JP5005819B2 - 環境に関連した呼吸器疾患の自己監視方法およびシステム - Google Patents

Description

本発明は、薬が使用される状況外での呼吸器の健康状態を監視することに関し、より詳細には、喘息および鼻炎などの環境に関連した呼吸器疾患の自己監視方法およびシステムに関する。

喘息は、呼吸が抑えられる慢性的な病気である。喘息は人間の健康を著しく害し得、もっともひどい場合、命を脅かし得る。喘息患者はしばしば、塵、温度、および湿度などの環境状況が引き金となって、薬が使用される状況外で発作を起こす。自己監視システムは、病気を管理し、発作を防ぎ、発作の深刻な害を防ぐために、呼吸器の健康を監視する際に、喘息患者をアシストするために開発されてきた。

現在の医療水準を反映する、喘息患者のための自己監視システムは、一般的健康自己監視プログラムを有するピークフローメータである。このシステムでは、患者がピークフローメータに息を吹き込み、上記メータは呼気流量などのデータを出力する。そして患者は、メータからコンピュータに上記データを手動で入力するか、または、上記データはコンピュータに自動的にアップロードされる。コンピュータ上で展開する一般的な呼吸器健康状態自己監視プログラムは、データを入力（apply）し、データを用いて患者に個々の呼吸器健康レベルを出力する。例えば、上記プログラムは、なんらかの措置を必要としないことを示す緑色、投薬が必要であることを示す黄色、そして患者がすぐに病院を訪れる必要がある場合を赤として、これらのうちの１つを出力する。

残念なことに、上記の自己管理システムは、様々な側面から不十分である。第１に、上記システムは極めて散発的である。患者は、ピークフローメータに息を吹き込み、データが出力されてはじめて健康レベルを知るのだが、それは１日にほんの数回だけである。第２に、上記システムは患者に無理強いをするものである。患者はメータを自分の口に当て、データを生成するためにそこに息を吹き込まなくてはならない。さらに、いくつかの場合、患者はコンピュータにデータを手で入力しなければならず、時間がかかり、コンピュータのアクセスも必要となる。第３に、上記システムは、呼吸器健康状態の判断を、限られたデータに基づいて行わせる。ピークフローメータによって与えられるデータは、肺機能の総括的な評価を与えるものではなく、発作を引き起こす環境的状況についての情報を与えるものでもない。さらに、一般的な健康自己監視プログラムは、行動パターン、同時罹患率、薬剤、年齢、身長、体重、性別、人種、および遺伝的背景等、健康判定に関係し得る患者の背景データを考慮しない。結局、上記システムによって生み出される個別の出力レベルは、十分に詳細な情報を与えることができない。

本発明は、基本的特徴において、呼吸器健康状態の自己監視方法およびシステムと、それらとともに使用するコンポーネントを与える。本方法とシステムおよびこれらの関係するコンポーネントは、環境的、生理学的、患者の背景的な情報を説明する一定かつ控えめな監視を実現することによって呼吸器健康状態自己監視における治療の水準を向上し、複雑で大量の呼吸器健康状態保持反応を生じることができる。いくつかの実施形態では、本方法およびシステムは、いたるところで利用可能な電気装置（例えば、携帯電話、パーソナルデータアシスタント（ＰＤＳ））を呼吸器健康状態自己監視に活用する。

本発明の一側面では、呼吸器健康状態自己監視方法は、患者から集めた生理学的データを受信する工程と、環境的データを受信する工程と、少なくとも部分的に上記生理学的データおよび上記環境的データに基づいて、上記患者についての呼吸器健康状態データを生成する工程とを有する。

いくつかの実施形態では、上記生理学的データおよび上記環境的データは、一定の間隔で携帯電子装置にて受信されるデータを含む。

いくつかの実施形態では、上記生理学的データは、携帯電子装置にて間欠的に受信されるデータをさらに含む。

いくつかの実施形態では、行動パターン、同時罹患率データ、薬剤データ、年齢データ、身長データ、体重データ、性別データ、人種データ、および／または遺伝的背景データなどの上記呼吸器健康状態データは、少なくとも部分的に、静的に設定される患者の背景データに基づいてさらに生成される。

