JP7041632B6 - 呼吸発作のリスクレベルを決定するためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、予防措置をとることができるように喘息発作のような呼吸発作を起こすリスクが高いことをユーザに警告するためのシステムに関する。特に、本発明は、ユーザネットワークを有し、これにより、ユーザ間で情報を共有して警告システムが実装されることを可能にするシステムに関する。

公衆衛生を管理及び支援するための地域情報及び時間情報の普及を促進するためのセンサネットワークが知られている。ネットワークベースの大気質モニタリング及び患者追跡システムの様々な例が提案されている。これらのアプローチは、喘息のような慢性呼吸器系状態を管理する分野にも適用されている。

喘息の誘因（triggers）及び症状を検出することは十分に研究されている分野である。８－イソプロスタン、一酸化炭素（ＣＯ）及び他の呼気バイオマーカのような呼気化合物における症状及び指標を追跡することは、喘息発作の予測及び予防によって喘息を管理するためのアプローチである。このアプローチは、喘鳴音を、例えば１つ以上のマイクロフォンのような身体上の音響検出器で追跡することのように、喘息症状の物理的指標をモニタリングすることにも拡張することができる。

より広範なアプローチは、患者管理システムのより良いカバレッジを提供するとともに、位置ベースのアドバイス及び警告を生成するために、大気質及びアレルゲン／花粉の指標のような環境データをも組み込むことである。

したがって、呼吸マーカを使用すること、アレルゲン／花粉のような環境状態を追跡すること、位置ベースのアドバイスを与えること、そしてネットワーク化システムへのユーザフィードバックを共有することを含め、喘息の警告システムに関する様々なアプローチが知られている。

喘息のタイプと、異なるタイプの喘息発作の誘因に対する重症度の反応は、患者のプロファイルに依存する。例えば喘息発作を誘発する花粉のタイプ及び濃度は、患者ごとにかなり異なる可能性がある。

さらに、発作を誘発する前に喘息発作の誘因を検出することは、特に花粉の場合、身体エリアネットワークの一部となる（例えば小型、ウェアラブル等の）デバイスにとっては非常に困難である。１つの基本的な技術的障壁は、様々なタイプの花粉の存在及び濃度を捕捉するために処理することができる空気サンプルの量である。ＮＡＢ（National Allergy Bureau）のガイドラインによると、２０パーツ（parts）／m³という低い花粉濃度（空気量あたり）が高濃度と考えられる。統計的に有意な精度レベルで花粉を数えるには、少なくとも呼吸中の吸入空気量に匹敵する大量のサンプル空気の花粉検出器による処理が必要である。

したがって、花粉センサとして使用するための信頼できる花粉識別機能、すなわち、許容可能な偽陽性及び偽陰性の指示を伴う花粉識別機能の実装は困難である。

特許文献１は、ユーザのネットワークをモニタするシステムを開示している。ユーザには、自分の状態に基づくだけでなく、同様のプロファイルを有する他の患者の経験にも基づいて可能性のある喘息発作の警告が与えられる。システムは、環境データ、ユーザの高度、温度並びに特定の条件下で経験された喘息発作の観点から個々の患者の過去の履歴を考慮に入れることができる。

非特許文献１は、活動のタイプを追跡し、それを喘息管理センサネットワークの一部にするためのモーションセンサの使用を開示している。

しかしながら、誘因は、位置ごとにアレルゲンの濃度と複数の事象を検出することに基づく。上述したように、信頼できる濃度検出は、ウェアラブルデバイスで達成することは依然として困難である。さらに、喘息管理ネットワーク／システムの他のユーザに与えられる警告は、一般的なレベルにとどまっている。これは、警告を誘発したものと同じ活動レベルを持たない人々について多数の「偽陽性」及び「偽陰性」を生じる。

米国特許出願公開第２０１４／０２２９２００号明細書

Seto, Edmund YW等著「A wireless body sensor network for the prevention and management of asthma」、Industrial Embedded Systems、2009 SIES '09．IEEE International Symposium on．IEEE

本発明は、特許請求の範囲によって定義される。

本発明の一態様に係る例によると、システムのユーザの呼吸発作のリスクレベルを決定するためのシステムが提供される。当該システムは、システムネットワークの一部を構成し、当該システムは：
ユーザの身体活動レベル又は計画された身体活動レベルの情報を受け取る入力と；
ユーザの位置情報を受け取る入力と；
ユーザから呼吸発作の指示を受け取る入力と；
システムネットワークの他のユーザに関して、該他のユーザが呼吸発作を起こしたときに関連する位置情報及び活動レベルを受け取る入力と；
ユーザが呼吸発作を起こしたときに関連するユーザの位置情報及び活動レベル情報を、システムネットワークの他のユーザに報告する出力と；
ユーザの位置及びユーザの活動レベル又は計画された活動レベルと、他のユーザに関する受け取った位置情報及び活動レベルとを考慮する警告を、ユーザに提供するためのユーザインタフェースであって、該ユーザインタフェースは、ユーザの位置及び身体活動レベル又は計画された身体活動レベルが、呼吸発作に起こした別のユーザに匹敵する（comparable）かそれより高い場合にのみ、ユーザに警告を提供するよう適合される、ユーザインタフェースと；
を備える。

