ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Изобретение относится к системам диагностики состояния человека на 5 основе измеренных функциональных параметров, полученных с носимых человеком персональных устройств.

ПРЕДШЕСТВУЮЩИЙ УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Известны различные способы оценки состояния здоровья человека на основе сигналов с различных датчиков. ю Известен способ мониторинга нормальных или аномальных физиологических событий у пациентов путем анализа их биомедицинских сигналов по международной заявке W0200357025, публикация 24.12.2003, МПКА61В 05/00. Анализируемый биомедицинский сигнал исследуют следующим образом. Получают необработанный сигнал, например, ЭКГ пациента с 15 использованием соответствующего электрода. Выполняют адаптивную сегментацию данного сигнала. Далее извлекают признаки из указанного необработанного сигнала. Производят кластеризацию временных признаков и признаков формы сигнала. На основе полученных данных производят выполнение медицинской интерпретации кластеров.

20 В патенте ЕР2156788, публикация 24.02.2010, МПК А61В 05/00 раскрыт способ измерения во временных рядах показателя жизнедеятельности. Показатели жизненно важных функций непрерывно измеряются модулем измерения показателя жизнедеятельности. Модуль определения изменения показателя жизнедеятельности пользователя определяет, может ли человек по 25 состоянию здоровья управлять транспортным средством.

Наиболее близким является способ обнаружения патологических колебаний физиологических сигналов для диагностики заболеваний человека, описанный в заявке US20100234748, публикация 16.09.2010, МПК А61 В 05/04.

Способ включает в себя выполнение анализа скользящего окна, чтобы найти зо последовательности в данных физиологического сигнала, которые соответствуют версиям шаблонной функции, скорректированным по амплитуде и продолжительности, в пределах указанного допуска. Способ включает следующие операции:

- прием данных временного ряда физиологического сигнала;

- получение шаблона для данных временного ряда;

- выбор шаблонной функции, которая соответствует шаблону данных 5 временного ряда;

- выполнение анализа данных временного ряда для сопоставления последовательностей в данных временного ряда с функцией шаблона, где одна или несколько последовательностей содержат флуктуации;

- вычисление одной или нескольких характеристик колебаний на основе ю анализа;

- выявление риска клинического состояния, связанного с одной или несколькими характеристиками.

РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Техническим результатом, достигаемым в настоящем изобретении, является 15 повышение универсальности оценки рисков, достоверности и оперативности, за счет возможности работать с сигналами различного вида датчиков и сигналами различного вида функциональных параметров.

Способ оценки рисков для здоровья человека включает следующие операции.

20 Предварительно создают ряд шаблонов, каждый из которых включает набор взаимосвязанных значений критических параметров и их временных характеристик по длительности и периодичности.

Принимают сигналы, содержащие измеренные функциональные параметры, по меньшей мере, с одного носимого персонального устройства, преобразуют 25 каждый из полученных сигналов в сигнал двоичной формы на заданном временном отрезке, при этом определяют сигналу значение «1 » при превышении данным сигналом порога критического значения параметра, хранящегося в одном из множества предварительно сформированных шаблонов, и значение «0» при отсутствии превышения зо Затем сравнивают между собой сигналы двоичной формы в рамках набора сигналов каждого из созданных шаблонов и при временном совпадении значений «1» сигналов набора выносят решение о наличии определенных рисков для здоровья. Повышение универсальности оценки рисков в заявляемом способе обеспечивается всей совокупностью признаков изобретения.

Создание шаблонов для взаимосвязанных значений критических параметров и их временных характеристик по длительности и периодичности 5 позволяет связать различные функциональные параметры, характеризующие определенный критический фактор для здоровья в один шаблон. При этом выбор значений критических параметров и их временных характеристик по длительности и периодичности опирается на проверенные медицинские данные. ю Далее сигналы, содержащие измеренные функциональные параметры с носимых персональных устройств, в режиме реального времени преобразуют в сигнал двоичной формы, «1 » и «0» путем сравнения этих сигналов с критическим значением параметра каждого из предварительно созданных шаблонов.

15 Это позволяет разнородные сигналы с носимых устройств преобразовать в единую форму, при этом каждый сигнал несет информацию о том, что критическое значение данного параметра не превышено - «0», или превышено «1 ». Важное значение имеют также данные, в течение какого времени превышен этот сигнал, или с какой периодичностью.