いくつかの実施形態では、上記呼吸器健康状態データは、現在の生理学的データおよび環境的データを用いて生成される現在の健康データを含む。

いくつかの実施形態では、上記呼吸器健康状態データは、履歴生理学的データおよび環境的データを用いて生成される健康傾向データを含む。

いくつかの実施形態では、上記呼吸器健康状態データは、履歴生理学的データおよび環境的データを用いて生成される健康相互相関データを含む。

いくつかの実施形態では、上記方法は、携帯電子装置のユーザインターフェイスの呼吸器健康状態データを出力する工程をさらに含む。

いくつかの実施形態では、上記呼吸器健康状態データに応じて呼吸器健康警告を出力する工程をさらに有する。いくつかの実施形態では、上記警告は、携帯電子装置のユーザインターフェイスにおいて出力される。いくつかの実施形態では、上記警告は、臨床医のコンピュータおよび／または家族のコンピュータにおいて出力される。

いくつかの実施形態では、空調の起動または非起動、ヒーティング、換気システムの加湿など、上記呼吸器健康状態データに応じて環境制御システムを制御する工程をさらに有する。

いくつかの実施形態では、上記呼吸器健康状態データに応じて上記患者についての予測的モデルを生成する工程をさらに有する。

いくつかの実施形態では、上記生理学的データは、肺音データ、血中酸素飽和（ＳｐＯ２）データ、および／または脈拍比データを含む。

いくつかの実施形態では、上記環境的データは、浮遊微小粒子データ、温度データ、および／または相対湿度データを含む。

本発明の他の側面では、ハンドセットであって、少なくとも１つのネットワークインターフェイスと、上記ネットワークインターフェイスと通信可能に接続されるプロセッサとを備え、上記ネットワークインターフェイスは、一定間隔で無線リンクを介して少なくとも１つの生理学的モニタから生理学的データを、少なくとも１つの環境的モニタから環境的データとを受信するように構成されており、上記プロセッサは、少なくとも部分的に上記生理学的データおよび上記環境的データに基づいて、上記少なくとも１つの生理学的モニタと動作可能に連結される患者についての呼吸器健康状態データを生成するように構成されている。

いくつかの実施形態では、上記ネットワークインターフェイスは、無線リンクで生理的データおよび環境的データを受信する。

本発明のさらに他の側面では、ＢＡＮ（体領域ネットワーク（Body Area Network））であって、動作可能に患者と連結される少なくとも１つの生理学的モニタと、少なくとも１つの環境的モニタと、上記生理学的モニタおよび上記環境的モニタと通信可能に接続されるハンドセットとを備え、上記ハンドセットは、少なくとも部分的に、上記ハンドセットが一定間隔で上記生理学的モニタおよび上記環境的モニタから取得する生理学的データおよび環境的データに基づいて、患者についての呼吸器健康状態データを生成する。

本発明のこれらおよび他の側面は、以下の詳細な説明を、以下に簡単に説明する図面を参照して読めば十分分かるであろう。もちろん、本発明は添付の請求項によって規定される。

本発明のいくつかの実施形態において呼吸器健康自己監視の円滑化に有効な通信システムを示す図である。 図１のＢＡＮをより詳細に示す図である。 図２のハンドセットをより詳細に示す図である。 本発明のいくつかの実施形態の呼吸器健康自己監視の円滑化に有効な図２のハンドセットの機能素子を示す図である。 本発明のいくつかの実施形態の呼吸器健康状態自己監視方法を示す図である。

図１は、本発明のいくつかの実施形態の呼吸器健康自己監視の円滑化に有効な通信システムを示す。上記システムは、患者１００のすぐ傍の体領域ネットワーク（ＢＡＮ：Body Area Network）２１０内にハンドセット１１０を備える。ハンドセット１１０は、臨床医のコンピュータ１３０および家族のコンピュータ１４０と、通信ネットワーク１２０を介して遠隔で連結されている。また、ハンドセット１１０は、遠隔で通信ネットワーク１２０を介して、または、局所的に分離無線リンクを介して、環境制御システム１５０と通信可能に結合される。

ハンドセット１１０は、手で把持される携帯電子装置で、患者１００に操作されるものである。ハンドセット１１０は、携帯電話、パーソナルデータアシスタント（ＰＤＡ）、または、例えばＢＡＮ２１０における管理専用であって、手で把持する携帯電子装置である。

臨床医のコンピュータ１３０は、患者１００の治療を行う臨床医またはその代理人によって操作される演算装置である。臨床医のコンピュータ１３０は例えば、デスクトップコンピュータ、ノート型コンピュータ、携帯電話、またはＰＤＡである。

家族のコンピュータ１４０は、患者１００の家族によって操作される演算装置である。家族のコンピュータ１４０は例えば、デスクトップコンピュータ、ノート型コンピュータ、携帯電話、またはＰＤＡである。

環境制御システム１５０は、患者１００が存在する屋内環境を調節するように適応されたシステムである。環境制御システム１５０は例えば、空気調整、ヒーティング、加湿または換気システムである。

