KR20180113511A - 신경학적 모니터링 및 보조된 진단을 위한 시스템 및 방법들 - Google Patents
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Abstract
두뇌 활동을 평가하고 피험자의 컨디션 및 두뇌 전기 활동에 관련된 정보를 수집하기 위한 방법들 및 시스템들이 제공된다. 방법들 및 시스템들은 피험자의 신경학적 상태에 관련된 데이터를 수집하고 전달하는 것을 포함한다. 시스템들 및 방법들은 평가 디바이스를 이용하여 수집된 데이터의 제1 평가를 수행하는 것, 및 컴퓨터를 이용하여 수집된 데이터의 제2 평가를 수행하는 것을 더 포함한다. 방법들은 제1 평가와 제2 평가를 비교하는 것, 및 제1 평가와 제2 평가가 일치하는지 여부를 기록하는 것을 더 포함한다.
Description
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 2015년 12월 31일자로 출원된 미국 특허 가출원 제62/273,677호의 혜택을 주장하며, 그것의 전체 개시내용은 참조로 본 명세서에 포함된다.
기술 분야
본 개시내용은 피험자들을 모니터링하고 감정(evaluating)하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이고, 더 구체적으로는 피험자들, 및 피험자들의 신경학적(neurological) 또는 신경정신병학적(neuropsyciatric) 돌봄에 참여하는 사람들을 수반하는 구성가능한 상호작용(configurable interaction), 데이터 전달, 및 데이터 수집을 허용하는 네트워크화된 디바이스들을 이용하여 다양한 임상 또는 현장 배치 맥락들에서 신경학적 및 신경정신병학적 컨디션들을 모니터링하고 평가하는 것에 관한 것이다.
최적의 결과를 보장하기 위해 즉각적이면서 정확한 진단 또는 부상자분류(triage)를 요구하는 다수의 내과적 및 외과적 상황들이 존재한다. 그러나, 가장 최신의 진단 자원들을 갖고/갖거나 정확하고 신속한 피험자 평가에 이용가능한 직원을 갖는 병원 또는 다른 장소에 피험자를 데려가는 것이 어려운 경우가 많다. 또한, 상이한 위치들에 있는 보건 전문가들의 경험을 통해 새로운 의료 정보가 생성됨에 따라, 그러한 정보가 다른 전문가들에게 보급되거나 진단 또는 치료요법의 구현을 돕는 기술에 통합되기 전에, 상당한 시간 지연이 있을 수 있다. 로컬 디바이스로부터 중앙 위치의 정보를 업데이트하는 하나의 접근법은 공동 양도된 미국 특허 제8,577,451호에 기술되어 있으며, 이것은 참조로 여기에 통합된다. 추가로, 시간의 경과에 따라 피험자의 신경학적 또는 신경정신병학적 컨디션을 문서화하고, 문서화된 정보를 이용하여 피험자 평가 및 치료(treatment)를 안내하기 위한 개선된 시스템들이 필요하다. 신경학적 평가들에서, 프로세스 동안 상이한 정보가 수집 또는 제시된다. 예를 들어, 스포츠 의학 임상의 또는 자원봉사자에 의한 운동선수들의 두부 외상 평가들은 군대 의료진에 의한 전쟁터에서의 평가들과는 다른 프로토콜들 및 절차들을 포함할 수 있다. 마찬가지로, 상이한 두부 및/또는 두뇌 건강 평가 맥락들 동안 수집되는 정보는 달라질 것이다. 물론, 신경학적 건강에 관한 선행 이력 정보가 없는 피험자의 평가는, 장기간 모니터링을 거치거나 피험자 자신의 선행 또는 베이스라인 정보와의 비교를 포함하는 피험자의 평가와는 다를 수 있다. 평가 시에 적절한, 제시되거나 요청되는 정보의 타입은 피험자의 맥락 및 이력에 따라 달라질 수 있다. 시간의 경과에 따른 질병 상태에 관한 정보를 사용자에게 제공하기 위한 하나의 접근법은 공동 양도된 미국 특허 제8,579,812호에 설명되며, 그것은 참조로 본 명세서에 포함된다.
따라서, 본 개시내용의 시스템들 및 방법들의 목적은 뇌진탕을 포함하는 외상성 뇌손상의 현장 진단을 개선하는 것이다. 본 개시내용의 다른 목적은 다양한 맥락들에서 피험자를 평가하고 네트워크화된 디바이스들을 관리하도록, 접속된 신경학적 평가 도구들을 제공하기 위해, 네트워크화된 기술 환경들을 개선하는 것이다. 본 개시내용의 시스템들 및 방법들의 다른 목적은 평가 인터페이스들 및 평가 도구들의 맥락 민감 전달(context-sensitive delivery), 및 정보 수집을 허용하는 것이다.
본 개시내용은 다양한 현장 전개된 의료적 감정 환경들 및 컨텍스트들에서의 정보의 통신에 적용가능한 몇몇의 기술적 문제들을 해결한다. 본 명세서에 설명된 문제들 또는 개선들의 논의는 그러한 논의된 문제들이 종래 기술에서 인식되었다는 것을 인정하는 것으로서 해석되어서는 안된다. 본 개시내용의 다양한 양태들은 종래 기술에서 인식되지 않는다. 뇌진탕의 평가를 위한 방식들은 보건 환경에서 네트워크 디바이스들에 포괄적인 능력인 것으로 종래 기술에 설명되어 있지만, 평가 도구의 접속성(connectivity)의 상태에도 불구하고, 긴급한 뇌진탕 평가를 강건하고 정확하게 수행하는 구체적인 도전과제들은 인식하지 못한다. 또한, 종래의 방식들은 본 개시내용의 다양한 실시예들에서처럼 그것을 수용하려고 시도하지도 않는다. 평가 시스템의 전체 성능은 본 명세서에 논의되는 바와 같은 본 개시내용의 다양한 실시예들에 의해 제안되는 기술적 해법들에 의해 개선된다.
피험자의 신경학적 상태를 모니터링하거나 감정하고, 피험자에 관한 정보를 정렬하고 수집하기 위한 네트워크화된 시스템 및 방법이 제공된다. 본 개시내용의 제1 양태는 피험자의 신경학적 상태를 모니터링하거나 감정하기 위한 방법이고, 이 방법은 현장 휴대가능한 평가 디바이스(field-portable assessment device)를 이용하여 제1 위치에서 피험자의 신경학적 상태에 관한 정보를 수집하는 단계, 두뇌 전기 활동에 관련된 데이터를 제1 위치와는 다른 제2 위치에 위치한 컴퓨터에 전달하는 단계, 현장 휴대가능한 평가 디바이스를 이용하여 피험자의 신경학적 상태에 관련된 수집된 데이터의 제1 평가를 수행하는 단계, 컴퓨터를 이용하여 피험자의 신경학적 상태에 관련된 전달된 데이터의 제2 평가를 수행하는 단계, 제1 평가와 제2 평가를 비교하는 단계, 및 제1 평가와 제2 평가가 일치하는지 여부를 기록하는 단계를 포함한다.
본 개시내용의 제2 양태는 하나 이상의 피험자의 신경학적 상태를 모니터링 또는 감정하기 위한 시스템이고, 그 시스템은 감지 디바이스를 포함한다. 감지 디바이스는 두뇌 전기 신호를 검출하도록 구성된 적어도 하나의 전극, 피험자 입력을 제1 위치에 있는 피험자의 신경학적 상태에 관련된 데이터로 변환하도록 구성된 제1 프로세서, 및 하나 이상의 피험자의 신경학적 상태에 관련된 데이터를 제1 위치와는 다른 제2 위치에 있는 메모리 유닛에 전달하도록 구성된 통신 시스템을 포함한다. 제1 프로세서는 신경학적 상태에 관련된 데이터에 기초하여 피험자의 신경학적 상태의 복수의 분류를 제공하도록 더 구성된다.
본 개시내용의 제3 양태는 신경학적 평가 디바이스에서의 네트워크 기반 진단을 위한 방법이고, 이 방법은 헤드셋이 평가 디바이스에 접속되었는지 여부를 판정하는 단계, 헤드셋으로부터 헤드셋 식별자를 취득하는 단계, 및 헤드셋 식별자를 이용하여 헤드셋의 진위(authenticity)를 판정하는 단계를 포함한다.
본 개시내용의 제4 양태는 신경학적 평가 디바이스에서의 네트워크 기반 진단을 위한 다른 방법이고, 이 방법은 헤드셋이 평가 디바이스에 접속되었는지 여부를 판정하는 단계, 헤드셋으로부터 헤드셋 식별자를 취득하는 단계, 헤드셋 식별자를 원격 위치에 전송하는 단계, 및 헤드셋 식별자를 이용하여 원격 위치에서 헤드셋의 진위를 판정하는 단계를 포함한다.
본 개시내용의 제5 양태는 신경학적 평가 디바이스들의 분산된 그룹에서 이용되는, 이용된 전극 헤드셋들의 데이터베이스를 유지하는 방법이고, 이 방법은 평가 디바이스로부터 하나 이상의 헤드셋 식별자를 취득하는 단계, 및 평가 디바이스로부터 취득된 헤드셋 식별자들을 이용하여, 헤드셋 식별자들을 이용하는 데이터베이스를 업데이트하는 단계를 포함한다.
본 개시내용의 제6 양태는 피험자의 신경학적 상태를 감정하는 다른 방법이고, 이 방법은 피험자의 두뇌 전기 활동, 신경인지학적 평가들, 및/또는 임상 증상 평가로부터 특징들을 추출하는 단계, 추출된 특징의 값들이 그 값들의 정상 범위들 내에 있는지 또는 정상 범위들 밖에 있는지를 판정하는 단계 - 정상 범위들은 정상 두뇌 기능을 나타내는 대조 모집단(control population group)으로부터 수집되는 두뇌 전기 활동 데이터, 신경인지학적 평가 데이터, 및 임상 증상 데이터를 포함하는 기준 데이터베이스에 의해 정의됨 - , 정상 특징들 및 비정상 특징들을 이용하여 정상 두뇌 기능의 합성 점수(composite score)를 계산하는 단계, 및 지표 점수(indicator score)를 이용하여 두뇌 기능의 지수 또는 정상성 지표(normality indicator)를 생성하는 단계를 포함하고, 지수 또는 정상성 지표는 피험자의 신경학적 상태를 대조 모집단에 의해 나타나는 정상 두뇌 기능에 대한 백분위수(percentile)로서 표현한다. 두뇌 기능의 지수는 정상성의 지표로서 개념화될(conceptualized) 수 있다.
본 발명의 양태에 따르면, 사용자에 의해 피험자의 신경학적 상태를 감정하기 위해 모니터링하기 위한 장치가 개시되고, 그 장치는 피험자 상에 배치가능하며 피험자의 두뇌 전기 신호들을 검출하도록 구성된 하나 이상의 전극; 프로세서 및 메모리를 갖는 평가 디바이스 - 평가 디바이스는 두뇌 전기 신호들을 수신하도록 구성되고, 프로세서는 두뇌 전기 신호들의 제1 평가를 수행하도록 구성됨 - ; 평가 디바이스로부터 분리되고, 프로세서 및 메모리를 갖는 컴퓨팅 디바이스; 및 평가 디바이스와 컴퓨팅 디바이스 사이의 제1 통신 채널 - 두뇌 전기 신호들은 제1 통신 채널이 개방된 때 상기 평가 디바이스로부터 컴퓨팅 디바이스로 통신될 수 있음 - 을 포함하고, 컴퓨팅 디바이스의 프로세서는 두뇌 전기 신호들의 제2 평가를 수행한다.
본 개시내용의 다른 실시예들 및 양태들은 첨부 도면들, 설명, 및 청구항들에 포함된다. 따라서, 본 개요는 오직 예시적인 것일 뿐이고, 제한적인 것으로 간주되어서는 안 된다.
본 명세서에 포함되고 본 명세서의 일부를 구성하는 첨부 도면들은 개시된 실시예들을 도시하고, 설명과 함께, 개시된 실시예들의 다양한 양태들의 원리들을 설명하는 역할을 한다.
도 1은 본 개시내용의 예시적인 실시예에 따라, 피험자의 신경학적 상태를 감정하기 위한 시스템을 도시한다.
도 2는 본 개시내용의 예시적인 실시예에 따라, 핸드핼드형 평가 시스템 및 서버를 도시한다.
도 3은 본 개시내용의 예시적인 실시예에 따라, 환자의 평가를 위한 프로세스를 도시한다.
도 4는 본 개시내용의 예시적인 실시예에 따라, 평가 시스템의 상태를 감정하기 위한 프로세스를 도시한다.
도 5a, 도 5b, 및 도 5c는 본 개시내용의 예시적인 실시예들에 따라, 사용자 인터페이스 디스플레이들을 도시한다.
상술한 일반적인 설명 및 이하의 상세한 설명 둘 다는 전형적이고 예시적인 것일 뿐이고, 청구되는 바와 같은 개시된 실시예들을 제한하지 않는다는 점을 이해해야 한다.
도 1은 본 개시내용의 예시적인 실시예에 따라, 피험자의 신경학적 상태를 감정하기 위한 시스템을 도시한다.
도 2는 본 개시내용의 예시적인 실시예에 따라, 핸드핼드형 평가 시스템 및 서버를 도시한다.
도 3은 본 개시내용의 예시적인 실시예에 따라, 환자의 평가를 위한 프로세스를 도시한다.
도 4는 본 개시내용의 예시적인 실시예에 따라, 평가 시스템의 상태를 감정하기 위한 프로세스를 도시한다.
도 5a, 도 5b, 및 도 5c는 본 개시내용의 예시적인 실시예들에 따라, 사용자 인터페이스 디스플레이들을 도시한다.
상술한 일반적인 설명 및 이하의 상세한 설명 둘 다는 전형적이고 예시적인 것일 뿐이고, 청구되는 바와 같은 개시된 실시예들을 제한하지 않는다는 점을 이해해야 한다.
이하에서는, 본 개시내용에 따른 예시적인 실시예들을 상세하게 참조할 것이고, 본 개시내용의 예들은 첨부 도면들에 도시된다. 가능한 경우, 도면들 전체에서 동일한 참조 번호들이 동일 또는 유사한 부분들을 참조하기 위해 이용될 것이다.
