特表 2024-529524 患者の急性低血圧エピソード事象を適応的に検出する方法及び装置

(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】2024-08-06

(54)【発明の名称】患者の急性低血圧エピソード事象を適応的に検出する方法及び装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/022 20060101AFI20240730BHJP

【ＦＩ】

A61B5/022 400L

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024506229

(86)(22)【出願日】2022-08-05

(85)【翻訳文提出日】2024-01-31

(86)【国際出願番号】 JP2022030116

(87)【国際公開番号】W WO2023017793

(87)【国際公開日】2023-02-16

(31)【優先権主張番号】10202108729V

(32)【優先日】2021-08-10

(33)【優先権主張国・地域又は機関】SG

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ

(71)【出願人】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100103894

【弁理士】

【氏名又は名称】家入 健

(72)【発明者】

【氏名】ソー ニ ニ

(72)【発明者】

【氏名】チョイ チャールズ チ ヒン

【テーマコード（参考）】

4C017

【Ｆターム（参考）】

4C017AA02

4C017AA08

4C017AA12

4C017AA14

4C017BC14

4C017BD06

4C017CC06

4C017FF08

(57)【要約】

本開示は、患者の急性低血圧エピソード（ＡＨＥ）事象を適応的に検出するための方法及び装置を提供し、方法は、プロセッサによって、患者に関する信号を処理して、患者の少なくとも１つの平均動脈圧（ＭＡＰ）閾値を決定すること（１０１）と、プロセッサによって、少なくとも１つのＭＡＰ閾値に基づいて患者のＡＨＥ事象を検出すること（１０２）と、を含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

患者の急性低血圧エピソード（ＡＨＥ）事象を適応的に検出する方法であって、
プロセッサによって、前記患者に関する信号を処理して、前記患者の少なくとも１つの平均動脈圧（ＭＡＰ）閾値を決定することと、
前記プロセッサによって、前記少なくとも１つのＭＡＰ閾値に基づいて、前記患者のＡＨＥ事象を検出することと、
を含む、方法。

【請求項2】

前記患者の前記少なくとも１つの平均動脈圧（ＭＡＰ）閾値を決定するために前記信号を前記プロセッサによって処理する前記ステップは、
前記信号のベースラインからの前記信号の少なくとも１つの変動を決定すること
を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記プロセッサによって、前記患者の前記ＡＨＥ事象を検出する前記ステップは、
前記信号の１又は複数のＭＡＰ値を前記少なくとも１つのＭＡＰ閾値と比較すること
を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記プロセッサによって、前記患者の前記ＡＨＥ事象を検出する前記ステップは、
前記１又は複数のＭＡＰ値に関連する持続時間が事前構成された閾値持続時間よりも長いかどうかを判定すること
を含む、請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記プロセッサによって、前記患者の前記ＡＨＥ事象を検出する前記ステップは、
前記少なくとも１つのＭＡＰ閾値が第１の事前構成されたＭＡＰ閾値よりも低いかどうかを判定すること
を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記プロセッサによって、前記患者の前記ＡＨＥ事象を検出する前記ステップは、
前記信号のベースラインの平均ＭＡＰ値が第２の事前構成されたＭＡＰ閾値よりも低いかどうかを判定すること
を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記プロセッサによって、前記患者の前記１又は複数のＡＨＥ事象を検出する前記ステップは、
前記少なくとも１つのＭＡＰ閾値及び前記信号に基づいて、前記患者の前記ＡＨＥ事象の発症及び持続時間を検出すること
を含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項8】

前記患者の前記ＡＨＥ事象の前記発症及び前記持続時間、並びに前記ＡＨＥ事象に関連する１又は複数のＭＡＰ値をデータベースに記憶すること
を更に含む、請求項７に記載の方法。

【請求項9】

ＭＡＰ波形を受信することを更に含み、前記信号は、前記ＭＡＰ波形を含む、
請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。

【請求項10】

少なくとも１つの臨床データを受信することを更に含み、前記少なくとも１つの臨床データは、血液成分、尿成分、血行動態波形データ、人口統計データ、併存疾患データ、血圧、中心静脈圧、フレイルスコア、及び周術期管理データのうちの少なくとも１つを含み、前記信号は、前記少なくとも１つの臨床データを含む、
請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。

【請求項11】

前記プロセッサによって、前記少なくとも１つのＭＡＰ閾値及び前記信号に基づいて、前記患者の後続のＡＨＥ事象の予測を決定すること
を更に含む、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。

【請求項12】

時間フレームに関する入力を受信することを更に含み、前記予測は、前記時間フレーム内の前記患者の前記後続のＡＨＥ事象の発生の予測を含む、
請求項１１に記載の方法。

【請求項13】

前記プロセッサによって、前記患者の前記後続のＡＨＥ事象の前記予測を決定する前記ステップは、
前記後続のＡＨＥ事象のＭＡＰ値を決定することを含み、前記ＭＡＰ値は、前記後続のＡＨＥ事象の重症度レベルに関する、
請求項１１に記載の方法。

【請求項14】

前記信号内の少なくとも１つの特徴を抽出することを更に含み、前記後続のＡＨＥ事象の前記予測の前記決定は、前記信号の前記少なくとも１つの特徴に基づく、
請求項１１から１３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項15】

前記プロセッサによって、前記患者の前記後続のＡＨＥの前記予測を決定する前記ステップは、
複数の患者に関する複数の信号から抽出された前記少なくとも１つの特徴に基づいて２つ以上の予測を決定することと、
前記複数の信号から抽出された前記少なくとも１つの特徴に基づいて前記複数の患者の後続のＡＨＥ事象の最適な予測を決定するために前記２つ以上の予測を比較することであって、前記最適な予測は、前記２つ以上の予測のうちの１つ又は組み合わせであり、前記患者の前記後続のＡＨＥの前記予測は、前記複数の患者の前記後続のＡＨＥ事象の前記最適な予測に基づく、ことと、
を含む、請求項１４に記載の方法。

【請求項16】

患者の急性低血圧エピソード（ＡＨＥ）事象を適応的に検出するための装置であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、を備え、
前記少なくとも１つのメモリ及び前記コンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサとともに、請求項１から１５のいずれか一項に記載の方法を前記装置に少なくとも実施させるように構成される、
装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、広義には、患者の急性低血圧エピソード（ＡＨＥ）事象を適応的に検出するための方法及び装置に関するが、これに限定されない。

【背景技術】

【0002】

低血圧は、心臓循環障害の徴候である。深刻な低血圧は、手術を受けている患者及び危篤状態の患者においてよく見られる。主要な外科的処置を受けている患者では、一般に全身麻酔に伴って術中の低血圧が起こる。それはまた、術後の有害な合併症にも関連する。

【0003】

急性低血圧エピソード（ＡＨＥ）事象の持続時間及び重症度は、臓器低灌流及び機能不全に関連する患者にとって重大な事象であり、不可逆的ショックをもたらし得る。それは、死亡に至る可能性のある経路の始まりを表す。

【0004】

ＡＨＥ事象は、効果的かつ迅速な介入を必要とする。換言すれば、ＡＨＥ事象は、低血圧値が既に発生した後に、反応的に処置されなければならない。適時に検出された場合、適切な介入は、患者に対するリスクを著しく低下させることができる。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

今日まで、手術室又は集中治療室の監視システムは、数値及び波形の血圧データを処理し、リアルタイムで連続的に表示することを可能にしている。しかしながら、ＡＨＥ事象の管理は、主に、低血圧値が既に生じた後の昇圧薬及び流体による反応性処置から構成される。特に、臨床医は、患者のＡＨＥ事象を検出するために絶対血圧（例えば、平均動脈圧（ＭＡＰ））閾値又は短期血圧変化に反応し、深刻な又は持続的な低血圧事象を回避するために患者を反応的に治療する。しかしながら、低血圧値は、典型的には、血行力学的不安定性のプロセスの後期に、すなわち、全体的な心血管動態が既に著しく変化しており、代償機構が消耗されているときに生じる。

【0006】

更に、ＡＨＥ事象が臨床的に明らかになる前にＡＨＥ事象を予測することは、臨床医がその事象を先制的に治療することを可能にし、それによって低血圧の持続時間及び重症度を低減する。ここで、ＡＨＥ事象は、機械学習アルゴリズム及び血圧の厳密な閾値（例えば、ＭＡＰ）を使用して、血圧波形に基づいて、それが起こる前に数分のスケールで予測することができる。しかしながら、心血管生理機能は高度に相互依存しており、複雑なネットワーク内で機能し、各個々の患者内の補償機構によって影響を受けるため、単一の厳密な血圧閾値を使用して異なる患者の複雑な心血管系を分析することは困難である。

【0007】

したがって、ＡＨＥ事象の早期特定、又は臨床的に明らかになる前の患者のＡＨＥ事象の予測のために、各患者に対して個人化されたＭＡＰ閾値を提供する必要がある。これにより、臨床医は、先制処置戦略を適用し、患者のＡＨＥ事象の発生、持続時間、及び重症度を低減させることが可能になる。

【0008】

本明細書では、上記の問題のうちの１又は複数に対処する、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出するためのデバイス及び方法の実施形態が開示される。

【0009】

更に、他の望ましい特徴及び特性は、添付の図面及び本開示のこの背景と併せて、以下の詳細な説明及び添付の特許請求の範囲から明らかになるであろう。

【課題を解決するための手段】

【0010】

第１の態様では、本開示は、患者の急性低血圧エピソード（ＡＨＥ）事象を適応的に検出するための方法であって、プロセッサによって、患者に関する信号を処理して、患者の少なくとも１つの平均動脈圧（ＭＡＰ）閾値を決定することと、プロセッサによって、少なくとも１つのＭＡＰ閾値に基づいて患者のＡＨＥ事象を検出することと、を含む方法を提供する。

【0011】

第２の態様では、本開示は、少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、を備える、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出するための装置を提供し、少なくとも１つのメモリ及びコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、装置に少なくとも、第１の態様による方法を実施させるように構成される。

【0012】

開示される実施形態の更なる利益及び利点は、明細書及び図面から明らかになるであろう。利益及び／又は利点は、明細書及び図面の種々の実施形態及び特徴によって個別に得ることができ、かかる利益及び／又は利点のうちの１又は複数を得るために全てが提供される必要はない。

【発明の効果】

【0013】

本開示によれば、上記の問題のうちの１又は複数に対処する、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出するためのデバイス及び方法を提供することが可能である。

【0014】

添付の図面は、同様の参照番号が別々の図を通して同一又は機能的に類似の要素を指し、以下の詳細な説明とともに本明細書に組み込まれ、その一部を形成し、非限定的な例としてのみ、種々の実施形態を示し、本実施形態による種々の原理及び利点を説明する役割を果たす。

【0015】

本発明の実施形態は、単なる例として、図面と併せて、以下に記載される説明から、当業者により良く理解され、容易に明らかになるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】本開示の種々の実施形態による、患者の急性低血圧エピソード（ＡＨＥ）事象を適応的に検出するための方法を示すフローチャートを示す。

【0017】

【図2】本開示の種々の実施形態による、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出するための装置を示すブロック図を示す。

【0018】

【図3】本開示の一実施形態による、信号ソース３０１と、患者の平均動脈圧（ＭＡＰ）閾値を決定するための個人化ＡＨＥ定義モジュール３０４とを示すブロック図３００を示す。

【0019】

【図4】本開示の一実施形態による患者のＭＡＰ閾値を決定する方法の一部を示すフローチャートである。

【0020】

【図5】本開示の一実施形態による、患者のＭＡＰ閾値を決定するために使用される２状態モデルの２状態モデルの２つの異なる状態ｓを示す、時間ｔに対する平均θのグラフを示す。

