JP6190047B2 - 心不全リスクを層別化するための医療デバイス - Google Patents

Description

本文書は、包括的には医療デバイスに関し、より詳細には、非代償性心不全（ｈｅａｒｔ ｆａｉｌｕｒｅ ｄｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ）を検出及び監視するシステム、デバイス並びに方法に関する。

鬱血性心不全（ＣＨＦ）は深刻な健康問題であり、米国だけでも５００万人を超える人々を侵している。ＣＨＦ患者は通常、心筋が弱った肥大した心臓を有し、結果として血液の心拍出量が乏しくなる。高い肺血管圧は、肺において経時にわたって液体貯留を引き起こす可能性がある。多くのＣＨＦ患者では、液体貯留は、非代償性心不全（ＨＦ）の発現に先立つ。非代償性心不全は、肺水腫又は末梢浮腫、心拍出量の低下、及び、疲労、息切れ等といった症状を特徴とし得る。

ＣＨＦ患者を頻繁に監視すること、及び、胸腔内液体貯留、又は、非代償性心不全状態を示す他の事象を適時に検出することは、ＣＨＦ患者におけるＨＦの悪化の防止を助けることができ、したがって、ＨＦによる入院期間に関連する費用を低減できる。

携帯型（Ａｍｂｕｌａｔｏｒｙ）医療デバイスを、ＨＦ患者の監視及び非代償性心不全事象の検出に使用することができる。そのような携帯型医療デバイスの例としては、埋め込み型医療デバイス（ＩＭＤ）、皮下医療デバイス、装着可能医療デバイス又は他の体外医療デバイスが挙げられる。携帯型又は埋め込み型医療デバイスは、心臓の電気的活動及び機械機能を感知するように構成することができる生理的センサを含むことができ、医療デバイスは任意選択的に、電気刺激パルス等の治療を標的エリアに送達し、心臓機能を回復又は改善することができる。これらのデバイスの幾つかは、経胸腔的インピーダンス又は他のセンサ信号を使用するといった診断特徴を提供することができる。例えば、肺の液体貯留は、肺の空気よりも液体のより低い抵抗率に起因して経胸腔的インピーダンスを低下させる。液体貯留は心室充満圧も高くする可能性があり、結果としてＳ３心音がより大きくなる。さらに、肺の液体貯留は、肺系統を刺激する可能性があり、１回換気量の低下及び呼吸数の増加につながる。

ＨＦの悪化といった将来的なＨＦ事象を発症するリスクが高い患者の同定は、適時の治療を確実にするのを助けることができ、それによって、予後及び患者の転帰を改善する。他方で、将来的なＨＦ事象のリスクが低い患者の同定及び安全な管理は、不必要な医学的介入を回避し、医療費を低減することができる。将来的なＨＦ事象のリスクを評価するといったリスク層別化（ｓｔｒａｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）方法の望ましい性能は、高感度、高特異性、高陽性的中率（ＰＰＶ）又は陰性的中率（ＮＰＶ）のうちの１つ又は複数を含むことができる。非代償性心不全事象のリスク層別化の文脈では、例えば、感度は、高リスク患者（例えば、将来的な非代償性心不全の発現を生じる可能性がより高い患者）を同定する精度を表すことができる。特異度は、低リスク患者（例えば、将来的な非代償性心不全の発現を生じる可能性がより低い患者）を同定する精度を表すことができる。リスクの層別化は、従来では、年齢、性別若しくは人種等の患者の人口動態データ；又は、高血圧、冠動脈疾患若しくは以前のＨＦによる入院等の素因となる危険因子の使用に注目していた。しかしながら、患者にわたる病状の差異及び／又は或る患者における疾患の進行等の因子が、従来のリスク層別子（ｓｔｒａｔｉｆｉｅｒ）に依拠するリスク層別化の性能に悪影響を与える可能性がある。

本発明者らは、将来的な非代償性心不全事象等といったＨＦの悪化の将来的な事象を発症するリスクが高いＣＨＦ患者を正確に同定することができるシステム及び方法がかなり必要とされていることを認識している。

本明細書において記載されている種々の実施形態は、非代償性心不全状態を示す事象等の将来的なＨＦ事象を発症するリスクが高い患者を同定するプロセスを改善することを助けることができる。例えば、医療デバイス（埋め込み型医療デバイス又は装着可能医療デバイス等）は、患者の慢性症状に基づいて選択されるセンサ信号又は信号メトリック（ｓｉｇｎａｌ ｍｅｔｒｉｃ）を用いて、患者が将来的なＨＦ事象を発症するリスクを層別化することができる。信号分析回路が、少なくとも第１及び第２の慢性症状指示子を含むことができる患者の状態の入力を受信することができる。第２の慢性症状指示子は、第１の慢性症状と非同一であるものとすることができる。信号分析器は、患者から１つ又は複数の生理学的信号を感知し、１つ又は複数の生理学的信号から複数の信号メトリックを生成することができる。信号メトリックは、第１の慢性症状指示子が少なくとも１つの第１の特定の基準を満たす場合に第１のセットの１つ又は複数の信号メトリックを、及び、第２の慢性症状指示子が少なくとも１つの第２の特定の基準を満たす場合に第２のセットの信号メトリックを含む。信号分析回路は、複数の信号メトリックから、第１のセットの１つ又は複数の信号メトリック及び第２のセットの１つ又は複数の信号メトリックの双方を含む群から選択される１つ又は複数の患者特有の信号メトリックを選択するように構成されている患者特有の信号メトリック選択回路を含むことができる。医療デバイスは、選択された１つ又は複数の患者特有の信号メトリックを用いて複合リスク指数を生成するように構成されている層別化回路を含むことができ、複合リスク指数は、患者がＨＦの悪化を示す事象を後に発症する確率を示すことができる。

方法は、患者の少なくとも第１の慢性症状指示子、及び、第１の慢性症状指示子と非同一の第２の慢性症状指示子を受信すること、患者の１つ又は複数の生理学的信号を感知すること、並びに、１つ又は複数の生理学的信号から複数の信号メトリックを生成することを含むことができる。信号メトリックは、第１の慢性症状指示子が少なくとも１つの第１の特定の基準を満たす場合に第１のセットの１つ又は複数の信号メトリックを、及び、第２の慢性症状指示子が少なくとも１つの第２の特定の基準を満たす場合に第２のセットの信号メトリックを含むことができる。方法は、複数の信号メトリックから、第１のセットの１つ又は複数の信号メトリック及び第２のセットの１つ又は複数の信号メトリックの双方を含む群から選択される１つ又は複数の患者特有の信号メトリックを選択すること、並びに、選択された１つ又は複数の患者特有の信号メトリックを用いて複合リスク指数を生成することを含むことができる。生成された複合リスク指数は、患者がＨＦの悪化を示す事象を後に発症する確率を示すことができる。

この概説は、本願の教示の幾つかの概説であり、本発明の主題の排他的又は網羅的な表現方法であることは意図されない。本発明の主題についての更なる詳細は、詳細な説明及び添付の特許請求の範囲において見出される。本発明の他の態様は、以下の詳細な説明を読んで理解し、その一部を形成する図面を検討すれば当業者には明らかであろうが、説明及び図面はそれぞれ限定する意味で解釈されるべきではない。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲及びそれらの法的な均等物によって規定される。

心調律管理（ＣＲＭ）システムの一例、及び、ＣＲＭシステムが動作する環境の部分を示す図である。 患者の慢性症状ベースのＨＦリスク評価回路の例を示す図である。 信号メトリック生成回路の例を示す図である。 ＨＦリスク層別化回路の例を示す図である。 将来的なＨＦ事象についてのリスク層別化方法の例を示す図である。 生理学的信号から信号メトリックを生成する方法の例を示す図である。 将来的なＨＦ事象のリスク層別化を提供する方法の例を示す図である。

添付の図面の図において種々の実施形態が例として示される。そのような実施形態は、例証的であり、本発明の主題の網羅的又は排他的な実施形態であることは意図されない。
本明細書において開示されるのは、非代償性心不全事象といった、ＨＦの悪化に関連する将来的な事象を発症するリスクが高い患者を同定するシステム、デバイス及び方法である。リスク層別化は、埋め込み型ペースメーカ又は除細動器等の医療デバイスに関連する生理的センサから感知されるような生理学的信号を用いて行うことができる。本発明者らは、患者の人口動態特性（ｄｅｍｏｇｒａｐｈｉｃ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）又は患者の慢性病指示子を含む患者の慢性症状が、ＨＦ患者において特定のタイプのセンサ信号に影響を与え得ることを認識している。したがって、患者の慢性症状に従ってセンサ信号を選択するとともにセンサ信号に由来する信号メトリックを分析することによって、本文書は、ＨＦの悪化といった、将来的なＨＦ事象のリスクを予測する方法及びデバイスを提供することができ、したがって、患者への即時の医学的な配慮を可能にする。

図１は、心調律管理（ＣＲＭ）システム１００の一例、及び、ＣＲＭシステム１００が動作することができる環境の部分を示している。ＣＲＭシステム１００は、１つ又は複数のリード１０８Ａ〜Ｃ等を通じて心臓１０５に電気的に結合することができる埋め込み型医療デバイス（ＩＭＤ）１１０等の携帯型医療デバイス、及び、通信リンク１０３等を介してＩＭＤ１１０と通信することができる外部システム１２０を含むことができる。ＩＭＤ１１０は、ペースメーカ等の埋め込み型心臓デバイス、埋め込み型除細動器（ＩＣＤ）、又は、心臓再同期療法除細動器（ＣＲＴ−Ｄ）を含むことができる。ＩＭＤ１１０は、皮下埋め込み型デバイス、装着可能体外デバイス、神経刺激装置、薬剤送達デバイス、生物学的治療デバイス、又は、１つ又は複数の他の携帯型医療デバイス等の１つ又は複数の監視又は治療デバイスを含むことができる。ＩＭＤ１１０は、ベッドサイドモニタ又は他の外部モニタ等の監視用医療デバイスに結合することができるか、又は、それらによって代替することができる。

図１に示されているように、ＩＭＤ１１０は、心臓１０５において生理学的信号を感知することができるとともに、１つ又は複数のリード１０８Ａ〜Ｃ等を通じて心臓等の標的領域に１つ又は複数の治療電気パルスを送達することができる、電子回路を収容することができる密閉缶１１２を含むことができる。ＣＲＭシステム１００は、１０８Ｂ等の１つのみのリードを含むことができるか、又は、１０８Ａ及び１０８Ｂ等の２つのリードを含むことができる。

