(57)【要約】【課題】脳内局所酸素飽和度に関する曲線下面積（ＡＵＣ）を出力する出力プログラム等を提供すること。【解決手段】出力プログラムは、局所酸素飽和度を時系列で取得し、取得した局所酸素飽和度の値が所定の閾値を下回った時間区間において、局所酸素飽和度と閾値との差分を時間積分してＡＵＣを算出し、算出したＡＵＣを出力する処理をコンピュータに行わせる。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
局所酸素飽和度を時系列で取得し、
取得した前記局所酸素飽和度の値が所定の閾値を下回った時間区間において、前記局所酸素飽和度と閾値との差分を時間積分してＡＵＣを算出し、
算出した前記ＡＵＣを出力する
処理をコンピュータに行わせることを特徴とする出力プログラム。
【請求項２】
前記ＡＵＣの変化が所定の条件を満たした場合、警告を出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の出力プログラム。
【請求項３】
前記ＡＵＣの累積値に基づいて、警告を出力するか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の出力プログラム。
【請求項４】
前記ＡＵＣの増加率に基づいて、警告を出力するか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１から請求項３の何れか１項に記載の出力プログラム。
【請求項５】
前記ＡＵＣを、前記局所酸素飽和度に係る被検体に対する手術後に発生するイベントと該イベントに対応したＡＵＣとを含む教師データにより学習した学習済みモデルに入力し、
前記学習済みモデルの出力に基づいて、被検体に対するイベントの発生を予測し、
予測した結果を出力する
処理をコンピュータに行わせることを特徴とする請求項１から請求項４の何れか１項に記載の出力プログラム。
【請求項６】
局所酸素飽和度を時系列で取得する取得部と、
取得した前記局所酸素飽和度の値が所定の閾値を下回った時間区間において、前記局所酸素飽和度と閾値との差分を時間積分してＡＵＣを算出する算出部と、
算出した前記ＡＵＣを出力する出力部と
を備えることを特徴とする出力装置。
【請求項７】
コンピュータが、
局所酸素飽和度を時系列で取得し、
取得した前記局所酸素飽和度の値が所定の閾値を下回った時間区間において、前記局所酸素飽和度と閾値との差分を時間積分してＡＵＣを算出し、
算出した前記ＡＵＣを出力する
ことを特徴とする出力方法。
【請求項８】
被検体に発生したイベントと、前記被検体の時系列の局所酸素飽和度と閾値との差分を時間積分して算出したＡＵＣの時系列データとを含む教師データを複数取得し、
取得した教師データに基づき、局所酸素飽和度に係るＡＵＣの時系列データを入力した場合に、前記被検体に発生するイベントの予測値を出力する学習済みモデルを生成する
処理をコンピュータに行わせることを特徴とする前記学習済みモデルの生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、局所酸素飽和度に関する数値等を出力する出力プログラム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
脳の活動指標として脳内の酸素レベルが注目されている。例えば、脳の血液酸素レベルを測定するシステムが提案されている（特許文献１）。また、脳内の酸素レベルの指標として、脳内のｒＳＯ２（regional saturation of oxygen：局所酸素飽和度）が注目されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０１８−５０４９４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
患者の手術中において、酸素飽和度は重要な監視項目の一つである。特に、人工心肺装置を使用した心臓手術においては術後リスクを低減するために脳内の局所酸素飽和度のモニタリングは必須である。局所酸素飽和度に関しては、特に所定の閾値を下回った場合の差分値と時間とで計算されるＡＵＣ（area under curve、曲線下面積）が重要である。ＡＵＣが術後の患者の高次脳機能に与える影響と相関があるからである。しかしながら、ｒＳＯ２の測定時に、ｒＳＯ２の曲線下面積（ｒＳＯ２−ＡＵＣ）をリアルタイムに出力する装置は提案されていない。
【０００５】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものである。その目的は、脳内局所酸素飽和度に関する曲線下面積（ＡＵＣ）を出力する出力プログラム等の提供である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願発明に係る出力プログラムは、局所酸素飽和度を時系列で取得し、取得した局所酸素飽和度の値が所定の閾値を下回った時間区間において、局所酸素飽和度と閾値との差分を時間積分してＡＵＣを算出し、算出したＡＵＣを出力する処理をコンピュータに行わせることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明にあっては、脳内局所酸素飽和度に関する曲線下面積（ＡＵＣ）が出力可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】酸素飽和度監視システムのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】閾値ＤＢの例を示す説明図である。
