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特表2023-542739呼吸治療システムの使用を決定するためのシステム及び方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2023-10-11
(54)【発明の名称】呼吸治療システムの使用を決定するためのシステム及び方法
(51)【国際特許分類】
A61B 5/16 20060101AFI20231003BHJP
A61B 5/08 20060101ALI20231003BHJP
A61B 5/11 20060101ALI20231003BHJP
A61B 5/333 20210101ALI20231003BHJP
A61B 5/389 20210101ALI20231003BHJP
A61B 5/369 20210101ALI20231003BHJP
A61B 5/01 20060101ALI20231003BHJP
【ＦＩ】
A61B5/16 130
A61B5/08
A61B5/11 100
A61B5/333
A61B5/389
A61B5/369
A61B5/01 100
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023519676
(86)(22)【出願日】2021-09-28
(85)【翻訳文提出日】2023-04-10
(86)【国際出願番号】 IB2021058813
(87)【国際公開番号】W WO2022070022
(87)【国際公開日】2022-04-07
(31)【優先権主張番号】63/084,978
(32)【優先日】2020-09-29
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】522102697
【氏名又は名称】レズメド センサー テクノロジーズ リミテッド
(74)【代理人】
【識別番号】110001519
【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】ドッド、スティーブン
(72)【発明者】
【氏名】ショルディス、レドモンド
(72)【発明者】
【氏名】コステロ、マイケル ジョン
(72)【発明者】
【氏名】リオン、グレーム アレキサンダー
【テーマコード（参考）】
4C038
4C117
4C127
【Ｆターム（参考）】
4C038SS08
4C038SS09
4C038ST09
4C038SV05
4C038VA15
4C038VB31
4C038VC20
4C117XA01
4C117XB01
4C117XB04
4C117XE13
4C117XE14
4C117XE17
4C117XE18
4C117XE19
4C117XE26
4C117XE29
4C117XE52
4C117XE64
4C127AA01
4C127AA02
4C127AA03
4C127GG05
4C127GG11
(57)【要約】
睡眠セッションにおいて、センサによってユーザに関連する生理学的データを生成することを含む方法。この方法は、生成された生理学的データを、１つ以上のプロセッサを含む電子機器によって処理して、治療中データと治療外データとを区別することをさらに含む。治療中データは、ユーザに連結された呼吸治療システムがユーザの気道に加圧空気を供給する時に生成される生理学的データである。治療外データは、呼吸治療システムがユーザの気道に加圧空気を供給しない時に生成される生理学的データである。この方法は、治療外データに少なくとも部分的に基づいて、睡眠尺度を電子機器によって決定することをさらに含む。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
システムであって、呼吸治療システムと、
睡眠セッション中に前記呼吸治療システムのユーザに関連する生理学的データを生成するように構成されるセンサと、
機械可読命令を記憶する記憶装置と、
生成された生理学的データを処理して、治療中データと治療外データとを区別することであって、
（ｉ）前記治療中データは、前記ユーザに連結された前記呼吸治療システムが前記ユーザの気道に加圧空気を供給する時に生成される生理学的データであり、
（ｉｉ）前記治療外データは、前記呼吸治療システムが前記ユーザの前記気道に加圧空気を供給しない時に生成される生理学的データであること、及び
前記治療外データに少なくとも部分的に基づいて睡眠尺度を決定するように、
前記機械可読命令を実行するように構成される１つ以上のプロセッサを含む電子機器と、を含むシステム。
【請求項2】
前記センサは、前記電子機器に含まれる、請求項１に記載のシステム。
【請求項3】
前記電子機器は、スマートデバイスである、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項4】
前記センサは、前記睡眠セッション外の前記ユーザに関連する第３の生理学的データを生成するように構成される、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項5】
前記生理学的データは、睡眠関連データを含む、請求項１～４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項6】
前記生理学的データは、１時間当たりのイベントの数、イベントのパターン、総睡眠時間、総就床時間、覚醒時刻、離床時刻、総浅い睡眠時間、総深い睡眠時間、総ＲＥＭ睡眠時間、覚醒の数、入眠潜時、呼吸速度、心拍数、心拍数可変性、温度、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項１～５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項7】
前記電子機器はまた、前記生成された生理学的データに少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザが睡眠中であることを決定するように、前記機械可読命令を実行するように構成される、請求項１～６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項8】
前記ユーザが睡眠中であることを決定することは、前記治療外データに少なくとも部分的に基づいて前記ユーザの呼吸の変化を検出すること、前記治療外データに少なくとも部分的に基づいて前記ユーザの移動の変化を検出すること、前記ユーザの心拍数の変化を検出すること、前記ユーザの心拍数可変性の変化を検出すること、前記ユーザの中核温度の変化を検出すること、前記ユーザに関連する脳波（ＥＥＧ）信号の変化を検出すること、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項9】
前記ユーザが睡眠中であることを決定することは、前記呼吸治療システムが前記ユーザの前記気道に前記加圧空気を供給していると決定することを含む、請求項７又は８に記載のシステム。
【請求項10】
前記ユーザが睡眠中であることを決定することは、前記呼吸治療システムからのフロー信号が前記ユーザの呼吸を示すことを決定することを含む、請求項７～９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項11】
前記睡眠尺度は、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）、睡眠効率、睡眠周期の数、断片化指数、睡眠アーキテクチャ、睡眠段階の数及び／又は持続時間、前記ユーザの覚醒の数及び／又は持続時間、総睡眠時間、入眠潜時、睡眠開始後覚醒パラメータ、又はそれらの任意の組み合わせである、請求項１～１０のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項12】
前記睡眠尺度を決定することはまた、前記治療中データに少なくとも部分的に基づく、請求項１～１１のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項13】
前記電子機器はまた、治療中睡眠尺度と治療外睡眠尺度を決定し、前記治療中睡眠尺度が前記治療中データから決定され、前記治療外睡眠尺度が前記治療外データから決定されるように、前記機械可読命令を実行するように構成され、前記睡眠尺度を決定することはまた、前記治療外睡眠尺度と前記治療中睡眠尺度に少なくとも部分的に基づく、請求項１～１２のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項14】
前記治療中睡眠尺度は、治療中無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）であり、前記治療外睡眠尺度は、治療外ＡＨＩである、請求項１３に記載のシステム。
【請求項15】
前記電子機器はまた、治療中睡眠持続時間と治療外睡眠持続時間を決定し、前記治療中睡眠持続時間が前記治療中睡眠尺度に関連付けられるとともに、前記治療外睡眠持続時間が前記治療外睡眠尺度に関連付けられるように、前記機械可読命令を実行するように構成される、請求項１３又は１４に記載のシステム。
【請求項16】
前記睡眠尺度を決定することはまた、前記治療中睡眠持続時間と前記治療外睡眠持続時間に少なくとも部分的に基づく、請求項１５に記載のシステム。
【請求項17】
前記電子機器はまた、前記ユーザの将来の睡眠セッションの推定された総睡眠持続時間に少なくとも部分的に基づいて、前記将来の睡眠セッションの推定された睡眠尺度を決定するように、前記機械可読命令を実行するように構成される、請求項１～１６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項18】
前記推定された睡眠尺度を決定することはまた、治療中睡眠尺度と治療外睡眠尺度に少なくとも部分的に基づく、請求項１７に記載のシステム。
【請求項19】
前記電子機器はまた、前記呼吸治療システムが加圧空気を前記ユーザの前記気道に供給しない前記睡眠セッションの一部の推定された治療中睡眠尺度を決定するように、前記機械可読命令を実行するように構成される、請求項１～１８のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項20】
前記電子機器はまた、前記呼吸治療システムが加圧空気を前記ユーザの前記気道に供給する前記睡眠セッションの一部の推定された治療外睡眠尺度を決定するように、前記機械可読命令を実行するように構成される、請求項１～１９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項21】
前記電子機器はまた、前記ユーザの将来の睡眠セッションに対する目標睡眠尺度に少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザの前記将来の睡眠セッションの推定された総睡眠持続時間を決定するように、前記機械可読命令を実行するように構成される、請求項１～２０のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項22】
前記推定された総睡眠持続時間は、治療中睡眠持続時間、治療外睡眠持続時間、又は両方を含み、前記治療中睡眠持続時間は、前記ユーザが睡眠中にあり、前記呼吸治療システムに連結されている持続時間であり、前記治療外睡眠持続時間は、前記ユーザが前記呼吸治療システムから前記加圧空気を受け取らない持続時間である、請求項２１に記載のシステム。
【請求項23】
前記ユーザの前記目標睡眠尺度は、治療中睡眠尺度、治療外睡眠尺度、又は両方を含む、請求項２１又は２２に記載のシステム。
【請求項24】
前記治療中データは、前記呼吸治療システムから受信された生理学的データを含み、前記電子機器はまた、前記呼吸治療システムから受信された前記生理学的データに基づいて呼吸睡眠尺度を決定すること、及び
前記呼吸睡眠尺度に少なくとも部分的に基づいて、決定された睡眠尺度を調整するように、前記機械可読命令を実行するように構成される、請求項１～２３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項25】
前記呼吸治療システムから受信された前記生理学的データは、呼吸速度、呼吸深度、呼吸可変性、又はそれらの任意の組み合わせを含む前記ユーザの呼吸モードを含む、請求項２４に記載のシステム。
【請求項26】
前記電子機器はまた、前記決定された睡眠尺度に少なくとも部分的に基づいて通信が送信されるように、前記機械可読命令を実行するように構成される、請求項１～２５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項27】
前記通信は、前記睡眠尺度を含む、請求項２６に記載のシステム。
【請求項28】
前記通信は、（ａ）治療外睡眠持続時間に比べて治療中睡眠持続時間を増加させること、（ｂ）以前の治療中睡眠持続時間に比べて前記治療中睡眠持続時間を増加させること、又は（ｃ）両方を前記ユーザに推奨することを含み、前記治療中睡眠持続時間は、前記ユーザが睡眠中にあり、前記呼吸治療システムに連結されている持続時間であり、前記治療外睡眠持続時間は、前記ユーザが睡眠中にあり、前記呼吸治療システムから前記加圧空気を受け取らない持続時間である、請求項２６又は２７に記載のシステム。
【請求項29】
前記通信は、（ａ）治療中睡眠持続時間に比べて治療外睡眠持続時間を減少させること、（ｂ）以前の治療外睡眠持続時間に比べて前記治療外睡眠持続時間を減少させること、又は（ｃ）両方を前記ユーザに推奨することを含み、前記治療中睡眠持続時間は、前記ユーザが睡眠中にあり、前記呼吸治療システムに連結されている持続時間であり、前記治療外睡眠持続時間は、前記ユーザが睡眠中にあり、前記呼吸治療システムから前記加圧空気を受け取らない持続時間である、請求項２６又は２７に記載のシステム。
【請求項30】
前記治療外睡眠持続時間は、ゼロに減少される、請求項２９に記載のシステム。
【請求項31】
前記通信は、前記ユーザに対して総睡眠持続時間を増加させる推奨を含む、請求項２６～２９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項32】
前記通信は、治療中睡眠尺度、治療中睡眠持続時間、治療外睡眠尺度、治療外睡眠持続時間、将来の睡眠セッションの推定された睡眠尺度、前記将来の睡眠セッションの目標睡眠尺度、前記将来の睡眠セッションの目標睡眠持続時間、治療外睡眠持続時間の目標減少、又は治療中睡眠持続時間の目標増加、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項２６又は２７に記載のシステム。
【請求項33】
イベントのパターン、イベントのクラスタ、又は両方は、前記治療外データと前記治療中データとを区別するために使用される、請求項１～３２のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項34】
前記呼吸治療システムの動きに関連するノイズ、前記ユーザの移動に関連するノイズ、又は両方は、前記治療外データと前記治療中データとを区別するために使用される、請求項１～３３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項35】
前記呼吸治療システムが前記ユーザに連結され、前記ユーザの前記気道に加圧空気を供給するときに前記ユーザの呼吸に関連するノイズ、前記呼吸治療システムが前記ユーザの前記気道に加圧空気を供給しないときに前記ユーザの呼吸に関連するノイズ、又は両方は、前記治療外データと前記治療中データとを区別するために使用される、請求項１～３４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項36】
前記電子機器はまた、前記センサによって生成された音声データを分析して、（ｉ）前記呼吸治療システムが操作されることと、（ｉｉ）前記呼吸治療システムが操作され、前記ユーザが着用するユーザインタフェースを介して前記ユーザの前記気道に加圧空気を供給することとを区別するように、前記機械可読命令を実行するように構成される、請求項１～３５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項37】
前記電子機器はまた、前記センサによって生成された音声データを分析して、前記呼吸治療システムが操作されており、前記ユーザがユーザインタフェースを着用しており、前記呼吸治療システムが前記ユーザインタフェースを介して前記ユーザの前記気道に加圧空気を供給していることを検出するように、前記機械可読命令を実行するように構成される、請求項１～３５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項38】
前記電子機器はまた、前記センサによって生成された音声データを分析して、前記ユーザの呼気を示す特徴、前記呼吸治療システムのユーザインタフェースの漏れを示す特徴、又は両方を識別するように、前記機械可読命令を実行するように構成され、前記ユーザの前記呼気及び前記呼吸治療システムの前記ユーザインタフェースの前記漏れ又は両方を示す前記特徴は、前記治療外データと前記治療中データとを区別するために使用される、
請求項１～３７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項39】
前記ユーザの前記呼気の前記特徴及び前記呼吸治療システムの前記ユーザインタフェースの前記漏れの前記特徴の両方を示す時に生成された生理学的データは、前記治療中データに含まれる、請求項３８に記載のシステム。
【請求項40】
前記電子機器はまた、前記ユーザが経験した１つ以上の併存疾患に関連する第２の生理学的データを生成するように、前記機械可読命令を実行するように構成される、請求項１～３９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項41】
前記睡眠セッションにおいて、前記第２の生理学的データを生成する、請求項４０に記載のシステム。
【請求項42】
