CN120199481A

CN120199481A - 使用或依从性的预测

Info

Publication number: CN120199481A
Application number: CN202510264492.3A
Authority: CN
Inventors: 内森·刘; 萨基娜·德·索萨; 奥列克桑德·格罗门科
Original assignee: Resmed Paris SAS
Current assignee: Resmed Paris SAS
Priority date: 2018-12-28
Filing date: 2019-12-23
Publication date: 2025-06-24
Also published as: EP3903448A1; KR102892527B1; CN113875187B; KR20210113622A; CN113875187A; JP2022515534A; US11508484B1; US12451245B2; AU2019417727A1; US20220076822A1; JP7617002B2; EP3903448A4; WO2020139845A1

Abstract

已经开发了增加用户对各种装置和服务的依从性和坚持性的系统和方法，这些装置和服务包括呼吸治疗装置、锻炼装备和在线或其他软件服务。例如，在一些示例中，所公开的技术可以监测从呼吸治疗装置、锻炼装备或计算机软件程序输出的使用数据，以基于使用趋势来确定在指定的时间窗口内何时用户可能终止或减少使用。标记用户还可以触发进一步的动作以在用户终止参与服务之前自动干预。

Description

使用或依从性的预测

技术背景

1.1技术领域

本技术涉及呼吸相关障碍的筛查、诊断、监测、治疗、预防和改善中的一种或多种。本技术还涉及医疗装置或设备及其用途。本技术还涉及对呼吸治疗装置、网站和其他软件、锻炼装备、按需出租车服务的驾驶员或其他应用的依从性、使用或使用退出的预测。

1.2相关技术的描述

1.2.1人呼吸系统及其障碍

身体的呼吸系统有利于气体交换。鼻和嘴形成患者气道的入口。

气道包含一系列分支管，当分支气管穿透更深入肺部时，其变得更窄、更短且更多。肺部的主要功能是气体交换，从而允许氧气从吸入空气进入静脉血并以相反方向排出二氧化碳。气管分成左主支气管和右主支气管，它们最终再分成端部细支气管。支气管构成导气管，并且不参与气体交换。进一步的气道分裂导致呼吸性细支气管，并最终导致肺泡。肺的肺泡区域是气体交换发生的地方，并且被称为呼吸带。参见2012年由John B.West,Lippincott Williams&Wilkins出版的《呼吸系统生理学(Respiratory Physiology)》，第9版。

存在一系列呼吸系统障碍。某些障碍可以以特定事件为特征，例如呼吸暂停、呼吸不足和呼吸过度。

呼吸障碍的示例包含阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)、潮式呼吸(CSR)、呼吸功能不全、肥胖通气过度综合征(OHS)、慢性阻塞性肺病(COPD)、神经肌肉疾病(NMD)和胸壁障碍。

阻塞性睡眠呼吸中止症(OSA)是一种睡眠呼吸障碍(SDB)形式，其特征是包含上气道在睡眠期间的闭塞或阻塞的事件。这是由在睡眠期间舌头、软腭和后口咽壁区域的上气道异常小加上肌张力正常丧失而引起的。该病症导致受影响患者停止呼吸，典型地持续30秒至120秒的时间段，有时每晚200次至300次。它经常导致日间嗜睡过多，并可能导致心血管疾病和脑损伤。尽管受影响的人可能没有意识到该问题，但该综合征是一种尤其常见于中年超重男性的障碍。参见美国专利US4,944,310(Sullivan)。

潮式呼吸(CSR)是睡眠呼吸障碍的另一种形式。CSR是患者的呼吸控制器的障碍，其中存在被称为CSR周期的有节律的蜡化和想要通气的交替周期。CSR的特征在于动脉血的反复脱氧和再氧化。由于反复缺氧，CSR可能是有害的。在一些患者中，CSR与从睡眠反复唤醒有关，这导致严重的睡眠中断、增加的交感神经活动和增加的后负荷。参见美国专利US6,532,959(Berthon-Jones)。

呼吸衰竭是呼吸障碍的一个涵盖性术语，其中肺不能吸入足够的氧气或呼出足够的CO₂以满足患者的需要。呼吸衰竭可涵盖以下障碍中的一些或全部。

患有呼吸功能不全(一种形式的呼吸衰竭)的患者在锻炼时可能经历异常的呼吸短促。

肥胖通气过度综合征(OHS)被定义为严重肥胖和清醒的慢性高碳酸血症的组合，不存在其他已知的通气不足的原因。症状包含呼吸困难、早晨头痛和白天嗜睡。

慢性阻塞性肺病(COPD)包括具有某些共同特征的一组下气道疾病中的任一种。这些包含增加的对空气运动的阻力、呼吸的呼气阶段延长，以及肺的正常弹性的损失。COPD的示例为肺气肿和慢性支气管炎。COPD由慢性吸烟(主要危险因素)、职业暴露、空气污染和遗传因素引起。症状包含劳累呼吸困难、慢性咳嗽、痰多。

神经肌肉疾病(NMD)是广泛的术语，其包含直接经由内在肌肉病理或间接经由神经病理损害肌肉功能的许多疾病和病痛。一些NMD患者的特征在于进行性肌肉损伤，导致步行能力丧失、受轮椅束缚、吞咽困难、呼吸肌虚弱，并且最终由于呼吸衰竭而死亡。神经肌肉障碍可分为快速进展型和缓慢进展型：(i)快速进展型障碍：其特征是肌肉损伤在数月内恶化并导致几年内死亡(例如青少年肌萎缩侧索硬化(ALS)和杜兴氏肌营养不良(DMD)；(ii)可变的或缓慢进展型障碍：其特征是肌肉损伤多年来恶化，并且仅仅轻微地减少了预期寿命(例如肢体腰带、肩胛肱骨和肌强直性肌营养不良)。NMD呼吸衰竭的症状包含：增加全身虚弱、吞咽困难、用力和休息时呼吸困难、疲劳、嗜睡、早晨头痛以及注意力和情绪变化困难。

胸壁障碍是一组胸部畸形，其导致呼吸肌和胸腔之间的低效耦合。这些障碍通常以限制性缺陷为特征，并且具有长期高碳酸血症性呼吸衰竭的可能。脊柱侧凸和/或脊柱后凸可导致严重的呼吸衰竭。呼吸衰竭的症状包含：用力呼吸困难、外周水肿、端坐呼吸、反复胸部感染、早晨头痛、疲劳、睡眠质量差和食欲不振。

已经使用一系列疗法来治疗或改善这样的病状。此外，其他健康个体可利用此类治疗来预防出现呼吸障碍。然而，这些具有诸多缺点。

1.2.2疗法

各种疗法，诸如持续气道正压通气(CPAP)疗法、无创通气(NIV)和有创通气(IV)已经用于治疗上述呼吸障碍中的一种或多种。

1.2.2.1呼吸压力疗法

持续气道正压通气(CPAP)已经被用于治疗阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)。其作用机制是持续气道正压通气作为气动夹板并可防止上气道阻塞，诸如通过向前推动软腭和舌头并远离后口咽壁。通过CPAP疗法对OSA的治疗可以是自愿的，因此如果患者发现用于提供这种疗法的装置存在不舒服、难以使用、昂贵和不美观中的一种或多种，则他们可以选择不依从该疗法。

无创通气(NIV)通过上气道为患者提供通气支持，以通过进行一些或全部呼吸工作来帮助患者呼吸和/或维持体内足够的氧水平。该通气支撑件是经由非侵入式患者接口提供的。NIV已经以诸如OHS、COPD、NMD和胸壁障碍的形式用于治疗CSR和呼吸衰竭。在一些形式中，可以改善这些疗法的舒适性和有效性。

有创通气(IV)为患者提供通气支持，该患者不再能够有效地自己呼吸并且可以使用气管造口术管提供。在一些形式中，可以改善这些疗法的舒适性和有效性。

1.2.2.2流量疗法

不是所有的呼吸疗法都旨在递送规定的治疗压力。一些呼吸疗法的目的是递送规定的呼吸体积，可能是通过在目标持续时间内瞄准流量分布。在其他情况下，到患者气道的接口是“打开的”(未密封的)，并且呼吸疗法可仅补充患者自身的自主呼吸。在一个示例中，高流量治疗(HFT)是以在整个呼吸周期中大致保持恒定的“治疗流量”通过未密封或打开的患者接口向气道入口提供连续的、加热的、湿化的空气流。该治疗流量被标称地设定为超过该患者的峰值吸气流量。HFT已经用于治疗OSA、CSR、COPD和其他呼吸障碍。一种作用机制是气道入口处的高流量空气通过从患者解剖死腔冲洗或冲走呼出的CO₂而提高通气效率。因此，HFT有时被称为死腔疗法(DST)。在其他流量疗法中，治疗流动速率可以遵循随呼吸周期变化的曲线。

流量疗法的另一种形式是长期氧疗(LTOT)或补充氧疗。医生可以规定以特定流量(例如，1升每分钟(LPM)、2LPM、3LPM等)将特定氧浓度(从21％，环境空气中的氧分数到100％)的富氧气体的连续流输送到患者的气道。

1.2.2.3补充氧气

对于某些患者，通过向加压空气流添加补充氧气，氧气疗法可以与呼吸压力疗法或HFT组合。当在呼吸压力治疗中加入氧气时，这被称为具有补充氧气的RPT。当向HFT中加入氧时，所得疗法称为具有补充氧的HFT。

1.2.3治疗系统

这些呼吸疗法可以由治疗系统或装置提供。这样的系统和装置也可以用于筛查、诊断、或监测病症而不治疗它。

呼吸治疗系统可以包含呼吸压力治疗装置(RPT装置)、空气回路、湿化器、患者接口、氧气源和数据管理。

另一种形式的治疗系统是下颌骨重新定位装置。

1.2.3.1患者接口

患者接口可用于，例如通过将空气流提供到气道的入口将呼吸设备连接到其佩戴者。空气流可以经由面罩提供到患者鼻和/或嘴里、经由管提供到嘴里，或经由气切管提供到患者的气管中。取决于所要应用的治疗，患者接口可以与患者面部的区域形成密封(例如密封)，以便于在相对于环境压力约10cmH₂O的正压下以与环境压力充分变化的压力输送气体，从而实现治疗。对于其他形式的治疗，诸如氧气输送，患者接口可以不包含足以有利于将约10cmH₂O的正压下的气体供给输送至气道的密封。

某些其他面罩系统可能在功能上不适用于本领域。例如，纯装饰面罩可能不能保持适当的压力。用于水下游泳或潜水的面罩系统可以被配置为防止来自外部较高压力的水进入，但不会将内部空气保持在高于环境压力的压力下。

某些面罩可能在临床上不利于本技术，例如，如果它们阻挡气流通过鼻子而仅允许气流通过嘴。

如果某些面罩要求患者将一部分面罩结构插入他们的嘴中以经由其嘴唇产生并保持密封，则对于本技术可能是不舒服的或不切实际的。

某些面罩可能对于在睡眠时使用是不能实现的，例如在头在枕头上侧卧在床上睡眠时。

患者接口的设计提出了许多挑战。该面部具有复杂的三维形状。鼻的尺寸和形状显著地因人而异。由于头部包含骨、软骨和软组织，面部的不同区域对机械力的响应不同。颌骨或下颌骨可相对于颅骨的其他骨移动。整个头部可以在呼吸治疗期间运动。

由于这些挑战，一些面罩面临以下问题中的一个或多个：突兀、不美观、昂贵、不相称、难以使用以及特别是当佩戴很长一段时间时或者当患者不熟悉系统时不舒适。错误尺寸的面罩可能导致降低的依从性、降低的舒适度和较差的患者结果。仅设计用于飞行员的面罩、设计成为个人防护设备的一部分的面罩(例如过滤面罩)、SCUBA面罩，或设计用于施加麻醉剂的面罩对于其原始应用是可以接受的，但是对于长时期(例如几个小时)佩戴，此类面罩却没有理想的那么舒适。这种不适可能导致患者对治疗的依从性降低。如果在睡眠期间佩戴面罩，则这更是如此。

假设患者依从治疗，则CPAP疗法对治疗某些呼吸障碍非常有效。如果面罩不舒服或难以使用，则患者可能不依从治疗。由于常常建议患者定期清洗他们的面罩，如果面罩难以清洗(例如，难以组装或拆卸)，则患者可能不会清洗他们的面罩，这可能影响患者的依从性。

虽然用于其他应用(例如导航器)的面罩可能不适合用于治疗睡眠呼吸障碍，但是设计用于治疗睡眠呼吸障碍的面罩可能适合用于其他应用。

由于这些原因，用于在睡眠期间递送CPAP的患者接口形成了不同的领域。

1.2.3.1.1密封形成结构

患者接口可包含密封形成结构。由于密封形成结构与患者面部直接接触，因此密封形成结构的形状和配置可直接影响患者接口的有效性和舒适性。

根据密封形成结构在使用时与面部接合的设计意图，可以部分地表征患者接口。在一种形式的患者接口中，密封形成结构可以包含在左鼻孔周围形成密封的第一子部分和在右鼻孔周围形成密封的第二子部分。在一种形式的患者接口中，密封形成结构可以包含在使用时围绕两个鼻孔的单个元件。这种单个元件可以被设计成例如覆盖面部的上唇区域和鼻梁区域。在一种形式的患者接口中，密封形成结构可以包含在使用时围绕嘴部区域的元件，例如，通过在面部的下唇区域上形成密封。在一种形式的患者接口中，密封形成结构可以包含在使用时围绕两个鼻孔和嘴部区域的单个元件。这些不同类型的患者接口可以由他们的制造商冠以各种名称，包含鼻罩、全面罩、鼻枕、鼻喷和口鼻罩。

可以在患者面部的一个区域中有效的密封形成结构可能不适合在另一区域中，例如，因为患者面部的形状、结构、可变性和敏感区域不同。例如，在覆盖患者前额的游泳护目镜上的密封件可能不适合在患者的鼻子上使用。

某些密封形成结构可以被设计用于大规模制造，使得一种设计适合并且对于宽范围的不同面部形状和尺寸是舒适和有效的。对于在患者面部的形状与大规模制造的患者接口的密封形成结构之间存在不匹配的程度，一者或两者必须适应以形成密封。

一种类型的密封形成结构围绕患者接口的外围延伸，并且当力被施加到患者接口，同时密封形成部分与患者面部面对接合时，该密封形成结构旨在抵靠患者面部进行密封。密封形成结构可以包含空气或流体填充垫，或者由弹性体(诸如橡胶)制成的有回弹力的密封元件的模制或成形表面。对于这种类型的密封形成结构，如果配合不充分，则在密封形成结构与面部之间将存在间隙，并且将需要额外的力来迫使患者接口抵靠面部以实现密封。

另一种类型的密封形成结构结合围绕面罩的周边定位的薄材料的片状密封件，以便当在面罩内施加正压时提供抵靠患者面部的自密封动作。类似于先前形式的密封形成部分，如果面部与面罩之间的匹配不好，则可能需要额外的力来实现密封，或者面罩可能泄漏。此外，如果密封形成结构的形状与患者的形状不匹配，则其可能在使用时起皱或弯曲，导致泄漏。

另一种类型的密封形成结构可包含摩擦配合元件，例如用于插入鼻孔中，然而一些患者发现这些不舒适。

另一种形式的密封形成结构可以使用粘合剂来实现密封。一些患者可能发现经常在其面部涂敷和去除粘合剂是不方便的。

在转让给ResMed Limited的以下专利申请中公开了一系列患者接口密封形成结构技术：WO 1998/004,310；WO 2006/074,513；WO 2010/135,785。

一种形式的鼻枕在由Puritan Bennett制造的亚当回路(Adam Circuit)中发现。另一种鼻枕或鼻烟是转让给Puritan-Bennett公司的美国专利US4,782,832(Trimble等人)的主题。

1.2.3.1.2定位和稳定

用于正气压治疗的患者接口的密封形成结构受到要破坏密封的气压的相应的力。因此，已经使用各种技术来定位密封形成结构，并使其保持与面部的适当部分的密封关系。

一种技术是使用粘合剂。参见例如公开号US2010/0000534的美国专利申请。然而，一些人对使用粘合剂可能感到不适。

另一种技术是使用一个或多个带和/或稳定线束。许多此类线束受到不合身、体积大、不舒适和使用别扭中的一种或多种。

1.2.3.2呼吸压力治疗(RPT)装置

呼吸压力治疗(RPT)装置可单独使用或作为系统的一部分使用以递送上述多种治疗中的一种或多种，诸如通过操作该装置以产生用于递送至气道接口的空气流。气流可以是压力控制的(用于呼吸压力治疗)或流量控制的(用于流量治疗，诸如HFT)。因此，RPT装置也可用作流量治疗装置。RPT装置的示例包含CPAP装置和呼吸机。RPT装置的示例包含CPAP装置和呼吸机。

气压发生器在例如工业规模通风系统的应用范围内是已知的。然而，医学应用的空气压力发生器具有未由更普遍的空气压力发生器满足的特定要求，诸如医疗装置的可靠性、尺寸和重量要求。此外，即使被设计用于医疗的装置也可具有关于以下一个或多个的缺点：舒适性、噪声、易用性、功效、尺寸、重量、可制造性、成本和可靠性。

某些RPT装置的特殊要求的一个示例是噪声。

现有RPT装置的噪声输出水平表(仅一个样本，使用ISO3744中规定的测试方法在10cmH₂O的CPAP模式下测量)。

RPT装置名称	A加权声压级dB(A)	年(大约)
			C系列Tango^TM	31.9	2007
C系列带湿化器的Tango^TM	33.1	2007
			S8 Escape^TMII	30.5	2005
带H4i^TM湿化器的S8 Escape^TMII	31.1	2005
			S9 AutoSet^TM	26.5	2010
带H5i湿化器的S9 AutoSet^TM	28.6	2010

