(57)【要約】  本開示は、患者上の関心領域の健康に関連するパラメータを評価するためのデバイスおよびシステムを提供する。デバイスは、関心領域において１つ以上のパラメータを測定するように適合された１つ以上のセンサと、プロセッサであって、測定されたパラメータを受信し、患者属性のデータセットを受信し、学習エンジンを使用して、パラメータの値および患者属性のデータセットに対応する以前のインスタンスの分析に基づいて、パラメータの各々の閾値を決定するように構成されている、プロセッサと、を含む。プロセッサは、少なくとも１つの主要パラメータの値が対応する閾値を少なくとも所定の期間にわたって超えたときに、関心領域における褥瘡の発生を予測するように構成されている。１つ以上のセンサは、画像捕捉デバイス、圧力センサ、温度センサ、湿度センサなどであり得る。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者上の関心領域の健康に関連するパラメータを評価するのに適したデバイスであって、前記デバイスが、
前記患者上の前記関心領域に配置されるように適合された基部と、
前記基部上に設けられた１つ以上のセンサであって、前記関心領域において対応する１つ以上のパラメータを測定するように適合されている、１つ以上のセンサと、
前記１つ以上のセンサに動作可能に結合され、前記測定された１つ以上のパラメータを受信するように構成されたプロセッサであって、前記プロセッサが、
患者属性のデータセットを受信し、
前記プロセッサに動作可能に結合された学習エンジンから、前記１つ以上のパラメータの各々の閾値を受信するように構成されている、プロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記１つ以上のパラメータの少なくとも１つの主要パラメータの値が、少なくとも所定の期間にわたって前記少なくとも１つの主要パラメータの対応する閾値を超える場合に、前記関心領域における前記褥瘡の発生を予想する、デバイス。
【請求項２】
前記１つ以上のセンサを保護するために、前記基部上にカバーシェルが設けられている、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
前記１つ以上のセンサが、画像捕捉デバイス、圧電圧力センサ、温度センサ、湿度センサ、温度および湿度の組み合わせセンサ、加速度計、血流センサ、全地球測位システムなどのジオロケーションユニット、せん断および摩擦応力、血圧、心拍数、呼吸数、血中酸素飽和レベルの検出のためのセンサ、ならびに／またはこれらの組み合わせを含む群から選択される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項４】
前記１つ以上のパラメータが、前記関心領域の画像、前記関心領域における圧力、前記関心領域における血流、前記関心領域におけるせん断応力、前記関心領域における摩擦、血圧、呼吸数、血中酸素飽和レベル、湿度、温度、および／またはこれらの組み合わせを含む群から選択される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項５】
前記少なくとも１つの主要パラメータが、前記関心領域における圧力である、請求項４に記載のデバイス。
【請求項６】
患者属性が、前記患者の年齢、体重、肥満度指数、可動性レベル、地理的位置、および／またはこれらの組み合わせを含む群から選択される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項７】
前記学習エンジンが、褥瘡の発生に対応する前記患者の前記１つ以上のパラメータの前記値の履歴データの傾向に基づいて、前記１つ以上のパラメータの対応する閾値を決定するように訓練された人工知能である、請求項１に記載のデバイス。
【請求項８】
前記デバイスが、前記測定された１つ以上のパラメータおよび前記患者属性の前記データセットを前記プロセッサに送信するように構成された送信機を備える、請求項１に記載のデバイス。
【請求項９】
前記送信機が、無線送信および有線送信のいずれかまたは組み合わせで構成されている、請求項８に記載のデバイス。
【請求項１０】
前記デバイスが、電池ユニットによって給電される、請求項１に記載のデバイス。
【請求項１１】
患者上の関心領域の健康に関連するパラメータを評価するのに適したシステムであって、前記システムが、
デバイスを備え、前記デバイスが、
前記関心領域において対応する１つ以上のパラメータを測定するように適合された１つ以上のセンサと、
メモリに動作可能に結合されたプロセッサであって、前記メモリが、前記プロセッサによって、
