PL247693B1

PL247693B1 - Sposób przetwarzania danych biomarkera oddechu, przenośne urządzenie do analizy zawartości analitu i stężenia biomarkera oraz produkt programu komputerowego

Info

Publication number: PL247693B1
Application number: PL443399A
Authority: PL
Inventors: Artur Rydosz; Konstanty Marszałek; Dominik Grochala
Original assignee: Advanced Diagnostic Equipment Spolka Z Ograniczona Odpowiedzialnoscia
Priority date: 2023-01-02
Filing date: 2023-01-02
Publication date: 2025-08-25
Also published as: PL443399A1

Abstract

Przedmiotem zgłoszenia jest realizowany komputerowo sposób przetwarzania danych biomarkera oddechu na sygnał informujący o konieczności przyjęcia leku przez pacjenta, według zgłoszenia cechuje się tym, że do przetwarzania oprócz danych biomarkera oddechu wykorzystuje się dane o: temperaturze pacjenta, temperaturze otoczenia, porze dnia, zaś do przetwarzania stosuje się sieć neuronową wytrenowaną z wykorzystaniem danych tego pacjenta. Zgłoszenie obejmuje również urządzenie przenośne do analizy zawartości analitu i stężenia biomarkera, przystosowane do realizacji sposobu według zgłoszenia oraz produkt programu komputerowego zawierający ciąg instrukcji dla przenośnego urządzenia do analizy zawartości analitu i stężenia biomarkera, który cechuje się tym, że uruchomiony na urządzeniu według zgłoszenia realizuje sposób według zgłoszenia.

Description

Opis wynalazku

Dziedzina

Przedmiotem wynalazku jest realizowany komputerowo sposób przetwarzania danych biomarkera oddechu na sygnał informujący o konieczności przyjęcia leku przez pacjenta oraz urządzenie przenośne do realizacji sposobu i produkt programu komputerowego.

Stan techniki

W stanie techniki są znane liczne przenośne przyrządy do wykrywania stężenia analitu we krwi oraz określonych biomarkerów w oddechu oraz sposoby zbierania i interpretacji danych pomiarowych. Czujniki do badania stężenia analitu we krwi znane są z publikacji Hassan, Mohamed H., Cian Vyas, Bruce Grieve, and Paulo Bartolo. 2021. Recent Advances in Enzymatic and Non-Enzymatic Electrochemical Glucose Sensing Sensors 21, no. 14: 4672. https://doi.org/10.3390/s21144672 .

Szczególnie intensywne prace dotyczą pomiarów stężenia insuliny we krwi z uwagi na powszechność cukrzycy i związaną z jej leczeniem i profilaktyką konieczność monitorowania poziomu glukozy.

Oznaczanie cukrzycy na podstawie badania krwi daje precyzyjny wynik. Dla pacjenta wiąże się jednak z negatywnym bodźcem jakim jest ból przy ukłuciu oraz, w przypadku niektórych pacjentów, fobia związana z igłami. Statystycznie okazuje się, że pacjenci częściej zaniedbują badania krwi, niż bezinwazyjne metody badania takie jak pomiar biomarkerów w oddechu. Przykład przenośnego czujnika do analizy zawartości biomarkera (acetonu) w oddechu znany jest z Sorocki, Jakub, and Artur Rydosz. 2019. A Prototype of a Portable Gas Analyzer for Exhaled Acetone Detection Applied Sciences 9, no. 13: 2605. https://doi.org/10.33 90/app9132605.

