KR20230154260A

KR20230154260A - 표피하 수분 측정을 이용한 심부 조직 손상의 진단 및 치료 방법

Info

Publication number: KR20230154260A
Application number: KR1020237034356A
Authority: KR
Inventors: 마틴 에프. 번즈; 비그니쉬 마니 아이어
Original assignee: 브루인 바이오메트릭스, 엘엘씨
Priority date: 2021-03-09
Filing date: 2022-03-08
Publication date: 2023-11-07
Also published as: EP4304458A1; US20220287584A1; AU2022234555A1; WO2022192254A1; IL305699A; GB2621719A; BR112023018220A2; CA3212487A1; GB202315208D0; JP2024512405A

Abstract

본 개시내용은 임상 개입용 심부 조직 손상 판단을 위해 환자의 표피하 수분을 측정하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능 매체를 제공한다. 본 개시내용은 또한 심부 조직 손상을 탐지하고 예측하는 방법을 제공한다. 본 개시내용은 심부 조직 손상에 대한 예방 조치 및 치료법을 포함하여 적절한 임상 개입을 판단하기 위한 방법을 추가로 제공한다.

Description

표피하 수분 측정을 이용한 심부 조직 손상의 진단 및 치료 방법

본 출원은 2021년 3월 9일자로 출원된 미국 가출원 제63/158,713호 및 2022년 3월 3일자로 출원된 미국 가출원 제63/316,218호의 이익을 주장하며, 각각 그 전문이 본원에 참조로 포함된다.

본 개시내용은 임상적 개입용으로 손상된 조직 평가를 위해 환자의 표피하 수분을 측정하기 위한 시스템, 장치 및 컴퓨터 판독 가능 매체를 제공한다. 본 개시내용은 또한 손상된 조직을 평가하는 방법을 제공한다. 본 개시내용은 심부 조직 손상에 대한 예방 조치 및 치료를 포함하는 적절한 임상적 개입을 판단하기 위한 방법을 추가로 제공한다.

피부는 인체에서 가장 큰 기관이다. 피부는 다양한 종류의 손상과 부상에 쉽게 노출된다. 피부와 그 주변 조직이 외부 압력과 기계적인 힘을 재분배할 수 없으면 욕창(압박 손상 또는 와창이라고도 알려짐)이 형성될 수 있다. 욕창은 급성 및 장기 의료 시설 전반에 걸쳐 국제적으로 상당한 건강 및 경제적 문제를 제기한다. 욕창은 미국에서 연간 약 250만 명에게 영향을 미치며, 유럽 연합에서도 이에 상응하는 수에 영향을 미친다. 장기 및 중환자 의료 시설에서는 노인 및 움직이지 못하는 환자의 최대 25%에서 욕창이 발생한다. 미국에서는 매년 약 60,000명의 환자가 욕창으로 인한 감염 및 기타 합병증으로 사망한다.

대부분의 욕창은 압박할 조직이 적고 혈관망 내의 압력구배가 바뀌는 뼈 돌출부에서 발생한다. 욕창은 4단계 중 하나로 분류되는데, 그 범위는 현재 인식되는 가장 초기 단계인 피부가 온전하지만 뼈 돌출부 위에 붉게 나타날 수 있는 단계(1단계)부터 조직이 파괴되고 뼈, 힘줄 또는 근육이 노출되는 마지막 단계(4단계)까지이다. 욕창의 4단계 외에도 심부 조직 손상(Deep tissue injury, DTI) 또는 심부 조직 욕창(Deep tissue pressure injury, DTPI)으로 알려진 독특한 형태의 궤양도 있다. 예를 들어, 다음을 참조한다. "Deep Tissue Injury," National Pressure Ulcer Advisory Panel (NPUAP) White Paper, npiap.com (2004)에서 이용 가능하다. DTI는 온전한 피부 아래 피하 조직에 대한 압력 관련 손상이다. 이러한 부상은 깊은 타박상의 외관을 가지며 뼈 돌출부 옆의 근육층에서 시작되어 표피층을 향해 바깥쪽으로 진행된다. DTI의 병인으로 인해 DTI를 상기 4단계 중 하나로 정확하게 분류하는 것이 어려운 경우가 많다. DTI는 또한 상대적으로 짧은 기간에 발생할 수 있으며 종종 3단계 및 4단계 궤양으로 빠르게 악화된다.

현재 DTI는 기저 연조직 손상으로 인해 변색된 온전한 피부 또는 혈액이 가득 찬 수포의 보라색 또는 적갈색 국소 부위를 육안 검사하여 진단한다. 따라서 피부색이 어두운 개인에서는 DTI를 탐지하기 어려울 수 있다. 더욱이, DTI의 육안 검사는 1단계 또는 2단계 하의 궤양으로 잘못 분류할 수도 있으며, 이는 손상의 실질적이고 위험한 잠재력을 나타내지 않는다.

적시에 효과적인 방식으로 욕창을 치료하려면 임상의는 DTI의 존재를 정확하게 식별하고 이를 궤양의 초기 단계와 구별할 수 있어야 한다. 그러나 현재 욕창을 탐지하는 기준은 육안 검사로, 이는 주관적이고, 신뢰할 수 없고, 신속하지 않으며, 특이성이 부족하다.

본 개시내용은 심부 조직 손상(DTI)을 탐지하기 위한 시스템, 장치 및 방법을 제공하며 이를 포함한다. 일 양태에서, 본 개시내용은 1) 심부 조직 손상(DTI)이 환자의 피부상에 가시화되기 전에 이를 탐지하는 방법을 제공하며, a) 소정의 빈도로 환자 피부상의 한 부위에서 SEM 델타값 세트를 획득하는 단계; b) 획득된 세트에서 각각의 SEM 델타값에 소정의 가중치를 적용하는 단계; c) N개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값에서 제1 평균 SEM 델타값을 계산하는 단계; d) M개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값에서 제2 평균 SEM 델타값을 계산하는 단계; e) 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이를 소정의 임계값과 비교하는 단계; 및 f) 소정의 임계값보다 차이가 큰 경우 환자의 피부상의 부위에 DTI가 있다고 판단하는 단계를 포함한다. 일 양태에서, 획득된 SEM 델타값 세트는 각각 하루 간격으로 수집한 적어도 5개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, 소정의 가중치는 0 내지 2의 범위에 있다. 일 양태에서, 소정의 가중치는 시간에 따라 단조적으로 증가한다. 일 양태에서, N>M이다. 일 양태에서, N은 4이고 M은 2이다. 일 양태에서, 소정의 임계값은 0 내지 1 범위의 실수이다. 일 양태에서, 가장 최근 SEM 델타값은 K개의 가장 최근 SEM 델타값의 선형 외삽에 의해 획득된다. 일 양태에서 K는 3이다. 일 양태에서, 소정의 임계값은 0.7이다. 일 양태에서, 환자 피부상의 부위는 후두부, 천골, 어깨, 팔꿈치, 허리, 꼬리뼈, 엉덩이, 고관절, 무릎 안쪽, 발꿈치 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된다.

또한, 본 개시내용은 환자의 피부에 손상이 가시화되기 전에 심부 조직 손상(DTI) 탐지를 위한 신경망 훈련용 컴퓨터 구현 방법을 제공하며, a) DTI 진단을 받은 첫 번째 다수의 환자 중 각 환자에게서 DTI 형성 전 및 형성까지 소정의 빈도로 환자 피부상의 한 부위에서 제1 표피하 수분(SEM) 델타값 세트를 획득하는 단계; b) DTI로 진단되지 않은 두 번째 다수의 환자 중 각 환자에게서 소정의 빈도로 환자 피부상의 동일한 부위에서 제2 SEM 델타값 세트를 획득하는 단계; c) 획득된 제1 및 제2 SEM 델타값 세트에서 SEM 델타값 각각에 가중치 세트를 적용하는 단계; d) 첫 번째 및 두 번째 다수의 환자 중 모든 환자의 제1 가중된 SEM 델타값 세트와 제2 가중된 SEM 델타값 세트를 포함하는 훈련 세트를 생성하는 단계; 및 e) 훈련 세트를 사용하여 신경망을 훈련시키는 단계를 포함한다. 일 양태에서, 훈련된 신경망은 DTI 형성 전 각 시점에 대해 최적화된 가중치를 포함하는 최적화된 가중치 세트를 출력하고, 그 최적화된 가중치는 시간에 따라 단조적으로 증가한다. 일 양태에서, 방법은 a) 첫 번째 및 두 번째 다수의 환자 중 각 환자에 대해, i) SEM 델타값 세트에서 N개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값의 제1 평균 SEM 델타값을 계산; ii) SEM 델타값 세트에서 M개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값의 제2 평균 SEM 델타값을 계산; iii) 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이값을 계산; 및 iv) 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이를 임계값과 비교; b) 첫 번째 다수의 환자의 제1 차이값 세트 및 두 번째 다수의 환자의 제2 차이값 세트를 포함하는 훈련 세트를 생성; 및 c) 훈련 세트를 사용하여 신경망을 훈련시키는 단계를 더 포함한다. 일 양태에서, 소정의 빈도는 1일 1회이다. 일 양태에서, 제1 및 제2 SEM 델타값 세트는 각각 하루 간격으로 수집한 적어도 6개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, N+M=6이다. 일 양태에서, N=4이고 M=2이다. 일 양태에서, 환자 피부상의 부위는 후두부, 천골, 어깨, 팔꿈치, 허리, 꼬리뼈, 엉덩이, 고관절, 무릎 안쪽, 발꿈치 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된다.

또한, 본 개시내용은 환자의 피부에 손상이 가시화되기 전에 심부 조직 손상(DTI)의 탐지를 위한 신경망 훈련용 컴퓨터 구현 방법을 제공하며, a) DTI를 경험하는 첫 번째 다수의 환자 중 각 환자에게서 DTI 형성 전 및 형성까지 소정의 빈도로 환자 피부상의 한 부위에서 제1 표피하 수분(SEM) 델타값 세트를 획득하는 단계; b) DTI를 경험하지 않은 두 번째 다수의 환자 중 각 환자에게서 소정의 빈도로 환자 피부상의 동일한 부위에서 제2 SEM 델타값 세트를 획득하는 단계; c) 획득된 제1 및 제2 SEM 델타값 세트에서 SEM 델타값 각각에 가중치 세트를 적용하는 단계; d) 첫 번째 및 두 번째 다수의 환자 중 각 환자에 대해, i) SEM 델타값 세트에서 N개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값의 제1 평균 SEM 델타값을 계산; ii) SEM 델타값 세트에서 M개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값의 제2 평균 SEM 델타값을 계산; iii)제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이값을 계산; 및 iv) 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이를 임계값과 비교하는 단계; e) 첫 번째 다수의 환자의 제1 차이값 세트 및 두 번째 다수의 환자의 제2 차이값 세트를 포함하는 훈련 세트를 생성하는 단계; 및 f) 훈련 세트를 사용하여 신경망을 훈련시키는 단계를 포함한다. 일 양태에서, 훈련된 신경망은 a) DTI의 형성 전 각 시점에 대해 최적화된 가중치를 포함하는 최적화된 가중치 세트(최적화된 가중치는 시간에 따라 단조적으로 증가); b) 최적화된 임계값; c) N의 값; 및 d) M의 값을 출력한다. 일 양태에서, 소정의 빈도는 1일 1회이다. 일 양태에서, 제1 및 제2 SEM 델타값 세트는 각각 하루 간격으로 수집한 적어도 6개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, N+M=6이다. 일 양태에서, N=4이고 M=2이다. 일 양태에서, 환자 피부상의 부위는 후두부, 천골, 어깨, 팔꿈치, 허리, 꼬리뼈, 엉덩이, 고관절, 무릎 안쪽, 발꿈치 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된다. 일 양태에서, 최적화된 가중치 세트 및 최적화된 임계는 심부 조직 손상의 발생을 예측하는 데 사용된다.

본 개시내용은 DTI 조직을 식별하기 위한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체를 제공하며 이를 포함한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는 저장된 명령어를 포함할 수 있으며, 명령어는 프로세서에서 실행될 경우 다음 단계를 수행할 수 있다. a) 소정의 빈도로 환자 피부상의 한 부위에서 SEM 델타값 세트를 획득하는 단계; b) 획득된 세트에서 각각의 SEM 델타값에 소정의 가중치를 적용하는 단계; c) N개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값에서 제1 평균 SEM 델타값을 계산하는 단계; d) M개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값에서 제2 평균 SEM 델타값을 계산하는 단계; e) 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이를 소정의 임계값과 비교하는 단계; 및 f) 소정의 임계값보다 차이가 큰 경우 환자의 피부상의 부위에 DTI가 있다고 판단하는 단계. 일 양태에서, 획득된 SEM 델타값 세트는 각각 하루 간격으로 수집한 적어도 5개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, 소정의 가중치는 0 내지 2의 범위에 있다. 일 양태에서, 소정의 가중치는 시간에 따라 단조적으로 증가한다. 일 양태에서, N>M이다. 일 양태에서, N은 4이고 M은 2이다. 일 양태에서, 소정의 임계값은 0 내지 1 범위의 실수이다. 일 양태에서, 가장 최근 SEM 델타값은 K개의 가장 최근 SEM 델타값의 선형 외삽에 의해 획득된다. 일 양태에서 K는 3이다. 일 양태에서, 소정의 임계값은 0.7이다. 일 양태에서, 환자 피부상의 부위는 후두부, 천골, 어깨, 팔꿈치, 허리, 꼬리뼈, 엉덩이, 고관절, 무릎 안쪽, 발꿈치 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된다.

