KR20230021077A - 생체 내 기능 장애 및 이벤트를 예측하기 위한 장치 및 방법 - Google Patents

생체 내 기능 장애 및 이벤트를 예측하기 위한 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

환자 또는 피험자의 장의 소리와 관련된 오디오 데이터를 통해 비임상, 진단되지 않은 상태를 예측하는 방법, 장치 및 시스템으로서, 상기 방법, 장치 및 시스템은 기계 학습 알고리즘을 활용하고 식별된 스펙트럼 이벤트와 관련된 생체 내 장애 가능성을 예측한다.

Description

생체 내 기능 장애 및 이벤트를 예측하기 위한 장치 및 방법
본 발명은 일반적으로 비임상(non-clinically) 및 진단되지 않은(undiagnosed) 생체 내 장애(impairment, 손상), 예를 들어 위장 상태 및 장애에 관한 것이며, 보다 구체적으로는 이들의 예측 및 예방 전략에 관한 것이다.
위장 과민증 또는 장애(Gastrointestinal intolerance or impairment; GII)는 구토, 코위관(nasogastric tube) 배치에 대한 요구, 또는 수술 후 24시간 초과 및 14일 미만의 식이 역전(reversal of diet)에 대한 요구로 정의될 수 있다. 가장 일반적으로 수술 후 장폐색증(postoperative ileus; POI)에 의해 발생한다. POI는 수술 후 2-6일 후에 발생하는 위장관(GI tract)의 급성 마비로 메스꺼움, 구토, 복통 및 팽만감과 같은 원치 않는 부작용을 유발한다. 이것은 위장 수술에서 가장 자주 발생한다. 환자의 생체 내 환경은 특정 생리 기능과 연관될 수 있는 다양한 소리를 생성한다. GII 외에도, 생명을 위협할 가능성이 있는 다른 상태에는, 예를 들어 울혈성 심부전(congestive heart failure; CHF), 급성 호흡 곤란 증후군(acute respiratory distress syndrome; ARDS), 폐렴, 기흉, 혈관 문합(vascular anastomoses), 동맥류 질환 및 기타 유사한 상태들이 포함되고, 특정 상태와 관련된 내부 소리는 여기에 설명된 대로 분석을 위해 수집될 수 있고, 본 발명에 의해 예측되는 생명을 위협하는 이벤트를 예방, 제한 및/또는 대비하는 데 사용될 수 있다.
본 발명의 특정 실시 예들은 위장 장애, 울혈성 심부전(CHF), 급성 호흡 곤란 증후군(ARDS), 폐렴, 기흉, 혈관 문합, 동맥류 질환 및 기타 유사한 상태들과 관련된 생명을 위협할 가능성이 있는 상태들의 예측정 평가를 위한 장치 및 시스템이 제공되고, 특정 상태와 관련된 내부 소리는 여기에 설명된 대로 분석을 위해 수집되고 본 발명에 의해 예측되는 생명을 위협하는 이벤트를 예방, 제한 및/또는 대비하는 데 사용될 수 있다. 본 발명의 일 실시 예는 장(intestinal)의 소리에 대한 분석을 통해 수술 후 위장 과민증 또는 장애를 발달시킬 가능성을 예측하는 것이다. 다른 실시 예들에서, 과민증 또는 장애의 예측은 그러한 과민증 또는 장애의 임의의 임상적 또는 진단된 증상이 있기 전이다. 다양한 실시 예들에서, 본 발명의 특정 방법들은 기계 학습을 이용하며, 여기서 기계 학습 인코더(예를 들어, 자동 인코더) 및 기계 학습 분류기(예를 들어, 자동 분류기)는 컴퓨터 구현 방법의 일부, 예를 들어, 여기에 개시된 바와 같이 잠재적인 생명을 위협하는 상태들의 예측 평가를 제공하도록 채택된 적절한 장치 및/또는 시스템의 일부로서 사용되다. 특정 실시 예들에서, 컴퓨터 구현 방법이 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 임상 진단 및 증상 이전에 실시간으로 생체 내 장애 및 이벤트의 개선된 예측을 위한 알고리즘을 트레이닝, 테스트 및 구현하는 방법은 시스템을 통해 생체 내 장애들의 개선된 예측을 위한 알고리즘을 생성하고, 상기 알고리즘은 임상 진단 및 임상 증상 이전에 발생하는 생체 내 장애 또는 이벤트의 가능성에 대한 실시간 개선된 예측 값을 제공하도록 컴퓨터로 구현된다.
