JP2023015036A - Ｑｏｌ監視システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】被験者のＱＯＬパラメータを非接触又は微接触センサを用いて容易かつ安価に測定する装置、システム、及び方法の提供。【解決手段】第１センサデータを生成するように構成された第１非接触センサと、１つまたは複数のプロセッサとを備え、プロセッサが、第１センサデータを受信し、分類システムを用いて、第１センサデータから導出された周期値に基づいて、身体運動が卓越している第１センサデータの期間から呼吸関連の動きが卓越している第１センサデータの期間を分離し、分類システムを用いて、呼吸関連の動きが卓越している第１センサデータの期間から呼吸データを取得し、分類システムを用いて、呼吸データと身体運動が卓越している第１センサデータの期間とから客観的データを取得し、客観的データに基づいてＱＯＬ指標を算出し、算出されたＱＯＬ指標に基づいてフィードバックを生成するように構成されているシステムである。【選択図】図１

Description

本開示は、被験者にＱＯＬパラメータを提供するために、主観的な反応を得る手段とともに非接触又は微接触のセンサを用いて収集するデータの測定、集約、及び分析に関し、特に、被験者に対する介入の対照試験（例えば、医薬の臨床試験、又は、香料等の消費財の評価）を行う際の当該データの測定、集約、及び分析に関する。

生活の質（ＱＯＬ）パラメータの測定は、介入を発展させて個人の生活の質（ＱＯＬ）を向上させるために重要である。ＱＯＬパラメータは、総合的なＱＯＬの測定結果である。この総合的なＱＯＬは、個人が自らの人生を認知する際に重要なものと一般に考えられている。一般に、ＱＯＬマーカは、基礎的で客観的に測定可能な要素と主観的な要素とを組み合わせたものであり、その具体例には、以下のものが含まれる。

睡眠の質－個人は、よく眠れたか、それともよく眠れなかったか、主観的に報告することができるが、このような主観的な認知が個人のＱＯＬに影響を及ぼす。睡眠の質に関するＱＯＬパラメータ（ｓｌｅｅｐ ｑｕａｌｉｔｙ ＱＯＬ ｐａｒａｍｅｔｅｒ）について、その客観的な尺度は睡眠時間であり、主観的な情報はその睡眠で「良く休めたか」ということである。

ストレス－個人は、自らの生活状況がストレスを多く感じるものかどうか、報告することができる。ストレスに関するＱＯＬパラメータ（ｓｔｒｅｓｓ ＱＯＬ ｐａｒａｍｅｔｅｒ）について、その客観的な尺度は心拍数又はコルチゾール値であり、主観的な要素はストレスレベルに関するアンケート調査である。

リラクゼーション－個人は、リラックスしているという主観的な感覚を報告することができる。この感覚は、客観的に自律神経系活動に関連するものでもある。

痛み－個人は、疼痛指数（例えば、視覚的アナログ尺度）を用いて、痛みの程度を主観的に報告することができる。痛みに関するさらに客観的な尺度は、痛覚計を用いて得られる。

体温－被験者は、深部体温の客観的な測定値とは関係の無い体温の上昇や低下の感覚を報告することができる。

覚醒／眠気－覚醒又は注意力は、客観的に測定することができ（例えば、精神運動覚醒検査を用いる）、又、主観的なアンケートを通じて測定することができる。

非接触（又はコンタクトレス）センサは、被験者への直接の物理接触を行わずに被験者の生理学的パラメータ又は行動に関するパラメータを検出するものであり、例えば、無線反射波に基づく運動検知器、被験者から離れて設置されるマイクロフォン、表面温度を記録する赤外線カメラ記録、又は、手を洗うために蛇口が開かれたことを記録する蛇口監視装置を含むが、これらには限られない。微接触センサは、センサと若干の物理的接触があるものの、その接触が短時間に限られるものをいい、例えば、体重計、血圧計、酒気検知器、又は、携帯体表型心電図モニタ等を含むが、これらには限られない。これらの微接触センサは、典型的には臨床試験において用いられるＥＣＧパッチ、オキシメータ、ＥＥＧ電極等の接触センサとは区別される。接触センサは、体に接着されることが多く、長時間（例えば１時間以上）にわたって使用されるものである。

ＱＯＬパラメータを決定するために重要な共通の要素は、ＱＯＬを総合的に評価するためには、センサから得られる客観的なデータと、観察される被験者から得られる主観的なデータとを組み合わせる必要があるということである。ＱＯＬを変化させる介入の影響を測定するときには特有の問題が生じる。例えば、睡眠障害を緩和する医薬品を開発した企業は、その医薬品が眠りへの直接の影響を有し、客観的又は主観的にＱＯＬを改善することができるか確認したいと考えるであろう。同様に乾燥肌によるかゆみを緩和する皮膚軟化剤等の製品を開発した企業は、ＱＯＬが向上したかどうか（例えば、ひっかき回数の減少や、不快感の減少等）確認したいと考えるであろう。

このような問題への一般に広く認められた解決策は、臨床試験又は消費者試験を実施することである。このような試験により、統計的な仮説が提示され、その仮説がある程度の信頼性で確認又は否定される。例えば、医薬品の治験においては、二重盲検無作為対照試験が、医薬品の効果を確認するために一般に認められている方法である。しかしながら、ＱＯＬの測定は、以下のような様々な理由で困難である。

