(57)【要約】【課題】心イベントリスクを容易に把握可能なシステムを提供する。【解決手段】層別化システムは、複数の時点における被験者の心機能に関連する生物学的マーカデータを取得するデータ取得部と、複数の時点における生物学的マーカデータから多次元ベクトルを構成する多次元ベクトル構成部と、複数の時点から少なくとも第一の点及び第二の点の２つの時点以上を選択し、２つの時点における多次元ベクトル間のベクトル間距離を算出するベクトル間距離算出部と、ベクトル間距離を予め定められた閾値と比較し、比較の結果に基づいて被験者を層別化する層別化部と、を有する。【選択図】  図２
2020202946.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の時点における被験者の心機能に関連する生物学的マーカデータを取得するデータ取得部と、
前記複数の時点における前記生物学的マーカデータから多次元ベクトルを構成する多次元ベクトル構成部と、
前記複数の時点から少なくとも第一の点及び第二の点の２つの時点を選択し、前記２つの時点における多次元ベクトル間のベクトル間距離を算出するベクトル間距離算出部と、
前記ベクトル間距離を予め定められた閾値と比較し、前記比較の結果に基づいて前記被験者を層別化する層別化部と、
を備える心機能層別化システム。
【請求項２】
前記ベクトル間距離算出部は、前記ベクトル間距離と前記２つの時点の時間とから、ベクトル間距離の日平均距離を算出し、
前記層別化部は、前記日平均距離と前記閾値とを比較して、前記比較の結果に基づいて前記被験者を層別化する
請求項１に記載の心機能層別化システム。
【請求項３】
前記ベクトル間距離算出部は、前記複数の時点から前記第一の点及び前記第二の点とは異なる第三の点を含む３つの時点を選択し、前記第一の点と前記第二の点における多次元ベクトル間の距離である第一の距離と、前記第二の点と第三の点における多次元ベクトル間の距離である第二の距離と前記第一の点と、前記第三の点における多次元ベクトル間の距離である第三の距離とを算出し、
前記層別化部は、前記第一の距離と予め定められた第一の距離閾値とを比較した第一の距離比較結果、前記第二の距離と予め定められた第二の距離閾値とを比較した第二の距離比較結果、及び前記第三の距離と予め定められた第三の距離閾値とを比較した第三の距離比較結果のいずれか１つ以上に基づいて、前記被験者を層別化する
請求項１に記載の心機能層別化システム。
【請求項４】
複数の時点における被験者の心機能に関連する生物学的マーカデータを取得するデータ取得部と、
前記複数の時点における前記生物学的マーカデータから多次元ベクトルを構成する多次元ベクトル構成部と、
前記複数の時点から選択された少なくとも第一の点、第二の点及び第三の点の３つの時点における多次元ベクトルに基づいて、前記第一の点及び前記第二の点における多次元ベクトル間の移動ベクトルである第一の多次元移動ベクトルと前記第二の点及び前記第三の点における多次元ベクトル間の移動ベクトルである第二の多次元移動ベクトルとの角度である第一の角度、前記第一の多次元移動ベクトルと前記第一の点及び前記第三の点における多次元ベクトル間の移動ベクトルである第三の多次元移動ベクトルとの角度である第二の角度、及び前記第二の多次元移動ベクトルと前記第三の多次元移動ベクトルとの角度である第三の角度を算出するベクトル間角度算出部と、
前記第一の角度と予め定められた第一の角度閾値とを比較した第一の角度比較結果、前記第二の角度と予め定められた第二の角度閾値とを比較した第二の角度比較結果、及び前記第三の角度と予め定められた第三の角度閾値とを比較した第三の角度比較結果のいずれか１つ以上に基づいて、前記被験者を層別化する層別化部と、
を備える心機能層別化システム。
【請求項５】
前記複数の時点から少なくとも第一の点、第二の点及び第三の点の３つ以上の時点を選択し、前記多次元ベクトル構成部により構成された、第一の点、第二の点及び第三の点における多次元ベクトルを抽出し、
前記第一の点における多次元ベクトルと前記第二の点における多次元ベクトルと間の移動ベクトルである第一の多次元移動ベクトルと、前記第二の点及び前記第三の点における多次元ベクトル間の移動ベクトルである第二の多次元移動ベクトルと、前記第一の点及び前記第三の点における多次元ベクトル間の移動ベクトルである第三の多次元移動ベクトルと、を構成する多次元移動ベクトル構成部をさらに備える
請求項４に記載の心機能層別化システム。
【請求項６】
前記複数の時点から少なくとも第一の点、第二の点及び第三の点を含む３つの時点を選択し、前記第一の点と前記第二の点における多次元ベクトル間の距離である第一の距離と、前記第二の点と第三の点における多次元ベクトル間の距離である第二の距離と、前記第一の点と前記第三の点における多次元ベクトル間の距離である第三の距離とを算出するベクトル間距離算出部を備え、
前記層別化部は、前記第一の距離と予め定められた第一の距離閾値とを比較した第一の距離比較結果、前記第二の距離と予め定められた第二の距離閾値とを比較した第二の距離比較結果、前記第三の距離と予め定められた第三の距離閾値とを比較した第三の距離比較結果、前記第一の角度比較結果、前記第二の角度比較結果、及び前記第三の角度比較結果のいずれか１つ以上に基づいて、前記被験者を層別化する
請求項４に記載の心機能層別化システム。
【請求項７】
前記層別化部おける前記被験者の層別化結果に基づいて、前記被験者の心イベントを予測し、心イベント予測情報を提示する心イベント予測情報提示部をさらに備える
請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の心機能層別化システム。
【請求項８】
前記２つの時点は、入院直後時と、退院直前時及び退院後初回外来時のいずれかと、である
請求項１又は２に記載の心機能層別化システム。
【請求項９】
前記３つの時点は、入院直後時と、退院直前時と、退院後初回又は２回以降の外来時と、である、請求項３から６のいずれか一項に記載の心機能層別化システム。
【請求項１０】
前記データ取得部は、前記被験者から同時に計測して得られた心電データ及び心音データに基づいて、前記生物学的マーカデータを取得する
請求項１から９のいずれか一項に記載の心機能層別化システム。
【請求項１１】
前記多次元ベクトル構成部で構成された前記複数の多次元ベクトルに対応する二次元平面上座標を、数学的手法を用いて算出する二次元座標算出部と、
前記二次元平面上座標に基づいて、前記複数の多次元ベクトルに対応する点を、複数の心機能状態を表す心機能状態点として、二次元平面上に表示し、前記複数の心機能状態点を線分で連結して描画する心機能状態点表示部と、
を備える請求項１から１０のいずれか一項に記載の心機能層別化システム。
【請求項１２】
前記数学的手法は、多次元尺度構成法又は二次元可視化が可能であるアルゴリズムである
請求項１１に記載の心機能層別化システム。
【請求項１３】
前記心機能状態点には、服薬、医師所見、診断、医療履歴を含む情報が紐づけられている、
請求項１１又は１２に記載の心機能層別化システム。
【請求項１４】
前記心機能状態点には、対応する前記多次元ベクトルが紐づけられている、
請求項１１から１３のいずれか一項に記載の心機能層別化システム。
【請求項１５】
前記二次元平面上に、心イベントのリスクに応じたリスクレベルを示すリスクレベル領域を表示する
請求項１１から１４のいずれか一項に記載の心機能層別化システム。
【請求項１６】
前記線分が、前記リスクレベル領域の境界と交わったときにアラートを通知するアラート通知部を有する
請求項１５に記載の心機能層別化システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、心機能層別化システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
心不全は、様々な原疾患が原因で心臓の左室機能が衰え、心臓の血液ポンプ機能が低下して体内の組織に必要な血液が供給されなくなる症候群である。原疾患としては、例えば高血圧、虚血性心疾患（心筋梗塞）、不整脈（心房細動等）、弁膜症、心筋症、先天性心疾患等の心疾患が挙げられる。心不全患者は、入退院を繰り返す間に心機能が低下し続け、重症化に至ることが多い。したがって、心不全の急性増悪のリスクを抱えた患者は、適切なタイミングで適切な治療を受ける必要がある。
【０００３】
そこで、心不全患者の生物学的マーカに基づいて、心不全患者の心イベントを検知する技術が開示されている（特許文献１〜３）。これらの技術は、例えば所定期間における特定の生物学的マーカの強度等に着目し、生物学的マーカの強度等に応じて親イベントを予測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表第２０１７−５００９３４号公報
【特許文献２】特許第６２８３６７０号公報
【特許文献３】特許第６１９００３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
心不全の原疾患患者は、心不全症候群に至っていない場合でも、急性心不全との診断を受けることがある。
急性心不全との診断を受けた患者は、急性心不全による入院後、治療により回復した場合であっても、退院後２〜３か月は高い心イベントリスクを有している。急性心不全の患者は、退院後の服薬治療等により心イベントリスクが下がって慢性心不全に移行しても、時間の経過に伴って慢性心不全が急性増悪し再入院する場合がある。
【０００６】
一方、慢性心不全に移行した患者は、再入院の２〜３か月前から高い心イベントリスクを有している。しかしながら、従来、慢性心不全が急性増悪する期間において、心イベントリスクを簡便に把握可能な方法が提案されていなかった。このため、高い心イベントリスクを有する患者に対する適切な治療が行われず慢性心不全が急性増悪して再入院を余儀なくされる場合があった。
心不全は、急性非代償性心不全、急性心不全、慢性心不全に分類できるが、どのような心不全患者に対しても、心イベントリスクを適切に把握することは難しかった。
【０００７】
