"患者の生存性を予測することができる、人工ニューラルネットワークを発生する方法であって、電子データベースに患者の健康データを記憶するステップを備え、前記患者の健康データは複数の組のデータを備え、各々の組は心拍変動性データに関する第1のパラメータおよびバイタルサインデータに関する第2のパラメータのうち少なくとも1つを有し、各々の組は患者の生存性に関する第3のパラメータをさらに有し、さらに人工ニューラルネットワークを形成するように相互接続されたノードのネットワークを設けるステップを備え、前記ノードは複数の人工ニューロンを備え、各々の人工ニューロンは関連付けられた重みを有する少なくとも1つの入力を有し、さらに前記複数の人工ニューロンのうち各々の人工ニューロンの前記少なくとも1つの入力の前記関連付けられた重みが前記患者の健康データからの異なる組のデータのそれぞれの第1、第2、および第3のパラメータに応答して調節されるように前記患者の健康データを用いて前記人工ニューラルネットワークをトレーニングし、これにより前記人工ニューラルネットワークがトレーニングされて患者の前記生存性に関する予測を発生するステップを備える、方法。前記心拍変動性データは少なくとも1人の患者からの心電図ECG信号から抽出される、請求項1に記載の方法。前記心拍変動性データを抽出することは、前記ECG信号をフィルタリングしてノイズおよびアーティファクトを除去することと、フィルタリングされた前記ECG信号内のQRS群を場所特定することと、前記QRS群の連続QRSピーク間のRR間隔を求めることと、前記RR間隔内の情報のシーケンスを処理して前記心拍変動性データを得ることとを備える、請求項2に記載の方法。帯域フィルタを用いて前記ECG信号をフィルタリングして前記QRS群を場所特定する、請求項3に記載の方法。前記帯域フィルタの周波数範囲は約5Hzから約28Hzの間である、請求項4に記載の方法。前記QRSピークは、前記フィルタリングされたECG信号中で最初に発生する最大ピークデータ値を場所特定し、場所特定された最大ピーク値から上側振幅しきい値および下側振幅しきい値を定め、ピーク値を場所特定し、前記ピーク値のいずれかの側の最小値を場所特定し、かつ前記ピーク値が前記上側振幅しきい値を上回りつつ前記最小値が前記下側振幅しきい値を下回る場合に、前記ピーク値の場所をR位置として、前記R位置の左側の最も近くで発生する前記最小値の場所をQ位置として、かつ前記R位置の右側の最も近くで発生する前記最小値の場所をS位置として示して前記フィルタリングされたECG信号内のQRSピークの場所を形成することによって、場所特定される、請求項3から5に記載の方法。前記フィルタリングされたECG信号内の他のQRSピークの位置は、別のピーク値を場所特定し、前記別のピーク値のいずれかの側の他の最小値を場所特定し、かつ前記別のピーク値が前記上側振幅しきい値を上回りつつ前記他の最小値が両者とも前記下側しきい値を下回る場合に、前記ピーク値の場所をR位置として、前記R位置の左側の最も近くで発生する前記最小値の場所をQ位置として、かつ前記R位置の右側の最も近くで発生する前記最小値の場所をS位置として示して別のQRSピークの場所を形成する、というプロセスを繰返すことによって場所特定される、請求項6に記載の方法。前記RR間隔内の情報の前記シーケンスを処理することは、前記RR間隔の中央値および標準偏差値を求め、前記標準偏差値に基づいて許容因子を算出し、前記許容因子分だけ前記中央値のいずれかの側に及ぶ前記RR間隔内にある情報の部分を保持し、これにより、保持される前記情報の部分から前記心拍変動性データを得て、情報の前記シーケンスから前記情報の残余の部分を破棄することによって前記RR間隔内の情報の前記シーケンスからアウトライアーを除去することをさらに備える、請求項3から7に記載の方法。前記第1のパラメータ、前記第2のパラメータ、または前記第1のパラメータと前記第2のパラメータとの組合せを前記患者の健康データの特徴ベクトルとして分類するステップと、前記特徴ベクトルで前記人工ニューラルネットワークをトレーニングするステップとをさらに備える、請求項1から8に記載の方法。前記人工ニューラルネットワークは、プロセッサによって実行されると前記プロセッサに前記人工ニューラルネットワークの機能を行なわせる、メモリに記憶される命令として実現される、請求項1から9に記載の方法。前記人工ニューラルネットワークはサポートベクトルマシンアーキテクチャに基づいており、前記複数の人工ニューロンのうち各々の人工ニューロンの前記少なくとも1つの入力の前記関連付けられた重みは前記サポートベクトルマシンが用いるライブラリから初期化される、請求項10に記載の方法。前記サポートベクトルマシンは決定関数を備え、前記決定関数はによって与えられ、式中、sgnは符号関数であり、x;xiは特徴ベクトルの組であり、kx;xiはxおよびxiによって構築される核行列であり、yiは1または-1であり、これは特徴ベクトルxiのラベルであり、aiおよびbは最適決定超平面を規定するのに用いられるパラメータであり、そのため、パターンの2つのクラス間のマージンを特徴空間中で最大化することができる、請求項11に記載の方法。前記人工ニューラルネットワークはエクストリームラーニングマシンアーキテクチャに基づいており、前記複数の人工ニューロンのうち各々の人工ニューロンの前記少なくとも1つの入力の前記関連付けられた重みは前記エクストリームラーニングマシンによる無作為選択を通じて初期化される、請求項10に記載の方法。前記人工ニューラルネットワークは単層フィードフォワードネットワークとして実現され、これにより前記患者の前記生存性に関する予測は、関数から導出され、式中、xjはj=1,2,...,N個の入力ベクトルについての複数の人工ニューロンのうち1つの入力への入力ベクトルであり、wiはxjの入力ベクトルを受ける前記人工ニューロンの前記入力の前記関連付けられた重みであり、gwixjbiは、i=1,2,...,N個の人工ニューロンについてxjの入力ベクトル...を受ける前記人工ニューロンの出力であり、βiはi番目の隠れニューロンをそれぞれの出力ニューロンに関連付ける出力重みベクトルであり、biは前記i番目の隠れニューロンのバイアスである、請求項13に記載の方法。前記人工ニューラルネットワークの前記トレーニングは誤差逆伝播学習に基づいている、請求項1から14に記載の方法。前記誤差逆伝播学習はレーベンバーグ-マルカートアルゴリズムを用いる、請求項15に記載の方法。前記複数の人工ニューロンのうち各々は活性化関数を有し、前記活性化関数は、ハードリミット、シグモイド、正弦、放射基底、および線形を備える関数の群から選択される、請求項1から16に記載の方法。前記RR間隔内の情報の前記シーケンスを非オーバーラップセグメントに区分するステップと、前記非オーバーラップセグメントを用いて前記人工ニューラルネットワークをトレーニングするステップとをさらに備える、請求項3から17に記載の方法。前記フィルタリングされたECG信号の各々の前記RR間隔内の信号の長さを抽出するステップと、信号の前記長さを非オーバーラップセグメントに区分するステップと、前記非オーバーラップセグメントのうち少なくとも1つを選択して前記人工ニューラルネットワークをトレーニングするステップとをさらに備える、請求項3から17に記載の方法。前記非オーバーラップセグメントの各々は実質的に長さが等しい、請求項19に記載の方法。前記非オーバーラップセグメントの各々は長さが等しくない、請求項19に記載の方法。前記非オーバーラップセグメントは固定長を有する、請求項18から21に記載の方法。前記非オーバーラップセグメントは調節可能な長さを有する、請求項18から21に記載の方法。複数の組のデータのうち各々の組は患者の特性に関する第4のパラメータをさらに備える、請求項1から23に記載の方法。前記患者の特性は、年齢、性別、および病歴のうちいずれか1つ以上を備える、請求項24に記載の方法。患者の生存性を予測する方法であって、患者の心拍変動性データに関する第1の組のパラメータを測定するステップと、前記患者のバイタルサインデータに関する第2の組のパラメータを測定するステップと、相互接続されたノードのネットワークを備える人工ニューラルネットワークを設けるステップとを備え、前記ノードは複数の人工ニューロンを備え、各々の人工ニューロンは、複数の組のデータを有する電子データベースを用いて前記人工ニューラルネットワークをトレーニングすることによって調節される関連付けられた重みを有する少なくとも1つの入力を有し、各々の組は、少なくとも、心拍変動性データに関するパラメータおよびバイタルサインデータに関するパラメータを有し、各々の組は患者の生存性に関するパラメータをさらに有し、さらに前記第1の組のパラメータおよび前記第2の組のパラメータを処理して前記人工ニューラルネットワークへの入力に好適な処理済みデータを発生するステップと、前記人工ニューラルネットワークへの入力として前記処理済みデータを与えるステップと、前記人工ニューラルネットワークから出力を得るステップとを備え、前記出力は前記患者の前記生存性に関する予測を与える、方法。前記第1の組のパラメータの前記処理済みデータおよび前記第2の組のパラメータの前記処理済みデータは特徴ベクトルとして表わされる、請求項26に記載の方法。前記処理済みデータは、正規化データとして表わされる前記第1の組のパラメータおよび前記第2の組のパラメータである、請求項26に記載の方法。前記処理済みデータは非オーバーラップセグメントに区分され、これにより前記人工ニューラルネットワークへの前記入力は処理済みデータの前記非オーバーラップセグメントのうち1つ以上の組を備え、処理済みデータの前記非オーバーラップセグメントのうち1つ以上の前記組の各々毎に結果が得られるため、前記結果の各々は前記患者の前記生存性を予測すると考えられる、請求項26から28に記載の方法。多数決を用いて前記患者の前記生存性に関する予測を判断し、前記多数決は、関数で表わされ、式中、Dmjは最終決定を行なうための中間変数であり、Dmjは、m番目の分類子が決定集団中のクラスjを選べば1の値を割当てられ、そうでない場合は0を割当てられる、請求項29に記載の方法。前記人工ニューラルネットワークの前記結果は2クラスラベルとしてコードされ、これにより方法はさらに、前記2クラスラベルの結果の各々にラベルベースのアルゴリズムを適用して前記人工ニューラルネットワークからの出力を決定し、これにより前記患者の前記生存性に関する予測を与えるステップを備える、請求項26から30に記載の方法。前記心拍変動性データは、時間領域データ、周波数領域データ、および幾何学的領域データを備える、請求項1から31に記載の方法。前記時間領域データは、RR間隔の平均平均RR、RR間隔の標準偏差STD、瞬間心拍の平均平均HR、瞬間心拍の標準偏差STD_HR、隣接するRR間隔の間の差の二乗平均RMSSD、50ms超異なる連続RR間隔の数NN50、および50ms超異なる連続RR間隔の百分率pNN50というパラメータのうちいずれか1つ以上に関する情報を備える、請求項32に記載の方法。前記周波数領域データは、非常に低い周波数範囲≦0.04Hz中のパワーVLF、低い周波数範囲0.04から0.15Hz中のパワーLF、高い周波数範囲0.15から0.4Hz中のパワーHF、セグメント中のNN間隔の分散から推測され、かつms2で測定される合計パワーTP、HFパワーに対するLFパワーの比LF/HF、正規化された単位でのLFパワー:LF×100、および正規化された単位でのHFパワー:HF×100というパラメータのうちいずれか1つ以上に関する情報を備える、請求項32または33に記載の方法。前記幾何学的領域データは、間隔のヒストグラムの高さで除算されるすべてのRR間隔の合計数HRV指数、および最小二乗法を用いてRRヒストグラムにフィッティングされる三角形の底辺の幅TINNというデータのうちいずれか1つに関する情報を備える、請求項32から34に記載の方法。前記バイタルサインデータは、収縮期血圧、拡張期血圧、脈拍、パルスオキシメトリ、呼吸数、グラスゴーコーマスケールGCS、疼痛スコア、体温、および年齢のうちいずれか1つ以上を備える、請求項1から35に記載の方法。前記人工ニューラルネットワークをトレーニングするのに用いられる前記患者の健康データは、瞬間心拍の標準偏差STD_HR、正規化された単位での低い周波数範囲0.04から0.15Hz中のパワーLFnorm、年齢、脈拍、パルスオキシメトリ、収縮期血圧、および拡張期血圧である、請求項1から36に記載の方法。測定された前記第1の組のパラメータは、瞬間心拍の標準偏差STD_HRおよび正規化された単位での低い周波数範囲0.04から0.15Hz中のパワーLFnormであり、測定された前記第2の組のパラメータは、年齢、脈拍、パルスオキシメトリ、収縮期血圧、および拡張期血圧である、請求項24から37に記載の方法。前記患者の前記生存性に関する予測は前記患者の死亡または生存のいずれかである、請求項1から38に記載の方法。患者生存性予測システムであって、患者の心拍変動性データに関する第1の組のパラメータを受ける第1の入力と、前記患者のバイタルサインデータに関する第2の組のパラメータを受ける第2の入力と、相互接続されたノードのネットワークを備える人工ニューラルネットワークを実現する命令を記憶するメモリモジュールとを備え、前記ノードは複数の人工ニューロンを備え、各々の人工ニューロンは、複数の組のデータを有する電子データベースを用いて前記人工ニューラルネットワークをトレーニングすることによって調節される関連付けられた重みを有する少なくとも1つの入力を有し、各々の組は心拍変動性データに関するパラメータおよびバイタルサインデータに関するパラメータの少なくとも1つを有し、各々の組は患者の生存性に関するパラメータをさらに有し、さらに前記人工ニューラルネットワークの機能を行ない、かつ前記第1の組のパラメータおよび前記第2の組のパラメータに基づいて前記患者の前記生存性に関する予測を出力するように、前記メモリモジュールに記憶された前記命令を実行するプロセッサと、前記患者の前記生存性に関する予測を表示するためのディスプレイとを備える、患者生存性予測システム。前記第1の入力からの前記第1の組のパラメータおよび前記第2の入力からの前記第2の組のパラメータを受けるポートをさらに備える、請求項40に記載の患者生存性予測システム。前記第1の入力からの前記第1の組のパラメータを受ける第1のポートと、前記第2の入力からの前記第2の組のパラメータを受ける第2のポートとをさらに備える、請求項40に記載の患者生存性予測システム。患者の生存性を予測する方法であって、患者の心拍変動性データに関する第1の組のパラメータを測定するステップと、前記患者のバイタルサインデータに関する第2の組のパラメータを測定するステップと、患者の特性に関する第3の組のパラメータを得るステップと、必要な場合に、電子データベースで実現されるスコアリングモデルに対し、正規化されたデータ値の組として、前記第1の組のパラメータ、前記第2の組のパラメータ、および前記第3の組のパラメータを与えるステップとを備え、前記スコアリングモデルは、前記第1の組のパラメータ、前記第2の組のパラメータ、および前記第3の組のパラメータの各々のパラメータに関連付けられるそれぞれのカテゴリを有し、各々のカテゴリは複数の予め規定された値の範囲を有し、前記複数の値の範囲の各々は予め規定されたスコアを有し、さらに前記第1の組のパラメータ、前記第2の組のパラメータ、および前記第3の組のパラメータのそれぞれのパラメータに関連付けられた前記カテゴリの前記複数の値の範囲の、正規化されたデータ値の前記組を包含するそれぞれの予め規定された値の範囲に正規化されたデータの組を割当てることにより、前記第1の組のパラメータ、前記第2の組のパラメータ、および前記第3の組のパラメータの各パラメータ毎にスコアを定めるステップと、前記第1の組のパラメータ、前記第2の組のパラメータ、および前記第3の組のパラメータの各パラメータ毎に前記スコアの和である合計スコアを得るステップとを備え、前記合計スコアは前記患者の前記生存性に関する指標を与える、方法。前記スコアリングモデルは複数のリスクカテゴリをさらに備え、各々のカテゴリは予め規定された範囲の値を有し、前記方法は、前記合計スコアを包含する前記予め規定された値の範囲を有する前記カテゴリに前記合計スコアを割当てて、前記複数のリスクカテゴリのうちどれに前記合計スコアが属するかを判断するステップをさらに備える、請求項41に記載の方法。治療しないまま放置されれば合理的な尤度で重傷または死亡という結果を招くであろう切迫した急性心肺医療事象の検出のためのシステムであって、患者のECGを検知するための複数の電極を含み、かつECG出力を有する心電図ECGモジュールと、ECG以外の患者の生理パラメータを検知するためのセンサと、前記ECG出力を受けるための第1の入力と、ECG以外の患者の生理パラメータを検知するための前記センサから信号を受信するための第2の入力と、患者の人口学的情報の少なくとも1つの要素を記述するパラメータ情報および患者の病歴を記述するパラメータ情報を受けるように構築されかつ配置される第3の入力と、前記ECGおよびECG以外の生理信号をデジタル化するためのデジタル化ユニットと、前記ECG、ECG以外の前記生理信号、患者の人口学的情報、および病歴をそれぞれ記憶および処理するためのメモリユニットおよび処理ユニットを内蔵する筺体と、ユーザ通信ユニットとを備え、前記処理ユニットは、心拍変動性HRVの少なくとも1つの測定値を算出し、HRVのその少なくとも1つの測定値を患者の人口学的情報および病歴の少なくとも1つのパラメータ各々と組合せて、算出の72時間以内のACP事象の統計的確率を算出する、システム。着用可能な構成で前記患者が持ち運ぶように構築されかつ配置される、請求項45に記載のシステム。前記センサは微小血管系の灌流状態を測定する、請求項45に記載のシステム。前記センサはパルス酸素濃度計である、請求項47に記載のシステム。生体組織の電磁刺激器をさらに備える、請求項45に記載のシステム。前記電磁刺激器は心臓組織を刺激する、請求項49に記載のシステム。前記ユーザ通信ユニットはキーエントリを有する、請求項45に記載のシステム。前記第3の入力はキーエントリである、請求項51に記載のシステム。前記ユーザ通信ユニットは主筺体の中にある、請求項45に記載のシステム。前記ユーザ通信ユニットは主筺体とは別個である、請求項45に記載のシステム。前記ユーザ通信ユニットはディスプレイである、請求項45に記載のシステム。刺激はペーシングである、請求項50に記載のシステム。刺激は除細動である、請求項50に記載のシステム。刺激は磁気刺激である、請求項50に記載のシステム。