このシステムでは、ユーザの活動レベル及び位置をモニタし、他のシステムユーザが発作を起こした活動レベル及び位置を受け取る。このようにして、ユーザのネットワークが情報を共有し、その結果、各システムのユーザに、信頼性のある警告を与えることができる。限界では、必要とされるのは、装着又は携行されるセンサを使用してユーザの活動レベル及び位置をモニタすることだけであり、これは、例えば携帯電話のような他のデバイスによって既に実装されている低コストのセンサによって達成することができる。警告を誘発する正確な大気質モニタリングシステムに対するシステムの依存性を最小化する。

追加のデータ入力のためにローカル大気質モニタリングが提供される場合であっても、システムはこのデータを全く必要とせずに警告を与えることができる。したがって、システムは、局所的に発生する粒子又は他のアレルゲン感知情報を必要とせずに、活動情報に基づいて警告を与える能力を有する。

したがって、システムは、喘息患者のためのパーソナライズされたリアルタイムアドバイスを提供する。警告は、例えば身体的な運動を避け、かつ／又は抗ヒスタミン薬を服用するための指標として使用されてよく、これにより呼吸発作のリスクレベルの低下につながる。このシステムは、喘息誘発因子を追跡するための空間分解能及びタイムリーな介入の成功の機会を増加させることができる。

活動モニタリングデバイスは、例えば慣性センサを備える。これは、活動レベルをモニタする低コストの方法を提供し、慣性センサは、システムが通信する他のデバイスの一部であってよい。

システムは、好ましくは、活動レベルと、ユーザの呼吸当たりのデフォルトの空気量（air volume）に基づき、呼吸当たりの空気量を推定するよう適合されるプロセッサを備える。

このようにして、呼吸した空気の量に相関するパラメータを得ることができる。これは、呼吸特性の推定を行うことができるように、ユーザの通常（すなわち、ゼロ活動）の呼吸の量を活動レベルと組み合わせる。

プロセッサは、次いで、推定された総呼吸空気量に基づいて誘因量（trigger amount）を導出するよう適合されてよい。この総呼吸空気量は、例えば時間期間に基づいて、呼吸当たりの体積（volume）又は呼吸の数、あるいは呼吸の数の推定から導出され得る。

総呼吸吸気量をモニタ及び／又は推定することによって、汚染物質又はアレルゲン又は他の外部誘因に対する（相対的な）露出を決定することができる。これは、呼吸当たりの吸気量と時間時間に基づくものとすることができる。したがって、発作の警告は、ユーザについて決定された露出レベルに基づくものとすることができる。

総呼吸空気量のこの決定は、正規化ステップを提供する。例えば比較的活動レベルの高い第１のユーザが発作を経験する可能性がある。高い活動レベルを考慮することでこの情報を正規化することにより、高い活動性を有さない他の人々には位置ベースの警告は与えられない。代わりに、警告は、他の人々が、発作を経験した第１のユーザに匹敵する高い活動レベル（又は計画された活動レベル）を有する場合にのみ与えられる。

システムは呼吸カウンタを更に備えてよく、呼吸カウンタ情報は、総呼吸空気量を推定するために使用される。

システムは、ユーザの位置における汚染又はアレルゲン濃度に関する情報を受け取る外部入力を備えてよい。

このようにして、情報の公共放送（public broadcasts of information）のように、外部から受け取った情報に基づいて汚染レベルを考慮することができる。これらは、ローカルの汚染感知を必要とせずに、位置固有の汚染情報を提供する。

システムは、特定の誘因に対するユーザの敏感性（sensitivities）に関する情報を受け取る入力を備えてよく、警告は敏感性情報を考慮する。

ユーザは、例えばその敏感性に応じてカテゴリに分類されてよく、他のユーザについて受け取った情報は、これを考慮して解釈され、その結果、より正確な警告が与えることができる。例えば同様の敏感性を有するユーザのグループ内で、発作が起きようとしている第１の人は、最も高い活動レベルを有するユーザになる。

ユーザから呼吸発作の指示を受け取る入力は、緊急ボタンを備えてよい。これは、ユーザが、呼吸発作を起こしたことを示す情報を入力する簡単な方法を提供する。

システムは、ローカル汚染検知装置（local pollution sensing apparatus）を有さなくてもよく、そうでなければ警告の発生を補う汚染センサ（pollution sensor）を更に備えてもよい。

