医疗装置、算法更新方法、医疗系统及外部监测装置制造方法及图纸

本申请公开了一种植入式医疗装置，其包括探测单元、控制单元和通信单元，控制单元利用发作预测算法基于探测单元所探测到的生理信息实时地预测癫痫发作事件，并存储包括所探测到的生理信息和有关预测结果的预测信息的内部数据，并且控制单元配置为，在第一通信模式下，控制其存储单元和通信单元以将内部数据传送给外部监测装置；并且在第二通信模式下，控制通信单元从外部监测装置接收更新的发作预测算法，并将该算法存储于存储单元中用于预测癫痫发作事件。本申请还公开了包括该植入式医疗装置的医疗系统、用在这样的植入式医疗装置中的发作预测算法的更新方法、以及相应的外部监测装置。

Medical device, algorithm updating method, medical system and external monitoring device

The present application discloses an implantable medical device, which comprises a detection unit, a control unit and a communication unit. The control unit uses the seizure prediction algorithm to predict seizure events in real time based on the physiological information detected by the detection unit, and stores the prediction information including the detected physiological information and related prediction results. The internal data and the control unit are configured to control its storage unit and the communication unit in the first communication mode to transmit the internal data to the external monitoring device; and in the second communication mode, the control communication unit receives the updated occurrence prediction algorithm from the external monitoring device and stores the algorithm in the memory. The unit is used to predict epileptic seizures. The application also discloses a medical system including the implantable medical device, an update method of an occurrence prediction algorithm for such an implantable medical device, and a corresponding external monitoring device.

【技术实现步骤摘要】
医疗装置、算法更新方法、医疗系统及外部监测装置
本专利技术总体上涉及植入式医疗装置，具体地涉及能够用于预测癫痫发作的植入式医疗装置、包括植入式医疗装置的医疗系统、用于更新植入式医疗装置中的癫痫发作预测算法的方法。
技术介绍