前記１つ以上の併存疾患の発生率、前記１つ以上の併存疾患の進行、又は両方は、前記睡眠尺度、前記治療中睡眠尺度、前記治療中睡眠持続時間、前記治療外睡眠尺度、及び前記治療外睡眠持続時間のうちの１つ以上に関連付けられる、請求項４０又は４１に記載のシステム。
【請求項43】
方法であって、睡眠セッション中にセンサによってユーザに関連する生理学的データを生成することを含み、
生成された生理学的データを、１つ以上のプロセッサを含む電子機器によって処理して、治療中データと治療外データとを区別し、
（ｉ）前記治療中データは、前記ユーザに連結された呼吸治療システムが前記ユーザの気道に加圧空気を供給する時に生成される生理学的データであり、
（ｉｉ）前記治療外データは、前記呼吸治療システムが前記ユーザの前記気道に加圧空気を供給しない時に生成される生理学的データであり、及び
前記治療外データに少なくとも部分的に基づいて睡眠尺度を前記電子機器によって決定する、方法。
【請求項44】
前記センサは、前記電子機器に含まれる、請求項４３に記載の方法。
【請求項45】
前記電子機器は、スマートデバイスである、請求項４３又は４４に記載の方法。
【請求項46】
前記睡眠セッション外の前記ユーザに関連する第３の生理学的データを前記センサによって生成することをさらに含む、請求項４３～４５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項47】
前記生理学的データは、睡眠関連データを含む、請求項４３～４６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項48】
前記生理学的データは、１時間当たりのイベントの数、イベントのパターン、総睡眠時間、総就床時間、覚醒時刻、離床時刻、総浅い睡眠時間、総深い睡眠時間、総ＲＥＭ睡眠時間、覚醒の数、入眠潜時、呼吸速度、心拍数、心拍数可変性、温度、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項４３～４７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項49】
前記生成された生理学的データに少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザが睡眠中であることを前記電子機器によって決定することをさらに含む、請求項４３～４８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項50】
前記ユーザが睡眠中であることを決定することは、前記治療外データに少なくとも部分的に基づいて前記ユーザの呼吸の変化を検出すること、前記治療外データに少なくとも部分的に基づいて前記ユーザの移動の変化を検出すること、前記ユーザの心拍数の変化を検出すること、前記ユーザの心拍数可変性の変化を検出すること、前記ユーザの中核温度の変化を検出すること、前記ユーザに関連する脳波（ＥＥＧ）信号の変化を検出すること、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項４９に記載の方法。
【請求項51】
前記ユーザが睡眠中であることを決定することは、前記呼吸治療システムが前記ユーザの前記気道に前記加圧空気を供給していると決定することを含む、請求項４９又は５０に記載の方法。
【請求項52】
前記ユーザが睡眠中であることを決定することは、前記呼吸治療システムからのフロー信号が前記ユーザの呼吸を示すことを決定することを含む、請求項４９～５１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項53】
前記睡眠尺度は、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）、睡眠効率、睡眠周期の数、断片化指数、睡眠アーキテクチャ、睡眠段階の数及び／又は持続時間、前記ユーザの覚醒の数及び／又は持続時間、総睡眠時間、入眠潜時、睡眠開始後覚醒パラメータ、又はそれらの任意の組み合わせである、請求項４３～５２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項54】
前記睡眠尺度を決定することはまた、前記治療中データに少なくとも部分的に基づく、請求項４３～５３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項55】
治療中睡眠尺度と治療外睡眠尺度を決定し、前記治療中睡眠尺度が前記治療中データから決定され、前記治療外睡眠尺度が前記治療外データから決定されることをさらに含み、前記睡眠尺度を決定することはまた、前記治療外睡眠尺度と前記治療中睡眠尺度に少なくとも部分的に基づく、請求項４３～５４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項56】
前記治療中睡眠尺度は、治療中無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）であり、前記治療外睡眠尺度は、治療外ＡＨＩである、請求項５５に記載の方法。
【請求項57】
治療中睡眠持続時間と治療外睡眠持続時間を決定し、前記治療中睡眠持続時間は、前記治療中睡眠尺度に関連付けられるとともに、前記治療外睡眠持続時間は、前記治療外睡眠尺度に関連付けられることを含む、請求項５５又は請求項５６に記載の方法。
【請求項58】
前記睡眠尺度を決定することはまた、前記治療中睡眠持続時間と前記治療外睡眠持続時間に少なくとも部分的に基づく、請求項５７に記載の方法。
【請求項59】
前記ユーザの将来の睡眠セッションの推定された総睡眠持続時間に少なくとも部分的に基づいて前記将来の睡眠セッションの推定された睡眠尺度を決定することをさらに含む、請求項４３～５８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項60】
前記推定された睡眠尺度を決定することはまた、治療中睡眠尺度と治療外睡眠尺度に少なくとも部分的に基づく、請求項５９に記載の方法。
【請求項61】
前記呼吸治療システムが加圧空気を前記ユーザの前記気道に供給しない前記睡眠セッションの一部の推定された治療中睡眠尺度を決定することをさらに含む、請求項４３～６０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項62】
前記呼吸治療システムが加圧空気を前記ユーザの前記気道に供給する前記睡眠セッションの一部の推定された治療外睡眠尺度を決定することをさらに含む、請求項４３～６１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項63】
前記ユーザの将来の睡眠セッションに対する目標睡眠尺度に少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザの前記将来の睡眠セッションの推定された総睡眠持続時間を決定することをさらに含む、請求項４３～６２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項64】
前記推定された総睡眠持続時間は、治療中睡眠持続時間、治療外睡眠持続時間、又は両方を含み、前記治療中睡眠持続時間は、前記ユーザが睡眠中にあり、前記呼吸治療システムに連結されている持続時間であり、前記治療外睡眠持続時間は、前記ユーザが前記呼吸治療システムから前記加圧空気を受け取らない持続時間である、請求項６３に記載の方法。
【請求項65】
前記ユーザの前記目標睡眠尺度は、治療中睡眠尺度、治療外睡眠尺度、又は両方を含む、請求項６３又は６４に記載の方法。
【請求項66】
前記治療中データは、前記呼吸治療システムから受信された生理学的データを含み、そして前記方法は、前記呼吸治療システムから受信された前記生理学的データに基づいて呼吸睡眠尺度を決定すること、及び
前記呼吸睡眠尺度に少なくとも部分的に基づいて、決定された睡眠尺度を調整することをさらに含む、請求項４３～６５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項67】
前記呼吸治療システムから受信された前記生理学的データは、呼吸速度、呼吸深度、呼吸可変性、又はそれらの任意の組み合わせを含む前記ユーザの呼吸モードを含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項68】
前記電子機器によって、前記決定された睡眠尺度に少なくとも部分的に基づいて通信が送信されることをさらに含む、請求項４３～６７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項69】
前記通信は、前記睡眠尺度を含む、請求項６８に記載の方法。
【請求項70】
前記通信は、（ａ）治療外睡眠持続時間に比べて治療中睡眠持続時間を増加させること、（ｂ）以前の治療中睡眠持続時間に比べて前記治療中睡眠持続時間を増加させること、又は（ｃ）両方を前記ユーザに推奨することを含み、前記治療中睡眠持続時間は、前記ユーザが睡眠中にあり、前記呼吸治療システムに連結されている持続時間であり、前記治療外睡眠持続時間は、前記ユーザが睡眠中にあり、前記呼吸治療システムから前記加圧空気を受け取らない持続時間である、請求項６８又は６９に記載の方法。
【請求項71】
前記通信は、（ａ）治療中睡眠持続時間に比べて治療外睡眠持続時間を減少させること、（ｂ）以前の治療外睡眠持続時間に比べて前記治療外睡眠持続時間を減少させること、又は（ｃ）両方を前記ユーザに推奨することを含み、前記治療中睡眠持続時間は、前記ユーザが睡眠中にあり、前記呼吸治療システムに連結されている持続時間であり、前記治療外睡眠持続時間は、前記ユーザが睡眠中にあり、前記呼吸治療システムから前記加圧空気を受け取らない持続時間である、請求項６８又は６９に記載の方法。
【請求項72】
前記治療外睡眠持続時間は、ゼロに減少される、請求項７１に記載の方法。
【請求項73】
前記通信は、前記ユーザに対して総睡眠持続時間を増加させる推奨を含む、請求項６８～７１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項74】
前記通信は、治療中睡眠尺度、治療中睡眠持続時間、治療外睡眠尺度、治療外睡眠持続時間、将来の睡眠セッションの推定された睡眠尺度、前記将来の睡眠セッションの目標睡眠尺度、前記将来の睡眠セッションの目標睡眠持続時間、治療外睡眠持続時間の目標減少、又は治療中睡眠持続時間の目標増加、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項６８又は６９に記載の方法。
【請求項75】
イベントのパターン、イベントのクラスタ、又は両方は、前記治療外データと前記治療中データとを区別するために使用される、請求項４３～７４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項76】
前記呼吸治療システムの動きに関連するノイズ、前記ユーザの移動に関連するノイズ、又は両方は、前記治療外データと前記治療中データとを区別するために使用される、請求項４３～７５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項77】
前記呼吸治療システムが前記ユーザに連結され、前記ユーザの前記気道に加圧空気を供給するときに前記ユーザの呼吸に関連するノイズ、前記呼吸治療システムが前記ユーザの前記気道に加圧空気を供給しないときに前記ユーザの呼吸に関連するノイズ、又は両方は、前記治療外データと前記治療中データとを区別するために使用される、請求項４３～７６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項78】
前記センサによって生成された音声データを分析して、（ｉ）前記呼吸治療システムが操作されることと、（ｉｉ）前記呼吸治療システムが操作され、前記ユーザが着用するユーザインタフェースを介して前記ユーザの前記気道に加圧空気を供給することとを区別することをさらに含む、請求項４３～７７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項79】
前記センサによって生成された音声データを分析して、前記呼吸治療システムが操作されており、前記ユーザがユーザインタフェースを着用しており、前記呼吸治療システムが前記ユーザインタフェースを介して前記ユーザの前記気道に加圧空気を供給していることを検出することをさらに含む、請求項４３～７７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項80】
前記センサによって生成された音声データを分析して、前記ユーザの呼気を示す特徴、前記呼吸治療システムのユーザインタフェースの漏れを示す特徴、又はその両方を識別することをさらに含み、前記ユーザの前記呼気及び前記呼吸治療システムの前記ユーザインタフェースの前記漏れ又は両方を示す前記特徴は、前記治療外データと前記治療中データとを区別するために使用される、
請求項４３～７９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項81】
前記ユーザの前記呼気の前記特徴及び前記呼吸治療システムの前記ユーザインタフェースの前記漏れの前記特徴の両方を示す時に生成された生理学的データは、前記治療中データに含まれる、請求項８０に記載の方法。
【請求項82】
前記ユーザが経験した１つ以上の併存疾患に関連する第２の生理学的データを生成することをさらに含む、請求項４３～８１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項83】
前記睡眠セッションにおいて、前記第２の生理学的データを生成する、請求項８２に記載の方法。
【請求項84】
前記１つ以上の併存疾患の発生率、前記１つ以上の併存疾患の進行、又は両方は、前記睡眠尺度、前記治療中睡眠尺度、前記治療中睡眠持続時間、前記治療外睡眠尺度、及び前記治療外睡眠持続時間のうちの１つ以上に関連付けられる、請求項８２又は８３に記載の方法。
【請求項85】
システムであって、１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、
機械可読命令を格納しているメモリと、を含み、
前記制御システムは、前記メモリに連結され、前記メモリ内の前記機械実行可能命令が前記制御システムの前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つによって実行されるときに、請求項４３～８４のいずれか１項に記載の方法が実施される、システム。
【請求項86】
睡眠尺度を決定するためのシステムであって、請求項４３～８４のいずれか１項に記載の方法を実施するように構成される制御システムを含む、システム。
【請求項87】
コンピュータによって実行されると、コンピュータに請求項４３～８４のいずれか１項に記載の方法を実施させる命令を含む、コンピュータプログラムプロダクト。
【請求項88】
前記コンピュータプログラムプロダクトは、非一時的コンピュータ可読媒体である、請求項８７に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項89】
電子機器であって、機械可読命令を格納しているメモリと、
センサが睡眠セッション中にユーザに関連する生理学的データを生成すること、
生成された生理学的データを処理して、治療中データと治療外データとを区別することであって、
（ｉ）前記治療中データは、前記ユーザに連結された呼吸治療システムが前記ユーザの気道に加圧空気を供給する時に生成される生理学的データであり、
（ｉｉ）前記治療外データは、前記呼吸治療システムが前記ユーザの前記気道に加圧空気を供給しない時に生成される生理学的データであること、及び
前記治療外データに少なくとも部分的に基づいて睡眠尺度を決定するように、
前記機械可読命令を実行するように構成される１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を含む電子機器。
【請求項90】
前記生理学的データは、１時間当たりのイベントの数、イベントのパターン、総睡眠時間、総就床時間、覚醒時刻、離床時刻、総浅い睡眠時間、総深い睡眠時間、総ＲＥＭ睡眠時間、覚醒の数、入眠潜時、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項８９に記載の電子機器。
【請求項91】
前記センサは、圧力センサ、流量センサ、温度センサ、運動センサ、マイクロフォン、スピーカー、音響センサ、無線周波数（ＲＦ）受信機、ＲＦ送信機、ＲＦセンサ、カメラ、赤外線センサ、フォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）センサ、心電図（ＥＣＧ）センサ、脳波（ＥＥＧ）センサ、容量センサ、力センサ、歪みゲージセンサ、筋電図（ＥＭＧ）センサ、酸素センサ、検体センサ、湿度センサ、ＬｉＤＡＲセンサ、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項８９又は９０に記載の電子機器。
【請求項92】
前記センサは、前記電子機器に含まれる、請求項８９～９１のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項93】
前記電子機器は、スマートデバイスである、請求項８９～９２のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項94】
前記スマートデバイスは、スマートウォッチ、スマートフォン、動き追跡器、タブレット、スマートスピーカー、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項９３に記載の電子機器。
【請求項95】
前記制御システムは、前記機械可読命令を実行して、前記生成された生理学的データに少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザが睡眠中であることを決定する、請求項８９～９４のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項96】
