ES2967738T3

ES2967738T3 - Sistemas y métodos de cuantificación y predicción del uso de tabaco

Info

Publication number: ES2967738T3
Application number: ES16777215T
Authority: ES
Inventors: David S Utley; Allen Jameson; Jennifer Marler
Original assignee: McNeil AB
Current assignee: McNeil AB
Priority date: 2015-04-07
Filing date: 2016-04-06
Publication date: 2024-05-03
Anticipated expiration: 2036-04-06
Also published as: US20170055573A1; US11412784B2; HK1247542A1; JP2021007037A; JP7411054B2; US12171275B2; JP2023018685A; US20250194699A1; US20220386708A1; US20170055572A1; EP3280329C0; WO2016164484A1; EP3280329A1; US10674761B2; CN113854979B; EP3280329B1; JP2018517913A; US10306922B2; US9861126B2; CN107708548B

Abstract

Se describen sistemas y métodos para monitorear variables biométricas y contextuales para ayudar en la detección, cuantificación y predicción del comportamiento de fumar, y para ayudar a dejar de fumar. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Sistemas y métodos de cuantificación y predicción del uso de tabaco

CAMPO DE LA INVENCIÓN

La presente divulgación se refiere a sistemas y métodos para la monitorización de variables biométricas y contextuales para ayudar en la detección sistemática para dejar de fumar. Los sistemas y métodos pueden detectar de forma no invasiva el uso de tabaco de un paciente. Los sistemas y métodos pueden cuantificar y/o predecir el uso de tabaco del paciente. Los sistemas y métodos pueden ayudar a dejar de fumar. En algunas realizaciones, los sistemas y métodos permiten examinar a la población en general durante las visitas médicas y dentales y otras citas relacionadas con la salud. En algunas realizaciones, los sistemas y métodos permiten iniciar y establecer un programa para dejar de fumar para un paciente fumador. En algunas realizaciones, los sistemas y métodos proporcionan un programa de seguimiento después de que el paciente deje de fumar con éxito.

FONDO

Por ejemplo, el documento US 2015/0655825 A1 divulga un método para cuantificar un uso individual de tabaco, en el que se analizan datos de recogida que indican la cantidad de tabaco. Se pide al individuo que siga unas veinte veces al día las instrucciones proporcionadas sobre cómo realizar la prueba de exhalación con una unidad detectora. En un ejemplo de monóxido de carbono como sustancia de ensayo, el nivel de CO (ppm) se registra en cada instancia de ensayo. Todos los datos se registran y almacenan en el detector o en la unidad de señalización (o se cargan en tiempo real o de forma intermitente) hasta que se descargan en un programa de análisis de software. Un tiempo vs. Se puede trazar el nivel de CO y crear un algoritmo predictivo para estimar el número de cigarrillos y el tiempo que se fuma al día para cada paciente. Otros métodos de cuantificación del uso de tabaco se conocen en el documento US 2014/257127 A1 y en el documento Jack E. Henningfield et al.: "Expired air carbon monoxide accumulation and elimination as a function of number of cigarettes smoked", Addictive Behaviors, Volumen 5 número 3 1 de enero de 1980 páginas 265-272, XP 055520259.

Los problemas de salud asociados al consumo de tabaco son bien conocidos. El humo del cigarrillo contiene nicotina, así como muchos otros compuestos químicos y aditivos. El humo del tabaco expone a la persona al monóxido de carbono, así como a otros compuestos, muchos de los cuales son cancerígenos y tóxicos para el fumador y las personas que le rodean. La presencia y el nivel de monóxido de carbono en el aliento exhalado del fumador pueden proporcionar un marcador para identificar el uso general de tabaco de ese individuo, así como proporcionar un marcador de su exposición general a los otros compuestos tóxicos.

Debido a los riesgos para la salud y los problemas asociados con el uso de tabaco, además de los efectos del humo en los no fumadores expuestos, existen muchos programas para ayudar a una persona a dejar de fumar o, al menos, a reducir la cantidad de cigarrillos que fuma a diario.

Los programas y productos para dejar de fumar normalmente intentan reducir el consumo de tabaco del paciente sin entender completamente el uso de tabaco que puede variar entre pacientes. Además, puede resultar difícil comprender el uso de tabaco de un paciente, dado que la autodeclaración del uso de tabaco se basa en el cumplimiento estricto de la notificación de las actividades de fumar. Y en muchos casos, es posible que las personas no cumplan estrictamente con la obligación de informar sobre dichas actividades debido a la vergüenza, el descuido y/o los errores humanos asociados con el seguimiento y la evaluación del consumo de cigarrillos.

Sigue existiendo la necesidad de abordar el uso de tabaco en individuos comprendiendo primero el uso de tabaco del individuo y luego, basándose en esta comprensión, comprometer al individuo con medios efectivos para reducir y finalmente dejar de fumar.

RESUMEN DE LA INVENCIÓN

El sistema y los métodos descritos en el presente documento permiten un enfoque de varias fases para involucrar a las personas que fuman y cuantificar su uso de tabaco como fumadores para ayudar mejor a la persona a lograr finalmente el objetivo de dejar de fumar. Los métodos y sistemas aquí descritos permiten mejorar la medición y cuantificación del uso de un fumador antes incluso de que ese individuo se enfrente a la difícil tarea de intentar dejar de fumar. Por ejemplo, los sistemas y métodos aquí descritos son útiles para identificar una población de fumadores dentro de una población más amplia utilizando criterios objetivos. Una vez identificado el fumador, los mismos métodos y sistemas permiten una fase de aprendizaje y exploración en la que se puede seguir y cuantificar el uso de tabaco específico del fumador. Los métodos y sistemas también permiten realizar un seguimiento de los datos de uso del individuo para identificar posibles desencadenantes del uso de tabaco o simplemente para educar al individuo sobre el alcance de su uso de tabaco. Los métodos y sistemas también permiten una monitorización más activa del individuo que ha decidido comprometerse en un programa de "abandono", donde dicha monitorización permite al individuo automonitorizarse así como ser monitorizado por compañeros, entrenadores o consejeros. Por último, los métodos y sistemas aquí descritos pueden utilizarse para supervisar a las personas que han dejado de fumar con éxito, con el fin de garantizar que no vuelvan a fumar.

En el presente documento se describen sistemas y métodos para evaluar el uso de tabaco de un individuo. El sistema puede permitir cuantificar el uso de tabaco del individuo mediante la medición de datos biométricos y la evaluación de factores atribuibles al humo del cigarrillo, así como la evaluación de datos conductuales asociados con el uso de tabaco o con la actividad ordinaria del individuo.

Los sistemas y métodos pueden detectar y cuantificar de forma no invasiva el uso de tabaco de un paciente basándose en la medición de uno o más datos biométricos del paciente, como el nivel de CO o el nivel de CO exhalado. No obstante, también pueden utilizarse otros datos biométricos. Dichos datos incluyen la carboxihemoglobina (SpCO), la oxihemoglobina (SpO2), la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria, la presión arterial, la temperatura corporal, la sudoración, la variabilidad de la frecuencia cardíaca, el ritmo eléctrico, la velocidad del pulso, la respuesta galvánica de la piel, el tamaño de las pupilas, la ubicación geográfica, el entorno, la temperatura ambiente, los factores estresantes, los acontecimientos vitales y otros parámetros adecuados. Dichas mediciones o recopilación de datos pueden utilizar una unidad de medición portátil o una unidad de medición fija, cualquiera de las cuales se comunica con uno o más dispositivos electrónicos para realizar el análisis de cuantificación. Alternativamente, el análisis puede realizarse en la unidad portátil/fija. Por ejemplo, la unidad portátil puede acoplarse a un llavero, al encendedor de cigarrillos de la persona, a un teléfono móvil o a cualquier otro elemento que la persona lleve consigo de forma habitual. Alternativamente, la unidad portátil puede ser una unidad independiente o puede ser llevada por el individuo.

La invención reivindicada proporciona un método para cuantificar el uso de tabaco de un individuo obteniendo una pluralidad de muestras de aire exhalado del individuo durante un periodo de tiempo y registrando un tiempo de recogida asociado con cada muestra de aire exhalado; midiendo una cantidad de monóxido de carbono exhalado para cada una de las muestras de aire exhalado; compilando un conjunto de datos que comprende la cantidad de monóxido de carbono exhalado y el tiempo de recogida para cada muestra de aire exhalado; cuantificar una exposición de monóxido de carbono exhalado durante un intervalo de tiempo dentro del período de tiempo, en el que la cuantificación de la exposición de monóxido de carbono exhalado comprende correlacionar una función de monóxido de carbono exhalado frente al tiempo durante el período de tiempo utilizando el conjunto de datos y obtener un área de monóxido de carbono exhalado y tiempo bajo una curva (412) definida por la función durante el intervalo de tiempo, y asignar una carga de monóxido de carbono exhalado al intervalo de tiempo utilizando el conjunto de datos; y mostrar la carga de monóxido de carbono exhalado. La visualización del resultado cuantificado puede tener lugar en uno o más lugares para proporcionar información de retorno al individuo, a un cuidador o a cualquier otra persona que tenga interés en comprender y/o reducir el uso de tabaco del individuo.

En una variación adicional, la obtención de la pluralidad de muestras de aire exhalado del individuo a lo largo del periodo de tiempo y el registro del tiempo de recogida de cada muestra de aire exhalado comprende la obtención secuencial de la pluralidad de muestras de aire exhalado.

El método puede comprender además generar una señal, por ejemplo, utilizando un dispositivo portátil colocado con el individuo, para recordar al individuo que proporcione al menos una muestra de aire exhalado. En variaciones adicionales, el método puede incluir alertar al individuo de forma repetida para que proporcione la muestra de aire exhalado durante el periodo de tiempo.

El método anterior también puede incluir la recepción de un dato de entrada del individuo y el registro de una hora de la entrada. Dichos datos pueden incluir datos de uso, como el recuento de una porción de cigarrillo fumada por el individuo. Alternativamente, los datos pueden incluir información sobre la ubicación (a través de una unidad GPS), la dieta, la actividad (por ejemplo, conducir, ver la televisión, cenar, trabajar, socializar, etc.).

El método puede incluir la visualización de cualquiera de los datos de entrada. Incluye una suma del recuento de la porción de cigarrillos fumados por el individuo. Estos datos también pueden permitir la visualización de información calculada. Por ejemplo, se puede utilizar un recuento de cigarrillos para determinar la exposición de un individuo a la nicotina de los cigarrillos cuando una medición biológica directa también podría medir erróneamente la nicotina de un parche de nicotina o un chicle de nicotina. Además, los datos de los cigarrillos pueden utilizarse para estimar un coste asociado al número de cigarrillos fumados por el individuo y mostrar dicho coste del cigarrillo.

El método puede comprender además proporcionar la presentación visual de la carga de monóxido de carbono exhalado en asociación con un intervalo de tiempo de presentación visual dentro del periodo de tiempo. Además, el método puede incluir proporcionar una presentación visual de un recuento de un número de la pluralidad de muestras de aire exhalado.

El método también puede incluir la determinación de una serie de cargas de monóxido de carbono exhalado para una serie de intervalos de tiempo dentro del periodo de tiempo. Estos valores pueden mostrarse además de la información aquí tratada.

El método puede incluir además la transmisión de la cantidad de monóxido de carbono exhalado y el tiempo de recogida asociado a cada muestra de aire exhalado desde el sensor portátil a un dispositivo electrónico.

Otra variación de la cuantificación de el uso de tabaco de un individuo puede incluir la obtención de una pluralidad de muestras de monóxido de carbono del individuo durante un periodo de tiempo y el registro de un tiempo de recogida asociado con cada muestra de monóxido de carbono; la compilación de un conjunto de datos que comprenda la cantidad de monóxido de carbono y el tiempo de recogida para cada muestra de monóxido de carbono; la cuantificación de una exposición de monóxido de carbono durante un intervalo de tiempo dentro del periodo de tiempo y la asignación de una carga de monóxido de carbono al intervalo de tiempo utilizando el conjunto de datos; y la visualización de la carga de monóxido de carbono. En tal caso, la cantidad de monóxido de carbono se determina a partir de cualquier tipo de medición que identifique los niveles de monóxido de carbono en el organismo.

El método puede comprender además obtener la pluralidad de muestras de monóxido de carbono comprende obtener una pluralidad de muestras de aire exhalado del individuo a lo largo del tiempo y medir una cantidad de monóxido de carbono exhalado para cada una de las muestras de aire exhalado y donde registrar el tiempo de recogida asociado con cada muestra de monóxido de carbono comprende registrar el tiempo de recogida asociado con cada muestra de aire exhalado.

La presente divulgación también incluye un dispositivo para obtener datos para cuantificar el uso de tabaco de un individuo. Cuando un dispositivo de este tipo puede ayudar o realizar las funciones aquí descritas.

En un ejemplo, el dispositivo incluye una unidad de respiración portátil configurada para recibir una pluralidad de muestras de aire exhalado del individuo durante un periodo de tiempo y configurada para registrar un tiempo de recogida asociado con cada muestra de aire exhalado; un sensor situado dentro de la unidad y configurado para medir una cantidad de monóxido de carbono exhalado para cada una de las muestras de aire exhalado; al menos un interruptor de entrada configurado para registrar los datos de entrada del individuo; una unidad de almacenamiento configurada para almacenar al menos la cantidad de monóxido de carbono exhalado y el tiempo de recogida; un transmisor configurado para transmitir la cantidad de monóxido de carbono exhalado, el tiempo de recogida y los datos de entrada a un dispositivo electrónico externo; y una unidad de alarma configurada para proporcionar una alarma al usuario por enviar la pluralidad de muestras de aire exhalado.

Los métodos aquí descritos también pueden incluir métodos para preparar un programa que ayude a dejar de fumar a un paciente fumador. Por ejemplo, el método puede incluir la medición de al menos un indicador biológico determinante de si el paciente ha fumado; la captura de una pluralidad de datos del paciente, donde los datos del paciente comprenden información correlacionada en el tiempo con el momento en que el paciente fumó; la combinación de al menos uno de la pluralidad de datos del paciente y al menos un indicador biológico para determinar un modelo de uso de tabaco del paciente durante un primer período de prueba; la evaluación del modelo de uso de tabaco para evaluar un grado de intervención requerido para un programa de abandono; y la provisión de un informe resumido del modelo de uso de tabaco y el grado de intervención.

En otra variación, la presente divulgación incluye un sistema para disuadir a un paciente de fumar. Por ejemplo, el sistema puede incluir un sensor para medir al menos un indicador biológico determinante de si el paciente ha fumado; un dispositivo de recogida de datos configurado para capturar una pluralidad de datos del paciente, donde los datos del paciente comprenden información correlacionada en el tiempo con el momento en que el paciente fumó; un procesador en comunicación con el sensor y el dispositivo de recogida de datos, el procesador configurado para compilar la pluralidad de datos del paciente y al menos un indicador biológico para determinar un modelo de uso de tabaco del paciente durante un primer período de prueba; el procesador configurado para generar al menos una señal de perturbación antes de un segundo periodo de prueba, y donde el procesador analiza al menos uno de los datos del paciente capturados durante el segundo periodo de prueba para determinar un uso de tabaco probado; y donde el procesador compara el uso de tabaco probado con el uso de tabaco modelo para determinar si el paciente fue disuadido de fumar.

La presente divulgación también incluye métodos para disuadir a un paciente de fumar. Por ejemplo, dicho método puede incluir la medición de al menos un indicador biológico determinante de si el paciente fumaba; la recopilación de una pluralidad de datos del paciente, donde los datos del paciente comprenden información correlacionada en el tiempo con el momento en que el paciente fumaba; la compilación de la pluralidad de datos del paciente con el al menos un indicador biológico para determinar un modelo de uso de tabaco del paciente; generar al menos una señal de perturbación antes de un segundo periodo de prueba, donde la al menos una señal de perturbación afecta al paciente; analizar al menos uno de los datos del paciente capturados durante el segundo periodo de prueba para determinar un uso de tabaco probado; y comparar el uso de tabaco probado con el uso de tabaco modelo para determinar un cambio del modelo de uso de tabaco para determinar si el paciente fue disuadido de fumar.

En otra variación, un sistema para disuadir a un paciente de fumar puede incluir una base de datos que contiene un modelo de uso de tabaco del paciente, donde el modelo de uso de tabaco comprende una pluralidad de datos históricos del paciente correlacionados en el tiempo con el momento en que el paciente fumó; un sensor para medir al menos un indicador biológico determinante de si el paciente fumó; un procesador configurado para determinar un evento de fumar esperado tras analizar el modelo de uso de tabaco y tras determinar el evento de fumar esperado el procesador genera al menos una señal de perturbación antes de un periodo de prueba; el procesador configurado para revisar el al menos un indicador biológico durante el periodo de prueba para determinar si se disuadió al paciente de fumar durante el periodo de prueba; y donde el procesador actualiza la base de datos que contiene el modelo de uso de tabaco tras determinar si se disuadió o no al paciente de fumar durante el periodo de prueba.

Otra variación del método para disuadir de fumar puede incluir acceder a una base de datos que contiene un modelo de uso de tabaco del paciente, donde el modelo de uso de tabaco comprende una pluralidad de datos históricos del paciente correlacionados en el tiempo a cuando el paciente fumó; estimar un evento de uso de tabaco esperado al analizar el modelo de uso de tabaco; generar al menos una señal de perturbación antes de un período de prueba al determinar el evento de uso de tabaco esperado el procesador; medir al menos un indicador biológico determinante de si el paciente fumó durante el periodo de prueba; revisar el al menos un indicador biológico durante el periodo de prueba para determinar si se disuadió al paciente de fumar durante el periodo de prueba; y actualizar la base de datos que contiene el modelo de uso de tabaco tras determinar si se disuadió o no al paciente de fumar durante el periodo de prueba.

Lo anterior es una breve descripción de algunos de los métodos y sistemas para cuantificar un uso de tabaco, así como programas para dejar de fumar eficazmente. Otras características, ventajas y realizaciones de la invención resultarán evidentes para los expertos en la materia a partir de la siguiente descripción y de los dibujos que la acompañan, en los que, a efectos meramente ilustrativos, se exponen en detalle formas específicas de la invención. Las variaciones del dispositivo de acceso y los procedimientos descritos en el presente documento incluyen combinaciones de características de las diversas realizaciones o la combinación de las propias realizaciones siempre que sea posible.

Aunque la presente divulgación trata de cigarrillos en los diversos ejemplos, los métodos, sistemas y mejoras aquí divulgados pueden aplicarse a cualquier tipo de humo de tabaco u otro tipo de humo inhalado. En tales casos, la divulgación contempla la sustitución de "cigarrillo" por el tipo apropiado de tabaco o producto generador de humo (incluidos, entre otros, puros, pipas, etc.).