本発明の別の側面に係る例は、リスク評価システムを使用するユーザの呼吸発作のリスクレベルを決定する方法を提供する。システムは、システムネットワークの一部を構成し、当該方法は：
ユーザの身体活動レベルを追跡すること又はユーザについて計画された身体活動レベルを決定するステップと；
ユーザが呼吸発作を起こした場合及び起こすとき、ユーザから指示を受け取るステップと；
システムネットワークの他のユーザに関して、他のユーザが呼吸発作を起こしたときに関連する位置情報及び活動レベルを受け取るステップと；
ユーザが呼吸発作を起こしたときに関連するユーザの位置情報及び活動レベル情報を、システムネットワークの他のユーザに報告するステップと；
ユーザの位置及びユーザの活動レベル又は計画された活動レベルと、他のユーザに関する受け取った位置情報及び活動レベルとを考慮する警告を、ユーザに提供するステップであって、警告は、ユーザの位置及び身体活動レベル又は計画された身体活動レベルが、呼吸発作に起こした別のユーザに匹敵するかそれより高い場合にのみユーザに提供される、ステップと；
を備える。

方法は、活動レベルと、ユーザの呼吸当たりのデフォルト空気量とに基づき、呼吸当たりの空気量を推定するステップを備えてよい。誘因量は、推定される総呼吸空気量に基づいて提供されてよい。ユーザの位置における汚染又はアレルゲン濃度に関する情報も受け取られてよい。このようにして、情報の公共放送のように、外部から受け取った情報に基づいて汚染レベルを考慮することができる。

警告を生成するステップは、特定の誘因に対するユーザの敏感性を考慮することができる。

データの処理はコンピュータプログラムによって実行されてもよい。

本発明の実施例を以下で添付の図面を参照して詳細に説明する：
リスク評価システムを示す図である。 総吸入呼吸量（total inhaled breath volume）を決定する方法を示す図である。 喘息発作誘因の濃度を決定する方法を示す図である。 吸入された喘息誘因の総量を決定する方法を示す図である。 特定のクラス内のユーザについて喘息発作情報を組み合わせる処理を示す図である。 ユーザのための警告を生成する処理を示す図である。 プロセッサを実装するためのコンピュータの例を示す図である。

本発明は、システムのユーザの呼吸発作のリスクレベルを決定するシステムを提供する。システムは、システムネットワークの一部を構成し、システムのネットワークに情報を報告し、システムのネットワークから情報を受け取る。システムは、ユーザの身体活動レベルを追跡するためのローカル活動モニタリングデバイスを備える。システムネットワークの他のユーザに関する位置情報及び活動レベルが、彼らが呼吸発作を起こしたときに関連して受け取られる。次いで、ユーザの位置及びユーザの活動レベル又は計画された活動レベルと、他のユーザに関する受け取られた位置情報及び活動レベルとを考慮する警告を、ユーザに与えることができる。

図１は本発明のシステムを示す。図示されるシステムは、特定のユーザに関連付けられる（かつ、特定のユーザによって携行される）。各々が同様のシステムを有する複数のユーザが存在し、これらのユーザが一緒にユーザネットワーク、したがってシステムネットワークを形成する。本発明は、喘息発作について警告を与えるためのシステムに関連して説明されるが、呼吸発作は、外部誘因によって活性化される任意の呼吸器系状態のように、他のアレルゲンに基づく状態から生じることがある。

このシステムは、特定の位置で特定のユーザに固有の警告を生成するために様々な入力を受け取るプロセッサ１０を備える。

入力は：
ユーザの現在の位置を識別する位置入力（location input）「Ｌｏｃ」；
（任意選択で）一般的に又は特定のアレルゲンに関して喘息発作に対するユーザの敏感性を示す敏感性入力（sensitivity input）「Ｓ」；
ユーザの身体活動レベルに関する情報を受け取るための活動レベル入力（activity level input）「Ａｃ」；
（任意選択で）心拍数モニタ１４によって提供される活動レベル情報の追加のソースとしてユーザの心拍数を追跡するための心拍数入力（heart rate input）「ＨＲ」；
（任意選択で）呼吸カウンタ１５によって提供される呼吸カウント入力（breathing count input）「ＢＣ」；
（任意選択で）外部データベースのような外部ソースから汚染情報を受け取るための汚染入力（pollution input）「Ｐ」；
（任意選択で）自己報告によって及び／又は接続された薬剤ディスペンサ（例えば吸入器、ピルボックス等）を使用して、いわゆる「レスキュー薬」服用に結合される、薬剤服用入力（medication intake input）「Ｍ」；
システムネットワークの他のユーザに関して、これらのユーザが喘息発作を起こしたときに関連して位置情報及び活動レベルを受け取るためのネットワーク入力情報入力（network input information input）「ＮＩ」；及び
ユーザから喘息発作の指示を受け取るための緊急入力（emergency input）「Ｅｍ」；
を備える。

ユーザが喘息発作を起こすと、緊急入力Ｅｍがユーザによって提供される。これは、ユーザによって押される単純な緊急ボタンであってよい。これは、システムが、その時点の状態（位置及び活動レベル、任意選択で更に汚染レベル又は他のアレルゲン濃度）を喘息発作と関連付けることを可能にするので、発作に対して同様の敏感性を有する他のユーザに、彼らが同じ状態のセットを有することに気が付いた場合に、警告をすることができる。