Z artykułu Pappada SM, Cameron BD, Rosman PM. Development of a neural network for prediction of glucose concentration in type 1 diabetes patients. J Diabetes Sci Technol. 2008 Sep; 2(5):792801. doi:10.1177/193229680800200507. PMID: 19885262; PMCID: PMC2769804 znane jest zastosowanie sieci neuronowych do predykcji stężenia glukozy we krwi. Wykorzystanie sieci neuronowych do dozowania insuliny znane jest z publikacji de Farias, J.L.C.B.; Bessa, W.M. Intelligent Control with Artificial Neural Networks for Automated Insulin Delivery Systems. Bioengineering 2022, 9, 664 (https://doi.org/10.3390/), zaś z artykułu Tang, B.; Yuan, Y.; Yang, J.; Qiu, L.; Zhang, S.; Shi, J. Predicting Blood Glucose Concentration after Short-Acting Insulin Injection Using Discontinuous Injection Records. Sensors 2022, 22, 8454. (https://doi.org/10.3390/s22218454) oraz z E. M. Aiello, G. Lisanti, L. Magni, M. Musci, C. Toffanin, Therapy-driven deep glucose forecasting, Engineering Applications of Artificial Intelligence 87 (2020) znane są sposoby predykcji stężenia glukozy po podaniu insuliny, za pomocą sieci neuronowych.

Przegląd znanych rozwiązań zastosowania sieci neuronowych do interpretacji danych z biomarkerów oddechu do analizy cukrzycy jest znany z artykułu Review of the algorithms used in exhaled breath analysis for the detection of diabetes, by Anna Paleczek and Artur Rydosz 2022 J. Breath Res. 16 026003 (DOI 10.1088/1752-7163/ac4916). Dostępna jest również biblioteka do implementacji sieci neuonowych XGBoost działająca w oparciu o algorytm ujawniony w artykule Hinton, Geoffrey E., Connectionist learning procedures, Artificial intelligence, vol.40, pp.185-234, 1989.

Urządzenia przenośne do pomiaru biomarkerów w oddechu takie jak znane z polskiego patentu Pat.232385 lub europejskiego patentu EP2561509B1 są mniej precyzyjne, niż badanie krwi, a jednocześnie wymagają złożonej obróbki próbki dla uzyskania miarodajnego wyniku. Z dokumentu CN110575181 znane jest rozwiązanie pozwalające oznaczać poziom glukozy za pomocą promieniowania w paśmie bliskiej podczerwieni oraz sieci neuronowej. Nieinwazyjne personalizowane urządzenie oznaczające poziom glukozy na za pomocą sieci neuronowej znane jest również z US2020367833A1. Z dokumentu US2021212606A1 znany jest sposób monitorowania stężenia glukozy we krwi za pomocą sieci neuronowej przetwarzającej dane z rozmaitych czujników, w tym biomarkerów oddechu, temperatury i czasu. Sieć neuronowa wymaga wytrenowania na podstawie danych zbieranych za pomocą inwazyjnego przyrządu klasy medycznej. Podobne rozwiązanie znane jest z CN108968975 w tym dokumencie, w którym dodatkowo przewidziano możliwość dodatkowego trenowania sieci po trenowaniu początkowym. Te dokumenty wskazują na to, że na wynikach działania sieci można polegać i brak jest wzmianki o konieczności lub ewentualności weryfikacji.

Z międzynarodowego zgłoszenia patentowego WO200920647 znany jest przenośny przyrząd zawierający zarówno urządzenie do badania krwi, jak i urządzenie do oznaczenia biomarkerów w oddechu. Zapewniają one redundancję danych przesyłanych lekarzowi i ułatwiają diagnozę.

Problem rozwiązywany przez wynalazek

Brak jest rozwiązania umożliwiającego ograniczenie liczby wkłuć w pacjenta, przy jednoczesnym zapewnieniu pewności wykrycia stanu wymagającego przyjęcia leku lub interwencji lekarza.

Istota wynalazku

Realizowany komputerowo sposób przetwarzania danych biomarkera oddechu na sygnał informujący o konieczności przyjęcia leku przez pacjenta, zgodnie z wynalazkiem, cechuje się tym, że do przetwarzania, oprócz danych biomarkera oddechu, wykorzystuje się dane o: temperaturze pacjenta, temperaturze otoczenia oraz porze dnia. Do przetwarzania stosuje się sieć neuronową wytrenowaną z wykorzystaniem danych tego pacjenta do wystawiania sygnału reprezentującego: brak konieczności przyjęcia leku, konieczność przyjęcia leku, lub konieczność weryfikacji przeprowadzenia pomiaru za pomocą pierwszego czujnika zawartości glukozy we krwi. Przetwarzanie poprzedza się trenowaniem sieci neuronowej, w którym do dostarcza się dane treningowe dotyczące: wyniku pomiaru biomarkera oddechu, wyniku pomiaru stężenia analitu we krwi, temperaturze pacjenta, temperaturze otoczenia, dacie, godzinie oraz porze dnia. Na etapie treningu dopuszcza się nadmiarowe badanie krwi.