外傷治療中のまたは大量死傷者発生の一部としての患者の死亡率を予測するためのシステムであって、患者のECGを検知するための複数の電極を含み、かつECG出力を有する心電図ECGモジュールと、ECG以外の患者の生理パラメータを検知するためのセンサと、前記ECG出力を受信するための第1の入力と、ECG以外の患者の生理パラメータを検知するための前記センサから信号を受信するための第2の入力と、患者の人口学的情報の少なくとも1つの要素を記述するパラメータ情報および患者の病歴を記述するパラメータ情報を受けるように構築されかつ配置される第3の入力と、前記ECGおよびECG以外の生理信号をデジタル化するためのデジタル化ユニットと、前記ECG、ECG以外の前記生理信号、患者の人口学的情報、および病歴をそれぞれ記憶および処理するためのメモリユニットおよび処理ユニットを内蔵する筺体と、ユーザ通信ユニットとを備え、前記処理ユニットは、心拍変動性HRVの少なくとも1つの測定値を算出し、HRVのその少なくとも1つの測定値を患者の人口学的情報および病歴の少なくとも1つのパラメータ各々と組合せて、前記患者の死亡率の統計的確率を算出する、システム。着用可能な構成で前記患者が持ち運ぶように構築されかつ配置される、請求項59に記載のシステム。前記センサは微小血管系の灌流状態を測定する、請求項59に記載のシステム。前記センサはパルス酸素濃度計である、請求項61に記載のシステム。患者の心臓病を治療する方法であって、前記患者の心拍変動性HRVを測定するステップと、前記患者のバイタルサインデータを測定するステップと、目的のために構築されかつ配置された計算装置を用いて、測定されたバイタルサインデータと組合せてHRVに基づいて1つ以上の選択された期限までの前記患者の生存の尤度を予測するステップと、1つ以上の選択された期限までの前記患者の生存の前記尤度が所望のしきい値を下回る場合に前記バイタルサインデータが示すような前記心臓病を治療するステップとを備える、方法。患者の人口学的情報および患者の履歴情報のうち少なくとも1つを収集するステップをさらに備え、予測するステップはさらに、前記収集された患者の人口学的情報および患者の履歴情報にさらに鑑みて生存の前記尤度を計算するステップを備える、請求項63に記載の方法。4時間から24時間の間の期限を選択するステップをさらに備える、請求項63に記載の方法。4時間から72時間の間の期限を選択するステップをさらに備える、請求項63に記載の方法。心臓が原因であることによる1つ以上の選択された期限までの患者の生存の尤度を予測するための装置であって、心拍出力を有する心拍センサと、バイタルサイン出力を有するバイタルサインセンサと、前記心拍出力および前記バイタルサイン出力を受けるとともに、受信した前記心拍出力からの心拍変動性HRV関連の測定値を計算することと、計算された前記HRV関連の測定値と前記バイタルサイン出力との組合せから、心臓が原因であることによる前記1つ以上の選択された期限までの前記患者の生存の前記尤度を計算することとを行なう計算モジュールと、心臓が原因であることによる前記1つ以上の選択された期限までの前記患者の生存の前記尤度をユーザに表示する出力デバイスとを備える、装置。患者の人口学的情報および患者の履歴情報のうち少なくとも1つを収集するように構築されかつ配置されるデータ入力デバイスと、収集された前記患者の人口学的情報および患者の履歴情報にさらに鑑みて生存の前記尤度を計算することとをさらに備える、請求項67に記載の装置。4時間から24時間の間の期限をさらに備える、請求項67に記載の装置。4時間から72時間の間の期限をさらに備える、請求項67に記載の方法。現在のトリアージシステムは、臨床判断、伝統的なバイタルサイン、および他の生理パラメータに基づいている。それらは主観的となる傾向があり、臨床医にとってはあまり便利かつ効率的ではない。さらに、心拍、呼吸数、血圧、体温、およびパルスオキシメトリを含む臨床バイタルサインは、短期的または長期的臨床結果とよく相関するとは示されていない。発明の概要発明の実施形態に従うと、患者のACP事象および生存性を予測することができる、人工ニューラルネットワークを発生する方法が提供され、方法は、電子データベースに患者の健康データを記憶するステップを含み、患者の健康データは複数の組のデータを備え、各々の組は心拍変動性データに関する第1のパラメータおよびバイタルサインデータに関する第2のパラメータのうち少なくとも1つを有し、各々の組は患者の生存性に関する第3のパラメータを有し、さらに方法は、人工ニュートラルネットワークを形成するように相互接続されたノードのネットワークを設けるステップを含み、ノードは複数の人工ニューロンを備え、各々の人工ニューロンは関連付けられた重みを有する少なくとも1つの入力を有し、さらに方法は、複数の人工ニューロンのうち各々の人工ニューロンの少なくとも1つの入力の関連付けられた重みが患者の健康データからの異なる組のデータのそれぞれの第1、第2、および第3のパラメータに応答して調節されるように患者の健康データを用いて人工ニューラルネットワークをトレーニングして、これにより人工ニューラルネットワークが患者のACP事象および生存性に関する予測を発生するようにトレーニングされるステップを含む。発明の実施形態に従うと、患者のACP事象および生存性を予測する方法が提供され、方法は、患者の心拍変動性データに関する第1の組のパラメータを測定するステップと、患者のバイタルサインデータに関する第2の組のパラメータを測定するステップと、相互接続されたノードのネットワークを備える人工ニューラルネットワークを設けるステップとを含み、ノードは複数の人工ニューロンを備え、各々の人工ニューロンは、複数の組のデータを有する電子データベースを用いて人工ニューラルネットワークをトレーニングすることによって調節される関連付けられた重みを有する少なくとも1つの入力を有し、各々の組は、少なくとも、心拍変動性データに関するパラメータおよびバイタルサインデータに関するパラメータを有し、各々の組は患者の生存性に関するパラメータをさらに有し、さらに方法は、第1の組のパラメータおよび第2の組のパラメータを処理して人工ニューラルネットワークへの入力に好適な処理済みデータを発生するステップと、処理済みデータを人工ニューラルネットワークへの入力として与えるステップと、人工ニューラルネットワークからの出力を得るステップとを含み、出力は患者のACP事象および生存性に関する予測を与える。発明の実施形態に従うと、患者のACP事象および生存性予測システムが提供され、システムは、患者の心拍変動性データに関する第1の組のパラメータを受ける第1の入力と、患者のバイタルサインデータに関する第2の組のパラメータを受ける第2の入力と、相互接続されたノードのネットワークを備える人工ニューラルネットワークを実現するための命令を記憶するメモリモジュールとを含み、ノードは複数の人工ニューロンを備え、各々の人工ニューロンは、複数の組のデータを有する電子データベースを用いて人工ニューラルネットワークをトレーニングすることによって調節される関連付けられた重みを有する少なくとも1つの入力を有し、各々の組は、少なくとも、心拍変動性データに関するパラメータおよびバイタルサインデータに関するパラメータを有し、各々の組は患者の生存性に関するパラメータをさらに有し、さらにシステムは、人工ニューラルネットワークの機能を行ない、かつ第1の組のパラメータおよび第2の組のパラメータに基づいて患者のACP事象および生存性に関する予測を出力するように、メモリモジュールに記憶される命令を実行するプロセッサと、患者のACP事象および生存性に関する予測を表示するためのディスプレイとを含む。発明の実施形態に従うと、患者のACP事象および生存性を予測する方法が提供され、方法は、患者の心拍変動性データに関する第1の組のパラメータを測定するステップと、患者のバイタルサインデータに関する第2の組のパラメータを測定するステップと、患者の特性に関する第3の組のパラメータを得るステップと、必要な場合は、電子データベースで実現されるスコアリングモデルに対し、正規化されたデータ値の組として、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータを与えるステップとを含み、スコアリングモデルは第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータの各々のパラメータに関連付けられるそれぞれのカテゴリを有し、各々のカテゴリは複数の予め規定された値の範囲を有し、複数の値の範囲の各々は予め規定されたスコアを有し、さらに方法は、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータのそれぞれのパラメータに関連付けられるカテゴリの複数の値の範囲の、正規化されたデータ値の組を包含するそれぞれの予め規定された値の範囲に正規化されたデータの組を割当てることによって第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータの各パラメータ毎にスコアを定めるステップと、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータの各パラメータ毎にスコアの和である合計スコアを得るステップとを含み、合計スコアは患者のACP事象および生存性に対する指標を与える。実施形態の局面に従うと、治療されないまま放置されると合理的な尤度で重傷または死亡という結果を招くであろう切迫した急性心肺医療事象の検出のためのシステムは、患者のECGを検知するための複数の電極を含み、かつECG出力を有する心電図ECGモジュールと、ECG以外の患者の生理パラメータを検知するためのセンサと、ECG出力を受けるための第1の入力と、ECG以外の患者の生理パラメータを検知するためのセンサからの信号を受けるための第2の入力と、患者の人口学的情報の少なくとも1つの要素を記述するパラメータ情報および患者の病歴を記述するパラメータ情報を受けるように構築されかつ配置される第3の入力と、ECGおよびECG以外の生理信号をデジタル化するためのデジタル化ユニットと、ECG、ECG以外の生理信号、患者の人口学的情報、および病歴をそれぞれ記憶および処理するためのメモリユニットおよび処理ユニットを内蔵する筺体と、ユーザ通信ユニットとを含み、処理ユニットは、心拍変動性HRVの少なくとも1つの測定値を算出し、HRVのその少なくとも1つの測定値を患者の人口学的情報および病歴の少なくとも1つのパラメータ各々と組合せて、算出の72時間以内のACP事象の統計的確率を算出する。システムは、着用可能な構成で患者が持ち運ぶようにさらに構築されかつ配置されてもよい。センサは、微小血管系の灌流状態を測定してもよい。センサはパルス酸素濃度計であってもよい。システムはさらに、心臓組織を刺激し得る、生体組織の電磁刺激器を含んでもよい。ユーザ通信ユニットはキーエントリを有してもよい。第3の入力はキーエントリであってもよい。ユーザ通信ユニットは主筺体の中にあってもよい。ユーザ通信ユニットは主筺体とは別個であってもよい。ユーザ通信ユニットはディスプレイであってもよい。刺激はペーシングであってもよく、または刺激は除細動であってもよい。刺激は磁気的刺激であってもよい。実施形態の局面に従うと、外傷を治療中のまたは大量死傷者発生の一部としての患者の死亡率を予測するためのシステムは、患者のECGを検知するための複数の電極を含み、かつECG出力を有する心電図ECGモジュールと、ECG以外の患者の生理パラメータを検知するためのセンサと、ECG出力を受けるための第1の入力と、ECG以外の患者の生理パラメータを検知するためのセンサからの信号を受けるための第2の入力と、患者の人口学的情報の少なくとも1つの要素を記述するパラメータ情報および患者の病歴を記述するパラメータ情報を受けるように構築されかつ配置される第3の入力と、ECGおよびECG以外の生理信号をデジタル化するためのデジタル化ユニットと、ECG、ECG以外の生理信号、患者の人口学的情報、および病歴をそれぞれ記憶および処理するためのメモリユニットおよび処理ユニットを内蔵する筺体と、ユーザ通信ユニットとを含み、処理ユニットは、心拍変動性HRVの少なくとも1つの測定値を算出し、HRVのその少なくとも1つの測定値を患者の人口学的情報および病歴の少なくとも1つのパラメータ各々と組合せて、患者の死亡率の統計的確率を算出する。システムは、着用可能な構成で患者が持ち運ぶように構築されかつ配置されてもよい。センサは、微小血管系の灌流状態を測定してもよい。センサはパルス酸素濃度計であってもよい。発明の実施形態の局面に従うと、患者の心臓病を治療する方法は、患者の心拍変動性HRVを測定するステップと、患者のバイタルサインデータを測定するステップと、目的のために構築されかつ配置された計算装置を用いて、測定されたバイタルサインデータと組合せたHRVに基づいて1つ以上の選択された期限までの患者の生存の尤度を予測するステップと、1つ以上の選択された期限までの患者の生存の尤度が所望のしきい値を下回る場合にバイタルサインデータが示すような心臓病を治療するステップとを含む。方法はさらに、患者の人口学的情報および患者の履歴情報のうち少なくとも1つを収集するステップを含み、予測するステップはさらに、収集された患者の人口学的情報および患者の履歴情報にさらに鑑みて生存の尤度を計算するステップを備える。方法はまたさらに、4時間から24時間の間の期限または4時間から72時間の間の期限を選択するステップを含んでもよい。発明の実施形態の局面に従うと、心臓が原因であることによる1つ以上の選択された期限までの患者の生存の尤度を予測するための装置は、心拍出力を有する心拍センサと、バイタルサイン出力を有するバイタルサインセンサと、心拍出力およびバイタルサイン出力を受け、かつ受けた心拍出力から心拍変動性HRVを計算することと、計算されたHRVとバイタルサイン出力との組合せから、心臓が原因であることによる1つ以上の選択された期限までの患者の生存の尤度を計算することとを行なう計算モジュールと、心臓が原因であることによる1つ以上の選択された期限までの患者の生存の尤度をユーザに表示する出力デバイスとを含む。装置はさらに、患者の人口学的情報および患者の履歴情報のうち少なくとも1つを収集するように構築されかつ配置されるデータ入力デバイスと、収集された患者の人口学的情報および患者の履歴情報にさらに鑑みて生存の尤度を計算することとをさらに含んでもよい。装置はまたさらに、4時間から24時間の間の期限または4時間から72時間の間の期限を含んでもよい。図面を参照して以下の説明で発明を図示する。図面では、同じ参照番号は一般的に異なる図を通じて同じ部品を参照する。図面は必ずしも縮尺通りではなく、発明の原則を図示するにあたって、代わりに一般的に強調されている。以下の説明では、以下の図面を参照して発明のさまざまな実施形態を説明する。詳細な説明実施形態の局面に従うと、システムは、治療しないまま放置されると高い尤度で重傷または死亡という結果を招くであろう急性心肺医療事象を確実に予測することができる。そのような急性心肺ACP事象の例は、心停止または呼吸停止、鈍的外傷障害または急性非代償性心不全に特による血液減少性ショックを含むであろう。さまざまな外傷、ストレス、およびショック状態下での患者の罹患率および患者の死亡率を判断しかつ予測することを求める以前のシステムは、モニタされる一連の兆候に心拍変動性HRVを含んでいた。HRV測定は、患者の心電図信号中のR-R間隔の経時的変動性を定量化する。特定の心拍のR波は、早期収縮段階の心周期中のポイントに対応し、信号処理の観点から、心周期間隔測定を行なうための確実な時間基準を提供する。HRVは、交感神経系SNSおよび副交感神経系PNSからなる自律神経系に影響される。観察されるHRVは、神経系の能力の尺度を与えるSNSとPNSとの間の動的相互作用およびバランスのインジケータであると考えられている。HRVは、鬱血性心不全から睡眠無呼吸に及ぶ自律系によって影響されるさまざまな状態の診断および判定のためのインジケータとして働く。たとえば、減少したHRVは、冠動脈性心疾患についての年配者の上昇した死亡率の予測子であることがわかっている。減少したHRVは、突然の心停止の後に、ならびに糖尿病、尿毒症、および高血圧などの疾患がある患者においても見られる。残念ながら、心拍変動性単独では、上昇する死亡率を予測することはできても、任意の時間特異度を持つACP事象の劣った予測子でしかない。HRVに関する変動性尺度は、拡張弛緩期の間の心筋層の回復のばらつきの尺度であるT波交互脈であり、ECGのT波の振幅の変動を測定する。ECG振幅の微細な変動を測定する必要性のために、これは患者の運動によって誘発されるアーティファクトの影響を比較的受けやすく、したがって患者のECGの連続的なモニタには有用でない。実施形態の局面に従うと、たとえばトリアージシステムでは、治療しないまま放置されると高い尤度で重傷または死亡という結果を招くであろう急性心肺医療事象を確実に予測できることに価値があるであろう。そのような急性心肺ACP事象の例は、心停止または呼吸停止、鈍的外傷障害または急性非代償性心不全に特による血液減少性ショックを含むであろう。従来の臨床的兆候、徴候、および生理学的測定は、これらの種類の事象の警告をほとんど与えない。たとえば、植込型除細動器ICDまたはLifevestなどの着用可能体外除細動器は、患者の日常の活動の間に患者の心電図ECG信号を連続的に分析し、救命電気ショックを心臓に送出する。米国出願2009/0234410A1には、心不全代償不全の予測のためのシステムが記載される。このおよび同様のシステムは、ECGを介した心律動異常の検出を要件とするが、残念ながらこのことが予測予報精度の持続時間を限定してしまう。たとえば、ICDおよび着用可能除細動器上の不整脈検出器は、患者がショックを必要とする致死的不整脈になった後でしか、ショックを与え得る事象を検出しない。広範な研究にも拘らず、切迫しているACP事象の確実な予測のために不整脈分析を利用することには問題があり、予測精度および事象の時間特異度事象がいつ起こり得るかの予測の両者が欠けていた。U.S.2009/0234410は不整脈分析と関連して心拍変動性を利用し得るが、ここでも不整脈検出器の使用が予測精度を限定してしまう。T波交互脈などの心律動異常のより高度な分析方法も、典型的に1マイクロボルトよりも優れたECG電圧の非常に正確な測定を要件とし、このように、着用可能なモニタおよび治療用デバイスなどの、ECGを相対的に絶えずモニタしているシステムで生成される信号アーティファクトの影響を非常に受けやすい傾向がある。米国特許第4,957,115号は、他の生理学的測定とともにECG不整脈分析を用いて心血管事象による切迫する死亡の確率スコアを生成するシステムを記載する。米国特許第7,272,435号に記載のものなどの他のシステムは、着用可能デバイス上で遭遇する見込みがあるであろう条件とは異なる制御された条件下で患者を見るストレステスト実験室で用いられ得る。そのような厳密に制御された条件下なら、T波交互脈などのノイズの影響を受けやすい測定技術が適用可能かもしれない。米国特許第6,665,559号および第5,501,229号は、ECG不整脈分析の連続比較に基づく心血管リスクの確率を判断するシステムを記載する。このように、発明の実施形態の局面に従うと、体外着用可能デバイスからの連続的なモニタの間にしばしば遭遇するECG信号アーティファクトの存在下でよりロバストなシステムを有することが有利であり、かつACP事象が最も起こりやすいときにいくらかの信頼性を持って予測することができるシステムを有することがさらに有利であろう。