TW202327510A - 用於預測體溫調節異常的系統與方法 - Google Patents

Abstract

一種用於預測體溫調節異常的系統包括穿戴裝置與運算裝置。穿戴裝置用以對於使用者之體表溫度與心律進行連續監測。運算裝置耦接穿戴裝置以連續接收體表溫度與心律，從而取得體表溫度變化趨勢與心律變異，運算裝置用以根據判定條件來預測使用者有體溫調節異常。判定條件包括以下任一者：(1)同一時段之體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫且為快速升溫以及同一時段之心律變異呈現為低心律變異；或(2)同一時段之體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫或為快速升溫或者是同一時段之心律變異呈現為低心律變異。

Description

用於預測體溫調節異常的系統與方法

本發明是關於一種用於預測體溫調節異常的系統，且特別是關於一種用於預測體溫調節異常的系統與方法。

隨著氣候變遷與環境改變，人體體溫調節異常情形越來越多，造成許多疾病發生，如：因感染導致發燒、因炎熱導致中暑、嚴寒導致低體溫等，不但可能造成疾病惡化、休克、死亡等不良預後與合併症的發生，更會對健康，社會和經濟發展產生重大影響。因著新興傳染病(如：COVID-19)疫情爆發，如何有效預測體溫調節異常在全球受到矚目。面對身體不適的不可預測性，有效預測並避免體溫調節異常造成的傷害顯得特別重要。以傳染病防治來說，體溫變化是傳染病與不良預後之重要表徵，如能有效連續監測體表溫度變化，提高發燒預測的準確度，將能及早偵測傳染病的發生與預測群聚的可能性，提早啟動防疫措施，避免傳染並群聚，並減少疾病不良預後與合併症的發生。

本發明之目的在於提出一種用於預測體溫調節異常的系統包括穿戴裝置與運算裝置。穿戴裝置用以對於使用者之體表溫度與心律進行連續監測。運算裝置耦接穿戴裝置以連續接收體表溫度與心律，從而取得體表溫度變化趨勢與心律變異，運算裝置用以根據判定條件來預測使用者有體溫調節異常。判定條件包括以下任一者：(1)運算裝置判定同一時段之體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫且為快速升溫以及運算裝置判定同一時段之心律變異呈現為低心律變異；或(2)運算裝置判定同一時段之體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫或為快速升溫或者是運算裝置判定同一時段之心律變異呈現為低心律變異。

在一些實施例中，當體表溫度變化趨勢所包含之對應一時間段的多個體表溫度值皆大於溫度閥值時，則運算裝置判定體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫。

在一些實施例中，當體表溫度變化趨勢所包含之對應第一時間點的第一體表溫度值與對應第二時間點的第二體表溫度值之間的溫差大於溫差閥值時，則運算裝置判定體表溫度變化趨勢呈現為快速升溫。

在一些實施例中，當心律變異低於時間閥值時，則運算裝置判定心律變異呈現為低心律變異。

在一些實施例中，上述系統更包括生理指標裝置，用以取得使用者之生理指標。上述穿戴裝置更用以取得環境指標。運算裝置根據環境指標與使用者之生理指標來調整溫度閥值、溫差閥值與時間閥值之至少一者。

在一些實施例中，上述穿戴裝置更用以取得使用者之活動狀態。運算裝置根據使用者之活動狀態來調整溫度閥值、溫差閥值與時間閥值之至少一者。

本發明之目的在於另提出一種用於預測體溫調節異常的方法包括：對於使用者之體表溫度與心律進行連續監測，從而取得體表溫度變化趨勢與心律變異；及根據判定條件來預測使用者有體溫調節異常。其中該判定條件包括以下任一者：(1)判定同一時段之體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫且為快速升溫以及判定同一時段之心律變異呈現為低心律變異時；或(2)判定同一時段之體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫或為快速升溫或者是判定同一時段之心律變異呈現為低心律變異時，則預測使用者有體溫調節異常。

在一些實施例中，當體表溫度變化趨勢所包含之對應一時間段的多個體表溫度值皆大於溫度閥值時，則判定體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫。