【0021】

【図6A】本開示の一実施形態による、ＭＡＰ波形及び処理されたＭＡＰ波形をそれぞれ示す。

【0022】

【図6B】本開示の一実施形態による、ＭＡＰ波形及び処理されたＭＡＰ波形をそれぞれ示す。

【0023】

【図7】本開示の一実施形態による、処理されたＭＡＰ波形及び個人化されたＡＨＥパラメータを示す。

【0024】

【図8】本開示の一実施形態による患者のＭＡＰ閾値を決定する方法の他の一部を示すフローチャートである。

【0025】

【図9A】本開示の種々の実施形態による、種々のＭＡＰ波形及びその中で検出されるＡＨＥ事象を示す。

【0026】

【図9B】本開示の種々の実施形態による、種々のＭＡＰ波形及びその中で検出されるＡＨＥ事象を示す。

【0027】

【図10A】本開示の種々の実施形態による、種々のＭＡＰ波形及びその中で検出されるＡＨＥ事象を示す。

【0028】

【図10B】本開示の種々の実施形態による、種々のＭＡＰ波形及びその中で検出されるＡＨＥ事象を示す。

【0029】

【図10C】本開示の種々の実施形態による、種々のＭＡＰ波形及びその中で検出されるＡＨＥ事象を示す。

【図11A】本開示の種々の実施形態による、種々のＭＡＰ波形及びその中で検出されるＡＨＥ事象を示す。

【0030】

【図11B】本開示の種々の実施形態による、種々のＭＡＰ波形及びその中で検出されるＡＨＥ事象を示す。

【0031】

【図11C】本開示の種々の実施形態による、種々のＭＡＰ波形及びその中で検出されるＡＨＥ事象を示す。

【図12A】本開示の種々の実施形態による、種々のＭＡＰ波形及びその中で検出されるＡＨＥ事象を示す。

【0032】

【図12B】本開示の種々の実施形態による、種々のＭＡＰ波形及びその中で検出されるＡＨＥ事象を示す。

【0033】

【図12C】本開示の種々の実施形態による、種々のＭＡＰ波形及びその中で検出されるＡＨＥ事象を示す。

【図13A】本開示の種々の実施形態による、種々のＭＡＰ波形及びその中で検出されるＡＨＥ事象を示す。

【0034】

【図13B】本開示の種々の実施形態による、種々のＭＡＰ波形及びその中で検出されるＡＨＥ事象を示す。

【0035】

【図13C】本開示の種々の実施形態による、種々のＭＡＰ波形及びその中で検出されるＡＨＥ事象を示す。

【0036】

【図13D】本開示の種々の実施形態による、種々のＭＡＰ波形及びその中で検出されるＡＨＥ事象を示す。

【0037】

【図14】本開示の一実施形態による、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出及び予測するための低血圧予測モジュールのブロック図を示す。

【0038】

【図15】本開示の一実施形態による、患者のＡＨＥ事象の予測を決定するために信号を前処理し、信号の特徴を抽出する方法の一部を示すフローチャートを示す。

【0039】

【図16】本開示の一実施形態による、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出及び予測するために使用されるスタッキングアンサンブルモデルベースの予測モデリングエンジン１６０１の入力及び出力を示すブロック図１６００を示す。

【0040】

【図17A】本開示の種々の実施形態による、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出及び予測するために使用される種々の入力データを示す。

【0041】

【図17B】本開示の一実施形態による、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出及び予測するための入力として使用されるＭＡＰ波形を示す。

【0042】

【図18】本開示の一実施形態によるモデル訓練に用いられる複数の患者に関する信号から抽出された特徴を示す。

【0043】

【図19】本開示の一実施形態による、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出及び予測するために使用される信号内の少なくとも１つの特徴を抽出するプロセスを示す図を示す。

【0044】

【図20】本開示の一実施形態による、患者のＡＨＥ事象を検出及び予測するための装置を示すブロック図を示す。

【0045】

【図21】本開示の一実施形態による、患者のＡＨＥ事象を検出及び予測するためのプロセスを示すフロー図を示す。

【0046】

【図22】図１の方法を実行し、図２の装置を実装するために使用するのに適した例示的なコンピューティングデバイスの概略図を示す。

【発明を実施するための形態】

【0047】

（用語の説明）
患者－患者は、自宅にいるユーザ又は人であってもよく、例えば救急車又は医療装備車両を介して病院、例えば事故及び救急科に送られるか、又は現在入院しており、自身の平均動脈圧（ＭＡＰ）閾値が決定されること、自身のＭＡＰ閾値に基づいてＡＨＥ事象が適応的に検出されること、並びにその後のＡＨＥ事象が予測されることを必要とする。

【0048】

信号－信号は、収縮期血圧（ＢＰＳｙｓ又はＳＢＰ）、心拍数（ＨＲ）、呼吸数（ＲＥＳＰ）、ＭＡＰ、拡張期血圧（ＢＰＤｉａ又はＤＢＰ）、脈圧（ＰＰ）、血中酸素飽和度（ＳＰＯ_２）、並びに、例えば、集中治療室（ＩＣＵ）、救急科（ＥＤ）で行われる機器又は測定、作業療法（ＯＴ）によって行われる入力、患者監視ユニット（ＰＭＵ）、及び／又は周術期部門からの患者データ、救急車又は医療装備車両、病棟からのデータ、及び／又は電子医療記録（ＥＭＲ）から記憶又は受信される他の臨床データなどの血行動態データの１つ又は組み合わせであり得る。かかるデータは、患者から直接的又は間接的に侵襲的又は非侵襲的に取得することができる。以下の種々の実施形態では、ＭＡＰデータ又はＭＡＰ値は、患者のＡＨＥの検出及び予測のための信号として使用される。本方法及び装置は、他の血行動態又は臨床データを使用して、類似結果を達成するように構成され得ることを理解されたい。

【0049】

平均動脈圧（ＭＡＰ）閾値－ＭＡＰ閾値は、患者のＡＨＥ事象を検出するために、患者に関するＭＡＰ波形の値と比較するために使用される。従来、６０ｍｍＨｇ又は６５ｍｍＨｇの固定ＭＡＰ閾値が定義され、任意の患者のＭＡＰ波形が、３０分の期間内の時間の９０％において、その固定ＭＡＰ閾値より低いＭＡＰ値を有する場合、ＡＨＥ事象が検出される。対照的に、以下の種々の実施形態は、個人化されたＭＡＰ閾値に基づいて、異なる患者のための個人化されたＡＨＥ定義を提供する。換言すれば、それぞれの個人化されたＡＨＥ事象の検出のために、異なる患者に対して異なるＭＡＰ閾値が定義される。ＭＡＰ閾値は、それぞれのベースライン及びそれら自体のＭＡＰ波形の変動を使用して計算される。かかるＭＡＰ閾値（複数可）は、ＭＡＰ波形ベースラインからオフセットされたＭＡＰ値であり、オフセット量は、患者のＭＡＰ波形の変動に依存する。他の決定要因に従って、患者のＭＡＰ波形が閾値（複数可）と交差するとき、すなわち、患者のＭＡＰが１つの状態から別の状態に切り替わったとき、例えば、制御外（ＯＯＣ）状態から制御内又はベースライン状態に切り替わったとき、又はその逆のときに、個人化されたＡＨＥが検出される。

【0050】

ベースライン－信号のベースラインは、値、導出された値（例えば、平均値又は複数の値の平均値）、残りの値に対して比較するために使用される信号の点又は部分、信号の測定値又は部分を指し、患者に対する信号及びＭＡＰ閾値（複数可）の偏差を判定することができる。一例では、ベースラインは、信号の第１の部分、例えば、信号の最初の数秒、数分、及び数時間以内の値又は測定値から直接取られるか、又は導出される。別の例では、信号のベースラインは、信号の値、点、又は部分に、かかる値、点、又は部分における類似測定値を連続的に検出すると自動的に、あるいはオペレータ又は分析者によって手動で、設定することができる。以下の種々の処理及び計算において、ベースラインは、ベースライン測定値又はθ_０と称されることがある。

【0051】

変動－信号の変動は、信号の値又は測定値の分散を指す。以下の種々の処理及び計算において、変動はｖａｒ（ｚ_ｔ）と称される。

【0052】

特徴－特徴は、信号、典型的には信号のサンプル又はセグメント化された部分の属性に関する。かかる特徴は、特徴データによって計算及び表現され、他の信号と比較されて、それらが同様の特徴、属性、又は特徴データを示すかどうかを判定することができる。特徴の例は、最大パワー、平均パワー、最小パワー、最大頻度、平均頻度、中央頻度、最小頻度、セグメント化されたデータの最大、セグメント化されたデータの平均、セグメント化されたデータの最小、セグメント化されたデータの分散、セグメント化されたデータの歪度、セグメント化されたデータの尖度、セグメント化されたデータのＲＭＳ値などを含む。一例では、患者のＡＨＥ事象の発生の予測は、患者に関する特徴データを、ＡＨＥを有する／有しない他の患者の特徴データと比較することによって決定され得る。

【0053】

本発明の実施形態は、単なる例として、図面を参照して説明される。図面における同様の参照番号及び文字は、同様の要素又は同等物を指す。

【0054】

以下の説明の一部の部分は、コンピュータメモリ内のデータに対する動作のアルゴリズム及び機能的又は記号的表現に関して明示的又は暗示的に提示される。これらのアルゴリズム的記述及び機能的又は記号的表現は、データ処理技術の当業者によって、彼らの作業の内容を他の当業者に最も効果的に伝えるために使用される手段である。アルゴリズムは、本明細書では、概して、所望の結果をもたらす自己矛盾のない一連のステップであると考えられる。これらのステップは、記憶、転送、結合、比較、及びその他の操作が可能な電気信号、磁気信号、又は光信号などの物理量の物理的操作を必要とするものである。

【0055】

特に明記しない限り、以下から明らかなように、本明細書を通して、「受信する」、「計算する」、「決定する」、「更新する」、「生成する」、「初期化する」、「出力する」、「受信する」、「取り出す」、「識別する」、「分散させる」、「認証する」などの用語を利用する説明は、コンピュータシステム内の物理量として表されるデータを操作し、コンピュータシステム又は他の情報記憶、伝送、若しくは表示デバイス内の物理量として同様に表される他のデータに変換する、コンピュータシステム又は同様の電子デバイスのアクション及びプロセスを指すことが理解されよう。

【0056】

本明細書はまた、方法の動作を実施するための装置を開示する。かかる装置は、必要とされる目的のために特別に構築されてもよく、又はコンピュータ内に記憶されたコンピュータプログラムによって選択的にアクティブ化若しくは再構成されるコンピュータ若しくは他のデバイスを備えてもよい。本明細書に提示されるアルゴリズム及び表示は、任意の特定のコンピュータ又は他の装置に本質的に関連しない。本明細書の教示によるプログラムとともに、種々の機械を使用することができる。代替的に、必要とされる方法ステップを実施するためのより特化された装置の構築が適切であり得る。コンピュータの構造は、以下の説明から明らかになるであろう。

【0057】

加えて、本明細書はまた、本明細書に記載される方法の個々のステップがコンピュータコードによって実施され得ることが当業者に明らかであるという点で、コンピュータプログラムを暗示的に開示する。コンピュータプログラムは、任意の特定のプログラム言語及びその実装形態に限定されることを意図していない。種々のプログラミング言語及びそのコーディングが、本明細書に含まれる本開示の教示を実装するために使用され得ることが理解されよう。更に、コンピュータプログラムは、任意の特定の制御フローに限定されることを意図していない。本発明の趣旨又は範囲から逸脱することなく、異なる制御フローを使用することができる、コンピュータプログラムの多くの他の変形形態がある。

