JP6826051B2 - 被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための装置、システム、方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための装置、システム、方法及びコンピュータプログラム Download PDF

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Description

本発明は、被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための装置、システム、方法及びコンピュータプログラムに関する。
慢性閉塞性肺疾患(COPD)は、肺の気管支を通る空気の流れの閉塞が増大することにより元に戻すことができない呼吸障害を引き起こす一群の病状を広く指している。COPD患者の生活の質を向上させる及び医療コストを減らすために、病院から家へのCOPD患者を支援する必要がある。
年齢適合対照被験者と比較すると、臨床的に安定したCOPD患者は、極めて少ない身体的な活動であり、彼らの状態により患者の身体活動において制限される。毎日の身体活動のレベルを推定するために身体活動モニタが頻繁に使用される。これらの装置は通常、身体の加速度を1、2又は3軸で測定し、それを活動エネルギー消費量の概算に変換する。特に、活動モニタの出力は、活動に関するエネルギー消費量に関する情報を提供する。この出力は、活動モニタを着用している被験者により行われる運動又は身体活動の量を表す。活動装置は通例、測定された加速度を何かの種類の出力、例えば活動回数又はカロリーに変換する。
残念なことに、活動モニタを用いて身体活動を定量化するのに使用される固有の測定ユニットはなく、むしろ各装置は、様々なアルゴリズムに基づいて身体活動を測定し、各々の装置は、例えばMET(Metabolic Equivalent of Tasks)又は活動回数若しくは(加速度を反映している)VMU(vector magnitude unit)とすることができる任意の単位で測定値を出力する。
M. Coronado他著、文献"Walking Activity Measured by Accelerometry During Respiratory Rehabilitation", Journal of Cardiopulmonary Rehabilitation, volume 23, pages 357 to 364 (2003)は、異なる歩行速度で加速度計を個別に較正し、その後プログラムの初日及び最終日に、慢性閉塞性肺疾患を患う15人の患者と、10人の健康な被験者の終日の身体活動を記録することを開示している。データは、非活動、低レベルの活動、中レベルの活動に費やした時間のパーセンテージとして表され、中レベルの活動は、通常の歩行速度に対応している。
本発明の目的は、被験者の活動時間と非活動時間とを識別するための改善された装置、被験者の活動時間と非活動時間とを識別するための改善されたシステム、被験者の活動時間と非活動時間とを識別するための改善された方法、被験者の活動時間と非活動時間とを識別するための改善されたコンピュータプログラムを提供することである。
本発明の態様において、被験者の活動時間と非活動時間とを識別するための改善された装置が提供される。この装置は、前記被験者の時間依存性(time-dependent)活動データを受信するための入力ユニットであり、前記時間依存性活動データは、第1の期間中の前記被験者の活動レベルにより特徴付けられる、入力ユニット、前記被験者に活動しきい値を供給する活動しきい値供給ユニット、及び前記活動しきい値に基づいて前記時間依存性データを分類する活動評価ユニットを有する。前記活動しきい値供給ユニットは、前記被験者に前記活動しきい値を個別に供給する。前記装置はさらに、前記活動レベルと予想される活動レベルとの比較に基づいて、前記活動しきい値供給ユニットを較正する活動しきい値較正ユニットを有する。
本発明は、活動期間及び非活動期間に対するしきい値を患者に適応する方法を提供し、これら期間は、COPD患者に対する一般的なガイドラインと互換性がある(及び限られた運動能力を持つ他の患者のグループに応用されることもできる)。しきい値は故に、異なる強度レベルの身体活動を識別するのに役立つ。しかしながら、非活動期間から活動期間を識別することの概念は、COPDで苦しんでいない被験者、すなわち運動能力が限られていない被験者に応用されてもよい。一般的に、異なる活動の種類は、中強度レベル(例えば家事)又は強強度レベル(例えばランニング)と分類されることができる。ある実施例において、値の範囲は、時間しきい値として設定され、夫々のしきい値より上のバウト(bout)数が、活動モニタからのデータに基づいて測定される。"バウト(bout)"という言葉は一般に、何か行われている又は何か起きている期間を指している。本明細書の多くの実施例は、"10分バウト(10 minute bouts)"と呼ぶが、例えば被験者のスケジュールに基づいて、実際の期間(すなわち、10分、12分等)が選択されることができる。例えば、30分のルームランナー運動がスケジュールされる場合、3つの"活動的な"活動の10分バウトを予想する。60分のウォーキングがスケジュールされる場合、6つの"活動的な"活動の10分バウトを予想する。(患者のスケジュールに基づく)既知のバウト及び測定されるバウトを用いてしきい値が計算され、患者に個別である最終的なしきい値を得る。従って、本発明は様々な種類の活動に応用されることができる。
