KR20200113201A - 웨어러블 진단 장치 - Google Patents

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KR20200113201A
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살림 세야니
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Abstract

사용자의 신체에 착용되어 사용자에게 다양한 타입들의 건강 관련 정보를 제공하는 웨어러블 진단 장치가 설명된다. 사용자의 심박수, 헤모글로빈 레벨, 체온, 산소 레벨, 포도당 레벨, 및 혈압과 관련한 실시간으로, 비외과적이면서, 정확하고, 연속적인 데이터를 제공할 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 웨어러블 진단 장치는 심전도(EKG) 데이터 및 사용자의 손의 불수의적인 움직임과 같은 파킨슨(Parkinson) 증상들에 대한 감지를 제공할 수 있다. 사용자는 위 설명된 건강 관련 정보 중 하나, 다수, 혹은 모두에 대한 정보를 제공하기 위해 웨어러블 진단 장치를 구성할 수 있다.

Description

웨어러블 진단 장치
본 발명은 하나 또는 그 이상의 의료 진단 테스트들을 수행하기 위한 웨어러블 진단 장치, 방법들, 및 시스템들에 대한 것이다.
개인들의 건강에 대한 관심이 높아지면서, 사용자들 사이에서 간단하고 편리한 방식으로 개인 건강 정보를 수신하는 것에 대한 요구가 증가하고 있다. 종종 사용자들은 사용자의 건강의 일측면의 정보를 각각 제공하는 다수의 장치들을 착용해야 할 수 있다. 단순하고, 비외과적이면서, 편리한 방식으로 사용자의 건강 혹은 다양한 측면들과 관련된 정보를 제공할 수 있는 장치가 요구된다.
본 발명의 혁신적인 측면들은 하나 또는 그 이상의 의료 진단 테스트들을 수행하기 위한 웨어러블 진단 장치, 방법들, 및 시스템들을 기술한다.
몇몇 구현 례들에서, 시스템은 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들, 그리고 상기 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들에 의해 실행될 때 상기 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들이 동작들을 수행하도록 야기시키는 명령어들을 저장하는 하나 또는 그 이상의 저장 장치들을 포함하며, 상기 동작들은: 비외과적 진단 테스트를 시작하여 사용자의 의료 상태를 감지하기 위한 요청에 대응하는 입력을 수신하는 것; 상기 비외과적 진단 테스트를 수행하기 위한 하나 또는 그 이상의 센서들을 식별하는 것; 상기 비외과적 진단 테스트에 기반하여 상기 식별된 하나 또는 그 이상의 센서들을 활성화하는 것; 상기 하나 또는 그 이상의 센서들을 통해 신호 데이터를 수신하는 것; 사용자 프로필에 부분적으로 기반하여 상기 비외과적 진단 테스트에 대한 예측 값을 획득하는 것; 상기 예측 값 및 상기 수신된 신호 데이터에 기반하여 테스트 결과를 결정하는 것; 디스플레이 또는 스피커를 통해 상기 테스트 결과를 출력하는 것을 포함한다.
구현 례들 각각은 아래의 특징들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 비외과적 진단 테스트는 포도당 테스트, 콜레스테롤 테스트, 헤모글로빈 테스트, 산소 포화도 레벨 테스트, 및 심전도 모니터링 테스트 중 하나 또는 그 이상을 포함한다.
몇몇 구현 례들에서, 상기 동작들은: 상기 수신된 신호 데이터로부터 획득되는 미가공 데이터에 기반하여 경로를 선택하는 것; 및 상기 선택된 경로에 기반하여 하나의 세트의 결정된 값들을 획득하는 것을 더 포함하며, 상기 예측 값 및 상기 수신된 신호 데이터에 기반하여 상기 테스트 결과를 결정하는 것은 상기 결정된 값들에 기반하여 상기 테스트 결과를 결정하는 것을 포함한다.
몇몇 구현 례들에서, 상기 동작들은: 하나 또는 그 이상의 데이터베이스들로부터 사용자 임상 데이터 및 사용자 인구통계적 데이터를 획득하는 것; 획득된 상기 사용자 임상 데이터 및 상기 사용자 인구통계적 데이터에 기반하여 임상 데이터셋 범위를 결정하는 것; 및 상기 임상 데이터셋 범위를 상기 비외과적 진단 테스트에 대한 상기 예측 값에 매핑하는 것을 더 포함한다.
상기 동작들은: 제 2 비외과적 진단 테스트를 결정하되, 상기 제 2 비외과적 진단 테스트는 i) 상기 제 2 비외과적 진단 테스트를 상기 비외과적 진단 테스트와 연관시키는 사용자 패턴, 및 ii) 사용자의 의료 기록에 기반하여 수행되는, 것; 상기 제 2 비외과적 진단 테스트에 기반하여 제 2 세트의 하나 또는 그 이상의 센서들을 활성화하는 것; 상기 제 2 세트의 하나 또는 그 이상의 센서들을 통해 제 2 신호 데이터를 수신하는 것; 상기 사용자 프로필에 부분적으로 기반하여 상기 제 2 비외과적 진단 테스트에 대한 제 2 예측 값을 획득하는 것; 및 상기 제 2 예측 값 및 상기 수신된 제 2 신호 데이터에 기반하여 제 2 테스트 결과를 결정하는 것을 더 포함한다.
몇몇 구현 례들에서, 상기 비외과적 진단 테스트에 대한 상기 예측 값을 획득하는 것은 상기 제 2 테스트 결과를 이용하여 상기 비외과적 진단 테스트에 대한 상기 예측 값을 결정하는 것을 포함한다.
몇몇 구현 례들에서, 제 2 비외과적 진단 테스트는 포도당 테스트인 상기 비외과적 진단 테스트와 동시에 수행되는 콜레스테롤 테스트이다.
몇몇 구현 례들에서, 상기 비외과적 진단 테스트 및 상기 제 2 비외과적 진단 테스트는 상기 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들을 포함하는 시계에 의해 수행된다.
몇몇 구현 례들에서, 상기 하나 또는 그 이상의 센서들은 무선 심장 전극, 피에조 진동 센서, 적외선 센서, 온도 센서, 가속도계, 및 MEMS 중 하나 또는 그 이상을 포함한다.
개시된 특징의 일면들에 따르면, 시계는 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들 및 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들에 의해 실행될 때 상기 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들이 동작들을 수행하도록 야기시키는 명령어들을 저장하는 하나 또는 그 이상의 저장 장치들을 포함하며, 상기 동작들은: 사용자 프로필에 기반하여, 포도당 테스트와 콜레스테롤 테스트를 선택하는 것; 상기 포도당 테스트와 콜레스테롤 테스트를 수행하기 위한 하나 또는 그 이상의 센서들을 식별하는 것; 상기 식별된 하나 또는 그 이상의 센서들을 활성화하는 것; 상기 하나 또는 그 이상의 센서들을 통해 신호 데이터를 수신하는 것; 상기 사용자 프로필에 부분적으로 기반하여 상기 포도당 테스트에 대한 제 1 예측 값을 획득하는 것; 상기 제 1 예측 값 및 상기 수신된 신호 데이터에 기반하여 포도당 테스트 결과 및 콜레스테롤 테스트 결과를 결정하는 것; 및 상기 시계의 디스플레이 또는 스피커를 통해 상기 포도당 테스트 결과 및 상기 콜레스테롤 테스트 결과를 출력하는 것을 포함한다.
몇몇 구현 례들에서, 상기 하나 또는 그 이상의 센서들은 적외선 센서와 피에조 진동 센서를 포함하고, 상기 동작들은: 수신된 신호 데이터로부터 획득되는 미가공 데이터에 기반하여 경로를 선택하는 것; 및 상기 선택된 경로에 기반하여 하나의 세트의 결정된 값들을 획득하는 것을 더 포함하고, 상기 제 1 예측 값 및 상기 수신된 신호 데이터에 기반하여 상기 포도당 테스트 결과를 결정하는 것은 상기 결정된 값들에 기반하여 상기 포도당 테스트 결과를 결정하는 것을 포함한다.
위 설명된 측면들 및 이 명세서에 더 설명된 구현 례들은 여러 장점들을 갖는다. 예를 들면, 하나의 웨어러블 진단 장치는 비외과적 포도당 테스트, 비와과적 콜레스테롤 테스트, 및 비외과적 헤모글로빈 테스트를 포함한 다수의 비외과적 진단 테스트들을 수행할 수 있다. 또한 웨어러블 진단 장치는 심전도(EKG) 데이터를 얻거나 사용자 손의 불수의적인 움직임과 같은 파킨슨 증상들의 검출을 획득할 수 있다. 무선 전극들을 갖는 웨어러블 진단 장치는 사용자 이력 및 의료 상태들을 추적할 수 있으며, 예측 값들, 알고리즘들, 및 매핑 데이터베이스를 이용하여 포도당, 콜레스테롤 및/또는 헤모글로빈 테스트들에 대해 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과들을 제공할 수 있다. 예측 값들은 사용자의 임상 및 인구통계적 정보를 포함하며 그러므로 포도당 또는 헤모글로빈 레벨들에 영향을 줄 수 있는 피부색 및 연령과 같은 파라미터들을 고려한 계산들을 더 정확하게 한다. 예측 값들은 또한 예측 값들을 특정 질환에 대한 사용자의 민감성과 연관시키는 데 사용될 수 있다.
다른 양태들은 위 설명된 방법들의 동작들을 구현하도록 구성되는 해당 방법들, 시스템들, 장치, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체들, 및 컴퓨터 프로그램을 포함한다.
이 명세서에 설명된 하나 또는 그 이상의 측면들의 세부 내용들이 도면들 및 아래 설명에 제시되어 있다. 해당 설명, 도면들, 및 청구항들로부터, 본 발명의 다른 특징들, 측면들, 및 이점들 또한 명확히 나타날 것이다.
도 1, 도 2, 도 3, 도 4, 및 도 5는 웨어러블 진단 장치의 예시적인 구현 례들을 도시한다.
도 6은 웨어러블 진단 장치에 구현된 예시적인 시스템을 도시한다.
도 7은 사용자의 포도당 레벨을 결정하기 위한 예시적인 방법의 순서도를 도시한다.
도 8은 포도당 예측 값을 결정하기 위한 예시적인 방법의 순서도를 도시한다.
도 9는 사용자의 헤모글로빈 레벨을 결정하기 위한 예시적인 방법의 순서도를 도시한다.
도 10은 헤모글로빈 예측 값을 결정하기 위한 예시적인 방법의 순서도를 도시한다.
도 11은 사용자의 혈압 레벨을 결정하기 위한 예시적인 방법의 순서도를 도시한다.
도 12는 혈압 예측 값을 결정하기 위한 예시적인 방법의 순서도를 도시한다.
도 13은 사용자의 콜레스테롤 레벨을 결정하기 위한 예시적인 방법의 순서도를 도시한다.
다양한 도면들에서의 유사한 참조 번호들 및 명칭들은 유사한 구성 요소들을 가리킨다.
본 개시는 사용자의 신체에 착용되어 사용자에게 다양한 타입들의 건강 관련 정보를 제공하는 웨어러블 진단 장치에 관한 것이다. 몇몇 구현 례들에서, 웨어러벌 진단 장치는 하나 또는 그 이상의 의료 진단 테스트들을 수행할 수 있으며, 실시간으로, 비외과적(혹은 비침습)이면서(non-invasive), 정확하고, 연속적인 데이터를 사용자의 심박수, 헤모글로빈 레벨, 체온, 산소 레벨, 포도당 레벨, 콜레스테롤, 및 혈압에 관한 데이터와 관련하여 제공할 수 있다. 또한 몇몇 구현 례들에서, 웨어러블 진단 장치는 심전도(electrocardiogram: EKG) 데이터 및 사용자의 손의 불수의적인 움직임과 같은 파킨슨(Parkinson) 증상들에 대한 감지를 제공할 수 있다. 사용자는 위 설명된 진단 테스트들 중 하나 또는 그 이상에 대한 정보를 제공하기 위해 웨어러블 진단 장치를 구성할 수 있다. 웨어러블 진단 장치의 구현들이 아래에서 도면들을 참조하여 설명된다.
