ES2349174T3 - Aparato y método para la determinación de una condición fisiológica. - Google Patents

Abstract

Aparato para detectar una condición fisiológica en una persona, el aparato comprendiendo: - medios de procesamiento (102) adaptados para recibir al menos dos parámetros fisiológicos, y para determinar, de los parámetros fisiológicos recibidos, una señal de resultado indicativa de la presencia o aparición de dicha condición fisiológica, - medios de emisión (108, 109) para generar una emisión indicativa de la señal de resultado, y - medios de almacenamiento (103) para almacenar una tabla de consulta (214) comprendiendo una pluralidad de entradas, - en donde el medio de procesamiento está adaptado para procesar los al menos dos parámetros fisiológicos recibidos para identificar una de la pluralidad de entradas de la tabla de consulta, y para determinar dicha señal de resultado de la entrada identificada de la tabla de consulta, caracterizado por el hecho de que cada introducción corresponde a una probabilidad precalculada de la presencia o aparición de dicha condición fisiológica, las probabilidades precalculadas siendo determinadas por medio de un proceso matemático de parámetros fisiológicos previamente monitorizados.

Description

Aparato y método para la determinación de una condición fisiológica.

Campo de la invención

Esta invención se refiere a la detección de una condición fisiológica, tal como la hipoglicemia, en un paciente. Más particularmente, la invención se refiere a un aparato para detectar una condición fisiológica en una persona, y a un método de alertar a un paciente del riesgo de la presencia de una condición fisiológica.

Antecedentes de la invención

Una de las complicaciones más frecuentes experimentadas por pacientes que sufren de diabetes mellitus dependiente de insulina es el fenómeno de la hipoglicemia.

La hipoglicemia es una condición fisiológica donde el nivel de glucosa en sangre del paciente disminuye por debajo de un cierto valor. Los niveles de glucosa en sangre por debajo de aprox. 2.5 mmol/L pueden dar lugar a síntomas serios y pueden incluso hacerse potencialmente peligrosos para un paciente diabético, en particular, si el paciente no se hace consciente de la condición, p. ej. porque el paciente está durmiendo o absorto con otra actividad, p. ej. conduciendo un coche.

Ya durante la aparición de la hipoglicemia, las caídas más moderadas del nivel de glucosa en sangre, p. ej. por debajo de aproximadamente 3.8 mmol/L de glucagón, causa que se libere epinefrina, hormona de crecimiento, y cortisol, dando como resultado síntomas tales como un aumento en pulso, bajada de la variabilidad del ritmo cardíaco y aumentada transpiración.

Por lo tanto, hay un fuerte deseo de permitir la monitorización de un paciente para evitar una ocurrencia no detectada de hipoglicemia. Aunque existen medidores de la glucosa que sólo requieren pequeñas muestras de sangre, las mediciones frecuentes del nivel de glucosa en las muestras de sangre tomadas del paciente son dolorosas y no adecuadas para una monitorización continua.

La patente estadounidense nº. 4,509,531 divulga un dispositivo de monitorización no invasivo tipo reloj que mide la temperatura corporal y resistencia de la piel. En el caso, bien de un predeterminado cambio en resistencia galvánica de la piel o un predeterminado cambio en temperatura de la piel periférica, se genera una alarma que puede despertar a un durmiente que lleva puesto el dispositivo de monitorización.

Otro dispositivo tipo reloj que usa la transpiración y una bajada en la temperatura de la piel para detectar la hipoglicemia es la Sleep Sentry por Diabetes Sentry Products Inc. Los estudios para este dispositivo han mostrado que, cuando se confirmó la presencia de hipoglicemia, la alarma se generó aproximadamente un 90% del tiempo, dejando así aproximadamente un 10% de las ocurrencias sin detectar. Además, no es inusual que los pacientes experimenten una falsa alarma.

Por lo tanto, a la luz de los dispositivos de la mencionada técnica previa es deseable aumentar la fiabilidad de la detección de la hipoglicemia.

La solicitud de patente internacional WO 02/069798 divulga un método para determinar la presencia de una condición fisiológica en una persona donde se miden la impedancia de la piel de la persona, ritmo cardíaco, intervalo QT y la frecuencia media o de valor máximo de la onda \alpha. Los datos de entrada medidos son alimentados en una red neuronal predictiva de múltiples capas que está instruida para calcular el estado de la glucosa en la sangre del paciente. La red neuronal es instruida usando el algoritmo de retropropagación en el que las fuerzas sinápticas son modificadas sistemáticamente de modo que la respuesta de la red se aproxima al estado de glucosa en sangre del paciente con aumentada exactitud.

Es un problema del mencionado sistema de la técnica anterior que el rendimiento actual de la red neuronal sólo puede ser evaluado basada en métodos estadísticos. Por lo tanto, una explícita validación de la emisión para todos los conjuntos de datos de entrada posibles es inviable. No obstante, ya que tal sistema es usado en un contexto médico, es deseable proporcionar un sistema con una fiabilidad que puede ser validada sistemáticamente sobre la gama entera de valores medidos del sensor.

Es un problema más del mencionado método de la técnica previa que el algoritmo de retropropagación requiere mucho tiempo.

El documento US 6,572,542 se considera que representa la técnica previa más cercana y divulga un dispositivo en el que las señales ECG y EEG son procesadas y la información derivada de ellas se combina para determinar si un paciente que sufre de diabetes está sufriendo un evento hipoglucémico, o si tal evento es inminente. Los datos de entrada del paciente o un proveedor de cuidados sanitarios también pueden ser usados para aumentar la exactitud y fiabilidad del sistema. La detección de un evento hipoglucémico por el sistema puede resultar en la emisión de una señal de alarma y/o la entrega o administración de un agente beneficioso tal como insulina, glucagón o diazóxido al paciente. El sistema puede ser implantable, externo, o una combinación de componentes externos e implantables. La estrategia de control del presente sistema está basada preferiblemente en un microprocesador y/o implementada usando electrónica especializada. En otra forma de realización, el estado glucémico del paciente es continuamente o relativamente continuamente monitorizado y controlado por el sistema. El sistema puede contener cualquiera de un número de diferentes tipos de sistemas de control de retroinformación, monitorizando el estado glucémico de un paciente y controlando el mismo, tales como sistemas lógicos borrosos, sistemas adaptativos, sistemas de aprendizaje por refuerzo, y similares.

Resumen de la invención

Es un objeto de la presente invención proporcionar un aparato para detectar una condición fisiológica en una persona con una alta fiabilidad y un rendimiento que puede ser validado sistemáticamente.

Lo mencionado y otros objetos se consiguen por un aparato para detectar una condición fisiológica en una persona, el aparato comprendiendo

-

medios de procesamiento adaptados para recibir al menos dos parámetros fisiológicos, y para determinar, a partir de los parámetros fisiológicos recibidos, una señal de resultado indicativa de la presencia o aparición de dicha condición fisiológica; y

-

medios de emisión para generar una emisión indicativa de la señal de resultado;

en donde el aparato comprende medios de almacenamiento para almacenar una tabla de consulta comprendiendo una pluralidad de entradas, cada entrada correspondiente a una probabilidad precalculada de la presencia o aparición de dicha condición fisiológica, las probabilidades precalculadas siendo determinadas por medio de un proceso matemático de parámetros fisiológicos previamente monitorizados; y los medios de procesamiento están adaptados para procesar los al menos dos parámetros fisiológicos recibidos para identificar una de la pluralidad de entradas de la tabla de consulta, y para determinar dicha señal de resultado de la entrada identificada de la tabla de consulta.

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Consecuentemente, proporcionando una tabla de consulta de manera que cualquier combinación de entradas del sensor está asociada con una entrada en la tabla de consulta, y usando un proceso matemático adecuado tal como un algoritmo de aprendizaje por refuerzo para actualizar los valores de la tabla, se proporciona un aparato mejorado para detectar una condición fisiológica.

En particular, es una ventaja que las entradas almacenadas en la tabla de consulta pueden ser validadas sistemáticamente. Ya que cualquier combinación de entradas está asociada con una entrada en la tabla de consulta, la emisión generada por el dispositivo para cualquier combinación de entradas puede ser fácilmente validada. Además, como las entradas corresponden a probabilidades precalculadas de la presencia de dicha condición fisiológica que están determinadas por medio de un proceso matemático de parámetros fisiológicos previamente monitorizados, se consigue una alta fiabilidad de la detección de la condición fisiológica.

