(57)【要約】医療モニタリングデバイスを使用して行われる測定を較正するための方法及び装置が提供される。第１医療モニタリングデバイスを用いて行われる測定値と第２医療モニタリングデバイスを用いて行われる測定値との間の相関性を記述する第１相互相関を含む変換係数を得ることができる。次いで、第１変換係数を使用して、第１医療モニタリングデバイスからの測定値を、第２医療モニタリングデバイスからの測定値と同じスケールに変換することができる。
2019508080.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療モニタリングデバイスを使用して行われる測定値を較正する方法において、当該方法は：
第１医療モニタリングデバイスを使用して行われる測定値と第２医療モニタリングデバイスを使用して行われる測定値との間の相関性を記述する第１相互相関を含む第１変換係数を取得するステップと；
前記第１医療モニタリングデバイスからの測定値を前記第２医療モニタリングデバイスからの測定値と同じスケールに変換するために、前記第１変換係数を使用するステップと；
を備える、方法。
【請求項２】
前記取得するステップは：
前記第１医療モニタリングデバイスから第１測定値セットを受け取るステップと、
前記第２医療モニタリングデバイスから第２測定値セットを受け取るステップと、
前記第１測定値セットと前記第２測定値セットとの間の相互相関として前記第１相互相関を計算するステップと、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記取得するステップは、
オフセットを追加することと、
スケーリング係数を使用して前記第１相互相関をスケーリングすることと、
のうちの少なくとも一方によって、前記第１相互相関から前記第１変換係数を生成するステップを更に備え、
前記オフセット及び前記スケーリング係数は、前記第１医療モニタリングデバイス及び前記第２医療モニタリングデバイスのうちの少なくとも一方に関連する１つ以上のパラメータを備える、
請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記１つ以上のパラメータは、前記第１及び第２医療モニタリングデバイスのうちの少なくとも一方の経時的な性能の低下に関連する、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記性能の低下は指数項によって記述され、前記第１変換係数を生成するステップは、前記指数項を前記第１相互相関に追加することを備える、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第１変換係数Cは、
【数１】
2019508080.tif 000029
によって与えられ、ここで、
【数２】
2019508080.tif 000030
は、前記第１医療モニタリングデバイスからの測定値xと、前記第２医療モニタリングデバイスからの測定値yとの間の相関性を表し、
【数３】
2019508080.tif 000031
は、前記第１医療モニタリングデバイスの測定値の自己相関を表し、
【数４】
2019508080.tif 000032
は、前記第２医療モニタリングデバイスからの測定値の間の自己相関を表し、e-ωtは、前記第１医療モニタリングデバイスのデバイス性能低下を表す、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
当該方法は、
前記第１医療モニタリングデバイスから第３測定値セットを受け取るステップと、
前記第２医療モニタリングデバイスから第４測定値セットを受け取るステップと、
前記受け取った第３及び第４測定値セットを使用して前記第１変換係数を更新するステップと
を更に備える、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
当該方法は、
前記第１医療モニタリングデバイスから第５測定値セットを受け取るステップと、
第３デバイスから第６測定値セットを受け取るステップと、
前記第５測定値セットと前記第６測定値セットとの間の第２相互相関を計算するステップと、
前記第３デバイスからの測定値を前記第２医療モニタリングデバイスからの測定値と同じスケールに変換するために、前記第１及び第２相互相関を使用して第２変換係数を生成するステップと、
を更に備える、請求項２乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記第２変換係数を生成するステップは、
前記第２相互相関を使用して中間変換係数を計算し、前記第３デバイスからの測定値を前記第１医療モニタリングデバイスと同じスケールに変換するステップと、
前記中間変換係数を前記第１変換係数で乗算して前記第２変換係数を取得するステップと、
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１変換係数を使用するステップは、
ユーザについて較正係数を取得するステップであって、前記較正係数は、生理学的測定値を変換係数で除算すべきか又は乗算すべきかを示すステップと、
前記較正係数が前記生理学的測定値を前記変換係数で除算すべきことを示す場合、前記生理学的測定値を前記変換係数で除算するステップと、前記較正係数が前記生理学的測定値を前記変換係数で乗算すべきことを示す場合、前記生理学的測定値を前記変換係数で乗算するステップと、
を含む、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記較正係数は、
factor＝1×sign（Σ（x-y））
によって与えられ、ここで、x及びyはそれぞれ第１及び第２デバイスの同時測定値のペアである、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
第１及び第２測定値セットが同時期に取得される、
請求項２乃至１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１医療モニタリングデバイスは、家庭ベースの医療モニタリングデバイスであり、前記第２医療モニタリングデバイスは、臨床デバイスである、
請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の較正の方法を実行するように構成されるコンピュータプロセッサを含む、医療モニタリングデバイス。
【請求項１５】
非一時的なコンピュータ読取可能媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ読取可能媒体は、その中に具現化されるコンピュータ読取可能コードを有し、前記コンピュータ読取可能コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサによる実行時に、該コンピュータ又はプロセッサに請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の方法を実行させるように構成される、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書で説明される様々な実施形態は、医療モニタリングデバイスの分野に関する。より詳細には、排他的ではないが、様々な実施形態は、医療モニタリングデバイスを使用して行われた測定を較正する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
家庭ベースの健康モニタリングデバイスは、既知の健康状態をモニタリングするために、そしてより一般的には健康及びフィットネスモニタリングのために、一般の人々によってますます使用されている。そのようなモニタリングデバイスは、血圧（BP）モニタリング等のバイタルサインモニタリングを組み込むことがあり、かつ／又は疾患の進行を追跡する能力を有することができる。例えばポータブルECGデバイスを使用して、心疾患をモニタすることができる。一部の家庭ベースのモニタは、フィットネスレジーム（例えばフィットネスバンド／ブレスレット）に、そして主にゲームに使用されるがバイタルサインモニタを組み込むゲームコンソールのような非医療の使用ケースに使用される。
【０００３】
このようなデバイスは、人々が彼らの一般的な健康状態や健康状態の変化をモニタするのに役立つが、その読取値は通常、臨床医が臨床診断又は決定を行うために直接使用するには十分に正確ではない。臨床医は、このようなデバイスの出力を使用することができない。なぜなら、家庭ベースのデバイスが患者パラメータを記録する方法が、ベンチマークデバイスを使用して同じパラメータが臨床環境で記録される方法とは異なるからである。例えば家庭ベースのBPモニタは、例えば動脈壁の振動の検出を伴う収縮期と拡張期の拍動を検出する自動方法を使用するが、一方、臨床設定では、介護者は、聴診器を使用して収縮期及び拡張期の拍動を聞く。血圧を測定するこれらの異なる方法は、家庭ベースのデバイスと臨床デバイスとの間に体系的な相違を生じる可能性があり、したがって、家庭ベースのデバイスからの値は臨床的な決定を行うことには適していない可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のように、家庭ベースの医療モニタリングデバイスからの測定値は、より従来的な臨床的に承認されたデバイスに対して体系的にオフセットされる可能性がある。これらの問題を克服するために、医療モニタリングデバイスを較正するための改良された方法及び装置を有することは価値があるであろう。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
