(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法において、
活動データパケットを生成するステップであって、前記活動データパケットが、最近の活動を示す第１の活動フィールドと、過去の活動を示す第２の活動フィールドとを含む、ステップと、
前記活動データパケットを前記ウェアラブル医療デバイスから前記患者監視システムに送信するステップとを有し、
前記第１の活動フィールド及び前記第２の活動フィールドがそれぞれ、活動タイプを示す第１の活動サブフィールドと、前記活動タイプの確実性を示す第２の活動サブフィールドとを含む、方法。
【請求項２】
前記活動データパケットが、ヘッダフィールドを含み、
前記ヘッダフィールドは、活動フィールドにより表される時間範囲を示す第１のヘッダサブフィールド、及び／又は前記活動データパケットに含まれる活動フィールドの数を示す第２のヘッダサブフィールドを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ウェアラブル医療デバイスから前記患者監視システムに前記活動データパケットを送信するステップが、前記活動データパケットのアクノレッジフリー送信を行うステップを有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記活動データパケットを生成するステップが、推論に基づき少なくとも１つのインターリーブされた活動フィールドをインターリーブするステップを有し、
前記インターリーブされた活動フィールドは、活動タイプを示す第１の活動サブフィールドと、前記活動タイプの確実性を示す第２の活動サブフィールドとを含む、請求項１乃至３の任意の一項に記載の方法。
【請求項５】
前記活動データパケットを生成するステップが、推論に基づき少なくとも１つのインターリーブされた活動フィールドをインターリーブするステップを有し、
前記インターリーブされた活動フィールドは、イベントを示す第１の活動サブフィールドと、前記イベントの確実性を示す第２の活動サブフィールドとを含む、請求項１乃至４の任意の一項に記載の方法。
【請求項６】
前記活動データパケットを生成するステップが、推論に基づき少なくとも１つのインターリーブされた活動フィールドをインターリーブするステップを有し、
前記インターリーブされた活動フィールドは、前記第１の活動フィールドに示される活動タイプの属性を示す第１の活動サブフィールドと、前記属性の値を示す第２の活動サブフィールドとを含む、請求項１乃至５の任意の一項に記載の方法。
【請求項７】
前記ウェアラブル医療デバイスが、加速度計を含み、
前記第１の活動サブフィールドの値を得るステップは、生の加速度計センサデータに基づき前記ウェアラブル医療デバイスの向きを検出するステップを有する、請求項１乃至６の任意の一項に記載の方法。
【請求項８】
前記ウェアラブル医療デバイスが、加速度計を含み、
前記第１の活動サブフィールドの値を得るステップは、生のセンサデータに基づき、短い時間フレーム内で前記ウェアラブル医療デバイスの加速度の大きさを検出するステップを有する、請求項１乃至７の任意の一項に記載の方法。
【請求項９】
ウェアラブル医療デバイスが、センサシステムを含み、
前記第１の活動サブフィールドの値を得るステップは、生のセンサデータにおける周期性及び／又はケイデンスを検出するステップを有する、請求項１乃至８の任意の一項に記載の方法。
【請求項１０】
活動タイプ及び／又は推論を得るステップが、ナイーブベイズモデルを使用して分類するステップを有する、請求項１乃至９の任意の一項に記載の方法。
【請求項１１】
活動タイプ及び／又は推論を得るステップが、二次判別分析又は線形判別分析を実行する機械学習アルゴリズムに基づき分類するステップを有する、請求項１乃至１０の任意の一項に記載の方法。
【請求項１２】
活動タイプ及び／又は推論を得るステップが、ニューラルネットワークを使用して機械学習アルゴリズムで分類するステップを有する、請求項１乃至１１の任意の一項に記載の方法。
【請求項１３】
ウェアラブル医療デバイスであって、
センサシステムと、
活動データパケットを生成する分類器であって、前記活動データパケットが、最近の活動を示す少なくとも第１の活動フィールドと、過去の活動を示す第２の活動フィールドとを含む、分類器と、
前記活動データパケットを患者監視システムに送信するデバイス通信ユニットとを有し、
前記第１の活動フィールド及び前記第２の活動フィールドがそれぞれ、活動タイプを示す第１の活動サブフィールドと、前記活動タイプの確実性を示す第２の活動サブフィールドとを含む、ウェアラブル医療デバイス。