본 개시내용은 DTI 조직을 식별하기 위한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체를 제공하며 이를 포함한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는 저장된 명령어를 포함할 수 있으며, 명령어는 프로세서에서 실행될 경우 다음 단계를 수행할 수 있다. a) DTI 진단을 받은 첫 번째 다수의 환자 중 각 환자에게서 DTI 형성 전 및 형성까지 소정의 빈도로 환자 피부상의 한 부위에서 제1 표피하 수분(SEM) 델타값 세트를 획득하는 단계; b) DTI로 진단되지 않은 두 번째 다수의 환자 중 각 환자에게서 소정의 빈도로 환자 피부상의 동일한 부위에서 제2 SEM 델타값 세트를 획득하는 단계; c) 획득된 제1 및 제2 SEM 델타값 세트에서 SEM 델타값 각각에 가중치 세트를 적용하는 단계; d) 첫 번째 및 두 번째 다수의 환자 중 모든 환자의 제1 가중된 SEM 델타값 세트와 제2 가중된 SEM 델타값 세트를 포함하는 훈련 세트를 생성하는 단계; 및 e) 훈련 세트를 사용하여 신경망을 훈련시키는 단계. 일 양태에서, 훈련된 신경망은 DTI 형성 전 각 시점에 대해 최적화된 가중치를 포함하는 최적화된 가중치 세트를 출력하고, 그 최적화된 가중치는 시간에 따라 단조적으로 증가한다. 일 양태에서, 방법은 a) 첫 번째 및 두 번째 다수의 환자 중 각 환자에 대해, i) SEM 델타값 세트에서 N개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값의 제1 평균 SEM 델타값을 계산; ii) SEM 델타값 세트에서 M개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값의 제2 평균 SEM 델타값을 계산; iii) 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이값을 계산; 및 iv) 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이를 임계값과 비교; b) 첫 번째 다수의 환자의 제1 차이값 세트 및 두 번째 다수의 환자의 제2 차이값 세트를 포함하는 훈련 세트를 생성; 및 c) 훈련 세트를 사용하여 신경망을 훈련시키는 단계를 더 포함한다. 일 양태에서, 소정의 빈도는 1일 1회이다. 일 양태에서, 제1 및 제2 SEM 델타값 세트는 각각 하루 간격으로 수집한 적어도 6개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, N+M=6이다. 일 양태에서, N=4이고 M=2이다. 일 양태에서, 환자 피부상의 부위는 후두부, 천골, 어깨, 팔꿈치, 허리, 꼬리뼈, 엉덩이, 고관절, 무릎 안쪽, 발꿈치 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된다.

본 개시내용은 DTI 조직을 식별하기 위한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체를 제공하며 이를 포함한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는 저장된 명령어를 포함할 수 있으며, 명령어는 프로세서에서 실행될 경우 다음 단계를 수행할 수 있다. a) DTI를 경험하는 첫 번째 다수의 환자 중 각 환자에게서 DTI 형성 전 및 형성까지 소정의 빈도로 환자 피부상의 한 부위에서 제1 표피하 수분(SEM) 델타값 세트를 획득하는 단계; b) DTI를 경험하지 않은 두 번째 다수의 환자 중 각 환자에게서 소정의 빈도로 환자 피부상의 동일한 부위에서 제2 SEM 델타값 세트를 획득하는 단계; c) 획득된 제1 및 제2 SEM 델타값 세트에서 SEM 델타값 각각에 가중치 세트를 적용하는 단계; d) 첫 번째 및 두 번째 다수의 환자 중 각 환자에 대해, i) SEM 델타값 세트에서 N개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값의 제1 평균 SEM 델타값을 계산; ii) SEM 델타값 세트에서 M개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값의 제2 평균 SEM 델타값을 계산; iii) 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이값을 계산; 및 iv) 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이를 임계값과 비교하는 단계; e) 첫 번째 다수의 환자의 제1 차이값 세트 및 두 번째 다수의 환자의 제2 차이값 세트를 포함하는 훈련 세트를 생성하는 단계; 및 f) 훈련 세트를 사용하여 신경망을 훈련시키는 단계. 일 양태에서, 훈련된 신경망은 a) DTI의 형성 전 각 시점에 대해 최적화된 가중치를 포함하는 최적화된 가중치 세트(최적화된 가중치는 시간에 따라 단조적으로 증가); b) 최적화된 임계값; c) N의 값; 및 d) M의 값을 출력한다. 일 양태에서, 소정의 빈도는 1일 1회이다. 일 양태에서, 제1 및 제2 SEM 델타값 세트는 각각 하루 간격으로 수집한 적어도 6개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, N+M=6이다. 일 양태에서, N=4이고 M=2이다. 일 양태에서, 환자 피부상의 부위는 후두부, 천골, 어깨, 팔꿈치, 허리, 꼬리뼈, 엉덩이, 고관절, 무릎 안쪽, 발꿈치 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된다. 일 양태에서, 최적화된 가중치 세트 및 최적화된 임계는 심부 조직 손상의 발생을 예측하는 데 사용된다.

본 개시내용은 심부 조직 손상(DTI)을 예측하기 위한 컴퓨터 구현 방법을 제공하고 포함하며, 해당 방법은 입력 장치를 통해 환자와 관련된 복수의 표피하 수분(SEM) 델타값을 수신하는 단계; 프로세서를 통해 복수의 SEM 델타값을 훈련된 모델에 자동으로 입력하여 확률값을 수신하되, 모델은 환자의 DTI 발병에 대한 향후 발생에 대응하는 확률값을 예측하도록 구성되고, 여기서 모델은 환자 세트의 SEM 델타 데이터를 포함하는 훈련 데이터 세트에 기반하여 훈련하는 단계; 및 확률값에 기반하여 환자의 DTI 발병에 대한 향후 발생에 대한 예측을 출력 장치를 통해 출력하는 단계를 포함한다. 일 양태에서, 모델 훈련은 입력 장치를 통해 1) 환자 세트와 관련된 복수의 표피하 수분(SEM) 델타값 및 2) 임계값을 포함하되, 환자 세트의 각 환자는 공지된 심부 조직 손상(DTI) 상태를 가지며, 임계값은 0 내지 1의 숫자인 훈련 데이터 세트를 수신하는 단계; 프로세서를 통해 훈련 데이터를 최적화 알고리즘에 자동으로 입력하여 복수의 최적 가중치를 획득하는 단계; 및 프로세서를 통해 복수의 최적 가중치로 모델을 자동으로 업데이트하는 단계를 포함한다. 일 양태에서, 최적화 알고리즘은 복수의 가중치로서 0 내지 2의 복수의 증가하는 난수를 생성하고; 훈련 데이터 및 복수의 가중치를 모델에 입력하여 환자 세트와 관련된 예측된 심부 조직 손상(DTI) 상태 세트를 수신하고; 예측된 DTI 상태를 환자 세트와 관련된 공지된 DTI 상태와 비교; 비교에 기반하여 진양성률(True positive rate, TPR) 및 위양성률(False positive rate, FPR)을 계산하되, TPR은 예측된 DTI 상태가 그들의 공지된 DTI 상태와 일치하는 환자 세트 중 환자의 백분율로 계산되고, FPR은 예측된 DTI 상태가 그들의 공지된 DTI 상태와 일치하지 않는 환자 세트 중 환자의 백분율로 계산하고; a) 내지 d) 단계를 소정의 반복 횟수만큼 반복하고; 반복을 통해 계산된 모든 TPR 및 FPR에서 최적의 TPR 및 FPR을 식별하고; 식별된 최적 TPR 및 FPR과 관련된 최적의 복수의 가중치를 출력하도록 구성된다. 일 양태에서, 복수의 SEM 델타값은 심부 조직 손상(DTI) 예측일 전 소정의 일수의 SEM 델타 측정값을 포함한다. 일 양태에서, 최적의 TPR 및 FPR 식별은 상기 1-TPR+FPR의 목적 함수 최소화 및 상기 TPR>>FPR 제약의 충족을 포함한다. 일 양태에서, 입력 장치는 SEM 스캐너이다. 일 양태에서, SEM 스캐너는 케이블 또는 무선 기술로 컴퓨터에 연결된다. 일 양태에서, DTI는 후두부, 천골, 어깨, 팔꿈치, 허리, 꼬리뼈, 엉덩이, 고관절, 무릎 안쪽, 발꿈치 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 한 부위에서 발생한다.

본 개시내용은 환자의 심부 조직 손상(DTI) 위험성을 평가하기 위한 방법을 제공하고 포함하며, 해당 방법은 환자와 관련된 복수의 표피하 수분(SEM) 델타값을 획득하는 단계; 복수의 SEM 델타값을 훈련된 모델에 입력하여 확률값을 수신하되, 모델은 환자의 DTI 발병에 대한 향후 발생에 대응하는 확률값을 예측하도록 구성되며, 여기서 모델은 환자 세트의 SEM 델타 데이터를 포함하는 훈련 데이터 세트에 기반하여 훈련하는 단계; 확률값에 기반하여 환자의 향후 DTI 발생 가능성에 대한 예측을 출력하는 단계; 및 예측된 향후 DTI 발생 가능성에 기반하여 환자의 DTI 발병에 대한 위험성을 평가하는 단계를 포함한다. 일 양태에서, 예측된 향후 발생은 DTI 없음, DTI 가능성 낮음, DTI 가능성 높음, DTI 의심으로 분류된다. 일 양태에서, 방법은 평가된 DTI 위험성에 기반하여 환자에 대한 개입 선택을 더 포함한다. 일 양태에서, 개입은 압력 감소, 환자의 위치 재조정, 환자의 지지 표면 변경, 저마찰 패딩 매트리스 제공, 실리콘 패드 제공, 발꿈치 부츠 제공, 상처 소독 및 드레싱, 손상된 조직 제거, 국소 크림 도포, 보호 크림 도포, 신경 근육 자극 사용, 약물 투여 및 수술 중 적어도 하나를 포함한다. 일 양태에서, DTI는 후두부, 천골, 어깨, 팔꿈치, 허리, 꼬리뼈, 엉덩이, 고관절, 무릎 안쪽, 발꿈치 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 한 부위에서 발생한다. 일 양태에서, 방법은 해당 방법을 수행함으로써 보고서를 생성하거나 업데이트하는 단계를 더 포함한다. 일 양태에서, 방법은 환자 또는 임상의에게 보고서를 전송하는 단계를 더 포함한다. 일 양태에서, 방법은 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 보고서를 저장하는 단계를 더 포함한다. 일 양태에서, 방법은 컴퓨터 디스플레이에 보고서를 표시하는 것을 더 포함한다.

본 개시내용은 장치의 하나 이상의 프로세서로 실행하는 하나 이상의 프로그램을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공하고 포함하며, 하나 이상의 프로그램은 하나 이상의 프로세서로 실행할 경우 장치가 상기 실시예 중 어느 한 방법을 수행하게 하는 명령어를 포함한다. 일 양태에서, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 상기 실시예 중 어느 하나의 방법을 수행함으로써 생성된 보고서를 더 포함한다.

본 개시내용은 하나 이상의 프로세서; 하나의 메모리; 및 하나 이상의 프로그램을 포함하되, 하나 이상의 프로그램은 하나 이상의 프로세서로 실행할 경우 장치가 상기 실시예 중 어느 한 방법을 수행하게 하는 명령어를 포함하는 전자 장치를 제공하며 포함한다. 일 양태에서, 전자 장치는 상기 실시예 중 어느 한 방법을 수행함으로써 생성된 보고서를 표시하기 위한 하나 이상의 디스플레이를 더 포함한다.

본 개시내용의 일부 양태는 첨부된 도면을 참조하여, 단지 예로서, 본원에 기술된다. 이제 도면을 상세히 구체적으로 참조하면, 도시된 세부사항은 예로서 본 개시내용의 구현예의 예시적인 논의를 위한 것이라는 점이 강조된다. 이와 관련하여, 도면과 함께 취해진 설명은 본 개시내용의 양태가 어떻게 실시될 수 있는지를 당업자에게 명백하게 한다.
도 1A: 본 개시내용에 따라 하나의 동축 전극을 포함하는 예시적인 장치.
도 1B: 잠재적인 DTI 탐지를 위해 본 개시내용에 따라 예시적인 장치를 사용하여 SEM 델타값을 측정하는 예시적인 방법의 도시.
도 2A: DTI 진단을 받은 환자(왼쪽)와 DTI 진단을 받지 않은 환자(오른쪽)로부터 수집한 SEM 델타값 샘플.
도 2B: 본 개시내용에 따라 DTI를 탐지하기 위한 예시적인 방법의 도시.
도 3: 환자로부터 수집한 SEM 델타값 샘플.
도 4: 처리를 위해 데이터를 분할하는 방식의 예.
도 5A: 본 개시내용에 따라 DTI를 예측하기 위한 예시적인 방법을 도시하는 흐름도.
도 5B: 본 개시내용에 따라 가중치를 최적화하기 위한 예시적인 방법을 도시하는 흐름도.
도 6: 본 개시내용에 따라 최적화된 가중치 및 임계값 샘플.
도 7: 본 개시내용에 따라 DTI 형성을 예측하기 위한 예시적인 방법.
도 8: 본 개시내용에 따른 예시적인 예측 및 탐지 방법의 결과.
도 9: 본 개시내용의 일 양태에 따른 예시적인 시스템.

이 설명은 본 개시가 구현될 수 있는 모든 상이한 방식들, 또는 본 개시에 추가될 수 있는 특징들 모두의 상세한 카탈로그인 것으로 의도되지 않는다. 예를 들어, 일 실시예에 대해 예시된 특징들은 다른 실시예들에 통합될 수 있고, 특정 실시예에 대해 예시된 특징들은 그 실시예로부터 삭제될 수 있다. 이에 따라, 본 개시내용은 본 개시내용의 일부 실시예에서, 본원에 제시된 임의의 특징 또는 특징들의 조합이 배제되거나 생략될 수 있음을 고려한다. 또한, 본원에 제안된 다양한 실시예에 대한 다수의 변형 및 추가는 본 개시내용을 벗어나지 않는 본 개시내용에 비추어 당업자에게 명백할 것이다. 다른 예들에서, 잘 알려진 구조들, 인터페이스들 및 프로세스들은 본 발명을 불필요하게 모호하게 하지 않기 위해 상세히 예시되지 않았다. 본원의 어떠한 부분도 본 개시의 전체 범주의 임의의 부분을 부인하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 이에 따라, 다음의 설명들은 본 개시내용의 일부 특정 실시예들을 예시하도록 의도되며, 그 모든 치환들, 조합들 및 변형들을 철저하게 특정하도록 의도되지 않는다.

달리 정의되지 않는 한, 본원에서 사용되는 모든 기술적 및 과학적 용어들은 본 개시내용이 속하는 기술 분야에서 통상의 당업자가 일반적으로 이해하는 바와 동일한 의미를 갖는다. 본원에서 본 개시내용에 대한 설명에 사용되는 용어는 단지 특정 실시예들을 설명하기 위함이고 본 개시내용을 한정하려는 의도가 아니다.

