ES3000609T3

ES3000609T3 - Method and apparatus for determining a smoothed data point within a stream of data points

Info

Publication number: ES3000609T3
Application number: ES14747039T
Authority: ES
Inventors: FRANK KüSTER; Roland Krivanek; Achim Müller
Original assignee: Eyesense AG
Current assignee: Eyesense AG
Priority date: 2013-08-14
Filing date: 2014-08-04
Publication date: 2025-03-03
Anticipated expiration: 2034-08-04
Also published as: CN105637502A; AU2014308015A1; JP2016529989A; EP3033690B1; AU2014308015B2; EP3033690A1; US11657120B2; CA2920699C; JP6225259B2; US20200125627A1; US20160196235A1; WO2015022219A1; CA2920699A1; CN105637502B; EP3033690C0

Abstract

Se describe un método y un aparato para determinar al menos un punto de datos suavizado (tk, sk) dentro de un flujo de puntos de datos {ti, si} con 1 <=i<=z, k < z. En este documento, el flujo de puntos de datos {ti, si} se adquiere consecutivamente de manera que un punto de datos (ti, si) se adquiere después de una adquisición de un punto de datos precedente (ti-l, si-l), en donde cada punto de datos (ti, si) comprende un valor válido o un valor no válido o un valor faltante para la señal si en un momento ti. En este documento, la señal si en el momento ti comprende datos físicos, químicos, biológicos, ambientales y/o técnicos adquiridos por medio de una configuración técnica. De acuerdo con el método, se proporciona un conjunto de puntos de datos, en donde para cada punto de datos suavizado (tk, sk) se crea un conjunto de suavizado. Para cada punto de datos suavizado (tk, sk), los datos finales resultantes de grandes espacios se eliminan hasta que se verifica si el conjunto de suavizado comprende un número mínimo de puntos de datos. A continuación, para cada punto de datos suavizado (tk, sk) se calcula un conjunto de pendientes inicial, sobre el que se aplica al menos un suavizado exponencial, en cuyo caso se determina un conjunto de pendientes modificado al menos una vez. Mediante la integración del conjunto de pendientes modificado al menos una vez, se determina y devuelve un valor para el punto de datos suavizado (tk, sk). El método proporciona un buen grado de suavizado sin introducir ningún tiempo de retardo y con distorsiones mínimas, y es capaz de informar derivadas para el conjunto de puntos de datos suavizados al mismo tiempo. El método es particularmente adecuado para mediciones en tiempo real o casi en tiempo real que pueden comprender grandes huecos dentro del flujo de puntos de datos. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Método y aparato para determinar un punto de datos suavizado dentro de un flujo de puntos de datos

Campo de la invención

La presente solicitud se refiere a un método implementado por computadora y a un aparato para determinar al menos un punto de datos suavizado dentro de un flujo de puntos de datos y para emitir el flujo suavizado de puntos de datos que incluye el al menos un punto de datos suavizado en tiempo real o casi en tiempo real mientras el flujo de puntos de datos se sigue registrando.

En un aspecto adicional de la invención, la solicitud se refiere a un uso del aparato. En un aspecto adicional de la invención, la solicitud se refiere a un programa informático. En un aspecto adicional de la invención, la solicitud se refiere a un soporte de datos que tiene una estructura de datos almacenada en el mismo.

Técnica relacionada

La adquisición de un flujo de puntos de datos{ti, si}con 1 < i <z,dondezes un número arbitrario que se refiere a un número de puntos de datos que se registran dentro del flujo de puntos de datos, donde el flujo de puntos de datos se adquiere consecutivamente de manera que un punto de datos específico(ti, s)se adquiere después de un punto de datos precedente(t-i, s-i),es un problema bien conocido que ocurre en todas las áreas de la ciencia y la tecnología que están relacionadas con el registro de un efecto científico o técnico que produce una señalsien un momentoti.Ejemplos típicos son datos experimentales físicos y/o químicos y/o biológicos y/o ambientales que pueden registrarse en el curso de un experimento científico, pero también durante la vigilancia de datos ambientales o la monitorización de cualquier tipo de funciones corporales de un usuario, en particular un paciente. Se podrían concebir muchos otros ejemplos.

Además, en el campo de la adquisición de datos es bien conocido que el flujo de puntos de datos no siempre comprende únicamente un valor válido para una señalsien un momentot.En la práctica, el flujo de puntos de datos puede comprender además un valor no válido para la señalsien un momentotio, como alternativa, una señalsique se espera que se registre en el momentotiespecífico pero que puede no existir. Sin embargo, esta situación, conocida por la experiencia práctica, es especialmente insatisfactoria en una situación en la que se ha programado una medición para proporcionar información en tiempo real o casi en tiempo real, por ejemplo, al determinar una o más funciones corporales de un usuario, tal como un paciente que está bajo vigilancia permanente en una unidad de cuidados intensivos. En particular, en una situación en la que se necesita información en tiempo real o casi en tiempo real para activar otros dispositivos y/o tomar una decisión, los valores no válidos o faltantes pueden influir gravemente en los resultados del registro de los puntos de datos, en algunas situaciones incluso en una dirección no intencionada.

A modo de ejemplo, William L. Clarke y Eric Renard, "Clinical Requirements for Closed-Loop Control Systems", Journal of Diabetes Science and Technology 6, núm. 2, (2012) 444-452, hacen referencia a un sistema de terapia de circuito cerrado para uso en pacientes con diabetes mellitus tipo 1. En este artículo se describen medidas de variabilidad glucémica y se sugiere el registro de los niveles de glucosa en sangre como porcentajes dentro, por encima y por debajo de un rango objetivo como alternativas razonables a los análisis estadísticos sofisticados. Por lo tanto, se necesitan métodos de detección para advertir tanto al sistema como al paciente sobre la administración alterada de insulina, incluidas alarmas de presión interna y flujo. La precisión del sensor del monitor de glucosa es otro requisito; incluye la definición de las condiciones que conducen a la medición de glucosa capilar, eventualmente seguida por la recalibración o el reemplazo del sensor. El requisito clínico crucial será una definición completa de las situaciones en las que el paciente necesita pasar del sistema de terapia de circuito cerrado a la gestión manual de la administración de insulina o, a la inversa, puede volver al sistema de terapia de circuito cerrado después de una interrupción solicitada.

En particular, para suprimir los efectos de los errores aleatorios y minimizar al mismo tiempo la pérdida o distorsión de datos significativos subyacentes, se ha logrado una extracción de información del flujo de puntos de datos empleando un método denominado "suavizado de datos". En este trabajo se considera un problema de reducción de errores para una secuencia de valores de datos relacionados, en particular relacionados con una medición de series temporales de un observable, que se espera que siga un patrón que puede no conocerse de antemano pero que podría representarse en una representación bidimensional y en el que se puede suponer que un error ocurre principalmente en una de las dos dimensiones.

La mayoría de las técnicas de reducción de errores conocidas suponen que los puntos de datos registrados, al menos localmente, pueden aproximarse o "ajustarse" mediante un procedimiento que a menudo incluye polinomios lineales o de orden superior y en el que habitualmente se emplea un criterio de "mínimos cuadrados" con respecto a las desviaciones. El uso de este procedimiento permite, en particular, minimizar las distorsiones mediante una aproximación polinomial por partes. De este modo, el conjunto de puntos de datos utilizados para el procedimiento se emplea para deslizarse a lo largo de todo el conjunto de datos. Cuantos más puntos de datos se utilicen para el procedimiento, mejor será la eliminación de errores aleatorios, lo que, sin embargo, se logra a costa de introducir un error sistemático mediante la aplicación del propio procedimiento. Una técnica popular a este respecto es un método denominado "ajuste spline", que determina un conjunto de funciones cúbicas que conectan subregiones de datos. Sin embargo, una regresión polinomial de este tipo basada en este método también puede provocar retrasos y distorsiones.

En una situación en la que se ha considerado que un modelo físico es adecuado para describir un comportamiento de ruido registrado, se han desarrollado los denominados "filtros Kalman" para suavizar los puntos de datos registrados. Sin embargo, dichos filtros no son aplicables en caso de que falte dicho modelo o éste no sea apropiado. Por ejemplo, al monitorizar datos fisiológicos de un usuario en un entorno de la vida real, no es posible proporcionar un modelo físico apropiado que pueda describir razonablemente parámetros como el comportamiento de la concentración de glucosa con respecto a la ingesta de insulina. Sin embargo, B. Wayne Bequette propuso un modelo que supone un parámetro constante, por ejemplo una pendiente de glucosa a lo largo del tiempo o una segunda derivada de la glucosa a lo largo del tiempo, en "Continuous Glucose Monitoring: Real-time Algorithms for Calibrating, Filtering, and Alarms", Journal of Diabetes Science and Technology 4, n.° 2 (marzo de 2010): 404-418, así como por Andrea Facchinetti, Giovanni Sparacino y Claudio Cobelli, "An Online Self-tunable Method to Denoise CGM Sensor Data", IEEE Transactions on Bio-medical Engineering 57, núm. 3 (marzo de 2010): 634-641, respectivamente. Como resultado, no sorprende que se introduzcan retrasos y distorsiones en los conjuntos de datos correspondientes. Como ejemplo, Giovanni Sparacino et al. sugieren un algoritmo en el que los parámetros del modelo y del filtro se encuentran empíricamente a partir de los puntos de datos registrados que deben adaptarse a los cambios fisiológicos, así como a las variaciones entre pacientes, sensores o variaciones intrapaciente a lo largo del tiempo. Aunque este algoritmo calcula el mejor parámetro actual a partir de los puntos de datos en un intervalo de tiempo determinado en el pasado, siempre existe un riesgo considerable de que condiciones fisiológicas imprevistas o un comportamiento inusual del sensor conduzcan a errores inesperados y posiblemente peligrosos en el informe de un conjunto de datos suavizados.

Como alternativa, se han propuesto los denominados "filtros Wiener" para suavizar los datos de monitorización de la glucosa, por ejemplo, por K Rebrin et al., "Subcutaneous Glucose Predicts Plasma Glucose Independent of Insulin: Implications for Continuous Monitoring", The American Journal of Physiology 277, núm. 3, parte 1 (septiembre de 1999): E561-571, que D. Barry Keenan et al. han empleado recientemente junto con una corrección de retardo temporal en "Interstitial Fluid Glucose Time-lag Correction for Real-time Continuous Glucose Monitoring", Biomedical Signal Processing and Control 8, núm. 1 (enero de 2013): 81-89. Independientemente de su posible aplicabilidad para este propósito, los filtros Wiener padecen el problema de que se basan en algoritmos matemáticos complicados que impiden su implementación.

Eugen e Ionela Iancu, "Predictive Blood Glucose Control Using Exponential Smoothing Method", Anales de la Universidad de Craiova, vol. 8 (36), núm. 2, págs. 1-6, 2011, presentan la estructura de un algoritmo predictivo adaptado para eliminar valores erróneos de un flujo de datos de pacientes adquiridos por medio de un sistema de monitorización continua de glucosa. Para este propósito, se utiliza un suavizado exponencial simple que emplea una constante de suavizado a para suavizar series de tiempo discretas, donde a es un número seleccionado de un intervalo 0 < a < 1.

Además, el documento US 2008/0167841 A1 da a conocer un sistema y un método para procesar un flujo de datos mediante el uso de suavizado exponencial escalado para mantener un histograma.

J. Haworth y Tao Cheng, "Non-parametric regression for space-time forecasting under missing data", Computers, Environment and Urban Systems, vol 36, núm. 6, págs. 530-550, 2012, tratan conjuntos de datos espaciotemporales en tiempo real para proporcionar información predictiva sobre procesos espacio-temporales. En este sentido, demuestran que la presencia de autocorrelación espacio-temporal en una serie de datos espaciotemporales mejora los pronósticos respectivos. En particular, se emplea un método de regresión kernel espaciotemporal no paramétrico para predecir los valores futuros del tiempo de viaje unitario de los enlaces viales en el centro de Londres bajo el supuesto de un mal funcionamiento del sensor y en comparación con otros tipos de métodos de regresión no paramétricos que se sabe que son efectivos para este propósito.