発明の実施形態の局面は、所望の範囲外の任意のバイタルサインについてユーザに警告を発するシステムを記載する米国特許公開出願2007/112,275A1とは区別されるように、他のバイタルサインデータとHRVとを組合せる。さらに、発明の実施形態の局面は、1つ以上の他のバイタルサインと組合せたHRVを用いて全く異なるかつ無関係な種類の傷害、外傷性脳損傷による罹患率および死亡率を予測することを記載する米国特許公開出願2007/276,275A1と比較して、HRVを他のバイタルサインデータと組合せることによって急性心肺ACP事象の発生の尤度を予測する。実施形態の局面に従うHRVデータの測定は、自律神経系と心血管系との間の相互作用の尺度を与える。Stein他が指摘するようにたとえば、InsightsfromtheStudyofHeartRateVariabilityPKSteinREKleigerAnnuRevMed19995024961を参照、ACP事象を予測しようとしてHRVが研究者らが用いる周知の技術となった一方で、HRVのみでは、何らかの合理的な精度の度合いで将来的な臨床的事象を予測するには不十分である。発明の実施形態の局面は、また別の態様で現在市販されているHRV分析用の市販のデバイスとは異なっている。いくつかの市販のHRV分析デバイスは嵩張る。実施形態の局面はより持ち運びしやすく、したがって現場での準備が整っているため、救急車などの外での環境でおよび病院での日常的な使用に便利である。さらに、実施形態の局面は、市販のデバイスが現在行なっているように、いくつかのHRV測定値を心血管系の特定の異常と単に相関させる以上のことを行なう。実施形態の局面は、持ち運び可能なパッケージで、患者結果のリスクスコアを予測する。いくつかの市販のデバイスは持ち運び可能であるが、機能が限定されている。経験のある臨床医は出力を解釈し、いくつかの現在市販されているデバイスは正常な人の健康状態などの単純な情報しか与えない。いくつかの実施形態の局面はこのように、トリアージには極めて重要な、患者結果を自動的に予測できることと持ち運び性との組合せを欠いている既存の市販のデバイスに対する改良でもある。発明の1つの実施形態では、全体図を図34に示すデバイス10などの、患者が着用可能なデバイスを提供する。患者が着用したデバイスは、好適な布、ウェビングなどのウエスト周りを囲むベルト14を含んでもよく、ばね入りの要素を組入れてもよく、ベルトは、ベルトの前方部と後方部との間に接続される、同じ材料製の低プロファイルのコネクタまたはバックル16とショルダストラップ18とを有する。第1および第2のセンシングおよびパルス電極アセンブリ20はそれぞれベルト14およびショルダストラップ18上に載置される。ベルト14は、ストラップ18を有する支持ストラップ接続部26と、それぞれの電極アセンブリ20から電気信号を受けかつ電気パルスをそれらに送出するための、28および30で図式的に示される電気導体とを有し得る電子部品筺体24も載置する。アセンブリ20はそれぞれのセンシング電極22およびパルス電極32を有する。これまで記載されたようなデバイスの使用の際に、アセンブリ20は患者の胸壁と楽に接触して保持され、それぞれのセンシング電極22によって心臓の律動を連続的にモニタしかつ検出する。これに代えて、センシング電極はパルス電極32とは別の場所の患者の皮膚上に置かれる伝統的な使い捨てECG電極であってもよい。デバイス10は、それぞれの電極アセンブリ20を受ける開口36を有し得るTシャツなどの楽な肌着34の上に着用されてもよい。ベルクロ登録商標タイプの面ファスナー布パッチなどの装着物38がベルト14とストラップ18と肌着との間に設けられてもよい。電極アセンブリ20の筺体は、EGG電極用の信号調整および増幅電子部品を内蔵してもよい。EGG電極22は、皮膚に刺激を与えずに長期使用を可能にする容量性の導電性カーボン、または任意の他の設計であってもよい。それぞれの電極のプリント回路が導体28および30を通してパルス発生器24に接続されることが理解される。パルス酸素濃度計38などの第2の生理パラメータを測定するためのセンサを用いて患者の付加的な生理学的ステータスを測定する。パルス酸素濃度計の場合、生理パラメータは組織灌流のパラメータである。センサは、当業者には公知のインピーダンスプレチスモグラフィIPであってもよい。IPは、典型的には、低電流を電極に印加し、誘導電圧を測定することでセンス電極の下にある組織の電気インピーダンスの小さなばらつきを測定することによって達成される。組織の容積が変化すると、血液灌流または呼吸による肺の中の空気の増加などの生理的活動の結果として、その電気インピーダンスも変化する。このように、検知される生理パラメータは、同じ組のインピーダンス電極を同時に介した血液の流れと呼吸との両方であり得る。インピーダンス測定およびECGの両者用にECG電極22も同時に使用できることも可能でありかつ当業者に公知である。というのも、IPのために印加される電流は典型的には30kHz以上であり、したがって処理前にECG増幅器への入力信号からフィルタリング可能であるからである。なぜなら、ECG信号は100Hz以下の関連の周波数を含有するからである。1つよりも多くのセンサを設けて2つ以上の生理パラメータについての複数の測定値を得てもよい。少なくとも1つの患者の皮膚表面と接着するパッド、ペースト、またはゲルを用いて電気的接触をなす電極などの受動デバイスを用いてECG信号を検出してもよい。少なくとも1つの患者の皮膚表面に接触して患者のECG信号を検出する必要が必ずしもない能動デバイスなどの他の手段を用いてもよい。そのような能動デバイスは絶縁された生体用電極IBEであってもよい。IBEは、抵抗性電気接触なしにかつ非常に低い容量結合で皮膚上の電位を測定してもよい。IBEは無線でまたはケーブルを介して処理ユニットに接続されてもよい。無線IBEを達成するため、無線ノードプラットフォームをIBEに一体化してもよい。無線IBEとともに機能し得るシステムの例は、3導線システムを形成するように3つの無線IBEを用いるTmoteSkyプラットフォームである。TmoteSkyプラットフォームは、250Kbpsの802.15.4無線インターフェイスを有し、MSP430F1611マイクロコントローラによって制御される。図4を参照して、システム400は3つの主な機能ブロック、すなわち、信号取得ブロック402、信号処理ブロック404、および分析ブロック406を有する。信号取得ブロック402は、患者401からECG信号および他のバイタルサインを取得するためのセンサおよび信号調整ハードウェア408を有する。センサおよび信号調整ハードウェア408は、ECG信号と、血圧、SpO2などの組織灌流、および呼吸数などの他の生理パラメータとを検出するセンサを含んでもよい。信号取得ブロック402はデータ取得DAQ電子部品410を有し、これは1つの実施形態では、センサおよび信号調整ハードウェア408からの出力を処理するのに用いられる信号調整回路を内蔵する。信号調整回路はこれらのセンサからの信号を処理するように設計される。信号調整回路は、センサが測定するさまざまな信号の絶縁および増幅ならびにアナログ信号からデジタル信号への変換などの機能を行なう電子構成要素を備える。DAQ電子部品410は、デジタル化されたECGおよび他の生理パラメータを処理ユニット430に通信する。処理ユニットは、マイクロプロセッサなどの処理ユニットと、ディスクドライブまたはROMもしくはフラッシュメモリなどの固体状態記憶素子などのプログラム記憶回路と、DRAMなどの動的データ記憶素子と、DAQ410およびWiFiネットワークまたはセルラーネットワークなどの外部デバイスの両者と通信するための、シリアルデータチャネル、Bluetooth登録商標、USBなどの通信回路と、ディスプレイ、音声チャネルおよびスピーカ、タッチスクリーンインターフェイス、ならびにスイッチを内蔵するユーザインターフェイス回路と、バッテリおよび電源回路という当業者には公知の回路素子を内蔵する。入力パネルも患者401の年齢および性別などの付加的な情報を受付ける。信号処理ブロック404は、信号処理モジュール426、バイタルサインモジュール420、および患者情報モジュール418を含む。回路構成は機能を最適化するように構成されてもよく、信号処理モジュール426および分析モジュール406の機能は、TexasInstrumentsBlackfinプロセッサファミリーなどのデジタル信号プロセッサDSPチップによって提供され、ユーザインターフェイスおよび他の機能は、Linux登録商標オペレーティングシステムを実行するDualCoreIntelXeonプロセッサなどの汎用マイクロプロセッサによって提供される。モジュールという用語は、処理ユニット430が行なう特定の機能のみを参照する。図中のモジュールの境界は実際の回路構成に対応していてもしていなくてもよい。信号処理モジュール426は、ECG前処理モジュール412、鼓動検出および後処理モジュール414、およびHRVパラメータ算出モジュール416を含む。ECG前処理モジュール412は、信号取得ブロック402からの生のECGデータを処理して、最終的にECGデータから抽出されるHRVパラメータの精度に影響を及ぼすかもしれないノイズ、動きアーティファクト、および電力線干渉などの望まれない信号を抑制する。鼓動検出および後処理モジュール414は、後処理の間に、ECG前処理モジュール412からのノイズ除去された信号に対して作用して心拍を検出するとともに非正弦鼓動を排除する。連続正弦鼓動の間の持続時間は、RRI鼓動から鼓動への間隔シーケンスにコンパイルされ、そこからHRVパラメータが計算される。抽出は好ましくは患者の正弦律動から導出されるECG信号からのものである。本発明の1つの実施形態では、心拍変動性データを抽出することは、ECG信号をフィルタリングしてノイズおよびアーティファクトを除去することと、フィルタリングされたECG信号内のQRS群を場所特定することと、QRS群の連続したR波同士の間のRR間隔を求めることと、RR間隔内の情報のシーケンスを処理して心拍変動性データを得ることとを備える。本発明の1つの実施形態では、帯域フィルタを用いてECG信号をフィルタリングするとともにQRS群の場所特定を行なう。QRS群の周波数成分よりも動作周波数範囲が広い帯域フィルタを用いる必要がある。QRS群の周波数成分は10から25Hzの間にある。このように、本発明の1つの実施形態では、帯域フィルタの動作周波数範囲は約5Hzから約28Hzの間である。本発明の1つの実施形態では、以下のようにR波を場所特定してもよい。フィルタリングされたECG信号中で最初に発生する最大ピークデータ値を場所特定する。場所特定された最大ピーク値から上側振幅しきい値および下側振幅しきい値を定める。ピーク値およびピーク値のいずれかの側の最小値を場所特定する。発明のこの実施形態では、いずれかの側がピーク値の左および右側を指す。ピーク値が上側振幅しきい値を上回りつつ最小値が下側振幅しきい値を下回るか否かの条件が満たされていることがチェックされる。条件が満たされていれば、ピーク値の場所はR位置として示される。R位置の左側の最も近くで発生する最小値の場所がQ位置として示され、R位置の右側の最も近くで発生する最小値の場所がS位置として示される。フィルタリングされたECG信号がそれに対してプロットされるタイムスケールを参照して、Q位置は、最小値が最初にR位置の前に発生する場所で発生する一方で、S位置は最小値が最初にR位置の後に発生する場所で発生する。フィルタリングされたECG信号内のQRSピークの場所はこのように定められる。本発明の1つの実施形態では、ECGサンプルポイントxnの1Dアレイが設けられる場合、上側および下側振幅しきい値TupperおよびTlowerは、データの始めの数秒内の最大値refpeakを求めた後で設定される。しきい値は以下のように定義される。Tupperrefpeak04refpeakTlowerrefpeak035refpeak次に、R波は、以下の条件が満たされた場合にポイントiで発生するといわれている。xiがTupperとTlowerとの間にあり;xi1-xi<0であり;かつxi-xi-1>0である;式中、Rピークは最大値を有するポイントである。フィルタリングされたECG信号内の他のR波の位置は、別のピーク値の場所特定をし、別のピーク値のいずれかの側の他の最小値を場所特定するというプロセスを繰返すことによって場所特定されてもよい。別のピーク値が上側振幅しきい値を上回りつつ他の最小値が両者とも下側しきい値を下回る場合、ピーク値の場所はR位置として示される。R位置の左側の最も近くで発生する最小値の場所がQ位置として示され、R位置の右側の最も近くで発生する最小値の場所がS位置として示される。このように、別のQRSピークの場所が定められる。RR間隔内の情報のシーケンスの処理は、RR間隔内の情報のシーケンスからアウトライアーを除去することをさらに備えてもよい。RR間隔の中央値および標準偏差値を求めてもよい。標準偏差値に基づく許容因子を算出してもよい。許容因子分だけ中央値のいずれかの側に及ぶRR間隔内にある情報の部分を保持してもよい。情報の保持された部分から心拍変動性データを得てもよく、情報のシーケンスからの情報の残余の部分を破棄してもよい。発明の実施形態では、心拍変動性データは、時間領域データ、周波数領域データ、および幾何学的領域データを含んでもよい。時間領域データは、RR間隔の平均平均RRと、RR間隔の標準偏差STDと、瞬間心拍の平均平均HRと、瞬間心拍の標準偏差STD_HRと、隣接するRR間隔の間の差の二乗平均RMSSDと、50ms超異なる連続RR間隔の数NN50と、50ms超異なる連続RR間隔の百分率pNN50とのパラメータのうちいずれか1つ以上についての情報を含んでもよい。周波数領域データは、非常に低い周波数範囲≦0.04Hz中のパワーVLFと、低い周波数範囲0.04から0.15Hz中のパワーLFと、高い周波数範囲0.15から0.4Hz中のパワーHFと、セグメント中のNN間隔の分散から推測され、かつms2で測定される合計パワーTPと、HFパワーに対するLFパワーの比LF/HFと、正規化された単位でのLFパワー:LF×100と、正規化された単位でのHFパワー:HF×100とのパラメータのうちいずれか1つ以上についての情報を含んでもよい。幾何学的領域データは、間隔のヒストグラムの高さで除算したすべてのRR間隔の合計数HRV指数と、最小二乗法を用いてRRヒストグラムにフィッティングされた三角形の底辺の幅TINNとのデータのうちいずれか1つについての情報を含んでもよい。発明の実施形態では、バイタルサインデータは、収縮期血圧、拡張期血圧、脈拍、パルスオキシメトリ、呼吸数、グラスゴーコーマスケールGCS、疼痛スコア、体温のうちいずれか1つ以上を含んでもよい。バイタルサイン測定値は、波形の形態の連続的な変数のいずれかであってもよい。バイタルサイン測定値は単一の時点で取られる測定値であってもよく、またはバイタルサイン測定値は、時にはいわゆるトレンドデータの形態で記憶されることがある、典型的には等間隔でサンプリングされる一連の測定値であってもよい。発明の実施形態では、人工ニューラルネットワークをトレーニングにするのに用いられる患者の健康データは、瞬間心拍の標準偏差STD_HR、正規化された単位での低い周波数範囲0.04から0.15Hz中のパワーLFnorm、年齢、脈拍、パルスオキシメトリ、収縮期血圧、および拡張期血圧であってもよい。発明の実施形態では、測定された第1の組のパラメータは、瞬間心拍の標準偏差STD_HRと、正規化された単位での低い周波数範囲0.04から0.15Hz中のパワーLFnormとであり、測定された第2の組のパラメータは、年齢、脈拍、パルスオキシメトリ、収縮期血圧、および拡張期血圧である。患者の健康データは、心拍変動性データ、バイタルサインデータ、患者の生存性、および患者の特性に関するパラメータを含む。患者の健康データは複数の組のデータを含んでもよく、ここで各々の組のデータは、これらのパラメータ、すなわち、心拍変動性に関する第1のパラメータ、バイタルサインデータに関する第2のパラメータ、患者の特性に関する第3のパラメータ、または患者の生存性に関する第4のパラメータ、のうち単一のカテゴリから形成されてもよい。一方で、各々の組のデータは、心拍変動性に関する第1のパラメータと、バイタルサインデータに関する第2のパラメータと、年齢、性別、または他の人口学的特性、および糖尿病、心筋梗塞、高血圧などの患者の既往歴における具体的な状態などの患者の特性に関する第3のパラメータとのうち少なくとも1つなどの、これらのパラメータのカテゴリの組合せを有してもよい。心筋梗塞の発生した日付、心筋梗塞後の駆出率、または心室組織損傷の百分率での程度などの具体的状態の重篤さもシステムに記録され与えられる。他の記述子は、患者がさまざまな医学的状態を治療するのに用いる具体的な投薬法であってもよい。退院までの生存のような結果などの患者の生存性に関する第4のパラメータを設けてもよい。第4のパラメータは、アルゴリズム展開のトレーニング段階の間と、予測アルゴリズムの実際の精度を記録することにより精度を向上させるおよびその精度を向上させるための好適な修正を行なう手段としての使用の間とにおいてアルゴリズムのトレーニングの手段として用いられる。その組のデータは、患者の生存性に関するパラメータを必ずしも含まなくてもよい。これに代えて、各々の組の患者の健康データは4つのパラメータすべてを含んでもよい。このように、患者の健康データ内で、1組のデータは、別の組のデータと比較して、同じ数のパラメータを含まなくてもよいことが認められるであろう。さらに、患者の健康データは、アナログ信号などの4つのパラメータの各々が元々得られた形態、すなわち得られた測定値の元の形態、から変換されたデジタルデータとして記憶される。人口統計、既往歴、および生存性などの患者の特性のデータは、802.11などの、病院じゅうに分散された無線ネットワークを介してデバイス10またはシステム400に通信されてもよい。本発明の実施形態に従うと、患者の生存性を予測することができる、人工ニューラルネットワークを発生する方法が提供される。方法は、電子データベースに患者の健康データを記憶するステップを含む。患者の健康データは複数の組のデータを含み、各々の組は心拍変動性データに関する第1のパラメータおよびバイタルサインデータに関する第2のパラメータのうち少なくとも1つを有する。複数の組のデータの各々は、患者の生存性に関する第3のパラメータをさらに有する。人工ニューラルネットワークを形成するように相互接続されたノードのネットワークが設けられる。ノードは複数の人工ニューロンを含み、各々の人工ニューロンは関連付けられた重みを有する少なくとも1つの入力を有する。人工ニューラルネットワークは、複数の人工ニューロンのうち各々の人工ニューロンの少なくとも1つの入力の関連付けられた重みが患者の健康データからの異なる組のデータのそれぞれの第1、第2、および第3のパラメータに応答して調節されるように患者の健康データを用いてトレーニングされる。この結果、人工ニューラルネットワークがトレーニングされて患者の生存性に関する予測を発生する。患者の健康データを記憶するのに用いられる電子データベースは、ハードディスクドライブ、光ディスク、または固体状態デバイスたとえばサムドライブなどのメモリモジュールであってもよい。