[发明专利]用于改善人的心血管健康的系统和方法

权利要求书

1.一种用于治疗和改善人的所述心肺健康的方法，所述方法包括：

将编码神经网络配置为接受选定多个心肺变量的时间序列作为输入，并且生成多元素心脏简档向量；

将函数生成器神经网络配置为当被供应所述心脏简档向量作为输入时生成权重；

将估计神经网络配置为接受所述选定多个心肺变量的子集的时间序列作为输入，所述子集省略至少一个被排除变量，并且生成所述至少一个被排除变量的估计值，其中所述估计神经网络使用由所述函数生成器网络输出的所述权重作为所述估计神经网络中的节点之间的连接的权重来配置；

串联并通过多个迭代来迭代地训练所述编码神经网络以产生经训练的编码神经网络，并且迭代地训练所述函数生成器神经网络以产生经训练的函数生成器神经网络，所述训练使用误差度量，所述误差度量包括所述至少一个被排除变量与由所述估计神经网络生成的所述至少一个被排除变量的所述估计值之间的所述差，其中对于所述迭代中的每个并且对于多个训练人类受试者中的每个，

将包括来自训练人类受试者的所述选定多个心肺变量的基本上连续的时间序列的第一持续时间的训练数据输入到所述编码神经网络，

包括来自所述训练人类受试者的所述选定多个心肺变量的基本上连续的时间序列的在时间上与所述第一持续时间基本上不重叠的第二持续时间的所述训练数据向所述估计神经网络提供输入，并且其中所述估计神经网络提供所述至少一个被排除变量的所述估计值；

将功能能力估计器配置为接受由所述经训练的编码神经网络生成的心脏简档向量作为输入，并且输出功能能力的度量的估计值，

使用多个匹配的示例来训练所述功能能力估计器以产生经训练的功能能力估计器，所述匹配的示例中的每个包括与该人的对应测量功能能力度量匹配的心脏简档向量，以使得能够将心脏简档向量的输入回归到功能能力的所述度量的估计值；

部署所述经训练的编码神经网络和所述经训练的功能能力估计器以接受来自被监测的人类受试者的一段持续时间的被监测数据作为输入，所述被监测数据包括所述选定多个心肺变量的基本上连续的时间序列，为所述被监测的人类受试者生成当前心脏简档向量，并且从将所述当前心脏简档向量应用于所述经训练的功能能力估计器来生成功能能力的所述度量的当前估计值；以及

基于功能能力的所述当前估计值，执行选自由以下组成的所述组的一个或多个动作：

将具有先前估计值的时间序列中的所述当前估计值显示给临床医生以用于审查所述被监测的人类受试者体内的可能健康变化；

将所述当前估计值与先前估计值进行比较并测试变化，于是向临床医生触发警报以调查所述被监测的人的所述健康；

将所述当前估计值与先前估计值进行比较并测试变化，于是将问卷发送到所述被监测的人类受试者；

将所述当前估计值与先前估计值进行比较并测试变化，于是在所述被监测的人类受试者的所述医疗记录中记下指示所述被监测的人类受试者的健康发生变化的条目；

将所述当前估计值与来自其他被监测的人类受试者的估计值进行比较，以便量化临床试验中的接受第一干预的至少一个对照组与接受第二干预的测试组之间的健康影响；以及

控制所述操作或设置与治疗或监测所述被监测的人类受试者相关联的医疗设备的参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述功能能力是VO2Max。

3.根据权利要求1所述的方法，其中选定多个心肺变量的所述时间序列是通过非侵入性地固定到所述人的所述皮肤的传感器来获得的。

4.根据权利要求1所述的方法，其中选定多个心肺变量的所述时间序列是通过传感器来获得的，并且所述传感器选自由以下组成的所述组：相机、心电图传感器、光传感器、加速度计、RF能量传感器、温度传感器和陀螺仪传感器。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述功能能力估计器使用以下中的一个来生成功能能力的所述度量的所述当前估计值：线性回归技术、决策树、随机森林估计或梯度提升模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其中功能能力估计器包括估计神经网络。