Además, es una ventaja que la tabla de consulta proporciona una indicación directa de la probabilidad de la presencia o aparición de dicha condición fisiológica indizada por los parámetros de entrada. Por lo tanto, el cálculo/evaluación de modelos fisiológicos complejos o predicciones de niveles de glucosa en sangre futuros durante la operación se evita, así proporcionando un sistema sencillo y fiable.

Los inventores se han dado cuenta que un alto grado de fiabilidad puede ser conseguido con tablas de consulta de tamaños moderados, así permitiendo una validación fácil y sistemática de todas las entradas de la tabla de consulta. Para la tablas de consulta pequeñas, una validación puede ser realizada incluso manualmente.

En particular, es una ventaja que el aparato detecta automáticamente la hipoglicemia nocturna para los pacientes diabéticos, suficientemente temprano para que el paciente maneje el problema él mismo/ella misma. En una forma de realización, los parámetros fisiológicos son recibidos como una o más señales correspondientes del sensor. Por ejemplo, un paciente puede llevar puesto un conjunto de sensores durante la noche. Las señales del sensor pueden ser enviadas a un receptor de una unidad central mediante una conexión inalámbrica. Esta unidad central recibe las señales, las analiza y suena una alarma acústica, si el análisis muestra que el paciente experimenta una hipoglicemia o está en camino hacia una.

Es una ventaja más que la detección puede ser basada en las mediciones de varios efectos secundarios en vez de una medición directa de la glucosa en sangre.

Aquí, el término tabla de consulta se refiere a cualquier estructura de datos adecuada para almacenar una pluralidad de entradas donde cada entrada puede ser identificada por un índice adecuado.

El término "detectar una condición fisiológica" está destinado para comprender la detección de la presencia/
ausencia de tal condición y/o la aparición de tal condición y/o un grado o severidad en la que tal condición está presente.

El término "parámetro fisiológico" comprende cualquier parámetro mensurable cuantitativa y/o cualitativamente relacionado con la condición fisiológica para ser detectada. Preferiblemente, los parámetros fisiológicos son parámetros que pueden ser medidos por mediciones no invasivas. No obstante, las mediciones invasivas pueden ser usadas como una entrada también. Cuando los parámetros son medidos automáticamente, pueden ser monitorizados continuamente o cuasi-continuamente sin la necesidad de interacción humana.

En el contexto de la hipoglicemia, los ejemplos de tales parámetros incluyen el ritmo/pulso cardíaco, variabilidad del ritmo cardíaco (HRV), impedancia/transpiración de la piel, temperatura corporal/piel, frecuencia respiratoria, esfuerzo respiratorio, movimientos oculares, tono muscular, parámetros determinados por un ECG, p. ej. intervalo QT, parámetros determinados por electroencefalograma (EEG), p. ej. la frecuencia de la onda \alpha, una medición obtenida por un electro-oculograma (EOG), una medición de la saturación de O_{2}, presión sanguínea, biosensores, o similares. Los mencionados parámetros pueden ser detectados por cualquier método conocido adecuado. Preferiblemente, los parámetros están continuamente o cuasi-continuamente probados, así suministrando actualizaciones frecuentes de las mediciones, p. ej. una actualización cada pocos segundos, cada minuto, o cada pocos minutos.

Usando más de un parámetro fisiológico como una entrada al aparato de detección, se consigue un alto nivel de confianza de la detección de la condición fisiológica, aunque cada uno de los sensores de por sí puede que no sea un buen indicador de la presencia o inserción de la condición fisiológica. Combinando dos o más señales del sensor, cada una de las cuales lleva poca información, la predicción combinada proporciona un alto grado de significancia. Esta combinación de señales del sensor que tienen comparativamente baja importancia a una señal de resultado de alta importancia será referida como una fusión del sensor.

En una forma de realización, los parámetros fisiológicos incluyen además uno o más parámetros medidos por un sensor de tercer grado. El término sensor de tercer grado comprendiendo aquí un sensor midiendo un parámetro que no proporciona ninguna información directa sobre la presencia o ausencia de la condición fisiológica. Sin embargo, tal sensor puede soportar las otras señales del sensor y proporcionar un aumentado nivel de confianza del resultado. Por ejemplo, en el contexto de la hipoglicemia, el contenido de CO_{2} de la sangre es un ejemplo de tal señal de un sensor de tercer grado. El contenido de CO_{2} proporciona una indicación de si la persona está soñando y/o durmiendo inquietamente, es decir una indicación de la presencia de causas alternativas de los otros parámetros medidos, tal como la transpiración y movimiento ocular, temperatura de la piel, etc., mejorando así la fiabilidad de la detección de la hipoglicemia y, en particular, reduciendo el número de falsas alarmas positivas.

Otra opción es combinar los mencionados sensores con un sensor de primer grado, es decir un sensor que mide directamente una única cantidad reflejando las condiciones fisiológicas. En el contexto de la hipoglicemia, una medición de la glucosa en sangre no invasiva (BGM) tal como BGM infrarrojo puede no ser suficientemente precisa de por sí para ser usada como un dispositivo BGM, especialmente no lo es para valores de glucosa en sangre bajos. Por lo tanto, la BGM infrarroja puede no ser lo suficientemente precisa para ser usada para una detección fiable de la hipoglicemia. No obstante, en conexión con uno o más de los denominados sensores de segundo grado mencionados, una medición de primer grado poco fiable puede contribuir a una detección global fiable.

Las señales del sensor medidas pueden ser recibidas como una señal eléctrica de los respectivos sensores, p. ej. mediante cables conectados al dispositivo de detección. De forma alternativa o adicionalmente, algunas o todas las señales del sensor pueden ser recibidas mediante la comunicación inalámbrica de datos. Por ejemplo, un sensor puede incluir un transmisor de radio para transmitir el/los parámetro/s medido/s mediante un enlace de comunicación por radio de gama corta a un radiorreceptor correspondiente en el dispositivo de detección, evitando así la necesidad de cables que conectan los diferentes sensores con el dispositivo de detección. En aún una forma más de realización, algunos o todos los sensores están integrados en el dispositivo de detección, p. ej. cuando el dispositivo de detección se lleva puesto por el paciente de manera que tiene contacto directo con la piel del paciente, p. ej. alrededor de la muñeca del paciente. Por lo tanto, el aparato comprende preferiblemente medios de entrada adecuados para recibir los parámetros fisiológicos, p. ej. cualquier circuitería adecuada o dispositivo adaptado para recibir una señal del sensor.

Por lo tanto, el dispositivo se puede llevar puesto por el paciente, p. ej. alrededor de la muñeca del paciente, o el dispositivo puede ser posicionado en la proximidad del paciente o en la proximidad de una persona que cuida al paciente, p. ej. sobre una mesa junto a la cama del paciente.

El término "proceso matemático" está destinado a comprender cualquier algoritmo adecuado para analizar datos previamente medidos para determinar las relaciones adecuadas entre los valores de entrada medidos y las correspondientes probabilidades de la presencia real o aparición de la condición fisiológica. Por ejemplo, el proceso matemático puede comprender un análisis de correlación estadística y/o un proceso de análisis de patrones de las entradas del sensor medidas y las ocurrencias actuales detectadas de la condición fisiológica. Cuando el proceso matemático comprende un algoritmo de aprendizaje adaptativo, las entradas generadas de la tabla de consulta pueden ser ajustadas durante el uso actual del dispositivo basado en la retroinformación proporcionada por el usuario. Por lo tanto, el aparato comienza como pre-aprendido y puede adaptarse al usuario desde allí. Cuando el algoritmo de aprendizaje adaptativo comprende un proceso de aprendizaje de refuerzo, se consigue un análisis de datos particularmente eficaz con un alto índice de aprendizaje.

Es una ventaja que el aparato sea adaptativo con un alto índice de aprendizaje, requiriendo sólo pocas interacciones con el usuario a fin de conseguir un grado de adaptación alto.

Es una ventaja más que el aparato puede ser inicializado con una tabla de consulta pre-aprendida. Consecuentemente, cuando el usuario usa el aparato por primera vez ya tiene valores que se adecuan al usuario bastante bien. Por lo tanto, el usuario necesita gastar menos tiempo antes de llegar al punto, donde el aparato está plenamente adaptado.

Es un ejemplo más, que la función real de la tabla de consulta es mucho más transparente que el ejemplo de redes neuronales de capa múltiple, facilitando así una validación del aparato entero.

Además, es una ventaja el hecho de que la computación real es menos exigente que las redes neuronales de propagación y, por lo tanto, más rápida.

Además, el uso de una tabla de consulta evita el problema de sobre-ajuste que puede surgir cuando se usan las redes neuronales de capa múltiple de retropropagación.

