JP7768570B2 - Sleep apnea syndrome treatment system, information processing device, information processing method, and program - Google Patents
Sleep apnea syndrome treatment system, information processing device, information processing method, and programInfo
- Publication number
- JP7768570B2 JP7768570B2 JP2023079386A JP2023079386A JP7768570B2 JP 7768570 B2 JP7768570 B2 JP 7768570B2 JP 2023079386 A JP2023079386 A JP 2023079386A JP 2023079386 A JP2023079386 A JP 2023079386A JP 7768570 B2 JP7768570 B2 JP 7768570B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- state
- user
- threshold
- respiratory
- determining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Description
本発明は、睡眠時無呼吸症候群治療システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to a sleep apnea syndrome treatment system, an information processing device, an information processing method, and a program.
睡眠時無呼吸症候群(Sleep Apnea Syndrome;SAS)の患者数は世界で約9億人、重傷のSAS患者数は約4億人と推定されている。日本においても、SAS患者数は約2200万人、重症SAS患者数は約940万人と言われている。SASの患者には、投薬治療、マウスピースを用いた治療、CPAP(持続陽圧呼吸療法)、又は外科的手術の少なくともいずれかが、重症度に応じて適用される。CPAPは、ユーザが装着したマスクからユーザの気道に空気を持続的に送り込む治療方法である。 It is estimated that there are approximately 900 million people worldwide suffering from sleep apnea syndrome (SAS), with approximately 400 million suffering from severe SAS. In Japan, the number of SAS patients is estimated to be approximately 22 million, with approximately 9.4 million suffering from severe SAS. Depending on the severity of their condition, SAS patients are treated with at least one of the following: medication, mouthpiece therapy, CPAP (Continuous Positive Airway Pressure), or surgery. CPAP is a treatment method in which air is continuously delivered to the user's airway through a mask worn by the user.
マウスピースを用いた治療やCPAPは、ユーザが不快に感じやすい部分に治療器具が装着されて行われる治療法であるため、ユーザによっては治療器具を外してしまうことがある。 Mouthpiece treatments and CPAP involve attaching treatment devices to areas that are likely to cause discomfort to the user, so some users may end up removing the devices.
このような不快感を軽減するために、例えば、特許文献1には、被験者に刺激を与えるように構成された刺激デバイスと、前記被験者によって生成された複数の音を受信し、前記音を複数の受信音信号に変換し、前記受信音信号からいびき音情報を取得し、前記いびき音情報に基づいて前記被験者によって生成されたいびき音の影響を計算し、前記影響がしきい値より高いときに、前記刺激デバイスに、前記被験者に前記刺激を与えさせるように構成された回路を備えるコントローラと、を備える、睡眠時無呼吸治療装置が開示されている。 To alleviate such discomfort, for example, Patent Document 1 discloses a sleep apnea treatment device that includes a stimulation device configured to provide stimulation to a subject, and a controller having a circuit configured to receive multiple sounds produced by the subject, convert the sounds into multiple received sound signals, obtain snoring sound information from the received sound signals, calculate the impact of the snoring sound produced by the subject based on the snoring sound information, and cause the stimulation device to provide the stimulation to the subject when the impact is higher than a threshold value.
また、特許文献2には、被検体の生体情報を取得する生体情報取得部と、被検体の生体情報に基づいて被検体の就寝時における症状の発生を予測する学習済みモデルに対して、就寝時における被検体の生体情報を入力することにより、前記症状の発生を予測する予測部と、前記予測部により前記症状が発生すると予測された場合に、被検体に予防的介入を行う介入部と、を備える生体情報処理装置が開示されている。 Patent Document 2 also discloses a biological information processing device that includes a biological information acquisition unit that acquires biological information from a subject, a prediction unit that predicts the occurrence of symptoms while the subject is asleep by inputting the biological information from the subject while asleep into a trained model that predicts the occurrence of the symptoms while the subject is asleep based on the biological information from the subject, and an intervention unit that performs preventive intervention on the subject when the occurrence of the symptoms is predicted by the prediction unit.
しかしながら、特許文献1に記載の技術は、基本的にいびき音に基づいて患者の状態を判断しており、患者の無呼吸を把握するために超広帯域ドップラーレーダーシステムなるシステムを必要としている。したがって、システム構成が大がかりとなる。 However, the technology described in Patent Document 1 basically determines a patient's condition based on the sound of snoring, and requires an ultra-wideband Doppler radar system to detect the patient's apnea. Therefore, the system configuration is large-scale.
また、特許文献2には、被検体に種々の生体的な刺激を印加すること、当該刺激の程度を調整することが開示されているが、被検体に印加する刺激のうち、いずれの種類の刺激が被検体に効果的であるかについては何ら開示されていない。 Patent Document 2 also discloses applying various biological stimuli to a subject and adjusting the intensity of the stimuli, but does not disclose which types of stimuli are effective for the subject.
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、大掛かりなシステムを必要とせず、患者ごとに適切な睡眠時無呼吸症候群の治療法を提案することができる、睡眠時無呼吸症候群治療システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention was made in consideration of the above circumstances, and aims to provide a sleep apnea syndrome treatment system, information processing device, information processing method, and program that can propose appropriate sleep apnea syndrome treatment methods for each patient without requiring a large-scale system.
[1] 本発明の一態様に係る睡眠時無呼吸症候群治療システムは、情報処理装置と、刺激付与装置と、を備え、上記情報処理装置は、ユーザの酸素飽和度及び呼吸数のうちの少なくともいずれかを含む生体情報を取得する生体情報取得部と、上記生体情報を基に上記ユーザの呼吸状態を判定する判定部と、機械学習により、上記生体情報及び上記ユーザの呼吸状態に応じた、上記ユーザに与える刺激を決定する決定部と、を備え、上記決定部は、上記刺激の種類、タイミング、及び強さを決定し、上記刺激付与装置は、上記刺激の種類、タイミング、及び強さに基づいて上記ユーザに刺激を与える。
[2] 上記[1]に記載の睡眠時無呼吸症候群治療システムは、複数の上記情報処理装置と接続された医療支援装置をさらに備え、上記医療支援装置は、上記情報処理装置ごと取得された、複数の、上記生体情報、上記呼吸状態に関する情報、並びに、上記刺激の種類、タイミング、及び強さに基づいて、上記ユーザごとに与える上記刺激の種類、タイミング、及び強さを決定する決定部を備えていてもよい。
[1] A sleep apnea syndrome treatment system according to one aspect of the present invention includes an information processing device and a stimulus applying device. The information processing device includes a biometric information acquisition unit that acquires biometric information including at least one of a user's oxygen saturation and respiratory rate, a determination unit that determines the user's respiratory state based on the biometric information, and a decision unit that determines a stimulus to be applied to the user based on the biometric information and the user's respiratory state through machine learning. The decision unit determines the type, timing, and strength of the stimulus, and the stimulus applying device applies the stimulus to the user based on the type, timing, and strength of the stimulus.
[2] The sleep apnea syndrome treatment system described in [1] above may further include a medical support device connected to a plurality of the information processing devices, and the medical support device may include a determination unit that determines the type, timing, and strength of the stimulation to be applied to each user based on a plurality of pieces of the biological information, information regarding the respiratory condition, and the type, timing, and strength of the stimulation acquired for each of the information processing devices.