본원에서 인용되는 모든 간행물, 특허 출원, 특허 및 다른 참고문헌은 참고문헌이 제시된 문장 및/또는 단락에 관련된 교시에 대해 그 전문이 원용된다. 본원에서 사용된 기술에 대한 언급은 관련 기술분야의 통상의 기술자에게 명백할 그러한 기술에 대한 변형 또는 동등한 기술의 치환을 포함하여, 관련 기술분야에서 통상적으로 이해되는 바와 같은 기술을 지칭하는 것으로 의도된다.

문맥상 달리 나타내지 않는 한, 본원에서 설명되는 본 개시의 다양한 특징들은 임의의 조합으로 사용될 수 있는 것으로 특히 의도된다. 더욱이, 본 개시내용은 또한 본 개시내용의 일부 실시예에서, 본원에 제시된 임의의 특징 또는 특징들의 조합이 배제되거나 생략될 수 있음을 고려한다.

본원에서 개시된 방법들은 기술된 방법을 달성하기 위한 하나 이상의 단계 또는 동작들을 포함한다. 본 방법 단계들 및/또는 액션들은 본 개시의 범위로부터 벗어나지 않고 서로 상호교환될 수 있다. 다시 말해서, 본 실시예의 적절한 작동을 위해 단계들 또는 동작들의 특정 순서가 요구되지 않는 한, 특정 단계들 및/또는 동작들의 순서 및/또는 사용은 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않고 수정될 수 있다.

본 개시의 설명 및 첨부된 청구항들에서 사용되는 바와 같이, 단수 형태들은 문맥이 명확하게 달리 나타내지 않는 한, 복수 형태들도 포함하는 것으로 의도된다.

본원에서 사용된 "및/또는"은 나열된 관련 항목 중 하나 이상의 임의의 그리고 모든 가능한 조합은 물론, 대안("또는")으로 해석되는 경우 조합의 부족을 지칭하며 포함한다.

길이, 빈도 또는 SEM 델타값 등과 같은 측정 가능한 값을 지칭할 때 본원에서 사용된 용어 "약" 및 "대략"은 명시된 양의 ±20%, ±10%, ±5%, ±1%, ±0.5% 또는 심지어 ±0.1%의 편차를 포함하는 것을 의미한다.

본원에서 사용될 때, "X와 Y 사이" 및 "약 X와 Y 사이"와 같은 어구는 X와 Y를 포함하는 것으로 해석되어야 한다. 본원에서 사용될 때, "약 X와 Y 사이"와 같은 어구는 "약 X와 약 Y 사이"를 의미하고, "약 X 내지 Y"와 같은 어구는 "약 X 내지 약 Y"를 의미한다.

본원에서 사용된 "예시적인"이라는 용어는 실시예, 사례 또는 예시의 역할을 하는 것을 의미하기 위해 사용된다. 임의의 양태 또는 "예시적인" 것으로 기술된 양태는 반드시 다른 양태들 또는 양태들보다 우선하거나 유리한 것으로 해석되어서는 안 되며, 이는 통상의 당업자에게 공지된 동등한 구조 및 기술을 배제하는 것을 의미하지도 않는다. 오히려, "예시적인"이라는 단어 사용으로 구체적인 방식의 개념 제시를 의도하며, 개시된 주제는 그러한 예시들로 제한되지 않는다.

본원에서 사용된 용어, "표피하 수분" 또는 "SEM"은 표피 아래 피부 조직의 수분량을 지칭한다. SEM에는 세포 내액과 세포 외액이 포함될 수 있다. 이론에 얽매이지 않아도, 피부 조직이 손상되면 손상 부위의 염증으로 인해 혈관이 확장되어 피부 조직으로의 혈류가 증가할 수 있다. 또한, 혈관 투과성이 증가하여 체액, 단백질 및 백혈구가 순환계에서 피부 조직 손상 부위로 이동할 수 있다. 체액, 세포 및 기타 물질이 부상당한 부위로 흘러들어 부종과 발적을 일으키고 손상된 피부 조직의 SEM 양을 증가시킨다. 세포자멸사 및 괴사와 같은 과정으로 인해 손상된 부위의 체액량이 증가할 수도 있다. SEM은 예를 들어 바이오 커패시턴스를 측정함으로써 측정될 수 있다. 일부 양태에서, 본원에 기술된 방법은 조직에서 SEM 값을 획득하는 단계를 포함한다. 일부 양태에서, 본원에 기술된 방법은 피부에서 SEM 값을 획득하는 단계를 포함한다. 일부 양태에서, 본원에 기술된 방법은 피부의 표피하 층에서 SEM 값을 획득하는 단계를 포함한다. 일부 양태에서, 본원에 기술된 방법은 조직에서 SEM 델타값을 획득하는 단계를 포함한다. 일부 양태에서, 본원에 기술된 방법은 피부에서 SEM 델타값을 획득하는 단계를 포함한다. 일부 양태에서, 본원에 기술된 방법은 조직에서 SEM 값 세트를 획득하는 단계를 포함한다. 일부 양태에서, 본원에 기술된 방법은 피부에서 SEM 값 세트를 획득하는 단계를 포함한다. 일부 양태에서, 본원에 기술된 방법은 조직에서 SEM 델타값 세트를 획득하는 단계를 포함한다. 일부 양태에서, 본원에 기술된 방법은 피부에서 SEM 델타값 세트를 획득하는 단계를 포함한다. 일부 양태에서, SEM 델타값 세트는 서로 다른 시간에 획득한 복수의 SEM 델타값을 포함한다. 일부 양태에서, SEM 델타값 세트는 동시에 획득한 복수의 SEM 델타값을 포함한다.

본원에서 사용된 "SEM 델타값" 또는 "SEM-Δ 값"은 동일한 조직 부위에서 또는 조직 부위에 관계없이 거의 동시에 획득한 SEM 측정으로부터 도출된 두 값 간의 계산된 차이를 지칭한다.

일 양태에서, 각각의 두 값은 다른 값과 거의 동시에 획득한 SEM 측정값이다. 일 양태에서, 각각의 두 값은 거의 동시에 획득한 복수의 SEM 측정값 서브세트로부터 결정된 평균값이다. 일 양태에서, 두 값은 거의 동시에 획득한 복수의 SEM 측정값으로부터 결정된 SEM 측정값 및 평균값이다. 일 양태에서, 두 값은 거의 동시에 획득한 최대 SEM 측정값 및 SEM 측정값이다. 일 양태에서, 두 값은 거의 동시에 획득한 복수의 SEM 측정값으로부터 결정된 최대 SEM 측정값 및 평균값이다. 일 양태에서, 두 값은 거의 동시에 획득한 복수의 SEM 측정값으로부터 결정된 최대 SEM 측정값 및 최소 SEM 측정값이다.

일 양태에서, 각각의 두 값은 동일한 조직 부위에서 획득한 SEM 측정값이다. 일 양태에서, 각각의 두 값은 동일한 조직 부위에서 획득한 복수의 SEM 측정값 서브세트로부터 결정된 평균 SEM 값이다. 일 양태에서, 두 값은 동일한 조직 부위에서 획득한 복수의 SEM 측정값으로부터 결정된 SEM 측정값 및 평균값이다. 일 양태에서, 두 값은 동일한 조직 부위에서 획득한 최대 SEM 측정값 및 SEM 측정값이다. 일 양태에서, 두 값은 동일한 조직 부위에서 획득한 복수의 SEM 측정값으로부터 결정된 최대 SEM 측정값 및 평균값이다. 일 양태에서, 두 값은 동일한 조직 부위에서 획득한 복수의 SEM 측정값으로부터 결정된 최대 SEM 측정값 및 최소 SEM 측정값이다. 일 양태에서, 동일한 조직 부위에서 획득한 2개의 SEM 측정값은 조직의 공간적으로 구별되는 부위에서 획득한 측정값이다. 일 양태에서, 동일한 조직 부위에서 획득한 2개의 SEM 측정값은 조직의 중첩되는 부위에서 획득한 측정값이다. 일 양태에서, 조직 부위는 흉골, 천골, 발꿈치, 견갑골, 팔꿈치, 귀 또는 기타 살이 있는 조직을 포함하지만 이에 제한되지 않는 해부학적 부위의 중심에 위치한다. 일 양태에서, 동일한 조직 부위에서 복수의 SEM 측정값을 획득하는 것은 해부학적 부위 및 그 주변의 측정값 획득을 포함한다. 일 양태에서, 동일한 조직 부위에서 복수의 SEM 측정값을 획득하는 것은 측정 지도에 기반한 해부학적 부위 및 그 주변의 측정값 획득을 포함한다. 예시적인 측정 지도는 예를 들어 미국 특허 출원 번호 17/591,139 또는 미국 특허 번호 US 9,763,596 B2에서 찾을 수 있으며, 이는 그 전문이 본원에 참조로 포함된다.

일 양태에서, 평균 SEM 값은 해부학적 부위를 둘러싸는 각각의 공간 위치에서 거의 동시에 측정된 다수의 SEM 값에 대해 결정된다. 일 양태에서, SEM 델타값은 해부학적 부위 주변에서 거의 동시에 측정된 최대 평균 SEM 값 및 각각의 평균 SEM 값 간의 차이이다. 일 양태에서, SEM 델타값은 해부학적 부위 주변에서 거의 동시에 측정된 최대 평균 SEM 값 및 최소 평균 SEM 값 간의 차이이다. 일 양태에서, "SEM 델타값"은 또한 서로 다른 시간에 동일한 조직 부위 주변에서 획득한 측정값으로부터 도출된 두 값 간의 계산된 차이를 지칭할 수도 있다. 일 양태에서, 두 측정값은 약 10시간 이내, 약 8시간 이내, 약 6시간 이내, 약 5시간 이내, 약 4시간 이내, 약 3시간 이내, 약 2시간 이내 또는 약 1시간 이내로 거의 동시에 측정할 때 획득된다.

본원에서 사용된 "조직 바이오 커패시턴스"는 간질 공간 내에 축적되는 체액 수준 증가에 기반하여 초기 조직 손상을 탐지하기 위한 생물 물리학적 마커를 지칭한다. 이론에 얽매이지 않아도, 조직 내 체액 함량이 높을수록 바이오 커패시턴스 값이 높아진다. 일부 양태에서, 본원에 기술된 방법은 조직에서 바이오 커패시턴스를 측정하는 단계를 포함한다. 일부 양태에서, 본원에 기술된 방법은 피부에서 바이오 커패시턴스를 측정하는 단계를 포함한다. 일부 양태에서, 본원에 기술된 방법으로 측정된 바이오 커패시턴스는 조직 내 SEM에 따라 선형적으로 변한다. 일부 양태에서, 본원에 기술된 방법으로 측정된 바이오 커패시턴스는 조직 내 SEM에 따라 비선형적으로 변한다.

본원에서 사용된 "시스템"은 서로 유선 또는 무선 통신하는 장치들의 집합일 수 있다.

본원에서 사용된 "정보 획득"은 환자의 피부에 침투하기 위해 무선 주파수 에너지를 사용하는 것을 지칭한다.

본원에서 사용된 "환자"는 인간 또는 동물 대상체일 수 있다.

본원에서 사용된 "가중치"는 SEM 델타값의 분포에서 상대적 중요성을 표현하기 위해 SEM 델타값에 할당된 수계수이다. 이론에 얽매이지 않아도, 가중치는 현재 날짜를 기준으로 다양한 일자의 SEM 측정값 기여도를 조정할 수 있다.

본원에서 사용된 "신경망"은 계산에 대한 연결적 접근법을 기반으로 정보 처리를 위해 수학적 또는 계산적 모델을 사용하는 인공 뉴런 또는 노드를 포함하는 인공 신경망이다. 신경망은 예시적인 입력-출력 쌍을 기반으로 입력을 출력에 매핑하는 함수의 지도 학습을 수행할 수 있다. 예시적인 입력-출력 쌍은 신경망에 "훈련 세트"로 제공될 수 있다.

본원에서 사용된 "전극 센서"는 전기적 특성을 감지하는 전극이다. 일 양태에서, 전극 센서는 하나의 전극을 포함한다. 일 양태에서, 전극 센서는 2개의 전극을 포함한다. 일 양태에서, 전극 센서는 동축 구성으로 배치된 2개의 전극을 포함한다. 일 양태에서, 전극 센서는 서로 가까이 배치된 2개의 전극을 포함한다.

본원에서 사용된 병태 또는 질병에 대한 "예방" 또는 "예방하는"은 병태 또는 질병이 환자에게 나타나기 전에 발병할 위험성을 감소시키거나 일단 발병하면 병태 또는 질병의 진행을 늦추고 중단시키기 위한 접근법이다. 예방 접근법에는 신속하고 적절한 관리가 시작될 수 있도록 초기 단계에서 질병을 식별하는 것, 병태나 질병이 나타나기 전에 취약한 조직을 보호하는 것, 질병의 결과를 줄이거나 최소화하는 것 및 이들의 조합이 포함되지만 이에 제한되지는 않는다. 일 양태에서, DTI가 형성되지 않을 때 DTI가 예방된다. 일 양태에서, 형성된 DTI가 악화되지 않을 때 DTI가 예방된다.

본원에서 사용된 병태 또는 질병에 대한 "치료" 또는 "치료하는"은 병태 또는 질병이 환자에게 나타난 후에 바람직하게는 임상 결과를 포함하여 유익하거나 기대되는 결과 획득을 위한 접근법이다. 질병에 대한 유익하거나 기대되는 결과에는 다음 중 하나 이상이 포함되지만 이에 제한되지는 않는다. 질병과 관련된 병태 개선, 질병 치료, 질병 중증도 완화, 질병 진행 지연, 질병과 관련된 하나 이상의 증상 완화, 질병으로 고통받는 사람의 삶의 질 향상, 생존 기간 연장 및 이들의 조합. 마찬가지로, 본 개시내용의 목적을 위해, 병태에 대한 유익하거나 기대되는 결과에는 다음 중 하나 이상을 포함하지만 이에 제한되지는 않는다. 병태의 개선, 병태의 치료, 병태의 중증도 완화, 병태의 진행 지연, 병태와 관련된 하나 이상의 증상 완화, 병태로 고통받는 사람의 삶의 질 향상, 생존 기간 연장 및 이들의 조합.

