用于无创地监测和识别药物效应和相互作用的方法和设备与流程

本发明涉及用于在监测和识别药物效应和相互作用中使用的方法和设备。更具体而言，本发明涉及用于无创地监测和识别药物在摄取所述药物的对象上的效应的方法和设备。

背景技术：

处方药物治疗被广泛地用于处置各种医学状况和失调。很多处方药物在对象中产生副作用和不良反应，这可以造成可观的不适和差的生活质量。同样，很多处方药物与其他药物和/或食物相互作用，使得它们在与这些其他药物/食物一起摄取时不会如期望地工作。药物-药物和/或药物-食物相互作用能够意味着具有窄的治疗窗口的处方药物(例如，华法林、利多卡因、地高辛、锂、苯妥英等)即使在低的剂量水平上也可能变得有毒，产生很多严重的副作用以及强的副反应。

US 2002/0095313中描述了一种用于由医学专业人员使用的用于减轻该问题的系统。US’313系统要求所有处方和药物命令要使用具有内置错误纠正系统的计算机来生成。所述错误校正系统能访问药物己经针对给定对象被开具和/或对象所吃的食物的数据，以及包含关于药物-药物相互作用和药物-食物相互作用的数据库。当为对象开具了新的药物时，所述系统使用数据库来检查新的药物与己经开具的药物和/或对象所吃的食物之间的相互作用并且在发现相互作用的情况下产生警报。

EP 1363225中描述了一种用于供对象使用的备选系统。EP’225系统为用户提供条形码化的用户卡以及具有条形码阅读器的设备，其中，所述条形码唯一地识别用户。用户扫描产品(例如，食物产品或者非处方药物)的条形码以及它们的用户卡，并且所述设备将所述条形码信息传递给查找(例如，通过使用互联网连接来访问一个或多个中央数据库)用户的简档(其包括关于用户的处方、过敏、慢性脑病和/或其他用户特异性信息、产器成份)以及产品的成分的应用。所述应用将成分与用户的简档进行比较并且所述比较的结果被传送回给用户。

这些系统两者都遭受可以由给定的对象经历的食物和药物相互作用完全基于己知的药物和食物相互作用的数据库来识别的不足的影响。它们不能检测未在数据库中记载的相互作用，并且它们不能检测或监测对象实际经历的副作用和/或不良反应。然而，可用的大量不同的处方药物、非处方药物和食物意味着，给定的药物与另一种药物或食物的组合中的许多，如果不是大部分的话，末针对不良反应进行测试。此外，经常的情况可能是，一种药物与可能与其相互作用的多于一种的其他药物和/或食物一起被摄取。在这样的情况下，相互作用不大可能己经被记载，并且造成的效应可以难于根据第一原理来预测。

因此期望能够检测由于由摄取给定药物的对象实际经历的药物-药物和/或药物-食物相互作用的副作用和不良反应。通过知晓由对象经历的实际副作用和不良反应，人们可以采取措施来缓解它们，例如，通过改变处方的药物剂量。以这种方式，能够可观地改进对象的健康和生活质量。此外，期望的是，在早期阶段检测这样的副作用和不良反应，使得可以避免严重的不良反应。

对象、护理提供者或者医师可能想要能够检测和/或监测由摄取特定药物的对象经历的副作用和不良反应的环境的范例包括：

-如果对象想要过上活跃的或者正常的日常生活但是做不到这样，因为由严重的副作用和不良反应引起的不适或者不舒服；

-如果护理提供者或者医师想要确定是否需要在针对特定医学状况的处置期间改变药物剂量以改进治疗效力或者防止毒性；

-如果对象想要开始与他们现有的药物治疗一起摄取特定的新的药物或食物；

-如果医师或者护理提供者想要密切地管理高风险对象(例如，具有肝衰竭或者肾衰竭的对象)的治疗；

-如果医师想要确定针对特定对象的最佳药物剂量以最小化副作用和不良反应；

-为了发现在所处方的药物剂量中是否有错误；

-为了确定用于施予药物的最佳时间；

-如果医师想要以窄的治疗窗口密切控制药物的施予，其可能即使在低的剂量水平也会变得有毒。

因此存在对能够提供对给定的对象是否正经历对他们正在摄取的药物的副作用或不良反应的可靠的确定的改进的方法和设备的需求。这样的方法和设备可以在基于家庭或医院的监测系统中使用以检测副作用和不良反应的发生，以及用于监测作为调节药物治疗的结果的这样的副作用和不良反应的进展。

技术实现要素：

给定的处方药物通常会以若干不同的方式来影响人类身体，因此，其使用可以引起多种生理特性的变化，例如，心率、血压、心律、呼吸率、核心体温、水合状态、移动、姿态、语言质量、体重、视觉、听觉水平、尿排出、以及在眼和皮肤外观上的变化。本发明检测经历药物治疗的对象中的生理变化并且将它们与被施予的药物的副作用、和/或由于药物-药物或者药物-食物相互作的不良反应相链接。对给定药物的副作用或者不良反应的发生因此通过测量摄取所述药物的患者的生理特性来检测和监测。这使得对象、护理提供者和/或医师能够被警告潜在地严重的或者威胁生命的副作用或不良反应的发生，以及先前可能未记载的药物-药物和/或药物-食物相互作用的存在。

