针对过敏性哮喘患者的不显眼症状监测

技术领域

本发明涉及用于针对患者的呼吸系统疾病提供恶化风险评分的系统以及用于针对患者的呼吸系统疾病提供恶化风险评分的方法。

背景技术

患有诸如哮喘的呼吸系统疾病的患者在感冒或流感以及过敏反应的情况下会迅速恶化。

哮喘恶化可能是致命的，并且通常由感染引发的恶化是最严重的。及早确定与传染病或过敏发作相关联的症状对于抗击这些症状至关重要，从而防止因上述因素引发的呼吸系统疾病恶化而导致患者呼吸功能恶化。早期发现过敏反应和感冒或流感症状可以警告用户并让他们采取行动，特别是服用常规药物。大多数患者并非一直服用药物，而是仅在他们认为需要时服用。早期警告可以在患者意识到哮喘症状之前表明需要，并有助于确保患者随身携带缓解药物。对于儿童来说，这个对父母的警告可以帮助他们有效地控制孩子的哮喘。通常，现有技术中没有可用的方法可靠地预测患者日常生活中的哮喘恶化。由于对患者的感知负担，在实践中不使用诸如监测呼出气或呼气峰值流量的解决方案。

US 2019/0167176 A1公开了用于监测和治疗患者呼吸窘迫的系统，系统包括信号输入、信号处理单元和呼吸窘迫分析器。

由于这些原因，具有用于为患者的呼吸系统疾病提供恶化风险评分且不遭受上述缺点的系统和方法将是有利的。

发明内容

本发明的一个目的是提供用于为患者的呼吸系统疾病提供恶化风险评分的系统和方法，该系统和方法不显眼地监测过敏反应或诸如感冒或流感的传染病的症状。

本发明的目的通过独立权利要求的主题来解决，其中进一步的实施例并入从属权利要求中。

所描述的实施例类似地涉及用于为患者的呼吸系统疾病提供恶化风险评分的系统和方法。协同效应可以来自实施例的不同组合，尽管它们可能没有被详细描述。

此外，应当注意，本发明的所有关于方法的实施例均可以按照所描述的步骤的顺序来执行，然而这不必是方法步骤的唯一和必要的顺序。除非在下文中明确地相反地提及，否则在不脱离相应的方法实施例的情况下，本文提出的方法可以以所公开的步骤的另一顺序来执行。

根据本发明的第一方面，提供了用于为患者的呼吸系统疾病提供恶化风险评分的系统。系统包括测量单元，测量单元被配置用于测量患者的心脏信号和/或血液循环信号，并且被配置用于提供相应的测量数据。系统包括检测单元，检测单元被配置用于接收测量数据并且在测量数据中检测患者的咳嗽事件和/或打喷嚏事件。系统包括计算单元和接口单元，计算单元被配置用于基于检测到的咳嗽事件和/或检测到的打喷嚏事件来计算针对患者的呼吸系统疾病的恶化风险评分，接口单元被配置用于向患者和/或向医生提供恶化风险评分。

系统通过监测诸如咳嗽和打喷嚏的症状来确定患者的呼吸系统疾病恶化的风险，这些症状表明传染病和/或过敏症的发作。咳嗽和打喷嚏等症状源自对心脏信号和/或血液循环信号的测量。这些可以通过与患者身体附接的测量单元不显眼地测量。咳嗽事件和/或打喷嚏事件可以是即将发生的感染或过敏的指标。检测单元被配置用于从测量单元接收与心脏信号和/或血液循环信号相对应的测量数据，并且用于在测量数据中检测咳嗽事件和/或打喷嚏事件。计算单元基于检测到的咳嗽和/或打喷嚏事件来计算指示患者的呼吸系统疾病恶化风险的恶化风险评分。恶化风险评分可以被用于更新在先前测量中获取的恶化风险评分的现有值。接口单元被配置用于向患者提供恶化风险评分。备选地或附加地，恶化风险评分可以被提供给护理人员、患者、医生或者在患者是儿童的情况下是父母。

在本发明的一个实施例中，血液循环信号包括以下至少一项：血压、血容量和血流量。

血液循环信号包括血压、血容量或血流量。附加地，它们的组合是可能的。心脏信号可以对应于心跳的频率或振幅。

在本发明的一个实施例中，测量单元是可穿戴单元，诸如手镯，其包括用于测量心脏信号和/或血液循环信号的第一传感器。

测量单元可以是包括传感器的可穿戴设备，例如手镯或腕带。它可以被穿戴在患者手腕上，也可以固定在患者身体的其他部位。测量患者生命体征的腕带对于患者来说是可接受的并且为在白天和夜间测量患者的心脏信号和血液循环信号提供了不显眼的方式。