본 개시내용은 피험자의 신경학적 상태를 감정하고 피험자의 신경학적 상태의 평가를 제공하기 위한 시스템들 및 방법들을 제공한다. 본 명세서에서 사용될 때, 상태들 및 평가들을 기술하기 위해 이용될 때의 형용사 "신경적" 또는 "신경학적"은 신경학적 및/또는 신경정신병학적 컨디션들에 적용되는 것으로 이해되어야 한다. 일부 실시예들에서, 평가는 피험자으로부터 획득되는 두뇌 전기 활동 정보를 수반한다. 본 개시내용 전반에서, 용어 "두뇌 전기 활동 데이터" 및 "두뇌 전기 정보"는 상호교환가능하게 이용된다. 일부 실시예들에서, 평가는 피험자로부터, 또는 단순한 또는 절차적인 반응 시간 평가들, 시각적/공간적 처리 평가들, 또는 단기 기억 작업들(short-term memory task)과 같은 인지 수행 테스트들(cognitive performance tests)로부터 획득된 질문들 또는 관찰들에 기초한 임상 평가들을 수반한다. 일부 실시예들에서, 평가는 예를 들어 정상 두뇌 상태 및/또는 여러 상이한 질병들, 병리학들, 또는 두뇌 손상 상태들에 관련된 특징들을 포함하여, 다수의 두뇌 전기 활동 데이터 세트들을 포함하는 데이터베이스 내에 포함된 정보에 기초할 수 있다. 일부 실시예들에서, 본 개시내용의 시스템들 및 방법들은 다수의 피험자를 위한 두뇌 전기 활동 데이터를 포함하는 데이터베이스에 기초하여 피험자의 신경학적 상태를 평가하기 위한 도구들은 물론, 평가를 검증하고, 데이터베이스를 업데이트하여 내부에 포함된 데이터를 확장하고/하거나, 식별될 수 있는 질병들 또는 컨디션들의 범위를 개선하고/하거나, 데이터베이스를 이용하여 진단 민감도 및/또는 특이도(specificity)를 개선하기 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다.
일부 실시예들에서, 네트워크 디바이스들은 원격으로 업데이트될 수 있다. 이것은 유리하게는 온보드 프로그램 코드 및/또는 파라미터들이 네트워크를 통한 원격 커맨드들을 통해 변경되는 것을 허용한다. 다른 예시적인 실시예들에서, 이러한 업데이트들은 그룹 또는 기관에 의해 사용되는 모든 디바이스가 동일한 정보로 업데이트될 수 있도록 네트워크 지원의 유무에 관계없이 제도적으로 적용될 수 있다.
일부 예시적인 실시예들에서, 원시(처리되지 않은) 데이터는 중앙 네트워크에 전송되고, 데이터의 전처리 및 진단 처리는 로컬 디바이스 이외에 서버 측에서 발생한다. 유리하게는, 이 접근법은 일관성을 보장하기 위해, 다음으로 로컬 디바이스의 결과들을 서버 측 결과들과 비교한다.
일부 실시예들에서, 시스템들 및 방법들은 로컬 디바이스에 의해 제공되는 두뇌 전기 활동 정보, 임상 평가들 및 인지 테스트들을 보충하기 위해 피험자에 관한 정보를 제공한다. 예시적인 실시예들에서의 그러한 정보는 피험자가 구조적 두뇌 손상에 대해 CT+인지 또는 CT-인지를 포함하고, 로컬 디바이스에 입력되거나 그렇지 않으면 로컬 디바이스에 의해, 또는 그러한 정보가 디바이스 사용 시에 이용가능하지 않은 경우에는 피험자에 의해, 임상의들에 의해, 또는 기관에 의해 웹 포털을 통해 취득될 수 있다. 서버 데이터베이스에서 유지되는 피험자의 프로필은 임의의 추가 정보를 포함하도록 업데이트된다. 예시적인 실시예들에서, 이러한 추가 데이터는 진단 및 치료 알고리즘들을 업데이트, 최적화 및/또는 향상시키기 위해 사용될 수 있다.
예시적인 실시예에서, 시스템은 피험자의 컨디션에 관련된 정보를 수집하도록 구성되고, 피험자의 컨디션에 관련된 정보를 계산하기 위한 프로세서를 포함하는 적어도 하나의 로컬 장치를 포함한다. 예시적인 실시예들에서, 정보는 두뇌 전기 정보, 심장 리듬 정보, 임상 평가들, 혈압, 혈중 산소, 피부 전도도, 혈중 바이오마커(blood biomarker), 안구 추적 등과 같은 생리적 측정, 및/또는 인지 기능 데이터를 포함할 수 있다. 예시적인 네트워크화된 시스템은 피험자의 컨디션에 관련된 정보를 디스플레이, 입력 및 관리하기 위한 적어도 하나의 단말을 더 포함할 수 있고, 인터페이스는 사용자의 신원에 기초한다. 예시적인 시스템은 또한 분석 시스템을 포함한다. 예시적인 실시예에서 네트워크 내의 또는 클라우드 상의 컴퓨터 또는 서버인 분석 시스템은, 로컬 장치 및/또는 단말로부터 피험자의 컨디션에 관련된 데이터를 수신하도록 구성된 수신 시스템, 및 피험자의 컨디션을 평가하고 피험자의 컨디션에 관련된 정보를 포함하는 데이터 세트를 식별하도록 구성된 프로세서를 포함한다. 네트워크화된 예시적인 시스템은 또한 데이터 세트를 사용자에게 통신하도록 구성된 통신 시스템을 포함한다.
건강 정보를 통신하기 위한 방법이 제공된다. 방법은 피험자의 컨디션에 관련된 정보를 수집하는 단계, 및 피험자의 컨디션에 관련된 정보를 컴퓨터화된 데이터 수집 시스템에 입력하는 단계를 포함한다. 분석 시스템은 피험자의 질병 단계를 평가하기 위해 정보를 처리하고, 피험자의 컨디션에 관련된 정보를 포함하는 데이터 세트를 식별하고, 데이터 세트를 사용자에게 통신하도록 구성된다. 사용자의 신원 및/또는 정보의 내용에 기초하여, 예시적인 분석 시스템은 단말, 로컬 디바이스, 또는 웹 접속성을 갖는 임의의 핸드헬드 디바이스 상에서 사용자에게 디스플레이하기 위한 사용자 인터페이스(UI)를 적응적으로 구성한다.
건강 정보를 전달하기 위한 예시적인 시스템이 제공된다. 시스템은 피험자의 컨디션에 관련된 정보를 수신하도록 구성된 적어도 하나의 수신 디바이스; 피험자의 컨디션에 관련된 데이터를 수신하도록 구성된 수신기, 및 피험자의 컨디션에 관련된 데이터를 처리하고 피험자에 관련된 데이터 세트를 식별하도록 구성된 프로세서 회로를 포함하는 분석 시스템; 및 요청자의 신원에 기초하여 데이터 세트를 선택적으로 통신하도록 구성된 통신 시스템을 포함할 수 있다.
아래에 더 설명되는 바와 같이, 시스템들 및 방법들은 피험자의 두뇌 전기 활동에 관련된 데이터를 수집하기 위해 제1 위치에 센서 및 프로세서를 포함할 수 있다. 데이터는 데이터 수집 장소와는 다른 위치에 있을 수 있는 중앙 데이터베이스에 전달될 수 있다. 중앙 데이터베이스는 다수의 로컬 디바이스로부터 및/또는 다수의 피험자으로부터 다수의 시점에서 데이터로 업데이트되어, 진단 및 치료 알고리즘들의 자동 생성을 허용할 수 있다. 또한, 데이터는 특정 피험자으로부터의 종적인 데이터(longitudinal data)를 포함하는 제2 데이터베이스에 저장될 수 있고, 그에 의해 그 피험자의 신경학적 상태의 지속적인 모니터링 및/또는 진행 중인 치료 지침의 제공을 허용한다.
시스템들 및 방법들은 또한 치료 계획 및 의사 결정을 용이하게 할 수 있다. 일부 실시예들에서, 시스템들 및 방법들은 전기적 활동에 대한 치료의 효과들 및/또는 신경학적 상태의 다른 평가들과 함께, 시간 경과에 따른(종적인 데이터) 동일한 피험자 또는 피험자 집단에 시행된 치료들의 데이터베이스를 제공한다. 예를 들어 운동 선수 또는 전투원이 활동에 복귀할 때 수반되는 건강 위험과 함께 재발을 초래할 수 있는 뇌진탕의 경우에, 시간 경과에 따른 피험자의 평가의 진행의 감정은 유리하게는 환자 안전을 제공한다.
일부 실시예들에서, 시스템들 및 방법들은 데이터베이스에 이전에 저장된 다른 피험자들의 것과 가장 유사한 증상들, 두뇌 전기 활동, 및/또는 다른 신경학적 평가들을 갖는 피험자들에 대해, 또는 확립된 치료 표준에 기초하여, 치료 제안 또는 권고 시스템을 제공한다. 치료 제안의 타입 및 범위는 사용자에게 맞춰질 수 있다. 예를 들어, 피험자가 단말을 통해 제안들에 액세스하고 있는 경우, 정보는 피험자에 맞춰질 수 있고, 그에 의해 더 많은 정보를 제공하고 설명적인 텍스트를 디스플레이한다. 임상의가 피험자의 평가 동안 로컬 디바이스를 사용하여 제안들에 액세스하고 있다면, 정보는 설명적인 텍스트를 필요로 하지 않고서도, 더 진단적이며 직접적일 수 있다. UI는 또한 시간의 경과에 따라 구성가능하거나 적응적일 수 있으며, 여기서 사용자에게 이전에 디스플레이된 정보는 장래에 생략될 수 있다. 사용자가 정보를 마지막으로 본 이후 특정 기간이 경과한 경우, 사용자가 최신 상태일 것을 보장하기 위해, 정보가 다시 디스플레이될 수 있다.
예시적인 실시예들에서, 사용자들은 로그인 자격증명들을 통해 네트워크화된 시스템에 의해 식별될 수 있다. 일부 실시예들에서, 시스템은 치료 권고, 돌봄의 유형들, 지원 제공들(support provisions), 보건 재정(financing of healthcare), 건강 유지, 합병증 예방(예를 들어, 활동, 업무, 놀이 등으로의 적절한 복귀), 약물 부작용들, 및/또는 피험자 또는 피험자의 돌봄에 관여하는 다른 사람들이 시간 특정적으로 관심을 가질 수 있는 임의의 다른 건강 정보에 관련된 정보를 배포하는 데 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 건강 정보는 피험자의 질병의 시간적 진행에 따라 피험자 또는 다른 사람들에게 통신될 수 있다. 또한, 일부 실시예들에서, 본 개시내용의 시스템 및 방법들은 환자의 질병의 진행 또는 안정화의 모니터링을 용이하게 할 수 있다. 일부 실시예들에서, 본 개시내용의 시스템들은 피험자의 질병 또는 컨디션이 전개됨에 따라 보건 정보를 피험자에게 시기적절하게 배포하는 것을 도울 것이다. 일부 실시예들에서, 시스템들은 피험자의 컨디션의 다가올 예정인 상태들 또는 단계들에 관한 사전 정보, 및 컨디션의 다음 또는 후속 단계들에 관련된 정보를 제공할 것이다.
시기적절한 의료 정보에 액세스하는 것은 환자들, 의료 전문가들, 및 급성 두부 외상 환자들 또는 두부 손상에 관련된 진행 중인 증상을 경험하는 환자들의 돌봄 및 치료에 관여하는 사람들에게 중요하다. 진단, 치료의 임상 관리, 생활방식 계획을 보조하거나, 감정적인 지원을 제공하거나, 그렇지 않으면 피험자 및 임상의의 의사 결정 및 이해를 조정하는 것을 보조하기 위해 적절한 정보의 전달을 조정하는 것은 어려울 수 있으며, 적절한 정보 및 적절한 시간을 제공하기 위한 개선된 시스템들 및 방법들이 필요하다.
의료용 데이터베이스들 및 데이터 네트워크들을 포함하는 의료 정보 시스템들은 주로 의료 자원들을 처방하고 제어하는 데에 도움을 주기 위한 의료 기록 데이터를 저장하고 통신하는 것을 보조하기 위해 개발되었다. 추가로, 환자들과 보건 전문가들 사이의 통신을 용이하게 하면서, 환자 건강 정보의 지속적 또는 주기적 모니터링 및 수집을 허용하는 원격 환자 모니터링 시스템들이 개발되었다. 그러나, 로컬 평가 디바이스 및 단말들 사이의 정보 수집 및 배포를 중앙에서 관리하는 시스템들에 대한 필요성이 남아있다. 로컬 평가 디바이스는 미국 특허 제7,720,530호, 제7,904,144호, 제8,364,254호, 제8,838,227호, 제8,948,860호, 및 미국 특허 공개 제2011/0038515호에 설명된 것과 같은 장치들 및/또는 장치 구현 방법들일 수 있으며, 이들 각각은 참조로 여기에 포함된다. 본 개시내용의 시스템은 접속성이 이용가능할 때 로컬 디바이스들을 접속하는 네트워크 또는 클라우드 기반 시스템을 이용할 수 있다. 로컬 디바이스들은 자립형(self-contained)으로 설계되고, 접속성의 유무에 상관 없이 건강 평가들에 대한 두뇌 액세스를 제공한다. 네트워크 접속성은 시간의 경과에 따른 피험자의 컨디션의 시간적 진행(time course)을 평가하고, 이용가능한 진단들, 가능한 치료들에 대한 권고, 생활방식 문제들, 재정들(finances), 및 환자들에게 영향을 주는 다수의 다른 문제들에 관련된 시기적절한 정보를 제공하는 것을 허용한다. 접속성은 또한 취득된 데이터를 로컬 디바이스로부터 하나 이상의 중앙 데이터베이스에 무선 또는 유선 전달하는 것을 허용한다. 본 명세서에 참조로서 각각 포함되는 미국 특허 제8,792,974호, 제9,198,587호, 및 미국 특허 공개 제2014/028172호에 기술되어 있는 바와 같이, 이러한 정보는 중앙 위치에서의 피험자의 평가에서뿐만 아니라, 그것들을 이용한 분류기들 및 디바이스들의 구성을 위해서도 이용될 수 있다.
신경학적 모니터링 시스템
본 개시내용의 시스템들 및 방법들은 피험자의 컨디션에 관련된 정보를 수신하기 위한 하나 이상의 시스템 또는 디바이스를 포함할 수 있다. 이하에서 더 상세하게 설명되는 바와 같이, 시스템들 또는 디바이스들은 하나 이상의 피험자의 질병 또는 컨디션에 관련된 정보를 수신하도록 구성된 수많은 다른 건강 정보 입력 시스템 및/또는 진단 장치를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이러한 디바이스들 및 시스템들은 피험자의 컨디션의 시간 상태를 평가하기 위해 환자의 컨디션에 관련된 정보를 구체적으로 수집하도록 설계될 수 있다. 다른 실시예들에서, 이러한 디바이스들 또는 장치들은 다른 특정한 또는 일반적인 보건 또는 건강 모니터링 목적을 위해 설계될 수 있지만, 피험자의 컨디션 또는 질병에 관련된 정보의 기록 및/또는 전달을 허용하는 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 또한, 이하에서 더 상세하게 설명되는 바와 같은 일부 실시예들에서, 본 개시내용의 시스템들 및 방법들은 보건 정보를 수집하기 위해 다수의 장치 또는 디바이스를 이용할 수 있고, 환자의 컨디션 또는 질병에 관련된 정보를 수신하도록 구성된 디바이스들의 네트워크로서 분산될 수 있다.