【請求項１４】
患者監視システムであって、
ウェアラブル医療デバイスにより送信される活動データパケットを受信及び処理するシステム通信ユニットであって、前記活動データパケットが、最近の活動を示す第１の活動フィールドと、過去の活動を示す第２の活動フィールドとを含む、システム通信ユニットを有し、
前記第１の活動フィールド及び前記第２の活動フィールドがそれぞれ、活動タイプを示す第１の活動サブフィールドと、前記活動タイプの確実性を示す第２の活動サブフィールドとを含む、患者監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法、ウェアラブル医療デバイス及び患者監視システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ウェアラブル医療デバイスは、患者の健康状態を監視するためにますます普及してきている。これらのウェアラブル医療デバイスは、患者の活動を認識するために使用されるセンサを有することができる。例えば、ＵＳ８,３７４,７７５Ｂ２号は、センサ測定値を用いて活動状態を分類する方法を開示する。典型的には、患者が行う現在の活動状態は、中央の患者監視システムに無線で送信される。この場合、介護者が患者の活動、健康状態及び治療の成功を追跡することを可能にする。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、患者の定期的な活動（例えば、歩行又はトイレ）は、患者の部屋の外で行われる場合がある。そこでは、ウェアラブル医療デバイスと患者監視システムとの間に信頼性のある無線接続を確立することができない。従って、患者の活動に関する重要な情報が失われる場合がある。
【０００４】
ＵＳ２０１３／０６０４８０Ａ１号は、センサ及びセンサデータの適応的表示及びフィルタリング方法を記載する。センサマネージャは、所定の信号との比較のためにセンサ信号を処理する。センサマネージャは、少なくとも部分的に比較に基づき１つ又は複数のフィルタの１つ又は複数のパラメータを決定する。１つ又は複数のフィルタは、１つ又は複数のセンサにおいて少なくとも部分的に、１つ又は複数のセンサから決定される１つ又は複数の他の信号、又はこれらの組み合わせを操作する。
【０００５】
ＷＯ２０１２／０８９２７８号は、ユーザにより運ばれ、搬送され、又は着用されるよう構成される加速度測定手段から出力されるデータを圧縮する方法に関する。
【０００６】
ＥＰ２７０４０９８Ａ１号は、運動パラメータを確認する方法と、そのための装置と、運動補助デバイスとに関する。認識された物体の運動データは、三軸加速度計によりサンプリングされた認識物体の加速度、三軸ジャイロスコープによりサンプリングされた認識物体の角速度、及び三軸磁力計によりサンプリングされた認識物体の角度を有する。
【０００７】
ＵＳ２０１１／２１８４６２Ａ１号は、スポーツ、物理フィットネス、又は治療と関連して運動又は力を測定及び分析するためのシステムに関する。
【０００８】
ＵＳ２０１３／２７８０７６Ａ１号は、無線電力受信機及び監視デバイスを備えた遠隔測定システムに関する。各監視デバイスがそれぞれ、１つ又は複数のセンサ及び固有のユーザＩＤを持つ。１つ又は複数のセンサは、ユーザの活動、行動及び習慣情報の少なくとも１つから選択されたユーザ情報を取得する。
【０００９】
従って、本発明の目的は、介護者による患者の現在の状態のより信頼性の高い検査を可能にするため、ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法、ウェアラブル医療デバイス及び患者監視システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的は、独立請求項に記載されるウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法、ウェアラブル医療デバイス及び患者監視システムにより解決される。ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法の有利な実施形態は、従属請求項に記載される。ウェアラブル医療デバイス及び患者監視システムは、これに応じて適合されることができる。
【００１１】
