Система мониторинга состояния здоровья для вычисления общей оценки риска

Система мониторинга состояния здоровья для вычисления общей оценки риска

Иллюстрации

Показать все

Реферат

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Изобретение относится к мониторингу активности субъекта, в частности, для вычисления общей оценки риска с использованием зависящей от времени активности субъекта.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Госпитализация, обусловленная острыми рецидивами ХОБЛ, оказывает негативное влияние на прогрессирование заболевания. Пациенты, которых часто повторно госпитализируют, страдают от более низкого связанного со здоровьем качества жизни. Кроме того, госпитализация является основной определяющей общей статьи расходов на здравоохранение у пациентов с хроническим обструктивным заболеванием легких (ХОБЛ). После госпитализации многих пациентов повторно госпитализируют в пределах 3 месяцев, чего во многом можно избежать.

Понимая риск развития у пациента острого рецидива, подходящее вмешательство можно предоставлять вовремя, чтобы гарантировать, что пациент избежит госпитализации.

В патентной заявке США US 2011/0125044 A1 раскрыта автоматизированная система для мониторинга респираторных заболеваний. Сигналы датчика ускорения анализируют для того, чтобы определять уровни активности. Анализ симптомов и уровня активности пользователя до, во время и после события может обеспечивать значимое определение тяжести заболевания и предсказывать будущее респираторное заболевание.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Изобретение относится к системе мониторинга состояния здоровья, компьютерному программному продукту и способу мониторинга состояния здоровья в независимых пунктах формулы изобретения. Варианты осуществления приведены в зависимых пунктах формулы изобретения.

Варианты осуществления изобретения могут обеспечивать способ определения риска острого рецидива у пациента и повторной госпитализации. Способ включает объединение различной информации, извлекаемой из данных об активности, включая подсчет общей активности, время, потраченное на ходьбу и положение сидя или лежа, паттерны ходьбы и подсчет шагов и данные о дыхании, такие как частота дыхания и время восстановления дыхания. Затем извлекают оценку риска для того, чтобы отразить риск острого рецидива у пациента и повторной госпитализации.

Госпитализация, связанная с хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ), является результатом острых рецидивов, которые значительно снижают связанное с состоянием здоровья качество жизни пациентов с ХОБЛ. Высокая частота острых рецидивов связана с неблагоприятным прогнозом выживаемости.

Приблизительно одну треть пациентов, которых госпитализирую, впоследствии повторно госпитализируют в течение 3 месяцев. Однако многих из этих повторных госпитализаций можно потенциально избежать, если клиницисты будут более осведомлены о риске повторной госпитализации пациента. Следовательно, зная, какие пациенты более восприимчивы к развитию острого рецидива, клиницисты смогут вмешиваться своевременно, прежде чем пациенты достигнут острой стадии рецидива и, таким образом, избегнут госпитализации.

Варианты осуществления изобретения могут обеспечивать способ для того, чтобы оценивать риск развития у пациента острого рецидива и повторной госпитализации. Анализ данных, собранных с датчика ускорения или в комбинации с датчиком дыхания, может предоставлять полезную информацию, касающуюся состояния пациента. Например, если пациент начинает проводить увеличенное количество времени сидя или лежа, меньше ходит, делает более длительные перерывы, чем в норме, и/или имеет увеличенную скорость релаксации дыхания, тогда уместно указание на то, что состояние здоровья пациента ухудшается. Исследуя конкретные детали активности и паттернов дыхания пациента, возможно генерировать оценку риска для того, чтобы указывать вероятность острого рецидива у пациента и повторной госпитализации. Затем оценку риска превращают в трехуровневую оценку риска: высокий, средний или низкий риск, который представляет собой простой анализ риска для клиницистов для того, чтобы понимать и оказывать воздействие. Следовательно, подходящее вмешательство можно предоставлять для того, чтобы гарантировать, что пациенту не станет хуже до стадии, когда ему требуется лечение в больнице.