前記プロセッサに動作可能に結合された前記１つ以上のセンサから、前記測定された対応する１つ以上のパラメータを受信し、
患者属性のデータセットを受信し、
前記プロセッサに動作可能に結合された学習エンジンにおいて、前記患者の前記関心領域における前記１つ以上のパラメータの値および前記属性のデータセットに対応する以前のインスタンスの分析に基づいて、前記１つ以上のパラメータの各々の閾値を決定するように実行可能な命令を記憶している、プロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、１つ以上のパラメータの少なくとも１つの主要パラメータの値が、少なくとも所定の期間にわたって前記少なくとも１つの主要パラメータに対応する閾値を超える場合に、前記関心領域における前記褥瘡の発生を予想する、システム。
【請求項１２】
前記学習エンジンが、褥瘡の発生に対応する前記患者の前記１つ以上のパラメータの前記値の履歴データの傾向に基づいて、前記１つ以上のパラメータに対応する閾値を決定するように訓練された人工知能である、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記プロセッサがモバイルデバイス上に設けられている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記学習エンジンが、前記モバイルデバイス上に設けられている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記１つ以上のパラメータ、前記１つ以上のパラメータの前記対応する閾値、前記少なくとも１つの主要パラメータ、前記患者属性のデータセット、および前記関心領域における褥瘡の発生の予想のうちのいずれかが、表示画面上に表示される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記表示画面が、前記モバイルデバイス上に設けられている、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
患者上の関心領域の健康に関連するパラメータを評価するのに適した方法であって、前記方法が、
コンピューティングデバイスのプロセッサにおいて、前記プロセッサに動作可能に結合されたデバイスの１つ以上のセンサから、前記関心領域の測定された対応する１つ以上のパラメータを受信するステップと、
前記コンピューティングデバイスの前記プロセッサにおいて、患者属性のデータセットを受信するステップと、
前記コンピューティングデバイスの前記プロセッサに動作可能に結合された学習エンジンにおいて、前記患者の前記関心領域における前記１つ以上のパラメータの値および前記属性のデータセットに対応する以前のインスタンスの分析に基づいて、前記１つ以上のパラメータの各々の閾値を決定するステップと、を含み、
前記プロセッサは、前記１つ以上のパラメータの少なくとも１つの主要パラメータの値が、少なくとも所定の期間にわたって前記少なくとも１つの主要パラメータに対応する閾値を超える場合に、前記関心領域における前記褥瘡の発生を予想する、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、患者ケアの分野に関する。特に、本開示は、患者における褥瘡の早期予測および予想に関する。
【背景技術】
【０００２】
褥瘡は、皮膚および下層組織への局所的な損傷であり、通常は、摩擦とせん断とが組み合わせられた領域への圧力から生じる。褥瘡は、寝たきりの人またはそれ以外で動くことができない人によく見られる。褥瘡は、患者が動けないことに起因して、一定の圧力、摩擦、およびせん断に耐えなければならない身体の領域に見られる。通常、褥瘡は、身体の骨の領域を覆う皮膚に発症する。褥瘡は、とりわけ、糖尿病、心血管疾患、失禁、関節炎などの症状に苦しむ患者にとって特に危険なものである。このような症例の多くで、褥瘡の発症は壊疽、感染症などの合併症を引き起こす可能性がある。
【０００３】
褥瘡の発生は、圧力とともに、温度、湿度、患者の年齢、患者の可動性の状態、患者の体重、患者の皮膚の性質などの多くの要因に依存する。現在、褥瘡を検出するために、医療専門家は通常、目視検査に依存し、経験およびスキルから、皮膚のある領域が潰瘍を発症しやすいかどうかを判断する必要がある。明らかなように、このようなアプローチには不確実性と誤差が伴い、褥瘡の発生を見落とす可能性につながる。
【０００４】
