(57)【要約】  観察中の各患者について心電図(ECG)のシリーズをデータベース内に記憶するためのユニットを備える、心電図(ECG)のシリーズに基づく、患者の状態のモバイル接続を通じた遠隔監視、分析、および予後の医療システムおよびコンピュータ化された方法である。医療システムは、適切なデータ処理ユニットを使用して、各心電図を処理し、それらを類似性によって、特定の医学的および社会的指標に関するターゲットグループにクラスタリングする。前記医療システムは、指定された基準に対する患者の過去の状態の時間変動を記録し、新たに受け取られた患者ECGと基準との間の幾何学的な動きの軌跡における変化の形で患者の状態を視覚化する。
2021511846.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の観察された患者からの各患者について記録された少なくとも初回リード心電図(ECG)のシリーズによる患者の状態の遠隔監視、分析、および予後のための医療システムであって、
前記観察された患者の各々について、観察時間全体を通して以前に収集された患者の心電図(ECG)シリーズに患者識別子でマークされた各々の新たに記録された患者のECGを追加することによって生成された、前記患者識別子でマークされた前記患者のECGのシリーズを、前記医療システムのデータベース内に収集するためのユニットと、
医師の要求に基づいて、前記収集されたデータベースから、前記医師の要求により指定された制限と検査目的に従う前記識別子のうちの少なくとも1つとに従って前記システムにおいてターゲットグループへと組み合わされる患者のターゲットグループのECGサブセットを抽出するためのユニットと、
少なくとも1つの特徴によって組み合わされた患者の少なくとも1つのターゲットグループについて、クラスタリング方法を使用して、前記サブセットに抽出されたすべてのECGをそれらの形態の類似性の特徴に基づいて少なくとも1つのクラスターへと順次に組み合わせる、前記抽出されたECGサブセットをクラスタリングするためのユニットと、
前記医療システムの前記データベースからの各ECGを、システムオペレータによって選択されたECG形態特徴の少なくとも1つの空間内の座標を有する点である離散型ECG(DECG)と関連付ける、ECG形態特徴の前記空間内のECG形態類似尺度を決定するためのユニットであって、ECG形態特徴の前記空間内の前記点の座標は、元のECG形態に関する情報を担持し、任意のECGペア間の前記ECG形態類似尺度は、この空間内のDECG点のそれらの対応するペア間の距離として指定される、ユニットと、
前記ユニットによって形成された各クラスターについて、前記クラスターECGに対応するDECG点の集合を形成することによって対応するSTANDARDを生成し、前記形成されたDECG集合の重心の座標、すべての前記DECG集合を含む前記DECG集合の重心における球の半径またはポリゴンの中心を含む、前記形成されたDECG集合の特性を計算する、STANDARDを生成するためのユニットと、
医師の要求に基づいて、前記医師によって割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDに対応する状態に対する前記患者の状態の後の評価のために、複数の生成されたSTANDARDから前記検査目的に従って前記少なくとも1つのSTANDARDを割り当てるためのユニットと、
前記患者のDECGシリーズ内の各々の新たに受け取られたDECGと前記割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDとの間の距離の時間変動によって、前記観察された患者の状態の経時変動を評価する、前記患者のECGシリーズによって前記患者の状態を評価するためのユニットと、
前記割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDに対する過去に観察された患者の状態の記録された経時変動を含む「観察の履歴」に基づいて、前記患者の最も可能性が高い将来の状態を予測する、前記観察された患者の状態を予測するためのユニットと、
前記患者の新たに受け取られたECGの距離の変動のダイナミクスを、前記割り当てられたSTANDARD間の心電図の幾何学的経路の変位として表示する、前記患者の状態を画像化するためのユニットと
を備える医療システム。
【請求項２】
前記観察された患者の状態を予測するための前記ユニットは、前記割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDの前記重心に対する前記観察された患者のECG経路における変動のタイプに基づいて、前記患者のECGを記録する最後の瞬間から開始する将来の時間期間における前記観察された患者の状態の予後を出力する、請求項1に記載の医療システム。
【請求項３】
前記患者識別子は、特徴の2つのセットを含み、特徴の第1のセットは、前記患者の個人データコードを定義し、特徴の第2のセットは、性別、年齢、診断、社会的地位、血液型、職業、社会的グループに属すること、教育、遺伝子型、病状の有無、薬の服用の有無の特徴からなる群から選択された外来患者カードのパラメータを含む、請求項1に記載の医療システム。
【請求項４】
任意のECGペア間の前記形態類似尺度は、少なくとも1つの選択された空間、すなわちユークリッド空間、リーマン空間、ロバチェフスキー空間、ヒルベルト空間における点間の距離を計算するための式によって計算された、DECG点のそれらの対応するペア間の距離として指定される、請求項1に記載の医療システム。
【請求項５】
前記クラスタリング方法は、K-meansと、K-mediansと、C-meansと、EMと、FORELと、Kohonenニューラルネットワークと、単一リンク法、完全リンク法、ワード法、平均リンク法、および加重平均リンク法を含むグラフ法とからなる群から選択される、請求項1に記載の医療システム。
【請求項６】
前記クラスタリングユニットは、前記抽出されたサブセットに関連する次の分析されたECGについて、すでに形成されたクラスターの各々におけるすべてのECGの形態に対するその形態の類似性の尺度をチェックし、
所定の前記形態類似尺度に従って、前記分析されたECGが1つのすでに形成されたクラスターの前記ECGのうちの少なくとも1つと一致する場合、前記ECGは、このクラスターに対応し、このクラスターに入るものとされ、
前記ECGが2つ以上のクラスターに対応する場合、前記分析されたECGが対応する、以前に形成されたクラスターは、単一のクラスターへとマージされ、
前記ECGが前記以前に形成されたクラスターのいずれにも対応しない場合、この単一のECGを含む新しいクラスターが形成される、
請求項1に記載の医療システム。
【請求項７】
長期ECGにおいて、1分から5分の有限の時間間隔が選択され、DECGは、前記類似尺度のさらなる計算のためにこの時間間隔において決定される、請求項1に記載の医療システム。
【請求項８】
長期ECGにおいて、2つ以上の有限の間隔が選択され、DECGは、前記類似尺度のさらなる計算のためにこれらの時間間隔において決定され、ECG記録手順中の患者の状態変動の経路は、前記類似尺度に基づいて構築される、請求項1に記載の医療システム。
【請求項９】
特徴の前記空間は、補間法を使用して、前記記録されたECGを1つの固定長に減らすことによって正規化される、請求項1に記載の医療システム。
【請求項１０】
前記生成されたDECG集合の特性は、前記生成されたDECG集合の重心の座標、すべての前記DECG集合を含む前記DECG集合の重心における球の半径またはポリゴンの中心を含む、請求項1に記載の医療システム。
【請求項１１】
請求項1に記載の医療システムを使用する、患者の状態の遠隔監視、分析、および予後のためのコンピュータ支援方法であって、
複数の観察された患者からの各患者について、観察期間全体を通して以前に収集された患者のECGシリーズに識別子でマークされた各々の新たに記録された患者のECGを追加することによって生成された、患者の前記識別子でマークされた患者の少なくとも初回リード心電図(ECG)のシリーズを前記医療システムのデータベース内に収集するステップと、
