JP6498325B2 - 不一致モニタリング - Google Patents

Description

〔相互参照〕
本出願は、２０１５年５月１３日に出願された米国仮特許出願第６２／１６１，０９２号の利益を主張するものであり、この文献は引用により本明細書に組み入れられる。

不規則な心拍及び不整脈は、患者の有意な罹患率及び死亡率に関連する。不整脈は、持続的に起きることも、又は間欠的に起きることもある。不整脈のタイプには、心房細動及び上室性頻拍症がある。心不整脈の診断には、非侵襲性心臓モニタリングが有用である。

本明細書では、心臓モニタリングのためのシステム、装置及び方法について説明する。本明細書で説明する心臓モニタリングシステム、装置及び方法は、スマートフォン、スマートウォッチ、ラップトップ及びタブレットコンピュータなどのポータブルコンピュータ装置を含むことができる。本明細書で説明するシステム、装置及び方法を用いた心臓モニタリングは、不整脈の発生を予測又は識別するために使用することができる。

不整脈は、持続的に起きることも、又は間欠的に起きることもある。持続的に起きる不整脈は、例えば個人の橈骨動脈拍動の触診、個人の心音の聴診、個人の心拍数の記録及び個人の心電図の記録を含む複数の技術を用いて診断することができる。患者には、持続性の又は基本的に持続性の不整脈が常に又は基本的に常に存在するので、診断を行うには上述した診断法のいずれかをいつでも適用することができる。間欠性不整脈の診断では、上述した診断法のいずれかを使用することもできるが、間欠性不整脈は常に存在するわけではないので、これらの診断法をいつでも適用できるわけではなく、個人が不整脈を体験している時に適用しなければならない。従って、例えば個人が間欠性不整脈を体験する正確な時点で上述した診断法のうちの１つを適用するように準備することは実際的でないため、間欠性不整脈の診断は困難な場合がある。個人が間欠性不整脈を体験していると気付かないことによって、例えば間欠性不整脈中に医療供給者を探そうとしない時には、この特定の困難性の度合いがさらに増すこともある。

しかしながら、例えば心拍数（heart rate）及び活動レベル（activity level）などの特定のパラメータ値を都合よく連続的に検知し分析して不整脈の存在を予測又は判断することもできる。例えば心拍数及び活動レベルなどの都合よく連続的に検知した１又は２以上のパラメータ値を分析し、これらの２つのパラメータ値間の不一致を識別することによって、将来的な不整脈の兆候又はその存在を判断することができる。例えば、２つの検知された値間の不一致は、将来的な不整脈の兆候又はその存在を示すことができる。この将来的な不整脈の兆候又はその存在の識別に応答して、心電図の検知を引き起こすことができる。

分析では、本明細書で説明する心臓モニタシステム、装置及び方法の一部として、さらなる検知パラメータを使用することもできる。例えば、特定された心拍変動を検知された心拍数及び活動レベルと比較して、例えば心房細動又は上室性頻拍症の存在を判定することができる。

本明細書では、心臓モニタリングのための方法であって、個人によって着用されたウェアラブル装置の第１のセンサを用いて前記個人の活動レベル値を検知するステップと、前記ウェアラブル装置の第２のセンサを用いて前記個人の心拍数値（heart rate value）を検知するステップと、前記ウェアラブル装置のプロセッサを用いて心拍変動値（heart rate variability value）を特定するステップと、前記プロセッサを用いて、前記活動レベル値、前記心拍数値及び前記心拍変動値のうちの２つ又は３つ以上間に不一致が存在するかどうかを判定するステップと、前記不一致が存在すると判定された時に、前記ウェアラブル装置を用いて、前記個人に心電図を記録するように指示するステップと、を含む方法について説明する。いくつかの実施形態では、前記第１のセンサが加速度計を含む。いくつかの実施形態では、前記第１のセンサがジャイロスコープを含む。いくつかの実施形態では、前記第２のセンサが光センサを含む。いくつかの実施形態では、前記不一致が、前記活動レベル値が正常であって前記心拍数値が高い時に存在すると判断される。いくつかの実施形態では、前記不一致が、前記活動レベル値が正常であり、前記心拍数値が高く、前記心拍変動値が増加している時に存在すると判断される。いくつかの実施形態では、前記方法が、心房細動の存在を示すステップを含む。いくつかの実施形態では、前記不一致が、前記活動レベル値が正常であり、前記心拍数値が高く、前記心拍変動値が減少している時に存在すると判断される。いくつかの実施形態では、前記方法が、上室性頻拍症の存在を示すステップを含む。いくつかの実施形態では、前記活動レベル値、前記心拍数値及び前記心拍変動値に基づいて、１又は２以上の閾値を設定する。いくつかの実施形態では、前記１又は２以上の閾値が、機械学習アルゴリズムを使用して決定される。

本明細書では、心臓モニタリングのためのウェアラブル装置であって、プロセッサと、前記プロセッサに結合されて、個人の活動レベル値を検知するように構成された第１のセンサと、前記プロセッサに結合されて、個人の心拍数値を検知するように構成された第２のセンサと、心電図を検知するように構成された第１の電極及び第２の電極と、命令を含むコンピュータプログラムを符号化された非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを備え、前記命令が、前記プロセッサに、前記個人の前記活動レベル値と前記個人の前記心拍数値との間に不一致が存在するかどうかを判定させ、前記不一致が存在すると判定された時に前記心電図を記録するように指示させるように前記プロセッサによって実行可能である、ウェアラブル装置について説明する。いくつかの実施形態では、前記第１のセンサが加速度計を含む。いくつかの実施形態では、前記第１のセンサがジャイロスコープを含む。いくつかの実施形態では、前記第２のセンサが光センサを含む。いくつかの実施形態では、前記不一致が、前記活動レベル値が正常であって前記心拍数値が高い時に存在すると判断される。いくつかの実施形態では、前記コンピュータプログラムが、前記プロセッサに心拍変動値を特定させる命令を含む。いくつかの実施形態では、前記不一致が、前記活動レベル値が正常であり、前記心拍数値が高く、前記心拍変動値が増加している時に存在すると判断される。いくつかの実施形態では、前記コンピュータプログラムが、前記プロセッサに心房細動の存在を指示させる命令を含む。いくつかの実施形態では、前記不一致が、前記活動レベル値が正常であり、前記心拍数値が高く、前記心拍変動値が高い時に存在すると判断される。いくつかの実施形態では、前記コンピュータプログラムが、前記プロセッサに上室性頻拍症の存在を指示させる命令を含む。いくつかの実施形態では、前記コンピュータプログラムが、前記プロセッサに、前記活動レベル値及び前記心拍数値に基づいて１又は２以上の閾値を設定させる命令を含む。

いくつかの実施形態では、前記１又は２以上の閾値が、機械学習アルゴリズムを使用して決定される。

本明細書では、心臓モニタリングのための方法であって、個人によって着用されたウェアラブル装置の第１のセンサを用いて前記個人の活動レベル値を検知するステップと、前記ウェアラブル装置の第２のセンサを用いて前記個人の心拍数値を検知するステップと、前記ウェアラブル装置のプロセッサを用いて、活動レベル閾値及び心拍数閾値を使用することによって、前記活動レベル値及び前記心拍数値のうちの２つ又は３つ以上の間に不一致が存在するかどうかを判定するステップと、前記プロセッサによって実行される機械学習アルゴリズムを使用して、前記活動レベル閾値及び前記心拍数レベル閾値を調整するステップと、を含む方法について説明する。