出力は：
ユーザに喘息発作のリスクを警告する警告信号出力「Ａｌｅｒｔ」；及び
システムネットワークの他のユーザに、ユーザが喘息発作を起こしたときに関連して位置情報及び活動レベルを提供するためのネットワーク出力情報出力（network output information output）「ＮＯ」；
を備える。ユーザによって送信されたＮＯ信号は、ネットワークの他のユーザによって受け取られるＮＩ信号に対応する。ＮＩ及びＮＯ情報は、存在するアレルゲンに対するユーザの敏感性の指示又はユーザの一般的な敏感性レベルも含むことができる。

システムは、異なる方法で異なる部分に分割されてもよい。例えば位置センサ（三角測量のためのＧＳＭ（登録商標）信号プロセッサ又はＧＰＳ又は他の衛星測位システム等）、活動センサ及び（任意選択で）心拍数センサを含め、様々なセンサが使用される。生理学的センサ及び汚染センサのような他のセンサが存在してもよい。これらのセンサは全てシステムの一部であってよく、あるいは、一部のセンサは、システムが通信する（他の主要機能を有する）他のデバイスの一部であってもよい。

図１の例では、システムは、加速度計又は慣性センサのような活動モニタ１２及び心拍数センサ１４を含む。他の感知機能が、プロセッサ１０が通信するモバイルデバイス（電話又はタブレット）１６によって実装される。

したがって、この例では、プロセッサ１０とモバイルデバイス１６との間の通信のための入力／出力部のセット１８が存在する。これは、Bluetooth（登録商標）接続のような無線リンクであってよい。有線接続のセット２０も存在する。これらは、例えばプッシュボタンである緊急入力Ｅｍを含む。

システムのネットワークへ並びに他の外部データソースへのインタフェースは、この例ではモバイルデバイス１６によって実装される。したがって、これは外部入力ＮＩ及びＰをシステムプロセッサ１０に中継し、外部出力ＮＯを送出する。しかしながら、この機能は代わりに、システム自体に組み込まれたユニットによって実装されてもよい。したがって、システムはスタンドアロンシステムであってもよく、あるいは他のコンポーネントを使用してもよい。

他の生理学的センサを使用して、ユーザの活動レベルを決定することを助けることができる。例えば呼吸努力を測定するためのデバイス（例えば胸部ストラップ、例えば１つ以上のマイクロフォンのような音響検出器、フローセンサ等）を、動き検出器の代わりに又は動き検出器に加えて使用することもできる。

したがって、システムは、身体活動レベルをユーザの所与の時間に特定の位置で追跡する。活動レベルを使用して、総吸入呼吸量を推定することが可能になる。呼吸量は、例えば一般的に身体活動レベルに比例する。

図２は、総吸入呼吸量を決定する方法を示す。

ステップ３０において、慣性センサからのデータのような活動レベル情報、並びに心拍数のような任意の他の生理学的データをモニタする。ユーザの体重、年齢及び肺活量のような他のパラメータも使用されてよい。

ステップ３２において、ステップ３０からのデータ入力を考慮して、１呼吸あたりの空気量を計算する。

ステップ３４において、総吸入呼吸量を推定する。これは、呼吸当たりの時間及び量に基づくものとすることができる。活動レベルを考慮して呼吸数（breathing rate）を決定してよく、これにより、呼吸数と呼吸量の双方が活動レベルに依存して推定される。呼吸数は代わりに、（例えばマイクロフォン、慣性センサ、胸部ストラップ等に基づく）呼吸カウンタによって直接測定されてもよい。

この情報は特定のユーザに関連する。

システムはまた、所与の位置における喘息発作誘因の濃度（すなわち、汚染レベル）も決定する。これは、特定の時間における特定の位置に関するリスク要因を提供するために使用することができる。

図３は、喘息発作誘因の濃度を決定する方法を示す。
ステップ４０において、公に利用可能なデータソースから情報を受け取る。ステップ４２において、ユーザの位置を決定し、これに基づいて、ステップ４４において、ユーザの特定の位置に関連付けられるリスク要因を決定することができる。

公に利用可能な情報は、例えば汚染情報のデータベースを含む。このようにして、システムはそれ自身が汚染を感知することを必要としない。しかしながら、ポータブル又はウェアラブルセンサからシステムによって行われた測定により、データを補うことができる。また、システムのネットワークの他のユーザからクラウドソースされた情報が存在することもある。

公に利用可能な情報は、屋外で発生した誘因（outdoor generated triggers）のみに関連する。

屋内誘因の濃度を考慮に入れてもよい。これは、屋内の空気質センサ及び空気清浄機等の空気管理デバイスを使用する屋内の空気質モニタリングに基づくことができる。これらのセンサは、システムが通信することができる他のシステムの一部であってよい。