医師の要求に基づいて、前記収集されたデータベースから、前記医師の要求により指定された制限と検査目的に従う前記識別子のうちの少なくとも1つとに従ってターゲットグループへと組み合わされる患者のターゲットグループのECGサブセットを抽出するステップと、
少なくとも1つの特徴によって組み合わされた患者の少なくとも1つのターゲットグループについて、前記抽出されたECGサブセットをクラスタリングするステップであって、その目的のため、前記サブセットに抽出されたすべての前記ECGは、クラスタリング方法のうちの1つを使用してそれらの形態間の類似性の特徴によって少なくとも1つのクラスターへと順次に組み合わされる、ステップと、
ECG形態特徴の空間内のECG形態の類似尺度を決定するステップであって、その目的のため、前記医療システムデータベースからの各ECGは、システムオペレータによって選択されたECG形態特徴の少なくとも1つの空間内の座標を有する点である離散型ECG(DECG)と関連付けられ、ECG形態特徴の前記空間内の前記点の座標は、元のECG形態に関する情報を担持し、任意のECGペア間のECG形態類似性の尺度は、この空間内のDECG点のそれらの対応するペア間の距離として指定される、ステップと、
前記クラスターECGに対応するDECG点の集合を形成し、前記形成されたDECG集合の重心の座標、すべてのDECG集合を含む前記DECG集合の重心における球の半径またはポリゴンの中心を含む、前記形成されたDECG集合の特性を計算することによって、各クラスターについてそれぞれのSTANDARDを生成するステップと、
前記医師によって指定された前記検査目的に従う患者の状態の後の評価のために、生成された標準のセットから少なくとも1つのSTANDARDを割り当て、前記患者の状態を、前記割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDに対応する前記状態と比較するステップと、
前記患者のDECGシリーズ内の新たに受け取られたDECGの各々と前記割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDとの間の距離の時間変動によって、前記観察された患者の状態の経時変動を評価するステップと、
前記割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDに対する過去に観察された患者の状態の記録された経時変動を含む「観察の履歴」に基づいて、前記観察された患者の状態を予測するステップと、
前記割り当てられたSTANDARD間の幾何学的経路の変位で前記新たに受け取られた患者ECGの距離の変動のダイナミクスとして、前記患者の状態を画像化するステップと
を含むコンピュータ支援方法。
【請求項１２】
前記観察された患者の状態は、前記割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDの前記重心に対する前記観察された患者のECG経路における変動のタイプに基づいて、前記患者のECGを記録する最後の瞬間から開始する将来の時間期間について予測される、請求項11に記載の方法。
【請求項１３】
前記患者識別子は、特徴の2つのセットから選択され、特徴の第1のセットは、前記患者の個人データコードを定義し、特徴の第2のセットは、性別、年齢、診断、社会的地位、血液型、職業、社会的グループに属すること、教育、遺伝子型、病状の有無、薬の服用の有無の特徴からなるセットから選択された外来患者カードのパラメータを含む、請求項11に記載の方法。
【請求項１４】
前記ECGシリーズの前記記録は、指定された瞬間において、および/または前記患者の健康ステータス、患者の日課、薬を服用すること、もしくは医療処置に関連付けられる所定のイベントが発生すると、ECGを記録することを提供する所定の検査方法に従って実行される、請求項11に記載の方法。
【請求項１５】
任意のECGペア間の前記形態類似尺度は、少なくとも1つの空間、すなわちユークリッド空間、リーマン空間、ロバチェフスキー空間、ヒルベルト空間における点間の距離を計算するための式によって計算された、DECG点のそれらの対応するペア間の距離として指定される、請求項11に記載の方法。
【請求項１６】
前記クラスタリング方法は、K-meansと、K-mediansと、C-meansと、EMと、FORELと、Kohonenニューラルネットワークと、単一リンク法、完全リンク法、ワード法、平均リンク法、および加重平均リンク法を含むグラフ法とからなる群から選択される、請求項11に記載の方法。
【請求項１７】
前記抽出されたサブセットに関連する次の分析されたECGは、クラスタリングされ、その目的のために、すでに形成されたクラスターの各々におけるすべてのECGの形態に対するその形態の類似尺度がチェックされ、
所定の前記形態類似尺度によって、前記分析されたECGが前記すでに形成された1つのクラスターのECGのうちの少なくとも1つと一致する場合、前記ECGは、このクラスターに対応し、このクラスターに入ると考えられ、
前記ECGが2つ以上のクラスターに対応する場合、前記分析されたECGが対応する、以前に形成されたクラスターは、単一のクラスターへとマージされ、
前記ECGが前記以前に形成されたクラスターのいずれにも対応しない場合、この単一のECGを含む新しいクラスターが形成される、
請求項11に記載の方法。
【請求項１８】
前記「病状の有無」特徴は、前記医師によって確認された国際診断分類(ICD)に従う前記患者の診断における病理の有無を含む、請求項11に記載の方法。
【請求項１９】
Eindhoven心電図、脈波心電図(フォトプレスチモグラム)、オキシヘモグラム(oxyhemogram)、呼吸カード(respiration card)、心エコー図、振動性心電図、およびECGと同期された心血管系信号からなるセットから選択された心電図を使用するステップをさらに含む、請求項11に記載の方法。
【請求項２０】
前記生成されたDECG集合の特性は、前記生成されたDECG集合の重心の座標、すべてのDECG集合を含む前記DECG集合の重心における球の半径またはポリゴンの中心を含む、請求項11に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療に関し、より詳細には、観察された患者の各々について記録された少なくとも初回リード心電図(ECG)のシリーズによる患者の状態の遠隔監視、分析、および予後のための医療システムと、初回リード心電図シリーズ(ECG)による患者の状態の監視/分析および予後のためのコンピュータ支援方法とに関する。
【０００２】
本発明は、より多くの情報(ビッグデータ)をECG専門家およびECG記録転写士に対して自動的に提供することによって患者の状態の評価の精度を改善するために、ならびに、心電図および/または脈波に基づいて薬物治療の有効性を評価するために、使用され得る。
【背景技術】
【０００３】
心血管疾患は、依然として世界中の主要な死因であり、冠動脈心疾患(CHD)は、死亡率の全体像についての最も大きな原因となっている。ヨーロッパでは、2013年における心血管疾患による死亡率は、約49%であった。ロシアでは、2009年において、CHDが全ての死亡のうちの28.9%を占めた。
【０００４】
この事実は、適切な治療手法を選択するために慢性冠動脈心疾患(CCHD)の患者の状態を予測することの問題の緊急性を生じさせる。特定のCHD患者に必要な治療の量は、主に、大幅に異なる可能性がある個人リスクから決定されるべきである。
【０００５】
優先度の高い一般的な科学的な応用は、予後であり、予後は、数学的なモデルおよび方法を使用して、特定の疾患にかかりやすい体質を特定するために様々な因子の影響に対する人体の耐性レベルを決定することを可能にし、体質がすでに生じている場合は、その将来の進行および結果の詳細を予測することを可能にする。
【０００６】
この課題をうまく解決するために、患者をリスクグループに分けること、および、予後の観点から特定の患者に最適な治療手法を選択することを可能にする、あらゆる開業医に利用可能なアルゴリズムを提供する必要がある。今日まで、死亡および心血管イベントのリスクを計算するための統一された方法はない。