【0058】

更に、コンピュータプログラムのステップのうちの１又は複数は、順次ではなく並列に実施され得る。かかるコンピュータプログラムは、任意のコンピュータ可読媒体上に記憶され得る。コンピュータ可読媒体は、磁気ディスク若しくは光ディスク、メモリチップ、又はコンピュータとインターフェースするのに適した他の記憶デバイスなどの記憶デバイスを含み得る。コンピュータ可読媒体はまた、インターネットシステムにおいて例示されるようなハードワイヤード媒体、又はＧＳＭモバイル電話システムにおいて例示されるような無線媒体を含み得る。コンピュータプログラムは、かかるコンピュータにロードされて実行されると、好ましい方法のステップを実装する装置を効果的にもたらす。

【0059】

（例示的な実施形態）

【0060】

本開示の種々の実施形態は、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出するための方法及び装置に関する。

【0061】

従来、ＡＨＥ事象の予測は、３０分の時間フレーム内の時間の９０％における６０ｍｍＨｇ以下のＭＡＰ値に対するＡＨＥの定義に基づいている。６０ｍｍＨｇのこの固定された厳密な閾値は、全ての患者に適用される。また、予測モデルは、ニューラルネットワークを用いた二項分類又はロジスティック回帰、教師あり学習などの二項クラスモデルに基づいている。

【0062】

最近、このアルゴリズムは、ＥＶ１０００及びＨｅｍｏｓｐｈｅｒｅ臨床モニタリングプラットフォーム（Ｅｄｗａｒｄｓ Ｌｉｆｅｓｃｉｅｎｃｅｓ社製）の特徴として開発された。特に、０～１００の範囲の低血圧予測指数（ＧＰＩ）値が２０秒毎に計算され、モニタ上に表示される。ＨＰＩ値は、少なくとも１分間６５ｍｍＨｇ未満のＭＡＰ値であると定義される低血圧事象を患者が発症する確率を表す。ＨＰＩ値が８５を超えると、可聴警報が作動する。

【0063】

従来の及び既存のＡＨＥ検出ソリューションに関して特定されてきた２つの主な問題、すなわち、１）個々の患者を考慮しない単一のＭＡＰ閾値、例えば６０ｍｍＨｇ又は６５ｍｍＨｇに基づく低血圧の従来の定義の使用、２）所定の発症時間におけるＡＨＥの発生の確率及びｙｅｓ／ｎｏ情報のみを提供するための予測システムにおける二項分類又はロジスティック回帰の使用が存在する。

【0064】

特に、第１の問題の記述に関して、一部の人々は、９０ｍｍＨｇの収縮期で良好に生活し、他の人々は、１００ｍｍＨｇ以下の収縮期で低血圧であり、一方、アテローム性動脈硬化症及び高血圧を有する高齢者は、例えば、１２０ｍｍＨｇの収縮期で低血圧であり得る。高血圧の病歴を有する患者については、４０ｍｍＨｇを超えるＭＡＰの減少は、例え圧力がなお６０ｍｍＨｇを超えていても、低血圧と見なされる。しかし、高血圧患者又は高齢者は、より高いＭＡＰレベルを必要とする。

【0065】

更に、ＭＡＰは次の式（１）に基づいて計算される。

【数1】

ここで、ＤＢＰは拡張期血圧、ＳＢＰは収縮期血圧である。ＭＡＰは臓器灌流の指標であることに留意されたい。ＭＡＰの臨界値は臓器毎に異なるため、全ての臓器の適切な灌流を保証する最小ＭＡＰは存在しない。

【0066】

自己調節閾値は、臓器間及び個体間で異なる。ＭＡＰを増加させ、標的ＭＡＰを取得するために、流体（静脈還流の減少を伴うショック状態において）及び昇圧薬が必要とされる。高い標的ＭＡＰ値は、より高い負荷の昇圧薬を必要とし、過度の動脈全身性血管収縮を誘発する可能性があり、これは臓器虚血を誘発する可能性がある。重要なことに、個々の患者は、ＭＡＰの特定のベースラインを有しており、それらは、同じ群の下で考慮されるべきではない。これは、欧州集中治療医学会（Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ Ｃａｒｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）によって更に支持されており、彼らは、ショックを処置する際の血圧標的を個別化することについての彼らの最新のコンセンサスについての新たな記述を提供している。

【0067】

第２の問題の記述に関して、既存の予測モデルは、患者のＡＨＥ事象の発生のｙｅｓ／ｎｏ情報を提供するのみであり、ＡＨＥ事象の重症度レベル、又はＭＡＰ値に基づいて深刻若しくは持続性低血圧を判定するための他の重要なパラメータに言及しておらず、臨床医は、短期的な血圧変化のための絶対血圧閾値にしか反応することができない。

【0068】

したがって、現在のモデルを改善し、新しい低血圧予測モデルを開発するために、ＭＡＰ閾値に対するＡＨＥの個人化された定義、及び連続血行動態波形データとの統合を提供することによって、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出する必要がある。

【0069】

本開示は、以下の種々の実施形態において、患者のＭＡＰ波形上の患者固有又は個人化されたＡＨＥを定義し、患者固有又は個人化されたＭＡＰ閾値に基づいて患者のＡＨＥ事象を検出するための方法、又は方法を実施するように構成された検出モジュールを備える装置を説明する。

【0070】

有利には、本開示は、昇圧のより高い負荷を防止することができる最適な標的ＭＡＰ閾値を得るために、ＭＡＰ値の変動に基づいて低血圧の個人化された定義を提供する。本開示はまた、後続のＡＨＥ事象の潜在的な発生並びにＡＨＥ事象又は低血圧の重症度のレベルを決定するための方法を実施するように構成されたマルチレベル予測モジュールを含む方法及び装置を提供する。

【0071】

本開示はまた、以下の種々の実施形態において、患者のＭＡＰ波形上の患者固有の又は個人化されたＡＨＥに基づいて、患者の後続のＡＨＥ事象の短期から長期への予測を決定するための方法、及び方法を実施するように構成されたマルチレベル予測モジュールを備える装置を説明する。これにより、５分～２時間前に低血圧の予測を提供することができ、異なるケア設定のための先制処置において有益であり得る短期、中期から長期の予測がカバーされる。

【0072】

本開示は、患者の状態を監視するために、術中管理、集中治療、及び術後ケアの設定（回復病棟）において適用できる患者のＡＨＥ事象を適応的に検出するための方法及び装置を更に提供する。かかる方法及び装置は、日常的に患者モニタユニットからの血行動態データを利用するため、それらは、既存のヘルスケアユニット及び設定に後付けすることができ、ひいては、血行動態又は他の臨床データを取得するためのいかなる特別かつ追加のハードウェアデバイスも要求しない。全体として、本開示に記載される患者のＡＨＥ事象を適応的に検出するための方法及び装置は、従来のＡＨＥ事象検出システムにおける上述の問題を解決することができる。

【0073】

図１は、本開示の種々の実施形態による、患者の急性低血圧エピソード（ＡＨＥ）事象を適応的に検出する方法を示すフローチャート１００を示している。ステップ１０１において、患者に関する信号をプロセッサによって処理して、患者に関する少なくとも１つのＭＡＰ閾値を決定するステップが実行される。ステップ１０２において、プロセッサによって、少なくとも１つのＭＡＰ閾値に基づいて患者のＡＨＥ事象を検出するステップが実行される。

【0074】

図２は、本開示の種々の実施形態による、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出するための装置２０２を示すブロック図２００を示している。一実装形態では、装置２０２は、概して、少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、を備える物理デバイスとして説明され得る。少なくとも１つのメモリ及びコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサとともに、物理デバイスに図１に記載された動作を実施させるように構成される。

【0075】

一実装形態では、装置２０２は、ソース２０１から、例えば、集中治療室（ＩＣＵ）、救急科（ＥＤ）で行われる機器又は測定、作業療法（ＯＴ）によるデータ入力、患者監視ユニット（ＰＭＵ）、及び／又は周術期部門からのデータ、救急車又は医療装備車両、病棟、及び／又は電子医療記録（ＥＭＲ）からのデータから、ＭＡＰ波形及び他の臨床データなどの信号を受信することができる。装置２０２は、患者の少なくとも１つのＭＡＰ閾値を決定し、信号に基づいて個人化されたＡＨＥを定義するように構成された個人化ＡＨＥ定義モジュール２０４と、信号に基づいて患者の後続のＡＨＥ事象の予測を決定するように構成された低血圧エピソード予測モジュール２０６とを備える。

【0076】

一実装形態では、個人化ＡＨＥ定義モジュール２０４は、患者のＭＡＰ波形を入力として受信し、ＡＨＥ事象の発症、ＡＨＥ事象の持続時間、及び入力に基づくかかる検出に使用される個人化ＭＡＰ閾値を含む、患者のＡＨＥ事象の検出を出力するように構成される。一実施形態では、低血圧エピソード予測モジュール２０６は、ＭＡＰ波形及び他の臨床データを受信し、入力に基づいてＡＨＥ事象発生の予測並びにＡＨＥ事象の重症度レベルを出力するように構成される。

【0077】

装置２０２は、ソース２０１からの信号及び／又は個人化ＡＨＥ定義モジュール２０４及び低血圧エピソード予測モジュール２０６の入力及び出力を、医師、医療スタッフ、又は分析者などの装置２０２のオペレータへのユーザインターフェース２１１に表示するように構成された監視モジュール２１０を更に備えることができる。オペレータはまた、ユーザインターフェース２１１と対話し、監視モジュール２１０を介して装置２０２にデータを入力することができる。監視モジュール２１０が装置２０２の一部であることが図２に示されているが、監視モジュール２１０は、スタンドアロンデバイス又は別のデバイスの一部であり得、接続を通して装置２０２と通信していることを理解されたい。かかる接続は、有線、無線（例えば、ＮＦＣ通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどを介して）、又はネットワーク（例えば、インターネット）を経由してもよい。

【0078】

装置は、ソース２０１からの信号、並びに個人化ＡＨＥ定義モジュール２０４及び低血圧エピソード予測モジュール２０６の入力及び出力を記憶するための、装置２０２によってアクセス可能なデータストレージ２０８を備えることができる。図２には、データストレージが装置２０２の一部であることが示されているが、データストレージ２０８は、装置２０２の一部を形成しなくてもよく、接続を介して装置と通信することを理解されたい。かかる接続は、有線、無線（例えば、ＮＦＣ通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどを介して）、又はネットワーク（例えば、インターネット）を経由して、又はクラウドサーバ接続を経由してもよい。別の実装形態では、モジュール２０４、２０６、２１０及び信号ソース２０１の各々は、その入力／出力データ及び信号を記憶するためのそれ自体のデータストレージを備え得る。

【0079】

図３は、本開示の一実施形態による、信号ソース３０１と、患者の平均動脈圧（ＭＡＰ）閾値を決定するための個人化ＡＨＥ定義モジュール３０４とを示すブロック図３００を示している。

【0080】

信号ソース３０１は、患者監視ユニット３１３（例えば、患者のベッドサイドモニタ）、侵襲的血圧監視デバイス３１４（例えば、動脈管血圧監視デバイス、中心静脈圧監視デバイス）、及び非侵襲的又は低侵襲的血圧監視デバイス３１５（例えば、ＣＮＳｙｓｔｅｍｓによる連続血圧監視システム）のうちの１つ又は組み合わせを含むデバイスを使用して患者から測定された又は患者に対して伝導された患者の連続ＭＡＰ波形のソースである。ソース３０１は、デバイスの信号及び測定値を記憶するように構成されたデータストレージを更に備えることができる。一実装形態では、データストレージ３１１は、個人化ＡＨＥ定義モジュール３０４に含まれ得る。

