СПОСОБ И СИСТЕМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОВЕДЕНЧЕСКОЙ ТЕРАПИИ ДЛЯ ЛЕЧЕНИЯ БЕССОННИЦЫ Российский патент 2015 года по МПК A61B5/00 

По настоящей заявке испрашивается приоритет согласно § 119(е) Раздела 35 Кодекса законов США по предварительной патентной заявке США № 61184165, зарегистрированной 4 июня 2009 г. под заголовком "System and Method for Managing Insomnia".

Область техники, к которой относится изобретение

Изобретение относится к системе и соответствующему способу, предназначенным для облегчения когнитивной поведенческой терапии для пациента, страдающего бессонницей.

Уровень техники изобретения

Нарушения сна являются распространенным явлением. По меньшей мере, 10 % населения страдают нарушением сна, что клинически значимо и важно для здравоохранения. Бессонница является наиболее распространенной формой нарушения сна.

Большинство определений бессонницы содержат описания специфических симптомов сна с сопутствующими жалобами во время дневного времени суток. Симптомы сна, как правило, содержат трудность засыпания, трудность поддержания сна, окончательное пробуждение, которое происходит намного раньше, чем желательно, или сон, который не восстанавливает силы или, в целом, обладает низким качеством. Симптомы бодрствования связаны с жалобами во время дневного времени суток, характеризующимися усталостью, сонливостью, нарушением настроения, когнитивными трудностями и ухудшением социальных или профессиональных показателей.

Распространенность отдельных симптомов бессонницы у населения в целом составляет приблизительно 30-50 % и приблизительно 9-15 % сообщают о значительных ухудшениях самочувствия в течение дневного времени суток в результате проблем, связанных с хронической бессонницей. У большинства пациентов бессонница лечится медикаментозно. Рынок снотворных лекарственных средств составляет приблизительно 4,6 млрд. долларов США. Другие формы лечения, такие как терапия с ограничением сна, менее распространены, хотя данные свидетельствуют, что они более эффективны при длительном лечении, чем только одно фармацевтическое лечение.

В большинстве случаев используется стандартный диагностический способ оценки природы и серьезности проблемы сна, так называемый регистратор сна или дневник сна, то есть, вопросник, обычно на бумаге; также, в качестве альтернативы регистратору сна, может использоваться регистратор активности.

Главный недостаток этого регистратора сна состоит в том, что на его точность влияет субъективность восприятия пациента, например, пациентам часто трудно бывает правильно помнить периоды сна и пробуждения в течение ночи.

Автоматическое обнаружение стадий сна и бодрствования требует измерения основных показателей организма, но, к сожалению, большинство существующих решений основывается на липких электродах, например, прикрепляемых или приклеиваемых к коже пациента, который должен носить электроды, например, для ЭЭГ - на голове. Эти электроды мешают пациенту во время сна из-за кабелей и устройств записи, присоединенных к этим датчикам. Дополнительно, существует проблема, что во время отдыха крепление кабелей или электродов может ослабнуть, что снижает качество принятого сигнала.

Диагноз бессонницы с помощью автоматического регистратора сна в полностью оборудованной для сна лаборатории является дорогим, места подключения могут быть недоступны в течение долгого времени и, таким образом, возможность диагностики для больных бессонницей ограничивается.

Дополнительно, добавочные датчики и кабели вдоль тела пациента могут нарушать сон пациента и поэтому влиять на оценку этапов сна и бодрствования в течение ночного времени, что приводит к влиянию на регистрацию сна и может приводить к неправильному диагнозу.

Публикация патентной заявки США № 2004/0225179 раскрывает автоматизированные поведенческие способы и системы для лечения бессонницы, которые используют пассивное средство определения состояния сна/бодрствования, и включена в настоящее описание посредством ссылки.

Бессонница является распространенным нарушением сна у населения в целом. Однако, на практике пациенты имеют тенденцию не обращаться за лечением или диагностируются не у специалиста по сну, а, например, у терапевта, без использования стандартного и соответствующего способа, чтобы оценить природу и серьезность проблемы сна. Обычно это приводит к недооценке реальности проблемы сна и/или назначению снотворных средств, хотя терапия без использования лекарственных средств - когнитивная поведенческая терапия бессонницы (CBT-I) - показала себя эффективной и более жизнеспособной. Дополнительно, более точная оценка и индивидуальная терапия могут приводить к более высокой податливости и, следовательно, к лучшему медицинскому результату.

Цель настоящего изобретения состоит в обеспечении системы, призванной облегчить когнитивную поведенческую терапию для пациента, страдающего бессонницей, причем система содержит устройство связи, выполненное с возможностью обеспечения электронной связи, систему датчиков, имеющую, по меньшей мере, один датчик, причем система датчиков выполнена с возможностью обнаружения данных активности во время сна и обеспечения сигнала системы датчиков, включающего данные активности во время сна, и система датчиков соединена и осуществляет электронную связь с устройством связи, первый блок обработки, соединенный и осуществляющий электронную связь с устройством связи, причем первый блок обработки выполнен с возможностью приема сигнала системы датчиков и преобразования данных активности во время сна в данные структуры сна, второй блок обработки, имеющий устройство ввода и выполненный с возможностью сбора входных данных пациента, причем второй блок обработки соединен и осуществляет электронную связь с устройством связи, третий блок обработки, соединенный и осуществляющий электронную связь с устройством связи, причем третий блок обработки выполнен с возможностью приема данных структуры сна и входных данных пациента, выполнения их анализа, создавая, таким образом, профиль сна пациента, четвертый блок обработки, соединенный и осуществляющий электронную связь с устройством связи, причем четвертый блок обработки выполнен с возможностью анализа профиля сна пациента и обеспечения курса терапии, связанного с профилем сна пациента, и дисплей, соединенный и осуществляющий электронную связь с устройством связи, причем дисплей выполнен с возможностью предоставления интерфейса пользователя.

Дополнительная цель настоящего изобретения состоит в предоставлении способа обеспечения когнитивной поведенческой терапии бессонницы, причем упомянутый способ содержит этапы, на которых контролируют сон пациента, используя систему датчиков, имеющую, по меньшей мере, один не мешающий датчик, причем система датчиков выполнена с возможностью обнаружения данных активности во время сна, собирают входные данные пациента, объединяют входные данные и данные активности во время сна, чтобы создать профиль сна пациента, анализируют профиль сна пациента, чтобы определить курс терапии, и представляют курс терапии пациенту на дисплее.

Термин "пациент", как он используется здесь, применяется не только к людям, но также и к животным. Дополнительно, термин "пациент" не означает, что соответствующий человек/животное страдает болезнью, и, таким образом, здоровые люди также будут упоминаться как "пациенты".

Термин "классификация сна/бодрствования" относится к классификации интересующего периода как "бодрствование" или "сон", следуя из вероятности принадлежности к соответствующему классу, или классификация "истинный" или "ложный", даваемая в качестве выходного результата классификатора, но также относится к отображению результатов классификатора на интерфейсе пользователя или на любом другом устройстве.

Дополнительно, термин "pNN50" относится к проценту количества разностей интервалов смежных NN-интервалов, больших, чем 50 миллисекунд, термин "SDNN" относится к стандартной девиации всех NN-интервалов, термин "SDSD" относится к стандартной девиации расстояний между смежными интервалами, термин "RR_mean" относится к средней длительности RR-интервалов, термин "HR_mean" относится к средней частоте сердечных сокращений, термин "LF" относится к низкочастотному диапазону, определяемому стандартами изменчивости частоты сердечных сокращений, термин "HF" относится к высокочастотному диапазону, определяемому стандартами изменчивости частоты сердечных сокращений, термин "RMSSD" относится к корню из квадрата средних последовательных разностей, и термин "HRV" относится к изменчивости частоты сердечных сокращений.

Эти и другие аспекты изобретения станут очевидны из описания и разъяснения, приведенных здесь далее со ссылкой на варианты осуществления.

На чертежах:

Фиг.1 - общий принцип изобретения;

Фиг.2 - схематическая блок-схема последовательности выполнения операций способа выделения признаков в соответствии с первым предпочтительным вариантом осуществления изобретения;

Фиг.3 - схематическая блок-схема последовательности выполнения операций способа классификации сна/бодрствования в соответствии с первым предпочтительным вариантом осуществления изобретения;

Фиг.4 - алгоритм ограничения сна, основанный на способе настоящего изобретения;

Фиг.5 - схема элементов изобретения;

Фиг.6 - схематическая блок-схема последовательности выполнения операций способа обеспечения когнитивной поведенческой терапии бессонницы;

Фиг.7 - схематическая блок-схема последовательности выполнения операций, связанная с модулем графика сна;

Фиг.8 - схематическая блок-схема последовательности выполнения операций, связанная с модулем ассоциации "кровать-сон";

Фиг.9 - схематическая блок-схема последовательности выполнения операций, связанная с модулем когнитивной реконструкции;

Фиг.10 - схематическая блок-схема последовательности выполнения операций, связанная с модулем стратегии преодоления;

Фиг.11 - схематическая блок-схема последовательности выполнения операций, связанная с модулем релаксации; и

Фиг.12 - схематическая блок-схема последовательности выполнения операций, связанная с модулем образа жизни.

Как можно видеть на фиг.1, система 100 классификации сна/бодрствования, соответствующая предпочтительному варианту осуществления настоящего изобретения, содержит не мешающие встроенные в кровать датчики для контроля 101 основных показателей состояния тела, такого как контроль сердечной деятельности по ЭКГ и/или контроль движения тела по пленочному датчику на кровати и т.п., как будет описано далее. Дополнительным этапом является блок 102 предварительной обработки для фильтрации и удаления артефактов во время подготовки сигналов, блок 103 выделения признаков, выделяющий, в частности, признаки из сигнала ЭКГ и/или движений тела, одного или в комбинации, затем здесь присутствует блок 104 классификатора сна/бодрствования для классификации состояния сна/бодрствования в соответствии со всеми входными признаками, блок 105 вычисления эффективности сна для вычисления времени, сна по сравнению со временем пребывания в кровати, используемым в качестве входных данных для алгоритма сокращения сна пациента, устройство 106, обеспечивающее пациенту, например, правила более здорового сна.

Выходной результат классификации 104 сна/бодрствования, вычисление 105 эффективности сна и устройство 106 для алгоритма сокращения сна могут использоваться для обеспечения обратной связи с пациентом 107 или медицинским персоналом, который может также получать информацию от дополнительных источников, таких как вопросы регистратора сна для получения субъективных параметров 109.

Что касается части, относящейся к датчикам предложенной системы, возможны следующие варианты осуществления: датчик является ферроэлектретной фольгой, помещаемой ниже грудной клетки пациента, чтобы измерять частоту сердечных сокращений, дыхание и движения тела.

Альтернативно, в другом предпочтительном варианте осуществления пьезорезистивная полоска тензометрического датчика, наклеивающаяся на перекладину под матрацем в области грудной клетки пациента, может использоваться для измерения частоты сердечных сокращений, дыхания и движений тела.

В другом предпочтительном варианте осуществления может использоваться только ЭКГ, предпочтительно, матерчатый датчик ЭКГ, интегрированный в кровать как электрод для подушки и подкладки под ноги.

