ES2995108T3 - Multimodal measurement device and system - Google Patents

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ES2995108T3 ES22210869T ES22210869T ES2995108T3 ES 2995108 T3 ES2995108 T3 ES 2995108T3 ES 22210869 T ES22210869 T ES 22210869T ES 22210869 T ES22210869 T ES 22210869T ES 2995108 T3 ES2995108 T3 ES 2995108T3
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Abstract

La presente divulgación proporciona sistemas, dispositivos y métodos para medir y/o monitorear señales biológicas de una parte del cuerpo de un sujeto, el dispositivo incluye un sensor de diferenciales de potencial eléctrico de superficie, electrograma, EG, configurado para medir una actividad eléctrica de la parte del cuerpo y para proporcionar al menos una señal EG indicativa de la actividad eléctrica de la parte del cuerpo, un sensor de vibraciones de superficie, fonograma, PG, configurado para medir una actividad acústica de la parte del cuerpo y para proporcionar una señal PG indicativa de la actividad acústica de la parte del cuerpo, y un sensor de impedancia, impedanciograma, IG, configurado para medir una impedancia eléctrica de la parte del cuerpo y para proporcionar una señal IG indicativa de la impedancia eléctrica de la parte del cuerpo. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN
Dispositivo y sistema de medición multimodal
Campo de la invención
La invención se refiere al campo de la monitorización de la actividad de una parte del cuerpo de un sujeto.
Antecedentes tecnológicos
Controlar la actividad de una parte del cuerpo es esencial para evaluar el bienestar o la forma física de un sujeto, tal como un ser humano, al que haya que analizar para determinar un posible procedimiento médico que deba administrarse al mismo. Tales procedimientos podrían ser beneficiosos y prescribirse para abordar o evaluar una preocupación específica, durante una evaluación de aptitud física/bienestar, o tras un procedimiento médico para evaluar los resultados de dicho procedimiento o el proceso de recuperación del mismo.
Para lograr mediciones de gran precisión se utilizan dispositivos de medición complejos que suelen otorgar una mayor confianza en los criterios de valoración medidos. Estos complejos equipos de medición requieren grandes cargas de trabajo, operarios especializados/formados, e importantes recursos y espacio para operar. Adicionalmente, estos complejos equipos de medición no resultan prácticos para el seguimiento a largo plazo de los pacientes, por ejemplo, en un entorno doméstico.
Por otro lado, hay dispositivos ponibles, tales como relojes inteligentes, que miden ciertas actividades de bioseñales con mayor comodidad, pero lamentablemente comprometen la calidad de las señales medidas y de las modalidades que se miden. De forma similar, la publicación US 2020/352510 A1 se refiere a un parche ponible para monitorizar las constantes vitales y los parámetros hemodinámicos mediante una pluralidad de sensores, que incluyen sensores de ECG, IPG, PPG y PCG, la publicación US 2018/325407 A1 se refiere a un dispositivo ponible para adquirir señales mediante la colocación de una pluralidad de sensores en el cuerpo del usuario utilizando un arnés que incluye una banda elástica vertical y una banda elástica horizontal para colocar el sensor en los lugares deseados sobre el usuario, la publicación US 2008/234594 A1 se refiere a un dispositivo para captar múltiples señales, especialmente señales acústicas, de ICG y ECG, para la identificación de determinados marcadores en la actividad cardiaca, y la publicación de KLUM MICH<a>E<l>ET AL: "Wearable Multimodal Stethoscope Patch for Wireless Biosignal Acquisition and Long-Term Auscultation", 2019, 41a CONFERENCIA INTERNACIONAL ANUAL DE LA SOCIEDAD DE INGENIERÍA EN MEDICINA Y BIOLOGÍA (EMBC) DEL IEEE, IEEE, 23 de julio de 2019 (23-07-2019), páginas 5781-5785 se refiere a un parche estetoscópico multimodal ponible para la adquisición inalámbrica de bioseñales y la auscultación a largo plazo.
Por lo tanto, existe una necesidad en la técnica de dispositivos de medición que faciliten un manejo cómodo y, al mismo tiempo, proporcionen mediciones y evaluaciones de alta calidad del estado físico y/o la condición de una parte monitorizada del cuerpo de un sujeto.
Sumario de la invención
La invención se expone en el conjunto de reivindicaciones adjuntas.
Sumario de la divulgación
De acuerdo con un aspecto de la presente divulgación, se proporciona un dispositivo para medir y/o monitorizar señales biológicas de una parte del cuerpo de un sujeto, en correspondencia con las reivindicaciones adjuntas. El dispositivo incluye un sensor de diferencial de potencial eléctrico de superficie, electrograma (EG), configurado para medir una actividad eléctrica de la parte del cuerpo y para proporcionar al menos una señal de EG indicativa de la actividad eléctrica de la parte del cuerpo, un sensor de vibraciones de superficie, fonograma (PG), configurado para medir una actividad acústica de la parte del cuerpo y para proporcionar una señal de PG indicativa de la actividad acústica de la parte del cuerpo, y un sensor de impedancia, impedancia-grama (IG), configurado para medir una impedancia eléctrica de la parte del cuerpo y para proporcionar una señal de IG indicativa de la impedancia eléctrica de la parte del cuerpo.
Ventajosamente, el dispositivo que incluye un sensor de EG, un sensor de PG, y un sensor de IG permite analizar una señal de EG, una señal de PG y una señal de IG conjuntamente para derivar al menos un dato basado en todas de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG.
Como se usa en el presente documento, el término "sujeto" se refiere a un cuerpo sobre el que se aplican las mediciones, tal como un ser humano o un animal, tal como un mamífero, un reptil o un ave. Los términos "humano", "sujeto", "usuario" (al que se aplica el dispositivo, tal como un paciente o un sujeto), "mamífero", "cuerpo", "animal", "reptiles" y "aves" se utilizan indistintamente.
Como se usa en el presente documento, la expresión "una actividad acústica de la parte del cuerpo" se refiere a una actividad mecánica, una actividad vibratoria, una actividad de flujo de gas, una actividad de flujo de fluido, o similares, o a cualquier combinación de las mismas. Ventajosamente, el dispositivo que incluye un sensor de EG, un sensor de PG, y un sensor de IG permite analizar una señal de EG, una señal de PG, y una señal de IG conjuntamente para derivar al menos un dato predefinido basado en todas de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG.
Como se usa en el presente documento, el término "dato" se refiere a información inteligible para un ser humano y/o una máquina, siendo el dato indicativo, directa o indirectamente, de una condición o estado existente, o de una condición prevista del sujeto monitorizado, una parte del cuerpo del mismo, y/o una pluralidad de partes del cuerpo del mismo y, opcionalmente, la interacción funcional entre una pluralidad de partes del cuerpo.
Como se usa en el presente documento, los términos "dato", "datos", "parámetro", "característica" y "condición" se refieren a, y son intercambiables con, los términos "dato predefinido", "datos predefinidos", "parámetro predefinido", "característica predefinida" y "condición predefinida", respectivamente, de modo que el tipo de "dato", "datos", "parámetro", "característica" o "condición" derivados o previstos son conocidos o forman parte de una gama conocida de posibles resultados. De acuerdo con algunos aspectos, el carácter predefinido de un "dato", "datos", "parámetro", "característica" o "condición" se refiere a una anomalía que se detecta en el mismo, y en tales casos la propiedad de la anomalía, en sí misma, en este caso, está predefinida.
Tal y como se presentan en el presente documento, las expresiones "conjuntamente" o "en conjunto", en relación con el análisis de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG, se refieren a la realización de análisis, de modo que los resultados del análisis se basen en todas de la señal de EG, la señal de PG, y la señal de IG inclusivamente, y la exclusión de una de la señal de EG, la señal de PG, y la señal de IG no daría lugar al mismo resultado del análisis. Por ejemplo, un análisis conjunto de la señal de EG, la señal de PG, y la señal de IG tendrá un resultado diferente de un análisis de una cualquiera o una combinación de dos de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG. La diferencia en el resultado de un análisis conjunto de todas de la señal de EG, la señal de PG, y la señal de IG puede suponer una diferencia en un valor de fiabilidad, tal como significación estadística, niveles de ruido, o similares, y/o puede suponer una diferencia en un valor real del resultado del análisis.
De acuerdo con algunas realizaciones, el análisis conjunto puede realizarse introduciendo todas de la señal de EG, la señal de PG, y la señal de IG en un modelo de computación para generar un resultado basado en todas de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG. Como alternativa, de acuerdo con algunas realizaciones, se introducen una o más de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG en un primer modelo de computación, y se inserta el resultado del mismo en otro(s) modelo(s) de computación que recibe(n) como entrada al menos alguna de las otras señales, para obtener un dato basado en todas de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG. De acuerdo con algunas realizaciones, el otro modelo o modelos de computación reciben como entrada los resultados de los modelos de computación de etapas anteriores.
De acuerdo con algunas realizaciones, el análisis conjunto se basa en entradas adicionales. De acuerdo con algunas realizaciones, las entradas adicionales incluyen información relacionada con el sujeto, tales como la edad, el género, la altura, el peso, el estado clínico, el historial clínico, medicaciones, la comorbilidad, información genética u otra información demográfica. De acuerdo con algunas realizaciones, las entradas adicionales incluyen señales obtenidas de sensores adicionales distintos del sensor de IG, el sensor de EG o el sensor de PG. De acuerdo con algunas realizaciones, las entradas adicionales proceden de un dispositivo o sensor externo, y/o de un usuario del dispositivo, por ejemplo, a través de medios de entrada facilitados por el dispositivo.
Como se usa en el presente documento, un modelo de computación se refiere a un programa ejecutado/ejecutable en un ordenador, configurado para recibir determinadas entradas, aplicar determinados cálculos o algoritmos, y generar al menos un resultado. Un modelo de computación puede ser un algoritmo de aprendizaje automático, una operación de filtrado, un modelo de derivación, un modelo de convolución, o similares.
De acuerdo con algunos aspectos, ejemplos de un dato derivado de un análisis conjunto de todas de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG incluyen un dato relacionado con la anotación de la fase cardiaca, tal como la contracción isovolumétrica, la contracción ventricular, la eyección ventricular, la relajación isovolumétrica, el llenado ventricular, la diástasis, la contracción auricular, o similares. Ventajosamente, tal dato puede utilizarse para analizar una función cardiaca. De acuerdo con algunas realizaciones, las funciones cardiacas son utilizables para determinar un estado clínico o patologías relacionadas con el corazón, tales como hipertrofia, dilatación, funcionamiento valvular reducido, estenosis, esclerosis, insuficiencias, o similares.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dato es utilizable para estimar una frecuencia cardiaca, p. ej. en la gama de 40 a 300 latidos por minuto, y es utilizable para el análisis del ritmo del corazón, para detectar arritmias, para detectar estrés y para identificar anomalías cardiacas. De acuerdo con algunas realizaciones, el análisis del ritmo cardiaco es indicativo de un ritmo cardiaco clasificable como normal, de fibrilación auricular, taquicardia supraventricular, bradicardia, bloqueo cardiaco, fibrilación ventricular y similares, que son indicativos del funcionamiento de las válvulas e identifican anomalías cardiacas.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dato es utilizable para el análisis de función valvular artificial, por ejemplo, proporcionando una indicación sobre uno o varios de los tiempos valvulares, del cierre, de la rigidez de las valvas, de trombosis o similares, lo que puede ser ventajoso para estimar la función valvular para una intervención y terapia tempranas.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dato es utilizable para la estimación del volumen sistólico, por ejemplo, en la gama de 50 a 100 ml, que es indicativo del funcionamiento de las válvulas y para identificar anomalías cardiacas.
De acuerdo con algunos aspectos, ejemplos de un dato derivado de un análisis conjunto de todas de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG incluyen un dato relacionado con la anotación de la fase respiratoria, tal como la inspiración, la inspiración final, la caducidad, el fin de expiración, o similares. Ventajosamente, dicho dato puede utilizarse como base para el análisis de la función respiratoria, la base para compensar las modulaciones respiratorias en otras bioseñales, y la base para analizar las modulaciones respiratorias en otras bioseñales. De acuerdo con algunas realizaciones, el dato derivado del dispositivo se modula en función de la actividad respiratoria.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dato es utilizable para estimar la tasa de respiración, por ejemplo, una frecuencia respiratoria comprendida entre 4 y 40 respiraciones por minuto, que se puede utilizar para el análisis del ritmo pulmonar, identificar anomalías respiratorias, o similares.
Como se usa en el presente documento, el término "sensor" se refiere a un módulo configurado para detectar o medir una propiedad determinada, en particular los diferenciales de potencial eléctrico de superficie, las vibraciones de superficie y la impedancia, en donde la actividad de detección la realiza directamente el sensor, por ejemplo, cuando el sensor incluye una interfaz con el cuerpo del usuario, o indirectamente, por ejemplo, cuando el sensor está configurado para conectarse a un medio de interfaz, tal como un electrodo, que se coloca en el cuerpo del usuario.
De acuerdo con algunas realizaciones, el medio de interfaz incluye un sensor óptico, tal como un optodo, configurado para medir los cambios en ondas electromagnéticas emitidas, reflejadas y/o absorbidas a determinadas longitudes de onda.
De acuerdo con algunas realizaciones, uno o más de los sensores del dispositivo incluye un medio de interfaz configurado para ser colocado en el cuerpo del usuario, tal como en una parte determinada de la piel del usuario.
De acuerdo con algunas realizaciones, uno o más de los sensores incluye un conector configurado para lograr una conexión por acoplamiento eléctrico, capacitivo, magnético y/o mecánico con un medio de interfaz. Ventajosamente, tal configuración facilita el uso de medios de interfaz reemplazables, tales como electrodos reemplazables para mejorar la higiene y/o la calidad de las mediciones.
Como se usa en el presente documento, la expresión "sensor de EG" se refiere a un sensor configurado para medir diferenciales de potencial eléctrico entre dos o más electrodos colocados en el cuerpo del usuario. Un sensor de EG puede incluir un sensor funcionalmente similar a los sensores de Electromiografía (EMG) o de Electrocardiografía (EEG).
De acuerdo con algunos aspectos, el sensor de EG incluye, o está configurado para conectarse a, 2 electrodos, 3 electrodos, 4 electrodos, hasta 10 electrodos, o más. De acuerdo con algunas realizaciones, el sensor de EG incluye, o está configurado para conectarse a una matriz de electrodos, que, ventajosamente, puede facilitar el análisis vectorial y/o la cartografía del potencial de superficie.
De acuerdo con algunos aspectos, el sensor de IG incluye, o está configurado para conectarse a, 2 electrodos, 3 electrodos, 4 electrodos, hasta 10 electrodos, o más. De acuerdo con algunas realizaciones, el sensor de IG incluye, o está configurado para conectarse a una matriz de electrodos, que, ventajosamente, puede facilitar el análisis vectorial y/o la cartografía del potencial de superficie.