«Машиночитаемый носитель информации», как используется в настоящем документе, охватывает любые материальные носители информации, которые могут хранить инструкции, которые исполняет процессор вычислительного устройства. Машиночитаемый носитель информации можно обозначать как машиночитаемый постоянный носитель информации. Машиночитаемый носитель информации также можно обозначать как материальный машиночитаемый носитель. В некоторых вариантах осуществления машиночитаемый носитель информации также может хранить данные, доступ к которым может осуществлять процессор вычислительного устройства. Примеры машиночитаемых носителей информации включают, без ограничения, следующее: гибкий диск, перфоленту, перфокарты, привод магнитного жесткого диска, твердотельный жесткий диск, флэш-память, USB-накопитель, оперативное запоминающее устройство (RAM), постоянное запоминающее устройство (ROM), оптический диск, магнитно-оптический диск и файл регистров процессора. Примеры оптических дисков включают компакт-диски (CD) и универсальные цифровые диски (DVD), например, диски CD-ROM, CD-RW, CD-R, DVD-ROM, DVD-RW или DVD-R. Термин «машиночитаемый носитель данных» также относится к различным типам сред записи, доступ к которым может осуществлять компьютерное устройство через сеть или канал связи. Например, данные можно получать через модем, через интернет или через локальную сеть. Упоминания о машиночитаемом носителе информации следует интерпретировать как множество машиночитаемых носителей информации. Различные исполняемые компоненты программы или программ можно хранить в других местах. Машиночитаемый носитель данных может, например, представлять собой множество машиночитаемых носителей информации в одной и той же компьютерной системе. Машиночитаемый носитель информации также может представлять собой машиночитаемый носитель информации, распределенный среди множества компьютерных систем или вычислительных устройств.

«Компьютерная память» или «память» представляет собой пример машиночитаемого носителя информации. Компьютерная память представляет собой какую-либо память, доступ к которой процессор может осуществлять непосредственно. Примеры компьютерной памяти включают, но не ограничиваясь этим: RAM память, регистры и файлы регистров. Упоминания «компьютерной памяти» или «памяти» следует интерпретировать как множество таких элементов памяти. Память, например, представляет собой множество памятей в одной и той же компьютерной системе. Память также может представлять собой множество памятей, которое распределено среди множества компьютерных систем или вычислительных устройств.

«Компьютерный накопитель» или «накопитель» представляет собой пример машиночитаемого носителя данных. Компьютерный накопитель представляет собой какой-либо энергонезависимый машиночитаемый носитель данных. Примеры компьютерных накопителей включают, без ограничения, следующее: привод жесткого диска, USB-накопитель, гибкий диск, интеллектуальную карту, DVD, CD-ROM и твердотельный жесткий диск. В некоторых вариантах осуществления компьютерный накопитель также может представлять собой компьютерную память или наоборот. Упоминание о «компьютерном накопителе» или «накопителе» следует интерпретировать как включающее в себя множество накопителей. Накопитель, например, может представлять собой множество запоминающих устройств в одной и той же компьютерной системе или вычислительном устройстве. Накопитель также может представлять собой множество накопителей, распределенных среди множества компьютерных систем или вычислительных устройств.

«Процессор», как используется в настоящем документе, охватывает электронный компонент, который способен исполнять программу или исполняемую машиной инструкцию. Упоминание о вычислительном устройстве, содержащем «процессор», следует интерпретировать как, возможно, содержащее больше чем один процессор или вычислительно ядро. Процессор, например, может представлять собой многоядерный процессор. Процессор также может относиться к совокупности процессоров в пределах одной компьютерной системы или распределенных среди множества компьютерных систем. Термин «вычислительное устройство» также следует интерпретировать как, возможно, относящееся к совокупности или сети вычислительных устройств, каждое содержит процессор или процессоры. Многие программы имеют свои инструкции, осуществляемые посредством множества процессоров, которые могут находиться внутри одного и того же вычислительного устройства, или которые даже могут быть распределены среди множества вычислительных устройств.