一种已知的用于治疗睡眠呼吸障碍的RPT装置是由ResMed Limited制造的S9睡眠治疗系统。RPT装置的另一个示例是呼吸机。诸如成人和儿科呼吸机的ResMed Stellar^TM系列的呼吸机可以为治疗诸如但不限于NMD、OHS和COPD的多种病症的一系列患者提供有创和无创的非依赖性通气的支持。

ResMed Elisée^TM150呼吸机和ResMed VS III^TM呼吸机可为适用于成人或儿科患者的有创和无创依赖性通气提供支持，用于治疗多种障碍。这些呼吸机提供具有单肢回路或双肢回路的容量通气模式和气压通气模式。RPT装置通常包含压力发生器，诸如马达驱动的鼓风机或压缩气体储存器，并且被配置为向患者的气道供应空气流。在一些情况下，可以将空气流以正压提供给患者的气道。RPT装置的出口经由空气回路连接到诸如上述那些的患者接口。

装置的设计者可能呈现了可做出的无限数目的选择。设计标准常常发生冲突，这意味着某些设计选择远非常规或不可避免。此外，某些方面的舒适性和功效可能对一个或多个参数方面的小且微妙的改变高度敏感。

1.2.3.3湿化器

输送空气流而不湿化可导致气道干燥。使用具有RPT装置和患者接口的湿化器产生湿化气体，使鼻黏膜的干燥最小化并增加患者气道舒适度。此外，在较冷的气候中，通常施加到患者界面中和患者界面周围的面部区域的暖空气比冷空气更舒适。

一系列人工湿化装置和系统是已知的，然而它们可能不能满足医用湿化器的专门要求。

当需要时，医疗湿化器用于增加空气流相对于环境空气的湿度和/或温度，通常在患者睡着或休息的地方(例如在医院中)。用于床边放置的医用湿化器可以是小型的。医用湿化器可以被配置为仅湿化和/或加热输送至患者的空气流，而不湿化和/或加热患者的周围环境。基于房间的系统(例如桑拿浴室、空气调节器或蒸发冷却器)，例如，也可以湿化患者呼吸的空气，然而这些系统也会湿化和/或加热整个房间，这可能引起居住者的不适。此外，医用湿化器可以具有比工业湿化器更严格的安全约束

虽然许多医用湿化器是已知的，但它们可能有一个或多个缺点。一些医用湿化器可能提供不充分的湿化，一些患者使用起来困难或不方便。

1.2.3.4数据管理

可能存在获得数据以确定被开具呼吸治疗处方的患者是否已经“依从”的临床原因，例如患者已经根据一个或多个“依从性规则”使用了他们的RPT装置。CPAP疗法的依从性规则的一个示例是，为了被认为是依从性的，要求患者在连续三十(30)天中的至少二十一(21)天使用呼吸压力治疗装置，每晚至少四小时。为了确定患者的依从性，RPT装置的提供者(诸如医疗保健提供者)可手动获得描述使用RPT装置的患者的治疗的数据、计算预定时间段内的使用，并与依从性规则进行比较。一旦该医疗保健提供者已经根据该依从性规则确定该患者已经使用了他们的RPT装置，该医疗保健提供者可以通知第三方该患者是依从性的。

可以存在将从治疗数据到第三方或外部系统的通信中获益的患者治疗的其他方面。

通信和管理这样的数据的现有过程可能是昂贵、耗时和易于出错中的一个或多个。

1.2.3.5通气口技术

一些形式的处理系统可以包含排气口以允许呼出的二氧化碳的排出。通气口可以允许气体从患者接口(例如充气室)的内部空间流动到患者接口的外部(例如到周围环境)。

该通气口可以包含通气口并且在该面罩的使用中该气体可以流动穿过该通气口。许多这样的通气口有噪音。其他的可能在使用时阻塞，从而提供不足的冲洗。一些通气口可以例如通过噪声或集中气流干扰患者1000的床伙伴1100的睡眠。

瑞思迈有限公司已经开发了许多改进的面罩通气技术。参见公开号WO1998/034,665的国际专利申请；公开号WO2000/078,381的国际专利申请；美国专利US6,581,594；公开号US2009/0050156的美国专利申请；公开号US2009/0044808的美国专利申请。

现有面罩的噪声表(ISO 17510-2:2007，1m处的10cmH₂O压力)

(*仅一个样本，使用ISO 3744中规定的测试方法以CPAP模式在10cmH₂O下测量)

下面列出了各种对象的声压值

1.2.4筛查、诊断和监控系统

多导睡眠图(PSG)是用于诊断和监测心肺障碍的常规系统，并且通常涉及临床专家来应用该系统。PSG通常涉及在患者上放置15至20个接触传感器以记录各种身体信号，诸如脑电图(EEG)、心电图(ECG)、眼电图(EOG)、肌电图(EMG)等。睡眠呼吸障碍的PSG涉及在临床中观察患者两夜、纯诊断一夜和临床医师滴定治疗参数再一夜。因此，PSG是昂贵和不方便的。特别地，其不适合于睡眠呼吸障碍的家庭筛查/诊断/监测。

筛查和诊断一般描述从病状的体征和症状鉴定病状。筛查通常给出真/假结果，表明患者的SDB是否严重到足以保证进一步研究，而诊断可以产生临床上可操作的信息。筛查和诊断趋于一次性过程，而监测病情进展可以无限期地持续。一些筛查/诊断系统仅适用于筛查/诊断，而一些也可用于监测。

临床专家能够基于PSG信号的视觉观察充分地筛查、诊断或监测患者。然而，存在临床专家可能无法得到或者临床专家可能无法负担的情况。不同的临床专家可能对患者的病状持不同意见。此外，给定的临床专家可以在不同的时间应用不同的标准。

发明内容

本技术涉及提供用于筛查、诊断、监测、改善、治疗或预防呼吸障碍的医疗装置，其具有改善的舒适性、成本、功效、易用性和可制造性中的一种或多种。

本技术的第一方面涉及用于呼吸障碍的筛查、诊断、监测、改善、治疗或预防的设备。

本技术的另一方面涉及在网站或计算机软件使用和监视中使用的方法，以及包含用于按需出租车服务和锻炼装备的司机的其他应用的使用监视。

本技术的某些形式的一个方面提供了提高患者对呼吸治疗、网站和其他软件程序的依从性的方法和/或装置，这些程序需要用户参与、锻炼装备、用于按需出租车服务的驾驶员，或其他应用。

本技术的一种形式包含呼吸治疗装置、计算机系统、锻炼装备或输出使用数据的其他系统，以及控制器，该控制器处理使用数据以确定用户或患者是否将在时间窗口内减少呼吸治疗装置、锻炼装备、计算机系统和软件或其他应用的使用。

本技术的一种形式的另一方面是确定使用呼吸治疗装置计算机系统、锻炼装备或其他系统的用户将在指定时间窗口内退出的可能性。

本技术的一种形式的另一方面是为使用呼吸治疗装置计算机系统、锻炼装备或其他系统的用户识别非使用(non-usage)天数、每天平均使用次数和使用标准偏差的每周趋势，以确定用户是否退出或减少使用。

本技术的一种形式的另一方面是使用随机森林和逻辑回归算法来处理从呼吸治疗装置计算机系统、锻炼装备或其他系统输出的使用数据，以确定用户是否将在指定的时间窗口(例如，两周、一周或三周)内退出。

所描述的方法、系统、设备和装置可以被实现以改善处理器的功能，该处理器诸如是专用计算机、呼吸监测器和/或呼吸治疗装置的处理器。此外，所描述的方法、系统、设备和装置可以在包含例如睡眠呼吸障碍的呼吸状况的自动管理、监测和/或治疗的技术领域中提供改进。

当然，这些方面的一部分可以形成本技术的子方面。子方面和/或方面中的各个方面可以各种方式进行组合，并且还构成本技术的其他方面或子方面。

考虑到以下详细描述、摘要、附图和权利要求书中包含的信息，本技术的其他特征将变得显而易见。

附图说明

本技术在附图的各图中以举例而非限制的方式例示，附图中的相似参考数字指代相似元件，包含：

3.1治疗系统

图1A示出了一种系统，其包含以鼻枕的方式佩戴患者接口3000的患者1000从RPT装置4000接收正压下的空气供给。来自RPT装置4000的空气在湿化器5000中湿化，并沿着空气回路4170流到患者1000。还示出了床伴1100。患者以仰卧睡姿睡眠。

图1B示出了一种系统，其包含以鼻罩的方式佩戴患者接口3000的患者1000从RPT装置4000接收正压下的空气供给。来自RPT装置的空气在湿化器5000中被湿化，并沿着空气回路4170流到患者1000。

图1C示出了一种系统，其包含以全面罩的方式佩戴患者接口3000的患者1000从RPT装置4000接收正压下的空气供给。来自RPT装置的空气在湿化器5000中被湿化，并沿着空气回路4170流到患者1000。患者以侧卧睡姿睡眠。

3.2呼吸系统和面部解剖学

图2A示出了人类呼吸系统的概况，该系统包含鼻腔和口腔、喉、声带、食管、气管、支气管、肺、肺泡囊、心脏和膈膜。

3.3患者接口

图3A示出了根据本技术的一种形式的呈鼻罩形式的患者接口。

3.4RPT装置

图4A示出了根据本技术的一种形式的RPT装置的分解图。

图4B是根据本技术的一种形式的RPT装置的气动路径的示意图。参考鼓风机和患者接口来指示上游和下游的方向。该鼓风机被定义为该患者接口的上游并且该患者接口被定义为该鼓风机的下游，而不管在任何特定时刻的实际流动方向。位于鼓风机和患者接口之间的气动路径内的物品在鼓风机的下游和患者接口的上游。

图4C是根据本技术的一种形式的RPT装置的电气部件的示意图。

图4D是根据本技术的一种形式在RPT装置中实施的算法的示意图。

图4E是示出了根据本技术的一种形式由图4D的治疗引擎模块执行的方法的流程图。

3.5湿化器

图5A是根据本技术的一种形式的湿化器的等轴视图。

图5B示出了根据本技术的一种形式的湿化器的等距视图，其示出了从湿化器贮存器底座5130取下的湿化器贮存器5110。

图5C示出了根据本技术的一种形式的湿化器的示意图。

3.6呼吸波形

图6A示出了睡眠时人的模型典型呼吸波形。

图6B示出了患者在非REM睡眠呼吸期间通常超过约90秒的所选择的多导睡眠图通道(脉搏血氧定量法、流量、胸腔运动和腹部运动)。

3.7筛查、诊断和监测系统

图7A示出了经历多导睡眠图(PSG)的患者。患者以仰卧睡姿睡眠。

图7B示出了用于监测患者状况的监测设备。患者以仰卧睡姿睡眠。

3.8数据传输

图8A是接收使用数据和来自呼吸治疗装置的其他数据的系统的框图。

图8B是接收使用数据和来自呼吸治疗装置的其他数据的替代系统的框图。

3.9预测减少或终止治疗

图9示出了图示了基于从呼吸治疗装置输出的使用数据来预测患者依从性的方法的流程图。

图10示出了在与所公开的技术一起应用的算法中考虑的使用数据的时间窗口的示例的示意图。

具体实施方式

在更进一步详细描述本技术之前，应当理解的是本技术并不限于本文所描述的特定示例，本文描述的特定示例可改变。还应当理解的是本公开内容中使用的术语仅是为了描述本文所描述的特定示例的目的，并不意图进行限制。

关于可以共享一个或多个共同特性和/或特征的各种示例提供了以下描述。应理解，任一示例的一个或多个特征可与其他示例的一个或多个特征组合。另外，在示例的任一项中，任何单个特征或特征的组合可以组成另外的示例。

4.1治疗

在一种形式中，本技术包含用于治疗呼吸障碍的方法，该方法包含向患者1000的气道入口施加正压的步骤。

在本技术的某些示例中，经由一个或两个鼻孔向患者的鼻道提供正压下的空气供给。

在本技术的某些示例中，限制、约束或阻止口呼吸。

4.2治疗系统

在一种形式中，本技术包含用于治疗呼吸障碍的设备或装置。该设备或装置可包含RPT装置4000，其用于经由空气回路4170至患者接口3000或3800向患者1000供应加压空气。

4.3患者接口

根据本技术的一个方面的非侵入式患者接口3000包含以下功能方面：密封形成结构3100、增压室3200、定位和稳定结构3300、通气口3400、用于连接到空气回路4170的一种形式的连接端口3600，以及前额支撑物3700。在一些形式中，可通过一个或多个物理部件来提供功能方面。在一些形式中，一个实体部件可提供一个或多个功能方面。在使用中，密封形成结构3100布置成围绕患者气道的入口，以便于向气道供给正压空气。

鼻导管形式的未密封患者接口3800包含鼻叉3810a、3810b，其可以将空气输送到患者1000的相应鼻孔。这种鼻叉通常不与鼻孔的内或外皮肤表面形成密封。可以通过与鼻导管3800联接的一个或多个空气供应管腔3820a、3820b来递送空气至这些鼻叉。管腔3820a、3820b从鼻导管3800引导至RT装置，该RT装置以高流量产生空气流。在未密封的患者接口3800处的“通气口”是插管3800的鼻叉3810a和3810b的端部之间经由患者鼻孔到大气的通路，过量的气流通过该通气口逸出到周围环境。

如果患者接口不能舒适地向气道递送最小水平的正压，则患者接口可能不适于呼吸压力治疗。

4.3.1密封形成结构

在本技术的一种形式中，密封形成结构3100提供目标密封形成区域，并可另外提供缓冲功能。目标密封形成区域是密封形成结构3100上可能发生密封的区域。实际发生密封的区域-实际的密封表面-可以在给定的治疗时段内从天到天以及从患者到患者变化，这取决于一系列因素，包含例如患者接口放置在面部上的位置、定位和稳定结构中的张力以及患者面部的形状。

在一种形式中，目标密封形成区域位于密封形成结构3100的外表面上。

在本技术的某些形式中，密封形成结构3100由生物相容性材料例如硅橡胶构成。

根据本技术的密封形成结构3100可以由柔软的、柔性的、弹性材料诸如硅酮构成。

在本技术的某些形式中，提供了一种系统，该系统包含多于一个的密封形成结构3100，每个密封形成结构被配置为对应于不同的尺寸和/或形状范围。例如，该系统可以包含一种形式的密封形成结构3100，该密封形成结构适合于大尺寸的头部，但不适合于小尺寸的头部，而另一种适合于小尺寸的头部，但不适合于大尺寸的头部。

4.3.1.1密封机构

在一种形式中，密封形成结构包含利用压力辅助密封机构的密封凸缘。在使用中，密封凸缘能够很容易地响应作用在其底侧的充气室3200内部中的系统正压，从而使其与面部形成紧密的密封接合。该压力辅助机构可以与该定位和稳定结构中的弹性张力一起作用。

在一种形式中，密封形成结构3100包含密封凸缘和支撑凸缘。该密封凸缘包含厚度小于约1mm，例如约0.25mm至约0.45mm的相对薄的构件，该构件围绕充气室3200的周边延伸。支撑凸缘可以比密封凸缘相对厚。该支撑凸缘被布置在该密封凸缘与该充气室3200的边缘之间，并且围绕该周界延伸该路线的至少一部分。该支撑凸缘是或包含弹簧状元件并且用于支撑该密封凸缘在使用中不屈曲。

在一种形式中，密封形成结构可包含压缩密封部分或垫圈密封部分。在使用中，该压缩密封部分或该垫圈密封部分被构造和安排成处于压缩状态，例如作为该定位和稳定结构中的弹性张力的结果。

在一种形式中，密封形成结构包含张紧部分。在使用中，张紧部分例如通过密封凸缘的相邻区域保持张紧。

在一种形式中，密封形成结构包含具有粘性或粘合表面的区域。

在本技术的某些形式中，密封形成结构可包含压力辅助密封凸缘、压缩密封部分、垫圈密封部分、张紧部分和具有粘性或粘合表面的部分中的一个或多个。

4.3.1.2鼻梁或鼻脊区域

在一种形式中，非侵入式患者接口3000包含密封形成结构，该密封形成结构在使用中在患者面部的鼻梁区域或鼻嵴区域上形成密封。

在一种形式中，该密封形成结构包含鞍形区域，该鞍形区域被被构造为用于在患者面部的鼻梁区域或鼻嵴区域上形成密封。

4.3.1.3上唇区域

在一种形式中，非侵入式患者接口3000包含在患者面部的上唇区域(即，唇上部)上使用时形成密封的密封形成结构。

在一种形式中，该密封形成结构包含鞍形区域，该鞍形区域被配置为在使用中在患者面部的上唇区域上形成密封。

4.3.1.4下巴区域

在一种形式中，非侵入式患者接口3000包含在患者面部的下巴区域上使用时形成密封的密封形成结构。

在一种形式中，密封形成结构包含鞍形区域，该鞍形区域被配置为在患者面部的下巴区域上使用时形成密封件。

4.3.1.5前额区域

在一种形式中，密封形成结构在使用中在患者面部的前额区域上形成密封。在这种形式中，充气室可以在使用中覆盖眼睛。

4.3.1.6鼻枕

在一种形式中，非侵入式患者接口3000的密封形成结构包含一对鼻罩或鼻枕，每个鼻罩或鼻枕被构造置和布置成与患者的鼻子的相应鼻孔形成密封。

根据本技术的一个方面的鼻枕包含：截头圆锥体，其至少一部分在患者鼻部的底面上形成密封；柄；在截头圆锥体底面上并且将截头圆锥体连接到柄的柔性区域。此外，本技术的鼻枕相连接的结构包含邻近柄底部的柔性区域。柔性区域可共同作用以有利于通用接合结构，该通用连接结构能够随着截头圆锥体和鼻枕相连接的结构之间的位移和角度两者的相对移动进行适应。例如，可朝向柄相连接的结构轴向移动截头圆锥体的位置。

