(57)【要約】  少なくとも幾つかの実施形態では、スマートウォッチ又はスマートフォン（例えば、ｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ、又はＰｅｂｂｌｅオペレーティングシステムを利用する）等の検知デバイスを利用してユーザの体のバイタルサインを読み取り、アルゴリズムを適用して、前記バイタルサインを解釈し、患者が転倒、引きつけ、又は発作を起こしているとして解釈される場合、指名された介護者にエスカレーションプロセスを用いて通知を送信するシステムが提供される。少なくとも幾つかの実施形態では、医師又は他の当事者は、セキュアドダッシュボードにログインし、患者データをリアルタイムでチェックすることができる。また、少なくとも幾つかの好ましい形態では、医師又は他の当事者は、患者の病歴を分析することができる。少なくとも幾つかの実施形態では、ユーザ／患者は、データを使用して、転倒、引きつけ、又は発作の発現を追跡し、その進行を監視することもできる。本発明の実施形態は、例えば、患者／ユーザがてんかん等の疾患を罹患しており、患者／ユーザが転倒及び関連するイベントを受けやすい可能性がある状況において適用することができる。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人体装着センサによって検知されるイベントを通信することを特徴とするアラートシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムにおいて、前記人体装着センサは、人体に機械的に関連付けられることを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のシステムにおいて、
前記イベントは転倒イベントであることを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記センサは、少なくとも１つの信号のオンボード処理のためにメモリと通信するプロセッサを含むことを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記センサはタイマを含むことを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記センサはＧＰＳデバイスを含むことを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記センサは通信デバイスを含むことを特徴とするシステム。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記通信デバイスは、インターネットに接続するためのブロードバンドネットワーク相互接続を含むことを特徴とするシステム。
【請求項９】
請求項１乃至８の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記通信デバイスは、ローカルセルラ電話回線網に前記デバイスを接続するためのセルラ電話回線網相互接続を含むことを特徴とするシステム。
【請求項１０】
請求項１乃至９の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記センサは加速度計を含むことを特徴とするシステム。
【請求項１１】
請求項１乃至１０の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記少なくとも１つの信号は加速度信号であることを特徴とするシステム。
【請求項１２】
請求項１乃至１１の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記少なくとも１つの信号はタイミング信号であることを特徴とするシステム。
【請求項１３】
請求項１乃至１２の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記信号は、前記加速度計から導出される加速度信号であることを特徴とするシステム。
【請求項１４】
請求項１乃至１３の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記信号は、前記タイマから導出されるタイミング信号であることを特徴とするシステム。
【請求項１５】
請求項１乃至１４の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記信号は、前記ＧＰＳデバイスから導出されるＧＰＳ信号であることを特徴とするシステム。
【請求項１６】
請求項１乃至１５の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記イベントは転倒イベントであることを特徴とするシステム。
【請求項１７】
請求項１乃至１５の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記イベントは発作イベントであることを特徴とするシステム。
【請求項１８】
請求項１乃至１５の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記イベントは夢中歩行イベントであることを特徴とするシステム。
【請求項１９】
請求項１乃至１８の何れか一項に記載のシステムにおいて、
追加の監視又は検知デバイスを更に含むことを特徴とするシステム。
【請求項２０】
請求項１９に記載のシステムにおいて、
前記追加の監視又は検知デバイスは、少なくともスピーカ及びマイクロホンを含み、ウェブ対応サーバと通信することを特徴とするシステム。
【請求項２１】
請求項２０に記載のシステムにおいて、
前記ウェブ対応サーバはアプリケーションを実行し、それにより、前記人体装着センサの機能は、前記追加の監視又は検知デバイスの機能で補足されることを特徴とするシステム。
【請求項２２】
請求項２１に記載のシステムにおいて、
前記人体装着センサは、ユーザの手首に搭載されることを特徴とするシステム。
【請求項２３】
請求項１乃至２２の何れか一項に記載のシステムにおいて、
人工知能ＡＩ機能が、前記人体装着センサのプロセッサ１によって実行されるためにメモリ１８にプログラムされることを特徴とするシステム。
【請求項２４】
請求項２３に記載のシステムにおいて、
ＡＩプログラムが、前記センサ１４から離れて配置されるサーバに関連付けられた前記プロセッサで実行されることを特徴とするシステム。
【請求項２５】
請求項２３又は２４に記載のシステムにおいて、
前記ＡＩ機能は、誤検出イベント判断及び検出漏れイベント判断から学習して、経時にわたり、任意の所与のユーザ１２に関連付けられたデータの学習された属性を特に参照して、イベント検出の信頼性を統計学的に改善することを特徴とするシステム。
【請求項２６】
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計であって、前記加速度信号は、基準系に相対して加速度を略連続して定量化する、加速度計と、
