KR20210104814A - 피험자 인식 정보를 이용한 혈압 모니터링 시스템 및 방법 - Google Patents

피험자 인식 정보를 이용한 혈압 모니터링 시스템 및 방법 Download PDF

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KR20210104814A
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blood pressure
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토메르 벤트지온
오리 하이
타마르 아힐레아-안홀트
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라이브메트릭 (메디컬) 에스.에이.
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Abstract

본 출원에 옵션으로 피험자 인식 정보와 함께 피험자의 생리적 신호를 모니터링하기 위한 시스템, 디바이스 및 방법이 제공된다. 특히, 추가적인 센서 도출 데이터와 함께 비침습적 혈압 측정을 위한 시스템, 디바이스 및 방법이 제공된다.

Description

피험자 인식 정보를 이용한 혈압 모니터링 시스템 및 방법
본 개시는 전반적으로 피험자 인식 정보(subject awareness information)와 함께 생리적 신호를 모니터링하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
높은 혈압 (고혈압(hypertension))은 동맥벽에 부딪치는 혈액의 장기간의 힘이 결국 심장병이나 뇌졸중과 같은 건강 문제를 일으킬 수 있을 만큼 충분히 높은 일반적인 상태이다. 혈압은 심장이 펌프하는 혈액의 양과 동맥의 혈류(blood flow)에 대한 저항의 양에 의해 결정된다. 심장이 펌프질하는 혈액이 많을수록 동맥이 좁아질수록, 혈압이 높아진다.
어떤 증상 없이 수년 동안 높은 혈압(즉, 고혈압)이 있을 수 있다. 그러나 증상이 없어도 혈관과 심장의 손상은 계속된다. 제어되지 않는 고혈압은 심장마비와 뇌졸중을 포함한 심각한 건강 문제의 위험을 증가시킨다.
현재, 심혈관 질환은 전 세계적으로 보고된 모든 사망의 큰 부분을 차지한다. 이러한 질병은 심각하고 공유된 위험으로 간주되고 대부분의 존재량(burden)이 저소득 및 중간 소득 국가에 있다. 고혈압은 심부전이나 뇌졸중의 위험을 증가시키고 혈관 경화를 가속화하며 기대 수명을 단축시키는 주요 요인으로 간주된다.
고혈압은 순환하는 혈액이 혈관벽에 가하는 압력이 상승되는 만성 건강 상태이다. 혈관 내 적절한 혈액 순환을 보장하기 위해, 고혈압 환자의 심장은 정상보다 더 열심히 일해야 하며, 이는 심장마비, 뇌졸중 및 심부전의 위험을 증가시킨다. 그러나 건강한 식단과 운동은 혈압 제어를 크게 개선하고 합병증의 위험을 줄일 수 있다. 효과적인 약물 치료도 가능하다. 따라서 상승된 혈압을 갖는 피험자를 찾아 정기적으로 혈압 정보를 모니터링하는 것이 중요하다.
각 심장 박동 동안, 혈압은 최대(즉, 수축기(systolic))와 최소(즉, 이완기(diastolic)) 압력 사이에서 변한다. 혈압을 측정하는 전통적인 비침습적 방법은 가압 커프(pressurized cuff)를 사용하여 혈류가 맥동하기 시작하는 곳(즉, 커프 압력은 수축기 혈압과 이완기 혈압 사이임)과 혈류가 전혀 없는 곳(즉, 커프 압력이 수축기 혈압을 초과함)의 압력 수준을 검출하는 것이었다. 그러나, 사용자는 특히 장기 모니터링에서 측정 상황 뿐만 아니라 가압 커프를 지루하고 스트레스가 많은 것으로 간주하는 경향이 있는 것으로 나타났다.
따라서, 장기간에 걸쳐 비침습적으로, 박동에 맞춰(beat-to-beat), 지속적으로 및/또는 간헐적으로 신체 생리적 파라미터(예를 들어, 혈압, 심박수(HR) 맥박, 체온, 혈당 수준, 운동 패턴 등)를 모니터링하기 위한 웨어러블 디바이스의 사용은 건강을 모니터링하고 개선하는 방법으로 대중화되고 있다.
전통적인 혈압 측정은 팽창식 커프를 필요로 하고, 이는 혈관의 혈류 소용돌이에 의해 생성되는 사운드를 기계적인 센서(예를 들어, 청진기)를 사용하여 청취하면서 혈관이 완전히 막힌 상태에서 더 낮은 압력으로 점차 수축된다. 이 방법의 장점은 팔 동작에 대한 상대적 견고성이 있는 반면, 단점은 큰 폼 팩터(form factor)와 사용자가 수동으로 팽창시키거나 많은 양의 에너지를 필요로 하는 자동 펌프가 필요하다는 것이다. 에너지 효율과 소형 폼 팩터는 웨어러블 디바이스의 주요 요구 사항이므로, 팽창식 커프 혈압 감지는 이 분야에서 유용한 패러다임이 아니다.
또한, 혈압은 피험자의 정신/감정 상태에 영향을 받는 것으로 알려져 있는데, 예를 들어, 잘 알려진 백의 증후군(white-coat syndrome)은 측정 시 혈압이 상승하는 경향이 있어 진단이 정확하지 않다. 따라서, 혈압 모니터링을 위한 보다 적합하고 정확한 시스템 및 방법이 당업계에 필요하다.
일부 실시예에 따르면, 피험자 인식 정보와 함께 생리적 신호를 측정 및 모니터링하기 위한 시스템 및 방법이 본 출원에 제공된다. 보다 구체적으로, 피험자의 활동, 자세, 위치, 장소, 시간 등과 같은 센서에서 도출된(sensor-derived) 데이터를 사용하여 비침습적 (옵션으로 연속적 또는 파형) 혈압 측정 시스템 및 방법. 일부 실시예에 따르면, 본 출원에 개시된 시스템 및 방법은 피험자의 손목이나 손에 있는 요골(radial), 척골(ulnar) 또는 상완 동맥(brachial artery) 중 하나 이상의 직접적인 압력 감지에 의존한다. 압력 감지 데이터는 동맥 예컨대, 요골, 척골 및/또는 상완, 대퇴부(femoral), 슬와(popliteal), 경골(tibial) 및/또는 비골 동맥(fibular artery)에 적어도 하나의 압력 감지 센서를 배치하여 획득한다. 감지된 압력은 동맥의 혈압과 관련이 있으며, 일반적으로 혈압 파형이라고 할 수 있다. 또한, 일부 실시예에 따르면, 시스템/방법은 특수 알고리즘을 사용하여 정확한 혈압 값(수축기, 이완기, 평균 및 순간 동맥 혈압)을 계산하는 계산 컴포넌트를 포함할 수 있다. 또한, 일부 실시예에 따르면, 시스템/방법은 특별한 알고리즘을 사용하여 정확한 간헐적 혈압 값, 연속 혈압 값(즉, 특정 기간 마다 예를 들어, 약 3, 5 또는 10초마다 수축기 및 이완기 혈압 값을 측정하는 것을 의미함), 박동 값(심장 박동마다 한 번), 또는 순간 값(혈압 파형이라고도 함, 즉, "그래프" 값)을 계산하는 계산 컴포넌트를 포함할 수 있다. 일부 실시예에 따르면, 시스템은 심박수, ECG 파형, 체온, SpO2, 호흡수, 및/또는 발한과 같은 추가적인 생리학적 데이터 및/또는 센서를 통합할 수 있다. 일부 실시예에 따르면, 시스템은 조합되고 외삽된(extrapolated) 피험자의 상황 예컨대 : 피험자의 활동(예를 들어, 걷기, 달리기, 자전거 타기 및 길이), 방위 및 자세(서 있기, 눕기), 고도, 위치(경도 및 위도), 장소(주소, 유형 - 예를 들어, 공원, 커피숍, 집, 사무실 - 특정 사이트 - 예를 들어, Hilton Hotel NY), 날씨, 현지 시간, 환경(예를 들어, 시끄러운, 조용한)를 제공할 수 있는 센서 예컨대, 가속도계, 자이로스코프, 자력계(나침반), 만보계(steps counter), GPS, 기압계, 온도, 주변 광 센서(조도 수준), 마이크(소음 수준 및 음성 인식)로부터 획득될 수 있는 피험자 인식 데이터를 통합할 수 있다.