したがって、様々な実施形態によると、医療モニタリングデバイスを使用して行われた測定値（measurements）を較正する方法が提供される、当該方法は、第１医療モニタリングデバイスを使用して行われた測定値と第２医療モニタリングデバイスを使用して行われた測定値との間の相関性を記述する第１相互相関（cross  correlation）を含む第１変換係数を取得するステップと、第１医療モニタリングデバイスからの測定値を第２医療モニタリングデバイスからの測定値と同じスケールに変換するために、第１変換係数を使用するステップを含む。
【０００６】
一部の実施形態において、取得するステップは、第１医療モニタリングデバイスから第１測定値セットを受け取るステップと、第２医療モニタリングデバイスから第２測定値セットを受け取るステップと、第１測定値セットと第２測定値セットとの間の相互相関として第１相互相関を計算するステップとを含む。
【０００７】
一部の実施形態において、取得するステップは、ｉ）オフセットを追加することと、ｉｉ）スケーリング係数を使用して第１相互相関をスケーリングすることのうちの少なくとも一方によって、第１相互相関から第１変換係数を生成するステップを更に含み、オフセット及びスケーリング係数は、第１医療モニタリングデバイス及び第２医療モニタリングデバイスのうちの少なくとも一方に関連する１つ以上のパラメータを含む。
【０００８】
一部の実施形態において、１つ以上のパラメータは、第１及び第２医療モニタリングデバイスのうちの少なくとも一方の経時的な性能の低下に関連する。
【０００９】
一部の実施形態において、性能の低下は指数項によって記述され、第１変換係数を生成するステップは、指数項を第１相互相関に加算することを含む、
【００１０】
一部の実施形態において、第１変換係数Cは、
【数１】
2019508080.tif 000003
によって与えられ、ここで、
【数２】
2019508080.tif 000004
は、第１医療モニタリングデバイスからの測定値xと、第２医療モニタリングデバイスからの測定値yとの間の相関性を表し、
【数３】
2019508080.tif 000005
は、第１医療モニタリングデバイスの測定値の自己相関を表し、
【数４】
2019508080.tif 000006
は、第２医療モニタリングデバイスからの測定値の間の自己相関を表し、e-ωtは、第１医療モニタリングデバイスのデバイス性能低下を表す。
【００１１】
一部の実施形態において、方法は、第１医療モニタリングデバイスから第３測定値セットを受け取るステップと、第２医療モニタリングデバイスから第４測定値セットを受け取るステップと、受け取った第３及び第４測定値セットを使用して第１変換係数を更新するステップを更に含む。
【００１２】
一部の実施形態において、当該方法は、
第１医療モニタリングデバイスから第５測定値セットを受け取るステップと、
第３デバイスから第６測定値セットを受け取るステップと、
第５測定値セットと第６測定値セットとの間の第２相互相関を計算するステップと、
第３デバイスからの測定値を第２医療モニタリングデバイスからの測定値と同じスケールに変換するために、第１及び第２相互相関を使用して第２変換係数を生成するステップと
を更に含む。
【００１３】
一部の実施形態において、第２変換係数を生成するステップは、第２相互相関を使用して中間変換係数を計算し、第３デバイスからの測定値を第１医療モニタリングデバイスと同じスケールに変換するステップと、中間変換係数を第１変換係数で乗算して第２変換係数を取得するステップを含む。
【００１４】
一部の実施形態において、第１変換係数を使用するステップは、ユーザについて較正係数を取得するステップであって、較正係数は、生理学的測定値を変換係数で除算すべきか又は乗算すべきかを示すステップと、較正係数が生理学的測定値を変換係数で除算すべきことを示す場合、生理学的測定値を変換係数で除算するステップと、  較正係数が生理学的測定値を変換係数で乗算すべきことを示す場合、生理学的測定値を変換係数で乗算するステップを含む。
【００１５】
一部の実施形態にいて、較正係数は、
factor＝1×sign（Σ（x-y））
によって与えられ、ここで、x及びyはそれぞれ第１及び第２デバイスの同時測定値のペアである。
【００１６】
一部の実施形態において、第１及び第２測定値セットが同時に取得される。
【００１７】
一部の実施形態において、第１医療モニタリングデバイスは、家庭ベースの医療モニタリングデバイスであり、第２医療モニタリングデバイスは、臨床デバイスである。
【００１８】
一部の実施形態によると、上記方法のいずれかによる方法を実行するように構成されたコンピュータプロセッサを備える、医療モニタリングデバイスがある。
【００１９】
一部の実施形態によると、医療モニタリングデバイスを使用して得られるユーザの生理学的測定を較正する方法であり、当該方法は、デバイス及びユーザのうちの少なくとも一方に関連する１つ以上の特徴を取得するステップと、１つ以上の特徴及びパターンベースのモデルを使用して、デバイスの複数のユーザからユーザを識別するステップと、生理学的測定を較正するために、デバイスを使用して、識別されたユーザについて変換係数を取得するステップと、変換係数を使用して、生理学的測定値を較正するステップを含む。
【００２０】
一部の実施形態では、方法は、ユーザのための較正係数を取得するステップを更に含み、較正係数は、生理学的測定値を変換係数で除算すべきか又は乗算すべきかを示し、較正するステップは、較正係数が生理学的測定値を変換係数で除算すべきことを示す場合、生理学的測定値を変換係数で除算するステップと、較正係数が生理学的測定値を変換係数で乗算すべきことを示す場合、生理学的測定値を変換係数で乗算するステップを含む。
【００２１】
一部の実施形態によると、医療モニタリングデバイス上で行われる生理学的測定をデバイスの複数のユーザのうちの特定のユーザに関連付ける方法があり、当該方法は、デバイスを使用して行われた測定値セットを含むトレーニングデータを受け取るステップであって、トレーニングデータは、測定値のセット内の各測定値をデバイスのユーザに関連付ける１つ以上のパラメータを更に含むステップと、トレーニングデータを使用してモデルを生成するステップであって、モデルは、デバイス上で行われた測定値からユーザを識別するために使用することができるステップと、モデルを使用して、デバイス上で行われた新たな測定値をデバイスの特定のユーザに関連付けるステップを含む。
【００２２】
一部の実施形態において、モデルはパターンベースのモデル又は線形予測モデルである。
【００２３】
一部の実施形態では、１つ以上のパラメータは、デバイスの１つ以上の特性又は１つ以上のユーザ特徴に関する。
【００２４】
一部の実施形態では、１つ以上のパラメータは、デバイスの識別番号、デバイスモデル、許容限界、精度、性能、性能低下、ユーザが測定値を生成するのにかかる時間、測定値を生成するのに必要な電力及びトレーニングデータセットの試行回数を含む。
【００２５】
一部の実施形態において、生理学的測定値は血圧測定値であり、医療モニタリングデバイスは血圧モニタであり、線形予測モデルは：
Pk＝β0,k＋β1,kDi,d＋β2,kRt＋β3,kP＋β4,kIt＋β5,kDt＋β6,kN
によって与えられ、ここで、Pkは、k番目の患者の患者識別番号であり、β0,kは定係数であり、β1,k〜β6,kは、対応するパラメータに関連付けられる定係数であり、Di,dはデバイス識別番号であり、Rtは患者が血圧を測定するためにかかる全体の時間であり、Pは測定値をとるよう圧力を生成するために必要な力（power）であり、Itはふくらはぎラッパー（calf  wrapper）を膨張させるのにかかる時間であり、Dtはふくらはぎラッパーを収縮させるのにかかる時間であり、Nは反復試行の回数である。
【００２６】
一部の実施形態によると、コンピュータ読取可能媒体を含むコンピュータプログラム製品が提供され、コンピュータ読取可能媒体は、その中に具現化されるコンピュータ読取可能コードを有し、コンピュータ読取可能コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサによる実行時に、コンピュータ又はプロセッサに上述の方法のいずれか１つを実行させるように構成される。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
より良い理解のため、そしてどのように実施され得るかをより明確に示すために、単なる例示として添付の図面を参照する：
【図１】一実施形態による医療モニタリングデバイスを使用して行われた測定を較正する方法の一例を示すブロック図である。
【図２】別の実施形態による医療モニタリングデバイスを較正する方法の一例の概略図である。
【図３】医療モニタリングデバイス上で行われた生理学的測定を、デバイスの複数のユーザのうちの特定のユーザに関連付ける方法の一例を示すブロック図である。
