JP7434337B2 - 機械学習モデルを使用した左室容積および心拍出量の推定方法 - Google Patents
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Description
本出願は、その内容全体が参照により本明細書に組み入れられる、2019年1月16日に出願された、米国仮出願第62/793,239号からの米国特許法第119(e)に基づく優先権の恩典を主張するものである。
心血管疾患は、罹患率および死亡率の主な原因であり、世界中で医療に負担をかけている。心血管疾患に対しては、医薬品から機械的装置、最終的には移植にまで及ぶ様々な治療法が開発されてきた。心室補助装置などの一時的心臓補助装置は、血行力学的補助を提供し、心臓の回復を促進する。心室補助装置の中には、IMPELLA(登録商標)ファミリの装置(Abiomed,Inc.,Danvers MA)のような、経皮的に心臓に挿入され、心拍出量を補うために自己心と並行して動作することができるものもある。
本明細書に記載される方法、システム、および装置は、第1の患者集団に基づいて血液ポンプパラメータを心臓パラメータに関連付けるモデルの作製および使用を可能にし、その後そのモデルを第2の患者集団に適用して、追加の測定カテーテルも他の診断装置も使用せずに心臓パラメータを推定することができる。特に、これらの方法およびシステムは、機械学習を使用して、第1の患者集合の、血液ポンプの測定パラメータと、左室容積や心拍出量などの心臓パラメータとの間の関係を表すモデルを策定することを可能にする。機械学習アルゴリズムは、性別、体重、病状、心臓転帰、診断、または他の特性などの様々な特性を有する多数の患者からのデータに基づいて、血液ポンプの1つまたは複数の測定可能なパラメータに関する測定心臓パラメータのモデルを構築する。診断装置(液体充填カテーテルなど)によって測定心臓パラメータを予測するモデルが策定された後、モデルにアクセスし、モデルを第2の患者集合内の患者に適用して、追加のカテーテルも他の診断装置も使用せずにポンプパラメータに基づいて(心拍出量などの)心臓パラメータを推定することができる。
[本発明1001]
以下の段階を含む、患者の心臓パラメータを推定する方法:
第1の患者集合の各患者内で血液ポンプを動作させる段階であって、該血液ポンプが少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを有する、段階;
該第1の患者集合内の患者ごとに、第1の血行動態パラメータの測定値および第1のポンプパラメータの測定値を取得するために少なくとも1つの血行動態パラメータおよび該少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを測定する段階;
該第1の患者集合の該少なくとも1つの第1の血行動態パラメータと該少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータとの間の関係に基づいて心臓パラメータのモデルを構築する段階;
第2の患者集合内の第2の患者において第2の血液ポンプを動作させる段階;ならびに
第2のポンプパラメータの測定値を取得するために該第2の患者において該少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを測定することと、
第2の血行動態パラメータの測定値を取得するために該第2の患者において該少なくとも1つの第1の血行動態パラメータを測定することと、
該第2の患者の心臓パラメータを推定することであって、該第2の患者の心臓パラメータが、該第2のポンプパラメータの測定値および該第2の血行動態パラメータの測定値に基づいて該モデルによって出力される、ことと
によって、該モデルを該第2の患者に適用する段階。
[本発明1002]
少なくとも1つの血行動態パラメータを測定する段階が、大動脈圧を測定することを含む、本発明1001の方法。
[本発明1003]
前記血液ポンプに配置された圧力センサで大動脈圧を決定する段階をさらに含む、本発明1001または1002の方法。
[本発明1004]
前記少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを測定する段階が、ポンプ流量を測定することを含む、本発明1001~1003のいずれかの方法。
[本発明1005]
少なくとも1つの時点の前記少なくとも1つの血行動態パラメータおよび前記少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータに基づいて推定心臓パラメータを決定する段階をさらに含む、本発明1001~1004のいずれかの方法。
[本発明1006]
前記第1の患者集合内の各患者に、前記血液ポンプから分離した感知カテーテルを挿入する段階をさらに含む、本発明1001~1005のいずれかの方法。
[本発明1007]
前記感知カテーテルにおいて測定心臓パラメータを測定する段階をさらに含む、本発明1006の方法。
[本発明1008]
前記推定心臓パラメータを前記測定心臓パラメータと比較する段階をさらに含む、本発明1007の方法。
