JP2007525270A - 電力消費を最小化するための段階的な生死に関わる不整脈検出アルゴリズム - Google Patents

Abstract

２段階デジタルアルゴリズムは、１以上のアラーム状態を検出する高感度低電力デジタル第１段階と、より高い特異性により検出されたアラーム状態を特定する１以上の複合的なデジタル後段階とを利用する。当該１以上の複合的なデジタル後段階は、低電力消費デジタル第１段階によってアラーム状態が感知されるまで、起動されず、電力消費もされない。第２段階がより厳密にデータを処理しようとする場合、低電力第１段階は、より高い感度を有するよう設定することが可能であり、最終的に後段階によってフィルタリングされる余計なアラームをとなるものを生成する。デジタル解析アルゴリズムを段階化することによって、本発明は、低計算スループット及び低電力消費によりアラーム状態に対する高い感度を実現し、時機に応じて実行されるより多くの計算量を要するアルゴリズムにより高い特異性を実現する。

Description

本発明は、一般に生理的状態をモニタリングする方法及び装置に関し、より詳細には、携帯装置の使用者の心臓状態などの生理的状態をモニタリングする方法及び装置に関する。

個人の生理的状態のモニタリングは、潜在的に生死に関わるイベント、特にあるトレンドから予測可能なものの早期の検出を可能にする。より連続的なモニタリングを可能にするため、携帯可能な装置が開発されてきた。

しかしながら、人体に携帯されるモニタリング又はアラーム装置は、ある設計上の困難さを解消しなければならない。一般に、人体着用装置は、人が快適に装置を着用することができるように、小型で軽量なものでなければならない。さらに、人体着用装置は、アラームを逃すことを回避するため、アラーム状態を高感度に検出しなければならないが、人体着用装置はまた、過剰な誤ったアラームを回避するため、アラーム状態を検出するのに特異性を有するものでなければならない。

高い感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）と特異性（ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ）に対する併存する要求は、典型的には、高い計算スループットを要求するアルゴリズムを導く。残念なことに、デジタル装置における高い計算スループットは、大きな電力消費を要し、このことは、この高い計算スループットをサポートするため、より大きく、より重たい電源をもたらすこととなる。従って、高い感度と特異性に対する要求は、一般に小型で軽量ではあるが、快適な人体着用装置の開発を阻んできた。

従って、高い感度と特異性の両方を有する小型の携帯モニタリング装置が求められている。

従って、本発明は、電力消費を増大させることなく、小型の携帯可能な人体着用モニタリング装置の感度及び特異性を向上させる方法及び装置を開発する問題に関するものである。

本発明は、１以上のアラーム状態を検出する高感度で低電力のデジタル第１段階と、検出されたアラーム状態をより高い特性により特定する１以上の複合的なデジタル後段階とを有するマルチステージデジタルアルゴリズムを提供することによって、上記及び他の問題を解決する。本発明の一特徴によると、複合的なデジタル後段階は起動されず、これにより、アラーム状態が低電力消費デジタルフロントエンドによって感知されるまで、電力は消費されない。後段階がデータをより厳密に処理する場合、低電力第１段階はより好感度となるよう設定可能であり、そうでない場合には、最終的に後段階によってフィルタリングされる正当と認められないアラームとなるようなものを生成する可能性がある。

本発明は、デジタル解析アルゴリズムを段階化することによって、小さな計算スループットと低電力消費によりアラーム状態に対する高い感度を実現し、時機に応じて実行されるより大きな計算量のアルゴリズムにより高い特異性を実現し、これにより、高い感度と特異性を備える最小電力消費を実現することが可能となる。

人体着用モニタリング装置の電力消費を低減するための１つの技術は、心拍数が通常の範囲内にあるか判定するのに用いられるアナログ心電図（ＥＣＧ）ＱＲＳ検出装置を利用することである。アナログ検出装置は、心拍数が通常の範囲内から外れると、デジタル解析アルゴリズムをトリガーする。しかしながら、本発明の実施例は、アナログ装置を利用するより、より複雑なアルゴリズムが実際に実現することが可能となり、これにより、第１段階アルゴリズムのアラーム状態の感度及び特異性が、アナログＱＲＳ検出装置のものより高くすることができ、これにより、低電力モードで使用される時間を最大化することが可能となる。

