(57)【要約】  患者の呼吸は、呼吸数の中央値（ＭｅｄＲＲ）及び呼吸数の最大値（ＭａｘＲＲ）を含む呼吸測定を行うことから検出される。ＭｅｄＲＲ及びＭａｘＲＲに異常があるかどうかについて、判定が行われる。ＭｅｄＲＲ及びＭａｘＲＲにおける異常を判定することに応じて、患者の頻呼吸状態を示す出力が生成される。
2012532668.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼吸を検出し、検出した呼吸を用いて、呼吸数の中央値（ＭｅｄＲＲ）と呼吸数の最大値（ＭａｘＲＲ）とを測定する工程と、
ＭｅｄＲＲに異常が存在するかどうかを判定する工程と、
ＭａｘＲＲに異常が存在するかどうかを判定する工程と、
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することに応じて、患者の頻呼吸の状態を示す出力を生成する工程と、
を含む、方法。
【請求項２】
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定する工程は、
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとのベースラインを各々計算する工程と、
ＭｅＲＲとＭａｘＲＲとの短期の測定値を各々計算する工程と、
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値に対するベースラインと短期の測定値との間の差異の比較結果に基づいて、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を各々判定する工程と、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ベースラインが、第１の所定の期間の平均値、前記第１の所定の期間の中央値、前記第１の所定の期間の加重平均値、母集団に基づく所定の値、患者の病歴に基づく所定の値のうち一つを含み、
前記短期の測定値が、第２の所定の期間の平均値、前記第２の所定の期間の中央値のうちの一つを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の所定の期間が、第２の所定の期間より長いか、又は前記第２の所定の期間の少なくとも一部と重複している、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定する工程は、
前記差異が、所定の持続時間に対して、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値を各々超えるかどうか、を判定する工程と、
前記差異が、前記所定の持続時間の所定の割合に対して、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値を各々超えるかどうか、を判定する工程と、
の一方を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定する工程は、
所定の時間ウィンドウ内にＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける各異常が発生するかどうかを判定する工程を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定する工程は、
前記差異が、所定の持続時間に対して、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値を各々超えるかどうか、を判定する工程と、
前記差異が、所定の持続時間の所定の割合に対して、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値を各々超えるかどうか、を判定する工程と、
所定の時間ウィンドウ内にＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける各異常が発生するかどうかを判定する工程と、
のうちの少なくとも１つを含み、
前記方法は、所定の閾値、所定の持続時間、所定の割合、及び所定の時間ウィンドウのうちの少なくとも一つを所望の性能要件に基づいて調整する工程を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
各ベースラインに基づいて、各所定の閾値を調整する工程を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項９】
患者が、活動に従事しているかどうか、を判定する工程を含み、
出力の生成する工程が、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常の判定と、患者が活動に従事していないことの判定とに応じて、患者の頻呼吸の状態が、患者の活動によって引き起こされないことを示す出力を生成する工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
検出した呼吸を用いて、呼吸数の最小値（ＭｉｎＲＲ）を測定する工程と、
ＭｉｎＲＲに異常上昇が存在するかどうかを判定する工程と、
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常と、ＭｉｎＲＲに異常上昇がないことの判定とに応じて、患者の頻呼吸の状態を示す出力を生成する工程と、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定する工程が、
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとのベースラインの変動を各々計算する工程と、
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの短期の測定値の変動を各々計算する工程と、
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値に対するベースラインと短期の測定値の変動の間の差異の比較結果に基づいて、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を各々決定する工程と、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
検出した呼吸を用いて、呼吸数の最小値（ＭｉｎＲＲ）を測定する工程と、
ＭｉｎＲＲに異常が存在するかどうかを判定する工程と、
ＭｅｄＲＲと、ＭａｘＲＲと、ＭｉｎＲＲとにおける異常を判定することに基づいて、患者の心不全の状態を示す出力を生成する工程と、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記患者の心不全の状態を示す出力を生成する工程は、
ＭｉｎＲＲの短期の測定値が、ＭｅｄＲＲのベースラインより大きいかどうか判定することに少なくとも部分的に基づいて、患者の心不全の状態を示す出力を生成する工程を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記患者の心不全の状態を示す出力を生成する工程は、
ＭｅｄＲＲの短期の測定値が、ＭａｘＲＲのベースラインより大きいかどうかの判定に少なくとも部分的に基づいて、患者の心不全の状態を示す出力を生成する工程を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記出力が警告を含み、
前記方法が、外部システムに前記警告を通信する工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
患者の呼吸を示す信号を生成するように構成された呼吸センサと、
前記呼吸センサに結合され、患者の呼吸を示す信号を用いて、呼吸数の中央値（ＭｅｄＲＲ）と呼吸数の最大値（ＭａｘＲＲ）とを測定するように構成された、呼吸情報回路と、
前記呼吸情報回路に結合され、ＭｅｄＲＲに異常が存在するかどうかと、ＭａｘＲＲに異常が存在するかどうかと、を判定するように構成されたプロセッサと、
前記プロセッサに結合され、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することに応じて、患者の頻呼吸の状態を示す出力を生成するように構成された出力装置と、
を備える、医療システム。
【請求項１７】
前記呼吸情報回路が、
複数のアパーチャの時間を調整するように構成されたタイマ回路と、
各アパーチャの各呼吸サイクルの呼吸数を測定し、測定した呼吸数に基づいて、各アパーチャの呼吸数を評価し、評価した呼吸数からＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとを判定するように構成された測定回路と、
を備える、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記プロセッサが、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとのベースラインを各々計算し、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの短期の測定値を各々計算し、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値に対するベースラインと短期の測定値の間の差異の比較結果に基づいて、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を各々判定するように構成されている、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記ベースラインが、第１の所定の期間の平均値、前記第１の所定の期間の中央値、前記第１の所定の期間の加重平均値、母集団に基づく所定の値、患者の病歴に基づく所定の値のうちの一つを含み、
短期の測定値が、第２の所定の期間の平均値、前記第２の所定の期間の中央値のうちの一つを備える、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記第１の所定の期間が、第２の所定の期間より長いか、又は前記第２の所定の期間の少なくとも一部と重複している、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記プロセッサは、
前記差異が、所定の持続時間に対して、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値を各々超えるかどうか、を判定することと、
前記差異が、前記所定の持続時間の所定の割合に対して、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値を各々超えるかどうか、を判定することと、
のうちの少なくとも一方によって、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を決定するように構成されている、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２２】
前記プロセッサは、所定の時間ウィンドウ内にＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける各異常が発生するかどうかを判定するように構成されている、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２３】
前記プロセッサは、
前記差異が、所定の持続時間に対して、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値を各々超えるかどうか、を判定することと、
前記差異が、所定の持続時間の所定の割合に対して、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値を各々超えるかどうか、を判定することと、
所定の時間ウィンドウ内にＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける各異常が発生するかどうか、を判定することと、
のうちの少なくとも一つによって、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定するように構成され、
前記プロセッサが、所定の閾値、所定の持続時間、所定の割合、及び所定の時間ウィンドウのうちの少なくとも一つを所望の性能要件に基づいて調整するように構成されている、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２４】
前記プロセッサが、各ベースラインに基づいて、各所定の閾値を調整するように構成されている、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２５】
前記プロセッサは、前記患者が活動に従事しているかどうかを判定するように構成され、
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することと、患者が活動に従事していないことの判定とに応じて、患者の頻呼吸の状態が、患者の活動によって引き起こされないことを示す出力を生成するように、前記出力装置が構成されている、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２６】
前記呼吸情報回路が、患者の呼吸を示す信号を用いて、呼吸数の最小値（ＭｉｎＲＲ）を測定するように構成され、
前記プロセッサが、ＭｉｎＲＲに異常上昇が存在するかどうかを判定するように構成され、
前記出力装置が、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常と、ＭｉｎＲＲに異常上昇がないことと、の判定に応じて、患者の頻呼吸の状態を示す出力を生成するように構成されている、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２７】
前記プロセッサは、
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとのベースラインの変動を各々計算することと、
