中でも、表面の血管拡張及び発汗などを含む一連の協調的な反応が起こる。

患者のＣＢＴは、病状の性質に応じて異なる時間依存的な挙動を示す。例えば、感染に関連した発熱は、循環白血球によって血流中に放出されるサイトカインによる設定点の増加によって引き起こされるが、感染源が、つまり、宿主免疫系の活性化が低下すると、血流中のサイトカインの濃度が低下し、視床下部の抑制が低下する。これにより、設定点が低くなり、発汗して設定点が低くなり、また、長期にわたって発熱発作の周期的挙動を示すＣＢＴの結果による。長期間モニタリングされたＣＢＴは、発熱曲線とも呼ばれ、臨床医や看護師などの医療専門家に、診断に関連する情報を提供できる。

病院での緊急度の高い状況、特に集中治療室（ＩＣＵ）では、ＣＢＴは継続的に測定される。これは侵襲的測定によって行われる。緊急度の低い状況、特に一般病棟では、感染リスクなどから侵襲的な手法を控えることが望まれる。ＣＢＴを測定するための信頼性の高い連続的で非侵襲的な手法は確立されていないため、ＣＢＴは、通常１日に１～３回しか行われないスポットチェックで測定される。その結果、発熱曲線を再構築できない。

本発明は、非侵襲的な患者モニタリング方法を提供することを目的とする。

本発明は更に、モニタリングシステム上でそのような方法を実施するためのコンピュータプログラム製品、及びそのような方法を実施する、患者をモニタリングするモニタリングシステムを提供することを目的とする。

本発明は、独立請求項によって規定される。従属請求項は、有利な実施形態を規定する。代理発熱曲線及び／又は医療専門家が患者に関する結論を導くために使用する他の情報が出力される。振戦発作及び発汗発作に基づくこの出力は、患者の発熱の進行に関する診断に関連する情報を得るために、医療専門家による評価に使用される。診断に関連する情報は、例えば、患者の投薬計画を定義する際に、又は、例えば、投薬後の代理発熱曲線の変化をモニタリングすることによって、行われた投薬計画の有効性を評価する際に、医療専門家が患者の病状の種類を認識するのに役立つ。

実施形態によれば、患者の発熱の進行をモニタリングするコンピュータ実施方法が提供される。このコンピュータ実施方法は、プロセッサ装置を用いて、ある時間間隔にわたる患者の発熱の進行の指標として、患者の振戦発作及び発汗発作を示す入力データを受信するステップと、振戦発作及び発汗発作が発生したそれぞれの時点を記録するステップと、振戦発作及び／又は発汗発作の記録されたそれぞれの時点から、振戦発作と発汗発作との交互パターンに基づいて、出力（例えば、患者の発熱の進行を示す出力）を生成するステップとを実行する。

本発明の実施形態は、モニタリング期間（即ち、上記の時間間隔）の異なる時点における、患者又は他の存在物などの患者の振戦発作及び発汗発作の検出を、患者の実際のＣＢＴを記録する必要なく、患者のＣＢＴの変化（即ち、患者の発熱の状態の進行又は変化）の指標として解釈できるという洞察に基づいている。いくつかの実施形態では、これらの振戦発作及び発汗発作が発生した時点を記録することによって、患者の代理発熱曲線が構築される。このような発熱曲線は、実際のＣＢＴ測定値に基づくものではなく、前述の振戦発作及び発汗発作の検出からの患者のＣＢＴの変化の推測に基づいているため、代理発熱曲線と考えられる。

一実施形態では、コンピュータ実施方法は更に、プロセッサ装置を用いて、ある時間間隔中の異なる時点でのそれぞれの発生に基づいて、検出された振戦発作と発汗発作との交互パターンの周期性を決定するステップを実行する。これに基づいて、医療専門家は、交互パターンの決定された周期性から、発熱の種類を特定する。例えば、後続の振戦発作間、後続の発汗発作間、及び／又は振戦発作と後続の発汗発作との間（逆も同様）の経過時間に基づいて、発熱の種類を特定することにより、代理発熱曲線から診断に関連する追加情報が抽出され、例えば、患者の病状を効果的に治療するために医療専門家を支援するために、医療専門家に提示される。

このような時点は、患者の振戦発作又は発汗発作の発生中に、確認信号などの入力データをユーザが手動で生成することによって記録される。しかし、特に有利な実施形態では、入力データを受信するステップは、時間間隔にわたる患者の発熱の進行の指標として、患者の振戦及び発汗をモニタリングするセンサ装置から、患者モニタリングデータを受信するステップと、受信した患者モニタリングデータを処理して、振戦発作及び発汗発作を検出し、患者モニタリングデータにおいて検出された振戦発作及び発汗発作が発生したそれぞれの時点を記録するステップとを含み、これにより、患者をモニタリングするための手動入力は不要になる。

コンピュータ実施方法は更に、プロセッサ装置を用いて、振戦発作及び発汗発作の各々の持続時間及び強度のうちの少なくとも１つを決定するステップと、任意選択で、振戦発作及び発汗発作の各々の持続時間及び強度のうちの、決定された少なくとも１つから、発熱の強度の指標を計算するステップとを実行してもよい。これは、そのような発作の経時的な重症度の傾向及び／又は持続時間として表される、例えば感染によって引き起こされた発熱に抵抗する患者の能力に関する貴重な洞察を提供する。

更なる改良版では、患者モニタリングデータは、患者の断熱度に関する情報を含み、上記のコンピュータ実施方法は更に、プロセッサ装置を用いて、患者の断熱度に関する情報の関数として、振戦発作及び発汗発作の各々の持続時間及び重症度のうちの少なくとも１つを決定するステップを実行する。例えば、患者が１枚以上の毛布で覆われているか、及び／又は一定量の衣服を着用しているかどうかは、重症度と持続時間に影響を与えるため、これらの外的影響を検出して、振戦発作又は発汗発作の真の性質をより正確に評価できる。

特定の実施形態では、コンピュータ実施方法は更に、プロセッサ装置を用いて、各振戦発作の振戦周波数を決定するステップと、決定された振戦周波数に基づいて、振戦発作が、病気に起因する患者の体温変化を示す指標であるかどうかを決定するステップとを実行する。これは、発熱によって引き起こされる振戦周波数が、震えなどのような他の不随意的な振戦のような体動の周波数と異なるという洞察に基づいている。これにより、代理発熱曲線に含まれる振戦発作が、発熱によって引き起こされる患者のＣＢＴの変化と真に関連していることが更に確実にされる。