根据本发明的第一方面，提供了一种用于在检测和监测由摄取第一药物药物A以及至少一种其他物质物质B的对象经历的效应中使用的方法，所述方法包括：

(a)获得在时间段上的所述对象的生理特性的多个测量值；

(b)将所述多个测量值与同所述第一药物相关联的预定义标志药物A标志进行比较，并且从而计算所述测量值与所述药物A标志之间的差异的量度A_diff；

(c)将所述多个测量值与同所述至少一种其他物质相关联的预定义标志物质B标志进行比较，并且从而计算所述测量值与所述物质B标志之间的差异的量度B_diff；

(d)将所述多个测量值与同所述对象的期望的生理状态相关联的预定标志，DO标志进行比较，并且从而计算所述测量值与所述DO标志之间的差异的量度DO_diff；并且

(e)组合A_diff与B_diff以及DO_diff以产生输出。

根据本发明的第二方面，也提供了一种用于在检测和监测由摄取第一药物药物A以及至少一种其他物质物质B的对象经历的效应中使用的设备，所述设备包括：

存储器，其被配置为存储与所述第一药物相关联的第一预定义标志药物A标志；与所述至少一种其他物质相关联的第二预定义标志物质B标志；以及与所述对象的期望的生理状态相关联的第三预定义标志DO标志；以及

与所述存储器通信的控制单元，其中，所述控制单元被布置为：

(i)接收对象的一个或多个生理特性的多个测量值；

(ii)将所接收的测量值与药物A标志进行比较，并且从而计算所述测量值与所述药物A标志之间的差异的量度A_diff；

(iii)将测量值与物质B标志进行比较，并且从而计算测量值与所述物质B标志之间的差异的量度B_diff；

(iv)将测量值与DO标志进行比较，并且从而计算测量值与所述DO标志之间的差异的量度DO_diff；

(v)组合A_diff与B_diff以及DO_diff以产生输出。

所述设备能够可拆卸地耦合到传感器或者传感器能够被包括在所述设备中。

根据本发明的第四方面，还提供了一种包括本发明的第二方面的设备的药物施予系统。在实施例中，所述药物施予系统包括药片分发器或者输液泵。

根据本发明的第五方面，还提供了一种用于检测对象的生理参数并且控制警报的医学仪器或系统。所述医学仪器或系统包括本发明的第二方面的设备。所述医学仪器或系统可以是医院中的监测患者的生命体征的床边监测器。

根据本发明的第六方面，还提供了一种包括本发明的第二方面的设备的智能手机。所述智能手机中所包括的相机被用于监测对象的生命体征。所述智能手机上的显示器可以向对象提供消息，所述消息包括指示正经历不良反应的信息。

根据本明的第七方面，还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机可读代码，所述计算机可读代码被配置为使得，在由合适的计算机或处理器运行时，所述计算机或处理器执行根据本发明的第一方面的方法。所述计算机程序产品可以能够从通信网络下载和/或被存储在计算机可读和/或微处理器可执行的介质上。

附图说明

为了更好地理解本发明，并且更清楚地示出其可以如何被实施生效，现在将仅通过范例来参考附图，其中：

图1是根据本发明的实施例的用于监测和识别药物相关的效应的设备的图示；

图2是图示根据本发明的总体实施列的用于在监测和识别药物相关的效应中使用的方法的流程图；

图3是图示根据本发明的特定实施例的图2的方法的实施方式的方框图；并且

图4是图示根据本发明的特定实施例的图2的方法的实施方式的方框图。

具体实施方式

图1示出了根据本发明的实施列的用于在监测和识别药物相关的效应中使用的设备。所述设备被可拆卸地耦合到至少一个传感器2，所述至少一个传感器2用于测量对象1的一个或多个生理特性。所述设备可以被无线地耦合到所述传感器。优选地，所述至少一个传感器2是无创式的，并且被布置为至少半连续地进行测量。一个或多个被测量的生理特性例如可以包括：心率、血压、心律、呼吸率、核心体温、移动、语言质量、眼外观、皮肤外观、体重、姿态、水合状态、视觉、听觉水平、尿水平等。在一些实施例中，所述设备被耦合到各种不同的传感器2，使得能够测量若干不同的身体或生理特性。所述传感器可以被集成到另一个设备中或者可以被包括在所述设备中。

传感器2可以是能够测量对象的身体或生理特性的任何设备。传感器2例如可以包括：加速度计、GPS接收器、温度计、血压监测器、通气机、或者ECG、EEG或者其他电传感器。使用所述至少一个传感器2，可以随时间监测对象的状态的一个或多个方面。用于获得许多不同的生理和身体特性的测量结果的各种系统和方法，包括以上所列出的，在本领域中是己知的。

