(57)【要約】  複数の生理的パラメータに基づいて、呼吸障害のエピソードを検出するための装置及び方法が提供される。当該方法は、１つ又は複数の生理的信号を検知すること、検知された信号から、呼吸障害中に変化する複数の生理的パラメータを導出すること、複数の生理的パラメータを用いて、呼吸障害が存在する確率を計算すること、及びその確率が所定のしきい値を超える場合には、呼吸障害を検出することを含む。実施の形態によっては、当該方法は、呼吸障害の検出に応答して、警報信号又は他の報告を生成することをさらに含むことができる。また実施の形態によっては、当該方法は、呼吸障害の検出に応答して、治療の遂行をトリガすることをさらに含むことができる。
2008536627.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の生理的信号を検知すること、
前記検知された信号から複数の生理的パラメータを導出すること、
前記生理的パラメータから呼吸障害の確率を計算すること、及び
計算された前記確率が所定の検出しきい値を超えるときに、呼吸障害を検出すること
を含む、方法。
【請求項２】
前記生理的信号は、心臓電気信号、呼吸信号及び血中酸素飽和度信号を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記生理的パラメータは、心拍変動、Ｑ−Ｔ間隔変動、呼吸数、呼吸深度、換気量及び血中酸素飽和度を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記呼吸障害の確率を計算することは、心拍変動、Ｑ−Ｔ間隔変動、呼吸数、呼吸深度、換気量、及び血中酸素飽和度の重み付けされた和を計算することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記呼吸障害の確率を計算することは、導出された前記生理的パラメータ値を所定のしきい値と比較することによって、前記生理的パラメータのうちの１つ又は複数のための論理値を求めることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記呼吸障害は睡眠時無呼吸である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
検出された前記呼吸障害への応答を与えることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記応答は治療を遂行することを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記治療を遂行することは、心房オーバードライブペーシングを遂行することを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記応答は、検出された前記呼吸障害を報告することを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
睡眠状態指標を求めること、及び
前記睡眠状態指標が睡眠状態を検出するのを肯定するときに、検出された前記呼吸障害への前記応答を与えること
をさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記呼吸障害の前記確率を計算する際に用いるために睡眠状態を判定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
生理センサと、
前記生理センサから受信される信号から生理的パラメータを導出すると共に該生理的パラメータから呼吸障害の確率を計算するためのプロセッサと、
計算された前記確率が検出しきい値を超えるときに、前記プロセッサによって生成される呼吸障害検出信号への応答を制御するための応答モジュールと
を備える、システム。
【請求項１４】
前記応答モジュールによって制御される治療遂行モジュールをさらに備える、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記応答モジュールによって制御される警報モジュールをさらに備える、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記応答モジュールによって制御される通信モジュールをさらに備える、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１７】
複数の生理的信号を検知するための手段と、
前記信号から複数の生理的パラメータを導出するための手段と、
前記複数の生理的パラメータから呼吸障害の確率を計算するための手段と、
計算された前記確率を用いて、呼吸障害エピソードを検出するための手段と、
検出された前記呼吸障害エピソードに応答するための手段と
を備える、システム。
【請求項１８】
１組の命令を格納するためのコンピュータ読取り可能媒体であって、該命令は、システム内で実施されるときに、
複数の生理的信号を検知すること、
検知された前記信号から複数の生理的パラメータを導出すること、
前記生理的パラメータを用いて、呼吸障害の確率を計算すること、及び
計算された前記確率が、所定の検出しきい値を横切るときに、前記呼吸障害を検出すること
を前記システムにさせる、１組の命令を格納するためのコンピュータ読取り可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は包括的には医療デバイスに関し、詳細には、睡眠時無呼吸を検出して処置するためのデバイス及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