好ましくは、発汗発作は、そのような発汗発作を決定する特に正確なやり方であることから、患者の発汗率に基づいて特定される。例えば、コンピュータ実施方法は更に、プロセッサ装置を用いて、振戦発作中に受信した患者モニタリングデータから、患者の発汗基準率を決定するステップと、受信した患者モニタリングデータ内で、定義された量だけ発汗基準率を超える患者の実際の発汗率を検出することによって、発汗発作を検出するステップとを実行する。これは、振戦発作中の患者の発汗率が通常最小であるという洞察に基づいて、患者に固有の発汗率のベースラインが提供されるため、特に有利である。したがって、実際の発汗率とこの基準率とを比較することで、患者にとって有意な発汗率を検出できるため、患者間で異なる発汗率に対して検出方法が堅牢になる。

或いは又は更に、コンピュータ実施方法は、プロセッサ装置を用いて、患者の実際の発汗率と定義された発汗率閾値とを比較するステップと、実際の発汗率が定義された発汗率閾値を超えると発汗発作を検出して、検出された発汗率が十分に高いことを確実にするステップとを実行してもよく、これにより、その検出が患者のＣＢＴ低下、即ち、患者の熱沈降を示す本物の発汗発作と関連付けられる。

更なる実施形態では、コンピュータ実施方法は更に、プロセッサ装置を用いて、時間間隔にわたる振戦発作に関連する信号の信号強度を決定するステップと、時間間隔にわたる発汗発作中に患者によって生成された汗の総量を決定するステップと、患者によって生成された汗の決定された総量から、時間間隔にわたる患者の発汗率を決定するステップと、決定された信号強度と決定された発汗率との比率を計算するステップと、計算された比率を出力に含めるステップとを実行する。この比率を使用して、例えば、発熱の重症度及び薬物反応の有効性の予測を可能にする代理発熱曲線を再構築できる。

患者モニタリングデータは更に、センサ装置の中核体温センサを用いて時間間隔にわたって測定された患者の中核体温に関する中核体温データを含み、上記のコンピュータ実施方法は更に、プロセッサ装置を用いて、患者の中核体温データを出力に含めるステップを実行し得る。これにより、例えば、振戦発作又は発汗発作の発生と、中核体温センサによってモニタリングされる、それに伴う患者のＣＢＴの変化との間のラグを決定でき、そこから患者の体温調節能力を導出できる。更に、ＣＢＴ測定は、発熱による振戦発作（これは患者のＣＢＴを上昇させる）と、患者が寒いことによる振戦発作（この振戦発作は患者の体温設定点の上昇につながらない）とを区別するのに役立つ。これは、例えば、振戦発作が発熱発作の開始と確実に関連付けられるかどうかを検証するために使用でき、これにより、患者モニタリングの精度が更に向上する。更に、例えば、いくつかの発熱サイクルを含む期間などの有限時間にわたるＣＢＴ情報を含めることを、プロセッサ装置による代理発熱曲線の較正又はトレーニングに使用できる。例えば、ＣＢＴデータは、人工知能又は機械学習アルゴリズムをトレーニングするためのグラウンドトゥルースとして使用できる。したがって、このような較正又はトレーニングは、実際のＣＢＴを正確に推定できる代理発熱曲線の生成につながる。このようなＣＢＴ情報は、例えば、スポットチェック中や、侵襲的処置中など、患者が集中治療環境で継続的にモニタリングされているときに収集される。

別の実施形態では、コンピュータ実施方法は更に、プロセッサ装置を用いて、通信インターフェース装置により、時間間隔において補助情報を受信するステップであって、補助情報は、患者がさらされている周囲温度及び患者の活動レベルの測定値のうちの少なくとも１つを含む、受信するステップと、振戦発作又は発汗発作が、当該振戦発作又は発汗発作の時点での実際の補助情報に基づいて、病気に起因する患者の体温変化の信頼性の高い指標であるかどうかを決定するステップと、振戦発作又は発汗発作を、当該振戦発作又は発汗発作が患者の発熱の進行の信頼性の高い指標であると決定された場合にのみ、出力を生成するステップに含めるステップとを実行する。これにより、代理発熱曲線から、発熱以外の要因によって引き起こされた振戦発作又は発汗発作を排除し、代理発熱曲線の精度を向上させることができる。

別の態様によれば、コンピュータ可読プログラム命令が具現化されたコンピュータ可読記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品が提供される。コンピュータ可読プログラム命令が、患者のモニタリングシステムのプロセッサ装置で実行されると、プロセッサ装置に、本明細書に説明した実施形態のいずれかの方法を実施させる。このようなコンピュータプログラム製品は、本発明の実施形態による方法を実施できるようにモニタリングシステムを構成するために使用できる。

更に別の態様によれば、患者をモニタリングするモニタリングシステムが提供される。本モニタリングシステムは、ある時間間隔にわたる患者の発熱の進行の指標として、患者の振戦発作及び発汗発作を示す入力データを受信するプロセッサ装置を含み、本モニタリングシステムは更に、本明細書に説明されている実施形態のいずれかのコンピュータプログラム製品を含み、プロセッサ装置は、コンピュータ可読プログラム命令を実行する。したがって、このようなモニタリングシステムは、ＣＢＴ情報を収集することなく、センサ装置によって提供される患者モニタリングデータに捕捉された患者の振戦発作及び発汗発作から患者の代理発熱曲線を生成できる。モニタリングシステムは、代理発熱曲線に基づいて出力（例えば、代理発熱曲線並びに／又は振戦発作及び発汗発作から得られた診断に関連する情報を含む出力）をユーザインターフェースに提供し、これにより、出力は、例えば、医療専門家によってユーザインターフェースで評価されるか、又は、出力を、例えば、医療専門家による適切な時点での取得のための電子患者記録などのデータストレージアーキテクチャに保存できる。

上記モニタリングシステムは更に、振戦及び発汗をモニタリングするセンサ装置からの患者モニタリングデータの形式の入力データを、患者の発熱の進行の指標として受信し、且つ患者モニタリングデータをプロセッサ装置に転送する通信インターフェース装置を含み、モニタリングシステムは、任意選択で、上記のセンサ装置を含み、これにより、患者は、手動介入を必要とせずにモニタリングされ、したがって、上述のように、患者の振戦発作及び発汗発作のモニタリングに基づいて、患者の発熱の進行をモニタリングするための完全なソリューションが提供される。センサ装置は、カメラ、ベッドに統合されるセンサパッド、汗センサを含むウェアラブルセンサ、及び振戦を検出する動きセンサのうちの少なくとも１つを含み、好ましくは、センサ装置は、ウェアラブルセンサを含む。

