用于預(yù)測透析中參數(shù)的裝置和方法
【專利摘要】本發(fā)明描述用于諸如血壓的透析中參數(shù)的預(yù)后的裝置和方法，其中提供至少一種學(xué)習(xí)算法和/或至少一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。存儲器裝置存儲患者個體透析中參數(shù)，實驗室參數(shù)和/或機器參數(shù)，這些參數(shù)可以用于透析治療期間患者特異性參數(shù)進展的預(yù)后中。
【專利說明】用于預(yù)測透析中參數(shù)的裝置和方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及用于預(yù)測諸如血壓的透析中參數(shù)的一種裝置和一種方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 迄今為止，已通過回顧性控制減少或糾正醫(yī)療中的問題，例如像透析中低血壓情 況。因此，僅在低血壓發(fā)作的情況下才進行干涉，如降低超濾速率（UF速率）。
[0003] 癥狀性透析中低血壓情況屬于透析治療期間的最常見的并發(fā)癥。這些低血壓情況 的主要原因之一是UF速率與回注過程（即，來自細胞內(nèi)間隙和間質(zhì)的水隨后流入到血管內(nèi) 間隙中）之間的失衡。為了達到減少和避免此類低血壓情況的目的，已開發(fā)出基于生物反 饋系統(tǒng)的各種技術(shù)。用于穩(wěn)定患者的血液動力學(xué)循環(huán)的可能的控制參數(shù)是例如血壓BD和 相對血容量RBV?？烧{(diào)節(jié)參數(shù)的候選參數(shù)是透析液體溫度DT、超濾速率UFR或UF速率以及 透析液體導(dǎo)電性LF。所有這些控制參數(shù)或調(diào)節(jié)參數(shù)以不同組合相結(jié)合并且具有不同相互作 用。
[0004] EP 0 956 872 A2、EP 1 226 838 A2 以及 EP 1 844 800 B1 中所描述的生物反饋 系統(tǒng)控制低血壓情況的直接原因，即血壓。
[0005] W0 2011/080185和W0 2011/080190描述了用于預(yù)測血壓下降的測量設(shè)備。在所 述專利中，心率幅值借助于由機器記錄和/或直接在患者身上測得的各種信號來計算，所 述幅值產(chǎn)生方差。通過所述方差可以深入了解低血壓事件的發(fā)生情況。
[0006] EP 2 061 532 B1描述了具有支持存儲器的控制裝置的治療設(shè)備，就與當前時間 點的當前血壓進展的任何相似性對來自先前治療單元的血壓的進展進行檢查。在具有最大 相似性的那些曲線之中，選擇示出血壓下降的至少一條曲線，并且所述曲線將成為預(yù)期血 壓控制的先導(dǎo)變量。然而，如此一來，有可能在測試中選擇具有非常小相似性且仍應(yīng)用為當 前治療單元的先導(dǎo)曲線的曲線。
[0007] 然而，上述生物反饋系統(tǒng)僅示出回顧性反應(yīng)，即，僅在出現(xiàn)低血壓發(fā)作之后才做出 反應(yīng)。以此方式無法預(yù)測血壓的下降。
[0008] 在血容量被控制時，將繼續(xù)測量所述血容量，并且借助于控制UF和LF來強制使 所述血容量遵循預(yù)定血容量進展；血容量可能僅在預(yù)定時間間隔內(nèi)在所述預(yù)定進展附近波 動。這使用自適應(yīng)MM0 (多輸入多輸出）控制來實現(xiàn)。
[0009] 在另一生物反饋系統(tǒng)中，通過安裝在機器內(nèi)的溫度傳感器記錄動脈溫度和靜脈溫 度。通過改變透析液體的溫度對所記錄的動脈溫度與靜脈溫度之間的差值進行控制，以使 得它采用目標值。這種控制的結(jié)果是，靜脈溫度或體外溫度存在變化。實際上，這允許實現(xiàn) 患者體內(nèi)的穩(wěn)定狀態(tài)，但對溫度的控制并未傳遞有關(guān)患者的當前狀態(tài)的任何直接信息。
[0010] EP 0 956 872 A2(EP 0956 872 B1)描述了基于在預(yù)定時間間隔內(nèi)對患者血壓進 行監(jiān)測來控制血壓。根據(jù)血壓進展和當前血壓，并且取決于兩個預(yù)定限制，對UF速率進行 調(diào)節(jié)。這種生物反饋系統(tǒng)還涉及回顧性反應(yīng)。在檢測到血壓下降之前不調(diào)節(jié)UF速率。
[0011] EP 1 844 800 B1描述了血壓的彈性時間控制，所述彈性時間控制從先前限定時 間點的患者特異性血壓進展接收取代的血壓值。這允許減少治療單元內(nèi)血壓測量結(jié)果的數(shù) 量。
[0012] EP 0956 872 A2(EP 0956 872 Bl)、EP 1 844 800 B1 以及 EP 2 061 532 B1 均 要求一定數(shù)量的當前血壓測量結(jié)果以便允許開始與先前治療單元進行比較。這導(dǎo)致在那之 前可能已發(fā)生血壓下降的缺點。
[0013] W0 2011/080185和W0 2011/080190描述了由警告信號指示的血壓下降的預(yù) 后。這個信號通知工作人員采取應(yīng)對措施。如果低血壓預(yù)后是錯誤的，那么工作人員 被不必要地通知，從而造成時間的浪費，并且如果采取應(yīng)對措施（如特倫德倫伯臥位 (Trendelenburg position))，那么會使患者處于壓力之下。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0014] 本發(fā)明的目的在于提供能夠提高治療期間的治療質(zhì)量的一種裝置和一種方法。
[0015] 借助于本發(fā)明，可獲得如權(quán)利要求1所述的裝置。
[0016] 本發(fā)明進一步提供一種根據(jù)獨立方法權(quán)利要求的方法。
