JP6868126B2 - 患者の健康状態を評価するためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

本明細書の実施形態は、患者の健康状態を評価するための医療システム、装置及び方法に関する。

医療ケアを提供する過程において、臨床医は、多くの場合、物理的観測を行い、検査を行って患者に関するデータを集める。データを収集し、所与の患者の既往歴等の他の側面を分析した後、臨床医は、多くの場合、診断を下し、次いで診断された状態を処置するための治療法を選択する。

患者に関するデータを集める臨床医の能力は、装置、アッセイ及び関連する手続きが進化するにつれて時間と共に急速に高まった。それでもなお、臨床医が各患者に関する完全な健康情報を得るには依然として長い道のりがある。単に１つの問題として、患者が臨床環境内にない場合、患者から又は患者に関するデータを集める能力は、著しく低下する。更に殆どの患者に関して、臨床医から離れて過ごす時間と比較して、患者が臨床環境内で過ごす時間が相対的に短く、従ってデータを集める機会が大幅に制限される。別の問題は、集めることができる何れのデータ片が病状に関する診断上の見識を与えるかに関して、全ての病状が完全には特徴付けられていないことである。

臨床医が各患者に関する完全な健康情報を決して得ることはない可能性があるが、臨床医が入手可能なデータの性質及び量を改善することにより、健康評価及び／又は診断の精度を高めることは可能である。

本明細書の実施形態は、患者の健康状態を評価するための医療システム、装置及び方法を含む。
第１の態様では、患者の健康状態を評価する方法が含まれる。この方法は、複数のグラフェンセンサを用いて患者の呼気又はガスサンプル内の揮発性有機化合物の存在を評価して、揮発性有機化合物データを生成するステップを含み得る。複数のグラフェンセンサは、異なる揮発性有機化合物に固有のセンサを含み得る。この方法は、患者の交感神経活動に関するデータを収集するステップを更に含み得る。この方法は、揮発性有機化合物データを、患者の交感神経活動に関する収集されたデータと組み合わせて複合データセットを形成するステップを更に含み得る。この方法は、パターンマッチングアルゴリズムを使用して、１つ又は複数の過去に決定されたデータパターンに対して複合データセットをマッチングして、最良のマッチであるデータパターンを決定するステップを更に含むことができ、最良のマッチである特定の過去に決定されたデータパターンは、患者の健康状態を示す。

第２の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、１つ又は複数の過去に決定されたデータパターンは、機械学習プロセスを使用して作成される。
第３の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、患者の交感神経活動に関するデータは、心拍数変動（ＨＲＶ：ｈｅａｒｔ ｒａｔｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）、皮膚電位（ＥＤＡ：ｅｌｅｃｔｒｏｄｅｒｍａｌ ａｃｔｉｖｉｔｙ）、血圧、呼吸数、呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ：ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ ｓｉｎｕｓ ａｒｒｈｙｔｈｍｉａ）及び圧受容体感受性（ＢＲＳ：ｂａｒｏｒｅｃｅｐｔｏｒ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）からなる群から選択され得る。

第４の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、方法は、患者の機能状態に関するデータを収集するステップであって、データは、歩調データ及び加速度データからなる群から選択される、ステップと、患者の機能状態に関するデータを複合データセットに追加するステップとを更に含み得る。

第５の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、方法は、患者の人口統計学的特徴に関するデータを収集するステップと、患者の人口統計学的特徴に関するデータを複合データセットに追加するステップとを更に含み得る。

第６の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、患者の交感神経活動に関するデータを収集するステップは、非臨床設定内で行われ得、及び揮発性有機化合物の存在を評価するステップは、臨床設定内で行われ得る。

第７の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、患者の交感神経活動に関するデータを収集するステップは、ウェアラブル装置を用いて行われ得る。
第８の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、患者の交感神経活動に関するデータを収集するステップは、少なくとも約１日の期間にわたって行われる。

第９の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、患者の交感神経活動に関するデータを収集するステップは、植込装置を用いて行われる。
第１０の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、患者の呼気又はガスサンプルからの揮発性有機化合物データは、外部の呼気検知システムからウェアラブル装置及び植込可能装置の少なくとも１つにダウンロードされる。

第１１の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、患者の交感神経活動に関する収集されたデータは、ウェアラブル装置から臨床診断装置にアップロードされる。

第１２の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、複数のグラフェンセンサの１つ又は複数は、患者の交感神経活動に関する収集されたデータに対する制御として選択される。

第１３の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、制御は、交感神経活動と相関する。
第１４の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、方法は、制御の測定値が交感神経活動の測定値とマッチしない場合に通知を生成するステップを含み得る。

第１５の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、患者の交感神経活動に関する収集されたデータは、交感神経活動のベースラインレベル及び交感神経活動のベースラインレベル上の変化を反映する。

第１６の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、複数のグラフェンセンサは、少なくとも１０の異なる揮発性有機化合物の存在を検出することができる。
第１７の態様では、診断健康システムが本明細書に含まれる。診断健康システムは、通信回路と、メモリ回路と、通信回路及びメモリ回路と電子通信するプロセッサとを含み得る。プロセッサは、揮発性有機化合物データを、患者の交感神経活動に関する収集されたデータと組み合わせて複合データセットを形成するように構成され得る。プロセッサは、パターンマッチングアルゴリズムを使用して、１つ又は複数の過去に決定されたデータパターンに対して複合データセットをマッチングして、最良のマッチであるパターンを決定するようにも構成され得、最良のマッチである特定の過去に決定されたパターンは、患者の健康状態を示す。プロセッサは、最良のパターンマッチに基づいて患者の健康状態を報告するようにも構成され得る。

第１８の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、診断健康システムは、ウェアラブル装置であり、及び揮発性有機化合物データは、別の装置からウェアラブル装置上にダウンロードされる。

第１９の態様では、本明細書の他の態様に加えて又はその代わりに、診断健康システムは、臨床環境内に配置され、及び患者の交感神経活動に関する収集されたデータは、ウェアラブル装置から診断健康システムにアップロードされる。

第２０の態様では、ウェアラブル装置及び植込装置からなる群から選択される患者固有の装置を有する診断健康システムが含まれる。このシステムは、外部の呼気検知システムと、患者固有の装置及び外部の呼気検知システムからデータを受信するプロセッサとを更に含むことができる。患者固有の装置は、患者の自律神経系緊張又は一部の実施形態ではより具体的に患者の交感神経系の活動に関するデータを収集することができる。外部の呼気検知システムは、患者の呼気又はガスサンプル内の揮発性有機化合物の存在に関するデータを収集することができる。プロセッサは、揮発性有機化合物データを、患者の交感神経活動データと組み合わせて複合データセットを形成するように構成され得る。プロセッサは、パターンマッチングアルゴリズムを使用して、１つ又は複数の過去に決定されたデータパターンに対して複合データセットをマッチングして、最良のマッチであるパターンを決定するようにも構成され得、最良のマッチである特定の過去に決定されたパターンは、患者の健康状態を示す。プロセッサは、最良のパターンマッチに基づいて患者の健康状態を報告するようにも構成され得る。

この概要は、本願の教示の一部の要約であり、本内容を排他的に又は網羅的に扱うことを意図するものではない。詳細な説明及び添付の特許請求の範囲内で更なる詳細が見出される。以下の詳細な説明を読んで理解し、かかる説明の一部を形成する図面を見ることによって他の態様が当業者に明らかになり、それらの説明及び図面のそれぞれは、限定的な意味で解釈すべきではない。本明細書の範囲は、添付の特許請求の範囲及びその法的な均等物によって定められる。

以下の図面に関連して態様をより詳細に理解することができる。

本明細書の様々な実施形態によるシステムの様々なコンポーネントの概略図。 患者及び患者に関連する様々な装置の概略図。 例示的なセンサ／モニタ装置の概略断面図。 本明細書の様々な実施形態によるセンサ／モニタ装置の要素の概略図。 本明細書の様々な実施形態による植込可能な医療装置の概略断面図。 本明細書の一部の実施形態による植込可能な医療装置の要素の概略図。 本明細書で開示する技術と一致するガス検知装置の要素の概略断面図。 交感神経活動を示す様々なデータ片と共にガスサンプルから収集される様々なデータ片の対応を示す図。 交感神経活動を示す様々なデータ片と共にガスサンプルから収集される様々なデータ片の対応を示す図。

実施形態は、様々な修正形態及び代替形態が可能であるが、その詳細は、例及び図面によって示されており、詳細に説明される。但し、本明細書の範囲は、記載の特定の実施形態に限定されないことを理解すべきである。逆に、本明細書の趣旨及び範囲に含まれる修正形態、均等物及び代替形態を包含することを意図する。

呼気サンプル又は他のガスサンプル内で検知される揮発性有機化合物は、患者の健康状態に関する貴重な情報を提供することができる。具体的には、患者の呼気又はガスサンプル内の揮発性有機化合物のパターン（複数の異なる揮発性有機化合物の有無及び／又は濃度を含む）は、様々な病状及び／又は特定の健康状態に関連付けることができる。

しかし、一部の事例では、単独の揮発性有機化合物のパターンの予測力は、所望の水準未満の精度を有し得る。しかし、患者の呼気又は他のガスサンプルの外部の要因を活用して診断をより特定的且つ敏感にすることができる。

患者の自律神経系緊張又は一部の実施形態ではより具体的に患者の交感神経系の活動に関するデータは、揮発性有機化合物に関するデータと組み合わせて使用されて、診断の特定性及び／又は感度を高めることができる。例えば、多くの病気の発症には体の交感神経活動の増加が付随する。それらの変化は、心拍数変動（ＨＲＶ）、皮膚電位（ＥＤＡ）、血管収縮に対する交感神経系の緊張の影響に関係する要因（これだけに限定されないが、血流量、潅流、皮膚温、体温、血圧等を含む）、呼吸数、呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）、圧受容体感受性（ＢＲＳ）、瞳孔径及び電気眼球図記録を含む幾つかの生理学的シグナルを使用することによって直接又は間接的に検出することができる。一部の実施形態では、自律神経系緊張の測定（例えば、副交感神経／交感神経のバランス）又は副交感性緊張の測定も交感神経活動の測定に加えて又はその代わりに行うことができることが理解されるであろう。歩調及び加速度等の機能上のシグナルも健康状態の小さい変化を明らかにすることができる。患者が診察室内で呼気センサ検査を行う場合等、これらのシグナルの多くは、鋭敏な設定において容易に測定することができる。しかし、一部の事例ではこれらのシグナルが呼気センサ検査又はガスセンサ検査前に又はその後に長期間記録される。このようにして、臨床医は、平均シグナルを得ることができる。本明細書の実施形態に従って集める及び／又は使用することができるデータの更なる詳細について以下で説明する。