本発明の実施形態を、より詳細に、且つ添付図面を参照して非限定的な実施例として説明する。

図１は、実施形態によるモニタリングシステムを概略的に示す。 図２は、発熱曲線（ｙ軸は中核体温、ｘ軸は時間）の例を概略的に示す。 図３は、より詳細に図１のモニタリングシステムのある態様を概略的に示す。 図４は、実施形態による発熱進行モニタリング方法のフローチャートを示す。 図５は、実施形態例による代理発熱曲線の構築を説明するグラフを示す。 図６は、別の実施形態例による代理発熱曲線の構築を説明するグラフを示す。 図７は、更に別の実施形態例による代理発熱曲線の構築を説明するグラフを示す。 図８は、実施形態による発熱進行モニタリング方法のある態様のフローチャートを示す。 図９は、いくつかの発熱指数曲線を示すグラフ（ｙ軸は再構成された中核体温指数、ｘ軸は時間）である。

図は単なる概略図であり、縮尺どおりに描かれていないことが理解されるべきである。また、図全体で同じ参照番号を使用して、同じ部分又は類似の部品を示すことが理解されるべきである。

図１は、モニタリングシステム１０を用いて患者１の発熱の進行をモニタリングする配置を概略的に示している。モニタリングシステム１０は、通常、データ処理アーキテクチャ３０（例えば、コンピュータシステム、サーバシステムなど）を含み、データ処理アーキテクチャ３０には、プロセッサ装置３４と通信する通信インターフェース装置３２が含まれている。通信インターフェース装置３２は、例えば、データ処理アーキテクチャ３０をローカルエリアネットワークやインターネットなどに接続するために、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）インターフェースなどの１つ以上のＰ２Ｐ通信インターフェース、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）インターフェースなどの１つ以上のワイヤレス通信インターフェース、イーサネット（登録商標）インターフェースなどの１つ以上の有線通信インターフェースなどの任意の適切な数のデータ通信インターフェースを含む。プロセッサ装置３４は、センサ装置２０によって提供される患者モニタリングデータを処理する、１つ以上のプロセッサ、プロセッサコアなどの１つ以上の処理要素を含む。

センサ装置２０（モニタリングシステム１０の一部を形成してもよい）は、通常、プロセッサ装置３４が、図２に概略的に示す患者１の代理発熱曲線５０を構築できるようにするために、モニタリング中の患者１の振戦発作５２及び発汗発作５４を検出できるように、患者モニタリングデータを提供する。これについては、以下でより詳細に説明する。患者モニタリングデータは、通常、センサ装置２０と通信インターフェース装置３２との間の１つ以上のデータ通信リンクを介してデータ処理アーキテクチャ３０に提供される。通信インターフェース３２は、受信した患者モニタリングデータをプロセッサ装置３４に転送する。プロセッサ装置３４が患者１の振戦及び発汗の発作を導出できる患者モニタリングデータを提供するために、センサ装置２０は、この目的用の１つ以上のセンサを含む。

例えば、センサ装置２０には、患者１に向けられたカメラ２１が含まれる。カメラ２１は、例えば、カメラ２１によって提供される画像内の患者の動きを検出することによって、患者の振戦を検出し、また、例えば、カメラ２１によって提供される画像内に検出される患者の額などの患者の皮膚の露出した部分に汗の液滴が形成されることによって光の反射が変化することによって、発汗を検出する。センサ装置２０は、必要な患者モニタリングデータを提供する、患者の皮膚に取り付けられるウェアラブルセンサ２２を含む。図３に、このようなウェアラブルセンサ２２の実施形態例が示されている。図３は、患者の動き（例えば、振戦）を検出できるＥＭＧ又はＥＣＧセンサ、加速度計などの動きセンサ２２１、ウェアラブルセンサ２２が取り付けられている患者の皮膚の領域での発汗を検出できる汗センサ２２２、及び任意選択で、以下でより詳細に説明するように、追加のセンサデータを提供する少なくとも１つの追加のセンサ２２３を含むウェアラブルセンサ２２を示す。

汗センサ２２２は、定義された収集時間後に汗流量又は汗量を測定するか、或いは、例えば、皮膚伝導を測定することによって、汗パラメータを間接的に測定する。動きセンサ２２１と汗センサ２２２の両方を含む場合、ウェアラブルセンサ２２は、患者の胸部や首など、振戦と発汗の両方を確実に測定できる患者の身体の一部に配置する必要がある。センサ装置２０は、例えば、患者１がその上に寝るマットレス３である寝具類に統合されて、患者１がベッドにいる間に患者の動きを検出するセンサ２３を含む。この患者の動きから、振戦を検出できる。このようなセンサ２１、２２、２３の適切な組み合わせを配置できる。好ましい実施形態では、センサ装置２０は、少なくともウェアラブルセンサ２２を含む。

データ処理アーキテクチャ３０は更に、１つ以上のユーザインターフェース４１、４２と通信可能に結合され得る。このユーザインターフェースで、プロセッサ装置３４によって患者モニタリングデータが処理された結果（例えば、代理発熱曲線５０）が表示される。このために、プロセッサ装置３４は、通常、この処理結果に基づいて、例えば、この処理結果やこの処理結果から導出された情報を含む出力を生成する。この出力は、通信インターフェース装置３２を介して特定のユーザインターフェース４１、４２に転送される。例えば、ユーザインターフェース４１は、看護師や医師などの医療専門家が患者１の発熱を評価するために使用できる、プロセッサ装置３４の処理結果を視覚化するためのアプリなどを含むモバイル通信デバイスである。ユーザインターフェース４２は、医療専門家がプロセッサ装置３４から処理結果を受け取ることができるパーソナルコンピュータなどのユーザ端末である。或いは又は更に、プロセッサ装置は、例えば、ユーザインターフェース４１又は４２を使用して、任意の適切な時点で処理結果にアクセスできるように、例えば、電子患者記録である患者のモニタリングデータを保存する、例えば、ネットワークに接続されたデータベースであるデータストレージ配置４３に処理結果を保存できる。当業者には、他の適切なアーキテクチャが明らかであろう。

別の実施形態（図示せず）では、センサ装置２０が省略され、プロセッサ装置３４が代わりに、リモートコントローラなどの入力デバイス、スマートフォンなどの電子通信デバイスなどを使用して、例えば、患者１又は看護師若しくは医師などの医療従事者によって、手動で生成された入力データを受信でき、これにより、そのような入力デバイスを操作している人が、その入力デバイスで患者１の振戦発作５２又は発汗発作５４の発生を信号で伝えることがで、これにより、プロセッサ装置は、代理発熱曲線５０を構築するために、そのような入力が受信された時点のみを記録すればよい。