一つの側面によれば、ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法が提供され、この方法は、活動データパケットを生成するステップであって、上記活動データパケットが、最近の活動を示す第１の活動フィールドと、過去の活動を示す第２の活動フィールドとを含む、ステップと、上記活動データパケットを上記ウェアラブル医療デバイスから上記患者監視システムに送信する、特に無線で送信するステップとを有する。
【００１２】
１つの活動データパケットに、最新の活動を示す活動フィールドだけでなく、最新の活動の前に発生した過去の活動を示す第２の活動フィールドを提供することは、活動データパケットが失われる場合に患者のより連続的な監視を可能にすることができる。更に、斯かる過去の活動を示す第２の活動フィールドを送信することは、過去の活動の仮定を修正することを可能にすることができる。従来のシステムでは、不正確な活動が患者監視システムに示される可能性がある。過去の活動を示す第２の活動フィールドを送信することは、上記誤った評価を修正することを可能にすることができる。例えば、患者監視システムに送信された第１の活動データパケットによれば、患者は、時間ｔにおいて椅子に座っていた。しかしながら、時間ｔ＋１における次の活動を評価するとき、時間ｔ＋１では、患者はベッドに横たわっていることが分かる場合がある。こうして、第２のデータパケットは、時刻ｔの患者が椅子に座っておらずベッドにいたことを示す訂正された第２の活動フィールドを持つことができる。
【００１３】
従って、患者活動情報の患者監視システムへの改善された通信において、既に送信された活動履歴を変更することができる。
【００１４】
活動データパケットにおいて第２の活動フィールドの前に第１の活動フィールドを配置することは、以前に発生した過去の活動を示す情報の前に最新の活動を示す情報を送信することを可能にする。例えば、ウェアラブル医療デバイスを着用している患者がベッドから脱落したことを第１の活動フィールドが示す場合、第１の活動フィールドを受信するとき、看護師からの即時反応が要求されることができる。こうして、第２の活動フィールドの前に第１の活動フィールドを送信することは、データパケット全体が送信されない場合であっても、重要な最近の情報が考慮されることを可能にする。
【００１５】
活動データパケットを送信することは、活動データパケットを１０秒毎に送信することを含むことができ、これは、人員からの２分毎の即時応答を可能にし、送信のためのエネルギー消費が低減される。活動データパケットが１分に１回送信される場合、特に良好な妥協が達成され得る。
【００１６】
ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法の第１の実施形態では、上記活動データパケットが、ヘッダフィールドを含み、上記ヘッダフィールドは、活動フィールドにより表される時間範囲を示す第１のヘッダサブフィールド、及び／又は上記活動データパケットに含まれる活動フィールドの数を示す第２のヘッダサブフィールドを含む。
【００１７】
活動フィールドにより表される時間範囲を示す第１のヘッダサブフィールドを提供することは、活動データのより柔軟な送信を可能にする。第１のヘッダサブフィールドは、特に、所与の活動データパケットに対して、各活動フィールドが、１０秒の期間に関連することを示すことができる。別の活動データパケットに対して、第１のヘッダサブフィールドの値は、各活動フィールドが、１２０秒の期間、即ち２分に関連することを特定することができる。
【００１８】
活動データパケットに含まれる活動フィールドの数を示す第２のヘッダサブフィールドは、特別なエンドオブファイル文字を与えることなしに活動データパケットの終了を検出することを可能にすることができる。代替的に又は追加的に、活動データパケットに含まれる活動フィールドの数を示す第２のヘッダサブフィールドは、すべての活動フィールドが受信されたかどうかを確認することを可能にすることもできる。
【００１９】
ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法の別の実施形態では、上記ウェアラブル医療デバイスから上記患者監視システムに上記活動データパケットを送信するステップが、上記活動データパッケージのアクノレッジフリー送信を行うことを含む。
【００２０】
病院環境では、複数のウェアラブル医療デバイスが、１つ又は複数の患者監視システムと通信する場合があり、これは、ノイズの多いワイヤレスチャネルをもたらす。ウェアラブル医療デバイスから活動データパケットを受信するとき、患者監視システムにより確認応答された信号の送信を省くことは、無線チャネルの輻輳を低減するのを助けることができる。