[0017] 本發(fā)明的示例性實施方案涉及諸如血壓BD的透析中參數(shù)的預(yù)后。預(yù)后可以借助 于學(xué)習(xí)算法（例如使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進行。這種預(yù)后允許工作人員查看患者參數(shù)的未來表現(xiàn)， 以使得可以在早期采取措施，或者可以通過機器及時進行自動干涉。
[0018] 根據(jù)本發(fā)明的一個方面，可獲得用于諸如血壓的透析中參數(shù)的預(yù)后的一種裝置， 提供了至少一種學(xué)習(xí)算法和/或至少一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。存儲器裝置能夠存儲患者個體透析中 參數(shù)，實驗室參數(shù)和/或機器參數(shù)，這些參數(shù)可以在透析治療期間患者特異性參數(shù)進展的 預(yù)后中使用。
[0019] 患者個體透析中參數(shù)可以是例如血壓和/或相對血容量RBV。實驗室參數(shù)是例如 白蛋白和/或尿素。機器參數(shù)是例如靜脈壓力PV和/或動脈壓力PA。
[0020] 例如以視覺方式或以聽覺方式顯示所需參數(shù)的進展的趨勢是有利的，以使得治療 工作人員可以立即得到通知。
[0021] 使用預(yù)后作為輸入的生物反饋系統(tǒng)允許自動且盡可能快速地采取應(yīng)對措施，例如 以減小UF、改變LF、改變透析液體的溫度或注射等滲溶液的形式。
[0022] 優(yōu)選地，可以提供用于檢測或存儲諸如靜脈壓力PV、動脈壓力PA、跨膜壓力TMP、 透析液體導(dǎo)電性LF、透析液體溫度DT的機器參數(shù)和/或另外參數(shù)的至少一個傳感器或存儲 器布置，和/或用于檢測諸如尿毒癥毒素吸收率、血細胞比容HCT的患者參數(shù)的傳感器布置 或存儲器布置，和/或用于檢測或存儲諸如白蛋白、尿素等實驗室參數(shù)的傳感器布置或存 儲器布置。
[0023] 所提供的訓(xùn)練單元和預(yù)后單元允許確定預(yù)后準確度，所述訓(xùn)練單元優(yōu)選被設(shè)計來 首先執(zhí)行學(xué)習(xí)階段，之后所述訓(xùn)練單元將訓(xùn)練算法的相應(yīng)訓(xùn)練后的（即，相應(yīng)調(diào)整后的）值 轉(zhuǎn)發(fā)給預(yù)后單元。然后，整合的訓(xùn)練算法允許預(yù)后單元基于外推或其他計算來進行預(yù)測，以 用于有待確定或監(jiān)測的參數(shù)的未來進展的預(yù)后?？梢栽u價預(yù)后參數(shù)，將所述預(yù)后參數(shù)與閾 值進行比較和/或顯示所述預(yù)后參數(shù)，以使得可實現(xiàn)優(yōu)化快速的評價并且獲得信息。
[0024] 優(yōu)選地，訓(xùn)練單元、預(yù)后單元和/或用于形成預(yù)后參數(shù)的裝置均可以設(shè)計為人工 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。作為替代或除此之外，可以使用支持向量機。
[0025] 作為一個可選項，可以提供用于例如以聽覺和/或視覺形式和/或以顯示器形式 輸出警告的報警單元，在所述顯示器上可以呈現(xiàn)預(yù)后參數(shù)的當前進展，以及預(yù)期的未來估 計進展。
[0026] 在一個或多個示例性實施方案中，提供了控制器，所述控制器能夠基于預(yù)后參數(shù) 以及當前參數(shù)（例如血壓或相對血容量）來采取控制干涉，以使得在有需要時可以執(zhí)行快 速精確的糾正性干涉。
[0027] 在初始階段期間，可以調(diào)整和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括具有至少 兩個輸入的輸入層、包括至少三個神經(jīng)元的至少一個隱藏層以及具有至少一個輸出的至少 一個輸出層，并且可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)調(diào)整所述輸出。
[0028] 在這個過程中，可以計算和更新預(yù)定網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。
[0029] 也可以自動改變網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，例如神經(jīng)元或隱藏層的數(shù)量，以便確保使用現(xiàn)有數(shù) 據(jù)記錄的優(yōu)化學(xué)習(xí)過程并且調(diào)整學(xué)習(xí)算法。
[0030] 所述網(wǎng)絡(luò)可以使用貝葉斯規(guī)則反向傳播（Bayesian Regulation Backpropagation)和Levenberg-Marquardt反向傳播算法作為訓(xùn)練算法進行訓(xùn)練。NAR或 NARX網(wǎng)絡(luò)可以用于訓(xùn)練算法。
[0031] 預(yù)后的進一步改進可以通過包括除了血壓之外的以下輸入?yún)?shù)中的至少一種或 多種和/或另外的學(xué)習(xí)技術(shù)來實現(xiàn)，所述輸入?yún)?shù)即超濾速率，UF速率；超濾容量；動脈壓 力和靜脈壓力；血細胞比容；相對血容量；氧飽和度；血紅蛋白；心跳；尿毒癥毒素吸收率； 收縮血壓；透析液體導(dǎo)電性（酸和堿導(dǎo)電性，pH值），和/或透析液體溫度。
[0032] 本發(fā)明的另一方面涉及一種用于預(yù)測諸如血壓的透析中參數(shù)的方法，提供至少一 種學(xué)習(xí)算法和/或至少一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，存儲患者個體透析中參數(shù)、實驗室參數(shù)和/或機器參 數(shù)，并且使用所述參數(shù)用于透析治療期間的患者特異性參數(shù)進展的預(yù)后。患者個體透析中 參數(shù)可以是血壓和/或相對血容量RBV。實驗室參數(shù)是例如白蛋白和/或尿素，和/或機器 參數(shù)是例如靜脈壓力PV和/或動脈壓力PA。可以例如以視覺方式或聽覺方式顯示所需參 數(shù)的進展的趨勢或進展本身。