中枢性又は閉塞性の睡眠時無呼吸症候群が、正常な人々及び心不全の人々の両方において蔓延している。呼吸障害は、多数の病態に関連付けられる。チェーンストークス呼吸は、鬱血性心不全に関連付けられる呼吸の増減の繰返しである。クスマウル呼吸は、糖尿病性ケトアシドーシスに関連付けられる急速な深い呼吸である。睡眠時無呼吸、チェーンストークス呼吸、クスマウル呼吸又は他の不規則な呼吸のような呼吸障害の検出は、患者の疾患状態をモニタし、処置を選択し、その有効性をモニタする際に役立ち得る。
【０００３】
睡眠時無呼吸のための標準的な診断手法は睡眠ポリグラフを含み、それは、病歴及びスクリーニング質問表に加えて、観察するために、患者が病院に一泊する必要がある。睡眠ポリグラフは、脳波図、筋電図検査、心電図検査、酸素測定、気流、呼吸努力、いびき、姿勢及び血圧を含む、複数のパラメータをモニタすることを伴う。睡眠ポリグラフは、１回の睡眠時間中の患者の呼吸パターンを測定し、患者にとって費用負担が重く、不都合である。患者の睡眠パターンを一度だけ評価しても、問題を検出し、診断するには十分でないことがある。さらに、医師は、睡眠検査を積極的に指示しなければならないので、睡眠関連の呼吸障害を既に疑っていなければならない。
【０００４】
睡眠関連の不規則な呼吸の形をとる呼吸障害は、多くの場合に、心不全又は睡眠時無呼吸に苦しむ患者において察知されずにいる。夜間チェーンストークス呼吸は、中枢性睡眠時無呼吸の１つの形であり、慢性心不全を患う患者において頻繁に生じる。睡眠時無呼吸があると、心不全患者の予後が著しく悪化する。それゆえ、心不全患者において不規則な呼吸があることを認識し、モニタすることによって、有用な診断情報及び予後情報を与えることができ、呼吸障害のための治療を開始し、導くことができる。
【０００５】
睡眠障害をモニタすることは、糖尿病患者においても望ましい。糖尿病性ケトアシドーシスは、Ｉ型糖尿病を患う患者において現れる初期症状であることがある。インスリンが利用できないと、グルコースを取り込めなくなり、その代替エネルギーとして体脂肪が代謝され、血液中にケトンが蓄積することに起因して、血液が体内組織よりも酸性になるときに、糖尿病性ケトアシドーシスが発症する。ＩＩ型糖尿病の患者は通常、過酷なストレスの条件下でのみケトアシドーシスを発症する。糖尿病患者がケトアシドーシスを繰返し発症するのは、一般的には、食事制限又は自己投与による処置を遵守しない結果である。クスマウル呼吸は、ケトアシドーシスの共通の症状である。それゆえ、糖尿病患者においてクスマウル呼吸を早期に検出し、モニタすることは、糖尿病を効果的に管理する際に役に立つことがある。呼吸をモニタすることは、糖尿病の状態をモニタするための好ましい方法であり、血糖の定期的な測定と組み合わせることも、又はその代わりとして用いることもできるが、血糖の測定では、感染又は汚染の危険性を伴う皮下針を使用する必要がある。
【０００６】
呼吸は、たとえば、呼吸を検知するための気流センサ又は他のタイプのセンサを備える外部の呼吸マスクを用いて、直に測定することができる。しかしながら、一般的には、患者が長期にわたって呼吸マスクに耐えるのは難しい。特定の病態に関連付けられることがある呼吸障害のエピソードを検出し、モニタするのに患者が容易に耐えられるシステム及び方法を提供することが望ましい。呼吸障害をモニタすることは、患者の診断、予後及び治療管理において役に立つことがある。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、複数の生理的パラメータに基づいて、呼吸障害のエピソードを検出するための装置及び方法を提供する。当該方法は、１つ又は複数の生理的信号を検知すること、検知された信号から、呼吸障害中に変化する複数の生理的パラメータを導出すること、複数の生理的パラメータを用いて、呼吸障害が存在する確率を求めること、及びその確率が所定のしきい値を超える場合には、呼吸障害を検出することを含む。実施の形態によっては、当該方法は、呼吸障害の検出に応答して、警報信号又は他の報告を生成することをさらに含むことができる。また実施の形態によっては、当該方法は、呼吸障害の検出に応答して、治療の遂行をトリガすることをさらに含むことできる。
【０００８】
睡眠障害を検出するための装置として、埋め込み可能医療デバイスシステム、又は外部の医療デバイスシステムを用いることができる。その装置は、複数の生理的パラメータを導出するために信号処理回路部に接続される１つ又は複数の生理センサを備える。その装置は、生理的パラメータを受信し、生理的パラメータを用いて呼吸障害確率を計算し、確率が所定のしきい値を超える場合には、呼吸障害検出信号を生成するための処理回路部をさらに備える。その装置は、患者警報又は医師警報を生成するための警報回路部をさらに備えることもでき、その警報は、呼吸障害検出信号に応答して、通信リンク又はネットワークを介してデータを転送することを含むことができる。他の実施の形態では、その装置は、呼吸障害検出信号に応答して、治療を遂行するための治療管理・遂行回路部をさらに備えることができる。
【０００９】