[本発明1009]
前記感知カテーテルがIncaカテーテルである、本発明1006の方法。
[本発明1010]
前記心臓パラメータが左室容積である、本発明1001~1009のいずれかの方法。
[本発明1011]
前記心臓パラメータが、心拍出量、心臓パワー出力(cardiac power output)、一回拍出量またはコンプライアンスの1つである、本発明1001~1009のいずれかの方法。
[本発明1012]
前記モデルを、前記第1の患者集合を記述する患者情報と関連付ける段階をさらに含む、本発明1001~1011のいずれかの方法。
[本発明1013]
前記患者情報が、前記第1の患者集合内の患者ごとの診断または人口統計を含む、本発明1012の方法。
[本発明1014]
前記診断が、心原性ショックまたは心筋梗塞の一方である、本発明1013の方法。
[本発明1015]
前記人口統計が、性別、ジェンダー、リスク因子、転帰、または年齢の1つまたは複数である、本発明1013の方法。
[本発明1016]
前記モデルと関連付けられた前記患者情報に基づいて該モデルが前記第2の患者に適用されるかどうかを判定する段階をさらに含む、本発明1001~1015のいずれかの方法。
[本発明1017]
前記第2の患者の前記第2のポンプパラメータの測定値および前記第2の血行動態パラメータの測定値をディスプレイに表示する段階をさらに含む、本発明1001~1016のいずれかの方法。
[本発明1018]
前記第2の患者の前記推定心臓パラメータをディスプレイに表示する段階をさらに含む、本発明1001~1017のいずれかの方法。
[本発明1019]
前記第2の患者における前記推定心臓パラメータに基づいてポンプ速度の提案される変更を計算する段階をさらに含む、本発明1001~1018のいずれかの方法。
[本発明1020]
前記ポンプ速度の前記提案される変更を実施する段階をさらに含む、本発明1019の方法。
[本発明1021]
前記ポンプ速度の前記提案される変更をディスプレイに表示する段階をさらに含む、本発明1019の方法。
[本発明1022]
心臓パラメータのモデルを構築する段階が、ニューラルネットワークを使用して前記第1の患者集合の前記少なくとも1つの第1の血行動態パラメータおよび前記少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータからモデルを抽出することを含む、本発明1001~1021のいずれかの方法。
[本発明1023]
前記ニューラルネットワークが複数のセルを含む、本発明1022の方法。
[本発明1024]
前記ニューラルネットワークを構成する前記複数のセルの第1のセルが、第1の時点において前記第1の患者集合の前記少なくとも1つの第1の血行動態パラメータおよび前記少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを入力として受け入れる、本発明1023の方法。
[本発明1025]
前記第1のセルが、前記少なくとも1つの第1の血行動態パラメータおよび前記少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを1つまたは複数のモデルフィットに基づいて変換してから、該変換された血行動態パラメータおよび該変換されたポンプパラメータを前記複数のセルの第2のセルに送る、本発明1024の方法。
[本発明1026]
前記第1のセルが、前記第1の時点について隠れ状態およびセル状態を更新する、本発明1025の方法。
[本発明1027]
前記第1のセルが、第2の時点の前記少なくとも1つの第1の血行動態パラメータおよび前記少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを受け取り、該第2の時点について前記隠れ状態および前記セル状態を更新する、本発明1026の方法。
[本発明1028]
前記ニューラルネットワークが、リカレント双方向ニューラルネットワークである、本発明1022~1027のいずれかの方法。
[本発明1029]
前記第1の患者集合が1人の患者を含む、本発明1001~1028のいずれかの方法。
[本発明1030]
以下の段階を含む、モデルに基づいて患者の心臓パラメータを推定する方法:
患者において血液ポンプを動作させる段階;
ポンプパラメータの測定値を取得するために該患者において該血液ポンプの少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを測定する段階;
血行動態パラメータの測定値を取得するために該患者において少なくとも1つの血行動態パラメータを測定する段階;
データベースから、該少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータと、該少なくとも1つの血行動態パラメータと、心臓パラメータとの間の関係のモデルにアクセスする段階;ならびに
該患者の心臓パラメータの推定値を推定する段階であって、該患者の該心臓パラメータの推定値が、該ポンプパラメータの測定値および該血行動態パラメータの測定値に基づいて該モデルによって出力される、段階。