[0033] 通過存儲患者個體透析中參數(shù)（例如，BD、RBV......)、實驗室參數(shù)（例如，白蛋白、 尿素……）以及機器參數(shù)（例如，靜脈壓力PV、動脈壓力PA……），可以預(yù)測透析治療過程 中患者特異性參數(shù)進展。此處相關(guān)的參數(shù)可能是血壓。這種預(yù)后給予用戶有關(guān)患者的狀態(tài) 的未來信息，以使得用戶（例如，工作人員）可以在早期通過調(diào)整一個或多個透析或患者參 數(shù)進行互動。如果預(yù)測出患者的血壓進展，那么用戶或操作員（例如，用戶或治療師，如醫(yī) 師或醫(yī)院護士）利用所給出的參數(shù)（例如，UF速率）接收有關(guān)血壓在未來不久的時間段內(nèi) (例如，在接下來的幾分鐘或幾小時內(nèi)）將如何表現(xiàn)的信息。如果所預(yù)測的血壓進展就可能 的低血壓發(fā)作而言比較危急，那么有可能例如通過使UF速率自動或手動減小來事先消除 所述可能的低血壓發(fā)作。
[0034] 在一個、多個或所有示例性實施方案中，基于所存儲的患者個體生理參數(shù)的透析 中血壓（BD)的預(yù)后是可能的，所述預(yù)后實現(xiàn)對血壓的早期控制，并且因此允許預(yù)防下降血 壓趨勢并減少低血壓發(fā)作。
[0035] 另外，有可能例如通過視覺方式和手段向醫(yī)師或工作人員呈現(xiàn)所需參數(shù)的進展的 趨勢，以使得在通過機器的自動干涉發(fā)生之前將首先由工作人員做出對趨勢的解釋。例如， 如果發(fā)生危急趨勢，那么工作人員能夠及時采取其他措施，如及時注射等滲生理食鹽水溶 液。
[0036] 預(yù)后可以可替代地用作生物反饋系統(tǒng)的輸入，所述生物反饋系統(tǒng)以自動的方式采 取應(yīng)對措施，例如，以減小UF、改變LF、改變透析液體的溫度或注射等滲溶液的形式。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0037] 下文將基于示例性實施方案并參考附圖來解釋本發(fā)明，其中：
[0038] 圖1示出用于預(yù)測血壓的流程圖，
[0039] 圖2示出UF控制的進展，
[0040] 圖3示出前瞻性UF控制的可能性，
[0041] 圖4是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡化圖示，
[0042] 圖5示出借助于不同網(wǎng)絡(luò)類型的血壓預(yù)后的進展，
[0043] 圖6示出借助于使用不同訓(xùn)練算法的網(wǎng)絡(luò)的血壓預(yù)后，
[0044] 圖7示出使用NAR網(wǎng)絡(luò)的血壓預(yù)后的進展，
[0045] 圖8示出使用NARX網(wǎng)絡(luò)的血壓預(yù)后，
[0046] 圖9示出收縮血壓的血液動力學(xué)參數(shù)與由機器傳感器檢測到的參數(shù)之間的相關(guān) 系數(shù)，
[0047] 圖10示出針對不同學(xué)習(xí)算法具有和不具有時間滯后的血壓預(yù)后，
[0048]圖11示出借助于系綜形成的治療單元期間血壓預(yù)后，以及
[0049] 圖12示出使用FF-NN的完整治療單元的連續(xù)預(yù)后。

【具體實施方式】
[0050] 下文將更詳細解釋示例性實施方案。
[0051] 圖1示出根據(jù)本發(fā)明的裝置的示例性實施方案。所述示例性實施方案包括用于檢 測或存儲諸如靜脈壓力PV、動脈壓力PA、跨膜壓力TMP、透析液體導(dǎo)電性LF、透析液體溫度 DT的機器參數(shù)和/或另外參數(shù)的傳感器或存儲器布置2。這些機器參數(shù)可以通過患者1身 上或透析機上的傳感器布置2直接測量，但它們可能事先已被存儲。通過傳感器布置或存 儲器布置2檢測或傳遞的值可以存儲在存儲器單元5中。
[0052] 另外，提供傳感器布置或存儲器布置3,所述傳感器布置或存儲器布置檢測患者參 數(shù),如尿毒癥毒素吸收率、血細胞比容HCT等，并且可以借助于有關(guān)患者或有關(guān)透析液體或 透析機器的相應(yīng)測量結(jié)果來接收其輸入變量。
[0053] 進一步提供傳感器布置或存儲器布置4以用于檢測或存儲實驗室參數(shù)，如白蛋 白、尿素等，所述傳感器布置或存儲器布置可以借助于相應(yīng)的測量結(jié)果或輸入來從患者1 接收其輸入變量。正如傳感器布置2 -樣，傳感器布置3和4也將它們的輸出信號保存在 存儲器單元5中。
[0054] 基于緩沖在存儲器單元5中的值（如機器參數(shù)、患者參數(shù)以及實驗室參數(shù)），訓(xùn)練 布置在存儲器單元5的下游的訓(xùn)練單元6。所述訓(xùn)練單元6首先執(zhí)行學(xué)習(xí)階段，之后它將訓(xùn) 練算法的相應(yīng)訓(xùn)練后的（即，相應(yīng)調(diào)整后的）值轉(zhuǎn)發(fā)給預(yù)后單元7。
[0055] 借助于整合的預(yù)后算法，預(yù)后單元7執(zhí)行預(yù)測以用于有待確定或監(jiān)測的參數(shù)的未 來進展的預(yù)后。對有待預(yù)測的參數(shù)（在下文中也稱為預(yù)后參數(shù)）的未來期望進展的這種計 算發(fā)生在預(yù)后單元7中，所述預(yù)后單元相對于例如血壓和/或相對血容量或任何其他參數(shù) 的期望未來進展確定并定義這些參數(shù)的水平。在方框8中或在連接至方框8的另外方框9 至11中，可以評價預(yù)后參數(shù)，例如將其與閾值進行比較，和/或可以顯示所述預(yù)后參數(shù)。