患者の交感神経活動に関するデータは、様々な期間にわたって収集することができる。一部の実施形態では、かかるデータは、少なくとも約１秒、５秒、１０秒、３０秒、１分、５分、１５分、３０分、４５分、６０分、２時間、４時間、８時間、１２時間、２４時間、３日、５日、７日、９日、１１日、１３日、１５日、３０日、４５日、６０日、９０日又は１２０日の期間にわたって収集される。一部の実施形態では、ある範囲内の期間にわたって患者の交感神経活動を収集することができ、上限が下限よりも大きいことを条件として、上記の時間の何れも範囲の上限又は下限としての役割を果たし得る。

従って、本明細書の様々な実施形態に従い、患者の健康状態の評価の全体的な精度を改善するために、他の種類のデータを、揮発性有機化合物に関するデータと組み合わせることができる。具体的には、患者の健康状態及び／又は病状の評価の精度を改善するために、患者の交感神経状態に関するデータを揮発性有機化合物データと組み合わせることができる。例えば、かかる複合データは、医学的状態のシグネチャを検出するために使用することができる。医学的状態は、これだけに限定されないが、肺がん、大腸がん、肺疾患（例えば、喘息、ＣＯＰＤ）、循環器疾患（例えば、心臓病）、消化器及び炎症性疾患（例えば、クローン、大腸炎等の炎症性腸疾患）又は糖尿病を含む任意の病状であり得る。

揮発性有機物データは、非臨床設定及び臨床設定を含む様々な設定内で集めることができる。同様に、患者の交感神経状態に関するデータも、非臨床設定及び臨床設定を含む様々な設定内で集めることができる。

一部の事例では、非臨床設定内で集めたデータは、臨床設定内で集めたデータと組み合わせることができる。例えば、臨床設定内で集めたデータ（呼気又はガスの分析データ等）は、ウェアラブル装置又は植込可能装置にダウンロードすることができ、ダウンロードしたデータに依拠する更なる操作は、ウェアラブル装置又は植込可能装置によって実行され得る。しかし、他の例では、非臨床設定内で集めたデータは、臨床設定内の装置（検査装置、システム又はコンピュータ）にアップロードされ得、その後、アップロードされたデータに依拠する更なる操作は、臨床設定内の装置によって実行され得る。

次に、図１を参照すると、本明細書の様々な実施形態によるシステム１００のあり得るコンポーネントの概略図が示されている。システム１００は、これだけに限定されないが、スマートフォン１０６、ウェアラブル装置１０８及び体重計等の患者固有のデータ収集装置１１２を含む、非臨床環境１０４（又は外来設定）内の外部の患者固有の装置を含み得る。非臨床環境１０４は、患者１０２内に植え込まれている装置（図２〜図３に関して以下でより詳細に論じる）も含み得る。

非臨床環境１０４は、患者通信機１１０（又は患者管理装置）も含み得る。例示的な患者管理システムは、マサチューセッツ州ネイティックにあるボストン・サイエンティフィック社（Ｂｏｓｔｏｎ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）から市販されているラティテュード（ＬＡＴＩＴＵＤＥ）（登録商標）患者管理システムである。例示的な患者管理システムの態様は、参照によりその内容が本明細書に援用される米国特許第６，９７８，１８２号明細書に記載されている。

システム１００は、これだけに限定されないが、植込装置及び他の装置との間でネットワークを介してデータを送受信するために使用され得るプログラマ装置１２４を含む、臨床環境１２０（又は非外来設定）内の装置も含むことができる。

臨床環境１２０は、本明細書の様々な実施形態に従ってガス状の検体（又は揮発性有機化合物）を検知するための呼気検知システム１６０も含むことができる。この実施形態では、システムは、携帯型である。但し、本明細書では、システムの他の多くの形式が考えられることが理解されるであろう。

呼気検知システム１６０は、ハウジング１７８を含むことができる。システム１６０は、評価の対象者が呼気サンプルを吹き込むことができるマウスピース１６２を含むことができる。システム１６０は、表示画面１７４及びキーボード等のユーザ入力装置１７６も含み得る。システムは、ガス流出口１７２も含むことができる。呼気検知システムの態様は、参照によりその内容が本明細書に援用される米国特許出願公開第２０１６／０１０９４４０号明細書に記載されている。図１は、呼気検知システムを示すが、本明細書では、他の種類のガスサンプリングシステムも使用され得ることが理解されるであろう。例えば、カテーテル及び内視鏡検査システムと共に使用するためのガスサンプリング装置も使用することができる。カテーテル又は内視鏡検査装置に関連して、例示的なガスサンプリングシステムは、参照によりその内容が本明細書に援用される米国特許出願第６２／３５０，３４５号明細書に記載されている。

臨床環境１２０内の装置及びシステムは、データをやり取りするために非臨床環境１０４内の装置及びシステムと通信することができる。臨床環境１２０及び非臨床環境１０４の両方における装置及びシステムは、パケット、フレーム又は他の方法でデータをやり取りするために、インターネット又は別のネットワーク等のデータネットワーク１４０によって遠隔地にある計算装置と通信することもできる。一部の実施形態では、システム１００は、（実際の又は仮想的な）サーバ１３０等の計算装置も含むことができる。一部の実施形態では、サーバ１３０は、非臨床環境１０４及び／又は臨床環境１２０から離れて位置することができる。サーバ１３０は、データベース１３２とデータ通信することができる。

データベース１３２は、本明細書に記載したような様々な患者情報を記憶するために使用することができる。一部の実施形態では、データベースは、患者の健康状態に関するデータ、（大量の患者データセットの機械学習分析から生成されるような）様々な状態に関連するデータのパターン、人口統計データ等を含む電子医療データベースを特に含むことができる。

サーバ１３０は、パケット交換データ網又は非パケット交換データ網を含む、インターネット又は別の公衆データ網若しくは私設データ網等のネットワークを介して非臨床環境１０４及び／又は臨床環境１２０とデータ通信することができる。一部の実施形態では、サーバ１３０は、非臨床環境１０４及び／又は臨床環境１２０の近くに位置することができる。

上記のように、図１は、非臨床環境１０４及び臨床環境１２０内の装置を示す。しかし、非臨床環境内に示す一部の装置は、臨床環境内にあり、臨床環境内で使用され得ることが理解されるであろう。同様に、臨床環境内に示す一部の装置は、非臨床環境内にあり、非臨床環境内で使用され得る。加えて、本明細書の一部のシステムは、図１に示す様々な要素の全てを含まない。更に一部の事例では、本明細書のシステムは、図１に不図示の追加のコンポーネントを含み得る。

次に、図２を参照すると、患者１０２及び患者１０２に関連し得る様々な装置の概略図が示されている。患者１０２は、様々な植込装置及び／又は様々な外部装置を有することができる。特に、患者１０２は、ウェアラブル装置１０８を利用することができる。図２のウェアラブル装置１０８は、患者１０２の手首に装着されているが、これは、一例に過ぎず、装置は、患者１０２の他の部分に着用され得ることが理解されるであろう。ウェアラブル装置又は他の外部装置は、様々な機能を提供することができる。一部の実施形態では、ウェアラブル装置は、本明細書に記載の種類のセンサの何れか等のセンサを含むことができる。ウェアラブル装置は、患者の（対象者の）交感神経状態に関するデータを集めるために特に使用され得る。

一部の実施形態では、患者及び／又は患者と同じ場所にいるか又は離れた場所にいる介護者に警告を与えるためにウェアラブル装置又は他の外部装置を使用することができる。警告は、様々な形態をとり得る。一部の実施形態では、警告は、音声警告及び／又は視覚的警告であり得る。一部の実施形態では、患者及び／又は介護者に情報を表示するためにウェアラブル装置又は他の外部装置が使用され得る。一部の実施形態では、ウェアラブル装置又は他の外部装置を使用して、データを集めるために患者に何らかの行為を行わせるための指示メッセージを患者に与えることができる。

外部装置の他に、患者に関連するデータを集めるための植込装置もあり得る。例えば、一部の実施形態では、患者１０２は、植込型心臓装置２０４を有し得る。一部の実施形態では、植込型心臓装置２０４は、患者の心臓２０２内に又はその近くに配置され得る検知及び／又は電気刺激のためのリード線に接続され得る。植込型心臓装置２０４は、様々なセンサを含むことができ、且つ／又は様々なセンサに接続され得る。

一部の実施形態では、植込型モニタリング／検知装置２０６は、患者１０２内に植え込まれ得る。例示的な植込型モニタリング／検知装置２０６の更なる詳細を図３及び付随の説明に関して以下に示す。但し、本明細書のシステムと共に使用することができる多くの異なる種類の植込装置があることが理解されるであろう。

本明細書のシステムの実施形態は、センサ／モニタ装置を含むことができる。次に、図３を参照すると、本明細書の様々な実施形態による例示的なセンサ／モニタ装置３００の概略断面図が示されている。センサ／モニタ装置３００は、ハウジング３０４を含む。センサ／モニタ装置３００のハウジング３０４は、金属、ポリマ、セラミックス等の様々な材料を含み得る。一部の実施形態では、ハウジング３０４は、単一の統合ユニットであり得る。他の実施形態では、ハウジング３０４は、付属セグメント３１５及び３１７と共にメインセグメント３１３を含み得る。一実施形態では、ハウジング３０４又はその１つ若しくは複数の部分は、チタンで形成される。一部の実施形態では、ハウジング３０４の１つ又は複数のセグメントは、密閉され得る。一部の実施形態では、メインセグメント３１３は、金属で形成され、付属セグメント３１５及び３１７は、ポリマ材料で形成される。