本開示は、これらの課題に鑑み、心イベントリスクを容易に把握可能な心機能層別化システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述の課題を解決するために、本開示の一態様に係る層別化システムは、複数の時点における被験者の心機能に関連する生物学的マーカデータを取得するデータ取得部と、複数の時点における生物学的マーカデータから多次元ベクトルを構成する多次元ベクトル構成部と、複数の時点から少なくとも第一の点及び第二の点の２つの時点以上を選択し、２つの時点における多次元ベクトル間のベクトル間距離を算出するベクトル間距離算出部と、ベクトル間距離を予め定められた閾値と比較し、比較の結果に基づいて被験者を層別化する層別化部と、を有することを特徴とする。
【０００９】
上述の課題を解決するために、本開示の他の態様に係る層別化システムは、複数の時点における被験者の心機能に関連する生物学的マーカデータを取得するデータ取得部と、複数の時点における生物学的マーカデータから多次元ベクトルを構成する多次元ベクトル構成部と、複数の時点から選択された少なくとも第一の点、第二の点及び第三の点の３つの時点における多次元ベクトルに基づいて、第一の点及び第二の点における多次元ベクトル間の移動ベクトルである第一の多次元移動ベクトルと第二の点及び第三の点における多次元ベクトル間の移動ベクトルである第二の多次元移動ベクトルとの角度である第一の角度、第一の多次元移動ベクトルと第一の点及び第三の点における多次元ベクトル間の移動ベクトルである第三の多次元移動ベクトルとの角度である第二の角度、及び第二の多次元移動ベクトルと第三の多次元移動ベクトルとの角度である第三の角度を算出するベクトル間角度算出部と、第一の角度と予め定められた第一の角度閾値とを比較した第一の角度比較結果、第二の角度と予め定められた第二の角度閾値とを比較した第二の角度比較結果、及び第三の角度と予め定められた第三の角度閾値とを比較した第三の角度比較結果のいずれか１つ以上に基づいて、被験者を層別化する層別化部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、心イベントリスクを簡便把握可能な心機能層別化システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】心不全患者の入院直後時、病棟治療時（入院〜退院間）、退院直前時、外来時の時間的な経過と心イベントリスクの関係性を示す図である。
【図２】第一実施形態に係る心機能層別化システムの一構成例を示すブロック図である。
【図３】第一実施形態に係る心機能層別化システムで用いる心電データ及び心音データについて説明する概略図である。
【図４】第一実施形態に係る心機能層別化システムにおいて用いられるＣＡＢｓを算出するＣＡＢｓ検査を行うタイミングの関係性を示す図である。
【図５】第一実施形態に係る心機能層別化システムにおいて用いられるＣＡＢｓ多次元ベクトル間の異なる種類のベクトル間距離を用いて作成される散布図の一例である。
【図６】ＣＡＢｓ検査の臨床現場での実施例の１つの説明を補助する図である。
【図７】ＣＡＢｓ検査の臨床現場での実施例の１つの説明を補助する図である。
【図８】第二実施形態に係る心機能層別化システムの一構成例を示すブロック図である。
【図９】ＣＡＢｓ多次元ベクトル間の距離を用いて作成される散布図の例である。
【図１０】心イベントなしの患者群の心機能状態点の軌跡を描画した図の具体例である。
【図１１】心イベントありの患者群の心機能状態点の軌跡を描画した図の具体例である。
【図１２】心イベントリスクが高いリスクレベル領域の表示の例である。
【図１３】心イベントリスクが低いリスクレベル領域の表示の例である。
【図１４】図１１の散布図に、心イベントリスクが高いリスクレベル領域を重ね表示した場合の例である。
【図１５】第三実施形態に係る心機能層別化システムの一構成例を示すブロック図である。
【図１６】心イベントなし患者群と心イベントあり患者群の入院直後時のＣＡＢｓベクトルから退院直前時のＣＡＢｓベクトルへの移動ベクトルのユークリッド距離の箱ひげ図の例である。
【図１７】心イベントなし患者群と心イベントあり患者群の入院直後時のＣＡＢｓベクトルから初回外来時のＣＡＢｓベクトルへの移動ベクトルのユークリッド距離の箱ひげ図の例である。
【図１８】心イベントなし患者群と心イベントあり患者群の入院直後時の入院直後時のＣＡＢｓベクトルから退院直前時のＣＡＢｓベクトルへの移動ベクトルと退院直前時のＣＡＢｓベクトルから初回外来時のＣＡＢｓベクトルへの移動ベクトルが成す角度の箱ひげ図の例である。
【図１９】第四実施形態に係る心機能層別化システムの一構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本開示の実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。本開示は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形（例えば各実施形態を組み合わせる等）して実施することができる。また、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付して表している。
【００１３】
１．心不全と心イベントリスクについて
まず、図１を参照して、心不全と、心不全患者が有する再入院又は死亡等の心イベントの発生リスクを示す心イベントリスクとの一般的な関係について説明する。
図１に示すように、心不全の原疾患患者は、急性非代償性心不全（ＡＤＨＦ：Acute Decompensated Heart Failure）により初回入院した後、あるいは、慢性心不全の急性増悪によるＡＤＨＦで再入院した後、入院中の急性心不全治療により回復して退院する。しかし、いずれの患者も心イベントリスクは、退院後２−３か月まで高いままとなる。退院後どのくらいの期間で心イベントリスクが高いかは、その患者の心機能状態、服薬、生活習慣などに依存する。
【００１４】
急性心不全の患者は急性心不全治療により心イベントリスクは低下し、急性心不全から慢性心不全に移行する。慢性心不全の患者は、服薬治療等により慢性心不全の管理を行う。しかしながら、時間の経過に伴って慢性心不全が急性増悪し、再入院する。心イベントリスクは、再入院の２−３か月前から徐々に増大する。
このような入退院を何度も繰り返す中で、心不全患者の心機能は低下し続け、重症化に至ることが多い。したがって、心不全の急性増悪のリスクを抱えた患者は、適切なタイミングで適切な治療を受ける必要がある。一方、医師等の医療従事者は、そのような患者の心機能状態の低下を定量的かつ経時的に的確に把握する必要がある。
【００１５】
心不全患者は、原疾患やその合併、生活様式、年齢等によって多様な病態を有する。そのため、医療従事者は、心不全患者の個々の状態を経時的に把握し、心不全患者を層別化して、患者毎に個別の医療（個別化医療）を施すことが重要である。
また、心不全は、寛解、増悪を繰り返しながら進行し、完治しない病気である。そのため、心不全患者は、大きな不安を有しており、鬱になる場合も多い。心不全患者の管理による再入院予防には、患者、家族、医療従事者（医師等）との共同作業が必要である。それを容易にする手段として、心不全の状態の共通言語的な数値化方法や図表化方法が求められている。
以下、心不全患者の心機能状態を簡便に把握可能であり、心不全の進行の定量的把握及びそれに基づく心不全患者の層別化が可能な心機能層別化システムについて説明する。
【００１６】
２．第一実施形態
＜心機能層別化システムの構成＞
以下、図２から図７を用いて、第一実施形態に係る心機能層別化システム１について説明する。
図２は、心機能層別化システム１の一構成例を示すブロック図である。図２に示すように、心機能層別化システム１は、データ取得部１０、多次元ベクトル構成部２０、ベクトル間距離算出部３０、層別化部４０及び表示部５０を備えている。心機能層別化システム１は、生体の心機能に関連する複数の生物学的マーカデータに基づいて、個々の患者が、心イベントが発生し易い患者群に属しているかどうかを判定し、層別化する機能を有する。
【００１７】
心機能層別化システム１は、例えば小型のデバイスとして実現される。このようなデバイスとしては、例えば貼り付け型（パッチ型）、ケーブル型（ホルター型）、着用型（ベルト型、ベスト型）のいずれかの非侵襲（ウェアラブル）医療機器、または植え込み型医療機器として実現される。
心機能層別化システム１は、一部（例えば被験者の心電データ及び心音データを取得する機能）のみが小型のデバイスとして実現され、その他の部分が上位コンピュータやクラウド上で実現されていても良い。
以下、心機能層別化システム１の各部について詳細に説明する。
【００１８】
（データ取得部）
データ取得部１０は、同時に計測した被験者の心電データ及び心音データから、複数の時点における被験者の心機能に関連する生物学的マーカデータを取得する。心機能層別化システム１における層別化の対象となる被験者は、心不全症候を有する人又は動物である。
データ取得部１０は、例えば、被験者の心電データ及び心音データを同時に計測できる医療機器としての機能を有していても良い。データ取得部１０は、急性非代償性心不全を患った患者の心電データ及び心音データを、入院中（入院直後、病棟治療時、退院直前）、外来時、在宅時を問わずに計測する。また、データ取得部１０は、被験者の心電データ及び心音データを同時に計測できる外部の医療機器から、心電データ及び心音データ、又は心電データ及び心音データに基づいて算出された生物学的マーカデータを取得する構成であっても良い。
データ取得部１０は、取得した生物学的マーカを多次元ベクトル構成部２０に出力する。
【００１９】
データ取得部１０が取得する、心機能状態を表す生物学的マーカとしては、例えば、心拍数、心臓の収縮期や拡張期等の区間の長さを示すパラメータ（以後、心区間長パラメータと呼ぶ）、心音の強度を示すパラメータ（以後、心音強度パラメータと呼ぶ）であっても良い。
【００２０】
同一のタイミングで計測された心電データ及び心音データから算出可能な、心機能状態を表す生物学的マーカは、総称して「ＣＡＢｓ（Cardiac Acoustic Biomarkers）」と呼ばれる。ＣＡＢｓは、例えば、上述した心区間長パラメータであったり、心音強度パラメータであったりする。また、同一のタイミングで心電データと心音データとを計測し、心電データ及び心音データからＣＡＢｓを算出する検査は、「ＣＡＢｓ検査」と呼ばれる。