前記ユーザが睡眠中であることを決定することは、前記治療外データに少なくとも部分的に基づいて前記ユーザの呼吸の変化を検出すること、前記治療外データに少なくとも部分的に基づいて前記ユーザの移動の変化を検出すること、前記ユーザの心拍数の変化を検出すること、前記ユーザの心拍数可変性の変化を検出すること、前記ユーザの中核温度の変化を検出すること、前記ユーザに関連する脳波（ＥＥＧ）信号の変化を検出すること、又はそれらの任意の組み合わせを含む、請求項９５に記載の電子機器。
【請求項97】
前記睡眠尺度は、無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）、睡眠効率、睡眠周期の数、断片化指数、睡眠アーキテクチャ、睡眠段階の数及び／又は持続時間、前記ユーザの覚醒の数及び／又は持続時間、総睡眠時間、入眠潜時、睡眠開始後覚醒パラメータ、又はそれらの任意の組み合わせである、請求項８９～９６のいずれか１項に記載の電子機器。
【請求項98】
イベントのパターン、イベントのクラスタ、又は両方は、前記治療外データと前記治療中データとを区別するために使用される、請求項８９～９７のいずれか１項に記載の電子機器。【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は概して、ユーザが呼吸治療システムを使用しているかどうかを決定するためのシステム及び方法に関し、より具体的には、ユーザが呼吸治療システムを使用することと呼吸治療システムを使用しないこととの間で区別し、呼吸治療システムを使用及び使用しない生理学的効果を数値化するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【0002】
多くの個人は、周期性四肢運動障害（ＰＬＭＤ）、下肢静止不能症候群（ＲＬＳ）、閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）等の睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）、チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）、呼吸不全、肥満過換気症候群（ＯＨＳ）、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、神経筋疾患（ＮＭＤ）、胸壁障害及び不眠等の睡眠関連及び／又は呼吸障害に罹患している。これらの障害は、呼吸治療システムを使用して治療される場合が多く、他の障害は、異なる技術を使用して治療されることができる。しかしながら、一部のユーザにとっては、このようなシステムの使い心地が悪く、使用しにくく、高価であり、審美性が低く、及び／又はこのシステムを使用することに関連付けられた便益が認識されない。その結果、一部のユーザは、呼吸治療を使用しないときに、症状の重症度の実証がなく、及び／又は呼吸治療を使用するときに、症状に対する利益実証がない場合、呼吸治療システムを非勤勉に使用することを選択する。呼吸治療システムのいくつかの利点を数値化することは、勤続度の向上を助けることができる。本開示は、これら及び他の問題を解決することを目的とする。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0003】
本開示のいくつかの実装形態によれば、システムは、呼吸治療システムと、睡眠セッション中に呼吸治療システムのユーザに関連する生理学的データを生成するように構成されるセンサと、機械可読命令を記憶する記憶装置と、電子機器と、を含む。電子機器は、生成された生理学的データを処理して、治療中データと治療外データとを区別するように、機械可読命令を実行するように構成される１つ以上のプロセッサを含む。治療中データは、呼吸治療システムがユーザに連結され、ユーザの気道に加圧空気を供給する時に生成される生理学的データである。治療外データは、呼吸治療システムがユーザの気道に加圧空気を供給しない時に生成される生理学的データである。電子機器はまた、治療外データに少なくとも部分的に基づいて睡眠尺度を決定するために、機械可読命令を実行するように構成される。
【0004】
本開示のいくつかの実装形態によれば、方法は、睡眠セッション中にセンサによってユーザに関連する生理学的データを生成することを含む。この方法は、生成された生理学的データを、１つ以上のプロセッサを含む電子機器によって処理して、治療中データと治療外データとを区別することをさらに含む。治療中データは、呼吸治療システムがユーザに連結され、ユーザの気道に加圧空気を供給する時に生成される生理学的データである。治療外データは、呼吸治療システムがユーザの気道に加圧空気を供給しない時に生成される生理学的データである。この方法は、治療外データに少なくとも部分的に基づいて睡眠尺度を電子機器によって決定することをさらに含む。
【0005】
本開示のいくつかの実装形態によれば、電子機器は、機械可読命令を記憶する記憶装置と、センサが睡眠セッション中にユーザに関連する生理学的データを生成すること、生成された生理学的データを処理して、治療中データと治療外データを決定することであって、（ｉ）治療中データは、ユーザに連結された呼吸治療システムがユーザの気道に加圧空気を供給する時に生成される生理学的データであり、（ｉｉ）治療外データは、呼吸治療システムがユーザの気道に加圧空気を供給しない時に生成される生理学的データであること、及び治療外データに少なくとも部分的に基づいて睡眠尺度を決定するように、機械可読命令を実行するように構成される１つ以上のプロセッサを含む制御システムと、を含む。
【図面の簡単な説明】
【0006】
【発明を実施するための形態】
【0007】
上記の概要は、本開示の各実装形態又はあらゆる態様を示すことを意図していない。本開示のさらなる特徴及び利益は、下記の詳細な説明及び図面から明らかである。
【0008】
本開示は、様々な変形及び代替形態が可能であるが、本開示の具体的な実装形態及び実施形態が図面に例として示されており、本明細書において詳述される。しかしながら、それは、本開示を開示された特定の形態に限定することを意図するものではなく、本開示は、添付の特許請求の範囲によって限定される本開示の精神及び範囲内にある全ての変更物、均等物及び代替物を網羅するということを理解すべきである。
【0009】
多くの個人は、睡眠関連障害及び／又は呼吸障害に患っている。睡眠関連及び／又は呼吸障害としては、例えば、周期性四肢運動障害（ＰＬＭＤ）、下肢静止不能症候群（ＲＬＳ）、閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）、中枢性睡眠時無呼吸（ＣＳＡ）、混合型無呼吸及び低呼吸等他のタイプの無呼吸等の睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）、呼吸努力関連覚醒（ＲＥＲＡ）、チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）、呼吸不全、肥満過換気症候群（ＯＨＳ）、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）、神経筋疾患（ＮＭＤ）、急速眼球運動（ＲＥＭ）行動障害（ＲＢＤとも呼ばれる）、夢内容の行動化（ＤＥＢ）、高血圧、糖尿病、卒中、不眠症、及び胸壁障害が挙げられる。
【0010】
閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）は、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ）の一形態であり、異常に小さな上気道と、舌、軟口蓋、中咽頭後壁の領域における筋緊張の通常損失との組み合わせによる睡眠セッション中の上気道の閉塞や遮断等のイベントによって特徴付けられる。より一般的には、無呼吸とは、一般的に、空気の閉塞によって生じる呼吸の休止（閉塞性睡眠時無呼吸）又は呼吸機能の停止（中枢性睡眠時無呼吸と称されることが多い）のことである。一般的に、個人は、閉塞性睡眠時無呼吸イベント中に、約１５秒～約３０秒で呼吸を停止する。
【0011】
他の種類の無呼吸としては、低呼吸、過呼吸及び高炭酸ガス血症が挙げられる。低呼吸は、一般的に、閉塞した気道ではなく、狭窄気道によって生じる遅い呼吸又は浅い呼吸によって特徴付けられる。過呼吸は、一般的に、呼吸の深さ及び／又は速度の増大によって特徴付けられる。高炭酸ガス血症は、一般的に、血中の二酸化炭素量の急増又は過剰によって特徴付けられ、通常、低呼吸によって生じられるものである。
【0012】
チェーン・ストークス呼吸（ＣＳＲ）は、別の形態の睡眠呼吸障害である。ＣＳＲは、患者の呼吸調節器の障害であり、そのうち、ＣＳＲサイクルとして知られる換気の漸増及び漸減が交互に周期的に続く。ＣＳＲは、動脈血の脱酸素及び再酸素化の繰り返しによって特徴付けられる。
【0013】
肥満過換気症候群（ＯＨＳ）は、不十分な呼吸の原因が他に無い状態における、重症肥満及び覚醒時慢性高炭酸ガス血症の組み合わせとして定義される。症状には、努力性呼吸、離床時の頭痛と日中の過度な眠気が含まれる。
【0014】
慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）は、空気の動きに対するレジスタンスの増加、呼吸の呼気相の延長及び肺の正常な弾力性の喪失等、ある特性を共通して有する下気道疾患群のいずれかを含む。
【0015】
神経筋疾患（ＮＭＤ）は、内在筋病理を直接的又は神経病理を間接的に介して筋肉の機能を損なう多数の疾病及び病気を含む。胸壁障害は、呼吸筋と胸郭の間に非効率連結をもたらす胸郭変形群である。
【0016】
呼吸努力関連覚醒（ＲＥＲＡ）イベントは、一般的に、睡眠からの覚醒に至る１０秒以上の呼吸努力の増加によって特徴付けられ、無呼吸又は低呼吸イベントの基準を満たさない。ＲＥＲＡは、睡眠からの覚醒に至る呼吸努力の増加によって特徴付けられるが、無呼吸又は低呼吸の基準を満たさない一連の呼吸と定義される。これらのイベントは、（１）食道の陰圧が漸増するパターンが、陰圧レベルの急低下及び覚醒によって終了し、（２）イベントが１０秒以上続く、という両方の基準を満たす必要がある。いくつかの実装形態では、鼻カニューレ／圧力トランスデューサシステムが、ＲＥＲＡの検出に十分かつ信頼できる。ＲＥＲＡ検出器は、呼吸治療装置から導出された実際のフロー信号に基づき得る。例えば、フロー制限尺度が、フロー信号に基づいて決定され得る。その後、覚醒の尺度が、フロー制限尺度及び換気量の急増の尺度に基づいて導出され得る。１つのかかる方法が、レスメド社に付与された国際特許公開第２００８／１３８０４０号及び米国特許公開第９３５８３５３号に記載されており、各文献の開示内容全体が、参照により本明細書に組み込まれる。
【0017】
これらを始めとする障害は、個人の睡眠中に起こる特定イベント（例えば、いびき、無呼吸、低呼吸、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数増加、努力性呼吸、喘息発作、てんかん発作、けいれん又はそれらの任意の組み合わせ）によって特徴付けられる。
【0018】
無呼吸低呼吸指数（ＡＨＩ）とは、睡眠セッション中の睡眠時無呼吸の重症度を示すのに使用される指数である。ＡＨＩは、睡眠セッション中にユーザが経験した無呼吸イベント及び／又は低呼吸イベントの数を、その睡眠セッションにおける全睡眠時間数で除算することによって求められる。このイベントは、例えば、少なくとも１０秒以上続く呼吸の一時停止であり得る。５未満のＡＨＩは、正常とみなされる。５以上１５未満のＡＨＩは、軽度の睡眠時無呼吸を示すものとみなされる。１５以上３０未満のＡＨＩは、中程度の睡眠時無呼吸を示すものとみなされる。３０以上のＡＨＩは、重度の睡眠時無呼吸を示すものとみなされる。小児では、１よりも大きいＡＨＩは、異常とみなされる。睡眠時無呼吸は、ＡＨＩが正常であるとき、又はＡＨＩが正常もしくは軽度であるときに、「制御されている」とみなすことができる。ＡＨＩは、酸素飽和度と組み合わせて、閉塞性睡眠時無呼吸の重症度を示すのに使用することもできる。
【0019】
図１を参照すると、本開示のいくつかの実装形態に係るシステム１００が示されている。システム１００は、制御システム１１０、記憶装置１１４、電子インタフェース１１９、１つ以上のセンサ１３０、及び１つ以上のユーザ装置１７０を含む。いくつかの実装形態では、システム１００は、任意選択的に、呼吸治療システム１２０、動き追跡器１８０又はそれらの任意の組み合わせをさらに含む。
【0020】
制御システム１１０は、１つ以上のプロセッサ１１２（以下、プロセッサ１１２と呼ばれる）を含む。制御システム１１０は、一般的に、システム１００の様々な構成要素を制御（例えば、作動）し、及び／又はシステム１００の構成要素によって取得及び／又は生成されたデータを分析するために使用される。プロセッサ１１２は、汎用又は特殊用途プロセッサ又はマイクロプロセッサであってもよい。図１には１つのプロセッサ１１２が示されているが、制御システム１１０は、単一の筐体内に存在し得るか、互いに離れて位置し得る任意の適切な数のプロセッサ（例えば、１つのプロセッサ、２つのプロセッサ、５つのプロセッサ、１０つのプロセッサ等）を含んでもよい。制御システム１１０は、例えば、ユーザ装置１７０の筐体、呼吸治療システム１２０の一部（例えば、筐体）及び／又はセンサ１３０うちの１つ以上の筐体に連結すること、及び／又はそれらの内部に位置付けることができる。制御システム１１０は、（１つのそのような筐体内に）集中させるか、（物理的に区別される２つ以上のそのような筐体内に）分散させることができる。制御システム１１０を収容する２つ以上の筐体を含むこのような実装形態では、このような筐体は、互いに近接し、及び／又は離れて位置付けられてもよい。
【0021】
記憶装置１１４は、制御システム１１０のプロセッサ１１２が実行可能な機械可読命令を記憶する。記憶装置１１４は、例えば、ランダムアクセスメモリ装置又はシリアルアクセスメモリ装置、ハードドライブ、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ装置等の任意の適切なコンピュータ可読記憶装置又は媒体であり得る。図１に１つの記憶装置１１４が示されているが、システム１００は、任意の適切な数の記憶装置１１４（例えば、１つの記憶装置、２つの記憶装置、５つの記憶装置、１０個の記憶装置等）を含み得る。記憶装置１１４は、呼吸治療装置１２２の筐体、ユーザ装置１７０の筐体、１つ以上のセンサ１３０の筐体又はそれらの任意の組み合わせに連結され、及び／又はそれらの内部に配置されてもよい。制御システム１１０と同様に、記憶装置１１４は、（１つのそのような筐体内に）集中させるか、（物理的に区別される２つ以上のそのような筐体内に）分散させることができる。
【0022】
いくつかの実装形態では、記憶装置１１４（図１）は、ユーザに関連するユーザプロファイルを記憶する。ユーザプロファイルは、例えば、ユーザに関連する人口統計情報、ユーザに関連する生体統計情報、ユーザに関連する医療情報、自己報告によるユーザフィードバック、ユーザに関連する睡眠パラメータ（例えば、１つ以上の以前の睡眠セッションから記録された睡眠関連パラメータ）、又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。人口統計情報は、例えば、ユーザの年齢、ユーザの性別、ユーザの人種、ユーザの地理位置、交際状況、不眠症又は睡眠時無呼吸の家族歴、ユーザの雇用状況、ユーザの教育状況、ユーザの社会経済状況、又はそれらの任意の組み合わせを示す情報を含み得る。医療情報は、例えば、ユーザに関連する１つ以上の病状、ユーザによる薬剤使用又はその両方を示す情報を含み得る。医療情報データは、反復睡眠潜時検査（ＭＳＬＴ）の結果もしくはスコア及び／又はピッツバーグ睡眠質問票（ＰＳＱＩ）のスコアもしくは値をさらに含み得る。自己報告によるユーザフィードバックは、自己報告による主観的な睡眠スコア（例えば、劣悪、普通、良好）、ユーザの自己報告による主観的なストレスレベル、ユーザの自己報告による主観的な疲労度、ユーザの自己報告による主観的な健康状態、ユーザが経験した最近のライフイベント、又はそれらの任意の組み合わせを示す情報を含み得る。
【0023】
電子インタフェース１１９は、データを記憶装置１１４に格納し、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析できるように、１つ以上のセンサ１３０からデータ（例えば、生理学的データ及び／又は音声データ）を受信するように構成される。電子インタフェース１１９は、有線接続又は無線接続（例えば、ＲＦ通信プロトコル、ＷｉＦｉ通信プロトコル、ブルートゥース（登録商標）通信プロトコル、セルラーネットワーク等）を用いて、１つ以上のセンサ１３０と通信することができる。電子インタフェース１１９は、アンテナ、受信機（例えば、ＲＦ受信機）、送信機（例えば、ＲＦ送信機）、送受信機、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。電子インタフェース１１９は、本明細書に記載のプロセッサ１１２及び記憶装置１１４と同一又は同様の１つ以上のプロセッサ及び／又は１つ以上の記憶装置も含んでもよい。いくつかの実装形態では、電子インタフェース１１９は、ユーザ装置１７０に連結又は統合される。他の実装形態では、電子インタフェース１１９は、制御システム１１０及び／又は記憶装置１１４に連結されるか、それらと（例えば、筐体内で）統合される。
【0024】
上述したように、いくつかの実装形態では、システム１１０は、任意選択的に、呼吸治療システム１２０（呼吸システムとも呼ばれる）を含む。呼吸治療システム１２０は、呼吸圧力治療装置１２２（呼吸治療装置１２２又は流れ発生器とも呼ばれる）、ユーザインタフェース１２４、導管１２６（チューブ又は空気回路とも呼ばれる）、表示装置１２８、加湿タンク１２９、又はそれらの組み合わせを含み得る。いくつかの実装形態では、制御システム１１０、記憶装置１１４、表示装置１２８、センサ１３０のうちの１つ以上、及び加湿タンク１２９は、呼吸治療装置１２２の一部である。呼吸圧力治療とは、ユーザの呼吸サイクル全体を通じて大気に対して名目上陽である（例えば、タンクベンチレータや陽陰圧体外式人工呼吸器等の陰圧治療に対して）制御された目標圧力で、ユーザの気道の入口に空気供給を印加することを指す。呼吸治療システム１２０は、一般的に、１つ以上の睡眠関連呼吸障害（例えば、閉塞性睡眠時無呼吸、中枢型睡眠時無呼吸又は混合型睡眠時無呼吸）に罹患している個人を治療するために使用される。
