JP7071343B2 - 脳卒中検出及び予防システム及び方法 - Google Patents
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Description
歩行分析では、ある人物の歩き方を検査する。複数の装置114からの多モードデータ分析により、腕を振らずに歩いている人々(Microsoft Band)、或いは歩みの遅い人又はバランスが悪い人(hitoe)などの症状を検出することができる。多モードデータ分析は、装置114から収集された入力に基づいて(単複の)異常スコアを計算するアルゴリズムを実装するが、他のアルゴリズムを使用することもできる。
S=1/3*(x+y+z)
式中、
x:身体バランスを測定(測定値はhitoe APIを通じて取得される)、
y:腕の振りを測定(測定値はMicrosoft Band APIを通じて取得される)、
z:歩調を測定(測定値はhitoe APIを通じて取得される)。
発話分析には、医療用IoT装置などの装置114を使用することができる。例えば、ユーザは、Amazon Echoなどの補助装置に日常的に話し掛ける。発話の質に歪みがある場合、装置は、これを脳卒中の症状として受け取ることができる。装置は、声質分析に応じて異常スコアを計算することができる。
・ユーザ:「状況を教えて。」
・補助装置:「今日の歩数は7800歩でした。お元気そうですね。Yasuさん、気分はいかがですか?」
[正常な場合]
・ユーザ:「元気だよ。」
・補助装置:「それは素晴らしい。良い一日を。」
[異常な場合]
・ユーザ:「まぁ、大丈夫。」(話しぶりがおかしい)
・補助装置:「うーん。体調が良くなさそうですね。最近の歩き方もおかしいかもしれません。薬を飲むか、身体バランステストを行って下さい。両腕を90度持ち上げて5秒間キープできますか? Microsoft Kinectが動作をチェックします。」
上肢テストは、脳卒中について患者をテストするようになった時の黄金律である。2003年に発表された研究によれば、医師は、脳卒中の診断精度の高さから上肢テストを行うように奨励されている。このテストは、以下のようなものとすることができる。
遠隔治療では、上述したデータ分析サービスによって計算された全てのスコアを、図13に示すようなダッシュボードを通じて指定一次診療医に配信することができる。医師は、ダッシュボードを通じて患者の状態をリアルタイムでモニタすることができる。医師は、患者に脳卒中の危険性があると考えた場合、図13に示すようなwebRTCを用いて患者とのウェブベースのテレビ会議を開始することができる。患者がウェアラブルセンサを使用していれば、テレビ会議中にECGなどのデータをリアルタイムで医師に配信することができる。テレビ会議では、医師が、患者の歩行、発話及び腕の動きだけでなく、脳卒中症状のさらなる根拠となり得る患者の顔の表情を観察することもできる。医師は、患者に脳卒中の危険性があると結論付けた場合、患者に病院で診察を受けるように指示することができる。システム100は、医師が、観察された症状の危険レベルを入力することによって分析データにラベリングして、将来的なビッグデータ分析に役立つことができるようにすべきである。
Claims (20)
- 脳卒中検出及び予防システムであって、
プロセッサ及びメモリを有する脳卒中検出及び予防コンピュータシステムと、
前記脳卒中検出及び予防コンピュータシステムに、第1のタイプの脳卒中検出データと、第2のタイプの脳卒中検出データと、第3のタイプの脳卒中検出データとを提供する1又は2以上のコンピュータ装置と、
を備え、前記脳卒中検出及び予防コンピュータシステムは、
前記第1のタイプの脳卒中検出データを処理して第1の低い精度の脳卒中検出データの組を生成し、脳卒中リスクスコアを生成し、脳卒中のリスクが検出された場合に前記第2のタイプの脳卒中検出データを生成する第2段階要素を実行するようユーザを促す、ユーザによって実行される2つのテストを含む、第1の脳卒中検出段階を実行する、前記プロセッサによって実行される複数行のコンピュータコードを有する第1段階要素と、
第2のさらに高い精度の脳卒中検出データの組を生成し、脳卒中のリスクが検出された場合に第3段階要素を実行するよう前記ユーザを促すテストを含む第2の脳卒中検出段階を実行する、前記プロセッサによって実行される複数行のコンピュータコードを有する前記第2段階要素と、
前記第3のタイプの脳卒中検出データを処理して第3の最も高い精度の脳卒中検出データの組を生成する第3の脳卒中検出段階を実行する遠隔治療を含む、前記プロセッサによって実行される複数行のコンピュータコードを有する前記第3段階要素と、
をさらに有する、
ことを特徴とするシステム。 - 前記第1段階要素は、歩行データを受信する歩行分析ツールと、発話データを受信する発話分析ツールとをさらに有し、前記歩行データ及び前記発話データは、第1のタイプの健康データである、