予想される活動レベルが既知の活動レベルに対応してもよい。ある実施例において、比較は、前記活動しきい値より上にある(例えば活動モニタから得られるような)測定される活動のバウトと、例えば被験者の活動スケジュールに基づく既知の"活動的な"バウトとの間の関係に基づいている。MET(Metabolic Equivalents of Task)の概念は一般に、しきい値及びガイドラインを一般集団に対し設定するのに用いられ、ここで、軽強度、中強度及び強強度の活動は、METにおけるエネルギー消費量により分類されることができる。例えば、3から6METsの範囲にある如何なる活動も"中強度"と見なされる一方、6METsより上の如何なる活動も強強度と見なされる。METの推定は一般に、健康な成人に応用されることを述べておく。中強度の活動は一般に、静かに座っているときの3倍から6倍の毎分のエネルギーを燃焼させるのに十分な早さ又は十分な激しさで被検者を動かす活動、すなわち3から6METsで記録する運動と規定される。強強度の活動は、6METsより上で燃焼させる。例えば、4.5から6.5km/hでのウォーキングは、その活動を誰が行っているかに関わらず、4METsを要し、中強度の活動であると見なされる。これは、元気な大人は簡単であるが、年配者は困難である。
上述したように、活動しきい値供給ユニットは、被験者に前記活動しきい値を個別に供給する。言い換えると、本発明は、加速度データに利用され得る既定のしきい値の必要性を推定するが、"患者に適応した"しきい値を供給する。もちろん、これは2人の異なる患者の活動しきい値が必ず異なっているのが良いことを意味しているのではない。むしろ、本発明は、被験者が活動的であるか又は非活動的であるかを自動的に決定することができるように、被験者に適切な活動しきい値を求めるために、被験者の活動及びエネルギー消費量を評価することを提案している。それに加えて及び/又はその代わりに、本発明は、被験者がある強度レベル、例えば中強度又は強強度の活動を行っているかを自動的に決定することができるように、被験者に適切な活動しきい値を求めるために、被験者の活動及びエネルギー消費量を評価することを提案している。
ある実施例において、前記装置はさらに、前記被験者の活動の種類を特定する活動特定ユニットを有する。活動の種類(例えば身体意識(body awareness)、ルームランナー運動、ストレッチ運動、ウォーキング、腕の運動等)を特定することにより、前記装置が既知の活動に対する典型的な活動レベルを利用することができるという点で、較正はさらに容易になる。ある実施例において、"既知の"活動は、1つの活動に対応し、ここで活動の種類は、例えば被験者のスケジュールにより分かる。他の実施例において、前記装置はさらに、前記被験者の活動の種類を特定する活動特定ユニットを有し、ここで前記活動の種類は、前記活動しきい値供給ユニットに供給され、ここで前記活動しきい値は前記活動の種類に基づいて供給される。
他の実施例において、前記装置はさらに、前記活動レベルと予想される活動レベルとの比較に基づいて、前記活動しきい値供給ユニットを較正する活動しきい値較正ユニットを有し、ここで、前記活動しきい値較正ユニットは、前記活動レベルと前記予想される活動レベルとの間において回帰分析を行う回帰分析ユニットを有する。ある例において、これは、前記活動レベルと前記予想される活動レベルとの間において線形回帰を行うことに対応している。
他の実施例において、前記装置はさらに、前記活動レベルと予想される活動レベルとの比較に基づいて、前記活動しきい値供給ユニットを較正する活動しきい値較正ユニットを有し、ここで、前記活動しきい値較正ユニットは、受信者動作特性ユニットを有する。例えば、この受信者動作特性ユニットは、その弁別しきい値が変化したときの、二項分類システムのパフォーマンスを例示する。受信者動作特性曲線は、しきい値のパフォーマンスを評価するためのツールである。感度、特異度、陽性的中率及び陰性的中率は、各々の時間しきい値に対し決定される。各々のデータのバウトは、活動的又は非活動的と規定される。受信者動作特性曲線は、各々のバウトが活動的であるか又は非活動的であるかを分類する際、各々の時間しきい値のパフォーマンスを評価する。
他の実施例において、前記装置はさらに、前記活動レベルと予想される活動レベルとの比較に基づいて、前記活動しきい値供給ユニットを較正する活動しきい値較正ユニットを有し、ここで前記活動しきい値較正ユニットは、前記活動レベルと前記予想される活動レベルとの間において回帰分析を行う回帰分析ユニットを有し、ここで前記回帰分析は、複数の回帰母数(regression parameter)を供給し、前記活動しきい値は、前記複数の回帰母数に基づいて供給される。
他の実施例において、前記装置はさらに、前記活動レベルと予想される活動レベルとの比較に基づいて、前記活動しきい値供給ユニットを較正する活動しきい値較正ユニットを有し、ここで前記活動しきい値較正ユニットは、前記活動レベルと前記予想される活動レベルとの間において回帰分析を行う回帰分析ユニットを有し、ここで前記回帰分析は、複数の回帰母数を供給し、ここで前記活動しきい値は、前記複数の回帰母数に基づいて供給され、ここで前記活動しきい値は、前記回帰分析と関連付けられる誤差を最小にすることにより供給される。前記誤差は、データ点の推定される曲線からのオフセットの二乗の和に対応している。
他の実施例において、前記装置はさらに、前記被験者の範囲及び平均エネルギー消費量に基づいて、前記被験者の活動の種類を特定する活動特定ユニットを有する。例えば、スケジュール及び活動データに基づいて、100から150までの活動回数の値を持つ活動のバウトは、それがジョギングと分類される可能性が80%であることが分かる。同じ例において、"ジョギング"の活動は、結果的に125の平均活動回数を持つ。
他の実施例において、前記活動しきい値は、前記被験者がベースラインの活動を行っている期間の前記被験者の平均エネルギー消費量に対応している。ある実施例において、前記ベースラインの活動は、ウォーキング、ジョギング、ストレッチ、水泳、ランニング、ヨガ等のグループからの少なくとも1つに対応している。ベースラインの活動(例えばウォーキング)中の平均エネルギー消費量を選択することは、中強度の活動と強強度の活動との間における固有の境界として役立つ。上述したように、活動しきい値を決定するのに役立つ他の活動は、ジョギング、ストレッチ、水泳、ランニング、ヨガ等である。