ハウジング３０４は、一部の実施形態では、センサ／モニタ装置３００の外側の領域３７２から密閉されている内部ボリューム３７０を画定する。センサ／モニタ装置３００は、回路３５１を含むことができる。回路３５１は、コンポーネント３９０、３９２、３９４、３９６、３９８及び３９９等の様々なコンポーネントを含み得る。一部の実施形態では、これらのコンポーネントが統合され得、他の実施形態では、これらのコンポーネントが別個であり得る。一部の実施形態では、これらのコンポーネントは、マイクロプロセッサ、メモリ回路（ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄａｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）及び／又は読取専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）等）、記録回路、遠隔計測回路、センサ及び／又はセンサインタフェース回路、（１つ又は複数の電池を含み得る）電源回路、正規化回路、制御回路、評価回路等の１つ又は複数を含み得る。一部の実施形態では、記録回路は、様々なセンサによって作り出されるデータを記録し、そのデータに関するタイムスタンプを記録することができる。一部の実施形態では、回路は、様々な機能を実行するために配線接続され得る一方、他の実施形態では、回路は、マイクロプロセッサ又は他の計算装置上で実行される命令として実装され得る。

センサ／モニタ装置３００は、例えば、心臓の電場に対応する信号を生成するように構成される電場センサを含み得る。電場センサは、第１の電極３８２及び第２の電極３８４を含み得る。一部の実施形態では、ハウジング３０４自体が電極の役割を果たし得る。電極は、電場センサと通信することができる。電場センサは、第１の電極３８２と第２の電極３８４との間の電位差（電圧）を測定するための回路を含み得る。電場センサは、第１の電極３８２と第２の電極３８４との間のインピーダンスを測定するための回路を含み得る。センサ／モニタ装置３００は、単方向の又は双方向の無線データ通信を可能にするためのアンテナ３８０も含むことができる。

一部の実施形態では、センサ／モニタ装置３００は、化学センサ３０６も含むことができる。図３に示す実施形態では、化学センサは、光学的化学センサであり得る。しかし、他の実施形態では、化学センサは、電位差化学センサであり得る。化学センサ３０６は、とりわけ化学検知要素３２２、光窓３４４及び電気光学モジュール３２８を含み得る。電気光学モジュール３２８は、内部ボリューム３７０内の回路３５１と電気通信することができ、一部の実施形態では、回路３５１は、化学センサ３０６を選択的に活性化するように構成される。化学センサ３０６は、常に植え込まれているように構成され得る。

化学センサ３０６は、光窓３４４に結合される電気光学モジュール３２８を含み得る。電気光学モジュール３２８は、１つ又は複数の光励起アセンブリをとりわけ含むことができる。各光励起アセンブリは、発光ダイオード（ＬＥＤ：ｌｉｇｈｔ−ｅｍｉｔｔｉｎｇ ｄｉｏｄｅ）、面発光レーザ（ＶＣＳＥＬ：ｖｅｒｔｉｃａｌ−ｃａｖｉｔｙ ｓｕｒｆａｃｅ−ｅｍｉｔｔｉｎｇ ｌａｓｅｒ）、エレクトロルミネッセント（ＥＬ：ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ）装置等の様々な光源を含むことができる。電気光学モジュール３２８は、１つ又は複数の光検出アセンブリも含むことができる。各光検出アセンブリは、１つ又は複数のフォトダイオード、アバランシェフォトダイオード、フォトダイオードアレイ、フォトトランジスタ、多素子光センサ、相補形金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ：ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ ｍｅｔａｌ ｏｘｉｄｅ ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）光センサ等を含み得る。

化学検知要素３２２は、光窓３４４上に又はその上に配置することができる。化学検知要素３２２は、生理学的検体に対する光学的に検出可能な反応を示すことにより、生理学的検体を検出するように構成され得る。生理学的検体の具体例について以下でより詳細に論じる。動作面では、生体内の環境からの関心のある検体が化学検知要素３２２内に拡散することができ、化学検知要素３２２の光学特性の検出可能な変化を引き起こす。光は、電気光学モジュール３２８によって生成され得、化学検知要素３２２内に光窓３４４を通過することができる。その後、光は、検知される検体に比例して化学検知要素３２２から選択的に反射されるか、又は化学検知要素３２２によって再放射され、再び光窓３４４を通過してから電気光学モジュール３２８によって受け付けられ得る。例示的な化学センサの様々な態様は、参照によりその内容が全て本明細書に援用される米国特許第７，８０９，４４１号明細書により詳細に記載されている。

一部の実施形態では、化学検知要素３２２は、血液、間質液、尿、リンパ又は乳糜等の流体内に位置し、流体内の検体を検知する。他の実施形態では、化学検知要素３２２は、筋肉、脂肪、骨、骨髄、臓器組織（例えば、腎臓、肝臓、脳、肺等）等の固形組織内に位置し、固形組織内の検体を検知する。

本明細書のシステムの一部として使用することができる様々な装置（外部のウェアラブル装置及び／又は植込装置等）の要素を図４に示す。但し、システムと共に本明細書で使用する一部の実施形態の装置は、図４に示されている以外の追加の要素を含み得ることが理解されるであろう。加えて、本明細書のシステムと共に使用する装置の一部の実施形態は、図４に示す一部の要素を欠く場合もある。装置４００（植込又は外部とすることができる）は、１つ又は複数の検知チャネルによって情報を集めることができる。マイクロプロセッサ４１０は、双方向データバスを介してメモリ４１２と通信することができる。メモリ４１２は、プログラムを記憶するための読取専用メモリ（ＲＯＭ）若しくはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）又はデータを記憶するためのＲＡＭを含み得る。

装置４００は、１つ又は複数の電場センサ４２２（一部の事例では電極）と、マイクロプロセッサ４１０のポートと通信することができる（インピーダンス、電位又は他の電気特性を測定するための）電場センサチャネルインタフェース４２０とを含み得る。装置４００は、１つ又は複数の他のセンサ４３２と、マイクロプロセッサ４１０のポートと通信することができる他のセンサチャネルインタフェース４３０とを更に含むことができる。

（植込可能、ウェアラブル又はウェアラブルではない外部の）他のセンサは、これだけに限定されないが、運動センサ、姿勢センサ、活動センサ、呼吸センサ、圧力センサ（血圧及び／又は尿圧を含む）、流量センサ、インピーダンスセンサ及び本明細書で論じる他の種類のセンサの何れかの１つ又は複数を含み得る。

装置４００は、化学センサ４３８と、マイクロプロセッサ４１０のポートと通信することができる化学センサチャネルインタフェース４３６とを更に含むことができる。センサチャネルインタフェース４２０、４３０及び４３６は、信号入力をデジタル化するためのアナログ−デジタル変換器、検知増幅器、検知増幅器の利得及び閾値を調節するために制御回路によって書き込まれ得るレジスタ等の様々なコンポーネントを含み得る。プログラマ、家庭用ユニット及び／又はモバイルユニット（例えば、携帯電話）等のシステムの他の装置と通信するために遠隔計測インタフェース（又は遠隔計測回路）４４０も設けられる。

本明細書のデータは、これだけに限定されないが、植込可能な心臓装置を含む他の様々な種類の植込可能な医療装置によって集めることもできる。次に、図５を参照すると、本明細書の様々な実施形態による植込可能な医療装置５００の概略断面図が示されている。植込可能な医療装置５００は、ヘッダアセンブリ５０２とハウジング５０４とを含む。植込可能な医療装置５００のハウジング５０４は、金属、ポリマ、セラミックス等の様々な材料を含み得る。一実施形態では、ハウジング５０４は、チタンで形成される。ヘッダアセンブリ５０２は、１つ又は複数の電気刺激リード線５５０に結合され得る。ヘッダアセンブリ５０２は、１つ又は複数のリード線の基端部を固定する役割を担い、ハウジング５０４内のコンポーネントにリード線を電気的に結合する。ヘッダアセンブリ５０２は、金属、ポリマ、セラミックス等を含む様々な材料で形成され得る。

ハウジング５０４は、装置５００の外側のボリューム５７２から密閉されている内部ボリューム５７０を画定する。様々な導体５０９、５１１が貫通構造５０５を介してヘッダアセンブリ５０２から内部ボリューム５７０内に通過し得る。そのため、導体５０９、５１１は、電気刺激リード線５５０と、ハウジング５０４の内部ボリューム５７０内に配置される制御回路５５１との間の電気通信を提供する役割を果たし得る。制御回路５５１は、数ある中でも、マイクロプロセッサ、メモリ（又はメモリ回路）（ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び／又は読取専用メモリ（ＲＯＭ）等）、遠隔計測モジュール、電場センサ及び刺激回路、電源（電池等）及び光センサインタフェースチャネル等の様々なコンポーネントを含み得る。本明細書の様々な実施形態において、制御回路５５１は、評価回路を含むことができる。

植込可能な医療装置５００は、例えば、心臓の電場に対応する信号を生成するように構成される電場センサを組み込むことができる。（インピーダンス、電位又は他の電気特性を測定するための）電場センサは、第１の電極及び第２の電極を含み得る。電場センサの電極は、電気刺激を与えるのに使用するのと同じ電極とすることができるか、又は異なる電極とすることもできる。一部の実施形態では、１つ又は複数の電気刺激リード線５５０上に１つ又は複数の電極を搭載することができる。一部の実施形態では、ハウジング５０４が電極の役割を果たし得る。電極は、電場センサ及び刺激回路と通信することができる。電場センサは、第１の電極と第２の電極との間の電位差（電圧）を測定するための（制御回路５５１内等の）回路を含み得る。一部の実施形態では、電場センサからのデータを使用して心電図を生成することができる。

植込可能な医療装置５００は、化学センサ５０６も含み得る。図５に示す実施形態では、化学センサ５０６は、電位差化学センサである。化学センサ５０６は、とりわけレセプタモジュール５２２及びトランスデューサモジュール５２８を含み得る。トランスデューサモジュール５２８は、内部ボリューム５７０内の回路５５１と電気通信することができ、一部の実施形態では、制御回路５５１は、化学センサ５０６を選択的に活性化するように構成される。化学センサ５０６は、常に植え込まれているように構成され得る。

化学センサ５０６は、生理学的検体に対する電気信号反応を示すことにより、生理学的検体を検出するように構成され得る。動作面では、生体内の環境からの関心のある検体がレセプタモジュール５２２に接触することができ、レセプタモジュール５２２の電気特性の検出可能な変化を引き起こす。その後、レセプタモジュール５２２によって作成される信号を処理及び／又は伝搬するためにトランスデューサモジュール５２８を使用することができる。医療装置５００は、植込可能であるものとして示されているが、同じコンポーネント及び機能の一部又は全てが外部の医療装置及び／又はウェアラブル医療装置内に含まれ得ることが理解されるであろう。

