JP7457005B2 - 急性の医学的状態の潜在的な発症を判定するための方法及び装置 - Google Patents
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Description
a. 上記生理系の機能における感知された周期的事象に関する出力を提供するように動作可能に構成された、装着可能な音響センサを上記患者に提供する工程と、
b. 上記センサとデータ通信するデータプロセッサを提供する工程と、
c. 上記プロセッサに、
i. 観測された上記周期的事象に関する上記センサからの出力を監視すること、
ii. 予測数値モデルを適用して、直近に観測された事象周期の中の事象に関する出力から、観測される将来の周期(サイクル)の対応する事象に関する上記センサからの出力の予測を生成すること、
iii. 上記予測を、観測した場合の上記将来の周期における対応する事象に関するセンサの出力と比較すること、及び
iv. 上記比較に基づいて応答を決定すること
をさせる工程と
を備える方法である。
センサによってなされる「観測」は、そのセンサが「感知した」もの、例えば生理学的パラメータ、と等価である。
「有害な状態」は「急性の医学的状態」であってもよい。
「被験者」は、患者であってもよいし、急性の医学的状態を経験するリスクのある患者又は人であってもよく、健康な被験者であってもよい。
i. それぞれの呼吸に対応する、信号の主成分を分離しメモリに記憶すること、
ii. 患者の次の予想される呼吸に関する将来の信号の主成分の予測を生成する際に少なくとも1つの記憶された主成分を利用すること、
iii. 患者の次の呼吸からその実際の主成分を分離すること、
iv. 実際と予測の間の分散(相違)を決定すること、及び
v. 上記分散があらかじめ設定された限界を超える場合、差し迫った急性状態が発生したという警告を出力すること
によって実施されてもよい。
d. 上記生理系の機能における観測された周期的事象に関する出力を提供するように動作可能に構成された音響センサと、
e. 上記センサとデータ通信するコンピュータプロセッサであって、このプロセッサに、
i. 観測された上記周期的事象に関する上記センサからの出力を監視すること、
ii. 予測数値モデルを適用して、直近に観測された事象周期の中の事象に関する出力から、観測される将来の周期の対応する事象に関する上記センサからの出力の予測を生成すること、
iii. 上記予測を、観測した場合の上記将来の周期における対応する事象に関するセンサの出力と比較すること、及び
iv. 上記比較に基づいて応答を決定すること
をさせる命令を実行するようにプログラムされているプロセッサと
を含む装置が提供される。
上記患者によって取得された各呼吸に関する信号をセンサから収集し、
ii.収集された信号からデータを蓄積し記憶(保存)すること
によって特徴e.i.を実施すること、
上記データを、第1の強度レベルで上記プロセッサ上で稼動している機械学習モジュールに入力することによって、特徴e.ii.を実施すること、
上記患者の呼吸における呼吸の異常について収集された直近の信号をスクリーニングし、
受信及び計算された成分を機械学習アルゴリズムに提示することであって、この機械学習アルゴリズムは、呼吸周期あたり1回以下(すなわち、周期的及び/又は被験者の呼吸状態の重症度に依存する頻度で、例えば、切迫した状態が予測されるか、又は被験者の重症度が上昇する場合、呼吸周期あたり1回以上)等の比較的低い頻度のレベルで動作していてもよい、提示すること
によって特徴e.iii.を実施すること、
スクリーニングが異常を示す場合、上記モジュールを、第2の、上記第1のレベルと比較して比較的高いレベルの強度で動作させ、
上記異常を、その異常が差し迫っている急性状態の前兆であることを示す予め設定された警告基準に対して検定し、
警告基準が満たされた場合に警告を出力する
ることにより工程e.iv.を実施すること
をさせる命令でプログラムされてもよい。
a. データ通信するように接続されたセンサ及び信号プロセッサを搭載した装着可能な装置を患者に提供する工程と、
b. 上記装置を上記患者の皮膚の選択された部分に動作可能に適用する工程と、
上記プロセッサに、
i. 上記患者によって取得された各呼吸に関する(例えば各呼吸についての)信号を上記センサから収集すること、
ii. 各信号の主成分を分離し記憶することであって、これは、各呼吸について、それぞれの信号の主成分を分離し記憶することを含んでもよく、その上、元の信号自体が記憶されてもよい、分離し記憶すること、
iii. 上記患者の次の予想される呼吸に関する将来の信号の主成分の予測を生成する際に少なくとも1つの記憶された主成分を利用すること、
iv. 上記患者の次の呼吸からその実際の主成分を分離すること(これは、患者の次の呼吸に関連する信号を上記センサから収集することを含んでもよい)、