米国特許ＵＳ８１１６８３８は、患者上の褥瘡を診断するための医療デバイスを提供しており、この医療デバイスは、光反射分光法を使用している。この医療デバイスは、患者の皮膚の領域に押し当てて、皮膚の領域から反射率データを収集する先端を含む。この医療デバイスは、反射率データを処理して褥瘡の有無を決定し、褥瘡が存在する場合はその深さを決定するように構成されたコントローラをさらに含む。しかし、引用された特許は、すでに形成された褥瘡を検出することによって機能し、褥瘡の発生の可能性を評価するための解決策を提供していない。
【０００５】
米国特許ＵＳ９３２０６６５は、患者と患者を載せる支持面との界面における圧力曝露を監視および分析することによって、患者の褥瘡形成のリスクをモデル化するためのシステムおよび方法を提供している。この方法は、患者と支持面との間の界面にある圧力マットから圧力値を定期的に受信することと、センサからの瞬間的な圧力値と支持面上の患者の所望の寝返り間隔との関数に基づいて、患者と支持面との間の各接触点の圧力曝露値を数学的に評価することと、を含む。この方法はさらに、正規化された圧力曝露を導出することと、導出された値をユーザにグラフィカルに表示することと、を含む。
【０００６】
米国特許ＵＳ７０９０６４７およびＵＳ９９８０６７３は、褥瘡の発生の可能性を決定するための検知デバイスおよびシステムを提供している。
【０００７】
引用された特許文書は、潰瘍形成を示す１つ以上のパラメータを決定するためのシステムおよびデバイスを提供している。ただし、システムおよびデバイスは、圧力値のみを考慮することによって機能し、温度、湿度、患者の年齢、患者の可動性の状態、患者の体重、患者の皮膚の性質などの他の要因の役割を考えに入れていない。
【０００８】
したがって、当技術分野では、褥瘡の早期検出を可能にするために、褥瘡の発生の可能性を全体的に評価する手段が必要とされている。
【０００９】
発明の目的
本発明の全般的な目的は、患者上の関心領域における褥瘡の発生を予測するためのデバイスを提供することである。
【００１０】
本発明の別の目的は、患者上の関心領域における褥瘡の発生を予測するためのシステムを提供することである。
【００１１】
本発明の別の目的は、人工知能ベースの学習エンジンを使用して、患者上の関心領域における褥瘡の発生を正確に予測するためのシステムを提供することである。
【００１２】
本発明の別の目的は、患者上の関心領域における褥瘡の発生を予測するための方法を提供することである。
【発明の概要】
【００１３】
本開示は、概して、患者ケアの分野に関する。特に、本開示は、患者における褥瘡の早期予測および予想に関する。
【００１４】
一態様では、本開示は、患者上の関心領域の健康に関連するパラメータを評価するのに適したデバイスを提供し、デバイスは、患者上の関心領域に配置されるように適合された基部と、基部に設けられた１つ以上のセンサであって、関心領域において対応する１つ以上のパラメータを測定するように適合されている１つ以上のセンサと、１つ以上のセンサに動作可能に結合され、測定された１つ以上のパラメータを受信するように構成されたプロセッサと、を含む。プロセッサは、患者属性のデータセットを受信し、プロセッサに動作可能に結合された学習エンジンから、１つ以上のパラメータの各々の閾値を受信するように構成されている。プロセッサは、１つ以上のパラメータの少なくとも１つの主要パラメータの値が、少なくとも所定の期間にわたって少なくとも１つの主要パラメータに対応する閾値を超える場合に、関心領域における褥瘡の発生を予想するように構成されている。
【００１５】
好ましい実施形態では、１つ以上のセンサを保護するために、基部および１つ以上のセンサ上にシェルが設けられ得る。
【００１６】
好ましい実施形態では、１つ以上のセンサは、画像捕捉デバイス、圧電圧力センサ、温度センサ、湿度センサ、温度および湿度の組み合わせセンサ、加速度計、血流センサ、全地球測位システムなどのジオロケーションユニット、せん断および摩擦応力、血圧、心拍数、呼吸数、血中酸素飽和レベルの検出のためのセンサ、ならびにこれらの組み合わせを含む群から選択することができる。
【００１７】
好ましい実施形態では、１つ以上のパラメータは、関心領域の画像、関心領域における圧力、関心領域における血流、関心領域におけるせん断応力、関心領域における摩擦、血圧、呼吸数、血中酸素飽和レベル、湿度、温度、およびこれらの組み合わせを含む群から選択することができる。
【００１８】
好ましい実施形態では、少なくとも１つの主要パラメータは、関心領域における圧力であり得る。
【００１９】
好ましい実施形態では、患者属性は、患者の年齢、体重、肥満度指数、可動性レベル、地理的位置、およびこれらの組み合わせを含む群から選択することができる。
【００２０】