【0081】

一実装形態では、個人化ＡＨＥ定義モジュール３０４は、概して、少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、を備える物理デバイスの一部として説明され得る。少なくとも１つのメモリ及びコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサとともに、物理デバイス又は部品に、ソース３０１から信号を受信させ、ステップ３２１～３２４における動作を実施させるように構成される。特に、個人化ＡＨＥ定義モジュール３０４は、ステップ３２１において、信号ソース３０１から直接、及び／又はデータストレージ３１１を介して、患者に関するＭＡＰ波形データを受信するステップを実行するように構成され得る。モジュール３０４は、ステップ３２２において、信号を前処理し、信号内の欠損値を充填するなどの信号を処理するステップと、ステップ３２３において、変化点理論を使用して関連する活動検出を開始するステップと、ステップ３２４において、患者のＭＡＰ閾値を決定し、ＡＨＥ事象の発症及び持続時間を含む、患者のＡＨＥ事象の検出を提供するステップと、を行うように更に構成され得る。患者のＭＡＰ閾値並びに検出されたＡＨＥ発症及び持続時間に関するデータは、ソース３１１のデータストレージ３１１に伝送することができる。

【0082】

図４は、本開示の一実施形態による、患者のＭＡＰ閾値を決定する方法の一部を示すフローチャートを示している。ステップ４０１において、前処理されたＭＡＰ波形又は時系列データを取得するステップが実行される。ステップ４０２において、ベースライン状態時点を設定するステップが実行される。一例では、ベースライン状態時点は、データが、制御内状態としてのベースラインと制御外状態としての生理学的変化との組み合わせにおける２つの分布を有する２状態モデルであると仮定することによって設定される。ステップ４０３では、制御内状態及び制御外状態の平均及び標準偏差を計算するステップが実行される。ステップ４０４において、ＭＡＰ時系列データの指数加重移動平均（ＥＷＭＡ）統計量及びＥＷＭＡ統計量分散を計算するステップが実行される。ステップ４０５において、ＭＡＰ時系列データの制御下限及び制御上限を計算するステップが実行される。ステップ４０６において、計算された制御限界を使用してベースラインからの状態変化があるかどうかを判定するステップが実行される。次に、プロセスは、図８に示す方法の別の部分に進むことができる。

【0083】

前処理されたＭＡＰ波形又は時系列データにおけるベースライン状態時点を設定するために、２状態モデルが最初に考慮され、データは、２つの正規分布、すなわち、平均θ_０及び（共）分散Σを有する正規分布と、平均θ_１及び（共）分散Σを有する第２の正規分布との組み合わせとしてモデリングされる。

【0084】

図５は、本開示の一実施形態による、患者のＭＡＰ閾値を決定するために使用される２状態モデルの２つの異なる状態ｓを示す、時間ｔに対する平均θのグラフを示している。この例示的な実施形態では、図５において、τの前の時間ｔ（ｔ＝１，…，τ）及びτの後の時間ｔ（ｔ＝ｔ＋１，…，ｎ）における測定値θ_０及びθ_１をそれぞれ使用して、２つの状態、すなわち制御内又はベースライン状態及び制御外（ＯＯＣ）状態が示されており、現在の状態値ｓ_ｔは、式（２）を使用して要約することができる。

【数2】

【0085】

平均観測値

及び現在の観測値ｘ_ｔは、以下の式を使用して計算することができる。

【数3】

【数4】

ここで、ε_ｔ～Ｎ（０，Σ）は、共分散Σを有する平均ゼロ正規分布に従う。

【0086】

ＭＡＰ波形又は時系列データの平滑化されたバージョンであるＥＷＭＡ統計量ｚ_ｔは、式（５）を使用して計算することができる。

【数5】

【0087】

ｚ_ｔの各値は、現在の観測値ｘ_ｔとＥＷＭＡ統計量の前の値との加重平均である。簡単にするために、開始値ｚ_０は、（ｔ＝０における）ベースライン測定値θ_０に等しくなるように設定される。したがって、式（５）は、以下のように書くこともできる。

【数6】

ここで、０＜λ＜１は、数波形又は時系列データを前処理するために本開示の装置の分析者又はユーザによって選択される一定の平滑化パラメータである。λが小さい場合、データに対してより多くの平滑化効果がもたらされ、λが大きい場合、データに対してより少ない平滑化効果がもたらされる。

【0088】

図６Ａ及び図６Ｂは、本開示の一実施形態によるＭＡＰ波形６０１及び平滑化されたＭＡＰ波形６０２をそれぞれ示している。平滑化されたＭＡＰ波形６０２は、ＥＷＭＡ統計量並びに式（５）及び（６）によるＭＡＰ波形６０１の処理からもたらされ得る。

【0089】

ＥＷＭＡ統計量分散ｖａｒ（ｚ_ｔ）は、ＥＱＭＡ統計量ｚ_ｔの分散であり、白色雑音の下では、以下の式（７）に基づいて計算することができる。

【数7】

【0090】

制御上限及び制御下限（ＵＣＬ／ＬＣＬ）は、以下の式を使用して、ベースラインからのＥＷＭＡ統計量ｚ_ｔ偏差に基づいて定義される。

【数8】

ここで、ｔ^＊はｔ分布からの限界値である。

【0091】

２状態モデルを使用して、任意の時間におけるｚ_ｔが、式（８）から計算された制御限界を超える／下回る場合、ベースラインからの変動があると判定され、プロセスは、そのベースライン領域から状態を変化させたと見なされる。

【0092】

変化状態又は変動が検出された場合、未知のパラメータτ、すなわち状態変化が起こった変化点（時点）を推定するために、正確にいつ変化が起こったかを計算するステップが実行される。ゼロ交差法は、τを推定するために利用することができる複数の方法のうちの１つである。「ゼロ交差」法に基づいて、プロセスがθ_０と交差する最後の時点がτの推定値である。

【0093】

図７は、本開示の一実施形態による、処理されたＭＡＰ波形７００及び個人化されたＡＨＥパラメータを示している。一例では、処理されたＭＡＰ波形は、上に示される２状態モデル及び式（２）～（８）を使用して導出され、図７に示すように、ベースライン領域、ベースライン測定値θ_０、ＥＷＭＡ統計量ｚ_ｔ（すなわち、処理されたＭＡＰ波形）、ＥＷＭＡ統計量分散ｖａｒ（ｚ_ｔ）（すなわち、ＭＡＰ波形の分散）、ＵＣＬ、ＬＣＬ、制御外（ＯＯＣ）領域、及び推定されたτなどの派生物が、処理において取得される。

【0094】

この実施形態では、処理されたＭＡＰ波形７００の最初の６０分は、ＭＡＰ波形７００のベースライン領域として決定され、ベースライン、すなわち、この場合のベースライン測定値θ_０は、８７．５３ｍｍＨｇのベースライン領域のＭＡＰ値の平均である。

【0095】

ＵＣＬ及びＬＣＬは、ＭＡＰ波形７００のベースライン及び変動に基づいて算出される。この場合、変動は、波形７００の周囲のグレー領域に示すように、ＭＡＰ波形７００のＥＷＭＡ統計量分散ｖａｒ（ｚ_ｔ）に基づいて決定される。ＯＯＣ領域は、ＯＯＣ領域１及び領域２のように、ＭＡＰ値がＵＣＬより高い、又はＬＣＬより低い領域にそれぞれ設定される。

【0096】

ベースライン状態からＯＣＣ状態に状態シフトする各推定時点は、処理されたＭＡＰ波形がθ_０と交差した最後の時点を参照することによって、「ゼロ交差」方法を使用して決定することができる。この実施形態では、ＯＯＣ領域１及びＯＯＣ領域２への変化が起こった推定変化点は、それぞれτ_１及びτ_２、すなわち、おおよそ３４０分及び４８０分の点である。

【0097】

図８は、本開示の一実施形態による、患者のＭＡＰ閾値を決定する方法の別の部分を示すフローチャートを示している。一例では、制御内状態から制御外状態への状態変化がステップ４０６で検出された後、変化点又は複数の変化点を検出して変化（複数可）の開始を判定するステップ８０１が、ゼロ交差法を使用して正確に行われる。ステップ８０２は、処理された信号（ＥＷＭＡ統計量）の検出されたＯＯＣ領域（複数可）がＬＣＬよりも低い値を有するかどうかを判定するステップである。値がＬＣＬよりも小さい場合、ステップ８０４が実行され、そうでない場合、ステップ８０３が実行される。ステップ８０３は、処理された信号（ＥＷＭＡ統計量）の検出されたＯＯＣ領域（複数可）がＵＣＬよりも高い値を有するかどうか、ＵＣＬが事前構成された閾値よりも低いかどうか、この場合、事前構成された閾値は７５ｍｍＨｇであるかどうか、及びベースラインの平均値が事前構成された閾値よりも低いかどうか、この場合、事前構成された閾値は６５ｍｍＨｇであるかどうかを判定するステップである。３つの条件の全てが満たされる場合、ステップ８０４が実行され、そうでない場合、ステップ８０５が実行される。

【0098】

ステップ８０４において、制御限界、すなわちＯＯＣ領域を超える処理された信号（ＥＷＭＡ統計量）の持続時間の各々を識別するステップは、事前構成された持続時間よりも長く、この場合、事前構成された持続時間は１５分である（ステップ８０６）。持続時間が事前構成された持続時間よりも長い場合、ステップ８０７が実行され、そうでない場合、ステップ８０５が実行される。

【0099】

ステップ８０５において、個人化されたＡＨＥが検出されないことが決定される。ステップ８０７は、ＥＷＭＡ統計量の検出された変化、ＡＨＥの発症、ＡＨＥの持続時間、及び個人化されたＡＨＥ値、すなわち患者に対して定義されたＭＡＰ閾値に基づいて、個人化されたＡＨＥのパラメータを宣言するステップである。続いて、患者のＡＨＥ事象の検出が、個人化されたＡＨＥ／ＭＡＰ閾値に基づいて実行される。

【0100】

以下の種々の実施形態は、図８のフローチャート８００のステップ及び上記のその付随する説明を使用して、ＭＡＰ波形評価、個人化されたＡＨＥ定義、及びＡＨＥ事象検出を示している。しかしながら、それは多くの実装形態のうちの１つにすぎないことが、当業者（複数可）によって理解される。異なるタイプの信号（例えば、ＨＲ及びＳＰＯ_２）及び異なる基準を有するステップを使用して、異なる患者に対する個人化されたＡＨＥ定義を決定することができる。

【0101】

図９Ａは、従来の単一閾値法を使用して検出されたＡＨＥを有する処理されたＭＡＰ波形９０１を示し、図９Ｂは、本開示の一実施形態による処理されたＭＡＰ波形９０１の個人化されたＡＨＥパラメータを示している。図９Ａにおいて、ＡＨＥは、ＭＡＰデータが６０ｍｍＨｇの固定ＭＡＰ閾値よりも低くなったときに検出される。図９Ｂは、同じ処理されたＭＡＰ波形９０１の最初の６０分におけるベースライン領域と、ベースライン及び処理されたＭＡＰ波形９０１の変動に基づいて計算されたＵＣＬ／ＬＣＬとを示している。ＵＣＬは、７５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも低く、ベースラインの平均値は、６５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも高いことに留意されたい。

【0102】

点９０３～９０７などの少数の状態変化点が検出される。特に、点９０５は、ＬＣＬよりも低いＭＡＰ値を有するという基準を満たし、状態の持続時間は、１５分の事前構成された閾値持続時間よりも長く続いていた。したがって、患者のための個人化されたＡＨＥは、ＭＡＰにおける６７．４１ｍｍＨｇ（ＬＣＬ）の点９０５で定義される。２つのＡＨＥ事象は、個人化されたＡＨＥに基づいて、それぞれ点９０５～９０６と点９０６～９０７との間の領域で検出され、ＡＨＥ事象の発症（点９０５、９０７）及び持続時間などのそれらのＡＨＥパラメータが宣言され、記録される。この実施形態では、個人化されたＡＨＥは、従来の単一の閾値よりも早く検出された。これは、臨床医がＡＨＥのために患者を管理するためのより多くの時間を提供することができる。