本発明の別の態様は、コンピュータ読取り可能媒体に格納される１組の命令であり、その命令は、医療デバイスによって実施されるときに、１つ又は複数の生理的信号源から複数の生理的パラメータを導出すること、その生理的パラメータから呼吸障害確率を計算すること、呼吸障害確率を検出しきい値と比較すること、及び呼吸障害検出への応答を生成することをそのデバイスにさせる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明は、呼吸障害を検出すると共にそれに応答するための方法及び装置を提供する。その方法は、生理的条件をモニタするためのセンシング能力を含むと共に、治療遂行能力を含むこともできる埋め込み可能医療デバイス（ＩＭＤ）において実施することができる。本発明が実施されるＩＭＤは、診断及び予後のために、主に呼吸障害をモニタするように意図することができる。一実施形態では、ＩＭＤは主に、睡眠時無呼吸をモニタするように意図することができる。代替的には、そのＩＭＤは主に、睡眠時無呼吸を検出し、処置するように意図することができる。睡眠時無呼吸を処置するために用いられるＩＭＤは、心臓オーバードライブペーシングの形で、或いは胸筋刺激、横隔神経刺激、又は頸部若しくは咽頭内の興奮性組織の刺激のような神経筋刺激の形で、睡眠時無呼吸治療を遂行することができる。ＩＭＤは、無線通信ネットワーク又は有線通信ネットワークを介して臨床医又は医療施設に警報信号を送信するために、遠隔測定によって、外部システムをトリガして、患者警報を生成することができるか、又は治療を遂行することができる。
【００１１】
代替的には、本発明は、他のモニタリング又は治療遂行のために主に用いられるＩＭＤにおいて実施することもできる。本発明を組み込むことができる適当なＩＭＤは、限定はしないが、心臓ペースメーカ、埋め込み可能カーディオバータ／ディフィブリレータ（ＩＣＤ）、心臓モニタリングデバイス、神経筋刺激装置及び薬剤ポンプを含む。そのようなデバイスに呼吸障害検出を組み込むことによって、呼吸障害が、心不全又は糖尿病のような、ＩＭＤによってモニタ又は処置される主な状態に関連付けられるときに、そのデバイスの治療、診断及び／又は予後の有用性を高めることができる。
【００１２】
また本発明は、外部医療デバイスにおいて実施することもできる。外部医療デバイスは、睡眠時無呼吸、又は呼吸障害に関連付けられる可能性がある別の医学的な状態を診断及び／又は処置するための、患者のベッドサイドモニタリングのために用いられることがある。たとえば、持続陽圧呼吸療法（ＣＰＡＰ）デバイスが、睡眠時無呼吸を検出すると共に陽圧を与えて、閉鎖性睡眠時無呼吸を患う患者の気道を開くために用いられる。心不全患者をモニタするために用いられる外部デバイスは、予後の指標として用いるために、本発明によって提供される呼吸障害検出方法を組み込むことができる。
【００１３】
以下の説明では、本発明の種々の実施形態が睡眠時無呼吸の検出との関連で説明される。しかしながら、本発明によって提供される方法及び装置は、睡眠時無呼吸の検出には限定されず、チェーンストークス呼吸又はクスマウル呼吸のような、他のタイプの呼吸障害を検出するためにも用いることができる。
【００１４】
図１は、本発明を実施することができる１つのタイプの医療デバイスの図である。ＩＭＤ１００は、患者の心臓１１４に対して、又は血液容量内に電極及び他の生理センサを配置するために用いられる１組の心臓リード線に接続される埋め込み可能心臓刺激デバイスとして示される。ＩＭＤ１００は、以下に説明されるように、モニタリング及び治療の両方の機構を統合するように構成することができる。ＩＭＤ１００は、睡眠時無呼吸のような呼吸障害の確率を計算する際に用いられるパラメータを導出するために１つ又は複数のセンサからデータを収集し、処理する。ＩＭＤ１００はさらに、後に説明されるように、必要に応じて、治療又は他の応答を実施することもできる。
【００１５】
ＩＭＤ１００は、そのデバイスの所望の機能を生み出すために、プロセッサ１０２、デジタルメモリ１０４、及び必要に応じて他の構成要素を封入する、気密封止ハウジング１１２を設けられる。種々の実施形態において、ＩＭＤ１００は、限定はしないが、ペースメーカ、ディフィブリレータ、心電図モニタ、血圧モニタ、薬剤ポンプ、インスリンモニタ、又は神経刺激装置を含む、睡眠時無呼吸又は他の呼吸障害を検出する際に用いられる生理的信号を測定することができる任意の埋め込み式医療デバイスとして実施される。
【００１６】
プロセッサ１０２は、任意のタイプのマイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は本明細書において説明されるような機能を提供するようにプログラミングされるか、又は別の方法で構成される他の集積論理回路部又は別個の論理回路部で実現することができる。プロセッサ１０２は、デジタルメモリ１０４に格納される命令を実行して、後に説明されるような機能を提供する。プロセッサ１０２に与えられる命令は、任意のデータ構造、アーキテクチャ、プログラミング言語及び／又は他の技法を用いて、任意の態様で実行することができる。デジタルメモリ１０４は、スタティックランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）若しくはダイナミックＲＡＭ、又は任意の他の電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体若しくは他の記憶媒体のような、プロセッサ１０２に与えられるデジタルデータ及び命令を保持することができる任意の記憶媒体である。
【００１７】