好ましい実施形態では、学習エンジンは、褥瘡の発生に対応する患者の１つ以上のパラメータの値の履歴データの傾向に基づいて、１つ以上のパラメータの対応する閾値を決定するように訓練された人工知能であり得る。
【００２１】
好ましい実施形態では、デバイスは、測定された１つ以上のパラメータおよび患者属性のデータセットをプロセッサに送信するように構成された送信機を含むことができる。
【００２２】
好ましい実施形態では、送信機は、無線送信と有線送信のいずれかまたは組み合わせで構成することができる。
【００２３】
好ましい実施形態では、デバイスは、電池ユニットによって給電され得る。
【００２４】
一態様では、本開示は、患者上の関心領域の健康に関連するパラメータを評価するのに適したシステムを提供し、システムは、デバイスを含み、デバイスは、関心領域における対応する１つ以上のパラメータを測定するように適合された１つ以上のセンサと、メモリに動作可能に結合されたプロセッサであって、メモリが、プロセッサによって、プロセッサに動作可能に結合された１つ以上のセンサから、測定された対応する１つ以上のパラメータを受信し、患者属性のデータセットを受信し、プロセッサに動作可能に結合された学習エンジンにおいて、患者の関心領域における１つ以上のパラメータの値および属性のデータセットに対応する以前のインスタンスの分析に基づいて、１つ以上のパラメータの各々の閾値を決定するように実行可能な命令を記憶している、プロセッサと、を含む。プロセッサは、１つ以上のパラメータの少なくとも１つの主要パラメータの値が、少なくとも所定の期間にわたって少なくとも１つの主要パラメータの対応する閾値を超える場合に、関心領域における褥瘡の発生を予想するように構成されている。
【００２５】
好ましい実施形態では、学習エンジンは、褥瘡の発生に対応する患者の１つ以上のパラメータの値の履歴データの傾向に基づいて、１つ以上のパラメータの対応する閾値を決定するように訓練された人工知能であり得る。
【００２６】
好ましい実施形態では、プロセッサは、モバイルデバイス上に設けられ得る。
【００２７】
好ましい実施形態では、学習エンジンは、モバイルデバイス上に設けられ得る。
【００２８】
好ましい実施形態では、１つ以上のパラメータ、１つ以上のパラメータの対応する閾値、少なくとも１つの主要パラメータ、患者属性のデータセット、および関心領域における褥瘡の発生の予想のうちのいずれかが、表示画面上に表示され得る。
【００２９】
好ましい実施形態では、表示画面は、モバイルデバイス上に設けられ得る。
【００３０】
一態様では、本開示は、患者上の関心領域の健康に関連するパラメータを評価するのに適した方法を提供し、この方法は、コンピューティングデバイスのプロセッサにおいて、プロセッサに動作可能に結合されたデバイスの１つ以上のセンサから、測定された関心領域の対応する１つ以上のパラメータを受信するステップと、コンピューティングデバイスのプロセッサにおいて、患者属性のデータセットを受信するステップと、コンピューティングデバイスのプロセッサに動作可能に結合された学習エンジンにおいて、患者の関心領域における１つ以上のパラメータの値および属性のデータセットに対応する以前のインスタンスの分析に基づいて、１つ以上のパラメータの各々の閾値を決定するステップと、を含む。プロセッサは、１つ以上のパラメータの少なくとも１つの主要パラメータの値が、少なくとも所定の期間にわたって少なくとも１つの主要パラメータの対応する閾値を超える場合に、関心領域における褥瘡の発生を予想するように構成されている。
【００３１】
本発明の主題の様々な目的、特徴、態様、および利点は、好ましい実施形態の以下の詳細な説明、ならびに同様の数字が同様の構成要素を表す添付の図からより明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
添付の図は、本開示のさらなる理解を提供するために含まれており、本明細書に組み込まれ、その一部を構成している。図面は、本開示の例示的な実施形態を示し、説明とともに、本開示の原理を説明するのに役立つ。
【００３３】
【図１】本開示の好ましい実施形態による、患者における褥瘡の発生を予測するためのデバイスの三次元表現を示す。
【図２Ａ−２Ｂ】本開示の好ましい実施形態による、患者における褥瘡の発生を予測するための提案されたデバイスの断面表現の上面図および側面図をそれぞれ示す。
【図３】本開示の好ましい実施形態による、患者における褥瘡の発生を予測するための、提案されたデバイスのシステムのブロック図を示す。