4.3.2充气室

该充气室3200具有周界，该周界被成形为在使用中将形成密封的区域中与普通人的面部的表面轮廓互补。在使用中，充气室3200的边缘被定位成紧邻该面的相邻表面。密封形成结构3100提供与面部的实际接触。密封形成结构3100在使用中可以围绕充气室3200的整个周边延伸。在一些形式中，充气室3200和密封形成结构3100由单一均质材料片形成。

在本技术的某些形式中，充气室3200在使用中不覆盖患者的眼睛。换言之，这些孔眼在由该充气室限定的加压体积之外。这样的形式倾向于对穿戴者介入性更小和/或较舒适，这可以改善对治疗的依从性。

在本技术的某些形式中，充气室3200由透明材料例如透明聚碳酸酯构成。使用透明材料可以降低患者接口的突出性，并且帮助提高对治疗的依从性。使用透明材料可以帮助临床医师观察患者接口如何定位和起作用。

在本技术的某些形式中，充气室3200由半透明材料构成。使用透明材料可以降低患者接口的突出性，并且帮助提高对治疗的依从性。

4.3.3定位和稳定结构

本技术的患者接口3000的密封形成结构3100可在使用时通过定位和稳定结构3300而保持为密封状态。

在一种形式中，定位和稳定结构3300提供保持力，该保持力至少足以克服充气室3200中的正压的作用以抬离面部。

在一种形式中，定位和稳定结构3300提供保持力以克服患者界面3000上的重力作用。

在一种形式中，定位和稳定结构3300提供保持力作为安全裕度，以克服患者接口3000上的破坏性力的潜在影响，诸如来自管拖曳或与患者接口的意外干扰。

在本技术的一种形式中，提供定位和稳定结构3300，其以与由患者在睡觉时佩戴一致的方式配置。在一个示例中，定位和稳定结构3300具有低的轮廓或横截面厚度，以减小设备的感知体积或实际体积。在一个示例中，定位和稳定结构3300包含至少一条横截面为矩形的带。在一个示例中，定位和稳定结构3300包含至少一条扁平带。

在本技术的一种形式中，提供了定位和稳定结构3300，该定位和稳定结构被配置为不太大和笨重而防止患者躺在仰卧睡姿，其中患者头部的背面区域在枕头上。

在本技术的一种形式中，提供了定位和稳定结构3300，该定位和稳定结构被配置为不太大和笨重而防止患者躺在侧睡位置，其中患者头部的侧面区域在枕头上。

在本技术的一种形式中，定位和稳定结构3300设置有位于定位和稳定结构3300的前部和定位和稳定结构3300的后部之间的去耦部分。该去耦部分不抵抗压缩并且可以是例如柔性带或软带。该去耦部分被构造和布置成使得当患者将其头部躺在枕头上时，该去耦部分的存在防止作用在后部上的力沿着定位和稳定结构3300传递并且破坏密封。

在本技术的一种形式中，定位和稳定结构3300包含由织物患者接触层、泡沫内层和织物外层的层压物配置而成的带。在一种形式中，泡沫是多孔的，以使得湿气(例如，汗)能够通过带。在一种形式中，织物外层包含环材料，其用于与钩材料部分接合。

在本技术的某些形式中，定位和稳定结构3300包含带，其为可延长的，例如可弹性延长的。例如，带可被配置为在使用时处于张紧状态，并引导力使密封形成结构与患者面部的一部分密封接触。在一个示例中，带可被配置为系带。

在本技术的一种形式中，该定位和稳定结构包含第一系带，该第一系带被配置和布置为使得在使用中该第一系带的下边缘的至少一部分经过患者头部的耳上基点并且覆盖顶骨的一部分而不覆盖枕骨。

在适用于仅鼻面罩或适用于全面罩的本技术的一种形式中，该定位和稳定结构包含第二系带，该第二系带被配置和布置为使得在使用中该第二系带的上边缘的至少一部分经过患者头部的耳下基点下方并且覆盖患者头部的枕骨或位于患者头部的枕骨下方。

在适用于仅鼻面罩或适用于全脸面罩的本技术的一种形式中，定位和稳定结构包含第三系带，该第三系带配置和布置为相互连接第一系带和第二系带，以减小第一系带和第二系带彼此分开的趋势。

在本技术的某些形式中，定位和稳定结构3300包含带，其为可弯曲的并且例如非刚性的。这个方面的优势是带令患者在睡觉时躺在其上更舒适。

在本技术的某些形式中，定位和稳定结构3300包含配置为可透气的带，以允许湿气通过带传输。

在本技术的某些形式中，提供了一种系统，该系统包含多于一个定位和稳定结构3300，每个定位和稳定结构被配置为提供保持力以对应于不同的尺寸和/或形状范围。例如，该系统可以包含一种形式的定位和稳定结构3300，该定位和稳定结构适合于大尺寸的头部，但不适合于小尺寸的头部，而另一种形式的定位和稳定结构适用于小尺寸的头部，而不适用于大尺寸的头部。

在本技术的某些形式中，稳定结构3300包含传感器，这些传感器被配置为输出与沿着这些条带的纵向轴线的拉力或其他相关的力、应力或机械值相关的数据。在其他示例中，稳定结构3300可以包含在感测带抵靠患者头部的压力的一侧上的压力传感器。

4.3.4通气口

在一种形式中，患者接口3000包含为允许冲洗呼出的气体例如二氧化碳而构造和布置的通气口3400。

在某些形式中，通气口3400被配置为允许从充气室3200的内部到周围环境的连续通气流动，同时充气室内的压力相对于周围环境是正的。通气口3400被配置为使得通气口流量具有足以减少患者对呼出的CO₂的再呼吸的幅度，同时在使用中保持充气室中的治疗压力。

根据本技术的通气口3400的一种形式包含多个孔，例如，约20到约80个孔，或约40到约60个孔，或约45到约55个孔。

通气口3400可位于充气室3200中。可替代地，通气口3400位于去耦结构(例如，旋转接头)中。

在本技术的一种形式中，通气口3400可以包含声学传感器以确定通气口噪声是否从通气口3400发出。例如，通气口3400上的声学传感器可以与来自远程传感器或RPT装置4000的另一个部件上的传感器的噪声输出进行比较，以确定与RPT装置4000的其他部件相反的与通气口3400相关联的噪声。

4.3.5前额支架

在一种形式中，患者接口3000包含前额支架3700。

4.3.6端口

在本技术的一种形式中，患者接口3000包含允许进入充气室3200内的体积的一个或多个端口。在一种形式中，这允许临床医师供应补充氧。在一种形式中，这使得可以直接测量充气室3200内的气体的性质，诸如压力。

4.4RPT装置

根据本技术的一个方面的RPT装置4000包含机械、气动和/或电气部件并且被配置为执行一个或多个算法4300，诸如在此描述的全部或部分方法中的任一种。RPT装置4000可以被配置为产生用于递送至患者气道的空气流，诸如用于治疗本文件中别处描述的一种或多种呼吸状况。

在一种形式中，RPT装置4000被配置和布置成能够以-20L/min至+150L/min的范围输送空气流，同时保持至少6cmH₂O，或至少10cmH₂O，或至少20cmH₂O的正压。

4.4.1RPT装置机械和气动部件

RPT装置可在整体单元中包含一个或多个以下部件。在一种替代形式中，一个或多个以下部件可被设置为各自分离的单元。

4.4.1.1转换器

转换器可以在RPT装置的内部，或者在RPT装置的外部。外部转换器可以位于例如空气回路(例如，患者接口)上或形成空气回路(例如，患者接口)的一部分。外部转换器可以是非接触传感器的形式，例如将数据传输或转移到RPT装置的多普勒雷达运动传感器。

在本技术的一种形式中，一个或多个转换器4270位于压力发生器4140的上游和/或下游。该一个或多个转换器4270可以被配置和布置成用于产生表示该气动路径中的该点处的空气流的特性(诸如流量、压力或温度)的信号。

在本技术的一种形式中，一个或多个转换器4270可以位于患者接口3000或3800附近，包含一个或多个声学传感器。

在一种形式中，可以对来自转换器4270的信号进行滤波，诸如通过低通、高通或带通滤波。

4.4.1.1.1流量传感器

根据本技术的流量传感器4274可以基于差压转换器，例如来自SENSIRION的SDP600系列差压转换器。

在一种形式中，中央控制器4230接收表示来自流量传感器4274的流量的信号。

4.4.1.1.2压力传感器

根据本技术的压力传感器4272与气动路径流体连通。合适的压力转换器的示例是HONEYWELL ASDX系列的传感器。另一种合适的压力转换器是GENERAL ELECTRIC的NPA系列的传感器。

在一种形式中，来自压力传感器4272的信号由中央控制器4230接收。

4.4.1.1.3电机速度转换器

在本技术的一种形式中，使用电动机速度转换器4276来确定电动机4144和/或鼓风机4142的旋转速度。来自马达速度转换器4276的马达速度信号可以被提供给治疗装置控制器4240。马达速度转换器4276例如可以是速度传感器，诸如霍尔效应传感器。

4.4.2CPG装置电气部件

4.4.2.1电源

电源4210可以位于RPT装置4000的外壳4010的内部或外部。

在本技术的一种形式中，电源4210仅向RPT装置4000提供电力。在本技术的另一种形式中，电源4210向RPT装置4000和湿化器5000两者提供电力。

4.4.2.2输入装置

在本技术的一种形式中，RPT装置4000包含按钮、开关或拨号盘形式的一个或多个输入装置4220，以允许人与该装置交互。按钮、开关或拨盘可以是物理装置，或者是可经由触摸屏访问的软件装置。在一种形式中，这些按钮、开关或拨号盘可以物理地连接到该外部壳体4010上，或者在另一种形式中，可以与电连接到中央控制器4230上的接收器处于无线通信中。

在一种形式中，输入装置4220可以被构造和布置成允许人选择值和/或菜单选项。

4.4.2.3中央控制器

在本技术的一种形式中，中央控制器4230是适于控制RPT装置4000的一个或多个处理器。

合适的处理器可以包含x86 INTEL处理器，基于来自ARM Holdings的-M处理器的处理器，诸如来自STMICROELECTRONICS的STM32系列微控制器。在本技术的某些替代形式中，由TEXAS INSTRMENTS制造的32位RISC CPU(诸如来自STMICROELECTRONICS的STR9系列微控制器)或16位RISC CPU(诸如来自MSP430系列微控制器的处理器)也可能是合适的。

在本技术的一种形式中，中央控制器4230是专用电子电路。

在一种形式中，中央控制器4230是专用集成电路。在另一种形式中，中央控制器4230包含分立的电子部件。

该中央控制器4230可以被配置为用于从一个或多个转换器4270、一个或多个输入装置4220以及该湿化器5000接收一个或多个输入信号。

中央控制器4230可以被配置为向输出装置4290、治疗装置控制器4240、数据通信接口4280和湿化器5000中的一个或多个提供输出信号。

在本技术的一些形式中，中央控制器4230被配置为实现在本文描述的一个或多个方法，诸如表示为存储在非瞬态计算机可读存储介质(诸如存储器4260)中的计算机程序的一个或多个算法4300。在本技术的一些形式中，中央控制器4230可以与RPT装置4000集成。然而，在本技术的一些形式中，一些方法可由位于远程的装置执行。例如，该远程定位的装置可以通过分析所存储的数据(诸如来自在本文描述的任何传感器的数据)来确定用于呼吸机的控制设置或检测呼吸相关事件。

4.4.2.4时钟

RPT装置4000可以包含连接到中央控制器4230的时钟4232。

4.4.2.5治疗装置控制器

在本技术的一种形式中，治疗装置控制器4240是治疗控制模块4330，其形成由中央控制器4230执行的算法4300的一部分。

在本技术的一种形式中，治疗装置控制器4240是专用电动机控制一体化电路。例如，在一种形式中，使用由ONSEMI制造的MC33035无刷直流电机控制器。

4.4.2.6保护电路

根据本技术的一个或多个保护电路4250可以包含电保护电路、温度和/或压力安全电路。

4.4.2.7内存

根据本技术的一种形式，RPT装置4000包含存储器4260，例如非易失性存储器。在一些形式中，存储器4260可以包含电池供电的静态RAM。在一些形式中，存储器4260可以包含易失性RAM。

存储器4260可以位于PCBA 4202上。存储器4260可以是EEPROM或NAND闪存的形式。

附加地，RPT装置4000包含可移除形式的存储器4260，例如根据安全数字(SD)标准制造的存储卡。

在本技术的一种形式中，存储器4260充当非暂时性计算机可读存储介质，在该非暂时性计算机可读存储介质上存储了计算机程序指令，这些计算机程序指令表达了在此描述的一种或多种方法，诸如一种或多种算法4300。

4.4.2.8数据通信系统

在本技术的一种形式中，提供了数据通信接口4280，并且数据通信接口4280连接到中央控制器4230或取决于系统的其他处理器或控制系统(例如，计算机系统、锻炼装备或其他系统)。数据通信接口4280可以连接到远程外部通信网络4282和/或本地外部通信网络4284。远程外部通信网络4282可以连接到远程外部装置4286。本地外部通信网络4284可以连接到本地外部装置4288。

在一种形式中，数据通信接口4280是中央控制器4230的一部分。在另一种形式中，数据通信接口4280与中央控制器4230分离，并且可以包含集成电路或处理器。

在一种形式中，远程外部通信网络4282是因特网。数据通信接口4280可以使用有线通信(例如经由以太网或光纤)或无线协议(例如，CDMA、GSM、LTE)来连接到因特网。

在一种形式中，本地外部通信网络4284利用一个或多个通信标准，诸如蓝牙或消费者红外协议。

在一种形式中，远程外部装置4286是一个或多个计算机，例如联网计算机群。在一种形式中，远程外部装置4286可以是虚拟计算机，而不是物理计算机。在任一情况下，这种远程外部装置4286可以由适当授权的人(诸如临床医生)访问。

本地外部装置4288可以是个人计算机、移动电话、平板电脑或遥控器。

在本技术的某些形式中，中央控制器4230将在存储器4260中记录使用数据9045，其可以包含来自治疗装置控制器4240、计算机系统、锻炼装备或其他系统的输出。使用数据9045可以包含几个块或数据部分，包含：(1)日期和时间戳，(2)使用的开始和停止时间，(3)时段(session)的使用时间，(4)打开和关闭RPT装置4000、计算机系统、锻炼装备或其他系统的日期和时间，以及(5)治疗或其他设置和传感器数据，包含来自传感器4270的读数，包含流量4274、压力4272、速度4276(在锻炼器材的情况下，可以是锻炼的速度或强度(例如踏步机速度))。

在本技术的某些形式中，使用数据9045将被存储在本地存储器4260中。使用数据9045也可以通过数据通信接口4280通过网络发送到远程外部装置4286或本地外部装置4288。

在一些示例中，中央控制器4230将在治疗时段或其他时段(例如，锻炼时段、驾驶时段、网站使用时段)已经结束之后的一小时、两小时、三小时或其他合适的时间范围通过数据通信接口4280发送使用数据9085。在其他示例中，将每周发送使用数据9045。在一些示例中，如果在特定日没有任何使用时段开启，则控制器4230可在上午1：00或次日或周末的其他合适时间经由数据通信接口4280发送使用数据9045。该使用数据9045将指示特定日或时间段包含非使用日。在一些示例中，使用数据9045可在以下各项之间进行区分：(1)打开和不使用装置(例如RPT装置4000，根本不打开设备或系统)。在一些示例中，RPT装置4000或其他装置或系统将不发送使用数据9045直到其被重新打开，并且将确定自控制器4230所识别并存储在存储器4260中的上次时段以来的非使用天数的量。

通过数据通信接口4280发送的数据可以是原始数据，或者可以是预处理数据以节省带宽，特别是在差的蜂窝信号或其他远程外部通信网络4282带宽的区域中。例如，使用数据9045可被预处理以输出用于使用减少或终止预测的相关特征。这可以包含非使用天数、平均使用(例如，小时)和使用标准偏差。然后，可由远程外部装置4286或服务器上的算法4300处理相关特征。

在本技术的某些形式中，全使用预测算法可以驻留在本地存储器4260中，并且控制器4230可以处理使用数据9045以确定患者1000或其他用户(取决于应用)退出或减少装置自身使用的可能性。在这些情况下，控制器4230可以发送信号以将输出发送到显示器4294，和/或将数据发送到本地或远程外部装置，例如如果百分比可能性超过阈值。

4.4.2.9输出装置，包含可选的显示器、警报器

根据本技术的输出装置4290可以采取视觉、音频和触觉单元中的一个或多个的形式。[000170]视觉显示器可以是液晶显示器(LCD)或发光二极管(LED)显示器。

4.4.2.9.1显示驱动器

示出了驱动器4292接收要在显示器4294上示出了的字符、符号或图像作为输入，并将它们转换为使显示器4294示出了这些字符、符号或图像的命令。

4.4.2.9.2显示器

显示器4294被配置为响应于从显示器驱动器4292接收的命令在视觉上示出了字符、符号或图像。例如，显示器4294可以是八段显示器，在这种情况下，显示器驱动器4292将诸如数字“0”的每个字符或符号转换为指示是否要激活八个相应段以示出了特定字符或符号的八个逻辑信号。

在一些示例中，显示器可以包含触摸屏或远程接口，诸如接收用户或患者1000输入的智能电话。

4.4.3算法

如上所述，在本技术的一些形式中，中央控制器4230或其他处理器可以被配置为实现表示为存储在非瞬态计算机可读存储介质(诸如存储器4260)中的计算机程序的一个或多个算法。算法一般分组为被称为模块的多个组。这些算法可以包含特征检测算法和机器学习算法，用于预测治疗的减少或终止、锻炼装备的使用、或参与按需服务的使用，该按需服务诸如使用可以跟踪使用(例如，用户或雇员-例如驾驶员)的移动应用的出租车服务。