【００２１】
更に、ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムへ活動情報を送信する方法の実施形態は、第１の活動フィールド及び第２の活動フィールドがそれぞれ、活動タイプを示す第１の活動サブフィールドと、活動タイプの確実性を示す第２の活動サブフィールドとを含むことを規定する。活動タイプの確実性は、活動タイプが正しく識別された尤度と考えられることができる。第２の活動サブフィールドは、先行又は後続の活動に基づき更新され得る。
【００２２】
患者監視システムは、第１の活動フィールド及び第２の活動フィールドを受信するとき、患者の健康状態及び回復状態に関する情報をより確実に提供することができる。各フィールドは、活動タイプを示す第１活動サブフィールド及び活動タイプの確実性を示す第２活動サブフィールドを含む。
【００２３】
更に、ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法の実施形態では、上記データパケットを生成するステップが、推論に基づき少なくとも１つのインターリーブされた活動フィールドをインターリーブするステップを含み、上記インターリーブされた活動フィールドは、活動タイプを示す第１の活動サブフィールドと、活動タイプの確実性を示す第２の活動サブフィールドとを含む。
【００２４】
人の健康状態及び／又は回復状態に関連するいくつかの活動タイプは、センサデータから直接得るのが困難な場合がある。推論に基づきインターリーブされた活動フィールドをインターリーブするステップであって、上記インターリーブされた活動フィールドが、活動タイプを示す第１の活動サブフィールドと、活動タイプの確実性を示す第２の活動サブフィールドとを含む、ステップは、治療目的にとって貴重である患者に関する追加的な情報を提供することができる。
【００２５】
ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法の別の実施形態では、上記活動データパケットを生成するステップが、推論に基づき少なくとも１つのインターリーブされた活動フィールドをインターリーブするステップを含み、上記インターリーブされた活動フィールドが、イベントを示す第１の活動サブフィールドと、イベントの確実性を示す第２の活動サブフィールドとを含む。
【００２６】
ウェアラブル医療デバイスのユーザに起こるいくつかのイベントは、患者監視システムによる特別な取り扱いを必要とする場合がある。推論に基づき、特に第１の活動フィールドから得られる活動タイプ及び第２の活動フィールドに基づき、上記イベントを得ることは、患者の改善された医療ケアを可能にすることができる。
【００２７】
第２の活動サブフィールドが、イベントの重大度を示すことも可能である。例えば、このイベントが、病院における介護専門家からの即時の助けを必要とする階段の転落である場合がある。
【００２８】
実施形態はまた、特別なイベントの場合又は重大度が高い場合、即時活動データパケットを送信することを有することができる。即時活動データパケットは例えば、毎分送信される活動データパケットに加えて送信されることができる。即時活動データパケットはまた、送信期間の短縮をトリガし得る。
【００２９】
更に、ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法の実施形態は、上記活動データパケットを生成するステップが、推論に基づき少なくとも１つのインターリーブされた活動フィールドをインターリーブするステップを含み、上記インターリーブされた活動フィールドは、上記第１の活動フィールドに示される活動タイプの属性を示す第１の活動サブフィールドと、属性の値を示す第２の活動サブフィールドとを含むことを規定することができる。
【００３０】
患者の健康状態の改善は、患者が行う活動タイプだけでなく、例えば歩行中の転倒又はベッドからの落下といった特定のイベントにも関連付けられることができる。活動タイプにおける変化に基づき検出されたイベント（例えば、ベッドに横たわる状態から床に横たわる状態への変化）及び活動データパケットに含まれるイベントは、患者監視システムに送信されるとき、特別な警告をトリガすることができる。
【００３１】
ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法の別の実施形態では、上記ウェアラブル医療デバイスが、加速度計を有し、第１の活動サブフィールドの値を得るステップは、生の加速度計センサデータから、特に異なる時間的範囲における複数の特徴を計算するステップを有する。この特徴は、ウェアラブル医療デバイスの向き及び動きを特徴付けることができる。特定の活動タイプは特に、特徴値のベクトルの分類又は回帰に基づき、統計的な機械学習アルゴリズムを用いて認識されることができる。
【００３２】
更に、ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法の実施形態では、ウェアラブル医療デバイスは、加速度計、特に３軸加速度計を有し、第１の活動サブフィールドの値を得るステップは、生の加速度計センサデータに基づきウェアラブル医療デバイスの向きを検出するステップを有する。
【００３３】
ウェアラブル医療デバイスの向きは、ユーザの活動タイプの非常に信頼性の高い指示を与えることができる。ウェアラブル医療デバイスが、例えば胸部ベルトである場合、胸部ベルトの向きは、横臥と立位との区別を可能にすることができる。
【００３４】
ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法の別の実施形態では、ウェアラブル医療デバイスは、加速度計、特に３軸加速度計を有し、上記第１の活動サブフィールドの値を得るステップは、上記生のセンサデータに基づき、短い時間フレーム内で上記ウェアラブル医療デバイスの加速度の大きさを検出するステップを有する。
【００３５】
短い時間フレーム内、特に２０秒以内、より詳細には５秒以内における高い加速の大きさは、活動タイプを確立するための更なる要因であり得る。例えば、高い加速度の大きさは、ウェアラブル医療デバイスを使用する患者の震えを示すことができる。
【００３６】
更に、ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法の実施形態では、ウェアラブル医療デバイスは、センサシステム、特に加速度計、より詳細には３軸加速度計を有し、上記第１の活動サブフィールドの値を得るステップは、上記生のセンサデータにおける周期性及び／又はケイデンスを検出するステップを有する。
【００３７】
生のセンサデータにおける周期性を検出することは例えば、歩行する患者のステップ規則性を決定するのに有用であり得る。ステップの規則性は、患者が股関節置換術からどれくらい回復するかを示す良い指標となり得る。
【００３８】
ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法の別の実施形態では、活動タイプ及び／又は推論を得るステップが、ナイーブベイズモデル（naive Bayes model）を使用するステップを含む。
【００３９】
ナイーブベイズモデルを用いて分類することは、分類に必要なパラメータを推定するために少量のトレーニングデータだけを必要とするようにできる。
【００４０】
更に、ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法の実施形態は、活動タイプ及び／又は推論を得るステップが、二次判別分析又は線形判別分析を実行する機械学習アルゴリズムに基づき分類するステップを含むことを規定する。
【００４１】
線形判別分析は、生のセンサデータから得られる特徴の線形結合に基づき活動タイプを決定することを可能にすることができる。
【００４２】
非線形特徴の組み合わせにより表される活動タイプは、二次判別分析により容易に区別されることができる。
【００４３】
更に、ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムに活動情報を送信する方法の実施形態では、活動タイプ及び／又は推論を得るステップが、ニューラルネットワークを使用して機械学習アルゴリズムで分類するステップを含む。
【００４４】
ニューラルネットワークを使用することは、生のセンサデータから抽出された特徴の相関についての仮定を行うことを必要としないとすることができる。
【００４５】
ウェアラブル医療デバイスから患者監視システムへ活動情報を送信する方法を実行するとき、いくつかが、特定の静止活動タイプを検出するために使用され、他が、特定のイベントの検出器（例えば、転倒検出器）に使用されるよう、複数の分類アルゴリズムを使用することが有利である。
【００４６】