도 1 내지 도 5는 웨어러블 진단 장치를 다른 면들에서 도시한다. 몇몇 구현 례들에서, 웨어르블 진단 장치는 도 1 내지 도 5에 도시된 바와 같이 시계(watch)의 형태로 구현될 수 있다. 도 6은 몇몇 구현들 례들에 따라 웨어러블 진단 장치에 포함되는 세부 구성들을 추가적으로 묘사한다. 대체로, 웨어러블 진단 장치는 다양한 적합한 형상들, 유형들, 크기들로 구현될 수 있으며, 사용자의 왼팔에 부착될 수 있고 사용자에 대해 다수의 건강 진단 측정치들을 획득할 수 있는 어떠한 전자 장치라도 될 수 있다.
도 1 내지 도 5를 참조하면, 웨어러블 시계는 케이싱(casing, 101), 디스플레이(display, 102), 분리 가능한 무선 심장 전극들(detachable wireless cardiac electrodes, 103, 113), 벨트들(belts, 104, 109), 피에조 진동 센서(piezo vibration sensor, 105), 적외선/광/레이저 센서(106), 커넥터(107), 온도 센서(108), 제어 버튼들(110, 111), 후면 커버(112), 벨트 커넥터(114), 벨트 체결기(belt fastener, 115), 충전 커넥터(116), 전원(117), 외부 벨트층(118, 120), 절연 와이어(insulated wire, 119), 가속도계(accelerometer, 121), 전원 관리기(power manager: 122), 시스템 온 칩(System on Chip: SoC, 123), 및 전력 스위치(124)를 포함할 수 있다. 웨어러블 시계는 사용자의 왼팔(150)에 착용될 수 있다.
케이싱(101)은 디스플레이(102, 예를 들면 터치 디스플레이), 충전 커넥터(116), 제어 버튼들(110, 111), 그리고 프로세서, 인쇄 회로 기판(printed circuit board: PCB), 집적 회로(integrated circuit: IC), SoC (123), 메모리, 및 무선 송수신기와 같은 하나 또는 그 이상의 전자 구성 요소들을 포함하거나 연결될 수 있다. 디스플레이(102)는 다양한 데이터를 디스플레이하기 위해 예를 들면 액정 디스플레이(liquid crystal display: LCD), 발광 다이오드(light emitting diode: LED) 디스플레이, 또는 유기 발광 다이오드 디스플레이를 포함하는 임의의 적합한 디스플레이를 이용하여 구현될 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 디스플레이(102)는 정전식(capacitive) 터치 스크린과 같은 터치 스크린일 수 있다.
디스플레이(102)는 사용자에게 데이터를 출력하고 사용자로부터의 입력을 수신하도록 구성되는 사용자 인터페이스를 디스플레이할 수 있다. 웨어러블 진단 장치에서 제어 버튼들(110, 111)은 사용자 인터페이스를 탐색하고, 선택하고, 하나 또는 그 이상의 동작들을 실행하기 위해 사용자에 의해 사용될 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 디스플레이(102)는 사용자로부터 선택을 수신할 수 있고, 사용자 선택을 나타내는 정보를 웨어러블 시계 혹은 네트워크 장치 내의 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 제공할 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 디스플레이(102)는 하나 또는 그 이상의 프로세서들로부터 데이터를 수신하고, 그 데이터를 디스플레이(102)에 제공하여 사용자에게 출력할 수 있다. 예를 들면, 몇몇 경우에서, 사용자는 사용자 인터페이스를 통해 사용자의 포도당 레벨들의 제공하라는 요청을 입력할 수 있다. 사용자의 포도당 레벨들을 결정한 후, 사용자의 포도당 레벨들을 나타내는 정보는 디스플레이(102) 상에서 디스플레이되는 사용자 인터페이스를 통해 출력될 수 있다.
케이싱(101) 내 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 인쇄 회로 기판 또는 집적 회로 내에 구현될 수 있고, 메모리, 디스플레이(102), 및 무선 송수신기와 같은 웨어러블 진단 장치의 다른 전자 구성 요소들에 전기적으로 연결될 수 있다. 예를 들면, 프로세서는 사용자 선택을 나타내는 데이터를 디스플레이(102)로부터 수신하고, 사용자에 의해 요청된 정보의 타입을 결정하고, 사용자에 의해 요청된 정보에 기반하여 하나 또는 그 이상의 동작들을 실행하기 위한 커맨드들을 생성할 수 있다.
몇몇 구현 례들에서, 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 무선 송수신기를 이용하여 데이터를 전송 및 수신할 수 있다. 데이터는 웨어러블 진단 장치 및 이차적(secondary) 장치 사이에서 송수신될 수 있다. 이차적 장치는 사용자, 네트워크 서버, 혹은 웨어러블 시계가 통신할 수 있는 장치에 의해 선택된 장치일 수 있다. 예를 들면, 사용자는 사용자가 소유하는 다른 장치를 선택하여 웨어러블 진단 장치로부터 해당 장치로 데이터를 보낼 수 있다. 다른 예로서, 웨어러블 진단 장치는 사용자 요청 혹은 송수신 데이터의 미리 결정된 스케줄에 따라, 하나 또는 그 이상의 네트워크 서버들과 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다.
위 하나 또는 그 이상의 네트워크 서버들은 하나 또는 그 이상의 데이터베이스들, 액세스 포인트들, 기지국들(base stations), 스토리지 시스템들, 클라우드 시스템들, 및 모듈들을 포함할 수 있는 하나 또는 그 이상의 네트워크들에 대한 서비스들을 제공할 수 있다. 하나 또는 그 이상의 서버들은 네트워크 운영 체제(network operating system)을 구동하는 일련의 서버들일 수 있다. 하나 또는 그 이상의 서버들은 클라우드 및/또는 네트워크 컴퓨팅을 위해 사용되거나 그것들을 제공할 수 있다.
네트워크들 내 데이터베이스들은 클라우드 데이터베이스 혹은 데이터베이스 관리 시스템(database management system: DBMS)에 의해 관리되는 데이터베이스일 수 있다. 데이터베이스 관리 시스템은 데이터베이스 내 데이터의 조직, 저장, 관리, 및 검색을 제어하는 엔진으로서 구현될 수 있다. 데이터베이스 관리 시스템들은 흔히 쿼리하고, 백업 및 복제하고, 규칙을 시행하고, 보안을 제공하고, 계산을 수행하고, 변화 및 접근 로깅(change and access logging)을 수행하고, 최적화를 자동화하는 능력(기능)을 제공한다. 데이터베이스 관리 시스템은 일반적으로 모델링 언어(modeling language), 데이터 구조, 데이터베이스 쿼리 언어(database query language), 및 트랜잭션 메커니즘(transaction mechanism)을 포함한다. 계층형(hierarchical) 모델, 네트워크 모델, 관계(relational) 모델, 객체 모델, 또는 임의의 다른 적용 가능한 잘 알려진 편리한 조직(organization)을 포함할 수 있는 데이터베이스 모델에 따라, 모델링 언어는 데이터베이스 관리 시스템 내 각 데이터베이스의 개요(schema)를 정의하는 데에 사용된다. 데이터 구조들은 데이터를 저장하기 위해 필드들, 기록들, 파일들, 객체들, 및 임의의 다른 적용 가능한 잘 알려진 편리한 구조들을 포함할 수 있다. 또한 데이터 관리 시스템은 저장된 데이터에 대한 메타 데이터 포함할 수 있다.
몇몇 구현 례들에서, 데이터베이스는 사용자의 정보, 예를 들면 별칭, 의료 기록(병력), 및 사용자의 임의의 의료적 상태를 저장할 수 있는 사용자 데이터베이스를 포함할 수 있다. 또한 사용자 데이터베이스는 다양한 툴들 및 소프트웨어에 접근하기 위한 라이센스들, 허가들, 및 증명들과 관련된 데이터를 저장할 수 있다. 몇몇 경우에서, 사용자 데이터베이스 내에 데이터를 저장하는 것에 우선하여 사용자를 식별할 수 있는 정보가 익명화되고 사용자 식별 정보가 삭제되도록, 사용자는 사용자 데이터를 익명화하는 옵션을 선택할 수 있다.
일반적으로, 다양한 적합한 무선 프로토콜들이 웨어러블 진단 장치와 데이터를 통신하는 데에 사용될 수 있다. 예를 들면, 웨어러블 진단 장치는 와이파이(WiFi) 또는 블루투스 통신들을 사용하는 하나 또는 그 이상의 네트워크들, 장치들, 또는 서버들과 통신할 수 있다. 일반적으로, 네트워크들의 다양한 타입들이 통신될 수 있으며, 다양한 통신 프로토콜들이 사용될 수 있다.
충전 커넥터(116)는 유니버설 시리얼 버스(universal serial bus) 또는 도전성 와이어와 같은 전원 케이블에 연결하도록 구성되는 포트일 수 있다. 전원 케이블에 연결되어, 충전 커넥터(116)는 외부 소스로부터의 전력을 제공하여 웨어러블 시계 내 전원(117)을 충전하는 전원 인터페이스로서 기능할 수 있다. 전원(117)은 임의의 적합한 베터리일 수 있으며, 웨어러블 진단 장치 내 임의의 전자 구성 요소에 전력을 제공할 수 있다.
케이싱(101)은 또한 전력 스위치(124)를 포함한다. 몇몇 구현 례들에서, 전력 스위치(124)가 전력 오프 위치(power off position)에 위치하도록 전력 스위치(124)를 선택하는 것에 응답하여, 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 전력 관리기(122)에 커맨드를 전송하여 웨어러블 진단 장치의 하나 또는 그 이상의 구성 요소들, 예를 들면 디스플레이(102)에 전력을 제공하는 것을 중단하도록 할 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 전력 스위치(124)가 전력 온 위치(power on position)에 위치하도록 전력 스위치(124)를 선택하는 것에 응답하여, 전력 관리기(122)는 전원(117)에 커맨드를 전송하여 웨어러블 진단 장치의 하나 또는 그 이상의 구성 요소들, 예를 들면 디스플레이(102)에 전력을 제공하도록 할 수 있다.
케이싱(101)은 웨어러블 진단 장치를 다른 사이즈들의 손목들에 고정하도록 조절될 수 있는 벨트들(104, 109), 커넥터(107), 및 벨트 커넥터(114)에 연결된다. 예를 들면, 벨트들(104, 109) 및 벨트 커넥터(114)는 사용자의 손목을 감쌀 수 있으며, 벨트 체결기(115)는 벨트들(104, 109) 및 벨트 커넥터(114)를 고정된 위치에서 유지시킬 수 있다. 후면 커버(112) 및 심장 전극(113, ECG EPIC Sensor)은 케이싱(101)의 뒷 부분에 배치될 수 있다.
하나 또는 그 이상의 절연 와이어들(119)은 웨어러블 진단 장치의 구조물 내에 통합될 수 있으며, 웨어러블 진단 장치의 다양한 구성 요소들에 전기적 연결을 제공할 수 있다. 예를 들면, 도 6에 도시된 바와 같이, 하나 또는 그 이상의 절연 와이어들(119)은 웨어러블 진단 장치의 중심 축을 따라 배치될 수 있으며, 전원(117)과 케이싱(101) 사이 및 전원(117)과 적외선/광/레이저 센서(106) 사이에 전기적 연결을 제공할 수 있다.