【図４】一実施形態による医療モニタリングデバイスを較正する方法の一例の概略図である。
【図５】一実施形態による医療モニタリングデバイスを較正する方法の一例のブロック図である。
【図６】医療モニタリングデバイスを較正するための例示的な装置の概略図である。
【図７】更なる実施形態による医療モニタリングデバイスを較正する方法の更なる例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本明細書に提示される説明及び図面は様々な原理を説明する。本明細書に明示的に説明又は図示されていないが、当業者であれば、これらの原理を具現化し、本開示の範囲内に含まれる様々な構成を考案することができることが認識されよう。本明細書で使用されるとき、本明細書で使用される「又は（or）」という用語は、別段の指示がない限り（例えば「又はそうでなれば」あるいは「又はその代替で」）、非排他的な又は（すなわち、及び／又は）を指す。さらに、本明細書で説明される様々な実施形態は、必ずしも相互に排他的ではなく、本明細書で説明される原理を組み込んだ追加の実施形態を生成するために組み合わされてもよい。
【００２９】
家庭用デバイスと臨床デバイスとの間の相違に対処するために、患者は家庭ベースのデバイスの読取値に対して特定の値を加算又は減算することがある。しかしながら、この独自の較正方法は、全ての患者及び全てのデバイスにとって十分に信頼性がないことがある。さらに、この変換は、特に患者データが離散値ではなくデータのストリームで提供される場合、患者にとって煩雑である。また、古いオフセット値が新しいデバイスに当てはまらないことがあるので、家庭ベースのデバイスの精度は、経時的に又は患者が臨床医に変更を報告せずに家庭ベースのデバイスを変更した場合に変化する（例えば低下する）こともある。
【００３０】
前述のことによれば、信頼性の向上した改良された較正方法を提供することが望ましい。また、デバイス又はデバイス交換の精度の低下等のデバイス条件の変更に適合した較正方法を提供することも望ましい。
【００３１】
上述したように、様々な実施形態は、医療モニタリングデバイスを較正するための改良された方法を提供する。
【００３２】
図１は、医療モニタリングデバイスを用いて行われた測定を較正する方法１００を示す。ブロック１０２において、方法は、第１医療モニタリングデバイスを使用して行われた測定値と第２医療モニタリングデバイスを用いて行われた測定値との間の相関性を記述する第１相互相関を含む第１変換係数を取得することを含む。ブロック１０４において、この方法は、第１変換係数を使用して第１医療モニタリングデバイスからの測定値を第２医療モニタリングデバイスからの測定値と同じスケールに変換することを含む。
【００３３】
較正すべきデバイスと第２医療モニタリングデバイスを用いて行われる測定値の間の相互相関を含む変換係数の使用は、家庭ベースの医療モニタリングデバイスのような医療モニタリングデバイスのためのカスタマイズされた較正を生成する効率的で信頼性のある方法である。特に、相互相関は、第１及び第２デバイスの測定値が相互にどのように関連するのかについての統計的指標（statistical  measure）を提供する。このような方法のデータ駆動型アプローチを使用することにより、較正の精度が改善される。
【００３４】
一部の実施形態において、第１医療モニタリングデバイスは、家庭ベースの医療モニタリングデバイス、例えば血圧モニタ又はポータブルECGデバイスである。第１医療モニタリングデバイスは、ユーザ又は患者の生理学的特徴をモニタするのに適したセンサを有する家庭ベースのデバイス、例えばフィットネスバンド、フィットネスブレスレット、あるいは他の方法で、例えばゲームに使用され得る生理学的データを収集するゲームコンソールであってもよい。第１デバイスは、ユーザの１つ以上の生理学的特徴を連続的にモニタリングし、データ値の連続ストリームを生成する能力を有する。第１医療モニタリングデバイスからの読取値は一般的に、臨床医によって臨床診断及び決定を行うために使用される前に、較正される必要がある可能性がある。
【００３５】
第１医療モニタリングデバイスを使用して、ユーザの血圧、筋電活性（EMG）、脳活性（EEG）、心拍数又は血糖値といった、ユーザの任意の生理学的特徴をモニタすることができる。
【００３６】
一部の実施形態では、第２デバイスは、臨床デバイス又は「ベンチマーク」デバイス、例えば病院で見られる血圧モニタ又はECGデバイスである。第２医療モニタリングデバイスを使用して行われた測定は、臨床医によって臨床診断又は臨床的決定を行うために使用されることがある。したがって、第１医療モニタリングデバイスを第２医療モニタリングデバイスと同じスケールへと較正することが有利であろう。
【００３７】
上記のように、変換係数は、第１医療モニタリングデバイスを使用して行われた測定と第２医療モニタリングデバイスを使用して行われた測定との間の相互相関を記述する第１相互相関を含んでよい。したがって、取得するステップ１０２は、第１医療モニタリングデバイスから第１測定値セットを受け取り、第２医療モニタリングデバイスから第２測定値セットを受け取り、第１測定値セットと第２測定値セットとの間の相互相関として第１相互相関を計算することにより、相互相関を計算することを含んでよい。
【００３８】
第１測定値セットと第２測定値セットは、同時期に（contemporaneously）、例えばほぼ同時に取得されたものであってよい。この文脈において、同時期とは、第１医療モニタリングデバイスによって測定される生理学的特徴がほぼ一定である（又は測定値間で大きく変化しない）時間間隔内に第１及び第２の測定値セットを取得することを意味することができる。例えば臨床医は、手首装着型の家庭ベースのデバイスがユーザの血圧の測定値を取得するのと同時に、臨床デバイスにおいてユーザの血圧の１つ以上の測定を行うことができる。これは、第１測定値セットと第２測定値セットが同等であること、そして、第１測定値セットが取得されたときと第２測定値セットが取得されたときの間の生理学的パラメータの値における変化を考慮する必要なく、第１医療モニタリングデバイスを較正するために、第１測定値セットと第２測定値セットを信頼して使用することができることを保証するために、パラメータにおける時間的変化に注意するという利点を有する。
【００３９】
一部の実施形態において、第１相互相関rを、第１測定値セット及び第２測定値セットから、以下の式に従って計算することができる：
【数５】
2019508080.tif 000007
ここで、xは第１医療モニタリングデバイスからの測定値を表し、yは第２医療モニタリングデバイスからの測定値を表し、
【数６】
2019508080.tif 000008
は、測定値xとyの間の相関を表し、
【数７】
2019508080.tif 000009
は、第１医療モニタリングデバイスの測定値の自己相関を表し、
【数８】
2019508080.tif 000010
は、第２医療モニタリングデバイスからの測定値の自己相関を表す。
【００４０】
一部の実施形態では、第１変換係数は第１相互相関rに等しい。他の実施形態では、第１変換係数は、相互相関にオフセットを加算することと、スケーリング係数を使用して第１相互相関をスケーリングすることのうちの少なくとも一方によって、第１相互相関から生成される。オフセット又はスケーリング係数は、第１医療モニタリングデバイス及び第２医療モニタリングデバイスのうちの少なくとも一方の特徴、例えば第１医療モニタリングデバイス又は第２医療モニタリングデバイスの経時的な性能低下等に関連してもよい。
【００４１】
例えば第１医療モニタリングデバイスが、測定された生理学的パラメータを体系的に過小評価し、この過小評価が毎月、係数dだけ顕著になることが分かる場合、次いで、第１変換係数Cが、第１相互相関からC＝r／dmに従って生成されてよく、ここで、mは第１測定値セット及び第２測定値セットが作成されてからの月数である。
【００４２】
別の例では、性能の低下が指数項で説明されてもよく、第１変換係数を生成するステップは、指数項を第１相互相関に加算することを含んでよい。したがって、第１変換係数Cは、
【数９】
2019508080.tif 000011
によって与えられてよく、ここで、
【数１０】
2019508080.tif 000012
は、第１医療モニタリングデバイスからの測定値xと第２医療モニタリングデバイスからの測定値yとの間の相関を表し、
【数１１】
2019508080.tif 000013
は、第１医療モニタリングデバイスの測定値の自己相関を表し、
【数１２】
2019508080.tif 000014
は、第２医療モニタリングデバイスからの測定値間の自己相関を表し、e-ωtは、第１医療モニタリングデバイスのデバイス性能低下を表す。このようにして、たとえ性能が低下したとしても、第１デバイスをその寿命にわたって確実に較正することができる。
【００４３】
一部の実施形態では、ブロック１０２において、第１変換係数を取得することは、コンピュータストレージから、例えばメモリモジュール、ネットワークロケーション又はデータベースから第１変換係数を取得することを含む。
【００４４】
