(57)【要約】  本方法及びシステムは床ずれ防止に関する。様々な実施形態によれば、本方法及びシステムは、患者が所定の期間内に有資格運動を行ったか否かを判断するために、ECG及び/又はEMGセンサー・デバイスから利用可能な情報を使用する。患者は所定の期間内に有資格運動を行っていないと判断した場合、その影響に対する通知が医療チーム・メンバーへ連絡され得る。
2019532690.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
床ずれを防止するためのデバイスであって：
患者に関する心電図データ及び前記患者に関する筋電図データのうち少なくとも何れかを受信する通信インターフェース；
メモリ；及び
プロセッサ；
を有し、前記メモリは：
前記心電図データ及び前記筋電図データのうち少なくとも何れかを分析し、該データに関連する出力を提供するように、少なくとも１つの分類モジュールを実行し；及び
前記少なくとも１つの分類モジュールからの前記出力に基づいて前記患者が所定の期間内に有資格運動を実行したか否かを判断するように推論エンジンを実行する；
ように前記プロセッサを設定する命令を保存し、前記有資格運動は床ずれを防止するために十分な動きである、デバイス。
【請求項２】
前記少なくとも１つの分類モジュールは、前記心電図データから患者の心拍数の変化を検出するように構成される自律神経系活動分類器を含む、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
前記少なくとも１つの分類モジュールは、前記心電図データをロー・パス・フィルタリングすることにより、前記患者の心軸における変化及び基線変動のうちの少なくとも何れかを検出するように構成される力学的変位分類器を含む、請求項１に記載のデバイス。
【請求項４】
前記少なくとも１つの分類モジュールは、前記心電図データのハイ・パス・フィルタリング及び前記筋電図データの直接的な分析のうちの少なくとも何れかにより筋肉活動を検出するように構成される筋肉活動分類器を含む、請求項１に記載のデバイス。
【請求項５】
前記少なくとも１つの分類モジュールは、前記患者に動作可能に接続される少なくとも１つの電極の動きに起因する、心電図データ及び筋電図データのうちの少なくとも何れかにおける動きアーチファクトを検出するように構成される動きアーチファクト分類器を含む、請求項１に記載のデバイス。
【請求項６】
前記少なくとも１つの分類モジュールからの前記出力は、バイナリ値、重み付けされた値、及び投票のうちの１つ以上を含み、及び前記患者が前記所定の期間内に有資格運動を実行したか否かを判断するために前記推論エンジンにより使用される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項７】
前記プロセッサは、前記患者が前記所定の期間内に有資格運動を実行しなかったと前記推論エンジンが判断した場合に、圧力軽減マットレスの活性化、ベッド・パッド・システムの活性化、及び少なくとも１人の医療チーム・メンバーへのアラートの発行のうちの少なくとも何れかを行うように更に構成されている、請求項１に記載のデバイス。
【請求項８】
床ずれを防止する方法であって：
患者に関する心電図データ及び前記患者に関する筋電図データのうち少なくとも何れかを、通信インターフェースを介して少なくとも１つの生理学的モニタリング・デバイスから受信するステップ；
前記心電図データ及び前記筋電図データのうち少なくとも何れかを分析し、該データに関連する出力を提供するように、少なくとも１つの分類モジュールをプロセッサにより実行するステップ；及び
前記少なくとも１つの分類モジュールからの前記出力に基づいて前記患者が所定の期間内に有資格運動を実行したか否かを判断するように、推論エンジンを前記プロセッサにより実行するステップ；
を有し、前記有資格運動は床ずれを防止するために十分な動きである、方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つの分類モジュールは、前記心電図データから患者の心拍数の変化を検出するように構成される自律神経系活動分類器を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの分類モジュールは、前記心電図データをロー・パス・フィルタリングすることにより、前記患者の心軸における変化及び基線変動のうちの少なくとも何れかを検出するように構成される力学的変位分類器を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの分類モジュールは、前記心電図データのハイ・パス・フィルタリング及び前記筋電図データの直接的な分析のうちの少なくとも何れかにより筋肉活動を検出するように構成される筋肉活動分類器を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの分類モジュールは、前記患者に動作可能に接続される少なくとも１つの電極の動きに起因する、心電図データ及び筋電図データのうちの少なくとも何れかにおける動きアーチファクトを検出するように構成される動きアーチファクト分類器を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも１つの分類モジュールからの前記出力は、バイナリ値、重み付けされた値、及び投票のうちの１つ以上を含み、及び前記患者が前記所定の期間内に有資格運動を実行したか否かを判断するために前記推論エンジンにより使用される、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記患者が前記所定の期間内に有資格運動を実行していないことを前記推論エンジンが確認した場合に、圧力軽減マットレスへ活性化コマンドを送るステップ、ベッド・パッド・システムへ活性化コマンドを送るステップ、前記プロセッサにより少なくとも１人の医療チーム・メンバーへアラートを発行するステップのうち少なくとも何れかを更に有する請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