De acuerdo con algunas realizaciones, el sensor de IG y el sensor de EG se conectan a electrodos compartidos. De acuerdo con algunas realizaciones, los electrodos de<e>G/IG compartidos se utilizan para adquirir señales de EG y de IG. De acuerdo con algunas realizaciones, las señales obtenidas de los electrodos de EG/IG compartidos se multiplexan en frecuencia, es decir, los electrodos compartidos obtienen señales de EG en frecuencias/gamas de frecuencias de EG designadas y señales de IG en frecuencias/gamas de frecuencias de IG designadas. De acuerdo con algunas realizaciones, las frecuencias de EG o gamas de frecuencias designadas tienen frecuencias más bajas que las frecuencias de IG designadas.
De acuerdo con algunas realizaciones, las frecuencias o gamas de frecuencias de EG designadas van de 0 Hz a 1 kHz, mientras que las frecuencias o gamas de frecuencias de IG designadas son superiores a 1 kHz, superiores a 10 kHz, superiores a 20 kHz, o superiores a 50 kHz, facilitando la multiplexación de frecuencias <aq<.
De acuerdo con algunas realizaciones, al menos temporalmente, hay un solapamiento entre la gama de frecuencias de EG designadas y la gama de frecuencias de IG designadas, y se utiliza un esquema de multiplexación temporal para obtener tanto las señales de EG como las señales de IG utilizando electrodos compartidos, que requieren la adquisición secuencial de señales. Por ejemplo, la gama de frecuencias de EG designadas es de 0 Hz a 1 kHz y la gama de frecuencias de IG designadas es de 0 kHz a 100 kHz o 200 kHz. De acuerdo con algunas realizaciones, la multiplexación en el dominio del tiempo es ventajosa para facilitar la espectroscopia de bioimpedancia (BIS).
De acuerdo con algunas realizaciones, todos los electrodos conectados o integrados al sensor de IG y al sensor de EG son electrodos de EG/IG compartidos. De acuerdo con algunas realizaciones, al menos algunos de los electrodos conectados o integrados con el sensor de IG y el sensor de EG son electrodos de EG/IG compartidos, mientras que uno o más de los electrodos conectados o integrados con el sensor de IG o el sensor de EG son electrodos dedicados.
Como se usa en el presente documento, la expresión "sensor de IG" se refiere a un sensor configurado para medir las propiedades de conductividad entre dos o más electrodos colocados en el cuerpo del usuario, por ejemplo, proporcionando una señal de referencia a una o varias frecuencias predeterminadas y para evaluar la impedancia entre dos o más electrodos. De acuerdo con algunos aspectos, los electrodos utilizados para obtener una señal de EG o una señal de IG están hechos de uno o varios de metal, carbono, paño, espuma, y/o son electrodos de lengüeta/húmedos/de gel. De acuerdo con algunas realizaciones, el tipo de electrodo utilizado para obtener las señales de EG se determina en función de las condiciones de las mediciones, por ejemplo, puede utilizarse un electrodo de tela para un uso más prolongado, permitiendo la respiración normal de la piel y estirándose con el movimiento, y un electrodo de espuma podría ser adecuado para el uso a corto plazo y ventajoso para proporcionar una alta adherencia.
De acuerdo con algunas realizaciones, uno o más de los electrodos de los sensores de EG o IG pueden funcionar como electrodo de referencia.
Como se usa en el presente documento, la expresión "sensor de PG" se refiere a un sensor configurado para medir vibraciones/auscultaciones, tales como vibraciones acústicas y/o mecánicas causadas por o resultantes de la actividad de una o varias partes del cuerpo del usuario o por otros factores, tales como fluidos corporales, incluyendo sangre, orina, ácido estomacal, saliva o similares, fluidos no corporales, incluyendo agua ingerida o similares, sólidos no corporales, incluyendo alimentos ingeridos o similares, gases corporales, incluyendo subproductos digestivos o similares, gases no corporales, incluyendo aire de los pulmones o similares, componentes artificiales, tales como componentes implantados, incluyendo válvulas cardíacas protésicas, articulaciones, catéteres o similares.
De acuerdo con algunas realizaciones, el sensor de PG incluye, o está conectado a, una interfaz configurada para obtener, y opcionalmente amplificar, vibraciones mecánicas/acústicas/auscultaciones, tal como una membrana, y transformar las vibraciones/auscultaciones obtenidas en una señal eléctrica de PG. De acuerdo con algunas realizaciones, el sensor de PG está configurado para transformar las vibraciones/auscultaciones obtenidas a una señal eléctrica de PG mediante un acelerómetro, un girómetro, un magnetómetro, un sensor de presión resistivo, un sensor de condensador que utilice un condensador de presión, tal como un condensador de placas paralelas configurado para convertir en desplazamiento la presión acústica y actuar como placa móvil del condensador, un sensor piezoeléctrico, un detector acústico de estado sólido, sistemas microelectromecánicos (MEMS) o similares.
De acuerdo con algunas realizaciones, la parte del cuerpo es una parte artificial implantada y el sensor de PG está configurado para medir señales acústicas indicativas del estado o condición de la parte del cuerpo. De acuerdo con algunas realizaciones, la parte del cuerpo es una parte artificial implantada y el sensor de EG y/o el sensor de IG están configurados para medir una señal de EG y/o una señal de IG indicativa de una actividad o un estado de la parte artificial implantada.
La ubicación del dispositivo, en particular la ubicación de los electrodos/interfaces, se selecciona en función de la parte del cuerpo a medir. De acuerdo con algunas realizaciones, los electrodos/interfaces están configurados para adquirir las mediciones designadas de forma no invasiva, es decir, sin penetrar en el tejido dérmico del usuario. De acuerdo con algunas realizaciones, los electrodos/interfaces son mínimamente invasivos para el tejido dérmico del usuario, por ejemplo, los electrodos/interfaces pueden incluir microagujas o rejillas de microagujas.
De acuerdo con algunos aspectos, el dispositivo se coloca en la pared torácica anterior en el lado izquierdo del esternón en el 2°, 3° y 4° espacios intercostales, o en la línea medioclavicular izquierda en el 4° espacio intercostal, o en el lado derecho del esternón en el 2° espacio intercostal. Estas ubicaciones son útiles para facilitar el análisis cardiaco.
De acuerdo con algunos aspectos, el dispositivo se coloca en la pared torácica anterior o posterior, a ambos lados del esternón, posiblemente entre la costilla clavicular y la última costilla. Estas ubicaciones son útiles para facilitar el análisis pulmonar.
De acuerdo con algunos aspectos, el dispositivo se coloca junto a una articulación sometida a examen, de manera que haya un acoplamiento mecánico adecuado predominantemente con el sensor de PG y para medir la impedancia para el análisis de fluidos y tejidos. En tales usos, es ventajosa una correa para sujetar el dispositivo en la posición deseada.
De acuerdo con algunos aspectos, el dispositivo se coloca en la región lumbar derecha o izquierda, en la región umbilical, en la región ilíaca derecha o izquierda, o en la región hipo-gástrica, para facilitar el análisis digestivo.
Para sujetar el aparato en las posiciones deseadas, se pueden utilizar ventajosamente electrodos autoadhesivos, y, además o en lugar de la adhesión de los electrodos, el dispositivo puede colocarse en su sitio mediante una correa, un cordón, una ventosa (con o sin vacío activo), puede sujetarse en su sitio con la mano, o puede estar integrado en el tejido, o el dispositivo puede incluir un miembro adhesivo que rodee los electrodos y/o se coloque en los espacios entre los electrodos, o bien el dispositivo puede cubrirse con esparadrapo u otro adhesivo de tal forma que el dispositivo quede al menos parcial o totalmente cubierto por el mismo, aplicando un pegamento independiente entre el dispositivo y la piel, utilizando un adhesivo adicional de doble cara como interfaz, colocando un miembro de interfaz en la piel que permanezca en ella mientras el dispositivo puede fijarse y retirarse de dicha interfaz, o similares.
Como se usa en el presente documento, la expresión "indicativo de" se refiere a la calidad de la información derivable de la señal que se ve afectada por una actividad o estado de una parte del cuerpo que se monitoriza. Particularmente, una señal puede ser indicativa de actividades de múltiples partes del cuerpo, ya que la parte del cuerpo monitorizada/objetivo reside en las proximidades de otras partes del cuerpo y podría verse afectada por las actividades de éstas. Adicionalmente, incluso cuando la actividad de la parte del cuerpo medida no se ve directamente afectada por las actividades de otras partes del cuerpo, las actividades de otras partes del cuerpo pueden afectar a la señal medida, por ejemplo, la actividad eléctrica relacionada con el movimiento de un músculo esquelético afecta comúnmente a las mediciones de los diferenciales de potencial eléctrico medidos por electrodos de EG configurados para medir la actividad eléctrica del corazón.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo es un dispositivo portátil, configurado para colocarse brevemente en una ubicación determinada, para una rápida evaluación o predicción de una dolencia.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo incluye un receptáculo para conectar mecánicamente un dispositivo electrónico externo, tal como un dispositivo móvil.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo es ponible en el cuerpo del usuario. De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo incluye, o está configurado para acoplarse a, un medio adhesivo para fijar el dispositivo al cuerpo del usuario. De acuerdo con algunas realizaciones, la fijación del dispositivo al cuerpo del usuario se consigue mediante una propiedad de adhesión de una o más interfaces/electrodos conectados a, o integrados con, el dispositivo.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo puede fijarse/ponerse en el cuerpo del usuario mediante un mecanismo de fijación, tal como una banda que sujeta el dispositivo en una ubicación/posición deseada aplicando una fuerza mecánica contra el mismo en la dirección del cuerpo del usuario.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo está integrado en o es conectable a, una prenda textil a llevar puesta por el usuario.
De acuerdo con algunas realizaciones, la parte del cuerpo es una parte biológica del cuerpo. De acuerdo con algunos aspectos, la parte biológica incluye un corazón, uno o más de los pulmones, una arteria, una vena y/o una válvula.
Como se usa en el presente documento, una parte del cuerpo se refiere a un tejido, una combinación de tejidos, un tejido implantado, un dispositivo implantado, un órgano artificial implantado, o una combinación de los mismos, del cuerpo del usuario. Comúnmente, la parte del cuerpo afecta a determinadas funciones fisiológicas, tales como funciones cardiacas, respiratorias, neurológicas, digestivas, vasculares, estructurales, o similares.
De acuerdo con algunos aspectos, el dispositivo incluye además una unidad de comunicación configurada para obtener la señal de EG del sensor de EG, la señal de p G del sensor de PG, y la señal de IG del sensor de IG, y para transmitir dichas señales, o información procesada derivada de una o más de las señales, a una unidad de comunicación externa.
De acuerdo con algunos aspectos, se procesan una o varias de las señales transmitidas a la unidad de comunicación externa en el dispositivo antes de su transmisión. El procesamiento de la señal puede incluir una o más conversiones de analógico a digital, conversiones de digital a analógico, reducción de ruido, filtración de alta frecuencia, filtración de baja frecuencia, filtración en banda, modulación, ajuste de una amplitud/ganancia de la señal, encriptación, compresión, reducción de dimensiones, filtrado adaptativo, una inferencia de modelo de aprendizaje automático, o similares.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo incluye una entrada de procesamiento de señales, implementada en hardware, software, o una combinación de hardware y software, configurada para procesar una o más de la señal de EG, la señal de PG o la señal de IG.
De acuerdo con algunos aspectos, el dispositivo incluye una memoria configurada para almacenar la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG adquiridas. De acuerdo con algunos aspectos, la memoria es una memoria no transitoria. De acuerdo con algunas realizaciones, la memoria está configurada para almacenar las señales al menos hasta que se comuniquen las mismas a un dispositivo externo de forma inalámbrica o cableada. De acuerdo con algunas realizaciones, la memoria está configurada para almacenar una o más de las señales en un estado no procesado, tal como almacenando muestras brutas de la señal, o en un estado procesado, tal como una señal filtrada, modulada, una inferencia de modelo de aprendizaje automático, o similares.
De acuerdo con algunos aspectos, la memoria está configurada para almacenar un resultado del análisis conjunto o un resultado de un paso intermedio del mismo. De acuerdo con algunas realizaciones, la memoria es una memoria digital configurada para almacenar señales digitales. De acuerdo con algunas realizaciones, la memoria incluye elementos de memoria analógica, configurados para almacenar señales analógicas.
Como se usa en el presente documento, salvo que se especifique o implique lo contrario, el término señal se refiere tanto a una señal digital como a una señal analógica, ya sea en el dominio del tiempo, en el dominio de la frecuencia, o en otros dominios tales como el dominio z, el dominio s, o similares, ya sea en formato bruto o en estado transformado de la señal. De acuerdo con algunas realizaciones, una señal se transforma del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia llevando a cabo una transformada de Fourier en la señal, por ejemplo, utilizando una función de transformada rápida de Fourier. De acuerdo con algunas realizaciones, la señal se somete a transformación utilizando uno o varios de los siguientes modelos/técnicas de transformada: Fourier, de coseno, Wavelet, Hilbert, Laplace, Walsh-Hadamard, z, Cepstrum, y/o Haar.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo está configurado para realizar el análisis conjunto, por ejemplo, el dispositivo puede ser un dispositivo autónomo configurado para realizar el análisis independientemente de dispositivos de cálculo externos.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo comunica la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG adquiridas, o una versión preprocesada de las mismas, a un dispositivo informático externo, tal como un servidor, un dispositivo móvil, un ordenador, un reloj inteligente, otro dispositivo electrónico ponible, una estación base, un dispositivo de relé o similar, en donde el dispositivo de cálculo externo está configurado para obtener la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG y realizar el análisis conjunto, o para transmitir las señales y/o la información procesada relacionada con las señales o basada en las señales a un dispositivo informático externo adicional para realizar un procesamiento, análisis o representación visual adicionales. En tal configuración, el dispositivo realiza sustancialmente las funciones de adquisición de señales, mientras que el dispositivo externo realiza la totalidad o la mayor parte del análisis conjunto. De acuerdo con algunas realizaciones, la versión preprocesada de una señal o de una pluralidad de señales incluye un parámetro intermedio extraído/derivado de una o más de las señales.
De acuerdo con algunas realizaciones, el preprocesamiento de una señal incluye la aplicación de normalización a la señal o a una derivada de una señal, por ejemplo, normalización general para situar la señal dentro de una determinada gama de valores, o normalización para preparar la señal a introducir como entrada en un modelo de aprendizaje automático.
