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KR20190124698A - 건성안 예측 및 치료 권고를 위한 장치 및 방법 - Google Patents

건성안 예측 및 치료 권고를 위한 장치 및 방법 Download PDF

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KR20190124698A
KR20190124698A KR1020197017773A KR20197017773A KR20190124698A KR 20190124698 A KR20190124698 A KR 20190124698A KR 1020197017773 A KR1020197017773 A KR 1020197017773A KR 20197017773 A KR20197017773 A KR 20197017773A KR 20190124698 A KR20190124698 A KR 20190124698A
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KR
South Korea
Prior art keywords
patient
characteristic
dry eye
machine
eye prediction
Prior art date
Application number
KR1020197017773A
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English (en)
Inventor
만프레트 프랑케
차오 리우
아비라미 무랄리다란
제임스 도날드 루딘
더글라스 마이클 애커맨
마이클 지 로저스
Original Assignee
오큘레브, 인크.
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Publication date
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Abstract

일반적으로, 기계는 프로세서 및 프로세서에 접속된 메모리를 포함할 수 있으며, 여기서 메모리는 환자의 건성안 증상들과 관련된 제1 및 제2 특성들을 결정하도록 프로세서에 의해 실행되는 명령어들을 저장한다. 특성들은 건성안 예측을 형성하는 데 사용될 수 있다. 건성안 예측에 적어도 부분적으로 기초하여 치료 권고가 선택될 수 있다. 치료 권고는 디바이스에 제공될 수 있다.

Description

건성안 예측 및 치료 권고를 위한 장치 및 방법
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 2016년 12월 2일자로 출원된 미국 가특허 출원 제62/429,694호 및 2017년 3월 9일자로 출원된 미국 가특허 출원 제62/469,440호에 대한 우선권을 주장한다. 이에 의해 이들 출원 각각은 이러한 참조에 의해 전체적으로 포함된다.
기술분야
본 발명은 일반적으로 건성안(dry eye)의 치료에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 건성안 예측을 형성하는 것에 관한 것이다. 건성안 예측은 건성안 증상과 관련된 특성에 기초할 수 있다. 건성안 예측에 기초하여 치료 권고가 선택될 수 있다. 치료 권고에 따라 치료가 적용될 수 있다.
건성안 질환("DED")은 전 세계적으로 수많은 사람들이 앓는 질환이다. 북미의 4천만 명을 넘는 사람들이 소정 형태의 건성안을 갖고 있으며, 전 세계적으로 수백만 명이 더 겪고 있다. DED는 눈의 표면 상의 자연 눈물막의 붕괴로부터 기인하며, 안구 불편함, 시각 장애, 및 시력과 관련된 삶의 질의 저하를 초래할 수 있다. 운전, 컴퓨터 사용, 가사 및 독서와 같은 일상 생활의 활동이 또한 DED에 의해 부정적인 영향을 받는 것으로 나타났다. 심각한 DED 사례의 환자는 각막 궤양과 같은 중대한 눈 건강 결함의 위험이 있으며, 중등도 협심증의 것과 유사한 삶의 질 결함을 경험할 수 있다.
DED는 본질적으로 점진적인 질환이며, 근본적으로 눈의 표면 상의 불충분한 눈물 커버리지(tear coverage)로부터 기인한다. 이러한 불량한 눈물 커버리지는 안구 표면을 위한 정상적인 기체 교환 및 영양소 수송을 막고, 세포 건조를 촉진하고, 시력에 좋지 않은 굴절 표면을 생성한다. 불량한 눈물 커버리지는 전형적으로 1) (예를 들어, 폐경후 호르몬 결핍, 자가 면역 질환, 라식 수술 등에 대한 이차적인) 눈물샘으로부터의 불충분한 수성 눈물 생성, 및/또는 2) 마이봄선의 기능 장애로부터 기인하는 수성 눈물의 과도한 증발로부터 기인한다. 낮은 눈물량은 안구 표면의 염증 상태를 유발하는 고삼투압 환경을 야기한다. 이러한 염증 반응은 표면 세포의 아포프토시스(apoptosis)를 유발하며, 이는 이어서 안구 표면 상의 눈물막의 적절한 분포를 방해하여, 임의의 주어진 눈물량이 덜 효과적이게 된다. 이것은, 더 많은 염증이 뒤따라 더 많은 표면 세포 손상 등을 야기할 수 있는 악순환을 개시한다. 또한, 반사 눈물 활성화를 제어하는 신경 제어 루프가 붕괴되는데, 왜냐하면 눈의 표면 내의 감각 뉴런이 손상되기 때문이다. 결과적으로, 더 적은 눈물이 분비되고, 질환의 추가 진행을 유발하는 제2의 악순환이 발생한다(더 적은 눈물은 신경 세포 손실을 야기하며, 이는 더 적은 눈물을 유발하고, 등등이다).
공히 양도된, 2014년 4월 18일자로 출원되고 발명의 명칭이 "비강 자극 디바이스 및 방법(NASAL STIMULATION DEVICES AND METHODS)"인 미국 특허 출원 제14/256,915호, 2015년 2월 24일자로 출원되고 발명의 명칭이 "비루선 자극을 위한 중합체 제형(POLYMER FORMULATIONS FOR NASOLACRIMAL STIMULATION)"인 미국 특허 출원 제14/630,471호, 2015년 7월 24일자로 출원되고 발명의 명칭이 "건성안을 치료하기 위한 자극 패턴(STIMULATION PATTERNS FOR TREATING DRY EYE)"인 미국 특허 출원 제14/809,109호, 및 2015년 10월 22일자로 출원되고 발명의 명칭이 "건성안을 치료하기 위한 자극 디바이스 및 방법(STIMULATION DEVICES AND METHODS FOR TREATING DRY EYE)"인 미국 특허 출원 제14/920,860호 - 이들 출원 각각은 이에 의해 전체적으로 참고로 포함된다 - 는 비루선 반사를 활성화시켜서 눈물 생성을 증가시키기 위해 비강 내의 감각 뉴런에 전기 자극을 인가하기 위한 디바이스 및 방법을 설명한다. 그러나, 자극 전달에 대한 치료 권고를 환자에게 추가적으로 제공하는 것이 바람직할 것이다.
일반적으로, 기계는 프로세서 및 프로세서에 접속된 메모리를 포함할 수 있으며, 여기서 메모리는 환자의 건성안 증상들과 관련된 제1 및 제2 특성들을 결정하도록 프로세서에 의해 실행되는 명령어들을 저장한다. 특성들은 건성안 예측을 형성하는 데 사용될 수 있다. 건성안 예측에 적어도 부분적으로 기초하여 치료 권고가 선택될 수 있다. 치료 권고는 디바이스에 제공될 수 있다. 일부 변형들에서, 기계는 환자의 건성안 증상들과 관련된 제3 특성을 결정하도록 프로세서에 의해 실행되는 명령어들을 추가로 포함할 수 있으며, 여기서 건성안 예측을 형성하기 위한 명령어들은 제1, 제2 및 제3 특성들을 이용한다. 일부 변형들에서, 기계는 컴퓨터 디바이스로서 구현된 디바이스에 치료 권고를 제공하도록 프로세서에 의해 실행되는 명령어들을 포함할 수 있다. 일부 변형들에서, 기계는 자극 디바이스로서 구현된 디바이스에 치료 권고를 제공하도록 프로세서에 의해 실행되는 명령어들을 포함할 수 있다.
