Система для определения и раннего прогнозирования приближения обострений у пациентов, страдающих от хронического обструктивного заболевания легких Российский патент 2020 года по МПК A61B5/00 

Данное изобретение относится к системе для определения и раннего прогнозирования приближения обострений у пациентов, страдающих от хронического обструктивного заболевания легких.

Хроническое обструктивное заболевание легких или Chronic obstructive broncopneumaty (Chronic Obstructive Pulmonary Disease, COPD) - хроническая легочная болезнь, характеризующаяся бронхиальной обструкцией с частичным или необратимым ограничением воздушного потока, медленно прогрессирующим, вызванным хроническим воспалением дыхательных путей и легочной паренхимы.

Оно считается четвертой причиной смерти в США и пятой в мире.

Пациенты с этой болезнью имеют периодические обострения.

Фазы обострений - более или менее длительные и более или менее быстрое начинающиеся, в течение которых симптомы COPD или астмы ухудшаются, и тогда пациент по совету врача должен изменить или усилить лечение лекарствами, которые он принимает.

Об обострениях нужно сообщать врачу как можно скорее, потому что, особенно если не быстро и не должным образом лечить, это может привести к серьезным последствиям для пациента с астмой или COPD, таким как госпитализация или даже смерть.

Препараты, используемые для регулярного ежедневного лечения этих болезней, имеют в качестве своей основной цели предотвращение обострения.

Таким образом, изобретение касается системы описанного выше вида, изученного и реализованного специально для раннего определения и предупреждения о появлении упомянутых обострений или клинически критических ситуаций, названных "вызывающими беспокойство событиями", которые могут приводить к ухудшению здоровья субъекта COPD.

Ниже описание будет нацелено на систему для определения и раннего предупреждения об обострениях, но ясно, что ее нельзя считать ограниченным этим специфическим применением.

Фактически система может быть использована также для дистанционного мультипараметрического или монопараметрического контроля в условиях стабильности.

В настоящее время в литературе есть алгоритмы, которые оценивают, находится ли пациент при риске обострений COPD.

Алгоритм в известной области техники принимает во внимание результаты измерения устройства, которое определяет физиологические параметры в течение временного окна, возможно переменного, продолжительностью 30 суток; затем способ определяет линию регрессии а в плоскости, определяемой прямоугольными координатами значений времени и SpO₂ (насыщения гемоглобина кислородом в артериальной крови).

Коэффициент а линии регрессии а сравнивается с эталонным значением а₀.

Примем а₀ = -0,0737 и определим функцию

если полученное значение меньше чем а₀, получается результат меньший, чем 1, указывающий, что есть фаза обострения; если вместо этого полученное значение больше чем а₀, получается результат равный 0, указывающий, что у пациента нет риска обострения.

Известный уровень техники рассматривает только риск для пациента, пораженного COPD, который приближается к событию обострения, не рассматривая другие важные аспекты состояния здоровья пациента, такие как возможная одышка и тахикардия.

Кроме того, в известном уровне техники принят фиксированный порог для различения, соответствует ли событие обострению.

Для прогнозирования обострения используется только параметр SpO₂, в то время как в литературе показано, что возможность прогнозирования обострений улучшается, если контролируется как тенденция насыщения кислородом SpO₂, так и частоты сердечных сокращений.

Математическое выражение, на котором основан известный алгоритм, принимает во внимание только существующую связь между временем и насыщением кислородом (SpO₂), предполагая, что между этими двумя параметрами имеется линейной зависимость.

Кроме того, модель согласно известному уровню техники не принимает во внимание персональные физиологические характеристики пациента, такие как среднее по времени насыщение кислородом (SpO₂), которое является информацией, необходимой для правильной оценки тенденции состояния здоровья упомянутого пациента.

Поэтому в свете вышеизложенного целью данного изобретения является предложить систему для определения и раннего прогнозирования приближения обострений у пациентов, страдающих от хронического обструктивного заболевания легких, принимая во внимание физиологические параметры пациента.

Дальнейшей целью данного изобретения является предложить систему, которая принимает во внимание изменения физиологических параметров пациента по времени измерений.

