JP7298970B2 - 脳血管障害を監視し、それに応答するためのシステム、コンピュータ、およびポータブルデバイス、ならびに脳血管障害を監視し、それに応答するための方法 - Google Patents

脳血管障害を監視し、それに応答するためのシステム、コンピュータ、およびポータブルデバイス、ならびに脳血管障害を監視し、それに応答するための方法 Download PDF

Info

Publication number
JP7298970B2
JP7298970B2 JP2021568512A JP2021568512A JP7298970B2 JP 7298970 B2 JP7298970 B2 JP 7298970B2 JP 2021568512 A JP2021568512 A JP 2021568512A JP 2021568512 A JP2021568512 A JP 2021568512A JP 7298970 B2 JP7298970 B2 JP 7298970B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
computer
computer processor
user
hospital
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2021568512A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2022544435A (ja
Inventor
博巳 前田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kaneka Corp
Original Assignee
Kaneka Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kaneka Corp filed Critical Kaneka Corp
Publication of JP2022544435A publication Critical patent/JP2022544435A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7298970B2 publication Critical patent/JP7298970B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4058—Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system for evaluating the central nervous system
    • A61B5/4064—Evaluating the brain
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/746—Alarms related to a physiological condition, e.g. details of setting alarm thresholds or avoiding false alarms
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0015—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system
    • A61B5/0022—Monitoring a patient using a global network, e.g. telephone networks, internet
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1123—Discriminating type of movement, e.g. walking or running
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2505/00—Evaluating, monitoring or diagnosing in the context of a particular type of medical care
    • A61B2505/01—Emergency care
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1112—Global tracking of patients, e.g. by using GPS
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • A61B5/681—Wristwatch-type devices
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Description