図４に示すように、ＣＡＢｓ検査は、例えば入院中（入院直後時、病棟治療時、退院直前時）、外来時（初回外来時、第ｎ回外来時）及び在宅時に行われる。
【００２１】
（心拍数）
心拍数（以下、ＨＲ（Heart Rate）という場合がある）は、１分間当たりの一心拍の数である。心拍数は、図３（Ａ）に示すように、心電データのＲ点から次のＲ点までの間隔を一心拍とし、１分間の一心拍の数をカウントすることで計測することができる。また、心拍数は、図３（Ｂ）に示すように、心音データの正常心音Ｓ１から次のＳ１までの間隔を一心拍とし、１分間の一心拍の数をカウントすることで計測することができる。
【００２２】
（心拍長）
心拍長は、心電データのＲ点から次のＲ点までの間隔であり、一心拍の長さである。以後簡便のため、心拍長をＲ−Ｒという場合がある。
【００２３】
（ＣＡＢｓ）
ＣＡＢｓの具体例としては、例えば、電気的機械的活動時間（ＥＭＡＴ）、左室収縮時間（ＬＶＳＴ）、左室拡張潅流時間（ＬＤＰＴ）、左室拡張時間（ＬＶＤＴ）、ＥＭＡＴとＬＶＳＴとを合計した時間（ＱｏＳ２）、心電データのＱ点からＲ点までの時間間隔であるＱＲ幅（ＱＲＩ：QR Interval）、心電データのＱ点からＲ点を経てＳ点までの時間間隔であるＱＲＳ幅（ＱＲＳＤ：QRS Duration）が挙げられる。
また、ＣＡＢｓの具体例としては、例えば、心音データの正常心音Ｓ１の区間のピークピーク振幅（peak-to-peak amplitude）の最大値であるＳ１強度（Ｓ１  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、心音データの正常心音Ｓ２の区間のピークピーク振幅の最大値であるＳ２強度（Ｓ２  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、心音データの異常心音Ｓ３の区間のピークピーク振幅の最大値であるＳ３強度（Ｓ３  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、心音データの異常心音Ｓ４の区間のピークピーク振幅の最大値であるＳ４強度（Ｓ４  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）が挙げられる。
【００２４】
また、ＣＡＢｓの具体例としては、例えば、上述したＥＭＡＴ、ＬＶＳＴ、ＬＤＰＴ、ＬＶＤＴ、ＱｏＳ２、ＱＲＩ、ＱＲＳＤをそれぞれ心拍長（Ｒ−Ｒ）で除した値であるＥＭＡＴｃ、ＬＶＳＴｃ、ＬＤＰＴｃ、ＬＶＤＴｃ、ＱｏＳ２ｃ、ＱＲＩｃ、ＱＲＳＤｃが挙げられる。
さらに、ＣＡＢｓの具体例としては、例えば、心音データの正常心音Ｓ１，Ｓ２及び異常心音Ｓ３，Ｓ４それぞれの確からしさ（又は尤度）であるＳ１確度（Ｓ１  Ｓｔｒｅｎｇｔｈ）、Ｓ２確度（Ｓ２  Ｓｔｒｅｎｇｔｈ）、Ｓ３確度（Ｓ３  Ｓｔｒｅｎｇｔｈ）及びＳ４確度（Ｓ４  Ｓｔｒｅｎｇｔｈ）、並びに上述したＳ１強度、Ｓ２強度、Ｓ３強度及びＳ４強度の自然対数値であるｌｏｇ（Ｓ１  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、ｌｏｇ（Ｓ２  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、ｌｏｇ（Ｓ３  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）及びｌｏｇ（Ｓ４  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）が挙げられる。
【００２５】
電気的機械的活動時間（ＥＭＡＴ：Electro Mechanical Activation Time）は、心電データのＱ点から、心音データの正常心音Ｓ１のＳ１強度が最も強い点までの間隔である。ＥＭＡＴは、左心室の心筋が収縮するための心電データの電気的発火から、左心室が収縮を始めるまでの間隔を表す。ＥＭＡＴが１２０ｍｓを超えると、心臓の収縮能が低下していることを示唆していると言われている。
左室収縮時間（ＬＶＳＴ：Left Ventricular Systolic Time）は、正常心音Ｓ１のＳ１強度が最も強い点から、正常心音Ｓ２のＳ２強度が最も強い点までの間隔である。ＬＶＳＴは、心臓の収縮時間間隔を表す。
左室拡張潅流時間（ＬＤＰＴ：Left ventricular Diastolic Perfusion Time）は、正常心音Ｓ２のＳ２強度が最も強い点から、心電データのＱ点までの間隔である。ＬＤＰＴは、左心の拡張時間から電気的機械的活動時間（ＥＭＡＴ）を除いた時間間隔を表す。
【００２６】
左心拡張時間（ＬＶＤＴ：Left Ventricular Diastolic Time）は、正常心音Ｓ２のＳ２強度が最も強い点から、後続の正常心音Ｓ１のＳ１強度が最も強い点までの間隔である。ＬＶＤＴは、心臓の拡張時間間隔を表す。ＬＶＤＴは、ＬＤＰＴとＥＭＡＴとの和で示される。
【００２７】
ＥＭＡＴとＬＶＳＴを合計した時間（ＱｏＳ２）は、心電データのＱ点から正常心音Ｓ２のＳ２強度が最も強い点までの間隔である。ＱｏＳ２は、左心室の心筋が収縮するための心電データの電気的発火から左心の収縮が終わるまでの間隔を表す。
ＱＲ幅（ＱＲＩ：QR Interval）は、心電データのＱ点からＲ点までの時間間隔である。
ＱＲＳ幅（ＱＲＳＤ：QRS Duration）は、心電データのＱ点からＲ点を経てＳ点までの時間間隔である。ＱＲＳ幅が広いと、左心内での心電の興奮伝導に時間が掛り、速く興奮した心筋の場所と最後に興奮した心筋の場所の間で心筋の収縮開始タイミングがずれることを意味する。
【００２８】
以上説明した各指標（マーカ）は、同時計測された心電データと心音データとから算出可能なＣＡＢｓの具体例であるが、同時計測された心電データと心音データから算出可能な指標であれば、上記に限定されない。
【００２９】
（多次元ベクトル構成部）
多次元ベクトル構成部２０は、複数の時点における生物学的マーカデータから多次元ベクトルを構成する。多次元ベクトル構成部２０は、各種のＣＡＢｓから構成した多次元ベクトルであるＣＡＢｓベクトルを構成する。多次元ベクトル構成部２０は、構成したＣＡＢｓベクトルをベクトル間距離算出部３０に出力する。
【００３０】
多次元ベクトル構成部２０では、例えば、ＨＲ、ＥＭＡＴ、ＬＶＳＴ、ＬＤＰＴ、ＱＲＳＤ、ｌｏｇ（Ｓ１  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、ｌｏｇ（Ｓ２  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、ｌｏｇ（Ｓ３  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、ｌｏｇ（Ｓ４  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）の９個のＣＡＢｓを多次元ベクトル化する。ＥＭＡＴ、ＬＶＳＴ、ＬＤＰＴ、ＱＲＳＤは、血液ポンプとしての心臓の収縮、拡張運動の時間長に関するＣＡＢｓ（以後、心区間長ＣＡＢｓと呼ぶ）である。ｌｏｇ（Ｓ１  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、ｌｏｇ（Ｓ２  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、ｌｏｇ（Ｓ３  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、ｌｏｇ（Ｓ４  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）は、血液ポンプとしての心臓内部の血行動態に関連する心音の強度に関するＣＡＢｓ（以後、心音強度ＣＡＢｓと呼ぶ）である。
【００３１】
多次元ベクトルを構成する際、これらのＣＡＢｓはダイナミックレンジが異なる。このため、多次元ベクトル構成部２０は、それぞれのＣＡＢｓを線形正規化等の方法により、［０．０，１．０］区間正規化値に変換する。ＣＡＢｓの欠測がある場合は、前後のＣＡＢｓの値を用いて、線形補間、多項式近似等の方法により欠測値を穴埋めする方法や、各ＣＡＢｓのメディアン値で穴埋めする方法を用いれば良い。
【００３２】
多次元ベクトル構成部２０は、例えば、心不全患者毎に、入院直後時、退院直前時、初回外来時に５分間同時計測した心電データ、心音データから、ＨＲ、ＥＭＡＴ、ＬＶＳＴ、ＬＤＰＴ、ＱＲＳＤ、ｌｏｇ（Ｓ１  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、ｌｏｇ（Ｓ２  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、ｌｏｇ（Ｓ３  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）、ｌｏｇ（Ｓ４  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）の９つのＣＡＢｓの平均値を算出し、その平均値をさらに［０．０，１．０］区間正規化値に変換し、それらを統合して、９次元ＣＡＢｓベクトルを構成する。この９次元ＣＡＢｓベクトルは、心不全患者の心機能状態の１つの表現形であると考えられる。
【００３３】
（ベクトル間距離算出部）
ベクトル間距離算出部３０は、複数の時点から第一の点及び第二の点の２点を選択し、第一の点及び前記第二の点の間における多次元ベクトル間のベクトル間距離を算出する。選択される２点（第一の点及び第二の点）は、入院直後時と、退院直前時及び退院後初回外来時のいずれかと、であることが好ましい。
ベクトル間距離算出部３０は、ベクトル間距離と２点間の時間間隔とから、ベクトル間距離の日平均距離を算出してもよい。
【００３４】
また、ベクトル間距離算出部３０は、複数の時点から第一の点及び第二の点とは異なる第三の点を含む３点を選択してもよい。この場合、ベクトル間距離算出部３０は、第一の点と第二の点における多次元ベクトル間の距離である第一の距離と、第一の点と第三の点における多次元ベクトル間の距離である第二の距離と、第二の点と第三の点における多次元ベクトル間の距離である第三の距離を算出する。選択される３点（第一の点、第二の点及び第三の点）は、入院直後時と、退院直前時と、退院後初回又は２回以降の外来時と、であることが好ましい。