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの短期の測定値の変動を各々計算することと、によって、
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定するように構成され、
前記プロセッサが、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値に対する前記ベースラインと短期の測定値変動の間の差異の比較結果に基づいて、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定するように構成されている、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記呼吸情報回路が、患者の呼吸を示す信号を用いて、呼吸数の最小値（ＭｉｎＲＲ）を測定するように構成され、
前記プロセッサが、ＭｉｎＲＲ内に異常が存在するかどうかを判定するように構成され、
前記出力装置が、ＭｅｄＲＲと、ＭａｘＲＲと、ＭｉｎＲＲとにおける異常を判定することに基づいて、患者の心不全の状態を示す出力を生成するように構成されている、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２９】
前記プロセッサと前記出力装置が協働し、ＭｉｎＲＲの短期の測定値が、ＭｅｄＲＲのベースラインより大きいかどうか、の判定に少なくとも部分的に基づいて、患者の心不全の状態を示す出力を生成する、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記プロセッサと前記出力装置が協働し、ＭｅｄＲＲの短期の測定値が、ＭａｘＲＲのベースラインより大きいかどうか、の判定に少なくとも部分的に基づいて、患者の心不全の状態を示す出力を生成する、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３１】
前記出力装置が、警告を生成するように構成され、前記システムは、ネットワーク上の患者管理システムに警告を通信するように構成された通信回路を含んでいる、請求項１６に記載のシステム。
【請求項３２】
呼吸を検出し、前記検出した呼吸を用いて、呼吸数の中央値（ＭｅｄＲＲ）と呼吸数の最大値（ＭａｘＲＲ）とを測定する手段と、
ＭｅｄＲＲに異常が存在するかどうかを判定する手段と、
ＭａｘＲＲに異常が存在するかどうかを判定する手段と、
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することに応じて、患者の頻呼吸の状態を示す出力を生成する手段と、
を含む、医療システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に、患者の心不全状態を評価する方法及びシステムに関し、より詳細には、患者の心不全状態の早発性の悪化を検出する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人体は、様々な機械的、電気的、及び化学的処理によって制御された多数の相互依存生理系によって機能する。人体の代謝状態は、常に変化している。例えば、運動レベルが増大すると、人体はより多くの酸素を消費し、より多くの二酸化炭素を放出する。心臓及び肺系は、より多くの酸素を前記系内に持ち込み、より多くの二酸化炭素を追い出す調整を行うことによって、適切な血液ガスレベルを維持する。心臓血管系は、人体組織と血液ガスのやり取りを行う。呼吸器系は、呼吸メカニズムによって、これらのガスを外部環境と交換する機能を行う。同時に、心臓及び呼吸器系は、心肺系と呼ばれるより大きな解剖学的及び機能的ユニットを構成する。
【０００３】
心臓血管系に影響を与える様々な疾患は、呼吸にも影響を与える可能性がある。例えば、心不全は、心拍出力を、末梢組織の代謝要求に適した適合レベル未満にする心臓機能の異常である。心不全（ＨＦ）は通常、付随する静脈及び肺の鬱血によって鬱血性心不全と呼ばれる。心不全は、とりわけ、虚血性心疾患（冠動脈疾患）、血圧上昇（高血圧）、及び糖尿病を含む、様々な根本的な原因を備えている可能性がある。
【０００４】
様々な種類の呼吸不全が、ＨＦに関連付けられている。呼吸数は、患者の体調に結び付けられ、患者の病気及び健康状態を示している。いくつかの種類の慢性病は、呼吸数が時間的にゆっくりと変化するため、月又は年単位で測定されうる。しかし、心不全代償不全では、呼吸数の増加は、時間又は日単位で発生する可能性がある。自由行動設定で集められる臨床データは、ＨＦ患者と比べて健常者の呼吸数分布間の統計的有意差を立証している。
【０００５】
急速で浅い呼吸は、心不全の主要な徴候の一つである。安静時の患者が、より高い呼吸数でより多くの時間を過ごしている場合、これはＨＦ状態の悪化を示している。ＨＦ患者の急速で浅い呼吸の出現は、肺水腫の増加に続いて起こることが多く、患者の状態の悪化を示している可能性がある。従って、異常に速い呼吸数は、ＨＦ代償不全の指標である可能性がある。
【０００６】
呼吸困難の症状は、患者の生活の質を低下させる主要な理由のうちの一つであり、ＨＦ代償不全の発症中に、多くのＨＦ患者が病院に戻る主要な理由となっている。急性代償不全の心不全による入院は、米国では毎年、百万件近く発生していると推定され、これは、１５年前に認められた数のほぼ二倍になっている。退院後６か月以内の再入院の割合は、ほぼ５０％である。米国における全ての入院の２％近くは、代償不全ＨＦ患者に対するものであり、心不全は、６５歳より高齢の患者の入院の最もよく見られる原因である。入院の平均期間は、約６日である。積極的治療にもかかわらず、ＨＦの入院患者は増加し続けており、この病気の広まりを反映している。
【０００７】
心臓血管、肺、及び他の生理系の間の複雑な相互作用のために、及び様々な病気及び不全を早期に検出する必要があるために、監視及び早期診断の有効な取り組みが必要とされている。患者の呼吸を正確に特徴付けることは、呼吸に関連した病気及び不全の監視及び診断に役立つ。患者の呼吸情報を評価することは、早期の治療介入を可能にし、重大な代償不全及び入院を防止できる。
【発明の概要】
【０００８】
本発明は、患者の心不全の状態を評価する呼吸数トレンド分析手順を実施するシステム及び方法を対象とする。特に、本発明は、患者の心不全の早発性の悪化を検出する呼吸数トレンド分析手順を実施するシステム及び方法を対象とする。本発明は、患者の心不全の早発性の悪化の検出に応じて、警告を生成するシステム及び方法を対象とする。
【０００９】
本発明の実施形態は、呼吸を検出することと、検出した呼吸を用いて、呼吸数の中央値（ＭｅｄＲＲ）と呼吸数の最大値（ＭａｘＲＲ）とを測定することと、を含む方法を対象とする。更に、方法の実施形態は、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常が存在するかどうかを判定することと、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することに応じて、患者の頻呼吸状態を示す出力を生成することと、を含んでいる。
【００１０】
例えば、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することは、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲ用のベースライン（例えば、長期の測定）を各々計算することと、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲ用の短期の測定値（例えば、現在の又は短い期間の測定）を各々計算することと、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲ用の所定の閾値に対するベースラインと短期の測定値との間の差異の比較結果に基づいて、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を各々判定することと、を含みうる。更に、方法の実施形態は、検出した呼吸を用いて、呼吸数の最小値（ＭｉｎＲＲ）を測定することと、ＭｉｎＲＲに異常上昇があるかどうかを判定することと、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常と、ＭｉｎＲＲにおける異常上昇がないことの判定に応じて、患者の頻呼吸状態を示す出力を生成すること、とを含みうる。
【００１１】
様々な実施形態によると、医療システムは、患者の呼吸を示す信号を生成するように構成された呼吸センサと、前記呼吸センサに結合された呼吸情報回路と、を含むように実装される。呼吸情報回路は、患者の呼吸を示す信号を用いて、呼吸数の中央値（ＭｅｄＲＲ）と呼吸数の最大値（ＭａｘＲＲ）とを測定するように構成されている。プロセッサは、呼吸情報回路に結合され、ＭｅｄＲＲ内に異常が存在するかどうか、及びＭａｘＲＲ内に異常が存在するかどうかを判定するように構成されている。
【００１２】
出力装置は、プロセッサに結合され、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することに応じて、患者の頻呼吸状態を示す出力を生成するように構成されている。いくつかの実施形態では、プロセッサは、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲ用のベースラインを各々計算し、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲ用の短期の測定値を各々計算し、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲ用の所定の閾値に対するベースラインと短期の測定値との間の差異の比較結果に基づいて、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を各々判定するように構成されている。
【００１３】
別の実施形態では、呼吸情報回路は、患者の呼吸を示す信号を用いて、呼吸数の最小値（ＭｉｎＲＲ）を測定するように構成されている。プロセッサは、ＭｉｎＲＲに異常上昇があるかどうかを判定するように構成され、出力装置は、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常と、ＭｉｎＲＲに異常上昇がないことの判定とに応じて、患者の頻呼吸状態を示す出力を生成するように構成されている。
【００１４】
本発明の上記の概要は、本発明の各実施形態又は全ての実施形態を記述することを意図してはいない。本発明のより完全な理解と共に、利点及び実現されるものは、添付の図面と共に、以降の詳細な説明及び請求項を参照することによって明らかになり理解される。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に従って、呼吸数トレンド分析の様々な処理を示す流れ図。
【図２】本発明の実施形態に従って、毎日の呼吸計量を生成し、使用する様々な処理を示す流れ図。
【図３】本発明の実施形態に従って、毎日の呼吸数の最大値、呼吸数の中央値、及び呼吸数の最小値を含む、呼吸計量を判定するための実施形態を示す図。
【図４】本発明の実施形態に従って、毎日の呼吸数の最大値、呼吸数の中央値、及び呼吸数の最小値を含む、呼吸計量を判定するための実施形態を示す図。
【図５】本発明の実施形態に従って、呼吸数トレンド分析及び警告生成の様々な処理を実施するシステムのブロック図。
【図６】本発明の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図。
【図７】本発明の実施形態に従って、ＭａｘＲＲとＭｅｄＲＲの両方の計量を用いる際における、患者の心不全状態の早発性の悪化の検出における有意な改善をグラフ的に示す図。
【図８】本発明の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図。
【図９】本発明の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図。
【図１０】本発明の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図。
【図１１】本発明の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図。
【図１２】本発明の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図。
【図１３】本発明の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図。
【図１４Ａ】本発明の実施形態に従って、異なるレベルの心不全の重症度のベースライン、短期の呼吸数計量及びそれらの各閾値を示す概略図。
【図１４Ｂ】本発明の実施形態に従って、異なるレベルの心不全の重症度のベースライン、短期の呼吸数計量及びそれらの各閾値を示す概略図。
【図１５Ａ】本発明の実施形態に従って、呼吸数のベースライン及び短期の平均値を計算する異なる取り組みを示す概略図。
【図１５Ｂ】本発明の実施形態に従って、呼吸数のベースライン及び短期の平均値を計算する異なる取り組みを示す概略図。
【図１５Ｃ】本発明の実施形態に従って、呼吸数のベースライン及び短期の平均値を計算する異なる取り組みを示す概略図。
【図１６Ａ】本発明の実施形態に従って、心不全の早発性の悪化を検出する手順に関連した異なる呼吸数計量及び活動データを示すグラフ。
【図１６Ｂ】本発明の実施形態に従って、心不全の早発性の悪化を検出する手順に関連した異なる呼吸数計量及び活動データを示すグラフ。
【図１６Ｃ】本発明の実施形態に従って、心不全の早発性の悪化を検出する手順に関連した異なる呼吸数計量及び活動データを示すグラフ。
【図１６Ｄ】本発明の実施形態に従って、心不全の早発性の悪化を検出する手順に関連した異なる呼吸数計量及び活動データを示すグラフ。
【図１７】本発明の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図。
【図１８】本発明の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する処理を実施するために用いられうる、患者に移植可能な医療装置の部分図。