本発明の1つまたは複数の実施形態は、脳血管障害を監視し、それに応答するためのシステムに関する。
脳血管障害は、「脳卒中」とも呼ばれ、一般的に脳梗塞と脳出血の両方を含む。脳梗塞および脳出血の発生率は、約7:3である。脳血管障害の数は、米国だけで年に約800,000件である。具体的には、発生率は、50歳を過ぎると急激に増加する。過去に脳血管障害を起こし、生存している人々の数は、合計700万人に達した。脳血管障害は、心臓疾患、癌、および肺炎に次いで、死因として4番目に多い病気である。
脳血管障害について注目に値する少なくとも2つの点がある。第1に、再発率が高い。脳血管障害発生の4分の1が、再発によるものである。第2に、脳血管障害を患った人々の3分の2に麻痺が残り、半分以上が重度の麻痺に悩まされている。
脳梗塞は、血栓が生成され、大脳動脈血管を詰まらせると発生する。したがって、血栓を溶かす血栓溶解剤の投与が、治療として行われる。代替として、大きい血栓が大きい直径の血管を詰まらせるとき、大脳動脈の梗塞部まで誘導された特殊なカテーテルを介して金属メッシュを使用して血栓を物理的に捕捉し、回収することが行われる。
脳出血の場合は、頭蓋骨(開頭術)を通して出血領域から漏出血液を外科的に除去することが、治療として行われる。代替として、カテーテルを介して動脈瘤に医学的に塞栓コイルと呼ばれるインプラントを留置することが、大脳動脈血管の動脈瘤から血液が滲出するなどの軽度の状態時に治療として行われる。
脳出血において迅速な外科的治療が極めて重要であっても、治療が脳のいずれかの重要な組織に損傷を与えると医師が決定する場合、治療を行うことができない。時間とともに、(脳梗塞により)もはや血液を受け取らない脳神経組織領域、または(脳出血に起因する頭蓋内圧により)圧迫された脳神経組織領域は大きくなる。脳組織の損失は元に戻らないので、迅速な治療を受けない人々に、麻痺が残る可能性がある。救急車内では、脳血管障害を患ったと考えられる人々は、脳血管障害が発生したかどうかを決定するために、病院に向かう途中で検査を受ける。病院に到着した後、CTおよび/またはMRI検査などの一連の検査が、脳血管障害を起こした可能性が高い患者に行われる。
さらに、脳梗塞と脳出血の治療は異なる。脳梗塞では、血栓を溶かさなければならないので、行われる最初の治療は、血栓溶解剤の投与である。一方、脳出血では、脳血管から脳組織への血液の漏れを止めることが重要であり、これは、たとえば薬/薬剤を投与することによって、血流を良くすることの反対のことである。万一、脳出血を患った患者が、脳梗塞と誤診され、結果として血栓溶解剤を投与される場合、血栓溶解剤にさらされるとき、血液の粘性が減少し、凝固しにくくなる結果として、出血状況は悪化することになる。したがって、発症後の脳血管障害の治療の場合は、迅速な治療を受けることに加えて、脳梗塞または脳出血の慎重な診断もまた極めて重要である。
さらに、大きい直径の血管に血栓が詰まっている脳梗塞と診断された患者については、そのような血栓はあまりに大きく、難溶性であって、血栓溶解剤によって溶かすことができず、上述の金属メッシュを備える特別に設計されたカテーテルが、大きく、難溶性の血栓を除去するために使用されるが、これは高度の専門知識および経験を必要とする先進医療である。そのような先進医療を行うことができる病院の数は限られている。
上記のように、脳血管障害の後遺症は、適切な適時の治療を行うことによって抑制することができる。しかしながら、特定の人々は、脳血管障害のリスクがより高く、このリスクは常に変化し、適切な医療検査を受けるときにのみ認識される可能性がある。したがって、脳血管障害の潜在的なリスクを認識せず、これに対処もせずに、脳血管障害が発生した場合、適切な適時の治療が可能ではない場合がある。一方、脳血管障害を患うリスクが直ちに認識され、対処される場合、適切な適時の治療、または脳血管障害の予防さえ、より容易に実現することができる。
本発明の1つまたは複数の実施形態は、脳血管障害を監視し、それに応答するためのシステム、コンピュータ、およびポータブルデバイス、ならびに血管障害を監視し、それに応答するための方法を提供する。
1つまたは複数の実施形態は、血管障害を監視し、それに応答するためのシステムを提供し、このシステムは、コンピュータプロセッサおよびコンピュータトランシーバであって、コンピュータトランシーバが使用者の個人医療情報を受信するとき、コンピュータプロセッサは、個人医療情報に基づいて脳血管障害のリスクレベルを計算し、コンピュータトランシーバが少なくとも加速度情報を受信するとき、コンピュータプロセッサは、リスクレベルおよび使用者の個人医療情報に基づいて所定の連絡先と連絡をとるかどうかを決定する、コンピュータプロセッサおよびコンピュータトランシーバと、個人医療情報およびリスクレベルを記憶するストレージと、使用者に取り付けられるポータブルデバイスであって、加速度使用者の異常な動き信号を出力する加速度センサを含む、ポータブルデバイスと、使用者の位置情報を計算する位置受信機と、時間情報を出力するクロックと、位置情報、加速度使用者の異常な動き信号に基づく加速度情報、および時間情報をコンピュータに送信するポータブルトランシーバと、加速度センサ、位置受信機、およびクロックから信号を受け取り、ポータブルトランシーバを制御するポータブルプロセッサとを含む。コンピュータ、ストレージ、およびポータブルデバイスは、コンピュータネットワークを介して互いに接続される。
1つまたは複数の実施形態は、脳血管障害を監視し、それに応答するためのコンピュータを提供し、このコンピュータは、個人医療情報を受信し、個人医療情報に基づいて脳血管障害のリスクレベルを計算するコンピュータプロセッサと、コンピュータトランシーバとを含み、ポータブルデバイスから加速度情報を受信するとき、コンピュータプロセッサは、リスクレベルおよび加速度情報に基づいて所定の連絡先と連絡をとるかどうかを決定する。
1つまたは複数の実施形態は、使用者に取り付けられるポータブルデバイスを提供し、このポータブルデバイスは、加速度信号を出力する加速度センサと、使用者の位置情報を計算する位置受信機と、時間情報を出力するクロックと、加速度センサから加速度情報を取得するポータブルプロセッサと、位置情報、加速度信号に基づく加速度情報、および時間をコンピュータに送信するポータブルトランシーバと、コンピュータからの命令に基づいて健康情報を出力する出力デバイスとを含む。
1つまたは複数の実施形態は、脳血管障害を監視するための方法を提供し、この方法は、コンピュータによって個人医療情報を受け取るステップと、コンピュータによって個人医療情報に基づいて脳血管障害のリスクレベルを計算するステップと、ポータブルデバイスによって加速度センサからの加速度信号に基づく加速度情報を取得するステップと、コンピュータによって、加速度情報およびリスクレベルに基づいて、所定の連絡先と連絡をとるかどうかを決定するステップと、所定の連絡先と連絡をとることを決定するとき、所定の連絡先と連絡をとるステップとを含む。
1つまたは複数の実施形態による周辺システムと接続された脳血管障害を監視し、それに応答するためのシステムを示す図である。 1つまたは複数の実施形態によるコンピュータのハードウェア図である。 1つまたは複数の実施形態によるポータブルデバイスのハードウェア図である。 1つまたは複数の実施形態によるポータブルデバイスを示す図である。 1つまたは複数の実施形態による、脳血管障害を監視し、病院データベース、ならびに病院、消防署、および関係のある連絡先との通信システムにアクセスする、個人医療情報管理のためのシステムのシーケンスおよびデータフロー図である。 1つまたは複数の実施形態による、脳梗塞のリスクファクタテーブルおよび個人医療情報の一例を示す図である。 1つまたは複数の実施形態による、脳出血のリスクファクタテーブルおよび個人医療情報の一例を示す図である。 1つまたは複数の実施形態によるコンピュータのセンサ情報プロセスのフローチャートである。 1つまたは複数の実施形態によるコンピュータの緊急プロセスのフローチャートである。 1つまたは複数の実施形態による病院選択プロセスのフローチャートである。 選択された病院情報の一例を示す図である。 1つまたは複数の実施形態によるコンピュータの情報更新プロセスのフローチャートである。 ポータブルデバイスからの情報によって更新された個人医療情報の例を示す図である。 生体情報または加速度情報がコンピュータによって受信されるときのポータブルデバイスの出力の例を示す図である。 リスクファクタの組合せによって決定され、表示される、ポータブルデバイス上のメッセージを示す図である。
次に本発明の特定の実施形態について、添付の図を参照して詳細に説明する。様々な図中の同じ要素は、一貫性のために同じ参照番号で示される。
本発明の実施形態の以下の詳細な説明では、本発明をより十分に理解できるように、多数の具体的な詳細を示す。しかしながら、本発明はこれらの具体的な詳細なしに実践され得ることは当業者には明らかであろう。他の事例では、説明を不必要に複雑にすることを避けるために、よく知られている特徴を詳細に説明していない。