[0056] 在圖1中所示的示例性實施方案中，方框9被實施為例如以聽覺和/或視覺形式 傳遞警告的報警單元。這允許例如醫(yī)師或工作人員在甚至發(fā)生緊急情況（如低血壓發(fā)作） 之前執(zhí)行快速干涉，如減小UF速率或者向患者供給液體。
[0057]另外，方框10可以設(shè)計為例如顯示裝置，所述顯示裝置示出預(yù)后參數(shù)的當前進 展，包括未來將期望的估計進展。
[0058] 方框11可以設(shè)計為控制器，所述控制器基于預(yù)后參數(shù)以及當前參數(shù)（如血壓或相 對血容量）來做出相應(yīng)控制干涉，并且因此以相應(yīng)方式控制對患者1的治療。
[0059] 部件6、7、8可以設(shè)計為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
[0060] 在一個、多個或所有示例性實施方案中，對患者數(shù)據(jù)進行檢測。為此，在一段較長 時間內(nèi)收集患者的連續(xù)血壓進展，其中每位患者的至少10個后續(xù)治療單元用于訓(xùn)練。對于 每個治療單元來說，獲得48個經(jīng)計算或測量得到的血壓值。這意味著同一位患者的48*10 =480個血壓測量結(jié)果可用于訓(xùn)練過程。
[0061]在示例性實施方案中，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于血壓預(yù)后。還可以使用其他預(yù)后方 法，如支持向量機。改變和調(diào)整各種網(wǎng)絡(luò)模型和類型，以使得可以避免任何過度擬合和擬合 不足。為了更好地驗證網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量，將考慮一個以上標準，因為僅考慮僅一個標準（如均方 根誤差（RMSE)或均方誤差（MSE))可能導(dǎo)致對網(wǎng)絡(luò)或預(yù)后的錯誤驗證。這已在若干模擬中 得到確認。RMSE是平均預(yù)后誤差（即，實際觀察所得的平均預(yù)后偏差）的平方根。MSE是 指估計量與有待估計的值的中值二次偏差。
[0062]本發(fā)明的示例性實施方案涉及諸如血壓的透析中參數(shù)的預(yù)后。預(yù)后可以借助于學(xué) 習(xí)算法（例如像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）來進行。這種預(yù)后允許工作人員查看患者參數(shù)在未來的行為， 以使得可以采取早期措施，或者可以通過機器執(zhí)行及時的自動干涉。由于低血壓發(fā)病率對 患者來說具有特異性，因此有利的是了解患者的血液動力學(xué)特征，例如，任何組合形式的至 少一個或多個參數(shù)，或所有以下諸如BD、RBV、DT、HCT、PA、PV、TMP和/或氧飽和度的參數(shù)的 進展。為此原因，本發(fā)明的一個、多個或所有示例性實施方案提供一種以連續(xù)方式獲知這些 血液動力學(xué)特征（此處又稱為血液動力學(xué)）的系統(tǒng)。此類血液動力學(xué)可以在每個治療單元 之后進行存儲。
[0063]借助于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以在進行中治療單元期間，從所存儲的數(shù)據(jù)做出對血液 動力學(xué)的進展的預(yù)后，所述所存儲的數(shù)據(jù)描述典型情況下和特殊情況下的患者的血液動力 學(xué)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了解釋系統(tǒng)的動態(tài)進展和預(yù)測其未來行為的可能性。如果存儲了患 者的血液動力學(xué)參數(shù)和生理參數(shù)，那么它們的未來進展可以通過一個或多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù) 測。
[0064]如果人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲知患者的血液動力學(xué)特征，那么取決于若干參數(shù)，這種特征 的預(yù)后是可能的。如果這種預(yù)后是成功的，就可以及時地控制這些參數(shù)。這些參數(shù)可以是 例如BD和/或RBV。作為替代或除此之外，可以觸發(fā)報警或警告。手動或自動機器干涉可 以代表穩(wěn)定血壓的一種方式。
[0065] 在一個、多個或所有示例性實施方案中，目標是血壓預(yù)后。在透析治療中，可以借 助于所存儲的參數(shù)來預(yù)測血壓的期望進展。如果存在低血壓風(fēng)險，那么所述系統(tǒng)能夠及時 反應(yīng)并且在發(fā)生低血壓情況之前調(diào)整UF速率。正常情況下，UF速率的減小會帶來血壓的穩(wěn) 定并且因此帶來血液動力學(xué)參數(shù)的穩(wěn)定。作為穩(wěn)定血壓的替代方案或除了穩(wěn)定血壓之外， 還可以使LF或DT的改變的預(yù)后穩(wěn)定。
[0066] 本發(fā)明的示例性實施方案允許預(yù)測例如患者參數(shù)（例如，BD)的透析中進展?？梢?實現(xiàn)進一步減小的血壓測量結(jié)果?？赡茉跓o需一些或所有的血壓測量結(jié)果的情況下進行。 透析中發(fā)?。ɡ?，低血壓發(fā)作）的早期鑒定/預(yù)后是可能的。另外，血壓趨勢的早期鑒定 /預(yù)后是可能的。此外，如果發(fā)生異常的預(yù)測進展狀況，早期互動是可能的。