図１にさらに示されるように、ＩＭＤ１００には、ハウジング１１２内に封入される回路機構に接続するための１つ又は複数の心臓リード線を接続することができる。一実施形態では、ＩＭＤ１００は、睡眠時無呼吸の確率を計算する際に用いるための１つ又は複数の心拍関連パラメータ及び／又は１つ又は複数のＱ−Ｔ間隔関連パラメータを導出する際に用いるための心臓電位図（ＥＧＭ）信号を収集する。図１の例では、ＩＭＤ１００は、右心室心内膜リード線１１８と、左心室冠静脈洞リード線１２２と、右心房心内膜リード線１２０とを接続されるが、用いられる個々の心臓リード線は、実施形態に応じて異なり得る。図１に示されるリード線システムの代わりに、他のリード線システムを用いることもでき、そのリード線システムは、インピーダンス変化を通して呼吸又は換気量を測定する補助リード線を含むことがある。さらに、ＩＭＤ１００のハウジング１１２は、１つの電極として機能することができ、ＥＧＭ信号を検知するために用いることができる。代替の実施形態では、ハウジング１１２上に配置される皮下電極上、又はＥＣＧ信号を検知するためにＩＭＤ１００から延在する皮下リード線上に、心臓センシング電極を設けることもできる。
【００１８】
ＩＭＤ１００がペーシング、カーディオバージョン及び／又はディフィブリレーションを提供するように構成される場合には、心室リード線１１８及び１２２は、たとえば、ペーシング電極及びディフィブリレーションコイル電極（図示せず）を備えることができる。さらに、心室リード線１１８及び１２２は、両室ペーシング、心臓再同期、期外収縮刺激治療又は他の利点を提供するために、協調してペーシング刺激を行うことができる。心房リード線１２０は、心房ペーシングパルスを与えるためのペーシング電極を含むことができる。本発明の１つの実施形態では、心房リード線１２０は、睡眠時無呼吸検出に応答して、心房オーバードライブペーシングを提供するために用いられる。
【００１９】
リード線１１８、１２０及び１２２又はハウジング１１２上、又はＩＭＤ１００から延在する他のリード線上に支持される電極は、インピーダンス信号を測定するために用いることもできる。インピーダンス信号は、睡眠時無呼吸又は他の呼吸障害の確率を計算する際に用いるための呼吸関連パラメータを導出する際に用いられる。呼吸数及び換気量をモニタするためにインピーダンス信号を用いることは、当該技術分野、たとえば、心拍応答型心臓ペースメーカにおいて知られている。
【００２０】
ＩＭＤ１００は、睡眠時無呼吸又は他の呼吸障害を検出する際に用いられる他の生理的信号を得ることもできる。ＩＭＤ１００は、血圧信号、血中酸素飽和度信号、音響信号、又は睡眠時無呼吸の確率を計算する際に用いられる多数のパラメータを導出するための他の生理的信号を得ることができる。一実施形態では、ＩＭＤ１００は、心拍変動、Ｑ−Ｔ間隔変動、呼吸数、呼吸深度、及び血中酸素飽和度を導出するための生理的信号を受信する。ＩＭＤ１００は、リード線１１８、１２０及び１２２上、又は他の補助心臓リード線若しくは皮下リード線のいずれかに配置されるか或いはＩＭＤハウジング１１２上、又はハウジング内に収容されるセンサから生理的信号を受信することができる。
【００２１】
動作時に、ＩＭＤ１００は、リード線１１８、１２０、１２２上に配置される電極及び／若しくはセンサ、並びに／又は他の信号源を介してデータを入手する。このデータはプロセッサ１０２に与えられ、プロセッサ１０２は、データを適当に解析し、データをメモリ１０４に格納し、且つ／又は必要に応じて応答又は報告を与える。任意の特定された呼吸障害エピソードに対して、医師が介入治療することによって、又は自動的に、応答することができる。種々の実施形態において、ＩＭＤ１００は、呼吸障害の検出時に、警報を起動する。それとは別に、又は警報を起動することに加えて、ＩＭＤ１００は、ＩＭＤ１００又は別の適当なデバイスによって、治療を選択又は調整し、それに合わせて治療を遂行する。別の適当なデバイスとして、ＩＭＤ１００と通信し、ＩＭＤ１００からの睡眠時無呼吸信号に応答するようになっている別のＩＭＤ又は外部デバイスを用いることができる。ＩＭＤ１００と別のデバイスとの間の通信は、長距離遠隔測定システムのような、遠隔測定を介して行うことができる。種々の実施形態において、睡眠時無呼吸の検出に応答して実施することができるオプションの治療は、オーバードライブペーシング、神経筋刺激及び持続陽圧呼吸療法を含むことがある。
【００２２】
図２は、ＩＭＤ１００に含まれるデータ収集機能及び処理機能を要約するブロック図である。ＩＭＤ１００は、データ収集モジュール２０６、データ処理モジュール２０２、応答モジュール２１８、及び／又は報告モジュール２２０を備える。種々のモジュールはそれぞれ、メモリ１０４に格納され、プロセッサ１０２（図１に示される）において実行されるコンピュータ実行可能命令で、又は任意の他の形態で実現することができる。図２に示される例示的なモジュール及びブロックは、複数の生理的信号を用いて呼吸障害をモニタするためのＩＭＤ１００を実施する１つの論理モデルを例示することを意図しており、限定するものと解釈されるべきではない。実際には、種々の実用的な実施形態は、広範なソフトウエアモジュール、データ構造、アプリケーション、プロセス等を有することがある。その場合に、各モジュールの種々の機能は、実際には、任意の形態で、生理的信号源を含む医療デバイスシステム内で組み合わせられることがあるか、医療デバイスシステムにわたって分散されることがあるか、又は別の方法で編成されることがある。
【００２３】