すなわち、（ａ）ＱＯＬの結果に関する適切な測定基準を定義することが困難であり、（ｂ）ＱＯＬを測定する測定装置を身につけることによって、調査したいＱＯＬパラメータに直接影響を与える可能性があり、（ｃ）実験室環境ではなく自然な「家庭」環境におけるパラメータの測定には、ロジスティック面や金銭面での困難がある。これらの不都合は、本開示によって解決される。ＱＯＬの幾つかの側面を測定する従来技術には、以下に述べるように様々なものがあるが、いずれの従来技術にも欠点が存在する。

ＱＯＬパラメータの測定は、その測定を介入プログラムに統合したいという要望によって動機づけられる。例えば、ＱＯＬに関連するストレスを減少させるために認知行動療法（ＣＢＴ）を受けることがある。ＣＢＴプログラムの重要な要素は、ストレスに関するＱＯＬ指数を継続的に評価することであり、その測定が行動介入の一部を形成する。本開示の実施形態の第２の例として、睡眠に関するＱＯＬ指数を客観的及び主観的に測定することにより睡眠の質を向上させるシステムを説明する。

現時点での最新技術に存在する欠点の具体例として、不眠症の薬に応えて睡眠の質を測定することの問題を考える。第１に、ＱＯＬに関連する「睡眠の質」は、客観的及び主観的な測定結果の組み合わせで決められるため、「睡眠の質」を定義することは難しい。第２に、現在よく用いられている睡眠の測定方法は、いわゆる睡眠ポリグラフを使用するものである。睡眠ポリグラフは、複数の生理学的パラメータ（ＥＥＧ、ＥＣＧ、ＥＯＧ、呼吸努力、酸素濃度等）を測定するものであり、生理に関する測定値が非常に豊富に得られるが、被験者の睡眠状態を大きく変えてしまい（例えば、ベッドで寝返りを打つことが難しくなる）、真の睡眠ＱＯＬの測定値を表すことができない。最後に、睡眠ポリグラフ試験は、現時点では高価であるため（２００８年において約１５００ドル）、長期間にわたって多くの被験者の睡眠の質を測定するツールとしては実用的なものではない。したがって、極めて非侵襲的な方法で睡眠ＱＯＬを信頼性よく測定できるシステムが望まれている。本出願人のシステムの一実施形態において、完全に非侵襲的な生体運動センサを用いて睡眠の質を客観的に測定する方法を説明する。この客観的な測定方法は、睡眠の質を測定するための多くの主観的なツールと組み合わせることができる。睡眠の質を測定するための主観的なツールは、例えば、ピッツバーグ睡眠質問表の不眠の主観的評価や不眠重症度指標（これらは、寝床に入る時間や推定入眠時間等に関する質問票から構成される）である。

関連のある他のＱＯＬパラメータは、ストレスレベル又は逆にリラクゼーションである。現時点でストレスを客観的に測定する技術には、心拍数の変動又はコルチゾール値の測定がある。しかしながら、心拍数変動を測定するには、一般に被験者の胸に電極を付けることが必要であり、日常生活で行うのは難しい。同様に、コルチゾールのサンプルを収集してストレスを評価するためには、頻繁に唾液を採取することが必要であり、日常生活の習慣に組み込むことが難しい。主観的な測定方法も数多く存在し、ストレス又は不安を測定するために広く使用されている（例えば、スピルバーガー状態－特性不安検査）。したがって、ストレス関連のＱＯＬパラメータに関する情報を確実に収集することができる方法、システム、又は装置があれば、様々な環境において有用である。

最後に、慢性疼痛（慢性腰痛等）のＱＯＬ的意味の測定は、治療の効果を評価したり、疼痛管理に関する認知フィードバックを提供したりする際に有用である。現時点では、慢性の痛みを有する被験者の主観的なＱＯＬを評価するために、オスウェストリー障害指標やＳＦ－３６健康調査等の主観的な測定ツールが用いられている。痛みの客観的な測定方法は明確に決められていないが、心拍数と痛みの強さとの間に相関があるという調査結果がある。

このように、外来環境／家庭環境においてＱＯＬを測定し、ＱＯＬの測定対象となる個人の日常生活への影響を最小限にとどめるシステム及び方法が強く望まれている。このニーズは、医薬品、軟膏、理学療法、栄養補助食品、生活習慣の改善等の介入の効果を評価する臨床試験において、非接触又は微接触センサに対する具体的な要望となっている。

本開示によって、被験者のＱＯＬパラメータを非接触又は微接触センサを用いて容易かつ安価に測定する装置、システム、及び方法の様々な実施形態が提供される。本システムの典型的なユーザは、極力非侵襲的な方法で測定された被験者のＱＯＬを観察する遠隔の観察者である。本システムは、典型的には、（ａ）被験者が存在する場所（例えば、ベッドサイドテーブル）近辺への設置に適した一又は複数の非接触又は微接触センサユニット、（ｂ）主観的な応答を電子的に取得する携帯電話、ＰＤＡ等の入力装置、（ｃ）データを集約し、遠隔地に送信する装置、（ｄ）ローカルユーザに情報を示すディスプレイユニット、及び、（ｅ）ＱＯＬパラメータを表示し分析するデータ保管・分析システムを含む。この構成要素は、介入プログラム用のフィードバック装置として使用することもできる。当該センサユニット、入力ユニット、データ集約／送信ユニット、及び表示／測定ユニットを、必要に応じて適宜、単一の独立したユニットに組み込んでもよい（例えば、これらの機能を全て携帯電話プラットフォーム上に統合することができる）。当該センサユニットは、一又は複数の非接触測定センサ（音声、体の動き、呼吸、心拍数、姿勢、体温等のパラメータの検出用）、及び、一又は複数の微接触センサ（例えば、体重計、体温計）を含んでもよい。本開示の一又は複数の態様において、システムは、客観的な測定結果及びユーザから得られる主観的な測定結果に基づいてＱＯＬパラメータを生成するための処理機能（ローカル又は遠隔で実行される）を有していてもよい。具体例として、総合的な睡眠ＱＯＬは、当該ユーザの主観的な反応を、睡眠時間の客観的な測定結果とともに不眠重症度指標と組み合わせることによって生成することができる。