他の実施例において、前記装置はさらに、前記活動レベルと予想される活動レベルとの比較に基づいて、前記活動しきい値供給ユニットを較正する活動しきい値較正ユニットを有し、ここで前記予想される活動レベルは、被験者のスケジュールに基づいて決定される。被験者のスケジュールは、所与の期間に対する既知の活動プランに対応してもよい。例えば、被験者のスケジュールは、9:00AMから10:00AMまではランニング、及び1:00PMから1:30PMまでは水泳である情報を有する。このことから、予想される活動レベルが得られる。以下の表は、スケジュール及び活動データに基づいて、幾つかの活動に対する平均値及び標準偏差を示している。
Figure 0006826051
他の実施例において、前記時間依存性活動データは、第1の期間中に集められた、時間の関数とする活動データに対応する。
本発明のもう1つの態様において、被験者の活動期間と非活動期間とを識別するためのシステムを提供し、システムは、前記被験者の時間依存性活動データを集める身体活動測定ユニット及び前記装置を有し、前記装置の前記入力ユニットは、前記身体活動測定ユニットから前記時間依存性活動データを受信する。
ある実施例において、前記システムは、前記時間依存性活動データを記憶する記憶ユニットを有する。記憶ユニットを設けることにより、時間依存性活動データは、後の分析及び再処理のために記憶される。さらに、個人トレーナー、看護師及び/又は較正を評価する医師に直接活動データを転送することも考えられる。
本発明のもう1つの態様において、被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための方法を提供し、この方法は、前記被験者の時間依存性活動データを受信するステップであり、前記時間依存性活動データは、第1の期間中の前記被験者の活動レベルにより特徴付けられている、前記受信するステップ、前記被験者に活動しきい値を供給するステップ、並びに前記活動しきい値に基づいて前記時間依存性活動データを分類するステップを有する。活動しきい値は、前記被験者に個別に供給される。前記活動しきい値は、前記活動レベルと予想される活動レベルとの比較に基づいて較正される。
本発明のもう1つの態様において、被験者の活動期間と非活動期間とを識別するためのコンピュータプログラムを提供し、このコンピュータプログラムが被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための装置を制御するコンピュータ上で実行されるとき、前記コンピュータプログラムは、前記被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための前記装置に、前記被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための前記方法のステップを実行させるためのプログラムコード手段を有する。
請求項1に記載の被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための装置、請求項11に記載の被験者の活動期間と非活動期間とを識別するためのシステム、請求項13に記載の被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための方法、及び請求項14に記載の被験者の活動期間と非活動期間とを識別するためのコンピュータプログラムは、特に従属請求項に規定されるような、類似する及び/又は同じ好ましい実施例を持つ。
本発明の好ましい実施例は、従属請求項又は上記実施例と、夫々の独立請求項との如何なる組み合わせであってもよいことを理解されたい。
本発明のこれら及び他の態様は、以下に記載される実施例から明らかであり、これら実施例を参照して説明される。
被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための装置の実施例を概略的及び例示的に示す。 被験者の活動期間と非活動期間とを識別するためのシステムの実施例を概略的及び例示的に示す。 被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための方法の実施例を概略的及び例示的に示す。 異なる被験者に対する、25、30、40、50、75、80、90及び95パーセンタイル(percentile)を幾つかの例を用いた表を示す。 活動が一日の異なる期間にスケジュールされる既知の数の"活動的な"10分バウトと共に肺のリハビリ中のスケジュールの一例を示す。 被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための方法の実施例を概略的及び例示的に示す。
推奨される最小量の身体活動は、週に少なくとも5日、30分の中強度の有酸素身体活動又は週に少なくとも3日、20分の強強度の有酸素身体活動である。身体活動は、慢性閉塞性肺疾患(COPD)を管理するのに重要なツールである。毎日の身体活動のレベルを推定するために、身体活動モニタが頻繁に使用されるが、残念なことに、これらの活動モニタが使用されるとき、身体活動の強度及び期間がガイドラインに沿っているかを定量化するために使用され得る固有の測定ユニットがない。その上、中強度から強強度の身体活動を検出することは、全般的に低いレベルの活動であるため、COPD患者において非常に挑戦的となる。その上、COPD患者において中強度から強強度として分類されるものは、必ずしも健康な被験者と同じではない。故に、適応した方法が必要とされる。
本発明は、使用される装置に関係なく、身体活動のガイドラインと互換性のある慢性疾患を患う患者における活動及び非活動の期間並びに強度を決定するための患者に適応した方法に関する。