피험자 인식은 혈압 값의 정확도를 증가시킬 수 있다.
ACC(American College of Cardiology) 및 AHA(American Heart Association)의 혈압 측정 지침에 따르면 피험자(혈압 측정을 받는 예를 들어, 환자 등)는 5분 이상 의자에 앉아 긴장을 풀어야 한다. 피험자는 측정 전 최소 30분 동안 카페인, 운동, 흡연을 피해야 한다. 휴식 시간이나 측정 중에는 피험자나 주변 사람이 말을 해서는 안 된다. 피험자가 검사대에 누워 있는 동안의 측정은 이러한 기준을 충족하지 않는다. 현재 디바이스는 피험자 활동을 인식하지 못하며 측정을 검증하거나 부적격화(disqualify)할 수 없다. 하루 종일 혈압을 측정하는 몇 안 되는 디바이스(예를 들어, 홀터)는 보통 피험자가 움직이는 동안 측정한 것을 무시한다.
바람직하게는, 피험자 인식 정보를 적용하는 것은 적어도 두 가지 방식으로 유용할 수 있다 - 측정을 검증할 수 있고(예를 들어, 지침에 따라), 측정이 지침을 준수하지 않는 조건에서 수행될 때 측정 값을 조정할 수도 있다.
본 출원에 개시된 시스템/방법은 일부 실시예에 따라 예를 들어, 동작 및 방향 센서를 사용하여 피험자의 자세 및 방위를 식별하고 측정이 수행되기 전과 수행되는 동안 피험자가 앉아 있는지를 확인할 수 있다. 시스템은 또한 예를 들어, 동작 및 방위 센서를 사용하거나 ECG 및/또는 혈압 센서를 사용하여 시간 경과에 따른 심박수 변화를 분석하여 이전 활동(예를 들어, 운동 또는 과도한 신체 활동)을 식별할 수 있다. 시스템은 마이크 및/또는 주변 광 센서를 사용하여 소리 및/또는 조명 수준과 관련하여 "시끄러운" 환경을 식별하고 뿐만 아니라 측정이 진행되는 동안 말하는 것을 식별할 수 있다. 따라서 사용자 인식은 지침에 따른 혈압 측정을 검증할 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 시스템은 또한 지침에 정의된 것과 다른 다양한 상황에 대해 보상할 수 있어서, 수면 중(눕거나) 또는 운동 후 측정이 혈압 모니터링에 사용될 수 있다. 일부 실시예에 따르면, 시스템은 지침에 따라 측정된 BP 값을 특정 조건이 변경된 직후에 측정된 값(예를 들어, 피험자가 말하는 동안 또는 신체 활동 직후의 BP 값)과 연관시키기 위해 이전에 기록된 데이터를 사용할 수 있고, 연관성을 이용하여 지침에서 벗어난 BP값을 지침에 따른 BP값으로 조정한다.
추가적인 또는 대안적인 실시예에 따르면, 지침과 다른 설정에서 측정된 기록된 값, 예를 들어, 혈압 값은 피험자 인식 정보를 사용하여 지침 측정과 상관되도록 조정될 수 있다. 예를 들어, 운동 중 높은 값 또는 깊은 수면 중 낮은 값은 피험자 인식 정보를 사용하여 지침에 따라 측정될 대응(낮거나 높은) 값과 상관될 수 있다. 이 정보는 활동, (단기) 이력을 식별하고 피험자 특정 조정 기능을 (학습 및) 생성하는 데 사용될 수 있다. 이것은 피험자/간병인/임상의가 전체 혈압 프로파일을 가질 수 있게 하고, 고혈압 및 기타 혈압 관련 상태의 근본 원인을 식별하는 데 도움이 된다.
피험자 인식을 사용하여 혈압 모니터링 정보 증가
혈압은 다양한 기타 생리적 신호와 함께 현재 활동, 시간, 감정, 에너지 등과 같은 피험자의 상태에 크게 영향을 받는다. 바람직하게는 (순간) 혈압 측정을 피험자 인식 파라미터와 조합하면 더 많은 정확한 임상 진단이 가능하다. 바람직하게는, 피험자 인식을 혈압 정보와 조합하면 스트레스가 많은 상황(예를 들어, 교통량이 많은 운전), 활동(예를 들어, 운동) 또는 하루 중 시간(예를 들어, 점심 시간)으로 인한 고혈압의 원인의 식별이 가능하다. 바람직하게는, 시스템은 예를 들어, 다양한 활동이 피험자에게 어떻게 영향을 미치는지 조사하기 위해 피험자 활동 정보를 사용할 수 있다(예를 들어, 자는 것 vs. 걷기 vs. 가만히 앉아 있는 것). 시스템은 또한 다양한 위치(예를 들어, 집 vs. 사무실 vs. 이동 중) 또는 하루 중 시간의 혈압 정보를 비교할 수 있다. 추가 정보는 간단한 혈압 측정을 향상시키고 간병인/임상의가 생리학적 데이터 내에서 볼 수 있는 피험자의 다양한 변화에 대한 상황을 제공할 수 있다. 추가 정보를 통해 임상의가 명백한 상황(예를 들어, 스트레스가 많은 상황, 수면 부족, 시끄러운 환경)으로 측정된 높은 BP 값과 "일상적인(ordinary)" 상황에서 측정된 값을 구별할 수 있다. 추가 정보를 통해 임상의는 스트레스가 많은 상황이나 위치에서 측정한 값을 무시할 수 있다. 바람직하게는, 이것은 피험자/간병인/임상의가 전체 혈압 프로파일을 가질 수 있게 하고 고혈압 및 기타 혈압 관련 상태의 근본 원인을 식별하는 것을 돕는다.
피험자 인식에 기반한 혈압 장애 진단
일부 실시예에 따르면, 일차 및 이차성 고혈압, 저혈압 및 변동하는(fluctuating) 혈압과 같은 혈압 장애는 일정 기간에 걸친 혈압 측정 및 피험자 인식 파라미터를 조합할 때 더 정확하게 진단될 수 있다. 예를 들어, 백의 증후군은 피험자 인식 정보 - 특히 지리적 위치, 장소 및 활동 -와 함께 하루 종일 혈압을 측정하고 특정 장소(예를 들어, 병원, 진료소, 키오스크)에서 측정이 수행될 때 고혈압 값이 발생하는지 또는 하루 종일 일정했는지 여부를 검출함으로써 쉽게 진단되고 고혈압과 구별될 수 있다. 또 다른 예는 심박수 또는 호흡수 검출 예를 들어, PPG(광혈류측정기), ECG 또는 혈압 센서와 함께 활동 검출(예를 들어, 주변 광 센서와 함께 가속도계, 자이로 및 자력계 사용)를 사용하여 일반적인 수면 및 수면 패턴을 식별하여 폐쇄성 수면 무호흡증(obstructive sleep apnea)에 의해 유발된 이차성 고혈압 진단이다. 혈압 측정을 피험자 인식 파라미터와 조합하면 변동하는 혈압을 식별하고 이를 정상 변동과 구별하여 고도로 가변적인 혈압 진단을 가능하게 할 수도 있다. 일반적으로, 혈압 값은 하루 종일 변동하며 종종 혈압 값의 큰 변동이 발생할 수 있지만 간병인/임상의는 활동의 변화(예를 들어, 휴식 이후에 비교된 운동 중 측정한 값)로 인해 변동성 혈압 증후군을 정상 변동과 구별하기 어렵다. 일부 실시예에 따르면, 혈압 측정과 함께 피험자 인식 정보를 제공할 수 있는 본 출원에 개시된 방법/시스템/디바이스는 측정된 값을 측정시 피험자의 상태(예를 들어, 피험자의 활동, 자세, 위치, 장소, 시간 등) 와 연관시킴으로써 다양한 혈압 장애의 진단을 위한 간단한 방법을 간병인/임상의에게 제공한다.