所述设备包括控制单元3，其通过通信链接7连接到所述至少一个传感器2。在一些实施例中，所述控制单元也通过通信链接8连接到远程服务器5。控制单元3和所述至少一个传感器2之间的通信链接7优选地是无线的，其利用诸如Wi-Fi、蓝牙或蜂窝网的协议。然而，应意识到，可以使用允许数据在控制单元3与传感器之间传递的任何形式的有线的或者无线的连接。此外，在存在若干传感器时，到传感器中的每个的通信链接不需要全部是相同的类型。同样的应用于控制单元3与远程服务器5(如果存在的话)之间的通信链接8。在图示的实施例中，通信链接8经由互联网4在控制单元3与远程服务器之间传递数据。

在一些实施例中，所述设备还包括用于将信息呈现给用户的显示器和扬声器(未示出)，例如，对对象可能正经历对药物的不良反应的警告。在一些这样的实施例中，所述显示器和/或扬声器被集成到与控制单元3相同的设备中。

最近，用于非侵扰测量的非接触式、远程PPG(R-PPG)设备(在本文中也被称为相机rPPG设备)已经被引进。远程PPG利用被设置为远离感兴趣对象的光源，或者一般而言，辐射源。类似地，检测器，例如相机或者相片检测器，也能够被设置为远离感兴趣对象。因此，远程光电体积描记术系统和设备被视为非侵扰的并且非常适于医学以及非医学日常应用。

Verkruysse等人的“Remote plethysmographic imaging using ambient light”，Optics Express，16(26)，第21434-21445页(2008年12月22日)证明能够使用红色、绿色和蓝色颜色通道使用环境光和常规消费者水平相机来测量光电体积描记信号。

Wieringa等人的“Contactless Multiple Wavelength Photoplethysmographic Imaging:A First Step Toward"SpO2 Camera"Technology”，Ann.Biomed.Eng.，33，1034-1041(2005)公开了一种用于基于对在不同波长处的光电体积描记信号的测量来对组织中的动脉氧饱和度进行非接触式成像的远程PPG系统。所述系统包括单色CMOS相机以及具有三个不同波长的LED的光源。相机顺序地采集在三个不同波长处的对象的三个影片。能够根据在单个波长处的影片确定脉搏率，然而为确定氧饱和度需要在不同波长处的至少两个影片。所述测量在暗室中执行，每次使用仅一个波长。

在一个实施例中，所述设备被包括在智能手机中。所述传感器例如可以包括集成到智能手机中的RGB相机。利用所述相机，使用PPG技术，可以测量生命体征，其通过由脉动的血液体积所引起的皮肤中的光吸收的小的变化(即通过由血液体积脉冲引起的人类皮肤的周期性颜色变化)来揭示。人的生命体征，例如心率(HR)、呼吸率(RR)或者动脉血氧饱和度，用作人的当前状态的指标并且用作严重医学事件的强大预测器。出于该原因，生命体征在住院患者和门诊患者护理设置中，在家或者在进一步健康、休闲和健身设置中广泛地被监测。

在另外的实施例中，所述设备被包括在用于检测对象的生理参数并且控制警报器的医学仪器或系统中。所述医学仪器或系统可以是监测医院中的患者的生命体征的床边监测器或患者监测器。典型的患者监测系统测量不同的生理值，并且可以提供ECG、呼吸、SpO2、血压等的测量结果。如果在根据本发明的用于检测生理参数的医学仪器或系统中，检测的生理参考由于对施予给患者的药物的副作用和/或不良反应而超过了或者低于预设的限制，则生成警报。

在一些实施例中，所述设备能够(有线地或者无线地)连接到自动的药物施予系统(例如，药物分发器或者注射泵，未示出)，使得依赖于所述设备提供的输出的控制信号能够被用于控制与药物的施予有关的一个或多个参数。

控制单元3包括通信接口、存储器以及处理单元(未示出)。通信接口被配置为建立与所述至少一个传感器2之间的通信链接7。优选地，通信链接7使得控制单元3能够以双向通信与所述至少一个传感器2接合，使得所述控制单元能够从所述传感器接收数据并且也能够向所述传感器发送控制信息。在控制单元3被连接到远程服务器5的实施例中，所述通信接口也被配置为建立与远程服务器的通信链接8，例如，使用电信网络。优选地，通信链接8使得控制单元3能够以双向通信与远程服务器5接合。在一些实施例中，控制单元3被配置为经由所述通信接口来将消息发送到远程服务器6(例如，移动电话、寻呼机、计算机或者传真机)，例如，由医疗保健专业人员使用的设备。所述消息例如可以是SMS、传真或者电子邮件消息。在控制单元被连接到远程服务器的一些实施例中，远程服务器5可以额外地或备选地被配置为将消息发送到远程设备6。