또한 웨어러블 진단 장치는 심장 전극들(103, 113), 피에조 진동 센서(105), 적외선/광/레이저 센서(106), 온도 센서(108), 가속도계(121), 임피던스 센서와 같은 하나 또는 그 이상의 센서들을 포함할 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 피에조 진동 센서(105)는 MEMS(micro-electro mechanical system) 센서를 포함할 수 있다.
무선 심장 전극들(103, 113)은 심장의 수축 중에 생성되는 전압들과 같은 심장 전위 파형들(cardiac electrical potential waveforms)을 감지하도록 구성되는 금속 전도성 물질을 포함할 수 있다. 무선 심장 전극(103)은 웨어러블 진단 장치의 외둘레(outer circumference)에 대응하는 외부 벨트층(118) 상에 배치된다. 무선 심장 전극(113)은 후면 커버(112) 상에 배치되거나 내에 집적되어 웨어러블 진단 장치가 사용자의 팔(15)에 고정될 때 사용자의 피부에 컨택할 수 있다. 무선 심장 전극들(103, 113)은 웨어러블 진단 장치로부터 떨어지고 재장착될 수 있으며, 다른 전자 장치와 무선으로 데이터를 통신할 수 있다.
적외선/광/레이저 센서(106)는 신호 생성기 및 신호 감지기를 포함할 수 있다. 신호 생성기는 예를 들면 650-1400 나노미터(nanometers: nm) 범위의 파장을 갖는 적외선 신호들을 생성하고 전송할 수 있다. 이 범위는 사용자의 혈액 내의 산소, 포도당, 헤모글로빈 분자들의 존재를 나타내는 데이터를 획득하는 데에 특히 유용하다. 신호 감지기는 사용자의 몸체로부터 수신되는 적외선 신호들을 감지하도록 구성될 수 있다.
몇몇 구현 례들에서, 적외선/광/레이저 센서(106)는 펄스 신호들을 감지하고 감지된 신호들을 동맥 방법(Artery method)에서 맥파 전송 시간(Pulse Wave Transit Time: PWTT)을 이용하여 처리할 수 있다. 이러한 펄스 신호들은 피에조 진동 센서(105)에 의해 획득된 데이터와 결합되어 비외과적으로(non-invasively) 혈압을 예측할 수 있다. 또한 적외선/광/레이저 센서(106)는 비외과적으로 사용자의 피 내의 산소 포화 레벨들(SpO2)을 나타내는 데이터를 결정하거나 획득하는 데에 사용할 수 있다.
피에조 진동 센서(105) 및 가속도계(121)는 사용자의 손의 진동들을 측정하는 데에 사용될 수 있다. 예를 들면, 가속도계(121)는 방향, 속도, 진동들, 회전들의 변화들을 감지할 수 있다. 온도 센서(108)는 사용자의 체온을 측정하는 데에 사용될 수 있다. 온도 센서(108)는 열전대(thermocouple), 실리콘 밴드갭(silicon bandgap) 센서, 온도계(thermometer), 또는 하나 또는 그 이상의 센싱 저항들을 포함하는 서미스터(thermistor)일 수 있다. 센싱 저항들 내 전기 저항의 변화는 체온의 변화에 해당할 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 온도 센서들은 액티브 및 패시브 구성 요소들과 집적 회로들의 단일 패키지 내에서 제조되는 저항성 및 반도체 물질을 포함할 수 있다.
위 센서들은 아래에 상세히 설명되는 바와 같이 하나 또는 그 이상의 측정치들을 획득하는 데에 사용될 수 있다. 포도당 레벨들, 헤모글로빈 레벨들, 혈압 레벨들, 심전도(EKG), 심박수 레벨들, 체온, 및 손 진동들(hand vibrations)을 결정하기 위해 웨어러블 진단 장치를 이용하여 수행되는 동작들이 아래에 상세히 설명된다. 그러한 동작들은 사용자가 웨어러블 진단 장치를 사용자의 왼팔(150) 상에 위치시키고, 하나 또는 그 이상의 벨트들(104, 109), 벨트 커넥터(114), 벨트 체결기(115), 및 외부 벨트층들(118, 120)을 조절하여 웨어러블 진단 장치를 사용자의 왼팔(150)에 고정시키는 것에 의해 시작한다.
웨어러블 진단 장치가 사용자의 왼팔(15)에 고정될 때, 적외선/광/레이저 센서(106)는 사용자의 요골 척골 동맥(radial ulnar artery) 바로 위의 사용자의 왼 손목의 하부(inferior part)에 컨택할 수 있다. 위 설명된 바와 같이, 적외선/광/레이저 센서(106)는 적외선 신호를 생성 및 전송하는 신호 생성기를 포함할 수 있다. 그 신호는 적외선/광/레이저 센서(106)로부터 사용자의 왼 손목의 하부 내 사용자의 피부 방향으로 전송될 수 있다.
적외선/광/레이저 센서(106)는 사용자의 피부로부터의 신호의 반사를 감지할 수 있다. 흡수 스팩트럼 데이터를 포함하는 감지 신호는 아날로그-디지털 컨버터(analog to digital converter: ADS)를 이용하여 디지털 신호로 변환될 수 있다. 변환의 결과로서, 사용자의 피부로부터 수신된 신호에 대응하는 미가공(raw) 디지털 데이터가 생성된다. 미가공 디지털 데이터는 산소, 포도당, 헤모글로빈과 같은 사용자의 혈액 내 다양한 분자들의 존재에 대응하는 흡수 스팩트럼을 판별하도록 처리될 수 있다. 흡수 스팩트럼을 결정함으로써, 사용자의 혈액 내에 존재하는 특정 분자들의 존재 및 해당 레벨들이 평가될 수 있다.
몇몇 구현 례들에서, 미가공 디지털 데이터의 다수의 세트들이 다양한 시점들에서 획득되도록 다수의 신호 측정치들이 획득될 수 있다. 미가공 디지털 데이터의 다른 세트들은 누적되고 평균화되어 사용자에 대한 하나의 미가공 데이터 세트를 산출할 수 있다.
몇몇 구현 례들에서, 웨어러블 진단 장치는 사용자의 건강과 연관된 정보를 획득할 수 있다. 사용자의 건강과 연관된 정보는, 이에 한정되지는 않으나, 사용자의 거주 위치, 사용자의 의사, 사용자의 약사, 사용자의 진료 기록, 사용자의 하나 또는 그 이상의 그룹들과의 인구통계적(demographic) 연관들, 사용자의 식단(food diet), 사용자가 갖는 아이들의 수, 사용자의 의료 기록, 사용자의 하나 또는 그 이상의 과거 혹은 현재의 의료적 상태들, 예를 들면 사용자가 세부 사항들을 획득하고자 관심을 갖는, 알레르기들, 수술들, 유전적 조건들, 사용자의 하나 또는 그 이상의 건강 관심사들, 그리고 하나 또는 그 이상의 혈액 함량 레벨들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 사용자가 포도당 또는 혈압 레벨들에 특히 관심을 갖는 것을 지시할 수 있다. 또한 사용자는 사용자가 얼마나 자주 사용자의 포도당 또는 혈압 레벨들에 대한 정보를 획득하기 원하는지를 지시할 수 있다.
사용자의 건강과 연관된 정보는 사용자 프로필(profile)을 생성하는 데에 사용될 수 있다. 사용자 프로필은 웨어러블 진단 장치 내에 저장되거나 웨어러블 진단 장치로부터 멀리 떨어진 위치의 데이터베이스 혹은 서버 내에 저장될 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 사용자 프로필 데이터는 개인 식별 정보가 제거되도록, 그것이 저장되거나 사용되기 전에 하나 또는 그 이상의 방법들로 처리될 수 있다. 예를 들면, 사용자의 신원(identity)은 사용자에 대한 개인 식별 정보가 판별될 수 없도록 처리되거나, 사용자의 지리적 위치, 신원, 또는 인구통계적 배경은 사용자의 특정 세부 사항들이 판별될 수 없도록 사용자가 원하는 정도로 일반화될 수 있다. 따라서, 사용자는 무슨 정보가 수집되고 어떤 정보가 사용될지 제어할 수 있다. 이를 구현하기 위해, 사용자는 여기에 설명된 시스템들, 프로그램들, 혹은 특징들이 사용자 정보를 수집하거나 제공할 수 있는지 여부를 사용자가 선택하도록 할 수 있도록 하는 제어들을 웨어러블 진단 장치를 통해 제공받을 수 있다.
몇몇 구현 례들에서, 사용자는 웨어러블 진단 장치가 사용자의 의료 정보를 실시간으로 수신하고 업데이트할 수 있는 서비스에 참가하도록 구독(subscribe)하거나 선택할 수 있다. 특히, 웨어러블 진단 장치는 검사 결과들, 의사 방문 결과들, 진단들, 또는 처방들로 업데이트될 수 있다. 예를 들면, 사용자는 사용자의 의사, 약사들, 또는 의료 기록 보유자들을 인증하여 사용자의 의료 정보를 사용자 프로필을 저장하는 서버 또는 데이터베이스에 제공(release)할 수 있다. 이 서버 또는 데이터베이스는 다양한 소스들로부터 정보를 수집하여 사용자의 프로필을 업데이트할 수 있는 구독 서비스를 통해 관리될 수 있다. 웨어러블 진단 장치는 실시간으로, 주기적으로, 또는 사용자 요청에 따라 사용자의 의료 정보에 대한 업데이트를 수신할 수 있다.
사용자는 웨어러블 진단 장치의 사용자 인터페이스를 이용하여 사용자의 건강 및 배경에 대한 정보를 직접 입력할 수 있다. 입력된 사용자 의료 정보는 이후 원격지에 또는 웨어러블 진단 장치 상에 저장될 수 있다.
도 1 내지 도 6과 관련하여 설명된 특징들은 사용자의 왼팔에 착용되는 웨어러블 진단 장치에 관한 것이나, 웨어러블 진단 장치는 다른 변화된 형태들을 가질 수 있고 몇몇 경우들에서 사용자 신체의 다른 부분들에 착용 혹은 적용될 수 있음이 이해될 것이다. 나아가, 하나 또는 그 이상의 추가적인 구성 요소들가 웨어러블 진단 장치에 포함되거나 이에 연결될 수 있다. 예를 들면, 몇몇 구현 례들에서, 웨어러블 진단 장치는 음파를 이용하여 정보를 출력하는 스피커, 그리고 예를 들면 사용자 명령, 요청, 또는 피드백에 대응하는 오디오 입력들을 수신하는 마이크로폰 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다.
웨어러블 진단 장치는 사용자의 건강과 연관하여 수신 혹은 획득된 정보에 기반하여 웨어러블 진단 장치를 착용한 사용자와 연관된 하나 또는 그 이상의 포도당 레벨, 헤모글로빈 레벨, 혹은 혈압 레벨을 획득하기 위한 하나 또는 그 이상의 진단 테스트들을 실행하도록 더 구성될 수 있다. 이러한 프로세스들은 도 7 내지 도 12를 참조하여 더 설명된다.