本発明の１つの特徴は、１以上のアラーム状態を検出するよう構成されるアルゴリズムを有する。このアルゴリズムは、リアルタイムにデータを処理するための複数の段階を使用し、例えば、アルゴリズムの各段階のプロセッサクロックスピードを変化させることによって、電力消費を最小化する。例えば、第１検出段階では、プロセッサクロックスピード（又はプロセッサ自体）は、極めて低いレベルにプロセッサの電力消費を維持するよう選択される。他方、第１段階によって検出されたイベントの検出により起動される１以上の後段階では、プロセッサクロックスピード（又はプロセッサ自体）は、このとき後段階の計算パワーを最適化し、複雑な又はハイパワーを要するアルゴリズムが高い精度により特定の状態又はイベントを特定することを可能にするよう増大される。他の例では、第１段階によって必要とされる低計算スループットのため、第１段階の電力消費は、第１段階の計算が完了すると、大変低い電力「スタンバイモード」にプロセッサに置くことによって、プロセッサクロックスピードを変更することなく最小化することが可能となる。この例では、各段階における電力消費は、後段階よりはるかに少ない実行時間しか要しない第１段階によって、当該段階を実行するのに要する時間によって決定される。

本発明の他の特徴によると、第１段階は、アラーム状態に対する感度を最適化し、計算スループットを最小化し、これにより、電力消費を最小化する。これらの制約の範囲内で、第１段階は、当該段階で消費される電力量を最小化しながら、第１段階に費やされる時間を最大化するため、アラーム状態に対する可能性のある最も高い感度を実現する。非常に大きなパワーを導く出す後段階に比較して、最小電力を導き出す第１段階に費やされる時間を最大化することによって、携帯装置は、小型かつコンパクトであって、人体着用装置と整合する電源により構成することが可能となる。

本発明の他の特徴によると、後段階は、最大プロセッサクロックスピードと電力バジェットによってのみ制約されるアルゴリズムスループットによって、アラーム状態に対する特異性を最適化する。これらの後段階はあるまれな例を除いては起動されないため、後段階の電力消費は、装置のトータルの電力消費に対して大きなものとはならない。

図１を参照するに、着用可能な生態センサの処理部分の一例となる実施例１０のブロック図が示されている。当該実施例１０によると、アルゴリズム（例えば、プログラミング命令セット＃１のメモリ１２などに格納される）１２ａの第１段階は、生死に関わる不整脈を検出する。ＬＴＡＤ（Ｌｉｆｅ−Ｔｈｒｅａｔｅｎｉｎｇ Ａｒｒｈｙｔｈｍｉａ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）アルゴリズム１２ａは、マイクロプロセッサ１１が２つの一例となる方法の何れかによって、すなわち、クロックスピードを制御することによって、又はスタンバイモードに移行することによって、あるいはこれら２つの方法の組み合わせによって、最小電力消費モードに設定可能となるように、自動制御可能なマイクロプロセッサ１１上で実行される。このようなマイクロプロセッサの一例は、テキサスインスツルメントによって製造されているマイクロプロセッサ（モデル番号ＭＳＰ４３０Ｆ１４９）を有する。それのアクティブモードでは、このプロセッサの電力消費は、それのクロックスピードに依存し（典型的には、約１．５ＭＨｚ）、当該マイクロプロセッサはまた、プログラム可能な間隔によりスタンバイモードを終了する内部タイマーにより極めて低い電力スタンバイモード（典型的には、２マイクロアンペア未満）を有する。

ＬＴＡＤアルゴリズム１２ａに加えて、マイクロプロセッサ１１は、信号取得及び処理（例えば、ＥＣＧ及びアーチファクトリファレンス信号など）、ユーザインタフェース及びアラーム送信を含む他のタスクを管理するであろう。上記タスクについてのプログラミング命令は、プログラミング命令セット＃１に埋め込み可能である。ＬＴＡＤアルゴリズム１２ａの第１段階と上記他のタスクは、プロセッサ１１の最小の計算スループットを決定し、さらにリアルタイム動作を維持するのに必要とされる最小のクロックレートと、計算が完了し、スタンバイモードに移行する間にプロセッサがアクティブモードに費やす時間を決定する。