본 명세서에서 사용될 때, "두뇌 전기 활동(brain electrical activity)"은 예를 들어 뇌파 검사, 및/또는 뇌간 또는 다른 청각, 시각 또는 다른 감각/체세포 감각 유발 반응, 또는 인지 유발 잠재력(cognitive evoked potentials)을 포함하는 임의의 수단에 의해 검출된 전기 활동을 포함하여, 중추 신경계로부터의 임의의 측정 가능한 전기 활동을 지칭하는 것으로 이해될 것이다. "피험자(subject)"라는 용어는 평가받는 개인(예를 들어, 환자, 운동 선수, 전투원, 연구 참여자)을 지칭하기 위해 이용되며, "사용자"는 로컬 평가 디바이스 또는 단말의 운영자이다. "단말"은 임의의 종류의 입출력 디바이스 또는 정보 디스플레이이다. 단말 사용자는 피험자일 수 있다. 두뇌 전기 활동 데이터가 수집되고 있을 때 로컬 디바이스의 사용자는 통상적으로 피험자가 아니지만, 로컬 디바이스의 사용자가 피험자일 수 있는 것이 가능하다. 추가로, 로컬 디바이스는 단말일 수 있다. 두뇌 전기 정보의 수집에 후속하여, 임상 평가들 및 인지 테스트 동안 로컬 디바이스의 사용자가 피험자일 수 있다. 본 명세서에서 논의된 바와 같이, 로컬 디바이스들과 중앙 "서버" 사이의 접속성은 고정된 위치에 있는, "클라우드" 내에 있는, 병원 또는 스포츠 경기장과 같은 기관 사이트에 설치되거나 위치된, 또는 상술한 것의 조합인 중앙 서버일 수 있다. 본 명세서에 논의된 "접속" 또는 "접속성"은 인터넷 접속, 전화 접속, 직접 유선 링크, 무선 및 기타 적합한 접속 타입들을 포함할 수 있다. 추가로, 상이한 타입의 디바이스들 및 분석 시스템들을 위해, 다양한 타입의 데이터 접속들이 이용될 수 있다. 예를 들어, 일부 환자 모니터링 시스템들은 환자의 생리적 컨디션들을 직접 모니터링하도록 구성된 무선 데이터 접속들을 포함할 수 있다. 또한, 일부 환자 데이터 정보 입력 시스템들은 예를 들어 의사의 진료실 또는 다른 의료 시설에서의 접속과 같은 정적 접속들을 포함할 수 있으며, 그러한 정적 접속들은 지상선 또는 전화 접속을 통해 정보를 전송하도록 구성될 수 있다.
도 1은 본 개시내용의 특정 실시예들에 따라, 피험자의 신경학적 상태에 관련된 정보를 관리하기 위한 보건 시스템(10)을 도시한다. 일부 실시예들에서, 시스템은 피험자의 신경학적 상태를 감정하기 위한 로컬 평가 디바이스의 형태인 분석 시스템(20)을 포함한다. 예시적인 실시예들에서, 분석 시스템(20)은 스마트 폰 또는 다른 핸드헬드 컴퓨터 상에 구현될 수 있는 핸드헬드 디바이스이다. 시스템은 신경학적 전기 신호를 검출하도록 구성된 적어도 하나의 전극을 포함하는 감지 다바이스(21a)를 포함할 수 있다. 추가적인 감지 디바이스들(21b)은 분석 시스템(20)에 접속되어, 하나 이상의 생물학적 신호를 수집하고, 다른 임상 또는 신경 생리학적 측정치들 및/또는 결과들을 수행 및/또는 수집하거나, 임상 증상 평가들, 예를 들어 공동 양도된 미국 특허 출원 제15/339,640호에 설명된 것과 같은 안구 기능 테스트를 수행할 수 있다. 감지 디바이스들은 [예를 들어, 블루투스(BT), 블루투스 저에너지(Bluetooth Low Energy, BTLE) 등을 사용하여] 유선 또는 무선 접속을 통해 핸드헬드 디바이스에 접속될 수 있다. 시스템(20)은 전기 신호를 제1 위치에 있는 적어도 하나의 피험자의 두뇌 전기 활동에 관련된 데이터로 변환하도록 구성된 프로세서를 더 포함할 수 있다. 분석 시스템(20)은 무선 WAN 링크(22)를 통해 셀룰러 네트워크(24)에 접속가능할 수 있다. 로컬 무선 링크(26)는 Wi-Fi 라우터 또는 노드(28), 또는 다른 네트워크 접속성 노드에 대한 것이다. 예시적인 실시예에서의 노드(28)는 로컬 에어리어 네트워크(LAN)(30)의 일부일 수 있다. 예시적인 실시예에서의 LAN(30)은 방화벽(32) 뒤에 배치되며, 하나 이상의 단말기(36)에 접속된 기관용 서버(34)를 포함할 수 있다. 단말들(36)은 기관용 서버(34)에 상주하는 피험자 데이터 레코드들뿐만 아니라 네트워크 상의 임의의 분석 시스템들(10)에 의해 수집된 데이터의 검토 및 관리를 허용한다. 병원 또는 보건 기관에 대해, 데이터 기록들은 전자 건강 기록(EHR)을 포함할 수 있고, 또는 스포츠 팀 또는 군대에 대해, 기관용 서버는 집단뿐만 아니라 개별 운동 선수에 관련된 기록들을 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 분석 시스템(20)은 피험자가 볼 수 있는 시각적 표적을 디스플레이하기 위한 디스플레이를 포함하도록 구성될 수 있다. 또한, 분석 시스템(20)의 예시적인 실시예는 분석 시스템(20)으로부터 피험자까지의 거리를 측정하는 거리 측정 컴포넌트를 포함할 수 있다. 분석 시스템(20)은 예를 들어 명령어들, 분석 시스템(20)의 동작에 관한 에러 메시지들, 사용자에 대한 피드백 정보 등을 디스플레이하기 위한 디스플레이를 더 포함할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 예를 들어 안구 기능 테스트의 시각을 디스플레이하기 위한 디스플레이를 갖는 타이머가 분석 시스템(20) 내에 포함될 수 있다.
일부 실시예들에서, 분석 시스템(20)의 거리 측정 컴포넌트는, 각각의 테스트의 일부인 특정 관찰들에 응답하여 분석 시스템(20)의 버튼이 사용자 또는 임상의에 의해 눌러진 때, 분석 시스템(20)이 분석 시스템(20)으로부터 피험자, 예를 들어 피험자의 안면까지의 거리를 측정하는 것을 가능하게 하는 센서를 포함할 수 있다. 거리들은 또한 지속적으로 측정될 수 있다.
일부 실시예들에서, 거리 측정 컴포넌트는 거리 측정을 수행하기 위한 IR(적외선) 또는 광학 수단의 사용을 포함하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예들에서, 거리 측정 컴포넌트는 거리 측정들(예를 들어, 정확도)을 개선하기 위해 적외선 센서 송신기/수신기 쌍들의 어레이를 포함하도록 구성될 수 있다. 단일 적외선 센서 송신기/수신기 쌍은 전형적으로 약 10도 내지 약 15도 범위의 좁은 광학적 시야를 가질 수 있다. 이것은 분석 시스템(20)의 정확한 위치지정 및 정렬을 필요로 하며, 더 긴 거리들에서의 측정 정확도를 감소시킨다. 적외선 센서 송신기/수신기 쌍들의 어레이를 이용하면, 광학적 시야를 예를 들어 약 10도 내지 약 15도 범위로부터 각각 약 20도 내지 약 30도 범위로 2배만큼 효과적으로 증가시킬 수 있다. 적외선 센서 송신기/수신기 쌍들의 어레이는 광학적 시야 내에서의 중첩을 가능하게 하도록 기계적으로 이격될 수 있다. 따라서, 평가 디바이스(30)의 정렬의 민감도는 최소화될 수 있고, 더 먼 거리들에서의 거리 측정 정확도가 개선될 수 있다.
추가로, 적외선 센서 송신기/수신기 쌍들의 어레이는 분석 시스템(20)의 방위각 및 고도의 측정, 및 위치 피드백을 제공할 수 있다. 또한, 위치 피드백은 시각적 표시자를 제공하기 위해 분석 시스템(20)의 디스플레이에 통합될 수 있다. 시각적 표시자는 분석 시스템(20)이 최적으로 위치될 때 색상을 변화시키는 신호 강도 표시자, 또는 평가 디바이스가 최적으로 위치될 때 중심을 향해 디스플레이하고 이동되는 불스아이 타입(bullseye type)의 타겟을 포함할 수 있다. 또한, 위치 피드백은 타겟에 대한 분석 시스템(20)의 위치 및 정렬을 최적화하는 데에 있어서 사용자를 안내하기 위한 가청 톤을 생성하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 일부 실시예들에서, 적외선 센서 송신기/수신기 쌍들의 어레이를 이용함으로써, 거리 측정 부정확성이 해결될 수 있다. 또한, 사용자는 분석 시스템(20)의 올바른 위치지정에 연관된 민감도를 최소화하기 위해 분석 시스템(20)을 위치지정 및/또는 조준하는 데에 보조를 받을 수 있다.
인터넷 서비스 제공자(ISP) 링크(38)는 셀룰러 네트워크(24)를 통해 액세스가능하고, ISP 링크(40)는 방화벽(32) 뒤에 액세스가능하여, 인터넷(42) 및 클라우드에 대한 액세스를 제공한다. 인터넷은 시스템에 의해 사용되는 다양한 액세스 노드들을 접속할 수 있고, 또한 실질적으로 순간적으로 액세스가능한 클라우드 기반 자원들(예를 들어, 네트워크들, 서버들, 저장소, 애플리케이션들 및 서비스들)에 접속할 수 있다.
ISP 링크(50)는 방화벽(52) 뒤에서, 중앙 서버(58)에 접속하는 중앙 LAN(56)에의 인터넷 접속성을 제공한다. 중앙 서버(58)는 하나 이상의 단말(62)로의 LAN(60)에 접속가능하다. 중앙 서버는 액세스 및 업그레이드할 현장의 로컬 디바이스들 전부에 대한 소프트웨어 이미지를 하우징할 수 있다. 로컬 디바이스들의 설치된 베이스는 설치된 베이스에 걸친 데이터의 트렌딩(trending)을 허용하도록 중앙에서 모니터링될 수 있다. 또한, 중앙 서버는 구체적인 예시적인 실시예들을 참조하여 이하에서 더 논의되는 바와 같이, 디바이스 비정상, 개선 등을 식별할 수 있다.
하나 이상의 단말(46)과의 ISP 링크(44)를 통한 인터넷(42)으로의 원격 접속은, 예시적인 실시예들에서 웹 애플리케이션(48)을 통한 신경학적 모니터링 시스템과의 상호 작용을 허용한다. 외부 사용자는 적절한 자격증명들을 사용하여, 시스템(10)의 다양한 부분들로부터 데이터를 수신하고 그것들에 데이터를 전송할 수 있다.
중앙 서버(58)에 의해 수집된 데이터는 본 명세서에 참조로 포함되는 미국 특허 공개 제2011/0038515호 및 제2014/028172호, 및 미국 특허 제8,792,974호 및 제9,198,587호에 기술된 바와 같이 알고리즘 개발을 위해 사용될 수 있다. 본 명세서에 더 개시되는 바와 같이, 다양한 로컬 디바이스들(20)에 의해 수집된 데이터는 장래의 개발 및 연구를 위해 데이터의 상관 및 패턴을 식별하기 위해, 데이터 과학 기술을 사용하여 분석될 수 있다. 또한, 아래에 더 논의되는 바와 같이, 로컬 디바이스에서 수행된 평가 결과들의 진실을 확인하기 위해, 나중의 시점에 정보가 입력될 수 있다.
중앙 서버는 또한 현장에서 수행되는 이전 평가들의 결과들을 저장한다. 이러한 보관된 데이터는 임의의 변화된 결과들 또는 다른 통계들을 감정하기 위해, 새로운 또는 업데이트된 평가 알고리즘들에 의해 소급되어(retrospectively) 감정될 수 있다.
일부 실시예들에서, 분석 시스템(20)은 두뇌 전기 활동에 관련된 데이터를 분석하고, 전기 활동에 기초하여 피험자의 신경학적 상태의 평가를 제공하도록 구성될 수 있다. 다른 실시예들에서, 기관용 서버(34) 또는 중앙 서버(58)는 분석 시스템(20)에 의해 수행되는 분석에 추가하여 또는 그러한 분석을 대신하여 두뇌 전기 활동 또는 임상 평가(아래에 설명됨)의 분석을 수행할 수 있다. 시스템(10) 내의 또는 인터넷(42) 상의 다른 서버들 또는 프로세서들은 또한 분석을 수행할 수 있다. 전기 활동을 평가하기 위해 실행되는 알고리즘들은 로컬 디바이스로부터 획득된 결과들을 확인하기 위해 중복(redundant) 위치들에서 실행될 수 있고, 또는 로컬 디바이스가 더 이상 제1 통신 채널에서 온라인이 아닌 것이 검출되는 경우, 감정의 결과들은 제2 통신 채널을 통해, 즉 이메일 주소, 텍스트 메시지, 또는 웹 기반 자원에 게시하는 것과 같은, 사용자에 연관된 다른 형태의 통신을 통해 전달될 수 있다.
로컬 디바이스는 두뇌 전기 활동 데이터에 기초한 분류 이외의 감정 기술에 기초하는 피험자의 신경학적 상태에 관련된 정보를 수신할 수 있는 데이터 입력 시설을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 데이터 입력 시설들은 심전도(ECG), 임상 평가들, 생리적 측정들, 또는 인지적 수행 평가들과 같은 두뇌 전기 활동 데이터의 감정을 포함하지 않는 감정 기술에 관련된 정보를 수신하도록 구성된다.