【０００７】
冠動脈心疾患の進行を予測するための方法は、特許RU2391044(2010年6月10日公開)において開示されている。方法は、臨床検査および心電図検査と、ホルター監視と、心エコー検査と、自転車エルゴメトリーと、心拍変動解析と、信号平均心電図検査と、QT間隔変動の決定とを伴う。方法は、患者の段階的検査を使用し、第1の段階は、臨床検査を含み、第2の段階は、ホルター心電図監視を含み、第3の段階は、心エコー検査を含み、第4の段階は、ストレステストを含み、第5の段階は、平均ECG心拍変動信号の分析を含む。各段階において、多変量統計分析の方法は、慢性冠動脈不全の患者にとって生命を危うくするイベントの発生の高リスク予測子を区別する。第1の段階が、狭心症の痛みの存在、不規則な心拍、失神状態、動脈性高血圧症、糖尿病、喫煙、運動不足、高脂血症、精神感情的ストレス、瘢痕変化の基準の存在および虚血指示症状の証拠、心室調律障害の存在、高グラデーションを含むこと、安静時心電図におけるQT分散の分析におけるQT間隔の延長を同定した場合、冠状動脈心疾患に関する好ましくない予後が予測される。第2の段階における好ましくない同定するものは、すべての虚血性症状の一日の持続時間が60分を超えること、虚血の無痛の症状があること、ST部分下降の最大深さが3mmを超えること、痛みの症状の開始時の心臓収縮数が1分当たり110未満であること、無痛症状の開始時の心臓収縮数が1分当たり100未満であること、高IV、Vグラデーションの期外収縮があること、心室頻拍の進行、心室期外収縮があることを含む。第3の段階における好ましくない同定するものは、有限拡張期サイズが6.0cmを超えること、駆出率が40%未満であること、運動低下および無動ゾーンの存在、動脈瘤の証拠を含む。第4の段階における好ましくない同定するものは、210慣用単位未満の身体活動に対する気道耐性の低下、虚血症状の開始時の最大心拍数が1分当たり100未満であること、虚血の一過性症状に関連する心室性不整脈があること、ST部分下降のリード数が6を超えることを含む。第5の段階における好ましくない識別子は、心室遅延電位があること、SDNN値が21ミリ秒未満であること、BB50が10拍/分未満であること、RMSDDが15ミリ秒未満であること、1.7慣用単位未満のLF/HF、三
角指数が15未満であることを含む。
【０００８】
段階的検査の結果に基づいて、好ましいまたは好ましくないCHD進行の確率は、CHDコース確率変数のベクトルの長さを使用して計算され、したがって、患者の死亡の高いまたは低いリスクの確率が予測される。
【０００９】
この方法は、患者の状態を決定し、患者の現在の状態の明確な評価について患者に対して、および、医療施設外で患者の治療を監視することについて臨床医に対して、双方に支援をするとき、医療施設外において患者の効果的な診断を提供することができない。
【００１０】
RU2615721B2は、モニタと、インターフェースと、患者に取り付けられ、患者の身体から電気心臓信号を拾うように設計された少なくとも1つの電気心臓信号センサ(ECG電極)とを備え、出力によって一次信号処理ユニットの入力に接続された、患者の状態の心電図監視のためのデバイスを開示し、このユニットの他の入力は、時間サンプリングユニットの出力に接続され、一次信号処理ユニットの出力は、チャネル切り替えユニットに接続される。チャネル切り替えユニットの出力は、検査対象の信号の高調波の振幅、周波数、および位相の値を出力する離散フーリエ変換ユニットと、患者データ入力ユニットとに接続される。高調波は、必要な時間量の間、調査中の信号の高調波振幅を記憶し出力する心電図レジスタにおいて処理される。高調波振幅は、心電図画像識別器に入力され、心電図画像識別器は、ECG電極から受信した画像を、信頼区間とある程度の信頼度とを考慮して、心電図画像ベースからの画像と比較する。識別器の出力は、状態を記録し、それらのダイナミクスを分析するためのユニットの入力に接続され、そのユニットでは、信頼区間とある程度の信頼度とを考慮して、ECG電極からの心電図画像のセットを心臓診断ベースからの疾患診断特徴付けセットと比較することによって、すべてのECG電極からの心電図画像のデータに基づいて、患者の疾患診断が形成される。同じユニットは、診断信頼性レベルと、患者の以前の検査に基づく診断ダイナミクスと、診断決定時間とを決定する。データは、モニタ上に表示され、他の技法的手段における記憶および調査のためのインターフェースと、患者データ入力ユニットとに転送され、患者データ入力ユニットでは、それらのデータは、それぞれの患者のアーカイブ内に記憶される。
【００１１】
デバイスは、患者の状態を決定し、患者の現在の状態の明確な評価について患者に対して、および、医療施設外で患者の治療を監視することについて臨床医に対して、双方に支援をするとき、医療施設外において患者の効果的な診断を提供することができない。
【００１２】
本発明に最も密接に関係するのは、CardioQVARKポータブルシステム(O. Yu. Pidanov、「The first experience of personal ECG monitoring in patients after thoracoscopic ablation of the left atrium」、Vestnik Sovremennoy klinicheskoy meditsiny、2017年、v.10、6号、24〜30頁)である。システムは、心房細動による胸腔鏡下アブレーション後の患者における心血管系監視のためのツールとして機能する。外科手術後1日目から5日目までの入院患者においてCardioQVARKポータブルモニタを用いて5分間のECG記録が行われ、データがモバイルインターネットによってクラウドサービスを介してCardioQvark Doctorアプリケーションに送信された。病院の段階は、心房細動に関する外科的治療後の期間において患者を監視するときに、パーソナルCardioQVARKモニタの利便性および使用の容易さを実証している。CardioQVARKによる遠隔監視は、患者の連続的な観察を可能にする。
【００１３】
iPad（登録商標） CardioQVARK Doctorアプリケーションの使用は、抗不整脈薬の投薬量を見つけるための心電図QT、PQ間隔の迅速なアクセスおよび迅速な解析に便利な研究基盤の収集を可能にする。
【００１４】
テスト調査は、ECG患者が退院したとき、2カ月間毎日患者を監視することから成る。262分の合計持続時間の64個のECG記録が取得された。取得された記録のうち、61個(95.3%)が分析に適していた。調査は、毎日午前中にECGを記録すること、ならびに、不規則な心拍の間隔が生じたときのデータを記録および送信すること、すなわち、イベント監視を提供した。
【００１５】
研究論文は、CardioQVARKデバイスの使用は、ベッドサイドモニタ、ECGデバイス、ホルターモニタなどを使用することの完全な省略を妨げることを述べている。
【００１６】
長期の、さらに優れた恒久的な心電図(ECG)監視の利点は、疑うことができない。しかしながら、実際の臨床診療では、モニタの使用は、それらの高いコストのために非常に制限される。
【００１７】
不整脈発作が生じた場合、その記録は、患者がECGオフィスに到着するか、または救急車が到着する前に、発作が自然に止まる可能性があるというだけの理由で不可能である場合がある。そのような状況の下で、現在の通信技術を使用して遠隔地の専門家に結果を送信する能力を用いて心調律障害を監視することは、非常に魅力的になる。
【００１８】
上記のシステムは、観察された患者の状態の予後を提供することができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１９】
【特許文献１】RU2391044
【特許文献２】RU2615721B2
【非特許文献】
【００２０】
【非特許文献１】O. Yu. Pidanov、「The first experience of personal ECG monitoring in patients after thoracoscopic ablation of the left atrium」、Vestnik Sovremennoy klinicheskoy meditsiny、2017年、v.10、6号、24〜30頁