Demeler Borries, "Methods for the Design and Analysis of Sedimentation Velocity and Sedimentation Equilibrium Experiments with Proteins", Current Protocols in Protein Science, vol. 60, núm. 1, 24 de agosto de 2015 (2015-08 24), XP093092087, EE. UU., descubre que los experimentos de ultracentrifugación analítica desempeñan un papel integral en la caracterización en fase de solución de proteínas recombinantes y otras macromoléculas biológicas. Se discute el diseño de experimentos de velocidad de sedimentación y equilibrio de sedimentación realizados con una ultracentrífuga analítica Beckman Optima XL-A o XL-I. Se explican las configuraciones óptimas del instrumento y las consideraciones de diseño experimental, y se presentan estrategias para el análisis de datos experimentales con el paquete de software de análisis de datos UltraScan. Se presta especial atención a las fortalezas y debilidades de los detectores disponibles y se proporciona orientación sobre cómo extraer la máxima información de los experimentos de ultracentrifugación analítica.

D. E. Roark, "Reverse Smoothing: a model-free data smoothing algorithm", Biophysical Chemistry 108 (2004) 121 126, propone un método llamado por él "suavizado inverso" que tiene la capacidad de reducir significativamente o eliminar el efecto de desfase temporal mientras se mantiene un beneficio de la reducción de ruido del suavizado exponencial, una técnica bien conocida que se describe, por ejemplo, en C. Holt, "Forecasting seasonals and trends by exponentially weighted moving Averages", International Journal of Forecasting 20 (2004) 5 - 10; reimpresión de un artículo original de 1957. Según Roark, este método parece apropiado en una situación en la que se espera que el conjunto de puntos de datos muestre un comportamiento suave. Además, es necesario un número suficiente de puntos de datos para caracterizar localmente una pendiente. Como ejemplo típico, Roark emplea su método con 80 puntos de datos. Además, en una región donde la pendiente cambia rápidamente, se requiere una mayor densidad de puntos de datos. Sin embargo, Roark emplea suavizado exponencial, no sobre los datos originales sino sobre las primeras derivadas estimadas de los datos originales. Para lograr un buen suavizado, se realizan tres ejecuciones consecutivas, denominadas "pasadas", de suavizado exponencial sobre el respectivo conjunto de pendientes. En este caso, el primer paso es un denominado "paso hacia adelante" desde el segundo punto hasta el último punto dentro del conjunto de puntos de datos, mientras que el segundo paso es un denominado "paso hacia atrás" desde el penúltimo punto hasta el primer punto dentro del conjunto de puntos de datos. Una tercera pasada hacia adelante concluye el proceso de suavizado. Según Roark, el procedimiento de suavizado que actúa sobre las primeras derivadas del conjunto de puntos de datos elimina de forma más efectiva la fluctuación aleatoria con una menor introducción de distorsión en los datos subyacentes. Sin embargo, como se explicará con más detalle más adelante, se ha descubierto que este método propuesto por Roark enfrenta graves problemas cuando hay una gran cantidad de valores faltantes dentro del flujo de puntos de datos, en cuyo caso se introducen errores intolerables en el proceso de suavizado. Además, el algoritmo fue diseñado para ser utilizado en conjuntos de datos completos, no en un flujo de datos. Debido al paso inverso, la salida solo se puede generar mediante el procedimiento Roark original después de que se haya completado la adquisición de datos.

Problema a resolver

Por lo tanto, un objetivo de la presente invención es superar las deficiencias y desventajas de los métodos y aparatos conocidos para determinar al menos un punto de datos suavizado dentro de un flujo de puntos de datos. En particular, se pretende proponer un método implementado por computadora que pueda proporcionar un buen grado de suavizado sin introducir un tiempo de retardo y con distorsiones mínimas, e incluso sea capaz de informar derivadas al mismo tiempo. Además, dicho método debería ser computacionalmente simple y debería poder emplear parámetros fijos sin necesidad de ajustar dichos parámetros a usuarios individuales, sensores o variaciones diarias. En particular, este método debería permitir la generación de informes en tiempo real o casi en tiempo real a pesar de que no es necesario que los datos registrados estén espaciados de manera igual o casi igual.

Otro objetivo de la presente invención es proporcionar un aparato que permita minimizar el consumo de energía así como una exposición de un sensor no perturbado por los medios de medición, tal como un incidiendo en el sensor con radiación.

Otro objetivo de la presente invención es proporcionar un uso para el aparato en situaciones para las que el aparato es particularmente adecuado.

Otro objetivo de la presente invención es proporcionar un programa informático que debe incluir instrucciones ejecutables por computadora para realizar el método de acuerdo con la presente invención cuando el programa se ejecuta en una computadora o en una red de computadoras.

Otro objetivo de la presente invención es proporcionar un soporte de datos que debe tener una estructura de datos almacenada en el mismo, que, después de cargarse en una computadora o una red de computadoras, sea capaz de ejecutar el método de acuerdo con la presente invención.

Resumen de la invención

Este problema se resuelve mediante un método implementado por computadora, mediante un aparato y mediante un uso del aparato para determinar al menos un punto de datos suavizado dentro de un flujo de puntos de datos y para emitir el flujo suavizado de puntos de datos que incluye el al menos un punto de datos suavizado en tiempo real o casi en tiempo real mientras el flujo de puntos de datos se sigue registrando, así como mediante un programa informático y mediante un soporte de datos con las características de las reivindicaciones independientes. Las realizaciones preferidas, que podrían realizarse de forma aislada o en cualquier combinación arbitraria, se enumeran en las reivindicaciones dependientes.

Tal como se utilizan a continuación, los términos "tener", "comprender" o "incluir" o cualquier variación gramatical arbitraria de los mismos se utilizan de forma no exclusiva. Por lo tanto, estos términos pueden referirse tanto a una situación en la que, además de la característica introducida por estos términos, no hay otras características presentes en la entidad descrita en este contexto, así como a una situación en la que hay una o más características adicionales. A modo de ejemplo, las expresiones "A tiene B", "A comprende B" y "A incluye B" pueden referirse tanto a una situación en la que, además de B, no hay otro elemento presente en A (es decir, una situación en la que a consiste única y exclusivamente en B) y a una situación en la que, además de B, hay uno o más elementos adicionales presentes en la entidad A, tales como el elemento C, los elementos C y D o incluso otros elementos.

Además, como se utilizan a continuación, los términos "preferiblemente", "más preferiblemente", "particularmente", "más particularmente", "específicamente", "más específicamente" o términos similares se utilizan junto con características opcionales, sin restringir posibilidades alternativas. Por lo tanto, las características introducidas por estos términos son características opcionales y no pretenden restringir el alcance de las reivindicaciones de manera alguna. La invención puede, como reconocerá el experto en la materia, realizarse utilizando características alternativas. De manera similar, las características introducidas por "en una realización de la invención" o expresiones similares se pretende que sean características opcionales, sin restricción alguna con respecto a realizaciones alternativas de la invención, sin restricción alguna con respecto al alcance de la invención y sin restricción alguna con respecto a la posibilidad de combinar las características introducidas de esa manera con otras características opcionales o no opcionales de la invención.

En un primer aspecto, la presente invención se refiere a un método implementado por computadora de acuerdo con la reivindicación 1 para determinar al menos un punto de datos suavizado(tk, sk)dentro de un flujo de puntos de datos{ti, s},donde 1 < i <zse refiere al i-ésimo punto de datos(ti, s)en el flujo de puntos de datos{ti, s},donde 1 < k <zse refiere al k-ésimo punto de datos suavizado(tk, sk),donde el k-ésimo punto de datos suavizado(tk, sk)se determinará mediante el método de acuerdo con la presente invención dentro del flujo de puntos de datos{ti, s},dondei, zykson números enteros. Tal como se utiliza además en el presente documento, el flujo de puntos de datos se considera como un conjunto dezpuntos de datos, donde los puntos de datos se adquieren de acuerdo con una secuencia cronológica de manera que la adquisición de un punto de datos específico(t¡, s)se realiza después de un intervalo de tiempo At después del cual se ha realizado la adquisición de un punto de datos anterior(ti-i, s-i).De esta forma, el númerozconstituye un valor numérico arbitrario que hace referencia a un número de puntos de datos registrados dentro de un flujo específico de puntos de datos. A modo de ejemplo, el númerozpuede ser un número bajo como 1,2, 3, etc., pero en la práctica puede ser un número bastante grande, compuesto por varias décimas, centenas, millares o incluso más puntos de datos. Con respecto a la presente invención, se enfatiza particularmente que el valor absoluto del númerozes de poca importancia ya que el método respectivo está particularmente destinado a un informe en tiempo real o casi en tiempo real de puntos de datos y puede emplearse ya mientras el flujo de puntos de datos se sigue registrando. Sin embargo, son concebibles otras maneras de emplear el presente método, por ejemplo, que un proceso de suavizado comience solo después de que se haya concluido la adquisición de datos.

La característica preferida de la presente invención, de poder iniciar ya el proceso de suavizado mientras todavía se realiza la adquisición del flujo de puntos de datos, contrasta particularmente con el estado de la técnica. Por ejemplo, el método para determinar los puntos de datos suavizados descrito por Roark requiere que dicho método no pueda iniciarse antes de que se haya recopilado todo el conjunto de puntos de datos. En contradicción con el estado de la técnica, se ha descubierto además que el algoritmo de acuerdo con la presente invención es capaz de suavizar incluso conjuntos cortos de puntos de datos, es decir, un conjunto de puntos de datos que comprende un número comparativamente bajozde puntos de datos, en particular en el rango por debajo de 20, incluso por debajo de 10. En consecuencia, el método de acuerdo con la presente invención permite determinar ya al menos un punto de datos suavizado dentro de un flujo entrante de puntos de datos, independientemente del hecho de si todos loszpuntos de datos dentro del flujo ya se han registrado o no. Sin embargo, de forma alternativa, el método actual todavía es aplicable en una situación en la que ya se han recopilado todos loszpuntos de datos dentro de un flujo de puntos de datos.

De manera similar a los métodos conocidos en el estado de la técnica, cada punto de datos(t¡, s)en el flujo de puntos de datos{t¡, s }puede comprender un valor válido para una señal si en un momentoti.En este caso, el valor válido para la señal si es un valor que se registra en un momentoti,donde "registrar una señal si en un momento ti" significa en particular adquirir cualquier dato físico, químico, biológico, ambiental y/o técnico por medio de cualquier configuración técnica, mediante lo cual se registra un segundo conjunto de datos, donde un valor dentro del segundo conjunto designa un momentotique está asociado con la señalsi.En particular, el valor respectivo en el segundo conjunto proporciona el momentotireal en el que o alrededor del cual se registró la señal si relacionada y/o está relacionada con ella de cualquier otra manera. A modo de ejemplo, la señal si puede ser una amplitud u otra cantidad física en relación con un voltaje o una corriente y/o un equivalente implementado electrónicamente de la misma, mientras que el valor para el momentotirelacionado con la señal si puede ser el valor en el segundo conjunto de datos que puede ser generado por cualquier tipo de reloj y/o reloj de pulsera y/o temporizador y/o un equivalente implementado electrónicamente de los mismos. Ejemplos más específicos y no limitativos incluyen una señal que puede estar relacionada con una concentración de una sustancia en un volumen, por ejemplo, con una concentración de glucosa en un fluido corporal, preferiblemente en un fluido intersticial. Otros ejemplos incluyen al menos una función cardíaca de un usuario, por ejemplo, un pulso y/o una presión arterial y/o una señal electrónica relacionada con una señal electrocardiográfica (ECG) de un usuario, tal como un paciente. Otro ejemplo se refiere a una señal registrada por una aplicación de electroencefalografía (EEG) que está adaptada para registrar la actividad eléctrica a lo largo del cuero cabelludo de un usuario.