【図４】本開示の好ましい実施形態による、患者における褥瘡の発生を予測するための、提案されたデバイスを使用する方法の流れ図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下は、添付の図面に示されている本開示の実施形態の詳細な説明である。実施形態は、本開示を明確に伝達する程度に詳細である。ただし、提供される詳細の程度は、実施形態の予期されるバリエーションを制限することを意図するものではなく、むしろ、その意図は、添付の特許請求の範囲によって定義される本開示の主旨および範囲内にあるすべての修正物、同等物、および代替物を網羅することにある。
【００３５】
一態様では、本開示は、患者上の関心領域における褥瘡の発生を予測するためのデバイスを提供し、デバイスは、患者上の関心領域に配置されるように適合された基部と、基部に設けられた１つ以上のセンサであって、関心領域において対応する１つ以上のパラメータを測定するように適合されている１つ以上のセンサと、１つ以上のセンサに動作可能に結合され、測定された１つ以上のパラメータを受信するように構成されたプロセッサと、を含む。プロセッサは、患者属性のデータセットを受信し、プロセッサに動作可能に結合された学習エンジンから、１つ以上のパラメータの各々の閾値を受信するように構成されている。プロセッサは、１つ以上のパラメータの少なくとも１つの主要パラメータの値が、少なくとも所定の期間にわたって少なくとも１つの主要パラメータの対応する閾値を超える場合に、関心領域における褥瘡の発生を予想するように構成されている。
【００３６】
図１は、本開示の好ましい実施形態による、患者における褥瘡の発生を予測するためのデバイスの三次元表現を示す。
【００３７】
図２Ａおよび図２Ｂは、本開示の好ましい実施形態による、患者における褥瘡の発生を予測するための提案されたデバイスの断面表現の上面図および側面図をそれぞれ示す。
【００３８】
デバイス１００は、患者の人間の皮膚１０２の領域と接触するように適合させることができ、１つ以上のセンサ１０４（以下、総称して「センサ１０４」と呼ぶ）のアレイを通じて、センサ１０４から、センサ１０４と動作可能に結合されたコンピューティングユニット１０６にデータを送信する。コンピューティングユニット１０６は、コンピューティングユニット１０６に埋め込まれた命令のセットに従ってデータを受信し、データを処理するように適合された１つ以上のプロセッサを含むことができる。コンピューティングユニット１０６は、いずれかまたは一部が、デバイス１００内に物理的に存在すること、クラウドベースのコンピューティングユニットであること、およびデバイス１００に動作可能に結合されたモバイルデバイス内にあることよって、デバイス１００に動作可能に結合することができる。
【００３９】
好ましい実施形態のデバイス１００では、センサ１０４は、圧電圧力センサ、温度センサ、湿度センサ、温度および湿度の組み合わせセンサ、加速度計、血流センサ、全地球測位システムなどのジオロケーションユニット、せん断および摩擦応力、血圧、心拍数、呼吸数、血中酸素飽和レベルの検出のためのセンサのうちの少なくとも１つであり得る。センサ１０４は、パッド（以下、「パッチ１０８」とも呼ばれる）に埋め込むことができ、パッド１０８は、皮膚１０２と接触している。パッド１０６は、皮膚の特定の領域を覆うために必要とされる任意のサイズであり得ることが理解され得る。パッド１０８は、センサ１０４が様々な対応するパラメータを読み取ることができるような任意の材料で作製することができ、同時にまた、デバイス１００の圧力がパッド１０８の領域全体に均一に分散され、材料が皮膚１０２にいかなる炎症も引き起こさないという点で皮膚１０２に優しい。１つの好ましい実施形態では、パッド１０８の材料は、ポリジメチルシロキサン（ＰＤＭＳ）などであるがこれに限定されない任意のポリマーであり得る。デバイスには、構成要素を収容するためのシェル１１０が設けられ得る。シェルは、フォーム、ＰＤＭＳ、または任意の他の好適なポリマーベースの材料で作製することができる。
【００４０】
デバイス１００の１つの実装形態は、デバイスと接触している皮膚１０２の領域における褥瘡の発生を予測および予想することであり得る。寝たきりまたはそれ以外で長期間動くことができない患者は、特に褥瘡が発生しやすい。褥瘡は、皮膚および／または下層組織への局所的な損傷であり、通常、皮膚および下層組織への圧力に起因する骨隆起の上にあり、圧力は、骨隆起と、圧迫されている皮膚および下層組織の領域との間の血液の循環を遮断する可能性がある。褥瘡は、皮膚および下層組織における追加のせん断および摩擦に起因して発生する可能性もある。皮膚の領域において褥瘡が発生する可能性を決定するための重要なパラメータは、その領域における圧力であり、これに加えて適用時間、温度、および湿度などの環境変数、ならびに年齢および可動性レベルなどの患者固有のデータを含むことができる他の二次的なパラメータである。
