【手続補正書】
【提出日】令和1年5月16日(2019.5.16)
【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】
制御プロトコルに従って制御されるように構成された医療機器と、
コントローラと
を有する医療システムであって、
前記コントローラは、
レシピエント上で測定された生理学的信号の現在の時点の現在の値と過去の時点の過去の値とを含む測定データセットを受信し、
前記測定されたデータセットに基づいて前記現在の時点での差分信号を計算し、前記差分信号は、前記現在の時点での前記生理学的信号の１次元の有限差分と前記現在の時点での前記生理学的信号の２次元の有限差分とを含み、前記１次元の有限差分および前記２次元の有限差分はそれぞれ一次導関数および二次導関数に対応し、
前記差分信号と予測アルゴリズムとを用いて差分値を予測し、前記差分値は、将来の時点における前記生理学的信号の予測された将来の値と前記現在の値との間の差であり、
前記差分値と前記現在の値とに基づいて前記予測された将来の値を計算し、
前記予測された将来の値に従って前記制御プロトコルを更新する
ように構成されている
ことを特徴とする医療システム。
【請求項２】
請求項１記載の医療システムにおいて、
前記差分信号は、前記現在の時点での前記生理学的信号の１つ以上の高次元の有限差分を更に含み、前記１つ以上の高次元の有限差分は前記２次元の有限差分よりも高い次元を有する
ことを特徴とする医療システム。
【請求項３】
請求項２記載の医療システムにおいて、
前記１つ以上の高次元の有限差分の最高次元が、前記生理学的信号の少なくとのひとつ、または前記将来の時点と前記現在の時点との時間差に基づいて決定される
ことを特徴とする医療システム。
【請求項４】
請求項１記載の医療システムにおいて、
前記コントローラは、第１のステップサイズを用いて前記１次元の差分信号を計算し、第２のステップサイズを用いて前記２次元の有限差分を計算するように構成されている
ことを特徴とする医療システム。
【請求項５】
請求項４記載の医療システムにおいて、
前記第１のステップサイズは、前記第２のステップサイズに等しい
ことを特徴とする医療システム。
【請求項６】
請求項４記載の医療システムにおいて、
前記第１のステップサイズは、前記第２のステップサイズから相違する
ことを特徴とする医療システム。
【請求項７】
請求項４記載の医療システムにおいて、
前記第１のステップサイズと前記第２のステップサイズは、前記生理学的信号の特徴、前記医療システムのアプリケーション、前記生理学的信号の測定、または前記将来の時点と前記現在の時点との間の時間差の少なくとも１つに基づいて決定される
ことを特徴とする医療システム。
【請求項８】
請求項１記載の医療システムにおいて、
前記予測アルゴリズムは、カーネル密度推定、スケーリングを有するサポートベクトル回帰、またはランダムフォレスト回帰の１つを含む
ことを特徴とする医療システム。
【請求項９】
請求項１記載の医療システムにおいて、
前記予測アルゴリズムは、トレーニング差分信号とトレーニング差分値とを含むトレーニング変数対を使用してトレーニングされ、
前記トレーニング差分信号は、前記現在の時点よりも前の第１の時点における前記生理学的信号の有限差分を表し、
前記トレーニング差分値は、前記第１の時点に続く第２の時点における前記生理学的信号の第２の値と、前記第１の時点における前記生理学的信号の第１の値との差を表し、前記第２の時点は前記現在の時点よりも前である
ことを特徴とする医療システム。
【請求項１０】
請求項１記載の医療システムにおいて、
前記コントローラは、更に、
前記差分値を予測する前の複数の時点で測定された前記生理学的信号の履歴測定値を受信し、
前記履歴測定値に基づいて１つ以上の時点でのトレーニング差分信号を計算して、それぞれが１つのトレーニング信号と対応するトレーニング差分値を有する、１つ以上のトレーニング変数対を取得し、
前記１つ以上のトレーニング変数対を用いて前記予測アルゴリズムをトレーニングする
ように構成されている
ことを特徴とする医療システム。
【請求項１１】
医療機器を制御する方法であって、
レシピエント上で測定された生理学的信号の現在の時点の現在の値と過去の時点の過去の値とを含む測定データセットを受信し、
前記測定されたデータセットに基づいて前記現在の時点での差分信号を計算し、前記差分信号は、前記現在の時点での前記生理学的信号の１次元の有限差分と前記現在の時点での前記生理学的信号の２次元の有限差分とを含み、前記１次元の有限差分および前記２次元の有限差分はそれぞれ一次導関数および二次導関数に対応し、
前記差分信号と予測アルゴリズムとを用いて差分値を予測し、前記差分値は、将来の時点における前記生理学的信号の予測された将来の値と前記現在の値との間の差であり、
前記差分値と前記現在の値とに基づいて前記予測された将来の値を計算し、
前記予測された将来の値に従って前記制御プロトコルを更新する
ことを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１１記載の方法において、
前記差分信号は、前記現在の時点での前記生理学的信号の１つ以上の高次元の有限差分を更に含み、前記１つ以上の高次元の有限差分は前記２次元の有限差分よりも高い次元を有する
ことを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１２記載の方法において、
更に、前記１つ以上の高次元の有限差分の最高次元を、前記生理学的信号の少なくとのひとつ、前記医療機器のアプリケーション、または前記将来の時点と前記現在の時点との時間差に基づいて決定する
ことを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１１記載の方法において、
前記差分信号を計算することは、第１のステップサイズを用いて前記１次元の差分信号を計算し、第２のステップサイズを用いて前記２次元の有限差分を計算することを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１４記載の方法において、
前記第１のステップサイズは、前記第２のステップサイズに等しい
ことを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１４記載の方法において、
前記第１のステップサイズは、前記第２のステップサイズから相違する
ことを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１４記載の方法において、
前記第１のステップサイズと前記第２のステップサイズを、前記生理学的信号の特徴、前記医療機器のアプリケーション、前記生理学的信号の測定、または前記将来の時点と前記現在の時点との間の時間差の少なくとも１つに基づいて決定する
ことを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１１記載の方法において、
前記予測アルゴリズムは、カーネル密度推定、スケーリングを有するサポートベクトル回帰、またはランダムフォレスト回帰の１つを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１１記載の方法において、
前記予測アルゴリズムは、トレーニング差分信号とトレーニング差分値とを含むトレーニング変数対を使用してトレーニングされ、
前記トレーニング差分信号は、前記現在の時点よりも前の第１の時点における前記生理学的信号の有限差分を表し、
前記トレーニング差分値は、前記第１の時点に続く第２の時点における前記生理学的信号の第２の値と、前記第１の時点における前記生理学的信号の第１の値との差を表し、前記第２の時点は前記現在の時点よりも前である
ことを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１１記載の方法において、
更に、前記予測アルゴリズムをトレーニングすることを含み、
前記予測アルゴリズムをトレーニングすることは、
前記差分値を予測する前の複数の時点で測定された生理学的信号の前記履歴測定値を受信し、
前記履歴測定値に基づいて１つ以上の前記時点でのトレーニング差分信号を計算して、それぞれが１つのトレーニング信号と対応するトレーニング差分値を有する、１つ以上のトレーニング変数対を取得し、
前記１つ以上のトレーニング変数対を用いて前記予測アルゴリズムをトレーニングして、前記予測アルゴリズムのパラメータ値を獲得する
ことを含むことを特徴とする方法。