v. 実際と予測の間の分散を決定すること、及び
vi. 上記分散があらかじめ設定された限界を超える場合、差し迫った急性状態が発生したという警告を出力すること
をさせる工程と
を備える方法が提供される。
i. 上記患者によって取得された各呼吸に関する信号を上記センサから収集すること、
ii. 収集された信号からデータを蓄積し記憶すること;
iii. 上記データを、第1の強度レベルで上記プロセッサ上で稼動している機械学習モジュールに入力すること、
iv. 上記患者の呼吸における呼吸の異常について収集された直近の信号をスクリーニングすること、
v. 受信及び計算された成分を、比較的低い頻度のレベルで動作している機械学習アルゴリズムに提示すること;
vi. スクリーニングが異常を示す場合、上記モジュールを、第2の、上記第1のレベルと比較して比較的高いレベルの強度で動作させること、
vii. 上記異常を、その異常が差し迫っている急性状態の前兆であることを示す予め設定された警告基準に対して検定することであって、警告基準は、任意の所望の治療計画に従って、又は呼吸状態の変化が示されるという確信度に基づいて設定されてもよい(例えば、「治療計画」に関しては、呼息期間が所定の量短くなった場合に警告を鳴らすことができ、「確信度」に関しては、被験者の呼吸がゾーン1からゾーン2に移動した-図1を参照-ことを所定の確信度で判定した場合に、警告を鳴らすことができる)、検定すること、並びに
viii. 警告基準が満たされた場合に警告を出力すること、
をさせる命令を実行するようにプログラムされている。
a. 急性の医学的状態を発症する既知のリスクを有する見込み患者に、データ通信するように接続されたセンサ及びプログラミングされた信号プロセッサを搭載した装着可能な装置を提供する工程と、
b. 上記装置を上記患者の皮膚の選択された部分に動作可能に適用する工程と、
c. 上記プロセッサに、
i. 上記患者によって取得された各呼吸に関する信号を上記センサから収集すること、
ii. 収集された信号からデータを蓄積し記憶すること、
iii. 上記データを、第1の強度レベルで上記プロセッサ上で稼動している機械学習モジュールに入力すること、
iv. 上記患者の呼吸における呼吸の異常について収集された直近の信号をスクリーニングすること、
v. 受信及び計算された成分を、比較的低い頻度のレベルで動作している機械学習アルゴリズムに提示すること、
vi. スクリーニングが異常を示す場合、上記モジュールを、第2の、上記第1のレベルと比較して比較的高いレベルの強度で動作させること、
vii. 上記異常を、その異常が差し迫っている急性状態の前兆であることを示す予め設定された警告基準に対して検定すること、並びに
viii. 警告基準が満たされた場合に警告を出力すること
をさせる工程と
を備える。
Claims (22)
- 被験者の、自身の生理系に関連する有害な状態を経験するリスクを管理する方法であって、
a. 前記生理系の機能における感知された周期的事象に関する出力を提供するように動作可能に構成された、装着可能な音響センサを前記被験者に提供する工程と、
b. 前記センサとデータ通信するデータプロセッサを提供する工程と、
c. 前記プロセッサに、
i. 観測された前記周期的事象に関する前記センサからの出力を監視すること、
ii. 予測数値モデルを適用して、直近に観測された事象周期の中の事象に関する出力から、観測される将来の周期の対応する事象に関する前記センサからの出力の予測を生成すること、
iii. 前記予測を、観測した場合の前記将来の周期における対応する事象に関する前記センサの出力と比較すること、及び
iv. 前記比較に基づいて応答を決定すること
をさせる工程と
を備え、
前記予測数値モデルが、拡張カルマンフィルタリング(EKF)を含み、前記数値モデルを適用する際に、前記プロセッサが、前記センサの出力の成分に対してEKFを実行する、方法。 - 前記EKFを実行すべき成分を特定するために、前記センサの出力に対して主成分分析を実行する工程を備える請求項1に記載の方法。
- EKFが、特定された主成分のみに対して実行される請求項2に記載の方法。
- 前記応答が、前記比較において使用されるデータを機械学習モデルに送信すること、並びに急性状態が差し迫っていることを前記比較が示すかどうかを判定するために、前記モデルに、病歴出力及び予測のデータベースを参照させることを含む請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の方法。
- 前記比較が前記予測と前記将来の周期における対応する事象との間の不一致を生じる場合に、増加した処理リソースを前記機械学習モデルの実行に割り当てることを含む請求項4に記載の方法。