Вместо ферроэлектретной фольги или наклеиваемой полоски тензометрического датчика, датчик ЭКГ может объединяться с сигналом дыхания, измеренным с помощью стандартной (индуктивной или пьезорезистивной) ленты, обматываемой вокруг грудной клетки и/или брюшной полости. Этот тип датчика также может интегрироваться в ткань (например, футболки), чтобы делать его менее мешающим.

Альтернативно, в другом варианте осуществления вместо ферроэлектретной фольги или наклеиваемой полоски с тензометрическим датчиком, датчик ЭКГ может объединяться с сигналом акселерометра. Устройство можно носить на запястье, но предпочтительно двумерный или трехмерный акселерометр помещается на туловище пациента, чтобы измерять движения тела. Кроме того, этот тип датчика может интегрироваться в ткань (например, футболки), чтобы сделать его менее мешающим.

Процесс, выполняемый блоком обработки, содержит несколько этапов, как показано на фиг.1. Это предварительная обработка исходных данных, выделение признаков и классификация сна/бодрствования. В последующих абзацах различные варианты каждого из этих этапов будут описаны более подробно.

Устройство 102 предварительной обработки сигнала, показанное на фиг.1, содержит выполнение одного или более следующих этапов, которые можно проходить последовательно, параллельно или с повтором:

соответствующая фильтрация сигнала(-ов) и

удаление артефактов.

В случае сигнала ЭКГ может быть необходимо удаление эктопических систол.

В случае пропаданий сигнала может понадобиться интерполяция.

Устройство 103 выделения признаков содержит извлечение признаков из ЭКГ и сигнала дыхания, при котором:

Из ЭКГ получают следующие признаки:

статистические параметры изменчивости частоты сердечных сокращений - из временной области (например, средняя частота сердечных сокращений, SDNN, RMSSD и т. д.);

параметры, получаемые из спектра (например, LF, HF) изменчивости (HRV) частоты сердечных сокращений;

энтропию выборки с использованием масштабов; и

прогрессивный анализ флюктуаций с исключенным трендом.

Из сигнала дыхания, измеренного с помощью ферроэлектретной фольги, датчика на перекладине или индуктивной/пьезорезистивной ленты, вычисляется спектр и мощности LF и HF извлекаются в качестве признаков. Кроме того, определяется средняя частота дыхания.

Дополнительно, устройство 103 выделения признаков позволяет в случае обоих сигналов, сигнала ЭКГ и сигнала дыхания, вычислить когерентную мощность обоих спектров как дополнительную функцию. Кроме того, отношение частоты сердечных сокращений и частоты дыхания может быть получено как дополнительная функция.

Дополнительно, из сигнала ферроэлектретной фольги или из сигнала датчика на перекладине, индекс активности получается, основываясь на больших движениях тела.

Предпочтительный вариант осуществления настоящего изобретения дополнительно предполагает, что для следующего шага - классификации 104 сна/бодрствования - индекс активности и, по меньшей мере, один дополнительный признак, касающийся кардиального и/или дыхательного состояния, являются предпочтительной комбинацией в качестве входных данных для процесса классификации.

Вектор, по меньшей мере, одного признака, и предпочтительно всех или, по меньшей мере, поднабора упомянутых выше признаков создается для каждого интересующего момента, например, для каждого 1-минутного сегмента данных.

Дополнительно, этот вектор вводится в классификатор 104 сна/бодрствования, который основан на стандартном подходе распознавания образов с контролируемым обучением, как будет описано на фиг.3. Для классификатора предпочтительно могут использоваться следующие подходы:

Байесовский линейный или квадратичный дискриминантный классификатор;

Векторный механизм поддержки;

Способ "k ближайших соседей" (kNN);

Нейронная сеть; и

Скрытая марковская модель

Обучение параметрам классификатора осуществляется на большой базе данных для репрезентативных данных.

Чтобы принять входные данные пациента, касающиеся субъективных вопросов, содержащихся в регистраторе сна, индексе серьезности бессонницы, вопроснике по частоте бессонницы или других оценках, и создать с ним обратную связь, блок ввода и блок отображения предпочтительно объединяются в предпочтительном варианте осуществления настоящего изобретения в одном устройстве 107 интерфейса пользователя. Это устройство может быть обычным ноутбуком, планшетным персональным компьютером с сенсорным экраном, переносным устройством, таким как PDA или мобильным телефоном. В зависимости от вычислительной мощности такого устройства, устройство обработки может быть также частью этого устройства. Обратная связь с пациентом может содержать один или более следующих параметров: время пребывания в кровати, общее время сна, общее время бодрствования, эффективность сна, латентность сна, количество и продолжительность пробуждений или упрощенная гипнограмма.

Обратная связь с медицинским персоналом может осуществляться через тот же самый интерфейс 108 пользователя. В другом варианте осуществления существует процедура загрузки, чтобы передавать данные пациента от пользовательского интерфейса пациента на персональный компьютер врача (например, через кабель USB, через Bluetooth, ZigBee или любой другой стандарт или устройство связи). В еще одном варианте осуществления данные пациента можно (автоматически) посылать врачу через Интернет или GSM, UMTS, EDGE, GPRS или любой другой стандарт или систему Интернета или мобильного телефона.

Обратная связь с медицинским персоналом должна содержать все упомянутые параметры. Дополнительно, она также должна содержать ответы пациента на субъективные вопросы регистратора сна, чтобы он мог сравнить субъективные и объективные данные, что даст ему важную информацию для соответствующего терапевтического подхода. Это, например, особенно важно в случае неправильного восприятия состояния сна, типа бессонницы, при котором объективные данные сна отражают нормальную структуру сна, но сам пациент не признает, что он спал.

Как можно видеть на фиг.2, сигнал ЭКГ, обеспечиваемый датчиком 200 ЭКГ, подвергается предварительной обработке 201, причем предварительная обработка состоит в обнаружении R-зубца, удалении эктопического биения, линейной интерполяции и повторной дискретизации на заданной частоте, предпочтительно, 4 Гц. Затем рассматривается результирующая серия интервалов RR и параметры изменчивости частоты сердечных сокращений, в соответствии со стандартом, оцениваются в частотной и временной областях. Сначала, предпочтительно используя авторегрессивную модель с опережающим исключенным трендом, вычисляется 202 спектр мощности за заданный период времени, предпочтительно 5-минутный сегмент временной последовательности, центрованный на одноминутном интересующем периоде. Альтернативно, предлагаются другие способы, основанные на анализе Фурье, распределениях частоты-времени, авторегрессивном моделировании с изменяющимся временем. В двух последних случаях оценка спектра мощности обновляется с более коротким временным интервалом, например, при каждом новом обнаруженном R-зубце ЭКГ.

Спектры мощности в низкочастотном диапазоне LF, предпочтительно, 0,04-0,15 Гц, и в высокочастотном диапазоне HF, предпочтительно, 0,15-0,4 Гц, используются для определения спектральных признаков на этапе 203: мощность нормализуется в соответствии с LF_norm=LF/(LF+HF) и вычисляется отношение LF/HF. Дополнительно, статистика последовательности RR-интервалов за заданный период времени, предпочтительно 5-минутный сегмент на этапе 204, обеспечивает результирующие признаки во временной области на этапе 205, например, pNN50 (процент количества разностей интервалов смежных NN-интервалов, больших, чем 50 миллисекунд), SDNN (стандартная девиация всех NN-интервалов), SDSD (стандартная девиация последовательных разностей между смежными интервалами), RMSSD (корень из квадрата средних последовательных разностей), среднее значение RR (средняя длительность RR-интервалов) и среднее значение HR (среднее значение мгновенной частоты сердечных сокращений).

Нелинейные параметры также извлекаются из временной последовательности RR-интервалов на этапе 206, применяя два способа. Первый нелинейный способ вычисления, используемый на этапе 207, является прогрессивным анализом флюктуаций с исключенным трендом, который позволяет постепенно интегрировать сигнал перед исключением тренда по окнам длины 64. Дополнительно, затем рассматриваются частичные суммы квадратичного сигнала и это обеспечивает результирующие дифференцированные временные последовательности на этапе 208, из которых мы извлекаем новый признак 209, определяемый как максимальное значение на рассматриваемом интервале, предпочтительно, одноминутном интервале, но который может иметь любую заданную длительность интервала.

Второй нелинейный способ вычисления, применяемый к последовательности RR-интервалов, обеспечивает энтропию выборки с использованием масштабов. Сначала, на этапе 210 последовательность является крупномодульной в масштабах 1 и 2 и рассматриваются 5-минутные сегменты. Энтропия выборки (здесь далее называемая сэмпэн (sampen)) вычисляется на этапе 211 на нескольких уровнях от 1 до 10. Следовательно, на этапе 212 обеспечиваются следующие признаки: sampen_scale1_k (сэмпэн_масштаб1_k), для уровней k= от 1 до 10 и sampen_scale2_k (сэмпэн_масштаб2_k), для уровней k= от 1 до 10.

Как можно видеть в нижней части фиг.2, сигнал от фольги на кровати, обеспечиваемый датчиком 213, изготовленным из фольги и помещенным на кровати, подвергается предварительной обработке 214, которая состоит из подавления шума и калибровки. Использование низкочастотной фильтрации 215 приводит к формированию сигнала дыхания. Идентификация пиков в этом сигнале позволяет вывести последовательность интервалов дыхания, которая также линейно интерполируется и подвергается повторной дискретизации с заданной частотой, предпочтительно, 4 Гц, на этапе 216. Затем на этапе 217 вычисляется спектр мощности, предпочтительно используя авторегрессивную модель с опережающим исключением тренда. Спектр мощности затем разделяется и нормализуется на этапе 218 в низкочастотной полосе LF (0,04-0,15 Гц) и в высокочастотной полосе HF (0,15-0,4 Гц), которые используются для определения спектральных признаков, нормированного дыхания в низкочастотном диапазоне LF и отношения LF/HF для дыхания. Кроме того, обнаружение артефактов с малой и большой энергией на этапе 219 позволяет определять индекс эвристической деятельности для одноминутных интервалов, также используемый в качестве признака на этапе 220. Дополнительно, полосовая фильтрация на этапе 221 дает так называемую баллистокардиограмму, представляющую механическую сердечную деятельность. Этот сигнал может быть интересной альтернативой сигналу ЭКГ для получения сигнала изменчивости частоты сердечных сокращений. Наконец, последовательности RR-интервалов и интервалов дыхания объединяются на этапе 222, оценивая квадратичную функцию когерентности для 5-минутных интервалов, центрованных на одноминутном интересующем интервале. Эта функция когерентности умножается на автоспектр последовательность RR-интервалов и интегрируется вдоль частотной оси. Результирующий признак на этапе 223 является величиной когерентной мощности, выраженной в %. Мы можем также подумать о других признаках, оценивающих кардиопульмональную связку, таких как отношение RR-интервал/интервал дыхания.

Как можно видеть в правой части фиг.2, предпочтительный вариант осуществления содержит признаки 203, 205, 209, 212, 223, 218, 220, которые формируют компоненты вектора признака, используемого в процессе классификации, который дополнительно описывается на фиг.3.