Korzystnie, analit stanowi glukoza, a biomarker stanowi aceton. Dzięki temu można ustalić zasadność podania insuliny w toku leczenia cukrzycy.

Urządzenie przenośne do analizy zawartości analitu i stężenia biomarkera, według wynalazku zawiera układ kontrolno-sterujący zaopatrzony w pamięć oraz połączone z nim pierwszy układ pomiarowy do pomiaru zawartości analitu we krwi, wymagający wkłucia, drugi układ pomiarowy do pomiaru stężenia biomarkera w oddechu, interfejs użytkownika oraz moduł komunikacyjny do przesyłania danych. Układ kontrolno-sterujący jest przystosowany do: odczytu wskazania pierwszego układu pomiarowego analitu we krwi, odczytu wskazania drugiego układu pomiarowego stężenia biomarkera, wystawiania na interfejs użytkownika sygnału o konieczności przyjęcia leku. Zgodnie z wynalazkiem, urządzenie zawiera ponadto czujnik temperatury pacjenta, czujnik temperatury otoczenia oraz układ lokalizacyjny. Układ kontrolno-sterujący jest ponadto przystosowany do: odczytu czasu z modułu komunikacyjnego i/lub modułu lokalizacyjnego, przetwarzania tych danych na porę dnia, odczytu wskazania czujnika temperatury pacjenta, odczytu wskazania czujnika temperatury otoczenia, przesyłania odczytanych danych za pośrednictwem układu komunikacyjnego na zewnętrzny serwer. Ponadto układ kontrolnosterujący jest przystosowany do odbierania z zewnętrznego serwera współczynników sieci neuronowej, zapisywania ich w pamięci, uruchomienia sieci neuronowej oraz przetwarzania za jej pomocą sygnału z drugiego układu pomiarowego do pomiaru stężenia biomarkera, na wystawiany na interfejs użytkownika sygnał reprezentujący: brak konieczności przyjęcia leku, konieczność przyjęcia leku lub konieczność weryfikacji przeprowadzenia pomiaru za pomocą pierwszego układu pomiarowego zawartości analitu we krwi.

Produkt programu komputerowego, zawierający ciąg instrukcji dla przenośnego urządzenia do analizy zawartości analitu i stężenia biomarkera, zgodnie z wynalazkiem, cechuje się tym, że uruchomiony na urządzeniu według wynalazku, realizuje sposób według wynalazku.

Nieoczekiwanie okazało się, że wykorzystanie w modelu predykcyjnym, bazującym po wytrenowaniu na danych pacjenta, można znacząco ograniczyć liczbę pomiarów stężenia glukozy we krwi i niezbędnych wkłuć dla normalnego funkcjonowania pacjenta. Liczba niezbędnych nakłuć daje się zredukować do 1-2 dziennie w celu utrzymania kalibracji oraz na wypadek zmian profilu dobowego spowodowanego przez niezależne czynniki lub choroby.

Opis figury rysunku

Przedmiot wynalazku został ukazany w przykładach wykonania przedstawionych w odniesieniu do rysunku, na którym Fig. 1 przedstawia schemat blokowy urządzenia według wynalazku.

Opis przykładów wykonania

Sposób według wynalazku realizuje się w jednostce centralnej lub innym układzie programowalnym bądź w dedykowanym układzie urządzenia przenośnego do analizy zawartości analitu i stężenia biomarkera.