Con respecto al presente método, el valor de la señalsien un momentoti seconsidera como "un valor válido" siempre que el valor registradosiconstituya un evento significativo dentro del diseño de la configuración técnica que está configurada para entregar el flujo de puntos de datos{ti, s}.De este modo, puede producirse un evento significativo cuando el valor de la señal entregada por la configuración técnica puede estar dentro de un rango esperado de valores posibles y, por lo tanto, puede designarse como "válido" mediante un procedimiento que se ha implementado dentro de la configuración técnica y/o dentro de cualquier otro dispositivo que pueda recibir un flujo de puntos de datos de la configuración técnica. La configuración técnica normalmente incluye un sensor que está adaptado para registrar una serie de señalessiy para registrar simultáneamente un segundo punto de datos relacionado con un momentoti.Alternativamente, el sensor puede estar configurado para registrar únicamente una serie de señalessimientras que la segunda serie de puntos de datos que están relacionados con el momentotise registran por medio de un dispositivo separado, preferiblemente un reloj y/o un reloj de pulsera y/o un temporizador, que se encuentra fuera de la configuración técnica adaptada para registrar una serie de señaless.Además, dicho sensor puede incluir ya una unidad de evaluación simple o más elaborada que puede estar configurada para realizar al menos un procedimiento de evaluación básico, que puede permitir distinguir entre un valor válido y un valor no válido. Tal como se utiliza también en el presente documento, un "valor no válido" es un valor para la señalsique, aunque se haya registrado en un momento ti, no cumple los criterios mencionados anteriormente para un valor significativo de la señalsiy, por lo tanto, puede considerarse erróneo. Se destaca aquí que para el método de acuerdo con la presente invención no tiene relevancia en qué punto se toma realmente una decisión sobre si un valor registrado para la señalsise determina como un "valor válido" o como un "valor no válido". El método es aplicable de la misma manera independientemente del hecho de que dicha distinción ya se realice a nivel de configuración técnica y/o en una etapa específica durante la ejecución del método de acuerdo con la presente invención como se especificará más adelante y/o en cualquier etapa intermedia, que puede realizarse, por ejemplo, en un dispositivo separado que esté adaptado para ejecutar este tipo de discriminación. Además, para el funcionamiento real del método de acuerdo con la presente invención no tiene importancia alguna en qué forma se entrega un valor no válido, por ejemplo, si un valor no válido todavía comprende un número real, tal como un valor de tensión y/o de corriente, o si ya ha sido etiquetado con un signo que indica que este valor específico está designado como un valor no válido.

Además, y en mayor contraste con el estado de la técnica, el presente método es además apropiado para tratar un valor faltante para la señalsien un momentot.Tal como se utiliza además en el presente documento, el "valor faltante" comprende un momentotiesperado en cuyo momento la configuración técnica no ha proporcionado ninguna señal si como parte del flujo de entrada de puntos de datos {ti,si}.Esta característica particular es bien conocida en la información en tiempo real o casi en tiempo real, donde generalmente se espera que una configuración técnica envíe una señal si al menos una vez dentro de un intervalo de tiempo específico. Como ya se ha descrito anteriormente, las señales adquiridas por el equipo técnico durante la medición en tiempo real o casi en tiempo real se utilizan a menudo como base para tomar una decisión posterior en función del valor registrado específico. A modo de ejemplo, el tratamiento posterior de un paciente dependerá del valor real de la señalsi,que, por ejemplo, proporciona el nivel de glucosa en sangre registrado más recientemente. Normalmente, dicha serie de mediciones se organiza de manera que el intervalo de tiempo entre dos señales adquiridas consecutivamente se elija para que esté en relación con un tiempo de variación conocido o esperado de la señal real. Por ejemplo, en una unidad de cuidados intensivos y/o en un sistema de terapia de circuito cerrado puede que no sea suficiente simplemente utilizar el valor real de la señal si más reciente adquirida por la serie de mediciones, en particular en un caso en el que ha transcurrido mucho tiempo desde el momentotien el que se registró esta señal específica. Como se describirá a continuación, el método de acuerdo con la presente invención todavía permite determinar al menos un punto de datos suavizado en una situación en la que falta un valor para la señal si en un momentoti.

El método de acuerdo con la presente invención comprende los pasos a) a c). Estos pasos se realizan preferiblemente en el orden indicado, comenzando con el paso a). Sin embargo, uno o más pasos pueden realizarse repetidamente, dependiendo o independientemente de si otros pasos se repiten igualmente.

De acuerdo con el paso a), se proporciona un conjunto de puntos de datos. Este conjunto de puntos de datos puede comprender preferiblemente el flujo de puntos de datos {ti, si} que se ha adquirido de la manera descrita anteriormente, es decir, que dos puntos de datos adyacentes se han registrado consecutivamente con respecto a su orden. Sin embargo, el método actual todavía es aplicable en una situación en la que se selecciona un conjunto específico de puntos de datos del flujo adquirido de puntos de datos {ti,si}y se proporciona este conjunto específico de puntos de datos con el paso a). Además, también puede ser favorable en un caso específico proporcionar un conjunto de datos específico con el paso a) que se selecciona de un conjunto de puntos de datos ya suavizados{tk, sk},particularmente para un suavizado adicional, en donde el conjunto específico puede seleccionarse mediante un procedimiento que se describirá más adelante con más detalle.

El proceso de suavizado del punto de datos (tk,sk)comienza durante el siguiente paso b1). Por lo tanto, para cada punto de datos suavizado (tk, sk), se crea un conjunto de suavizado. Este tipo de procedimiento contrasta especialmente con el estado de la técnica, como se describe, por ejemplo, en Roark et al., en el que se utiliza el conjunto de datos completo para fines de suavizado después de su adquisición completa. Si bien este método conocido en el estado de la técnica requiere que se haya recopilado todo el conjunto de puntos de datos antes de comenzar, aquí el conjunto de suavizado también puede seleccionarse de acuerdo con el paso a) directamente a partir del flujo de puntos de datos {ti,si}.En consecuencia, el método de acuerdo con la presente invención no solo puede tratar datos adquiridos de forma continua sino que también puede proporcionar medios para monitorizar de forma continua el conjunto de puntos de datos adquiridos.

Para este propósito, el conjunto de suavizado comprende un subconjunto de puntos de datos{t(,si}, en particular un subconjunto genuino del conjunto de puntos de datos{t(,si}, en donde el subconjunto de puntos de datos ha sido adquirido del conjunto de puntos de datos proporcionado durante el paso anterior a) seleccionando puntos de datos(te, se)que cumplen la Ecuación 1:

(k desplazamiento - ventana de suavizado 1) < { < (k desplazamiento)(1)

En la ecuación 1, eldesplazamiento> 0 comprende un valor numérico que constituye un número de desplazamiento. Como se utiliza además en el presente documento, el "número de desplazamiento" proporciona un desplazamiento que comprende un número de puntos de datos (ti,s)conti>tkque se han adquirido antes del punto de datos (tk,sk)específico para el que se realiza actualmente el proceso de suavizado de acuerdo con la invención. Los puntos de datos dedesplazamiento,por tanto, comprenden una serie de puntos de datos que se han registrado antes del inicio del proceso de suavizado para el punto de datos específico (tk,sk)que se encuentra bajo suavizado actual en el proceso como se describe en el paso b1). Se enfatiza aquí que los puntos de datos dedesplazamientosolo incluyen aquellos puntos de datos que comprenden un valor válido según lo definido anteriormente. En una realización preferida, se puede verificar una condición adicional si al menos un punto de datos, o más preferiblemente, si todos los puntos de datos dedesplazamientopueden tener un valor válido después de haber eliminado una cantidad de puntos de datos del conjunto de suavizado durante el paso de verificación. Si no se puede cumplir la condición adicional, no se podrá determinar un valor para el punto de datos suavizado (tk,sk)y no se podrá devolver un punto de datos suavizado (tk,sk)o se podrá devolver un indicador de error. Como se utiliza más adelante en el presente documento, laventana de suavizadoque se utiliza en la Ecuación 1 se define como un valor numérico que proporciona una longitud del conjunto de suavizado. A continuación se darán los valores preferidos para laventana de suavizadoydesplazamientode valores numéricos.

Antes del siguiente paso b2), se aplica un criterio a un punto de datos para decidir si este punto de datos se conserva o se descarta con respecto a los pasos posteriores b2) a b6) del método de acuerdo con la invención. En este caso, el criterio puede comprender un paso de verificación, según el cual se decide si el punto de datos puede comprender un valor válido, un valor no válido o un valor faltante según las definiciones anteriores. En particular, solo el punto de datos que comprende un valor válido puede conservarse para un procesamiento posterior, mientras que el punto de datos que comprende un valor no válido o un valor faltante puede descartarse y, por lo tanto, no usarse en el procesamiento posterior de acuerdo con el método. El paso de verificación se puede aplicar antes del paso b1) para cada punto de datos en el conjunto de puntos de datos proporcionado de acuerdo con el paso a) anterior. Alternativa o adicionalmente, el paso de verificación también se puede aplicar después del paso b1) para cada punto de datos ya seleccionado según lo dispuesto en el conjunto de suavizado de acuerdo con el paso b1). Se destaca, sin embargo, que, independientemente de los detalles del paso de verificación y/o del momento en que se aplica el paso de verificación, el paso de verificación debe realizarse particularmente antes del paso b2) para poder definir una longitud de espacio, que se describirá más adelante.

De acuerdo con el paso b2) del presente método, para cada punto de datos suavizado (tk,sk)se verifica si se cumple una primera condición. Por tanto, la "primera condición" requiere que en cada par de dos puntos de datos adyacentes {(ti-i, si-i), (ti, si)} dentro del conjunto de suavizado se cumpla la condición de acuerdo con la Ecuación 2:

(te — tí-1)<< longitud de espacio>(2)

se cumple realmente. Tal como se utiliza además en el presente documento, el valor numérico"longitud de espacio"define una diferencia de tiempo máxima que se admite entre los dos puntos de datos adyacentes dentro del conjunto de suavizado. Como se ha descrito anteriormente, se han introducido espacios mediante el empleo de un criterio en un paso de verificación mediante el cual, en consecuencia, se pueden descartar varios puntos de datos del conjunto de puntos de datos que se utiliza como entrada para el paso b2). Este procedimiento refleja la situación real en una medición en tiempo real o casi en tiempo real en la que puede producirse un espacio en el que solo se pueden adquirir valores no válidos y/o pueden faltar valores. Además, de acuerdo con el paso b2), los puntos de datos (ti, si) con i <iose eliminan del conjunto de suavizado en caso de que la primera condición de acuerdo con la Ecuación 2 no se cumpla para un determinadoío.Una situación de este tipo puede ocurrir especialmente cuando se produce un gran espacio dentro del flujo de puntos de datos durante la serie de mediciones. En este caso, los puntos de datos adquiridos anteriormente con respecto a lalongitud de espaciose descartan como datos finales.

De acuerdo con el paso b3) del presente método, se verifica si se cumple una segunda condición. Por tanto, la "segunda condición" exige que un valor numériconsea igual al menos a un valor numérico deventana mínima.Mientras que el valor numériconse define para ser igual al número de puntos de datos(t{, se)que permanecen en el conjunto de suavizado después del paso anterior b2), el valor numérico"ventana mínima"proporciona el número de puntos de datos(te, se)que se requieren para permanecer en el conjunto de suavizado después del paso anterior b2). La segunda condición tiene como objetivo examinar si el número restantende puntos de datos en el conjunto de suavizado{te,si} es igual al menos al valor predefinido de laventana mínima.Por lo tanto, la segunda condición garantiza que el conjunto de suavizado necesario para los pasos posteriores b4) a b6) comprenda una cantidad suficiente de puntos de datos. En consecuencia, en caso de que no se cumpla la segunda condición, no se determina un valor para el punto de datos suavizado(tk, sk).En tal caso, el presente método puede no entregar un punto de datos suavizado o, alternativamente, devolver un indicador de error que indica que no se pudo determinar un punto de datos suavizado a partir de los puntos de datos que se proporcionaron durante el paso a) y no se descartaron en el paso de verificación posterior.