データ収集モジュール２０６は、患者についてのデータを入手するために、１つ又は複数のデータ源２０７と接続される。データ源２０７は一般的には、患者の生理的データを含む、電気的情報、機械的情報、化学的情報又は光学的情報をモニタすることができるセンサとして具現化される。データ源２０７は、呼吸障害、又は任意の他の生理的事象又は条件をモニタするために用いられる、生理的信号の任意の信号源を含む。データ源２０７は、患者の心調律又は伝導時間をモニタするために用いられるＰ波、Ｒ波又はＴ波のような心臓電気信号を与えるＥＣＧ／ＥＧＭ信号源２０８を含む。データ源２０７は、換気量を計算するために用いることができる呼吸数及び呼吸深度を求めるための呼吸信号源２１０をさらに含む。呼吸信号源２１０は、たとえば、心拍応答型ペースメーカにおいて換気量を求めるために用いられるようにして、心臓電極又は補助電極から得られるインピーダンス信号として与えられることがある。代替的には、呼吸信号源２１０は、呼吸周期に応じて変化する任意の生理的信号として与えられることがある。
【００２４】
データ源２０７はさらに、睡眠時無呼吸を示すことがある酸素飽和度の減少をモニタするための血中酸素飽和度信号源２１２をさらに含む。患者の活動レベルに応答する信号を生成する活動センサ２１４を配設することもでき、安静状態又は睡眠状態を検出する際に用いることができる。
【００２５】
データ源２０７は、患者をモニタする際に有用な生理的信号を収集するための他の生理的信号源２１６を含むことができる。他の信号源２１６は、たとえば、加速度計又は心壁運動センサ、血圧センサ、位置センサ又はｐＨセンサを含むことがある。睡眠時無呼吸又は別の呼吸障害を検出するために用いられる生理的パラメータを、これらの代替的な信号源から求めることができる。たとえば、ＥＧＭ／ＥＣＧ信号２０８から心拍数を求めることができるが、代替的には、ＥＧＭ／ＥＣＧ信号２０８が利用できない場合には、血圧信号、心壁運動信号又は他の心臓信号から求めることができる。種々のデータ源２０７は、単独で、又は互いに組み合わせて配設することができ、実施形態に応じて異なることがある。
【００２６】
データ収集モジュール２０６は、各データ源２０７をポーリングすることによって、又はデータ源２０７によって生成される割込み又は他の信号に応答することによって、又は規則的な時間間隔でデータを受信することによって、又は任意の他の時間的な方式によって、各データ源２０７からデータを受信する。データを、任意のプロトコルに従って、デジタル又はアナログ形式で、データ収集モジュール２０６において受信することができる。データ源のうちのいずれかがアナログデータを生成する場合には、データ収集モジュール２０６は、アナログ／デジタル変換方式を用いて、そのアナログ信号を等価なデジタル信号に変換する。データ収集モジュール２０６は、必要に応じて、データ源２０７によって用いられるプロトコルから、データ処理モジュール２０２が受け入れることができるデータ形式にデータを変換することもできる。
【００２７】
データ処理モジュール２０２は、データ収集モジュール２０６から受信される信号を処理することができる任意の回路、プログラムルーチン、アプリケーション又は他のハードウエア／ソフトウエアモジュールである。種々の実施形態において、データ処理モジュール２０６は、睡眠時無呼吸を検出するために、以下に説明される処理を実施するために、プロセッサ１０２（図１）上で実行されるソフトウエアアプリケーションである。したがって、データ処理モジュール２０２は、後にさらに十分に説明されるように、睡眠時無呼吸、又は別の呼吸障害の確率を計算するためにデータ源２０７から受信されるデータを処理する。
【００２８】
例示的な一実施形態では、処理モジュール２０２は、データ収集モジュール２０６から、呼吸信号源２１０、ＥＧＭ／ＥＣＧ信号源２０８及び酸素飽和度信号源２１２からのデータを受信し、睡眠時無呼吸の確率を計算するために、デジタル信号処理技法を用いて、データを解釈してこれらの信号源から特定の情報を導出する。睡眠時無呼吸の確率及び／又は中間の計算結果は、メモリ２０４に格納することができ、そのメモリは、図１に示されるハードウエアメモリ１０４に対応することがあるか、又は任意の他の市販のデジタル記憶デバイスで実現することができる。データを格納することによって、臨床医が、所定期間にわたって種々の別個のデータ源から、及び所定期間にわたってこれらのデータ源の任意の組み合わせからの情報にアクセスできるようになる。まだ呼吸障害の徴候がないときでも、そのデータが呼吸障害の進行に関する洞察を与えることができるので、計算された睡眠時無呼吸確率に基づいて睡眠時無呼吸が検出されない場合であっても、このデータは臨床医にとって役に立ち得る。
【００２９】
計算された睡眠時無呼吸確率が所定のしきい値を超えるときに、処理モジュール２０２は、適当な応答をトリガすることができる。信号、過去（passed）のパラメータ等の形でデジタルメッセージを応答モジュール２１８に送信することによって、応答を起動することができる。応答モジュール２１８は、任意のタイプの治療遂行システム２２４及び／又は報告モジュール２２０と信号をやりとりする任意の回路、ソフトウエアアプリケーション又は他の構成要素である。実施形態によっては、治療遂行システム２２４は、睡眠時無呼吸検出に応答してオーバードライブ心臓ペーシング又は他の神経筋刺激を行うためにＩＭＤ１００と一体に構成されるパルス生成デバイスとして配設される。データ源２０７によって収集される生理的信号を用いて行われる睡眠時無呼吸検出に応答して、提供される任意の治療を管理又は調整することができる。
【００３０】