通信ネットワーク１２０は、１つ以上の有線または無線ＬＡＮ、ＷＡＮ，ＷｉＭａｘネットワーク、ＵＳＢネットワーク、セルラーネットワーク、および／またはアドホックネットワークを有し得、それぞれは、スィッチ、ルーター、ブリッジ、ハブ、アクセスポイント、またはベースステーションなど、ハンドセット１１０を通信可能に臨床医のコンピュータ１３０、家族のコンピュータ１４０、および環境制御システム１５０に連結させるに有効な、１つ以上のデータ通信ノードを有する。いくつかの実施形態では、通信ネットワーク１２０はインターネットを利用する。

図２はＢＡＮ２１０をより詳細に示す。ＢＡＮ２１０は、患者１００のすぐそばで作動する小領域ネットワークである。いくつかの実施形態ではＢＡＮ２１０は完全に、または部分的に有線であるが、ＢＡＮ２１０は完全に無線のネットワークとして示される。ＢＡＮ２１０は、動作可能なように患者１００に連結される複数の生理学的モニタを含み、少なくとも１つの肺モニタ２２０および少なくとも１つの脈拍モニタ２３０を含む。ＢＡＮ２１０はまた、複数の環境モニタを含み、少なくとも１つの浮遊微小粒子モニタ２４０および少なくとも１つの温度／湿度モニタ２５０を含む。モニタ２２０、２３０、２４０、２５０は、通信可能にハンドセット１１０と連結される。無線セグメントに接続される場合、モニタ２２０、２３０、２４０、２５０、およびハンドセット１１０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標），Ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ（ＩｒＤａ）またはＺｉｇＢｅｅ（登録商標）等の小域無線通信プロトコルを用いて通信を行う。有線セグメントによって接続される場合、モニタ２２０、２３０、２４０、２５０、およびハンドセット１１０は、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ（ＵＳＢ）またはＲｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ Ｓｔａｎｄａｒｄ２３２（ＲＳ-２３２）等の小域有線通信プロトコルを用いて通信を行う。環境モニタ２４０、２５０が患者１００に連結されているのを示す一方、いくつかの実施形態では、１つ以上の環境モニタがハンドセット１１０に埋め込まれる、または、取り付けられてもよい。

いくつかの実施形態では、肺の監視は、フォトスパイロメトリ（ｐｈｏｔｏｓｐｉｒｏｍｅｔｒｙ）またはフォノニューモグラフィ（ｐｈｏｎｏｐｎｅｕｍｏｇｒａｐｈｙ）を用いて行われる。これらの実施形態では、肺モニタ２２０は肺音のタイムドメイン波形を取得するコンタクトセンサまたは小マイクロフォンである。いくつかの実施形態では、肺音は、少なくとも４０００Ｈｚのサンプリング周波数において取得され、喘鳴音を表す低周波数ピークの検出を可能にする。他の実施形態では、肺の監視は、レスピラトリーインダクタンスプレチスモグラフィ（ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ ｉｎｄｕｃｔａｎｃｅ ｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ）（ＲＩＰ）を用いて行われてもよい。

脈拍モニタ２３０は、血中酸素飽和（ＳｐＯ２）レベルおよび脈拍比を同時に測定する脈拍酸素濃度計である。いくつかの実施形態では、脈拍モニタ２３０は、患者１００の手首または指に配置される。

浮遊微小粒子モニタ２４０は、粒子密度（例えば、立方センチメートルあたりのミリグラム単位または立方センチメートルあたりの粒子の数）を測定するセンサである。いくつかの実施形態では、微小粒子モニタ２４０は、粒子サイズのいくつかの範囲についての粒子密度を測定する。他の実施形態では、粒子モニタ２４０は粒子サイズを勘案せずに全体の粒子密度を測定する。微小粒子モニタ２４０は粒子密度に比例して出力電圧を生成してもよい。例えば、空中に粒子がわずかしかない、または全くない場合、出力電圧は公称電圧（例えば、１ボルト）と略等しくてもよい。中程度の浮遊微小粒子がある場合、出力電圧は有意に公称電圧を上回ってもよい。浮遊微小粒子が高レベルにある場合、出力電圧は飽和電圧（例えば３ボルト）に近づいてもよい。出力電圧測定は、１０ミリ秒ずつなどの一定間隔をおいてなされてもよい。

温度／湿度モニタ２５０は、周辺温度および相対湿度を測定する。いくつかの実施形態では、分離温度モニタおよび湿度モニタが配置されてもよい。

いくつかの実施形態では、他の生理学的および環境的モニタが配置され、喘息の発作についての他の代表的または原因となる前兆、例えば、ゴキブリの糞、殺虫剤、清浄剤、一酸化窒素、または心拍変化を検出してもよい。