- 前記生理系の前記機能が呼吸機能に関するものであり、前記有害な状態が喘息である請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の方法。
- 自身の生理系に関する有害な状態を経験するリスクがある被験者が装着可能な、装着可能な状態管理装置であって、
a. 前記生理系の機能における観測された周期的事象に関する出力を提供するように動作可能に構成された音響センサと、
b. 前記センサとデータ通信するコンピュータプロセッサであって、前記プロセッサに、
i. 観測された前記周期的事象に関する前記センサからの出力を監視すること、
ii. 予測数値モデルを適用して、直近に観測された事象周期の中の事象に関する出力から、観測される将来の周期の対応する事象に関する前記センサからの出力の予測を生成すること、
iii. 前記予測を、観測した場合の前記将来の周期における対応する事象に関する前記センサの出力と比較すること、及び
iv. 前記比較に基づいて応答を決定すること
をさせる命令を実行するようにプログラムされているプロセッサと
を含み、
前記予測数値モデルが、拡張カルマンフィルタリング(EKF)を含み、前記数値モデルを適用する際に、前記プロセッサが、前記センサの出力の成分に対してEKFを実行する、
装置。 - 前記プロセッサが、前記センサの出力に対して主成分分析を実行して、EKFを実行すべき成分を特定するようにプログラムされる請求項7に記載の装置。
- 前記プロセッサが、特定された主成分のみに対してEKFを実行するようにプログラムされる請求項7に記載の装置。
- 前記応答が、前記比較で使用されるデータを機械学習モデルへ送信させ、有害な状態が差し迫っていることを前記比較が示すかどうかを判定するために、前記モデルに、病歴出力及び予測のデータベースを参照させる実行可能命令を含む請求項7から請求項9のいずれか1項に記載の装置。
- 前記プロセッサが、前記比較が前記予測と前記将来の周期における対応する事象との間の不一致を生じる場合に、増加した処理リソースを前記機械学習モデルの実行に割り当てるように構成される請求項10に記載の装置。
- 前記生理系の前記機能が呼吸機能に関するものであり、前記有害な状態が喘息である請求項7から請求項11のいずれか1項に記載の装置。
- 前記センサが、前記被験者の上気道内の炎症徴候に特徴的な周波数を受信するように構成された圧力音響感知手段を含む請求項12に記載の装置。
- 急性の医学的状態を発症する既知のリスクを有する見込み患者において急性の医学的状態を予期する方法であって、
a. データ通信するように接続された音響センサ及び信号プロセッサを搭載した装着可能な装置を患者に提供する工程と、
b. 前記装置を前記患者の皮膚の選択された部分に動作可能に適用する工程と、
c. 前記プロセッサに、
i. 前記患者によって取得された各呼吸に関する信号を前記センサから収集すること、
ii. 各信号の主成分を分離しメモリに記憶すること、
iii. 前記患者の次の予想される呼吸に関する将来の信号の主成分の予測を生成する際に少なくとも1つの記憶された主成分を利用すること、
iv. 前記患者の次の呼吸からその実際の主成分を分離すること、
v. 実際と予測の間の分散を決定すること、及び
vi. 前記分散があらかじめ設定された限界を超える場合、差し迫った急性状態が発生したという警告を出力すること
をさせる工程と
を備える方法。 - 前記予測された成分及び実際の成分を入力として利用するように動作可能な機械学習モジュールを提供する工程を備える請求項14に記載の方法。
- 前記機械学習モジュールが、前記分散が予め設定された限界に近づいたときに起動される請求項15に記載の方法。
- 前記モジュールが、分散が予め設定された限界を超えたときに起動される請求項15に記載の方法。
- 前記プロセッサに、記憶された成分値に基づいて前記分散の限界を決定させる工程を備える請求項16又は請求項17に記載の方法。
- 前記プロセッサに、前記予め設定された限界に近づく分散を決定すると、強化された動作モードに進入させる工程を備える請求項14から請求項18のいずれか1項に記載の方法。
- 前記強化された動作モードが、サンプリングレートを増加させる工程を備える請求項19に記載の方法。
- 前記予測を生成する工程が、記憶された前記成分に拡張カルマンフィルタリングプロセスを適用することを含む請求項14から請求項20のいずれか1項に記載の方法。
- 前記プロセッサが、前記患者の全地球的測位座標を、前記警告を受信するように前記患者によって指定された人のグループと関連づけられた携帯電話ハンドセットの全地球的測位座標と比較し、前記警告を前記人のうちで最も近い人、又は所定の範囲内の人に向けるようにプログラムされる請求項14から請求項21のいずれか1項に記載の方法。
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