【００３５】
ベクトル間距離算出部３０は、上述した第一の距離を、第一の点の時間及び第二の点の時間間隔で除して、第一の日平均距離を算出し、上述した第二の距離を、第一の点の時間及び第三の点の時間間隔で除して、第二の日平均距離を算出し、上述した第三の距離を、第二の点の時間及び第三の点の時間間隔で除して、第三の日平均距離を算出してもよい。
ベクトル間距離算出部３０は、算出した距離または日平均距離を層別化部４０に出力する。
【００３６】
ベクトル間距離算出部３０では、例えば、入院直後時、退院直前時、初回外来時の各９次元ベクトル間相互のＣＡＢｓベクトル間の距離を全心不全患者毎に算出する。ベクトル間距離算出部３０では、ベクトル間距離として、ユークリッド距離、マハラノビス距離、マンハッタン距離、内積等の既存の距離を算出することができる。
【００３７】
図５は、ベクトル間距離算出部３０で算出された上述の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離の散布図である。図５では、心不全患者の入院直後時における９次元ＣＡＢｓベクトルと、退院直前時における９次元ＣＡＢｓベクトルとのユークリッド距離を横軸に取っている。また、図５では、心不全患者の入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離を縦軸に取っている。
図５において、初回外来から１年間に、再入院または死亡の心イベントが発生した患者群（心イベントあり患者群）を丸（〇）で示し、初回外来後から１年間に、再入院または死亡の心イベントが発生しなかった患者群（心イベントなし患者群）を三角（△）で示す。
【００３８】
図５は、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルとの距離が短く、かつ、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルとの距離が短い場合は、心イベントのリスクが高いことを示唆している。
また、図５は、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルとの距離が短くても、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルとの距離が長い場合は、心イベントのリスクが低いことを示唆している。
【００３９】
また、図５は、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルとの距離が長い場合は、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルとの距離も長く、心イベントのリスクが低いことを示唆している。
さらに、図５は、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルとの距離が長いにも拘わらず、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルとの距離が短い患者はいないことを示唆している。
【００４０】
（層別化部）
層別化部４０は、算出されたベクトル間距離を予め定められた閾値と比較し、比較の結果に基づいて被験者を層別化する。層別化部４０は、比較の結果又は層別化結果を表示部５０に表示する。
ベクトル間距離算出部３０において、２つの時点（第一の点及び第二の点）が選択された場合、層別化部４０は、第一のベクトル間距離と第一の距離閾値とを比較した第一の距離比較結果、第二の距離と第二の距離閾値とを比較した第二の距離比較結果とを得る。層別化部４０は、第一の距離比較結果及び第二の距離比較結果のいずれか１つ以上に基づいて、被験者を層別化する。
また、ベクトル間距離算出部３０において、３つの時点（第一の点、第二の点及び第三の点）が選択された場合、層別化部４０は、第一の距離比較結果及び第二の距離比較結果に加えて、第三の距離と第三の距離閾値とを比較した第三の距離比較結果を得る。層別化部４０は、第一の距離比較結果、第二の距離比較結果及び第三の距離比較結果のいずれか１つ以上に基づいて、被験者を層別化する。
【００４１】
図６は、ＣＡＢｓ検査の臨床現場での一実施例である。図６は、層別化部４０において、ベクトル間距離算出部３０で算出された多次元ベクトル間のベクトル間距離に基づいて被験者を層別化する様子を模式的に示している。図６には、ベクトル間距離算出部３０で算出された、２つの９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離が示されている。２つの９次元ＣＡＢｓベクトルは、急性非代償性心不全による入院直後時にＣＡＢｓ検査を行って取得した９次元ＣＡＢｓベクトル及び退院しても良いかどうかを判断する退院直前時にＣＡＢｓ検査を行って取得した９次元ＣＡＢｓベクトルである。
【００４２】
層別化部４０は、ベクトル間距離算出部３０で算出されたこれら２つの９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離を取得する。図６に示すように、層別化部４０は、取得したユークリッド距離を予め定められた距離に関する閾値である距離閾値（例えば、０．６）と比較する。距離閾値は、閾値の一例であり、層別化部４０又は心機能層別化システム１が有するメモリ（図示せず）に記憶されている。メモリに記憶された閾値は、予め記憶されていても良く、図示しないプロセッサの制御により書き換えられても良い。層別化部４０は、当該距離比較の結果に基づき被験者を層別化する。
【００４３】
すなわち、層別化部４０は、被験者の退院時におけるユークリッド距離が距離閾値（例えば、０．６）以下（図６に示す直線の左側領域）の場合に、当該被験者は心イベントのリスクが高い患者であると判断する。また、層別化部４０は、被験者の退院時におけるユークリッド距離が距離閾値（例えば、０．６）を超える（図６に示す直線の右側領域）場合には、当該被験者は心イベントのリスクが低い患者であると判断する。このようにして、層別化部４０において被験者の層別化が行われる。
【００４４】
（表示部）
表示部５０は、例えば液晶ディスプレイであり、層別化部４０における比較の結果（ユークリッド距離と距離閾値との大小関係）又は層別化結果（心イベントのリスクの高低）を表示する。比較の結果又は層別化結果は、医療従事者による標準治療の診断を補助する情報として表示部５０に提示される。また、表示部５０は、図示しない制御部の制御に従って、操作用ボタンとして複数の文字、数字、表、図形等のオブジェクトを画面上に表示してもよい。
また、表示部５０は、層別化部４０における比較の結果（大小関係）又は層別化結果を紙等に印字して表示する形態であっても良い。
【００４５】
（心機能層別化システムの利用について）
医師等の医療従事者は、表示部５０に表示された比較の結果が予め設定した閾値未満である場合や層別化結果が「心イベントのリスクが高い」ことを示す場合、患者の初回外来後に心イベントが発生するリスクが高いと判断することができる。
医療従事者は、退院後に心イベントが発生するリスクが高いと判断した場合、退院後も引き続き高頻度（例えば１日に１回の頻度）でＣＡＢｓ検査を行うように患者に指導する。患者は、然るべき方法により、ＣＡＢｓ検査が可能な医療機器を自宅に持ち帰り、医師に指導された然るべき手順に従って、在宅時等にＣＡＢｓ検査を行う。また、患者は、退院
後は外来時毎に院内でＣＡＢｓ検査を行ってもよい。
【００４６】
なお、同時に計測した被験者の生物学的マーカデータの取得は入院中、退院後に関わらず常時行われ、ネットワークを介して生物学的マーカデータが心機能層別化システム１に送信されるようにしても良い。この場合、医師は、心機能層別化システム１における層別化の結果を参照して、電話による通話やインターネットを介した音声又は動画通信等により、ＣＡＢｓ検査や服薬を患者に指導しても良い。この場合、患者は在宅しながら医師の指導を受けることができ、患者負担を軽減することができ好ましい。
【００４７】
以上説明した心機能層別化システム１は、少なくとも一つのプロセッサを備えており、プロセッサは、データ取得部１０、多次元ベクトル構成部２０、ベクトル間距離算出部３０及び層別化部４０として機能する。
すなわち、心機能層別化システム１は、命令を実行する少なくとも一つのプロセッサと、プログラムを記憶する記憶部とを備えている。プログラムは、プロセッサに、複数の時点における被験者の心機能に関連する生物学的マーカデータを取得し、複数の時点における生物学的マーカデータから多次元ベクトルを構成し、複数の時点から少なくとも第一の点及び第二の点の２つの時点以上を選択し、２つの時点における多次元ベクトル間のベクトル間距離を算出し、ベクトル間距離を予め定められた距離閾値と比較し、比較の結果に基づいて被験者を層別化する命令を実行させる。
【００４８】
＜変形例＞
本実施形態では、入院中の心不全治療により退院しても良いかどうかを判断する退院直前時で層別化を行う心機能層別化システム１の例を示したが、このような構成に限られない。例えば、心機能層別化システム１は、退院直前時のタイミングに替えて、病棟治療時の任意のタイミング又は退院後の外来時にＣＡＢｓ検査を行い、層別化を行っても良い。
【００４９】
例えば、図７はＣＡＢｓ検査の臨床現場での他の実施例である。図７は、層別化部４０において、ベクトル間距離算出部３０で算出された多次元ベクトル間のベクトル間距離に基づいて被験者を層別化する様子を模式的に示している。図７には、ベクトル間距離算出部３０で算出された、２つの９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離が示されている。
【００５０】
データ取得部１０は、急性非代償性心不全による入院直後時に行ったＣＡＢｓ検査の検査結果を生物学的マーカデータとして取得する。また、データ取得部１０は、患者が退院した後の初回外来時に行ったＣＡＢｓ検査の検査結果を生物学的マーカデータとして取得する。
多次元ベクトル構成部２０は、データ取得部１０が取得した入院直後時及び初回外来時の生物学的マーカデータから、２つの９次元ＣＡＢｓベクトルをそれぞれ構成する。
【００５１】
ベクトル間距離算出部３０は、多次元ベクトル構成部２０で構成された２つの９次元ＣＡＢｓベクトルのベクトル間距離（例えばユークリッド距離）を算出し、層別化部４０に出力する。