ＬＴＡＤアルゴリズムの複数の段階が可能であるが、おそらくほとんどのケースでは２つの段階（１２ａ，１２ｂ）が適当である。本実施例１０では、第１段階１２ａは低計算スループット及びアラーム検出感度について最適化され、第２段階アルゴリズム１２ｂ（プログラミング命令セット＃２に格納される）はアラーム検出の特異性について最適化され、より高いクロックレートにより実行される。例えば、プログラミング命令セット＃２の一部として、その実行はプログラミング命令セット＃１の実行中に、１以上の潜在的なアラーム状態の検出によって起動され、プロセッサはプロセッサのデータスループットを最大化する値までそれ自体のクロックレートを増大させる。あるいは、固定されたクロックレートがすべての段階によって使用される場合、第１段階以降の段階は、スタンバイモードに移行する前にアクティブモードではより長期間（第１段階に比較して）実行される。後段階が１％未満の時間しか実行されない後段階に対する第１段階の典型的なバランスについて、一例となるプロセッサ（例えば、ＴＩ ＭＳＰ４３０Ｆ１４９など）は、現在のドレインにおいて５０マイクロアンペア未満に平均化される。

ＬＴＡＤアルゴリズム１２ａの第１段階は、心室細動（ＶＦ）、速い心室頻拍（ＶＴ）、極端な徐脈及び心停止などの生死に関わる不整脈を検出することが可能である。高い感度は、第１段階アルゴリズム１２ａにおいて実現される。

本発明の他の特徴によると、第１段階アルゴリズム１２ａは、それの主要な入力としてＥＣＧデータを使用する。これらのアラーム状態は、心拍数を推定するＱＲＳ検出装置／カウンタによって、そして様々な状態に対するレート閾値により感度良く検出することが可能である。ＱＲＳ検出装置は、テキスト“Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ：Ｃ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｅｘａｍｐｌｅｓ ａｎｄ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ＩＢＭ ＰＣ”（Ｗｉｌｌｉｓ Ｊ．Ｔｏｍｐｋｉｎｓ，ｅｄ．（Ｐｒｅｎｔｉｃｅ Ｈａｌｌ，１９９３）に記載されている。しかしながら、レートベースアルゴリズムだけは、患者による激しい活動中の動きアーチファクトによるＥＣＧ信号の影響により、心室細動及び速い心室頻拍の誤った検出をする傾向がある。

本発明の他の特徴によると、ＬＴＡＤアルゴリズムの第２段階１２ｂは、（１）閾値を超えたことを確認するためのレートの独立した推定、（２）ＶＦ及びＶＴに関するＥＣＧから推定された他のパラメータ、及び（３）ＣＭＣ（Ｃｏｍｍｏｎ Ｍｏｄｅ Ｃｕｒｒｅｎｔ）から導き出された信号を、患者の動き又は障害を示す信号取得モジュールにおいて使用する（参照することにより図面を含むその全体があたかもここで繰り返されたかのように含まれる、米国特許第５，９０２，２４９号“Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ Ａｒｔｉｆａｃｔｓ Ｕｓｉｎｇ Ｃｏｍｍｏｎ−Ｍｏｄｅ Ｓｉｇｎａｌｓ ｉｎ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｄｅｔｅｃｔｏｒｓ”に記載されている）。

アクセラレーション又は患者のインピーダンスなどの他の信号もまた、アーチファクトを示すのに利用可能である（参照することにより図面を含むその全体があたかもここで繰り返されたかのように含まれる、米国特許第６，２８７，３２８号“Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｒｔｉｆａｃｔ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ”に記載されている）。

図２を参照するに、人体着用携帯装置において心臓からのリアルタイムデータ信号をモニタリングする方法２０の一例となる実施例が示される。本方法は、図１の実施例又はここで与えられる何れかの装置によって利用可能である。

ステップ２１において、リアルタイムデータの処理の第１段階中、電力消費が最小化される。これは、プロセッサの選択によって、又は低電力モードにより動作するようプロセッサを制御することによって、実現することが可能である。