いくつかの実施形態では、１つのモニタが生理的また環境的データの両方を得るために用いられる。例えば、１つのモニタは、環境的データおよびＳｐＯ２レベルを取得してもよい。

いくつかの実施形態では、動きモニタが配置され、患者１００の動きの状態、例えば、患者１００が動いているか、座っているか、眠っているか、立っているかを判定する。このような動きモニタは、加速を検出する加速度計と、検出した加速を患者１００の動きの状態に還元する、対応するアルゴリズムとを有する。加速度計は生理学的または環境的モニタと一体であってもよく、または、別のユニットであってもよい。上記対応するアルゴリズムは動きモニタまたはハンドセット１１０と一体であってもよい。

モニタ２２０、２３０、２４０、２５０は、一時的にそれらの各測定データを記憶するための各メモリを有する。

肺モニタ２２０および脈拍モニタ２３０によって測定される生理学的データおよびダストモニタ２４０および温度／湿度モニタ２５０によって測定される環境的データは、絶えずハンドセット１１０によって取得される。いくつかの実施形態では、ハンドセット１１０は、ポーリングモニタ２２０、２３０、２４０、２５０によって、一定間隔で測定データを取得し、それらの各メモリから測定データを読み出す。モニタ２２０、２３０、２４０、２５０は、同じ周波数または異なる周波数でポーリング（poll）される。いくつかの実施形態では、ハンドセット１１０は、少なくとも１分に一回は各モニタをポーリング（poll）する。

図３は、ハンドセット１１０をより詳細に示す。ハンドセット１１０は、出力を与え、入力を患者１００から受信するように適応されたユーザインターフェイス３１０を有する。ユーザインターフェイス３１０は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）または発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ等のディスプレイと、出力を与えるラウドスピーカと、キーパッドと、入力を受信するマイクロフォンとを有している。ハンドセット１１０はさらに、携帯電話または無線ＬＡＮプロトコルのような無線通信プロトコルに基づいて通信ネットワーク１２０とデータの送受信を行うように適応された遠隔通信インターフェイス３２０を有する。ハンドセット１１０はさらに、ＢＡＮ２１０とデータの送受信を行うように適応されているＢＡＮ通信インターフェイス３３０を有する。ハンドセット１１０はさらに、ハンドセットソフトウェア、設定、およびデータを記憶するように適応されたメモリ３５０を有する。いくつかの実施形態では、メモリ３５０は１つ以上のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）と、１つ以上のリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）を有している。ハンドセット１１０はさらに、素子３１０、３２０、３３０、３５０の間に通信可能に連結されるプロセッサ（ＣＰＵ）３４０を有する。プロセッサ３４０は、メモリ３５０に記憶されているハンドセットソフトイウェア、参照ハンドセット設定、およびデータを実行し、ハンドセット１１０によってサポートされる様々な特徴および機能を実行するために素子３１０、３２０、３３０、３５０と相互運用するように適応されている。

図４は、本発明のいくつかの実施形態における呼吸器健康状態自己監視の円滑化に有効なハンドセット１１０の機能的要素を示す。上記機能的要素はメモリ３５０に格納され、通信モジュール４１０、データ取得モジュール４２０、およびデータ分析モジュール４４０を有する。モジュール４１０、４２０、４４０は、患者の背景データ、生理学的データ、および環境的データを取得し、データ記憶部４３０でこのようなデータを記憶および検索し、このようなデータを操作し、患者１００に対する呼吸器健康状態データを生成し、警告および環境制御メッセージを出力するために、プロセッサ３４０によって実行可能な命令を有するソフトウェアプログラムである。

通信モジュール４１０は、ハンドセット１１０が通信ネットワーク１２０およびＢＡＮ２１０のそれぞれを介してデータの送受信を行えるようにする無線通信プロトコル機能を実現する際、遠隔通信インターフェイス３２０およびＢＡＮ通信インターフェイス３３０をサポートする。無線通信プロトコル機能は例えば、無線リンクの確立、無線リンクのティアーダウン、およびパケットのフォーマッティングを含む。ＢＡＮ２１０が有線セグメントを有するとき、通信モジュール４１０はまた、優先通信プロトコル機能を実現する際にＢＡＮ通信インターフェイス３３０をサポートする。