4.4.3.1预处理模块

根据本技术的一种形式的预处理模块4310接收来自转换器4270(例如，流量传感器4274或压力传感器4272)的信号作为输入，并且执行一个或多个过程步骤以计算将被用作到另一个模块(例如，治疗引擎模块4320)的输入的一个或多个输出值。

在本技术的一种形式中，输出值包含接口压力Pm、呼吸流量Qr和泄漏流量Ql。

在本技术的各种形式中，预处理模块4310包含以下算法中的一个或多个：接口压力估计4312、通气流量估计4314、泄漏流量估计4316和呼吸流量估计4318。

4.4.3.1.1接口压力估计

在本技术的一种形式中，接口压力估计算法4312接收来自压力传感器4272的指示靠近气动块的出口的气动路径中的压力(装置压力Pd)的信号和来自流量传感器4274的表示离开RPT装置4000的气流的流量(装置流量Qd)的信号作为输入。没有任何补充气体4180的装置流量Qd可以用作总流量Qt。接口压力算法4312估计通过空气回路4170的压降ΔP。压降ΔP对总流量Qt的依赖性可以通过压降特性ΔP(Q)为特定空气回路4170建模。接口压力估计算法4312提供患者接口3000或3800中的估计压力Pm作为输出。患者接口3000或3800中的压力Pm可以估计为装置压力Pd减去空气回路压降ΔP。

4.4.3.1.2通气流量估计

在本技术的一种形式中，通气流量估计算法4314接收来自接口压力估计算法4312的患者接口3000或3800中的估计压力Pm作为输入，并且估计来自患者接口3000或3800中的通气口3400的空气的通气流量Qv。对于使用中的特定通气孔3400，通气孔流量Qv对界面压力Pm的依赖性可以通过通气孔特性Qv(Pm)来模拟。

4.4.3.1.3泄漏流量估计

在本技术的一种形式中，泄漏流量估计算法4316接收总流量Qt和通气流量Qv作为输入，并提供泄漏流量Ql的估计作为输出。在一种形式中，泄漏流量估计算法通过计算在足够长的时间段(例如约10秒)内总流量Qt和通气流量Qv之差的平均值来估计泄漏流量Ql。

在一种形式中，泄漏流量估计算法4316接收患者接口3000或3800中的总流量Qt、通气流量Qv和估计压力Pm作为输入，并通过计算泄漏电导并将泄漏流量Ql确定为泄漏电导和压力Pm的函数来提供泄漏流量Ql作为输出。漏导被计算为低通滤波的非通气流量等于总流量Qt和通气流量Qv之差的商，以及低通滤波的压力平方根Pm，其中低通滤波器时间常数具有足够长的值以包含几个呼吸循环，例如大约10秒。泄漏流量Ql可以被估计为泄漏传导率与压力Pm的函数的乘积。

4.4.3.1.4呼吸流量估计

在本技术的一种形式中，呼吸流量估计算法4318接收总流量Qt、通气流量Qv和泄漏流量Ql作为输入，并通过从总流量Qt中减去通气流量Qv和泄漏流量Ql来估计到患者的空气的呼吸流量Qr。

4.4.3.2治疗引擎模块

在本技术的一种形式中，治疗引擎模块4320接收患者接口3000或3800中的压力Pm和到患者的空气的呼吸流量Qr中的一个或多个作为输入，并且提供一个或多个治疗参数作为输出。

在本技术的一种形式中，治疗参数是治疗压力Pt。

在本技术的一种形式中，治疗参数是压力变化幅度、基础压力和目标通气量中的一个或多个。

在各种形式中，治疗引擎模块4320包含以下算法中的一个或多个：相位测定4321、波形测定4322、通气测定4323、吸气流量限制测定4324、呼吸暂停/呼吸不足测定4325、打鼾测定4326、气道通畅性测定4327、目标通气量测定4328和治疗参数测定4329。

4.4.3.2.1相测定

在本技术的一种形式中，RPT装置4000不确定相位。

在本技术的一种形式中，相位测定算法4321接收指示呼吸流量Qr的信号作为输入，并提供患者1000的当前呼吸循环的相位Φ作为输出。

在称为离散相位测定的一些形式中，相位输出Φ是离散变量。当分别检测到自发吸气和呼气的开始时，离散相位测定的一种实施方式提供具有吸气或呼气值的双值相位输出Φ，例如分别表示为0和0.5转的值。“触发”和“循环”有效地执行离散相位测定的RPT装置4000，因为触发点和循环点分别是相位从呼气到吸气和从吸气到呼气变化的时刻。在双值相位测定的一种实施方式中，当呼吸流速Qr具有超过正阈值的值时，相位输出Φ被确定为具有离散值0(从而“触发”RPT装置4000)，并且当呼吸流速Qr具有比负阈值更负的值时，相位输出Φ被确定为具有离散值0.5转(从而“循环”RPT装置4000)。吸气时间Ti和呼气时间Te可以被估计为在相位Φ分别等于0(指示吸气)和0.5(指示呼气)所花费的时间的许多呼吸周期上的典型值。

离散相位测定的另一实施方式提供具有吸气、吸气中期停顿和呼气之一的值的三值相位输出Φ。

在称为连续相位测定的其他形式中，相位输出Φ是连续变量，例如从0至1转或0至2弧度变化。当连续相分别达到0和0.5转时，进行连续相测定的RPT装置4000可以触发和循环。在连续相位测定的一种实施方式中，使用呼吸流率Qr的模糊逻辑分析来确定连续相位值Φ。在这个实现中确定的相位的连续值通常被称为“模糊相位”。在模糊相位测定算法4321的一种实施方式中，将以下规则应用于呼吸流量Qr：

1.如果呼吸流量为零并且快速增加，则相位为0转。

2.如果呼吸流量是大的正的和稳定的，则相位是0.25转。

3.如果呼吸流量为零且快速下降，则相位为0.5转。

4.如果呼吸流量为负且稳定，则相位为0.75转。

5.如果呼吸流量为零且稳定，且呼吸流量的5秒低通滤波绝对值大，则相位为0.9转。

6.如果呼吸流量为正，相位为呼气，则相位为0转。

7.如果呼吸流量为负，相位为吸气，则相位为0.5转。

8.如果呼吸流量的5秒低通滤波绝对值大，则相位以等于患者呼吸速率的稳定速率增加，以20秒的时间常数低通滤波。

每个规则的输出可以被表示为一个向量，该向量的相位是该规则的结果并且其量值是该规则为真的模糊程度。用合适的隶属函数确定呼吸流量“大”、“稳定”等的模糊程度。规则的结果被表示为向量，然后通过诸如取形心的一些函数来组合。在这样的组合中，规则可以被相等地加权，或者被不同地加权。

在连续相位测定的另一实施方式中，如上所述，首先从呼吸流量Qr离散地估计相位Φ、吸气时间Ti和呼气时间Te也是如此。在任何时刻的连续相Φ可以被确定为自前一触发时刻起已经经过的吸气时间Ti的比例的一半，或者0.5转加上自前一循环时刻起已经经过的呼气时间Te的比例的一半(无论哪个时刻是更近的)。

4.4.3.2.2波形测定

在本技术的一种形式中，治疗参数测定算法4329在患者的整个呼吸循环中提供大致恒定的治疗压力。

在本技术的其他形式中，治疗控制模块4330控制压力发生器4140以提供根据波形模板Π(Φ)作为患者的呼吸循环的相位Φ的函数而变化的治疗压力Pt。

在本技术的一种形式中，波形测定算法4322在由相位测定算法4321提供的相位值Φ的域上提供具有在[0，1]范围内的值的波形模板Π(Φ)，以供治疗参数测定算法4329使用。

在一种形式中，适合于离散或连续值相位，波形模板Π(Φ)是方波模板，对于高达并包含0.5转的相位值具有值1，并且对于高于0.5转的相位值具有值0。在一种形式中，适用于连续值相位，波形模板Π(Φ)包含两个平滑弯曲部分，即对于高达0.5转的相位值，平滑弯曲(例如升余弦)从0上升到1，而对于高于0.5转的相位值，平滑弯曲(例如指数)从1下降到0。在一种形式中，适用于连续值相位，波形模板Π(Φ)基于方波，但是对于相位值具有从0到1的平滑上升，直到小于0.5转的“上升时间”，并且对于相位值在0.5转之后的“下降时间”内具有从1到0的平滑下降，具有小于0.5转的“下降时间”。

在本技术的一些形式中，波形测定算法4322根据RPT装置的设置从波形模板库中选择波形模板Π(Φ)。库中的每个波形模板Π(Φ)可以被提供为针对相位值的值的查找表。在其他形式中，波形测定算法4322使用可能由一个或多个参数(例如，指数曲线部分的时间常数)参数化的预定函数形式来计算“运行中”的波形模板Π(Φ)。功能形式的参数可以是预定的或取决于患者1000的当前状态。

在本技术的一些形式中，波形测定算法4322适用于吸气(Φ＝0转)或呼气(Φ＝0.5转)的离散双值相位，波形测定算法4322计算作为离散相位Φ和自最近触发时刻起测量的时间t的函数的“运行中”波形模板Π(Φ,t)。在一种这样的形式中，波形测定算法4322如下计算两部分(吸气和呼气)的波形模板Π(Φ，t)：

其中Π_i(t)和Π_e(t)是波形模板Π(Φ,t)的吸气和呼气部分。在一种这样的形式中，波形模板的吸气部分Π_i(t)是由上升时间参数化的从0到1的平滑上升，波形模板的呼气部分Π_e(t)是由下降时间参数化的从1到0的平滑下降。

4.4.3.2.3通气测定

在本技术的一种形式中，通气测定算法4323接收呼吸流量Qr的输入，并确定指示当前患者通气的测量值Vent。

在一些实施方式中，通气量确定算法4323确定作为实际患者通气量的估计的通气量的量度。一种这样的实施方式是取呼吸流量Qr的绝对值的一半，可选地通过低通滤波器(诸如具有0.11Hz拐角频率的二阶贝塞尔低通滤波器)进行滤波。

在其他实施方式中，通气量确定算法4323确定与实际患者通气量大致成比例的通气量的量度。一种这样的实施方式估计循环的吸气部分上的峰值呼吸流量Qpeak。这个过程和涉及对呼吸流率Qr进行采样的许多其他过程产生与通气大致成比例的测量，只要流率波形形状变化不是很大(本文，当在时间和幅度上归一化的呼吸的流率波形相似时，认为两个呼吸的形状相似)。一些简单的示例包含正中呼吸流量、呼吸流量绝对值的中值和流量的标准偏差。使用正系数的呼吸流量的绝对值的任意顺序统计量的任意线性组合，甚至一些使用正系数和负系数的任意顺序统计量的任意线性组合与通气量大致成比例。另一个示例是在吸气部分的中间K比例(按时间)中的呼吸流量的平均值，其中0<K<1。如果流量形状是恒定的，则存在与通风精确成比例的任意大量的测量。

4.4.3.2.4确定吸气流量限制

在本技术的一种形式中，中央控制器4230执行吸气流量限制测定算法4324以确定吸气流量限制的程度。

在一种形式中，吸气流量限制测定算法4324接收呼吸流量信号Qr作为输入，并提供呼吸的吸气部分呈现吸气流量限制的程度的度量作为输出。

在本技术的一种形式中，通过过零点检测器识别每个呼吸的吸气部分。插值器沿着每次呼吸的吸气流速-时间曲线对代表时间点的多个均匀间隔的点(例如，六十五个)进行插值。由点描述的曲线然后由标量缩放以具有单位长度(持续时间/周期)和单位面积，以去除改变呼吸速率和深度的影响。然后在比较器中比较缩放的呼吸与表示正常无阻塞呼吸的预存储模板，类似于图6A所示的呼吸的吸气部分。在吸气期间的任何时间偏离该模板超过指定阈值(通常为1个比例单位)的呼吸，诸如由测试元件确定的由于咳嗽、叹气、吞咽和打嗝所致的呼吸被拒绝。对于未被拒绝的数据，由中央控制器4230为前面的几个吸气事件计算第一个这样的缩放点的移动平均值。对于第二个这样的点，这在相同的吸气事件上重复，等等。因此，例如，六十五个缩放数据点由中央控制器4230生成，并且表示先前的若干吸气事件的移动平均值，例如三个事件。这些(例如，65个)点的连续更新值的移动平均值在下文中被称为“经缩放的流量”，被指定为Qs(t)。可替代地，可以使用单个吸气事件而不是移动平均值。

根据缩放的流量，可以计算与部分阻塞的确定有关的两个形状因子。

形状因子1是中间(例如32个)缩放的流量点的平均值与总体平均(例如65个)缩放的流量点的比率。在该比率超过单位的情况下，呼吸将被认为是正常的。在该比率为单位或更小的情况下，呼吸将被阻塞。约1.17的比率被认为是部分阻塞和无阻塞呼吸之间的阈值，并且等于允许在典型患者中维持充分氧合的阻塞程度。

形状因子2被计算为从中间(例如32个)点取得的单位缩放流量的RMS偏差。约0.2单位的RMS偏差被认为是正常的。取0的RMS偏差作为完全限流呼吸。RMS偏差越接近零，呼吸就越被限流。

形状因子1和2可用作替代或组合。在本技术的其他形式中，采样点、呼吸和中点的数量可以不同于上述的那些。此外，阈值可以不同于所描述的阈值。

4.4.3.2.5测定呼吸暂停和呼吸不足

在本技术的一种形式中，中央控制器4230执行用于确定呼吸暂停和/或呼吸不足的存在的呼吸暂停/呼吸不足测定算法4325。

在一种形式中，呼吸暂停/呼吸不足测定算法4325接收呼吸流量信号Qr作为输入，并提供指示已经检测到呼吸暂停或呼吸不足的标记作为输出。

在一种形式中，当呼吸流量Qr的函数下降到流量阈值以下达预定时间段时，将认为已经检测到呼吸暂停。该函数可以确定峰值流量、相对短期平均流量，或相对短期平均和峰值流量之间的流量，例如RMS流量。该流量阈值可以是流量的相对长期的量度。

在一种形式中，当呼吸流量Qr的函数在预定的时间段内下降到低于第二流量阈值时，将认为已经检测到呼吸不足。该函数可以确定峰值流量、相对短期的平均流量，或相对短期的平均流量与峰值流量之间的流量，例如RMS流量。该第二流量阈值可以是流量的相对长期的量度。该第二流量阈值大于用于检测呼吸暂停的流量阈值。

4.4.3.2.6打鼾的测定

在本技术的一种形式中，中央控制器4230执行用于确定打鼾程度的一个或多个打鼾测定算法4326。

在一种形式中，打鼾测定算法4326接收呼吸流量信号Qr作为输入，并提供打鼾存在程度的度量作为输出。

打鼾测定算法4326可以包含确定30-300Hz范围内的流量信号的强度的步骤。此外，打鼾测定算法4326可以包含过滤呼吸流量信号Qr以减少背景噪声(例如，来自鼓风机的系统中的气流的声音)的步骤。

4.4.3.2.7气道通畅性的测定

在本技术的一种形式中，中央控制器4230执行用于确定气道通畅程度的一个或多个气道通畅确定算法4327。

在一种形式中，气道通畅性测定算法4327接收呼吸流量信号Qr作为输入，并确定在约0.75Hz和约3Hz的频率范围内的信号功率。该频率范围中的峰值的存在用于指示开放气道。不存在峰被认为是关闭气道的指示。

在一种形式中，寻求峰值的频率范围是处理压力Pt中的小的受迫振荡的频率。在一种实施方式中，所述受迫振荡的频率为2Hz，幅度大约为1cmH₂O。

在一种形式中，气道通畅性测定算法4327接收呼吸流量信号Qr作为输入，并确定心原性信号的存在或不存在。心原性信号的缺乏被认为是闭合气道的指示。

4.4.3.2.8确定目标通气量

在本技术的一种形式中，中央控制器4230将当前通气量Vent作为输入，并且执行用于确定通气量的目标值Vtgt的一个或多个目标通气量测定算法4328。

在本技术的一些形式中，没有目标通气量测定算法4328，并且目标值Vtgt是预定的，例如通过在RPT装置4000的配置期间的硬编码或者通过经由输入装置4220的手动输入。

在本技术的其他形式中，诸如自适应伺服通气(ASV)，目标通气量测定算法4328根据表示患者的典型最近通气量的值Vtyp计算目标值Vtgt。

在一些自适应伺服通气的形式中，目标通气量Vtgt被计算为典型的最近通气量Vtyp的高比例，但小于典型的最近通气量Vtyp。在这些形式中的高比例可在(80％、100％)或(85％、95％)或(87％、92％)的范围内。

在自适应伺服通气的其他形式中，目标通气量Vtgt被计算为略大于典型的最近通气量Vtyp的整数倍。

典型的近期通气量Vtyp是一个值，在该值附近，当前通气量Vent的测量值在多个时刻在某个预定时间尺度上的分布趋向于聚集，即，当前通气量的测量值在近期历史上的集中趋势的测量值。在目标通气量测定算法4328的一种实施方式中，最近的历史是数分钟的量级，但是在任何情况下都应该长于Cheyne-Stokes蜡化和蜡化循环的时间标度。目标通气量测定算法4328可以使用多种公知的中心趋势量度中的任何一种，以根据当前通气量Vent的量度来确定典型的最近通气量Vtyp。一种这样的措施是在当前通风量的测量上输出低通滤波器，时间常数等于一百秒。

4.4.3.2.9治疗参数的确定

在本技术的一些形式中，中央控制器4230执行一个或多个治疗参数测定算法4329，用于使用由治疗引擎模块4320中的一个或多个其他算法返回的值来确定一个或多个治疗参数。这可以包含用于在患者1000被标记用于减少或终止治疗的情况下改变治疗参数的算法4300。