본 발명에 따른 생체 내 기능 장애 및 이벤트를 예측하기 위한 장치 및 방법은 기계 학습을 이용하여 장의 소리에 대한 분석을 통해 임의의 임상적 또는 진단된 증상이 있기 전에 수술 후 위장 과민증 또는 장애를 발달시킬 가능성에 대한 예측 정확도를 개선시킬 수 있다.
본 발명의 이해를 돕기 위해 본 명세서에 통합되어 본 명세서의 일부를 구성하는 첨부 도면들은 본 발명의 바람직한 실시 예들을 예시하고 상세한 설명과 함께 본 발명의 원리를 설명하는 역할을 한다. 도면에서:
도 1은 알고리즘과 관련된 트레이닝 및 테스트의 특정 측면들에 관한 본 발명의 일 실시 예의 흐름도이다.
도 2는 위장 장애 예측 및 위험 평가를 돕기 위해 수집된 환자 데이터를 처리할 수 있는 장치의 아키텍처 실시 예의 블록도이다.
본 발명의 일례에서, 본 발명의 기계 학습 알고리즘이 대수술 후 12시간 이내에 피험자들의 4분 분량의 장 오디오 샘플로부터 훈련되는 본 발명의 실시 예가 사용된다. 오디오 샘플은, 예를 들어 여기에 공개된 시스템 및 장치에 의해 수집될 수 있다. 이 예에서, 4분 분량의 장 오디오 샘플들은 GII와 관련하여 수술 후 후속 결과를 경험한 피험자들의 샘플이다. 4분 분량의 장 오디오 데이터는 아래 예에서 트레이닝 데이터(76%)(예를 들어, 레이블된 오디오 샘플)와 테스트 데이터(24%)(예를 들어, 레이블되지 않은 오디오 샘플)로 무작위로 분리된다. 4분 분량의 장 오디오 샘플들을 얻기 위한 방법 및 장비는 공지되어 있으며 당업자에게 이해될 것이다. 예를 들어, GII의 발달과 관련성이 높은 생체 신호(예를 들어, 소리)를 감지하는 비침습적(noninvasive) 기술인 PrevisEA는 임상 환경에서 95%의 특이성(specificity) 및 83%의 민감도(sensitivity)로 환자의 위험 계층화에서 높은 정확도를 입증했다. 또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 기계 학습 알고리즘은 WO2011/130589, 미국 특허 번호 9,179,887 및 10,603,006 및 미국 출원 공개 번호 2020/0330066(각각 그 전체가 참조로 본 명세서에 포함됨)에 개시된 PrevisEA 및 관련 제품과 같은 장치(예를 들어, 컴퓨터로 구현된)를 통해 구현될 수 있다. 따라서 GII의 전임상 진단 증상이 없는 환자에서 발생하는 GII의 향상된 예측 가능성이라는 목표를 달성하기 위해 장치의 구성 요소의 구조화된 시스템을 사용한다. 당업자가 이해하는 바와 같이, 본 발명의 실시 예들은 다른 의학적 상태들 및 미래 이벤트들과 관련되는 것으로 결정된 신호들에 기초하여 다른 생체 내 이벤트들의 가능성을 예측하기 위한 시스템으로 구현될 수 있다.