【００４１】
デバイス１００のコンピューティングユニット１０６は、センサ１０４からのデータ、さらに、任意の画像捕捉デバイスを介してデバイス１００のパッド１０８と接触している皮膚１０２の物理的領域の画像データを受信するように適合させることができる。コンピューティングユニット１０６は、受信したデータを分析し、他の情報に基づいて、デバイス１００と接触している皮膚１０２の領域の任意の状態を予測するように構成されている。その他の情報は、患者の位置、患者のベッド領域の状態、および患者の履歴データを含むことができる。さらに、リアルタイムで受信したデータに基づいて、コンピューティングユニット１０６は、デバイスと接触している皮膚１０２の領域の現在の状態を評価するように構成されている。評価に基づいて、コンピューティングユニット１０６はまた、データ処理ユニットに動作可能に結合されたデータベースに含まれる情報に基づいて、状態を緩和するための可能な治療手段を提案することもできる。データ処理ユニットは、人工知能を使用して予想関数を計算して、皮膚１０２の領域に褥瘡が発生する可能性の予想値を決定することができる。
【００４２】
さらに、画像捕捉デバイスから受信した画像を適切に処理して、予想値を決定するためにコンピューティングユニット１０６によって処理できる１つ以上の特徴を抽出することができる。
【００４３】
好ましい実施形態では、センサ１０４、画像捕捉デバイス、およびデータ処理ユニットからのデータは、デバイス１００に動作可能に結合された表示画面上に表示することができる。表示画面は、モバイルデバイスおよびコンピュータデバイスのいずれの上にあってもよい。
【００４４】
提案されたデバイスは、これらに限定されないが、新生児（小児）予想用途、深部静脈血栓症予想および追加の構成要素を伴う圧迫用途、衝撃力予想を理解および測定するための股関節および関節置換用途、整形外科リハビリテーション用途、スポーツ機器用途、自動車用途、およびロボット用途などの他の実装形態を有することができることが理解されよう。
【００４５】
一態様では、本開示は、患者上の関心領域における褥瘡の発生を予測するためのシステムを提供し、システムは、デバイスを含み、デバイスは、関心領域における対応する１つ以上のパラメータを測定するように適合された１つ以上のセンサと、メモリに動作可能に結合されたプロセッサであって、メモリが、プロセッサによって、プロセッサに動作可能に結合された１つ以上のセンサから、測定された対応する１つ以上のパラメータを受信し、患者属性のデータセットを受信し、プロセッサに動作可能に結合された学習エンジンにおいて、患者の関心領域における１つ以上のパラメータの値および属性のデータセットに対応する以前のインスタンスの分析に基づいて、１つ以上のパラメータの各々の閾値を決定するように実行可能な命令を記憶している、プロセッサと、を含む。プロセッサは、１つ以上のパラメータの少なくとも１つの主要パラメータの値が、少なくとも所定の期間にわたって少なくとも１つの主要パラメータに対応する閾値を超える場合に、関心領域における褥瘡の発生を予想するように構成されている。システムは、状態に治療手段を提供するために関心領域に配置されるように適合された治療デバイスを含む。
【００４６】
図３は、本開示の好ましい実施形態による、患者における褥瘡の発生を予測するための、提案されたデバイスのシステムのブロック図を示す。好ましい実施形態では、システム３００は、提案されたデバイス１００内に部分的または完全に配備されて、デバイス１００が取り付けられている皮膚の領域に対する治療措置を予測、評価、および提案することができる。システム３００は、圧電圧力センサ、温度センサ、湿度センサ、温度および湿度の組み合わせセンサ、加速度計、血流センサ、全地球測位システムなどのジオロケーションユニット、せん断および摩擦応力、血圧、心拍数、呼吸数、血中酸素飽和レベルの検出のためのセンサのうちの少なくとも１つであるセンサを有するセンサユニット３０２に動作可能に結合することができる。センサユニット３０２はまた、画像捕捉デバイスを含むことができる。システム３００は、データプロセッサ３０４および送信機３０６を含むことができる。送信機３０６は、センサユニットに動作可能に結合することができ、有線および無線手段のいずれかまたは組み合わせによってデータを送信することができる。送信機３０６は、入力３０８から患者データを受信するようにさらに構成されている。患者データは、これらに限定されないが、年齢、体重、身長、ＢＭＩ、および可動性レベルなどの、患者に関連する任意の情報であり得る。入力３０８は、患者データを含むデータベースであり得る。