ステップ２２において、リアルタイムデータの処理の第１段階中、１以上の潜在的なアラーム状態が検出される。検出可能な１以上の潜在的なアラーム状態は、以降において説明される。

ステップ２３において、リアルタイムデータの処理の第２段階は、上記１以上の潜在的なアラーム状態の検出により起動される。この起動は、第２プロセッサの起動、第２アルゴリズムの起動、クロックスピードの増大又は第２プログラミング命令セットのダウンロードと共に他の技術にから構成することが可能である。

ステップ２４において、１以上の潜在的なアラーム状態から１以上のアラーム状態を特定するため、第２処理段階中にデータスループットが増大される。データスループットは、後述されるような入力データに対して複合的なアルゴリズムが使用されることを可能にするよう増大される。

ステップ２５において、リアルタイムデータの処理の第２段階中、１以上の潜在的なアラーム状態の中の１以上のアラーム状態の特異性が最大化される。実際のアラーム状態を特定するプロセスは、以下においてより正確に提供される。データにあるアーチファクトの検出は、無関係なアラームをフィルタリングするのに利用可能であるが、これは、第２段階の処理についてより大きな計算スループットを要求する。

あるいは、１つのプロセッサのクロックスピードを変化させるのではなく、アルゴリズムの各段階について、当該段階のニーズにマッチしたスループット（及び電力消費）により、複数のプロセッサが利用可能である。図３を参照するに、人体着用携帯心臓モニタリング装置の処理部分の一例となる実施例３０が示される。本実施例３０では、入力データをリアルタイムに処理するため、第１段階アルゴリズム３２ａ（例えば、メモリ３２などに格納される）に対して、低電力低電圧（そしておそらく低計算スループット）プロセッサ３１が使用される。低電力プロセッサの一例は、テキサスインスツルメントによる上述されたマイクロプロセッサを含む。

さらなる解析を要求するイベントが検出されると、第１プロセッサ３１は、第２プロセッサ３３を起動する。プロセッサ３３は、入力データに対して使用されるハイパワーを要するアルゴリズムが、当該入力データの任意のイベントを正確に特定することを保証できるようにするため、第２段階アルゴリズム３４ａ（例えば、メモリ３４に格納される）について選択される大きな計算スループットプロセッサである。大きな計算力のプロセッサの一例は、より高いクロックレートによりクロック動作する同じテキサスインスツルメントのマイクロプロセッサを含む。

実施例３０は２つのメモリ３２と３４を示しているが、アルゴリズム３２ａと３４ａにアクセスするのに必要に応じて、プロセッサ３１と３３のそれぞれによってアクセス可能な１つのメモリが利用可能である。

図３では、プロセッサ３１と３３の両方にパラレルに適用される入力データが示されているが（この場合、大きな計算力のプロセッサ３３は、低電力プロセッサ３１によって起動されるまで、動作しない）、入力データは低電力プロセッサ３１から大きな計算力のプロセッサ３３に起動プロセスの一部としてわたすことが可能である。

さらに、第２段階の入力データに対して、各々が１以上の特定のイベントを検出するよう構成することが可能な複数のパラレルプロセッサが利用可能である。これら複数のプロセッサは、１以上の特定イベントについて入力データを順次処理するように、直列に配置することが可能である。

デジタル解析アルゴリズムを段階化することによって、本発明は、小さな計算スループットと低電力消費によるアラーム状態の高い感度を実現し、それと同時に、時機に応じて実行されるより大きな計算量のアルゴリズムにより高い特異性を実現し、これにより、高い感度と特異性の何れをも最小の電力消費により実現する。

図４を参照するに、心電図信号又は他の心臓関連データ信号を出力する人体着用装置の使用者の心臓をモニタリングするための方法の一例となる実施例４０が示される。

ステップ４１において、第１処理段階が、１以上の潜在的なアラーム状態を特定するようリアルタイム心臓データを処理するのに使用され、当該第１処理段階は電力消費を最小化するよう最適化される。第１処理段階は、プロセッサの第１動作モード（低電力消費モードなど）とすることが可能であり、又は第１処理段階は、第１段階の処理タスクを実行するようプログラムされる専用の低電力プロセッサとすることが可能である。