時間基準信号を前記プロセッサに通信するタイマと、
を備え、
前記プロセッサは、前記加速度信号を略連続して監視し、
前記プロセッサは、前記タイミング信号を略連続して監視し、
それにより、前記加速度信号が、所定の時間期間で第１の低加速度範囲内にあり、第２の所定の時間期間において第２の高加速度信号が続く場合、転倒状況が前記プロセッサによって特定されることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項２７】
請求項２６に記載の転倒検出装置において、前記プロセッサは、前記第２の所定の時間期間に続く第３の所定の時間期間中、前記タイミング信号及び前記加速度信号を監視し、それにより、前記加速度信号が、前記第３の時間期間中、所定の極低範囲に留まる場合、ユーザが不動であると判断され、転倒検出イベントが確認されることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項２８】
請求項２６又は２７に記載の転倒検出装置において、
転倒状況が前記プロセッサによって特定される場合、転倒信号はリモートロケーションに送信されることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項２９】
請求項２６乃至２８の何れか一項に記載の転倒検出装置において、
転倒状況が前記プロセッサによって特定される場合、転倒信号はローカルに通信されることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項３０】
請求項２６乃至２９の何れか一項に記載の転倒検出装置において、
前記加速度信号は、基準系と参照されることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項３１】
請求項３０に記載の転倒検出装置において、
前記基準系は、前記転倒検出装置のユーザが支持される表面であることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項３２】
請求項２６乃至３１の何れか一項に記載の転倒検出装置において、
前記転倒検出装置は、手首搭載転倒検出装置であることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項３３】
検知デバイスを利用してユーザの体のバイタルサインを読み取り、アルゴリズムを適用して、前記バイタルサインを解釈し、前記ユーザが転倒、引きつけ、又は発作を起こしているとして解釈される場合、指名された介護者にエスカレーションプロセスを用いて通知を送信することを特徴とする検出及び通信システム。
【請求項３４】
請求項３３に記載のシステムにおいて、
前記デバイスはスマートウォッチ又はスマートフォン（例えば、ｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ、又はＰｅｂｂｌｅオペレーティングシステムを利用する）であることを特徴とするシステム。
【請求項３５】
請求項３３又は３４に記載のシステムにおいて、
医師又は他の当事者は、セキュアドダッシュボードにログインし、ユーザデータをリアルタイムでチェックすることができることを特徴とするシステム。
【請求項３６】
請求項３３乃至３６の何れか一項に記載のシステムにおいて、
医師又は他の当事者は、前記ユーザの病歴を分析することができることを特徴とするシステム。
【請求項３７】
請求項３３乃至３６の何れか一項に記載のシステムにおいて、
ユーザ／患者は、前記システムによって導出されるユーザデータを利用して、転倒、引きつけ、又は発作の発現を追跡し、その進行を監視することもできることを特徴とするシステム。
【請求項３８】
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計であって、前記加速度信号は、基準系に相対して加速度を略連続して加速度を定量化する、加速度計と、
時間基準信号を前記プロセッサに通信するタイマと、
を備え、
前記プロセッサは、前記加速度信号を略連続して監視し、
前記プロセッサは、前記タイミング信号を略連続して監視し、
それにより、前記加速度信号が所定の時間期間にわたり所定の範囲内で振動する場合、発作イベントが特定され、シグナリングされることを特徴とする発作検出装置。
【請求項３９】
請求項３８に記載の発作検出装置において、
前記発作検出装置は手首搭載発作検出装置であることを特徴とする発作検出装置。
【請求項４０】
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計であって、前記加速度信号は、基準系に相対して加速度を略連続して加速度を定量化する、加速度計と、
時間基準信号を前記プロセッサに通信するタイマと、
を備え、
前記プロセッサは、前記加速度信号を略連続して監視し、
前記プロセッサは、前記タイミング信号を略連続して監視し、
それにより、前記加速度信号が、最小歩行時間を超え、ユーザの就寝時間であると判断される所定の時間期間中、歩行移動を示す場合、夢中歩行イベントが特定され、シグナリングされることを特徴とする夢中歩行検出装置。
【請求項４１】
請求項４０に記載の夢中歩行検出装置において、
前記夢中歩行検出装置は、手首装着夢中歩行検出装置であることを特徴とする夢中歩行検出装置。
【請求項４２】
転倒イベントを検出する方法において、
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計を提供するステップであって、前記加速度信号は、基準系に相対して加速度を略連続して定量化する、提供するステップと、
時間基準信号を前記プロセッサに通信するタイマを提供するステップと、
を含み、
前記プロセッサは、前記加速度信号を略連続して監視し、
前記プロセッサは、前記タイミング信号を略連続して監視し、
それにより、前記加速度信号が、所定の時間期間にわたり第１の低加速度範囲内にあり、第２の所定の時間期間において第２の高加速度信号が続く場合、転倒状況が前記プロセッサによって特定されることを特徴とする方法。
【請求項４３】
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計を提供するステップであって、前記加速度信号は、基準系に相対して加速度を略連続して定量化する、提供するステップと、
時間基準信号を前記プロセッサに通信するタイマを提供するステップと、
を含み、
前記プロセッサは、前記加速度信号を略連続して監視し、
前記プロセッサは、前記タイミング信号を略連続して監視し、
それにより、前記加速度信号が、所定の時間期間にわたり所定の範囲内で振動する場合、発作イベントが特定され、シグナリングされることを特徴とする発作検出の方法。
【請求項４４】
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計を提供するステップであって、前記加速度信号は、基準系に相対して加速度を略連続して定量化する、提供するステップと、