도 1의 흐름도에서 알 수 있는 바와 같이, 기계 학습(machine learning) 구성요소들, 예를 들어 인코더 구성요소 및 결과 분류기 구성요소를 생성하기 위한 트레이닝 동안 라벨링된 오디오 샘플들이 사용되고; 각 구성 요소는 기계 학습 알고리즘의 일부로 작동하여 테스트 단계에서 성능을 평가한다. 트레이닝 중에 생성된 구성 요소들은 레이블되지 않은 테스트 세트에 대한 분석을 수행하여 성능을 평가한다. 이 2단계 프로세스의 제품들은 알고리즘의 두 가지 검증된 기계 학습 구성 요소들이다. 또한, 알 수 있는 바와 같이, 본 발명의 특정 실시 예들은 상이한 기계 학습 접근법, 예를 들어 지도 학습(예를 들어, 수학적 모델을 구축하기 위해 입력들과 원하는 출력들을 모두 포함하는 데이터 세트 사용), 비지도 학습(예를 들어, 레이블되지 않은 테스트 데이터에서의 학습, 여기서 알고리즘은 데이터의 공통성을 식별하고 각각의 새로운 데이터 조각에서 이러한 공통성의 존재 또는 부재에 응답함)과 함께 사용될 수 있다.
알고리즘 트레이닝
1. 각각의 트레이닝 샘플은 데이터를 새로운 데이터 표현으로 변환하는 인코더를 통과한다. 이는 데이터의 차원을 줄이고 후속 분류에 중요한 데이터를 보존하는 역할을 한다. 차원의 예로서, 4분 분량의 샘플은 오디오 파일에서 백만 개 이상의 이산 데이터 포인트들로 구성될 수 있다. 본 발명의 인코더는 이산 데이터 포인트들을 예측 가능성과 관련된 데이터 포인트들로 최소화할 수 있다; 따라서 결과와 관련된 이산 데이터 포인트들의 더 작고 집중된 부분을 제공한다. 알고리즘의 이러한 측면과 그것이 작동하는 시스템은 데이터 세트 분석에 필요한 시간을 줄인다. 인코더 변환은 다음과 같다:
A. FFT(Fast Fourier Transform)는 원래 도메인(보통 시간 또는 공간)의 신호를 주파수 도메인의 표현으로 또는 그 반대로 변환하는 알고리즘(예를 들어, Cooley-Turkey)이다.
B. 포스트-FFT(post-FFT) 샘플들의 추가 변환(예를 들어, 사운드 관련 샘플의 경우)
i. 1단계에서 얻은 파워 스펙트럼을, 예를 들어, 멜 스케일(mel scale)에 매핑(즉, 삼각형 중첩 창(triangular overlapping windows) 사용)
ii. 각 멜(mel) 주파수에서 파워의 로그를 취함.
iii. 멜 로그 파워(mel log powers)의 목록의 이산 코사인 변환을 취함.
iv. 각 결과 스펙트럼의 진폭을 획득함; 이러한 단계들은 로우(raw) 신호를 데이터의 차원을 현저하게 줄이는 MFCC(mel-frequency cepstral coefficients)로 변환한다.
2. 단계 4로부터의 인코딩 및 라벨링된 샘플들은 분류기 기능을 생성하기 위해 기계 학습 분류기 알고리즘을 통과한다. 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 트레이닝 중에 오분류 비용 알고리즘 또는 희귀 클래스의 업샘플링(up-sampling)을 적용할 수 있다. 비제한적인 예로, 클래스 불균형은 결과 중 하나가 데이터 세트에 거의 표시되지 않는 상황을 나타낸다. 예를 들어, GII가 100명의 환자들 중 1명에서만 발생한 경우, 알고리즘이 이를 해결하는 가장 간단한 방법은 모든 환자에 대해 음성을 예측하는 것이다. 이해할 수 있듯이, 이것은 시스템의 바람직한 특성이 아니다. 따라서, 거짓 음성 예측에 대해 "알고리즘 비용"이 도입되면, 알고리즘은 1/100을 찾기 위해 긍정적인 예측을 해야 한다. 비제한적 예로서, 희귀 클래스의 업샘플링은 훈련 프로세스가 분류기에서 이들에 더 가중치를 두도록 강제하는 방식으로 훈련 샘플에서 여러 번 복제된다. 예를 들어, GII가 100개의 사례 중 1개에서 발생하는 경우, 본 발명의 한 측면은 하나의 양성 사례를 19번 복제할 수 있으므로 클래스는 이제 훈련 데이터의 119개 사례 중 20개에서 표시됩니다. 다시 말하지만, 이것은 분류기가 GII 양성 케이스의 가중치를 증가시키도록 강제한다. 이 과정에서 수많은 기계 학습 알고리즘을 선별할 수 있으며, 예를 들어 벡터 머신(vector machine), 랜덤 포레스트(random forest), 신경망(neural network), 나이브 베이즈(Naive Bayes) 등을 지원하는 최고 성능의 알고리즘이 유지된다.