リード１０８Ａは、ＩＭＤ１１０に接続されるように構成することができる近位端、及び、心臓１０５の右心房（ＲＡ）１３１等における標的位置に配置されるように構成することができる遠位端を含むことができる。リード１０８Ａは、その遠位端に又はその付近に位置付けることができる第１のペーシング感知電極１４１、及び、電極１４１に又はその付近に位置付けることができる第２のペーシング感知電極１４２を有することができる。電極１４１及び１４２は、右心房活動の感知及び心房ペーシングパルスの任意選択的な送達を可能にするように、リード１０８Ａの別個の導体等を介してＩＭＤ１１０に電気的に接続することができる。リード１０８Ｂは、ＩＭＤ１１０に接続することができる近位端、及び、心臓１０５の右心室（ＲＶ）１３２等における標的位置に配置することができる遠位端を含むことができる除細動リードであるものとすることができる。リード１０８Ｂは、上大静脈（ＳＶＣ）留置等のために、遠位端に位置付けることができる第１のペーシング感知電極１５２、電極１５２付近に位置付けることができる第２のペーシング感知電極１５３、電極１５３付近に位置付けることができる第１の除細動コイル電極１５４、及び、遠位端から或る距離を置いて位置付けることができる第２の除細動コイル電極１５５を有することができる。電極１５２〜１５５は、リード１０８Ｂにおける別個の導体等を介してＩＭＤ１１０に電気的に接続することができる。電極１５２及び１５３は、心室電位図の感知を可能にすることができ、任意選択的に、１つ又は複数の心室ペーシングパルスの送達を可能にすることができ、電極１５４及び１５５は、１つ又は複数の心室電気的除細動／除細動パルスの送達を可能にすることができる。一例では、リード１０８Ｂは、３つの電極１５２、１５４及び１５５のみを含むことができる。電極１５２及び１５４は、１つ又は複数の心室ペーシングパルスの感知又は送達に使用することができ、電極１５４及び１５５は、１つ又は複数の心室電気的除細動又は除細動パルスの送達に使用することができる。リード１０８Ｃは、ＩＭＤ１１０に接続することができる近位端、及び、心臓１０５の左心室（ＬＶ）１３４等において標的位置に配置されるように構成することができる遠位端を含むことができる。リード１０８Ｃは、冠状静脈洞１３３を通して埋め込むことができ、ＬＶへの１つ又は複数のペーシングパルスの送達を可能にするようにＬＶにわたって冠状静脈に配置することができる。リード１０８Ｃは、リード１０８Ｃの遠位端に位置付けることができる電極１６１、及び、電極１６１付近に位置付けることができる別の電極１６２を含むことができる。電極１６１及び１６２は、ＬＶ電位図の感知を可能にし、任意選択的に、ＬＶからの１つ又は複数の再同期ペーシングパルスの送達を可能にするように、リード１０８Ｃの別個の導体等を介してＩＭＤ１１０に電気的に接続することができる。

ＩＭＤ１１０は、生理学的信号を感知することができる電子回路を含むことができる。生理学的信号は、心臓１０５の機械機能を表す電位図又は信号を含むことができる。密閉缶１１２は、感知又はパルス送達等のための電極として機能することができる。例えば、リード１０８Ａ〜Ｃの１つ又は複数からの電極を、電位図の単極感知又は１つ又は複数のペーシングパルスの送達等のために缶１１２とともに使用することができる。リード１０８Ｂからの除細動電極を、１つ又は複数の電気的除細動／除細動パルスの送達等のために缶１１２とともに使用することができる。一例では、ＩＭＤ１１０は、例えばリード１０８Ａ〜Ｃの１つ又は複数に位置付けられる電極又は缶１１２との間のインピーダンスを感知することができる。ＩＭＤ１１０は、一対の電極間に電流を注入し、同じか又は異なる対の電極間の結果として生じる電圧を感知し、オームの法則を用いてインピーダンスを求めるように構成することができる。インピーダンスは、同じ対の電極を電流の注入及び電圧の感知に使用することができる双極構成、電流を注入する電極の対及び電圧を感知する電極の対が共通の電極を共有することができる三極構成、又は、電流を注入するのに使用される電極を、電圧を感知するのに使用される電極とは別個であるものとすることができる４極構成で感知することができる。一例では、ＩＭＤ１１０は、ＲＶリード１０８Ｂ上の電極と缶ハウジング１１２との間で電流を注入し、ＲＶリード１０８Ｂ上の同じ電極又は異なる電極と缶ハウジング１１２との間の結果として生じる電圧を感知するように構成することができる。生理学的信号を、ＩＭＤ１１０内に一体化することができる１つ又は複数の生理学的センサから感知することができる。ＩＭＤ１１０は、ＩＭＤ１１０に結合することができる１つ又は複数の外部の生理的センサ又は１つ又は複数の外部電極から生理学的信号を感知するように構成することもできる。生理学的信号の例としては、心拍数、心拍変動、胸郭内インピーダンス、心臓内インピーダンス、動脈圧、肺動脈圧、ＲＶ圧力、ＬＶ冠状動脈圧、冠動脈血流温度、血液酸素飽和度、１つ又は複数の心音、身体活動又は運動レベル、活動に対する生理的反応、姿勢、呼吸、体重又は体温のうちの１つ又は複数が挙げられる。

これらのリード及び電極の配置並びに機能は、限定的ではなく例として上述した。患者の必要性及び埋め込み型デバイスの機能に応じて、これらのリード及び電極の他の配置並びに使用が可能である。

図示のように、ＣＲＭシステム１００は、患者の慢性症状ベースのＨＦリスク評価回路１１３を含むことができる。患者の慢性症状ベースのＨＦリスク評価回路１１３は、信号分析回路及びリスク層別化回路を含むことができる。信号分析回路は、患者から患者の慢性症状指示子及び１つ又は複数の生理学的信号を受信し、生理学的信号から１つ又は複数の患者特有のセンサ信号又は信号メトリックを選択することができる。信号分析回路は、リード１０８Ａ〜Ｃの１つ又は複数の電極、又は、患者上若しくは患者内で展開されてＩＭＤ１１０と通信する生理的センサを用いて、患者から生理学的信号を受信することができる。リスク層別化回路は、選択された患者特有のセンサ信号又は信号メトリック等を用いて、患者が、ＨＦの悪化事象（例えば非代償性心不全事象）を後に発症する確率を示す複合リスク指数を生成することができる。非代償性心不全事象は、非代償性心不全発現、又は、ＨＦ状態の回復若しくは悪化等のＨＦの進行を示す事象の１つ又は複数の前兆を含むことができる。患者の慢性症状ベースのＨＦリスク評価回路１１３の例を、例えば図２〜図３を参照して後述する。

外部システム１２０は、ＩＭＤ１１０のプログラミングを可能にすることができ、通信リンク１０３を介して受信することができるといったように、ＩＭＤ１１０が取得した１つ又は複数の信号についての情報を受信することができる。外部システム１２０は、ローカル外部ＩＭＤプログラマを含むことができる。外部システム１２０は、遠隔の場所等から患者の状態を監視するか又は１つ又は複数の治療を調整することができる遠隔患者管理システムを含むことができる。

通信リンク１０３は、インターネット接続等の誘導テレメトリリンク、無線周波数テレメトリリンク又は遠隔通信リンクのうちの１つ又は複数を含むことができる。通信リンク１０３は、ＩＭＤ１１０と外部システム１２０との間のデータ伝送を提供することができる。伝送されるデータとしては、例えば、ＩＭＤ１１０が取得するリアルタイムの生理学的データ、ＩＭＤ１１０が取得するとともにＩＭＤ１１０に格納される生理学的データ、治療歴データ、又は、ＩＭＤ１１０に格納されるＩＭＤの動作状態を示すデータ、プログラム可能に特定可能な感知電極及び構造等を用いた生理学的データ取得、デバイス自己診断テスト又は１つ又は複数の治療の送達を含むことができる１つ又は複数の動作を行うようにＩＭＤ１１０を構成するための、ＩＭＤ１１０への１つ又は複数のプログラミング命令が挙げられる。

患者の慢性症状ベースのＨＦリスク評価回路１１３は、外部システム１２０に実装することができ、ＩＭＤ１１０から抽出されるデータ又は外部システム１２０内のメモリに格納されているデータ等を使用してＨＦリスク層別化を行うように構成することができる。患者の慢性症状ベースのＨＦリスク評価回路１１３の部分は、ＩＭＤ１１０と外部システム１２０との間で分配することができる。

ＩＭＤ１１０又は外部システム１２０の部分は、ハードウェア、ソフトウェア又はハードウェア及びソフトウェアの任意の組み合わせを用いて実装することができる。ＩＭＤ１１０又は外部システム１２０の部分は、１つ又は複数の特定の機能を行うように構築若しくは構成することができる特定用途向け回路を用いて実装することができるか、又は、１つ又は複数の特定の機能を行うようにプログラミング若しくは別様に構成することができる汎用回路を用いて実装することができる。そのような汎用回路は、マイクロプロセッサ若しくはその一部、マイクロコントローラ若しくはその一部、又は、プログラマブル論理回路若しくはその一部を含むことができる。例えば、「コンパレータ」は、特に、２つの信号間の比較の特定の機能を行うように構築することができる電子回路コンパレータを含むことができるか、又は、コンパレータは、２つの信号間の比較を行うように汎用回路の一部に命令するコードによって駆動され得る汎用回路の一部として実装することができる。ＩＭＤ１１０を参照して説明したが、ＣＲＭシステム１００は、皮下医療デバイス（例えば皮下ＩＣＤ、皮下診断デバイス）、装着可能医療デバイス（例えばパッチベースの感知デバイス）又は他の体外医療デバイスを含むことができる。

図２は、患者の慢性症状ベースのＨＦリスク評価回路１１３の一実施形態であるものとすることができる患者の慢性症状ベースのＨＦリスク評価回路２００の一例を示している。患者の慢性症状ベースのＨＦリスク評価回路２００は、信号分析回路２２０、ＨＦリスク層別化回路２３０、コントローラ回路２４０及び命令受信回路２５０のうちの１つ又は複数を含むことができる。

信号分析回路２２０は、患者の状態入力ユニット２２１、信号受信回路２２２、信号メトリック生成回路２２３及び患者特有の信号メトリック選択回路２２４を含むことができる。患者の状態入力ユニット２２１は、少なくとも患者の第１の慢性症状指示子及び第２の慢性症状指示子を受信するように構成することができる。第２の慢性症状指示子は第１の慢性症状指示子と非同一であるものとすることができる。患者の慢性症状指示子は、およそ少なくとも６ヶ月といった或る特定の時間にわたって変化しないか又はゆっくりと変化する患者の特性又は持続する医学的状態を説明することができる。患者の第１及び第２の慢性症状指示子は、患者の慢性病指示子、患者の以前の医療処置指示子、又は、患者の人口動態特性指示子のうちの少なくとも１つをそれぞれ含むことができる。患者の慢性病指示子の例としては、特に、患者の以前の心筋梗塞（ＭＩ）、虚血性又は拡張型心筋症、弁膜症、腎疾患、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、末梢血管病、脳血管疾患、高血圧、肝疾患、糖尿病、喘息、貧血、鬱病、肺高血圧、睡眠呼吸障害、脂質異常症が挙げられる。以前の医療処置の例は、以前の冠動脈バイパス移植（ＣＡＢＧ）術、胸部手術、弁膜手術又は他の外科的介入が挙げられる。人口動態特性指示子の例としては、特に、患者の年齢、性別、人種、身長、民族性、血液型、過去又は現在の喫煙者、ニューヨーク心臓協会（ＮＹＨＡ）機能分類が挙げられる。