アルゴリズムのトレーニング段階の間、患者の健康データを、病院の記録からまたは患者のプールの現地調査を行なうことから得てもよい。プールは対照群となる患者の群を含む。このように、患者の健康データは、さまざまな病気に罹っている患者、健常なすなわち疾患の徴候がない患者、さまざまな人種および年齢の患者、ならびに/または終末期の患者のデータを含んでもよい。バイタルサインデータは、臨床決定支援プログラムまたはデバイスを実現するのに用いることができる人工ニューラルネットワークをトレーニングするのに用いられる患者の健康に関する複数の組のデータ中の第2のパラメータと称されるパラメータのうち1つであってもよいことが先に言及された。バイタルサインデータは、患者の必須の身体機能の状態を示す臨床測定値として定義される。これらの測定値は、収縮期血圧、拡張期血圧、脈拍、パルスオキシメトリ、呼吸数、グラスゴーコーマスケールGCS、疼痛スコア、および体温に関する。トレーニング段階のバイタルサインデータは、病院の記録からまたは患者のプールの現地調査を行なうことから得てもよい。現地調査を行なう際、各々のバイタルサインを以下のように測定してもよい。たとえば、収縮期血圧および拡張期血圧は、CardioCommandからのstatMAPTMModel7200などの血圧測定デバイスを用いて測定されてもよい。これに代えて、血圧計または水銀マノメータなどのデバイスを用いてもよい。脈拍、パルスオキシメトリ、および呼吸数は、呼吸曲線を用いて測定されてもよい。グラスゴーコーマスケールGCSは、四肢、目などの患者の身体的運動motorおよび/または医療専門家からの指示に対する口頭での応答の自発性の度合いを指す。疼痛スコアは、患者に加えられる痛みに対する四肢または身体の部分の内転、回内、または伸長;屈曲または引込めなどの応答の度合いを指す。体温は体温計を用いて記録してもよい。人工ニューラルネットワークをトレーニングするのに用いてもよい別のパラメータに注目すると、患者の健康に関する複数の組のデータ中の第3のパラメータと称される患者の生存性は、結果、すなわち患者の死亡または生存のいずれかを指す。このように、患者の生存性についてのデータは典型的に、同じ患者についての心拍変動性データとバイタルサインデータとの両者のそれぞれの組と関連付けられる。人工ニューラルネットワークをトレーニングするのに用いてもよい別のパラメータは患者の特性である。患者の特性は、患者の年齢、性別、および病歴などの情報を含む。トレーニング段階の最後に、高レベルの精度を達成するのに最も関連があると分かったパラメータを、次にリアルタイム検出システムへの入力として用いる。電子デバイスは、トレーニングされた人工ニューラルネットワークを実現する命令を記憶し、これによりデバイスは、検査されている患者の健康データを分析することができるプロセッサまたはメモリモジュールを組入れてもよい。次に電子デバイスの出力を用いて、オペレータまたは医療専門家を補助して患者結果を予測し、これによりどのように患者を治療すべきかについての適切な臨床的決定を行なうことができる。発明の実施形態では、人工ニューラルネットワークANNは、生体ニューラルネットワークの構造および/または機能的局面をシミュレーションする数学モデルまたは計算モデルであってもよい。発明の実施形態では、ANNのノードは、ANNの少なくとも1つの実際の入力である少なくとも1つの入力と、少なくとも1つの人工ニューロンと、ANNの少なくとも1つの実際の出力である少なくとも1つの出力とを含む。少なくとも1つの人工ニューロンは、ANNの単一の隠れ層中に存在してもよい。ANNが複数の人工ニューロンを有する発明の他の実施形態では、複数の人工ニューロンは1つ以上の隠れ層にわたって分散されてもよい。層が1つよりも多く存在する場合、各々の層は前のおよび後に引続く層と相互接続されてもよい。人工ニューロンは、計算へのコネクショニズムアプローチを用いて情報を処理してもよい。ANNは、トレーニングまたは学習段階の間にANNを通って流れる外部または内部情報に基づいて変化する適合的システムであってもよい。具体的に、ANN内の隣接する人工ニューロン同士の間または入力と人工ニューロンとの間などの接続の重みまたは強度は変化するように適合される。発明の実施形態では、第1のパラメータ心拍変動性データ、第2のパラメータバイタルサインデータ、または第1のパラメータと第2のパラメータとの組合せは、患者の健康データの特徴ベクトルとして分類されてもよい。人工ニューラルネットワークは特徴ベクトルでトレーニングされてもよい。人工ニューラルネットワークは、プロセッサによって実行されるとプロセッサに人工ニューラルネットワークの機能を行なわせる、メモリに記憶される命令として実現されてもよい。発明の実施形態では、人工ニューラルネットワークはサポートベクトルマシンアーキテクチャに基づいてもよく、複数の人工ニューロンのうち各々の人工ニューロンの少なくとも1つの入力の関連付けられた重みはサポートベクトルマシンが用いるライブラリから初期化される。サポートベクトルマシンは、決定関数を備える凝集された出力を有してもよく、決定関数は以下によって与えられる。式中、sgnは符号関数であり、x,xiは特徴ベクトルの組であり、kx,xiはxおよびxiによって構築される核行列であり、yiは1または-1であり、これは特徴ベクトルxiのラベルであり、aiおよびbはパターンの2つのクラス同士の間のマージンを特徴空間中で最大化できるように最適な決定超平面を規定するように用いられるパラメータである。発明の実施形態では、人工ニューラルネットワークはエクストリームラーニングマシンアーキテクチャに基づいてもよく、複数の人工ニューロンのうち各々の人工ニューロンの少なくとも1つの入力の関連付けられた重みは、エクストリームラーニングマシンによる無作為選択を通じて初期化される。人工ニューラルネットワークは単一層フィードフォワードネットワークとして実現されてもよく、これにより患者の生存性についての予測は以下の関数から導出される。式中、xjはj=1,2,...,N個の入力ベクトルについての複数の人工ニューロンのうち1つの入力への入力ベクトルであり、wiはxjの入力ベクトルを受ける人工ニューロンの入力の関連付けられた重みであり、gwixjbiは、i=1,2,...,N個の人工ニューロンについてのxjの入力ベクトルを受ける人工ニューロンの出力であり、βiはi番目の隠れニューロンをそれぞれの出力ニューロンに関連付ける出力重みベクトルであり、biはi番目の隠れニューロンについてのバイアスである。発明の実施形態では、人工ニューラルネットワークのトレーニングは誤差逆伝播学習に基づいてもよい。発明の実施形態では、誤差逆伝播学習はレーベンバーグ-マルカートアルゴリズムを用いてもよい。発明の実施形態では、人工ニューラルネットワークの複数の人工ニューロンのうち各々は活性化関数を有してもよく、活性化関数は、ハードリミットhardlim、シグモイド、正弦、放射基底、および線形を備える関数の群から選択される。発明の実施形態では、RR間隔内の情報のシーケンスは非オーバーラップセグメントに区分されてもよく、非オーバーラップセグメントを用いて人工ニューラルネットワークをトレーニングしてもよい。フィルタリングされたECG信号の各々のRR間隔内の信号の長さを抽出してもよい。信号の長さを非オーバーラップセグメントに区分してもよく、非オーバーラップセグメントの少なくとも1つは人工ニューラルネットワークをトレーニングするように選択されてもよい。発明の実施形態では、非オーバーラップセグメントの各々は実質的に長さが等しくてもよい。発明の実施形態では、非オーバーラップセグメントは固定長を有してもよい。本発明の実施形態に従うと、患者の生存性を予測する方法が提供される。方法は、患者の心拍変動性データに関する第1の組のパラメータを測定するステップを含む。患者のバイタルサインデータに関する第2の組のパラメータも測定される。相互接続されたノードのネットワークを含む人工ニューラルネットワークが設けられ、ノードは複数の人工ニューロンを含む。各々の人工ニューロンは、複数の組のデータを有する電子データベースを用いて人工ニューラルネットワークをトレーニングすることによって調節される関連付けられた重みを有する少なくとも1つの入力を有する。各々の組のデータは、少なくとも、心拍変動性データに関するパラメータとバイタルサインデータに関するパラメータとを有し、各々の組のデータは患者の生存性に関するパラメータをさらに有する。方法は、第1の組のパラメータおよび第2の組のパラメータを処理して人工ニューラルネットワークへの入力に好適な処理済みデータを発生するステップを含む。処理済みデータは人工ニューラルネットワークへの入力として与えられる。次に出力が人工ニューラルネットワークから得られ、出力は患者の生存性に関する予測を与える。発明の実施形態では、第1の組のパラメータの処理済みデータおよび第2の組のパラメータの処理済みデータを特徴ベクトルとして表わしてもよい。発明の実施形態では、処理済みデータは、正規化されたデータとして表わされる第1の組のパラメータおよび第2の組のパラメータであってもよい。発明の実施形態では、処理済みデータは非オーバーラップセグメントに区分されてもよく、これにより人工ニューラルネットワークへの入力は処理済みデータの非オーバーラップセグメントのうち1つ以上の組を含んでもよい。結果は処理済みデータの非オーバーラップセグメントのうち1つ以上の組の各々毎に得られてもよく、これにより結果の各々は患者の生存性を予測すると考えられてもよい。発明の実施形態では、多数決を用いて患者の生存性に関する予測を判断してもよく、多数決は以下の関数によって表わされる。式中、Dmjは最終決定を行なうための中間変数であり、Dmjには、m番目の分類子が決定集団中のクラスjを選んだ場合に1の値が割当てられ、そうでない場合は0が割当てられる。発明の実施形態では、人工ニューラルネットワークの結果は2クラスラベルとしてコードされてもよい。患者の生存性を予測する方法は次に、2クラスラベル結果の各々にラベルベースのアルゴリズムを適用して人工ニューラルネットワークからの出力を決定し、これにより患者の生存性に関する予測を与えるステップをさらに含んでもよい。発明の実施形態では、患者の生存性に関する予測は患者の死亡または生存のいずれかである。発明の実施形態では、患者生存性予測システムは、患者の心拍変動性データに関する第1の組のパラメータを受ける第1の入力と、患者のバイタルサインデータに関する第2の組のパラメータを受ける第2の入力と、人工ニューラルネットワークを実現する命令を記憶するメモリモジュールとを含む。人工ニューラルネットワークは相互接続されたノードのネットワークを含み、ノードは複数の人工ニューロンを含む。各々の人工ニューロンは、複数の組のデータを有する電子データベースを用いて人工ニューラルネットワークをトレーニングすることによって調節される関連付けられた重みを有する少なくとも1つの入力を有する。各々の組のデータは、心拍変動性データに関するパラメータおよびバイタルサインデータに関するパラメータのうち少なくとも1つを有する。各々の組のデータは、患者の生存性に関するパラメータをさらに有する。患者生存性予測システムはさらに、人工ニューラルネットワークの機能を行ない、かつ第1の組のパラメータおよび第2の組のパラメータに基づいて患者の生存性に関する予測を出力するようにメモリモジュールに記憶される命令を実行するプロセッサと、患者の生存性に関する予測を表示するためのディスプレイとを含む。発明の実施形態では、患者生存性予測システムは、第1の入力からの第1の組のパラメータおよび第2の入力からの第2の組のパラメータを受けるポートをさらに含んでもよい。発明の実施形態では、患者生存性予測システムは、第1の入力からの第1の組のパラメータを受ける第1のポートと、第2の入力からの第2の組のパラメータを受ける第2のポートとをさらに含んでもよい。発明の実施形態に従うと、患者の生存性を予測する方法が提供される。方法は、患者の心拍変動性データに関する第1の組のパラメータを測定するステップと、患者のバイタルサインデータに関する第2の組のパラメータを測定するステップと、患者の特性に関する第3の組のパラメータを得るステップとを含む。第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータは、必要な場合に、電子データベースで実現されるスコアリングモデルに対して、正規化されたデータ値の組として与えられる。スコアリングモデルは、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータの各々のパラメータに関連付けられるそれぞれのカテゴリを有する。各々のカテゴリは複数の予め規定された値の範囲を有し、複数の値の範囲の各々は予め規定されたスコアを有する。第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータの各パラメータ毎のスコアは、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータのそれぞれのパラメータに関連付けられるカテゴリの複数の値の範囲の、正規化されたデータ値の組を包含するそれぞれの予め規定された値の範囲に正規化されたデータの組を割当てることによって定められる。第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータの各パラメータ毎のスコアの和である合計スコアが得られる。合計スコアは患者の生存性の指標を与える。発明の実施形態では、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータのうち選択されたパラメータのみが電子データベースで実現されるスコアリングモデルに与えられてもよいことが認められるであろう。たとえば、第3の組のパラメータは、全体が、患者から得られたりまたはスコアリングモデルに与えられたりしないことがある。発明の実施形態では、患者の健康データのさらなるパラメータを測定してスコアリングモデルに与えてもよい。スコアリングモデルは、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータの各々のパラメータに関連付けられる各カテゴリ内の各々の値の範囲にスコアを割当てることができる、電子データベースで実現可能な任意の好適なプロセスまたはアルゴリズムであってもよい。たとえば、スコアリングモデルは、単変量解析などのロジスティック回帰を用いる数学モデルに基づいてもよい。発明の実施形態では、スコアは、統計的情報または標準的医療情報に応じて定められてもよい数値であってもよい。予め規定されたスコアの数値は、それぞれのカテゴリ中の、予め規定されたスコアが割当てられる予め規定された値の範囲に依存してもよい。発明の実施形態では、同じカテゴリ内で隣接する予め規定された値の範囲は各々、同じ数値の割当てられた予め規定されたスコアを有してもよい。異なるカテゴリ内の予め規定された値の範囲は各々、同じ数値の割当てられた予め規定されたスコアを有してもよいことも認められるであろう。予め規定された値の範囲の適用範囲は、それらが属するカテゴリに依存してもよく、統計的情報または標準的医療情報に応じて定められてもよい。第1の組のパラメータのうちのパラメータに関連付けられるカテゴリの予め規定された値の範囲の適用範囲は、第2の組のパラメータのうちのパラメータに関連付けられるカテゴリの予め規定された値の範囲の適用範囲とは異なってもよい。発明の実施形態では、同じカテゴリの予め規定された値の範囲同士の間に重なりはなくてもよい。発明の実施形態では、正規化されたデータの組をそれぞれの予め規定された値の範囲に割当てることは、スコアリングモデルのどのカテゴリに正規化されたデータが属するかをまず判断することに係ってもよい。その後、正規化されたデータ値の数値がそれぞれの予め規定された値の範囲の適用範囲内に入っているかまたはそれによって包含されているかを確定することによって、予め規定された値の範囲のうちどの1つに正規化されたデータ値が属しているのかを判断してもよい。発明の実施形態では、スコアリングモデルは複数のリスクカテゴリをさらに含んでもよく、各々のカテゴリは予め規定された範囲の値を有する。患者の生存性を予測する方法はさらに、合計スコアを包含する予め規定された範囲の値を有するカテゴリに合計スコアを割当てて、複数のリスクカテゴリのうちどれに合計スコアが属するかを判断するステップを含んでもよい。具体的な実施形態を参照して発明の実施形態を示しかつ説明するが、添付の請求項が規定するように発明の範囲および精神から逸脱することなくさまざまな形態および詳細の変更がなされてもよいことを当業者は理解すべきである。発明の範囲はこのように、添付の請求項によって示され、したがってクレームの均等物の意味および範囲内に入るすべての変更が包含されることが意図される。関連の図面で用いる共通の番号は同様のまたは同一の目的のために働く構成要素を参照することが認められるであろう。図1は、患者の生存性を予測することができる、人工ニューラルネットワークを発生するのに用いられる、本発明の1つの実施形態に従う方法を図示するフローチャート100である。方法は3つのステップ102、104、および106を含む。ステップ102で、患者の健康データが電子データベースに記憶される。患者の健康データは複数の組のデータを含み、各々の組は、心拍変動性データに関する第1のパラメータおよびバイタルサインデータに関する第2のパラメータのうち少なくとも1つを有する。複数の組のデータの各々は患者の生存性に関する第3のパラメータをさらに有する。ステップ104で、人工ニューラルネットワークANNを形成するように相互接続されたノードのネットワークが設けられる。ノードは複数の人工ニューロンを含み、各々の人工ニューロンは関連付けられた重みを有する少なくとも1つの入力を有する。ステップ104で設けられる人工ニューラルネットワークANNは、生体ニューラルネットワークの構造および/または機能的局面をシミュレーションする数学モデルまたは計算モデルであってもよい。ステップ106で、人工ニューラルネットワークは、複数の人工ニューロンのうち各々の人工ニューロンの少なくとも1つの入力の関連付けられた重みが患者の健康データからの異なる組のデータのそれぞれの第1、第2、および第3のパラメータに応答して調節されるように患者の健康データを用いてトレーニングされる。この結果、人工ニューラルネットワークがトレーニングされて患者の生存性に関する予測を発生する。以上で言及したように、ステップ104で与えられるANNなどの人工ニューラルネットワークは、人間の脳がパターン認識タスクに近付いて人工知能ベースのアプローチを与えて分類問題を解決するやり方に基づいている。モデルは事前にわかっている入力-出力の対を用いたトレーニングプロセスの間に学習される。次に、トレーニングされたモデルは新しいデータでテストされる。単層および多層フィードフォワードネットワークを含むさまざまな人工ニューラルネットワークトポロジーを利用可能である。そのようなANNは典型的にBP誤差逆伝播ベースであり、これにより隠れ層の重みがトレーニングの間に調節されて誤差関数を最小化する。