도 7, 도 9, 및 도 13을 참조하면, 웨어러블 진단 장치는 테스트가 수행되어야 한다는 지시(명령)를 수신할 수 있다(702, 902, 1302). 예를 들면, 웨어러블 진단 장치는 포도당 검사(702), 헤모글로빈 검사(902) 또는 콜레스테롤 검사(1302)가 수행되어야 한다는 지시를 수신할 수 있다. 테스트가 수행되어야 한다는 지시는 테스트를 수행하기 위해 사용자에 의해 이루어진 선택, 그리고 예정된 시간에 따라 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 이루어진 요청 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 예를 들면, 웨어러블 진단 장치는 특정 시간들에서 또는 특정 시간 구간들 후에 판독되는 혈압을 제공하도록 프로그램될 수 있다. 이후 웨어러블 진단 장치는 혈압 판독과 같은 특정 판독이 사용자에게 제공되어야 하는 날짜들 및 시간들을 스케줄링할 수 있고, 예정된 시간들에서 혈압 및 산소 포화도 레벨들을 결정하는 방법을 개시할 수 있다.
테스트가 수행되어야 한다는 지시를 수신한 후(702, 902, 1302), 웨어러블 진단 장치의 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 테스트에 이용될 센서의 타입을 결정하고 결정된 타입의 센서들을 활성화할 수 있다(704, 904, 1304). 포도당 또는 헤모글로빈 테스트의 경우 결정된 타입의 센서들은 하나 또는 그 이상의 적외선/광/레이저 센서들을 포함할 수 있다. 콜레스테롤 테스트의 경우, 활성화된 센서들은 적외선/광/레이저 센서, 임피던스 센서, 전자기(electromagnetic) 센서 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 센서를 활성화시키는 것은, 이에 한정되지는 않으나, 그 센서들에 증가된 전력을 제공하는 것, 적외선 신호와 같은 신호를 방출 또는 수신하도록 센서들을 예열하는 것, 센서들을 구성 혹은 캘리브레이팅(calibrating)하는 것을 포함할 수 있다.
활성화된 하나 또는 그 이상의 센서들은 사용자를 특징짓는 측정치들을 획득할 수 있다(706, 906, 1306). 예를 들면, 하나 또는 그 이상의 적외선/광/레이저 센서들은 짧은 시간 구간, 예를 들면 30초 동안 적외선 신호 또는 펄스 신호를 각각 방출하고, 방출된 신호가 사용자의 피부로부터 반사되는 것을 감지하도록 구성될 수있다. 몇몇 경우들에서, 임피던스 센서를 이용한 반사 측정치들 및 전류 측정치들이 반복적으로 획득될 수 있으며, 혹은 상이한 펄스 전력 또는 자기장들과 같은 상이한 환경들 하에서 획득될 수 있다. 예를 들면, 콜레스테롤 측정들에 있어서, 자기장을 인가하지 않고 첫번째 전류 혹은 적외선 신호 측정치가 획득될 수 있고, 다양한 저전력의 세기들의 자기장이 일정 시간, 예를 들면 10초 동안 생성된 후 하나 또는 그 이상의 다른 전류 혹은 적외선 측정치들이 얻어질 수 있다.
포도당 및 헤모글로빈 테스트들의 경우, 측정된 감지된 신호들이 프로세싱(처리)되고 미가공(raw) 데이터 값들에 기반하여 특정 경로(pathway)가 선택된다(708, 908). 특히, 감지된 신호들 각각은 아날로그 디지털 변환기(ADC)를 이용하여 미가공 디지털 데이터로 변환될 수 있는 흡수 스펙트럼(absorption spectra) 데이터를 포함한다. 위 프로세싱은 다운 컨버전(down conversion), 필터링(filtering), 컨볼루팅(convoluting), 믹싱(mixing), 및 임의의 다른 적절한 신호 프로세싱 동작과 같은 추가적인 프로세싱 동작들을 선택적으로 포함할 수 있다.
사용자의 피부로부터 수신된 신호에 대응하는 미가공 디지털 데이터는 특정 경로 및 해당 예측 값들 및 기울기 회귀 값(slope regression value)들을 선택하는 기초로서 사용된다(710, 910). 예를 들어, 포도당 테스트가 수행될 때, 테이블 1에 도시된 바와 같은 예시적인 맵핑이 특정 경로 및 해당 예측 값들 및 기울기 회귀 값들을 선택하는데 사용될 수 있다. 미가공 값들이 500 이상 700 이하라면, 경로 A 및 해당 포도당(G) 예측 값 917 및 G 기울기 회귀 값 0.838이 선택된다. 미가공 값들이 701 이상 850 이하라면, 경로 B 및 해당 G 예측 값 919 및 G 기울기 회귀 값 0.838이 선택된다. 미가공 값들이 851 이상 950 이하라면, 경로 C 및 해당 G 예측 값 1001 및 G 기울기 회귀 값 0.838이 선택된다. 미가공 값들이 951 이상 1100 이하라면, 경로 D 및 해당 G 예측 값 1004 및 G 기울기 회귀 값 0.838이 선택된다. 미가공 값들이 1101 이상이라면, 경로 E 및 해당 G 예측 값 981 및 G 기울기 회귀 값 0.838이 선택된다.
Figure pct00001
획득된 예측 및 기울기 회귀 값들은 이후 사용자의 포도당 레벨을 결정하는 데에 이용될 수 있다(712). 포도당 레벨을 결정하기 위해, 웨어러블 진단 장치는 일반화가능도 이론(Generalizability Theory) 및 G 기울기 회귀를 미가공 데이터의 세트에 적용하고 아래와 같은 수학식 1을 이용하여 포도당 레벨을 나타내는 값들을 결정할 수 있다.
Figure pct00002
결정된 포도당 값은 다양한 적합한 방법들을 통해 출력될 수 있다(714). 예를 들면, 결정된 포도당 값은 웨어러블 진단 장치의 디스플레이 상에 출력되거나 웨어러블 진단 장치의 스피커에 의해 출력될 수 있다.
헤모글로빈 테스트가 수행 될 때, 표 2에 도시된 바와 같은 예시적인 맵핑이 특정 경로 및 해당 예측 값 및 기울기 회귀 값을 선택하는데에 이용될 수 있다. 미가공 값들이 500 이상 700 이하라면, 경로 A 및 해당 헤모글로빈(Hb) 예측 값 31.5 및 Hb 기울기 회귀 값 0.114가 선택된다. 미가공 값들이 701 이상 850 이하인 경우, 경로 B 및 해당 Hb 예측 값 67 및 Hb 기울기 회귀 값 0.114가 선택된다. 미가공 값들이 851 이상 950 이하라면, 경로 C 및 해당 Hb 예측 값 81 및 Hb 기울기 회귀 값 0.114가 선택된다. 미가공 값들이 951 이상 1100 이하라면, 경로 D 및 해당 Hb 예측 값 98 및 Hb 기울기 회귀 값 0.114가 선택된다. 미가공 값들이 1101 이상이라면, 경로 E 및 해당 Hb 예측값 100.5 및 Hb 기울기 회귀값 0.114가 선택된다.
Figure pct00003
획득된 예측 및 기울기 회귀 값들은 이후 사용자의 헤모글로빈 레벨을 결정하는 데에 이용될 수 있다(912). 헤모글로빈 레벨을 결정하기 위해, 웨어러블 진단 장치는 미가공 데이터의 세트에 Hb 기울기 회귀를 적용하고 아래와 같은 수학식 2를 이용하여 헤모글로빈 레벨을 나타내는 값들을 결정할 수 있다.
Figure pct00004
결정된 헤모글로빈 값은 이후 다양한 적합한 방법들을 통해 출력될 수 있다(914). 예를 들면, 결정된 헤모글로빈 값은 웨어러블 진단 장치의 디스플레이 상에 출력되거나 웨어러블 진단 장치의 스피커에 의해 출력될 수 있다.
포도당 또는 헤모글로빈 테스트에서 500 미만의 미가공 데이터 값들에 대해, 웨어러블 진단 장치는 그 값들이 오류(erroneous)라 판별하고 하나 또는 그 이상의 적외선/광/레이저 센서들을 통해 미가공 데이터 값들 획득하기 위한 다른 시도를 개시할 수 있다. 세 번의 시도들 후에도 500 보다 큰 값을 얻을 수 없다면, 웨어러블 진단 장치는 현재 포도당 또는 헤모글로빈 테스트를 수행할 수 없다는 오류 메시지를 사용자에게 출력할 수 있다.
웨어러블 진단 장치를 착용한 사용자와 연관된 콜레스테롤 레벨들(예를 들어, HDL, LDL, 트리글리세리드(Triglyceride) 분자들)을 결정하기 위해 콜레스테롤 테스트가 수행될 때, 사용자의 왼손목의 하부(inferior part)는 적외선/광/레이저 센서로부터 발광하는 적외선 신호에 노출된다. 또한 사용자 피부의 이 영역은 짧은 시간 구간, 예를 들어 10초 또는 30초 동안 자기장에 노출될 수 있으며, 이후 콜레스테롤 분자들을 제외한 혈액 입자들은 전자기의 양극 및 음극(positive and negative poles)에 따라 스스로 배열된다. 자기장을 인가하기 전과 후에 적외선 흡수 스펙트럼을 나타내는 데이터가 획득될 수 있고(1306), 이후 획득된 데이터가 프로세싱될 수 있다(1308). 획득된 데이터에 대한 프로세싱은 아날로그 디지털 변환기(ADC)를 이용하여 해당 데이터를 디지털 신호로 변환하고, 자기장을 인가하기 전과 후의 흡수 스펙트럼 값들 사이의 차이를 계산하여 미가공 값을 산출하는 것을 포함할 수 있다.
다음으로, 데이터베이스로부터 예측된 콜레스테롤 레벨 값이 획득된다(1310). 데이터베이스는 콜레스테롤 레벨들의 미가공 값들로의 매핑을 포함할 수 있으며, 인구통계적 클래스들에 따라 체계화될 수 있다. 데이터베이스는 아래 설명과 같이 다수의 대상자들에 대한 테스트에 기반하여 생성될 수 있다.
먼저, 대상자의 인구통계적 프로필이 기록될 수 있다. 인구통계적 프로필에는 대상자의 연령, 성별, 민족, 피부색, 결혼 상태 및/또는 의료적 상태들과 같은 대상자에 대한 다양한 타입들의 설명 정보가 포함될 수 있다. 예를 들면, 대상자는 피부암을 가진 미망인의 48세 백인 남자의 인구통계적 프로필을 가질 수 있다. 각 대상에 대해, 다양한 적합한 방법들을 이용하여 비외과적 콜레스테롤 테스트를 수행할 수 있으며, 테스트 결과들은 대상자 프로필에 추가될 수 있다.
다음으로, 위 설명된 바와 같이 저항 및 적외선 센서들을 각각 이용하여 대상자에 대한 전류 및 적외선 신호 측정치들이 획득될 수 있다. 전류 및 적외선 신호 측정치들은 자기장이 인가되기 전 및 특정 시간 구간 동안 자기장이 인가된 후 수행될 수 있다. 측정된 신호들의 미분 값들이 계산되어 미가공 값들로서 저장될 수 있다. 미가공 값들은 비외과적 콜레스테롤 테스트들로부터 얻어진 콜레스테롤 레벨들에 매핑되고 대상자 프로필에 저장된다.
수백 및 수천의 대상자들이 테스트되어, 하나 또는 그 이상의 인구통계적 클래스들(예를 들어, 성별, 민족, 연령 등)에 따라 미가공 값들을 콜레스테롤 레벨들에 매핑하는 데이터베이스를 생성하는 데에 큰 샘플 사이즈의 대상자들이 이용될 수 있도록 할 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 콜레스테롤 레벨들의 평균, 중간, 및 모드(mode) 값들 및 미가공 값들이 각 인구통계적 클래스에 대해 결정될 수 있도록, 통계적인 데이터가 위 테스트들로부터 추출될 수 있다.