被包括所述设备中的存储器被配置为存储数据。包含针对各种健康状态的生理标志的至少一个数据库被存储在存储器上。在一些备选的实施例中，所述至少一个数据库被存储在远程服务器(例如远程服务器5)的存储器上，并且能由控制单元3访问。所述至少一个数据库包含至少一个药物相关的生理标志(即与特定药物相关联的标志)。优选地，所述数据库包含多个药物相关的生理标志，每个与不同的药物相关联。药物相关的生理标志表示药物预期具有的对对象的生理的效应。所述数据库还包含至少一个食物相关的生理标志(即与特定食物相关联的标志)。优选地，所述数据库包括多个食物相关的生理标志，每个与不同的食物相关联。食物相关的生理标志表示食物预期具有的对对象的生理的效应。所述药物相关的或者食物相关的标志中的一个或多个可以是对象特异的。

在一些实施例中，所述至少一个数据库额外地包括与生理标志有关的至少一个药物-药物相互作用和/或与生理标志有关的至少一个药物-食物相互作用。药物-药物相互作用相关的标志表示一起摄取的两种药物预期具有的对对象的生理的效应。类似地，药物-食物相互作用相关的标志表示一起摄取的食物和药物的生理效应。优选地，所述数据库包含多个药物-药物相互作用标志和多个药物-食物相互作用标志。

期望的结果生理标志也被存储在控制单元3的存储器上，或者备选地存储在远程服务器的存储器上，所述远程服务器能由控制单元3访问。该标志表示遵从具有一种或多种药物的成功的处置的对象的预期的生理状态。在很多情况下，处置的期望的结果是完全健康的对象，并且在这样的情况下，期望的结果生理标志包括针对所有生理特性的正常值。然而，不需要总是要这样。例如，对于需要逐步处置的对象，给定药物处置的期望的结果可以是治愈或者改进来自对象所遭受的若干健康状况中的一种特定健康状况。在这些情况下，期望的结果生理标志可以包括针对受其他健康状况影响的生理特性的异常值。应意识到，可以针对逐步处置方案的不同阶段定义不同的期望的结果标志。此外，期望的结果标志可以在处置过程期间更新以反映对象的潜在的健康状况的改变。优选地，期望的结果标志是对象特异的(即，其考虑研究中的对象的特定特征)。应意识到，当所述期望的结果标志至少部分地基于对象的潜在的健康状况时，其将必要地是对象特异的。

所述生理标志中的每个是基于可测量的生理特性来定义的。例如，抗高血压药剂，诸如苯磺酸氨氯地平(活络喜)和酒石酸美托洛尔(甲氧乙心安)通常引起对象的血压的变化。针对这些药物的药物相关的生理标志因此将包括对摄取所述药物的人己知为典型的血压值。如果药物被己知为影响各种不同的生理特性，则针对该药物的药物相关的标志将优选地包括针对受影响的生理特性中的每个的典型的(药物影响的)值。

在一些实施例中，标志中的一个或多个可以采取受影响的生理特性的时间序列表示的形式。在一些实施例中，所述标志中的一个或多个包括信号。在一些实施例中，所述标志中的一个或多个包括根据信号计算的特征。例如，可以根据ECG信号来计算各种心率参数。信号可以例如是给定的测量设备的输出或者可以基于一个或多个测量设备的输出。这样的信号可以在时间域、频率域、或者两者中被表示。这样的信号可以是连续的，如ECG信号，或者是离散的，如血压测量结果。

在一些实施例中，所述标志中的一个或多个可以包括基于受影响的生理特性构建的统计模型(例如，高斯混合模型、神经网络、隐式马尔可模型等)。在一些实施例中，统计建模被用于通过计算给定的特征集合的概率分布(根据临床试验数据构建的)，例如通过计算数据的直方图，来生成所述标志。在这样的实施例中，所述标志包括计算的直方图。在一些实施例中，标志是通过将数据拟合到定义的分布(例如高斯、柯西等)来生成的。可以使用一个或多个信号，或者根据一个或多个信号计算特征来生成统计模型。

在一些实施例中，所述标志中的一个或多个是针对不同的身体或生理特性来个体地生成的。所述标志中的一个或多个可以基于多个身体或生理特性的组合而生成。组合可以在特征水平处来执行。例如，ECG、呼吸、皮肤电导以及血压信号能够通过针对每个信号计算不同的统计特征并且然后将所有的计算的特征组合为向而被组合。在一些实施例中，这些向量作为一个或多个标志而被直接使用。在其他实施例中，所述向量被用于生成标志，例如，使用自动学习方法，以从特征的较大的集合选择特征的代表性集合。

在一些实施例中，特征中的至少一些是非对象特异的。这样的特征包括己经基于对大量的对象的研究而被确定为针对研究中的情况为典型的值。例如，非对象特异的药物相关的标志可以包括针对若干受影响的生理特性中的每个的时间序列或信号，其中，每个时间序列或信号使用从在受控的状况下(例如，临床实验)接收药物的大量的对象获得的测量值来计算。在一些实施例中，组成非对象特异的标志的值或(一个或多个)信号可以通过计算机模型来生成，其中，模型是使用来自在受控的状况下接受药物的大量的对象的数据来创建的。