本明細書で説明する個々の事項の新規の特徴については、特許請求の範囲に詳細に示す。本明細書で説明する本発明の個々の事項の特徴及び利点は、本明細書で説明する個々の事項の原理を利用した例示的な実施形態を示す以下の詳細な説明及び添付図面を参照することによってさらに良く理解できるであろう。

いずれも同じ期間にわたって同じ個人から検知した心拍数記録と対応する心電図（ＥＣＧ）記録とを示す図である。 異なる不整脈を体験した個人の一定期間にわたる心拍数と心調律分析とを示すグラフである。 発作性心房細動の期間にわたって検知された心拍数記録の詳細図である。 心拍数又は活動レベルの連続的検知に利用できる技術を示す図である。 スマートウォッチと一体化された、心拍数を測定する一般的な光センサを示す図である。 個人の１又は２以上の生理的パラメータを検知するようにプログラム又は別様に構成されたコンピュータシステムを例示する図である。 不一致モニタリングアルゴリズムの概略図である。

心臓モニタリング
本明細書では、心臓モニタリングにおいて使用されるシステム、装置及び方法について説明する。通常、心臓モニタリングは、例えば心拍数又は心調律の変化について個人の心機能をモニタすることを含む。

例えば、心拍数は、典型的には６０回／分未満の心拍数として定義される徐脈と、典型的には６０〜１００回／分の心拍数として定義される通常の安静時心拍数と、典型的には１００回／分を上回る心拍数として定義される心頻拍との間で変動することができる。一定期間にわたる心拍数の変動は、心拍数変動（ＨＲＶ）と呼ぶことができる。

心機能は、調律の規則性という観点からも測定される。通常の心調律は、収縮期（駆出期）と拡張期（充満期）とで構成される。収縮期段階及び拡張期段階中、心臓の心室は、毎回の鼓動に合わせて規則的に繰り返される形で動作する。調律に異常があると、この状態は一般に不整脈と呼ばれる。不整脈の例としては、心房細動、ＷＰＷ症候群、ＱＴ延長症候群及び心室性期外収縮が挙げられる。

多くの不整脈は、間欠的に、比較的まれに発生する。従って、間欠性不整脈をモニタして捕らえるには、通常は連続モニタリングが必要である。外来患者では、ホルターモニタリングを用いてＥＣＧを連続的に測定することができるが、この種のモニタリングは患者にとって面倒であり、従ってそれほど使用されていない。ユーザにとっては、間欠的ＥＣＧを採取するように構成された装置又はシステムの方がはるかに便利である。このような装置又はシステムは、患者の皮膚表面が接触した時にＥＣＧを検知する１又は２以上の電極を含むモバイルコンピュータ装置を含む。このような装置は、軽量で持ち運びが可能であり、ホルタータイプのモニタのように必ずしも常にユーザを１又は２以上の電極に物理的に接触させておく必要がない。間欠性不整脈が起きている旨の指示がユーザに示された時に、これらの装置及びシステムを用いて間欠性不整脈を記録することができる。これらの装置又はシステムと組み合わせてＨＲＶ検知を使用して、ＥＣＧを検知するために１又は２以上の電極にいつ接触すべきかをユーザに指示する。

図１に、いずれも同じ期間にわたって同じ個人から検知した心拍数記録１００と対応する心電図（ＥＣＧ）記録１０４とを示す。ＥＣＧ記録１０４に示されるように、この個人は、ＥＣＧを検知している間に間欠性心房細動１０６の期間を体験した。また、心拍数記録１００にも示されるように、この個人の心拍数は、間欠性心房細動（intermittent atrial fibrillation）の期間中に急増した１０２。このように、間欠性心房細動の期間中には、この個人の心拍数が安静時心拍数から高心拍数１０２に増加したため、ＨＲＶも増加した。従って、ＨＲＶの変化は心房細動に関連し、間欠性心房細動の期間中にＨＲＶの増加が見られる。

図２は、異なる不整脈を体験した個人の一定期間にわたる心拍数２０２と心調律分析２００とを示すグラフである。図示のように、検知された心房細動２００の期間中には、測定された心拍数２０２が１００回／分を超えて増加する傾向にあった。従って、不整脈の期間中には、この個人に安静時心拍数を上回る高心拍数が生じた。

図３は、発作性心房細動の期間にわたって検知された心拍数記録の詳細図である。図示のように、心房細動の期間中には、６０〜１００回／分の正常心拍数から１００回／分を超える心拍数３０２までの大幅な段階的増加があった。

図４に、心拍数又は活動レベルの連続的検知に利用できる技術４００を示す。例えば、Ａｐｐｌｅ社などのメーカーが市販しているスマートウォッチを示す。図示のスマートウォッチ技術４００のうちの１つの着用者は、腕時計に結合又は一体化された１又は２以上のセンサを終日にわたって都合よく継続的に着用し、従ってスマートウォッチに結合又は一体化された１又は２以上のセンサを介して１又は２以上のパラメータ値を効果的に連続モニタすることができる。従って、スマートウォッチ技術４００のうちの１つは、ユーザの１又は２以上のパラメータの連続モニタリングを都合よく行うウェアラブル形態の装置タイプの例である。これらの技術に結合又は一体化された１又は２以上のセンサを有することができるウェアラブル装置の非限定的な例としては、腕時計（例えば、スマートウォッチ）、眼鏡、リストバンド、ネックレス及び衣類が挙げられる。その後、例えば図４に示すような技術のユーザの１又は２以上の連続検知パラメータを用いて、ユーザにＥＣＧ検知装置又はシステムを使用するように指示する。例えば、心拍数センサを有するスマートウォッチを着用したユーザは、ユーザのＨＲＶが増加した時にＥＣＧを記録するようにスマートウォッチによって警告される。

図５に、スマートウォッチ５０２と一体化された、心拍数を測定する一般的な光センサを示す。

不整脈を発症させやすい傾向にある多くの個人では、活動レベルが不整脈と相関し、高活動レベルが不整脈の兆候に関連する。他の個人では、増加したＨＲＶの存在下で１又は２以上の活動センサによって高活動レベルが検出されても正常な可能性が高く、不整脈には関連しない。従って、本明細書で説明するように、連続的活動レベルモニタリングと連続的心拍数モニタリングとを足し合わせると、不整脈モニタリングの観点から連続的心電図モニタリングと同じ結果を達成することができる。本明細書で説明する装置又はシステムに関連する１又は２以上のセンサを使用すれば、心拍数及び活動レベルという２つのパラメータ値を都合よく正確に連続して同時に検知することができる。