在本技术的一种形式中，治疗参数是瞬时治疗压力Pt。在这种形式的一种实现方式中，治疗参数测定算法4329使用以下等式来确定治疗压力Pt：

Pt＝AΠ(Φ,t)+P₀ (1)

其中：

A是幅度，

Π(Φt)是相位和时间t的当前值Φ处的波形模板值(在0至1的范围内)，以及

P₀是基础压力。

如果波形测定算法4322提供波形模板Π(Φ，t)作为通过相位Φ索引的值Π的查找表，则治疗参数测定算法4329通过将最近的查找表条目定位到由相位测定算法4321返回的相位的当前值Φ，或者通过在跨越相位的当前值Φ的两个条目之间进行插值来应用等式(1)。

幅度A和基础压力P₀的值可以由治疗参数测定算法4329根据所选择的呼吸压力治疗模式以下面描述的方式来设置。

4.4.3.3治疗控制模块

根据本技术的一个方面的治疗控制模块4330接收来自治疗引擎模块4320的治疗参数测定算法4329的治疗参数作为输入，并且控制压力发生器4140以根据治疗参数递送空气流。

在本技术的一种形式中，治疗参数是治疗压力Pt，并且治疗控制模块4330控制压力发生器4140以递送空气流，该空气流在患者接口3000或3800处的接口压力Pm等于治疗压力Pt。

4.4.3.4检测故障状况

在本技术的一种形式中，中央控制器4230执行用于检测故障状况的一个或多个方法4340。通过一个或多个方法4340检测的故障状况可以包含以下中的至少一者：

·电源故障(无电源或电源不足)

·转换器故障检测

·无法检测部件的存在

·推荐范围之外的操作参数(例如压力、流量、温度、PaO₂)。

·测试警报器无法生成可检测的警报信号。

在检测到故障状况时，相应的算法4340通过以下中的一个或多个发信号通知故障的存在：

·启动可听、可视和/或动态(例如振动)警报

·向外部装置发送消息

·事件的日志记录

4.5湿化器

4.5.1湿化器概述

在本技术的一种形式中，提供湿化器5000(例如，如在图5A中所示)以改变用于相对于周围空气输送至患者的空气或气体的绝对湿度。通常，湿化器5000用于在输送至患者气道之前增加绝对湿度并增加空气流(相对于环境空气)的温度。

该湿化器5000可以包含湿化器贮存器5110，用于接收空气流的湿化器入口5002，以及用于递送经湿化的空气流的湿化器出口5004。在一些形式中，如图5A和5B所示，湿化器贮存器5110的入口和出口可以分别是湿化器入口5002和湿化器出口5004。湿化器5000还可以包含湿化器基座5006，该湿化器基座可以适于接收湿化器贮存器5110并且包含加热元件5240。

4.6呼吸波形

图6A示出了人在睡眠时的典型呼吸波形的模型。横轴为时间，并且纵轴为呼吸流量。而参数值可以变化，典型呼吸可以具有以下近似值：潮气量Vt 0.5L、吸气时间Ti 1.6s、峰值吸气流量Qpeak 0.4L/s、呼气时间Te 2.4s、峰值呼气流量Qpeak-0.5L/s。呼吸的总持续时间Ttot约为4s。人通常以大约每分钟15次呼吸(BPM)的速度呼吸，通气出口大约7.5L/min。典型的占空比，Ti与Ttot之比约为40％。

图6B示出了在正常情况下在大约九十秒的时间段内进行非REM睡眠呼吸期间患者的选定多导睡眠描记通道(脉搏血氧测定、流速、胸部运动和腹部运动)，其中大约34次呼吸正在用自动PAP疗法进行治疗，并且接口压力为大约11cmH₂O。顶部通道示出了脉搏血氧测定法(氧饱和度或SpO₂)，该标度在垂直方向上具有从90％到99％的饱和度范围。患者在所示时间段保持约95％的饱和度。第二通道显示定量的呼吸气流，刻度在垂直方向从-1LPS到+1LPS，吸气为正。在第三和第四通道中显示了胸和腹部运动。

4.7筛查、诊断、监测系统

4.7.1多导睡眠图

图7A示出了经历多导睡眠图(PSG)的患者1000。PSG系统包含流浆箱2000，其接收并记录来自以下传感器的信号：EOG电极2015；EEG电极2020；ECG电极2025；颌下EMG电极2030；打鼾传感器2035；胸带上的呼吸感应体积描记图(呼吸努力传感器)2040；腹带上的呼吸感应体积描记图(呼吸努力传感器)2045；具有口腔热敏电阻的口鼻套管2050；光电体积描记器(脉搏血氧计)2055；以及身体位置传感器2060。电信号参考位于前额中心的接地电极(ISOG)2010。

4.7.2非介入式监控系统

图7B示出了用于监测睡着的患者1000的呼吸的监测设备7100的一个示例。监测设备7100包含通常指向患者1000的非接触式运动传感器。该运动传感器被配置为产生表示患者1000的身体运动的一个或多个信号，从这些信号可以获得表示患者的呼吸运动的信号。在其他示例中，系统可以包含环境和其他声学传感器，以感测环境、通气口和患者1000的噪声。

4.7.3呼吸多谱法

呼吸多记录(RPG)是用于简化形式的PSG的术语，其不具有电信号(EOG、EEG、EMG)、打鼾或身体位置传感器。RPG至少包含来自胸带上的呼吸感应体积描记图(运动传感器)的胸腔运动信号，例如运动传感器2040，经由鼻套管感测的鼻压力信号，以及来自脉搏血氧计(例如脉搏血氧计2055)的氧饱和度信号。这三个RPG信号或信道由类似于PSG流浆箱2000的RPG流浆箱接收。

在某些配置中，对于由与密封鼻罩成直线的流量转换器产生的鼻流量信号，鼻压力信号是令人满意的代理，因为鼻压力信号在形状上与鼻流量信号相当。如果患者的嘴保持关闭，即没有嘴泄漏，则鼻流量又等于呼吸流量。

筛查/诊断/监测装置在数据输入接口处接收上述三个RPG通道(指示胸腔运动的信号、指示鼻流量的信号和指示氧饱和度的信号)。筛查/诊断/监测装置还包含配置为执行编码指令的处理器。该筛查/诊断/监测装置还包含非暂时性计算机可读存储器/存储介质。

存储器可以是筛查/诊断/监测装置的内部存储器，诸如RAM、闪存或ROM。在一些实施方式中，存储器还可以是链接到筛查/诊断/监测装置的可移除或外部存储器，诸如例如SD卡、服务器、USB闪存驱动器或光盘。在其他实施方式中，存储器可以是外部存储器和内部存储器的组合。存储器包含存储数据和适于将处理器配置为执行特定任务的处理器控制指令(代码)。存储数据可包含由数据输入接口接收的RPG通道数据，以及作为应用程序的组成部分提供的其他数据。处理器控制指令也可以作为应用程序的组成部分来提供。处理器被配置为从存储器读取代码并且执行编码的指令。具体地，代码可以包含适于将处理器配置为执行处理由接口提供的RPG通道数据的方法的指令。一种这样的方法可以是将RPG通道数据作为数据存储在存储器中。另一种这样的方法可以是分析所存储的RPG数据以提取特征。处理器可以将这种分析的结果作为数据存储在存储器中。

该筛查/诊断/监测装置还可以包含通信接口。代码可以包含被配置为允许处理器经由通信接口与外部计算装置(未示出)通信的指令。通信模式可以是有线或无线的。在一个这样的实施方式中，处理器可将所存储的RPG通道数据从数据传输到远程计算装置。在这种实施方式中，远程计算装置可被配置为分析所接收的RPG数据以提取特征。在另一这样的实施方式中，处理器可将来自数据的分析结果传输到远程计算装置。

可替代地，如果存储器可从筛查/诊断/监测装置移除，则远程计算装置可被配置为连接到可移除存储器。在这样的实施方式中，远程计算装置可被配置为分析从可移除存储器检索的RPG数据以提取特征。

4.8呼吸治疗模式

RPT装置4000可以实施各种呼吸治疗模式。

4.8.1CPAP疗法

在呼吸压力治疗的一些实施方式中，中央控制器4230根据作为治疗参数测定算法4329的一部分的治疗压力等式(1)来设定治疗压力Pt。在一个这样的实施方式中，幅度A等于零，因此治疗压力Pt(其表示在当前时刻由接口压力Pm实现的目标值)在整个呼吸循环中等于零。这类实施方式通常被归类在CPAP疗法的标题下。在这些实施方式中，不需要治疗引擎模块4320来确定相位Φ或波形模板Π(Φ)。

在CPAP疗法中，基础压力P₀可以是被硬编码或手动输入到RPT装置4000的恒定值。可替代地，中央控制器4230可以根据由治疗引擎模块4320中的相应算法返回的睡眠呼吸障碍的指标或测量值(诸如流量限制、呼吸暂停、呼吸不足、开放和打鼾中的一个或多个)来重复地计算基础压力P₀。这种替代方法有时称为APAP疗法。

图4E是示出当压力支持A等于零时，作为治疗参数测定算法4329的APAP治疗实施方式的一部分，由中央控制器4230执行以连续计算基础压力P₀的方法4500的流程图。

方法4500在步骤4520开始，在步骤4520，中央控制器4230将呼吸暂停/呼吸不足的存在的测量值与第一阈值进行比较，并且确定呼吸暂停/呼吸不足的存在的测量值是否已经超过第一阈值达预定的时间段，指示正在发生呼吸暂停/呼吸不足。如果是，则方法4500进行到步骤4540；否则，方法4500进行到步骤4530。在步骤4540，中央控制器4230将气道通畅性的测量与第二阈值进行比较。如果气道通畅性的量度超过第二阈值，指示气道通畅，则认为检测到的呼吸暂停/呼吸不足是中枢性的，并且方法4500进行到步骤4560；否则，认为呼吸暂停/呼吸不足是阻塞性的，并且方法4500进行到步骤4550。

在步骤4530，中央控制器4230将流量限制的测量值与第三阈值进行比较。如果流量限制的量度超过第三阈值，指示吸气流量被限制，则方法4500进行到步骤4550；否则，方法4500进行到步骤4560。

在步骤4550中，如果所得到的处理压力Pt不超过最大处理压力P_max，则中央控制器4230将基础压力P₀增加预定压力增量P。在一种实施方式中，预定压力增量P和最大治疗压力P_max分别为1cmH20和25cmH20。在其他实施方式中，压力增量P可低至0.1cmH₂O且高至3cmH₂O，或低至0.5cmH₂O且高至2cmH₂O。在其他实施方式中，最大处理压力P_max可低至15cmH₂O且高达35cmH₂O，或低至20cmH₂O且高达30cmH₂O。方法4500然后可以返回到步骤4520。

在步骤4560处，中央控制器4230将基础压力P₀减小减量，只要减小的基础压力P₀不会下降到最小处理压力P_min以下。方法4500然后可以返回到步骤4520。在一种实施方式中，减少量与P₀-P_min的值成比例，使得在没有任何检测到的事件的情况下，P₀到最小处理压力P_min的减少是指数的。在一种实施方式中，比例常数被设定为使得P₀的指数降低的时间常数为60分钟，并且最小处理压力P_min为4cmH₂O。在其他实施方式中，时间常数可以低至1分钟和高达300分钟，或低至5分钟和高达180分钟。在其他实施方式中，最小处理压力P_min可低至0cmH₂O且高达8cmH₂O，或低至2cmH₂O且高达6cmH₂O。可替代地，能够预先设定P₀的减少量，使得在没有检测到任何事件的情况下，P₀到最小处理压力P_min的减少量是线性的。

4.8.2双水平治疗

在本技术的这种形式的其他实施方式中，等式(1)中的幅度A的值可以是正的。这样的实施方式被称为双水平治疗，因为在使用具有正幅度A的等式(1)确定治疗压力Pt时，治疗参数测定算法4329在与患者1000的自发呼吸努力同步的两个值或水平之间振荡治疗压力Pt。即，基于上述典型波形模板Π(Φ，t)，治疗参数测定算法4329在呼气开始时或吸气期间将治疗压力Pt增加到P₀+A(称为IPAP)，并且在呼气开始时或呼气期间将治疗压力Pt减小到基础压力P₀(称为EPAP)。

在双水平治疗的某些形式中，IPAP是与CPAP治疗模式中的治疗压力具有相同目的治疗压力，EPAP是IPAP减去幅度A，其具有“小”值(几cmH₂O)，有时被称为呼气压力释放(EPR)。这种形式有时称为具有EPR的CPAP疗法，其通常被认为比直接CPAP疗法更舒适。在使用EPR的CPAP疗法中，IPAP和EPAP中的一个或两个可以是被硬编码或手动输入到RPT装置4000的恒定值。可替代地，治疗参数测定算法4329可以在CPAP与EPR期间重复地计算IPAP和/或EPAP。在该替代方案中，治疗参数测定算法4329以与上述APAP治疗中的基础压力P₀的计算类似的方式，重复地根据由治疗引擎模块4320中的相应算法返回的睡眠呼吸障碍的指标或测量值来计算EPAP和/或IPAP。

在其他形式的双水平治疗中，幅度A足够大，使得RPT装置4000完成患者1000的部分或全部呼吸工作。在这种被称为压力支持通气疗法的形式中，幅度A被称为压力支持或摆动。在压力支持通气治疗中，IPAP为基础压力P₀加压力支持A，EPAP为基础压力P₀。

在被称为固定压力支持通气治疗的一些形式的压力支持通气治疗中，压力支持A被固定在预定值，例如10cmH₂O。该预定压力支持值是RPT装置4000的设置，并且可以例如通过在RPT装置4000的配置期间的硬编码或通过经由输入装置4220的手动输入来设置。

在其他形式的压力支持通气治疗中，广泛地称为伺服通气，治疗参数测定算法4329将呼吸周期的一些当前测量的或估计的参数(例如，通气量的当前测量值Vent)和该呼吸参数的目标值(例如，通气量的目标值Vtgt)作为输入，并且重复地调节等式(1)的参数以将呼吸参数的当前测量值带到目标值。在一种被称为自适应伺服通气(ASV)的伺服通气形式中，其已经被用于治疗CSR，呼吸参数是通气，并且目标通气量值Vtgt由目标通气量值确定算法4328根据典型的最近通气量值Vtyp来计算，如上所述。

在一些形式的伺服通气中，治疗参数测定算法4329应用控制方法来重复地计算压力支持A，以便将呼吸参数的当前测量值带到目标值。一种这样的控制方法是比例积分(PI)控制。在PI控制的一种实施方式中，适用于ASV模式，其中目标通气量Vtgt被设置为略小于典型的最近通气量Vtyp，压力支持A被重复计算为：

A＝G∫(Vent-Vtgt)dt (2)

其中G是PI控制的增益。较大的增益值G可以导致治疗引擎模块4320中的正反馈。较小的增益G值可以允许一些残余的未治疗CSR或中枢性睡眠呼吸暂停。在一些实施方式中，增益G被固定为预定值，诸如-0.4cmH₂O/(L/min)/sec。可替代地，增益G可以在治疗时段之间变化，开始较小并且从一个时段到另一个时段增加，直到达到基本上消除CSR的值。在这种实施方式中可以采用用于回顾性分析治疗期的参数以评估治疗期期间CSR的严重性的传统装置。在其他实施方式中，增益G可以根据当前通气量测量值Vent与目标通气量Vtgt之间的差值而变化。

可以由治疗参数测定算法4329应用的其他伺服通气控制方法包含比例(P)、比例微分(PD)和比例积分微分(PID)。

压力支持极限A_min和A_max是RPT装置4000的设置，例如通过在RPT装置4000的配置期间的硬编码或通过输入装置4220的手动输入来设置。

在压力支持通气治疗模式中，EPAP是基础压力P₀。与CPAP疗法中的基础压力P₀一样，EPAP可以是在滴定期间指定或确定的恒定值。这样的恒定EPAP可以例如通过在RPT装置4000的配置期间的硬编码或者通过经由输入装置4220的手动输入来设置。这种替代方法有时称为固定EPAP压力支持通气疗法。可以由临床医师在滴定时段期间借助于PSG执行给定患者的EPAP的滴定，目的是防止阻塞性呼吸暂停，从而以与恒定CPAP疗法中的基础压力P₀的滴定类似的方式维持用于压力支持通气治疗的开放气道。

可替代地，治疗参数测定算法4329可以在压力支持通气治疗期间重复地计算基础压力P₀。在这样的实施方式中，治疗参数测定算法4329重复地根据由治疗引擎模块4320中的相应算法返回的睡眠呼吸障碍的指标或度量来计算EPAP，例如流量限制、呼吸暂停、呼吸不足、开放和打鼾中的一个或多个。因为EPAP的连续计算类似于临床医生在EPAP滴定期间对EPAP的手动调节，所以该过程有时也称为EPAP的自动滴定，并且治疗模式称为自动滴定EPAP压力支持通气治疗或自动EPAP压力支持通气治疗。

4.8.3高流量疗法

在其他形式的呼吸疗法中，空气流的压力不受控制，因为它用于呼吸压力治疗。相反，中央控制器4230控制压力发生器4140以递送空气流，该空气流的装置流量Qd被控制为治疗或目标流量Qtgt。这类形式通常被归类在流量治疗的标题下。在流量治疗中，治疗流量Qtgt可以是被硬编码或手动输入到RPT装置4000的恒定值。如果治疗流量Qtgt足以超过患者的峰值吸气流量，则该疗法通常称为高流量疗法(HFT)。可替代地，治疗流量可以是随呼吸周期变化的曲线Qtgt(t)。

4.9数据传输和收集

诸如图4A中的RPT 4000的连接装置或例如锻炼器材(跑步机或固定锻炼自行车)的其他设备能够存储和发送不同级别的数据。例如，图4C中的中央控制器4230或适用的装置处理器可以向外部源4286发送数据。这种数据可以包含由RPT 4000的传感器收集的数据，诸如流速传感器4272或压力传感器4272，由锻炼装备传感器收集的数据，诸如锻炼的速度和长度，由计算机系统收集的数据，诸如用户与用户界面的交互频率和类型；由预处理模块4310的算法或其他算法产生的数据；或由治疗引擎模块4320的算法生成的数据。这样的数据可以通过产生更多数据的算法组合用于分析。