본 개시내용에 따른 예시적인 장치가 도 1A 및 도 1B에 도시되어 있다. 이는 표피하 수분을 측정하기 위한 장치의 예시로 이해될 것이다. 일부 실시예에서, 본 개시내용에 따른 장치는 휴대용 장치, 이동식 장치, 유선 장치, 무선 장치 또는 인간 환자의 일부를 측정하도록 장착되는 장치일 수 있다. Sarrafzadeh 등의 미국 특허 번호 9,220,455 B2 및 미국 특허 번호 9,398,879 B2, Tonar 등의 미국 특허 번호 10,182,740 B2는 다양한 SEM 스캐닝 장치를 대상으로 한다. 모든 미국 특허 번호 9,220,455 B2, 미국 특허 번호 9,398,879B2 및 10,182,740B2는 그 전문이 본원에 참조로 포함된다.

탐지 방법

일 양태에서, 본 개시내용은 심부 조직 손상(DTI)이 환자의 피부에 가시화되기 전에 이를 탐지하는 방법을 제공하며, a) 소정의 빈도로 환자 피부상의 한 부위에서 SEM 델타값 세트를 획득하는 단계; b) 획득된 세트에서 각각의 SEM 델타값에 소정의 가중치를 적용하는 단계; c) N개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값에서 제1 평균 SEM 델타값을 계산하는 단계; d) M개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값에서 제2 평균 SEM 델타값을 계산하는 단계; e) 상기 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이를 소정의 임계값과 비교하는 단계; 및 f) 소정의 임계값보다 차이가 큰 경우 환자의 피부상의 부위에 DTI가 있다고 판단하는 단계를 포함한다. 일 양태에서, 획득된 SEM 델타값 세트는 각각 하루 간격으로 수집한 적어도 5개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, 소정의 가중치는 0 내지 2의 범위에 있다. 일 양태에서, 소정의 가중치는 시간에 따라 단조적으로 증가한다. 일 양태에서, N>M이다. 일 양태에서, N은 4이고 M은 2이다. 일 양태에서, 소정의 임계값은 0 내지 1 범위의 실수이다. 일 양태에서, 가장 최근 SEM 델타값은 K개의 가장 최근 SEM 델타값의 선형 외삽에 의해 획득된다. 일 양태에서 K는 3이다. 일 양태에서, 소정의 임계값은 0.7이다.

일 양태에서, SEM 델타값 세트는 서로 다른 시간에 획득한 복수의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 소정의 빈도로 획득한 복수의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, 소정의 빈도는 한 달에 한 번, 2주에 한 번, 1주에 한 번, 5일에 한 번, 4일에 한 번, 3일에 한 번, 이틀에 한 번, 하루에 한 번, 24시간에 한 번, 23시간에 한 번, 22시간에 한 번, 21시간에 한 번, 19시간에 한 번, 18시간에 한 번, 17시간에 한 번, 16시간에 한 번, 15시간에 한 번, 14시간에 한 번, 13시간에 한 번, 12시간에 한 번, 11시간에 한 번, 10시간에 한 번, 9시간에 한 번, 8시간에 한 번, 7시간에 한 번, 6시간에 한 번, 5시간에 한 번, 4시간에 한 번, 3시간에 한 번, 2시간에 한 번, 1시간에 한 번, 60분에 한 번, 30분에 한 번, 15분에 한 번, 10분에 한 번, 5분에 한 번, 2분에 한 번이다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 10개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 9개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 8개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 7개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 6개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 5개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 4개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 3개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 2개의 SEM 델타값을 포함한다.

일 양태에서, 가중치 세트는 SEM 델타값 세트의 각각의 SEM 델타값에 적용된다. 일 양태에서, 가중치 세트는 미리 정해진다. 일 양태에서, 첫 번째 소정의 가중치는 SEM 델타값 세트의 제1 SEM 델타값에 적용된다. 일 양태에서, 두 번째 소정의 가중치는 SEM 델타값 세트의 제2 SEM 델타값에 적용된다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트의 SEM 델타값에 적용되는 소정의 가중치는 현재 시간을 기준으로 SEM 델타값을 획득하는 시간에 의해 정해진다. 일 양태에서, 더 이른 시간에 획득한 SEM 델타값보다 더 최근에 획득한 SEM 델타값에 더 큰 가중치가 적용된다. 일 양태에서, 더 최근에 획득한 SEM 델타값보다 더 이른 시간에 획득한 SEM 델타값에 더 작은 가중치가 적용된다. 일 양태에서, 소정의 가중치는 시간에 따라 단조적으로 증가한다. 일 양태에서, 소정의 가중치는 0 내지 2의 범위에 있다. 일 양태에서, 소정의 가중치는 약 2, 약 1.9, 약 1.8, 약 1.7, 약 1.6, 약 1.5, 약 1.4, 약 1.3, 약 1.2, 약 1.1, 약 1.0, 약 0.9, 약 0.8, 약 0.7, 약 0.6, 약 0.5, 약 0.4, 약 0.3, 약 0.2, 약 0.1 또는 약 0.0이다. 일 양태에서, 소정의 가중치는 지도 학습 알고리즘의 결과로부터 획득한다. 일 양태에서, 소정의 가중치는 비지도 학습 알고리즘의 결과로부터 획득한다.

일 양태에서, 평균 SEM 델타값은 SEM 델타값 세트로부터 계산한다. 일 양태에서, 평균 SEM 델타값은 SEM 델타값의 서브세트로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 N개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 M개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 5개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제2 평균 SEM 델타값은 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 4개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제2 평균 SEM 델타값은 2개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 3개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제2 평균 SEM 델타값은 3개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 2개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제2 평균 SEM 델타값은 4개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 1개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제2 평균 SEM 델타값은 5개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제1 평균 SEM 델타값은 다음으로 가장 최근 가중된 5개의 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 2개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제1 평균 SEM 델타값은 다음으로 가장 최근 가중된 4개의 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 3개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제1 평균 SEM 델타값은 다음으로 가장 최근 가중된 3개의 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 4개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제1 평균 SEM 델타값은 다음으로 가장 최근 가중된 2개의 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 5개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제1 평균 SEM 델타값은 다음으로 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, N+M=3이다. 일 양태에서, N+M=4이다. 일 양태에서, N+M=5이다. 일 양태에서, N+M=6이다. 일 양태에서, N+M=7이다. 일 양태에서, N+M=8이다. 일 양태에서, N+M=9이다. 일 양태에서, N+M=10이다. 일 양태에서, N=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 또는 10이다. 일 양태에서, M=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 또는 10이다. 일 양태에서, 환자와 관련된 복수의 SEM 델타값은 위험성 평가에 앞서 소정의 시간 간격에 걸쳐 주기적으로 획득한다. 일 양태에서, 위험성 평가에 앞서 소정의 시간 간격은 1일, 2일, 3일, 4일, 5일, 6일, 7일, 8일, 9일 또는 10일이다.

일 양태에서, 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이를 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이는 소정의 임계와 비교한다. 일 양태에서, 소정의 임계는 0이다. 일 양태에서, 소정의 임계는 양의 값이다. 일 양태에서, 소정의 임계는 음의 값이다. 일 양태에서, 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 양의 차이는 심부 조직 손상을 나타낸다. 일 양태에서, 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 비양성 차이 또는 차이 없음은 심부 조직 손상이 없음을 나타낸다. 일 양태에서, 가장 최근의 평균과 가장 이전의 평균 SEM 델타값 간의 양의 차이는 심부 조직 손상을 나타낸다. 일 양태에서, 가장 최근의 평균과 가장 이전의 평균 SEM 델타값 간의 비양성 차이 또는 차이 없음은 심부 조직 손상이 없음을 나타낸다. 일 양태에서, 소정의 임계값은 0 내지 1 범위의 실수이다. 일 양태에서, 소정의 임계값은 약 0.1, 약 0.2, 약 0.3, 약 0.4, 약 0.5, 약 0.6, 약 0.7, 약 0.8, 약 0.9, 약 1.0이다. 일 양태에서, 차이가 소정의 임계값보다 클 때 환자 피부상의 부위에 DTI가 존재하는 것으로 판단한다.

훈련 방법

일 양태에서, 본 개시내용은 환자의 피부에 손상이 가시화되기 전에 심부 조직 손상(DTI) 탐지를 위한 신경망 훈련용 컴퓨터 구현 방법을 제공하며, a) DTI 진단을 받은 첫 번째 다수의 환자 중 각 환자에게서 DTI 형성 전 및 형성까지 소정의 빈도로 환자 피부상의 한 부위에서 제1 표피하 수분(SEM) 델타값 세트를 획득하는 단계; b) DTI로 진단되지 않은 두 번째 다수의 환자 중 각 환자에게서 소정의 빈도로 환자 피부상의 동일한 부위에서 제2 SEM 델타값 세트를 획득하는 단계; c) 획득된 제1 및 제2 SEM 델타값 세트에서 SEM 델타값 각각에 가중치 세트를 적용하는 단계; d) 첫 번째 및 두 번째 다수의 환자 중 모든 환자의 제1 가중된 SEM 델타값 세트와 제2 가중된 SEM 델타값 세트를 포함하는 훈련 세트를 생성하는 단계; 및 e) 훈련 세트를 사용하여 신경망을 훈련시키는 단계를 포함한다.

일 양태에서, 신경망은 단층 신경망이다. 일 양태에서, 신경망은 다층 신경망이다. 일 양태에서, 신경망은 적어도 하나의 은닉층, 적어도 2개의 은닉층, 적어도 3개의 은닉층, 적어도 4개의 은닉층 또는 적어도 5개의 은닉층을 포함한다. 일 양태에서, 신경망은 지도 학습 알고리즘을 사용한다. 일 양태에서, 신경망은 비지도 학습 알고리즘을 사용한다.

일 양태에서, 첫 번째 다수의 환자는 DTI로 진단받았다. 일 양태에서, 첫 번째 다수의 환자 중 각 환자의 경우 환자 피부상의 한 부위에서 제1 SEM 델타값 세트를 획득한다. 일 양태에서, DTI의 형성 전 및 형성까지 소정의 빈도로 제1 SEM 델타값 세트를 획득한다. 일 양태에서, 두 번째 다수의 환자는 DTI로 진단받지 않았다. 일 양태에서, 두 번째 다수의 환자 중 각 환자의 경우 환자 피부상의 한 부위에서 제2 SEM 델타값 세트를 획득한다. 일 양태에서, 제2 SEM 델타값 세트는 제1 SEM 델타값 세트와 동일한 소정의 빈도로 획득한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 서로 다른 시간에 획득한 복수의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 소정의 빈도로 획득한 복수의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, 소정의 빈도는 한 달에 한 번, 2주에 한 번, 1주에 한 번, 5일에 한 번, 4일에 한 번, 3일에 한 번, 이틀에 한 번, 하루에 한 번, 24시간에 한 번, 23시간에 한 번, 22시간에 한 번, 21시간에 한 번, 19시간에 한 번, 18시간에 한 번, 17시간에 한 번, 16시간에 한 번, 15시간에 한 번, 14시간에 한 번, 13시간에 한 번, 12시간에 한 번, 11시간에 한 번, 10시간에 한 번, 9시간에 한 번, 8시간에 한 번, 7시간에 한 번, 6시간에 한 번, 5시간에 한 번, 4시간에 한 번, 3시간에 한 번, 2시간에 한 번, 1시간에 한 번, 60분에 한 번, 30분에 한 번, 15분에 한 번, 10분에 한 번, 5분에 한 번, 2분에 한 번, 1분에 한 번 또는 30초에 한 번이다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 10개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 9개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 8개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 7개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 6개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 5개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 4개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 3개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 2개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, DTI 발병 위험성이 있는 환자 피부상의 부위는 발꿈치, 무릎, 팔꿈치, 천골, 허벅지, 후두부, 어깨, 척추 기저부, 엉덩이, 발가락, 귀, 고관절, 다리 또는 흉곽을 포함하지만 이에 제한되지 않는다.

일 양태에서, 가중치 세트는 SEM 델타값 세트의 각각의 SEM 델타값에 적용된다. 일 양태에서, 가중치 세트는 무작위로 정해진다. 일 양태에서, 첫 번째 무작위 가중치는 SEM 델타값 세트의 제1 SEM 델타값에 적용된다. 일 양태에서, 두 번째 무작위 가중치는 SEM 델타값 세트의 제2 SEM 델타값에 적용된다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트의 SEM 델타값에 적용되는 무작위 가중치는 현재 시간을 기준으로 SEM 델타값을 획득하는 시간에 의해 정해진다. 일 양태에서, 더 이른 시간에 획득한 SEM 델타값보다 더 최근에 획득한 SEM 델타값에 더 큰 무작위 가중치가 적용된다. 일 양태에서, 더 최근에 획득한 SEM 델타값보다 더 이른 시간에 획득한 SEM 델타값에 더 작은 무작위 가중치가 적용된다. 일 양태에서, 무작위 가중치는 시간에 따라 단조적으로 증가한다.

일 양태에서, 첫 번째 및 두 번째 다수의 환자 중 모든 환자의 제1 가중된 SEM 델타값 세트와 제2 가중된 SEM 델타값 세트를 포함하는 훈련 세트를 생성한다. 일 양태에서, 신경망은 훈련 세트를 사용하여 훈련된다.

일 양태에서, 방법은 a) 첫 번째 및 두 번째 다수의 환자 중 각 환자에 대해, i) SEM 델타값 세트에서 N개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값의 제1 평균 SEM 델타값을 계산; ii) SEM 델타값 세트에서 M개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값의 제2 평균 SEM 델타값을 계산; iii) 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이값을 계산; 및 iv) 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이를 임계값과 비교; b) 첫 번째 다수의 환자의 제1 차이값 세트 및 두 번째 다수의 환자의 제2 차이값 세트를 포함하는 훈련 세트를 생성; 및 c) 훈련 세트를 사용하여 신경망을 훈련시키는 것을 더 포함한다.