層別化部４０は、ベクトル間距離算出部３０から入力されたベクトル間距離と、予め設定された閾値（例えば、０．６）とを比較し、比較の結果に基づいて被験者を層別化する。層別化部４０は、表示部５０に対して比較の結果又は層別化結果を出力する。
表示部５０は、比較の結果又は層別化結果を表示する。これにより、医師等の医療従事者に比較の結果又は層別化結果を提示することができる。
【００５２】
医師等の医療従事者は、表示部５０に表示された比較の結果又は層別化結果に基づき、今後の心イベントの発生リスクを予測することができる。医療従事者は、予測した心イベントの発生リスクに基づいて、在宅時又は外来時に院内でＣＡＢｓ検査を行うように患者に指導することができる。
【００５３】
＜第一実施形態の効果＞
第一実施形態に係る心機能層別化システム１は、以下の効果を有する。
（１）心機能層別化システム１では、被験者から継続的に得られた心電データ及び心音データから得られた生物学的マーカデータに基づいて、患者の層別化結果（心イベントのリスクの高低）や、層別化の基準となる比較の結果（ベクトル間距離と閾値との大小関係）を医師等の医療関係者に提示することができる。このため、例えば医師は、患者の心不全患者の状態をより適切に把握及び判断して心不全患者毎に適切な医療を提供することができ、医療現場を支援することが可能となる。
【００５４】
（２）心機能層別化システム１では、上述した層別化結果や、層別化の基準となる比較の結果を医師等の医療関係者に提示することができる。このため、医師等の医療関係者による服薬療法、心リハ運動療法等の心不全治療を患者毎に個別化・最適化して心不全患者が再入院を予防することが可能であり、患者のＱＯＬ（Quality Of Life）の向上及び、医療経済的メリットの創出を可能とする。
【００５５】
３．第二実施形態
以下、図２から図７を参照しつつ、図８から図１４を用いて、第二実施形態に係る心機能層別化システム２について説明する。
第二実施形態に係る心機能層別化システム２は、心不全患者の心機能状態の軌跡を描画して表示する心機能状態点表示部７０を有する点で、第一実施形態に係る心機能層別化システム１と相違する。
【００５６】
図８は、心機能層別化システム２一構成例を示すブロック図である。図８に示すように、心機能層別化システム２は、データ取得部１０、多次元ベクトル構成部２０、ベクトル間距離算出部３０、層別化部４０及び表示部５０を備えている。また、心機能層別化システム２は、二次元座標算出部６０、心機能状態点表示部７０及びアラート通知部８０を備えている。心機能層別化システム２は、必ずしも表示部５０を必要としない。
【００５７】
以下、心機能層別化システム２の二次元座標算出部６０、心機能状態点表示部７０及びアラート通知部８０について詳細に説明する。なお、データ取得部１０、多次元ベクトル構成部２０、ベクトル間距離算出部３０、層別化部４０及び表示部５０は、心機能層別化システム１の対応する各部と同様の構成であるため、説明を省略する。
【００５８】
＜心機能層別化システムの構成＞
（二次元座標算出部）
二次元座標算出部６０は、多次元ベクトル構成部２０で構成された複数の多次元ベクトルに対応する二次元平面上座標を、数学的手法を用いて算出する。
二次元座標算出部６０で用いられる数学的手法としては、例えば、文献「J. W. Sammon, “A nonlinear mapping for data structure analysis”, IEEE Trans. Computers, vol.C-18, no.5, pp.401-409, May 1969.」で開示されたSammon法、射影追跡法、自己組織化マップ法等の多次元尺度構成法（ＭＤＳ：Multi-Dimensional Scaling）や、主成分分析法の主成分による二次元可視化等のアルゴリズムが挙げられる。
【００５９】
（心機能状態点表示部）
心機能状態点表示部７０は、二次元座標算出部６０で算出された二次元平面上座標に基づいて、複数の多次元ベクトルに対応する点を二次元平面上に表示し、複数の心機能状態点を線分で連結して描画する。複数の多次元ベクトルに対応する点は、複数の心機能状態を表す心機能状態点として表示される。心機能状態点表示部７０は、多次元ベクトル構成部２０で構成したＣＡＢｓベクトル群を二次元に可視化することにより、心不全患者の心機能状態の軌跡を医師等の医療従事者や患者等に提示することができる。
心機能状態点表示部７０に表示される心機能状態点には、服薬、医師所見、診断及び医療履歴等を含む情報が紐づいている。また、心機能状態点には、対応する多次元ベクトルが紐づいている。
【００６０】
心機能状態点表示部７０は、二次元平面上に、心イベントリスクに応じたリスクレベル領域を表示する。リスクレベル領域は、例えば心イベントリスクが高い領域又は心イベントリスクが低い領域である。リスクレベル領域は、円形、半円形、多角形等や、曲線に囲まれた形状として表示される。
心機能状態点表示部７０は、表示部５０と一体的に構成されていても良い。
【００６１】
（アラート通知部）
アラート通知部８０は、患者の心機能状態が所定のリスクレベルの範囲に入った場合、又は所定のリスクレベルの範囲外に脱した場合にアラートを医師等の医療関係者に通知する。例えば、アラート通知部８０は、心機能状態点表示部７０に表示された複数の心機能状態点を連結する線分が、心機能状態点表示部７０に表示されたリスクレベル領域の境界と交わったときに、アラートを医師等の医療関係者に通知する。
【００６２】
アラート通知部８０は、例えばアラートとして音声が出力されるスピーカである。また、アラート通知部８０は、例えばアラートとして文字、図形、写真等が表示される液晶ディスプレイ、タッチパネル等の表示部であっても良い。アラート通知部８０が表示部である場合、表示部５０がアラート通知部８０として機能しても良い。
【００６３】
アラートは、例えば医師が患者に対して来院を促したり、安静にするように通知したりすることに利用される。また、アラートは、患者に対して処方される現行の治療薬の用量用法を変更する示唆、異なる治療薬を投与する示唆、治療薬の異なる組み合わせを投与する示唆、運動強度の変更などにも利用することができる。アラートは、患者の状態が「心イベントリスクが低い」状態から「心イベントリスクが高い」状態に遷移した場合のみでなく、「心イベントリスクが高い」状態から「心イベントリスクが低い」状態に遷移した場合にも医療関係者に通知される。
【００６４】
なお、心機能状態点に紐づく情報（医療履歴等の情報や対応する多次元ベクトル）や、アラート通知部８０で通知されるアラートは、後述する心イベント予測情報提示部の提示対象者が共有したり受けたりすることができる。
【００６５】
＜心機能状態点の描画の具体例＞
以下、心機能状態点表示部７０における心機能状態点の描画について具体例を用いて説明する。
【００６６】
（急性非代償性心不全で入院した患者群の心機能状態点の軌跡）
図９は、急性非代償性心不全（ＡＤＨＦ）で入院した患者群の入院直後時、退院直前時及び初回外来時、並びにみなし健常者の９次元ＣＡＢｓベクトルに一対一に対応する心機能状態点を、Ｓａｍｍｏｎ法を用いて二次元写像平面上に描画した散布図の具体例である。
【００６７】
図９の散布図において、三角（△）で表示される入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルに一対一に対応する心機能状態点は、右下領域付近を中心に分布している。四角（□）で表示される退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルに一対一に対応する心機能状態点は、中央領域付近を中心に分布している。丸（〇）で表示される初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルに一対一に対応する心機能状態点は、左上領域付近を中心に分布している。また、図９から、みなし健常者群の上記９次元ＣＡＢｓベクトル（菱形（◇）で表示）に一対一に対応する心機能状態点は、左上領域付近を中心に分布している。
ＡＤＨＦ入院患者は、心不全治療により、全体として入院直後時→退院直前時→初回外来時の時間の経過に連れて心機能が回復する。このため、図９の散布図において、９次元ＣＡＢｓベクトルに対応する心機能状態点が右下から左上の領域に移動している。したがって、ＡＤＨＦ入院患者の心機能状態点が、みなし健常者群の心機能状態点に近接している様子が観察できる。
【００６８】
（心イベントがないＡＤＨＦ患者群の心機能状態点の軌跡）
図１０は、初回外来後１年間に再入院や死亡の心イベントがないＡＤＨＦ患者群に限定して、心機能状態点の軌跡を、Ｓａｍｍｏｎ法を用いて二次元写像平面上に描画した図の具体例である。図１０は、初回外来後１年間に心イベントがないＡＤＨＦ患者群の入院直後時から退院直前時を経て初回外来時に至る３つの時点間での９次元ＣＡＢｓベクトルに一対一に対応する心機能状態点の軌跡を示している。
【００６９】
図１０から、心イベントがないＡＤＨＦ患者群には、心機能状態点の軌跡の二次元写像平面上の長さ（複数の心機能状態点を連結する線分の長さ）が長いＡＤＨＦ患者が多いことが観察される。特に、心イベントがないＡＤＨＦ患者群は、三角（△）で表示される入院直後時から四角（□）で表示される退院直前時までの心機能状態点の軌跡の二次元写像平面の長さが長いことが観察できる。
【００７０】
これらの観察から、入院直後時から初回外来時までの９次元ＣＡＢｓベクトルに一対一に対応する心機能状態点の軌跡が長いＡＤＨＦ患者は、初回外来後心イベントが起こりにくいことが推察される。また、心イベントが起こらないＡＤＨＦ患者は、入院中の医療で大幅に回復していることが推察される。
【００７１】
（心イベントがあったＡＤＨＦ患者群の心機能状態点の軌跡）
図１１は、初回外来後１年間に再入院や死亡の心イベントがあったＡＤＨＦ患者群に限定して、心機能状態点の軌跡をＳａｍｍｏｎ法を用いて二次元写像平面上に描画した図の具体例である。図１１は、初回外来後１年間に再入院や死亡の心イベントがあったＡＤＨＦ患者群の入院直後時から退院直前時を経て初回外来時に至る３つの時点間での９次元ＣＡＢｓベクトルに一対一に対応する心機能状態点の軌跡を示している。なお、図１１中、心機能状態点が１点または２点の患者は、退院直前時、初回外来時のＣＡＢｓ検査が何らかの事情で実施できなかったことを示す。