装置及びシステム
図６に、個人の１又は２以上の生理的パラメータを検知するようにプログラム又は別様に構成されたコンピュータシステム６０１を例示する。生理的パラメータの非限定的な例としては、心拍数、血圧、体温、酸素飽和度、ＥＣＧ、ＨＲＶ及び活動レベルが挙げられる。コンピュータシステム６０１は、ユーザの電子装置６３５、又は電子装置６３５に対して遠隔地に位置するコンピュータシステムを含む。システム６０１との使用に適した電子装置としては、スマートフォン、スマートウォッチ、タブレット及びラップトップなどのモバイル電子装置が挙げられる。電子装置６０１は、生理的パラメータを検知するように構成された１又は２以上のセンサを含む。心拍数を測定するセンサは数多く知られている。好適なセンサの非限定的な例としては、例えば赤外線センサ／エミッタ、超音波センサ及び触覚センサなどの光センサが挙げられる。調律を測定するセンサとしては、心電図（ＥＣＧ）を測定する電極、及び光電式容積脈波を測定する光センサが挙げられる。

コンピュータシステム６０１は、シングルコアプロセッサ又はマルチコアプロセッサ、或いは並行処理のための複数のプロセッサとすることができる中央処理装置（ＣＰＵ、本明細書では「プロセッサ」及び「コンピュータプロセッサ」とも言う）６０５を含む。コンピュータシステム６０１は、メモリ又はメモリ位置６１０（例えば、ランダムアクセスメモリ、リードオンリメモリ、フラッシュメモリ）、電子記憶装置６１５（例えば、ハードディスク）、１又は２以上の他のシステムと通信する通信インターフェイス６０２（例えば、ネットワークアダプタ）、並びにキャッシュ、その他のメモリ、データストレージ及び／又は電子ディスプレイアダプタなどの周辺装置６２５も含む。メモリ６１０、記憶装置６１５、インターフェイス６０２及び周辺装置６２５は、マザーボードなどの通信バス（実線）を介してＣＰＵ６０５と通信する。記憶装置６１５は、データを記憶するデータ記憶装置（又はデータリポジトリ）とすることができる。コンピュータシステム６０１は、通信インターフェイス６０２を利用してコンピュータネットワーク（「ネットワーク」）６０３に動作可能に結合することができる。ネットワーク６０３は、インターネット、インターネット及び／又はエクストラネット、或いはインターネットと通信するイントラネット及び／又はエクストラネットとすることができる。いくつかの例では、ネットワーク６０３が電気通信ネットワーク及び／又はデータネットワークである。ネットワーク６０３は、クラウドコンピューティングなどの分散コンピューティングを可能にすることができる１又は２以上のコンピュータサーバを含むことができる。ネットワーク６０３は、場合によってはコンピュータシステム６０１を活用して、コンピュータシステム６０１に結合された装置をクライアント又はサーバとして動作させることができるピアツーピアネットワークを実装することができる。

ＣＰＵ６０５は、プログラム又はソフトウェア内に具体化できる一連の機械可読命令を実行することができる。これらの命令は、メモリ６１０などのメモリ位置に記憶することができる。これらの命令をＣＰＵ６０５に向けると、その後に本開示の方法を実施するようにＣＰＵ６０５をプログラム又は別様に構成することができる。ＣＰＵ６０５が実行する動作の例としては、フェッチ、デコード、実行及びライトバックを挙げることができる。

ＣＰＵ６０５は、集積回路などの回路の一部とすることができる。この回路には、システム６０１の１又は２以上の他のコンポーネントを含めることができる。いくつかの例では、回路が特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）である。

記憶装置６１５は、ドライバ、ライブラリ及び保存プログラムなどのファイルを記憶することができる。記憶装置６１５は、ユーザ選択及びユーザプログラムなどのユーザデータを記憶することもできる。いくつかの例では、コンピュータシステム６０１が、イントラネット又はインターネットを介してコンピュータシステム６０１と通信するリモートサーバ上に存在するものなどの、コンピュータシステム６０１の外部の１又は２以上のさらなるデータ記憶装置を含むこともできる。

コンピュータシステム６０１は、ネットワーク６０３を介して１又は２以上のリモートコンピュータシステムと通信することができる。例えば、コンピュータシステム６０１は、ユーザのリモートコンピュータシステム（例えば、モバイル装置、サーバなど）と通信することができる。リモートコンピュータシステムの例としては、パーソナルコンピュータ（例えば、ポータブルＰＣ）、スレート又はタブレットＰＣ（例えば、Ａｐｐｌｅ（登録商標）社のｉＰａｄ（登録商標）、Ｓａｍｓｕｎｇ（登録商標）社のＧａｌａｘｙ Ｔａｂ）、電話機、スマートフォン（例えば、Ａｐｐｌｅ（登録商標）社のｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ対応装置、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ（登録商標））、或いは携帯情報端末が挙げられる。ユーザは、ネットワーク６０３を介してコンピュータシステム６０１にアクセスすることができる。

本明細書で説明する方法は、例えばメモリ６１０又は電子記憶装置６１５などのコンピュータシステム６０１の電子記憶位置に記憶された機械（例えば、コンピュータプロセッサ）実行可能コードによって実装することができる。機械実行ファイル又は機械可読コードは、ソフトウェアの形で提供することができる。このコードは、使用中にプロセッサ６０５によって実行することができる。いくつかの例では、コードを記憶装置６１５から取り出して、プロセッサ６０５による高速アクセスのためにメモリ６１０に記憶することができる。状況によっては、電子記憶装置６１５を除外して、メモリ６１０に機械実行可能命令を記憶することもできる。

コードは、事前にコンパイルして、コードを実行するように適合されたプロセッサを有する機械と共に使用できるように構成することも、又は実行時間中にコンパイルすることもできる。コードは、事前にコンパイルした形で、又はコンパイルしながらコードを実行できるように選択できるプログラミング言語で供給することができる。

コンピュータシステム６０１などの、本明細書において提供するシステム及び方法の態様は、プログラミング内で具体化することができる。技術の様々な態様は、典型的には一種の機械可読媒体に保持又は具体化される機械（又はプロセッサ）実行可能コード及び／又は関連データの形の「製品」又は「製造の物品」と考えることができる。機械実行可能コードは、メモリ（例えば、リードオンリメモリ、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ）又はハードディスクなどの電子記憶装置に記憶することができる。「ストレージ」タイプの媒体としては、ソフトウェアプログラムの非一時的な記憶を常に行うことができる、様々な半導体メモリ、テープドライブ、ディスクドライブなどの、コンピュータ、プロセッサなどの有形メモリ又はその関連モジュールの一部又は全部を挙げることができる。時には、ソフトウェアの全部又は一部を、インターネット又は他の様々な電気通信網を介して通信することもできる。例えば、このような通信は、例えば管理サーバ又はホストコンピュータからアプリケーションサーバのコンピュータプラットフォームなどへの、１つのコンピュータ又はプロセッサから別のコンピュータ又はプロセッサへのソフトウェアのロードを可能にすることができる。従って、ソフトウェア要素を保持できる別のタイプの媒体としては、ローカル装置間の物理的インターフェイスを越えて、有線地上通信線ネットワーク及び光学的地上通信線ネットワークを通じて、並びに様々な無線リンクを介して使用されるような光波、電波及び電磁波が挙げられる。このような波を伝える有線又は無線リンク、光リンクなどの物理的要素も、ソフトウェアを保持する媒体と考えることができる。本明細書で使用するコンピュータ又は機械「可読媒体」などの用語は、非一時的有形「記憶」媒体に限定していない限り、実行のためにプロセッサに命令を提供することに関与するあらゆる媒体を意味する。