Поэтому конкретной целью данного изобретения является система для определения и раннего предупреждения приближающихся острых нарушений у пациентов с хроническим обструктивным заболеванием легких, содержащая: по меньшей мере одно устройство для определения физиологических параметров, которые могут применяться к упомянутому контролируемому пациенту; по меньшей мере один таймер для определения временных интервалов, таких как дата и время, связанных с определяемыми физиологическими параметрами; по меньшей мере одно устройство подачи звуковых и/или визуальных сигналов тревоги, способного к подаче звукового и/или визуального выходного предупредительного сигнала, связанного с определяемыми физиологическими параметрами; логический блок управления, соединяемый по меньшей мере с одним упомянутым устройством и по меньшей мере с одним таймером, и способный к управлению по меньшей мере одним устройством подачи сигналов, подходящий для приема на входе определяемых физиологических параметров и упомянутых временных интервалов; причем логический блок управления снабжается программой обработки, в которой пороги заданных значений, достигаемых физиологическими параметрами, первоначально сохраняются и которая выполняет следующие шаги: связывание определяемых физиологических параметров с временными интервалами, в которых имело место их определение; в течение каждого момента времени определения посылку измеренных физиологических параметров в алгоритм вычисления статистических показателей; сравнение статистических показателей, полученных на предшествующем шаге, с заданным порогом и активизацию по меньшей мере одного устройства подачи сигналов для подачи звукового и/или визуального предупредительного сигнала, если по меньшей мере один из статистических показателей превышает соответствующий заданный порог.

Далее, согласно изобретению, по меньшей мере одно упомянутое устройство является пульсоксиметром, который определяет следующие физиологические данные: насыщение гемоглобина кислородом (SpO₂) и частоту сердечных сокращений (HR) в следующих заданных временных кадрах, сканируемых упомянутым таймером: интервале утренних часов (C_Morning), интервале дневных часов (С_Afternoon) и интервале вечерних часов (C_Evening).

Еще согласно изобретению упомянутый логический блок управления содержит первый блок, сконфигурированный для осуществления связывания определяемых физиологических параметров с временными кадрами, в которых имело место их определение, получения следующих регистраций (записей): утренних регистраций ; дневных регистраций ; вечерних регистраций ; и второй блок, содержащий нейронную сеть, реализованную двоичным конечным автоматом (Binary Finite State Machine, BFSM), сконфигурированным для обработки упомянутых сгруппированных входных данных согласно программе обработки.

Предпочтительно, согласно изобретению упомянутый двоичный конечный автомат (BMSF) выполняет первый шаг калибровки для установки заданных порогов значений Р = (ε, WeightSpO₂, WeightHR, κ, λ), представляющих типичные тенденции физиологических параметров насыщения гемоглобина кислородом (SpO₂) и частоты сердечных сокращений (HR), измеримых у контролируемого пациента, и второй шаг обучения физиологических параметров насыщения гемоглобина кислородом (SpO₂) и частоты сердечных сокращений (HR), на котором конечный автомат (BMSF) обучается тенденции насыщения гемоглобина кислородом (SpO₂) и частоты сердечных сокращений (HR) конкретного контролируемого пациента в заданных временных кадрах утра (C_Morning), дня (С_Afternoon) и вечера (C_Evening).

Далее согласно изобретению упомянутая программа обработки выполняет следующие шаги для вычисления статистических показателей: вычисление среднего значения упомянутых регистраций утром , днем и вечером , получение средних значений для утра , дня и вечера ; вычисление среднеквадратического отклонения упомянутых регистраций утром , днем и вечером ; получение значений среднеквадратического отклонения для утра , дня и вечера ; вычисление взвешенной комбинации или взвешенного показателя оксиметрии (Oximetry Weighted Score, WOS) для каждого класса времени: ,

сравнение статистических показателей, полученных на предыдущих шагах, с заданными порогами величин.

Еще согласно изобретению упомянутый конечный автомат (BMSF) эволюционирует в следующие состояния, связанные с критическими событиями предупреждения: сигнал тревоги по HR, когда для двух последовательных регистраций (R) присутствует условие X_HR > Average_HR + K^*Devst_HR, в котором значение K определяется на шаге самообучения упомянутого BMSF; сигнал тревоги по точечному показателю оксиметрии, когда присутствует условие ; сигнал тревоги по SpO₂, когда , где γ ∈ [80, 95]; сигнал тревоги при отсутствии данных в случае отсутствия двух последовательных регистраций (R); сигнал тревоги по показателю оксиметрии, связанный с позицией тревоги, достигаемой, когда запись выполняет одно из следующих условий:

Предупреждение 1: ,

Предупреждение 2: ,

Предупреждение 3: .

Сигнал тревоги по вызывающему беспокойство показателю оксиметрии:

,

где В₁, В₂, В₃ ∈ [0, 1] и SpO_2critical - критическая величина насыщения кислородом, обычно равная 0,9%.

Предпочтительно, согласно изобретению, состояния сигнала тревоги по HR, сигнала тревоги по точечному показателю оксиметрии, сигнала тревоги по SpO₂, сигнала тревоги при отсутствии данных и сигнала тревоги по показателю оксиметрии подаются как входные данные для упомянутого устройства подачи звуковых и/или оптических сигналов тревоги, которое подает звуковые и/или визуальные сигналы для каждого соответствующего состояния.