[本発明1031]
少なくとも1つの血行動態パラメータを測定する段階が、大動脈圧を測定することを含む、本発明1030の方法。
[本発明1032]
前記血液ポンプに配置された圧力センサで大動脈圧を決定する段階をさらに含む、本発明1030または1031の方法。
[本発明1033]
前記少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを測定する段階が、ポンプ流量を測定することを含む、本発明1030~1032のいずれかの方法。
[本発明1034]
前記心臓パラメータが左室容積である、本発明1030~1033のいずれかの方法。
[本発明1035]
前記心臓パラメータが、心拍出量、心臓パワー出力、一回拍出量またはコンプライアンスの1つである、本発明1030~1033のいずれかの方法。
[本発明1036]
前記患者の前記ポンプパラメータの測定値および前記血行動態パラメータの測定値をディスプレイに表示する段階をさらに含む、本発明1030~1035のいずれかの方法。
[本発明1037]
前記患者の前記心臓パラメータの推定値を前記ディスプレイに表示する段階をさらに含む、本発明1030~1036のいずれかの方法。
[本発明1038]
前記患者において推定された前記心臓パラメータに基づいてポンプ速度の提案される変更を計算する段階をさらに含む、本発明1030~1038のいずれかの方法。
[本発明1039]
前記ポンプ速度の前記提案される変更を実施する段階をさらに含む、本発明1038の方法。
[本発明1040]
前記ポンプ速度の前記提案される変更をディスプレイに表示する段階をさらに含む、本発明1038の方法。
[本発明1041]
モデルにアクセスする段階が、複数のモデルの中から選択モデルを決定することを含む、本発明1030~1040のいずれかの方法。
[本発明1042]
複数のモデルの中から選択モデルを決定することが、前記患者と関連付けられた情報に基づいてモデルを選択することを含む、本発明1041の方法。
[本発明1043]
モデルにアクセスする段階が、ニューラルネットワークによって形成されたモデルを選択することを含む、本発明1030~1042のいずれかの方法。
[本発明1044]
前記ニューラルネットワークが、リカレント双方向ニューラルネットワークである、本発明1043の方法。
[本発明1045]
前記推定心臓パラメータに基づいて前記血液ポンプの前記動作の推奨される変更を決定する段階をさらに含む、本発明1030~1044のいずれかの方法。
[本発明1046]
以下の段階を含む、患者における心臓パラメータの推定値を策定するための方法:
第1の患者集団において、医療機器の動作から導出された1つまたは複数のパラメータを測定し、かつ、心臓パラメータを測定する段階;
該第1の患者集団における該医療機器の動作から導出された該1つまたは複数のパラメータおよび該心臓パラメータに基づいて該心臓パラメータのモデルを策定する段階;
該モデルを第2の患者集団の患者に適用して該患者の心臓パラメータを推定する段階。
[本発明1047]
前記第1の患者集団の1人または複数の患者の共通の特性に従って前記モデルをラベル付けする段階
をさらに含む、本発明1046の方法。
[本発明1048]
前記モデルの前記ラベル付けに基づいて、前記第2の患者集団の前記患者の特性を前記第1の患者集団の前記1人または複数の患者の前記特性と比較することによって、該モデルが該第2の患者集団の該患者に適用可能であるかどうかを判定する段階
をさらに含む、本発明1046または1047の方法。
[本発明1049]
前記モデルを策定する段階が、
機械学習アルゴリズムを利用して、前記第1の患者集団における前記医療機器の動作から導出された前記1つまたは複数のパラメータおよび前記測定心臓パラメータに基づいて前記心臓パラメータのモデルを策定すること
をさらに含む、本発明1046~1048のいずれかの方法。
[本発明1050]
前記モデルを前記第2の患者集団の前記患者に適用することが、
該第2の患者集団の該患者において前記医療機器を動作させること;
該第2の患者集団の該患者において、該医療機器の動作から導出された前記1つまたは複数のパラメータを測定すること;
該医療機器の動作から導出された該測定された1つまたは複数のパラメータを前記心臓パラメータのモデルに入力すること;および
該モデルに基づいて、該第2の患者集団の該患者の推定心臓パラメータを推定すること
をさらに含む、本発明1046~1049のいずれかの方法。
[本発明1051]
1つまたは複数のポンプ速度で駆動されるように構成された、駆動可能なロータ、および
血行動態パラメータを測定するように構成された、センサ
を含む、血液ポンプと、
該センサから血行動態パラメータの測定値を受け取って該血行動態パラメータの測定値を記録するように構成され、該血行動態パラメータおよび該1つまたは複数のポンプ速度のうちのポンプ速度に基づく心臓パラメータの所定のモデルを格納する、メモリ、
該ロータを駆動するように構成され、該駆動された血液ポンプロータのポンプ速度を記録されるべき該メモリに送るように構成された、ドライバ、