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS FIG. 1 representa un sistema ilustrativo que incluye un dispositivo para llevar puesto, un dispositivo móvil y un servidor remoto en comunicación con el dispositivo para llevar puesto y el dispositivo móvil de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación;

FIG. 2 representa otro sistema ilustrativo que incluye un dispositivo para llevar puesto y un servidor remoto en comunicación con el dispositivo para llevar puesto de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación; FIG. 3 representa curvas ilustrativas de absorción de luz para varios tipos de hemoglobina, permitiendo la medición de los niveles de carboxihemoglobina (SpCO) y oxihemoglobina (SpO2) utilizando un sensor de fotopletismografía (PPG) de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación;

FIG. 4 representa un gráfico de los distintos niveles de SpCO de un paciente durante un periodo de monitorización típico de cinco días antes de comenzar un programa para dejar de fumar de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación;

FIG. 5 representa una tendencia de los niveles de SpCO y los desencadenantes del uso de tabaco para un paciente durante un día típico antes de comenzar un programa para dejar de fumar de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación;

FIG. 6 representa una estructura de datos para almacenar los niveles de SpCO y los desencadenantes del uso de tabaco para un paciente durante un día típico de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación; FIG. 7 representa un diagrama de flujo ilustrativo para detectar el uso de tabaco de un paciente de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación;

FIG. 8 representa un informe de muestra después de una evaluación de cinco días para un paciente de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación;

FIG. 9 representa un gráfico ilustrativo de los niveles de SpCO del paciente durante el programa de rodaje y abandono de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación;

FIG. 10 representa una pantalla ilustrativa de aplicación de teléfono inteligente que muestra mediciones tales como SpCO, SpO2, frecuencia cardíaca, frecuencia respiratoria, presión arterial y temperatura corporal de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación;

FIG. 11 muestra una pantalla ilustrativa de aplicación de teléfono inteligente para recibir los datos introducidos por el paciente de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación;

FIG. 12 representa una pantalla ilustrativa de una aplicación de teléfono inteligente que implementa un protocolo de prevención del uso de tabaco de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación;

FIG. 13 muestra una pantalla ilustrativa de una aplicación de teléfono inteligente para presentar el proceso de abandono como un juego para el paciente de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación; FIG. 14 representa un diagrama de flujo ilustrativo para predecir y prevenir un evento de fumar esperado de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación;

FIG. 15 representa un diagrama de flujo ilustrativo del paso 1414 de la FIG. 14 para determinar si un protocolo de prevención ha tenido éxito de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación;

FIG. 16 representa un diagrama de flujo ilustrativo para una medición única del nivel de SpCO del paciente utilizando un sensor PPG de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación;

FIG. 17 representa un diagrama de flujo ilustrativo para detectar un caso de uso de tabaco de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación; y

FIG. 18 representa un diagrama de flujo ilustrativo para aplicar una o más perturbaciones a un modelo del uso de tabaco de un paciente de acuerdo con algunas realizaciones de la divulgación.

FIG. 19 ilustra otra variación de un sistema y/o método para afectar el uso de tabaco de un individuo utilizando varios de los aspectos aquí descritos, así como cuantificando además una exposición del individuo al humo del cigarrillo.

FIG. 20A ilustra una representación visual de los datos que pueden ser recogidos con variaciones del sistema mostrado en la FIG. 19.

FIG. 20B ilustra una representación visual de los datos que pueden ser recogidos con variaciones del sistema mostrado en la FIG. 19.

FIG. 21 ilustra un ejemplo de un conjunto de datos utilizado para determinar la curva de eCO a lo largo de un periodo de tiempo en el que la eCO atribuible a el uso de tabaco del individuo puede cuantificarse a lo largo de varios intervalos de tiempo para determinar una Carga de eCO o una Carga de eCO para cada intervalo. FIG. 22 ilustra un ejemplo de visualización de los datos biométricos así como de otras informaciones diversas para evaluar el uso de tabaco del individuo.

FIG. 23 muestra otra variación de un panel de control que muestra información similar a la mostrada en la FIG. 22.

FIGS. 24A a 24C ilustran otra variación de un conjunto de datos que comprende monóxido de carbono exhalado, tiempo de recogida y datos de cigarrillos cuantificados y mostrados para beneficiar al individuo que intenta comprender su uso de tabaco.

DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN

Se describen sistemas y métodos para dejar de fumar con detección sistemática interactiva. Los sistemas y métodos detectan y cuantifican de forma no invasiva el uso de tabaco de un paciente basándose en la medición de uno o más de los niveles de monóxido de carbono del paciente, los niveles de monóxido de carbono exhalado (eCO), la carboxihemoglobina (SpCO), la oxihemoglobina (SpO2), la frecuencia cardiaca, la frecuencia respiratoria, la tensión arterial, la temperatura corporal, la sudoración, la variabilidad de la frecuencia cardiaca, el ritmo eléctrico, la velocidad del pulso, la respuesta galvánica de la piel, el tamaño de las pupilas, la ubicación geográfica, el entorno, la temperatura ambiente, los factores estresantes, los acontecimientos vitales y otros parámetros adecuados. Cabe señalar que la SpCO y la eCO son dos formas de medir los niveles de CO en la sangre del paciente.

En algunas realizaciones, los sistemas y métodos aquí descritos permiten la detección sistemática de la población en general durante las visitas médicas y dentales y otras citas relacionadas con la salud. Un dispositivo para llevar puesto puede aplicarse a los pacientes durante, por ejemplo, sus visitas anuales, para detectar usos recientes de tabaco y, en caso positivo, derivar a los fumadores a pruebas adicionales y, en última instancia, a un programa para dejar de fumar. En algunas realizaciones, el dispositivo para llevar puesto se aplica como una medición única in situ. En algunas realizaciones, se proporciona al paciente un dispositivo para llevar puesto para que lo lleve de forma ambulatoria durante un periodo de tiempo, por ejemplo, un día, una semana u otro periodo de tiempo adecuado. Tiempos de uso más largos pueden proporcionar más sensibilidad en la detección del uso de tabaco y más precisión en la cuantificación de las variables relacionadas con el uso de tabaco.

Cuando se lleva puesto el dispositivo para llevar puesto durante un periodo de tiempo adecuado, por ejemplo, cinco días, se pueden medir una serie de parámetros en tiempo real o casi real. Estos parámetros pueden incluir, entre otros, CO, eCO, SpCO, SpO2, frecuencia cardíaca, frecuencia respiratoria, presión arterial, temperatura corporal, sudoración, variabilidad de la frecuencia cardíaca, ritmo eléctrico, velocidad del pulso, respuesta galvánica de la piel, tamaño de las pupilas, ubicación geográfica, entorno, temperatura ambiente, factores estresantes, acontecimientos vitales y otros parámetros adecuados. Los datos del dispositivo para llevar puesto pueden enviarse a un teléfono inteligente o a un servidor en la nube o a otro dispositivo adecuado, ya sea en tiempo real, casi en tiempo real, al final de cada día o según otro intervalo de tiempo adecuado. El dispositivo para llevar puesto o el teléfono inteligente pueden medir parámetros, incluidos, entre otros, el movimiento, la ubicación, la hora del día, los datos introducidos por el paciente y otros parámetros adecuados. Los datos introducidos por el paciente pueden incluir factores estresantes, acontecimientos vitales, ubicación, acontecimientos diarios, administraciones de parches de nicotina u otras fórmulas de nicotina, administraciones de otros fármacos para dejar de fumar, y otros datos adecuados introducidos por el paciente. Por ejemplo, algunos de los datos introducidos por el paciente pueden incluir información relativa a llamadas telefónicas, atletismo, trabajo, deporte, estrés, sexo, bebida, tabaco y otros datos adecuados introducidos por el paciente. Los datos recibidos pueden compilarse, analizarse en busca de tendencias y correlacionarse en tiempo real o una vez finalizado el periodo de tiempo.

A partir de los parámetros medidos anteriormente, la información relativa al uso de tabaco puede derivarse a través de un procesador situado en el dispositivo para llevar puesto, el teléfono inteligente, el servidor en la nube u otro dispositivo adecuado. Por ejemplo, el procesador puede analizar la información para determinar tendencias de CO, eCO, SpCO, promedios, picos, cambios, firmas de curvas específicas, pendientes de cambio y otros tipos de cambios, y determinar asociaciones con otras tendencias de variables biométricas y contextuales durante el día, y cómo cambian esas variables antes, durante y después de fumar. El procesador puede analizar las tendencias de CO, eCO, SpCO para determinar parámetros como el número total de cigarrillos fumados, el número medio de cigarrillos fumados al día, el número máximo de cigarrillos fumados al día, la intensidad de cada cigarrillo fumado, la cantidad de cada cigarrillo fumado, el tiempo para fumar cada cigarrillo, la hora del día, el día de la semana, los factores de estrés asociados, la geografía, la ubicación y el movimiento. Por ejemplo, el número total de picos en un día determinado puede indicar el número de cigarrillos fumados, mientras que la forma y el tamaño y otras características de cada pico pueden indicar la intensidad y la cantidad de cada cigarrillo fumado. El procesador puede analizar los datos de frecuencia cardiaca y/o de pulso para determinar correlaciones entre tendencias, promedios y picos y el uso de tabaco del paciente. Por ejemplo, el procesador puede correlacionar los cambios en la frecuencia cardíaca, como la taquicardia o la variabilidad de la frecuencia cardíaca, que se producen antes o durante un episodio de uso de tabaco y que pueden predecir cuándo fumará un paciente. Esta información puede utilizarse para prevenir un episodio de uso de tabaco durante un programa para dejar de fumar. Por ejemplo, si se predice que se va a producir un episodio de uso de tabaco en los próximos 10 minutos, se puede notificar al paciente que se administre una dosis de nicotina mediante cualquiera de los diversos mecanismos, como la administración a través de un parche transdérmico o una transferencia transdérmica desde un depósito de nicotina almacenado en el dispositivo para llevar puesto.

En algunas realizaciones, los sistemas y métodos aquí descritos permiten evaluar el uso de tabaco de un paciente en dos periodos de prueba. Durante un primer periodo de prueba, el paciente se comporta como lo haría normalmente. El procesador situado en el dispositivo para llevar puesto, el teléfono inteligente, el servidor en la nube u otro dispositivo adecuado recibe los datos del paciente relativos a su uso de tabaco. La participación del paciente es muy escasa o nula, ya que el objetivo del periodo de prueba es observar sus patrones de uso de tabaco. Antes del segundo periodo de prueba, el procesador determina un modelo de cómo fuma el paciente.

Durante un segundo periodo de prueba, el procesador aplica una serie de perturbaciones al modelo para ver si cambia el uso de tabaco. Las perturbaciones pueden aplicarse al modelo mediante un proceso de aprendizaje automático. El proceso de aprendizaje automático proporciona perturbaciones, comprueba los resultados y ajusta la perturbación en consecuencia. El procesador determina qué funciona mejor para lograr un cambio de uso identificado probando opciones mediante el proceso de aprendizaje automático.

Puede haber varios tipos de perturbaciones, cada una con varias dimensiones. Por ejemplo, la perturbación puede consistir en si el envío de un mensaje de texto antes o durante un episodio de uso de tabaco hace que éste se evite o se acorte. Las dimensiones dentro de la perturbación pueden ser diferentes remitentes, diferentes tiempos y/o diferentes contenidos para los mensajes de texto. En otro ejemplo, la perturbación puede consistir en si una llamada telefónica a determinadas horas del día o antes o durante un evento de fumar hace que se evite o acorte el evento de fumar. Las dimensiones dentro de la perturbación pueden ser diferentes interlocutores, diferentes horarios y/o diferentes contenidos de las llamadas telefónicas. En otro ejemplo, la perturbación puede consistir en si alertar al paciente para que revise su uso de tabaco en varios momentos del día evita que fume durante un periodo de tiempo posterior. Las dimensiones pueden incluir la determinación de si esa aversión se extingue y cuándo. En otros ejemplos, las perturbaciones pueden ser recompensas, juegos en equipo u otros desencadenantes adecuados para evitar o acortar los episodios de uso de tabaco del paciente.

Los sistemas y métodos aquí descritos permiten iniciar y configurar un programa de abandono para un paciente. Una vez que el paciente ha completado una evaluación de cinco días con el dispositivo para llevar puesto, el sistema recopila y analiza todos los datos y los envía al paciente o a un médico para el programa de abandono. Por ejemplo, un informe de muestra puede indicar que, del 1 al 6 de octubre, el Sr. Jones fumó un total de 175 cigarrillos, con una media de 35 cigarrillos fumados al día y un número máximo de 45 cigarrillos fumados en un día. El nivel medio de CO del Sr. Jones fue del 5,5%, con un máximo del 20,7%, y se mantuvo por encima del 4% durante el 60% de la duración del periodo de evaluación de cinco días. Los desencadenantes del Sr. Jones incluían el trabajo, los factores estresantes del hogar y los desplazamientos. El informe recomienda una predicción del nivel de nicotina a dosis y frecuencia elevadas para iniciar la terapia de sustitución de nicotina en vista de los usos de tabaco del Sr. Jones. Esto puede permitir una mayor probabilidad de cumplimiento del paciente en el programa para dejar de fumar si el régimen terapéutico se adapta a las necesidades del paciente desde el principio.

Los datos recopilados durante la evaluación de cinco días, mientras el paciente fuma como de costumbre y antes del programa para dejar de fumar, se utilizan para establecer una línea de base para los signos vitales del paciente, por ejemplo, CO, eCO, nivel de SpCO. El sistema puede generar una curva de referencia para los signos vitales del paciente basándose en la variación de los niveles de CO, eCO, SpCO en los datos recogidos. La curva basal puede servir como referencia para comparar con futuras mediciones de los niveles de CO, eCO, SpCO del paciente.

En algunas realizaciones, el paciente trabaja con su médico o consejero para iniciar el proceso para entrar en el programa para dejar de fumar. Disponer de los datos objetivos ante el médico y el paciente puede ayudar en la puesta en marcha del programa para dejar de fumar y en el establecimiento de planes de medicación y asesoramiento. En algunas realizaciones, el sistema establece automáticamente un programa de abandono basado en los datos del periodo de evaluación. Los datos recogidos pueden influir en el inicio del programa para dejar de fumar y en la configuración para el paciente inmediatamente antes de que entre en el programa, ayudando en la selección y dosificación del fármaco. Por ejemplo, la indicación de que se fuma más y con más frecuencia puede incitar a iniciar una dosis más alta de terapia de sustitución de nicotina o múltiples fármacos (p. ej., añadir medicación utilizada para tratar la adicción a la nicotina, como la vareniclina).

Los datos recogidos pueden influir en la iniciación y puesta en marcha del programa para dejar de fumar determinando la frecuencia, el tipo y la duración del asesoramiento necesario para el paciente. Los datos pueden conducir a una estratificación de las necesidades de los fumadores. Por ejemplo, los fumadores de mayor riesgo con mayor consumo pueden recibir más intervenciones, mientras que los fumadores de menor riesgo pueden recibir menos intervenciones. Las intervenciones pueden incluir un mensaje de texto, una llamada telefónica, un mensaje de redes sociales u otro evento adecuado, por parte del cónyuge del paciente, un amigo, un médico u otra parte interesada adecuada, a determinadas horas de los días en los que es probable que el paciente fume.

Los datos recopilados pueden influir en el inicio y la puesta en marcha del programa para dejar de fumar al correlacionar el uso de tabaco con todas las variables anteriores, como los factores estresantes que incitan a fumar, la hora del día y otras variables adecuadas utilizadas para asesorar al paciente por adelantado para que sea consciente de estos factores desencadenantes. Las intervenciones de asesoramiento pueden dirigirse a estos factores estresantes. Las intervenciones pueden dirigirse a esas horas del día para el paciente, como un mensaje de texto o una llamada telefónica a esas horas del día. Los datos recopilados pueden influir en el inicio y la puesta en marcha del programa para dejar de fumar mediante la asignación de grupos de iguales en función del uso de tabaco. Los datos recogidos pueden utilizarse para predecir y/o evitar un episodio de uso de tabaco. Por ejemplo, si la taquicardia o la variabilidad del ritmo cardíaco preceden a la mayoría de los eventos de fumar, esto puede hacer sonar una alarma y el paciente puede administrar una dosis de fármaco o puede recibir una llamada telefónica de un grupo de compañeros, un médico o un consejero evitando así un evento de fumar.

En algunas realizaciones, los sistemas y métodos aquí descritos permiten mantener la participación del paciente en el programa para dejar de fumar. Una vez en el programa de abandono, el paciente puede seguir llevando el dispositivo para llevar puesto para su control. El sistema puede emplear herramientas analíticas como el establecimiento de una línea de base de CO, eCO, SpCO y el seguimiento de los avances con respecto a esta línea de base. Por ejemplo, la tendencia puede descender a cero y quedarse ahí (lo que indica que ya no se fuma). La tendencia puede descender lentamente con picos y valles (lo que indica una reducción del consumo de tabaco). La tendencia puede caer a cero y luego repuntar en caso de recurrencia (lo que indica una recaída).

El sistema puede presentar el proceso para el paciente como un juego y mejorar la visibilidad del progreso. Por ejemplo, el sistema puede proporcionar al paciente una pequeña recompensa a cambio de que se abstenga de fumar durante un determinado periodo de tiempo. En algunas realizaciones, el sistema puede transmitir los datos en tiempo real a un proveedor de atención sanitaria para su supervisión remota y permitir al proveedor supervisar y ajustar eficazmente la atención al paciente sin necesidad de que el paciente esté presente en la consulta todos los días.

En algunas realizaciones, los sistemas y métodos aquí descritos proporcionan un programa de seguimiento después de que un paciente deja de fumar con éxito. Tras un abandono satisfactorio, verificado por el sistema, el paciente lleva el dispositivo para llevar puesto durante un largo periodo de tiempo, por ejemplo, de unos meses a dos años, como sistema de detección precoz de recaídas. El sistema puede recopilar datos y emplear estrategias de asesoramiento como las descritas anteriormente para el programa de abandono.

En algunas realizaciones, los sistemas y métodos aquí descritos proporcionan un sistema que comprende uno o más dispositivos móviles y un servidor en comunicación con los dispositivos móviles. La Fig. 1 muestra una realización ejemplar 100 de dicho sistema que incluye el dispositivo 102, el dispositivo 104 y el servidor 106 en comunicación con los dispositivos 102 y 104. El dispositivo 102 ayuda a detectar el uso de tabaco de un paciente. El dispositivo 102 incluye un procesador, una memoria y un enlace de comunicaciones para enviar y recibir datos del dispositivo 104 y/o el servidor 106. El dispositivo 102 incluye uno o más sensores para medir el uso de tabaco del paciente basándose en la medición de uno o más de los valores de CO, eCO, SpCO, SpO2, frecuencia cardiaca, frecuencia respiratoria, presión arterial, temperatura corporal, sudoración, variabilidad de la frecuencia cardiaca, ritmo eléctrico, velocidad del pulso, respuesta galvánica de la piel, tamaño de las pupilas, ubicación geográfica, entorno, temperatura ambiente, factores estresantes, acontecimientos vitales y otros parámetros adecuados. Por ejemplo, el dispositivo 102 puede incluir sensores basados en PPG para medir CO, eCO, SpCO y SpO2, sensores basados en electrocardiografía para medir la frecuencia cardíaca y la presión arterial, sensores basados en el procesamiento de señales acústicas para medir la frecuencia respiratoria, sensores de temperatura portátiles para medir la temperatura corporal, sensores basados en la actividad electrodérmica para medir la conductancia de la piel, electroencefalograma, sensores implantables colocados en la piel, la grasa o el músculo que miden CO y otras variables, sensores intraorales de CO, sensores ambientales de CO y otros sensores adecuados. Estos sensores pueden tener diversas ubicaciones en el cuerpo o sobre él para una monitorización óptima.