【００７２】
図１１から、心イベントがあったＡＤＨＦ患者群には、心機能状態点の軌跡の二次元写像平面上の長さ（複数の心機能状態点を連結する線分の長さ）が短い患者が多いことが観察される。これらの観察から、心イベントがあるＡＤＨＦ患者群の多くは、心不全の状態の変化が少なく、入院期間中及び退院後に十分な心機能の回復が得られなかったことが推察される。
【００７３】
＜心機能状態点の描画の具体例＞
以下、心機能状態点表示部７０において表示される、心イベントのリスクに応じたリスクレベルを示すリスクレベル領域について、具体例を用いて説明する。
【００７４】
図１２は、図９の散布図に、心イベントリスクが高いリスクレベル領域を示す半円を重ね合わせ表示した図の例である。図１２において、心機能状態点の軌跡の二次元写像平面座標が、この半円内に位置している場合は、当該心機能状態点に対応する患者の心イベントリスクが高いことを示唆している。
【００７５】
図１３は、図９の散布図に、心イベントリスクが低いリスクレベル領域を示す半円を重ね合わせ表示した図の例である。図１３において、心機能状態点の軌跡の二次元写像平面座標が、この半円内に位置している場合は、当該心機能状態点に対応する患者の心イベントリスクが低いことを示唆している。
【００７６】
図１４は、図１１の心イベントがあったＡＤＨＦ患者群の心機能状態点の軌跡を描画した図に、心イベントリスクが高いリスクレベル領域を示す半円を重ね合わせ表示した図の例である。図１４において、心イベントが発生している患者の心機能状態点の軌跡の全体又は一部（軌跡の先端）がこの半円の中に包含されている様子が観察される。
【００７７】
これらの心イベントリスクを示すリスクレベル領域の表示においては、心不全の個々の症例に関するクリニカルシナリオ（ＣＳ）分類、急性心不全病態分類、心不全入院歴による分類、Ｋｉｌｌｉｐ分類、ＮｏＨＲｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎ分類、Ｆｏｒｒｅｓｔｅｒ分類、ＮＹＨＡ分類、同定された心不全の増悪因子、駆出率、医師所見等が考慮されるべきであることは言うまでもない。
【００７８】
以上説明した心機能層別化システム２は、少なくとも一つのプロセッサを備えており、プロセッサは、データ取得部１０、多次元ベクトル構成部２０、ベクトル間距離算出部３０、層別化部４０及び二次元座標算出部６０として機能する。また、プロセッサは、表示部５０、心機能状態点表示部７０及びアラート通知部８０の一部として機能しても良い。
すなわち、心機能層別化システム１は、命令を実行する少なくとも一つのプロセッサと、プログラムを記憶する記憶部とを備えている。プログラムは、プロセッサに、複数の時点における被験者の心機能に関連する生物学的マーカデータを取得し、複数の時点における生物学的マーカデータから多次元ベクトルを構成し、複数の時点から少なくとも第一の点及び第二の点の２つの時点以上を選択し、２つの時点における多次元ベクトル間のベクトル間距離を算出し、ベクトル間距離を予め定められた閾値と比較し、比較の結果に基づいて被験者を層別化し、複数の多次元ベクトルに対応する二次元平面上座標を、数学的手法を用いて算出する命令を実行させる。
【００７９】
＜第二実施形態の効果＞
第二実施形態に係る心機能層別化システム２は、第一実施形態に記載の効果（１）（２）に加えて、以下の効果を有する。
（３）心機能層別化システム２は、患者の心機能状態点の軌跡（図１０、図１１）やリスクレベル領域（図１２、図１３）を、医師の適切な判断の下で患者に示すことができる。このため、患者やその家族、医療従事者の間で、患者の心不全治療の経過を共有することができる。
【００８０】
（４）心機能層別化システム２は、ＡＤＨＦ患者の９次元ＣＡＢｓベクトルに一対一に対応する心機能状態点の軌跡に基づいて、心不全の状態を定量的に示すことが出来る。例えば、ＡＤＨＦ患者の９次元ＣＡＢｓベクトルに一対一に対応する心機能状態点の軌跡が右下の領域から左上の領域に推移している場合、医師は患者及び家族に心不全治療が良い方向に向かっていることを示すことができる。これにより、患者は服薬治療等が上手く行っていることを納得でき、不安が除去されて心理状態の低下（例えば鬱状態になる）の回避につながる可能性がある。
【００８１】
（５）心機能層別化システム２は、ＡＤＨＦ患者の９次元ＣＡＢｓベクトルに一対一に対応する心機能状態点の軌跡に基づいて、心不全の状態を定量的に示すことが出来る。このため、医師は、ＡＤＨＦ患者の９次元ＣＡＢｓベクトルに一対一に対応する心機能状態点の軌跡に基づいて、当該ＡＤＨＦ患者の服薬状況等を推測することができる。例えば、ＡＤＨＦ患者の心機能状態点の軌跡の左上の領域への移動が停滞している場合、医師はＡＤＨＦ患者が服薬を怠っている可能性を推測し、適切な指導を行うことが可能となる可能性がある。
以上のように、患者、家族、医療従事者（医師等）との間で、心機能層別化システム２における心不全の状態の数値化方法や図表化方法を共有することにより、三者間の共同作業が容易になる。
【００８２】
４．第三実施形態
以下、図２から図１４を参照しつつ、図１５を用いて、第三実施形態に係る心機能層別化システム３について説明する。
第三実施形態に係る心機能層別化システム３は、層別化部４０で層別化された層別化結果に基づいて心イベント予測情報を提示する心イベント予測情報提示部９０を有する点で、心機能層別化システム１及び心機能層別化システム２と相違する。
【００８３】
図１５は、心機能層別化システム３一構成例を示すブロック図である。図１５に示すように、心機能層別化システム３は、データ取得部１０、多次元ベクトル構成部２０、ベクトル間距離算出部３０、層別化部４０及び表示部５０を備えている。また、心機能層別化システム２は、二次元座標算出部６０、心機能状態点表示部７０及びアラート通知部８０を備えている。さらに、心機能層別化システム２は、心イベント予測情報提示部９０を備えている。心機能層別化システム２は、必ずしも表示部５０、二次元座標算出部６０、心機能状態点表示部７０及びアラート通知部８０を必要としない。
【００８４】
以下、心機能層別化システム３の心イベント予測情報提示部９０について詳細に説明する。なお、データ取得部１０、多次元ベクトル構成部２０、ベクトル間距離算出部３０、層別化部４０、表示部５０、二次元座標算出部６０、心機能状態点表示部７０及びアラート通知部８０は、心機能層別化システム２の対応する各部と同様の構成であるため、説明を省略する。
【００８５】
＜心機能層別化システムの構成＞
（心イベント予測情報提示部）
心イベント予測情報提示部９０は、層別化部４０で層別化された層別化結果に基づいて心イベントを予測し、心イベント予測情報を提示する。心イベント予測情報は、例えば、心不全患者の退院後または初回外来後１年間で、当該心不全患者に再入院や死亡の心イベントが発生するかどうかを予測した結果である。
【００８６】
心イベント予測情報提示部９０は、層別化部４０での層別化結果に基づいて、退院後または初回外来後１年間に心イベントが発生する患者群を抽出し、心イベント予測情報として提示する。心イベント予測情報提示部９０は、例えばＡＤＨＦ患者の初回外来時に、心イベント予測情報を提示する。心イベント予測情報提示部９０の提示対象者は、例えば、患者、家族、医師、看護師、薬剤師、介護士、医療機器会社、製薬会社等である。
【００８７】
以下、心イベント予測情報提示部９０で提示される心イベント予測情報について考察する。
（ウェルチｔ検定Ａ）
（ａ）入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離に関して、ＡＤＨＦ患者の心イベントあり患者群と心イベントなし患者群との間でウェルチｔ検定を実施した。
（ｂ）入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離に関して、ＡＤＨＦ患者の心イベントあり患者群と心イベントなし患者群との間でウェルチｔ検定を実施した。
（ｃ）退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルと初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離に関して、ＡＤＨＦ患者の心イベントあり患者群と心イベントなし患者群との間でウェルチｔ検定を実施した。
【００８８】
（ｄ）入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離を入院直後時と退院直前時の時間間隔の日数で除した、日平均ユークリッド距離に関して、ＡＤＨＦ患者の心イベントあり患者群と心イベントなし患者群との間でウェルチｔ検定を実施した。
（ｅ）入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離を入院直後時と初回外来時の時間間隔の日数で除した、日平均ユークリッド距離に関して、ＡＤＨＦ患者の心イベントあり患者群と心イベントなし患者群との間でウェルチｔ検定を実施した。
（ｆ）退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルと初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離を退院直前時と初回外来時の時間間隔の日数で除した、日平均ユークリッド距離に関して、ＡＤＨＦ患者の心イベントあり患者群と心イベントなし患者群との間でウェルチｔ検定を実施した。
【００８９】
（ウェルチｔ検定Ｃ）
（ｇ）入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルから退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルへの９次元移動ベクトルと退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルから初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルへの９次元移動ベクトルが成す角度に関して、ＡＤＨＦ患者の心イベントあり患者群と心イベントなし患者群との間でウェルチｔ検定を実施した。