床ずれを防止する方法を実行するためのコンピュータ実行可能な命令を保存するコンピュータ読み取り可能な媒体であって：
患者に関する心電図データ及び前記患者に関する筋電図データのうち少なくとも何れかを通信インターフェースを介して少なくとも１つの生理学的モニタリング・デバイスから受信するためのコンピュータ実行可能な命令；
前記心電図データ及び前記筋電図データのうち少なくとも何れかを分析し、該データに関連する出力を提供するように、少なくとも１つの分類モジュールをプロセッサにより実行するためのコンピュータ実行可能な命令；及び
前記少なくとも１つの分類モジュールからの前記出力に基づいて前記患者が所定の期間内に有資格運動を実行したか否かを判断するように推論エンジンを前記プロセッサにより実行するためのコンピュータ実行可能な命令；
を有し、前記有資格運動は床ずれを防止するために十分な動きである、コンピュータ読み取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
ここで説明される様々な実施形態は床ずれを防止する方法及びシステムに関連し、特に心電図及び/又は筋電図データを利用して床ずれを防止する方法及びシステムに関連するが、これに限定されない。
【背景技術】
【０００２】
床ずれ(一般に「褥瘡」と言及される)は病院等のような健康管理機関における患者にとって日常的な問題である。典型的には、患者は、長期間の間同じ場所に座っていたり或いは横になっていた後に、床ずれを発症する。床ずれは、敗血症、局所的な感染症、痛み、罹患率、死亡率のような更なる合併症を招く可能性がある。
【０００３】
床ずれは高額にも関連する。米国では、例えば、急性治療環境における床ずれの有病率は、14％ないし17％の範囲に及ぶ。患者毎の日毎の床ずれ防止に関連するコストは、全てのタイプのヘルス・ケア環境で＄17ないし＄98に及んで異なる。床ずれ防止は、患者の治療を改善すること及び治療のコストを低下させることにおいて重要な役割を演じる。
【０００４】
床ずれを防止する1つの既存の技術は、患者を物理的に寝返らせる時間を指示するガイドラインに従い、どの程度頻繁に患者が寝返ったかをマニュアルで追跡することである。例えば、医療チーム・メンバーは、仰向けの姿勢から横向きの姿勢へ(及びその逆に)2時間毎に患者を寝返らせ、患者が寝返らされた時間毎にデータ及び時間の履歴を保持してもよい。しかしながらこの技術は医療チームに付加的な責任及びタスクを生じさせ、従って忙しい診療所/病院にとって適切でないかもしれない。更に、この技術は人為的な過誤に起因して不正確であるかもしれない。
【０００５】
床ずれを防止する別の既存の技術は、1つ以上の加速度計を備える生理学的モニタリング・デバイスを使用することである。しかしながら、多くの既存のモニタリング・システムは加速度計を含んでいない。従ってこの技術は、診療所/病院が彼らのモニタリング・システムに加速度計を含めるように改造又は変更しなければならない点で高額になり且つ実用的ではないかもしれない。
【０００６】
床ずれを防止する更に別の既存の技術は、患者が、ウェアラブル・デバイス(例えば、LEAF患者センサー)を使用すること、或いは床ずれを防止するように特別に設計されたマットレスを使用することである。しかしながら、これは、新たなコンポーネントが診療所/病院に追加されることを要求するので、実現性に乏しい可能性がある。これらのデバイスと既存の医療システムとの間で両立性の問題も生じるかもしれない。
【０００７】
従って、これらの欠点を克服する床ずれ防止用の方法及びシステムに対するニーズが存在する。
【発明の概要】
【０００８】
この概要は、詳細な説明の欄で更に後述される概念のうち簡略化された形式における選択肢を紹介するために与えられる。この概要は、保護が請求される対象事項の主要な特徴又は本質的な特徴を識別するようには意図されておらず、保護が請求される対象事項の範囲を決定することに役立つものとして使用されるようにも意図されていない。
【０００９】
ある側面において、様々な実施形態は床ずれを防止するデバイスに関連する。デバイスは、患者に関する心電図データ及び患者に関する筋電図データのうち少なくとも何れかを受信する通信インターフェース；メモリ；及びプロセッサを有し、メモリは：心電図データ及び筋電図データのうち少なくとも何れかを分析し、そのデータに関連する出力を提供するように、少なくとも1つの分類モジュールを実行し；及び少なくとも1つの分類モジュールからの出力に基づいて患者が所定の期間内に有資格運動(a  qualified  movement)を実行したか否かを判断するように推論エンジンを実行するようにプロセッサを設定する命令を保存し、有資格運動は床ずれを防止するために十分な動きである。
【００１０】
一実施形態において、少なくとも1つの分類モジュールは、心電図データから患者の心拍速度の変化を検出するように構成される自律神経系活動分類器を含む。
【００１１】
一実施形態において、少なくとも1つの分類モジュールは、心電図データをロー・パス・フィルタリングすることにより、患者の心軸(cardiac  axis)における変化及び基線変動(baseline  wander)のうちの少なくとも何れかを検出するように構成される力学的変位分類器を含む。
【００１２】
一実施形態において、少なくとも1つの分類モジュールは、心電図データのハイ・パス・フィルタリング及び筋電図データの直接的な分析のうちの少なくとも何れかにより筋肉活動を検出するように構成される筋肉活動分類器を含む。
【００１３】
一実施形態において、少なくとも1つの分類モジュールは、患者に動作可能に接続される少なくとも1つの電極の動きに起因する、心電図データ及び筋電図データのうちの少なくとも何れかにおける動きアーチファクトを検出するように構成される動きアーチファクト分類器を含む。