モニタリングシステム１０は、本発明の方法１００の実施形態のうちの１つ以上を実施する。方法１００のフローチャートは図４に示されている。方法１００は、ステップ１０１から開始する。ステップ１０１では、例えば、センサ装置２０が、存在する場合は、有効にされて、通信インターフェース装置３２を介して前述の患者モニタリングデータをプロセッサ装置３４に提供する。ステップ１０３では、プロセッサ装置３４は、センサ装置２０から受信した患者モニタリングデータを処理して、患者モニタリングデータ内に患者１の振戦発作５２を検出できるかどうかを決定する。この処理は、継続的又は定期的に行われる。つまり、患者モニタリングデータは、継続的に処理されるか、又はプロセッサ装置３４による処理のために、１～５分に１回など定期的にサンプリングされる。振戦が検出されない場合、プロセッサ装置３４は、受信した患者モニタリングデータから患者１の振戦発作５２を探し続ける。しかし、プロセッサ装置３４が、振戦発作５２の発生を検出した場合は、方法は、ステップ１０５に進む。ステップ１０５では、プロセッサ装置は、例えば、センサ装置２０によって提供される患者モニタリングデータから導出されるように、又は振戦発作５２を示す手動で生成された入力データから導出されるように、振戦発作５２が検出された時点を記録する。この時点は、例えば、患者モニタリング開始後の経過時間、実際の時刻など、任意の適切な形式で表現される。

方法１００は、プロセッサ装置３４が、振戦発作５２中の患者１の発汗基準率を決定するステップ１０７に進む。これは、このような振戦発作５２中に、患者１のＣＢＴ、即ち、体温設定点が上昇しているという洞察に基づいており、これは通常、最小の関連する発汗に相当する。したがって、このような振戦発作５２中の発汗率を決定することによって、患者１のその後の発汗発作５４を決定するための信頼できるベースラインが提供される。患者１の実際の発汗発作５４は、ベースラインの発汗率よりも大幅に高い発汗率になるためである。このようなベースラインの発汗率を決定することは、患者固有の発汗率のベースラインが定義され、そのため、患者１の発汗発作を確実に検出するために、患者毎に異なる発汗率を考慮する必要がなくなるという利点がある。しかし、代替実施形態では、このような発汗基準率の検出を省略されてもよい。この場合、患者１の発汗発作５４は、定義された発汗率閾値を使用して検出できる。発汗率閾値は、一般的なもの、性別に固有のもの、患者の身体のウェアラブルセンサ２２の場所に固有のものなどがある。

ステップ１０９では、プロセッサ装置３４は、センサ装置２０から受信した患者モニタリングデータを処理して、患者モニタリングデータ内に患者１の発汗発作５４を検出できるかどうかを決定する。この処理は、継続的又は定期的に行われる。つまり患者モニタリングデータは、継続的に処理されるか、又はプロセッサ装置３４による処理のために、１～５分に１回など定期的にサンプリングされる。例えば、プロセッサ装置３４は、患者１の実際の発汗率を決定し、この実際の発汗率を、ステップ１０７で決定された発汗基準率と比較して、実際の発汗率が発汗基準率を定義された量（例えば、４～６倍といった定義された倍数）だけ超えた場合に、発汗発作５４が発生していると決定する。

或いは又は更に、プロセッサ装置３４は、実際の発汗率と定義された発汗率閾値とを比較し、実際の発汗率が定義された閾値を超えた場合に発汗発作５４が発生していると決定して、発汗率が十分に高い（例えば、汗腺について０．７ｎＬ／分を上回る）ことを確認して、発汗発作５４が十分に高い信頼性で発生していると決定してもよい。このような発汗率は、ウェアラブルセンサ２２を使用して、例えば、実際の発汗率や、皮膚コンダクタンスなどの発汗率の変化に関連するパラメータを決定することによって、又は、カメラ２１を使用して、例えば、カメラ画像から反射光の変化を決定し、この変化から発汗率を導出することによって決定できる。

発汗発作５４が検出されない場合、プロセッサ装置３４は、ステップ１０９において、受信した患者モニタリングデータから患者１の発汗発作５４を探し続ける。しかし、例えば、センサ装置２０によって提供される患者モニタリングデータにおいて、又は発汗発作５４をフラッギングする手動で生成された入力データから、プロセッサ装置３４が発汗発作の発生を検出した場合は、方法は、プロセッサ装置３４が、発汗発作５４が検出された時点を記録するステップ１１１に進む。この時点は、例えば、患者１のモニタリング開始後の経過時間、以前に検出された振戦発作５２後の経過時間、実際の時刻など、任意の適切な形式で表現される。

ステップ１１３に示されているように、振戦発作５２及び発汗発作５４が検出された時点の記録は続けられ、この場合、方法１００はステップ１０３に戻り、プロセッサ装置３４は、患者モニタリングデータを処理して次の振戦発作５２を検出するか、又は前述のようにそのような発作の手動によるフラッギングを待つ。方法１００は、代わりにステップ１１５に進んでもよく、プロセッサ装置３４は、患者１の振戦発作５２及び発汗発作５４が発生した記録時点から、患者１の代理発熱曲線５０を構築する。なお、懸念を回避するために、代理発熱曲線５０の構築は、患者１を一定の時間間隔でモニタリングした後か、又は、その時間間隔にわたる患者１のモニタリングと並行して実行される。プロセッサ装置３４は、振戦発作５２と発汗発作５４との交互パターンと、この交互パターンの周期性とに基づいて、代理発熱曲線５０を構築する。

例えば、図５に概略的に示されているように、プロセッサ装置３４は、例えば、センサ装置２０から、又は前述のように手動入力によって、Ｔ＝ｔ１における振戦発作５２の発現の指示を受信する。振戦発作５２はＴ＝ｔ２で終了する。上のグラフは、振戦発作５２及び発汗発作５４の強度（任意単位）（Ｙ軸）を、時間の関数（Ｘ軸）として示している。プロセッサ装置３４は更に、例えば、センサ装置２０から、又は前述のように手動入力によって、Ｔ＝ｔ３における発汗発作５４の発現を示す指示を受信する。発汗発作５４はＴ＝ｔ４で終了する。プロセッサ装置３４は更に、例えば、センサ装置２０から、又は前述のように手動入力によって、Ｔ＝ｔ５における更なる振戦発作５２の発現の指示を受信する。更なる振戦発作５２はＴ＝ｔ４で終了する。プロセッサ装置３４は、振戦発作５２及び発汗発作５４が開始した時点（即ち、ｔ１、ｔ３、及びｔ３）から、各発作の持続時間を考慮せずに、代理発熱曲線５０を構築する。これにより、図５に示すように、時間の関数（Ｘ軸）として、ＣＢＴ、又はより正確には、ＣＢＴの投影された変化（Ｙ軸）を有する、結果として生じる代理発熱曲線５０が生成される。この曲線からわかるように、各振戦発作５２の発現は、ＣＢＴの瞬間的な上昇と解釈され、各発汗発作の発現はＣＢＴの瞬間的な低下と解釈される。当然ながら、振戦発作５２及び発汗発作５４の発現の記録された時点に基づいて正弦曲線をフィッティングするなど、代替のアプローチも可能である。プロセッサ装置３４はその後、ステップ１１７において、構築された代理発熱曲線５０に基づいて、例えば、ユーザインターフェース４１若しくは４２への送信、及び／又はデータストレージアーキテクチャ４３での保存のために出力を生成する。その後、方法１００はステップ１１９で終了する。