請求項1に記載のシステム。 - 前記歩行分析ツールは、ユーザに関する上肢運動データと、前記ユーザに関する歩行データとを受け取り、前記上肢運動データ及び前記歩行データに基づいて前記第1の低い精度の脳卒中検出データの組を生成するように構成される、
請求項2に記載のシステム。 - 前記第1のタイプの脳卒中検出データを生成する前記コンピュータ装置は、ウェアラブル健康装置である、
請求項3に記載のシステム。 - 前記歩行分析ツールは、異常スコアを計算して脳卒中のリスクを判定するようにさらに構成される、
請求項4に記載のシステム。 - 前記歩行分析ツールは、1/3*(x+y+z)に等しい前記異常スコアSを計算するようにさらに構成され、xは身体バランスを測定し、yは腕の振りを測定し、zは歩調を測定する、
請求項5に記載のシステム。 - 前記第2段階要素は、上肢強度テストをさらに含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記第2のタイプの脳卒中検出データを生成する前記コンピュータ装置は、ゲーム装置である、
請求項7に記載のシステム。 - 前記第3段階要素は、ビデオリンクを介して医師を前記ユーザに接続する遠隔治療を使用するように構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記第2のタイプの脳卒中検出データを生成する前記コンピュータ装置は、ラップトップコンピュータ、パーソナルコンピュータ及びタブレットコンピュータのうちの1つである、
請求項9に記載のシステム。 - コンピュータによって実行される脳卒中検出及び予防方法であって、
第1のタイプの健康データを取り込む少なくとも1つのコンピュータ装置から脳卒中検出データを受け取るステップと、
第1のサービスと、前記第1のタイプの健康データを処理して第1の低い精度の脳卒中検出データの組を生成し、脳卒中のリスクが検出された場合に第2のタイプの脳卒中検出データを生成する第2段階要素を実行するようユーザを促す、第1のデータ分析モジュールとを用いて第1の脳卒中検出段階を実行するステップと、
第2のタイプの健康データを取り込む少なくとも1つのコンピュータ装置から脳卒中検出データを受け取るステップと、
第2のサービスと、前記第2のタイプの健康データを処理して第2のさらに高い精度の脳卒中検出データの組を生成し、脳卒中のリスクが検出された場合に第3段階要素を実行するよう前記ユーザを促す第2のデータ分析モジュールとを用いて第2の脳卒中検出段階を実行するステップと、
第3のタイプの健康データを取り込む少なくとも1つのコンピュータ装置から脳卒中検出データを受け取るステップと、
前記第3のタイプの健康データを処理して第3の最も高い精度の脳卒中検出データの組を生成する第3のサービスを用いて第3の脳卒中検出段階を実行するステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 前記第1の脳卒中検出段階を実行するステップは、歩行データを用いた歩行分析と、発話データを用いた発話分析とを実行するステップをさらに含み、前記歩行データ及び前記発話データは、前記第1のタイプの健康データである、
請求項11に記載の方法。 - 前記歩行分析を実行するステップは、ユーザに関する上肢運動データと、前記ユーザに関する歩行データとを受け取り、前記上肢運動データ及び前記歩行データに基づいて前記第1の低い精度の脳卒中検出データの組を生成するステップをさらに含む、
請求項12に記載の方法。 - 前記第1のタイプの健康データをウェアラブル健康装置から受け取るステップをさらに含む、
請求項13に記載の方法。 - 前記歩行分析を実行するステップは、異常スコアを計算して脳卒中のリスクを判定するステップをさらに含む、
請求項14に記載の方法。 - 前記異常スコアを計算するステップは、1/3*(x+y+z)に等しい前記異常スコアSを計算するステップをさらに含み、xは身体バランスを測定し、yは腕の振りを測定し、zは歩調を測定する、
請求項15に記載の方法。 - 前記第2の脳卒中検出段階を実行するステップは、上肢強度テストを実行するステップをさらに含む、
請求項11に記載の方法。 - 前記第2のタイプの健康データをゲーム装置から受け取るステップをさらに含む、
請求項17に記載の方法。 - 前記第3の脳卒中検出段階を実行するステップは、ビデオリンクを介して医師を前記ユーザに接続する遠隔治療を使用するステップをさらに含む、
請求項11に記載の方法。 - 前記第3のタイプの健康データを、ラップトップコンピュータ、パーソナルコンピュータ及びタブレットコンピュータのうちの1つから受け取るステップをさらに含む、
請求項19に記載の方法。
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