[3] また、本発明の別の態様に係る情報処理装置は、睡眠時無呼吸症候群の治療に用いられる情報処理装置であって、ユーザの酸素飽和度及び呼吸数のうちの少なくともいずれかを含む生体情報を取得する生体情報取得部と、上記生体情報を基に上記ユーザの呼吸状態を判定する判定部と、機械学習により、上記生体情報及び上記ユーザの呼吸状態に応じた、上記ユーザに与える刺激を決定する決定部と、を備え、上記決定部は、上記刺激の種類、タイミング、及び強さを決定する。 [3] Another aspect of the present invention provides an information processing device used in the treatment of sleep apnea syndrome, comprising: a biometric information acquisition unit that acquires biometric information including at least one of a user's oxygen saturation level and respiratory rate; a determination unit that determines the user's respiratory state based on the biometric information; and a decision unit that determines, through machine learning, a stimulus to be applied to the user in accordance with the biometric information and the user's respiratory state, and the decision unit determines the type, timing, and strength of the stimulus.
[4] また、本発明の更に別の態様に係る情報処理方法は、睡眠時無呼吸症候群の治療に用いられる情報処理方法であって、ユーザの酸素飽和度及び呼吸数のうちの少なくともいずれかを含む生体情報を取得する生体情報取得ステップと、上記生体情報を基に上記ユーザの呼吸状態を判定する判定ステップと、機械学習により、上記生体情報及び上記ユーザの呼吸状態に応じた、上記ユーザに与える刺激を決定する決定ステップと、を含み、上記決定ステップでは、上記刺激の種類、タイミング、及び強さを決定する。 [4] Furthermore, an information processing method according to yet another aspect of the present invention is an information processing method used in the treatment of sleep apnea syndrome, and includes a biometric information acquisition step of acquiring biometric information including at least one of a user's oxygen saturation and respiratory rate, a determination step of determining the user's respiratory state based on the biometric information, and a decision step of determining, by machine learning, a stimulus to be applied to the user in accordance with the biometric information and the user's respiratory state, wherein the decision step determines the type, timing, and strength of the stimulus.
[5] また、本発明の更に別の態様に係るプログラムは、コンピュータを、睡眠時無呼吸症候群の治療に用いられる情報処理装置であって、ユーザの酸素飽和度及び呼吸数のうちの少なくともいずれかを含む生体情報を取得する生体情報取得部と、上記生体情報を基に上記ユーザの呼吸状態を判定する判定部と、機械学習により、上記生体情報及び上記ユーザの呼吸状態に応じた、上記ユーザに与える刺激を決定する決定部と、を備え、上記決定部は、上記刺激の種類、タイミング、及び強さを決定する、情報処理装置、として機能させる。 [5] Furthermore, a program according to yet another aspect of the present invention causes a computer to function as an information processing device used in the treatment of sleep apnea syndrome, the information processing device comprising: a biometric information acquisition unit that acquires biometric information including at least one of a user's oxygen saturation and respiratory rate; a determination unit that determines the user's respiratory state based on the biometric information; and a decision unit that determines, through machine learning, a stimulus to be given to the user in accordance with the biometric information and the user's respiratory state, wherein the decision unit determines the type, timing, and strength of the stimulus.
本発明の実施形態によれば、大掛かりなシステムを必要とせず、患者ごとに適切な睡眠時無呼吸症候群の治療法を提案することができる。 Embodiments of the present invention make it possible to propose appropriate treatment methods for sleep apnea syndrome for each patient without the need for a large-scale system.
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. Note that in this specification and drawings, components having substantially the same functional configuration will be assigned the same reference numerals, and redundant description will be omitted.
<睡眠時無呼吸症候群治療システム1>
図1~3を参照して本発明の一実施形態に係る睡眠時無呼吸症候群治療システムを説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る睡眠時無呼吸症候群治療システムのブロック図である。図2は、同実施形態における情報処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図3は、同実施形態における刺激付与装置の機能構成の一例を示すブロック図である。睡眠時無呼吸症候群治療システム1は、情報処理装置10と、刺激付与装置20と、を備える。
<Sleep Apnea Syndrome Treatment System 1>
A sleep apnea syndrome treatment system according to one embodiment of the present invention will be described with reference to Figures 1 to 3. Figure 1 is a block diagram of a sleep apnea syndrome treatment system according to one embodiment of the present invention. Figure 2 is a block diagram showing an example of the functional configuration of an information processing device in the same embodiment. Figure 3 is a block diagram showing an example of the functional configuration of a stimulating device in the same embodiment. The sleep apnea syndrome treatment system 1 includes an information processing device 10 and a stimulating device 20.
[情報処理装置10]
本実施形態に係る情報処理装置10は、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得部110と、生体情報を基にユーザの呼吸状態を判定する判定部120と、機械学習により、生体情報及びユーザの呼吸状態に応じた刺激を決定する決定部130と、を備える。また、情報処理装置10は、例えば、図2に示すように、指示部140、記憶部150、制御部160、通信部170、及び表示部180を備えることができる。情報処理装置10は、例えば、ウェアラブルデバイス、例えばスマートウォッチによって実現される。
[Information processing device 10]
The information processing device 10 according to this embodiment includes a biometric information acquisition unit 110 that acquires biometric information of a user, a determination unit 120 that determines the user's respiratory state based on the biometric information, and a decision unit 130 that determines a stimulus according to the biometric information and the user's respiratory state through machine learning. Furthermore, as shown in FIG. 2 , the information processing device 10 may include, for example, an instruction unit 140, a storage unit 150, a control unit 160, a communication unit 170, and a display unit 180. The information processing device 10 is realized, for example, by a wearable device, such as a smartwatch.
(生体情報取得部110)
生体情報取得部110は、ユーザの生体情報を取得する。生体情報は、ユーザの生命に関する情報であり、生体情報としては、例えば、酸素飽和度、呼吸数、体温、及び心拍数等が挙げられる。生体情報取得部110は、少なくとも、ユーザの酸素飽和度を取得する。生体情報取得部110は、任意のタイミングで生体情報を取得することができ、例えば、予め設定された間隔で生体情報を取得してもよいし、ユーザによる操作のタイミングで生体情報を取得してもよい。生体情報取得部110は、短い間隔で生体情報を取得することが好ましい。短い間隔で生体情報を取得することで、ユーザの生体情報の推移をより正確に把握することができる。また、ユーザが刺激を受けたときに、刺激の種類、タイミング、程度によって、どの程度睡眠状態が変化するかをより正確に把握することができる。
(Biometric information acquisition unit 110)
The biometric information acquisition unit 110 acquires biometric information of the user. The biometric information is information related to the user's life, and examples of the biometric information include oxygen saturation, respiratory rate, body temperature, and heart rate. The biometric information acquisition unit 110 acquires at least the user's oxygen saturation. The biometric information acquisition unit 110 can acquire the biometric information at any timing. For example, the biometric information acquisition unit 110 may acquire the biometric information at a predetermined interval or at the timing of a user operation. The biometric information acquisition unit 110 preferably acquires the biometric information at short intervals. Acquiring the biometric information at short intervals allows for more accurate understanding of the transition of the user's biometric information. Furthermore, when the user receives a stimulus, it is possible to more accurately understand the extent to which the sleep state changes depending on the type, timing, and intensity of the stimulus.
酸素飽和度は、酸素飽和度取得部111によって取得される。酸素飽和度取得部111は、酸素飽和度を測定する公知のセンサによって実現される。 The oxygen saturation level is acquired by the oxygen saturation level acquisition unit 111. The oxygen saturation level acquisition unit 111 is realized by a known sensor that measures oxygen saturation level.