【図３】計測値ＤＢの例を示す説明図である。
【図４】ＡＵＣ−ＤＢの例を示す説明図である。
【図５】ｒＳＯ２−ＡＵＣについての説明図である。
【図６】計測処理の手順例を示すフローチャートである。
【図７】ＡＵＣ−ＤＢの他例を示す説明図である。
【図８】計測処理の他の手順例を示すフローチャートである。
【図９】警告処理の手順例を示すフローチャートである。
【図１０】ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値の表示例を示す説明図である。
【図１１】警告処理の他の手順例を示すフローチャートである。
【図１２】イベントＤＢの例を示す説明図である。
【図１３】判定モデルの例を示す説明図である。
【図１４】判定モデルの学習処理の手順例を示すフローチャートである。
【図１５】計測処理の他の手順例を示すフローチャートである。
【図１６】計測結果表示画面の例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（実施の形態１）
以下、図面を参照しつつ実施の形態を説明する。図１は酸素飽和度監視システムのハードウェア構成を示すブロック図である。酸素飽和度監視システム１０は監視装置１及び複数のプローブ２を含む。図１において、プローブは２個のみ示しているが、１個又は３個以上でも良い。なお、以下の説明においては、酸素飽和度の値を、「ｒＳＯ２の値」又は単に「ｒＳＯ２」と記す。酸素飽和度に関する曲線下面積を「ｒＳＯ２−ＡＵＣ」又は単に「ＡＵＣ」と記す。
【００１０】
監視装置１（出力装置）は制御部１１、主記憶部１２、補助記憶部１３、入力部１４、表示部１５、入出力インタフェース１６、通信部１７、読み取り部１８を含む。制御部１１、主記憶部１２、補助記憶部１３、入力部１４、表示部１５、入出力インタフェース１６、通信部１７及び読み取り部１８はバスＢにより接続されている。監視装置１は専用ハードウェアであるが、それに限らない。監視装置１をパーソナルコンピュータ、パネルコンピュータ又はタブレットコンピュータ等で構築しても良い。また、監視装置１を複数のコンピュータからなるマルチコンピュータ、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシン又は量子コンピュータで構成しても良い。
【００１１】
制御部１１は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置を有する。制御部１１は、補助記憶部１３に記憶された制御プログラム１Ｐ（出力プログラム）を読み出して実行することにより、監視装置１に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。
【００１２】
主記憶部１２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等である。主記憶部１２は主として制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。
【００１３】
補助記憶部１３はハードディスク又はＳＳＤ（Solid State Drive）等であり、制御部１１が処理を実行するために必要な制御プログラム１Ｐや各種ＤＢ（Database）を記憶する。補助記憶部１３は、閾値ＤＢ１３１、計測値ＤＢ１３２、ＡＵＣ−ＤＢ１３３、イベントＤＢ１３４及び判定モデル１３５を含む各種データを記憶する。補助記憶部１３は監視装置１に接続された外部記憶装置であってもよい。補助記憶部１３に記憶する各種データを、内部情報システムに接続されたデータベースサーバに記憶しても良い。内部情報システムはＨＩＳ（Hospital Information System:病院情報システム）等である。
【００１４】
入力部１４はキーボードやマウスである。表示部１５は液晶表示パネル等の表示パネルを含む。表示部１５はｒＳＯ２−ＡＵＣを表示する。また、表示部１５は入力部１４と一体化したタッチパネルディスプレイでもよい。なお、監視装置１は外部の表示装置に表示を行ってもよい。
【００１５】
入出力インタフェース１６はシリアル又はパラレルインタフェースを含む。制御部１１からの指示にしたがい、制御信号をプローブ２に出力する。また、プローブ２から出力された受光信号等を制御部１１に伝達する。
【００１６】
通信部１７は通信に関する処理を行うための通信モジュールである。例えば、通信部１７はＨＩＳを介して、他のコンピュータや装置と情報の送受信を行う。
【００１７】