一又は複数の実施形態において、開示されたアプローチ（薬剤アプローチ、装置に基づくアプローチ、又は行動のアプローチ）は、被験者がＱＯＬパラメータを改善する際に有用である。特に、人間の睡眠、ストレス、リラクゼーション、眠気、体温、及び感情の状態等のＱＯＬパラメータの非接触又は微接触測定が、自動のサンプリング、蓄積、及び遠隔のデータ分析センタへの送信を行う手段とともに開示される。一又は複数の実施形態において、システムの一態様は、被験者の通常の行動への妨害を極力少なくして客観的なデータを測定する。

本発明の第１態様は、第１センサデータを生成するように構成された第１非接触センサと、１つまたは複数のプロセッサとを備え、該プロセッサが、前記第１センサデータを受信し、分類システムを用いて、前記第１センサデータから導出された周期値に基づいて、身体運動が卓越している前記第１センサデータの期間から呼吸関連の動きが卓越している前記第１センサデータの期間を分離し、前記分類システムを用いて、前記呼吸関連の動きが卓越している前記第１センサデータの期間から呼吸データを取得し、前記分類システムを用いて、前記呼吸データと前記身体運動が卓越している前記第１センサデータの期間とから客観的データを取得し、該客観的データに基づいてＱＯＬ（ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｌｉｆｅ）指標を算出し、算出された前記ＱＯＬ指標に基づいてフィードバックを生成するように構成されているシステムである。 本発明の第２態様は、１つまたは複数のプロセッサを用いて、第１非接触センサで生成された第１センサデータを受信し、１つまたは複数の前記プロセッサおよび分類システムを用いて、前記第１センサデータから導出された周期値に基づいて、身体動作が卓越している前記第１センサデータの期間から呼吸関連の動きが卓越している前記第１センサデータの期間を分離し、１つまたは複数の前記プロセッサおよび前記分類システムを用いて、前記呼吸関連の動きが卓越している前記第１センサデータの期間から呼吸データを取得し、１つまたは複数の前記プロセッサおよび前記分類システムを用いて、前記呼吸データおよび身体動作が卓越している前記第１センサデータの期間から客観的データを取得し、１つまたは複数の前記プロセッサを用いて、前記客観的データに基づいてＱＯＬ（ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｌｉｆｅ）指標を算出し、１つまたは複数の前記プロセッサを用いて、算出された前記ＱＯＬ指標に基づいてフィードバックを生成する方法である。

一実施形態にかかる被験者用ＱＯＬ測定システムは、ＱＯＬ評価に関連する複数の生理学的パラメータ及び環境パラメータを検出するように構成された複数の多パラメータ生理学的センサ及び複数の多パラメータ環境センサと、検出されたパラメータのサンプリングを制御し、前記検出されたパラメータに関連する記録信号を経時的に再構成できるようにするタイマーと、前記測定される被験者からの主観的な応答を取得する入力装置と、サンプリングされた信号を記録するデータ記録装置と、被験者から収集されたデータを遠隔のデータ測定センタに送信するとともに、前記測定センサにメッセージを送信するためのデータ送信機能と、前記測定された信号に基づいて総合的なＱＯＬパラメータを算出するためのデータ測定・分析機能と、を備え、前記複数のセンサのそれぞれは、測定される被験者と非接触又は微接触である。 他の実施形態にかかるＱＯＬ指標の評価方法は、測定される被験者と非接触又は微接触で、当該被験者のＱＯＬ評価に関連する多パラメータの生理学的パラメータ及び環境パラメータを測定し、前記測定される被験者から、自らのＱＯＬに関する主観的な応答を収集し、客観的及び主観的な測定結果を分析して定量的なＱＯＬ指標を生成し、前記測定された被験者の前記測定されたＱＯＬ指標に作用する推奨介入を生成する。

図１は、一実施形態の全体模式図を示す。 図２は、被験者の近く（ベッドサイドキャビネット）に被験者の睡眠状態の観察に用いられる非接触センサを置いた実施形態の詳細な一例を示す。 図３は、個人の主観的な反応を記録するために用いられる入力装置の実施形態の一例を示す。 図４は、ウェブサイトを用いて個人からの主観的な反応を収集する実施形態の他の例を示す。 図５Ａは、睡眠試験において、特定の非接触センサを用いて原データを取得する実施形態の一例を示す。 図５Ｂは、睡眠試験において、特定の非接触センサを用いて原データを取得する実施形態の一例を示す。 図６は、臨床試験において睡眠時無呼吸を測定するシステムの測定結果の一例を示す。 図７Ａは、本開示の一又は複数の実施形態に基づく行動介入の模式的表現を示す。 図７Ｂは、本開示の一又は複数の実施形態に基づく行動介入の模式的表現を示す。