慢性閉塞性肺疾患(COPD)は、過少診断である、生死にかかわる及び主に正常な呼吸を妨げる進行性及び元に戻せない疾患である。COPDで苦しむ人々は、運動中に激しい息切れを体験し、これは一般的障害を引き起こす。毎日の活動、例えばウォーキングは、状態が徐々に悪化するにつれて、息切れにより非常に難しくなる。
身体活動は、COPDを管理する重要なルーツである。活動的なライフスタイル及び規則的な身体活動は、例えば運動能力及び健康に関する生活の質のような成果とよい関係であることが示される。臨床的に安定しているCOPD患者は、年齢適合対照被験者と比べたとき、活動的ではなく、彼らの状態により身体活動において制限されることも研究で示されている。
MET(Metabolic Equipment of Task)は、身体活動の強度を表している生理学的測定単位である。METsの概念は一般に、しきい値及びガイドラインを一般集団に設定するのに使用され、ここで、軽強度、中強度及び強強度の活動がEMTでのエネルギー消費量により分類される。例えば、3から6METsの範囲にある如何なる活動も中強度と見なされる一方、6よりも大きいMETsに対応する如何なる活動も強強度と見なされる。
身体活動測定ユニット、例えば身体活動モニタは、毎日の身体活動のレベルを推定するために頻繁に使用される。これらの装置は、1、2又は3軸(1軸、2軸又は3軸の活動モニタ)で身体の加速度を測定し、決定した加速度をエネルギー消費量の推定に変換してもよい。残念なことに、活動モニタを用いて身体活動を定量化するのに使用される固有の測定ユニットはなく、寧ろ、各々の装置が様々なアルゴリズムに基づいて身体活動を測定し、各々の装置が例えばEMTs又は活動回数若しくは(加速度を反映している)VMUであるような任意の単位の測定値を出力している。代表的な方法(例えば二重標識水法(doubly labeled water method))及び研究室で行われる必要があるため実用的でない処理を用いて平均代謝率を測定することにより、各々の装置が較正されない限り、これらの任意の単位の使用により行われる身体活動の強度のレベルを知ることは不可能である。
所与の活動のリストが(例えば家事及び家畜を歩かせることは、中強度の身体活動であるのに対し、ランニング及び丘まで駆け上がることは強強度の身体活動である)中強度又は強強度のカテゴリーの下に分類されたとしても、従来の身体活動測定ユニットは、行われる活動の種類を簡単に検出することができない。故に、実際のMETsを評価すること、すなわち活動の種類が分からないので、身体活動レベルを凡そに関連付けることは不可能である。
その上、COPD患者の運動能力が低いために、身体活動の強度を分類するCOPD患者のしきい値及びガイドラインを使用し、COPD患者の活動の期間を決定することは適切ではない。患者に適応したしきい値は、限られた運動能力を持つ患者により適切である。
本発明は、使用される装置に関係なく、身体活動のガイドラインと互換性のある、慢性疾患を持つ患者、特にCOPDを持つ患者の活動及び非活動の期間を決定するために患者に適応した方法を開示している。
図1は、被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための装置100の実施例を概略的及び例示的に示す。装置100は、前記被験者の時間依存性活動データ120を受信するための入力ユニット110を有する。時間依存性活動データ120は、第1の期間中の前記被験者の活動レベルにより特徴付けられている。活動しきい値供給ユニット130は、前記被験者に活動しきい値を供給する。活動評価ユニット150は、前記活動しきい値140に基づいて前記時間依存性活動データ120を分類する。活動しきい値供給ユニット130は、前記活動しきい値140を前記被験者に個別に供給する。
装置100はさらに、前記被験者の活動の種類165を特定する。図1の実施例において、活動の種類165は、前記活動しきい値供給ユニット130に供給されるので、この活動の種類165に基づいて活動しきい値140が供給される。
装置100は、前記活動レベルと予想される活動レベル171との比較に基づいて、前記活動しきい値供給ユニット130を較正する。図1の実施例において、活動しきい値較正ユニット170は、前記活動レベルと予想される活動レベル171との間において回帰分析を行う任意の回帰分析ユニット180aを有する。回帰分析ユニット180aは、複数の回帰母数を供給し、前記活動しきい値140は、これら複数の回帰母数に基づいて供給される。特に、活動しきい値140は、前記回帰分析に関連している誤差を最小にすることにより供給される。活動しきい値較正ユニット170は追加で及び/又はその代わりに、任意の受信者動作特性ユニット180bを有してもよい。任意の受信者動作特性ユニット180bは、その弁別しきい値が変化したときの、二項分類システムのパフォーマンスを例示する。受信者動作特性(ROC)曲線は、活動的なバウトを検出するとき、異なるしきい値のパフォーマンスを評価する。この評価に基づいて、各々のしきい値に対し、感度、特異度、陽性的中率(PPV)、陰性的中率(NPV)等が計算される。受信者動作特性曲線は、しきい値のパフォーマンスを評価するためのツールである。各々の時間しきい値に対し、感度、特異度、陽性的中率及び陰性的中率が決定される。各々のデータのバウトは、活動的又は非活動的と規定される。受信者動作特性曲線は、各々のバウトが活動的であるか又は非活動的であるかを分類する際、各々の時間しきい値のパフォーマンスを評価する。
活動特定ユニット160は、前記被験者の範囲及び平均エネルギー消費量に基づいて、前記活動の種類を特定する。活動しきい値140は、前記被験者が歩いている期間の被験者の平均エネルギー消費量に対応している。以下により詳細に説明されるように、前記予想される活動レベルは、被験者のスケジュールに基づいて決定される。時間依存性活動データ120は、第1の期間中に集められた、時間の関数とする活動データに対応する。