在一些實施例中，當體表溫度變化趨勢所包含之對應第一時間點的第一體表溫度值與對應第二時間點的第二體表溫度值之間的溫差大於溫差閥值時，則判定體表溫度變化趨勢呈現為快速升溫。

在一些實施例中，當心律變異低於時間閥值時，則判定心律變異呈現為低心律變異。

在一些實施例中，上述方法更包括：取得環境指標與使用者之生理指標；及根據環境指標與使用者之生理指標來調整溫度閥值、溫差閥值與時間閥值之至少一者。

在一些實施例中，上述方法更包括：取得使用者之活動狀態；及根據使用者之活動狀態來調整溫度閥值、溫差閥值與時間閥值之至少一者。

為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。

以下仔細討論本發明的實施例。然而，可以理解的是，實施例提供許多可應用的概念，其可實施於各式各樣的特定內容中。所討論、揭示之實施例僅供說明，並非用以限定本發明之範圍。關於本文中所使用之『第一』、『第二』、…等，並非特別指次序或順位的意思，其僅為了區別以相同技術用語描述的元件或操作。

圖1係根據本發明的第一實施例之用於預測體溫調節異常的系統100的方塊圖。用於預測體溫調節異常的系統100包括穿戴裝置120與運算裝置140。

使用者穿戴該穿戴裝置120，穿戴裝置120用以即時地與持續地量測使用者之體表溫度(body surface temperature)與心律，從而對於使用者之體表溫度與心律進行連續監測。換言之，在本發明的實施例中，利用穿戴裝置120來對使用者進行體表溫度與心律之連續監測。

在本發明的實施例中，穿戴裝置120可為手腕穿戴式裝置，例如穿戴式手環，以供使用者穿戴於手腕上，但本發明不限於此，在本發明的其他實施例中，穿戴裝置120也可為供使用者穿戴於其他身體部位的穿戴裝置。

運算裝置140耦接穿戴裝置120。在本發明的實施例中，運算裝置140以有線連接或無線通訊的方式耦接至穿戴裝置120，使得穿戴裝置120能將量測到的使用者之體表溫度與心律即時地與持續地傳輸給運算裝置140。

在本發明的實施例中，運算裝置140為具有運算能力的電子裝置，例如為個人電腦、平板、智慧型手機、雲端伺服器、或其組合、等等。

運算裝置140用以自穿戴裝置120即時地與持續地接收使用者之體表溫度與心律，從而取得使用者之體表溫度變化趨勢與心律變異，運算裝置140還用以根據使用者之體表溫度變化趨勢與心律變異來預測使用者是否有體溫調節異常(abnormal thermoregulation)。具體而言，運算裝置140係根據使用者之體表溫度變化趨勢和/或心律變異來提前預測使用者是否有體溫調節異常的可能性。在本發明的實施例中，上述之體溫調節異常包括但不限於以下情形：發燒、高溫不適、中暑、低體溫等。

在本發明的實施例中，運算裝置140自穿戴裝置120連續接收使用者之體表溫度與心律之後，還會先進行資料前處理，例如包括但不限於：(1)去除缺失的資料、(2)去除不合理的資料、(3)去除不連續點、(4)去除雜訊、(5)平滑處理，在進行完資料前處理之後，再據以取得使用者之體表溫度變化趨勢與心律變異。

在本發明的實施例中，運算裝置140還包括顯示介面(圖未示)，運算裝置140用以將使用者之體表溫度與心律繪製為圖像並展示於顯示介面以供使用者檢視。圖2係根據本發明的實施例之將使用者之體表溫度與心律繪製為曲線圖的示意圖。其中，心律的單位為每分鐘的心跳數(beat per minute，bpm)。圖3係根據本發明的實施例之將使用者之體表溫度與心律繪製為盒鬚圖的示意圖。在本發明的其他實施例中，運算裝置140用以將使用者之體表溫度與心律以表格的方式呈現供使用者檢視。在本發明的其他實施例中，運算裝置140用以將使用者之體表溫度與心律以Email信件的方式提供給使用者檢視。