피험자 인식과 함께 혈압 모니터링을 사용한 경고(alert)
일부 실시예에 따르면, 본 출원에 개시된 혈압 모니터링을 위한 방법/시스템/디바이스는 혈압 값이 허용 가능한 또는 정상 범위를 초과하는 상황을 피험자에게 경고하도록 추가로 구성될 수 있다. 혈압 모니터링을 위한 방법/시스템/디바이스는 혈압 값이 허용 가능한 또는 정상 범위를 초과하기 전에, 사용자/피험자에게 미래의 혈압 값 또는 추세를 예측하여 경고하여 위험하게 높거나 낮은 혈압 값을 방지하는 단계를 더 포함할 수 있다. 예측은 피험자 특정(즉, 사용자의 과거/현재 정보를 기반으로 함) 또는 일반(유사한 인구 통계/특성을 가진 일반 인구 또는 서브 인구의 정보를 기반으로 함) 또는 이 둘의 조합일 수 있다. 분석은 현재 및/또는 과거 사용자 상태를 포함할 수 있으며, 여기서 사용자 상태는 생리학적 측정, 피험자 인식 정보 및 피험자 특정 인구통계(demographic)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에 따르면, 모니터링 디바이스는 혈압 값이 일반적으로 다소 상승하는 특정 시간에 사무실에 있는 상황, 전날 밤의 수면 부족 그리고 지난 주 운동 부족과 조합될 때 너무 스트레스를 받을 수 있는 상황을 식별하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예에 따르면, 본 출원에 개시된 혈압 모니터링을 위한 방법/시스템/디바이스는 스트레스가 많은 위치 및 시간 (예를 들어, 위치 및 시간과 함께 혈압 값을 기록함으로써)을 추가로 학습 및/또는 상관시키고 이를 사용자 상태 피험자 인식을 사용하여 식별될 수 있는(예를 들어, 사용자가 어젯밤에 4시간 잔것을 관찰하고 활동 인지를 사용하여 수면 {부족}을 식별)와 조합할 수 있다. 따라서 이 모니터링 시스템은 혈압을 기록하고 모니터링할 수 있을 뿐만 아니라 위험한 상황에 대해 능동적으로 경고할 수 있다.
본 출원에는 일부 실시예에 따른 피험자의 혈압을 측정하기 위한 시스템이 제공되며, 상기 디바이스는 : 피험자의 말초 동맥에서 압력을 감지하고 혈압의 파형을 나타내는 신호를 제공하도록 구성된 압력 센서; 및 전기 회로 및 관련 소프트웨어/펌웨어/계산 컴포넌트/알고리즘을 포함하되, 상기 전기 회로 및 관련 소프트웨어/펌웨어/계산 컴포넌트/알고리즘은 : 혈압의 파형을 나타내는 신호에 기초하여 하나 이상의 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 계산하고; 하나 이상의 피험자 인식 센서 및/또는 의료 또는 비의료 사용자 소스로부터 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터를 나타내는 신호(들)를 획득하고; 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터가 혈압 측정 규칙을 준수하는지 여부를 결정함으로써 하나 이상의 혈압 값을 검증하도록 구성된다.
일부 실시예에 따라 상황별 혈압 분석을 위한 디바이스가 본 출원에 추가로 제공되며, 상기 디바이스는 : 피험자의 말초 동맥에서 감지 압력을 직접 측정하고 혈압의 파형을 나타내는 신호를 제공하도록 구성된 압력 센서; 및 전기 회로부 및 관련 소프트웨어/펌웨어/계산 컴포넌트/알고리즘을 포함하되, 상기 전기 회로부 및 관련 소프트웨어/펌웨어/계산 컴포넌트/알고리즘은 : 혈압의 파형을 나타내는 신호에 기초하여 하나 이상의 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 계산하고; 하나 이상의 피험자 인식 센서 및/또는 의료 또는 비의료 사용자 소스로부터 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터를 나타내는 신호(들)를 획득하고; 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 하나 이상의 생리학적 파라미터를 사용하여 하나 이상의 계산된 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 분석하고; 상황별 혈압 데이터를 제공하도록 구성된다.
일부 실시예에 따르면, 전기 회로부 및 관련 소프트웨어/펌웨어/계산 컴포넌트/알고리즘은 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 하나 이상의 피험자 생리학적 파라미터 중 적어도 하나가 규칙을 준수하지 않는 경우 혈압 측정 규칙을 준수하기 위해 하나 이상의 계산된 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 조정하도록 추가로 구성된다.
일부 실시예에 따른 피험자의 혈압을 측정하는 방법이 본 출원에 추가로 제공되며, 상기 방법은 : 압력 센서로부터 피험자의 혈압 파형을 나타내는 신호를 획득하는 단계; 하나 이상의 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 계산하는 단계; 하나 이상의 피험자 인식 센서 및/또는 의료 또는 비의료 사용자 소스로부터 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터를 나타내는 신호(들)를 획득하는 단계; 및 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터가 혈압 측정 규칙을 준수하는지 여부를 결정함으로써 하나 이상의 혈압 값을 검증하는 단계를 포함한다.
상기 방법은 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 하나 이상의 생리학적 파라미터 중 적어도 하나가 규칙을 준수하지 않는 경우, 혈압 측정 규칙에 따르도록 하나 이상의 계산된 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 조정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 압력 센서를 이용하여 혈압 파형을 측정하기 전, 측정하는 동안 및/또는 측정한 후, 하나 이상의 피험자 인식 센서를 이용하여, 하나 이상의 피험자 인식 파라미터를 측정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 혈압 파형을 측정하기 전, 측정하는 동안 및/또는 측정한 후에 하나 이상의 센서를 사용하여 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터를 측정하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 하나 이상의 계산된 혈압 값은 수축기, 이완기, 평균, 순간 동맥 혈압 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 하나 이상의 계산된 혈압 관련 값은 심박수(heart rate) 및/또는 호흡수(breathing rate)를 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 하나 이상의 피험자 인식 센서는 가속도계, 자이로스코프, 자력계(나침반), 만보계, GPS, 기압계, 온도 센서, 주변 광 센서(조도 수준), 마이크(소음 수준 및 음성 인식), 습도 센서, 임피던스 센서 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 하나 이상의 피험자 인식 파라미터는 피험자의 현재 및/또는 과거(이력) 환경과 관련된 하나 이상의 파라미터를 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 피험자의 현재 및/또는 과거(이력) 환경과 관련된 하나 이상의 피험자 인식 파라미터는 고도, 위치, 장소, 날씨, 현지 시간, 조명 수준, 주변 소음 유형 및/또는 수준, 혼잡도, 교통 상황 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 하나 이상의 생리학적 파라미터는 피험자의 활동 및/또는 이의 길이/강도, 방위, 자세, 수면 vs. 기상, 심박수, 호흡수, 피부 습도/땀 수준, 또는 이들의 조합으로 이루어진 그룹으로부터 선택된 하나 이상의 현재 및/또는 과거(이력) 생리학적 파라미터를 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 하나 이상의 의료 및 비의료 사용자 소스는 건강 앱, 소셜 플랫폼, 캘린더, 피트니스 앱, 통신 앱 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 혈압 측정 규칙은 혈압 조절 지침을 포함할 수 있다. 혈압 측정 규칙은 기상 및 수면 규칙을 포함할 수 있다. 혈압 측정 규칙은 시간 규칙을 포함할 수 있다. 혈압 측정 규칙은 공간 및/또는 지리적 규칙을 포함할 수 있다.