改良版では、ステップ１１５で代理発熱曲線５０を構築するときに、プロセッサ装置３４は、振戦発作５２及び発汗発作５４の各々の持続時間を考慮する。これは図６に示されており、各振戦発作５２の開始時に、プロセッサ装置３４は、振戦発作５２の終わりまでの患者のＣＢＴの線形上昇などの段階的な上昇を想定している。その後、ＣＢＴはその後の発汗発作５４の開始まで一定と想定される。その時点で、プロセッサ装置３４は、代理発熱曲線５０のその構築において、発汗発作５４の終わりまでの患者のＣＢＴの線形上昇などの段階的な下降を想定している。繰り返しになるが、代替案として、振戦発作５２及び発汗発作５４のそれぞれの開始点及び終了点（時間）の開始値及び終了値に基づいて正弦曲線をフィッティングできる。

図７に示すように、更なる改良版では、プロセッサ装置３４では、振戦発作５２及び発汗発作５４の持続時間と強度の両方を考慮して、代理発熱曲線５０を構築する。このアプローチでは、患者１がひどく汗をかいている場合、つまり、発汗率が高い場合、患者１のＣＢＴの再現近似値は、患者１がわずかにしか汗をかいていない場合、つまり、発汗率が低い場合よりも速く減少する。上述のように、実際の発汗率が発汗基準率又は閾値５５を超えると、発汗発作５２が検出される。同様に、患者１にひどい振戦がある場合、患者１のＣＢＴの再現近似値は、患者１が少ししか振戦がない場合よりも速く増加する。振戦発作の強度は、以下でより詳細に説明するように、パワースペクトル密度解析を使用して決定される。振戦発作５２又は発汗発作５４の強度レベルは時間の経過と共に変化するため、図５の代理発熱曲線５０の構築における２進数のオン／オフアプローチではなく、式（１）で表すように積分になる。

この式では、ｔは時間であり、Ｔ０はｔ＝０における体温（これは、測定されるか、推定されるか、又はデフォルト値である）であり、ｃ１及びｃ２は、患者及び環境に依存し（例えば、患者１の断熱度を考慮する。下記参照）、更には振戦及び発汗の強度にも依存し得るパラメータである。独立したＣＢＴ測定が使用できない場合は、Ｔ０、ｃ１、及びｃ２にデフォルト値が使用される。しかし、そのような独立したＣＢＴ測定が使用可能になった場合は、この測定を使用してＴ０を決定できる。一定期間に複数の独立したＣＢＴ測定値が使用可能になる場合（例えば、発振発作５２及び発汗発作５４が発生する一定期間にわたる連続又はスポットチェックのＣＢＴ測定を通じて）、ｃ１及びｃ２もまた、特定の患者、環境、及びＣＢＴ測定中の振戦／発汗発作強度レベルについて推定できる。これは、ＣＢＴ測定が停止した後、プロセッサ装置３４による代理発熱曲線５０の構築の較正として機能する。したがって、この実施形態では、このグラフのＸ軸上に時間の関数として代理発熱曲線５０を示すグラフのＹ軸上に患者のＣＢＴの推定絶対値を含む代理発熱曲線５０を提供できる。

好ましい実施形態では、プロセッサ装置３４は、例えば、代理発熱曲線５０の生成に加えて又はその代わりに、患者１の検出された振戦発作５２及び発汗発作５４が発生した記録された時点から発熱の種類を決定することなど、医療従事者による患者の治療を支援する情報を生成し、この情報を、例えば、代理発熱曲線５０に加えて、又は実際の代理発熱曲線５０を含むことなく、代理発熱曲線５０から導出された情報として、ステップ１１７で生成した出力に含めて、医療専門家に患者１の基礎症状に関する追加の洞察を提供する。これについては、図８を用いてより詳細に説明する。図８は、記録された時点から発熱の種類を決定するためにプロセッサ装置３４によってデプロイされる決定木を概略的に示している。決定木はステップ１５１から始まり、その後、ステップ１５３において、プロセッサ装置３４によって、ステップ１５３において、例えば、発汗発作５４で区切られた連続した振戦発作５２間の経過時間、又は記録された時点から、振戦発作５２で区切られた連続した発汗発作５４間の経過時間を決定することによって、代理発熱曲線５０の周期性が決定される。ステップ１５５において決定されるように、この周期性が約２４時間未満である場合、プロセッサ装置３４は、結論１７１に表されるように、発熱の種類が弛張熱であると決定する。

一方、この周期性が約２４時間であると決定された場合、プロセッサ装置３４は、発熱の種類が毎日熱であると決定する。次に、プロセッサ装置３４は、ステップ１５７において、振戦発作５２から後続の発汗発作５４までの経過時間を更に評価し、毎日熱と戦う患者の身体の能力を決定する。通常、患者の免疫系が正常に機能している場合、ＣＢＴ又は発熱の上昇の持続時間は数時間以内であり、その間に患者の免疫系が寄生生物の激増を攻撃する。したがって、ステップ１５７において、プロセッサ装置３４が、ＣＢＴの上昇期間の持続時間は免疫系の適切な機能に対応すると結論付けると、プロセッサ装置３４は、結論１７２に表されるように、発熱が「正常な」毎日熱であると結論付ける。一方、ステップ１５７において、プロセッサ装置３４が、ＣＢＴの上昇期間の持続時間は免疫系の低下を示す閾値を超えたと結論付けた場合、プロセッサ装置３４は、結論１７３に表されるように、発熱が、弱った患者１の毎日熱であると結論付ける。

当然ながら、患者の免疫系の状態の評価は任意であり、その場合、振戦発作５２と後続の発汗発作５４との間の経過時間の決定は、この評価から省略される。したがって、発汗発作５４の発生時点の記録は省略され、代理発熱曲線５０の評価は、連続する振戦発作５２間の経過時間のみに基づいて行われる（これらの振戦発作が発汗発作５４で区切られている限り）。同様に、振戦発作５２の発生時点の記録は省略され、代理発熱曲線５０の評価は、連続する発汗発作５４間の経過時間のみに基づいて行われる（これらの発汗発作が振戦発作５２で区切られている限り）。