従って、コンピュータ実行可能コードなどの機械可読媒体は、限定するわけではないが、有形記憶媒体、搬送波媒体又は物理的伝送媒体を含む多くの形を取ることができる。例えば、不揮発性記憶媒体としては、図面に示すデータベースなどを実装するために使用できるような、いずれかの（単複の）コンピュータなどに含まれる記憶装置のうちのいずれかなどの光ディスク又は磁気ディスクが挙げられる。揮発性記憶媒体としては、このようなコンピュータプラットフォームのメインメモリなどのダイナミックメモリが挙げられる。有形伝送媒体としては、コンピュータシステム内のバスを構成する電線を含む同軸ケーブル、銅線及び光ファィバが挙げられる。搬送波伝送媒体は、電気信号又は電磁信号、或いは無線周波数（ＲＦ）データ通信及び赤外線（ＩＲ）データ通信中に生成されるような音波又は光波の形を取ることができる。従って、一般的な形態のコンピュータ可読媒体としては、例えばフロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、他のいずれかの磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ又はＤＶＤ−ＲＯＭ、他のいずれかの光学媒体、パンチカード紙テープ、穴パターンを有する他のいずれかの物理的記憶媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ及びＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ、他のいずれかのメモリチップ又はカートリッジ、データ又は命令を運ぶ搬送波、このような搬送波を運ぶケーブル又はリンク、又はコンピュータがプログラミングコード及び／又はデータを読み取ることができる他のいずれかの媒体が挙げられる。これらの形態のコンピュータ可読媒体の多くは、実行のためにプロセッサに１又は２以上の命令の１又は２以上のシーケンスを伝えることに関与することができる。

コンピュータシステム６０１は、例えば磁場の分配、電流の分配、局所的心筋活動の分配などを行うユーザインターフェイス（ＵＩ）６４０を含む電子ディスプレイ５３５を含み、又は電子ディスプレイ５３５と通信することができる。ＵＩの例としては、限定するわけではないが、グラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）及びウェブベースのユーザインターフェイスが挙げられる。

本開示の方法及びシステムは、１又は２以上のアルゴリズムとして実装することができる。アルゴリズムは、中央処理装置６０５による実行時にソフトウェアとして実装することができる。アルゴリズムは、例えば検知された生理的パラメータの分析に使用される。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、２又は３以上の生理的パラメータを検知するように構成される。例えば、本明細書で説明するような個人の心拍数を測定するように構成された装置は、実施形態によっては同じ個人の心電図を検知するようにも構成される。これらの実施形態では、本明細書で説明する装置が、個人の心電図を検知するように構成された１又は２以上の電極を含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が２つの電極を含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が３つの電極を含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が４つの電極を含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が５つの電極を含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が６つの電極を含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が７つの電極を含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が８つの電極を含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が９つの電極を含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が１０個の電極を含む。本明細書で説明する装置の電極は、個人の心電図を検知し、検知した心電図データを、本明細書で説明する装置又はシステムの一部と一体化したプロセッサに送信するように構成される。いくつかの実施形態では、プロセッサが、本明細書で説明する装置のディスプレイ上に心電図を表示するように構成される。いくつかの実施形態では、装置が、単一リード型心電図の検知及び／又は表示を行うように構成される。いくつかの実施形態では、単一のリードが、リードＩ、リードＩＩ、リードａＶＲ、リードａＶＬ、リードａＶＦ、リードＶ１、リードＶ２、リードＶ３、リードＶ４、リードＶ５及びリードＶ６のうちのいずれかを含む。いくつかの実施形態では、装置が、リードＩ、リードＩＩ、リードａＶＲ、リードａＶＬ、リードａＶＦ、リードＶ１、リードＶ２、リードＶ３、リードＶ４、リードＶ５及びリードＶ６のうちのいずれか２本を含む２本のリードを検知及び／又は表示するように構成される。いくつかの実施形態では、装置が、リードＩ、リードＩＩ、リードａＶＲ、リードａＶＬ、リードａＶＦ、リードＶ１、リードＶ２、リードＶ３、リードＶ４、リードＶ５及びリードＶ６のうちのいずれか３本を含む２本のリードを検知及び／又は表示するように構成される。いくつかの実施形態では、装置が、リードＩ、リードＩＩ、リードａＶＲ、リードａＶＬ、リードａＶＦ、リードＶ１、リードＶ２、リードＶ３、リードＶ４、リードＶ５及びリードＶ６のうちのいずれか３本を含む３本のリードを検知及び／又は表示するように構成される。いくつかの実施形態では、装置が、リードＩ、リードＩＩ、リードａＶＲ、リードａＶＬ、リードａＶＦ、リードＶ１、リードＶ２、リードＶ３、リードＶ４、リードＶ５及びリードＶ６のうちのいずれか４本を含む４本のリードを検知及び／又は表示するように構成される。いくつかの実施形態では、装置が、リードＩ、リードＩＩ、リードａＶＲ、リードａＶＬ、リードａＶＦ、リードＶ１、リードＶ２、リードＶ３、リードＶ４、リードＶ５及びリードＶ６のうちのいずれか５本を含む５本のリードを検知及び／又は表示するように構成される。いくつかの実施形態では、装置が、リードＩ、リードＩＩ、リードａＶＲ、リードａＶＬ、リードａＶＦ、リードＶ１、リードＶ２、リードＶ３、リードＶ４、リードＶ５及びリードＶ６のうちのいずれか６本を含む６本のリードを検知及び／又は表示するように構成される。いくつかの実施形態では、装置が、リードＩ、リードＩＩ、リードａＶＲ、リードａＶＬ、リードａＶＦ、リードＶ１、リードＶ２、リードＶ３、リードＶ４、リードＶ５及びリードＶ６のうちのいずれか７本を含む７本のリードを検知及び／又は表示するように構成される。いくつかの実施形態では、装置が、リードＩ、リードＩＩ、リードａＶＲ、リードａＶＬ、リードａＶＦ、リードＶ１、リードＶ２、リードＶ３、リードＶ４、リードＶ５及びリードＶ６のうちのいずれか８本を含む８本のリードを検知及び／又は表示するように構成される。いくつかの実施形態では、装置が、リードＩ、リードＩＩ、リードａＶＲ、リードａＶＬ、リードａＶＦ、リードＶ１、リードＶ２、リードＶ３、リードＶ４、リードＶ５及びリードＶ６のうちのいずれか９本を含む９本のリードを検知及び／又は表示するように構成される。いくつかの実施形態では、装置が、リードＩ、リードＩＩ、リードａＶＲ、リードａＶＬ、リードａＶＦ、リードＶ１、リードＶ２、リードＶ３、リードＶ４、リードＶ５及びリードＶ６のうちのいずれか１０本を含む１０本のリードを検知及び／又は表示するように構成される。いくつかの実施形態では、装置が、リードＩ、リードＩＩ、リードａＶＲ、リードａＶＬ、リードａＶＦ、リードＶ１、リードＶ２、リードＶ３、リードＶ４、リードＶ５及びリードＶ６のうちのいずれか１１本を含む１１本のリードを検知及び／又は表示するように構成される。いくつかの実施形態では、装置が、リードＩ、リードＩＩ、リードａＶＲ、リードａＶＬ、リードａＶＦ、リードＶ１、リードＶ２、リードＶ３、リードＶ４、リードＶ５及びリードＶ６のうちのいずれか１２本を含む１２本のリードを検知及び／又は表示するように構成される。いくつかの実施形態では、装置が、検知された心電図を装置のプロセッサに分析させるように構成されたソフトウェアを含む。装置のプロセッサによって行われる検知された心電図の分析では、異常な心臓状態の存在が識別される。例えば、いくつかの実施形態では、装置のプロセッサによって行われる分析が、例えばＰＱＲＳＴ波形の分析及び／又は心電図内の複数のＰＱＲＳＴ波形の比較によって不整脈を識別する。いくつかの実施形態では、プロセッサが、個人の１又は２以上のＰＱＲＳＴ波形を、他の個人の心電図を含むデータベースからの他の個人の１又は２以上のＰＱＲＳＴ波形と比較することによって心電図の分析を行う。本明細書で説明する装置のいくつかの実施形態では、例えば装置が１又は２以上の生理的パラメータを検知した時に１又は２以上の電極に係合することによって心電図を検知するように個人が警告される。例えば、いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が個人の血圧を検知するように構成され、これらの実施形態のいくつかでは、装置が、例えば心拍数などの個人の第２の生理的パラメータを検知するように構成される。例えば、個人の低血圧が装置によって検知されたことに加え、個人の心拍数が高いことが装置によって同時に検知されると、装置のプロセッサが、心電図を検知するために装置の電極と係合するように個人に指示するようになる。

