[发明专利]用于抓挠检测和发作预测的计算机化决策支持工具和医学设备

权利要求书

1.一种用于基于抓挠事件提供决策支持的系统，所述系统包括：处理器；以及计算机存储器，所述计算机存储器已经在其上存储有计算机可运行指令，所述计算机可运行指令用于在由所述处理器运行时执行操作，所述操作包括：接收个体的加速度计数据；利用所述加速度计数据来检测手部移动；利用计算机化分类模型基于与所述手部移动相对应的所述加速度计数据来确定所述手部移动指示抓挠事件；并且至少基于对所述手部移动指示所述抓挠事件的确定而发起一个或多个响应动作。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，由运行所述计算机可运行指令的所述处理器执行的所述操作还包括：根据与所述手部移动相对应的所述加速度计数据来生成多维时间系列；并且根据所述多维时间系列确定多个特征值，所述多个特征值包括至少一个时域特征值和至少一个频域特征值，其中，对所述手部移动是所述抓挠事件的所述确定基于所述多个特征值。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述加速度计数据由位于所述个体的肢体处的可穿戴设备捕获。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，由运行所述计算机可运行指令的所述处理器执行的所述操作还包括：基于所述加速度计数据来确定总睡眠机会，所述总睡眠机会包括当所述个体躺下休息时与当所述个体从所述休息起来时之间的时间段，其中，利用与所述总睡眠机会相对应的加速度计数据来检测所述手部移动。

5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述加速度计数据由具有多个传感器的可穿戴设备捕获，其中，所述可穿戴设备还捕获靠近身体的温度数据和光数据中的至少一项，所述总睡眠机会还基于靠近身体的温度数据和光数据中的所述至少一项来确定。

6.根据权利要求1所述的系统，其中，用于确定所述手部移动指示所述抓挠事件的所述计算机化分类模型包括机器学习模型的集合和随机森林分类器中的至少一项。

7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多个响应动作包括生成被提供用于在用户设备上显示的图形用户接口单元，所述图形用户接口单元包括以下中的至少一项：包括抓挠事件的总数和总抓挠持续时间的一个或多个抓挠端点的指示符；以及基于对所述手部移动指示所述抓挠事件的所述确定来建议所述个体寻求临床咨询的指示符。

8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述抓挠事件的总数和所述总抓挠持续时间均针对总睡眠机会来确定，所述总睡眠机会基于针对所述个体接收的所述加速度计数据来确定，所述总睡眠机会包括当所述个体躺下休息时与当所述个体从所述休息起来时之间的时间段。

9.一种利用与对象相关联的运动感测设备对瘙痒进行处置的方法，所述方法包括：接收从所述运动感测设备收集的加速度计数据；利用所述加速度计数据来检测手部移动；利用计算机化分类模型基于与所述手部移动相对应的所述加速度计数据来确定所述手部移动指示抓挠事件；并且至少基于对所述手部移动指示所述抓挠事件的第一确定，发起针对所述对象的对瘙痒进行处置的处置方案。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，发起所述处置方案还基于对多个手部移动均指示抓挠事件的多个确定，并且其中，发起所述处置方案包括确定治疗剂、剂量和所述治疗剂的施用方法中的至少一项。