呼吸数は、単位時間当たり(例えば1分間当たり)の呼吸数であり、呼吸数取得部112によって取得される。呼吸数は、例えば、ユーザに装着された、加速度センサ及びジャイロスコープによってユーザの動きを検出することで測定することができる。 The respiratory rate is the number of breaths taken per unit time (e.g., per minute) and is acquired by the respiratory rate acquisition unit 112. The respiratory rate can be measured, for example, by detecting the user's movements using an acceleration sensor and gyroscope worn by the user.
ユーザの体温及び心拍数は、それぞれ体温取得部113、心拍数取得部114によって取得される。体温及び心拍数は、公知の方法で取得されてよい。 The user's body temperature and heart rate are acquired by the body temperature acquisition unit 113 and heart rate acquisition unit 114, respectively. The body temperature and heart rate may be acquired using known methods.
また、生体情報取得部110は、ユーザが発する音声情報、例えばいびきの有無、及び、ユーザの動きに関する情報(動作情報)、例えば、寝返りの有無を取得してもよい。音声情報は、例えば、マイクなどの集音装置により取得することができる。動作情報は、加速度センサ及びジャイロスコープにより取得することができる。音声情報及び動作情報は、生体情報に含まれる。 The biometric information acquisition unit 110 may also acquire voice information uttered by the user, such as whether or not the user is snoring, and information regarding the user's movements (motion information), such as whether or not the user is turning over in bed. Voice information can be acquired, for example, by a sound collection device such as a microphone. Motion information can be acquired by an acceleration sensor and a gyroscope. Voice information and motion information are included in the biometric information.
(判定部120)
判定部120は、生体情報を基にユーザの呼吸状態を判定する。判定部120は、例えば、低呼吸状態と判定するための閾値及び無呼吸状態と判定するための閾値を設け、睡眠時において酸素飽和度が第一の閾値超である場合、又は、呼吸数が第一の閾値超である場合、ユーザの呼吸状態を通常状態であると判定する。睡眠時において酸素飽和度が第一の閾値以下である場合、又は、呼吸数が第一の閾値以下である場合、判定部120は、ユーザの呼吸状態を低呼吸状態であると判定する。また、酸素飽和度が第一の閾値よりも小さな第二の閾値以下である場合、又は、呼吸数が第一の閾値よりも小さな第二の閾値以下である場合、判定部120は、ユーザの呼吸状態が無呼吸状態であると判定する。低呼吸状態とは、低呼吸は換気が通常の50%以下になる浅い呼吸が10秒以上続く状態をいい、無呼吸状態とは、呼吸が10秒以上止まっている状態を言う。
(Determination unit 120)
The determination unit 120 determines the user's respiratory state based on the biological information. For example, the determination unit 120 sets a threshold for determining a hypopnea state and a threshold for determining an apnea state, and determines the user's respiratory state as normal if the oxygen saturation level exceeds a first threshold or the respiratory rate exceeds the first threshold during sleep. If the oxygen saturation level is equal to or lower than the first threshold or the respiratory rate is equal to or lower than the first threshold during sleep, the determination unit 120 determines the user's respiratory state as hypopnea. Furthermore, if the oxygen saturation level is equal to or lower than a second threshold lower than the first threshold or the respiratory rate is equal to or lower than a second threshold lower than the first threshold, the determination unit 120 determines the user's respiratory state as apnea. Hypopnea refers to a state in which shallow breathing, in which ventilation is 50% or less of normal, continues for 10 seconds or more, and apnea refers to a state in which breathing stops for 10 seconds or more.
また、判定部120は、機械学習により、生体情報に基づいて、酸素飽和度の第一の閾値及び第二の閾値、並びに呼吸数の第一閾値及び第二閾値を変更することができる。
判定部120は、例えば、ユーザの生体情報に基づいて呼吸状態を予測する学習済みモデルを生成する。この学習済みモデルは、未学習の状態から、ユーザの生体情報に基づいて学習をさせる。または、複数の生体情報に基づいて学習済みモデルを生成し、この学習済みモデルに対して、さらに、ユーザの生体情報に基づいて学習をさせる。そして、この学習が行われた学習済みモデルに、ユーザの生体情報を入力することにより、呼吸状態を予測する。
Furthermore, the determination unit 120 can change the first and second thresholds for oxygen saturation and the first and second thresholds for respiratory rate based on biological information through machine learning.
The determination unit 120 generates, for example, a trained model that predicts a respiratory state based on the user's biological information. This trained model is trained based on the user's biological information from an untrained state. Alternatively, a trained model is generated based on multiple pieces of biological information, and this trained model is further trained based on the user's biological information. The user's biological information is then input into this trained model to predict the respiratory state.
(決定部130)
決定部130は、機械学習により、生体情報及びユーザの呼吸状態に応じた、ユーザに与える刺激を決定する。刺激の種類としては、視覚的な刺激、聴覚的な刺激、嗅覚的な刺激、及び、触覚的な刺激のうちの少なくとも一種以上が挙げられる。刺激としては、詳細には、光、音、振動、温度、匂い、及び空気の流れ等が挙げられる。
(Determination unit 130)
The determination unit 130 determines, through machine learning, stimuli to be provided to the user according to the biometric information and the user's respiratory state. The types of stimuli include at least one of visual stimuli, auditory stimuli, olfactory stimuli, and tactile stimuli. More specifically, examples of the stimuli include light, sound, vibration, temperature, smell, and airflow.
また、決定部130は、刺激の種類、タイミング、及び強さ(刺激情報)を決定する。ユーザごとに効果的な刺激の種類は異なるため、ユーザに応じた刺激の種類を決定することで、低呼吸状態又は無呼吸状態の継続時間を短縮することができる。また、ユーザに応じた刺激の種類を決定することで、ユーザが目覚めない刺激を与えることができる。 The determination unit 130 also determines the type, timing, and intensity (stimulation information) of stimulation. Because the type of stimulation that is effective varies for each user, determining the type of stimulation appropriate for the user can shorten the duration of the hypopnea or apnea state. Also, determining the type of stimulation appropriate for the user can provide stimulation that will not wake the user.
決定部130は、ユーザの呼吸状態が低呼吸状態と無呼吸状態とで、異なる刺激を決定することができる。決定部130は、例えば、機械学習により、無呼吸状態の場合に、呼吸状態を通常状態にするのにより効果的な刺激の種類を決定することができる。また、決定部130は、同一の刺激の種類であっても、低呼吸状態と無呼吸状態とで、タイミング及び強さの少なくともいずれかを異ならせることができる。 The determination unit 130 can determine different stimuli depending on whether the user's breathing state is a hypopnea state or an apnea state. For example, the determination unit 130 can use machine learning to determine the type of stimulus that is more effective in restoring the breathing state to a normal state when the user is in an apnea state. Furthermore, even if the type of stimulus is the same, the determination unit 130 can vary at least one of the timing and intensity between the hypopnea state and the apnea state.
決定部130は、例えば、ユーザの生体情報及び刺激情報の少なくともいずれかに基づいて呼吸状態を予測する学習済みモデルを生成する。この学習済みモデルは、未学習の状態から、ユーザの生体情報及び刺激情報に基づいて学習をさせる。または、複数の生体情報及び刺激情報に基づいて学習済みモデルを生成し、この学習済みモデルに対して、さらに、ユーザの生体情報及び刺激情報に基づいて学習をさせる。そして、この学習が行われた学習済みモデルに、ユーザの生体情報及び刺激情報を入力することにより、呼吸状態を予測する。この学習には、ユーザの身体に関連する情報(身体関連情報)が更に用いられてもよい。身体関連情報としては、例えば、ユーザの生年月日、性別、身長、体重、持病、既往歴等が挙げられる。 The determination unit 130 generates a trained model that predicts the respiratory state based on at least one of the user's biometric information and stimulation information, for example. This trained model is trained from an untrained state based on the user's biometric information and stimulation information. Alternatively, a trained model is generated based on multiple pieces of biometric information and stimulation information, and this trained model is further trained based on the user's biometric information and stimulation information. The user's biometric information and stimulation information are then input into this trained trained model to predict the respiratory state. Information related to the user's body (body-related information) may also be used in this training. Examples of body-related information include the user's date of birth, gender, height, weight, chronic illnesses, medical history, etc.