読み取り部１８はＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ及びＤＶＤ（Digital Versatile Disc）−ＲＯＭを含む可搬型記憶媒体１ａを読み取る。制御部１１が読み取り部１８を介して、制御プログラム１Ｐを可搬型記憶媒体１ａより読み取り、補助記憶部１３に記憶してもよい。また、半導体メモリ１ｂから、制御部１１が制御プログラム１Ｐを読み込んでもよい。
【００１８】
プローブ２は発光部２１及び受光部２２を含む。プローブ２は、例えば患者（被検体）の前額部に取り付けられる。発光部２１はＬＥＤ（Light Emitting Diode：発光ダイオード）又はＬＤ（Laser Diode：レーザダイオード）等の発光素子を含む。発光素子は近赤外光、例えば、波長が７００ｎｍ〜１０００ｎｍの光を発する。発光素子の動作は制御部１１が出力した制御信号により制御される。発光素子の光は患者の脳内部で反射又は透過し、前額部から出射する。受光部２２は前額部から出射した光を受光し、受光量を電気信号に変換する受光素子を含む。受光素子は例えは、フォトダイオードやフォトトランジスタである。なお、プローブ２は複数の異なる波長域の近赤外光を発光可能である。例えば、プローブ２は出力する光の波長が異なる発光素子を複数備え、駆動する発光素子を切り替えることにより異なる波長域の光が発光可能となる。または、プローブ２は所定の波長域の光のみを透過するカットフィルタを複数備え、単一の発光素子からの光に対してカットフィルタを切り替えることにより、異なる波長域の光が発光可能となる。さらに、プローブ２は発光素子及びカットフィルタを各複数備えていても良い。受光部２２が出力した受光量を示す電気信号（受光信号）は制御部１１に伝達される。制御部１１は受光信号に基づいて、酸素化ヘモグロビン（Ｏ２Ｈｂ）及び脱酸素化ヘモグロビン(ＨＨｂ)の検出量を求める。酸素化ヘモグロビン（Ｏ２Ｈｂ）及び脱酸素化ヘモグロビン(ＨＨｂ)の検出量の求め方は公知であるから、説明を省略する。求めたそれぞれの検出量からｒＳＯ２は、以下の式（１）により計算される。
ｒＳＯ２＝Ｏ２Ｈｂ量／（Ｏ２Ｈｂ量＋ＨＨｂ量）・・・（１）
【００１９】
図２は閾値ＤＢの例を示す説明図である。閾値ＤＢ１３１は各種の閾値を記憶する。閾値ＤＢ１３１はＡＵＣ閾値列、警告累積値列及び警告増加率列を含む。ＡＵＣ閾値列はｒＳＯ２−ＡＵＣを算出する基準となるｒＳＯ２の閾値を記憶する。警告累積値列はｒＳＯ２−ＡＵＣの累積値により警告を行う場合の閾値を記憶する。警告増加率列はｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値の増加率で警告を行う場合の閾値を記憶する。
【００２０】
図３は計測値ＤＢの例を示す説明図である。計測値ＤＢ１３２は、監視装置１で計測したｒＳＯ２の値を記憶する。計測値ＤＢ１３２は、患者ＩＤ列、計測日時列及び計測値列を含む。患者ＩＤ列は患者を一意に特定可能な患者ＩＤを記憶する。計測日時列は計測した日時を記憶する。計測値列はｒＳＯ２の計測値を記憶する。
【００２１】
図４はＡＵＣ−ＤＢの例を示す説明図である。ＡＵＣ−ＤＢ１３３はｒＳＯ２−ＡＵＣを記憶する。ＡＵＣ−ＤＢ１３３は患者ＩＤ列、計測日時列及びＡＵＣ列を含む。患者ＩＤ列は患者ＩＤを記憶する。計測日時列はＡＵＣを算出する基となったｒＳＯ２の計測日時を記憶する。ＡＵＣ列はＡＵＣの面積値を記憶する。
【００２２】
ｒＳＯ２−ＡＵＣについて、説明する。図５はｒＳＯ２−ＡＵＣについての説明図である。図５ＡはｒＳＯ２の測定結果例を示すグラフである。図５Ａの横軸は測定開始からの経過時間である。単位は秒である。縦軸はｒＳＯ２である。単位は％である。ｒＳＯ２−ＡＵＣを求める基準となる閾値は図５では５０％である。図５Ａにおいて、ｒＳＯ２＝５０％のグラフとｒＳＯ２の測定結果のグラフとで形成される多角形の面積がｒＳＯ２−ＡＵＣである。図５Ｂは図５Ａに示す測定結果例から求まるｒＳＯ２−ＡＵＣを示すグラフである。横軸は測定開始からの経過時間である。単位は秒である。縦軸はｒＳＯ２−ＡＵＣである。単位は％・秒である。図５で示す例では、１秒毎にｒＳＯ２の値が得られている。ｒＳＯ２−ＡＵＣの計算においては、１秒毎に得られるｒＳＯ２の値は次に値が得られるまで一定値であることを前提としている。例えば、経過時間１９秒において、ｒＳＯ２の値が４９％であった場合、ｒＳＯ２−ＡＵＣは、４９％×１秒＝４９％・秒となる。そして、この４９％・秒の値は経過時間１９秒におけるｒＳＯ２−ＡＵＣとする。図５Ｂの吹き出しで表示しているのは、図５Ａに示すグラフの一部分を抜き出し拡大表示したグラフである。経過時間２０秒から４０秒のｒＳＯ２のグラフを示している。当該グラフより、経過時間２３秒から３４秒の１２秒間、ｒＳＯ２は閾値５０％を下回っている。それに対応して、経過時間２３秒から３４秒の１２秒間、ｒＳＯ２−ＡＵＣが０より大きな値となっている。なお、閾値を５０％とするのは一例であり、他の値としても良い。図５は一つのプローブ２から得られたグラフを示している。図５に示すグラフはプローブ２毎に表示することが可能である。
【００２３】