以下、添付図面を参照して、本開示の実施形態を説明する。 図１は、本開示の一実施形態の全体模式図を示す。観察対象の被験者１０１は、複数の非接触センサ１０２及び微接触（ｍｉｎｉｍａｌ ｃｏｎｔａｃｔ）センサ１０３によって観察される。被験者１０１は、入力装置１０４にアクセスすることができる。入力装置１０４は、テキストや音声により当該被験者からの主観的フィードバックを得ることができる。データ集約・転送装置１０５は、センサ１０２、１０３、及び１０４からデータを収集し、当該センサ及び装置によって使用されるデータのサンプリングや入力パラメータを制御することができる。表示／フィードバック装置１０７（例えば、信号が収集されているか否かを表示したり、直近のＱＯＬパラメータの測定結果に関するフィードバックを提供したりする）をローカルユーザに提供してもよいが必須では無い。データ集約・転送装置１０５は、遠隔データ記録・分析システム１０６と双方向通信可能に構成されてもよい。データ記録・分析システム１０６は、複数の被験者からのデータを保存し、記録された信号やフィードバックの分析を実行することができる。データ記録・分析システム１０６は、データ表示装置１０７が分析結果をユーザに提示できるようにデータ表示装置１０７と通信を行ってもよく、表示装置１０８が遠隔のユーザに対してＱＯＬパラメータを提示できるように必須では無い別体の表示装置１０８と通信を行ってもよい。

図２は、被験者の睡眠状態を客観的に観察する非接触センサの実施形態を示す。この実施形態において、当該センサユニットは、無線周波数生体運動センサ、マイクロフォン（環境音を拾うためのもの）、温度センサ（気温を測定するためのもの）、光センサ（環境の照度を測定するためのもの）、及び被験者の体温を測定する赤外線検知器の一又は複数を含むことができる。非接触センサは、例えば、ベッドサイドテーブルに置かれる。

図３は、ユーザの入力を収集する入力装置の実施形態の一例を示す。この入力装置は、典型的には、英数字キーパッド３０１、ディスプレイ３０２、マイクロフォン３０３、及びスピーカ３０４を含む。これにより、視覚的な方法や音響的な方法を用いて質問を生成することができ、ユーザは、テキストや音声入力を用いて、当該質問に対して回答することができる。

図４は、インターネットブラウザを有するパーソナルコンピュータを用いて睡眠に関する主観的な認知を記録する実施形態を示す。

図５は、睡眠ＱＯＬ（ｓｌｅｅｐ ｑｕａｌｉｔｙ－ｏｆ－ｌｉｆｅ）の測定試験において非接触センサを用いて測定された原信号の一例を提供する。図５Ａは、寝返りを打ったときの信号を示し、図５Ｂは、眠りが深いときの信号を示す。

図６は、臨床試験において、非接触システムが、現在の睡眠ポリグラフ（ＰＳＧ）評価と同程度の正確性で無呼吸低呼吸指数を測定できることを示す一例である。

図７は、睡眠の質を向上させるために本システムを使用して行われる行動介入の一例である。図７Ａは、睡眠に関する詳細な情報が提供される初期セッションを含む数週間に亘る介入の要素を示す。本システムは、睡眠ＱＯＬ指数（ＳＱＯＬＩ）を測定するために被験者に提供される。

図７Ｂは、ＳＱＯＬＩの測定により得られるフィードバックに基づく具体的なアルゴリズムの一例を示す。このアルゴリズムは、介入の間に用いられる。例えば、ある治験者について目標値以上のＳＱＯＬＩが実現された場合には、その治験者は睡眠時間を３０分ずつ増加させ、そうでない場合には、睡眠時間を１５分ずつ減少させる。

本開示に係るシステムの典型的な実施形態は、一又は複数の非接触センサ又は微接触センサを含む。非接触センサ又は微接触センサは、以下のセンサの一又は複数が含まれる。

（ａ）運動を測定して呼吸、心拍数、及び運動パラメータを得る生体運動センサ。この種のセンサの例は、Ｐ． ｄｅ Ｃｈａｚａｌ、Ｅ． Ｏ‘Ｈａｒｅ、Ｎ． Ｆｏｘ、Ｃ． Ｈｅｎｅｇｈａｎらによって執筆された論文 “Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ Ｓｌｅｅｐ／Ｗａｋｅ Ｐａｔｔｅｒｎｓ Ｕｓｉｎｇ ａ Ｎｏｎ－Ｃｏｎｔａｃｔ Ｂｉｏｍｏｔｉｏｎ Ｓｅｎｓｏｒ”， Ｐｒｏｃ． ３０ｔｈ ＩＥＥＥ ＥＭＢＳ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ， ２００８年８月、ＩＥＥＥ発行、においてより詳細に説明されている。この論文は、参照により全体として本明細書に組み込まれる。一実施形態において、生体運動センサは、就寝中の被験者からのエコーを生成するため、５．８ＧＨｚの一連の無線周波数パルスを使用する。エコーは、送信信号と混合され、運動軌跡（ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｔｒａｃｅ）が生成される。この運動軌跡には、呼吸、心拍数、及び姿勢の変化による動きが含まれる。

