数字生物标志物制造技术

目前，评估经诊断患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的症状的严重程度和进展涉及每6到12个月对所述受试者进行临床监测和测试。然而，更频繁地对受试者进行监测和测试是优选的，但是增加临床监测和测试的频率对于所述受试者而言可能费用高昂并且不甚便利。因此，如本文所述，经由在临床环境之外对所述受试者进行远程监测和测试来评估症状的严重程度和进展，在费用、对受试者进行监测的容易度和对于所述受试者的便利性方面提供了优势。根据本公开的系统、方法和装置提供了一种用于通过对受试者进行主动测试来评估患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能的诊断。受试者的远端运动功能的诊断。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】数字生物标志物


[0001]本专利技术涉及一种用于改进的受试者测试和受试者分析的医疗装置。更具体地，本文描述的方面提供了用于通过受试者的主动测试来评估受试者的肌肉失能，特别是脊髓性肌萎缩症(SMA)的症状严重程度和进展的诊断装置、系统和方法。

技术介绍

[0002]脊髓性肌萎缩症(SMA)是一种常染色体隐性遗传疾病，也称为近端脊髓性肌萎缩症和5q脊髓性肌萎缩症。它是一种危及生命的神经肌肉障碍，发病率低，与运动神经元的丧失和进行性肌肉消耗(muscle wasting)有关。
[0003]SMA已成为一个健康问题，也对医疗系统造成重大经济负担。SMA是CNS的临床异质性疾病，因此需要能够实现可靠地诊断和鉴定当前疾病状态和症状进展并从而有助于准确治疗的诊断工具。
[0004]有几种标准化的方法和测试用于测量经诊断患有SMA的受试者的症状严重程度和进展。该测试涉及医生测量受试者发挥身体机能的能力。这些标准化测试可以提供对各种症状，特别是远端运动功能的评估，并且可以帮助跟踪这些症状随时间的变化。因此，使用标准化的方法和测试评估症状的严重程度和进展可帮助指导治疗和疗法选择。
[0005]目前，评估经诊断患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的症状严重程度和进展涉及每6至12个月对受试者进行临床监测和测试(http://www.motor
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manual.aspx,MFM004,MFM017,MFM018,MFM019,MFM020,MFM021,MFM022,MFM
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17,18,19,22)。虽然更频繁地对受试者进行监测和测试是理想的，但是增加临床监测和测试的频率对于受试者而言可能费用高昂并且不甚便利。