図1は、1つまたは複数の実施形態による脳血管障害を監視し、それに応答するためのシステム1、およびそれの周辺システム3を示す。システム1は、コンピュータ100と、ポータブルデバイス200と、ストレージ300とを含む。1つまたは複数の実施形態では、ストレージ300は、図1に示すように、コンピュータ100に含まれる。周辺システム3は、情報端末910と、所定の連絡先用の端末920と、病院データベースストレージ930とを含んでもよい。コンピュータ100、ポータブルデバイス200、ストレージ300、情報端末910、病院データベースストレージ930、および所定の連絡先用の端末920の各々が、コンピュータネットワーク2(たとえば、インターネットなど)を通じて接続される。1つまたは複数の実施形態では、ストレージ300は、コンピュータ100から独立している(すなわち、コンピュータ100の外部に配置される)ことができ、コンピュータネットワーク2に個々に接続する場合がある。
1つまたは複数の実施形態では、ポータブルデバイス200は、信号200Aで示すように、コンピュータネットワーク2にワイヤレスに接続することができる。追加または代替として、ポータブルデバイス200は、モバイルデバイス291を通じてコンピュータネットワーク2にワイヤレスに接続することができる。モバイルデバイス291は、スマートフォンなど、モバイル通信ネットワークを通じてコンピュータネットワーク2に接続することができ、WiFi(登録商標)またはBluetooth(登録商標)を通じてポータブルデバイス200とワイヤレスに接続することもできるデバイスであってもよい。ポータブルデバイス200は、ワイヤードまたはワイヤレス通信を介して互いに接続された複数のデバイスから成ってもよい。この場合、複数のデバイスは、ウェアラブルデバイス、スマートフォン、ディスプレイ、および生体センサのうちの少なくとも1つを含んでもよい。
ポータブルデバイス200は、使用者に取り付けられる。ストレージ300は、個人医療情報および使用者のリスクレベルを記憶する。情報端末910は、個人医療情報をコンピュータ100に送信し、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、および診療所の端末のうちの少なくとも1つであり得る。所定の連絡先920は、病院921、救急車用の消防署922、使用者の家族の連絡先923、および使用者の職場の連絡先924のうちの少なくとも1つを含むことができる。
図2は、1つまたは複数の実施形態による、ストレージ300がコンピュータ100に含まれた、コンピュータ100のハードウェア図を示す。コンピュータ100は、ストレージ300と、CPU(中央処理装置)121と、揮発性メモリ122と、不揮発性メモリ124と、コンピュータトランシーバ123とを含む情報処理デバイスであってもよい。ストレージ300は、ハードディスクまたはフラッシュメモリなどの不揮発性メモリであってもよく、使用者の個人医療情報およびリスクレベルを記憶する。揮発性メモリ122は、RAM(ランダムアクセスメモリ)またはキャッシュメモリなどであってもよい。不揮発性メモリ124は、ROM(読取り専用メモリ)、フラッシュメモリ、またはハードディスクなどであってもよい。コンピュータトランシーバ123は、同様にコンピュータネットワーク2に接続された他のデバイスと通信するために、コンピュータネットワーク2に接続する。以下の説明では、CPU121、揮発性メモリ122、不揮発性メモリ124、およびコンピュータトランシーバ123は、まとめてコンピュータプロセッサ120と呼ばれる。しかしながら、コンピュータプロセッサ120がCPU121のみを含む、またはCPU121と、揮発性メモリ122、不揮発性メモリ124、コンピュータトランシーバ123などのうちのいずれか1つまたは複数を含むことも考えられる。図2に示すコンピュータプロセッサ120のハードウェア構成は、図3に示すようにポータブルデバイス200のポータブルプロセッサ220にも適用可能である。
コンピュータトランシーバ123は、使用者の個人医療情報を受信し、コンピュータプロセッサ120は、個人医療情報に基づいて脳血管障害のリスクレベルを計算する。コンピュータトランシーバ123が、加速度情報(以下で説明する)を受信するとき、コンピュータプロセッサ120は、計算されたリスクレベルおよび使用者の個人医療情報に基づいて所定の連絡先920と連絡をとるかどうかを決定し、コンピュータトランシーバ123は、決定に基づいて所定の連絡先920と連絡をとる。
図3は、1つまたは複数の実施形態によるポータブルデバイス200のハードウェア図を示す。ポータブルデバイス200は、ポータブルプロセッサ220と、ポータブルトランシーバ210と、位置受信機208と、クロック207と、ポータブルストレージ230と、加速度センサ204と、出力デバイス(ディスプレイ/スピーカー)203と、複数の操作ボタン202とを含む。ポータブルデバイス200は、歩数計201、マイクロフォン205、血圧計206、心電計211、カメラ209など、使用者の生体情報を送信する生体センサをさらに含んでもよい。
ポータブルプロセッサ220は、上記のように、CPUだけでなく、揮発性および不揮発性メモリを含んでもよい。ポータブルプロセッサ220は、加速度センサ204、位置受信機208、およびクロック207から信号を受け取り、ポータブルトランシーバ210を制御する。ポータブルトランシーバ210は、コンピュータネットワーク2からのデータを送受信する。追加または代替として、ポータブルトランシーバ210は、モバイルデバイス291を介してコンピュータネットワーク2に接続してもよい。加速度センサ204は、使用者の異常な動き信号を出力する。位置受信機208は、たとえば全地球航法衛星システム(GNSS)から受信したデータに基づいて、使用者の位置情報を計算する。クロック207は、時間情報を出力する。ポータブルトランシーバ210は、生体情報、位置情報、使用者の異常な動き信号に基づく加速度情報、および時間を、コンピュータネットワーク2を通じてコンピュータ100に送信する。
ポータブルストレージ230は、ポータブルトランシーバ210がコンピュータネットワーク2に直接的または間接的に接続できないとき送信されるように個人医療情報を記憶してもよく、かつ/またはポータブルデバイス200で利用されるようにストレージ300からコピーされた情報を記憶してもよい。出力デバイス203は、使用者にコンピュータ100からの情報を通知するために、ディスプレイ、スピーカー、および/または振動デバイスのうちの1つまたは複数を含んでもよい。操作ボタン202は、以下で説明する緊急動作およびキャンセル動作など、使用者の動作に順応することができる。歩数計201は、使用者の歩数を蓄積する。マイクロフォン205は、使用者の声を検知し、それをデジタル音声信号に変換する。血圧計206は、使用者の血圧を測定する。心電計211は、使用者の心拍数を測定する。カメラ209は、使用者の顔のデジタル写真を撮ることができる。
図4は、1つまたは複数の実施形態によるポータブルデバイス200を示す。図4に示すように、ポータブルデバイス200は、腕時計の形状であってもよい。代替として、ポータブルデバイス200は、ネックレス、ピアス、皮膚付着物、耳栓、単眼鏡、ベルトアタッチメント、スカートアタッチメント、ズボンアタッチメントなど、任意のウェアラブルアイテムの形態であってもよい。図4では、出力デバイス203(たとえば、ディスプレイ)および操作ボタン202のみが、ポータブルデバイス200の外部表面に示されている。
図5は、1つまたは複数の実施形態による、個人医療情報を管理し、脳血管障害を監視し、データベースにアクセスし、病院、消防署、および関係のある連絡先と通信するためのシステム1のシーケンスおよびデータフロー図を示す。図5に示すように、情報端末910の1つが、使用者の個人医療情報をコンピュータ100に送信する(ステップS11)。個人医療情報は、診療所から受け取った医療記録情報、診療所から受け取った検診結果、および遺伝子検査会社から受け取った遺伝子検査結果のうちの少なくとも1つを含んでもよい。
1つまたは複数の実施形態では、コンピュータプロセッサ120は、出力デバイス203に使用者に対する質問を出力させる。使用者が質問に答えると、ポータブルトランシーバ210は回答をコンピュータプロセッサ120に送信する。コンピュータプロセッサ120が回答を受け取ると、コンピュータプロセッサ120は回答を個人医療情報の一部としてストレージ300に記憶する。