건성안 증상들과 관련된 특성들은 환자에 근접한 환경 특성 또는 환자 고유 특성 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 특성은 습도, 상대 습도, 주위 온도, 풍속, 오염 레벨(pollution level), 화분 수(pollen count), 응축 데이터(condensation data), 기압, 증기압, UV 지수, 윈드 칠(wind chill), 환자의 스케줄, 또는 환자의 의학적 상태일 수 있다. 하나의 비제한적인 예에서, 제1 특성은 환자에 근접한 상대 습도(RH)이고, 제2 특성은 환자에 근접한 주위 온도(T)이고, 건성안 예측은 다음과 같은 값이며
Figure pct00001
여기서 P(T)는 온도 T에서의 포화 수증기압이다. 다른 비제한적인 예에서, 제1 특성은 환자에 근접한 상대 습도(RH)이고, 제2 특성은 환자에 근접한 주위 온도(T)이고, 건성안 예측은 다음과 같은 값이며
Figure pct00002
여기서 P(T)는 온도 T에서의 포화 수증기압이다.
치료 권고는 환자로의 자극 전달을 포함할 수 있다. 자극 전달은 전기 자극 전달일 수 있다. 자극 전달은 환자의 비강 점막으로의 전달을 포함할 수 있다. 치료 권고는 자극 전달의 지속시간(duration), 자극 전달의 시간, 또는 자극 전달의 기간들의 수와 같은, 자극 전달의 특성들을 지정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 구성된 시스템을 예시한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 수행되는 방법을 예시한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 이용되는 자극 디바이스를 예시한다.
도 4a 내지 도 4d는 제1 지리적 위치(도 4a 및 도 4b)와 제2 지리적 위치(도 4c 및 도 4d)에 대한, 증발률 대 상대 습도(도 4a 및 도 4c)와 증발률 대 온도(도 4b 및 도 4d)의 산포도들이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 실시예에 따라 이용되는 예시적인 디스플레이를 도시한다.
건성안에 대한 치료 권고를 선택하고 제공하기 위한 시스템 및 방법이 본 명세서에 설명된다. 치료 권고는 환자의 건성안 증상의 과거, 현재, 또는 미래의 예상되는 심각도를 나타내는 건성안 예측에 기초할 수 있다. 건성안 예측은 예를 들어 환자에 근접한 환경 특성 또는 환자 고유 특성, 예컨대 환자의 스케줄 또는 병력에 기초할 수 있다. 치료 권고는 현재의 건성안 증상을 감소시키고/시키거나 미래의 건성안 증상을 방지하도록 선택될 수 있다. 그렇기 때문에, 그러한 치료 권고를 제공하는 것은 최소량의 치료를 사용하여 증상의 감소를 가능하게 할 수 있고/있거나, 치료가 특정 환자 및/또는 환경에 맞춤화될 수 있게 할 수 있고/있거나, 예방 치료를 실시함으로써 환자가 미래의 증상을 회피하거나 감소시킬 수 있게 할 수 있다. 권고되는 치료는 환자에의(예를 들어, 환자의 비강 점막에의) 자극 전달(예를 들어, 전기 자극 전달)을 포함할 수 있다. 치료 권고는 자극 전달에 대한 타이밍, 자극 전달의 지속시간, 및/또는 자극 전달의 파라미터(예를 들어, 전기 자극의 파형)와 같은 자극 전달의 특성을 지정할 수 있다.
시스템
일반적으로, 본 명세서에 설명되는 시스템들은 자극 디바이스, 및 치료 권고 애플리케이션을 포함하는 환자 디바이스를 포함할 수 있다. 시스템들은 건성안 예측 모듈 및 치료 선택 모듈을 포함할 수 있는 서버와, 환경 특성 데이터베이스 및 환자 고유 특성 데이터베이스를 포함할 수 있는 데이터베이스 서버를 추가로 포함할 수 있다. 자극 디바이스, 환자 디바이스, 서버 및 데이터베이스 서버 중 일부 또는 전부가 네트워크를 통해 통신할 수 있다.
일례로서, 도 1은 본 발명의 실시예에 따라 구성된 시스템(100)을 예시한다. 시스템(100)은 유선 및/또는 무선 네트워크들의 임의의 조합일 수 있는 네트워크(106)를 통해 서버(104)와 통신하는 환자 디바이스(102) 및 자극 디바이스(150)를 포함한다. 시스템(100)은 또한 네트워크(106)를 통해 서버(104)와 통신하는 데이터베이스 서버(152)를 포함한다.
환자 디바이스
예시적인 변형에서, 환자 디바이스(102)는 버스(114)를 통해 입출력 디바이스(112)에 연결된 중앙 처리 유닛(110)을 포함한다. 입출력 디바이스(112)는 키보드, 마우스, 터치 디스플레이 등을 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스 회로(116)가 또한 버스(114)에 접속될 수 있다. 네트워크 인터페이스 회로(116)는 네트워크(106)에 대한 접속성을 제공할 수 있다. 메모리(120)가 또한 버스(114)에 접속될 수 있다. 메모리(120)는 본 명세서에 개시된 동작들을 구현하기 위해 중앙 처리 유닛(110)에 의해 실행되는 명령어들을 갖는 치료 권고 애플리케이션(122)을 저장할 수 있다. 일부 변형들에서, 메모리(120)는 또한 환자의 스케줄 또는 환자의 의학적 상태와 같은, 건성안 증상과 관련된 환자 고유 특성들을 저장할 수 있다. 환자 디바이스(102)는 컴퓨터, 태블릿, 스마트폰 등일 수 있다.
일부 변형들에서, 환자 디바이스(102)는 센서에 근접한 환경 특성과 같은 특성을 결정하기 위한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 환자 디바이스(102)는 온도 센서, 습도 센서, 바람 센서 및/또는 기압 센서를 포함할 수 있다. 일부 변형들에서, 센서(예를 들어, 온도 센서, 습도 센서, 바람 센서, 기압 센서)가 네트워크(106)에 접속되는, 키체인 동글(keychain dongle), 벨트 클립, 또는 다른 웨어러블 디바이스와 같은, 그러나 이로 제한되지 않는, 별개의 디바이스(즉, 환자 디바이스로부터 분리된) 내에 위치할 수 있다. 일부 변형들에서, 센서가 도 3에 관하여 설명되는 자극 디바이스(300)와 같은 자극 디바이스 내에 위치할 수 있다. 일부 변형들에서, 센서는 자극 디바이스를 충전하고/하거나 그로부터 데이터를 전송/검색하도록 구성된 베이스 유닛 내에 위치할 수 있으며, 여기서 베이스 유닛은 네트워크(106)에 접속된다.
서버
서버(104)가 또한 중앙 처리 유닛(130), 입출력 디바이스(132), 버스(134) 및 네트워크 인터페이스 회로(136)를 비롯한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 메모리(140)가 버스(134)에 접속될 수 있다. 메모리(140)는 본 명세서에 개시된 동작들을 구현하기 위해 중앙 처리 유닛(130)에 의해 실행되는 명령어들을 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 메모리는 건성안 예측 모듈(142)을 저장한다. 건성안 예측 모듈은 환자의 건성안 증상과 관련된 특성들을 결정하고, 이들을 사용하여 환자에 대한 건성안 예측을 형성한다. 메모리(140)는 또한 치료 선택 모듈(144)을 저장할 수 있다. 치료 선택 모듈(144)은 건성안 예측에 기초하여 치료 권고를 선택한다. 모듈들(142 및 144)이 치료 권고 애플리케이션(122)에 통합될 수 있다는 것을 인식하여야 한다. 그러한 변형에서, 모든 처리는 서버(104)와 통신함이 없이 환자 디바이스(102)에 의해 수행될 수 있다.
데이터베이스 서버
데이터베이스 서버(152)가 또한 중앙 처리 유닛(154), 입출력 디바이스(156), 버스(158) 및 네트워크 인터페이스 회로(160)를 비롯한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 메모리(162)가 환경 특성 데이터베이스(164) 및 환자 고유 특성 데이터베이스(166)를 저장할 수 있다.