【0103】

図１０Ａは、図９Ｂと同一である、患者の処理されたＭＡＰ波形１００１及び個人化されたＡＨＥパラメータを示している。図１０Ｂは、処理されたＭＡＰ波形１００１のサブサンプル１００２を示している。その部分の最初の１５分における新しいベースライン領域が決定され、ＵＣＬ／ＬＣＬが、新しいベースライン及びそのサブサンプル内のＭＡＰ値の変動に基づいて計算される。ＬＣＬを超えて制御内状態からＯＯＣ状態へ状態変化することはない。点１００８～１０１１などの、ＵＣＬを超えた制御内状態とＯＯＣ状態との間の少数の状態変化点が、波形１００２において検出される。しかしながら、ＵＣＬは、７５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも高く、ベースラインの平均値は、６５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも高いことに留意されたい。いずれの状態変化点も、図８で設定された基準を満たさない。したがって、個人化されたＡＨＥは検出されなかった。

【0104】

図１０Ｃは、病院の事故及び救急科に到着する前に事故のために大量の血液が失われ、既に低血圧エピソード、例えばＡＨＥ１を有する患者に関する処理されたＭＡＰ波形１００３の個人化されたＡＨＥパラメータを示している。図１０Ｃは、処理されたＭＡＰ波形１００３の最初の６０分におけるベースライン領域と、ベースライン及び処理されたＭＡＰ波形１００３の変動に基づいて計算されたＵＣＬ／ＬＣＬとを示している。ＵＣＬは、７５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも低く、ベースラインの平均値は、６５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも低いことに留意されたい。

【0105】

ＭＡＰ波形１００３では、点１００５～１００７のように３つの状態変化点が検出される。特に、点１００５は、ＵＣＬよりも高いＭＡＰ値、６５ｍｍＨｇ未満のベースラインの平均ＭＡＰ、及び１５分の事前構成された閾値持続時間よりも長く持続した状態の持続時間を有する基準を満たす。したがって、患者のための個人化されたＡＨＥは、ＭＡＰにおける６４．９ｍｍＨｇ（ＬＣＬ）の点１００５で定義される。ＡＨＥ事象は、個人化されたＡＨＥに基づいて点１００６～１００７の間の領域で検出され、ＡＨＥ事象の発症（点１００６）及び持続時間などのそれらのＡＨＥパラメータが宣言され、記録される。この実施形態では、個人化されたＡＨＥは、別の低血圧エピソード、例えばＡＨＥ２よりも早く検出された。

【0106】

図１１Ａは、一実施形態による患者の処理されたＭＡＰ波形１１０１の個人化されたＡＨＥパラメータを示している。図１１Ａは、処理されたＭＡＰ波形１１０１の最初の６０分におけるベースライン領域と、ベースライン及び処理されたＭＡＰ波形１１０１の変動に基づいて計算されたＵＣＬ／ＬＣＬとを示している。ＵＣＬは、７５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも高く、ベースラインの平均値は、６５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも高いことに留意されたい。

【0107】

ＭＡＰ波形１１０１では、点１１０４～１１０６のように３つの状態変化点が検出される。特に、点１１０６は、ＬＣＬよりも低いＭＡＰ値と、１５分の事前構成された閾値持続時間よりも長い持続時間とを有するという基準を満たす。したがって、患者のための個人化されたＡＨＥは、ＭＡＰにおける７１．６３ｍｍＨｇ（ＬＣＬ）の点１１０６で定義される。

【0108】

図１１Ｂは、処理されたＭＡＰ波形１１０１のサブサンプル１１０２を示している。その部分の最初の１５分における新しいベースライン領域が決定され、ＵＣＬ／ＬＣＬが、新しいベースライン及びそのサブサンプル内のＭＡＰ値の変動に基づいて計算される。ＵＣＬは、７５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも高く、ベースラインの平均値は、６５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも高いことに留意されたい。ＵＣＬを超えた制御内状態からＯＯＣ状態への状態変化点は、基準を満たさない点１１０７で検出される。ＬＣＬを超える制御内状態からＯＯＣ状態への状態変化は検出されない。したがって、個人化されたＡＨＥは検出されなかった。

【0109】

図１１Ｃは、病院の事故及び救急科に到着する前に事故のために大量の血液が失われており、既に低血圧エピソードを有する患者に関する処理されたＭＡＰ波形１１０３の個人化されたＡＨＥパラメータを示している。図１１Ｃは、処理されたＭＡＰ波形１１０３の最初の６０分におけるベースライン領域と、ベースライン及び処理されたＭＡＰ波形１１０３の変動に基づいて計算されたＵＣＬ／ＬＣＬとを示している。ＵＣＬは、７５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも低く、ベースラインの平均値は、６５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも低いことに留意されたい。

【0110】

制御内状態からＵＣＬを超えたＯＯＣ状態への状態変化点は、ＭＡＰ波形１００３の点１１０８で検出される。具体的には、点１１０８は、ＵＣＬよりも高いＭＡＰ値を有し、ベースラインの平均ＭＡＰが６５ｍｍＨｇ未満であり、状態が持続した持続時間が１５分の事前構成された閾値持続時間よりも長いという基準を満たす。したがって、患者のための個人化されたＡＨＥは、ＭＡＰにおける６４．９ｍｍＨｇ（ＵＣＬ）の点１１０８で定義される。この実施形態では、個人化されたＡＨＥは、従来の方法よりも早い時点で検出された。

【0111】

図１２Ａは、一実施形態による患者の処理されたＭＡＰ波形１２０１の個人化されたＡＨＥパラメータを示している。図１２Ａは、処理されたＭＡＰ波形１２０１の最初の６０分におけるベースライン領域と、ベースライン及び処理されたＭＡＰ波形１２０１の変動に基づいて計算されたＵＣＬ／ＬＣＬとを示している。ＵＣＬは、７５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも高く、ベースラインの平均値は、６５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも高いことに留意されたい。

【0112】

点１２０４～１２０９などの少数の状態変化点がＭＡＰ波形１２０１において検出される。特に、点１２０９は、ＬＣＬよりも低いＭＡＰ値と、１５分の事前構成された閾値持続時間よりも長い持続時間とを有するという基準を満たす。したがって、患者のための個人化されたＡＨＥは、ＭＡＰにおける６５．６５ｍｍＨｇ（ＬＣＬ）の点１１０６で定義される。

【0113】

図１２Ｂは、処理されたＭＡＰ波形１２０１のサブサンプル１２０２を示している。その部分の最初の１５分における新しいベースライン領域が決定され、ＵＣＬ／ＬＣＬが、新しいベースライン及びそのサブサンプル内のＭＡＰ値の変動に基づいて計算される。ＵＣＬは、７５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも高く、ベースラインの平均値は、６５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも高いことに留意されたい。６つの状態変化点１２１０～１２１５が検出されるが、それらのいずれも図８で設定された基準を満たさない。例えば、点１２１０は、ＬＣＬよりも低いＭＡＰ値を有するが、１５分の事前構成された持続時間よりも長くは続かない。したがって、図１２Ｂからは個人化されたＡＨＥは検出されなかった。

【0114】

図１２Ｃは、病院の事故及び救急科に到着する前に事故のために大量の血液が失われており、既に低血圧エピソードを有する患者に関する処理されたＭＡＰ波形１２０３の個人化されたＡＨＥパラメータを示している。図１２Ｃは、処理されたＭＡＰ波形１２０３の最初の６０分におけるベースライン領域と、ベースライン及び処理されたＭＡＰ波形１２０３の変動に基づいて計算されたＵＣＬ／ＬＣＬとを示している。ＵＣＬは、７５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも低く、ベースラインの平均値は、６５ｍｍＨｇの事前構成された閾値よりも低いことに留意されたい。

【0115】

ＵＣＬを超えた制御内状態からＯＯＣ状態への顕著な状態変化点は、ＭＡＰ波形１２０３の点１２１６で検出される。特に、点１２１６は、ＵＣＬよりも高いＭＡＰ値と、１５分の事前構成された閾値持続時間よりも長く持続した状態の持続時間とを有するという基準を満たす。したがって、患者のための個人化されたＡＨＥは、ＭＡＰにおける６５．６５ｍｍＨｇ（ＵＣＬ）の点１２１６で定義される。この実施形態では、個人化されたＡＨＥは、従来の方法よりも早い時点で検出された。

【0116】

図１３Ａ～図１３Ｄは、ＡＨＥ事象のない患者の４つの例示的なＭＡＰ波形を示している。ＡＨＥは、図８のフローチャート８００及びその付随する説明のステップに基づいて、４つの例示的ＭＡＰ波形の全てにおいて検出されなかった。

【0117】

図１４は、本開示の一実施形態による、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出及び予測するための低血圧予測モジュール１４０４のブロック図を示している。一実装形態では、低血圧予測モジュール１４０４は、概して、少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、を備える物理デバイスの一部として説明され得る。少なくとも１つのメモリ及びコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサとともに、物理デバイス又は部品に、モデル訓練のための動作ステップ１４０５～１４０７及び訓練されたモデルに基づく新規患者の管理のための動作ステップ１４０８～１４０９を実施させるように構成される。

【0118】

データストレージ１４０１は、波形データ及び他の臨床データ１４０３などの新規患者に関する信号を受信するように構成され、低血圧エピソード予測モジュール１４０１によってアクセス可能である。加えて、かかるデータストレージ１４０１はまた、低血圧エピソード予測モジュールと個人化ＡＨＥ定義モジュール１４０２との間で共有されてもよい。その中に記憶されたデータは、個人化ＡＨＥ定義モジュールによって使用されて、個人化されたＡＨＥを決定し、データ内のＡＨＥ事象を検出することができる。個人化されたＡＨＥ及び他のパラメータは、データストレージに記録され、所望によりその出力を生成するために低血圧予測モジュール１４０４によって使用されてもよい。

【0119】

モデル訓練のために、低血圧予測モジュール１４０４は、ステップ１４０５において、複数の患者（例えば、既存の患者）に関する血圧波形及び他の臨床データなどの信号を取得するステップと、ステップ１４０６において、既存の患者に関する波形データ及び臨床データの前処理及び特徴抽出を実施するソフトウェアアルゴリズムを実行するステップと、ステップ１４０７において、波形データ及び臨床データの抽出された特徴及び対応する特徴データセット（以下、「訓練データセット」又は「試験データセット」と称する）に基づいて予測モデルを生成するステップと、を実行するように構成される。

【0120】

例えば、個人化されたＡＨＥが決定されたばかりの新規患者の後に新規患者を管理するために、低血圧予測モジュールは、ステップ１４０９において、新規患者に関する受信された波形データ及び他の臨床データ１４０３の前処理及び特徴抽出を実施するソフトウェアアルゴリズムを実行するステップと、次いで、ステップ１４０７において生成された予測モデルを使用して新規患者の信号１４０３からの抽出された特徴及び特徴データ（以下、「新たなデータセット」と称する）が分類され、新規患者の後続のＡＨＥ事象の予測を決定するＡＨＥ予測分類器を実行するステップと、を実行するように構成される。

【0121】

ブロック１４１０に示すように、新規患者のその後のＡＨＥ事象の発生の予測、並びにＡＨＥ事象のその重症度レベルを決定することができる。

【0122】

低血圧予測モジュール１４０４は、新規患者の信号１４０３、低血圧予測モジュール１４０４の入力及び出力を、医師、医療スタッフ又は分析者などの装置２０２のオペレータへのユーザインターフェース１４１１に表示するように構成することができる。オペレータはまた、ユーザインターフェース１４１１と対話し、低血圧予測モジュール１４０４又はモジュール１４０４に関連する他のモジュールにデータを入力することができる。一実装形態では、ユーザインターフェース１４１１は、低血圧予測モジュール１４０４に統合された、又はそれとは別個の監視モジュール（図示せず）上に表示されるように構成されるが、接続を介して低血圧予測モデル１４０４と通信する。かかる接続は、有線、無線（例えば、ＮＦＣ通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどを介して）、ネットワーク（例えば、インターネット）、又は両方のモジュールが通信する別のデバイスを経由してもよい。

