用于确定治疗治疗窗、对神经电、心脏和/或肺部事件进行检测、预测和分类并且根据其优化治疗的方法和系统技术方案

方法和系统实现各种传感器以对与癫痫、睡眠呼吸暂停和/或前庭障碍相关的各种生理事件和/或状况进行检测、预测和/或分类，该传感器在实施方案中包括EEG传感器、生化传感器、光学体积描记(PPG)传感器、麦克风和加速度计的各种组合。该事件可以包括神经电事件、心脏事件和/或肺部事件等。在一些情况下，该方法和系统实现经过训练的人工智能(AI)模型以检测、分类和/或预测。该方法和系统还能够优化治疗窗，从而建议可以改善患者整体健康的治疗(包括改善事件前或事件后症状和影响)，并且/或者与各种护理提供者交互。护理提供者交互。护理提供者交互。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于确定治疗治疗窗、对神经电、心脏和/或肺部事件进行检测、预测和分类并且根据其优化治疗的方法和系统


[0001]本公开涉及用于监测受试者的各种类型的生理活动的系统和方法。特别地，本公开涉及用于监测受试者的神经活动的系统和方法，并且更特别地涉及对发生在受试者中的事件进行检测和分类，该事件是或者看起来类似于癫痫事件。本公开还特别涉及用于监测受试者的脑电图和光学体积描记活动的方法和系统，并且更特别地，涉及确定治疗的治疗窗，以及对发生在受试者中的神经电、前庭、耳蜗、心脏和肺部事件和状况进行检测、预测、分类，以及使用该检测、预测和分类结合所确定的治疗窗来优化治疗。