他の実施形態では、ブロック１０２は、第１変換係数を生成すること、例えば上述のように相互相関を計算することと、相互相関を計算し、次いで相互相関へのオフセットをスケーリング及び／又は追加すること、あるいは予め計算された相互相関から第１変換係数を生成し、予め計算された相互相関に対するオフセットをスケーリング及び／又は追加することを含む。したがって、第１変換係数を、較正で使用するための単一の値として格納することができ、あるいは、第１相互相関をオフセット及び／又はスケーリング係数とは別に格納し、実行時に組み合わせて第１変換係数を形成することもできる。あるいは、第１変換係数とオフセット及び／又はスケーリング係数の一方又は両方を、実行時に計算又は更新することができる。これは、オフセット又はスケーリング係数が、リアルタイムで第１又は第２医療モニタリングデバイスから受信される１つ以上のパラメータに関係する場合に特に関連する。
【００４５】
第１変換係数の生成は、ユーザが最初に第１医療モニタリングデバイスを使用し始めるとき、ユーザが第１医療モニタリングデバイス上で較正ルーチンを開始するとき、定期的に（例えば変換係数は周期的に更新されてよい）起こってもよく、あるいは、第１変換係数をリアルタイムで生成し、第１医療モニタリングデバイスを使用して行われる測定を較正する必要があるたびに再計算してもよい。
【００４６】
変換係数は、第１及び第２医療モニタリングデバイスからの追加の測定値を使用して更新されてもよい。例えば一部の実施形態では、方法は、第１医療モニタリングデバイスから第３測定値セットを受け取ることと、第２医療モニタリングデバイスから第４測定値セットを受け取ることと、受け取った第３及び第４測定値セットを使用して第１変換係数を更新することを含んでもよい。
【００４７】
第３及び第４測定値セット（又は任意の後続の測定値セット）は、ユーザが臨床設定（clinical  setting）にいるとき、例えばユーザが医者の外科手術又は病院を訪れるときに取得されてもよい。このようにして、第３及び第４測定値セットを同時期に（例えばほぼ同時に、あるいは測定中の生理学的パラメータが大きく変化しない時間スケールにわたって）取得することができるので、第３及び第４測定値セット間の生理的パラメータのいずれの変化も考慮する必要なく、これらの測定値を較正に使用することができる。したがって、ユーザが臨床設定を訪問するときに第１変換係数を定期的に更新することができる。
【００４８】
第１変換係数を使用するステップ１０４は、第１医療モニタリングデバイスを使用して行われた測定値を第１変換係数で乗算又は除算するステップを含んでよい。一部の実施形態では、第１変換係数を使用することは、第２デバイスを使用して行われた測定値と同じスケールへ較正するために、第１医療モニタリングデバイスを使用して行われた測定値を、第１変換係数で乗算又は除算すべきかどうかを示す較正係数を受け取ることを含むことがある。較正係数は整数とすることができ、例えば較正係数は＋１又は−１のいずれかで示されてよく、ここで、＋１は測定値を第１変換係数で乗算すべきことを示し、−１は測定値を第１変換係数で除算すべきことを示す。
【００４９】
一部の実施形態において、較正係数は：
factor＝1×sign（Σ（x−y））
によって与えられ、ここで、x及びyは、それぞれ第１及び第２デバイスの同時測定値のペアであり、signはそのオペランドの符号（例えば+又は-）を抽出する符号又は符号関数を表す。
【００５０】
これらの計算は次の例で説明される。ここで、表１は、臨床及び家庭ベースの血圧モニタリングデバイスを使用して行われた血圧測定値のリストを示す。表１内の各行の測定値は同時に行われた、例えばほぼ同じ時間に行われたものであるので、基礎となる血圧は読取値の間で大きく変化しない。したがって、臨床読取値と家庭ベースの読取値の差は、測定されている基礎となる血圧の差ではなく、デバイス間のオフセットを反映している。
【表１】
2019508080.tif 000015
【００５１】
上記の式を用いると、相互相関rは、収縮期及び拡張期の血圧測定について、それぞれ０．９８８９及び０．９７８４に等しく、較正係数はそれぞれ１及び−１である。変換係数が相互相関値と等しい例を考えると、家庭ベースのデバイスを使用して行われた収縮期及び拡張期の測定値を、臨床デバイスと同じスケールに変換するための変換係数もそれぞれ０．９８８９及び０．９７８４である。
【００５２】
較正係数は、この場合、家庭ベースのデバイスを使用して行われた収縮期血圧測定値が、これらの測定値を臨床デバイスと同じスケールに変換するために収縮期変換係数（０.９８８９）で乗算する必要があることを示している。反対に、家庭ベースのデバイスからの拡張期測定値は、これらの測定値を拡張期の臨床デバイスと同じスケールに変換するために拡張期測定の変換係数（０.９７８４）で除算する必要がある。
【００５３】
この例では、家庭ベースのモニタリングデバイスは１１５／７５の血圧測定を行った場合、次いで上記で与えられる変換係数と較正係数を使用して、臨床デバイスと同じスケールにスケーリングされると、これは１１４／７７に等しくなるであろう。
【００５４】
第２の例では、家庭ベースのデバイスが下記の表２のデータに従って劣化することが分かっている場合、６ヶ月後の変換係数を、上述のように：
【数１３】
2019508080.tif 000016
に従って計算することができ、ここで、
【数１４】
2019508080.tif 000017
は、上記の例１で計算されるように、家庭ベースの医療モニタリングデバイスと臨床医療モニタリングデバイスとの間の相互相関であり、e-ωtは家庭ベースの医療モニタリングデバイスのデバイス性能低下を表す。
【表２】
2019508080.tif 000018
【００５５】
この場合、６ヵ月後の収縮期及び拡張期の測定値の変換係数はそれぞれ０.９８９１及び０.９７８２である。較正係数は依然としてそれぞれ１及び−１である。６ヵ月後に家庭用デバイスが１１６／７６という血圧測定を行った場合、上記の変換係数及び較正係数を使用すると、これは臨床医療モニタリングデバイスのスケールで１１４／７７に変換されるであろう。
【００５６】
図２は、上記のようなデバイスを較正する方法の実施形態を示す。ボックス２０２において、ユーザは臨床設定を訪れ、臨床設定は、医師又は看護師のような臨床家が、臨床デバイス２０６を使用して生理学的パラメータの臨床測定値のセット２０４を得る。臨床測定値のセットは、臨床診断又は臨床決定を行うために使用するのに適している。上記の説明の状況では、臨床デバイスは第２医療モニタリングデバイスであり、臨床測定値のセットは第２測定値セットである。
【００５７】
臨床測定値のセットが作成されている間に、家庭ベースの血圧モニタ、ECG、フィットネスブレスレット又はゲームコンソールのような家庭ベースのデバイス２１０を使用して、同じパラメータの家庭ベースの測定値のセット２０８が作成される。上記の説明の状況では、この測定値セットは第１測定値セットであり、家庭ベースのデバイス２１０は第１医療モニタリングデバイスである。この例では、家庭ベースのデバイスによって作成された測定値セットは、家庭ベースの測定セットと呼ばれる。家庭ベースの測定値セットは、上記で詳細に説明したように、臨床測定値セットと同時期に、例えば実質的に同時に作成される。
【００５８】
第１相互相関及び第１変換係数が、その後、臨床測定値セット２０４及び家庭ベースの測定値セット２０８から計算される。ボックス２１２及び２１４において、後に（例えばユーザが家にいる時間又は臨床設定にいない時間に）家庭ベースのデバイス２１０で行われる測定値２１６、２１８を、第１変換係数を使用して、臨床デバイス２０６からの測定値と同じスケールへと較正することができる。
【００５９】
ボックス２２０において、後日ユーザが臨床設定に戻った場合、臨床デバイスを使用して同じ生理学的パラメータの第４測定値セット２２２を、家庭ベースのデバイス２１０を使用して第３測定値セットを作成するのと同時期に又は実質的に同時に作成することができる。第３及び第４測定値セット２２２、２２４を使用して、第１相互相関及び第１変換係数を更新することができる。その後、更新された相互相関及び更新された第１変換係数を使用して、後の時間２２８に家庭用デバイス２１０を使用して行われる後続測定値２２６を較正することができる。
【００６０】
ある時間の後に、ユーザが新たな家庭ベースのデバイス２３０を購入することを決定した場合、元の家庭ベースのデバイス２１０を置き換えるために、最初に新たな家庭ベースのデバイス２３０を元の家庭ベースデバイス２１０へと較正し、次いで既知の第１変換係数を使用して元の家庭ベースのデバイスのスケールから臨床デバイスのスケールへと較正することにより、新たな家庭ベースのデバイス２３０を臨床デバイスへと較正することができる（ボックス２３２）。このようにして、新たな家庭ベースのデバイス２３０は、ユーザが臨床設定を再訪する必要なく、古い家庭ベースのデバイス２１０を介して臨床デバイス２０６へと較正されることができる。
【００６１】
これは、元の家庭ベースのデバイス２１０を使用して第５測定値セット２３４を、新たな家庭ベースのデバイス２３０から第６測定値セット２３６を取得し、第５測定値セット２３４と第６測定値セット２３６との間の第２相互相関を計算することによって達成することができる。新たな家庭ベースのデバイス２３０からの測定値を臨床デバイス２０６からの測定値と同じスケールに変換するために、第１及び第２相互相関を使用して第２変換係数を生成することができる。