図2は、被験者の活動期間と非活動期間とを識別するためのシステム200の実施例を概略的及び例示的に示す。システム200は、前記被験者の時間依存性活動データ120を集める身体活動測定ユニット210と装置100とを有する。装置100の入力ユニット110は、身体活動測定ユニット210から時間依存性活動データ120を受信する。システム200はさらに、時間依存性活動データ120を記憶する記憶ユニット(図示せず)を有してもよい。
図3は、被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための方法300の実施例を概略的及び例示的に示す。ステップ310において、前記方法は、前記被験者の時間依存性活動データ120を受信するステップを有し、ここで時間依存性活動データ120は、第1の期間中の前記被験者の活動レベルにより特徴付けられている。ステップ320において、前記方法は、活動しきい値140を前記被験者に供給するステップを有する。ステップ330において、前記方法は、前記活動しきい値140に基づいて前記時間依存性活動データ120を分類するステップを有する。活動しきい値140は前記被験者に個別に供給される。
肺のリハビリ中、患者は、中強度及び強強度の身体活動のカテゴリーに分類される活動の特定のスケジュールに従い、その期間中ずっと例えば活動モニタのような身体活動測定ユニットを常に着用する。身体活動測定ユニットは、エネルギー消費量を反映している毎分のデータを例えば活動回数、カロリー又はMETで出力する。
ある実施例において、"活動"期間を特定するための患者に適応したしきい値は、活動データの分布に基づいて供給される。肺のリハビリ中の活動データの分布は以下のように使用される。
各々の患者に対し、'x'分のインターバルの肺のリハビリ中に活動モニタにより供給される任意の単位で定量化された活動レベルの分布を計算し、以下の例において、10分のインターバルが使用される。
図4の表は、異なる被験者に対する10分のインターバルの1日にわたるMETの身体活動の25、30、40、50、75、80、90及び95パーセンタイルの幾つかの例を示す。リハビリの全時間の被験者の平均MET値の分布が示される。パーセンタイルを考慮することにより、最初の時間しきい値が他の試験のために設定されてもよい。患者P02にとって、50パーセンタイルは、0.39の中央MET値に対応している。言い換えると、リハビリ中の10分のインターバルの半分の間に患者P02は、0.39より下の中央MET値を示す。
肺のリハビリにおいて、各々の患者は、設定された活動量を行い、従ってスケジューリングされた中強度及び強強度の活動に費やす10分バウトの数が分かる。
図5は、2つのグループG3及びG4の活動(例えば身体意識520、ルームランナー530、ストレッチ運動540、ウォーキング550、腕の運動560、スポーツ570、リラクゼーション580)がその日(月曜(M)、火曜(Tu)、水曜(W)、木曜(Th)、金曜(F))の異なる期間(例えば8:30−8:45、8:45−9:00等)にスケジュールされた既知の数の"活動"の10分バウトと共に、肺のリハビリ中の1週間のスケジュールの一例を示す。図5に示される例において、スケジュールされた中強度及び強強度の活動に費やす10分バウトの数は、朝は約12バウトに、午後は約5から8バウトに対応する。毎日の変化を考慮する場合、スケジュールされた中強度及び強強度の活動に費やす10分バウトの数は、月曜、水曜、木曜及び金曜は約20バウトに対応し、火曜は約17バウトに対応している。特に、バウト数は、活動の種類及び長さから導き出される。例えば30分のルームランナー運動がスケジュールされている場合、3つの"活動的な"活動の10分バウトを予想する。60分のウォーキングがスケジュールされる場合、6つの"活動的な"活動の10分バウトを予想する。
患者に適応した"活動的な"しきい値は、測定される活動が少なくとも中強度のレベルであると考えられるよりも上の数である。この適応したしきい値を計算するために、既知の活動の10分バウト数は、各パーセンタイルを時間しきい値として設定し、以下のステップを行うことを繰り返すことにより、測定される活動の10分バウト数と比較される。しかしながら、本実施例はもちろん10分のインターバルに限定されるのではなく、他の期間も同様に考えられ得ることが理解される。
第1に、各々の時間しきい値に対し、朝の期間にわたりしきい値より上にあるバウトの平均数を計算する。第2に、前記時間しきい値より上にあるバウト数を、既知の活動的なバウト数と比較する。第3に、既知の活動的なバウト数と、測定された活動的なバウト数との間において回帰分析を行い、回帰母数を計算する。
加えて、既知の活動的なバウト数と、測定される活動的なバウト数との間におけるパーセント誤差が計算されてもよい。
理想的には、最適なしきい値は、1の傾きに対応し、誤差は零に等しい。'活動的'と'非活動的'との識別しきい値に対応するしきい値、すなわち'活動的な'しきい値は、1に最も近い傾きを与え、最も低い誤差を与えるパーセンタイルとして選択される。
手順600はさらに図6に例示される。ステップ610において、活動の予定表(例えば図5に示される1週間のスケジュール)が供給される。ステップ620において、患者は、朝の期間中すっと、身体活動測定ユニットを好ましくは常に着用するように求められる。ステップ630において、'x'分バウトが特定され、活動データの分布が決定され、夫々のパーセンタイルが計算される。ステップ640において、各々のパーセンタイルがしきい値として設定され、しきい値より上にある'x'分バウト数が計算される。例えば、1つは、最も高いパーセンタイルで始まり、より低いパーセンタイルへ進む。1つは、最も低いパーセンタイルで始まり、より高いパーセンタイルへ進む。ステップ650において、(例えば1週間のスケジュールが分かっているので)既知の又は予想される"活動的な"バウトを、測定される"活動的な"バウトと比較することにより、パーセンタイルしきい値が較正される。回帰分析は、理想的な1の傾き及び最小量の誤差を目指して行われる。ステップ660において、従って'活動的な'期間に適応したしきい値が得られる。