患者の状態入力ユニット２２１は、命令受信器２５０等を介してシステムのユーザから少なくとも第１及び第２の慢性症状指示子を受信するように構成することができる。一例では、患者の状態入力ユニット２２１は、患者の少なくとも第１及び第２の慢性症状指示子を格納することができる、電子医療記録（ＥＭＲ）システムを含む格納デバイスに結合されるように構成することができる。患者の状態入力ユニット２２１は、システムのユーザ（例えば医師）が発行するようなコマンドを、命令受信器２５０等を介して受信すると、ＥＭＲシステム等の格納デバイスから、少なくとも第１の患者の慢性状態及び第２の患者の慢性状態を検索することができる。第１及び第２の慢性症状指示子は非同一であるものとすることができる。例えば、第１の慢性症状指示子は、患者の以前の胸部手術の指示子を含み、第２の慢性症状指示子は、腎疾患を有する患者の指示子を含む。

患者の状態入力ユニット２２１が受信する慢性症状指示子は、特定の症状の存在又は非存在を示すバイナリ値を含むことができる。付加的に又は代替的に、慢性症状指示子は、特に、人口動態特性指示子、又は、ＨＦのステージ（例えばＮＹＨＡ分類Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩ及びＩＶ）、１型糖尿病及び２型糖尿病、ステージ１〜ステージ５の慢性腎疾患（ＣＫＤ）等の慢性病指示子のカテゴリ分類又は進行ステージを含むことができる。慢性症状指示子は、患者の慢性症状の機能評価を示す生理的パラメータの複数の値範囲も含むことができる。例えば、慢性症状指示子は、ＣＫＤの進行を示す糸球体濾過量（ＧＦＲ）の複数の値範囲、ＨＦの進行を示す駆出率（ＥＦ）の複数の値範囲、糖尿病の進行を示す血糖の複数の値範囲、睡眠呼吸障害の進行を示す無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）の複数の値範囲、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）の進行を示す１秒間努力呼気容量（ＦＥＶ１）の複数の値範囲を含むことができる。第１及び第２の慢性症状指示子は、患者の同じか又は異なる慢性症状指示子からの非同一のカテゴリ分類をそれぞれ含むことができる。

信号受信回路２２２は、患者から１つ又は複数の生理学的信号を受信するように構成することができる。信号受信回路２２２は：リード１０８Ａ〜Ｃ又は缶１１２のうちの１つ又は複数の電極等の１つ又は複数の電極、１つ又は複数の生理的センサ又は１つ又は複数の患者のモニタ等のうちの１つ又は複数に結合することができる。信号受信回路２２２は、ＨＦ状態の悪化を示すことができる生理学的信号を感知するように構成することができる。そのような生理学的信号の例としては、リード１０８Ａ〜Ｃ又は缶１１２のうちの１つ又は複数の電極等からの１つ又は複数の電気記録図、心拍数、心拍変動、胸郭内インピーダンス、心臓内インピーダンス、動脈圧、肺動脈圧、ＲＶ圧力、ＬＶ冠状動脈圧、冠動脈血流温度、血液酸素飽和度、１つ又は複数の心音、活動に対する生理的反応、無呼吸低呼吸指数、呼吸数信号又は１回換気量信号等の１つ又は複数の呼吸信号が挙げられる。信号受信回路２２２は、信号調節（例えば信号増幅、デジタル化若しくはフィルタリング）、又は、感知した生理学的信号からのパラメータ抽出を行うように１つ又は複数のモジュールを含むことができる。抽出された信号パラメータの例としては：信号平均、中央値又は他の代表値；信号強度のヒストグラム；経時にわたる１つ又は複数の信号の傾向；１つ又は複数の信号形態記述子；又は特定の周波数範囲における信号電力スペクトル密度を含むことができる。一例では、信号感知回路は、２つ以上の生理学的信号を感知することができ、２つ以上の生理学的信号等を用いて複合信号パラメータセットを生成することができる。

信号メトリック生成回路２２３は、１つ又は複数の生理学的信号から複数の信号メトリックを生成するように構成することができる。信号メトリックは、生理的センサから、又は、リード１０８Ａ〜Ｃ若しくは缶１１２のうちの１つ又は複数の１つ又は複数の電極から取得されるアナログの又はデジタル化された時系列等のセンサ信号を含むことができる。信号メトリックは、統計的尺度（例えば、平均、中央値、標準偏差、分散、相関、共分散、若しくは、特定の時間領域にわたる他の統計値）、形態学的尺度（例えば、ピーク、谷、傾き、曲線下面積）、又は、生理的活動を示す特徴（例えば、電位図信号におけるＰ波及びＱＲＳ群（ＱＲＳ ｃｏｍｐｌｅｘ）、若しくは、心音信号のＳ１、Ｓ２、Ｓ３若しくはＳ４成分、呼吸信号の吸気段階及び呼気段階）等のセンサ信号から抽出される信号の特徴も含むことができる。信号メトリック生成回路２２３によって生成される信号メトリックは、少なくとも第１のセットの１つ又は複数の信号メトリック及び第２のセットの信号メトリックを含むことができる。第１のセットの信号メトリックは、第１の特定の基準を満たす第１の慢性症状指示子に応答して生成することができ、第２のセットの信号メトリックは、第２の特定の基準を満たす第２の慢性症状指示子に応答して生成することができる。例えば、第１のセットの信号メトリックは、患者が腎疾患の慢性症状を有する場合に、心臓内インピーダンス信号の５日間平均及び日最高呼吸数信号を含むことができ、第２のセットの信号メトリックは、患者が糖尿病の慢性症状を有する場合に、（電位図又は心臓内電位図信号から取得されるような）Ｒ−Ｒ間隔信号の標準偏差、及び、経胸腔的インピーダンス信号の５日間平均を含むことができる。それぞれの慢性症状指示子に対応する信号メトリックは、母集団に基づく情報を用いて選択することができる。信号メトリック生成回路２２３の例は、例えば図３を参照して後述する。

患者特有の信号メトリック選択回路２２４は、信号メトリック生成回路２２３によって生成される複数の信号メトリックから１つ又は複数の患者特有の信号メトリックを選択するように構成することができる。患者特有の信号メトリックを用いて、患者が非代償性心不全事象といった将来的なＨＦ事象を発症するリスクを推定することができる。患者特有の信号メトリックは、第１のセットの１つ又は複数の信号メトリック及び第２のセットの１つ又は複数の信号メトリックの双方を含む群から選択される１つ又は複数の信号メトリックを含むことができる。一例では、第１及び第２のセットの信号メトリックが共有する少なくとも１つの信号メトリックがある（すなわち、第１及び第２のセットの信号メトリックの共通部分（ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ）が空ではない）場合、患者特有の信号メトリックは、第１のセット及び第２のセットの信号メトリックの共通部分からの少なくとも１つの信号メトリックを含むことができる。別の例では、患者特有の信号メトリック選択回路は、第１のセットの信号メトリックからの少なくとも１つの信号メトリック、及び、第２のセットの信号メトリックからの少なくとも１つの信号メトリックを含むことができる。

ＨＦリスク層別化回路２３０は、患者特有の信号メトリック選択回路２２４からの入力を受信することができ、選択された１つ又は複数の患者特有の信号を用いて複合リスク指数を生成するように構成することができる。複合リスク指数は、およそ３ヶ月〜６ヶ月又は６ヶ月超といった特定の時間枠内で将来的な非代償性心不全事象を発症するといった、患者がＨＦの悪化を示す事象を後に発症する確率を示すことができる。種々の例では、ＨＦリスク層別化回路２３０は、特に、肺浮腫、ＣＯＰＤ、喘息及び肺炎等の肺症状の憎悪、心筋梗塞、拡張型心筋症（ＤＣＭ）、虚血性心筋症、収縮性ＨＦ、拡張性ＨＦ、弁膜症、腎疾患、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、末梢血管病、脳血管疾患、肝疾患、糖尿病、喘息、貧血、鬱病、肺高血圧、睡眠呼吸障害、脂質異常症等の、新たな疾患を発症するか又は既存の疾患を悪化させるリスクが高い患者を同定するように構成することができる。

コントローラ回路２４０は、信号分析回路２２０、及び、サブ構成要素回路２２１〜２２４の動作、ＨＦリスク層別化回路２３０、並びに、これらの構成要素間のデータの流れ及び命令を制御することができる。コントローラ回路２４０は、命令受信回路２５０から外部プログラミング入力を受信し、受信する患者の状態、信号感知、信号メトリック生成、患者特有の信号メトリック選択又はＨＦリスク層別化のうちの１つ又は複数を制御することができる。命令受信器２５０が受信する命令の例としては：生理学的信号の感知に使用される電極若しくはセンサの選択、患者の慢性症状の選択、又は、ＨＦリスク層別化回路２３０の構成が挙げられる。命令受信回路２５０は、ユーザにプログラミングオプションを提示するとともに、ユーザのプログラミング入力を受信するように構成されているユーザインタフェースを含むことができる。命令受信回路２５０は、患者の状態入力ユニット２２１に結合され、ユーザインタフェース等を介して患者の慢性症状指示子を受信することができる。一例では、ユーザインタフェース等の、命令受信回路２５０の少なくとも一部を外部システム１２０に実装することができる。

図３は、信号メトリック生成回路２２３の一実施形態であるものとすることができる信号メトリック生成回路３００の一例を示している。信号メトリック生成回路３００は、信号メトリック抽出器３１０、信号メトリック性能分析回路３２０、及び、信号メトリック性能コンパレータ３３０のうちの１つ又は複数を含むことができる。

信号メトリック抽出器３１０は、患者から感知された１つ又は複数の処理された生理学的信号を受信し、生理学的信号から信号特徴を抽出することができる。抽出される信号メトリックは、統計的な信号特徴、形態学的な信号特徴、又は、生理的活動を示す特徴を含むことができる。抽出される信号特徴の例としては、特に、平均、中央値、標準偏差、分散、相関、共分散、若しくは、特定の時間領域にわたる他の統計値；センサ信号のピーク、谷、傾き、曲線下面積、電位図信号におけるＰ波及びＱＲＳ群、又は、心音信号のＳ１、Ｓ２、Ｓ３若しくはＳ４成分、呼吸信号の吸気段階及び呼気段階が挙げられる。