圖4係根據本發明的第一實施例之用於預測體溫調節異常的方法1000的流程圖。請一併參閱圖1與圖4，於方法1000的步驟S1，穿戴裝置120對於使用者之體表溫度與心律進行連續監測。於方法1000的步驟S2，運算裝置140取得體表溫度變化趨勢與心律變異。於方法1000的步驟S3，運算裝置140根據體表溫度變化趨勢和/或心律變異來預測使用者是否有體溫調節異常。

詳細而言，方法1000的步驟S3乃是運算裝置140根據判定條件來預測使用者有體溫調節異常。上述之判定條件包括以下任一者：(1)運算裝置140判定同一時段(例如半小時內、例如一小時內、例如二小時內等)之體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫且為快速升溫以及運算裝置140判定同一時段之心律變異呈現為低心律變異；或者是(2)運算裝置140判定同一時段(例如半小時內、例如一小時內、例如二小時內等)之體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫或為快速升溫或者是運算裝置140判定同一時段之心律變異呈現為低心律變異。

在本發明的實施例中，於方法1000的步驟S3，當體表溫度變化趨勢所包含之對應一時間段的多個體表溫度值皆大於溫度閥值時，則運算裝置140判定體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫。舉例而言，當體表溫度變化趨勢所包含之對應數分鐘內的多個體表溫度值皆大於例如38˚C之溫度閥值時，則運算裝置140判定體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫。上述方式僅為例示，本發明不限於此。在本發明的其他實施例中，亦可利用體表溫度變化趨勢所包含之對應一時間段的多個體表溫度值之平均數、四分位數、最小值、最大值、標準差或斜率，和/或體表溫度變化趨勢所包含之對應數個時間段的多個體表溫度值的差異等，來使運算裝置140判定體表溫度變化趨勢是否呈現為持續高溫。

在本發明的實施例中，於方法1000的步驟S3，當體表溫度變化趨勢所包含之對應第一時間點的第一體表溫度值與對應第二時間點的第二體表溫度值之間的溫差大於溫差閥值時，則運算裝置140判定體表溫度變化趨勢呈現為快速升溫。舉例而言，對應第一時間點t1的第一體表溫度值為T1，對應第二時間點t2的第二體表溫度值為T2，當T2-T1＞溫差閥值時TH時，則運算裝置140判定體表溫度變化趨勢呈現為快速升溫。上述方式僅為例示，本發明不限於此。在本發明的其他實施例中，亦可利用體表溫度變化趨勢所包含之對應一時間段的多個體表溫度值之平均數、四分位數、最小值、最大值、標準差或斜率，和/或體表溫度變化趨勢所包含之對應數個時間段的多個體表溫度值的差異等，來使運算裝置140判定體表溫度變化趨勢是否呈現為快速升溫。

在本發明的實施例中，於方法1000的步驟S3，心律變異低於時間閥值時，則運算裝置判定心律變異呈現為低心律變異。舉例而言，當心律變異低於例如15毫秒(ms)之時間閥值時，則運算裝置140判定心律變異呈現為低心律變異。

圖5係根據本發明的第二實施例之用於預測體溫調節異常的系統200的方塊圖。用於預測體溫調節異常的系統200類似於用於預測體溫調節異常的系統100，差別在於，用於預測體溫調節異常的系統200還包括生理指標裝置160。生理指標裝置160用以取得使用者之生理指標，例如包含但不限於：年齡、性別、身高、體重和/或染病族群等。

於本發明的第二實施例中，系統200的穿戴裝置120更用以取得環境指標，例如包含但不限於：環境溫度和/或環境濕度等。於本發明的第二實施例中，系統200的穿戴裝置120更用以取得使用者之血氧、血壓、活動狀態和/或GPS座標等。

圖6係根據本發明的第二實施例之用於預測體溫調節異常的方法2000的流程圖。用於預測體溫調節異常的方法2000類似於用於預測體溫調節異常的方法1000，差別在於，用於預測體溫調節異常的方法2000還包括步驟S4，運算裝置140調整溫度閥值、溫差閥值與時間閥值之至少一者。