他の実施例において、適応したしきい値は、特定の中強度/強強度の活動に対し決定される。患者のスケジュールに基づいて、中強度/強強度の活動、例えばランニングが選択される。'x'分バウトに対し、この活動に対する範囲及び平均エネルギー消費量が各被験者に対し計算される。指定した範囲の間に入る活動は、この活動の種類(ここではランニング)と分類される。
他の実施例において、ウォーキングは、適切なベースラインを決定するのに使用される。この程度で、予定表から、ウォーキングを行う期間が特定される。図5の例において、被験者は、月曜、火曜、水曜及び木曜の13:30から13:30までの期間中ウォーキングをしている。次いで、各患者に対する平均エネルギー消費量が計算される。この平均エネルギー消費量は、ウォーキングに対する患者に適応したしきい値として設定される。
ここで、活動モニタ及び出力測定に関係なく、身体活動のガイドラインに沿った活動期間及び非活動期間を決定するシステムが開示される。"活動"及び"非活動"期間を分けるために、身体活動強度を検出し、特定の強度のレベルでの特定の活動の種類に関連付けるアルゴリズムが使用される。
本発明は、健康な生活のための身体活動に関する包括的な助言に基づいて身体活動のパフォーマンスを評価するのに使用される。一般集団よりも低い運動能力を持つ人々、特に慢性疾患を持つ標的患者の活動期間及び非活動期間を決定するシステムが開示される。
本発明は、被験者にもっと活動的になるよう促すのと同様に、活動レベルを決定及び改善するための指導方法の一部として使用されることができる。COPDにおける使用のために特に設計されているが、持久的活動が重要である他の慢性疾患に対し使用されることもできる。
開示される実施例の他の変更例は、図面、本開示及び付随する特許請求の範囲を学ぶことにより、請求する本発明を実施する当業者により理解及びもたらされることができる。
請求項において、"有する"という言葉は、それ以外の要素又はステップを含むことを排除していない、及び複数あることを述べていなくても、それらが複数あることを排除していない。
単一のユニット又は装置が請求項に挙げられる幾つかの項目の機能を果たしてもよい。幾つかの手段が互いに異なる従属請求項に挙げられているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせは、有利に使用されることができないことを示しているのではない。
コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又はその一部として提供される適切な媒体、例えば光学記憶媒体又はソリッドステート媒体上に記憶/配布されてもよいが、他の形式、例えばインターネット又は他の有線若しくはワイヤレス電話通信システムを介して配布されてもよい。"コンピュータプログラム"という言葉は、埋め込まれたソフトウェアも指している。
請求項における如何なる参照符号もその範囲を限定するとは考えるべきではない。
本発明は、被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための装置、システム、方法及びコンピュータプログラムに関する。入力ユニットは、(例えば活動レベルに対応している)時間依存性活動データを受信する。活動しきい値供給ユニットは、被験者に活動しきい値を供給する。活動評価ユニットは、この活動しきい値に基づいて、時間依存性活動データを分類する。活動しきい値供給ユニットは、前記被験者に活動しきい値を個別に供給する。本発明は、活動期間及び非活動期間に対する活動しきい値を患者に適応する方法を提供する。

Claims (14)

  1. 被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための装置において、前記装置は、
    前記被験者の時間依存性活動データを受信するための入力ユニットであり、前記時間依存性活動データは、第1の期間中の前記被験者の活動レベルにより特徴付けられる、入力ユニット、
    前記被験者に活動しきい値を供給する活動しきい値供給ユニット、及び
    前記活動しきい値に基づいて、前記時間依存性活動データを分類する活動評価ユニット
    を有し、
    前記活動しきい値供給ユニットは、前記被験者に前記活動しきい値を個別に供給し、
    前記装置はさらに、前記活動レベルと予想される活動レベルとの比較に基づいて、前記活動しきい値供給ユニットを較正する活動しきい値較正ユニットを有する、装置。
  2. 前記装置はさらに、前記被験者の活動の種類を特定する活動特定ユニットを有する、請求項1に記載の装置。
  3. 前記活動の種類は、前記活動しきい値供給ユニットに供給され、前記活動しきい値は、前記活動の種類に基づいて供給される、請求項2に記載の装置。
  4. 前記活動しきい値較正ユニットは、前記活動レベルと前記予想される活動レベルとの間において回帰分析を行う回帰分析ユニットを有する、請求項1に記載の装置。
  5. 前記回帰分析ユニットは、複数の回帰母数を供給し、前記活動しきい値は、前記回帰分析と関連付けられる誤差を最小にすることにより、前記複数の回帰母数に基づいて供給される、請求項4に記載の装置。
  6. 前記活動しきい値較正ユニットは、受信者動作特性ユニットを有する、請求項1に記載の装置。
  7. 前記活動特定ユニットは、前記被験者のエネルギー消費量の範囲及び平均に基づいて、前記活動の種類を特定する、請求項2に記載の装置。
  8. 前記活動しきい値は、前記被験者がベースラインの活動を行っている期間の前記被験者の平均エネルギー消費量に対応している、請求項1に記載の装置。
  9. 前記予想される活動レベルは、被験者のスケジュールに基づいて決定される、請求項1に記載の装置。
  10. 前記時間依存性活動データは、前記第1の期間中に集められた、時間の関数とする活動データに対応している、請求項1に記載の装置。