【図１９】様々な実施形態に従って、様々な診断、警告、及び／又は治療処理を実施できる医療システムのブロック図。
【図２０】本発明の様々な実施形態に従って、呼吸数トレンド分析及び警告処理を実施するように構成されうる医療システムの一実施形態のブロック図である。
【００１６】
本発明は、様々な変形例及び代替形態に適用可能であるが、それらの詳細は、一例として図面に示され、以降で詳しく説明される。しかし、その意図は、説明される特定の実施形態に本発明を限定するものではないと理解される。むしろ、本発明は、添付の特許請求の範囲によって定義される本発明の範囲内にある全ての変形例、等価形態、及び代替形態を含むものとする。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
例示した実施形態の以降の説明では、その一部を構成する添付の図面を参照する。本明細書及び図面は、一例として、本発明を実現可能な様々な実施形態を示している。本発明の範囲から逸脱することなく、他の実施形態を利用することも、構造的及び機能的変更を行うこともできると理解される。
【００１８】
本発明によるシステム、装置又は方法は、以降に説明する特徴、構造、方法、又はそれらの組み合わせの一つ以上を含んでいてもよい。例えば、装置又はシステムは、以降に説明される有利な特徴及び／又は処理の一つ以上を含むように実装することもできる。このような装置又はシステムは、本明細書で説明される特徴の全てを含む必要はなく、有用な構造及び／又は機能を提供する選択された特徴を含むように実装することもできることが意図される。このような装置又はシステムは、様々な治療機能又は診断機能を提供するように実装することもできる。
【００１９】
埋め込み型装置と共に用いられる生理学的センサは、患者の状態のトレンドを生成するように解析可能な患者データを収集する機会を提供する。これらのトレンドによって、医者は、患者の健康状態の変化を評価し、治療の効果の解析、及び／又は病気の進行及び／又は退行の追跡を行うことができる。例えば、様々な患者の状態によって、呼吸の変化が生じる可能性がある。一例として、頻呼吸（高い呼吸数）の原因は、労作、発熱、痛み、貧血、肥満、肺炎、気胸、急性呼吸困難、心不全、甲状腺機能亢進症、膨満、呼吸筋の麻痺、慢性の閉塞性肺疾患、及び／又は他の状態を含む、様々な要因を含んでいる可能性がある。
【００２０】
本発明の実施形態に従って呼吸データから生成される情報は、特に患者の状態が低下している場合に、改善された患者監視及び治療管理を実現する。本発明の様々な実施形態では、患者の呼吸の解析は、単独で用いられることも、他の生理学的情報と組み合わせて用いられることもあるが、前記解析は、患者の心不全の状態の早発性の悪化の検出を実現する。特に患者の心不全の状態の早発性の悪化は、患者の毎日の呼吸数のトレンドを解析することによって検出される。患者の心不全の状態の早発性の悪化の検出は、患者の毎日の呼吸数のトレンド、及び患者の活動レベルの解析によって改善される。
【００２１】
本発明の様々な実施形態では、患者の呼吸の解析は、単独で用いられることも、他の生理学的情報と組み合わせて用いられることもあるが、前記解析は、患者の状態の変化、及び／又は前記患者に行った治療（例えば、薬物又は心臓刺激治療）の効果を示す警告をトリガする。様々な実施形態では、患者の呼吸だけの解析又は患者の活動レベルと組み合わせた解析は、患者の頻呼吸状態の有害な変化を示す警告をトリガする。本明細書で説明される処理は、患者の状態、及び心不全等の状態に苦しんでいる患者に行われる治療の監視に特に有効である可能性がある。本明細書で説明される実施形態のいくつかは、心不全の監視と関連した警告の生成に基づいているが、本発明は、頻呼吸、又は心不全の悪化に関連した他の呼吸パターンを発生させる典型的な状態を含む、呼吸の変化を引き起こす任意の種類の状態の発生の警告に適用可能である。
【００２２】
呼吸数は、ＨＦ患者集団の死亡率を予測するものであることが示されている。呼吸困難（主に頻呼吸によって引き起こされる）は、患者の生活の質の低下の主要な理由の一つであり、多くのＨＦ患者が、ＨＦ代償不全の発症中に病院に戻る主要な理由となっている。
【００２３】
慢性の非代償不全状態では、心不全の患者は呼吸数を上昇させる。これらの速度は、安静時でさえ、代償不全に関連して更に上昇する。従って、多くの患者の場合、呼吸数は、ＨＦの急性の代償不全が切迫していることの貴重な徴候又は予測を提供する。本発明の実施形態に従って呼吸数データから生成される情報は、特に患者のＨＦ状態が低下しているとき、ＨＦ患者の改善された監視及び治療管理を実現する。本発明の特定の実施形態は、心不全の早発性の悪化の検出を実現し、早期の治療介入及び処置を可能にする。
【００２４】
本明細書で説明される手順は、有利には、患者の状態変化の監視、及び／又は前記患者に行った治療（例えば、薬物又は心臓刺激治療）の効果の評価に用いられうる定量的呼吸測定値を医者に提供する。呼吸データの生成に用いられる手順は、呼吸特性の値を測定することを含み、前記呼吸特性は、呼吸数であってもよいが、呼吸間隔、換気量、及び／又は他の呼吸特性であってもよい。呼吸特性測定は、複数の時間アパーチャ(aperture)中の一つ以上の呼吸サイクルに対して行われ、前記時間アパーチャは、時間的に重複していても重複していなくてもよい。評価された呼吸特性、例えば、評価された呼吸数、呼吸間隔、換気量などは、特定のアパーチャに対して測定された特性値の組から判定され、この特定のアパーチャに対する測定値を集約する。一実施形態では、あるアパーチャ中に行われた呼吸特性測定の中央値を用いて、前記アパーチャの呼吸特性を評価する。
【００２５】
呼吸パラメータの他の統計的評価（例えば、呼吸数平均値）又は非統計的評価（例えば、呼吸信号の測定された形態学的特性に基づく）を代替的に用いることもできる。複数のアパーチャの評価された呼吸特性を用いて、呼吸トレンドを生成することも、毎日の値等の一定の期間にわたる呼吸計量を導くこともできる。評価された呼吸特性は、個々のアパーチャの測定された呼吸特性値に基づいて評価される。毎日の呼吸計量等の呼吸計量は、複数のアパーチャの評価された呼吸特性に基づいて判定される。
【００２６】
一実施形態は、中央値評価器を用いて、一定の期間にわたる呼吸数の最大値（ＭａｘＲＲ）と呼吸数の中央値（ＭｅｄＲＲ）等の、毎日の呼吸数計量を判定することを含んでいる。毎日の呼吸数の最小値（ＭｉｎＲＲ）を判定することもできる。本発明の実施形態は、ＭａｘＲＲとＭｅｄＲＲの両方を用いて、患者の頻呼吸状態の改善された監視を実現することを対象としている。特に、臨床試験によって、ＭａｘＲＲとＭｅｄＲＲとを組み合わせて使用することは、ＭａｘＲＲとＭｅｄＲＲとを個々に使用することに比べて、患者の頻呼吸状態変化の優れた検出を実現することが見出されている。更に、臨床試験によって、患者の活動レベルを用いて、偽陽性の発生率を低減できることが見出されている。更に、臨床試験によって、ＭｉｎＲＲの測定値を用いて、偽陽性の発生率を低減できることが見出されている。
【００２７】
毎日の呼吸数の最大値は、患者の毎日の活動に関連してその活動を考慮することによって最もよく解釈される。安定で活動的な患者では、呼吸数の最大値は、最小値より著しく高く、患者の活動の変化を反映して、毎日かなり変動する。呼吸数の最大値の上昇が、非常に限られた活動の期間に関連している場合、患者は、低いレベルの労作（例えば、家の周りの単なる歩行、又は階段を上ること）でも労作性呼吸困難を経験している可能性があり、それは患者の状態の悪化を示している可能性がある。健康状態によって活動が著しく制限される人は、毎日の活動パターンが制限され一貫しているために、呼吸数の最大値における最小と最大の広がり及び／又は呼吸数の最大値における日々の変動が小さく示される場合がある。
【００２８】
呼吸数の中央値は、所定の期間の主要な呼吸数を表している。毎日の中央値は、高活動期間中に一時的に上昇する呼吸数に比較的影響されにくく、更に、一般に深い睡眠中に発生する最も低い呼吸数にも比較的影響されにくい。中央値は、来院中に医師が観察する安静時の呼吸数に密接に対応している。
【００２９】
様々な実施形態では、患者の毎日の呼吸数の最大値と中央値とが判定される。患者の毎日の呼吸数の最小値を任意に判定することもできる。これらの実施形態では、患者の呼吸数は、約２４時間を対象とする複数の時間アパーチャにおける各呼吸サイクルに対して測定される。呼吸数の中央値は、各時間アパーチャに対して評価される。毎日の呼吸数の最大値は、２４時間にわたる時間アパーチャの呼吸数の中央値の最大値として判定される。毎日の呼吸数の中央値は、２４時間にわたる時間アパーチャの全てに対して評価した呼吸数の中央値に対する中央値として判定することもできる。別の実施形態では、毎日の呼吸数の中央値は、２４時間にわたって測定される全ての呼吸数の値の中央値として判定することもできる。毎日の呼吸数の最小値は、２４時間にわたる時間アパーチャの呼吸数の中央値の最小値として判定される。
【００３０】
呼吸計量を導くための中央値評価器の使用は、図１の流れ図に示されている。１６１で、患者の呼吸を検出し、患者の呼吸を示す信号を生成する。例えば、患者の呼吸信号は、埋め込み型経胸インピーダンスセンサ、圧電又は他のセンサ素子を備えた外部呼吸バンド、呼吸マスク流量センサ、又は他の種類の呼吸センサ等の、任意の様々な埋め込み型又は患者外部のセンサによって生成できる。１６３で、複数の時間アパーチャの各々の間で、呼吸サイクル毎の呼吸数等の、呼吸信号の特性を測定する。１６５で、各アパーチャの呼吸特性測定の中央値を判定し、前記中央値を用いて、前記アパーチャの呼吸特性を評価する。例えば、呼吸数が、測定される特性であれば、前記アパーチャ中の各呼吸サイクルで測定される呼吸数の中央値が判定される。中央値は、前記アパーチャの呼吸数を評価するために用いられる。１６７で、前記アパーチャで評価された呼吸特性（例えば、中央値）に基づいて、一つ以上の呼吸計量を判定する。
【００３１】
毎日の呼吸計量の生成及び使用方法が、図２に示されている。この処理は、埋め込み型経胸インピーダンスセンサを用いて、前記アパーチャの呼吸特性用の中央値評価器に基づいて、毎日の呼吸計量の最大値及び／又は最小値を判定することを含んでいる。本実施形態によると、１７２で、埋め込み型心調律管理（ＣＲＭ）装置又は他の埋め込み型医療装置と共に実装された経胸インピーダンスセンサによって、呼吸信号を生成する。経胸インピーダンスセンサは、ＣＲＭ筐体内に配置したセンサ駆動／検出回路に結合された心臓内電極を含んでいる。センサ駆動回路は、一組の心臓内電極を介して、胸腔を横切って、電流パルスのストローブシーケンス又は他の測定刺激等の、電気励起信号を送出する。
【００３２】
駆動電流に応じて、別の組の心臓内電極を用いて、検出回路によって応答電圧を検出する。応答電圧は、経胸（すなわち、胸部又は胸腔の一部を横切る）インピーダンスを表している。経胸インピーダンス検出は、患者の呼吸を追跡する電圧信号を提供し、前記信号を用いて、患者がどのぐらい速く及び／又はどのくらい深く呼吸を行っているかを判定できる。本発明の様々な実施形態と共に利用されうる経胸インピーダンス検出の別の態様は、同一人所有の米国特許第６，０７６，０１５号で説明され、これは参照によって本明細書に組み込まれる。他の実施形態では、外部呼吸センサを用いて、患者の呼吸を検出しており、本発明の完全に外部の実施が想定されていると理解される。
【００３３】
生成した呼吸信号に対して、約２４時間にわたる複数の時間アパーチャを重ね合わせる。１７４で、各アパーチャに発生する呼吸間隔を測定し、測定した呼吸間隔の各々の逆数として、各呼吸サイクルの呼吸数を計算する。１７８で、測定した呼吸数の中央値を計算し、格納する。１７９で、２４時間全体の前記アパーチャの各々の中央値を格納する。１
８０で、毎日の呼吸数の最大値としてそれらの中央値のうちの最大値を選択する。１８１で、複数の中央値のうちの中央値を毎日の呼吸数の中央値として選択する。選択的に、１８２で、毎日の呼吸数の最小値として中央値の最小値を選択する。
【００３４】
１８４で、毎日の最大速度と中央速度（及び選択的に最小速度）を格納し、又はそれらを用いて、ＣＲＭ装置又は遠隔装置内にトレンドデータを生成する。１８３で、毎日の最大速度と中央速度（及び選択的に最小速度）を遠隔装置に任意に遠隔伝送することもできる。１８５で、毎日の最大速度及び中央速度（及び選択的に最小速度）又はこれらの計量から生成したデータを、個々の毎日の呼吸計量又はトレンドデータとして、選択的に装置プログラム部の画面又は他のユーザインタフェース装置上に表示する。
【００３５】
１８６で、好ましくは毎日の最大速度及び中央速度（及び選択的に最小速度）を用いて、患者の頻呼吸状態を示す警告信号を生成する。１８６で、毎日の最大速度と中央速度（及び選択的に最小速度）を用いて、患者の心不全の状態の早発性の悪化の検出を示す警告信号を生成する。１８６で、毎日の最大速度と中央速度（及び選択的に最小速度）を用いて、病気の診断に用いられる警告信号の生成、病気の症状の進行の追跡、及び／又は治療の評価又は制御を行うことができる。この例は、毎日の計量の使用を説明しているが、毎時の計量、毎週の計量、２週毎の計量、又は毎月の計量等の、他の周期的計量を判定することもできる。更に毎日、毎週、毎月の、呼吸数の中央値又は平均値等の、呼吸数の最大値及び最小値以外の計量を判定することもできる。
【００３６】
図３と図４は、本発明の実施形態に従って、毎日の呼吸数の最大値、毎日の呼吸数の中央値、毎日の呼吸数の最小値を含む、呼吸計量を判定するための実施を示している。患者の呼吸を検出し、呼吸信号を生成する。図３に示した、重複しているアパーチャは、呼吸信号上に重ね合わせられている。前記アパーチャは、２４時間のアパーチャ２０５を含み、前記アパーチャ２０５を用いて、毎日の呼吸数の中央値を判定する。更に、前記アパーチャは、１０分のアパーチャ２１０を含んでいる。１０分のアパーチャ２１０を用いて、毎日の呼吸数の最大値を判定する。更に、前記アパーチャは、３０分のアパーチャ２２０を含み、前記アパーチャ２２０を用いて、毎日の呼吸数の最大値を判定する。
【００３７】