【0123】

本開示の種々の実施形態では、低血圧予測モジュールという用語は、予測モデリングエンジンとして説明されてもよく、互換的に使用される。

【0124】

図１５は、本開示の一実施形態による、患者のＡＨＥ事象の予測を決定するために信号を前処理し、信号の特徴を抽出する方法の一部を示すフローチャートを示している。

【0125】

一例では、高忠実度の血行動態波形データ、及びＨＲ、ＳＢＰ、ＤＢＰ、ＭＡＰ、ＰＰ、ＳＰＯ２％などの他の臨床データが受信される。例えば、既存の患者の少なくともＭＡＰ波形は、その波形データがデータベース又はクラウドに記憶される。これらの記憶された患者データは、ＩＣＵに滞在中又は手術のための手術中にＡＨＥの経験を有していたか、又は有していなかった。他の波形データ及び臨床データも受信することができる。血行動態波形データは、１２５Ｈｚ周波数又は１分に１回若しくは１秒に１回などの他のサンプリングレートでサンプリングされる。

【0126】

モデル訓練のために使用される複数の検査患者又はＡＨＥ事象の予測のための新規患者の血行動態データ及び他の臨床データなどの入力データを受信し、管理した後、ステップ１５０１において、フィルタリング、平滑化、及び補間を使用して、入力データ（例えば、連続波形データ）の前処理が実行される。一例では、ベースラインを除去し、極端なデータ値を排除し、平滑化し、線形補間によって欠落した値を埋めることによって、ノイズのある入力データを前処理した。

【0127】

前処理されたデータは、次いで、ステップ１５０２においてセグメント化プロセスを経る。一例では、重なりのない１０秒のウィンドウサイズを有するスライディングウィンドウ方法が適用される。

【0128】

次に、ステップ１５０３において、セグメント化されたデータに対して非線形及び線形特徴抽出の処理が実施される。一例では、セグメント化された波形データから時間依存特徴が抽出される。これらの特徴は、最大パワー、平均パワー、最小パワー、最大周波数、平均周波数、中央周波数、最小周波数、セグメント化されたデータの最大、セグメント化されたデータの平均、セグメント化されたデータの最小、セグメント化されたデータの分散、セグメント化されたデータの歪度、セグメント化されたデータの尖度、セグメント化されたデータのＲＭＳ値、セグメント化されたデータの１回目の自己回帰、セグメント化されたデータの傾き符号変化、セグメント化されたデータのゼロ交差、ラグ１からラグ５の自己相関、０％分位、２５％分位、５０％分位、７５％分位、１００％分位である。

【0129】

その後、抽出された特徴及び対応する特徴データは、更なる処理のために、予測モデリングエンジン、例えば、図１６の予測モデリングエンジン１６０１に送信される。

【0130】

図１６は、本開示の一実施形態による、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出及び予測するために使用されるスタッキングアンサンブルモデルベースの予測モデリングエンジン１６０１の入力及び出力を示すブロック図１６００を示している。

【0131】

スタッキングアンサンブルモデルベースの予測モデリングエンジン１６０１は、１６０２に示すように、セグメントウィンドウＷ_１から抽出された特徴、及び複数の患者（例えば、検査患者又は既存の患者）に関する他の臨床データを受信し得る。予測モデリングエンジン１６０１はまた、時間フレーム内の新規患者のＡＨＥ事象の発生が予測される、時間フレーム又は決定時間ウィンドウなどのユーザインターフェースからの入力を受信してもよい。時間フレームは、３～３０分などの短期間又は時間ウィンドウ、あるいは３時間～３日などの長期間又は時間ウィンドウを指すことができ、予測モデリングエンジン１６０１は、それに応じて、時間フレーム又は決定時間ウィンドウ内で発生するＡＨＥ事象の予測を提供する。入力１６０２、１６０３を用いて、予測モデリングエンジン１６０１は、新規患者のＡＨＥ事象の発生の予測並びにＡＨＥ事象の重症度レベルを決定し、予測をユーザインターフェースに出力する。

【0132】

図１７Ａは、本開示の種々の実施形態による、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出及び予測するために使用される種々の入力データを示している。図１７Ｂは、本開示の一実施形態による、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出及び予測するための入力として使用されるＭＡＰ波形を示している。この実施形態では、ＭＡＰ波形データは、ＡＨＥの病歴を有する患者に関する。

【0133】

図１８は、本開示の一実施形態による、モデル訓練に使用される複数の患者に関する信号から抽出された特徴を示している。複数の信号のうちの２つの信号１８０２、１８０４が示されており、そのうちの１つはＡＨＥの病歴を有する患者Ｐ_１に関連し、もう１つはＡＨＥの病歴を有さない患者Ｐ_Ｎに関連する。各信号は、複数のセグメントウィンドウＷ_１～Ｗ_Ｎに従って前処理及びセグメント化され、セグメントウィンドウＷ_１～Ｗ_Ｎの各々における信号の特徴及び対応する特徴データが抽出される。Ｐ_１及びＰ_Ｎに関連する信号から抽出された特徴に対応するデータは、表１８０３、１８０５に示されている。

【0134】

図１９は、本開示の一実施形態による、患者のＡＨＥ事象を適応的に検出及び予測するために使用される信号内の少なくとも１つの特徴を抽出するプロセスを示す図を示している。本実施形態では、患者に関する信号の入力を受け付ける。入力は、患者のＡＨＥ事象を予測するために、患者の過去の記録されたデータ１９１１並びに標的時間フレーム１９１２を更に含み得る。過去に記録されたデータは、複数のセグメントウィンドウＷ_１～Ｗ_９に従ってセグメント化することができ、セグメントウィンドウＷ_１～Ｗ_９の各々からの特徴が計算されて、表１９０８に示されるような特徴データが生成される。かかる特徴データは、次いで、モデル訓練及び／又はＡＨＥ事象予測のために使用される。

【0135】

図２０は、本開示の一実施形態による、患者のＡＨＥ事象を検出及び予測するための装置２０００を示すブロック図を示している。装置２０００は、特徴抽出モジュール（図示せず）又はアルゴリズムから時間依存特徴／特徴データを受信するように構成され、かかる特徴は、抽出された非線形及び線形特徴波形データを含み、特徴データは、血液検査、尿検査などの検査室報告からのデータ、人口統計及び併存疾患データなどの臨床データ、ＢＰの履歴、フレイルスコアなどの周術期管理データを含む。入力データはまた、新規患者のＡＨＥ事象の発生の予測が決定される時間フレーム（短期又は長期）の入力を含んでもよい。

【0136】

装置２０００は、これらの特徴のうちの少なくとも１つに基づいて展開された予測モデルを生成するように更に構成される。特に、予測モデルは、スタッキングアンサンブル法を適用することによってＡＨＥ発生の予測を生成し、予測の生成において、ＡＨＥのマルチレベルの逐次多重分類（又はマルチクラス分類）を適用して、高い性能を獲得し、学習及びモデル訓練の過剰適合を回避する。例えば、第１のレベルでは、少なくとも１つの抽出された特徴に基づく２つ以上の予測が、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、単純ベイズ、一般化線形モデルなどの複数の基本分類器２０２２（分類器１，２，…ｎ）を使用して決定される。同時に、この手法は、本発明者らの分類アルゴリズムに限定されず、ＳＶＭ、ＫＮＮ、ニューラルネットワークなどの分類器の種々の設計に適応可能である。

【0137】

第２のレベルでは、２つ以上の予測の比較を実行して、最適な予測（予測のいずれか１つ又はそれらの組み合わせに基づく）、又は複数の基本分類器の中の最適な予測モデル（それらの組み合わせのいずれか１つ）を決定し、これは、せいぜい、検査患者の最も後続のＡＨＥ事象を正確に検出することができる。次いで、かかる最適予測モデルは、新規患者の後続のＡＨＥの予測を決定するために適用される。一例では、多数決手法がメタ分類器として使用され、それは本発明者らの分類アルゴリズムに限定されず、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、Ｘｇｂｏｏｓｔなどの分類器の他の設計に適応可能である。

【0138】

装置は、患者のその後のＡＨＥ事象の発生の予測、例えば、ｙｅｓ／ｎｏ出力又は発生の確率（％）、及び所定の時間フレーム内のＡＨＥの発症を生成するように更に構成される。更に、後続のＡＨＥ事象のＭＡＰ値又はＭＡＰ値範囲も決定される。このＭＡＰ値又は値範囲は、後続のＡＨＥ事象の重症度レベルに対応する。例えば、装置２０００は、ＭＡＰ値及び所望により患者の個人化されたＡＨＥ／ＭＡＰ閾値（複数可）に対応する患者の後続のＡＨＥ事象の重症度レベルを生成するように更に構成される。一例では、本装置は、４つの重症度レベル、すなわち、５０ｍｍＨｇ以下の予測ＭＡＰ値に対するレベル１重症度（Ｌ１）、５０ｍｍＨｇ～６５ｍｍＨｇの予測ＭＡＰ値に対するレベル２重症度（Ｌ２）、６５ｍｍＨｇ～７５ｍｍＨｇの予測ＭＡＰ値に対するレベル３重症度（Ｌ３）、及び７５ｍｍＨｇを上回る予測ＭＡＰ値に対するレベル４重症度（Ｌ４）を判定するように構成される。

【0139】

図２１は、本開示の一実施形態による、患者のＡＨＥ事象を検出及び予測するためのプロセスを示すフロー図を示している。この実施形態では、患者のＡＨＥ事象の発生の予測は、最初に、ステージ１において、又はステージ１モデル２１１１によって決定され、その後、ＡＨＥ事象のＭＡＰ値及び重症度レベルの予測が、ステージ２において、又はステージ２モデル２１１２によって決定される。この実施形態では、ステージ１モデル及びステージ２モデルの両方は、逐次マルチレベル分類を採用し、複数の分類器を使用して、最初に、それらの各々において予測を生成し、次いで、メタ分類器を使用して、生成された予測を比較し、最終予測結果２１０３を生成する際に使用するための最適予測モデル（本明細書では、以降、それぞれ、「ステージ１モデル」及び「ステージ２モデル」と称される）を決定する。

【0140】

複数の患者（患者１，２，…ｎ）の抽出された特徴及び他の臨床データを含む訓練データセット２１０１が、ステージ１モデル２１１１内の複数の分類器（分類器１，２，…ｎ）の各々に入力され、次いで、メタ分類器に入力されて、所定の決定時間ウィンドウ内のＡＨＥ事象の発生の予測結果２１２２が決定される。本実施形態では、単純に「ｙｅｓ」又は「ｎｏ」の予測結果を出力する。

【0141】

ステップ２１２３において、ＡＨＥ事象の発生の予測結果が「ｎｏ」であるかどうかがチェックされ、ステップ２１２１が実行される。ステップ２１２１において、所定の決定時間ウィンドウにおけるＡＨＥの予測される発生が宣言される。ＡＨＥ事象の発生の予測結果が「ｙｅｓ」である場合、ステージ２モデル２１１２が適用されて、ＡＨＥ事象のＭＡＰ値の予測結果２１２４と、予測されたＭＡＰ値に基づくＡＨＥ事象の重症度レベルとが決定される。次いで、ステップ２１２５において、所定の決定時間ウィンドウにおけるＡＨＥ事象の予測される重症度が宣言される。

【0142】

図２２は、以下でコンピュータシステム２２００と交換可能に称される例示的なコンピューティングデバイス２２００を示し、１又は複数のかかるコンピューティングデバイス２２００を使用して、図１の方法を実行することができる。例示的なコンピューティングデバイス２２００は、図２に示される装置２００を実装するために使用され得る。コンピューティングデバイス２２００の以下の説明は、例としてのみ提供され、限定することを意図するものではない。