일반적으로, 다양한 타입들의 인구통계적 클래스들이 형성될 수 있다. 예를 들면, 몇몇 경우들에서, 인구통계적 클래스는 연령, 예를 들면 40대인 사람들의 연령으로 제한될 수 있다. 몇몇 경우들에서, 인구통계적 클래스는 연령 및 민족 또는 연령, 민족, 및 성별과 같이 다수의 인구통계적 특성들(characteristics)을 포함할 수 있다. 이에 따라, 데이터베이스는 특정 인구통계적 클래스들과 연관된 미가공 값들에 기반하여 가능(likely) 콜레스테롤 레벨들을 매핑하는 매핑 테이블을 포함 할 수있다. 여기에서, 데이터베이스는 대상자들의 신원이 드러나거나 알려지지 않도록 익명으로 된 방식으로 생성될 수 있다.
다시 도 13을 참조하면, 동작 1308에서 획득된 미가공 값들에 기반하여 예측된 콜레스테롤 레벨 값이 데이터베이스로부터 획득된다(1310). 특히, 단계 1308에서 획득된 미가공 값 및 웨어러블 진단 장치를 착용하는 사용자의 인구통계적 프로필에 매핑된 콜레스테롤 레벨이 데이터베이스 내 매핑 테이블을 참조함으로써 획득된다.
다음으로, 예측된 콜레스테롤 레벨 값이 웨어러블 진단 장치를 착용한 사용자의 가능(likely) 콜레스테롤 레벨로 결정될 수 있다(1312). 몇몇 구현 례들에서, 예측된 콜레스테롤 레벨 값은 사용자의 이전에 획득된 콜레스테롤 레벨들과 비교될 수 있다. 예측된 콜레스테롤 레벨과 최근 획득된 사용자의 콜레스테롤 레벨 사이의 차이가 임계치, 예를 들면 3%보다 큰 경우, 웨어러블 진단 장치는 새롭게 예측된 콜레스테롤 레벨을 획득하기 위해 동작들 1302 내지 1310을 반복할 수 있다. 이러한 반복은 예측된 콜레스테롤 레벨 값이 최근 획득된 콜레스테롤 레벨의 임계 차이 내에 있을 때까지 계속될 수 있다. 몇몇 경우들에서, 만약 위 임계 차이를 만족시키지 않고 3회의 반복들이 실행된다면, 3번째 반복에서 얻어진 예측된 콜레스테롤 레벨 값이 웨어러블 진단 장치를 착용 한 사용자의 가능 콜레스테롤 레벨로 결정될 수 있다. 사용자의 결정된 가능 콜레스테롤 레벨은 이후 웨어러블 진단 장치의 디스플레이(102)에 의해 디스플레이될 수 있다.
위 설명된 예시적인 구현 례들에서, 포도당, 헤모글로빈, 또는 콜레스테롤 레벨들을 결정하기 위해 예측 값들이 이용되었다. 예측 값들은 다양한 상이한 방법들을 이용 및 여러 요소들에 기반하여 결정될 수 있다. 콜레스테롤 레벨들에 대한 예측 값들을 획득하는 방법이 위에서 설명되었다. 포도당 및 헤모글로빈 레벨들에 대한 예측 값들을 획득하는 방법은 도 8 및 도 10과 관련하여 더 설명된다.
도 8을 참조하면, 웨어러블 진단 장치는 사용자의 포도당 레벨에 대한 예측 값을 획득하기 위해 사용자 프로필 정보를 획득할 수 있다(802). 사용자 프로필 정보는 사용자의 거주 지역, 사용자의 의사, 사용자 약사, 사용자의 의료 기록 보유자, 하나 또는 그 이상의 그룹들과의 사용자의 인구통계적 연관성들, 사용자의 식단, 사용자가 갖는 아이들의 수, 사용자의 의료 기록, 사용자의 하나 또는 그 이상의 과거 혹은 현재의 의료적 상태들, 예를 들면 사용자가 세부 사항들을 획득하고자 관심을 갖는, 알레르기들, 수술들, 유전적 조건들, 사용자의 하나 또는 그 이상의 건강 관심사들, 그리고 하나 또는 그 이상의 혈액 함량 레벨들 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다
사용자의 프로필로부터의 정보를 이용하여, 웨어러블 진단 장치는 사용자의 혈압 및 온도에 기반하여 사용자에 대한 포도당의 임상 상관 정보 값(clinical Correlation Information value for Glucose: cCIG)을 결정할 수 있다(804). 몇몇 구현 례들에서, cCIG는 가능(likely) 혈압 및 온도를 나타내는 값들의 매트릭스(행렬)일 수 있다. 일반적으로, 사용자의 혈압 및 온도를 획득하기 위해 다양한 적절한 방법들이 이용될 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 혈압은 도 11 내지 도 12을 참조하여 이 명세서에서 설명된 바와 같이 획득될 수 있고, 온도는 웨어러블 진단 장치에 포함된 온도 센서를 이용하여 획득될 수 있다. 몇몇 경우들에서, cCIG는 의사의 보고서, 과거 또는 현재의 의료 상태들, 임상 진단들 등과 같은 데이터를 포함하는 사용자의 의료 기록과 같은 사용자 프로필로부터 획득된 임상 정보를 이용하여 결정될 수 있다.
다음으로, 웨어러블 진단 장치는 사용자에 대한 포도당의 임상 링크 인구통계적 값(clinical Linked Demographic value for Glucose: cLDG)을 결정할 수 있다(806). cLDG는, 부분적으로, 사용자의 인구통계적 그룹, 사용자의 연령, 및 사용자의 다른 개인적인 특성들과 같은 하나 또는 그 이상의 사용자 특성들에 기반하여 결정될 수 있다. 일 예로서, 위 설명된 미가공 포도당 값이 경로 A와 같은 특정 경로와 연관되거나, 사용자 프로필이 특정 인구통계적 근원(origin) 혹은 사용자의 프로필을 나타낸다면, cLDG 값은 cLDG 값이 미가공 포도당 값 또는 특정 인구통계적 근원 또는 사용자의 프로필에 대응시키는 방식으로 결정될 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 만약 사용자가 개인 정보를 제공하는 것에 동의한다면, cLDG는 사용자의 연령, 식단, 성별과 같은 다양한 특성들을 나타내는 값들의 매트릭스일 수 있다.
cCIG 및 cLDG를 획득한 후, 웨어러블 진단 장치는 cCIG 및 cLDG에 기초하여 임상 데이터셋(dataset) 범위를 결정할 수 있다(810). 결정된 임상 데이터셋 범위는 사용자의 포도당 레벨에 대한 포도당 예측 값에 매핑된다(812). 다양한 임상 데이터셋 범위들 및 포도당 예측 값들을 저장하는 데이터베이스가 결정된 임상 데이터셋 범위를 이용하여 조회될 수 있으며, 결정된 임상 데이터셋 범위에 맵핑되는 포도당 예측 값을 리턴할 수 있다. 포도당 예측 값은 이후 사용자의 포도당 레벨을 결정하기 위해 제공되고 이용될 수 있다(814).
도 10을 참조하면, 사용자의 헤모글로빈 레벨에 대한 예측 값을 획득하기 위해, 웨어러블 진단 장치는 사용자 프로필 정보를 획득할 수 있다(1002). 사용자 프로필 정보는 사용자의 거주 지역, 사용자의 의사, 사용자 약사, 사용자의 의료 기록 보유자, 하나 또는 그 이상의 그룹들과의 사용자의 인구통계적 연관성들, 사용자의 식단, 사용자가 갖는 아이들의 수, 사용자의 의료 기록, 사용자의 하나 또는 그 이상의 과거 혹은 현재의 의료적 상태들, 예를 들면 사용자가 세부 사항들을 획득하고자 관심을 갖는, 알레르기들, 수술들, 유전적 조건들, 사용자의 하나 또는 그 이상의 건강 관심사들, 그리고 하나 또는 그 이상의 혈액 함량 레벨들 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다
사용자 프로필로부터의 정보를 이용하여, 웨어러블 진단 장치는 사용자에 대한 헤모글로빈의 임상 상관 정보 값(clinical Correlation Information value for Hemoglobin; cCIHb)을 결정할 수 있다(1004). cCIHb는 의사의 보고서, 과거 또는 현재의 건강 상태들, 임상 진단들 등과 같은 데이터를 포함하는 사용자의 의료 기록과 같은 사용자 프로필로부터 획득된 임상 정보를 이용하여 결정될 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 사용자가 개인 정보를 제공하는 것에 동의한다면, cCIHb는 사용자의 의료 기록의 다양한 측면들을 나타내는 값들의 매트릭스일 수 있다.
다음으로, 웨어러블 진단 장치는 사용자의 산소 포화도 및 온도 데이터를 획득함으로써 사용자에 대한 헤모글로빈의 임상 링크 인구통계적 값(clinical Linked Demographic value for Hemoglobin: cLDHb)을 결정할 수 있다(1006). 몇몇 구현 례들에서, cLDHb는 사용자의 가능(likely) 산소 포화도 및 온도를 나타내는 값들의 매트릭스일 수 있다. 일반적으로, 다양한 적합한 방법들이 사용자의 산소 포화도 및 온도를 획득하기 위해 이용될 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 산소 포화도는 도 11을 참조하여 본 명세서에서 설명된 바와 같이 얻어질 수 있으며, 온도는 웨어러블 진단 장치에 포함된 온도 센서를 이용하여 획득될 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, cLDHb는, 부분적으로, 사용자의 인구통계적 그룹, 사용자의 연령, 및 사용자의 다른 개인 특성들과 같은 하나 또는 그 이상의 사용자 특성들과 같은 사용자 프로필에 의해 제공되는 정보에 기반하여 결정될 수 있다.
cCIHb 및 cLDHb를 획득한 후, 웨어러블 진단 장치는 cCIHb 및 cLDHb에 기초하여 임상 데이터셋 범위를 결정할 수 있다(1010). 결정된 임상 데이터셋 범위는 사용자의 헤모글로빈 레벨에 대한 헤모글로빈 예측 값에 매핑된다(1012). 다양한 임상 데이터셋 범위들 및 헤모글로빈 예측 값들을 저장하는 데이터베이스는 결정된 임상 데이터셋 범위를 이용하여 조회될 수 있고, 결정된 임상 데이터셋 범위에 맵핑되는 헤모글로빈 예측 값을 리턴할 수 있다. 헤모글로빈 예측 값은 이후 사용자의 헤모글로빈 레벨을 결정하기 위해 제공되고 이용될 수 있다(1014).
혈압 및 온도 데이터를 이용하는 것에 더하여 예측 값들을 사용하여 사용자의 포도당 및 헤모글로빈 레벨들을 결정함으로써, 예측 값들을 이용하지 않고 포도당 및 헤모글로빈 레벨들을 결정하는 방법들에 비해 결정된 사용자의 포도당 및 헤모글로빈 레벨들은 훨씬 높은 정확도를 갖는다. 예측 값들은 사용자의 임상 및 인구통계적 정보가 포함되며, 그러므로 포도당 또는 헤모글로빈 레벨들에 영향을 줄 수 있는 피부색 및 연령과 같은 파라미터들을 감안하는 계산을 더 정확하게 할 수 있다. 또한 예측 값들은 예측 값들을 특정 질병들에 대한 사용자의 민감성(susceptibility)과 연관시키는 데에 사용될 수 있으며, 따라서 사용자는 이러한 질병들의 발병 가능성을 최소화하고 사용자의 건강 및 기대 수명을 향상시키기 위한 예방 조치들을 취할 수 있다. 나아가, 이러한 다수의 테스트들이 수행될 수 있고, 사용자에게 높은 수준의 편의성을 제공하고자 하는 요구에 따라 이 테스트들로부터의 결과들은 단일 장치를 통해 획득될 수 있다.