次に、酸素飽和度監視システム１０で行われる情報処理について説明する。図６は計測処理の手順例を示すフローチャートである。監視装置１の制御部１１は、初期設定を行う（ステップＳ１）。初期設定ではｒＳＯ２−ＡＵＣを算出する基準となるｒＳＯ２の閾値を閾値ＤＢ１３１から読み出し、主記憶部１２に記憶する。当該閾値はユーザが入力部１４を用いて、測定の都度、設定しても良い。初期設定では画面表示設定も行う。画面表示設定では、例えば、ｒＳＯ２のグラフを表示するか否か、ｒＳＯ２−ＡＵＣのグラフを表示する否か等を設定する。複数のプローブで計測を行っている場合、プローブ毎に表示設定を行う。制御部１１は計測を開始するか否かを判定する（ステップＳ２）。計測開始の指示は、例えばユーザが入力部１４を用いて行う。制御部１１は計測を開始しないと判定した場合（ステップＳ２でＮＯ）、処理をステップＳ１１へ進める。制御部１１は計測を開始すると判定した場合（ステップＳ２でＹＥＳ）、プローブ２から受光信号を取得する（ステップＳ３）。制御部１１は取得した受光信号に基づき、ｒＳＯ２を算出する（ステップＳ４）。制御部１１は算出したｒＳＯ２をグラフとして表示部１５に表示すると共に、計測値ＤＢ１３２に記憶する（ステップＳ５）。制御部１１は算出したｒＳＯ２が閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ６）。制御部１１は算出したｒＳＯ２が閾値未満でないと判定した場合（ステップＳ６でＮＯ）、処理をステップＳ９に進める。制御部１１は算出したｒＳＯ２が閾値未満であると判定した場合（ステップＳ６でＹＥＳ）、ｒＳＯ２−ＡＵＣを算出する（ステップＳ７）。制御部１１はｒＳＯ２−ＡＵＣをグラフとして表示部１５に表示すると共に、ＡＵＣ−ＤＢ１３３に記憶する（ステップＳ８）。制御部１１は計測を停止するか否かを判定する（ステップＳ９）。計測停止の指示は、例えばユーザが入力部１４を用いて行う。制御部１１は計測を停止しないと判定した場合（ステップＳ９でＮＯ）、処理をステップＳ３に戻し、計測を継続する。制御部１１は計測を停止すると判定した場合（ステップＳ９でＹＥＳ）、計測を停止する（ステップＳ１０）。制御部１１は計測を終了するか否かを判定する（ステップＳ１１）。制御部１１は計測を終了しないと判定した場合（ステップＳ１１でＮＯ）、処理をステップＳ２へ戻す。制御部１１は計測を終了すると判定した場合（ステップＳ１１でＹＥＳ）、計測処理を終了する。
【００２４】
本実施の形態は、ｒＳＯ２の計測時にｒＳＯ２−ＡＵＣを表示部１５に表示する。すなわち、手術中にｒＳＯ２−ＡＵＣを監視することが可能となる。
【００２５】
（実施の形態２）
本実施の形態は、ｒＳＯ２−ＡＵＣの累積値を算出する形態に関する。図７はＡＵＣ−ＤＢの他例を示す説明図である。ＡＵＣ−ＤＢ１３３は患者ＩＤ列、計測日時列、ＡＵＣ列及び累積値列を含む。患者ＩＤ列、計測日時列及びＡＵＣ列は図４に示したＡＵＣ−ＤＢ１３３と同様であるから、説明を省略する。累積値列は計測開始からのＡＵＣの累積値（ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値）を記憶する。
【００２６】
図８は計測処理の他の手順例を示すフローチャートである。図８に示す計測処理は、図６に示した計測処理とほぼ同様である。以下、図６に示した計測処理と異なる箇所を主として説明する。制御部１１はステップＳ８の実行後に、ＡＵＣ−ＤＢ１３３の最新のｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値に、算出したｒＳＯ２−ＡＵＣを加え、新たなｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値を算出する（ステップＳ１２）。制御部１１はｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値を表示すると共にＡＵＣ−ＤＢ１３３の累積値列に算出した値を記憶する（ステップＳ１３）。以降、図６で説明したステップＳ９以降を、制御部１１は実行する。なお、ステップＳ１２の処理をステップＳ７に含めても良い。ステップＳ１３の処理をステップＳ８に含めても良い。
【００２７】
図９は警告処理の手順例を示すフローチャートである。制御部１１は最新のｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値をＡＵＣ−ＤＢ１３３から取得する（ステップＳ２１）。制御部１１は警告累積値を閾値ＤＢ１３１から取得する（ステップＳ２２）。制御部１１は最新のｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値が警告累積値を超えているか否かを判定する（ステップＳ２３）。制御部１１は最新のｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値が警告累積値を超えていると判定した場合（ステップＳ２３でＹＥＳ）、警告表示を行い（ステップＳ２４）、警告処理を終了する。警告メッセージは表示部１５に表示する。また、スピーカ（図示しない）から警告音を出力しても良い。制御部１１は最新のｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値が警告累積値を超えていないと判定した場合（ステップＳ２３でＮＯ）、警告処理を終了する。制御部１１は警告処理を繰り返し実行する。警告処理は計測処理と分けて行うのではなく、一緒に実行しても良い。すなわち、図９に示した処理を図８に示した計測処理に含めても良い。