【0143】

図２２に示すように、例示的なコンピューティングデバイス２２００は、ソフトウェアルーチンを実行するためのプロセッサ２２０４を含む。明確にするためにシングルプロセッサが示されているが、コンピューティングデバイス２２００は、マルチプロセッサシステムを含むこともできる。プロセッサ２２０４は、コンピューティングデバイス２２００の他の構成要素と通信するための通信インフラストラクチャ２２０６に接続される。通信インフラストラクチャ２２０６は、例えば、通信バス、クロスバー、又はネットワークを含み得る。

【0144】

コンピューティングデバイス２２００は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などのメインメモリ２２０８と、二次メモリ２２１０とを更に含む。二次メモリ２２１０は、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ又はハイブリッドドライブであり得るストレージドライブ２２１２、及び／又は磁気ドライブ、光ディスクドライブ、ソリッドステートストレージドライブ（例えば、ＵＳＢフラッシュドライブ、フラッシュメモリデバイス、ソリッドステートドライブ又はメモリカード）などを含んでもよいリムーバブルストレージドライブ２２１４を含んでもよい。リムーバブルストレージドライブ２２１４は、周知の方法でリムーバブル記憶媒体２２１８から読み出し、かつ／又はそれに書き込む。リムーバブル記憶媒体２２１８は、揮発性メモリドライブ２２１４によって読み出され、書き込まれる磁気、光学ディスク、非リムーバブル記憶媒体などを含み得る。当業者（複数可）には理解されるように、リムーバブル記憶媒体２２１８は、コンピュータ実行可能プログラムコード命令及び／又はデータを記憶したコンピュータ可読記憶媒体を含む。

【0145】

代替的な実装形態では、二次メモリ２２１０は、追加的又は代替的に、コンピュータプログラム又は他の命令がコンピューティングデバイス２２００にロードされることを可能にするための他の同様の手段を含み得る。かかる手段は、例えば、リムーバブルストレージユニット２２２２及びインターフェース２２２０を含み得る。リムーバブルストレージユニット２２２２及びインターフェース２２２０の例には、プログラムカートリッジ及びカートリッジインターフェース（ビデオゲームコンソールデバイスに見られるものなど）、リムーバブルメモリチップ（ＥＰＲＯＭ又はＰＲＯＭなど）及び関連するソケット、リムーバブルソリッドステートストレージドライブ（ＵＳＢフラッシュドライブ、フラッシュメモリデバイス、ソリッドステートドライブ又はメモリカードなど）、並びにソフトウェア及びデータをリムーバブルストレージユニット２２２２からコンピュータシステム２２００に転送することを可能にする他のリムーバブルストレージユニット２２２２及びインターフェース２２２０が含まれる。

【0146】

コンピューティングデバイス２２００はまた、少なくとも１つの通信インターフェース２２２４を含む。通信インターフェース２２２４は、ソフトウェア及びデータが通信経路２２２６を介してコンピューティングデバイス２２００と外部デバイスとの間で転送されることを可能にする。本発明の種々の実施形態では、通信インターフェース２２２４は、データが、コンピューティングデバイス２２００と、パブリックデータ又はプライベートデータ通信ネットワークなどのデータ通信ネットワークとの間で転送されることを可能にする。通信インターフェース２２２４は、異なるコンピューティングデバイス間でデータを交換するために使用され得、かかるコンピューティングデバイス２２００は、相互接続されたコンピュータネットワークの一部を形成する。通信インターフェース２２２４の例としては、モデム、ネットワークインターフェース（イーサネットカードなど）、通信ポート（シリアル、パラレル、プリンタ、ＧＰＩＢ、ＩＥＥＥ １３９４、ＲＪ４５など）、関連回路を有するアンテナなどを挙げることができる。通信インターフェース２２２４は、有線であってもよいし、無線であってもよい。通信インターフェース２２２４を介して転送されるソフトウェア及びデータは、通信インターフェース２２２４によって受信されることが可能な電子信号、電磁信号、光信号、又は他の信号であり得る信号の形態である。これらの信号は、通信経路２２２６を介して通信インターフェースに提供される。

【0147】

図２２に示すように、コンピューティングデバイス２２００は、関連するディスプレイ２２３０に画像をレンダリングするための動作を実施するディスプレイインターフェース２２０２と、関連するスピーカ（複数可）２２３４を介してオーディオコンテンツを再生するための動作を実施するオーディオインターフェース２２３２とを更に含む。

【0148】

本明細書で使用する「コンピュータプログラム製品」という用語は、部分的に、リムーバブル記憶媒体２２１８、リムーバブルストレージユニット２２２２、ストレージドライブ２２１２にインストールされたハードディスク、又は通信経路２２２６（無線リンク又はケーブル）を介して通信インターフェース２２２４にソフトウェアを搬送するキャリア波を指すことがある。コンピュータ可読記憶媒体は、実行及び／又は処理のために、記録された命令及び／又はデータをコンピューティングデバイス２２００に提供する任意の非一時的な不揮発性有形記憶媒体を指す。かかる記憶媒体の例には、かかるデバイスがコンピューティングデバイス２２００の内部にあるか外部にあるかにかかわらず、磁気、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ハードディスクドライブ、ＲＯＭ又はＩＣ、ソリッドステートストレージドライブ（ＵＳＢフラッシュドライブ、フラッシュメモリデバイス、ソリッドステートドライブ又はメモリカードなど）、ハイブリッドドライブ、光磁気ディスク、又はＰＣカードなどのコンピュータ可読カードなどが含まれる。コンピューティングデバイス２２００へのソフトウェア、アプリケーションプログラム、命令、及び／又はデータの提供にも関与し得る一時的又は非有形のコンピュータ可読伝送媒体の例は、無線又は赤外線伝送チャネル、並びに別のコンピュータ又はネットワーク化されたデバイスへのネットワーク接続、及び電子メール伝送及びウェブサイトなどに記録された情報を含むインターネット又はイントラネットを含む。

【0149】

コンピュータプログラム（コンピュータプログラムコードとも称される）は、メインメモリ２２０８及び／又は二次メモリ２２１０に記憶される。コンピュータプログラムは、通信インターフェース２２２４を介して受信することもできる。かかるコンピュータプログラムは、実行されると、コンピューティングデバイス２２００が本明細書で論じられる実施形態の１又は複数の特徴を実施することを可能にする。種々の実施形態では、コンピュータプログラムは、実行されると、プロセッサ１２０７が上述の実施形態の特徴を実施することを可能にする。したがって、かかるコンピュータプログラムは、コンピュータシステム２２００のコントローラを表す。

【0150】

ソフトウェアは、コンピュータプログラム製品に記憶され、リムーバブルストレージドライブ２２１４、ストレージドライブ２２１２、又はインターフェース２２２０を使用して、コンピューティングデバイス２２００にロードされ得る。コンピュータプログラム製品は、非一時的コンピュータ可読媒体であってもよい。代替的に、コンピュータプログラム製品は、通信経路２２２６を介してコンピュータシステム２２００にダウンロードされてもよい。ソフトウェアは、プロセッサ２２０４によって実行されると、コンピューティングデバイス２２００に、図１に示される方法を実行するために必要な動作を実施させる。

【0151】

図２２の実施形態は、装置２００の動作及び構造を説明するための単なる例として提示されていることを理解されたい。したがって、一部の実施形態では、コンピューティングデバイス２２００の１又は複数の特徴が省略されてもよい。また、一部の実施形態では、コンピューティングデバイス２２００の１又は複数の特徴を一緒に組み合わせることができる。加えて、一部の実施形態では、コンピューティングデバイス２２００の１又は複数の特徴は、１又は複数の構成要素部分に分割され得る。

【0152】

当業者であれば、広範に記載された本発明の精神又は範囲から逸脱することなく、特定の実施形態に示された本発明に対して多数の変形及び／又は修正を行うことができることを理解するであろう。したがって、本実施形態は、あらゆる点で例示的であり、限定的ではないと考えられるべきである。

【0153】

また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
（付記１）
患者の急性低血圧エピソード（ＡＨＥ）事象を適応的に検出する方法であって、
プロセッサによって、前記患者に関する信号を処理して、前記患者の少なくとも１つの平均動脈圧（ＭＡＰ）閾値を決定することと、
前記プロセッサによって、前記少なくとも１つのＭＡＰ閾値に基づいて、前記患者のＡＨＥ事象を検出することと、
を含む、方法。
（付記２）
前記患者の前記少なくとも１つの平均動脈圧（ＭＡＰ）閾値を決定するために前記信号を前記プロセッサによって処理する前記ステップは、
前記信号のベースラインからの前記信号の少なくとも１つの変動を決定すること
を含む、付記１に記載の方法。
（付記３）
前記プロセッサによって、前記患者の前記ＡＨＥ事象を検出する前記ステップは、
前記信号の１又は複数のＭＡＰ値を前記少なくとも１つのＭＡＰ閾値と比較すること
を含む、付記１に記載の方法。
（付記４）
前記プロセッサによって、前記患者の前記ＡＨＥ事象を検出する前記ステップは、
前記１又は複数のＭＡＰ値に関連する持続時間が事前構成された閾値持続時間よりも長いかどうかを判定すること
を含む、付記３に記載の方法。
（付記５）
前記プロセッサによって、前記患者の前記ＡＨＥ事象を検出する前記ステップは、
前記少なくとも１つのＭＡＰ閾値が第１の事前構成されたＭＡＰ閾値よりも低いかどうかを判定すること
を含む、付記１に記載の方法。
（付記６）
前記プロセッサによって、前記患者の前記ＡＨＥ事象を検出する前記ステップは、
前記信号のベースラインの平均ＭＡＰ値が第２の事前構成されたＭＡＰ閾値よりも低いかどうかを判定すること
を含む、付記１に記載の方法。
（付記７）
前記プロセッサによって、前記患者の前記１又は複数のＡＨＥ事象を検出する前記ステップは、
前記少なくとも１つのＭＡＰ閾値及び前記信号に基づいて、前記患者の前記ＡＨＥ事象の発症及び持続時間を検出すること
を含む、先行する付記のいずれか一項に記載の方法。
（付記８）
前記患者の前記ＡＨＥ事象の前記発症及び前記持続時間、並びに前記ＡＨＥ事象に関連する１又は複数のＭＡＰ値をデータベースに記憶すること
を更に含む、付記７に記載の方法。
（付記９）
ＭＡＰ波形を受信することを更に含み、前記信号は、前記ＭＡＰ波形を含む、
先行する付記のいずれか一項に記載の方法。
（付記１０）
少なくとも１つの臨床データを受信することを更に含み、前記少なくとも１つの臨床データは、血液成分、尿成分、血行動態波形データ、人口統計データ、併存疾患データ、血圧、中心静脈圧、フレイルスコア、及び周術期管理データのうちの少なくとも１つを含み、前記信号は、前記少なくとも１つの臨床データを含む、
先行する付記のいずれか一項に記載の方法。
（付記１１）
前記プロセッサによって、前記少なくとも１つのＭＡＰ閾値及び前記信号に基づいて、前記患者の後続のＡＨＥ事象の予測を決定すること
を更に含む、先行する付記のいずれか一項に記載の方法。
（付記１２）
時間フレームに関する入力を受信することを更に含み、前記予測は、前記時間フレーム内の前記患者の前記後続のＡＨＥ事象の発生の予測を含む、
付記１１に記載の方法。
（付記１３）
前記プロセッサによって、前記患者の前記後続のＡＨＥ事象の前記予測を決定する前記ステップは、
前記後続のＡＨＥ事象のＭＡＰ値を決定することを含み、前記ＭＡＰ値は、前記後続のＡＨＥ事象の重症度レベルに関する、
付記１１に記載の方法。
（付記１４）
前記信号内の少なくとも１つの特徴を抽出することを更に含み、前記後続のＡＨＥ事象の前記予測の前記決定は、前記信号の前記少なくとも１つの特徴に基づく、
付記１１から１３のいずれか一項に記載の方法。
（付記１５）
前記プロセッサによって、前記患者の前記後続のＡＨＥの前記予測を決定する前記ステップは、
複数の患者に関する複数の信号から抽出された前記少なくとも１つの特徴に基づいて２つ以上の予測を決定することと、
前記複数の信号から抽出された前記少なくとも１つの特徴に基づいて前記複数の患者の後続のＡＨＥ事象の最適な予測を決定するために前記２つ以上の予測を比較することであって、前記最適な予測は、前記２つ以上の予測のうちの１つ又は組み合わせであり、前記患者の前記後続のＡＨＥの前記予測は、前記複数の患者の前記後続のＡＨＥ事象の前記最適な予測に基づく、ことと、
を含む、付記１４に記載の方法。
（付記１６）
患者の急性低血圧エピソード（ＡＨＥ）事象を適応的に検出するための装置であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、を備え、
前記少なくとも１つのメモリ及び前記コンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサとともに、付記１から１５のいずれか一項に記載の方法を前記装置に少なくとも実施させるように構成される、
装置。