【非特許文献２】A. V. Shmid、A. A. Berezin、M. A. Novopashin、Fermi-Pasta-Ulama auto recurrence in the description of the electrical activity of the heart、Journal Medical Hypothesis、101(2017年)、17〜22頁
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
本発明の課題は、従来技術の前述の問題を迅速におよび/または確実に克服することができる、医療施設外の少なくとも1人の患者から取得された心臓データの遠隔分析、ならびに、観察された患者の各々について記録された少なくとも初回リード心電図(ECG)のシリーズに基づく患者の状態の分析および予後のための医療システムを提供することである。
【００２２】
本発明の別の課題は、患者の状態の効果的な分析、診断、および予後を可能にすることができ、治療計画作成において臨床医を支援することができる、この医療システムを使用し、少なくとも初回リード心臓心電図(ECG)のシリーズと、ECGと同期した他の心臓病学的信号とに基づく患者の状態の監視、分析、および予後のためのコンピュータ支援方法を提供することである。
【００２３】
本発明によって提供される利点は、患者の状態を決定するときの医療施設外の患者の効果的な診断の提供、ならびに、患者の現在の状態の明確な評価について患者に対して、および、心臓の薬だけでない薬の使用における心毒性の評価を含む医療施設外の患者の治療の進行を監視することについて臨床医に対して、双方に支援を提供することを含む。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
したがって、本発明の第1の態様によれば、課題は、複数の観察された患者からの各患者について記録された少なくとも初回リード心電図(ECG)のシリーズによる患者の状態の遠隔監視、分析、および予後のための医療システムであって、
観察された患者の各々について、観察時間全体を通して以前に収集された患者の心電図(ECG)シリーズに患者識別子でマークされた各々の新たに記録された患者のECGを追加することによって生成された、前記患者識別子でマークされた患者のECGのシリーズを、前記医療システムのデータベース内に収集するためのユニットと、
医師の要求に基づいて、収集されたデータベースから、医師の要求により指定された制限と検査目的に従う前記識別子のうちの少なくとも1つとに従って前記システムにおいてターゲットグループへと組み合わされる患者のターゲットグループのECGサブセットを抽出するためのユニットと、
少なくとも1つの特徴によって組み合わされた患者の少なくとも1つのターゲットグループについて、クラスタリング方法を使用して、サブセットに抽出されたすべてのECGをそれらの形態の類似性の特徴に基づいて少なくとも1つのクラスターへ順次に組み合わせる、抽出されたECGサブセットをクラスタリングするためのユニットと、
医療システムのデータベースからの各ECGを、システムオペレータによって選択されたECG形態特徴の少なくとも1つの空間内の座標を有する点である離散型ECG(DECG)と関連付ける、ECG形態特徴の空間内のECG形態類似尺度を決定するためのユニットであって、ECG形態特徴の前記空間内の点の座標は、元のECG形態に関する情報を担持し、任意のECGペア間のECG形態類似尺度は、この空間内のDECG点のそれらの対応するペア間の距離として指定される、ユニットと、
ユニット(3)によって形成された各クラスターについて、クラスターECGに対応するDECG点の集合を形成することによって対応するSTANDARDを生成し、形成されたDECG集合の重心の座標、すべてのDECG集合を含むDECG集合の重心における球の半径またはポリゴンの中心を含む、形成されたDECG集合の特性を計算する、STANDARDを生成するためのユニットと、
医師の要求に基づいて、医師によって割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDに対応する状態に対する患者の状態の後の評価のために、複数の生成されたSTANDARDから検査目的に従って少なくとも1つのSTANDARDを割り当てるためのユニットと、
患者のDECGシリーズ内の各々の新たに受け取られたDECGと割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDとの間の距離の時間変動によって、観察された患者の状態の経時変動を評価する、患者のECGシリーズによって患者の状態を評価するためのユニットと、
割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDに対する過去に観察された患者の状態の記録された経時変動を含む「観察の履歴」に基づいて、患者の最も可能性が高い将来の状態を予測する、観察された患者の状態を予測するためのユニットと、
患者の新たに受け取られたECGの距離の変動のダイナミクスを、割り当てられたSTANDARD間の心電図の幾何学的経路の変位として表示する、患者の状態を画像化するためのユニットと
を備える医療システムを提供することによって解決される。
【００２５】
好ましくは、観察された患者の状態を予測するためのユニットは、割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDの重心に対する観察された患者のECG経路における変動のタイプに基づいて、患者のECGを記録する最後の瞬間から開始する将来の時間期間における観察された患者の状態の予後を出力する。
【００２６】
好ましくは、患者識別子は、特徴の2つのセットを含み、特徴の第1のセットは、患者の個人データコードを定義し、特徴の第2のセットは、性別、年齢、診断、社会的地位、血液型、職業、社会的グループに属すること、教育、遺伝子型、病状の有無、薬の服用の有無の特徴からなる群から選択された外来患者カードのパラメータを含む。
【００２７】
好ましくは、任意のECGペア間の形態類似尺度は、少なくとも1つの選択された空間、すなわちユークリッド空間、リーマン空間、ロバチェフスキー空間、ヒルベルト空間における点間の距離を計算するための式によって計算された、DECG点のそれらの対応するペア間の距離として指定される。
【００２８】
好ましくは、クラスタリング方法は、K-meansと、K-mediansと、C-meansと、EMと、FORELと、Kohonenニューラルネットワークと、単一リンク法、完全リンク法、ワード法、平均リンク法、および加重平均リンク法を含むグラフ法とからなる群から選択される。
【００２９】
好ましくは、クラスタリングユニットは、抽出されたサブセットに関連する次の分析されたECGについて、すでに形成されたクラスターの各々におけるすべてのECGの形態に対するその形態の類似性の尺度をチェックし、
所定の形態類似尺度に従って、分析されたECGが1つのすでに形成されたクラスターのECGのうちの少なくとも1つと一致する場合、ECGは、このクラスターに対応し、このクラスターに入るものとされ、
ECGが2つ以上のクラスターに対応する場合、分析されたECGが対応する、以前に形成されたクラスターは、単一のクラスターへとマージされ、
ECGが以前に形成されたクラスターのいずれにも対応しない場合、この単一のECGを含む新しいクラスターが形成される。
【００３０】
好ましくは、長期ECGにおいて、1分から5分の有限の時間間隔が選択され、DECGは、類似尺度のさらなる計算のためにこの時間間隔において決定される。
【００３１】
好ましくは、長期ECGにおいて、2つ以上の有限の間隔が選択され、DECGは、類似尺度のさらなる計算のためにこれらの時間間隔において決定され、ECG記録手順中の患者の状態変動の経路は、類似尺度に基づいて構築される。
【００３２】
好ましくは、特徴の空間は、補間法を使用して、記録されたECGを1つの固定長に減らすことによって正規化される。
【００３３】