환경 특성 데이터베이스(164)는 건성안 증상과 관련된 하나 이상의 환경 특성을 포함할 수 있다. 예를 들어, 특성은 습도 또는 상대 습도, 주위 온도, 풍속, 오염 레벨, 화분 수, 응축 데이터, 기압, 증기압, UV 지수, 및/또는 윈드 칠일 수 있다. 특성이 환경 특성일 때, 환경 특성은 환자에 근접한 위치와 관련될 수 있다. 환경 특성은 또한 시간과 관련될 수 있다. 예를 들어, 환경 특성은 현재 시간, 과거 시간 또는 미래 시간과 관련될 수 있다.
환자 고유 특성 데이터베이스(166)는 건성안 증상과 관련된 하나 이상의 환자 고유 특성을 포함할 수 있다. 예를 들어, 특성은 환자의 스케줄, 환자의 의학적 상태, 환자의 치료 이력, 또는 환자의 보고된 증상 심각도일 수 있다. 다른 변형들에서, 환자 고유 특성들이 추가적으로 또는 대안적으로 환자 디바이스(102)의 메모리(120)에 의해 저장될 수 있다는 것을 인식하여야 한다. 이러한 또는 다른 변형들에서, 환경 특성 데이터베이스와 환자 고유 특성 데이터베이스가 중앙 처리 유닛, 입출력 디바이스들, 버스, 네트워크 인터페이스 회로 및 메모리를 각각 포함하는 상이한 데이터베이스 서버들 상에 있을 수 있다는 것을 또한 인식하여야 한다.
방법
본 명세서에 설명된 방법들은 환자의 건성안 증상과 관련된 하나 이상의 특성으로부터 건성안 예측을 형성하는 단계, 및 건성안 예측을 사용하여 치료 권고를 선택하는 단계를 포함할 수 있다. 치료 권고는 환자에게 치료(예를 들어, 자극 전달)를 제공하기 위해 제공 및 사용될 수 있다.
제1 특성을 결정
도 2는 본 발명의 실시예와 관련된 동작들을 예시한다. 처음에, 제1 특성이 결정된다(200). 제1 특성은 환경 특성 또는 환자 고유 특성과 같은, 본 명세서에 설명된 특성들 중 임의의 것일 수 있다. 건성안 예측 모듈(142)이 이 동작을 구현하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 건성안 예측 모듈(142)은 데이터베이스 서버(152)로부터 하나 이상의 특성을 검색할 수 있다.
특성이 환경 특성인 변형들에서, 환경 특성은 환자에 근접한 위치와 관련될 수 있다. 따라서, 일부 변형들에서 건성안 예측 모듈(142)은 환자 디바이스(102)에 위치 인터페이스를 제공할 수 있다. 위치 인터페이스는 환자 디바이스(102)와 관련된 출력 디바이스(예를 들어, 디스플레이)(112)에 의해 표시될 수 있다. 환자는 위치 인터페이스를 사용하여 위치(예를 들어, 우편 번호, 시(city) 및 주(state), 표시된 지도 상의 지점 등)를 입력할 수 있다. 다른 변형들에서, 환자의 위치가 글로벌 포지셔닝 시스템 애플리케이션과 같은, 환자 디바이스(102)의 메모리(120)에 의해 저장된 위치 애플리케이션을 사용하여 결정될 수 있다. 제1 특성은 위치에 기초하여 환경 특성 데이터베이스로부터 검색될 수 있다. 다른 변형들에서, 제1 특성은 환자에 근접한 센서(예를 들어, 온도 센서, 습도 센서, 바람 센서, 기압 센서 등)로부터 검색될 수 있다. 예를 들어, 제1 특성은 환자 디바이스(102) 상의, 별개의 웨어러블 디바이스 상의, 자극 디바이스 상의, 또는 자극 디바이스를 위한 베이스 유닛 상의 센서로부터 검색될 수 있다. 하나의 비제한적인 예로서, 환경 특성은 환자에 근접한 습도 또는 상대 습도일 수 있다.
특성이 환경 특성인 다른 변형들에서, 환경 특성은 제1 특성의 결정 시에 환자에 근접하지 않은 위치와 관련될 수 있다는 것을 인식하여야 한다. 예를 들어, 위치는 예를 들어 환자가 미래에 여행하려고 하는 경우와 같은, 미래 시간에 환자에 근접한 위치일 수 있다. 이러한 변형들 중 일부에서, 건성안 예측 모듈(142)은 환자 디바이스(102)에 위치 인터페이스를 제공할 수 있다. 위치 인터페이스는 환자 디바이스(102)와 관련된 출력 디바이스(예를 들어, 디스플레이)(112)에 의해 표시될 수 있다. 환자는 위치 인터페이스를 사용하여 위치(예를 들어, 우편 번호, 시 및 주, 표시된 지도 상의 지점 등)를 입력할 수 있다. 입력된 위치는 예를 들어 미래 시간의 환자의 의도된 위치에 대응할 수 있다. 다른 변형들에서, 환자의 위치는 캘린더 애플리케이션에서 미래의 날짜에 대해 저장된 위치와 같이, 환자 디바이스(102)의 메모리(120)에 의해 저장된 애플리케이션을 사용하여 결정될 수 있다.
특성이 환자 고유 특성이고 환자 고유 특성 데이터베이스(166)가 건성안 증상과 관련된 하나 이상의 환자 고유 특성을 포함하는 변형들에서, 환자 고유 특성은 환자 고유 특성 데이터베이스(166)로부터 결정될 수 있다. 특성이 환자 고유 특성이고 환자 디바이스(102)의 메모리(120)에 의해 저장되는 변형들에서, 환자 고유 특성은 환자 디바이스(102)로부터 검색될 수 있다. 일부 변형들에서 건성안 예측 모듈(142)은 환자 디바이스(102)에 환자 고유 특성 인터페이스를 제공할 수 있다. 인터페이스는 환자 디바이스(102)와 관련된 출력 디바이스(예를 들어, 디스플레이)(112)에 의해 표시될 수 있다. 환자는 인터페이스를 사용하여 환자 고유 특성을 입력할 수 있다. 비제한적인 예로서, 예를 들어, 환자는 인터페이스를 사용하여 현재의 건성안 증상 심각도에 관한 일일 스케줄 또는 정보를 입력할 수 있다.
제2 특성을 결정
제2 특성이 결정될 수 있다(202). 제2 특성은 환경 특성 또는 환자 고유 특성과 같은, 본 명세서에 설명된 특성들 중 임의의 것일 수 있다. 건성안 예측 모듈(142)이 이 동작을 구현하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 건성안 예측 모듈(142)은 데이터베이스 서버(152)로부터 하나 이상의 특성을 검색할 수 있다.
특성이 환경 특성인 변형들에서, 환경 특성은 환자에 근접한 위치와 관련될 수 있다. 따라서, 일부 변형들에서 건성안 예측 모듈(142)은 환자 디바이스(102)에 위치 인터페이스를 제공할 수 있다. 위치 인터페이스는 환자 디바이스(102)와 관련된 출력 디바이스(예를 들어, 디스플레이)(112)에 의해 표시될 수 있다. 환자는 위치 인터페이스를 사용하여 위치(예를 들어, 우편 번호, 시 및 주, 표시된 지도 상의 지점 등)를 입력할 수 있다. 다른 변형들에서, 환자의 위치가 글로벌 포지셔닝 시스템 애플리케이션과 같은, 환자 디바이스(102)의 메모리(120)에 의해 저장된 위치 애플리케이션을 사용하여 결정될 수 있다. 제2 특성은 위치에 기초하여 환경 특성 데이터베이스로부터 검색될 수 있다. 또 다른 변형들에서, 제2 특성은 제1 특성이 결정되었던 단계(200)에 관하여 제공된 위치를 사용하여 환경 특성 데이터베이스로부터 검색될 수 있다. 다른 변형들에서, 제2 특성은 환자에 근접한 센서(예를 들어, 온도 센서, 습도 센서, 바람 센서, 기압 센서 등)로부터 검색될 수 있다. 예를 들어, 제2 특성은 환자 디바이스(102) 상의, 별개의 웨어러블 디바이스 상의, 자극 디바이스 상의, 또는 자극 디바이스를 위한 베이스 유닛 상의 센서로부터 검색될 수 있다. 하나의 비제한적인 예로서, 환경 특성은 환자에 근접한 주위 온도일 수 있다.