El dispositivo 102 puede ser portátil o para llevar puesto. Por ejemplo, el dispositivo 102 puede llevarse puesto de forma similar a un reloj de pulsera. En otro ejemplo, el dispositivo 102 puede transportarse o llevarse puesto y fijarse a la punta del dedo, el lóbulo de la oreja, el pabellón auricular, el dedo del pie, el pecho, el tobillo, el brazo, un pliegue de la piel u otra parte adecuada del cuerpo. El dispositivo 102 puede fijarse a la parte del cuerpo adecuada mediante clips, bandas, correas, almohadillas sensoras aplicadas adhesivamente u otro medio adecuado. Por ejemplo, el dispositivo 102 puede fijarse a la punta de un dedo mediante una pinza. En otro ejemplo, el dispositivo 102 puede fijarse al lóbulo de la oreja o al pabellón auricular mediante un clip. En otro ejemplo, el dispositivo 102 puede fijarse al dedo del pie mediante un clip. En otro ejemplo, el dispositivo 102 puede fijarse al pecho mediante una correa pectoral. En otro ejemplo, el dispositivo 102 puede fijarse al tobillo mediante una tobillera. En otro ejemplo, el dispositivo 102 puede fijarse al brazo mediante correas de bíceps o tríceps. En otro ejemplo, el dispositivo 102 puede fijarse a un pliegue de la piel mediante almohadillas sensoras.

El dispositivo 102 puede solicitar al paciente una muestra o el dispositivo, si se lleva puesto, puede tomar una muestra sin necesidad de la voluntad del paciente. El muestreo puede ser esporádico, continuo, casi continuo, periódico o basado en cualquier otro intervalo adecuado. En algunas realizaciones, el muestreo se lleva a cabo de forma continua tan a menudo como el sensor es capaz de realizar la medición. En algunas realizaciones, el muestreo se lleva a cabo de forma continua después de un intervalo de tiempo establecido, como cinco o quince minutos u otro intervalo de tiempo adecuado.

El dispositivo 102 incluye uno o más sensores para monitorizar la SpCO utilizando un método transcutáneo como la PPG. La monitorización transcutánea puede emplear métodos transmisivos o de reflectancia. El dispositivo 104 puede ser un teléfono inteligente u otro dispositivo móvil adecuado. El dispositivo 104 incluye un procesador, una memoria y un enlace de comunicaciones para enviar y recibir datos del dispositivo 102 y/o del servidor 106. El dispositivo 104 puede recibir datos del dispositivo 102. El dispositivo 104 puede incluir un acelerómetro, un sensor basado en el sistema de posicionamiento global, un sensor giroscópico y otros sensores adecuados para el seguimiento de los parámetros descritos. El dispositivo 104 puede medir ciertos parámetros, incluidos, entre otros, el movimiento, la ubicación, la hora del día, los datos introducidos por el paciente y otros parámetros adecuados.

Los datos introducidos por el paciente recibidos por el dispositivo 104 pueden incluir factores estresantes, acontecimientos vitales, ubicación geográfica, acontecimientos diarios, administraciones de parches de nicotina u otras fórmulas, administraciones de otros fármacos para dejar de fumar y otros datos adecuados introducidos por el paciente. Por ejemplo, algunos de los datos introducidos por el paciente pueden incluir información relativa a llamadas telefónicas, atletismo, trabajo, deporte, estrés, sexo, bebida, tabaco y otros datos adecuados introducidos por el paciente. El uso del teléfono inteligente por parte del paciente para enviar mensajes de texto, llamar, navegar, jugar y otros usos adecuados también puede correlacionarse con el uso de tabaco, y estas correlaciones pueden aprovecharse para predecir la conducta y cambiarla. El dispositivo 104 o el servidor 106 (después de recibir los datos) pueden compilar los datos, analizarlos en busca de tendencias y correlacionarlos en tiempo real o una vez transcurrido un periodo de tiempo determinado. El servidor 106 incluye un procesador, una memoria y un enlace de comunicaciones para enviar y recibir datos del dispositivo 102 y/o del dispositivo 104. El servidor 106 puede estar situado a distancia de los dispositivos 102 y 104, por ejemplo, en el centro de un proveedor de atención sanitaria o en otra ubicación adecuada.

FIG. 2 muestra una realización ejemplar 200 para un sistema que incluye el dispositivo 202 y el servidor 204 en comunicación con el dispositivo 202. El dispositivo 202 ayuda a detectar el uso de tabaco de un paciente. El dispositivo 202 incluye un procesador, una memoria y un enlace de comunicaciones para enviar y recibir datos del servidor 204. El dispositivo 202 puede ser portátil o para llevar puesto. Por ejemplo, el dispositivo 202 puede llevarse puesto de forma similar a un reloj de pulsera. El dispositivo 202 incluye uno o más sensores 206 para medir el uso de tabaco del paciente basándose en la medición de uno o más de los valores de CO, eCO, SpCO, SpO2, frecuencia cardiaca, frecuencia respiratoria, presión arterial, temperatura corporal, sudoración, variabilidad de la frecuencia cardiaca, ritmo eléctrico, velocidad del pulso, respuesta galvánica de la piel, tamaño de las pupilas, ubicación geográfica, entorno, temperatura ambiente, factores estresantes, acontecimientos vitales y otros parámetros adecuados.

El dispositivo 202 puede incluir uno o más sensores 208 para medir ciertos parámetros, incluyendo pero no limitado a, movimiento, localización, hora del día, datos introducidos por el paciente, y otros parámetros adecuados. Los datos introducidos por el paciente pueden incluir factores estresantes, acontecimientos vitales, ubicación, acontecimientos diarios, administraciones de parches de nicotina u otras fórmulas, administraciones de otros fármacos para dejar de fumar y otros datos adecuados introducidos por el paciente. Los datos introducidos por el paciente pueden recibirse en respuesta a una indicación del paciente en, por ejemplo, un dispositivo móvil como el dispositivo 104, o introducirse sin indicación por voluntad del paciente. Por ejemplo, algunos de los datos introducidos por el paciente pueden incluir información relativa a llamadas telefónicas, atletismo, trabajo, deporte, estrés, sexo, bebida, tabaco y otros datos adecuados introducidos por el paciente. El dispositivo 202 o el servidor 204 (después de recibir los datos) pueden compilar los datos, analizarlos en busca de tendencias y correlacionarlos en tiempo real o una vez transcurrido un periodo de tiempo determinado. El servidor 204 incluye un procesador, una memoria y un enlace de comunicaciones para enviar y recibir datos del dispositivo 202. El servidor 204 puede estar situado a distancia del dispositivo 202, por ejemplo, en las instalaciones de un proveedor de atención sanitaria o en otra ubicación adecuada.

El dispositivo 102 o 202 incluye una unidad detectora y una unidad de comunicaciones. El dispositivo 102 o 202 puede incluir una interfaz de usuario apropiada para sus funciones específicas. La interfaz de usuario puede recibir entradas a través de una pantalla táctil, un teclado u otro mecanismo de entrada adecuado. La unidad detectora incluye al menos un elemento de prueba que es capaz de detectar una sustancia utilizando una entrada de un parámetro biológico del paciente que es indicativo del uso de tabaco. La unidad detectora analiza la entrada biológica del paciente, como el gas expirado de los pulmones, la saliva o las longitudes de onda de la luz dirigida a través del tejido o reflejada por él. En algunas realizaciones, la unidad detectora monitoriza la SpCO del paciente mediante PPG. Opcionalmente, la unidad detectora puede medir otras variables, entre las que se incluyen SpO2, frecuencia cardíaca, frecuencia respiratoria, presión sanguínea, temperatura corporal, sudoración, variabilidad de la frecuencia cardíaca, ritmo eléctrico, velocidad del pulso, respuesta galvánica de la piel, tamaño de las pupilas, ubicación geográfica, entorno, temperatura ambiente, factores estresantes, acontecimientos vitales y otros parámetros adecuados. Para los sensores basados en la respiración, la entrada del paciente puede incluir soplar en un tubo como parte de la unidad detectora. Para la saliva u otros sensores basados en fluidos corporales, la entrada del paciente puede incluir la colocación de una muestra de fluido en una cámara de prueba proporcionada en la unidad detectora.

Para sensores basados en luz como PPG, la entrada del paciente puede incluir la colocación de un emisor-detector en un dedo u otra área de piel expuesta. La unidad detectora registra la fecha y la hora del día, cuantifica la presencia de la sustancia objetivo y almacena los datos para futuros análisis y/o envía los datos a otra ubicación para su análisis, por ejemplo, el dispositivo 104 o el servidor 106. La unidad de comunicaciones incluye circuitos apropiados para establecer un enlace de comunicaciones con otro dispositivo, por ejemplo, el dispositivo 104, a través de una conexión por cable o inalámbrica. La conexión inalámbrica puede establecerse mediante WI-FI, BLUETOOTH, radiofrecuencia u otro protocolo adecuado.

FIG. 3 representa una realización ilustrativa 300 de longitudes de onda adecuadas para analizar SpO2 y SpCO utilizando un sensor basado en luz. La SpCO de un paciente puede medirse mediante comprobación intermitente de la respiración exhalada del paciente con un sensor adecuado. En otro ejemplo, la SpCO del paciente puede medirse utilizando un método transcutáneo como la fotopletismografía (PPG). La SpCO se detecta haciendo pasar la luz a través del tejido del paciente, por ejemplo, el lóbulo de la oreja, el pabellón auricular, la punta del dedo, el dedo del pie, un pliegue de piel u otra parte del cuerpo adecuada, y analizando la atenuación de varias longitudes de onda. La SpO2 se mide normalmente utilizando dos longitudes de onda, por ejemplo, 302 (660 nm) y 306 (940 nm). La SpCO puede medirse utilizando tres longitudes de onda, por ejemplo, 302 (660 nm), 304 (810 nm) y 306 (940 nm), o hasta siete o más longitudes de onda, por ejemplo, entre 500 y 1000 nm. Dicho sensor PPG puede implementarse mediante pinzas de dedo, bandas, almohadillas sensoras aplicadas adhesivamente u otro medio adecuado. El sensor PPG puede ser transmisivo, como el utilizado en muchos pulsioxímetros. En los sensores PPG transmisivos, se transmiten dos o más formas de onda de luz a través del tejido del paciente, por ejemplo, un dedo, y un sensor/receptor situado al otro lado del objetivo analiza las formas de onda recibidas para determinar la SpCO. Alternativamente, el sensor PPG puede ser reflectante. En los sensores PPG de reflectancia, la luz se proyecta contra el objetivo, por ejemplo, un dedo, y el receptor/sensor capta la luz reflejada para determinar la medición de SpCO. A continuación se ofrecen más detalles.

Los sensores transcutáneos o transmucosos son capaces de determinar de forma no invasiva el nivel de CO en sangre y otros parámetros basándose en el análisis de la atenuación de las señales luminosas que atraviesan los tejidos. Los sensores transmisivos se colocan normalmente contra una parte delgada del cuerpo, como el lóbulo de la oreja, el pabellón auricular, la punta del dedo, el dedo del pie, un pliegue de piel u otra parte del cuerpo adecuada. La luz se proyecta desde un lado del tejido y se detecta en el otro. Los diodos luminosos de un lado están sintonizados con un conjunto específico de longitudes de onda. El receptor o detector del otro lado detecta qué formas de onda se transmiten y cuánto se atenúan. Esta información se utiliza para determinar el porcentaje de unión de 02 y/o CO a las moléculas de hemoglobina, es decir, SpO2 y/o SpCO.

Los sensores de reflectancia pueden utilizarse en una parte más gruesa del cuerpo, como la muñeca. La luz que incide sobre la superficie no se mide en el otro lado, sino en el mismo lado en forma de luz reflejada por la superficie. Las longitudes de onda y la atenuación de la luz reflejada se utilizan para determinar SpO2 y/o SpCO. En algunas realizaciones, los problemas debidos al movimiento de la muñeca del paciente se corrigen utilizando un acelerómetro. Por ejemplo, la información del acelerómetro se utiliza para corregir errores en los valores de SpO2 y SpCO debidos al movimiento. Ejemplos de tales sensores se divulgan en Patente de EE.UU. n° 8.224.411, titulada "Noninvasive Multi -Parameter Patient Monitor". Otro ejemplo de sensor adecuado se describe en Patente de EE.UU. n° 8.311.601, titulada "Reflectance and/or Transmissive Pulse Oximeter". Estas dos patentes de EE.UU. se incorporan por referencia en el presente documento en su totalidad, incluidos todos los materiales incorporados por referencia a las mismas.

En algunas realizaciones, el dispositivo 102 o 202 está configurado para reconocer una característica única del paciente, como una huella dactilar, un escáner de retina, una etiqueta de voz u otro identificador biométrico, con el fin de evitar que un sustituto responda a las indicaciones de señalización y prueba para derrotar al sistema. Para ello, puede incluirse en el dispositivo 102 o 202 una subunidad de identificación del paciente. Los expertos en la materia pueden configurar la subunidad de identificación según sea necesario para incluir uno o varios escáneres de huellas dactilares, escáneres de retina, analizadores de voz o sistemas de reconocimiento facial conocidos en la materia. Ejemplos de subunidades de identificación adecuadas se divulgan, por ejemplo, en Patente de EE.UU. n° 7.716.383, titulada "Flash-interfaced Fingerprint Sensor", y Publicación de Solicitud de Patente de EE.UU. n° 2007/0005988, titulada "Multimodal Authentication", cada una de las cuales se incorpora por referencia en el presente documento en su totalidad.

La subunidad de identificación puede incluir una cámara fija o de vídeo incorporada para grabar una imagen o vídeo del paciente automáticamente a medida que se proporciona la entrada biológica al elemento de prueba. Independientemente del tipo de protocolo de identificación utilizado, el dispositivo 102 o 202 puede asociar la identificación con la entrada biológica específica, por ejemplo por referencia temporal, y puede almacenar esa información junto con otra información relativa a esa entrada biológica específica para su posterior análisis.

Un paciente puede también intentar derrotar el detector soplando en el detector con una bomba, vejiga,billows,u otro dispositivo, por ejemplo, al probar la respiración exhalada. En la realización de la prueba de saliva, el paciente puede intentar sustituirla por un líquido limpio como el agua. En el caso de los sensores basados en la luz, el paciente puede pedir a un amigo que le sustituya. El sistema puede incorporar medios para evitar estos intentos. Por ejemplo, el dispositivo 102 o 202 puede incorporar la capacidad de discernir entre la respiración real y la simulada. Esta funcionalidad puede incorporarse configurando la unidad detectora para que detecte oxígeno y dióxido de carbono, así como la sustancia objetivo (por ejemplo, monóxido de carbono). De este modo, la unidad detectora puede confirmar que el gas analizado procede de una respiración expirada que tiene menos oxígeno y más dióxido de carbono que el aire ambiente. En otro ejemplo, la unidad detectora puede estar configurada para detectar enzimas que se encuentran de forma natural en la saliva, con el fin de distinguir entre saliva y otros líquidos. En otro ejemplo, los sensores basados en la luz pueden utilizarse para medir parámetros químicos de la sangre distintos del nivel de CO y, de este modo, los resultados pueden compararse con muestras conocidas que representen la química sanguínea del paciente.

En algunas realizaciones, el dispositivo 104 (por ejemplo, un teléfono inteligente) recibe mediciones del dispositivo 102 (por ejemplo, un dispositivo para llevar puesto) en tiempo real, casi real, o periódicamente según un intervalo adecuado. El dispositivo 104 puede proporcionar una interfaz de usuario para solicitar al paciente determinadas entradas. El dispositivo 104 puede proporcionar una interfaz de usuario para mostrar ciertas salidas de los datos recogidos. El dispositivo 104 puede permitir que el paciente introduzca información que considere relevante para su estado sin que se le solicite o en respuesta a una solicitud. Dicha información puede incluir datos sobre el estado de ánimo del paciente, como sentirse estresado o ansioso. Dicha información no solicitada puede correlacionarse con una entrada biológica basándose en un algoritmo predeterminado, por ejemplo, asociándose con la entrada biológica más próxima en el tiempo a la entrada no solicitada, o asociándose con la primera entrada biológica que se produce después de la entrada no solicitada. El servidor 106 (por ejemplo, un servidor de bases de datos de atención sanitaria) puede recibir dichos datos de uno o ambos dispositivos 102 y 104. En algunas realizaciones, los datos pueden almacenarse en una combinación de uno o más de los dispositivos 102, 104 y 106. Los datos pueden comunicarse a diversas partes interesadas, como el paciente, el médico del paciente, los grupos de iguales, la familia, los consejeros, el empresario y otras partes interesadas adecuadas.

En algunas realizaciones, un dispositivo para llevar puesto, p. ej., el dispositivo 102 o 202, puede aplicarse a los pacientes durante, p. ej., sus visitas anuales habituales, para detectar el uso de tabaco y, a continuación, derivar a los fumadores a programas para dejar de fumar. Se proporciona al paciente un dispositivo para llevar puesto para que lo lleve de forma ambulatoria durante un periodo de tiempo, por ejemplo, un día, una semana u otro periodo de tiempo adecuado. Tiempos de uso más largos pueden proporcionar más sensibilidad en la detección del uso de tabaco y más precisión en la cuantificación de las variables relacionadas con el uso de tabaco. La Fig. 7 proporciona un diagrama de flujo ilustrativo para detectar el uso de tabaco y se describirá con más detalle a continuación.

En algunas realizaciones, los empleadores piden a los empleados que lleven voluntariamente el dispositivo para llevar puesto durante un periodo de tiempo, como un día, una semana u otro periodo de tiempo adecuado. El programa de incentivos puede ser similar a los programas de detección biométrica de la obesidad, hiperlipidemia, diabetes, hipertensión y otras condiciones de salud adecuadas. En algunas compañías de seguros médicos piden a sus abonados que lleven el dispositivo para llevar puesto durante un periodo de tiempo adecuado para detectar el uso de tabaco. Basándose en el uso de tabaco cuantificada, estos pacientes pueden ser remitidos a un programa para dejar de fumar como se describe en la presente divulgación.

Cuando se lleva puesto el dispositivo para llevar puesto durante un periodo de tiempo adecuado, por ejemplo, cinco días, se pueden medir una serie de parámetros en tiempo real o casi real. Estos parámetros pueden incluir, entre otros, CO, eCO, SpCO, SpO2, frecuencia cardíaca, frecuencia respiratoria, presión arterial, temperatura corporal, sudoración, variabilidad de la frecuencia cardíaca, ritmo eléctrico, velocidad del pulso, respuesta galvánica de la piel, tamaño de las pupilas, ubicación geográfica, entorno, temperatura ambiente, factores estresantes, acontecimientos vitales y otros parámetros adecuados. La Fig. 4 muestra el gráfico ilustrativo 400 para los distintos niveles de SpCO de un paciente durante un periodo de monitorización típico de cinco días. Los puntos de datos 402 y 404 indican un alto nivel de CO, lo que a su vez probablemente indica un alto nivel de uso de tabaco. Los puntos de datos 406 y 408 indican un nivel bajo de CO, probablemente porque el paciente estaba dormido u ocupado. Se pueden aplicar uno o más algoritmos a los puntos de datos granulares de la curva para detectar un caso de uso de tabaco con la sensibilidad y especificidad adecuadas. Por ejemplo, los algoritmos pueden analizar uno o más de la forma de la curva de SpCO, el punto de inicio, la carrera ascendente, la pendiente, el pico, el delta, la pendiente descendente, la pendiente ascendente, el tiempo de cambio, el área bajo la curva y otros factores adecuados, para detectar el episodio de uso de tabaco.