일 양태에서, 평균 SEM 델타값은 SEM 델타값 세트로부터 계산한다. 일 양태에서, 평균 SEM 델타값은 SEM 델타값의 서브세트로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 N개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 M개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 5개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제2 평균 SEM 델타값은 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 4개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제2 평균 SEM 델타값은 2개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 3개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제2 평균 SEM 델타값은 3개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 2개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제2 평균 SEM 델타값은 4개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 1개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제2 평균 SEM 델타값은 5개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제1 평균 SEM 델타값은 다음으로 가장 최근 가중된 5개의 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 2개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제1 평균 SEM 델타값은 다음으로 가장 최근 가중된 4개의 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 3개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제1 평균 SEM 델타값은 다음으로 가장 최근 가중된 3개의 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 4개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제1 평균 SEM 델타값은 다음으로 가장 최근 가중된 2개의 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 5개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제1 평균 SEM 델타값은 다음으로 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 환자와 관련된 복수의 SEM 델타값은 위험성 평가에 앞서 소정의 시간 간격에 걸쳐 주기적으로 획득한다. 일 양태에서, 위험성 평가에 앞서 소정의 시간 간격은 1일, 2일, 3일, 4일, 5일, 6일, 7일, 8일, 9일 또는 10일이다.

일 양태에서, 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이를 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이는 임계와 비교한다. 일 양태에서, 임계는 0이다. 일 양태에서, 임계는 양의 값이다. 일 양태에서, 임계는 음의 값이다. 일 양태에서, 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 양의 차이는 심부 조직 손상을 나타낸다. 일 양태에서, 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 비양성 차이 또는 차이 없음은 심부 조직 손상이 없음을 나타낸다. 일 양태에서, 가장 최근의 평균과 가장 이전의 평균 SEM 델타값 간의 양의 차이는 심부 조직 손상을 나타낸다. 일 양태에서, 가장 최근의 평균과 가장 이전의 평균 SEM 델타값 간의 비양성 차이 또는 차이 없음은 심부 조직 손상이 없음을 나타낸다. 일 양태에서, 임계값은 0 내지 1 범위의 실수이다. 일 양태에서, 임계값은 약 0.1, 약 0.2, 약 0.3, 약 0.4, 약 0.5, 약 0.6, 약 0.7, 약 0.8, 약 0.9, 약 1.0이다. 일 양태에서, 차이가 소정의 임계값보다 클 때 환자 피부상의 부위에 DTI가 존재하는 것으로 판단한다.

일 양태에서, 첫 번째 다수의 환자에 대한 제1 차이값 세트와 두 번째 다수의 환자에 대한 제2 차이값 세트를 포함하는 훈련 세트를 생성한다. 일 양태에서, 신경망은 훈련 세트를 사용하여 훈련된다.

일 양태에서, 훈련된 신경망은 DTI 형성 전 각 시점에 대해 최적화된 가중치를 포함하는 최적화된 가중치 세트를 출력한다. 일 양태에서,최적화된 가중치는 시간에 따라 단조적으로 증가한다. 일 양태에서, 최적화된 가중치는 0 내지 2의 범위에 있다. 일 양태에서, 최적화된 가중치는 약 2, 약 1.9, 약 1.8, 약 1.7, 약 1.6, 약 1.5, 약 1.4, 약 1.3, 약 1.2, 약 1.1, 약 1.0, 약 0.9, 약 0.8, 약 0.7, 약 0.6, 약 0.5, 약 0.4, 약 0.3, 약 0.2, 약 0.1 또는 약 0.0이다. 일 양태에서, 훈련된 신경망은 최적화된 임계를 출력한다. 일 양태에서, 최적화된 임계값은 약 0.1, 약 0.2, 약 0.3, 약 0.4, 약 0.5, 약 0.6, 약 0.7, 약 0.8, 약 0.9, 약 1.0이다.

일 양태에서, 본 개시내용은 환자의 피부에 손상이 가시화되기 전에 심부 조직 손상(DTI)의 탐지를 위한 신경망 훈련용 컴퓨터 구현 방법을 제공하며, a) DTI를 경험하는 첫 번째 다수의 환자 중 각 환자에게서 DTI 형성 전 및 형성까지 소정의 빈도로 환자 피부상의 한 부위에서 제1 표피하 수분(SEM) 델타값 세트를 획득하는 단계; b) DTI를 경험하지 않은 두 번째 다수의 환자 중 각 환자에게서 소정의 빈도로 환자 피부상의 동일한 부위에서 제2 SEM 델타값 세트를 획득하는 단계; c) 획득된 제1 및 제2 SEM 델타값 세트에서 SEM 델타값 각각에 가중치 세트를 적용하는 단계; d) 첫 번째 및 두 번째 다수의 환자 중 각 환자에 대해, i) SEM 델타값 세트에서 N개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값의 제1 평균 SEM 델타값을 계산; ii) SEM 델타값 세트에서 M개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값의 제2 평균 SEM 델타값을 계산; iii)제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이값을 계산; 및 iv) 제1 평균과 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이를 임계값과 비교하는 단계; e) 첫 번째 다수의 환자의 제1 차이값 세트 및 두 번째 다수의 환자의 제2 차이값 세트를 포함하는 훈련 세트를 생성하는 단계; 및 f) 훈련 세트를 사용하여 신경망을 훈련시키는 단계를 포함한다.

일 양태에서, 첫 번째 다수의 환자는 DTI로 진단받았다. 일 양태에서, 첫 번째 다수의 환자 중 각 환자의 경우 환자 피부상의 한 부위에서 제1 SEM 델타값 세트를 획득한다. 일 양태에서, DTI의 형성 전 및 형성까지 소정의 빈도로 제1 SEM 델타값 세트를 획득한다. 일 양태에서, 두 번째 다수의 환자는 DTI로 진단받지 않았다. 일 양태에서, 두 번째 다수의 환자 중 각 환자의 경우 환자 피부상의 한 부위에서 제2 SEM 델타값 세트를 획득한다. 일 양태에서, 제2 SEM 델타값 세트는 제1 SEM 델타값 세트와 동일한 소정의 빈도로 획득한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 서로 다른 시간에 획득한 복수의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 소정의 빈도로 획득한 복수의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, 소정의 빈도는 한 달에 한 번, 2주에 한 번, 1주에 한 번, 5일에 한 번, 4일에 한 번, 3일에 한 번, 이틀에 한 번, 하루에 한 번, 24시간에 한 번, 23시간에 한 번, 22시간에 한 번, 21시간에 한 번, 19시간에 한 번, 18시간에 한 번, 17시간에 한 번, 16시간에 한 번, 15시간에 한 번, 14시간에 한 번, 13시간에 한 번, 12시간에 한 번, 11시간에 한 번, 10시간에 한 번, 9시간에 한 번, 8시간에 한 번, 7시간에 한 번, 6시간에 한 번, 5시간에 한 번, 4시간에 한 번, 3시간에 한 번, 2시간에 한 번, 1시간에 한 번, 60분에 한 번, 30분에 한 번, 15분에 한 번, 10분에 한 번, 5분에 한 번, 2분에 한 번이다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 10개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 9개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 8개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 7개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 6개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 5개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 4개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 3개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, SEM 델타값 세트는 24시간에 한 번 획득하는 2개의 SEM 델타값을 포함한다. 일 양태에서, DTI 발병 위험성이 있는 환자 피부상의 부위는 발꿈치, 무릎, 팔꿈치, 천골, 허벅지, 후두부, 어깨, 척추 기저부, 엉덩이, 발가락, 귀, 고관절, 다리 또는 흉곽을 포함하지만 이에 제한되지 않는다.

일 양태에서, 평균 SEM 델타값은 SEM 델타값 세트로부터 계산한다. 일 양태에서, 평균 SEM 델타값은 SEM 델타값의 서브세트로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 N개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 M개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 5개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제2 평균 SEM 델타값은 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 4개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제2 평균 SEM 델타값은 2개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 3개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제2 평균 SEM 델타값은 3개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 2개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제2 평균 SEM 델타값은 4개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제1 평균 SEM 델타값은 1개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제2 평균 SEM 델타값은 5개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제1 평균 SEM 델타값은 다음으로 가장 최근 가중된 5개의 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 2개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제1 평균 SEM 델타값은 다음으로 가장 최근 가중된 4개의 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 3개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제1 평균 SEM 델타값은 다음으로 가장 최근 가중된 3개의 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 4개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제1 평균 SEM 델타값은 다음으로 가장 최근 가중된 2개의 SEM 델타값으로부터 계산한다. 일 양태에서, 제2 평균 SEM 델타값은 5개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산하고, 제1 평균 SEM 델타값은 다음으로 가장 최근 가중된 SEM 델타값으로부터 계산한다.

일 양태에서, 훈련된 신경망은 a) DTI의 형성 전 각 시점에 대해 최적화된 가중치를 포함하는 최적화된 가중치 세트, 이에 있어서 최적화된 가중치는 시간에 따라 단조적으로 증가; b) 최적화된 임계값; c) N의 값; 및 d) M의 값을 출력한다. 일 양태에서, 최적화된 가중치 세트 및 최적화된 임계는 심부 조직 손상의 발생을 예측하는 데 사용된다. 일 양태에서,최적화된 가중치는 시간에 따라 단조적으로 증가한다. 일 양태에서, 최적화된 가중치는 0 내지 2의 범위에 있다. 일 양태에서, 최적화된 가중치는 약 2, 약 1.9, 약 1.8, 약 1.7, 약 1.6, 약 1.5, 약 1.4, 약 1.3, 약 1.2, 약 1.1, 약 1.0, 약 0.9, 약 0.8, 약 0.7, 약 0.6, 약 0.5, 약 0.4, 약 0.3, 약 0.2, 약 0.1 또는 약 0.0이다. 일 양태에서, 훈련된 신경망은 최적화된 임계를 출력한다. 일 양태에서, 최적화된 임계값은 약 0.1, 약 0.2, 약 0.3, 약 0.4, 약 0.5, 약 0.6, 약 0.7, 약 0.8, 약 0.9, 약 1.0이다. 일 양태에서, N+M=3이다. 일 양태에서, N+M=4이다. 일 양태에서, N+M=5이다. 일 양태에서, N+M=6이다. 일 양태에서, N+M=7이다. 일 양태에서, N+M=8이다. 일 양태에서, N+M=9이다. 일 양태에서, N+M=10이다. 일 양태에서, N=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 또는 10이다. 일 양태에서, M=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 또는 10이다.

일 양태에서, 최적화된 가중치 세트 및 최적화된 임계는 심부 조직 손상의 발생을 예측하는 데 사용된다.

컴퓨터 판독 가능 매체(소프트웨어)

본 개시내용에서 전술한 임의의 방법은 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 또는 컴퓨터 판독 가능 매체(CRM)에 기록된 명령어 세트로 특정되는 컴퓨터 프로그램 프로세스로 구현될 수 있다.

일 양태에서, 본 개시내용은 장치의 하나 이상의 프로세서로 실행하는 하나 이상의 프로그램을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공하고, 하나 이상의 프로그램은 하나 이상의 프로세서로 실행할 경우 장치가 본원에 개시된 임의의 방법을 수행하게 하는 명령어를 포함한다.

또한, 본원에 개시된 임의의 방법을 수행함으로써 생성된 보고서를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 본원에서 제공된다.

컴퓨터 판독 가능 저장 매체의 예시로는 랜덤 액세스 메모리(RAM), 읽기 전용 메모리(ROM), 읽기 전용 컴팩트 디스크(CD-ROM), 기록 가능 컴팩트 디스크(CD-R), 재기록 가능 컴팩트 디스크(CD-RW), 읽기 전용 디지털 다용도 디스크(예: DVD-ROM, 듀얼 레이어 DVD-ROM), 기록/재기록이 가능한 다양한 DVD(예: DVD-RAM, DVD-RW, DVD+RW 등), 플래시 메모리(예: SD 카드, 미니 SD 카드, 마이크로 SD 카드 등), 자기 및/또는 솔리드 스테이트 하드 드라이브, 초고밀도 광학 디스크, 기타 광학 또는 자기 매체 및 플로피 디스크를 포함한다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 솔리드 스테이트 장치, 하드 디스크, CD-ROM 또는 기타 임의의 비휘발성 컴퓨터 판독 가능 저장 매체이다.

컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 적어도 하나의 처리 장치로 실행 가능하고 다양한 작업을 수행하기 위한 명령어 세트를 포함하는 컴퓨터 실행 가능 명령어 세트(예: "컴퓨터 프로그램")를 저장할 수 있다.

컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 스크립트 또는 코드라고도 알려짐)은 컴파일형 또는 해석형 언어, 선언형 또는 절차형 언어를 포함하여 모든 형태의 프로그래밍 언어로 작성할 수 있으며 독립 실행형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴, 오브젝트 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 기타 컴포넌트를 포함하여 어떤 형태로든 배포할 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템의 파일에 해당할 수 있지만 반드시 그럴 필요는 없다. 프로그램은 다른 프로그램이나 데이터(예: 마크업 언어 문서에 저장된 하나 이상의 스크립트)를 보유하는 파일의 일부, 해당 프로그램 전용 단일 파일 또는 여러 조정된 파일(예: 하나 이상의 모듈, 하위 프로그램 또는 코드 일부를 저장하는 파일)에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터 또는 한 장소에 위치하거나 여러 장소에 걸쳐 분산되고 통신 네트워크로 연결된 다수의 컴퓨터에서 실행하도록 배포될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터 코드의 예시로는 컴파일러로 만들어지는 것과 같은 기계어 코드, 컴퓨터, 전자 컴포넌트 또는 인터프리터를 사용하는 마이크로프로세서에서 수행되는 고급 코드를 포함하는 파일들을 포함한다.

일부 실시예에서, 본 개시내용의 다수의 소프트웨어 양태는 본 개시내용에서 별개의 소프트웨어 양태를 유지하면서 더 큰 프로그램의 하위 부분으로 구현될 수 있다. 일부 구현에서는 다수의 소프트웨어 양태를 개별 프로그램으로 구현할 수도 있다. 본원에 기술된 소프트웨어 양태를 함께 구현하는 개별 프로그램의 임의 조합은 본 개시내용의 범위 내에 있다. 일부 구현에서, 소프트웨어 프로그램은 하나 이상의 전자 시스템에서 작동하도록 설치되는 경우 소프트웨어 프로그램의 작업을 실행하고 수행하는 하나 이상의 특정 기계의 구현을 규정한다.