【0154】

本出願は、２０２１年８月１０日に出願されたシンガポール国特許出願第１０２０２１０８７２９Ｖ号を基礎とする優先権を主張し、その開示は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

【符号の説明】

【0155】

１００ フローチャート
２００ ブロック図
２０１ ソース
２０２ 装置
２０４ 個人化ＡＨＥ定義モジュール
２０６ 低血圧エピソード予測モジュール
２０８ データストレージ
２１０ 監視モジュール
２１１ ユーザインターフェース
３００ ブロック図
３０１ 信号ソース
３０４ 個人化ＡＨＥ定義モジュール
３１１ データストレージ
３１３ 患者監視ユニット
３１４ 侵襲的血圧監視デバイス
３１５ 非侵襲的又は低侵襲的血圧監視デバイス
６０１ ＭＡＰ波形
６０２ 平滑化されたＭＡＰ波形
７００ 処理されたＭＡＰ波形
８００ フローチャート
９０１ 処理されたＭＡＰ波形
１００１ 処理されたＭＡＰ波形
１００２ 処理されたＭＡＰ波形１００１のサブサンプル
１００３ 処理されたＭＡＰ波形
１１０１ 処理されたＭＡＰ波形
１１０２ 処理されたＭＡＰ波形１１０１のサブサンプル
１１０３ 処理されたＭＡＰ波形
１２０１ 処理されたＭＡＰ波形
１２０２ 処理されたＭＡＰ波形１２０１のサブサンプル
１２０３ 処理されたＭＡＰ波形
１４０１ データストレージ
１４０２ 個人化ＡＨＥ定義モジュール
１４０３ 他の臨床データ
１４０４ 低血圧予測モジュール
１４１１ ユーザインターフェース
１６００ ブロック図
１６０１ 予測モデリングエンジン
１６０２，１６０３ 入力
１８０２，１８０４ 信号
１８０３，１８０５ テーブル
１９０８ テーブル
２０００ 装置
２００１ 予測モデリングモジュールへの入力データ
２００２ 予測モデリングモジュール
２００３ 予測モデルの出力
２１０１ 訓練データセット
２１０２ スタッキングアンサンブルモデル
２１０３ 最終予測結果
２１１１ ステージ１モデル
２１１２ ステージ２モデル
２２００ コンピューティングデバイス
２２０２ ディスプレイインターフェース
２２０４ プロセッサ
２２０６ 通信インフラストラクチャ
２２０８ メインメモリ
２２１０ 二次メモリ
２２１２ ストレージドライブ
２２１４ リムーバブルストレージドライブ
２２１８ リムーバブル記憶媒体
２２２０ インターフェース
２２２２ リムーバブルストレージユニット
２２２４ 通信インターフェース
２２２６ 通信経路
２２３０ ディスプレイ
２２３２ オーディオインターフェース
２２３４ スピーカ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6A】

【図6B】

【図7】

【図8】

【図9A】

【図9B】

【図10A】

【図10B】

【図10C】

【図11A】

【図11B】

【図11C】

【図12A】

【図12B】

【図12C】

【図13A】

【図13B】

【図13C】

【図13D】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17A】

【図17B】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【手続補正書】

【提出日】2024-01-31

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

患者の急性低血圧エピソード（ＡＨＥ）事象を適応的に検出する方法であって、
プロセッサによって、前記患者に関する信号を処理して、前記患者の少なくとも１つの平均動脈圧（ＭＡＰ）閾値を決定することと、
前記プロセッサによって、前記少なくとも１つのＭＡＰ閾値に基づいて、前記患者のＡＨＥ事象を検出することと、
を含む、方法。

【請求項2】

前記患者の前記少なくとも１つのＭＡＰ閾値を決定するために前記信号を前記プロセッサによって処理することは、
前記信号のベースラインからの前記信号の少なくとも１つの変動を決定すること
を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記プロセッサによって、前記患者の前記ＡＨＥ事象を検出することは、
前記信号の１又は複数のＭＡＰ値を前記少なくとも１つのＭＡＰ閾値と比較すること
を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記プロセッサによって、前記患者の前記ＡＨＥ事象を検出することは、
前記１又は複数のＭＡＰ値に関連する持続時間が事前構成された閾値持続時間よりも長いかどうかを判定すること
を含む、請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記プロセッサによって、前記患者の前記ＡＨＥ事象を検出することは、
前記少なくとも１つのＭＡＰ閾値が第１の事前構成されたＭＡＰ閾値よりも低いかどうかを判定すること
を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記プロセッサによって、前記患者の前記ＡＨＥ事象を検出することは、
前記信号のベースラインの平均ＭＡＰ値が第２の事前構成されたＭＡＰ閾値よりも低いかどうかを判定すること
を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記プロセッサによって、前記患者の前記１又は複数のＡＨＥ事象を検出することは、
前記少なくとも１つのＭＡＰ閾値及び前記信号に基づいて、前記患者の前記ＡＨＥ事象の発症及び持続時間を検出すること
を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記患者の前記ＡＨＥ事象の前記発症及び前記持続時間、並びに前記ＡＨＥ事象に関連する１又は複数のＭＡＰ値をデータベースに記憶すること
を更に含む、請求項７に記載の方法。

【請求項9】

ＭＡＰ波形を受信することを更に含み、前記信号は、前記ＭＡＰ波形を含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項10】

患者の急性低血圧エピソード（ＡＨＥ）事象を適応的に検出するための装置であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、を備え、
前記少なくとも１つのメモリ及び前記コンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサとともに、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法を前記装置に少なくとも実施させるように構成される、
装置。

【手続補正2】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００２０

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0020】

【図5】本開示の一実施形態による、患者のＭＡＰ閾値を決定するために使用される２状態モデルの２つの異なる状態ｓを示す、時間ｔに対する平均θのグラフを示す。

【手続補正3】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００８１

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0081】

一実装形態では、個人化ＡＨＥ定義モジュール３０４は、概して、少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、を備える物理デバイスの一部として説明され得る。少なくとも１つのメモリ及びコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサとともに、物理デバイス又は部品に、ソース３０１から信号を受信させ、ステップ３２１～３２４における動作を実施させるように構成される。特に、個人化ＡＨＥ定義モジュール３０４は、ステップ３２１において、信号ソース３０１から直接、及び／又はデータストレージ３１１を介して、患者に関するＭＡＰ波形データを受信するステップを実行するように構成され得る。モジュール３０４は、ステップ３２２において、信号を前処理し、信号内の欠損値を充填するなどの信号を処理するステップと、ステップ３２３において、変化点理論を使用して関連する活動検出を開始するステップと、ステップ３２４において、患者のＭＡＰ閾値を決定し、ＡＨＥ事象の発症及び持続時間を含む、患者のＡＨＥ事象の検出を提供するステップと、を行うように更に構成され得る。患者のＭＡＰ閾値並びに検出されたＡＨＥ発症及び持続時間に関するデータは、ソース３０１のデータストレージ３１１に伝送することができる。

【手続補正4】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１１８

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0118】

データストレージ１４０１は、波形データ及び他の臨床データ１４０３などの新規患者に関する信号を受信するように構成され、低血圧予測モジュール１４０４によってアクセス可能である。加えて、かかるデータストレージ１４０１はまた、低血圧予測モジュール１４０４と個人化ＡＨＥ定義モジュール１４０２との間で共有されてもよい。その中に記憶されたデータは、個人化ＡＨＥ定義モジュール１４０２によって使用されて、個人化されたＡＨＥを決定し、データ内のＡＨＥ事象を検出することができる。個人化されたＡＨＥ及び他のパラメータは、データストレージに記録され、所望によりその出力を生成するために低血圧予測モジュール１４０４によって使用されてもよい。

【手続補正5】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１２２

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0122】

低血圧予測モジュール１４０４は、新規患者の信号１４０３、低血圧予測モジュール１４０４の入力及び出力を、医師、医療スタッフ又は分析者などの装置２０２のオペレータへのユーザインターフェース１４１１に表示するように構成することができる。オペレータはまた、ユーザインターフェース１４１１と対話し、低血圧予測モジュール１４０４又はモジュール１４０４に関連する他のモジュールにデータを入力することができる。一実装形態では、ユーザインターフェース１４１１は、低血圧予測モジュール１４０４に統合された、又はそれとは別個の監視モジュール（図示せず）上に表示されるように構成されるが、接続を介して低血圧予測モジュール１４０４と通信する。かかる接続は、有線、無線（例えば、ＮＦＣ通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどを介して）、ネットワーク（例えば、インターネット）、又は両方のモジュールが通信する別のデバイスを経由してもよい。

【手続補正6】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１４２

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0142】

図２２は、以下でコンピュータシステム２２００と交換可能に称される例示的なコンピューティングデバイス２２００を示し、１又は複数のかかるコンピューティングデバイス２２００を使用して、図１の方法を実行することができる。例示的なコンピューティングデバイス２２００は、図２に示される装置２０２を実装するために使用され得る。コンピューティングデバイス２２００の以下の説明は、例としてのみ提供され、限定することを意図するものではない。

【手続補正7】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１４９

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0149】

コンピュータプログラム（コンピュータプログラムコードとも称される）は、メインメモリ２２０８及び／又は二次メモリ２２１０に記憶される。コンピュータプログラムは、通信インターフェース２２２４を介して受信することもできる。かかるコンピュータプログラムは、実行されると、コンピューティングデバイス２２００が本明細書で論じられる実施形態の１又は複数の特徴を実施することを可能にする。種々の実施形態では、コンピュータプログラムは、実行されると、プロセッサ２２０４が上述の実施形態の特徴を実施することを可能にする。したがって、かかるコンピュータプログラムは、コンピュータシステム２２００のコントローラを表す。

【手続補正8】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０１５１

【補正方法】変更

【補正の内容】

【0151】

図２２の実施形態は、装置２０２の動作及び構造を説明するための単なる例として提示されていることを理解されたい。したがって、一部の実施形態では、コンピューティングデバイス２２００の１又は複数の特徴が省略されてもよい。また、一部の実施形態では、コンピューティングデバイス２２００の１又は複数の特徴を一緒に組み合わせることができる。加えて、一部の実施形態では、コンピューティングデバイス２２００の１又は複数の特徴は、１又は複数の構成要素部分に分割され得る。

【手続補正9】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図２

【補正方法】変更

【補正の内容】

【図2】

【手続補正10】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図１７Ａ

【補正方法】変更

【補正の内容】

【図17A】

【国際調査報告】