コンピュータ100が個人医療情報を受け取ると、コンピュータプロセッサ120は、個人医療情報を使用して脳血管障害のリスクレベルを計算する(ステップS12)。コンピュータプロセッサ120が新しい個人医療情報を受け取る前に、個人医療情報がすでにストレージ300に記憶されている場合、コンピュータプロセッサ120は、受け取った個人医療情報を、記憶されている個人医療情報に追加し、すでに記憶されている個人医療情報と新しく受け取った個人医療情報の両方を含む統合された個人医療情報に基づいて、脳血管障害のリスクレベルを計算または再計算してもよい。代替として、コンピュータプロセッサ120は、直近の(すなわち最も新しい)個人医療情報のみを使用してリスクレベルを計算することを優先させてもよい。
図6は、1つまたは複数の実施形態による、脳梗塞のリスクファクタテーブルおよび個人医療情報の一例を示す。図6に示すように、脳梗塞に関係するリスクファクタが、各リスクファクタに割り当てられたスコアと一緒に記入される。スコアは、脳梗塞のリスク(すなわち、発生の可能性)が上がるにつれてより大きい数字となり得る。脳梗塞に関係するリスクファクタは、たとえば、心房細動、高血圧、糖尿病、脂質異常、肥満、心拍数、しびれおよび言語異常などの異常、脳梗塞既往歴(大血管)、脳梗塞既往歴(小血管)、血縁者の脳梗塞既往歴、喫煙習慣、ストレス、運動、食事、水分補給、アルコール習慣、遺伝子検査結果、MRI結果、CT結果、血液検査、脳梗塞リスクマーカー、ならびに睡眠中の高血圧などを含み得る。リスクファクタの各々は、リスクファクタに対応する症状が使用者から観察されるとき、またはリスクファクタに対応する測定値が所定の範囲内にあるとき、コンピュータプロセッサ120によって「適用可能」として決定され得る。
図7は、1つまたは複数の実施形態による、脳出血のリスクファクタテーブルおよび個人医療情報の一例を示す。図7に示すように、脳出血に関係するリスクファクタが、各リスクファクタに割り当てられたスコアと一緒に記入される。スコアは、脳出血のリスク(すなわち、発生の可能性)が上がるにつれてより大きい数字となり得る。脳出血に関係するリスクファクタは、たとえば、高血圧、慢性腎不全、腎臓病、肥満、心拍数、しびれおよび言語異常などの異常、脳出血既往歴、抗血小板療法、血縁者の脳出血既往歴、喫煙習慣、ストレス、遺伝子検査結果、MRI結果、CT結果、血液検査、動脈瘤、脳出血リスクマーカー、ならびに睡眠中の高血圧などを含み得る。リスクファクタの各々は、リスクファクタに対応する症状が使用者から観察されるとき、またはリスクファクタに対応する測定値が所定の範囲内にあるとき、コンピュータプロセッサ120によって「適用可能」として決定され得る。
各個人医療情報を構成する情報は、医療記録情報またはポータブルデバイス200などの様々なソースから取得され得る。各個人医療情報は、保存記録(archival record)として、対応する日付およびタイムスタンプと一緒に記憶されてもよい。代替として、各個人医療情報は、それの対応する情報のソースおよび/または個人医療情報がそこから取得される対応する場所と一緒に記憶されてもよい。
使用者の脳梗塞および脳出血のリスクレベルは、別個にまたは組み合わせて計算されてもよい。リスクレベルは、重み付き平均を含む様々な方法によって計算されてもよい。この例では、リスクレベルは、使用者にその症状が観察される、または使用者のその測定値が所定の範囲内である、各リスクファクタのスコアの単純平均に基づいている。1つまたは複数の実施形態では、リスクファクタの所定の組合せが使用者に同時に適用可能であるとき、リスクレベルは引き上げられ得る。コンピュータプロセッサ120は、計算されたリスクレベルを使用して、脳梗塞または脳出血のより高いリスクがあるかどうかを決定することもできる。
図5に戻ると、コンピュータトランシーバ123が加速度センサ204またはポータブルデバイス200の生体センサの1つからセンサ情報を受け取るとき(ステップS13)、コンピュータプロセッサ121は、センサ情報プロセスS100を行う。ここで、センサ情報は、以下でより詳細に説明する緊急動作に関係する情報を含み得る。ポータブルデバイス200がコンピュータ100から命令を受け取るとき(ステップS108)、出力デバイス203は、コンピュータ100からの命令に基づいて健康情報を出力する(ステップS17)。
図8は、1つまたは複数の実施形態によるコンピュータ100によって実装されるセンサ情報プロセスS100のフローチャートを示す。コンピュータプロセッサ120は、受け取ったセンサ情報が加速度情報であるかどうかを決定する(ステップS101)。コンピュータプロセッサ120が、受け取ったセンサ情報は加速度情報であると決定する(ステップS101:Yes)とき、コンピュータプロセッサ120は、加速度情報が、使用者が倒れたことを示す転倒状態を示すかどうかをさらに決定する(ステップS103)。コンピュータプロセッサ120が、加速度情報が転倒状態を示すと決定する(ステップS103:Yes)とき、コンピュータプロセッサ120は、続けて緊急プロセスS200を実施する。
コンピュータプロセッサ120が、受け取ったセンサ情報が加速度情報ではないと決定する(ステップS101:No)、または加速度情報が転倒状態を示していないと決定する(ステップS103:No)とき、コンピュータプロセッサ120は、ポータブルデバイス200上の緊急動作が、使用者によってトリガされたかどうかをさらに決定する(ステップS105)。コンピュータプロセッサ120が、緊急動作がトリガされたと決定する(ステップS105:Yes)とき、コンピュータプロセッサ120は、続けて緊急プロセスS200を実施する。コンピュータプロセッサ120が、緊急動作がトリガされなかったと決定する(ステップS105:No)とき、コンピュータプロセッサ120は、ステップS106へ進む。1つまたは複数の実施形態では、緊急動作の一例が、ポータブルデバイス200の所定の複数の操作ボタン202を押下することであってもよい。所定の複数の操作ボタン202が押下されると、ポータブルトランシーバは、緊急動作情報をコンピュータ100に送信する。
図9を参照して以下でより詳細に説明する緊急プロセスS200の終了後、コンピュータプロセッサ120は、緊急状態があるかどうかを確認する(ステップS104)。緊急状態がある(ステップS104:Yes)場合、コンピュータプロセッサ120は、センサ情報プロセスS100を終了する。それが緊急状態ではない(ステップS104:No)場合には、コンピュータプロセッサ120はステップS106へ進む。
ステップS106において、コンピュータプロセッサ120は、コンピュータ100が生体情報または加速度情報を受け取ったかどうかを確認する(ステップS106)。コンピュータプロセッサ120が、生体情報または加速度情報が受け取られたかどうかを確認できないとき(ステップS106:No)、コンピュータプロセッサ120は、センサ情報プロセスS100を終える。コンピュータプロセッサ120が、コンピュータ100が生体情報または加速度情報を受け取ったことを確認するとき(ステップS106:Yes)、コンピュータプロセッサ120は、情報更新プロセスS300へ進む。情報更新プロセスS300の終了後、コンピュータプロセッサ120は、センサ情報プロセスS100を終える。
図9は、1つまたは複数の実施形態によるコンピュータ100によって実装される緊急プロセスS200のフローチャートを示す。図9に示すように、コンピュータプロセッサ120は、緊急動作がポータブルデバイス200上で使用者によってトリガされたかどうかを確認する(ステップS201)。コンピュータプロセッサ120が、緊急動作がトリガされたことを確認する(ステップS201:Yes)とき、コンピュータプロセッサ120は、ステップS203へ進む。コンピュータプロセッサ120が、緊急動作がトリガされなかったことを確認する(ステップS201:No)とき、コンピュータプロセッサ120は、使用者に対する脳血管障害のリスクレベルをさらに確認する(ステップS202)。脳血管障害のリスクレベルが3～5である(ステップS202:3～5)とき、コンピュータプロセッサ120は、キャンセル動作が使用者によって行われたかどうかをさらに決定する(ステップS206)。1つまたは複数の実施形態では、リスクレベルが脳梗塞および脳出血に対して別々に計算されるとき、どちらのリスクレベルも3～5であるとき、コンピュータプロセッサ120はステップS206へ進んでもよい。
コンピュータプロセッサ120が、キャンセル動作が使用者によって行われることを確認する(ステップS206:Yes)とき、転倒状態はクリアされ、緊急プロセスS200は終了される。コンピュータプロセッサ120が、キャンセル動作が使用者によって行われないことを確認する(ステップS206:No)とき、コンピュータプロセッサ120は、所定の時間が経過したかどうかを確認する(ステップS207)。コンピュータプロセッサ120が、所定の時間が経過していないことを確認する(ステップS207:No)とき、コンピュータプロセッサ120は、ステップS206を繰り返す。コンピュータプロセッサ120が、所定の時間が経過したことを確認する(ステップS207:Yes)とき、コンピュータプロセッサ120は、ステップS208へ進む。上記のように、コンピュータトランシーバ123がキャンセル動作情報を受け取るとき、コンピュータプロセッサ120は、最も適した(1つまたは複数の)病院および/または所定の連絡先920と連絡をとるプロセスをやめることができる。ここで、ポータブルプロセッサ220が、使用者からキャンセル動作を受け取るとき、ポータブルトランシーバ210は、キャンセル動作情報を送信する。