刺激の種類、タイミング及び強さが機械学習により決定されることで、低呼吸状態又は無呼吸状態をより効果的に改善することができる。 The type, timing, and intensity of stimulation are determined by machine learning, allowing for more effective improvement of hypopnea or apnea.
上記では、決定部130は、通常状態、低呼吸状態、及び無呼吸状態に区分して、ユーザに与える刺激を決定しているが、ユーザの呼吸状態の区分をさらに細分化して、細分化された区分ごとにユーザに与える刺激を決定してもよい。呼吸状態の区分の細分化は、生体情報を基に行うことができる。 In the above, the determination unit 130 classifies the user's respiratory state into normal, hypopnea, and apnea and determines the stimuli to be given to the user. However, the classification of the user's respiratory state may be further subdivided, and the stimuli to be given to the user may be determined for each of these classifications. The classification of the respiratory state may be performed based on biological information.
(指示部140)
指示部140は、通信部170を介して刺激情報を送信する。本実施形態に係る睡眠時無呼吸症候群治療システム1では、指示部140は、通信部170を介して刺激付与装置20に刺激情報を送信する。
(Instruction unit 140)
The instruction unit 140 transmits the stimulation information via the communication unit 170. In the sleep apnea syndrome treatment system 1 according to this embodiment, the instruction unit 140 transmits the stimulation information to the stimulation device 20 via the communication unit 170.
(記憶部150)
記憶部150は、生体情報、刺激情報、身体関連情報、呼吸状態の情報(呼吸状態情報)、及び、制御部160が種々の制御を行うためのプログラムを記憶する。また、記憶部150は、生体情報に紐づけられた、生体情報が取得された日時、位置情報、又は気象情報等を記憶してもよい。
(Storage unit 150)
The storage unit 150 stores biological information, stimulation information, body-related information, respiratory state information (respiratory state information), and programs for various controls performed by the control unit 160. The storage unit 150 may also store information associated with the biological information, such as the date and time when the biological information was acquired, location information, or weather information.
(制御部160)
制御部160は、情報処理装置10の動作全般を制御する機能を有する。制御部160は、例えば、情報処理装置10がハードウェアとして備えるCPU(Central Processing Unit)にプログラムを実行させることによって実現される。
(Control unit 160)
The control unit 160 has a function of controlling the overall operation of the information processing device 10. The control unit 160 is realized, for example, by causing a CPU (Central Processing Unit) provided as hardware in the information processing device 10 to execute a program.
(通信部170)
通信部170は、刺激付与装置20及び外部の情報処理装置と各種情報の送受信を行う機能を有する。例えば、通信部170は、ネットワークNWを介して、刺激情報を刺激付与装置20に送信することができる。また、通信部170は、ネットワークNWを介して、生体情報、刺激情報、呼吸状態情報、及び身体関連情報等を他の情報処理装置に送信することができる。
(Communication unit 170)
The communication unit 170 has a function of transmitting and receiving various information to and from the stimulus application device 20 and an external information processing device. For example, the communication unit 170 can transmit stimulus information to the stimulus application device 20 via the network NW. The communication unit 170 can also transmit biological information, stimulus information, respiratory condition information, body-related information, and the like to other information processing devices via the network NW.
(表示部180)
表示部180は、生体情報、刺激情報、呼吸状態情報、及び身体関連情報のうちの少なくともいずれかを表示する機能を有する。例えば、表示部180は、取得タイミングごとの生体情報、及び呼吸状態情報のうちの少なくともいずれかの項目を表示してもよいし、表として、これらのうちの複数を表示してもよい。また、表示部180は、生体情報、呼吸状態情報及び刺激情報のうちの少なくともいずれかの項目の推移をグラフとして表示してもよい。また、表示部180は、各生体情報の平均値、最大値、最小値を表示してもよいし、酸素飽和度又は呼吸数が所定の閾値以下となった時間、回数などを表示してもよい。表示部180は、例えば、ディスプレイによって実現される。
(Display section 180)
The display unit 180 has a function of displaying at least one of the biological information, stimulation information, respiratory status information, and body-related information. For example, the display unit 180 may display at least one item of the biological information and the respiratory status information for each acquisition timing, or may display a plurality of these items as a table. The display unit 180 may also display the progress of at least one item of the biological information, the respiratory status information, and the stimulation information as a graph. The display unit 180 may also display the average, maximum, and minimum values of each piece of biological information, or the time or number of times that the oxygen saturation or respiratory rate fell below a predetermined threshold. The display unit 180 is realized, for example, by a display.
[刺激付与装置20]
刺激付与装置20は、各刺激の種類に応じた刺激を与えることができる装置であり、例えば、発光装置、音声出力装置、振動装置、空調装置、又は芳香装置等である。異なる種類の刺激を与えるために、複数の刺激付与装置20を備えることが好ましい。当然ながら、刺激付与装置20は、異なる種類の複数の刺激をユーザに与えることができる装置であってもよい。刺激付与装置20は、図3に示すように、出力部210、制御部220、及び通信部230を備える。また、刺激付与装置20は、記憶部240及び表示部250を備えることができる。
[Stimulation device 20]
The stimulus imparting device 20 is a device capable of imparting a stimulus according to each type of stimulus, and is, for example, a light-emitting device, an audio output device, a vibration device, an air-conditioning device, or an aroma device. It is preferable to provide a plurality of stimulus imparting devices 20 in order to impart different types of stimuli to the user. Naturally, the stimulus imparting device 20 may be a device capable of imparting a plurality of different types of stimuli to the user. As shown in FIG. 3 , the stimulus imparting device 20 includes an output unit 210, a control unit 220, and a communication unit 230. The stimulus imparting device 20 may also include a storage unit 240 and a display unit 250.
(出力部210)
出力部210は、情報処理装置10から受信した刺激情報を基に刺激を出力する。出力部210は、刺激情報を基に制御部220によって制御されたタイミング及び強さで刺激を出力する。
(Output unit 210)
The output section 210 outputs a stimulus based on the stimulus information received from the information processing device 10. The output section 210 outputs the stimulus at a timing and strength controlled by the control section 220 based on the stimulus information.
(制御部220)
制御部220は、刺激付与装置20の動作全般を制御する機能を有する。制御部220は、例えば、刺激付与装置20がハードウェアとして備えるCPUにプログラムを実行させることによって実現される。
(Control unit 220)
The control unit 220 has a function of controlling the overall operation of the stimulus application device 20. The control unit 220 is realized, for example, by causing a CPU provided as hardware in the stimulus application device 20 to execute a program.
(通信部230)
通信部230は、情報処理装置10及び外部の情報処理装置と各種情報の送受信を行う機能を有する。例えば、通信部230は、ネットワークを介して、情報処理装置10が送信する刺激情報を受信する。
(Communication unit 230)
The communication unit 230 has a function of transmitting and receiving various information to and from the information processing device 10 and an external information processing device. For example, the communication unit 230 receives stimulation information transmitted by the information processing device 10 via a network.