На фиг.3 представлен предпочтительный вариант осуществления способа классификации сна/бодрствования. Этап 303 представляет информацию, приходящую от процесса выделения признаков, обеспечивающего вектор, по меньшей мере, с одним элементом, принадлежащим набору тестовых данных. Решение основывается на контролируемом классификаторе 301 обучения, который обучается с помощью набора 302 данных обучения. Классификатор 304 принимает решение на основе баессовского линейного или квадратичного дискриминантного классификатора, векторного механизма поддержки или классификатора на основе "способа k ближайших соседей" (kNN) и с помощью контролируемого подхода к обучению, основанного на наборе данных обучения, в зависимости от того, бодрствует ли пациент или спит. Чем более репрезентативными являются данные обучения, тем выше точность и рабочие характеристики классификации на этапе 304.

Терапия с ограничением сна является нефармакологическим способом, который может использоваться для лечения бессонницы сам по себе или в комбинации с фармакологическим лечением. Существует естественное стремление людей с плохим сном увеличивать количество времени, проведенное в кровати, стремясь обеспечить больше возможности для сна, стратегия, которая, наиболее вероятно, должна приводить к фрагментированному сну и сну низкого качества.

Терапия с ограничением сна состоит в сокращения количества времени, проводимого в кровати, до фактического количества времени сна. Время в кровати последовательно регулируется на основе вычисления эффективности сна в течение заданного периода времени, который обычно является предыдущей неделей. Например, если человек сообщает о сне в среднем 6 часов за ночь из 8 часов, проведенных в кровати, первоначально предписанное окно для сна должно составить 6 часов.

Последующее допустимое время в кровати уменьшается приблизительно на 15-20 минут в течение заданной недели, когда эффективность сна превышает 90%, уменьшается на то же самое количество времени, когда эффективность сна ниже 80% и остается неизменной, когда эффективность сна находится в пределах между 80 и 90%. Альтернативно, терапевт может установить верхний предел эффективности сна равным 85%. Корректировки делаются периодически, например, еженедельно, пока не будет достигнута оптимальная продолжительность сна. Изменения в осуществлении этой процедуры могут содержать изменение времени пребывания в кровати на основе скользящего среднего значения эффективности сна, например, на прошедшие три-пять дней, или его изменение на еженедельной основе, независимо от изменения эффективности сна. Эта процедура улучшает непрерывность сна за счет умеренного недосыпания и снижения времени ожидания сна. Чтобы предотвратить чрезмерную сонливость в течение дневного времени суток, время пребывания в кровати не должно уменьшаться меньше, чем до пяти часов за ночь.

Как можно видеть на фиг.4, существует предпочтительный вариант осуществления способа терапии с ограничением сна, основанный на вычислении эффективности сна, которое обеспечивается настоящим изобретением.

На первом этапе 401 врач назначает время пробуждения и время ложиться спать. На этапе 402 в течение пяти дней собираются данные, которые также содержат информацию, полученную при анкетных опросах.

На этапе 403 вычисляется средняя эффективность сна за прошедшие пять дней. На этапе 404 принимается конкретное решение, определяя, составляет ли эффективность сна менее 80%, 80-90 % или она больше 90%.

В случае, когда средняя эффективность сна ниже 80%, на этапе 406 пациента просят сократить время пребывания в кровати на 15 минут, в случае, когда средняя эффективность сна больше 90%, на этапе 405 пациента просят продлить время пребывания в кровати на 15 минут. Процесс повторяется на этапе 402 со сбором информации о сне в течение следующих пяти дней. В случае, когда средняя эффективность сна находится между 80-90%, на этапе 407 с пациентом образуется положительная обратная связь и на этапе 408 время пробуждения и время ложиться спать будут поддерживаться в течение еще одного дня и процесс переходит к этапу 403.

Раскрытая концепция может также быть идентифицирована как система 1000, выполненная с возможностью облегчения когнитивной поведенческой терапии для пациента, страдающего бессонницей, и может использовать способ, изложенный ниже. Перед обсуждением системы 1000 и способа, приводятся следующие определения.

Термин "не мешающий датчик", как он используется здесь, означает датчик, который не закрепляется непосредственно на теле пациента, например, клеем, или является беспроводным. Датчик, который не закрепляется непосредственно на теле пациента, например, ферроэлектретная фольга, расположенная непосредственно рядом или в контакте с грудной клеткой пациента, является "не мешающим датчиком", потому что он не закрепляется на пациенте, и пациент может двигаться свободно. Другие "не мешающие датчики" содержат пьезорезистивную полоску тензометрического датчика, соединенную с кроватью пациента, датчик ЭКГ, заделанный в ткань, например, в постельное белье, пижаму, ночной колпак, или радиолокационную/видеосистему, выполненную с возможностью обнаружения движения. "Не мешающим датчиком", который может быть соединен с корпусом пациента, является любой миниатюрный/легкий датчик, который может быть установлен на браслете или подобной конструкции. Одним примером такого не мешающего датчика является акселерометр. Любой датчик, имеющий провод, проходящий между пациентом и устройством, не является "не мешающим датчиком".

Термин "данные активности во время сна", как он используется здесь, является данными и, предпочтительно, биометрическими данными, представляющими измеримое действие, независимо от того, добровольное или ненамеренное, который является указанием состояния сознания пациента, то есть, спит он или бодрствует.

Термин "оценка", как он используется здесь, является оценкой ответов на один или более вопросов/формулировок по шкале, например, 1-5 дней в неделю, от очень сонного до полностью проснувшегося и т.д. Такие ответы преобразуются в "баллы", например, сонный = 1 балл, бодрствующий = 5 баллов. Если вопросов больше одного, то баллы могут объединяться в результирующий показатель. Действие по объединению баллов может быть простым сложением, но может также включать множитель для синергических комбинаций. Например, оценка может содержать следующие три вопроса/формулировки: Оцените серьезность (1) трудности засыпания, 1 = отсутствует, 5 = тяжело, (2) трудность оставаться во сне, 1 = отсутствует, 5 = тяжело, и (3) сколько чашек кофе Вы выпивается после 6:00 часов вечера. Здесь, "баллы", связанные с вопросами (1) и (2), могут объединяться простым сложением, тогда как "баллы", связанные, например, с количеством потребляемых чашек кофе, могут быть множителем. Дополнительно, как известно, конечный результирующий показатель для оценки, как правило, сравнивается с одним или более заданными пороговыми значениями, связанными с этой оценкой. Например, одна оценка может определить уровень или серьезность бессонницы пациента, а другая оценка может определить тип бессонницы, ассоциированный с пациентом. Упомянутые оценки содержат, в частности: шкалу сонливости Эпуорта (ESS), шкалу возбуждения перед сном, вопросник по нарушению сна, практическую шкалу гигиены сна, вопросник по знанию Каффейна, шкалу самооценки поведения во время сна, вопросник Глазго по содержанию мыслей, шкалу Глазго по усилиям для сна, Питсбургский индекс качества сна (PSQI) и многомерный вопросник по усталости (MFI).

Термин "пороговое значение", как он используется здесь, может также быть диапазоном значений. То есть, "пороговое значение" может существовать как максимальное значение, минимальное значение или диапазон приемлемых (неприемлемых) значений.

Как показано на фиг.5, система 1000, выполненная с возможностью облегчения когнитивной поведенческой терапии для пациента, страдающего бессонницей, содержит устройство 1002 связи, систему 1004 датчиков, первое устройство 1006 обработки, второе устройство 1008 обработки, третье устройство 1010 обработки, четвертое устройство 1012 обработки и дисплей 1014. Устройство 1002 связи выполнено с возможностью обеспечения электронной связи между компонентами, идентифицированными выше. То есть, каждый компонент соединен и осуществляет электрическую связь с устройством 1002 связи. Устройство 1002 связи и компоненты с помощью беспроводных технологий могут соединяться с различными компонентами. Устройство 1002 связи предпочтительно соединено и осуществляет электрическую связь с сетью 1001 электронной связи, такой как, в частности, Интернет.

Система 1004 датчиков имеет, по меньшей мере, один датчик 1020. Система 1004 датчиков выполнена с возможностью обнаружения данных активности во время сна и обеспечения сигнала системы датчиков, содержащего в себе данные активности во время сна. Термин "данные активности во время сна", как он используется здесь, содержит, по меньшей мере, данные частоты сердечных сокращений, данные частоты дыхания и данные о движении тела пациента. Как известно, данные от таких датчиков 1020, например, данные движения, обнаруженные регистратором активности, и данные частоты сердечных сокращений, обнаруженные ЭКГ, могут объединяться, чтобы определить или оценить, спит пациент или бодрствует. Снова заметим, что датчик ЭКГ, связанный с раскрытым способом, является не мешающим датчиком, то есть, датчиком, встроенным в одежду пациента, а не традиционным датчиком ЭКГ, имеющим провода/кабели, присоединяемые к датчику, наклеенному на кожу пациента. К другим датчикам, которые могут использоваться, относятся, в частности, датчики плетизмографии, выполненные с возможностью обнаружения эффекта дыхания, и фольга Emfit, выполненная с возможностью измерения баллистокардиографии (кардиальной деятельности, дыхательной деятельности и деятельности движения тела).

Система 1004 датчиков, каждый из которых представляет собой, по меньшей мере, один датчик 1020, соединяется и осуществляет электронную связь с устройством 1002 связи. Каждый, по меньшей мере, один датчик 1020 является не мешающим датчиком, выполненным с возможностью создания сигнала датчика, имеющего, по меньшей мере, один признак, как указано выше. По меньшей мере, один датчик 1020 может быть, в частности, датчиком 1022 ЭКГ и/или датчиком 1024 регистратора активности. Датчик 1022 ЭКГ выполнен с возможностью обнаружения данных частоты сердечных сокращений и данных частоты дыхания. Данные частоты сердечных сокращений и данные частоты дыхания являются признаком, введенным в сигнал датчика 1022 ЭКГ. Датчик 1024 регистратора активности выполнен с возможностью обнаружения данных о движении тела пациента. Данные о движении тела пациента являются признаком, введенным в сигнал датчика 1024 регистратора активности. Конкретные типы, по меньшей мере, одного датчика 1020 обсуждаются выше. Таким образом, по меньшей мере, один датчик 1020 может быть единым акселерометром, единым регистратором активности и т.д.

Каждый блок обработки, то есть, первый, второй, третий и четвертый блок 1006, 1008, 1010, 1012 обработки, содержит рабочие элементы, такие как, в частности, программируемая логическая схема (PLC) и система связи (ни то, ни другое не показаны), известные в технике. Рабочие элементы каждого блока 1006, 1008, 1010, 1012 обработки могут также содержать запоминающее устройство (не показано), такое как, в частности, оперативное запоминающее устройство (RAM), постоянное запоминающее устройство (ROM), флэш-память и/или жесткий диск, который может быть диском или твердотельным устройством. Запоминающее устройство выполнено с возможностью хранения одного или более наборов исполняемых команд, здесь далее, программ 1030, а также собранных данных, других данных, обеспечиваемых программами 1030, и данных, загружаемых через сеть 1001 электронной связи. Как известно, любые данные, хранящиеся на каждом блоке 1006, 1008, 1010, 1012 обработки, могут передаваться в удаленное место, такое как, в частности, кабинет врача, через устройство 1002 связи и сеть 1001 электронной связи. Точно также, данные и/или режимы 1030 могут загружаться на каждое устройство 1006, 1008, 1010, 1012 обработки из удаленного места, такого как, в частности, кабинет врача, через устройство 1002 связи и сеть 1001 электронной связи. Понятно, что рабочие элементы каждого блока 1006, 1008, 1010, 1012 обработки работают совместно, чтобы выполнить любую функцию, для которой блок обработки выполнен с возможностью осуществления.