【００２８】
図１０はｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値の表示例を示す説明図である。図１０では、ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値をグラフ表示している。グラフは表示部１５に表示する。横軸は測定開始からの経過時間である。単位は秒である。縦軸はｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値である。単位は％・秒である。図１０において経過時間３４秒での値は、経過時間１秒から３４秒までのｒＳＯ２−ＡＵＣを加算した値である。
【００２９】
本実施の形態においては、ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値を表示するため、ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値についてのリスクを容易に把握することが可能となる。また、累積値が所定の閾値を超えると警告表示を行うので、ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値に関連するリスクの低減を図ることが可能となる。
【００３０】
（実施の形態３）
本実施の形態は、ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値の増加率によっても警告を行う形態に関する。図１１は警告処理の他の手順例を示すフローチャートである。図１１において、ステップＳ２１からステップＳ２４は、図９で同じステップ番号を付されたものと同じ処理であるから説明を省略する。ステップＳ２４の後、制御部１１はｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値の増加率を算出する（ステップＳ２５）。例えば、計測開始から直近のｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値を最小二乗法で１次近似した場合の傾きを、増加率とする。又は、直近の数十秒間での増加率を算出する。直近が経過時間４０秒であった場合、経過時間３０秒でのｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値と経過時間４０秒でのｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値との差分を１０で除算した値を増加率とする。増加率の算出方法はこれらに限らず、他の方法でも良い。制御部１１は警告増加率を閾値ＤＢ１３１から取得する（ステップＳ２６）。警告増加率の値は、増加率の算出方法に則した値が記憶されている。制御部１１は増加率が警告増加率を超えているか否かを判定する（ステップＳ２７）。制御部１１は増加率が警告増加率値を超えていると判定した場合（ステップＳ２７でＹＥＳ）、警告表示を行い（ステップＳ２８）、警告処理を終了する。ステップＳ２４が実行され警告表示がされている場合、追加で警告表示を行う。制御部１１は増加率が警告累積値を超えていないと判定した場合（ステップＳ２７でＮＯ）、警告処理を終了する。制御部１１は警告処理を繰り返し実行する。
【００３１】
なお、ステップＳ２５からＳ２８をステップＳ２１からＳ２４より前に実行してもよい。警告表示を２つのステップに分けたが、一つの処理にまとめても良い。
警告処理は計測処理と分けて行うのではなく、一緒に実行しても良い。すなわち、図１１に示した処理を図８に示した計測処理に含めても良い。
【００３２】
本実施の形態においては、ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値の増加率によっても警告を行うため、より早期に、多くの術後リスクの見落としを防止することが可能となる。
【００３３】
（実施の形態４）
本実施の形態は、学習済みモデルにより、ｒＳＯ２−ＡＵＣ及びｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値の時系列データから、術後イベントの予測を行う形態に関する。ここで、「イベント」とは、健康に悪影響を与える事象であるリスクと同義である。手術後に発生する術後イベントとしては、記憶障害、注意障害、遂行機能障害、及び社会的行動障害などの高次脳機能障害である。具体的な例としてはせん妄、認知症、脳卒中や心停止の発生などが挙げられる。集中治療室の滞在日数や入院日数などでもよい。
【００３４】
