[发明专利]医疗装置、算法更新方法、医疗系统及外部监测装置

权利要求书

1.一种基于机器学习的医疗系统，包括：

植入式医疗装置，用于植入个体患者体内，该植入式医疗装置探测与癫痫发作相关的生理信息，并利用载入到该植入式医疗装置中的发作预测算法基于所述生理信息预测癫痫发作事件；

外部监测装置，其能够与所述植入式医疗装置无线通信，用于经由无线通信接收来自所述植入式医疗装置的、有关所述个体患者的内部数据，该内部数据包括所述生理信息和有关所述预测的结果的预测信息；以及

机器学习装置，该机器学习装置基于所述内部数据以及与该内部数据相关联的外部数据利用机器学习的方法生成专用于所述个体患者的、更新的发作预测算法，其中所述外部数据包括来自于患者和/或医护人员的指示所述个体患者癫痫发作事件的发生与否的数据，

其中，所述植入式医疗装置还配置为经由所述外部监测装置接收由所述机器学习装置生成的所述更新的发作预测算法，并利用该更新的发作预测算法预测癫痫发作事件。

2.如权利要求1所述的医疗系统，其中，所述外部数据包括有关患者和/或医护人员对所述植入式医疗装置的预测结果的确认或否定的数据以及有关患者和/或医护人员识别的所述植入式医疗装置未预测到的发作事件的数据。

3.如权利要求2所述的医疗系统，其中，所述植入式医疗装置还配置为，当预测到癫痫发作事件时，向所述外部监测装置发出通知；并且响应于所述通知，所述外部监测装置发出警报并采集患者和/或医护人员对所述植入式医疗装置的预测结果的确认或否定的数据。

4.如权利要求2或3所述的医疗系统，其中，所述外部监测装置响应于患者和/或医护人员的输入，采集有关患者和/或医护人员识别的所述植入式医疗装置未预测到的发作事件的数据。

5.如权利要求2或3所述的医疗系统，其中，所述外部监测装置构造为可穿戴设备，优选构造为智能手表。

6.如权利要求1所述的医疗系统，其中，所述更新的发作预测算法为经所述机器学习装置基于所述内部数据和外部数据验证了相对于植入式医疗装置上已有的发作预测算法具有更高预测成功率的发作预测算法。

7.如权利要求4所述的医疗系统，其中，所述机器学习装置能够针对同一患者生成具有不同参数类型和/或参数数量的发作预测算法。

8.如权利要求7所述的医疗系统，其中，所述机器学习装置采用具有64层卷积神经网络的深度神经网络算法来生成更新的发作预测算法。

9.如权利要求1所述的医疗系统，其中，所述植入式医疗装置还构造为用于基于所述预测的结果实施神经刺激，并且所述内部数据还包括有关所述神经刺激的治疗信息。

10.如权利要求1所述的医疗系统，其中，所述机器学习装置构建为网络服务器。

11.一种植入式医疗装置，包括：

探测单元，用于探测与癫痫发作相关的生理信息；

控制单元，其包括处理单元和存储单元，所述存储单元存储有发作预测算法，所述处理单元配置为利用该发作预测算法基于探测单元所探测到的生理信息，实时地预测癫痫发作事件，其中所述存储单元还存储包括所述探测单元所探测到的生理信息和有关所述预测的结果的预测信息的内部数据；和

通信单元，用于与外部监测装置无线通信，

其中，所述控制单元配置为，在第一通信模式下，控制所述存储单元和通信单元以将所述内部数据传送给外部监测装置；并且在第二通信模式下，控制所述通信单元从外部监测装置接收更新的发作预测算法，并将该算法存储于所述存储单元中用于预测癫痫发作事件。

12.如权利要求11所述的植入式医疗装置，其中，所述植入式医疗装置还包括神经刺激单元，该神经刺激单元包括刺激脉冲发生器和与该刺激脉冲发生器相连的至少一个电极；并且所述控制单元根据所述预测的结果控制所述神经刺激单元实施神经刺激。