Рабочие элементы каждого блока 1006, 1008, 1010, 1012 обработки предпочтительно располагаются в корпусе (показан схематично). Рабочие элементы двух или больше блоков 1006, 1008, 1010, 1012 обработки могут располагаться в общем корпусе (не показан) и могут работать совместно. То есть, например, программы 1030 для каждого блока 1006, 1008, 1010, 1012 обработки могут храниться в едином запоминающем устройстве. По меньшей мере, одно устройство 1006, 1008, 1010, 1012 обработки, однако, имеет PLC, которая не является PLC общего назначения. Предпочтительно, PLC первого блока 1006 обработки не является PLC общего назначения.

Первое устройство 1006 обработки соответствует блоку 102 предварительной обработки, 102, описанному выше. То есть, первое устройство 1006 обработки выполнено с возможностью осуществления этапов, связанных с блоком 102 предварительной обработки, описанным выше. Первое устройство 1006 обработки соединено и осуществляет электронную связь с устройством 1002 связи. Первое устройство 1006 обработки выполнено с возможностью приема сигнала системы датчиков через устройство 1002 связи и преобразования данных активности во время сна в данные структуры сна. Данные структуры сна содержат время пребывания пациента в кровати, общее время сна пациента, общее время бодрствования пациента, эффективность сна пациента, латентность начала сна пациента, бодрствования пациента после начала сна и время дремоты пациента. Термин "время пребывания в кровати", как он используется здесь, означает время, которое пациент проводит в кровати, независимо от того, спит он или бодрствует. Термин "общее время сна", как он используется здесь, является той частью времени пребывания в кровати, когда пациент спит. Термин "латентность начала сна" является временем между тем, когда пациент ложится в кровать и первым засыпанием. Термин "пробуждение после начала сна" является частью времени пребывания в кровати с момента, когда пациент просыпается после первого засыпания, до момента, когда он или она окончательно просыпается утром. Термин "время дремоты", как он используется здесь, является продолжительностью от окончательного просыпания до времени, когда пациент встает с кровати. Термин "общее время бодрствования", как он используется здесь, является той частью времени пребывания в кровати, когда пациент бодрствует. Термин "эффективность сна", как он используется здесь, является отношением общего времени сна ко времени пребывания в кровати. Термин "пробуждения после начала сна" является количеством раз, когда пациент пробуждается после первого засыпания. Таким образом, первое устройство 1006 обработки выполнено с возможностью обработки данных частоты сердечных сокращений, данных частоты дыхания и данных движения тела пациента, чтобы определить, по меньшей мере, время пребывания пациента в кровати или общее время сна пациента или общее время бодрствования пациента или эффективность сна пациента или латентность начала сна пациента или пробуждения пациента после начала сна или время дремоты пациента.

Второй блок 1008 обработки соответствует устройству 107 интерфейса пользователя, описанному выше. То есть, второе устройство 1008 обработки выполнено с возможностью осуществления этапов, связанных с устройством 107 интерфейса пользователя, описанным выше. Второе устройство 1008 обработки, предпочтительно, содержит дисплей 1014. Второе устройство 1008 обработки содержит программу 1030, выполненную с возможностью представления интерфейса 108 пользователя на дисплее 1014. Второе устройство 1008 обработки, предпочтительно, содержит устройство 1034 ввода, имеющее одно или более устройств ввода, таких как, в частности, клавиатура 1036 и "мышь" 1038 (или шаровой манипулятор или сенсорный экран или любое другое устройство, обеспечивающее функциональные возможности подобно мыши). Как известно, пациент может вводить входные данные пациента через устройство 1034 ввода и интерфейс 108 пользователя. Интерфейс 108 пользователя выполнен с возможностью представления одной или более оценок, обсуждаемых ниже, и разрешения пользователю вводить данные в регистратор сна. Второе устройство 1008 обработки соединено и осуществляет электронную связь с устройством 1002 связи.

Третье устройство 1010 обработки соответствует блоку 103 выделения признаков, блоку 104 классификатора сна/бодрствования и блоку 106 вычисления эффективности сна, описанным выше. Таким образом, третье устройство 1010 обработки выполнено с возможностью осуществления этапов, связанных с блоком 103 выделения признаков, блоком 104 классификатора сна/бодрствования и блоком 106 вычисления эффективности сна, 106 описанными выше. Третье устройство 1010 обработки соединено и осуществляет электронную связь с устройством 1002 связи. Третье устройство 1010 обработки выполнено с возможностью приема данных структуры сна и входных данных от пациента через устройство 1002 связи и выполнения их анализа. Анализ создает профиль сна пациента. Термин "профиль сна пациента", как он используется здесь, является совокупностью данных, содержащих объективные данные, такие как данные о движении тела пациента, и субъективные данные, такие как входные данные пациента. Профиль сна пациента содержит историю сна пациента, структуры сна, качественные и количественные показатели бессонницы, идентификацию связанных с бессонницей факторов и идентификацию последствий бессонницы в течение дневного времени суток. Последствия бессонницы в течение дневного времени суток содержат, в частности, слабую энергию в течение дневного времени суток, плохую когнитивную деятельность (например, концентрация, сосредоточенность, внимание и память) и плохое настроение и отсутствие побудительных мотивов.

Качественный критерий бессонницы содержит, в частности, субъективную оценку качества сна, например, от плохого до превосходного согласно шкале Лайкерта, от 1 до 10. Количественные показатели бессонницы содержат, в частности, показатель индекса серьезности бессонницы (ISI), подробно обсуждаемому ниже, субъективные и объективные оценки латентности начала сна, пробуждения после начала сна и время дремоты. Такие количественные показатели бессонницы могут сравниваться со стандартным порогом, например, порог латентности начала сна устанавливается равным 30 минутам. Такое сравнение может использоваться для оценки типа нарушения сна (проблема с засыпанием, поддержанием сна или ранними пробуждениями и т. д.). Дополнительно, субъективные и объективные оценки эффективности сна могут сравниваться со стандартными порогами (например, 90%), чтобы оценить, спит ли пациент крепким сном или нет.

Третье устройство 1010 обработки выполнено с возможностью посылки данных структуры сна, входных данных пациента и профиля сна пациента медицинскому персоналу через сеть 1001 электронной связи.

Четвертое устройство 1012 обработки соответствует устройству 106 алгоритма сокращения сна, описанному выше. То есть, четвертое устройство 1012 обработки выполнено с возможностью осуществления этапов, связанных с устройством 106 алгоритма сокращения сна, описанным выше. Четвертое устройство 1012 обработки соединено и осуществляет электронную связь с устройством 1002 связи. Четвертое устройство обработки выполнено с возможностью анализа профиля сна пациента. Анализ, выполняемый четвертым устройством 1012 обработки, обсуждается ниже. Четвертое устройство 1012 обработки дополнительно выполнено с возможностью обеспечения курса терапии, связанного с профилем сна пациента. То есть, четвертое устройство 1012 обработки содержит запоминающее устройство 1050, на котором хранится множество интерактивных модулей 1060, 1062, 1064, 1066, 1068, 1070 терапевтических инструкций.

Модули 1060, 1062, 1064, 1066, 1068, 1070 терапевтических инструкций, в целом, ассоциированы с факторами, связанными с бессонницей. К факторам, связанным с бессонницей, относятся, в частности, поведенческие и когнитивные факторы. Например, поведенческие факторы содержат, в частности, ограничение сна, график времени пребывания в кровати и времени бодрствования. Поведенческие факторы могут обращать внимание на изменения в структуре сна пациента, нерегулярное время сна/бодрствования и/или когда пациент начинает пользоваться компенсационной стратегией, например, раньше ложась спать и/или дополнительно спать и/или дремать, чтобы компенсировать плохой сон ночью. Поведенческие факторы также содержат управление стимулом, то есть, образованием ассоциации "кровать-сон" или когда связь между кроватью и сном прекращается. То есть, кровать и время сна становится больше стимулами для активности, а не стимулами для сна. Например, пациент может лежать с открытыми глазами в кровати, что путает в мозгу связь между кроватью и сном, и сохраняет бодрствование. Другие поведенческие факторы содержат определенную программу действий пациента, предшествующую сну, и другие привычки, которые могут влиять на сон, например, алкоголь, кофеин, никотин, привычки, связанные с ужином, обстановку спальни и т.д. Когнитивные факторы содержат, в частности, активную мыслительную деятельность пациента в течение ночи, то есть, гиперактивацию во время сна, и/или заботы, беспокойство о сне, например, развитие мысли о последствиях бессонницы, воспринимаемое управление и предсказуемость сна, нереальные ожидания от сна.

Каждый интерактивный модуль 1060, 1062, 1064, 1066, 1068, 1070 терапевтических инструкций содержит три части: (1) терапевтический совет, данный в первый день доступа пациента к модулю, (2) общая информация, подаваемая в ежедневных советах на оставшиеся дни модуля, и (3) секция постановки цели, доступная в первый день, когда пациент получает доступ к модулю. Терапевтический совет состоит из рекомендаций/вмешательств, основанных на стандарте CBT-I. Терапевтический совет и ежедневные советы направлены на те факторы, которые сохраняют проблемы или ухудшаются конкретным пациентом и могут быть связаны с целями, поставленными пациентом. То есть, хотя в целом или глобально, цель состоит в том, чтобы улучшить сон, пациент может знать о конкретной проблеме и определить конкретную цель, связанную с этой проблемой. Например, пациент может захотеть научиться засыпать более легко и/или научиться легче возвращаться в состояние сна после пробуждения в середине цикла сна. Альтернативно, пациент может захотеть научиться, как чувствовать себя более свежим утром, повысить свою энергию в течение дневного времени суток, улучшить свои рабочие характеристики в течение дневного времени суток, улучшить свою когнитивную деятельность (концентрацию, сосредоточенность, внимание и память) и/или улучшить свое настроение и наличие мотивации. Или, как другая альтернатива, пациент может захотеть идентифицировать свою фактическую структуру сна или определить, сколько часов сна он имеет в течение ночи. Обучение и/или другой совет могут быть связаны с общей целью или с одной или более конкретными целями.

Четвертое устройство 1012 обработки дополнительно выполнено с возможностью организации выбора и порядка модулей терапевтических инструкций, основываясь на профиле сна пациента. Наконец, четвертое устройство 1012 обработки выполнено с возможностью представления организованных модулей терапевтических инструкций на дисплее 1014.

Дисплей 1014 соединен и осуществляет электронную связь с устройством 1002 связи. Дисплей 1014 выполнен с возможностью представления интерфейса 108 пользователя, обсужденного выше, а также любой другой информации.