具體而言，於方法2000的步驟S4，系統200的運算裝置140根據以下至少一者：環境指標、使用者之生理指標、使用者之血氧、使用者之血壓、使用者之活動狀態、使用者之GPS座標、使用者之活動狀態，使得運算裝置140據以調整溫度閥值、溫差閥值與時間閥值之至少一者。這乃是因為，環境指標、使用者之生理指標、使用者之血氧、使用者之血壓、使用者之活動狀態、使用者之GPS座標和/或使用者之活動狀態都有可能會成為影響系統200的運算裝置140判定體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫或快速升溫之依據和/或成為影響系統200的運算裝置140判定心律變異呈現為低心律變異之依據。

舉例而言，體表溫度變化趨勢與使用者之活動狀態有極大關聯性，利用穿戴裝置120內的加速規來偵測使用者之活動度的強度大小，先將劇烈運動之體表溫度排除，之後利用演算法模型及個別化閥值，超出其閾值者視為體溫調節異常。因此，系統200的運算裝置140需要根據使用者之活動狀態來調整判定溫度閥值、溫差閥值和/或時間閥值。

在本發明的第二實施例中，系統200與方法2000還可發展成一套以個人化作為監測預測使用者是否有體溫調節異常的演算法，基本架構包括：(a)蒐集大樣本數據，建立常模分析；(b)常模偽陽性，用戶端修正；(c)建立用戶端個人化演算法。其中，基本架構(a)可分為：(a1)特徵(features)取得；(a2)常模建立。

於(a1)特徵取得：於資料庫中取得年齡、性別、身高、體重等資料。並透過穿戴裝置120取得體表溫度、心律、血氧、血壓、活動狀態、環境溫度、環境濕度、GPS座標並運算後得到瞬間值、統計值、及轉換方式等，但不限於這幾項。統計值包含：在一段時間內的平均數、四分位數、最小值、最大值、標準差、斜率等，以及數個時間區段間的差異等，但本發明並不限於上述這幾項。轉換方式如傅立葉轉換、小波轉換等，但本發明也並不限於上述這幾種。由收集到的正常人資料建立常模，以進行後續分類。並因應使用情境的不同，將應用不同的模型，如：不同年齡、BMI、住院或隔離等場域。

於(a2)常模建立：以預先資料標註分類之使用者資料，如：住院病患，或收集使用者一段時間的資料，來進行機器學習。可以藉由醫學上常用且標準之生理資料，如：體表溫度、心律等，作為標準加以訓練。也可以以建立其個人常模。所建立的常模可包含：高溫、熱衰竭、中暑、低溫等異常狀態。

最後，從使用者取得的生理資料特徵，可與建立的常模比對判斷使用目前的狀態。如持續高溫、快速升溫、低心律變異等事件。但本發明並不限於上述三種事件。上述之演算法亦可加入使用者回饋內容進行演算法模型調整，如異常事件時，與使用者互動以取得更多資訊，如環境指標或更多生理指標進行回饋，並更新演算法模型。

綜合上述，本發明提出一種用於預測體溫調節異常的系統及其方法，透過對於使用者之體表溫度與心律進行連續監測來取得使用者之體表溫度變化趨勢與心律變異，從而據以提前預測使用者是否有體溫調節異常的可能性，包括：發燒、高溫不適、中暑、低體溫等情形。

以上概述了數個實施例的特徵，因此熟習此技藝者可以更了解本發明的態樣。熟習此技藝者應了解到，其可輕易地把本發明當作基礎來設計或修改其他的製程與結構，藉此實現和在此所介紹的這些實施例相同的目標及/或達到相同的優點。熟習此技藝者也應可明白，這些等效的建構並未脫離本發明的精神與範圍，並且他們可以在不脫離本發明精神與範圍的前提下做各種的改變、替換與變動。

100,200:用於預測體溫調節異常的系統 120:穿戴裝置 140:運算裝置 160:生理指標裝置 1000,2000:用於預測體溫調節異常的方法 S1,S2,S3,S4:步驟