在一些实施例中，特征中的至少一些是对象特异的。对象特异的药物相关的标志可以针对特定的药物来创建，例如，通过在受控的状况下给予对象仅在研究中的药物(即，确保他们也没有摄取能够与特定药物相互作用的任何其他药物或食物)并且记录在处置的过程中他们的生理特性的测量结果。所记录的测量结果然后可以被直接用于生成基于时间序列的或者基于信号的标志，或者可以被输入到统计模型以生成基于模型的标志。备选地，使用从在受控的状况下接受药物的大量的对象获得的数据(下文中称为临床试验数据)生成的标志可以通过基于对象特异的因子(例如，对象医学历史、体重、年龄、依从性记录等)来对标志中包括的生理特性或特征差别地加权而实现为对象特异的。例如如果患者具有高血压，则血压特征可以比与血压无关的生理特性(例如，尿输出)更高地加权。应意识到，也可以创建对象特异的食物相关的、药物-药物相互作用和/或药物-食物相互作用标志。

处理单元被链接到存储器，使得其可以访问存储在存储器中的数据并且将数据存储到存储器。处理单元也被链接到通信接口，使得处理单元能够将数据发送到至少一个传感器2(以及远程服务器5，如果有的话)以及从所述至少一个传感器2(以及远程服务器5，如果有的话)接收数据。

控制单元3可以实施以下所描述并且在图2中示出的药物效应监测方法。备选地，控制单元3可以将由至少一个传感器2采集的数据和/或由控制单元3基于由传感器2采集的数据所生成的数据传送到远程中央服务器5。远程中央服务器5的处理单元然后可以实施图2中示出的方法中的步骤中的一些。

图2示出了根据本发明的实施例的用于在监测药物(药物A)对对象的效应中使用的方法。对象己知正与药物A一起摄取第二物质(物质B)。

在步骤101中，在时间段上测量对象的一个或多个身体或生理特性的多个值。在一些实施例中，基于与药物A的性质和/或药物B的性持有关的因子，或者对对象特异的其他因子来选择被测量的生理特性。在优选的实施例中，这些测量结果由传感器2执行。优选地，这些测量结果在时间段上连续地或者半连续地被执行。在一些实施例中，所述时间段是预定义的。在一些实施例中，所述时间段是无限期的(即，在系统工作的同时测量持续地被执行)。由传感器2采集的测量值然后被传递给控制单元3。在一些实施例中，该传递一旦有新的测量值被采集时就发生。在备选的实施例中，传感器2被配置为在时间段到期时将最新近采集的测量值传递给控制单元3。在一些实施例中，控制单元3将所接收的测量值存储在其存储器中的数据库中。

在步骤102中，将测量值与标志进行比较。该步骤包括将测量值与针对药物A的药物相关的标志(药物A标志)进行比较。在优选的实施例中，药物A标志包括针对一个或多个身体或生理特性的预期的值的时间变化集合。在这样的实施例中，优选地，针对其预期的值被提供的身体或生理特性包括由传感器2测量的生理特性或者与其相同。预期的值是针对孤立地摄取药物A的对象可以预期的生理特性的值。

在一些实施例中，测量值与药物A标志的比较是由控制单元3(使用其处理单元)来执行的。所述比较可以通过将针对每个生理特性的测量值与构成药物A标志的那些特性的预期的值进行比较来执行。优选地，所述比较包括计算测量值与药物A标志之间的差异(A_diff)的量度。测量值与药物A标志之间的差异表示药物A与物质B之间的相互作用(即，药物A的效应如何由物质B的存在所改变)。A_diff因此依赖于物质B对对象以及对药物A的功能的效应。

量度A_diff可以通过个体地计算针对每个生理特性的差异并且然后组合这些差异来计算。备选地，测量的生理特性中的一些或全部可以在计算A_diff时一起被考虑。在优选的实施例中，从测量值提取的多个特征一起被分析。

在一些实施例中，例如，在标志是基于时间序列的的实施例中，比较涉及确定测量值是否偏离于对应的预期的值(以及偏离多少)。在一些这样的实施例中，比较涉及确定测量值是否偏离于对应的期望的值超过预定的偏移阈值。在一些这样的实施例中，A_diff是响应于对测量值中的至少一些偏离于对应的预期的值超过预定的偏离阈值的确定而计算的。优选地，阈值是基于诸如以下项的因子来定义的：对象的医学历史、被施予的药物的类型、和/或测量的数据的质量。在一些实施例中，所述阈值是能够动态地更新的，使得其在系统的操作期间能够被改变。

在一些实施例中，例如，在所述标志包括时域信号的实施例中，所述比较包括使用差异信号的能量来计算误差信号。在标志包括向量的实施例中，然后计算向量之间的差异，并且MSE(均方差)(或者任何其他相似性量度)被计算。

在标志包括统计模型的实施例中，可以通过将测量值输入到所述模型来计算A_diff。在一些实施例中，计算A_diff涉及应用统计测试(例如，简单方差分析(ANOVA)或者协方差分析(ANCOVA)测试，或者其他更先进的统计测试)以确定测量值与标志之间的差是否是统计显著的。在一些实施例中，计算A_diff涉及评价测量值己经被输入到其的统计模型与针对一个或多个生理特性和/或其他特性的预期的统计模型的拟合的良好性。