【００６２】
第２変換係数は、第３デバイスからの測定値を第１医療モニタリングデバイスと同じスケールに変換する第２相互相関を使用して中間変換係数を計算し、次に中間変換係数に第１変換係数を乗算して第２変換係数を取得する。
【００６３】
後の時間２３８、２４０において、新たな家庭ベースのデバイス２３０を使用して作成された測定値２４２、２４４は、第２変換係数を使用して、臨床デバイス２０６と同じスケールへ較正されることができる。このようにして古い家庭ベースのデバイスを介して新たな家庭ベースのデバイスを臨床デバイスへ較正することは、新たな臨床測定値を得るためにユーザが臨床医を訪問する必要なく、ユーザが新たな家庭ベースのデバイスを臨床基準へ較正することを可能にするという利点を有する。
【００６４】
上記で与えられた方法を使用して家庭ベースのデバイスを較正することは、血圧計やECGモニタといった従来の家庭ベースの医療モニタリングデバイスからの測定値だけでなく、フィットネスモニタやゲームコンソールのような他のデバイスからの測定値も使用して、患者の連続的な医療モニタリングの機会を提供する。そのような測定値は、個人のモニタリングのために又は個人のグループの健康成果が分析される集団健康調査等の統計的目的のために、臨床医に送信されてもよい。
【００６５】
この文脈において、そうでなければ匿名の健康データ及び生理学的測定値を個人にマッチさせることができることが重要である。また、２人以上のユーザがデバイスを使用する場合、生理学的測定値を特定のユーザにマッチさせることができることも重要である。
【００６６】
この目的のために、図３は、医療モニタリングデバイス上で行われた生理学的測定値をデバイスの複数のユーザのうちの特定の１人のユーザに関連付ける方法３００を示す。ブロック３０２において、方法は、デバイスを使用して行われた測定値のセットを含むトレーニングデータを受け取ることを含み、トレーニングデータは、測定値のセット内の各測定値をデバイスのユーザに関連付ける１つ以上のパラメータを更に含む。ブロック３０４において、モデルは、トレーニングデータを使用してモデルを生成することを含み、モデルは、デバイス上で行われた測定値からユーザを識別するために使用され得る。ブロック３０６において、そのモデルを使用して、デバイス上で行われた新たな測定をデバイスの特定のユーザに関連付ける。
【００６７】
一部の実施形態では、１つ以上のパラメータは、デバイスの識別番号、デバイスモデル、許容限界、動作環境、精度、性能又は性能低下のような、デバイスの１つ以上の特性に関連する。また、１つ以上のパラメータは、測定値を生成するためにユーザがかかる時間、測定値を生成するために必要な電力、トレーニングデータセットの試行回数、測定値を記録する時刻、２４時間内の記録回数又は測定された実際の値のような、１つ以上のユーザ特徴に関連する可能性もある。一般に、１人以上のユーザとデバイスの組合せを区別することができる限り、任意のパラメータを使用することができる。
【００６８】
一部の実施形態では、モデルはパターンベースモデル又は線形予測モデルである。これは、次のような式で表すことができる：
Pk＝β0,k＋β1,kp1＋β2,kp2＋β3,kp3＋・・・＋βN,kpn
ここで、Pkは、特定のデバイスを使用するk番目の患者の固有の患者識別番号でありβ0,kは定係数であり、β1,k〜βN,kは、対応するパラメータp1〜pnに関連付けられる定係数である。患者は、２つ以上のデバイスを使用する場合、２つ以上の一意の患者識別番号を有してよい。したがって、各患者識別番号は、特定のデバイスを使用する特定のユーザのユーザケースを識別する。
【００６９】
パターンベースのモデルの定係数は、マシン学習アルゴリズムを使用して生成することができる。適切なマシン学習アルゴリズムの例は、サポートベクトル回帰、線形回帰及び放射基底関数回帰を含む。モデルでの使用のために選択されるパラメータの数及びパラメータの特定の組合せは、トレーニングデータセット内のユーザ及び特定のデバイスに依存する。一般に、各ユーザに固有の値を生成する、選択されたパラメータの加重組合せを見つけることができる限り、任意の数のパラメータ及びパラメータの任意の組合せを使用することができる。このようにして、生理学的測定値に関連付けられるパラメータ値の加重組合せを使用して患者を識別することができる。
【００７０】
この方法は、図４で更に説明される。図４は、複数の医療モニタリングデバイス４０２及びデータベース４０４を示す。データベース４０４は、複数の医療モニタリングデバイス４０２に関するパラメータ値を含む。パラメータ値は、デバイス仕様情報、許容限界、経時的な動作環境情報及びデバイス性能又はデバイスから以前に受け取った値のようなパブリック情報であってよい。各デバイスについてのデバイスからの測定値とパラメータ値４０６は、人工知能（AI）エンジン４０８に供給される。人工知能エンジン４０８は、機械学習アルゴリズムを使用して入力データからモデル４１０を生成する。上述したように、モデルは、特定のデバイスを使用してユーザに関連する特定のパラメータ、測定値及び／又はデバイスを特定のユーザにリンクする、パターンベースモデル又は線形予測モデルであってよい。
【００７１】
モデル４１０を、クラウド内に、集中サーバ上に又はデバイス自体の上に格納することができる。デバイス上にモデルを直接格納することは、デバイスの異なるユーザを区別しようとするときに特に重要である。
【００７２】
複数の医療モニタリングデバイスの各医療モニタリングデバイスについて、上述の方法の１つを使用して変換係数を取得し、モニタリングデバイスからの測定値を臨床モニタリングデバイスからの測定値と同じスケールに変換するために使用することができる。変換係数は、医療モニタリングデバイスと臨床デバイスを使用して行われた測定値の間の相関性を記述する相互相関を含む。変換係数及び相互相関は、上述の方法のいずれかを使用して得られる。
【００７３】
新たな測定値４１０が、複数の医療モニタリングデバイス４０２のうちの１つであるデバイス４１２を使用して作成されるとき、測定値及び１つ以上のパラメータが、１つ以上のパラメータ及びモデル４１０を使用して関連するユーザを識別するために使用される。ユーザが識別されると、識別されたユーザ及びデバイスについて変換係数を取り出すことができ、変換係数を使用して生理学的測定値を較正することができる。次に、ユーザ識別情報及び較正された測定値４１２を、臨床医４１６による使用のために診療所４１４に送信することができる。
【００７４】
上記の方法は、患者IDが、関連する個人（例えば個人の名前又は住所）を識別する詳細とともに又はその詳細と任意の方法で関連付けて記憶される必要がないという意味で、匿名データにも適用することができる。したがって、患者ID、例えば人口の健康に関する研究で使用するためのデータを使用するだけで、個人を経時的に匿名で追跡することができる。
【００７５】
この方法のより一般的な説明が図５に示されている。第１ステップ５０２において、方法は、デバイスとユーザのうちの少なくとも一方に関する１つ以上の特徴を取得することを含む。５０４において、方法は、１つ以上の特徴及びパターンベースのモデルを使用して、デバイスの複数のユーザからユーザを識別することを含む。５０６において、方法は、生理学的測定値を較正するために、デバイスを使用して、識別されたユーザのための変換係数を取得することを含み、５０８において、方法は、変換係数を使用して生理学的測定値を較正することを含む。
【００７６】
上述のように、１つ以上の特徴は、デバイスの識別番号、デバイスモデル、許容限界、精度、性能又は性能低下のような、デバイスの１つ以上の特性に関連し得る。１つ以上のパラメータは、測定値を生成するためにユーザがかかる時間、測定を生成するために必要な電力、トレーニングデータセットの試行回数、測定値を記録する時刻、２４時間内の記録回数又は測定された実際の値のような１つ以上のユーザ特徴にも関連することができる。
【００７７】
使用されるパラメータの正確な数及び組合せは様々であってよく、一般に、それらがそれぞれに固有の値をもたらすような方法でパターンベースのモデルで組み合わせることができる限り、任意の数及び組合せのパラメータを使用することができる。
【００７８】
第１医療モニタリングデバイスが家庭ベースの血圧モニタであり、第２医療モニタリングデバイスが臨床血圧モニタである、先行する方法の更なる例がここで与えられる。
【００７９】
この例では、第１ステップは、時間T1において、臨床デバイス（例えば第２医療モニタリングデバイス）及び家庭ベースのデバイス（例えば第１医療モニタリングデバイス）の両方から患者の血圧の読取値を収集することである。ステップ２では、測定値が取得された時間と、収縮期及び拡張期の家庭ベースの血圧デバイスの読取値（HSBP  *  α  T1，HDySBP  *  β  T1）との間に関連が作成され、時間非依存値（time  independent  values）が生成される。αとβは、これらの式のスケーリングパラメータである。ステップ３では、臨床測定値とホームデバイス測定との間の以下の関係が作られる：