Далее согласно изобретению упомянутая система может содержать множество датчиков, способных к определению дополнительных физиологических параметров у контролируемого пациента.

Еще согласно изобретению упомянутые датчики включают акселерометр для определения движений пациента и/или спирометр для определения объема его легких, чтобы обеспечить входные данные для логического устройства управления.

Предпочтительно, согласно изобретению на упомянутом шаге калибровки конечного автомата (BMSF) используется алгоритм самообучения, параметры конфигурации которого Р = (ε, WeightSpO₂, WeightHR, κ, λ) могут быть установлены пользователем.

Далее согласно изобретению конечный автомат (MSFB) обучается параметрам Р согласно следующим шагам: подготовка набора регистраций (R) для проверки правильности, на котором, фиксируя возможную конфигурацию параметров , проверяется алгоритм, и оценивается взвешенная точность acc_Weighted; испытание упомянутых параметров с помощью установки значения данных WeightHR равным 1, в то время как значение элемента данных WeightSpO₂ может изменяться между 1 и 20; определение набора упомянутых параметров путем получения декартова произведения возможных комбинаций параметров Р = (ε, WeightSpO₂, WeightHR, κ, λ); выбор конфигурации параметров Р*, которая должна использоваться системой (S), посредством выбора комбинации параметров, которая максимизирует взвешенное значение точности, согласно формуле

.

Еще согласно изобретению упомянутый параметр

λ ∈ [0,1, ..., i, ..., 0,09] ∪ [1, ..., j, ..., 10], с i ∈ ℜ и j ∈ ℜ и такой, что λ_i+1 - λ_i = 0,01 и упомянутый параметр k ∈ [1, ..., i, ..., 10] с i ∈ ℵ.

Данное изобретение будет теперь описано с целью иллюстрации, но не ограничения, согласно его предпочтительным формам осуществления, с особенной ссылкой на фигуры прилагаемых чертежей, на которых:

на фиг. 1 показана блок-схема системы для определения и раннего предупреждения наступающих острых нарушений у пациентов с хроническим обструктивным заболеванием легких;

на фиг. 2 показана работа части системы согласно изобретению;

на фиг. 3 показана диаграмма, относящийся к уровням приоритета, связанных с критическими событиями, определяемыми системой согласно изобретению;

на фиг. 4 показано возможное управление уровнями приоритета критических событий.

На различных фигурах подобные части будут обозначены одинаковыми ссылочными позициями.

Как показано на прилагаемых фигурах, видно, что система S для определения и прогнозирования острых нарушений у пациентов, страдающих от хронического обструктивного заболевания легких, являющаяся целью данного изобретения, содержит устройство D для сбора физиологических данных пациента, страдающего от хронического обструктивного заболевания легких, такое как пульсоксиметр.

Данными, определяемыми устройством D для упомянутого пациента, являются главным образом насыщение гемоглобина кислородом, называемое также SpO₂, и частота сердечных сокращений, называемая также Heart Rate или HR.

Система S содержит таймер для определения временных данных, таких как дата и время, которые связаны с упомянутыми физиологическими данными, как это будет подробно описано в дальнейшем.

Система S может содержать множество датчиков, не показанных на фигурах, способных определять дополнительные физиологические параметры у упомянутого пациента, например, акселерометр для определения движений пациента и спирометр для определения объема легких пациента.

Система S содержит также блок логического устройства управления, который принимает на входе упомянутые физиологические данные и временные данные, в дальнейшем называемые входными данными, собираемые от устройства D, от упомянутого множества датчиков и от таймера, обрабатывает входные данные в соответствии с заданной программой, которая будет описана подробно в дальнейшем, и подает на выход обработанные данные, в дальнейшем называемые выходными данными.

Логический блок управления С содержит первую часть C₁, которая выполняет предварительную обработку упомянутых входных данных, и вторую часть С₂, содержащую алгоритм распознавания острых нарушений, реализованный посредством двоичного конечного автомата или также BMSF, который выполняет обработку упомянутых предобработанных входных данных, как это будет подробно описано в дальнейшем.

Система S содержит также устройство для подачи звукового и/или визуального предупредительного сигнала, не показанное, которое принимает на входе выходные данные от логического блока С управления, и подает на выход предупредительные сигналы, соответствующие выходным данным, согласно заданной логике, которая будет подробно описана в дальнейшем.

Данные, вводимые в логический блок С управления, представляют, в частности, четыре параметра: значение в процентах насыщения гемоглобина кислородом, значение частоты сердечных сокращений HR, измеряемые упомянутым пульсоксиметром, и дату и время, в которые имеет место измерение или регистрация R, предоставляемые упомянутым таймером.