從以下結合所附圖式所做的詳細描述，可對本發明之態樣有更佳的了解。需注意的是，根據業界的標準實務，各特徵並未依比例繪示。事實上，為了使討論更為清楚，各特徵的尺寸都可任意地增加或減少。 [圖1]係根據本發明的第一實施例之用於預測體溫調節異常的系統的方塊圖。 [圖2]係根據本發明的實施例之將使用者之體表溫度與心律繪製為曲線圖的示意圖。 [圖3]係根據本發明的實施例之將使用者之體表溫度與心律繪製為盒鬚圖的示意圖。 [圖4]係根據本發明的第一實施例之用於預測體溫調節異常的方法的流程圖。 [圖5]係根據本發明的第二實施例之用於預測體溫調節異常的系統的方塊圖。 [圖6]係根據本發明的第二實施例之用於預測體溫調節異常的方法的流程圖。

1000:用於預測體溫調節異常的方法

S1,S2,S3:步驟

Claims (12)

1. 一種用於預測體溫調節異常的系統，包括： 一穿戴裝置，用以對於一使用者之一體表溫度(body surface temperature)與一心律進行連續監測；及 一運算裝置，耦接該穿戴裝置以連續接收該體表溫度與該心律，從而取得一體表溫度變化趨勢與一心律變異，該運算裝置用以根據一判定條件來預測該使用者有體溫調節異常； 其中該判定條件包括以下任一者： (1)該運算裝置判定同一時段之該體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫且為快速升溫以及該運算裝置判定同一時段之該心律變異呈現為低心律變異； (2)該運算裝置判定同一時段之該體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫或為快速升溫或者是該運算裝置判定同一時段之該心律變異呈現為低心律變異。
2. 如請求項1所述之系統，其中當該體表溫度變化趨勢所包含之對應一時間段的複數個體表溫度值皆大於一溫度閥值時，則該運算裝置判定該體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫。
3. 如請求項1所述之系統，其中當該體表溫度變化趨勢所包含之對應一第一時間點的一第一體表溫度值與對應一第二時間點的一第二體表溫度值之間的一溫差大於一溫差閥值時，則該運算裝置判定該體表溫度變化趨勢呈現為快速升溫。
4. 如請求項1所述之系統，其中當該心律變異低於一時間閥值時，則該運算裝置判定該心律變異呈現為低心律變異。
5. 如請求項2至4中任一項所述之系統，更包括： 一生理指標裝置，用以取得該使用者之一生理指標； 其中該穿戴裝置更用以取得一環境指標； 其中該運算裝置根據該環境指標與該使用者之該生理指標來調整該溫度閥值、該溫差閥值與該時間閥值之至少一者。
6. 如請求項2至4中任一項所述之系統，其中該穿戴裝置更用以取得該使用者之一活動狀態； 其中該運算裝置根據該使用者之該活動狀態來調整該溫度閥值、該溫差閥值與該時間閥值之至少一者。
7. 一種用於預測體溫調節異常的方法，包括： 對於一使用者之一體表溫度與一心律進行連續監測，從而取得一體表溫度變化趨勢與一心律變異；及 根據一判定條件來預測該使用者有體溫調節異常； 其中該判定條件包括以下任一者： (1)判定同一時段之該體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫且為快速升溫以及判定同一時段之該心律變異呈現為低心律變異； (2)判定同一時段之該體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫或為快速升溫或者是同一時段之該心律變異呈現為低心律變異。
8. 如請求項7所述之方法，其中當該體表溫度變化趨勢所包含之對應一時間段的複數個體表溫度值皆大於一溫度閥值時，則判定該體表溫度變化趨勢呈現為持續高溫。
9. 如請求項7所述之方法，其中當該體表溫度變化趨勢所包含之對應一第一時間點的一第一體表溫度值與對應一第二時間點的一第二體表溫度值之間的一溫差大於一溫差閥值時，則判定該體表溫度變化趨勢呈現為快速升溫。
10. 如請求項7所述之方法，其中當該心律變異低於一時間閥值時，則判定該心律變異呈現為低心律變異。
11. 如請求項8至10中任一項所述之方法，更包括： 取得一環境指標與該使用者之一生理指標；及 根據該環境指標與該使用者之該生理指標來調整該溫度閥值、該溫差閥值與該時間閥值之至少一者。
12. 如請求項8至10中任一項所述之方法，更包括： 取得該使用者之一活動狀態；及 根據該使用者之該活動狀態來調整該溫度閥值、該溫差閥值與該時間閥值之至少一者。

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