時間基準信号を前記プロセッサに通信するタイマを提供するステップと、
を含み、
前記プロセッサは、前記加速度信号を略連続して監視し、
前記プロセッサは、前記タイミング信号を略連続して監視し、
それにより、前記加速度信号が、最小歩行時間を超え、ユーザの就寝時間であると判断される所定の時間期間中、歩行移動を示す場合、夢中歩行イベントが特定され、シグナリングされることを特徴とする夢中歩行イベントを検出する方法。
【請求項４５】
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計と、
基準系に相対して加速度を略連続して定量化する加速度信号と、
時間基準信号を前記プロセッサに通信するタイマと、
を備え、
前記プロセッサは、前記加速度信号を略連続して監視し、
前記プロセッサは、前記タイミング信号を略連続して監視し、
それにより、前記加速度信号が、所定の時間期間にわたり第１の低加速度範囲内にあり、第２の所定の時間期間において第２の高加速度信号が続く場合、転倒状況が前記プロセッサによって特定され、前記プロセッサは、前記第２の所定の時間期間に続く第３の所定の時間期間中、前記タイミング信号及び前記加速度信号を監視し、それにより、前記加速度信号が前記第３の所定の時間期間中、所定の極低範囲内に留まる場合、前記ユーザが不動であると判断され、転倒検出イベントが確認されることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項４６】
請求項４５に記載の転倒検出装置において、
前記転倒状況が前記プロセッサによって判断される場合、転倒信号はリモートロケーションに送信されることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項４７】
請求項４５又は４６に記載の転倒検出装置において、
前記転倒状況が前記プロセッサによって判断される場合、転倒信号はローカルに通信されることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項４８】
請求項４５乃至４７の何れか一項に記載の転倒検出装置において、
前記加速度信号は前記基準系と参照されることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項４９】
請求項４８に記載の転倒検出装置において、
前記基準系は、前記転倒検出装置のユーザが支持される表面であることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項５０】
請求項４５乃至４９の何れか一項に記載の転倒検出装置において、
前記転倒検出装置は、手首搭載転倒検出装置であることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項５１】
請求項４５乃至５０の何れか一項に記載の装置において、
人工知能ＡＩ機能は、前記人体装着センサのプロセッサ１によって実行されるためにメモリ１８にプログラムされることを特徴とする装置。
【請求項５２】
請求項５１に記載の装置において、
ＡＩプログラムが、前記センサ１４から離れて配置されるサーバに関連付けられた前記プロセッサで実行されることを特徴とする装置。
【請求項５３】
前記ＡＩ機能は、誤検出イベント判断及び検出漏れイベント判断から学習して、経時にわたり、任意の所与のユーザ１２に関連付けられたデータの学習された属性を特に参照して、イベント検出の信頼性を統計学的に改善することを特徴とする請求項５１又は５２に記載のシステム。
【請求項５４】
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計を提供するステップであって、前記加速度信号は、基準系に相対して加速度を略連続して定量化する、提供するステップと、
時間基準信号を前記プロセッサに通信するタイマを提供するステップと、
を含み、
前記プロセッサは、前記加速度信号を略連続して監視し、
前記プロセッサは、前記タイミング信号を略連続して監視し、
それにより、前記加速度信号が、所定の時間期間にわたり第１の低加速度範囲内にあり、第２の所定の時間期間において第２の高加速度信号が続く場合、転倒状況が前記プロセッサによって特定され、前記プロセッサは、前記第２の所定の時間期間に続く前記第３の所定の時間期間中、前記タイミング信号及び前記加速度信号を監視し、それにより、前記加速度信号が、前記第３の所定の時間期間中、所定の極低範囲内に留まる場合、前記ユーザが不動であると判断され、転倒検出イベントが確認されることを特徴とする転倒イベントを検出する方法。
【請求項５５】
請求項５４に記載の方法において、人工知能ＡＩ機能は、前記人体装着センサのプロセッサ１によって実行されるためにメモリ１８にプログラムされることを特徴とする方法。
【請求項５６】
請求項５５に記載の方法において、
ＡＩプログラムが、前記センサ１４から離れて配置されるサーバに関連付けられた前記プロセッサで実行されることを特徴とする方法。
【請求項５７】
請求項５５又は５６に記載の方法において、
前記ＡＩ機能は、誤検出イベント判断及び検出漏れイベント判断から学習して、経時にわたり、任意の所与のユーザ１２に関連付けられたデータの学習された属性を特に参照して、イベント検出の信頼性を統計学的に改善することを特徴とする方法。
【請求項５８】
人体装着センサの形態の検知デバイスを利用してユーザの体のバイタルサインを読み取り、アルゴリズムを適用して、前記バイタルサインを解釈し、前記ユーザが転倒、引きつけ、又は発作を起こしているとして解釈される場合、プロセッサを組み込んだサーバにより、指名された介護者にエスカレーションプロセスを用いて通知を送信し、前記システムは、前記人体装着センサに関連付けられたローカルプロセッサ及び前記サーバに関連付けられた別個のプロセッサによって実施されることを特徴とする検出及び通信システム。
【請求項５９】
請求項５８に記載のシステムにおいて、
人工知能ＡＩ機能は、前記人体装着センサのプロセッサ１によって実行されるためにメモリ１８にプログラムされることを特徴とするシステム。
【請求項６０】
請求項５９に記載のシステムにおいて、
ＡＩプログラムが、前記センサ１４から離れて配置されるサーバに関連付けられた前記プロセッサで実行されることを特徴とするシステム。
【請求項６１】
請求項５９又は６０に記載のシステムにおいて、
前記ＡＩ機能は、誤検出イベント判断及び検出漏れイベント判断から学習して、経時にわたり、任意の所与のユーザ１２に関連付けられたデータの学習された属性を特に参照して、イベント検出の信頼性を統計学的に改善することを特徴とするシステム。
【請求項６２】
請求項５８乃至６１の何れか一項に記載のシステムにおいて、
前記デバイスはスマートウォッチ又はスマートフォン（例えば、ｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ、又はＰｅｂｂｌｅオペレーティングシステムを利用する）であることを特徴とするシステム。