  11. 被験者の活動期間と非活動期間とを識別するためのシステムにおいて、前記システムは、
    前記被験者の時間依存性活動データを集める身体活動測定ユニット、及び
    請求項1に記載の装置
    を有し、
    前記装置の前記入力ユニットは、前記身体活動測定ユニットから前記時間依存性活動データを受信する、システム。
  12. 前記システムは、前記時間依存性活動データを記憶する記憶ユニットを有する、請求項11に記載のシステム。
  13. 被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための装置の作動方法において、前記装置は、入力ユニット、活動しきい値供給ユニット、活動評価ユニット及び活動しきい値較正ユニットを有し、前記方法は、
    前記入力ユニットが前記被験者の時間依存性活動データを受信するステップであり、前記時間依存性データは、第1の期間中の前記被験者の活動レベルにより特徴付けられている、前記受信するステップ、
    前記活動しきい値供給ユニットが前記被験者に活動しきい値を供給するステップ、及び
    前記活動評価ユニットが前記活動しきい値に基づいて、前記時間依存性活動データを分類するステップ
    を有し、
    前記活動しきい値供給ユニットは、前記活動しきい値前記被験者に個別に供給
    活動しきい値較正ユニットは、前記活動しきい値前記活動レベルと予想される活動レベルとの比較に基づいて較正する、方法。
  14. 被験者の活動期間と非活動期間とを識別するためのコンピュータプログラムにおいて、前記コンピュータプログラムが前記被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための請求項1に記載の装置を制御するコンピュータ上で実行されるとき、前記コンピュータプログラムは、前記被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための装置に、前記被験者の活動期間と非活動期間とを識別するための請求項13に記載の方法のステップを実行させるためのプログラムコード手段を有する、コンピュータプログラム。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109199355B (zh) * 2018-09-18 2021-09-28 深圳和而泰数据资源与云技术有限公司 心率信息检测方法、装置和检测设备

Family Cites Families (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6139505A (en) * 1998-10-14 2000-10-31 Murphy; Raymond L. H. Method and apparatus for displaying lung sounds and performing diagnosis based on lung sound analysis
US7189204B2 (en) * 2002-12-04 2007-03-13 Cardiac Pacemakers, Inc. Sleep detection using an adjustable threshold
US8672852B2 (en) * 2002-12-13 2014-03-18 Intercure Ltd. Apparatus and method for beneficial modification of biorhythmic activity
US7676262B1 (en) 2004-04-20 2010-03-09 Pacesetter, Inc. Methods and devices for determining exercise compliance diagnostics
AU2005265092B2 (en) 2004-06-18 2012-03-15 Adidas Ag Systems and methods for real-time physiological monitoring
JP5417779B2 (ja) * 2008-09-18 2014-02-19 オムロンヘルスケア株式会社 活動量計
US8880377B2 (en) * 2008-12-22 2014-11-04 Polar Electro Oy Overall motion determination
EP2210557A1 (en) * 2009-01-21 2010-07-28 Koninklijke Philips Electronics N.V. Determining energy expenditure of a user
WO2010129934A2 (en) * 2009-05-07 2010-11-11 Veracyte, Inc. Methods and compositions for diagnosis of thyroid conditions
EP2263532A1 (en) * 2009-06-05 2010-12-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Motion determination apparatus
US8758262B2 (en) 2009-11-25 2014-06-24 University Of Rochester Respiratory disease monitoring system
EP2539837A4 (en) * 2010-02-24 2016-05-25 Jonathan Edward Bell Ackland CLASSIFICATION SYSTEM AND METHOD
RU101347U1 (ru) 2010-07-21 2011-01-20 Андрей Викторович Демидюк Система контроля жизненно важных показателей здоровья и оказания экстренной помощи пациенту