图8A示出了示出根据本技术的系统的一种实施方式7000的框图，该系统可以是RPT系统、锻炼系统、计算机硬件和软件使用系统、雇员和顾客使用的按需服务、数字健康在线服务或其他合适的服务或系统。因此，除了RPT系统之外，该系统和装置还可以包含：

锻炼和保健系统

·包含跑步机的输出使用数据的电子锻炼装备；

·固定式自行车、数字配重；

·健身追踪器，诸如检测运动、锻炼和其他因素的可佩戴物；以及

·其他锻炼和保健系统

计算机系统、软件和接口

·跟踪使用数据的网站和软件程序，包含用于监控对CBT程序和其他在线或软件程序的依从的保健软件；

·体重减轻监测应用，其监测如进食、锻炼、食物类型和能够跟踪使用和其他数据的其他事物的事物；

·用于协调按需服务如按需出租车服务的计算机硬件和软件，其中软件和/或硬件可跟踪使用数据；

以及

·其他软件和服务。

系统7000可以包含被配置为向患者1000提供呼吸压力治疗或向用户提供其他服务的装置4000、数据服务器7010，以及与患者1000或用户相关联的计算装置7050。计算装置7050可以与用户1000和装置4000(诸如RPT装置)一起放置。在图7A所示的实施方式7000中，装置4000、计算装置7050以及数据服务器7010连接到广域网7090，诸如因特网、云或因特网。

到广域网的连接可以是有线的或无线的。广域网可以用图4C的远程外部通信网络4282来标识，并且数据服务器7010可以用图4C的远程外部装置4286来标识。计算装置7050可以是个人计算机、移动电话、平板计算机或其他装置，并且可以并入本文所公开的各种装置中。计算装置7050可以被配置为通过广域网7090介于用户(例如患者1000)和数据服务器7010之间。在一种实施方式中，该中介由在计算装置7050上运行的软件应用程序7060来执行。用户程序7060可以是被称为“用户应用”的专用应用，其与由数据服务器7010主存的补充进程交互。在另一实施方式中，用户程序7060是经由安全门户与数据服务器7010主存的网站交互的web浏览器。在又一实施方式中，用户程序7060是电子邮件客户端。

图8B包含示出根据本技术的系统的替换实施方式7000B的框图。在可替代实施方式7000B中，装置4000经由本地(有线或无线)通信协议与计算装置7050通信，该本地(有线或无线)通信协议诸如本地网络协议(例如，蓝牙)。在可替代实施方式7000B中，可以用图4C的本地外部通信网络4284来标识本地网络，并且可以用图4C的本地外部装置4288来标识用户计算装置110。在可替代实施方式7000B中，用户患者计算装置7050经由用户程序7060被配置为在广域网7090上介于用户(例如患者1000)与数据服务器7010之间，并且还在广域网7090上介于装置4000与数据服务器7010之间。

在下文中，关于系统7000的陈述可被理解为等同地应用于可替代实施方式7000B，除非另有明确说明。

系统7000可以包含与相应的用户或患者相关联的其他装置(未示出)，该用户或患者也具有相应的相关联的计算装置。此外，系统7000可以包含可以与控制器4230或用户计算装置7050接口的其他监测或治疗装置。

装置4000可以被配置为在存储器4260中存储来自向用户递送的每个使用时段的数据(例如，患者1000)。例如，用于RPT时段的治疗数据包含RPT装置4000的设置和表示整个RPT时段的呼吸压力治疗的一个或多个变量的治疗变量数据。在其他示例中，使用时段的数据可包含锻炼装备上的速度或其他强度设置、使用或锻炼时段的长度、网站使用的长度、点击次数或其他合适的使用和交互数据。

装置4000可以被配置为向数据服务器7010发送数据。如上所述，基于不同的情况来调制数据的传输。在正常操作中，只传输低分辨率数据。高分辨率数据可在不同情况下传输，如下文将解释。数据服务器7010可以根据“拉”模型从装置4000接收数据，由此装置4000响应于来自数据服务器7010的查询而发送数据。可替代地，数据服务器7010可以根据“推送”模型接收数据，由此装置4000在时段之后尽快将数据发送到数据服务器7010。

从装置4000接收的数据可由数据服务器7010存储和索引，以便唯一地与装置4000相关联，并因此可与来自参与系统7000的任何其他装置的数据相区别。

在该示例中，数据服务器7010被配置为计算可供临床医师或系统管理者使用的不同类型的分析数据。例如，可以根据从装置4000接收的数据来确定每个时段的使用数据。时段的使用数据变量包含由常规评分装置从形成数据的一部分的变量数据导出的汇总统计。

使用数据可以包含以下使用变量中的一个或多个：

·使用时间，即时段的总持续时间；

·用于时段的呼吸暂停低通气指数(AHI)；

·时段的平均泄漏流量

·用于时段的平均面罩压力；

·RPT时段中的“子时段”的数量，即“屏蔽开”和“屏蔽关”事件之间的RPT治疗的间隔的数量；

·治疗变量的其他统计总结，例如第95百分位压力、中值压力、压力值直方图；

·跑步、骑自行车或其他锻炼系统度量的平均速度；

·锻炼时段的长度；

·例如在锻炼或其他使用期间由可佩戴物跟踪的心率或其他生理指标；

·重复频率；

·功率(速度乘以重量)

·加速；

·一周平均锻炼时段；

·燃烧卡路里；

·使用软件程序的时间长度；

·每个时段的鼠标点击次数；

·每时间段(例如，天、周、月)使用软件程序、RPT装置、按需服务或其他系统的次数；以及

·多个时段统计，诸如自RPT治疗开始起AHI的平均值、中值和方差、锻炼持续时间的趋势、卡路里燃烧、速度或其他度量；以及

·其他。

其他服务器可耦合到网络7090并基于上述“推送”或“拉取”模型获取数据。例如，由收款人操作的数据服务器7100可以接收用于不同目的的数据，诸如确定依从性或预测依从性，以用于确定患者1000的治疗或用户的其他服务的支付。机器学习服务器7200还可接收用于学习或提炼需要高分辨率数据的异常情况的基线的数据，如下。可替代地，机器学习服务器7200可以在检测到异常情况时学习最优响应，或者响应于某些异常情况而学习将被包含在高分辨率数据中的正确预测数据。

在可替代实施方式中，装置4000在每个时段结束时根据由装置4000存储的数据来计算使用变量。然后，装置4000根据上述“推送”或“拉取”模型将使用变量发送到数据服务器7010。

在另一种实施方式中，其中装置4000存储每个时段的治疗/使用数据的存储器4260是可移除的形式，诸如SD存储卡。可移除存储器4260可从装置4000移除并插入与数据服务器7010通信的读卡器中。然后将治疗/使用数据从可移动存储器4260复制到数据服务器7010的存储器。

在适于系统的可替代实施方式7000B的又一实施方式中，装置4000被配置为经由诸如上述蓝牙的无线通信协议将治疗/使用数据发送到用户计算装置7050。然后，用户计算装置7050将治疗/使用数据发送到数据服务器7010。数据服务器7010可以根据“拉取”模型从用户计算装置7050接收治疗/使用数据，由此用户计算装置7050响应于来自数据服务器7010的查询来发送治疗/使用数据。可替代地，数据服务器7010可根据“推送”模型接收治疗/使用数据，由此用户计算装置7050在时段之后一可用就将治疗/使用数据发送到数据服务器7010。

在一些实施方式中，数据服务器7010可以诸如用与数据服务器7010通信或包含在数据服务器7010中的一个或多个处理器来执行使用数据的一些后处理。这种后处理的一个示例是确定最近的时段是否是“依从时段”。一些依从规则根据依从时间段内的某个最小天数(例如21天)的每个时段的设备使用的最小持续时间(例如四小时)，指定在依从时间段(诸如30天)内所需的RPT装置使用。

如果时段的持续时间超过最小持续时间，则认为该时段是依从的。使用数据后处理可以通过将使用持续时间与来自依从性规则的最小持续时间进行比较来确定最近的时段是否是依从时段。这种后处理的结果是形成使用数据的一部分的依从数据，诸如布尔依从变量。多时段使用数据的另一示例是自RPT治疗或其他类型的时段开始以来的依从时段计数。

数据服务器7010还可以被配置为从用户计算装置7050接收数据。这可以包含由用户或患者1000向用户程序7060输入的数据，或者在上述可替代实施方式7000B中的治疗/使用数据。

数据服务器7010还被配置为向用户计算装置7050发送电子消息。消息可以是电子邮件、SMS消息、自动语音消息或用户程序7060内的通知的形式。

装置4000可以被配置为使得其治疗模式或用于特定治疗模式的设置可以在经由其广域或局域网连接接收到相应命令时被改变。在这样的实施方式中，数据服务器7010还可被配置为将这样的命令直接发送到装置4000(在实施方式7000中)或间接发送到装置4000，经由用户计算装置7050中继(在实施方式7000B中)。

数据服务器7010承载进程7020，如下文详细描述的，该进程被配置为增加或维持用户继续治疗或继续其他服务的动机。从广义上讲，进程7020分析来自用户计算装置4000和/或用户计算装置7050或用户计算装置7050的数据，以计算质量指示符，所述质量指示符指示如本文所公开的最近的治疗时段或其他类型的用户时段的质量。进程7020然后例如经由在用户计算装置7050上运行的用户程序7060将质量指示符传送给用户或患者1000。可以通过分析低分辨率数据来检测增加动机的需要，并且可以获得高分辨率数据以优化增加或维持患者动机的方法。

患者1000或用户将治疗或其他使用质量指示符感知为其治疗、锻炼或其他时段如何进展型简明指示符。由此激励用户或患者1000坚持他们的治疗。已知跟踪和测量性能可以是人实现他们的目标的强烈动机，并且治疗质量指标在呼吸压力治疗的情况下用作这样的性能测量。

4.9.1预测用户依从性或退出

研究已经表明，高达90％的被开具呼吸压力治疗处方的患者在满足依从性规则方面存在至少一些问题。这些问题的示例包含难以设置RPT装置4000、由于配合不良或调整不良的患者接口3000而引起的不适、缺乏对规定水平的气道正压感觉的耐受性、导致患者或陪床者的噪音或中断的过度泄漏，以及缺乏主观健康的改善。这导致患者1000的低依从性、较低的补偿和次优的健康结果和较高的总体长期健康护理成本，以及对于非依从性患者100的恶化的相关状况形式的附加健康护理成本。例如，在一些国家，患者必须满足最低水平的依从性以被偿付。因此，发明人已经开发了预测患者1000是否将依从治疗并且自动干预以改进依从性和进行中的治疗坚持和利用的技术。

对于其他系统和服务，维持用户参与也是其成功的关键，并且识别可能停止使用或退出服务的患者对于在他们退出或显著减少使用之前进行干预可能是关键的。

具体地，所公开的技术和相关装置4000可以实现监测使用以识别患者1000或可能减少使用的其他用户并自动干预(包含通过通知提供者或患者1000或用户)的自动系统。这提供了调整治疗、锻炼或其他相关设置、切换到更适当的设备、纠正患者1000或用户可能具有的治疗或服务的任何问题、或提供其他建议以帮助增加患者1000或用户依从性和长期依从性结果或服务注册的机会。

例如，已经确定使用数据的趋势可以特别地预测未来的依从性和连续的使用率。因此，在本技术的某些形式中，可以监测从装置(例如，RPT装置4000)输出的使用数据9045，以确定患者1000或用户何时可能终止治疗或减少特定量的使用。

图9示出了用于预测患者或用户是否将减少或停止装置4000的使用的过程的示例。首先，患者1000可以通过打开装置4000、使用装置(例如，佩戴装置用于治疗时段)、并且然后关闭装置(例如，和/或一旦完成就移除面罩)来开始时段或服务(例如，RPT治疗时段、锻炼时段)。

在完成时段9000之后，装置4000可以将使用数据9010输出到外部源，例如通过网络输出到服务器和数据库。在其他示例中，例如，装置4000可以本地存储使用数据9045并且在存储了一周的使用数据9045之后将该数据发送到外部源。在进一步的示例中，装置4000可以存储数据并在处理器4230和存储器4360上本地处理使用数据。使用数据9045可以包含各种类型的信息，包含上面公开的那些。

在一些示例中，人口统计数据、简档数据、保健供应商、机器类型和其他数据可用于模型中。该数据可以本地存储在装置4000上，或者单独存储在参考患者ID的数据库中，用于算法的有效检索和更新。该数据在每次模型或算法更新时可能不需要更新，因此在一些示例中可以单独存储。这还可以节省用于从装置4000发送使用数据的带宽。

另外，在输出并存储使用数据9045之后，所揭示的技术可识别先前存储的使用数据9020的时间窗。例如，所公开的技术可以使用算法来识别在前一周、两周、三周或其他合适的时间帧中记录的先前存储的使用数据9020，以识别使用趋势。

接下来，所公开的技术可以处理数据以确定患者1000或用户将在未来时间窗口9030内降低(或维持)使用水平的可能性。例如，所公开的技术可以确定患者1000或用户将在两周内从四小时减少到两小时，或者在两周内从三个锻炼时段减少到一个锻炼时段的百分比可能性。在其他示例中，所揭示的技术可确定患者1000或用户将在两周、三周、一周或其他预测性时间帧内停止使用的百分比可能性。在一些示例中，所公开的技术将处理数据并且预测患者1000或用户将在未来时间窗口中使用装置4000、系统和/或服务的量(例如，每晚的平均小时数)，而不必预测患者1000或用户是否将减少使用。

所公开的技术可以利用各种算法来确定患者1000或用户在特定时间窗口内减少或停止使用(或保持当前使用水平)的机会百分比。该平台可以利用各种数据源，包含：(1)使用数据9045(包含最近的时段和历史使用数据以及上面公开的其他类型的数据)，(2)人口统计数据9035(包含患者的年龄)，以及(3)装置类型9055(包含装置类型、型号和制造商，包含RPT装置、锻炼装置、计算装置或其他装置)，以及其他合适的数据。在一些示例中，医疗保健提供者还可以是输入数据。如上所述，使用数据9045可从装置4000输出，且其他数据源可存储在单独的数据库上。在其他示例中，可以将所有数据存储在装置4000的存储器上。

接下来，所公开的技术可以首先根据包含来自先前使用时间窗口内的使用时段的数据的数据来计算各种特征。例如，所公开的技术可以确定非使用天数的模式、平均使用小时数、每周平均使用小时数、年龄、与相关联的在线平台的参与度以及其他因素。在一些示例中，这些特征可以每周计算，以确定这些特征中的每一个的每周趋势。

在本技术的某些形式中，然后将这些特征输入到各种算法中以输出患者1000将在某个时间窗口9030内减少某个量的使用的百分比可能性。例如，系统可以使用逻辑回归、线性回归和/或随机森林算法来分析特征。在一些示例中，其中输出是二元分类—逻辑回归、决策树、随机森林、贝叶斯网络、支持向量机、神经网络或概率模型可以用于输出输入特征导致患者1000终止治疗的概率。在其他示例中，机器学习算法和算法的组合可用于将输入分类为使用类别。这可以包含线性分类器(逻辑回归、bayes分类器)、支持向量机、决策树、提升树、随机森林、神经网络、随机梯度下降、最近邻居等。

此外，可以使用其他机器学习算法。在某些示例中，可以利用决策树来确定应用哪个预训练机器学习算法。例如，根据患者1000或用户所属的年龄队列，可以使用不同的算法。在其他示例中，例如，不同供应商或不同类型的装置4000可以具有用来自这些供应商的数据训练的不同算法。在其他示例中，该算法可以输出患者1000或用户是否可能退出，或患者1000或用户将可能适合的使用范围的量(例如4-2小时、2-0小时，或停止使用)的二元确定。

接下来，如果算法的输出百分比超过阈值9040，则所公开的技术可以输出患者1000或用户可能在某个时间窗口内退出或减少使用的指示。这可以包含在病历的内部数据库上标记患者1000或用户，向相关联的计算设备、服务器或装置4000的显示器4294发送通知。这将允许医疗保健提供者联系患者1000或用户或启动下面讨论的各种动作步骤。

4.9.2如果预测的使用率较低，则执行干预的操作步骤

在本技术的某些形式中，该通知可以触发用于改善治疗9050或降低患者1000或用户将终止或减少治疗或其他服务的可能性的动作。例如，患者1000或用户终端由于许多原因而终止或减少其使用，该原因包含治疗适应挑战、与装备管理有关的问题、环境因素和激励问题。以下一些原因：(1)患者接口3000的尺寸或配合是不适当的，(2)患者1000在睡眠时不习惯于佩戴RPT装置4000，(3)患者1000在呼吸强制空气时有困难，(4)泄漏的患者接口3000，其使患者1000的鼻子或嘴变干，(5)过大的噪音，(6)大声的锻炼装备，(7)痛苦或疼痛，(8)或其他。

因此，动作步骤将最佳地解决患者1000或用户想要减少或终止治疗或其他服务的原因。因此，所公开的技术可以首先应用各种工作流或算法来确定患者1000或用户可以减少或终止使用的原因。例如，所公开的技术可以向装置4000上的显示器4294发送提供菜单或选项并请求患者1000或用户指示患者1000或用户不喜欢或不有效治疗或其他服务的哪些方面的通知或请求。