20 Затем в рамках набора сигналов каждого из созданных шаблонов сравнивают между собой сигналы двоичной формы разных параметров, и при временном совпадении значений «1» на выходе шаблона получают сигнал «1» за определенное время, с определенной периодичностью. Наличие такого значения позволяет вынести решение о наличии определенного риска для

25 здоровья.

При этом, создают шаблоны для функциональных параметров, получаемых с носимых персональных устройств.

Каждый шаблон включает по меньшей мере два параметра из параметров с носимых персональных устройств. зо От носимого персонального устройства получают сигналы содержащие, в частности, следующие параметры: частоту сердечных сокращений, состояние сна или бодрствования; вид физической активности человека, расход и приход энергии, состояние гидратации организма, фазы сна, уровень стресса. Кроме того, перед преобразованием сигналов от носимых персональных устройств в сигналы двоичной формы определяют среднее значение сигнала от носимого персонального устройства на заданном временном отрезке.

Кроме того, после преобразования каждого из принятых сигналов в сигнал 5 двоичной формы, из сигналов двоичной формы формируют единый поток.

Помимо этого, при превышении сигналом от носимого персонального устройства порога критического значения параметра запоминают значение величины превышения и длительность такого превышения. Учет величины превышения и длительность такого превышения позволяет при вынесении ю решения о наличии фактора риска более точно определить состояния здоровья.

В частности, из одного сигнала от носимого персонального устройства в процессе его преобразования в сигнал двоичной формы, получают столько двоичных сигналов данного параметра, сколько имеется разных критических 15 значений данного параметра в шаблонах.

Кроме того, для каждого шаблона используется одно или несколько временных окон, с которыми соотносятся характеризующие их поступающие данные для каждого из сигналов

При этом, длина каждого временного окна определяется конкретным 20 шаблоном.

Кроме того, дополнительно на основании сигналов о наличии рисков для здоровья определяют общую оценку риска для здоровья человека.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

На Фиг. 1 приведена общая схема операций способа.

25 На Фиг. 2 приведена схема создания шаблонов.

На Фиг. 3 представлены графики преобразования сигналов, содержащие измеренные функциональные параметры с носимого персонального устройства в сигнал двоичной формы.

На Фиг. 4 представлены графики результатов сравнения сигналов двоичной зо формы в рамках набора сигналов каждого из созданных шаблонов и графики определенных рисков для здоровья.

На Фиг. 5 показан пример схемы взаимодействия носимых устройств и системы определения рисков для здоровья. На Фиг. 6 показан пример преобразования сигналов, содержащих измеренные функциональные параметры с носимого персонального устройства в сигнал двоичной формы.

На фиг. 7 приведен другой пример преобразования сигналов, содержащие 5 измеренные функциональные параметры с носимого персонального устройства в сигнал двоичной формы.

ВАРИАНТЫ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Носимые персональные устройства 1 предназначены, в основном, для измерения функциональных параметров и информирования о полученных ю параметрах владельца этого устройства (Фиг. 5). Данные устройства также могут быть связаны с другим носимым устройством, например, мобильным телефоном 2 или планшетом. В настоящее время данные устройства не предполагают достаточно развернутую оценку рисков для здоровья человека.

Способ оценки рисков для здоровья позволяет реализовать систему 3 15 (Фиг. 5) оценки рисков для здоровья человека с помощью средств обработки информации. Например, средств облачных вычислений, устройств управления и контроля, в частности, личного кабинета пользователя на web-странице системы или в приложении смартфона. Взаимодействие между элементами такой системы может обеспечиваться посредством стандартных средств и 20 протоколов передачи данных.

Предварительно создается (Фиг. 2) ряд шаблонов 4, каждый из которых включает набор взаимосвязанных значений критических параметров и их временных характеристик по длительности и периодичности для сигналов с носимых персональных устройств, содержащих измеренные функциональные 25 параметры. К числу таких параметров могут относится: частота сердечных сокращений, состояние сна или бодрствования; вид физической активности человека, расход и приход энергии, состояние гидратации организма, фазы сна, уровень стресса.