De acuerdo con algunas realizaciones, la normalización se realiza dentro de un determinado segmento o una determinada fase de la señal. De acuerdo con algunas realizaciones, la normalización de una señal se realiza independientemente de otras señales. De acuerdo con algunas realizaciones, la normalización de una señal se realiza sobre la base de, o en relación con, valores de una o varias de las otras señales. De acuerdo con algunas realizaciones, la normalización se aplica a una característica extraída de una o varias señales.
De acuerdo con algunas realizaciones, el preprocesamiento de una señal incluye la aplicación de ajustes en el dominio del tiempo, tal como aplicación de deformación temporal dinámica, estirado de la señal en el tiempo, compresión de la señal en el tiempo, y/o desplazamiento de la señal en el tiempo.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo de relé es un dispositivo de relé propietario, configurado para facilitar una comunicación segura con el dispositivo, por ejemplo, utilizando un protocolo de comunicación específico, comunicación cifrada, o similares.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo está configurado para realizar un procesamiento/análisis preliminar de las señales adquiridas y comunicar los resultados del análisis intermedio al dispositivo externo, para continuar con el análisis conjunto.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo puede funcionar en entornos móviles, tales como una ambulancia, un barco, un avión o similares, o en una ubicación remota, tal como en el domicilio del usuario.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo puede funcionar en entornos clínicos, tales como entornos preoperatorios, perioperatorios, postoperatorios o en la UCI, en un entorno ambulatorio, tal como una consulta de un médico de cabecera, en entornos de cuidado, tal como un centro de vida asistida o un geriátrico, en un entorno de emergencias, tal como lugar público, en entornos activos, tal como un entorno de medicina deportiva, en entornos de apoyo y primera respuesta, tal como una instalación de bomberos, militares, policía o similares, en un consultorio médico accesorio, tal como un consultorio en centros de atención escolar, centros de ayuda en caso de catástrofes, centros de salud rurales, en países en vías de desarrollo, en centros penitenciarios o similares.
Como se usa en el presente documento, el término "operatorio" se refiere a una "operación" u otro procedimiento terapéutico administrado al usuario, tal como una medicación, una operación invasiva, o una intervención no invasiva, tal como una intervención con ondas ultrasónicas, campos magnéticos y/u ondas electromagnéticas u otra intervención médica.
En entornos móviles y remotos resulta ventajoso que una parte significativa del análisis conjunto sea realizada por un dispositivo externo, tal como un servidor o un ordenador en la clínica de un cuidador o en un hospital.
De acuerdo con algunos aspectos, el aparato y el dispositivo externo se conectan mediante cables. De acuerdo con algunos aspectos, el dispositivo y el dispositivo externo se conectan de forma inalámbrica. De acuerdo con algunos aspectos, el aparato y el dispositivo externo se conectan mediante comunicación de corto alcance, tal como Bluetooth, Zigbee, una LAN inalámbrica o similares. De acuerdo con algunos aspectos, el dispositivo y el dispositivo externo se conectan a través de una red informática. De acuerdo con algunos aspectos, la comunicación entre el dispositivo y el dispositivo externo se realiza a través de una infraestructura de telecomunicaciones. De acuerdo con algunas realizaciones, al menos parte del análisis conjunto se realiza mediante un sistema de cálculo en la nube.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo está configurado para ser utilizado en un entorno clínico, tal como la clínica de un médico o un hospital. En tales casos, el dispositivo puede conectarse al dispositivo externo mediante cables o de forma inalámbrica. De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo está configurado además para ser alimentado por el dispositivo externo, es decir, el dispositivo está configurado para recibir alimentación desde el dispositivo externo para su funcionamiento, por ejemplo, a través de una conexión por cable con el dispositivo externo.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo está configurado para funcionar con una batería. De acuerdo con algunas realizaciones, la batería es recargable. De acuerdo con algunas realizaciones, la batería es reemplazable. De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo se alimenta mediante una fuente de alimentación inalámbrica. De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo se alimenta mediante un mecanismo de captación de energía, tal como un mecanismo mecánico de captación de energía, un mecanismo electromagnético de captación de energía, un mecanismo de captación de energía térmica, o similares, en donde la energía recolectada se obtiene del cuerpo del sujeto y/o del entorno del dispositivo. De acuerdo con algunas realizaciones, el mecanismo de captación de energía se basa en ondas de radio, movimientos del cuerpo, temperatura corporal, luz ambiental, ondas de radio, fluidos corporales, cambios de presión, radiación ambiental, un flujo de fluido o gas, o similares.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo externo incluye uno o más de un teléfono, un ordenador, una tableta, un reloj inteligente, un servidor, un sistema de cálculo en la nube, o similar.
De acuerdo con algunos aspectos, el dispositivo ponible incluye además un procesador configurado para obtener la señal de EG del sensor de E<g>, obtener la señal de PG del sensor de PG, obtener la señal de IG del sensor de IG, y analizar conjuntamente la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG para permitir una evaluación de una condición predefinida de la parte del cuerpo o del sujeto derivando al menos un dato basándose en todas de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG.
De acuerdo con algunos aspectos, derivar al menos un dato basándose en todas de la señal de EG, la señal de PG, y la señal de IG incluye detectar una característica que incluya preferentemente al menos una de las distancias entre dos puntos de interés predefinidos, un índice de ocurrencia de un evento, o un valor en un punto de interés.
De acuerdo con algunos aspectos, derivar al menos un dato basándose en todas de la señal de EG, la señal de PG, y la señal de IG incluye detectar una característica predefinida que incluya preferentemente al menos una de las distancias entre dos puntos de interés predefinidos, un índice de ocurrencia de un evento, o un valor en un punto de interés.
Como se usan en el presente documento, las expresiones "característica" de "característica predefinida" se refieren a una propiedad o una combinación de propiedades derivadas de una o más de las señales, ya sea de forma aislada, al considerar una señal sin tener en cuenta otras señales, o de forma combinada de dos o más de las señales.
Una función predefinida incluye, por ejemplo, una propiedad de una señal relacionada con su intensidad en determinados puntos, localizaciones de máximos/mínimos locales o globales, diferencias entre los valores de dos o más puntos, una tasa de cambio, una propiedad estadística, o similares, en la señal o señales o en una señal o señales asociadas derivadas de las mismas, tal como una derivación temporal de la señal de primer orden, segundo orden u orden superior. Dichas características pueden obtenerse a partir de la señal, o de señales asociadas derivadas de la misma, en el dominio del tiempo o en el dominio de la frecuencia.
De acuerdo con algunas realizaciones, una característica predefinida se deriva utilizando transformaciones o coeficientes de transformaciones de uno o más de las señales, momentos estadísticos, extremos, percentiles, ajustes de modelos, y coeficientes de ajuste de modelos, tales como polinómicos, exponenciales, geométricos, distribuciones, series, racionales, splines, autorregresiones, o similares, morfología de señales tales como los tiempos de subida y/o bajada, áreas, segmentación entre y dentro de señales, relaciones de área entre una parte ascendente y otra descendente de señales, por ejemplo, cruce de umbrales, amplitudes de puntos característicos, relaciones y normas de los mismos, o similares.
De acuerdo con algunas realizaciones, se obtiene una característica predefinida mediante análisis y modelos basados en características de complejidad/entropía, tales como dimensión fractal, entropía aproximada, entropía de muestras, entropía condicional, lógica difusa, o similares.
De acuerdo con algunas realizaciones, se obtiene una característica predefinida mediante análisis y modelos basados en el análisis de series temporales, tales como correlaciones de largo alcance, correlaciones y plantillas.
De acuerdo con algunas realizaciones, se obtiene una característica predefinida mediante análisis y modelos basados en otra u más características.
De acuerdo con algunos aspectos, se utiliza un modelo de convolución para derivar determinadas características de una señal o de una combinación de señales.
El análisis conjunto de la señal de EG, la señal de PG, y la señal de IG se realiza y se configura para permitir la evaluación de una condición predefinida de la parte del cuerpo o del sujeto. La expresión "permitir la evaluación" se refiere a que la naturaleza de los datos extraídos/derivados está asociada a, es relevante a, y/o es indicativa de, la condición predefinida.
Como se usa en el presente documento, la expresión "condición predefinida" se refiere a un estado o condición presente/existente/prevalente de la parte del cuerpo, tal como el estado actual de un corazón o una dolencia del mismo, o el estado proyectado/previsto de una parte del cuerpo en el futuro, tras un determinado periodo de tiempo y/o tras un determinado procedimiento planificado, tal como un procedimiento diagnóstico o terapéutico.
De acuerdo con algunos aspectos, una condición predefinida es una reacción o estado previsto de la parte del cuerpo en caso de que se administre un procedimiento terapéutico al usuario, tal como una medicación, una operación invasiva, o una intervención no invasiva, tal como una intervención con ondas ultrasónicas, campos magnéticos y/u ondas electromagnéticas. De acuerdo con algunas realizaciones, la expresión "procedimiento terapéutico" puede referirse a una o varias de fisioterapia, psicoterapia u otras formas de terapia.
De acuerdo con algunos aspectos, una condición predefinida existente o de la que se sospeche se refiere a una condición clínica/patológica del usuario o de la parte del cuerpo.
De acuerdo con algunos aspectos, la condición predefinida podría referirse tanto a una condición existente como a una condición prevista. Por ejemplo, una condición predefinida podría referirse a la detección de una condición patológica de la parte del cuerpo y a una progresión prevista de la misma. Por ejemplo, una condición predefinida podría estar relacionada con la detección de una condición patológica de la parte del cuerpo y con una reacción prevista de la parte del cuerpo o del usuario a una o más intervenciones, o a la evitación/ausencia de una o más intervenciones.
De acuerdo con algunos aspectos, la condición predefinida es una evaluación y/o predicción del estado general o aptitud del usuario.
De acuerdo con algunas realizaciones, la condición predefinida pronosticada incluye la estimación de un riesgo preoperatorio o postoperatorio, incluyendo, por ejemplo, morbilidad y mortalidad perioperatorias y postoperatorias, estado de choque, hemorragia, infección de heridas, flebotrombosis, embolia pulmonar, embolia pulmonar, complicaciones pulmonares, retención urinaria, insuficiencia cardiaca, infarto de miocardio, o similares. La condición se puede utilizar para evaluar el estado de un paciente antes de la operación para decidir si el riesgo de operación es aceptable, o si es necesaria la rehabilitación preoperatoria, que ruta preoperatoria, perioperatoria y postoperatoria es apropiada para el paciente, o similares. De acuerdo con algunas realizaciones, un uso preoperatorio puede relacionarse con la predicción de complicaciones postoperatorias en el contexto de la evaluación del riesgo preoperatorio, por ejemplo, la probabilidad de mortalidad o morbilidad a 30 días.
De acuerdo con algunas realizaciones, la aplicación preoperatoria de un dispositivo en un paciente/sujeto implica las etapas de adquirir datos/señales de sensor de IG, PG y EG, extraer características de los mismos, introducir las características extraídas en el modelo de preaprendidaje o entrenamiento, recibir una puntuación de riesgo o probabilidad de un acontecimiento postoperatorio adverso general, opcionalmente, con un intervalo de confianza o una probabilidad de resultado postoperatorio adverso específico con un intervalo de confianza.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo se utiliza para indicar una dolencia cardiaca, tal como estenosis, infarto, insuficiencia valvular, o similares, en donde el dispositivo se aplica al paciente para adquirir datos de sensor de IG, PG, EG, extraer características, introducir las características extraídas en el modelo de preaprendidaje o entrenamiento, recibir una respuesta positiva/negativa o una probabilidad, preferiblemente con un intervalo de confianza, si el corazón está sano, y/o recibir una probabilidad, preferiblemente con un intervalo de confianza, para la presencia de patologías específicas.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo se utiliza para indicar una dolencia pulmonar/respiratoria, tal como EPOC, infección aguda, o similares, en donde el dispositivo se aplica al paciente para adquirir datos de sensor de IG, PG y EG, extraer características, introducir características en el modelo de preaprendidaje o entrenamiento, recibir una respuesta positiva/negativa o una probabilidad con un intervalo de confianza y/o una estimación del estadio y el estado funcional de los pulmones.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo se utiliza para estimar el estado funcional de una válvula cardiaca artificial, tal como el cierre correcto o fugas, aplicando el dispositivo al paciente/usuario, adquiriendo datos de sensor de IG, PG y EG, extrayendo características, introduciendo características en el modelo de preaprendidaje o entrenamiento, recibiendo estimaciones sobre el estado de la válvula cardiaca, incluyendo flexibilidad valvular, fugas, características de cierre, formación de trombosis, o similares.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo se utiliza para indicar o predecir un fallo de una válvula cardiaca artificial, por ejemplo, rigidez valvular, eventos trombóticos, o similares, aplicando repetidamente el dispositivo al paciente/usuario, adquiriendo datos de sensor de IG, PG y EG, extrayendo características, introduciendo características en el modelo de preaprendidaje o entrenamiento, obteniendo estimaciones del desgaste y proyectando una trayectoria de un futuro desgaste, posible fallo o deterioro funcional utilizando cambios tempranos conocidos en los datos.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo se utiliza para estimar una trayectoria posterior a la intervención del usuario adquiriendo datos de sensor de IG, PG y EG, extrayendo características e introduciéndolas en el modelo de preaprendizaje, posiblemente junto con información adicional sobre el paciente, tal como la edad, el género, la altura, el peso, medicaciones, comorbilidades conocidas, o similares, estimando los posibles resultados de una intervención antes de su aplicación.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo se utiliza para generar una terapia individualizada, por ejemplo, después de un evento cardiaco, durante la monitorización de la EPOC, o similares, aplicando el dispositivo una vez o regularmente después de un acontecimiento adverso, después del diagnóstico de una enfermedad crónica, o después de una intervención para hacer un seguimiento de la enfermedad o del éxito de la terapia o ajustar la terapia específicamente a las necesidades del paciente/usuario basándose en los datos adquiridos por el sistema.
De acuerdo con algunas realizaciones, el procesador está configurado para detectar al menos un punto de interés o un segmento en una señal basándose en otro punto de interés o segmento detectado en otra señal. De acuerdo con algunas realizaciones, el procesador está configurado para detectar un segmento en una señal y utilizar el segmento detectado para indicar una región de interés en otra señal para detectar un punto de interés en la misma.
De acuerdo con algunas realizaciones, se detecta el primer punto de interés o un primer segmento en una primera señal, en función de lo cual se detecta el segundo punto de interés o un segundo segmento en una segunda señal, en función de lo cual se detecta el tercer punto de interés o un tercer segmento en una tercera señal.
De acuerdo con algunas realizaciones, un punto de interés en la señal de EG es el pico R. Este punto puede detectarse identificando el punto con amplitud absoluta máxima en un segmento entre valores prominentes de la derivada absoluta de la señal.
De acuerdo con algunas realizaciones, un punto de interés en la señal de PG es el punto de partida S1. Puede detectarse identificando el inicio de un segmento con alta energía de señal en el intervalo de frecuencia del sonido cardiaco S1.