在本发明的一个实施例中，第一传感器是光电容积脉搏波传感器。

测量单元的传感器可以是光电容积脉搏波传感器。该传感器可以包括用于照射患者身体的一部分、优选皮肤的光源，以及测量从皮肤反射的光的光电检测器。经反射的光受皮肤中循环的血液量的影响。例如，皮肤中血液量的变化可能是由于心跳或血压的变化。

在本发明的一个实施例中，呼吸系统疾病是哮喘或慢性阻塞性肺病。

患者的呼吸系统疾病可以是哮喘或慢性阻塞性肺病。此外，可以提供在例如过敏反应或例如流感或感冒的传染病存在下会恶化的任何其他疾病的恶化风险评分。

在本发明的一个实施例中，检测单元被配置用于通过分析心脏信号的心跳间间隔来检测咳嗽事件。

检测单元可以依靠心脏信号的心跳间间隔的变化来检测咳嗽事件。心跳间间隔可以被定义为心脏信号的两个后续收缩阶段之间经过的时间，即，两次心跳之间的时间。

在本发明的一个实施例中，检测单元被配置用于通过心跳间间隔的长度在多个心跳上的波动来检测咳嗽事件。

检测单元的咳嗽检测算法可以与以下观察相关：在咳嗽事件期间，利用光电容积脉搏波传感器测量的心脏信号的心窦可以被显著破坏。因此，心跳间间隔也显著波动并且可以被用于确定咳嗽事件。

附加地，咳嗽检测算法可以确保检测到的心窦变化是由咳嗽事件引起，而不是由诸如光电检测器或传感器的光源相对于皮肤的相对移动的其他人为因素引起。咳嗽检测算法可以利用检测单元在患者休息时获知的患者特定参考心跳间间隔。检测单元可以在系统初始化时或在运行期间通过向系统添加加速度计以在测量参考心跳间间隔时标识患者静息状态来获知该参考心跳间间隔。此外，检测单元可以监测传感器与皮肤的良好接触是否得到保证。皮肤传感器接触可以被保持，并且质量检查可以通过质量指示器来执行和跟踪。

在本发明的一个实施例中，检测单元被配置用于通过分析心脏信号的心率和血液循环信号的血压来检测打喷嚏事件。

检测单元可以依靠心脏信号的心率变化和血液循环信号的血压变化来检测打喷嚏事件。心率可以被定义为每时间单位的心跳次数。血压还可以从流过患者皮肤的血容量或血流量中导出。

在本发明的一个实施例中，检测单元被配置用于通过与血压升高具有时间相关性的降低的心率来检测打喷嚏事件。

打喷嚏检测算法可以依靠患者身体的生理反应，即，当患者打喷嚏时，身体的胸内压会瞬间升高。这会减少流回心脏的血流。心脏通过暂时改变其规律的心跳进行调整来补偿这一点。打喷嚏事件检测可以通过将心率的突然下降和血压的升高关联来执行。

在本发明的一个实施例中，系统被配置用于存储患者的恶化风险评分值的记录并且用于将记录提供给患者和/或医生。

恶化风险评分的记录可以被存储，并且风险评分的趋势可以被提供。此外，在恶化风险评分被更新的情况下，特别是如果恶化风险评分相对于恶化风险评分的先前测量值增加，系统可以向患者提供信号。

在本发明的一个实施例中，系统包括第二传感器，第二传感器被配置用于检测皮肤接触、温度和/或加速度。

该第二传感器可以被用于验证来自心脏和血液回路的检测信号。皮肤接触传感器可以检测第一传感器是否与皮肤接触良好，从而确保在第一传感器与皮肤接触良好，并提供可靠的测量数据时，仅使用测量数据进行咳嗽和打喷嚏检测。温度传感器可以被用于测量皮肤的温度，并且因此第一和第二传感器与皮肤的接触可以被监测。加速度传感器可以被用于验证检测到的咳嗽事件和打喷嚏事件，因为咳嗽和打喷嚏事件对身体的运动有影响。作为咳嗽事件或打喷嚏事件引起的身体不自主运动的附加或备选，患者可以用手捂住嘴部，这会产生加速度传感器的特征加速度信号，特征加速度信号可以被用于验证咳嗽或打喷嚏事件的发生。