（ｂ）環境音を測定する音声センサ。本システムに用いるのに適したマイクロフォンの具体例は、製品番号Ｓ－ＯＭ９７６５Ｃ２７３Ｓ－Ｃ０８のＨＫ－Ｓｏｕｎｄ Ｏｍｎｉ社製－２７ｄＢマイクロフォンである。

（ｃ）環境の温度を測定する温度センサ（典型的には、±１℃の精度）。本システムに用いるのに適した温度センサの具体例は、Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ社製ＬＭ２０、ＳＣ７０パッケージである。

（ｄ）照度を測定する照度センサ。本システムに用いるのに適した照度センサの具体例は、Ｓｑｕａｒｅ Ｄ（登録商標）Ｃｌｉｐｓａｌ Ｌｉｇｈｔ－Ｌｅｖｅｌセンサである。

（ｅ）体温測定センサ。本システムに用いるのに適したセンサの具体例は、ＹｕａｎＹａ Ｆａｒ Ａｓｉａ Ｃｏｍｐａｎｙ製の製品番号３１０の体温計である。

微接触センサには、以下のセンサの一又は複数が含まれる。（ａ）体重を測定する体重計。体重計の具体例は、Ａ＆Ｄ ＵＣ－３２１ＰＢＴである。（ｂ）Ａ＆Ｆ ＵＡ７６７ＰＢＴ等の血圧計。（ｃ）ＲｅｓＭｅｄ Ａｕｔｏｓｅｔ Ｓｐｉｒｉｔ Ｓ８等の睡眠時無呼吸治療用の持続的陽圧気道装置。（ｄ）歩数を計測する歩数計（例えば、ＨＪ－７２０ＩＴＣソフトウェアを備えたオムロン製Ｐｏｃｋｅｔ Ｐｅｄｏｍｅｔｅｒ）。（ｅ）日中の身体活動を計測する装着式加速度計（例えば、ＡｃｔｉｖｅＰＡＬ装置）。（ｆ）内臓脂肪や基礎代謝量を計算するＨＢＦ－５００搭載のＯｍｒｏｎ製Ｂｏｄｙ Ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｍｏｎｉｔｏｒ等の体組成計。（ｇ）これら以外の非接触又は微接触装置も用いられる。

一又は複数の実施形態において、本システムは、上述の非接触及び微接触センサのために記録を取る機能を提供するデータ取得機能及びデータ処理機能を含んでもよい。一般に、この機能には、アナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ）、タイマー、及びプロセッサ等が含まれる。このプロセッサは、信号のサンプリングを制御し、任意の必要なデータ処理技術又はデータ整理技術（例えば、圧縮）を動作させて不必要なデータ蓄積又はデータ転送を避けるように構成される。

データ通信サブシステムは、記録されたデータを遠隔のデータベースに蓄積及び分析のために送信する通信機能を提供する。データベース等を含むデータ分析システムは、情報処理機能を提供し、ディスプレイに入力するように構成される。

本システムの具体的な一実施形態において、データ取得、データ処理、及びデータ通信には、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）対応データ取得装置（例えば、市販されているＲｏｖｉｎｇ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ製ＢｌｕｅＳｅｎｔｒｙ（登録商標）装置）を使用することができる。これ以外の従来の無線通信も使用可能である。これにより、任意の電圧波形をサンプリングすることができ、データをデジタル形式で受け取ることができる。

本実施形態において、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）装置は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）プロトコルを用いて、データを携帯電話へ送信し、当該データを携帯電話のメモリに保存することができる。携帯電話は、初期のデータ処理を行うことができる。携帯電話は、テキストベースの入力システム、又は、音声対応の質問応答システムを利用し、主観的データをユーザから収集するための装置として用いることもできる。主観的データは、ウェブページを用いて収集することもできる。

携帯電話は、ＧＰＲＳやＥＤＧＥ等のプロトコルを用いて遠隔地点へのデータ送信機能を提供することができる。データ分析システムは、データベース（例えば、Ｍｙ ＳＱＬ データベースソフトウェア）を実行するパーソナルコンピュータである。このデータベースは、ＱＯＬパラメータを算出する分析ソフトウェアからの検索要求に応じて動作する。最後に、データ表示機能は、データベースに検索要求を行うプログラムによって提供され、この分析プログラムの出力は、ウェブブラウザに図形やテキストを用いて表示される。

実施形態の臨床用途として、本システムを、具体的な臨床試験シナリオにおける睡眠関連のＱＯＬ測定に用いた例を説明する。慢性腰痛（ＣＬＢＰ）を持つ１５人の患者群、及び、腰痛が無く、年齢及び性別が合致する１５人の被験者群を採用した。参加者は、冒頭にスクリーニング及び登録を終えた後、基準値の評価を行い、性別、年齢、体重、身長、ＢＭＩ及び服用中の薬を記録した。全ての被験者は、自己評価により、基準値となる睡眠の質（ピッツバーグ睡眠質問表、不眠重症度指標、ＱＯＬ（ＳＦ３６ｖ２）、及び、ＳＦ３６ｖ２質問票の一部の痛み（ＳＦ３６ｖ２の身体的痛みの尺度））の計測を完了した。ＣＬＢＰ被験者は、腰痛に関連する機能的障害の測定としてオスウェストリー障害指標（ＯＤＩ）の調査を行った。全ての被験者は、続いて、上述の非接触生体運動センサを用いた客観的な観察を２晩続けて受けるとともに、主観的な睡眠の記録（ピッツバーグ睡眠日誌）を毎日つけた。表１は、本システムを用いた睡眠の客観的な測定結果を示すもので、総睡眠時間、睡眠効率、及び睡眠潜時を含む。これら以外の測定可能な客観的パラメータには、中途覚醒回数（１分以上続くもの）及び中途覚醒時間が含まれる。