ステップ４２において、第２処理段階が、１以上の潜在的なアラーム状態の中の１以上の実際のアラーム状態を特定するため、１以上の潜在的なアラーム状態に関するデータを処理するのに使用され、当該第２処理段階は、データのスループットを最大化するのに最適化される。第２処理段階は、プロセッサの第２動作モード（高スループットモードなど）とすることが可能であり、又は第２処理段階は、第２段階の処理タスクを実行するようプログラムされた専用の高スループットプロセッサとすることができる。

ステップ４３において、信号取得、ユーザインタフェース及びアラーム送信タスクが、第１処理段階により管理される。

本発明のさらなる他の特徴によると、検出アルゴリズムの一例となる実施例は、複数レベルのアラーム警告にアラーム状態を区別する。アラーム状態を区別する方法は多数あるが、一例となる実施例は３つのアラーム警告レベルを使用する。従って、ステップ４４において、１以上のアラーム状態が、第２処理段階により複数レベルのアラーム警告に区別される。この複数レベルのアラーム警告は、低レベル警告（心臓モニタリング装置のテクニカルな点に関する１以上の状態の検出を示すなど）、中レベル警告（すぐの治療を要しない病状が患者に検出されたことを示すなど）、及び高レベル警告（生死に関わる病状が検出されたことを示すなど）を含む。

生死に関わる不整脈はアーチファクトが予想されない患者をすぐに意識のない状態にするため、アーチファクトのリファレンス信号の存在と同時に行われる第２段階において以降に決定される第１段階において検出されたアラーム状態が安全に無視できるということに留意すべきである。同様に、激しい活動による通常の上昇した心拍は、典型的には、アーチファクト信号を伴い、アーチファクトがＥＣＧ信号に影響を与えなければ、アラーム閾値には達しないであろう。従って、アーチファクトのない、第２段階のより高度なＥＣＧ解析アルゴリズムによって確認されるアラーム状態は、アラーム状態について感度と特異性の両方を有する複数段階ＬＴＡＤアルゴリズムのパフォーマンスをもたらすであろう。従って、第２段階アルゴリズムは、無関係なアラームをフィルタリングするのに利用可能な潜在的なアラーム状態に関する追加的情報を決定することができる。

ステップ４５において、第２処理段階によって低レベル警告が検出されると、テクニカルコールサービスセンターが警告を受ける。低レベル警告は、アルゴリズムが装置のテクニカルな点に関する状態、又は長期のアーチファクト状態又は装置の不具合を意味する他の状態に関する状態を検出すると、テクニカルコールサービスセンターの通知を示す。低レベル警告は、おそらく治療を必要としない。低レベル警告では、テクニカルコールセンターへの連絡の目的は、装置を機能万全な状態に戻す手助けをユーザに提供するためである。

ステップ４６において、コールサービスセンター（おそらく、テクニカルコールサービスセンターと同一又は異なる）が、第２処理段階による中レベル警告の検出により警告を受ける。中レベル警告は、患者の病状を評価するのに供するためのコールセンターの通知を意味する。中レベル警告は、すぐの治療を要しないかもしれないが、例えば、患者は自分の医師に連絡するよう勧められるかもしれない。中レベル警告の例として、長時間のある程度の頻脈又は徐脈があげられる。

ステップ４７において、コールセンター（ステップ４５及び４６におけるコールセンターと同一又は異なる）及び／又は救急医療サービスが、第２処理段階により高レベル警告を検出すると警告を受ける。高レベル警告は、迅速な治療を要する生死に関わる不整脈状態を意味する。高レベル警告は、コールセンターと救急医療サービスの両方に連絡を行うかもしれない。高レベル警告の具体例として、ＶＦ、極端なＶＴ、極端な頻脈又は徐脈があげられる。これらの警告は、無線通信（ラジオ周波数送信）を介し、又は患者に特定の電話番号に連絡するよう通知することによって実現することが可能である。

図４のステップ４３〜４７が上述の方法に追加することができるということに留意すべきである。例えば、ステップ４３〜４７は、ステップ２５以降の図２の方法の実施例に追加することが可能である。