本発明の第2の態様によれば、本発明の目的は、請求項1に記載の医療システムを使用する、患者の状態の遠隔監視、分析、および予後のためのコンピュータ支援方法であって、
複数の観察された患者からの各患者について、観察期間全体を通して以前に収集された患者のECGシリーズに患者の識別子でマークされた各々の新たに記録された患者のECGを追加することによって生成された、前記識別子でマークされた患者の少なくとも初回リード心電図(ECG)のシリーズを前記医療システムのデータベース内に収集するステップと、
医師の要求に基づいて、収集されたデータベースから、医師の要求により指定された制限と検査目的に従う前記識別子のうちの少なくとも1つとに従ってターゲットグループへと組み合わされる患者のターゲットグループのECGサブセットを抽出するステップと、
少なくとも1つの特徴によって組み合わされた患者の少なくとも1つのターゲットグループについて、抽出されたECGサブセットをクラスタリングするステップであって、その目的のため、サブセットに抽出されたすべてのECGは、クラスタリング方法のうちの1つを使用してそれらの形態間の類似性の特徴によって少なくとも1つのクラスターへと順次に組み合わされる、ステップと、
ECG形態特徴の空間内のECG形態の類似尺度を決定するステップであって、その目的のため、医療システムデータベースからの各ECGは、システムオペレータによって選択されたECG形態特徴の少なくとも1つの空間内の座標を有する点である離散型ECG(DECG)と関連付けられ、ECG形態特徴の前記空間内の点の座標は、元のECG形態に関する情報を担持し、任意のECGペア間のECG形態類似性の尺度は、この空間内のDECG点のそれらの対応するペア間の距離として指定される、ステップと、
クラスターECGに対応するDECG点の集合を形成し、形成されたDECG集合の重心の座標、すべてのDECG集合を含むDECG集合の重心における球の半径またはポリゴンの中心を含む、形成されたDECG集合の特性を計算することによって、各クラスターについてそれぞれのSTANDARDを生成するステップと、
医師によって指定された検査目的に従う患者の状態の後の評価のために、生成された標準のセットから少なくとも1つのSTANDARDを割り当て、患者の状態を、割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDに対応する状態と比較するステップと、
患者のDECGシリーズ内の新たに受け取られたDECGの各々と割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDとの間の距離の時間変動によって、観察された患者の状態の経時変動を評価するステップと、
割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDに対する過去に観察された患者の状態の記録された経時変動を含む「観察の履歴」に基づいて、観察された患者の状態を予測するステップと、
割り当てられたSTANDARD間の幾何学的経路の変位で、新たに受け取られた患者ECGの距離の変動のダイナミクスとして、患者の状態を画像化するステップと
を含むコンピュータ支援方法を提供することによって達成される。
【００３４】
好ましくは、観察された患者の状態は、割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDの重心に対する観察された患者のECG経路における変動のタイプに基づいて、患者のECGを記録する最後の瞬間から開始する将来の時間期間について予測される。
【００３５】
好ましくは、患者識別子は、特徴の2つのセットから選択され、特徴の第1のセットは、患者の個人データコードを定義し、特徴の第2のセットは、性別、年齢、診断、社会的地位、血液型、職業、社会的グループに属すること、教育、遺伝子型、病状の有無、薬の服用の有無の特徴からなるセットから選択された外来患者カードのパラメータを含む。
【００３６】
好ましくは、ECGシリーズの前記記録は、指定された瞬間において、および/または患者の健康状態、患者の日課、薬を服用すること、もしくは医療処置に関連付けられる所定のイベントが発生するとECGを記録することを提供する所定の検査方法に従って実行される。
【００３７】
好ましくは、任意のECGペア間の形態類似尺度は、少なくとも1つの空間、すなわちユークリッド空間、リーマン空間、ロバチェフスキー空間、ヒルベルト空間における点間の距離を計算するための式によって計算された、DECG点のそれらの対応するペア間の距離として指定される。
【００３８】
好ましくは、クラスタリング方法は、K-meansと、K-mediansと、C-meansと、EMと、FORELと、Kohonenニューラルネットワークと、単一リンク法、完全リンク法、ワード法、平均リンク法、および加重平均リンク法を含むグラフ法とからなる群から選択される。
【００３９】
好ましくは、抽出されたサブセットに関連する次の分析されたECGは、クラスタリングされ、その目的のために、すでに形成されたクラスターの各々におけるすべてのECGの形態に対するその形態の類似尺度がチェックされ、
所定の形態類似尺度によって、分析されたECGがすでに形成された1つのクラスターのECGのうちの少なくとも1つと一致する場合、ECGは、このクラスターに対応し、このクラスターに入ると考えられ、
ECGが2つ以上のクラスターに対応する場合、分析されたECGが対応する、以前に形成されたクラスターは、単一のクラスターへとマージされ、
ECGが以前に形成されたクラスターのいずれにも対応しない場合、この単一のECGを含む新しいクラスターが形成される。
【００４０】
好ましくは、「病状の有無」特徴は、医師によって確認された国際診断分類(ICD)に従う患者の診断における病理の有無を含む。
【００４１】
好ましくは、方法は、Eindhoven心電図、脈波心電図(フォトプレスチモグラム)、オキシヘモグラム(oxyhemogram)、呼吸カード(respiration card)、心エコー図、振動性心電図、およびECGと同期された心血管系信号からなるセットから選択された心電図を使用するステップをさらに含む。
【００４２】
本発明について、添付図面を参照して好ましい実施形態の説明においてさらに説明する。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明による、患者の状態の遠隔監視、分析、および予後のための医療システムの概略図である。
【図２】STANDARDを形成する方式を示す図である。
【図３】割り当てられたSTANDARD間の新たに到着した患者のECGの幾何学的経路の図である。
【図４】モバイルオペレータインターネットを介するデータ伝送で、携帯電話からデータを送信することによって患者のECGを収集することの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００４４】
本方法の理論的根拠
1954年に、Fermi、Pasta、およびUlamは、非線形システムが単一モード励起の状態からエネルギーが均等に分配された状態に必然的に遷移することを数学的に実証しようとした。
【００４５】
本発明者らは、Fermi-Pasta-Ulam再帰モデル(FPU自動再帰)の変形形態を提案し、数学的に説明し、検出されたFPU自動再帰現象における心臓の電気的ダイナミクスの妥当な説明の仮説を立てた。心電図(ECG)の形で心臓の正常な機能の適切な電気的ダイナミクスを作るFPU自動再帰のダイナミクスは、コンピュータモデル研究(A. V. Shmid、A. A. Berezin、M. A. Novopashin、Fermi-Pasta-Ulama auto recurrence in the description of the electrical activity of the heart、Journal Medical Hypothesis、101(2017年)、17〜22頁を参照)によって得られた。
【００４６】
モデル研究は、冠動脈心疾患の仮説の根拠を、最終的に心筋収縮性の急激な低下につながる、自動再帰の低周波高調波スペクトルのエネルギーを減少させることによってFPU自動再帰の高周波高調波スペクトルのエネルギーを増加させる形で明らかにした。