データ取得モジュール４２０は、患者の背景データ、生理学的データ、および環境的データを取得し、取得したデータをデータ記憶部４３０に記憶させる。患者の背景データは、ユーザインターフェイス３１０側の患者１００によって入力される、または、臨床医のコンピュータ１３０側の臨床医によって入力され、通信ネットワーク１２０を介して遠隔通信インターフェイス３２０側で受信される静的に設定される情報である。患者の背景データは、呼吸疾患の原因となり得る、または悪化させ得る環境的または生理学的条件に患者１００がより影響を受けやすくする、またはより影響を受けにくくする、患者１００に特有の情報である。患者の背景データは例えば、行動パターン（例えば、運動パターン、睡眠パターン）、同時罹患率（例えば、ストレスレベル、肺高血圧症、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、気管支拡張症）、薬剤、年齢、身長、体重、性別、人種、遺伝的背景、および健康であることの一般的感覚を含み得る。生理的および環境的データは、モニタ２２０，２３０，２４０，２５０からＢＡＮ通信インターフェイス３３０側で絶えず受信される情報である。データ取得モジュール４２０は、生理学的および環境的データを絶えず取得するためにハンドセット１００において設定されるポーリング間隔で、モニタ２２０、２３０、２４０、２５０をポールしてもよい。肺モニタ２２０および脈拍モニタ２３０から取得される生理学的データは例えば、肺音データ、ＳｐＯ２データ、および脈拍比データを含んでもよい。浮遊微小粒子モニタ２４０および温度／湿度モニタ２５０から取得される環境的データは例えば、粒子密度データ、周囲温度データ、および相対湿度データを含んでもよい。いくつかの実施形態では、生理学的および環境的データ測定および取得処理は、モニタ２２０、２３０、２４０、２５０およびデータ取得モジュール４２０において連続して行われ、患者１００の呼吸器健康状態の現状が常に把握されていることを確実にするために、十分な周波数を用いて生理学的および環境的データを測定／取得する。

いくつかの実施形態では、データ取得モジュール４２０はまた、静的設定を通して患者１００側の散発生理学的データを取得する。例えば、患者１００はユーザインターフェイス３１０において入力してもよく、または、臨床医は臨床医のコンピュータ１３０において入力し、ピークフローメータまたはスピロメータを用いて得られる肺の能力（例えば１秒間の努力呼気肺活量）を、不規則な間隔で通信ネットワーク１２０を介してハンドセット１１０に送信する。

データ分析モジュール４４０は、必要に応じて取得した生理学的および環境的データを分析に適した形に変換する前処理機能を実行する。例えば、データ分析モジュール４４０は、肺モニタ２２０から取得した肺音データのタイムドメイン波形において、肺音を他の雑音（例えば心音、声）から分離し、喘息を表す低周波数ピークの存在を検出できるように、タイムドメイン波形を周波数ドメイン表現に変換するため第１フーリエ変換（ＦＦＴ）を行う。

データ分析モジュール４４０は、患者の背景データ、生理学的および環境的データを用いて呼吸器健康状態データを生成する。生成された呼吸器健康状態データは現在の健康データおよび健康の傾向のデータを有する。現在の健康のデータは、現在の喘息率、肺の異常音率、脈拍率、呼吸率、呼吸量、吸息持続時間、呼気持続時間、ＳｐＯ２レベル、浮遊微小粒子レベル、周囲温度、および相対湿度等、患者１００の現在の呼吸器健康状態を示す生理学的および環境的データを用いて生成される科学的パラメータの値を有する。データ分析モジュール４４０は、肺音について取得したタイムドメイン表現から、患者１００の現在の呼吸率、吸息持続時間、および呼息持続時間を判定することができ、肺音の派生的周波数ドメイン表現から、現在の喘息および肺の異音を判定することができる。データ分析モジュール４４０は、粒子密度を示す取得した出力電圧測定から、全体的浮遊微小粒子密度を判定することができ、このような出力電圧測定から、特定の空気刺激物を識別することもできる。例えば、出力電圧パターンがいくつかの連続した公称出力をはるかに上回る電圧からなる場合、それは、タバコの煙等の強い、または濃い刺激物の存在を示す。一方、出力電圧パターンが、時折発生する出力電圧スパイクによって中断される公称出力電圧からなる場合、それは、散乱した花粉または塵等の弱い、または薄い刺激物の存在を示す。より一般的には、データ分析モジュール４４０は、浮遊微小粒子の存在、種類、密度、濃度またはサイズのうちの１つ以上を判定することができる。データ分析モジュール４４０はまた、科学的パラメータ値および患者の背景データを用いて患者の身近な現在の健康データを生成する。例えば、データ分析モジュール４４０は患者の背景データと、現在の喘息率、肺の異常音率、脈拍率、呼吸率、呼吸量、吸息持続時間、呼気持続時間、ＳｐＯ２レベル、浮遊微小粒子レベル、周囲温度、および相対湿度のうちの１つ以上を、例えば１と５の間の呼吸器健康スコアとし得る。現在の呼吸器健康状態を、患者１００に対する表示を行うための単純な数字のスコアへ絞り込むことによって、医学的知識に欠ける患者１００はいつでも自分の呼吸器健康状態にアクセスすることができることが分かる。データ分析モジュール４４０は、現在の健康データを、データ記憶部４３０に保持されるデータ履歴に加える。