En una forma de realización preferida, el aparato comprende además medios de entrada para recibir una entrada del usuario indicativa de la presencia o ausencia de dicha condición fisiológica y/o medios de entrada para recibir una cantidad medida indicativa de la presencia de la condición fisiológica, p. ej. un nivel de glucosa en sangre medido. Consecuentemente, el usuario puede proporcionar retroinformación al aparato indicando si una alarma generada por el aparato fue una falsa alarma y/o si una alarma debería haber sido generada y/o lo similar. Por lo tanto, el proceso de aprendizaje adaptativo puede ser actualizado basado en la mencionada retroinformación, así proporcionando un rendimiento mejorado adaptado a la fisiología del paciente individual. Los medios de entrada para recibir una entrada del usuario pueden comprender un teclado, una pantalla táctil, un teclado, un número de botones pulsadores u otro dispositivo de entrada sensible al tacto, un dispositivo de entrada de voz/sonido, o cualquier otro dispositivo de entrada adecuado.

Consecuentemente, en una forma de realización preferida, el medio de procesamiento está adaptado además para actualizar al menos la entrada identificada de la tabla de consulta según el proceso adaptativo y en respuesta a una entrada del usuario indicativa de la presencia o ausencia de dicha condición fisiológica y/o una cantidad medida recibida indicativa de la presencia de la condición fisiológica. Por lo tanto, la entrada seleccionada por la señal del sensor actual es actualizada basada en la retroinformación recibida para reflejar mejor la fisiología del paciente y para mejorar la fiabilidad de las futuras detecciones. Por ejemplo, si una alarma es clasificada como una falsa alarma por el usuario, la probabilidad almacenada en la entrada seleccionada actualmente de la tabla de consulta puede ser disminuida por un valor predeterminado. Asimismo, si el usuario ha indicado que una alarma debería haber sido generada, la correspondiente probabilidad puede ser aumentada. En una forma de realización, todas las entradas seleccionadas dentro de un predeterminado periodo previo de una alarma, son actualizadas así aumentando la eficacia del algoritmo.

En una forma de realización preferida, el medio de procesamiento está adaptado además para discretizar los parámetros fisiológicos recibidos para obtener una de una pluralidad de posibles combinaciones de parámetros fisiológicos específicos, cada una de la pluralidad de combinaciones estando asociadas a una correspondiente de la pluralidad de entradas de la tabla de consulta. En particular, en una forma de realización, los medios de procesamiento están adaptados para discretizar los parámetros fisiológicos recibidos identificando, para cada uno de los parámetros fisiológicos recibidos, uno de un número correspondiente de intervalos en los que el parámetro fisiológico recibido está determinado a estar comprendido; dando como resultado una combinación de intervalos identificados, la combinación identificando una correspondiente entrada en la tabla de consulta.

Por lo tanto, una generación eficaz de un índice para la tabla de consulta está provisto el cual puede ser fácilmente validado y no requiere muchos recursos computacionales.

Preferiblemente, el procesamiento de los al menos dos parámetros fisiológicos recibidos, para identificar una de la pluralidad de entradas de la tabla de consulta resulta en un índice adecuado para la tabla de consulta. En una forma de realización preferida, las señales del sensor medidas son discretizadas con respecto a un número pequeño de intervalos, así reduciendo el espacio de índice de la tabla de consulta y, por lo tanto, reduciendo la complejidad del sistema de detección. Por otra parte el número de intervalos es seleccionado preferiblemente lo suficientemente grande para proporcionar una resolución suficiente para detectar cambios indicativos de la aparición o presencia de la condición fisiológica. En una forma de realización, cada señal del sensor medida está asignada a uno de 2-10 intervalos, preferiblemente 3-6 intervalos, más preferiblemente 3-5 intervalos, de la forma más preferible 4 intervalos. No obstante, se entiende que en algunas formas de realización números más grandes de intervalos pueden ser deseables. Se entiende que se pueden utilizar números diferentes de intervalos para las diferentes señales del sensor. Preferiblemente, los intervalos son seleccionados para proporcionar una resolución más alta de la discretización a gamas que son más significativas para la condición fisiológica en cuestión que en las gamas que son menos significativas. Por lo tanto, preferiblemente los intervalos para al menos algunos de los sensores son distribuidos asimétricamente alrededor de un valor normal de una señal del sensor dada, es decir alrededor de un valor de la señal del sensor correspondiente a una condición fisiológica normal. En particular, los intervalos se distribuyen de manera que hay un mayor número de intervalos en un lado del valor normal que en el otro lado. Los inventores se han dado cuenta que para muchas señales del sensor, tanto la frecuencia de ocurrencia como el grado de importancia de los valores para la determinación de una condición fisiológica están distribuidos asimétricamente. Por lo tanto, seleccionando intervalos distribuidos asimétricamente, el número de intervalos requeridos y, consecuentemente, el tamaño de la tabla de consulta se
reducen.

Asimismo, el número de diferentes señales del sensor deberían de ser seleccionadas lo suficientemente grandes para proporcionar una detección fiable y suficientemente pequeñas para proporcionar una tabla de consulta pequeña que puede ser fácilmente validada. En una forma de realización preferida, los al menos dos parámetros fisiológicos consisten en 2-10 parámetros, preferiblemente 3-6 parámetros, más preferiblemente 4-5 parámetros.

En una forma de realización preferida, el aparato además detecta el nivel de cambio de al menos uno de los parámetros fisiológicos, así aumentando más la fiabilidad de detección.

El término procesamiento comprende cualquier circuito adecuado o dispositivo para el procesamiento de datos, p. ej. un microprocesador programable de propósito general o específico, un procesador digital de señales (DSP), un circuito integrado para aplicaciones específicas (ASIC), una unidad de procesamiento central (CPU) de un ordenador, o similar.

Los medios de emisión comprenden cualquier circuito o dispositivo para generar una señal de emisión adecuada para atraer la atención del usuario o de otra persona, preferiblemente adecuada para despertar a un usuario durmiente. Ejemplos de tales medios de emisión incluyen un generador de sonido, un altavoz, un buscapersonas, un vibrador, una fuente de luz p. ej. para generar una luz parpadeante fuerte etc. o cualquier combinación de los mencionados. Adicionalmente o de forma alternativa, la alarma puede ser conectada a un sistema de telecomunicaciones. Por lo tanto, si la condición fisiológica es detectada, el aparato de detección puede marcar un número preseleccionado automáticamente, si no hay ninguna reacción a la alarma dentro de un plazo de tiempo establecido.

El término medios de almacenamiento comprende cualquier circuito o dispositivo adecuado para almacenar datos, por ejemplo una memoria de sólo lectura programable y borrable eléctricamente (EEPROM), memoria de sólo lectura programable y borrable (EPROM), memoria de acceso aleatorio (RAM), almacenamiento magnético tal como un disco duro, un medio de almacenamiento extraíble, p. ej. una tarjeta de memoria, una tarjeta PCMCIA, una tarjeta inteligente, o similar.

Por ejemplo, el aparato puede comprender un dispositivo de procesamiento de datos adecuadamente programado y/o configurado, p. ej. un dispositivo médico dedicado o multiuso, un equipo informático personal, un equipo informático de mano, un PDA, un terminal móvil, o similar.

Más formas de realización preferidas son divulgadas en las reivindicaciones dependientes.

La presente invención puede ser implementada de diferentes maneras incluyendo el aparato anteriormente descrito y en lo siguiente, un método, y más medios de producto, cada uno produciendo uno o más de los beneficios y ventajas que se describen en conexión con el primer método mencionado, y cada uno con una o más formas de realización preferidas correspondientes a las formas de realización preferidas que se describen en conexión con el primer aparato mencionado y divulgado en las dependientes reivindicaciones.

La invención se refiere además a un método de alertar a un paciente del riesgo de la presencia de una condición fisiológica, el método comprendiendo

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recibir al menos dos parámetros fisiológicos;

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determinar, a partir de los parámetros fisiológicos recibidos, una señal de resultado indicativa de la presencia de dicha condición fisiológica;

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notificar al paciente en respuesta a la señal de resultado;

en donde la fase de determinar la señal de resultado comprende

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procesar los al menos dos parámetros recibidos para identificar una de una pluralidad de entradas de una tabla de consulta, cada entrada de la tabla de consulta correspondiente a una probabilidad calculada de la presencia de dicha condición fisiológica; y

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determinar dicha señal de resultado de la entrada identificada de la tabla de consulta.