信号メトリック抽出器３１０は、患者の状態入力ユニット２２１が受信するような患者の慢性症状指示子が特定の条件を満たす場合に、信号特徴を抽出することができる。例えば、慢性腎疾患を患っているという患者の慢性症状を患者の状態入力ユニット２２１が受信する場合、信号メトリック抽出器３１０は、日最高呼吸数（ＭＲＲ）、経胸腔的インピーダンス及びＳ３心音振幅を含む信号特徴を抽出することができる。２つ以上の患者の慢性症状指示子が受信されると、信号メトリック抽出器３１０は、患者の慢性症状指示子のそれぞれについて信号特徴を抽出することができる。慢性症状指示子と対応する信号メトリックとの関連は、記憶デバイス等の機械可読媒体に格納することができる。関連は、ルックアップテーブル又は関連マップ等の検索可能データ構造の形態で作成し、時間窓の自動的な選択を容易にすることができる。データ構造は、複数の慢性症状指示子、又は、慢性症状指示子の１つ又は複数のカテゴリ分類を含み、これらはそれぞれ、対応する１つ又は複数の信号メトリックにマッピングすることができる。

信号メトリック性能分析回路３２０は、信号メトリック抽出器３１０からの信号メトリックの１つ又は複数について、将来的なＨＦ事象のリスクを予測する信頼性又は精度を示すそれぞれの性能尺度を生成するように構成することができる。図３に示されているように、信号メトリック性能分析回路３２０は、信号感度計算回路３２１、信号特異度計算回路３２２又は信号品質計算回路３２３のうちの少なくとも１つを含むことができる。計算回路３２１〜３２３のそれぞれは、単独で又は任意の組み合わせで、信号メトリック抽出器３１０が提供する１つ又は複数の信号メトリックの性能を評価するのに使用することができる。

感度計算回路３２１は、２つの非同一の状態における信号メトリックの測定値の比較等を用いて、ＨＦ状態の進行に関連する生理的変化に応答して信号メトリックの感度を求めるように構成することができる。第１の状態及び第２の状態は、非同一の一時的な情報を含むことができる。一例では、感度計算回路３２１は、信号メトリック（Ｘ）について、第１の状態における信号メトリック（Ｘ_Ｓ１）と第２の状態における信号メトリック（Ｘ_Ｓ２）との相対変化（差ΔＸ等）を計算することができ、すなわち、ΔＸ＝Ｘ_Ｓ１−Ｘ_Ｓ２である。相対変化は、第１の状態と第２の状態との間の持続時間にわたる信号メトリックの変化率（ΔＸ／Δｔ）を含むことができ、すなわち、ΔＸ／Δｔ＝（Ｘ_Ｓ１−Ｘ_Ｓ２）／（Ｔ_Ｓ１−Ｔ_Ｓ２）であり、式中、Ｔ_Ｓ１及びＴ_Ｓ２はそれぞれ、第１の状態及び第２の状態の発生時間を表す。一例では、Ｔ_Ｓ１は、患者が非代償性心不全事象といった標的事象を発症する前のおよそ１４日〜２８日であるものとすることができ、Ｔ_Ｓ２は、およそ１ヶ月〜６ヶ月又はおよそ１ヶ月〜３ヶ月の特定の持続時間だけＴ_Ｓ１に先行する時間であるものとすることができる。第２の状態は、患者が標的事象を発症しない、信号メトリックの履歴傾向を表す基準状態であるものとすることができる。基準状態における信号メトリックは、信号メトリックの複数の履歴測定値の線形又は非線形の組み合わせを用いて計算することができる。（非代償性心不全事象前の状態等の）第１の状態から（第１の状態に先行する状態すなわち基準状態等の）第２の状態への信号メトリックの相対変化はしたがって、ＨＦ状態の進行に応じた信号メトリックの予測内容を示すことができる。高感度の信号メトリックは、非代償性心不全事象といったＨＦの悪化の事象を発症する将来的なリスクを同定する上で高い予測内容を保つ。一例では、感度計算回路３２１は、相対変化ΔＸ又はΔＸ／Ｘ_Ｓ２の統計的有意性を計算することができる。有意性は、患者の群からの相対変化データを統計的モデルに当てはめることによって得られるｐ値として計算することができる。信号メトリックの感度は、上述したようなｐ値及び相対変化ΔＸ又はΔＸ／Ｘ_Ｓ２の双方を使用して計算することができる。大きいΔＸ又はΔＸ／Ｘ_Ｓ２及び小さいｐ値等の大きく有意な変化を有する信号メトリックは、非代償性心不全事象等の標的事象を検出するのにより望ましい。一例では、感度スコアは、相対変化ΔＸ／Ｘ_Ｓ２及びｐ値の負対数の積として計算することができ、すなわち、−ｌｏｇ（ｐ−値）×ΔＸ／Ｘ_Ｓ２である。より高い感度スコアは、標的事象を検出する上で高い予測内容を保つ。

特異度計算回路３２２は、ＨＦの悪化に関連しない生理的又は非生理的な変化に応じて信号メトリックの特異度を求めるように構成することができる。例えば、将来的な非代償性心不全事象の尤度を予測する上で、ノイズ等の交絡事象、影響、患者の活動、リードの破損、リードの改正（ｒｅｖｉｓｉｏｎ）、ペーシング形態の変化又はデバイスの交換は、近い将来の非代償性心不全事象に関連する生理的変化ではない。特異度は、ＨＦの悪化に起因しない事象を予測する上で信号メトリックの精度を特性化することができる。特異度計算回路３２２は、２つの非同一状態における信号メトリックの測定値の比較を用いて特異度を求めることができる。第１の状態及び第２の状態は、非同一の一時的な情報を含むことができる。特異度計算回路３２２は、第１の状態から第２の状態への信号メトリック（Ｘ）の相対変化を計算することができる。第１の状態は、患者が非代償性心不全事象といった標的事象を発症する前のおよそ１４日〜２８日といった時間で生じることができる。第２の状態は、およそ１ヶ月〜６ヶ月又はおよそ１ヶ月〜３ヶ月等の少なくとも特定の持続時間だけ第１の状態に先行する時間で生じることができる。第２の状態は、信号メトリックの履歴傾向を表す基準状態であるものとすることができる。（非代償性心不全事象前の状態等の）第１の状態から（第１の状態に先行する状態すなわち基準状態等の）第２の状態への信号メトリックの相対変化はしたがって、ＨＦの悪化を示す事象がない信号メトリックの反応を示すことができる。高特異度の信号メトリックはしたがって、低リスク事象を高リスク事象として過って予測する割合を低減する。

信号品質計算回路３２３は、信号メトリックの信号品質を求めるように構成することができる。信号品質としては、特に、信号強度、信号変動又は信号対雑音比が挙げられる。信号変動の例としては、範囲、四分位範囲、標準偏差、分散、サンプル分散、又は、変動の程度を表す他の一次、二次若しくはより高次の統計が挙げられる。例えば、Ｓ１心音強度の信号メトリックの質を求める上で、信号品質計算回路３２３は、特定の時間期間中の複数の心臓周期等からＳ１心音強度の複数の測定を行うことができる。信号品質計算回路３２３は、Ｓ１強度の複数の測定値の分散を計算することによってＳ１強度の変動性を求めることができる。高信号対雑音比、高信号強度又は低信号変動の１つ又は複数によって示されるような高信号品質が、将来的なＨＦ事象を発症するリスクが高い患者を同定するために望ましい。

信号感度計算回路３２１、信号特異度計算回路３２２又は信号品質計算回路３２３は、母集団に基づく統計値を用いてそれぞれの信号性能尺度（例えば、信号感度、特異度又は質）を求めることができる。例えば、日最高呼吸数（ＭＲＲ）の信号メトリックは、現在の患者と同一又は同様である（腎疾患等の）慢性症状を有する患者のコホートにおいて測定することができる。母集団に基づく日最高呼吸数に関する信号感度、信号特異度又は信号品質等の統計値は、母集団に基づくデータから求めることができる。これらの統計的データは、データベースから検索されるか、又は、信号メトリック性能分析回路３２０に別様に提供され、信号感度計算回路３２１、信号特異度計算回路３２２若しくは信号品質計算回路３２３のうちの１つ又は複数によって使用されることができる。一例では、信号メトリック性能分析回路３２０は、母集団に基づく統計値（例えば日最高呼吸数の母集団に基づく感度）及び患者の性能尺度（例えば日最高呼吸数の感度）の双方を用いてそれぞれの信号性能尺度を求めることができる。

信号メトリック性能コンパレータ３３０は、信号メトリック性能分析回路３２０に結合され、信号感度、信号特異度若しくは信号品質又はそれらの任意の組み合わせを含む性能尺度の比較に少なくとも部分的に基づいて、複数の信号メトリックから１つ又は複数の信号メトリックを選択するように構成することができる。一例では、信号メトリック性能コンパレータ３３０は、性能尺度の１つ又は複数の線形の組み合わせ又は非線形の組み合わせを用いて、信号メトリックに関する複合性能スコアを計算することができる。複合性能スコアを次に、信号メトリックを選択することができるか否かを判断するために特定の閾値と比較することができる。例えば、日最高呼吸数（ＭＲＲ）の信号メトリックについての複合性能スコア（Ｆ_ＭＲＲ）は、Ｆ_ＭＲＲ＝ａ×Ｓｓ＋ｂ×Ｓｐ＋ｃ×Ｑとして計算することができ、式中、ａ、ｂ、ｃは、それぞれの性能尺度の感度（Ｓｓ）、特異度（Ｓｐ）及び質（Ｑ）に対するスカラ重みである。信号メトリック性能コンパレータ３３０は、Ｆ_ＭＲＲが特定の閾値を超える場合、例えばＦ_ＭＲＲ＞Ｆ_{ＭＲＲ−ＴＨ}である場合に、将来的な非代償性心不全事象の尤度を予測するためにセンサベースの「リスク層別子」として日最高呼吸数を選択することができる。別の例では、信号メトリック性能コンパレータ３３０は、１つ又は複数の性能尺度が特定の基準を満たす場合に信号メトリックを選択することができる。例えば、信号メトリック性能コンパレータ３３０は、感度、特異度又は質がそれぞれの閾値をそれぞれ超える場合、例えばＳｓ＞Ｓｓ−_ＴＨ、Ｓｐ＞Ｓｐ−_ＴＨ又はＱ＞Ｑ_ＴＨである場合に、患者が将来的な非代償性心不全事象を発症するリスクを同定するために日最高呼吸数を選択することができる。

信号メトリック抽出器３１０が、信号メトリック性能分析回路３２０に提供される２つ以上の信号メトリックを生成する場合、信号メトリック性能コンパレータ３３０は、信号メトリックを優先順位付けすること等、信号メトリックを構造化することができる。信号メトリック性能コンパレータ３３０は、それらのそれぞれの性能尺度に少なくとも部分的に基づいて、信号メトリックを優先順位付けすることができる。例えば、糖尿病を患う患者の慢性症状指示子に対応して、信号メトリック抽出器３１０は、平均正常ＲＲ間隔の標準偏差（ＳＤＡＮＮ）、２４時間の最高心臓内インピーダンス（Ｚｍａｘ）、日最高呼吸数（ＭＲＲ）及び日最高１回換気量（ＴＶ）を含む信号メトリックのセットを生成することができる。信号メトリック性能分析回路３２０は、信号メトリックのそれぞれについて複合性能スコア（Ｆ）を計算することができる。信号メトリック性能コンパレータ３３０における性能尺度の比較によって、Ｆ_ＭＲＲ≧Ｆ_ＴＶ≧Ｆ_Ｚｍａｘ≧Ｆ_{ＳＤＡＮＮ}であることが示される場合、優先順位が付けられた信号メトリックは、（ＭＲＲ、ＴＶ、Ｚｍａｘ、ＳＤＡＮＮ）の順であるものとすることができる。