【請求項６３】
請求項５８乃至６２の何れか一項に記載のシステムにおいて、
医師又は他の当事者は、セキュアドダッシュボードにログインし、ユーザデータをリアルタイムでチェックすることができることを特徴とするシステム。
【請求項６４】
請求項５８乃至６３の何れか一項に記載のシステムにおいて、
医師又は他の当事者は、前記ユーザの病歴を分析することができることを特徴とするシステム。
【請求項６５】
請求項５８乃至６４の何れか一項に記載のシステムにおいて、
ユーザ／患者は、前記システムによって導出されるユーザデータを利用して、転倒、引きつけ、又は発作の発現を追跡し、その進行を監視することもできることを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アラートシステムに関し、排他的ではないがより詳細には、排他的ではないが、疾患、年齢等に関係なく、転倒しやすいことがある人々の管理を支援するように構成されたそのようなシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
今日まで、人々を監視するシステムは、転倒状況、発作イベント、夢中歩行イベント、又は関連するイベントである特定の状況の１つ又は複数を含む選択された状況を検出し、イベントを系統的に分析し、イベントをローカルに及びリモートロケーションに通信するように特に構成されてこなかった。Ａｍａｚｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓに譲渡された米国特許第９６８９８８７号明細書には、小包等に関連する転倒イベントを検出する方法論が記載されている。
【０００３】
しかしながら、人体の転倒状況の検出は、人間が地面に転倒し得る様式の複雑性及び多様性により、異なる手法を必要とする。
【０００４】
特定の形態では、主な検知は、人体装着センサ、より詳細には四肢搭載センサ、より詳細には手首搭載センサによって実行される。ここでも、四肢を使用して、人体全体に関連する運動を検知することに関連する複雑性がある。
【０００５】
本発明の目的は、上記欠点の幾つかに対処又は少なくとも改善することである。
【０００６】
上記参照した転倒状況の代わりに又はそれに加えて、他の状況を検知、分析、通信し、それにより、多機能アラートシステムを提供するようにアラートシステムを構成することができる場合も有利である。
【０００７】
備考
用語「備える」（及びその文法的変形）は、本明細書では、「のみからなる」という排他的な意味ではなく、「有する」又は「含む」という包含的な意味で使用される。
【０００８】
本発明の背景技術における従来技術の上記考察は、そこで考察されたいかなる情報も、引用可能な従来技術又は任意の国の当業者の一般知識の一部であることを認めるものではない。
【発明の概要】
【０００９】
定義
本明細書では、人体装着センサ又はウェアラブルデバイスセンサとは、基準系に相対する体の少なくとも加速度を検知することができるようにユーザの体に機械的に関連付けられたセンサである。特定の形態では、本発明の実施形態の主な検知は、人体装着センサ、より詳細には四肢搭載センサ、より詳細には手首搭載センサによって実行される。
【００１０】
本願では、基準系とは、体の加速度の検知に関連する基準系である。好ましい場合、基準系は、ユーザが支持される表面である。大半の場合、基準系は地面である。ユーザが既に、地面に相対して動いている場合−例えば、ユーザがリフト、航空機、又は他の移動中の車両内にいる場合、基準系は、そのリフト、航空機、又は車両になり、より詳細には、ユーザが支持されている車両、リフト、又は航空機内の表面になる。
【００１１】
したがって、本発明の広い一形態では、人体装着センサが検知したイベントを通信するアラートシステムが提供される。
【００１２】
好ましくは、人体装着センサは、体に機械的に関連付けられる。
【００１３】
好ましくは、イベントは転倒イベントである。
【００１４】
好ましくは、センサは、少なくとも１つの信号のオンボード処理のために、メモリと通信するプロセッサを含む。
【００１５】
好ましくは、センサはタイマを含む。
【００１６】
好ましくは、センサはＧＰＳデバイスを含む。
【００１７】
好ましくは、センサは通信デバイスを含む。
【００１８】
好ましくは、通信デバイスは、インターネットと接続するためのブロードバンドネットワーク相互接続を含む。
【００１９】
好ましくは、通信デバイスは、ローカルセルラ電話回線網にデバイスを接続するためのセルラ電話回線網相互接続を含む。
【００２０】
好ましくは、センサは加速度計を含む。
【００２１】
好ましくは、少なくとも１つの信号は加速度信号である。
【００２２】
好ましくは、少なくとも１つの信号はタイミング信号である。
【００２３】
好ましくは、信号は、加速度計から導出される加速度信号である。
【００２４】
好ましくは、信号は、タイマから導出されるタイミング信号である。
【００２５】
好ましくは、信号は、ＧＰＳデバイスから導出されるＧＰＳ信号である。
【００２６】
好ましくは、イベントは転倒イベントである。
【００２７】
好ましくは、イベントは発作イベントである。
【００２８】
好ましくは、イベントは夢中歩行イベントである。
【００２９】
好ましい形態では、本システムは、追加の監視又は検知デバイスを更に含む。
【００３０】
好ましくは、追加の監視又は検知デバイスは、少なくともスピーカ及びマイクロホンを含み、ウェブ対応サーバと通信する。
【００３１】
好ましくは、ウェブ対応サーバはアプリケーションを実行し、それにより、人体装着センサの機能は、追加の監視又は検知デバイスの機能で補足される。
【００３２】
好ましくは、人体装着センサは、ユーザの手首に搭載される。
【００３３】
好ましくは、人工知能ＡＩ機能が、人体装着センサのプロセッサ１によって実行されるためにメモリ１８にプログラムされる。
【００３４】
好ましくは、ＡＩプログラムが、センサ１４から離れて配置されるサーバに関連付けられたプロセッサで実行される。
【００３５】
好ましくは、ＡＩ機能は、誤検出イベント判断及び検出漏れイベント判断から学習して、経時にわたり、任意の所与のユーザ１２に関連付けられたデータの学習された属性を特に参照して、イベント検出の信頼性を統計学的に改善する。
【００３６】
本発明の更なる広い形態では、
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計であって、加速度信号は、基準系に相対して加速度を略連続して定量化する、加速度計と、
時間基準信号をプロセッサに通信するタイマと、
を備え、
プロセッサは、加速度信号を略連続して監視し、
プロセッサは、タイミング信号を略連続して監視し、
それにより、加速度信号が、所定の時間期間で第１の低加速度範囲内にあり、第２の所定の時間期間において第２の高加速度信号が続く場合、転倒状況がプロセッサによって特定される、転倒検出装置が提供される。