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Se observa que las características del método anteriormente descrito y que en lo siguiente pueden ser implementadas en software y realizadas en un sistema de procesamiento de datos u otros medios de procesamiento provocados por la ejecución de instrucciones ejecutables por ordenador. Las instrucciones pueden ser medios de código del programa cargados en una memoria, tales como una RAM, desde un medio de almacenamiento o de otro equipo informático mediante una red informática. De forma alternativa, las características que se describen se pueden implementar por circuitería cableada en vez de software o en combinación con el software.

La invención se refiere además a un sistema de procesamiento de datos adaptado para realizar el método que se describe anteriormente y en lo siguiente.

La invención se refiere además a un programa informático comprendiendo medios de código del programa para realizar todas las fases del método que se describen anteriormente y en lo siguiente cuando dicho programa es ejecutado en un ordenador.

La invención se refiere además a un producto de programa informático comprendiendo medios de código del programa almacenados en un medio legibles en equipo informático para realizar el método que se describe anteriormente y en lo siguiente cuando dicho producto de programa informático es ejecutado en un ordenador.

Breve descripción de las figuras

La invención se explicará más plenamente a continuación en conexión con una forma de realización preferida y con referencia al dibujo, en el que:

Las figuras 1a-c muestran diagramas de bloque de ejemplos de un aparato para la detección de hipoglicemia;

La Fig 2 muestra un diagrama de bloques más detallado de las funciones realizadas por la unidad de procesamiento de un aparato para la detección de la hipoglicemia;

La fig. 3 muestra un ejemplo de una tabla de consulta comprendiendo probabilidades de la presencia o aparición de la hipoglicemia;

La fig. 4 muestra un diagrama de flujo de un método de determinación de las entradas de la tabla de consulta basadas en el aprendizaje por refuerzo; y

La fig. 5 muestra un diagrama de flujo del proceso de una operación diaria o nocturna de un aparato de detección incluyendo una adaptación en línea de las entradas de la tabla de consulta.

Descripción detallada de las formas de realización preferidas

Las figuras 1a-c muestran diagramas de bloque de ejemplos de un aparato para la detección de hipoglicemia. En lo siguiente, los mismos números de referencia se refieren a los mismos componentes.

En referencia a la Fig. 1a, el aparato 101 comprende una unidad de procesamiento 102 una memoria 103, un altavoz 108, y un interfaz de usuario 109. El aparato comprende además o está conectado a un número de sensores generalmente designados 104, 105, 106, y 107. En el ejemplo de la figura 1a, el aparato 101 está conectado a tres sensores 104, 105, y 106 mediante cables, y el aparato 101 comprende además un sensor integrado 107, p. ej. un sensor del pulso o un sensor de la temperatura de la piel integrado en un dispositivo, p. ej. un dispositivo que se lleva puesto alrededor de la muñeca del usuario.

Por ejemplo, los sensores 104, 105, 106, y 107 pueden medir el pulso, la variabilidad del ritmo cardíaco, la temperatura de la piel, y la impedancia de la piel, respectivamente. No obstante se entiende que de forma alternativa o adicionalmente otras mediciones pueden ser realizadas.

El sensor del pulso puede ser basado en cualquier método adecuado conocido en la técnica tal como las mediciones fotoeléctricas, p. ej. como se describe en ``The Biomedical Engineering Handbook, CRC Press, Volume 1 (ISBN: 0-8493-0461-X), p. 86-1 - 86-7. Por ejemplo, el sensor del pulso puede ser un oxímetro del pulso, p.ej. colocado en la punta del dedo o lóbulo de la oreja del usuario.

La impedancia de la piel puede ser basada en cualquier método adecuado conocido en la técnica. Por ejemplo, el sensor de impedancia de la piel puede comprender un electrodo de tipo concéntrico con un electrodo externo pasivo y un electrodo interno, p. ej. como se divulga en WO 02/069798.

La medición de la variabilidad del ritmo cardíaco (HRV) puede basarse en cualquier método adecuado conocido en la técnica, p. ej. como se describe en ``The Biomedical Engineering Handbook, CRC Press, Volumen 1 (ISBN: 0-8493-0461-X), p. 13-1 - 13-8. Por ejemplo, el HRV puede ser determinado basándose en un electrocardiograma (ECG), p. ej. medido mediante electrodos colocados en el pecho y/o brazos del usuario.

La temperatura de la piel puede ser medida basándose en cualquier método adecuado conocido en la técnica, p. ej. por medio de un sensor basado en el termistor.

Se entiende que en formas de realización alternativas puede ser usado un conjunto diferente de señales del sensor. De forma adicional o alternativa a las mencionadas señales del sensor, tal conjunto de señales del sensor pueden incluir la frecuencia respiratoria, esfuerzo respiratorio, movimientos oculares, EOG, tono muscular, parámetros determinados por un electrocardiograma (ECG), p. ej. intervalo QT, frecuencia de la onda \alpha, etc., parámetros determinados por Electroencefalografía (EEG), etc, señales del sensor de tercer grado tales como el contenido de O_{2} y/o CO_{2} de la sangre, señales del sensor de primer grado tales como una medición de glucosa en sangre no invasiva, etc., o cualquier combinación de lo mencionado. Los mencionados parámetros pueden ser detectados por cualquier método adecuado conocido per se en la técnica.

Los sensores 104, 105, 106, y 107 envían las señales del sensor medidas, a la unidad de procesamiento 102. En una forma de realización, las señales son enviadas como señales análogas que son procesadas por la unidad de procesamiento, p. ej. muestreando/digitalizando la señal análoga y/o promediando las señales durante un tiempo predeterminado, y/o lo similar. En otra forma de realización, alguno o todos los sensores 104, 105, 106, y 107 realizan algo o todo el mencionado procesamiento y envían una señal adecuadamente muestreada, promediada y digitalizada a la unidad de procesamiento 102.

La unidad de procesamiento 102 determina una entrada de una tabla de consulta de la combinación de señales del sensor, recupera la identificada entrada de una tabla de consulta almacenada en la memoria 103, y determina, basándose en la entrada recuperada, si la alarma debe o no ser dada, como se describirá en mayor detalle a continuación.

Si es dada una alarma, la unidad de procesamiento activa el altavoz 108. Se entiende que de forma alternativa o adicionalmente, cualquier otra unidad de salida adecuada para la generación de una alarma, puede ser usada.

El aparato comprende además una interfaz de usuario 109, p. ej. uno o más botones pulsadores, un teclado, una pantalla táctil, o similar, permitiendo al usuario proporcionar retroinformación al aparato. Por ejemplo, la interfaz de usuario puede comprender un botón para apagar la alarma y además botones o un teclado para proporcionar retroinformación adicional, p. ej. un reconocimiento de que la alarma fue una alarma justificada o la alarma fue una falsa alarma, es decir, si el usuario realmente experimenta una hipoglicemia. Esta retroinformación puede ser usada entonces a fin de modificar de forma adaptiva una o más entradas en la tabla de consulta como se describe con mayor detalle a continuación. La interfaz de usuario además puede permitir a un usuario introducir un nivel de glucosa en sangre medido, así proporcionando una retroinformación sobre el grado de hipoglicemia, si la hay.

La Fig. 1b muestra otro ejemplo de un aparato para detectar la hipoglicemia. En este ejemplo, el aparato 101 recibe las señales del sensor de los sensores 104, 105, 106, y 107 mediante comunicaciones por radio. Consecuentemente, el aparato 101 comprende además un radiorreceptor de corto alcance 116, p. ej. un receptor adaptado para recibir señales de radio en una banda de radiofrecuencia sin licencia. En una forma de realización, el receptor está implementado según el estándar Bluetooth. De forma similar los sensores 104, 105, 106, y 107 comprenden cada uno un correspondiente emisor de radio 110, 111, 112, y 113, respectivamente, adaptado para comunicar con el receptor 116.

Por ejemplo, el aparato 101 con el receptor, la unidad de procesamiento y la emisión de alarma puede ser un dispositivo que se puede colocar sobre una mesita de noche o puede ser una unidad tipo reloj que se lleva puesta alrededor de la muñeca del usuario. En el caso del dispositivo de mesita de noche, el dispositivo puede incluir opcionalmente un compartimiento refrigerador que es suficientemente grande para guardar algún zumo, un refresco, o similar, así permitiendo al paciente equilibrar inmediatamente una condición de hipoglicemia en caso de una alarma.