患者特有の信号メトリック選択回路２２４は、信号メトリック生成回路２２３に結合され、第１の慢性症状指示子に対応する少なくとも第１のセットの１つ又は複数の信号メトリック及び第２の慢性症状指示子に対応する第２のセットの信号メトリックを受信することができる。患者特有の信号メトリック選択回路２２４は、慢性症状インデックス付き信号メトリック性能コンパレータ３４１及び慢性症状インデックス付き信号メトリックセレクタ３４２を含むことができる。慢性症状インデックス付き信号メトリック性能コンパレータ３４１は、第１のセット及び第２のセットの信号メトリックが共有する１つ又は複数の共通の信号メトリックを特定するように、第１のセットの信号メトリックと第２のセットの信号メトリックとを比較することができる。慢性症状インデックス付き信号メトリック性能コンパレータ３４１も、第１のセット及び第２のセットの信号メトリックの信号感度、特異度又は信号品質等の性能尺度を比較することができる。

慢性症状インデックス付き信号メトリックセレクタ３４２は、複数の信号メトリックから、第１のセットの１つ又は複数の信号メトリック及び第２のセットの１つ又は複数の信号メトリックの双方を含む群から選択される１つ又は複数の患者特有の信号メトリックを選択するように構成することができる。一例では、慢性症状インデックス付き信号メトリックセレクタ３４２は、第１のセット及び第２のセットの信号メトリックの共通部分から少なくとも１つの信号メトリックを選択することができ、この場合、共通部分は、第１のセット及び第２のセットの信号メトリックの双方が共有する少なくとも１つの共通の信号メトリックを含む。慢性症状インデックス付き信号メトリックセレクタ３４２は、第１のセットの信号メトリックから少なくとも１つの信号メトリックを、及び、第２のセットの信号メトリックから少なくとも１つの信号メトリックを選択することができる。例えば、慢性症状インデックス付き信号メトリックセレクタ３４２は、信号メトリック性能コンパレータ３３０によって提供されるような優先順位が付けられた信号メトリックを使用し、第１のセットから最高複合性能の信号メトリックを、及び、第２のセットから最高複合性能スコアの信号メトリックを選択することができる。性能尺度に少なくとも部分的に基づいて第１のセット及び第２のセットから患者特有の信号メトリックを選択する他の手法も意図されてきた。

図４は、ＨＦリスク層別化回路２３０の一実施形態であるものとすることができるＨＦリスク層別化回路４００の一例を示している。ＨＦリスク層別化回路４００は、患者特有の信号メトリック選択回路２２４から慢性症状インデックス付き信号メトリックを受信し、受信した信号メトリックを用いて複合リスク指数（ＣＲＩ）を生成することができる。ＣＲＩは、患者が、ＨＦの悪化を示す事象を後に発症する確率を示す量であるものとすることができる。一例では、ＨＦの悪化は、非代償性心不全状態を示す事象であるものとすることができる。ＨＦリスク層別化回路４００は、ＨＦリスク分析器４０１、ＨＦリスク報告生成器４０２、並びに、信号メトリック選択及び性能報告生成器４０３を含むことができる。

ＨＦリスク分析器４０１は、慢性症状インデックス付き信号メトリックを用いてＣＲＩを生成することができる。ＨＦリスク分析器４０１は、慢性症状インデックス付き信号メトリック（Ｍｉ）のそれぞれについて、特定の確率モデルを用いてそれぞれの個々のリスクスコア（Ｒ_Ｍｉ）を生成することができる。ＨＦリスク分析器４０１は、それぞれの慢性症状インデックス付き信号メトリックに関連するリスクスコアの線形又は非線形の組み合わせを用いて複合リスク指数を計算することができる。重み因子は、それぞれの信号メトリックの性能尺度に比例するものとすることができる。例えば、患者特有の信号メトリック選択回路２２４が患者の慢性症状に従ってＭＲＲ及びＳＤＡＮＮを選択し、それぞれの性能尺度がＦ_ＭＲＲ及びＦ_{ＳＤＡＮＮ}であり、それぞれの個々のリスクスコアがＲ_ＭＲＲ及びＲ_{ＳＤＡＮＮ}である場合、ＣＲＩは、ＣＲＩ＝Ｒ_ＭＲＲ×Ｆ_ＭＲＲ／（Ｆ_ＭＲＲ＋Ｆ_{ＳＤＡＮＮ}）＋Ｒ_{ＳＤＡＮＮ}×Ｆ_{ＳＤＡＮＮ}／（Ｆ_ＭＲＲ＋Ｆ_{ＳＤＡＮＮ}）として計算することができる。ＣＲＩは、機械学習法の中でも、決定木、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク等の個々のリスク指数を用いてパラメトリック又は非パラメトリックモデルとして求めることもできる。一例では、ＣＲＩは、確率モデルｐ（Ｄ）＝１／（１＋ｅｘｐ（ｘ））を用いて計算することができ、式中、ｐ（Ｄ）は、非代償性心不全（Ｄ）事象等の標的事象の確率を表し、ｘは、個々のリスクスコアの線形若しくは非線形の組み合わせ、又は、選択された１つ又は複数の患者特有の信号メトリックの測定値の線形若しくは非線形の組み合わせを表す。

ＨＦリスク分析器４０１は、ＣＲＩと標準尺度との比較を用いて２つ以上のカテゴリリスクレベルを生成することができる。標準尺度は、患者の母集団の慢性症状インデックス付き信号メトリックを用いて計算することができる。ＣＲＩと標準との間のより高い相違は、同様の慢性症状を有する平均的な患者よりも、患者が将来的にＨＦ事象を発症するリスクがより高いことを示すことができる。慢性症状インデックス付き信号メトリックを用いたＨＦリスク層別化の例を、例えば図７を参照して以下で説明する。

ＨＦリスク報告生成器４０２は、ユーザに、患者が将来的なＨＦ事象を発症するリスクが高いことを知らせるか、注意するか又は警告するように報告を生成することができる。報告は、リスクが予測される対応する時間枠を有する１つ又は複数の複合リスク指数を含むことができる。報告は、確認試験、診断又は治療の選択肢等の推奨動作も含むことができる。報告は、例えばテキスト若しくはグラフィックメッセージ、音、画像又はそれらの組み合わせを含む媒体の１つ又は複数のフォーマットを含むことができる。一例では、ＨＦリスク報告生成器４０２は、命令受信回路２５０に結合することができ、報告は、命令受信回路２５０上のインタラクティブユーザインタフェースを介してユーザに提示することができる。ＨＦリスク報告生成器４０２は、外部デバイス１２０に結合され、ユーザに、外部デバイス１２０を介して、将来的なＨＦ事象を発症する患者のリスク（複合リスク指数等）を提示するように構成することができる。

信号メトリック選択及び性能報告生成器４０３は、患者の状態入力ユニット２２１から受信されるような慢性症状指示子、信号メトリック生成回路２２３によって生成されるような信号メトリック及びそれぞれの性能尺度、又は、患者特有の信号メトリック選択回路２２４によって生成されるような慢性症状インデックス付き信号メトリックを含む報告のうちの１つ又は複数を生成してユーザに提示することができる。信号メトリック選択及び性能報告生成器４０３は、外部デバイス１２０又は命令受信回路２５０に結合され、内部においてユーザに信号メトリック情報を提示するように構成することができる。ユーザの入力は、患者特有の信号メトリック又は患者の慢性症状指示子に対して動作するように、確認、格納又は他のプログラミング命令を含むことができる。

図５は、１つ又は複数の生理学的信号を用いて非代償性心不全事象等の将来的なＨＦ事象のリスクを予測する方法５００の一例を示している。方法５００は、携帯型医療デバイス又は遠隔の患者管理システムにおいて実施されて動作することができる。一例では、方法５００は、ＩＭＤ１１０に実装される患者の慢性症状ベースのＨＦリスク評価回路１１３、又は、ＩＭＤ１１０と通信することができる外部デバイス１２０によって行うことができる。

５０１において、患者の少なくとも２つの慢性症状指示子を受信することができる。患者の慢性症状指示子は、およそ少なくとも６ヶ月といった或る特定の時間にわたって変化しないか又はゆっくりと変化する患者の特性又は持続する医学的状態を説明することができる。患者の第１及び第２の慢性症状指示子を含む少なくとも２つの慢性症状指示子は非同一であるものとすることができる。例えば、第１及び第２の慢性症状指示子は、患者の慢性病指示子（例えば、以前のＭＩ、虚血性若しくは拡張型心筋症、弁膜症、腎疾患、ＣＯＰＤ）、患者の以前の医療処置指示子（例えばＣＡＢＧ、胸部手術）、又は、患者の人口動態特性指示子（例えば、年齢、性別、人種、身長、ＮＹＨＡ分類）のうちの少なくとも１つをそれぞれ含むことができる。慢性症状指示子は、特定の症状の存在若しくは非存在を示すバイナリ値、複数のカテゴリ分類、又は、特定の慢性症状の進行ステージ、又は、生理的パラメータの複数の値範囲を含むことができる。

５０２において、１つ又は複数の生理学的信号を患者から感知することができる。生理学的信号は、身体における電気的又は機械的活動を表すことができる。生理学的信号の例としては：心拍数、心拍数変動、伝導時間、不整脈、胸郭内インピーダンス、心臓内インピーダンス、動脈圧、肺動脈圧、ＲＶ圧力、ＬＶ冠状動脈圧、心音、呼吸数若しくは１回換気量を含む呼吸信号；冠動脈血流温度、血液酸素飽和度、電解質濃度、又は、患者の生理機能を示す他の尺度が挙げられる。生理学的信号は、１０８Ａ〜Ｃ等のリードのうちの１つ又は複数の電極に結合される信号感知回路、又は、携帯型医療デバイスに関連する埋め込み型若しくは外部の生理的センサから受信することができる。生理学的信号は、生理学的データが格納される信号メモリから受信することもできる。

５０３において、複数の信号メトリックを１つ又は複数の生理学的信号から生成することができる。信号メトリックは、統計的尺度、形態学的尺度、又は、生理的活動を示す生理学的信号の一部等の、１つ又は複数の生理学的信号から抽出される信号特徴を含むことができる。信号メトリックの例としては、平均、中央値若しくは生理学的信号の一部の他の中心傾向；分散、標準偏差又は生理学的信号の一部の他の二次若しくはより高次の統計的尺度；生理学的信号の一部のピーク、谷、傾き若しくは他の形態学的な特徴；電位図信号におけるＰ波及びＱＲＳ群；心音信号のＳ１、Ｓ２、Ｓ３若しくはＳ４成分；呼吸信号の吸気段階及び呼気段階が挙げられる。