특성이 환경 특성인 다른 변형들에서, 환경 특성은 제2 특성의 결정 시에 환자에 근접하지 않은 위치와 관련될 수 있다는 것을 인식하여야 한다. 예를 들어, 위치는 예를 들어 환자가 미래에 여행하려고 하는 경우와 같은, 미래 시간에 환자에 근접한 위치일 수 있다. 이러한 변형들 중 일부에서, 건성안 예측 모듈(142)은 환자 디바이스(102)에 위치 인터페이스를 제공할 수 있다. 위치 인터페이스는 환자 디바이스(102)와 관련된 출력 디바이스(예를 들어, 디스플레이)(112)에 의해 표시될 수 있다. 환자는 위치 인터페이스를 사용하여 위치(예를 들어, 우편 번호, 시 및 주, 표시된 지도 상의 지점 등)를 입력할 수 있다. 입력된 위치는 예를 들어 미래 시간의 환자의 의도된 위치에 대응할 수 있다. 다른 변형들에서, 환자의 위치는 캘린더 애플리케이션에서 미래의 날짜에 대해 저장된 위치와 같이, 환자 디바이스(102)의 메모리(120)에 의해 저장된 애플리케이션을 사용하여 결정될 수 있다.
특성이 환자 고유 특성이고 환자 고유 특성 데이터베이스(166)가 건성안 증상과 관련된 하나 이상의 환자 고유 특성을 포함하는 변형들에서, 환자 고유 특성은 환자 고유 특성 데이터베이스(166)로부터 결정될 수 있다. 특성이 환자 고유 특성이고 환자 디바이스(102)의 메모리(120)에 의해 저장되는 변형들에서, 환자 고유 특성은 환자 디바이스(102)로부터 검색될 수 있다. 일부 변형들에서 건성안 예측 모듈(142)은 환자 디바이스(102)에 환자 고유 특성 인터페이스를 제공할 수 있다. 인터페이스는 환자 디바이스(102)와 관련된 출력 디바이스(예를 들어, 디스플레이)(112)에 의해 표시될 수 있다. 환자는 인터페이스를 사용하여 환자 고유 특성을 입력할 수 있다. 비제한적인 예로서, 예를 들어, 환자 고유 특성은 환자의 의학적 상태일 수 있다.
제3 특성을 결정
제3 특성이 결정될 수 있다(204). 제3 특성은 환경 특성 또는 환자 고유 특성과 같은, 본 명세서에 설명된 특성들 중 임의의 것일 수 있다. 건성안 예측 모듈(142)이 이 동작을 구현하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 건성안 예측 모듈(142)은 데이터베이스 서버(152)로부터 하나 이상의 특성을 검색할 수 있다.
특성이 환경 특성인 변형들에서, 환경 특성은 환자에 근접한 위치와 관련될 수 있다. 따라서, 일부 변형들에서 건성안 예측 모듈(142)은 환자 디바이스(102)에 위치 인터페이스를 제공할 수 있다. 위치 인터페이스는 환자 디바이스(102)와 관련된 출력 디바이스(예를 들어, 디스플레이)(112)에 의해 표시될 수 있다. 환자는 위치 인터페이스를 사용하여 위치(예를 들어, 우편 번호, 시 및 주, 표시된 지도 상의 지점 등)를 입력할 수 있다. 다른 변형들에서, 환자의 위치가 글로벌 포지셔닝 시스템 애플리케이션과 같은, 환자 디바이스(102)의 메모리(120)에 의해 저장된 위치 애플리케이션을 사용하여 결정될 수 있다. 제3 특성은 위치를 사용하여 환경 특성 데이터베이스로부터 검색될 수 있다. 또 다른 변형들에서, 제3 특성은 제1 특성이 결정되었던 단계(200)에 관하여 제공된 위치에 기초하여, 또는 제2 특성이 결정되었던 단계(202)에 관하여 제공된 위치를 사용하여 환경 특성 데이터베이스로부터 검색될 수 있다. 비제한적인 예들로서, 환경 특성은 환자에 근접한 풍속, 오염 레벨, 화분 수, 응축 데이터, 기압, 증기압, UV 지수 또는 윈드 칠일 수 있다. 다른 변형들에서, 제3 특성은 환자에 근접한 센서(예를 들어, 온도 센서, 습도 센서, 바람 센서, 기압 센서 등)로부터 검색될 수 있다. 예를 들어, 제3 특성은 환자 디바이스(102) 상의, 별개의 웨어러블 디바이스 상의, 자극 디바이스 상의, 또는 자극 디바이스를 위한 베이스 유닛 상의 센서로부터 검색될 수 있다.
특성이 환경 특성인 다른 변형들에서, 환경 특성은 제3 특성의 결정 시에 환자에 근접하지 않은 위치와 관련될 수 있다는 것을 인식하여야 한다. 예를 들어, 위치는 예를 들어 환자가 미래에 여행하려고 하는 경우와 같은, 미래 시간에 환자에 근접한 위치일 수 있다. 이러한 변형들 중 일부에서, 건성안 예측 모듈(142)은 환자 디바이스(102)에 위치 인터페이스를 제공할 수 있다. 위치 인터페이스는 환자 디바이스(102)와 관련된 출력 디바이스(예를 들어, 디스플레이)(112)에 의해 표시될 수 있다. 환자는 위치 인터페이스를 사용하여 위치(예를 들어, 우편 번호, 시 및 주, 표시된 지도 상의 지점 등)를 입력할 수 있다. 입력된 위치는 예를 들어 미래 시간의 환자의 의도된 위치에 대응할 수 있다. 다른 변형들에서, 환자의 위치는 캘린더 애플리케이션에서 미래의 날짜에 대해 저장된 위치와 같이, 환자 디바이스(102)의 메모리(120)에 의해 저장된 애플리케이션을 사용하여 결정될 수 있다.
특성이 환자 고유 특성이고 환자 고유 특성 데이터베이스(166)가 건성안 증상과 관련된 하나 이상의 환자 고유 특성을 포함하는 변형들에서, 환자 고유 특성은 환자 고유 특성 데이터베이스(166)로부터 결정될 수 있다. 특성이 환자 고유 특성이고 환자 디바이스(102)의 메모리(120)에 의해 저장되는 변형들에서, 환자 고유 특성은 환자 디바이스(102)로부터 검색될 수 있다. 일부 변형들에서 건성안 예측 모듈(142)은 환자 디바이스(102)에 환자 고유 특성 인터페이스를 제공할 수 있다. 인터페이스는 환자 디바이스(102)와 관련된 출력 디바이스(예를 들어, 디스플레이)(112)에 의해 표시될 수 있다. 환자는 인터페이스를 사용하여 환자 고유 특성을 입력할 수 있다.