一実施形態では、各呼吸サイクルの呼吸数を測定し、前記呼吸数を用いて、あるアパーチャの中央速度を判定する。複数の中央速度の処理が実施されるが、一つは１０分のアパーチャの呼吸数の中央速度に対応し、別のものは３０分のアパーチャの呼吸数の中央値に対応し、第三のものは２４時間の呼吸数の中央値に対応している。毎日の最小速度は、２４時間にわたる３０分のアパーチャ２２０の中央値から判定される。毎日の最大速度は、２４時間にわたる１０分のアパーチャ２１０の中央値から判定される。毎日の中央速度は、２４時間のアパーチャ２０５の中央値である。一実施形態に従ってこれらの毎日の計量を判定する処理２００が、図４に示されている。
【００３８】
２３０で、呼吸信号から呼吸数を測定し、前記呼吸数を用いて、毎日の呼吸数の最小値、毎日の呼吸数の最大値、及び毎日の呼吸数の中央値を取得する。例えば、呼吸信号は、埋め込み型心臓ペースメーカ又は除細動器等の、埋め込み型装置内に実装された経胸インピーダンスセンサ信号によって生成される。前記センサから受け取った呼吸検出は前処理され、呼吸計量又はトレンドの判定において、偽の呼吸検出の使用を避けることができる。処理２００は、呼吸数が特定の基準に適合していることを要求することもできる。呼吸計量処理２００内で使用する呼吸数を提供することに加えて、呼吸センサ回路、例えば、経胸インピーダンスセンサは、データ品質／状態フラグを提供できる。インピーダンスセンサ雑音検出ハードウェア／ソフトウェアによって生成されたフラグは、呼吸計量処理２００によって用いられ、センサによって雑音を多く含むとしてフラグを立てられた潜在的に破損したデータを用いることを避けることができる。更に、アパーチャデータの更新に
用いられる呼吸数は、例えば、約４〜６５呼吸数／分の所定の範囲の呼吸数内になるように制限されうる。
【００３９】
２３２で、呼吸サイクル用に測定した呼吸数を用いて、対応する各アパーチャ用のデータを更新する。２４１、２４３、２４５で、同時に実行しているアパーチャの各々のデータは、測定した呼吸数に基づいて更新される。いくつかの実施形態では、呼吸数は、呼吸数／分で計算することができ、ヒストグラム範囲の間隔は、１呼吸数／分である。アパーチャが完了した後、２６１、２６３、２６５で、前記アパーチャの速度の中央値が計算される。アパーチャ内で、例えば、１００呼吸未満の不十分な数の呼吸が検出された場合、前記アパーチャは無効であるとラベル付けされ、前記アパーチャの中央値は計算されない可能性がある。２７１で、２４時間にわたって、１０分のアパーチャの速度の中央値の実行中の最大値を保持し、２７２で、３０分のアパーチャの速度の中央値の実行中の最小値を保持する。
【００４０】
２８１、２８２で、２４時間が完了した後、２９１で、毎日の最大速度を報告し、２９２で、毎日の最小速度を報告する。２６５で、２４時間のアパーチャの速度の中央値として、毎日の呼吸数の中央値が判定され、２９３で報告される。毎日の最大値、最小値、及び中央値は、好ましくは埋め込み型医療装置内に格納され、及び／又は遠隔装置に遠隔伝送され、表示装置上に表示されるか、もしくは医者等にアクセスされる。本明細書で説明した処理と共に実施されうる呼吸数測定に関する追加の情報は、同一人所有の米国特許出願公開第２００７／０１３５７２５号に提供されており、本開示内容の関連出願領域で確認される出願は全て、参照によって本明細書に組み込まれる。
【００４１】
本明細書で説明される様々な例は、閾値を超える呼吸数の上昇に応じて生成される警告を提供するが、警告は、閾値より低下する呼吸数に基づいて代替的に生成できることも当業者には明らかである。本発明の態様は、生理学的パラメータを警告基準と比較し、生理学的パラメータが、前記警告基準以上である場合に警告を生成することを含んでいる。閾値を超えるパラメータ値は、様々な状況では、閾値より低いパラメータ値、又は閾値より高いパラメータ値であってもよいことは当業者には明らかである。
【００４２】
図５の概略図は、本明細書で説明される処理を実施するように構成されうるシステム１００を示している。いくつかの実施形態によると、本明細書で説明される処理は、図５に示した要素の全て又は一部によって実施されうる。いくつかの実施形態では、医療装置１０１は、本明細書で説明される処理を実施するように協働して動作する警告モジュール１０７を含むか、もしくはそれに結合されている。他の実施形態では、医療装置１０１は、本明細書で説明される処理を実施するために、ローカルの又は遠隔処理装置又はシステム（例えば、患者通信器１０２、ＰＣ１０６、及び／又は患者管理サーバ１０５）と協働して動作する警告モジュール１０７を含むか、もしくはそれに結合されている。本発明の様々な実施形態は、図５に示した全ての又は選択された要素（本明細書で説明される他の要素又は代替要素）を用いて実施されると理解される。更に、いくつかの実施形態は、少なくとも一つの埋め込み型要素を含むが、他の実施形態は、外部要素だけを含むと理解される。
【００４３】
図５の以降の議論は、医療装置１０１及び／又は患者通信器１０２によって取得された情報が、患者管理サーバ１０５の警告モジュール１０７に送られる実施形態を提示している。警告モジュール１０７は一般に、警告基準とパラメータの比較結果に基づいて、患者の状態の変化及び／又は治療効果を評価する機能を備えているように説明されている。警告モジュール１０７は、患者管理サーバ１０５内に配置する必要はなく、代替的に、医療装置１０１、患者通信器１０２、又はＰＣ１０６内に配置できることは明らかである。更に、警告モジュール１０７の部品を、複数の装置１０１、１０２、１０５、１０６（又は
他の装置）にわたって組み込めることも明らかである。
【００４４】
患者は、患者通信器１０２と通信を行う埋め込み、患者着用、又は患者保持医療装置１０１を備えている。患者通信器１０２は、携帯型装置、枕元装置、プログラム部、適切な通信ソフトウェア及びハードウェアを備えたＰＣ１０６、又は医療装置１０１及び患者管理サーバ１０５と通信を行うように構成された他の種類の装置であってもよい。例えば、医療装置１０１は、心調律管理（ＣＲＭ）装置、又は他の種類の埋め込み型診断装置及び／又は患者に埋め込まれる治療装置（例えば、呼吸監視部）であってもよい。医療装置１０１及び／又は患者通信器１０２は、少なくとも患者の呼吸を含む、様々な生理学的パラメータを監視するように構成されたセンサを備えている。医療装置１０１は、検出する生理学的パラメータについての情報を格納し、周期的な間隔で、命令に応じて、又はイベント駆動的に、格納した生理学的情報を通信器１０２にダウンロードする。
【００４５】
患者通信器１０２は、インターネット等のネットワーク１０４を介して、患者管理サーバ１０５と通信するように結合されている。患者通信器１０２は、更に解析を行うために、医療装置１０１から取得した情報を患者管理サーバ１０５に送信する。医療装置１０１から取得した情報を送信することに加えて、患者通信器１０２は、それ自体の生理学的センサ、又は患者通信器１０２が通信を行っている他のセンサ、又は患者の入力を介して取得したデータを、患者管理サーバ１０５に送ることもできる。
【００４６】
患者管理サーバ１０５では、データを格納し、警告モジュール１０７によって、患者の状態及び／又は治療の効果の解析を行う。この解析の一部として、生理学的パラメータを計算し、警告基準と比較する。既に述べたように、別の実施形態では、警告基準と呼吸パラメータの計算及び比較は、患者通信器１０２又は埋め込み型装置１０１によって実行できる。パラメータ情報はトレンドを分析し、ネットワーク接続コンピュータ１０６を介して、医者が遠隔アクセスできるようにする。パラメータが警告基準に適合する場合、警告信号を生成し、医者に通知を行うか、又は警告信号に基づいて他の処置を行うことができる。
【００４７】
図６は、本発明の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図である。図６に示した処理は、呼吸数計量の最大値と中央値の両方を使用し、患者の頻呼吸状態の改善された監視を実現することを含んでいる。ＭａｘＲＲとＭｅｄＲＲを組み合わせた使用は、ＭａｘＲＲ又はＭｅｄＲＲの一つだけを用いる検出技術に比べて、患者のＨＦ状態の変化の検出を改善することが見出されている。図６は、ＭａｘＲＲとＭｅｄＲＲの両方を用いる実施形態を示しているが、いくつかの実施形態では、特に、ＭｅｄＲＲ等の単一の呼吸数計量を用いて、患者のＨＦ状態の変化の検出を適切に実現できる。本発明の実施形態に従って、患者の頻呼吸状態の変化を監視することによって、医者は、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出し、早期に介入療法を行い、患者の心不全の状態の悪化を防止又は緩和できる。
【００４８】
図６に示した実施形態によると、１１０で、患者の呼吸を検出し、呼吸データを生成する。１１２で、呼吸数の中央値と呼吸数の最大値を測定する。１１３で、ＭｅｄＲＲ及びＭａｘＲＲ計量の各々に対してトレンドデータを計算する。１１５で、ＭｅｄＲＲトレンドデータが、ＭｅｄＲＲにおける上昇を示すかどうかを判定し、１１６で、ＭａｘＲＲトレンドデータが、ＭａｘＲＲにおける上昇を示すかどうかを判定する処理を実施する。１１７で、ＭａｘＲＲとＭｅｄＲＲの両方の上昇の存在の判定に基づいて、心不全の早発性の悪化を検出する。１１９で、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出に応じて出力を生成する。好ましくは、１１９で、患者の心不全の状態の早発性の悪化を示す警告を生成し、患者の健康管理を推奨する医者に通信する。
【００４９】
図７は、本発明の実施形態に従って、ＭａｘＲＲ及びＭｅｄＲＲ計量の両方を用いて、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する際の改善をグラフ的に示している。図７は、検出感度（ｙ軸）の関数としての患者年毎の偽陽性率（ｘ軸）のグラフである。ＭｅｄＲＲ１０７、ＭａｘＲＲ１０９、及びＭａｘＲＲとＭｅｄＲＲの組み合わせ１０３のグラフが、図７には示されている。
【００５０】
最適化された検出感度の８０％において、図７に示した三つのＨＦイベント検出手順の偽陽性率は、次のとおりである。ＭｅｄＲＲ１０７を用いるＨＦイベント検出の患者年毎の偽陽性率は、約０．８６となる。ＭａｘＲＲ１０９を用いるＨＦイベント検出の患者年毎の偽陽性率は、約２．１７となる。ＭａｘＲＲとＭｅｄＲＲとの組み合わせ１０３を用いるＨＦイベント検出の患者年毎の偽陽性率は、約０．４５となる。検出感度６０％におけるＭａｘＲＲとＭｅｄＲＲとの組み合わせ１０３を用いるＨＦイベント検出の患者年毎の偽陽性率は、約０．２９となることに留意されたい。
【００５１】
図８は、本発明の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図である。図８に示した実施形態によると、３０２で、患者の呼吸を検出し、呼吸データを生成する。３０４で、患者の活動を検出し、そこから患者の活動データを生成する。３０６で、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとを測定する。３０７で、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの各々に対してトレンドデータを計算する。３０８で、ＭｅｄＲＲトレンドデータが、ＭｅｄＲＲにおける上昇を示すかどうかを判定し、３１０で、ＭａｘＲＲトレンドデータが、ＭａｘＲＲにおける上昇を示すかどうかを判定する処理を実施する。３１２で、患者が活動に従事しているかどうかを患者の活動データが示すかどうかを判定する処理を実施する。３１４で、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの両方の上昇の存在と、患者が活動に従事していない（すなわち、ＲＲ内で検出された上昇が、患者の活動によるものではない）ことの判定に基づいて、心不全の早発性の悪化を検出する。３１６で、患者の心不全の状態の早発性の悪化の検出に応じて、警告等の出力を生成する。
【００５２】
図９は、本発明の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図である。図９に示した実施形態によると、３０３で、患者の呼吸を検出し、そこから３０５でＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとを測定する。３０９で、ＭｅｄＲＲに異常が存在するかどうかの判定を行う。３１１で、ＭａｘＲＲに異常が存在するかどうかの判定を行う。３１５で、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することに応じて、患者の頻呼吸の状態を示す警告等の出力を生成する。
【００５３】
図１０は、本発明の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図である。図１０に示した実施形態によると、３２０で、患者の呼吸を検出し、そこから呼吸データを生成する。３２２で、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとを測定する。３２４で、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの各々に対してベースラインを計算する。３２６で、患者の短期のＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとを示す計量を計算する。３２７で、短期のＭｅｄＲＲ及びＭａｘＲＲ計量が、それらのベースラインの各々に対して異常であるかどうかを判定する処理を実施する。３２９で、短期のＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの計量が、異常であると判定された場合に、警告等の出力を生成する。
【００５４】
いくつかの実施形態によると、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することは、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとのベースラインを各々計算し、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの短期の測定値を各々計算し、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの各々の所定の閾値に対する前記ベースラインと短期の測定値との間の差異の比較結果に基づいて、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲにおける異常を判定することを含む。ベースラインは、第１の所定の期間の平均値、第１の所定の期間の中央値、第１の所定の期間の加重平均値、母集団に基づく所定の値、及び患者の病歴に基づく所定の値のうち一つを含んでいてもよい。短期の測定値は、第２