Такие входные данные формально определяются триадой , где значение t указывает как дату, так и время регистрации R.

Регистрация R может выполняться в разное время суток, согласно которому классифицируются упомянутые входные данные.

В частности, определяются три возможных почасовых класса:

- утренний класс, обозначенный C_morning, который содержит все регистрации R утром, если время регистрации принадлежит утреннему интервалу времени; упомянутые регистрации обозначаются ;

- дневной класс, обозначенный С_afternoon, который содержит все регистрации R днем, если время регистрации принадлежит дневному интервалу времени, упомянутые регистрации обозначаются ;

- вечерний класс, обозначенный C_evening, который содержит все регистрации R вечером, если время регистрации принадлежит вечернему интервалу времени, упомянутые регистрации обозначаются .

Интервалы времени каждого класса устанавливаются и адаптируются к определенным потребностям пациента и могут быть регулируемыми и по числу и по продолжительности.

Упомянутая первая часть C₁ осуществляет связь между каждой регистрацией R и почасовым классом, к которому она принадлежит.

Данные, выводимые из упомянутого логического блока С управления, состоят из среднего значения и среднеквадратического отклонения во временном окне определенной величины, например 10 суток, каждых из упомянутых входных данных, которые обозначаются следующими символами:

, (Average_morning(HR), Devst_morning(HR));

, (Average_{afternoon(НR)}, Devst_{afternoon(HR)}),

, (Average_evening(HR), Devst_evening(HR)).

Выходные данные логического блока С управления связываются со звуковыми и/или визуальными предупредительными сигналами, как это будет подробно описано в дальнейшем.

Звуковые и/или визуальные предупредительные сигналы, подаваемые устройством сигнализации, могут быть перечислены следующим образом:

- сигнал HR, связанный с регистрацией HR свыше заданного порога, который соответствует возможной синусовой тахикардии;

- сигнал точечного показателя оксиметрии, связанный с резким изменением записей SpO₂ и HR свыше заданных значений, который соответствует возможной одышке;

- сигнал SpO₂, связанный с регистрацией SpO₂ ниже, чем заданный порог, которому соответствует возможная гипоксемия;

- сигнал об отсутствии данных, связанный с отсутствием двух последовательных записей относительно протокола, установленного лечащим врачом упомянутого пациента, вследствие сбоя пульсоксиметра D, или вследствие общего болезненного состояния пациента, который не способен выполнять регистрацию;

- сигнал показателя оксиметрии, связанный с отрицательной тенденцией записей SpO₂ и HR, которая соответствует приходу возможных обострений болезни.

Согласно определенному предупредительному сигналу упомянутое устройство сигнализации может генерировать звуковой или визуальный сигнал тревоги.

Работа описанной выше системы S происходит следующим образом.

Когда пациент, страдающий от хронического обструктивного заболевания легких, решает использовать описанную выше систему S, он согласовывает со своим лечащим врачом протокол, где он определяет число регистраций R, которые должны быть сделаны, и временные интервалы, в которых выполняются упомянутые регистрации R.

В системе S возможно как установление начальных параметров, так и выполнение шага стандартной калибровки, чтобы сделать систему S адаптированной к физиологическим параметрам контролируемого пациента так, чтобы она соответствовала процессу принятия решений специалистом по патологии.

Следовательно, на шаге начальной калибровки продолжительностью приблизительно 10 суток, которая является показательной и иллюстративной, а также может быть подстроена под конкретные характеристики каждого пациента, пульсоксиметр D собирает неоднократно в течение суток физиологические данные контролируемого пациента, в частности, типичные значения SpO₂ и HR контролируемого пациента, в различные моменты времени в пределах временного кадра суток.

Первая часть C₁ описанного выше логического блока управления С связывает физиологические параметры с начальными моментами времени, в которых была произведена регистрация, так, чтобы сконфигурировать типичную тенденцию физиологических параметров за период времени, равный одним суткам.

Эти начальные физиологические параметры, связанные с временными интервалами, затем посылаются из первой части С₁ во вторую часть С₂, которая, будучи контролируемой алгоритмом обучения, обладает способность обучаться и приспосабливаться к физиологическим характеристикам контролируемого пациента, настраивая затем под специальные требования конкретные физиологические параметры пациента в разное время суток.

С этой целью алгоритм требует, чтобы измерения, полученные на вышеупомянутом этапе начальной калибровки, размечались, например, специалистом, так, чтобы алгоритм обучения мог адаптироваться к процессу принятия правильных решений. Обучение состоит в оптимизации пороговых параметров с учетом вышеописанных физиологических характеристик.

Затем, вслед за упомянутым периодом начального обучения, система S продолжит моделироваться на пациенте посредством самообучения с использованием входных данных, или посредством возможного вмешательства врача-специалиста с помощью изменения параметров конфигурации для лучшего реагирования системы S.