알고리즘 테스트
1. 각 테스트 샘플은 트레이닝 중에 정의된 동일한 인코더를 통과한다.
2. 레이블되지 않은 각 테스트 샘플은 위의 트레이닝에서 생성된 분류기 기능을 사용하여 분류된다.
3. 예측 결과를 실제 결과와 비교하여 성능을 측정한다. 이 실시 예의 목적은 거짓 음성(false negatives) 및 거짓 양성(false positives)을 최소화하는 것이다.
알 수 있는 바와 같이, 본 발명의 시스템 내에서 작동하는 알고리즘은 프로세스 동안 분류기를 조정함으로써 작동한다. 확률 임계값이 필요하고, 예를 들어 위는 예이고 아래는 아니요이며; 따라서 잘못된 판독의 영향과 관련하여 다른 값이나 비용이 할당된다. 본 발명의 한 측면에서, 신경망 퍼셉트론(이진 분류기의 지도 학습을 위한 알고리즘)은 확률적 경사 하강(stochastic gradient descent) 과정에서 오류 경사(error gradient)에 응답하여 반복적으로 조정된 각각의 가중치들 및 바이어스들을 갖는다. 한 측면에서, 알고리즘이 조정할 수 있는 횟수에 대한 상한이 설정될 수 있다. 본 발명의 다른 실시 예들에서, 다중 클래스 퍼셉트론은 선형 또는 이진 퍼셉트론이 유용하지 않은 경우, 예를 들어 인스턴스들을 세 개 이상의 클래스 중 하나로 분류해야 하는 경우에 사용될 수 있다.
테스트 데이터의 요약
상기 전략을 사용하여, 68개의 라벨링된 샘플들을 사용하여 알고리즘을 트레이닝시키고 22개의 라벨링되지 않은 샘플들을 사용하여 알고리즘을 테스트하였다. 테스트 세트에 대한 분류 성능은 다음과 같다:
· n=22
· 정확도: 0.95
· 감도: 0.86
· 특이도: 1.00
· PPV: 1.00
· NPV: 0.94
· AUC: 0.91
트레이닝 및 테스트 제품
검증되고 트레이닝된 인코더와 검증되고 훈련된 분류기는 GII 예측을 렌더링할 목적으로 오디오 캡처 장치에 내장될 수 있는 이 프로세스의 제품들다. 알 수 있듯이, 다양한 컴퓨터 형식이 트레이닝 및 테스트 단계에 사용될 수 있다. 예를 들어, 특정 컴퓨터 형태는 프로세서, 마더보드(motherboard), RAM, 하드 디스크, GPU(또는 FPGAs 및 ASICs와 같은 다른 대안들), 냉각 부품, 마이크, 하우징을 포함할 수 있고, 여기에서 본 발명의 실시 예들의 목적을 달성하기 위해 충분한 처리 용량 및 속도, 저장 공간 및 기타 요건들이 제공된다.
본 명세서에 제공되고 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예들은 장치 또는 장치의 특정 시스템의 일부일 수 있다. 본 발명의 기계 학습 알고리즘은 PrevisEA 및/ 또는 WO2011/130589, 미국 특허 번호 9,179,887 및 10,603,006 및 미국 특허 출원 공개 번호 2020/0330066(각각의 전체 내용이 여기에 포함됨)에 개시된 관련 제품과 같은 장치로 구현될 수 있고, 따라서 GII의 전임상(pre-clinical) 진단 증상이 없는 환자들에서 발생하는 GII의 향상된 예측 가능성이라는 목표를 달성하기 위해 장치의 구성 요소의 구조화된 시스템을 사용한다.