の所定の期間の平均値と、第２の所定の期間の中央値のうちの一つを含んでいてもよい。第１の所定の期間は、第２の所定の期間より長くてもよく、又は第２の所定の期間の少なくとも一部と重複していてもよい。
【００５５】
様々な実施形態では、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することは、それらの所定の閾値に対するベースラインと短期の測定値との間の差異が、所定の持続時間の所定の閾値の各々を超えているかどうかを判定することを含んでいてもよい。他の実施形態では、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することは、それらの所定の閾値の各々に対するベースラインと短期の測定値との間の差異が、所定の持続時間の所定の割合（％）に対する所定の閾値の各々を超えているかどうかを判定することを含んでいてもよい。ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することは、所定の時間ウィンドウ内にＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける各異常が発生しているかどうかを判定することを含んでいてもよい。
【００５６】
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することは、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲ用のベースラインの変動を各々計算し、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲ用の短期の測定値変動を各々計算し、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの各々の所定の閾値に対する前記ベースラインと短期の測定値変動との間の差異を比較することを含んでいてもよい。実施形態は、これらの及び他の異常判定の一つ以上を含んでいてもよく、更に、各所定の閾値、所定の持続時間、所定の割合（％）、及び所定の時間ウィンドウの少なくとも一つを所望の性能要件に基づいて調整することを含んでいてもよい。所定の各閾値を調整することは、各ベースラインに基づいていてもよい。
【００５７】
図１１は、本発明の様々な実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図である。図１１に示した実施形態によると、３３０で、患者の呼吸を検出し、そこから呼吸データを生成する。３３１で、患者の活動を検出し、そこから患者の活動データを生成する。３３２で、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとを測定する。３３４で、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの各々に対してベースラインを計算する。３３５で、短期のＭｅｄＲＲ計量と短期のＭａｘＲＲ計量と計量を計算する。３３７で、短期のＭｅｄＲＲ計量と短期のＭａｘＲＲと計量が、それらの各々のベースラインに対して異常であるかどうかを判定する処理を実施する。３３９で、短期のＭｅｄＲＲ計量と短期のＭａｘＲＲ計量とが異常であると判定され、患者が活動に従事していないことを患者の活動データが示す場合に、警告等の出力を生成する。
【００５８】
図１２は、本発明の他の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図である。図１２に示した実施形態によると、３４０で、患者の呼吸を検出し、そこから呼吸データを生成する。３４２で、ＭｅｄＲＲと、ＭａｘＲＲと、ＭｉｎＲＲとを測定する。３４３で、ＭｅｄＲＲと、ＭａｘＲＲと、ＭｉｎＲＲとの各々に対してベースラインを計算する。３４５で、患者の短期のＭｅｄＲＲ計量と、短期のＭａｘＲＲ計量と、と短期のＭｉｎＲＲを表す計量を各々計算する。３４７で、短期のＭｅｄＲＲ計量と、短期のＭａｘＲＲ計量と、短期のＭｉｎＲＲ計量とが、それらの各々のベースラインに対して異常であるかどうかを判定する処理を実施する。３４９で、短期のＭｅｄＲＲ計量と短期のＭａｘＲＲ計量とが異常であると判定され、短期のＭｉｎＲＲ計量が異常でないと判定される場合に、警告等の出力を生成する。ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの計量と組み合わせて、ＭｉｎＲＲ計量を使用することは、既に議論したように、改善された検出を実現することが見出されている。
【００５９】
図１３は、本発明の別の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図である。図１３に示した実施形態によると、３５０で、患者の呼吸を検出し、そこから呼吸データを生成する。３５２で、患者の活動を検出し、そこ
から患者の活動データを生成する。３５３で、ＭｅｄＲＲと、ＭａｘＲＲと、ＭｉｎＲＲとを測定する。３５４で、ＭｅｄＲＲと、ＭａｘＲＲと、ＭｉｎＲＲとの各々に対してベースラインを計算する。３５６で、患者の短期のＭｅｄＲＲと、短期のＭａｘＲＲと、短期のＭｉｎＲＲとを表す計量を各々計算する。３５７で、短期のＭｅｄＲＲ計量と、短期のＭａｘＲＲ計量と、短期のＭｉｎＲＲ計量とが、それらの各々のベースラインに対して異常であるかどうかを判定する処理を実施する。３５９で、短期のＭｅｄＲＲ計量と短期のＭａｘＲＲ計量とが異常であると判定され、短期のＭｉｎＲＲ計量が異常でないと判定され、患者が活動に従事していないことを患者の活動データが示す場合に、警告等の出力を生成する。
【００６０】
別の実施形態によると、患者の心不全の状態は、ＭｅｄＲＲと、ＭａｘＲＲと、ＭｉｎＲＲ測定との任意の二つの間に異常な関係があるかどうかの判定によって、少なくとも部分的に評価される。例えば、ＭｅｄＲＲと、ＭａｘＲＲと、ＭｉｎＲＲとのうち二つの間の差異が、所定の通常範囲の外側にあることをアルゴリズムが判定した場合（すなわち、これらの三つの計量がどれくらい近いかの判定）、患者の心不全の状態が、悪化している可能性があることを示す出力を前記アルゴリズムは生成できる。様々な実施形態によると、患者の心不全の状態は、ＭｉｎＲＲの短期の測定値が、ＭｅｄＲＲのベースラインより大きいかどうかを判定することによって、少なくとも部分的に評価される。他の実施形態では、患者の心不全の状態は、ＭｅｄＲＲの短期の測定値が、ＭａｘＲＲのベースラインより大きいかどうかを判定することによって、少なくとも部分的に評価される。患者の心不全の状態を示す出力は、心不全の状態評価に応じて生成され、処理装置又はシステムに通信されうる。
【００６１】
図１４Ａと図１４Ｂは、異なる共存疾患（例えば、肺又は腎臓の共存疾患）を備えた様々なレベルの心不全の重症度の患者（例えば、ＮＹＨＡクラスＩＩ、ＩＩＩ、及びＩＶ）等の、異なる下位集団のベースライン、短期の呼吸数計量及びそれらの各々の閾値を概略的に示している。図１４Ａは、次第に悪化する心不全を患っている代表的な患者の短期のＭｅｄＲＲトレンドデータのグラフに対して、ベースラインＭｅｄＲＲトレンドデータのグラフを示している。異なる閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２、及びＴｈ３（呼吸数に関しては毎分の呼吸数で示した）を定義し、ＨＦ患者の異なるクラスの呼吸の異常上昇（例えば、頻呼吸）から通常の呼吸を区分している。図１４Ｂは、次第に悪化する心不全を患っている代表的な患者の短期のＭａｘＲＲトレンドデータのグラフに対して、ベースラインＭａｘＲＲトレンドデータのグラフを示している。異なる閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２、及びＴｈ３（呼吸数に関しては毎分の呼吸数で示した）を定義し、異なるクラスのＨＦ患者の呼吸の異常上昇から通常の呼吸を区分している。
【００６２】
図１４Ａと図１４Ｂに示した閾値は、好ましくは検出感度と偽陽性率の間の関係を示している。閾値を変更すると、検出感度と偽陽性率の関係が修正される。図１４Ａと図１４Ｂに示した閾値は、例えば、患者の母集団、ＮＹＨＡ分類、又は共存疾患を含む、一つ以上の要因に基づいて確立されうる。閾値は、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとに対して同じであっても異なっていてもよい。閾値は、ＨＦクラスＩＩからクラスＩＩＩへの進行又は一つ以上の共存疾患の存在／進行等の、患者の状態の変化に基づいて調整されうる。
【００６３】
閾値は、ベースライン呼吸数計量における変化等の、様々な要因に基づいて調整されうる。閾値は、ベースライン呼吸数計量における変化の関数として調整されうる（例えば、線形関数、階段状関数等）。閾値は、指定された持続時間にわたるベースライン呼吸数計量の変化の平均値（例えば、平均値が高いほど閾値は小さくなる）に基づいて調整されうる。閾値は、アルゴリズムが、異なる感度／識別性能範囲又は要件で動作するように調整されうる。
【００６４】
ＭｉｎＲＲの閾値を調整することにより、患者の集団を良好、不良、悪化の分類で優先順位を定める有用なメカニズムを提供でき、例えば、前記分類を用いて、それに応じてＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの変化の閾値を修正できる。更に、アルゴリズムの様々な他のパラメータは、本明細書で説明された所定の閾値、所定の持続時間、所定の割合、及び所定の時間ウィンドウのうち一つ以上の調整等の、所望の性能範囲又は要件に基づいて調整され、ＭｅｄＲＲ、ＭａｘＲＲ、及びＭｉｎＲＲ計量において異常が存在するかどうかを判定できる。様々な閾値及びアルゴリズムパラメータは、単独で又は組み合わせて調整され、異なる感度／特異性能範囲又は要件を実現できる。
【００６５】
図１４Ａを参照すると、ＮＴ（ＭｅｄＲＲ）１とＢＬ（ＭｅｄＲＲ）１との間の差異が、閾値Ｔｈ１を超える場合、患者の呼吸のこの症状は、異常上昇であると考えられる。ＮＴ（ＭｅｄＲＲ）３とＢＬ（ＭｅｄＲＲ）３との間の差異が、閾値Ｔｈ３を超えることがない場合、図１４Ａの場合のように、患者の呼吸のこの症状は、上昇しているが正常であると考えられる。図１４Ｂを参照すると、ＮＴ（ＭａｘＲＲ）１とＢＬ（ＭａｘＲＲ）１との間の差異が、閾値Ｔｈ１を超える場合、患者の呼吸のこの症状は、異常上昇であると考えられる。ＮＴ（ＭａｘＲＲ）３とＢＬ（ＭａｘＲＲ）３との間の差異が、閾値Ｔｈ３を超えることがない場合、図１４Ｂの場合のように、患者の呼吸のこの症状は、上昇しているが正常であると考えられる。
【００６６】
図１５Ａ〜１５Ｃは、呼吸数のベースラインと短期の平均値を計算する異なる方式を示している。ベースライン・ウィンドウ３７１は好ましくは、一般に日数に関する長さを備え、有意性のあるベースライン平均呼吸数計量を計算するために、十分に高い割合（％）の有効なデータが取得されるようにする。代表的なベースライン・ウィンドウ３７１の有用な長さは、４０日程度であってもよい。例えば、移動平均（Moving Average）関数、中央値関数又は修正移動平均(Running Average)等の、呼吸計量のベースライン平均値を計
算する様々な既知の方法が用いられうる。短期ウィンドウ３７３は好ましくは、一般に日数に関する長さを備え、有意性のある短期の平均の呼吸数計量を計算するために、患者の現在（例えば、瞬間的）又は短期の呼吸数データのスナップショットが得られるようにする。代表的な短期ウィンドウ３７３の有用な長さは、３日等、数日程度であってもよい。
【００６７】
図１５Ａでは、短期ウィンドウ３７３は、ベースライン・ウィンドウ３７１内で定義されている。図１５Ｂでは、短期ウィンドウ３７３は、ベースライン・ウィンドウ３７１の外側で定義され、間隙ｔｇａｐだけ分離されている。短期ウィンドウ３７３の間隙と長さは、間隙と短期ウィンドウ３７３とを組み合わせた持続時間中に、ベースライン・ウィンドウ３７１を用いて計算されたベースライン呼吸数計量において有意な変化が見られないように定義される。図１５Ｂで表現したウィンドウの状況の利点は、ベースライン・データが、短期のデータを損なっていないことである。別の実施形態では、図１５Ｃに示したように、二つのウィンドウ３７１と３７３に重複が存在している。
【００６８】
図１６は、本発明の実施形態に従って、心不全の早発性の悪化を検出する手順に関連した異なる呼吸数計量及び活動データのグラフを示している。図１６Ａ、１６Ｂ、及び１６Ｃは、特定の患者の呼吸データから生成された、ＭａｘＲＲと、ＭｅｄＲＲと、ＭｉｎＲＲとの短期の平均値１２３とベースライン平均値１２５のグラフである。図１６Ｄは、患者の活動データ（例えば、加速度計データ）のグラフである。この代表的な患者の場合、二つの心不全のイベントがライン１２１と１２２として示されている。
【００６９】
図１６の状況では、患者が、鬱血性ＨＦと一致する徴候及び／又は症状を備え、（ａ）患者が、設定（すなわち、緊急治療室設定、医者の事務室設定等）にかかわらず、正式の入院によるものを含まない臨時の静脈内療法（例えば、静脈内（ＩＶ）利尿薬、ＩＶ静注強心薬、ＩＶ血管作用薬）、チアジドの経口投与、又は限外濾過治療を受けるか、又は（
ｂ）患者が入院する理由の一つがＨＦであり、患者が、経口又は静脈内投薬又は限外濾過治療を備えた心不全療法の増強を受けた（正式な入院は、カレンダ日付変更を含む入院として定義される）場合は常に、ＨＦイベントが宣言される。
【００７０】