報告モジュール２２０は、医療デバイスから患者に対して、又は臨床医若しくは介護者に対して適当なフィードバックを生成することができる任意の回路又はルーチンである。種々の実施形態において、適当な報告は、メモリ２０４にデータを格納すること、警報２２８を生成すること、又は遠隔測定回路若しくは他の通信モジュール２３０から送信するための情報を生成することを含むことがある。通信モジュール２３０は、ネットワークを介して、指定された受信者に警報又は報告を転送するために用いることができる有線通信ネットワークインターフェース又は無線通信ネットワークインターフェースとして設けられることがあり、そのネットワークとして、電話網、ローカルエリアネットワーク等を用いることができる。報告は、時間、日付及び持続期間、ならびにエピソードの重症度、収集された生理的データ及び任意の他の適当なデータのような、睡眠時無呼吸エピソード検出についての情報を含むことができる。
【００３１】
ＩＭＤ、又はＩＭＤから受信される遠隔測定信号に応答する他の外部デバイスによって生成される警報は、たとえば、可聴音、振動、知覚可能な筋刺激又は他の感覚的な警報として、患者に送ることができる。代替的には、視覚的な表示及び／又は可聴信号の形で臨床医に送ることができる。ＩＭＤ１００から警報信号を受信する外部デバイスは、患者又は介護者によってとられるべき推奨行動を表示することができる。外部デバイスは、埋め込み式デバイスから受信されるデータを解釈するための処理回路機構を備えることできるか、又はこれらの呼吸障害に対処する医師の一般的な治療手続きから入手される知識を有する外部の専門の患者管理システムにデータを転送することができる。
【００３２】
警報信号の結果として、種々のセンサから得られるデータを、遠隔測定法によって、ネットワーク接続された外部デバイス（ホームモニタ、パーソナルコンピュータ又は携帯電話等）にアップリンクすることができる。その場合に、通信モジュール２３０は、データを、ＩＭＤから、遠隔測定法によってＩＭＤと双方向通信するようになっている外部デバイスに送信するための遠隔測定回路部を含むことがある。無線メッセージを受信する外部デバイスとして、患者、医師又は他の付添人に睡眠時無呼吸検出又は関連するデータを通知するプログラマ／モニタデバイスを用いることができる。患者の診断又は処置を助けるために、メモリ２０４に格納される情報を外部デバイスに与えることもできる。代替的には、外部デバイスとして、通信ネットワークへのインターフェースを用いることができ、ＩＭＤが専門の患者管理センターに睡眠時無呼吸データを転送することができるようにする。外部デバイスは、臨床医、医療センター及び／又は患者に提供するために、データを処理すると共に関連する情報を検索するようにプログラミングされる専門のデータ管理センターにデータを送信することができる。
【００３３】
図２に示される種々の構成要素及び処理モジュールは、図１に示されるハウジングのような共通のハウジングに収容することができる。代替的には、構成要素及び処理モジュールの個々の部分を別々に収容することもできる。たとえば、治療遂行システム２２４の一部をＩＭＤ１００に統合することができるか、又は別のハウジング内に収容することができるか、又は外部デバイスとして設けることができる。この場合、応答モジュール２１８は、電気ケーブル又は無線リンクを介して、治療遂行システム２２４と信号をやりとりすることができる。
【００３４】
図３は、複数の生理的信号を用いて、睡眠時無呼吸を検出するための１つの方法３００を要約する流れ図である。方法３００による睡眠時無呼吸モニタリングは、連続的に、又は予定された通りに、又はトリガされる度に実行されることができる。たとえば、方法３００は、夜間の数時間にわたって、患者が眠っていると予想されるときに、且つ／又は位置センサが仰臥位を示すときに動作するようにプログラミングされることができる。それに加えて、又はそれとは別に、方法３００は、トリガ条件に基づいて実行されるようにすることができる。トリガ条件として、活動信号、姿勢信号、時間帯、若しくは他の生理的信号、又はそれらの任意の組み合わせに基づく睡眠指標を用いることができる。睡眠状態を判定又は検出するための方法は当該技術分野において知られている。たとえば、Yong他に対して発行された米国特許第６，７３１，９８４号を参照されたい。代替的には、トリガ条件として、心拍数、呼吸数若しくは呼吸深度、換気量、又は血中酸素飽和度のような、睡眠時無呼吸を検出する際に用いられる生理的信号のいずれか、又はそれらの信号の任意の組み合わせがしきい値を横切ることを用いることができる。
【００３５】
睡眠時無呼吸モニタリングは、ステップ３０２においてＥＧＭ／ＥＣＧ信号を、ステップ３０４において呼吸信号を、そしてステップ３０６において血中酸素飽和度信号を検知することによって開始する。これらの信号はそれぞれ同時に検知され、それにより、睡眠時無呼吸の検出に使用するために、複数の生理的パラメータが同時に求められるようにすることができる。実施形態によっては、全ての信号を同時に検知し、処理できないこともあるので、その場合には、順次に検知し、処理するように実行することができるが、睡眠時無呼吸を検出する感度が低下することがあるか、又は応答時間が遅くなることがある。
【００３６】
生理的信号は、睡眠時無呼吸の確率を計算するために用いられることになる多数のパラメータを計算するために用いられる。ステップ３０８では、ＥＧＭ／ＥＣＧ信号を用いて、心拍数が測定される。ステップ３２０では、測定された心拍数（ＨＲ）を用いて、ＨＲ変動のような、ＨＲに関連するパラメータが計算される。ＨＲ変動は、当該技術分野において知られている方法によって計算することができる。心拍数及び心拍変動パラメータは、血圧のような代替的な心臓関連信号から求めることもできることが理解される。ＨＲ変動又は他のＨＲ関連パラメータは、発症時に、呼吸障害中に、又は呼吸障害直後に、異常になることがあるか、又はそうでなくても特徴的に変化することがある。