【0025】
呼吸治療装置１２２は、一般的に、（例えば、１つ以上の圧縮機を駆動する１つ以上のモータを使用して）ユーザに輸送される加圧空気を生成するために使用される。いくつかの実装形態では、呼吸治療装置１２２は、ユーザに輸送される連続的な一定の空気圧を生成する。他の実装形態では、呼吸治療装置１２２は、２つ以上の所定の圧力（例えば、第１の所定の空気圧及び第２の所定の空気圧）を生成する。さらに別の実装形態では、呼吸治療装置１２２は、所定の範囲内で様々な異なる空気圧を生成するように構成される。例えば、呼吸治療装置１２２は、例えば、少なくとも約６ｃｍＨ２Ｏ、少なくとも約１０ｃｍＨ２Ｏ、少なくとも約２０ｃｍＨ２Ｏ、約６ｃｍＨ２Ｏ～約１０ｃｍＨ２Ｏ、約７ｃｍＨ２Ｏ～約１２ｃｍＨ２Ｏ等で輸送を行うことができる。呼吸治療装置１２２は、（周囲圧力に対して）陽圧を維持しながら、例えば、約－２０Ｌ／分～約１５０Ｌ／分の所定の流量で加圧空気を輸送することもできる。
【0026】
ユーザインタフェース１２４は、ユーザの顔の一部と係合し、呼吸治療装置１２２からユーザの気道に加圧空気を輸送し、睡眠セッション中に気道が狭窄及び／又は閉塞することを防止することを支援する。これにより、睡眠セッション中のユーザの酸素摂取量も増加させることができる。適用される療法に応じて、ユーザインタフェース１２４は、例えば、ユーザの顔の領域又は一部とシールを形成して、治療を発効させるために周囲圧力と十分に異なる圧力、例えば、周囲圧力に対する約１０ｃｍＨ２Ｏの陽圧でのガスの輸送を容易にすることができる。酸素輸送等の他の治療形態において、ユーザインタフェースは、約１０ｃｍＨ２Ｏの陽圧でのガス供給の気道への輸送を容易するのに十分なシールを含まないことがある。
【0027】
図２に示すように、いくつかの実装形態では、ユーザインタフェース１２４は、ユーザの鼻と口を覆う顔マスクである。代替として、ユーザインタフェース１２４は、ユーザの鼻に空気を提供する鼻マスク、又はユーザの鼻孔に空気を直接輸送する鼻枕マスクであり得る。ユーザインタフェース１２４は、ユーザの一部（例えば顔）にインタフェースを位置付け、及び／又は安定させるための複数のストラップ（例えば面ファスナを含む）と、ユーザインタフェース１２４とユーザとの間での気密シールを提供するのを支援する形状適合性クッション（例えば、シリコーン、プラスチック、発泡体等）と、を含み得る。ユーザインタフェース１２４は、ユーザ２１０によって吐き出された二酸化炭素及び他のガスを逃がせるようにするための１つ以上の通気孔も含み得る。他の実装形態では、ユーザインタフェース１２４は、マウスピース（例えば、ユーザの歯に適合するように成形されたナイトガードマウスピース、下顎再配置装置等）を含み得る。
【0028】
導管１２６（空気回路又はチューブとも呼ばれる）により、空気は、呼吸治療システム１２０の２つの構成要素、例えば呼吸治療装置１２２とユーザインタフェース１２４との間に流れることができる。いくつかの実装形態では、導管に吸気及び呼気用の別々の枝管が存在し得る。他の実装形態では、単枝型導管は、吸気及び呼気の両方に使用される。
【0029】
呼吸治療装置１２２、ユーザインタフェース１２４、導管１２６、表示装置１２８及び加湿タンク１２９のうちの１つ以上は、１つ以上のセンサ（例えば、圧力センサ、流量センサ、又はより一般的には、本明細書に記載の他のセンサ１３０のいずれか）を含み得る。これらの１つ以上のセンサは、例えば、呼吸治療装置１２２によって供給された加圧空気の空気圧及び／又は流量を測定するために使用することができる。
【0030】
表示装置１２８は、一般的に、呼吸治療装置１２２に関する、静止画像、動画像又はその両方を含む画像及び／又は情報を表示するために使用される。例えば、表示装置１２８は、呼吸治療装置１２２の状態に関する情報（例えば、呼吸治療装置１２２がオン／オフであるか否か、呼吸治療装置１２２によって輸送されている空気の圧力、呼吸治療装置１２２によって輸送されている空気の温度等）及び／又は他の情報（例えば、睡眠スコア又は治療スコア（ｍｙＡｉｒＴＭスコアとも呼ばれる）、現在の日付／時刻、ユーザ２１０の個人情報等）を提供することができる。いくつかの実装形態では、表示装置１２８は、画像を表示すように構成されるグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を入力インタフェースとして含むヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）として機能する。表示装置１２８は、ＬＥＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ、ＬＣＤディスプレイ等であり得る。入力インタフェースは、例えば、タッチスクリーン又はタッチセンシティブ基板、マウス、キーボード、又は呼吸治療装置１２２と対話する人間のユーザによって行われた入力をセンシングするように構成される任意のセンサシステムであり得る。
【0031】
加湿タンク１２９は、呼吸治療装置１２２に連結又は統合され、呼吸治療装置１２２から送られた加圧空気を加湿するために使用することができるリザーバを含む。呼吸治療装置１２２は、ユーザに提供された加圧空気を加湿するために、加湿タンク１２９内の水を加熱するヒーターを含み得る。なお、いくつかの実装形態では、導管１２６は、ユーザに送られた加圧空気を加熱する（例えば、導管１２６に連結され及び／又は埋め込まれた）加熱要素も含み得る。
【0032】
呼吸治療システム１２０は、例えば、人工呼吸器、又は持続気道陽圧（ＣＰＡＰ）システム、自動気道陽圧（ＡＰＡＰ）システム、バイレベル又は可変気道陽圧（ＢＰＡＰ又はＶＰＡＰ）システム等の気道陽圧（ＰＡＰ）システム、又はそれらの任意の組み合わせとして用いることができる。ＣＰＡＰシステムは、（例えば、睡眠医師によって決定された）所定の空気圧をユーザに輸送する。ＡＰＡＰシステムは、例えば、ユーザに関連する呼吸データに基づいて、ユーザに輸送される空気圧を自動的に変化させる。ＢＰＡＰ又はＶＰＡＰシステムは、第１の所定圧力（例えば、吸気気道陽圧又はＩＰＡＰ）及び第１の所定圧力より低い第２の所定圧力（例えば、呼気気道陽圧又はＥＰＡＰ）を輸送するように構成される。
【0033】
図２を参照すると、いくつかの実装形態に係るシステム１００（図１）の一部が示されている。呼吸治療システム１２０のユーザ２１０及び同床者２２０は、ベッド２３０に位置付けられ、マットレス２３２に横たわっている。ユーザインタフェース１２４（例えば、顔面マスク）は、睡眠セッション中のユーザ２１０によって着用され得る。ユーザインタフェース１２４は、導管１２６を介して呼吸治療装置１２２に流体的に連結及び／又は接続される。次に、呼吸治療装置１２２は、導管１２６及びユーザインタフェース１２４を介して加圧空気をユーザ２１０に輸送して、ユーザ２１０の喉内の空気圧を上昇させ、それによって睡眠セッション中に気道が閉鎖し、及び／又は狭窄になることを防止することを支援する。呼吸治療装置１２２は、図２に示すようにベッド２３０に直接隣接するナイトテーブル２４０上、又はより一般的には、ベッド２３０及び／又はユーザ２１０にほぼ隣接する任意の表面又は構造上に配置することができる。
【0034】
図１に戻り、システム１００の１つ以上のセンサ１３０は、圧力センサ１３２、流量センサ１３４、温度センサ１３６、運動センサ１３８、マイクロフォン１４０、スピーカー１４２、無線周波数（ＲＦ）受信機１４６、ＲＦ送信機１４８、カメラ１５０、赤外線センサ１５２、フォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）センサ１５４、心電図（ＥＣＧ）センサ１５６、脳波（ＥＥＧ）センサ１５８、容量センサ１６０、力センサ１６２、歪みゲージセンサ１６４、筋電図（ＥＭＧ）センサ１６６、酸素センサ１６８、検体センサ１７４、湿度センサ１７６、ＬｉＤＡＲセンサ１７８又はそれらの組み合わせを含む。一般的に、１つ以上のセンサ１３０のそれぞれは、記憶装置１１４又は１つ以上の他の記憶装置により受信及び記憶されたセンサデータを出力するように構成される。
【0035】
１つ以上のセンサ１３０は、圧力センサ１３２、流量センサ１３４、温度センサ１３６、運動センサ１３８、マイクロフォン１４０、スピーカー１４２、ＲＦ受信機１４６、ＲＦ送信機１４８、カメラ１５０、赤外線センサ１５２、フォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）センサ１５４、心電図（ＥＣＧ）センサ１５６、脳波（ＥＥＧ）センサ１５８、容量センサ１６０、力センサ１６２、歪みゲージセンサ１６４、筋電図（ＥＭＧ）センサ１６６、酸素センサ１６８、検体センサ１７４、湿度センサ１７６及びＬｉＤＡＲセンサ１７８のそれぞれを含むものとして図示及び記載されているが、より一般的には、１つ以上のセンサ１３０は、本明細書に記載及び／又は図示された各センサの任意の組み合わせ及び任意の個数を含み得る。
【0036】
１つ以上のセンサ１３０は、例えば、生理学的データ、音声データ又は両者を生成するのに使用することができる。１つ以上のセンサ１３０によって生成された生理学的データは、睡眠セッションにおけるユーザに関連する睡眠－覚醒信号と、１つ以上の睡眠関連パラメータとを決定するために制御システム１１０によって使用され得る。睡眠－覚醒信号は、覚醒、リラックスした覚醒、微小覚醒、急速眼球運動（ＲＥＭ）段階、第１のノンレム段階（「Ｎ１」と称されることが多い）、第２のノンレム段階（「Ｎ２」と称されることが多い）、第３のノンレム段階（「Ｎ３」と称されることが多い）又はそれらの任意の組み合わせを含む、１つ以上の睡眠状態を示すことができる。また、睡眠－覚醒信号には、ユーザが就床した時刻、ユーザが離床した時刻、ユーザが入眠しようとした時刻等を決定するために、タイムスタンプを付与することができる。睡眠－覚醒信号は、睡眠セッション中に、例えば、１秒につき１サンプル、３０秒につき１サンプル、１分につき１サンプル等所定のサンプリングレートでセンサ１３０によって測定することができる。睡眠－覚醒信号に基づいて睡眠セッション中にユーザのために決定できる１つ以上の睡眠関連パラメータとしては、総就寝時間、総睡眠時間、入眠潜時、中途覚醒パラメータ、睡眠効率、断片化指数、又はそれらの任意の組み合わせが挙げられる。典型的な睡眠セッション全体において、個人は、異なる睡眠周期を構築するパターンで４つの睡眠段階の間に移動する。完全な睡眠周期は、一般的に９０～１００分持続する。完全な睡眠セッションにおいて、個人は、通常、４～５つの睡眠期間を完了する。本明細書においてさらに詳細に記載されるように、睡眠段階と睡眠周期は睡眠図に描かれることができる。
【0037】
１つ以上のセンサ１３０によって生成された生理学的データ及び／又は音声データを使用して、睡眠セッション中のユーザに関連する呼吸信号を決定することができる。呼吸信号は、一般的に、睡眠セッション中のユーザの呼吸又は気息を示す。呼吸信号は、例えば、呼吸速度、呼吸速度可変性、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、１時間当たりのイベント数、イベントのパターン、呼吸治療装置１２２の圧力設定、又はそれらの任意の組み合わせを示し得る。イベントは、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、閉塞性無呼吸、混合型無呼吸、低呼吸、マスク漏れ（例えば、ユーザインタフェース１２４からの漏れ）、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数増加、努力性呼吸、喘息発作、てんかん発作、けいれん又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。
【0038】
圧力センサ１３２は、記憶装置１１４に記憶され、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る圧力データを出力する。いくつかの実装形態では、圧力センサ１３２は、呼吸治療システム１２０のユーザの呼吸（例えば、吸気及び／又は呼気）及び／又は周囲圧力を示すセンサデータを生成する空気圧センサ（例えば、気圧センサ）である。このような実装形態では、圧力センサ１３２は、呼吸治療装置１２２に連結又は統合することができる。圧力センサ１３２は、例えば、容量センサ、電磁センサ、圧電センサ、歪みゲージセンサ、光学センサ、電位差センサ又はそれらの任意の組み合わせであり得る。一例では、圧力センサ１３２は、ユーザの血圧を決定するために用いることができる。
【0039】
流量センサ１３４は、記憶装置１１４に記憶され、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る流量データを出力する。いくつかの実装形態では、流量センサ１３４は、呼吸治療装置１２２からの空気流量、導管１２６を通る空気流量、ユーザインタフェース１２４を通る空気流量、又はそれらの任意の組み合わせを決定するために用いられる。このような実装形態では、流量センサ１３４は、呼吸治療装置１２２、ユーザインタフェース１２４又は導管１２６に連結又は統合することができる。流量センサ１３４は、例えば、回転流量計（例えば、ホール効果流量計）、タービン流量計、オリフィス流量計、超音波流量計、熱線センサ、渦流センサ、膜センサ、又はそれらの任意の組み合わせ等の質量流量センサであり得る。
【0040】
温度センサ１３６は、記憶装置１１４に記憶され、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る温度データを出力する。いくつかの実装形態では、温度センサ１３６は、ユーザ２１０（図２）の中核体温、ユーザ２１０の皮膚温度、呼吸治療装置１２２から及び／又は導管１２６を通って流れる空気の温度、ユーザインタフェース１２４内の空気の温度、周囲温度又はそれらの任意の組み合わせを示す温度データを生成する。温度センサ１３６は、例えば、熱電対センサ、サーミスタセンサ、シリコンバンドギャップ温度センサもしくは半導体ベースのセンサ、抵抗温度検出器、又はそれらの任意の組み合わせであり得る。
【0041】
マイクロフォン１４０は、記憶装置１１４に記憶され、及び／又は制御システム１１０のプロセッサ１１２によって分析され得る音声データを出力する。マイクロフォン１４０によって生成された音声データは、睡眠セッション中の１つ以上の音（例えば、ユーザ２１０からの音）として再生可能である。本明細書においてさらに詳細に記載されるように、またマイクロフォン１４０からの音声データを使用して、睡眠セッション中のユーザが経験したイベントを（例えば、制御システム１１０を使用して）識別することができる。マイクロフォン１４０は、呼吸治療装置１２２、ユーザインタフェース１２４、導管１２６又はユーザ装置１７０に連結又は統合することができる。
【0042】
スピーカー１４２は、一般的にシステム１００のユーザ（例えば、図２のユーザ２１０）に聞こえることができる音波を出力する。スピーカー１４２は、例えば、目覚まし時計として使用するか、又は（例えば、イベントに応答して）ユーザ２１０に警告又はメッセージを再生するために使用することができる。いくつかの実装形態では、スピーカー１４２は、マイクロフォン１４０によって生成された音声データをユーザに伝えるために使用することができる。スピーカー１４２は、呼吸治療装置１２２、ユーザインタフェース１２４、導管１２６又はユーザ装置１７０に連結又は統合することができる。
【0043】
マイクロフォン１４０及びスピーカー１４２は、独立した装置として使用することができる。いくつかの実装形態では、マイクロフォン１４０及びスピーカー１４２は、例えばそれぞれが参照によりその全体が本明細書に組み込まれる国際公開第２０１８／０５０９１３号及び国際公開第２０２０／１０４４６５号に記載されるように、音響センサ１４１に組み合わせることができる。このような実装形態では、スピーカー１４２は、所定の間隔で音波を生成又は放出し、マイクロフォン１４０は、スピーカー１４２から放出された音波の反射を検出する。スピーカー１４２によって生成又は放出された音波は、ユーザ２１０又は同床者２２０（図２）の睡眠を妨げないように、人間の耳に聞こえない周波数（例えば、２０Ｈｚ未満又は約１８ｋＨｚ超）を有することができる。制御システム１１０は、マイクロフォン１４０及び／又はスピーカー１４２からのデータに少なくとも部分的に基づいて、ユーザ２１０（図２）の位置及び／又は本明細書に記載の睡眠関連パラメータのうちの１つ以上を決定することができる。
【0044】
いくつかの実装形態では、センサ１３０は、（ｉ）マイクロフォン１４０と同じ又は類似し、音響センサ１４１に統合された第１のマイクロフォンと、（ｉｉ）マイクロフォン１４０と同じ又は類似するが、音響センサ１４１に統合された第１のマイクロフォンとは独立しかつ別体である第２のマイクロフォンと、を含む。
【0045】
ＲＦ送信機１４８は、所定の周波数及び／又は所定の振幅（例えば、高周波帯域内、低周波帯域内、長波信号、短波信号等）を有する電波を生成及び／又は放射する。ＲＦ受信機１４６は、ＲＦ送信機１４８から放射された電波の反射を検出し、このデータは、制御システム１１０によって分析されることにより、ユーザ２１０（図２）の位置及び／又は本明細書に記載の睡眠関連パラメータのうちの１つ以上を決定することができる。ＲＦ受信機（ＲＦ受信機１４６及びＲＦ送信機１４８又は別のＲＦペアのいずれか）は、制御システム１１０、呼吸治療装置１２２、１つ以上のセンサ１３０、ユーザ装置１７０、又はそれらの任意の組み合わせの間での無線通信に使用することもできる。ＲＦ受信機１４６及びＲＦ送信機１４８は、独立した別体の要素として図１に示されるが、いくつかの実装形態では、ＲＦ受信機１４６及びＲＦ送信機１４８は、ＲＦセンサ１４７の一部として組み合わされる。いくつかのこのような実装形態では、ＲＦセンサ１４７は、制御回路を含む。ＲＦ通信の具体的な形式は、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等であり得る。