Los datos del dispositivo para llevar puesto pueden ser enviados a un teléfono inteligente, por ejemplo, el dispositivo 104, o a un servidor en la nube, por ejemplo, el servidor 106 o 204, ya sea en tiempo real, al final de cada día, o de acuerdo con otro intervalo de tiempo adecuado. El teléfono inteligente puede medir parámetros, incluidos, entre otros, el movimiento, la ubicación, la hora del día, los datos introducidos por el paciente y otros parámetros adecuados. Los datos introducidos por el paciente pueden incluir factores estresantes, acontecimientos vitales, ubicación, acontecimientos diarios, administraciones de parches de nicotina u otras fórmulas, administraciones de otros fármacos para dejar de fumar y otros datos adecuados introducidos por el paciente. Por ejemplo, algunos de los datos introducidos por el paciente pueden incluir información relativa a llamadas telefónicas, atletismo, trabajo, deporte, estrés, sexo, bebida, tabaco y otros datos adecuados introducidos por el paciente. Los datos recibidos pueden compilarse, analizarse en busca de tendencias y correlacionarse en tiempo real o una vez finalizado el periodo de tiempo.

A partir de los parámetros medidos anteriormente, la información relativa al uso de tabaco puede derivarse a través de un procesador ubicado en, por ejemplo, el dispositivo 102, 104 o 202, o el servidor 106 o 204. Por ejemplo, el procesador puede analizar la información para determinar las tendencias, medias, picos y asociaciones de CO, otras tendencias de los signos vitales durante el día y cómo cambian esos signos vitales antes, durante y después de fumar. La Fig. 5 muestra un diagrama ilustrativo 500 de la información analizada. El paciente puede llegar a la FIG. 5 acercándose a un día determinado en la FIG. 4. El punto de datos 502 indica el nivel de SpCO cuando el paciente está dormido. El punto de datos 504 muestra que cuando el paciente se despierta, el nivel de SpCO es el más bajo. Los puntos de datos 506, 508 y 510 indican que los niveles elevados de SpCO están asociados a factores desencadenantes como las pausas en el trabajo, el almuerzo y los desplazamientos al trabajo. El procesador puede analizar las tendencias de SpCO en la FIG. 5 para determinar parámetros como el número total de cigarrillos fumados, el número medio de cigarrillos fumados al día, el número máximo de cigarrillos fumados al día, la intensidad de cada cigarrillo fumado, la cantidad de cada cigarrillo fumado, el aspecto del episodio de uso de tabaco de ese paciente en la curva que se utilizará posteriormente para el programa para dejar de fumar, la hora del día, el día de la semana, los factores estresantes asociados, la geografía, la ubicación y el movimiento. Por ejemplo, el número total de picos en un día determinado puede indicar el número de cigarrillos fumados, mientras que el gradiente de cada pico puede indicar la intensidad de cada cigarrillo fumado.

FIG. 6 representa una estructura de datos ilustrativa para almacenar datos de pacientes. En esta estructura de datos 600 ilustra los datos del paciente 602 asociados a los puntos de datos de la FIG. 5, por ejemplo, el punto de datos 508. Los datos del paciente 602 incluyen información identificativa del paciente, como el nombre del paciente 604 y la edad del paciente 606. Los datos del paciente 602 incluyen los datos de la curva 608 correspondientes a la curva de la FIG. 5. Por ejemplo, los datos de curva 608 incluyen el identificador de curva 610 correspondiente al punto de datos 508. Los datos correspondientes al punto de datos 508 pueden ser recogidos por el dispositivo 102, 104, o 202, y/o el servidor 106 o 204 o una combinación de los mismos. Los datos asociados al identificador de curva 610 incluyen información sobre el día, la hora y la ubicación 612. Los datos incluyen los signos vitales del paciente, como los niveles de CO y 02614. Los datos incluyen datos introducidos por el paciente, como el disparador 616. Los datos introducidos por el paciente pueden ser introducidos en respuesta a una indicación al paciente en, por ejemplo, el dispositivo 104, o introducidos sin indicación por voluntad del paciente. Los datos de la curva 608 incluyen el identificador de curva 618 para puntos de datos adicionales en la FIG. 5. La estructura de datos 600 puede adaptarse según convenga para almacenar los datos del paciente.

FIG. 7 representa un diagrama de flujo ilustrativo 700 para detectar el uso de tabaco de un paciente durante un periodo de evaluación adecuado. Cuando el paciente lleva puesto el dispositivo para llevar puesto durante un periodo de tiempo adecuado, por ejemplo, cinco días, pueden medirse una serie de parámetros en tiempo real, casi en tiempo real, al final de cada día o según otro intervalo de tiempo adecuado. Estos parámetros pueden incluir, entre otros, CO, eCO, SpCO, SpO2, frecuencia cardíaca, frecuencia respiratoria, presión arterial, temperatura corporal, sudoración, variabilidad de la frecuencia cardíaca, ritmo eléctrico, velocidad del pulso, respuesta galvánica de la piel, tamaño de las pupilas, ubicación geográfica, entorno, temperatura ambiente, factores estresantes, acontecimientos vitales y otros parámetros adecuados. El dispositivo para llevar puesto u otro dispositivo adecuado puede medir parámetros, incluidos, entre otros, el movimiento, la ubicación, la hora del día y otros parámetros adecuados.

En el paso 702, un procesador en un teléfono inteligente, por ejemplo, el dispositivo 104, o un servidor en la nube, por ejemplo, el servidor 106 o 204, recibe los datos del paciente descritos. En el paso 704, el procesador recibe los datos introducidos por el paciente en respuesta a una solicitud mostrada al paciente en, por ejemplo, un teléfono inteligente, y/o los datos del paciente introducidos sin una solicitud por voluntad del paciente. Los datos introducidos por el paciente pueden incluir factores estresantes, acontecimientos vitales, ubicación, acontecimientos diarios, administraciones de parches de nicotina u otras fórmulas, administraciones de otros fármacos para dejar de fumar y otros datos adecuados introducidos por el paciente. En el paso 706, el procesador envía instrucciones para actualizar una base de datos de pacientes con los datos recibidos. Por ejemplo, el procesador puede transmitir los datos del paciente a un servidor de un proveedor sanitario o a un servidor en la nube que aloje la base de datos de pacientes.

En el paso 708, el procesador analiza los datos del paciente para determinar los eventos de uso de tabaco. El procesador puede compilar los datos, analizarlos en busca de tendencias y correlacionarlos en tiempo real o una vez finalizado el periodo de evaluación. Por ejemplo, el procesador puede analizar la información para determinar las tendencias, medias, picos, forma de la curva y asociaciones del CO, otras tendencias de los signos vitales durante el día y cómo cambian esos signos vitales antes, durante y después de fumar. El procesador puede analizar las tendencias de SpCO para determinar parámetros como el número total de cigarrillos fumados, el número medio de cigarrillos fumados al día, el número máximo de cigarrillos fumados al día, la intensidad de cada cigarrillo fumado, la hora del día, el día de la semana, los factores de estrés asociados, la geografía, la ubicación y el movimiento. Por ejemplo, el número total de picos en un día determinado puede indicar el número de cigarrillos fumados, mientras que el gradiente de cada pico puede indicar la intensidad de cada cigarrillo fumado.

En el paso 710, el procesador transmite los eventos de uso de tabaco determinados y el análisis relacionado a la base de datos del paciente para su almacenamiento. En el paso 712, el procesador determina si el período de evaluación ha finalizado. Por ejemplo, el periodo de evaluación puede ser de cinco días u otro periodo de tiempo adecuado. Si el periodo de evaluación no ha finalizado, el procesador vuelve al paso 702 para recibir datos adicionales del paciente, analizar los datos y actualizar la base de datos del paciente en consecuencia. Si el periodo de evaluación ha finalizado, en el paso 714, el procesador finaliza la recopilación y el análisis de datos. Por ejemplo, el procesador puede evaluar todos los datos recogidos al final del periodo de evaluación para preparar un informe como el descrito en la FIG. 8 abajo.

Se contempla que los pasos o descripciones de la FIG. 7 puede utilizarse con cualquier otra realización de esta divulgación. Además, los pasos y descripciones descritos en relación con la FIG. 7 pueden realizarse en órdenes alternativos o en paralelo para favorecer los fines de esta divulgación. Por ejemplo, cada uno de estos pasos puede realizarse en cualquier orden según convenga o en paralelo o sustancialmente de forma simultánea para reducir el retraso o aumentar la velocidad del sistema o método. Además, debe tenerse en cuenta que cualquiera de los dispositivos o equipos comentados en relación con la FIG. 1 (por ejemplo, el dispositivo 102, 104 o 106) o FIG. 2 (por ejemplo, el dispositivo 202 o 204) podría utilizarse para realizar uno o más de los pasos de la FIG. 7.

En algunas realizaciones, los sistemas y métodos aquí descritos permiten iniciar y configurar un programa de abandono para un paciente. Después de que el paciente haya completado una evaluación de cinco días mientras lleva puesto el dispositivo para llevar puesto, por ejemplo, el dispositivo 102 o 202, el sistema recopila y analiza el conjunto de datos completo y se lo entrega al paciente o a un médico para el programa de abandono. La Fig. 8 muestra una realización ilustrativa 800 de un informe de muestra del análisis. Por ejemplo, el informe indica que, del 1 al 6 de octubre, el Sr. Jones fumó un total de 175 cigarrillos, con una media de 35 cigarrillos fumados al día y un máximo de 45 cigarrillos fumados en un día. El nivel medio de CO del Sr. Jones fue del 5,5%, con un máximo del 20,7%, y se mantuvo por encima del 4% durante el 60% de la duración del periodo de evaluación de cinco días. Los desencadenantes del Sr. Jones incluían el trabajo, los factores estresantes del hogar y los desplazamientos. El informe recomienda una predicción del nivel de nicotina a dosis y frecuencia elevadas para iniciar la terapia de sustitución de nicotina en vista de los usos de tabaco del Sr. Jones.

En algunas realizaciones, el paciente trabaja con su médico o consejero para iniciar el proceso para entrar en el programa para dejar de fumar. En algunas realizaciones, el sistema establece automáticamente un programa de abandono basado en los datos del periodo de evaluación. El ejemplo de informe de la FIG. 8 es un ejemplo de medición de la SpCO y elaboración de un informe sobre la exposición al CO, los factores de estrés asociados y la predicción de la dosis inicial de nicotina necesaria. Por ejemplo, un fumador de gran volumen e intensidad puede ser más dependiente de la nicotina al entrar en el programa para dejar de fumar, lo que el procesador puede estimar basándose en el uso de cinco días, y el programa para dejar de fumar iniciaría al paciente con una dosis más alta de terapia de sustitución de nicotina. Esto puede evitar que muchos pacientes fracasen al principio de un programa para dejar de fumar debido a los síntomas de abstinencia. Basándose en los datos del informe, incluido el número medio y máximo de cigarrillos fumados, los niveles de SpCO, los factores desencadenantes, el procesador puede determinar la dosis de nicotina para su administración al paciente. Por ejemplo, el procesador puede determinar una dosis alta de nicotina para los pacientes que fuman de media más de un número umbral de cigarrillos al día. A medida que se actualizan los datos del informe, el procesador puede actualizar también la dosis de nicotina.

Los datos recogidos pueden influir en el inicio y la configuración del programa para dejar de fumar para el paciente inmediatamente antes de que entre en el programa, ayudando en la selección y dosificación del fármaco. Por ejemplo, la indicación de que se fuma más puede incitar a iniciar una dosis más alta de terapia de sustitución de nicotina o múltiples fármacos (por ejemplo, añadir medicación utilizada para tratar la adicción a la nicotina, como la vareniclina). Los datos recogidos pueden influir en el inicio y la puesta en marcha del programa para dejar de fumar al determinar la frecuencia, el tipo y la duración del asesoramiento que necesita el paciente. Los datos pueden conducir a una estratificación de las necesidades de los fumadores. Por ejemplo, los fumadores de mayor riesgo con mayor consumo pueden recibir más intervenciones, mientras que los fumadores de menor riesgo pueden recibir menos intervenciones. Por ejemplo, las intervenciones pueden incluir un mensaje de texto, una llamada telefónica, un mensaje de redes sociales u otro evento adecuado, del cónyuge del paciente, un amigo, un médico u otra parte interesada adecuada, a determinadas horas de los días en que es probable que el paciente fume.

Los datos recogidos pueden influir en el inicio y la puesta en marcha del programa para dejar de fumar al correlacionar el uso de tabaco con todas las variables anteriores, como los factores estresantes que incitan a fumar, la hora del día y otras variables adecuadas utilizadas para asesorar al paciente por adelantado para que sea consciente de estos factores desencadenantes. Las intervenciones de asesoramiento pueden dirigirse a estos factores estresantes y puede haber intervenciones dirigidas a esos momentos del día para el paciente, como un mensaje de texto o una llamada en esos momentos del día. Los datos recopilados pueden influir en el inicio y la puesta en marcha del programa para dejar de fumar mediante la asignación de grupos de iguales en función del uso de tabaco. Los datos recogidos pueden utilizarse para predecir y/o evitar un episodio de uso de tabaco. Por ejemplo, si la taquicardia o la variabilidad de la frecuencia cardiaca o un conjunto adecuado de variables preceden a la mayoría de los episodios de uso de tabaco, sonará una alarma y el paciente podrá administrarse una dosis de fármaco o podrá recibir una llamada de un grupo de compañeros, un médico o un consejero. La Fig. 12 muestra una forma ilustrativa de adelantarse a un evento de fumar y se discutirá con más detalle a continuación. FIGS. 14 y 15 muestran diagramas de flujo ilustrativos para predecir y prevenir un evento de uso de tabaco previsto y se comentarán con más detalle a continuación.

En algunas realizaciones, los sistemas y métodos aquí descritos permiten mantener la participación del paciente en el programa para dejar de fumar. Una vez en el programa de abandono, el paciente puede continuar llevando el dispositivo para llevar puesto, por ejemplo, el dispositivo 102 o 202, para su monitorización. El sistema puede emplear herramientas analíticas como el establecimiento de una línea de base de SpCO y el seguimiento de los avances con respecto a esta línea de base. La tendencia puede descender a cero y quedarse ahí (lo que indica que ya no se fuma). La tendencia puede descender lentamente con picos y valles (lo que indica una reducción del consumo de tabaco). La tendencia puede caer a cero y luego repuntar en caso de recurrencia (lo que indica una recaída).

El sistema puede emplear estrategias de compromiso del paciente proporcionando pequeñas recompensas infrecuentes por el progreso grupal o individual para comprometer al paciente. El sistema puede ofrecer recompensas al empleador, a los pagadores, al cónyuge o a grupos de iguales para comprometer al paciente. El sistema puede presentar el proceso para el paciente como un juego y mejorar la visibilidad del progreso. La Fig. 13 proporciona una realización ilustrativa de dicha interfaz de usuario y se discutirá con más detalle a continuación. En algunas realizaciones, el sistema puede transmitir los datos en tiempo real a un proveedor de atención sanitaria para su supervisión remota y permitir al proveedor supervisar y ajustar de forma eficiente la atención al paciente sin tener que tenerlo en la consulta todos los días. Por ejemplo, el proveedor puede enviar instrucciones al sistema para ajustar el tipo de medicación y la dosis, modificar la intensidad del asesoramiento, llamar y enviar mensajes de texto para alentar positivamente los progresos, o activar una intervención si el paciente no consigue abstenerse de fumar. Esto puede suplantar a las líneas telefónicas de renuncia con personal, que son caras, y puede automatizar eficazmente el proceso. El sistema puede emplear una mayor intensidad y frecuencia para mejorar los resultados en los pacientes. El sistema puede animar al paciente mediante el apoyo de su cónyuge, empleador, proveedor de atención sanitaria, compañeros, amigos y otras partes adecuadas a través de llamadas telefónicas programadas, mensajes de texto u otras comunicaciones adecuadas.

FIG. 9 muestra un gráfico ilustrativo 900 para el seguimiento de la tendencia media diaria de SpCO para un paciente que se está ejecutando hasta y luego entrar en un programa para dejar de fumar. La tendencia media se sigue cada día a medida que mejora. El médico o consejero puede hacer zoom en un día en particular (presente o pasado) para ver el detalle granular y las asociaciones de C<o>con otros parámetros medidos y factores de estrés asociados 910. La visibilidad de la tendencia del CO a lo largo del tiempo en el programa para dejar de fumar puede evitar el abandono del paciente, prevenir la recaída en el uso de tabaco, ajustar los fármacos y el asesoramiento y mejorar los resultados. Por ejemplo, el punto de datos 902 indica el nivel de CO antes de que el paciente entrara en el programa de abandono. Los puntos de datos 904 y 906 indican los niveles de CO a medida que se administra la terapia de reemplazo de nicotina y la terapia de vareniclina durante el programa para dejar de fumar. El dato 908 indica que el paciente ha dejado de fumar con éxito. En este punto, el sistema puede recomendar al paciente que entre en un programa de prevención de la reincidencia para evitar recaídas.

En algunas realizaciones, los sistemas y métodos aquí descritos proporcionan un programa de seguimiento después de que un paciente deja de fumar con éxito. Después de un abandono exitoso, verificado por el sistema, el paciente lleva el dispositivo para llevar puesto, por ejemplo, el dispositivo 102 o 202, durante un periodo de tiempo prolongado, por ejemplo, de unos meses a dos años, como sistema de detección precoz de recaídas. El sistema puede recopilar datos y emplear estrategias de asesoramiento como las descritas anteriormente para el programa de abandono.

En algunas realizaciones, un paciente recibe un dispositivo para llevar puesto, p. ej., el dispositivo 102 o 202, y una aplicación para su smartphone, p. ej., el dispositivo 104, que le permite evaluar su salud de forma remota y privada mediante el seguimiento de varios parámetros diferentes. El paciente puede enviar muestras de aliento o poner el dedo en un sensor del dispositivo para llevar puesto varias veces al día, según sea necesario. Pueden llevar el dispositivo para llevar puesto para obtener mediciones más frecuentes o incluso continuas. Al final de un período de prueba, por ejemplo, de cinco a siete días u otro período de tiempo adecuado, el procesador del teléfono inteligente puede calcular su exposición al CO y los parámetros relacionados. La Fig. 10 muestra una pantalla de aplicación 1000 ejemplar que muestra mediciones como SpCO 1002, SpO2 1004, frecuencia cardíaca 1006, frecuencia respiratoria 1008, presión arterial 1010 y temperatura corporal 1012. Se pueden proporcionar indicadores de advertencia 1014 y 1016 para mediciones atípicas, que posiblemente indiquen efectos del uso de tabaco en el cuerpo. El sistema puede avisar al paciente cuando se activan los indicadores de advertencia 1014 o 1016.

El sistema puede recomendar al paciente que entre en un programa para dejar de fumar y proporcionar opciones para dichos programas. El paciente puede aceptar entrar en un programa para dejar de fumar al ver esas pruebas objetivas de uso de tabaco. El sistema puede compartir estos datos con el cónyuge del paciente, su médico u otra parte interesada adecuada que participe en el programa de abandono del paciente. Por ejemplo, el sistema puede compartir los datos con una aplicación del dispositivo móvil de un interesado o enviar un mensaje que incluya los datos por correo electrónico, teléfono, redes sociales u otro medio adecuado. Los desencadenantes para que un paciente se una al programa para dejar de fumar pueden ser la sugerencia del cónyuge, el incentivo del empresario, la presión de los compañeros, la elección personal, una enfermedad u otro desencadenante adecuado. El paciente puede iniciar el programa para dejar de fumar por su cuenta o llevar los datos a un médico para recibir ayuda para unirse a un programa para dejar de fumar.