脳血管障害のリスクレベルが0～2である(ステップS202:0～2)とき、コンピュータトランシーバ123は、緊急事態が発生したかどうかを確認するために、出力デバイス203に使用者への問合せを出力させるための命令を送信する(ステップS203)。1つまたは複数の実施形態では、リスクレベルが脳梗塞および脳出血に対して別々に計算されるとき、両方のリスクレベルが0～2であるとき、コンピュータプロセッサ120はステップS203へ進んでもよい。コンピュータトランシーバ123が、緊急事態は発生していないという使用者からの応答を受け取る(ステップS204:No)とき、転倒状態はクリアされ、緊急プロセスS200は終了される。コンピュータトランシーバ123が、緊急事態が発生したという使用者からの応答を受け取る(ステップS204:Yes)とき、コンピュータプロセッサ120は、ステップS208へ進む。
ステップS208において、コンピュータプロセッサ120は、緊急状態を設定し、使用者についての補足情報を取得する(ステップS400)。次いで、コンピュータトランシーバ123は、所定の連絡先920のうちの少なくとも1つに緊急状態を知らせ、コンピュータプロセッサ120が所定の連絡先と連絡をとるとき、位置情報、ならびに最も適した(1つまたは複数の)病院および/または所定の連絡先920までの時間と一緒に補足情報を送信する(S212)。ステップS212後に、緊急プロセスS200は終了される。
ステップS400に関係して、コンピュータプロセッサ120は、個人医療情報に基づいて、脳梗塞または脳出血のどちらの可能性がより高いかをさらに決定してもよい。この場合、補足情報は、脳梗塞または脳出血のどちらの発症の可能性がより高いかを示すこの決定の結果を含んでもよい。
コンピュータプロセッサ120は、使用者の位置情報を使用者の実際の住所と比較することによって、緊急状態が使用者の住居で発生しているかどうかをさらに決定してもよい。コンピュータプロセッサ120が、緊急状態は使用者の住居で発生していると決定する場合、コンピュータトランシーバ123は、使用者の住居についての情報、および使用者の住居のアクセスのしやすさのうちの少なくとも1つを補足情報として送信してもよい。この場合、ストレージ300は、使用者の住所、使用者の住居までの通勤ルート(commuting route)、使用者の住居についての情報、および使用者の住居のアクセスのしやすさのうちの少なくとも1つを記憶することもできる。補足情報が、使用者の住居のアクセスのしやすさに関する情報を含む場合には、緊急事態時に救急隊員が使用者の住居にアクセスすることがより容易になる。
1つまたは複数の実施形態では、補足情報は、病院データベースストレージ930に記憶された病院情報に基づく情報を含んでもよい。図10は、1つまたは複数の実施形態による病院選択プロセスS410の例示的なフローチャートを示す。コンピュータプロセッサ120は、コンピュータトランシーバ123を通じて病院データベースストレージ930から病院情報を取得する(ステップS411)。次に、コンピュータプロセッサ120は、取得した病院情報に基づいて1つまたは複数の適切な病院を選択する(ステップS412)。
図11は、選択された病院情報の一例を示す。図11に示すように、コンピュータプロセッサ120は、緊急事象が発生した場所の近くで脳梗塞または脳出血がある患者を緊急に受け入れる用意があるすべての病院を病院データから抽出して、リストにし、コンピュータプロセッサ120が、個人医療情報が使用者には脳梗塞もしくは脳出血の既往歴がないこと、または使用者が過去に脳梗塞を患った場合でも、使用者は大血管の脳梗塞の既往歴がないことを示すと決定するとき、病院リストの中から、使用者に最も近い距離にある病院を選択する。この場合、コンピュータトランシーバ123は、こうした最も近い病院の病院データを補足情報として所定の連絡先920に送信してもよい。コンピュータプロセッサ120はまた、使用者の個人医療情報が、使用者は大血管に脳梗塞の既往歴があること、または使用者は大血管に脳梗塞の疑いがあり得ることを示すとき、地理的に近いことよりも高い優先度で、先進医療を提供することができる病院を選択してもよい。使用者が先進医療を必要とすることになる可能性が高いとき、そのような先進医療を提供することができる病院を選択できることが、使用者にとって極めて有益であり得る。図11に示すように、コンピュータプロセッサ120は、使用者に合わせた、選択された病院の優先順位を提供してもよい。1つまたは複数の実施形態では、先進医療を提供することができる最も近い病院は、最も高い優先度を割り当てられる。この病院選択を行うことができるように、病院データベースストレージ930は、病院名、病院の場所、その時の緊急治療に対する繰り返して更新される病院の利用可能性、病院が先進医療選択肢を有する可能性、病院に勤務する医師の名前のうちの少なくとも1つを含む病院データを記憶してもよい。
図10に戻ると、コンピュータプロセッサ120は、選択された病院情報を補足情報に加える(ステップS413)。コンピュータトランシーバは、最も近い病院の病院データを補足情報として送信する。選択された病院情報は、使用者を病院へ運ぶ個人(たとえば、消防士、救急隊員、緊急応答者など)によって使用され得る。
図12は、1つまたは複数の実施形態による情報更新プロセスS300のフローチャートを示す。コンピュータプロセッサ120が使用者の生体情報または加速度情報を受け取るとき、コンピュータプロセッサ120は、生体情報または加速度情報を含めるために個人医療情報を更新する(ステップS301)。コンピュータプロセッサ120は、次いで、更新された個人医療情報に基づいてリスクレベルを再計算する(ステップS302)。図5のステップS12に記載する計算方法が、情報更新プロセスS300のステップS302の再計算方法にも使用され得る。
図13は、ポータブルデバイス200からの情報によって更新された個人医療情報の例を示す。「心房細動」というリスクファクタは、ポータブルデバイス200の心電計211から取得された情報(たとえば、信号)を使用して更新され得る。「高血圧」というリスクファクタは、ポータブルデバイス200の血圧計206から取得された情報(たとえば、信号)を使用して更新され得る。「言語異常」というリスクファクタは、ポータブルデバイス200のマイクロフォン205から取得された情報(たとえば、信号)を使用して更新され得る。「運動」というリスクファクタは、ポータブルデバイス200の加速度センサ204および/または歩数計201からの情報(たとえば、信号)に基づいて更新され得る。「顔のゆがみ」というリスクファクタは、カメラ209からの情報に基づいて更新され得る。生体センサおよび加速度センサ204からの情報(たとえば、信号)は、ストレージ300に記憶される前に、コンピュータプロセッサ120によって処理されてもよい。
図12のステップS303に戻ると、コンピュータプロセッサ120は、受け取った生体情報および/または受け取った加速度情報が、リスクレベルに基づいて所定の通知範囲内であるかどうかを確認する(ステップS303)。コンピュータプロセッサ120が、受け取った生体情報および/または受け取った加速度情報が、リスクレベルに基づいて所定の通知範囲内ではないことを確認する(ステップS303:No)とき、コンピュータプロセッサ120はステップS305へ進む。コンピュータプロセッサ120が、受け取った生体情報および/または受け取った加速度情報が、リスクレベルに基づいて所定の通知範囲内であることを確認する(ステップS303:Yes)とき、コンピュータトランシーバ123は、出力デバイス203に使用者へのメッセージを出力させるための命令を送信する(ステップS304)。出力メッセージは、使用者のリスクレベルと併せて、受け取った生体情報および/または受け取った加速度情報に応じてあらかじめ決定されてもよい。コンピュータプロセッサ120は、次いでステップS305へ進む。所定の通知範囲は、所定の高血圧範囲、所定の不整脈範囲、所定の運動不足の範囲など、リスクファクタの所定の適用可能範囲であってもよい。所定の通知範囲は、コンピュータ100のストレージ300または不揮発性メモリ124に記憶されてもよい。
