JP6810135B2 - 慢性閉塞性ブロンコニューマティを患う患者の症状悪化が迫っていることを検出及び早期予測するシステム - Google Patents
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Description
であり、λi+1-λi=0.01であり、前記パラメータkは、k∈[1,…,i,…,10]、ここで、
であってもよい。
− 朝のクラスであって、Cmorningで示され、登録時間が朝の時間帯に属する場合の朝の全ての登録Rを含み、登録は(XSpO2 morning,XHR morning)で示される。
− 昼のクラスであって、Cafternoonで示され、登録時間が昼の時間帯に属する場合の昼の全ての登録Rを含み、登録は(XSpO2 afternoon,XHR afternoon)で示される。
− 夜のクラスであって、Ceveningで示され、登録時間が夜の時間帯に属する場合の夜の全ての登録Rを含み、登録は(XSpO2 evening,XHR evening)で示される。
(Averagemorning(SpO2),Devstmorning(SpO2))、(Averagemorning(HR),Devstmorning(HR));
(Averageafternoon(SpO2),Devstafternoon(SpO2))、(Averageafternoon(HR),Devstafternoon(HR));
(Averageevening(SpO2),Devstevening(SpO2))、(Averageevening(HR),Devstevening(HR));
− 所定の閾値を超えるHR登録に関連するHR警告であって、潜在的な洞性頻脈(sinus tachycardia)が対応する;
− SpO2の記録の急変化及び所定値を超えるHRに関連するスコアパンクチュアルオキシメトリ警告であって、潜在的な呼吸困難(dyspnea)に対応する;
− 所定の閾値よりも低いSpO2登録に関連するSpO2警告であって、潜在的な低酸素血症(hypoxemia)が対応する;
− 患者の主治医(treating doctor)によって定められた(established)プロトコルに関する二つの連続した記録の欠落に関連するデータ欠落警告であって、パルスオキシメータDの誤動作により、或いは患者の一般的な病気の状態により、患者が登録を実行できない場合;
− SpO2及びHRの記録のネガティブトレンドに関連するオキシメトリスコア警告であって、疾患の潜在的な症状悪化が迫っていることに対応する;
(Averagemorning(SpO2),Devstmorning(SpO2))、(Averagemorning(HR),Devstmorning(HR));
(Averageafternoon(SpO2),Devstafternoon(SpO2))、(Averageafternoon(HR),Devstafternoon(HR));
(Averageevening(SpO2),Devstevening(SpO2))、(Averageevening(HR),Devstevening(HR));
− HR警告は、条件XHR > AverageHR + K*DevstHRの、二つの連続した事象が発生したときに到達する一つの警告プレースに関連し、値KはBFSMの自己学習ステップにおいて決定される。
− パンクチュアルオキシメトリスコア警告は、条件WOS(XSpO2,XHR) > WOS(XSpO2,Average(HR))が発生したときに到達する一つの警告プレースに関連する。
− SpO2警告は、XSpO2 ≦ γ、ここでγ∈[80,95]のときに到達するユニークなプレースに関連する。
− データ欠落警告は、最初の欠落登録と、二つの連続した測定値が欠落している場合に到達する一つの欠落警告プレースから到達するユニークなプレースに関連する。
− オキシメトリスコア警告は、登録が下記の条件の一つを確認したときに到達する注意プレースに関連する。
− まず、登録Rの検証のセットが提供される必要があり、パラメータP^の可能な設定が一旦定められると、アルゴリズムはテストされて加重精度acc weightedが評価される。
であり、λi+1-λi=0.01であり、前記パラメータkは、k∈[1,…,i,…,10]、ここで、
である。
Claims (6)
- 慢性閉塞性肺疾患を有する患者における急な事象の発生を検出及び早期注意するシステム(S)であって、
監視対象の前記患者に対して適応可能な、生理学的パラメータ(R)を検出するための少なくとも一つの装置(D)と、
検出された前記生理学的パラメータ(R)に関連する、日付及び時間等の期間を検出するための少なくとも一つのタイマーと、
検出された前記生理学的パラメータ(R)に関連する、音及び/又は視覚的警告出力信号を発することが可能な、音及び/又は視覚的警告信号の少なくとも一つの発信装置と、
前記少なくとも一つの装置(D)及び前記少なくとも一つのタイマーと接続可能であり、前記少なくとも一つの発信装置を制御可能であり、検出された前記生理学的パラメータ(R)及び前記期間を入力において受信するのに適した制御論理ユニット(C)と、