本明細書のシステムの一部であり得る植込可能な医療装置の一部の実施形態の要素を図６に示す。但し、一部の実施形態は、図６に示されている以外の追加の要素を含み得ることが理解されるであろう。加えて、一部の実施形態は、図６に示す一部の要素を欠く場合もある。医療装置６００は、１つ又は複数の検知チャネルによって心臓事象を検知することができ、プログラムされたペーシングモードに従って１つ又は複数のペーシングチャネルにより心臓にペーシングパルスを送ることができる。マイクロプロセッサ６１０は、双方向データバスを介してメモリ６１２と通信する。メモリ６１２は、プログラムを記憶するための読取専用メモリ（ＲＯＭ）若しくはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）又はデータを記憶するためのＲＡＭを概して含む。

植込可能な医療装置は、少なくとも第１の電極６３４と、リード線６３３と、検知増幅器６３１と、刺激を与えるための出力回路６３２と、マイクロプロセッサ６１０のポートと双方向通信することができる心房チャネルインタフェース６３０とを含む心房検知及びペーシングチャネルを含み得る。この実施形態では、装置６００は、少なくとも第２の電極６２４と、リード線６２３と、検知増幅器６２１と、刺激を与えるための出力回路６２２と、心室チャネルインタフェース６２０とを含む心室検知及びペーシングチャネルも有する。各チャネルについて、検知及びペーシングの両方に同じリード線及び電極が使用される。チャネルインタフェース６２０及び６３０は、検知増幅器からの検知信号入力をデジタル化するためのアナログ−デジタル変換器と、ペーシングパルスを出力し、ペーシングパルスの振幅を変更し、検知増幅器の利得及び閾値を調節するために制御回路によって書き込まれ得るレジスタとを含む。植込可能な医療装置６００は、化学センサ６３８及び化学センサチャネルインタフェース６３６も含み得る。外部のプログラマ又は別の植込医療装置と通信するために遠隔計測インタフェース６４０も設けられる。

本明細書のシステムは、呼気及び／又はガス検知装置又はシステムも含むことができる。具体的には、本明細書のシステムは、これだけに限定されないが、揮発性有機化合物を含む様々なガス状の検体の有無及び／又は量に関するデータを集めることができる。図７は、本明細書で開示する技術と一致するシステム７００の一例の概略断面図である。解説しやすくするために、この概略図は、単純化されており、本明細書のシステム及び装置の実施形態は、図７に不図示の様々な特徴を含み得ることが理解されるであろう。加えて、本明細書のシステム及び装置の一部の実施形態は、図７に示す様々な特徴を欠く場合もある。システム７００は、ガスサンプルを収集し、ガスサンプルに関連するデータを通信するように概して構成される。システム７００は、ガスサンプリング装置７１０及びドッキングステーション７３０を有する。

ガスサンプリング装置７１０は、ガスサンプルを収集し、ガスサンプルの検査を促進してデータを生成するように構成され得る。一部の実施形態では、ガスサンプリング装置７１０は、携帯型装置として構成され得る。かかる事例では、ガスサンプリング装置は、その使用の特定のステップ中に介護者、患者又は両者の手に持たれるように構成され得る一方、その使用の特定のステップ中にドッキングステーション７３０に関連して保持されるか又は他の方法で配置されるようにも構成され得る。

一部の実施形態では、ガスサンプリング装置７１０は、患者からの呼気等のガスサンプルを受け付け、検査位置にそのガスサンプルを導くように構成される。ガスサンプリング装置７１０は、気流開口部７２２と、ガス試験室７２６と、センサレセプタクル７２８と、気流経路７２４と、ドッキング構造７２１とを画定するハウジング７２０を概して有する。

ガスサンプルを受け付けるとき、ガス（患者の呼気等）が気流開口部７２２を通り、気流経路７２４を通り、ガス試験室７２６内に入って使い捨てセンサ試験紙７４０の１つ又は複数の測定ゾーン７４２に接触し、その後、ガス試験室７２６の末端からセンサレセプタクル７２８を通って又は別個の排気口（この図面には不図示）を通って出ていくことができる。この図面は、センサレセプタクル７２８と使い捨てセンサ試験紙７４０との間の接触を示すが、センサレセプタクル７２８と使い捨てセンサ試験紙７４０とが接触しないか又は封止接触を作り出さず、従ってガスがセンサレセプタクル７２８を介して流出するための経路をもたらすセグメント又は領域があり得ることが理解されるであろう。

図７は、ハウジング７２０の内部空間とほぼ同じサイズであるように気流経路７２４を示すが、これは、単に解説しやすくするためのものであり、気流経路７２４のサイズ、は多くの場合、ハウジング７２０の全体の内部サイズよりもはるかに狭いことができ、これだけに限定されないが、センサ、電源、処理装置、通信ハードウェア、調整要素等を含む本明細書に記載の他のコンポーネント等のハウジング７２０内部の他のコンポーネントに場所を与え得ることが理解されるであろう。

ハウジング７２０は、様々な材料及び材料の組み合わせで構築することができる。ハウジング７２０は、単一の密着結合構造体とすることができるか、又はハウジング７２０を形成するように結合される複数のコンポーネントで構築され得る。説明のための例として、気流経路７２４を画定するハウジング７２０の一部は、気流開口部７２２を画定するハウジング７２０の一部に結合され得る。気流経路７２４を画定するハウジング７２０の一部は、様々な異なる断面のサイズ及び形状を有する導管又はチューブを含み得る。導管又はチューブは、これだけに限定されないが、ポリマ、金属、セラミックス、ガラス、複合材等を含む様々な材料から形成され得る。一部の実施形態では、気流経路７２４にライニングを施す面を材料で被覆して様々な所望の機能上の特性をもたらすことができる。

気流開口部７２２は、ハウジング７２０におけるガスサンプルのための流入口を提供するように概して構成される。一部の実施形態では、気流開口部７２２は、患者の口と流体連結するように構成されるが、他の一部の実施形態では、患者の口とハウジングとの間に境界を設けるために保護ライナを使用することができ、これについて以下でより詳細に説明する。

気流経路７２４は、気流開口部７２２におけるガスの流入をガス試験室７２６に導くように概して構成される。そのため、気流経路７２４は、気流開口部７２２からガス試験室７２６に概して伸びる。気流経路７２４は、気流経路の長さに沿ってほぼ同じである断面積を有することができるか、又はかかる断面積は、変化し得る。一部の実施形態では、ガス試験室７２６は、ガス試験室７２６に通じる気流経路と異なる内寸（例えば、高さ、幅等）を有し得る。

ガス試験室７２６は、ガスサンプルの検査位置を画定する。様々な実施形態において、ガス試験室７２６は、使い捨てセンサ試験紙７４０の測定ゾーン７４２を受け入れるように構成される。従って、ハウジング７２０によって画定されるセンサレセプタクル７２８は、ガス試験室７２６内で使い捨てセンサ試験紙７４０を移動可能なように保持するように概して構成される。様々な実施形態において、センサレセプタクル７２８は、利用者が手作業で挿入する使い捨てセンサ試験紙７４０を摺動式に受け入れるように構成される。一部の実施形態では、使い捨てセンサ試験紙７４０は、使い捨てセンサ試験紙７４０の長（又は主）軸がハウジング７２０の長（又は主）軸に平行な状態で挿入され得る。しかし、他の実施形態では、使い捨てセンサ試験紙７４０は、使い捨てセンサ試験紙７４０の長（又は主）軸がハウジング７２０の長（又は主）軸に対して異なるように（垂直等）配置された状態で挿入され得る。センサ試験紙の例について以下でより詳細に説明する。

図７は、ガスサンプリング装置７１０の（図面の透視図に関して上から下までの）ほぼ中心にある試験紙を示すが、ハウジング７２０又はガスサンプリング装置７１０の外面に近づくように、試験紙は、上又は下に偏らせて配置できることが理解されるであろう。一部の事例では、そのように偏らせることは、ハウジング内に使い捨てセンサ試験紙を依然として保持しながら、ドッキングステーションによる使い捨てセンサ試験紙のより容易な無線読取を促進することができる。一部の実施形態では、使い捨てセンサ試験紙は、ハウジング７２０の外面（又は外壁）から５ｃｍ未満、４ｃｍ未満、３ｃｍ未満、２ｃｍ未満、１ｃｍ未満、０．５ｃｍ未満、０．２ｃｍ未満に配置することができる。

ドッキングステーション７３０は、ガスサンプルを検査することで生成されるデータを収集するように概して構成される。ドッキングステーション７３０は、ガスサンプリング装置７１０のハウジングを介して無線でデータを受信するための通信ハードウェアを有する読取装置７３２を有する。多くの実施形態において、ドッキングステーション７３０の読取装置７３２は、使い捨てセンサ試験紙７４０から無線でデータを受信するように構成される。様々な実施形態において、読取装置７３２は、ガスサンプリング装置７１０のハウジングを介して（使い捨てセンサ試験紙７４０から）無線でベースラインデータを受信するようにも構成することができ、「ベースラインデータ」という用語は、患者のガスサンプル又は被験者に使い捨てセンサ試験紙７４０をさらす前に収集されるデータとして定義される。一部の事例では、ベースラインデータは、患者のガスサンプルを得る前に試験室内にあるいかなるガスの状態も反映することができる。しかし、他の実施形態では、ベースラインデータを生成するために試験室に外気を意図的に通すことができ、且つ／又は試験室内に既知の組成の特定の基準ガスサンプルを入れることができる。読取装置７３２の通信ハードウェアは、使い捨てセンサ試験紙７４０と近距離無線通信することが可能であり得る。一部の実施形態では、読取装置７３２の通信ハードウェアは、ＬＲＣ共振器回路の共振周波数及び／又はかかる共振周波数の変化を検出すること等によって受動電気回路から患者データを受信するように構成される近接場電極又は近接場読取回路である。

