本発明は、医療行為において使用される要素(2)の格納庫(3)に関する。それは、所定の医療行為に割り当てられる、特定のタイプの要素(2)をそれぞれが専用に受ける、複数のパーティション(4)と、複数の医療行為から好ましい医療行為を選択するためのユーザインタフェース(6)とを有し、各パーティション(4)は、その選択された医療行為に応じて、その選択された行為に使用される正確な要素(2)を示す合図を与える合図手段(5)を有する。こうして、医療スタッフは、医療アクセサリ及び医療空間の「インテリジェントな」管理を提供されることになり、それは、効率的で時間節約型の態様でスタッフが要素を編成することに役立つ。加えて、より柔軟な職場環境が、臨床スタッフの医療行為時における気持ちをより余裕のあるものにすることに貢献する。
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本発明は、治療法に対する個人の反応を予測および監視するためのシステム、方法、および装置を対象とする。本発明は、複数の仮想患者と、被験者を前記仮想患者の１人以上と関連付けることのできる関連サブシステムと、一組の出力を生成するために、前記被験者と一致する１人以上の仮想患者に対して、１つ以上の実験手順を適用することのできるシミュレーションエンジンとを含む。前記一組の出力は、治療効果を示す、治療効果を監視するためのバイオマーカーを特定する、または生体系が特定個人を表す場合は、単にその状態を報告することができる。
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個人の健康管理方法を提供する。本方法は、セットトップボックス（１０２）をネットワーク（１１０、１１４）並びに少なくとも１つのテレビディスプレイ（１０４）及びスピーカー（１０６）に接続する段階；及び個人の健康特性を１つ以上の無線センサー（１０８）からセットトップボックス（１０２）へ無線で送信する段階を有する。遠隔ネットワークは、インターネット（１１０）で良い。本方法はまた、セットトップボックスを遠隔局（１２４）に、ネットワーク（１１０）を通じて、機能的に接続する段階を更に有する。遠隔局（１２４）は、医療専門家の場所にあって良い。

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本発明は、シェーバ、歯ブラシ、ウォークマン、電話通信装置などのポータブル電子装置に関する。前記装置は、前記装置が通常の方法で使われている間、ユーザの生理状態を表す信号を測定するようになっている。電気シェーバ（２５）の実施態様では、複数のシェービングヘッド（２６ａ、２６ｂ、２６ｃ）を有する第１の接触面（２６）が備えられる。シェービングヘッドは電気伝導性材料、たいてい金属から作製され、シェービングの間、人の皮膚に対してよい電気的接触を与えるのに適しており、それゆえ、第１の電極を構成する。第２の接触面（２８’）はシェーバのハウジング、特に、シェーバのグリップ部分上に備えられ、人の手への接触が可能になる。第２の接触面（２８’）は第２の電極（２９）を有する。また、第２の接触面（２８’）はユーザの生理状態についての追加データを与えるようになっている別のセンサ（２９’）を有することができる。電極から測定される信号は、好ましくは差動増幅器である増幅器（３０）の入力に供給される。次に、差動増幅器（３０）からの信号は、好ましくは０．０２Ｈｚから１００Ｈｚの範囲にセットされているバンドパスフィルタ（３２）に供給される。次に、制限増幅された生物信号（３３）は、アナログディジタル変換器（３４）に転送される。次に、ディジタル化された信号は、分析手段（３５）によって分析され、導かれた健康関連パラメータを有する分析結果が電気シェーバのディスプレイ（３６）上に示される。また、健康関連パラメータおよび／または生データがビルトインされた伝送手段（３８）によって遠隔に配された装置に伝送される。好ましくは、伝送手段（３８）は無線送信器を有する。
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患者のために低侵襲的直接冠動脈バイパス（ＭＩＤＣＡＢ）を計画する方法（２００）は、医用撮像システムから獲得データを取得するステップと、関心のある冠動脈及び１つ又は複数の心腔の３Ｄモデル（１３０）を生成するステップとを含む。３Ｄモデル（１３０）上で１つ又は複数の解剖学的ランドマークが識別され、３Ｄモデル（１３０）のセーブされたビューが介入システム上に登録される。登録された１つ以上のセーブされたビューは介入システムによって視覚化される。
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乳房撮像ＣＡＤ（コンピュータ診断）システム及びアプリケーションは、患者から収集した情報（画像データ及び／又は非画像データを含む）から特徴を自動的に抽出し分析することにより、例えば、乳癌の自動診断及び、例えば、乳癌のスクリーニング及び段階付け等の決定支援を可能にする他の自動決定機能を含む医師のワークフローの種々の局面について決定支援を行う。ＣＡＤシステムは、１またはそれ以上の関連の臨床ドメインにおける標識化された患者症例のデータベースから取得（学習）される訓練データセット及びかかるデータの専門家による解釈を用いることにより、ＣＡＤシステムが患者データの分析について「学習」し、医師のワークフローを支援する適切な診断評価及び決定を行えるようにする機械学習法を実施する。

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