活動のタイプとその確実性は、以前又は後続の活動タイプとその尤度値に依存する場合がある。典型的には、分類アルゴリズムにおいて、一連の観測におけるクラスの尤度は、条件付き確率により、又はある状態から別の状態への遷移確率を記述することができるマルコフ連鎖（又はマルコフランダム場）を使用して定式化されることができる。例えば、一連の活動タイプのマルコフ連鎖モデルを用いた推論は、直近又は過去の活動タイプの活動タイプ分類における変更をもたらす場合がある。
【００４７】
更なる側面によれば、ウェアラブル医療デバイスが提供され、このウェアラブル医療デバイスが、センサシステム、特に加速度計、より詳細には３軸加速度計と、活動データパケットを生成する分類器であって、上記活動データパケットが、最近の活動を示す少なくとも第１の活動フィールドと、過去の活動を示す第２の活動フィールドとを含む、分類器と、上記活動データパケットを患者監視システムに送信するデバイス通信ユニットとを有する。
【００４８】
別の側面は、患者監視システムに関し、このシステムは、最近の活動を示す第１の活動フィールドと、過去の活動を示す第２の活動フィールドとを含む活動データパケットを受信及び処理するシステム通信ユニットを有する。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】ウェアラブル医療デバイス及び患者監視システムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００５０】
図１は、センサシステム１０２、より具体的には３軸加速度計、分類器１０３、及びデバイス通信ユニット１０４を有するウェアラブル医療デバイス１０１を示す。活動データパケットは、ウェアラブル医療デバイス１０１から無線接続１０６を介して患者監視システム１０５に送信されることができる。
【００５１】
無線接続１０６は、パケット交換型近距離無線に基づかれるものであってもよい。パケット交換型近距離無線用の典型的なデータパケットは、表１による構造を持つことができる。そこでは、Ｏｐｅｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎモデル（ＯＳＩ）に基づき、ＰＨＹは、物理層、ＭＡＣは、メディアアクセス制御、即ちデータリンク層、ＮＥＴは、ネットワーク層、ＭＩＣは、メッセージ完全性コードに関係する。
【表１】
0006297752.tif 000002
【００５２】
表１による例示的な構造によれば、アプリケーションペイロード（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐａｙｌｏａｄ）、即ち実効ペイロードは最大９０バイトである。この方法の一実施形態によれば、アプリケーションペイロードのフォーマット、即ち活動データパケットは、表２に示されるフォーマットを持つことができる。
【表２】
0006297752.tif 000003
【００５３】
示されるように、活動データパケットは、ヘッダ情報Ｔ、Ｎ及び活動フィールドＡＦを有することができる。ヘッダにおけるフィールドＴは、活動情報が対応する時間範囲（例えば、１秒、１分など）を指す。フィールドＮは、活動データパケットに含まれる活動フィールドの数を示すことができる。第１の活動フィールドＡＦ（１）は、最新の期間に対応することができる。活動データパケットは、過去の期間に関する追加的な活動フィールドＡＦ（ｎ）を有することができる。
【００５４】
表３は、ビットストリームシンタックスにおける例示的な活動データパケットを示す。ここで、ＡｃｔｉｖｉｔｙＣｌａｓｓｉｆｉｅｒＰａｃｋｅｔは、活動データパケット、ａｃＦｉｅｌｄＴｙｐｅは、フィールドＴ、ａｃＮｕｍｂｅｒｏｆＦｉｅｌｄｓは、フィールドＮ、及びａｃＡｃｔｉｖｉｔｙＴｙｐｅとａｃＡｃｔｉｖｉｔｙＳｔｒｅｎｇｔｈとは、前述の活動フィールドに関する。
【表３】
0006297752.tif 000004
【００５５】
活動データパケットの最初のフィールドａｃＦｉｅｌｄＴｙｐｅは、インジケータであり、これは、各活動フィールド（ａｃＡｃｔｉｖｉｔｙＴｙｐｅ、ａｃＡｃｔｉｖｉｔｙＳｔｒｅｎｇｔｈ）が表す時間範囲を示す。時間範囲は、表４に提案されるようにコード化されることができる（ここでは及び以下において、接尾辞ｈは、１６進表記を示す）。
【表４】
0006297752.tif 000005
【００５６】
示されるように、最初の１６の可能な値は、活動フィールド期間を秒単位で表す。選択肢００ｈは、特殊なケースを表すことができ、その場合、活動フィールドがすべて、同時に現在の活動に対応する。更なる２４０の可能な値は、後の使用のために予約され、将来の開発に対する活動データパケットの適合を可能にする。従って、個別の残りの４ビットはマスクされる。