본 출원에는 일부 실시예에 따른 상황별 혈압 분석 방법이 추가로 제공되며, 상기 방법은 : 압력 센서로부터 피험자의 혈압 파형을 나타내는 신호를 획득하는 단계; 하나 이상의 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 계산하는 단계; 하나 이상의 피험자 인식 센서 및/또는 의료 또는 비의료 사용자 소스로부터 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터를 나타내는 신호(들)를 획득하는 단계; 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 하나 이상의 생리학적 파라미터를 사용하여 하나 이상의 계산된 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 분석하는 단계; 및 상황별 혈압 데이터를 제공하는 단계를 포함한다. 상황별 혈압 데이터는 혈압 값의 가변성 수준을 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. 상황별 혈압 데이터는 각각의 피험자 인식 파라미터와 함께 혈압 값의 일주기 패턴(circadian pattern)을 포함할 수 있다.
상기 방법은 혈압 값과 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 간의 하나 이상의 상관관계, 예를 들어, 고혈압과 전날 밤 수면 시간 간의 상관관계, 또는 같은 날 또는 그 전날에 신체 활동을 할 때 정상 혈압(고혈압 없음)간의 상관 관계를 식별하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 하나 이상의 상관관계에 기초하여 혈압, 심장 활동 및/또는 관련 장애, 예를 들어, 고혈압, 고혈압 가변성, 백의 증후군, 수면 무호흡증, 대동맥 판막 역류(Pulsus bisferiens), 교호맥(Pulsus alternans) 및/또는 좌심실 손상, 기이맥(Pulsus paradoxus) 및 전자간증(Pre-eclampsia)와 관련된 진단을 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 하나 이상의 상관관계에 기초하여 위험한 상황을 식별하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 위험한 상황이 시작되기 전에 혈압 경고를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 기계 학습 알고리즘을 활용하는 단계, 하나 이상의 상관관계에 기초하여 피험자의 습관 중 하나 이상을 학습하는 단계, 정의된 상황에서 피험자의 혈압 행동을 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 압력 센서를 이용하여 혈압 파형을 측정하기 전, 측정하는 동안 및/또는 측정한 후, 하나 이상의 피험자 인식 센서를 이용하여, 하나 이상의 피험자 인식 파라미터를 측정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
하나 이상의 계산된 혈압 값은 수축기, 이완기, 평균, 순간 동맥 혈압 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 하나 이상의 계산된 혈압 관련 값은 심박수 및/또는 호흡수를 포함할 수 있다. 하나 이상의 피험자 인식 센서는 가속도계, 자이로스코프, 자력계(나침반), 만보계, GPS, 기압계, 온도 센서, 주변 광 센서(조도 수준), 마이크(소음 수준 및 음성 인식), 습도 센서, 임피던스 센서 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 하나 이상의 피험자 인식 파라미터는 피험자의 현재 및/또는 과거(이력) 환경과 관련된 하나 이상의 파라미터를 포함할 수 있다. 피험자의 현재 및/또는 과거(이력) 환경과 관련된 하나 이상의 피험자 인식 파라미터는 고도, 위치, 장소, 날씨, 현지 시간, 조명 수준, 주변 소음 유형 및/또는 수준, 혼잡도, 교통 상황 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 하나 이상의 생리학적 파라미터는 피험자의 활동 및/또는 이의 길이/강도, 방위, 자세, 수면 vs. 기상, 심박수, 호흡수, 피부 습도/땀 수준, 또는 이들의 조합으로 이루어진 그룹으로부터 선택된 하나 이상의 현재 및/또는 과거(이력) 생리학적 파라미터를 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 하나 이상의 의료 및 비의료 사용자 소스는 건강 앱, 소셜 플랫폼, 캘린더, 피트니스 앱, 커뮤니케이션 앱 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 압력 센서는 피험자의 말초 동맥(예를 들어, 다리의 대퇴부, 슬와, 경골 및/또는 비골 동맥 및 팔에 대한 요골, 척골 및/또는 상완 동맥)에서의 압력을 직접 감지하도록 구성된다.
예시적인 실시예가 참조된 도면에 예시된다. 도면에 표시된 컴포넌트 및 피처의 치수는 일반적으로 설명의 편의와 명확성을 위해 선택되며 반드시 축척에 맞게 도시되지는 않는다. 본 출원에 개시된 실시예 및 도면은 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 간주되어야 하는 것으로 의도된다. 도면은 아래와 같다:
도 1은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 피험자 인식 정보를 이용하여 혈압을 모니터링하기 위한 시스템의 블록도를 개략적으로 도시한다.
도 2는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른, 피험자 인식 정보를 이용하여 혈압을 모니터링 및 분석하기 위한 시스템의 블록도를 개략적으로 도시한다.
도 3은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 피험자 인식 정보를 이용하여 혈압을 모니터링하기 위한 디바이스의 블록도를 개략적으로 도시하며, 이 디바이스는 모바일 애플리케이션에 의해 작동 가능하다.
도 4는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 피험자 인식 정보를 이용하여 혈압을 모니터링하기 위한 방법의 흐름도를 개략적으로 도시한다.
도 5는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른, 혈압 관련 상태를 모니터링, 분석 및 진단하기 위한 방법의 흐름도를 개략적으로 도시한다.
도 6은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른, 혈압 관련 상태를 모니터링, 분석 및 예측하기 위한 방법의 흐름도를 개략적으로 도시한다.
이제 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 피험자 인식 정보를 이용하여 혈압을 모니터링하기 위한 시스템(100)의 블록도를 개략적으로 도시하는 도 1을 참조한다. 시스템(100)은 모니터링되는 피험자의 팔의 요골, 척골 및/또는 상완 동맥 및 다리의 대퇴부, 슬와, 경골 및/또는 비골 동맥과 같은 말초 동맥에서 압력을 직접 감지하도록 구성된 압력 센서(102)를 포함한다. 압력을 나타내는 신호는 압력 센서(102)로부터 처리 유닛(108)으로, 구체적으로 혈압 값(예를 들어, 수축기, 이완기, 평균 또는 혈압 파형)이 계산되는 혈압 값(파형) 계산 모듈(110)로 전달된다.
시스템(100)은 하나 이상의 피험자 인식 센서(104) 및 하나 이상의 생리학적 파라미터 센서(106)를 더 포함한다. 피험자 인식 센서(들)(104)는 사용자 인식을 나타내는 신호(들)를 제공하도록 구성된다. 보다 구체적으로, 인식 센서(들)(104)는 사용자의 상태, 웰빙(well-being), 마음 상태 등에 직접 또는 간접적으로 영향을 미칠 수 있는 사용자의 환경을 나타내는 임의의 유형의 신호를 제공하도록 구성된다. 예를 들어, 사용자 인식 신호는 지리적 위치, 장소, 활동, 날씨, 현지 시간, 조명 수준, 주변 소음 유형 및/또는 수준, 혼잡도, 피험자 주변의 교통 상황과 관련이 있다. 피험자 인식 센서(들)(104)는 가속도계, 자이로스코프, 자력계(나침반), 만보계, GPS, 기압계, 온도 센서, 주변 광 센서(조도 수준), 마이크(소음 수준 및 음성 인식), 습도 센서, 임피던스 센서 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
생리학적 파라미터 센서(들)(106)는 사용자의 생리학적 데이터를 나타내는 신호(들)를 제공하도록 구성된다. 이러한 데이터는 심박수, ECG 파형, EEG 파형, 체온, SpO2, EtCO2, 호흡수, 혈당 수치 등을 포함할 수 있다.
피험자 인식 센서(들)(104) 및/또는 생리학적 파라미터 센서(들)(106)로부터 수신된 신호(들)는 처리 유닛(108), 구체적으로 피험자 인식/생리학적 입력 모듈(112)로 전송되어 수신된 신호로부터 피험자 인식/생리학적 파라미터를 생성한다.