도 2는 수집된 환자 데이터를 분석하기 위해 위장 장애를 예측하기 위한 시스템에서 사용될 수 있는 장치(72)에 대한 예시적인 아키텍처를 도시한다. 예로서, 도 2에 도시된 아키텍처는 컴퓨터, 데이터 수집 장치, 환자 인터페이스 및/또는 환자 모니터링 시스템의 아키텍처일 수 있다. 더욱이, 예시된 아키텍처는 하나 이상의 장치에 걸쳐 분산될 수 있다.
본 발명의 실시 예들의 알고리즘과 함께 사용하기 위한 시스템은 일반적으로 데이터 수집 장치, 환자 인터페이스 및 컴퓨터를 포함한다. 데이터 수집 장치는 환자의 장관(intestinal tract) 내에서 생성되는 오디오 데이터를 수집할 수 있는 임의의 장치를 포함할 수 있다. 일부 실시 예들에서, 데이터 수집 장치는 휴대용(예를 들어, 핸드헬드(handheld)) 디지털 오디오 레코더를 포함한다. 그러한 경우에, 데이터 수집 장치는 장의 소리를 포착하는 데 사용되는 내장(integral, 일체형) 마이크를 포함할 수 있다.
환자 인터페이스는 장의 소리를 수집하기 위해 환자의 복부(또는 개시된 시스템의 적용에 기초한 다른 신체 부위들)에 직접 적용될 수 있는 장치이다. 일부 실시 예들에서, 환자 인터페이스는 청진기 헤드(stethoscope head)를 포함하거나 디자인 및 기능면에서 유사하다. 청진기 헤드들은 환자와 접촉하는 다이어프램(diaphragm)으로 구성되어 있으며 신체 내에서 생성되는 반응 소리로 진동한다. 이러한 소리는 환자 인터페이스와 데이터 수집 장치 사이에 연장된 튜브를 통해 데이터 수집 장치의 마이크로 전달될 수 있다. 특히, 다이어프램 진동들로 생성된 음향 압력파(acoustic pressure waves)는 튜브의 내부 공간(lumen, 루멘) 내에서 마이크로 이동한다. 일부 실시 예들에서, 환자 인터페이스의 전부 또는 일부는 환자들 간의 교차 오염을 피하기 위해 일회용일 수 있다. 또는 환자 인터페이스는 사용 후 폐기할 수 있는 덮개 또는 일회용 덮개와 함께 사용될 수 있다.
데이터 수집 장치에 의해 수집된 오디오 데이터는 장치의 내부 메모리에 저장될 수 있다. 예를 들어, 오디오 데이터는 장치의 비휘발성 메모리(예를 들어, 플래시 메모리) 내에 저장될 수 있다. 그런 다음 해당 데이터를 처리하기 위해 컴퓨터로 전송될 수 있다. 일부 실시 예들에서, 데이터는 데이터 수집 장치를 컴퓨터에 물리적으로 연결하는 데 사용되는 와이어 또는 케이블을 통해 전송된다. 다른 실시 예들에서, 데이터는 블루투스(Bluetooth) 또는 Wi-Fi(IEEE 802.11)와 같은 적합한 무선 프로토콜을 사용하여 데이터 수집 장치로부터 컴퓨터로 무선으로 전송될 수 있다.
일부 실시 예들에서, 컴퓨터는 데스크탑 컴퓨터를 포함할 수 있다. 그러나, 데이터 수집 장치에 의해 수집된 오디오 데이터를 수신하고 처리할 수 있는 실질적으로 임의의 컴퓨팅 장치가 본 발명의 알고리즘 및 실시 예들과 함께 사용될 수 있다. 따라서, 대안적으로, 컴퓨터는 노트북 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터 또는 핸드헬드 컴퓨터와 같은 모바일 컴퓨터의 형태를 취할 수 있다. 데이터 수집 장치와 컴퓨터가 별도의 장치를 포함하는 것으로 개시되어 있지만, 그들은 대신 단일 장치, 예를 들어, 휴대용(예를 들어, 핸드헬드) 컴퓨팅 장치에 통합될 수 있음에 유의하여야 한다. 예를 들어, 데이터 수집 장치에는 수집된 오디오 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 디지털 신호 프로세서 및 적절한 소프트웨어/펌웨어가 제공될 수 있다.