技术介绍

[0002]癫痫被认为是世界上最常见的严重脑部疾病，全世界估计有5000万患者，每年有240万新病例发生。
[0003]癫痫是一种以癫痫发作为特征的脑部疾病，从短暂且几乎无法检测到的癫痫发作到患者剧烈颤抖的更明显的癫痫发作不等。癫痫发作是无端的、反复发作的，并且是由于无法解释的原因引起的。
[0004]此外，癫痫只是具有神经学成分的各种病理生理学之一。其中癫痫、内耳障碍和某些睡眠障碍影响着数千万患者，并导致具有从轻度不适到死亡的影响的各种症状。前庭障碍有时是由内耳前庭系统与大脑之间的信号传递问题引起的，有时是由内耳物理结构的损伤或其他问题引起的，可导致头晕、视力模糊、定向障碍、跌倒、恶心和从不舒服到虚弱不等的其他症状。耳蜗疾病通常与听觉能力的改变有关，包括听力损失和耳鸣，并且可能是暂时的、长期的或永久的。同时，睡眠呼吸暂停是一种睡眠障碍，在这种情况下，人在睡觉时呼吸可能会停止。睡眠呼吸暂停本质上可能是阻塞性的(例如，喉咙的生理机能可能阻塞气道)，或者本质上可能是神经性的(中枢性睡眠呼吸暂停)。睡眠呼吸暂停的影响可能相对较小(例如，打鼾、睡眠困难等)并导致睡眠质量差、易怒、头痛、注意力难以集中等，或者可能更严重，包括导致神经损伤或甚至心脏骤停和死亡。
[0005]诊断这些障碍可能具有挑战性，尤其是在癫痫或睡眠呼吸暂停的情况下，诊断通常需要详细研究临床观察结果以及患者大脑和/或身体中的电信号和/或其他信号。诊断癫痫通常需要详细研究临床观察结果以及患者大脑和/或身体中的电信号和/或其他信号。特别是关于研究患者大脑中的电活动(例如，使用脑电描记术来产生脑电图(EEG))，这种研究通常需要对患者进行一段时间的监测。对大脑中电活动的监测需要在患者头皮上放置多个电极，每个电极通常连接到数据采集单元，该数据采集单元连续地(例如，以高速率)对信号进行采样以记录信号用于以后的分析。医务人员监测患者以观察癫痫或其他事件的外在迹象，并审查记录的电活动信号以确定事件是否发生、事件本质上是否为癫痫，以及在一些情况下，确定癫痫的类型和/或与事件相关联的大脑区域。因为电极被有线连接到数据采集单元，并且因为医务人员必须监测患者的癫痫或其他事件的外在临床体征，所以在监测期间，患者通常被限制在一个小区域(例如，医院或临床监测室)内，这可能持续几个小时到几天。
此外，在放置在患者的头皮上或头皮下的电极数量很大的情况下，将传感器耦合到数据采集单元的相应线束的尺寸可能很大，这可能通常需要患者在监测期间保持一般不活动，并且可能阻止患者进行可能与症状发作相关的正常活动。
[0006]虽然动态脑电图(aEEG)允许在临床环境之外对患者进行长期监测，但是aEEG通常不如在临床环境中获取的EEG可靠，因为临床工作人员不会持续监测患者的癫痫事件的外在迹象或者检查电极是否仍附着在头皮上，因此在确定癫痫事件与非癫痫事件之间的差异时不太可靠。
[0007]使用EEG来确定个体是否患有癫痫、癫痫的类型及其在大脑中的位置(或病灶)是疑似癫痫的个体的诊断途径的基础。不幸的是，尽管EEG提供了与疾病相关的丰富信息来源，但是EEG信号的信噪比可能很差，大部分是由训练有素的临床人员手动审查的，并且该审查限于短期监测，或者是如上所述的住院记录，或者是每次持续时间不超过七天的动态记录。由于这些限制，当前的诊断范式存在以下缺陷：(1)由于癫痫事件的频率不高，有限的记录窗(最多7天)可能不足以捕捉EEG中的临床相关事件；(2)被认为是癫痫性的临床事件可能会与其他非癫痫事件(诸如药物副作用或非癫痫源的心因性癫痫发作)混淆。这些临床事件的报告是通过患者的主观反馈或纸质/电子癫痫发作日记完成的。这些已经被证明是非常不可靠的；(3)在给予治疗(例如，药物)后缺乏对患者的长期监测导致了个体疾病状态的模糊性。例如，患者主观报告的许多事件可能是(a)癫痫、(b)药物副作用，和/或(c)非癫痫源。对患者的适当治疗必须基于在患者的整个护理过程中确定疾病状态的客观和准确的特征；(4)癫痫发作发生率的不准确的自我报告可能导致患者的过度医疗或医疗不足；以及(5)确定每个个体事件是否是(a)癫痫性的、(b)由药物副作用引起的以及/或者(c)起因是非癫痫的所需的多个数据流的人工审查是不可能的，因为(i)当进行长期监测时，需要审查大量的数据，以及(ii)无法跨多个数据流提取行为模式/生物标志物。
[0008]诊断诸如睡眠呼吸暂停的睡眠障碍(其本质上可能是偶发性和/或间歇性的)存在类似的挑战。通常，睡眠呼吸暂停是在睡眠研究后被诊断出来的，在睡眠研究中，患者在睡眠专家的观察下度过一夜，睡眠专家在患者睡眠时监测患者的呼吸和其他身体功能。这种监测可以还包括监测患者大脑中的电活动(例如，EEG)。不幸的是，处于不熟悉的环境、不熟悉的床以及被束缚于各种传感器会干扰患者舒适或正常睡眠的能力，因此有时会影响最终诊断的可靠性。
[0009]前庭和耳蜗疾病在本质上可能具有类似的偶发性和/或间歇性，因此在诊断方面可能存在类似的挑战。
[0010]重要的是，这些状况的偶发性和/或间歇性本质使得很难预测这些状况或由这些状况引起的事件将何时发生、它们将发生的频率、它们将持续多长时间，以及它们将如何影响经历它们的患者的短期和长期健康。
[0011]此外，这些疾病的治疗几乎不是一门精确的科学。例如，对疑似或确诊癫痫的个体的护理标准是施用一种或多种抗癫痫药物(AED),以尽量减少或消除个体的癫痫发作。通常，这些药物以口服形式施用，并以由治疗医师(例如，神经科医师)确定的剂量定期(例如，每天一次)服用。对特定患者有效的具体剂量和施用频率因患者而异，并且通常通过逐渐增加剂量直到确定感知到的有效剂量来确定。
[0012]这种方法的一个问题是，这些AED的持续处方是基于患者对反复癫痫发作和药物