혈압 값(파형) 계산 모듈(110) 및 피험자 인식/생리학적 입력 모듈(112)로부터의 데이터는 처리 유닛(108)의 혈압 검증 모듈(114)로 송신된다.
혈압 검증 모듈(114)은 피험자 인식/생리학적 입력 모듈(112)로부터 제공된 데이터에 미리 결정된 규칙 세트를 적용하여 혈압 값(파형) 계산 모듈(110)로부터 수신된 혈압 값(파형 등)이 검증될 수 있는지 여부를 결정하도록 구성된다. 미리 결정된 규칙은 예를 들어, 정확하고 신뢰할 수 있는 혈압 값을 제공하기 위해 피험자가 경험해야 하는 환경/생리적 조건을 정의하는 지침(예를 들어, 규제 지침, 혈압 모니터링 디바이스 제조업체 지침 등)을 포함할 수 있다.
혈압 값(예를 들어, 파형)이 미리 결정된 규칙을 준수하는 경우 혈압 값이 검증된다. 반면에, 혈압 값(들)(예컨대, 파형)이 미리 결정된 규칙을 준수하지 않는 경우, 피험자는 외부 조건을 수정하고 측정을 반복하도록 요청 받을 수 있다.
또한, 혈압 값(들) (예컨대, 파형) 이 미리 결정된 규칙을 준수하지 않는 경우, 혈압 값(들)은 혈압 조정 모듈(116)에 의해 그에 따라 조정될 수 있다. 검증되거나 또는 조정된 혈압 값(들)이 컴퓨터, 모바일 디바이스, 시청 또는 임의의 다른 디스플레이와 같은 임의의 유형의 디스플레이, 시각, 음성 및/또는 촉각일 수 있는 디스플레이(150)에 표시될 수 있다.
처리 유닛(108)이 혈압 값(파형) 계산 모듈(110), 피험자 인식/생리학적 입력 모듈(112), 혈압 검증 모듈(114), 및 옵션으로 혈압 조정 모듈(116)을 포함하는 것으로 도 1에서 설명되지만, 이들 모듈은 하나의 처리 유닛에 결합되거나 분리될 수 있다는 것에 유의한다. 예를 들어, 이러한 모듈 중 일부는 혈압 모니터링 디바이스 또는 이와 관련된 앱의 일부일 수 있거나 원격 서버(클라우드)와 같이 원격으로 있을 수 있다.
이제 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 피험자 인식 정보를 이용하여 혈압을 모니터링 및 분석하기 위한 시스템(200)의 블록도를 개략적으로 도시하는 도 2를 참조한다. 시스템(200)은 모니터링되는 피험자의 말초 동맥 예컨대, 팔의 요골, 척골 및/또는 상완 동맥 및 다리의 대퇴부, 슬와, 경골 및/또는 비골 동맥에서 압력을 직접 감지하도록 구성된 압력 센서(202)를 포함한다. 압력을 나타내는 신호는 압력 센서(202)로부터 처리 유닛(208)으로, 구체적으로 혈압 값(혈압 파형과 같은)이 계산되는 혈압 값(파형) 계산 모듈(210)로 전송된다.
시스템(200)은 하나 이상의 피험자 인식 센서(204) 및 하나 이상의 생리학적 파라미터 센서(206)를 더 포함한다. 피험자 인식 센서(들)(204)는 사용자 인식을 나타내는 신호(들)를 제공하도록 구성된다. 보다 구체적으로, 인식 센서(들)(204)는 사용자의 상태, 웰빙, 마음 상태 등에 직접 또는 간접적으로 영향을 미칠 수 있는 사용자의 주변을 나타내는 임의의 유형의 신호를 제공하도록 구성된다. 예를 들어, 사용자 인식 신호는 지리적 위치, 장소, 활동, 날씨, 현지 시간, 조명 수준, 주변 소음 유형 및/또는 수준, 혼잡도, 피험자 주변의 교통 상황과 관련이 있을 수 있다. 피험자 인식 센서(들)(204)는 가속도계, 자이로스코프, 자력계(나침반), 만보계, GPS, 기압계, 온도 센서, 주변 광 센서(조도 수준), 마이크(소음 수준 및 음성 인식), 습도 센서, 임피던스 센서 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
생리학적 파라미터 센서(들)(206)는 사용자의 생리학적 데이터를 나타내는 신호(들)를 제공하도록 구성된다. 이러한 데이터는 심박수, ECG 파형, EEG 파형, 체온, SpO2, EtCO2, 호흡수, 혈당 수치 등을 포함할 수 있다.
피험자 인식 센서(들)(204) 및/또는 생리학적 파라미터 센서(들)(206)로부터 수신된 신호(들)는 처리 유닛(208), 구체적으로 피험자 인식/생리학적 입력 모듈(212)로 전송되어 수신된 신호로부터 피험자 인식/생리적 파라미터 데이터를 생성한다.
혈압 값(파형) 계산 모듈(210) 및 피험자 인식/생리학적 입력 모듈(212)로부터의 데이터는 처리 유닛(208)의 혈압 분석 모듈(220)로 송신된다. 혈압 분석 모듈(220)은 피험자 인식 파라미터 및/또는 피험자 인식/생리학적 입력 모듈(212)로부터 수신된 하나 이상의 생리학적 파라미터와 함께 혈압 값(파형) 계산 모듈(210)으로부터 수신된 계산된 혈압 값을 분석하고 상황별 혈압 데이터를 제공하도록 구성된다. 일부 실시예에 따르면, "상황별 혈압 데이터(contextual blood pressure data)"라는 용어는 혈압 값 및 피험자 인식 데이터(및 추가 생리학적 데이터) 둘 모두를 포함하는 데이터를 지칭할 수 있다. 다시 말해, 상황별 혈압 데이터는 혈압 측정에 영향을 미칠 수 있는 혈압 측정 동안 또는 그 전에 피험자가 경험하고 있거나/있었던 하나 이상의 인식/생리학적 파라미터와 혈압 값(예를 들어, 파형)을 상관시킨다. 예를 들어, 상황별 혈압 데이터는 혈압 측정 값과 피험자의 현재/과거 활동, 하루 중 시간, 주변 환경 예를 들어, 고도, 위치, 장소, 날씨, 현지 시간, 조명 수준, 소음 유형/수준, 혼잡도, 교통 상황 등 사이의 상관 관계를 포함할 수 있다. 다른 예로, 상황별 혈압 데이터는 고혈압과 전날 밤 수면 시간 또는 같은 날 또는 그 전날 신체 활동을 할 때 정상 혈압(고혈압 없음)사이의 상관관계를 가리킬 수 있다.
혈압 분석 모듈(220)에 의해 제공되는 상황별 혈압 데이터는 혈압, 심장 활동 및/또는 관련 장애와 관련된 진단을 결정하기 위해 진단 모듈(222)에 의해 적용될 수 있다. 이러한 진단은 상황별 혈압 데이터를 기반으로 하기 때문에, 이러한 데이터 없이 획득된 진단보다 더 신뢰할 수 있다. 예를 들어, 하루 종일 고혈압 가변성(variability)을 나타내는 피험자 모니터링은 상황별 혈압 데이터 없이는 구분될 수 없는 활동(예를 들어, 달리기)의 효과이거나 진정한 고혈압 가변성일 수 있다. 백의 증후군, 수면 무호흡증, 대동맥 판막 역류(Pulsus bisferiens), 교호맥(Pulsus alternans) 및/또는 좌심실 손상, 기이맥(Pulsus paradoxus) 및 전자간증(Pre-eclampsia)과 같은 다른 상태도 안정적이고 정확하게 진단할 수 있다.