[0067] 與血壓相關(guān)并且用于預(yù)測另一透析參數(shù)（例如，血壓）的所有透析參數(shù)在每次透 析治療之后進行存儲。從一定數(shù)量的所存儲的治療單元向上，預(yù)定義的所存儲的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 存取預(yù)選擇的參數(shù)。訓(xùn)練所述參數(shù)并且通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來計算權(quán)重。在新治療的情況下，神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在連接患者并且在調(diào)節(jié)他的/她的參數(shù)之后直接計算期望血壓進展。在5分鐘 的時間間隔內(nèi)給出血壓進展。
[0068] 在一個、多個或所有示例性實施方案中，可以提供各種控制方法，例如，回顧性方 法，其中血壓測量在透析開始之后預(yù)定義的時間間隔內(nèi)執(zhí)行。在不測量血壓的時間期間，已 由網(wǎng)絡(luò)計算出的血壓被視作當前血壓。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算出的血壓可以基于它們的趨勢調(diào)整 至當前血壓趨勢?？刂芔F速率的過程使血壓本身朝向血壓進展和當前血壓定向，直至當前 治療時間。
[0069] 另一種控制形式可以前瞻性方式進行，在治療單元開始時，即在調(diào)節(jié)患者參數(shù)之 后，計算相應(yīng)患者的血壓過程。像平常一樣，也在預(yù)定義的時間間隔內(nèi)執(zhí)行血壓測量。評估 血壓進展直至當前時間點。在前瞻性控制中，還將考慮并同時評估血壓的未來行為，所述行 為從治療單元開始時特別針對所述患者計算的血壓曲線來估計。如果兩個評價中的一個指 示血壓下降或向下的血壓趨勢，那么可以在所述血壓下降或向下的血壓趨勢發(fā)生之前就降 低UF速率，以便穩(wěn)定血壓。
[0070] 前瞻性控制的時間可以是例如在5分鐘與60分鐘之間。圖2和圖3示出前瞻性 控制的圖示。圖2示出血壓的回顧性控制，其中在達到臨界極限之前不減小UF速率。
[0071] 圖2中的曲線21示出以mmHg計的收縮血壓的進展，圓點表示以例如20分鐘的時 間間隔確定的實際測量值。
[0072] 水平軸線示出以分鐘計的時間，而右側(cè)垂直軸線示出起始于50并上升至120mmHg 的當前水平的收縮血壓，左側(cè)垂直軸線示出以ml/h計的UF速率，長條的對應(yīng)長度指示相應(yīng) 的UF速率（重量損失速率）。最大限度定義在1100ml/h處。從圖2中可以看出，如果發(fā)生 血壓下降，那么UF速率的降低存在一定延遲，S卩，以回顧性方式發(fā)生。
[0073] 圖3示出本發(fā)明的示例性實施方案中根據(jù)所預(yù)測的血壓進展調(diào)整UF速率的前瞻 性UF調(diào)整的實例。與根據(jù)圖2的圖相似，UF速率的進展也取決于根據(jù)圖3的圖示中的血 壓進展。然而，在根據(jù)圖3的示例性實施方案中，在收縮血壓發(fā)生急劇下降發(fā)生之前已降低 UF速率。這使得實現(xiàn)患者的增強的安全性成為可能。在圖3中還可以看到，以前瞻性方式 預(yù)測出血壓隨后的新的上升，并且UF速率在血壓實際上再次上升之前再次增大。
[0074] 在圖3中的前瞻性控制中，血壓的進展通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6至8來檢測，并且在較早時 間點以如此方式控制UF速率以使得可以避免血壓的急劇下降。
[0075] 對前瞻性預(yù)后的計算在治療單元之前（例如，在透析治療的準備期間）并且借助 于所存儲的治療進展來執(zhí)行。為此，提供針對患者個性化的存儲介質(zhì)，如患者卡，或內(nèi)部或 外部數(shù)據(jù)載體上或與透析機交連（cross-linked)的外部存儲器（數(shù)據(jù)庫）內(nèi)明確可定義 的存儲區(qū)。在這個階段期間，可以根據(jù)數(shù)據(jù)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，即，不僅是計算預(yù)定義網(wǎng)絡(luò)的 權(quán)重，而且調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)（例如，神經(jīng)元或隱藏層的數(shù)量），以確保使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)記錄的 最優(yōu)學(xué)習(xí)過程。類似地，可以調(diào)整學(xué)習(xí)算法以便獲得最優(yōu)結(jié)果。這個步驟要求大量計算能 力，因為它包括產(chǎn)生許多預(yù)后并且必須在機器不進行對治療單元或患者來說可能至關(guān)重要 的任何功能時執(zhí)行。這可能例如是在透析治療準備期間或甚至是在透析治療完成之后，在 透析機器的消毒期間。
[0076] 在透析治療期間，所述所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)然后還將用于評價僅在透析治療期間記 錄的新測量的值，并且將它們包括在控制之中，除了先前計算出的整個治療的預(yù)后之外。
[0077] 在一個、多個或所有示例性實施方案中，提供獲知透析中患者參數(shù)的過程。透析中 發(fā)病的早期檢測對患者來說可能非常重要，因為除其他之外，它還提供更好的舒適感覺。所 述舒適感覺可以通過對訓(xùn)練后參數(shù)（如BD)的未來行為的早期反應(yīng)，借助于手動干涉（通 過工作人員）或自動干涉（通過透析機）（例如，改變UF速率）來提供。
[0078] 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本上由輸入神經(jīng)元、隱藏層和它們的激活函數(shù)以及輸出神經(jīng)元組 成。