通知也可以是文本、电子邮件、移动装置上的弹出通知或其他类型的通知。在一些示例中，根据治疗或其他服务的终止的概率，或使用的分类、通知频率或内容可以改变以增加激励。在一些示例中，菜单可以提供患者1000或用户可以选择的常见问题的选项。然后，这可以基于患者1000或用户的选择向患者1000或用户提供进一步的补救选项，该补救选项将尝试用本文所公开的治疗或其他服务来攻克患者或用户的困难。在一些示例中，这可以包含向患者1000、用户或其他内容显示视频，以在患者1000或其他用户难以使用装置4000的情况下帮助患者1000或其他用户使用装置4000。

在一些示例中，当前技术可以使用机器学习或其他算法来估计患者1000或用户可能退出的原因。这可以包含监测时段或装置400的某些已知可能增加患者1000或用户可能终止治疗的机会的方面。在一些示例中，患者1000或用户可以终止治疗或减少使用的确定将触发对可以被分析以确定患者1000或用户可以退出的最高概率原因的其他度量的分析。例如，可以分析泄漏流量、噪声、呼吸事件、睡眠分数和其他变量以确定哪个与正常的、成功的患者1000或用户具有最高偏差。然后，所公开的技术可以询问患者1000或用户以最高概率识别的减少服务(例如，呼吸治疗)的原因开始的问题，并且进行适当的干预，如下文详述。在一些示例中，对可能原因的确定可以考虑人口统计信息(已知特定年龄群组使用装置或其特征有困难)。以下是可以采取的动作步骤的列表，以及可以自动确定何时采取这些步骤的监视或其他算法。

更改服务设置

响应于RPT装置4000上的提示或计算装置上的相关联的应用程序或软件程序，患者或临床医生1000或用户可以在显示器上或经由云管理系统4294输入选择，所述选择指示存在来自患者界面的高泄漏、患者在夜间入睡或重复醒来的麻烦、他们的睡眠呼吸障碍未被有效治疗或正在经历导致无效治疗的其他治疗相关问题。因此，当前技术可以向患者1000提示改变RPT装置4000上的治疗设置9065的选项。一旦选择了那些选项，接收患者输入的装置可以向RPT装置4000的控制器发送指令以实现改变。

当患者睡着时倾斜压力

一些标记为减少使用的患者1000可以指示他们在高压下不舒服并且不容易入睡(例如，响应于具有关于他们的使用的查询的通知)。然后，当前技术可以向患者1000呈现选择“RAMP”特征的选项，该“RAMP”特征在RPT装置4000上实施协议以缓慢增加基础压力，直到患者1000在开始治疗时睡着。

在一些示例中，使用数据9045可以指示患者1000在开启设备的第一小时内正在移除装置，或者指示患者1000入睡困难的某个其他阈值。因此，如果使用数据2045的处理指示患者1000在例如30分钟的短时间窗口内或在一小时内停止使用，则当前技术可自动建议RAMP特征。另外，如果处理的使用数据9045识别到在使用早期停止(或者例如，每个时段的使用小时数低)，则当前技术可以调整斜坡特征以具有甚至更低的初始压力，以帮助患者1000入睡。

压力、呼气压力释放和治疗模式调整

在一些示例中，患者1000可以频繁地醒来，潜在地指示一旦患者1000睡着，治疗设置不是最佳的。在该示例中，患者通知和输入可能价值较低，因为患者1000在他们睡着时可能没有有意识地知晓治疗设置。因此，可以利用某些算法(如本文所公开的)来识别障碍的睡眠、呼吸或其他睡眠问题，并且自动调整治疗和呼吸舒适设置。这还可以包含对治疗模式的其他调节，包含APAP对CPAP等。

双水平气道正压

在一些示例中，如果患者1000指示他们对吸气压力感到不舒服，则当前技术可以改变递送至患者1000的吸气压力。在其他示例中，这可以被提供为尝试患者1000的模式，可能如果患者1000不知道为什么他们的治疗使得不舒服。

湿化

在一些示例中，患者1000可以选择指示他们的嘴或鼻子太湿或太干的输入。一旦当前技术从患者1000接收到该输入，其可以自动推荐增加或减少湿化水平。

在其他示例中，如果患者1000提供他们具有口干或鼻干的输入，则当前技术可以自动确定泄漏流速QV是否超过指示湿度应当增加的阈值。例如，一旦当前技术接收到患者1000指示他们具有口干的输入，则当前技术或RTP装置4000可自动查询或发起泄漏流量估计4316以确定其是否超过阈值。

患者接口配合或装置类型

响应于RPT装置4000上的提示或计算装置上的相关联的应用或软件程序，患者或临床医生1000可以在显示器4294上输入指示他们的嘴干的选择，患者接口3000的配合不是最佳的(例如，他们的面部损伤)。例如，患者1000可以指示他们感觉到皮肤和患者接口3000之间的泄漏，或者装置9075的装配的其他问题，包含如本文所述。如上所述，泄漏流量估计4316模块可以确定存在通过患者接口3000泄漏的问题。

因此，当前技术可以提示患者1000确定他们是否感觉患者接口3000的配合是错误的，并且具体地，是否感觉太小或太大。因此，当前技术然后可以基于指示患者1000的当前患者接口3000的数据简档和配合问题来为患者1000推荐替换患者接口3000。

在一些示例中，当前技术可以提示患者1000指示面部与专利界面3000接触的不舒服的部分。例如，当前技术可以请求患者1000点击脸的图，以指示在密封形成结构3100、定位和稳定结构3300或患者接口3000的其他部分周围不可变形的位置。然后，基于不舒适的位置，平台可以推荐替代的患者接口3000。

在一些示例中，患者接口3000可以包含在定位和稳定结构3300上的传感器，以确定例如带子有多紧。在一些示例中，这可以包含带子与患者1000的头部之间的简单张力评估或压力。可以将该信息与平均张力和压力进行比较，以向患者1000提供放松或收紧定位和稳定结构3300或改变尺寸的建议。

噪声

噪声是患者1000停止治疗的频繁原因，包含应其睡眠伙伴的请求。响应于RPT装置4000上的提示或计算装置上的相关联的应用或软件程序，患者1000或临床医生可以在显示器或云软件4294上输入指示噪声过大或他们的伙伴感觉到噪声过大的选择。在该示例中，当前技术可执行诊断检查以确定RPT装置4000自身及其所有通道和通气口是否正在产生比标准量更多的噪声。

例如，当前技术可评估环境噪声是否来自RPT装置4000偏离平均或预期噪声水平。

因此，当前技术和/或RPT装置4000可以包含感测环境噪声的声学传感器、与RPT装置4000相关的噪声和其他形式的噪声。在一些情况下，机器学习算法可以被用来对噪声的类型进行分类，并且识别RPT装置4000相关的噪声(或“排出”噪声并且将其与患者1000打鼾和其他环境噪声分开)的水平并且将其与标准值进行比较。如果那些值超过阈值，则当前技术可推荐部件的维护、再供应或其他补救措施。

在其他示例中，如果患者1000指示噪声是主要问题，则当前技术可以自动地在一范围内改变治疗设置并且优化设置以降低噪声。

治疗类型

响应于RPT装置4000上的提示或计算装置上的相关联的应用或软件程序，患者1000或临床医生可以在显示器4294或云软件上输入指示他们通常不满意基于RPT装置4000的治疗并且宁愿具有不同类型的治疗9085的选择。在其他示例中，使用数据9045可能低到使得当前技术推荐不同类型的治疗，或者患者1000可能在当前技术采取许多不同的推荐和动作之后未能参与使用RPT装置4000的治疗。在这种情况下，当前技术可以推荐患者1000使用附加或补充形式的治疗。例如，系统可以询问患者1000他或她是否喜欢下颌骨重新定位装置或认知行为治疗。

4.9.3示例1：治疗终止预测器

所公开的技术已经被用于来自患者数据的匿名数据集以测试特定的逻辑回归和随机森林算法是否能够预测患者1000何时可能准确地终止治疗。已经发现，当前技术可以利用这些算法以90％的准确度(平均)预测患者1000是否将在两周时间窗内减少或终止呼吸治疗装置(例如CPAP)的使用。这通过在20个不同患者队列中测试当前技术得到证实，每个患者队列的安装基础为4,000-26,000。在一个示例中，当前技术每周将超过40名患者鉴定为可能终止来自约16,000名患者的一个群组的治疗。

功能集

在该示例中，使用数据9045首先被预处理以识别用于由随机森林和逻辑回归算法处理的目标特征。首先，当前技术确定要考虑的数据的时间窗口和预测窗口。如图10所示，当前技术识别在当前时间/日期之前三周发生的使用时段。每个使用时段数据集合可以已经包含以下数据信息的某种组合或排列：

·日期/时间戳；

·开始治疗时间，停止治疗时间；

·总治疗时间

·治疗和传感器数据(例如识别的呼吸事件、治疗设置等)；以及

·患者ID。

该数据可以是从RPT装置4000输出的(例如，使用数据和治疗数据)，并且该数据的其他部分可以来自提供者数据库)。接下来，处理所识别的每一时段数据以识别可输入到算法中的使用特征。例如，下表示出了基于在研究中使用的时段数据确定的使用特征的示例集合：

另外，特征可以包含用户是否在患者参与或治疗管理软件平台(或app)中登记。然后从样本数据集提取这些特征并作为以下用于不同患者的特征输出1000。

使用逻辑回归算法处理数据，该算法使用具有真实液滴数据(无论患者1000)实际上丢弃的治疗的先前数据训练。通过模型操作，研究揭示一些预测性特征包含：(1)非零使用天数(时段)(“NZD”)，(2)平均非零使用(“NZUse”)，和(3)非零使用标准偏差(“NZSD”)。因此，在一些示例中，可以开发利用这三个特征或特征的其他组合的逻辑回归算法。

处理算法

在本研究中，使用随机森林和逻辑回归算法处理基于这些特征的使用趋势，以输出每个患者1000将在两周的时间段内终止使用的概率。这包含在每周的基础上检查特征的趋势(与随后的周相比，整周的特征以识别趋势)。另外，在该示例中，针对预测窗口中的每一天创建逻辑回归模型。在模型预测的那天之前使用三周的窗口训练这些模型中的每一个。因此，对于训练数据，对于结束终止治疗的患者1000，可以使用三周的先前使用数据窗口来训练单独的模型，该先前使用数据窗口结束：(a)在终止前1天，(b)在终止前2天，等等，以便在这种情况下训练14个模型，因为在这种情况下终止预测窗口是两周。

接下来使用来自没有终止治疗的患者1000的数据训练14个模型。这14个模型在从患者1000使用装置的最后一天(而不是终止的那天)开始直到最后一天之前的14天，利用使用数据的不同时间窗口(如在终止数据中)进行训练。因此，在训练具有终止和非终止患者的14个模型之后，它们可以用于预测新患者的终止概率1000。

因此，在这种情况下，创建14个模型，使得它们可以应用于使用数据并且确定每天终止的概率。然后，通过组合14天周期的概率，可以针对每个患者1000在未来的两周窗口内确定终止的总概率。

以下是一些原始数据的示例，针对每个患者1000(每列一个匿名患者)指示的概率以及他们是否在两周内实际终止(“真实下降”)：

评分	真
		0.0716	0
0.3418	0
		0.0865	0
0.2484	0
		0.3817	0
0.3045	0
		0.6334	1
0.9748	1
		0.9827	1
0.9788	1
		0.9269	1
0.97	1

该研究提供了证据表明，所公开的平台可以在两周的窗口内以88％-93％的准确度预测患者1000的治疗终止。这些令人惊讶的结果将对健康护理提供者极其有益，使得它们可以在患者1000停止治疗之前干预。例如，一旦患者实际上做出了终止治疗的决定，干预就更加困难。因此，该技术的一些优点源于预测而不是监测或检测到终止的事实。该平台具有预测未来低依从性和终止的潜力，而不是低使用或依从性警告。这将可能导致高得多的依从性和保持率，以及对于患有睡眠障碍的患者1000的极大改善的结果。

4.9.4示例2：治疗依从性预测器

所公开的技术还被用于来自医疗保健提供者的数据集以测试特定的线性和逻辑回归算法是否能够预测患者是否在未来时间窗内保持依从。这是有利的，因为在一些国家，偿付依赖于过去的依从。例如，未来一个月的偿付可以取决于满足前一个月的阈值的依从水平(例如，过去28天时间段的依从可以确定未来28天时间段的偿付)。在一些国家，偿付可能仅基于在初始斜坡上升时期(例如10、13、14或15周)之后的依从性。

因此，对于一些国家，根据当地法规预测患者1000是否将依从下一周、两周、三周、四周、八周或其他时间段可能是有利的。在该示例中，所公开的技术被用于基于过去28天的使用数据来确定是否可以预测未来28天周期的依从性。具体地，所公开的技术预测患者1000在接下来的28天周期的平均使用是否是：

·每天0-2小时“[0，2]”

·每天2-4小时“[0，4]”

·>每天4小时“[4，24]’

已经发现，在连续的4周间隔之间的使用的相关性非常高(0.9)。因此，前四周的平均使用可用于估计下一个四周间隔的使用。例如，以下等式是如何确定的示例：

Usage(t+1)＝a+b*Usage(t)+error

具体地，在该示例中，从数据中处理以下特征以估计28天内的依从性：

(1)U1：前28天间隔的前三周的平均用量

(2)U2：前28天间隔的上周的平均用量

(3)非零天数：前28天间隔的非零使用天数

(4)SD_NZ：前28天间隔的非零用量的标准偏差

(5)间隔：从治疗开始算起28天间隔的次数

(6)年龄

这些特征是从如本文所公开的各种数据源中识别的。接下来，在第一模型中使用以下多元线性回归模型处理这些特征：

U＝a+b*U1+c*U2+d*NOZERO_DAYS+e*SD_NZ+F*Age+g*Interval+error

在一些示例中，可以丢弃间隔特征，并且应该针对每个间隔(在启动之后的每28天周期)训练模型。可以从RTP装置4000输出的设置数据获得间隔数据。

可以使用从RPT装置4000输出的数据、简档数据和其他患者1000数据来训练上述模型(或附加模型)。这包含真实的历史使用数据和来自各种28天间隔的其他数据(在该示例中)。可以通过例如从真实的历史数据馈送来自两个连续的28天间隔的训练数据来训练该模型。

在该示例中，模型表现良好，但是确定对于一些类别在28天间隔之间可以提高准确度：

T/P	[0,2)	[2,4)	[4,24]
				[0,2)	312	189	47
[2,4)	86	497	325
				[4,24]	18	247	4385

因此，开发了第二模型来训练逻辑回归算法以将数据分成[0.2]和[2，24]类。然后，该模型可以适用于预测从第一模型落入[0，2]和[2，4]的患者，并且用第二模型对其重新分类。第二模型使用具有与上述相同特征的逻辑回归方程。使用该方法增加了预测的准确性，并且在第3周至第4周的28天间隔显示了以下结果：

T/P	[0,2)	[2,4)	[4,24]
				[0,2)	486	15	47
[2,4)	86	497	325
				[4,24]	18	247	4385

这大大提高了[0，2]类的预测精度。因此，可以做出持续的改进以增加每个类别的准确度，使得所公开的技术可以可靠地以接近90％的准确度对患者的使用预测符进行分类。

为依从性预测确定的最重要功能包含U1、U2、NOZERO_DAYS、SD_NZ、年龄和时间间隔。不那么重要的特征(至少在该模型中)包含AHI(呼吸暂停-呼吸不足指数)、LEAK(泄漏流速)和患者App指标。

示例3锻炼依从性预测器

所公开的技术还可以在锻炼器材或其他可佩戴用具中实施，该锻炼器材或其他可佩戴用具测量需要患者坚持或参与的锻炼、运动或其他程序。该硬件可以包含锻炼装备(例如踏步机、固定式自行车或其他锻炼装备)以及如在此公开的控制系统和处理器。

该系统可以监测如在此公开的使用数据并且提供关于用户何时可能退出或减少其对装置或数字服务的使用的通知。例如，当使用数据下降或确定使用趋势被识别时，可以确定用户可能退出锻炼，或参与物理或其他治疗计划。在一些示例中，该数据可以指示用户将减少使用可穿戴装置。

因此，可以启动适当的干预，包含向使用锻炼装备的用户通知或本文公开的其他激励器。例如，可以向用户的移动装置发送通知，或者可以发起其他干预。可以利用各种其他干预，包含关于与包含锻炼装备的装置通信的软件程序相关联的应用的通知。

可以使用各种机器学习算法来识别可能相当或降低参与或依从性的用户，包含[附加示例算法]随机森林和逻辑回归算法。这包含锻炼频率、持续时间、强度和其他合适的度量的趋势。

示例4网站使用/参与预测器

所公开的技术还可以被实施为监视用户与网站或软件程序的交互以预测与服务或程序的参与或依从性。该系统可以包含如在此公开的服务器、控制系统和用户装置，并且另外可以包含用户接口，该用户接口包含触摸屏、鼠标、键盘或其他。

因此，系统可监视从用户与特定软件程序、网站或其他应用程序的用户界面的交互输出的各种使用数据。例如，可以是监视器的使用数据可以包含：(1)浏览特定站点所花费的时间量，(2)使用特定软件程序(例如，基于CBT的在线治疗过程)，(3)与用户界面的交互水平(鼠标点击、点击链接、与各种特征接合)以及(4)其他方面。

可以使用各种机器学习算法来识别可能相当或降低参与或依从性的用户，包含[附加示例算法]随机森林和逻辑回归算法。这包含通过分析使用趋势并确定用户是否可能减少参与或终止其对网站或软件程序的使用。

示例5按需服务/用工预测

所公开的技术还可以被实施为监控用户与软件程序的交互，例如在移动装置、计算机系统或其他装置上，以基于雇员或独立承包商的交互和各种装置的一个或多个用户界面的使用来确定他们是否将可能终止其就业或服务。