Как это будет подробно описано в дальнейшем, система S поэтому способна обнаруживать возможные обострения, анализируя коррелированную тенденцию параметров SpO₂ и HR, посредством серии переходов из одного состояния в другое состояние системы S, которые отражают ухудшение состояния пациента, контролируемого до достижения позиции тревоги, которая показывает начальное ухудшение физиологических параметров контролируемого пациента, позволяя идентифицировать обострения в ранней фазе.

В частности, BMSF, содержащийся во второй части С₂ логического блока управления С, анализирует измеренные значения SpO₂ и HR, чтобы создать модель эволюции во времени состояния здоровья контролируемого пациента.

BMSF является особой сетью Петри, которая представляет собой двудольный граф, которая определяет следующие элементы:

маркер, показанный на фиг. 2 черной точкой и соответствующий состоянию контролируемого пациента в тот момент, когда имеет место упомянутая регистрация R;

позиции, показанные на фиг. 2 белыми кружками, соответствующие возможным состояниям здоровья контролируемого пациента, определяемым в нормальном состоянии, в котором измеряемые физиологические параметры контролируемого пациента находятся в пределах нормальных диапазонов; вызывающем беспокойство состоянии, в котором физиологические параметры, измеряемые у контролируемого пациента, представляют отрицательную тенденцию; и состоянии тревоги, в котором измеряемые физиологические параметры контролируемого пациента соответствуют критическому состоянию, для него необходима госпитализация контролируемого пациента в больницу, которые называются также вызывающими беспокойство событиями;

переходы, показанные на фиг. 2 черными прямоугольниками, соответствующие клиническим эволюциям от одной позиции к другой.

Позиции и переходы называются узлами, и узлы соединяются ориентированными ребрами (дугами).

Имеются только возможные соединения между узлами различных типов.

Динамическая эволюция упомянутой системы S представлена посредством прохождения единственного маркера от одной позиции до следующей, когда переход, соединяющий два позиции, разрешается, то есть, когда условие, связанное с этим переходом, проверено.

Как описано выше, эти регистрации R предварительно обрабатываются первой частью C₁ логического блока управления С и затем каталогизируется согласно времени, в которое они произошли, на три категории регистрации: утро, день и вечер.

Затем вычисляются средние значения и среднеквадратические отклонения этих трех категорий регистрации; для каждого почасового класса система S вычисляет средние значения и среднеквадратические отклонения как для измерений насыщения кислородом, так и для измерений частоты сердечных сокращений.

Это означает, что система S вычисляет независимо средние значения и среднеквадратические отклонения всех записей, полученных в промежутках, которые возможно могут совпадать с нулем, и вторыми, которые имели место в течение трех почасовых классов или утром, днем и вечером.

Следовательно, упомянутая система S вычисляет двенадцать параметров, описанных выше:

, (Average_morning(HK), Devst_morning(HR));

, (Average_{afternoon(НК)}, Devst_{afternoon(HR)});

, (Average_evening(HR), Devst_evening(HR)).

Система S с каждой новой регистрацией обновляет среднее значение и среднеквадратическое отклонение двух измерений почасового класса, относящегося к новой регистрации.

Для каждой пары измерений, сделанных в одном и том же временном интервале в момент t > t₂, обозначенных как , она вычисляет взвешенную комбинацию, которая называется взвешенным показателем оксиметрии (WOS):

,

где SpO₂ и HR представляют типовой набор регистраций, используемый для обучения системы S.

После шага предварительной обработки первой частью С₁ данные пересылаются во вторую часть С₂, в частности, в упомянутый BMSF логического блока управления С, который продолжает обработку, начиная с позиции, полученной от предыдущего события.

Как показано на фиг. 2, и, в частности, для пяти вертикальных цепей событий, представленных там, главные пути сети слева направо соответствуют вышеописанным звуковым и/или визуальным предупредительным сигналам, подаваемым устройством сигнализации, которые встречаются в следующих ситуациях:

- Сигнал тревоги по HR связан с единственной позицией тревоги и достигается, когда для двух последовательных событий присутствует условие:

X_HR > Average_HR + K*Devst_HR, в котором значение K определяется на шаге самообучения упомянутого BMSF.

- Сигнал тревоги по точечному показателю оксиметрии связан с одной позицией тревоги, достигаемой, когда присутствует условие .

- Сигнал тревоги по SpO₂ связан с уникальной позицией тревоги, которая достигается, когда , где γ ∈ [80, 95].