様々な実施例がここに具体的に図示及び記載されたが、本発明の改良及び変形が上記教示によってカバーされ、本発明の趣旨及び意図する範囲から逸脱することなく、添付された請求項の範囲内に属するということは理解されるであろう。例えば、２つの処理段階が説明されたが、しかしながら、本発明の範囲から逸脱することなく３以上も可能である。さらに、特定の実施例で説明された１つではなく、２以上のプロセッサが利用されてもよい。

図１は、本発明の一特徴による使用者の生態的状態をモニタリングする装置の一例となる実施例を示す。 図２は、本発明の他の特徴による使用者の生態的状態をモニタリングする装置の一例となる実施例を示す。 図３は、本発明のさらなる他の特徴による使用者の生態的状態をモニタリングする装置の一例となる実施例を示す。 図４は、本発明のさらなる他の特徴による使用者の生態的状態をモニタリングする装置の一例となる実施例を示す。

Claims (26)

1. 第１プログラミング命令セットと第２プログラミング命令セットとを格納するメモリと、
   前記メモリに接続され、リアルタイムデータを受信するデジタルプロセッサと、
   を有する心臓モニタリング装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記第１プログラミング命令セットによって最適な感度により前記リアルタイムデータの１以上の潜在的なアラーム状態を検出するようプログラムされ、
   前記第１プログラミング命令セットの下での実行の際、電力消費を最小化するよう最適化され、
   前記第１プログラミング命令セットの下での実行の際、前記リアルタイムデータにおいて１以上の潜在的なアラーム状態を検出すると、前記第２プログラミング命令セットを起動し、
   前記第２プログラミング命令セットの下での実行の際、１以上のアラーム状態に対する特異性を最大化するよう最適化される、
   ことを特徴とする装置。
2. 請求項１記載の装置であって、
   前記プロセッサは、可変的クロックスピードプロセッサを有し、
   前記第１プログラミング命令セットの下での実行の際、前記プロセッサのクロックスピードは、前記プロセッサの電力消費を最小化するよう選択される、
   ことを特徴とする装置。
3. 請求項１記載の装置であって、
   前記プロセッサは、可変的クロックスピードを有し、
   前記第２プログラミング命令セットの下での実行の際、前記プロセッサのクロックスピードは、前記プロセッサのデータスループットを最大化するよう選択される、
   ことを特徴とする装置。
4. 請求項１記載の装置であって、
   前記デジタルプロセッサは、
   リアルタイムデータを受信し、該リアルタイムデータの１以上の潜在的なアラーム状態を最適な感度により検出するようプログラムされ、電力消費を最小化するよう最適化される第１デジタルプロセッサと、
   １以上のアラーム状態に対する特異性を最大化するようプログラムされ、前記リアルタイムデータにおいて前記１以上の潜在的なアラーム状態を検出すると、前記第１プロセッサによって起動される第２デジタルプロセッサと、
   を有することを特徴とする装置。
5. 請求項４記載の装置であって、
   前記第１プロセッサは、電力消費を最小化するよう選択されたクロックスピードを有することを特徴とする装置。
6. 請求項４記載の装置であって、
   前記第２プロセッサは、データスループットを最大化するよう選択されるクロックスピードを有することを特徴とする装置。
7. 心臓をモニタリングする方法であって、
   リアルタイムデータの第１処理段階中に電力消費を最小化するステップと、
   前記リアルタイムデータの第１処理段階中に１以上の潜在的なアラーム状態を検出するステップと、
   前記１以上の潜在的なアラーム状態を検出すると、前記リアルタイムデータの第２処理段階を起動するステップと、
   前記１以上の潜在的なアラーム状態から１以上のアラーム状態を特定するため、前記第２処理段階中にデータスループットを増大させるステップと、
   を有することを特徴とする方法。
8. 請求項７記載の方法であって、さらに、
   前記リアルタイムデータの第２処理段階中に前記１以上の潜在的なアラーム状態から１以上のアラーム状態に対する特異性を最大化するステップを有することを特徴とする方法。
9. 心臓をモニタリングする方法であって、