【００５７】
活動フィールドの数Ｎは４２に制限されることができる。活動フィールドは、表３に示されるように、第１のサブフィールドａｃＡｃｔｉｖｉｔｙＴｙｐｅ及び第２のサブフィールドａｃＡｃｔｉｖｉｔｙＳｔｒｅｎｇｔｈへと分割されることができる。各サブフィールドは、１バイトのサブフィールドとすることができる。２５６の活動タイプを１バイトで表すことが可能である。これは、例えば表５に基づき、活動（Ａｃｔｉｖｉｔｙ）、イベント（Ｅｖｅｎｔ）及び属性（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を含むグループへと分割されることができる。
【表５】
0006297752.tif 000006
【００５８】
表５では、００ｈからＡＦｈまでコード化された活動タイプが、活動を表し、Ｂ０ｈからＣＦｈまでが、イベントを、Ｄ０ｈからＦＦｈまでが、属性を表すことができる。活動に関連する活動フィールドの第２のサブフィールドは、活動が正しく識別されたことの確実性を示すことができる。属性は、前の活動を参照することができる。例えば、活動フィールドが、活動タイプ"ウォーキング（Ｗａｌｋｉｎｇ）"を示す場合、次の活動フィールドは、例えばステップレートなどといったこの"ウォーキング"活動の属性を提供することができる。従って、活動フィールドは、第１のサブフィールドにおいて、例えばステップレートといった属性のタイプを示すことができ。第２のサブフィールドにおいて、上記属性の値、例えば、ステップレートを１分あたりのステップ数において示すことができる。ＦＦｈでコード化される特別な属性は、前の活動が行われた場所又は位置を示すことができる。この場合、第２サブフィールドは、表６に示される位置コードに基づき場所を示すことができる。
【表６】
0006297752.tif 000007
【００５９】
表７の例では、活動データパケットは、それぞれが１０秒（Ｔ=０６ｈ）の期間を表す６つの活動フィールド（Ｎ=０６ｈ）を含み、そのうち最初の３つの活動フィールドのみが示される。
【表７】
0006297752.tif 000008
【００６０】
第１の活動フィールドＡＦ（１）は、直近の活動が、立位（ＡＦ（１、Ｔ）=５０ｈ）であり、この確実性が５２ｈであり、これに先行して、着席（ＡＦ（２、Ｔ）=３０ｈ）があり、更に先行して横臥（ＡＦ（３、Ｔ）=１１ｈ）があることを示す。
【００６１】
推論に基づき、横臥から歩行に移る過程で、患者はベッドから出なければならず、着席がベッドで行われたことが決定される。なぜなら、それは、ベッドから出る直前に起こるからである。
【００６２】
従って、表８に示されるように、次の期間の活動データパケットが、この追加の情報で増強されることができる。
【表８】
0006297752.tif 000009
【００６３】
示されるように、直近の活動は、立位（ＡＦ（２、Ｔ）=５０ｈ）から歩行（ＡＦ（１、Ｔ）=５１ｈ）に変化した。更に、ベッド退去イベント（ＡＦ（３、Ｔ）=Ｃ０ｈ）及び着席がベッドにおいて行われた（ＡＦ（５、Ｔ）=ＦＦｈ、ＡＦ（Ｆ、Ｓ）=００ｈ）ことを示すインターリーブされた活動フィールドＡＦ（３）及びＡＦ（５）がインターリーブされる。
【００６４】
上記追加的な情報は、患者のより良い治療のために有益であり得る。
【００６５】
一実施形態では、センサシステム１０２により提供される生の加速度計データから、いくつかの数値的特徴が計算されることができる。これらの特徴は例えば、ウェアラブル医療デバイスの向き、短い時間フレームにおける加速度の大きさ、生データ又は他の物理的時系列の周期性又はケイデンスに関連し得る。数値特徴から活動タイプを得るのに、機械学習アルゴリズムに基づかれる分類器が使用されることができる。より詳細には、分類器は、ナイーブベイズ分類原理に基づかれることができ、複数の患者からの異なる活動タイプ（例えば、ベッドに横たわっておそらく眠っている、ベッドで活発に動いている、座っている、立っている、歩いている、歩行する、車椅子を使用して歩いている等）から、手動で注釈付けされた活動データの集合を用いて訓練されることができる。
【００６６】
ナイーブベイズ分類器の原理を使用する分類器は、各活動タイプに関する尤度スコアを提供することができる。勝る（ｗｉｎｎｉｎｇ）活動タイプが、現在の時間フレームに対応する活動タイプとして選択されることができる。典型的には、活動タイプ分析の時間フレームの持続時間は１秒とすることができる。
【図１】
0006297752.tif 000010