De acuerdo con algunas realizaciones, un segmento de interés en la señal de PG es el segmento sonoro S3, que está causado por una vibración breve de baja frecuencia que se produce en la diástole temprana al final del periodo de llenado diastólico rápido del ventrículo derecho o izquierdo. De acuerdo con algunas realizaciones, el segmento S3 se detecta identificando el inicio y el desplazamiento de un segmento con alta energía de señal en una gama de frecuencia asociada con el sonido cardiaco S3.
De acuerdo con algunas realizaciones, un segmento de interés en la señal de PG es el segmento sonoro S4, el cual, si está presente, está causado por la contracción auricular. De acuerdo con algunas realizaciones, el segmento sonoro S4 se detecta identificando el inicio y el desplazamiento de un segmento con alta energía de señal en una gama de frecuencia asociada al sonido cardiaco S4.
De acuerdo con algunas realizaciones, un segmento de interés es un ciclo cardiaco en la señal de EG. Este segmento puede detectarse identificando los picos R de dos ciclos cardiacos sucesivos.
De acuerdo con algunas realizaciones, el procesador está configurado para detectar dos o más puntos de interés en la misma señal, por ejemplo, el procesador está configurado para detectar dos o más máximos y/o mínimos en una señal.
Como se usa en el presente documento, a no ser que se especifique lo contrario, la expresión "punto de interés" se refiere a un "punto de interés predefinido", de modo que se refiere a un punto de interés clínico particular conocido y/o a un punto de interés estadístico o de computación específico.
Como se usan en el presente documento, a no ser que se especifique lo contrario, los términos "segmento", "sección" y "fase" se utilizan indistintamente y se refieren a un gama de tiempo, gama de frecuencia, u otra sección unidimensional o multidimensional específica en la señal o una transformada de la misma, y los términos son intercambiables con las expresiones"segmento predefinido", "sección predefinida" y "fase predefinida", respectivamente.
El término "predefinido" se refiere a un segmento, sección, fase, punto, condición, y/o característica de significación clínica y/o de computación, ya sea una significación conocida, tal como un punto definido médicamente en una señal relacionada con una actividad o propiedad conocida de la parte del cuerpo, o una significación desconocida, tal como una característica extraída/derivada internamente por un modelo de computación siendo o no presentada a un usuario u operario, tales como las características extraídas/derivadas por una capa de convolución en un modelo de aprendizaje automático.
De acuerdo con algunos aspectos, una propiedad "predefinida" se refiere a una clasificación de una o más de una pluralidad de clases conocidas. De acuerdo con algunos aspectos, la propiedad predefinida incluye una trayectoria o trayectorias previstas de una o más de las señales en un tiempo posterior a las mediciones, tal como una ruta proyectada o valores potenciales previstos.
El término "predefinido" también incluye la propiedad de un segmento, sección, fase, punto, condición, y/o característica con anomalía y sin conformación a los valores o propiedades previstos. En este caso, la propia anomalía se considera predefinida.
De acuerdo con algunos aspectos, el análisis conjunto incluye la sincronización temporal entre las distintas señales. De acuerdo con algunos aspectos, la sincronización temporal es una sincronización por debajo del milisegundo. De acuerdo con algunos aspectos, la sincronización temporal de la señal se realiza marcando el tiempo de cada una de las señales en una señal de frecuencia predeterminada y utilizando esquemas de interpolación para alinear el tiempo de las diferentes señales. De acuerdo con algunas realizaciones, la señal de frecuencia predeterminada tiene frecuencias superiores a 1 kHz. De acuerdo con algunas realizaciones, la sincronización se realiza sincronizando los eventos de muestreo de la adquisición de señales entre o a través de dos o más de las señales.
De acuerdo con algunos aspectos, el análisis conjunto incluye la detección de puntos y/o segmentos basándose en una o más de la señal de EG, la señal de PG o la señal de IG para detectar un punto y/o un segmento de interés y analizar las otras señales basándose en el punto o segmento de interés detectado.
De acuerdo con algunos aspectos, realizar la detección del segmento comprende segmentar la señal en secciones o fases predefinidas de un evento biológico predefinido, por ejemplo, un ciclo respiratorio, un ciclo cardiaco, y/o un ciclo circadiano, u otro evento biológico, voluntario o involuntario.
De acuerdo con algunos aspectos, analizar las otras señales basándose en la segmentación incluye identificar propiedades características en una o más de las otras señales basándose en el punto y/o segmento detectado.
Como se usa en el presente documento, la expresión "evento biológico" se refiere a una actividad en el cuerpo del usuario afectada, voluntaria o involuntariamente, por la parte del cuerpo monitorizada o por otras partes del cuerpo.
En algunos aspectos, el acontecimiento biológico es un acontecimiento cíclico/rítmico repetido, tal como un ciclo respiratorio o cardiaco o una parte del mismo. Los términos cíclico o rítmico hacen referencia a la naturaleza repetida o a la naturaleza pautada del acontecimiento y/o a una propiedad secuencial del mismo, por ejemplo, una secuencia prevista de fases en un ciclo cardiaco, una secuencia prevista de un ciclo respiratorio, una secuencia prevista de un ciclo circadiano, o similares, que suelen formar un patrón asociado a la actividad. Esta repetición puede ser involuntaria, por ejemplo, un ciclo cardiaco o un ciclo respiratorio involuntario, o al menos parcialmente voluntaria, tal como una actividad de respiración guiada.
En algunos aspectos, un acontecimiento biológico es un acontecimiento no cíclico, tal como un movimiento muscular esquelético, un episodio de tos, la acción de tragar, la acción de parpadear, una actividad relacionada con la digestión, o similares.
De acuerdo con algunas realizaciones, se emplea un modelo o una pluralidad de modelos para detectar un punto de interés o un segmento, tal como un modelo de detección de puntos o un modelo de segmentación. De acuerdo con algunas realizaciones, uno o más de los modelos corresponde a un modelo de aprendizaje automático.
De acuerdo con algunas realizaciones, la derivación de al menos un dato basado en todas de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG en un análisis conjunto se realiza mediante un modelo de aprendizaje automático. De acuerdo con algunas realizaciones, el modelo de aprendizaje automático es un modelo de aprendizaje automático supervisado, entrenado a partir de conjuntos de datos de entrenamiento de entrada y salida etiquetados. De acuerdo con algunas realizaciones, el modelo de aprendizaje automático es un modelo de aprendizaje automático no supervisado, entrenado a partir de datos sin etiquetar o sin procesar.
De acuerdo con algunas realizaciones, el modelo de aprendizaje automático se entrena en el dispositivo, por ejemplo, basándose en señales y/o datos adquiridos de un sujeto.
De acuerdo con algunas realizaciones, la derivación de al menos un dato basado en todas de la señal de EG, la señal de PG, y la señal de IG en un análisis conjunto se realiza introduciendo todas de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG en un único modelo para derivar el dato.
De acuerdo con algunas realizaciones, la derivación de al menos un dato basado en todas de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG en un análisis conjunto se realiza introduciendo la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG en una pluralidad de modelos para derivar el dato, en donde una salida de al menos un modelo se inserta como entrada de otro modelo, formando una derivación en múltiples etapas. De acuerdo con algunas realizaciones, en una derivación de múltiples etapas, la información, tal como segmentos, características y/o puntos en una señal, se deriva en base a información derivada utilizando un modelo, tal como segmentos, características y/o puntos en otra señal utilizando otro modelo.
De acuerdo con algunas realizaciones, un segmento detectado en una señal se utiliza para detectar un punto de interés en otra señal. De acuerdo con algunas realizaciones, un punto de interés detectado en una señal se utiliza para detectar un segmento en otra señal. De acuerdo con algunas realizaciones, un punto de interés detectado en una señal se utiliza para detectar otro punto de interés en otra señal. De acuerdo con algunas realizaciones, un segmento detectado en una señal se utiliza para detectar otro segmento en otra señal.
De acuerdo con algunas realizaciones relacionadas con la monitorización cardiaca, se detecta un parámetro R en una señal de EG, en función del cual se detecta un parámetro S1 en una señal de PG, en función del cual se detecta un parámetro B en una señal de IG. El parámetro "R" en una señal de EG se refiere a la onda R en un complejo QRS y representa el estímulo eléctrico a su paso por la porción principal de las paredes ventriculares, el parámetro "S1" en una señal de PG se refiere a una primera amplitud/energía del sonido cardiaco, y el parámetro "B" en una señal de IG representa la apertura de la válvula aórtica.
De acuerdo con algunas realizaciones, un punto de interés en una señal de EG incluye uno o más de un punto Q, un punto R, un punto S, un punto J, un punto T y/o un punto U.
De acuerdo con algunas realizaciones, una sección, o una sección de interés, en una señal de EG incluye una o más de una sección PR, una sección de onda P, una sección QRS, una sección RR, una sección ST, una sección TO, una sección TP, una sección QT, o cualquier sección entre dos puntos de interés en una señal de EG.
De acuerdo con algunas realizaciones, un punto de interés en una señal de IG incluye uno o más de un punto A, un punto B, un punto C, un punto X, un punto Y, y/o un punto O.
De acuerdo con algunas realizaciones, una sección, o una sección de interés, en una señal de IG incluye una o más secciones de cualquier sección definida por dos puntos de interés en una señal de IG.
De acuerdo con algunas realizaciones, la señal de EG se utiliza para detectar un punto de pico R o un punto de pico R agudo, y, utilizando el pico R como punto de referencia, también puede detectarse el punto S1 de la señal de PG en entornos ruidosos. En una implementación ilustrativa, el punto S1 se detecta mediante un enfoque basado en la probabilidad y la distribución utilizando el pico R como punto de referencia en el tiempo. Además, también puede utilizarse la onda T extraída de la señal de EG para definir un segmento temporal o un límite, mejorando adicionalmente la solidez de la detección de S1 al proporcionar una ventana de verosimilitud. De acuerdo con algunas realizaciones, una vez identificados R y S1, se identifica el punto B de la curva de IG cardiaca en función de R y S1, por ejemplo, utilizando enfoques de distribución basados en el tiempo entre el pico R, el pico S1 y el punto B, permitiendo ventajosamente detectar el punto B incluso cuando la señal de IG sea débil o la relación señal/ruido de la misma sea baja.
De acuerdo con algunas realizaciones, se detecta un punto de pico R mediante la señal de EG, entonces se detecta un punto B y/o un punto C a partir de la señal de IG. Como ejemplo, la señal de PG se utiliza para determinar las secciones de interés, mejorar la precisión de las mediciones de otras señales, y/o determinar la calidad de las señales de EG y/o de IG.
De acuerdo con algunas realizaciones, en el análisis conjunto, el punto P, el punto Q, el punto R, el punto S y/o el punto T se identifican/detectan a partir de la señal de EG, el punto S1 y/o el punto S2 se detectan a partir de la señal de PG, y el punto A, el punto B, el punto C, el punto V, el punto X, el punto Y y/o el punto O se detectan a partir de la señal de IG. De acuerdo con algunas realizaciones, el ciclo cardiaco se segmenta al menos en las dos fases siguientes: la sístole ventricular (la fase de contracción) y la diástole ventricular (la fase de relajación). De acuerdo con algunas realizaciones, el segmento de contracción isovolumétrica (también conocido como período de preeyección) se identifica entre el punto Q de la señal de EG y el punto B de la señal de IG. De acuerdo con algunas realizaciones, se identifica un segmento que comienza en el punto B de la señal de IG y termina en el inicio de S2 en la señal de PG que marca la eyección ventricular (también conocido como tiempo de eyección de ventrículo izquierda). De acuerdo con algunas realizaciones, se identifica un segmento que comienza en el punto Q de la señal de EG y termina en el punto X de la señal de IG que representa el tiempo sistólico total. De acuerdo con algunas realizaciones, se identifica un segmento de relajación isovolumétrica ventricular que comienza en el inicio de S2 en la señal de PG (cierre de la válvula aórtica) y termina en el punto O de la señal de IG (apertura de la válvula mitral). De acuerdo con algunas realizaciones, se identifica un segmento que delimita la sístole auricular entre el punto P (despolarización auricular) de la señal de EG y el inicio de S2 en la señal de PG.
De acuerdo con algunas realizaciones, se usan puntos de interés, tales como picos, valles y cruces por cero en una señal respiratoria para identificar las fases de inspiración, tales como los segmentos inspiratorio final, espiratorio y espiratorio final.
En determinadas situaciones, especialmente en señales adquiridas con ruido añadido, por ejemplo, debido a interferencias o a la actividad del usuario o de su entorno, la detección de un inicio de S1 en la señal de PG supone un reto. De acuerdo con algunas realizaciones, en la señal de EG el pico R corresponde a la despolarización de los ventrículos que provoca la contracción de los grandes músculos ventriculares, mientras que el punto C en la señal de IG corresponde a la contracción ventricular máxima. Dado que el inicio de S1 corresponde al cierre de la válvula mitral, reside, a efectos de tiempo, entre el pico R la señal de EG y el punto C en la señal de IG, por lo tanto, la detección de los puntos R y C es más robusta que la detección de S1 en escenarios con mucho ruido, debido al contenido de alta frecuencia y a las grandes amplitudes. En consecuencia, en algunas realizaciones, cuando se identifican R y C, se busca el segmento definido entre los mismos específicamente para el inicio de S1, lo que facilita una detección mucho más robusta del mismo.
De acuerdo con algunas realizaciones, ya que un punto A de una señal de IG sigue a un punto P y precede al inicio de S1, se utiliza un mínimo local en la señal de IG, en un segmento desde el punto P de la señal de EG hasta el inicio de S1 de la señal de PG, para identificar un punto A de la señal de IG.
El punto X de la señal de IG y el punto de inicio de S2 de la señal de PG son adyacentes en el dominio temporal, ya que el punto X de la señal de IG se refiere a la detención del flujo sanguíneo causada por el cierre de la válvula aórtica, que también genera el sonido S2. Sin embargo, tanto el punto X en la señal de IG como el punto de inicio de S2 en la señal de PG pueden no ser fácilmente detectables en un entorno de alto ruido. Ventajosamente, de acuerdo con algunas realizaciones, las posiciones del punto X en la señal de IG y del punto de inicio de S2 en la señal de PG se estiman utilizando el segmento C a P, así como información probabilística de posición dentro de este segmento. Además, de acuerdo con algunas realizaciones, la estrecha relación entre el punto X de la señal de IG y el punto de inicio de S2 de la señal de PG se utiliza para aumentar la robustez de la detección de la localización exacta explotando su información de posición redundante.