【0046】
いくつかの実装形態では、ＲＦセンサ１４７は、メッシュシステムの一部である。メッシュシステムの一例は、それぞれが移動式／可動式又は固定式であり得るメッシュノード、メッシュルータ及びメッシュゲートウェイを含み得るＷｉＦｉメッシュシステムである。このような実装形態では、ＷｉＦｉメッシュシステムは、それぞれがＲＦセンサ１４７と同一又は類似のＲＦセンサを含む、ＷｉＦｉルータ及び／又はＷｉＦｉコントローラ、及び１つ以上の衛星（例えば、アクセスポイント）を含む。ＷｉＦｉルータ及び衛星は、ＷｉＦｉ信号を使用して互いに連続的に通信する。ＷｉＦｉメッシュシステムは、物体又は人の移動が信号を部分的に妨害することによってルータと衛星との間のＷｉＦｉ信号の変化（例えば、受信された信号強度の差）に基づいて運動データを生成するために使用することができる。運動データは、運動、呼吸、心拍数、歩行、転倒、挙動等又はそれらの任意の組み合わせを示すことができる。
【0047】
カメラ１５０は、記憶装置１１４に記憶できる１つ以上の画像（例えば、静止画像、動画像、熱画像又はそれらの組み合わせ）として再生可能な画像データを出力する。カメラ１５０からの画像データは、本明細書に記載の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために制御システム１１０により用いることができる。例えば、カメラ１５０からの画像データを使用して、ユーザの位置を識別し、ユーザ２１０がベッド２３０（図２）に就床する時刻を決定し、及びユーザ２１０がベッド２３０から離床する時刻を決定することができる。
【0048】
赤外線（ＩＲ）センサ１５２は、記憶装置１１４に記憶できる１つ以上の赤外線画像（例えば、静止画像、動画像、又はその両方）として再生可能な赤外線画像データを出力する。ＩＲセンサ１５２からの赤外線データは、ユーザ２１０の温度及び／又はユーザ２１０の動きを含む、睡眠セッション中の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために使用することができる。ＩＲセンサ１５２はまた、ユーザ２１０の存在、位置、及び／又は動きを測定する際に、カメラ１５０と組み合わせて使用することもできる。例えば、ＩＲセンサ１５２は、約７００ｎｍと約１ｍｍとの間の波長を有する赤外光を検出することができるのに対し、カメラ１５０は、約３８０ｎｍと約７４０ｎｍとの間の波長を有する可視光を検出することができる。
【0049】
ＰＰＧセンサ１５４は、例えば、心拍数、心拍数可変性、心周期、呼吸速度、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、推定血圧パラメータ、又はそれらの任意の組み合わせ等の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために使用できる、ユーザ２１０（図２）に関連付けられた生理学的データを出力する。ＰＰＧセンサ１５４は、ユーザ２１０によって着用され、ユーザ２１０が着用する衣類及び／又は布地に埋め込み、ユーザインタフェース１２４及び／又はその関連するヘッドギア（例えば、ストラップ等）に埋め込み及び／又は連結することができる。
【0050】
ＥＣＧセンサ１５６は、ユーザ２１０の心臓の電気的活動に関連付けられた生理学的データを出力する。いくつかの実装形態では、ＥＣＧセンサ１５６は、睡眠セッション中にユーザ２１０の一部の上又はその周囲に配置された１つ以上の電極を含む。ＥＣＧセンサ１５６からの生理学的データを使用して、例えば、本明細書に記載の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定することができる。
【0051】
ＥＥＧセンサ１５８は、ユーザ２１０の脳の電気的活動に関連付けられた生理学的データを出力する。いくつかの実装形態では、ＥＥＧセンサ１５８は、睡眠セッション中にユーザ２１０の頭皮の上又はその周囲に配置された１つ以上の電極を含む。ＥＥＧセンサ１５８からの生理学的データを使用して、例えば、睡眠セッション中の任意の所与の時間におけるユーザ２１０の睡眠状態を決定することができる。いくつかの実装形態では、ＥＥＧセンサ１５８は、ユーザインタフェース１２４及び／又はその関連するヘッドギア（例えば、ストラップ等）に統合することができる。
【0052】
容量センサ１６０、力センサ１６２及び歪みゲージセンサ１６４は、記憶装置１１４に記憶され、本明細書に記載の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために制御システム１１０によって使用され得るデータを出力する。ＥＭＧセンサ１６６は、１つ以上の筋肉により生み出された電気的活動に関連付けられた生理学的データを出力する。酸素センサ１６８は、（例えば、導管１２６内又はユーザインタフェース１２４における）ガスの酸素濃度を示す酸素データを出力する。酸素センサ１６８は、例えば、超音波酸素センサ、電気酸素センサ、化学酸素センサ、光学酸素センサ、又はそれらの任意の組み合わせであり得る。いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサ１３０は、ガルバニック皮膚反応（ＧＳＲ）センサ、血流センサ、呼吸センサ、脈拍センサ、血圧計センサ、酸素測定センサ又はそれらの任意の組み合わせをさらに含む。
【0053】
検体センサ１７４は、ユーザ２１０の呼気中の検体の存在を検出するために使用することができる。検体センサ１７４によって出力されたデータは、記憶装置１１４に記憶され、ユーザ２１０の息における任意の検体の同一性及び濃度を決定するために制御システム１１０により用いることができる。いくつかの実装形態では、検体センサ１７４は、ユーザ２１０の口の付近に配置されて、ユーザ２１０の口から吐き出された息に含まれる検体を検出する。例えば、ユーザインタフェース１２４がユーザ２１０の鼻及び口を覆う顔面マスクである場合、検体センサ１７４は、顔面マスク内に配置されてユーザ２１０の口の呼吸を監視することができる。他の実装形態では、ユーザインタフェース１２４が鼻マスク又は鼻枕マスクである場合に、検体センサ１７４は、ユーザ２１０の鼻の付近に配置されてユーザの鼻からの呼気中の検体を検出することができる。別の実装形態では、ユーザインタフェース１２４が鼻マスク又は鼻枕マスクである場合、検体センサ１７４は、ユーザ２１０の口の付近に配置することができる。この実装形態では、検体センサ１７４は、ユーザ２１０の口から不用意に任意の空気が漏れているか否かを検出するために使用することができる。いくつかの実装形態では、検体センサ１７４は、炭素系化学物質又は化合物を検出するために使用することができる揮発性有機化合物（ＶＯＣ）センサである。いくつかの実装形態では、検体センサ１７４は、ユーザ２１０が鼻又は口で呼吸しているか否かを検出するために使用することもできる。例えば、ユーザ２１０の口の付近又は（ユーザインタフェース１２４が顔面マスクである実装形態では）顔面マスク内に配置された検体センサ１７４によって出力されたデータにより検体の存在が検出された場合、制御システム１１０は、ユーザ２１０が口で呼吸しているという指標としてこのデータを使用することができる。
【0054】
湿度センサ１７６は、記憶装置１１４に記憶され、制御システム１１０によって使用され得るデータを出力する。湿度センサ１７６は、ユーザを取り囲む様々な領域（例えば、導管１２６又はユーザインタフェース１２４の内部、ユーザ２１０の顔付近、導管１２６とユーザインタフェース１２４との接続部付近、導管１２６と呼吸治療装置１２２との接続部付近等）における湿度を検出するために使用することができる。したがって、いくつかの実装形態では、湿度センサ１７６をユーザインタフェース１２４又は導管１２６内に配置又は統合して、呼吸治療装置１２２からの加圧空気の湿度を監視することができる。他の実装形態では、湿度センサ１７６は、湿度レベルを監視する必要がある任意の領域付近に配置される。湿度センサ１７６はまた、例えば寝室内の空気等、ユーザ２１０を取り囲む周囲環境の湿度を監視するために用いることができる。
【0055】
光検出及び測距（ＬｉＤＡＲ）センサ１７８は、深度感知に使用することができる。このような光学センサ（例えば、レーザセンサ）は、物体を検出し、周囲環境（例えば、生活空間）の３次元（３Ｄ）マップを作成するために使用することができる。ＬｉＤＡＲは、一般的に、パルスレーザを利用して飛行時間を計測する。ＬｉＤＡＲは、３Ｄレーザスキャンとも呼ばれる。このようなセンサの一使用例では、ＬｉＤＡＲセンサ１６６を有する固定又はモバイル機器（スマートフォン等）は、センサから５メートル以上離れた領域を測定し、マッピングすることができる。例えば、ＬｉＤＡＲデータは、電磁式ＲＡＤＡＲセンサによって推定された点群データと融合することができる。ＬｉＤＡＲセンサ１７８はまた、人工知能（ＡＩ）を使用して、（ＲＡＤＡＲに対して高反射性であり得る）ガラス窓等、ＲＡＤＡＲシステムに問題を引き起こす可能性のある空間内の地物を検出し分類することにより、ＲＡＤＡＲシステムのジオフェンスを自動的に作成し得る。例えば、ＬｉＤＡＲはまた、人の身長、及び人が座ったとき、倒れたとき等に生じる身長の変化を推定するために使用することができる。ＬｉＤＡＲは、環境の３Ｄメッシュ表現を形成するために使用することができる。さらなる用途では、電波が通過する固体表面（例えば電波透過性材料）に対して、ＬｉＤＡＲがそのような表面で反射し得ることにより、異なるタイプの障害物の分類が可能となる。
【0056】
図１では別々に示されるが、１つ以上のセンサ１３０の任意の組み合わせを、呼吸治療装置１２２、ユーザインタフェース１２４、導管１２６、加湿タンク１２９、制御システム１１０、ユーザ装置１７０（例えば、スマートフォン等のスマートデバイス）又はそれらの任意の組み合わせを含むシステム１００の構成要素のうちの任意の１つ以上に統合及び／又は連結することができる。例えば、マイクロフォン１４０及び／又はスピーカー１４２は、ユーザ装置１７０に統合されるか及び／又はユーザ装置１７０に連結され、そして圧力センサ１３０及び／又は流量センサ１３２は、呼吸治療装置１２２に統合されるか及び／又は呼吸治療装置１２２に連結される。いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、呼吸治療装置１２２、制御システム１１０又はユーザ装置１７０に連結されず、睡眠セッション中のユーザ２１０に概ね隣接して配置される（例えば、ユーザ２１０の一部の上に配置されるか又は接触する、ユーザ２１０によって着用される、ナイトスタンドに連結されるか又はその上に配置される、マットレスに連結される、天井に連結される、等）。
【0057】
ユーザ装置１７０（図１）は、表示装置１７２を含む。ユーザ装置１７０は、例えば、スマートフォン、タブレット、ラップトップ等のモバイル機器であり得る。代替的に、ユーザ装置１７０は、外部センシングシステム、テレビ（例えば、スマートテレビ）又は別のスマートホーム装置（例えば、スマートスピーカー、例えばＧｏｏｇｌｅ ＨｏｍｅＴＭ、Ｇｏｏｇｌｅ ＮｅｓｔＴＭ、Ａｍａｚｏｎ ＥｃｈｏＴＭ、Ａｍａｚｏｎ Ｅｃｈｏ ＳｈｏｗＴＭ、ＡｌｅｘａＴＭイネーブルデバイス等）であり得る。いくつかの実装形態では、ユーザ装置は、ウェアラブル装置（例えば、スマートウォッチ）である。表示装置１７２は、一般的に、静止画像、動画像又はその両方を含む画像を表示するために使用される。いくつかの実装形態では、表示装置１７２は、画像を表示すように構成されるグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）及び入力インタフェースを含むヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）として機能する。表示装置１７２は、ＬＥＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ、ＬＣＤディスプレイ等であり得る。入力インタフェースは、例えば、タッチスクリーン又はタッチセンサ式基板、マウス、キーボード、又はユーザ装置１７０と対話する人間のユーザによって行われた入力をセンシングするように構成される任意のセンサシステムであり得る。いくつかの実装形態において、１つ以上のユーザデバイスは、システム１００によって使用される、及び／又はシステム１００に含まれることができる。
【0058】
動き追跡器１８０は、一般的に、ユーザに関連する動き尺度を決定するための生理学的データの生成を容易にするために使用される。動き尺度は、例えば、歩数、走行距離、登る歩数、身体動きの持続時間、身体動きのタイプ、身体動きの強度、立位にかかる時間、呼吸速度、平均呼吸速度、休憩呼吸速度、最大呼吸速度、呼吸速度可変性、心拍数、平均心拍数、休憩心拍数、最大心拍数、心拍数可変性、燃焼したカロリー数、血酸素飽和度、皮膚電気活動（皮膚コンダクタンス又は皮膚電気反応とも呼ばれる）、ユーザの位置、ユーザの姿勢、又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。動き追跡器１８０は、運動センサ１３８（例えば、１つ以上の加速度計及び／又はジャイロスコープ）、ＰＰＧセンサ１５４及び／又はＥＣＧセンサ１５６等の１つ以上の本明細に記載のセンサ１３０を含む。
【0059】
いくつかの実装形態では、動き追跡器１８０は、スマートウォッチ、リストバンド、指輪又はパッチ等のユーザによって着用され得るウェアラブル装置である。例えば、図２を参照すると、動き追跡器１８０は、ユーザ２１０の腕に着用される。動き追跡器１８０は、ユーザが着用する衣類又は着物に連結されるか、又は連結され得る。代替的に、動き追跡器１８０はまた、ユーザ装置１７０に連結されるか、又は統合され得る（例えば、同一筐体内に配置される）。より一般的には、動き追跡器１８０は、制御システム１１０、記憶装置１１４、呼吸治療システム１２０、及び／又はユーザ装置１７０に通信可能に連結されるか、又は物理的に統合され得る（例えば、筐体内に配置される）。
【0060】
制御システム１１０及び記憶装置１１４は、システム１００の独立した別体の構成要素として記載され図１に示されるが、いくつかの実装形態では、制御システム１１０及び／又は記憶装置１１４は、ユーザ装置１７０及び／又は呼吸治療装置１２２に統合される。代替的に、いくつかの実装形態では、制御システム１１０又はその一部（例えば、プロセッサ１１２）は、クラウドに配置し（例えば、サーバに統合され、モノのインターネット（ＩｏＴ）装置に統合され、クラウドに接続され、エッジクラウド処理を受ける）、１つ以上のサーバ（例えば、リモートサーバ、ローカルサーバ等、又はそれらの任意の組み合わせ）に配置することができる。
【0061】
システム１００は、上記構成要素の全てを含むものとして示されるが、本開示の実装形態によれば、生理学的データを生成し、ユーザのために推奨される通知又は動作を決定するためのシステムには、より多くの又はより少ない構成要素を含んでもよい。例えば、第１の代替システムは、制御システム１１０、記憶装置１１４、及び１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つを含む。別の例として、第２の代替システムは、制御システム１１０、記憶装置１１４、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つ、及びユーザ装置１７０を含む。さらに別の例として、第３の代替システムは、制御システム１１０、記憶装置１１４、呼吸治療システム１２０、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つ、及びユーザ装置１７０を含む。したがって、本明細書に示され記載された構成要素の任意の一部を使用し、及び／又は１つ以上の他の構成要素と組み合わせて、様々なシステムを形成することができる。
【0062】
本明細書で使用されるように、睡眠セッションは、例えば、初期開始時間及び終了時間に基づいて様々な方法で定義されることができる。図３を参照すると、睡眠セッションの例示的なタイムライン３００が示されている。タイムライン３００は、就床時刻（ｔベッド）、入眠時刻（ｔＧＴＳ）、初期睡眠時刻（ｔ睡眠）、第１の微小覚醒ＭＡ１及び第２の微小覚醒ＭＡ２、覚醒時刻（ｔ覚醒）及び起床時間（ｔ起床）を含む。
【0063】
本明細書で使用されるように、睡眠セッションは、様々な方法で定義されることができる。例えば、睡眠セッションは、初期開始時間及び終了時間で定義されることができる。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、ユーザが睡眠に入っている持続時間、即ち、睡眠セッションが開始時間及び終了時間を有し、睡眠セッション中にユーザが終了時間まで覚醒する。つまり、ユーザが覚醒している任意の時間帯は、睡眠セッションに含まれていない。睡眠セッションの第１の定義によれば、ユーザが同じ夜で複数回覚醒及び入眠した場合、覚醒間隔によって分離された各睡眠間隔は、睡眠セッションであるものとする。
【0064】
代替的に、いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、開始時間及び終了時間を有し、睡眠セッションにおいて、ユーザが覚醒した連続持続時間が覚醒持続時間閾値よりも低いものであれば、ユーザは覚醒することができるが、睡眠セッションは終了しない。覚醒持続時間閾値は、睡眠セッションのパーセンテージとして定義されることができる。覚醒持続時間閾値は、例えば、睡眠セッションの約２０％、睡眠セッション持続時間の約１５％、睡眠セッション持続時間の約１０％、睡眠セッション持続時間の約５％、睡眠セッション持続時間の約２％等、又は任意の他の閾値パーセントであり得る。いくつかの実装形態では、覚醒持続時間閾値は、約１時間、約３０分、約１５分、約１０分、約５分、約２分等の固定時間量、又は任意の他の時間量として定義される。
【0065】
いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、夜にユーザが最初に就床した時間と、翌朝ユーザが最後に起床した時間との間の全時間として定義される。換言すれば、睡眠セッションは、ユーザが初めて入眠したいとき（例えば、ユーザが就眠試行前にまずテレビを見たり、スマートフォンを使用したりする意志がない場合）から始まり（現在の夜の第１の時間（例えば、午後１０：００）の第１の日付（例えば、２０２０年１月６日月曜日）と呼ばれてもよい）、ユーザが翌朝睡眠に戻りたくなくて初めてベッドから離床する時（翌朝の第２の時間（例えば、午前７：００）の第２の日付（例えば、２０２０年１月７日火曜日）と呼ばれてもよい）まで終了する期間として定義することができる。
【0066】
いくつかの実装形態では、ユーザは、睡眠セッションの開始を手動で定義することができるか、及び／又は睡眠セッションを手動で終了することができる例えば、ユーザは、（例えば、クリック又はタップによって）ユーザ装置１７０（図１）の表示装置１７２に表示される１つ以上のユーザ選択可能要素を選択して、睡眠セッションを手動で開始又は終了することができる。
【0067】
図３を参照すると、睡眠セッションの例示的なタイムライン３００が示されている。タイムライン３００は、就床時刻（ｔベッド）、入眠時刻（ｔＧＴＳ）、初期睡眠時刻（ｔ睡眠）、第１の微小覚醒ＭＡ１及び第２の微小覚醒ＭＡ２、覚醒Ａ、覚醒時刻（ｔ覚醒）及び起床時間（ｔ起床）を含む。
【0068】
就床時刻ｔベッドは、ユーザの入眠前の（例えば、ユーザがベッドに横たわったり座ったりする時）初期就床（例えば、図２におけるベッド２３０）の時間に関連付けられる。就床時刻ｔベッドは、ユーザが睡眠のために就床する時刻と、ユーザが他の理由で（例えば、ＴＶを見る）就床する時刻との間で区別するために、ベッド閾値持続時間に基づいて識別することができる。例えば、床閾値持続時間は、少なくとも約１０分、少なくとも約２０分、少なくとも約３０分、少なくとも約４５分、少なくとも約１時間、少なくとも約２時間等であり得る。本明細書では、ベッドを参照して就床時刻ｔベッドを説明するが、より一般的には、就床時刻ｔベッドは、ユーザが最初に任意の位置（例えば、寝椅子、椅子、寝袋等）に入って寝る時間を指すことができる。
【0069】
入眠時刻（ＧＴＳ）は、ユーザが就床（ｔベッド）してから最初に就眠試行の時間に関連付けられる。例えば、就床した後、ユーザは、就眠試行前にリラックスするために１つ以上の活動をすることができる（例えば、本を読む、テレビを見る、音楽を聴く、ユーザ装置１７０を使う等）。初期睡眠時刻（ｔ睡眠）は、ユーザが初期入眠時間である。例えば、初期睡眠時刻（ｔ睡眠）は、ユーザが最初に第１のノンレム睡眠段階に入る時刻であり得る。
【0070】
覚醒時刻ｔ覚醒は、ユーザが睡眠に戻らずに覚醒する（例えば、ユーザが夜中に覚醒し、睡眠に戻るのとは逆）時間に関連付けられる時刻である。ユーザは、初期入眠後に、短い持続時間（例えば、５秒、１０秒、３０秒、１分等）を有する複数の無意識微小覚醒（例えば、微小覚醒ＭＡ１及びＭＡ２）のうちの１つを経験することができる。覚醒時刻ｔ覚醒とは反対に、ユーザは、微小覚醒ＭＡ１及びＭＡ２）のうちのそれぞれ後に睡眠に戻る。同様に、ユーザは、最初入眠後に１つ以上の意識的覚醒（例えば、覚醒Ａ）（例えば、起きて浴室に行く、子供やペットの世話をする、睡眠歩行等）を有することができる。しかしながら、ユーザは、覚醒Ａ後に睡眠に戻る。したがって、覚醒時刻ｔ覚醒は、例えば、覚醒閾値持続時間（例えば、ユーザが少なくとも１５分、少なくとも２０分、少なくとも３０分、少なくとも１時間等覚醒した）に基づいて定義することができる。
【0071】
同様に、離床時刻ｔ離床は、ユーザがベッドから離床して、睡眠セッションを終了する（例えば、ユーザが夜間に起きて浴室に行く、子供やペットの世話をする、睡眠歩行等とは逆）時間に関連付けられる。換言すれば、離床時刻ｔ離床は、ユーザが次の睡眠期間（例えば、次の夜）まで、ベッドに戻らずに最後にベッドから離床する時刻である。したがって、離床時刻ｔ離床は、例えば、離床閾値持続時間（例えば、ユーザがすでに少なくとも１５分、少なくとも２０分、少なくとも３０分、少なくとも１時間等をベッドから離床した）に基づいて定義されることができる。第２の後続睡眠セッションの就床時刻ｔベッド時間は、離床閾値持続時間（例えば、ユーザがすでに少なくとも４時間、少なくとも６時間、少なくとも８時間、少なくとも１２時間等をベッドから離床した）に基づいて定義されることもできる。
【0072】
上述したように、初期ｔベッドと最終ｔ離床との間の夜間では、ユーザが覚醒して、ベッドから１回以上離床することができる。いくつかの実装形態では、最終覚醒時刻ｔ覚醒及び／又は最終離床時刻ｔ離床は、イベント（例えば、入眠又は離床）後の所定の閾値持続時間に基づいて識別又は決定される。このような閾値持続時間は、ユーザカスタマイズのものであってもよい。夜に就床し、その後朝覚醒及び離床する標準ユーザの場合、約１２～約１８時間の任意の期間（ユーザ覚醒（ｔ覚醒）又は離床（ｔ離床）とユーザ就床（ｔベッド）、入眠（ｔＧＴＳ）又は睡眠（ｔ睡眠）との間）を使用することができる。ベッドでより長い期間をかかるユーザの場合、より短い閾値期間（例えば、約８時間～約１４時間）を使用することができる。閾値期間は、ユーザの睡眠動きを監視するシステムに基づいて初期的に選択及び／又は後で調整されてもよい。
【0073】
総就床時間（ＴＩＢ）は、就床時刻ｔベッドと離床時刻ｔ離床との間の持続時間である。総睡眠時間（ＴＳＴ）は、初期睡眠時刻と覚醒時刻との間の持続時間に関連付けられ、それらの間の任意の意識的又は無意識的な覚醒及び／又は微小覚醒を含まない。一般的に、総睡眠時間（ＴＳＴ）は、総就床時間（ＴＩＢ）よりも短い（例えば、１分短い、１０分短い、１時間短い等）。例えば、図３のタイムライン３００を参照すると、総睡眠時間（ＴＳＴ）は、初期睡眠時刻ｔ睡眠と覚醒時刻ｔ覚醒との間を跨いでいるが、第１の微小覚醒ＭＡ１、第２の微小覚醒ＭＡ２及び覚醒Ａの持続時間を含まない。図に示すように、この例では、総睡眠時間（ＴＳＴ）は、総就床時間（ＴＩＢ）よりも短い。
【0074】
いくつかの実装形態では、総睡眠時間（ＴＳＴ）は、持続総睡眠時間（PＴＳＴ）として定義されることができる。このような実装形態では、持続総睡眠時間は、所定の初期部分又は第１のノンレム段階（例えば、浅い睡眠段階）の期間を含まない。例えば、所定の初期部分は、約３０秒～約２０分、約１分～約１０分、約３分～約５分等であり得る。持続総睡眠時間は、持続睡眠の尺度であり、睡眠－覚醒睡眠図を滑らかにする。例えば、ユーザが最初に入眠したとき、ユーザは、第１のノンレム段階に非常に短い時間（例えば、約３０秒）にあり、次に、覚醒段階の短い期間（例えば、１分）に戻り、その後、第１のノンレム段階に戻ることができる。この例では、持続総睡眠時間は、第１のノンレム段階の第１の例（例えば、約３０秒）を含まない。
【0075】
いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、就床時刻（ｔベッド）から始まり、離床時刻（ｔ離床）で終了するもの、即ち、総就床時間（ＴＩＢ）として定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、初期睡眠時刻（ｔ睡眠）から始まり、覚醒時刻（ｔ覚醒）で終了するものとして定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、総睡眠時間（ＴＳＴ）として定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、入眠時刻（ｔＧＴＳ）から始まり、覚醒時刻（ｔ覚醒）で終了するものとして定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、入眠時刻（ｔＧＴＳ）から始まり、離床時刻（ｔ離床）で終了するものとして定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、就床時刻（ｔベッド）から始まり、覚醒時刻（ｔ覚醒）で終了するものとして定義される。いくつかの実装形態では、睡眠セッションは、初期睡眠時刻（ｔ睡眠）から始まり、離床時刻（ｔ離床）で終了するものとして定義される。
【0076】
図４を参照すると、いくつかの実装形態に係る、タイムライン３００（図３）に対応する例示的な睡眠図４００が示されている。図に示すように、睡眠図４００は、睡眠－覚醒信号４０１と、覚醒段階軸４１０と、ＲＥＭ段階軸４２０と、浅い睡眠段階軸４３０と、深い睡眠段階軸４４０と、を含む。睡眠－覚醒信号４０１と軸４１０～４４０のうちの１つとの間の交差は、睡眠セッション中に任意の所与の時間の睡眠段階を示す。
【0077】
睡眠－覚醒信号４０１は、ユーザに関連する生理学的データ（例えば、本明細書に記載のセンサ１３０のうちの１つ以上によって生成されたもの）に基づいて生成することができる。睡眠－覚醒信号は、覚醒、リラックスした覚醒、微小覚醒、ＲＥＭ段階、第１のノンレム段階、第２のノンレム段階、第３のノンレム段階、又はそれらの任意の組み合わせを含む、１つ以上の睡眠状態を示すことができる。いくつかの実装形態では、第１のノンレム段階、第２のノンレム段階及び第３のノンレム段階のうちの１つ以上は、グループ化され、浅い睡眠段階又は深い睡眠段階に分類されることができる。例えば、浅い睡眠段階は、第１のノンレム段階を含むことができ、深い睡眠段階は、第２のノンレム段階及び第３のノンレム段階を含むことができる。図４に示される睡眠図４００は、浅い睡眠段階軸４３０と深い睡眠段階軸４４０とを含むが、いくつかの実装形態では、睡眠図４００は、第１のノンレム段階、第２のノンレム段階及び第３のノンレム段階のうちのそれぞれに用いられる軸を含むことができる。他の実装形態では、睡眠－覚醒信号は、呼吸信号、呼吸速度、吸気振幅、呼気振幅、吸気対呼気比、１時間当たりのイベントの数、イベントのパターン、又はそれらの任意の組み合わせを示すことができる。睡眠－覚醒信号を記述する情報は、記憶装置１１４に記憶されることができる。
【0078】
睡眠図４００は、入眠潜時（ＳＯＬ）、睡眠後覚醒開始（ＷＡＳＯ）、睡眠効率（ＳＥ）、睡眠断片化指数、睡眠ブロック、又はそれらの任意の組み合わせ等の１つ以上の睡眠関連パラメータを決定するために使用することができる。
【0079】
入眠潜時（ＳＯＬ）は、入眠時刻（ｔＧＴＳ）と初期睡眠時刻（ｔ睡眠）との間の時間として定義される。換言すれば、入眠潜時は、ユーザが初期就眠試行後、実際の入眠にかかる時間を示す。いくつかの実装形態では、入眠潜時は、持続入眠潜時（ＰＳＯＬ）として定義される。持続入眠潜時と入眠潜時の異なる点は、持続入眠潜時が入眠時刻と所定量の持続睡眠との間の持続時間として定義されていることである。いくつかの実装形態では、所定量の持続睡眠は、例えば、第２のノンレム段階、第３のノンレム段階及び／又はＲＥＭ段階内に少なくとも１０分寝り、覚醒し、第１のノンレム段階及び／又はその間の移動が２分を超えないことを含むことができる。換言すれば、持続入眠潜時は、例えば、８分まで、第２のノンレム段階、第３のノンレム段階及び／又はＲＥＭ段階内で持続睡眠することが必要である。他の実装形態では、所定量の持続睡眠は、初期睡眠時間後の第１のノンレム段階、第２のノンレム段階、第３のノンレム段階及び／又はＲＥＭ段階内の少なくとも１０分の睡眠を含むことができる。このような実装形態では、所定量の持続睡眠は、任意の微小覚醒（例えば、１０秒の微小覚醒の場合、１０分の期間を再開しない）を含まなくてもよい。
【0080】
睡眠後覚醒開始（ＷＡＳＯ）は、初期睡眠時間と覚醒時刻との間のユーザの覚醒の総持続時間に関連付けられる。したがって、睡眠後覚醒開始は、意識的であっても無意識であっても、睡眠セッション中の一時的及び微小覚醒（例えば、図４に示される微小覚醒ＭＡ１とＭＡ２）を含む。いくつかの実装形態では、睡眠後覚醒開始（ＷＡＳＯ）は、所定の長さ（例えば、１０秒より大きい、３０秒より大きい、６０秒より大きい、約５分より大きい、約１０分より大きい等）の覚醒を有する総持続時間のみを含む持続睡眠後覚醒開始（ＰＷＡＳＯ）として定義される。
【0081】
睡眠効率（ＳＥ）は、総就床時間（ＴＩＢ）と総睡眠時間（ＴＳＴ）との比率として決定される。例えば、総就床時間が８時間であるとともに、総睡眠時間が７．５時間である場合、この睡眠セッションの睡眠効率は９３．７５％である。睡眠効率は、ユーザの睡眠衛生を示す。例えば、ユーザが睡眠前に就床し、他の活動（例えば、テレビを見る）に時間をかけた場合、睡眠効率は低下する（例えば、ユーザはペナルティが科される）。いくつかの実装形態では、睡眠効率（ＳＥ）は、総就床時間（ＴＩＢ）及びユーザ就眠試行総時間に基づいて算出することができる。このような実装形態では、ユーザ就眠試行の総時間は、入眠（ＧＴＳ）時刻と本明細書に記載の離床時刻との間の持続時間として定義される。例えば、総睡眠時間が８時間（例えば、午後１１時～午前７時）で、入眠時刻が午後１０：４５で、離床時刻が午前７：１５である場合、このような実装形態では、睡眠効率パラメータは約９４％と計算される。
【0082】
断片化指数は、睡眠セッション中の覚醒の数に少なくとも部分的に基づいて決定される。例えば、ユーザが２つの微小覚醒（例えば、図４に示される微小覚醒ＭＡ１と微小覚醒ＭＡ２）を有する場合、断片化指数を２と表すことができる。いくつかの実装形態では、断片化指数は、整数の所定範囲（例えば、０～１０）の間で変倍する。
【0083】
睡眠ブロックは、任意の睡眠段階（例えば、第１のノンレム段階、第２のノンレム段階、第３のノンレム段階及び／又はＲＥＭ）と覚醒段階との間の過渡に関連付けられる。睡眠ブロックは、例えば３０秒の解像度で計算することができる。
【0084】
いくつかの実装形態では、本明細に記載のシステム及び方法は、睡眠－覚醒信号を含む睡眠図を生成又は分析して、就床時刻（ｔベッド）、入眠時刻（ｔＧＴＳ）、初期睡眠時間（ｔ睡眠）、１つ以上の第１の微小覚醒（例えば、ＭＡ１とＭＡ２）、覚醒時刻（ｔ覚醒）、離床時刻（ｔ離床）、又はそれらの任意の組み合わせを、睡眠図の睡眠－覚醒信号に少なくとも部分的に基づいて決定又は認識することを含むことができる。
【0085】
他の実装形態では、１つ以上のセンサ１３０は、就床時刻（ｔベッド）、入眠時刻（ｔＧＴＳ）、初期睡眠時間（ｔ睡眠）、１つ以上の第１の微小覚醒（例えば、ＭＡ１とＭＡ２）、覚醒時刻（ｔ覚醒）、離床時刻（ｔ離床）、又はそれらの組み合わせを決定又は認識することに使用され、さらに睡眠セッションを定義することができる。例えば、運動センサ１３８、マイクロフォン１４０、カメラ１５０又はそれらの組み合わせ等によって生成されたデータに基づいて就床時刻ｔベッドを決定することができる。例えば、運動センサ１３８からのデータ（例えば、ユーザが移動していないことを示すデータ）、カメラ１５０からのデータ（例えば、ユーザが移動していないことを示すデータ、及び／又はユーザがランプをオフにしたことを示すデータ）、マイクロフォン１４０からのデータ（例えば、ＴＶオフを示すデータ）、ユーザ装置１７０からのデータ（例えば、ユーザがユーザ装置１７０を使用しないことを示すデータ）、圧力センサ１３２及び／又は流量センサ１３４からのデータ（例えば、ユーザが呼吸治療装置１２２をオンにすることを示すデータ、ユーザがユーザインタフェース１２４を着用することを示すデータ等）、又はそれらの任意の組み合わせに基づいて入眠時刻を決定することができる。
【0086】
図５を参照すると、本開示のいくつかの実装形態に係る、ユーザの睡眠尺度を決定するための方法５００が開示される。方法５００の１つ以上のステップ又は態様は、本明細書に記載のシステム１００の任意の要素又は態様を使用して実現することができる。
【0087】
方法５００のステップ５０２は、睡眠セッションを使用するユーザに関連する生理学的データを生成することを含む。本明細に記載の１つ以上のセンサ１３０（図１）によって生理学的データを生成し、そこから生理学的データを受信することができる。受信した生理学的データは、移動、心拍数、心拍数可変性、心臓波形、呼吸速度、呼吸速度可変性、呼吸深度、湿気量、吸気振幅、呼気振幅、吸気量、呼気量、吸気対呼気比、発汗、温度（例えば、体温、中核体温、表面温度等）、血中酸素、フォトプレチスモグラム、脈拍伝導時間、血圧、又はそれらの任意の組み合わせ等の１つ以上の生理学的パラメータを示すことができる。生理学的データは、例えば、本明細に記載の電子インタフェース１１９及び／又はユーザ装置１７０によって、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つから受信し、記憶装置１１４（図１）に記憶することができる。生理学的データは、電子インタフェース１１９又はユーザ装置１７０によって、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つから直接的又は間接的（例えば、１つ以上の媒介を利用して）に受信することができる。
【0088】
いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、睡眠セッション外で、ユーザに関連する生理学的データ、例えば、動き関連生理学的データを生成する。例えば、生理学的データは、本明細書で説明したように、睡眠セッション中に呼吸治療システム１２０、ユーザ装置１７０、又は動き追跡器１８０に連結又は統合された第１のセンサによって生成又は取得することができ、動き関連生理学的データ等の追加の生理学的データは、睡眠セッション外で、第１のセンサ、又はユーザ装置１７０又は動き追跡器１８０に連結又は統合された第２のセンサによって生成又は取得することができる。ユーザは、通常の日常ルーチン中にユーザ装置１７０又は動き追跡器１８０をオンにすることができ、ユーザ装置１７０又は動き追跡器１８０は、ユーザが覚醒しているときに生理学的データを生成することができる。動き関連生理学的データは、歩数、走行距離、登る歩数、身体動きの持続時間、身体動きのタイプ、身体動きの強度、立位にかかる時間、呼吸速度、平均呼吸速度、休憩呼吸速度、呼吸速度可変性、心拍数、平均心拍数、休憩心拍数、最大心拍数、心拍数可変性、燃焼したカロリー数、血酸素飽和度、皮膚電気活動（皮膚コンダクタンス又は皮膚電気反応とも呼ばれる）、又はそれらの任意の組み合わせ等のユーザに関連する動き尺度を決定するために使用することができる。いくつかの実装形態では、ユーザ装置１７０又は動き追跡器１８０電子機器は、睡眠セッション中に生理学的データを生成するために使用することができる。いくつかの実装形態では、追加的又は代替的に、呼吸治療システム１２０は、生理学的データを生成するために使用することができる。