目前市场上已经有能够对迷走神经进行周期性刺激以帮助防止癫痫发作发生的植入式医疗装置。如果能够在癫痫发作刚刚开始时对迷走神经进行刺激，对于抑制癫痫发作也是有作用的。然而，现有的神经刺激装置尚不能准确预测发作，或者具有非常高的误报率(falsepositiverate)(有估计数值是＞75％)，造成非必要的神经刺激。存在一种担忧，即对于迷走神经的过量的刺激可能导致刺激的效用变小。此外，由于现有的神经刺激装置是植入人体的设备，通常利用电池供电，所以非必要的神经刺激还会导致植入设备的使用寿命缩短。癫痫发作可以通过例如脑电波(EFG)、心电图(ECG)、肢体活动以及其他生理信息来探测。然而，要对癫痫发作进行准确探测并非易事。癫痫发作及其对人体的影响有多种分类。对于不同患者，癫痫发作在持续时间、强度和症状上可能存在各种差别。现有的神经刺激装置上所采用的癫痫发作探测算法采用的是“均码”策略，也就是说，对于不同的患者采用通用的算法。例如，一种现有的癫痫发作探测算法测量一段时间内的心率平均值，并使用该平均值作为参考值。然后，算法会使用该平均值来与实时的心率信号比较，如果心率变化超过一定阈值，则将触发迷走神经刺激以期防止癫痫发作。即使植入式医疗装置在植入之后会根据患者个体情况对预测算法进行调整，也仅限于算法中已有的参数的范围(例如心率阈值)的调整，参数的类型和数量以及算法本身并没有根据个体患者的情况来优化。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种能够用于预测癫痫发作的植入式医疗装置、包括植入式医疗装置的医疗系统以及用于更新植入式医疗装置中的癫痫发作预测算法的方法，其能够支持基于个体患者的信息使用机器学习来定制和改进癫痫发作预测算法。基于机器学习获得的癫痫发作预测算法使得能够将一个或多个生理信息的特定模式(pattern)与癫痫发作相关联。机器学习使得通用的癫痫发作探测算法能够针对个体患者的独特的生理信息特征而被定制。这将提高发作探测的准确率。根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于机器学习的医疗系统，该系统包括：植入式医疗装置、外部监测装置以及机器学习装置。植入式医疗装置用于植入个体患者体内，探测与癫痫发作相关的生理信息，并利用载入到该植入式医疗装置中的发作预测算法基于所述生理信息预测癫痫发作事件。外部监测装置能够与所述植入式医疗装置无线通信，用于经由无线通信接收来自所述植入式医疗装置的、有关所述个体患者的内部数据，该内部数据包括所述生理信息和有关所述预测的结果的预测信息。机器学习装置基于所述内部数据以及与该内部数据相关联的外部数据利用机器学习的方法生成专用于所述个体患者的、更新的发作预测算法，其中所述外部数据包括来自于患者和/或医护人员的指示所述个体患者癫痫发作事件的发生与否的数据。其中，所述植入式医疗装置还配置为经由所述外部监测装置接收由所述机器学习装置生成的所述更新的发作预测算法，并利用该更新的发作预测算法预测癫痫发作事件。根据本专利技术的另一个方面，提供了一种植入式医疗装置，其包括：探测单元、控制单元和通信单元。探测单元用于探测与癫痫发作相关的生理信息。控制单元包括处理单元和存储单元，所述存储单元存储有发作预测算法，所述处理单元配置为利用该发作预测算法基于探测单元所探测到的生理信息，实时地预测癫痫发作事件，其中所述存储单元还存储包括所述探测单元所探测到的生理信息和有关所述预测的结果的预测信息的内部数据。通信单元用于与外部监测装置无线通信。其中，所述控制单元配置为，在第一通信模式下，控制所述存储单元和通信单元以将所述内部数据传送给外部监测装置；并且在第二通信模式下，控制所述通信单元从外部监测装置接收更新的发作预测算法，并将该算法存储于所述存储单元中用于预测癫痫发作事件。根据本专利技术又一个方面，提供了一种更新用在植入式医疗装置中的癫痫发作预测算法的方法。所述植入式医疗装置用于植入个体患者体内，以探测与癫痫发作相关的生理信息，并利用载入到该植入式医疗装置中的发作预测算法基于所述生理信息预测癫痫发作事件。所述方法包括：获取来自于所述植入式医疗装置的、包括所述生理信息和有关所述预测的结果的预测信息的内部数据；获取与所述内部数据相关联的外部数据，所述外部数据包括来自于患者和/或医护人员的、指示所述个体患者癫痫发作事件的发生与否的数据；以及基于所述内部数据和外部数据利用机器学习的方法生成专用于所述个体患者的、更新的发作预测算法。根据本专利技术又一个方面，提供了一种用于抑制癫痫发作的植入式医疗装置，其包括：探测单元、神经刺激单元和控制单元。探测单元用于探测与癫痫发作相关的生理信息。