[0079] 圖4示出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)40,所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括具有至少兩個輸入42 Xl、42x3 的輸入層41、包括至少三個神經(jīng)元44f\、44f2、44f3的至少一個隱藏層43以及具有至少一個 輸出46f 4的至少一個輸出層45。包含激活函數(shù)f\、f2、f3以及f4的神經(jīng)元44和46的輸出 yi、y 2、％以及輸出計算如下：
[0080] yj = fj (w11*x1+w21*x2)
[0081] y2= f2 (Wi^Xi+w^^x；,)
[0082] y3= f3(w13*x 1+w23*x2)
[0083] y4= f4 (w14*yi+w24*y2+W34*y3)
[0084] 此處，f\、f2、f3以及f 4表示激活函數(shù)。激活函數(shù)可以是常見的數(shù)學(xué)函數(shù)，如SB 曲線函數(shù)、閾值函數(shù)等。
[0085] 為了產(chǎn)生輸出（輸出信號）74，三個神經(jīng)元輸出變量 71、72、73在評估（此處乘以權(quán) 重w14、w 24、w34)之后進行計算，在這種情況下以相加為例。
[0086] 已測試具有不同數(shù)量的隱藏層43和不同數(shù)量的神經(jīng)元44的若干網(wǎng)絡(luò)類型。改變 網(wǎng)絡(luò)模型會使得使用同一個學(xué)習(xí)算法得到相異預(yù)后。因此，存在網(wǎng)絡(luò)類型之間的無限組合， 這些組合產(chǎn)生不同結(jié)果。
[0087]圖5示出已使用相同訓(xùn)練算法訓(xùn)練但具有不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的兩個網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果。兩個 網(wǎng)絡(luò)均已使用Levenberg-Marquardt反向傳播算法訓(xùn)練。曲線50示出血壓的實際進展。曲 線52是具有兩個隱藏層的網(wǎng)絡(luò)的預(yù)后的結(jié)果，第一層由30個神經(jīng)元組成并且第二層由28 個神經(jīng)元組成。曲線51反映出借助于同樣由兩個隱藏層組成的網(wǎng)絡(luò)的預(yù)后，第一層由36 個神經(jīng)元組成并且第二層由18個神經(jīng)元組成。因此，圖5示出由不同網(wǎng)絡(luò)類型做出的血壓 預(yù)后。
[0088] 可能導(dǎo)致不同預(yù)后的另一個因素是不同訓(xùn)練算法的使用。除其他之外，已使用貝 葉斯規(guī)則反向傳播算法和Levenberg-Marquardt反向傳播算法執(zhí)行訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的過程。輸出 (血壓預(yù)后）的性能的評價已借助于諸如均方根誤差（RMSE)和相關(guān)分析（correlation)等 統(tǒng)計方式和手段以及可視化標準來評價。
[0089] 圖7和圖8示出使用非線性自回歸（NAR)網(wǎng)絡(luò)和非線性自回歸外生（NARX)網(wǎng)絡(luò) 的預(yù)后的進展的圖。在NARX網(wǎng)絡(luò)情況下，期望若干輸入和輸出參數(shù)。
[0090] 曲線70和80示出血壓的實際進展。圖7示出使用NAR網(wǎng)絡(luò)的BD預(yù)后71，而圖8 示出使用NARX網(wǎng)絡(luò)的血壓預(yù)后81。
[0091]從圖7和圖8可以看到，使用NARX網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練（圖8)在治療單元開始時產(chǎn)生更 好的結(jié)果，NAR網(wǎng)絡(luò)（圖7)則表現(xiàn)出一定偏移。
[0092]圖6示出由使用不同訓(xùn)練算法的網(wǎng)絡(luò)做出的BD預(yù)后。曲線60示出血壓的實際進 展。圖6描繪出使用兩種訓(xùn)練算法的血壓預(yù)后：貝葉斯規(guī)則反向傳播算法由帶圓圈的曲線 61示出；而Levenberg-Marquardt反向傳播算法通過曲線62可視化并且?guī)в?加號"符號。 [0093] 其他網(wǎng)絡(luò)類型提供了采用各種輸入?yún)?shù)的可能性。此類網(wǎng)絡(luò)稱為非線性自回歸外 生網(wǎng)絡(luò)（NARX)。在示出的示例性實施方案中，已針對這種網(wǎng)絡(luò)選擇兩種輸入?yún)?shù)：BD血壓 和UF速率。還可能選擇更大數(shù)量的輸入?yún)?shù)或其他輸入?yún)?shù)。
[0094] 數(shù)據(jù)清楚地顯示出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BD值的預(yù)后對于前一半治療單元表現(xiàn)良好， 但在后一半中顯示出缺陷。在那時，預(yù)后與測得BD之間的偏差增大。在一個、多個或所有 示例性實施方案中實現(xiàn)了預(yù)后質(zhì)量的改進，因為過去一直在治療單元期間進行測量的血壓 被包括在治療單元期間執(zhí)行的預(yù)后的評價和再計算中。這基于事先已定義的網(wǎng)絡(luò)發(fā)生。 [0095] 在一個、多個或所有示例性實施方案中，可以做出安排來包括另外的輸入?yún)?shù)和 更多的學(xué)習(xí)技術(shù)以進一步改進預(yù)后。
[0096]包括UF速率（除了血壓之外）作為一個或多個示例性實施方案中提供的輸入?yún)?數(shù)會產(chǎn)生更好的血壓預(yù)后。為此原因，將考慮若干血液動力學(xué)參數(shù)和由機器測量的參數(shù)。首 先就這些參數(shù)與血壓的相關(guān)性對其進行檢查。