該メモリに記録された1つまたは複数のパラメータを表示するように構成された、ディスプレイ
を含む、コントローラと
を含み、
該メモリが、
該所定のモデルから、該血行動態パラメータの測定値および該ポンプ速度に基づいて、関連付けられた心臓パラメータを決定し、
該決定された心臓パラメータを該ディスプレイに送る
ように構成されている、
所定のモデルに基づいて患者の心臓パラメータを推定するためのシステム。
[本発明1052]
前記メモリが、前記血行動態パラメータおよび前記ポンプ速度に基づく前記心臓パラメータの複数の所定のモデルを格納するように構成されている、本発明1051のシステム。
[本発明1053]
前記コントローラが、前記血行動態パラメータおよび前記ポンプ速度の少なくとも1つに基づいて前記複数の格納された所定のモデルの中から1つの所定のモデルを選択するように構成されている、本発明1052のシステム。
[本発明1054]
前記コントローラが、前記ディスプレイへの入力に基づいて前記複数の格納された所定のモデルの中から1つの所定のモデルを選択するように構成されている、本発明1052のシステム。
[本発明1055]
前記複数の所定のモデルが、複数のセルを含むニューラルネットワークによって形成されている、本発明1052~1054のいずれかのシステム。
[本発明1056]
前記ニューラルネットワークが、リカレント双方向ニューラルネットワークである、本発明1055のシステム。
[本発明1057]
前記メモリが、前記血行動態パラメータおよび前記ポンプ速度に基づく前記心臓パラメータの複数の所定のモデルを含むデータベースに無線で接続するように構成されている、本発明1051~1056のいずれかのシステム。
[本発明1058]
前記コントローラが、前記データベースから1つの所定のモデルを選択するように、かつ該選択された1つの所定のモデルを前記メモリへの格納のために取り出すように構成されている、本発明1057のシステム。
[本発明1059]
前記複数の所定のモデルが、複数のセルを含むニューラルネットワークによって形成されている、本発明1057または1058のシステム。
[本発明1060]
前記ニューラルネットワークが、リカレント双方向ニューラルネットワークである、本発明1059のシステム。
[本発明1061]
前記コントローラが、前記決定された心臓パラメータに基づいて前記ポンプ速度への推奨される変更を決定するように構成されている、本発明1051~1060のいずれかのシステム。
[本発明1062]
前記コントローラが、前記ディスプレイに表示するために前記ポンプ速度への前記推奨される変更を生成するようにさらに構成されている、本発明1061のシステム。
[本発明1063]
前記コントローラが、前記ポンプ速度への前記推奨される変更を実施するように構成されている、本発明1061または1062のシステム。
[本発明1064]
前記センサが、大動脈圧、左室拡張末期圧、および毛細血管楔入圧のうちの少なくとも1つを測定するように構成されている、本発明1051~1063のいずれかのシステム。
[本発明1065]
前記心臓パラメータが左室容積である、本発明1051~1064のいずれかのシステム。
[本発明1066]
前記心臓パラメータが心臓パワー出力である、本発明1051~1064のいずれかのシステム。
[本発明1067]
以下の段階を含む、データベースを使用して患者の心臓パラメータを推定する方法:
第1の患者において血液ポンプを動作させる段階;
ポンプパラメータの測定値を取得するために該第1の患者において該血液ポンプの少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを測定する段階;
血行動態パラメータの測定値を取得するために該第1の患者において少なくとも1つの血行動態パラメータを測定する段階;
該第1の患者以外の患者の患者データを含むデータベースにアクセスする段階であって、該患者データが、測定可能なポンプパラメータ、血行動態パラメータ、および心臓パラメータのうちの少なくとも1つを含む、段階;ならびに
該第1の患者における該ポンプパラメータの測定値、該第1の患者における該血行動態パラメータの測定値、および該データベースからの格納された患者データに基づいて、該第1の患者の心臓パラメータを推定する段階。
[本発明1068]
前記心臓パラメータが心臓パワー出力である、本発明1067の方法。
[本発明1069]
前記データベースが、異なる特性および異なる病態を有する患者からのデータを格納するグローバルデータベースである、本発明1067または1068の方法。
[本発明1070]
特性が、年齢、体重、性別、またはBMIを含む、本発明1069の方法。
[本発明1071]
前記データベースが、新しいデータで定期的に更新される、本発明1067~1070のいずれかの方法。
[本発明1072]
本発明1001~1050および1067~1071のいずれかの方法を実施するように構成されたコントローラを有する、ポンプシステム。
[本発明1073]
本発明1001~1050および1067~1071のいずれかの方法を実行するように構成された、メモリ。
[本発明1074]