発明の実施形態では、ANNのノードは、ANNの少なくとも1つの実際の入力である少なくとも1つの入力と、少なくとも1つの人工ニューロンと、ANNの少なくとも1つの実際の出力である少なくとも1つの出力とを含む。図2は、本発明の1つの実施形態に従う人工ニューラルネットワーク200の概略図である。図1に示されるフローチャート100を参照して、人工ニューラルネットワーク200をステップ104で設けてもよい。図2に示される実施形態では、ANN200は単一の隠れ層フィードフォワードネットワークSLFNである。ANN200は、入力層202、隠れ層204、および出力層206を有する。入力層202は、1つ以上の入力ノード2021、2022、2023、...および202nを含む。図2は、隠れ層204が3つの人工ニューロン2041、2042、および2043のみを有していると示すが、任意の数の人工ニューロンを用いてもよいことが認められるであろう。出力層は2つの出力ノード2061および2062を有する。入力ノード2021、2022、2023、...および202nの各々の出力は、隠れ層204中の人工ニューロン2041、2042、および2043のあらゆる1つの入力に接続されてもよい。しかしながら、簡略さのため、入力層202と隠れ層204との間の2、3のそのような接続しか図2には図示しない。同様に、人工ニューロン2041、2042、および2043の各々の出力は、出力層206中の出力ノード2061および2062のあらゆる1つの入力に接続されてもよい。このように、相互接続されたノードのネットワークが形成される。人工ニューロン2041、2042、および2043の各々は少なくとも1つの入力を有する。簡略さのため、人工ニューロン2041の入力2081および2082である、人工ニューロンの1つについての入力のみを図2で標識付ける。それぞれの人工ニューロン2041、2042、および2043の各々の入力は関連付けられた重みを有する。ANN200をトレーニングして患者の生存性を予測する際、各々の人工ニューロンたとえば、人工ニューロン2041の入力2081および2082の少なくとも1つの入力の関連付けられた重みは、患者の健康データからの異なる組のデータのそれぞれの第1、第2、および第3のパラメータに応答して調節される。図1のフローチャート100のステップ102を参照して、第1のパラメータは心拍変動性データに関し、第2のパラメータはバイタルサインデータに関し、第3のパラメータは患者の生存性に関する。次に、トレーニングされたANN200を用いて、ある徴候を呈している患者が生存するかまたは死亡するかについての臨床的決定を補助することができる、すなわち、トレーニングされたANN200は、患者の生存性に関する予測を補助することができる。トレーニングされたANN200を用いて、患者の生存性を以下のように予測してもよい。患者の心拍変動性データに関する第1の組のパラメータが測定される。患者のバイタルサインデータに関する第2の組のパラメータも測定される。第1の組のパラメータおよび第2の組のパラメータを処理して、トレーニングされた人工ニューラルネットワーク200への入力に好適な処理済みデータを発生する。処理済みデータは、たとえば入力層202で人工ニューラルネットワーク200への入力212として与えられる。次に人工ニューラルネットワーク200から出力214が得られ、出力214は患者の生存性に関する予測を与える。図3は、本発明の1つの実施形態に従う人工ニューラルネットワーク300の概略図である。図1に示すフローチャート100を参照して、人工ニューラルネットワーク300をステップ104で設けてもよい。図3に示す実施形態では、ANN300は、多層フィードフォワードネットワークである。ANN300は、入力層302、隠れ層304、および出力層306を有する。図3のANN300と図2のANN200との間の主な相違は、図3のANN300が単一層の人工ニューロンを有する代わりに、相互接続された人工ニューロン304nのいくつかの層を有する点である。人工ニューロン304nの各々の層は人工ニューロン304nの前のおよび後に引続く層と相互接続されてもよい。別の相違は、図2のANN200のトレーニングと比べてANN300をトレーニングして患者の生存性を予測するのにより長時間かかることである。というのも、入力を有する人工ニューロン304nたとえば3081および3082がより多く存在し、それらの関連付けられる重みを患者の健康データに応答して調節する必要があるからである。機能的に、隠れ層304はANN200の隠れ層204と同じ態様で依然として働く。同様に、入力層302および出力層306は、ANN200の入力層202および出力層206とそれぞれ同じ態様で機能する。このように、入力層302、隠れ層304、および出力層306の機能はさらに詳述しない。発明のさらなる実施形態では、システムは、戦闘状態、複数車両による自動車事故、またはテロ事件などの大量の死傷者が出る状況などで患者をトリアージする手段として用いられてもよい。トレーニングされたANN300を用いて、ある徴候を呈している患者が生存するか死亡するかに関する臨床的決定を補助することができる。すなわち、トレーニングされたANN300は患者の生存性に関する予測を補助することができる。図4は、発明の実施形態に従って構築される、患者の生存性を予測するのに用いられるシステム400のブロック図を示す。システム400はリアルタイムでECG信号を取得し、ノイズおよび異所性収縮をフィルタリングし、HRVパラメータを生成し、これらを血圧、酸素飽和度、呼吸数、脈拍、および年齢などの他のバイタルパラメータと組合せて複合トリアージスコアにする。システム400の目的は、リスク予測に基づいて患者の迅速なリアルタイムでのトリアージにおいて医療スタッフを補助する、持ち運び可能で現場で使用可能な一体化デバイスを有することである。そのようなシステム400は、集団災害シナリオおよび救急科のように大勢の患者の負担がかかる状況に特に適用可能であろう。予測子としてHRVを用いる公知のシステムが存在するが、そのようなシステムは主に敗血症および頭部外傷などの特定の患者の状態に注目していた。さらに、利用可能なHRV分析ソフトウェアパッケージは、RR間隔ECG鼓動-鼓動間隔が外部で生成されることを要件とするか、または利用可能な特徴という観点で限られた機能性しか有していない。これらのパッケージは、記録全体を用いてオフラインで、または選択されたセグメントに対して働き、HRVパラメータを計算する前に非正弦鼓動を識別しかつ絶縁する自動的方法を有していない。システム400は公知の既存のシステムに対して以下の利点を有する。1.患者からの生のECG信号を動的に取得しかつ処理して、ノイズならびに移動および干渉などの他のアーティファクトの影響を低減する。2.非正弦鼓動およびアーティファクトを自動的に絶縁した後にRR間隔シーケンスを生成する。3.時間および周波数領域HRVパラメータを計算しかつ表示する。4.適切なセンサおよび信号調整回路を用いて、血圧、呼吸数、およびSpO2動脈血酸素飽和度を含むリアルタイムのバイタルサインを取得しかつ表示する。5.さまざまな可能な患者結果に関するリスクスコアを計算しかつ表示する。システム400は以上の機能をリアルタイムで行なうことができる。システム400は、信号取得ブロック402、信号処理ブロック404、および分析ブロック406の3つの主な機能ブロックを有する。信号取得ブロック402は、患者401からのECG信号および他のバイタルサインを取得するためのセンサおよび信号調整ハードウェア408を有する。センサおよび信号調整ハードウェア408は、ECG信号、血圧、SpO2、および呼吸数を検出するセンサを含んでもよい。信号取得ブロック402はデータ取得DAQカード410を有し、これは1つの実施形態では、センサおよび信号調整ハードウェア408からの出力を処理するために用いられる信号調整回路を内蔵する。信号調整回路はこれらのセンサからの信号を処理するように設計される。信号調整回路は、センサが測定するさまざまな信号の絶縁および増幅などの機能を行なう電子構成要素を備える。各々の信号調整回路の出力は、約1Vのピーク振幅を有する信号である。DAQカード410は、コンピュータへのインターフェイスとしても働いてもよい。入力パネルも、患者401の年齢および性別などの付加的な情報を受付ける。DAQカードを用いて、さらなる処理のためにコンピュータとインターフェイスするため、センサおよび信号調整ハードウェア408から取得した信号のアナログ-デジタル変換を行なう。NationalInstrumentsPCMCIAまたはUSBカードをこの目的のために用いてもよい。DAQカードは、好ましくは、約10kHzのサンプリングレートを有し、かつ16ビット量子化を用いるべきである。信号処理ブロック404は、信号処理モジュール426、バイタルサインモジュール420、および患者情報モジュール418を含む。信号処理モジュール426は、ECG前処理モジュール412、鼓動検出および後処理モジュール414、およびHRVパラメータ算出モジュール416を含む。ECG前処理モジュール412は、信号取得ブロック402からの生のECGデータを処理して、ECGデータから最終的に抽出されるHRVパラメータの精度に影響を及ぼし得るノイズ、動きアーティファクト、および電力線干渉などの望まれない信号を抑制する。鼓動検出および後処理モジュール414は、後処理の間に、ECG前処理モジュール412からのノイズ除去された信号に対して作用して心拍を検出するとともに、非正弦鼓動を排除する。連続正弦鼓動同士の間の持続時間は、RRI鼓動から鼓動までの間隔シーケンスにコンパイルされ、そこからHRVパラメータが計算される。HRVパラメータ算出モジュール416を用いて鼓動検出および後処理モジュール414の出力からHRVパラメータを抽出する。患者情報モジュール418は、年齢、性別、グラスゴーコーマスコアGCS、および病歴などの、患者401についての付加的な情報に関する入力を受ける。分析ブロック406を用いて正規化を行なう。血圧、SpO2、および呼吸数などのバイタルサインデータはバイタルサインモジュール420によって処理される。分析ブロック406を用いて正規化が行なわれる。分析ブロック406は、HRVパラメータおよび患者情報分析モジュール422およびリスクスコアモジュール424を含む。発明の実施形態に従うANNたとえば図1から図3を参照が分析ブロック406中で実現されることが認められるであろう。分析ブロック406は、信号処理ブロック404から得られるHRVパラメータを計算し、これらを、病院の記録からまたは現地調査を行なうことから得られる患者の健康データから得られる結果を用いて特徴の組にコンパイルする。年齢、性別、グラスゴーコーマスコアなどの、システムにキー入力可能な患者401の人口統計も、患者401のバイタルサインとともに分析で用いられる。患者401の死亡、病棟への受入れ許可、および集中治療部ICUへの受入れ許可などの異なる結果に関する予測を与えるリスクスコアが計算されて、コンピュータ画面に表示されてもよい。信号処理ブロック404および分析ブロック406は、点線ブロックとして図4に図示される携帯電子デバイス430上に配備されるLabViewなどのソフトウェアを用いて実現されてもよい。LabViewプログラムは、上述のように、信号取得、ノイズ除去、鼓動検出、後処理、HRVパラメータの計算、およびリスクスコアの表示を行なう。このように、携帯電子デバイス430はスタンドアロンデバイスとして作用し、ここで、携帯電子デバイス430用の好適な配備プラットフォームはNationalInstrumentsによるCompactRIOであろう。さらに詳細には、信号取得ブロック402からのECG信号について、基線変動およびシフトならびに動きアーティファクトによる高周波干渉および低周波ばらつきを抑制する1-50Hz帯域フィルタを用いてLabViewプログラム内でノイズ除去を行なう。ノイズ除去された信号は画面432上に表示される。別の実施形態図示せずでは、信号取得ブロック402、信号処理ブロック404、および分析モジュール406は単一の携帯電子デバイスに一体化される。鼓動検出は、ECGサンプルポイントxnの1Dアレイから以下のように行なわれる。本発明の1つの実施形態では、ECGサンプルポイントxnの1Dアレイが設けられた場合、始めの数秒のデータ内の最大値refpeakを求めた後に上側および下側振幅しきい値TupperおよびTlowerが設定される。しきい値は以下のように定義される。Tupperrefpeak04refpeakTlowerrefpeak035refpeak次に、QRSピークは、以下の条件が満たされた場合にポイントiで発生するといわれている。xiはTupperとTlowerとの間にあり;xi1-xi<0であり;かつxi-xi-1>0である;式中、Rピークは最大値を有するポイントである。フィルタリングされたECG信号内の他のQRSピークの位置は、別のピーク値の場所特定をすることと、別のピーク値のいずれかの側の他の最小値を場所特定することとのプロセスを繰返すことによって場所特定されてもよい。別のピーク値が上側振幅しきい値を上回りつつ他の最小値が両者とも下側しきい値を下回る場合、ピーク値の場所はR位置として示される。R位置の左側の最も近くで発生する最小値の場所がQ位置として示され、R位置の右側の最も近くで発生する最小値の場所がS位置として示される。このように、別のQRSピークの場所が定められる。鼓動検出の上記技術は、最小限のユーザ入力で異所性収縮およびノイズを補正した後、所与のECGデータからRR間隔シーケンスを自動的に生成する。鼓動検出技術は公知のデータベースたとえばMIT-BIH不整脈データベース、ウェブサイト:httpwwwphysionetorgphysiobankdatabasemitdbからのデータを用いてテストされ、結果は、手動で注釈付けられた値にぴったり一致するとわかった。技術はより高レベルのノイズおよび動きアーティファクトの影響を受ける救急車のECGデータについてもテストされ、良好な結果を得た。検出されたQRS群から処理済みRR間隔RRIシーケンスを得ることができる。処理済みRRIを用いて以下のHRVパラメータを算出し、これから、含まれる時間領域および周波数領域測定値を測定してもよい。時間領域測定値の例は以下のとおりである。時間領域測定値1.RR間隔の平均長さaRR:シーケンス中のすべての正弦RR間隔の平均N-N2.すべてのN-N間隔の標準偏差SDNN3.平均心拍平均HR4.すべての瞬間心拍値の標準偏差SDHR5.連続N-N間隔の平均二乗された差の平方根RMSSD:隣接するN-N間隔の間の差の二乗の和の平均の平方根6.HRV三角指数:すべてのNN間隔のヒストグラムの高さで除算されたすべてのN-N間隔の合計数7.最小二乗技術を用いてN-N間隔ヒストグラムにフィッティングされる三角形の基線の幅TINN。周波数領域測定値の例は以下のとおりである。周波数領域測定値周波数領域測定値は、ロム-スカーグルピリオドグラムを用いて生成されるRRIシーケンスパワースペクトルに基づいて算出される。次に、以下のパラメータを算出する。1.合計パワーTP:0.4HzまでのセグメントにわたるN-N間隔の分散2.VLF:非常に低い周波数範囲<0.04Hz中のパワー3.LF:低い周波数範囲0.04-0.15Hz中のパワー4.HF:高い周波数範囲0.15-0.4Hz中のパワー5.LFnorm:正規化された単位でのLFパワー:LFnormLF×1006.HFnorm:正規化された単位でのHFパワー:HFnormHF×1007.LF/HF:LF/HFの比。上記HRVパラメータに加えて、ユーザは、年齢、性別、グラスゴーコーマスコア、呼吸数、血圧、SpO2、および心拍などの他の患者401パラメータも入力することができる。患者401のこれらのパラメータを用いてリスクスコアを算出して患者401の生存性を予測する。リスクスコアを算出する際、分析ブロック406内の人工ニューラルネットワークは上記図1から図3に概略を述べたようにトレーニングされていることが認められるであろう。分析ブロック406の出力はリスクスコアであり、それは、死亡、病院への受入れ許可、およびICUへの受入れ許可を含む病院結果の各々毎の高、中程度または低リスクとして患者を分類する。図5から図9の各々は、図4のシステム400のそれぞれの機能ブロックによって実現される、発明の実施形態に従うフローチャートを示す。図5は、図4の信号取得ブロック402によって実現される、発明の実施形態に従うフローチャート500を示す。ステップ502で、患者を選んで生存性に関する予測を行なう。ステップ504で、患者のECG信号、脈拍、パルスオキシメトリ、血圧、および臨床情報を得る。臨床情報の例は、年齢、性別、および病歴たとえば、癌、糖尿病、心疾患を含む。ステップ506で、患者のECG信号、脈拍、パルスオキシメトリ、血圧、および臨床情報がデータ取得DAQカードに送られる。ステップ506からのすべての情報はリアルタイムでコンピュータまたはスタンドアロンデバイスにデータとして送られるDAQカードによって取得される。ステップ508で、ステップ506からの情報がサンプリングされ、ステップ510でアナログ信号からデジタルデータに変換される。ステップ512で、信号取得ブロック402図4を参照は、収集されたデジタルECGデータの記録長さをチェックする。ステップ510で得られたデジタルデータからのHRVパラメータの確実な算出のためには少なくとも6分の記録長さが要件とされることを注記する。デジタルECGデータの6分分のデータを依然として収集しなければならない場合、フローチャート500はステップ504に戻る。一方、6分間のデジタルECGデータが記録されていれば、フローチャートはステップ514で止まる。ステップ514で、デジタルECGデータは、患者のバイタルサインおよび臨床情報とともに、コンピュータまたはスタンドアロンデバイスに記憶される。図6は、図4の信号処理モジュール426によって実現される、発明の実施形態に従うフローチャート600を示す。フローチャート600はステップ602で始まり、ECG前処理モジュール412は、生のECGデータおよびバイタルサインデータを入力として有している。生のECGデータは、データポイントの単一の連続長さを常に含有しているわけではないことがある。しばしば、最上位のものが取除かれることがあったり、または設定が変更されてその結果データ中に乖離が生じたりしていたかもしれない。したがって、ステップ604で、較正値を取除くかまたはトリミングして、データセグメントは1つの連続したデータのストリームを得るように分離され、連結される。ステップ606で、信号処理モジュール426は、較正値を有するフィルタリングされていないECGデータをトリミングさせる。フィルタリングされていないECGデータ中のノイズおよびアーティファクトの影響は周知である。ECG信号の低い振幅により、さまざまな源からのノイズおよび干渉の影響をそれが非常に受けやすくなってしまう。これらは、高周波ノイズ、電力線干渉、基線変動、動きアーティファクト、および他の低周波歪みを含む。ノイズの存在はQRS検出段階で偽陽性という結果を生じる可能性があり、このため、HRVシーケンスの生成およびその後のHRV分析に誤差を注入してしまう。