【0089】
方法５００のステップ５０４は、ステップ５０２で生成された生理学的データを処理して、治療中データと治療外データとを区別することを含む。治療中データは、ユーザが呼吸治療システム１２０に連結されて（即ち、ユーザは導管を介して呼吸治療システムに接続される呼吸治療装置のユーザインタフェースを着用して）、且つ呼吸治療システム１２０がユーザの気道に加圧空気を供給する時に生成される生理学的データである。一方、治療外データは、ユーザが睡眠中にあるとともに、呼吸治療システム１２０がユーザの気道に加圧空気を供給しない（その間、ユーザは呼吸治療システム１２０に連結するか、連結しなくてもよい）時に生成される生理学的データである。治療中データは、一般に、ユーザが呼吸治療システム１２０を使用しており、呼吸及び／又は睡眠関連障害（例えば、ＯＳＡ、ＳＤＢ等）を治療するための所定の治療に準拠している時に生成されるものである。治療外データは、そのシーン外で生成される。例えば、ユーザが睡眠中であるが、呼吸治療システム１２０を使用しない時に生成される生理学的データは、治療外データとする。いくつかの実装形態では、治療外データは、ユーザが覚醒している時に生成される生理学的データを含むことができる。
【0090】
いくつかの実装形態では、睡眠セッションにおいて、システム１００は、治療中データ及び治療外データの両方を生成することができる。睡眠セッションでは、１つ以上の期間を有することができ、ここで、ユーザは、その睡眠関連又は呼吸障害を治療するために呼吸治療システム１２０を使用しない。一例では、ユーザは、呼吸治療システム１２０と連結し、その就寝時間に入眠し、且つ夜間で覚醒して浴室へ行くことができる。ユーザが浴室へ行った後にベッドに戻ると、呼吸治療システム１２０の使用を忘れたり、使用しないことを決めたりする可能性がある。この例では、睡眠セッションの第１の部分の間では、ユーザは呼吸治療システム１２０を使用し、そして睡眠セッションの第２の部分の間では、ユーザは呼吸治療システム１２０の使用を忘れたり、使用しないことを決めたりする。したがって、システム１００は、睡眠セッションの第１の部分の間に治療中データを生成するとともに、睡眠セッションの第２の部分の間に治療外データを生成することができる。睡眠セッションの２つの部分の文脈で説明されているが、睡眠セッションの２つ以上の部分まで延長することができ、これは、ユーザがユーザインタフェース１２４を何回着脱することによるものである。
【0091】
呼吸治療システム１２０を使用することは、呼吸及び／又は睡眠関連障害に関する影響に対する有効な治療である。一部のユーザにとっては、呼吸治療システム１２０は、顕著な積極的な効果をもたらすが、一部のユーザは、治療中の比較的微妙な積極的な効果が気にならない可能性がある。積極的な効果が明らかでない場合、ユーザは、呼吸治療システム１２０を勤勉に使用しない可能性がある。例えば、積極的な効果が気にならないユーザは、夜中に覚醒し、睡眠戻し時に呼吸治療システム１２０を使用しない可能性がある。場合によっては、ユーザは、一夜又は複数の夜をスキップする呼吸治療システム１２０の使用をいっそ忘れてしまう可能性がある。ユーザは、呼吸治療システム１２０が良好な睡眠を得るために必要であるものではないと感じ、勤続度が時間の経過に応じて弱まる場合もある。１つ以上のセンサ１３０は、ユーザが呼吸治療システム１２０を使用するだけでなく、ユーザが呼吸治療システム１２０を使用しないときにユーザを監視することができる。好ましくは、ユーザが呼吸治療システム１２０を使用しないか、又は呼吸治療システム１２０を部分的に使用する睡眠セッション中に、ユーザの睡眠の質を監視する方法が有利である。したがって、ユーザに関連する動き追跡器１８０及び／又はユーザ装置１７０は、呼吸治療システム１２０がオフにされても、又はユーザから分離された場合にも生理学的データを蓄積し続ける。
【0092】
呼吸治療システム１２０はまた、ユーザ２１０が経験した１つ以上の併存疾患に関連する第２の生理学的データを生成することができる。この第２の生理学的データは、呼吸治療システム１２０に統合及び／又は連結された１つ以上のセンサ、例えば、圧力センサ１３２、流量センサ１３４、温度センサ１３６によって生成されることができる。追加的又は代替的に、この第２の生理学的データは、動き追跡器１８０及び／又はユーザ装置１７０に含まれる少なくとも１つ以上のセンサ、例えば、センサ１３０又は任意の他の適切なセンサによって生成されることができる。第２の生理学的データは、例えば、ユーザ、医師又は介護者からの主観的入力に基づいて生成することができることも想定される。いくつかの実装形態では、１つ以上のセンサは、ユーザの血圧を測定及び／又は監視するための血圧センサを含むことができる具体的な例としては、睡眠セッション中にユーザの血圧を測定及び／又は監視するための夜間血圧センサが挙げられる。血圧センサは、例えば、収縮期血圧及び／又は拡張期血圧を測定することができる。血圧センサは、ユーザが着用可能な膨張式アームバンド及び圧力センサを含む血圧計であり得る。血圧センサは、高血圧等の併存疾患を監視することができる。血圧センサは、制御システム１１０、記憶装置１１４、呼吸治療システム１２０、ユーザ装置１７０、動き追跡器１８０、及び／又はスマートフォン等のスマートデバイスと通信可能に連結及び／又は物理的に統合されてもよい（例えば、筐体内に）。実装形態では、１つ以上の併存疾患は、フォトプレチスモグラム（ＰＰＧ）センサ、（ＥＣＧ）センサ等の１つ以上の三段センサによって検出及び／又は監視することができる冠状動脈疾患、不整脈等の心血管疾患を含む。実装形態では、この１つ以上のセンサは、ユーザの血液レベルを測定及び／又は監視するための血糖センサを含むことができる。具体的な例としては、ユーザによって皮膚中に又は皮膚上に着用することができ、通常、間質液におけるグルコースレベルを血糖レベルの指示として所定の時間間隔で測定する連続グルコースモニタリングセンサが挙げられる。このような１つ以上のセンサによって検出及び／又は監視することができる様々な併存疾患としては、糖尿病等の代謝障害が挙げられる。さらなる実装形態では、１つ以上のセンサは、血液酸素飽和度（ＳｐＯ２）センサ、肺活量計、検体センサ（例えば、呼気における二酸化炭素、一酸化窒素（ＮＯ）、及び／又は一酸化炭素（ＣＯ）を測定及び／又は監視するために使用される）、又はそれらの任意の組み合わせを含む。このような１つ以上の三段センサによって検出及び／又は監視することができる１つ以上の併存疾患としては、ＣＯＰＤ及び喘息等の呼吸疾患が挙げられる。１つ以上の併存疾患に関連する第２の生理学的データの生成は、ユーザ、治療医師及び／又は他の関係者が、１つ以上の併存疾患の発生率及び／又は進行を、１つ以上の睡眠セッション中にユーザに関連する生理学的データに関連付けることを可能にし、及び／又は１つ以上の併存疾患の発生率及び／又は進行を、呼吸治療に対するユーザの使用に関連付けることを可能にする。このようにして、１つ以上の併存疾患の発生率、進行（例えば、改善、悪化又は変化なし）、又は発生率及び進行の両方は、ユーザインタフェース１２４がユーザと係合している時、及びユーザインタフェース１２４がユーザと係合していない時に監視されて得た睡眠の質、治療遵从等のパラメータに関連付けられることができる。また、本明細書で開示される睡眠スコア又は治療スコアは、１つ以上の併存疾患に関連する生理学的データを入力とすることを含むことができ、そして呼吸治療システム１２０の使用又は不使用が１つ以上の併存疾患の発生率及び／又は進行にどのように影響を与えるかを出力とすることを含むこともできる。
【0093】
いくつかの実装形態では、ステップ５０４において、マイクロフォン１４０によって生成された音声データに基づいて、治療中データと治療外データとを区別することができる。呼吸治療システム１２０が動作するとき、呼吸治療システム１２０からのノイズは、ユーザの寝室又は睡眠領域における環境ノイズの特徴を変化させる。呼吸治療システム１２０からのノイズは、運動音調、呼吸治療システム１２０の加圧空気生成によるホワイトノイズ等を含み得る。本開示のいくつかの実装形態によれば、これらの音声アーチファクトの一例は、図６Ａに示されている。図６Ａでは、呼吸治療システム１２０がオンにすると、レベル６０２に示されるように、環境ノイズは比較的高いレベルにあるが、オフになると、レベル６０４に示されるように、環境ノイズは比較的低いレベルにある。図６Ａでは、ｘ軸は時間を表し、ｙ軸は周波数を表す。いくつかの実装形態では、マイクロフォン１４０からの音声データが、比較的高いノイズフロア（例えば、レベル６０４）よりも低いノイズフロアを示す時に得られた生理学的データは、治療外データとして分類される。
【0094】
いくつかの実装形態では、マイクロフォン１４０からの音声データが、比較的高いノイズフロア（例えば、レベル６０２）を示す時に生理学的データが得られる場合、治療中のデータをこのように分類することができる。ユーザインタフェースが除去された後、呼吸治療装置は、オフにする前に自動的に閉鎖（又は待機に入る）することができ、又は流れ発生器からの空気流を減少させることができ（一般に、軽いブロー形式で、ユーザインタフェースが顔に配置されると、治療圧力まで上昇されることができる）、これらの動作は、開示されたシステムによって検出可能な区分的なノイズを生成する。実装形態では、マイクロフォン１４０によって生成された音声データに基づいて治療中データと治療外データとを区別又はさらに区別することができ、この音声データは、ユーザインタフェースを着用しているときのユーザの呼吸を指示し、即ちユーザインタフェースを通過した呼吸が、ユーザインタフェースなしに大気への呼吸とは異なる。他の実装形態では、マイクロフォン１４０によって生成された音声データに基づいて治療中データと治療外データとを区別又はさらに区別することができ、この音声データは、ユーザがベッドから離床すること及び／又はベッドに戻ることを示す。実装形態では、ユーザは、ユーザインタフェースを除去してベッドから離床する可能性があり、離床時にノイズよりも大きなノイズを発生させ、呼吸治療装置がオフにしているか、又は流れ発生器からの空気流が減少するときに、低減されたノイズを発生してしまう。ユーザは、その後にベッドに戻り、ユーザインタフェースを着用する可能性があり、ベッドに戻るとき及び呼吸治療装置がオン又は流れ発生器からの空気流が増加する時に、周囲ノイズよりも大きなノイズを発生してしまう。
【0095】
いくつかの実装形態では、音響センサ１４１は、生理学的データを取得するために使用され、音響センサ１４１に関連付けられた音声が取り込まれる。例えば、周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）波形６０６は、背景環境ノイズと区別可能となる。ＦＭＣＷ波形６０６は、１８ ｋＨｚと２０ ｋＨｚとの間で上下に走査することができる。いくつかの実装形態では、一般的に、１秒当たり１６個の三角形があり、三角形チャープのそれぞれは、４８ ｋＨｚのオーディオサンプリングレートで約３０００個のサンプルを含む。
【0096】
取り込まれた音声信号には、（ｉ）呼吸治療装置１２２が動作していること、（ｉｉ）ユーザ２１０がユーザインタフェース１２４を着用していること（したがって、治療中）、又は（ｉ）及び（ｉｉ）の両方を示すアーチファクトが存在するかもしれない。図６Ｂは、本開示のいくつかの実装形態に係る、オーディオアーティファクトを含む、経時的に取り込まれた音声信号が示されている。図６Ｂでは、取り込まれた音声信号から「Ａ」で指示された音調を観察することができる。音調Ａは、ユーザ２１０の呼気に関連付けられる。取り込まれた音声信号からもう１つの音調（「Ｂ」で指示された）を検出することができる。音調Ｂは、顔面マスクからの加圧空気の漏れ（即ち、ユーザインタフェース１２４内の漏れ）を示す。顔面マスク内の漏れは、呼吸治療装置１２２が動作中、ユーザ２１０がユーザインタフェース１２４を着用し、治療を受けていることを示す。有利に、ユーザ２１０の環境中に他の音（例えば、いびき）が存在しても、音調及び／又は特徴（例えば、音調Ａと音調Ｂ）は識別可能である。音調及び／又は特徴は、図６Ｂに示されるように、周波数により分けられることができる。
【0097】
他の態様では、呼吸治療装置１２２の操作/動作は、区分的な音声信号を生成する操作モードを含む。例えば、呼吸治療装置１２２は、吸気中に患者（即ち、ユーザ２１０）に対する最適な治療を維持し、呼気中に圧力を減少させ、ユーザ２１０が呼気しやすくなり、そして音響センサ１４１等の音響センサによって検出可能な区分的な音声信号を生成する呼気圧力軽減（ＥＰＲ）特徴を含んでもよい。
【0098】
いくつかの実装形態では、ステップ５０２で生成された生理学的データは、図３に関連して言及したように、ユーザの就床する時刻が、ユーザの実際入眠時刻とは異なる可能性があるので、ユーザが睡眠中であるか否かを決定するために使用される。１つ以上のセンサ１３０は、例えば、ユーザの呼吸の変化を聞くことができ、リズム感のある比較的深い呼吸は、ユーザが睡眠中であることを示すことができる。いくつかの実装形態では、いびきイベントは、ユーザが睡眠中であることを示すフラグとして機能することができるいくつかの実装形態では、動きデータは、特にユーザが長時間位置を変更又は切り替えない場合、ユーザが睡眠中であることを示すことができる。いくつかの実装形態では、ユーザの心拍数の変化、ユーザの心拍数可変性の変化、ユーザの中核温度の変化、ユーザに関連するＥＥＧ信号の変化、又はそれらの任意の組み合わせは、ユーザが睡眠中であるか否かを決定するために使用することができる。いくつかの実装形態では、呼吸治療システム１２０に含まれるセンサ１３０のうちの少なくとも１つは、ユーザの呼吸パターンの変化が、ユーザが睡眠中であることを決定するために使用することができるように、ユーザの呼吸を示すフロー信号を提供する。
【0099】
いくつかの実装形態では、ステップ５０４において、イベントのパターン又はクラスタイベントのパターンは、治療中データと治療外データとを区別するために使用することができる。イベントは、無呼吸、低呼吸、又は図１に関連して言及した睡眠不良に関連する任意の他のイベント又は症状を含む。一例では、図７は、本開示のくつかの実装形態に係るイベントのマッピングの図７００が示されている。図７００は、異なる個人が睡眠中にいるときの個人の各々の複数のイベントのパターンが示されている。「記録」とラベル付けされた図７００のｙ軸上の数字のそれぞれは、特定の個人を示し、「時間」とラベル付けされた図７００のｘ軸は、睡眠セッション中の時間を示す。各点（例えば、点７１０）は、特定の時間で発生したイベントを示す。いくつかの点は、連続的に近接するとともに、図７００の解像度に基づいて線として表することができる。異なる個人は、イベントの重篤度又は頻度に基づいてグループ化されることができる。図７００は、グループ７０２、グループ７０４、グループ７０６及びグループ７０８を含む。グループ７０２内の個人は、互いに非常に近くないイベントを経験したので、睡眠セッション全体にわたって時間が比較的疎であり、且つ数が少ない。グループ７０８内の個人は、グループ７０２に比べて、互いに近接し、且つより頻繁なイベントを経験し、睡眠セッション全体にわたって数が比較的多い。グループ７０４及び７０６のうちのこれらの個人は、数と頻度がグループ７０８よりも小さいが、グループ７０６よりも大きいイベントを経験する。いくつかの実装形態では、グループ７０２内の個人は、０～５のＡＨＩ値を有し、グループ７０４内の個人は、５～１５のＡＨＩ値を有し、グループ７０６内の個人は、１５～３０のＡＨＩ値を有し、グループ７０８内の個人は、３０より大きいＡＨＩ値を有する。ユーザが夜中に覚醒し、呼吸治療システム１２０の使用を忘れた例では、イベントのクラスタは、治療中データを治療外データから分離することに寄与することが可能となる。
【0100】
図８を参照すると、本開示のいくつかの実装形態によれば、個人に睡眠図８００及び対応するイベント図８０１を提供する。睡眠図８００は、例示的な睡眠セッション中の経時的睡眠－覚醒信号８０４が示されている。睡眠－覚醒信号８０４は、生理学的データが測定されているかどうか（欠失）、個人が覚醒しているかどうか（覚醒）、又は個人が浅い睡眠段階、深い睡眠段階、又はＲＥＭ睡眠段階のいずれか１つにあるかどうかを追跡する。イベント図８０１は、睡眠セッション中に個人の１つ以上のクラスタイベント８０６を示す。睡眠セッション中で、個人は、治療外にあり、個人が治療外にある睡眠セッションの一部は、マーク８０２によって示される（例えば、時間８２２と時間８３４との間）。
【0101】
睡眠図８００では、時間８２０において、個人は、ベッド上で覚醒している（睡眠－覚醒信号８０４によって示されるように）。個人は、入眠し、浅い睡眠（睡眠－覚醒信号８０４によって示されるように）に入り、睡眠中である時に、治療中にある。時間８２２の前に、個人は、睡眠から覚醒するとともに、時間８２２から時間８３４まで、個人は、再び入眠するが、治療外にある。時間８３４の後に、個人は、覚醒して呼吸治療システム１２０を使用し、それによって治療中に戻る。時間８３６で、個人は、１日から覚醒することによって、睡眠セッションを終了させる。
【0102】