【００４７】
仮説は、健常者と、調査されている心血管疾患の患者の両方の20,000を超えるECGに対してテストされた。研究は、正常に機能している心臓の電気的活動のダイナミクスはFPU自動再帰現象によって解釈することができ、冠動脈心疾患はFPU自動再帰の低周波高調波と高周波高調波との間のエネルギー比の違反であることを明らかにした。
【００４８】
ECGをシミュレートするために、心臓が自己振動モードで機能することを考慮に入れたが、これは、心臓の活動をシミュレートするために使用されるFPU再帰構造に同様のダイナミクスの原理が存在することを意味する。
【００４９】
数学的シミュレーションは、心臓の電気的活動が発明者らによって最初に定式化されたFPU自動再帰であることを示し、そのFPU自動再帰は、個々の性質を有し、その構造に、そのパターンが自動再帰のフーリエスペクトルにおいて周期的に現れる心臓の生理学的状態および病理学的プロセスのピクチャを含む。
【００５０】
健常者のECGのフーリエスペクトルの自動再帰は、標準的なFPU再帰に対応する1〜5Hzの範囲の低周波部分と、高周波FPU再帰に対応する20〜35Hzの範囲の高周波部分との両方を備える。したがって、ECGは、完全なFPU自動再帰の生物学的な例である。
【００５１】
シミュレーション結果に基づいて、1人の患者または複数の患者の異なる心電図から取得された周波数パターンのセットが無秩序な分布を持たないことが示唆され、したがって、周波数パターンのいくつかの集合は、なんらかの近接度の尺度によって区別することができる。
【００５２】
これは、クラスタリングアルゴリズムがECG周波数パターンの正規化された空間に適用されえ、特定の患者と共通の特徴について選択された患者のグループとの双方の状態の安定した周波数パターンが取得されうることを意味する。
【００５３】
[好ましい実施形態の説明]
本発明によれば、複数の観察された患者からの各患者について記録された少なくとも初回リード心電図(ECG)のシリーズによる患者の状態の遠隔監視、分析、および予後のための医療システムは、複数の観察された患者の各々について前記医療システムのデータベース内に患者の心電図(ECG)のシリーズを収集するためのユニット1(図1)を備える。心電図は、患者識別子でマークされる。患者識別子は、性別、年齢、診断、社会的地位、血液型、職業、社会的グループに属すること、教育、遺伝子型、病状の有無、薬の服用の有無の特徴からなるセットから選択される。
【００５４】
心電図(ECG)のシリーズは、観察時間全体を通して以前に収集された患者のECGシリーズに、識別子でマークされた各々の新たな記録された患者のECGを追加することによって生成される。
【００５５】
医療システムは、医師の要求に基づいて、収集されたデータベースから、医師の要求により指定された制限と検査目的に従う識別子のうちの少なくとも1つとに従って前記システム内でターゲットグループへと組み合わされる患者のターゲットグループに属するECGのサブセットを抽出するためのユニット2をさらに備える。
【００５６】
データベースから受け取られた各心電図には、患者コードと、必要ならば医療識別子とが提供され、すなわち、これは、誰が調査されているか、およびなにが調査されているか、例えば、鎮痛剤を常用している30歳未満の若い人の心電図が調査されているかを特定する。
【００５７】
医療システムは、ECGの抽出されたサブセットをクラスタリングするためのユニット3を備える。ユニット3は、少なくとも1つの識別子によって組み合わされた患者の少なくとも1つのターゲットグループについて、クラスタリング方法を使用して、サブセットに抽出されたすべてのECGをそれらの形態間の類似性に基づいて少なくとも1つのクラスターA1、A2、A3、A4、A5へと順次に組み合わせる。
【００５８】
K-meansと、K-mediansと、C-meansと、EMと、FORELと、Kohonenニューラルネットワークと、単一リンク法、完全リンク法、ワード法、平均リンク法、および加重平均リンク法を含むグラフ法とからなるセットから選択される従来のクラスタリング方法が使用される。
【００５９】
ECG形態の類似尺度を決定するためのユニット4は、ECG形態特徴の空間内のECG形態類似尺度を決定する。心電図は、クラスタリングユニット3からECG形態類似尺度を決定するためのユニット4へ、応答、すなわち、転送されたECGペアのDECG間の距離(類似尺度)を得るために、ペアで順次転送される。
【００６０】
ユニット4は、医療システムデータベースから受け取られ、クラスタリングユニット3から転送された各ECGを、システムオペレータによって選択されたECG形態特徴の少なくとも1つの空間内の座標を有する点である離散型ECG(DECG)と関連付ける。このECG形態特徴空間内の点の座標の値は、元のECGの形態に関する情報を担持し、任意のECGペア間の形態類似尺度は、この空間内のDECG点のそれらの対応するペア間の距離として指定される。類似性特徴の空間は、オペレータによって指定される。
【００６１】
クラスタリングユニット3は、抽出されたサブセットに関連する次の分析されたECGについて、すでに形成されたクラスターA1〜A5の各々におけるすべてのECGの形態に対するその形態の類似性の尺度をチェックする。
【００６２】
所定の形態類似尺度に従って、分析されたECGが1つのすでに形成されたクラスターのECGのうちの少なくとも1つと一致する場合、ECGは、このクラスターに対応し、このクラスターに入るものとされる。ECGが2つ以上のクラスターに対応する場合、分析されたECGが対応する、以前に形成されたクラスターは、単一のクラスターへとマージされ、例えば、A3は、A4とマージされる。ECGが以前に形成されたクラスターのいずれにも対応しない場合、この単一のECGを含む新しいクラスターA5が形成される。
【００６３】
さらに、任意のECGペア間の形態類似性の尺度は、少なくとも1つの選択された空間、すなわちユークリッド空間、リーマン空間、ロバチェフスキー空間、ヒルベルト空間における点間の距離を計算するための式によって計算された、DECG点のそれらの対応するペア間の距離として指定される。
【００６４】
長期ECGにおいて、1分から5分の有限の間隔が選択され、DECGは、類似尺度のさらなる計算のためにこの間隔において決定される。
【００６５】
長期ECGにおいて、2つ以上の有限の間隔が選択され、DECGは、類似尺度のさらなる計算のためにこれらの間隔において決定され、長期ECGを記録する手順中の患者の状態変化の経路は、類似尺度に基づいて構築される。
【００６６】
特徴空間は、補間法を使用して、記録されたECGを1つの固定長に減らすことによって正規化される。
【００６７】
医療システムは、クラスターECGに対応するDECG点の集合を形成することによって、クラスタリングユニット3によって形成された各クラスターA1〜A4に対してそれぞれのSTANDARDを生成し、形成されたDECG集合の特性を計算するためのユニット5を備える。特性は、生成されたDECG集合の重心01、02、03、04の座標、すべてのDECG集合を含むDECG集合の重心における球の半径またはポリゴンの中心を含む。図2は、STANDARD B1、B2、B3、およびB4を示す。
【００６８】
生成されたSTANDARDは、ECGデータベース内に記憶されうる。
【００６９】
割り当てユニット6は、形成されたSTANDARDのセットから医師によって割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDに対応する状態に対する患者の状態の後の評価のための検査目的に従って、少なくともSTANDARDの医師の要求に基づいてSTANDARDを割り当てる。したがって、割り当てられたSTANDARDは、検査目的において示された状態に対応する。任意選択で、記憶されたSTANDARDをECGデータベースから受け取ることができる。
【００７０】