사용자의 포도당 및 헤모글로빈 레벨들을 획득하는 것에 더하여, 웨어러블 진단 장치는 사용자의 혈압 및 산소 포화도 레벨을 결정할 수 있다. 사용자의 혈압 및 산소 포화 레벨들을 결정하는 예시적인 방법의 순서도가 도 11에 묘사되어 있다. 먼저, 웨어러블 진단 장치는 혈압 판별이 수행되어야 한다는 지시를 수신할 수 있다(1102). 혈압 판별이 수행되어야 한다는 지시는 혈압 판독을 제공하기 위해 사용자에 의해 이루어진 선택 및 예정된 시간에 따라 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 이루어진 요청 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 예를 들면, 웨어러블 진단 장치는 특정 시간들에서 또는 특정 시간 구간들 후에 혈압 판독을 제공하도록 프로그램될 수 있다. 웨어러블 진단 장치는 이후 혈압 판독이 사용자에게 제공되어야 하는 날짜들 및 시간들을 스케줄링할 수 있고, 위 예정된 시간들에서 혈압 및 산소 포화도 레벨들을 결정하는 위 방법을 개시(initiate)할 수 있다.
혈압 측정이 수행되어야 한다는 지시를 수신한 후(1102), 웨어러블 진단 장치는 혈압 테스트에 이용되는 센서의 타입을 결정하고 결정된 타입의 센서들을 활성화할 수 있으며, 이는 혈압 테스트의 경우 피에조 진동 센서 및 적외선/광/레이저 센서를 포함할 수 있다(1104). 센서들을 활성화시키는 것은, 이에 한정되지는 않으나, 센서들에 증가된 전력을 제공하는 것 및 센서들을 구성 또는 캘리브레이팅하는 것을 포함하는 여러 동작들을 포함할 수 있다.
활성화된 피에조 진동 센서 및 적외선/광/레이저 센서는 사용자 측정치들을 획득할 수 있다(1106). 예를 들면, 피에조 진동 센서는 사용자의 손의 움직임, 위치, 근접도, 속도, 및 방향 중 하나 또는 그 이상을 센싱 또는 감지하고, 감지된 하나 또는 그 이상의 터치, 진동, 및 충격(shock) 움직임들에 대응하는 전기 신호들을 생성하도록 구성된다. 적외선/광/레이저 센서는 적외선 신호를 발광하고, 방출된 적외선 신호의 사용자의 피부로부터의 반사를 감지하도록 구성된다. 몇몇 구현 례들에서, 피에조 진동 센서를 통해 획득된 약한 펄스 신호들을 증폭시키기 위해 전치증폭기(preamplifier)가 사용될 수 있다.
피에조 진동 센서 및 적외선/광/레이저 센서에 의해 감지된 신호들은, 적외선 타겟 검출(infrared target detection: IRTD) 값 및 피에조 진동(piezo vibration: PV) 값을 생성하기 위해, 예를 들면 아날로그 디지털 변환(ADC) 및 필터링 동작들을 수행함으로써 프로세싱될 수 있다(1108). 일반적으로, 피에조 진동 센서 및 적외선/광/레이저 센서에 의해 감지된 신호들에 대해 다양한 신호 처리 동작들이 수행될 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 동작들 1104 내지 1108은 복수회 반복될 수 있고 다수의 IRTD 및 PV 값들의 평균 값들이 결정될 수 있다.
위 처리는 결정된 IRTD 및 PV 값들을 예측된 IRTD 및 PV 값들과 비교하는 것도 포함할 수 있다. 이 비교는 혈압 값들의 두 세트들을 생성한다. 혈압 값들의 두 세트들 각각은 수축기(systolic) 및 이완기(diastolic) 압력 값들을 각각 산출하도록 평균화된다(1112). 수축기 및 이완기 압력 값들은 아래에 설명된 수학식 3을 이용하여 평균 동맥 압력(mean arterial pressure: MAP)을 결정하는데 이용될 수 있다.
Figure pct00005
혈압 측정치들에 대한 예측된 값들의 생성은 도 12를 참조하여 아래에 설명된다. 몇몇 구현 례들에서, 사용자 혈액의 산소 포화도 레벨도 수학식 4를 이용하여 결정될 수 있다(1110).
Figure pct00006
수학식 4에서, CHbO2는 산소화된(oxygenated) 헤모글로빈의 농도이고, CHb는 비산소화된(deoxygenated) 헤모글로빈의 농도이다. CHbO2 및 CHb 대한 값들은 적외선 센서를 이용함으로써 획득될 수 있다.
동작들 1110 및 1112 후, 혈압 및 산소 포화도 값들이 출력된다(1114). 예를 들면, 몇몇 구현 례들에서, 혈압 및 산소 포화도 값들이 디스플레이에 의해 디스플레이된다. 몇몇 구현 례들에서, 혈압 및 산소 포화도 값들은 오디오 스피커를 통해 출력된다. 일부 구현 례들에서, 혈압 및 산소 포화도 값들은 이메일, SMS 또는 MMS와 같은 메시지를 이용하여 다른 전자 장치로 통신될 수 있다. 메시지는 어떤 사용자 입력 없이도 자동으로 생성되고 이송될 수 있다. 사용자는 혈압 및 산소 포화도 값들을 갖는 위 메시지가 다른 전자 장치로 전송되어야 하는지 여부를 확인하도록 유도될 수 있다.
위 설명된 예시적인 구현 례들에서, 예측 값들은 사용자의 혈압을 결정하는 데에 이용되었다. 예측 값들은 다양한 상이한 방법들을 이용하여 그리고 여러 요인들에 기반하여 결정될 수 있다. 도 12를 참조하면, 사용자의 혈압에 대한 예측 값을 획득하기 위해, 웨어러블 진단 장치는 동작들 802 및 1002에서 설명된 바와 같이 사용자 프로필 정보를 획득할 수 있다(1202). 웨어러블 진단 장치는 사용자 프로필로부터 사용자의 임상 및 인구통계적 정보를 획득할 수 있다.
사용자 프로필로부터의 정보를 이용하여, 웨어러블 진단 장치는 사용자에 대한 혈압의 임상 상관 정보 값(clinical Correlation Information value for Blood Pressure: cCIBP)을 결정하고 EKG 데이터를 획득할 수 있다(1204). cCIBP는 의사의 보고서, 과거 또는 현재의 건강 상태들, 임상 진단들 등과 같은 데이터를 포함하는 사용자의 의료 기록과 같은 사용자 프로필로부터 획득된 임상 정보를 이용하여 결정될 수있다. EKG 데이터는, 예를 들면 사용자의 의료 기록과 같은, 다양한 적합한 소스들로부터 획득될 수 있다.
다음으로, EKG 데이터가 처리되어 피크 값들 특히 R 파 사이의 시간 차이 및 피크 값들을 결정한다(1206). 또한 웨어러블 진단 장치는 사용자에 대한 혈압의 링크 인구통계적 값(clinical Linked Demographic value for Blood Pressure: cLDBP)을 결정할 수 있다(1206). 몇몇 구현 례들에서, 웨어러블 진단 장치의 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 사용자의 EKG 내 감지된 피크 값들 사이의 시간 차이 및 피크 값들을 감지하는 하나 또는 그 이상의 프로그램들 및 알고리즘들을 실행할 수있다. 몇몇 구현 례들에서, cLDBP는, 부분적으로, 사용자의 인구통계적 그룹, 사용자의 연령, 및 사용자의 다른 개인 특성들과 같은 하나 또는 그 이상의 사용자 특성들에 기반하여 결정될 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 사용자가 개인 정보를 제공하기로 동의한 경우, cLDBP는 사용자의 연령, 식단, 성별과 같은 다양한 특성들을 나타내는 값들의 매트릭스일 수 있다.
웨어러블 진단 장치는 cCIBP 및 cLDBP를 획득한 후, cCIBP 및 cLDBP에 기반하여 임상 데이터셋 범위를 결정할 수 있다(1208). 결정된 임상 데이터셋 범위는 사용자의 포도당 레벨에 대한 혈압 예측 값에 매핑된다(1210). 다양한 임상 데이터셋 범위들 및 혈압 예측 값들을 저장하는 데이터베이스는 결정된 임상 데이터셋 범위를 이용하여 조회될 수 있고, 결정된 임상 데이터셋 범위에 매핑되는 혈압 예측 값을 리턴할 수 있다. 혈압 예측 값은 이후 사용자의 혈압 레벨을 결정하기 위해 제공 및 사용될 수 있다(1212).
몇몇 구현 례들에서, 웨어러블 진단 장치는 웨어러블 진단 장치를 착용 한 사용자에 대한 EKG 및 심박수 레벨을 획득하기 위한 프로세스를 실행할 수 있다.
웨어러블 진단 장치가 사용자의 왼팔에 고정될 때, 제 1 심장 전극은 웨어러블 진단 장치의 바닥면의 위 혹은 내부에 배치 될 수 있으며, 사용자의 왼손목의 상측과 접할 수 있다. 제 2 심장 전극은 사용자의 왼팔 상 피부와 접하는 것 없이 웨어러블 진단 장치의 상면의 위 혹은 내부에 배치된다. 제 1 심장 전극은 왼팔의 사용자 손목의 상부로부터 신호를 획득할 수 있으며, 제 2 심장 전극은 사용자의 가슴 상에 위치하는 제 2 심장 전극과 함께 2 개의 신호들을 획득할 수 있다. 획득된 신호들은 심장의 수축 동안 생성된 전압들과 같은 심장 전위 파형들(cardiac electrical potential waveforms)을 포함할 수 있다. 3개 신호들로부터 획득된 데이터는 자극, 품질, 방사선, 심각도, 시간(Provocation, Quality, Radiation, Severity, Time: PQRST) 웨이브들로 변환된다. PQRST 웨이프들은 에인트호번의 삼각형(Einthoven's triangle), EKG 플롯들(plots)을 생성하고 사용자의 심장 박동과 같은 추가적인 정보를 계산하는 데 이용될 수 있다. 몇몇 경우들에서, PQRST 웨이브들은 심장 상태들을 진단하는 데에 이용될 수 있다.
몇몇 구현들에서, 웨어러블 진단 장치는 웨어러블 진단 장치를 착용한 사용자와 연관된 체온을 획득하기 위한 프로세스를 실행할 수 있다. 웨어러블 진단 장치가 사용자의 팔을 감싸고 사용자의 피부와 접촉한 후, 웨어러블 진단 장치 내 온도 센서는 피부 접촉에 기반하여 사용자의 온도를 획득할 것이다. 예를 들면, 온도 센서는 손목에 닿아 특정 시간 구간에 걸쳐 사용자의 체온 데이터를 획득할 수 있다. 온도 센서는 센서 데이터를 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 제공하며, 수신된 데이터를 화씨(Fahrenheit) 스케일로 변환하고 하나 또는 그 이상의 주기들에 걸쳐 획득된 온도 데이터를 평균화하여 사용자의 가능(likely) 체온을 산출할 수 있다.
몇몇 구현 례들에서, 웨어러블 진단 장치는 웨어러블 진단 장치를 착용 한 사용자와 연관된 손 진동(떨림)(hand vibration)을 획득하기 위한 프로세스를 실행할 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 타이머 및 가속도계 또는 피에조 진동 센서와 함께 동작들을 실행하여 손 진동 측정치들을 획득할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 손 진동에 대한 정보를 보는 것에 관심이 있다는 지시(명령)를 수신한 후, 프로세서는 특정 시간 구간, 예를 들면 60초를 위한 타이머를 설정하고 가속도계 또는 피에조 진동 센서에 위 특정 시간 구간 동안 진동 데이터를 얻도록 지시할 수 있다. 가속도계 또는 피에조 진동 센서는 위 특정 시간 구간에서 사용자의 손 진동들의 수 및 강도를 센싱하고, 진동들의 수를 나타내는 데이터를 프로세서에 제공할 수 있다.