を備え、前記制御論理ユニット(C)は、前記生理学的パラメータ(R)により達せられる所定の値の閾値が初期保存された処理プログラムを備え、下記のステップ:
検出された前記生理学的パラメータ(R)を、その検出がなされた前記期間と関連付け;
インデックス算出アルゴリズムで測定された前記生理学的パラメータ(R)を、検出時刻ごとに送信し;
前ステップにおいて取得した前記生理学的パラメータ(R)に基づいて算出されるインデックスを前記所定の閾値と比較し、少なくとも一つの前記インデックスが、対応する前記所定の閾値を超えている場合に、音及び/又は視覚的警告信号を発生する前記少なくとも一つの発信装置をアクティブ化する;
を実行し、
前記少なくとも一つの装置(D)は、下記の生理学的データ:
− ヘモグロビン飽和度(SpO2);及び
− 心拍数(HR);
を検出するパルスオキシメータであって、下記の所定の時間枠:
− 朝の期間(Cmorning);
− 昼の期間(Cafternoon);
− 夜の期間(Cevening);
において、前記タイマーによりスキャンし、
前記制御論理ユニット(C)は、
検出された前記生理学的パラメータ(R)と、その検出がなされた前記時間枠との前記関連付けを実行して、下記の登録:
− 朝の登録(XSpO2 morning,XHR morning);
− 昼の登録(XSpO2 afternoon,XHR afternoon);及び
− 夜の登録(XSpO2 evening,XHR evening);
を取得するように構成された第1ユニット(C1)と、
バイナリ有限状態機械(BFSM)を用いて実装されたニューラルネットワークを有し、グループ化された前記入力データを前記処理プログラムに従って処理するように構成された、第2ユニット(C2)と、
を備え、
前記処理プログラムは、前記インデックスを算出するために、下記のステップ:
− 朝(XSpO2 morning,XHR morning)、昼(XSpO2 afternoon,XHR afternoon)、及び夜(XSpO2 evening,XHR evening)の登録の平均を算出して、登録の平均値(Average(SpO2)及びAverage(HR))をそれぞれ朝、昼及び夜において取得し;
− 朝(XSpO2 morning,XHR morning)、昼(XSpO2 afternoon,XHR afternoon)、及び夜(XSpO2 evening,XHR evening)の登録の標準偏差を算出して、登録の標準偏差(Devst(SpO2)及びDevst(HR))をそれぞれ朝、昼及び夜において取得し;
− 加重組み合わせ、すなわちオキシメトリ加重スコア(WOS)
− 上述のステップにおいて取得した前記インデックスを、前記所定の閾値と比較する;
を実行し、
前記バイナリ有限状態機械(BFSM)は、臨界的な注意事象に関連する下記の状態の少なくともいずれかである場合に、前記少なくとも一つの発信装置をアクティブ化する:
二つの連続した登録(R)において条件XHR > AverageHR + k*DevstHRが発生したときのHR警告であって、値kは自己学習ステップにおいて決定される;
条件WOS(XSpO2,XHR) > WOS(XSpO2,Average(HR))が発生したときのパンクチュアルオキシメトリスコア警告;
XSpO2 ≦ γ、ここでγ∈[80,95]のときのSpO2警告;
二つの連続した登録(R)が欠落している場合のデータ欠落警告;
記録が下記の条件のうちの一つを満たすときに到達する警告プレースに関連するオキシメトリスコア警告
ことを特徴とするシステム(S)。 - 前記HR警告、パンクチュアルオキシメトリスコア警告、SpO2警告、データ欠落警告、及びオキシメトリスコア警告は、音及び/又は視覚的警告信号の前記発信装置に対する入力として提供され、前記発信装置は、各状態に対応する音及び/又は視覚的信号を発する、
ことを特徴とする請求項1に記載のシステム(S)。 - 監視対象の前記患者から更なる生理学的パラメータを検出可能な複数のセンサを有する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載のシステム(S)。 - 前記センサは、前記患者の動きを検出する加速度計及び/又は前記患者の肺活量を検出する肺活量計を備え、前記制御論理ユニット(C)に対する入力を提供する、
ことを特徴とする請求項3に記載のシステム(S)。 - 前記有限状態機械(BFSM)の前記キャリブレーションステップは、自己学習アルゴリズムが用いられる、
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載のシステム(S)。 - 前記パラメータλは、λ∈[0.1,…,i,…0.09]∪[1,…,j,…,10]、ここで、
である、
ことを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載のシステム(S)。
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