[0097]圖9示出收縮血壓的血液動力學(xué)參數(shù)和由機器傳感器記錄的參數(shù)之間的相關(guān)系 數(shù)。如在這個圖中可以看到，已檢查30個透析參數(shù)和患者參數(shù)，以獲得這些參數(shù)與血壓的 相關(guān)性。許多參數(shù)具有高于〇. 5的相關(guān)系數(shù)。這些參數(shù)中的一些達到近似0. 8的相關(guān)系數(shù)， 這些參數(shù)與血壓不具有任何關(guān)系。出現(xiàn)這種效果是由于所述參數(shù)的進展。所述進展幾乎是 恒定的。根據(jù)這種相關(guān)方法，已選擇出可以說與血壓具有緊密相關(guān)性的那些參數(shù)。
[0098] 隨后，針對若干參數(shù)使用各種特征選擇算法。這些算法可以包括例如最小冗余最 大相關(guān)（mRmR)算法，該算法利用血壓與其他參數(shù)之間的共享信息標準以便建立變量的一 定等級；或Wrapper算法，該算法基于自動學(xué)習(xí)并且試圖通過添加或刪除另外的變量來找 出最佳性能；所述最佳性能隨后通過諸如均方誤差方法的統(tǒng)計手段進行評價。
[0099] 根據(jù)專家知識、數(shù)據(jù)分析以及特征選擇算法，已選擇若干輸入變量來用于訓(xùn)練網(wǎng) 絡(luò)，例如以下參數(shù)中的一個或多個參數(shù)（以任何組合方式）或全部：
[0100] 超濾容量，
[0101] 動脈壓力和靜脈壓力，
[0102] 血細胞比容，
[0103] 相對血容量，
[0104] 氧飽和度，
[0105] 血紅蛋白，
[0106] 超濾速率，
[0107]心跳，
[0108] 尿毒癥毒素吸收率，
[0109] 收縮血壓，
[0110]透析液體導(dǎo)電性（酸和堿導(dǎo)電性，pH值），
[0111] 透析液體溫度。
[0112] 接著，一般來說，已評價兩種自動學(xué)習(xí)類型算法和一種樸素算法，已使用包括具有 和不具有分接延遲線的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FF-NN)(時間依賴性（TDL-NN)、具有和不具有滯后 (重疊）的支持向量回歸（SVR)以及樸素算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述樸素算法將現(xiàn)有血壓值外推 至下一個值。在訓(xùn)練期間已執(zhí)行交叉驗證。所述驗證將治療（它的變量必須接受訓(xùn)練）過 程分成不同的塊。例如，訓(xùn)練前10個和后10個治療單元并且將驗證應(yīng)用到它們之間的治 療單元，或者對前幾個治療單元進行訓(xùn)練而對后幾個進行驗證。這實現(xiàn)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增加。 之后，選擇具有最佳性能的網(wǎng)絡(luò)。
[0113] 在預(yù)后中，就時間依賴性關(guān)于以下方面做出檢查：即，關(guān)于當前治療單元是否存在 應(yīng)被納入考慮以便預(yù)測當前血壓的任何舊變量值；關(guān)于通過系綜形成（即，通過組合各種 學(xué)習(xí)算法和訓(xùn)練算法的不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)）的預(yù)后的更好性能；并且關(guān)于治療的連續(xù)預(yù)后。
[0114] 下文將解釋各個實驗的結(jié)果：
[0115] 圖10示出時間依賴性，并且示出針對不同學(xué)習(xí)算法的具有和不具有時間延遲的 血壓預(yù)后。
[0116] 圖11示出系綜的形成，并且通過系綜的形成給出治療單元期間血壓預(yù)后的更詳 細的圖示。
[0117] 在一個、多個或所有示例性實施方案中，還可以提供完整治療的連續(xù)預(yù)后。
[0118] 圖12示出借助于使用前饋FF-NN(前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完整治療的連續(xù) 預(yù)后。
[0119] 在圖10中可以看到，涉及前饋（前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，F(xiàn)F-NN)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顯示出對曲線 輪廓的最好適應(yīng)。
[0120] 良好的預(yù)后還借助于樸素算法來實現(xiàn)。然而，所述預(yù)后在實際血壓附近波動，這歸 因于最后兩個測得血壓永久線性地外推至下一個五分鐘時間間隔。
[0121] 根據(jù)圖10以及有關(guān)時間依賴性的實驗，可以進一步總結(jié)出，血壓測量結(jié)果可以使 用不包括預(yù)后中當前治療單元中所測得的舊的或當前的血壓值的FF-NN來預(yù)測。
[0122] 表1示出針對不同學(xué)習(xí)算法的時間依賴性相關(guān)實驗的MSE的結(jié)果。FF-NN進一步 顯示出最小MSE120. 495。樸素算法顯示出第二最佳MSE。這歸因于線性外推，如上所述。所 有其他MSE均顯示出非常高的值并且因此表示質(zhì)量較差的預(yù)后。
[0123]

【權(quán)利要求】
1. 一種用于預(yù)測諸如血壓的透析中參數(shù)的裝置，其中提供至少一種學(xué)習(xí)算法和/或至 少一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述裝置包括用于存儲患者個體透析中參數(shù)、實驗室參數(shù)和/或機器參 數(shù)的存儲器裝置，所述裝置可W用于透析治療期間的患者特異性參數(shù)進展的預(yù)后中。
2. 如權(quán)利要求1所述的裝置，其中所述患者個體透析中參數(shù)是血壓和/或相對血容量 RBV，和/或所述實驗室參數(shù)是白蛋白和/或尿素，和/或所述機器參數(shù)是靜脈壓力PV和/ 或動脈壓力PA。