Sin embargo, en caso de que se cumpla la segunda condición, el método de acuerdo con la presente invención continúa con el paso posterior b4). De acuerdo con el paso b4), para cada punto de datos suavizado (tk,sk)se calcula un conjunto de pendientes{te,s i} que comprende un punto de datos (ti,si)para cada punto de datos(ti, si)en el conjunto de suavizado con 1 < i < n. Como se utiliza además en el presente documento, una "pendiente" proporciona un valor para una inclinación y/o una disminución que experimentará una línea virtual que se coloca a través de un conjunto de puntos de datos {tm, sm} en un punto de datos específico (ti, si). En consecuencia, el conjunto de pendientes {ti, se} se define como la derivada o gradiente del conjunto de puntos de datos {ti, si}.

En una realización preferida, el paso b4) puede comprender los siguientes subpasos e1) a e3), que pueden realizarse preferiblemente en el orden dado.

De acuerdo con el subpaso e1), un valor numérico"RangoPendiente"puede definirse como un número de puntos de datos que pueden emplearse para calcular la pendientesi'en cada punto de datos (ti, si) en el conjunto de suavizado. De acuerdo con el subpaso e2), el procesamiento posterior puede depender del hecho de si el valor numéricoRangoPendientepuede ser un número impar o un número par. En caso de que el valor numéricoRangoPendientesea un número impar, se puede seleccionar un número de(RangoPendiente- 1)/2 puntos de datos antes y un número de(RangoPendiente- 1)/2 puntos de datos después de cada punto de datos (te, se) como un conjunto de diferenciación {tm, sm} para el punto de datos respectivo. A este respecto, puede ser necesario considerar si los puntos de datos seleccionados existen, es decir, si un punto de datos (te, se) particular está lo suficientemente lejos de un comienzo o de un final del conjunto de suavizado, ya que solo dichos puntos de datos pueden emplearse en el siguiente subpaso. Sin embargo, si falta un punto de datos (tm, sm) porque (ti, si) está demasiado cerca del principio o del final del conjunto de suavizado y l es menor que(RangoPendiente- 1)/21o mayor quen-(RangoPendiente- 1)/2, este punto de datos específico se ignora y el conjunto de diferenciación {tm, sm} consta solo de aquellos puntos de datos seleccionados que existen. Por otra parte, si el valor numéricoRangoPendientepuede ser un número par, se puede seleccionar un número de(RangoPendiente/2)puntos de datos antes y un número de(RangoPendiente/2- 1) puntos de datos después de cada punto de datos (tk, sk) como el conjunto de pendientes para el punto de datos respectivo. En este caso también se aplican los mismos requisitos respecto a la existencia de los puntos de datos seleccionados.

De acuerdo con el subpaso e3 posterior, la pendientesi'para cada uno de los puntos de datos (ti, si) en el conjunto de suavizado se puede calcular de acuerdo con la ecuación 3:

En la presente se menciona que en la Ecuación 3, los sumatorios £ respectivos se pueden calcular sobre los puntos de datos en el conjunto de diferenciación {tm, sm} condsiendo igual aRangoPendienteo siendo menor queRangoPendienteen un caso donde los puntos de datos no existían en los extremos del conjunto de suavizado, y el cálculo se realiza para cada punto en el conjunto de suavizado, 1 < l < n, con lo que el conjunto de pendientes {ti, si} se crea a partir de los puntos resultantes (ti, si').

Una vez adquirido el conjunto de pendientes durante el paso b4), para cada punto de datos suavizado (tk, sk), se puede aplicar al menos un suavizado exponencial al conjunto de pendientes {ti, s i} como se proporciona en el paso b4 anterior.

En una realización particularmente preferida, el paso b5) puede comprender los siguientes subpasos f1) a f3) mediante los cuales se puede determinar el conjunto de pendientes {ti, si'*} al menos una vez modificado y que se pueden aplicar preferiblemente en el orden mencionado. Se menciona que esta realización particular sigue de cerca el procedimiento propuesto por Roark descrito anteriormente, sin embargo, los pesos específicos que se pueden usar para realizar los pasos f1) a f3) se pueden adaptar a los requisitos específicos del procesamiento de información en tiempo real o casi en tiempo real.

De acuerdo con el subpaso f1), se puede aplicar un primer suavizado exponencial hacia delante al conjunto de pendientes{te,s/} tal como se adquirió en el paso b4) anterior en un orden ascendente 1, 2, ...,n- 1, n. De este modo, se puede aplicar la siguiente relación de acuerdo con la ecuación 4:

S] ’ * = S j ’y

Sí’* = WfíSf ’+ (7 -Wfi)-Sí-1 ’para 1 < t < n ,(4)

dondeWfies un primer peso que está adaptado para el primer suavizado exponencial hacia adelante.

De acuerdo con el subpaso f2), se puede aplicar un suavizado exponencial inverso al conjunto de pendientes {te, se'*}, que ya ha sido modificado en el subpaso f1) anterior, en un orden descendente n,n-1 , ..., 2, 1. En este caso, se puede aplicar la relación según la ecuación 5:

s„’* * = s„’* y

Sí ’* * = fVr Sí'*+ (7 -Wr)-Sf+I ’* para 1 < { < n,(5)

dondeWres un segundo peso que está adaptado para el suavizado exponencial inverso.

De acuerdo con el subpaso f3), se puede aplicar un segundo suavizado exponencial hacia delante al conjunto de pendientes {te,se'**}, que se ha modificado adicionalmente en el subpaso f2) anterior, en un orden ascendente 1, 2, ...,n-1 , n. De este modo, el suavizado se puede realizar de acuerdo con la ecuación 6:

S ]’ * * * =$¡’ * * y

Sí’* * *=Wfl-St’* *{1 - Wp)-Sf-i ’* * para K i < n ,(6)

dondeWf2es un tercer peso adaptado para el segundo suavizado exponencial hacia adelante.

De acuerdo con el paso b6) del método de acuerdo con la presente invención, la última pendiente modificada establecida tal como se determinó en el paso b5) precedente, que aquí se describe por {te, se'***}, se integra para cada punto de datos suavizado(tk, sk).Mediante este procedimiento, se determina finalmente el valor designado para el punto de datos suavizado (tk,sk)y se devuelve posteriormente.

En una realización preferida, el paso b6) puede comprender los siguientes subpasos g1) a g5), que pueden realizarse preferiblemente en el orden dado.

De acuerdo con el subpaso g1), se puede calcular una"media original"promedio de los valores 1 <e<ndentro del conjunto de suavizado adquirido antes del paso b4). Para este propósito, se puede adquirir un valor central para los puntos de datos suavizados dentro del conjunto de suavizado, en particular dividiendo la suma de los valores de los puntos de datos suavizados dentro del conjunto de suavizado por el número de puntos de datos suavizados dentro del conjunto de suavizado.

Luego, de acuerdo con el subpaso g2), el último conjunto de pendientes {te, s/***} modificado puede integrarse numéricamente de acuerdo con la Ecuación 7:

integral= 0 y

dondeWies un cuarto peso que está adaptado para la integración.

Mediante este subpaso g2), se adquiere un conjunto integrado para el cual, de acuerdo con el subpaso g3), se puede calcular una"nueva media"promedio de los valores deintegralicon 1 <i< n. Para este propósito, se puede adquirir un valor central para las integrales dentro del conjunto de integrales, en particular dividiendo la suma de los valores de las integrales dentro del conjunto de integrales por el número de integrales dentro del conjunto de integrales.

De acuerdo con el siguiente subpaso g4), se puede calcular una constante de integración"const int"aplicando la ecuación 8:

const int = media original — nueva media; (8)

De acuerdo con el subpaso g5), el valor suavizado deSkpuede calcularse finalmente mediante la aplicación de la ecuación 9:

Sk = integrah const int(9)

Mediante este procedimiento se puede determinar y devolver el valor de al menos un punto de datos suavizado (tk,Sk)conk=n-desplazamiento.

En consecuencia, se ha determinado un punto de datos suavizado (tk,Sk)dentro de un flujo de puntos de datos {ti, s/} mediante el método de acuerdo con la presente invención. Sin embargo, en un paso posterior, el método puede continuar para un siguiente punto de datos suavizado(tk+i, Sk+i)realizando consecutivamente los pasos b1) a b6) para el siguiente punto de datos suavizado(tk+i, Sk+i).De esta manera, el método de acuerdo con la presente invención puede llevarse a cabo siempre que se requiera un punto de datos. Como alternativa, se puede emplear cualquier punto de datos arbitrario tomado del flujo de puntos de datos para calcular al menos un valor suavizado adicional.

En una realización particularmente preferida, se devuelve al menos un punto de datos triple (tk,Sk, Sk').De este modo, el punto de datos triple (tk,Sk, Sk)incluye además un valorSk'para la derivada del valor suavizadoSk.Como se presentó anteriormente, el método actual permite fácilmente devolver un punto de datos triple que proporciona una derivada de una medición de series de tiempo que a menudo se requiere para fines de evaluación adicionales.

En una realización particularmente preferida, cualquiera o todos los valores numéricos con respecto aldeSplazamiento,laventana de Suavizado,lalongitud de eSpacio,laventana mínima,elRangoPendiente,el primer pesoWf1para el primer suavizado exponencial hacia adelante, el segundo pesoWrpara el suavizado exponencial inverso, el tercer pesoWf2para el segundo suavizado exponencial hacia delante y/o el cuarto pesow/para la integración se pueden elegir entre intervalos preferidos, intervalos más preferidos, si corresponde, y/o valores más preferidos como se presenta en la Tabla 1. Sin embargo, se destaca aquí que se pueden seleccionar otros valores para los valores numéricos dados en la Tabla 1 para propósitos específicos con respecto a la aplicación del método de acuerdo con la invención. Por otra parte, se ha podido demostrar experimentalmente, como se presenta a continuación, que un rendimiento del método con valores tomados de los valores y/o rangos que se dan en la Tabla 1 para los respectivos valores numéricos ya proporciona un buen suavizado, particularmente en escalas de tiempo cortas.

Tabla 1

En otra realización preferida, el conjunto específico proporcionado en el paso a) se puede seleccionar tomando cada elemento p-ésimo, dondepes un valor numérico que se puede elegir preferiblemente de un intervalo [2, 6], siendo 3 el valor más preferido. Mediante este procedimiento, solo se puede conservar cada p-ésimo punto de datos en el conjunto específico, mientras que los demás puntos de datos pueden descartarse.

Este procedimiento puede emplearse preferiblemente de la siguiente manera: En primer lugar, el flujo original de puntos de datos se utiliza como el conjunto de puntos de datos según el paso a), con lo que se puede iniciar una primera ejecución del método presentado con los pasos b1) a b6). Como alternativa, a partir del flujo original de puntos de datos ya se puede generar un conjunto reducido de puntos de datos y utilizarlo como conjunto específico según el paso a), con lo que se puede iniciar una primera ejecución del método presentado con los pasos b1) a b6). A continuación, el flujo de puntos de datos suavizados o un número seleccionado de puntos de datos tomados del flujo de puntos de datos suavizados se puede utilizar como una entrada adicional para el conjunto de puntos de datos según el paso a), en donde, posteriormente, los pasos adicionales b1) a b6) se aplican en una segunda ejecución. De este modo, los parámetros, como se presentan por ejemplo en la tabla 1, pueden elegirse para que sean los mismos para la primera ejecución y para la segunda ejecución o pueden elegirse para que sean diferentes con respecto a las dos ejecuciones. Además, se podrán aplicar otros valores numéricos distintos a los que figuran en la Tabla 1.