図14は、生体情報および/または加速度情報がコンピュータ100によって受け取られるとき、出力デバイス203に出力(たとえば、表示)できる出力の例を示す。コンピュータプロセッサ120は、血圧計206からの信号を使用して、使用者の睡眠中の血圧が日中の使用者の平均血圧に比べて低くないとき、使用者が眠っている間の使用者の血圧が(連続的または断続的に)異常であると決定する。それに応じて、コンピュータトランシーバ123は、使用者が眠っている間に使用者の血圧が下がっていないという警告を出力デバイス203に出力(たとえば、表示)させる命令を送信する。出力デバイス203は、さらに、前の晩の睡眠中の代表的な血圧および睡眠中の正常血圧を表示してもよい。この例では、出力内容はリスクレベルの各々の間で異なっていないが、出力内容は、異なるリスクレベル間で差別化され得る。
別の例では、コンピュータプロセッサ120は、血圧計206からの信号により、血圧計206によって示される血圧が通知血圧範囲内であるとき、使用者の血圧は(連続的または断続的に)高いと決定する。それに応じて、コンピュータトランシーバ123は、出力デバイス203に高血圧(高血圧が断続的であるとき)または長期高血圧(高血圧が連続的であるとき)の警告を表示させる命令を送信する。出力デバイス203はさらに、図4に示すように、測定した血圧および正常血圧を表示してもよい。この例では、出力内容はリスクレベルの各々の間で異なっていないが、出力内容は、異なるリスクレベル間で差別化され得る。
別の例では、歩数計201によって示された値が通知範囲内であるとき、コンピュータプロセッサ120が運動不足を決定するとき、コンピュータトランシーバ123は、出力デバイス203にアイコン画像とともに運動不足の警告を表示させる命令を送信する。コンピュータプロセッサ120は、歩数計201の代わりに加速度センサ204の出力に基づいて運動不足を決定してもよい。この例では、出力内容はリスクレベルの各々の間で異なっていないが、出力内容は、異なるリスクレベル間で差別化され得る。
別の例では、コンピュータプロセッサ120が、加速度センサ204、歩数計201、および/または位置受信機208の出力に基づいて歩行異常を決定するとき、出力デバイス203は、アイコン画像とともに歩行異常の警告を表示してもよい。使用者のリスクレベルが2～5であるとき、出力デバイス203は、使用者に病院で医療検査を受けるよう促すメッセージをさらに表示してもよい。使用者のリスクレベルが4～5であるとき、コンピュータトランシーバ123は、使用者の病院に歩行異常をさらに知らせてもよい。
別の例では、コンピュータプロセッサ120が、マイクロフォン205の出力に基づいて言語異常を決定するとき、出力デバイス203は、アイコン画像とともに言語異常の警告を表示してもよい。使用者のリスクレベルが2～5であるとき、出力デバイス203は、使用者に病院で医療検査を受けるよう促すメッセージをさらに表示してもよい。使用者のリスクレベルが4～5であるとき、コンピュータトランシーバ123は、使用者の病院に言語異常をさらに知らせてもよい。
別の例では、コンピュータプロセッサ120が、心電計211の出力に基づいて不整脈を決定するとき、出力デバイス203は、アイコン画像とともに不整脈の警告を表示してもよい。この場合、出力内容はリスクレベルの各々の間で異なっていないが、出力内容は、異なるリスクレベル間で差別化され得る。
別の例では、コンピュータプロセッサ120が、カメラ209の出力に基づいて顔のゆがみを決定するとき、出力デバイス203は、アイコン画像とともに顔のゆがみの警告を表示してもよい。この場合、出力内容はリスクレベルの各々の間で異なっていないが、出力内容は、異なるリスクレベル間で差別化され得る。
コンピュータプロセッサ120による様々な症状の上述の決定は、別個に行われてもよく、対応する警告は、順次出力デバイス203上に表示されてもよい。
図12のステップS305に戻ると、コンピュータプロセッサ120は、適用されるリスクパターンに変更があるかどうかを決定する。各リスクパターンは、1つまたは複数のリスクファクタと関連している。リスクパターンは、各リスクパターンと関連するリスクファクタの全部または一部が使用者に適用可能である場合に採用される。リスクパターンの詳細について、以下で説明する。コンピュータプロセッサ120が、適用されるリスクパターンへの変更がないことを確認するとき(ステップS305:No)、プロセッサはステップS306へ進む。コンピュータプロセッサ120が、適用されるリスクパターンへの変更があることを確認するとき(ステップS305:Yes)、コンピュータプロセッサ120は、適用されるリスクパターンを設定またはキャンセルし(ステップS306)、ステップS307へ進む。
ステップS307では、コンピュータプロセッサ120は、適用されるリスクパターンがあるかどうかを確認する。コンピュータプロセッサ120が、適用されるリスクパターンがないと確認するとき(ステップS307:No)、コンピュータプロセッサ120は、情報更新プロセスS300を終える。コンピュータプロセッサ120が、適用されるリスクパターンがあると確認する(ステップS307:Yes)とき、コンピュータトランシーバ123は、出力デバイス203に使用者への通知メッセージを出力させる命令を送信する(ステップS308)。メッセージは、適用されるリスクパターンおよび使用者のリスクレベルに基づいてあらかじめ決定されてもよい。次いで、コンピュータプロセッサ120は、情報更新プロセスS300を終える。リスクパターンが使用者に適用されるとき、コンピュータプロセッサ120は、リスクパターンに基づいて命令を周期的に送信してもよい。
図15は、リスクファクタの組合せによって示されるリスクパターンを示す。各リスクパターンは、1つまたは複数のリスクファクタと関連している。各リスクパターンのリスクファクタの全部または一部が使用者に適用可能であるとき、コンピュータプロセッサ120は、そのリスクパターンが使用者に採用されることを決定する。リスクパターン1は、脳梗塞のリスクを示す。リスクパターン1は、心房細動、脂質異常、ストレス、遺伝子検査結果、血液検査、および脳梗塞リスクマーカーを含む、リスクファクタの組合せを使用して決定される。リスクパターン1が使用者に適用可能であるとき、コンピュータトランシーバ123は、使用者に水を頻繁に摂取するよう促すメッセージを出力デバイス203に出力させる命令を定期的に送信してもよい。
リスクパターン2は、脳出血のリスクを示す。リスクパターン2は、抗血小板療法、遺伝子検査結果、血液検査、および脳出血リスクマーカーを含む、リスクファクタの組合せを使用して決定される。リスクパターン2が使用者に適用可能であるとき、コンピュータトランシーバ123は、使用者に使用者の脳の健康診断を受けるよう促すメッセージを出力デバイス203に出力させる命令を定期的に送信してもよい。
図15のリスクパターン3は、脳出血のリスクを示す。リスクパターン3は、高血圧、喫煙習慣、食事(塩分)、水分補給、アルコール習慣、遺伝子検査結果、動脈瘤、脳出血リスクマーカー、および睡眠時血圧を含む、リスクファクタの組合せを使用して決定される。リスクパターン3が使用者に適用可能であるとき、コンピュータトランシーバ123は、使用者に塩分摂取量をカットするよう、またはストレスを減らすよう促すメッセージを出力デバイス203に出力させる命令を定期的に送信してもよい。
図15のリスクパターン4は、脳梗塞のリスクを示す。リスクパターン4は、異常のリスクファクタ(しびれ/言語異常/その他)および脳梗塞既往歴の組合せを使用して決定される。リスクパターン4が使用者に適用可能であるとき、コンピュータプロセッサ120は、使用者の生体情報をより頻繁に監視する。
上述の実施形態では、コンピュータ100は単一のデバイスとして記載されているが、コンピュータ100は、コンピュータネットワーク2に接続された複数のコンピュータ(コンピュータデバイス)であってもよい。
限られた数の実施形態のみに関して本開示を説明したが、本開示の恩恵を有する当業者には、様々な他の実施形態が本開示の範囲から逸脱することなく考案され得ることを諒解されよう。したがって、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ限定されるべきである。
1 システム
2 コンピュータネットワーク
3 周辺システム
100 コンピュータ
120 コンピュータプロセッサ
121 中央処理装置(CPU)
122 揮発性メモリ
123 コンピュータトランシーバ
124 不揮発性メモリ
200 ポータブルデバイス
201 歩数計
202 操作ボタン
203 出力デバイス
204 加速度センサ
205 マイクロフォン
206 血圧計
207 クロック
208 位置受信機
209 カメラ
210 ポータブルトランシーバ
211 心電計
220 ポータブルプロセッサ
230 ポータブルストレージ
291 モバイルデバイス
300 ストレージ
910 情報端末
920 所定の連絡先
921 病院
922 消防署
923 家族の連絡先
924 職場の連絡先
930 病院データベースストレージ