【００３７】
２７．請求項２６に記載の転倒検出装置において、プロセッサは、第２の所定の時間期間に続く第３の所定の時間期間中、タイミング信号及び加速度信号を監視し、それにより、加速度信号が、第３の時間期間中、所定の極低範囲に留まる場合、ユーザが不動であると判断され、転倒検出イベントが確認される、転倒検出装置。
【００３８】
好ましくは、転倒状況がプロセッサによって特定される場合、転倒信号はリモートロケーションに送信される。
【００３９】
好ましくは、転倒状況がプロセッサによって特定される場合、転倒信号はローカルに通信される。
【００４０】
好ましくは、加速度信号は、基準系と参照される。
【００４１】
好ましくは、基準系は、転倒検出装置のユーザが支持される表面である。
【００４２】
好ましくは、本転倒検出装置は、手首搭載転倒検出装置である。
【００４３】
本発明の更なる広い形態では、検知デバイスを利用してユーザの体のバイタルサインを読み取り、アルゴリズムを適用して、バイタルサインを解釈し、ユーザが転倒、引きつけ、又は発作を起こしているとして解釈される場合、指名された介護者にエスカレーションプロセスを用いて通知を送信する検出及び通信システムが提供される。
【００４４】
好ましくは、デバイスはスマートウォッチ又はスマートフォン（例えば、ｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ、又はＰｅｂｂｌｅオペレーティングシステムを利用する）である。
【００４５】
好ましくは、医師又は他の当事者は、セキュアドダッシュボードにログインし、ユーザデータをリアルタイムでチェックすることができる。
【００４６】
好ましくは、医師又は他の当事者は、ユーザの病歴を分析することができる。
【００４７】
好ましくは、ユーザ／患者は、システムによって導出されるユーザデータを利用して、転倒、引きつけ、又は発作の発現を追跡し、その進行を監視することもできる。
【００４８】
好ましくは、本発明の更なる広い形態では、
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計であって、加速度信号は、基準系に相対して加速度を略連続して定量化する、加速度計と、
時間基準信号をプロセッサに通信するタイマと、
を備え、
プロセッサは、加速度信号を略連続して監視し、
プロセッサは、タイミング信号を略連続して監視し、
それにより、加速度信号が所定の時間期間にわたり所定の範囲内で振動する場合、発作イベントが特定され、シグナリングされる発作検出装置が提供される。
【００４９】
好ましくは、本発作検出装置は手首搭載発作検出装置である。
【００５０】
本発明の更なる広い形態では、
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計であって、加速度信号は、基準系に相対して加速度を略連続して定量化する、加速度計と、
時間基準信号をプロセッサに通信するタイマと、
を備え、
プロセッサは、加速度信号を略連続して監視し、
プロセッサは、タイミング信号を略連続して監視し、
それにより、加速度信号が、最小歩行時間を超え、ユーザの就寝時間であると判断される所定の時間期間中、歩行移動を示す場合、夢中歩行イベントが特定され、シグナリングされる夢中歩行検出装置が提供される。
【００５１】
好ましくは、本夢中歩行検出装置は、手首装着夢中歩行検出装置である。
【００５２】
本発明の更なる広い形態では、
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計を提供するステップであって、
加速度信号は、基準系に相対して加速度を略連続して定量化する、提供するステップと、
時間基準信号をプロセッサに通信するタイマを提供するステップと、
を含み、
プロセッサは、加速度信号を略連続して監視し、
プロセッサは、タイミング信号を略連続して監視し、
それにより、加速度信号が、所定の時間期間にわたり第１の低加速度範囲内にあり、第２の所定の時間期間において第２の高加速度信号が続く場合、転倒状況がプロセッサによって特定される、転倒イベントを検出する方法が提供される。
【００５３】
本発明の更なる広い形態では、
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計を提供するステップであって、
加速度信号は、基準系に相対して加速度を略連続して定量化する、提供するステップと、
時間基準信号をプロセッサに通信するタイマを提供するステップと、
を含み、
プロセッサは、加速度信号を略連続して監視し、
プロセッサは、タイミング信号を略連続して監視し、
それにより、加速度信号が、所定の時間期間にわたり所定の範囲内で振動する場合、発作イベントが特定され、シグナリングされる、発作検出方法が提供される。
【００５４】
本発明の更なる広い形態では、
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計を提供するステップであって、
加速度信号は、基準系に相対して加速度を略連続して定量化する、提供するステップと、
時間基準信号をプロセッサに通信するタイマを提供するステップと、
を含み、
プロセッサは、加速度信号を略連続して監視し、
プロセッサは、タイミング信号を略連続して監視し、
それにより、加速度信号が、最小歩行時間を超え、ユーザの就寝時間であると判断される所定の時間期間中、歩行移動を示す場合、夢中歩行イベントが特定され、シグナリングされる、夢中歩行イベントを検出する方法が提供される。
【００５５】
本発明の実施形態について添付図面を参照してこれより説明する。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】図１は、本発明の一実施形態によるアラートシステムの論理流れ図である。
【図２】図２は、図１のシステムに適用可能な転倒検出アルゴリズムのフローチャートである。
【図３】図３は、図１のシステムに適用可能な発作検出アルゴリズムのフローチャートである。
【図４】図４は、図１のシステムに適用可能な夢中歩行検出アルゴリズムのフローチャートである。
【図５】図５は、図１のシステムの一実施の電子ブロック図である。
【図６】図６は、図１のシステムの更なる実施の電子ブロック図である。
【図７】図７は、図１のシステムの更なる実施の電子ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００５７】