一部の実施形態では、ドッキングステーションは、データを収集するのにガスサンプリング装置７１０がドッキングステーション７３０に十分近いときを検出するように構成される近接センサを有する。ここでは不図示であるが、一部の実施形態では、使い捨てセンサ試験紙７４０上にドッキングステーション又は別の装置によって読取可能である、ベースラインデータ又は患者のサンプルデータ以外の識別コード、無線自動識別（ＲＦＩＤ：ｒａｄｉｏ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）タグ、バーコード、シリアル番号若しくはｉｄ番号又は他の印等の識別情報を配置することができる。かかる実施形態では、ドッキングステーション７３０（図７）は、その識別データを読み取り、収集し、保存し、且つ／又は場合のより伝送するように構成され得る。

ドッキングステーション７３０は、ガスサンプリング装置７１０のためのドッキング位置であるように概して構成される。ドッキングステーション７３０は、ガスサンプリング装置７１０を物理的に受けるように概して構成される。ドッキングステーション７３０は、当業者によって理解される様々な構造及び構成によってガスサンプリング装置７１０を受けることができる。様々な実施形態において、ドッキングステーション７３０及びガスサンプリング装置７１０のドッキング構造７２１は、嵌め合わせ構成を有し、それにより、ドッキングステーション７３０は、ガスサンプリング装置７１０のドッキング構造７２１を受ける。そのような一部の実施形態では、ドッキングステーション７３０及びドッキング構造７２１は、締り嵌めを画定する。しかし、他の実施形態では、ドッキングステーション７３０は、単純にドッキング構造７２１上に又はその中にあり得る。一部の実施形態では、読取装置７３２と使い捨てセンサ試験紙７４０との間のデータ伝送に対応するように、ドッキングステーション７３０及びドッキング構造７２１が使い捨てセンサ試験紙７４０及び読取装置７３２を十分近く配置するように構成される。一部の実施形態では、互いの６ｃｍ以内、５ｃｍ以内、４ｃｍ以内、３ｃｍ以内又は２ｃｍ以内、更に互いの１ｃｍ以内に使い捨てセンサ試験紙７４０及び読取装置７３２を配置するようにドッキングステーション及びドッキング構造が構成される。

ドッキングステーション７３０は、様々な追加のコンポーネントを有し得る。一部の実施形態では、ドッキングステーション７３０は、プロセッサ７３６とメモリ７３５とを有する。プロセッサ７３６及びメモリ７３５は、検査されたガスサンプルから得られるデータを処理及び記憶するように構成され得る。例えば、メモリ７３５は、ベースラインデータをローカルに記憶することができ、プロセッサ７３６は、検査されたガスのデータから収集されたベースラインデータを除去して、調節されたデータを得るように構成され得る。この調節されたデータは、検査されるガスのデータに対する周囲環境の幾らかの影響を除去することができる。別の例では、プロセッサは、調節されたデータ（又は一部の実施形態では検査されるガスのデータ）を、１つ又は複数の病気を示す既知のデータと比較するように構成され得る。比較アルゴリズムを使用して特定の病気の存在を識別するために、かかる比較を使用することができる。更に別の例では、ドッキングステーション７３０のプロセッサは、使い捨てセンサ試験紙７４０の欠陥を識別するように構成され得る。欠陥の例は、製造欠陥及び／又は周囲のガスにさらすのが早過ぎることを含み得る。ドッキングステーション７３０は、かかる欠陥の記録を収集し、保存し、且つ場合のより伝送するように構成され得る。

様々な実施形態において、ドッキングステーション７３０は、ネットワーキングハードウェア７３４を有する。ネットワーキングハードウェア７３４は、クラウドベースシステムを含む遠隔システムにネットワーク上でデータを伝送するように構成され得る。一部の実装形態では、遠隔システムは、病院、診察室、研究所又は他の場所であり得る。一部の実施形態では、ネットワーキングハードウェア７３４は、ガスサンプルを検査することで生成されるデータを伝送するように構成される。一部の実施形態では、ネットワーキングハードウェア７３４は、ベースラインデータを伝送するように構成される。一部の実施形態では、ネットワーキングハードウェアは、調節されたデータを伝送するように構成される。一部の実施形態では、遠隔システムは、自らが受信するデータを分析する。例えば、一部の実施形態では、遠隔システムは、調節されたデータを、複数の病気を示す既知のデータと比較するように構成される。この比較は、特定の病気の存在を識別することができる。

一部の実施形態では、ドッキングステーション７３０は、ユーザインタフェース７３８を有する。ユーザインタフェース７３８は、利用者に情報を伝達するように構成され得る。例えば、ユーザインタフェース７３８は、ドッキングステーション７３０とガスサンプリング装置７１０との間のデータ伝送及び／又はドッキングステーション７３０とネットワークとの間のデータ伝送等のアクティブデータ伝送を伝達するように構成され得る。一部の実施形態では、ユーザインタフェース７３８は、検査過程の現在の段階、その進捗又は次のステップがどのようなものであるか、又はどのような動作が必要であるかに関する情報を伝達するように構成され得る。例えば、一部の事例では、ユーザインタフェース７３８は、ガスサンプルを受け付けるガスサンプリング装置７１０の準備が整ったこと、又はドッキングステーション７３０がガスサンプリング装置７１０からのデータを読み終えたことを伝達するように構成され得る。ユーザインタフェース７３８は、センサ試験紙の欠陥を伝達するようにも構成され得る。ユーザインタフェース７３８は、視覚的通知、音声通知等によって伝達するように構成され得る。具体例として、ドッキングステーション７３０がデータを伝送していることを示すために点滅光を使用することができる。ユーザインタフェース７３８は、ＬＥＤ又は同様の発光装置等の光源を含むことができる。

次に、図７に示すシステムを使用する１つの手法の例について説明する。ガスサンプリング装置のハウジングによって画定されるガス試験室７２６によって使い捨てセンサ試験紙７４０が受け入れられるように、使い捨てセンサ試験紙７４０がガスサンプリング装置７１０内に挿入される。使い捨てセンサ試験紙７４０を有するガスサンプリング装置７１０は、ドッキングステーション７３０にドッキングされ、ドッキングステーション７３０の読取装置７３２は、ガスサンプリング装置７１０のハウジング７２０を介して使い捨てセンサ試験紙７４０からのベースラインデータを読み取る。ベースラインデータの読み取り後、ガスサンプリング装置７１０は、ドッキングステーション７３０からドッキングを解除され、ガスサンプルが使い捨てセンサ試験紙７４０と接触するようにガスサンプルがガス試験室によって受け入れられる。例えば、ガスサンプリング装置７１０は、介護者によって物理的に握られてドッキングステーション７３０から取り外され、患者又は被験者に物理的に渡され得、その患者又は被験者は、ガスサンプリング装置７１０に息を吹き込んで、分析されるガスサンプルを提供することができる。他の事例では、ガスサンプリング装置７１０は、患者又は被験者によって保持されるのではなく、介護者によって保持され得る。ガスサンプルを受け付けた後、ガスサンプリング装置７１０は、ドッキングステーション７３０にドッキングされ得、検査されるガスのデータは、読取装置７３２によって使い捨てセンサ試験紙７４０から読み取られ、調節されたデータは、ガスサンプリング装置７１０のハウジング７２０を介して読み取られる。様々な実施形態において、使い捨てセンサ試験紙７４０は、一度使用したら捨てるように構成される。そのため、使い捨てセンサ試験紙７４０は、使い捨てセンサ試験紙７４０からサンプルガスデータを集めた後に破棄することができる。図７に示すシステムを使用する他の様々な方法も考えられる。

測定ゾーン７４２は、複数の離散的な結合検出器を含むことができ、それらの結合検出器は、自らに結合される１つ又は複数の検体結合レセプタを含み得る。一部の実施形態では、特定の離散的な結合検出器内の検体結合レセプタの全てがその検体結合特性に関して同じであり得る。他の実施形態では、特定のゾーン内の検体結合レセプタの少なくとも一部がその検体結合特性に関して互いに異なり得る。一部の実施形態では、それぞれの離散的な結合検出器が固有であり得る。一部の実施形態では、固有である離散的な結合検出器は、同じ化合物の異なる部分又は異なる構成に結合するという点で交差反応を呈し得る。一部の実施形態では、それぞれの離散的な結合検出器は、単一の受動センサ回路を含み得る。他の実施形態では、それぞれの離散的な結合検出器は、複数の受動センサ回路を含み得る。

一部の実施形態では、受動センサ回路は、インダクタに結合されるグラフェンバラクタ（可変コンデンサ）又は金属−酸化グラフェンコンデンサ（ＲＳは、直列抵抗を表し、ＣＧは、バラクタコンデンサを表す）を含み得る。グラフェンバラクタは、様々な方法及び様々な幾何学的形状で用意することができる。単に一例として、一部の態様では、ゲート電極が絶縁層内に凹設され得る。ゲート電極は、絶縁層内に陥凹をエッチングし、その陥凹内に導電性材料を付着させてゲート電極を形成することによって形成され得る。絶縁層及びゲート電極の面上に誘電体層を形成することができる。一部の例では、誘電体層は、酸化アルミニウム、二酸化ハフニウム、二酸化ジルコニウム、ケイ酸ハフニウム又はケイ酸ジルコニウム等の材料で形成され得る。グラフェン層は、誘電体層の上に付着させることができる。一部の態様では、グラフェン層は、グラフェン単層であり得る。グラフェン層の面上にコンタクト電極を付着させることもできる。例示的なグラフェンバラクタの態様は、参照によりその内容が本明細書に援用される米国特許出願公開第２０１４／０１４５７３５号明細書に見出すことができる。

様々な実施形態において、グラフェンバラクタの一部であり、従って受動センサ回路等のセンサ回路の一部である官能化グラフェン層（例えば、検体結合レセプタを含むように官能化される）は、測定ゾーンの表面を流れるガスサンプルにさらされる。受動センサ回路は、インダクタも含み得る。一部の実施形態では、各受動センサ回路と共に単一のバラクタのみが含まれる。他の実施形態では、各受動センサ回路と共に複数のバラクタが並列等で含まれる。

受動センサ回路では、検体結合レセプタとガスサンプルの成分との間の結合時に電気回路の量子キャパシタンスが変化する。受動センサ回路は、ＬＲＣ共振器回路として機能することができ、ガスサンプルの成分との結合時にＬＲＣ共振器回路の共振周波数が変化する。