Alternativa o adicionalmente, el conjunto específico proporcionado en el paso a) se selecciona proporcionando uno depsubconjuntos, donde el q-ésimo subconjunto comprende un número de elementos (ti,s)coni=q, p+q, 2p+q,..., conq=1, 2,... y conq< p, siempre que cada uno de los elementos comprenda un valor válido. En una realización específica, los subconjuntosppueden fusionarse después del suavizado, preferiblemente después de aplicar medios de cálculo en los elementos correspondientes dentro de lospsubconjuntos. A modo de ejemplo, los p subconjuntos pueden fusionarse, por ejemplo, sin procesamiento adicional, lo que daría como resultado el mismo número de puntos de datos en comparación con el conjunto de datos de entrada. Otro ejemplo puede ser la fusión de lospconjuntos de datos suavizados mediante la aplicación adicional de medios de cálculo, como medias aritméticas, medianas y/u otros procedimientos, en los tiempos y/o en las señales, lo que daría como resultado un número reducido de puntos de datos en comparación con el conjunto de datos original. Otro ejemplo puede ser la aplicación de medios de cálculo sobre los tiempos y/o sobre las señales con respecto a una fusión de losnconjuntos de datos suavizados de manera deslizante, con lo que también resultaría el mismo número de puntos de datos que en el conjunto de datos original. Por "manera deslizante" se define un procedimiento en el cual la ventana se mueve posteriormente sobre cada uno de los puntos de datos a cada uno de los cuales se aplican los medios de cálculo con respecto a sus respectivos vecinos. En otro ejemplo que puede aplicarse, además, también a los otros ejemplos, los puntos de datos pueden eliminarse según un criterio específico antes de que puedan aplicarse los medios de cálculo. Este procedimiento puede ser particularmente útil para informar triples de datos(tk, sk, sk),mediante lo cual el proceso de fusión y cálculo de medias también se aplica a las pendientess 'correspondientes.

De acuerdo con la presente invención, el punto de datos(ti, s)se adquiere preferiblemente después del intervalo de tiempo específico At =(ti-t-i)después de la adquisición del punto de datos precedente(t-i, s-i).Esta definición refleja una situación en la que en una serie de mediciones en tiempo real o casi en tiempo real los puntos de datos pueden registrarse regularmente, cada uno después de un intervalo de tiempoAt.Sin embargo, puede ser preferible, particularmente en el caso en que el punto de datos(t-i, s-i)precedente pueda comprender un valor no válido o comprenda un valor faltante, que el intervalo de tiempo At no sea un valor constante, lo que describe, por ejemplo, el caso en que el punto de datos específico (ti,s)se adquiere en un momentotique es anterior al final del intervalo de tiempo At para uno o más pares consecutivos de puntos de datos precedentes. Este procedimiento puede realizarse particularmente mediante una frecuencia de muestreo estándar con el intervalo de tiempo At, en donde, inmediatamente después de recibir un punto de datos, puede realizarse un paso de verificación que puede devolver la información de si la lectura entregó un punto real y si el punto de datos recibido es válido. En caso de que falte un punto de datos o un punto de datos no válido, se puede realizar una segunda lectura antes, preferiblemente lo más rápido posible, en particular considerablemente antes de lo indicado por el intervalo de muestreo.

En este sentido, el conjunto específico puede seleccionarse reteniendo elementos en puntos de datos conto, to+r At, to+2r At,... con 0 <r,siendorun número entero o, alternativamente, un elemento adyacente, en particular donde el elemento adyacente está a una distancia de ± At o a una distancia de ± 2 At del punto de datos(ti, s)que comprende un valor no válido o un valor faltante. Este procedimiento es particularmente aplicable en un caso en el que es muy probable que se produzcan grandes lagunas dentro del flujo de puntos de datos.

El flujo de puntos de datos {ti,s,} comprende una serie de mediciones que se registran consecutivamente mediante un sensor. De este modo, el sensor puede estar adaptado para registrar la señalsien un momentoti,donde la señalsipuede estar particularmente relacionada con una concentración de una sustancia en un volumen. En consecuencia, el sensor puede seleccionarse para que sea preferiblemente un sensor óptico, en particular un sensor de fluorescencia, que puede estar especialmente adaptado para determinar una concentración de glucosa en un fluido corporal, tal como un fluido intersticial. Sin embargo, son concebibles otras realizaciones en las que el método de acuerdo con la presente invención funcionaría de manera comparable.

Otro aspecto de la presente invención se refiere a un aparato de acuerdo con la reivindicación 10 para determinar al menos un punto de datos suavizado (tk,sk)dentro de un flujo de puntos de datos {ti,s,} con 1 <i<z, k< z, dondei, zykson números enteros. De acuerdo con la presente invención, el aparato comprende un dispositivo de instrucción que está adaptado para instruir a un sensor para que registre una serie de señales si en un momentotiy para entregar un flujo de puntos de datos{ti, si}al aparato, en donde al menos algunos de los puntos de datos(ti, s)dentro del flujo de puntos de datos {ti, s;} comprenden un valor válido para la señalsien un momentoti.En este caso, el sensor puede ser una parte constituyente del aparato, sin embargo, en una realización más preferida, el sensor está construido como un cuerpo arbitrario separado que se encuentra fuera de la carcasa del aparato. En este sentido, todos y cada uno de los sensores que se han descrito anteriormente podrán ser aplicables dentro del aparato.

El aparato comprende además un dispositivo de recepción y almacenamiento, que está configurado para recibir y posteriormente almacenar el flujo de puntos de datos {ti,si}.Para tal dispositivo se puede utilizar cualquier memoria conocida para almacenar información en forma de puntos de datos.

El aparato comprende además un dispositivo de cálculo que está adaptado para determinar al menos un punto de datos suavizado(tk, sk)dentro del flujo de puntos de datos {ti, s;} con 1 <i<z.Por lo tanto, cualquier dispositivo implementado en computadora y/o microcomputadora y/o hardware podrá ser empleado para realizar este propósito.

En una realización particularmente preferida, el aparato puede estar separado en dos partes mecánicas, con lo que el dispositivo de instrucción puede estar acoplado mecánicamente al sensor y, a modo de ejemplo, puede llevarse sobre o cerca del cuerpo humano donde puede aplicarse el sensor, y con lo que el dispositivo de instrucción puede comprender una función de envío inalámbrico, y con lo que el dispositivo de recepción y almacenamiento y el dispositivo de cálculo pueden estar acoplados mecánicamente entre sí, y a modo de ejemplo pueden ser llevados por el usuario o pueden dejarse bajo la supervisión de un personal de enfermería.

De este modo, el dispositivo de instrucción, el dispositivo de recepción y almacenamiento y el dispositivo de cálculo, que juntos forman al menos una parte del aparato, están configurados para realizar cualquier paso de acuerdo con el método para determinar al menos un punto de datos suavizado dentro de un flujo de puntos de datos como se describió anteriormente. A este respecto, se destaca explícitamente que todas y cada una de las realizaciones específicas que se han descrito con respecto al método, puedenmutatis mutandistambién ser aplicables al aparato.

En una realización preferida, el aparato puede ser un dispositivo analítico para determinar al menos una función corporal de un usuario, en donde el aparato puede comprender además al menos un sensor para registrar al menos una función corporal del usuario, tal como un paciente. De este modo, el al menos un sensor puede seleccionarse del grupo que consiste en un sensor para medir una concentración de analito de al menos un analito en un tejido corporal o un fluido corporal del usuario; un sensor cardíaco para determinar al menos una función cardíaca del usuario; un sensor de pulso; un sensor de presión arterial; un ECG; un EEG. Sin embargo, también pueden ser aplicables otros sensores especialmente adaptados para registrar parámetros físicos y/o químicos y/o ambientales.

Un aspecto adicional de la presente invención se refiere a un uso del aparato de acuerdo con la reivindicación 13 para un propósito, que se selecciona del grupo que consiste en: medir una concentración de analito de al menos un analito en un tejido corporal o un fluido corporal del usuario; determinar al menos una función cardíaca del usuario; determinar un pulso del usuario; determinar una presión arterial del usuario; registrar un ECG; registrar un EEG. Sin embargo, el aparato también puede utilizarse para otros fines, en particular para medir un valor físico y/o químico y/o biológico y/o ambiental que pueda ser accesible mediante el sensor específicamente seleccionado. Independientemente de las aplicaciones mencionadas, el presente método y aparato se pueden utilizar particularmente para un análisis en profundidad de un flujo de puntos de datos que se han obtenido, por ejemplo, en un ensayo clínico, así como para la adquisición de datos en tiempo real o casi en tiempo real en un dispositivo médico comercial.

La invención divulga y propone además un programa informático de acuerdo con la reivindicación 14 que incluye instrucciones ejecutables por computadora para realizar el método de acuerdo con la presente invención en una o más de las realizaciones incluidas en el presente documento cuando el programa se ejecuta en una computadora o en una red de computadoras. En concreto, el programa informático podrá almacenarse en un soporte de datos legible por computadora. Así, en concreto, uno, más de uno o incluso todos los pasos del método a) a b3) indicados anteriormente pueden realizarse utilizando una computadora o una red de computadoras, preferiblemente utilizando un programa informático.

La invención además divulga y propone un producto de programa informático que incluye medios de código de programa, con el fin de ejecutar el método según la presente invención en una o más de las realizaciones incluidas en el presente documento cuando el programa se ejecute en una computadora o red de computadoras. En concreto, el código del programa puede almacenarse en un soporte de datos legible por computadora.

Además, la invención divulga y propone un soporte de datos de acuerdo con la reivindicación 15 que tiene una estructura de datos almacenada en el mismo, en donde la estructura de datos, después de cargarse en una computadora o red de computadoras, tal como en una memoria de trabajo o memoria principal de la computadora o red de computadoras, puede ejecutar el método según una o más de las realizaciones divulgadas en el presente documento. Tal como se utiliza también en el presente documento, una computadora comprende cualquier dispositivo que pueda almacenar datos y/o realizar pasos de cálculo y/o dar instrucciones. A modo de ejemplo, esta definición no solo incluye estaciones de trabajo y portátiles, sino también ASIC (circuitos integrados de aplicación específica) y FPGA (matrices de puertas programables en campo).

La invención propone y divulga además un producto de programa informático con medios de código de programa almacenados en un soporte legible por máquina, para realizar el método según una o más de las realizaciones divulgadas en el presente documento, cuando el programa se ejecuta en una computadora o en una red de computadoras. Tal como se utiliza en el presente documento, un producto de programa informático se refiere al programa como un producto comercializable. El producto generalmente puede existir en un formato arbitrario, como en formato de papel o en un soporte de datos legible por computadora. En concreto, el producto de programa informático podrá distribuirse a través de una red de datos.

Finalmente, la invención propone y divulga una señal de datos modulada que contiene instrucciones legibles por un sistema informático o una red de computadoras, para realizar el método según una o más de las realizaciones aquí divulgadas.

Preferiblemente, en referencia a los aspectos implementados por computadora de la invención, uno o más de los pasos del método o incluso todos los pasos del método según una o más de las realizaciones divulgadas en el presente documento pueden realizarse utilizando una computadora o una red de computadoras. Por lo tanto, en general, cualquiera de los pasos del método, incluyendo el suministro y/o manipulación de datos, puede realizarse mediante el uso de una computadora o una red de computadoras. Generalmente, estos pasos del método pueden incluir cualquiera de los pasos del método, normalmente con excepción de los pasos del método que requieren trabajo manual, tal como proporcionar las muestras y/o ciertos aspectos de la realización de las mediciones reales.

La presente invención comprende una serie de ventajas respecto al inicio de la técnica. En primer lugar, la invención aplica un subconjunto deslizante del punto de datos que se denominaconjunto de suavizado.Elconjunto de suavizado,que en su mayoría se refiere al pasado, puede informar solo un único valor de salida que resulta de la ejecución del procedimiento de suavizado de acuerdo con el método actual. El valor de salida único se puede informar particularmente desde la proximidad del extremo posterior delconjunto de suavizado,y el proceso se puede repetir para el siguiente valor de salida con un nuevo conjunto de suavizado. Aplicando este tipo de disposición, puede ser posible informar cualquier valor de medición en tiempo real o casi en tiempo real, al tiempo que se puede obtener un alto grado de suavizado. Este efecto ventajoso es uno de los principales logros de la presente invención y constituye una de las mayores diferencias con el estado de la técnica.

En segundo lugar, la estimación de las pendientes se puede realizar de manera que los puntos finales de un intervalo que puede definirse medianteRangoPendientese puedan tener en cuenta correctamente. Como se mostrará con más detalle a continuación, el método de acuerdo con la presente invención entrega valores significativos con los datos, evitando así distorsiones hacia el final del conjunto de datos. Como Roark siempre había realizado el suavizado según su método en conjuntos de datos completos, no estaba particularmente interesado en los valores cerca de los puntos finales. Sin embargo, para proporcionar una salida en tiempo real o casi en tiempo real, se prefiere que los valores cerca de los puntos finales del conjunto de suavizado sean lo mejor posibles.