일 양태에서, 환자 피부상의 부위는 뼈 돌출부일 수 있다. 일 양태에서, 환자 피부상의 부위는 흉골, 천골, 발꿈치, 견갑골, 팔꿈치, 귀 또는 기타 살이 있는 조직이다. 일 양태에서, 하나의 SEM 값은 해부학적 부위에서 측정된다. 일 양태에서, 환자 피부상의 부위에 대한 평균 SEM 값은 해당 부위에서 측정된 2개, 3개, 4개, 5개, 6개, 7개, 8개, 9개, 10개 또는 10개 이상의 SEM 값으로부터 획득된다.

시스템

본 개시내용에서 전술한 임의의 방법 및 장치는 시스템 또는 장치들의 집합으로 구현될 수 있다.

본 개시내용은 DTI를 예측하기 위한 시스템을 제공한다. 일 양태에서, 시스템은 미국 특허 번호 9,398,879B2에 기술된 것을 포함하지만 이에 제한되지 않는 SEM 측정을 수행할 수 있는 장치를 포함한다. 일 양태에서, 시스템은 미국 특허 번호 10,182,740B2에 기술된 것을 포함하지만 이에 제한되지 않는 SEM 측정을 수행할 수 있는 장치를 포함한다. 미국 특허 번호 9,398,879B2 및 10,182,740B2는 모두 그 전문이 본원에 참조로 포함된다. 일 양태에서, 시스템은 SEM 스캐너 모델 200(Bruin Biometrics, LLC, Los Angeles, CA)을 포함하지만 이에 제한되지 않는 SEM 측정을 수행할 수 있는 장치를 포함한다. 일 양태에서, 시스템은 바이오 커패시턴스 측정을 수행할 수 있는 장치를 포함한다. 일 양태에서, 시스템은 본원에 기술된 방법을 수행하도록 구성된다. 일 양태에서, 시스템은 프로세서를 포함한다. 일 양태에서, 시스템은 프로세서에 전자적으로 연결되고, 프로세서에서 실행될 경우 본원에 기술된 방법의 단계를 수행하는 저장된 명령어를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다.

일 양태에서, 시스템은 SEM 측정 또는 바이오 커패시턴스 측정을 수행할 수 있는 장치를 포함하며, 장치는 커버레이를 포함한다. 일 양태에서, 커버레이는 양면 동박 적층판 및 동박에 접착된 폴리이미드 필름의 전체 폴리이미드 복합재일 수 있다. 일 양태에서, 커버레이는 Pyralux 5 mil FR0150을 포함할 수 있다. 이론에 얽매이지 않아도, 이 커버레이를 사용하면 피부 표면에 자연적으로 존재하는 기생 전하가 SEM 측정의 정확성과 정밀도에 간섭하는 것을 방지할 수 있다.

일 양태에서, 본원에 개시된 방법은 하나 이상의 프로세서; 하나의 메모리; 및 하나 이상의 프로그램을 포함하는 하나 이상의 전자 장치에서 실행되며, 여기서 하나 이상의 프로그램은 하나 이상의 프로세서로 실행할 경우 장치가 상기 실시예 중 어느 한 방법을 수행하게 하는 명령어를 포함한다. 장치의 예시로는 컴퓨터, 개인용 태블릿 컴퓨터, 개인 정보 단말기 및 휴대폰을 더 포함하지만 이에 제한되지 않는다.

일부 실시예에서, 전자 장치는 하나 이상의 디스플레이를 더 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 전자 장치는 상기 실시예 중 어느 한 방법을 수행함으로써 생성된 보고서를 표시하기 위한 하나 이상의 디스플레이를 포함한다.

일부 실시예에서, 전자 장치는 서버 컴퓨터, 클라이언트 컴퓨터, 개인용 컴퓨터(PC), 사용자 장치, 태블릿 PC, 랩톱 컴퓨터, 개인 정보 단말기(PDA), 휴대폰 또는 순차적이든 아니든 해당 기계가 수행할 동작을 특정하는 명령어 세트를 실행할 수 있는 임의의 기계이다. 일부 실시예에서, 전자 장치는 키보드 및 포인팅 장치, 터치 장치, 바코드 스캐너, 디스플레이 장치 및 네트워크 장치를 더 포함할 수 있다.

사용자와의 상호 작용을 제공하기 위한 본 명세서에 기술된 주제의 구현은, 사용자에게 정보를 표시하기 위해 본원에 기술된 디스플레이 장치와 가상 또는 물리적 키보드 및 손가락 그리고 사용자가 이를 사용해 컴퓨터에 입력할 수 있는 연필, 마우스 또는 트랙볼과 같은 포인팅 장치를 갖춘 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 사용자와의 상호 작용을 제공하기 위해 다른 종류의 장치도 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자에게 제공되는 피드백은 시각 피드백, 청각 피드백 또는 촉각 피드백과 같은 모든 형태의 감각 피드백일 수 있고, 사용자로부터의 입력은 음향, 속도 또는 촉각 입력을 포함한 모든 형태로 수신될 수 있다.

도 9는 일 실시예에 따른 예시적인 시스템(900)을 도시한다. 일 양태에서, 시스템(900)은 네트워크에 연결된 호스트 컴퓨터를 포함한다. 일 양태에서, 시스템(900)은 클라이언트 컴퓨터 또는 서버를 포함한다. 일 양태에서, 시스템(900)은 개인용 컴퓨터, 워크스테이션, 서버 또는 휴대폰이나 태블릿과 같은 휴대용 컴퓨팅 장치(이동식 전자 장치)와 같은 임의의 적합한 유형의 마이크로프로세서 기반 장치를 포함할 수 있다. 도 9에 도시된 바와 같이. 일 양태에서 시스템(900)은 프로세서(910), 입력 장치(920), 출력 장치(930), 저장 매체(940) 및 통신 장치(960) 중 하나 이상을 포함한다. 입력 장치(920) 및 출력 장치(930)는 일반적으로 상기 기술된 것들에 대응할 수 있으며 컴퓨터와 연결 가능하거나 통합될 수 있다.

일 양태에서, 입력 장치(920)는 터치 스크린, 키보드 또는 키패드, 마우스 또는 음성 인식 장치와 같이 입력을 제공하는 임의의 적합한 장치이다. 일 양태에서, 입력 장치(920)는 SEM 측정 장치이다. 일 양태에서, 출력 장치(930)는 디스플레이, 터치 스크린, 햅틱 디바이스 또는 스피커와 같이 출력을 제공하는 적합한 장치이다.

일 양태에서, 저장소(940)는 RAM, ROM, 캐시, 하드 드라이브 및 이동식 저장 디스크를 포함하지만 이에 제한되지 않는 전기, 자기 또는 광학 메모리와 같이 저장소를 제공하는 임의의 적합한 장치이다. 일 양태에서, 통신 장치(960)는 네트워크 인터페이스 칩 또는 장치, 라우터, 무선 카드, 블루투스 신호 방출기 및 수신기를 포함하지만 이에 제한되지 않는, 네트워크를 통해서 신호를 전송 및 수신할 수 있는 임의의 적합한 장치를 포함한다. 일 양태에서, 시스템(900)의 컴포넌트는 물리 버스, 유선, 무선, 블루투스 연결, 적외선 및 무선 신호를 포함하지만 이에 제한되지 않는 임의의 적합한 방식으로 개별적으로 연결된다.

일 양태에서, 저장소(940)에 저장될 수 있고 프로세서(910)로 실행할 수 있는 소프트웨어(950)는 예를 들어, 본 개시내용의 기능을 구현하는(예: 상기 기술된 장치에 구현된 바와 같은) 프로그래밍을 포함한다. 일 양태에서, 상기 기술된 것과 같은 명령어 실행 시스템, 기기 또는 장치에서 소프트웨어와 관련된 명령어를 추출해 명령어를 실행할 수 있는, 명령어 실행 시스템, 기기 또는 장치에 의해 또는 이와 관련하여 사용되는 임의의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 내에 소프트웨어(950)가 저장 및/또는 전송된다. 일 양태에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 명령어 실행 시스템, 기기 또는 장치에 의해 또는 이와 관련하여 사용되는 프로그래밍을 포함하거나 저장할 수 있는 저장소(940)와 같은 임의의 매체이다.

일 양태에서, 본원에서 기술된 것과 같은 명령어 실행 시스템, 기기 또는 장치에서 소프트웨어와 관련된 명령어를 추출해 명령어를 실행할 수 있는, 명령어 실행 시스템, 기기 또는 장치에 의해 또는 이와 관련하여 사용되는 임의의 전송 매체 내에 소프트웨어(950)가 전파된다. 일 양태에서, 전송 매체는 명령어 실행 시스템, 기기 또는 장치에 의해 또는 이와 관련하여 사용되는 프로그래밍을 통신, 전파 또는 전송할 수 있는 임의의 매체이다. 전송 판독 가능 매체는 전자, 자기, 광학, 전자기 또는 적외선 유선 또는 무선 전파 매체를 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다.

일 양태에서, 시스템(900)은 임의의 적절한 유형의 상호 연결된 통신 시스템인 네트워크에 연결될 수 있다. 일 양태에서, 네트워크는 임의의 적합한 통신 프로토콜을 구현할 수 있고 임의의 적합한 보안 프로토콜에 의해 보안될 수 있다. 일 양태에서, 네트워크는 무선 네트워크 연결, T1 또는 T3 회선, 케이블 네트워크, DSL 및 전화선을 포함하지만 이에 제한되지 않는 네트워크 신호의 전송 및 수신을 구현할 수 있는 임의의 적절한 배열의 네트워크 링크를 포함한다.

일 양태에서, 시스템(900)은 네트워크에서 작동하기에 적합한 운영 체제를 구현한다. 일 양태에서, 소프트웨어(950)는 C, C++, Java 또는 Python을 포함하지만 이에 제한되지 않는 임의의 적합한 프로그래밍 언어로 작성된다. 일 양태에서, 본 개시내용의 기능을 구현하는 애플리케이션 소프트웨어는 예를 들어 클라이언트/서버 배열에서 또는 웹 기반 애플리케이션 또는 웹 서비스로서 웹 브라우저를 통해 다양한 구성으로 배포될 수 있다.

DTI 형성을 예방하고 치료하는 방법

본 개시내용에 따른 방법은 환자의 DTI 형성을 예방할 수 있다. 이들 예방 방법은 본원에 기술된 방법에 기반하여 DTI 진단 이전에 환자에게 적용될 수 있다. 일 양태에서, 본 개시내용에 따른 장치를 사용하여 환자 피부상의 한 부위 주변에서 적어도 5개의 SEM 델타 측정값을 획득할 수 있다. 일 양태에서, 가장 최근의 SEM 델타값을 획득하기 위해 선형 보간법이 사용된다. 일 양태에서, 가장 최근의 SEM 델타값을 획득하기 위해 직접 측정이 사용된다. 일 양태에서, 본원에 개시된 방법은 환자 피부의 해당 부위에 심부 조직 손상이 있는지 판단하는 데 사용된다. 일 양태에서, 본원에 개시된 방법으로 해당 부위에 심부 조직 손상이 있다고 판단되는 경우 예방 조치가 취해진다. 일 양태에서, 환자 피부상의 부위는 후두부, 천골, 어깨, 팔꿈치, 허리, 꼬리뼈, 엉덩이, 고관절, 무릎 안쪽, 발꿈치 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된다.

일 양태에서, 환자의 병원 입원 시, 수술 절차 직후, 환자의 병원 퇴원 전 또는 전술한 사항의 임의의 조합에서 환자에게 DTI 형성에 대한 예방 조치를 수행할 수 있다. 수술 절차는 침습적이거나 비침습적일 수 있지만, 환자가 일정 기간, 예를 들어 적어도 1시간 동안 동일한 자세를 유지해야 할 수도 있다.

일 양태에서, 예방 조치는 적어도 2시간마다 환자를 회전하고 위치를 재조정; 패딩으로 뼈 돌출부를 보호; 특정 회전 및 위치 재조정 일정을 설정; 측면 위치 지정을 위한 고정 장치 제공; 압력 재분배 지지 표면을 제공; 수분, 영양, 마찰 및 전단 관리; 뼈 돌출부의 압력 감소; 작은 무게 이동을 포함하여 회전 빈도 증가; 2시간마다 SEM 수준을 재평가; 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택될 수 있다.

본 개시내용에 따른 방법은 본원에 기술된 방법으로 탐지된 환자에서 압박 손상(Pressure injury, PI)을 치료하는 데 사용될 수 있다. 이들 치료 방법은 본원에 기술된 방법에 기반하여 DTI 진단 이후에 환자에게 적용될 수 있다. 일 양태에서, 본 개시내용에 따른 장치를 사용하여 환자 피부상의 한 부위 주변에서 적어도 5개의 SEM 델타 측정값을 획득한다. 일 양태에서, 가장 최근의 SEM 델타값을 획득하기 위해 선형 보간법이 사용된다. 일 양태에서, 가장 최근의 SEM 델타값을 획득하기 위해 직접 측정이 사용된다. 일 양태에서, 본원에 개시된 방법은 환자 피부의 해당 부위에 심부 조직 손상이 있는지 판단하는 데 사용된다. 일 양태에서, 본원에 개시된 방법으로 해당 부위에 심부 조직 손상이 있다고 판단되는 경우 치료 방법을 수행한다.

본 개시내용에 따른 방법은 기존의 DTI를 치료할 수 있다. 일 양태에서, 치료 방법은 피부 보호; 과도한 압력 지점 제거; 삼출물 관리; 손상된 피부를 봉합하고 재생; 상처를 깨끗하게 소독; 상처 크기 감소; 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된다.

이제 본 발명을 전반적으로 설명하였지만, 이는 다음 실시예 참조를 통해 더욱 쉽게 이해될 것이다. 실시예는 예시로서 제공되며 특정하지 않는 한 본 개시 내용을 제한하려는 의도가 아니다.

실시예

실시예 1: 발꿈치에 DTI가 있거나 없는 환자의 SEM 델타값 획득

욕창 발병 위험성이 높은 피부 및 조직이 있는 환자의 SEM 델타값을 측정하기 위해 눈가림 임상 시험을 수행한다. SEM 델타값은 1일 1회 빈도로 시간 경과에 따라 환자의 발꿈치에서 측정된다. 환자의 심부 조직 손상(DTI)은 매일 시각적으로 평가된다. 도 2A에 도시된 바와 같이. 환자 데이터는 DTI로 진단된 환자(왼쪽 패널)와 아직 DTI로 진단되지 않은 환자(오른쪽 패널)의 두 군으로 분류된다. DTI로 진단된 환자의 경우, 진단까지 5일 동안의 SEM 델타값 데이터는 진단일로 조정된다(일자는 진단일로 조정되었다(제0일)). 환자의 데이터는 도 2B에 도시된 바와 같이, DTI의 형성을 탐지하고 예측하기 위한 분류 알고리즘을 구축하는 데 사용된다.