3. 如權(quán)利要求1或2所述的裝置，其中例如W視覺或聽覺方式顯示所需參數(shù)的進展的 趨勢。
4. 如上述權(quán)利要求中任一項所述的裝置，其包括生物反饋系統(tǒng)，所述生物反饋系統(tǒng)使 用所述預(yù)后作為輸入，并且例如W減小UF、改變LF、改變透析液體溫度或注射等滲溶液的 形式自動采取應(yīng)對措施。
5. 如上述權(quán)利要求中任一項所述的裝置，其包括至少一個傳感器或存儲器布置（2)， 所述至少一個傳感器或存儲器布置（2)用于檢測或存儲機器參數(shù)，如靜脈壓力PV、動脈壓 力PA、跨膜壓力TMP、所述透析液體的導(dǎo)電性LF、所述透析液體的溫度DT和/或另外的參 數(shù)，和/或 傳感器布置或存儲器布置（3)，所述傳感器布置或存儲器布置（3)用于檢測患者參數(shù)， 如尿毒癥毒素吸收率、血細胞比容肥T，和/或 傳感器布置或存儲器布置（4)，所述傳感器布置或存儲器布置（4)用于檢測或存儲實 驗室參數(shù)，如白蛋白、尿素等該些參數(shù)。
6. 如上述權(quán)利要求中任一項所述的裝置，其包括訓(xùn)練單元（6)和預(yù)后單元（7)，其中 所述訓(xùn)練單元被設(shè)計來首先執(zhí)行學(xué)習(xí)階段，之后所述訓(xùn)練單元將訓(xùn)練算法的相應(yīng)訓(xùn)練后的 (即，相應(yīng)調(diào)整后的）值轉(zhuǎn)發(fā)給所述預(yù)后單元（7)，所述預(yù)后單元借助于整合的訓(xùn)練算法、基 于外推或其他計算進行預(yù)測，W用于有待確定或監(jiān)測的參數(shù)的未來進展的預(yù)后， 其中可W評價所述預(yù)后參數(shù)，將所述預(yù)后參數(shù)與闊值進行比較和/或顯示所述預(yù)后參 數(shù)。
7. 如權(quán)利要求6所述的裝置，其中所述訓(xùn)練單元化）、所述預(yù)后單元（7)和/或用于形 成預(yù)后參數(shù)的手段（8)均被設(shè)計為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和/或用作支持向量機。
8. 如上述權(quán)利要求中任一項所述的裝置，其包括用于例如W聽覺和/或視覺形式和/ 或W顯示裝置形式輸出警告的報警單元，在所述顯示裝置上可W示出所述預(yù)后參數(shù)的當前 進展W及未來期望估計進展。
9. 如上述權(quán)利要求中任一項所述的裝置，其包括控制器（11)，所述控制器基于所述預(yù) 后參數(shù)W及當前參數(shù)采取控制干涉，所述參數(shù)例如血壓或相對血容量。
10. 如上述權(quán)利要求中任一項所述的裝置，所述裝置被設(shè)計來在初始階段期間調(diào)整和 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（40)的結(jié)構(gòu)，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括具有至少兩個輸入的輸入層（41)、包括至少 H個神經(jīng)元（44)的至少一個隱藏層（43) W及具有至少一個輸出（46)的至少一個輸出層 (45), 根據(jù)輸入數(shù)據(jù)調(diào)整所述輸出， 計算所述預(yù)定義網(wǎng)絡(luò)（40)的權(quán)重，W及 改變所述網(wǎng)絡(luò)的所述結(jié)構(gòu)，例如所述神經(jīng)元或所述隱藏層的數(shù)量，W便確保使用現(xiàn)有 數(shù)據(jù)記錄的最優(yōu)學(xué)習(xí)過程并且調(diào)整所述學(xué)習(xí)算法。
11. 如上述權(quán)利要求中任一項所述的裝置，其中所述網(wǎng)絡(luò)的所述訓(xùn)練使用貝葉斯規(guī)則 反向傳播和Levenberg-Marquar化反向傳播算法作為所述訓(xùn)練算法來進行，和/或所述預(yù) 后的所述進展使用非線性自回歸（NAR)網(wǎng)絡(luò)和/或使用非線性自回歸外生（NAR幻網(wǎng)絡(luò)來 評價。
12. 如上述權(quán)利要求中任一項所述的裝置，為了進一步改進所述預(yù)后，除了血壓之外， 所述裝置被設(shè)計成包括W下輸入?yún)?shù)中的至少一種或多種： 超濾速率，UF速率， 超濾容量， 動脈壓力和靜脈壓力， 血細胞比容， 相對血容量， 氧飽和度， 血紅蛋白， 超濾速率， 也跳， 尿毒癥毒素吸收率， 收縮血壓， 所述透析液體的導(dǎo)電性（酸和堿導(dǎo)電性，抑值），和/或 所述透析液體的溫度，和/或 另外的學(xué)習(xí)技術(shù)。
13. -種用于預(yù)測諸如血壓的透析中參數(shù)的方法，其中提供至少一種學(xué)習(xí)算法和/或 至少一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，存儲患者個體透析中參數(shù)、實驗室參數(shù)和/或機器參數(shù)，并且使用所述 參數(shù)用于透析治療期間患者特異性參數(shù)進展的預(yù)后。
14. 如權(quán)利要求13所述的方法，其中所述患者個體透析中參數(shù)是血壓和/或相對血容 量RBV，和/或所述實驗室參數(shù)是白蛋白和/或尿素，和/或所述機器參數(shù)是靜脈壓力PV和 /或動脈壓力PA。
15. 如權(quán)利要求13或14所述的方法，其中例如W視覺或聽覺方式顯示所需參數(shù)的進展 的趨勢。
【文檔編號】G06F19/00GK104346521SQ201410366994
【公開日】2015年2月11日 申請日期:2014年7月29日 優(yōu)先權(quán)日:2013年8月7日
【發(fā)明者】理查德·阿塔拉, 雅諾什·漢茲, 克里斯托弗·施特赫費爾 申請人:B·布萊恩·阿維圖姆股份公司