Перед обсуждением способа, связанного с системой 1000, делаются нижеследующие оценки. Оценки или их индивидуальные части используются во время различных анализов, обсуждаемых ниже. Одной из известных оценок является индекс серьезности бессонницы (ISI), содержащий следующие вопросы/формулировки:

Индекс серьезности бессонницы

1. Пожалуйста, оцените текущую серьезность Вашей бессонницы Отсутствует
0 Слабо
1 Умеренно
2 Серьезно
3 Очень серьезно
4 а. Трудность засыпания □ □ □ □ □ b. Трудность поддержания сна □ □ □ □ □ с. Проблема слишком раннего пробуждения □ □ □ □ □ 2. Насколько Вы удовлетворены/не удовлетворены Вашей текущей структурой сна Полностью удовлетворен
0
□ Немного
1
□ Отчасти
2
□ Вполне
3
□ Совершенно не удовле-творен
4
□ 3. В какой степени, как Вы считаете, проблема сна влияет на Вашу деятельность в течение дневного времени суток (например, дневная усталость, работоспособность, ежедневная рутина, концентрация, память, настроение и т.д.)? Совершенно не влияет
0
□ Немного
1
□ Отчасти
2
□ Сильно
3
□ Очень сильно влияет
4
□ 4. Насколько, как Вы думаете, заметна для других Ваша проблема сна с точки зрения влияния на качество Вашей жизни? Совсем не заметна
0
□ Едва
1
□ Отчасти заметна
2
□ Сильно
3
□ Очень сильно заметна
4
□ 5. Насколько беспокоит/расстраивает Вас эта текущая проблема? Совсем не беспокоит
0
□ Немного
1
□ Отчасти беспокоит
2
□ Сильно
3
□ Очень сильно беспокоит
4
□

Другая известная оценка, вопросник по частоте бессонницы (IFQ), содержит ответы, указывающие количество дней в неделю, когда пациент страдает от указанных симптомов, и содержит следующие вопросы/формулировки:

Симптомы бессонницы Количество ночей в неделю 1 Я принимаю лекарственные средства в кровати, чтобы заснуть 0 1 2 3 4 5 6 7 2 Я принимаю лекарственные средства в середине ночи, чтобы снова заснуть 0 1 2 3 4 5 6 7 3 Чтобы заснуть в начале ночи, требуется больше 30 минут 0 1 2 3 4 5 6 7 4 Чтобы заснуть в середине ночи, требуется больше 30 минут 0 1 2 3 4 5 6 7 5 Я просыпаюсь, по меньшей мере, за 30 минут до запланированного (или желательного) времени пробуждения и не могу снова заснуть 0 1 2 3 4 5 6 7 6 Мой сон фрагментирован (просыпаюсь до 3 и более раз) 0 1 2 3 4 5 6 7

7 Я чувствую себя несвежим или усталым, когда встаю, чтобы начать день 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Я борюсь более 30 минут, чтобы выбраться из кровати и начать день 0 1 2 3 4 5 6 7 9 Я сплю меньше 6,5 часов 0 1 2 3 4 5 6 7 10 Я сплю достаточно 0 1 2 3 4 5 6 7

Симптомы в течение дневного времени суток, связанные с плохим сном Количество дней в неделю 11 В течение дня я озабочен, что плохо спал этой ночью 0 1 2 3 4 5 6 7 12 В течение дня я озабочен, что мой плохой сон может повлиять на мою работоспособность, самочувствие или здоровье 0 1 2 3 4 5 6 7 13 Плохой сон ограничил мою работоспособность и способность выдерживать нагрузки весь рабочий день 0 1 2 3 4 5 6 7 14 Плохой сон ведет к пониженной энергии или ощущению усталости в течение большей части дня 0 1 2 3 4 5 6 7 15 Плохой сон ведет к утрате концентрации внимания или сосредоточенности 0 1 2 3 4 5 6 7 16 Плохой сон ведет к ощущению депрессивного самочувствия 0 1 2 3 4 5 6 7

17 Плохой сон ведет к раздражительности, напряжению или нервничанию 0 1 2 3 4 5 6 7 18 Из-за плохого сна приходится переделывать сделанное 0 1 2 3 4 5 6 7 19 Плохой сон ведет к появлению болей (например, головных болей, боли в мышцах, зубной боли) 0 1 2 3 4 5 6 7

Регистратор сна содержит вопросы/формулировки, оцениваемые по шкале, и вопросы/формулировки, ответом на которые является период времени, измеренный в часах и минутах. Регистратор сна содержит следующие вопросы/формулировки:

Регистратор сна

Регистратор сна по умолчанию (во время базисной оценки и программы):

1. Пожалуйста, оцените качество Вашего сна прошлой ночью:

Используйте шкалу 1-5, очень плохой... превосходный

2. Как Вы чувствовали, когда Вы проснулись этим утром? Используйте шкалу 1-5, обессиленным... свежим

3. В какое время Вы выключили свет, чтобы заснуть прошлой ночью?

-> Введите время в виде: часы:минуты

4. Сколько времени Вам потребовалось, чтобы заснуть?

-> Введите время в минутах

5. Какое было время, когда Вы окончательно проснулись этим утром?

-> Введите время в виде: часы:минуты

6. Пожалуйста, оцените общее количество времени (в минутах), которое Вы бодрствовали в течение ночи (с первого момента, когда Вы заснули, до момента, когда Вы окончательно проснулись этим утром)

-> Введите время в минутах

7. В какое время Вы встали с кровати этим утром?

-> Введите время в виде: часы:минуты

8. Насколько усталым Вы чувствовали себя вчера?

Используйте шкалу от 1 до 5: очень усталый... очень возбужденный

9. Были ли вчера необычные внешние факторы, которые, возможно, нарушили Ваш сон? (например, здоровье, работа, семья, окружающая среда и т.д.)

Используйте шкалу от 1 до 5: много нарушающих факторов... никаких нарушающих факторов

Другой оценкой сна является DBAS-16, которая относится к представлениям пациента о сне и содержит формулировки, в которых пациент дает оценки, например, в частности:

Несколько формулировок, отражающих представления и позиции о сне, перечислены ниже. Пожалуйста, укажите, в какой степени Вы лично согласны или не согласны с каждой формулировкой. Не существует правильного или неправильного ответа. Для каждой формулировки обведите кружком цифру, которая соответствует Вашему собственному личному представлению. Просим ответить по всем позициям, даже если какие-то из них могут не иметь отношение напрямую к вашей ситуации.

Используя систему 1000, выполненную с возможностью облегчения когнитивной поведенческой терапии для пациента, страдающего бессонницей, пациент может принять когнитивную поведенческую терапию бессонницы, соответствующую способу, имеющему следующие этапы. Прежде всего, способ содержит этап 2000 контроля сна пациента, используя систему 1004 датчиков, имеющую, по меньшей мере, один не мешающий датчик 1020. Как отмечено выше, система 1004 датчиков выполнена с возможностью обнаружения данных активности во время сна. Способ дополнительно содержит этапы, на которых собирают 2002 входные данные пациента, объединяют 2006 входные данные пациента и данные активности во время сна, чтобы создать профиль сна пациента, анализируют 2008 профиль сна пациента, чтобы определить курс терапии, и представляют 2010 курс терапии пациенту на дисплее 1014.

Этап 2000 контроля сна пациента, использующий систему датчиков, имеющую, по меньшей мере, один не мешающий датчик, содержит этап 2020, на котором используют датчик ЭКГ и датчик регистратора активности. Как отмечено выше, датчик 1022 ЭКГ выполнен с возможностью обнаружения данных частоты сердечных сокращений и данных частоты дыхания и датчик 1024 регистратора активности выполнен с возможностью обнаружения данных движения тела пациента. Этап 2000 контроля сна пациента, использующий систему датчиков, имеющую, по меньшей мере, один не мешающий дополнительный датчик, содержит этап 2022 обработки данных частоты сердечных сокращений, данных частоты дыхания и данных движения тела пациента, чтобы определить, по меньшей мере, одно из следующего: время пребывания пациента в кровати, общее время сна пациента, общее время бодрствования пациента, эффективность сна пациента, латентность начала сна пациента, пробуждения пациента после начала сна и время дремоты пациента.

Этап сбора 2002 входных данных пациента содержит этапы, на которых: на этапе 2030 собирают данные истории сна пациента, на этапе 2032 собирают данные истории болезни пациента, на этапе 2034 получают полную оценку индекса серьезности бессонницы пациента, и на этапе 2036 ведут регистрацию сна пациента. Как отмечено выше, входные данные пациента вводятся через второй блок 2008 обработки и, более конкретно, через устройство 1034 ввода и интерфейс 108 пользователя.

Этап анализа 2008 профиля сна пациента для определения курса терапии может содержать этапы, на которых: на этапе 2038 анализируют входные данные пациента и данные активности во время сна, чтобы выявить факторы, способствующие бессоннице пациента, на этапе 2039 идентифицируют тип бессонницы, ассоциированный с пациентом, на этапе 2040 анализируют входные данные пациента и данные активности во время сна, чтобы определить серьезность бессонницы пациента, на этапе 2042 анализируют входные данные пациента, чтобы определить серьезность воздействия бессонницы пациента на дневную деятельность, на этапе 2044 анализируют входные данные пациента, чтобы определить тип бессонницы, которой страдает пациент, и, основываясь на серьезности бессонницы пациента, серьезности воздействия бессонницы пациента на дневную деятельность и типе бессонницы, которой страдает пациент, на этапе 2046 рекомендуют пациенту одно из следующего: направление к врачу-специалисту для лечения или рекомендуют пациенту интерактивный курс терапии или не рекомендуют никакого лечения.

Если пациенту рекомендуется интерактивный курс терапии, терапия, предпочтительно, предоставляется пациенту посредством дисплея 1014, который представляет интерфейс 108 пользователя. То есть, этапы анализа 2008 профиля сна пациента, чтобы определить курс терапии и представить 2010 пациенту курс терапии на дисплее 1014, содержат этапы, на которых: на этапе 2050 обеспечивают множество интерактивных модулей терапевтических инструкций, причем каждый модуль связан с аспектом бессонницы, основываясь на профиле сна пациента, на этапе 2052 определяют, какие из интерактивных модулей терапевтических инструкций уместны при бессоннице пациента, на этапе 2054 определяют последовательность интерактивных модулей терапевтических инструкций, которые должны быть предоставлены пациенту, на этапе 2056 представляют в заданной последовательности интерактивные модули терапевтических инструкций пациенту на дисплее 1014.

Как отмечено выше, каждый интерактивный модуль 1060, 1062, 1064, 1066, 1068, 1070 терапевтических инструкций содержит три части: (1) терапевтический совет, данный в первый день, когда пациент получает доступ к модулю, (2) общая информация доставляется в ежедневных советах в оставшиеся дни модуля, и (3) секция постановки цели, доступная в первый день, когда пациент получает доступ к модулю. Множество интерактивных модулей терапевтических инструкций содержит модуль 1060 графика сна, модуль 1062 ассоциации "кровать-сон", модуль 1064 когнитивного реструктурирования, модуль 1066 стратегии преодоления, модуль 1068 релаксации и модуль 1070 образа жизни. В дополнение к общей информации, связанной с каждым интерактивным модулем 1060, 1062, 1064, 1066, 1068, 1070 терапевтических инструкций, как обсуждалось выше, каждый из конкретных модулей выполняет дополнительные процессы, как обсуждается ниже.