【００３７】
ステップ３１０では、ＥＧＭ／ＥＣＧ信号を用いて、Ｑ−Ｔ間隔が測定される。ステップ３２２では、測定されたＱ−Ｔ間隔を用いて、Ｑ−Ｔ間隔変動、ＱＴ心拍依存性、ＱＴ間隔の絶対長、又は他のＱＴ関連パラメータを計算することができる。Ｑ−Ｔ間隔及び／又はＨＲに対するその関係は、睡眠時無呼吸発症時に、睡眠時無呼吸エピソード中に、又はその直後に特徴的に変化することがあるので、睡眠時無呼吸の検出又は確認において役に立つことがある。
【００３８】
ステップ３０４において検知された呼吸信号は、インピーダンス信号であることがあり、ステップ３１２において呼吸数を、ステップ３１４において呼吸深度を測定するために用いられる。呼吸数及び呼吸深度は、周期毎に測定することができるか、又は所定の数の一連の呼吸周期から求められる平均値又は中央値として測定することができる。ステップ３２４では、呼吸数及び呼吸深度が、換気量（ＭＶ）を計算するために用いられる。睡眠時無呼吸中には、低呼吸数及び／又は低呼吸深度、及び／又は低換気量が生じる。
【００３９】
ステップ３０６において検知された酸素飽和度信号は、ステップ３１６において酸素飽和レベルを測定するために用いられる。酸素飽和度信号は、ステップ３１６において酸素飽和レベルを求めるために、所定の時間間隔にわたって平均されることがある。酸素飽和度の減少は、睡眠時無呼吸に起因する可能性がある。
【００４０】
ステップ３３０では、方法３００は、測定されたパラメータのうちの１つ又は複数のパラメータのしきい値比較を実行することができる。睡眠時無呼吸エピソードを示すことになるしきい値は、測定されたパラメータ毎に予め定義することができる。
【００４１】
ステップ３４０では、パラメータ値及び／又はしきい値比較結果が、睡眠時無呼吸の確率を計算する際に用いられる。測定又は計算されたパラメータ値が、ステップ３４０において確率を計算する際に用いられることができる。代替的には、所与のパラメータ値の場合のしきい値比較の結果が用いられることができる。たとえば、酸素飽和レベルがしきい値未満になる場合には、酸素飽和度パラメータが１の論理値を割り当てられ、酸素飽和度パラメータが睡眠時無呼吸検出を肯定することを示すことができる。酸素飽和レベルがしきい値よりも高い値のままであるか、又は高い値に戻る場合には、酸素飽和度パラメータは０の論理値を指定され、酸素飽和度パラメータが睡眠時無呼吸検出を否定することを示すことができる。モニタされる各パラメータは、ステップ３４０において睡眠時無呼吸確率を計算する際に用いられる重み係数を割り当てられることがある。それゆえ、睡眠時無呼吸を肯定することの指示は、１つ又は複数のパラメータ値の変化から、且つ／又は１つ又は複数のパラメータ値がしきい値を横切ることから導出されることができる。
【００４２】
ステップ３３６において求められる睡眠指標も、ステップ３４０において睡眠時無呼吸確率を計算する際に用いられることがある。睡眠指標は、活動センサ信号３３２及び／又は時間帯３３４に基づくことがある。活動レベルがしきい値未満であり、且つ時間帯が夜間である場合には、睡眠指標は肯定的である。睡眠状態を検出するために当該技術分野において知られている他の方法を用いることもできる。
【００４３】
一実施形態では、ステップ３４０において計算される睡眠時無呼吸確率（ＳＡＰ）は、以下の式に従って計算される。
【００４４】
ＳＡＰ＝ａ（ＨＲＶ）＋ｂ（ＱＴＶ）＋ｃ（ＲＲ）＋ｄ（ＲＤ）＋ｆ（ＭＶ）＋ｇ（Ｏ２ｓａｔ）＋ｈ（ＳＩ）
ただし、ＨＲＶは測定された心拍変動又はＨＲ変動を所定のしきい値と比較した論理的結果である。ＱＴＶは、測定されたＱ−Ｔ間隔変動又はＱ−Ｔ間隔変動を所定のしきい値と比較した論理的結果である。ＲＲは呼吸数であり、ＲＤは呼吸深度であり、ＭＶは換気量である。Ｏ２ｓａｔは酸素飽和レベルであり、ＳＩは睡眠指標である。これらのパラメータ毎に用いられる値として、測定又は計算された値を用いることができるか、又はステップ３３０において実行されるしきい値比較の結果に基づく論理値を用いることができる。定数ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｆ、ｇ及びｈは重み係数であり、重み係数として、０を含む任意の所定の値を用いることができる。重み係数に適した値は、睡眠時無呼吸検出の感度及び特異度（specificity）を最大にするために個々の患者に適用される最適化技法を通して求めることができる。
【００４５】
代替的には、重み係数値は、病歴による臨床経験に基づくことがある。たとえば、係数値は、個々のセンサデータの長期の記憶から導出することができる。臨床医は、所与の患者の場合のセンサデータを見直して、モニタされたパラメータ値と睡眠時無呼吸の期間との間の相関を求めることができる。たとえば、全てのセンサ信号の複合的な結果に基づいて、それらの係数を自動的に調整するための自動学習アルゴリズムを実施することができる。通常、自動学習アルゴリズムでは、患者又は介護者が、１つ又は複数の睡眠時無呼吸エピソードを確認する必要があるであろう。外部の患者デバイス又はプログラマを用いて、システムに手動確認を入力することができ、遠隔測定法を通してＩＭＤに通信することができる。その後、確認された睡眠時無呼吸エピソード中に睡眠時無呼吸の検出が結果として肯定されるようになる値に、それらの係数を予め設定することができる。
【００４６】