도 2로 가면, 통신 아키텍쳐(300)의 예시적인 실시예가 도시된다. 예시적인 실시예에서의 핸드헬드(302)는 전술한 바와 같은 로컬 평가 디바이스(20)에 대응할 수 있다. 핸드헬드(302)는 데이터 통신을 가능하게 하는 다양한 컴포넌트들을 갖는다. 도 2에 도시된 예시적인 실시예에서, 이러한 컴포넌트들은 본 명세서에 설명된 것들을 포함할 수 있다. 네트워크 서비스 발견 모듈(304)은 임의의 이용가능한 모드, 예를 들어 Wi-Fi(304a), 셀룰러(304b), 라디오 또는 다른 무선 대역, 또는 유선 접속에서, 이용가능한 무선 또는 유선 접속성에 관해 검사한다. 네트워크 서비스 발견 모듈(304)은 이용가능한 Wi-Fi 액세스 포인트들을 스캔하도록 구성될 수 있고, 또한 식별된 네트워크들에 대해 인증 및 접속을 시도할 수 있다. 소프트웨어 업그레이드 관리자(306)는 소프트웨어 업그레이드 패키지가 다운로드 가능한지 여부를 판정하기 위해, 위에서 설명된 중앙 서버(58)와 같은 네트워크 자원과 통신한다. 소프트웨어 업그레이드 관리자(56)는 재시도를 수행하도록 구성될 수 있으며, 예를 들어 체크섬 연산을 수행함으로써 무결성을 검증할 수 있고/있거나, 예를 들어 암호화된 패키지 인증 프로토콜에 의해 다운로드 패키지의 진위(authenticity)를 검증할 수 있다. 예시적인 실시예에서, MD5 체크섬 알고리즘이 이용되지만, 다른 체크섬 방식이 또한 사용가능하다. 인증은 SHA-1과 같은 키-해시 메시지 인증 코드(HMAC: keyed-hash message authentication code)를 사용하여 달성될 수 있지만, 다른 방식들도 가능하다. 예시적인 실시예들에서, 소프트웨어 업그레이드 관리자(306)는 시스템 리셋, 자동 복구 부트, 또는 시스템 관리를 위한 다른 프로세스들을 수행함으로써 소프트웨어 복구 모드를 개시할 수 있다. 데이터 백업 관리자(308)는 일부 예시적인 실시예들에서 기관용 서버(34) 및/또는 중앙 서버(58) 중 하나 또는 둘 다인 서버에 대해, 디바이스 데이터의 일부 또는 전부의 주기적인 업로드들을 수행한다. 일부 예시적인 실시예들에서, 데이터 백업 관리자(308)는 또한 접속된 메모리 디바이스 또는 네트워크화된 자원과 같은 다른 백업 자원에 대해 디바이스 데이터의 일부 또는 전부의 백업을 수행하도록 구성될 수 있다. 이메일 클라이언트(310)는 핸드헬드가 이메일 프로토콜들을 사용하여 데이터를 전송하는 것을 허용한다. 예를 들어, 예시적인 실시예들에서, 세션 데이터 및/또는 요약 보고들 및/또는 단말을 통한 데이터 액세스를 위한 링크들이 전송될 수 있다. 일부 실시예들에서, 이메일 프로토콜들은 디바이스 상태에 관한 평가 데이터 또는 메시지들의 중복 통신 또는 장애 모드 통신을 위해 이용된다. 예시적인 실시예에서, 디바이스는 배터리 레벨이 매우 낮을 때 이메일을 전송하거나, 대역폭 이용가능성이 DICOM 파일 또는 완전한 EEG 데이터 파일의 전송과 같은 예상되는 데이터 전달 동작들을 수용하기에 너무 좁은 경우에 통지를 송신하도록 구성될 수 있다. Wi-Fi 인증 및 접속 모듈(312)은 Wi-Fi 액세스 포인트에 접속하기 위한 허가를 부여하기 위해 사용자 인증을 수행한다. 로컬 디바이스와 중앙 서버 간의 인증이 수행되어야 한다. HTTPS/FTP 클라이언트 서비스 모듈(314)은 예시적인 실시예들에서 보안(314a)인 HTTPS/FTP 자원에 접속하기 위한 허가를 부여하기 위해 사용자 인증을 수행한다. HTTPS/FTP 서비스들은 파일 업로드 및 다운로드(314b)를 포함할 수 있다.
예시적인 접속성 아키텍쳐(300)는 또한 월드 와이드 웹을 통한 인터넷 트랜잭션들을 위한 모듈들을 포함할 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 아키텍쳐(300)는 분산된 하이퍼미디어 시스템 내의 그것의 컴포넌트들의 설계에서 제약들의 조정된 세트(coordinated set of constraints)를 이용할 수 있다. 이러한 컴포넌트들은 웹 페이지들을 불러오고, 데이터를 원격 서버들에 송신하기 위해 이용될 수 있다. 외부 시스템들과의 인터페이스들의 예시적인 실시예들에서, URI(Uniform Resource Identifier)들이 이용될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 표상적 상태 전달 아키텍쳐(representational state transfer architecture)가 이용된다. 예시적인 실시예에서, 정보는 데이터 객체들, 예를 들어 속성-값 쌍들을 전송하기 위해 이용되는 인간 판독가능한 Java 텍스트를 변환하는 JSON(Java Script Object Notation) 구문분석기(parser)를 이용하여 핸드핼드(302)와 교환될 수 있다. 예시적인 실시예에서, XML이 이용될 수 있다. 이러한 프로토콜들을 이용하는 트랜잭션들은 클라이언트/구문분석기 모듈(316)에 의해 관리될 수 있다.
핸드핼드(302)는 또한 사용자 상호작용 없이 자동 복구 모드를 통해 디바이스 업그레이드들을 수행하도록 유리하게 구성될 수 있는 부트로더 및 자동 복구 모듈(bootloader and auto-recovery module)(318)을 포함할 수 있다.
아키텍쳐(300)는 서버(350)를 포함할 수 있고, 서버는 예시적인 실시예에서 위에서 설명된 것과 같은 중앙 서버(58), 기관용 서버(institutional server)(34), 또는 다른 서버에 대응할 수 있다. 서버(350)는 데이터 통신을 가능하게 하는 다양한 컴포넌트들을 갖는다. 도 2에 도시된 예시적인 실시예에서, 이러한 컴포넌트들은 본 명세서에 설명된 것들을 포함할 수 있다. 예시적인 실시예들에서 보안될 수 있는 HTTPS/FTP 서버(352)는 핸드핼드(302)가 예를 들어 디바이스 구성 파일들, 로그 파일들, 환자 데이터, 요약 보고들 및 다른 파일들을 업로드하는 것을 허용한다. HTTPS/FTP 서버(352)는 또한 핸드핼드(302)가 핸드핼드(302) 상에의 저장을 위해, 소프트웨어 업그레이드들, 및 그룹 피험자 파일들과 같은 다른 보안 데이터와 같은 파일들을 다운로드하는 것을 허용한다. 예시적인 실시예들에서 보안될 수 있는 HTTPS 서버(354)는 위에서 논의된 것과 같은 핸드핼드(302) 또는 다른 단말들을 이용하여, 환자 데이터와의 상호작용 및 환자 데이터의 디스플레이는 물론, 다른 인터액티비티를 허용하는 웹 서비스들을 추가로 제공한다. 예시적인 실시예에서의 사용자 관리자 및 인가(authorization) 모듈(356)은 서버(350)에 로그인하기 위한 허가를 받은 사용자들 및 디바이스들의 생성, 관리, 및 인증을 용이하게 한다.
위에서 논의된 바와 같이, 예시적인 접속성 아키텍쳐(300)는 또한 월드 와이드 웹을 통한 인터넷 트랜잭션들을 위한 모듈들을 포함할 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 아키텍쳐(300)는 분산형 하이퍼미디어 시스템 내의 그것의 컴포넌트들의 설계에서 제약들의 조정된 세트를 이용할 수 있다. 이러한 컴포넌트들은 웹 페이지들을 불러오고 서버(350)에 데이터를 송신하는 데 사용될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 표현 상태 전달 아키텍쳐가 이용된다. 예시적인 실시예에서, 정보는 JSON(Java Script Object Notation) 구문분석기, XML 또는 다른 표준을 사용하여 서버(350)와 교환될 수 있다. 이러한 프로토콜들을 사용하는 트랜잭션들은 서버/구문분석기 모듈(358)에 의해 관리될 수 있다. 또한, 예시적인 실시예들에서, 클라우드 서비스 모듈(360)은 로컬 디바이스(302)와의 통신에서 이용되는 동일한 모듈들(352 및 354)을 이용하여, 피험자 또는 피험자들의 그룹에 대한 종적인 정보, 타임라인들 또는 다른 분석을 저장하기 위해, 또는 피험자 데이터를 업로드하기 위해, 클라우드 기반 온라인 서비스들에 대한 액세스를 관리하는 데에 이용될 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 데이터베이스(362)는 핸드헬드 파라미터들, 구성 및 로그 파일들, 환자 데이터 및 업그레이드 파일들뿐만 아니라, 다른 데이터를 저장 및 추적할 수 있다. 데이터베이스는 또한 접속된 헤드셋이 진품인지 여부를 판정하기 위해 사용되는 데이터를 포함할 수 있으며, 이것은 허가가능한 헤드셋 식별자들, 또는 예를 들어 해시 코드들 또는 다른 암호 기술들을 사용하여 헤드셋을 검증하기 위한 알고리즘들의 형태를 취할 수 있다.
피험자의 신경학적 상태
많은 최신 환경들에서, 피험자는 그 피험자에 관한 정보를 포함하는 전자 기록을 갖는다. 의료적 컨텍스트에서, EHR은 본 명세서에 참조로 포함되는 ASTM E1384 - 07(2013) "전자 건강 기록(EHR)의 내용 및 구조에 대한 표준 실습[Standard Practice for Content and Structure of the Electronic Health Record(EHR)]"을 준수하도록 구성될 수 있다.
예시적인 실시예들에서, 피험자의 신경학적 상태에 관련된 정보는 로컬 디바이스(20)를 사용하여 취득된 두뇌 전기 정보(예를 들어, EEG)의 형태를 취할 수 있다. 피험자으로부터의 전기 신호들을 취득하기 위해 하나 이상의 전극이 사용될 수 있다. 일부 실시예에서, 유발 전위들(evoked potentials)은 또한 유발 전위들을 이끌어내기 위한 자극 방출기(stimulus emitter)를 이용하여 촉진될 수 있다. 헤드셋 전극들로부터 취득된 자발적 또는 유발된 전위를 포함할 수 있는 두뇌 전기 신호들은, 취득된 신호를 처리하기 위해 메모리에 포함된 명령어들을 실행하는 로컬 디바이스 내의 프로세서에 전달된다. 아래에 더 설명되는 바와 같이, 예시적인 실시예 내의 신호는 로컬 디바이스(20) 대신에 또는 로컬 디바이스와 함께 처리하기 위해 서버들에 전송된다. 본 개시내용에 일치하는 실시예에서, 신호들은 잡음을 제거하도록 처리되고, 특징들을 추출하기 위해 처리되고, 추출된 특징들을 분류하기 위해 처리된다. 그 핵심에서, EEG와 같은 두뇌 전기 정보는 기능적 두뇌 손상을 반영하고, 예상되는 정상 값들에 대해 특징들을 설명할 수 있다.
예시적인 실시예들에서, 피험자의 신경학적 상태에 관련된 정보는 의료용 영상 데이터의 형태를 취할 수 있으며, 예시적인 실시예에서 그러한 데이터는 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 호환 포맷의 정보를 포함한다. DICOM은 NEMA(National Electrical Manufacturers' Association)에 의해 개발된 표준이고, 여기에 그 전체 내용이 참조로 포함된다. 의료용 영상 데이터는 또한 HL7, JPEG 또는 TIFF와 같은 다른 포맷일 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 영상 데이터는 X 레이, 자기 공명 영상(MRI), 컴퓨터 단층 촬영(CT), 양전자 방출 단층 촬영(PET), 자기 뇌파 검사(MEG), 기능적 MRI(fMRI), 근적외선 분광 영상(NIRSI) 및/또는 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영(SPECT)과 같은 기술들로부터 획득된 데이터를 포함할 수 있다.
예시적인 실시예들에서, 피험자의 신경학적 상태에 관련된 정보는 임상 평가들의 형태를 취할 수 있다. 예를 들어, 뇌진탕을 평가하기 위해, 임상적 평가들은 두뇌 손상 협회(Brain Injury Association)로부터의 뇌진탕 표준 평가(SAC: Standard Assessment of Concussion), 스포츠 그룹의 뇌진탕(Concussion in Sport Group)으로부터의 스포츠 뇌진탕 평가 도구-3(SCAT 3: Sports Concussion Assessment Tool-3), 국방부 및 재향군인 두뇌 손상 센터(Defense and Veterans Brain Injury Center)로부터의 군대 급성 뇌진탕 감정(MACE: Military Acute Concussion Evaluation), 및 온타리오 신경 손상 재단(OMF: Ontario Neurotrauma Foundation)의 mTBI 진단/평가와 같은 인지 선별 도구(cognitive screening tool)를 포함할 수 있다. OMF 지침 권고는 웨스트미드 외상 후 기억 상실 척도(A-WPTAS: Westmead Post-Traumatic Amnesia Scale), 리버미드 뇌진탕 후 증상 설문지(Rivermead Post Concussion Symptoms Questionnaire)를 포함하는 모듈들을 포함하고, 이것들은 OMF 평가와 함께 또는 그와 별도로 사용될 수 있다. 예를 들어, 외상 후 스트레스 장애(PTSD: post-traumatic stress disorder), 만성 외상성 뇌병증(CTE: Chronic Traumatic Encephalopathy) 등과 같은 다른 신경학적 및 신경정신병학적 컨디션들은 로컬 평가 장치(20)에 저장될 수 있는 체크리스트 또는 설문지를 사용하여 평가될 수 있다. 예를 들어, 외상후 스트레스 장애를 평가하기 위해, 1차 진료 PTSD 선별(PC-PTSD: Primary Care PTSD Screen), 외상 선별 설문지(TSQ: Trauma Screening Questionnaire), 스타틀(Startle), 생리적 각성, 분노, 및 마비(SPAN: Startle, Physiological arousal, Anger, and Numbness) 척도 등과 같은 체크리스트/설문이 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 신경인지적 평가는 전문가의 신경 심리학적 평가 실무들로부터 생성된 동적 설문지를 사용하여 수행될 수 있다. 설문지는 피험자에 의해 주어진 반응들에 동적으로 적응하도록 설계될 수 있는데, 즉 각각의 피험자가 정확히 동일한 질문 세트를 요구받지 않을 수 있다. 신경인지학적 평가의 정확도는 이전 단계들의 반응들 또는 값들에 기초하여 연속적인 임상적 입력들을 조정함으로써 향상된다.
예시적인 실시예들에서, 주의력 및 기억 기능, 또는 다른 신경심리학적 증상들을 평가하는 다른 간단한 신경심리학적 테스트 배터리들이 사용될 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 이러한 도구들은 유리하게는 제표(tabulation)를 통해 채점될 수 있지만, 유리하게는 개별 피험자, 뿐만 아니라 더 넓은 집단에 걸쳐 양쪽 모두로부터, 다른 데이터에 대한 통계적 상관을 위해 개별적으로 평가될 수 있는 표준화된 질문들을 제공할 수 있다.