ステップ１５５において、プロセッサ装置３４が、患者１の発熱の周期が明らかに２４時間を超えると決定する場合、プロセッサ装置３４は、この発熱は、結論１７４に表されるように、三日熱、四日熱、回帰熱、波状熱などの別の種類の発熱であると結論付ける。このような更なる種類の発熱を区別するために、プロセッサ装置３４には更なる決定木（図示せず）が実装されてもよい。

上述のように、センサ装置２０を使用して患者モニタリングデータを収集し、そこから代理発熱曲線５０を構築する少なくともいくつかの実施形態では、いくつもの理由から、追加のセンサ（追加のセンサ２２３など）を使用する。例えば、ウェアラブルセンサ２２の汗センサ２２２は更に、分泌された汗中の関心検体（サイトカインや乳酸塩など）の濃度を決定する。プロセッサ装置３４はこれを使用して、発熱の原因、疾患の重症度、及び／又は疾患と闘うための投薬の有効性を更に決定する。この情報は、患者１の治療方法について、例えば、異なる投薬量、異なる薬の用量、異なる薬を投与することで、医療従事者に有益な洞察を提供する。好ましくは１つ以上のウェアラブルセンサ２２に統合されるが、必ずしもそうである必要はない更なる追加のセンサは、心拍数、呼吸数、血圧、末梢酸素飽和度などの生理学的モニタリングデータを提供する。プロセッサ装置３４によって生成される出力にこのセンサデータも含めて、この出力の診断可能性が更に高まる。

センサ装置２０は更に、例えば、発熱による患者の体温設定点の低下ではなく、活動によって発汗発作を引き起こし得る患者の活動（スポーツ活動、階段を上るなどの激しい活動など）の増加を検出する１つ以上の動きセンサ、心拍数モニタ、血圧センサなど、プロセッサ装置３４に補助情報を提供する１つ以上のセンサを含んでいてもよい。この補助情報により、プロセッサ装置３４は、発熱による振戦発作５２及び発汗発作５４、又は異なる理由によるそのような発作の発生を区別できる。環境センサ（周囲温度センサなど）を使用して、振戦や発汗発作の始まりが、病気のためではなく、周囲温度の低さや高さなどの環境要因によって引き起こされているかどうかを決定できる。プロセッサ装置３４は、この補助情報を使用して、振戦発作５２又は発汗発作５４が、病気に起因する患者１の体温変化の信頼性の高い指標であるかどうかを決定する。これにより、プロセッサ装置３４は、振戦発作５２又は発汗発作５４が、補助情報によって示されるように他の要因によってもたらされた可能性があるものではなく、病気に起因する患者１の体温変化の信頼性の高い指標であると決定した場合に、そのような振戦発作５２又は発汗発作５４の時点のみを代理発熱曲線５０に含める。

更に別の実施形態では、センサ装置２０は更に、ＣＢＴセンサを含み、これはウェアラブルセンサ２２内の追加のセンサ２２３であっても、別個の（ウェアラブル）センサであってもよい。ＣＢＴ情報を患者モニタリングデータに含めることで、振戦発作５２及び／又は発汗発作５４が発生した時点から更に多くの情報を得ることができる。通常、ＣＢＴは振戦によって上昇し、発汗によって下降するが、そのような振戦発作又は発汗発作の発生とそれに伴うＣＢＴの変化との間には一定のラグ時間がある。このラグ時間を使用して、患者の体温調節能力に関する洞察が得られる。更に、ＣＢＴ情報は、プロセッサ装置３４による代理発熱曲線５０の構築を較正するために使用される。例えば、プロセッサ装置３４によって代理発熱曲線５０を構築するために使用される人工知能又は機械学習アルゴリズムをトレーニングするためのグラウンドトゥルースとして使用される。

ＣＢＴ測定を追加するもう１つの理由は、設定値の上昇による振戦（発熱をもたらす）と、患者１が寒くなりすぎたための振戦（通常の設定点を有する）とを区別するためである。これは、発熱期間の開始を確立するときに特に役立つ。この２つの可能性を区別する簡単なやり方の１つは、適切な期間（例えば、１０分）の間、振戦が検出されたときに、単一のＣＢＴ測定を実施することである。設定点の上昇が原因である場合、温度は既に上昇しているが、体が冷えている場合は下降する。

よく知られているように、発熱は感染中の体温の上昇である。しかし、この発熱の根底にあるメカニズムはより複雑であり、感染に対する宿主反応を伴う。免疫系は感染源によって活性化され、体内にケモカインを放出し、シクロオキシゲナーゼ（ＣＯＸ）の活性化をもたらし、「熱利得サーモエフェクタ」の刺激（即ち、振戦）と「熱損失サーモエフェクタ」の抑制（即ち、発汗）をもたらす。通常は中核体温のみが測定され、前述の非実用的な臨床統合とは別に、患者の体温設定点の上昇に関する情報のみを提供する。したがって、好ましい実施形態では、代理発熱曲線５０の構築には、患者の振戦率及び発汗率を決定して、代理発熱曲線５０に、診断に関連する情報の追加層を提供することが更に含まれる。これは、例えば、感染源に対する宿主反応、即ち、免疫反応に関する情報を提供するためである。前述したように、患者１のＣＢＴを測定して、振戦及び発汗発作と、誘発された患者のＣＢＴの変化とのラグを決定することに加えて又はその代替として、このような宿主応答は、連続する振戦発作５２間の時間の変化、連続する発汗発作５４間の時間の変化、振戦発作５２と後続の発汗発作５４までの時間の変化、並びにそのような振戦発作５２及び発汗発作５４の強度及び持続時間などのいくつかのパラメータから計算できる。発汗発作５４の強度は、センサ装置２０で決定された発汗率に基づいている。振戦発作５２の強度は、センサ装置２０によって提供された振戦データのフーリエ解析及び／又はスペクトルパワー解析に基づいて決定される。これはいくつかの目的を果たす。まず、このような振戦データの解析により、患者１の震えの周波数の測定値が得られる。これにより、プロセッサ装置は、年齢に関連する震えなど、意図しない筋肉の動きと、患者１の実際のＣＢＴと比較して設定点が上昇したことによる振戦とを区別できる。例えば、パーキンソン病によって引き起こされる手の震えは、９Ｈｚにまで高くなり、この震えの振幅と加速度振幅はそれぞれ１９ｃｍと２０ｍ／ｓ^２に達する可能性がある。発熱又は甲状腺機能亢進症の間、周波数は最大１４Ｈｚまで上昇するため、発熱に関連する震えと、他の種類の震えとを区別でき、プロセッサ装置３４は、例えば、適切な遮断周波数（例えば、１０Ｈｚ）を有するバンドパスフィルタ又はハイパスフィルタを使用することによって、代理発熱曲線５０の構築において、このような他の種類の震えによって引き起こされる振戦発作５２は破棄し、発熱による振戦発作５２のみを考慮することができる。