次いで、患者のECGシリーズによって患者の状態を評価するためのユニット7は、患者のDECGシリーズ内の新たに受け取られたDECGの各々と割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDとの間の距離の時間変動によって、観察された患者の状態の経時変動を評価する。STANDARDが形成されるので、医師または患者自身は、データベースから受け取られた1人の患者のECGシリーズをSTANDARDと比較することができる。図3は、薬を服用している観察された患者のDECG変位図を示し、ここで、左側は、若い健康な人のSTANDARDを示し、右側は、年配の虚血患者のSTANDARDを示す。
【００７１】
本医療システムは、観察された患者の状態を予測するためのユニット8によって予後を提供し、患者の最も可能性が高い将来の状態は、割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDに対する観察された患者の過去の状態の記録された経時変動を含む「観察の履歴」に基づいて予測される。
【００７２】
観察された患者の状態を予測するためのユニット8は、割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDの重心に対する観察された患者(図3)のECG経路における変動のタイプに基づいて、患者のECGを記録する最後の瞬間から開始する将来の時間期間の間の観察された患者の状態の予後を出力する。
【００７３】
画像化ユニット9は、患者の状態を表示し、その目的のために、新たに受け取られた患者のECGの距離の変動のダイナミクスは、割り当てられたSTANDARD(図3)間の幾何学的経路の変位として表示される。
【００７４】
医療システムは、患者のグループに適用することもできる。
【００７５】
本発明は、医療システムを使用し、実際の患者の健康ステータスに関する情報のキャリアとして患者のECGのセットの形態を比較する、患者の状態の遠隔監視、分析、および予後のためのコンピュータ支援方法も提供する。
【００７６】
本方法では、コンピュータは、最初に、診断STANDARDのセットを訓練、すなわち、生成し、各々の診断STANDARDは、主張された診断を特徴付ける、医師によって設定されたSTANDARDのうちの1つに対応する、以前に観察された患者の多数の形状が類似したECGを含む。
【００７７】
さらに、訓練されたコンピュータは、コンピュータ訓練の過程で形成されたSTANDARDのうちの1つを用いて、未知の診断との患者のECG形態の近接性の尺度を評価するために使用される。
【００７８】
患者の現在の状態は、1つまたは複数のSTANDARDのECG形態に対する患者のECGの近接性の尺度によって評価される。
【００７９】
患者のECG形態類似尺度がECG STANDARD形態に近づいているのかまたはそこから離れているのかに関わらず、患者の状態の経時変動は、患者のECGシリーズの分析に基づいて評価される。
【００８０】
患者の状態進行の予後は、ECG STANDARD形態に対する患者のECGシリーズの形状類似尺度の変動の履歴の分析に基づいてなされる。
【００８１】
ECG形態類似尺度の測定は、ECG形態類似性特徴の選択された空間内のECG形態を反映する座標を有する点(DECG)として患者のECGの各々を表す能力に依存する。ECG形態類似性特徴の空間の導入は、幾何学的条件を用いてさらに動作し、言い換えれば、点(DECG)間の距離としてECG形態類似尺度を定量化し、診断STANDARDを点の集合、すなわち、形態類似性特徴の空間内の領域とみなすことを可能にする。したがって、方法は、診断の基礎としてのECG形状の視覚的情報評価から正式なコンピュータ支援評価への移行を可能にする。
【００８２】
以下は、観察された患者のうちの1人について記録された初回リード心電図シリーズ(ECG)を使用する、患者の状態の遠隔監視、分析、および予後のための方法のステップである。
【００８３】
方法を実施するために、最初に、複数の観察された患者からの各患者について、医療システムデータベース内に、患者識別子でマークされた少なくとも初回リード心電図(ECG)のシリーズを収集することが必要である。心電図(ECG)のシリーズは、観察時間全体を通して以前に収集された患者のECGシリーズに、識別子でマークされた観察された複数の患者からの患者の各々の新たに記録されたECGを追加することによって生成される。したがって、データベースは、多数の少なくとも初回リード心電図(ECG)を含む。
【００８４】
心電図は、患者識別子でマークされる。患者識別子は、性別、年齢、診断、社会的地位、血液型、職業、社会的グループに属すること、教育、遺伝子型、病状の有無、薬の服用の有無の特徴から選択される。
【００８５】
次いで、医師の要求に従って、ユニット3は、収集されたデータベースから患者のターゲットグループのECGのサブセットを抽出する。患者は、医者の要求において指定された制限と、検査目的に応じた識別子のうちの少なくとも1つとに従って、ターゲットグループへと組み合わされる。例えば、鎮痛剤を常用している30歳未満の若い人の心電図が調査される。または、医師は、薬物のセットを服用しているすべての患者を要求する場合がある。
【００８６】
データベースから受け取られた各心電図には、患者コードと、必要ならば医療識別子とが提供され、すなわち、誰が調査されているか、およびなにが調査されているかに関する情報を含む。
【００８７】
このプロセスを通じて、ターゲット患者グループのECGのサブセットが生成される。
【００８８】
次いで、ユニット3は、少なくとも1つの識別子によって組み合わされた患者のターゲットグループの抽出されたECGサブセットのクラスタリングを実行し、その目的のために、サブセットに抽出されたすべてのECGは、クラスタリング方法のうちの1つを使用して、それらの形態間の類似性に基づいて少なくとも1つのクラスターへと順次に組みあわわされる。
【００８９】
クラスタリング方法は、K-meansと、K-mediansと、C-meansと、EMと、FORELと、Kohonenニューラルネットワークと、単一リンク法、完全リンク法、ワード法、平均リンク法、および加重平均リンク法を含むグラフ法とからなるセットから選択される。
【００９０】
ECG形態の類似尺度を決定するためのユニット4は、ECG形態特徴の空間内のECG形態類似尺度を決定する。クラスタリングユニットからの心電図は、応答、すなわち、転送されたECGペアのDECG間の距離(類似尺度)を受け取るために、ECG形態類似尺度決定ユニット4にペアにおいて転送される。
【００９１】
ユニット4は、医療システムデータベースから受け取られ、クラスタリングユニット3から転送された各ECGを、システムオペレータによって選択された少なくとも1つのECG形態特徴空間内の座標を有する点である離散型ECG(DECG)と関連付ける。ECG形態特徴空間内の点の座標の値は、元のECGの形態に関する情報を担持し、任意のECGペアの形態間の類似性の尺度は、この空間内のDECG点のそれらの対応するペア間の距離として指定される。類似性特徴空間は、オペレータによって指定される。
【００９２】
上述したように、サブセットに抽出されたすべてのECGは、それらの形態間の類似性に基づいて少なくとも1つのクラスターへと順次に組み合わされる。
【００９３】
クラスタリングユニット3は、抽出されたサブセットに関連する次の分析されたECGについて、すでに形成されたクラスターA1〜A5の各々におけるすべてのECGの形態に対するその形態の類似性の尺度をチェックする。
【００９４】
所定の形態類似尺度に従って、分析されたECGがすでに形成された1つのクラスターのECGのうちの少なくとも1つと一致する場合、ECGは、このクラスターに対応し、したがって、このクラスターに入るものとされる。ECGが2つ以上のクラスターに対応する場合、分析されたECGが対応する、以前に形成されたクラスターは、単一のクラスターへとマージされ、例えば、A3は、A4とマージされる。ECGが以前に形成されたクラスターのいずれにも対応しない場合、この単一のECGを含む新しいクラスターA5が形成される(図2)。
【００９５】
さらに、任意のECGペア間の形態の類似性の尺度は、少なくとも1つの選択された空間、すなわちユークリッド空間、リーマン空間、ロバチェフスキー空間、ヒルベルト空間における点間の距離を計算するための式によって計算された、DECG点のそれらの対応するペア間の距離として指定される。