CSBP→HSBP  *  α  T1
CDySBP→HSBP  *  α  T1
ここで、CSBP及びCDySBPは、T1で作成された臨床デバイスを使用して得られた収縮期血圧及び拡張期血圧であり、HSBP及びHDySBPは、T1における家庭ベースのデバイスを使用した収縮期血圧及び拡張期血圧である。
ステップ４では、時間間隔Txだけ遅延させる。
ステップ５では、以下の追加パラメータも記録される：デバイスID（DID）、患者によってBPを測定するためにかかる時間（RTime）、ふくらはぎ圧力（calf  pressure）を生成するために必要な力（Pneed）、ふくらはぎラッパーを膨張させるのにかかる時間（InfTime）、ふくらはぎラッパーを収縮させるのにかかる時間（DefTime）及び反復試行の回数（NTrial）。
ステップ６では、n個のサンプルが収集されるまで、段階１〜４が繰り返される。
ステップ７では、家庭ベースのデバイスの仕様詳細、例えばデバイスの較正速度が取得される。
【００８０】
ステップ８：収縮期BPの変換係数は、下記の式を使用して計算される：
【数１５】
2019508080.tif 000019
ここで、
【数１６】
2019508080.tif 000020
は、臨床（x=CSBP）及び家庭ベースの時間非依存（y=HSBP  *  α  T）収縮期BP読取値の間の相関性を表し、
【数１７】
2019508080.tif 000021
は、臨床デバイスの収縮期BP読取値の自己相関を表し、
【数１８】
2019508080.tif 000022
は、時間非依存の家庭ベースのデバイスの収縮期BP読取値の自己相関を表し、e-ωtは、デバイス非較正率（de-calibration  rate）（デバイス性能の低下率）を表す。収縮期血圧の変換係数は、相互相関項
【数１９】
2019508080.tif 000023
を含むことに留意されたい。
【００８１】
ステップ９：拡張期BPの変換係数は：
【数２０】
2019508080.tif 000024
に従って計算され、ここで、
【数２１】
2019508080.tif 000025
は、臨床（x=CDySBP）及び家庭ベースの時間非依存（y=HDySBP  *  β  T）拡張期BP読取値の間の相関性を表し、
【数２２】
2019508080.tif 000026
は、臨床デバイスの拡張期BP読取値の自己相関を表し、
【数２３】
2019508080.tif 000027
は、時間非依存の家庭ベースのデバイスの拡張期BP読取値の自己相関を表し、e-ωtは、デバイス非較正率（デバイス性能の低下率）を表す。なお、拡張期血圧の変換係数は、相互相関項
【数２４】
2019508080.tif 000028
を含むことに留意されたい。
【００８２】
ステップ１０：収縮期と拡張期変換係数の双方がサーバ上又はクラウド内に格納されるか、一意の患者ID及びデバイスIDに関連付けられる。
【００８３】
ステップ１１：ユーザが臨床医又は医師を訪問するときのように、家庭ベースのデバイスと臨床デバイスが一緒にあるとき（例えば生理学的パラメータが大きく変化しない時間期間にわたって測定が行われるとき）、ユーザが追加の測定値を記録するたびに追加のデータを用いて、ステップ１〜１０を繰り返すことができる。
【００８４】
実際には、収縮期及び拡張期の変換係数を、患者識別モジュール（接続された家庭用デバイスの場合）と組み合わせて使用することができる：
患者識別モジュールは、正しいモデルを正しいデバイス及び患者IDとマッチさせることに関与する複合ロジックの一部である。このモジュールは、デバイスがインターネットに直接接続されて、データがデバイスによって患者識別情報なしに（患者がデバイスを使用したとき）プッシュされる場合、かつ／又はデバイスが複数のユーザによって共有されるときに必要となるであろう。患者識別モジュールは、以下に説明するパターン認識技術を用いて構築される。
【００８５】
段階１：トレーニング段階で記録されたパラメータが患者IDに関連付けられる。例示のパラメータは、デバイスID（DID）、患者がBPを測定するのにかかる時間（RTime）、ふくらはぎ圧力を生成するために必要な力（Pneed）、ふくらはぎラッパーを膨張させるのにかかる時間（InfTime）、ふくらはぎラッパーを収縮させるのにかかる時間（DefTime）及び反復試行の回数（NTrial）である。
【００８６】
段階２：トレーニング段階中に記録されたパラメータに患者IDを関連付けるパターンベースのAIモデル（例えば線形予測モデル）が構築される。パターンベースのモデルは、以下によって与えられる。
Pk＝β0,k＋β1,kDid＋β2,kRt＋β3,kP＋β4,kIt＋β5,kDt＋β6,kN
ここで、
Pkは、k番目の患者の患者IDであり、
β0,kは、定係数であり、
β1,k〜β6,kは、対応するパラメータに関連付けられる係数であり、
DidはデバイスIDであり、
Rtは患者がBPを測定するためにかかる全体的な全ての時間であり、
Pはふくらはぎ圧力を生成するために必要な力であり、
Itはふくらはぎラッパーを膨張させるのにかかる時間であり、
Dtはふくらはぎラッパーを収縮させるのにかかる時間であり、
Nは反復試行の回数である。
【００８７】
段階３：その後モデルを保存し、複雑なロジックの一部として使用して、未知の患者データを特定の患者及びデバイスに対してマッチさせることができる。
【００８８】
一般に、パラメータの数を増やすことによってモデルを強化することができ、例えば測定を記録する時刻、２４時間内の記録回数及び／又は測定値の実際の値を全てモデルで使用して、異なる患者を区別することができる。
【００８９】
図６は、医療モニタリングデバイスを使用して行われた測定値を較正するのに適したデバイスの例示的なハードウェア図６００を示す。図示されるように、デバイス６００は、１つ以上のシステムバス６１０を介して相互接続されるプロセッサ６２０、メモリ６３０、ユーザインタフェース６４０、ネットワークインタフェース６５０及びストレージ６６０を含む。図６は、ある点では抽象概念を構成し、デバイス６００の構成要素の実際の編成は、図示されたものよりも複雑であり得ることが理解されよう。
【００９０】
プロセッサ６２０は、メモリ６３０又はストレージ６６０に記憶された命令を実行することができ、あるいは他の方法でデータを処理することができる任意のハードウェアデバイスであってよい。したがって、プロセッサは、マイクロプロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）、特定用途向け集積回路（ASIC）又は他の同様のデバイスを含んでよい。
【００９１】
メモリ６３０は、例えばL1、L2又はL3キャッシュ又はシステムメモリのような様々なメモリを含んでよい。このように、メモリ６３０は、静的ランダムアクセスメモリ（SRAM）、動的RAM（DRAM）、フラッシュメモリ、読取専用メモリ（ROM）又は他の同様のメモリデバイスを含んでよい。
【００９２】
ユーザインタフェース６４０は、管理者等のユーザとの通信を可能にするための１つ以上のデバイスを含んでよい。例えばユーザインタフェース６４０は、ユーザコマンドを受け取るためのディスプレイ、マウス及びキーボードを含んでよい。一部の実施形態では、ユーザインタフェース６４０は、ネットワークインタフェース６５０を介してリモート端末に提示され得るコマンドラインインタフェース又はグラフィカルユーザインタフェースを含んでよい。
【００９３】
ネットワークインタフェース６５０は、１つ以上の医療モニタリングデバイスのような他のハードウェアデバイスとの通信を可能にするための１つ以上のデバイスを含んでよい。例えばネットワークインタフェース６５０は、イーサネット（登録商標）プロトコルに従って通信するように構成されたネットワークインタフェースカード（NIC）を含んでよい。さらに、ネットワークインタフェース６５０は、TCP／IPプロトコルに従って通信するためのTCP／IPスタックを実装することができる。ネットワークインタフェース６５０のための様々な代替又は追加のハードウェア又は構成が明らかであろう。
【００９４】
ストレージ６６０は、読取専用メモリ（ROM）、ランダムアクセスメモリ（RAM）、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリデバイス又は類似の記憶媒体等の１つ以上のマシン読取可能記憶媒体を含んでよい。様々な実施形態において、ストレージ６６０は、プロセッサ６２０による実行のための命令又はプロセッサ６２０が動作するときのデータを記憶することができる。例えばストレージ６６０は、ハードウェア６００の様々な基本動作を制御する基本オペレーティングシステム６６１を格納することができる。
【００９５】
ストレージ６６０はまた、デバイス上で行われた測定値をデバイスのユーザにマッチさせるために使用することができるモデルを生成するAIベースのエンジン６６２のための命令を記憶してもよい。モデルは、上述したように、パターンベースモデル又は線形予測モデルであってもよい。ストレージ６６０は、AIベースのエンジン６６２によって生成されたモデルを使用して、家庭ベースのモニタリングデバイスから受け取ったデータを個々のユーザにマッチさせるように構成された患者識別モジュール６６３のための命令を格納することもできる。加えて、プロセッサは、上述のように、第１及び第２デバイスのペアの間の相互相関及び変換係数をそれぞれ計算するための相互相関更新モジュール６６４及び変換係数計算モジュール６６５のための命令を更に含む。