大まかに言えば、開示されるのは、少なくとも幾つかの実施形態では、スマートウォッチ又はスマートフォン（例えば、ｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ、Ｐｅｂｂｌｅ、又はＴｉｚｅｎオペレーティングシステムを利用する）等の検知デバイスを利用してユーザの体のバイタルサインを読み取り、アルゴリズムを適用して、バイタルサインを解釈し、患者が転倒、引きつけ、又は発作を起こしているとして解釈される場合、指名された介護者にエスカレーションプロセスを用いて通知を送信することができるデバイス、方法、及びシステムである。少なくとも幾つかの実施形態では、医師又は他の当事者は、セキュアドダッシュボードにログインし、患者データをリアルタイムでチェックすることができる。また、少なくとも幾つかの好ましい形態では、医師又は他の当事者は、患者の病歴を分析することができる。
【００５８】
少なくとも幾つかの実施形態では、ユーザ／患者は、データを使用して、転倒、引きつけ、又は発作の発現を追跡し、その進行を監視することもできる。
【００５９】
本発明の実施形態は、例えば、患者／ユーザがてんかん等の疾患を罹患し、患者／ユーザが転倒及び関連するイベントを受けやすいことがある状況において適用することができる。
【００６０】
図１及び図５を参照して、本発明の第１の実施形態によるアラートシステム１０を示す。
【００６１】
この場合、アラートシステム１０は、センサ１１から導出されたデータを監視し分析する。好ましい形態では、センサ１１は人体装着センサである。特定の形態では、ユーザ１２の手首に巻くことができる。他の形態では、胸部搭載、足首搭載、又は他の場所に搭載し得るが、センサがユーザ１２の体に関連するパラメータを検出するのに十分な機械的な関連付けがセンサ１１とユーザ１２の体との間にあるように搭載し得る。
【００６２】
そのようなパラメータは、基準系に相対する体の移動を含み得る。好ましい形態では、基準系は、ユーザ１２を支持する表面である。
【００６３】
他のパラメータとしては、心拍数、ＥＣＧ波形、ＥＥＧ波形、血圧、血糖値、汗、体温等の生理的パラメータを挙げ得る。
【００６４】
更に他のパラメータは、ＧＰＳモジュールから導出される等の地理的ロケーション情報及びデータを含み得る。ＧＰＳ機能を組み込んだデバイスの一実施形態を図６に示し、図６では、同様の構成要素は、１００系統を除き、第１の実施形態と同様に付番される。この場合、時間モジュール１１９、加速度検知モジュール１２０、及び通信モジュール１２１に加えて、衛星３５及び任意選択的にＷｉ−Ｆｉルータ１２４によって提供し得るようなＷｉ−Ｆｉ信号と通信するＧＰＳモジュール３４が含まれる。
【００６５】
幾つかの実施形態では、ユーザ１２は患者と呼ばれるが、アラートシステム１０が使用され、それにより、ユーザ１２がシステム１０による監視の対象者であるが、「患者」としての説明が適切ではないことがある状況が存在する。
【００６６】
大まかに言えば、システム１０は、一緒にネットワーク接続され、大半の場合、地理的に互いから離れた構成要素を備える。
【００６７】
特定の形態では、システム１０は、ユーザ１２に機械的に関連付けられたセンサ１１を含み、センサ１１はサーバ１４と通信する。多くの場合、センサ及び／又はサーバ１４は、介護者デジタル通信デバイス１５とも通信し、また、別個に、コールセンターデジタル通信デバイス１６とも通信する。
【００６８】
特定の好ましい形態では、センサ１１は、好ましくはユーザの手首１２に取り付けられるウェアラブルデバイスの形態である。
【００６９】
センサ１１は、プロセッサ１７、メモリ１８、タイマモジュール１９、加速度検知モジュール２０、及び通信モジュール２１を組み込み、又はそれらとローカルに通信する。好ましい形態では、構成要素１７、１８、１９、２０、２１は、バス２２を介して互いと通信する。
【００７０】
更なる分散形態では、少なくとも加速度検出モジュール及び通信モジュールは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、他の短距離無線、又は電磁伝送機能を介して、センサ１１を形成する他の構成要素と通信し得る。
【００７１】
好ましい形態では、加速度検知モジュール２０は、加速度を３つの直交する軸で分解することができる少なくとも３軸の加速度計として実施される。
【００７２】
通信モジュール２１は、Ｗｉ−Ｆｉルータ２４により又はセルラ電話回線網２５を介してインターネット２３又は他の広域ネットワークと通信し得、それにより、センサ１１は、サーバ１４、介護者デジタル通信デバイス１５、及びコールセンターデジタル通信デバイス１６とデータ通信した状態で配置される。
【００７３】
システム１０は、好ましい形態では、サーバ１４上のアプリケーションとして実行されるスケジューラ３６を更に含む。スケジューラ３６の主な機能は、センサ１１によって行われる監視を開始及び停止することである。
【００７４】
特定の形態では、スケジューラ３６の機能は、自動的に、朝方、センサ１１での転倒及び発作イベント検出のアプリケーションの監視を開始し、夜間、アプリケーションを閉じることである。夢中歩行イベント検出の場合、アプリケーションは就寝時に開始され、朝方、閉じられる。
【００７５】
使用に際して
最初に図１において最もよく分かるように、図５の構成を利用して、少なくとも加速度計データを監視し、少なくともタイマモジュール１９から導出されたタイミングデータを参照したアルゴリズムを適用して、転倒状況／イベントが発生したか否か（図２のフローチャートに概説されるように）、発作イベントが検出されたか否か（図３のフローチャートに従って）、又は夢中歩行イベントが検出されたか否か（図４のフローチャートに従って）を判断する。
【００７６】
次に、イベントは、図１のフローチャートに従ってサーバ１４、介護者デジタル通信デバイス１５、及びコールセンターデジタル通信デバイス１６の１つ又は複数に通信される。
【００７７】
特定の形態では、イベントはローカルにユーザ１２にも通信される。好ましい形態では、イベントは、センサ１１に関連するディスプレイ２６によってローカルに通信される。
【００７８】
好ましい形態では、ディスプレイ２６はタッチセンシティブディスプレイ（又は音声起動、Ａｐｐｌｅ  Ｓｉｒｉ、又はＯＫ  Ｇｏｏｇｌｅアシスタンス）であり得、それにより、ユーザは、サーバ１４、介護者デジタル通信デバイス１５、又はコールセンターデジタル通信デバイス１６の１つ又は複数と通信し得る。
【００７９】
統合センサ及び通信デバイス
特定の好ましい形態では、センサ１１、１１１、２１１は、Ａｐｐｌｅウォッチシリーズ３又はＬＧ  Ｕｒｂａｎｅ  ＬＴＥスマートウォッチ等の統合ＳＩＭ又はＥＳＩＭカードを有する独立したスマートウォッチで実行されるスマートウォッチアプリとして実施し得る。
【００８０】
機械学習適合
特定の好ましい形態では、プロセッサ１７によって実行するように、人工知能ＡＩ機能をメモリ１８にプログラムし得る。代替の形態では、又は加えて、ＡＩプログラムは、サーバ１４に関連するプロセッサで実行し得る。ＡＩ機能の特定の一用途は、誤検出イベント判断及び検出漏れイベント判断から学習して、経時にわたり、任意の所与のユーザ１２に関連するデータの学習された属性を特に参照して、イベント検出の信頼性を統計学的に改善することである。
【００８１】
夢中歩行検出
