[发明专利]用于个人识别的呼吸纹传感器系统、智能吸入器和方法在审

专利信息
申请号: 201710328950.0 申请日: 2015-10-02
公开(公告)号: CN107126608A 公开(公告)日: 2017-09-05
发明(设计)人: M·I·塞赞;E·丹特斯克尔;A·R·隆德尔加恩;P·R·霍夫曼 申请(专利权)人: 高通股份有限公司
主分类号: A61M15/00 分类号: A61M15/00;A61B5/00;A61B5/08;A61B5/117;G07C9/00
代理公司: 永新专利商标代理有限公司72002 代理人: 张扬,王英
地址: 美国加*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 用于 个人 识别 呼吸 传感器 系统 智能 吸入 方法
【说明书】:

优先权数据

专利文件要求由Sezan等人于2015年7月2日递交的、名称为BREATHPRINT SENSOR SYSTEMS,SMART INHALERS AND METHODS FOR PERSONAL IDENTIFICATION的美国专利申请No.14/791,049的优先权和权益,该申请要求由Sezan等人于2014年10月17日递交的、名称为BREATHPRINT SENSOR SYSTEMS,SMART INHALERS AND METHODS FOR PERSONAL IDENTIFICATION的美国临时专利申请No.62/065,465的优先权和权益。将美国专利申请No.14/791,049和美国临时专利申请No.62/065,465两者的全部内容并且为了所有目的,通过引用的方式并入本文。

技术领域

本公开内容总体上涉及个人识别。更具体地,本公开内容涉及使用个人所产生的气体(诸如个人的呼吸中的气体)来验证该个人的身份。

背景技术

存在用于验证个人的身份的各种常规的方式:请求个人提供仅该个人知道的密码或其它信息;检查具有该个人的照片和相关联的信息(诸如姓名、性别和年龄)的照片ID卡;从该个人采集特定于该个人的生物计量样本(例如,指纹或视网膜扫描);检查仅被给予该个人的唯一令牌等。这些常规的技术仍然被广泛地使用,并且实现起来可能是麻烦并且消耗时间的。

常规的医疗实践在药物服用方面已经经历了各种问题:患者可能接收错误的药物,正确的药物可能被递送给错误的患者,或者正确的药物可能被服用了错误的剂量。一种看待药物服用的问题的方式是遵从:患者是否按处方来服用药物。常规的医疗组织使用人员来实现人工检查和平衡,例如,使用写字夹板来将药物信息输入到物理表格中以用于跟踪和分析。这些常规技术是低效的并且易于产生人为错误。当患者在家庭护理环境中而不是在临床环境中时,这些常规技术的有效性进一步消失,这是因为用于确保遵从的基础设施在家庭中是不可获得的。因此,期望具有可靠的系统来提供并且使用遵从信息。

发明内容

本公开内容的系统、方法、装置和计算机可读介质的一些实现方式具有若干方面,其中没有一个方面为本文所公开的期望属性单独负责。

本公开内容的一些方面提供用于验证特定个人(诸如患者)的身份的呼吸纹(breathprint)传感器。本公开内容的一些方面涉及智能吸入器系统,该智能吸入器系统使用呼吸纹传感器,通过吸入来辅助将药物递送给患者。

本公开内容中描述的主题的一个方面可以实现在呼吸纹传感器系统中,所述呼吸纹传感器系统用于使用个人所产生的气体(例如,通过呼气、分泌、排泄、排放、散发)来验证所述个人的身份。所述呼吸纹传感器系统包括一个或多个第一传感器,所述一个或多个第一传感器具有针对气体中的化合物的第一响应特性。所述一个或多个第一传感器被配置为:输出表示所述第一响应特性的传感器数据。所述呼吸纹传感器系统还包括一个或多个处理器,所述一个或多个处理器与所述一个或多个第一传感器相通信。所述一个或多个处理器被配置为:基于所述一个或多个第一传感器在测试阶段期间对气体的暴露,接收由所述一个或多个第一传感器提供的测试数据集合;以及确定所述测试数据集合是否验证所述个人的所述身份。

在一些实现方式中,所述呼吸纹传感器系统还包括一个或多个第二传感器,所述一个或多个第二传感器用于识别生物或环境状况。所述一个或多个第二传感器具有针对气体中的化合物的第二响应特性。所述一个或多个第二传感器被配置为:输出表示所述第二响应特性的补充传感器数据。呼吸纹传感器系统的所述一个或多个处理器还与所述一个或多个第二传感器相通信。所述一个或多个处理器还被配置为:(a)基于所述一个或多个第二传感器在所述测试阶段期间对由所述个人产生的所述气体的暴露,接收由所述一个或多个第二传感器提供的补充传感器数据集合;(b)识别与所述补充传感器数据集合相关联的生物或环境状况;以及(c)提供用于指示所述生物或环境状况的信息。

在一些实现方式中,所述呼吸纹传感器系统通过对所述测试数据进行预处理并且使用模式分类器来将所预处理的测试数据分类成多个类别中的一个,来确定测试数据集合是否验证所述个人的所述身份,其中所述多个类别包括:(i)当所述测试数据的模式被识别为属于所述个人时,身份被验证,以及(ii)当所述测试数据的模式被识别为不属于所述个人时,身份没有被验证。在一些实现方式中,所述模式分类器包括神经网络模式分类器。

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