通常、高心拍数と低血圧の組み合わせが検知されることは異常の表れであるが、低血圧を伴う高心拍数は、例えば脱水を含む他の生理的状態によっても生じることがある。従って、いくつかの実施形態では、例えば心拍数、血圧、酸素飽和度及び体温などの生理的パラメータを、個人の基礎値、又は他の個人の生理的パラメータを含むデータベースからのデータと比較することによって精度を高める。例えば、一流の競技者の中には、（運動期間中における）超低心拍数又は高心拍変動などの、別の個人では異常と思われる生理的パラメータ値を有する者もいる。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、個人の光電式容積脈波を検知するように構成される。例えば、光電式容積脈波は心周期情報を提供し、例えば本明細書で説明する装置のプロセッサによって分析して、心室性期外収縮の存在を判断することができる。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、個人のパルス酸化（ｐｕｌｓｅ ｏｘｙｇｅｎａｔｉｏｎ）を検知するように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、個人のパルス酸化を検知するように構成される。

分析
いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、複数のさらなる生理的パラメータを検知及び／又分析するように構成される。本明細書で説明する装置及びシステムによって検知及び／又は分析されるパラメータ値の非限定的な例としては、心拍数、活動レベル、血圧、温度、パルス酸素及び心拍変動が挙げられる。いくつかの実施形態では、分析が、検知された第１の生理的パラメータと検知された第２の生理的パラメータとの比較と、第１及び第２の検知されたパラメータ値間に不一致が存在するかどうかの判定とを含む。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、不整脈の兆候の識別を含めて個人の不整脈をモニタするように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置によって行われる心臓モニタリングが、例えばこれまでに不整脈を有するものと特定されたことがない個人の不整脈の存在又は兆候のモニタリングを含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置によって行われる心臓モニタリングが、既知の又は疑わしい間欠性不整脈の兆候の識別を含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、個人の不整脈の兆候を予測するように構成される。不整脈の兆候は、例えば心拍数などの検知された生理的パラメータの値が突然有意に変化することによって予測される。不整脈の予測は、２又は３以上の生理的パラメータを相対的に同時に検知して分析した時の方が正確である。例えば、心拍数の変化を、検知された活動レベルに対して検知すれば、検知された心拍数の情報が状況に即したものになる。

不整脈の一部は、頻脈性不整脈と呼ばれることもある。頻脈性不整脈は、典型的には１００回／分を上回る心拍数を含むことができる頻脈心拍数を含む。頻脈性不整脈は、例えば特定のタイプの心房細動及び上室性頻拍症を含むことができる。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、例えば心房細動又は上室性頻拍症などの頻脈性不整脈の存在又は兆候を識別するように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、頻脈性不整脈の存在又は兆候を識別するように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、頻脈性不整脈の兆候を予測するように構成される。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、連続的心臓モニタリングを行うように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、連続的心臓モニタリングを最大１年の期間にわたって行うように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、連続的心臓モニタリングを最大１２ヵ月の期間にわたって行うように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、連続的心臓モニタリングを最大６ヵ月の期間にわたって行うように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、連続的心臓モニタリングを最大３ヵ月の期間にわたって行うように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、連続的心臓モニタリングを最大１ヵ月の期間にわたって行うように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、連続的心臓モニタリングを最大２週間の期間にわたって行うように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、連続的心臓モニタリングを最大１週間の期間にわたって行うように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、連続的心臓モニタリングを最大７２時間の期間にわたって行うように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、連続的心臓モニタリングを最大４８時間の期間にわたって行うように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、連続的心臓モニタリングを最大２４時間の期間にわたって行うように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、連続的心臓モニタリングを最大１２時間の期間にわたって行うように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、連続的心臓モニタリングを最大８時間の期間にわたって行うように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、連続的心臓モニタリングを最大４時間の期間にわたって行うように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、連続的心臓モニタリングを最大２ヵ月の期間にわたって行うように構成される。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、断続的心臓モニタリングを行うように構成される。いくつかの実施形態では、断続的心臓モニタリングが、検知された１又は２以上のパラメータ値に応答して開始される。断続的心臓モニタリングの開始を引き起こすことができる１又は２以上の検知されるパラメータ値の非限定的な例としては、例えば個人の心拍数、個人の血圧、個人の活動レベル、個人の体温、個人のパルス酸素測定、又は他のいずれかの検知された個人の生体測定パラメータを挙げることができる。いくつかの実施形態では、検知された１又は２以上のパラメータに応答して個人の心電図を検知することができる。例えば、心拍数値に応答して心電図の検知を引き起こすことができる。