図４と併せて図１を参照すると、アルゴリズムの命令は、メモリ１８に記憶され、図４のフローチャートに従って動作するプロセッサ１７によって実行されて、適宜、夢中歩行イベントを検出、通信、警告し得る。
【００８２】
心拍数監視イベント検出
好ましい形態では、センサ１１は、ＥＣＧ監視機能を含み得、それにより、心拍数監視は、異常な心拍数／心拍が記録された場合、患者及び介護者にアラートを提供し得る。
【００８３】
オーディオ機能
転倒、発作、又は夢中歩行等のイベントが検出された場合、周囲の人々及び緊急サービスにアラートするオーディオ。好ましい形態では、これは、可聴音を発するセンサによって行われる。特に好ましい形態では、音声は、周囲の人々が聞くのに十分に大きい。
【００８４】
センサ状況の監視及び通信
アプリ監視ステータス及びウォッチの電池レベルについての通知を介護者に送信する機能（アプリが監視中であることを確認する）をアプリに追加することで、アプリ監視の任意の問題がある場合、介護者は患者と交信することができる。
【００８５】
他のシステムとの統合−遠隔医療
特定の形態では、同様の構成要素が２００系列を除き、第１の実施形態と同様に付番される図７を参照すると、追加の監視又はセンサデバイス２７は、ユーザ１２に関連して配置し得る。好ましい形態では、追加の監視又はセンサデバイスは、ユーザの家庭、ユーザのオフィス、又はユーザが所定の時間期間を費やし得る他の場所に配置し得る。
【００８６】
追加の監視又はセンサデバイス２７は、センサ１１と同様の機能及び通信機能を含むが、より詳細には、少なくともマイクロホン２８を含み、好ましい形態では、バス３０と通信するスピーカ２９も含み、スピーカ２９もプロセッサ３１及びメモリ３２と通信し、したがって、Ｗｉ−Ｆｉルータ２２４、インターネット２２３、続けてウェブ対応データベース３３と通信する。
【００８７】
特定の形態では、追加の監視又はセンサデバイス２７は、Ａｍａｚｏｎ  Ｅｃｈｏ、Ｇｏｏｇｌｅホームデバイス、又はＡｐｐｌｅからのＨｏｍｅＰｏｄとして現在市販されている形態のスマートマイクロホン及びスピーカデバイスの形態をとり得る。
【００８８】
これらのデバイスでは、通常、部屋全体からのオーディオピックアップ及び部屋全体へのオーディオ再生が可能である。第三者アプリケーションをウェブ対応サーバ２３３で実行させて、音声認識を含むことができ、近傍に配置された他のデバイスと通信することによって音声コマンドを実施することができる基本機能を補足する特定の機能を提供し得る。
【００８９】
この場合、この構成は、ユーザが、追加の監視又は検知デバイス２７に内蔵された少なくとも音声認識システムを使用して家庭で介護者及び緊急隊員と話せるようにする遠隔医療機能を促進する。好ましい形態では、実行されると、追加の監視又はセンサデバイス２７の機能をセンサ２１１の機能と統合するアプリケーションをウェブ対応サーバ３３にロードされる。
【００９０】
特定の形態では、機能のこの結合は、少なくともオーディオピックアップ及びオーディ再生機能を有するローカルルームセンサと統合された強力な人体装着センサを提供する。
【００９１】
産業上の利用可能性
本発明の実施形態は、ユーザに関連する状況又はイベントを監視し通信することが望ましければいつでも用途を有する。特定の形態では、システムは、支援を得るため又は少なくとも監視のために、転倒を検出し、転倒の検出をリモートロケーションに通信する用途を有する。
【００９２】
少なくとも幾つかの実施形態では、システムは、スマートウォッチ又はスマートフォン（例えば、ｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ、又はＰｅｂｂｌｅオペレーティングシステムを利用する）等の検知デバイスを利用してユーザの体のバイタルサインを読み取り、アルゴリズムを適用して、バイタルサインを解釈し、患者が転倒、引きつけ、又は発作を起こしていると解釈される場合、指名された介護者にエスカレーションプロセスを用いて通知を送信するという利点をもって適用することができる。少なくとも幾つかの実施形態では、医師又は他の当事者は、セキュアドダッシュボードにログインし、患者データをリアルタイムでチェックすることができる。また、少なくとも幾つかの好ましい形態では、医師又は他の当事者は、患者の病歴を分析することができる。
【００９３】
少なくとも幾つかの実施形態では、ユーザ／患者は、データを使用して、転倒、引きつけ、又は発作の発現を追跡し、その進行を監視することもできる。
【００９４】
本発明の実施形態は、例えば、患者／ユーザがてんかん等の疾患を罹患しており、患者／ユーザが転倒及び関連するイベントを受けやすい可能性がある状況において適用することができる。
【００９５】
上記は、本発明の幾つかの実施形態のみを説明しており、当業者に明らかな変更は、本発明の範囲から逸脱せずに行うことができる。
【図１】
2020504806.tif 000003
【図２】
2020504806.tif 000004
【図３】
2020504806.tif 000005
【図４】
2020504806.tif 000006
【図５】
2020504806.tif 000007
【図６】
2020504806.tif 000008
【図７】
2020504806.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成30年9月17日(2018.9.17)
【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】
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計であって、前記加速度信号は、基準系に相対して加速度を略連続して定量化する、加速度計と、
時間基準信号を前記プロセッサに通信するタイマと、
を備え、
前記プロセッサは、前記加速度信号を略連続して監視し、
前記プロセッサは、前記タイミング信号を略連続して監視し、
前記プロセッサは、前記加速度信号が第１の低加速度範囲内で低加速度を示すのを待ち、
前記加速度信号が、第１の所定の時間期間で前記第１の低加速度範囲内にあり、第２の所定の時間期間において第２の高加速度信号が続く場合、転倒状況が前記プロセッサによって特定され、
前記プロセッサは、前記第２の所定の時間期間に続く第３の所定の時間期間中、前記時間基準信号及び前記加速度信号を監視し、それにより、前記加速度信号が、前記第３の時間期間中、所定の極低加速度範囲に留まる場合、ユーザが不動であると判断され、転倒検出イベントが確認されることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の装置において、
前記第１の低加速度範囲、前記第２の高加速度信号、及び前記第３の所定の極低加速度範囲のそれぞれのパラメータが、各ユーザに特有の個人プロフィール設定を参照して、前記各ユーザ向けにカスタマイズされることを特徴とする装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の転倒検出装置において、