【００１４】
一実施形態において、少なくとも1つの分類モジュールからの出力は、バイナリ値、重み付けされた値、及び投票のうちの1つ以上を含み、及び患者が所定の期間内に有資格運動を実行したか否かを判断するために推論エンジンにより使用される。
【００１５】
一実施形態において、プロセッサは、患者が所定の期間内に有資格運動を実行を実行しなかったと推論エンジンが判断した場合に、圧力軽減マットレスの活性化、ベッド・パッド・システムの活性化、及び少なくとも1人の医療チーム・メンバーへのアラートの発行のうちの少なくとも何れかを行うように更に構成されている。
【００１６】
別の側面において、様々な実施形態は床ずれを防止する方法に関連する。本方法は、患者に関する心電図データ及び患者に関する筋電図データのうち少なくとも何れかを、通信インターフェースを介して少なくとも1つの生理学的モニタリング・デバイスから受信するステップ；心電図データ及び筋電図データのうち少なくとも何れかを分析し、そのデータに関連する出力を提供するように、少なくとも1つの分類モジュールをプロセッサにより実行するステップ；及び少なくとも1つの分類モジュールからの出力に基づいて患者が所定の期間内に有資格運動を実行したか否かを判断するように、推論エンジンをプロセッサにより実行するステップを含み、有資格運動は床ずれを防止するために十分な動きである。
【００１７】
一実施形態において、少なくとも1つの分類モジュールは、心電図データから患者の心拍速度の変化を検出するように構成される自律神経系活動分類器を含む。
【００１８】
一実施形態において、少なくとも1つの分類モジュールは、心電図データをロー・パス・フィルタリングすることにより、患者の心軸における変化及び基線変動のうちの少なくとも何れかを検出するように構成される力学的変位分類器を含む。
【００１９】
一実施形態において、少なくとも1つの分類モジュールは、心電図データのハイ・パス・フィルタリング及び筋電図データの直接的な分析のうちの少なくとも何れかにより筋肉活動を検出するように構成される筋肉活動分類器を含む。
【００２０】
一実施形態において、少なくとも1つの分類モジュールは、患者に動作可能に接続される少なくとも1つの電極の動きに起因する、心電図データ及び筋電図データのうちの少なくとも何れかにおける動きアーチファクトを検出するように構成される動きアーチファクト分類器を含む。
【００２１】
一実施形態において、少なくとも1つの分類モジュールからの出力は、バイナリ値、重み付けされた値、及び投票のうちの1つ以上を含み、及び患者が所定の期間内に有資格運動を実行したか否かを判断するために推論エンジンにより使用される。
【００２２】
一実施形態において、本方法は、患者が所定の期間内に有資格運動を実行していないことを推論エンジンが確認した場合に、圧力軽減マットレスへ活性化コマンドを送るステップ；ベッド・パッド・システムへ活性化コマンドを送るステップ；及びプロセッサにより少なくとも1人の医療チーム・メンバーへアラートを発行するステップのうちの少なくとも何れかを更に含む。
【００２３】
更に別の側面において、様々な実施形態は、床ずれを防止する方法を実行するためのコンピュータ実行可能な命令を保存するコンピュータ読み取り可能な媒体に関連する。コンピュータ読み取り可能な媒体は、患者に関する心電図データ及び患者に関する筋電図データのうち少なくとも何れかを通信インターフェースを介して少なくとも1つの生理学的モニタリング・デバイスから受信するためのコンピュータ実行可能な命令；心電図データ及び筋電図データのうち少なくとも何れかを分析し、そのデータに関連する出力を提供するように、少なくとも1つの分類モジュールをプロセッサにより実行するためのコンピュータ実行可能な命令；及び少なくとも1つの分類モジュールからの出力に基づいて患者が所定の期間内に有資格運動を実行したか否かを判断するように推論エンジンをプロセッサにより実行するためのコンピュータ実行可能な命令を含み、有資格運動は床ずれを防止するために十分な動きである。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
様々な実施例をより理解するために、添付図面が参照される。
【００２５】
【図１】図1は一実施形態による床ずれ防止システムを示す。
【００２６】
【図２】図2は一実施形態による図1の分類モジュールで実行されるアルゴリズムのフローチャートを示す。
【００２７】
【図３】図3は仰臥位で横になっている患者を示す。
【００２８】
【図４】図4は図3の患者の心軸を示す。
【００２９】
【図５】図5は横向きに寝ている患者を示す。
【００３０】
【図６】図6は患者の心軸を示す。
【００３１】
【図７Ａ】図7A及び図7Bはそれぞれ一実施形態によるベッド支持システム及び圧力軽減マットレスを使用する患者を示す。
【図７Ｂ】図7A及び図7Bはそれぞれ一実施形態によるベッド支持システム及び圧力軽減マットレスを使用する患者を示す。
【００３２】
【図８】図8は本願で説明される一実施形態によるシステム及び方法を実現するハードウェア・デバイスの具体例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、様々な実施形態が添付図面に関連して更に十分に説明され、添付図面は説明の一部をなし、具体的な実施例を示す。しかしながら、本開示の概念は多くの様々な形式で実現されてもよく、ここで説明される実施形態に限定されるように解釈されるべきではなく；むしろこれらの実施形態は本開示の概念、技術及び実装の範囲を当業者に十分に伝えるために十分で完全な開示の一部として提供される。実施形態は方法、システム又はデバイスとして実施されてもよい。それに応じて実施形態はハードウェアの実装、完全にソフトウェアの実装、又はソフトウェア及びハードウェアの携帯を組み合わせる実装の形式をとってもよい。従って以下に記述される説明は限定する意味にとられるべきではない。