【００９６】
ストレージ６６０はデータベース６６６も含むことができ、データベース６６６は、他の中でも特に、デバイスによって行われた測定値、デバイスに関連するパラメータ、医療モニタリングデバイス間の相互相関、医療モニタリングデバイスとAIベースのエンジン６６２によって生成されたモデルとの間の変換係数を格納することができる。
【００９７】
ストレージ６６０に格納されるものとして説明される様々な情報は、追加的又は代替的にメモリ６３０に格納されてもよいことは明らかであろう。この点で、メモリ６３０は「ストレージデバイス」を構成するものとして見なされてもよく、ストレージ６６０を「メモリ」と見なすこともできる。様々な他の構成が明らかであろう。さらに、メモリ６３０及びストレージ６６０の両方を「非一時的なマシン読取可能媒体」であると考えてもよい。本明細書で使用されるとき「非一時的」という用語は、一時的信号を排除するが、揮発性メモリと不揮発性メモリの両方を含む全ての形式のストレージを含むように理解されよう。
【００９８】
ホストデバイス６００は、各々説明される構成要素のうちの１つを含むように図示されているが、様々な構成要素は、様々な実施形態において複製されてもよい。例えばプロセッサ６２０は、本明細書に説明される方法を独立に実行するように構成されるか、複数のプロセッサが本明細書で説明される機能を達成するように本明細書で説明される方法のステップ又はサブルーチンを実行するよう構成される、複数のマイクロプロセッサを含んでよい。さらに、デバイス６００がクラウドコンピューティングシステムで実装される場合、様々なハードウェアコンポーネントが、別個の物理システムに属してもよい。例えばプロセッサ６２０は、第１サーバ内に第１プロセッサを、第２サーバに第２プロセッサを含んでもよい。
【００９９】
図７は、上記の図６で説明した装置６００等の装置を使用して実行することができる医療モニタリングデバイスからの生理学的測定値を較正する例示的な方法を示す。
【０１００】
第１ブロック７０２において、患者データが、例えばネットワークインタフェース６５０等のネットワークインタフェースによって受け取られる。この文脈において、患者データは、較正されるべき生理学的測定値、あるいはユーザ又は生理学的測定を行うために使用される医学的モニタリングデバイスに関連するパラメータデータを指すことがある。パラメータデータの例は以前の例で上記に提供されている。
【０１０１】
７０４において、受け取ったデータがリモート位置からのものであるかどうかを判断する。データがリモート位置から受け取られた場合、これは、患者データが家庭ベースのデバイスから受け取られたものであることを示唆し、一方、データがリモート位置からのものでない場合、これは、データが臨床設定からのものであり、関連する家庭ベースのデバイスの較正モデルを更新する機会があることを示唆する。７０４において、データがリモート位置からではないと判断された場合（例えば臨床データである可能性が高い）、次いで、受け取った患者データは、７０６において、家庭ベースのデバイスからのデータとともに収集される。臨床及び家庭ベースの測定値は、相互相関更新モジュール６６４のような相互相関更新モジュール及び変換係数計算モジュール６６５のような変換係数計算モジュールの相互相関更新モジュールで、７０８において相互相関を、７１０において変換係数をそれぞれ更新するために使用される。更新された相互相関及び変換係数に加えて、ステップ７１２において、受け取ったデータはデータベース６６６のようなデータベースにプッシュされる。
【０１０２】
測定に関連するパラメータ、臨床デバイス及び／又は家庭用デバイスをステップ７１４において使用して、測定値をユーザにマッチさせるようAIベースのエンジン６６２のようなAIベースのエンジンによって生成されるモデルを改善する。AIベースのエンジンによって生成されるモデルは、この例では患者認識モデルと呼ばれる。患者認識モデルがAIベースのエンジン６６２によって更新されると、これらのモデルはステップ７１２においてデータベース６６６のようなデータベースに送られる。
【０１０３】
次にステップ７０４に戻って、測定値がリモート位置からのものであると判断された場合、方法は、患者データを個人にマッチさせることに進む。ステップ７１８では、患者の詳細が測定に利用可能かどうかを判断する。患者の詳細が利用可能である場合、方法はステップ７２０に進み、識別されたデバイスを使用して、識別された患者について、データベース６６６のようなデータベースから適切な変換係数をフェッチする。ステップ７２２において、変換係数を使用して、受け取った測定値を較正し、ステップ７１２において、データベース６６６のようなデータベースが、新たに較正された測定値で更新される。
【０１０４】
ステップ７１８において、患者の詳細が利用可能でないと判断された場合、方法はステップ７２４に進み、ここで、患者データが患者識別モジュール６６３のような患者識別モジュールに送信される。ステップ７２６において、患者識別モジュールは、利用可能なデータ及びAIベースのエンジン６６２のようなAIベースのエンジンによって生成される患者認識モデルを使用して、患者を識別する。
【０１０５】
患者が識別されると、方法はステップ７２０に進み、識別された患者に適切な変換係数をデータベース６６６等のデータベースから取り出し、ステップ７２２で使用して患者データを較正する。
【０１０６】
このようにして、可能な限り較正プロセスと患者識別モデルを改善するために、新たなデータが効率的に使用される。
【０１０７】
開示された実施形態への変更は、図面、開示及び添付の請求項の研究から、本明細書に開示された原理及びシステムを実施する際に当業者によって理解され、達成され得る。特許請求の範囲において、「備える（comprising）」という単語は他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「a」又は「an」は複数を除外しない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、請求項に列挙された幾つかの項目の機能を果たしてもよい。特定の手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組合せを有利に使用することができないことを示すものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又は他のハードウェアの一部として供給される光学記憶媒体又は半導体媒体のような適切な媒体上に記憶／分散されてよいだけでなく、インターネット又は他の有線又は無線の電気通信システムを介して他の形式で分散されてもよい。特許請求の範囲内のいかなる参照符号も、その範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【０１０８】
前述の説明から、本発明の様々な例示的実施形態は、ハードウェア又はファームウェアで実施されてもよいことが明らかであるものとする。さらに、様々な例示的な実施形態は、本明細書で詳細に説明される動作を実行するために少なくとも１つのプロセッサによって読み取られ実行されるマシン読取可能記憶媒体に格納される命令として実装されてもよい。マシン読取可能記憶媒体は、パーソナル又はラップトップコンピュータ、サーバあるいは他のコンピューティングデバイスのようなマシンによって読み取り可能な形式で情報を記憶するための任意の機構を含むことができる。したがって、マシン読取可能記憶媒体は、読取専用メモリ（ROM）、ランダムアクセスメモリ（RAM）、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリデバイス及び類似の記憶媒体を含んでよい。
【０１０９】
本明細書のブロック図は、本発明の原理を具体化する例示的な回路の概念図を表すことは、当業者には理解されるべきである。同様に、任意のフローチャート、フロー図、状態遷移図、擬似コード等は、実質的にマシン読取可能媒体で表され、コンピュータ又はプロセッサが明示的に示されているか否かに関わらず、コンピュータ又はプロセッサによって実行される様々なプロセスを表すことが認識されよう。
【０１１０】
種々の例示的な実施形態を、特にその特定の例示的な態様に関連して詳細に説明してきたが、本発明は他の実施形態が可能であり、その詳細は様々な明白な点で変更可能であることを理解されたい。当業者には容易に明らかであるように、本発明の精神及び範囲内にとどまりつつ変形及び修正を達成することができる。したがって、前述の開示、説明及び図は、例示の目的のみのためであり、如何なる方法によっても本発明を限定するものではなく、本発明は特許請求の範囲のみによって定義される。
【図１】
2019508080.tif 000033
【図２】
2019508080.tif 000034
【図３】
2019508080.tif 000035
【図４】
2019508080.tif 000036
【図５】
2019508080.tif 000037
【図６】
2019508080.tif 000038