次に、センサ装置２０によって生成された振戦信号の信号強度と、総発汗量又は患者モニタリング時間間隔でモニタリングされた経時的な発汗率との比を使用して、発熱の重症度及び治療反応有効性を予測できるように、代理発熱曲線を構築できる。

第１のステップでは、発振信号の高速フーリエ解析（例えば、振幅又はパワースペクトル信号解析）を行い、振戦の強度が決定される。振戦信号（ＰＳＤ＿Ｓｈｉｖｅｒｉｎｇ）のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）は、単位周波数あたりの周波数の関数として信号に存在するパワーを表す。パワースペクトル密度は通常、ワット毎ヘルツ（Ｗ／Ｈｚ）で表される。次に、関連する周波数範囲（例えば、１０～２０Ｈｚ、又は５～１５Ｈｚ）で信号に存在する総パワーが計算される。

第２のステップでは、振戦信号強度と発汗率（ｎＬ／ｓ）との比が決定され、以下の式２及び式３に従って発熱指数が計算される。このような発熱指数は、所与の時間における指数（式２）か、又は時間積分指数（式３）、即ち、図９に示す発熱指数曲線の下の面積である。発熱指数を時間と共に積分して累積発熱指数を計算すると（式２）、この時間積分指数は、臨床的関心のある所与の時間枠における発熱発作又は発熱間隔強度に関連する臨床情報を提供する。別のオプションは、発熱指数曲線の１次導関数を計算することである。これにより、発熱の発生速度又は発熱の回復速度などの発熱ダイナミクスに関する情報が得られる。

この比率は、発熱の始まり及び発展が通常振戦と比例し、直接関連している一方で、発熱は発汗率に反比例すると仮定できて、発汗すると低下するため計算される。これは図９に概略的に示されている。正常値の上限閾値７を下回る正常又は基準値５を有するＣＢＴから、振戦発作５２によって示される臨界閾値８を上回る強い発熱値６まで進行し、正常又は基準値５に戻る（発汗発作５４によって示される）３つの発熱指数曲線が示されている。

代理発熱指数曲線Ａ～Ｃから、時定数τ_ｕｐ又はτ_ｄｏｗｎを決定又は導出できる。例えば、τ_ｕｐは、基準値５から開始して臨界閾値８を通過するまでに代理発熱曲線５０がかかる時間として定義され、τ_ｄｏｗｎは、発熱値６から上限基準閾値７を通過するまでに代理発熱曲線５０がかかる時間として定義される。或いは、τ_ｄｏｗｎは、コンデンサなどの電気部品の減衰時間の計算と同様に、発熱がその最大値の６７％まで低下するまでの時間として定義されてもよい。したがって、これらの時定数は、薬物投与後など、発熱が発達して消滅する速度に関する臨床情報を運ぶ。図９に示す代理発熱曲線は、例えば、治療の反応について医療従事者に直接フィードバックを提供するために、例えば、介入又は薬物の有効性に対する臨床的意思決定支援を可能にするために、ユーザインターフェース４１又はユーザインターフェース４２で視覚化できる。

ある実施形態では、患者１の振戦強度及び汗速率の決定結果は、患者１の断熱に関する入手可能な情報に基づいて、プロセッサ装置３４によってスケーリングされる。例えば、振戦発作５２中の患者１は、より多くの服を着たり、毛布を追加したりして暖かく保つことができ、これは振戦発作５２の強度を抑制できる。同様に、発汗発作５４では、患者１は衣服を脱いだり毛布を取り除いたりして冷やすことができ、これにより、発汗率を抑制できる。このために、センサ装置２０は、患者の断熱度に関する情報を提供して、プロセッサ装置２０が、上述のように、患者の断熱度に関する情報の関数として、振戦発作５２及び発汗発作５４の各々の持続時間及び重症度のうちの少なくとも１つを決定できるようにする。このような情報は、適切なやり方で提供される。例えば、カメラ２１によって提供された画像データから、いくつかの毛布若しくは衣類の存在、及び／又は毛布若しくは衣類の厚さが決定される。或いは、このような情報は、例えば、皮膚温度、圧力、及び周囲光のうちの１つ以上の測定値を提供することによって、ウェアラブルセンサ２２を用いて生成されてもよい。特に、皮膚を押す毛布の圧力や、周囲光、即ち、毛布や衣服を通り抜ける光は、中核体温とは無関係であり、上記の目的のためにモニタリングするのに特に有用なパラメータである。

本発明の実施形態は、例えば、投与された薬の効果、疾患の重症度、又は発熱の原因の診断支援についての洞察を提供するために、患者１の身体の体温調節能力についての臨床的洞察を提供する。このような臨床的洞察は、適切な薬物、用量、及びタイミングを見つけるのに役立つ、病院、病院から自宅、又は自宅での使用など、様々な治療環境で有用である。例えば、プロセッサ装置３４によって提供される臨床情報は、患者１の病状を治療するために抗生物質が必要かどうかの判断に役立ち、これにより、そのような抗生物質が不必要に投与される（これは、抗生物質に対する耐性を高めてしまう意味で望ましくない）リスクを軽減できる。しかし、本発明の使用は、医療用途に限定されず、任意の患者（例えば、ヒト又は非ヒト）全般の身体の体温調節特性に関する洞察を得るために利用される可能性があることを理解されたい。このコンテキストでは、本出願で使用される患者という用語は、本出願の教示に従ってＣＢＴがモニタリングされるすべての患者に適用されることを意図しているため、疾患を患っている人に限定されると解釈されるべきではない。

プロセッサ装置３４によって実行される方法１００の上記の実施形態は、コンピュータ可読記憶媒体に具現化されたコンピュータ可読プログラム命令によって実現される。コンピュータ可読プログラム命令は、コンピューティングデバイス３０のプロセッサ装置３４、例えば、患者モニタリング端末などで実行されると、プロセッサ装置３４に方法１００の任意の実施形態を実施させる。このために、例えば、ＣＤ、ＤＶＤ、又はＢｌｕ－Ｒａｙ（登録商標）ディスクなどの光学的に可読な媒体、ハードディスクなどの磁気的に可読な媒体、メモリスティックなどの電子データストレージデバイスなど、任意の適切なコンピュータ可読記憶媒体が使用される。コンピュータ可読記憶媒体は、インターネットなどのネットワーク経由でアクセス可能な媒体であり、これにより、コンピュータ可読プログラム命令はネットワーク経由でアクセスできる。例えば、コンピュータ可読記憶媒体は、ネットワーク接続型ストレージデバイス、ストレージエリアネットワーク、クラウドストレージなどである。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読プログラム命令を取得できるインターネットアクセス可能なサービスであってもよい。いくつかの実施形態では、コンピュータ可読プログラム命令の少なくとも一部は、ハードウェアの形でプロセッサ装置３４に組み込まれる。