임의의 적합한 수의 특성이 본 명세서에 설명된 방법들의 일부로서 결정될 수 있다는 것을 인식하여야 한다. 예를 들어, 방법의 일부 변형들에서, 단일 특성이 결정되어 건성안 예측을 형성하는 데 사용될 수 있다. 다른 변형들에서, 2개의 특성이 결정되어 건성안 예측을 형성하는 데 사용될 수 있거나, 3개의 특성이 결정되어 건성안 예측을 형성하는 데 사용될 수 있다. 또 다른 변형들에서, 4개, 5개, 6개 또는 그 초과의 특성과 같은, 그러나 이로 제한되지 않는, 3개 초과의 특성이 결정되어 건성안 예측을 형성하는 데 사용될 수 있다. 각각의 특성은 제1, 제2 및 제3 특성들에 관하여 본 명세서에 설명된 것과 유사한 방식으로 결정될 수 있다.
건성안 예측을 형성
결정된 특성들은 건성안 예측을 형성(206)하는 데 사용될 수 있다. 건성안 예측 모듈(142)이 동작(206)을 구현할 수 있다. 건성안 예측은 환자의 건성안 증상의 예상되는 심각도의 표현일 수 있다. 일부 변형들에서, 건성안 예측은 단일 시점, 즉 과거, 현재, 또는 현재 시간에서의 건성안 증상의 예상되는 심각도를 나타낼 수 있다. 다른 변형들에서, 건성안 예측은 소정 기간에 걸친, 예를 들어 수 시간 또는 수 일의 기간에 걸친 건성안 증상의 예상되는 심각도를 나타낼 수 있다.
건성안 예측은 적합한 동작을 사용하여 결정된 특성들에 기초하여 형성될 수 있다. 예를 들어, 결정된 특성이 습도 또는 상대 습도 레벨인 변형들에서, 건성안 예측은 낮은 습도 또는 상대 습도 레벨과 관련된 건성안 증상의 증가된 심각도를 반영할 수 있다. 결정된 특성이 오염 레벨 또는 화분 수와 같은 자극물 레벨인 변형들에서, 건성안 예측은 높은 자극물 레벨과 관련된 건성안 증상의 증가된 심각도를 반영할 수 있다. 결정된 특성이 풍속인 변형들에서, 건성안 예측은 높은 풍속과 관련된 건성안 증상의 증가된 심각도를 반영할 수 있다. 결정된 특성이 UV 지수인 변형들에서, 건성안 예측은 높은 UV 지수와 관련된 건성안 증상의 증가된 심각도를 반영할 수 있다. 결정된 특성이 환자의 스케줄인 변형들에서, 건성안 예측은 비행기 여행, 야간 운전 및 컴퓨터 사용과 같은, 그러나 이로 제한되지 않는, 소정 활동들과 관련된 건성안 증상의 증가된 심각도를 반영할 수 있다. 결정된 특성이 환자의 의학적 상태인 변형들에서, 건성안 예측은 쇼그렌 증후군(
Figure pct00003
syndrome)과 같은, 그러나 이로 제한되지 않는, 소정의 의학적 상태들과 관련된 건성안 증상의 증가된 심각도를 반영할 수 있다. 결정된 특성이 환자의 치료 이력인 변형들에서, 건성안 예측은 비강내 자극의 더 빈번한 사용, 비강내 자극의 더 긴 지속시간, 및 건성안에 대한 다른 요법들(예컨대, 인공 눈물, 사이클로스포린 등)의 사용과 같은, 그러나 이로 제한되지 않는, 건성안 질환에 대한 더 광범위한 치료의 이력과 관련된 건성안 증상의 증가된 심각도를 반영할 수 있다.
일례로서, 건성안 예측은 예상되는 눈물 증발의 양에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다. 예상되는 눈물 증발은 환경 및 환자 고유 특성들과 같은, 본 명세서에 설명된 특성들뿐만 아니라, 공기와 접촉하는 눈물의 표면적 및 눈물 온도의 추정치들을 사용하여 계산될 수 있다. 결정된 특성들로부터 예상 눈물 증발을 추정하기 위한 임의의 적합한 방법이 건성안 예측을 형성하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, E가 증발률(Kg/min)이고, P가 주위 온도에서의 물의 증기압(㎪)이고, V가 물 표면 위의 공기의 속도(m/s)이고, A가 물의 표면적(m2)이고, T a 가 주위 온도(K)이고, M이 물의 분자량(18.02 g/mol 또는 무차원)이고, R이 보편 기체 상수(8314.5 Pa·㎥/(kmol·K))이고,
Figure pct00004
가 증발 계수(Kg/m2*h)이고, Xs가 포화 공기 중 습도비(Kg(물)/Kg(습한 공기))이고, X가 공기 중 습도비(Kg(물)/Kg(건조 공기))일 때, 증발률은 다음 방정식들 중 하나에 따라 추정될 수 있으며,
Figure pct00005
여기서 p w 는 습한 공기 중의 수증기의 부분 증기압(Pa)(상대 습도 * p ws )이고, p a 는 습한 공기의 대기압(Pa)이고, p ws 는 수증기의 포화 압력이고, T는 온도(켈빈)이다. p w 가 p a 에 비해 작기 때문에, X와 Xs 사이의 관계는 거의 선형이다.
예를 들어, 도 4a 내지 도 4d는 제1 특성이 온도이고, 제2 특성이 상대 습도이고, 제3 특성이 압력이고, 제4 특성이 풍속일 때의 예상 눈물 증발의 예들을 도시한다. 이러한 도면들은 위의 3번째 공식
Figure pct00006
을 사용하여 온도, 상대 습도, 압력 및 풍속의, 환자에 근접한 환경 특성들에 기초하여 계산된 평균 증발률들의 산포도들을 도시한다. 도 4a 및 도 4b는 제1 지리적 위치에 대한 증발률(g/s) 대 평균 상대 습도(%)(도 4a)와 증발률(g/s) 대 평균 온도(섭씨)(도 4b)의 산포도들이다. 도 4c 및 도 4d는 제2 지리적 위치에 대한 증발률(g/s) 대 평균 상대 습도(%)(도 4c)와 증발률(g/s) 대 평균 온도(섭씨)(도 4d)의 산포도들이다. 각각의 데이터 포인트는 특정 일자에 대한 것이다. 눈물의 표면적은 2 ㎠로 가정하였고, 결정된 환경 특성들(온도, 상대 습도, 압력 및 풍속)은 각각의 일자에 대한 평균값들이었다. 각각의 위치에서의 평균 증발률(g/s)들의 범위가 아래의 표 1에 나타내어진다.
[표 1]
Figure pct00007
각각의 위치에서의 각각의 일자에 대한 건성안 예측은 계산된 증발률에 기초할 수 있다. 예를 들어, 일부 변형들에서 건성안 예측은 증발률과 동일하거나 그것과 양의 상관 관계가 있는 값일 수 있으며, 이때 더 높은 값들은 더 심각한 건성안 증상에 대응하고, 더 낮은 값들은 덜 심각한 건성안 증상에 대응한다.
다른 변형들에서, 예상 눈물 증발은 환자에 근접한 공기의 수증기압과 눈물막의 수증기압 사이의 관계를 이용하는 다른 모델들에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다. 예를 들어, 환자와 눈물막은 37℃(310.15K)인 체온으로 유지되는 히트 싱크(heat sink)인 것으로 가정될 수 있다. 환자의 국지적 환경은 온도 T 및 상대 습도 RH를 갖는 독립적인 히트 싱크로 가정될 수 있다. 공기 혼합은 따뜻한 공기의 층이 눈 위에 형성되지 않도록 즉각적이고 완전한 것으로 가정될 수 있다. 이러한 가정들에 기초하여, 공기의 수증기압(표면에 도달하는 물 분자들에 의해 가해지는 압력)은 다음과 같으며,
Figure pct00008
여기서 P(T)는 온도 T에서의 포화 수증기압이다. 이들 가정에 또한 기초하여, 눈물의 수증기압(액체상에서 빠져나와 기체상에 들어가는 물 분자들에 의해 가해지는 압력)은 다음과 같다
Figure pct00009
이들 2개의 히트 싱크의 수증기압들 간의 차이 δ는 이에 따라 다음과 같다
Figure pct00010
이러한 차이는 이러한 가정들하에서 증발을 일으키는 기본 물리량을 나타내며, (RH = 0%일 때) 6.28 ㎪의 최대값을 갖는다.