La Fig. 1c muestra aún otro ejemplo más de un aparato para detectar la hipoglicemia. En este ejemplo, el aparato 101 está conectado a tres sensores 104, 105, y 106 mediante cables, y el aparato 101 comprende además un sensor integrado 107, como en el ejemplo de la figura 1a. Adicionalmente, el aparato de la figura 1c comprende además un circuito de interfaz 114 para recibir una señal de un dispositivo de medición de glucosa en sangre 115. Por ejemplo, el circuito de interfaz puede ser una conexión cableada, una conexión de enchufe macho y hembra o una conexión inalámbrica, p. ej. una conexión infrarroja o basada en radio. El circuito de interfaz 114 permite a un usuario transferir directamente un valor de glucosa en sangre medido por el dispositivo de medición 115 al aparato 101, así permitiendo al usuario verificar o rechazar una alarma dada por el aparato 101.

Se entiende que pueden ser diseñadas varias formas de realización equivalentes de un aparato, incluyendo combinaciones de los mencionados ejemplos.

La Fig. 2 muestra un diagrama de bloques más detallado de las funciones realizadas por la unidad de procesamiento de un aparato para detectar la hipoglicemia.

La unidad de procesamiento 200 recibe entradas de los N sensores ejemplificados por los sensores 104, 105, y 107, designados generalmente S1, S2, ..., SN.

La señal recibida del sensor S1 es introducida en un módulo preprocesador 204 donde es adecuadamente preprocesada, p. ej. promediada durante un predeterminado periodo de tiempo p. ej. unos segundos, y/o normalizada y/o similares. La señal preprocesada es introducida en un módulo discretizador 205. El módulo discretizador 205 determina en cual de un número de intervalos predeterminados están comprendidas las señales del sensor recibidas. Asumiendo que la gama total de la señal del sensor S1 se extiende entre S1_{min} y S1_{max}, la gama es dividida en intervalos K1 I_{1,1} = (S1_{min} S1_{1}], I_{1} ._{2} = (S1_{1}; S1_{2}], ..., I_{1,K1} = (S1_{K1-1} S1_{max}), y el módulo discretizador determina el intervalo I_{1,K} = (S1_{k-1} S1_{k}], de manera que S1_{k-1} < S1 \leq S1_{k}. Por ejemplo, la temperatura T de la piel puede ser discretizada como "bastante baja" (correspondiente a T \leq 23ºC), "baja" (23ºC < T \leq 25ºC), "normal" (25ºC < T \leq 27ºC), y "alta" (T>27ºC). Por lo tanto, el valor normal (26ºC) está en el tercer intervalo y los intervalos se desplazan hacia la gama de temperatura que es pertinente para la detección de hipoglicemia, es decir hacia las temperaturas inferiores al valor normal. El discretizador emite el número del intervalo identificado.

La señal preprocesada también es introducida en un módulo 206 para determinar un nivel de cambio de la señal del sensor S1. De forma similar a la discretización de la señal del sensor actual, el nivel de cambio también es determinado como que está comprendido dentro de uno de un número de intervalos. En una forma de realización, la gama de cambio puede ser determinada sencillamente como una diferencia de dos valores consecutivos de la señal del sensor. Por ejemplo, en el mencionado ejemplo de temperatura de la piel, el índice de cambio puede ser discretizado en, "disminuyendo rápidamente", "diminuyendo lentamente", "incrementando lentamente", "incrementando rápidamente". El módulo 206 emite una indicación del nivel de cambio, p. ej. emitiendo el número del correspondiente intervalo.

De forma similar, la señal del sensor recibida del sensor S2 es preprocesada en el preprocesador 207, discretizada en el módulo discretizador 208, y un nivel de cambio determinado en el módulo 209. La señal del sensor recibida del sensor SN es preprocesada en el preprocesador 210, discretizada en el módulo discretizador 211, y un nivel de cambio determinado en el módulo 212. por lo tanto, en esta forma de realización, se generan 2N números de intervalo.

Los números de índice determinados de las señales recibidas del sensor y los correspondientes niveles de cambio son introducidos en el módulo de índice 213. Para cada combinación posible de intervalos 2N, el módulo de índice determina una correspondiente entrada en la tabla de consulta 214. La tabla de consulta está almacenada en una memoria 103, p. ej. una EPROM EEPROM, un disco duro, una tarjeta de memoria, o similar. Cada entrada de la tabla de consulta corresponde a una probabilidad estimada de que el paciente es hipoglucémico. El módulo de índice además almacena el número índice determinado junto con un correspondiente sello temporal en una tabla logarítmica 217 almacenada en la memoria 103 o, de forma alternativa, en una memoria por separado. Por ejemplo, la tabla logarítmica puede almacenar los números de índice seleccionados durante las pasadas 12 horas, las últimas 24 horas, o similar.

La determinada probabilidad recuperada de la tabla de consulta 214 es introducida en el módulo umbral 215, donde la probabilidad es comparada con un predeterminado umbral. Por ejemplo, el umbral puede ser preprogramado por un médico para el paciente individual. Preferiblemente, un único umbral global es usado para todas las entradas de la tabla de consulta, así reduciendo el número de parámetros que tienen que ser ajustados. Si el módulo de umbral determina que la probabilidad es inferior al umbral, ninguna alarma es generada. De lo contrario, si la probabilidad se determina superior al umbral, una señal de alarma es emitida por la unidad de procesamiento, controlando que por el altavoz 108 suene una alarma audible. El módulo de umbral envía además una señal a un módulo de refuerzo 216 indicando que se ha desencadenado una alarma.

En una forma de realización, el mencionado proceso es repetido en intervalos de tiempo regulares, p. ej. cada 30 segundos, cada minuto, cada pocos minutos, o similar. Consecuentemente, en esta forma de realización, los sensores adquieren mediciones sobre un intervalo de tiempo, y la resultante señal es procesada, transformada en un índice para la tabla de consulta, y de la correspondiente probabilidad se determina si es dada o no una alarma. En algunas formas de realización, sólo es dada una alarma, si la probabilidad se determina ser superior al umbral en un número predeterminado de intervalos de tiempo consecutivos.

Si la unidad de procesamiento recibe una señal de la interfaz de usuario referente a la condición fisiológica actual del usuario, la información recibida es introducida en un módulo de aprendizaje por refuerzo 216. Basándose en la entrada recibida y cualquier señal posible recibida de la unidad de umbral sobre cualquier alarma desencadenada, el módulo de refuerzo determina un período de tiempo de manera que todas las entradas de la tabla de consulta seleccionadas durante aquel período de tiempo son modificadas. Por ejemplo, si una alarma se ha generado por el aparato y si el usuario ha indicado mediante la interfaz de usuario 109 que la alarma fue una falsa alarma, el módulo de refuerzo se puede determinar para disminuir todas las probabilidades que fueron seleccionadas durante los últimos 30 minutos previos a la alarma. Asimismo, si una alarma se ha generado por el aparato y si el usuario ha reconocido mediante la interfaz de usuario 109 que él/ella experimenta realmente una condición de hipoglicemia, p. ej. basándose en una medición de glucosa en sangre, el módulo de refuerzo se puede determinar para incrementar todas las probabilidades que fueron seleccionadas durante los últimos 30 minutos previos a la alarma. De forma similar, si la entrada recibida del usuario indica que el usuario ha tenido una condición no detectada de hipoglicemia en algún momento durante la noche previa, el módulo de refuerzo puede determinar modificar todas las entradas de la tabla de consulta 214 que fueron seleccionadas durante la noche previa. Consecuentemente, el módulo de refuerzo recupera información de la memoria 217 identificando las entradas que fueron seleccionadas durante el determinado periodo temporal y los correspondientes puntos en el tiempo en los que las entradas fueron seleccionadas. El módulo de refuerzo 216 calcula entonces las probabilidades modificadas para las entradas identificadas y almacena las probabilidades modificadas en la tabla de consulta 214. Una forma de realización del algoritmo actualizado se describirá a continuación.

Se entiende, que las funciones realizadas por la unidad de procesamiento y descritas con referencia a la mencionada Fig. 2 pueden ser implementadas plenamente o parcialmente en software, donde los bloques en la Fig. 2 representan los componentes funcionales diferentes.