【図７】
2019508080.tif 000039
【手続補正書】
【提出日】平成30年6月18日(2018.6.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療モニタリングデバイスを使用して行われる測定値を較正する方法において、当該方法は：
第１医療モニタリングデバイスを使用して行われる測定値と第２医療モニタリングデバイスを使用して行われる測定値との間の相関性を記述する第１相互相関を含む第１変換係数を取得するステップと；
前記第１医療モニタリングデバイスからの測定値を前記第２医療モニタリングデバイスからの測定値と同じスケールに変換するために、前記第１変換係数を使用するステップと；
を備え、前記取得するステップは：
前記第１医療モニタリングデバイスから第１測定値セットを受け取るステップと、
前記第２医療モニタリングデバイスから第２測定値セットを受け取るステップと、
前記第１測定値セットと前記第２測定値セットとの間の相互相関として前記第１相互相関を計算するステップとを備え、前記取得するステップは更に：
オフセットを追加することと、
スケーリング係数を使用して前記第１相互相関をスケーリングすることと、
のうちの少なくとも一方によって、前記第１相互相関から前記第１変換係数を生成するステップを備え、
前記オフセット及び前記スケーリング係数は、前記第１医療モニタリングデバイス及び前記第２医療モニタリングデバイスのうちの少なくとも一方に関連する１つ以上のパラメータを備える、方法。
【請求項２】
前記１つ以上のパラメータは、前記第１及び第２医療モニタリングデバイスのうちの少なくとも一方の経時的な性能の低下に関連する、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記性能の低下は指数項によって記述され、前記第１変換係数を生成するステップは、前記指数項を前記第１相互相関に追加することを備える、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１変換係数Cは、
【数１】
2019508080.tif 000040
によって与えられ、ここで、
【数２】
2019508080.tif 000041
は、前記第１医療モニタリングデバイスからの測定値xと、前記第２医療モニタリングデバイスからの測定値yとの間の相関性を表し、
【数３】
2019508080.tif 000042
は、前記第１医療モニタリングデバイスの測定値の自己相関を表し、
【数４】
2019508080.tif 000043
は、前記第２医療モニタリングデバイスからの測定値の間の自己相関を表し、e-ωtは、前記第１医療モニタリングデバイスのデバイス性能低下を表す、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
当該方法は、
前記第１医療モニタリングデバイスから第３測定値セットを受け取るステップと、
前記第２医療モニタリングデバイスから第４測定値セットを受け取るステップと、
前記受け取った第３及び第４測定値セットを使用して前記第１変換係数を更新するステップと
を更に備える、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
当該方法は、
前記第１医療モニタリングデバイスから第５測定値セットを受け取るステップと、
第３デバイスから第６測定値セットを受け取るステップと、
前記第５測定値セットと前記第６測定値セットとの間の第２相互相関を計算するステップと、
前記第３デバイスからの測定値を前記第２医療モニタリングデバイスからの測定値と同じスケールに変換するために、前記第１及び第２相互相関を使用して第２変換係数を生成するステップと、
を更に備える、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記第２変換係数を生成するステップは、
前記第２相互相関を使用して中間変換係数を計算し、前記第３デバイスからの測定値を前記第１医療モニタリングデバイスと同じスケールに変換するステップと、
前記中間変換係数を前記第１変換係数で乗算して前記第２変換係数を取得するステップと、
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記第１変換係数を使用するステップは、
ユーザについて較正係数を取得するステップであって、前記較正係数は、生理学的測定値を変換係数で除算すべきか又は乗算すべきかを示すステップと、
前記較正係数が前記生理学的測定値を前記変換係数で除算すべきことを示す場合、前記生理学的測定値を前記変換係数で除算するステップと、前記較正係数が前記生理学的測定値を前記変換係数で乗算すべきことを示す場合、前記生理学的測定値を前記変換係数で乗算するステップと、
を含む、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記較正係数は、
factor＝1×sign（Σ（x-y））
によって与えられ、ここで、x及びyはそれぞれ第１及び第２デバイスの同時測定値のペアである、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１及び第２測定値セットが同時期に取得される、
請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１医療モニタリングデバイスは、家庭ベースの医療モニタリングデバイスであり、前記第２医療モニタリングデバイスは、臨床デバイスである、
請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記１つ以上のパラメータは、デバイスの１つ以上の特性に関連し、該１つ以上の特性は、デバイスの識別番号、デバイスモデル、許容限界、動作環境、精度、性能を備える、
請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の較正の方法を実行するように構成されるコンピュータプロセッサを含む、医療モニタリングデバイス。
【請求項１４】
非一時的なコンピュータ読取可能媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ読取可能媒体は、その中に具現化されるコンピュータ読取可能コードを有し、前記コンピュータ読取可能コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサによる実行時に、該コンピュータ又はプロセッサに請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の方法を実行させるように構成される、コンピュータプログラム製品。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
このようなデバイスは、人々が彼らの一般的な健康状態や健康状態の変化をモニタするのに役立つが、その読取値は通常、臨床医が臨床診断又は決定を行うために直接使用するには十分に正確ではない。臨床医は、このようなデバイスの出力を使用することができない。なぜなら、家庭ベースのデバイスが患者パラメータを記録する方法が、ベンチマークデバイスを使用して同じパラメータが臨床環境で記録される方法とは異なるからである。例えば家庭ベースのBPモニタは、例えば動脈壁の振動の検出を伴う収縮期と拡張期の拍動を検出する自動方法を使用するが、一方、臨床設定では、介護者は、聴診器を使用して収縮期及び拡張期の拍動を聞く。血圧を測定するこれらの異なる方法は、家庭ベースのデバイスと臨床デバイスとの間に体系的な相違を生じる可能性があり、したがって、家庭ベースのデバイスからの値は臨床的な決定を行うことには適していない可能性がある。
特許文献１（米国特許出願公開第20150257689号明細書）は、第２生理学的モニタリングデバイスを使用して第１生理学的モニタリングデバイスを較正するための較正システムを開示する。第１生理学的モニタは、生理学的パラメータの第１指標を測定する。第２生理学的モニタは、生理学的パラメータの第２指標を測定する。第１及び第２指標は、第１生理学的モニタリングデバイスを較正するために使用される。
特許文献２（米国特許出願公開第20140051940号明細書）は、耳に配置されるセンサ（ear-located  sensors）を使用してユーザに関連付けられる１つ以上の生理学的測定値を取得するための装置及び方法を開示する。異なるタイプのセンサのうちの１つ以上が、ユーザの耳に係合するように構成される。場合によっては、生理学的パラメータをキャプチャするために、一対のイヤホンのうちの一方又は両方にセンサが含まれることになる。ポータブルデバイスはイヤホンと通信して、その中のセンサから生理学的パラメータを受け取り、潜在的に制御信号をセンサ又はイヤホン内の他のコンポーネントに提供するよう構成される。ポータブルデバイスは、受け取った生理学的パラメータに対応する生理学的測定値を決定する。ポータブルデバイスは、生理学的測定値に関してユーザと対話するユーザインタフェースを提供するようにも構成される。
【国際調査報告】
2019508080.tif 000044
2019508080.tif 000045
2019508080.tif 000046