【００４７】
システム３００は、デバイス１００、システム３００、およびその関連する構成要素に電力を供給する電池ユニット３１０を含むことができる。
【００４８】
システムは、送信機３０６からデータを受信するように構成することができる、携帯電話、タブレット、コンピュータなどであるがこれらに限定されないモバイルデバイス３１２を含むことができる。モバイルデバイス３１２は、コンピューティングユニット３１４に動作可能に結合することができ、コンピューティングユニット３１４は、コンピューティングユニット３１４に埋め込まれた命令のセットに従ってデータを受信し、データを処理するように適合された１つ以上のプロセッサを含むことができる。好ましい実施形態では、コンピューティングユニット３１４は、送信機３０６から受信したデータを処理するために人工知能によって駆動することができる。コンピューティングユニット３１４は、モバイルデバイス３１２内に部分的または完全に配備することができる。別の実施形態では、コンピューティングユニット３１４は、部分的または完全にクラウドベースのコンピューティング環境であり得る。
【００４９】
システム３００は、データを処理し、予想値を決定した後、送信機３０６およびコンピューティングユニット３１４にそれぞれ動作可能に結合された表示画面３１６上に、送信機３０６およびコンピューティングユニット３１４から受信したデータを表示するように適合される。好ましい実施形態では、表示画面３１６は、モバイルデバイス３１２上にあり得る。
【００５０】
本実施形態では、デバイス１００には、皮膚１０２と接触することができるパッド１０６に埋め込まれたセンサ１０４が設けられ得る。パッド１０６は、センサ１０４が様々な対応するパラメータを読み取ることができるような任意の材料で作製することができ、同時に、デバイス１００の圧力がパッド１０６の領域全体に均一に分散され、材料が皮膚１０２にいかなる炎症も引き起こさないという点で皮膚１０２に優しい。１つの好ましい実施形態では、パッド１０６の材料は、ポリジメチルシロキサン（ＰＤＭＳ）などであるがこれに限定されない任意のポリマーであり得る。デバイスには、構成要素を収容するためのシェル１０８が設けられ得る。シェルは、フォーム、ＰＤＭＳ、または任意の他の好適なポリマーベースの材料で作製することができる。
【００５１】
本実施形態では、患者の身体上の複数の皮膚部位からデータを取得することが要求されることがあり得、これは、皮膚部位上の提案されたデバイス１００などの複数のデバイスを使用することによって達成される。複数のデバイスの各々は、異なるセンサのセットを有することができる。対応する複数のデバイスからの複数の皮膚部位に関連するデータは、同じラベルの下に記憶される。
【００５２】
デバイス１００上に存在する触覚センサは、対応する皮膚部位の圧力値を継続的に監視するように特に適合されており、このセンサは、圧力値が閾値に到達し、所定の期間にわたって閾値に留まると、対応する皮膚部位からのデータを測定および処理するように動作するように、デバイスを作動させるための作動信号を提供する。
【００５３】
好ましい実施形態では、センサ１０４（触覚センサは除外可能）は、対応するパラメータを周期的に測定して周期的な測定値を提供するように適合させることができる。
【００５４】
デバイス１００のコンピューティングユニット３１４は、センサ１０４および画像捕捉デバイスからデータを受信するように適合させることができる。コンピューティングユニット３１４は、受信したデータを分析し、他の情報に基づいて、デバイス１００と接触している皮膚の領域の任意の状態を予測するように構成されている。その他の情報は、患者の位置、患者のベッド領域の状態、および患者の履歴データを含むことができる。さらに、リアルタイムで受信したデータに基づいて、コンピューティングユニット３１４は、デバイス１００と接触している皮膚の領域の現在の状態を評価するように構成されている。評価に基づいて、コンピューティングユニット３１４はまた、データ処理ユニットに動作可能に結合されたデータベースに含まれる情報に基づいて、状態を緩和するための可能な治療手段を提案することもできる。コンピューティングユニット３１４は、人工知能を使用して予想関数を計算して、皮膚の領域に褥瘡が発生する可能性を示す予想値を決定することができる。
【００５５】