センサ回路の電気特性を検出するために読取回路を使用することができる。例として、読取回路は、ＬＲＣ共振器回路の共振周波数及び／又はかかる共振周波数の変化を検出するために使用することができる。一部の実施形態では、読取回路は、抵抗及びインダクタンスを有する読取コイルを含むことができる。センサ側のＬＲＣ回路がその共振周波数にある場合、その周波数に対する読取回路のインピーダンスの位相のプロットは、極小（又は位相ディップ周波数）を有する。検知は、共振周波数及び位相ディップ周波数の値を変化させる、検体の結合に反応してバラクタキャパシタンスが変化するときに生じ得る。グラフェンセンサを読み取る他の技法も使用することができる。

ガス及び／又は呼気サンプリングシステムの更なる態様は、参照によりその内容が本明細書に援用される米国特許出願公開第２０１６／０１０９４４０号明細書に記載されている。

一部の事例では、集められる個々のデータ片は、互いに独立且つ別個であり得る。他の事例では、幾つかの個々のデータ片は、他のデータ片と関連及び／又は相関し、これだけに限定されないが、制御及び／又は検証データを含む様々な目的で使用され得る。

次に、図８を参照すると、機械学習分析及び／又はパターンマッチング等の後の操作で使用するための複合データセットを形成するために組み合わせることができる様々なデータ片の概略図が示されている。図８では、複合データは、本明細書に記載のガス又は呼気サンプリング装置を使用して生成され得るような揮発性有機化合物データ８０２を含み得る。揮発性有機化合物データ８０２は、複数の個々のデータ片８１２を含み得る。複合データは、患者の交感神経活動に関するデータ８０４も含み得る。一部の実施形態では、複合データは、本明細書に記載したデータの種類の何れかを含み得ることが理解されるであろう。一部の実施形態では、患者の交感神経活動に関するデータ８０４は、複数の個々のデータ片８１４を含み得る。この概略図では、個々のデータ片（８１２及び８１４）の全てが独立し別個である。

次に、図９を参照すると、機械学習分析及び／又はパターンマッチング等の後の操作で使用するための複合データセットを形成するために組み合わせることができる様々なデータ片の別の概略図が示されている。図９では、複合データは、本明細書に記載のガス又は呼気サンプリング装置を使用して生成され得るような揮発性有機化合物データ８０２を含み得る。揮発性有機化合物データ８０２は、他のデータ片から独立し且つ他のデータ片と異なる第１のデータの組９０２と、患者の交感神経活動に関するデータ８０４又は他の種類のデータ等、他の特定のデータ片に関連又は相関する第２のデータの組９０４とに分けられる個々のデータ片８１２を含み得る。このようにして、第１のデータの組９０２は、データが組み合わせられる前に制御又は他に検証目的等の様々な方法で使用され得る。
［センサ及びデータ］
本明細書の様々な実施形態において、システムの一部であり得る患者固有の装置及び／又は他の装置若しくはシステムは、患者の自律神経系緊張又は一部の実施形態ではより詳細に患者の交感神経系の活動に関するデータを収集することができる。但し、一部の実施形態では、交感神経活動の測定に加えて又はその代わりに、自律神経系緊張の測定（例えば、副交感神経／交感神経のバランス）又は副交感性緊張の測定も行い得ることが理解されるであろう。一部の実施形態では、人口統計データ、医療記録データ、環境条件の測定、患者の活動データ、症状の表れ、患者の現在の又は過去の身体的状態に関する情報等の他の種類のデータも含まれ得る。

交感神経活動の多くの異なる測度が集められ且つ／又は評価され得る。一部の実施形態では、本明細書の交感神経活動の測度は、心拍数変動（ＨＲＶ）、皮膚電位（ＥＤＡ）、血圧、呼吸数、呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）及び圧受容体感受性（ＢＲＳ）の１つ又は複数を含み得る。

交感神経活動を反映するデータを集めるために多くの異なる特定のセンサが使用され得る。一部の実施形態では、ＥＣＧセンサが使用され得る。ＥＣＧセンサは、患者の体の電気的活動を検出するように構成される、患者の体内に配置される少なくとも２つの電極を含み得る。プロセッサ回路は、エレクトログラム情報を使用して形態学的特性（例えば、タイミング、振幅、形状等）を識別することができる。

ＥＣＧセンサからの具体的な特徴は、これだけに限定されないが、ＲＲ間隔／心拍数、Ｐ波の検出（又はサロゲート）、Ｑ波の検出（又はサロゲート）、ＰＱＲＳＴ波形の特徴の何れかの間の間隔、心拍数変動（ＨＲＶ）、心拍の心拍数密度指数、ＡＶＮＮ（全ＮＮ間隔の平均）、長期の心拍数変動（ＨＲＶ）の測度であるＳＤＮＮ（全ＮＮ間隔の標準偏差）、長期のＨＲＶの測度であるＳＤＡＮＮ（２４時間記録の全ての５分セグメント内のＮＮ間隔の平均の標準偏差）、ＳＤＮＮＩＤＸ（２４時間記録の全ての５分セグメント内のＮＮ間隔の標準偏差の平均）、短期のＨＲＶの測度であるＲＭＳＳＤ（隣接するＮＮ間隔の差の二乗平均の二乗根）、ｐＮＮ５０（５０ｍｓを上回る隣接するＮＮ間隔の差のパーセンテージ）、超低周波（ＶＬＦ：Ｖｅｒｙ Ｌｏｗ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）帯域、低周波（ＬＦ：Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）帯域及び高周波（ＨＦ：Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）帯域内の全体的なスペクトル密度を決定するためのＨＲＶ信号のパワースペクトル、ＶＬＦ帯域、ＬＦ帯域及びＨＦ帯域の何れか２つの比率、ＱＲＳ複素振幅若しくは形態又はそのサロゲート、ＥＣＧ波形と最適な形態テンプレートとの間のマッチ（最適なテンプレートは、良好な治療の期間中の形態に基づいて医師又は内部アルゴリズムによって定められ且つ／又は更新され得る）であって、２つの信号間の相関を使用して定量化することができるか、又は例えば標準偏差の２倍によって定める平均前後の間隔を所与の信号が離れるときによって定量化することができるマッチ、ＰＰ間隔、ＰＲ間隔、ＱＲＳアジマス、ＱＲＳ持続時間、ＳＴセグメント、ＱＲＳ−Ｔ角度、ＱＴ間隔又は主成分分析等の全波形の次元縮小によって得られる次元を含み得る。

一部の実施形態では、容積脈波（ＢＶＰ：ｂｌｏｏｄ ｖｏｌｕｍｅ ｐｕｌｓｅ）センサを使用することができる。一部の実施形態では、ＢＶＰセンサは、光電脈波（ＰＰＧ：ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ）センサとすることができ、隣接する動脈に光を通すことによって脈動情報（タイミング、形状及び形態を含む）を得ることができる。ＰＰＧセンサの態様は、参照によりその内容が本明細書に援用される米国特許第８，４９４，６０６号明細書及び米国特許出願公開第２０１７／００４２４３５号明細書に記載されている。一部の実施形態では、ＢＶＰセンサは、指、手首、耳等から外部的に測定することができる。一部の実施形態では、ＢＶＰセンサは、動脈の近くで内部的に測定することができる。一部の実施形態では、ＢＶＰセンサは、電気式の生体インピーダンス／インピーダンスカルジオグラフィセンサであり、脈動情報（タイミング、形状及び形態を含む）は、血流量変化時の動脈にわたるインピーダンスの変化を測定することによって得られる。一部の実施形態では、ＢＶＰセンサは、加速度計であり、脈動情報（タイミング、形状及び形態を含む）は、血液が流れている間に動脈の形状が変化するときの位置変化を測定することによって得られる。一部の実施形態では、ＢＶＰセンサは、動脈の周りの又は近くの圧力センサであり、脈動情報（タイミング、形状及び形態を含む）は、動脈から直接測定される。一部の実施形態では、ＢＶＰセンサは、動脈内の圧力センサであり、脈動情報（タイミング、形状及び形態を含む）は、動脈内で直接測定される。

ＢＶＰセンサからの具体的な特徴は、ＢＶＰ波形と最適な形態テンプレートとの間のマッチ（最適なテンプレートは、良好な治療の期間中の形態に基づいて医師又は内部アルゴリズムによって定められ且つ／又は更新され得、マッチは、２つの信号間の相関を使用して定量化することができるか、又は例えば標準偏差の２倍によって定める平均前後の間隔を所与の信号が離れるときによって定量化することができる）、収縮期振幅、拡張期振幅、ＢＶＰ波形下の領域、（ＥＣＧからＨＲＶと同様の任意の手段によって計算される）脈拍変動性、脈波伝播時間、ＢＶＰ波形のＤＣ成分、ＢＶＰ波形のＡＣ成分、重拍ノッチ振幅、縮期峰と弛期峰との間の時間又は主成分分析等の全波形の次元縮小によって得られる次元を含み得る。

一部の実施形態では、皮膚電位（ＥＤＡ）センサを使用することができる。皮膚電位センサの態様は、参照によりその内容が本明細書に援用される米国特許出願公開第２０１７／００１４０４３号明細書に記載されている。表面電極は、手（掌側面）、足（足底面）、手首（手首に装着されるモニタリング装置に組み込まれる等）又は皮膚上の何れかの箇所の導電層（タトゥー）に通信可能に結合される植込装置から皮膚コンダクタンスを測定することができる。

一部の実施形態では、血圧センサを使用することができる。様々な実施形態において、血圧は、心音信号、ＢＶＰ信号、血圧測定用カフ等から導出することができる。
一部の実施形態では、呼吸センサを使用することができる。様々な実施形態において、呼吸は、接触に基づく方法により、胸部及び腹部の運動検出により、音響に基づく測定、気流のモニタリング、筋肉緊張センサ又はインピーダンスに基づく測定により検知することができる。呼吸を検出するために非接触式の方法も使用することができる。