혈압 분석 모듈(220)은 또한 기계 학습 알고리즘을 활용하여 하나 이상의 상관관계에 기초하여 피험자의 습관에 대해 학습하고, 정의된 상황에서 피험자의 혈압 행동을 예측할 수 있다. 혈압 분석 모듈(220)은 해로운 방식으로 피험자의 혈압에 영향을 미칠 수 있는 상황이 시작되기 전에 알람(alarm)를 트리거할 수 있다.
위험한 상황이 시작되기 전에 결정된 혈압 관련 진단 및/또는 경고는 디스플레이(250)에 표시될 수 있으며, 이는 컴퓨터, 모바일 디바이스, 시청 또는 다른 디스플레이와 같은 시각적, 음성 및/또는 촉각적 디스플레이의 임의 유형일 수 있다.
처리 유닛(208)이 혈압 값(파형) 계산 모듈(210), 피험자 인식/생리학적 입력 모듈(212), 혈압 분석 모듈(220) 및 진단 모듈(222)을 포함하는 것으로 도 2에 설명되어 있지만, 이들 모듈은 하나 처리 유닛에 결합 또는 분리될 수 있다는 것에 유의한다. 예를 들어, 이러한 모듈 중 일부는 혈압 모니터링 디바이스 또는 이와 관련된 앱의 일부일 수 있거나 원격 서버(클라우드)와 같이 원격에 존재할 수 있다.
이제 피험자 인식 정보를 이용하여 혈압을 모니터링하기 위한 디바이스(310)의 블록도를 개략적으로 도시하는 도 3을 참조한다. 디바이스(310)는 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 모바일 디바이스(305) 애플리케이션에 의해 작동 가능하다. 한정되는 것은 아니지만, 손목/손/다리/발목 밴드와 같은 웨어러블 디바이스를 포함할 수 있는 디바이스(310)는 압력 센서(312), 가속도계(314) 및 온도 센서(316)를 포함하고 광 센서(318), 습도 센서(320), PPG(photoplethysmography) 센서(322) 및/또는 마이크로폰(324)도 포함할 수 있다.
압력 센서(312)는 디바이스(310)가 부착된 주변의 말초 동맥에서 압력을 직접 감지하도록 구성된다. 말초 동맥은 모니터링되는 피험자의 팔에 대한 요골, 척골 및/또는 상완 동맥 및 다리의 대퇴부, 슬와, 경골 및/또는 비골 동맥을 포함할 수 있다. 가속도계(314), 온도 센서(316), 광 센서(318), (피부) 습도 센서(320), PPG 센서(322) 및 마이크로폰(324)은 모니터링된 피험자의 생리적 및/또는 환경적(인식) 상태를 나타내는 신호를 제공하도록 구성된다. 상기 언급된 모든 센서 또는 임의의 다른 관련 센서로부터의 신호는 통신 모듈(326)에 의해 모바일 디바이스(305) 또는 임의의 다른 위치(예를 들어, 원격 처리 유닛)로 송신될 수 있다. 통신 모듈(326)은 Wi-Fi 통신, NFC(근거리) 통신, 셀룰러 통신, 블루투스 통신 또는 임의의 다른 유형의 통신을 이용할 수 있다. 모바일 디바이스(305) 또는 임의의 다른 처리 유닛은 본 출원에 개시된 바와 같이 신호를 처리하고 검증된(옵션으로 조정된) 혈압 값을 제공하고, 상황별 혈압 데이터를 계산하고, 진단, 예측 및/또는 경고를 제공할 수 있다.
이제 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 피험자 인식 정보를 이용하여 혈압을 모니터링하기 위한 방법의 흐름도(400)를 개략적으로 도시하는 도 4를 참조한다.
단계(402)는 모니터링 피험자의 말초 동맥 예컨대, 팔의 요골, 척골 및/또는 상완 동맥 및 다리의 대퇴부, 슬와, 경골 및/또는 비골 동맥에서 압력을 직접 감지하는 압력 센서로부터 압력 신호 또는 압력 관련 신호를 획득하는 단계를 포함한다.
단계(404)는 단계 (402)에서 획득된 압력 신호 또는 압력 관련 신호에 기초하여 혈압 값(들) 예컨대, 혈압 파형, 수축기, 이완기 및/또는 평균 혈압 값, 또는 혈압 관련 값(들)을 계산하는 단계를 포함한다.
단계 (406)은 피험자의 현재 및/또는 과거(이력) 환경과 관련된 피험자 인식 신호(들)를 획득하는 단계를 포함한다. 이러한 신호는 한정되는 것은 아니지만, 피험자 인식 센서 예컨대, 가속도계, 자이로스코프, 자력계(나침반), 만보계, GPS, 기압계, 온도 센서, 주변 광 센서(조도), 마이크(소음 수준 및 음성 인식), 습도 센서, 임피던스 센서 또는 이들의 조합으로부터 획득될 수 있다.
단계(408)는 단계(404)에서 계산된 혈압(관련) 값(들)이 혈압 측정 동안 또는 전에 피험자의 자세, 활동, 주변 환경 등에 관한 특정 요건(예를 들어, ACC/AHA의 혈압 측정 지침과 같은 미리 결정된 혈압 측정 규칙)을 준수하는지 여부를 (처리 유닛을 사용하여) 결정하는 단계를 포함한다. 이 결정은 단계 (406)에서 획득된 피험자 인식 신호(들)의 분석을 기반으로 한다.
혈압 값(들)(예컨대, 파형)이 미리 결정된 규칙을 준수하면 혈압 값(들)이 검증된다(단계 410). 반면에, 혈압 값(들)(예컨대, 파형)이 미리 결정된 규칙을 준수하지 않으면 혈압 값(들)이 그에 따라 조정된다(단계 412).
이제 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 혈압 관련 상태를 모니터링, 분석 및 진단하기 위한 방법의 흐름도(500)를 개략적으로 도시하는 도 5를 참조한다.
단계(502)는 모니터링 피험자의 말초 동맥 예컨대, 팔의 요골, 척골 및/또는 상완 동맥 및 다리의 대퇴부, 슬와, 경골 및/또는 비골 동맥에서 압력을 직접 감지하는 압력 센서로부터 압력 신호 또는 압력 관련 신호를 획득하는 단계를 포함한다.
단계(504)는 단계(502)에서 획득된 압력 신호 또는 압력 관련 신호에 기초하여 혈압 파형 또는 혈압 관련 값(들)과 같은 혈압 값(들)을 계산하는 단계를 포함한다.
단계 (506)은 피험자 인식 파라미터(들)를 결정하는 단계를 포함한다. 피험자 인식 파라미터는 피험자의 현재 및/또는 과거(이력) 환경 예를 들어, 고도, 위치, 장소, 날씨, 현지 시간, 조명 수준, 주변 소음 유형 및/또는 수준, 혼잡도, 교통 상태 또는 이들의 조합과 관련될 수 있다. 이러한 파라미터는 가속도계, 자이로스코프, 자력계(나침반), 만보계, GPS, 기압계, 온도 센서, 주변 광 센서(조도 수준), 마이크로폰(소음 수준 및 음성 인식), 습도 센서, 임피던스 센서 또는 이들의 조합과 같은 피험자 인식 센서로부터 획득된 신호를 분석하여 결정할 수 있다.
단계 (508)은 단계 (506)에서 결정된 인식 파라미터(들)의 상황에서 단계 (504)에서 획득된 혈압(관련) 값(들)을 분석하는 단계를 포함한다. 이 분석은 단계 (510)에서 제공된 상황별 혈압 데이터를 산출한다. 상황별 혈압 데이터는 측정에 영향을 미칠 수 있는 혈압 모니터링 동안 또는 그 전에 피험자가 경험하고 있는/있었던 하나 이상의 인식 파라미터와 혈압 값(예를 들어, 파형)과 상관시킨다.