- Сигнал тревоги при отсутствии данных связан с уникальной позицией тревоги, которая достигается при первом отсутствии регистрации и от одной позиции тревоги при отсутствии, которая достигается в случае отсутствия двух последовательных измерений;

- Сигнал тревоги по показателю оксиметрии связан с позицией тревоги, достигаемой, когда регистрация проверяет одно из следующих условий:

Предупреждение 1: ,

Предупреждение 2: ,

Предупреждение 3: .

Сигнал тревоги по вызывающему беспокойство показателю оксиметрии:

,

где параметры В1, В2, В3 изменяются между 0 и 1, например, могут быть установлены равными 0,25, 0,50, 0,75, также SpO_2critical - критическое значение насыщения кислородом, обычно равное 0,9, Average(HR) - арифметическое среднее регистраций частоты сердечных сокращений на основании временного интервала, которому регистрации принадлежат в течение времени наблюдения, в то время как k, λ и ε - параметры, которые могут быть установлены во время конфигурирования системы S.

Динамическая эволюция маркера может развиваться и на основных вертикальных путях, как показано на фиг. 1, и на возможных альтернативных путях, которые соединяют их друг с другом, как показано на фиг. 2.

Переходы, которые предшествуют позиции, все имеют одно и то же условие.

Конкурирующие ситуации или ситуации, в которых встречаются различные условия, одновременно принадлежащие нескольким основным цепям, решаются на основании уровней приоритета цепей, представленных на фиг. 3.

У части цепи, соответствующей отсутствию измерений, одни и те же самые входные данные способны к активизации одновременно более одного перехода.

В частности, начинаясь от позиции, соответствующей состоянию здоровья упомянутого контролируемого пациента, если регистрация R, сделанная в определенном почасовом классе, показывает внезапный спад SpO₂ ниже заданного порога тревоги, связанного с небольшим возрастанием HR, то переходы, соответствующие цепям точечного сигнала тревоги по показателю оксиметрии, сигнала тревоги SpO₂, сигнала тревоги по показателю оксиметрии были бы активизированы одновременно.

Однако вследствие различных уровней приоритета, показанных на фиг. 3, активизируется только один переход, соответствующий тревоге цепи, позволяя прохождение маркера от одной позиции до следующей по единообразному пути.

Нижеприведенная таблица показывает все возможные переходы и условия для их активизации:

Что касается самообучения упомянутого конечного автомата BMSF, то используется алгоритм самообучения, параметры конфигурации которого Р (ε, WeightSpO₂, WeightHR, κ, λ) обучаются на основе разметки событий тревоги врачом во время упомянутого шага начального обучения контролируемого пациента.

Процедура обучения вышеупомянутых параметров имеет место согласно следующим шагам:

- сначала, необходимо подготовить проверочный набор регистраций R, на котором после фиксации возможной конфигурации параметров , проверяется алгоритм и оценивается взвешенная точность, называемая acc_Weighted.

Нижеприведенная таблица показывает матрицу весов для вычисления acc_Weighted.

Затем проверяют параметры .

Что касается уравнения вычисления значения , рассматривающего параметры конфигурации , то вследствие относительного характера двух весов, достаточна фиксация одного из этих двух параметров и изменение другого.

Было выбрано зафиксировать параметр Weight(X_HR) равным 1, в то время как изменяется между 1 и 20.

Параметр λ ∈ [0,1, ..., i, ..., 0,09]∪[1, ..., j, ..., 10], с i ∈ ℜ и j ∈ ℜ и такой, что λ_i+1 - λ_i = 0,01.

Параметр k ∈ [1, ..., i, ..., 10], с i ∈ ℵ.

Набор параметров задается декартовым произведением между возможными комбинациями параметров Р (ε, WeightSpO₂, WeightHR, κ, λ).

Конфигурация параметров, используемых в системе S, обозначаемая Р*, равняется комбинации, которая максимизирует значение точности взвешивания,

или .

Согласно описанному, упомянутая система S имеет возможности прогнозирования, так как состояния предупредительного сигнала до сигнала тревоги могут быть расценены как разные уровни вероятности того, что пациент может иметь обострение, посылая предупредительные сигналы, даже когда пациент не показывает симптомы и обострение все еще в инкубационном периоде. Упомянутая система S позволяет осуществить идентификацию приближения опасного события для контролируемого пациента, связанного с ухудшением состояния здоровья пациента, а также с отсутствием получения самих измерений.

Также использование BMSF позволяет контроль условий здоровья, эволюционирующих во времени.

Данное изобретение было описано с целью иллюстрации, но не ограничения, согласно его предпочтительным формам осуществления, но следует понимать, что модификации и/или изменения могут вводиться специалистами в данной области техники без отступления от соответствующего объема, который определен в прилагаемой формуле изобретения.