いくつかの実施形態では、１又は２以上の連続するセンサが、１又は２以上のセンサによる断続的心臓モニタリングの開始を引き起こす１又は２以上のパラメータを検知することができる。いくつかの実施形態では、個人の心拍数が連続的に検知される。いくつかの実施形態では、個人の活動レベルが連続的に検知される。いくつかの実施形態では、個人の心拍変動が連続的に検知される。いくつかの実施形態では、個人の心電図が断続的に検知される。いくつかの実施形態では、断続的に検知される心電図の検知が、連続的に測定された個人の心拍数に応答して引き起こされる。いくつかの実施形態では、断続的に検知される心電図の検知が、個人の活動レベルに応答して引き起こされる。いくつかの実施形態では、断続的に検知される心電図の検知が、連続的に測定された個人の心拍数と、連続的に測定された個人の活動レベルとに応答して引き起こされる。いくつかの実施形態では、断続的に検知される心電図の検知が、連続的に検知された心拍数と、連続的に検知された活動レベルと、連続的に検知された心拍変動とに応答して引き起こされる。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置又はシステムが、連続的心臓モニタリングのために構成された１又は２以上のセンサを含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置又はシステムが、断続的心臓モニタリングのために構成された１又は２以上のセンサを含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置又はシステムが、例えば光センサを含むことができる１又は２以上の心拍数センサを含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置又はシステムが、例えば加速度計又はジャイロスコープを含むことができる１又は２以上の活動レベルセンサを含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置又はシステムが、例えば１又は２以上の電極を含むことができる１又は２以上の心電図センサを含む。本明細書で説明する装置、システム及び方法との使用に適した他のセンサの非限定的な例としては、血圧センサ、温度センサ及びパルス酸素測定センサがさらに挙げられる。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置又はシステムがプロセッサを含む。いくつかの実施形態では、プロセスが、連続的検知を行うように構成された１又は２以上のセンサ及び断続的検知を行うように構成された１又は２以上のセンサに結合される。いくつかの実施形態では、プロセッサが、１又は２以上のセンサからパラメータ値を受け取るように構成される。いくつかの実施形態では、プロセッサが、１又は２以上のセンサを作動させ、又はパラメータ値の検知を開始するように構成される。いくつかの実施形態では、プロセッサが、パラメータ値を分析するように構成される。いくつかの実施形態では、プロセッサが、第１のパラメータ値を第２のパラメータ値と比較するように構成される。いくつかの実施形態では、比較される第１及び第２のパラメータ値が、同時に又は基本的に同時に検知される。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置又はシステムが、プログラム又はアプリケーションの形態のソフトウェアをさらに含む。いくつかの実施形態では、プログラム又はアプリケーションを、プロセッサに１又は２以上の機能を実行させるように構成することができる。いくつかの実施形態では、プログラム又はアプリケーションを、プロセッサに１又は２以上のセンサからパラメータ値を受け取らせるように構成することができる。いくつかの実施形態では、プログラム又はアプリケーションを、プロセッサに１又は２以上のセンサを作動させ、又はパラメータ値の検知を開始させるように構成することができる。いくつかの実施形態では、プログラム又はアプリケーションを、プロセッサにパラメータ値を分析させるように構成することができる。いくつかの実施形態では、プログラム又はアプリケーションを、プロセッサに第１のパラメータ値を第２のパラメータ値と比較させるように構成することができる。いくつかの実施形態では、比較される第１及び第２のパラメータ値が、同時に又は基本的に同時に検知される。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が分析を実行するように構成され、この分析がプロセッサによって行われる。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置によって実行される１又は２以上のパラメータ値の分析が、検知されたパラメータ値と閾値又は範囲との比較を含む。例えば、分析は、検知された心拍数値が１又は２以上の範囲に含まれるかどうかを判定することを含むことができる。例えば、いくつかの実施形態では、検知された心拍数を、６０〜１００回／分の範囲を含む心拍数数範囲内にあると判定することができる。例えば、いくつかの実施形態では、検知された心拍数を、６０回／分を下回る範囲を含む心拍数数範囲内にあると判定することができる。例えば、いくつかの実施形態では、検知された心拍数を、１００回／分を上回る範囲を含む心拍数数範囲内にあると判定することができる。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置によって行われる１又は２以上のパラメータ値の分析が、第１の検知されたパラメータと第２の検知されたパラメータとの値の比較を含む。例えば、いくつかの実施形態では、心拍数値を、検知された個人の活動レベルと比較する。

いくつかの実施形態では、第１の検知された値を第２の検知された値と比較し、２つの値間に不一致が存在するどうかを判定する。例えば、いくつかの実施形態では、高活動期間中には高心拍数値が存在すると予想され、従って高心拍数と高活動レベルとが同時に検知された場合には互いに不一致でないと見なされる。

不一致は、第１の検知されたパラメータ値が第２の検知されたパラメータ値と一致しないと予想される時に識別することができる。例えば、高心拍数値は、通常時又は安静時活動レベルと共に存在することはないと予想され、従ってこれらの値は互いに不一致である。例えば、いくつかの実施形態では、心拍数センサが１００回／分を上回る心拍数を検知し、同時に検知された活動レベルが安静時活動レベルであると判断された場合、これらの２つの検知された値の分析は、これらの値が互いに不一致であると判断する。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置及びシステムによって行われる分析が、高心拍変動の判定を含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置及びシステムによって行われる分析が、心拍変動を１又は２以上の検知されたパラメータ値と比較することを含む。例えば、いくつかの実施形態では、心拍変動が、同時に又は基本的に同時に検知された心拍数値及び活動レベル値と比較される。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置及びシステムによって行われる分析が、本明細書で説明する識別された不一致を使用して不整脈の開始を予測又は識別することを含む。いくつかの実施形態では、同時に又は基本的に同時に検知された高心拍数と、安静時又は通常時活動レベルとを含む不一致が、差し迫った不整脈の開始又はその存在を示すと判断される。とりわけ、この種の不一致を伴う不整脈では心拍数が上がるので、通常は頻脈性不整脈が含まれる。