生成された信号メトリックは、第１の慢性症状指示子が第１の特定の基準を満たす場合に第１のセットの１つ又は複数の信号メトリック、及び、第２の慢性症状指示子が第２の特定の基準を満たす場合に第２のセットの１つ又は複数の信号メトリックを含むことができる。第１及び第２の慢性症状指示子は互いに非同一であるものとすることができるため、第１のセットの信号メトリックは、第２のセットの信号メトリックとは非同一であり得る。一例では、第１の慢性症状指示子はＣＫＤであり、第２の慢性症状指示子は糖尿病である。第１の慢性症状指示子が「ステージ３以上のＣＫＤ」の基準を満たす場合、第１のセットの信号メトリック（Ｍ_ＣＫＤ）は：Ｍ_ＣＫＤ＝｛日最高呼吸数信号（ＭＲＲ），心臓内インピーダンス信号の平均（ＡｖｇＺ１），Ｓ３心音振幅（Ｓ３Ａｍｐ）｝を含むことができる。第２の慢性症状指示子が「過去５年以内に糖尿病を患った患者」の基準を満たす場合、第２のセットの信号メトリック（Ｍ_{Ｄｉａｂｅｔｅｓ}）は：Ｍ_{Ｄｉａｂｅｔｅｓ}＝｛平均Ｒ−Ｒ間隔の標準偏差（ＳＤＡＮＮ），心臓内インピーダンス信号の平均（ＡｖｇＺ１）｝を含むことができる。患者の慢性症状指示子に従った信号メトリックの選択の例を、図６等を参照して以下で説明する。

５０４において、１つ又は複数の患者特有の信号メトリックを、５０３において生成されるような複数の信号メトリックから選択することができる。患者特有の信号メトリックは、第１の慢性症状指示子に対応する第１のセットの信号メトリック及び第２の慢性症状指示子に対応する第２のセットの信号メトリックの共通部分からの少なくとも１つの信号メトリックを含むことができる。ＣＫＤに対応する第１のセットの信号メトリックがＭ_ＣＫＤ＝｛ＭＲＲ，ＡｖｇＺ１，Ｓ３Ａｍｐ｝を含み、第２のセットの信号メトリックがＭ_{Ｄｉａｂｅｔｅｓ}＝｛ＳＤＡＮＮ，ＡｖｇＺ１｝を含む例では、２つのセットのＭ_ＣＫＤ及びＭ_{Ｄｉａｂｅｔｅｓ}の共通部分、すなわちＡｖｇＺ１を、患者特有の信号メトリックとして選択することができ、すなわち、Ｍ_ｐ＝｛ＡｖｇＺ１｝である。別の例では、患者特有の信号メトリックは、第１のセットの信号メトリックからの少なくとも１つの信号メトリック、及び、第２のセットの信号メトリックからの少なくとも１つの信号メトリックを含むことができる。上記で説明したようなＭ_ＣＫＤ及びＭ_{Ｄｉａｂｅｔｅｓ}の例を用いて、患者特有の信号メトリックを、Ｍ_ｐ＝｛ＭＲＲ，ＳＤＡＮＮ｝として選択することができる。患者特有の信号メトリックとなるように各セットから信号メトリックを選択することは、各セットにおいてそれぞれの信号メトリックの性能尺度を用いて行うことができる。信号メトリックの性能尺度の例を、図６等を参照して以下で説明する。

５０５において、複合リスク指数（ＣＲＩ）を、５０４において求めたような選択された患者特有の信号メトリックを用いて生成し、患者が、患者の非代償性心不全状態を示す事象等の将来的なＨＦ事象を発症する確率を推定することができる。ＣＲＩを、１つ又は複数の患者特有の信号メトリックに関連するリスクスコアを用いて計算することができる。例えば、ＣＲＩは、リスクスコアの線形関数又は非線形関数であるものとすることができる。第１及び第２の慢性症状指示子によってインデックス付けされるリスクスコアを、母集団に基づくデータを用いて作成した確率モデルを用いて計算することができる。慢性症状インデックス付き信号メトリックについてのリスクスコアを生成する例を、図７等を参照して以下で説明する。

計算したＣＲＩを、患者がＨＦ事象を後に発症する高いリスクを示す２つ以上のリスクレベルに更に分類することができる。ＣＲＩを標準尺度と比較することができ、ＣＲＩと標準尺度との相違を用いて将来的なＨＦ事象のリスクを評価することができる。

図６は、１つ又は複数の生理学的信号から複数の信号メトリックを生成する方法６００の一例を示している。方法６００は、５０３の例であるものとすることができる。方法は、患者からの少なくとも第１及び第２の慢性症状指示子を含む複数の慢性症状指示子、及び、１つ又は複数の生理的センサ等を用いて患者から感知した１つ又は複数の生理学的信号の入力を受け取り、各それぞれの慢性症状指示子に対応するセットの信号メトリックを生成することができる。方法６００は、５０４等において１つ又は複数の患者特有の信号メトリックを選択するのに用いることができる各信号メトリックの性能尺度も生成することができる。一例では、方法６００は、図２に示されているような信号メトリック生成回路２２３によって行うことができる。

６０１において、各受信した慢性症状指示子について、それぞれのセットの候補信号メトリックを、慢性症状指示子が、状態の特定の分類、疾患のステージ又は生理的パラメータの値範囲として分類されるような特定の基準を満たす場合に生成することができる。候補信号メトリックの数、タイプ又は候補信号メトリックを生成する方法を含む、各慢性症状指示子に関連する候補信号メトリックは、母集団に基づくデータ等を用いて予め求めることができる。例えば、ステージ３以上のＣＫＤを患う患者の場合、種々の信号メトリックを、同様の慢性症状（例えばステージ３以上のＣＫＤ）を有する患者のコホート、及び、同様の慢性症状を有しない患者の別のコホートにおいて評価することができる。信号メトリック（例えば日最高呼吸数、すなわちＭＲＲ）が患者の２つのコホート間の望ましい差異のレベルを示す場合、その信号メトリックを、ＣＫＤの慢性症状に関連する候補信号メトリックとして決定することができる。

６０２において、各候補信号メトリックについて信号感度尺度を生成することができる。感度尺度は、標的事象又は症状の進行を予測する上で信号メトリックの能力を示すことができる。感度尺度は、第１の状態から第２の状態へのそれぞれの信号メトリックの相対変化として計算することができる。一例では、第２の状態は、第１の状態の一時的な情報とは非同一の一時的な情報を含む。例えば、将来的な非代償性心不全事象のリスクを予測する上で、第１の状態は、患者が非代償性心不全事象等の標的事象を発症する前の時間で生じることができ、第２の状態は、およそ１ヶ月〜６ヶ月又はおよそ１ヶ月〜３ヶ月といった少なくとも特定の持続時間だけ第１の状態に先行する時間で生じることができる。別の例では、第２の状態は、信号メトリックの複数の履歴測定値を用いて計算される基準状態であるものとすることができる。感度尺度は、標的事象又は症状を検出する偽陰性率を含むことができる。低い偽陰性率が、高感度尺度に相当することができる。感度尺度は、標的事象又は症状を正確に認識する尤度を表す陽性的中率（ＰＰＶ）も含むことができる。高感度の信号メトリックは、非代償性心不全事象等の将来的なＨＦ事象のリスクを予測する上で予測内容を保つ。

６０３において、計算した信号感度尺度を用いて、それぞれの信号メトリックについての性能尺度を求めることができる。性能尺度は、信号メトリックがどの程度良好にＨＦの悪化を予測することができるかを示すことができる。一例では、性能尺度は、信号メトリックの感度尺度及び信号メトリックの母集団に基づく統計値を含むことができる。感度尺度は、非同一の一時的な情報を有する２つの状態間の信号メトリックの「１人の患者の（ｉｎｔｒａ−ｐａｔｉｅｎｔ）」相対変化を含むことができるが、母集団に基づく統計値は、将来的なＨＦ事象のリスクを推定する上で予測内容を保つときに信号メトリックの「複数の患者間の（ｉｎｔｅｒ−ｐａｔｉｅｎｔ）」一貫性を含むことができる。例えば、同様のタイプの慢性症状（例えばステージ３以上のＣＫＤ）を有する患者のコホートにわたる日最高呼吸数の感度尺度の平均、分散又は統計的分布等の母集団に基づく統計値を、患者のデータベースから検索し、性能尺度を求める上で更に用いることができる。

それぞれの信号メトリックの性能尺度を、それぞれの信号メトリックの感度尺度と併せて又は代替的に、他のパラメータを用いて求めることができる。１つの例では、性能尺度は、ＨＦ又は非代償性心不全事象の悪化といった標的事象又は症状に関連しない生理的又は非生理的な変化に応じた信号メトリックの特異度尺度を含むことができる。特異度尺度は、標的事象の非存在下での、（非代償性心不全事象前の状態等の）第１の状態から（第１の状態に先行する状態すなわち基準状態等の）第２の状態への信号メトリックの相対変化として計算することができる。特異度尺度は、標的事象又は症状を検出する偽陽性率を含むことができる。低い偽陽性率は、高特異性尺度に相当することができる。特異度尺度は、非標的事象又は症状を正確に認識する尤度を表す陰性的中率（ＮＰＶ）も含むことができる。別の例では、性能尺度は、信号強度、信号変動又は信号対雑音比等の信号品質尺度を含むことができる。種々の例では、同様のタイプの慢性症状を有する患者のコホートのデータを用いて計算される中心傾向又は統計的分布等の特異度尺度又は信号品質尺度の母集団に基づく統計値を、データベースから検索し、性能尺度を求める上で用いることができる。

６０４において、各慢性症状指示子入力に関する候補信号メトリックを、少なくともそれらのそれぞれの性能尺度を用いて比較し、優先順位を付けることができる。一例では、各候補信号メトリックについて、感度尺度、特異度尺度又は信号品質尺度の１つ又は複数の線形の組み合わせ又は非線形の組み合わせ等の複合性能スコアを計算することができる。各慢性症状指示子に関する候補信号メトリックに、少なくともそれらのそれぞれの複合性能スコアに基づいて降順で構成するといったように優先順位を付けることができる。優先順位が付けられた候補信号メトリック及びそれぞれの複合性能スコアは、５０４等において１つ又は複数の患者特有の信号メトリックを選択するためのものであり得る。

図７は、患者の慢性症状指示子の情報を用いるといった、１つ又は複数の生理学的信号を用いて将来的なＨＦ事象のリスク層別化を提供する方法７００の一例を示している。方法７００は方法５００の一実施形態であるものとすることができる。一例では、方法７００を、患者の慢性症状ベースのＨＦリスク評価回路２００によって行うことができる。

７０１において、患者の１つ又は複数の生理学的信号を受信することができる。生理学的信号は、電極に結合される信号感知回路、又は、携帯型医療デバイス若しくは生理学的モニタに関連する外部の若しくは埋め込み型の生理的センサ、又は、信号メモリから受信することができる。