システムは次いで、図４に示される方法を使用して、吸入された喘息誘因の総量を決定する。

ステップ４６において、屋外誘因の位置固有の濃度を図３の方法から取得する。ステップ４８において、屋内誘因の濃度が、そのような情報が関連するか利用可能な場合に取得される。

ステップ５０において、総吸入誘因量を取得する。これは、喘息誘因の組合せ濃度と組み合わされる図２の方法からの総吸入呼吸量に基づく（及び時間を費やした位置（the time spent the location）にも基づく）。

オゾンやNO2のような喘息発作を誘発することが知られているガスを検出するためのガスセンサが、屋外の場所で使用するためにユーザによって装着又は携行されるシステムの一部として使用されてよい。しかしながら、上述したように、利用可能な場合はいつでも、公に利用可能なデータを使用することが好ましい。例えば所与の位置におけるオゾン濃度は、気象条件（例えばUV強度、雲のカバレッジ及び風）に直接結びつけられ、世界の大部分についての天気予報の一部を形成する。同様のアプローチでは、NO2濃度は、トラフィック密度と密接に結びつけられ、したがって、専用センサを使用する代わりにローカルのトラフィック密度から予測することもできる。

ウェアラブル又はポータブル花粉センサを実装することの難しさの結果として、ローカル検知を使用する代わりに、公に利用可能な花粉リスクマップを使用してもよい。

特定のユーザに対して生成される警告は、喘息誘因に関するユーザ固有の情報を考慮する。この情報は、これらに限定されないが、ユーザの喘息の重症度、以前の喘息発作についての情報（例えば時間、位置、関連する活動レベル、発作の重症度／強度、誘因等）及びアレルゲンに対する敏感性を含み、これらの情報は、ユーザの経験に基づいて及び／又は専用のアレルギー反応検査によって編纂され得る。そのようなアレルギー検査は周知である。

最も簡単な実装では、すべてのユーザが同じ喘息状態を有すると想定してよく、この場合、ユーザを分類する必要はなく、システムはユーザの１つのグループに対してのみ有効である。しかしながら、システムは、リスクの敏感性の観点で、ユーザのクラスごとにグループ化されたデータを処理することが好ましい。この情報は、ユーザ又は医療従事者によって、彼らのアレルギー及び誘因の敏感性及び以前の発作履歴に基づく入力（図１の入力「Ｓ」）として提供される。

各クラスは、彼ら及びその敏感性に影響を及ぼすアレルゲンに関して類似のプロファイルを持つユーザで構成される。

異なるアレルゲンに対して又は異なる一般的な敏感性又はその両方について、異なるクラスが存在してよい。定義されたクラスが多いほど、より正確な警告指示を行うことができるが、特定のユーザに関連する他のユーザデータの量は少なくなるであろう。

１つの可能性のある敏感性分類は、応答レベルと組み合わされる誘因タイプに基づく。例えば「草（grass）－過敏症」、「カバノキ（birch）－低敏感性」等である。ネットワーク参加者の数が時間の経過とともに大きくなるにつれて、クラスの数が有機的に増加する可能性がある。いくつかの可能性のある学習ステップと実装の詳細が存在する：
１．全てのユーザは、彼らの状態についてより多くのことを学習すると、その敏感性を指示する。
２．クラスは、（例えば都市レベルで）所与の位置に関して最小数の参加者について形成される。
３．１つのクラス内の最小人数は、動的に、例えば位置レベルでグループ人口に比例して定義されてよい。

このようにして、システムは、限られた数の予め定義されたクラス（例えば花粉、オゾン、ＮＯ）から開始し、敏感性レベル（例えば低、中及び高）を組み込むことによってこれらを拡張し、ネットワークユーザの数が増加するにつれて、誘因の粒度（例えば花粉タイプ）及び敏感性レベル（低－マイルド－中－アクティブ－高）を更に増加させる。

さらに、使用するクラスの数は、現在のユーザの数にリンクさせることができる。ごく少数のユーザしかいない場合、分類はより一般的なものとなり、多数のユーザが存在する場合は、可能であればデータの粒度を増加させることにより、誘因のタイプと応答レベルにより良く合わせることができる。

ユーザクラスが定義された後、特定のクラスのユーザについての喘息発作情報を組み合わせる処理が図５に示されている。

処理はステップ５２から開始する。

ステップ５４において、総吸入誘因量が上述の方法で導出される。これは、活動レベルを考慮し、したがって、活動レベルに関して正規化を提供する。

ステップ５６において、この吸入誘因量を敏感性情報に関して正規化する。

ステップ５８において、ユーザが緊急ボタンを押すことによって与えられる喘息発作の指示に基づいて、ユーザが発作を起こしたかどうかを判断する。あるいは、システムと通信する吸入器のような薬剤ディスペンサの使用を、喘息発作事象を捕捉するための入力として使用することもできる。