실시예 2: 가장 최근 및 가장 이전의 SEM 델타값 평균화

도 3에 도시된 바와 같이, DTI 형성 전 일자들의 평균 SEM 델타값은 이전 일자들의 평균 SEM 델타값보다 크다. 반면, DTI로 진단되지 않은 경우 평균 SEM 델타값은 모든 일자에 걸쳐 유사하다.

따라서, DTI 진단 직전 일자와 진단 직전이 아닌 일자의 평균 SEM 델타값을 분류 기준으로 사용할 수 있다. 특히, 분류에는 다음과 같은 부등식이 사용된다.

평균(SEM 델타_{마지막_일자})-평균(SEM 델타_{첫 번째_일자})>0

평균(SEM 델타_{마지막_일자})-평균(SEM 델타_{첫 번째_일자})>임계

획득한 SEM 델타값이 상기 부등식을 만족하면 모델은 DTI가 형성된다고 가정한다. 그런 다음, 이를 실제 DTI 진단 여부 데이터와 비교하여 진양성률(TPR)과 위양성률(FPR)을 판단한다.

도 4에 도시된 바와 같이, 6개의 데이터 포인트가 있는 경우 데이터를 분할하여 가장 최근(마지막 일자)과 가장 이전 데이터(첫 번째 일자)를 결정하는 5가지 가능한 방법이 있다. 가장 최근 SEM 델타값(또는 마지막 일자)은 가장 최근 일자, 가장 최근의 2일, 가장 최근의 3일, 가장 최근의 4일 및 가장 최근의 5일의 평균일 수 있다. 반대로, 가장 이전의 SEM 델타값(또는 첫 번째 일자)은 가장 이전의 일자, 가장 이전의 2일, 가장 이전의 3일, 가장 이전의 4일, 가장 이전의 5일의 평균일 수 있다.

가장 높은 진양성률과 가장 낮은 위양성률로 결정되는 최상의 분류는 2개의 가장 최근(마지막 일자) SEM 델타값과 4개의 가장 이전(첫 번째 일자) SEM 델타값을 사용하여 달성한다.

실시예 3: 가중치 및 임계 결정

평균 SEM 델타값을 계산하기 전에, 일자에는 단조적으로 증가하는 가중치(w_i)가 할당되며 이는 각 샘플링 일자가 결과에 미치는 다양한 영향을 나타낸다. 따라서, 부등식은 다음과 같다.

평균(w_제(i)일 x SEM 델타_제(i)일)-평균(w_제(j)일 x SEM 델타_제(j)일)>임계

도 7에 도시된 바와 같이, 여기서 i는 마지막 일자이고 j는 첫 번째 일자이다.

최적화 알고리즘은 진양성률과 위양성률에 따라 결정된 대로 최상의 분류 성능을 제공하는 최적의 가중치 세트를 찾는 데 사용된다. 특히, 알고리즘은 TPR>>FPR이라는 제약에서 (1-TPR+FPR)→0을 최소화하고자 했다. 도 5는 알고리즘 단계의 흐름도를 도시하는 반면, 도 6은 최상의 분류 결과를 산출하는 가중치와 임계를 도시한다.

실시예 4: DTI 형성 예측

실시예 3에서 획득한 최적화된 가중치 및 임계는 방법의 예측 능력 평가에 사용된다. 5일의 SEM 델타값을 사용하여 제6일(제0일)의 데이터는 이전 3일 데이터의 선형 보간법을 사용하여 예측된다. 도 7에 도시된 바와 같이. SEM 델타값은 그에 따라 가중치가 부여되고 부등식을 계산하는 데 사용된다.

실시예 5: DTI의 탐지 및 예측

이 방법은 79%의 정확도, 90%의 진양성률 및 21%의 위양성률로 DTI를 탐지할 수 있다. 이 방법은 또한 77%의 정확도, 80%의 진양성률 및 23%의 위양성률로 DTI 형성을 예측할 수 있다.

본 발명이 특정 구현예를 참조하여 설명되었지만, 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서 다양한 변경이 이루어질 수 있고 균등물이 이의 구성요소를 대체할 수 있다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 또한, 본 개시의 범위를 벗어나지 않고 본 개시의 교시에 대한 특정 상황 또는 물질에 대해 많은 수정이 이루어질 수 있다.

따라서, 본 발명은 본 발명을 수행하기 위해 고려되는 최상의 방식으로서 개시된 특정 구현예에 제한되지 않지만, 본 발명은 첨부된 청구항의 범위 및 사상 내에 속하는 모든 구현예를 포함할 것이라는 것이 의도된다.

실시예 6: 천골에 DTI가 있거나 없는 환자의 SEM 델타값 획득

욕창 발병 위험성이 높은 피부 및 조직이 있는 환자의 SEM 델타값을 측정하기 위해 눈가림 임상 시험을 수행한다. SEM 델타값은 1일 1회 빈도로 시간 경과에 따라 환자의 천골에서 측정된다. 환자의 심부 조직 손상(DTI)은 매일 시각적으로 평가된다. 환자 데이터는 DTI로 진단된 환자와 아직 DTI로 진단되지 않은 환자의 두 군으로 분류된다. DTI로 진단된 환자의 경우, 진단까지 일자의 SEM 델타값 데이터는 진단일로 조정되어 제0일이 된다. DTI 의심 환자의 데이터(표 1)는 도 2B에 도시된 바와 같이, DTI의 형성을 탐지하고 예측하기 위한 분류 알고리즘을 구축하는 데 사용된다.

제0일에 DTI가 발견된 환자의 천골 상처 중심에서 측정된 예시적인 SEM 값.

DTI 발견일(제0일)을 기준으로 한 시험일	천골 상처 중심 SEM 측정값
DTI 발견일(제0일)을 기준으로 한 시험일	환자 A	환자 B
제-12일	2.5	-
제-11일	2.5	-
제-10일	3.5	-
제-9일	-	-
제-8일	2.4	-
제-7일	2.6	-
제-6일	3.1	2.7
제-5일	-	2.1
제-4일	3.7	2.0
제-3일	2.5	2.1
제-2일	3.0	2.8
제-1일	3.3	2.7
제0일	1.8	2.8
제1일	3.5	2.9
제2일	3.3	2.2
제3일	3.5	-
제4일	2.7	-