Claims (27)

  1. 脳血管障害を監視し、それに応答するためのシステムであって、
    コンピュータプロセッサおよびコンピュータトランシーバを備えるコンピュータであって、
    前記コンピュータトランシーバが使用者の個人医療情報を受信するとき、前記コンピュータプロセッサが、前記個人医療情報に基づいて脳血管障害のリスクレベルを計算し、前記脳血管障害のリスクレベルの計算は、脳梗塞および脳出血のリスクレベルの別個の計算を含み、
    前記コンピュータトランシーバが加速度情報を受信するとき、前記コンピュータプロセッサが、前記加速度情報、前記リスクレベル、および前記個人医療情報に基づいて所定の連絡先と連絡をとるかどうかを決定し、
    前記コンピュータプロセッサが前記所定の連絡先と連絡をとると決定したとき、
    前記コンピュータプロセッサが、前記個人医療情報ならびに前記脳梗塞および脳出血のリスクレベルに基づいて脳梗塞または脳出血のどちらの発症の可能性がより高いかを決定し、
    前記コンピュータトランシーバが、脳梗塞または脳出血のどちらの発症の可能性がより高いかを示す前記決定の結果を前記所定の連絡先に送信する、コンピュータと、
    前記個人医療情報および前記リスクレベルを記憶するストレージと、
    前記使用者に取り付けられるポータブルデバイスとを備え、前記ポータブルデバイスが、
    使用者の異常な動き信号を出力する加速度センサと、
    測位システムから受信したデータに基づいて前記使用者の位置情報を計算する位置受信機と、
    時間情報を出力するクロックと、
    前記位置情報、前記使用者の異常な動き信号に基づく前記加速度情報、および前記時間情報を、前記コンピュータに送信するポータブルトランシーバと、
    前記加速度センサ、前記位置受信機、および前記クロックから信号を受け取り、前記ポータブルトランシーバを制御するポータブルプロセッサと
    を備え、
    前記コンピュータ、前記ストレージ、および前記ポータブルデバイスが、コンピュータネットワークを介して互いに接続される、システム。
  2. 前記ポータブルデバイスが、前記使用者の生体情報を出力する生体センサをさらに備え、
    前記ポータブルトランシーバが、前記生体情報、前記位置情報、および前記時間情報を前記コンピュータに送信する、
    請求項1に記載のシステム。
  3. 前記コンピュータプロセッサがさらに、
    前記使用者の前記生体情報または前記加速度情報を受け取ると、前記生体情報または前記加速度情報を加えるために前記個人医療情報を更新し、
    前記更新された個人医療情報に基づいて前記リスクレベルを再計算する、
    請求項2に記載のシステム。
  4. 前記ポータブルデバイスが、前記コンピュータからの命令に基づいて健康情報を出力する出力デバイスをさらに備える、請求項3に記載のシステム。
  5. 前記受け取った生体情報または前記加速度情報が前記リスクレベルに基づいて通知範囲内にあるとき、前記コンピュータプロセッサが、前記命令をさらに送信する、請求項4に記載のシステム。
  6. 前記コンピュータプロセッサが、
    前記個人医療情報のリスクファクタの所定の組合せがそれぞれ通知範囲内にある場合に適用されるリスクパターンを決定し、
    前記個人医療情報が更新されるとき、前記リスクパターンに基づいて前記命令を送信する、
    請求項4に記載のシステム。
  7. 前記コンピュータプロセッサが、前記リスクパターンに基づいて周期的に前記命令を送信する、請求項6に記載のシステム。
  8. 前記出力デバイスが、ディスプレイ、サウンドスピーカー、および振動デバイスのうちの少なくとも1つである、請求項4に記載のシステム。
  9. 前記コンピュータプロセッサが、
    前記出力デバイスに質問情報を出力させ、
    前記質問情報に応じて回答情報を受け取り、
    前記回答情報を前記個人医療情報の一部として前記ストレージに記憶する、
    請求項4に記載のシステム。
  10. 前記生体センサが歩数計を備え、
    前記歩数計によって示される値が通知範囲内にあるとき、前記コンピュータプロセッサが前記出力デバイスに運動不足の警告を出力させる、
    請求項4に記載のシステム。
  11. 前記生体センサが血圧計を備え、
    睡眠中の血圧が日中の血圧よりも低くないとき、前記コンピュータプロセッサが前記出力デバイスに警告を出力させる、
    請求項4に記載のシステム。
  12. 前記生体センサが血圧計を備え、
    前記血圧計によって示される血圧が通知血圧範囲内にあるとき、前記コンピュータプロセッサが前記出力デバイスに警告を出力させる、
    請求項4に記載のシステム。
  13. 前記コンピュータプロセッサが、前記加速度センサ、前記位置受信機、および歩数計のうちの少なくとも1つからの信号に基づいて歩行異常を決定すると、前記出力デバイスに警告を出力させる、請求項4に記載のシステム。
  14. 前記生体センサがマイクロフォンを備え、
    前記コンピュータプロセッサが、前記マイクロフォンからの信号に基づいて言語異常を決定すると、前記出力デバイスに警告を出力させる、
    請求項4に記載のシステム。
  15. 前記生体センサが心電計を備え、
    前記コンピュータプロセッサが、前記心電計からの信号に基づいて不整脈を決定すると、前記出力デバイスに警告を出力させる、
    請求項4に記載のシステム。
  16. 前記ポータブルデバイスが、複数のボタンをさらに含み、
    前記複数のボタンが押下されると、前記ポータブルトランシーバが、緊急動作情報を送信する、
    請求項1に記載のシステム。
  17. 前記ポータブルプロセッサが前記使用者のキャンセル動作を受け取るとき、前記ポータブルトランシーバが、キャンセル動作情報を送信し、
    前記コンピュータトランシーバが前記キャンセル動作情報を受け取るとき、前記コンピュータプロセッサが、1つもしくは複数の好適な病院および/または前記所定の連絡先と連絡をとるプロセスを停止する、
    請求項1に記載のシステム。
  18. 前記個人医療情報が、診療所の少なくとも1つから受け取った医療記録情報、診療所から受け取った検診結果、および遺伝子検査会社から受け取った遺伝子検査結果を含む、請求項1に記載のシステム。
  19. 前記コンピュータプロセッサが前記所定の連絡先と連絡をとるとき、前記コンピュータトランシーバが、前記位置情報、ならびに前記位置情報が示す位置から1つもしくは複数の好適な病院および/または前記所定の連絡先までの移動時間と一緒に補足情報を前記所定の連絡先に送信する、請求項1に記載のシステム。
  20. 前記ストレージが、前記使用者の住所、通勤ルート、住宅についての情報、および前記住宅のアクセスのしやすさの情報項目のうちの少なくとも1つを記憶し、
    前記コンピュータプロセッサが、前記位置情報と前記使用者の前記住所とを比較することによって、緊急状態が前記使用者の前記住宅で発生しているかどうかを決定し、
    前記コンピュータプロセッサが前記使用者の住宅で前記緊急状態が発生していると決定するとき、前記コンピュータトランシーバが、前記住宅についての前記情報および前記住宅の前記アクセスのしやすさのうちの少なくとも1つを前記補足情報として送信する、
    請求項19に記載のシステム。
  21. 病院名、前記病院の位置情報、緊急治療に対する繰り返して更新される病院の利用可能性、先進医療の可能性、および医師名の情報項目のうちの少なくとも1つを含む病院データを記憶する病院データベースストレージ
    をさらに備え、
    前記コンピュータプロセッサが、前記個人医療情報は前記使用者に脳梗塞または脳出血の既往歴がない、または前記使用者が過去に脳梗塞を患った場合でも、前記使用者に大血管の脳梗塞の既往歴がないことを示すと決定するとき、前記コンピュータプロセッサが、前記病院データの中で前記使用者の位置から最も近い病院を選択し、
    前記コンピュータトランシーバが、前記最も近い病院の前記病院データを前記補足情報として送信する、
    請求項19に記載のシステム。
  22. 病院名、前記病院の位置情報、その時の緊急治療に対する繰り返して更新される病院の利用可能性、先進医療の可能性、および医師名の情報項目のうちの1つを含む病院データを記憶する病院データベースストレージ
    をさらに備え、
    前記個人医療情報が前記使用者に大血管の脳梗塞の既往歴があることを示すとき、前記コンピュータプロセッサが、前記病院データの中で前記使用者の位置から前記コンピュータプロセッサが選択した最も近い病院から、前記先進医療を提供する病院を選択し、
    前記コンピュータトランシーバが、前記最も近い病院の先進医療病院のデータを前記補足情報として送信する、
    請求項19に記載のシステム。
  23. 前記所定の連絡先が、消防署、病院、家族の連絡先、および職場の連絡先のうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載のシステム。
  24. 前記ポータブルデバイスが、ワイヤードまたはワイヤレス通信を介して接続する複数のデバイスから成り、
    前記複数のデバイスが、ウェアラブルデバイス、スマートフォン、ディスプレイ、および生体センサのうちの少なくとも1つを含む、
    請求項1に記載のシステム。
  25. 前記コンピュータが、前記コンピュータネットワークに互いに接続された複数のコンピュータデバイスを含む、請求項1に記載のシステム。
  26. 脳血管障害を監視し、それに応答するためのコンピュータであって、
    個人医療情報を受け取り、
    前記個人医療情報に基づいて脳血管障害のリスクレベルを計算する
    コンピュータプロセッサと、
    コンピュータトランシーバと
    を備え、
    前記脳血管障害のリスクレベルの計算は、脳梗塞および脳出血のリスクレベルの別個の計算を含み、
    ポータブルデバイスから加速度情報を受信するとき、前記コンピュータプロセッサが、前記リスクレベル、前記個人医療情報、および前記加速度情報に基づいて所定の連絡先と連絡をとるかどうかを決定し、
    前記コンピュータプロセッサが前記所定の連絡先と連絡をとると決定したとき、
    前記コンピュータプロセッサが、前記個人医療情報ならびに前記脳梗塞および脳出血のリスクレベルに基づいて脳梗塞または脳出血のどちらの発症の可能性がより高いかを決定し、
    前記コンピュータトランシーバが、脳梗塞または脳出血のどちらの発症の可能性がより高いかを示す前記決定の結果を前記所定の連絡先に送信する、コンピュータ。
  27. 脳血管障害を監視するための方法であって、
    コンピュータによって個人医療情報を受け取るステップと、
    前記コンピュータによって前記個人医療情報に基づいて脳血管障害のリスクレベルを計算するステップであって、脳梗塞および脳出血のリスクレベルの別個に計算するステップを含むステップと、
    ポータブルデバイスによって加速度センサからの加速度信号に基づく加速度情報を取得するステップと、
    前記コンピュータによって、前記加速度情報、前記リスクレベル、および前記個人医療情報に基づいて、所定の連絡先と連絡をとるかどうかを決定するステップと、
    所定の連絡先と連絡をとることを決定するとき、
    前記コンピュータによって、前記個人医療情報ならびに前記脳梗塞および脳出血のリスクレベルに基づいて脳梗塞または脳出血のどちらの発症の可能性がより高いかを決定するステップと、
    前記所定の連絡先と連絡をとる際に、脳梗塞または脳出血のどちらの発症の可能性がより高いかを示す前記決定の結果を前記所定の連絡先に送信するステップと
    を含む、方法。
JP2021568512A 2019-08-15 2020-08-12 脳血管障害を監視し、それに応答するためのシステム、コンピュータ、およびポータブルデバイス、ならびに脳血管障害を監視し、それに応答するための方法 Active JP7298970B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201962887178P 2019-08-15 2019-08-15
US62/887,178 2019-08-15
PCT/US2020/045895 WO2021030418A1 (en) 2019-08-15 2020-08-12 System and method for monitoring and responding to a cerebrovascular accident