基線変動などの低周波ノイズを除去し、かつQRS群の顕著な歪みなしに高周波ばらつきを減衰もする帯域フィルタを用いるなどのノイズ除去技術が存在する。急激な基線移動および他のアーティファクトの存在の結果、QRS群としてピークが誤って検出されてしまう可能性がある。これらのアーティファクトはQRS群と同じ周波数範囲内にあり得るため、それらを排除することは難しいかもしれない。このように、ステップ610で、フィルタリングされていないトリミングされたECGデータから基線変動が除去され、ステップ612でDCオフセットが除去される。QRS群の周波数成分は典型的に10から25Hzの範囲にある。ステップ614で、ステップ612からのデータは、動作周波数範囲が5から約28Hzである帯域フィルタを用いて処理される。このように、帯域フィルタは、ステップ612からのフィルタリングされていないトリミングされたECGデータ内のQRS群を改良することによってQRS群の場所特定を容易にして高周波ばらつきを抑制することが認められるであろう。信号を大幅に歪ませたり誤検出の可能性を増大させたりせずに成功裡に基線変動を排除しかつQRS群を拡大する帯域周波数範囲が適用される。ステップ616で、QRSを検出しかつHRV測定値を算出するためのさらなる処理に用いられる、ノイズ除去されたECG信号が得られる。ステップ618で、ノイズ除去されたECG信号波形が、たとえば画面432図4を参照に表示される。図7は、図4の鼓動検出および後処理モジュール414によって実現される、発明の実施形態に従うフローチャート700を示す。フローチャート700はステップ702で始まり、鼓動検出および後処理モジュール414はノイズ除去されたECG信号を有する。要約すると、ステップ704から726の目的は、QRS群の場所を検出することであり、これによりRR間隔の算出が可能になる。QRS群の場所、大きさ、および形状、ならびに隣接する群同士の間の持続時間は、HRV分析から排除すべき異所性収縮および他の非正弦律動をふるい落とせるようにする。このように、患者からのECG信号から確実な心拍変動性データを抽出することができる。ステップ706から714で、フィルタリングされたECG信号中で最初に発生する最大ピークデータ値が場所特定される。場所特定された最大ピーク値から上側振幅しきい値および下側振幅しきい値が定められる。ピーク値およびピーク値のいずれかの側の最小値が場所特定される。発明の実施形態では、いずれかの側は、ピーク値の左および右側を指す。ピーク値が上側振幅しきい値を上回りつつ最小値が下側振幅しきい値を下回るか否かという条件が満たされていることがチェックされる。条件が満たされている場合、ピーク値の場所はR位置として示される。R位置の左側の最も近くで発生する最小値の場所がQ位置として示され、R位置の右側の最も近くで発生する最小値の場所がS位置として示される。フィルタリングされたECG信号内のQRSピークの場所はこのように定められる。ステップ704から726に関するさらなる詳細を以下のように与える。ステップ704で、修正されたしきい値プラス導関数法thresholdplusderivativemethodを用いる。というのも、これはノイズの存在下で有効でありかつロバストであることが分かっているからである。修正されたアルゴリズムは以下のように働く。ステップ706で、ECGサンプルポイントxnの1Dアレイがノイズ除去されたECGデータの始めの数秒内に与えられると、最大ピークデータrefpeak値が求められる。ステップ708で、上側および下側振幅しきい値が求められる。発明の実施形態では、上側および下側振幅しきい値TupperおよびTlowerは、データの始めの数秒内の最大値refpeakを求めた後に設定される。しきい値は以下のように定義される。Tupperrefpeak04refpeakTlowerrefpeak035refpeakステップ710で、ECGサンプルポイントが上側および下側振幅しきい値TupperおよびTlowerと交わるか否かが判断される。フローチャート700は、ECGサンプルポイントがこの判断基準をパスしない場合はステップ712に進まない。QRS群検出のための上側および下側振幅しきい値TupperおよびTlowerの使用により、たとえば電極の載置または動きアーティファクトの結果としてのノイズによる大きなピークがQRS群として検出されないことが確実になる。ステップ712は、ECGサンプルポイントが上側および下側振幅しきい値TupperおよびTlowerと交われば行なわれる。ステップ712で、ステップ710で判断基準のチェックをパスしたサンプルポイントをQRSピークと考えることができるか否かが判断される。以下のさらなる条件が満たされれば、QRSピークがポイントiで発生するといえる。xiはTupperとTlowerとの間にあり;xi1-xi<0であり;かつxi-xi-1>0である;式中、Rピークが最大値を有するポイントである。さらなる上記条件が満たされると、Rピークのいずれかの側のウインドウ内の最も近いローカル最小値を場所特定することによってQおよびS波に対応するポイントが定められる。次にステップ714で、Q、R、およびS位置の正確な場所が保存される。そうでない場合すなわち、上記さらなる条件が満たされない場合、フローチャート700はステップ710に戻る。フィルタリングされたECG信号内の他のQRSピークの位置は、ステップ710および712のプロセスを繰返すこと、すなわち、別のピーク値を場所特定し、別のピーク値のいずれかの側の他の最小値を場所特定すること、によって場所特定してもよい。別のピーク値が上側振幅しきい値を上回りつつ他の最小値が両者とも下側しきい値を下回る場合、ピーク値の場所はR位置として示される。R位置の左側の最も近くで発生する最小値の場所がQ位置として示され、R位置の右側の最も近くで発生する最小値の場所がS位置として示される。このように、別のQRSピークの場所が定められる。次にステップ714で、QRSピークのすべての位置が記憶される。ノイズ以外に、異所性収縮、および運動、筋肉、または他のアーティファクトによる他のアウトライアーを識別しなければならない。なぜなら、それらはRR間隔シーケンスに摂動を起こす可能性があるからである。異所性収縮は、洞房結節の自律神経調節が一時的に失われた場合に生じ、正常な被験者および心疾患を有する患者の両方で起こる心房または心室の早期収縮を開始させる。一般的に、大部分のそのような異所性収縮は広いQRS群とともに顕在化する。ステップ716から726を用いて、RR間隔内の情報のシーケンスからアウトライアーを除去する。プロセスは、RR間隔の中央値および標準偏差値を求めることに係る。標準偏差値に基づく許容因子が算出される。許容因子分だけ中央値のいずれかの側に及ぶRR間隔内にある情報の部分が保持される。情報の保持された部分から心拍変動性データを得てもよく、情報のシーケンスからの情報の残余の部分は破棄される。ステップ716から726についてのさらなる詳細を以下のように与える。ステップ716で、非正弦鼓動が絶縁される。非正弦鼓動に隣接する鼓動が除去され、ステップ718で明瞭なQRSピークを発生する。次にステップ720で、正常な鼓動に基づいてRR間隔シーケンスが生成される。一旦これがなされると、正弦律動に対応する鼓動の場所が次段の処理のアレイに記憶される。検出されたピークを用いて、RR間隔は連続QRSピーク間の距離に対応する。算出された間隔は後処理のためにアレイに記憶される。ノイズ、アーティファクト、および絶縁された異常鼓動は既にフィルタリングされているが、鼓動は、代償性休止期によりまたはいくつかの鼓動の除去により、非常に短いまたは非常に長いRR間隔という結果をもたらす可能性がある。したがって、シーケンスはアウトライアーを含有することがある。これらのアウトライアーを自動的に識別するため、ステップ720でシーケンスの統計的性質をRR間隔シーケンスに適用する。ステップ722で、以下のようにRRI限界を算出する。1.RR間隔シーケンスについての中央値および標準偏差を求める。2.標準偏差に基づいて許容因子を算出する。3.中央間隔からMs超離れて存在する任意の間隔を探す。式中、Mは許容因子である。アウトライアーは、中央間隔からMs超離れて存在する間隔内に存在する。4.これらのアウトライアーを分離する、これはステップ724で行なわれる。ステップ724で、値の広がりに基づいて許容因子を算出する。許容因子を用いてアウトライアーを分離し、こうしてノイズのあるデータおよび正常なデータの両方を取扱う。したがって、HRVパラメータを計算する前にステップ726で、ノイズのないおよび異所性収縮のない正弦RRIシーケンスが生成される。図6および図7を要約すると。発明の実施形態の心拍変動性データを抽出することは、ECG信号をフィルタリングしてノイズおよびアーティファクトを除去することと、フィルタリングされたECG信号内のQRS群を場所特定することと、QRS群の連続QRSピーク間のRR間隔を求めることと、RR間隔内の情報のシーケンスを処理して心拍変動性データを得ることとを備える。図8は、図4のHRVパラメータ算出モジュール416によって実現される、発明の実施形態に従うフローチャート800を示す。フローチャート800はステップ802で始まり、HRVパラメータ算出モジュール416は、正弦RR間隔正弦RRIシーケンスを有する。HRV尺度の3つのカテゴリ、すなわち、時間領域データ、周波数領域データ、および幾何学的領域データは、正弦RRIシーケンスから算出される。ステップ804で、RR間隔の平均平均RR、RR間隔の標準偏差STD、瞬間心拍の平均平均HR、瞬間心拍の標準偏差STD_HR、隣接するRR間隔同士の間の差の二乗平均RMSSD、50ms超異なる連続RR間隔の数NN50、および50ms超異なる連続RR間隔の百分率pNN50などの時間領域データが算出される。時間領域分析は、短期5分未満および長期記録24時間超の両者について経時的にRR間隔から算出される主に標準偏差に基づく統計的パラメータに基づいている。平均RR、STD、平均HR、STD_HR、RMSSD、NN50、およびpNN50という用語の各々の意味を以下に与える。平均RRまたはaRRは、ミリ秒または秒で測定されるRR間隔の平均幅である。これは心拍の一般的概念を与え、長期および短期の記録の両者について算出可能である。STDまたはSDNNは、データセット[21]中のすべてのRR間隔の標準偏差であり、値の広がりの一般的概念を与える。STDは短期および長期の記録の両者について好適である。平均HRは瞬間心拍の平均である。STD_HRは瞬間心拍の標準偏差である。RMSSDまたはr-MSSDまたはSDSDは、24時間の間隔中の連続心臓周期の間の差の二乗の和の平均の平方根をとることによって求められる。これは、RR間隔長さのばらつきの指数である。RMSSDは長期間にわたるばらつきの高感度の尺度ではないが、これは早期心室収縮の保持のような誤って分類されたまたは鼓動を標識付けする誤差に対して特に感度が高い。時間領域変数のうち、これは迷走神経の影響に最も敏感である。とはいえ、これは、交感神経および副交感神経の寄与を定めることはできない。NN50またはRR-50は、2つの連続RR間隔の間の差が50msを超える24時間中の時間の合計数である。これは誤って標識付けされた鼓動に対するすべての尺度のうち最も感度が高く、早期の心室または心房の収縮の発生が迅速にRR50のカウントを増す。これは、正常な正弦律動の心臓周期のより長いばらつきに対しても感度が高い。pNN50またはRR50は、平均心拍によって正規化される、50ms超の正常なRR間隔の間の絶対的差の百分率である。ステップ806で、迷走神経の活動の指数である、非常に低い周波数範囲≦0.04Hz中のパワーVLF、低い周波数範囲0.04から0.15Hz中のパワーLF、高い周波数範囲0.15から0.4Hz中のパワーHF、セグメント中のNN間隔の分散から推測され、ms2で測定される合計パワーTP、HFパワーに対するLFパワーの比LF/HF、正規化された単位でのLFパワー:LF×100、および正規化された単位でのHFパワー:HF×100などの周波数領域データが算出される。スペクトル分析は、周波数領域中のHRVを評価するための高感度の定量的方法である。分析は、時系列を周波数領域に変換し、パワースペクトルを求めることによって行なわれる。さまざまな帯のスペクトルエネルギの分布が定量化され、変動性の指数として用いられる。このエネルギの分布は自律神経系の交感神経および副交感神経アームの寄与を反映する。ステップ808で、間隔のヒストグラムの高さで除算したすべてのRR間隔の合計数HRV指数および最小二乗法を用いてRRヒストグラムにフィッティングされた三角形の底辺の幅TINNなどの幾何学的領域データが得られる。HRV指数およびTINNという用語の意味を以下に与える。HRV指数またはHRV三角指数またはRR三角指数は、RR間隔シーケンスがサンプル密度分布に変換された後に得られる。三角指数は、密度分布の積分、すなわち、密度分布の最大値で除算したすべてのRR間隔の数である。TINN、RR間隔ヒストグラムの三角内挿は、RR間隔分布に近似する三角形の底辺として測定されるサンプル密度分布の基線幅である。ステップ810で、上記16個のHRVパラメータ平均RR、STD、平均HR、STD_HR、RMSSD、NN50、pNN50、VLF、LF、HF、TP、LF/HF、LFnorm、HFnorm、HRV指数、およびTINNは、分類子トレーニングすなわち、分析ブロック406内の人工ニューラルネットワークのトレーニングおよび患者結果予測のために組合され、分析ブロック406図4を参照へ送られる。図9は、図4の分析ブロック406中でデータがどのように流れるかのブロック図での表示を示す。分析ブロック406はまず、トレーニングデータを用いてトレーニングされるように構成され参照番号902で表わされる、その後テストデータを用いて、トレーニングされた分析ブロック406がテストされる参照番号904で表わされる。ステップ906で、各々の患者がHRVパラメータ、年齢、性別、民族性のような臨床情報、およびバイタルサインの特徴ベクトルとして表わされるトレーニングデータセットが構築される。ステップ908で、特徴ベクトルとして表わされるトレーニングデータセットは、特徴の次元性を低減するために特徴選択および/または抽出アルゴリズムでさらに処理されて、冗長な情報を除去する。差別的な特徴以外に、分類子の選択は、効率的な予測システムを構築するのに重要な役割を果たす。分類子の判定は通常、未知のパターンを類別する分類子の性能を指すその一般化能力を評価することに依存する。同じ分類子は異なる適用例に対してさまざまな性能を有することがあるので、適切な分類子を選ぶ前に適用例の需要を分析しなければならない。未知の患者結果を予測するためには、分類子は、テストサンプルに対する類別を行なう前にトレーニングサンプルでトレーニングされなければならない。したがって、適切なパターン表現をステップ908で選んだ後に、ステップ910で、手元の適用例に好適な分類モデルを学習する。ステップ912で、患者からのテストデータは、HRV測定値、臨床情報、およびバイタルサインの組合せ特徴ベクトルとして表わされる。ステップ914で、特徴選択および/または抽出アルゴリズムは、差別的情報を抽出するための組合せ特徴ベクトルとして表わされる患者からのテストデータに適用される。ステップ916で、抽出された差別的情報は、ステップ910で選択された分類モデルを用いて処理される。ステップ916からの出力918はテストデータの標識であり、患者結果に関する予測を与える。図10は、無線技術を利用する、発明の実施形態に従うシステムを図示するフローチャート1000を示す。フローチャート1000はステップ1002で始まり、ここで患者生存性予測システムは、臨床情報、HRVパラメータ、バイタルサイン、および患者生存性リスク予測についてのデータを有する。ステップ1004で、GPRSまたはWAPなどの無線技術を用いて、ステップ1002に記載される患者生存性予測システムと、病院サーバ、他の携帯デバイス、または救急センターサーバなどの周辺システムとの間のネットワークインフラストラクチャを確立する。ステップ1006、1008、および1010で、患者生存性予測システムのデータが病院サーバ、携帯デバイス、および救急センターサーバに送信される。ステップ1006、1008、および1010は、臨床医がリアルタイムで遠隔に患者の状態を受信し分析することを可能にする。図11は、40件の死亡および60件の生存を含む、分析のために選ばれた100人の患者の生のECGデータ特性を要約する。データセットは25歳から92歳の63人の男性および37人の女性患者を含んだ。バイタルサインおよび患者結果は、患者の人口統計年齢、人種、性別、および優先順位コードなどの情報を含む病院記録から得られた。これらの100人の患者は、SingaporeGeneralHospital、DepartmentofEmergencyMedicineで診察を受けた重病の患者から取得された。重病とは、DEMでの最も重篤なカテゴリP1またはP2にトリアージされる患者を指す。これらはECGモニタを経た外傷および非外傷患者を含む。ECG信号は、LIFEPAK12除細動器/モニタを用いて取得され、CODESTATSuiteを用いてダウンロードされ、患者の病院記録と一致された。事例は、それらが70超正弦律動を含有した場合は検討に含まれ、非正弦律動心房および心室不整脈の大きなセグメントが存在した場合は排除された。図11に示される生のECGデータは、確実なHRV測定値を得るには前処理される必要がある。図12は、ECG信号がどのように前処理されてHRVパラメータを算出するかを図示する、発明の実施形態に従うフローチャート1200を示す。ステップ1202で、生のECGデータ1210は、5-28Hzの帯域フィルタを用いてノイズおよびアーティファクトの影響を低減するように処理される。この周波数範囲は、容易なピーク検出のため、バックグラウンドノイズに対してQRS群を向上させることがわかっている。ステップ1204で、修正されたしきい値プラス導関数法を実現してQRS群を検出する。ステップ1206で、すべての異所性収縮および他の非正弦鼓動が排除される。ステップ1208で、正弦律動に基づいてRR間隔が算出される。事例は、検出された正弦鼓動の数/検出された鼓動の合計数として測定される正弦律動をそれらが70超含有すれば検討に含まれ、それらが持続性不整脈またはノイズ/アーティファクトの大きなセグメントを含有する場合は排除される。結果的に得られる鼓動-鼓動RR間隔シーケンス1210がさまざまなHRV測定値を算出するために用いられる。発明の実施形態では、ステップ1202から1208は、図6および図7を参照して説明したような方法論を用いることができる。このように、ステップ1202から1208についてはさらなる詳細な説明は行なわない。人工ニューラルネットワークの分類発明の実施形態で用いられる人工ニューラルネットワークのトレーニングにおいて、第1のパラメータ、第2のパラメータ、または第1のパラメータと第2のパラメータとの組合せは、患者の健康データの特徴ベクトルとして分類されてもよい。