En tercer lugar, el método de acuerdo con la presente invención aborda correctamente los espacios, en particular los espacios grandes, que probablemente puedan producirse en mediciones en tiempo real o casi en tiempo real dentro de un flujo de puntos de datos. Como se presentará más adelante, los errores intolerables que se producen por el algoritmo de Roark se evitan mediante el método de acuerdo con la presente invención. En particular, los pasos secundarios mencionados de restricción del tamaño de los espacios junto con la aplicación de un subconjunto de suavizado evitan estos problemas.

En cuarto lugar, una ventaja importante de la presente invención puede ser la aplicación de preprocesamiento de los datos. Se ha descubierto que el método de acuerdo con la presente invención resulta bueno para suavizar el ruido en una escala de tiempo de 1 a 5 intervalos de muestreo pero, por otro lado, ajusta su salida a variaciones más lentas. Si se pueden suavizar dichas variaciones, se puede preferir aumentar el espaciado de los datos. Se ha descubierto que el preprocesamiento puede ofrecer mejores resultados en combinación con el suavizado inverso. La combinación de dos ejecuciones de un suavizado exponencial estándar con una reducción de datos intermedia da como resultado un suavizado satisfactorio pero introduce grandes tiempos de retraso que pueden ser comparables a un promedio móvil que analiza 30 puntos de datos en retrospectiva.

En quinto lugar, una característica ventajosa adicional de la presente invención se basa en el hecho de que no es necesario que los puntos de datos dentro del flujo de puntos de datos estén espaciados de manera uniforme. El uso del paso de verificación garantiza que los puntos de datos estén disponibles sin grandes lagunas, lo que permite obtener informes casi en tiempo real. En consecuencia, puede ser posible ajustar la frecuencia de muestreo estándar con un intervalo At más lento que la frecuencia de muestreo que el aparato podría proporcionar técnicamente. Esta realización puede permitir particularmente minimizar el consumo de energía del aparato así como la exposición del sensor sin perturbaciones por parte de los medios de medición, tal como por ejemplo al impactar el sensor con radiación, lo que puede mejorar la vida útil del aparato.

Breve descripción de las figuras

Otras características y realizaciones opcionales de la invención se divulgarán con más detalle en la descripción posterior de realizaciones preferidas, preferiblemente junto con las reivindicaciones dependientes. En este caso, las características opcionales respectivas se pueden realizar de forma aislada, así como en cualquier combinación arbitraria posible, tal como lo comprenderá el experto en la materia. El alcance de la invención no está restringido por las realizaciones preferidas. Las realizaciones se representan esquemáticamente en las figuras. En ellas, números de referencia idénticos en estas figuras se refieren a elementos idénticos o funcionalmente comparables.

En las figuras:

la Figura 1

presenta una descripción esquemática de una realización preferida según el método para determinar al menos un punto de datos suavizado dentro de un flujo de puntos de datos;

la Figura 2

muestra una comparación para un flujo de puntos de datos con un espacio entre 25 puntos de datos (Figura 2A) y un espacio entre 42 puntos de datos (Figura 2B), respectivamente, tal como se presenta en un primer conjunto de puntos de datos originales sin procesar, en un segundo y un tercer conjunto de puntos de datos que se suavizan de acuerdo con métodos conocidos del estado de la técnica, y en un cuarto conjunto de puntos de datos que se suavizan de acuerdo con el presente método; y

la Figura 3

representa esquemáticamente dos realizaciones diferentes (Figura 3A y 3B) de un aparato para determinar al menos un punto de datos suavizado dentro de un flujo de puntos de datos.

Descripción detallada de las realizaciones

La Figura 1 presenta una descripción esquemática de una realización preferida según el método implementado por computadora para determinar al menos un punto de datos suavizado(tk, sk)dentro de un flujo de puntos de datos {ti,s j110 con 1 <i<z, k< z, dondei, zykson números enteros. Aquí, una señal si en un momentoti112 comprende datos físicos, químicos, biológicos, ambientales y/o técnicos adquiridos por medio de una configuración técnica. En este sentido, el flujo de puntos de datos 110 puede adquirirse consecutivamente a lo largo del tiempo 112 de manera que un punto de datos anterior puede registrarse en un momento 114 anterior, mientras que el último punto de datos 116 puede informarse cerca del momento de informe real 112. Retrocediendo en el tiempo desde el último punto de datos 116 por un número de puntos igual a laventana de suavizado118, se puede crear un conjunto de suavizado 120. De este modo se produce un desplazamiento 119, que describe la diferencia entre el último punto de datos 116 y el momento de informe real 112. En un paso de verificación 122 posterior, los puntos de datos que comprenden un valor no válido o un valor faltante pueden eliminarse del conjunto de suavizado 120. El método tal como se presenta en la Figura 1 puede comprender una condición adicional 124 que puede examinar si todavía existen datos en el desplazamiento 119 después de haber eliminado una cantidad de puntos de datos del conjunto de suavizado 120 durante el paso de verificación 122. Si no se cumple la condición 124 adicional, no habrá salida alguna disponible desde el flujo de puntos de datos registrado. En este caso, se puede introducir un paso de espera 126, en el que la ejecución posterior del método puede pausarse hasta que pueda producirse un registro del siguiente punto de datos. Tan pronto como el siguiente punto de datos esté disponible, el conjunto de suavizado 120 se puede mover en un paso deslizante 128 hacia la derecha hasta una posición en la que se encuentra el último punto de datos 116. A partir del último punto de datos 116, puede ser posible reiniciar el método creando un nuevo conjunto de suavizado 120 a partir de laventana de suavizado118 ajustada en consecuencia.

Por otra parte, si existen datos en el desplazamiento 119 de acuerdo con la condición 124 adicional, entonces se puede verificar si una primera condición 130, que puede examinar si hay grandes espacios dentro del conjunto de suavizado 120, se puede cumplir o no. Si se cumple la primera condición 130, los datos finales se pueden eliminar del conjunto de suavizado 120. Posteriormente, se puede examinar si se puede cumplir una segunda condición 132, que puede verificar si el conjunto de suavizado puede ser lo suficientemente largo para una ejecución adicional del método de acuerdo con la invención. Si no se cumple la segunda condición 132, puede producirse la misma consecuencia que la descrita anteriormente cuando no existían datos en el desplazamiento 118. En consecuencia, en este caso se puede realizar un paso de espera 126 hasta que el siguiente punto de datos esté disponible, en cuyo caso se puede realizar el paso de deslizamiento 128 como se describió anteriormente.

Por otra parte, cuando el conjunto de suavizado se puede examinar verificando que la segunda condición 132 es lo suficientemente larga, se puede realizar un primer paso de cálculo 134, en donde se determina lamedia originaldel parámetro dentro del conjunto de suavizado 120. Posteriormente, en un segundo paso de cálculo 136 se puede calcular un conjunto de pendientes inicial para los puntos de datos en el conjunto de suavizado 120, sobre el cual se puede aplicar un primer paso de suavizado hacia adelante 138, seguido por un paso de suavizado inverso 140 y, posteriormente, por un segundo paso de suavizado hacia adelante 142. Durante los pasos de suavizado 138, 140, 142, el conjunto de pendientes puede modificarse tres veces, en donde el conjunto de pendientes finalmente modificado puede emplearse como una entrada para un paso de integración 144, en cuyo curso se determina un valor para el punto de datos suavizado y se devuelve en un paso de determinación y retorno 146.

Una vez finalizada dicha ejecución única con el último punto de datos 116 como entrada, el método puede finalizar. Como alternativa, el método puede continuar con un paso posterior tan pronto como el siguiente punto de datos esté disponible y el conjunto de suavizado puede moverse hacia la derecha según el paso deslizante 128 para cubrir el último punto de datos 116.

A continuación se describirán varias realizaciones específicas que pueden seleccionarse debido a un requisito específico con respecto a los datos de series de tiempo.

Una primera realización que podría designarse como "suavizado en tiempo real de una sola pasada", por lo tanto, emplea los pasos presentados en la Figura 1 y la descripción respectiva junto con parámetros que se seleccionan del rango y/o valores que se dan en la Tabla 1.

Se puede seleccionar una segunda realización, que podría designarse como "suavizado en tiempo real de dos pasadas con reducción de datos", en un caso en el que se requiere un mejor suavizado mientras aún se necesita generar informes en tiempo real o casi en tiempo real. En este caso, el método tal como se presenta esquemáticamente en la Figura 1 se puede aplicar dos veces de la siguiente manera. En primer lugar, el método presentado en la Figura 1 puede aplicarse en una primera pasada al conjunto de datos original con parámetros tomados de la Tabla 1. Posteriormente, solo se puede conservar cada punto de datos p-ésimo en el conjunto de datos resultante del paso de determinación y retorno 146 mientras se descarta el resto de los puntos de datos, en donde se puede seleccionar un valor típico para p que sea igual a 3. De esta forma se podrá obtener un conjunto de datos reducido. Luego, el método representado en la Figura 1 puede aplicarse en una segunda pasada al conjunto de datos reducido, particularmente con los mismos parámetros que se utilizaron en la primera pasada. Como alternativa, puede ser posible emplear parámetros diferentes, seleccionados de la Tabla 1 o no, para la segunda pasada en comparación con la primera.

Como una variación de la segunda realización, se pueden crearpconjuntos de datos a partir del conjunto de datos original, en donde el primero de estos conjuntos de datos puede comenzar con los puntos de datos 1, 1 p, 1 2p, ... mientras que el segundo conjunto de datos puede comenzar con 2, 2 p, 2 2p, ... etc. A continuación, se aplica el método presentado en la Figura 1 a cada uno de lospconjuntos de datos, con lo que se pueden obtenerpconjuntos de datos suavizados. Posteriormente, lospconjuntos de datos suavizados pueden fusionarse sin procesamiento adicional o, preferiblemente, después de aplicar medios de cálculo de los elementos correspondientes dentro de lospsubconjuntos. De este modo, los medios de cálculo pueden seleccionarse entre medias aritméticas, medianas u otros cálculos similares, que pueden aplicarse a los respectivos puntos de datos ya sea de manera directa, dando como resultado un número reducido de puntos de datos en comparación con el conjunto de datos de entrada, o de manera deslizante, dando como resultado el mismo número de puntos de datos en comparación con el conjunto de datos de entrada. Además, los puntos de datos pueden eliminarse según cualquier criterio antes de calcular las medias.

En una tercera realización, que puede designarse como "suavizado en tiempo real en un conjunto de datos reducido preprocesado", el método mostrado en la Figura 1 puede aplicarse a un conjunto de datos reducido. El conjunto de datos reducido se puede preparar a partir del conjunto de datos original conservando solo cada p ésimo punto de datos o conservando elementos en dichos puntos de datos que se registran en los momentosto, to+rAt, to+2rAt,... con0< r, siendorun número entero. En caso de que dicho elemento seleccionado resulte ser un valor no válido o un valor faltante, se puede seleccionar un elemento adyacente, en particular cuando el elemento adyacente se encuentra a una distancia de ± At o ± 2 A t del punto de datos respectivo. De esta manera, se puede elegir de forma adecuada un número de intentos de búsqueda de un punto de datos válido hacia atrás y/o hacia adelante, siempre y cuando ningún punto se pueda utilizar dos veces. Posteriormente, el método que se muestra en la Figura 1 se puede aplicar al conjunto de datos reducido con parámetros seleccionados de la Tabla 1.

Una variación similar a la aplicada a la segunda realización puede,mutatis mutandis,aplicarse también a la tercera realización. De esta manera, también puede ser posible dentro de la tercera realización crearpconjuntos de datos que se utilizan como entrada para el método según la Figura 1, en donde los conjuntos de datos suavizados resultantes pueden fusionarse de una de las maneras descritas anteriormente.