【００９６】
長期ECGにおいて、1分から5分の有限の間隔が選択され、DECGは、類似尺度のさらなる計算のためにこの間隔において決定される。
【００９７】
長期ECGにおいて、2つ以上の有限の間隔が選択され、DECGは、類似尺度のさらなる計算のためにこれらの間隔において決定され、患者の状態変動の経路は、長期ECGを記録する手順中の類似尺度に基づいて構築される。
【００９８】
特徴の空間は、補間法を使用して、記録されたECGを1つの固定長に減らすことによって正規化される。
【００９９】
次いで、STANDARD生成ユニット5は、各クラスターに対してそれぞれのSTANDARDを生成する。ユニット5は、クラスターのECGに対応するDECG点の集合を形成することによって、クラスタリングユニット3によって形成された各クラスターA1〜A4に対してそれぞれのSTANDARD B1〜B4を生成し、形成されたDECG集合の特性を計算する。特性は、生成されたDECG集合の重心01、02、03、04(図2)の座標、セットのすべてのDECGを含むDECG集合の重心における球の半径またはポリゴンの中心を含む。
【０１００】
生成されたSTANDARDは、ECGデータベース内に記憶されうる。
【０１０１】
患者の状態の後の評価のために、少なくとも1つのSTANDARDが検査目的に従って割り当てられる。STANDARDは、形成されたSTANDARDのセットから医師によって割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDに対応する状態に対する患者の状態の後の評価のための検査目的に従って、医師の要求に基づいてSTANDARD割り当てユニット6によって割り当てられる。
【０１０２】
観察された患者の状態の経時変動は、患者のDECGシリーズ内の新たに受け取られたDECGの各々と割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDとの間の距離の時間変動によって評価される。
【０１０３】
したがって、割り当てられたSTANDARDは、検査の目的において示された状態に対応する。
【０１０４】
任意選択で、記憶されたSTANDARDをECGデータベースから受け取ることができる。
【０１０５】
次いで、観察された患者のECGシリーズは、ECGデータベースから患者の状態評価ユニット7に供給され、そこで、観察された患者の状態の経時変動は、患者のDECGシリーズ内の新たに受け取られたDECGの各々と割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDとの間の距離の時間変動によって評価される。STANDARDが形成されるので、医師または患者は、データベースから受け取られた1人の患者のECGシリーズを少なくとも1つのSTANDARDと比較することができる。
【０１０６】
医師の要求は、従来の方法によって電子的に入力される。
【０１０７】
治療する医師および患者にとって、予後、例えば、観察された患者の状態に応じて薬物投与量がどのように調整されなければならないか、および、薬物投与量が維持された場合、患者の状態が将来どのように変化するか、または投与量の変更が必要かどうかを知ることは重要である。
【０１０８】
本医療システムは、割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDに対する観察された患者の過去の状態の記録された時間変動を含む「観察の履歴」に基づいて、患者の最も可能性が高い将来の状態を予測する、観察された患者の状態予後ユニット8によって予後を提供する。
【０１０９】
観察された患者の状態は、割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDの重心に対する観察された患者ECG経路における変動のタイプに基づいて、患者のECGを記録する最後の瞬間から開始する将来の時間期間の間予測される。
【０１１０】
医療システムは、割り当てられたSTANDARD間の幾何学的経路の変位で、患者の新たに受け取られたECGの距離の変動のダイナミクスとして、患者の状態の画像化を提供する。
【０１１１】
ECGシリーズは、所定の瞬間において、および/または患者の健康ステータス、患者の日課、薬を服用すること、もしくは医療処置に関連付けられる所定のイベントが発生するとECGを記録することを提供する所定の検査方法に従って記録される。
【０１１２】
「病状の有無」特徴は、医師によって確認された国際診断分類(ICD)に従う患者の診断における病理の有無を含む。
【０１１３】
任意選択で、Eindhoven心電図、脈波心電図(フォトプレスチモグラム)、オキシヘモグラム、呼吸カード、心エコー図、振動性心電図、およびECGと同期された心血管系信号からなるセットからの心電図を使用することができる。
【０１１４】
例
図3は、割り当てられたSTANDARD間の幾何学的経路の変位において、新たに受け取られた患者ECGの距離の変動のダイナミクスとして患者の状態の変動を概略的に示す。
【０１１５】
図3の左側は、縦線によって、いかなる薬も服用していない30歳未満の若い健常者に属する以前に受け取られた心電図のSTANDARDを示し、右側は、心臓の薬を服用している60歳を超える高齢者に属する以前に受け取られた心電図のSTANDARDに関する線を示す。
【０１１６】
患者は、携帯電話アプリケーションを使用して1日に数回(例えば、5回)自分の初回リード心電図を取り、モバイルオペレータインターネットを介して携帯電話からデータベースにデータを転送する。心電図は、患者の状態を監視および分析する医師の要求により、データベースから遠隔監視医療システムに順次入力される。
【０１１７】
医療システムは、受け取ると、各心電図を処理し、すなわち、それを患者のターゲットグループに割り当て、クラスタリングを実行し、その類似尺度を決定し、必要ならば新しいSTANDARDを形成し、医師によって割り当てられたSTANDARDに従って患者状態評価ユニットに入力し、患者状態評価ユニットでは、最後に受け取られたECGがSTANDARDと比較される。比較結果は、心電図(ECG)シリーズによって、観察された患者の状態を予測するためのユニットに転送され、このユニットは、割り当てられた少なくとも1つのSTANDARDに対する観察された患者の過去の状態の記録された経時変動を含む「観察の履歴」に基づいて、患者の将来の状態の予後を出力する。
【０１１８】
予後結果は、画像化ユニットに入り、画像化ユニットは、割り当てられたSTANDARD間の幾何学的経路の変位で、新たに受け取られた患者のECGの距離の変動のダイナミクスとして、患者の状態を表示する(図3)。
【産業上の利用可能性】
【０１１９】
少なくとも初回リード心電図(ECG)のシリーズと、ECGと同期された他の心臓信号とによって、患者の状態の監視、分析、および予後のための本コンピュータ支援方法は、患者の状態を決定するとき、医療施設外の患者の効果的な診断を提供し、患者の現在の状態の明確な評価について患者に対して、および、心臓の薬だけでない薬の適用における心毒性の評価を含む医療施設外の患者の治療の進行を監視することについて臨床医に対して、双方に支援を提供する。
【符号の説明】
【０１２０】
1  ユニット
2  ユニット
3  ユニット、クラスタリングユニット
4  ユニット、ECG形態類似尺度決定ユニット
5  ユニット、STANDARD生成ユニット
6  割り当てユニット、STANDARD割り当てユニット
7  ユニット、患者の状態評価ユニット
8  ユニット、観察された患者の状態予後ユニット
9  画像化ユニット
【図１】
2021511846.tif 000003
【図２】
2021511846.tif 000004
【図３】
2021511846.tif 000005
【図４】
2021511846.tif 000006
【国際調査報告】
2021511846.tif 000007
2021511846.tif 000008
2021511846.tif 000009