在一些实施例中，计算A_diff涉及使用自动学习技术(例如，在语音识别和相关领域中通常采用的那些)。例如，根据临床试验数据计算的特性可以被胜用于训练分类或可能性计算系统。训练可以使用诸如以下项的技术来进行：支持向量机、贝叶斯学习、神经网络、隐式马尔可夫模型等。然后，确定测量的数据多好地拟合这些模型。

步骤102还包括将测量值与针对物质B的标志(物质B标志)进行比较，所述标志可以是药物相关的标志(如果物质B是另一药物)或者是食物相关的标志(如果物质B是食物)。在优选的实施例中，物质B标志包括针对一个或多个身体或生理特性的预期的值的时间变化集合。在这样的实施例中，优选地，针对其预期的值被提供的身体或生理特性包括由传感器2测量的生理特性或者与其相同。预期的值是针对孤立地摄取物质B的对象可以预期的生理特性的值。优选地，测量值与物质B标志的比较是以与测量值与药物A标志的比较相同的方式来执行的。测量值与物质B标志的比较涉及计算测量值与物质B标志之间的差异的量度(B_diff)。测量值与物质B标志之间的差异表示物质B与药物A之间的相互作用(即，物质B的效应如何由药物A的存在所改变)。B_diff因此依赖于药物A对对象和物质B的功能的效应。优选地，B_diff是以与量度A_diff相同的方式来计算的。

步骤102还包括将测量值与期望的结果标志(DO标志)进行比较。在一些实施例中，DO标志包括针对一个或多个身体或生理特性的预期的值的时间变化集合。在这样的实施例中，优选地，针对其预期的值被提供的身体或生理特性包括由传感器2测量的生理特性或者与其相同。预期的值是在被施予给对象的处置为成功时可以预期的生理特性的值。优选地，测量值与DO标志的比较是以与测量值与药物A标志的比较和/或测量值与物质B之间的比较相同的方式来执行的。测量值与DO标志的比较包括计算测量值与DO标志之间的差异(DO_diff)的量度。优选地，量度DO_diff是与量度A_diff和/或量度B_diff相同的方式来计算的。

任选地，步骤102还包括将测量值与表示药物A与物质B的相互作用(即，如果物质B是药物的话，则药物-药物相互作用，或者如果物质B是食物的话，则药物-食物相互作用)的标志进行比较，如果这样的相互作用标志可用的话。这样的比较的结果将包括，例如，测量值与A-B相互作用标志之间的差异(A-B_diff)的量度。优选地，量度DO_diff是与量度A_diff和/或量度B_diff相同的方式来计算的。

在一些实施例中，差异量度(即，A_diff、B_diff、DO_diff、A-B_diff)中的一个或多个包括多个差异值，例如，针对不同的生理特性或特征。例如，可以针对个体生理特性或特征来计算差异值。备选地，可以基于若干生理特性或特征的组合或聚类来生成单个差异值。优选地，个体差异值是针对这样生理特性或特征来生成的，即所述生理特性或特征最相关于，例如，治疗药物处置的临床管理和/或对象的健康状况或医学历史，同时较不相关的生理特性或特征被组合或者聚类。

在步骤104中，差异量度A_diff，B_diff以及DO_diff(以及，如果有的话，A-B_diff)被组合以产生输出。以自适应的方式，通过对每个标志差别地进行加权来完成所述组合。在差异量度包括多个差异值的实施例中，对标志加权可以包括对差异量度中包括的每个个体差异值差别地进行加权。

例如，可以如下地分配权重：根据对象状态(当前的和历史的)，和/或根据生理特性关于对象正被处置的特定健康状况的相对重要性，和/或根据针对每个测量的生理特性的数据的质量，和/或根据每个测量的生理特性的变化性。例如，如果对象有高血压的历史，则与血压特征相关联的值相比于与已知与高血压较不相关的特征(例如，语言质量、体重、核心体温、尿输出等)相关联的值可以被分配更大的权重。如果对象还有另一共患状况，例如糖尿病，则与血糖相关联的值也被分配相对较大的权重。作为另一范例，如果特定生理特性己被观察到相比于其他监测的生理特性示出相对高的变化性，则与该生理特性相关联的值可以被分配相对较大的权重。作为另一范例，如果针对生理特性的数据的质量是差的，则与该生理特性相关联的值可以被分配相对更小的权重。在一些实施例中，权重在系统的操作期间被动态地更新，例如，如果与特定生理特性相关联的数据质量或者变化性改变。在一些这样的实施例中，使用自学习算法(例如，K平均聚类、K最近邻、或者任何其他无监督学习算法)来在新信息被采集时执行更新。