副作用的感知发生率和严重程度的主观报告。这些主观报告的准确性可能因人而异，可能是也可能不是远离诊所的个人状态的准确表示；例如，许多类型的癫痫发作非常微妙，并且个体可能不记得或认识不到该癫痫发作(例如，失神癫痫发作)。类似地，某些AED的副作用可能被误认为癫痫发作，并因此被报告给治疗医师。由于这些缺陷，AED经常以亚治疗水平(即，控制状况的剂量不足)、以超治疗水平(该超治疗水平诱导比它们在那些水平可以或无法控制的状况更差的副作用)或以(即使当可以开出无本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于分析与癫痫患者相关联的生理状况的系统，所述系统包括：
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处理器设备，所述处理器设备包括微处理器、存储器和通信电路；
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脑电图(EEG)电极阵列，所述EEG电极阵列被配置为设置在所述患者身上，所述阵列(i)经由所述通信电路通信地耦合到所述处理器设备，(ii)从当所述阵列设置在所述患者身上时由所述阵列检测到的信号生成脑电图(EEG)数据，并且(iii)向所述处理器设备提供所述EEG数据；
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光学体积描记传感器，所述光学体积描记传感器被配置为设置在所述患者身上，所述传感器(i)经由所述通信电路通信地耦合到所述处理器设备，(ii)从当所述传感器设置在所述患者身上时由所述传感器检测到的信号生成光学体积描记图(PPG)数据，并且(iii)向所述处理器设备提供所述PPG数据；以及
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分析例程，所述分析例程存储在所述存储器中并且被配置为由所述微处理器执行，所述分析例程能够操作以(1)接收所述EEG数据和所述PPG数据；(2)确定多个特征值，所述多个特征值包括以下各项中的每一项：(i)所述EEG数据的一个或多个特征值，以及(ii)所述PPG数据的一个或多个特征值；并且(3)基于所述多个特征值，对与所述生理状况相关联的事件进行检测和分类。2.根据权利要求1所述的系统，其中所述分析例程包括静态模型。3.根据权利要求1所述的系统，其中所述分析例程包括经过训练的人工智能(AI)模型。4.根据权利要求3所述的系统，其中根据基于先前多个特征值的AI算法来配置所述经过训练的AI模型。5.根据权利要求1至权利要求4中任一项所述的系统，所述系统还包括例程，所述例程监测事件数据和分类事件并且根据所监测的事件数据来确定所给予的治疗性治疗的疗效。6.根据权利要求5所述的系统，其中根据所述所监测的事件数据的临床事件的发生次数来确定所述疗效。7.根据权利要求5或权利要求6所述的系统，其中根据加权分数来确定所述疗效，所述加权分数是根据所述所监测的事件数据来确定的。8.根据权利要求5至权利要求7中任一项所述的系统，其中所述事件数据包括副作用事件。9.根据权利要求5至权利要求8中任一项所述的系统，其中所述疗效被分类为(i)亚治疗性或(ii)治疗性。10.根据权利要求5至权利要求9中任一项所述的系统，其中所述疗效被分类为(i)无副作用或(ii)引起一种或多种副作用。11.根据权利要求1至权利要求10中任一项所述的系统，其中与所述生理状况相关联的所述事件由所述分析例程分类为癫痫事件或非癫痫事件。12.根据权利要求1至权利要求11中任一项所述的系统，所述系统还包括存储在所述存储器中并且被配置为由所述微处理器执行的治疗策略例程，所述治疗策略例程能够操作以
(i)根据所检测和分类的事件来推荐药剂以治疗所述生理状况；并且/或者(ii)根据所述所检测和分类的事件，经由耦合到所述微处理器的治疗设备施用药剂以治疗所述生理状况。13.根据权利要求1至权利要求12中任一项所述的系统，所述系统还包括存储在所述存储器中并且被配置为由所述微处理器执行的治疗策略例程，所述治疗策略例程能够操作以(i)根据所述所检测和分类的事件来推荐药剂的剂量、浓度、时机或频率的改变以治疗所述生理状况；并且/或者(ii)根据所述所检测和分类的事件，经由耦合到所述微处理器的治疗设备给予药剂的剂量、浓度、时机或频率的改变以治疗所述生理状况。14.根据权利要求1至权利要求13中任一项所述的系统，所述系统还包括存储在所述存储器中并且被配置为由所述微处理器执行的治疗策略例程，所述治疗策略例程能够操作以(i)根据所述所检测和分类的事件来推荐迷走神经刺激方案以治疗所述生理状况；并且/或者(ii)根据所述所检测和分类的事件，经由耦合到所述微处理器的治疗设备给予迷走神经刺激方案以治疗所述生理状况。15.根据权利要求1至权利要求14中任一项所述的系统，所述系统还包括存储在所述存储器中并且被配置为由所述微处理器执行的治疗策略例程，所述治疗策略例程能够操作以(i)根据所述所检测和分类的事件来推荐颅外、经颅或颅内刺激方案以治疗所述生理状况；并且/或者(ii)根据所述所检测和分类的事件，经由耦合到所述微处理器的治疗设备给予颅外、经颅或颅内刺激方案以治疗所述生理状况。16.根据权利要求1至权利要求15中任一项所述的系统，其中所述分析例程还能够操作以基于所述多个特征值来预测与所述生理状况相关联的一个或多个未来事件。17.根据权利要求1至权利要求16中任一项所述的系...

【专利技术属性】
技术研发人员：J，
申请(专利权)人：科利耳有限公司，
类型：发明
国别省市：