【００３４】
明細書中の「一実施形態」又は「実施形態」への言及は、その実施形態に関連して説明される特定の特長、構造又は特徴が、本開示による少なくとも1つの例示的な実装又は技術に含まれることを意味する。明細書中の様々な箇所に登場する「一実施形態において」という言い回しは必ずしも全て同じ実施形態を言及しているわけではない。
【００３５】
後述する説明の一部は、コンピュータ・メモリに保存される非一時的な信号についての動作の象徴的な表現の観点から提供されている。これらの説明及び表現は、データ処理の分野の当業者が彼らの業務内容を他の当業者へ最も効果的に伝えるために使用されている。そのような動作は典型的には物理量の物理的な操作を必要とする。必須ではないが、通常、これらの量は、保存され、転送され、組み合わせられ、比較され、及びその他の処理を施されることが可能な電気的、磁気的、又は光学的な信号の形式をとる。主に一般的な理由から、これらの信号を、ビット、値、エレメント、シンボル、キャラクタ、ターム、番号等と言及することがしばしば便利である。更に、一般性を失うことなく、物理量の物理的な操作を必要とするステップの所定の並びを、モジュール又はコード・デバイスとして言及することも便利である。
【００３６】
しかしながら、これら及び類似する用語の全ては、適切な物理量に関連付けられるものであり、これらの量に適用される単なる便宜的なラベルに過ぎない。別段の言及がない限り、以下の説明から明らかなように、本説明を通じて、「処理する」又は「演算する」又は「算出する」又は「決定する」又は「表示する」等のような用語を使用する議論は、コンピュータ・システム又は類似する電子コンピューティング・デバイスの動作又は処理を指すことが認められ、その動作又は処理は、コンピュータ・システム・メモリ又はレジスタ又は他のそのような情報ストレージ、送信又はディスプレイ・デバイスにおける物理的な(電子的な)量として表現されるデータを操作及び変換する。本開示の一部分は、ソフトウェア、ファームウェア又はハードウェアで具現化されてもよいプロセス及び命令を含み、ソフトウェアで具現化される場合には、常駐するようにダウンロードされ、様々なオペレーティング・システムにより使用される様々なプラットフォームから操作されてもよい。
【００３７】
本開示は本願における動作を実行する装置にも関連する。この装置は、必要とされる目的のために特別に構成されてもよいし、或いはコンピュータに保存されるコンピュータ・プログラムにより選択的に活性化又は再構成される汎用コンピュータを有していてもよい。そのようなコンピュータ・プログラムはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に保存されてもよく、例えば、フロッピ・ディスク、光ディスク、CD-ROMs、磁気光ディスクを含む任意のタイプのディスク、リード・オンリ・メモリ(ROMs)、ランダム・アクセス・メモリ(RAMs)、EPROMs、EEPROMs、磁気又は光カード、特定用途向け集積回路(ASICs)、或いは電子的な命令を保存するのに適した任意のタイプの媒体であるが、これらに限定されず、それら各々はコンピュータ・システム・バスに結合されてもよい。更に、明細書で言及されるコンピュータはシングル・プロセッサを含んでもよいし、或いは演算能力を増進させる複数のプロセッサ・デザインを具現化するアーキテクチャであってもよい。
【００３８】
本願で提示されるプロセッサ及びディスプレイは何らかの特定のコンピュータ又は他の装置に本質的には関連付けられない。様々な汎用システムが本願の教示に従うプログラムとともに使用されてもよく、或いは1つ以上の方法ステップを実行するように、より特化された装置を構成することが便利であることが判明するかもしれない。様々なこれらのシステムに関する構造が以下の説明で議論される。更に、本開示の技術及び実装を達成するために十分な任意の特定のプログラミング言語が使用されてよい。様々なプログラミング言語が、本願で説明される本開示を実現するために使用されてよい。
【００３９】
更に、本明細書で使用される言葉は、読みやすさ及び教示の目的で主に選択されており、開示される対象事項を表現又は制限するために選択されてはいない。従って本開示は例示であるように意図されており、本願で説明される概念の範囲についての限定ではない。
【００４０】
本願で説明される特徴は、床ずれ防止に関連する情報を収集するために容易に利用可能な(及び一般的に使用される)機器を利用することにより、既存の技術の欠点を克服する。より具体的には、本願で説明される特徴は、患者が所定の期間内に有資格運動を実行したか否かを判断するために、心電図データ、筋電図データ、又はそれらの組み合わせを利用してよい。
【００４１】
本願の文脈において、「有資格運動」又は「資格を満たす身体運動(qualified  body  movement)」という用語は、床ずれが進行することを防止するのに十分な任意の患者の動きを指し示してよい。これは、患者自身により実行される動きを含んでもよく、或いは(例えば、背臥位で横になっている患者を側臥位で横になるように動かすこと等のように)患者を物理的に動かす医療チーム・メンバー又はその他の者による動きを含んでもよい。
【００４２】
図1は床ずれが患者102において進行することを防止する一実施形態によるシステム100を示す。このシステム100は、病院、看護施設、患者の住居、応急介護施設、リハビリテーション施設、医師のオフィスにおいて、又は患者が床ずれを発症させるリスクのある他の任意の環境において実現されてもよい。
【００４３】
患者102は、その医療モニタリング及び治療プランの一部として様々なセンサー・デバイスに接続され得る。これらは心電図(electrocardiogram：ECG)センサー・デバイス104及び/又は筋電図(electromyography：EMG)センサー・デバイス106を含み得る。