예시적인 실시예들에서, 피험자의 신경학적 상태에 관련된 정보는 안구 통증, 안구 운동 장애, 사시 또는 다른 안구 운동의 감정, 또는 안구 추적의 형태를 취할 수 있다. 이러한 움직임들은 카메라 또는 기타 센서들을 사용하여, 또는 채점될 수 있는 안구 운동이 필요한 판독 테스트들을 사용하여 전자적으로 추적될 수 있다. 일부 실시예들에서, 로컬 평가 장치(20) 상에 위치된 카메라는 안구 감정의 전부 또는 일부를 수행하는 데 사용될 수 있다. 일부 예시적인 실시예들에서, 피험자의 신경학적 상태에 관련된 정보는 눈모음 부족(convergence insufficiency)의 분석의 형태를 취할 수 있다. 눈모음 부족은 멀리 떨어진 곳 및 가까운 곳 둘 다에서의 안구 정렬의 감정, 및 초점 대상이 천천히 눈쪽으로 이동됨에 따라 눈모음을 할 수 있는 환자의 능력에 의해 결정될 수 있다. 커버 테스트, 폭주 근점 테스트(near point of convergence test), 및 눈모음 진폭 테스트(convergence amplitude test)를 포함하여 몇 가지 테스트가 이용될 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 폭주 근점 및/또는 순응 근접(near point of accommodation)의 감정이 감정될 수 있다. 마찬가지로, 안구 추적 테스트 기술들은 예를 들어 전정 안구 운동 선별(VOMS: vestibular-ocular motor screening), 단속성 운동 테스트 카드(saccades test cards) 등을 포함하는 종이 및 연필 기반 양식들을 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 피험자의 신경학적 상태에 관련된 정보는 번호-명명(number-naming) 또는 문자-명명(character-naming) 테스트를 포함한다. 예시적인 실시예들에서의 이러한 테스트는 안구들의 추적 능력을 감정한다. 예를 들어, 테스트는, 하드 카피 또는 임의의 다른 타입의 디스플레이일 수 있는 다른 표시 보유 캐리어 또는 표면의 테스트 카드들을 스캔하면서 피험자가 일련의 한자리 숫자의 문자들을 큰 소리로 읽게 함으로써 신속한 번호-명명 또는 문자-명명의 속도를 측정하는 것에 기초할 수 있다. 규정된 기간을 포함할 수 있는 표준화된 지침들이 사용될 수 있다. 예시적인 테스트는 예를 들어 연습(데모) 카드 및 3개의 테스트 카드를 포함할 수 있다. 예시적인 테스트를 수행하기 위해, 참여자들은 어떠한 실수도 하지 않고서 가능한 한 빨리 왼쪽으로부터 오른쪽으로 문자를 읽도록 요청받을 수 있다. 테스트에 응하는 시간과 실수의 수가 기록될 수 있다. 피험자는 평가 디바이스, 예를 들어 도 1의 평가 디바이스(20) 또는 도 1의 연관된 디바이스(21b)에 디스플레이된 숫자들 또는 문자들의 행을 읽을 수 있다. 평가 디바이스(20)의 타이머는 채점을 위한 시간을 기록하는 데 사용될 수 있고, 스톱 워치에 대한 시작/정지로서 작용할 수 있다. 평가 디바이스(20)의 디스플레이는 읽는 동안의 실수 메시지(예를 들어, 얼마나 많은 숫자가 부정확하게 읽혀지는지)를 나타내기 위해 사용될 수 있다. 이러한 시간 및 실수 메시지들은 분석, 디스플레이 및/또는 저장을 위해 읽기 또는 스캐닝 테스트와 같은 예시적인 테스트 루틴을 지원하는 소프트웨어 애플리케이션을 실행하는 서버(58)에 전송되도록 스트리밍될 수 있다.
예시적인 실시예들에서, 피험자의 신경학적 상태에 관련된 정보는 자세 또는 균형 평가의 형태를 취할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 균형 오류 채점 시스템(BESS: Balance Error Scoring System)은 정적 자세 안정성(static postural stability)을 평가하는 객관적인 방법을 제공하는 데 사용된다. 균형 테스트 체제는 2개의 상이한 표면에서의 3가지 자세, 즉 양다리 자세(double leg stance), 한다리 자세(single leg stance) 및 탠덤 자세(tandem stance)를 포함하며, 2개의 상이한 표면은 견고한 바닥과 발포고무 표면 둘 다를 포함한다. 예시적인 실시예에서, 가능한 뇌진탕 표시를 나타내기 위해 피험자의 자세가 채점된다.
예시적인 실시예들에서, 피험자의 신경학적 상태에 관련된 정보는 주의력, 영구적 및 작업(단기) 기억, 단순 또는 절차적 반응 시간, 시각 공간 처리, 및 정신적 작업을 처리하는 피험자의 속도를 측정하기 위해 시한 인지 수행 평가들(timed cognitive performance assessments)의 형태를 취할 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 단어 및 언어, 패턴 및 단어 또는 기호 배치 또는 치환을 포함하는 디자인, 색상들 또는 일련의 숫자들, 문자들 등의 기억과 같은 기억 작업들이 모두 사용될 수 있다. 단기 기억 작업의 실례들은 샘플 일치(match-to-sample) 및 숫자 기호 치환 테스트(digit symbol substitution tests)를 포함한다. 예시적인 실시예에서, 피험자에 대해 하나 이상의 시한 테스트가 관리되고 점수가 계산된다. 일부 실시예에서, 점수는 스케일링된 점수에 도달하도록 정규 데이터베이스와 비교될 수 있다. 다른 예시적인 실시예들에서, 점수는 로컬 평가 디바이스(20) 또는 하나 이상의 서버 상에서 메모리에 저장된 피험자 자신의 베이스라인 점수와 비교된다.
예시적인 실시예들에서, 피험자의 신경학적 상태에 관련된 정보는 ECG 데이터의 형태를 취할 수 있다. 예시적인 실시예에서, ECG 디바이스는 사용자의 피부와 접촉할 때 심장 관련 신호들을 감지하고 감지된 심장 관련 신호들을 ECG 전기 신호로 변환하도록 구성된 전극 어셈블리를 포함한다. 심박수, 혈압 또는 심박수 변화의 자동 변화들을 측정하는 신경학적 건강 및 자율 반사 테스트의 평가에 이용될 수 있는 ECG 측정들 및 변형들은 외상성 뇌손상 및 뇌진탕과 그들의 잠재적 후유증을 평가하는 데에 도움을 줄 수 있다.
예시적인 실시예들에서, 피험자의 신경학적 상태에 관련된 정보는 두개 내압의 비침습적인 측정의 형태를 취할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 도플러 초음파들이 안동맥의 두개 내 및 두개 외 세그먼트들에 전송된다. 또 다른 예시적인 실시예에서, 두개 내압을 평가하기 위해 고막의 변위가 측정될 수 있다. 또 다른 예시적인 실시예에서, EEG 신호들은 그 전체 내용이 본 명세서에 참조로 포함되는 상호 양도된 미국 특허 공개 제2014/0171820호에 설명된 바와 같이 두개 내압을 나타내기 위해 평가될 수 있다. 추가의 예시적인 실시예에서, 두개 내압은 또 다른 예로서 귀에 삽입된 음향 신호 발생기를 사용하여 경두개 음향 신호의 감쇠를 감정함으로써 계산될 수 있다.
임상적 평가들에 기초하는 피험자의 신경학적 상태는 평가 시에 로컬 디바이스(20)에 입력될 수 있거나 기관용 단말(36)에서 입력될 수 있다.
예시적인 실시예들에서, 분석 시스템(20) 내의 프로세서는 복수의 평가 기술로부터의 결과들/출력들(예를 들어, 두뇌 전기 활동 데이터, 및 신경인지학적 및 임상 증상 평가들의 결과들)을 결합하고, 피험자의 컨디션의 다차원적 감정을 제공하기 위해, 하나 이상의 멀티모달 분류기를 적용할 수 있다. 멀티모달 분류기의 개발 및 적용은 본 명세서에 전체가 포함되는 미국 특허 제8,792,974호, 및 미국 특허 공개 제2014/0289172호에 기술된다. 하나의 그러한 실시예에서, 분석 시스템(20) 내의 프로세서는 두뇌 전기 활동, 및 생리적 및 신경인지학적 평가들의 결과들로부터 정량적 특징들을 추출하고, 하나 이상의 판별 또는 회귀 함수를 적용하여, 미지의 피험자를 둘 이상의 신경학적 카테고리 중 하나에 속하는 것으로서 분류하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, 피험자의 신경학적 상태를 결정하기 위해, 피험자의 두뇌 전기 활동으로부터의 정량적 특징들만이 분류기와 함께 이용된다. 다른 실시예들에서, 피험자의 신경학적 상태를 결정하기 위해, 생리적 및 신경인지학적 평가들의 결과들로부터의 정량적 특징들만이 분류기와 함께 이용된다.
피험자의 두뇌 상태를 2개의 진단 카테고리 중 하나로 분류하기 위해, 임의의 타입의 선형 또는 비선형 2진 분류기[예를 들어, 선형(또는 고차) 판별법, 가우시안 혼합 모델, 로지스틱 회귀법 등]가 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 피험자의 두뇌 상태를 몇몇 진단 카테고리들 중 하나로 분류하기 위해 분류기가 사용될 수 있다. 분류기는 싱글 모달리티 분류기(single modality classifier)일 수 있는데, 즉 단일 평가(예를 들어, 두뇌 전기 활동 기록)의 특징들을 사용하고, 또는 분류기는 멀티모달(multimodal)일 수 있는데, 즉 2개 이상의 평가(예를 들어, 두뇌 전기 활동 기록 및 임상적 평가)로부터의 특징들을 사용한다. 외상성 뇌손상을 평가하기 위한 분류기의 사용은 본 명세서에 그 전체가 포함된 미국 특허 제8,478,394호("'394 특허")에 설명되어 있다. '394 특허는 싱글 모달리티 분류기를 구축하는 방법, 및 피험자의 두뇌 상태를 외상성 뇌손상의 존재 및 중증도를 나타내는 4가지 카테고리 중 하나로 분류하기 위한 시스템을 설명한다. '394 특허에 설명된 바와 같이, 피험자를 외상성 뇌손상의 존재 및 중증도를 나타내는 4가지 카테고리 중 하나로 분류하기 위해, 3개의 이진 분류기가 사용된다. 4가지 카테고리는 1)구조적 두뇌 손상과 일치하는 비정상적인 두뇌 전기 활동, 2) 기능 손상의 심각한 임상적 소견이 있는 비-구조적 손상과 일치하는 비정상적인 두뇌 전기 활동, 3) 기능 손상의 덜 심각한 소견이 있는 비-구조적 손상과 일치하는 비정상적인 두뇌 전기 활동, 및 4) 정상적인 두뇌 전기 활동을 포함한다. 또한, 피험자의 두뇌 상태를 외상성 뇌손상의 존재 및 중증도를 나타내는 진단 카테고리들로 분류하기 위해, 하나 이상의 멀티모달 분류기가 사용될 수 있다.
예시적인 실시예들에서, 2진 분류기(예를 들어, 정상 대 비정상, 또는 질병의 존재 대 부재)를 사용하여 피험자의 두뇌 상태를 진단 카테고리로 분류하는 대신에, 피험자의 두뇌 상태가 예상되는 정상 범위 내에 있는지 여부에 대한 판정이 이루어진다. 그러한 실시예들에서, 두뇌 기능의 점수와 같은 정상성의 연속적인 지표는 피험자으로부터 취득된 하나 이상의 특징 점수에 기초하여 계산된다. 특징 점수들은 원시 점수들일 수 있거나, 다른 수학적 점수(예를 들어, z-점수)로 변환될 수 있다. 본 명세서에서 "개요 지수 점수(summary index score)"로 지칭되는 합성 점수는 원시 또는 변환된 특징 점수를 사용하여 계산될 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 하나 이상의 특징(예를 들어, 두뇌 전기 활동 특징들)은 기본 정량적 측정치가 정상 범위 내에 있는지의 통계적 지표를 (표준 편차 단위로) 제공하는 특징 "z-점수"로 변환될 수 있다. 정상 범위는 이용가능한 정상 대조 집단에 의해 정의될 수 있다. "비정상적인" 특징은 선택된 집단 백분위수에 대응하는 z-점수 임계값을 적용함으로써 식별될 수 있다. 즉, z-점수(표준 편차 단위)의 정상 범위는 예를 들어 정상 피험자들의 대략 95%를 차지하는 |z|<= 1.96으로서, 또는 정상 피험자들의 대략 80%를 차지하는 |z| <= 1.28로서 정의될 수 있다.
특징 점수들은 개요 지수 점수를 생성하기 위해, 다수의 상이한 방식으로 결합될 수 있다. 일 실시예에서, 비정상적인 특징들의 카운트는 개요 지수 점수를 제공할 수 있다. 카운트는 특정 계산을 위해 고려된 특징 풀(feature pool)의 일부(fraction)로서 표현될 수 있다. 다른 실시예에서, 비정상적인 특징들의 단순 합계 또는 가중 합계는 개요 지수 점수를 제공할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 개요 지수 점수는 비정상적인 특징들에만 적용되는 추가 가중치를 갖는 가중된 합계를 사용하여 계산될 수 있다. 비정상 집단의 대조군은 지표 점수가 정상 집단의 대조군에서보다 그러한 그룹들 내에서 평균적으로 "더 비정상적"인지 여부를 테스트하고, 중증도의 상당한 단계적 차이(gradation)가 관찰되는지 여부를 테스트하기 위해 사용될 수 있다.
고려 중인 특징들의 세트는 검사 중인 신경학적 컨디션(예를 들어, 뇌진탕 또는 TBI)를 가장 잘 반영하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 뇌진탕의 경우, 특징들은 EEG 신호 복잡도 특징들 및/또는 EEG 두뇌 연결성 특징들[예를 들어, 간섭성(coherence), 위상 동기(phase synchrony)], 및/또는 주파수 스펙트럼의 변경들을 반영하는 특징들의 세트일 수 있다. 예시적인 실시예들에서, EEG 복잡성 특징들은 압축성, 엔트로피[예를 들어, 섀넌(Shannon), 볼츠만-깁스(Boltzmann-Gibbs), 트살리스(Tsallis), 퍼지엔(FuzzyEn), ApEn, SampEn, FApEn, FSampEn 등], 멀티스케일 엔트로피(MSE: multiscale entropy), 프랙탈 차원(fractal dimension), 적응성, 스케일 프리 측정치들(scale-free measures) 또는 시간 경과에 따른 그것들의 변화들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예시적인 실시예들에서, EEG 두뇌 연결성 특징들은 http://www.appliedneuroscience.com/Brain%20Connectivity-A%20Tutorial.pdf에서 입수가능하며 본 명세서에 참조로서 포함되는 Thatcher, Robert W. 등의 "EEG 및 두뇌 연결성: 사용지침(EEG and Brain Connectivity : A Tutorial)"에 개시된 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 이러한 측정치들의 시간 경과에 따른 변화들도 특징들로서 사용될 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 주파수 스펙트럼의 변화를 반영하는 특징들은 특정 대역 또는 대역들, 예를 들어 알파파(alpha waves)에 집중될 수 있고, 시간의 경과에 따른 그것들의 변화를 더 고려할 수 있다.
일부 실시예들에서, 개요 지수 점수는 추가적인 수학적 변환(예를 들어, 백분위수 스케일로의 변환, 또는 정상 집단에 대한 요약 점수의 평균/표준 편차)에 종속될 수 있다. 개요 지수 점수 또는 변환된 점수 중 어느 하나가 두뇌 기능의 지수의 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 점수는 비선형 통계적 매핑을 통해 백분위수 스케일로 변환될 수 있다. 그러한 실시예들에서, 백분위수 룩업 테이블(LUT: Look-up Table)은 건강한(정상적인) 개인들의 거대한 데이터베이스에 대해 계산된 지수 점수에 기초하여 생성될 수 있다. 이러한 큰 데이터세트의 지수 점수 분포에 기초하여, 각각의 백분위수에 대한 임계값들이 계산된다. 다음으로, 피험자에 대한 개요 지수 점수가 LUT에 비교되어, 평가 백분위수가 결정된다. 예시적인 실시예들에서, 백분위수 스케일은 0 내지 100의 범위이다. 백분위수는 피험자의 점수가 정상 집단으로부터 도출된 백분위수들에 관하여 어디에 있는지, 즉 피험자의 점수가 예상된 정상 범위 내에 어디에 있는지를 나타낸다. 예를 들어, 백분위수 스케일(0에서 100까지) 상에서 점수 x를 얻은 피험자는 "정상적인 피험자들"("정상적인 피험자들"은 정상 기능 집단의 대조군에 의해 정의됨)의 100-x% 미만의 점수를 갖는다. 백분위수가 낮을수록, 피험자의 점수보다 높은 정상 피험자들의 수가 많아진다. 예를 들어, 10 백분위수의 점수를 갖는 피험자들에 대해, 정상 집단의 90%는 피험자의 백분위수보다 높은 점수들을 갖는다. 따라서, 백분위수 스케일은 정상적인 피험자들의 집단에 관련하여 해석되는 직관적인 지수의 역할을 한다.