発作がない場合、それ以上のアクションはなく、ディレイ６０の後に処理は開始に戻る。したがって、モニタリング処理は周期的に実行される。

発作があった場合、ステップ６２において、発作に関する情報が他のユーザ及びネットワーク出力情報ＮＯに提供される。これは、（単にユーザの特定のクラスとして定義され得る）ユーザの特性、位置及び活動レベルを含む。活動レベルは、活動情報自体又は（２つが関連するので）総吸入呼吸量として伝達され得る。

次いで、処理はディレイ６４の後に開始に戻る。

発作情報を、位置及びユーザの識別情報（及び医療記録）に関する情報と組み合わせて、苦しんでいる人へのタイムリーな介入のために介護者にも伝えることができる。

図６は、可能性のある発作に先立って警告がどのようにユーザに与えられるかを示す。

ステップ６６において、ユーザの活動レベル又はスケジュールされた活動レベルが決定される。

ステップ６８において、ユーザのネットワークから受け取った情報を評価して、同様の活動レベル（又はユーザによって計画される活動レベル）で同じ位置で発作を起こしたユーザと同じクラス（したがって、同じ敏感性）の他のユーザを識別する。

ステップ６９において、必要であれば、ユーザが低い活動レベルを維持し、かつ／又は薬を服用すべきであるという警告が提供される。活動レベルが既に十分に低い場合、警告は必要とされない。

他のユーザの経験に基づき、彼らの活動レベルと位置を主に考慮して警告を行うことにより、絶対的な大気質情報を知る必要がないことがわかる。大気質情報は、ローカルで収集されたものを使用してもデータベースソースから収集されたものを使用してもよいが、この情報は、システムが効果的な警告を提供することを可能にするためには必要とされない。

したがって、このシステムは、喘息又は他の呼吸器系状態についての複雑な誘因測定の必要性を簡略化する。煩雑な分析を行う代わりに、複数のユーザの活動レベルを、所与の位置で所与の時間フレームで追跡する。ユーザ、例えば最も活動レベルの高いユーザが問題を経験するとすぐに、システムは、まだ低い活動レベルにある全ての他のユーザに警告を出す。活動に基づくアプローチは大気質測定に対するアドオンではなく、代わりに活動レベルが情報の主要なソースとして機能する。

ネットワークを形成するシステムのワイヤレスネットワーキングは、周知の標準的なアプローチを使用して実装することができる。技術の可能性は、システムの異なる部分の間の通信のための様々な短距離通信システム（例えばBluetooth（登録商標）、Zigbee（登録商標）等）及び屋外操作をカバーする広域ネットワークのためのＧＳＭ（登録商標）ネットワーク（例えば3G又は４G）を含む。ＧＳＭ（登録商標）ネットワークはあるレベルの正確性で位置を提供することができるが、更なる詳細は、当分野で公知の様々な全地球測位システムを使用することによっても達成され得る。

本発明は、喘息患者モニタリングシステム、公衆衛生管理システム、アレルギー管理システム、大気質モニタリングネットワーク及び呼吸系状態管理に関心がある。

上述のシステムは、データを処理するためのプロセッサ１０を使用する。

図７は、上述のプロセッサを実施するためのコンピュータ７０の例を図示する。

コンピュータ７０は、ＰＣ、ワークステーション、ラップトップ、ＰＤＡ、パームデバイス、サーバ、ストレージ等を含むが、これらに限定されない。一般に、ハードウェアアーキテクチャに関して、コンピュータ７０は、１つ以上のプロセッサ７１、メモリ７２及び１つ以上のＩ／Ｏデバイス７３を含んでよく、これらはローカルインタフェース（図示せず）を介して通信可能に結合される。ローカルインタフェースは、例えば当技術分野で知られているように、１つ以上のバスあるいは他の有線又は無線接続とすることができるが、これに限定されない。ローカルインタフェースは、通信を可能にするために、コントローラ、バッファ（キャッシュ）、ドライバ、リピータ及びレシーバといった追加の要素を有してもよい。さらに、ローカルインタフェースは、前述のコンポーネントの間の適切な通信を可能にするために、アドレス、コントロール及び／又はデータ接続を含んでもよい。

プロセッサ７１は、メモリ７２内に記憶することができるソフトウェアを実行するためのハードウェアデバイスである。プロセッサ７１は、事実上、いずれかのカスタムメイド又は市販のプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、コンピュータ７０に関連付けられる幾つかのプロセッサの中の補助プロセッサとすることができ、プロセッサ７１は、（マイクロチップの形態の）半導体ベースのマイクロプロセッサ又はマイクロプロセッサであってもよい。