Urządzenie zawiera układ kontrolno-sterujący 110 zaopatrzony w pamięć 101 oraz połączone z nim pierwszy układ pomiarowy 111 do pomiaru zawartości analitu we krwi, drugi układ pomiarowy 112 do pomiaru stężenia biomarkera w oddechu, interfejs użytkownika 120 oraz moduł komunikacyjny 130 do przesyłania danych na zewnętrzny serwer. Urządzenie zawiera ponadto czujnik temperatury pacjenta 113, czujnik temperatury otoczenia 114 oraz układ lokalizacyjny 115.

W niniejszym przykładzie wykonania pierwszy układ pomiarowy do pomiaru zawartości analitu we krwi stanowi enzymatyczny amperometryczny biosensor glukozy omówiony w artykule Hassan, Mohamed H., Cian Vyas, Bruce Grieve, and Paulo Bartolo. 2021. Recent Advances in Enzymatic and NonEnzymatic Electrochemical Glucose Sensing Sensors 21, no. 14: 4672. https://doi.org/10.3390/s21144672. Znawca jest w stanie rutynowo dobrać inne przenośne układy i czujniki.

W niniejszym przykładzie wykonania drugi układ pomiarowy analitu we krwi stanowi czujnik stężenia acetonu znany z artykułu autorstwa Sorocki, Jakub, and Artur Rydosz. 2019. A Prototype of a Portable Gas Analyzer for Exhaled Acetone Detection Applied Sciences 9, no. 13: 2605. https://doi.org/10.33 90/app9132 605.

Jako czujnik temperatury zastosowano układ scalony SHT75 firmy Sensirion.

Jako układ lokalizacyjny zastosowano scalony układ SIRFstarlll. Układ ten służy również do określania czasu. Współrzędne przestrzenne oraz informacje o czasie przetwarza się na porę dnia.

Jako układ komunikacyjny 130 zastosowano modem LTE połączony za pośrednictwem sieci komunikacyjnej z zewnętrznym serwerem. W związku z synchronizacją sieci telekomunikacyjnej układ komunikacyjny 130 dostarcza układowi kontrolno-sterującemu 110 sygnału reprezentującego czas. Sygnał ten wykorzystuje się w razie niedostępności sygnału lokalizującego lub niedostatecznej liczby widocznych satelitów GPS. Dodatkowo można zastosować wewnętrzny układ 102 do pomiaru czasu i daty do stosowania w sytuacjach, w których użytkownik pozostaje przez długi czas poza zasięgiem sieci komunikacyjnej i sygnału lokalizującego GPS.

Zamiast modemu LTE jako układ komunikacyjny 130 można zastosować moduł bluetooth Low Energy, komunikujący się z urządzeniem mobilnym użytkownika. Wówczas urządzenie to jest zaopatrzone w aplikację komunikującą się z urządzeniem według przykładu wykonania wynalazku, wyświetlającą wyniki i przesyłającą je na serwer. Taka konfiguracja może uzupełniać lub stanowić interfejs użytkownika 120.

Układ kontrolno-sterujący 110 jest przystosowany do: odczytu wskazania pierwszego układu pomiarowego 111 zawartości glukozy we krwi oraz do odczytu wskazania drugiego układu pomiarowego 112 stężenia acetonu.

Urządzenie według wynalazku jest zaopatrzone w interfejs użytkownika 120, na który jest wystawiany sygnał sygnału o konieczności przyjęcia leku lub o konieczności przeprowadzenia dodatkowego pomiaru - weryfikacyjnego. Interfejs użytkownika stanowią w niniejszym przykładzie diody świecące. Czerwona oznacza konieczność przyjęcia leku, żółta migająca wolno konieczność przeprowadzenia pomiaru zawartości biomarkera w oddechu, zaś żółta migająca szybko oznacza konieczność przeprowadzenia weryfikacyjnego pomiaru stężenia glukozy we krwi, zaś zielona wynik pomiaru oznaczający brak konieczności przyjęcia leku. Alternatywnie można stosować sygnały dźwiękowe lub ograniczyć interfejs użytkownika do układu komunikacyjnego sparowanego z urządzeniem mobilnym użytkownika i wysyłającego sygnały reprezentujące konieczność pomiaru, konieczność przyjęcia leku, wynik pomiaru etc.