다른 실시 예에서, 환자 인터페이스는 자신의 내부 마이크를 갖는 장치를 포함할 수 있다. 그러한 경우에, 환자 소리는 환자 인터페이스의 마이크에 의해 포착되고 저장 및/또는 처리를 위해 와이어 또는 케이블을 따라 데이터 수집 장치로 전자적으로 전송되는 전기 신호들로 변환된다. 또는, 환자의 소리는 데이터 수집 장치에 무선으로 전송될 수 있다. 일부 실시 예들에서, 환자 인터페이스는 인터페이스가 심전도(EKG) 리드와 유사한 방식으로 환자의 피부에 일시적으로 접착될 수 있게 하는 접착 표면을 갖는다. 이전 실시 예에서와 같이, 환자 데이터는 유선 연결(와이어 또는 케이블을 통해) 또는 무선을 통해 데이터 수집 장치에서 컴퓨터로 전송될 수 있다.
또 다른 실시 예에서, 데이터 수집 장치는 환자 침대 옆에 위치할 수 있는 환자 모니터링 시스템과 도킹하도록 설계된 구성요소를 포함한다. 이러한 환자 모니터링 시스템들은 현재 혈압 및 산소 포화도와 같은 다른 환자 매개변수들을 모니터링하는 데 사용된다. 이 실시 예에서, 환자 모니터링 시스템은 도킹 스테이션 및 관련 디스플레이를 포함한다. 그러한 경우에, 데이터 수집 장치는 사용하기 전에 스테이션의 프리 베이(free bay)에 도킹할 수 있다.
일부 실시 예들에서, 데이터 수집 장치는 내부 전원 공급 장치를 포함하지 않으므로 도킹된 경우에만 환자 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 데이터 수집 장치는 전력을 수신하고 수집된 데이터를 환자 모니터링 시스템으로 전송하기 위해 장치를 환자 모니터링 시스템에 전기적으로 연결하는 전기 핀들을 가질 수 있다. 그러면 환자 데이터는 환자 모니터링 시스템의 메모리에 저장될 수 있고 및/또는 관련 의료 기록 데이터베이스의 환자 기록과 관련하여 저장하기 위해 중앙 컴퓨터로 전송될 수 있다.
데이터 수집 장치는 와이어 또는 케이블의 플러그를 수용할 수 있는 전기 포트를 포함할 수 있다. 또한, 데이터 수집 장치는 환자 모니터링 시스템과의 전기적 연결 및 환자 신호 품질과 같은 정보를 조작자에게 전달하는 발광 다이오드(LED) 표시기들과 같은 하나 이상의 표시기들(indicators)을 포함할 수 있다.
또 다른 실시 예에서, 시스템은 복강 내로부터 소리를 수집하도록 설계된 내부 환자 인터페이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 환자 인터페이스는 배액 카테터(drainage catheter)와 유사한 방식으로, 수술이 완료된 후 제자리에 남아 있는 작은 직경의 마이크 카테터(microphone catheter)를 포함한다. 이러한 환자 인터페이스는 환자가 비만하고 피부 표면에서 고품질 신호들을 얻기가 더 어려운 경우에 특히 유용할 수 있다. 전류가 환자에게 전달되는 것을 방지하기 위해 환자 인터페이스는 레이저 마이크(laser microphone)를 포함할 수 있다. 이러한 경우, 레이저 빔은 카테터를 통해 지향되고 신체 내의 대상에서 반사된다. 반사된 광 신호는 광 신호를 오디오 신호로 변환하는 수신기에 의해 수신된다. 대상에서 반사되는 빛에 의해 이동하는 거리의 미세한 차이는 간섭계로 감지된다. 대안적인 실시 예들에서, 환자 인터페이스(68)는 카테터의 팁에 위치된 마이크를 포함할 수 있다.