(記憶部240)
記憶部240は、刺激情報、及び、制御部220が種々の制御を行うためのプログラムを記憶する。
(Storage unit 240)
The storage unit 240 stores stimulation information and programs that the control unit 220 uses to perform various controls.
(表示部250)
表示部250は、刺激の強さを表示する機能を有する。表示部250は、例えば、ディスプレイによって実現される。
(Display section 250)
The display unit 250 has a function of displaying the intensity of the stimulus. The display unit 250 is realized by, for example, a display.
<処理の流れ>
以上、本実施形態に係る睡眠時無呼吸症候群治療システム1の機能構成について説明した。続いて、図4を参照して、本実施形態に係る処理の流れについて説明する。図4は、本実施形態に係る形態に処理の流れの一例を示す流れ図である。
<Processing flow>
The functional configuration of the sleep apnea syndrome treatment system 1 according to this embodiment has been described above. Next, the processing flow according to this embodiment will be described with reference to Fig. 4. Fig. 4 is a flowchart showing an example of the processing flow according to this embodiment.
生体情報取得部110がユーザの生体情報を取得する(ステップS101)。次いで、判定部120が生体情報を基にユーザの呼吸状態が無呼吸状態であるか否かを判定する(ステップS103)。ユーザの呼吸状態が無呼吸状態であると判定された場合(ステップS103/YES)、決定部130がユーザに与える刺激を決定し、刺激情報を指示部140に送信する(ステップS105)。次いで、指示部140が刺激付与装置20に刺激情報を送信する(ステップS107)。刺激情報を受信した刺激付与装置20は、刺激情報を基にユーザに刺激を与える。ステップS107の後、ステップS101から処理が繰り返される。 The biometric information acquisition unit 110 acquires the user's biometric information (step S101). Next, the determination unit 120 determines whether the user's respiratory state is an apnea state based on the biometric information (step S103). If the user's respiratory state is determined to be an apnea state (step S103/YES), the decision unit 130 determines a stimulus to be given to the user and transmits the stimulus information to the instruction unit 140 (step S105). Next, the instruction unit 140 transmits the stimulus information to the stimulus application device 20 (step S107). Having received the stimulus information, the stimulus application device 20 applies a stimulus to the user based on the stimulus information. After step S107, the process is repeated from step S101.
ユーザの呼吸状態が無呼吸状態ではないと判定された場合(ステップS103/NO)、低呼吸状態であるか否かを判定する(ステップS104)。ユーザの呼吸状態が低呼吸状態であると判定された場合(ステップS104/YES)、ステップS105、S107が行われる。刺激情報を受信した刺激付与装置20は、刺激情報を基にユーザに刺激を与える。ステップS107の後、ステップS101から処理が繰り返される。 If it is determined that the user's respiratory state is not an apnea state (step S103/NO), it is determined whether or not the user is in a hypopnea state (step S104). If it is determined that the user's respiratory state is a hypopnea state (step S104/YES), steps S105 and S107 are performed. The stimulation device 20, which has received the stimulation information, stimulates the user based on the stimulation information. After step S107, the process is repeated from step S101.
ユーザの呼吸状態が無呼吸状態であると判定された場合、ステップS101から処理が繰り返される。 If the user's respiratory state is determined to be apnea, processing is repeated from step S101.
ステップS101~S107が繰り返されることで、患者ごとに適切な刺激が与えられ、低呼吸状態又は無呼吸状態を脱することができる。 By repeating steps S101 to S107, appropriate stimulation is provided to each patient, enabling them to escape from hypopnea or apnea.
本実施形態に係る睡眠時無呼吸症候群治療システムによれば、生体情報に基づき、機械学習によりユーザに与える刺激が決定される。当該刺激によって、無呼吸状態を回避することができる。また、無呼吸状態であったとしても、その状態を脱することができる。生体情報は、ユーザごとに異なり、また、同一ユーザであってもユーザの状態によって異なるため、ユーザごとに無呼吸状態を回避、脱するための適切な刺激を与えることができる。 The sleep apnea syndrome treatment system according to this embodiment uses machine learning to determine the stimuli to be given to the user based on biometric information. These stimuli can help avoid apnea. Even if an apnea state occurs, the user can escape from the state. Since biometric information differs for each user and even for the same user, it can differ depending on the user's condition, it is possible to provide appropriate stimuli to each user to avoid and escape from apnea.
ユーザにとっては、低呼吸状態及び無呼吸状態が改善されるため、日中の体調が向上し、かつ合併症が低減する。また、投薬、CPAPや外科的手術が抑制されるため、医療費が削減される。 For users, the improvement in hypopnea and apnea symptoms leads to improved daytime health and fewer complications. It also reduces medical costs by reducing the need for medication, CPAP, and surgery.
また、本実施形態に係る情報処理装置は、ウェアラブルデバイス、例えばスマートウォッチによって実現できるため、CPAPやマウスピースと比較して不快感が少なく、継続した利用が可能となる。 Furthermore, the information processing device according to this embodiment can be implemented as a wearable device, such as a smartwatch, which means it is less uncomfortable than CPAP or mouthpieces and can be used continuously.
<第2の実施形態>
本開示に係る睡眠時無呼吸症候群治療システム1Aは、図5に示すように、複数の睡眠時無呼吸症候群治療システム1及び医療支援装置30を有することが好ましい。睡眠時無呼吸症候群治療システム1の機能は、ネットワークNWを介して医療支援装置30と通信可能な点以外は、第1の実施形態におけるものと同様であるためここでの詳細な説明は省略する。ただし、1つの睡眠時無呼吸症候群治療システム1は、一人のユーザに利用される。よって、複数の睡眠時無呼吸症候群治療システム1は、ユーザの人数分だけ、ネットワークNWを介して医療支援装置30と通信可能である。また、ユーザごとの、生体情報、身体関連情報、及び刺激情報は、匿名化されて医療支援装置30に送信することができる。
Second Embodiment
As shown in FIG. 5 , the sleep apnea syndrome treatment system 1A according to the present disclosure preferably includes multiple sleep apnea syndrome treatment systems 1 and medical support devices 30. The functions of the sleep apnea syndrome treatment system 1 are similar to those of the first embodiment, except that the sleep apnea syndrome treatment system 1 can communicate with the medical support device 30 via a network NW, and therefore detailed description thereof will be omitted here. However, one sleep apnea syndrome treatment system 1 is used by one user. Therefore, multiple sleep apnea syndrome treatment systems 1 can communicate with the medical support device 30 via the network NW, the number of which corresponds to the number of users. Furthermore, the biometric information, body-related information, and stimulation information for each user can be anonymized and transmitted to the medical support device 30.
医療支援装置30は、医療従事者により利用される装置である。医療支援装置30は、例えば、図6に示すように、生体情報取得部310、判定部320、決定部330、指示部340、記憶部350、制御部360、通信部370、及び表示部380を備えることができる。これらの機能は、基本的に情報処理装置10における各機能と基本的に同様である。ただし、医療支援装置30は、複数の情報処理装置10から生体情報及び刺激情報を受信することができる点で情報処理装置10と異なる。また、決定部330は、情報処理装置10ごとに取得された、複数の、生体情報、呼吸情報、並びに、刺激の種類、タイミング、及び強さに基づいて、ユーザごとに与える刺激の種類、タイミング、及び強さを決定することができる。
The medical support device 30 is a device used by medical professionals. As shown in FIG. 6 , the medical support device 30 may include a biometric information acquisition unit 310, a determination unit 320, a decision unit 330, an instruction unit 340, a storage unit 350, a control unit 360, a communication unit 370, and a display unit 380. These functions are essentially the same as those of the information processing device 10. However, the medical support device 30 differs from the information processing device 10 in that it can receive biometric information and stimulation information from multiple information processing devices 10. Furthermore, the decision unit 330 can determine the type, timing, and intensity of stimulation to be applied to each user based on multiple pieces of biometric information, respiratory information, and the type, timing, and intensity of stimulation acquired from each information processing device 10.