Mientras que la primera realización puede proporcionar una buena suavización en escalas de tiempo cortas, se ha descubierto que el método según la segunda y/o la tercera realización puede ser particularmente útil para suavizar el ruido en escalas de tiempo más largas. Si bien la segunda realización a menudo puede proporcionar un mejor suavizado en comparación con el método según la tercera realización, la segunda realización puede ser computacionalmente más exigente y requerir más puntos de datos en el futuro. En consecuencia, el método según la segunda realización puede no devolver un punto de datos suavizado tan pronto como un punto de datos que puede haber sido suavizado por un método según la tercera realización. Sin embargo, las variaciones especificadas anteriormente de la segunda realización y/o de la tercera realización pueden demandar más tiempo y esfuerzo computacional y, por lo tanto, pueden ser adecuadas solo en un caso en el que se requiera un suavizado adicional y/o un espaciado ajustado de los puntos de datos a lo largo del tiempo.

Las variaciones de la segunda y tercera realización pueden ser particularmente ventajosas cuando se desea una salida en forma de un triple que comprende la pendiente,(tk, sk, sk').De este modo, los medios de cálculo para fusionar el subconjunto están particularmente adaptados para dar como resultado un valor suave para la pendienteSk'.

Como ejemplo práctico, el método de acuerdo con la presente invención se ha aplicado en los puntos de datos que se adquirieron durante un estudio clínico que comprendía 20 sensores en una cohorte de diez pacientes y hasta seis flujos de puntos de datos por sensor. Como resultado, se pudo demostrar que mediante una aplicación del método de acuerdo con la presente invención se registran datos que muestran menos distorsión y aproximadamente igual ruido en comparación con los datos adquiridos con un promedio deslizante como el utilizado anteriormente. Además, el presente método permitió calcular una pendiente de la señal y, de este modo, proporcionar los datos de manera que se pudiera aplicar una corrección numérica para las desviaciones causadas por la dinámica de la glucosa. En toda la cohorte se compararon los métodos según la segunda realización y según la tercera realización con un resultado casi idéntico. Un parámetro importante adaptado para comparar este tipo de resultados es la "desviación relativa absoluta media" (MARD), que describe las desviaciones de un valor de referencia expresado en un valor porcentual, donde se toma el valor absoluto y se calcula la media sobre un conjunto de datos, por ejemplo, un flujo de datos del sensor. A modo de ejemplo, se ha encontrado que en un experimento típico el valor MARD disminuye desde una media para toda la cohorte del 14,6 % al 13,6 % mediante la aplicación del método de acuerdo con la presente invención. En el caso de flujos de puntos de datos que contienen mucho ruido, a menudo se ha comprobado que la mejora es mucho mayor. A modo de ejemplo, se pudo observar una reducción del valor MARD del 35 % al 25 % mediante la aplicación del método de acuerdo con la invención en un conjunto de datos particularmente ruidoso. Además de este valor estadístico que no tiene en cuenta dinámica alguna en los valores de glucosa, se pudo observar menos sesgo, particularmente dentro de las regiones dinámicas.

El método de acuerdo con la presente invención es particularmente adecuado para tratar grandes espacios que pueden producirse en el flujo de puntos de datos. Las Figuras 2A y 2B muestran dos ejemplos en los que hay grandes espacios en el flujo de datos. En la Figura 2A, hay un espacio de 25 puntos de datos, mientras que en la Figura 2B incluso 42 puntos de datos presentan un valor faltante. En ambas Figuras 2A y 2B, los datos brutos 148 originales obtenidos del sensor que puede estar ubicado dentro de la configuración técnica se presentan junto con los puntos de datos suavizados, que se suavizan de acuerdo con el estado de la técnica, ya sea con un promedio móvil simétrico 150 sobre 30 puntos de datos o con el llamado método de "suavizado inverso" 152 de acuerdo con Roark, así como los puntos de datos suavizados 154 devueltos por el método de acuerdo con la presente invención. Una comparación entre los conjuntos de datos suavizados 150, 152 suavizados según el estado de la técnica y el conjunto de datos suavizados 154 suavizados de acuerdo con la presente invención muestra que el método propuesto aquí es mucho más capaz de tratar grandes espacios dentro del flujo de puntos de datos que el método de "suavizado inverso" 152, y comparable al promedio móvil simétrico 150 que requiere 15 puntos de datos en el futuro. Esta característica es de particular importancia en el caso de adquisición y suavizado de puntos de datos en tiempo real o casi en tiempo real.

Las Figuras 3A y 3B muestran esquemáticamente dos realizaciones de un aparato 156 que está adaptado para determinar al menos un punto de datos suavizado dentro de un flujo de puntos de datos.

De acuerdo con la realización mostrada en la Figura 3A, el aparato 156 comprende un dispositivo de instrucción 158 para instruir a un sensor 160 para que registre una serie de señalesSien un momentotiy para que entregue un flujo de puntos de datos {ti,si}con 1 <i<za un dispositivo de recepción y almacenamiento 162 que también está comprendido dentro del aparato 156. El aparato 156 comprende además un dispositivo de cálculo 164 que recibe el flujo de puntos de datos por medio de un primer dispositivo de conexión 166 desde el dispositivo de recepción y almacenamiento 162, en donde el dispositivo de cálculo 164 está configurado para determinar el al menos un punto de datos suavizado (tk,Sk)conk<zdentro del flujo de puntos de datos, en donde el al menos un punto de datos suavizado (tk,Sk)puede ser proporcionado por una salida 167 para cualquier propósito adicional. En este caso, el dispositivo de instrucción 158 puede comprender un dispositivo de envío 168 que está configurado para enviar instrucciones por cable y/o de forma inalámbrica al sensor 160, mientras que el dispositivo de recepción y almacenamiento 162 puede comprender un dispositivo de recepción 170 que está configurado para recibir el flujo de puntos de datos {ti,si}por cable y/o de forma inalámbrica desde el sensor 160. En este ejemplo específico como se muestra en la Figura 3A, el sensor 160 no forma parte constituyente del aparato 156. Sin embargo, pueden ser posibles otras realizaciones, en particular, en las que el sensor 160 puede, no obstante, constituir una parte integral del aparato 156.

La Figura 3B muestra una realización particularmente preferida, en la que el aparato 156 puede separarse mecánica y/o físicamente en una primera parte 172 y en una segunda parte 174. De este modo, el dispositivo de instrucción 158 puede, junto con el sensor 160, ubicarse dentro de la primera parte 172 del aparato 156, en donde la primera parte 172 del aparato 156 puede, a modo de ejemplo, usarse sobre o cerca del cuerpo humano, donde se puede aplicar el sensor 160. Para este propósito, el dispositivo de instrucción 158 puede comprender un dispositivo de envío conectado por cable 166 configurado para enviar instrucciones al sensor 160, en donde el sensor 160 puede comprender un dispositivo de transferencia conectado por cable 176 configurado para transferir datos al dispositivo de instrucción 158. Esta disposición preferida puede permitir particularmente realizar una función preferida que comprende que un punto de datos (t,s)puede adquirirse antes del final de un intervalo de tiempo específico At =(ti-t-i),en particular en un caso en donde el punto de datos precedente(t-i, s-i)puede comprender un valor que no es válido o falta. Sin embargo, también pueden ser posibles otros tipos de conexiones entre el dispositivo de instrucción 158 y el sensor 160.

Además, tanto el dispositivo de recepción y almacenamiento 162 como el dispositivo de cálculo 164 pueden estar ubicados dentro de la segunda parte 174 del aparato 156 y pueden estar acoplados entre sí, por ejemplo como parte de un ASIC, y, a modo de ejemplo, pueden ser transportados por el usuario o pueden dejarse bajo la supervisión de un personal de enfermería. Se prefiere especialmente que el dispositivo de cálculo 164 reciba el flujo de puntos de datos por {ti, s,} mediante un primer dispositivo de conexión 166 desde el dispositivo de recepción y almacenamiento 162 y, además, pueda estar configurado para enviar valores intermedios al dispositivo de recepción y almacenamiento 162 mediante un segundo dispositivo de conexión 178. Además, en esta realización, el dispositivo de cálculo 164 puede estar configurado para proporcionar al menos un punto de datos suavizado(tk, sk)para cualquier propósito a través de la salida 167. En esta realización preferida, el dispositivo de recepción y almacenamiento 162 puede comprender un dispositivo de recepción inalámbrico 170 que está configurado para recibir el flujo de puntos de datos del sensor 160. Sin embargo, también pueden ser posibles otros tipos de conexiones entre el dispositivo de recepción y almacenamiento 162 y el dispositivo de cálculo 164. Además, el dispositivo de recepción y almacenamiento 162 también puede realizarse como al menos dos entidades separadas que podrían comunicarse entre sí mediante diversas formas posibles.

Lista de números de referencia

110

flujo de puntos de datos

112

momento de registro

114

punto de datos anterior

116

último punto de datos

118

ventana de suavizado

119

desplazamiento

120

conjunto de suavizado

122

paso de verificación

condición adicional

paso de espera

paso deslizante

primera condición

segunda condición

primer paso de cálculo

segundo paso de cálculo

primer paso de suavizado hacia adelante

paso de suavizado inverso

segundo paso de suavizado hacia adelante

paso de integración

paso de determinación y retorno

conjunto de datos brutos originales

promedio móvil simétrico sobre 30 puntos (estado de la técnica) conjunto de datos suavizados según Roark (estado de la técnica) conjunto de datos suavizados de acuerdo con la presente invención aparato