   電力消費を低減するよう最適化される第１アルゴリズムにより１以上の潜在的なアラーム状態を感知するステップと、
   前記１以上の潜在的なアラーム状態の１つを感知すると、前記１以上のアラーム状態の感知された１つに関する追加情報を判断するため、第２アルゴリズムを起動するステップと、
   を有することを特徴とする方法。
10. 請求項９記載の方法であって、
    前記追加情報は、１以上のアーチファクトの有無を有することを特徴とする方法。
11. 請求項９記載の方法であって、
    前記第１アルゴリズムは、心室細動、速い心室頻拍、極端な徐脈及び心停止の１以上を含む心電図信号から１以上の生死に関わる不整脈を検出することを特徴とする方法。
12. 請求項１１記載の方法であって、
    前記第１アルゴリズムは、心拍数を推定するＱＲＳ検出装置／カウンタと、前記１以上の生死に関わる不整脈を特定する１以上の心拍数閾値とを利用することを特徴とする方法。
13. 請求項９記載の方法であって、
    前記第２アルゴリズムは、前記心拍数の１以上の独立した推定値を用いて、１以上の閾値を超えたか確認することを特徴とする方法。
14. 請求項９記載の方法であって、
    前記第２アルゴリズムは、心室細動及び速い心室頻拍に関する心電図信号から推定される１以上のパラメータを用いて、前記心電図信号からアーチファクトを特定することを特徴とする方法。
15. 請求項９記載の方法であって、
    前記第２アルゴリズムは、ＣＭＣ（Ｃｏｍｍｏｎ Ｍｏｄｅ Ｃｕｒｒｅｎｔ）から導出される信号を用いて、前記心電図信号からアーチファクトを特定することを特徴とする方法。
16. 請求項９記載の方法であって、
    前記第２アルゴリズムは、アクセラレーション又は患者のインピーダンスを用いて、前記心電図信号からアーチファクトを特定することを特徴とする方法。
17. 請求項９記載の方法であって、さらに、
    前記第２プロセッサによって前記１以上のアラーム状態を複数レベルのアラーム警告に区別するステップを有することを特徴とする方法。
18. 請求項１７記載の方法であって、
    前記複数レベルのアラーム警告は、低レベル警告、中レベル警告及び高レベル警告を有することを特徴とする方法。
19. 請求項１８記載の方法であって、
    前記低レベル警告は、心臓モニタリング装置のテクニカルな点に関する１以上の状態の検出を示すことを特徴とする方法。
20. 請求項１８記載の方法であって、
    前記中レベル警告は、すぐの治療を要しない病状が前記患者に検出されたことを示すことを特徴とする方法。
21. 請求項１８記載の方法であって、さらに、警告を検出すると、コールセンターに警告するステップを有することを特徴とする方法。
22. 心臓をモニタリングする方法であって、
    第１処理段階を用いて、１以上の潜在的なアラーム状態を特定するようリアルタイム心臓データを処理するステップと、
    第２処理段階を用いて、前記１以上の潜在的なアラーム状態から１以上の実際のアラーム状態を特定するよう前記１以上の潜在的なアラーム状態に関するデータを処理するステップと、
    を有し、
    前記第１プロセッサは、電力消費を最小化するよう最適化され、
    前記第２プロセッサは、前記データのスループットを最大化するよう最適化される、
    ことを特徴とする方法。
23. 請求項２２記載の方法であって、さらに、
    前記第１処理段階により、信号取得、ユーザインタフェース及びアラーム送信を管理するステップを有することを特徴とする方法。
24. 請求項２２記載の方法であって、さらに、
    前記第２処理段階により、前記１以上のアラーム状態を複数レベルのアラーム警告に区別するステップを有することを特徴とする方法。
25. 請求項２２記載の方法であって、
    前記第１処理段階は、第１デジタルプロセッサが第１プログラミングを実行することを有し、前記第２処理段階は、第２デジタルプロセッサが第２プログラミングを実行することを有することを特徴とする方法。
26. 請求項２２記載の方法であって、
    前記第１処理段階は、デジタルプロセッサが第１プログラミングを実行することを有し、前記第２処理段階は、前記デジタルプロセッサが第２プログラミングを実行することを有することを特徴とする方法。

Images