Mientras el paciente está iniciado en el programa para dejar de fumar, el dispositivo para llevar puesto, por ejemplo, el dispositivo 102 o 202, puede continuar monitorizando los parámetros de salud del paciente, como la frecuencia cardíaca, el movimiento, la ubicación que preceden al uso de tabaco, y transmitir los datos al paciente y/o a su médico para mejorar la terapia. La aplicación del teléfono inteligente en, por ejemplo, el dispositivo 104, puede recibir datos introducidos por el paciente, incluidos, entre otros, factores estresantes, acontecimientos de la vida, ubicación, acontecimientos diarios, administraciones de parches de nicotina u otras fórmulas, administraciones de otros fármacos para dejar de fumar y otros datos adecuados introducidos por el paciente.

FIG. 11 muestra una realización ilustrativa de una pantalla de aplicación 1100 para recibir los datos introducidos por el paciente. La pantalla de la aplicación 1100 puede mostrarse cuando la aplicación del teléfono inteligente recibe una indicación de un evento de uso de tabaco, por ejemplo, debido a un pico en el nivel de CO del paciente. La pantalla de aplicación 1100 solicita al usuario que introduzca un desencadenante para el evento de fumar. Por ejemplo, el paciente puede seleccionar una de las opciones 1102, 1104, 1106 y 1108 como desencadenante del evento de fumar o seleccionar la opción 1110 y proporcionar más información sobre el desencadenante. Otros desencadenantes de un episodio de uso de tabaco pueden ser las llamadas telefónicas, el atletismo, el deporte, el estrés, el sexo y otros datos adecuados introducidos por el paciente. El paciente también puede invocar voluntariamente la pantalla de la aplicación 1100 para introducir información que desencadene un episodio de uso de tabaco. En algunas realizaciones, la pantalla de la aplicación 1100 para recibir datos del paciente se muestra al paciente durante el periodo de evaluación de cinco días para recopilar información relativa al uso de tabaco antes de que el paciente entre en el programa para dejar de fumar.

En algunas realizaciones, los datos recogidos son utilizados por la aplicación del teléfono inteligente para evitar un evento de uso de tabaco. El procesador que ejecuta la aplicación o un procesador en otro dispositivo, como el dispositivo 102 o 202 o el servidor 106 o 204, puede analizar la información relativa a lo que ocurre con la frecuencia cardíaca y otras constantes vitales en el periodo previo a un episodio de uso de tabaco. El procesador puede correlacionar cambios en la frecuencia cardiaca, como taquicardias, que pueden predecir cuándo va a fumar un paciente. Esta información puede utilizarse para iniciar un protocolo de prevención para dejar de fumar. Por ejemplo, el protocolo de prevención puede incluir la administración de un bolo de nicotina. La nicotina puede administrarse mediante un parche transdérmico o una transferencia transdérmica desde un depósito de nicotina almacenado en el dispositivo para llevar puesto, por ejemplo, el dispositivo 102 o 202. En otro ejemplo, el protocolo de prevención puede incluir llamar al médico del paciente, a un grupo de iguales o a otra parte interesada adecuada. El procesador puede enviar una instrucción a un sistema de llamada automatizada, por ejemplo, residente en el servidor 106 o 204, para iniciar la llamada. FIGS. 14 y 15 proporcionan diagramas de flujo para predecir un evento de uso de tabaco basado en los signos vitales del paciente y se describirán con más detalle a continuación.

FIG. 12 muestra una realización ilustrativa de una pantalla de aplicación 1200 que implementa dicho protocolo de prevención. Por ejemplo, si un paciente tiende a tener taquicardia veinte minutos antes de cada cigarrillo, el procesador puede detectar la taquicardia e indicar al paciente que se administre nicotina a través de la opción 1202. El paciente puede variar la dosis de nicotina a través de la opción 1204. En algunas realizaciones, la nicotina se administra automáticamente. La cantidad puede determinarse en función del nivel actual de SpCO del paciente o de otro parámetro adecuado. El paciente puede recibir una llamada de un grupo de iguales a través de la opción 1206, de un médico a través de la opción 1208, o de otra parte interesada adecuada. La persona que llama puede animar al paciente a abstenerse de fumar y sugerirle que busque otras actividades para distraer su atención.

En algunas realizaciones, la aplicación para teléfonos inteligentes presenta el proceso para el paciente como un juego para mejorar la visibilidad del progreso. La aplicación puede emplear estrategias de implicación del paciente ofreciéndole pequeñas recompensas, frecuentes o infrecuentes, por sus progresos individuales o en grupo. La aplicación puede ofrecer recompensas al empleador, a los pagadores, al cónyuge o a grupos de compañeros para implicar al paciente. La Fig. 13 muestra una pantalla de aplicación ilustrativa 1300 para una realización de este tipo. La pantalla de la aplicación 1300 ofrece al paciente una recompensa por abstenerse de fumar durante quince días. Prompt 1302 reta al paciente a seguir absteniéndose durante otros quince días. El paciente puede seleccionar la opción 1304 para aceptar la recompensa y seguir controlando el progreso mientras sigue sin fumar. Sin embargo, el paciente puede estar teniendo dificultades para abstenerse y puede seleccionar la opción 1306 para ser contactado por un grupo de pares, un consejero, un miembro de la familia, un médico u otra parte adecuada.

En algunas realizaciones, el paciente es un compañero y un apoyo para otros en su grupo. Los grupos pueden seguir los progresos de los demás y apoyarse mutuamente. Por ejemplo, los miembros del grupo pueden formar parte de una red social que les permita ver las estadísticas de los demás y proporcionar un estímulo para abstenerse de fumar. En otro ejemplo, se puede enviar un mensaje, por ejemplo, un tweet, a los miembros del grupo de la red social del paciente, por ejemplo, seguidores, cuando se detecta que el paciente fuma. El mensaje puede informar a los miembros del grupo de que el paciente necesita ayuda. El grupo puede conectar con el paciente de diversas formas para ofrecerle ayuda. Esta interacción puede permitir al paciente seguir absteniéndose de fumar ese día.

En algunas realizaciones, en una visita de atención primaria el paciente proporciona una muestra y se le pregunta si fuma. Por ejemplo, el dispositivo para llevar puesto, por ejemplo, el dispositivo 102 o 202, se aplica al paciente y recibe la muestra para una medición única in situ del nivel de SpCO del paciente. El nivel de SpCO puede superar un determinado umbral que sugiere que el paciente fuma. La Fig. 16 proporciona un diagrama de flujo para la medición única del nivel de SpCO del paciente. El paciente puede recibir el dispositivo para llevar puesto para llevarlo de forma ambulatoria durante un periodo de tiempo, por ejemplo, un día, una semana u otro periodo de tiempo adecuado. Tiempos de uso más largos pueden proporcionar más sensibilidad en la detección del uso de tabaco y más precisión en la cuantificación de las variables relacionadas con el uso de tabaco.

El dispositivo para llevar puesto, por ejemplo, el dispositivo 102 o 202, y la aplicación de teléfono inteligente, por ejemplo, el dispositivo 104, pueden continuar monitorizando los parámetros de salud del paciente, como el nivel de SpCO, en tiempo real o casi real y procesar los datos para su observación por el paciente, el médico o cualquier otra parte adecuada. La aplicación para teléfonos inteligentes también puede ofrecer los datos en un formato digerible para el consumo diario o semanal del paciente y/o el médico. Por ejemplo, la aplicación del teléfono inteligente puede generar una visualización similar a la de la FIG. 9 que muestra el progreso diario con la opción de hacer zoom en un día concreto para observar más detalles. El médico puede registrar al paciente en una base de datos de asistencia sanitaria almacenada en, por ejemplo, el servidor 106 o 204 en comunicación con un dispositivo móvil que ejecute la aplicación de teléfono inteligente, y continuar recibiendo los datos de la aplicación de teléfono inteligente a través de Internet u otro enlace de comunicaciones adecuado. La aplicación del teléfono inteligente puede recibir datos de los sensores a través de una conexión por cable con el dispositivo móvil que ejecuta la aplicación o a través de una conexión inalámbrica como WI-FI, BLUETOOTH, radiofrecuencia u otro enlace de comunicaciones adecuado.

El paciente y el médico pueden fijar una fecha futura para dejar de fumar y enviar al paciente a casa sin ningún fármaco o con fármacos para ayudarle a dejar de fumar. El paciente puede empezar a trabajar para alcanzar la fecha acordada para dejar de fumar. La información de retorno proporcionada por el dispositivo para llevar puesto y/o la aplicación del teléfono inteligente puede ayudar al paciente a estar más preparado en la fecha prevista para dejar de fumar, así como a fumar menos en la fecha prevista para dejar de fumar que al principio. Una vez que el paciente inicia el programa para dejar de fumar, puede recibir información de retorno diaria o semanal de su cónyuge, médico, enfermera, consejero, compañeros, amigos o cualquier otra persona adecuada.

La terapia farmacológica, si es prescrita, puede ser basada por el médico o puede ser ajustada automáticamente basada en el desempeño del paciente. Por ejemplo, el médico puede aumentar o disminuir a distancia la administración de la dosis de nicotina en función del nivel de CO, eCO, SpCO del paciente. En otro ejemplo, un procesador en el dispositivo para llevar puesto, por ejemplo, el dispositivo 102 o 202, el teléfono inteligente, por ejemplo, el dispositivo 104, o un servidor remoto, por ejemplo, el servidor 106 o 204, puede aumentar o disminuir la administración de la dosis de nicotina basándose en las tendencias de CO de las mediciones anteriores del paciente. Del mismo modo, el tratamiento farmacológico puede acortarse o alargarse en función de los datos recogidos.

FIG. 14 representa un diagrama de flujo ilustrativo 1400 para predecir un evento de uso de tabaco basado en las mediciones de CO, eCO, SpCO de un paciente y otros factores adecuados. El paciente puede recibir un dispositivo para llevar puesto, por ejemplo, el dispositivo 102 o 202, y una aplicación de teléfono inteligente para su teléfono móvil, por ejemplo, el dispositivo 104. El dispositivo para llevar puesto puede incluir un sensor PPG para medir el nivel de SpCO del paciente. En el paso 1402, un procesador del dispositivo para llevar puesto o del teléfono móvil del paciente recibe una medición de<p>P<g>para el nivel de SpCO del paciente y la hora y ubicación asociadas. El procesador también puede recibir otra información, como la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria y otros factores adecuados para predecir un episodio de uso de tabaco.

En el paso 1404, el procesador actualiza una base de datos de pacientes que está almacenada localmente o en una ubicación remota, tal como una base de datos de asistencia sanitaria en el servidor 106, con los datos de pacientes recibidos. En el paso 1406, el procesador analiza las mediciones actuales y anteriores de los parámetros del paciente y determina si se espera un evento de uso de tabaco. Por ejemplo, la tendencia de SpCO puede estar en un mínimo local, lo que indica que el usuario puede estar buscando un cigarrillo para elevar su nivel de SpCO. El procesador puede aplicar un algoritmo de descenso de gradiente para determinar el mínimo local. En el paso 1408, el procesador determina si la tendencia de SpCO indica un evento de uso de tabaco esperado. Si el procesador determina que no se espera un evento de fumar, en el paso 1410, el procesador determina si la hora y/o la ubicación son indicativas de un evento de fumar esperado. Por ejemplo, el procesador puede determinar que el paciente suele fumar cuando se levanta por la mañana, alrededor de las 7 de la mañana. En otro ejemplo, el procesador puede determinar que el paciente suele fumar poco después de llegar al trabajo. En otro ejemplo, el procesador puede determinar que el paciente suele fumar por la noche cuando visita un restaurante o bar en particular.

Si el procesador determina que se espera un caso de uso de tabaco a partir de los pasos 1408 o 1410, en el paso 1412, el procesador inicia un protocolo de prevención para el paciente con el fin de evitar el caso de uso de tabaco. La información relativa al protocolo de prevención puede almacenarse en la memoria del dispositivo 102, 104 o 202, o en el servidor 106 o 204, o en una combinación de los mismos. La información para el protocolo de prevención puede incluir instrucciones para una o más opciones de intervención para iniciar cuando el paciente está a punto de fumar. Por ejemplo, el procesador puede iniciar una alarma en el teléfono móvil del paciente y mostrar una pantalla de aplicación similar a la FIG. 12. La pantalla de la aplicación puede ofrecer al paciente opciones para administrarse nicotina o recibir una llamada de un grupo de iguales, un médico u otra persona adecuada. Alternativamente, el protocolo de prevención puede incluir la administración automática de un bolo de nicotina al paciente desde un depósito de nicotina almacenado en el dispositivo para llevar puesto del paciente. En otro ejemplo, la pantalla de la aplicación puede indicar que se enviará un mensaje, p. ej., un tweet, a los miembros del grupo de la red social del paciente, p. ej., seguidores, cuando se detecte que el paciente no ha logrado abstenerse de fumar. El paciente puede abstenerse de fumar para evitar que se envíe el mensaje que indica su fracaso.

En algunas realizaciones, los pasos 1408 y 1410 se combinan en un paso o incluyen dos o más pasos para que un procesador determine que se espera un evento de fumar. Por ejemplo, el procesador puede determinar que se espera un caso de uso de tabaco basándose en una combinación de la tendencia de SpCO, la ubicación del paciente y/o la hora actual. En otro ejemplo, el procesador puede determinar que se espera un caso de uso de tabaco basándose en una serie de pasos para analizar uno o más de los valores de SpCO, SpO2, frecuencia cardíaca, frecuencia respiratoria, presión arterial, temperatura corporal, sudoración, variabilidad de la frecuencia cardíaca, ritmo eléctrico, velocidad del pulso, respuesta galvánica de la piel, tamaño de las pupilas, ubicación geográfica, entorno, temperatura ambiente, factores estresantes, acontecimientos vitales y otros parámetros adecuados del paciente.

En el paso 1414, el procesador determina si el protocolo de prevención ha tenido éxito. Si se produce un evento de uso de tabaco, en el paso 1418, el procesador actualiza la base de datos del paciente para indicar que el protocolo de prevención no ha tenido éxito. Si no se produjo un evento de uso de tabaco, en el paso 1416, el procesador actualiza la base de datos del paciente para indicar que el protocolo de prevención tuvo éxito. El procesador vuelve al paso 1402 para continuar recibiendo la medición PPG para el nivel de SpCO del paciente y los datos asociados. El procesador puede monitorizar las constantes vitales del paciente de forma continua para asegurarse de que el paciente no recae en un episodio de uso de tabaco.

Se contempla que los pasos o descripciones de la FIG. 14 se puede utilizar con cualquier otra realización de esta divulgación. Además, los pasos y descripciones descritos en relación con la FIG. 14 pueden realizarse en órdenes alternativos o en paralelo para favorecer los fines de esta divulgación. Por ejemplo, cada uno de estos pasos puede realizarse en cualquier orden según convenga o en paralelo o sustancialmente de forma simultánea para reducir el retraso o aumentar la velocidad del sistema o método. Además, debe tenerse en cuenta que cualquiera de los dispositivos o equipos comentados en relación con la FIG. 1 (por ejemplo, el dispositivo 102, 104 o 106) o FIG. 2 (por ejemplo, el dispositivo 202 o 204) podría utilizarse para realizar uno o más de los pasos de la FIG. 14.

FIG. 15 representa un diagrama de flujo ilustrativo 1500 para determinar si el protocolo de prevención ha tenido éxito en relación con el paso 1414 de la FIG. 14. En el paso 1502, el procesador recibe los datos del paciente para determinar si se ha producido un episodio de uso de tabaco. En el paso 1504, el procesador analiza los datos del paciente recibidos actualmente y los datos del paciente recibidos anteriormente. En el paso 1506, el procesador determina si se ha producido un evento de fumar basándose en el análisis. Por ejemplo, si no se administró nicotina pero los niveles de SpCO del paciente son actualmente más altos que los niveles de SpCO anteriores, el procesador puede determinar que el paciente tuvo una recaída y fumó un cigarrillo. En tal situación, en el paso 1508, el procesador devuelve un mensaje indicando que el protocolo de prevención no tuvo éxito. En otro ejemplo, si las constantes vitales del paciente no indican un aumento o un descenso de los niveles de SpCO, el procesador puede determinar que no se ha producido un episodio de uso de tabaco. En tal situación, en el paso 1510, el procesador devuelve un mensaje indicando que el protocolo de prevención ha tenido éxito.

Se contempla que los pasos o descripciones de la FIG. 15 puede utilizarse con cualquier otra realización de esta divulgación. Además, los pasos y descripciones descritos en relación con la FIG. 15 pueden realizarse en órdenes alternativos o en paralelo para favorecer los fines de esta divulgación. Por ejemplo, cada uno de estos pasos puede realizarse en cualquier orden según convenga o en paralelo o sustancialmente de forma simultánea para reducir el retraso o aumentar la velocidad del sistema o método. Además, debe tenerse en cuenta que cualquiera de los dispositivos o equipos comentados en relación con la FIG. 1 (por ejemplo, el dispositivo 102, 104 o 106) o FIG. 2 (por ejemplo, el dispositivo 202 o 204) podría utilizarse para realizar uno o más de los pasos de la FIG. 15.

FIG. 16 representa un diagrama de flujo ilustrativo 1600 para una medición única del nivel de SpCO del paciente utilizando un sensor PPG. Por ejemplo, el dispositivo para llevar puesto, por ejemplo, el dispositivo 102 o 202, se aplica al paciente y recibe la muestra para una medición única del nivel de SpCO del paciente. En el paso 1602, un procesador del dispositivo portátil recibe una medición de PPG para el nivel de SpCO del paciente y cualquier otro dato adecuado, como la hora, la ubicación, el SpO2, la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria, la presión arterial, la temperatura corporal, la sudoración, la variabilidad de la frecuencia cardíaca, el ritmo eléctrico, la velocidad del pulso, la respuesta galvánica de la piel, el tamaño de las pupilas, la ubicación geográfica, el entorno, la temperatura ambiente, los factores estresantes, los acontecimientos vitales y otros parámetros adecuados. En el paso 1604, el procesador analiza los datos recibidos para determinar un evento de uso de tabaco reciente. Por ejemplo, un nivel elevado de SpCO por encima de cierto umbral puede sugerir que el paciente ha fumado un cigarrillo recientemente.

En el paso 1606, el procesador determina si el nivel de SpCO del paciente indica que se ha producido un evento de uso de tabaco. Por ejemplo, el nivel de SpCO que supera un umbral especificado puede indicar un caso de uso de tabaco. En otro ejemplo, uno o más de la forma de la curva de SpCO, el punto de inicio, la carrera ascendente, la pendiente, el pico, el delta, la pendiente descendente, la pendiente ascendente, el tiempo de cambio, el área bajo la curva y otros factores adecuados, pueden indicar un evento de uso de tabaco. Uno o varios de estos factores pueden ayudar a cuantificar el episodio de uso de tabaco. Por ejemplo, el número total de picos en un día determinado puede indicar el número de cigarrillos fumados, mientras que la forma y el tamaño del gradiente y otras características de cada pico pueden indicar la intensidad y la cantidad de cada cigarrillo fumado. Si el procesador determina que el nivel de SpCO es indicativo de que no se ha producido un episodio de uso de tabaco, en el paso 1608, el procesador devuelve un mensaje de denegación indicando que el paciente no ha tenido un episodio de uso de tabaco reciente. El médico del paciente puede encontrar útil esta información para evaluar el uso de tabaco del paciente. Si el procesador determina que el nivel de SpCO es indicativo de que se ha producido un episodio de uso de tabaco, en el paso 1610, el procesador devuelve un mensaje de confirmación indicando que el paciente ha tenido un episodio de uso de tabaco reciente. En este caso, los datos recogidos pueden utilizarse para establecer un programa de abandono para el paciente, como se ha descrito anteriormente.