158

dispositivo de instrucción

160

sensor

162

dispositivo de recepción y almacenamiento

164

dispositivo de cálculo

166

primer dispositivo de conexión

167

salida

168

dispositivo de envío

170

dispositivo de recepción

172

primera parte del aparato

174

segunda parte del aparato

176

dispositivo de transferencia

178

segundo dispositivo de conexión

Claims

REIVINDICACIONES 1. Un método implementado por computadora para determinar al menos un punto de datos suavizado(tk, sk)dentro de un flujo de puntos de datos {ti,si}con 1 <i<z, k< z, dondei, zykson números enteros, y para generar el flujo suavizado de puntos de datos {ti,<s>,} que incluye el al menos un punto de datos suavizado en tiempo real o casi en tiempo real mientras el flujo de puntos de datos {ti, s,j se sigue registrando, en donde el flujo de puntos de datos {ti,si}comprende una serie de mediciones que se registra consecutivamente por un sensor para determinar al menos una función corporal, y en donde el flujo de puntos de datos {ti, s,} se adquiere consecutivamente de manera que un punto de datos (ti,s)es adquirido por el sensor después de un intervalo de tiempo At después de una adquisición de un punto de datos precedente(t--i, s-i), en donde la señalsies una concentración de glucosa en un fluido corporal, al menos una función cardíaca de un usuario o registrada por una aplicación de electroencefalografía a lo largo del cuero cabelludo de un usuario, y en donde cada punto de datos(ti, s)en el flujo de puntos de datos {ti,si}comprende - un valor válido para una señalsien un momento t, en donde el valor válido para la señalsise registra en el momentot,o - un valor no válido para la señalsien el momentot,en donde el valor no válido para la señalsise registra en el momentotiy se considera como no válido, o - un valor faltante para la señalsien el momentot,donde el valor faltante para la señalsifalta en un momentotiesperado, el método comprende los siguientes pasos: a) proporcionar un conjunto de puntos de datos que comprende el flujo de puntos de datos {ti,si}con 1 <i< z,k<zo un conjunto específico que se selecciona del flujo de puntos de datos {ti,si}o de un conjunto de puntos de datos suavizados {tk, sk}, b) determinar un punto de datos suavizado para al menos un punto de datos (tk,sk)del flujo que comprende un valor no válido o un valor faltante mediante b1) crear un conjunto de suavizado, en donde el conjunto de suavizado comprende un subconjunto de puntos de datos{t(,si}, en donde el subconjunto de puntos de datos {ti, si} se toma del conjunto de puntos de datos proporcionados durante el paso anterior con (k desplazamiento - ventana de suavizado ] ) < ■ £ < (k desplazamiento)(1) en donde eldesplazamientoes un valor numérico que comprende un número de desplazamiento que define un número de puntos de datos (ti,<s>,) conti>tkque se adquieren antes de crear el conjunto de suavizado para el punto de datos (tk,sk)y que comprenden un valor válido, en donde el valor numéricodesplazamientose elige de un intervalo [1, 4], y en donde laventana de suavizadoes un valor numérico que define una longitud del conjunto de suavizado, en donde laventana de suavizadode valor numérico se elige de un intervalo [7, 40]; b2) verificar si se cumple una primera condición, donde la primera condición requiere que en cada par de dos puntos de datos adyacentes {(ti-i,si-i), (ti,si)} en el conjunto de suavizado la condición ( ti — t i- i) <longitud de espacio(2) se cumpla, donde lalongitud de espacioes un valor numérico que define una diferencia de tiempo máxima que se admite entre los dos puntos de datos adyacentes dentro del conjunto de suavizado, donde el valor numérico de lalongitud de espaciose elige de un intervalo [5 At, 30 At]; si la primera condición no se cumple para un ciertoio,los puntos de datos (ti, si) con l <iose eliminan del conjunto de suavizado; b3) verificar si se cumple una segunda condición, en donde la segunda condición requiere que un valor numériconsea igual al menos a unaventana mínimade valor numérico, en dondenes un valor numérico que es igual a un número de puntos de datos que permanecen en el conjunto de suavizado {ti, si} después del paso anterior, en donde laventana mínimaes un valor numérico que es igual a un número de puntos de datos que se requiere que permanezcan en el conjunto de suavizado {ti, si} después del paso anterior, en donde laventana mínimade valor numérico se elige de un intervalo [5, 20]; si no se cumple la segunda condición, no se determina valor alguno para el punto de datos suavizado (tk,sk)y no se devuelve un punto de datos suavizado (tk,sk)o se devuelve un indicador de error; si se cumple la segunda condición, proceder al paso siguiente; b4) calcular un conjunto de pendientes {ti, s/} correspondiente al conjunto de suavizado con 1 < i <n; b5) aplicar al menos un paso de suavizado exponencial al conjunto de pendientes {ti, si}, en cuyo curso se determina un conjunto de pendientes al menos una vez modificado {ti, si'*}; b6) integrar el conjunto de pendientes al menos una vez modificado {ti, si'*} determinado en el paso anterior, en cuyo curso se determina y se devuelve el valor para el punto de datos suavizado (tk, sk); en donde antes del paso b) para cada punto de datos en el conjunto de puntos de datos proporcionados de acuerdo con el paso a), y/o después del paso b) para cada punto de datos proporcionado en el conjunto de suavizado de acuerdo con el paso b), se aplica un criterio en un paso de verificación al punto de datos para decidir si el punto de datos se conserva o se descarta; y c) emitir del flujo suavizado de puntos de datos{ti,si}que incluye al menos un punto de datos suavizado(tk, sk)en tiempo real o casi en tiempo real mientras el flujo de puntos de datos{ti,si}se sigue registrando.
2. El método de acuerdo con la reivindicación anterior, en el que el criterio comprende el paso de verificar si el punto de datos(tj, sj)comprende un valor válido, o un valor inválido, o un valor faltante, en el que el punto de datos(tj, sj)que comprende un valor válido se conserva, en el que el punto de datos(tj, sj)que comprende un valor inválido o un valor faltante se descarta.
3. El método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que se verifica una condición adicional de si existe al menos un punto de datos con un valor válido en un desplazamiento, en el que el desplazamiento comprende un número dedesplazamientode puntos de datos (t, s)conti>tkadquiridos por delante del punto de datos suavizado (tk,sk)para el que se realiza actualmente el paso b), después de haber eliminado un número de puntos de datos del conjunto de suavizado durante el paso de verificación; si no se cumple la condición adicional, no se determina valor alguno para el punto de datos suavizado (tk,sk)y no se devuelve un punto de datos suavizado (tk,sk)o se devuelve un indicador de error.
4. El método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que eldesplazamientodel valor numérico se elige como 2; y/o en el que laventana de suavizadodel valor numérico se elige de un intervalo [15, 25]; y/o en el que lalongitud de espaciodel valor numérico se elige de un intervalo [5 At, 15 At]; y/o en el que laventana mínimadel valor numérico se elige de un intervalo [5, 10].
5. El método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que el conjunto específico proporcionado en el paso a) se selecciona tomando cada p-ésimo elemento, dondepes un valor numérico elegido de un intervalo [2, 6], en el que se seleccionanpsubconjuntos, en el que el q-ésimo subconjunto comprende un número de elementos (ti,s,) coni=q, p+q, 2p q,... y conq<p,siempre que el elemento comprenda un valor que sea válido, en el que lospsubconjuntos se fusionan después del suavizado, o en el que el conjunto específico proporcionado en el paso a) se selecciona reteniendo elementos en puntos de datos conto, to+At, to+2rAt, ...con 0 <ry siendorun número entero, o un elemento adyacente, en particular en el que el elemento adyacente está a una distancia de ± At o de ± 2 At del punto de datos (ti,s)que comprende un valor que no es válido o que falta.
6. El método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que el punto de datos (ti,s,) se adquiere en un momentotique es anterior al final del intervalo de tiempo específico At =(ti-t-i),en particular después de que el punto de datos(t-i, s-i)anterior comprenda un valor que no es válido o que falta.
7. El método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que el paso b4) comprende los siguientes subpasos: e1) definir un valor numéricoRangoPendientecomo un número de puntos de datos empleados para calcular una pendiente de cada punto de datos(ti, si),donde el valor numéricoRangoPendientese elige de un intervalo [3, 6]; e2) asignar un conjunto de diferenciación {tm, sm} a cada punto de datos (ti, si), utilizando el siguiente procedimiento: siRangoPendientees un número impar, seleccionar(RangoPendiente- 1)/2 puntos de datos antes y(RangoPendiente- 1)/2 puntos de datos después de cada punto de datos (ti, si), siempre que los puntos de datos seleccionados existan en el conjunto de suavizado; si un punto de datos (ti, si) no existe en un extremo del conjunto de suavizado, trabajar con los puntos de datos que existen; siRangoPendientees un número par, seleccionarRangoPendiente/2puntos de datos antes y(RangoPendiente/2- 1) puntos de datos después de cada punto de datos (ti, si), siempre que los puntos de datos seleccionados existan en el conjunto de suavizado; si un punto de datos (ti,si)no existe en un extremo del conjunto de suavizado, trabajar con los puntos de datos que existen; e3) calcular el conjunto de pendientes {ti, si} correspondiente al conjunto de suavizado según la fórmula

donde el sumatorio Y se calcula sobre los puntos de datos en el conjunto de diferenciación {tm, sm} condsiendo igual aRangoPendienteo menor si no existían puntos de datos en los extremos del conjunto de suavizado, y el cálculo se realiza para cada punto en el conjunto de suavizado, 1 < l < n.
8. El método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que el paso b5) comprende los siguientes subpasos: f1) aplicar un primer suavizado exponencial hacia adelante al conjunto de pendientes{ti, st} adquirido en el paso b4) en un orden ascendente1, 2,...,n-1, ncon S] ’* = S j ’ y Sí’* =W frSt’ (7 -W f¡)si-i 'para 1 < t < n ,(4) dondeWfies un primer peso adaptado para el primer suavizado exponencial hacia adelante , donde el primer pesoWfise elige de un intervalo [0,3, 0,6]; f2) aplicar un suavizado exponencial inverso al conjunto de pendientes {ti, s/*} modificado en el subpaso anterior en un orden descendente n,n-1,..., 2,1con

dondeWres un segundo peso adaptado para el suavizado exponencial inverso, donde el segundo pesoWrse elige de un intervalo [0,2, 0,5]; f3) aplicar un segundo suavizado exponencial hacia adelante al conjunto de pendientes {ti, s/*} modificado en el subpaso anterior en un orden ascendente 1, 2, ...,n-1, ncon S]’*** =g¡’**y s i ’*** = Wfl-Si’**+ (7 -Wp)-Si-¡'**para ! < ■ £ < » ,(6) dondeWf2es un tercer peso adaptado para el segundo suavizado exponencial hacia adelante, donde el tercer pesoWf2se elige de un intervalo [0,3, 0,6].
9. El método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que el paso b6) comprende los siguientes subpasos: g1) calcular unamedia originalpromedio de los valoressicon 1 < i <ndentro del conjunto de suavizado antes del paso b4); g2) integrar numéricamente el conjunto de pendientes (ti, si'*} modificado al menos una vez con integral i = 0 e intégrale = integrali-¡[ ( / -w,)- se'* * *w¡■ « - /* * * ]• [te - tc-i]para/ <■£ < n,(7) dondeWies un cuarto peso adaptado para la integración, donde el cuarto peso w se elige de un intervalo [0,25, 0,75]; creando así un conjunto integrado; g3) calcular unanueva mediapromedio de los valoresintegralicon1<i<ndentro del conjunto integrado; g4) calcular una constante de integraciónconst intaplicando una fórmula const int = media original — nue\’a media \(8) g5) calcular el valor suavizado de si- = integrah const int(9) y devolver el valor del punto de datos suavizado(tk, sk)conk=n-desplazamiento.
10. Un aparato (156) configurado para determinar al menos un punto de datos suavizado (tk,sk)dentro de un flujo de puntos de datos {ti, s j con 1 <i<z k< z, dondei, zykson números enteros, y para generar el flujo suavizado de puntos de datos {ti, s,} que incluye el al menos un punto de datos suavizado en tiempo real o casi en tiempo real mientras el flujo de puntos de datos {ti,s,} se sigue registrando, el aparato que comprende - un sensor (160) configurado para registrar una serie de mediciones para determinar al menos una función corporal mediante la adquisición consecutiva de un flujo de puntos de datos de manera que un punto de datos (ti,si) se adquiere después de un intervalo de tiempo At después de una adquisición de un punto de datos precedente(ti-1,s-1),en donde la señal si es una concentración de glucosa en un fluido corporal, al menos una función cardíaca de un usuario o registrada por una aplicación de electroencefalografía a lo largo del cuero cabelludo de un usuario, y en donde cada punto de datos(ti,si)en el flujo de puntos de datos{ti,si}comprende - un valor válido para una señalsien un momento t, en donde el valor válido para la señalsise registra en el momento t, o - un valor no válido para la señalsien el momento t, en donde el valor no válido para la señalsise registra en el momentotiy se considera como no válido, o - un valor faltante para la señalsien el momento t, donde el valor faltante para la señalsifalta en un momentotiesperado, - un dispositivo de instrucción (158) configurado para instruir al sensor (160) para que registre dicha serie de mediciones; - un dispositivo de recepción y almacenamiento (162) configurado para recibir y posteriormente almacenar el flujo de puntos de datos {ti, si}; - un dispositivo de cálculo (164) configurado para determinar un punto de datos suavizado para al menos un punto de datos(tk,sk)del flujo que comprende un valor no válido o un valor faltante, realizando los pasos de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores.
11. El aparato (156) de acuerdo con la reivindicación anterior, en el que el al menos un sensor (160) se selecciona del grupo que consiste en: un sensor para medir una concentración de analito de glucosa del usuario; un sensor cardíaco para determinar al menos una función cardíaca del usuario; un sensor de pulso; un sensor de presión arterial; un ECG; un EEG.
12. El aparato (156) de acuerdo con una cualquiera de las dos reivindicaciones anteriores, en el que el aparato (156) está separado en al menos dos partes separadas, en el que el dispositivo de instrucción (158) está acoplado al sensor (160), en el que el dispositivo de instrucción (158) comprende un dispositivo de envío inalámbrico (166), y en el que el dispositivo de recepción y almacenamiento (162) y el dispositivo de cálculo (164) están acoplados entre sí.
13. Un uso del aparato (156) de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores para un propósito, seleccionado del grupo que consiste en: medir una concentración de analito de glucosa del usuario; determinar al menos una función cardíaca del usuario; determinar un pulso del usuario; determinar una presión arterial del usuario; registrar un ECG; registrar un EEG.
14. Un programa informático que incluye instrucciones ejecutables por computadora para realizar el método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones de método anteriores, cuando el programa se ejecuta en una computadora o red de computadoras.
15. Un soporte de datos legible por computadora, en el que se almacena el programa informático de acuerdo con la reivindicación anterior.