De acuerdo con algunas realizaciones, se identifica un segmento de interés mediante un punto Q, que marca el inicio de la despolarización ventricular, y un punto X que marca el cierre de la válvula aórtica, definiendo un segmento Q-X. De acuerdo con algunas realizaciones, se identifica un segmento de PG/sonido S1 basándose en el segmento Q-X, especialmente en el plazo definido por el segmento Q-X.
De acuerdo con algunas realizaciones, el análisis conjunto de las señales se utiliza para determinar la frecuencia cardiaca derivada de la señal de EG y la frecuencia cardiaca derivada de la señal de IG combinadas para evaluar una mayor fiabilidad de la medición de la frecuencia cardiaca.
De acuerdo con algunas realizaciones, la frecuencia cardiaca derivada de la señal de EG, la frecuencia cardiaca de la señal de IG y la frecuencia cardiaca de la señal de PG se analizan conjuntamente para estimar una frecuencia cardiaca con alta fiabilidad.
De acuerdo con algunas realizaciones, utilizando la diferencia de tiempo entre los sucesivos picos R de EG, se deriva una serie temporal de frecuencia cardiaca de EG latido a latido, y se calcula una segunda serie temporal de frecuencia cardiaca a partir de sucesivos puntos C de IG. De acuerdo con algunas realizaciones, ambas series temporales de frecuencia cardiaca están moduladas por la arritmia sinusal respiratoria y, por tanto, se utilizan conjuntamente para la estimación de la frecuencia respiratoria.
De acuerdo con algunas realizaciones, la diferencia de tiempo entre los sucesivos picos R de EG se utiliza para derivar una serie temporal de frecuencia cardiaca de EG latido a latido, una segunda serie temporal de frecuencia cardiaca se calcula a partir de sucesivos puntos C de IG, y una tercera serie temporal de frecuencia cardiaca se calcula a partir de sucesivos puntos S1, así como de sucesivos puntos S2, en donde las tres series temporales de frecuencia cardiaca están moduladas por la arritmia sinusal respiratoria y, por tanto, se utilizan conjuntamente para estimar la frecuencia respiratoria.
De acuerdo con algunas realizaciones, el tiempo de eyección de ventrículo izquierdo (LVET) se obtiene a partir de la señal de IG y la señal de PG entre el punto B y el inicio de S1. De acuerdo con algunas realizaciones, el periodo de preeyección (PEP) se mide desde el punto Q de la señal de EG hasta el punto B de la señal de IG. Por consiguiente, de acuerdo con algunas realizaciones, el tiempo sistólico total (TST) se calcula como la suma de LVET y PEP.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo está configurado para ser utilizado para el seguimiento a largo plazo del usuario, por ejemplo, el dispositivo está configurado para que el usuario lo lleve puesto o aplicado durante periodos superiores a 6 horas.
Ventajosamente, el seguimiento a largo plazo podría ser indicativo de sucesos que se producen escasamente o podría ser indicativo de una tendencia en una condición detectada. Por ejemplo, la monitorización a largo plazo podría utilizarse tras una operación o un procedimiento de tratamiento para detectar un posible fallo tras el procedimiento y/o para detectar un proceso de recuperación tras el procedimiento. En otros ejemplos, la monitorización a largo plazo podría utilizarse para la monitorización domiciliaria con el fin de proporcionar información a largo plazo a un cuidador sobre el estado del usuario, por ejemplo, para seguimientos a largo plazo.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo está configurado para ser utilizado para el seguimiento a medio plazo del usuario, por ejemplo, el dispositivo está configurado para que el usuario lo lleve puesto o aplicado durante periodos comprendidos entre 10 minutos y 6 horas. De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo se utiliza para la monitorización a corto plazo, por ejemplo, el dispositivo está configurado para que el usuario lo lleve puesto o aplicado durante periodos comprendidos entre 1 segundo y 10 minutos.
Ventajosamente, la monitorización a medio y corto plazo podría utilizarse para evaluar el estado del usuario antes o después de un procedimiento de tratamiento, para su uso en ambulancias, para la monitorización en planta general, o similares.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo está configurado para ser utilizado periódicamente, por ejemplo, una vez cada hora, una vez al día, una vez cada x periodo de tiempo predefinido, o una vez cada x evento predefinido, tal como una visita de seguimiento a una clínica.
De acuerdo con algunas realizaciones, la información obtenida en uno o más usos anteriores del dispositivo se utiliza para derivar el al menos un dato. De acuerdo con algunas realizaciones, el al menos un dato es indicativo de un cambio en el estado del usuario o de la parte del cuerpo mediante la detección de un cambio de información o de valores entre diferentes usos.
De acuerdo con algunos aspectos, el análisis conjunto incluye derivar datos de cada una de las señales, en donde los datos derivados de diferentes señales incluyen redundancia entre las mismas. De acuerdo con algunos aspectos, la redundancia en los datos derivados de diferentes señales incluye la derivación de datos, tal como un valor, del mismo parámetro, tal como la frecuencia cardíaca, varias veces, en donde cada vez se utiliza una señal o combinación de señales diferente para obtener los datos.
Por ejemplo, la redundancia en los datos podría lograrse determinando una frecuencia cardiaca basada en la señal de PG, una frecuencia cardiaca basada en la señal de IG, y una frecuencia cardiaca basada en la señal de EG.
De acuerdo con algunos aspectos, el análisis conjunto incluye además estimar una calidad de señal o un parámetro/indicador de confianza de una señal seleccionada de la señal de EG, la señal de PG o la señal de IG comparando un dato derivado de la misma con un dato derivado de una o más de las otras señales como señales de referencia. De acuerdo con algunos aspectos, la determinación de un dato de temporización de referencia a partir de las señales de referencia, estimando la calidad de señal o un parámetro/indicador de confianza de una señal seleccionada de la señal de EG, la señal de PG o la señal de IG se logra determinando un dato de temporización de la señal seleccionada, y comparando el dato de temporización de la señal seleccionada con el dato de temporización de referencia de las señales de referencia.
De acuerdo con algunos aspectos, la determinación de un dato de temporización de referencia a partir de las señales de referencia, estimando la calidad de señal o un parámetro/indicador de confianza de una señal seleccionada de la señal de EG, la señal de PG o la señal de IG se logra determinando un primer dato basado en un parámetro fisiológico a partir de las señales de referencia, estimando un segundo dato basándose en el mismo parámetro fisiológico de la señal seleccionada, y determinando un valor de discrepancia entre el dato estimado a partir de la señal seleccionada y el dato estimado a partir de las señales de referencia.
Como se usa en el presente documento, los términos parámetro de confianza o indicador de confianza se refieren a un indicador relacionado con el grado de certeza del modelo respecto a la condición o dato determinado o previsto. En algunas realizaciones, el parámetro de confianza corresponde a un intervalo de confianza, de modo que la confianza, en sentido estadístico, se refiere a la probabilidad o certeza de que el valor detectado o previsto sea correcto o de que el valor medido se corresponda con el valor real. Por ejemplo, un intervalo de confianza con un nivel de confianza del 95 % indica que el valor real estará con un 95 % de certeza dentro de los valores superior e inferior especificados por el intervalo de confianza. En algunas realizaciones, la calidad de la señal estimada o el parámetro de confianza indican un nivel de ruido o una distribución de posibles valores en torno al valor medido, derivado o previsto, o dentro de un intervalo que incluya el valor medido, derivado o previsto.
De acuerdo con algunas realizaciones, una frecuencia cardiaca derivada de la señal de EG se utiliza como valor de referencia para las frecuencias cardiacas derivadas de las señales de IG y PG, de modo que, si la frecuencia cardiaca de IG o PG difiere de la frecuencia cardiaca de EG, una diferencia elevada es indicativa de una baja calidad de la señal en estas señales y, por tanto, se reduce la confianza en las características derivadas de las mismas.
De acuerdo con algunas realizaciones, se modela una correlación entre señales, por ejemplo, utilizando funciones de transferencia. De acuerdo con algunas realizaciones, la señal de IG se estima a partir de la señal de EG. Un error de estimación, basado, por ejemplo, en la diferencia entre la señal de IG medida y la señal de IG estimada, es indicativo de la calidad de la señal.
De acuerdo con algunas realizaciones, se utiliza autosimilaridad de señales periódicas, por ejemplo, segmentos del ciclo cardiaco dentro de las señales, para estimar la calidad de la señal. De este modo, por ejemplo, si un segmento de señal en una o más señales correspondientes a un segmento periódico es similar, por ejemplo, en los valores de señal de características, a segmentos periódicos precedentes y/o sucesivos en esa(s) señal(es), esto indica una alta calidad de la señal. Si, por otro lado, un segmento de señal difiere de segmentos de señal periódicos precedentes y/o sucesivos, esto indica una mala calidad de la señal y, por tanto, una menor confianza.
De acuerdo con algunos aspectos, el análisis conjunto incluye determinar un primer parámetro fisiológico a partir de una o más de la señal de<e>G, la señal de PG o la señal de IG, determinar un segundo parámetro fisiológico a partir de las otras una o más de la señal de EG, la señal de PG o la señal de IG, y derivar un tercer parámetro fisiológico basándose en el primer parámetro fisiológico y el segundo parámetro fisiológico. De acuerdo con algunos aspectos, el primer parámetro, el segundo parámetro y el tercer parámetro son diferentes entre sí. De acuerdo con algunos aspectos, el primer parámetro, el segundo parámetro y el tercer parámetro son el mismo parámetro. De acuerdo con algunos aspectos, el primer parámetro y el segundo parámetro son los mismos parámetros, y el tercer parámetro es un parámetro diferente.
Como se usa en el presente documento, la expresión "parámetro fisiológico" se utiliza indistintamente con las expresiones "parámetro corporal" y "parámetro biológico", y se refiere a parámetros indicativos de un estado o actividad fisiológica del usuario o de partes del cuerpo del usuario, tales como presión sanguínea, temperatura corporal, frecuencia respiratoria, frecuencia cardiaca, saturación de oxígeno en sangre y diversas señales electrofisiológicas, que representan, al menos parcialmente, el funcionamiento del cuerpo del sujeto, y dichos parámetros son indicativos del estado de salud del usuario o pueden utilizarse para la evaluación o monitorización del mismo.
De acuerdo con algunos aspectos, un rasgo derivado de una de las señales se deriva basándose en otro rasgo derivado de otra señal.
De acuerdo con algunos aspectos, un rasgo corresponde a un valor correspondiente a una característica de la señal. De acuerdo con algunos aspectos, un rasgo se proporciona como entrada a una capa de entrada de un modelo de aprendizaje automático, tal como una capa de entrada de una red neuronal.
De acuerdo con algunos aspectos, el análisis conjunto incluye proporcionar la pluralidad derivada de características a un modelo de detección y/o predicción, en donde el modelo de detección y/o predicción corresponde preferiblemente a un modelo de aprendizaje automático, y generar, a partir del modelo de detección y/o predicción, una puntuación o un valor indicativo de una probabilidad de la condición predefinida de la parte del cuerpo.
De acuerdo con algunas realizaciones, uno o más de los modelos incluyen un modelo de aprendizaje automático supervisado, tal como bosque aleatorio, XGBoost, regresión logística, redes neuronales artificiales, redes recurrentes, modelos de aprendizaje profundo, modelos probabilísticos, modelos estadísticos, modelos Bayesianos, máquinas de vectores de soporte, y/o métodos Kernel.
De acuerdo con algunas realizaciones, uno o más de los modelos es un modelo de detección de anomalías, tal como redes neuronales replicantes, autocodificadores, autocodificadores variacionales, redes neuronales de memoria a corto plazo, modelos de Markov ocultos y/o modelos de lógica difusa.
De acuerdo con algunas realizaciones, uno o más de los modelos incluye un modelo de agrupación, tal como modelos de centroide, modelos de distribución, modelos de densidad, modelos subespaciales, modelos de grupos y/o modelos de grafos.
De acuerdo con algunas realizaciones, uno o más de los modelos incluye un modelo de reconocimiento de patrones, por ejemplo, modelos mediante clasificación, agrupación, aprendizaje conjunto, y/o métodos de regresión.
De acuerdo con algunas realizaciones, uno o más de los modelos se entrenan utilizando conjuntos de entrenamiento anónimos.
De acuerdo con algunas realizaciones, el sistema está configurado para detectar una patología cardiaca específica, por ejemplo, estenosis aórtica. De acuerdo con algunas realizaciones, en una fase de entrenamiento de uno o varios de los modelos de computación aplicados en el dispositivo o el sistema, el modelo de computación se aplica a una serie de pacientes con una o más indicaciones conocidas de estenosis aórtica, así como a pacientes sin esa indicación, generando un conjunto de datos anotados que incluya al menos datos de EG, IG y PG, así como la anotación de la presencia o ausencia de estenosis aórtica. Los datos de EG, de IG y PG se preprocesan y limpian seguidamente, lo que incluye el filtrado de artefactos procedentes de los movimientos y la limpieza de las interferencias entre las distintas bioseñales. De acuerdo con algunas realizaciones, mediante el análisis conjunto de señales, se realizan la segmentación y la detección de puntos para identificar puntos y segmentos característicos en la señal, tales como complejo QRS, sonidos cardiacos, fases respiratorias y fases del ciclo cardiaco. A partir de los puntos y segmentos identificados, se extraen una o varias características entre y dentro de señales, tales como amplitudes, distancias, transformaciones y coeficientes, que luego se introducen en un algoritmo de aprendizaje automático supervisado junto con las anotaciones de la presencia o ausencia de estenosis aórtica, creando de este modo un modelo que representa la relación entre las características de las señales de EG, de IG y de PG, así como los resultados. Opcionalmente, de acuerdo con algunas realizaciones, puede usarse información adicional del paciente, tal como uno o más de la edad, el género, la altura, el peso, la comorbilidad, medicaciones, intervenciones anteriores, etc, a modo de entradas. Cuando el dispositivo/sistema se aplica a un nuevo usuario/paciente, se miden/graban las señales de EG, de IG y de PG, y se aplican los mismos métodos de procesamiento de señales y extracción de características que en la fase de entrenamiento. Al presentar esas características y las características adicionales opcionales al modelo de preaprendidaje o entrenamiento, se generará un resultado por inferencia que se interpretará como la presencia o ausencia de estenosis aórtica dentro de un determinado intervalo de confianza.
De acuerdo con algunas realizaciones, las señales, las características y la información opcional del paciente se combinan con un conjunto de resultados postoperatorios, a 30 días, tales como insuficiencia cardiaca, derrame cerebral, infecciones en el sitio quirúrgico y similares en la fase de entrenamiento. De acuerdo con algunas realizaciones, en la fase de inferencia, el sistema se aplica preoperatoriamente al paciente para evaluar el riesgo de la intervención proporcionando una puntuación de riesgo o probabilidades específicas de resultados adversos.