神经刺激单元包括刺激脉冲发生器和与该刺激脉冲发生器相连的至少一个电极。控制单元包括处理单元和存储单元，所述存储单元存储有发作预测算法，所述处理单元配置为利用该发作预测算法基于探测单元所探测到的生理信息，实时地预测癫痫发作事件，并且该控制单元根据所述预测的结果控制所述神经刺激单元实施神经刺激。其中，所述神经刺激装置还包括无线通信单元，用于与外部监测装置通信，并且所述控制单元还配置为，当预测到癫痫发作事件时，控制所述通信单元向外部监测装置发出通知，并控制所述通信单元接收来自外部监测装置的反馈，并基于该反馈决定是否实施神经刺激。根据本专利技术再一个方面，提供了一种外部监测装置，其用于与如上所述的植入式医疗装置配合使用，该外部监测装置包括存储单元和通信单元，其中，所述通信单元能够与所述植入式医疗装置无线通信，并且在第一通信模式下，所述通信单元接收来自所述植入式医疗装置的内部数据，并且该内部数据被存储到所述存储单元，在第二通信模式下，所述通信单元将存储在所述存储单元中的更新的发作预测算法上载至所述植入式医疗装置。根据本专利技术实施例，能够实现基于个体患者的信息使用机器学习来定制和改进癫痫发作预测算法。基于机器学习获得的癫痫发作预测算法使得能够将一个或多个生理信息的特定模式(pattern)与癫痫发作相关联。机器学习使得通用的癫痫发作探测算法能够针对个体患者的独特的生理信息特征而被定制。这将提高发作探测的准确率。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是根据本专利技术实施例的医疗系统的示意图；图2示出根据本专利技术实施例的医疗系统的工作方式的一个示例；图3为根据本专利技术实施例的植入式医疗装置的一示例的示意图；图4示出根据本专利技术实施例的植入式医疗装置的工作流程的一个示例；图5示出根据本专利技术实施例的植入式医疗装置的工作流程的另一示例；图6为根据本专利技术实施例的外部监测装置的一示例的示意图；图7示出根据本专利技术实施例的植入式医疗装置的工作流程的又一示例；图8示出根据本专利技术实施例的医疗系统的工作方式的另一示例；图9为根据本专利技术实施例的用在植入式医疗装置中的癫痫发作预测算法的更新方法的示意性框图；图10为图9所示预测算法更新方法的一个示例的流程图；以及图11示意性地示出了原始数据的一个示例。具体实施方式下面结合附本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器学习的医疗系统，包括：植入式医疗装置，用于植入个体患者体内，该植入式医疗装置探测与癫痫发作相关的生理信息，并利用载入到该植入式医疗装置中的发作预测算法基于所述生理信息预测癫痫发作事件；外部监测装置，其能够与所述植入式医疗装置无线通信，用于经由无线通信接收来自所述植入式医疗装置的、有关所述个体患者的内部数据，该内部数据包括所述生理信息和有关所述预测的结果的预测信息；以及机器学习装置，该机器学习装置基于所述内部数据以及与该内部数据相关联的外部数据利用机器学习的方法生成专用于所述个体患者的、更新的发作预测算法，其中所述外部数据包括来自于患者和/或医护人员的指示所述个体患者癫痫发作事件的发生与否的数据，其中，所述植入式医疗装置还配置为经由所述外部监测装置接收由所述机器学习装置生成的所述更新的发作预测算法，并利用该更新的发作预测算法预测癫痫发作事件。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的医疗系统，包括：植入式医疗装置，用于植入个体患者体内，该植入式医疗装置探测与癫痫发作相关的生理信息，并利用载入到该植入式医疗装置中的发作预测算法基于所述生理信息预测癫痫发作事件；外部监测装置，其能够与所述植入式医疗装置无线通信，用于经由无线通信接收来自所述植入式医疗装置的、有关所述个体患者的内部数据，该内部数据包括所述生理信息和有关所述预测的结果的预测信息；以及机器学习装置，该机器学习装置基于所述内部数据以及与该内部数据相关联的外部数据利用机器学习的方法生成专用于所述个体患者的、更新的发作预测算法，其中所述外部数据包括来自于患者和/或医护人员的指示所述个体患者癫痫发作事件的发生与否的数据，其中，所述植入式医疗装置还配置为经由所述外部监测装置接收由所述机器学习装置生成的所述更新的发作预测算法，并利用该更新的发作预测算法预测癫痫发作事件。