医療支援装置30を備える睡眠時無呼吸症候群治療システム1によれば、ユーザごとの生体情報、身体関連情報、刺激情報等で構成される多数の組合せ情報から、機械学習により、ユーザごとに与える刺激を決定することができるため、ユーザごとにより適切な刺激を与えることが可能となる。 The sleep apnea syndrome treatment system 1 equipped with the medical support device 30 can use machine learning to determine the stimuli to be given to each user from a large amount of combined information consisting of each user's biometric information, body-related information, stimulation information, etc., making it possible to provide more appropriate stimuli to each user.
<ハードウェア構成>
情報処理装置10、刺激付与装置20、及び医療支援装置30は、CPU(Central ProcessingUnit)と、ROM(Read Only Memory)と、RAM(Random Access Memory)と、内部バスと、入出力インターフェースと、表示装置と、入力装置と、音声出力部と、記憶装置と、ドライブと、ネットワークインターフェースと、外部インターフェースと、を備えることができる。
<Hardware configuration>
The information processing device 10, the stimulation device 20, and the medical support device 30 may include a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), an internal bus, an input/output interface, a display device, an input device, an audio output unit, a storage device, a drive, a network interface, and an external interface.
CPUは、演算処理装置及び制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置10、刺激付与装置20、及び医療支援装置30内の動作全般を制御する。CPUが後述するROM、RAMおよびソフトウェアと協働することにより、制御部160、220、360の機能が実現される。 The CPU functions as an arithmetic processing device and control device, and controls the overall operation of the information processing device 10, stimulation device 20, and medical support device 30 in accordance with various programs. The CPU works in conjunction with the ROM, RAM, and software described below to realize the functions of the control units 160, 220, and 360.
ROMは、CPUが使用するプログラムおよび演算パラメータ等を記憶する。RAMは、CPUの実行において使用するプログラム、およびその実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。 The ROM stores the programs and calculation parameters used by the CPU. The RAM temporarily stores the programs used by the CPU and parameters that change as needed during execution.
CPU、ROM、RAMは、内部バスによって相互に接続され、さらに入出力インターフェースを介して後述する表示装置、入力装置、音声出力部、記憶装置、ドライブ、ネットワークインターフェースおよび外部インターフェースと接続される。 The CPU, ROM, and RAM are interconnected by an internal bus, and are further connected to the display device, input device, audio output unit, storage device, drive, network interface, and external interface (described below) via an input/output interface.
表示装置は、本実施形態による表示部180、250、380の例であり、CRTディスプレイ装置、液晶ディスプレイ(LCD)、OLED装置などの表示装置であり、映像データを映像に変換して出力する。また、入力装置は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、センサ、スイッチおよび制御回路などから構成され得る。また、音声出力部は、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置であり、音声データなどを音声に変換して出力する。 The display device is an example of the display unit 180, 250, 380 according to this embodiment, and is a display device such as a CRT display device, a liquid crystal display (LCD), or an OLED device, which converts video data into video and outputs it. The input device may be composed of a mouse, keyboard, touch panel, buttons, microphone, sensors, switches, control circuits, etc. The audio output unit is an audio output device such as a speaker or headphones, which converts audio data and the like into audio and outputs it.
記憶装置は、本実施形態による記憶部150、240、350の一例として構成されたデータ記憶用の装置である。記憶装置は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでいてもよい。記憶装置は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)またはSSD(Solid Strage Drive)、あるいは同等の機能を有するメモリ等で構成される。この記憶装置は、ストレージを駆動し、CPUが実行するプログラムまたは各種データを記憶する。 The storage device is a data storage device configured as an example of the storage units 150, 240, and 350 according to this embodiment. The storage device may include a storage medium, a recording device that records data on the storage medium, a reading device that reads data from the storage medium, and a deletion device that deletes data recorded on the storage medium. The storage device may be configured, for example, as an HDD (Hard Disk Drive) or SSD (Solid Storage Drive), or memory with equivalent functionality. This storage device drives the storage and stores programs executed by the CPU or various data.
ドライブは、記憶媒体用リーダライタであり、内蔵、または外付けされ得る。ドライブは、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記憶媒体に記憶されている情報を読み出して、RAMに出力する。また、ドライブは、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むことも可能である。 A drive is a reader/writer for storage media and can be built-in or external. The drive reads information stored on removable storage media such as an attached magnetic disk, optical disk, magneto-optical disk, or semiconductor memory, and outputs it to RAM. The drive can also write information to removable storage media.
ネットワークインターフェースは、例えば、インターネットなどの通信網に接続するためのデバイス等で構成された通信インターフェースである。また、ネットワークインターフェースは、有線LAN(Local Area Network)または無線LAN対応通信装置であってもよいし、有線による通信を行うワイヤー通信装置であってもよい。 A network interface is a communication interface composed of devices for connecting to a communication network such as the Internet. The network interface may also be a communication device compatible with a wired LAN (Local Area Network) or wireless LAN, or a wired communication device that performs wired communication.
外部インターフェースは、例えばUSB(Universal Serial Bus)ポート、IEEE1394ポート、SCSI(Small Computer System Interface)ポート、RS-232Cポートまたは光オーディオ端子などのような外部接続機器を接続するための接続ポートで構成された接続インターフェースである。 The external interface is a connection interface consisting of connection ports for connecting external devices, such as a USB (Universal Serial Bus) port, an IEEE 1394 port, a SCSI (Small Computer System Interface) port, an RS-232C port, or an optical audio terminal.
ここまで、本実施形態に係る情報処理システムを説明した。ただし、本発明の技術的範囲は上記実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。 So far, we have described the information processing system according to this embodiment. However, the technical scope of the present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.
例えば、図1では、3台の刺激付与装置20A、20B、20Cが示されているが、刺激付与装置は1台又は2台であってもよいし、4台以上であってもよい。各刺激付与装置が1種の刺激を出力する場合には、異なる種類の刺激をユーザに与えることができるという点から、睡眠時無呼吸症候群治療システムは、複数の刺激付与装置を備えることが好ましい。 For example, while three stimulating devices 20A, 20B, and 20C are shown in FIG. 1, the number of stimulating devices may be one or two, or four or more. When each stimulating device outputs one type of stimulus, it is preferable for the sleep apnea syndrome treatment system to include multiple stimulating devices, since different types of stimuli can be provided to the user.
また、上記実施形態では、図2に示すように、情報処理装置10が備える指示部140によって、刺激情報を刺激付与装置20に送信しているが、情報処理装置10及び刺激付与装置20と同じネットワークNWに接続された、情報処理装置10とは別の情報処理装置が刺激情報を刺激付与装置20に送信してもよい。別の情報処理装置としては、例えば、刺激付与装置を操作ためのスマートリモコン、スマートスピーカー等が挙げられる。 In addition, in the above embodiment, as shown in FIG. 2, the instruction unit 140 included in the information processing device 10 transmits stimulus information to the stimulus application device 20. However, a different information processing device from the information processing device 10, which is connected to the same network NW as the information processing device 10 and the stimulus application device 20, may also transmit stimulus information to the stimulus application device 20. Examples of the different information processing device include a smart remote control for operating the stimulus application device, a smart speaker, etc.