（ｈ）入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルから退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルへの９次元移動ベクトルと入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルから初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルへの９次元移動ベクトルが成す角度に関して、ＡＤＨＦ患者の心イベントあり患者群と心イベントなし患者群との間でウェルチｔ検定を実施した。
（ｉ）入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルから初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルへの９次元移動ベクトルと退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルから初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルへの９次元移動ベクトルが成す角度に関して、ＡＤＨＦ患者の心イベントあり患者群と心イベントなし患者群との間でウェルチｔ検定を実施した。
【００９０】
なお、上記において、２つの９次元移動ベクトルが成す角度は、２次元の場合と同様に、２つの９次元移動ベクトルの内積を２つの９次元移動ベクトルの長さで除することにより、算出することができる。
【００９１】
ウェルチｔ検定におけるｐ値がｐ＜０．０５の場合、心イベントあり患者群と心イベントなし患者群の二群間で、移動ベクトルのユークリッド距離と角度の分布が統計的に優位に離れていると判断される。以下の表１から表３に、ウェルチｔ検定Ａからウェルチ検定Ｃの結果（ｐ値）をそれぞれ示す。
【００９２】
【表１】
2020202946.tif 000003
【００９３】
【表２】
2020202946.tif 000004
【００９４】
【表３】
2020202946.tif 000005
【００９５】
また、図１６に、ＡＤＨＦ患者の心イベントあり患者群と心イベントなし患者群のそれぞれに関して、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離の箱ひげ図を示す。
【００９６】
表１及び図１６から、心イベントあり患者群は、心イベントなし患者群に比べて、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離が統計的に優位に短いことが推定できる。
【００９７】
また、図１７に、ＡＤＨＦ患者の心イベントあり患者群と心イベントなし患者群のそれぞれに関して、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離の箱ひげ図を示す。
【００９８】
表２及び図１７から、心イベントあり患者群は、心イベントなし患者群に比べて、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離が統計的に優位に短いことが推定できる。
【００９９】
また、図１８に、ＡＤＨＦ患者の心イベントあり患者群と心イベントなし患者群のそれぞれに関して、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルから退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルへの９次元移動ベクトルと退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルから初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルへの９次元移動ベクトルが成す角度の箱ひげ図を示す。
【０１００】
表１及び図１８から、心イベントあり患者群は、心イベントなし患者群に比べて、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルから退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルへの９次元移動ベクトルと退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルから初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルへの９次元移動ベクトルの角度が統計的に優位に小さいことが推定できる。
【０１０１】
表１、表２及び表３から得られるこれらの推定及び図５に示すユークリッド距離の散布図から、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離に対する閾値として、例えば０．６を設定する。
表４は、閾値を０．６に設定して、初回外来後１年間に再入院や死亡の心イベントが発生するかどうかを予測する方法の性能の評価結果を示している。
【０１０２】
【表４】
2020202946.tif 000006
【０１０３】
表４において、予測「真」は、上述したユークリッド距離が０．６以下であった被験者数を示す。予測「真」とは、初回外来後１年間に再入院や死亡の心イベントが発生するリスクが高いと予測されたことをいう。また、表２において、予測「偽」は、上述したユークリッド距離が０．６超であった被験者数を示す。予測「偽」とは、初回外来後１年間に再入院や死亡の心イベントが発生するリスクが低いと予測されたことをいう。
表４において、心イベント「真」は、初回外来後１年間に再入院や死亡の心イベントが実際に発生した被験者数を示す。表２において、心イベント「偽」は、初回外来後１年間に再入院や死亡の心イベントが実際に発生しなかった被験者数を示す。
【０１０４】
表４において、「感度」は、初回外来後１年間に再入院や死亡の心イベントが実際に発生した被験者数に対する、初回外来後１年間に再入院や死亡の心イベントが発生するリスクが高いと予測された被験者数の割合（予測「真」／心イベント「真」）である。
表４において、「特異度」は、初回外来後１年間に再入院や死亡の心イベントが発生しないかった被験者数に対する、初回外来後１年間に再入院や死亡の心イベントが発生するリスクが低いと予測された被験者数の割合（予測「偽」／心イベント「偽」）である。
表４において、「陽性的中率」は、初回外来後１年間に再入院や死亡の心イベントが発生するリスクが高いと予測された被験者数に対する、初回外来１年間に再入院や死亡の心イベントが実際に発生した被験者数の割合（心イベント「真」／予測「真」）である。
表４において、「陰性的中率」は、初回外来後１年間に再入院や死亡の心イベントが発生するリスクが低いと予測された被験者数に対する、初回外来後１年間に再入院や死亡の心イベントが実際に発生しなかった被験者数の割合（心イベント「偽」／予測「偽」）である。
【０１０５】
表４に示すように、心イベント予測情報提示部９０における心イベントの予測により、約９０％の感度、陰性的中率が得られる。
すなわち、本実施形態における心イベントの予測方法により、医師は簡便な方法で、ＡＤＨＦ患者の初回外来後１年間に心イベントが発生する患者群の約９０％を初回外来時に抽出できることを意味する。これにより、心イベントリスクが高い心不全患者に対して選択的に適切な医療を医師が提供することを支援することができる。
心イベント予測情報提示部９０は、例えばＡＤＨＦ患者初回外来後の初回外来時にＣＡＢ検査を行って得た検査結果に基づき、当該ＡＤＨＦ患者の心イベントが発生するリスクを予測して表示する。
【０１０６】
上述した心イベントの予測では、心イベントが発生するリスクが低いと予測されたＡＤＨＦ患者群に対する心イベントが発生するリスクが高いと予測されたＡＤＨＦ患者群の初回外来後１年以内の再入院率は約５．５倍、相対危険度は約５．５倍、オッズ比は約１１倍であった。
心イベント予測情報提示部９０は、これらの再入院率、相対危険度、オッズ比、あるいはこれらから算出される心イベント発生リスクを表現するスコアを表示する。
【０１０７】
図７、表４に示すように、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離に対する閾値として、例えば０．６を設定する例について説明した。また、同様に、心イベント予測情報提示部９０における心イベントの予測により、心イベントが発生するリスクが高いと予測されたＡＤＨＦ患者群と心イベントが発生するリスクが低いと予測されたＡＤＨＦ患者群の二群に分けて、陽性的中率、陰性的中率、初回外来後１年以内の再入院率等を算出する例について説明した。
しかしながら、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルと初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離に対する閾値として、０．６に加えて、例えば、０．４を設定してもよい。また、ＡＤＨＦ患者群を三群に層別化し、層別毎に初回外来後１年以内の再入院率やそれに関連付けられた、心イベント発生リスクを算出して、表示しても良い。
【０１０８】
さらには、心イベント予測情報提示部９０は、入院直後時及び初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離だけでなく、入院直後時及び退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルのユークリッド距離を用いて心イベント予測情報を表示してもよい。
また、心イベント予測情報提示部９０は、このようなユークリッド距離に替えて又はユークリッド距離とともに、入院直後時の９次元ＣＡＢｓベクトルから退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルへの９次元移動ベクトルと、退院直前時の９次元ＣＡＢｓベクトルから初回外来時の９次元ＣＡＢｓベクトルへの９次元移動ベクトルとが成す角度を用いて心イベント予測情報を表示してもよい。