イベント図８０１では、クラスタイベント８０６は、マーク８０２によって示される睡眠セッションの治療外の一部間に発生するように示されている。第１のグループ（例えば、クラスタ）のイベントは、時間８２４から始まり、第２のグループのイベントは、時間８２６から始まり、第３のグループのイベントは、時間８２８から始まり、第４のグループのイベントは、時間８３０から始まり、第５のグループのイベントは、時間８３２から始まる。他のグループにおけるイベントのいずれかに比べて、第１のグループのイベントは、必ずしも常にこのような場合ではないが、より短い持続時間を持続する。個人のイベント図８０１は、制御システム１１０がクラスタイベント８０６の存在を決定することが許容される。睡眠図８００及びイベント図８０１は、制御システム１１０が、クラスタイベント８０６の存在及びイベントがどの睡眠状態又は睡眠段階に発生するかを決定することが許容される。有利に、これは、個人が治療外にあるより大きな信頼度を提供する。いくつかの実装形態では、クラスタイベント８０６の存在は、治療外データと治療中データとを区別するために使用される。いくつかの実装形態では、治療中に比べて、より多くのイベントが治療外で発生することが予想されるので、制御システム１１０は、閾値を使用して、ある頻度及び／又は持続時間を超えるクラスタイベント８０６が、個人が治療外にあることを示すことを決定することができる。いくつかの実装形態では、制御システム１１０は、クラスタイベント８０６間の間隔を使用して、個人が治療外にあることを決定することができる。
【0103】
いくつかの実装形態では、呼吸治療装置１２２がオンであるか、オフであるかは、呼吸治療装置１２２からの加圧空気の空気流れ及び／又は音声強度の検出に基づいて決定されることができる。検出された空気流れ及び／又は音声強度は、ユーザインタフェース１２４がユーザに連結されているかどうかを決定するために使用することができる。ユーザインタフェース１２４がユーザに連結されている場合、収集されたデータは、治療中データとして決定される。いくつかの実装形態では、イベントのタイプは、治療中データと治療外データとを区別するために使用することができる。例えば、制御システム１１０は、生理学的データから、ユーザが無呼吸又は低呼吸イベントを経験していると推定することができる。ユーザが治療中に、通常、そのようなイベントを経験しない場合、そのようなイベント又はそれ以上の数のそのようなイベントが検出された場合、制御システム１１０は、ユーザが治療外にあると決定することができる。いくつかの実装形態では、動き追跡器１８０及び／又はユーザ装置１７０は、ユーザインタフェース１２４から漏れを示す音声データをピックアップし、それにより、ユーザが治療中にあると決定することができる。
【0104】
いくつかの実装形態では、イベントのパターン又はクラスタイベントのパターンは、本明細書で言及される他の方法と組み合わせて、信頼度又は正確性を増加させながら、治療中データと治療外データとを区別することができる。例えば、マイクロフォン１４０からの音声データは、呼吸治療装置１２２がオンにすることを示すことができ、制御システム１１０は、治療中データが収集されていると決定することができる。この決定は、後でイベントのパターンとクロスチェックすることができる。図７で言及したイベントのパターンが、イベントの重篤度がユーザが治療中にあるときの重篤度と一致することを示す場合、ユーザを治療中にあると分類する信頼度を増加させる。イベントのパターンによって指示することがそうでない場合、信頼度が低下する。
【0105】
方法５００のステップ５０６は、ステップ５０４の治療外データに少なくとも部分的に基づいてユーザの睡眠尺度を決定する。睡眠尺度は、睡眠セッション中のユーザの睡眠の質の指示であり、この睡眠の質は、例えば、睡眠持続時間、睡眠アーキテクチャ等に基づくことができる。追加的又は代替的に、睡眠尺度は、睡眠セッション中にユーザが経験した治療効果の指示であり、この治療効果は、例えば、ＡＨＩ、イベントのパターン等に基づくことができる。いくつかの実装形態では、睡眠尺度は、治療中データに少なくとも部分的に基づく。睡眠セッションの治療外データは、ユーザが睡眠中であるとともに、治療目的として睡眠セッション中に呼吸治療システム１２０を使用しない持続時間内に生成される。睡眠セッションの治療中データは、ユーザが睡眠中であるとともに、治療目的として睡眠セッション中に呼吸治療システム１２０を使用する持続時間内に生成される。したがって、睡眠セッション中に、ユーザの総睡眠時間は、治療中睡眠持続時間及び／又は治療外睡眠持続時間を含むことができる。治療中睡眠持続時間は、ユーザが呼吸治療システム１２０を使用する睡眠持続時間である。治療外睡眠持続時間は、ユーザが呼吸治療システム１２０を使用しない睡眠持続時間である。治療中睡眠持続時間及び治療外睡眠持続時間は、治療中データ及び治療外データからそれぞれ決定されることができる。
【0106】
治療中睡眠持続時間及び治療外睡眠持続時間は、総睡眠時間を分割するために使用することができる。治療中睡眠持続時間の治療中睡眠尺度は、治療中データで決定されることができ、治療外睡眠持続時間の治療外睡眠尺度は、治療外睡眠データで決定されることができる。治療中睡眠尺度は、治療中睡眠持続時間の間のユーザの睡眠の質の指示であり、治療外睡眠尺度は、治療外睡眠持続時間の間のユーザの睡眠の質の指示である。総睡眠時間が治療外睡眠持続時間及び治療中睡眠持続時間の両方を含むいくつかの実装形態では、ステップ５０６で決定された睡眠尺度は、治療中睡眠尺度と治療外睡眠尺度との重み付け組み合わせである。
【0107】
いくつかの実装形態では、重み付け組み合わせは、以下のように計算される。
ＳＭ＝（ＳＭオン×Ｔオン＋ＳＭオフ×Ｔオフ）／Ｔ睡眠、
ここで、ＳＭは、睡眠尺度であり、ＳＭオンは、治療中睡眠尺度であり、ＳＭオフは、治療外睡眠尺度であり、Ｔオンは、治療中睡眠持続時間であり、Ｔオフは、治療外睡眠持続時間であり、Ｔ睡眠は、総睡眠時間である。Ｔ睡眠＝Ｔオン＋Ｔオフ。治療外データ又は治療中データのうちの１つのみの場合であっても、重み付け組み合わせ式を使用して睡眠尺度を決定することが可能である。つまり、睡眠セッション中に、ユーザは、睡眠中に呼吸治療システム１２０を全く使用しない可能性があるため、治療中データが存在しない場合があり、又はユーザは、総睡眠時間内に呼吸治療システム１２０を使用する可能性があるため、治療外データは存在しない。そのような場合には、或いはＴオンはゼロに設定され、或いはＴオフはゼロに設定され、睡眠尺度は、それぞれＳＭオン又はＳＭオフの値を採用する。
ＳＭ＝（ＳＭオン×Ｔオン＋ＳＭオフ×Ｔオフ）／Ｔ睡眠、
ここで、ＳＭは、睡眠尺度であり、ＳＭオンは、治療中睡眠尺度であり、ＳＭオフは、治療外睡眠尺度であり、Ｔオンは、治療中睡眠持続時間であり、Ｔオフは、治療外睡眠持続時間であり、Ｔ睡眠は、総睡眠時間である。Ｔ睡眠＝Ｔオン＋Ｔオフ。治療外データ又は治療中データのうちの１つのみの場合であっても、重み付け組み合わせ式を使用して睡眠尺度を決定することが可能である。つまり、睡眠セッション中に、ユーザは、睡眠中に呼吸治療システム１２０を全く使用しない可能性があるため、治療中データが存在しない場合があり、又はユーザは、総睡眠時間内に呼吸治療システム１２０を使用する可能性があるため、治療外データは存在しない。そのような場合には、或いはＴオンはゼロに設定され、或いはＴオフはゼロに設定され、睡眠尺度は、それぞれＳＭオン又はＳＭオフの値を採用する。
【0108】
いくつかの実装形態では、睡眠尺度は、ユーザのＡＨＩ値を含む。治療外睡眠尺度は、治療外ＡＨＩ値であってもよく、治療中睡眠尺度は、治療中ＡＨＩ値であってもよい。呼吸又は睡眠関連障害に患っているユーザの場合、治療外ＡＨＩは治療中ＡＨＩ値よりも高いことが予想される。
【0109】
いくつかの実装形態では、睡眠尺度は、ステップ５０２の生理学的データに少なくとも部分的に基づく１つ以上の睡眠関連パラメータを含む。この１つ以上の睡眠関連パラメータは、例えば、ユーザが経験した１つ以上のイベントの標識、１時間当たりのイベントの数、イベントのパターン、総睡眠時間、総就床時間、覚醒時刻、離床時刻、睡眠図、総浅い睡眠時間、総深い睡眠時間、総ＲＥＭ睡眠時間、覚醒の数、入眠潜時、又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。イベントは、いびき、無呼吸、中枢性無呼吸、体位型無呼吸、閉塞型無呼吸、混合型無呼吸、低呼吸、顔面マスク漏れ（例えば、ユーザインタフェース１２４から）、下肢静止不能、睡眠障害、窒息、心拍数増加、努力性呼吸、喘息発作、てんかん発作、けいれん又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。いくつかの実装形態では、睡眠関連パラメータは、参照によって本明細書に組み込まれる国際公開特許第ＷＯ ＷＯ ２０１５／００６３６４号に記載された睡眠スコア等の睡眠スコアを含み得る。
【0110】
いくつかの実装形態では、決定された睡眠尺度を較正する。例えば、呼吸治療システム１２０は、圧力センサ１３２、流量センサ１３４、及びマイクロフォン１４０等のセンサ１３０の少なくとも一部を含み、睡眠セッションの治療中睡眠尺度を決定するために使用することができる。呼吸治療システム１２０は、呼吸速度、呼吸深度、呼吸可変性、又はそれらの任意の組み合わせを含むユーザの呼吸モードを含む生理学的データを生成することができる。呼吸治療システム１２０に加えて、ユーザ装置１７０及び／又は動き追跡器１８０は、治療中睡眠尺度を決定するために使用することもできる。ユーザ装置１７０及び／又は動き追跡器１８０から決定された治療中睡眠尺度は、呼吸治療システム１２０によって決定された治療中睡眠尺度に少なくとも部分的に基づいて調整することができる。いくつかの実装形態では、線形因子は、呼吸治療システム１２０によって決定された治療中睡眠尺度をユーザ装置１７０及び／又は動き追跡器１８０によって決定された治療中睡眠尺度で除算して、線形因子を決定するように、２つの治療中睡眠尺度に関連付けられる。いくつかの実装形態では、複数の睡眠セッション（例えば、２つの睡眠セッション、５つの睡眠セッション等）にて線形因子を計算し、回帰して、平均因子を求め、この平均因子は、呼吸治療システム１２０によって決定された治療中睡眠尺度とユーザ装置１７０及び／又は動き追跡器１８０によって決定された治療中睡眠尺度との間の任意の変動を捕捉する。
【0111】
いくつかの実装形態では、システム１００は、睡眠中に呼吸治療システム１２０をより勤勉に使用することをユーザに奨励するように適合されている。決定された睡眠尺度（ステップ５０６）をユーザに通知するための通信を送信することができ、それは治療中睡眠尺度、治療外睡眠尺度、又は両方を含むことができる。例えば、通信をユーザ装置１７０に送信して、決定された睡眠尺度をユーザに通知する（ステップ５０６）。ユーザ装置１７０は、決定された睡眠尺度を表示装置１７２にて表示することができ、呼吸治療システム１２０は、睡眠尺度を表示装置１２８にて表示することができる。通信は、ユーザ装置１７０、動き追跡器１８０、及び／又は呼吸治療システム１２０のいずれかに統合されたスピーカー１４２を介した音声放送であり得る。いくつかの実装形態では、通信は、決定された睡眠尺度の異なる解釈に対して異なる色を示すレベルを複数有する可視光ポインタであり得る。例えば、異なる色は、良好睡眠尺度、不良睡眠尺度又は中性睡眠尺度を示すことができる。具体例としては、治療中睡眠尺度を特定の色で示して、良好（正）睡眠尺度を示すことができ、治療外睡眠尺度を異なる色で示して、不良（負）睡眠尺度を示すことができる。
【0112】
いくつかの実装形態では、通信は、ユーザに対する将来の睡眠セッションの推奨を含むことができる。例えば、通信は、睡眠尺度に関する最近の睡眠セッションの治療中睡眠持続時間に比べて、ユーザが、将来の睡眠セッション中の治療中睡眠持続時間を増加させるべきであるという推奨を含むことができる。通信は、睡眠尺度に関する最近の睡眠セッションの治療外睡眠持続時間に比べて、ユーザが、将来の睡眠セッション中の治療中睡眠持続時間を増加させるべきであるという推奨を含むことができる。いくつかの実装形態では、通信は、ユーザが将来の睡眠セッション中の総睡眠持続時間を増加させるべきであるという推奨を含むことができる。
【0113】
いくつかの実装形態では、将来の睡眠セッションの推定された睡眠尺度は、ユーザの将来の睡眠セッションに対する推定された総睡眠持続時間に少なくとも部分的に基づいて決定されることができる。例えば、推定された総睡眠持続時間は、期間においてユーザの平均睡眠持続時間に基づくことができる。この期間は、１日、数日、１週間、１ヶ月、１日以上の勤務日、１つの週末のうちの１日以上等であり得る。一例では、将来の睡眠セッションが月曜日である場合、月曜日の以前の睡眠セッションの総睡眠持続時間を、推定された総睡眠持続時間として使用することができる。
【0114】
将来の睡眠セッションの推定された睡眠尺度は、最近の睡眠セッションの治療中睡眠尺度及び／又は最近の睡眠セッションの治療外睡眠尺度に少なくとも部分的に基づくこともできる。推定された睡眠尺度は、推定された治療中睡眠尺度、推定された治療外睡眠尺度、及びユーザが治療中にある場合で推定された総睡眠持続時間の部分と、ユーザが治療外にある場合で推定された睡眠持続時間の部分との重み付け組み合わせであり得る。
【0115】
いくつかの実装形態では、将来の睡眠セッションの推定された睡眠尺度は、ユーザに提供される通信に含まれる。推定された睡眠尺度は、呼吸治療システム１２０をより勤勉に使用することをユーザに奨励するのを補助するように、ユーザに提供されることができる。いくつかの実装形態では、ユーザが治療中にある場合で推定された総睡眠持続時間の部分とユーザが治療外にある場合で推定された睡眠持続時間の部分は、最近の睡眠セッション情報に基づいて調整される。例えば、総睡眠時間が８時間であり、ユーザが治療中に５時間かかり、治療外に３時間かかる場合、ユーザが治療中にある場合で推定された睡眠持続時間の部分を６時間、７時間又は８時間まで上向きに調整することができ、ユーザが治療外にある場合で推定された睡眠持続時間の部分を２時間、１時間又は０時間に比例して下向きに調整することができる。これらの値は、ユーザがその治療中睡眠持続時間を増加させるとともに、その治療外睡眠持続時間を減少させる場合、決定された睡眠セッションがかなり改善されることができることを示すために、将来の睡眠セッションの推定された睡眠持続時間を提供するように、重み付け組み合わせにおいて使用されることができる。逆に、同様の計算を行って、治療中睡眠持続時間を減少させるとともに、治療外睡眠持続時間を増加させると、睡眠尺度に悪い影響を与えることをユーザに示すことができる。
【0116】
いくつかの実装形態では、将来の睡眠セッションの目標睡眠尺度は、ユーザがその将来の睡眠セッションの治療中睡眠持続時間の量を増加させるべきであること、及びユーザがその将来の睡眠セッションの治療外睡眠持続時間の量を減少させるべきであることを決定するために使用される。いくつかの実装形態では、以下の式を解いて、治療中睡眠持続時間の増加量及び治療外睡眠持続時間の減少量を決定する。
ＳＭ目標＝（ＳＭオン×（Ｔオン＋ＴＸ）＋ＳＭオフ×（Ｔオフ－ＴＸ））／Ｔ睡眠、
ここで、ＳＭ目標は、目標睡眠尺度であり、ＳＭオンは、治療中睡眠尺度であり、ＳＭオフは、治療外睡眠尺度であり、Ｔオンは、治療中睡眠持続時間であり、Ｔオフは、治療外睡眠持続時間であり、ＴＸは、将来の睡眠セッション中の治療中睡眠持続時間（治療外睡眠持続時間減少）の増加量であり、Ｔ睡眠は、総睡眠時間であるＴ睡眠＝Ｔオン＋Ｔオフ。任意の所定のＳＭ目標について、ユーザのために量ＴＸを解いて、ユーザに伝送することができる。例えば、通信は、呼吸治療システム１２０の追加のＴＸ持続時間を使用して、その目標睡眠尺度の推奨を達成するようにユーザに指示することを含むことができる。いくつかの実装形態では、ＴＸ＝Ｔオフのため、任意の治療外睡眠持続時間を解消した。
ＳＭ目標＝（ＳＭオン×（Ｔオン＋ＴＸ）＋ＳＭオフ×（Ｔオフ－ＴＸ））／Ｔ睡眠、
ここで、ＳＭ目標は、目標睡眠尺度であり、ＳＭオンは、治療中睡眠尺度であり、ＳＭオフは、治療外睡眠尺度であり、Ｔオンは、治療中睡眠持続時間であり、Ｔオフは、治療外睡眠持続時間であり、ＴＸは、将来の睡眠セッション中の治療中睡眠持続時間（治療外睡眠持続時間減少）の増加量であり、Ｔ睡眠は、総睡眠時間であるＴ睡眠＝Ｔオン＋Ｔオフ。任意の所定のＳＭ目標について、ユーザのために量ＴＸを解いて、ユーザに伝送することができる。例えば、通信は、呼吸治療システム１２０の追加のＴＸ持続時間を使用して、その目標睡眠尺度の推奨を達成するようにユーザに指示することを含むことができる。いくつかの実装形態では、ＴＸ＝Ｔオフのため、任意の治療外睡眠持続時間を解消した。
【0117】
いくつかの実装形態では、総睡眠時間は同じではない。つまり、治療中睡眠持続時間の増加量は、治療外睡眠持続時間の減少量に等しくない。このような実装形態では、推定された総睡眠持続時間は、治療中睡眠持続時間、治療中睡眠持続時間の増加量を治療外睡眠持続時間に加算し、治療外睡眠持続時間の減少量を減算することによって決定される。
【0118】
本明細書で言及される異なる睡眠尺度のいずれかは、通信に含まれることができる。例えば、通信は、治療中睡眠尺度、治療中睡眠持続時間、将来の睡眠セッションの推定された睡眠尺度、将来の睡眠セッションの目標睡眠尺度、将来の睡眠セッションの目標睡眠持続時間、治療外睡眠持続時間の目標減少、治療中睡眠持続時間の目標増加、将来の睡眠セッション中の推定された総睡眠持続時間、又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。
【0119】
以下の請求項１～９８のいずれか１つ以上からの１つ以上の要素、態様、ステップ又はその任意の一部をその他の請求項１～９８のいずれか１つ以上又はその組み合わせからの１つ以上の要素、態様、ステップ又はその任意の一部と組み合わせることにより、本開示の１つ以上のさらなる実装形態及び／又は請求項を形成することができる。
【0120】
本開示を１つ以上の特定の実施例又は実装形態を参照して説明したが、当業者であれば、本開示の精神及び範囲から逸脱することなく、多くの変更が可能であることを認識するであろう。これらの実装形態及びその明確な変更はそれぞれ、本開示の精神及び範囲内にあると考えられる。本開示の各態様による追加の実装形態は、本明細書に記載の実装形態のいずれかからの任意の数の特徴を組み合わせてもよいことも企図される。
〔関連出願の相互参照〕
〔関連出願の相互参照〕
【0121】
本願は、２０２０年９月２９日に提出された米国仮特許出願第６３／０８４９７８号の利益及び優先権を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれるものとする。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図7】
【図8】
【国際調査報告】