Дополнительно отметим, что интерактивные модули 1060, 1062, 1064, 1066, 1068, 1070 терапевтических инструкций могут быть (1) сохранены на четвертом устройстве 1012 обработки, то есть, в запоминающем устройстве четвертого устройства 1012 обработки, (2) загружены в четвертое устройство 1012 обработки через сеть электронной связи 1001 и устройство 1002 связи, или (3) использоваться в комбинации вышесказанного. То есть, четвертое устройство 1012 обработки может хранить часть каждого интерактивного модуля 1060, 1062, 1064, 1066, 1068, 1070 терапевтических инструкций и получать обновления или также загружаемую дополнительную информацию.

Например, если пациенту рекомендуется модуль 1060 графика сна, способ обеспечения когнитивной поведенческой терапии бессонницы содержит дополнительные этапы, на которых: на этапе 2060 обеспечивают оценку графика сна, выполненную с возможностью определения первого и второго показателей по графику сна, на этапе 2062 определяют первый и второй показатели графика сна для пациента, и на этапе 2064 определяют, имеет ли пациент нерегулярный график сна. Определение на этапе 2062 первого и второго показателей графика сна для пациента может быть основано как на объективных, так и на субъективных данных. Например, таких объективных данных, как, в частности, данные эффективности сна, собранные датчиками, как обсуждено выше. Субъективные данные могут основываться на оценке, такой как следующие вопросы/формулировки:

- Я установил для себя регулярное время пробуждения каждое утро независимо от качества и продолжительности моего сна (оценка от категорического несогласия до полного согласия);

- Когда я не получаю должное количество сна в данную ночь, я должен наверстать это на следующий день коротким дневным сном или следующей ночью более долгим сном (оценка от категорического несогласия до полного согласия); и

- Оценка дополнительно переводится в показатель.

Эти оценки преобразуются в первый и второй показатели графика сна, например, назначая баллы ответу и объединяя показатель с объективными данными. Основываясь на факторах, которые определяются, например, если первый показатель графика сна пациента больше, чем первое пороговое значение графика сна, способ дополнительно содержит обеспечение на этапе 2066 обучения по созданию графика сна и/или, если пациент имеет нерегулярный график сна, и, если второй показатель графика сна пациента больше, чем второе пороговое значение графика сна, на этапе 2068 обеспечивается обучение по созданию графика сна. В этом модуле 1060, а также во всех других модулях 1062, 1064, 1066, 1068, 1070, этап обучения осуществляется посредством предоставления пациенту информации. Предпочтительно, информация предоставляется посредством дисплея 1014 и в форме текстовых сообщений, электронной почты, мгновенных сообщений и т. д. Сообщения обучения, предпочтительно, сформатированы как напоминания, предлагают терапевтические действия, отчеты о ходе выполнения и т.д. и, как правило, связаны с целью, как обсуждалось выше.

Если пациенту рекомендуется модуль ассоциации "кровать-сон", способ обеспечения когнитивной поведенческой терапии бессонницы содержит дополнительные этапы, на которых: на этапе 2070 обеспечивают оценку ассоциации "кровать-сон", выполненную с возможностью определения показателя ассоциации "кровать-сон", на этапе 2072 определяют показатель ассоциации "кровать-сон" для пациента и, если показатель ассоциации "кровать-сон" для пациента больше, чем пороговое значение ассоциации "кровать-сон", на этапе 2074 обеспечивают обучение по созданию ассоциации "кровать-сон". Оценка ассоциации "кровать-сон" может содержать такие вопросы/формулировки, как, например:

Пожалуйста, укажите, как часто Вы делаете следующие вещи в кровати перед тем, как заснуть, или в то время, когда находитесь в спальне. Заполните форму, учитывая, что Вы могли бы делать на типичной неделе:

- Смотрел телевизор, работал, пользовался компьютером, слушал радио или музыку, разговаривал с кем-то, говорил по телефону, ел и пил, читал книгу или журнал: никогда/редко/иногда/часто/довольно часто;

- Я выключаю свет, как только ложусь в кровать: никогда/редко/иногда/часто/довольно часто; и

- Я провожу много времени, лежа с открытыми глазами в кровати ночью: никогда/редко/иногда/часто/довольно часто,

которые преобразуются в показатель ассоциации "кровать-сон" для пациента.

Если пациенту рекомендуется модуль 1064 когнитивного реструктурирования, способ обеспечения когнитивной поведенческой терапии бессонницы содержит дополнительные этапы, на которых: на этапе 2080 обеспечивают первую оценку концепции сна, выполненную с возможностью определения первого показателя концепции сна и на этапе 2082 определяют первый показатель концепции сна для пациента. Если первый показатель концепции сна для пациента больше, чем первое пороговое значение концепции сна, на этапе 2084 выполняют вторую оценку концепции сна, чтобы определить показатель развития мысли, показатель воспринимаемого управления и показатель нереалистичного ожидания. Обеспечивается целевое обучение, относящееся к любому аспекту оценки концепции сна, при котором пациент находится выше соответствующего порогового значения. То есть, если показатель развития мысли пациента больше, чем пороговое значение развития мысли, на этапе 2086 обеспечивается обучение, связанное с развитием мысли. Если показатель воспринимаемого управления для пациента больше, чем пороговое значение воспринимаемого управления, на этапе 2088 обеспечивается обучение, связанное с воспринимаемым управлением. Дополнительно, если показатель нереалистического ожидания пациента больше, чем пороговое значение нереалистического ожидания, на этапе 2089 обеспечивают обучение, связанное с нереалистическим ожиданием. Оценка концепции сна может содержать такие вопросы/формулировки, как указано ниже:

Qa: "Я приложил слишком много усилий, чтобы заснуть ночью, хотя это должно происходить естественно;"

Qb: "Я волнуюсь об отсутствии сна, если я нахожусь ночью в кровати и не могу заснуть;"

и

Qc: "Я беспокоюсь о сне прежде, чем я лягу спать ночью"

а также вопросы из ISI, IFQ и DBAS-16, которые преобразуются в первый и второй показатели концепции сна для пациента.

Если пациенту рекомендуется модуль стратегии преодоления, способ обеспечения когнитивной поведенческой терапии бессонницы содержит дополнительные этапы, на которых: на этапе 2090 обеспечивают первую оценку стратегии преодоления, выполненную с возможностью определения показателя стратегии преодоления, на этапе 2092 определяют показатель стратегии преодоления и, если показатель стратегии преодоления пациента больше, чем пороговое значение показателя стратегии преодоления, на этапе 2094 обеспечивают обучение стратегии преодоления. Оценка стратегии преодоления может содержать такие вопросы/формулировки, как указано ниже:

- У меня мало возможностей управлять отрицательными последствиями нарушенного сна: никогда не верно, верно редко, иногда верно, часто верно, очень часто верно;

- Я чувствую, что мои проблемы со сном разрушают мою способность наслаждаться жизнью и не позволяют мне делать то, что я хочу (социальные/профессиональные/семейные обязательства); и

- Я избегаю или отменяю обязательства (социальные, семейные) после плохого ночного сна,

которые преобразуются в показатель стратегии преодоления пациента.

Если пациенту рекомендуется модуль релаксации, способ обеспечения когнитивной поведенческой терапии бессонницы содержит дополнительные этапы, на которых: на этапе 2100 обеспечивают оценку релаксации, выполненную с возможностью определения показателя времени перехода, показателя времени беспокойства и показателя поведения, на этапе 2012 определяют показатель времени перехода, показатель времени беспокойства и показатель поведения. Если показатель времени перехода для пациента больше, чем пороговое значение времени перехода, способ содержит этап 2104 обеспечения обучения, связанного со временем перехода. Если показатель времени беспокойства пациента больше, чем пороговое значение времени беспокойства, способ содержит этап 2106 обеспечения обучения, связанного со временем беспокойства. Если показатель поведения пациента больше, чем пороговое значение поведения, способ содержит этап 2108 обеспечения обучения поведению. Оценка релаксации может содержать следующие вопросы/формулировки:

Q1: Что Вы обычно делаете перед тем, как лечь спать? Смотрю телевизор, читаю, работаю, пользуюсь компьютером, делаю работу по дому, другое (отметьте галочкой);

Q2: Вы считаете свои действия перед тем, как ложиться в кровать, обычными? Да/нет;

Q3: Как часто Вы испытываете одну из следующих проблем, пытаясь заснуть:

Мой мозг продолжает возвращаться к тем вещам, которые происходили;

Мои мысли требуют много времени, чтобы расслабиться; и

Я неспособен отвлечь свой мозг

(Никогда, редко, иногда, часто, очень часто);

Q4: Как часто Вам трудно физически "расслабиться" и снять напряжение тела? Никогда, редко, иногда, часто, очень часто;

Q5: Как Вы расслабляетесь перед тем, как ложиться спать? и

Q6: Вы думаете, что стресс/высокая рабочая нагрузка делает Ваш сон хуже?

которые преобразуются в показатель релаксации пациента.

Если пациенту рекомендуется модуль образа жизни, способ обеспечения когнитивной поведенческой терапии бессонницы содержит дополнительные этапы, на которых: на этапе 2110 обеспечивают оценку образа жизни, выполненную с возможностью определения показателя физической активности, показателя потребления алкоголя, показателя потребления кофеина, показателя короткого дневного сна, показателя потребления никотина, показателя потребления пищи (то есть, показатель потребления пищи и/или калорий), и показателя окружающей среды и на этапе 2111 определяют показатель физической активности, показатель потребления алкоголя, показатель потребления кофеина, показатель короткого дневного сна, показатель потребления никотина, показатель потребления пищи и показатель окружающей среды. Если показатель физической активности пациента больше, чем пороговое значение физической активности, способ содержит этап 2112 обеспечения обучения физической активности. Если показатель потребления алкоголя для пациента больше, чем пороговое значение потребления алкоголя, способ содержит этап 2114 обеспечения обучения, связанного с потреблением алкоголя. Если показатель потребления кофеина для пациента больше, чем пороговое значение потребления кофеина, способ содержит этап 2116 обеспечения обучения, связанного с потреблением кофеина. Если показатель короткого дневного сна больше, чем пороговое значение короткого дневного сна, способ содержит этап 2118 обеспечения обучения короткому дневному сну. Если показатель потребления никотина пациента больше, чем пороговое значение потребления никотина, способ содержит этап 2120 обеспечения обучения, связанного с потреблением никотина. Если показатель потребления пищи для пациента больше или меньше, чем пороговое значение потребления пищи (или диапазон), способ содержит этап 2122 обеспечения обучения потреблению пищи. То есть, если пациент ест слишком много или слишком мало, то пациент будет находиться вне порогов диапазона потребления пищи. Если показатель окружающей среды для пациента больше, чем пороговое значение окружающей среды, способ содержит этап 2124 обеспечения обучения, связанного с окружающей средой. Оценка образа жизни может содержать, в частности, следующие вопросы/формулировки:

Q1: Как часто Вы занимаетесь физическими упражнениями и сколько времени? X раз в неделю, y минуты;

Q2: Вы занимаетесь физическими упражнениями за 4 часа перед тем, как ложиться в кровать?;

Q3: Сколько стаканов алкоголя Вы пьете вечером?