【００４４】
標準的なECGの実線によれば、ECGセンサー・デバイス104は患者の皮膚の上の様々な場所に配置される複数の電極を含み得る。例えば、従来の12リードECG(a  conventional  12-lead  ECG)は、患者の左腕、右腕、左足、右足に配置される電極と、患者の胸部に配置される幾つかの電極とを含む。
【００４５】
筋電図センサー・デバイス106は、患者の筋肉の活動に関するデータを収集するために患者に動作可能に接続される複数のセンサー・デバイスを含んでもよい。これらは患者の皮膚の上又は患者の皮膚の下に配置される電極(例えば、患者の筋肉に挿入される針電極)を含んでもよい。
【００４６】
ECGセンサー・デバイス104及びEMGセンサー・デバイス(106)からのデータは、通信インターフェース108を介してシステム100の他のデバイスへ伝達されてもよい。通信インターフェース108は、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)に関するイーサーネット通信インターフェース、RS-485通信インターフェース、汎用インターフェース・バス通信インターフェース、RS232通信インターフェースとして、或いは1つ以上のユーザー・インターフェース110のようなセンサー・デバイス104及び/又は106からシステム100の他のコンポーネントへデータを伝えることが可能である限り、現在利用可能であるか又は将来考案されるかによらず他の任意のタイプの通信インターフェースとして構成されてもよい。
【００４７】
ユーザー・インターフェース110は、1人以上の医療チーム・メンバーへ、患者102に関する指示及び情報を提供してもよい。ユーザー・インターフェース110は、例えば、ラップトップ、PC、タブレット、モバイル・デバイス、モニタ、触覚に基づく通信メカニズム等として実現されてもよい。
【００４８】
患者102に関するデータはプロセッサ112へ伝達されてもよい。プロセッサ112は、メモリ114と動作可能な接続状態にあってもよく、メモリ114はプロセッサ112で実行される様々なモジュールに関する命令を保存する。例えば、プロセッサ112は、保存された命令を実行する場合に、分類モジュール116及び推論エンジン118を含んでもよい。
【００４９】
プロセッサ112は、極最近に検出された有資格運動の時点でタイマーをリセット/セットしてもよい。例えば、プロセッサ112が4:00PMに有資格運動を検出した場合、それに応じてプロセッサ112は4:00PMにタイマーをリセット/セットしてもよい。従って、プロセッサ112に加えて医療チーム・メンバーも、極最近の有資格運動以来どの程度の時間が経過したかを監視することが可能である。
【００５０】
データが決定的ではない場合、プロセッサ112は、それでも医療チーム・メンバーへのアラートを発行するようにユーザー・インターフェース110を指図するかもしれない。従って、医療チーム・メンバーは患者を確認しようとするかもしれないし、必要に応じて患者を物理的に寝返らせるかもしれない。
【００５１】
分類モジュール116は、心電図データ及び筋電図データのうち少なくとも何れかを分析し、そのデータに関連する出力を提供し得る。例えば、分類モジュール116は、受信したデータを様々な方法で分析するために図2に示されるアルゴリズム200を実行してもよい。そして分類モジュール116はデータに基づく出力を推論エンジン118へ提供してもよい。
【００５２】
推論エンジン118は分類モジュール116からの情報を様々な方法で分析してよい。一実施形態において、分類モジュール116は、アルゴリズム200の適用可能な分析ステップの各々についてバイナリ値を出力してもよい(値1：データは患者が有資格運動を実行したことを示唆している；値0：データは患者が有資格運動を実行しなかったことを示唆している)。例えば、分類モジュール116は、ANS活動、機械的変位、筋肉活動の各々について1という値を出力し(この種のデータであれば、後述するように、患者は有資格運動を実行したことを示唆している)、動きアーチファクト及びポジションの各々について0という値を出力してもよい(後述するように、この種のデータであれば、患者は有資格運動を実行しなかったことを示唆している)。推論エンジン118は、2つ以上の「yes」の投票を受けた場合に、患者は有資格運動を実行したと結論を出すように構成されてもよい。
【００５３】
推論118は、データの中で検出されたパターンに基づいて患者102の様々な状態を考察してもよい。例えば、低い心拍数の比較的長い期間の後に、心拍数の短いスパイクが続き、低い心拍数の比較的長い別の期間が続くと、(短いスパイクにより示されているように)患者は有資格運動を実行したことが示唆されてもよい。
【００５４】
推論エンジンが、患者は所定の期間内に(例えば、先行する2時間以内に)有資格運動を実行しなかったと判断した場合、その影響に対する通知が、1つ以上のユーザー・インターフェース110を介して1人以上の医療チーム・メンバーへ伝達されてもよい。この通知は、その特定の患者を訪問し、床ずれが進行してしまうことを防止するように患者を物理的に寝返らせることを、医療チーム・メンバーに指図してもよい。この通知は、視覚性に基づく方法、聴覚性に基づく方法、触覚性に基づく方法、又はそれらの何らかの組み合わせにより提供されてもよい。
【００５５】
推論エンジン118が、患者102は所定の期間(例えば、2時間)の間に有資格運動を実行したと判断した場合、患者を寝返らせる緊急要請は存在しないので、医療チーム・メンバーへアラートを発行する理由は存在しない。これは必然的に医療チーム・メンバーにとっての時間を節約し、彼らが他の業務に集中することを許容する。しかしながら、ユーザー・インターフェース110は、それでも患者が有資格運動を仮に実行した場合に必要に応じて医療チーム・メンバーへ通知してよい。
【００５６】