呼吸センサは、対象者の胸部の伸縮をモニタするように構成される植込可能センサであり得る。一例では、呼吸センサは、対象者の一回換気量又は分時換気量に関する情報を与えるように構成され得る。一部の実施形態では、呼吸センサは、音響センサであり得る。音響センサは、マイクロホン又は加速度計等の植込可能トランスデューサであり得る。音響センサは、可聴スペクトル等において対象者から音響振動エネルギを受け付けるように構成され得る。一例では、回路の一部は、音響センサから情報を受信し、呼吸情報を識別するように構成され得る。一部の実施形態では、呼吸センサは、振動センサであり得る。振動センサは、加速度計等の植込可能トランスデューサであり得る。振動センサは、患者から振動エネルギを受け付けるように構成することができ、呼吸情報を識別するために使用され得る。一部の実施形態では、呼吸センサは、呼吸データを決定するように構成されるインピーダンスセンサであり得る。インピーダンスセンサは、患者の体内に配置され、患者の体内の電気信号を検出するように構成される少なくとも２つの電極を含み得る。２つ以上の電極間の検出又は測定されたインピーダンスを識別するために、装置は、インピーダンスセンサから電気信号情報を受信するように構成され得る。一例では、受信したインピーダンス情報を処理して呼吸データを識別するためにプロセッサ回路が使用され得る。

呼吸センサからの具体的な特徴は、吸息及び呼息中の絶対的なＨＲＶ、吸息から呼息までの間のＨＲＶの比率、吸息及び呼息中の絶対的なＨＲ及び呼吸周期にわたるＨＲの変化を含み得る。

一部の実施形態では、肺のデータが使用され得る。肺のデータは、１秒間努力呼気容量（ＦＥＶ１：ｆｏｒｃｅｄ ｅｘｐｉｒａｔｏｒｙ ｖｏｌｕｍｅ ｉｎ １ ｓｅｃｏｎｄ）、強制肺活量（ＦＶＣ：ｆｏｒｃｅｄ ｖｉｔａｌ ｃａｐａｃｉｔｙ）、ＦＥＶ１／ＦＶＣ又は他の様々な肺機能／肺活量測定検査パラメータを含み得る。一部の実施形態では、本明細書のデータを集めるためにカプノグラフィが使用され得る。様々な実施形態において、肺音、経胸腔的インピーダンス、発声等の肺の状態の変化を示すデータが使用され得る。

一部の実施形態では、ＥＥＧセンサが使用され得る。ＥＥＧセンサは、ＥＥＧキャップ、ＥＥＧヘッドセット、耳のＥＥＧ装置、植込皮下無線電極インプラント、植込神経調節リード線（例えば頭部、三叉神経、深部脳刺激リード線）又はサングラス、帽子、パッチ等における他のＥＥＧ測定装置内の電極として実装され得る。

一部の実施形態では、胃筋電計（ＥＧＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｇａｓｔｒｏｇｒａｍ）等のセンサからのデータも使用され得る。胃筋電計の態様は、参照によりその内容が本明細書に援用される米国特許第５，７０４，３６８号明細書に記載されている。

一部の実施形態では、ＮＩＲＳ（近赤外分光）センサが使用され得る。ＮＩＲＳセンサは、個々のＮＩＲＳオプトード、マルチオプトードＮＩＲＳ（例えばＥＥＧと同様にキャップを使用して測定される）、皮下オプトードインプラントとして実装され得る。ＮＩＲＳセンサの態様は、参照によりその内容が本明細書に援用される米国特許出願公開第２０１４／００５１９５６号明細書に記載されている。

ＥＥＧ／ＮＩＲＳの特徴は、優位周波数、特定の脳波周波数（アルファ、ベータ、シータ）に関する総パワー並びに個々のスペクトルパワーを含む（相対的及び絶対的）スペクトルパワー、コヒーレンス、クロスコヒーレンス、スペクトルエントロピ、相互情報量及び他の相関測度、関連する周波数帯に関する優位振幅ピークの変化（周波数偏移）、ｑ要因に基づく測定基準及び他のＥＥＧ／ＮＩＲＳ固有の測定基準を含み得る。

一部の実施形態では、センサは、活動センサ又は歩調センサであり得る。例えば、センサは、３軸加速度計、３軸ジャイロスコープ及び／又は３軸磁気計の１つ又は複数であり得る。一部の実施形態では、センサは、筋電計（ＥＭＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｐｈｙ）センサであり得る。

血圧、心拍数又は心拍間隔（ＩＢＩ：ｉｎｔｅｒ−ｂｅａｔ Ｉｎｔｅｒｖａｌ）、心拍数変動、変化の傾斜として又はパラメータがピーク変化のＸ％に達するための時間間隔として捕捉される心拍数の変化、変化の傾斜として又はパラメータがピーク変化のＸ％に達するための時間間隔として捕捉される血圧の変化等の測度を使用し、圧受容体感受性（ＢＲＳ）の特徴が計算され得る。ＢＲＳは、活動センサ及び呼吸センサによって示される身体的活動又は運動のレベルに基づいて分類され得る（例えば、激しくない活動、中程度の活動又は活発な活動）。ＢＲＳは、活動信号及び呼吸信号により、例えばある期間にわたる（ｇを単位とする）ベクトルマグニチュードユニット、カロリ消費、移動距離、又は他の活動若しくは運動の測度、又はそれらの組み合わせによって示される身体的活動又は運動の一連のレベルにわたって特徴付けることができる。

医療記録からの側面も本明細書のデータとして使用され得る。かかるデータの例は、これだけに限定されないが、投薬情報、過去の症状、過去の診断、過去に得られた診断検査の結果、患者に対して行われた過去の医療処置等を含む。

本明細書のデータは、睡眠データを含み得る。睡眠データは、これだけに限定されないが、平均睡眠持続時間、ＲＥＭ睡眠周期及び持続時間、睡眠の質、睡眠中の活動、睡眠時無呼吸事象、睡眠中の呼吸パターン、覚醒時エピソード、朝の起床時間等を含み得る。

本明細書に記載した他の種類のデータに加えて、一部の実施形態では、これだけに限定されないが、年齢、性別、地理及び／又は人種を含む患者の人口統計学的特徴を使用することができる。他の種類のデータは、測定が行われる時刻を含み得る。

一部の実施形態では、外部環境条件データも使用することができる。環境条件データは、これだけに限定されないが、湿度、外気温、現在の天気、汚染レベル等を含み得る。
一部の実施形態では、インターネット、ソーシャルメディア、インターネット検索等の患者の使用に関するデータ又はそれらに関する不規則なパターンに関するデータを使用することができる。
［方法］
本明細書の実施形態は、様々な方法を含み得る。例示的な方法は、本明細書に記載した手法及び／又は操作の何れかを含み得る。一実施形態では、患者の健康状態を評価する方法が含まれる。この方法は、患者の呼気又はガスサンプル内の揮発性有機化合物の存在を評価して揮発性有機化合物データを生成するステップを含み得る。揮発性有機化合物データは、本明細書に記載したようなシステム及び装置を使用して集めることができる。

一部の事例では、揮発性有機化合物データは、複数のグラフェンセンサの出力を反映し得る。複数のグラフェンセンサは、異なる揮発性有機化合物に固有のセンサを含み得る。一部の実施形態では、複数のグラフェンセンサは、少なくとも５つ、１０、１５、２０、３０、４０又はそれを超える異なる揮発性有機化合物の存在を検出することができる。一部の実施形態では、グラフェンセンサによって検出される異なる揮発性有機化合物の数は、ある範囲内にあることができ、上限が下限よりも大きいことを条件として、上記の数の何れも範囲の上限又は下限としての役割を果たし得る。

一部の実施形態では、複数のグラフェンセンサの１つ又は複数は、患者の交感神経活動に関する収集されたデータに対する制御として選択される。一部の実施形態では、制御は、交感神経活動と相関する。一部の実施形態では、この方法は、制御の測定値が交感神経活動の測定値について予期される値とマッチしない場合に通知を生成するステップを含み得る。

この方法は、患者の交感神経活動に関するデータを収集するステップを更に含み得る。具体的には、患者の交感神経活動に関するデータは、患者の交感神経活動の変化及び／又は患者の交感神経活動に関するトレンドを含み得る。交感神経活動は、臨床環境又は非臨床環境内で集めることができる。一部の実施形態では、患者の交感神経活動に関するデータは、ウェアラブル装置及び／又は植込装置を使用して集めることができる。一部の実施形態では、患者の交感神経活動に関する収集されたデータは、交感神経活動のベースラインレベル及び交感神経活動のベースラインレベル上の変化を反映する。

患者の交感神経活動を反映する多くの異なる種類のデータが使用され得る。但し、一部の実施形態では、患者の交感神経活動に関するデータは、心拍数変動（ＨＲＶ）、皮膚電位（ＥＤＡ）、血圧、呼吸数、呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）及び圧受容体感受性（ＢＲＳ）からなる群から選択され得る。

一部の実施形態では、患者の交感神経活動に関するデータは、ある期間にわたって集められ得る。一部の実施形態では、患者の交感神経活動に関するデータの収集は、少なくとも約１秒、５秒、１０秒、１５秒、３０秒、６０秒、５分、１０分、２０分、３０分、４５分、６０分、２時間、４時間、８時間、１２時間、２４時間、２日、３日、４日、５日、１０日、１５日、２０日、３０日、４５日、６０日、９０日、１２０日以上の期間にわたって行われる。一部の実施形態では、ある範囲内の期間にわたってデータを収集することができ、上限が下限よりも大きいことを条件として、上記の時間の何れも範囲の上限又は下限としての役割を果たし得る。理論に制約されることを意図しないが、持続時間が長いほど、患者のベースライン状態について多くのデータが存在し、ベースライン状態からの任意の外れを検出又は予測する能力が高まる。

データがいずれの箇所で集められようと、多くの実施形態において、データは、システムの他の装置及び／又は他のコンポーネントとやり取りされ得る。一部の実施形態では、患者の呼気サンプルからの揮発性有機化合物データは、外部の呼気検査装置からウェアラブル装置及び植込可能装置の少なくとも１つにダウンロードされる。一部の実施形態では、患者の交感神経活動に関する収集されたデータは、ウェアラブル装置から臨床診断装置にアップロードされる。

この方法は、揮発性有機化合物データを、患者の交感神経活動に関する収集されたデータと組み合わせて複合データセットを形成するステップを更に含み得る。一部の事例では、複合データセット内の全てのデータ片に等しく重み付けすることができる。他の事例では、複合データセット内のデータ片の一部に他のデータ片よりも重く重み付けすることができる。一部の実施形態では、一部のデータ片は、制御としての役割を単に果たし得る。