例如，各种按需服务利用雇员或独立承包商的移动电话来协调他们的服务。这些包含按需出租车服务、食品递送等。许多员工或独立承包商都可以灵活地登录到服务并可用于乘坐、交付或其他服务。因此，用户的移动电话和相关联的软件可以输出使用数据，该使用数据包含登录/使其自身可用的频率、时段的长度或服务可用性、所满足的服务请求的数量、客户评级和其他使用数据。

可以利用各种机器学习算法来识别可能相当于或减少其对服务的雇用或可用性的用户，包含[添加示例算法]随机森林和后勤回归算法。这包含通过分析使用趋势并确定用户是否可能减少参与或终止其对与服务相关联的网站或软件程序的使用。

4.10术语表

为了实现本技术公开内容的目的，在本技术的某些形式中可应用下列定义中的一个或多个。本技术的其他形式中，可应用另选的定义。

4.10.1通用

空气：在本技术的某些形式中，空气可以被认为是指大气空气，并且在本技术的其他形式中，空气可以被认为是指可呼吸气体的一些其他组合，例如富含氧气的大气空气。

环境：在本技术的某些形式中，术语“环境”是指(i)在治疗系统或患者外部，和(ii)直接围绕治疗系统或患者。

例如，相对于湿化器的环境湿度可以是直接围绕湿化器的空气的湿度，例如患者睡觉的房间内的湿度。这种环境湿度可以与患者睡觉的房间外部的湿度不同。

在另一个示例中，环境压力可以是直接围绕身体或在身体外部的压力。

在某些形式中，环境(例如，声学)噪声可以被认为是除了例如由RPT装置产生或从面罩或患者接口产生的噪声外的患者所处的房间中的背景噪声水平。环境噪声可以由房间外部的源产生。

自动气道正压通气(APAP)治疗：CPAP治疗，其中治疗压力是自动可调的，例如，从一次呼吸到另一次呼吸，在最小和最大限度之间，取决于SDB事件指示的存在与否。

持续气道正压通气(CPAP)治疗：呼吸压力治疗，其中治疗压力在患者的呼吸循环中大致恒定。在一些形式中，在气道入口处的压力在呼气期间将稍微较高，而在吸气期间将稍微较低。在一些形式中，压力将在患者的不同呼吸周期之间变化，例如响应于检测到部分上气道阻塞的指示而增加，并且在没有部分上气道阻塞的指示时减小。

流量：每单位时间输送的空气的体积(或质量)。流量可以指瞬时量。在一些情况下，对流量的参考将是对标量的参考，即仅具有大小的量。在其他情况下，对流量的参考将是对向量的参考，即具有大小和方向两者的量。流量可以被给予符号Q。“流量”有时缩短为简单的“流动”或“气流”。

在患者呼吸的示例中，流量对于患者的呼吸周期的吸气部分而言可以在标称上是正的，并且因此对于患者的呼吸周期的呼气部分而言是负的。装置流量Qd是离开RPT装置的空气的流量。总流量Qt是经由空气回路到达患者接口的空气和任何补充气体的流量。通气流量Qv是离开通气口以允许冲洗呼出气体的空气流量。泄漏流量Ql是从患者接口系统或其他地方的泄漏流量。呼吸流量Qr是被接收到患者的呼吸系统中的空气流量。

湿化器：术语湿化器将被认为是指湿化设备，该湿化设备被构造和布置或配置有物理结构，该物理结构能够向空气流提供治疗上有益量的水(H2O)蒸气以改善患者的医疗呼吸状况。

泄漏：泄漏这个词是指不期望的空气流。在一个示例中，可能由于面罩和患者面部之间的不完全密封而发生泄漏。在另一示例中，泄漏可发生在到周围环境的回转弯管中。

噪声，传导的(声学的)：本文件中的传导噪声是指通过气动路径(诸如空气回路和患者接口以及其中的空气)带给患者的噪声。在一种形式中，传导噪声可以通过测量空气回路端部处的声压水平来进行量化。

噪声，辐射(声学：本文件中的辐射噪声是指由环境空气携带给患者的噪声。在一种形式中，辐射噪声可以通过根据ISO 3744测量所讨论的物体的声功率/压力水平来进行量化。

噪声，通气的(声学的)：本文件中的通气噪声是指由通过穿过任何通气口(诸如患者接口的通气口孔)的空气流动所产生的噪声。

患者：人，不论他们是否患有呼吸病症。

压力：每单位面积的力。可以在单位范围内测量压力，包含cmH₂O、g-f/cm²和百帕斯卡。1cmH₂0等于1g-f/cm₂且约为0.98百帕斯卡(1百帕斯卡＝100Pa＝100N/m²＝1毫巴-0.001atm)。在本说明书中，除非另有说明，否则压力以cmH₂O为单位给出。

患者接口中的压力被给予符号Pm，而表示在当前时刻由接口压力Pm实现的目标值的治疗压力被给予符号Pt。

呼吸压力治疗(RPT)：以通常相对于大气为正的处理压力将空气供应施加到气道的入口。

呼吸机：向患者提供压力支持以执行一些或全部呼吸工作的机械装置。

4.10.1.1材料

硅酮或硅酮弹性体：合成橡胶。在本说明书中，对硅树脂的参考是指液体硅橡胶(LSR)或压模硅橡胶(CMSR)。可商购的LSR的一种形式是SILASTIC(包含在此商标下出售的产品范围中)，其由道康宁公司(Dow Corning)制造。LSR的另一制造商是瓦克集团(Wacker)。除非另有相反的规定，否则LSR的示例性形式具有如使用ASTM D2240所测量的约35至约45范围内的肖氏A(或类型A)压痕硬度。

聚碳酸酯：双酚A碳酸酯的透明热塑性聚合物。

4.10.2呼吸循环

呼吸暂停：根据一些定义，当流量在例如10秒的持续时间内下降到预定阈值以下时，称已经发生了呼吸暂停。当尽管患者努力，但气道的一些阻塞不允许空气流动时，将称已经发生了阻塞性呼吸暂停。当尽管气道是开放(patent)的，但是由于呼吸努力的减少或不存在呼吸努力而检测到呼吸暂停时，认为发生中枢性呼吸暂停。当呼吸努力的减少或不存在与阻塞的气道同时发生时，认为发生混合性呼吸暂停。

呼吸频率：患者的自主呼吸速率，通常以每分钟呼吸来测量。

占空比：吸入时间Ti与总呼吸时间Ttot的比值。

努力(呼吸)：自主呼吸的人尝试呼吸所做的工作。

呼吸循环的呼气部分：从呼气流量开始到吸气流量开始的时间段。

流量限制：流量限制将被认为是患者呼吸中的情况，其中患者的努力增加不会引起流量的相应增加。在流量限制发生在呼吸循环的吸气部分期间的情况下，可以将其描述为吸气流量限制。在流量限制发生在呼吸循环的呼气部分期间的情况下，可以将其描述为呼气流量限制。

流量受限吸气波形类型：

(i)平坦型：具有一个上升部分，接着是一个相对平坦的部分，接着是一个下降部分。

(ii)M形：具有两个局部波峰，一个在前缘，一个在后缘，以及在两个波峰之间的相对平坦的部分。

(iii)椅形：具有单个局部峰，该峰在前缘处，随后是相对平坦的部分。

(iv)倒椅型：具有相对平坦的部分，后面是单个局部峰值，峰值位于后沿。

呼吸不足：根据一些定义，呼吸不足被认为是流动减少，而不是流动停止。在一种形式中，当流量在一段时间内低于阈值速率时，可以说已经发生了呼吸不足。当检测到由于呼吸努力减少而导致的呼吸不足时，将认为已经发生了中枢性呼吸不足。在成人的一种形式中，以下任一种都可以被认为是呼吸不足：

(i)患者呼吸减少30％持续至少10秒加上相关的4％去饱和；或

(ii)患者呼吸减少(但小于50％)至少10秒，伴随至少3％的相关去饱和或觉醒。

呼吸过度：流量增加到高于正常水平。

呼吸循环的吸气部分：从吸气流量开始到呼气流量开始的时间段将被认为是呼吸循环的吸气部分。

通畅性(气道)：气道打开的程度，或者气道打开的范围。患者气道开放。气道开放性可以被量化，例如值一(1)是开放的，而值零(0)是闭合的(阻塞的)。

呼气末正压通气(PEEP)：在呼气结束时存在于肺中的大气上方的压力。

峰值流量(Qpeak)：在该呼吸流量波形的吸气部分期间的流量的最大值。

呼吸流量、患者气流量率、呼吸气流量率(Qr)：这些术语可以被理解为是指RPT装置的呼吸流速的估计，与“真实呼吸流速”或“真实呼吸流速”相反，真实呼吸流速是患者所经历的实际呼吸流速，通常以升/分钟表示。

潮气量(Vt)：当不施加额外的努力时，在正常呼吸期间吸入或呼出的空气的体积。原则上，吸气体积Vi(吸入空气的体积)等于呼气体积Ve(呼出的空气的体积)，因此单个潮气量Vt可以被定义为等于任一量。实际上，潮气量Vt被估计为吸气量Vi和呼气量Ve的某种组合，例如平均值。

(吸气)时间(Ti)：呼吸流量波形的吸气部分的持续时间。

(呼气)时间(Te)：呼吸流量波形的呼气部分的持续时间。

(总)时间(Ttot)：在一个呼吸流量波形的一个吸气部分的开始与该呼吸流量波形的下一个吸气部分的开始之间的总持续时间。

典型的近期通气量：在某一预定时间尺度上通气Vent的最近值趋于在其周围聚集的通气值，即，通气的最近值的集中趋势的量度。

上呼吸道阻塞(UAO)：包含部分和全部上气道阻塞。这可能与流量限制的状态相关联，其中，当上气道两侧的压力差增加时，流速仅略微增加或者甚至可能降低(Starling电阻行为)。

通气量(通气口)：由患者的呼吸系统交换气体的速率的测量。通气的测量可以包含每单位时间的吸气和呼气流量中的一个或两者。当表示为每分钟的体积时，这个量通常称为“每分钟通气量”。每分钟通气量有时简单地表示为体积，理解为每分钟的体积。

4.11其他备注

除非上下文中明确说明并且提供数值范围的情况下，否则应当理解，在该范围的上限与下限之间的每个中间值，到下限单位的十分之一，以及在该范围内的任何其他该值或中间值均广泛地包含在本技术内。这些中间范围的上限和下限可独立地包含在中间范围内，也包含在本技术范围内，但受制于该范围内的任何明确排除的界限。在该范围包含该极限值中的一个或两个的情况下，本技术中还包含排除那些所包含的极限值中的任一个或两个的范围。

此外，在本文该的一个值或多个值作为本技术的部分的一部分进行实施的情况下，应理解的是，此类值可以是近似的，除非另外说明，并且此类值可以实用的技术实施可允许或需要其的程度用于任何适当的有效数位。

除非另有定义，本文所用的所有技术和科学术语具有与本发明所属领域的普通技术人员通常理解的相同的含义。尽管类似于或等效于本文所描述的那些的任何方法和材料也可以用于本技术的实践或测试，但是本文描述了有限数量的代表性方法和材料。

当特定材料被鉴定用于配置部件时，具有类似特性的明显替代材料作为其替代物。此外，除非相反规定，否则本文该的任何和全部部件均被理解为能够被制造且因而可以一起或分开制造。

必须指出，除非上下文明确地另外规定，否则如本文和所附权利要求所使用，单数形式“一个”、“一种”和“该”包含其复数等同物。

本文提及的全部出版物均以引用的形式整体并入本文，以公开并且描述作为那些出版物的主题的方法和/或材料。提供本文中讨论的公布仅仅是针对它们在本申请的提交日期之前的公开。本文中的任何内容均不应被理解为承认由于先前发明而使本技术无权享有这些公布的优先权。此外，所提供的出版日期可不同于实际出版日期，其可能需要单独证实。

术语“包括(comprises)”和“包括(comprising)”应被理解为：是指各元件、各部件或非排他方式的各步骤，指出可能存在或被利用的所标记的元件、部件或步骤，或者与没有标记的其他元件、部件或步骤的组合。

在详细描述中使用的主题标题仅为了方便读者参考，不应用来限制可在本公开或权利要求书全文中找到的主题。主题标题不应用来解释权利要求书的范围或权利要求的限制。

虽然在本文中已经参照了具体实施例来描述本技术，但应了解，这些实施例仅说明本技术的原理和应用。在一些情况下，术语和符号可以暗含实践本技术所不需要的具体细节。例如，尽管可以使用术语“第一”和“第二”，除非另有说明，它们不旨在表示任意顺序，而是可以用来区分不同的元件。此外，尽管可以一定顺序来描述或说明方法中的过程步骤，但是此顺序是不需要的。本领域技术人员将认识到，此顺序可以被修改，和/或顺序的其方面可以同时或甚至同步进行。

因此应当了解可对该示例性实施例进行大量的调整，并且应当了解可在不脱离本技术的精神和范围的情况下设计其他布置。

Claims

1.一种用于预测依从性的方法，所述方法包括：

从呼吸治疗装置接收针对患者的治疗时段的使用数据集；

识别在过去的时间窗口内所述患者的先前存储的使用数据集，所述过去的时间窗口被分成第一持续时间和第二持续时间；

用算法处理所述使用数据集和所述先前存储的使用数据集以确定所述患者在未来时间窗口内将减少使用所述呼吸治疗装置的可能性，所述算法包括第一回归模型，该第一回归模型具有相应的系数，用于缩放所述第一回归模型的相应输入，以确定所述患者减少使用的可能性，所述第一回归模型具有多个特征作为输入，特征包括所述第一持续时间期间所述装置的平均使用小时数和所述第二持续时间期间所述装置的平均使用小时数；以及

如果所述可能性高于预定阈值，则输出所述患者可能减少使用的指示。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在患者每次完成治疗时段之后输出所述使用数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用数据包括用于时段的总使用时间，以及日期和时间戳数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述患者减少使用的可能性包括所述患者将终止使用所述呼吸治疗装置的可能性。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述患者减少使用的可能性包括所述患者将减少使用到小于每晚四小时的可能性。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述患者减少使用的可能性包括所述患者将减少使用至小于每晚两小时的可能性。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括经由所述算法对使用数据进行预处理以确定非使用天数、平均使用小时数，以及使用小时数的标准偏差。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述算法包括随机森林或逻辑回归算法。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，还包括经由所述算法输出所述患者的弃用概率。

10.根据权利要求7所述的方法，其中，还包括经由所述算法预处理所述使用数据以确定非使用天数、平均使用小时数，以及使用小时数的标准偏差的每周趋势。

11.根据权利要求7所述的方法，其中，所述算法是逻辑回归模型的集合，每个所述逻辑回归模型使用训练数据的单独的先前时间窗口来训练，以估计所述未来时间窗口中每一天的弃用概率。

12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述指示是警报、患者移动装置上的通知、提供者计算装置上的通知，或所述呼吸治疗装置的显示器上的通知。

13.根据权利要求1所述的方法，其中，进一步的指示包括发送到显示器的指令，以描绘所述患者的至少包括RAMP疗法的可选择的替代性疗法，并且其中，所述替代性疗法中的每一者与所述呼吸治疗装置的一组治疗设置相关联。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，还包括：

接收患者输入，所述患者输入包括所述患者对替代性疗法的可选择显示的选择；以及

向所述呼吸治疗装置发送指令以基于所述患者输入来改变对所述呼吸治疗装置所述治疗设置。

15.根据权利要求1所述的方法，其中，进一步的指示包括被发送到显示器以描绘到所述患者的可选择的替代患者接口的指令。

16.根据权利要求15所述的方法，其中，还包括：

接收患者输入，所述患者输入包括所述患者对所述替代患者接口的可选择显示的选择；以及

向远程外部装置发送购买和向所述患者递送所述患者选择的指令。

17.根据权利要求13所述的方法，其中，还包括：

接收从所述呼吸治疗装置输出的第二使用数据集；

识别第二过去时间窗内患者的第二先前存储的使用数据集，所述第二过去时间窗的长度等于所述过去的时间窗口的长度；

用所述算法处理所述第二使用数据集和所述第二先前存储的使用数据集，以确定所述患者将在第二未来时间窗口内减少使用所述呼吸治疗装置的可能性；以及

18.根据权利要求13所述的方法，其中，还包括：

确定在特定时间窗口中是否已经接收到使用数据；以及

如果确定在所述特定时间窗口内没有接收到使用数据，则存储参考所述特定时间窗口的非使用数据。

19.根据权利要求18所述的方法，其中，所述特定时间窗口是24小时时间段。

20.根据权利要求19所述的方法，其中，所述非使用数据是非使用日。

21.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括从算法组中选择算法，所述算法组中的每个算法参考一种类型的呼吸治疗装置。

22.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括基于操作所述呼吸治疗装置的提供者而从算法组中选择算法。

23.根据权利要求1所述的方法，其中，所述呼吸治疗装置是CPAP。

24.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括基于所述患者的人口统计信息来选择算法。

25.一种用于预测依从性的方法，所述方法包括：

从呼吸治疗装置接收在过去的时间窗口内患者的使用数据集，所述过去的时间窗口被分成第一持续时间和第二持续时间；

从数据库中检索所述患者的简档数据，所述简档数据包括所述患者的年龄、所述患者所使用的呼吸治疗装置的类型、以及所述患者的卫生保健提供者；

用算法处理所述使用数据集和简档数据以确定患者在未来时间窗口内减少使用所述呼吸治疗装置的可能性，所述算法包括第一回归模型，该第一回归模型具有相应的系数，用于缩放所述第一回归模型的相应输入，以确定所述患者减少使用的可能性，所述第一回归模型具有多个特征作为输入，特征包括所述第一持续时间期间所述装置的平均使用小时数和所述第二持续时间期间所述装置的平均使用小时数、以及所述患者的年龄；以及

26.根据权利要求25所述的方法，其中，所述使用数据包括治疗设置。

27.根据权利要求25所述的方法，其中，所述使用数据包括从所述呼吸治疗装置输出的传感器读数。