推論エンジン118は、例えばタイマーをリセットする前に、ハイ・リスク患者(a  high  risk  patient)が有資格運動を実行したというより高い確率を要求してもよい。言い換えれば、推論エンジン118は、ECG/EMGデータが有資格運動を表現していると判断する前に、取得したECG/EMGデータをより精査して分析するように構成されてもよい。例えば、分類モジュール116が図2のアルゴリズム200で分析される各データ・タイプについてバイナリ投票を出力する実施形態において、推論エンジン118は、患者が有資格運動を実行したと結論を下す前に、(2票ではなく)5つの「yes」投票を必要としてもよい。
【００５７】
図2は例えば分類モジュール116により実行されてもよいアルゴリズム200の一例を与えるフローチャートである。アルゴリズム200のステップ202は、或る開始時間以来経過した時間を記録するようにタイマー202を始動することを含む。例えば、このタイマーは、患者が有資格運動を最後に行って以来(或いは、医療チーム・メンバーが、資格を満たす身体運動(a  qualified  body  movement)を構成する方法で患者を動かして以来)どの程度経ったかを追跡し続けるために使用されてもよい。
【００５８】
ステップ204はデータを受信することを含む(204)。このデータは、ECGセンサー104、EMGセンサー106又は双方からのデータを含んでもよい。これらの容易に利用可能なタイプのセンサー・デバイスからのデータを利用することにより、本願で説明される特徴は、患者の動き(又はその欠如)に関する情報を収集することが可能である。従って、患者の部屋又はベッドに追加的な種類のセンサー・デバイスを備える必要性はない。
【００５９】
アルゴリズム200のステップ206は、ECGデータから取得した自律神経系(automatic  nervous  system：ANS)活動を分析することを含んでよい。ANS活動は、所定の身体運動からの結果として(例えば、閾値を超える)心拍数の変化を指し示すかもしれない。従って、心拍数の急激な変化は、身体運動を検出するために使用されることが可能である。例えば、相対的に短い期間内で生じる心拍数の増加は、患者が所定量動いたこと(及びおそらくは有資格運動を行ったこと)を示すかもしれない。
【００６０】
アルゴリズム200のステップ208は、患者の力学的変位を分析することを含んでもよい。(例えば、仰臥位から横向きへ又はその逆に)患者が動くにつれて、筋電図の電極に対する患者の心臓の相対的な位置が変化するかもしれない。その結果、心軸(即ち、患者の心臓を通る電流の平均的な方向)は、時間変化を被るかもしれない。
【００６１】
例えば、図3はベッド302に仰臥位で横になっている患者300を示す。患者300は病院又は他の種類の健康管理機関にいてもよい。図3にも示されるように、ECGリード(センサー)304は、患者の心臓306に関するデータを収集するために患者300の上の様々な場所に配置される。典型的な12リード心電図は、患者の胸部における6つの付加的なセンサーと、患者の右足における別のセンサーとを使用するが、簡明化のためこれらのセンサーは図3に示されていない。
【００６２】
図4は、患者300が図3のように仰臥位にある場合の患者300の心軸400を示す。心軸400に関する値は、収集され、保存され、ユーザー・インターフェース110を介して医療チーム・メンバーへ提供されてもよい。
【００６３】
図5は図3の患者300を示す。しかしながら、患者300は図3のような仰臥位で横になっているのとは異なり、ここでは横向きに寝ている。図示されていないが、図3のECGリード304は依然として患者300をモニタリングしている。
【００６４】
図6は図5に示されるように側臥位で横になっている場合の患者300の心軸600を示す。図示されるように、心軸600は、仰臥位から側臥位へ患者が動いた結果として(一時的ではあるが)シフトし得る。従って、心軸を算出し、その変化を追跡することにより、患者の心臓の力学的変位に基づいて、身体の動きは検出されることが可能である。例えば、(例えば、角度で)所定の閾値を超える心軸の変化、及び/又は短い時間間隔のうちに生じる変化は、有資格運動を示し得る。
【００６５】
身体の動きは患者の皮膚における電極の変位も招くかもしれない。この変位は、ECG信号における基線変動を招くかもしれない。しかしながら、基線変動は、ECG信号における低周波成分であり、ECG信号をロー・パス・フィルタリングすることにより排除されることが可能であり、フィルタリングされた信号が、有資格運動を検出するために使用されてもよい。
【００６６】
図2のアルゴリズム200に戻ると、ステップ201は患者の筋肉活動を分析することを含んでもよい。例えば、(仰臥位から側臥位へ及びその逆のような)身体の動きは所定の筋肉を活性化する。この筋肉活動は、ECGセンサー104により捕捉され、取得したECGデータにハイ・パス・フィルタを適用することにより識別されてもよい。
【００６７】
ECGデータを利用することに加えて、ステップ210はEMGセンサー・デバイス106を利用して実行されてもよい。EMGセンサー・デバイス106は、患者の皮膚に取り付けられた電極(表面電極)として実現されてもよい。追加的又は代替的に、EMGセンサー・デバイス106は、患者の筋肉に挿入される1つ以上の針電極(筋肉内電極)を含んでもよい。
【００６８】
厳密な構成によらず、EMGセンサー・デバイス106は、或る患者の動きを示し得る筋肉活動に関するデータを収集してもよい。例えば、EMGセンサー・デバイス106は、患者がベッド又は椅子において姿勢を変える場合に一般的に使用される筋肉(例えば、足又は腕の筋肉)に動作可能に接続されていてもよい。それに応じて、所定の期間内での所定の筋肉活動が、有資格運動を示し得る。
【００６９】