在本发明的一个实施例中，计算单元包括人工智能模块，人工智能模块被配置为使用来自多个患者的数据进行训练来预测恶化风险评分。

恶化风险评分可以基于检测到的咳嗽和打喷嚏事件的频率来计算。评分的增加或减少可以基于对人群数据的学习来完成。如上所述收集的与患者咳嗽和打喷嚏事件发生有关的数据可以与指示呼吸系统疾病恶化和潜在严重程度的其他数据组合。例如，连接缓解吸入剂的患者在病情加重时会服用一次或多次缓解吸入剂，并且重复次数和对应的频率指示病情加重的严重程度。急诊室就诊或入院以及相关的医生评估可以指示病情恶化的严重程度。从存在关于恶化的附加数据的人群子集中获取数据允许根据本发明的系统使用机器学习方法来训练模型，以基于检测到的咳嗽和打喷嚏事件来预测恶化风险。该机器学习训练可以确保指示即将到来的恶化的模式与孤立的咳嗽/打喷嚏分开。在利用与咳嗽或打喷嚏事件的发生有关的附加数据和相应的恶化风险评分对人群子集使用机器学习之后，恶化风险评分的计算可以被应用于完整人群的每个患者。恶化风险评分也可以基于患者的个体情况进行个性化设置。例如，如果已知一个人对某种花粉过敏，则在对应的季节，相同频率的咳嗽/打喷嚏将被评估为比另一季节更高的恶化风险评分，因为由花粉触发的呼吸系统疾病恶化的机会可以更高。另一情况可能是，在空气质量差的日子里，即，敏感患者群体的空气质量不健康，检测到频繁的咳嗽/打喷嚏事件也会引起对恶化风险的更多关注，因为评分高于良好空气质量的日子。

根据本发明的另一方面，提供了用于为患者的呼吸系统疾病提供恶化风险评分的方法。方法包括测量患者的心脏信号和/或血液循环信号并提供对应测量数据的步骤。方法还包括以下步骤：基于测量数据，检测患者的咳嗽事件和/或打喷嚏事件，以及基于检测到的咳嗽事件和/或检测到的打喷嚏事件，计算针对患者的呼吸系统疾病的恶化风险评分。方法还包括向患者和/或医生提供恶化风险评分的步骤。

根据本发明的方法为患者的呼吸系统疾病提供恶化风险评分。在第一步骤中，患者的心脏信号和/或血液循环信号被测量并且对应的测量数据被提供。在第二步骤中，基于测量数据，检测患者的咳嗽事件和/或打喷嚏事件。在第三步骤中，基于检测到的咳嗽事件和/或检测到的打喷嚏事件，计算针对患者的呼吸系统疾病的恶化风险评分。在第四步骤中，将恶化风险评分提供给患者和/或医生。

根据本发明的另一方面，提供了计算机程序元件，计算机程序元件在处理单元上执行时指示处理单元执行根据本发明的前述方面所述的方法。

计算机程序元件可以在一个或多个处理单元上执行，当计算机程序元件被执行时，处理单元被指示来执行用于为患者的呼吸系统疾病提供恶化风险评分的方法。

根据本发明的另一方面，提供了处理单元，处理单元被配置为执行根据本发明的前述方面所述的计算机程序元件。

处理单元可以是例如电话、智能电话、平板计算机、智能手表、手镯或智能眼镜等通信设备的处理器。处理单元还可以分布在一个或多个不同的设备上，使得计算机程序元件的一部分可以在通信设备上执行，而另一部分例如在服务器上执行。手镯可以被通信地连接到通信设备，并且安装在通信设备上的应用可以被配置用于执行根据本发明所述的方法的步骤。

因此，任何上述方面提供的益处同样适用于所有其他方面，反之亦然。

总而言之，本发明涉及用于为患者的呼吸系统疾病提供恶化风险评分的系统和方法。系统测量患者的心脏信号和/或血液循环信号并在测量数据中检测咳嗽事件和打喷嚏事件。咳嗽事件和打喷嚏事件指示可能迅速加剧患者的呼吸系统疾病的传染病和/或过敏症的发作。因此，系统被配置用于不显眼地向患者和/或医生提供恶化风险评分。