예시적인 실시예들에서, 질병/신경학적 컨디션의 복잡도 및/또는 기능적 중증도에 따라 개요 지수 점수가 증가하는지(또는 백분위수가 감소하는지)를 판정하기 위해, 피험자의 개요 지수 점수 또는 변환값(예를 들어, 백분위수 점수)가 진단 카테고리 내의 몇몇 피험자 그룹(예를 들어, TBI 피험자들의 서브세트)과 비교될 수 있다. 예를 들어, 개요 지수 점수의 증가 또는 백분위수의 감소는 다음과 같은 뇌진탕 피험자들의 그룹에서 관찰될 수 있다(중증도의 순서대로): 경미하게 뇌진탕을 일으킨 피험자, 중간 정도로 뇌진탕을 일으킨 피험자, (CT 스캔 판독에 따라) 측정가능한 혈액이 없는 구조적 상해를 입은 피험자(structurally injured subjects with no measurable blood), 측정가능한 혈액(>=1cc)이 있는 구조적 상해를 입은 피험자.
예시적인 실시예들에서, 두뇌 기능 지수는 기능적 두뇌 손상을 평가하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 지수는 뇌진탕/경미한 TBI의 결과로서의 두뇌에서의 기능적 변화들을 평가하는 데 사용될 수 있다. 이러한 실시예에서, 뇌진탕/경미한 TBI가 두뇌 전기 활동, 예를 들어 연결성의 척도의 변화(즉, 두뇌 영역들 사이의 관계들의 변화)를 유발하는 것으로 알려져 있기 때문에, 기능적 두뇌 손상을 평가하는 데 사용되는 복수의 척도는 EEG로부터 도출되는 두뇌 전기 특징들을 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 피험자가 폐쇄성 두부 손상 후에 임의의 구조적 두뇌 손상들을 갖는지 여부를 먼저 판정하기 위해 2진 분류기가 이용될 수 있다. 구조적 손상 평가 후에, 기능적 손상 평가는 두뇌 기능 지수를 생성함으로써 수행될 수 있다.
베이스라인화(Baselining)
위의 평가들 중 임의의 것에서, 두뇌 전기 정보에 대해서뿐만 아니라, 베이스라인이 피험자의 프로필의 일부로서 피험자에 대해 로컬 디바이스, 또는 기관용 또는 중앙 서버 상에 저장될 수 있다. 현재 평가 결과들과 베이스라인 값들의 비교는 신경학적 문제들을 식별하기 위해 예시적인 실시예들에서 사용될 수 있다.
예시적인 실시예들에서 환자의 베이스라인 정보는 연령, 신장, 체중, 직업 또는 팀 내 지위와 같은 기본적인 인구 통계학적 정보 및 설명 정보뿐만 아니라, 이전의 뇌진탕, 학습 장애, 기존의 언어 병리학, 약물 치료 등과 같은 관련 건강 이력을 포함할 수 있다.
정상 컨디션에서의, 즉 상해 또는 질병 컨디션의 알려진 출현 이전의 피험자의 두뇌 전기 활동이 수집되어 피험자의 베이스라인의 일부로서 저장될 수 있다. 또한, 일부 실시예들에서, 정상 컨디션의 피험자에게 수행된 하나 이상의 신경인지학적 및/또는 임상 증상 평가로부터 수집된 임상 결과들은 피험자의 베이스라인의 일부로서 저장될 수 있다. 두뇌 전기 활동 데이터뿐만 아니라, 상해 전 또는 질병 전에 수집 된 임상 결과 데이터는 피험자의 자기 표준(self-norm)으로 간주될 수 있다. 피험자의 자기 표준으로부터 취득된 임상 특징들 및 정량적인 두뇌 전기 활동 특징들은 질병 컨디션의 진단 또는 상해 이후에 피험자의 두뇌 전기 활동 및 임상 결과들로부터 취득된 특징들과 비교될 수 있다. 피험자의 자기 표준으로부터 통계적으로 유의미하거나 의학적으로 관련이 있는 변화가 결정되면, 변화와 그 변화의 주어진 의학적 중요성을 보여주는 신경학적 지표가 생성될 수 있다. 피험자의 두뇌 전기 활동 기록 및 임상 평가들은 일정 기간 동안 지속적으로 또는 주기적으로 수행될 수 있으며, 취득된 두뇌 전기적 특징들 및 임상 결과 특징들을 자기 표준과 비교하여 시간 경과에 따른 피험자의 두뇌 상태의 변화를 결정하거나, 정상적인 발달 또는 노화를 추적할 수 있다.
예시적인 실시예들에서, 베이스라인 두뇌 기능 지수가 계산될 수 있고, 다음으로, 지표의 후속 계산이 일정 기간 동안의 간격들로 수행될 수 있다. 후속 지수 값들을 베이스라인 값과 비교하여, 베이스라인 지수가 계산될 때의 피험자의 두뇌 상태에 대하여 피험자의 두뇌 상태를 추적할 수 있다.
일부 구현예들에서, 피험자의 베이스라인 두뇌 전기 활동으로부터 취득된 두뇌 전기 활동 특징들 및/또는 임상 결과 특징들은 또한 피험자의 신경학적 컨디션의 분류, 예를 들어, 구조적 손상 분류에서, 또는 기능적 두뇌 손상의 평가를 위한 두뇌 기능 지수의 생성에서 이용될 수 있다.
네트워크화된 평가 처리
도 3은 보건 시스템(10)을 사용하여 환자 상태를 평가하기 위한 예시적인 프로세스(100)를 도시한다. 이러한 프로세스는 지정된 의료 시설, 예를 들어 병원 또는 외상 유닛, 또는 전쟁터, 구급차, 1차 진료 환경 또는 다른 의료진의 진료실, 또는 스포츠 분야와 같은 여러 상이한 위치들에서 시작할 수 있다.
감정은 단계(102)에서 시작되고, 시스템(10)은 단계(104)에서, 예를 들어 로그인 시퀀스 또는 이전의 기관 구성을 통해 로컬 평가 시스템(20)의 사용자 타입을 결정한다. 시스템(10)의 각각의 사용자는 사용자, 또는 사용자가 속하는 사용자 그룹의 타입을 식별하는 데 도움이 되는 사용자 자격증명을 가질 것이다. 예를 들어, 피험자들, 임상의들, 관리자들 등을 위한 별도의 그룹들이 각각 다른 권한들을 갖고서, 또한 각각 시스템(10)으로부터의 상이한 요구사항들을 갖고서 확립될 수 있다. 또한, 각각의 사용자는 시스템(10)의 사용에서의 자신의 역할에 기초하는 구성가능한 설정들을 갖는 프로필을 할당받을 수 있다. 단계(106)에서, 로컬 평가 디바이스(20)는 사용자 자격증명들에 기초하여 사용자 인터페이스를 통해 다양한 테스트 유형들 및 메뉴들, 지침들 등을 제공하도록 구성된다. 예시적인 실시예에서, 인터페이스는 적응적이고, 사용자 프로필에 기초하여 적응적 탐색 및 적응적 표현 둘 다를 허용한다. 일례로, 군대 의료진 사용자는 자신의 자격증명들에 의해 MACE 임상 평가 도구의 사용자로서 식별될 수 있으며, 인터페이스 및 시스템은 그 테스트를 피험자에 대해 실행되는 평가의 일부로 제시할 수 있다. 예시적인 실시예에서의 사용자 인터페이스는 또한 시간의 경과에 따른 적응성을 가질 수 있는데; 경험 레벨이 증가함에 따라 화면 상의 설명 정보가 감소될 수 있는 등이다. 자격증명들에 의해 피험자로서 식별되는 사용자는 평가 시스템(20)의 사용자가 아니라 웹 애플리케이션(48)의 사용자일 가능성이 있다. 자격증명들에 의해 기관용 서버에 로그인된 기관 직원으로서 식별된 사용자들은 환자 기밀 정보를 볼 권한을 갖는 의사, 또는 단말(36)을 통해 그룹 추세 및 다른 데이터에 액세스할 수 있는 관리자들 등으로서 식별될 수 있다.
사용자의 자격증명들이 응급 병동(ED) 임상의에 연관된 예시적인 사용자 인터페이스에서, 인터페이스는 피험자의 ED 평가에 관련된 콘텐츠를 제시할 것이다. 예를 들어, 인터페이스는 환자가 CT+ 또는 CT-였을 가능성이 있는지 여부, 및 두개 내에 혈액이 존재했을 가능성이 있는지 여부와 같은 구조적 평가를 보여줄 수 있다. 다음으로, 인터페이스는 정상 범위들 밖의 EEG 결과들, 정상 범위 내의 또는 정상 범위 밖의 반응 시간들을 포함하는 반응 시간 평가들의 결과, 표준 결과들 또는 베이스라인에 비교한 정상 범위를 벗어난 시각-공간 인지 수행과 같은 기능 평가를 제시할 수 있다. 다른 예시적인 실시예들에서, ED 디스플레이는 또한 예를 들어, 환자가 쇄골 위의 손상, 의식 상실, 빛에 대한 민감도, 중간 정도의 두통과 같은 미국 신경 학회(AAN: American Academy of Neurology) 지침에 속하는 증상들을 갖는지 여부를 포함할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 표준화된 신경인지학적 평가 도구들에 대한 피험자의 점수가 디스플레이될 수 있다.
단계(108)에서, 두뇌 전기 정보가 로컬 평가 디바이스(20)로부터 취득되어, 기관용 서버(34) 및 중앙 서버(58) 중 하나 또는 둘 다에 전달된다. 단계(112)에서, 피험자에 대한 임상 평가 정보가 사용자에 의해 취득된다. 이것은 단계(108)에서 전기 정보가 취득되는 것과 동시에 또는 다른 시간에 발생할 수 있으며, 로컬 평가 디바이스(20) 상에서 또는 다양한 단말(36, 46, 62) 중 하나에서 입력될 수 있다. 임상 평가 정보는 또한 감지 디바이스(21a) 또는 추가 감지 디바이스(21b)로부터 획득될 수 있다. 하나의 예시적인 실시예에서, 임상 평가 정보는 안구 테스트이다. 하나의 예시적인 실시예에서, 임상 평가 정보는 기관용 또는 중앙 서버(34, 58)에 접속된 태블릿 또는 핸드헬드 컴퓨터를 통해 수집되거나 인터넷(42)에 접속된다. 단계(114)에서, 이 정보는 기관용 서버(34) 중 하나 또는 둘 다에 전달된다.
접속성이 데이터 전달 단계들(110, 114)에 대해 이용가능하지 않은 경우, 전달될 정보는 버퍼 내에 또는 메모리에 저장된 다른 파일에 유지될 수 있고, 접속성이 확립될 때 전송될 수 있다. 단계들(110, 114)에서 서버들에 전달하는 것은 기관용 서버, 중앙 서버, 또는 임의의 다른 서버에 전송하는 것일 수 있다.
단계(116)에서, 접속성을 필요로 하지 않고서 로컬로 평가를 수행하도록 유리하게 프로그래밍될 수 있는 로컬 평가 디바이스는 본 명세서에 설명된 것과 같은 환자의 상태의 평가를 수행한다. 단계(116)에서의 로컬 평가와 병렬로, 하나 이상의 서버가 단계(118)에서 평가를 실행한다. 이러한 병렬 평가는 안전하며, 로컬 평가 디바이스(20)의 고장, 에러 또는 다른 오작동의 경우에서, 또는 다르게는 검출되거나 트랩핑되지 않았을 소프트웨어의 노후화 또는 에러의 경우에서, 중복 평가를 제공한다. 중복 평가는 단계(108)에서 획득되는 두뇌 전기 정보, 단계(112)에서 취득되는 임상 평가 정보, 또는 둘 다에 대해 실행될 수 있다. 단계(120)에서, 시스템은 로컬 평가 디바이스(20)와의 접속성에 관해 검사를 한다. 접속성이 존재한다면, 단계(118)에서의 병렬 평가의 결과들은 단계(122)에서 로컬 평가 디바이스(20)에 전송된다. 접속성이 존재하지 않는다면, 결과들은 단계(124)에서 다른 수단에 의해, 예를 들어 사용자의 프로필 내에 저장된 주소들에 결과들을 이메일로 보내거나 SMS 또는 MMS 메시지로 보내는 것에 의해 전송될 수 있다. 이는 유리하게는 두뇌 전기 신호 취득이 이루어지고나서 결과들이 사용자에 의해 획득되기 전에, 임의의 이유로 인해, 예를 들어 디바이스가 낙하되거나 충격을 받거나 파손된 것으로 인해 디바이스가 고장난 경우에서, 예시적인 실시예들의 사용자들이 평가 결과들을 수신하는 것을 허용한다. 다른 전송 프로토콜들, 예를 들어 위성 전화, 팩시밀리 전송, 음성 채널들을 통한 합성 음성 전송, VOIP, 라디오 전송 등이 이용될 수 있다. 물론, 접속성이 상실되는 경우, 로컬 평가 디바이스(20)는 여전히 동작하고 있을 수 있고, 결과들을 제공할 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 중복 테스트 분석의 메시징은 사용자의 프로필 내의 옵션으로서 턴온 또는 턴오프될 수 있다.
단계(120)에서 접속성이 존재하는 경우, 단계(126)에서, 단계(122)에서 제공된 평가는 단계(126)에서 로컬 평가 디바이스(20)에 의해 계산된 평가와 비교된다. 평가 디바이스와 중복 컴퓨팅 디바이스, 예를 들어 서버 사이의 일치 데이터를 공유함으로써 결정될 수 있는 바와 같이 2개의 평가가 다르면, 단계(130)에서 오류가 표시된다. 이는 로컬 평가 디바이스(20)의 사용자에게, 동일한 데이터를 사용하는 2개의 평가가 상이한 결과들을 얻었다는 통지를 제공한다. 이러한 오류 표시는 사용자에게 디스플레이되는 디바이스 진단 정보에 기초하여 더 정제될 수 있다. 데이터 또는 결과들에 대해 잠재적으로 신뢰할 수 없다는 플래그를 지정하기 위해, 오류 경고가 평가 기록에 포함될 수 있다. 소정의 수용 기준에 따라, 평가들이 동일하거나 또는 불일치하지 않는 것으로 결정되면, 디바이스는 단계(132)에서 평가를 디스플레이하는 것으로 진행한다. 디스플레이는 또한 중복 평가가 단계(126)에서 결정된 것과 동일하다는 확인을 포함할 수 있다. 예시적인 프로세스는 단계(134)에서 종료한다.