７０２において、患者の第１の慢性症状指示子を、システムのユーザ（例えば医師）等から、携帯型医療デバイスと通信する送受信機上のユーザインタフェースを介して受信することができる。慢性症状指示子は、患者の慢性病指示子、患者の以前の医療処置指示子、患者の人口動態特性指示子、又は、およそ少なくとも６ヶ月といった或る特定の時間にわたって変化しないか若しくはゆっくりと変化する患者の特性若しくは持続的な医学的状態を説明する任意の他の症状を含むことができる。第１の慢性症状指示子を、７０３において特定の基準と比較することができ、例えば、第１の慢性症状指示子が慢性病の或るカテゴリ分類又は進行ステージに入るか否かを判断する。第１の慢性症状指示子が特定の基準を満たす場合、７０３において、第１のセットの信号メトリックを、１つ又は複数の生理学的信号を用いて生成することができる。信号メトリックは、携帯型医療デバイスに格納されている特定の命令及び方法に従って生成することができる。各信号メトリックについて、信号メトリックの感度、特異度、信号対雑音比等の信号品質尺度又はそれらの任意の組み合わせを含むそれぞれの性能尺度を計算することができる。

７０４において、患者の第２の慢性症状指示子を受信することができる。第２の慢性症状指示子は第１の慢性症状指示子と非同一であるものとすることができる。第２のセットの信号メトリックを、７０３における第１の慢性症状指示子についての信号メトリック生成と同様の手法を用いて、７０５において生成することができる。第２の慢性症状指示子は第１の慢性症状指示子と非同一であるため、第２のセットの信号メトリックは、第１のセットの信号メトリックと非同一であるものとすることができる。

７０６において、１つ又は複数の患者特有の信号メトリックを、第１のセット及び第２のセットの信号メトリックの双方を含む群から選択することができる。一例では、第１のセット及び第２のセットの信号メトリックが共有する少なくとも１つの信号メトリックがある場合、患者特有の信号メトリックは、第１のセット及び第２のセットの信号メトリックの共通部分からの少なくとも１つの信号メトリックを含むことができる。代替的に又は加えて、患者特有の信号メトリックは、第１のセットの信号メトリックからの少なくとも１つの信号メトリック及び第２のセットの信号メトリックからの少なくとも１つの信号メトリックを含むことができる。例えば、各慢性症状指示子に関する信号メトリックを、それらのそれぞれの性能尺度に従って構成することができる。患者特有の信号メトリックは、第１のセットからの最高の性能尺度を有する信号メトリック、及び、第２のセットからの最高の性能尺度を有する信号メトリックを含むことができる。

７０７において、複合リスク指数（ＣＲＩ）を、１つ又は複数の患者特有の信号メトリックを用いて生成することができる。ＣＲＩは、過剰な胸腔内液体貯留、心音の上昇、心拍数の上昇、呼吸数の上昇、１回換気量の低下、活動の低下又は非代償性心不全状態を示す他の事象等の、ＨＦの悪化を示す事象を患者が後に発症する確率を示す量であるものとすることができる。

７０６において選択された各患者特有の信号メトリックについて、それぞれの個々のリスクスコアを、確率モデル等を用いて計算することができる。例えば、個々のリスクスコア（Ｒ_Ｍｉ）を、信号メトリック（Ｍｉ）の測定値を前提として、患者が将来的なＨＦ事象（Ｅ）を発症する事後確率として計算することができ、すなわち、Ｒ_Ｍｉ＝Ｐ（Ｅ｜Ｍ_ｉ）である。事後確率は、ベイズの定理Ｒ_Ｍｉ＝Ｐ（Ｍｉ｜Ｅ）×Ｐ（Ｅ）／Ｐ（Ｍｉ）を使用して計算することができ、式中、Ｐ（Ｍｉ｜Ｅ）は尤度であり、Ｐ（Ｅ）は事前確率である。尤度Ｐ（Ｍｉ｜Ｅ）は、母集団に基づくデータを用いて生成することができる。

７０７において、複合リスク指数（ＣＲＩ）を、慢性症状インデックス付き信号メトリックに関するリスクスコアの少なくとも一部の線形又は非線形の組み合わせを使用して計算することができる。例えば、ステージ３以上の慢性腎疾患（ＣＫＤ）の患者の慢性症状によってインデックス付けされる３つの信号メトリックを仮定すると、Ｍ_ＣＫＤ＝｛ＭＲＲ，ＡｖｇＺ１，Ｓ３Ａｍｐ｝によって表される。これらの信号メトリックを有するそれぞれのリスクスコアは、Ｒ_ＭＲＲ、Ｒ_{ＡｖｇＺ１}及びＲ_{Ｓ３Ａｍｐ}として示すことができる。次に、ＣＲＩを、ＣＲＩ＝ｆ（Ｒ_ＭＲＲ，Ｒ_{ＡｖｇＺ１}，Ｒ_{Ｓ３Ａｍｐ}）であるように、それぞれのリスクスコアの関数として計算することができる。リスク積分関数ｆは、ＣＲＩを、個々のリスクスコアの加重和として計算することができるように、線形関数であるものとすることができ、すなわち、ＣＲＩ＝ａ×Ｒ_ＭＲＲ＋ｂ×Ｒ_{ＡｖｇＺ１}＋ｃ×Ｒ_{Ｓ３Ａｍｐ}であり、式中、ａ、ｂ及びｃはそれぞれのリスクスコアに割り当てられる重み因子である。重み因子は、メモリに格納されるような予め求められたスカラであるものとすることができ、メモリにおいて、スカラを用いるために読み取ることができる。重み因子は、７０６において１つ又は複数の患者特有の信号メトリックについて求めたように信号メトリック性能尺度を用いて求めることもできる。一例では、特定のリスクスコアについての重み因子を、それぞれの信号メトリックの性能尺度に比例する量として求めることができる。一例では、ＣＲＩは、確率モデルｐ（Ｄ）＝１／（１＋ｅｘｐ（ｘ））を用いて計算することができ、式中、ｐ（Ｄ）は、非代償性心不全（Ｄ）事象等の標的事象の確率を表し、ｘは、個々のリスクスコアの線形若しくは非線形の組み合わせ、又は、選択された１つ又は複数の患者特有の信号メトリックの測定値の線形若しくは非線形の組み合わせを表す。

リスク積分関数ｆは、非線形多変量モデル等の非線形関数であるものとすることができる。幾つかの例では、積分関数ｆは、ベイジアンネットワーク等の確率ネットワークを含む計算方法を表すことができる。７０７において、個々のリスクスコアに加えて結合リスクスコア（ｊｏｉｎｔ ｒｉｓｋ ｓｃｏｒｅ）を計算することができる。結合リスクスコアは、２つ以上の慢性症状インデックス付き信号メトリックの合同測定値（ｊｏｉｎｔ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ）を前提として、将来的なＨＦ事象を有する患者の事後確率を示すことができる。例えば、ＨＦリスク分析器４０１は、Ｒ（_{Ｍｉ，Ｍｊ}）＝Ｐ（Ｅ｜（Ｍｉ，Ｍｊ））＝Ｐ（（Ｍｉ，Ｍｊ）｜Ｅ）×Ｐ（Ｅ）／Ｐ（Ｍｉ，Ｍｊ）として計算することができる結合リスクスコアＲ_{（Ｍｉ，Ｍｊ）}を計算することができる。尤度Ｐ（（Ｍｉ，Ｍｊ）｜Ｅ）は、母集団に基づくデータを使用して求めることができる。Ｍ_ＣＫＤ＝｛ＭＲＲ，ＡｖｇＺ１，Ｓ３Ａｍｐ｝の以前の例を用いて、ＣＲＩは、個々のリスクスコア及び結合リスクスコアの関数として計算することができ、すなわち、ＣＲＩ＝ｆ（Ｒ_ＭＲＲ，Ｒ_{ＡｖｇＺ１}，Ｒ_{Ｓ３Ａｍｐ}，Ｒ（_{ＭＲＲ，ＡｖｇＺ１}），Ｒ（_{ＭＲＲ，Ｓ３Ａｍｐ}），Ｒ（_{ＡｖｇＺ１，Ｓ３Ａｍｐ}），Ｒ（_{ＭＲＲ，ＡｖｇＺ１}））である。積分関数ｆは、ベイジアンネットワーク等の確率ネットワークであるものとすることができる。

７０８において、ＣＲＩを、標準又は閾値等の特定の基準に対してチェックし、患者が将来的なＨＦ事象を発症するリスクを求める。標準尺度は、患者の母集団の慢性症状インデックス付き信号メトリックを用いて計算することができる。患者の母集団のうちの複数の患者は、分析中の患者として少なくとも第１及び第２の慢性症状指示子を有することができる。そのような母集団から計算される標準尺度は、将来的なＨＦ事象を発症する「平均的な」患者のリスクを示すことができる。標準尺度としては：平均、中央値、範囲又は患者の母集団にわたるリスクの他の中心傾向；分散、標準偏差又は患者の母集団にわたる他の二次若しくはより高次の統計的尺度；ヒストグラム、統計的分布、又は、ヒストグラム若しくは統計的分布を表すパラメトリック若しくは非パラメトリックモデルが挙げられる。

比較は、ＣＲＩと標準との相違を計算することを含むことができる。相違の例としては、差、比、パーセンタイル変化又は他の相対変化が挙げられる。相違は、標準尺度の統計的分布を用いて多次元距離として計算することができる。相違は、ＣＲＩを、患者がＨＦ事象を後に発症する高いリスクを示す２つ以上のカテゴリリスクレベルに分類することができるように、１つ又は複数の閾値と比較されることができる。例えば、カテゴリレベルは、「高リスク」、「中リスク」又は「低リスク」を含むことができる。ＣＲＩと標準とのより高い相違は、同様の慢性症状を有する平均的な患者よりも、患者が将来的にＨＦ事象を発症するリスクが高いことを示すことができる。

ＣＲＩが「中リスク」又は「高リスク」レベルとして分類されるＣＲＩ値等の特定の基準を満たす場合、７１０において、ユーザに、患者の高いリスクを知らせるように報告が生成される。報告は、分析のために選択される患者特有の信号メトリック、ＣＲＩ、ＣＲＩのカテゴリ分類、又は、介入、更なる試験若しくは患者の治療オプションの推奨の情報のいずれか又は全てを含むことができる。報告は、テキスト若しくはグラフィックメッセージ、音、画像又はそれらの任意の組み合わせの形態であるものとすることができる。