La Fig. 3 muestra un ejemplo de una tabla de consulta comprendiendo probabilidades para la presencia o aparición de hipoglicemia. Para simplicidad, en el ejemplo de la figura 3 se asume que el aparato correspondiente recibe señales de dos sensores S1 y S2. Se asume además que la señal de S1 es discretizada en cuatro intervalos indizados 1, 2, 3, y 4, mientras que la señal de S2 es discretizada en tres intervalos indizados 1, 2, y 3. Además, el nivel de cambio de la señal S1, marcada \DeltaS1, es dicretizada en cuatro intervalos indizados 1, 2, 3, y 4, mientras el nivel de cambio de la señal S2, marcada \DeltaS2, es discretizada en dos intervalos indizados 1 y 2. Cada fila de la tabla de consulta de la figura 3 corresponde a una de las posibles combinaciones de intervalos de S1, \DeltaS1, S2, y \DeltaS2, y cada fila incluye una entrada comprendiendo una probabilidad P asignada a la correspondiente combinación de intervalos. En la Fig. 3, los valores de probabilidad son indicados esquemáticamente por P_{ijkl}, donde i\in{1,2,3,4}, j\in{1,2,3,4}, k \in{1,2,3,}, I \in{1,2} corresponden a los índices de los intervalos correspondientes a S1, \DeltaS1, S2, y \DeltaS2, respectivamente. Por lo tanto, la tabla de consulta en este ejemplo comprende 4*4*3*2=96 entradas. Se apreciará que el tamaño de la tabla de consulta incrementa rápidamente con el número de sensores y con el número de intervalos para cada sensor. Por lo tanto, se prefiere que el número de señales del sensor y el respectivo número de intervalos se seleccionen por ser pequeños pero aún lo suficientemente grandes para proporcionar una detección fiable de la condición fisiológica. Para la hipoglicemia se prefiere usar entre 2 y 7 intervalos para cada señal del sensor y cada nivel de cambio, preferiblemente 4 intervalos. Se apreciará además que el formato de la estructura de datos en la que la tabla de consulta está almacenada puede variar dependiendo de la implementación actual. Por ejemplo, la tabla puede ser almacenada como un conjunto multidimensional, como una estructura de árbol jerárquico, o similar.

La Fig. 4 muestra un diagrama de flujo de un método para determinar las entradas de la tabla de consulta basada en el aprendizaje por refuerzo.

El proceso es basado en un conjunto de datos experimentales comprendiendo señales de sensor medidas para un paciente durante un predeterminado periodo temporal, p. ej. unos pocos días, una semana, o incluso más largo, e indicaciones correspondientes si el paciente estaba en una condición de hipoglicemia o no. Preferiblemente, los datos experimentales se obtienen para el mismo paciente que usará posteriormente el aparato, proporcionando así una tabla de consulta individualizada. De forma alternativa, la tabla de consulta puede ser preinstruida basada en datos genéricos de los pacientes, así evitando una adquisición de datos para cada paciente individual. En lo siguiente se asume que los datos son representados como una secuencia de registro de datos, cada registro de datos comprendiendo un tiempo t, un conjunto de señales medidas del sensor {S_{t}} en el tiempo t, p. ej. señales del sensor promediadas durante un período de tiempo alrededor del tiempo t, y una indicación si el paciente en el tiempo t estaba en un estado de hipoglicemia o no. En lo siguiente, se asume además que el tiempo es incrementado por 1 minuto, es decir que hay un registro de datos por cada minuto, y que los registros de datos están marcados por t = 1,2,3,...,MAX, donde MAX corresponde al número de registros en el conjunto de datos. Por ejemplo, los mencionados datos pueden ser obtenidos durante una monitorización durante toda la noche de un paciente bajo supervisión. Se entiende que en cambio se puede usar un incremento de tiempo diferente, p. ej. cualquier incremento entre unos pocos segundos y varios minutos.

En una fase inicial 401, todas las entradas de la tabla de consulta son inicializadas a 0.5, es decir P_{i} = 0.5 para las probabilidades P_{i}. Aquí las probabilidades se suponen ser indizadas por i.

En la fase 402, es comenzada una iteración. Por simplicidad, se supone que el tiempo es inicializado a t = 0, y las fases desde la fase 403 a la fase 416 son repetidas hasta que todos los registros de datos para todos los tiempos t son procesados, es decir hasta t = MAX.

En la fase 403 el tiempo t es incrementado, es decir t \leftarrow t+1

En la fase 404, el proceso recupera las señales del sensor {S_{t}} para tiempo t de la memoria y, en la fase 405, el correspondiente índice i(t) que identifica una de las entradas de la tabla de consulta es determinado como se describió anteriormente. De la tabla de consulta, la correspondiente probabilidad P_{i(t)} es recuperada de la tabla de consulta almacenada en la memoria 103. El índice identificado i(t) y el correspondiente tiempo T se almacenan en un registro de datos adecuado en la memoria 103 para su uso posterior.

En la fase 406 el proceso determina a partir del correspondiente registro de datos, si en realidad hubo una condición de hipoglicemia en el tiempo t. Si no hubo tal condición en el tiempo t, el proceso continúa en la fase 407 donde un parámetro de refuerzo r es establecido en r = 0. De lo contrario, es decir si una condición de hipoglicemia estaba presente, el proceso continúa en la fase 408 donde el parámetro de refuerzo r es establecido en r = +1. Posteriormente, el proceso continúa en la fase 411.

En la fase 411, es decir después de establecer el parámetro de refuerzo, el proceso entra en un bucle. El bucle comprende las fases desde la fase 412 a través de la fase 415 y realiza una actualización de las probabilidades de todas las entradas de la tabla de consulta que se han identificado durante un predeterminado periodo previo al tiempo actual t. En la forma de realización de la figura 4, el predeterminado periodo temporal se asume ser de 30 minutos. Consecuentemente, antes de entrar en el bucle, es decir en la fase 411, un contador \tau se establece en \tau = t-30, es decir al principio del predeterminado periodo. Se entiende que si \tau <1, \tau en cambio se establece en 1.

En la fase 412, un parámetro de ponderación \lambda es establecido en

100

es decir, el parámetro \lambda es incrementado linealmente desde \lambda = 0 en el tiempo t-30 a \lambda = 1 en el tiempo t, correspondiente a la observación que la correlación entre el estado fisiológico del paciente en el tiempo \tau y el estado en el tiempo t disminuye con diferencia incremental t-\tau. Se entiende que en cambio, otras formas funcionales de un incremento gradual pueden ser usadas.

En la fase 413, la entrada de la tabla de consulta que fue seleccionada en el tiempo \tau, es decir la entrada con el índice i(\tau) según es recuperada del registro de datos en la memoria 103, es actualizada según

1

es decir la probabilidad es ajustada por el término de corrección

2

Por lo tanto, la corrección depende de las probabilidades en el tiempo \tau y en el tiempo \tau-1. El parámetro \gamma determina el peso relativo de las probabilidades en el tiempo \tau y en el tiempo \tau-1. Preferiblemente el valor de \gamma es seleccionado según el nivel de muestreo y la longitud del período de tiempo. Por ejemplo para un período de tiempo de 30 minutos y un muestreo una vez al minuto como en el ejemplo actual, los valores de \gamma entre 0.97 y 0.98 son preferidos. No obstante, otros valores pueden ser utilizados también. El parámetro \alpha es referido como el nivel de aprendizaje y determina la fuerza global de la corrección. Por ejemplo, el nivel de aprendizaje puede ser seleccionado entre 0.4 y 0.6. No obstante, otros valores pueden ser seleccionados también. El nivel de aprendizaje es multiplicado con el factor \lambda, causando así las entradas más recientes previas al resultado falso positivo o falso negativo para ser corregido por los factores
de corrección más grandes. Finalmente, el parámetro r es el parámetro de refuerzo determinado en las fases 406-408.

Por ejemplo, si las probabilidades en el tiempo \tau y a tiempo \tau-1 son iguales, el término y P_{i(\tau)} - P_{i(\tau -1)} es un número negativo pequeño. Por lo tanto, si r = 0, la corrección \DeltaP\tau es un número negativo pequeño, y si r = 1, la corrección \DeltaP\tau es un número positivo. Por lo tanto, si r = 0, es decir si no hubo nada de hipoglicemia presente en el tiempo t, la probabilidad es disminuida ligeramente. De lo contrario, si la hipoglicemia estaba presente, r = 1, la probabilidad es incrementada. Se observa que la resultante probabilidad P_{i(\tau)} puede ser forzada a estar comprendida en el intervalo [0,1] simplemente por estableciendo P_{i(\tau )} = 0 si P_{i(\tau )} <0 y a P_{i(\tau )} = 1 si P_{i(\tau )} >1.

En la fase 414, el parámetro ^{\tau} es incrementado, y en la fase 415 se prueba si \tau > t, es decir si el bucle de corrección está completado. Si \tau > T, el proceso continúa en la fase 416, de lo contrario el proceso vuelve a la fase 412.

En la fase 416 se prueba si todos los registros de datos han sido procesados, es decir si t = MAX. Si todos los registros de datos han sido procesados, el proceso termina; de lo contrario el proceso vuelve a la fase 403 para la iteración de las mencionadas fases en la fase de tiempo posterior t+1.