Układ kontrolno-sterujący 110 jest przystosowany do: odczytu z pierwszego układu pomiarowego 111 i drugiego układu pomiarowego 112, odczytu czasu z modułu komunikacyjnego 130 i/lub modułu lokalizacyjnego 115, lub modułu zegara 102 oraz przetwarzania tych danych na porę dnia, odczytu wskazania czujnika temperatury pacjenta, odczytu wskazania czujnika temperatury pacjenta, przesyłania odczytanych danych na zewnętrzny serwer. Dodatkowo układ kontrolno-sterujący 110 jest przystosowany do odbierania z zewnętrznego serwera współczynników sieci neuronowej i zapisywania ich w pamięci, a następnie uruchomienia sieci neuronowej oraz przetwarzania za jej pomocą sygnału z drugiego układu 112 pomiarowego do pomiaru stężenia acetonu, na wystawiany na omówiony powyżej interfejs użytkownika 120 sygnał reprezentujący: brak konieczności przyjęcia leku, konieczność przyjęcia leku lub konieczność weryfikacji przeprowadzenia pomiaru za pomocą pierwszego czujnika zawartości glukozy we krwi. Tym samym program uruchomiony na układzie kontrolno-pomiarowym realizuje sposób według wynalazku.

Dzięki wytrenowaniu sieci neuronowej na zewnętrznym serwerze można rozpocząć stosowanie urządzenia według przykładu wynalazku z siecią neuronową już wytrenowaną na ogólnych danych. Kluczowe jest precyzyjne wykrywanie sytuacji w której pomiar za pomocą drugiego układu pomiarowego biomarkera oddechu należy powtórzyć. Zastosowanie sieci neuronowej zapewnia czułość i swoistość tego wykrycia dzięki czemu do minimum ogranicza się konieczność wykonywania wkłucia niezbędnego dla pomiaru krwi a przykrego dla pacjenta i zniechęcającego go do stosowania urządzenia według wynalazku.

W niniejszym przykładzie zastosowano wielowarstwową sieć neuronową z biblioteki XGBOost model DGF (ang. Deep Glucose Forecasting) oraz kaskadowe połącznie dwóch sieci neuronowych LSTM (ang. Long short-term memory) według E. M. Aiello, G. Lisanti, L. Magni, M. Musci, C. Toffanin, Therapy-driven deep glucose forecasting, Engineering Applications of Artificial Intelligence 87 (2020) 103255.

Pomiar biomarkera oddechu jest mniej przykry, dlatego gdy tylko jest to możliwe i bezpieczne dla pacjenta, należy polegać wyłącznie na tym pomiarze. Sieć neuronowa poprawia czułość i swoistość interpretacji pomiaru i przetwarzania danych biomarkera oddechu na sygnał informujący o konieczności przyjęcia leku przez pacjenta, dzięki wykorzystaniu korelacji z temperaturą pacjenta/użytkownika, temperaturą otoczenia, czasem (porą dnia). Już dane zebrane z populacji są użyteczne, a z czasem dalszą poprawę uzyskuje się wykorzystując dane pacjenta. W początkowym etapie trenowania na danych pacjenta układ kontrolno-sterujący może dopuścić nadmiarowe badanie krwi służące poprawie trenowania sieci.

Ostatecznie, do przetwarzania stosuje się sieć neuronową wytrenowaną z wykorzystaniem danych tego pacjenta, przetwarzanie poprzedza się trenowaniem sieci neuronowej, w którym do trenowania dostarcza się dane o:

• wyniku pomiaru biomarkera oddechu, • wyniku pomiaru stężenia analitu we krwi, • temperaturze pacjenta, • temperaturze otoczenia, • dacie, godzinie oraz porze dnia.