表１で説明されている客観的な睡眠指標は、非接触生体運動センサデータを処理し、３０秒ごとに睡眠及び覚醒の分類を生成する睡眠段階分類システムを用いて得られた。この分類システムは、以下の観察結果に基づいて開発された。

大きな動き（例えば、数センチメートルの大きさ）は、非接触信号中で容易に認識することができる。身体運動は、被験者の睡眠状態に関する重要な情報を提供し、睡眠状態又は覚醒状態を決定する睡眠覚醒判定法（アクティグラフィー）において広く用いられている。呼吸のばらつきは、睡眠状態とともに大きく変化する。レム睡眠で覚醒しているときに比べて、眠りが深いときには、呼吸は、呼吸数及び呼吸振幅のいずれにおいても安定している。

したがって、非接触生体運動信号の処理における第１段階は、運動と呼吸に関する情報を特定することである。これらの情報の特定方法を説明するために、図４Ａに、寝返りを打って胴体及び腕に大きな動きがあったときに非接触センサによって記録された信号の例を示す。運動が起こっている期間を特定するために、この信号における高振幅及び高周期の範囲に基づくアルゴリズムを用いた。

手足又は胴体の大きな動きが見られない期間は、呼吸関連の動きが卓越した信号となり、呼吸数及び相対振幅が、ピーク・トラフアルゴリズムを用いて推定される。図４Ｂは、安定した呼吸努力を示す第４段階におけるセンサの記録信号を示す。

本システムが３０秒ずつの各期間を正しく分類しているか確認するために、睡眠ポリグラフ（ＰＳＧ）モンタージュとともに信号を記録した。我々は、ＰＳＧから得られる睡眠期間の注釈を非接触生体運動センサから得られるものと比較し、全体的な分類の正確性、睡眠の感度及び予測性（ｓｌｅｅｐ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｉｔｙ）、及び、覚醒の特異度及び予測性（ｗａｋｅ ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｉｔｙ）を報告する。全体の正確性は、正しく分類された期間の割合である。この結果は、表２に示されており、本システムが睡眠を高い精度で客観的に測定できることを実証している。

表３は、同じ被験者から得られた主観的な測定結果の一部を示すものであり、睡眠時間、睡眠効率、覚醒回数、及び睡眠潜時に関する各晩における被験者の主観的評価、並びに、被験者の総ＰＳＱＩ及びＩＳＩスコアを含む。

本システムは、睡眠の主観的及び客観的な測定結果を報告することができるが、一態様においては、客観的な測定結果と主観的な測定結果とを組み合わせた総合的な睡眠ＱＯＬ指数（ＳＱＯＬＩ）に関連するパラメータを報告することもできる。睡眠ＱＯＬ指数は様々な方法によって求められる。例えば、以下のようなＳＱＯＬ指数を定義することができる。

ＳＱＯＬ時間（ＳＱＯＬ ｄｕｒａｔｉｏｎ）＝｛０．８×客観的な睡眠時間＋０．２×客観的な睡眠時間｝

ＳＱＯＬフラグメンテーション（ＳＱＯＬ ｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）＝｛（客観的に測定された１分以上の覚醒回数＋自己申告の覚醒回数）／客観的な睡眠時間｝

ＳＱＯＬ潜時（ＳＱＯＬ ｌａｔｅｎｃｙ）＝√（客観的な睡眠潜時ｘ主観的睡眠潜時）

上記の組み合わせ以外にも、当業者であるユーザは、具体的な用途について最も効果的な結果が得られるように睡眠ＱＯＬの測定値を組み合わせることができる。

他の実施形態において、本システムは、慢性の咳がある患者（例えば、慢性閉塞性肺疾患の患者）のＱＯＬを測定するために用いることができる。この実施形態においては、２つの非接触センサ、つまり、上述の非接触生体運動センサ及びマイクロフォンが用いられる。本システムは、咳の発作に関連する音声、及び、咳に関連する呼吸努力を客観的に記録することができる。これにより、音声のみに依存する場合よりも、咳の頻度をより正確に収集する方法が得られる。咳がＱＯＬに与える影響を主観的に測定する方法もある（例えば、“Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ａ ｐａｒｅｎｔ－ｐｒｏｘｙ ＱＯＬ ｃｈｒｏｎｉｃ ｃｏｕｇｈ－ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅ： ｃｌｉｎｉｃａｌ ｉｍｐａｃｔ ｖｓ ｐｓｙｃｈｏｍｅｔｒｉｃ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓ，“ Ｎｅｗｃｏｍｂｅ ＰＡ， Ｓｈｅｆｆｉｅｌｄ ＪＫ， Ｊｕｎｉｐｅｒ ＥＦ， Ｍａｒｃｈａｎｔ ＪＭ， Ｈａｌｓｔｅｄ ＲＡ， Ｍａｓｔｅｒｓ ＩＢ， Ｃｈａｎｇ ＡＢ， Ｃｈｅｓｔ． ２００８ Ｆｅｂ；１３３（２）：３８６－９５）において説明されている親用咳固有ＱＯＬ（ＰＣ－ＱＯＬ）質問票）。