Por lo tanto, en lo mencionado, un proceso para determinar un conjunto inicial de probabilidades para las entradas de la tabla de consulta de un aparato según la invención es divulgado. En algunas formas de realización, las entradas de la tabla de consulta son actualizadas posteriormente durante la operación basándose en la retroinformación recibida del paciente, proporcionando así un aparato de detección adaptativo donde las probabilidades en la tabla de consulta son ambas adaptativas con respecto al paciente individual y con respecto al desarrollo del paciente a través del tiempo.

Se entiende que, de forma alternativa o adicionalmente, otros métodos para determinar el conjunto inicial de probabilidades puede ser usado.

Por ejemplo, un análisis de correlación estadística en los datos experimentales puede ser realizado, p. ej. usando un paquete de software estadístico como SAS o MatLab. El análisis puede ser comenzado con cualquier par de dos señales del sensor del conjunto de señales del sensor. Comenzando con el par que contiene más información, señales adicionales de cualquiera de los otros sensores o tendencias de las señales del sensor pueden ser añadidas una a una a fin de identificar un conjunto de señales con una alta correlación a los eventos de hipoglicemia observados. Esta es una solución eficaz pero que lleva bastante tiempo.

En otra forma de realización, uno, más o todos los datos del sensor y posiblemente también las tendencias del conjunto de datos experimentales, son analizados con un software de análisis de modelo convencional. El mapeo de señales del sensor a la presencia o ausencia de una condición de hipoglicemia es guardado y usado sin la adaptación posterior del usuario.

La Fig. 5 muestra un diagrama de flujo del proceso de una operación diaria o nocturna de un aparato de detección incluyendo una adaptación en línea de las entradas de la tabla de consulta.

En una fase inicial 501, el aparato es inicializado. Después de colocar los sensores en las posiciones correctas en el cuerpo del paciente y conectar cualquier cable si es necesario, el aparato se pone en un estado de inicialización, p. ej. encendiendo el aparato. Preferiblemente, durante el primer par de minutos mientras el paciente lleva puestos los sensores, el paciente no debería tener hipoglicemia. Durante este periodo, el aparato puede verificar si todas las señales del sensor son recibidas correctamente, y adquirir señales del sensor iniciales, p. ej. por muestreo de los datos sobre un intervalo de tiempo inicial, así adaptándose a la fisiología del usuario.

Después de la fase de inicialización, las señales del sensor son continuamente o periódicamente adquiridas y analizadas:

En la fase 502, las señales del sensor son adquiridas por los sensores y avanzadas al aparato, p. ej. por muestreo de las señales del sensor durante un predeterminado periodo, p. ej. un minuto.

En la fase 503, las señales del sensor adquiridas son analizadas por el aparato, es decir las señales del sensor son discretizadas, los niveles de cambio de las señales del sensor son determinadas y discretizadas, y la entrada de la tabla de consulta que corresponde a la resultante combinación de señales del sensor discretizada y nivel de cambios es identificado, como se describió en mayor detalle anteriormente. El índice de la identificada entrada de la tabla de consulta es almacenado en la memoria 103.

En la fase 504, el proceso compara la identificada entrada de la tabla de consulta con un predeterminado umbral y determina si debería darse una alarma. Si la probabilidad es inferior al umbral, ninguna alarma es dada y el proceso retorna a la fase 502 comenzando el siguiente intervalo de muestreo. Si la probabilidad es superior al umbral, el proceso continúa en la fase 505. En algunas formas de realización, una alarma es dada sólo si la probabilidad es más alta que el umbral durante un predeterminado número de intervalos consecutivos, p. ej. 2-5 intervalos, reduciendo así el riesgo de falsas alarmas debido a las mediciones erróneas aisladas. Por ejemplo, el número de intervalos consecutivos requeridos puede ser seleccionado por un médico o el usuario.

En la fase 505, la alarma es dada, p. ej. sonando una alarma audible y/o activando un vibrador y/o similar, alertando así al paciente de una condición potencial de hipoglicemia.

En la fase 506, el proceso recibe un reconocimiento del paciente. Por ejemplo, el paciente puede pulsar un botón en el aparato para parar la alarma. En algunas formas de realización, si el proceso no recibe un reconocimiento de la alarma en un periodo temporal predeterminado, el proceso puede incrementar la gravedad de la alarma, p. ej. incrementando el volumen del sonido de la alarma, enviando una señal de control a un dispositivo diferente, p. ej. a fin de invocar una alarma en una habitación diferente de la casa, o causando que un módem marque un predeterminado número de teléfono p. ej. de un hospital, o similar, a fin de proporcionar ayuda al paciente.

En lo siguiente se supone, que el paciente bien puede proporcionar un reconocimiento afirmativo confirmando que el paciente experimenta una condición de hipoglicemia, o el paciente puede proporcionar un rechazo de la alarma. En formas de realización alternativas, el paciente puede meramente apagar la alarma sin proporcionar ninguna retroinformación, previniendo así que las entradas de la tabla de consulta sean actualizadas. En este caso, el proceso sencillamente continuaría en la fase 502 después de que la alarma se haya apagado. En aún otra forma de realización, el aparato puede comprender tres botones, "Apagar la Alarma", "Confirmar la alarma", y "Rechazar la alarma", permitiendo así al paciente decidir si proporcionar o no retroinformación para una alarma dada. En aún otra forma de realización, el aparato puede ser accionado en dos modos, un modo adaptativo donde la retroinformación del paciente es aceptada, y un modo estacionario sin adaptación de las probabilidades.

Si, en la fase 506, el proceso ha recibido una confirmación de la alarma, el proceso establece un parámetro de refuerzo r a r = 1 (fase 507). De lo contrario, si el proceso ha recibido un rechazo de la alarma, el proceso establece el parámetro de refuerzo r a r = -1 (fase 508).

En algunas formas de realización, el paciente puede medir el nivel de glucosa en sangre e introducir el nivel de glucosa en sangre medido en el aparato mediante una interfaz de usuario adecuada o mediante una conexión de datos entre el dispositivo de medición de la glucosa en sangre y el aparato de detección de la hipoglicemia. Por lo tanto, en este caso la confirmación o rechazo de la alarma puede ser sustituida o suplementada con un nivel de glucosa en sangre medido. En esta forma de realización el parámetro de refuerzo puede ser determinado del nivel de glucosa en sangre medido GS, si tal medición está provista. Por ejemplo, en una forma de realización r puede ser determinada de la siguiente manera: si la GS es medida en menos de 3.5 mmol/l entonces r = 1. Si GS es medida en el intervalo 3.5-6 mmol/l, r es calculada como r = (19-4BG)/5, es decir r depende linealmente del nivel de glucosa en sangre medido. Para GS > 6 mmol/l, r = -1. Por lo tanto, en esta forma de realización un parámetro de refuerzo continuo es determinado.

Después de determinar el parámetro de refuerzo r, el proceso continúa en la fase 509, dónde el proceso actualiza todas las entradas de la tabla de consulta que fueron seleccionadas durante un predeterminado periodo \DeltaT previo al tiempo t_{alarma} de la alarma, p. ej \DeltaT = 30 minutos. Los correspondientes índices de las entradas para ser actualizadas son recuperados de la memoria 103, y las entradas son actualizadas como se describe en conexión con la Fig. 4, es decir, son actualizadas por el término de corrección

3

Aquí, el nivel de aprendizaje \alpha, el parámetro \gamma, y el factor de peso relativo \lambda son determinados como se describe en conexión con la mencionada Fig. 4.

Posteriormente, el proceso continúa en la fase 502, es decir continuando la adquisición de datos y análisis.

En una forma de realización, los datos discretizados del sensor en la memoria 520 son guardados durante una noche entera. Por ejemplo, asumiendo un requisito de almacenamiento de un byte por señal discretizada del sensor, 12 horas de datos de señales desde 5 sensores y sus correspondientes niveles de cambio discretizados con una frecuencia de muestreo de 1 muestra/minuto requiere 2*5*60*12 bytes, es decir aproximadamente 8 mil bytes de datos. Si el aparato recibe una retroinformación de un paciente indicando que ha ocurrido una hipoglicemia no detectada durante un periodo predeterminado, p. ej. a un tiempo no especificado durante las pasadas seis horas, o a un tiempo no especificado durante la última noche, el aparato puede actualizar todas las entradas de la tabla de consulta que fueron seleccionadas durante aquel periodo temporal, es decir, en un predeterminado intervalo de tiempo [t_{0}; t_{1}].