Chociaż sposób według wynalazku został omówiony na przykładzie w którym analit stanowi glukoza, a biomarker stanowi aceton tj. na przykładzie do leczenia cukrzycy, to można go uogólnić na inne schorzenia.

Claims

Zastrzeżenia patentowe

1. Realizowany komputerowo sposób przetwarzania danych biomarkera oddechu oraz danych z sensorów, za pomocą sieci neuronowej na sygnał informujący o konieczności przyjęcia leku przez pacjenta, znamienny tym, że stosuje się sieć neuronową wytrenowaną z wykorzystaniem pozyskanych z urządzenia przenośnego danych z pierwszego czujnika stężenia glukozy z krwi, z drugiego czujnika biomarkera oddechu pacjenta, temperaturze pacjenta, temperaturze otoczenia, oraz porze dnia, do wystawiania sygnału reprezentującego:

brak konieczności przyjęcia leku, konieczność przyjęcia leku, lub konieczność weryfikacji przeprowadzenia pomiaru za pomocą pierwszego czujnika zawartości glukozy we krwi przy czym w warunkach pomiaru wspomniany sygnał generuje się na podstawie danych z drugiego czujnika biomarkera oddechu pacjenta, temperaturze pacjenta, temperaturze otoczenia, oraz porze dnia, zaś na etapie treningu dopuszcza się nadmiarowe badanie krwi, przy czym zarówno dane stosowane do trenowania, jak i dane do pomiaru są pobierane za pomocą urządzenia przenośnego noszonego przez pacjenta.
2. Sposób według zastrz. 1, znamienny tym, że analit stanowi glukoza, a biomarker stanowi aceton.
3. Urządzenie przenośne do analizy zawartości analitu i stężenia biomarkera, zawierające układ kontrolno-sterujący (110) zaopatrzony w pamięć (101) oraz połączony z nim drugi układ po miarowy (112) do pomiaru stężenia biomarkera w oddechu, zestaw czujników, interfejs użytkownika (120) oraz moduł komunikacyjny (130) do przesyłania danych, przy czym układ kontrolno-sterujący (110) jest przystosowany do odczytu sygnału z z drugiego układu pomiarowego (112) oraz z zestawu czujników oraz do wystawiania na interfejs użytkownika (120) sygnału o konieczności przyjęcia leku, znamienne tym, że zawiera ponadto pierwszy układ pomiarowy (111) do, wymagającego wkłucia, pomiaru zawartości analitu we krwi połączony z układem kontrolno-sterującym (110), zaś zestaw czujników obejmuje czujnik temperatury pacjenta (113), czujnik temperatury otoczenia (114) oraz układ lokalizacyjny (115), natomiast układ kontrolno-sterujący (110) jest ponadto przystosowany do:

odczytu wskazania pierwszego układu pomiarowego (111) analitu we krwi, odczytu wskazania drugiego układu pomiarowego (112) stężenia biomakera, odczytu czasu z modułu komunikacyjnego (130) i/lub modułu lokalizacyjnego (115), przetwarzania tych danych na porę dnia, odczytu wskazania czujnika temperatury pacjenta, odczytu wskazania czujnika temperatury otoczenia, a ponadto układ kontrolno-sterujący (110) jest przystosowany do przetwarzania za pomocą sieci neuronowej wytrenowanej na danych odczytanych przez układ kontrolno-sterujący (110) odczytu wskazania drugiego układu pomiarowego (112) stężenia biomakera, pory dnia, temperatury pacjenta, temperatury otoczenia, na wystawiany na interfejs użytkownika sygnał reprezentujący jeden ze stanów:

brak konieczności przyjęcia leku, konieczność przyjęcia leku lub konieczność weryfikacji przeprowadzenia pomiaru za pomocą pierwszego układu pomiarowego (111) zawartości analitu we krwi.
4. Program komputerowy zawierający ciąg instrukcji dla przenośnego urządzenia do analizy zawartości analitu i stężenia biomarkera, znamienny tym, że uruchomiony na urządzeniu według zastrz. 3 realizuje sposób według zastrz. 1.