また、上記実施形態において、図4に示すように、呼吸状態の判定は、無呼吸状態であるか否か、低呼吸状態であるか否かの順で行われるとしたが、この順に限られず、低呼吸状態であるか否か、無呼吸状態であるか否かの順で行われてもよい。 In addition, in the above embodiment, as shown in Figure 4, the respiratory state is determined in the order of whether or not the patient is in an apnea state, and whether or not the patient is in a hypopnea state. However, this order is not limited to this, and the respiratory state may be determined in the order of whether or not the patient is in a hypopnea state, and whether or not the patient is in an apnea state.
以上、本発明の実施形態について説明した。なお、上述した実施形態における睡眠時無呼吸症候群治療システム1の一部又は全部をコンピュータで実現するようにしてもよい。また、睡眠時無呼吸症候群治療システム1の一部又は全部をコンピュータで実現する場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。 The above describes an embodiment of the present invention. Note that part or all of the sleep apnea syndrome treatment system 1 in the above-described embodiment may be implemented by a computer. Furthermore, when part or all of the sleep apnea syndrome treatment system 1 is implemented by a computer, the system may be implemented by recording a program for implementing this function on a computer-readable recording medium, and reading and executing the program recorded on this recording medium into a computer system.
1 睡眠時無呼吸症候群治療システム
10 情報処理装置
20 刺激付与装置
30 医療支援装置
1 Sleep apnea syndrome treatment system 10 Information processing device 20 Stimulation device 30 Medical support device
Claims (5)
情報処理装置と、刺激付与装置と、を備え、
前記情報処理装置は、
ユーザの酸素飽和度及び呼吸数を含む生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記生体情報を基に前記ユーザの呼吸状態を判定する判定部と、
機械学習により、前記生体情報及び前記ユーザの呼吸状態に応じた、前記ユーザに与える刺激を決定する決定部と、を備え、
前記決定部は、前記刺激の種類、タイミング、及び強さを決定し、
前記刺激付与装置は、前記刺激の種類、タイミング、及び強さに基づいて前記ユーザに刺激を与え、
前記判定部は、前記ユーザの睡眠時において前記酸素飽和度が低呼吸状態と判定するための第一の閾値以下、かつ、無呼吸状態であると判定するための、第一の閾値よりも小さな第二の閾値超である場合、及び、前記呼吸数が低呼吸状態と判定するための第一の閾値以下、かつ、無呼吸状態であると判定するための、第一の閾値よりも小さな第二の閾値超である場合のうちの少なくともいずれかである場合、前記ユーザの呼吸状態を無呼吸状態ではない低呼吸状態であると判定し、
前記刺激付与装置は、前記ユーザの呼吸状態が無呼吸状態ではない低呼吸状態であると判断された場合に、前記ユーザに前記刺激を与える、睡眠時無呼吸症候群治療システム。 A treatment system for sleep apnea syndrome, comprising:
An information processing device and a stimulus providing device are provided,
The information processing device includes:
a biological information acquisition unit that acquires biological information including an oxygen saturation level and a respiratory rate of a user;
a determination unit that determines a respiratory state of the user based on the biological information;
a determination unit that determines a stimulus to be given to the user according to the biological information and a respiratory state of the user by machine learning,
The determination unit determines the type, timing, and intensity of the stimulation;
the stimulus applying device applies a stimulus to the user based on the type, timing, and intensity of the stimulus;
the determination unit determines that the respiratory state of the user is a hypopnea state but not an apnea state when at least one of the following conditions is met: the oxygen saturation level during sleep of the user is equal to or less than a first threshold for determining a hypopnea state and exceeds a second threshold smaller than the first threshold for determining an apnea state; and the respiratory rate is equal to or less than the first threshold for determining a hypopnea state and exceeds a second threshold smaller than the first threshold for determining an apnea state.
The stimulation device provides the stimulation to the user when the user's respiratory state is determined to be a hypopnea state that is not an apnea state.
前記医療支援装置は、前記情報処理装置ごとに取得された、複数の、前記生体情報、前記呼吸状態に関する情報、並びに、前記刺激の種類、タイミング、及び強さに基づいて、前記ユーザごとに与える前記刺激の種類、タイミング、及び強さを決定する決定部を備える、請求項1に記載の睡眠時無呼吸症候群治療システム。 further comprising a medical support device connected to the plurality of information processing devices;
2. The sleep apnea syndrome treatment system of claim 1, wherein the medical support device includes a determination unit that determines the type, timing, and strength of the stimulation to be applied to each user based on multiple pieces of biometric information, information regarding the respiratory condition, and the type, timing, and strength of the stimulation acquired for each information processing device.
ユーザの酸素飽和度及び呼吸数を含む生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記生体情報を基に前記ユーザの呼吸状態を判定する判定部と、
機械学習により、前記生体情報及び前記ユーザの呼吸状態に応じた、前記ユーザに与える刺激を決定する決定部と、を備え、
前記決定部は、前記刺激の種類、タイミング、及び強さを決定し、
前記判定部は、前記ユーザの睡眠時において前記酸素飽和度が低呼吸状態と判定するための第一の閾値以下、かつ、無呼吸状態であると判定するための、第一の閾値よりも小さな第二の閾値超である場合、及び、前記呼吸数が低呼吸状態と判定するための第一の閾値以下、かつ、無呼吸状態であると判定するための、第一の閾値よりも小さな第二の閾値超である場合のうちの少なくともいずれかである場合、前記ユーザの呼吸状態を無呼吸状態ではない低呼吸状態であると判定する、情報処理装置。 An information processing device used in the treatment of sleep apnea syndrome,
a biological information acquisition unit that acquires biological information including an oxygen saturation level and a respiratory rate of a user;
a determination unit that determines a respiratory state of the user based on the biological information;
a determination unit that determines a stimulus to be given to the user according to the biological information and a respiratory state of the user by machine learning,
The determination unit determines the type, timing, and intensity of the stimulation;
The determination unit determines that the user's respiratory state is a hypopnea state but not an apnea state when at least one of the following conditions is met: the oxygen saturation level during sleep is equal to or less than a first threshold for determining a hypopnea state and exceeds a second threshold smaller than the first threshold for determining an apnea state; and the respiratory rate is equal to or less than a first threshold for determining a hypopnea state and exceeds a second threshold smaller than the first threshold for determining an apnea state.
ユーザの酸素飽和度及び呼吸数を含む生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
判定部が前記生体情報を基に前記ユーザの呼吸状態を判定する判定ステップと、
機械学習により、前記生体情報及び前記ユーザの呼吸状態に応じた、前記ユーザに与える刺激を決定する決定ステップと、を含み、
前記決定ステップでは、前記刺激の種類、タイミング、及び強さを決定し、
前記判定ステップでは、前記ユーザの睡眠時において前記酸素飽和度が低呼吸状態と判定するための第一の閾値以下、かつ、無呼吸状態であると判定するための、第一の閾値よりも小さな第二の閾値超である場合、及び、前記呼吸数が低呼吸状態と判定するための第一の閾値以下、かつ、無呼吸状態であると判定するための、第一の閾値よりも小さな第二の閾値超である場合のうちの少なくともいずれかである場合、前記ユーザの呼吸状態を無呼吸状態ではない低呼吸状態であると判定する、情報処理方法。 An information processing method used in the treatment of sleep apnea syndrome, comprising:
a biological information acquiring step of acquiring biological information including an oxygen saturation level and a respiratory rate of a user;
a determination step in which a determination unit determines a respiratory state of the user based on the biological information;
a determining step of determining a stimulus to be given to the user according to the biological information and the respiratory state of the user by machine learning;
In the determining step, a type, timing, and intensity of the stimulation are determined;
In the determination step, the user's respiratory state is determined to be a hypopnea state but not an apnea state when at least one of the following conditions is met: the oxygen saturation level during sleep is equal to or less than a first threshold for determining a hypopnea state and exceeds a second threshold smaller than the first threshold for determining an apnea state; and the respiratory rate is equal to or less than a first threshold for determining a hypopnea state and exceeds a second threshold smaller than the first threshold for determining an apnea state.