단계 (512)는 상황별 혈압 데이터에 기초하여 진단을 제공하는 단계를 포함한다. 진단은 혈압, 심장 활동 및/또는 관련 장애와 관련이 있다. 예를 들어, 고혈압, 고혈압 가변성, 백의 증후군, 수면 무호흡증, 대동맥 판막 역류(Pulsus bisferiens), 교호맥(Pulsus alternans) 및/또는 좌심실 손상, 기이맥(Pulsus paradoxus) 및 전자간증(Pre-eclampsia).
이제 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 혈압 관련 상태를 모니터링, 분석 및 예측하기 위한 방법의 흐름도(600)를 개략적으로 도시하는 도 6을 참조한다.
단계 (602)는 모니터링 피험자의 말초 동맥 예컨대, 팔의 요골, 척골 및/또는 상완 동맥 및 다리의 대퇴부, 슬와, 경골 및/또는 비골 동맥에서 압력을 직접 감지하는 압력 센서로부터 압력 신호 또는 압력 관련 신호를 획득하는 단계를 포함한다.
단계(604)는 단계(602)에서 획득된 압력 신호 또는 압력 관련 신호에 기초하여 혈압 파형 또는 혈압 관련 값(들)과 같은 혈압 값(들)을 계산하는 단계를 포함한다.
단계 (606)은 피험자 인식 파라미터(들)를 결정하는 단계를 포함한다. 피험자 인식 파라미터는 피험자의 현재 및/또는 과거(이력) 환경 예를 들어, 고도, 위치, 장소, 날씨, 현지 시간, 조명 수준, 주변 소음 유형 및/또는 수준, 혼잡도, 교통 상태 또는 이들의 조합과 관련될 수 있다. 이러한 파라미터는 가속도계, 자이로스코프, 자력계(나침반), 만보계, GPS, 기압계, 온도 센서, 주변 광 센서(조도 수준), 마이크로폰 (소음 수준 및 음성 인식), 습도 센서, 임피던스 센서 또는 이들의 조합과 같은 피험자 인식 센서로부터 획득된 신호를 분석함으로써 결정될 수 있다.
단계 (608)은 단계 (606)에서 결정된 인식 파라미터의 상황에서 단계 (604)에서 획득된 혈압(관련) 값(들)을 분석하는 단계를 포함한다. 이 분석은 단계 (610)에서 제공된 상황별 혈압 데이터를 산출한다. 상황별 혈압 데이터는 측정에 영향을 미칠 수 있는 혈압 모니터링 동안 또는 이전에 피험자가 경험하고 있는/있었던 하나 이상의 인식 파라미터와 혈압 값(예를 들어, 파형)을 상관시킨다.
단계 (608)의 분석은 혈압 값(예를 들어, 파형)과 인식 파라미터 사이의 상관관계를 식별할 수 있다. 그러한 상관 관계는 기계 학습 알고리즘을 활용하고, 하나 이상의 상관 관계에 기초하여 피험자의 습관에 대해 학습하고, 정의된 상황에서 피험자의 혈압 행동을 예측하는 단계를 허용할 수 있다(단계 612). 그런 다음 위험한 방식으로 피험자의 혈압에 영향을 미칠 수 있는 상황이 시작되기 전에 알람이 트리거될 수 있다(단계 614).
다수의 예시적인 양태 및 실시예가 위에서 논의되었지만, 당업자는 이들의 특정 수정, 순열, 추가 및 서브 조합을 인식할 것이다. 따라서 이하에 소개되는 첨부된 청구범위 및 청구항은 진정한 사상 및 범위 내에 있는 모든 수정, 순열, 추가 및 서브 조합을 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
본 출원의 설명 및 청구범위에서, "구성하다" "포함하다" 및 "갖다" 각각의 단어, 및 그 형태는 반드시 단어가 연관될 수 있는 목록의 부재로 제한되지 않는다.
본 발명이 그 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 많은 대안, 수정 및 변형이 당업자에게 당연할 것임이 명백하다. 따라서, 첨부된 특허청구범위의 사상과 넓은 효과에 속하는 그러한 모든 대안, 수정 및 변형을 포함하도록 의도된다. 본 명세서에 언급된 모든 간행물, 특허 및 특허 출원은 각각의 개별 간행물, 특허 또는 특허 출원이 참조에 의해 본 출원에 통합되는 것으로 구체적이고 개별적으로 표시된 것과 동일한 정도로, 그 전체가 참조에 의해 본 명세서에 통합된다. 추가하여, 본 출원에서 인용 또는 식별은 그러한 참조가 본 발명에 대한 선행 기술로서 이용가능 하다는 것을 인정하는 것으로 해석되어서는 안 된다.

Claims (36)

  1. 피험자(subject)의 혈압을 측정하는 방법에 있어서,
    압력 센서로부터, 상기 피험자의 혈압 파형을 나타내는 신호를 획득하는 단계;
    하나 이상의 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 계산하는 단계;
    하나 이상의 피험자 인식 센서 및/또는 의료 또는 비의료 사용자 소스로부터, 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터를 나타내는 신호(들)를 획득하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 상기 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터가 혈압 측정 규칙을 준수하는지 여부를 결정함으로써 상기 하나 이상의 혈압 값을 검증하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 상기 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터 중 적어도 하나가 상기 규칙을 준수하지 않는 경우, 상기 혈압 측정 규칙을 준수하도록 상기 하나 이상의 계산된 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 조정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  3. 제 1 항 내지 제 2 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 압력 센서를 사용하여 상기 혈압 파형을 측정하기 전, 측정하는 동안 및/또는 측정한 후, 상기 하나 이상의 피험자 인식 센서를 사용하여 상기 하나 이상의 피험자 인식 파라미터를 측정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 압력 센서를 사용하여 혈압 파형을 측정하기 전, 측정하는 동안 및/또는 측정한 후, 상기 하나 이상의 센서를 사용하여 상기 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터를 측정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 계산된 혈압 값은 수축기, 이완기, 평균, 순간 동맥 혈압 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는, 방법.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 계산된 혈압 관련 값은 심박수 및/또는 호흡수를 포함하는, 방법.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 피험자 인식 센서는 가속도계, 자이로스코프, 자력계(나침반), 만보계, GPS, 기압계, 온도 센서, 주변 광 센서(조도 수준), 마이크로폰(소음 수준 및 음성 인식), 습도 센서, 임피던스 센서 또는 이들의 조합을 포함하는, 방법.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 피험자 인식 파라미터는 상기 피험자의 현재 및/또는 과거(이력) 환경과 관련된 하나 이상의 파라미터를 포함하는, 방법.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 피험자의 현재 및/또는 과거(이력) 환경과 관련된 하나 이상의 피험자 인식 파라미터는 고도, 위치, 장소, 날씨, 현지 시간, 조명 수준, 주변 소음 유형 및/또는 수준, 혼잡도, 교통 상황 또는 이들의 조합을 포함하는, 방법.
  10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 생리학적 파라미터는 상기 피험자의 활동 및/또는 이의 길이/강도, 방위, 자세, 수면 vs. 기상, 심박수, 호흡수, 피부 습도/땀 수준, 또는 이들의 임의의 조합으로 이루어진 그룹으로부터 선택된 하나 이상의 현재 및/또는 과거(이력) 생리학적 파라미터를 포함하는, 방법.
  11. 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 의료 및 비의료 사용자 소스는 건강 앱, 소셜 플랫폼, 캘린더, 피트니스 앱, 통신 앱 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는, 방법.
  12. 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 혈압 측정 규칙은 혈압 규제 지침을 포함하는, 방법.
  13. 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 혈압 측정 규칙은 기상 및 수면 규칙을 포함하는, 방법.
  14. 제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 혈압 측정 규칙은 시간 규칙을 포함하는, 방법.
  15. 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 혈압 측정 규칙은 공간적 및/또는 지리적 규칙을 포함하는, 방법.
  16. 제 1 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 압력 센서는 상기 피험자의 말초 동맥에서 압력을 직접 감지하도록 구성된, 방법.