Después de los pasos 1608 o 1610, en el paso 1612, el procesador actualiza la base de datos del paciente para registrar esta información. En el paso 1614, el procesador finaliza la evaluación del nivel de SpCO para el paciente. El paciente puede recibir el dispositivo para llevar puesto para llevarlo de forma ambulatoria durante un periodo de tiempo, por ejemplo, un día, una semana u otro periodo de tiempo adecuado. Tiempos de uso más largos pueden proporcionar más sensibilidad en la detección del uso de tabaco y más precisión en la cuantificación de las variables relacionadas con el uso de tabaco.

Se contempla que los pasos o descripciones de la FIG. 16 puede utilizarse con cualquier otra realización de esta divulgación. Además, los pasos y descripciones descritos en relación con la FIG. 16 pueden realizarse en órdenes alternativos o en paralelo para favorecer los fines de esta divulgación. Por ejemplo, cada uno de estos pasos puede realizarse en cualquier orden según convenga o en paralelo o sustancialmente de forma simultánea para reducir el retraso o aumentar la velocidad del sistema o método. Además, debe tenerse en cuenta que cualquiera de los dispositivos o equipos comentados en relación con la FIG. 1 (por ejemplo, el dispositivo 102, 104 o 106) o FIG. 2 (por ejemplo, el dispositivo 202 o 204) podría utilizarse para realizar uno o más de los pasos de la FIG. 16.

Los datos de uno o más dispositivos asociados con pacientes, como los dispositivos 102 y 104 o el dispositivo 202, se reciben en una ubicación central, como el servidor 106 o 204. Los dispositivos del paciente registran en tiempo real o casi real múltiples variables biométricas y contextuales. Por ejemplo, las variables biométricas pueden incluir CO, eCO, SpCO, SpO2, frecuencia cardíaca, frecuencia respiratoria, presión arterial, temperatura corporal, sudoración, variabilidad de la frecuencia cardíaca, ritmo eléctrico, velocidad del pulso, respuesta galvánica de la piel, tamaño de las pupilas y otras variables biométricas adecuadas. Por ejemplo, las variables contextuales pueden incluir la ubicación GPS, las actividades del paciente (p. ej., deportes, gimnasio, compras u otra actividad adecuada del paciente), el entorno del paciente (p. ej., en el trabajo, en casa, en un coche, en un bar u otro entorno adecuado del paciente), factores estresantes, acontecimientos vitales y otras variables contextuales adecuadas. Los datos recogidos también pueden incluir la observación en persona del uso de tabaco de los pacientes. Un cónyuge, amigo o compañero puede ser capaz de introducir los datos que su paciente fumó, correlacionando esos datos con las lecturas de SpCO para determinar la precisión.

El servidor 106 incluye un procesador para recibir datos de múltiples pacientes durante un periodo de tiempo y analiza los datos en busca de tendencias que se produzcan alrededor del momento de un evento de uso de tabaco real. Basándose en las tendencias, el procesador determina una prueba de diagnóstico y/o detección de un evento de uso de tabaco. La prueba puede incluir uno o más algoritmos aplicados a los datos determinados por el procesador. Por ejemplo, el procesador puede analizar un pico en el nivel de CO de un paciente. La detección del pico puede incluir la determinación de que el nivel de CO está por encima de un determinado nivel especificado. La detección del pico puede incluir la detección de un aumento relativo en el nivel de CO del paciente a partir de una línea de base medida previamente. El procesador puede detectar un pico como un cambio en la pendiente de la tendencia de CO del paciente durante un periodo de tiempo. Por ejemplo, la tendencia del CO que pasa de una pendiente negativa a una pendiente positiva puede indicar un pico en el nivel de CO. En otro ejemplo, el procesador puede aplicar uno o más algoritmos a los cambios en la frecuencia cardíaca, al aumento de la variabilidad de la frecuencia cardíaca, a los cambios en la presión arterial o a la variación de otros datos adecuados para detectar un caso de uso de tabaco.

FIG. 17 representa un diagrama de flujo ilustrativo 1700 para detectar un caso de uso de tabaco como se ha descrito anteriormente. Un procesador (por ejemplo, en el servidor 106 o 204) puede determinar una prueba de diagnóstico y/o detección para un evento de fumar según el diagrama de flujo 1700. En el paso 1702, el procesador recibe los datos actuales del paciente. En el paso 1704, el procesador recupera datos previamente almacenados para el paciente de una base de datos, por ejemplo, una base de datos de pacientes almacenada en el servidor 106 o 204. En el paso 1706, el procesador compara los datos actuales y anteriores del paciente para detectar un evento de uso de tabaco. Por ejemplo, el procesador puede analizar un pico en el nivel de CO del paciente. La detección del pico puede incluir la detección de un aumento relativo en el nivel de CO del paciente a partir de una línea de base medida previamente. El procesador puede detectar un pico como un cambio en la pendiente de la tendencia de CO del paciente durante un periodo de tiempo. Por ejemplo, la tendencia del CO que pasa de una pendiente negativa a una pendiente positiva puede indicar un uso de tabaco. En otro ejemplo, el procesador puede aplicar uno o más algoritmos a los cambios en la frecuencia cardíaca, al aumento de la variabilidad de la frecuencia cardíaca, a los cambios en la presión arterial o a la variación de otros datos adecuados para detectar un caso de uso de tabaco. En el paso 1708, el procesador determina si se ha producido un evento de uso de tabaco basándose en, por ejemplo, un pico en el nivel de CO del paciente como se ha descrito. Si no se detecta ningún evento de fumar, en el paso 1710, el procesador devuelve un mensaje indicando que no se ha producido ningún evento de fumar. Si se detecta un evento de fumar, en el paso 1712, el procesador devuelve un mensaje indicando que se ha producido un evento de fumar. En el paso 1714, el procesador actualiza la base de datos de pacientes con los resultados del paso 1710 o 1712.

Se contempla que los pasos o descripciones de la FIG. 17 puede utilizarse con cualquier otra realización de esta divulgación. Además, los pasos y descripciones descritos en relación con la FIG. 17 pueden realizarse en órdenes alternativos o en paralelo para favorecer los fines de esta divulgación. Por ejemplo, cada uno de estos pasos puede realizarse en cualquier orden según convenga o en paralelo o sustancialmente de forma simultánea para reducir el retraso o aumentar la velocidad del sistema o método. Además, debe tenerse en cuenta que cualquiera de los dispositivos o equipos comentados en relación con la FIG. 1 (por ejemplo, el dispositivo 102, 104 o 106) o FIG. 2 (por ejemplo, el dispositivo 202 o 204) podría utilizarse para realizar uno o más de los pasos de la FIG. 17.

El procesador analiza los datos recibidos inicialmente para medir cuándo fuma una persona y vincula el algoritmo a una variable que activa el algoritmo para diagnosticar y/o detectar un caso de uso de tabaco. El procesador continúa analizando otras variables a medida que se reciben datos adicionales del paciente. El procesador puede determinar otra variable que cambia cuando el paciente fuma y, en su lugar, utilizar esa variable para activar el algoritmo. Por ejemplo, el procesador puede optar por utilizar la otra variable porque es menos invasiva o más fácil de medir que la variable seleccionada inicialmente.

l algoritmo para detectar un evento de fumar tiene una alta sensibilidad. La sensibilidad se define como un porcentaje del número de casos reales de uso de tabaco detectados por el sensor y el algoritmo. Por ejemplo, si un paciente fuma 20 veces en un día, y el algoritmo identifica cada evento de fumar, es 100% sensible.

El algoritmo para detectar un caso de uso de tabaco tiene una alta especificidad. La especificidad se define como la capacidad de la prueba para no dar falsos positivos de uso de tabaco (es decir, prueba positiva sin uso de tabaco). Si el sensor y el algoritmo no dan ningún falso positivo en un día, su especificidad es del 100%.

En otro ejemplo, si un paciente fuma 20 veces y el algoritmo identifica 18 de los 20 eventos de uso de tabaco reales e indica otros 20 eventos de uso de tabaco falsos, tiene una sensibilidad del 90% (es decir, detectó el 90% de los eventos de uso de tabaco) y una especificidad del 50% (es decir, sobrellamó el número de eventos de uso de tabaco por 2x).

Después de que el procesador determine uno o más algoritmos y los aplique a las mediciones de SpCO para detectar un evento de uso de tabaco con una sensibilidad y especificidad adecuadas, el procesador determina si existe una asociación de otras variables biométricas o variables contextuales con los resultados de SpCO que podrían utilizarse por sí solas (sin SpCO) para detectar un evento de uso de tabaco. El procesador puede determinar otra variable que cambia cuando el paciente fuma y, en su lugar, utilizar esa variable para activar el algoritmo. Por ejemplo, el procesador puede optar por utilizar la otra variable porque es menos invasiva o más fácil de medir o más fiable que la variable seleccionada inicialmente.

El procesador analiza los datos recibidos del paciente para predecir la probabilidad de un evento de uso de tabaco antes de que ocurra. El procesador puede analizar los datos recibidos del paciente durante un periodo de tiempo, por ejemplo, cinco minutos, 10 minutos, 15 minutos, 20 minutos u otro intervalo de tiempo adecuado, antes de un episodio de uso de tabaco para determinar uno o más desencadenantes. Por ejemplo, algunos eventos de fumar pueden estar precedidos por desencadenantes contextuales (por ejemplo, en un bar, antes, durante o después de comer, antes, durante o después del sexo, u otro desencadenante contextual adecuado). En otro ejemplo, algunos episodios de uso de tabaco pueden ir precedidos de cambios en una variable biométrica, por ejemplo, la frecuencia cardíaca u otra variable biométrica adecuada. Las variables determinadas pueden solaparse con las seleccionadas para el diagnóstico y la detección, por lo que también pueden utilizarse para la predicción. Otra posibilidad es que las variables determinadas no coincidan con las seleccionadas para el diagnóstico.

El procesador puede informar a los pacientes de la probabilidad de que se produzca un evento de uso de tabaco y activar un protocolo de prevención (por ejemplo, como se ha comentado con respecto a las FIGS. 14 y 15) para prevenir el uso de tabaco cambian de uso. El procesador detecta eventos de uso de tabaco de un paciente introducido en, por ejemplo, un programa para dejar de fumar, y rastrea y analiza tendencias en los datos recibidos del paciente. El procesador puede determinar objetivos para el paciente y recompensarle cuando alcance los objetivos fijados (por ejemplo, como se ha comentado con respecto a la FIG. 13). El procesador puede predecir cuándo un paciente está a punto de fumar e intervenir justo a tiempo sugiriendo una llamada a un grupo de iguales o a un médico o administrando un bolo de nicotina (por ejemplo, como se ha comentado con respecto a la FIG. 12).

En un ejemplo, el procesador predice eventos de uso de tabaco para el paciente basándose en que el 75% de los eventos de uso de tabaco del paciente, durante el diagnóstico, están precedidos por un aumento de la frecuencia cardíaca (o un cambio adecuado en otra variable). Durante el programa para dejar de fumar, el procesador puede aplicar uno o más algoritmos a los datos recibidos del paciente para predecir eventos de uso de tabaco e iniciar un protocolo de prevención. Por ejemplo, el protocolo de prevención puede involucrar al paciente justo a tiempo poniéndolo en contacto con personas de apoyo, como un médico, un consejero, un compañero, un miembro del equipo, una enfermera, un cónyuge, un amigo, un robot u otra persona de apoyo adecuada. En algunas realizaciones, el procesador aplica algoritmos para ajustar la configuración, como la línea de base, los umbrales, la sensibilidad y otras configuraciones adecuadas, para cada paciente en función de su período de diagnóstico de rodaje de cinco días. El procesador puede entonces utilizar estos algoritmos personalizados para el programa específico de abandono del paciente. La combinación de técnicas descrita para alterar el uso de tabaco en un paciente puede denominarse fármaco digital.

En algunas realizaciones, el procesador detecta el uso de tabaco de forma binaria con una indicación positiva o negativa. El procesador utiliza inicialmente estudios observacionales y mediciones de SpCO del paciente para detectar el uso de tabaco. Por ejemplo, el procesador recibe datos relativos a verdaderos positivos para eventos de uso de tabaco a partir de datos de observación del uso de tabaco del paciente. El procesador determina si la detección basada en las mediciones de SpCO coincide con los verdaderos positivos de los eventos de uso de tabaco. Si hay una coincidencia, el procesador aplica algoritmos a otros datos recibidos del paciente, incluidos SpCO, SpO2, frecuencia cardíaca, frecuencia respiratoria, presión arterial, temperatura corporal, sudoración, variabilidad de la frecuencia cardíaca, ritmo eléctrico, velocidad del pulso, respuesta galvánica de la piel, tamaño de las pupilas, ubicación geográfica, entorno, temperatura ambiente, factores estresantes, acontecimientos vitales y otros parámetros adecuados. El procesador determina si algún patrón en los datos variables no-SpCO es también indicativo de un evento de uso de tabaco. Dichas variables pueden utilizarse en algoritmos para dispositivos que no sean SpCO, como relojes inteligentes portátiles o correas con pulsómetro u otros dispositivos, para detectar eventos de uso de tabaco.

El procesador puede cuantificar el uso de tabaco cuando se detecta basándose en los datos recibidos del paciente. Por ejemplo, el procesador analiza las tendencias de los datos de SpCO para indicar con qué intensidad fumó el paciente cada cigarrillo, cuántos cigarrillos fumó el paciente en un día, qué cantidad de cada cigarrillo se fumó y/o cuánto tiempo tardó en fumar cada cigarrillo. El procesador también puede utilizar otras variables biométricas o contextuales para las indicaciones. El procesador utiliza los datos recibidos del paciente para predecir la probabilidad de que se produzca un episodio de uso de tabaco en un futuro próximo, por ejemplo, en los próximos 10 minutos. El procesador puede analizar los datos recibidos del paciente durante un periodo de tiempo precedente, por ejemplo, cinco minutos, 10 minutos, 15 minutos, 20 minutos u otro intervalo de tiempo adecuado, antes de un evento de uso de tabaco para determinar uno o más desencadenantes.

En algunas realizaciones, los sistemas y métodos aquí descritos permiten evaluar el uso de tabaco de un paciente. Durante un periodo de prueba de cinco días, el paciente se comporta como lo haría normalmente. Los dispositivos 102, 104, y/o 106 o los dispositivos 202 y/o el servidor 204 reciben datos del paciente relativos a su uso de tabaco. La participación del paciente es muy escasa o nula, ya que el objetivo del periodo de prueba es observar sus patrones de uso de tabaco. El periodo de pruebas puede ampliarse a un segundo periodo de cinco días si es necesario. Alternativamente, los periodos primero y segundo pueden ser más cortos, por ejemplo, dos o tres días, o más largos, por ejemplo, una semana o más. Antes del segundo periodo de prueba, el procesador determina un modelo de cómo fuma el paciente.

En la segunda fase de prueba, el procesador aplica una serie de perturbaciones al modelo para ver si cambia el uso de tabaco. Puede haber varios tipos de perturbaciones, cada una con varias dimensiones. Por ejemplo, la perturbación puede consistir en si el envío de un mensaje de texto antes o durante un episodio de uso de tabaco hace que éste se evite o se acorte. Las dimensiones dentro de la perturbación pueden ser diferentes remitentes, diferentes tiempos y/o diferentes contenidos para los mensajes de texto. En otro ejemplo, la perturbación puede consistir en si una llamada telefónica a determinadas horas del día o antes o durante un evento de fumar hace que se evite o acorte el evento de fumar. Las dimensiones dentro de la perturbación pueden ser diferentes interlocutores, diferentes horarios y/o diferentes contenidos de las llamadas telefónicas. En otro ejemplo, la perturbación puede consistir en si alertar al paciente para que revise su uso de tabaco en varios momentos del día evita que fume durante un periodo de tiempo posterior. Las dimensiones pueden incluir la determinación de si esa aversión se extingue y cuándo. En otros ejemplos, las perturbaciones pueden ser recompensas, juegos en equipo u otros desencadenantes adecuados para evitar o acortar los episodios de uso de tabaco del paciente.

En algunas realizaciones, el procesador proporciona perturbaciones al modelo de uso de tabaco para el paciente utilizando un proceso de aprendizaje automático. El proceso de aprendizaje automático proporciona perturbaciones, comprueba los resultados y ajusta la perturbación en consecuencia. El procesador determina qué funciona mejor para lograr un cambio de uso identificado probando opciones mediante el proceso de aprendizaje automático. El proceso de aprendizaje automático puede aplicarse durante la segunda fase de prueba como ligeras perturbaciones. El proceso de aprendizaje automático también puede aplicarse con perturbaciones significativas durante la fase de abandono del tabaco del paciente para aumentar los esfuerzos para intentar que el paciente deje de fumar o continúe absteniéndose de fumar.

FIG. 18 representa un diagrama de flujo ilustrativo 1800 para aplicar una o más perturbaciones al modelo de uso de tabaco para el paciente en la segunda fase de prueba. En el paso 1802, un procesador en el dispositivo para llevar puesto 102 o 202, el dispositivo móvil 104, o el servidor 106 o 204 recibe datos del paciente relativos al uso de tabaco del paciente en la primera fase de prueba. En el paso 1804, el procesador analiza los datos recibidos del paciente para determinar un modelo de uso de tabaco del paciente. En el paso 1806, el procesador aplica una o más perturbaciones al modelo para ver si cambia el uso de tabaco. La perturbación puede aplicarse al modelo mediante un proceso de aprendizaje automático. Puede haber varios tipos de perturbaciones, cada una con varias dimensiones. Por ejemplo, la perturbación puede consistir en si el envío de un mensaje de texto antes o durante un episodio de uso de tabaco hace que éste se evite o se acorte. Las dimensiones dentro de la perturbación pueden ser diferentes remitentes, diferentes tiempos y/o diferentes contenidos para los mensajes de texto.

En el paso 1808, el procesador determina si la perturbación alteró el uso de tabaco del paciente. Por ejemplo, el procesador determina si la recepción de un mensaje de texto antes o durante un episodio de uso de tabaco hizo que el paciente se abstuviera de fumar o redujera su consumo. Si la perturbación provocó un cambio en el uso de tabaco del paciente, en el paso 1810, el procesador actualiza el modelo de uso de tabaco del paciente para reflejar el resultado positivo de la perturbación aplicada. El procesador procede entonces al paso 1812. De lo contrario, el procesador procede directamente al paso 1812 desde el paso 1808 y determina si aplicar otra perturbación o una variación en las dimensiones de la perturbación actual. El procesador puede utilizar el proceso de aprendizaje automático para determinar si debe aplicar perturbaciones adicionales al modelo. Si no es necesario aplicar más perturbaciones, en el paso 1814, el procesador finaliza el proceso de aplicación de perturbaciones.

Si más perturbaciones necesitan ser aplicadas, en el paso 1816, el procesador determina otra perturbación para aplicar al modelo. Por ejemplo, el procesador puede ajustar la perturbación actual para enviar un mensaje de texto al paciente a una hora diferente o con un contenido diferente. En otro ejemplo, el procesador puede aplicar una perturbación diferente iniciando una llamada telefónica al paciente antes o durante un episodio de uso de tabaco. El procesador vuelve al paso 1806 para aplicar la perturbación al modelo. El procesador puede utilizar el proceso de aprendizaje automático para proporcionar una perturbación, probar el resultado y ajustar la perturbación o seleccionar otra perturbación en consecuencia. De este modo, el procesador determina qué funciona mejor para lograr un cambio de uso identificado para el paciente probando diferentes opciones mediante el proceso de aprendizaje automático.