他の例示的な実施形態として、本システムは、臨床試験環境において、睡眠時無呼吸の重症度及びその発生を特定するためのスクリーニング用ツールとして用いることができる。本実施形態において、非接触生体運動センサは、無呼吸や呼吸振幅低下（呼吸低下）の期間を検出するために用いられる。図５は、本システムの使用方法の一例として、臨床試験に登録された患者に関する睡眠時無呼吸の重症度の推定値を示す。

当業者であれば、本システムは、ＱＯＬの測定が重要となる多くの臨床試験環境において使用できることを理解できる。臨床試験環境における使用例として、以下のものを挙げる。

アトピー性皮膚炎（ＡＤ）の患者の睡眠ＱＯＬの測定。ＡＤの被験者は、日中感じる痒みと、睡眠中における潜在意識でのひっかき行動による睡眠の質の不良とが重なって、ＱＯＬが不良であることが多い。本システムは、新しい医薬品やスキンクリーム等の介入の影響を評価するための臨床試験において、主観的及び客観的なＱＯＬパラメータを収集し、試験の最終結果の評価尺度として用いられる。睡眠ＱＯＬ指数を測定することにより、所定の実薬を使用するか否か、及びその薬の処方に関するアドバイスを作成することができる。

栄養剤を与えた場合の乳幼児の睡眠の質の測定。例えば、ラクトース過敏症は、睡眠障害、胃痛、及び泣き発作によって、乳児のＱＯＬに影響を与えることが分かっている。ラクトース過敏症を克服するための栄養剤は、客観的な睡眠指標と親から報告される泣き発作との組み合わせによって評価され、総合的なＱＯＬ指標が作成される。

さらに具体的な実施形態においては、睡眠ＱＯＬに関連する行動フィードバックプログラムを提供することによって、睡眠の質を向上させることができる。不眠症を訴える患者は、睡眠ＱＯＬを向上させるために、本システムを以下のように使用することができる。

患者は、医師を最初に訪れる際に、睡眠ＱＯＬについて不満を訴えることがある。患者は、以下の手順で、認知行動療法プログラムを受けることを選択することができる。

第１段階：患者は、セラピストとともに、又は、マニュアルを参考にして、導入セッションを受ける。この導入セッションにおいて、患者は、通常の生理的な睡眠パターン、必要とされる睡眠等の睡眠に関する基礎的な生理学的機序に関する情報を案内される。この段階によって、睡眠に関する誤解（３時間の睡眠時間が通常だと考えている場合や、健康のためには丁度８時間の睡眠が必要と考えている場合）がないようにする。

第２段階：Ｂｏｏｔｚｉｎ刺激制御指示。この段階では、被験者固有の情報が用いられ、基本的な行動介入が合意される。例えば、被験者は、まず、目標とする標準起床時間（例えば、午前７時）についてセラピストと合意する。次に、被験者とセラピストとは、２０分間の覚醒時間の後に寝床を出ることなどの行動介入や、睡眠を妨げる寝室での行動（例えば、テレビ、コンピュータゲーム等）を避ける必要性について同意する。また、昼寝をやめることを合意してもよい。

第３段階：当初の目標設定。続いて、上記の議論に基づいて、目標となる睡眠ＱＯＬ指標（ＳＱＯＬＩ）について合意する。具体例として、この目標となるＳＱＯＬＩは、８５％以上の睡眠効率を達成するとともに、主観的な「入眠困難」評価で５以下（１～１０までのスケール、１は容易、１０は非常に困難）であることに基づくものであってもよい。患者は、行動プログラムの次の１週間において、合意した起床時間の５時間前（この例では、午前２時）に寝床に就くことで目標達成を試みる。上述した図１～図５における開示は、睡眠効率の客観的な測定結果を提供し、主観的なユーザのフィードバックと組み合わせてＳＱＯＬＩを生成する。患者とセラピストは、第１週の最後に、ＳＱＯＬＩの測定結果を検討し、次の手順を決定する。

第４段階：睡眠の質指標に基づくフィードバックループ。第１週目に被験者が所望のＳＱＯＬＩを達成した場合には、新しい目標が設定される。例えば、被験者は、合意した起床時間の５．５時間前に就寝するとともに、同じ８５％以上の睡眠効率及び５以下の「入眠困難」評価を達成するように試みる。翌週以降は、前の週に目標を達成した場合には睡眠時間を３０分間増やすというアルゴリズムが適用される。このプロセスは、最終的に目標とする安定した状態の睡眠ＱＯＬ指標（例えば、７．５時間の睡眠時間で８５％以上の睡眠効率）に到るまで続けられる。

睡眠の質の改善に関する文献において、多数の行動介入が開発され説明されていることは、当業者にとって明らかである。しかしながら、これらの従来のアプローチは、睡眠ＱＯＬの測定基準を提供する信頼性があり容易な方法を備えていない点にその制約がある。本開示が解決しようとするのは、この制約である。また、睡眠の質の向上に適した多くの薬剤介入があることも当業者に明らかである（例えば、Ａｍｂｉｅｎ（登録商標）の処方）。本明細書の開示は、このような医療介入についてもサポートするものであることも当業者に明らかである。