  17. 상황별(contextual) 혈압 분석 방법에 있어서,
    압력 센서로부터, 피험자의 혈압 파형을 나타내는 신호를 획득하는 단계;
    하나 이상의 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 계산하는 단계;
    하나 이상의 피험자 인식 센서 및/또는 의료 또는 비의료 사용자 소스로부터, 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터를 나타내는 신호(들)를 획득하는 단계;
    상기 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 상기 하나 이상의 생리학적 파라미터를 사용하여 하나 이상의 계산된 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 분석하는 단계; 및
    상황별 혈압 데이터를 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
  18. 제 17 항에 있어서, 상기 상황별 혈압 데이터는 혈압 값의 가변성(variability) 수준을 나타내는 데이터를 포함하는, 방법.
  19. 제 17 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 상황별 혈압 데이터는 각각의 피험자 인식 파라미터와 함께 혈압 값의 일주기 패턴(circadian pattern)을 포함하는, 방법.
  20. 제 17 항 내지 제 19 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 혈압 값과 상기 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 간의 하나 이상의 상관관계를 식별하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  21. 제 20 항에 있어서, 상기 하나 이상의 상관관계에 기초하여 혈압, 심장 활동 및/또는 관련 장애와 관련된 진단을 제공하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  22. 제 20 항 내지 제 21 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 상관관계에 기초하여 위험한 상황을 식별하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  23. 제 22 항에 있어서, 위험한 상황이 시작되기 전에 혈압 경고를 제공하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  24. 제 20 항 내지 제 23 항 중 어느 한 항에 있어서, 기계 학습 알고리즘을 활용하고, 하나 이상의 상관관계에 기초하여 상기 피험자의 습관 중 하나 이상을 학습하고, 정의된 상황에서 상기 피험자의 혈압 행동을 예측하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  25. 제 17 항 내지 제 24 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 압력 센서를 사용하여 혈압 파형을 측정하기 전, 측정하는 동안 및/또는 측정한 후, 상기 하나 이상의 피험자 인식 센서를 사용하여 상기 하나 이상의 피험자 인식 파라미터를 측정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  26. 제 17 항 내지 제 25 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 계산된 혈압 값은 수축기, 이완기, 평균, 순간 동맥 혈압 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는, 방법.
  27. 제 17 항 내지 제 26 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 계산된 혈압 관련 값은 심박수 및/또는 호흡수를 포함하는, 방법.
  28. 제 17 항 내지 제 27 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 피험자 인식 센서는 가속도계, 자이로스코프, 자력계(나침반), 만보계, GPS, 기압계, 온도 센서, 주변 광 센서(조도), 마이크로폰(소음 수준 및 음성 인식), 습도 센서, 임피던스 센서 또는 이들의 조합을 포함하는, 방법.
  29. 제 17 항 내지 제 28 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 피험자 인식 파라미터는 상기 피험자의 현재 및/또는 과거(이력) 환경과 관련된 하나 이상의 파라미터를 포함하는, 방법.
  30. 제 17 항 내지 제 29 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 피험자의 현재 및/또는 과거(이력) 환경과 관련된 상기 하나 이상의 피험자 인식 파라미터는 고도, 위치, 장소, 날씨, 현지 시간, 조명 수준, 주변 소음 유형 및 /또는 수준, 혼잡도, 교통 상황 또는 이들의 조합에 관련된, 방법.
  31. 제 17 항 내지 제 30 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 생리학적 파라미터가 상기 피험자의 활동 및/또는 이의 길이/강도, 방위, 자세, 수면 vs. 기상, 심박수, 호흡수, 피부 습도/땀 수준, 또는 이들의 임의의 조합으로 이루어진 그룹으로부터 선택된 하나 이상의 현재 및/또는 과거(이력) 생리학적 파라미터를 포함하는, 방법.
  32. 제 17 항 내지 제 31 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 의료 및 비의료 사용자 소스는 건강 앱, 소셜 플랫폼, 캘린더, 피트니스 앱, 커뮤니케이션 앱 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는, 방법.
  33. 제 17 항 내지 제 32 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 압력 센서는 상기 피험자의 말초 동맥에서 압력을 직접 감지하도록 구성된, 방법.
  34. 피험자의 혈압을 측정하기 위한 시스템에 있어서,
    피험자의 말초 동맥에서 압력을 감지하여 혈압의 파형을 나타내는 신호를 제공하는 압력센서; 및
    전기 회로부 및 관련 소프트웨어/펌웨어/계산 컴포넌트/알고리즘을 포함하되, 상기 전기 회로부 및 관련 소프트웨어/펌웨어/계산 컴포넌트/알고리즘은,
    혈압의 파형을 나타내는 신호에 기초하여 하나 이상의 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 계산하고;
    하나 이상의 피험자 인식 센서 및/또는 의료 또는 비의료 사용자 소스로부터, 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터를 나타내는 신호(들)를 획득하고,
    상기 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 상기 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터가 혈압 측정 규칙을 준수하는지 여부를 결정함으로써 하나 이상의 혈압 값을 검증하도록 구성된, 시스템.
  35. 제 34 항에 있어서, 상기 전기 회로부 및 관련 소프트웨어/펌웨어/계산 컴포넌트/알고리즘은 상기 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 상기 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터 중 적어도 하나가 규칙을 준수하지 않는 경우 상기 혈압 측정 규칙을 준수하도록 상기 하나 이상의 계산된 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 조정하도록 추가로 구성된, 시스템.
  36. 상황별 혈압 분석을 위한 디바이스에 있어서,
    피험자의 말초 동맥에서 압력을 직접 측정하여 혈압의 파형을 나타내는 신호를 제공하는 압력센서; 및
    전기 회로부 및 관련 소프트웨어/펌웨어/계산 컴포넌트/알고리즘을 포함하되, 상기 전기 회로부 및 관련 소프트웨어/펌웨어/계산 컴포넌트/알고리즘은,
    혈압의 파형을 나타내는 신호에 기초하여 하나 이상의 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 계산하고;
    하나 이상의 피험자 인식 센서 및/또는 의료 또는 비의료 사용자 소스로부터, 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 하나 이상의 피험자의 생리학적 파라미터를 나타내는 신호(들)를 획득하고;
    상기 하나 이상의 피험자 인식 파라미터 및/또는 상기 하나 이상의 생리학적 파라미터를 사용하여 하나 이상의 계산된 혈압 값 및/또는 혈압 관련 값을 분석하고; 및
    상황별 혈압 데이터를 제공하도록 구성된, 디바이스.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2509529C2 (ru) * 2008-08-19 2014-03-20 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Контроль кровяного давления пациента
US9936920B2 (en) * 2012-09-10 2018-04-10 Koninklijke Philips N.V. Device and method to improve dependability of physiological parameter measurements
US11850066B2 (en) * 2013-10-31 2023-12-26 The General Hospital Corporation System for measuring and monitoring blood pressure
US20150327786A1 (en) * 2014-05-19 2015-11-19 Qualcomm Incorporated Method of Calibrating a Blood Pressure Measurement Device
JP2016122348A (ja) * 2014-12-25 2016-07-07 オムロン株式会社 生活習慣改善装置及び生活習慣改善方法並びに生活習慣改善システム
US20180125377A1 (en) * 2015-05-28 2018-05-10 Nec Corporation Blood pressure measurement device, blood pressure measurement method, and recording medium
US10524672B2 (en) * 2016-06-21 2020-01-07 Capsule Technologies, Inc. Diastolic blood pressure measurement calibration
US11000193B2 (en) * 2017-01-04 2021-05-11 Livemetric (Medical) S.A. Blood pressure measurement system using force resistive sensor array
JP6765998B2 (ja) * 2017-03-14 2020-10-07 オムロン株式会社 情報処理装置および情報処理プログラム
JP6747344B2 (ja) * 2017-03-14 2020-08-26 オムロンヘルスケア株式会社 血圧データ処理装置、血圧データ処理方法および血圧データ処理プログラム

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