JP2012024521A (ja) * 2010-07-28 2012-02-09 Seiko Epson Corp 血糖値予測装置
EP2603132B1 (en) * 2010-08-09 2016-04-20 MIR SRL Medical International Research Portable device for monitoring and reporting of medical information for the evidence -based management of patients with chronic respiratory disease
JP2012040189A (ja) * 2010-08-19 2012-03-01 Seiko Epson Corp 血糖値予測装置およびプログラム
US20120059664A1 (en) * 2010-09-07 2012-03-08 Emil Markov Georgiev System and method for management of personal health and wellness
US9241635B2 (en) * 2010-09-30 2016-01-26 Fitbit, Inc. Portable monitoring devices for processing applications and processing analysis of physiological conditions of a user associated with the portable monitoring device
US8620617B2 (en) * 2010-09-30 2013-12-31 Fitbit, Inc. Methods and systems for interactive goal setting and recommender using events having combined activity and location information
JP5742441B2 (ja) * 2011-05-06 2015-07-01 セイコーエプソン株式会社 生体情報処理装置
JP5531369B2 (ja) 2011-05-12 2014-06-25 株式会社日立製作所 生体データ処理システム、及び、生体データ処理方法
WO2013109777A1 (en) * 2012-01-18 2013-07-25 Nike International Ltd. Activity and inactivity monitoring
WO2013113036A1 (en) * 2012-01-26 2013-08-01 Healthmantic, Inc System and method for processing motion-related sensor data with social mind-body games for health application
FR2986959B1 (fr) * 2012-02-21 2015-05-01 Ass Inst De Myologie Dispositif d'evaluation de la motricite distale des membres superieurs d'un individu
EP2636361B1 (en) 2012-03-06 2022-03-30 Polar Electro Oy Exercise monitoring using acceleration measurement
US9901815B2 (en) * 2012-03-22 2018-02-27 The Regents Of The University Of California Devices, systems, and methods for monitoring, classifying, and encouraging activity
JP6031190B2 (ja) * 2012-06-04 2016-11-24 ナイキ イノベイト シーブイ 複数のセンサ入力を使用するエネルギー消費計算機構を備えたフィットネストレーニングシステム
US9375145B2 (en) * 2012-12-19 2016-06-28 Elwha Llc Systems and methods for controlling acquisition of sensor information
CN108903920A (zh) * 2013-01-15 2018-11-30 飞比特公司 便携式生物计量监测装置及其操作方法
US9682281B2 (en) * 2013-02-22 2017-06-20 Nike, Inc. Activity monitoring, tracking and synchronization
CA2905072A1 (en) 2013-03-15 2014-09-25 The Cleveland Clinic Foundation Self-evolving predictive model
CN103598888B (zh) * 2013-10-16 2015-04-22 东北大学 一种穿戴式人体运动状态数据监测系统及方法
CN104107134B (zh) * 2013-12-10 2017-08-01 中山大学 基于肌电反馈的上肢训练方法及系统
CN204233132U (zh) * 2014-07-25 2015-04-01 南京唐企医疗科技有限公司 运动能量监测仪
CN104287742B (zh) * 2014-10-17 2018-05-01 东阳市天齐知识产权运营有限公司 一种运动强度量化装置及应用

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