权重被定义为使得它们加起来为单位值(即，w1+w2+w3+w4+..＝1)。取决于被组合的值的数量，权重的数量会变化。在一些实施例中，如果针对对象没有可用的医学历史信息，并且如果针对测量的生理特性中的每个的数据质量(例如，依据信噪比、缺失值、插入值、信号形状、信号幅度、信号持续时间确定的)是相等的，则所有权重将都是相等的。然而，这不大可能，因为药物通常被设计为实现特定的效应(例如，降低血压)，因此一些生理特性总是会变得比其他的更加相关。可以通过以下为给定的差异值(例如，与血压特征相关联的差异值)分配相对较大的权利：将针对该差异值的权重增加特定的增大因子w1+delta，并且相应地减小针对组合中所有的其他差异值的权重，使得权重的和仍为1。

在一些实施例中，所述组合包括将差异量度A_diff和DO_diff相加。在一些这样实施例中，所述组合包括计算差异量度A_diff和DO_diff的加权的和。在一些实施例中，所述组合包括计算所述差异量度中所包括的个体差异值的加权的和。

所述组合可以涉及比较差异量度A_diff和B_diff(以及，如果可用的话，A-B_diff)以评估它们的相对显著性。在一些实施例中，这样的比较的结果被用于估计药物A和物质B对DO_diff的相对重要性。在一些这样的实施例中，所述组合涉及计算一个或多个可能性，例如，DO_diff由与药物A有关的因子引起的可能性、DO_diff由与物质B有关的因子引起的可能性、DO_diff由与已知的药物A-物质B相互作用有关的因子引起的可能性和/或DO_diff由未知因子引起的可能性。可以使用自动学习技术来计算所述可能性。所述可能性的计算可以是迭代的，使得在对与药物A和/或物质B有关的参数以及如由测量值所揭示的结果生理效应进行了改变时，相似性被更新。在一些实施例中，所述输出包括一个或多个这样的可能性。

因此，应意识到，本发明的实施例使得能够确定对患者的负面效应(由测量值所揭示的)是由药物A还是物质B引起的，因为药物A和物质B对对象的生理特性的效应(并且因此，对应的参数分布)将是不同的。给定的效应是由于药物A还是物质B的概率因此可以例如使用以上所描述的方法来计算。如将意识到的，具有对象特异的信息是有益的，并且其可以被用于改进该计算的准确性。

在一些实施例中，输出包括生成例如针对对象的消息，其可以在设备的显示器(如果存在的话)上被示出和/或由设备的扬声器(如果有的话)来发射。在一些实施例中，所述消息被发送给与对象相关联的远程设备6和/或与医学专业人员相关联的远程设备6。在这样的实施例中，所述消息例如可以包括SMS、传真或者电子邮件消息。所述消息可以是警告消息。所述消息例如可以包括针对对象的警告、剂量推荐、或者建议。在一些实施例中，所述消息可以包含指示药物A和物质B之间的相互作用的严重性的水平的信息。在一些实施例中，所述消息可以指示紧急水平(例如，应该多快地应用介入)。在一些实施例中，所述信号可以使得要么由所述设备要么由所述设备与之通信的远程设备来发送警报被，例如，如果输出指示对象可能正经历威胁生命的不良反应或者负作用。在其他实施例中，所述输出可以包括用于自动药物施予系统的指令。在一些实施例中，输出可以被记录，例如，在存储在控制单元3或者远程服务器5上的数据库中，从而便于记录对象的治疗药物历史。

所述方法可以还包括另外的步骤106，其中，基于输出来生成控制信号。例如，如果输出包括DO_diff由与药物A有关的因子引起的高的可能性，则在优选的实施例中，针对药物分配器或药物施予系统(例如，注射泵)的控制信号将包括改变与药物A的施予有关的一个或多个参数的指令。优选地，在这样的实施例中，所述信号包括用于仅改变一个参数的指令，使得可以使用之后的测量结果来确定改变的效应。另一方面，如果输出包括DO_diff由与物质B有关的因子引起的高的可能性，则在优选的实施例中，所述信号将包括用于改变与物质B的施予有关的参数的指令。如果输出包括DOd_iff由与药物A-物质B相互作用有关的因子引起的高的可能性，则在一些实施例中，所述信号将包括降低或减轻对象对物质B的摄入的推荐。

在一些实施例中，可以基于所述输出来生成针对对象的消息以及用于更改药物A或物质B的施予的控制信号。在一些实施例中，可以生成多于一个消息，例如，针对对象的消息和针对医学专业人员的消息两者都可以被生成。将意识到，这些消息不需要是相同的类型。

因此，图2中的方法利用对对象的生理特性的测量结果以及针对己知为正由对象摄取的所有物质的标志、针对为对象的处置的期望的结果的身体状态的信号以及(任选地)针对由对象摄取的物质之间的相互作用的标志，以准确地监测处置的效应并且快速检测可能发生的任何不良反应和/或药物相互作用。因此，本发明可以便于对对象的药物治疗的及时的介入，以避免严重的不良反应并且优化有益效应。

图3和图4图示了本发明的特定实施例，其中，本发明被用于监测正利用药物A处置但是也已知为正同时使用第二药物药物B的对象。在该实施例中，设备的控制单元被布置为确定(如果有的话)可能需要对药物A的施予的参数进行什么改变，以及药物A的效应是否可以由药物B的同时使用所改变。这样的参数可以包括例如剂量、摄入的频率、药物的形状因子等。图2的方法如以上描述地被执行，其中，针对药物B的药物相关的生理标志(药物B标志)对应于物质B标志。步骤104和106由组合系统来执行，所述组合系统产生输出。