図１６Ａ〜１６Ｄのデータを処理するＨＦイベント検出アルゴリズムで用いられるパラメータは、図１６の左側パネルに沿って垂直に配置されている。これらのパラメータは、短期ウィンドウの長さ（例えば、３日）、ベースラインのウィンドウの長さ（例えば、４０日）、イベント空白ウィンドウ（例えば、３０日）、上昇の持続期間（例えば、３日）、及び上昇の閾値（例えば、２．１）を含んでいる。短期及びベースライン・ウィンドウは、既に議論されている。イベント空白ウィンドウは、警告生成後の一定の時間を表し、その間は次の警告の生成（又は通信）は許可されない。イベント空白ウィンドウの目的は、初期の警告を生成した同じ患者の状態で繰り返し警告が生成されないようにするためである。
【００７１】
ベースライン平均呼吸計量は、イベント空白ウィンドウ中に更新されることに留意されたい。しかし、ベースライン平均呼吸計量の更新が許可又は修正できない状態もある。例えば、患者が病気の状態であることがいったん判定されると、ベースライン平均呼吸計量の更新は許可されないことが望ましい場合がある。この場合、ベースライン平均呼吸計量は、病気の状態が解消されるまで更新されない。別の状況では、ベースライン平均呼吸計量の更新を行うが、修正形態で許可することが望ましい場合がある。例えば、ベースライン・ウィンドウにおける呼吸数データは、ＨＦイベント中又はその周りで集められたデータを重視しないように重み付けされうる。
【００７２】
上昇パラメータの持続期間及び上昇の閾値は、共に動作する。上昇の閾値は既に議論されており、一般的に言えば、検出感度と偽陽性率との間の関係を修正する。上昇の持続期間は、警告状態が確認されたと考えられる前に、短期の平均呼吸数計量が、その関連のベースライン平均呼吸数計量を超えなければならない時間の量を表している。
【００７３】
図１７は、本発明の様々な実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する様々な処理を示す流れ図である。図１７に示した実施形態によると、４２０で、患者に対してセンサデータを収集するが、前記データは、ＭａｘＲＲと、ＭｅｄＲＲと、及び選択的にＭｉｎＲＲと、ＸＬ（加速度計）データとして示されている患者の活動データを含んでいる。４２２で、チェックを行い、収集したセンサデータ用に生成される短期及びベースライン平均値に対して、十分な量のデータが収集されたかどうかを判定する。収集された場合、４２４で、収集されたセンサデータ用の短期及びベースライン平均値を生成する。
【００７４】
判定ブロック４２６では、ＮＴ（ＭｅｄＲＲ）とＢＬ（ＭｅｄＲＲ）との間の差異を、閾値Ｘ（ｂｐｍ）と比較する。最後のＬ連続日数（又は最後のｙ日のｘ）で、この差異が閾値Ｘを超える場合、処理の流れは判定ブロック４２８に続く。判定ブロック４２８では、ＮＴ（ＭａｘＲＲ）とＢＬ（ＭａｘＲＲ）との間の差異を、閾値Ｙ（ｂｐｍ）と比較する。最後の警告状態（ここではＭｅｄＲＲ警告と呼ばれる）からの所定のウィンドウ内の最後のＭ連続日数（又は最後のｙ日のｘ）で、この差異が閾値Ｙを超える場合、処理の流れは選択的判定ブロック４３０と４３２に続く。閾値ＸとＹは、同じであっても異なっていてもよく、好ましくは各患者に対して最適化されていることに留意されたい。
【００７５】
選択的判定ブロック４３０と４３２とは、患者が、対象の期間中に活動に従事しているかどうかを判定する処理を含んでいる。判定ブロック４３０では、呼吸数（ＲＲ）と患者の活動データ（ＸＬ）との間の移動相関を計算し、閾値Ｈと比較する。ＭａｘＲＲ及びＭｅｄＲＲ警告状態からの指定されたウィンドウ内のＮ連続日数（又は最後のｙ日のｘ）で
、この相関が閾値Ｈを超えている場合、処理の流れは判定ブロック４３４に続く。
【００７６】
判定ブロック４３２では、ＮＴ（ＸＬ）とＢＬ（ＸＬ）との間の差異を計算し、閾値Ｚ％と比較する。ＭａｘＲＲ及びＭｅｄＲＲ警告状態からの指定されたウィンドウ内のＮ連続日数（又は最後のｙ日のｘ）で、この差異が閾値Ｚ％より小さい場合、処理の流れは判定ブロック４３４に続く。最後のＴ日に警告が発行されない場合、判定ブロック４３４でテストされるように、４３６で警告が発行される。
【００７７】
上記のもの以外で、又はそれに加えて、警告基準を用いることもできることが理解される。次のものは、用いられうる警告基準の代表的なリストである。（ａ）ＮＴ（ＭｉｎＲＲ）＞ベースライン（ＭｅｄＲＲ）、（ｂ）ＮＴ（ＭｅｄＲＲ）＞ベースライン（ＭａｘＲＲ）、（ｃ）ＭａｘＲＲ−ＭｅｄＲＲ＞所定の閾値、（ｄ）呼吸数の変動（Ｖａｒ（ＲＲ））＞ベースラインのｘ標準偏差。
【００７８】
既に説明したように、患者の呼吸数は、患者の状態及び／又は処方した治療の有効性を判定する際に特に役立つ。一実施形態では、警告は、呼吸数に基づいている。いくつかの状況では、特定の患者又は疾患をより詳細に評価するために、複数センサ方式を用いることが有利である。この目的のために、呼吸及び一つ以上の追加の生理学的信号を検出し、共に用いて、患者の状態の変化及び／又は治療の有効性を評価しうる。例えば、左心室（ＬＶ）機能、心拍数変動、呼吸の乱れ、両心室ペーシングの割合（％）、患者の活動、体重、心拍数、及び／又は血圧のトレンドは、特にＨＦ患者の場合、患者の状態の変化及び治療の有効性を判定する際に役立ちうる。
【００７９】
患者アンケートから生成される患者情報を用いることもできる。患者アンケートは、毎日又は毎週等、定期的に患者通信器を介して、患者に提示できる。この構成では、患者通信器は、ユーザインタフェースを備え、患者は、表示部上に現れる質問に応答できる。患者アンケートは、疲労感、憂鬱、及び／又は患者の健康に関連した主観的情報、処方した治療への患者の適合性、及び／又は患者の状態及び治療の有効性の解析に役立つ他の情報等、自動的に取得することが困難な症状に関する情報を取得するようにプログラムされうる。
【００８０】
いくつかの実施形態では、警告基準の選択は、患者の状態に基づいて、前記警告基準を動的に変化させるアルゴリズムを選択することを含んでいてもよい。例えば、患者のパラメータのトレンドが一般に、患者の状態の低下を示す場合、前記警告基準は警告モジュールによって自動的に修正され、患者の状態の変化に対してより敏感となる可能性がある。一方、患者の生理学的パラメータが一般に、全体的な健康状態の改善を示す場合、前記警告基準は警告モジュールによって自動的に修正され、患者の状態の変化にそれほど敏感でなくなる可能性がある。この特性は、警告基準を自動的に再構成し、不要な警告で患者の医者に過度の負担がかからないようにする。
【００８１】
一実施形態では、治療の変更の評価及び／又は治療の最適化の必要性は、呼吸数等の単一のパラメータに基づいている。警告基準は、呼吸数計量が、所定の期間の閾値を超える場合に満たされる。警告基準が満たされた場合、これは治療の有効性の低下を示し、警告信号が生成される。
【００８２】
複数のパラメータを追跡する場合、警告基準は、様々なパラメータ間の関係に基づいていてもよい。例えば、呼吸数とＬＶ機能との両方が用いられる場合、両方のパラメータが、警告閾値を満たしているか又はそれを超えている場合に、警告信号をトリガできる。代替構成では、パラメータの一つだけが、警告閾値を満たしているか又はそれを超えている場合に、警告信号をトリガできる。更に別の構成では、一方のパラメータが、警告閾値を
満たしているか又はそれを超えており、他方のパラメータが下向きのトレンドとなり、患者の状態の悪化を示している場合に、警告信号をトリガできる。
【００８３】
所定の実施形態では、一つのパラメータを用いて、別の警告閾値を自動的に変更できる。この技術は、警告感度の自動調整を提供する。例えば、このパラメータがより高いトレンドになっていることを、患者の呼吸困難又は頻呼吸の報告が示している場合、呼吸数の閾値を下向きに調整し、より低い呼吸数が警告をトリガするようにできる。警告基準のこの閾値調整によって、別個に観察される際、呼吸数が、問題を示す変化を示していない場合でも、患者の息切れの認識に対して、警告をより敏感にすることができる。
【００８４】
いくつかの実施形態では、呼吸数のベースライン値を、装置に自動的に学習させることができる。例えば、初期化段階中に、システムが、呼吸数の測定を行い、患者のベースライン呼吸数を判定できる。ベースラインの判定に用いられる測定の期間及び頻度は、プログラム可能にすることができる。ベースライン上の毎分の呼吸数、又はベースライン上の割合（％）における警告閾値は、医者の入力によって又はシステムによって自動的に判定できる。
【００８５】
いくつかの実施形態では、警告モジュールは、警告の生成に用いられる生理学的パラメータに影響を与える様々な状況的要因を考慮できる。追加のセンサを用いて、検出した変化の状況を提供する情報を取得することもできる。例えば、患者の呼吸数は、患者の活動に直接依存している。一つの状況では、新しい運動療法を開始したために、患者の全体の呼吸数が上向きのトレンドになっている可能性がある。患者の活動レベルを考慮しない場合、根拠のない警告が生成される可能性がある。別の例として、患者が病気であり、例えば、肺炎又は他の呼吸器疾患を持っている場合、病気の影響で、患者の呼吸数が一時的に増大する可能性がある。治療の最適化は、一時的な病気の応答としては必ずしも示されていない可能性がある。従って、警告モジュールは、警告信号を生成するかどうかを判定する際、患者の健康状態を考慮できる。
【００８６】
警告信号は、様々な目的に用いられる。一実施形態では、警告信号は、患者の医者又は他の健康管理提供者に送られる通信をトリガする。例えば、通信は、電子メール、電話メッセージ、ファックス、及び／又は患者の医者を対象とする他の種類の通信を含み、治療の有効性の検出された変化、及び／又はベースとなる治療最適化の必要性を医者に通知できる。通信は、変化の潜在的指示から、患者の状態の変化、及び／又は治療の最適化の必要性の重要度の評価の指示、及び／又は提供を行う複数レベルの警告までの範囲にわたっていてもよい。いくつかの実施形態では、通信は、患者の状態についての追加の情報を提供できる。例えば、通信は、医者が、患者管理サーバ又は患者ウェブサイト内にログインし、患者の状態の更新を見るように要求できる。
【００８７】
いくつかの実施形態では、警告信号は、患者の治療の解析をトリガできる。患者の治療の解析は、他の検出された生理学的信号及び／又は他の情報と共に、警告を生成するために用いられる情報を利用できる。治療の解析が行われた場合、患者の医者への通信は、処方した薬物治療を修正することによって、及び／又は心臓ペーシングパラメータを再プログラムする等、装置プログラミングを修正することによって、患者の治療の修正の提案を提供できる。いくつかの実施形態では、通信は、患者が使用している装置の種類の変更の必要性を指示できる。例えば、警告モジュールは、生理学的パラメータを解析し、患者が、両心室及び／又は両心房の心臓ペーシングによって、心臓再同期治療（ＣＲＴ）を提供可能な装置を必要とするかどうかを判定できる。解析が、ＣＲＴを示していると結論付けた場合、通信は、装置の種類の変更を要求しうるこのような推奨を含んでいてもよい。
【００８８】
いくつかの実施形態では、警告信号は、治療の自動又は半自動最適化をトリガできる。
例えば、ＣＲＴ装置を埋め込んだＨＦ患者の治療の最適化は、ＣＲＴの様々なパラメータを最適化することを含んでいてもよい。
【００８９】
心臓ペーシングによるＣＲＴは、複数の心腔へのペーシングパルスの送出によって、心臓の電気的活性化シーケンスを変化させる。電気的活性化シーケンスの修正は、心臓の機械的収縮シーケンスを変化させる。有効であれば、ＣＲＴは、患者の血行状態を改善させる。ＣＲＴパラメータ最適化は、生理学的信号を解析し、前記生理学的信号の解析に基づいて、ＣＲＴ最適化用のパラメータを返す。ＣＲＴ最適化処理によって返されたＣＲＴ用のパラメータは、房室遅延（ＡＶＤ）、心室間遅延（ＩＶＤ）、心房間遅延（ＩＡＤ）、部位間ペーシング遅延、ペーシングモード、追跡又は非追跡動作、ペーシング部位、ペーシング速度制限、及び／又は他のペーシングパラメータ等の一つ以上の心臓ペーシングパラメータ、及び／又は患者が摂取している薬物の滴定等の非ペーシングパラメータを含んでいてもよい。ＣＲＴ最適化手順は、最も適切な心臓ペーシングパラメータを選択することによって、ＣＲＴへの応答があまり望ましくないＣＲＴ受容者の数を低減できる。
【００９０】
ＣＲＴ最適化に用いられる生理学的信号は、エレクトログラム(ＥＧＭ）と呼ばれる、
心臓内で検出された心臓信号を含む心臓電気信号を含んでいてもよい。ＥＧＭからは、心臓の電気的活性化シーケンスが判定されうる。ＥＧＭは、心臓の電導系の一部の余分な遅延及び／又は遮断を示すことができる。心臓電気信号の解析に基づく典型的なＣＲＴ最適化処理は、同一人所有の米国特許第７，０１３，１７６号、第７，１１３，８２３号、第７，１８１，２８５号、第７，３０１，５５４号、及び第７，３８９，１４１号で説明され、これらは参照によって本明細書内に組み込まれる。
【００９１】
ＣＲＴ最適化に用いられる生理学的信号は、心臓の機械的収縮シーケンスに関連した信号を含んでいてもよい。一例では、心音、又は一般に心臓の機械的振動から得られるエネルギは、機械的収縮シーケンスを示している。第三心音、すなわちＳ３として知られる特定の種類の心音が、心不全に関連していることが見出されている。例えば、Ｓ３活動の増加は、代償不全心不全の状態をもたらす可能性がある充填圧の上昇を示す場合がある。Ｓ３振幅は、心臓拡張期の左心室の充填圧に関連している。Ｓ３のピッチ、すなわち基本周波数は、心室の剛性及び寸法に関連している。Ｓ３振幅の慢性的な変化は、左心室の剛性及び制限的充填の度合いと相関がある可能性がある。心音の解析に基づく典型的なＣＲＴ最適化処理は、同一人所有の米国特許出願公開第２００４／０１２７７９２号及び米国特許第７，１１５，０９６号で説明されており、これらは参照によって本明細書に組み込まれる。
【００９２】
ＣＲＴ最適化に用いられる生理学的信号は、心拍数変動データを導くことができる心拍数を含んでいてもよい。心拍数変動（ＨＲＶ）は、心拍数の拍動間の変動である。ＨＲＶの主成分は、呼吸洞性不整脈（ＲＳＡ）である。安静状態下では、健康な個人は、呼吸と共に拍動間隔内に周期的な変動を示す。心拍数は、呼気中に加速し、吸気中に減速する。ＨＲＶの低下は、ＨＦの症状であり、神経ホルモン状態の機能低下に関連している。ＨＲＶ解析に基づく典型的なＣＲＴ最適化処理は、同一人所有の米国特許第７，３４３，１９９号で説明され、参照によって本明細書に組み込まれる。
【００９３】