入力データに適用されるべき前記モデルを導出するためにニューラルネットワークが使用される、本発明1001~1050および1067~1071のいずれかの方法。
[本発明1075]
前記ニューラルネットワークが、互いに通信し合う複数のセルを含み、
該セルが、
入力として1つまたは複数の測定パラメータを受け入れ、
該1つまたは複数の測定パラメータをモデルフィットに基づいて変換し、
該変換されたパラメータを隠れ状態およびセル状態の1つまたは複数を有する隣接するセルに送る、
本発明1074の方法。
本明細書に記載される方法およびシステムの全体的な理解を提供するために、特定の例示的な態様について説明する。本明細書に記載される態様および特徴は血液ポンプ装置に関連して使用するために特に説明されているが、以下で概説されるすべての構成要素および他の特徴は、任意の適切な方法で互いに組み合わされ得、他の種類の心臓治療および医学療法に適応および適用され得ることが理解されよう。
342、第3の関数「it」344、および第4の関数「ot」346を含む関連付けられた関数とで表された、4つの活性化関数を有する。第1の関数「ft」340は、ゲーティング変数を生成するシグモイド関数であり、第2の関数
342は、記憶セルの候補状態を生成する双曲正接関数であり、第3の関数「it」344は、ゲーティング変数を生成するシグモイド関数であり、第4の関数「ot」346は、ゲーティング変数を生成するシグモイド関数である。第1の関数「ft」340、第2の関数
342、第3の関数「it」344、および第4の関数「ot」346は例であり、セル300内の情報を処理する際に他の関数を使用することができるが、例示的な第1の関数「ft」340、第2の関数
342、第3の関数「it」344および第4の関数「ot」346を以下で定義する。
342、セルが更新すべきである情報を示す第3の関数「it」344、および候補セルを更新するために使用される出力を提供する第4の関数「ot」346または要約ゲートを通して処理する。更新されたセル状態348bは、ニューラルネットワーク内の隣接するセルに渡される。この例では、セル状態は以下の式によって定義される。
342、セルが更新すべきである情報を示す第3の関数「it」344、および候補セルを更新するために使用される出力を提供する第4の関数「ot」346または要約ゲートへの入力として使用される。更新された隠れ状態349bは、ニューラルネットワーク内の隣接するセルに渡される。図示されるように、更新された隠れ状態349bは、同じ行または同じ列でセル300に隣接するセルに渡される。この例では、隠れ状態は以下の式によって定義される。
ht=ot o tanh(ct)
Claims (17)
- 以下の段階を含む、心臓パラメータを推定する方法:
第1の対象集合の各対象内で第1の血液ポンプを動作させる段階であって、該第1の血液ポンプが少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを有する、段階;
該第1の対象集合内の対象ごとに、第1の血行動態パラメータの測定値および第1のポンプパラメータの測定値を取得するために少なくとも1つの血行動態パラメータおよび該少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを測定する段階;
該第1の対象集合の該少なくとも1つの血行動態パラメータと該少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータとの間の関係に基づいて心臓パラメータのモデルを構築する段階;
第2の対象集合内の第2の対象において第2の血液ポンプを動作させる段階;ならびに
第2のポンプパラメータの測定値を取得するために該第2の対象において該少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを測定することと、
第2の血行動態パラメータの測定値を取得するために該第2の対象において該少なくとも1つの血行動態パラメータを測定することと、
該第2の対象の心臓パラメータを推定することであって、該第2の対象の心臓パラメータが、該第2のポンプパラメータの測定値および該第2の血行動態パラメータの測定値に基づいて該モデルによって出力される、ことと
によって、該モデルを該第2の対象に適用する段階
であって、該方法が、該第2の血液ポンプに配置された圧力センサで大動脈圧を決定する段階をさらに含む、方法。 - 前記モデルを、前記第1の対象集合を記述する対象情報と関連付ける段階をさらに含み、
前記対象情報が、前記第1の対象集合内の対象ごとの診断または人口統計を含む、請求項1記載の方法。 - 前記モデルと関連付けられた前記対象情報に基づいて該モデルが前記第2の対象に適用されるかどうかを判定する段階をさらに含む、請求項2記載の方法。
- 前記第2の対象における前記推定された心臓パラメータに基づいてポンプ速度の提案される変更を計算する段階をさらに含む、請求項1記載の方法。