前記転倒状況イベントが前記プロセッサによって確認される場合、転倒信号はリモートロケーションに送信されることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか一項に記載の転倒検出装置において、
前記転倒状況イベントが前記プロセッサによって確認される場合、転倒信号はローカルに通信されることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか一項に記載の転倒検出装置において、
前記加速度信号は、基準系と参照されることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項６】
請求項５に記載の転倒検出装置において、
前記基準系は、前記転倒検出装置のユーザが支持される表面であることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れか一項に記載の転倒検出装置において、
前記転倒検出装置は、手首搭載転倒検出装置であることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れか一項に記載の転倒検出装置において、
人工知能ＡＩ機能が、前記プロセッサによって実行されるために、前記プロセッサと通信するメモリにプログラムされることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項９】
請求項８に記載の転倒検出装置において、
ＡＩプログラムが、前記転倒検出装置から離れて配置されるサーバに関連付けられた前記プロセッサで実行されることを特徴とする転倒検出装置。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載の転倒検出装置において、
前記ＡＩ機能は、前記転倒状況イベントの誤検出イベント判断及び前記転倒状況イベントの検出漏れイベント判断から学習して、経時にわたり、任意の所与のユーザに関連付けられたデータの学習された属性を特に参照して、前記転倒状況イベントの検出の信頼性を統計学的に改善することを特徴とする転倒検出装置。
【請求項１１】
転倒イベントを検出する方法において、
加速度信号をプロセッサに通信する加速度計を提供するステップであって、前記加速度信号は、基準系に相対して加速度を略連続して定量化する、提供するステップと、
時間基準信号を前記プロセッサに通信するタイマを提供するステップと、
を含み、
前記プロセッサは、前記加速度信号を略連続して監視し、
前記プロセッサは、前記タイミング信号を略連続して監視し、
前記方法は、前記加速度信号が第１の低加速度範囲内で低加速度を示すのを待つステップを含み、前記加速度信号が、第１の所定の時間期間で前記第１の低加速度範囲内にあり、第２の所定の時間期間において第２の高加速度信号が続く場合、転倒状況が前記プロセッサによって特定され、
前記プロセッサは、前記第２の所定の時間期間に続く第３の所定の時間期間中、前記時間基準信号及び前記加速度信号を監視し、それにより、前記加速度信号が、前記第３の時間期間中、所定の極低加速度範囲に留まる場合、ユーザが不動であると判断され、転倒検出イベントが確認されることを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法において、
前記第１の低加速度範囲、前記第２の高加速度信号、及び前記第３の所定の極低加速度範囲のそれぞれのパラメータが、各ユーザに特有の個人プロフィール設定を参照して、前記各ユーザ向けにカスタマイズされることを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１１又は１２に記載の方法において、
人工知能ＡＩ機能が、前記プロセッサによって実行されるために、前記プロセッサと通信するメモリにプログラムされることを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１１乃至１３の何れか一項に記載の方法において、
ＡＩプログラムが、前記プロセッサから離れて配置されるサーバに関連付けられた前記プロセッサで実行されることを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１３又は１４に記載の方法において、
前記ＡＩ機能は、前記転倒状況イベントの誤検出イベント判断及び前記転倒状況イベントの検出漏れイベント判断から学習して、経時にわたり、任意の所与のユーザに関連付けられたデータの学習された属性を特に参照して、前記転倒状況イベントの検出の信頼性を統計学的に改善することを特徴とする方法。
【請求項１６】
転倒状況を検出して、転倒検出イベントを確認するために、請求項１１乃至１５の何れか一項に記載の方法を利用する検出及び通信システムにおいて、前記システムは、人体装着センサの形態の検知デバイスを利用して前記ユーザの体のバイタルサインを読み取り、アルゴリズムを適用して、前記転倒検出イベントが発生したか否かを解釈し、前記ユーザが転倒を起こしているとして解釈される場合、プロセッサを内蔵したサーバにより、指名された介護者にエスカレーションプロセスを用いて前記転倒検出イベントの通知を送信し、前記システムは、前記身体装着センサに関連付けられた前記プロセッサ、及び前記サーバに関連付けられた別のプロセッサにより実行されることを特徴とする検出及び通信システム。
【請求項１７】
請求項１６に記載のシステムにおいて、
前記デバイスはスマートウォッチ又はスマートフォン（例えば、ｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ、又はＰｅｂｂｌｅオペレーティングシステムを利用する）であることを特徴とするシステム。
【請求項１８】
請求項１６又は１７に記載のシステムにおいて、
医師又は他の当事者は、セキュアドダッシュボードにログインし、ユーザデータをリアルタイムでチェックすることができることを特徴とするシステム。
【請求項１９】
請求項１６乃至１８の何れか一項に記載のシステムにおいて、
医師又は他の当事者は、前記ユーザの病歴を分析することができることを特徴とするシステム。
【請求項２０】
請求項１６乃至１９の何れか一項に記載のシステムにおいて、
ユーザ／患者は、前記システムによって導出されるユーザデータを利用して、転倒、引きつけ、又は発作の発現を追跡し、その進行を監視することもできることを特徴とするシステム。
【国際調査報告】
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2020504806.tif 000019
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2020504806.tif 000021
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