프로세서는 진동들의 수를 나타내는 데이터를 수신할 수 있으며 진동들의 주파수를 판별할 수 있다. 진동들이 3-7 헤르츠(Hz) 사이의 주파수를 가진다면 진동들은 파킨슨 떨림들(Parkinson’s tremors)과 연관된 진동들로 분류될 수 있다. 또한 프로세서는 가속도계 또는 피에조 진동 센서로부터 진폭 정보를 획득하여 파킨슨의 떨림들과 연관된 임의의 진동들의 강도를 결정할 수 있다. 진동들의 타이밍, 강도, 및 주파수를 나타내는 데이터는 저장 장치의 사용자 프로필에 저장될 수 있고 디스플레이를 통해 사용자에게 제공될 수 있다.
사용자의 포도당 레벨들, 헤모글로빈 레벨들, 혈압 레벨, EKG, 심박수 레벨들, 체온, 손 진동들, 및 콜레스테롤 레벨들에 관한 정보를 획득하기 위한 위 설명된 프로세스들은 병렬로, 동시에, 혹은 다른 시간들에서 실행될 수 있다. 웨어러블 진단 장치는 사용자 요청에 응답하여 언제든 이러한 프로세스들을 실행하는 데에 충분한 프로세싱 파워를 갖는다.
몇몇 구현 례들에서, 다수의 진단 테스트들이 순차적으로 또는 동시에 수행될 수 있다. 예를 들면, EKG 테스트들은 혈압 테스트 전 또는 동안 수행될 수 있다. 산소 포화도 테스트 및 체온 테스트는 헤모글로빈 테스트 전 또는 동안 수행될 수 있다. 혈압 테스트 및 체온 테스트는 포도당 테스트 전 또는 동안 수행될 수 있다. 다른 변형들 및 조합들도 가능하다. 예를 들면, 사용자가 당뇨병과 같은 특정 상태들의 병력을 갖는다면, 웨어러블 진단 장치는 포도당 진단 테스트와 같은 사용자의 상태와 가장 관련있는 테스트를 주기적으로 수행하고, 위 가장 관련있는 테스트 전, 후, 혹은 동안, 혈압 테스트, 콜레스테롤 테스트, 또는 산소 포화도 테스트와 같은 다른 테스트들을 수행할 수 있다.
몇몇 구현 례들에서, 사용자는 요청을 입력하여 한 유형의 진단 테스트, 예를 들면 포도당 테스트를 수행할 수 있지만, 웨어러블 진단 장치는 사용자가 요청한 진단 테스트와 함께 수행될 하나 또는 그 이상의 테스트들, 예를 들어 혈압 테스트를 결정할 수 있다. 예를 들면 사용자에 의해, 디폴트(default) 설정에 의해, 제조업체의 설정들에 의해, 의사의 추천에 의해 동시에, 순차적으로, 혹은 쌍(pair)으로 수행되는 것이 빈번하게 선택되는 테스트들과 같은 하나 또는 그 이상의 기준에 기반하여 위 추가 테스트들이 결정될 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 추가 테스트들은 사용자의 병력에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들면, 사용자가 당뇨병 및 고혈압을 앓고 있다면, 사용자가 혈압 테스트를 선택할 때마다 웨어러블 진단 장치는 포도당 테스트도 수행할 수 있다. 사용자가 포도당 검사를 선택한다면, 웨어러블 진단 장치는 혈압 테스트도 수행할 수 있다.
위 설명된 프로세스들 중 하나 또는 그 이상을 실행함으로부터 획득되는 결과들은 웨어러블 진단 장치의 메모리에 저장되거나 사용자와 연관된 데이터베이스 또는 클라우드 계정에 저장될 수 있다. 또한 위 설명된 프로세스들 중 하나 또는 그 이상을 실행함으로부터 획득되는 결과들은 디스플레이를 통해 디스플레이될 수 있다. 몇몇 구현 례들에서, 웨어러블 진단 장치는 결정된 포도당 레벨들, 헤모글로빈 레벨들, 혈압 레벨, EKG, 심박수 레벨들, 체온, 및 손 진동들 중 하나 또는 그 이상이 심각한 의료 상태를 나타낸다면 시각적, 음향적, 또는 전자적 알람을 출력할 수 있다. 만약, 예를 들면 EKG가 비정상적인 심장 움직임 징후들을 포함하거나 체온이 화씨 102도 이상이라면, 예를 들면 웨어러블 진단 장치는 의사에게 갈 것을 권장하면서 음파(사운드 웨이브)와 같은 오디오 출력을 생성할 수 있다.
이 명세서에 설명된 구현들 및/또는 동작들은 이 명세서에 설명된 구조들 및 그 구조적 등가물들을 포함하는 디지털 전자 회로, 또는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어, 또는 하드웨어, 또는 그들의 하나 또는 그 이상의 조합들로 구현될 수 있음이 이해되어야 한다. 구현 례들은 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 프로그램 제품들, 예를 들면 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행되거나 그 동작을 제어하기 위한 컴퓨터 판독 가능 매체에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령들의 하나 또는 그 이상의 모듈들로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 기계 판독 가능(machine-readable) 저장 장치, 기계 판독 가능 저장 기판, 메모리 장치, 기계 판독 가능 전파 신호(propagated signal)에 영향을 미치는 물질의 조성, 또는 이들 중 하나 또는 그 이상의 조합일 수 있다. 용어 "데이터 프로세싱 장치"는, 예로서 프로그래머블(programmable) 프로세서, 컴퓨터, 또는 다중 프로세서들 또는 컴퓨터들을 포함하여, 데이터를 처리하기 위한 모든 장치들(apparatus, devices) 및 기계들을 포함한다. 위 장치는 하드웨어에 더하여, 컴퓨터 프로그램에 대한 실행 환경을 생성하는 코드, 예를 들면 프로세서 펌웨어, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 체제, 또는 이들 중 하나 또는 그 이상의 조합을 구성하는 코드를 포함할 수 있다. 전파 신호는 인공적으로 생성된 신호, 예를 들면 적절한 수신기 장치로의 전송을 위한 정보를 인코딩하기 위해 생성되는 기계에 의해 생성된 전자, 광, 혹은 전자기 신호일 수 있다.
컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 스크립트, 또는 코드라고도도 알려짐)은 컴파일된 또는 해석된 언어들을 포함하여 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있으며, 그것은 자립형 프로그램(standalone programm) 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 모듈, 구성 요소, 서브 루틴, 또는 다른 유닛을 포함하는 어떠한 형태로도 배치될 수 있다. 컴퓨터 프로그램이 반드시 파일 시스템 내 파일에 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 다른 프로그램들 또는 데이터(예를 들면, 마크업(markup) 언어 문서에 저장된 하나 또는 그 이상의 스크립트들)를 보유하는 파일의 부분, 문제의 프로그램 전용의 단일 파일, 또는 복수의 조정된(coordinated) 파일들(예를 들면, 하나 이상의 모듈들, 하위 프로그램들(sub programs) 또는 코드의 부분들을 저장하는 파일들) 내에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 여러 사이트들에 분산되고 통신 네트워크에 의해 상호 연결된 하나의 컴퓨터 혹은 다수의 컴퓨터들 상에서 실행될 수 있다.
본 명세서에 설명된 프로세스들 및 논리 흐름들은 입력 데이터에 대해 동작하고 출력을 생성함으로써 동작을 수행하기 위해 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 프로그램들을 실행하는 하나 또는 그 이상의 프로그램 가능 프로세서들에 의해 수행될 수 있다. 또한 프로세스들 및 로직 흐름들은 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(field programmable gate array: FPGA) 또는 애플리케이션 특정 집적 회로(application specific integrated circuit: ASIC)과 같은 특수 목적 로직 회로에 의해 수행될 수 있으며 또한 그것에 의해 구현될 수 있다.
컴퓨터 프로그램을 실행하는 컴퓨터들의 프로세서들은 일 예로서 범용 및 특수 목적 마이크로 프로세서들 모두, 그리고 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 그 두 구성들로부터 명령들 및 데이터를 수신할 것이다.
본 명세서는 많은 세부 사항들을 포함하지만, 이들은 본 개시의 권리 범위 혹은 청구 범위에 대한 제한으로 해석되지 않아야 하며, 특정 실시 예들에 특정한 특징들의 설명으로 해석되어야 한다. 구분된 실시 예들의 맥락 내의 본 명세서에서 설명된 특정 특징들은 단일 실시 예에서의 조합으로 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시 예의 맥락 내에서 설명된 다양한 특징들도 다수의 실시 예들 내에서 별도로 또는 임의의 적절한 하위 조합으로 구현될 수 있다. 더구나, 비록 특징들이 특정 조합들 내에서 작용하는 것으로 위에서 설명되었고 그와 같이 청구될 수 있으나, 청구된 조합으로부터의 하나 또는 그 이상의 특징들은 몇몇 경우들에서 조합으로부터 제외될 수 있으며, 청구된 조합은 하위 조합 또는 하위 조합의 변형에 대응할 수 있다.
문구 하나 또는 그 이상 및 문구 적어도 하나는 요소들(elements)의 임의의 조합을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들면, 문구 A 및 B 중 하나 또는 그 이상은 A, B, 혹은 A 및 B 모두를 포함한다. 유사하게, 문구 A 및 B 중 적어도 하나는 A, B, 혹은 A 및 B 모두를 포함한다.
여기에 특정 구현 례들이 설명되었다. 다른 구현 례들도 이어지는 청구항들의 범위 내에 속한다. 예를 들면, 청구항들에 포함된 동작들(액션들)은 다른 순서로 수행될 수 있으며 여전히 원하는 결과들을 달성할 수 있다.