ＣＲＴ最適化に用いられる生理学的信号は、血行状態に直接関連している血圧信号を含んでいてもよい。様々な例では、血圧は、侵襲的又は非侵襲的に検出され、ＣＲＴパラメータを判定するために用いられる。例えば、動脈圧は、橈骨動脈等の動脈内に圧力カテーテルを配置することによって非侵襲的に測定される。左心室圧力は、左心室内に挿入した圧力センサを介して測定されうる。動脈圧の非侵襲的測定は、トノメータ、心音図、又は他の方法を用いて行われうる。これらの処理又は他の処理を用いて得られた圧力測定値を用いて、ＣＲＴパラメータを判定できる。圧力信号の解析に基づく典型的なＣＲＴ最適化
処理は、同一人所有の米国特許第６，６６６，８２６号、第７，１５８，８３０号、及び第７，４０９，２４４号で説明され、参照によって本明細書に組み込まれる。
【００９４】
本発明の方法及びシステムと共に用いられる他の典型的なＣＲＴ最適化処理は、機械的センサの使用に基づく治療最適化を説明している米国特許第７，２０６，６３４号、心エコー画像を用いる壁運動のずれの定量化に基づく治療最適化を説明している米国特許第７，０４１，０６１号、インピーダンス測定に基づく治療最適化を説明している米国特許第７，２２８，１７４号、及び容積脈波信号に基づく治療最適化を説明している米国特許第６，８３２，１１３号で説明されており、これらは全て参照によって本明細書に組み込まれる。
【００９５】
既に参照したＣＲＴ最適化処理の一つ以上は、警告信号によってトリガされうる。いくつかの実施形態では、ＣＲＴ最適化処理から返されたペーシングパラメータは、ＣＲＴ治療を最適化するように自動的に実施されうる。代替的に、ＣＲＴ最適化処理から返されたＣＲＴパラメータは、装置プログラミングの変更を推奨するように、医者に提示される。医者は、ＣＲＴの最適化に用いられるペーシングパラメータを選択できる。いくつかの実施形態では、装置を再プログラミングすることは、医者によって遠隔的に実行されうる。
【００９６】
図１８は、本発明の実施形態に従って、患者の心不全の状態の早発性の悪化を検出する処理を実施するために用いられうる、患者に埋め込み型医療装置の部分図を示している。図１８に示した治療装置７００は、生理学的データを取得するために用いられてよく、前記生理学的データからパラメータトレンドを生成し、患者の状態の変化及び／又は治療の効果を評価できる。治療装置７００は、埋め込み型筐体７０１内に収容されたＣＲＭ回路を含んでいる。ＣＲＭ回路は、心内誘導システム７１０に電気的に結合されている。心内誘導システム７１０は図１８に示されているが、様々な他の種類の誘導／電極システムを追加的に又は代替的に配置することもできる。例えば、誘導／電極システムは、心臓ソック(sock)、心外膜パッチ等の心臓及び／又は心臓血管系の外側の電極を含む心内誘導／電極システム、及び／又は皮膚表面の下であるが、胸郭の外側に埋め込まれた電極を備えた皮下システムを含んでいてもよい。
【００９７】
心内誘導システム７１０の一部は、患者の心臓内に挿入されるように示されている。誘導システム７１０は、一つ以上の心腔内、心腔上又はその周りに配置された心臓ペース／検出電極７５１〜７５６を含み、患者の心臓からの電気信号の検出及び／又は心臓へのペーシングパルスの送出を行う。図１８に示したもの等の、心臓内検出／ペース電極７５１〜７５６は、左心室、右心室、左心房及び／又は右心房を含む、一つ以上の心腔の検出及び／又はペーシングを行うために用いられうる。ＣＲＭ回路は、電極７５１〜７５６を介して送出される電気刺激パルスの送出を制御する。電気刺激パルスを用いて、血行的に十分な速度での心拍の確保、心拍の同調性の改善、心拍の強度の改善を行うこともでき、及び／又は処方した治療と一致する心臓機能を支持するための他の治療目的にも用いられうる。
【００９８】
誘導システム７１０は、除細動電極７４１、７４２を含み、心臓に除細動／電気除細動パルスを送出する。左心室リード線７０５は、左心室の近傍の冠静脈系における様々な場所に配置された複数の電極７５４ａ〜７５４ｄ及び７５５を含んでいる。左心室の複数の場所又は単一の選択された場所における心室の刺激は、例えば、ＨＦを患っている患者の心拍出量の増大、及び／又は他の利点を実現できる。電気刺激パルスは、心臓機能を改善するタイミングシーケンス及び出力構成に従って、選択された電極を介して送出されうる。図１８は、複数の左心室電極を示しているが、他の構成では、複数の電極は、右心房、左心房、及び右心室の一つ以上に代替的に又は追加的に設けることもできる。ＣＲＴの最適化は、ペーシング治療の送出に用いられる電極を選択することを含んでいてもよい。
【００９９】
埋め込み型装置７００の筐体７０１の一部は、一つ以上の複数の缶電極７８１又は不関電極７８２として選択的に機能できる。筐体７０１は、頭部７８９を含むように示されており、頭部７８９は、一つ以上のリード線と筐体７０１の間の着脱可能な取り付けを容易にするように構成できる。治療装置７００の筐体７０１は、一つ以上の缶電極７８１を含んでいてもよい。治療装置７００の頭部７８９は、一つ以上の不関電極７８２を含んでいてもよい。缶電極７８１及び／又は不関電極７８２は、ペーシング及び／又は除細動刺激を心臓に送出するため、及び／又は心臓の心臓電気信号を検出するために用いられうる。
【０１００】
心臓電極は、治療装置７００の筐体７０１内に配置された適切な回路７９０と共に用いられ、経胸インピーダンスの検出、及び経胸インピーダンス測定からの呼吸信号の生成を行うことができる。既に議論したように、呼吸信号から様々な呼吸パラメータを判定し、呼吸パラメータのトレンドを生成できるが、これらの処理は、治療装置７００によって実施されても、されなくてもよい。呼吸パラメータは、治療の有効性又は患者の状態の変化を評価するために用いられる。
【０１０１】
更に、いくつかの実施形態では、治療装置７００は、追加の生理学的パラメータを判定するセンサ及び／又は回路を含んでいてもよく、前記生理学的パラメータは、治療の有効性を評価するために役立ちうる。例えば、治療装置７００は、患者の活動の検出に用いられる加速度計を含むことも、エレクトログラム信号から心拍数の変動を判定する回路を含むことも、不規則な呼吸症状を検出する回路を含むことも、及び／又は様々な他のパラメータを検出する回路を含むこともできる。
【０１０２】
通信回路は、筐体７０１内に配置し、ＣＲＭ回路と、患者管理サーバに結合された外部プログラム部又は患者通信器等の、患者外部の装置との通信を容易にする。いくつかの実施形態では、治療装置は、代謝要求を検出するように構成されたセンサを含んでよく、ペーシング速度を調整し、患者の代謝要求に対応できるようにする。
【０１０３】
特定の実施形態では、治療装置７００は、除細動治療及び／又は抗頻脈性不整脈ペーシング（ＡＴＰ）を介して、心臓の頻脈性不整脈の検出及び処置を行う回路を含んでいてもよい。除細動機能を提供する構成は、除細動コイル７４１、７４２を利用して、高エネルギパルスを心臓に送出し、頻脈性不整脈の終了又は軽減を行うことができる。
【０１０４】
本明細書に示したもの等の複数の電極を用いるＣＲＭ装置は、心臓周期中に、心房及び／又は心室の複数の部位にペーシングパルスを送出できる。特定の患者は、異なる時点で、心室等の心腔の一部をトリガすることから恩恵を受け、心室の異なる領域にポンピング負荷及び／又は減極シーケンスを分散させることができる。複数電極ペースメーカは、異なる心臓周期中に心腔内の選択された電極の組み合わせの間で、ペーシングパルスの出力を切り替えることができる。
【０１０５】
図１９は、様々な実施形態に従って、様々な診断、警告、及び／又は治療処理を実施できる医療システム８００のブロック図である。一般的に言って、図１９に示したシステム８００は、特に患者の心不全の状態の評価に適しており、より詳細には、患者の心不全の状態の悪化の早期検出、及びそれに関する警告の生成に適している。システム８００は好ましくは、患者の心不全の早発性の悪化を検出するために、本明細書で説明される呼吸数トレンド分析技術を実施するように構成されている。
【０１０６】
様々な実施形態によると、医療システム８００は、患者の呼吸を示す信号を生成するように構成された呼吸センサ８１７を含んでいる。既に議論したように、呼吸センサ８１７は、埋め込み型センサ又は外部センサ（又は埋め込み型部品と外部の部品を組み合わせて
いるセンサ）であってもよい。システム８００は、呼吸センサ８１７に結合され、呼吸センサ８１７によって提供された患者の呼吸を示す信号を用いて、様々な呼吸測定を行うように構成された呼吸情報回路８１６を含んでいる。呼吸情報回路８１６は好ましくは、呼吸数中央値（ＭｅｄＲＲ）と呼吸数の最大値（ＭａｘＲＲ）を測定するように構成され、選択的に呼吸数の最小値（ＭｉｎＲＲ）を測定するように構成されうる。
【０１０７】
図１９は、呼吸情報回路８１６に各々結合されたタイマ回路８１９と測定回路８２１を示している。タイマ回路８１９は、本明細書でこれまで議論したように、複数のアパーチャで時間を調節するように構成されている。測定回路８２１は、各アパーチャの各呼吸サイクルの呼吸数を測定し、測定した呼吸数に基づいて各アパーチャの呼吸数を評価し、これまで既に説明したように、評価した呼吸数からＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとを判定するように構成される。
【０１０８】
プロセッサ８４０は、呼吸情報回路８１６に結合され、好ましくは既に説明したように、ＭｅｄＲＲにおいて異常が存在するかどうか、及びＭａｘＲＲにおいて異常が存在するかどうかを判定するように構成されている。更に、プロセッサ８４０は、ＭｉｎＲＲにおいて異常が存在するかどうかを判定するように構成できる。出力装置８５１は、プロセッサ８４０に結合され、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することに応じて、患者の頻呼吸状態を示す出力を生成するように構成されている。
【０１０９】
プロセッサ８４０は、ＭｉｎＲＲにおいて異常が存在するかどうかを判定するように構成でき、出力装置８５１は、ＭｅｄＲＲと、ＭａｘＲＲと、ＭｉｎＲＲとにおける異常を判定することに基づいて、患者の心不全の状態を示す出力を生成するように構成できる。プロセッサ８４０は、ＭｅｄＲＲと、ＭａｘＲＲと、ＭｉｎＲＲとにおける異常（例えば、上昇）が、所定の異常の範囲内にあるかどうかを判定することによって、患者の心不全の状態を判定するように構成でき、更に、出力装置８５１と協働し、患者の心不全の状態が悪化している可能性を示す出力を生成できる。
【０１１０】
プロセッサ８４０と出力装置８５１とは、ＭｉｎＲＲの短期の測定値が、ＭｅｄＲＲのベースラインより大きいかどうかを判定しているプロセッサ８４０に少なくとも部分的に基づいて、患者の心不全の状態を示す出力を協働して生成するように実施できる。プロセッサ８４０と出力装置８５１とは、ＭｅｄＲＲの短期の測定値が、ＭａｘＲＲのベースラインより大きいかどうかを判定しているプロセッサ８４０に少なくとも部分的に基づいて、患者の心不全の状態を示す出力を協働して生成するように実施できる。
【０１１１】
出力装置８５１は、これまでに説明した条件に応じて警告を生成するように構成され、システムの通信回路は、ネットワーク上の患者管理システム８７０又は他の受信装置又はシステム（例えば、通信器又はＰＣ）に警告を通信するように構成できる。患者管理システム８７０は、警告モジュール８７１と診断モジュール８７３とを含み、本発明で説明した様々な実施形態に従って、呼吸数トレンド分析及び警告アルゴリズムを実施できる。既に議論したように、警告モジュール８７１及び／又は診断モジュール８７３によって実行される機能は、プロセッサ８４０又は医療システム８００の他の部品によって代替的に実施できる。
【０１１２】
図２０は、本発明の様々な実施形態に従って、呼吸数トレンド分析及び警告処理を実施するように構成されうる医療システム８００の一実施形態のブロック図である。システム８００は、心臓電極８０５を介して、ペーシングパルスを心臓に送出するように構成されたペーシング治療回路８３０を含む患者内部の装置（埋め込み型ＣＲＭ装置）を含んでいる。埋め込み型ＣＲＭ装置は、心臓の心房又は心室に高エネルギの除細動／電気除細動刺激を送出するように構成された除細動／電気除細動回路８３５を選択的に含み、頻脈性不
整脈を終了させることができる。
【０１１３】
電極８０５は、ＣＲＭ装置の他の部品に電極８０５を選択的に結合するために用いられるスイッチ・マトリックス回路８２５に結合されている。電極８０５は、呼吸センサ８１６（例えば、経胸インピーダンス回路）と共に用いられ、患者の呼吸信号を検出できる。ＣＲＭ装置は、追加の生理学的センサ８１５を含んでいてもよい。
【０１１４】
プロセッサ８４０は、ＣＲＭ装置の治療及び検出動作を制御する。追加的に、プロセッサ８４０は、データ格納動作を管理し、メモリ８４５に、信号、パラメータ測定、及び／又は呼吸センサデータ、並びに用いられる場合は、他の生理学的センサ８１５からのデータを用いて生成される、パラメータトレンドを格納できる。プロセッサ８４０は好ましくは、本明細書で説明したように呼吸数トレンド分析及び警告論理部を実施し、患者の心不全の早発性の悪化の発見等の、患者の頻呼吸及び／又は心不全の状態を判定する。いくつかの自動構成では、ＣＲＭ装置は、治療効果の変化を評価し、これらの変化に基づいて警告信号を生成する警告モジュールを含んでいてもよい。追加的に又は代替的に、ＣＲＭ装置は、診断又は治療修正回路を含んでいてもよい。診断回路は、メモリ内に格納されたパラメータトレンドを評価し、病気の診断、もしくは病気の進行、又は前記病気に関連した症状の評価を行うことができる。警告モジュールによって生成された信号に応じて、プロセッサ８４０は、治療最適化手順を自動的に初期化できる。
【０１１５】
一般に、ＣＲＭ装置は、バッテリ電源（図示せず）及び通信回路８５０を含み、外部の患者通信器８６０、装置プログラム部（図示せず）又は他の患者外部の装置と通信を行う。信号、測定結果、又は呼吸信号からのトレンド、及び／又は他の生理学的センサ信号等の、ＣＲＭ装置のメモリ内に格納されたデータは、ＣＲＭ装置のメモリ８４５から、通信回路８５０を介して、患者通信器８６０に転送される。この情報の転送は、周期的に、要求に応じて、又はイベントのトリガに応じて実行されうる。
【０１１６】