好ましい実施形態では、モバイルデバイス３１２は、デバイス１００との無線接続を有効にすることができる。モバイルデバイス３１２は、デバイスとの間でデータをそれぞれ受信および送信することができるアプリケーションおよびインターフェースを組み込むことができる。インターフェースは、異なるデバイスからのデータを別のラベルに配置できるようにすることができる。アプリケーションはまた、患者のアイデンティティなどの患者情報のデータベースも有することでき、送信機３０６およびコンピューティングユニット３１４から受信したデータは、対応する患者のラベルに対してデータベースに記憶することができる。
【００５６】
インターフェースは、デバイス１００のユーザの要件に応じてカスタマイズ可能であり得る。異なるセンサの閾値、異なるデバイスからのデータストリーム、およびデバイス自体の予想パラメータなどであるが、これらに限定されない所定の設定を、モバイルデバイス３１２から監視することができる。単一の患者について複数のデバイスからのデータを照合して、必要に応じて見ることができる。
【００５７】
別の実施形態では、単一のモバイルデバイスは、複数の患者からのデータにアクセスするように構成することができる。
【００５８】
図４は、本開示の好ましい実施形態による、患者における褥瘡の発生を予測するための、提案されたデバイスを使用する方法の流れ図を示す。
【００５９】
一態様では、方法４００は、コンピューティングデバイスのプロセッサにおいて、プロセッサに動作可能に結合されたデバイスの１つ以上のセンサから、測定された関心領域の対応する１つ以上のパラメータを受信する（４０２）ステップと、コンピューティングデバイスのプロセッサにおいて、患者属性のデータセットを受信する（４０４）ステップと、コンピューティングデバイスのプロセッサに動作可能に結合された学習エンジンにおいて、患者の関心領域における１つ以上のパラメータの値および属性のデータセットに対応する以前のインスタンスの分析に基づいて、１つ以上のパラメータの各々の閾値を決定する（４０６）ステップと、を含むことができる。プロセッサは、１つ以上のパラメータの少なくとも１つの主要パラメータの値が、少なくとも所定の期間にわたって少なくとも１つの主要パラメータに対応する閾値を超える場合に、関心領域における褥瘡の発生を予想する（４０８）ように構成されている。
【００６０】
好ましい実施形態の実装形態では、デバイスおよびシステムは、患者における褥瘡の発生の予測を容易にし、それにより、早期予想を可能にする。予測に基づいて、好適な予防または治療措置を適用することができる。
【００６１】
したがって、本開示の態様は、関心領域の任意の１つ以上の測定されたパラメータが、任意の１つ以上のパラメータの対応する閾値を、指定された期間よりも長く超えるかどうかに基づいて、患者の関心領域における褥瘡の発生の予測のための手段を提供する。閾値は、褥瘡の発生をもたらす１つ以上のパラメータの各々の値の傾向を検出するように訓練することができる人工知能から取得される。褥瘡の発生を予測することにより、褥瘡の早期検出および予想が可能になり、患者の回復を促進するために好適な予防または治療措置を適用することが可能になる。
【００６２】
上記は本発明の様々な実施形態を説明しているが、本発明の他のおよびさらなる実施形態を、その基本的な範囲から逸脱することなく考案することができる。本発明の範囲は、以下の特許請求の範囲によって決定される。本発明は、記載された実施形態、バージョン、または例に限定されるものではなく、当業者が利用可能な情報および知識と組み合わせたときに、当業者が本発明を作成および使用できるようにするために含まれる。
【００６３】
発明の利点
本発明は、患者上の関心領域における褥瘡の発生を予測するためのデバイスを提供する。
【００６４】
本発明は、患者上の関心領域における褥瘡の発生を予測するためのシステムを提供する。
【００６５】
本発明は、温度、湿度、患者の年齢、患者の可動性の状態、患者の体重、患者の皮膚の性質などの褥瘡の形成において役割を果たす複数の要因を考慮することによって、患者における褥瘡の発生を予測するためのシステムを提供する。
【００６６】
本発明は、人工知能ベースの学習エンジンを使用して、患者上の関心領域における褥瘡の発生を正確に予測するためのシステムを提供する。
【００６７】
本発明は、患者上の関心領域における褥瘡の発生を予測するための方法を提供する。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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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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