«Пользовательский интерфейс», как используется в настоящем документе, представляет собой интерфейс, который позволяет пользователю или оператору взаимодействовать с компьютером или компьютерной системой. «Пользовательский интерфейс» также можно обозначать как «устройство интерфейса с человеком». Пользовательский интерфейс может предоставлять информацию или данные оператору и/или получать информацию или данные от оператора. Пользовательский интерфейс может позволять компьютеру принимать ввод от оператора и может обеспечивать вывод пользователю из компьютера. Другими словами, пользовательский интерфейс может позволять оператору контролировать или управлять компьютером, а интерфейс может позволять компьютеру отражать эффекты управления или манипулирования оператора. Отображение данных или информации на дисплее или в графическом пользовательском интерфейсе представляет собой пример предоставления информации оператору. Получение данных через клавиатуру, мышь, шаровой манипулятор, сенсорную панель, ручку-указатель, графический планшет, джойстик, игровой джойстик, веб-камеру, головную гарнитуру, рычаг переключения передач, рулевое колесо, педали, проводную перчатку, танцевальную панель, пульт дистанционного управления, один или несколько переключателей, одну или несколько кнопок и датчик ускорения представляют собой примеры компонентов пользовательского интерфейса, которые делают возможным получение информации или данных от оператора.

«Аппаратный интерфейс», как используется в настоящем документе, охватывает интерфейс, который позволяет процессору компьютерной системы взаимодействовать с и/или управлять внешним вычислительным устройством и/или аппаратом. Аппаратный интерфейс может позволять процессору посылать управляющие сигналы или инструкции на внешнее вычислительное устройство и/или аппарат. Аппаратный интерфейс также может позволять процессору обмениваться данными с внешним вычислительным устройством и/или аппаратом. Примеры аппаратного интерфейса включают, без ограничения этим: универсальную последовательную шину, порт IEEE 1394, параллельный порт, порт IEEE 1284, последовательный порт, порт RS-232, порт IEEE-488, соединение по Bluetooth, соединение по беспроводной локальной сети, соединение по TCP/IP, соединение по Ethernet, интерфейс управляющего напряжения, интерфейс MIDI, интерфейс аналогового ввода и интерфейс цифрового ввода.

«Дисплей» или «устройство отображения», как используется в настоящем документе, охватывает устройство вывода или пользовательский интерфейс, адаптированный для отображения изображений или данных. Дисплей может выводить визуальные, звуковые и/или тактильные данные. Примеры дисплея включают, без ограничения этим: монитор компьютера, телевизионный экран, чувствительный к прикосновениям экран, тактильный электронный дисплей, экран Брайля, электронно-лучевую трубку (CRT), трубку нитеводителя, бистабильный дисплей, электронную бумагу, векторный дисплей, плоский дисплей, вакуумный флуоресцентный дисплей (VF), дисплеи на светоизлучающих диодах (LED), электролюминесцентный дисплей (ELD), плазменные дисплеи (PDP), жидкокристаллический дисплей (LCD), дисплеи на органических светоизлучающих диодах (ОLED), проектор и устанавливаемый на голове дисплей.

В одном из аспектов изобретение относится к системе мониторинга состояния здоровья, которая содержит монитор активности для получения данных об активности, которые описывают зависящее от времени движение субъекта. Зависящее от времени движение субъекта может представлять собой внутреннее и/или внешнее движение. Примером внешнего движения может быть движение, обусловленное ходьбой или бегом субъекта. Примером внутреннего движения может быть дыхание субъекта. Например, монитор активности, носимый субъектом, может обнаруживать движения или изменение движения из-за движения и/или дыхания субъекта. Система мониторинга состояния здоровья дополнительно содержит процессор для управления системой мониторинга состояния здоровья. Процессор можно интерпретировать как множество процессоров, а также его можно располагать в различных местоположениях. Система мониторинга состояния здоровья дополнительно содержит память для хранения машиночитаемых инструкций.

Исполнение инструкций побуждает процессор получать подсчет активности из данных об активности. Подсчет активности, как используют в настоящем документе, представляет собой дискретную меру активности, которую получают из данных об активности. Например, по мере того, как субъект двигается по комнате или осуществляет некоторое действие, датчик ускорения регистрирует повторяющиеся ускорения. Определенное количество активности можно использовать для регистрации в качестве подсчета активности. Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор хранить подсчет активности в памяти. Каждый подсчет активности связан со временем. Другими словами, зависящий от времени подсчет активности хранят в памяти.

Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор вычислять по меньшей мере два статистических параметра из подсчета активности по меньшей мере два статистических параметра описывают подсчет активности в качестве функции времени. Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор вычислять оценку риска для каждого из по меньшей мере двух статистических параметров. Каждый из по меньшей мере двух статистических параметров может быть связан с риском для субъекта. Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор вычислять общий риск с использованием оценки риска для каждого из по меньшей мере двух статистических параметров. Варианты осуществления изобретения могут быть полезны, поскольку вычисление общего риска по меньшей мере по двум статистическим параметрам делает возможным обнаружение изменений уровня активности субъекта. Это может делать возможным точное планирование повторного осмотра или повторной госпитализации субъекта.

В другом варианте осуществления монитор активности содержит датчик ускорения для измерения данных датчика ускорения. Данные об активности содержат данные датчика ускорения. Исполнение инструкций побуждает процессор получать подсчет активности из данных датчика ускорения. Датчик ускорения можно использовать для измерения ускорения субъекта. Такое ускорение может указывать на то, что субъект двигается или осуществляет физическую активность.

В другом варианте осуществления исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор осуществлять полосовую фильтрацию данных датчика ускорения. Эта полосовая фильтрация может осуществляться в цифровом виде или может осуществляться с использованием аналоговой схемы. Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор идентифицировать пики в прошедших полосовой фильтр данных датчика ускорения. Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор классифицировать каждый из пиков в качестве или перемещения или половины перемещения в соответствии с амплитудой, чтобы вычислять третью зависящую от времени скорость, затраченное время с предыдущего шага и оценочную скорость ходьбы. По меньшей мере один из двух статистических параметров описывает зависящую от времени скорость ходьбы. Этот вариант осуществления может быть полезным, поскольку он может более точно идентифицировать число шагов или перемещений, которые сделал субъект. Это может вести к более точному определению подсчета активности.

В другом варианте осуществления пики классифицируют посредством сравнения пиковой амплитуды, затраченного времени от предыдущего шага и оценочной скорости ходьбы с предварительно определяемым пространством параметров. По существу пространство параметров, которое содержит и упоминает пиковую амплитуду, затраченное время от предыдущего шага и оценочную скорость ходьбы, можно использовать для того, чтобы определять трехмерное пространство параметров. С помощью экспериментов пространство параметров можно подразделить на две области, перемещение или половина перемещения. После того, как определяют пиковую амплитуду, затраченное время от предыдущего шага и оценочную скорость ходьбы, список значений можно проверять в сравнении с предварительно определяемым пространством параметров и определять, является это перемещением или половиной перемещения. Предварительно определяемое пространство параметров может быть предназначено для конкретного субъекта или может быть предназначено для группы или совокупности субъектов. Этот вариант осуществления может быть полезен, поскольку он предоставляет точный путь классификации шага, обнаруженного посредством датчика ускорения, в качестве перемещения или половины перемещения.

В другом варианте осуществления монитор активности содержит датчик дыхания для измерения данных о дыхании, описывающих частоту дыхания субъекта. Датчик дыхания, как используется в настоящем документе, охватывает датчик, который можно использовать для измерения частоты дыхания субъекта. Это можно осуществлять различными способами. Например, можно использовать датчик ускорения, микрофон и датчик расширения грудной клетки. Данные об активности содержат данные о дыхании. Это может быть обусловлено тем, что датчик ускорения измеряет как внутреннее, так и внешнее движение субъекта.

В другом варианте осуществления получают данные о дыхании другого типа и просто прикрепляют или включают их в данные об активности. Данные об активности содержат данные о дыхании. Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор вычислять данные о частоте дыхания по данным о дыхании. Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор хранить данные о частоте дыхания в памяти. Данные о частоте дыхания связаны со временем. Данные о частоте дыхания, следовательно, зависят от времени. Это может быть полезно, поскольку подсчет активности, как сохранено в памяти, также зависят от времени. Следовательно, зависящий от времени подсчет активности можно сравнивать непосредственно с зависящими от времени данными о частоте дыхания. Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор вычислять по меньшей мере один дополнительный статистический параметр из данных о частоте дыхания.

Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор вычислять дополнительную оценку риска по меньшей мере для одного дополнительного статистического параметра. Общую оценку риска вычисляют по меньшей мере частично с использованием дополнительной оценки риска. Этот вариант осуществления может быть полезен, поскольку можно сравнивать частоту дыхания и активность субъекта. Например, после активности, можно отмечать, какова частота дыхания, а также как долго у субъекта происходит ее восстановление. Это может представлять собой очень эффективное измерение физической подготовки субъекта.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один дополнительный статистический параметр вычисляют с использованием подсчета активности для того, чтобы определять скорость восстановления дыхания. Состояние дыхательной системы субъекта в значительной мере зависит от того, как быстро субъект может восстанавливаться после интенсивного физического упражнения. Скорость восстановления дыхания, как используют в настоящем документе, представляет собой вычисляемую меру или скорость, которая отражает, как долго сердечнососудистая система субъекта восстанавливается после физического упражнения по меньшей мере один дополнительный статистический параметр можно вычислять с использованием комбинации зависящей от времени скорости восстановления дыхания и зависящего от времени подсчета активности.

В другом варианте осуществления датчик дыхания представляет собой датчик ускорения. В другом варианте осуществления датчик дыхания представляет собой микрофон.

В другом варианте осуществления датчик дыхания представляет собой датчик расширения грудной клетки.

В другом варианте осуществления исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор вычислять по меньшей мере один поведенческий параметр из подсчета активности. Поведенческий параметр описывает подсчет активности в качестве функции времени. Например, подсчет активности можно использовать для того, чтобы определять тип поведения, которое осуществляет субъект. Например, можно определять временное распределение подсчета активности, когда субъект спит или выполняет некоторую другую активность. Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор вычислять оценку поведенческого сходства по меньшей мере для одного поведенческого параметра. Например, перед активностью субъекта можно осуществлять мониторинг и можно изучать изменение поведенческого параметра. Например, в качестве поведенческого параметра можно осуществлять мониторинг длительности времени или того времени, когда субъект просыпается ото сна.

Базовое значение по меньшей мере для одного поведенческого параметра можно устанавливать для промежутка времени. В некоторых вариантах осуществления оценка поведенческого сходства представляет собой изменение или отклонение поведенческого параметра относительно предыдущего значения или значений. В частности, это может быть полезно при мониторинге изменений поведения субъекта. Например, общий подсчет активности, который может иметь субъект, может быть одинаковым в один день или в пределах последовательности дней, однако поведение субъекта изменилось в корне.

В другом варианте осуществления множественные поведенческие параметры вычисляют с использованием подсчета активности. Множественные поведенческие параметры содержат по меньшей мере один поведенческий параметр. Оценку поведенческого сходства вычисляют для каждого из множественных поведенческих параметров. Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор вычислять общую оценку поведенческого сходства для каждого из по меньшей мере двух статистических параметров.

В другом варианте осуществления общую оценку риска вычисляют по меньшей мере частично с использованием общей оценки поведенческого сходства.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой классификацию интенсивности активности в соответствии со временем суток.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой самый длинный период времени, где подсчет активности выше предварительно определяемого уровня активности.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой время суток самого длинного периода времени, в котором подсчет активности выше предварительно определяемого уровня активности.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой время ходьбы.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой время сна субъекта.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой длительность сна.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой общий подсчет активности во время сна.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой самый длинный период времени, когда подсчет активности ниже предварительно определяемого уровня активности.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой время суток самого длинного периода времени, когда подсчет активности ниже предварительно определяемого уровня активности.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой время самой длительной непрерывной активности.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой уровень интенсивности самой длительной непрерывной активности.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой длительность самой длительной непрерывной активности.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой время самой длительной непрерывной неактивности.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой длительность самой длительной непрерывной неактивности.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой средний подсчет активности во время других интервалов дня.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой паузы во время ходьбы.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой длительность пауз.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой время, проведенное сидя.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой время, проведенное лежа.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой время, проведенное в ходьбе.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой переходное время между активностями.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой комбинации указанных выше поведенческих паттернов.