心イベント予測情報提示部９０は、このようなユークリッド距離及び９次元移動ベクトル同士が成す角度を１つ以上の閾値を用いてＡＤＨＦ患者群を層別化し、複数の層別に退院後や初回外来後の再入院率や再入院率と関連付けて算出した、心イベント発生リスクを表現するスコアを表示しても良い。
【０１０９】
以上説明した心機能層別化システム３は、少なくとも一つのプロセッサを備えており、プロセッサは、データ取得部１０、多次元ベクトル構成部２０、ベクトル間距離算出部３０、層別化部４０及び二次元座標算出部６０として機能する。また、プロセッサは、表示部５０、心機能状態点表示部７０、アラート通知部８０及び心イベント予測情報提示部９０の一部として機能しても良い。
すなわち、心機能層別化システム３は、命令を実行する少なくとも一つのプロセッサと、プログラムを記憶する記憶部とを備えている。プログラムは、プロセッサに、複数の時点における被験者の心機能に関連する生物学的マーカデータを取得し、複数の時点における生物学的マーカデータから多次元ベクトルを構成し、複数の時点から少なくとも第一の点及び第二の点の２つの時点以上を選択し、２つの時点における多次元ベクトル間のベクトル間距離を算出し、ベクトル間距離を予め定められた閾値と比較し、比較の結果に基づいて被験者を層別化し、複数の多次元ベクトルに対応する二次元平面上座標を、数学的手法を用いて算出する命令を実行させる。
【０１１０】
＜第三実施形態の効果＞
第三実施形態に係る心機能層別化システム３は、第一又は第二実施形態に記載の効果（１）〜（４）に加えて、以下の効果を有する。
（５）心機能層別化システム３は、ＡＤＨＦ患者にＣＡＢ検査を行って得た検査結果に基づき、当該ＡＤＨＦ患者の心イベントを予測して心イベント予測情報を表示する心イベント予測情報提示部９０を有する。このため、医師は、心イベント予測情報を参照して、初回外来後１年間に心イベントが発生しなそうな患者群の約９０％を例えば初回外来時に抽出することができる。これにより、心イベントリスクが低い心不全患者に対して過剰な医療を医師が提供することを回避することができる。
【０１１１】
（６）心機能層別化システム３は、入院後の服薬治療開始時と、服薬治療開始後数日経過時に、ＡＤＨＦ患者にＣＡＢｓ検査を行って、心イベント予測情報を提示することもできる、この場合、医師は、心イベント予測情報に基づいて薬剤の治療効果を把握することが可能である。また、医師は、心イベント予測情報に基づいて病棟治療時に薬剤の組み合わせや用法・容量を変えた際の効果を容易に把握することができる。
【０１１２】
（７）心機能層別化システム３は、心イベント予測情報を提示することにより、心不全患者に対する心臓リハビリテーションの治療効果の確認を行うことができる。例えば、心臓リハビリテーションの一つである運動療法を開始した際、運動療法開始後数週間または数か月経過後に行ったＣＡＢｓ検査の結果から、それぞれの時点における９次元ＣＡＢｓベクトルを構成し、両者の距離を予め設定した閾値と比較する。これにより、医師は、心イベント予測情報に基づいて運動療法の効果を容易に把握することができる。また、医師は、運動療法の処方を変えた際も同様に、心イベント予測情報に基づいて運動療法の効果を容易に把握することができる。
【０１１３】
５．第四実施形態
＜心機能層別化システムの構成＞
以下、図２から図１５を参照しつつ、図１９を用いて、第二実施形態に係る心機能層別化システム４について説明する。
【０１１４】
図１９は、心機能層別化システム４の一構成例を示すブロック図である。図１９に示すように、心機能層別化システム４は、データ取得部１０、多次元ベクトル構成部２０、多次元移動ベクトル構成部２５、ベクトル間角度算出部３０Ａ、層別化部４０Ａ及び表示部５０を備えている。すなわち、心機能層別化システム４は、新たに多次元移動ベクトル構成部２５を備え、ベクトル間距離算出部３０及び層別化部４０に替えてベクトル間角度算出部３０Ａ及び層別化部４０Ａを備える点で、第一実施形態に係る心機能層別化システム１と相違する。
以下、多次元移動ベクトル構成部２５、ベクトル間角度算出部３０Ａ及び層別化部４０Ａについて詳細に説明する。なお、データ取得部１０、多次元ベクトル構成部２０及び表示部５０については、第一実施形態と同様であるため説明を省略する。
【０１１５】
（多次元移動ベクトル構成部）
多次元移動ベクトル構成部２５は、多次元ベクトル構成部２０で構成された多次元ベクトルのうち、選択された２つの時点における多次元ベクトル間の移動ベクトルを構成する。多次元移動ベクトル構成部２５は、例えば、生物学的マーカデータが取得された複数の時点から少なくとも第一の点、第二の点及び第三の点の３つの時点を選択し、各時点における多次元ベクトル間の移動ベクトルを構成する。すなわち、多次元移動ベクトル構成部２５は、第一の点と第二の点における多次元ベクトル間の移動ベクトルである第一の多次元移動ベクトルと、第二の点と第三の点における多次元ベクトル間の移動ベクトルである第二の多次元移動ベクトルと、第一の点と第三の点における多次元ベクトル間の移動ベクトルである第三の多次元移動ベクトルとを構成する。
【０１１６】
（ベクトル間角度算出部）
ベクトル間角度算出部３０Ａは、多次元移動ベクトル構成部２５において得られた多次元移動ベクトル同士のなす角を算出する。具体的に、ベクトル間角度算出部３０Ａは、多次元移動ベクトル構成部２５によって構成された第一の多次元移動ベクトルと第二の多次元移動ベクトルとの角度である第一の角度を算出する。同様に、ベクトル間角度算出部３０Ａは、多次元移動ベクトル構成部２５によって構成された第一の多次元移動ベクトルと第三の多次元移動ベクトルとの角度である第二の角度を算出する。また、同様に、ベクトル間角度算出部３０Ａは、多次元移動ベクトル構成部２５によって構成された第二の多次元移動ベクトルと第三の多次元移動ベクトルとの角度である第三の角度を算出する。
【０１１７】
選択される３点（第一の点、第二の点及び第三の点）は、入院直後時と、退院直前時と、退院後初回又は２回以降の外来時と、であることが好ましい。
ベクトル間角度算出部３０Ａは、算出したベクトル間角度を層別化部４０Ａに出力する。
ベクトル間角度算出部３０Ａでは、例えば、入院直後時、退院直前時、初回外来時の各９次元ベクトル間相互のＣＡＢｓベクトル間の角度を全心不全患者毎に算出する。
【０１１８】
（層別化部）
層別化部４０Ａは、ベクトル間角度算出部３０Ａで算出されたベクトル間角度を予め定められた閾値と比較し、比較の結果に基づいて被験者を層別化する。層別化部４０は、比較の結果又は層別化結果を表示部５０に表示する。
【０１１９】
層別化部４０Ａは、ベクトル間角度算出部３０Ａで算出された３つの９次元ＣＡＢｓベクトル間のベクトル間角度（第一から第三の角度）を取得する。層別化部４０Ａは、取得したベクトル間角度を予め定められた角度に関する閾値である角度閾値と比較する。角度閾値は、閾値の一例であり、層別化部４０Ａ又は心機能層別化システム１が有するメモリ（図示せず）に記憶されている。メモリに記憶された閾値は、予め記憶されていても良く、図示しないプロセッサの制御により書き換えられても良い。
【０１２０】
層別化部４０Ａは、第一の角度、第二の角度及び第三の角度と、予め定められた第一の角度閾値、第二の角度閾値及び第三の角度閾値とを比較して、第一の角度比較結果、第二の角度比較結果及び第三の角度比較結果を得る。層別化部４０Ａは、これら比較の結果のいずれか１つ以上に基づいて被験者を層別化する。
【０１２１】
＜第四実施形態の効果＞
第四実施形態に係る心機能層別化システム１は、第一実施形態と同様の効果を有する。
【０１２２】
以上、各実施形態により本開示の具体的な構成を説明したが、本開示の範囲は、図示され記載された例示的な実施形態に限定されるものではなく、本開示が目的とするものと均等な効果をもたらす全ての実施形態をも含む。さらに、本開示の範囲は、請求項により画される技術の特徴の組み合わせに限定されるものではなく、全ての開示されたそれぞれの特徴のうち特定の特徴のあらゆる所望する組み合わせによって画されうる。
【０１２３】
例えば、本開示の範囲は、心不全のみにだけに限定されるものではなく、心不全の原疾患である高血圧、虚血性心疾患（心筋梗塞）、不整脈（心房細動等）、弁膜症、心筋症、先天性心疾患等の心疾患への適用も含む。
また、心機能層別化システム１から３に対して、心機能層別化システム４に記載のベクトル間角度算出３０Ａが組み合わされてもよい。この場合、層別化部は、ユークリッド距離の比較結果と、ベクトル間角度の比較結果のいずれか１つ以上に基づいて、被験者を層別化する。例えば、第一の時点、第二の時点及び第三の時点の３つの時点が選択された場合、層別化部は、第一の距離比較結果、第二の距離比較結果、第三の距離比較結果、第一の角度比較結果、第二の角度比較結果、及び第第三の角度比較結果のいずれか１つ以上に基づいて、被験者を層別化する。
【符号の説明】
【０１２４】
１，２，３  心機能層別化システム
１０  データ取得部
２０  多次元ベクトル構成部
２５  多次元移動ベクトル構成部
３０  ベクトル間距離算出部
３０Ａ  ベクトル間角度算出部
４０，４０Ａ  層別化部
５０  表示部
６０  二次元座標算出部
７０  心機能状態点表示部
８０  アラート通知部
９０  心イベント予測情報提示部
【図１】
2020202946.tif 000007
【図２】
2020202946.tif 000008
【図３】
2020202946.tif 000009
【図４】
2020202946.tif 000010
【図５】
2020202946.tif 000011
【図６】
2020202946.tif 000012
【図７】
2020202946.tif 000013
【図８】
2020202946.tif 000014
【図９】
2020202946.tif 000015
【図１０】
2020202946.tif 000016
【図１１】
2020202946.tif 000017
【図１２】
2020202946.tif 000018
【図１３】
2020202946.tif 000019
【図１４】
2020202946.tif 000020
【図１５】
2020202946.tif 000021
【図１６】
2020202946.tif 000022
【図１７】
2020202946.tif 000023
【図１８】
2020202946.tif 000024
【図１９】
2020202946.tif 000025