Данное изобретение относится к системе (S) для определения и раннего предупреждения приближения острых нарушений у пациентов с хроническим обструктивным заболеванием легких, содержащей: по меньшей мере одно устройство (D) для определения физиологических параметров (R), по меньшей мере один таймер для определения временных интервалов, таких как дата и время, связанных с упомянутыми определяемыми физиологическими параметрами (R); по меньшей мере одно устройство подачи звуковых и/или визуальных сигналов тревоги, способное к подаче звукового и/или визуального выходного предупредительного сигнала, связанного с упомянутыми определяемыми физиологическими параметрами (R); логический блок управления (С), соединяемый по меньшей мере с одним устройством (D) и по меньшей мере с одним таймером и способный к управлению по меньшей мере одним устройством подачи сигналов, подходящим для приема на входе данных упомянутых определяемых физиологических параметров (R) и временных интервалов; логический блок управления снабжается программой обработки, в которой первоначально сохраняются пороги заданных значений, достигаемых упомянутыми физиологическими параметрами (R), и которая выполняет следующие шаги: связывание упомянутых определяемых физиологических параметров (R) с временными интервалами, в которых имело место их определение; для каждого момента времени определения, посылку измеренных упомянутых физиологических параметров (R) в алгоритм вычисления статистических показателей; сравнение статистических показателей, полученных на предшествующем шаге, с заданным порогом и активизация по меньшей мере одного устройства подачи сигналов для подачи звукового и/или визуального предупредительного сигнала, если по меньшей мере один из статистических показателей превышает соответствующий заданный порог. Изобретение обеспечивает повышение эффективности определения и раннего прогнозирования приближения обострений у пациентов, страдающих от хронического обструктивного заболевания легких. 7 з.п. ф-лы, 4 ил., 2 табл.

1. Система (S) для определения и раннего предупреждения о случаях приближающихся острых нарушений у пациентов с хроническим обструктивным заболеванием легких, содержащая:

по меньшей мере одно устройство (D) для определения физиологических параметров (R), которые могут применяться к упомянутому контролируемому пациенту;

по меньшей мере один таймер для определения временных интервалов, таких как дата и время, связанных с упомянутыми физиологическими параметрами (R);

по меньшей мере одно устройство подачи звуковых и/или визуальных сигналов тревоги, способное к подаче звукового и/или визуального выходного предупредительного сигнала, связанного с упомянутыми физиологическими параметрами (R); и

логический блок управления (С), соединяемый с упомянутым по меньшей мере одним устройством (D) для определения физиологических параметров и по меньшей мере с одним таймером и способный управлять упомянутым по меньшей мере одним устройством подачи сигналов, а также принимать на входе упомянутые определяемые физиологические параметры (R) и упомянутые временные интервалы; причем логический блок управления (С) снабжен программой обработки, в которой первоначально хранятся пороги заданных значений, достигаемых физиологическими параметрами (R), и которая выполняет следующие шаги:

связывание упомянутых определяемых физиологических параметров (R) с временными интервалами, в которых имело место их определение;

для каждого момента времени определения, посылку измеренных физиологических параметров (R) в алгоритм вычисления статистических показателей;

сравнение статистических показателей, полученных на предшествующем шаге, с заданным порогом и активизацию по меньшей мере одного устройства подачи сигналов для подачи звукового и/или визуального предупредительного сигнала, если по меньшей мере один из статистических показателей превышает соответствующий заданный порог,

при этом упомянутая система (S), отличающаяся тем, что

упомянутое по меньшей мере одно устройство (D) для определения физиологических параметров является пульсоксиметром, который определяет следующие физиологические данные:

- насыщение гемоглобина кислородом (SpO₂); и

- частоту сердечных сокращений (HR);

в следующих заданных временных кадрах, сканируемых упомянутым таймером:

- интервале утренних часов (C_Morning);

- интервале дневных часов (C_Afternoon);

- интервале вечерних часов (C_Evening), и

упомянутый логический блок управления (С) содержит

первый блок (C₁), сконфигурированный для осуществления упомянутого связывания определяемых физиологических параметров (R) с временными кадрами, в которых имело место их определение, для получения следующих регистраций:

- утренних регистраций ;

- дневных регистраций ;

- вечерних регистраций ; и

второй блок (С₂), содержащий нейронную сеть, реализованную двоичным конечным автоматом (BFSM), сконфигурированным для обработки упомянутых сгруппированных входных данных согласно программе обработки,

при этом упомянутая программа обработки выполняет следующие шаги для вычисления упомянутых статистических показателей:

- вычисление среднего значения упомянутых регистраций утром , днем и вечером , получение средних значений для утра , дня и вечера ;

- вычисление среднеквадратического отклонения упомянутых регистраций утром , днем и вечером ;

получение значений среднеквадратического отклонения для утра , дня и вечера ;