Х стаканов пива-вина-более крепких напитков (отметьте галочкой);

Q4: Сколько чашек кофеиносодержащих напитков Вы пьете в день (кофе, чай, кола)? X чашек, из которых y вечером;

Q5: У Вас бывает короткий дневной сон? x раз в неделю, y минут;

Q6: Когда Вы обычно спите днем? до/после 16:00 (отметьте галочкой);

Q7: Вы курите? x сигарет в день;

Q8: Вы курите перед тем, как ложиться спать? В середине ночи? Да/нет;

Q9: Когда Вы просыпаетесь в течение ночи, Вы часто:

Едите что-нибудь?;

Пьете что-нибудь?; и

Принимаете ванну?

Q10: Вы имеете постоянные часы приема пищи?;

Q1l: Вам иногда слишком жарко или слишком холодно в кровати?;

Q12: Вам нравится Ваша спальня?;

Q13: Ваш сон иногда нарушает шум y?; и

Q14: Ваш сон иногда нарушается светом?

которые преобразуются в показатель физической активности пациента, показатель потребления алкоголя, показатель потребления кофеина, показатель короткого дневного сна, показатель потребления никотина, показатель потребления пищи и показатель окружающей среды.

Как отмечено выше и как показано на фиг.6, способ предпочтительно является итеративным процессом, при котором профиль сна пациента обновляется на этапе 2130, чтобы отразить текущий уровень бессонницы пациента. Поскольку входные данные пациента и данные активности во время сна могут обновляться каждый день, предпочтительно, интерактивный курс терапии регулярно обновляется, но менее часто, чем ежедневно. Предпочтительно, интерактивный курс терапии обновляется еженедельно. Как только профиль сна пациента был обновлен, этап 2008 анализа профиля сна пациента повторяется, чтобы определить курс терапии. То есть, последующие этапы и любые подэтапы могут повторяться, причем на таких этапах: на этапе 2040 анализируют входные данные пациента и данные активности во время сна, чтобы определить серьезность бессонницы пациента; на этапе 2042 анализируют входные данные пациента, чтобы определить серьезность влияния бессонницы пациента на дневную деятельность; на этапе 2044 анализируют входные данные пациента, чтобы определить тип бессонницы, которым страдает пациент; и, основываясь на серьезности бессонницы пациента, серьезности влияния бессонницы пациента на дневную деятельность и на типе бессонницы, которым страдает пациент, на этапе 2046 рекомендуют пациенту одно из следующего: направление к врачу-специалисту для лечения; рекомендацию пациенту интерактивного курса терапии; и рекомендацию отсутствия лечения.

Дополнительно, поскольку третий блок 1010 обработки выполнен с возможностью посылки данных структуры сна, входных данных пациента и профиля сна пациента медицинскому персоналу через сеть 1001 электронной связи, этап 2008 анализа профиля сна пациента для определения курса терапии может также содержать следующие этапы: проведение медицинским персоналом на этапе 2050 рассмотрения данных структуры сна, входных данных пациента и профиля сна пациента, и обеспечение на этапе 2052 медицинского персонала непосредственной обратной связью с пациентом через сеть 1001 электронной связи. Эти этапы могут повторяться после обновления данных структуры сна, входных данных пациента и профиля сна пациента.

Любой из специалистов в данной области должен понимать, что в рамках настоящего изобретения возможно множество вариантов и модификаций. Этот способ и система должны использоваться, главным образом, для больных бессонницей, находящихся дома, или для пациентов, находящихся дома или лечащихся амбулаторно, для ходячих пациентов в больничной среде, во время перевозки или дома, но существуют также применения, пригодные для госпитализированных пациентов. Кроме того, это изобретение может применять устройства, предназначенные для здоровых людей или даже животных. Дополнительно, хотя изобретение было подробно иллюстрировано и описано чертежами и предшествующим описанием, такую иллюстрацию и описание следует считать иллюстративными или примерами, но не ограничениями. Изобретение не ограничивается раскрытыми вариантами осуществления.

Другие модификации раскрытых вариантов осуществления могут быть поняты и применяться специалистами в данной области при осуществлении заявленного изобретения, основываясь на изучении чертежей, описания и приложенной формулы изобретения. В формуле изобретения слово "содержащее" не исключает другие элементы или этапы и единственное число не исключает множественное число. Простой факт, что некоторые критерии повторяются в различных взаимно зависимых пунктах формулы изобретения, не указывает на то, что комбинация этих критериев не может использоваться для достижения преимущества. Любые ссылочные позиции в формуле изобретения не должны считаться ограничивающими его объем.

Хотя конкретные варианты осуществления изобретения были описаны подробно, специалисты в данной области должны понимать, что в свете общих идей раскрытия могут быть разработаны различные модификации и альтернативы этих подробностей. Соответственно, конкретные раскрытые средства предназначены быть только иллюстративными и не ограничивают объем изобретения, который определен объемом приложенной формулы изобретения и любых и всех ее эквивалентов.

Изобретения относятся к медицине. Способ когнитивной поведенческой терапии бессонницы осуществляют посредством системы для когнитивной поведенческой терапии. Система для когнитивной поведенческой терапии содержит устройство электронной связи, систему датчиков для обнаружения данных активности во время сна, первый блок обработки для преобразования данных активности во время сна в данные структуры сна, второй блок обработки с устройством ввода для сбора входных данных пациента, которые содержат информацию, указывающую оценку влияния бессонницы пациента на дневную деятельность пациента, третий блок обработки для приема данных структуры сна и входных данных пациента, их анализа и создания профиля сна пациента, четвертый блок обработки для анализа профиля сна пациента и обеспечения курса терапии и дисплей. Запоминающее устройство четвертого блока обработки содержит множество модулей терапевтических инструкций для представления на дисплее. Четвертый блок обработки выполнен с возможностью организации модулей терапевтических инструкций, основываясь на упомянутом профиле сна пациента, и представления организованных модулей терапевтических инструкций на дисплее. При этом контролируют сон пациента с помощью системы датчиков, собирают входные данные пациента с помощью устройства ввода, объединяют входные данные пациента и данные активности во время сна для создания профиля сна пациента, анализируют упомянутый профиль для определения курса терапии и представляют упомянутый курс терапии пациенту на дисплее. Применение изобретений обеспечит более точную оценку состояния пациента и облегчит когнитивную поведенческую терапию для пациента. 2 н. и 17 з.п. ф-лы, 12 ил.

1. Система (1000) для когнитивной поведенческой терапии для пациента, страдающего бессонницей, причем упомянутая система содержит:
устройство (1002) связи, выполненное с возможностью обеспечения электронной связи;
систему (1004) датчиков, имеющую, по меньшей мере, один датчик (1020), причем упомянутая система (1004) датчиков выполнена с возможностью обнаружения данных активности во время сна и обеспечения сигнала системы датчиков, содержащего упомянутые данные активности во время сна, и упомянутая система (1004) датчиков соединена и осуществляет электронную связь с упомянутым устройством (1002) связи;
первый блок (1006) обработки, соединенный и осуществляющий электронную связь с упомянутым устройством (1002) связи, причем упомянутый первый блок (1006) обработки выполнен с возможностью приема упомянутого сигнала системы датчиков и преобразования упомянутых данных активности во время сна в данные структуры сна;
второй блок (1008) обработки, имеющий устройство (1034) ввода и выполненный с возможностью сбора входных данных пациента, причем входные данные пациента содержат информацию, указывающую оценку влияния бессонницы пациента на дневную деятельность пациента, и упомянутый второй блок (1008) обработки соединен и осуществляет электронную связь с упомянутым устройством (1002) связи;
третий блок (1010) обработки, соединенный и осуществляющий электронную связь с упомянутым устройством (1002) связи, причем упомянутый третий блок (1010) обработки выполнен с возможностью приема упомянутых данных структуры сна и упомянутых входных данных пациента, выполнения для них анализа, создавая, таким образом, профиль сна пациента;
четвертый блок (1012) обработки, соединенный и осуществляющий электронную связь с упомянутым устройством (1002) связи, причем упомянутый четвертый блок (1012) обработки выполнен с возможностью анализа упомянутого профиля сна пациента и обеспечения курса терапии, связанного с упомянутым профилем сна пациента; и
дисплей (1014), соединенный и осуществляющий электронную связь с упомянутым устройством (1002) связи, причем упомянутый дисплей (1014) выполнен с возможностью представления интерфейса (107) пользователя,
причем упомянутый четвертый блок (1012) обработки содержит запоминающее устройство (1050), в котором сохранено множество модулей терапевтических инструкций, причем упомянутые модули (1060, 1062, 1064, 1066) терапевтических инструкций выполнены с возможностью представления на упомянутом дисплее (1014);
упомянутый четвертый блок (1012) обработки дополнительно выполнен с возможностью организации упомянутых модулей (1060, 1062, 1064, 1066) терапевтических инструкций, основываясь на упомянутом профиле сна пациента; и
упомянутый четвертый блок (1012) обработки дополнительно выполнен с возможностью представления упомянутых организованных модулей терапевтических инструкций на упомянутом дисплее (1014).

2. Система по п. 1, в которой упомянутая система (1004) датчиков содержит, по меньшей мере, один датчик (1020), причем каждый упомянутый, по меньшей мере, один датчик (1020) является не мешающим датчиком, выполненным с возможностью создания сигнала датчика, обладающего, по меньшей мере, одним признаком.

3. Система (1000) по п. 2 в которой:
упомянутый, по меньшей мере, один датчик (1020) содержит датчик (1022) ЭКГ, датчик дыхания и датчик (1024) регистратора активности;
упомянутый датчик (1022) ЭКГ выполнен с возможностью обнаружения данных частоты сердечных сокращений, датчик дыхания выполнен с возможностью обнаружения данных частоты дыхания;
упомянутый датчик (1024) регистратора активности выполнен с возможностью обнаружения данных движения тела пациента, причем упомянутые данные движения тела пациента являются признаком, введенным в сигнал датчика регистратора активности;
упомянутый первый блок (1006) обработки выполнен с возможностью извлечения упомянутых данных частоты сердечных сокращений из упомянутого сигнала датчика ЭКГ и данных частоты дыхания из упомянутого датчика дыхания;
упомянутый первый блок (1006) обработки выполнен с возможностью извлечения упомянутых данных движения тела пациента из упомянутого сигнала датчика регистратора активности; и
упомянутый первый блок (1006) обработки выполнен с возможностью обработки упомянутых данных частоты сердечных сокращений, данных частоты дыхания и данных движения тела пациента, чтобы определить, по меньшей мере, одно из: упомянутого времени пребывания пациента в кровати, упомянутого общего времени сна пациента, упомянутого общего времени бодрствования пациента, упомянутой эффективности сна пациента, упомянутой латентности начала сна пациента, упомянутых пробуждений пациента после начала сна и упомянутого времени дремоты пациента.

4. Система (1000) по п. 1, в которой
упомянутый третий блок (1010) обработки соединен и осуществляет электронную связь с сетью (1001) электронной связи; и
упомянутый третий блок (1010) обработки выполнен с возможностью передачи упомянутых данных структуры сна, упомянутых входных данных пациента и упомянутого профиля сна пациента медицинскому персоналу через упомянутую сеть (1001) электронной связи.