いくつかの実施形態では、患者通信器８６０は、ＣＲＭ装置からの情報を受け取り、それを患者管理サーバ８７０に転送し、患者の頻呼吸の変化、及び／又は心不全の状態、及び／又は治療効果を評価する。患者管理サーバ８７０は、ＣＲＭ装置から患者通信器を介して受け取った情報を解析するように構成された、警告モジュール８７１を任意に含んでいてもよい。警告モジュールは、パラメータと警告基準の比較結果に基づいて、警告信号を生成するように構成されている。患者管理サーバ８７０は、診断モジュール８７３を選択的に含み、病気の存在の診断をすることができ、及び／又は病気の状態の進行、退行、又は現状維持を監視できる。患者管理サーバ８７０は、患者の状態を評価し、ＣＲＭ装置から受け取ったパラメータ情報に基づいて、治療設定を評価するように構成された治療最適化モジュール８７２を選択的に含んでいてもよい。解析後、治療パラメータの修正は、ＣＲＭ装置に転送され、いくつかの実施形態では、患者の治療の変化を自動的に実行できる。
【０１１７】
いくつかの実施形態では、患者通信器８６０は更に、パラメータ測定を行い、パラメータトレンドを生成する回路及び／又はソフトウェアを含んでいてもよい。警告モジュール、治療最適化モジュール、及び／又は診断モジュールは、患者通信器８６０内に完全に又は部分的に配置でき、患者通信器８６０に部分的又は完全な機能を持たせ、パラメータ値の解析、パラメータトレンドの生成、患者の状態の変化及び／又は治療の有効性の評価、及び適切な治療調整の判定を可能にする。この構成では、患者通信器８６０は、治療の最適化の推奨、及び／又は最適化された治療パラメータのＣＲＭ装置へのダウンロード、及び／又はＣＲＭ装置のトリガを行い、最適化されたパラメータを判定する処理を実施できる。
【０１１８】
患者通信器８６０は、様々なセンサ８６１に結合され、埋め込み型方法で取得された呼吸パラメータに加えて、例えば、患者の外部から取得したパラメータ等の、患者パラメータについての情報を取得できる。特定の実施形態では、センサ８６１は、血圧センサ及び体重計を含んでいてもよい。センサ８６１と患者通信器８６０は、ブルートゥース又は他のＲＦ遠隔測定プロトコル等の、無線通信技術を利用できる。患者は、処方されたテスト予定に従って、センサ８６１にアクセスできる。例えば、患者は、周期的な間隔で自分の体重と血圧を計測し、この情報は、センサ８６１から患者通信器８６０に通信できる。
【０１１９】
患者通信器８６０は、キーボード、ポインティング装置、タッチパネル又は他の入力装置、及び表示装置を含む、入出力装置８６２に結合できる。患者は、入出力装置とやり取りし、患者に対して表示装置上に表示されたアンケートに答えることができる。患者の質問への答えは、ＣＲＭ装置に結合されたセンサ８１５、８１６、又は患者通信器８６０に結合されたセンサ８６１から取得された測定と共にトレンドを分析できる。追加のパラメータを呼吸パラメータと共に用いて、治療の有効性の変化を評価することもできる。
【０１２０】
本明細書内で示した部品、機能、構造的配置は、埋め込み型又は患者外部の医療装置又はシステム内に組み込むことができる、様々な機能及び機能の組み合わせを理解させることを意図している。例えば、外部の呼吸センサを用いて、患者の呼吸情報を取得でき、外部のプロセッサ又は他の論理装置を利用して、ＭｅｄＲＲと、ＭａｘＲＲと、選択的にＭｉｎＲＲ計量を計算し、ＭｅｄＲＲと、ＭａｘＲＲと、ＭｉｎＲＲ計量のいずれかにおける異常を判定し、ＭｅｄＲＲと、ＭａｘＲＲと、ＭｉｎＲＲにおける異常を判定することに基づいて、患者の頻呼吸の状態、及び／又は心不全の状態を示す出力を生成できる。比較的高機能の設計から比較的簡単な設計にわたって、このような多様な装置又はシステム構成が想定されると理解される。従って、特定の埋め込み型／外部の、又は心臓監視及び／又は刺激装置構成は、本明細書で説明した特定の機能を含んでいてもよいが、このような他の装置構成は、本明細書で説明した特定の機能がなくてもよい。
【０１２１】
本発明の範囲から逸脱することなく、本明細書でこれまで議論した好ましい実施形態に、様々な修正及び追加を行うことができる。従って、本発明の範囲は、これまで説明した特定の実施形態によって限定すべきではないが、以降に述べる特許請求の範囲及びそれらの等価物によってのみ定義されるべきである。
【図１】
2012532668.tif 000003
【図２】
2012532668.tif 000004
【図３】
2012532668.tif 000005
【図４】
2012532668.tif 000006
【図５】
2012532668.tif 000007
【図６】
2012532668.tif 000008
【図７】
2012532668.tif 000009
【図８】
2012532668.tif 000010
【図９】
2012532668.tif 000011
【図１０】
2012532668.tif 000012
【図１１】
2012532668.tif 000013
【図１２】
2012532668.tif 000014
【図１３】
2012532668.tif 000015
【図１４Ａ】
2012532668.tif 000016
【図１４Ｂ】
2012532668.tif 000017
【図１５Ａ】
2012532668.tif 000018
【図１５Ｂ】
2012532668.tif 000019
【図１５Ｃ】
2012532668.tif 000020
【図１６Ａ】
2012532668.tif 000021
【図１６Ｂ】
2012532668.tif 000022
【図１６Ｃ】
2012532668.tif 000023
【図１６Ｄ】
2012532668.tif 000024
【図１７】
2012532668.tif 000025
【図１８】
2012532668.tif 000026
【図１９】
2012532668.tif 000027
【図２０】
2012532668.tif 000028
【手続補正書】
【提出日】平成24年3月28日(2012.3.28)
【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】
患者の呼吸を示す信号を生成するように構成された呼吸センサと、
前記呼吸センサに結合されるとともに、患者の呼吸を示す信号を用いて、呼吸数の中央値（ＭｅｄＲＲ）と呼吸数の最大値（ＭａｘＲＲ）とを測定するように構成された、呼吸情報回路と、
前記呼吸情報回路に結合されるとともに、ＭｅｄＲＲに異常が存在するかどうかと、ＭａｘＲＲに異常が存在するかどうかと、を判定するように構成されたプロセッサと、
前記プロセッサに結合されるとともに、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することに応じて、患者の頻呼吸の状態を示す出力を生成するように構成された出力装置と、
を備える、医療システム。
【請求項２】
前記呼吸情報回路が、
複数のアパーチャの時間を調整するように構成されたタイマ回路と、
各アパーチャの各呼吸サイクルの呼吸数を測定するとともに、この測定した呼吸数に基づいて、各アパーチャの呼吸数を評価し、この評価した呼吸数からＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとを判定するように構成された測定回路と、
を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記プロセッサが、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとのベースラインを各々計算するとともに、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの短期の測定値を各々計算し、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値に対するベースラインと短期の測定値との間の差異の比較結果に基づいて、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を各々判定するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記ベースラインが、第１の所定の期間の平均値、前記第１の所定の期間の中央値、前記第１の所定の期間の加重平均値、母集団に基づく所定の値、及び患者の病歴に基づく所定の値のうちの一つを含み、
前記短期の測定値が、第２の所定の期間の平均値、及び前記第２の所定の期間の中央値のうちの一つを含む、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記第１の所定の期間が、前記第２の所定の期間より長いか、又は前記第２の所定の期間の少なくとも一部と重複している、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記プロセッサは、
前記差異が、所定の持続時間に対して、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値を各々超えるかどうか、を判定することと、
前記差異が、前記所定の持続時間の所定の割合に対して、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値を各々超えるかどうか、を判定することと、
のうちの少なくとも一方によって、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定するように構成されている、請求項３に記載のシステム。
【請求項７】
前記プロセッサは、所定の時間ウィンドウ内にＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける各異常が発生するかどうかを判定するように構成されている、請求項３に記載のシステム。
【請求項８】
前記プロセッサは、
前記差異が、所定の持続時間に対して、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値を各々超えるかどうか、を判定することと、
前記差異が、所定の持続時間の所定の割合に対して、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値を各々超えるかどうか、を判定することと、
所定の時間ウィンドウ内にＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける各異常が発生するかどうか、を判定することと、
のうちの少なくとも一つによって、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定するように構成され、
前記プロセッサが、所定の閾値、所定の持続時間、所定の割合、及び所定の時間ウィンドウのうちの少なくとも一つを所望の性能要件に基づいて調整するように構成されている、請求項３に記載のシステム。
【請求項９】
前記プロセッサが、各ベースラインに基づいて、各所定の閾値を調整するように構成されている、請求項３に記載のシステム。
【請求項１０】
前記プロセッサは、前記患者が活動に従事しているかどうかを判定するように構成され、
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定することと、患者が活動に従事していないことの判定とに応じて、患者の頻呼吸の状態が、患者の活動によって引き起こされないことを示す出力を生成するように、前記出力装置が構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記呼吸情報回路が、患者の呼吸を示す信号を用いて、呼吸数の最小値（ＭｉｎＲＲ）を測定するように構成され、
前記プロセッサが、ＭｉｎＲＲに異常上昇が存在するかどうかを判定するように構成され、
前記出力装置が、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常と、ＭｉｎＲＲに異常上昇がないことと、の判定に応じて、患者の頻呼吸の状態を示す出力を生成するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記プロセッサは、
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとのベースラインの変動を各々計算することと、
ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの短期の測定値の変動を各々計算することと、
によって、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定するように構成され、
前記プロセッサが、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとの所定の閾値に対する前記ベースラインと短期の測定値変動との間の差異の比較結果に基づいて、ＭｅｄＲＲとＭａｘＲＲとにおける異常を判定するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記呼吸情報回路が、患者の呼吸を示す信号を用いて、呼吸数の最小値（ＭｉｎＲＲ）を測定するように構成され、
前記プロセッサが、ＭｉｎＲＲ内に異常が存在するかどうかを判定するように構成され、
前記出力装置が、ＭｅｄＲＲと、ＭａｘＲＲと、ＭｉｎＲＲとにおける異常を判定することに基づいて、患者の心不全の状態を示す出力を生成するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記プロセッサと前記出力装置が協働し、ＭｉｎＲＲの短期の測定値が、ＭｅｄＲＲのベースラインより大きいかどうか、又はＭｅｄＲＲの短期の測定値が、ＭａｘＲＲのベースラインより大きいかどうか、の判定に少なくとも部分的に基づいて、患者の心不全の状態を示す出力を生成する、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記出力装置が、警告を生成するように構成され、前記システムは、ネットワーク上の患者管理システムに警告を通信するように構成された通信回路を含んでいる、請求項１に記載のシステム。
【国際調査報告】
2012532668.tif 000029
2012532668.tif 000030
2012532668.tif 000031
2012532668.tif 000032
2012532668.tif 000033