アルゴリズム200のステップ212は、動きに起因するアーチファクトを分析することを含んでもよい。例えば、患者の動きは、1つ以上のECG電極の下の皮膚を伸ばすことにより、ECGデータにアーチファクトを生じさせるかもしれない。追加的に、患者の動きは、ECG電極をモニタリング・デバイスへ接続するワイヤを動かすことを引き起こす可能性があり、これもアーチファクトを生じさせ得る。従って、この種の動きはECG(及び/又はEMG)データにおけるノイズを生じさせ得る。しかしながら、この動きアーチファクトに起因するECGノイズ・レベルは、ノイズ推定アルゴリズムにより測定され、有資格運動を検出するために使用されることが可能である。
【００７０】
所定の実施形態においてアルゴリズム200は、ステップ214において患者のポジションに関する情報を分析してもよい。例えば、プロセッサ112は所定のECG/EMGパターンを所定の身体のポジションに関連付けるようにトレーニングされていてもよい。即ち、一般に患者(又は多数の患者サンプル)は座っている場合に所定のECG/EMGパターンを出力するが、伏臥位で横たわっている場合には異なるECG/EMGパターンを出力し得る。それに応じて患者のポジションはそのECG/EMGデータにより決定されてもよい(或いは少なくとも推定されてもよい)。
【００７１】
ECGデータ及びポジションの間の関連性についての情報は、1人又は多数の患者からのデータを考慮する教師あり学習法を利用して学習されてもよい。このトレーニング方法は、患者に複数の様々な姿勢(座位、立位、仰臥位で横たわる、側臥位で横たわる等)を仮定し、出力されたデータECG/EMGデータを各々の姿勢について記録することを含んでもよい。この情報は、そのECG/EMGデータに基づいて患者の姿勢を推定するために、隠れマルコフ・モデルのような様々な機械学習技術に関連して保存及び使用されてもよい。それに応じてプロセッサ112は有資格運動を示すかもしれない患者姿勢の変化を認識してもよい。
【００７２】
ステップ206-214は1つ以上のモジュールにより実行されてもよい。例えば、各ステップについて異なるモジュールが存在してもよいし(即ち、ANS活動を分析するためにANS活動モジュール、力学的変位を分析するために力学的変位モジュール、等々)、或いは単独のモジュールが1つ以上の分析技術を実現してもよい。所与のデータ・セットに関し、(不図示の)別のモジュールが、データの様々な派生物を算出してもよく、派生物は単なる平均を含んでもよいがこれに限定されない(即ち、算術平均、重み付け平均、標準偏差等であってもよい)。
【００７３】
推論エンジン118は、患者が所定の期間内に有資格運動を実行したか否かを判断するために、アルゴリズム200のステップ206-214で取得した情報を融合させてもよい。図2で分析された全ての情報の全てが必要とされるわけではない。例えば、ある実施形態はANS活動及び力学的変位のみを考慮してもよい。
【００７４】
一実施形態において、推論エンジン118は、ステップ206-214のうちの任意のものから取得される入力特徴の各々にウェイトを指定してもよい。例えば、ステップ208における力学的変位の分析が、心軸の大きな変化量及び/又は心軸における顕著な大きさの変化を示す場合、たとえ他のタイプのデータが患者は有資格運動を実行しなかったことを示していたとしても、推論エンジン118は患者が有資格運動を実行したと判断してもよい。
【００７５】
アラートを送ることに加えて、プロセッサ112は、患者の姿勢、向き及び全体的な快適性に影響を及ぼすように、所定のデバイスと通信してそれを活性化してもよい。例えば、図7Aはベッド・パッド702上で横になっている患者700を示す。ベッド・パッド702は、プロセッサ112による活性化に応じて患者の姿勢を変えるように傾斜させる/後方に倒すように構成されてもよい。例えば、患者が所定の期間の間に有資格運動を実行していなかった場合、プロセッサ112は少なくとも患者700を異なる向きに配置するためにベッド・パッド702を活性化してもよい。
【００７６】
同様に、図7Bは複数の空気袋を有する圧力軽減マットレス上に横になっている患者700を示し、複数の空気袋はポンプ706及び一連のバルブ(図示せず)により膨張/収縮させられ得る。プロセッサ112により活性化されると、ポンプ706は、患者700に作用する圧力を変えるために圧力軽減マットレス704の所定の空気袋を膨張させてもよい。
【００７７】
図8は本願で説明されるデータを無線送信するための例示的なハードウェア・デバイス800を示す。図示されるように、デバイス800は、プロセッサ820、メモリ830、ユーザー・インターフェース840、ネットワーク・インターフェース850、及びストレージ860を1つ以上のシステム・バス810により接続して含む。図8は幾つかの点で抽象性を構成していること、及びデバイス800のコンポーネントの実際の組織は図示されているものより複雑であってよいことが理解されるであろう。
【００７８】
プロセッサ820は、メモリ830又はストレージ860に保存される命令を実行することが可能な、或いはデータを処理することが可能な任意のハードウェア・デバイスであってもよい。従って、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)、又は他の同様なデバイスを含んでもよい。
【００７９】
メモリ830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。従って、メモリ830は、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ(SRAM)、ダイナミックRAM(DRAM)、フラッシュ・メモリ、リード・オンリ・メモリ(ROM)、又は他の類似するメモリ・デバイスを含んでもよい。
【００８０】