전술한 바와 같이, 시스템 구성요소들의 조합이 가능하다. 예를 들어, 원하는 경우, 사용자 인터페이스를 데이터 수집 장치와 함께 사용할 수 있다. 이러한 모든 조합은 본 개시의 범위 내에 있는 것으로 간주된다.
도 2에 나타낸 바와 같이, 장치(72)는 일반적으로 프로세싱 장치(74), 메모리(76), 사용자 인터페이스(78) 및 입력/출력 장치(80)를 포함하고, 이들 각각은 로컬 버스와 같은 로컬 인터페이스(82)에 결합된다.
프로세싱 장치(74)는 중앙 처리 장치(CPU)나 마이크로프로세서 또는 디지털 신호 프로세서와 같은 다른 처리 장치를 포함할 수 있다. 메모리(76)는 휘발성 메모리 요소(예를 들어, RAM) 및 비휘발성 메모리 요소(예를 들어, 플래시, 하드 디스크, ROM) 중 임의의 하나 또는 이들의 조합을 포함한다.
사용자 인터페이스(78)는 사용자가 장치(72)와 상호작용하는 구성요소를 포함한다. 사용자 인터페이스(78)는, 예를 들어, 키보드, 마우스 및 액정 디스플레이(LCD)와 같은 디스플레이 장치를 포함할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 사용자 인터페이스(78)는 하나 이상의 버튼들 및/또는 터치 스크린을 포함할 수 있다. 하나 이상의 I/O 장치들(80)은 다른 장치들과의 통신을 용이하게 하도록 구성되며 하나 이상의 전기 커넥터들 및 무선 송신기 및/또는 수신기를 포함할 수 있다. 또한, 장치(72)가 데이터 수집 장치인 경우, I/O 장치들(80)은 마이크(84)를 포함할 수 있다. 특정 다른 실시 예들에서, 본 발명의 시스템에서 이용되는 알고리즘은 트레이닝되고 제2 마이크를 사용하지 않고 노이즈 완화를 학습한다. 본 발명의 이러한 측면은 노이즈로 인해 시스템/장치가 데이터를 폐기하는 것을 방지할 수 있다.
메모리(76)는 컴퓨터 판독가능 매체이고 운영 체제(86) 및 장 소리(intestinal sound) 분석기(88)를 포함하는 다양한 프로그램들(즉, 로직)을 저장한다. 운영 체제(86)는 다른 프로그램의 실행을 제어하고 스케줄링, 입출력 제어, 파일 및 데이터 관리, 메모리 관리, 통신 제어 및 관련 서비스를 제공한다. 장 소리 분석기(88)는 환자가 GII를 발달시킬 가능성을 예측할 목적으로 장 소리 데이터를 분석하도록 구성되는 하나 이상의 알고리즘들을 포함한다. 일부 실시 예들에서, 분석기(88)는 데이터베이스(90)에 저장된 상관 데이터에 대한 분석을 수행하고 사용자(예를 들어, 의사 또는 병원 직원)에게 GII 위험의 예측 지수를 제시한다. 일부 실시 예들에서, 분석기(88)는 표적 신호 매개변수들(target signal parameters), 신호 대 잡음비 매개변수들(signal-to-noise ratio parameters) 및 노이즈 파워 추정 매개변수들(noise power estimation parameters)을 사용하여 관심 있는 특정 스펙트럼 이벤트들(예를 들어, 소화 소리(digestive sounds)와 같은 환자 내의 소리로부터의 오디오 데이터와 연관됨)을 식별한다. 그런 다음 지정된 시간 간격 동안 예측 스펙트럼 이벤트들 수의 결정 트리 분석(decision tree analysis)을 사용하여 GII의 고위험, 중간 위험 또는 저위험을 전달할 수 있다.