2.如权利要求1所述的医疗系统，其中，所述外部数据包括有关患者和/或医护人员对所述植入式医疗装置的预测结果的确认或否定的数据以及有关患者和/或医护人员识别的所述植入式医疗装置未预测到的发作事件的数据。3.如权利要求2所述的医疗系统，其中，所述植入式医疗装置还配置为，当预测到癫痫发作事件时，向所述外部监测装置发出通知；并且响应于所述通知，所述外部监测装置发出警报并采集患者和/或医护人员对所述植入式医疗装置的预测结果的确认或否定的数据。4.如权利要求2或3所述的医疗系统，其中，所述外部监测装置响应于患者和/或医护人员的输入，采集有关患者和/或医护人员识别的所述植入式医疗装置未预测到的发作事件的数据。5.如权利要求2或3所述的医疗系统，其中，所述外部监测装置构造为可穿戴设备，优选构造为智能手表。6.如权利要求1所述的医疗系统，其中，所述更新的发作预测算法为经所述机器学习装置基于所述内部数据和外部数据验证了相对于植入式医疗装置上已有的发作预测算法具有更高预测成功率的发作预测算法。7.如权利要求4所述的医疗系统，其中，所述机器学习装置能够针对同一患者生成具有不同参数类型和/或参数数量的发作预测算法。8.如权利要求7所述的医疗系统，其中，所述机器学习装置采用具有64层卷积神经网络的深度神经网络算法来生成更新的发作预测算法。9.如权利要求1所述的医疗系统，其中，所述植入式医疗装置还构造为用于基于所述预测的结果实施神经刺激，并且所述内部数据还包括有关所述神经刺激的治疗信息。10.如权利要求1所述的医疗系统，其中，所述机器学习装置构建为网络服务器。11.一种植入式医疗装置，包括：探测单元，用于探测与癫痫发作相关的生理信息；控制单元，其包括处理单元和存储单元，所述存储单元存储有发作预测算法，所述处理单元配置为利用该发作预测算法基于探测单元所探测到的生理信息，实时地预测癫痫发作事件，其中所述存储单元还存储包括所述探测单元所探测到的生理信息和有关所述预测的结果的预测信息的内部数据；和通信单元，用于与外部监测装置无线通信，其中，所述控制单元配置为，在第一通信模式下，控制所述存储单元和通信单元以将所述内部数据传送给外部监测装置；并且在第二通信模式下，控制所述通信单元从外部监测装置接收更新的发作预测算法，并将该算法存储于所述存储单元中用于预测癫痫发作事件。12.如权利要求11所述的植入式医疗装置，其中，所述植入式医疗装置还包括神经刺激单元，该神经刺激单元包括刺激脉冲发生器和与该刺激脉冲发生器相连的至少一个电极；并且所述控制单元根据所述预测的结果控制所述神经刺激单元实施神经刺激。13.如权利要求11所述的植入式医疗装置，其中，所述植入式医疗装置在预测癫痫发作事件时，计算癫痫发作发生的概率因子。14.如权利要求是12所述的植入式医疗装置，其中，所述植入式医疗装置在预测癫痫发作事件时，计算癫痫发作发生的概率因子；并且所述控制单元根据所述预测的结果控制所述神经刺激单元施加不同水平的神经刺激脉冲。15.如权利要求12-14中任一项所述的植入式医疗装置，其中，所述内部数据还包括有关所述神经刺激单元实施的神经刺激的治疗信息。16.如权利要求12-14中任一项所述的植入式医疗装置，其中，所述植入式医疗装置还配置为，当预测到癫痫发作事件时，向所述外部监测装置发出通知；并且所述控制单元还配置为，在向外部监测装置发出通知之后，控制所述通信单元接收来自外部监测装置的反馈，并基于该反馈决定是否实施神经刺激。17.如权利要求16所述的植入式医疗装置，其中，所述反馈包括是否拒绝施加神经刺激。18.如权利要求12所述的植入式医疗装置，其中，所述控制单元还配置为，在经由所述通信单元接收到来自外部监测装置的实施神经刺激的主动请求时，控制所述神经刺激单元实施神经刺激。19.如权利要求11所述的植入式医疗装置，其中，所述存储单元存储有初始的发作预测算法，并且所述控制单元还配置为能够根据来自外部监测装置的指示，将发作预测算法复位为...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾继炎，陈东辉，
申请(专利权)人：顾继炎，
类型：发明
国别省市：上海,31