데이터 관리
피험자의 신경학적 상태에 관련된 정보는 다수의 상이한 데이터 타입을 포함할 수 있다. 추가로, 중앙 서버(58)는 기관용 서버(34)와 같은 다른 의료 기록 시스템들과 인터페이스하거나 그것들로부터 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예들에서, 의료 기록 시스템들은 예를 들어 병원 의료 기록들, 진단검사 기록들(laboratory records), 방사선 기록들(radiologic records), 및/또는 임의의 다른 데이터 저장 매체를 포함할 수 있다. 또한, 로컬 평가 디바이스들(20) 및 단말들(36, 46)은 예를 들어 단말(46)을 통해 환자로부터 직접, 또는 피험자의 돌봄에 관여하는 다른 직원으로부터 정보를 수집하기 위해 다양한 위치들에 분산될 수 있음이 이해될 것이다. 예를 들어, 정보는 CT 스캔, MRI, PET, 혈관 촬영도(angiograms), 또는 두뇌 구조 및/또는 기능에 관련된 정보를 제공하는 임의의 다른 적절한 방사선 또는 영상 연구와 같은 두뇌 또는 신경학적 영상 연구들로부터 도출될 수 있다. 추가로, 정보는 특정한 신경학적 비정상들을 나타낼 수 있는 다양한 진단검사 테스트들로부터 도출될 수 있다. 예를 들어, 적절한 테스트들은 감염, 면역학적 장애들(immunologic disorders), 뇌출혈, 또는 다른 신경학적 프로세스들을 나타내는 물질들에 관한 뇌척수액의 분석들을 포함할 수 있다. 추가로, 진단검사 테스트들은 뇌졸중과 같은 신경학적 과정들, 자가면역 질환들, 신경학적 기능에 영향을 줄 수 있는 내과적 또는 대사적 이상들, 또는 혈액 내의 약물들 또는 다른 물질들의 존재를 나타낸다. 일부 실시예들에서, 정보는 검사 및 진단검사 및 영상 연구들에 기초하는, 예를 들어 물리적 검사 또는 전체적 평가, 감별 진단, 또는 개연적 진단(probable diagnosis)에 관련된 정보를 포함하여, 의사 또는 다른 보건서비스 제공자에 의해 이루어진 평가를 포함할 수 있다. 정보는 또한 예를 들어 뇌진탕에 관하여 다양한 신경인지학적 능력들(예를 들어, 기억, 언어 능력, 또는 추론) 또는 표준화된 평가들을 테스트하도록 제기된 질문들에 기초하는 신경인지학적 검사를 포함할 수 있다. 정보는 또한 뇌진탕, 전정 안반사(vestibular-ocular reflex), 안근육 균형, 단속성 운동(saccades), 및 추적(pursuit)을 포함하는, 외상성 뇌손상(TBI: traumatic brain injury)의 평가들을 위한 안구 기능 테스트를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 기관용 서버(34) 및 중앙 서버(58) 중 하나 또는 둘 다는 두뇌 전기 활동에 관련된 데이터를 포함하는 하나 이상의 데이터베이스를 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 시스템은 둘 이상의 데이터베이스를 포함할 수 있다. 하나의 데이터베이스는 잠재적으로 복수의 위치에 있는 수많은 서로 다른 피험자들에 관련된 데이터를 수집하는 것에 의한 진단 및 치료를 보조하기 위한 자동 알고리즘 개발을 용이하게 하기 위해 이용될 수 있다. 다른 데이터베이스들은 특정 피험자의 종적인 평가 및 치료를 허용하기 위해 그 피험자에 관련된 데이터를 저장할 수 있다. 예시적인 시스템들 및 방법들은 시간의 경과에 따른 특정 피험자들의 모니터링 및 치료를 용이하게 할 수 있다. 따라서, 시스템은 두뇌 전기 활동 데이터 및 기타 신경학적 평가들과 함께 상세한 치료 기록을 저장하도록 구성될 수 있다. 피험자의 신경학적 상태에 관련된 치료 기록 및 데이터는 중앙 데이터베이스 내의 다른 피험자들과 비교될 수 있으며, 그 비교에 기초하여 향후의 치료 권고들이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 치료 또는 그러한 치료의 결핍에 대한 피험자의 반응은 피험자의 데이터 또는 프로필에서 도출되거나 표기될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 임상 평가 정보에 관련된 기관용 서버(34) 및 중앙 서버(58) 중 하나 또는 둘 다에 저장된 정보는 두뇌 전기 활동에 관련된 데이터와 연관될 수 있다. 두뇌 전기 활동에 연관된 데이터를 두뇌 전기 활동을 포함하지 않는 데이터와 연관시키는 방법들은 본 명세서에 참조로 포함되는 공동 양도된 미국 특허 제8,577,451호에 설명된다. 다른 실시예들에서, 예를 들어, 팀 닥터가 환자로부터 획득된 정보, 예를 들어 구조적 손상에 관한 CT 정보를 제공할 수 있으며, 환자의 기밀성 때문에 별개의 기관(예를 들어, 병원)으로부터 팀의 기관용 서버에 업데이트되지 않은 정보를 완성시키기 위해 플레이어의 기록에 있는 정보를 업데이트할 수 있다.
기관용 서버(34) 및 중앙 서버(58) 중 하나 또는 둘 다의 메모리의 데이터가 업데이트되고 개선되는 것을 허용하면서 피험자의 기밀성을 보장하기 위해, 다양한 안전 보장 조치들이 이용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 분석 시스템(20)은 중앙 서버(58)에 기록 식별자를 전달하고, 피험자의 신원에 관련된 다른 정보는 전달하지 않도록 구성된다. 추가로, 임의의 다른 추가의 서버들 또는 평가 디바이스들이 기록 식별자 및 피험자를 식별하는 정보를 제2 기록에 저장하도록 구성될 수 있고, 예시적인 실시예에서, 제2 기록은 기관용 서버(34) 및 중앙 서버(58) 중 하나 또는 둘 다의 데이터에 적절한 자격증명들 없이 액세스하는 사용자가 특정한 신경학적 상태 또는 진단에 연관하여, 또는 다른 기밀 정보에 기초하여 특정 피험자를 식별할 수 없도록 암호화될 수 있다. 기관용 서버(34)는 예를 들어 피험자가 치료받고 있는 병원 전자 기록 시스템들을 포함할 수 있고, 따라서 피험자의 신원을 드러내는 정보는 그러한 정보 및 일치하는 자격증명들을 알 필요가 있는 보건 서비스 제공자들만 이용할 수 있을 것이다. 추가로, 일부 실시예들에서, 추가 서버들은 인터넷 또는 클라우드 내에 포함될 수 있다.
피험자의 신경학적 상태에 관련된 정보를 수집하고 여러 상이한 위치들에서 신경학적 진단을 제공하는 것을 보조하는 것이 바람직할 수 있다. 예를 들어, 다수의 보건 시설, 전쟁터 위치 또는 스포츠 경기장은 중앙 서버(58) 내의 데이터베이스에 의해 제공된 신경학적 진단 능력을 사용하기를 원할 수 있다. 또한, 중앙 서버(58) 내의 저장된 데이터세트 내의 피험자의 수를 증가시키기 위해, 복수의 피험자 평가 장소가 사용될 수 있다. 따라서, 일부 실시예들에서, 시스템은 2개 이상의 상이한 위치에 위치한 2개 이상의 로컬 평가 시스템(20), 및/또는 2개 이상의 상이한 위치에 위치한 2개 이상의 단말(36, 46, 62)을 포함한다.
앞에서 언급한 바와 같이, 로컬 평가 시스템(20)은 두뇌 전기 활동에 기초하여 피험자의 신경학적 상태의 평가를 제공하도록 구성될 수 있다. 그러나, 향후의 피험자 평가를 위해 사용되는 데이터베이스 또는 데이터세트를 업데이트하기 위해 해당 정보의 사용에 대한 피험자 동의를 얻을 필요가 있을 수 있다. 따라서, 일부 실시예들에서, 피험자 또는 다른 권한있는 사람이 피험자 치료 이외의 원하는 목적으로 데이터를 사용하는 것에에 동의할 수 있을 때까지, 로컬 평가 시스템(20)에서 수집된 데이터는 로컬 디바이스에만, 또는 로컬 디바이스 및 기관용 서버(34)에만 저장될 수 있으며, 초기의 피험자 평가 및 치료에 대해서만 이용될 수 있다.
수집된 데이터의 다른 용도
신경학적 전기 활동 및 비-전기 활동에 기초한 데이터가 수집된 후에, 그러한 정보는 데이터 마이닝 및 환자 데이터 내의 다양한 파라미터 간의 상관 관계의 식별에서의 향후의 사용을 위해 중앙 서버(58)에 저장될 수 있다.
예를 들어, 일부 실시예들에서, 비-전기적 임상 데이터에 기초한 평가는 두뇌 전기 활동 내의 특정 특징과, 또는 연령 또는 성별 등과 강하게 상관되어 있는 것으로 밝혀질 수 있다.
위에서 언급된 바와 같이, 수집된 정보는 또한 공동 양도된 미국 특허 제8,792,974호, 제9,198,587호, 및 미국 특허 공개 제2014/028172호에 설명된 것과 같이 분류기들을 업데이트하거나 트레이닝하기 위해 이용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 시스템들 및 방법들은 치료 계획을 안내하기 위해 이용될 수 있는, 특정 치료들(예를 들어, 약물, 수술, 중재 시술)에 관련된 세부사항들을 저장하도록 구성될 수 있다. 추가로, 시스템들은 향후의 치료 계획을 보조하기 위해, 시간의 경과에 따른 다양한 치료들에 대한 피험자의 반응들을 상관시키도록 구성될 수 있다.
기구 진단들(Instrument Diagnostics)
일부 실시예들에서, 네트워크 기반 진단은 로컬 평가 시스템(20)의 상태의 감정을 용이하게 할 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 평가 시스템(20)에 부착된 헤드셋의 진단을 수행하기 위한 예시적인 프로세스(200)가 설명된다. 프로세스는 단계(202)에서 시작한다. 그리고, 단계(204)에서, 디바이스는 헤드셋이 평가 시스템(20)에 접속되었는지를 확인하기 위해 검사를 한다. 평가 디바이스는 임상 평가들을 수행하는 것, 저장되거나 원격 액세스된 결과들에 액세스하는 것, 정보를 디스플레이하는 것 등을 위해, 헤드셋 없이 이용될 수 있다. 단계(204)에서 헤드셋이 검출되지 않는 경우, 디바이스는 단계(206)에서 일시정지 루프에 진입하거나, 그렇지 않으면, 장래의 소정 시점에 헤드셋에 관한 검사를 스케줄링할 수 있다. 임의로(optionally), 헤드셋 커넥터는 헤드셋이 존재한다는 것을 나타내는 인터럽트 또는 다른 신호를 생성하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 그러한 배열에서, 단계(206)의 대기는 하드웨어 구현에 따라 매우 짧을 수 있거나 거의 순간적일 수 있다. 단계(208)에서, 검출(206)에서 헤드셋이 검출되고 나면, ID를 포함하는 전자 저장 디바이스를 갖는 헤드셋으로부터 헤드셋 ID가 취득된다. 전극들 및 신호선들이 동작 한계들 내에 있는 것을 보장하기 위해, 품질 제어 테스트, 예를 들어 헤드셋의 임피던스 검사가 또한 수행될 수 있다. 단계(210)에서, 통과 또는 실패 판정이 이루어진다. 헤드셋이 QC 테스트에 실패하는 경우, 플래그는 오류 조건을 나타내도록 설정된다. 프로세스는 진위를 판정하기 위해 헤드셋 ID에 대해 검사가 이루어지는 단계(214)로 계속된다. 헤드셋이 진품이 아니라고 결정되는 경우, 헤드셋이 위조품임을 나타내기 위해 단계(216)에서 플래그가 설정된다. 로컬 평가 디바이스(20)는 진위를 확인하는 데에 필요한 데이터를 포함할 수 있다. 대안적으로, 진위 테스트는 서버 상에서 결정되고, 결과가 로컬 디바이스에 다시 전송될 수 있다. 일 실시예에서, 진위 테스트는 평가 디바이스(20)와 헤드셋 상의 전자 저장 디바이스 사이의 암호화 및 인증된 시도 및 응답(challenge and response)을 포함할 수 있다. 헤드셋 상의 전자 저장 디바이스는 제조 시에 적절한 암호키(들)로 보안 프로그래밍되어야 한다. 접속성이 이용가능하지 않다면, 프로세스는 위조품 테스트 요청 및/또는 결과를 접속성이 이용가능할 때의 전송을 위해 메모리에 버퍼링 또는 저장할 수 있다. 단계(218)에서, 프로세스는 단계(214)에서의 진품 또는 단계(210)에서의 QC 적합성 중 어느 하나에 대해 플래그가 설정되었는지를 검사하고, 플래그가 설정된 경우, 테스트는 단계(220)에서 중단되고, 테스트의 종료를 나타내는 메시지가 사용자에게 디스플레이된다. 단계(222)에서, 오류 조건 또는 위조품 조건의 존재가 임의의 이용가능한 수단을 통해 전송된다. 유리하게는, 데이터는 로컬 평가 시스템들(20)의 현장 운영은 물론, 위조품 헤드셋들의 정밀한 위치를 추적하는 것을 허용한다. 단계(214)에서 위조품 상태가 결정될 수 없는 경우, 헤드셋이 진품인지가 확인되지 못했음을 사용자에게 적절하게 경고하고서, 평가가 진행되는 것이 허용될 것이다. 진품 테스트는 나중에 수행될 수 있고, 적절한 통지는 적절한 때에 가능한 한 빠르게 사용자, 기관, 또는 중앙 서버에 제공될 수 있다.
단계(218)에서 오류 또는 위조품 조건들이 검출되지 않으면, 단계(226)에서 피험자 평가 시퀀스가 개시되고, 디바이스는 피험자의 전기적 두뇌 활동의 평가를 수행할 수 있다. 단계(228)에서, 헤드셋 ID는 임의의 이용가능한 수단을 통해 전송되어, 결국에는 사용된 진품 헤드셋의 기록을 제조자에게 제공한다. 유리하게는, 이는 사용된 디바이스 ID의 데이터베이스가 유지되는 것을 허용하고, 그에 의해 위조품들이 이전에 사용된 헤드셋 ID를 재사용하여 정품 검사를 우회할 수 없게 한다. 이러한 예시적인 서브프로세스는 단계(224)에서 종료한다.