이해할 수 있는 바와 같이, 본원에 기재된 발명은 울혈성 심부전(CHF), 급성 호흡 곤란 증후군(ARDS), 폐렴, 기흉, 혈관 문합, 동맥류 질환 및 기타 유사한 상태들과 관련된 다른 잠재적인 생명을 위협하는 상태들의 예측 평가에 적용될 수 있고, 상기 특정 상태와 관련된 내부 소리들은 여기에 설명된 대로 분석을 위해 수집될 수 있다.
전술한 설명은 본 발명의 바람직한 실시 예들에 관한 것이지만, 다른 변형 및 수정은 당업자에게 명백할 것이고, 본 발명의 사상 또는 범위를 벗어나지 않고 이루어질 수 있다. 더욱이, 본 발명의 일 실시 예와 관련하여 설명된 특징들은 본 명세서에 명시적으로 언급되지 않더라도 다른 실시 예들과 함께 사용될 수 있다.

Claims (15)

  1. 임상 진단 및 증상 이전에 실시간으로 생체 내 장애 및 이벤트의 개선된 예측을 위한 알고리즘을 트레이닝, 테스트 및 구현하는 방법에 있어서,
    트레이닝, 테스트 및 구현을 위한 방법은 알고리즘을 트레이닝 및 테스트하기 위한 시스템을 포함하고,
    상기 시스템은 생체 내 장애들의 상기 개선된 예측을 위한 상기 알고리즘을 생성하고,
    상기 알고리즘은 임상 진단 및 임상 증상 이전에 발생하는 생체 내 장애 또는 이벤트의 가능성에 대한 실시간 개선된 예측 값을 제공하도록 컴퓨터로 구현되는 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 컴퓨터는 처리 장치, 데이터 저장 장치 또는 메모리 장치, 사용자 인터페이스 및 하나 이상의 입력/출력 장치들을 포함하고, 각각은 로컬 인터페이스에 연결되는 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 시스템은 트레이닝 샘플들이 전달되어 수집된 오디오 사운드의 새로운 표현으로서 데이터로 변환되는 기계 학습 인코더를 포함하는 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 기계 학습 인코더를 통해 각각의 트레이닝 샘플을 전달하고 그리고 각각의 트레이닝 샘플을 상기 수집된 오디오 사운드의 상기 새로운 표현으로서 데이터로 변환함으로써 상기 알고리즘을 트레이닝하는 단계를 포함하는 방법.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 변환은 상기 데이터의 차원을 감소시키는 방법.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 변환은 고속 푸리에 변환(FFT)을 포함하는 방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    포스트-FFT(post-FFT) 샘플들을 변환하는 단계를 더 포함하는 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 포스트-FFT 샘플들을 변환하는 단계는:
    i. 멜 스케일(mel scale)에 파워 스펙트럼을 매핑하고,
    ii. 각각의 멜 주파수(mel frequency)에서 파워의 로그를 취하고,
    iii. 멜 로그 파워(mel log power) 목록의 이산 코사인 변환을 취하고,
    iv. 각각의 결과 스펙트럼의 진폭을 얻고, 로우(raw) 신호를 MFCC(mel-frequency cepstral coefficients)로 변환하여 데이터의 차원을 현저하게 줄이는 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    기계 학습 분류기 알고리즘을 통해 인코딩되고 라벨링된 샘플들을 통과시키고 분류기 함수를 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 기계 학습 인코더를 통해 테스트 샘플을 통과시키는 단계를 더 포함하는 방법.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 트레이닝하는 단계를 통해 생성된 상기 분류기 함수를 이용하여 각각의 라벨링되지 않은 테스트 샘플을 분류하는 단계를 더 포함하는 방법.
  12. 제11 항에 있어서,
    예측된 결과를 실제 결과와 비교하고 성능을 측정하여 거짓 음성과 거짓 양성을 최소화하는 단계를 더 포함하는 방법.
  13. 제1 항의 방법을 구현하기 위한 장치.
  14. 제1 항의 방법을 구현하기 위한 시스템.
  15. 제14 항에 있어서,
    하나 이상의 컴퓨터들 및/또는 하나 이상의 장치들을 포함하는 시스템.
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