技术实现思路

[0006]下文呈现了本文所述的各个方面的简化概述。该概述不是广泛的概述，并且不旨在标识关键或重要元素或描绘权利要求的范围。以下概述仅以简化形式呈现一些概念，作为下面提供的更详细说明的介绍性序言。本文所述的方面描述了用于评估经诊断患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的症状严重程度和进展的专用医疗装置。测试和监测可在临床环境之外远程进行，从而为受试者提供费用更低、更频繁、更简单便利的测试和监测，从而改善对症状进展的检测，这进而实现了更好的治疗。
[0007]根据一个方面，本公开涉及一种用于评估受试者的肌肉失能，特别是SMA的远端运动功能的诊断装置。该装置包括至少一个处理器、与该装置相关联的一个或多个传感器以及存储计算机可读指令的存储器，该计算机可读指令在由至少一个处理器执行时，使该装置经由一个或多个与该装置相关联的传感器接收多个第一传感器数据；从所接收的第一传感器数据中提取与受试者的肌肉失能，特别是SMA的远端运动功能相关联的第一多个特征；以及基于所提取的第一多个特征，确定对肌肉失能，特别是SMA的远端运动功能的第一评估。
[0008]1)一种用于评估患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能的诊断装置，所述装置包括：
[0009]至少一个处理器；
[0010]与所述装置相关联的一个或多个传感器；和
[0011]存储计算机可读指令的存储器，所述计算机可读指令在由所述至少一个处理器执行时，使所述装置：
[0012]经由与所述装置相关联的所述一个或多个传感器接收多个第一传感器数据；
[0013]从所接收的第一传感器数据中提取与患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能相关联的第一多个特征；以及
[0014]基于所提取的第一多个特征，确定对所述受试者的所述远端运动功能的第一评估。
[0015]2)根据E1所述的装置，其中所述计算机可读指令在由所述至少一个处理器执行时，进一步使所述装置：
[0016]提示所述受试者执行以下诊断任务：在30秒的时间段内通过用同一只手的拇指和食指捏掐番茄，挤压尽可能多的番茄；
[0017]响应于所述受试者执行所述诊断任务，经由与所述装置相关联的所述一个或多个传感器接收多个第二传感器数据；
[0018]从所接收的第二传感器数据中提取与所述受试者的所述远端运动功能相关联的第二多个特征；以及
[0019]基于所提取的第二多个特征，确定对所述受试者的所述远端运动功能的第二评估。
[0020]3)根据E1至E2中任一项所述的装置，其中所述装置为智能手机。
[0021]4)根据E1至E3中任一项所述的装置，其中所述诊断任务与肌肉功能测试中的至少一项相关联。
[0022]5)一种用于评估患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能的计算机实现的方法，所述方法包括：
[0023]经由与装置相关联的一个或多个传感器接收多个第一传感器数据；
[0024]从所接收的第一传感器数据中提取与患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能相关联的第一多个特征；以及
[0025]基于所提取的第一多个特征，确定对患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能的第一评估。
[0026]6)根据E5所述的计算机实现的方法，其进一步包括：
[0027]提示所述受试者执行一项或多项诊断任务；
[0028]响应于所述受试者执行所述一项或多项诊断任务，经由所述一个或多个传感器接收多个第二传感器数据；
[0029]从所接收的第二传感器数据中提取与患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能相关联的第二多个特征；以及
[0030]至少基于提取的所述第二传感器数据，确定对患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能的第二评估。
[0031]7)根据E5至E6中任一项所述的计算机实现的方法，其中基于主动任务，特别是基于在30秒的时间段内通过用同一只手的拇指和食指捏掐番茄而获得的挤压的番茄的量来评估所述受试者的远端运动功能。
[0032]8)根据E1至E4中任一项所述的装置或根据权利要求5至7中任一项所述的计算机实现的方法，其中所述受试者为人。
[0033]9)一种包括机器可读指令的非暂时性机器可读存储介质，所述机器可读指令用于使处理器执行用于评估患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能的方法，所述方法包括：
[0034]经由与装置相关联的一个或多个传感器接收多个传感器数据；
[0035]从所接收的传感器数据中提取与患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能相关联的多个特征；以及
[0036]基于所提取的多个特征，确定对患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能的评估。
[0037]10)一种评估受试者的肌肉失能，特别是SMA的方法，所述方法包括以下步骤：
[0038]从包括在第一预定义时间窗内针对根据权利要求1至5中任一项所述的装置的使用数据的数据集中确定使用行为参数，其中所述装置已被受试者使用；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于评估患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能的诊断装置，所述装置包括：至少一个处理器；与所述装置相关联的一个或多个传感器；和存储计算机可读指令的存储器，所述计算机可读指令在由所述至少一个处理器执行时，使所述装置：经由与所述装置相关联的所述一个或多个传感器接收多个第一传感器数据；从所接收的schi数据中提取与患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能相关联的第一多个特征；以及基于所提取的第一多个特征，确定对所述受试者的所述远端运动功能的第一评估。2.根据权利要求1所述的装置，其中所述计算机可读指令在由所述至少一个处理器执行时，进一步使所述装置：提示所述受试者执行以下诊断任务：在30秒的时间段内通过用同一只手的拇指和食指捏掐番茄，挤压尽可能多的番茄；响应于所述受试者执行所述诊断任务，经由与所述装置相关联的所述一个或多个传感器接收多个第二传感器数据；从所接收的第二传感器数据中提取与所述受试者的所述远端运动功能相关联的第二多个特征；以及基于所提取的第二多个特征，确定对所述受试者的所述远端运动功能的第二评估。3.根据权利要求1至2中任一项所述的装置，其中所述装置为智能手机。4.根据权利要求1至3中任一项所述的装置，其中所述诊断任务与肌肉功能测试中的至少一项相关联。5.一种用于评估患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能的计算机实现的方法，所述方法包括：经由与装置相关联的一个或多个传感器接收多个第一传感器数据；从所接收的第一传感器数据中提取与患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能相关联的第一多个特征；以及基于所提取的第一多个特征，确定对患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能的第一评估。6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法，其进一步包括：提示所述受试者执行一项或多项诊断任务；响应于所述受试者执行所述一项或多项诊断任务，经由所述一个或多个传感器接收多个第二传感器数据；从所接收的第二传感器数据中提取与患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能相关联的第二多个特征；以及至少基于提取的所述第二传感器数据，确定对患有肌肉失能，特别是SMA的受试者的远端运动功能的第二评估。7.根据权利要求5至6中任一项所述的计算机实现的方法，其中基于主动任务，特别是基于在30秒的时间段内...

【专利技术属性】
技术研发人员：C，
申请(专利权)人：豪夫迈，
类型：发明
国别省市：