- вычисление взвешенной комбинации, или взвешенного показателя оксиметрии (WOS), для каждого класса времени:

- сравнение упомянутых статистических показателей, полученных на предыдущих шагах, с упомянутыми заданными порогами величин,

при этом упомянутый двоичный конечный автомат (BFSM) переходит в следующие состояния, связанные с критическими событиями предупреждения:

сигнал тревоги по HR, когда для двух последовательных регистраций (R) выполняется условие X_HR>Average_HR+K*Devst_HR, в котором значение K определяется на шаге самообучения упомянутого BFSM;

сигнал тревоги по точечному показателю оксиметрии, когда выполняется условие ;

сигнал тревоги по SpO₂, когда ;

сигнал тревоги при отсутствии данных в случае отсутствия двух последовательных регистраций (R);

сигнал тревоги по показателю оксиметрии, связанный с позицией тревоги, достигаемой, когда запись выполняет одно из следующих условий:

предупреждение 1: ,

предупреждение 2: ,

предупреждение 3: ;

сигнал тревоги по вызывающему беспокойство показателю оксиметрии:

где В₁, В₂, В₃ ∈ [0, 1] и - критическая величина насыщения кислородом, нормально равная 0,9%.

2. Система (S) по п. 1, отличающаяся тем, что упомянутый двоичный конечный автомат (BFSM) выполняет

первый шаг калибровки для установки упомянутых заданных порогов значений Р=(ε, WeightSpO₂, WeightHR, κ, λ), представляющих тенденции физиологических параметров насыщения гемоглобина кислородом (SpO₂) и частоты сердечных сокращений (HR), измеряемых у контролируемого пациента, причем параметры конфигурации Р=(ε, WeightSpO₂, WeightHR, κ, λ) обучаются на основе разметки событий тревоги врачом во время упомянутого шага начального обучения для упомянутого контролируемого пациента, в частности κ, λ и ε - параметры, которые могут быть установлены во время конфигурирования системы (S), и

второй шаг обучения в отношении физиологических параметров насыщения гемоглобина кислородом (SpO₂) и частоты сердечных сокращений (HR), на котором конечный автомат (BFSM) обучается тенденции насыщения гемоглобина кислородом (SpO₂) и частоты сердечных сокращений (HR) конкретного контролируемого пациента в заданных временных кадрах утра (C_Morning), дня (C_Afternoon) и вечера (C_Evening).

3. Система (S) по п. 2, отличающаяся тем, что упомянутые состояния сигнала тревоги по HR, сигнала тревоги по точечному показателю оксиметрии, сигнала тревоги по SpO₂, сигнала тревоги при отсутствии данных и сигнала тревоги по показателю оксиметрии подаются как входные данные для упомянутого устройства подачи звуковых и/или оптических сигналов тревоги, которое подает звуковые и/или визуальные сигналы для каждого соответствующего состояния.

4. Система (S) по любому из пп. 1-3, отличающаяся тем, что она содержит датчики, способные определять дополнительные физиологические параметры контролируемого пациента.

5. Система (S) по п. 4, отличающаяся тем, что упомянутые датчики включают акселерометр для определения движений пациента и/или спирометр для определения объема его легких, чтобы обеспечить входные данные для логического блока управления (С).

6. Система (S) по любому из пп. 2-5, отличающаяся тем, что на упомянутом шаге калибровки конечного автомата (BFSM) используется алгоритм самообучения, параметры конфигурации которого P=(ε, WeightSpO₂, WeightHR, κ, λ) могут быть установлены пользователем.

7. Система (S) по любому из пп. 2-6, отличающаяся тем, что упомянутый конечный автомат (BFSM) обучается параметрам Р согласно следующим шагам:

- подготовка набора регистраций (R) для проверки правильности, при этом, фиксируя возможную конфигурацию параметров , проверяют алгоритм и оценивают взвешенную точность ;

- испытание упомянутых параметров с помощью установки значения данных WeightHR равным 1, в то время как значение элемента данных WeightSpO₂ может изменяться между 1 и 20;

- определение набора упомянутых параметров путем получения декартова произведения возможных комбинаций параметров Р=(ε, WeightSpO₂, WeightHR, κ, λ);

- выбор конфигурации параметров Р*, которая должна использоваться системой (S), посредством выбора комбинации параметров, которая максимизирует взвешенное значение точности, согласно формуле .

8. Система (S) по любому из пп. 1-7, отличающаяся тем, что упомянутый параметр λ∈[0,1,…,i,…,0,09]∪[1,…,j,…,10], где i∈ℜ и j∈ℜ, и λ_i+1-λ_i=0,01, а упомянутый параметр k∈[1,…,i,…,10], где i∈ℵ.