이에 따라, 제1 특성이 환자에 근접한 상대 습도(RH)이고 제2 특성이 환자에 근접한 온도(T)일 때, 수증기압들 사이의 이러한 차이는 건성안 예측을 형성하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 일부 변형들에서 본 발명은 아래의 건성안 예측 공식 (A)로부터 도출된 0(가장 심각하지 않은 건성안 증상에 대응)과 100(가장 심각한 건성안 증상에 대응) 사이의 값인 건성안 예측을 포함하며:
Figure pct00011
여기서 P(T)는 증기압 표에서 검색되거나 계산될 수 있는, 온도 T에서의 포화 수증기압이다. 다양한 상대 습도 및 온도에 대한 예시적인 건성안 예측 값들이 아래의 표 2에 나타내어진다.
[표 2]
Figure pct00012
다른 예로서, 환자가 비행기로 여행하고 있는 경우, 상대 습도는 약 20%일 수 있고 온도는 약 20℃일 수 있으며, 결과적으로 건성안 예측 값은 92이다. 본 발명의 다른 변형들에서, 눈물 증발은 완벽한 공기 혼합을 가정하지 않고 이에 따라 전이 층을 모델링하는 방법들을 포함한, 다른 적합한 방법들을 사용하여 모델링될 수 있다는 것을 인식하여야 한다. 본 발명의 일부 변형들에서, 건성안 증상 강도에 관한 환자 피드백이 결정된 특성들로부터의 건성안 예측의 형성을 개선하는 데 사용될 수 있다는 것을 또한 인식하여야 한다. 예를 들어, 환자가 사용자 인터페이스 상에(예를 들어, 환자 디바이스 상에) 그의 또는 그녀의 건성안 증상의 심각도를 나타낼 수 있으며, 여기서 건성안 증상의 더 높은 등급은 더 높은 건성안 예측 값(또는 후술되는 조정된 건성안 예측 값)에 기여한다. 하나의 예시적인 변형에서, 환자는 그의 또는 그녀의 건성안 증상의 심각도를 수치 스케일(예를 들어, 1 내지 5, 이때 1은 심각하지 않고 5는 극히 심각함)로 등급화할 수 있고, 등급은 위의 건성안 예측 공식 (A)(또는 후술되는 조정된 건성안 예측 값 공식)를 통해 획득된 건성안 예측 값에 대한 승수와 상관될 수 있다.
건성안 예측이 값인 본 발명의 일부 변형들에서, 건성안 예측은 결과적인 값들이 원하는 범위에 걸치도록 설계된 계산에 기초할 수 있다. 예를 들어, 상기의 건성안 예측 공식 (A)는 이론적으로 수학적으로 1과 100 사이의 값을 산출할 수 있지만, 실세계의 전역적인 상대 습도 및 온도 값들은 실제로 결과적인 건성안 예측 값들의 범위를 제한할 수 있다. 본 발명의 일부 변형들에서, 실세계의 전역적인 상대 습도 및 온도 값들이 더 넓은 범위의 결과적인 건성안 예측 값들을 산출하도록 건성안 예측 값들을 위한 공식이 조정될 수 있다. 일례로서, 일부 변형들에서 본 발명은 다음과 같이 조정된 상기의 건성안 예측 공식 (A)를 사용하여 계산된 건성안 예측 값을 포함하며:
Figure pct00013
여기서 음의 조정된 건성안 예측 값들은 0으로 설정된다. 즉, 이러한 변형들에서 본 발명은 다음과 같은 0(가장 심각하지 않은 건성안 증상에 대응)과 100(가장 심각한 건성안 증상에 대응) 사이의 값인 조정된 건성안 예측을 포함하며
Figure pct00014
여기서 P(T)는 증기압 표에서 검색되거나 계산될 수 있는, 온도 T에서의 포화 수증기압이다. 다양한 상대 습도 및 온도에 대한 예시적인 조정된 건성안 예측 값들이 아래의 표 3에 나타내어진다. 그곳에 나타내어진 바와 같이, 값들은 표 2의 조정되지 않은 값들(46 내지 87)보다 더 넓은 범위(10 내지 78)에 걸친다.
[표 3]
Figure pct00015
위의 예는 모든 건성안 예측 값들에 대해 구현되는 조정을 예시하지만, 본 발명의 다른 변형들에서, 한 명의 환자에 대한 건성안 예측 값들이 다른 환자에 대한 건성안 예측 값들과는 상이하게 조정될 수 있다. 예를 들어, 환자의 위치에 무관하게, 모든 건성안 예측 값들을 동일한 방식으로 조정하기보다는, 건성안 예측 값들은 대신에 환자의 위치에 적어도 부분적으로 기초하여 조정될 수 있다. 소정의 지리적 위치들이 특정 범위의 환경 특성들(예를 들어, 온도들 및 습도들)을 가질 수 있기 때문에, 환경 특성에 기초한 건성안 예측 값들은 제한된 범위의 값들을 산출할 수 있다. 즉, 환경 특성들에 기초하여 보편적 공식(즉, 모든 지리적 위치에 대한 동일한 공식)을 사용해 계산된 건성안 예측 값들의 범위는 보편적 공식의 출력들의 이론적 범위 내의 특정 범위의 값들로 제한될 수 있으며, 그 범위는 상이한 지리적 위치들에 대해 상이할 수 있다. 다른 예로서, 건성안 예측이 예를 들어 환자의 의학적 상태와 같은 환자 고유 특성에 기초한 값일 때, 그 환자에 대한 건성안 예측 값들은 의학적 상태로 인한 특정 범위의 값들로 제한될 수 있다. 예를 들어, 건성안 예측이 환자의 의학적 상태에 기초한 값일 때, 쇼그렌 증후군을 가진 환자는 좁은 심각도 범위 내의 건성안 예측 값들을 가질 수 있다.
환자의 건성안 예측 값들이 작은 값 범위 내에서만 변화를 가질 때, 건성안 예측 값들은 치료 권고를 선택하는 데 덜 유용할 수 있고, 환자에게 제공될 때, 환자에게 덜 유의미할 수 있다. 따라서, 일부 변형들에서 상이한 위치들에 대해 상이한 공식들, 또는 상이한 의학적 상태들에 대해 상이한 공식들과 같이, 상이한 환자들에 대해 건성안 예측 값들을 위한 상이한 공식들(예를 들어, 비보편적 공식들)을 사용하는 것이 바람직할 수 있다. 일부 변형들에서, 예를 들어, 본 발명은 (예를 들어, 상기의 건성안 예측 공식 (A)를 사용하여) 위치에 무관하게 동일한 초기 계산을 수행하고, 이어서 위치 고유 조정을 적용하는 것을 포함할 수 있다. 본 발명의 일부 변형들에서, 예를 들어, 그러한 위치 고유 조정은 특정 위치(예를 들어, 우편 번호, 시 등)에 대한 건성안 예측 값들의 분포를 범위(예를 들어, 0 내지 100) 내의 균일한 분포로 정규화할 수 있다. 다른 변형들에서, 예를 들어, 본 발명은 (예를 들어, 상기의 건성안 예측 공식 (A)를 사용하여) 위치에 무관하게 동일한 초기 계산을 수행하고, 이어서 환자 고유 조정을 적용하는 것을 포함할 수 있다. 본 발명의 일부 변형들에서, 예를 들어, 그러한 환자 고유 조정은 특정 환자에 대한 건성안 예측 값들의 분포를 범위(예를 들어, 0 내지 100) 내의 균일한 분포로 정규화할 수 있다. 건성안 예측 값들의 분포의 정규화는 예를 들어 환자에 대한 모든 이전의 건성안 예측 값에 기초할 수 있거나, 다른 예로서, 이전 주, 이전 2주, 이전 달, 이전 3달, 이전 6달, 이전 해 등으로부터의 환자에 대한 건성안 예측 값들과 같은, 그러나 이로 제한되지 않는, 환자에 대한 이전의 건성안 예측 값들의 서브세트에 기초할 수 있다.