複合データセットは、多くの場合、揮発性有機化合物データ及び患者の交感神経状態に関するデータを含むが、本明細書に記載した他の種類のデータ等の更に他の種類のデータは、複合データセット内に追加され得ることが理解されるであろう。例えば、一部の実施形態では、この方法は、患者の機能状態に関するデータを収集するステップも含み得る。患者の機能状態に関するデータは、歩調データ及び加速度データからなる群から選択され得る。一部の実施形態では、この方法は、患者の機能状態に関するデータを複合データセットに追加するステップも含み得る。

この方法は、パターンマッチングアルゴリズム又はパターン認識アルゴリズムを使用して、複合データセットと、１つ又は複数の過去に決定されたパターンとを比較して、最良のマッチであるパターンを決定するステップを更に含むことができ、最良のマッチである特定の過去に決定されたパターンは、患者の健康状態を示す。

例として、大量の患者データセット内のパターンは、機械学習分析又は別の同様のアルゴリズム技法によって最初に識別され得る。例えば、１．）患者の組についての揮発性有機化合物に関する情報、２．）同じ患者の組についての交感神経状態又は活動に関する情報、３．）同じ患者の組についての特定の診断又は他の健康状態に関する情報、及び／又は４．）本明細書に記載の他の種類のデータを含む訓練データの組は、揮発性有機化合物、交感神経状態及び／又は特定の診断若しくは健康状態と相関する他のデータの１つ又は複数のパターンを生成するために機械学習アルゴリズム又は同様のアルゴリズム技法を用いて処理され得る。

アルゴリズムは、多くの機械学習技法の何れかを使用して新たなモデルを作成するために使用することができるか、又はロジスティック回帰、ランダムフォレスト若しくは人工ニューラルネットワーク等、これらの技法を使用して過去に計算されたモデルの結果を適用するために使用することができる。

多くの異なるパターンマッチングアルゴリズム又はパターン認識アルゴリズムが使用され得る。例として、一部の実施形態では、複合データセットが最も密にマッチする特定の所定のパターンを識別するために最小二乗アルゴリズムが使用され得る。

一部の実施形態では、呼気検査又はガス検査を受けるように患者を促すことができる（検査は、自宅等の非臨床設定内で行うことができるか、又はそのように促すことは、検査を受けるために臨床設定に患者を行かせることができる）。

一部の実施形態では、睡眠パターン等を含むパターン（例えば、ウェアラブル、植込又は非接触式の家庭内センサ）、生理学的データ（自律神経系緊張の測度）、体重（自宅内のマットによって自動で測定される重さ等）、活動レベル（例えば、モバイル装置、ウェアラブル、植込又は非接触式の家庭内センサ）等をアルゴリズムの使用等によって評価することができ、それらの要因の結果が示唆する場合、システムは、心不全の初期兆候を検出するために呼気検査又はガス検査を行うべきであるか又は受けるべきであることを利用者に知らせることができる。陽性結果の場合又はデータトレンドが個々の患者の正常範囲を超えている場合、システムは、早期介入のために医師の診察を受けるように患者に知らせることができる。

一部の実施形態では、呼気検査を行う（又は呼気検査を受けに診察室に来る）べきことを利用者に勧告して、ＣＯＰＤの再発又は繰り返しの再発の初期兆候を検出するために、睡眠パターン等を含むパターン、自律神経系緊張、呼吸数、呼吸音、活動レベル等を使用することができる。陽性結果又は個々の患者の正常範囲を超えるデータトレンドの場合、早期介入のために医師の診察を受け、且つ／又は処方薬（例えば、気管支拡張薬、コルチコステロイド等）を使用する。

心不全及びＣＯＰＤの他に、かかるパターン及び呼気検査を受けるための患者への促しは、再発の初期兆候を検出するために糖尿病管理及び炎症性腸疾患にも使用することができる（パターン内の食事摂取、自律神経系緊張等に関するデータも含む）。

本明細書及び添付の特許請求の範囲内で使用するとき、単数形「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」及び「そのｔｈｅ）」は、文脈が明らかに異なる場合を除いて複数形の言及も含むことに留意すべきである。従って、例えば「化合物」を含む組成物への言及は、２つ以上の化合物の混合を含む。「又は」という語は、文脈が明らかに異なる場合を除いて「及び／又は」を含む意味で概して使用されることにも留意すべきである。

本明細書及び添付の特許請求の範囲内で使用するとき、「構成される」という語句は、特定のタスクを実行するように又は特定の構成を採用するように構築又は構成されるシステム、機器又は他の構造体を表すことにも留意すべきである。「構成される」という語句は、配置及び構成される、構築及び配置される、構築される、製造及び配置される等の他の同様の語句と区別なく用いることができる。「回路」は、特定の操作を実行するための配線接続回路及び同じ機能を提供するために命令を実行するようにプログラムされるプロセッサの両方を含み得る。

本明細書中の全ての刊行物及び特許出願は、本明細書が関係する当業者のレベルを示す。個々の刊行物又は特許出願が参照により具体的且つ個別に示されている場合と同程度に、全ての刊行物及び特許出願が参照により本明細書に援用される。

様々な具体的且つ好ましい実施形態及び技法に関して態様を説明してきた。しかし、本明細書の趣旨及び範囲から逸脱することなく、多くの改変形態及び修正形態がなされ得ることを理解すべきである。そのため、本明細書に記載した実施形態は、網羅的であることも、本明細書で開示した厳密な形態に範囲を限定することも意図しない。むしろ、それらの実施形態は、当業者が原理及び実践を認識及び理解することができるように選択及び説明された。

Claims (14)

1. 患者の健康状態を評価する方法であって、
   複数のグラフェンセンサを用いて前記患者の呼気又はガスサンプル内の揮発性有機化合物の存在を評価して、揮発性有機化合物データを生成するステップであって、前記複数のグラフェンセンサは、異なる揮発性有機化合物に固有のセンサを含む、ステップと、
   前記患者の交感神経活動に関するデータを収集するステップと、
   前記揮発性有機化合物データを、前記患者の交感神経活動に関する前記収集されたデータと組み合わせて複合データセットを形成するステップと、
   パターンマッチングアルゴリズムを使用して、１つ又は複数の過去に決定されたデータパターンに対して前記複合データセットをマッチングして、最良のマッチである前記データパターンを決定するステップであって、前記最良のマッチである前記特定の過去に決定されたデータパターンは、前記患者の前記健康状態を示し、前記１つ又は複数の過去に決定されたデータパターンは、機械学習プロセスを使用して作成される、ステップと
   を含む方法。
2. 前記患者の交感神経活動に関する前記データは、心拍数変動（ＨＲＶ）、皮膚電位（ＥＤＡ）、血圧、呼吸数、呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）及び圧受容体感受性（ＢＲＳ）からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
3. 前記患者の機能状態に関するデータを収集するステップであって、前記データは、歩調データ及び加速度データからなる群から選択される、ステップと、前記患者の機能状態に関するデータを前記複合データセットに追加するステップとを更に含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記患者の人口統計学的特徴に関するデータを収集するステップと、
   前記患者の人口統計学的特徴に関するデータを前記複合データセットに追加するステップと
   を更に含む、請求項１〜３の何れか一項に記載の方法。
5. 前記患者の交感神経活動に関するデータを収集するステップは、非臨床設定内で行われ、及び前記揮発性有機化合物の前記存在を評価するステップは、臨床設定内で行われる、請求項１〜４の何れか一項に記載の方法。
6. 前記患者の交感神経活動に関するデータを収集するステップは、ウェアラブル装置を用いて行われる、請求項１〜５の何れか一項に記載の方法。
7. 前記患者の交感神経活動に関するデータを収集するステップは、少なくとも約１日の期間にわたって行われる、請求項１〜６の何れか一項に記載の方法。
8. 前記患者の交感神経活動に関するデータを収集するステップは、植込装置を用いて行われる、請求項１〜７の何れか一項に記載の方法。
9. 前記患者の前記呼気又はガスサンプルからの前記揮発性有機化合物データは、外部の呼気検知システムからウェアラブル装置及び植込可能装置の少なくとも１つにダウンロードされる、請求項１〜８の何れか一項に記載の方法。
10. 前記患者の交感神経活動に関する前記収集されたデータは、ウェアラブル装置から臨床診断装置にアップロードされる、請求項１〜９の何れか一項に記載の方法。
11. 前記複数のグラフェンセンサの１つ又は複数は、前記患者の交感神経活動に関する前記収集されたデータに対する制御として選択され、前記制御は、交感神経活動と相関する、請求項１〜１０の何れか一項に記載の方法。
12. 通信回路と、
    メモリ回路と、
    前記通信回路及び前記メモリ回路と電子通信するプロセッサと
    を含む診断健康システムであって、前記プロセッサは、
    揮発性有機化合物データを、患者の交感神経活動に関する収集されたデータと組み合わせて複合データセットを形成することと、
    パターンマッチングアルゴリズムを使用して、１つ又は複数の過去に決定されたデータパターンに対して前記複合データセットをマッチングして、最良のマッチであるパターンを決定することであって、前記最良のマッチである前記特定の過去に決定されたパターンは、前記患者の健康状態を示す、決定することと、
    前記最良のパターンマッチに基づいて前記患者の前記健康状態を報告することと
    を行うように構成され、
    前記１つ又は複数の過去に決定されたデータパターンは、機械学習プロセスを使用して作成される、診断健康システム。
13. 臨床環境内に配置され、及び患者の交感神経活動に関する収集されたデータは、ウェアラブル装置から前記診断健康システムにアップロードされる、請求項１２に記載の診断健康システム。
14. 植込装置からなる患者固有の装置と、
    外部の呼気検知システムと、
    前記患者固有の装置及び前記外部の呼気検知システムからデータを受信するプロセッサと
    を含む診断健康システムであって、
    前記患者固有の装置は、患者の交感神経活動に関するデータを収集し、
    前記外部の呼気検知システムは、前記患者の呼気又はガスサンプル内の揮発性有機化合物の存在に関するデータを収集し、
    前記プロセッサは、
    前記揮発性有機化合物データを前記患者の交感神経活動データと組み合わせて複合データセットを形成することと、
    パターンマッチングアルゴリズムを使用して、１つ又は複数の過去に決定されたデータパターンに対して前記複合データセットをマッチングして、最良のマッチであるパターンを決定することであって、前記最良のマッチである前記特定の過去に決定されたパターンは、前記患者の健康状態を示す、決定することと、
    前記最良のパターンマッチに基づいて前記患者の前記健康状態を報告することと
    を行うように構成される、診断健康システム。

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