本開示にかかる装置、システム、及び方法は、臨床試験、消費者試験、及びＱＯＬを改善するための介入において、ＱＯＬ指標を非接触評価及び微接触評価する用途を有する。

Claims (15)

1. 第１センサデータを生成するように構成された第１非接触センサと、
   １つまたは複数のプロセッサとを備え、
   該プロセッサが、
   前記第１センサデータを受信し、
   分類システムを用いて、前記第１センサデータから導出された周期値に基づいて、身体運動が卓越している前記第１センサデータの期間から呼吸関連の動きが卓越している前記第１センサデータの期間を分離し、
   前記分類システムを用いて、前記呼吸関連の動きが卓越している前記第１センサデータの期間から呼吸データを取得し、
   前記分類システムを用いて、前記呼吸データと前記身体運動が卓越している前記第１センサデータの期間とから客観的データを取得し、
   該客観的データに基づいてＱＯＬ（ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｌｉｆｅ）指標を算出し、
   算出された前記ＱＯＬ指標に基づいてフィードバックを生成するように構成されているシステム。
2. 前記呼吸関連の動きが卓越している前記第１センサデータの期間が、前記第１センサデータから導出された前記周期値と振幅値に基づいて、前記身体運動が卓越している前記第１センサデータの期間から分離される請求項１に記載のシステム。
3. 前記呼吸データを取得することが、ピーク・トラフアルゴリズムを用いて、前記呼吸関連の動きが卓越している前記第１センサデータの期間の呼吸数および相対振幅を推定することを含む請求項１に記載のシステム。
4. 前記分類システムが睡眠段階分類システムであり、
   前記客観的データが睡眠の客観的な測定結果を含み、
   前記ＱＯＬ指標がＳＱＯＬ（ｓｌｅｅｐ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｌｉｆｅ）指標である請求項１に記載のシステム。
5. １つまたは複数の前記プロセッサが、ユーザインターフェースを介して主観的データを入力するように被験者に促すように構成され、
   前記ＳＱＯＬ指標が、前記睡眠の客観的な測定結果および前記主観的データに基づいて算出される請求項４に記載のシステム。
6. 前記主観的データが主観的な睡眠効率値を含み、
   前記睡眠の客観的な測定結果が客観的な睡眠効率値である請求項５に記載のシステム。
7. 前記主観的データが主観的な睡眠時間値を含み、
   前記睡眠の客観的な測定結果が客観的な睡眠時間値であり、
   前記ＳＱＯＬ指標を算出することが、前記主観的な睡眠時間値を前記客観的な睡眠時間値と組み合わせることを含む請求項５に記載のシステム。
8. 前記主観的データが、報告された覚醒回数を含み、
   睡眠の客観的測定結果が客観的な覚醒回数であり、
   前記ＳＱＯＬ指標を算出することが、前記報告された覚醒回数を前記客観的な覚醒回数と組み合わせることを含む請求項５に記載のシステム。
9. 前記主観的データが主観的な睡眠潜時値を含み、
   前記睡眠の客観的な測定結果が客観的な睡眠潜時値であり、
   前記ＳＱＯＬ指標を算出することが、前記主観的な睡眠潜時値を前記客観的な睡眠潜時値と組み合わせることを含む請求項５に記載のシステム。
10. 前記第１非接触センサが、被験者に向けて発せられた送信信号および前記被験者から反射された受信信号に基づいて前記第１センサデータを生成するように構成される請求項１に記載のシステム。
11. 前記第１非接触センサが生体運動センサであり、
    前記送信信号および前記受信信号が無線周波数信号である請求項１０に記載のシステム。
12. 前記被験者の１つまたは複数の咳に関連する音に基づいて第２センサデータを生成するように構成された第２非接触センサを備え、
    １つまたは複数の前記プロセッサが、前記第２センサデータを受信するように構成され、
    前記ＱＯＬ指標が、前記客観的データおよび前記第２センサデータに基づいて算出される請求項１０に記載のシステム。
13. 前記客観的データが、前記被験者の１つまたは複数の前記咳に関連する呼吸努力データを含む請求項１２に記載のシステム。
14. 前記第１非接触センサが音声センサである請求項１に記載のシステム。
15. １つまたは複数のプロセッサを用いて、第１非接触センサで生成された第１センサデータを受信し、
    １つまたは複数の前記プロセッサおよび分類システムを用いて、前記第１センサデータから導出された周期値に基づいて、身体動作が卓越している前記第１センサデータの期間から呼吸関連の動きが卓越している前記第１センサデータの期間を分離し、
    １つまたは複数の前記プロセッサおよび前記分類システムを用いて、前記呼吸関連の動きが卓越している前記第１センサデータの期間から呼吸データを取得し、
    １つまたは複数の前記プロセッサおよび前記分類システムを用いて、前記呼吸データおよび身体動作が卓越している前記第１センサデータの期間から客観的データを取得し、
    １つまたは複数の前記プロセッサを用いて、前記客観的データに基づいてＱＯＬ（ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｌｉｆｅ）指標を算出し、
    １つまたは複数の前記プロセッサを用いて、算出された前記ＱＯＬ指標に基づいてフィードバックを生成する方法。
    

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