Por ejemplo, todas las entradas seleccionadas durante el período de tiempo especificado pueden tener sus probabilidades actualizadas con

4

correspondiente a un parámetro de refuerzo de r = 1, y un factor de ponderación relativa de \lambda = 1. Por lo tanto, todas las probabilidades en el predeterminado período de tiempo son actualizadas con la misma fuerza relativa, ya que el tiempo exacto dentro del período de tiempo en el que la hipoglicemia ocurrió se desconoce.

Por lo tanto, si un paciente despierta por la mañana o en algún punto durante la noche, y es consciente del hecho de que él/ella ha experimentado hipoglicemia en algún punto durante la noche, el paciente puede iniciar la mencionada actualización, p. ej. indicando el intervalo de tiempo mediante una interfaz de usuario adecuada.

La invención ha sido descrita principalmente en conexión con la hipoglicemia y los sensores relevantes para la detección de la hipoglicemia. No obstante, se entiende que la invención también puede ser aplicada para la detección de otras condiciones fisiológicas, basadas posiblemente en otros tipos de mediciones.

Aunque las formas de realización preferidas de la presente invención se han descrito y mostrado, la invención no se limita a ellas, sino que también pueden ser incorporadas de otras maneras dentro del ámbito de aplicación del campo de la técnica definido en las siguientes reivindicaciones.

Por ejemplo, está previsto mejorar la comodidad del usuario dejando que las sábanas de la cama sean parte del dispositivo, p. ej. colocando alguno de los sensores, por ejemplo el sensor de la transpiración y temperatura, en la sábana. Algunos de los cables también pueden ser colocados en la sábana. Por ejemplo, un análisis de la variabilidad del ritmo cardíaco requiere dos sensores conectados. El cable conectando estos sensores puede ser ventajosamente colocado en la sábana.

Además está previsto combinar el aparato de detección descrito aquí con un dispositivo de dosificación de glucagón. En tal sistema combinado, en el caso de que nadie reaccione a la alarma generada por el aparato de detección, el aparato de detección puede enviar una señal al dispositivo de dosificación de glucagón que inyecta al paciente. Por ejemplo, la señal puede ser enviada mediante una conexión inalámbrica. La posibilidad de esto depende del desarrollo de la durabilidad del glucagón listo para usar.

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Referencias citadas en la descripción

Esta lista de referencias citada por el solicitante ha sido recopilada exclusivamente para la información del lector. No forma parte del documento de patente europea. La misma ha sido confeccionada con la mayor diligencia; la OEP sin embargo no asume responsabilidad alguna por eventuales errores u omisiones.

Patentes citadas en la descripción

\sqbullet US 4509531 A [0006]

\sqbullet WO 02069798 A [0009] [0059]

\sqbullet US 6572542 B [0012]

Bibliografía distinta de patentes citada en la descripción

\sqbullet The Biomedical Engineering Handbook CRC Pressvol. 1, 86-1 86-7 [0058]

\sqbullet The Biomedical Engineering Handbook CRC Pressvol. 1, 13-1 13-8 [0060]

Claims (20)

1. Aparato para detectar una condición fisiológica en una persona, el aparato comprendiendo:

- medios de procesamiento (102) adaptados para recibir al menos dos parámetros fisiológicos, y para determinar, de los parámetros fisiológicos recibidos, una señal de resultado indicativa de la presencia o aparición de dicha condición fisiológica,

- medios de emisión (108, 109) para generar una emisión indicativa de la señal de resultado, y

- medios de almacenamiento (103) para almacenar una tabla de consulta (214) comprendiendo una pluralidad de entradas,

- en donde el medio de procesamiento está adaptado para procesar los al menos dos parámetros fisiológicos recibidos para identificar una de la pluralidad de entradas de la tabla de consulta, y para determinar dicha señal de resultado de la entrada identificada de la tabla de consulta,

caracterizado por el hecho de que cada introducción corresponde a una probabilidad precalculada de la presencia o aparición de dicha condición fisiológica, las probabilidades precalculadas siendo determinadas por medio de un proceso matemático de parámetros fisiológicos previamente monitorizados.

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2. Aparato según la reivindicación 1, en donde el proceso matemático comprende un algoritmo de aprendizaje adaptativo.

3. Aparato según la reivindicación 1 o 2, en donde el proceso matemático comprende un proceso de aprendizaje por refuerzo.

4. Aparato según la reivindicación 2 o 3, comprendiendo además medios de entrada para recibir una entrada del usuario indicativa de la presencia o ausencia de dicha condición fisiológica.

5. Aparato según cualquiera de las reivindicaciones 2-4, comprendiendo además medios de entrada para recibir una cantidad medida indicativa de la presencia de la condición fisiológica.

6. Aparato según la reivindicación 5, donde la cantidad medida es un nivel de glucosa en sangre medido.

7. Aparato según cualquiera de las reivindicaciones 4-6, donde el medio de procesamiento es posteriormente adaptado para actualizar al menos la introducción identificada de la tabla de consulta según el proceso adaptativo y en respuesta a una entrada de usuario indicativo de la presencia o ausencia de dicha condición fisiológica y/o una cantidad recibida medida indicativa de la presencia de la condición fisiológica.

8. Aparato según cualquiera de las reivindicaciones 1-7, en donde los medios de procesamiento están adaptados además para discretizar los parámetros fisiológicos recibidos para obtener una de una pluralidad de combinaciones posibles de parámetros fisiológicos discretos, cada una de la pluralidad de combinaciones estando asociadas a una correspondiente de la pluralidad de entradas de la tabla de consulta.

9. Aparato según la reivindicación 8, en donde los medios de procesamiento están adaptados para discretizar los parámetros fisiológicos recibidos identificando, para cada uno de los parámetros fisiológicos recibidos, uno de un número correspondiente de intervalos en los que el parámetro fisiológico recibido está determinado a estar comprendido; resultando en una combinación de intervalos identificados, la combinación identificando una correspondiente entrada en la tabla de consulta.

10. Aparato según la reivindicación 9, en donde cada uno de los parámetros fisiológicos están discretizados con respecto a 2-10 intervalos respectivos, preferiblemente, 3-6 intervalos, más preferiblemente 3-5 intervalos, lo más preferiblemente 4 intervalos.

11. Aparato según cualquiera de las reivindicaciones 1-10, comprendiendo además medios de entrada (104, 105, 106, 107, 116) para recibir los al menos dos parámetros fisiológicos.

12. Aparato según cualquiera de las reivindicaciones 1-11, en donde los al menos dos parámetros fisiológicos consisten en 2-10 parámetros, preferiblemente 3-6 parámetros, más preferiblemente 4-5 parámetros.

13. Aparato según la reivindicación 12, donde los al menos dos parámetros fisiológicos son seleccionados del conjunto de parámetros consistiendo en, pulso, variabilidad del ritmo cardíaco, temperatura de la piel, impedancia de la piel, frecuencia respiratoria, movimientos oculares, tono muscular, un parámetro determinado por ECG, un parámetro determinado por Electroencefalografía (EEG), contenido de CO_{2} en la sangre, una medición de glucosa en sangre.

14. Aparato según la reivindicación 13, en donde uno de los al menos dos parámetros fisiológicos es una medición de glucosa en sangre no invasiva.

15. Aparato según cualquiera de las reivindicaciones 1-14, en donde los al menos dos parámetros incluyen además el nivel de cambio de al menos uno de los parámetros fisiológicos.

16. Aparato según cualquiera de las reivindicaciones 1-15, en donde el medio de procesamiento está adaptado además para comparar la entrada identificada de la tabla de consulta con un predeterminado umbral y donde la señal de resultado es indicativa del resultado de dicha comparación.

17. Aparato según cualquiera de las reivindicaciones 1-16, en donde la condición fisiológica es hipoglicemia o la aparición de hipoglicemia.

18. Aparato según cualquiera de las reivindicaciones 1-17, en donde los medios de emisión comprenden un medio para generar una alarma audible.

19. Método para alertar a un paciente del riesgo de la presencia de una condición fisiológica, el método comprendiendo las etapas de:

- recibir al menos dos parámetros fisiológicos,

- procesar los al menos dos parámetros recibidos para identificar una de una pluralidad de entradas de una tabla de consulta,

- determinar, a partir de los parámetros fisiológicos recibidos, una señal de resultado indicativa de la presencia de dicha condición fisiológica,

- notificar al paciente en respuesta a la señal de resultado,

caracterizado por el hecho de que cada entrada de la tabla de consulta es correspondiente a una probabilidad calculada de la presencia de dicha condición fisiológica.

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20. Programa informático comprendiendo medios de código del programa para realizar todas las fases de la reivindicación 19 cuando dicho programa es ejecutado en un ordenador.