生成された呼吸器健康状態データは、健康傾向データを含む。健康傾向データは、患者１００が経験した呼吸器健康状態の傾向を示す。データ分析モジュール４４０は、各科学的パラメータについて、データ記憶部４３０に保持されている履歴データから傾向を判定する。上記傾向は上方または下方などのように基本的なものでもよいし、急激な加速、緩やかな加速、安定して緩やかな減速または急激な減速など、より複雑なものでもよい。

さらに、データ分析モジュール４４０は、喘息の発作の発症の可能性を示唆する、異なる科学的パラメータの間の相互相関を判定してもよい。例えば、アレルギー抗原粒子における特定の濃度と、患者１００の喘息発症との間の相関関係を検出してもよい。これらの相関関係は、患者１００のために個々に調整され、今後のフィードバックのための基準となり得る、例えば、今後の警告や環境制御システムの起動などの予測的モデルを生成するために用いられる。自動復帰および移動平均処理は、観察されるデータをかたどり、予測的モデルを生成するために発動されてもよい。

データ分析モジュール４４０は、ユーザインターフェイス３１０側の呼吸器健康状態データを出力し、また臨床医のコンピュータ１３０または家族のコンピュータ１４０の出力に対して通信ネットワーク１２０を介して呼吸器健康状態データを送信する。出力された呼吸器健康状態データは、現在の喘息率、肺の異常音率、脈拍率、呼吸率、呼吸量、吸息持続時間、呼気持続時間、ＳｐＯ２レベル、浮遊微小粒子レベル、周囲温度、または相対湿度、および／または患者に身近な呼吸器健康スコア等の現在の健康データを含んでもよい。出力された呼吸器健康状態データはまた、現在の健康データの成分についての上下矢印等の健康傾向データを含んでもよい。

データ分析モジュール４４０はまた、呼吸器健康状態データに応じて、呼吸器健康警告および環境制御メッセージを生成し、出力する。データ分析モジュール４４０は、設定された警告および／または制御閾値を上回る、または下回る呼吸器健康状態データに応じて、呼吸器健康警告および／または環境制御メッセージを生成する。警報／制御閾値は、個々の科学的パラメータ（例えば、現在の、または傾向としての喘息率、肺の異常音率、脈拍率、呼吸率、呼吸量、吸息持続時間、呼気持続時間、ＳｐＯ２レベル、浮遊微小粒子レベル、周囲温度、および／または相対湿度）、科学的パラメータのグループまたは患者に身近な呼吸器健康スコアについて、現在の健康データまたは健康傾向データとの比較のために生成される。例えば、もし患者に身近な呼吸器健康スコアがあるポイントに落ちると（すなわち、１を最下として１から５のうちのあるスケールに落ちると）、データ分析モジュール４４０に可聴および／または視覚的呼吸器健康警報をユーザインターフェイス３１０を介して患者１００に出力させ、また、臨床医のコンピュータ１３０および／または家族のコンピュータ１４０の出力に呼吸器健康警告を送信させる警報が誘発される。他の例として、環境制御システム１５０が換気システムである場合が挙げられるが、もし浮遊微小粒子密度が、設定されたレベルを上回ると、データ分析モジュール４４０に、環境制御メッセージを、システムを起動するように命令する環境制御システム１５０に対して送信させる制御を誘発してもよい。環境制御システム１５０はまた、患者の現在の状態に応じて自動的に、設定されたレベルを変化させることもできる。呼吸器健康警告は、警告の理由を示してもよいし（例えば、“患者Ｘの呼吸器健康スコアが低すぎる”）、特定の勧告を行ってもよい（例えば、“走るのを止めなさい”、“この環境から離れなさい”、“薬を飲みなさい”、“救急処置室へ行きなさい”）。警報／制御閾値は、ユーザインターフェイス３１０側の患者１００による入力を通してハンドセット１１０において設定される、または臨床医によって離れたところで設定されてもよい。他の実施形態では、警報／制御閾値は、患者の背景データを、データ分析モジュール４４０側で有効な予測的モデルに応用することを通じてデータ分析モジュール４４０によって自動的に設定されてもよい。呼吸器健康警告に応じて、臨床医は、詳細な診断のために、現在の健康データおよび健康傾向データを臨床医のコンピュータ１３０にアップロードしてもよい。