В другом варианте осуществления исполнение инструкций побуждает процессор вычислять шаблон активности для достигнутого подсчета активности. Вычисляют по меньшей мере один поведенческий параметр, выполняя сравнение подсчета активности с суточным шаблоном активности. Достигаемый подсчет активности может зависеть от времени подсчета активности, который сохранен память за предварительно определяемый период времени. Суточный шаблон активности может регистрировать такие вещи, как то, когда субъект просыпается и ложится спать. Они также могут содержать информацию о среднем количестве времени, которое субъект проводит в движении. Это может быть полезно, поскольку сравнение с шаблоном активности может указывать на быстрые изменения в поведении субъекта, которые могут требовать внимания врача или поставщика медицинских услуг.

В другом варианте осуществления шаблон активности представляет собой любое одно из следующего: месячный шаблон активности, недельный шаблон активности, суточный шаблон активности, шаблон активности при физических упражнениях и шаблон активности в день отдыха. Месячный шаблон активности, например, может представлять собой среднюю активность субъекта за месяц в качестве функции времени. Аналогичным образом недельный шаблон активности и суточный шаблон активности может представлять собой среднюю активность за неделю и день, соответственно. Шаблон активности при физических упражнениях может представлять собой шаблон активности, взятый за день, когда субъект осуществляет физические упражнения. Шаблон активности в день отдыха можно брать за день или дни, когда субъект отдыхает или не выполняет физические упражнения. Этот вариант осуществления может быть полезен, поскольку он предусматривает различные временные масштабы, в которых можно сравнивать активность субъекта.

В другом варианте осуществления суточный шаблон вычисляют посредством группировки и усреднения достигаемых подсчетов активности по предварительно определяемому числу групп по времени суток. Сравнение подсчета активности с суточным шаблоном активности осуществляют посредством группировки подсчетов активности по группам по времени суток. Сравнение дополнительно осуществляют посредством сравнения числа подсчетов активности в каждой из групп по времени суток со средним числом достигаемых подсчетов активности в каждой из групп по времени суток.

В другом варианте осуществления по меньшей мере один поведенческий параметр представляет собой один из по меньшей мере двух статистических параметров. По существу в некоторых вариантах осуществления поведенческий параметр может представлять собой то же самое, что и статистический параметр.

В другом варианте осуществления по меньшей мере два статистических параметра включают любое одно из следующего: общий подсчет активности в сутки, средний подсчет активности в сутки, пиковый подсчет активности в сутки, самый длинный период подсчета активности выше предварительно определяемого порога, самый длинный период подсчета активности ниже предварительно определяемого порога, длительность переходной активности и их сочетания. Длительность переходной активности может представлять собой, например, время, которое занимает у субъекта изменение типа активности: например, переход между сном и бодрствование. Пример длительности переходной активности представляет собой пробуждение и отход ко сну.

В другом варианте осуществления исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор осуществлять одно из следующего: отображение общей оценки риска на дисплее, направление общей оценки риска на удаленную систему управления пациентами, направление общей оценки риска по электронной почте и их сочетания. Этот вариант осуществления может быть полезен, поскольку общая оценка риска на дисплее может обеспечивать обратную связь с субъектом в отношении его или ее поведения. Дополнительно направление общей оценки риска на удаленную систему управления пациентами или направление ее по электронной почте может предоставлять информацию врачу. Удаленная система управления пациентами, как используют в настоящем документе, представляет собой систему, которая может собирать данные из ввода субъекта и/или данные датчика и которую используют для того, чтобы предоставлять медицинскую информацию субъекту или пациенту.

В другом варианте осуществления подсчеты активности хранят в памяти посредством группировки их по временным интервалам.