メモリ７２は、揮発性メモリ素子（例えば動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）等のようなランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））と不揮発性メモリ素子（例えばＲＯＭ、消去可能なプログラム可能な読出専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電子的に消去可能なプログラム可能な読出専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、プログラム可能な読出専用メモリ（ＰＲＯＭ）、テープ、コンパクトディスク読出専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、ディスク、ディスケット、カートリッジ、カセット等）のうちのいずれか１つ又は組合せを含むことができる。さらに、メモリ７２は、電子、磁気、光学及び／又は他のタイプの記憶媒体を組み込むことができる。なお、メモリ７２は、様々なコンポーネントが互いに離れて位置するが、プロセッサ７１によってアクセスされ得る分散アーキテクチャを有することができることに留意されたい。

メモリ７２内のソフトウェアは、１つ以上の別個のプログラムを含んでよく、そのプログラムの各々が、論理機能を実現するための実行可能命令の順序付きリストを備える。メモリ７２内のソフトウェアは、例示的な実施形態によって、適切なオペレーティングシステム（Ｏ／Ｓ）７４、コンパイラ７５、ソースコード７６及び１つ以上のアプリケーション７７を含む。

アプリケーション７７は、計算ユニット、ロジック、機能ユニット、プロセス、オペレーション、仮想エンティティ及び／又はモジュールのような多数の機能コンポーネントを備える。

オペレーティングシステム７４は、コンピュータプログラムの実行を制御し、スケジューリング、入出力コントロール、ファイル及びデータ管理、メモリ管理並びに通信コントロール及び関連するサービスを提供する。

アプリケーション７７は、ソースプログラム、実行可能プログラム（オブジェクトコード）、スクリプト、あるいは実行すべき一組の命令を含む任意の他のエンティティであってよい。ソースプログラムのとき、プログラムは通常、オペレーティングシステム７４とともに正しく動作するように、メモリ７２内に含まれていてもいなくてもよいコンパイラ（コンパイラ７５等）、アセンブラ、インタプリタ等を介して翻訳される。さらに、アプリケーション７７を、データのクラスとメソッドを有するオブジェクト指向プログラミング言語又はルーチン、サブルーチン及び／又は関数を有するプロシージャプログラミング言語として記述することができ、これらには限定されないが、例えばC、C++、C#、Pascal、BASIC、APIコール、HTML、XHTML、XML、ASPスクリプト、JavaScript（登録商標）、FORTRAN、COBOL、Perl、Java（登録商標）、ADA、.NETである。

Ｉ／Ｏデバイス７３は、例えばこれらに限定されないが、マウス、キーボード、スキャナ、マイクロフォン、カメラ等のような入力デバイスを含むことができる。さらに、Ｉ／Ｏデバイス７３は、例えばこれらに限定されないが、プリンタ、ディスプレイ等のような出力デバイスも含んでよい。最後に、Ｉ／Ｏデバイス７３は、例えばこれらに限定されないが、ネットワークインタフェースコントローラ（ＮＩＣ）又は（リモートデバイス、他のファイル、デバイス、システム又はネットワークにアクセスするための）変調器／復調器、無線周波数（ＲＦ）又は他のトランシーバ、電話インタフェース、ブリッジ、ルータのように、入力と出力の双方を通信するデバイスを更に含んでもよい。Ｉ／Ｏデバイス７３は、インターネット又はイントラネットのような様々なネットワークを介して通信するためのコンポーネントも含む。

コンピュータ７０が動作しているとき、プロセッサ７１は、メモリ７２内に記憶されたソフトウェアを実行し、メモリ７２との間でデータを通信し、ソフトウェアに従ってコンピュータ７０の動作を全体的に制御するように構成される。アプリケーション７７及びオペレーティングシステム７４は、全体的に又は部分的に、プロセッサ７１によって読み取られ、おそらくはプロセッサ７１内でバッファされ、次いで実行される。

アプリケーション７７がソフトウェアで実装されるとき、アプリケーション７７は、任意のコンピュータ関連のシステム又は方法によって又はそれに関連して使用するために、実質的に任意のコンピュータ読取可能媒体に格納され得ることに留意すべきである。本明細書の文脈において、コンピュータ読取可能媒体は、コンピュータ関連システム又は方法によって又はそれに関連して使用するために、コンピュータプログラムを含むか又は格納することができる電子、磁気、光学又は他の物理的デバイス又は手段とすることができる。

開示された実施形態に対する他の変更は、特許請求に係る発明を実施する際に、図面、本開示及び添付の請求項の研究から当業者によって理解され、達成され得る。特許請求の範囲において、「備える（comprising）」という単語は他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「a」又は「an」は複数を除外しない。特定の手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組合せを有利に使用することができないことを示すものではない。特許請求の範囲内のいかなる参照符号も、その範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims (15)