参考下文描述的示例性实施例，上述方面和实施例将变得显而易见并被阐明。以下将参考以下附图描述本发明的示例性实施例。

附图说明

图1示出了根据本发明的第一实施例的用于为患者的呼吸系统疾病提供恶化风险评分的系统的示意性设置。

图2示出了根据本发明的第二实施例的用于为患者的呼吸系统疾病提供恶化风险评分的系统的示意性设置。

图3示出了根据本发明的第三实施例的用于为患者的呼吸系统疾病提供恶化风险评分的系统的示意性设置。

图4示出了在患者的咳嗽事件期间由测量单元测量的患者的心脏信号。

图5示出了根据本发明的一个实施例的用于为患者的呼吸系统疾病提供恶化风险评分的方法的框图。

具体实施方式

图1示出了根据本发明的第一实施例的用于为患者150的呼吸系统疾病提供恶化风险评分170的系统100的示意性设置。测量单元110测量患者150的心脏信号和/或血液循环信号。与心脏信号和/或血液循环信号相对应的测量数据160由检测单元120提供和接收。检测单元120被配置用于在测量数据160中检测患者150的咳嗽事件和/或打喷嚏事件165。计算单元130被配置用于计算针对患者的呼吸系统疾病的恶化风险评分170。该恶化风险评分170由接口单元140提供给患者150和/或医生。

图2示出了根据本发明的第二实施例的用于为患者150的呼吸系统疾病提供恶化风险评分170的系统100的示意性设置。在本发明的该实施例中，测量单元110是包括第一传感器181和第二传感器182的可穿戴设备180。第一传感器181被配置用于测量患者150的心脏信号和/或血液循环信号。第二传感器182被配置用于测量皮肤接触并因此提供与由第一传感器181测量的数据的可靠性有关的数据。测量数据160被传输到通信设备300，例如智能电话、平板计算机、智能手表、智能眼镜等。然而，可穿戴设备180例如可以是智能手表，或者可穿戴设备180可以包括检测单元120、计算单元130和接口单元140。通信设备在本发明的该实施例中包括用于接收测量数据160并且用于检测咳嗽事件和/或打喷嚏事件165的检测单元120。这些被提供给计算单元130，计算单元130可以包括被训练来提供恶化风险评分170的人工智能模块190。恶化风险评分170由接口单元140提供给患者150和/或医生。处理单元200可以被通信地连接至检测单元120、计算单元130和接口单元140，并且可以被配置为控制检测单元120、计算单元130和接口单元140，并且用于执行根据本发明的方法的步骤。

图3示出了根据本发明的第三实施例的用于为患者150的呼吸系统疾病提供恶化风险评分170的系统100的示意性设置。可穿戴单元180被附接到患者150的手腕。可穿戴单元180可以例如通过无线连接(例如WLAN或蓝牙)被通信地连接到通信设备300。

图4示出了在患者150的咳嗽事件165期间由测量单元110测量的患者150的心脏信号。由测量单元110测量的信号的振幅A通常示出在没有咳嗽事件和/或打喷嚏事件的情况下，随时间t测量的规则的窦状波形。在从t1开始到t2结束的时间间隔中，由于具有显著波动的心跳间间隔的规则波形中断而检测到咳嗽事件165。

图5示出了根据本发明的一个实施例的用于为患者150的呼吸系统疾病提供恶化风险评分170的方法的框图。方法包括测量患者的心脏信号和/或血液循环信号并提供对应测量数据的第一步骤160。该步骤之后是基于测量数据160，检测患者150的咳嗽事件和/或打喷嚏事件的第二步骤165。第三步骤包括基于检测到的咳嗽事件和/或检测到的打喷嚏事件165，计算针对患者150的呼吸系统疾病的恶化风险评分170。在第四步骤中，恶化风险评分170被提供给患者150和/或医生。

虽然本发明已在附图和前述说明中详细图示和描述，但这样的图示和描述应被认为是例示性或示例性的而不是限制性的。本发明不限于所公开的实施例。通过研究附图、公开内容和从属权利要求，本领域技术人员在实践所要求保护的本发明时可以理解和实现对所公开实施例的其他变化。

在权利要求中，词语“包括”不排除其他元素或步骤，并且不定冠词“一”或“一个”不排除多个。在相互不同的从属权利要求中记载了某些措施这一事实并不表明这些措施的组合不能有利地使用。权利要求中的任何附图标记不应被解释为限制范围。