[发明专利]用于使用个人数字表型维持健康的系统和方法

权利要求书

1.一种用于鉴别和治疗患者的疾病的方法，该方法包括：

收集由至少一个传感器生成的至少一个数据流，该至少一个传感器被配置成检测随时间推移在患者组织内生成的生物信号；

获取患者数据元素，这些患者数据元素包括该患者的人口统计学、临床、实验室、病理学、化学、图像、历史、遗传和活动数据中的一项或多项；

由处理模块对该至少一个数据流和这些患者数据元素进行处理，该处理模块被配置成执行划分算法以生成个性化数字表型(PDP)；

将该PDP与根据先前数据构建的数字分类法进行比较，以将该患者分类为一种或多种定量疾病分类；以及

基于该一种或多种定量疾病分类来使该患者的治疗个性化。

2.如权利要求1所述的方法，其中，该至少一个传感器与该患者的身体物理接触，并且该至少一个收集的数据流通过有线或无线通信之一传输。

3.如权利要求1所述的方法，其中，该至少一个传感器是电极、光学传感器、压电传感器、声学传感器、电阻传感器、热传感器、加速度计、压力传感器、流量传感器和电化学传感器中的一项或多项。

4.如权利要求1所述的方法，其中，这些生物信号包括电心脏信号、机械心脏信号、心率、心音、呼吸音、呼吸速率、呼吸量、神经活动和免疫学信号中的一项或多项。

5.如权利要求1所述的方法，其中，这些患者数据元素包括电信号、血液动力学数据、来自成像的心脏结构、与心脏或肺部传导相关联的临床因素、神经信号、基因图谱、代谢状态生物标志物和患者移动中的一项或多项。

6.如权利要求1所述的方法，进一步包括，在处理之前，向该至少一个感测的数据流和这些患者数据元素中的每一个施加时间戳。

7.如权利要求1所述的方法，其中，该划分算法包括监督式机器学习、神经网络、相关性分析、逻辑回归分析、决策树、时域分析、频域分析、三角变换、对数变换、聚类分析和非监督式机器学习中的一项或多项。

8.如权利要求1所述的方法，其中，该数字分类法进一步包括该患者的先前数据。

9.如权利要求1所述的方法，其中，该一种或多种定量疾病分类包括旋转或局灶性激动模式、间歇性旋转或局灶性激动模式、不完全激动模式和所述个体的具体心脏结构的部位或具体解剖部位中的一项或多项。

10.如权利要求1所述的方法，其中，该患者组织包括心脏、供应该心脏的区域的神经、控制这些神经的脑部区域、供应该心脏的区域的血管和与该心脏相邻的组织。

11.如权利要求1所述的方法，其中，该疾病是心脏节律紊乱，该心脏节律紊乱包括心房纤颤、心室纤颤、房性心动过速、心房扑动、多形性或单形性室性心动过速、心室扑动或该心脏内的其他电干扰中的一项或多项。

12.如权利要求11所述的方法，进一步包括，在处理之前，使用该至少一个数据流生成图，该图包括表示该心脏内的位置处的激动的图像，并且其中，处理包括鉴别相对较高的激动的位置。

13.如权利要求11所述的方法，其中，该至少一个数据流包括包含错误偏转的临床电描记图，并且其中，处理进一步包括使用在与不同的心脏节律相关联的一个或多个参考信号上训练的机器学习算法生成重构电描记图。

14.如权利要求1所述的方法，其中，个性化干预包括通过借助于以下各项进行消融中的一项或多项来修饰该患者组织的至少一部分：经由接触设备的能量递送、通过非接触设备的能量递送、电疗法、热疗法、机械疗法、药物疗法的递送、免疫抑制的递送、干细胞疗法的递送和基因疗法的递送。