De acuerdo con algunos aspectos, se proporciona un sistema para medir y/o monitorizar señales biológicas de una parte del cuerpo de un sujeto, en correspondencia con las reivindicaciones adjuntas. El sistema incluye el dispositivo ponible de acuerdo con los aspectos expuestos anteriormente, una unidad de comunicación de sistema adaptada para comunicarse con la unidad de comunicación del dispositivo ponible para obtener la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG de la misma, y un procesador. El procesador está configurado para obtener la señal de EG, la señal de PG, y la señal de IG de la unidad de comunicación del sistema, y analizar conjuntamente la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG para permitir una evaluación de una condición predefinida de la parte del cuerpo derivando al menos un dato basándose en todas de la señal de EG, la señal de P<g>y la señal de IG, preferiblemente, en donde derivar al menos un dato basándose en todas de la señal de EG, la señal de PG, y la señal de IG comprende detectar una característica que incluya preferentemente al menos una de las distancias entre dos puntos de interés predefinidos, un índice de ocurrencia de un evento, o un valor en un punto de interés.
De acuerdo con algunos aspectos, el análisis conjunto realizado por el procesador en el sistema corresponde al análisis conjunto elaborado en relación con los aspectos proporcionados anteriormente.
De acuerdo con algunos aspectos, se proporciona un sistema para medir y/o monitorizar señales biológicas de una parte del cuerpo de un sujeto, en correspondencia con las reivindicaciones adjuntas. El sistema incluye un procesador y un dispositivo. El dispositivo incluye un sensor de diferencial de potencial eléctrico de superficie, electrograma (EG), configurado para medir la actividad eléctrica de la parte del cuerpo y para proporcionar al menos una señal de EG indicativa de la actividad eléctrica de la parte del cuerpo, un sensor de vibraciones de superficie, fonograma PG, configurado para medir una actividad acústica de la parte del cuerpo y para proporcionar una señal de PG indicativa de la actividad acústica de la parte del cuerpo, y un sensor de impedancia, impedancia-grama (IG), configurado para medir una impedancia eléctrica de la parte del cuerpo y para proporcionar una señal de IG indicativa de la impedancia eléctrica de la parte del cuerpo, y un circuito de comunicación, configurado para transmitir las señales del sensor de EG, el sensor de PG y el sensor de IG al procesador. De acuerdo con algunos aspectos, el procesador está configurado para obtener la señal de EG, la señal de PG, y la señal de IG del circuito de comunicación, y analizar conjuntamente la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG para permitir una evaluación de una condición predefinida del corazón derivando al menos un dato basándose en todas de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG,
De acuerdo con algunos aspectos, el análisis conjunto realizado por el procesador en el sistema corresponde al análisis conjunto elaborado en relación con los aspectos proporcionados anteriormente.
De acuerdo con algunas realizaciones, el sistema incluye sensores adicionales. De acuerdo con algunas realizaciones, los sensores están integrados en el dispositivo. De acuerdo con algunas realizaciones, los sensores no están integrados en el dispositivo.
De acuerdo con algunas realizaciones, los sensores adicionales incluyen uno o más de un sensor de temperatura corporal, un sensor de temperatura ambiente, un oxímetro, un sensor de glucosa, un sensor de compuestos volátiles, un barómetro, un acelerómetro, un pletismógrafo o similares.
De acuerdo con algunos aspectos, el análisis conjunto incluye además obtener un dato basándose en todas de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG, así como en función de una o varias de las señales obtenidas por los sensores adicionales.
De acuerdo con algunas realizaciones, los sensores adicionales incluyen uno o más sensores de unidad de medición inercial (IMU), tales como un acelerómetro, un girómetro, un magnetómetro, o similares, que se utilizan en el dispositivo para facilitar ventajosamente uno o más de detectar movimiento y por lo tanto manejar y/o compensar artefactos de movimiento, proporcionar una entrada adicional para la estimación de la señal respiratoria basándose, por ejemplo, en el movimiento del tórax como señal respiratoria, proporcionar una entrada adicional para el diagnóstico cardiaco, por ejemplo, mediante un balistocardiograma o un girocardiograma, proporcionar datos adicionales para el análisis de las articulaciones, tales como ángulos de movimiento, distancia recorrida, ángulos de rotación o similares, proporcionar una estimación de la actividad, tales como pasos, gasto energético, postura, o similares, facilitar el análisis cardiaco y respiratorio en combinación con la actividad, y estimar la postura para el análisis de señales dependientes de la postura.
De acuerdo con algunas realizaciones, los sensores adicionales incluyen uno o más sensores de fotopletismografía (PPG), tales como onda de pulso, oxigenación y perfusión de los tejidos, que son ventajosos para el análisis conjunto al indicar el tiempo de llegada del pulso, que puede utilizarse para determinar una distancia entre el pico R y el inicio de la PPG, y pueden utilizarse para estimar parámetros de sincronización cardiaca, rigidez de los vasos, y puede dar una idea de parámetros hemodinámicos, hemorragia o similares. Adicionalmente, los sensores de PPG pueden utilizarse para estimar la oxigenación tisular local como indicador del suministro de oxígeno, y la perfusión tisular puede usarse como indicador de los parámetros circulatorios.
De acuerdo con algunas realizaciones, los sensores adicionales incluyen sensores de temperatura, tales como sensores de temperatura corporal, cuyas señales son indicativas de efectos sistémicos, tales como inflamación o fiebre. Adicionalmente, las mediciones de temperatura pueden utilizarse para la gestión de la temperatura perioperatoria del paciente/usuario.
Determinadas realizaciones de la presente divulgación pueden incluir algunas, todas o ninguna de las ventajas anteriores. Una o más ventajas técnicas distintas pueden ponerse de manifiesto fácilmente para los expertos en la materia a partir de las figuras, descripciones y reivindicaciones incluidas en el presente documento. Por otra parte, aunque anteriormente se han enumerado ventajas específicas, varias realizaciones pueden incluir todas, algunas o ninguna de las ventajas enumeradas.
Además de las realizaciones y aspectos ilustrativos descritos anteriormente, otros aspectos y realizaciones serán evidentes por referencia a las figuras y por el estudio de las siguientes descripciones detalladas.
Breve descripción de los dibujos
A continuación se describen ejemplos ilustrativos de las realizaciones con referencia a las figuras adjuntas. En las figuras, la estructuras, partes o elementos idénticos que aparecen en más de una figura se han etiquetado generalmente con un mismo número en todas las figuras en las que aparecen. Como alternativa, los elementos o partes que aparecen en más de una figura pueden haberse etiquetado con diferentes números en las diferentes figuras en las que aparecen. Las dimensiones de los componentes y características mostrados en las figuras se eligen generalmente para la conveniencia y claridad de presentación y no están mostradas necesariamente a escala. Las figuras se enumeran a continuación.
La figura 1 ilustra de manera esquemática un dispositivo, de acuerdo con algunas realizaciones;
la figura 2 ilustra de manera esquemática un dispositivo en comunicación con un dispositivo externo, de acuerdo con algunas realizaciones;
la figura 3 ilustra esquemáticamente un dispositivo con un procesador integrado, de acuerdo con algunas realizaciones;
la figura 4 ilustra esquemáticamente un sistema que incluye un dispositivo operable en un entorno móvil, de acuerdo con algunas realizaciones;
la figura 5 ilustra esquemáticamente un parche con interfaces, de acuerdo con algunas realizaciones;
la figura 6a ilustra esquemáticamente un sistema ponible que incluye un dispositivo y una correa, de acuerdo con algunas realizaciones;
la figura 6b ilustra esquemáticamente un sistema ponible que incluye un dispositivo fijado a una camiseta, de acuerdo con algunas realizaciones;
la figura 7a ilustra esquemáticamente un aparato portátil, de acuerdo con algunas realizaciones;
la figura 7b ilustra esquemáticamente un sistema que incluye un dispositivo con un receptáculo de acoplamiento para un dispositivo móvil, de acuerdo con algunas realizaciones;
la figura 8 ilustra esquemáticamente un método para medir y/o monitorizar señales biológicas de una parte del cuerpo de un sujeto, de acuerdo con algunas realizaciones;
la figura 9a ilustra esquemáticamente una arquitectura por etapas de modelos que se utilizan para analizar conjuntamente las señales, de acuerdo con algunas realizaciones;
la figura 9b ilustra esquemáticamente una arquitectura paralela de modelos que se utilizan para analizar conjuntamente las señales, de acuerdo con algunas realizaciones; y
la figura 10 ilustra esquemáticamente un gráfico que incluye señales de IG, PG y EG, de acuerdo con algunas realizaciones.
Descripción detallada de los dibujos
En la siguiente descripción se divulgarán diversos aspectos de la presente invención. A efectos explicativos, se exponen configuraciones y detalles específicos con el fin de proporcionar una comprensión exhaustiva de los diferentes aspectos de la divulgación. Sin embargo, también será evidente para un experto en la materia que la divulgación se puede poner en práctica sin los detalles específicos presentados en el presente documento. Asimismo, se pueden omitir o simplificar características bien conocidas con el fin de no complicar la divulgación.
A continuación se hace referencia a la figura 1, que ilustra esquemáticamente un dispositivo 100, de acuerdo con algunas realizaciones. El dispositivo 100 incluye un sensor de EG 120, un sensor de IG 140 y un sensor de PG 160, y, opcionalmente, el dispositivo incluye uno o más sensores 180 adicionales.
Cada uno del sensor de EG 120, el sensor de IG 140, el sensor de PG 160 y, opcionalmente, el sensor 180 adicional están integrados en una interfaz o son conectables a la misma para adquirir señales del cuerpo de los sujetos. De acuerdo con algunas realizaciones, el sensor de EG 120 y el sensor de IG 140 se conectan con un conjunto compartido de electrodos (no mostrados), mientras que el sensor de PG 160 se conecta con una interfaz, tal como una membrana. El sensor de EG 120 es un sensor de diferencial de potencial eléctrico de superficie, configurado para medir la actividad eléctrica de una parte del cuerpo y para proporcionar al menos una señal de EG indicativa de la actividad eléctrica de la parte del cuerpo.
El sensor de IG 140 es un sensor de impedancia, configurado para medir la impedancia eléctrica de la parte del cuerpo y para proporcionar una señal de IG indicativa de la impedancia eléctrica de la parte del cuerpo.
El sensor de PG 160 es un sensor de vibraciones, de superficie configurado para medir la actividad acústica de la parte del cuerpo y proporcionar una señal de PG indicativa de la actividad acústica de la parte del cuerpo.
El dispositivo 100 está configurado para obtener la señal de EG, la señal de PG y la señal de PG para facilitar un análisis conjunto de la señal para permitir una evaluación de una condición de la parte del cuerpo o del sujeto derivando al menos un dato basándose en todas de la señal de EG, la señal de IG y la señal de PG.
De acuerdo con algunas realizaciones, el sensor 180 adicional es un sensor predefinido/preconfigurado, tal como un sensor de temperatura, un sensor de oximetría, o similar.
A continuación se hace referencia a la figura 2, que ilustra esquemáticamente un dispositivo 200 en comunicación con un dispositivo externo 270, de acuerdo con algunas realizaciones. De manera similar al dispositivo 100 de la figura 1, el dispositivo 200 incluye un sensor de EG 120, un sensor de IG 140 y un sensor de PG 160, y, opcionalmente, el dispositivo incluye uno o más sensores 180 adicionales. Adicionalmente, el dispositivo 200 incluye una unidad o módulo de comunicación 210 configurado para obtener la señal de EG, la señal de IG y la señal de PG y comunicar las señales a una unidad o módulo de comunicación externo 272 de un dispositivo externo 270.
El dispositivo externo 270 incluye la unidad o módulo de comunicación externo, configurado para recibir la señal de EG, la señal de IG y la señal de PG de la unidad o módulo de comunicación 210 del dispositivo 200, y proporcionar la señal a un procesador 274. En esta realización, el procesador 274 está configurado para realizar el análisis conjunto.
Opcionalmente, el dispositivo externo 270 comunica o está adaptado para comunicar cierta información operativa, tal como información de calibración, instrucciones de funcionamiento, instrucciones de activación, instrucciones de suspensión, o similares, al dispositivo 200, para controlar su funcionamiento y/o confirmar su estado operativo, tal como el estado de establecimiento de una conexión.
Opcionalmente, el dispositivo 200 incluye un procesador interno 220 configurado para realizar determinados procedimientos de preprocesamiento en una o varias de la señal de EG, la señal de IG y la señal de PG.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo 200 puede conectarse, por cable o de forma inalámbrica, con un sensor externo 190 adicional.
A continuación se hace referencia a la figura 3, que ilustra esquemáticamente un dispositivo 300 con un procesador integrado 320, de acuerdo con algunas realizaciones.
El dispositivo 300, similar al dispositivo 100 de la figura 1 y al dispositivo 200 de la figura 2, incluye un sensor de EG 120, un sensor de IG 140 y un sensor de PG 160, y, opcionalmente, el dispositivo incluye uno o más sensores 180 adicionales. El procesador integrado 320 está configurado para obtener la señal de EG, la señal de IG y la señal de PG de los sensores y realizar el análisis conjunto de los sensores. Asimismo, el procesador integrado 320 está configurado para obtener una o más señales adicionales del uno o más sensores 180 adicionales, si están presentes.
El dispositivo 300 incluye además una interfaz de usuario 330, para obtener entradas de un usuario y proporcionar salidas al usuario. La interfaz de usuario incluye uno o más de una pantalla, una pantalla táctil, un indicador luminoso, un indicador sonoro, un micrófono, un mecanismo de vibración, uno o más botones, o similares.
En algunas realizaciones, la interfaz de usuario, en particular un mecanismo de salida, tal como la pantalla, el indicador luminoso, el indicador sonoro, y/o el mecanismo de vibración se utilizan para proporcionar biorretroalimentación al usuario basándose en una o más de la señal de EG, la señal de IG y la señal de PG, o un resultado del análisis conjunto de las mismas o un análisis parcial de las mismas.
Opcionalmente, el dispositivo 300 incluye además una unidad o módulo de comunicación 310 configurado para ser conectable comunicativamente con módulos de comunicación de otros dispositivos, por ejemplo, para recibir información de funcionamiento o configuración, y/o para transmitir información relacionada con una o varias de la señal de EG, la señal de IG y la señal de PG, o un resultado del análisis conjunto de las mismas o un análisis parcial de las mismas.
En las siguientes realizaciones, la referencia a un dispositivo, tal como el dispositivo 201, es intercambiable con una referencia a un dispositivo 200 como el de la figura 2, y también es intercambiable con una referencia a un dispositivo 300 correspondiente a la figura 3, o a un dispositivo 100 correspondiente a la figura 2.