Claims (20)

  1. 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들, 그리고 상기 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들에 의해 실행될 때 상기 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들이 동작들을 수행하도록 야기시키는 명령어들을 저장하는 하나 또는 그 이상의 저장 장치들을 포함하며, 상기 동작들은:
    비외과적 진단 테스트를 시작하여 사용자의 의료 상태를 감지하기 위한 요청에 대응하는 입력을 수신하는 것;
    상기 비외과적 진단 테스트를 수행하기 위한 하나 또는 그 이상의 센서들을 식별하는 것;
    상기 비외과적 진단 테스트에 기반하여 상기 식별된 하나 또는 그 이상의 센서들을 활성화하는 것;
    상기 하나 또는 그 이상의 센서들을 통해 신호 데이터를 수신하는 것;
    사용자 프로필에 부분적으로 기반하여 상기 비외과적 진단 테스트에 대한 예측 값을 획득하는 것;
    상기 예측 값 및 상기 수신된 신호 데이터에 기반하여 테스트 결과를 결정하는 것; 및
    디스플레이 또는 스피커를 통해 상기 테스트 결과를 출력하는 것을 포함하는 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 비외과적 진단 테스트는 포도당 테스트, 콜레스테롤 테스트, 헤모글로빈 테스트, 산소 포화도 레벨 테스트, 및 심전도 모니터링 테스트 중 하나 또는 그 이상을 포함하는 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 동작들은:
    상기 수신된 신호 데이터로부터 획득되는 미가공 데이터에 기반하여 경로(pathway)를 선택하는 것; 및
    상기 선택된 경로에 기반하여 하나의 세트의 결정된 값들을 획득하는 것을 더 포함하며,
    상기 예측 값 및 상기 수신된 신호 데이터에 기반하여 상기 테스트 결과를 결정하는 것은 상기 결정된 값들에 기반하여 상기 테스트 결과를 결정하는 것을 포함하는 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 동작들은:
    하나 또는 그 이상의 데이터베이스들로부터 사용자 임상 데이터 및 사용자 인구통계적 데이터를 획득하는 것;
    획득된 상기 사용자 임상 데이터 및 상기 사용자 인구통계적 데이터에 기반하여 임상 데이터셋 범위를 결정하는 것; 및
    상기 임상 데이터셋 범위를 상기 비외과적 진단 테스트에 대한 상기 예측 값에 매핑하는 것을 더 포함하는 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 동작들은:
    제 2 비외과적 진단 테스트를 결정하되, 상기 제 2 비외과적 진단 테스트는 i) 상기 제 2 비외과적 진단 테스트를 상기 비외과적 진단 테스트와 연관시키는 사용자 패턴, 및 ii) 사용자의 의료 기록에 기반하여 수행되는, 것;
    상기 제 2 비외과적 진단 테스트에 기반하여 제 2 세트의 하나 또는 그 이상의 센서들을 활성화하는 것;
    상기 제 2 세트의 하나 또는 그 이상의 센서들을 통해 제 2 신호 데이터를 수신하는 것;
    상기 사용자 프로필에 부분적으로 기반하여 상기 제 2 비외과적 진단 테스트에 대한 제 2 예측 값을 획득하는 것; 및
    상기 제 2 예측 값 및 상기 수신된 제 2 신호 데이터에 기반하여 제 2 테스트 결과를 결정하는 것을 더 포함하는 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 비외과적 진단 테스트에 대한 상기 예측 값을 획득하는 것은 상기 제 2 테스트 결과를 이용하여 상기 비외과적 진단 테스트에 대한 상기 예측 값을 결정하는 것을 포함하는 시스템.
  7. 제 5 항에 있어서,
    제 2 비외과적 진단 테스트는 포도당 테스트인 상기 비외과적 진단 테스트와 동시에 수행되는 콜레스테롤 테스트인 시스템.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 비외과적 진단 테스트 및 상기 제 2 비외과적 진단 테스트는 상기 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들을 포함하는 시계(watch)에 의해 수행되는 시스템.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 또는 그 이상의 센서들은 무선 심장 전극, 피에조 진동 센서, 적외선 센서, 온도 센서, 가속도계, 및 MEMS(micro-electro mechanical system) 중 하나 또는 그 이상을 포함하는 시스템.
  10. 비외과적 진단 테스트를 시작하여 사용자의 의료 상태를 감지하기 위한 요청에 대응하는 입력을 수신하는 단계;
    하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들에 의해, 상기 비외과적 진단 테스트를 수행하기 위한 하나 또는 그 이상의 센서들을 식별하는 단계;
    상기 비외과적 진단 테스트에 기반하여 상기 식별된 하나 또는 그 이상의 센서들을 활성화하는 단계;
    상기 하나 또는 그 이상의 센서들을 통해 신호 데이터를 수신하는 단계;
    상기 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들에 의해, 사용자 프로필에 부분적으로 기반하여 상기 비외과적 진단 테스트에 대한 예측 값을 획득하는 단계;
    상기 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들에 의해, 상기 예측 값 및 상기 수신된 신호 데이터에 기반하여 테스트 결과를 결정하는 단계; 및
    상기 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들에 의해에 의해, 디스플레이 또는 스피커를 통해 상기 테스트 결과를 출력하는 단계를 포함하는 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 비외과적 진단 테스트는 포도당 테스트, 콜레스테롤 테스트, 헤모글로빈 테스트, 산소 포화도 레벨 테스트, 및 심전도 모니터링 테스트 중 하나 또는 그 이상을 포함하는 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 수신된 신호 데이터로부터 획득되는 미가공 데이터에 기반하여 경로를 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 경로에 기반하여 하나의 세트의 결정된 값들을 획득하는 단계를 더 포함하며,
    상기 예측 값 및 상기 수신된 신호 데이터에 기반하여 상기 테스트 결과를 결정하는 단계는 상기 결정된 값들에 기반하여 상기 테스트 결과를 결정하는 단계를 포함하는 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    하나 또는 그 이상의 데이터베이스들로부터 사용자 임상 데이터 및 사용자 인구통계적 데이터를 획득하는 단계;
    상기 사용자 임상 데이터 및 상기 사용자 인구통계적 데이터에 기반하여 임상 데이터셋 범위를 결정하는 단계; 및
    상기 임상 데이터셋 범위를 상기 비외과적 진단 테스트에 대한 상기 예측 값에 매핑하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  14. 제 10 항에 있어서,
    제 2 비외과적 진단 테스트를 결정하되, 상기 제 2 비외과적 진단 테스트는 i) 상기 제 2 비외과적 진단 테스트를 상기 비외과적 진단 테스트와 연관시키는 사용자 패턴, 및 ii) 사용자의 의료 기록에 기반하여 수행되는, 단계;
    상기 제 2 비외과적 진단 테스트에 기반하여 제 2 세트의 하나 또는 그 이상의 센서들을 활성화하는 단계;
    상기 제 2 세트의 하나 또는 그 이상의 센서들을 통해 제 2 신호 데이터를 수신하는 단계;
    상기 사용자 프로필에 부분적으로 기반하여 상기 제 2 비외과적 진단 테스트에 대한 제 2 예측 값을 획득하는 단계; 및
    상기 제 2 예측 값 및 상기 수신된 제 2 신호 데이터에 기반하여 제 2 테스트 결과를 결정하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 비외과적 진단 테스트에 대한 상기 예측 값을 획득하는 단계는 상기 제 2 테스트 결과를 이용하여 상기 비외과적 진단 테스트에 대한 상기 예측 값을 결정하는 단계를 포함하는 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 제 2 비외과적 진단 테스트는 포도당 테스트인 상기 비외과적 진단 테스트와 동시에 수행되는 콜레스테롤 테스트인 컴퓨터에 의해 구현되는 방법
  17. 제 14 항에 있어서,
    상기 비외과적 진단 테스트 및 상기 제 2 비외과적 진단 테스트는 상기 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들을 포함하는 시계에 의해 수행되는 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  18. 제 10 항에 있어서,
    상기 하나 또는 그 이상의 센서들은 무선 심장 전극, 피에조 진동 센서, 적외선 센서, 온도 센서, 가속도계, 및 MEMS 중 하나 또는 그 이상을 포함하는 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  19. 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들 및 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들에 의해 실행될 때 상기 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 장치들이 동작들을 수행하도록 야기시키는 명령어들을 저장하는 하나 또는 그 이상의 저장 장치들을 포함하며, 상기 동작들은:
    사용자 프로필에 기반하여, 포도당 테스트와 콜레스테롤 테스트를 선택하는 것;
    상기 포도당 테스트와 콜레스테롤 테스트를 수행하기 위한 하나 또는 그 이상의 센서들을 식별하는 것;
    상기 식별된 하나 또는 그 이상의 센서들을 활성화하는 것;
    상기 하나 또는 그 이상의 센서들을 통해 신호 데이터를 수신하는 것;
    상기 사용자 프로필에 부분적으로 기반하여 상기 포도당 테스트에 대한 제 1 예측 값을 획득하는 것;
    상기 제 1 예측 값 및 상기 수신된 신호 데이터에 기반하여 포도당 테스트 결과 및 콜레스테롤 테스트 결과를 결정하는 것; 및
    상기 시계의 디스플레이 또는 스피커를 통해 상기 포도당 테스트 결과 및 상기 콜레스테롤 테스트 결과를 출력하는 것을 포함하는 시계.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 하나 또는 그 이상의 센서들은 적외선 센서와 피에조 진동 센서를 포함하고,
    상기 동작들은:
    수신된 신호 데이터로부터 획득되는 미가공 데이터에 기반하여 경로를 선택하는 것; 및
    상기 선택된 경로에 기반하여 하나의 세트의 결정된 값들을 획득하는 것을 더 포함하고,
    상기 제 1 예측 값 및 상기 수신된 신호 데이터에 기반하여 상기 포도당 테스트 결과를 결정하는 것은 상기 결정된 값들에 기반하여 상기 포도당 테스트 결과를 결정하는 것을 포함하는 시계.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220132103A (ko) * 2021-03-22 2022-09-30 유에프유헬스(주) 웨어러블 디바이스를 이용한 헬스케어 데이터 제공 시스템 및 방법

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220062096A1 (en) * 2018-09-11 2022-03-03 Encora, Inc. Apparatus and Method for Reduction of Neurological Movement Disorder Symptoms Using Wearable Device

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160052172A (ko) * 2014-11-04 2016-05-12 삼성전자주식회사 헬스 케어 장치 및 그 동작 방법
US20170055891A1 (en) * 2015-09-02 2017-03-02 Leila Chaychi Method, device and system for non-invasive measurement of blood glucose content
US20170332980A1 (en) * 2014-12-02 2017-11-23 Firefly Health Pty Ltd Apparatus and method for monitoring hypoglycaemia condition

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001344352A (ja) 2000-05-31 2001-12-14 Toshiba Corp 生活支援装置および生活支援方法および広告情報提供方法
JP2002143097A (ja) 2000-11-10 2002-05-21 Kuniaki Otsuka 疾病発症予知通報システム及び方法
JP4208186B2 (ja) 2003-08-28 2009-01-14 パナソニック株式会社 生体センサ内蔵携帯電話機
AU2005321925A1 (en) 2004-12-30 2006-07-06 Proventys, Inc. Methods, systems, and computer program products for developing and using predictive models for predicting a plurality of medical outcomes, for evaluating intervention strategies, and for simultaneously validating biomarker causality
JP5090013B2 (ja) 2007-02-23 2012-12-05 株式会社日立製作所 情報管理システム及びサーバ
JP2009027638A (ja) 2007-07-23 2009-02-05 Sharp Corp 生体情報解析システム、ユーザ端末装置、解析装置、課金装置、解析指示送信方法、制御プログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US8928671B2 (en) 2010-11-24 2015-01-06 Fujitsu Limited Recording and analyzing data on a 3D avatar
US9168419B2 (en) * 2012-06-22 2015-10-27 Fitbit, Inc. Use of gyroscopes in personal fitness tracking devices
US20140236025A1 (en) * 2013-02-15 2014-08-21 Michael L. Sheldon Personal Health Monitoring System
JP6105719B2 (ja) 2013-05-02 2017-03-29 アトナープ株式会社 生体を監視するモニターおよびシステム
JP2016073483A (ja) 2014-10-07 2016-05-12 セイコーエプソン株式会社 生体情報取得装置
US20160235370A1 (en) * 2015-02-11 2016-08-18 Avi Lazar Systems and method for dlco and hemoglobin measurements
US10251597B2 (en) 2016-04-21 2019-04-09 Viavi Solutions Inc. Health tracking device

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160052172A (ko) * 2014-11-04 2016-05-12 삼성전자주식회사 헬스 케어 장치 및 그 동작 방법
US20170332980A1 (en) * 2014-12-02 2017-11-23 Firefly Health Pty Ltd Apparatus and method for monitoring hypoglycaemia condition
US20170055891A1 (en) * 2015-09-02 2017-03-02 Leila Chaychi Method, device and system for non-invasive measurement of blood glucose content

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220132103A (ko) * 2021-03-22 2022-09-30 유에프유헬스(주) 웨어러블 디바이스를 이용한 헬스케어 데이터 제공 시스템 및 방법

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