ステップ３５０では、方法３００は、睡眠時無呼吸確率が、所定の睡眠時無呼吸検出しきい値を超えるか否かを判定する。検出しきい値が横切られる場合には、ステップ３５４において、睡眠時無呼吸応答が与えられる。睡眠時無呼吸応答は、上記で説明されたように、治療遂行及び／又は報告動作を含むことができる。確率が検出しきい値未満であることによって、睡眠時無呼吸が検出されない場合には、ステップ３５２において、睡眠時無呼吸モニタリングが有効になるように、予定された通りに、又はトリガされる度に、又は連続的に、睡眠時無呼吸モニタリングを続けることができる。
【００４７】
図４は、図３の方法３００に従って行われる睡眠時無呼吸検出に対して応答するための方法に含まれるステップを要約する流れ図である。上記で説明されたように、モニタされた睡眠時無呼吸パラメータ４０５が、ステップ４１０において睡眠時無呼吸確率を計算するための入力として与えられる。活動センサ信号４２５、時間帯４３０、及び／又はモニタされた睡眠時無呼吸パラメータ４０５のうちの１つ又は複数を用いて、睡眠状態指標４３５が求められる。睡眠中に、心拍数及び換気量が下がることが知られている。睡眠中に、Ｑ−Ｔ間隔が長くなることが知られている。その場合に、これらのパラメータのいずれも睡眠状態を検出する際に用いることができる。睡眠状態を検出する際に、姿勢信号のような他の生理的信号を用いることもできる。睡眠状態指標は、ステップ４１０において睡眠時無呼吸確率を計算するための入力として与えることができる。
【００４８】
判定ステップ４１２では、睡眠時無呼吸確率が、睡眠時無呼吸検出しきい値と比較される。睡眠時無呼吸確率が検出しきい値よりも高い場合には、ステップ４２０において、睡眠時無呼吸が宣言される。睡眠時無呼吸確率が検出しきい値よりも低い場合には、ステップ４１５において、睡眠時無呼吸モニタリングが続けられる。
【００４９】
ステップ４２０において睡眠時無呼吸検出を宣言した後に、睡眠時無呼吸応答を生成する前に、１つ又は複数の応答条件が要求されることがある。一実施形態では、睡眠時無呼吸応答を生成する前に、判定ステップ４４０において睡眠状態を確認するという条件が要求されることがある。睡眠状態は、睡眠指標に従って確認することができる。睡眠状態が確認されない場合には、睡眠時無呼吸応答を送達することなく、ステップ４１５において睡眠時無呼吸モニタリングが続けられる。
【００５０】
睡眠時無呼吸応答を送出するために要求されることがある別の条件は、睡眠時無呼吸確率が、所定の応答しきい値を超えることである。応答しきい値は、睡眠時無呼吸確率の所要の大きさと定義することができる。応答しきい値は、さらに、睡眠時無呼吸確率が、所要の大きさを連続して超えなければならない最小持続期間（time duration）を含むことがある。種々のタイプの報告又は治療遂行応答に対して、ただ１つの応答しきい値を設定することができる。応答しきい値の大きさは、睡眠時無呼吸検出しきい値以上にすることができる。応答しきい値は、睡眠時無呼吸エピソードを格納するのをトリガする場合には、相対的に低くし、警報を生成するか、又は治療を遂行する場合には、相対的に高くすることができる。
【００５１】
睡眠時無呼吸確率が応答しきい値を超える場合には、対応する応答が与えられる。図４の例では、その確率が治療遂行のための応答しきい値を超える場合には、ステップ４５０において、治療が遂行される。その確率が警報を生成するための応答しきい値を超える場合には、ステップ４５５において、警報が生成される。いずれの有効な応答のための応答しきい値要件も満たされない場合には、ステップ４１５において、睡眠時無呼吸モニタリングが続けられる。
【００５２】
臨床医は、睡眠時無呼吸検出に応答して、所望の応答が使用可能にされるか、又は使用不能にされるかをプログラムすることができ、使用可能にされる応答毎に、対応する応答しきい値をプログラムすることができる。臨床医によって使用可能にすることができる種々の応答は、限定はしないが、ＩＭＤから外部ホームモニタ又は患者アクティベータに送信される患者警報、知覚可能な筋刺激又は振動として与えられる患者警報、可聴音（たとえば、患者を起こすため）として与えられる患者警報、通信ネットワーク、たとえば遠隔患者管理システムを介して与えられる臨床医警報、又は心房オーバードライブペーシングのような睡眠時無呼吸治療、又は他の神経筋刺激を含むことがある。
【００５３】
こうして、睡眠時無呼吸のような呼吸障害を検出するための医療デバイスシステム及び方法を説明してきた。当業者であれば、本明細書において提供される教示の利点を理解するはずであり、本明細書において提示される実施形態に対する数多くの変形を思いつくことができるであろう。説明されたシステム及び方法は、本発明の例示的な実施形態となることを意図されており、特許請求の範囲に関して制限するものと解釈されるべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明を実施することができる１つのタイプの医療デバイスの図である。
【図２】図１に示される医療デバイスに含まれるデータ収集機能及び処理機能を要約するブロック図である。
【図３】複数の生理的信号を用いて、睡眠時無呼吸を検出するための１つの方法を要約する流れ図である。
【図４】図３の方法に従って行われる、睡眠時無呼吸に応答するための方法に含まれるステップを要約する流れ図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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