A continuación se hace referencia a la figura 4, que ilustra esquemáticamente un sistema 400 que incluye un dispositivo 200 operable en un entorno móvil, de acuerdo con algunas realizaciones. En entornos móviles, el dispositivo 200 y el dispositivo externo 270 son móviles entre sí y pueden distanciarse uno del otro. Como se ilustra, el dispositivo 200 es operable en un vehículo móvil, tal como una ambulancia 420, mientras el dispositivo externo está alejado del dispositivo 200 y es operable en una clínica 410. De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo 200 se comunica con el dispositivo externo 270, directamente o a través de un relé presente en la ambulancia 420. Como se demuestra en la figura 4, el dispositivo 200 se comunica de forma inalámbrica con el dispositivo externo 270 a través de una red celular 430 o una red inalámbrica privada.
Opcionalmente, el dispositivo 200 o un relé presente en la ambulancia 420 se comunica de forma inalámbrica directamente con el dispositivo externo 270 o con un relé presente en la clínica 410. Opcionalmente, un servidor 440 está en comunicación con el dispositivo 200 para recibir una o más de las señales o información relacionada con una o más de las señales, y además, opcionalmente, el servidor 440 incluye o está conectado a un procesador de servidor 442 configurado para realizar el análisis conjunto o partes del mismo.
De acuerdo con algunas realizaciones, la comunicación entre el dispositivo 200 y el dispositivo externo 270 incluye uno o más de una red celular (directamente o a través de un dispositivo móvil), a través de una red inalámbrica o cableada, a través de Internet y/o de una intranet.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo 200 se encuentra en casa de un usuario mientras que el dispositivo externo 270 lo tiene un cuidador, está en una ambulancia, un hospital o una clínica.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo 200 se encuentra en una ambulancia mientras que el dispositivo externo 270 se encuentra en un hospital. De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo 200 se encuentra en la consulta de un médico mientras que el dispositivo externo 270 lo tiene un cuidador, está en un hospital o en una ambulancia.
A continuación se hace referencia a la figura 5, que ilustra esquemáticamente un parche 500 con interfaces, de acuerdo con algunas realizaciones. De acuerdo con algunas realizaciones, el parche está integrado en un dispositivo o puede fijarse de manera desmontable en el mismo, tal como un dispositivo 100, 200, 300, en donde el parche 500 incluye interfaces configuradas para interactuar con el cuerpo del sujeto y proporcionar señales a los sensores. Tal y como se ilustra en la figura 5, un primer electrodo 510 y un segundo electrodo 520 están configurados para facilitar mediciones de EG y mediciones IG. En otras palabras, el primer electrodo 510 y el segundo electrodo 520 son electrodos de IG/EG compartidos.
El parche 500 también incluye una interfaz de vibraciones de superficie, tal como una membrana acústica 530, configurada para facilitar mediciones de PG.
Opcionalmente, el parche incluye además un electrodo 540 adicional, que es un electrodo de IG/EG compartido, un electrodo de IG dedicado, o un electrodo de EG dedicado.
Opcionalmente, el parche incluye interfaces para proporcionar señales a sensores adicionales, tales como un optodo 550 o un termistor 560.
Las interfaces están conectadas o son conectables con los respectivos sensores.
De acuerdo con algunas realizaciones, una superficie del dispositivo, o un parche acoplable o aplicable al sujeto, tiene una longitud de hasta 12 cm y una anchura de hasta 12 cm. De acuerdo con algunas realizaciones, una superficie del dispositivo, o un parche acoplable o aplicable al sujeto, tiene una longitud de hasta 6 cm y una anchura de hasta 6 cm. De acuerdo con algunas realizaciones, el parche tiene una profundidad/altura de hasta 1 cm, y preferiblemente de 0,6 cm.
De acuerdo con algunas realizaciones, uno o más de los electrodos, especialmente interfaces para sensores de IG y/o de EG, tienen preferiblemente un diámetro de 24 mm.
De acuerdo con algunas realizaciones, una interfaz del sensor de PG tiene un diámetro de 30 mm.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo está configurado para que el sujeto lo pueda llevar puesto. De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo se sujeta al usuario/sujeto mediante uno o varios de los siguientes métodos de sujeción: cordón, por ejemplo, con una conexión cableada a sensores, una ventosa con vacío activo o succión pasiva, el dispositivo se cubre total o parcialmente por una cinta, un miembro adhesivo separado entre el dispositivo y la piel, un adhesivo de doble cara, utilizando un accesorio en la piel configurado para sujetar de forma reversible el dispositivo o el parche en su sitio, eTattoo/e-Ink, o similares.
Se hace referencia ahora a la figura 6a, que ilustra esquemáticamente un sistema ponible 600 que incluye un dispositivo 201 y una correa 620, de acuerdo con algunas realizaciones. La correa 620 está configurada para mantener el dispositivo 201 en su sitio y presionado contra la piel del sujeto para facilitar las mediciones de IG, PG y EG.
De acuerdo con algunas realizaciones, la correa 620 está configurada para llevarse puesta alrededor de la parte superior del torso, alrededor de una extremidad, en el centro del torso, en el torso inferior, en el cuello, en la cadera o en la cabeza del sujeto, en función de la parte del cuerpo o del sistema fisiológico que se desee controlar o medir.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo 201 o parche está configurado para fijarse a la correa mediante presión aplicada por la correa 620 y fricción entre la correa 620 y el dispositivo 201.
De acuerdo con algunas realizaciones, la parte posterior del dispositivo 201 y/o una parte interior correspondiente de la correa 620 incluye un material de alta fricción, tal como caucho o silicona.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo 201 o el parche se fija a la correa 620 mediante adhesión. De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo 201 o el parche se fijan a la correa 620 mediante un mecanismo de fijación reversible, tal como una fijación magnética, un receptáculo y una contraparte, un mecanismo de sujeción de ganchos y bucles (tal como Velcro®), o similares.
Se hace referencia ahora a la figura 6b, que ilustra esquemáticamente un sistema ponible 601 que incluye un dispositivo 201 fijado a un artículo textil, particularmente una camiseta 640, de acuerdo con algunas realizaciones.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo 201 o el parche se fija al artículo textil o está integrado en el mismo, p. ej. una camiseta 640, mediante adhesión. De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo 201 o el parche se fijan al artículo textil, p. ej. una camiseta 640, con un mecanismo de fijación reversible, tal como una fijación magnética, un receptáculo, y una contraparte, un mecanismo de sujeción de ganchos y bucles (tal como Velcro®), o similares.
De acuerdo con algunas realizaciones, el artículo textil es una camiseta, una gorra, una bufanda, pantalones, calzoncillos, un sujetador, guantes, calcetines y/o un chaleco.
Se hace referencia ahora a la figura 7a, que ilustra esquemáticamente un aparato portátil 700, de acuerdo con algunas realizaciones. El dispositivo 201 o parche está unido o es acoplable a una empuñadura 720, que facilita la colocación del dispositivo 201 en una zona específica del cuerpo del sujeto para realizar las mediciones o la monitorización. De acuerdo con algunas realizaciones, la interfaz de usuario, que incluye medios de entrada y/o de salida, está integrada en la empuñadura 720.
Se hace referencia ahora a la figura 7b, que ilustra esquemáticamente un sistema 701 que incluye un dispositivo 201 con un receptáculo de acoplamiento 740 para un dispositivo móvil 760, de acuerdo con algunas realizaciones. El receptáculo 740 está configurado para alojar un dispositivo móvil 760, tal como un teléfono inteligente, y un conector 750 está configurado para facilitar la comunicación entre el dispositivo 201 y el dispositivo móvil 760. De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo móvil 760 funciona de forma similar al dispositivo externo 300 mencionado anteriormente. De acuerdo con algunas realizaciones, la interfaz de usuario del dispositivo móvil 760 se puede utilizar para visualizar información relativa a una o más de las señales o a un resultado del análisis conjunto. De acuerdo con algunas realizaciones, la interfaz de usuario del dispositivo móvil 760 está configurada para facilitar el control sobre la operación o función del dispositivo 201.
De acuerdo con algunas realizaciones, el dispositivo móvil 760 está configurado para transmitir información entre el dispositivo 201 y un dispositivo externo 300 utilizando un módulo de comunicación en el dispositivo móvil 760.
A continuación se hace referencia a la figura 8, que ilustra esquemáticamente un algoritmo, una configuración de procesador o un método 800 para medir y/o monitorizar señales biológicas de una parte del cuerpo de un sujeto, de acuerdo con algunas realizaciones. Inicialmente, opcionalmente, en 802 se adquiere información demográfica y/o médica del sujeto, se aplica el dispositivo/parche en una ubicación objetivo del cuerpo del sujeto 804, en 806 se adquieren señales de EG, IG y PG, y en 808 se preprocesan las mismas.
De acuerdo con algunas realizaciones, el preprocesamiento 808 de las señales implica la aplicación de uno o más de filtración, reducción de ruido, transformación, modulación, suavizado, derivación y/o normalización.
A continuación, las señales preprocesadas, así como la información demográfica y/o médica, se introducen en un modelo de computación para el análisis conjunto 810, a partir del cual se realiza la inferencia de resultados en 812.
De acuerdo con algunas realizaciones, la adquisición de EG, IG y PG incluye la adquisición de una medición de referencia de las señales de EG, IG y PG, a continuación, la adquisición de instantáneas de nuevas señales de EG, IG y PG. De acuerdo con algunas realizaciones, la adquisición de instantáneas de señales de EG, IG, y PG es continua y el método 800 opera continuamente en un modo unidireccional. De acuerdo con otras realizaciones, los resultados se introducen nuevamente en una etapa intermedia del método para crear un bucle cerrado, por ejemplo, introduciendo nuevamente en el modelo la información inferida anteriormente como entrada o activando la adquisición de nuevas señales de EG, IG y PG en función de los resultados de una inferencia previa.
De acuerdo con algunas realizaciones, el método 800 constituye una "etapa de inferencia" en el método de entrenamiento del modelo, que incluye la obtención de datos de referencia e instantáneas de series temporales de señales de EG, IG y PG, después, se realiza el preprocesamiento de las señales de EG, IG y PG y la información se utiliza para estimar parámetros fisiológicos y extraer características, después, se genera un modelo derivando representaciones generalizadas de las relaciones entre características y resultados basándose en datos previamente anotados y, por último, se utiliza el modelo en una etapa de inferencia basada en el método 800.
De acuerdo con algunas realizaciones, se utiliza un modelo para el análisis conjunto, de modo que se introducen en el modelo todas las señales de EG, IG y PG, así como información adicional, tal como información demográfica y/o médica, para realizar el análisis conjunto.
De acuerdo con otras realizaciones, se utilizan varios modelos en diversas estructuras para realizar el análisis conjunto.
Se hace referencia ahora a la figura 9a, que ilustra esquemáticamente una arquitectura escalonada 900 de modelos utilizados para analizar conjuntamente las señales, de acuerdo con algunas realizaciones. Inicialmente, se introduce una primera señal, tal como una señal de EG, en el primer modelo 902, después, se introduce el resultado del primer modelo 902 en un segundo modelo 904 junto con una segunda señal, tal como una señal de IG, después, el resultado del segundo modelo 904 y, opcionalmente, el resultado del primer modelo 902, se introducen en un tercer modelo 906 junto con una tercera señal, tal como una señal de PG para derivar un dato basado en un análisis conjunto combinado de todas las señales de EG, IG y PG y, opcionalmente, la información demográfica y/o médica.
De acuerdo con algunas realizaciones, los resultados de las etapas/modelos intermedios también se utilizan como datos y se muestran al usuario.
Se hace referencia ahora a la figura 9b, que ilustra esquemáticamente una arquitectura paralela 901 de modelos utilizados para analizar conjuntamente las señales, de acuerdo con algunas realizaciones. La primera señal, tal como una señal de EG, se introduce en un cuarto modelo 912, una segunda señal, tal como una señal de IG, se introduce en un quinto modelo 914, una tercera señal, tal como una señal de PG, se introduce en un sexto modelo 916, y entonces los resultados del cuarto modelo 912, el quinto modelo 914 y el sexto modelo 916 se introducen en un séptimo modelo 918 para derivar un dato basado en un análisis conjunto combinado de todas las señales de EG, IG, y P<g>y, opcionalmente, la información demográfica y/o médica que se introduce en uno o más de los modelos.
De acuerdo con algunas realizaciones, uno o más de los modelos intermedios mencionados anteriormente, en particular los modelos 902, 904, 906, 912, 914, 916 y 918, pueden incluir modelos apilados múltiples. De acuerdo con algunas realizaciones, uno o más de los modelos mencionados, en particular, los modelos 902, 904, 906, 912, 914, 916 y 918 pueden recibir más de una de las señales de GI, PG o EG. De acuerdo con algunas realizaciones, el análisis conjunto se realiza de forma que el análisis de una tercera señal se base en el resultado del análisis de una segunda señal, y el análisis de la segunda señal se basa en el resultado del análisis de una primera señal. La primera señal, la segunda señal y la tercera señal corresponden a las señales de IG, PG, y EG mutuamente exclusivas en diferentes órdenes de acuerdo con diferentes realizaciones.
De acuerdo con la invención, el análisis conjunto se realiza de forma que el análisis de una tercera señal se base en el resultado de un análisis de una segunda señal y un análisis de una primera señal, o que se base en un análisis conjunto de una segunda señal y una primera señal. La primera señal, la segunda señal y la tercera señal corresponden a las señales de IG, Pg , y EG mutuamente exclusivas en diferentes órdenes de acuerdo con diferentes realizaciones.
A continuación se hace referencia a la figura 10, que ilustra esquemáticamente un gráfico 1000 que incluye señales de IG, PG y EG, de acuerdo con algunas realizaciones. La señal de EG se analiza para extraer un punto P, un punto Q, un punto R, un punto S, y/o un punto T, la señal de PG se analiza para extraer un inicio de S1, un inicio de S2, un inicio de S3 (no mostrado), un inicio de S4 (no mostrado), y la señal de IG se analiza para extraer un punto A, un punto B, un punto C, un punto X, un punto Y, y/o un punto O.
De acuerdo con algunas realizaciones, un segmento de interés en la señal de PG es el segmento sonoro S3, que está causado por una vibración breve de baja frecuencia que se produce en la diástole temprana al final del periodo de llenado diastólico rápido del ventrículo derecho o izquierdo. De acuerdo con algunas realizaciones, el segmento S3 se detecta identificando el inicio y el desplazamiento de un segmento con alta energía de señal en una gama de frecuencia asociada con el sonido cardiaco S3.
De acuerdo con algunas realizaciones, un segmento de interés en la señal de PG es el segmento sonoro S4, el cual, si está presente, está causado por la contracción auricular. De acuerdo con algunas realizaciones, el segmento sonoro S4 se detecta identificando el inicio y el desplazamiento de un segmento con alta energía de señal en una gama de frecuencia asociada al sonido cardiaco S4.