いくつかの実施形態では、高心拍変動と、高心拍数と、安静時又は通常時活動率とが同時に検知されると、将来的な心房細動の兆候又はその存在を示すと判断される。いくつかの実施形態では、高心拍変動と、通常の安静時心拍数と、安静時又は通常時活動率とが検知された場合も、将来的な心房細動の兆候又はその存在を示すと判断することができる。いくつかの実施形態では、心拍変動の減少と、高心拍数と、安静時又は通常時活動率とが同時に検知されると、将来的な上室性頻拍症の兆候又はその存在を示すと判断される。いくつかの実施形態では、不整脈が差し迫っている又は存在すると判断された時に心電図を記録する。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する心臓モニタリング装置又はシステムが、心電図を検知するために１又は２以上の電極に係合するように個人に指示又は合図する。いくつかの実施形態では、例えば個人が第１の四肢の皮膚表面に第１の電極を楽に係合させて第２の四肢の皮膚表面に第２の電極を係合させることができるように、心臓モニタリング装置の表面上に１又は２以上の電極を配置することができる。いくつかの実施形態では、１又は２以上の電極を個人の身体に固定し、個人に不整脈が差し迫っている又は存在すると判断された時に心臓モニタリング装置又はシステムによって心電図を検知するように自動的に係合させることができる。例えば、個人が第１の四肢に着用したスマートウォッチ上に第１の電極を配置し、個人が第２の四肢に着用した腕輪（wristlet）上に第２の電極を配置することができる。この例では、スマートウォッチ上の第１の電極と腕輪上の第２の電極がいずれも心臓モニタリング装置と通信し、心臓モニタリング装置によって制御される。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置が、機械学習を行うように構成される。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置、システム及び方法が、一定期間にわたって個人から検知したパラメータ値を分析する機械学習アルゴリズムを含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置、システム及び方法が、複数の個人から検知したパラメータ値を分析する機械学習アルゴリズムを含む。いくつかの実施形態では、機械学習アルゴリズムが、本明細書で説明する装置、システム及び方法に、所与の個人の不整脈の存在をより正確に識別又は予測させる。例えば、いくつかの実施形態では、検知された心電図データを、例えばこの心電図の検知を引き起こした検知された心拍数及び活動レベルなどのパラメータ値と再び比較することができる。例えば、検知された心電図が、例えば他のパラメータ値間の不一致によって示される不整脈の存在を確認すると、機械アルゴリズムは、本明細書で説明する装置又はシステムにこのデータからの学習を行わせる。同様に、例えば検知された心電図が、例えば他のパラメータ値間の不一致によって示される不整脈の存在を確認しなかった時にも、機械アルゴリズムは、本明細書で説明する装置又はシステムにこのデータからの学習を行わせる。すなわち、いくつかの実施形態では、機械学習アルゴリズムが、検知された心電図と、その（すなわち、心電図の）検知を引き起こしたパラメータ値間の不一致とを相関付ける。不整脈と、心電図の検知を引き起こした不一致との相関性の存在は、心電図上における不整脈の有無によってそれぞれ強化又は否定される。例えば、１１０という心拍数と安静時活動とが同時に検知された場合に心電図の検知が引き起こされ、この検知された心電図が不整脈の存在を示さない場合、機械学習アルゴリズムは、本明細書で説明する装置又はシステムに、この個人については安静時の心拍数が１１０であっても必ずしも不整脈の存在を示すというわけではないと学習させる。いくつかの実施形態では、機械学習アルゴリズムが、例えば心拍数、活動レベル及び心拍変動などのパラメータ値データを記憶させることと、パラメータ値と関連する心電図データとを経時的に比較することとを行い続ける。従って、一定期間にわたって複数のパラメータ値を検知して関連する心電図データと比較するいくつかの実施形態では、心臓モニタリング装置又はシステムが、特定の個人のパラメータ値間の不一致に基づいて不整脈の兆候を予測又は識別する自機の能力を向上させる。機械学習アルゴリズムによって判断されるパラメータ値に基づく不整脈の有無の可能性は極めて高いので、いくつかの実施形態では、機械学習アルゴリズムが、特定の個人のパラメータ値間に特定の不一致が存在する時に心電図を検知する必要性を排除することができる。

本明細書で説明する心臓モニタリングのための装置、システム及び方法は、いずれもスマートフォン、ラップトップ又はデスクトップコンピュータ、スマートウォッチ又はタブレットコンピュータのうちの１つ又は２つ以上を含むことができる。

不一致モニタリング
図７は、不一致モニタリングアルゴリズムの概略図である。ステップ７００において、例えば本明細書で説明する装置又はシステムが心拍数及び活動レベルを検知する。いくつかの実施形態では、活動レベルが、ジャイロスコープ又は加速度計を用いて検知される。心拍数は、光ベースの又はその他の一般的に使用されている心拍数センサを用いて検知される。心拍数及び活動レベルを測定する装置は、同じ装置とすることも、又は複数の装置とすることもできる。例えば、スマートウォッチ又はその他のウェアラブル装置を、心拍数センサ及び活動レベルセンサを含むように構成することができる。

ステップ７０２に示すように、高心拍数と通常時又は安静時活動レベルとが検知された場合、装置プロセッサ又はシステムプロセッサは、これらの２つの値が不一致であると判断する。すなわち、高心拍数と、検知された安定活動レベルとは一致しない。不一致の存在の判断は、本明細書で説明する装置又はシステムのプロセッサによって行われる。識別された不一致は、不整脈の存在を示すことができる。従って、ステップ７１２ＡにおいてＥＣＧの検知が引き起こされる。例えば、ステップ７１２Ａは、ＥＣＧ検知装置の１又は２以上の電極に接触し、従ってＥＣＧを検知するように、心拍数及び活動レベルを検知した装置又はシステムを通じてユーザに指示するステップを含むことができる。ＥＣＧ検知装置は、心拍数及び活動レベルを検知するために使用した装置又はシステムの一部とすることも、又は別個の装置とすることもできる。例えば、心拍数及び活動レベルのモニタリングを行うスマートウォッチを着用したユーザは、検知された心拍数値と検知された活動レベル値との間に不一致が存在する時にＥＣＧを検知する可聴及び／又は視覚指示をスマートウォッチから受け取る。いくつかの実施形態では、スマートウォッチが１又は２以上の電極を含み、ユーザは、不一致が存在するために１つの電極を体の左側に接触させて１つの電極を体の右側に接触させる旨の指示をスマートウォッチから受け取った時に、これを実行することによってＥＣＧを検知する。いくつかの実施形態では、スマートフォンが１又は２以上の電極を含み、ユーザは、不一致が存在するために１つの電極を体の左側に接触させて１つの電極を体の右側に接触させる旨の指示をスマートウォッチから受け取った時に、これを実行することによってＥＣＧを検知する。

ステップ７０４に示すように、高心拍数と高心拍変動とが検知され、通常時又は安静時活動レベルが検知された場合、高心拍数及び高ＨＲＶは、通常時又は安静時活動レベルと不一致であり、装置又はシステムプロセッサによって不一致の存在が確認される。不一致が確認されると、例えば本明細書においてステップ７１２Ａに関して説明したように、ステップ７１２ＢにおいてＥＣＧの検知が引き起こされる。図示のように、ステップ７１６において、この特定の不一致は心房細動の存在を示すことができ、ＥＣＧ７１２Ｂを用いて確認すべきである。

ステップ７０６に示すように、高心拍数と低心拍変動とが検知され、通常時又は安静時活動レベルが検知された場合、高心拍数と、低心拍変動と、通常時又は安静時活動レベルとは互いに不一致であり、装置又はシステムプロセッサによって不一致の存在が確認される。不一致が確認されると、例えば本明細書においてステップ７１２Ａに関して説明したように、ステップ７１２ＣにおいてＥＣＧの検知が引き起こされる。図示のように、ステップ７１８において、上室性頻拍症が存在する可能性があり、７１２ＣのＥＣＧを用いて確認すべきである。

ステップ７０８に示すように、高心拍数と高活動レベルとが検知された場合、装置又はシステムプロセッサは、不一致が存在しないと判断し、個人が運動中である可能性が高いのでＥＣＧは記録されない（７１４）。

ステップ７１０に示すように、標準的心拍数（例えば、６０〜１００回／分の拍動）が検知され、高心拍変動と通常時又は安静時活動レベルとが検知された場合、正常心拍数と、高心拍変動と通常時又は安静時活動レベルとは互いに不一致であり、装置又はシステムプロセッサによって不一致の存在が確認される。不一致が確認されると、例えば本明細書においてステップ７１２Ａに関して説明したように、ステップ７１２ＤにおいてＥＣＧの検知が引き起こされる。図示のように、ステップ７１８において心房細動が存在する可能性があり、７１２ＤのＥＣＧを用いて確認すべきである。