В другом аспекте изобретение относится к компьютерному программному продукту, который содержит исполняемые машиной инструкции для исполнения процессором системы мониторинга состояния здоровья. Медицинская система содержит монитор активности для получения данных об активности, которые описывают зависящее от времени движение субъекта. Исполнение инструкций побуждает процессор получать подсчет активности из данных об активности. Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор хранить подсчет активности в памяти. Каждый подсчет активности связан со временем. Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор вычислять по меньшей мере два статистических параметра по подсчету активности. По меньшей мере два статистических параметра описывают подсчет активности в качестве функции времени. Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор вычислять оценку риска для каждого из по меньшей мере двух статистических параметров. Исполнение инструкций дополнительно побуждает процессор вычислять общую оценку риска с использованием оценки риска для каждого из по меньшей мере двух статистических параметров.

В другом аспекте изобретение относится к способу мониторинга состояния здоровья. Способ содержит этап получения подсчета активности из данных об активности монитора активности. Монитор активности работает для получения данных об активности, которые описывают зависящее от времени движение субъекта. Например, активность выше определенного порога в течение конкретного периода времени можно относить к подсчету активности. В других вариантах осуществления активность субъекта интегрируют с течением времени и преобразуют в подсчет активности. Активность, например, может представлять собой меру ускорения, которое субъект испытывает за определенный период времени. Способ дополнительно содержит этап регистрации подсчета активности. Каждый подсчет активности связан со временем. Способ дополнительно содержит этап вычисления по меньшей мере двух статистических параметров по подсчету активности. По меньшей мере два статистических параметра описывают подсчет активности в качестве функции времени. Способ дополнительно содержит этап вычисления оценки риска для каждого из по меньшей мере двух статистических параметров. Способ дополнительно содержит этап вычисления общей оценки риска с использованием оценки риска для каждого из по меньшей мере двух статистических параметров.

В другом варианте осуществления способ дополнительно содержит этап определения стратификации риска с использованием общей оценки риска.

В другом варианте осуществления способ дополнительно содержит этап вычисления классификации риска для хронической обструктивной болезни легких или рецидива ХОБЛ.

В другом варианте осуществления способ дополнительно содержит этап госпитализации субъекта, если общая оценка риска находится в пределах или выше предварительно определяемого диапазона.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Далее предпочтительные варианты осуществления изобретения описаны только в качестве примера и со ссылкой на чертежи, на которых:

на фиг. 1 представлена блок-схема, которая иллюстрирует способ согласно одному из вариантов осуществления изобретения;

на фиг. 2 представлена блок-схема, которая иллюстрирует способ согласно дополнительному варианту осуществления изобретения;

на фиг. 3 представлена блок-схема, которая иллюстрирует способ согласно дополнительному варианту осуществления изобретения;

на фиг. 4 проиллюстрирована система мониторинга состояния здоровья согласно дополнительному варианту осуществления изобретения;

на фиг. 5 проиллюстрирована система мониторинга состояния здоровья согласно одному из вариантов осуществления изобретения;

на фиг. 6 представлена блок-схема, которая иллюстрирует способ согласно дополнительному варианту осуществления изобретения;

на фиг. 7 представлен график зависимости подсчетов активности от времени 700;

на фиг. 8 представлен график зависимости частоты дыхания от времени;

на фиг. 9 представлена таблица, которая иллюстрирует, как показатель состояния здоровья можно присваивать с использованием времени восстановления, вычисленного на фиг. 8;

на фиг. 10 представлена таблица, которая иллюстрирует, как вычислять общую оценку риска.

на фиг. 11 представлен пример паттернов активности у пациентов с ХОБЛ;

на фиг. 12 представлено общее число подсчетов активности в сутки;

на фиг. 13 представлены те же данные, как показано на фиг. 12, за исключением того, что показано количество времени, которое тратят на активность различных типов;

на фиг. 14 представлен график максимальной длительности активности в течение различных дней;

на фиг. 15 представлена диаграмма активности для нескольких дней;

на фиг. 16 представлены те же данные для среднего подсчета активности в интервалах в течение дня и вечера;

на фиг. 17 представлена таблица, которая иллюстрирует вычисление общей оценки поведенческого сходства;

на фиг. 18 представлен сигнал датчика ускорения, получаемый посредством монитора активности;

на фиг. 19 представлен другой сигнал датчика ускорения, получаемый посредством монитора активности; и

н