図１２はイベントＤＢの例を示す説明図である。イベントＤＢ１３４は患者に発生した術後イベントを記憶する。イベントＤＢ１３４は患者情報列及び術後イベント列を含む。患者情報列は患者ＩＤ列、年齢列及び性別列を含む。患者ＩＤ列は患者ＩＤを記憶する。年齢列は患者の年齢を記憶する。ここでは、２０代、３０代、４０代のように、幅をもった区分とする。性別列は患者の性別を記憶する。術後イベント列は発生時点列及び発生イベント列を含む。発生時点列はイベントが発生した時点を記憶する。例えば、手術終了からの経過時間や経過日数である。発生イベントは患者に発生したイベントを記憶する。イベントは手術記録や術後の処置や経過観察の記録された電子カルテから、随時、収集する。イベントＤＢ１３４は監視装置１ではなく、ＨＩＳに設けられたデータベース等に記憶してもよい。イベントＤＢ１３４には、術後の経過が良好であった患者についてのデータも記憶する。例えば、記憶するイベントは「良好」とする。
【００３５】
図１３は判定モデルの例を示す説明図である。判定モデル１３５は、例えばＬＳＴＭに係るニューラルネットワークである。ＬＳＴＭ（Long-Short Term Memory）はＲＮＮ（Recurrent Neural Network）の一種である。判定モデル１３５は、最新までのｒＳＯ２−ＡＵＣ、ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値の時系列データを入力として、患者に発生するイベントを予測するニューラルネットワークである。時系列データは、患者情報、ｒＳＯ２−ＡＵＣ、ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値、及び計測時刻を含む。なお、時系列データは少なとも、ｒＳＯ２−ＡＵＣ、又はｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値、及び計測時刻を含んでいればよい。
【００３６】
ＬＳＴＭは入力層、中間層、及び出力層を有する。入力層は、時系列に沿って各時点のパラメータの入力をそれぞれ受け付ける複数のニューロンを有する。出力層は、イベントの発生確率の予測値を出力するニューロンを有する。例えば、出力層は術後イベントの発生確率を出力する層を複数含む。術後イベントの各出力層は発生確率を出力する。例えば、術後良好である確率８０％、せん妄の発生確率５％、認知症の発生確率１０％、…のように、イベント毎の発生確率を出力する。術後イベントの出力層が出力する発生確率の合計は１００％である。中間層は、入力層の各ニューロンへの入力値から予測値を演算するためのニューロンを有する。中間層のニューロンはＬＳＴＭ  Ｂｌｏｃｋと呼ばれ、過去の時点での入力値に関する中間層での演算結果を用いて次の時点での入力値に関する演算を行うことで、直近時点までの時系列データから次の時点の値を演算する。判定モデル１３５はＬＳＴＭに限定されず、ＬＳＴＭ以外のニューラルネットワークであってもよい。例えば、図５Ｂや図１０に示すグラフ画像と、イベントとを教師データとして、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）へ与え、学習しても良い。
【００３７】
制御部１１は、イベントＤＢ１３４に格納されているイベントと、それに対応するｒＳＯ２−ＡＵＣ、ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値の時系列データをＡＵＣ−ＤＢ１３３から取得し、教師データを作成する。作成された教師データを用い、判定モデル１３５の初期学習を行う。すなわち、学習済みモデルの生成を行う。
【００３８】
図１４は判定モデルの学習処理の手順例を示すフローチャートである。制御部１１はイベントＤＢ１３４より処理対象とする一つのイベントを取得する（ステップＳ４１）。制御部１１は取得したイベントに含まれる患者ＩＤをキーに、ＡＵＣ−ＤＢ１３３を検索し、ｒＳＯ２−ＡＵＣ及びｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値の時系列データを取得する（ステップＳ４２）。制御部１１は、取得したイベントと時系列データとを対応付けた教師データを作成する（ステップＳ４３）。制御部１１は教師データにより、判定モデル１３５の学習を行う（ステップＳ４４）。なお、教師データには、ｒＳＯ２−ＡＵＣ、及びｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値を含むのが必須ではなく、ｒＳＯ２−ＡＵＣ、又は、ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値の一方が含まれていても良い。
【００３９】
制御部１１は、時系列のｒＳＯ２−ＡＵＣ、及びｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値を発生順に、各ニューロンに順次入力していく。制御部１１は、中間層での演算を行い、最終的に術中イベントの予測値を出力層のニューロンから出力する。制御部１１は、正解値として予測値と比較し、予測値が正解値に近似するように、中間層での演算に用いるパラメータを最適化する。当該パラメータは、例えばニューロン間の重み（結合係数）、活性化関数の係数などである。パラメータの最適化の方法は特に限定されないが、例えば制御部１１は誤差逆伝播法を用いて各種パラメータの最適化を行う。なお、判定モデル１３５の学習は監視装置１ではなく、他のコンピュータで行ってもよい。そして、学習により得た最適パラメータを、監視装置１が記憶している判定モデル１３５に反映させる。