- 前記心臓パラメータの前記モデルを構築する段階が、ニューラルネットワークを使用して前記第1の対象集合の前記少なくとも1つの血行動態パラメータおよび前記少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータから前記モデルを抽出することを含む、請求項1記載の方法。
- 前記ニューラルネットワークが複数のセルを含み、前記ニューラルネットワークを構成する前記複数のセルの第1のセルが、第1の時点において前記第1の対象集合の前記少なくとも1つの血行動態パラメータおよび前記少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを入力として受け入れる、請求項5記載の方法。
- 前記第1のセルが、前記少なくとも1つの血行動態パラメータおよび前記少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを1つまたは複数のモデルフィットに基づいて変換してから、該変換された血行動態パラメータおよび該変換されたポンプパラメータを前記複数のセルの第2のセルに送る、請求項6記載の方法。
- 前記ニューラルネットワークが、隠れ状態で経時的に通信し、前記ニューラルネットワークが、複数の活性化関数に基づいて前記モデルを反復的に策定する、請求項5記載の方法。
- 前記ニューラルネットワークが、入力行と出力行との間に積み重ねられた3つ以上のレベルのセルを有する請求項8記載の方法。
- 前記複数の活性化関数が、シグモイド関数を含む、請求項8記載の方法。
- 前記複数の活性化関数が、双曲正接関数を含む、請求項8記載の方法。
- 前記ニューラルネットワークが、積層双方向リカレントニューラルネットワーク、完全リカレントニューラルネットワーク、エルマンネットワーク、ホップフィールドネットワーク、エコーステートネットワーク、または階層型ニューラルネットワークである、請求項5記載の方法。
- 前記少なくとも1つの血行動態パラメータが、大動脈圧であり、前記少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータが、ポンプ流量である、請求項1記載の方法。
- 前記心臓パラメータが、心拍出量、心臓パワー出力、一回拍出量またはコンプライアンスの1つである、請求項13記載の方法。
- 所定のモデルに基づいて患者の心臓パラメータを推定するためのシステムであって、
第2の血液ポンプであって、
1つまたは複数のポンプ速度で駆動されるように構成されたロータと、
大動脈圧を測定するように構成された圧力センサと、
を含む、第2の血液ポンプと、
コントローラであって、
該ロータを駆動するように構成されたドライバと、
1つまたは複数のパラメータを表示するように構成されたディスプレイと、
心臓パラメータの所定のモデルと命令とを格納する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、
前記所定のモデルが、第1の対象集合の少なくとも1つの血行動態パラメータと少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータとの間の関係に基づいて構築され、第1の血液ポンプが、前記第1の対象集合の各対象内で動作し、前記第1の血液ポンプが、前記少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを有し、前記少なくとも1つの血行動態パラメータと前記少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータとが、前記第1の対象集合内の対象ごとに、第1の血行動態パラメータの測定値および第1のポンプパラメータの測定値を取得するために測定され、
前記命令が、1つ以上のプロセッサによって実行されると、前記1つ以上のプロセッサに、
第2の対象集合内の第2の対象において第2の血液ポンプを動作させ、
第2のポンプパラメータの測定値を取得するために前記第2の対象において前記少なくとも1つの測定可能なポンプパラメータを測定することと、
第2の血行動態パラメータの測定値を取得するために前記第2の対象において前記少なくとも1つの血行動態パラメータを測定することと、
前記第2の対象の心臓パラメータを推定することであって、前記第2の対象の心臓パラメータが、前記第2のポンプパラメータの測定値および前記第2の血行動態パラメータの測定値に基づいて前記所定のモデルによって出力されることと、
によって、前記所定のモデルを前記第2の対象に適用させる、
非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、
を含む、コントローラと、
を含む、システム。 - 前記所定のモデルが、複数のセルを含むニューラルネットワークによって形成されている、請求項15記載のシステム。
- 前記命令が、前記1つ以上のプロセッサに、さらに、
前記推定された心臓パラメータに基づいて前記ポンプ速度への推奨される変更を決定させ、
前記ポンプ速度への前記推奨される変更を前記ディスプレイに送らせる、
請求項15記載のシステム。
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