ユーザー・インターフェース840は、ユーザーとの通信を可能にする1つ以上のデバイスを含んでよい。例えば、ユーザー・インターフェース840は、ディスプレイ、マウス、及びユーザー・コマンドを受けるキーボードを含んでもよい。数例の実施形態において、ユーザー・インターフェース840は、ネットワーク・インターフェース850によりリモート端末に提示されてもよいコマンド・ライン・インターフェース又はグラフィカル・ユーザー・インターフェースを含んでもよい。
【００８１】
ネットワーク・インターフェース850は、他のハードウェア・デバイスとの通信を可能にする1つ以上のデバイスを含んでもよい。例えば、ネットワーク・インターフェース850は、イーサーネット・プロトコルに従って通信するように構成されるネットワーク・インターフェース・カード(NIC)を含んでもよい。従って、ネットワーク・インターフェース850は、TCP/IPプロトコルに従って通信するTCP/IPスタックを実現してもよい。ネットワーク・インターフェース850に関する様々な代替的又は追加的なハードウェア又は構成は明らかであろう。
【００８２】
ストレージ860は、リード・オンリ・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、光記憶媒体、フラッシュ・メモリ・デバイス又は同様な記憶媒体のような1つ以上のマシン読み取り可能な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860は、プロセッサ820による実行のための命令、或いはプロセッサ820が操作してよいデータを保存し得る。
【００８３】
例えば、ストレージ860は分類モジュール861を含んでもよく、分類モジュール861は、ANS活動を分析するANS活動モジュール862と、力学的変位を分析する力学的変位モジュール863と、筋肉活動を分析する筋肉活動モジュール864と、動きアーチファクトを分析する動きアーチファクト・モジュール865と、患者の姿勢を分析する姿勢モジュール866とを含む。ストレージ860は、患者が所定の時間内に有資格運動を実行したか否かを判断するために、様々なモジュール862、863、864、865、866からの情報を融合する推論エンジン867を更に含んでもよい。
【００８４】
ストレージ860に保存されるように説明される様々な情報は、追加的又は代替的にメモリ830に保存されてもよいことは、明らかであろう。この点に関し、メモリ830は「ストレージ・デバイス」を構成するように考えられてもよく、ストレージ860は「メモリ」と考えられてもよい。様々な他の構成は明らかであろう。更に、メモリ830及びストレージ860は何れも「非一時的なマシン読み取り可能な媒体」であるように考えられてよい。ここで使用されるように、「非一時的」という用語は、一時的な信号を排除するが、揮発性及び不揮発性メモリ双方を含む全てのストレージ形式を含むように理解されることになる。
【００８５】
デバイス800はそれぞれ説明されるコンポーネントの何れかを含むように示されるが、様々なコンポーネントが様々な実施形態で重複していてもよい。例えば、プロセッサ820は、ここで説明される方法を独立して実行するように構成される複数のマイクロプロセッサ、或いはここ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に構成され、それにより複数のプロセッサがここで説明される機能を達成するように協働するように構成される複数のプロセッサを含んでもよい。更に、デバイス800がクラウド・コンピューティング・システムで実現される場合、様々なハードウェア・コンポーネントは別個の物理システムに所属していてもよい。例えば、プロセッサ620は、第1サーバーに第1プロセッサを含み、第2サーバーに第2プロセッサを含んでもよい。
【００８６】
様々な実施例がハードウェア又はファームウェアで実現されてよいことは、上記の説明から明らかである。更に、様々な実施例はマシン読み取り可能な記憶媒体に保存される命令として実現されてもよく、命令はここ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り読み込まれて実行されてよい。マシン読み取り可能な記憶媒体は、パーソナル・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、サーバー、又はその他のコンピューティング・デバイスのようなマシンにより読み取り可能な形式で情報を保存する任意のメカニズムを含んでよい。即ち、マシン読み取り可能な記憶媒体は、リード・オンリ・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、光記憶媒体、フラッシュ・メモリ・デバイス、及び同様な記憶媒体を含んでよい。
【００８７】
本願における任意のブロック図は本願で説明される原理を具現化する回路例の概念的視点を表現していることが、当業者により認められるべきである。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、マシン読み取り可能な媒体で実質的に表現され且つコンピュータ又はプロセッサにより実行されてよい様々なプロセスを表現していることは、そのような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よらず認められるであろう。
【００８８】
様々な実施例が所定の例示的側面に特に関連して詳細に説明されてきたが、本発明は他の実施形態によることも可能であり、その細部は様々な自明な観点から修正可能であることが理解されるべきである。当業者に明らかであるように、本発明の精神及び範囲内に留まりつつ変形及び修正が施されることが可能である。従って、上記の開示、説明及び図面は例示のみを目的としているに過ぎず、如何なる方法によっても本発明を限定してはいない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【国際調査報告】
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