Se contempla que los pasos o descripciones de la FIG. 18 puede utilizarse con cualquier otra realización de esta divulgación. Además, los pasos y descripciones descritos en relación con la FIG. 18 pueden realizarse en órdenes alternativos o en paralelo para favorecer los fines de esta divulgación. Por ejemplo, cada uno de estos pasos puede realizarse en cualquier orden según convenga o en paralelo o sustancialmente de forma simultánea para reducir el retraso o aumentar la velocidad del sistema o método. Además, debe tenerse en cuenta que cualquiera de los dispositivos o equipos comentados en relación con la FIG. 1 (por ejemplo, el dispositivo 102, 104 o 106) o FIG. 2 (por ejemplo, el dispositivo 202 o 204) podría utilizarse para realizar uno o más de los pasos de la FIG. 18.

En un ejemplo ilustrativo, un paciente varón de 52 años es incentivado por su empleador para que se someta a una prueba de uso de tabaco. El paciente entra en un programa de evaluación el 1 de junio de 2015. El paciente declara fumar 20 cigarrillos al día. El coordinador del programa, como un médico o consejero, carga una aplicación en el teléfono inteligente del paciente, por ejemplo, el dispositivo móvil 104, y le da al paciente un sensor conectado, por ejemplo, el dispositivo para llevar puesto 102 o 202. El coordinador informa al paciente de que debe fumar y comportarse con normalidad durante un periodo de prueba de cinco días y responder a las indicaciones de la aplicación a medida que surjan. Una vez finalizado el periodo de cinco días, el coordinador introduce al paciente en un periodo de prueba suplementario en el que la aplicación le pregunta con más frecuencia (por ejemplo, para aplicar perturbaciones). El coordinador informa al paciente de que en ese momento depende de él responder como desee. El coordinador establece como fecha objetivo el 10 de junio de 2015 para incluir 10 días de pruebas.

Tras el periodo de prueba de cinco días, el coordinador recibe un informe (p. ej., un boletín de calificaciones de cinco días, como se explica en la FIG. 8). El informe indica 150 episodios de uso de tabaco detectados utilizando CO en comparación con 100 episodios de uso de tabaco basados en la estimación del paciente. El informe indica que las variables contextuales asociadas incluyen el alcohol, la ubicación, el estrés y otros datos adecuados. El informe indica que las variables biométricas asociadas incluyen el aumento de la frecuencia cardiaca, sin ejercicio, como precedente en un 50% de los casos de uso de tabaco. El informe indica que las preguntas sobre los niveles de estrés mostraron un aumento del estrés en el 20% de los casos de uso de tabaco.

Durante el periodo de prueba suplementario de cinco días, un procesador en el dispositivo móvil, por ejemplo, el dispositivo 104, el dispositivo para llevar puesto, por ejemplo, el dispositivo 102 o 202, o un servidor remoto, por ejemplo, el servidor 106 o 204, aplica perturbaciones mediante un proceso de aprendizaje automático. Por ejemplo, el dispositivo móvil avisa al paciente cuatro veces al día con una pantalla que incluye el número de cigarrillos fumados, la intensidad del consumo y la hora del día. A medida que avanza el día, las indicaciones hacen que el paciente reduzca el consumo de tabaco durante periodos de tiempo más largos. El efecto neto es que el paciente fuma menos cigarrillos en la segunda mitad del día en comparación con la primera mitad. En otro ejemplo, el dispositivo móvil avisa al paciente a las 10 de la mañana todos los días con una pantalla que incluye el número de cigarrillos fumados el día anterior. Se estudia el efecto neto en cuanto al impacto de la indicación en el uso de tabaco del paciente durante el resto del día. El proceso de aprendizaje automático puede ajustar el tiempo y el contenido de la visualización para alterar las dimensiones de la perturbación según sea necesario.

En otro ejemplo, el procesador aplica una perturbación a través de un proceso de aprendizaje automático en forma de un mensaje de texto enviado al paciente durante un evento de uso de tabaco. El proceso de aprendizaje automático varía las dimensiones de la perturbación mediante diferentes remitentes, diferentes horarios, envío antes o durante el consumo de tabaco, diferente contenido del mensaje, diferentes imágenes en el mensaje y/o diferentes recompensas por abstenerse. En otro ejemplo, el procesador aplica una perturbación a través de un proceso de aprendizaje automático en forma de llamada telefónica al paciente durante un episodio de uso de tabaco. El proceso de aprendizaje automático varía las dimensiones de la perturbación mediante diferentes llamantes, diferentes horarios, llamadas antes o durante el consumo de tabaco, diferente contenido de la llamada, diferentes tonos en la llamada y/o diferentes recompensas por abstenerse.

En otro ejemplo, el procesador aplica una perturbación a través de un proceso de aprendizaje automático en forma de indicación de una actividad concreta en el dispositivo móvil del paciente. La indicación señala que el paciente fuma, pero que debería plantearse fumar sólo medio cigarrillo y luego salir. Durante largos periodos de tiempo entre eventos de fumar, o cuando se predice un evento, el proceso de aprendizaje automático aplica perturbaciones para intentar evitar por completo el evento de fumar. Por ejemplo, el dispositivo móvil muestra un aviso que notifica al paciente que se encuentra en una zona de alto riesgo y que debe considerar una actividad o ubicación alternativa o llamar a un amigo.

Tras el periodo de prueba, el coordinador introduce al paciente en el programa de abandono. Durante el periodo de abandono, el procesador recibe los datos del paciente y aplica algoritmos a los datos como se ha descrito. El procesador utiliza todos los datos del primer y segundo periodos de prueba para personalizar los algoritmos y el régimen de inicio y las intervenciones del programa de abandono para el paciente concreto. Los algoritmos de diagnóstico y detección pueden utilizar una o más variables biométricas del paciente, como la SpCO, para detectar el uso de tabaco. El programa para dejar de fumar incluye un régimen de nicotina a partir del primer día como parte de la terapia de sustitución de nicotina. La nicotina puede administrarse mediante un parche transdérmico o una transferencia transdérmica desde un depósito de nicotina almacenado en el dispositivo para llevar puesto que se entrega al paciente. El procesador aplica algoritmos a los datos recibidos del paciente para determinar las intervenciones más eficaces. El procesador aplica las intervenciones y las ajusta en caso necesario. El procesador puede establecer recuentos de eventos objetivo y determinar qué método funciona mejor para alterar el uso de tabaco del paciente. El procesador puede invocar múltiples intervenciones personalizadas de las partes interesadas como perturbaciones a través del proceso de aprendizaje automático y probar cuál funciona mejor para alterar el uso de tabaco del paciente. Las perturbaciones con mayor impacto en el modelo de uso de tabaco del paciente pueden conservarse, mientras que aquellas con menor o ningún impacto pueden no seguir utilizándose.

Mientras que las realizaciones ejemplares de los sistemas y métodos descritos anteriormente se centran en usos de tabaco, ejemplos de las cuales incluyen pero no se limitan a fumar tabaco a través de cigarrillos, pipas, puros y pipas de agua, y fumar productos ilegales como marihuana, cocaína, heroína y usos relacionados con el alcohol, será inmediatamente evidente para los expertos en la materia que las enseñanzas de la presente invención son igualmente aplicables a cualquier número de otros usos no deseados. Estos otros ejemplos incluyen: la colocación oral de ciertas sustancias, con ejemplos específicos que incluyen pero no se limitan a la colocación de tabaco de mascar y rapé en la cavidad oral, la absorción transdérmica de ciertas sustancias, con ejemplos específicos que incluyen pero no se limitan a la aplicación en la piel de ciertas cremas, ungüentos, geles, parches u otros productos que contienen drogas de abuso, como narcóticos y LSD, y la inhalación nasal de drogas o sustancias de abuso, que incluye pero no se limita a la inhalación de cocaína.

En general, la configuración básica de los dispositivos 102 y 104 o del dispositivo 202, así como los pasos y métodos relacionados según lo divulgado adjunto serán similares como entre los diversos usos que se están tratando. Los dispositivos pueden diferir algo en su diseño para tener en cuenta las diferentes sustancias objetivo que se requieren para la prueba o la diferente metodología de prueba necesaria por los diferentes marcadores asociados con usos particulares no deseados.

También será apreciado por personas de habilidad ordinaria en el arte que un paciente que participa en un programa formal de cesación puede tomar ventaja de los sistemas y métodos divulgados aquí como adjuntos al programa de cesación. Se apreciará igualmente que el paciente puede automotivarse de forma independiente y, por lo tanto, utilizar de forma beneficiosa los sistemas y métodos para dejar el uso no deseado unilateralmente, fuera de un programa formal de cesación.

En otras realizaciones ejemplares, los sistemas y métodos aquí divulgados pueden adaptarse fácilmente a la recogida de datos y, en particular, a la recogida de datos fiables y verificables para estudios relacionados con usos no deseados para los que la presente invención es muy adecuada para realizar pruebas. Estos estudios pueden llevarse a cabo prácticamente sin modificar el dispositivo o los métodos subyacentes, con la salvedad de que, cuando no se incluya el tratamiento, no será necesario actualizar el protocolo de prueba o el protocolo de tratamiento en función de las aportaciones del usuario.

FIG. 19 ilustra otra variación de un sistema y/o método para afectar el uso de tabaco de un individuo utilizando varios de los aspectos aquí descritos, así como cuantificando además una exposición del individuo al humo del cigarrillo. En el ejemplo ilustrado, se obtiene una pluralidad de muestras de datos biométricos del individuo y se analizan para cuantificar la exposición del individuo al humo del cigarrillo, de forma que la información cuantificada pueda transmitirse al individuo, a un cuidador médico y/o a otras partes interesadas en la salud del individuo. El ejemplo que se expone a continuación emplea un dispositivo portátil 1900 que obtiene una pluralidad de muestras de aire exhalado del individuo con sensores comúnmente disponibles que miden una cantidad de monóxido de carbono dentro de la muestra de aire exhalado (también denominado monóxido de carbono exhalado o ECO). Sin embargo, la cuantificación y la transferencia de información no se limitan a la exposición del fumador basada en el aire exhalado. Como se ha indicado anteriormente, existen muchos medios de muestreo para obtener la exposición al tabaco de un individuo. Los métodos y dispositivos descritos en el presente ejemplo pueden combinarse o complementarse con tales medios de muestreo siempre que sea posible, permaneciendo dentro del alcance de la invención. Además, aunque en el presente ejemplo se analiza el uso de una unidad de muestreo portátil, los métodos y procedimientos aquí descritos pueden utilizarse con una unidad de muestreo dedicada o no portátil.

Se sabe que la medición del nivel de CO exhalado sirve como método inmediato y no invasivo para evaluar el estado de uso de tabaco de un individuo. Véase, por ejemplo, The Measurement of Exhaled Carbon Monoxide in Healthy Smokers and Non-smokers, S. Erhan Devecia, et al, Department of Public Health, Medical Faculty of Firat University, Elazig, Turkey 2003 and Comparison of Tests Used to Distinguish Smokers from Nonsmokers, M. J. Jarvis et al. American Journal of Public Health, noviembre de 1987, V77, n° 11. En estos artículos se expone que los niveles de CO exhalado ("eCO") de los no fumadores pueden oscilar entre 3,61 ppm y 5,6 ppm. En un ejemplo, el nivel de corte para eCO era superior a 8-10 ppm para identificar a un fumador.

Volviendo a la FIG. 19, como se muestra una unidad de muestreo portátil o personal1900se comunica con un dispositivo electrónico personal 110 o con un ordenador 112. Donde el dispositivo electrónico personal 110 incluye, entre otros, un teléfono inteligente, un teléfono ordinario, un teléfono móvil u otro dispositivo personal de transmisión diseñado exclusivamente para recibir datos de la unidad de muestreo personal 1900). Asimismo, el ordenador 112 puede ser un ordenador personal, un servidor local o un servidor remoto. La transmisión de datos 114 desde la unidad de muestreo personal 1900 puede producirse tanto al dispositivo electrónico personal 110 como al ordenador 112, o a ambos. Además, la sincronización 116 entre el dispositivo electrónico personal 110 y el ordenador 112 es opcional. El dispositivo electrónico personal 110, el ordenador 112 y/o la unidad de muestreo personal 1900 pueden transmitir datos a un servidor remoto para su análisis, tal como se describe en el presente documento. Alternativamente, el análisis de datos puede tener lugar, total o parcialmente, en un dispositivo local (como el ordenador o el dispositivo electrónico personal). En cualquier caso, el dispositivo electrónico personal 100 y/o el ordenador 112 pueden proporcionar información al individuo, cuidador u otro individuo como se muestra en la FIG. 19.

En el ejemplo de la FIG. 19, la unidad de muestreo personal 1900 recibe una muestra de aire exhalado 108 del individuo a través de un tubo de recogida 1902. El hardware dentro de la unidad de muestreo personal 1900 incluye cualquier sensor de gas electroquímico disponible comercialmente que detecta el gas monóxido de carbono (CO) dentro de la muestra de aliento, hardware de transmisión disponible comercialmente que transmite datos 114 (por ejemplo, a través de Bluetooth, celular u otras ondas de radio para proporcionar la transmisión de datos). A continuación, los datos transmitidos y las mediciones y cuantificaciones asociadas se muestran en una pantalla de ordenador 112 o en un dispositivo electrónico personal 110 (o en ambos). Alternativamente, o en combinación, cualquiera de las informaciones puede mostrarse selectivamente en la unidad de muestreo portátil 1900.

La unidad personal de muestreo (o unidad personal de respiración) también puede emplear puertos estándar para permitir la comunicación directa por cable con los dispositivos respectivos 110 y 112. En ciertas variaciones, la unidad de muestreo personal 1900 también puede incluir almacenamiento de memoria, ya sea desmontable o incorporado, tal que la memoria permite la grabación de datos y la transmisión separada de datos.

Alternativamente, la unidad de muestreo personal puede permitir el almacenamiento y la transmisión simultánea de datos. Otras variantes del dispositivo 1900 no requieren almacenamiento en memoria. Además, la unidad 1900 puede emplear cualquier número de componentes GPS, sensores inerciales (para seguir el movimiento) y/u otros sensores que proporcionen información adicional sobre el uso del paciente.

La unidad de muestreo personal 1900 también puede incluir cualquier número de disparadores de entrada (como un interruptor o sensores) 1904, 1906. Como se describe más adelante, los disparadores de entrada 1904, 1906 permiten al individuo cebar el dispositivo 1900 para la entrega de una muestra de aliento 108 o registrar otra información relativa al cigarrillo, como la cantidad de cigarrillo fumado, la intensidad, etc. Además, las variaciones de la unidad de muestreo personal 1900 también asocian una marca de tiempo de cualquier entrada al dispositivo 1900. Por ejemplo, la unidad de muestreo personal 1900 puede asociar el momento en que se proporciona la muestra y proporcionar los datos medidos o introducidos junto con el momento de la medición al transmitir los datos 114. Alternativamente, el dispositivo de muestreo personal 1900 puede utilizar medios alternativos para identificar el momento en que se obtiene la muestra. Por ejemplo, dada una serie de muestras, en lugar de registrar una marca de tiempo para cada muestra, se pueden registrar los periodos de tiempo entre cada una de las muestras de la serie. Por lo tanto, la identificación de una marca de tiempo de una muestra cualquiera permite determinar la marca de tiempo de cada una de las muestras de la serie.

En ciertas variaciones, la unidad de muestreo personal 1900 está diseñada de tal manera que tiene un perfil mínimo y puede ser transportada fácilmente por el individuo con un esfuerzo mínimo. Por lo tanto, los disparadores de entrada 1904 pueden comprender interruptores táctiles de bajo perfil, interruptores ópticos, interruptores táctiles capacitivos o cualquier interruptor o sensor de uso común. La unidad de muestreo portátil 1900 también puede proporcionar información de retorno o información al usuario utilizando cualquier número de técnicas comúnmente conocidas. Por ejemplo, como se muestra, la unidad de muestreo portátil 1900 puede incluir una pantalla 1908 que muestra información seleccionada como se discute a continuación. Alternativa o adicionalmente, la información de retorno puede ser en forma de un elemento vibratorio, un elemento audible, y un elemento visual (por ejemplo, una fuente de iluminación de uno o más colores). Cualquiera de los componentes de información de retorno puede configurarse para proporcionar una alarma al individuo, que puede servir como recordatorio para proporcionar una muestra y/o para proporcionar información de retorno relacionada con la medición del uso de tabaco. Además, los componentes de información de retorno pueden proporcionar una alerta al individuo de forma repetida en un esfuerzo por recordarle que proporcione muestras periódicas de aire exhalado para ampliar el período de tiempo durante el cual el sistema captura datos biométricos (como eCO, niveles de CO, etc.) y otros datos de uso (como la ubicación introducida manualmente o a través de un componente GPS acoplado a la unidad, el número de cigarrillos u otros desencadenantes). En algunos casos, los recordatorios pueden activarse con mayor frecuencia durante el programa inicial o la captura de datos. Una vez obtenidos datos suficientes, puede reducirse la frecuencia de los recordatorios.

FIG. 20A ilustra una representación visual de los datos que pueden ser recogidos con variaciones del sistema mostrado en la FIG. 19. Como ya se ha indicado, un individuo proporciona muestras de aliento utilizando la unidad de muestreo portátil. Se puede recordar al individuo a intervalos regulares o aleatorios, dependiendo de la naturaleza del programa de tratamiento o intervención. Cada muestra es evaluada por uno o más sensores dentro de la unidad de muestreo portátil para medir una cantidad de CO. Las mediciones de CO suelen corresponder a los puntos de inflexión 410 del gráfico de la FIG. 20A. Cada medición de CO 410 corresponde a una marca de tiempo, como se muestra en el eje horizontal. Los datos acumulados a través de la unidad de muestreo portátil permiten la recogida de un conjunto de datos que comprende al menos la medición de CO y el tiempo de la muestra, que puede representarse gráficamente para obtener una curva de eCO indicativa de la cantidad de CO atribuible al uso de tabaco del individuo a lo largo del periodo de tiempo.

Como se ha indicado aquí, el individuo puede además rastrear información adicional como fumar un cigarrillo. La fumada del cigarrillo puede asociarse a su propio sello de tiempo, como se muestra en la barra 414. En una variación del método y del sistema según la presente divulgación, el individuo puede utilizar los activadores de entrada de la unidad de muestreo portátil para introducir el número de cigarrillos fumados o una fracción de los mismos. Por ejemplo, cada accionamiento del disparador de entrada puede asociarse a una cantidad fraccionaria de un cigarrillo (por ejemplo, ^ , 1/3, %, etc.).