いくつかの実施形態では、上記呼吸器健康警報／制御に加えて、またはその代わりに、呼吸器健康警報および環境制御メッセージは、呼吸器健康状態データを、患者の背景データ、現在の健康データ、および健康傾向データを用いて喘息の発作の可能性を絶えず算出するデータ分析モジュール４４０側で有効な予測的モデルに応用することを通じて生成されてもよい。算出される可能性が可能性閾値を上回る場合、呼吸器健康警告または環境制御メッセージが生成されてもよい。

図５は、本発明のいくつかの実施形態における呼吸器健康状態自己監視方法を示す。臨床医が入力したものはハンドセット１１０（５０５）にアップロードされ、患者が入力したものはハンドセット１１０（５１０）へアップロードされる。臨床医の入力と患者の入力は例えば、患者の背景データ、警報／制御閾値、および任意の補足生理学的データ（例えば、ピークフローメータを用いて得られる肺機能データ）を含む。そして、ハンドセット１１０は、ＢＡＮ２１０を介して一定間隔（５１５）でモニター２２０，２３０，２４０，２５０から環境的および生理学的データを得て、得られた環境的および生理学的データを必要な程度にまで変換する。ハンドセット１１０は、得られた環境的および生理学的データ（５２０）を用いて現在の健康データを生成し、現在の健康データをデータ履歴（５２５）に加える。現在の健康データは例えば、現在の喘息率、肺の異常音率、脈拍率、呼吸率、呼吸量、吸息持続時間、呼気持続時間、ＳｐＯ２レベル、浮遊微小粒子レベル、周囲温度、および相対湿度等の科学的パラメータ値を含み、患者に身近な呼吸器健康スコアを含む。ハンドセット１１０は、データ履歴（５３０）を用いて健康傾向データを生成する。健康傾向データは例えば、科学的パラメータ値と関連する上下の矢印を含む。ハンドセット１１０は、現在の健康データおよび健康傾向データ（５３５）を出力する。ハンドセット１１０は、呼吸器健康警報／制御チェック（５４０）を行い、呼吸器健康警告および環境制御メッセージを、それが示された場合（５４５）、出力／送信する。ハンドセット１１０はまた、臨床医の入力と患者の入力を、患者１００の状態の変化に基づいて、絶えず更新することができる。

ハンドセット１１０はまた、コンピュータシステムにおいて呼吸器健康状態自己監視方法を実行するために用いられるコンピュータプログラムを含んでもよい。この制御プログラムは、光ディスクまたは磁気ディスク等の記憶媒体に記憶される。

内容データおよび、内容処理装置の機能を実現するコンピュータプログラムを含む記憶媒体は、ＣＤ-ＲＯＭ（コンパクトディスクリードオンリーメモリ）、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＭＤ（ミニディスク）、またはＤＶＤ（デジタル多用途ディスク）であり得る光ディスク、またはＦＤ（フレキシブル・ディスク）またはハードディスクであり得る磁気ディスクに決して限定されない。このような記憶媒体の例としては、磁気テープやカセットテープ等のテープ、ＩＣ（集積回路）カードおよび光カードなどのカード記憶媒体、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（消去可能プログラムＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気的消去・書き込み可能プログラムＲＯＭ）、およびフラッシュＲＯＭが挙げられる。それでもやはり、コンピュータシステムは、これらの記憶媒体から検索を行うための読み出し装置を有する必要がある。

本発明の他の実施形態を以下に説明する。

ハンドセットにおいて具体化されるコンピュータ上での実施のためのコンピュータプログラムであって、上記コンピュータは、
患者から集めた生理学的データを受信する工程と、
環境的データを受信する工程と、
少なくとも部分的に生理学的データおよび環境的データの基づいて患者についての呼吸器健康状態データを生成する工程とを実行する、コンピュータプログラム。

上記コンピュータプログラムが記憶される、コンピュータ読み出し可能な記録媒体。

本発明が、その精神と基本的な特定から離れずに他の特定の形態にて具現化され得ることは、当業者にとって理解できることであろう。例えば、いくつかの実施形態では、ハンドセットは、ノート型コンピュータのような、手で保持されない携帯電子装置などで置き換えが可能である。さらに、本発明は喘息の管理に関連して説明を行ってきたが、本発明は、例えば鼻炎等の他の病気に十分応用可能である。本説明はそれゆえ、全ての点において、例示的であって、限定的なものではないと考えられる。