Claims

환자의 피부에 심부 조직 손상(DTI)이 가시화되기 전에 이를 탐지하는 방법으로서,
a) 소정의 빈도로 상기 환자의 피부상의 한 부위에서 표피하 수분(SEM) 델타값 세트를 획득하는 단계;
b) 상기 획득된 세트의 각각의 SEM 델타값에 소정의 가중치를 적용하는 단계;
c) N개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값의 제1 평균 SEM 델타값을 계산하는 단계;
d) M개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값의 제2 평균 SEM 델타값을 계산하는 단계;
e) 상기 제1 평균과 상기 제2 평균 SEM 델타값의 차이를 소정의 임계값과 비교하는 단계; 및
f) 상기 차이가 상기 소정의 임계값보다 클 때 상기 환자의 피부상의 상기 부위에 DTI가 있다고 판단하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 획득된 SEM 델타값의 세트가 각각 하루 간격으로 수집한 적어도 5개의 SEM 델타값을 포함하는, 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 소정의 빈도는 1일 1회인, 방법.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 소정의 가중치는 0 내지 2의 범위에 있는, 방법.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 소정의 가중치는 시간에 따라 단조적으로 증가하는, 방법.
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, N>M인, 방법.
제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, N은 4이고 M은 2인, 방법.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 소정의 임계값은 0 내지 1 범위의 실수인,방법.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 가장 최근 SEM 델타값은 K개의 가장 최근 SEM 델타값의 선형 외삽에 의해 획득되는, 방법.
제9항에 있어서, K는 3인, 방법.
제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 소정의 임계는 0.7인, 방법.
제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서, 환자 피부상의 상기 부위는 후두부, 천골, 어깨, 팔꿈치, 허리, 꼬리뼈, 엉덩이, 고관절, 무릎 안쪽, 발꿈치 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택되는, 방법.
환자의 피부에 손상이 가시화되기 전에 심부 조직 손상(DTI) 탐지를 위한 신경망 훈련용 컴퓨터 구현 방법으로서,
a) DTI로 진단된 첫 번째 복수의 환자들 중 각 환자에게서, DTI 형성 전 및 형성까지 소정의 빈도로 상기 환자의 피부상의 한 부위에서 제1 표피하 수분(SEM) 델타값 세트를 획득하는 단계;
b) DTI로 진단되지 않은 두 번째 복수의 환자들 중 각 환자에게서, 상기 소정의 빈도로 상기 환자의 피부상의 상기 동일한 부위에서 제2 SEM 델타값 세트를 획득하는 단계;
c) 획득된 상기 제1 및 제2 세트의 SEM 델타값에서 상기 SEM 델타값 각각에 가중치 세트를 적용하는 단계;
d) 상기 첫 번째 및 두 번째 복수의 환자들 중 모든 환자의 상기 제1 가중된 SEM 델타값 세트와 상기 제2 가중된 SEM 델타값 세트를 포함하는 훈련 세트를 생성하는 단계; 및
e) 상기 훈련 세트를 사용하여 신경망을 훈련하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
제13항에 있어서, 상기 훈련된 신경망은 DTI 형성 전 각 시점에 대한 최적화된 가중치를 포함하는 최적화된 가중치 세트를 출력하고, 상기 최적화된 가중치는 시간에 따라 단조적으로 증가하는, 방법.
제13항 또는 제14항에 있어서,
a) 상기 첫 번째 및 두 번째 복수의 환자들 중 각 환자에게서,
i) 상기 SEM 델타값 세트에서 N개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값의 제1 평균 SEM 델타값을 계산하는 단계;
ii) 상기 SEM 델타값 세트에서 M개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값의 제2 평균 SEM 델타값을 계산하는 단계;
iii) 상기 제1 평균과 상기 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이값을 계산하는 단계; 및
iv) 상기 제1 평균과 상기 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이를 임계값과 비교하는 단계;
b) 상기 첫 번째 다수의 환자에 대한 제1 차이값 세트와 상기 두 번째 다수의 환자에 대한 제2 차이값 세트를 포함하는 훈련 세트를 생성하는 단계; 및
c) 상기 훈련 세트를 사용하여 신경망을 훈련하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제13항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 소정의 빈도는 1일 1회인, 방법.
제13항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제1 및 제2 SEM 델타값 세트는 각각 하루 간격으로 수집한 적어도 6개의 SEM 델타값을 포함하는, 방법.
제15항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서, N+M=6인, 방법.
제15항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서, N=4 및 M=2인, 방법.
제13항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서, 환자 피부상의 상기 부위는 후두부, 천골, 어깨, 팔꿈치, 허리, 꼬리뼈, 엉덩이, 고관절, 무릎 안쪽, 발꿈치 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택되는, 방법.
환자의 피부에 손상이 가시화되기 전에 심부 조직 손상(DTI) 탐지를 위한 신경망 훈련용 컴퓨터 구현 방법으로서,
a) DTI를 경험하는 첫 번째 복수의 환자들 중 각 환자에게서, DTI 형성 전 및 형성까지 소정의 빈도로 상기 환자 피부상의 한 부위에서 제1 표피하 수분(SEM) 델타값 세트를 획득하는 단계;
b) DTI를 경험하지 않은 두 번째 복수의 환자들 중 각 환자에게서, 상기 소정의 빈도로 상기 환자 피부상의 상기 동일한 부위에서 제2 SEM 델타값 세트를 획득하는 단계;
c) 획득된 상기 제1 및 제2 세트의 SEM 델타값에서 상기 SEM 델타값 각각에 가중치 세트를 적용하는 단계;
d) 상기 첫 번째 및 두 번째 복수의 환자들 중 각 환자에게서,
i) 상기 SEM 델타값 세트에서 N개의 가장 이전에 가중된 SEM 델타값의 제1 평균 SEM 델타값을 계산하는 단계;
ii) 상기 SEM 델타값 세트에서 M개의 가장 최근 가중된 SEM 델타값의 제2 평균 SEM 델타값을 계산하는 단계;
iii) 상기 제1 평균과 상기 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이값을 계산하는 단계; 및
iv) 상기 제1 평균과 상기 제2 평균 SEM 델타값 간의 차이를 임계값과 비교하는 단계;
e) 상기 첫 번째 다수의 환자에 대한 제1 차이값 세트와 상기 두 번째 다수의 환자에 대한 제2 차이값 세트를 포함하는 훈련 세트를 생성하는 단계; 및
f) 상기 훈련 세트를 사용하여 신경망을 훈련하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
제21항에 있어서, 훈련된 신경망이
a) DTI 형성 전 각 시점에 대해 최적화된 가중치를 포함하는 최적화된 가중치 세트로서, 상기 최적화된 가중치는 시간에 따라 단조적으로 증가하는, 최적화된 가중치 세트;
b) 최적화된 임계;
c) N의 값; 및
d) M의 값을 출력하는, 방법.
제21항 또는 제22항에 있어서, 상기 소정의 빈도는 1일 1회인, 방법.
제21항 내지 제23항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제1 및 제2 SEM 델타값 세트는 각각 하루 간격으로 수집한 적어도 6개의 SEM 값을 포함하는, 방법.
제21항 내지 제24항 중 어느 한 항에 있어서, N+M=6인, 방법.
제21항 내지 제25항 중 어느 한 항에 있어서, N=4 및 M=2인, 방법.
제22항 내지 제26항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 최적화된 가중치 세트 및 상기 최적화된 임계는 심부 조직 손상의 발생을 예측하는 데 사용되는, 방법.
제21항 내지 제27항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 환자 피부상의 상기 부위는 후두부, 천골, 어깨, 팔꿈치, 허리, 꼬리뼈, 엉덩이, 고관절, 무릎 안쪽, 발꿈치 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택되는, 방법.
환자의 심부 조직 손상(DTI)을 예측하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
a) 입력 장치를 통해 상기 환자와 관련된 복수의 표피하 수분(SEM) 델타값을 수신하는 단계;
b) 프로세서를 통해 상기 복수의 SEM 델타값을 훈련된 모델에 자동으로 입력하는 단계로서,
상기 훈련된 모델은 상기 환자의 DTI 발병 가능성에 대응하는 확률값을 계산하도록 구성되고,
상기 훈련된 모델은 환자 세트의 SEM 델타 데이터를 포함하는 훈련 데이터 세트를 기반으로 훈련되는 단계; 및
c) 출력 장치를 통해 확률값에 기반하여 상기 환자의 DTI 발병 가능성에 대한 예측을 출력하는 단계를 포함하는, 방법.
제29항에 있어서, 상기 훈련된 모델은:
a)
1) 환자 세트와 관련된 복수의 SEM 델타값(여기서 상기 환자 세트 중 각 환자는 공지된 DTI 상태를 가짐) 및
2) 0 내지 1의 숫자인 임계값을 포함하는, 훈련 데이터 세트를 수신하는 단계;
b) 상기 훈련 데이터를 최적화 알고리즘에 자동으로 입력하여 복수의 최적 가중치를 수신하는 단계; 및
c) 상기 훈련된 모델을 상기 복수의 최적 가중치로 자동 업데이트하는 단계를 포함하는 상기 단계들을 수행하여 훈련되는, 방법.
제30항에 있어서, 상기 최적화 알고리즘이:
a) 복수의 가중치로서 0 내지 2의 복수의 오름차순 난수를 생성하고;
b) 상기 훈련 데이터 및 상기 복수의 가중치를 상기 훈련된 모델에 입력하여 상기 환자 세트와 관련된 예측된 DTI 상태 세트를 수신하고;
c) 상기 예측된 DTI 상태를 상기 환자 세트와 관련된 상기 공지된 DTI 상태와 비교하고;
d) 비교에 기반하여 진양성률(TPR) 및 위양성률(FPR)을 계산하되, 상기 TPR은 예측된 DTI 상태가 그들의 공지된 DTI 상태와 일치하는 상기 환자 세트 중 환자의 백분율로 계산되고, 상기 FPR은 예측된 DTI 상태가 그들의 공지된 DTI 상태와 일치하지 않는 상기 환자 세트 중 환자의 백분율로 계산하고;
e) a) 내지 d) 단계를 소정의 횟수만큼 반복을 거듭하여 복수의 TPR 및 FPR을 획득하며;
f) 상기 반복으로부터 최적의 TPR 및 FPR을 식별하고;
g) 상기 최적의 TPR 및 FPR에 관련된 상기 최적의 복수의 가중치를 출력하도록 구성되는, 방법.
제29항 내지 제31항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 복수의 SEM 델타값이 상기 예측 전 소정의 일수의 SEM 델타값을 포함하는, 방법.
제29항 내지 제32항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 최적의 TPR 및 FPR 식별이 상기 1-TPR+FPR의 목적 함수 최소화 및 상기 TPR>>FPR 제약의 충족을 포함하는, 방법.
제29항 내지 제33항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 입력 장치는 SEM 스캐너인, 방법.
제34항에 있어서, 상기 SEM 스캐너는 케이블 또는 무선 기술로 컴퓨터에 연결되는, 방법.
환자의 심부 조직 손상(DTI) 위험성을 평가하는 방법으로서,
a) 상기 환자와 관련된 복수의 표피하 수분(SEM) 델타값을 획득하는 단계;
b) 상기 복수의 SEM 델타값을 훈련된 모델에 입력하여 확률값을 수신하는 단계로서,
상기 훈련된 모델은 상기 환자의 DTI 발병 가능성에 대응하는 확률값을 계산하도록 구성되고,
상기 훈련된 모델은 환자 세트의 SEM 델타값을 포함하는 훈련 데이터 세트에 기반하여 훈련되는, 단계; 및
c) 상기 확률값을 기반으로 상기 환자의 DTI 발병 위험성을 평가하는 단계를 포함하는, 방법.
제36항에 있어서, 상기 환자의 DTI 발병 위험성이 DTI 없음, DTI 가능성 낮음, DTI 가능성 높음 또는 DTI 의심으로 분류되는, 방법.
제37항에 있어서, 상기 평가된 DTI 위험성에 기반하여 상기 환자에 대한 개입을 선택하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제38항에 있어서, 상기 선택된 개입이 압력 감소, 상처 소독 및 드레싱, 손상된 조직 제거, 약물 투여 및 수술로 이루어진 군으로부터 선택되는, 방법.
제38항 또는 제39항에 있어서, 상기 개입은 압력 감소, 상기 환자의 위치 재조정, 상기 환자의 지지 표면 변경, 저마찰 패딩 매트리스 제공, 실리콘 패드 제공, 발꿈치 부츠 제공, 상처 소독 및 드레싱, 손상된 조직 제거, 국소 크림 도포, 보호 크림 도포, 신경 근육 자극 사용, 약물 투여 및 수술 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
제36항 내지 제40항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 DTI가 후두부, 천골, 어깨, 팔꿈치, 허리, 꼬리뼈, 엉덩이, 고관절, 무릎 안쪽 및 발꿈치로 이루어진 군으로부터 선택된 한 부위에서 발생하는, 방법.
제36항 내지 제41항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 환자와 관련된 상기 복수의 SEM 델타값이 상기 위험성 평가에 앞서 소정의 시간 간격에 걸쳐 주기적으로 획득되는, 방법.
제42항에 있어서, 상기 소정의 시간 간격은 6일인, 방법.
제36항 내지 제43항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 환자와 관련된 상기 복수의 SEM 델타값을 상기 위험성 평가 전 6일 동안 1일 1회 획득하는, 방법.
제44항에 있어서, 상기 환자 또는 임상의에게 위험성을 전송하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제36항 내지 제45항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 평가된 PI 위험성에 기반하여 상기 환자에 대한 치료법을 선택하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제36항 내지 제46항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 선택된 치료법을 상기 환자 또는 임상의에게 전송하는 단계를 더 포함하는, 방법.
장치의 하나 이상의 프로세서로 실행하기 위한 하나 이상의 프로그램을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서, 상기 하나 이상의 프로그램은 상기 하나 이상의 프로세서로 실행할 경우 상기 장치가 제13항 내지 제47항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 명령어를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
제13항 내지 제47항 중 어느 한 항의 방법을 수행함으로써 생성된 보고서를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
전자 장치로서, 하나 이상의 프로세서; 하나의 메모리; 및 하나 이상의 프로그램을 포함하되, 상기 하나 이상의 프로그램은 상기 하나 이상의 프로세서로 실행할 경우 상기 장치가 제13항 내지 제47항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 명령어를 포함하는, 전자 장치.
제48항에 있어서, 제13항 내지 제47항 중 어느 한 항의 방법을 수행함으로써 생성된 보고서를 표시하기 위한 하나 이상의 디스플레이를 더 포함하는, 전자 장치.
심부 조직 손상(DTI) 예측 시스템으로서,
a) 표피하 수분(SEM) 측정을 수행하도록 구성된 SEM 스캐너;
b) 상기 SEM 스캐너에 전자적으로 연결되고 상기 SEM 측정값을 수신하도록 구성된 프로세서; 및
c) 상기 프로세서에 전자적으로 연결되고, 저장된 명령어를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서, 상기 명령어는 상기 프로세서에서 실행될 경우,
i) 상기 SEM 측정값으로부터 복수의 SEM 델타값을 계산하는 단계;
ii) 프로세서를 통해 상기 복수의 SEM 델타값을 훈련된 모델에 자동으로 입력하여 확률값을 수신하는 단계로서, 상기 훈련된 모델은 상기 환자의 DTI 발병에 대한 향후 발생에 대응하는 확률값을 예측하도록 구성되고, 상기 훈련된 모델은 환자 세트와 관련된 복수의 SEM 델타값을 포함하는 훈련 데이터 세트에 기반하여 훈련되는, 단계;
iii) 상기 확률값에 기반하여 상기 환자의 DTI 발병에 대한 상기 향후 발생에 대한 예측을 출력 장치를 통해 출력하는 단계를 수행하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하는, 심부 조직 손상(DTI) 예측 시스템.
제52항에 있어서, 상기 훈련된 모델을 훈련하는 단계는,
a) 입력 장치를 통해 상기 훈련 데이터 세트를 수신하는 단계로서,
i) 환자 세트와 관련된 복수의 SEM 델타값, 및
ii) 임계값을 포함하되, 상기 환자 세트의 각 환자는 공지된 DTI 상태를 가지며, 상기 임계값은 0 내지 1의 숫자인, 단계;
b) 프로세서를 통해 상기 훈련 데이터를 최적화 알고리즘에 자동으로 입력하여 복수의 최적 가중치를 수신하는 단계; 및
c) 프로세서를 통해 상기 훈련된 모델을 상기 복수의 최적 가중치로 자동 업데이트하는 단계를 포함하는, 시스템.
제53항에 있어서, 상기 최적화 알고리즘이:
a) 복수의 가중치로서 0 내지 2의 복수의 오름차순 난수를 생성하고;
b) 상기 훈련 데이터 및 상기 복수의 가중치를 상기 모델에 입력하여 상기 환자 세트와 관련된 예측된 DTI 상태 세트를 수신하고;
c) 상기 예측된 DTI 상태를 상기 환자 세트와 관련된 상기 공지된 DTI 상태와 비교하고;
d) 비교에 기반하여 진양성률(TPR) 및 위양성률(FPR)을 계산하되, 상기 TPR은 예측된 DTI 상태가 그들의 공지된 DTI 상태와 일치하는 상기 환자 세트 중 환자의 백분율로 계산되고, 상기 FPR은 예측된 DTI 상태가 그들의 공지된 DTI 상태와 일치하지 않는 상기 환자 세트 중 환자의 백분율로 계산하고;
e) a) 내지 d) 단계를 소정의 반복 횟수만큼 반복하고;
f) 상기 반복으로부터 계산된 모든 TPR 및 FPR에서 최적의 TPR 및 FPR을 식별하고;
g) 상기 최적의 TPR 및 FPR에 관련된 상기 최적의 복수의 가중치를 출력하도록 구성되는, 시스템.
제54항에 있어서, 상기 복수의 SEM 델타값은 상기 PI 예측일 전 소정의 일수의 SEM 델타값을 포함하는, 시스템.
제54항 또는 제55항에 있어서, 최적의 TPR 및 FPR 식별이 상기 1-TPR+FPR의 목적 함수 최소화 및 상기 TPR>>FPR 제약의 충족을 포함하는, 시스템.
제53항 내지 제56항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 입력 장치는 상기 SEM 스캐너인, 시스템.
제53항 내지 제57항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 입력 장치가 데이터베이스 또는 컴퓨터인, 시스템.
제52항 내지 제58항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 DTI가 후두부, 천골, 어깨, 팔꿈치, 허리, 꼬리뼈, 엉덩이, 고관절, 무릎 안쪽, 발꿈치 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 한 부위에서 발생하는, 시스템.
제52항 내지 제59항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 환자의 DTI 발병에 대한 상기 항후 발생에 대한 상기 예측에 DTI 발병 가능성이 있음 및 PI 발병 가능성이 없음을 포함하는, 시스템.
심부 조직 손상(DTI)의 위험성을 평가하기 위한 시스템으로서,
a) 표피하 수분(SEM) 측정을 수행하도록 구성된 SEM 스캐너;
b) 상기 SEM 스캐너에 전자적으로 연결되고 상기 SEM 측정값을 수신하도록 구성된 프로세서; 및
c) 상기 프로세서에 전자적으로 연결되고, 저장된 명령어를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서, 상기 명령어는 상기 프로세서에서 실행될 경우,
i) 상기 SEM 측정값으로부터 복수의 SEM 델타값을 계산하는 단계;
ii) 상기 프로세서를 통해 상기 복수의 SEM 델타값을 훈련된 모델에 자동으로 입력하여 확률값을 수신하는 단계로서, 상기 훈련된 모델은 상기 환자의 DTI 발병에 대한 향후 발생에 대응하는 확률값을 예측하도록 구성되고, 상기 훈련된 모델은 환자 세트와 관련된 복수의 SEM 델타값을 포함하는 훈련 데이터 세트에 기반하여 훈련되는 단계;
d) 상기 확률값에 기반하여 상기 향후 DTI 발생 가능성에 대한 예측을 출력 장치를 통해 출력하는 단계를 수행하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하는, 시스템.
제61항에 있어서, 상기 향후 DTI 발생 가능성은 DTI 없음, DTI 가능성 낮음, DTI 가능성 높음, PI 의심으로 분류되는, 시스템.
제61항 또는 제62항에 있어서, 향후 DTI 발생 가능성은 상기 계산된 PI 발병 확률인, 시스템.
제61항 내지 제63항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는:
a) 상기 프로세서를 통해 상기 향후 DTI 발생 가능성에 기반하여 상기 환자에 대한 치료법을 선택하는 단계, 및
b) 상기 출력 장치를 통해 상기 선택된 치료법에 대한 알림을 출력하는 단계를 추가로 수행하는, 시스템.
제61항 내지 제64항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 선택된 치료법이 압력 감소, 상처 소독 및 드레싱, 손상된 조직 제거, 약물 투여 및 수술로 이루어진 군으로부터 선택되는, 시스템.
제61항 내지 제65항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 DTI가 심부 조직 욕창(DTPI)인, 시스템.
제61항 내지 제66항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 DTI가 후두부, 천골, 어깨, 팔꿈치, 허리, 꼬리뼈, 엉덩이, 고관절, 무릎 안쪽, 발꿈치 및 이들의 조합으로 이루어진 군으로부터 선택된 한 부위에서 발생하는, 시스템.
제61항 내지 제67항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체가 위험성을 평가하는 상기 방법을 수행하여 보고서를 생성하거나 업데이트하고 상기 보고서를 저장하는 단계를 추가로 수행하는, 시스템.
제61항 내지 제68항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 보고서를 상기 환자 또는 임상의에게 전송하는 단계를 더 포함하는, 시스템.
제61항 내지 제69항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 출력 장치는 컴퓨터 디스플레이인, 방법.