上記の実施形態は、本発明を限定するのではなく、説明するものであり、当業者は、添付の特許請求の範囲から逸脱することなく、多くの代替実施形態を設計できることに留意されたい。特許請求の範囲では、括弧内の任意の参照符号は、特許請求の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。「含む」という語は、請求項に列挙されている要素又はステップ以外の要素又はステップの存在を除外するものではない。単数形の要素は、当該要素が複数存在することを除外するものではない。本発明は、いくつかの異なる要素を含むハードウェアによって実施できる。いくつかの手段を列挙するデバイスの請求項において、これらの手段のうちのいくつかは、まったく同一のハードウェアアイテムによって具体化できる。相互に異なる従属請求項に記載される手段を有利に組み合わせることができる。

Claims (15)

1. プロセッサ装置を使用して、
   患者の振戦発作及び発汗発作を示す入力データを受信するステップと、
   前記振戦発作及び前記発汗発作が発生したそれぞれの時点を記録するステップと、
   前記振戦発作及び／又は前記発汗発作の記録されたそれぞれの前記時点から、前記振戦発作と前記発汗発作との交互パターンに基づいて、出力を生成するステップと、
   を実行する、患者モニタリング方法。
2. 前記プロセッサ装置を使用して、
   ある時間間隔中の異なる時点でのそれぞれの発生に基づいて、検出された前記振戦発作と前記発汗発作との前記交互パターンの周期性を決定するステップと、
   前記交互パターンの決定された前記周期性から、医療専門家が発熱の種類を特定するのに役立つ情報を生成するステップと、
   を更に実行する、請求項１に記載の患者モニタリング方法。
3. 前記入力データを受信するステップは、
   前記時間間隔にわたる前記患者の発熱の進行の指標として、前記患者の振戦及び発汗をモニタリングするセンサ装置から、患者モニタリングデータを受信するステップと、
   受信した前記患者モニタリングデータを処理して、振戦発作及び発汗発作を検出し、前記振戦発作及び前記発汗発作が発生したそれぞれの時点を記録するステップと、
   を含む、請求項１又は２に記載の患者モニタリング方法。
4. 前記プロセッサ装置を使用して、
   振戦発作及び発汗発作の各々の持続時間及び強度のうちの少なくとも１つを決定するステップを更に実行する、請求項３に記載の患者モニタリング方法。
5. 前記患者モニタリングデータは、前記患者の断熱度に関する情報を含み、
   コンピュータ実施方法が、前記プロセッサ装置を使用して、
   前記患者の断熱度に関する前記情報の関数として、振戦発作及び発汗発作の各々の持続時間及び重症度のうちの少なくとも１つを決定するステップを更に実行する、請求項４に記載の患者モニタリング方法。
6. 前記プロセッサ装置を使用して、
   各振戦発作の振戦周波数を決定するステップを更に実行する、請求項３から５のいずれか一項に記載の患者モニタリング方法。
7. 前記プロセッサ装置を使用して、
   前記患者の発汗率に基づいて発汗発作を特定するステップを更に実行する、請求項３から６のいずれか一項に記載の患者モニタリング方法。
8. 前記プロセッサ装置を使用して、
   振戦発作中に受信した前記患者モニタリングデータから、前記患者の発汗基準率を決定するステップと、
   受信した前記患者モニタリングデータ内で、定義された量だけ前記発汗基準率を超える前記患者の実際の発汗率を検出することによって、発汗発作を検出するステップと、
   を更に実行する、請求項７に記載の患者モニタリング方法。
9. 前記プロセッサ装置を使用して、
   前記患者の実際の発汗率と定義された発汗率閾値とを比較するステップと、
   前記実際の発汗率が前記定義された発汗率閾値を超えると発汗発作を検出するステップと、
   を更に実行する、請求項７又は８に記載の患者モニタリング方法。
10. 前記プロセッサ装置を使用して、
    前記時間間隔にわたる振戦発作に関連する信号の信号強度を決定するステップと、
    前記時間間隔にわたる前記発汗発作中に前記患者によって生成された汗の総量を決定するステップと、
    前記患者によって生成された汗の決定された前記総量から、前記時間間隔にわたる前記患者の発汗率を決定するステップと、
    決定された前記信号強度と決定された前記発汗率との比率を計算するステップと、
    計算された前記比率を前記出力に含めるステップと、
    を更に実行する、請求項７から９のいずれか一項に記載の患者モニタリング方法。
11. 前記患者モニタリングデータは更に、前記センサ装置の中核体温センサを用いて前記時間間隔にわたって測定された前記患者の中核体温に関する中核体温データを含み、前記コンピュータ実施方法は、任意選択で、前記プロセッサ装置を用いて、前記中核体温データを前記出力に含めるステップを更に実行する、請求項１から１０のいずれか一項に記載の患者モニタリング方法。
12. 前記プロセッサ装置を使用して、
    通信インターフェース装置により、前記時間間隔において補助情報を受信するステップであって、前記補助情報は、前記患者がさらされている周囲温度及び前記患者の活動レベルの測定値のうちの少なくとも１つを含む、受信するステップと、
    振戦発作又は発汗発作が、前記振戦発作又は前記発汗発作の時点での実際の補助情報に基づいて、病気に起因する前記患者の体温変化の信頼性の高い指標であるかどうかを決定するステップと、
    振戦発作又は発汗発作を、前記振戦発作又は発汗発作が前記患者の発熱の進行の信頼性の高い指標であると決定された場合にのみ、前記出力を生成するステップに含めるステップと、
    を更に実行する、請求項１から１１のいずれか一項に記載の患者モニタリング方法。
13. コンピュータ可読プログラム命令が具現化されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読プログラム命令は、患者モニタリングシステムのプロセッサ装置で実行されると、前記プロセッサ装置に、請求項１から１２のいずれか一項に記載の患者モニタリング方法を実施させる、コンピュータ可読記憶媒体。
14. 患者の振戦発作及び発汗発作を示す入力データを受信するプロセッサ装置を含む患者モニタリングシステムであって、請求項１２に記載のコンピュータ可読記憶媒体を更に含み、前記プロセッサ装置は、前記コンピュータ可読プログラム命令を実行する、患者モニタリングシステム。
15. 前記患者の振戦及び発汗をモニタリングするセンサ装置からの患者モニタリングデータの形式の前記入力データを、前記患者の発熱の進行の指標として受信し、且つ前記患者モニタリングデータを前記プロセッサ装置に転送する通信インターフェース装置を更に含み、前記患者モニタリングシステムは、任意選択で、前記センサ装置を含む、請求項１４に記載の患者モニタリングシステム。

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