【００４０】
制御部１１は、未処理のイベントがある否かを判定する（ステップＳ４５）。制御部１１は、未処理のイベントがあると判定した場合（ステップＳ４５でＹＥＳ）、処理をステップＳ４１に戻し、未処理のイベントに対する処理を行う。制御部１１は、未処理のイベントがないと判定した場合（ステップＳ４５でＮＯ）、学習処理を終了する。なお、経過が良好な患者についてのｒＳＯ２−ＡＵＣ、及びｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値からも教師データを作成し、学習を行う。
【００４１】
以上の処理により、判定モデル１３５が学習済みモデルとなる。判定モデル１３５を用いたイベントの発生予測では、制御部１１はｒＳＯ２−ＡＵＣ、及びｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値が更新されるたびに、２つの値を時刻と患者情報と共に判定モデル１３５に入力する。判定モデル１３５には、発生が予測される術後イベントを複数、確率により出力させる。出力された確率が閾値以上である場合、イベントが発生するおそれがあることを警告表示する。
【００４２】
判定モデル１３５をクラウドストレージに記憶しておき、制御部１１がクラウドストレージからダウンロードしても良い。または、クラウドストレージには中間層での演算に用いるパラメータ等、判定モデル１３５を特徴づけるパラメータを記憶して置いてもよい。制御部１１は、監視装置１の稼働開始時に、クラウドストレージからパラメータをダウンロードし、予め補助記憶部１３に記憶してある判定モデル１３５にパラメータを適用する。
【００４３】
図１５は計測処理の他の手順例を示すフローチャートである。監視装置１の制御部１１は、初期設定を行う（ステップＳ６１）。初期設定ではｒＳＯ２−ＡＵＣを算出する基準となるｒＳＯ２の閾値を閾値ＤＢ１３１から読み出し、主記憶部１２に記憶する。当該閾値はユーザが入力部１４を用いて、測定の都度、設定しても良い。初期設定では画面表示設定も行う。画面表示設定では、例えば、ｒＳＯ２のグラフを表示するか否か、ｒＳＯ２−ＡＵＣのグラフを表示する否か等を設定する。複数のプローブで計測を行っている場合、プローブ毎に表示設定を行う。また、制御部１１は患者情報を取得する。例えば、制御部１１は入力部１４を介して患者ＩＤを取得し、ＨＩＳの患者データベース（図示しない）から、患者情報を取得する。制御部１１は取得した患者情報を主記憶部１２等に記憶する。制御部１１は計測を開始するか否かを判定する（ステップＳ６２）。計測開始の指示は、例えばユーザが入力部１４を用いて行う。制御部１１は計測を開始しないと判定した場合（ステップＳ６２でＮＯ）、処理をステップＳ７２へ進める。制御部１１は計測を開始すると判定した場合（ステップＳ６２でＹＥＳ）、ｒＳＯ２を計測する（ステップＳ６３）。計測方法については上述したので説明を省略する。制御部１１は計測したｒＳＯ２が閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ６４）。制御部１１はｒＳＯ２が閾値未満でないと判定した場合（ステップＳ６４でＮＯ）、処理をステップＳ７０に進める。制御部１１はｒＳＯ２が閾値未満であると判定した場合（ステップＳ６４でＹＥＳ）、ｒＳＯ２−ＡＵＣ及びｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値を算出し、ＡＵＣ−ＤＢ１３３に記憶する（ステップＳ６５）。なお、計測したｒＳＯ２、算出したｒＳＯ２−ＡＵＣ及びｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値は初期設定に従って、表示部１５に表示される。制御部１１は患者情報と取得したｒＳＯ２−ＡＵＣ、及びｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値から判定モデル１３５用の入力データを作成する（ステップＳ６６）。制御部１１は作成した入力データを判定モデル１３５に入力し、判定を行う（ステップＳ６７）。制御部１１は、判定モデル１３５により、各イベントの確率を取得する。制御部１１は警告を行うか否かを判定する（ステップＳ６８）。制御部１１は、各イベントの確率の中で、閾値を超えているか否か判定する。閾値を超えているものがあれば、制御部１１は警告を行うと判定する。制御部１１は警告を行なわないと判定した場合（ステップＳ６８でＮＯ）、処理をステップＳ７０に移す。制御部１１は警告を行うと判定した場合（ステップＳ６８でＹＥＳ）、警告表示を行う（ステップＳ６９）。制御部１１は計測を停止するか否かを判定する（ステップＳ７０）。計測停止の指示は、例えばユーザが入力部１４を用いて行う。制御部１１は計測を停止しないと判定した場合（ステップＳ７０でＮＯ）、処理をステップＳ６３に戻し、計測を継続する。制御部１１は計測を停止すると判定した場合（ステップＳ７０でＹＥＳ）、計測を停止する（ステップＳ７１）。制御部１１は計測を終了するか否かを判定する（ステップＳ７２）。制御部１１は計測を終了しないと判定した場合（ステップＳ７２でＮＯ）、処理をステップＳ６２へ戻す。制御部１１は計測を終了すると判定した場合（ステップＳ７２でＹＥＳ）、計測処理を終了する。