1. システムのユーザの呼吸発作のリスクレベルを決定するためのシステムにおいて、当該システムは、システムネットワークの一部を構成し、当該システムは：
   前記ユーザの身体活動レベル又は計画された身体活動レベルの情報を受け取るよう適合される入力と；
   前記ユーザの位置情報を受け取るよう適合される入力と；
   前記ユーザから呼吸発作の指示を受け取るよう適合される入力と；
   前記システムネットワークの他のユーザに関して、該他のユーザが呼吸発作を起こしたときに関連する位置情報及び身体活動レベルを受け取るよう適合される入力と；
   前記ユーザが呼吸発作を起こしたときに関連する前記ユーザの位置情報及び身体活動レベルを、前記システムネットワークの他のユーザに報告するよう適合される出力と；
   前記ユーザの位置情報及び前記ユーザの身体活動レベル又は計画された身体活動レベルと、前記システムネットワークの他のユーザに関する前記受け取った位置情報及び身体活動レベルとを考慮する警告を、前記ユーザに提供するよう適合されるユーザインタフェースであって、該ユーザインタフェースは、前記ユーザの身体活動レベル又は計画された身体活動レベルが、前記ユーザの位置と同じ位置で呼吸発作を起こした前記システムネットワークの他のユーザの身体活動レベルに匹敵するかそれより高い場合にのみ、前記ユーザに警告を提供するよう適合される、ユーザインタフェースと；
   を備える、システム。
2. 前記身体活動レベルを提供する活動モニタリングデバイスを更に備え、該活動モニタリングデバイスは、慣性センサを備える、
   請求項１に記載のシステム。
3. 前記身体活動レベルと、前記ユーザの呼吸当たりのデフォルトの空気量とに基づき、呼吸当たりの空気量を推定するよう適合されるプロセッサを備える、
   請求項１又は２に記載のシステム。
4. 前記プロセッサは、推定される総呼吸空気量に基づいて誘因量を導出するよう適合される、
   請求項３に記載のシステム。
5. 呼吸カウンタを更に備え、呼吸カウンタ情報は、総呼吸空気量を推定するために使用される、
   請求項４に記載のシステム。
6. 前記ユーザの位置における汚染又はアレルゲン濃度に関する情報を受け取る外部入力を備える、
   請求項１乃至５のいずれか一項に記載のシステム。
7. 特定の誘因に対する前記ユーザの敏感性に関する情報を受け取るための入力を備え、前記警告は敏感性情報を考慮する、
   請求項１乃至６のいずれか一項に記載のシステム。
8. 前記ユーザから呼吸発作の指示を受け取るための入力は、緊急ボタンを備える、
   請求項１乃至７のいずれか一項に記載のシステム。
9. ローカル汚染検知装置を有さないか、あるいは前記警告の発生を補う汚染センサを更に備える、
   請求項１乃至８のいずれか一項に記載のシステム。
10. リスク評価システムがユーザの呼吸発作のリスクレベルを決定する方法において、前記システムは、システムネットワークの一部を構成し、当該方法は：
    前記システムの活動モニタリングデバイスが、ユーザの身体活動レベルを追跡するか又はユーザについて計画された身体活動レベルを決定するステップと；
    前記システムの第１の入力が、前記ユーザが呼吸発作を起こした場合及び起こすとき、前記ユーザから呼吸発作の指示を受け取るステップと；
    前記システムの第２の入力が、前記システムネットワークの他のユーザに関して、該他のユーザが呼吸発作を起こしたときに関連する位置情報及び身体活動レベルを受け取るステップと；
    前記システムの出力が、前記ユーザが呼吸発作を起こしたときに関連する前記ユーザの位置情報及び身体活動レベルを、前記システムネットワークの他のユーザに報告するステップと；
    前記システムのユーザインタフェースが、前記ユーザの位置情報及び前記ユーザの身体活動レベル又は計画された身体活動レベルと、前記システムネットワークの他のユーザに関する前記受け取った位置情報及び身体活動レベルとを考慮する警告を、前記ユーザに提供するステップであって、前記警告は、前記ユーザの身体活動レベル又は計画された身体活動レベルが、前記ユーザの位置と同じ位置で呼吸発作を起こした前記システムネットワークの他のユーザの身体活動レベルに匹敵するかそれより高い場合にのみ前記ユーザに提供される、ステップと；
    を備える、方法。
11. 前記システムのプロセッサが、前記身体活動レベルと、前記ユーザの呼吸当たりのデフォルト空気量とに基づき、呼吸当たりの空気量を推定するステップ、
    を備える、請求項１０に記載の方法。
12. 前記プロセッサが、推定される総呼吸空気量に基づいて誘因量を導出するステップ、
    を備える、請求項１１に記載の方法。
13. 前記システムの外部入力が、前記ユーザの位置における汚染又はアレルゲン濃度に関する情報を受け取るステップ、
    を備える、請求項１０乃至１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 前記ユーザインタフェースが、特定の誘因に対するユーザの敏感性を考慮して前記警告を生成するステップ、
    を備える、請求項１０乃至１３のいずれか一項に記載の方法。
15. コンピュータプログラムであって、該コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されると、請求項１０乃至１４のいずれか一項に記載の方法を実行するよう適合されるコンピュータプログラムコード手段を備える、コンピュータプログラム。

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