Процедура создания шаблона 4 отражена на схеме (Фиг. 2). зо Под шаблоном 4, который отражает конкретное состояние здоровья, понимается набор взаимосвязанных гипотез 5 (Фиг. 2), задаваемых для каждого из факторов FR риска для здоровья человека, которые могут быть выявлены на основе сигналов S(P), содержащих измеренные функциональные параметры Р, получаемые с помощью носимого персонального устройства. По сути каждый из шаблонов 4 отражает гипотезу о возможном риске для здоровья человека при сочетании нескольких параметров Р. Следует отметить, что время также является одним из параметров, так как при оценке рисков для здоровья должны учитываться временные характеристики по длительности и 5 периодичности параметров Р.

При формировании гипотез о возможном риске для здоровья человека при сочетании нескольких параметров Р используются объективные данные накопленные медициной и отражающие причинно-следственные связи между заболеванием и предшествующей ему закономерностью изменения ю физиологических параметров Р человека. На основе этих данных формируются критические значения СР тех параметров Р, которые могут быть измерены с помощью носимого персонального устройства 1.

Пример одного из таких возможных шаблонов 4 приведен на Фиг. 6. В качестве параметров Р сигналов S (Р) используется сигнал частоты сердечных 15 сокращений (ЧСС); характеристика состояния, в котором находится человек, а это могут быть параметры «спокойное состояние», «ходьба», «бег», и параметр «Время».

Значение критического параметра СР для сигнала параметра S (ЧСС) определяется как «S(4CC) >70%*S(4CCHO _PM )». ТО есть, если данные сигнала 20 ЧСС превышают норму ЧСС больше чем на 70%, такой параметр считается критическим.

Значение критического параметра СР для сигнала параметра S (Активность), состояние «Бег».

Критическое состояние СР для параметра время S (Время наблюдения) - 25 «> 2 мин».

На Фиг. 7 приведен другой пример, в котором сформулированы два шаблона 4 на основании тех же параметров Р. Шаблон N является шаблоном из примера на Фиг. 6. Шаблон N+1 на основе тех же параметров Р связан с другой гипотезой о возможном риске для здоровья человека. Эта гипотеза зо предполагает следующие значения критических параметров.

Значение критического параметра СР для сигнала параметра S (ЧСС) определяется как «S(4CC) >90%*S(4CCHO _PM )». ТО есть, если данные сигнала ЧСС превышают норму ЧСС больше чем на 90%, такой параметр считается критическим. Значение критического параметра СР для сигнала параметра S (Активность - состояние «Бег»)

Критическое состояние СР для параметра время S (Время наблюдения) -

«> 0,1 мин».

5 Пример на Фиг. 7 показывает, что шаблонов даже для одних и тех же сочетаний параметров может быть несколько. Количество шаблонов зависит только от понимания, какое количество рисков возможно определить при использовании доступных данных с носимых персональных устройств

Способ оценки рисков для здоровья человека, реализованный в системе ю оценки рисков 3, выполняется следующим образом (Фиг. 1).

С носимого персонального устройства 1 , или с двух устройств: носимого устройства 1 и мобильного телефона 2 принимают сигналы S(P), содержащие измеренные функциональные параметры Р.

Далее в блоке 6 преобразования сигналов производится преобразование 15 каждого из принятых сигналов в сигнал двоичной формы на заданном временном отрезке. При этом определяют сигналу значение «1» при превышении данным сигналом порога критического значения параметра, хранящегося в одном из множества предварительно сформированных шаблонов 4, и значение «0» при отсутствии превышения.

20 На Фиг. 3 приведен пример такого преобразования для условных сигналов S1 и S2. Для сигнала S1 критическим значением параметра является пороговое значение СР1 , обозначенного пунктирной линией, а для сигнала S2 пороговое значение СР2. Если данное значение на заданном временном отрезке превышено на выходе блока 6 преобразования записывается «1»

25 сигналов CBi или СВг, если не превышено, то записывается «0».

Следует отметить еще одно обстоятельство. Способ предусматривает возможное усреднение на временных отрезках входных сигналов S для отстройки от помех. Кроме того, сигналы S, содержащие измеренные функциональные параметры могут отсутствовать, например, по причине зо выключенного носимого персонального устройства, наличия помех в передаче сигналов и других объективных причин. В этом случае после преобразования не формируется сигналы двоичной формы СВ. Следуют пропуски в передаче сигналов, что и иллюстрируется на Фиг. 3.