【００４４】
図１６は計測結果表示画面の例を示す説明図である。計測結果表示画面１５１の上段は計測値表示領域である。計測結果表示画面１５１の下段はリスク表示領域である。計測値表示領域は、計測結果表示画面１５１はｒＳＯ２グラフ１５ａ、ｒＳＯ２計測値１５ｂ、ｒＳＯ２−ＡＵＣグラフ１５ｃ、ｒＳＯ２−ＡＵＣ値１５ｄ、ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値グラフ１５ｅ、及びｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値１５ｆを含む。ｒＳＯ２グラフ１５ａは、ｒＳＯ２の時間的変化を波形で示す。図５Ａと同様である。ｒＳＯ２グラフ１５ａは、直近の測定値を右端で示し、直近値の左側に過去の測定値を示す。ｒＳＯ２計測値１５ｂは、直近のｒＳＯ２の測定値を数値で表示する。ｒＳＯ２−ＡＵＣグラフ１５ｃは、ｒＳＯ２−ＡＵＣの時間的変化を波形で示す。図５Ｂと同様である。ｒＳＯ２−ＡＵＣグラフ１５ｃは、直近の測定値を右端で示し、直近値の左側に過去の測定値を示す。ｒＳＯ２−ＡＵＣ値１５ｄは、直近のｒＳＯ２−ＡＵＣを数値で表示する。ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値グラフ１５ｅは、ｒＳＯ２−ＡＵＣの累積値の時間的変化を波形で示す。図１０と同様である。ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値グラフ１５ｅは、直近の測定値を右端で示し、直近値の左側に過去の測定値を示す。ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値１５ｆは、直近のｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値を数値で表示する。ｒＳＯ２グラフ１５ａ、ｒＳＯ２−ＡＵＣグラフ１５ｃ、ｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値グラフ１５ｅは時間経過と共に右から左にスクロール表示され、直近の測定値が常に、右端に表示される。
【００４５】
計測結果表示画面１５１の下段に表示されるリスク表示領域は術後リスクを表示する。術後リスクはイベント毎の発生する確率を表示する。発生確率は数値とバーグラフで表示する。これらの発生確率は、判定モデル１３５の出力から得られる。図１６の例では、術後リスクとして、せん妄と認知症の発生確率を表示している。判定モデル１３５は、認知症の発生確率は６５％と予測しているため、認知症のバーグラフ１５ｊは、せん妄のバーグラフ１５ｉとは異なる表示態様となっている。発生確率によりバーグラフの色を変えても良い。例えば、発生確率９０％以上は赤色、６０％以上９０％未満は黄色、６０％未満は青色とする。また、発生確率が高い場合は、バーグラフを点滅させても良い。
【００４６】
本実施の形態においては、ｒＳＯ２−ＡＵＣ及びｒＳＯ２−ＡＵＣ累積値の時系列データを判定モデル１３５に入力し、患者に発生する可能性のあるイベントを判定する。イベントが発生する確率が高いイベントが判定された場合は、警告表示することで、リスクを見極めたり、イベントの発生を未然に防いだりすることが可能となる。判定モデル１３５の入力として、年齢、性別といった患者情報を含めることで、年齢や性別によって発生するイベントの傾向が異なる場合であっても、判定モデル１３５は適切な判定が可能となる。
【００４７】
各実施の形態で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組み合わせ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００４８】
１      監視装置
１Ｐ    制御プログラム
１ａ    可搬型記憶媒体
１ｂ    半導体メモリ
１０    酸素飽和度監視システム
１１    制御部
１２    主記憶部
１３    補助記憶部
１３１  閾値ＤＢ
１３２  計測値ＤＢ
１３３  ＡＵＣ−ＤＢ
１３４  イベントＤＢ
１３５  判定モデル
１４    入力部
１５    表示部
１６    入出力インタフェース
２      プローブ
２１    発光部
２２    受光部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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