일단 형성되면, 건성안 예측은 환자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 건성안 예측은 환자 디바이스(102)에 제공되고 환자 디바이스(102)와 관련된 출력 디바이스(예를 들어, 디스플레이)(112)에 의해 표시될 수 있다. 건성안 예측은 임의의 적합한 형태를 가질 수 있다. 예를 들어, 건성안 예측은 단일 값(예를 들어, 단일 시점에서의 건성안 증상의 예상 심각도를 나타냄) 또는 복수의 값(예를 들어, 소정 기간에 걸친 건성안 증상의 예상 심각도를 나타냄)을 포함할 수 있다. 건성안 예측이 값 또는 복수의 값(예를 들어, 0 내지 100, 이때 100은 가장 심각한 증상을 나타냄; 0 내지 10, 이때 10은 가장 심각한 증상을 나타냄 등)인 경우, 값(들)은 하나 이상의 숫자, 선 그래프, 막대 그래프, 하나 이상의 컬러, 이들 형태의 조합 등으로서 출력 디바이스(예를 들어, 디스플레이)(112)에 의해 표시될 수 있다.
예를 들어, 도 5a 및 도 5b는 환자에게 건성안 예측을 제공하는 데 사용될 수 있는 예시적인 디스플레이(500)를 도시한다. 이 예에서, 건성안 예측은 값이고, 그 값을 수치로, 그래픽으로, 그리고/또는 예상 건성안 증상의 심각도를 나타내는 텍스트(여기서는, "낮음")로 제공하는 지시기(502)를 통해 표시된다. 디스플레이(500)는 또한 환자가 도 5a에 도시된 바와 같이 습도, 온도, 화분 수, 오염 지수 및 바람과 같은 건성안 증상과 관련된 특성들을 볼 수 있게 할 수 있다. 일부 변형들에서, 디스플레이(500)는 일련의 날들 동안의 또는 소정 지리적 영역에 걸친 건성안 예측과 같은, 복수의 건성안 예측을 환자에게 제시할 수 있다.
치료 권고를 선택
건성안 예측에 기초하여 치료 권고가 선택될 수 있다(208). 치료 선택 모듈(144)이 이 동작을 구현할 수 있다.
치료 권고는 환자로의 자극 전달을 포함할 수 있다. 치료 권고는 자극 전달의 지속시간, 자극 전달의 시간, 자극 전달의 기간들의 수, 및 자극 전달의 형태(예컨대, 자극 파형) 중 하나 이상과 같은, 그러나 이로 제한되지 않는, 자극 전달의 다양한 파라미터를 포함할 수 있다. 적합한 치료 권고들이 공히 양도된, 2014년 4월 18일자로 출원된 미국 특허 출원 제14/256,915호, 2015년 7월 24일자로 출원된 미국 특허 출원 제14/809,109호, 및 2015년 10월 22일자로 출원된 미국 특허 출원 제14/920,860호에 설명되어 있으며, 이들 각각은 이전에 전체적으로 참고로 포함되었다.
건성안 예측에 기초한 치료 선택은 하나 이상의 목표를 달성하도록 의도될 수 있다. 예를 들어, 일부 변형들에서, 치료 권고는 건성안 증상의 악화를 방지하도록 선택될 수 있으며; 건성안 예측에 기초하여, 치료 권고는 예방 자극 전달을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 치료 권고는 최소량의 자극 전달로 증상 완화를 최대화하도록 선택될 수 있고/있거나, 자극 디바이스 배터리 수명을 최적화하도록 선택될 수 있다. 일부 변형들에서, 치료 선택 모듈(144)은 치료 선택을 위한 알고리즘을 개선하기 위해 건성안 증상 강도에 관한 환자 피드백을 이용할 수 있다.
치료 권고를 제공
치료 권고가 제공될 수 있다(210). 일부 변형들에서, 치료 권고는 자극 강도, 자극 지속시간, 자극 주파수, 및 자극 진폭 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 치료 권고는 치료 세션의 빈도(예를 들어, 30분마다, 1시간마다 등)에 대한 권고를 포함할 수 있다.
서버 기반 구현의 경우에, 치료 권고는 네트워크(106)를 통해 서버(104)로부터 환자 디바이스(102)에 제공된다. 환자측 구현의 경우에, 치료 권고 애플리케이션(122)이 치료 권고를 환자 디바이스 상의 디스플레이에 제공한다. 도 5b는 환자가 치료 권고를 보고/보거나 제공할 수 있게 하는 아이콘(504)을 보여주는 디스플레이(500)를 도시한다. 설명 및 지원, 과거의 건성안 예측, 미래의 건성안 예측(예를 들어, 5일 전망), 과거 치료 세션에 관한 데이터 등과 같은, 그러나 이로 제한되지 않는, 다른 정보를 환자가 볼 수 있게 할 수 있는 아이콘들(506, 508, 510, 512)이 또한 도시된다.
치료 권고는 또한 환자 디바이스(102) 또는 서버(104)로부터 자극 디바이스(150)에 제공될 수 있다. 이러한 변형들에서, 치료 권고는 직접적으로 또는 베이스 유닛을 통해 자극 디바이스(150)에 제공될 수 있다.