Следующий этап (Фиг. 1 ) заключается в сравнении сигналов двоичной 35 формы в рамках шаблонов в блоке 7 сравнения сигналов. На входе этого преобразования образуется единый поток сигналов двоичной формы. Таким образом это преобразование позволяет в дальнейшем сравнивать с точки зрения критериев шаблона сигналы, которые было невозможно сравнивать до преобразования в двоичную форму.

5 В данном примере рассмотрения речь идет о сравнении в простейшей двоичной форме, «1» и «0». Однако может быть предусмотрено запоминание превышения порога на предыдущем этапе в форме большего числа разрядов, то есть запоминание значения величины превышения. Это позволяет при вынесении решения о наличии риска для здоровья учитывать величину ю превышения порога критического значения сигнала и длительность такого превышения.

В рамках набора сигналов каждого из созданных шаблонов 4 сравнивают между собой сигналы двоичной формы и при временном совпадении значений «1 » сигналов набора выносят решение о наличии определенных рисков для 15 здоровья. Данная операция поясняется на Фиг. 4. Сигналы двоичной формы SBi, SB ₂ , ЭВз, в данном примере сравниваются по логике «И» в рамках каждого из шаблонов: шаблона 1 , шаблона 2 и шаблона 3. Если на временном отрезке сравнения в рамках шаблона у каждого сигнала SB будет значение «1 », на выходе «1 ». Если будет хотя бы один «0», на выходе будет «0». В данном 20 примере при сравнении у первого шаблона и третьего шаблона сигнал на выходе содержит «1 », что указывает о наличии определенного риска для здоровья. Если одновременно сработало несколько шаблонов, то идентифицируется несколько рисков для здоровья.

В качестве примера оценки рисков для здоровья приведем пример с 25 сигналами от носимого персонального устройства, содержащими измеренные у наблюдаемого мужчины 60 летнего возраста временные функциональные параметры по уровню стресса и уровню гидратации. На первом этапе преобразования в сигналы двоичной формы происходит сравнение с сигналами порога критического значения и временем этого превышения как зо сигнала с параметром стресса, так и сигнала с параметром уровня гидратации (обезвоживание). На следующем этапе уже сравниваются сигналы двоичной формы, в рамках соответствующих шаблонов. При этом могут быть выявлены следующие ситуации:

- повышенный стресс при низкой гидратации;

35 - длительная низкая гидратация (обезвоживание). Мониторинг состояния здоровья показал, что у наблюдаемого присутствует выраженное хроническое обезвоживание. Прием у врача подтвердил, что после замены 10 лет назад одного из клапанов сердца на искусственный, в течении более двух последних лет принимались препараты для снижения артериального давления, в состав которых входит мочегонное средство, что привело к «сгущению крови», вызванному состоянием обезвоживания. При этом низкая гидратация сопровождалась повышенным стрессом. Па данному примеру риск, выявленный системой, был признан врачом как существенный для жизни и здоровья наблюдаемого и назначено новое лечение Все эти ситуации говорят о наличии объективной возможности выявления рисков для здоровья человека.

На основании этих данных могут далее рассматриваться более общие оценки риска для здоровья человека. Например, эти указанные риски могут говорить о сердечно сосудистом заболевании, или нарушении обмена веществ. Кроме того, данные о рисках, связанных со стрессом и низкой гидратацией могут свидетельствовать о снижении адаптационных возможностей или снижении работоспособности.

Общая оценка рисков для здоровья человека (Фиг. 1 , блок 8 определения общей оценки риска) может быть построена в форме представления рисков в виде перечисления рисков и их параметров, которые затем будут проанализированы специалистами, выносящими общие решения о здоровье и общих рисках для человека. Может быть построена и автоматизированная система, которая на основе полученных данных будет определять более общие риски, по всем полученным данным о рисках или по части из них. ПРОМЫШЛЕННАЯ ПРИМЕНИМОСТЬ

Преимуществом способа является простота реализации и универсальность, позволяющая производить оценку рисков для здоровья с помощью любых сигналов с любыми данными о параметрах и данных о состоянии организма человека.