El punto P corresponde a la despolarización auricular, el punto A corresponde a una contracción auricular, un punto R corresponde a una despolarización ventricular, el inicio de S1 corresponde a un cierre de la válvula mitral, el punto B corresponde a una apertura de la válvula aórtica, un punto C corresponde a una contracción ventricular máxima o a un flujo de sístole máximo, un inicio de S2 y un punto X corresponden a un cierre de la válvula aórtica, el punto Y corresponde a un cierre de la válvula pulmonar, y el punto O corresponde a una apertura de la válvula mitral.
De acuerdo con algunas realizaciones, el análisis conjunto incluye la determinación de segmentos basados en dos puntos detectados, en donde ambos puntos se extraen del análisis de la misma señal.
De acuerdo con algunas realizaciones, los segmentos incluyen uno o más de un segmento de sístole auricular desde el punto P hasta el punto S o el inicio de S1, un segmento de contracción isovolumétrica desde el punto R hasta el punto B, un segmento de eyección ventricular desde el punto B hasta el inicio de S2 o el punto X, un segmento de relajación isovolumétrica desde el inicio de S2 o el punto X hasta el punto O, un segmento de sístole ventricular desde el punto S o el inicio de S1 hasta el inicio de S2 o el punto X, y/o un segmento de diástole ventricular desde un inicio de S2 o un punto X hasta un punto S.
De acuerdo con la invención, el análisis conjunto incluye la determinación de segmentos basados en dos puntos detectados, en donde uno de los puntos se extrae del análisis de una señal mientras que el otro punto se extrae de otra señal.
En donde al menos una parte del análisis de la señal de EG, la señal de PG, y/o la señal de IG se basa en puntos o segmentos detectados en las otras señales.
A no ser que se indique específicamente lo contrario, tal como resulta evidente a partir del siguiente análisis, se aprecia que a lo largo de la memoria descriptiva los análisis que utilizan términos tales como "procesamiento", "computación", "cálculo", "determinación", "estimación", o similares, se refieren a la acción y/o a los procesos de un sistema informático, o a dispositivos informáticos electrónicos similares, que manipulan y/o transforman datos representados como cantidades físicas, tales como electrónicas, dentro de los registros y/o memorias del sistema informático en otros datos representados de forma similar como cantidades físicas dentro de las memorias o registros del sistema informático, u otro tipo de dispositivos de almacenamiento, transmisión o visualización de información. Además, el término "pluralidad" puede utilizarse a lo largo de la memoria descriptiva para describir dos o más componentes, dispositivos, elementos, parámetros, y similares.
Las realizaciones de la presente divulgación pueden incluir aparatos para realizar las operaciones descritas en el presente documento. Este aparato puede fabricarse de forma especial con los fines deseados, o puede incluir un ordenador con fines generales que se activa o reconfigura selectivamente por un programa informático almacenado en el ordenador. Dicho programa informático puede almacenarse en un medio de almacenamiento legible por ordenador, tal como, aunque no de forma limitativa, cualquier tipo de disco, que incluye disquetes, discos ópticos, CD-ROM, discos magneto-ópticos, memorias de solo lectura (ROM), memorias de acceso aleatorio (RAM), memorias de sólo lectura programables eléctricamente (EPROM), memorias de solo lectura programables y borrables eléctricamente (EEPROM), tarjetas magnéticas u ópticas, o cualquier otro tipo de medio apto para almacenar instrucciones electrónicas y capaz de acoplarse a un sistema informático.
La divulgación puede describirse en el contexto general de instrucciones informáticas ejecutables, tales como módulos de programa, a ejecutar por un ordenador. Generalmente, los módulos de programa incluyen rutinas, programas, objetos, componentes, estructuras de datos, etc, que realizan determinadas tareas o implementan determinados tipos de datos abstractos. La divulgación también puede practicarse en entornos informáticos distribuidos en los que las tareas sean realizadas por dispositivos de procesamiento remotos que estén conectados a través de una red de comunicaciones. En un entorno informático distribuido, los módulos de programa pueden estar ubicados en dispositivos de almacenamiento de memoria que incluyan medios de almacenamiento informáticos tanto locales como remotos.
De acuerdo con algunas realizaciones, uno o más de los modelos de computación podrían seleccionarse y/o ajustarse en función de categorización agrupada o estratificada del usuario, por ejemplo, basándose en uno o varios de los siguientes datos: edad, género, altura, peso, estado clínico, historial clínico, medicaciones, comorbilidad, información genética u otra información demográfica.
La terminología utilizada en el presente documento solo tiene el objeto de describir realizaciones particulares y no está concebida para ser limitativa. Como se usan en el presente documento, las formas en singular "un", "uno/a" y "el/la" pretenden incluir también las formas en plural, a menos que el contexto indique claramente lo contrario. Se entenderá, además, que las expresiones "comprende" y/o "que comprende", cuando se usan en esta memoria descriptiva, especifican la presencia de características establecidas, elementos integrantes, etapas, operaciones, elementos o componentes, pero no excluyen o desestiman la presencia o adición de una o más de otras características, elementos integrantes, etapas, operaciones, elementos, componentes o grupos de los mismos.
Aunque anteriormente se han analizado diversos aspectos y realizaciones ilustrativos, los expertos en la materia reconocerán ciertas modificaciones, adiciones y subcombinaciones de los mismos. Por lo tanto, se pretende que las siguientes reivindicaciones adjuntas y las reivindicaciones que se presentan a continuación sean interpretadas para incluir todas las modificaciones, adiciones y subcombinaciones que estén dentro de su alcance.
Signos de referencia
100, 200, 201, 300 dispositivo
120 sensor de EG
140 sensor de IG
160 sensor de PG
180 sensor adicional
190 sensor externo adicional
210 módulo de comunicación
220 procesador interno
270 dispositivo externo
272 módulo de comunicación externo
274 procesador
310 módulo de comunicación
320 procesador integrado
330 interfaz de usuario
400 sistema
410 clínica
420 ambulancia
430 red celular
440 servidor
442 procesador de servidor
500 parche
510 primer electrodo
520 segundo electrodo
530 membrana acústica
540 electrodo adicional
550 optodo
560 termistor
600, 601 sistema ponible
620 banda
640 camiseta
700, 701 sistema
720 mango
740 receptáculo
750 conector
760 dispositivo móvil
800 método
802, 804, 806, 808, 810, 812 etapas del método
900 arquitectura escalonada
901 arquitectura paralela
902 primer modelo
904 segundo modelo
906 tercer modelo
912 cuarto modelo
914 quinto modelo
916 sexto modelo
918 séptimo modelo
1000 gráfico

Claims (8)

REIVINDICACIONES
1. Un dispositivo (100, 200, 201, 300) para medir y/o monitorizar señales biológicas de una parte del cuerpo de un sujeto, comprendiendo el dispositivo (100, 200, 201, 300):
- un sensor de electrograma, EG (120), configurado para medir una actividad eléctrica de la parte del cuerpo y para proporcionar al menos una señal de EG indicativa de la actividad eléctrica de la parte del cuerpo,
- un sensor de fonograma, PG (160), configurado para medir una actividad acústica de la parte del cuerpo y para proporcionar una señal de PG indicativa de la actividad acústica de la parte del cuerpo,
- un sensor de impedancia-grama, IG (140), configurado para medir una impedancia eléctrica de la parte del cuerpo y para proporcionar una señal de IG indicativa de la impedancia eléctrica de la parte del cuerpo, y
- un procesador (220) configurado para:
obtener la señal de EG del sensor de EG (120),
obtener la señal de PG del sensor de PG (160),
obtener la señal de IG del sensor de IG (140), y para
analizar conjuntamente la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG para permitir una evaluación de una condición predefinida de la parte del cuerpo o del sujeto derivando al menos un dato basándose en todas de la señal de EG,
la señal de PG y la señal de IG,
en donde el procesador está configurado además para realizar el análisis conjunto realizando detección de segmentos basándose en dos de la señal de EG, la señal de PG o la señal de IG para detectar un segmento de interés y analizar las otras señales basándose en el segmento de interés detectado, en donde realizar la detección de segmentos comprende segmentar la señal en secciones predefinidas correspondientes a fases dentro de un ciclo biológico predefinido, en donde analizar las otras señales basándose en la segmentación comprende identificar propiedades características en una o más de las otras señales basándose en el segmento detectado, en donde realizar la detección de segmentos comprende detectar una sección definida por dos puntos, en donde uno de los puntos se detecta analizando una de las señales mientras que el otro punto se detecta analizando una segunda señal, y analizar las otras señales basándose en la segmentación comprende analizar una tercera señal basándose en la sección detectada o en los dos puntos.
2. El dispositivo (100, 200, 201, 300) de la reivindicación 1, en donde el análisis conjunto comprende derivar datos de cada una de las señales, en donde los datos derivados de diferentes señales incluyen redundancia entre ellos, opcionalmente, en donde el análisis conjunto comprende además estimar una calidad de señal o un parámetro de confianza de una seleccionada de la señal de EG, la señal de PG o la señal de IG comparando un dato derivado de la misma con un dato derivado de una o más de las otras señales como señales de referencia, preferiblemente:
determinando un dato de temporización de referencia a partir de las señales de referencia, determinando un dato de temporización de la señal seleccionada, y comparando el dato de temporización de la señal seleccionada con el dato de temporización de referencia de las señales de referencia, o
estimando un primer dato basándose en un parámetro fisiológico de las señales de referencia, estimando un segundo dato basándose en el mismo parámetro fisiológico de la señal seleccionada, y determinando un valor de discrepancia entre el dato estimado a partir de la señal seleccionada y el dato estimado a partir de las señales de referencia.
3. El dispositivo (100, 200, 201, 300) de cualquiera de las reivindicaciones 1 o 2, en donde el análisis conjunto comprende:
determinar un primer parámetro fisiológico a partir de una o más de la señal de EG, la señal de PG o la señal de IG,
determinar un segundo parámetro fisiológico a partir de las otras una o más de la señal de EG, la señal de PG o la señal de IG, y
derivar un tercer parámetro fisiológico basándose en el primer parámetro fisiológico y el segundo parámetro fisiológico,
en donde el primer parámetro, el segundo parámetro y el tercer parámetro son diferentes entre sí,
en donde el primer parámetro, el segundo parámetro y el tercer parámetro son el mismo parámetro, o en donde el primer parámetro y el segundo parámetro son el mismo parámetro, y el tercer parámetro es un parámetro diferente.
4. El dispositivo (100, 200, 201, 300) de cualquiera de las reivindicaciones 1 o 3, en donde una característica derivada de una de las señales se deriva basándose en otra característica derivada de otra señal.
5. El dispositivo (100, 200, 201, 300) de la reivindicación 4, en donde el análisis conjunto comprende además:
proporcionar la pluralidad derivada de características a un modelo de detección y/o predicción, en donde el modelo de detección y/o predicción corresponde preferiblemente a un modelo de aprendizaje automático, y generar, a partir del modelo de detección y/o predicción, una puntuación o un valor indicativo de una probabilidad de la condición predefinida de la parte del cuerpo.
6. Un sistema para medir y/o monitorizar señales biológicas de la parte del cuerpo de un sujeto, comprendiendo el sistema:
un dispositivo ponible (100, 200, 201, 300) que comprende:
- un sensor de electrograma, EG (120), configurado para medir una actividad eléctrica de la parte del cuerpo y para proporcionar al menos una señal de EG indicativa de la actividad eléctrica de la parte del cuerpo, - un sensor de fonograma, PG (160), configurado para medir una actividad acústica de la parte del cuerpo y para proporcionar una señal de PG indicativa de la actividad acústica de la parte del cuerpo, y
- un sensor de impedancia-grama, IG (140), configurado para medir una impedancia eléctrica de la parte del cuerpo y para proporcionar una señal de IG indicativa de la impedancia eléctrica de la parte del cuerpo,
una unidad de comunicación de sistema (272) adaptada para comunicarse con una unidad de comunicación (210) del dispositivo ponible (100, 200, 201, 300) para obtener la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG de la misma, y
un procesador (274, 442), configurado para:
obtener la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG de la unidad de comunicación de sistema (272), y analizar conjuntamente la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG para permitir una evaluación de una condición predefinida de la parte del cuerpo derivando al menos un dato basándose en todas de la señal de EG, la señal de PG y la señal de IG,
en donde el procesador está configurado además para realizar el análisis conjunto realizando detección de segmentos basándose en una o más de la señal de EG, la señal de PG o la señal de IG para detectar un segmento de interés y analizar las otras señales basándose en el segmento de interés detectado, en donde realizar la detección de segmentos comprende segmentar la señal en secciones predefinidas correspondientes a fases dentro de un ciclo biológico predefinido, en donde analizar las otras señales basándose en la segmentación comprende identificar propiedades características en una o más de las otras señales basándose en el segmento detectado, en donde realizar la detección de segmentos comprende detectar una sección definida por dos puntos, en donde uno de los puntos se detecta analizando una de las señales mientras que el otro punto se detecta analizando una segunda señal, y analizar las otras señales basándose en la segmentación comprende analizar una tercera señal basándose en la sección detectada o en los dos puntos.
7. El sistema de la reivindicación 6, en donde el análisis conjunto comprende además:
derivar datos de cada una de las señales, en donde los datos derivados de diferentes señales incluyen redundancia entre ellos, opcionalmente, en donde el análisis conjunto comprende además estimar una calidad de señal o un parámetro de confianza de una seleccionada de la señal de EG, la señal de PG o la señal de IG comparando un dato derivado de la misma con un dato derivado de una o más de las otras señales como señales de referencia, preferiblemente:
determinando un dato de temporización de referencia a partir de las señales de referencia, determinando un dato de temporización de la señal seleccionada, y comparando el dato de temporización de la señal seleccionada con el dato de temporización de referencia de las señales de referencia, o estimando un primer dato basándose en un parámetro fisiológico de las señales de referencia, estimando un segundo dato basándose en el mismo parámetro fisiológico de la señal seleccionada, y determinando un valor de discrepancia entre el dato estimado a partir de la señal seleccionada y el dato estimado a partir de las señales de referencia.
8. El sistema de la reivindicación 6 o 7, en donde el análisis conjunto comprende
determinar un primer parámetro fisiológico a partir de una o más de la señal de EG, la señal de PG o la señal de IG,
determinar un segundo parámetro fisiológico a partir de las otras una o más de la señal de EG, la señal de PG o la señal de IG, y
derivar un tercer parámetro fisiológico basándose en el primer parámetro fisiológico y el segundo parámetro fisiológico,
en donde el primer parámetro, el segundo parámetro y el tercer parámetro son diferentes entre sí,
en donde el primer parámetro, el segundo parámetro y el tercer parámetro son el mismo parámetro, o en donde el primer parámetro y el segundo parámetro son el mismo parámetro, y el tercer parámetro es un parámetro diferente.
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