いくつかの実施形態では、不一致の存在の判定が、検知された２又は３以上の生理的パラメータ同士の比較に基づく。すなわち、例えば１１０という高心拍数を、個人が０マイル／ｈｒで移動中であることを測定した加速度計によって検知された安静時活動レベルと比較する。１１０という心拍数は高心拍数であるのに対し、０マイル／ｈｒという活動レベルは安静時レベルであり、このことは、検知された心拍数と活動レベルとの間の不一致を示す。いくつかの実施形態では、プロセッサが、検知された生理的パラメータの値が閾値又は値の範囲を上回るか又は下回ると判断する。いくつかの実施形態では、閾値又は値の範囲が、母集団内の正常値又は静止値と見なされる。いくつかの実施形態では、例えば母集団からの適当な閾値にユーザが年齢的又は性別的に適合するように、これらの閾値がユーザの生体測定データ固有のものである。例えば、活動レベルは、７０才のユーザでは増加しているが、７才のユーザでは増加していないと判断される。従って、不一致は、検知された生理的パラメータが高いか、低いか、それとも正常であるか（又は静止しているか）に絞り込んだ後に、この絞り込んだ値を別の検知された生理的パラメータの絞り込んだ値と比較することによって判断される。すなわち、例えば高い、低い、又は正常（又は静止）と見なされた値を、同様に高い、低い、又は正常（又は静止）と見なされる値と比較する。

いくつかの実施形態では、本明細書で説明する装置及びシステムが、検知された生理的パラメータが高いか、低いか、それとも正常であるか（又は静止しているか）を判断するために使用される閾値及び範囲がより正確にユーザに適合するように調整されるよう機械学習アルゴリズムを実行するさらなるステップ（図７には図示せず）が存在する。すなわち、例えばＥＣＧを通じて８０の心拍数で不整脈を有すると判断されたユーザの閾値は、（人によっては正常な）８５の心拍数が高速と判断されるように引き下げられる。機械学習アルゴリズムは、より正確に不一致が判断されることによって不一致の存在の判断に応答して行われるＥＣＧの記録がより正確（かつ効率的）になるように、時間と共に閾値の設定を正確なものにする。

以下の表１に、図７に見られる情報の一部を表形式で示す。
表１

本明細書では、本明細書で説明した現在の個々の事項の好ましい実施形態を図示し説明したが、当業者には、このような実施形態がほんの一例として提示されたものであることが明らかであろう。当業者には、この時点で、本明細書で説明した個々の事項から逸脱することなく数多くの変形、変更及び置換が思い浮かぶであろう。本明細書で説明した個々の事項を実施する際には、本明細書で説明した個々の事項の実施形態の様々な代替例を採用することができると理解されたい。以下の特許請求の範囲は、本明細書で説明した個々の事項の範囲を定めるとともに、これらの特許請求の範囲に含まれる方法及び構造、並びにその同等物も対象とするように意図される。

１００ 心拍数記録
１０２ 心拍数の急増
１０４ 心電図（ＥＣＧ）記録
１０６ 間欠性心房細動

Claims (24)

1. 心臓モニタリングのためのウェアラブル装置の作動方法であって、
   個人によって着用された、腕輪又はスマートウォッチを含むウェアラブル装置の第１のセンサを用いて前記個人の活動レベル値を連続的に検知するステップと、
   前記ウェアラブル装置の第２のセンサを用いて前記個人の心拍数値を連続的に検知するステップと、
   前記活動レベル値及び前記心拍数値の間に不一致が存在するかどうかを判定するステップと、
   前記不一致が存在すると判定された時に、前記ウェアラブル装置を用いて、前記個人に心電図を記録するように指示するステップと、
   を含むことを特徴とする作動方法。
2. 前記第１のセンサは、加速度計を含む、
   請求項１に記載の作動方法。
3. 前記第１のセンサは、ジャイロスコープを含む、
   請求項１に記載の作動方法。
4. 前記第２のセンサは、光センサを含む、
   請求項１に記載の作動方法。
5. 前記不一致は、前記活動レベル値が正常であって前記心拍数値が高い時に存在すると判断される、
   請求項１に記載の作動方法。
6. 前記活動レベル値、前記心拍数値及び心拍変動値に基づいて、１又は２以上の閾値を設定するステップを含む、
   請求項１に記載の作動方法。
7. 前記１又は２以上の閾値は、機械学習アルゴリズムを使用して決定される、
   請求項６に記載の作動方法。
8. 心拍変動値を特定するステップ、
   を含む請求項１に記載の作動方法。
9. 前記不一致は、前記活動レベル値が正常であり、前記心拍数値が高く、前記心拍変動値が増加している時に存在すると判断される、
   請求項８に記載の作動方法。
10. 心房細動の存在を示すステップを含む、
    請求項９に記載の作動方法。
11. 前記不一致は、前記活動レベル値が正常であり、前記心拍数値が高く、前記心拍変動値が減少している時に存在すると判断される、
    請求項８に記載の作動方法。
12. 上室性頻拍症の存在を示すステップを含む、
    請求項１１に記載の作動方法。
13. 腕輪又はスマートウォッチを含むウェアラブル装置であって、
    プロセッサと、
    前記プロセッサに結合されて、個人の活動レベル値を連続的に検知するように構成された第１のセンサと、
    前記プロセッサに結合されて、個人の心拍数値を連続的に検知するように構成された第２のセンサと、
    心電図を検知するように構成された第１の電極及び第２の電極と、
    命令を含むコンピュータプログラムを符号化された非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、
    を備え、前記命令は、前記プロセッサに、
    前記個人の前記活動レベル値と前記個人の前記心拍数値との間に不一致が存在するかどうかを判定させ、
    前記不一致が存在すると判定された時に前記心電図を記録するように指示させる、
    ように前記プロセッサによって実行可能である、
    ことを特徴とするウェアラブル装置。
14. 前記第１のセンサは、加速度計を含む、
    請求項１３に記載の装置。
15. 前記第１のセンサは、ジャイロスコープを含む、
    請求項１３に記載の装置。
16. 前記第２のセンサは、光センサを含む、
    請求項１３に記載の装置。
17. 前記不一致は、前記活動レベル値が正常であって前記心拍数値が高い時に存在すると判断される、
    請求項１３に記載の装置。
18. 前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサに心拍変動値を特定させる命令を含む、
    請求項１３に記載の装置。
19. 前記不一致は、前記活動レベル値が正常であり、前記心拍数値が高く、前記心拍変動値が増加している時に存在すると判断される、
    請求項１８に記載の装置。
20. 前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサに心房細動の存在を指示させる命令を含む、
    請求項１８に記載の装置。
21. 前記不一致は、前記活動レベル値が正常であり、前記心拍数値が高く、前記心拍変動値が減少している時に存在すると判断される、
    請求項１８に記載の装置。
22. 前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサに上室性頻拍症の存在を指示させる命令を含む、
    請求項２１に記載の装置。
23. 前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサに、前記活動レベル値及び前記心拍数値に基づいて１又は２以上の閾値を設定させる命令を含む、
    請求項１３に記載の装置。
24. 前記１又は２以上の閾値は、機械学習アルゴリズムを使用して決定される、
    請求項２３に記載の装置。

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