ＣＲＩが特定の基準を満たさない場合、７０９において、ＣＲＩの計算に新たなセットの患者特有の信号メトリックを用いるか否かに関して決定を行う。新たなセットの患者特有の信号メトリックは、７０６において用いた患者特有の信号メトリックとは異なるものとすることができる。例えば、７０６において、患者特有の信号メトリックが、７０３において生成されたような第１のセットの信号メトリックと７０５において生成されたような第２のセットの信号メトリックとの共通部分のみを含む場合、７０９において、患者特有の信号メトリックは、第１のセットからの最高性能スコアを有する信号メトリック、及び、第２のセットからの最高性能スコアを有する信号メトリックを含むことができる。別の例では、７０６において、患者特有の信号メトリックが、第１及び第２のセットからの最高性能スコアを有する信号メトリックを含む場合、７０９において、患者特有の信号メトリックは、第１及び第２のセットからの第２の最高性能スコアを有する信号メトリックを含むことができる。７０９における決定は、システムのユーザから受信するか、又は、僅差だけ（例えば閾値を下回る）基準を満たさないＣＲＩに応じて自動的に実行することができる。異なるセットの患者特有の信号メトリックが使用されると決定される場合、新たなＣＲＩを７０７において生成することができ；そうでなければ、患者は将来的なＨＦ事象を発症するリスクが低いとみなされ；予防処置は必要であるとみなされない。患者の監視を、７０１における生理学的信号の受信とともに続けることができる。

上記の詳細な説明は、当該詳細な説明の一部を形成する添付の図面への言及を含む。図面は、例証として、本発明が実施され得る特定の実施形態を示している。これらの実施形態はまた、本明細書では「例」とも称される。そのような例は、図示又は説明されるものに加えて要素を含むことができる。しかしながら、本発明者らは、示されるか又は説明されるそれらの要素のみが提供される例も意図する。さらに、本発明者らはまた、図示又は説明されるそれらの要素の任意の組み合わせ又は並べ替え（若しくはそれらの１つ又は複数の態様）を用いた例を、本明細書において図示又は説明される特定の例（若しくはそれらの１つ又は複数の態様）又は他の例（若しくはそれらの１つ又は複数の態様）に関して意図する。

本文書と、参照により援用される任意の文書との間で用法が一致しない場合には、本文書における用法が支配する。
本文書において、用語「ａ」又は「ａｎ」は、特許文献において一般的であるように、「少なくとも１つ」又は「１つ又は複数」の任意の他の例又は用法とは無関係に、１つ又は２つ以上を含むように用いられる。本文書において、用語「又は」は、別段の指示がない限り、非排他的論理和を示すために、すなわち、「Ａ又はＢ」が、「ＡだがＢではない」、「ＢだがＡではない」、及び、「Ａ及びＢ」を含むように、用いられる。本文書において、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」及び「〜において（ｉｎ ｗｈｉｃｈ）」は、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」及び「〜において（ｗｈｅｒｅｉｎ）」という各用語の平易な英語の同意義として用いられる。また、以下の請求項において、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」及び「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は非制限的であり、すなわち、請求項においてそのような用語の後に列記されたものに加えて要素を含むシステム、デバイス、物品、組成物、配合物又はプロセスは、依然としてその請求項の範囲内にあるとみなされる。さらに、以下の請求項において、用語「第１」、「第２」及び「第３」等は、単に標識として用いられており、それらの対象に対して数的な要件を課すようには意図されない。

本明細書において記載した方法の例は、少なくとも一部が機械又はコンピュータによって実施され得る。幾つかの例としては、上記の例に記載したような方法を行うために電子デバイスを構成するように作動可能な命令によってコード化されたコンピュータ可読媒体又は機械可読媒体が挙げられる。そのような方法の実施は、マイクロコード、アセンブリ言語コード、高水準言語コード等のようなコードを含み得る。そのようなコードは、様々な方法を行うためのコンピュータ可読命令を含み得る。コードは、コンピュータプログラム製品の一部を形成し得る。さらに、一例では、コードは、実行の間又は他のとき等に、１つ又は複数の揮発性、非一時的又は不揮発性の有形コンピュータ可読媒体上に有形に格納され得る。これらの有形コンピュータ可読媒体の例としては、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、リムーバブル光ディスク（例えばコンパクトディスク及びデジタルビデオディスク）、磁気カセット、メモリカード又はメモリスティック、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）等が挙げられるが、これらに限定されない。

上記の説明は、例示であり、限定的なものではないことが意図される。例えば、上述の例（又はそれらの１つ又は複数の態様）は互いに組み合わせて用いてもよい。上記の説明の検討により、当業者等によって、他の実施形態が用いられ得る。要約書は、読み手が技術的な開示の性質を迅速に確認可能であるように、米国特許法施行規則第１．７２条（ｂ）に準拠するために提供される。要約書は、特許請求の範囲又は意味を解釈又は限定するためには用いられないという理解で提出されている。また、上記の詳細な説明において、種々の特徴は開示を簡素化するためにグループ化され得る。これは、特許請求されていない開示された特徴が任意の請求項に対して必須であることを意図していると解釈されるべきではない。むしろ、発明の主題は、特定の開示された実施形態の全ての特徴よりも少ない状態にあってもよい。したがって、以下の特許請求の範囲は、これにより例又は実施形態として詳細な説明に援用され、各請求項は別個の実施形態として自立し、そのような実施形態を、種々の組み合わせ又は並べ替えで互いに組み合わせることができることが意図される。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲を、そのような特許請求の範囲が権利を享受する均等物の全範囲とともに参照して決定されるべきである。

Claims (15)

1. 医療デバイスであって：前記医療デバイスは、信号分析回路であって：
   患者の少なくとも第１の慢性症状指示子及び第２の慢性症状指示子を受信するように構成されている患者の状態入力ユニットであって、前記第２の慢性症状指示子は前記第１の慢性症状指示子と非同一である、患者の状態入力ユニット；
   前記患者の１つ又は複数の生理学的信号を受信するように構成されている信号受信回路；
   前記１つ又は複数の生理学的信号から複数の信号メトリックを生成するように構成されている信号メトリック生成回路であって、前記複数の信号メトリックは、前記第１の慢性症状指示子との第１の関連に従うとともに前記第１の慢性症状指示子が少なくとも１つの第１の特定の基準を満たすことに応答して生成される第１のセットの１つ又は複数の信号メトリックと、前記第２の慢性症状指示子との第２の関連に従うとともに前記第２の慢性症状指示子が少なくとも１つの第２の特定の基準を満たすことに応答して生成される第２のセットの信号メトリックと、を含む、信号メトリック生成回路；及び
   前記複数の信号メトリックから、前記第１のセットの１つ又は複数の信号メトリック及び前記第２のセットの１つ又は複数の信号メトリックの双方を含む群から選択される１つ又は複数の患者特有の信号メトリックを選択するように構成されている患者特有の信号メトリック選択回路を含む、信号分析回路；並びに前記選択された１つ又は複数の患者特有の信号メトリックを用いて複合リスク指数を生成するように構成されているリスク層別化回路であって、前記複合リスク指数は、前記患者が心不全の悪化を示す事象を後に発症する確率を示す、リスク層別化回路を備える、医療デバイス。
2. 前記リスク層別化回路は、特定の時間枠内で前記患者が非代償性心不全事象を発症する確率を示す複合リスク指数を生成するように構成されている、請求項１に記載のデバイス。
3. 前記患者の前記第１の慢性症状指示子及び前記第２の慢性症状指示子は、前記患者の慢性病指示子、前記患者の以前の医療処置指示子又は前記患者の人口動態特性指示子のうちの少なくとも１つをそれぞれ含む、請求項１又は２に記載のデバイス。
4. 前記患者の状態入力ユニットは、少なくとも前記患者の前記第１の慢性症状指示子及び前記第２の慢性症状指示子を格納する電子医療記録（ＥＭＲ）システムに結合されるように構成されており、少なくとも前記第１の慢性症状指示子及び前記第２の慢性症状指示子を前記ＥＭＲシステムから検索するように構成されている、請求項１又は３に記載のデバイス。
5. 前記信号受信回路は、前記患者から前記１つ又は複数の生理学的信号を感知するように構成されている少なくとも１つの生理的センサに結合されるように構成されており；前記信号メトリック生成回路は、前記複数の信号メトリックについて、信号品質尺度、信号感度尺度又は信号特異度尺度のうちの少なくとも１つを含むそれぞれの信号メトリック性能尺度を生成するように構成されている信号メトリック性能分析回路を含み；前記患者特有の信号メトリック選択回路は、前記それぞれの信号メトリック性能尺度を用いて、前記複数の信号メトリックから１つ又は複数の患者特有の信号メトリックを選択するように構成されている、請求項１〜４のいずれか一項に記載のデバイス。
6. 前記信号メトリック性能分析回路は、基準の日最高呼吸数（ＭＲＲ）からの相対変化を示す日最高呼吸数の感度を生成するように構成されており、前記信号メトリック生成回路は、前記患者が以前に腎疾患を患っていない場合に、前記日最高呼吸数を含む信号メトリックのセットを生成するように構成されている、請求項５に記載のデバイス。
7. 前記リスク層別化回路は、前記１つ又は複数の患者特有の信号メトリックについて、少なくとも前記第１の慢性症状指示子及び前記第２の慢性症状指示子を用いて、それぞれのリスクスコアを生成し、該それぞれのリスクスコアを用いて前記複合リスク指数を計算するように構成されている、請求項１〜６のいずれか一項に記載のデバイス。
8. 前記リスク層別化回路は、前記１つ又は複数の患者特有の信号メトリックについて、前記リスクスコアの重み付けされた関数を用いて前記複合リスク指数を計算するように構成されている、請求項７に記載のデバイス。
9. 前記リスク層別化回路は、前記複合リスク指数と標準尺度との比較を用いて２つ以上のカテゴリリスクレベルを生成するように構成されており、該２つ以上のカテゴリリスクレベルは、前記患者が前記事象を後に発症する高いリスクを示す、請求項１〜８のいずれか一項に記載のデバイス。
10. 前記標準尺度は、患者の母集団の信号メトリックを用いて計算され、前記患者の母集団の少なくとも一部は前記第１の慢性症状指示子及び前記第２の慢性症状指示子を有する、請求項９に記載のデバイス。
11. 前記リスク層別化回路は、重み因子によってそれぞれ重み付けされる前記それぞれのリスクスコアの線形の組み合わせを含む重み付けされた関数を用いて前記複合リスク指数を計算するように構成されている、請求項８に記載のデバイス。
12. 前記１つ又は複数の患者特有の信号メトリックの前記重み因子を、それぞれの信号メトリック性能尺度を用いて求める、請求項１１に記載のデバイス。
13. 前記信号メトリック性能分析回路は、標的事象の非存在下での第１の状態から第２の状態へのそれぞれの信号メトリックの相対変化を含む信号特異度尺度を生成するように構成されている、請求項５に記載のデバイス。
14. 前記信号メトリック性能分析回路は、信号強度、信号変動または信号対雑音比を含む信号品質尺度を生成するように構成されている、請求項５に記載のデバイス。
15. 前記リスク層別化回路は、複合リスク指数のヒトが知覚できる提示または少なくとも第１及び第２の慢性症状指示子を生成するように構成されている、請求項１乃至１４のいずれか一項に記載のデバイス。