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022544435A JP2022544435A (ja) 2022-10-19
JP7298970B2 true JP7298970B2 (ja) 2023-06-27

Family

ID=74571246

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021568512A Active JP7298970B2 (ja) 2019-08-15 2020-08-12 脳血管障害を監視し、それに応答するためのシステム、コンピュータ、およびポータブルデバイス、ならびに脳血管障害を監視し、それに応答するための方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20220192581A1 (ja)
JP (1) JP7298970B2 (ja)
WO (1) WO2021030418A1 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022114195A (ja) * 2021-01-26 2022-08-05 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用情報処理装置、及び医用情報処理システム

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007172275A (ja) 2005-12-21 2007-07-05 Recruit Co Ltd 医療情報提供システム
US20180174686A1 (en) 2015-08-18 2018-06-21 Owlytics Healthcare Ltd System and method of predicting a healthcare event

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7733224B2 (en) * 2006-06-30 2010-06-08 Bao Tran Mesh network personal emergency response appliance

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007172275A (ja) 2005-12-21 2007-07-05 Recruit Co Ltd 医療情報提供システム
US20180174686A1 (en) 2015-08-18 2018-06-21 Owlytics Healthcare Ltd System and method of predicting a healthcare event

Also Published As

Publication number Publication date
WO2021030418A1 (en) 2021-02-18
JP2022544435A (ja) 2022-10-19
US20220192581A1 (en) 2022-06-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7175948B2 (ja) 喫煙行為の定量化および予測のためのシステムおよび方法
US20230099854A1 (en) Methods and systems for arrhythmia tracking and scoring
JP5705621B2 (ja) 救命救急補助システムとその方法と救命救急補助装置
US20180296092A1 (en) System and method for monitoring and determining a medical condition of a user
US10631760B2 (en) Method for prediction, detection, monitoring, analysis and alerting of seizures and other potentially injurious or life-threatening states
CN101053513B (zh) 在实时监视系统中基于病例的效果预测
CN112151172A (zh) 基于来自医疗机构中多种来源的数据的患者风险评估
WO2009074985A2 (en) Method and system for detection of pre-fainting and other conditions hazardous to the health of a patient
US20200359913A1 (en) System, apparatus, and methods for remote health monitoring
WO2011103344A1 (en) Systems and methods for predicting patient health problems and providing timely intervention
JP6355685B2 (ja) 医療支援システム
CN112447289A (zh) 败血症监测系统
JP7298970B2 (ja) 脳血管障害を監視し、それに応答するためのシステム、コンピュータ、およびポータブルデバイス、ならびに脳血管障害を監視し、それに応答するための方法
CN114449945A (zh) 信息处理装置、信息处理系统和信息处理方法
CN111372506B (zh) 使用可穿戴设备预测甲状腺毒症的系统和计算机程序
US20220386899A1 (en) Wearable device to identify medical emergencies and notify
EP4035180B1 (en) A computer-implemented system and method for alerting an expectant mother to a medical risk during pregnancy
JP2023088513A (ja) 診療支援システム、診療支援装置及びプログラム
JP7177540B1 (ja) 血圧予測装置、血圧予測プログラム、及び、血圧予測方法
US20240194314A1 (en) Medical care assistance system, medical care assistance device, and program
WO2022249861A1 (ja) 生体情報処理システム、生体情報処理装置、生体情報処理方法及びプログラム
US10755815B2 (en) Method for operating a medical system, computer program product, medical system, and control device
Hochlenert et al. Sensor-Assisted Wound Therapy in Plantar Diabetic Foot Ulcer Treatment: A Randomized Clinical Trial
WO2023088819A1 (en) Early warning system for hypertension patients
CN116195993A (zh) 血氧监测方法及系统、计算机可读取的记录媒体

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20211221

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230131

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230426

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230516

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230609

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7298970

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150