次に、人工ニューラルネットワークは特徴ベクトルでトレーニングされる。人工ニューラルネットワークの1つの目的は死亡率を予測することであるので、人工ニューラルネットワークは2クラス分類問題患者結果が死亡または生存のいずれかであるを解決するように実現される。発明の実施形態では、さまざまなトレーニングアルゴリズムを用いて人工ニューラルネットワーク200,300をトレーニングし、最適な隠れ層重みを定めてもよい図2および図3についての説明を参照。レーベンバーグ-マルカートアルゴリズムたとえば、人工ニューラルネットワーク200,300のトレーニングは誤差逆伝播学習に基づいてもよい。レーベンバーグ-マルカートアルゴリズムを用いて誤差逆伝播学習を行ってもよい。エクストリームラーニングマシンELMエクストリームラーニングマシンアーキテクチャを用いて、図2に示されるものなどのSLFNを用いて発明の実施形態をトレーニングしてもよい。従来の勾配ベースの学習アプローチと比較して、ELMは学習プロセスが速い一方で、良好な一般化能力を保持する。エクストリームラーニングマシンは、人工ニューラルネットワークのすべてのパラメータを同調させる必要性を排除することによってトレーニングの速度を向上させるという利点を有する。エクストリームラーニングマシンは、追加ニューロンまたは放射基底関数RBFカーネルのいずれかを用いてSLFNについて実現され得る。エクストリームラーニングマシンアーキテクチャでは、人工ニューラルネットワークの各々の人工ニューロンの少なくとも1つの入力の関連付けられた重みおよびバイアスは、無作為選択を通して初期化される。各々の人工ニューロンの出力重みは、最小二乗解決策を見出すことによって定められてもよい。N個のサンプルからなる以下のトレーニングセット式中、xjはp×1個の入力ベクトルであり、tjはq×1個のターゲットベクトルであるを与えられると、N個の隠れノードを有するSLFNが以下のような式で表わされる。式中、xjはj=1,2,...,N個の入力ベクトルについての複数の人工ニューロンのうち1つの入力への入力ベクトルであり、wiはxjの入力ベクトルを受ける人工ニューロンの入力の関連付けられた重みであり、gwixjbiは、i=1,2,...,N個の人工ニューロンについてのxjの入力ベクトル...を受ける人工ニューロンの出力であり、βiはi番目の隠れニューロンをそれぞれの出力ニューロンに関連付ける出力重みベクトルであり、biはi番目の隠れニューロンのバイアスである。患者の生存性に関する予測は上記式2から導出される。サポートベクトルマシンSVM別のトレーニングアルゴリズムは、人工ニューラルネットワークをサポートベクトルマシンアーキテクチャに基づかせている。サポートベクトルマシンは、2値分類のために設計された学習機械である。サポートベクトルマシンにおいて、入力ベクトルは、線形決定面超平面が構築される非常に高次元の特徴空間に非線形にマッピングされる。表面は、それが最大マージンを有する入力ベクトルを分離するように選ばれる。各々の人工ニューロンの少なくとも1つの入力の関連付けられた重みは、サポートベクトルマシンが用いるライブラリから初期化される。好適なライブラリの例は、Chang他によるLIBSVMソフトウェアパッケージであろう。線形に分離可能な特徴x1,y1,...,xN,yNの組がトレーニングデータとして与えられると考える。式中であり、超平面は<w,x>b=0である。ベクトルの組は、これが誤差なしに分離されかつマージンが最大であれば、超平面によって最適に分離されているといえる。カノニカル超平面はパラメータwおよびbについて制約を有する。すなわち、minxiyiw,xib=1である。カノニカル形式の分離超平面は次の制約を満たさなければならない。yi<w,xi>b≧1,i=1,...,N5最適な超平面を求めるように制約最適化の問題を解決するため、二次計画法を用いる。最適化の判断基準はクラス間のマージンの幅である。次に、新しいパターンxについて、超平面決定関数を以下にように書くことができる。大部分の実世界のデータは非線形に分布するため、カーネルトリックを用いて分類子を非線形となるように延在させた。この中で核関数を用いて単純ドット積を置き換える。次に重みベクトルは特徴空間中の拡張となり、我々はサポートベクトルマシンの決定関数を得る。これは以下によって与えられてもよい。式中、sgnは符号関数であり、x;xiは特徴ベクトルの組であり、kx;xiはxおよびxiによって構築される核行列であり、yiは1または-1であり、これは特徴ベクトルxiのラベルであり、aiおよびbは最適な決定超平面を規定するのに用いられるパラメータであるため、パターンの2つのクラス間のマージンを特徴空間中で最大化することができる。3つの核を用いて多様な解決策を与えてもよく、それらは線形核kxi,xj=xixj、シグモイド核kxi,xj=tanhaxixjγ、および放射基底関数RBF核であり、式中、sはRBF関数の幅である。セグメントベースの方法患者からのECG信号を測定する際、ECG信号の長さは患者によって異なり、これはHRV測定値の算出に影響する。長さのばらつきの可能な影響を回避するため、すべての患者について同一長さのECG信号のセグメントを抽出する。生のECGデータは非正弦鼓動およびノイズを含有するため、抽出はRR間隔シーケンスに対して行なわれる。図13は、抽出がどのように行なわれるかを示す。図13で、RR間隔1308、1310、および1312内の情報のシーケンス1302、1304、および1306は、発明の実施形態に従ってセグメント1314に区分される。発明の実施形態では、RR間隔1308、1310、および1312内の情報のシーケンス1302、1304、および1306は、非オーバーラップセグメント1314に区分されてもよい。非オーバーラップセグメント1314を用いて人工ニューラルネットワークをトレーニングしてもよい。発明の他の実施形態では、フィルタリングされたECG信号の各々のRR間隔1308、1310、および1312内の信号の長さを抽出してもよい。信号の長さを非オーバーラップセグメント1314に区分してもよく、非オーバーラップセグメント1314の少なくとも1つを選択して人工ニューラルネットワークをトレーニングしてもよい。発明の実施形態では、非オーバーラップセグメント1314の各々は実質的に等しい長さであってもよい。発明の実施形態では、非オーバーラップセグメント1314は固定長を有してもよい。発明の実施形態では、非オーバーラップセグメント1314の各々は長さが等しくなくてもよい。発明の実施形態では、非オーバーラップセグメント1314は調節可能な長さであってもよい。抽出は信号の端1306から始まる。というのも、記録のこの部分は元のシーケンス中のいずれの他のセグメントよりも患者結果とよく相関するからである。シーケンス全体1308、1310、および1312および抽出された部分1302、1304、および1306はそれぞれ、グローバル信号およびローカル信号である。N個患者の数の特徴ベクトルのみでは高い予測精度を達成しないかもしれない。ローカルシーケンス1302、1304、および1306を固定長のいくつかの非オーバーラップセグメント1318、1320、および1322にさらに区分してもよく、患者結果の予測は患者の対応のセグメントを用いて多数決によって与えられる。まず、同じ患者のM個のセグメントを有する分類子の集団を組合せて全体的な予測性能を向上させる。予測子の出力はクラスラベルであるか、またはクラス特有の連続値それらのクラスに与えられるサポートの度合いのいずれかであり得るので、2種類の組合せ規則が存在する。患者結果は0または1のいずれかとしてコードされるため、多数決などのラベルベースのストラテジを組合せ方法として用いることができる。この規則は最大数の投票数を受けるクラスを探し、これをテストパターンのための予測されたラベルに割当てる。セグメントベースの予測方法の詳細を以下に詳述し、ECGデータを図13に示すが、セグメントベースの予測方法は脳波記録法EEGなどの他の1-D生物医学的信号に適用可能であることが注記される。ここまでは合計セグメントTS方法アプローチを論じている。というのも、すべてのM個のセグメントを決定に用いるからである。完全TSアルゴリズムを以下に与える。TSアルゴリズム入力-N人の患者S1...,SNのECG信号-バイタルサインおよび患者結果y1,...,yNを含む病院記録-繰返しの回数Kおよび合計セグメントの数M。HRV測定値の算出1.フィルタリング、QRS検出、非正弦鼓動除去など、元のECG信号に対して前処理を行なう。2.ローカルRR間隔信号を抽出してシーケンスS’1...,S’Nを得る。3.S’NをM個の非オーバーラップセグメントに区分し、HRV測定値を算出する。式中、n=1,...,Nであり、m=1,...,Mである。4.を有する特徴ベクトルおよびバイタルサインを構築する。式中、m=1,...,Mである。ACP事象または死亡率の予測k=1,...,KについてaNtrn人の患者を無作為に選択することによるデータセットをトレーニングセットに区分し、かつ残余のNtst人の患者をテストセットに区分する。各々の患者はM個の特徴ベクトルによって表わされるので、NtrnM個のサンプルがトレーニングセット中に存在し、NtstM個のサンプルがテストセット中に存在する。bNtrnM個の特徴ベクトルを有する分類子をトレーニングして、テストセット中のNtstM個のサンプルについてラベルを予測する。したがって、各々のテスト患者はM個の予測された結果を受ける。多数決規則を適用すると、式8を用いて、すべてのテスト患者に対する最終的な予測結果が得られる。c予測されたラベルおよびそれらの対応の現実のラベルから。精度、感度、および特異度を算出する。Endfor出力-K回の繰返しの平均された結果を算出する。-最終結果を記憶し、表示し、かつ分析する。すべてのセグメントを選択する代わりに、選択的セグメントSS方法を用いることができる。SS方法はセグメントのうちいくつかのみを選択する。SS方法の背後にある原理は、ユークリッド距離[6]が選択判断基準として用いられるクラス間差を最小限にするようにいくつかの最適なセグメントを選択することである。具体的に、特徴の組内でクラスの中心が定められ、任意の患者のM個のセグメントの各々と中心との間の距離が算出される。MIが選択されたセグメントの数であるとすると、MI個のセグメントが保持され、それらは破棄されるセグメントよりも対応のクラスの中心により近い。その結果、データセットのサイズがN×MからN×MIに低減された。選択動作が管理されるクラス情報が用いられるので、セグメントの選択は元のデータセットのための前処理と考えることができる。完全SSアルゴリズムを以下に与える。SSアルゴリズム入力-ECG信号S1...,SN-バイタルサインおよび患者結果y1...,yN-繰返しの回数K、合計セグメントの数M、および選択されたセグメントの数M’。HRV測定値の算出1.TSアルゴリズムのステップ1-3を行ない、各患者毎にM個のセグメントを得る。2.およびとしてクラス中心を算出する。式中、Niはi=0,1についてのクラスωi中のサンプルの数である。3.N個のセグメントとM個のセグメントの間のユークリッド距離およびクラス中心C0,C1を算出する。4.距離をソートし、各患者毎に個別に他のセグメントよりも対応の中心に近いM’個のセグメントを選択する。5.を有する特徴ベクトルおよびバイタルサインを構築する。式中、m’=1;...,M’である。ACP事象または死亡率の予測k=1,...,Kについて-合計M個のセグメントの代わりにM’個の選択されたセグメントを用いることによって作成されたデータセットを用いてTSアルゴリズム中のステップa-cを行なう。Endfor出力-K回の繰返しの平均された結果を算出する。-最終的な結果を記憶し、表示し、かつ分析する。要約すると、人工ニューラルネットワークを分類するための上記方法のいずれかを用いて患者の生存性を予測する方法を容易にしてもよい。図14は、患者の生存性を予測する、本発明の1つの実施形態に従う方法を図示するフローチャート1400である。ステップ1402で、患者の心拍変動性データに関する第1の組のパラメータが測定される。ステップ1404で、患者のバイタルサインデータに関する第2の組のパラメータが測定される。ステップ1406で、相互接続されたノードのネットワークを含む人工ニューラルネットワークが設けられ、ノードは複数の人工ニューロンを含む。各々の人工ニューロンは、複数の組のデータを有する電子データベースを用いて人工ニューラルネットワークをトレーニングすることによって調節される関連付けられた重みを有する少なくとも1つの入力を有する。各々の組のデータは、少なくとも、心拍変動性データに関するパラメータと、バイタルサインデータに関するパラメータとを有し、各々の組のデータは患者の生存性に関するパラメータをさらに有する。ステップ1408で、第1の組のパラメータおよび第2の組のパラメータが処理されて、人工ニューラルネットワークへの入力に好適な処理済みデータを発生する。ステップ1410で、処理済みデータは人工ニューラルネットワークへの入力として与えられる。ステップ1412で、人工ニューラルネットワークから出力が得られ、出力は患者の生存性に関する予測を与える。発明の実施形態では、第1の組のパラメータの処理済みデータおよび第2の組のパラメータの処理済みデータが特徴ベクトルとして表わされてもよい。発明の実施形態では、処理済みデータは、正規化されたデータとして表わされる第1の組のパラメータおよび第2の組のパラメータであってもよい。発明の実施形態では、処理済みデータは非オーバーラップセグメントに区分されてもよく、そのため、人工ニューラルネットワークへの入力は処理済みデータの非オーバーラップセグメントのうち1つ以上の組を含んでもよい。結果は処理済みデータの非オーバーラップセグメントのうち1つ以上の組の各々毎に得られてもよく、そのため、結果の各々は患者の生存性を予測すると考えられてもよい。発明の実施形態では、多数決を用いて患者の生存性に関する予測を判断してもよく、多数決は以下の関数によって表わされる。式中、Dmjは最終決定のための中間変数であり、Dmjはm番目の分類子が決定集合中でクラスjを選べば1の値を割当てられ、そうでない場合は0を割当てられる。発明の実施形態では、人工ニューラルネットワークの結果は2クラスラベルとしてコードされてもよい。患者の生存性を予測する方法は次に、2クラスラベル結果の各々にラベルベースのアルゴリズムを適用して人工ニューラルネットワークからの出力を決定し、これにより、患者の生存性に関する予測を与えるステップをさらに含んでもよい。発明の実施形態では、心拍変動性データは、時間領域データ、周波数領域データ、および幾何学的領域データを含んでもよい。図15は、発明の実施形態に従う患者生存性予測システム1500の概略を示す。患者生存性予測システム1500は、患者の心拍変動性データに関する第1の組のパラメータを受ける第1の入力1502と、患者のバイタルサインデータに関する第2の組のパラメータを受ける第2の入力1504とを含む。患者生存性予測システム1500は、人工ニューラルネットワークを実現する命令を記憶するメモリモジュール1506を含む。人工ニューラルネットワークは相互接続されたノードのネットワークを含み、ノードは複数の人工ニューロンを含む。各々の人工ニューロンは、複数の組のデータを有する電子データベースを用いて人工ニューラルネットワークをトレーニングすることによって調節される関連付けられた重みを有する少なくとも1つの入力を有する。各々の組のデータは、心拍変動性データに関するパラメータおよびバイタルサインデータに関するパラメータのうち少なくとも1つを有する。各々の組のデータはさらに、患者の生存性に関するパラメータを有する。患者生存性予測システム1500は、人工ニューラルネットワークの機能を行ない、かつ第1の組のパラメータおよび第2の組のパラメータに基づいて患者の生存性に関する予測を出力するようにメモリモジュール1506に記憶された命令を実行するプロセッサ1508をさらに含む。ディスプレイ1510は患者の生存性に関する予測を表示する。発明の実施形態では、患者生存性予測システム1500は、第1の入力1502からの第1の組のパラメータおよび第2の入力1504からの第2の組のパラメータを受けるポート1512を含む。図16は、発明の実施形態に従う患者生存性予測システム1600の概略を示す。患者生存性予測システム1600は、図15の患者生存性予測システム1500と同様の構成要素を共有する。患者生存性予測システム1600と図15の患者生存性予測システム1500との間の主な対比は、患者生存性予測システム1600が第1の入力1502からの第1の組のパラメータおよび第2の入力1504からの第2の組のパラメータを受けるのに単一のポートを用いないことである。むしろ、患者生存性予測システム1600は第1の入力1502からの第1の組のパラメータを受ける第1のポート1602と、第2の入力1504からの第2の組のパラメータを受ける第2のポート1604とを有する。図17は、発明の実施形態に従う患者生存性予測システム1700の絵を示す。図17で、患者生存性予測システムはECGセンサ1702と血圧センサ1704とを有する。患者の生存性を予測するのに用いられる人工ニューラルネットワークはラップトップ1706で実現される。図18から図21は、ラップトップ1706の画面に示されるような患者生存性予測システムの出力のスナップショットを示す。図18は、生のECGデータ1802を処理して、フィルタリングされたECGデータ1904を発生する結果を示す。図19は、患者生存性予測システム1700が表示することができるさまざまな信号のグラフを示す。図20は2人の異なる患者の予測結果を示し、一方の場合2102では、72時間以内に心停止が起こらないと予測される。他方の場合2104では、72時間以内に心停止が起こると予測される。図21は、患者の生存性を予測するのに用いられる、本発明の1つの実施形態に従う方法を図示するフローチャート2150を示す。方法は、6つのステップ2152、2154、2156、2158、2160、および2162を含む。ステップ2152で、患者の心拍変動性データに関する第1の組のパラメータが測定される。ステップ2154で、患者のバイタルサインデータに関する第2の組のパラメータが測定される。ステップ2156で、患者の特性に関する第3の組のパラメータが得られる。ステップ2158で、必要な場合、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータが、電子データベースで実現されるスコアリングモデルに対し、正規化されたデータ値の組として与えられる。スコアリングモデルは、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータの各々のパラメータに関連付けられるそれぞれのカテゴリを有し、各々のカテゴリは複数の予め規定された値の範囲を有し、複数の値の範囲の各々は予め規定されたスコアを有する。ステップ2160で、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータの各パラメータ毎のスコアが定められる。