5. Способ когнитивной поведенческой терапии бессонницы посредством системы для когнитивной поведенческой терапии по пп. 1-4, причем упомянутый способ содержит этапы, на которых:
контролируют (2000) сон пациента, используя систему (1000) датчиков, имеющую, по меньшей мере, один не мешающий датчик, причем упомянутая система (1000) датчиков выполнена с возможностью обнаружения данных активности во время сна;
собирают (2002) входные данные пациента посредством устройства (1034) ввода, выполненного с возможностью сбора входных данных пациента, причем входные данные пациента содержат информацию, указывающую оценку влияния бессонницы пациента на дневную деятельность пациента;
объединяют (2006) упомянутые входные данные пациента и упомянутые данные активности во время сна, чтобы создать профиль сна пациента;
анализируют (2008) упомянутый профиль сна пациента, чтобы определить курс терапии; и
представляют (2010) упомянутый курс терапии упомянутому пациенту на дисплее (1014).

6. Способ по п. 5, в котором упомянутый этап контроля (2000) сна пациента, использующий систему (1000) датчиков, содержащую, по меньшей мере, один не мешающий датчик, содержит этапы, на которых:
используют (2020) датчик (1022) ЭКГ, датчик дыхания и датчик (1024) регистратора активности, причем упомянутый датчик (1022) ЭКГ выполнен с возможностью обнаружения данных частоты сердечных сокращений и датчик дыхания выполнен с возможностью обнаружения данных частоты дыхания, а упомянутый датчик (1024) регистратора активности выполнен с возможностью обнаружения данных движения тела пациента; и
обрабатывают (2022) упомянутые данные частоты сердечных сокращений, данные частоты дыхания и данные движения тела пациента, чтобы определить, по меньшей мере, одно из: упомянутого времени пребывания пациента в кровати, упомянутого общего времени сна пациента, упомянутого общего времени бодрствования пациента, упомянутой эффективности сна пациента, упомянутой латентности начала сна пациента, упомянутых пробуждений пациента после начала сна и упомянутого времени дремоты пациента.

7. Способ по п. 6, в котором упомянутый этап сбора (2002) входных данных пациента дополнительно содержит этапы, на которых:
собирают (2030) данные по упомянутой истории сна пациента;
собирают (2032) данные по упомянутой истории болезни пациента;
и
ведут (2036) регистрацию сна для упомянутого пациента.

8. Способ по п. 7, в котором упомянутый этап анализа (2008) упомянутого профиля сна пациента для определения курса терапии содержит этапы, на которых:
анализируют (2038) упомянутые входные данные пациента и упомянутые данные активности во время сна, чтобы выявить факторы, способствующие бессоннице пациента; и
идентифицируют (2039) тип бессонницы, ассоциированный с пациентом.

9. Способ по п. 7, в котором упомянутый этап анализа (2008) упомянутого профиля сна пациента для определения курса терапии содержит этапы, на которых:
анализируют (2040) упомянутые входные данные пациента и упомянутые данные активности во время сна, чтобы определить серьезность бессонницы пациента;
анализируют (2042) упомянутые входные данные пациента, чтобы определить серьезность влияния бессонницы пациента на дневную деятельность;
анализируют (2044) упомянутые входные данные пациента, чтобы определить тип бессонницы, которым страдает пациент; и
основываясь на серьезности бессонницы пациента, серьезности влияния бессонницы пациента на дневную деятельность и типе бессонницы, которым страдает пациент, рекомендуют (2046) пациенту одно из следующего: направление к врачу-специалисту для лечения, рекомендацию интерактивного курса терапии упомянутому пациенту или рекомендацию не проводить лечение.

10. Способ по п. 9, в котором, если рекомендован интерактивный курс терапии, упомянутые этапы анализа (2008) упомянутого профиля сна пациента для определения курса терапии и представления (2010) упомянутого курса терапии упомянутому пациенту на дисплее (1014) содержат этапы, на которых:
обеспечивают (2050) множество интерактивных модулей (1060, 1062, 1064, 1066) терапевтических инструкций, причем каждый модуль связан с аспектом бессонницы;
основываясь на упомянутом профиле сна пациента, определяют (2052), какие из упомянутых интерактивных модулей (1060, 1062, 1064, 1066) терапевтических инструкций уместны для бессонницы пациента;
определяют (2054) последовательность интерактивных модулей (1060, 1062, 1064, 1066) терапевтических инструкций, которые должны быть предоставлены пациенту;
представляют (2056) в упомянутой заданной последовательности интерактивные модули (1060, 1062, 1064, 1066) терапевтических инструкций пациенту на дисплее (1014).

11. Способ по п. 10, в котором упомянутое множество интерактивных модулей (1060, 1062, 1064, 1066) терапевтических инструкций содержит модуль (1060) графика сна, модуль (1062) ассоциации "кровать-сон", модуль (1064) когнитивного реконструирования, модуль (1066) стратегии преодоления, модуль (1068) релаксации и модуль (1070) образа жизни.

12. Способ по п. 11, в котором, если пациенту рекомендуется упомянутый модуль (1060) графика сна, упомянутый способ обеспечения когнитивной поведенческой терапии бессонницы содержит дополнительные этапы, на которых:
обеспечивают (2060) оценку графика сна для определения первого и второго показателей графика сна;
определяют (2062) первый и второй показатели графика сна для пациента;
определяют (2064), имеет ли пациент нерегулярный график сна;
если первый показатель графика сна пациента больше, чем первое пороговое значение графика сна, обеспечивают (2066) обучение по созданию графика сна; и
если пациент имеет нерегулярный график сна и если второй показатель графика сна пациента больше, чем второе пороговое значение графика сна, обеспечивают (2068) обучение по созданию графика сна.

13. Способ по п. 11, в котором, если пациенту рекомендован упомянутый модуль (1062) ассоциации "кровать-сон", упомянутый способ обеспечения когнитивной поведенческой терапии бессонницы содержит дополнительные этапы, на которых:
обеспечивают (2072) оценку ассоциации "кровать-сон" для определения показателя ассоциации "кровать-сон";
если показатель ассоциации "кровать-сон" для пациента больше, чем пороговое значение ассоциации "кровать-сон", обеспечивают (2074) обучение по созданию ассоциации "кровать-сон".

14. Способ по п. 11, в котором, если пациенту рекомендован модуль (1064) когнитивного реструктурирования, упомянутый способ обеспечения когнитивной поведенческой терапии бессонницы содержит дополнительные этапы, на которых:
обеспечивают (2080) первую оценку концепции сна для определения первого показателя концепции сна;
если первый показатель концепции сна для пациента больше, чем первое пороговое значение концепции сна, выполняют (2084) вторую оценку концепции сна, чтобы определить показатель развития мысли, показатель воспринимаемого управления и показатель нереалистичного ожидания;
если показатель развития мысли пациента больше, чем пороговое значение развития мысли, обеспечивают (2086) обучение, связанное с развитием мысли;
если показатель воспринимаемого управления пациента больше, чем пороговое значение воспринимаемого управления, обеспечивают (2088) обучение, связанное с воспринимаемым управлением; и
если показатель ожидания пациента больше, чем пороговое значение ожидания, обеспечивают (2089) обучение, связанное с ожиданием.

15. Способ по п. 11, в котором, если пациенту рекомендован упомянутый модуль (1066) стратегии преодоления, упомянутый способ обеспечения когнитивной поведенческой терапии бессонницы содержит дополнительные этапы, на которых:
обеспечивают (2090) первую оценку стратегии преодоления для определения показателя стратегии преодоления; и
если показатель стратегии преодоления пациента больше, чем пороговое значение стратегии преодоления, обеспечивают (2094) обучение стратегии преодоления.

16. Способ по п. 11, в котором, если пациенту рекомендован модуль (1068) релаксации, упомянутый способ обеспечения когнитивной поведенческой терапии бессонницы содержит дополнительные этапы, на которых:
обеспечивают (2100) оценку релаксации для определения показателя времени перехода, показателя времени беспокойства и показателя поведения;
если показатель времени перехода для пациента больше, чем пороговое значение времени перехода, обеспечивают (2104) обучение, связанное со временем перехода; и
если показатель времени беспокойства пациента больше, чем пороговое значение времени беспокойства, обеспечивают (2106) обучение, связанное со временем беспокойства;
если показатель поведения пациента больше, чем пороговое значение поведения, обеспечивают (2108) обучение поведению.

17. Способ по п. 11, в котором, если пациенту рекомендован упомянутый модуль (1070) образа жизни, упомянутый способ обеспечения когнитивной поведенческой терапии бессонницы содержит дополнительные этапы, на которых:
обеспечивают (2110) оценку образа жизни для определения показателя физической активности, показателя потребления алкоголя, показателя потребления кофеина, показателя короткого дневного сна, показателя потребления никотина, показателя потребления пищи и показателя окружающей среды;
если показатель физической активности пациента больше, чем пороговое значение физической активности, обеспечивают (2112) обучение физической активности;
если показатель потребления алкоголя для пациента больше, чем пороговое значение потребления алкоголя, обеспечивают (2114) обучение, связанное с потреблением алкоголя;
если показатель потребления кофеина для пациента больше, чем пороговое значение потребления кофеина, обеспечивают (2116) обучение, связанное с потреблением кофеина;
если показатель короткого дневного сна для пациента больше, чем пороговое значение короткого дневного сна, обеспечивают (2118) обучение короткому дневному сну;
если показатель потребления никотина для пациента больше, чем пороговое значение потребления никотина, обеспечивают (2120) обучение, связанное с потреблением никотина;
если показатель потребления пищи для пациента больше, чем пороговое значение потребления пищи, обеспечивают (2122) обучение потреблению пищи; и
если показатель окружающей среды для пациента больше, чем пороговое значение окружающей среды, обеспечивают (2124) обучение, связанное с окружающей средой.

18. Способ по п. 10, в котором упомянутый этап анализа (2008) упомянутого профиля сна пациента для определения курса терапии содержит этапы, на которых:
обновляют (2130) профиль сна пациента данными из упомянутых входных данных пациента и упомянутых данных активности во время сна; и
повторяют этапы, на которых:
анализируют (2040) входные данные пациента и данные активности во время сна, чтобы определить серьезность бессонницы пациента;
анализируют (2042) входные данные пациента, чтобы определить серьезность влияния бессонницы пациента на дневную деятельность;
анализируют (2044) входные данные пациента, чтобы определить тип бессонницы, которым страдает пациент; и
основываясь на серьезности бессонницы пациента, серьезности влияния бессонницы пациента на дневную деятельность и на типе бессонницы, которым страдает пациент, рекомендуют (2046) пациенту одно из следующего: направление к врачу-специалисту для лечения; рекомендацию пациенту интерактивного курса терапии; и рекомендацию отсутствия лечения.

19. Способ по п. 10, в котором упомянутый этап анализа (2008) профиля сна пациента для определения курса терапии может также содержать этапы, на которых:
проводят (2050) медицинским персоналом рассмотрение данных структуры сна, входных данных пациента и профиля сна пациента; и
обеспечивают (2052) упомянутый медицинский персонал непосредственной обратной связью с пациентом через сеть электронной связи.