将意识到，期望将对象的生理特性31的测量值和DO标志之间的差异34最小化。当测量值31基本上匹配DO标志时，则处置己经是成功的并且不需要对药物A和/或药物B的施予的(进一步)调节。然而，在药物处置的过程期间，并且特别是在早期阶段中，测量值31可以与DO标志不同，例如因为不良反应、被施予的药物之间的相互作用、被施予的药物与其他物质(其可以是其他药物或食物)之间的相互作用，或者因为一种或两者药物的施予的参数(例如剂量水平等)是次优的。但是，如在图3所图示的范例中，当两种药物正被施予时，在能够确定处置应该如何被改变之前，必须确定哪种药物正引起负面效应。

这可以通过将测量值31与药物A标志以及与药物B标志进行比较来实现。在当前范例中，对象之前己经孤立地摄取药物A并且在该处置过程中他们的生理特性被记录，因此药物A标志是对象特异的(即，其是基于先前记录的值的)。对象先前未孤立地摄取药物B，因此药物B标志不是对象特异的。使用组合系统1来将测量值与药物A标志之间的计算的差异量度35与测量值与药物B标志之间的计算的差异量度36进行组合，并且与测量值与DO标志之间的计算的差异量度34进行组合(即，执行步骤105)以产生所述输出。

如果所述输出包括差异量度34由与药物A的施予有关的因子引起的高的可能性，则包含与药物A的施予的参数中的一个或多个的调节有关的信息的输出信号30被生成。在图示的范例中，输出信号30中包含的信息然后被用于调节针对药物A的摄取方案。另一方面，如果所述输出包括差异量度34由与药物B的施予有关的因子引起的高的可能性，则输出信号30将包含与药物B的施予的参数中的一个或多个的调节有关的信息。如果所述输出包括差异量度34由药物A与药物B之间的相互作用引起的高的可能性，则组合单元将取决于与药物A和/或药物B和/或对象的医学历史有关的因子而决定改变药物A的施予的参数或者药物B的施予的参数。输出信号30将根据该决定来生成。

针对与所述一个或多个药物施予参数的调节有关信息备选地或者额外地，输出信号可以包含关于以下的信息：可能发生的不良反应、副作用、药物-药物相互作用和/或药物-食物相互作用。药物A和/或药物B施予参数的调节可以例如由改变对象的处方的医疗保健专业人士手动地执行。在一些备选的实施例中，对象被连接到自动地施予药物A和B的系统，在这种情况下，输出信号可以包括针对系统的直接指令以改变药物A或药物B的施予的参数。除了药物施予反馈信号之外，可以发布警告，如由图4所示。

将意识到，图3和图4的设备和方法可以扩展到以下情形，其中，除了摄取两种不同的药物之外，对象规律地消耗食物(食物C)，其具有己知的生理效应(如由食物C标志所表示的)。在另一特定实施例(未图示)中，测量值31与食物C标志之间的差异的量度(该差异量度表示食物C的效应如何由药物A和B的存在所改变)被计算并且被与差异量度34、35和36组合到一起。在该实施例中，输出信号30可以包含与对对象对食物C的摄取的参数中的一个或多个的调节有关的信息，例如，如果输出包括差异量度由与食物C的施予有关的因子引起的高的可能性。

将意识到，本发明的设备和方法能够以类似的方式被扩展，以处理对象也正在摄取额外的食物和/或药物的情况。

应该指出，备选配置是可能的。例如，在一些备选实施例中，传感器2与传统的药理学监测方法(例如，使用靶向特定处方药或生物分子的免疫测定的治疗药物监测)结合使用。这样的实施例对于改进诊断、对于出于其他医学目的而监测对象、或者对于检测药物剂量错误是有用的。

因此提供了一种允许对象在具有药物的处置期间被监测的方法和设备，从而监测处置的效应并且检测副作用、不良反应、药物-食物相互作用和/或药物-药物相互作用的发生。

尽管已经在附图和前面的描述中详细图示和描述了本发明，但是这样的图示和描述应当被认为是说明性或示范性的，而非限制性的；本发明不限于所公开的实施例。

本领域技术人员通过研究附图、公开内容以及权利要求书，在实践请求保护的本发明时能够理解并且实现对所公开的实施例的变型。在权利要求书中，词语“包括”不排除其他元件或步骤，并且词语“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其他单元可以完成权利要求书中所记载的若干个项目的功能。尽管在互不相同的从属权利要求中记载了特定措施，但是这并不指示不能有利地使用这些措施的组合。计算机程序可以存储/分布在适合的介质上，例如与其他硬件一起被提供或作为其他硬件的部分被提供的光学存储介质或固态介质，但是计算机程序也可以以其他形式分布，例如经由因特网或其他的有线或无线的电信系统分布。权利要求中的任何附图标记都不应被解释为对范围的限制。