피험자 정보의 관리
시간의 경과 후의 피험자의 두뇌 건강의 관리는 그 전체 내용이 참조로 본 명세서에 포함되는 공동 양도된 미국 특허 제8,579,812호에 기술된 평가 시스템의 일부로서 구현될 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 로컬 평가 디바이스(20)의 사용자는 피험자에게, 예를 들어 이메일에 의해, 두뇌 건강, 외상성 뇌손상, 뇌진탕 등에 관한 정보를 그들에게 송신하고 싶은지를 물을 수 있다. 사용자 인터페이스는 사용자의 프로필 및 궁극적으로는 피험자의 평가에 관련있을 정보의 타입에 대한 옵션들을 제공하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 군수품 폭발의 뇌진탕 효과를 경험한 피험자들을 위해 군대 의료진이 이용할 수 있는 정보는, 경기 중에 머리 부상을 경험한 청소년 선수를 위해 청소년 스포츠 코치가 이용할 수 있는 정보와 다를 수 있다. 예시적인 실시예에서, 사용자는 긴급 진료 임상 전문가이고, 이용가능한 정보는 이하를 포함할 수 있다:
ⅰ. TBI 및 뇌진탕의 개요;
ⅱ. 징후 및 증상, 및 기타 지표들;
ⅲ. 이용가능한 자원들 또는 연락처들에 관한 정보와 같은 장소 특이 또는 위치 특이 정보;
ⅳ. 간병인 정보;
ⅴ. 피험자에 대한 연령 특이 정보;
ⅵ. 정보를 위한 다른 공중 웹 사이트들의 명부 작성
ⅶ. 중앙 서버(58)가 사용자를 인증하고 액세스를 허용할 수 있게 하는 데이터와 함께, BrainScope 웹 애플리케이션(48)에 대한 링크.
예시적인 실시예들에서, 로컬 평가 디바이스(20)는 지리적 위치를 확인하고, 컨텍스트를 계산하거나 그 계산에 기초하여 자원들을 계산하기 위해, GPS 센서들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 스포츠 경기장에서의 배치는 체육 행사를 나타낼 수 있고, 분쟁 지대는 전쟁터 위치를 나타낼 수 있고, 병원 위치는 임상 환경을 나타낼 수 있는 등이다. 위치 정보는 근처의 서비스들, 시설들 또는 다른 사용자들을 찾기 위해 다른 데이터로 보충될 수 있고, 링크된 서비스들은 항로 보조(navigational aids)를 이용하여 방향들을 제공할 수 있다.
예시적인 실시예들에서, 로컬 평가 디바이스(20)는 피험자에게 선택의 승인(endorsement) 및 정보를 송신하기 위한 허가를 표시하는 사인 오프(sign-off) 또는 수락(acceptance) 화면을 제시할 수 있다. 정보는 텍스트, HTML, 모바일 디바이스를 위한 앱, 또는 유용한 정보를 포함하는 웹 사이트들 또는 마이크로사이트들에 대한 링크들을 통해 제공될 수 있다. 정보는 이메일, SMS 또는 MMS 메시지, 또는 다른 메시징 프로토콜을 통해, 피험자, 피험자의 간병인 또는 다른 수신자에게 송신될 수 있다.
평가들의 결과들 또는 환자의 프로필에 포함된 다른 정보는 예를 들어 메시지 또는 마이크로사이트에서 피험자에게 제시된 정보를 채우기 위해 사용될 수 있다. 비제한적인 추가의 예로서, 정보는 연령 특이 정보, 상해 특이 정보, 및 현재의 상해가 반복 상해 등인 경우의 특별 정보를 포함할 수 있다.
신경학적 패널(Neurologic Panel)
이제 도 5a로 가면, 보건 시스템(10)에 의해 수행되거나 그에 의해 획득되는 신경학적 평가들의 다양한 양태들의 예시적인 사용자 인터페이스 출력이 도시되어 있다. 위에서 설명된 바와 같이, 다양한 평가 양식이 로컬 평가 디바이스(20)에 의해 수행될 수 있다. 물론, 피험자의 신경학적 상태의 정보는 서버 상에 저장되고 로컬 평가 디바이스(20)에 전송될 수 있다. 이러한 평가들 중 일부 또는 전부는 예시적인 위치들(502, 504, 506, 508 및 510)에서 인터페이스(500) 상에 디스플레이되어 결과 패널을 형성할 수 있다. 물론, 위치들의 수는 평가들의 수에 따라 다를 수 있다. 결과 패널은 피험자의 전반적인 신경학적 상태뿐만 아니라, 피험자에 대해 수행된 임의의 두뇌 전기 활동 평가, 및 신경인지학적 및 임상 증상 평가의 결과에 대한 포괄적인 요약을 디스플레이할 수 있다.
도 5b는 평가 디스플레이들(502, 504, 506, 508 및 510)의 일부를 형성할 수 있는 그래픽 컴포넌트의 예시적인 표현을 도시한다. 그래픽 컴포넌트는 표준과 비교하여 환자의 평가를 나타내는 지수 값(512)을 보여줄 수 있고, 또는 보다 통계적으로 연관된 계산들의 경우, 그 전체가 참조로 포함된 미국 특허 제8,364,254 호에서 논의된 바와 같이, 신경학적 평가의 정확성의 확률을 반영할 수 있다.
도 5c는 평가 디스플레이들(502, 504, 506, 508 및 510)의 일부를 형성할 수 있는 두뇌 기능 지수 또는 정상 지표의 예시적인 표현을 도시한다. 두뇌 기능 지수는 도 5c에 도시된 바와 같이 백분위수 눈금 상의 3개 이상의 범위를 그래픽적으로 도시할 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 두뇌 기능 지수는 3개의 범위: 1) 정상 범위 이내(514)(예를 들어, >10 백분위수), 2) 정상 범위 미만(516)(예를 들어, ≤10 백분위수 및 >2 백분위수), 및 3) 분명하게 정상 범위 미만(518)(예를 들어, ≤ 2 백분위수)을 도시할 수 있다. 그러한 실시예에서, 피험자의 점수가 84 백분위수에 해당되면, 피험자는 분명히 정상 범위 내에 들어가고, 따라서 피험자가 정상적인 두뇌 상태를 나타내고 있음을 나타낸다. 피험자의 점수가 4 백분위수 내에 있으면, 피험자는 정상 범위 미만으로 간주될 것이다.
유리하게는, 패널 상에 모든 신경학적 척도들을 제시하는 것은 사용자에게 피험자의 신경학적 상태에 대한 전체적인 뷰를 제공한다.
결론
본 명세서에 개시된 시스템들 및 방법들은 본질적으로 임의의 특정 컴퓨터, 전자 제어 유닛, 또는 다른 장치에 관련되지 않으며, 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어의 적절한 조합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 구현예들은 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서로 하여금 실행가능한 명령어들에 의해 적어도 부분적으로 정의되는 방법을 수행하게 할 수 있는 실행가능한 코드/명령어들을 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 포함할 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 해석된 언어를 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램으로서 배치되는 것, 또는 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛으로서 배치되는 것을 포함하여, 임의의 형태로 배치될 수 있다. 또한, 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터 상에서, 또는 하나의 장소에 있는 복수의 컴퓨터 상에서 실행되도록 배치되거나, 복수의 장소에 걸쳐 분산되고 통신 네트워크에 의해 상호 접속될 수 있다. 소프트웨어 실시예들은 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서로 하여금 명령어들에 따른 방법을 수행하게 하도록 구성된 컴퓨터 프로그램들 및 명령어들을 저장하도록 구성된 비-일시적(non-transitory) 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 구현될 수 있다. 특정 실시예들에서, 비-일시적인 저장 매체는 비-일시적 저장 매체에 프로세서 판독가능한 명령어들을 저장할 수 있는 임의의 형태를 취할 수 있다. 비-일시적인 저장 매체는 컴팩트 디스크, 디지털 비디오 디스크, 하드 디스크 드라이브, 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 집적 회로, 또는 임의의 다른 비-일시적 디지털 처리 장치 또는 메모리 디바이스에 의해 구현될 수 있다.
상술한 내용은 명료함을 위해 약간 상세하게 설명되었지만, 본 발명의 원리들로부터 벗어나지 않으면서 특정한 변경들 및 수정들이 이루어질 수 있음이 명백할 것이다. 이러한 시스템들 및 방법들은 그 안에서 이용되는 컴포넌트들, 시스템들 및 방법들의 다수와 마찬가지로 신규하다는 것을 이해할 것이다. 본 명세서에 설명된 프로세스들 및 장치들 둘 다를 구현하는 많은 대안적인 방법이 있음에 유의해야 한다. 따라서, 본 실시예들은 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 간주되어야 하며, 본 발명의 저작의 내용(body of work)은 본 명세서에 제공된 세부사항들로 제한되지 않으며, 첨부된 청구항들의 범위 및 등가물들 내에서 수정될 수 있다.
다른 실시예들은 명세서 및 본 명세서에 개시된 디바이스들 및 방법들의 실시를 고려하여 본 기술분야의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 명세서 및 예들은 단지 예시적인 것으로 간주되어야 하며, 진정한 범위는 이하의 청구항들에 의해 표시되는 것으로 의도된다.
Claims (20)
- 사용자에 의해 피험자의 신경학적 상태(neurologic state)를 감정(evaluating)하기 위해 모니터링하기 위한 장치로서,
상기 피험자 상에 배치가능하며 상기 피험자의 두뇌 전기 신호들을 검출하도록 구성된 하나 이상의 전극;
프로세서 및 메모리를 갖는 평가 디바이스(assessment device) - 상기 평가 디바이스는 상기 두뇌 전기 신호들을 수신하도록 구성되고, 상기 프로세서는 상기 두뇌 전기 신호들의 제1 평가를 수행하도록 구성됨 - ;
상기 평가 디바이스로부터 분리되고, 프로세서 및 메모리를 갖는 컴퓨팅 디바이스; 및
상기 평가 디바이스와 상기 컴퓨팅 디바이스 사이의 제1 통신 채널 - 상기 두뇌 전기 신호들은 상기 제1 통신 채널이 개방된 때 상기 평가 디바이스로부터 상기 컴퓨팅 디바이스로 통신될 수 있음 -
을 포함하고, 상기 컴퓨팅 디바이스의 프로세서는 상기 두뇌 전기 신호들의 제2 평가를 수행하는, 장치. - 제1항에 있어서,
상기 평가 디바이스는 상기 제1 평가의 결과들을 표현하는 데이터를 상기 컴퓨팅 디바이스에 전송하도록 구성되고;
상기 컴퓨팅 디바이스는 상기 프로세서로 상기 제1 평가와 상기 제2 평가를 비교하고;
상기 컴퓨팅 디바이스는 상기 제1 평가와 상기 제2 평가의 결과들이 일치하는지 여부를 표현하는 일치 데이터(consistency data)를 메모리에 기록하는, 장치. - 제2항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스는 상기 제1 평가와 상기 제2 평가의 비교를 나타내는 일치 데이터를 상기 평가 디바이스에 전달하도록 구성되는, 장치. - 제3항에 있어서,
상기 제1 평가 및 상기 제2 평가는 실질적으로 동일한 평가를 중복하여(redundantly) 이용하는, 장치. - 제3항에 있어서,
상기 일치 데이터는 상기 제1 통신 채널을 통해 상기 컴퓨팅 디바이스로부터 상기 평가 디바이스에 전달되는, 장치. - 제3항에 있어서,
상기 일치 데이터는 제2 통신 채널을 통해 상기 컴퓨팅 디바이스로부터 상기 사용자에 전달되는, 장치. - 제6항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스는 상기 제1 통신 채널이 개방되어 있는지 여부를 확인하도록 구성되는, 장치. - 제2항에 있어서,
상기 평가 디바이스는 제1 위치에 위치되고;
상기 컴퓨팅 디바이스는 제2 위치에 위치되고;
상기 제1 위치는 상기 제1 위치와 다른, 장치. - 제1항에 있어서,
상기 평가 디바이스는 신경인지학적 평가들(neurocognitive assessments) 및/또는 임상 증상 평가들(clinical symptoms assessments)을 수신하도록 더 구성되는, 장치. - 제9항에 있어서,
상기 신경인지학적 평가들 및/또는 상기 임상 증상 평가들은 상기 사용자에 의해 상기 평가 디바이스에 입력되는, 장치. - 제9항에 있어서, 상기 신경인지학적 평가들 및/또는 상기 임상 증상 평가들은 상기 제1 통신 채널을 통해 상기 컴퓨팅 디바이스로부터 상기 평가 디바이스에 전달되는, 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 평가 디바이스는 상기 피험자의 신경학적 상태의 종적인 정보(longitudinal information)를 수신하도록 더 구성되는, 장치. - 제1항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스는 상기 데이터베이스에 저장된 데이터, 및 상기 피험자의 신경학적 상태의 분류에 기초하여 치료 권고(treatment recommendation)를 제공하도록 더 구성되는, 장치. - 제13항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스는 제1 통신 채널을 통해 상기 치료 권고를 상기 평가 디바이스에 전송하도록 구성되는, 장치. - 제13항에 있어서, 상기 컴퓨팅 디바이스는 제2 통신 채널을 통해 상기 치료 권고를 상기 사용자에게 전송하도록 구성되는, 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 평가 디바이스는 상기 피험자의 두뇌 전기 활동, 신경인지학적 평가들, 및/또는 임상 증상 평가로부터 특징들을 추출하도록 구성되고;
상기 평가 디바이스는 추출된 특징의 값들이 상기 값들의 정상 범위들 내에 있는지 또는 정상 범위들 밖에 있는지를 판정하도록 구성되고, 상기 정상 범위들은 정상 두뇌 기능을 나타내는 대조 집단군(control population group)으로부터 수집되는 데이터를 포함하는 기준 데이터베이스에 의해 정의되는, 장치. - 제16항에 있어서, 상기 평가 디바이스는 정상 특징들 및 비정상 특징들을 이용하여 개요 지수 점수(summary index score)를 계산하도록 구성되고;
상기 평가 디바이스는 상기 지수 점수를 이용하여 두뇌 기능 지수를 생성하도록 구성되고, 상기 두뇌 기능 지수는 상기 피험자의 상기 신경학적 상태를 상기 대조 집단군에 의해 나타나는 정상 두뇌 기능에 대한 백분위수로서 표현하는, 장치. - 제1항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스는 상기 피험자의 두뇌 전기 활동, 신경인지학적 평가들, 및/또는 임상 증상 평가로부터 특징들을 추출하도록 구성되고;
상기 컴퓨팅 디바이스는 추출된 특징의 값들이 상기 값들의 정상 범위들 내에 있는지 아니면 정상 범위 밖에 있는지 여부를 판정하도록 구성되고, 상기 정상 범위들은 정상 두뇌 기능을 나타내는 대조 집단군으로부터 수집되는 데이터를 포함하는 기준 데이터베이스에 의해 정의되는, 장치. - 제18항에 있어서,
상기 컴퓨팅 디바이스는 비정상적인 특징들(abnormal features)을 이용하여 개요 지수 점수를 계산하도록 구성되고;
상기 컴퓨팅 디바이스는 상기 개요 지수 점수를 이용하여 두뇌 기능 지수를 생성하도록 구성되며, 상기 두뇌 기능 지수는 상기 피험자의 상기 신경학적 상태를 상기 대조 집단군에 의해 나타나는 정상 두뇌 기능에 대한 백분위수로서 표현하는, 장치. - 제18항에 있어서,
상기 기준 데이터베이스는 두뇌 전기 활동 데이터, 신경인지학적 평가 데이터, 및 임상 증상 데이터 중 하나 이상을 포함하는, 장치.
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