スコアは、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータのそれぞれのパラメータに関連付けられるカテゴリの複数の値の範囲の、正規化されたデータ値の組を包含するそれぞれの予め規定された値の範囲にステップ2158からの正規化されたデータの組を割当てることによって定められる。ステップ2162で、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータの各パラメータ毎のスコアの和である合計スコアステップ2160を参照が得られる。合計スコアは患者の生存性に対する指標を与える。図21Bに図示される方法は、以下の例に従って実現されてもよく、この例は判定の72時間以内の患者の心停止を予測することに関する。患者が判定のためにトリアージ区域に搬送されると、年齢などの患者の特性、GCS、体温、脈拍、呼吸数、SBP、DBP、SpO2、および疼痛スコアなどのバイタルサイン、ならびにHRVパラメータ時間、周波数、および幾何学的領域が発明の実施例に従う患者生存性予測システムによって記録されかつ分析される。この実施形態では、測定されたHRVパラメータは第1の組のパラメータになる一方で、測定されたバイタルサインデータは第2の組のパラメータを形成する。患者の特性は第3の組のパラメータを形成し、これは患者の病院記録からも得られ得る。さらなる患者の健康データも患者生存性予測システムによって記録されてもよいことが認められる。患者生存性予測システムは、スコアリングモデルが実現される電子データベースを有してもよい。スコアリングモデルは、単変量解析などのロジスティック回帰に基づいてもよい数学モデルに基づいてもよい。1つの実施形態では、ロジスティック回帰数学モデルを、たとえば、心血管CVSおよび非心血管非CVS患者のサンプルからのデータに対して用いてもよい。ロジスティック回帰数学モデルは、CVSおよび非CVS患者についての人口学的パラメータ年齢とバイタルサインとHRVパラメータとの組合せを用いて別個にフィッティングされてもよい。予測の性能は、受診者特性ROC分析、ならびに感度、特異度、陽性的中率PPV、および陰性的中率NPVを通して調査されてもよい。以下の表1は、発明の1つの実施形態に従う、スコアリングモデル内の第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータの整理を要約する。表1に示されるように、スコアリングモデルは複数のカテゴリ年齢、GCS、体温、脈拍、...、LS-LF/HF比を有し、各々のカテゴリは複数の予め規定された値の範囲を有するたとえば、カテゴリ年齢は、値<40、40-49、...、≧80の範囲を有する。複数の予め規定された値の範囲の各々は予め規定されたスコアを有するたとえば、カテゴリ年齢については、値の範囲<40、40-49、...、≧80は、それぞれスコア1、2、...および4を有する。カテゴリの各々は、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータのそれぞれのパラメータに関連付けられる。たとえば、カテゴリaRR、STD、...およびLS-LF/HF比はHRVパラメータであり、したがって、この実施形態では第1の組のパラメータと関連付けられる。第1の組のパラメータのaRR、STD、...およびLS-LF/HF比パラメータは、表1に示されるスコアリングモデルの対応のaRR、STD、...およびLS-LF/HF比カテゴリと関連付けられる。表1で、予め規定された値の範囲と、カテゴリ年齢のそれらのそれぞれのスコア値との両者が、たとえばCVSおよび非CVS患者のサンプルから導出され、変数をグループ分けする。予め規定された値の範囲とバイタルサインすなわち、カテゴリGCS、体温、脈拍、呼吸数、SBP、DBP、SpO2、および疼痛スコアのそれらのそれぞれのスコア値との両者が、CVSおよび非CVS患者から導出されるデータに応じて導出される。予め規定された値の範囲とHRVパラメータすなわち、カテゴリaRR、STD、...およびLS-LF/HF比のそれらのそれぞれのスコア値との両者は、シンガポールの健常な母集団のECGの研究に基づいている。表1に示されるように、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータからの必要なパラメータのみが正規化される。たとえば、第1の組のパラメータからのパラメータ年齢および第2の組のパラメータからのパラメータ体温は正規化される必要はない。なぜなら、スコアリングモデル中のそれらの対応のカテゴリは患者からの実際の記録された値を処理するように設計されているからである。必要な場合、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータの各パラメータ毎の正規化されたデータはその関連付けられたカテゴリに割当てられる。さらに、正規化されたデータは、関連付けられたカテゴリ内のそれぞれの値の範囲に割当てられ、正規化されたデータは、それぞれの値の範囲内に入るか、またはそれによって包含される。正規化されたデータをその関連付けられたカテゴリ内のそのそれぞれの値の範囲に割当てることの目的は、表1に要約されたスコアリング方法に基づいて正規化されたデータのスコアを定めることである。表1から、最大の可能なスコアが100であり、最小の可能なスコアが15であることを観察することができる。以下の表2は、患者の人口統計、バイタルサイン、およびHRVパラメータの各パラメータ毎の、表1に要約されたスコアリング方法を用いることから得られた個別のスコアの要約を示す。表2に示されるように、第1の組のパラメータ、第2の組のパラメータ、および第3の組のパラメータの各パラメータ毎の各々のスコアの和である合計スコアが得られる。合計スコアは患者の生存性に関する指標を与える。以下の表3は、発明の実施形態に従うスコアリングモデル内の複数のリスクカテゴリの整理を要約する。複数のリスクカテゴリの低、中程度、高、および非常に高いなどの各カテゴリは、予め規定された値の範囲を有する。表2で得られる合計スコアは、合計スコアを包含する予め規定された値の範囲を有するカテゴリに割当てている。このように、表2からの合計スコア88については、患者は、72時間以内に心停止を起こすリスクのレベルが非常に高いと判定される。表3に示される実施形態では、複数のリスクカテゴリの各々の数値範囲を任意の態様で定めてもよい。表4は、1021人の患者のサンプルについて72時間以内に心停止が起こったか否かの実際の結果に対して、図21Bに示されるようなスコアリングモデルを用いることから得られる結果の要約を示す。表4から、図21Bのスコアリングモデルを用いることによって得られた結果は、1021人の患者について、26人またはサンプルサイズの2.5が低リスクカテゴリに属し、661人またはサンプルサイズの64.7が中程度リスクカテゴリに属し、333人またはサンプルサイズの32.6が高リスクカテゴリに属した一方で、1人またはサンプルサイズの0.1が非常に高いリスクカテゴリに属したことを示す。単一の小数位の精度がサンプルサイズの百分率での値に当てはまる。低リスクカテゴリの26人の患者の中で心停止は起こらなかった。中程度のリスクカテゴリの661人の患者のうち、3.2が72時間以内に心停止を起こした。高リスクカテゴリの333人の患者のうち、9.0が72時間以内に心停止を起こした。非常に高いリスクカテゴリの1人の患者については、72時間以内に心停止を起こした。表4から、72時間以内の心停止を予測するスコアの95のCI信頼区間での曲線下面積AUCは0.633から0.769の範囲にわたり、平均精度0.701を有する。実験データセット18つのバイタルサインを用いて患者結果の予測のための特徴ベクトルの一部を形成した実験を行なった。これらのバイタルサインは、体温、呼吸数、脈、収縮期血圧SBP、拡張期血圧DBP、酸素飽和度SpO2、グラスゴーコーマスコアGCS、および疼痛スコアである。データセット中、各々の患者は24次元の特徴ベクトルとして表わされ、対応の結果は0生存したまたは退院したまたは1死亡したとしてコードされた。100人の患者のうち、40例が死亡し、60例が生存した。分類の前に、特徴の組は、元のデータに対して最小-最大正規化を行なうことによって間隔[-1,1]に変換される。minAおよびmaxAが属性ベクトルA=[x1i,...,xNi]の最小および最大値であり、式中、i∈[1,24]であり、Nはサンプルの合計数であると想定する。最小-最大正規化は、を計算することによって、Aの値vを[min’Aおよびmax’A]の範囲中のv’にマッピングする。この種類の正規化は元のデータ値の間の関係を保全し、したがって予測を容易にする。患者生存性予測システムの実施形態を検証するために、75人の患者をトレーニングのために無作為に選択し、残余の25人の患者をテストに用いる。この区分および分類手順を50回繰返し、平均した出力値を記録する。図11から、60人の患者がクラス0に属し、40人の患者がクラス1に類別されることがわかる。その結果、無作為な選択は偏ったトレーニングおよびテストの組を生じることがある。すなわち、2つのクラスのサンプル数はバランスが取れていない。これに代えて、無作為な区分を両方のクラスに対して別個に行ない、これによりクラス0中の75のサンプルおよびクラス1中の75のサンプルが各々の繰返しでトレーニングの組に入る。検証システムを図22に図示する。図22に示されるアーキテクチャは、データ取得、特徴抽出、および分類が個別に実現される大部分のパターン認識システムのように単純明快であることがわかる。実際、ECG記録は長さおよび信号の品質において広くばらつきがある。したがって、適格なRR間隔シーケンスを確実にするにはいくつかの前処理工程が必要である。HRV測定値を計算する前に、QRS検出および非正弦鼓動検出アルゴリズムをMIT-BIHデータベースに対して検証した。これらのアルゴリズムは、QRS群を検出しかつMIT-BIHデータベース中のECG信号について非正弦鼓動を検出する際に高い感度99.8および特異度99.4をもって十分に機能することがわかった。実験では、ELMおよびSVMは分類用に実現される。したがって、これらのアルゴリズムで用いられるいくつかのパラメータを明確化すべきである。ELMでは、隠れニューロンの数は30として割当てられる。SVMについては、LIBSVMパッケージ中のパラメータのデフォルト設定を用いる。予測性能を評価するため、分類の精度に加えて感度および特異度を算出する。2値分類のために広く用いられる統計的測定値として働いて、感度は、実際の陽性の数に対する正しく予測された陽性のサンプルの数の比を測定し、特異度は、正しく識別される陰性の割合である。決定は、患者結果が死亡であれば陽性と規定された一方で、陰性の例は生存を指す。したがって、以下の測定値を得る。-真陽性TP:死亡例が正しく死亡と予測された。-偽陽性FP:生存例が誤って死亡と予測された。-真陰性DN:生存例が正しく生存と予測された。-偽陰性FN:死亡例が誤って生存と予測された。その後、感度、特異度、および精度を定めかつ用いて、提案された方法を実験で評価した。感度=TP/TPFN特異度=TN/TNFP精度=TPTN/TPFPTNFN一般的に、両方のクラスのより多くの事例を正しく認識できるように、高い感度、特異度、および精度が望まれる。セグメントベースの予測実現例では、各々のセグメントは250拍として設定され、患者当たり9個のセグメントが元のRR間隔シーケンスから抽出される。3つの選択されたセグメントM’=3に対して投票に基づく予測ストラテジを適用することにより、バイタルサイン、HRV測定値、および組合せ特徴を用いる分類結果をそれぞれ図23、図24、および図25に提示する。図23および図24はそれぞれ、伝統的なバイタルサインおよびHRV測定値を用いた予測結果を示す。SVMは一般的に精度および特異度についてELMよりも優れていることを観察できる。ELMおよびSVMアルゴリズムの両者とも、感度の観点で、同等の性能を達成する。バイタルサインに基づく結果と比較して、HRV測定値に基づく結果は、ELMを用いると、より高い精度および感度を与える。SVMを用いると、バイタルサインおよびHRV測定値に基づく結果は、精度の観点で同様の性能を生じる。さらに、バイタルサインをHRV測定値で置き換えることにより、感度が増大し、特異度が低減する。一般的に、HRV測定値またはバイタルサインのいずれかを用いた個別の死亡率の予測は満足のいくものではない。HRV測定値とバイタルサインとを組合せることにより、図25に見られるように、線形カーネルを有するSVMを用いて最良の結果精度:78.32、感度:65、特異度:87.2が得られる。これらの結果から、HRV測定値とバイタルサインとを組合せることが一般的に予測の性能を向上できると観察される。いくつかのパラメータは、最終結果、特に、選択されたセグメントの数M’に影響を及ぼし得る。したがって、パラメータM’の異なる値を有する予測結果を以下のように調査する。M’=Mの場合、セグメントの全集合が選択される。すなわち、TS方法である。M’<Mであれば、よりコンパクトなデータセットすなわち、より少ないクラス間ばらつきを生成するためのM’個のセグメントを予測に用いる。多数決を2クラス問題に適用する際は、奇数の予測子を決定の組合せに用いるべきである。その結果、異なるM’個のセグメントを投票のために選択し、図26に結果を示す。M’が3である場合、SVMが最良の働きをし、ELMも良好な結果を達成することができることが観察される。さらに、M’の増分によりデータセット中のサンプル数が増大する。したがって、単純なしかし効果的な臨床用途用予測システムを維持するために、M’は3として設定される。異なる予測ストラテジの比較予測ストラテジを以下のように要約し、図27に図示する。-グローバル:信号長さが2273拍から21697拍へばらつく全RR間隔シーケンスからHRV測定値が算出される。-ローカル:元の信号の最後の部分2250拍長さであるローカルシーケンスからHRV測定値が算出される。-合計セグメント:ローカルシーケンス中のすべての非オーバーラップセグメントを多数決規則による予測に用いる。この研究では、各々のセグメントは250拍の長さであり、したがって、患者当たり9個のセグメントがローカルシーケンスから得られる。-選択的セグメント:ローカルシーケンス中のM’個の選択された非オーバーラップセグメントを多数決規則による予測に用いる。M’個のセグメントを選択するので、患者当たりM’×250拍の長さの信号を分析に用いる。図28に見られるように、いくつかの場合、グローバルストラテジがローカルストラテジよりも性能が優れており、他の場合では逆も然りであるが、最良の結果は選択的セグメント法を用いることによって達成される。実験データセット2別の研究では、SingaporeGeneralHospital、DepartmentofEmergencyMedicineの重病の患者から8つのバイタルサインおよび生のECGデータを取得した。これらのバイタルサインは、体温、呼吸数、脈、収縮期血圧SBP、拡張期血圧DBP、酸素飽和度SpO2、グラスゴーコーマスコアGCS、および疼痛スコアを含む。ECG信号はLIFEPAK12除細動器/モニタを用いて取得され、CODESTATSuiteを用いてダウンロードされる。HRV測定値を算出するために適格なRR間隔を用いることを確実にするため、正弦律動を70超含有する事例のみをデータセットに含む。要約すると、分析のために100人の患者を選び、そのうち40例が死亡し、60例が生存して退院する。データセット中、各々の患者は24次元特徴ベクトル16個のHRV測定値および8つのバイタルサインとして表わされ、対応する結果が0生存して退院または1死亡としてコードされる。実験では、75人の患者がトレーニングのために無作為に選択され、残余の25人の患者がテストのために用いられる。この区分および分類の手順を50回繰返し、最終結果は平均された出力値である。しかしながら、サンプルの無作為選択の結果、トレーニングおよびテストの組のバランスが取れなくなることがあり、したがって我々は、各クラス毎に個別に無作為区分を行ない、これによりクラス0中の75のサンプルおよびクラス1中の75のサンプルが各々の繰返しでトレーニングの組の中に入る。分類のためにELMを実現する前に、最小-最大正規化を行なって特徴の組を間隔[-1,1]に変換し、隠れニューロン数が帰納的に30と定められる。さらに、感度、特異度、および分類精度を算出して予測性能を評価する。実験結果を以下に報告し分析する。患者結果のセグメントベースの分析100人の患者のデータセット内で、RR間隔の長さは2273拍から21697拍へばらつき、したがってローカルシーケンスの最大長さは2273拍である。ローカルシーケンスは9個のセグメントM=9に分けられ、その各々は250拍の長さであった。セグメントベースの予測ストラテジを適用することにより、バイタルサイン、HRV測定値、および組合せ特徴を用いる分類結果を図29に提示する。シグモイド活性化関数とともに組合せ特徴を用いて最良の結果精度:70.88、感度:47.93、特異度:78.92が得られ、HRV測定値またはバイタルサインのいずれかを用いた死亡率の予測は満足のいくものではないことを観察することができる。バイタルサインおよびHRV測定値を個別に用いる場合、HRV測定値によってより高い感度が達成される一方で、バイタルサインは予測特異度において性能が勝っている。図29から、HRV測定値とバイタルサインとを組合せることが一般的に予測の性能を向上できることが観察される。実際に、ELM中の隠れノードの数は通常、ネットワークの複雑さおよび学習性能を制御し、これにより最終結果に影響を及ぼし得る。図30、図31、および図32は、隠れノードの異なる数という観点でELMの性能を示す。図30から図32で、ハードリミット、シグモイド、および正弦という活性化関数をそれぞれ用いた。活性化関数に拘らず、隠れノードの数が20から30へばらつく場合に良好な予測結果が得られることがわかる。我々はまた、シグモイド関数の場合に30個の隠れニューロンを用いて最良の結果が得られることも観察する。さらに、図29に見られるように、ELMを用いたトレーニングおよびテストの両者を数ミリ秒内で達成可能である。異なる予測ストラテジの比較HRV測定値をECG信号から算出するやり方に従って用いる3つの予測ストラテジは、グローバル、ローカル、およびセグメントベースの方法である。これらのストラテジの詳細な説明は以下のとおりである。-グローバルベースの方法:全RR間隔シーケンスからHRV測定値を算出する。-ローカルベースの方法:ローカルシーケンスからHRV測定値を算出して患者を表わす。-セグメントベースの方法:多数決規則を用いた予測のために、ローカルシーケンス中のすべての非オーバーラップセグメントを用いる。グローバルおよびローカルストラテジを実現する場合に1組の特徴を用いて患者を表わす一方で、セグメントベースの方法が採用されればM組の特徴を1人の患者について算出することが明らかである。図33に見られるように、ローカルストラテジはグローバルストラテジよりも性能が優れており、最良の結果はセグメントベースの方法によって達成される。"