本説明はそれゆえ、全ての点において、例示的であって、限定的ではないと考えられる。本発明の範囲は添付の請求項によって示され、意味上生じる全ての変化と、それらの均等物の範囲は、ここに含まれる。

Claims (19)

1. 携帯電子装置にデータを受信させ、生成させる方法であって、
   患者から集めた生理学的データを受信する工程と、
   環境的データを受信する工程と、
   少なくとも部分的に上記生理学的データおよび上記環境的データに基づいて、上記患者についての呼吸器健康状態データを生成する工程とを有し、
   上記呼吸器健康状態データは、履歴生理学的データおよび環境的データを用いて生成される健康傾向データを含み、
   上記健康傾向データは、上記患者が経験した呼吸器健康状態の傾向を示すことを特徴とする方法。
2. 上記生理学的データおよび上記環境的データは、一定の間隔で携帯電子装置にて受信されるデータを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 上記生理学的データは、携帯電子装置にて間欠的に受信されるデータをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 上記呼吸器健康状態データは、少なくとも部分的に、静的に設定される患者の背景データに基づいてさらに生成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 上記患者の背景データは、行動パターンデータ、同時罹患率データ、薬剤データ、年齢データ、身長データ、体重データ、性別データ、人種データ、および遺伝的背景データのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 上記呼吸器健康状態データは、現在の生理学的データおよび環境的データを用いて生成される現在の健康データを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 上記呼吸器健康状態データは、履歴生理学的データおよび環境的データを用いて生成される健康相互相関データを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. 上記呼吸器健康状態データに応じて呼吸器健康警告を出力する工程をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
9. 上記呼吸器健康状態データに応じて環境制御システムを制御する工程をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
10. 上記呼吸器健康状態データに応じて上記患者についての予測的モデルを生成する工程をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
11. 上記生理学的データは、肺音データ、血中酸素飽和（ＳｐＯ２）データ、および脈拍比データのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
12. 上記環境的データは、浮遊微小粒子データ、温度データ、および相対湿度データのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
13. 上記環境的データは、浮遊微小粒子の存在、種類、および密度データのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
14. ハンドセットであって、
    少なくとも１つのネットワークインターフェイスと、
    上記ネットワークインターフェイスと通信可能に接続されるプロセッサとを備え、
    上記ネットワークインターフェイスは、一定間隔で無線リンクを介して少なくとも１つの生理学的モニタから生理学的データを、少なくとも１つの環境的モニタから環境的データとを受信するように構成されており、
    上記プロセッサは、少なくとも部分的に上記生理学的データおよび上記環境的データに基づいて、上記少なくとも１つの生理学的モニタと動作可能に連結される患者についての呼吸器健康状態データを生成するように構成され、かつ、上記患者の環境を調整するように構成されており、
    上記呼吸器健康状態データは、履歴生理学的データおよび環境的データを用いて生成される健康傾向データを含み、
    上記健康傾向データは、上記患者が経験した呼吸器健康状態の傾向を示すことを特徴とするハンドセット。
15. ＢＡＮ（体領域ネットワーク（Body Area Network））であって、
    動作可能に患者と連結される少なくとも１つの生理学的モニタと、
    少なくとも１つの環境的モニタと、
    上記生理学的モニタおよび上記環境的モニタと通信可能に接続されるハンドセットとを備え、
    上記ハンドセットは、少なくとも部分的に、上記ハンドセットが一定間隔で上記生理学的モニタおよび上記環境的モニタから取得する生理学的データおよび環境的データに基づいて、患者についての呼吸器健康状態データを生成し、上記患者の環境を変えるための警告および環境制御メッセージを出力し、
    上記呼吸器健康状態データは、履歴生理学的データおよび環境的データを用いて生成される健康傾向データを含み、
    上記健康傾向データは、上記患者が経験した呼吸器健康状態の傾向を示すことを特徴とするＢＡＮ。
16. 上記呼吸器健康状態データは、少なくとも部分的に、上記ハンドセットにおいて静的に設定される患者の背景データに基づいてさらに生成される請求項１５に記載のＢＡＮ。
17. 上記ハンドセットは、上記呼吸器健康状態データを当該ハンドセットのユーザインターフェイスに出力することを特徴とする請求項１５に記載のＢＡＮ。
18. 上記ハンドセットは、上記呼吸器健康状態データに応じて、呼吸器健康警告を出力することを特徴とする請求項１５に記載のＢＡＮ。
19. 上記ハンドセットは、上記呼吸器健康状態データに応じて、上記ハンドセットから環境制御メッセージを送信することを特徴とする請求項１５に記載のＢＡＮ。

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