치료 권고를 사용하여 치료를 적용
도 2의 최종 동작은 치료 권고를 사용하여 치료를 적용하는 것이다(212). 일례에서, 치료는 전기 자극이다. 자극은 표시된 치료 권고에 따라 수동으로 수행될 수 있다. 대안적으로, 자극은 자극 디바이스(150)에 의해 자동으로 실행될 수 있다. 공히 양도된, 2014년 4월 18일자로 출원된 미국 특허 출원 제14/256,915호, 2015년 2월 24일자로 출원된 미국 특허 출원 제14/630,471호, 2015년 7월 24일자로 출원된 미국 특허 출원 제14/809,109호, 및 2015년 10월 22일자로 출원된 미국 특허 출원 제14/920,860호 - 이들 각각은 이전에 전체적으로 참고로 포함되었다 - 는 본 발명의 실시예들에 따라 사용될 수 있는 자극 디바이스들을 개시한다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 따라 사용될 수 있는 자극 디바이스(300)의 일 변형을 도시한다. 자극 디바이스(300)는, 환자에게 자극을 전달하도록 구성되고, 제1 비강 삽입 프롱(prong)(304) 및 제2 비강 삽입 프롱(306) - 이들 각각은 전극(308)을 가짐 - 을 갖는 자극기 프로브(stimulator probe)(302)를 포함한다. 자극 디바이스(300)는 또한, 자극을 생성하도록 구성되고, 하우징(312)과 지시기 라이트들(320) 및 버튼들(316, 318)을 포함하는 사용자 인터페이스(314)를 갖는 자극기 몸체(310)를 포함한다. 환자는 전극들(308)을 비강 조직(예를 들어, 비중격에 인접한 비강 점막)과 접촉하도록 배치하고 치료 권고에 따라 자극을 전달할 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 자극은 다른 적합한 자극 디바이스들에 의해 자동으로 그리고/또는 수동으로 실행될 수 있다. 예를 들어, 전기 자극은 2012년 4월 6일자로 출원되고 발명의 명칭이 "자극 디바이스 및 방법(STIMULATION DEVICES AND METHODS)"인 미국 특허 출원 제13/441,806호에 설명된 것들과 같은 미세자극기 임플란트에 의해 전달될 수 있으며, 이에 의해 이 미국 특허 출원은 이러한 참조에 의해 전체적으로 포함된다. 또한, 다른 치료는 (예를 들어, 초음파 변환기를 통한) 초음파 자극, 화학적 자극, 또는 임의의 적합한 자극을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예는 다양한 컴퓨터 구현 동작을 수행하기 위한 컴퓨터 코드를 갖는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 갖는 컴퓨터 저장 제품에 관한 것이다. 매체 및 컴퓨터 코드는 본 발명의 목적을 위해 특별히 설계되고 구성된 것일 수 있거나, 그것들은 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 잘 알려져 있고 그 당업자가 이용가능한 종류의 것일 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체의 예는 자기 매체, 광학 매체, 광자기 매체, 및 주문형 집적 회로("ASIC"), 프로그래밍 가능 논리 디바이스("PLD") 및 ROM 및 RAM 디바이스와 같은, 프로그램 코드를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 디바이스를 포함하지만, 이로 제한되지 않는다. 컴퓨터 코드의 예는 컴파일러에 의해 생성되는 것과 같은 기계 코드, 및 인터프리터를 사용하여 컴퓨터에 의해 실행되는 상위 레벨 코드를 포함하는 파일을 포함한다. 예를 들어, 본 발명의 실시예는 JAVA(등록상표), C++, JavaScript, 또는 다른 객체 지향 또는 기능 프로그래밍 언어 및 개발 도구를 사용하여 구현될 수 있다. 본 발명의 다른 실시예는 기계 실행가능 소프트웨어 명령어들 대신에 또는 그들과 조합하여 하드와이어드 회로로 구현될 수 있다.
전술한 설명은, 설명의 목적으로, 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해 특정 명명법을 사용하였다. 그러나, 본 발명을 실시하기 위해 특정 세부 사항이 요구되지 않는다는 것이 당업자에게 명백할 것이다. 따라서, 본 발명의 특정 실시예들에 대한 전술한 설명들은 예시 및 설명의 목적으로 제공된다. 이들은 총망라하는 것으로 또는 본 발명을 개시된 정확한 형태로 제한하도록 의도되지 않으며; 명백하게, 많은 수정 및 변형이 상기의 교시 내용에 비추어 가능하다. 실시예들은 본 발명의 원리들 및 그것의 실제의 응용들을 가장 잘 설명하기 위해 선택되고 기술되었으며, 이에 의해 실시예들은 다른 당업자가 본 발명 및 다양한 실시예를 고려되는 특정 용도에 적합한 다양한 수정과 함께 가장 잘 이용하는 것을 가능하게 한다. 다음의 청구항들 및 그들의 등가물들이 본 발명의 범주를 한정하는 것으로 의도된다.

Claims (26)

  1. 기계로서,
    프로세서; 및
    상기 프로세서에 접속된 메모리
    를 포함하고, 상기 메모리는,
    환자의 건성안(dry eye) 증상들과 관련된 제1 특성을 결정하고;
    상기 환자의 건성안 증상들과 관련된 제2 특성을 결정하고;
    상기 제1 특성 및 상기 제2 특성에 기초하여 건성안 예측을 형성하고;
    상기 건성안 예측에 기초하여 치료 권고를 선택하고;
    컴퓨터 네트워크를 통해 상기 기계에 접속된 디바이스에 상기 치료 권고를 제공하도록 상기 프로세서에 의해 실행되는 명령어들을 저장하는, 기계.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제1 특성은 상기 환자에 근접한 습도 또는 상대 습도인, 기계.
  3. 제1항에 있어서, 상기 제2 특성은 상기 환자에 근접한 주위 온도인, 기계.
  4. 제1항에 있어서, 상기 환자의 건성안 증상들과 관련된 제3 특성을 결정하도록 상기 프로세서에 의해 실행되는 명령어들을 추가로 포함하며, 상기 건성안 예측을 형성하기 위한 상기 명령어들은 상기 제1 특성, 상기 제2 특성, 및 상기 제3 특성을 이용하는, 기계.
  5. 제4항에 있어서, 상기 제3 특성은 상기 환자에 근접한 환경 특성인, 기계.
  6. 제5항에 있어서, 상기 제3 특성은 풍속인, 기계.
  7. 제5항에 있어서, 상기 제3 특성은 오염 레벨(pollution level)인, 기계.
  8. 제5항에 있어서, 상기 제3 특성은 화분 수(pollen count)인, 기계.
  9. 제5항에 있어서, 상기 제3 특성은 응축 데이터(condensation data)인, 기계.
  10. 제5항에 있어서, 상기 제3 특성은 기압인, 기계.
  11. 제5항에 있어서, 상기 제3 특성은 증기압인, 기계.
  12. 제5항에 있어서, 상기 제3 특성은 UV 지수인, 기계.
  13. 제5항에 있어서, 상기 제3 특성은 윈드 칠(wind chill)인, 기계.
  14. 제4항에 있어서, 상기 제3 특성은 환자 고유 특성인, 기계.
  15. 제14항에 있어서, 상기 제3 특성은 상기 환자의 스케줄인, 기계.
  16. 제14항에 있어서, 상기 제3 특성은 상기 환자의 의학적 상태인, 기계.
  17. 제1항에 있어서, 상기 치료 권고는 상기 환자로의 자극 전달을 포함하는, 기계.
  18. 제17항에 있어서, 상기 치료 권고는 상기 자극 전달의 지속시간(duration)을 포함하는, 기계.
  19. 제17항에 있어서, 상기 치료 권고는 상기 자극 전달의 시간을 포함하는, 기계.
  20. 제17항에 있어서, 상기 치료 권고는 상기 자극 전달의 기간들의 수를 포함하는, 기계.
  21. 제17항에 있어서, 상기 자극 전달은 전기 자극 전달인, 기계.
  22. 제17항에 있어서, 상기 치료 권고는 상기 환자의 비강 점막으로의 자극 전달을 포함하는, 기계.
  23. 제1항에 있어서, 컴퓨팅 디바이스로서 구현된 상기 디바이스에 상기 치료 권고를 제공하도록 상기 프로세서에 의해 실행되는 명령어들을 포함하는, 기계.
  24. 제1항에 있어서, 자극 디바이스로서 구현된 상기 디바이스에 상기 치료 권고를 제공하도록 상기 프로세서에 의해 실행되는 명령어들을 포함하는, 기계.
  25. 제1항에 있어서, 상기 제1 특성은 상기 환자에 근접한 상대 습도(RH)이고, 상기 제2 특성은 상기 환자에 근접한 주위 온도(T)이고, 상기 건성안 예측은 다음과 같은 값이며
    Figure pct00016

    여기서 P(T)는 온도 T에서의 포화 수증기압인, 기계.
  26. 제1항에 있어서, 상기 제1 특성은 상기 환자에 근접한 상대 습도(RH)이고, 상기 제2 특성은 상기 환자에 근접한 주위 온도(T)이고, 상기 건성안 예측은 다음과 같은 값이며
    Figure pct00017

    여기서 P(T)는 온도 T에서의 포화 수증기압인, 기계.
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