FIG. 20B ilustra una parte de una representación gráfica de los datos recogidos como se ha descrito anteriormente. Sin embargo, en esta variación, la cuantificación del uso de tabaco de un individuo puede utilizar datos conductuales para aproximar mejor el valor de CO entre las lecturas de eCO. Por ejemplo, en algunas variaciones, las mediciones de eCO entre dos puntos cualesquiera 410 pueden aproximarse utilizando una aproximación lineal entre los dos puntos. Sin embargo, se sabe que, en ausencia de exposición a nuevo CO, el nivel de CO decae en el torrente sanguíneo. Este decaimiento puede aproximarse utilizando una tasa estándar, una tasa basada en la información biométrica del paciente (peso, ritmo cardíaco, actividad, etc.). Como se muestra en la FIG. 20B, cuando el paciente está entre cigarrillos 414, el nivel de CO calculado puede seguir una tasa de decaimiento 440. Una vez que el individuo registra un cigarrillo 414, el aumento de CO 442 puede aproximarse de nuevo, ya sea utilizando un índice estándar o uno que se calcule utilizando datos biométricos como se ha comentado anteriormente, o basándose en la intensidad, duración y cantidad de cigarrillos fumados. En consecuencia, los métodos y el sistema descritos en este documento pueden utilizar opcionalmente una curva 438 de eCO mejorada (o aproximada) utilizando los datos de uso discutidos anteriormente. Dicha tasa de eCO mejorada también puede utilizarse para determinar una curva de eCO mejorada 438 mientras el individuo duerme. Esta curva de eCO mejorada puede entonces proporcionar una carga de eCO mejorada como se describe en el presente documento. La información biométrica utilizada para determinar la tasa de decaimiento puede ser medida por el dispositivo portátil de muestreo o por dispositivos externos de medición biométrica que se comunican con el sistema.

Esta curva de eCO 438 aproximada o mejorada puede mostrarse al individuo (o a un tercero) como medio para ayudar a cambiar el uso, ya que el individuo puede ver un nivel de CO aproximado en tiempo real (es decir, la tasa de disminución cuando no se fuma y la tasa de aumento cuando se fuma). También se puede mostrar información adicional, por ejemplo, el sistema también puede calcular la cantidad de aumento de CO con cada cigarrillo basándose en su valor inicial de CO.

FIG. 21 ilustra un ejemplo de un conjunto de datos utilizado para determinar la curva de eCO 412 a lo largo de un periodo de tiempo en el que la eCO atribuible al uso de tabaco del individuo puede cuantificarse a lo largo de varios intervalos de tiempo para determinar una Carga de eCO o una Carga de eCO para cada intervalo. Como se muestra, el período de tiempo se extiende a lo largo del eje horizontal y comprende datos históricos y en curso capturados/transmitidos por la unidad de muestreo portátil. Con el fin de proporcionar una información de retorno más eficaz al individuo sobre su uso de tabaco, se puede cuantificar la curva de eCO 412 durante un determinado intervalo de tiempo. En el ejemplo ilustrado, el intervalo de tiempo entre los tiempos 416 y 418 comprende un intervalo de tiempo de 24 horas. Entre los tiempos 418 y 420 se define un intervalo posterior de 24 horas. El intervalo de tiempo o intervalo de tiempo puede comprender cualquier tiempo entre dos puntos dentro del periodo de tiempo abarcado por el conjunto de datos. En la mayoría de los casos, el intervalo de tiempo se comparará con otros intervalos de tiempo que tengan la misma duración (es decir, donde cada intervalo puede comprender M minutos, H horas, D días, etc.).

De acuerdo con la presente invención, la forma de cuantificar la Carga eCO a lo largo del intervalo de tiempo es obtener el área definida por o debajo de la curva eCO 412 entre un intervalo de tiempo dado (por ejemplo, 416 a 418, 418 a 420, etc.) utilizando el conjunto de datos como se muestra en el gráfico de la FIG. 21. En el ejemplo ilustrado, la Carga de eCO 422 para el primer intervalo (416 a 418) comprende 41 (medido en COppm * t), mientras que la Carga de eCO 422 para el segundo intervalo (418 a 420) comprende 37. Como se ha indicado anteriormente, junto con la carga de eCO 422, el conjunto de datos puede incluir el número de cigarrillos fumados 414 junto con la marca de tiempo de cada cigarrillo. Estos datos de cigarrillos también se pueden resumir 426 junto con la Carga de eCO 422 para cualquier intervalo de tiempo dado. En el ejemplo ilustrado, la Carga eCO es una carga diaria, que permite al individuo hacer un seguimiento de su exposición al CO. La determinación de una carga de CO es un reflejo más exacto de la exposición total al humo en comparación con el simple recuento de cigarrillos, ya que los fumadores fuman de forma diferente. Un fumador puede fumarse todo el cigarrillo completa, profunda e intensamente, mientras que otro fuma menos profunda e intensamente. Aunque ambos individuos pueden fumar un paquete al día, el primero tendrá una Carga Diaria de CO mucho mayor debido a la intensidad con que se inhala el humo. La carga de Co también es importante cuando una persona se convierte en paciente de un programa para dejar de fumar. En tal caso, la cuantificación permite a un cuidador o consejero seguir al paciente mientras éste reduce su actividad como fumador. Por ejemplo, el paciente puede reducir de 20 cigarrillos al día a 18, a 16 y así sucesivamente. Sin embargo, con 10 cigarrillos al día, el paciente puede seguir teniendo una Carga Diaria de CO que no ha disminuido porque está compensando cuando fuma el número reducido de cigarrillos (es decir, el paciente fuma más fuerte, más profundo y más intensamente). La reducción de la exposición del paciente al tabaco sólo se produce cuando disminuye su carga de CO.

Los datos mostrados en la FIG. 21 sólo tiene fines ilustrativos y la duración del periodo de tiempo para un conjunto de datos determinado depende de la cantidad de tiempo que la persona utilice la unidad de muestreo portátil para capturar los datos biométricos y de uso. La cuantificación de la exposición al monóxido de carbono exhalado comprende la correlación de una función de monóxido de carbono exhalado frente al tiempo a lo largo del periodo de tiempo utilizando el conjunto de datos y obteniendo el área bajo la curva eCO 412. En variaciones del método y del sistema, la curva eCO puede calcularse o aproximarse.

FIG. 22 ilustra un ejemplo de visualización de los datos biométricos, así como de otra información, en beneficio del usuario, cuidador u otra parte interesada en evaluar el uso de tabaco del individuo. Los datos ilustrados en FIG. 22 tiene fines ilustrativos y puede visualizarse en el dispositivo electrónico portátil (por ejemplo, véase 110 en la FIG. 19) o en uno o varios ordenadores. Además, cualquiera de los datos biométricos u otros datos pueden visualizarse en la unidad de muestreo portátil 1900.

FIG. 22 ilustra una vista de "panel de control" 118 de los datos del uso de tabaco del individuo, incluyendo una salida gráfica 120 de la curva de eCO 412 durante un periodo de tiempo, así como el recuento de cigarrillos para cualquier intervalo de tiempo dado dentro del periodo de tiempo. La salida gráfica 120 también puede proporcionar una tendencia de nicotina medida o calculada 424. Esta tendencia de la nicotina 424 puede determinarse a partir del número de cigarrillos fumados 426 en lugar de ser una medición directa de la nicotina.

FIG. 22 también ilustra una segunda pantalla de salida gráfica 122 de una curva de eCO 412 durante un período de tiempo alternativo. En este ejemplo, la primera pantalla gráfica 120 muestra la curva de eCO 412 durante 7 días, mientras que la segunda pantalla 122 muestra los datos durante 3 días. La vista 118 del panel de control también puede incluir información adicional, incluida la última carga de eCO 124 (o la última lectura de eCO de la última muestra), el número de cigarrillos 126 durante un periodo definido, como el día actual, así como la cantidad de nicotina 128. Además, el panel 118 también puede incluir un recuento del número de muestras 130 proporcionadas por el individuo durante un periodo definido (como un recuento diario a mensual).

El panel de control 118 también puede mostrar información que puede ayudar al individuo a reducir o dejar de fumar. Por ejemplo, FIG. 22 también muestra un coste de cigarrillos 132 utilizando el recuento de la porción de cigarrillos fumados por el individuo 126 o 426. El salpicadero también puede mostrar conexiones sociales 146, 142, 140 para ayudar a dejar de fumar. Por ejemplo, el panel de control puede mostrar un médico o consejero 140 al que se puede enviar un mensaje directamente. Además, se puede mostrar información sobre conocidos sociales 142 que también están intentando reducir su propio uso de tabaco.

El panel de control 118 también puede mostrar información relativa a los desencadenantes del uso de tabaco 134, como se ha comentado anteriormente, para el individuo como recordatorio para evitar los desencadenantes. El panel de control también puede proporcionar al usuario información adicional sobre el uso, incluidos, entre otros, los resultados de los cuestionarios de uso 136 que la persona haya completado previamente con su médico o asesor.

El panel de control 118 también puede mostrar selectivamente cualquiera de las informaciones aquí discutidas basándose en un análisis del individuo. Por ejemplo, puede ser posible caracterizar los usos de tabaco del individuo y asociar dichos usos con ciertos medios que son eficaces para ayudar al individuo a reducir o dejar de fumar. En estos casos, cuando los usos del individuo permiten clasificarlo en uno o varios fenotipos (cuando los rasgos observables del individuo permiten clasificarlo dentro de uno o varios grupos). El cuadro de mandos puede mostrar información que resulte eficaz para ese fenotipo concreto. Además, la información del panel de control puede ser ajustada selectivamente por el usuario para permitir una personalización que el individuo encuentre eficaz como motivador para no fumar.

FIG. 23 muestra otra variación de un panel de control 118 mostrando información similar a la mostrada en la FIG. 22. Como ya se ha indicado, la información mostrada es personalizable. Por ejemplo, esta variación ilustra la carga de eCO 140 en una pantalla gráfica que muestra datos históricos (la carga de ayer), la carga o carga de eCO actual, así como un nivel objetivo para la de los no fumadores. Como se muestra en las FIGS. 22 y 23, se pueden mostrar los intentos individuales previos de dejar de fumar 138. Además, la representación gráfica 120 de la tendencia de eCO 412 se puede ilustrar con lecturas individuales de eCO (de la muestra respectiva) se pueden mostrar con información relativa a los tiempos de fumar 426, así como un gráfico que muestra el tiempo o la duración de fumar (como se muestra por los círculos de diámetro variable). Como se ha indicado anteriormente, dicha información puede ser introducida por la unidad de muestreo portátil y visualizada en formas adicionales, como se muestra en 126 y 127, que muestran respectivamente datos históricos y actuales relativos al número de veces fumado y al número de cigarrillos enteros fumados.

FIGS. 24A a 24C ilustran otra variación de un conjunto de datos que comprende monóxido de carbono exhalado, tiempo de recogida y datos de cigarrillos cuantificados y mostrados para beneficiar al individuo que intenta comprender su uso de tabaco. La Fig. 24A ilustra un ejemplo en el que un paciente recogió muestras de aliento a lo largo de varios días. Los datos de ejemplo mostrados en las FIGS. 24 A a 24C muestran datos de 21 días, pero cualquier intervalo de tiempo está dentro del alcance de los sistemas y métodos aquí descritos.

Como se ilustra en la FIG. 24A, el período de tiempo 432 se ilustra a lo largo del eje horizontal con los intervalos de tiempo siendo cada día dentro del período de tiempo. Aunque no se muestra, durante las primeras etapas de la recogida de muestras, el propio período de tiempo puede comprender uno o más días, siendo el intervalo de tiempo un múltiplo de horas o minutos. Evidentemente, cuanto más largo sea el periodo de tiempo, mayor será la capacidad del programa para seleccionar intervalos de tiempo significativos dentro del periodo de tiempo.

FIG. 24A ilustra una variación de un cuadro de mandos 118 en el que los datos de uso de tabaco (que comprenden el número total de cigarrillos 428 y una curva asociada 430) se superponen a un gráfico que muestra una curva de eCO 412. Como se ha indicado anteriormente, el individuo proporciona muestras de aliento de forma regular o aleatoria. En ciertas variantes, la unidad de muestreo portátil (no se muestra) solicita al individuo que proporcione muestras para la medición de CO. La unidad de muestreo portátil permite asociar las muestras a un sello de tiempo y transmite otros datos generados por el usuario, como se ha comentado anteriormente. A continuación, los datos de CO se cuantifican para obtener un valor de la exposición al CO (eCO para el CO exhalado) durante un intervalo de tiempo (por ejemplo, por día, como se muestra en la FIG. 24A).

FIG. 24A también demuestra la capacidad de mostrar datos históricos simultáneamente con datos actuales. Por ejemplo, los datos de carga de CO 140 ilustran la carga de CO del día anterior, así como la lectura de CO más alta, la lectura de CO más baja y la lectura de CO media. Se muestra un historial similar en relación con los datos de los cigarrillos, así como con los resultados del cuestionario para dejar de fumar 136.

FIGS. 24B y 24C ilustran el conjunto de datos en forma gráfica a medida que el individuo disminuye su uso de tabaco. Como se muestra en la FIG. 24C, a medida que el individuo sigue proporcionando muestras para la medición de CO, la representación gráfica del conjunto de datos muestra el autoinforme del individuo de que fuma menos cigarrillos, lo que se verifica a través de los valores reducidos de la carga de CO 124.

Los sistemas y métodos aquí descritos, a saber, la cuantificación y visualización del uso de tabaco, así como otros datos conductuales, proporcionan una base que los profesionales sanitarios pueden aprovechar en programas eficaces diseñados para reducir los efectos del humo del cigarrillo. Por ejemplo, el sistema y los métodos aquí descritos pueden utilizarse simplemente para identificar una población de fumadores dentro de una población general. Una vez identificada esta población, se puede crear el conjunto de datos sobre el uso específico de tabaco antes de intentar inscribir a esa persona en un programa para dejar de fumar. Como se ha indicado anteriormente, la cuantificación de la carga de uso de tabaco (o carga de CO) junto con los datos temporales de la actividad de fumar pueden combinarse con otros datos de uso para identificar los factores desencadenantes del uso de tabaco exclusivos de ese individuo. De este modo, el profesional sanitario puede conocer bien el uso de tabaco antes de seleccionar un programa para dejar de fumar. Además, los sistemas y métodos aquí descritos se adaptan fácilmente para monitorizar el uso de un individuo una vez que entra en un programa para dejar de fumar y pueden monitorizar al individuo, una vez que deja de fumar, para asegurar que el programa para dejar de fumar sigue siendo efectivo y que el individuo se abstiene de fumar.

Además, los sistemas y métodos descritos anteriormente relativos a la cuantificación del uso de tabaco pueden utilizarse para construir, actualizar y mejorar el modelo de uso de tabaco comentado anteriormente, así como para proporcionar perturbaciones que ayuden en última instancia a reducir el uso de tabaco del individuo.

Se han descrito varias realizaciones de la invención. No obstante, se entenderá que pueden realizarse diversas modificaciones sin apartarse del espíritu y alcance de la invención. La combinación del aspecto de las variaciones discutidas anteriormente, así como las combinaciones de las variaciones en sí mismas están destinadas a estar dentro del alcance de esta divulgación.

Pueden introducirse diversos cambios en la invención descrita y pueden sustituirse equivalentes (ya se mencionen en el presente documento o no se incluyan en aras de la brevedad) sin apartarse del verdadero espíritu y alcance de la invención. Asimismo, cualquier característica opcional de las variaciones inventivas puede exponerse y reivindicarse independientemente, o en combinación con cualquiera de las características descritas en el presente documento. En consecuencia, la invención contempla combinaciones de varios aspectos de las realizaciones o combinaciones de las propias realizaciones, cuando sea posible. La referencia a un elemento en singular incluye la posibilidad de que haya elementos iguales en plural. Más concretamente, tal como se utilizan en el presente documento y en las reivindicaciones adjuntas, las formas singulares "un/una", "y", "dicho/dicha" y "el/la" incluyen referencias plurales a menos que el contexto indique claramente lo contrario.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Un método para cuantificar el uso de tabaco de un individuo, el método comprende:

obtener una pluralidad de muestras de aire exhalado del individuo durante un periodo de tiempo y registrar un tiempo de recogida asociado a cada muestra de aire exhalado;

medir una cantidad de monóxido de carbono exhalado para cada una de las muestras de aire exhalado; compilar un conjunto de datos que incluya la cantidad de monóxido de carbono exhalado y el tiempo de recogida de cada muestra de aire exhalado;

cuantificar una exposición de monóxido de carbono exhalado durante un intervalo de tiempo (416-418; 418 420) dentro del periodo de tiempo,

en la que la cuantificación de la exposición de monóxido de carbono exhalado comprende correlacionar una función de monóxido de carbono exhalado frente al tiempo a lo largo del periodo de tiempo utilizando el conjunto de datos y obtener un área de monóxido de carbono exhalado y tiempo bajo una curva (412) definida por la función a lo largo del intervalo de tiempo y asignar una carga de monóxido de carbono exhalado al intervalo de tiempo utilizando el conjunto de datos; y mostrar la carga de monóxido de carbono exhalado (422).

2. El método de la reivindicación 1, donde la obtención de la pluralidad de muestras de monóxido de carbono comprende la obtención de una pluralidad de muestras de aire exhalado del individuo a lo largo del tiempo y el registro del tiempo de recogida asociado a cada muestra de monóxido de carbono comprende el registro del tiempo de recogida asociado a cada muestra de aire exhalado.

3. El método de la reivindicación 1, que comprende además generar una señal para que el individuo proporcione al menos una muestra de aire exhalado.

4. El método de 1, comprendiendo además avisar al individuo de forma repetida para que proporcione la muestra de aire exhalado durante el periodo de tiempo.

5. El método de la reivindicación 1, que comprende además recibir un dato de entrada del individuo y registrar una hora de la entrada.

6. El método de la reivindicación 5, comprendiendo, además:

los datos de entrada comprenden al menos un recuento de una porción de cigarrillo fumada por el individuo; mostrar visualmente una suma del recuento de la porción de cigarrillos fumados por el individuo; determinar el coste del cigarrillo (132) utilizando el recuento de la porción de cigarrillos fumados por el individuo y mostrar el coste del cigarrillo;

determinar una estimación de nicotina (424) utilizando el recuento de la porción de cigarrillos fumados por el individuo y mostrar la estimación de nicotina.

7. El método de la reivindicación 5, donde los datos de entrada comprenden una información de uso del individuo.

8. El método de la reivindicación 1, que comprende, además:

proporcionar la presentación visual de la carga de monóxido de carbono exhalado (422) en asociación con un intervalo de tiempo de presentación visual dentro del período de tiempo.

9. El método de la reivindicación 1, que comprende además proporcionar una presentación visual de un recuento de un número de la pluralidad de muestras de aire exhalado.

10. El método de la reivindicación 1, que comprende además determinar una serie de cargas de monóxido de carbono exhalado (422) para una serie de intervalos de tiempo dentro del periodo de tiempo, y donde opcionalmente se muestra la serie de cargas de monóxido de carbono exhalado para la serie de intervalos de tiempo.

11. El método de la reivindicación 1, donde la medición de la cantidad de monóxido de carbono exhalado comprende el uso de un sensor portátil (102, 202).

12. El método de la reivindicación 1, que comprende además transmitir la cantidad de monóxido de carbono exhalado y el tiempo de recogida asociado a cada muestra de aire exhalado del sensor portátil a un dispositivo electrónico (104 106).

13. El método de la reivindicación 1, que comprende, además:

obtener una localización del individuo al obtener al menos una de la pluralidad de muestras de aire exhalado; obtener un resultado de un cuestionario de uso del individuo y mostrar el resultado del cuestionario de uso con la carga de monóxido de carbono exhalado;

la cuantificación de la exposición al monóxido de carbono exhalado a lo largo del intervalo de tiempo dentro del período de tiempo incluye la estimación de una tasa de descomposición del monóxido de carbono; o bien La cuantificación de la exposición al monóxido de carbono exhalado durante el intervalo de tiempo dentro del periodo de tiempo incluye la estimación de un aumento en la tasa de monóxido de carbono en el caso de que el individuo fume un cigarrillo.