睡眠時無呼吸症候群の治療に用いられる情報処理装置であって、
ユーザの酸素飽和度及び呼吸数を含む生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記生体情報を基に前記ユーザの呼吸状態を判定する判定部と、
機械学習により、前記生体情報及び前記ユーザの呼吸状態に応じた、前記ユーザに与える刺激を決定する決定部と、を備え、
前記決定部は、前記刺激の種類、タイミング、及び強さを決定し、
前記判定部は、前記ユーザの睡眠時において前記酸素飽和度が低呼吸状態と判定するための第一の閾値以下、かつ、無呼吸状態であると判定するための、第一の閾値よりも小さな第二の閾値超である場合、及び、前記呼吸数が低呼吸状態と判定するための第一の閾値以下、かつ、無呼吸状態であると判定するための、第一の閾値よりも小さな第二の閾値超である場合のうちの少なくともいずれかである場合、前記ユーザの呼吸状態を無呼吸状態ではない低呼吸状態であると判定する、情報処理装置、として機能させるためのプログラム。 Computer,
An information processing device used in the treatment of sleep apnea syndrome,
a biological information acquisition unit that acquires biological information including an oxygen saturation level and a respiratory rate of a user;
a determination unit that determines a respiratory state of the user based on the biological information;
a determination unit that determines a stimulus to be given to the user according to the biological information and a respiratory state of the user by machine learning,
The determination unit determines the type, timing, and intensity of the stimulation;
The determination unit determines that the user's respiratory state is a hypopnea state but not an apnea state when at least one of the following conditions is met: the oxygen saturation level during sleep is equal to or less than a first threshold for determining a hypopnea state and exceeds a second threshold smaller than the first threshold for determining an apnea state; and the respiratory rate is equal to or less than a first threshold for determining a hypopnea state and exceeds a second threshold smaller than the first threshold for determining an apnea state.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2023079386A JP7768570B2 (en) | 2023-05-12 | 2023-05-12 | Sleep apnea syndrome treatment system, information processing device, information processing method, and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2023079386A JP7768570B2 (en) | 2023-05-12 | 2023-05-12 | Sleep apnea syndrome treatment system, information processing device, information processing method, and program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2024163618A JP2024163618A (en) | 2024-11-22 |
| JP7768570B2 true JP7768570B2 (en) | 2025-11-12 |
Family
ID=93523343
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2023079386A Active JP7768570B2 (en) | 2023-05-12 | 2023-05-12 | Sleep apnea syndrome treatment system, information processing device, information processing method, and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7768570B2 (en) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009528140A (en) | 2006-02-28 | 2009-08-06 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | External device that continuously monitors for OSDB and provides voice stimulation treatment |
| WO2016031119A1 (en) | 2014-08-26 | 2016-03-03 | ソニー株式会社 | Sleep aid device, sleep aid system and sleep aid method |
| JP2016515904A (en) | 2013-04-05 | 2016-06-02 | ワシーム アハマド, | Devices and methods for airflow diagnosis and recovery |
| JP2022509989A (en) | 2018-11-30 | 2022-01-25 | 株式会社マリ | Sleep apnea treatment device and treatment method |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007167185A (en) * | 2005-12-20 | 2007-07-05 | Konica Minolta Sensing Inc | Oximeter system |
| JP6102581B2 (en) * | 2013-07-05 | 2017-03-29 | 富士通株式会社 | Sleep support device, sleep support method and program |
| JP7018621B2 (en) * | 2016-07-12 | 2022-02-14 | 国立大学法人秋田大学 | Biosignal analysis device, biosignal analysis method and biosignal analysis system |
| JP2018050667A (en) * | 2016-09-26 | 2018-04-05 | セイコーエプソン株式会社 | Measuring apparatus and measuring method |
-
2023
- 2023-05-12 JP JP2023079386A patent/JP7768570B2/en active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009528140A (en) | 2006-02-28 | 2009-08-06 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | External device that continuously monitors for OSDB and provides voice stimulation treatment |
| JP2016515904A (en) | 2013-04-05 | 2016-06-02 | ワシーム アハマド, | Devices and methods for airflow diagnosis and recovery |
| WO2016031119A1 (en) | 2014-08-26 | 2016-03-03 | ソニー株式会社 | Sleep aid device, sleep aid system and sleep aid method |
| JP2022509989A (en) | 2018-11-30 | 2022-01-25 | 株式会社マリ | Sleep apnea treatment device and treatment method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2024163618A (en) | 2024-11-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102900262B1 (en) | A system comprising a device and a detection unit for processing data related to disturbances that may occur during the subject's sleep. | |
| JP5005819B2 (en) | Self-monitoring method and system for respiratory diseases related to the environment | |
| CN101868176B (en) | Automated sleep phenotyping | |
| JP2024512835A (en) | System and method for promoting sleep stages in a user | |
| JP7046808B2 (en) | Methods and devices for controlling equipment based on biometric information | |
| EP4125576B1 (en) | Systems for detecting rem behavior disorder | |
| US20110295083A1 (en) | Devices, systems, and methods for monitoring, analyzing, and/or adjusting sleep conditions | |
| JP2025163065A (en) | Sleep state detection for apnea-hypopnea index calculation | |
| JP2024505098A (en) | System and method for estimating subjective comfort level | |
| CN115335100A (en) | System and method for detecting mouth leakage | |
| TW201528198A (en) | Fatigue monitoring and management system and method thereof | |
| JP2023534133A (en) | Systems and methods for determining and providing personalized PAP therapy recommendations for patients | |
| JP2023536260A (en) | System and method for determining health status by device local to respiratory system user | |
| JP2023544119A (en) | Systems and methods for monitoring comorbidities | |
| US12551163B2 (en) | System and method for noninvasive sleep monitoring and reporting | |
| JP7768570B2 (en) | Sleep apnea syndrome treatment system, information processing device, information processing method, and program | |
| US20240108834A1 (en) | Multi-therapy systems, methods and apparatuses for the alleviation of sleep disordered breathing | |
| KR20220043555A (en) | Apparatus and method for controlling sleep disorder | |
| EP4444393B1 (en) | Detecting, identifying and alleviating causes for pressure burden using positive airway pressure devices | |
| US20260053434A1 (en) | Measuring carbon dioxide using ear-worn devices to detect pathologies | |
| CN118001548A (en) | An intelligent sleep therapy system | |
| KR20250018946A (en) | Method, apparatus and computer-readable recording medium for providing contents to induce sleep | |
| WO2026090665A1 (en) | A system and method for treating sleep disordered breathing | |
| CN119584914A (en) | System and method for monitoring driving sessions | |
| CN117561021A (en) | Postural treatment systems, methods and components for sleep apnea |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230605 |
|
| A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20230605 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230808 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231004 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20231114 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20240213 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240513 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20240520 |
|
| A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20240726 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20250819 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20251023 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7768570 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |