(57)【要約】      （修正有）【課題】医療機器処方の経験が少ない医療従事者や患者に、過去に蓄積された治療データをもとにした患者自身に合った治療継続条件を治療前や治療中に提供する。【解決手段】慢性呼吸疾患を有する患者を治療するための治療継続条件を予測する医療用サーバ１１であって、利用者から送信された患者の生体情報を含む患者情報を受信する受信部１２と、既に慢性呼吸疾患の治療を行っている複数の既存患者や過去に慢性呼吸疾患の治療を行った過去患者の既存生体情報データ、既存治療条件データ及び既存治療継続日数データを含む既存患者情報データと、受信部が受信した患者情報と、に基づいて、慢性呼吸疾患ごとにあらかじめ設定した日数以上の治療継続日数データを選別した選別既存患者情報データを作成する選別部１５と、選別既存患者情報データを解析し、解析結果から患者の予測治療継続条件を選出する解析部１６と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
慢性呼吸疾患を有する患者を治療するための治療継続条件を予測する医療用サーバであって、
利用者から送信された前記患者の生体情報を含む患者情報を受信する受信部と、
既に慢性呼吸疾患の治療をおこなっている複数の既存患者や過去に慢性呼吸疾患の治療をおこなった過去患者の既存生体情報データ、既存治療条件データ及び既存治療継続日数データを含む既存患者情報データと、前記受信部が受信した前記患者情報と、に基づいて、慢性呼吸疾患ごとにあらかじめ設定した日数以上の治療継続日数データを選別した選別既存患者情報データを作成する選別部と、
前記選別既存患者情報データを解析し、解析結果から前記患者の予測治療継続条件を選出する解析部と、
を有する医療用サーバ。
【請求項２】
前記選別部は、さらに前記患者情報ごとに設定した選別条件で前記既存患者情報データから選別既存患者情報データを選別する、請求項１に記載の医療用サーバ。
【請求項３】
前記患者情報および前記既存生体情報データは、疾患、性別および年齢の情報を含む、請求項１または２に記載の医療用サーバ。
【請求項４】
前記既存治療条件データは、前記既存患者から医療従事者あるいは医療機器提供者への問い合わせおよび対応履歴を含む、請求項１から３のいずれかに記載の医療用サーバ。
【請求項５】
前記患者情報および前記既存患者情報データは、前記患者および前記既存患者又は前記過去患者の生活地域を示す地域分類および生活スタイル分類の少なくとも１つの生活環境情報を含む、請求項２から４のいずれかに記載の医療用サーバ。
【請求項６】
前記選別条件は、前記患者情報に含まれる前記地域分類と前記既存患者情報データに含まれる前記地域分類が同じであることを含む、請求項５に記載の医療用サーバ。
【請求項７】
前記選別条件は、前記患者情報に含まれる前記生活スタイル分類と前記既存患者情報データに含まれる前記生活スタイル分類が同じであることを含む、請求項５または６に記載の医療用サーバ。
【請求項８】
前記選別条件は、前記患者情報に近似する近似既存患者情報データを選別することを含む、請求項１から７のいずれかに記載の医療用サーバ。
【請求項９】
前記近似既存患者情報データは、前記患者情報に含まれる性別、および生体情報に含まれる年齢の前後ｎ歳以内、ただしｎは０以上５以下にある既存患者情報データの中から選別される、請求項８に記載の医療用サーバ。
【請求項１０】
前記解析は、前記患者情報に含まれる年齢と前記選別既存患者情報データに含まれる年齢の差を用いて選別既存患者情報データに重みづけをした上で、その加重平均値を算出することで前記予測治療継続条件を選出する、請求項３に記載の医療用サーバ。
【請求項１１】
前記解析は、前記患者情報に含まれる前記患者の年齢と前記選別既存患者情報データに含まれる年齢の差とともに前記既存治療継続日数データを用いて選別既存患者情報データに重みづけをした上で、その加重平均値を算出することで前記予測治療継続条件を選出する、請求項１０に記載の医療用サーバ。
【請求項１２】
前記予測治療継続条件は、前記解析から予測される予測使用機器情報を含む、請求項１から１１のいずれかに記載の医療用サーバ。
【請求項１３】
前記予測治療継続条件は、前記予測使用機器情報の予測設定条件を含む、請求項１２に記載の医療用サーバ。
【請求項１４】
前記予測治療継続条件は、前記解析から予測される予測問い合わせおよび予測対応を含む、請求項１から１３のいずれかに記載の医療用サーバ。
【請求項１５】
前記慢性呼吸疾患は、低酸素血症である、請求項１から１４のいずれかに記載の医療用サーバ。
【請求項１６】
前記生体情報および前記既存生体情報データは、血中酸素濃度を含む、請求項１５に記載の医療用サーバ。
【請求項１７】
前記予測使用機器の種類は、酸素濃縮装置又は呼吸同調式レギュレータである、請求項１２または１３に記載の医療用サーバ。
【請求項１８】
前記慢性呼吸疾患は睡眠時無呼吸症候群である、請求項１から１７のいずれかに記載の医療用サーバ。
【請求項１９】
前記患者情報および前記既存生体情報データは、体格指数、無呼吸低呼吸指数、血中酸素濃度、睡眠時間、睡眠の質を示すパラメータ、顔形状を示すパラメータ、および気道の形状を示すパラメータからなる群から選ばれる少なくとも１つのパラメータを含む、請求項１８に記載の医療用サーバ。
【請求項２０】
前記予測使用機器の種類は、持続的気道陽圧ユニット、持続的自動気道陽圧ユニット、二相式気道陽圧ユニット、外部気道陰圧装置、人工呼吸器用マスク、スリープスプリント、および短期的使用鼻咽頭エアウエイからなる群から選ばれる少なくとも１つであることを特徴とする、請求項１２または１３に記載の医療用サーバ。
【請求項２１】
前記予測設定情報のうち、数値で表される予測設定情報は、予測下限値および／または予測上限値の情報を含む、請求項１３に記載の医療用サーバ。
【請求項２２】
慢性呼吸疾患を有する患者を治療するための治療継続条件を予測する在宅医療装置であって、
利用者から送信された前記患者の生体情報を含む患者情報を受信する患者情報受信装置と、
前記患者情報受信装置が受信した前記患者情報と、
既に慢性呼吸疾患の治療をおこなっている複数の既存患者や過去に慢性呼吸疾患の治療をおこなった過去患者の既存生体情報データ、既存治療条件データおよび既存治療継続日数データを含む既存患者情報データから、慢性呼吸疾患ごとにあらかじめ設定した日数以上の治療継続日数データを選別した選別既存患者情報データを作成する選別装置と、
前記選別既存患者情報データを解析し、解析結果から前記患者の予測治療継続条件を選出する解析装置と、
前記予測治療継続条件を利用者に送信する予測治療継続条件送信装置と、を有する在宅医療装置。
【請求項２３】
慢性呼吸疾患を有する患者を治療するための治療継続条件を予測するシステムであって、
利用者が前記患者の生体情報を含む患者情報を送信する患者情報通信装置と、
前記患者情報を受信する患者情報受信装置と、
既に慢性呼吸疾患の治療をおこなっている複数の既存患者や過去に慢性呼吸疾患の治療をおこなった過去患者の既存生体情報データ、既存治療条件データおよび既存治療継続日数データを含む既存患者情報データを保存する既存患者情報データ保存サーバと、
前記既存患者情報データから慢性呼吸疾患ごとにあらかじめ設定した日数以上の治療継続日数データを選別する選別装置と、
前記選別既存患者情報装置を解析し、解析結果から前記患者の予測治療継続条件を選出した選別既存患者情報データを作成する解析装置と、
前記予測治療継続条件を前記患者情報通信装置に送信する予測治療継続条件送信装置と、
を有するシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、慢性呼吸疾患を有する患者を治療するための治療継続条件を予測する医療用サーバ、在宅医療装置、システムである。
【背景技術】
【０００２】
慢性呼吸疾患とは気道およびその他の肺組織の非感染性慢性疾患で、喘息、慢性閉塞性肺疾患、気管支拡張症、慢性副鼻腔炎、過敏性肺炎、肺ガン、肺線維症、慢性胸膜疾患、塵肺、肺好酸球増多症、肺性心、肺高血圧、肺塞栓症、アレルギー性鼻炎、サルコイドーシス、睡眠無呼吸症候群などがある。
【０００３】
この様な慢性呼吸疾患の治療においては、病院で治療する場合もあるが、近年、これら疾患の多くは在宅で治療することが行われてきている。例えば、そのような治療に用いる医療機器としては酸素濃縮装置、呼吸同調式レギュレータ、持続的気道陽圧ユニット、二層式気道陽圧ユニットおよび、これらの使用に伴って使用する酸素供給用経鼻カニューレ、人工呼吸器用マスク、加温加湿器などがある。
【０００４】
慢性閉塞性肺疾患は、代表的な慢性呼吸疾患の一つであり、肺胞の破壊や気道炎症が起き、緩徐進行性および不可逆的に息切れが生じる疾患である。気管支喘息は慢性閉塞性肺疾患とは区別されているが代表的な閉塞性肺疾患の１つであり、慢性の気道炎症、気流制限、気道過敏性の亢進を病態の基盤に有し、発作性に、呼吸困難、喘鳴、咳などの呼吸器症状をきたす疾患である。
【０００５】
従来、気管支喘息や、閉塞性慢性肺疾患等の呼吸器疾患患者に対する治療の１つとして酸素療法が行われている。これは、酸素ガスや酸素濃縮ガスを患者に吸入させることで患者の動脈血酸素分圧を上昇させ、低酸素血症を改善・予防することを目的としている。近年では、自宅や施設等で酸素吸入をする在宅酸素療法が主流になってきており、酸素供給源としては酸素濃縮装置や呼吸同調式酸素ボンベが主に使用されている。
【０００６】
また、睡眠時無呼吸症候群も代表的な慢性呼吸疾患の一つであり、このうち、閉塞性睡眠時無呼吸症候群は、睡眠時に筋弛緩により舌根部や軟口蓋が下がり気道を閉塞するという気道の形状によることが主な原因とされている。その症状は、睡眠中に口、鼻の気流が一定時間停止あるいは一定量以下の換気量に低下することが複数回起こるもので、１０秒以上停止する場合を無呼吸、１０秒以上換気量が５０％以上低下する場合を低呼吸と呼ばれ、無呼吸および低呼吸の１時間当たりの回数で表される無呼吸低呼吸指数によって診断される。この回数が３０回以上となると重症とされ、昼間に過剰な眠気を生じることが頻繁に発生し、さらには心臓血管疾患や脳損傷を起こすことがある。
【０００７】
このような睡眠時無呼吸症候群の診断は、通常、簡易型睡眠呼吸モニターやポリソムノグラフィーなどによって行われる。
【０００８】
閉塞性睡眠時無呼吸症候群は、特に肥満の中高年男性に多くみられる疾病であるが、患者は夜間の睡眠中に発生する症状に気が付かない場合があり、近年、交通事故などの発生の１つの原因として社会問題となってきており、対策が求められてきている。
【０００９】
閉塞性睡眠時無呼吸症候群の治療には、持続的気道陽圧療法が一般的に用いられている。この治療は、持続的に気道に空気圧で陽圧を加えるもので、軟口蓋と舌を前方に押して後口咽頭壁から離すことで、上気道の閉塞を抑制するというものである。また、非侵襲的陽圧換気療法があるが、これは、患者が十分に呼吸をして適切な酸素レベルを体内に維持するために、上気道を通して患者に換気補助を提供するというものである。この他、特許文献１にある頸部を陰圧で吸引することで上気道の閉塞を抑制する外部気道陰圧装置や、鼻の奥に入れて気道を確保し、特許文献２にある口蓋垂の沈下による閉塞を防ぐ短期的使用鼻咽頭エアウエイ、下あごを前方に移動させて、下あごに付いている舌を前に引っ張り、口の奥の気道を開くスリープスプリントなどもある。また、口まわりや舌のトレーニングにより舌の位置や口呼吸を改善し、睡眠中の舌の落ち込みを防ぐことも改善のひとつとして有効とされている。
【００１０】
従来、慢性呼吸疾患を在宅で治療するための治療方法や医療機器の選択およびその設定条件は医療従事者の診断、医療機器の試用および患者との相談を踏まえて、医療従事者の経験から決められる場合が多い。患者は通院を定期的に行うが、決められた治療方法や医療機器で継続する間に患者の体調や疾患状態の変化があるなどにより在宅での治療が合わず不満を感じる場合や、治療効果のへの不信から治療をやめてしまう場合がある。
【００１１】
在宅での医療機器を用いた治療の継続を促進する技術として、例えば、特許文献３においては、患者に伝達された呼吸治療に関するデータをプロセッサにおいて解析し、呼吸治療の進捗のコンプライアンス予測をし、呼吸器治療を改善する方法が開示されている。この方法では、在宅で用いられる医療機器からの呼吸治療データを解析してコンプライアンスを予測しその結果を患者にフィードバックすることにより治療効果を維持させることを目的としている。この場合、患者の在宅治療での医療機器の処方設定が最適ではないおそれがあるにもかかわらず、治療継続を促進させるものであり、根本的に医療機器の設定を見直すものではない。
【００１２】
閉塞性睡眠時無呼吸症候群の治療に用いる持続的気道陽圧療法においては、各種生体情報から陽圧設定値を予測する試みがなされており、例えば、学術文献１においては、体格指数であるボディーマス指数（ＢＭＩ）と、最少動脈血酸素飽和度、呼吸障害指数（ＲＤＩ）、エスワープ眠気尺度（ＥＳＳ）から最適持続的気道陽圧値の予測値を算出する式を示しているが、予測精度は低く、マニュアルタイトレーションを置き換えるには不十分と結論している。学術文献２においては頭部Ｘ線画像解析を組み合わせて最適持続的気道陽圧値の予測値を算出する式を求めているが、最適持続的気道陽圧値を予測するために頭部Ｘ線画像解析を付加的に行うことは時間がかかるとしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特許第５４９９０２５号公報
【特許文献２】特許第４９８２０４７号公報
【特許文献３】特表２０１７−５２３８４１号公報
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】Ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ  Ｃａｒｅ  ２０１３年５８巻５号８１０頁〜８１５頁「Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｏｐｔｉｍａｌ  ＣＰＡＰ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ  ａｎｄ  Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａｎ  Ｅｑｕａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ａｓｉａｎ  Ｐａｔｉｅｎｔｓ  Ｗｉｔｈ  Ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｖｅ  Ｓｌｅｅｐ  Ａｐｎｅａ」
【非特許文献２】Ｒｅｓｐｉｒｏｌｏｇｙ  ２００９年１４巻２号２４５頁〜２５０頁「Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  ｏｐｔｉｍａｌ  ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ａｉｒｗａｙ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ  ｉｎ  Ｊａｐａｎｅｓｅ  ｐａｔｉｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｖｅ  ｓｌｅｅｐ  ａｐｎｏｅａ  ｓｙｎｄｒｏｍｅ」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
従来、慢性呼吸疾患を在宅で治療するための医療機器の選択およびその設定条件は、測定した患者の生体情報をもとにした医療従事者の診断、医療機器の試用および患者との相談を踏まえて、医療従事者の経験から決められる場合が多い。そのため、特に、このような医療機器処方の経験が少ない医療従事者の場合、他の経験のある医療従事者の指導や助言を必要とすることがある。また、治療を行ったことのない患者自身は、過去に蓄積された治療データをもとにした患者自身に合った治療継続条件を治療前や治療中に知ることができれば、患者自身は安心して慢性呼吸疾患の治療を継続的に行うことができる。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明者は、慢性呼吸疾患の既存患者情報データを活用して新しい患者の治療継続に有効な方法を鋭意研究した結果、本発明に到達した。
【００１７】
本発明は、慢性呼吸疾患を有する患者を治療するための治療継続条件を予測する医療用サーバであって、患者情報を受信する受信部と、既に慢性呼吸疾患の治療をおこなっている複数の既存患者や過去に慢性呼吸疾患の治療をおこなった過去患者の既存生体情報データ、既存治療条件データおよび既存治療継続日数データを含む既存患者情報データから慢性呼吸疾患ごとにあらかじめ設定した日数以上の治療継続日数データを選別した選別既存患者情報データを作成する選別部と、前記選別既存患者情報データを解析し、解析結果から前記患者の予測治療継続条件を選出する解析部と、を有する医療用サーバである。
【００１８】
また本発明は、慢性呼吸疾患を有する患者を治療するための治療継続条件を予測する在宅医療装置であって、利用者から送信された前記患者の生体情報を含む患者情報を受信する患者情報受信装置と、前記患者情報受信装置が受信した前記患者情報と、既に慢性呼吸疾患の治療をおこなっている複数の既存患者や過去に慢性呼吸疾患の治療をおこなった過去患者の既存生体情報データ、既存治療条件データおよび既存治療継続日数データを含む既存患者情報データから、慢性呼吸疾患ごとにあらかじめ設定した日数以上の治療継続日数データを選別した選別既存患者情報データを作成する選別装置と、前記選別既存患者情報データを解析し、解析結果から前記患者の予測治療継続条件を選出する解析装置と、前記予測治療継続条件を利用者に送信する予測治療継続条件送信装置と、を有する在宅医療装置である。
【００１９】
また本発明は、慢性呼吸疾患を有する患者を治療するための治療継続条件を予測するシステムであって、利用者が前記患者の生体情報を含む患者情報を送信する患者情報通信装置と、前記患者情報を受信する患者情報受信装置と、既に慢性呼吸疾患の治療をおこなっている複数の既存患者や過去に慢性呼吸疾患の治療をおこなった過去患者の既存生体情報データ、既存治療条件データおよび既存治療継続日数データを含む既存患者情報データを保存する既存患者情報データ保存サーバと、前記既存患者情報データから慢性呼吸疾患ごとにあらかじめ設定した日数以上の治療継続日数データを選別する選別装置と、前記選別既存患者情報装置を解析し、解析結果から前記患者の予測治療継続条件を選出した選別既存患者情報データを作成する解析装置と、前記予測治療継続条件を前記患者情報通信装置に送信する予測治療継続条件送信装置と、を有するシステムである。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、慢性呼吸疾患を有する患者を治療するための治療継続条件を予測することができるシステムを提供することができ、システムの利用者に、予測した治療継続条件の情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第一の実施形態に係る医療用サーバの構成の概略図を示す。
【図２】本発明の第二の実施形態に係る在宅医療装置の構成の概略図を示す。
【図３】本発明の第三の実施形態に係るシステムの構成の概略図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
［第一の実施形態に係る医療用サーバ］
本発明の実施形態である、慢性呼吸疾患を有する患者を治療するための治療継続条件を予測する医療用サーバの構成を図１に示す。なお、図中の受信部１２と選別部１５の間の矢印は、受信した患者情報の転送、データ部１４と選別部１５の間の矢印は、設定された選別するための条件に合った既存患者情報データのデータ部１４から選別部１５への読込、選別部１５と解析部１６の間の矢印は、選別部１５で選別された選別既存患者情報データの選別部１５から解析部１６への転送、解析部１６と送信部１７の間の矢印は、解析部１６により解析された結果として予測された治療継続条件の送信部１７への転送を示すものである。
【００２３】
医療用サーバ１１は、受信部１２と、選別部１５と、解析部１６を備える。医療用サーバ１１はデータ部１４、送信部１７とデータの通信を行う。
【００２４】
慢性呼吸疾患を有する患者を治療するための治療継続条件を予測する医療用サーバ１１は、患者情報を受信する受信部１２を備える。受信部１２は、図示しないネットワークを介して、図示しない情報端末などから患者情報を受信する。
【００２５】
受信部１２が受信した患者情報は選別部１５へ送信される。なお、受信部１２が受信した患者情報は保存部１３に転送され、保存部１３に保存された後、選別部１５へ送信されるように構成されてもよい。保存部１３に患者の生体情報データと治療条件データと治療継続日数データを含む患者情報データが蓄積保存され、このデータを適宜後述するデータ部１４に追加することで、データ部１４を更新することができる。保存部１３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）又はリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）等の半導体メモリ又は磁気ディスク又はフラッシュメモリを有していても良い。保存部１３は、所定のコンピュータプログラムを非一時的に記憶する記憶媒体を読み出し可能なドライブを有していても良い。
【００２６】
医療用サーバ１１の外には、データ部１４がある。データ部１４は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）又はリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）等の半導体メモリ又は磁気ディスク又はフラッシュメモリである。データ部１４は、所定のコンピュータプログラムを非一時的に記憶する記憶媒体を読み出し可能なドライブを有していても良い。また、データ部１４は医療用サーバ１１の外部に構成された別のサーバであってもよく、情報を安全に管理でき、容量が十分にあれば同じサーバでも良い。
【００２７】
データ部１４には、既に慢性呼吸疾患の治療をおこなっている複数の既存患者や過去に慢性呼吸疾患の治療をおこなった過去患者の既存生体情報データと既存治療条件データと既存治療継続日数データを含む既存患者情報データが保存されている。なお既存患者とは、システムを利用する時点で治療を継続中の患者であり、過去患者とは、過去に治療を実施継続した後、治療を中止または終了した患者である。
【００２８】
データ部１４に保存されている既存生体情報データには、疾患名称、性別、年齢、血中酸素濃度、体重を身長の２乗で除した肥満度を示すボディーマス指数に代表される体格指数、無呼吸低呼吸指数、睡眠時間、深睡眠の発生回数およびその時間や睡眠段階の割合で表される睡眠の質を示すパラメータ、顔の幅や形などの顔形状を示すパラメータ、気道の形状を示すパラメータなどを含む。さらに、疾患名称、性別、年齢の情報を含むことが好ましく、既存患者や過去患者の生活地域を示す地域分類、選択肢よりなる生活スタイル分類の少なくとも１つの生活環境情報を含むことが好ましい。
【００２９】
生活地域の情報には患者の住所が直接的にはあるが、年齢層や病院からの遠さなど、広くは大都会や都会から離れた地方が判別できる地理的な情報として市町村レベルの分類情報、あるいは更に広くは都道府県分類、地方分類などがある。
【００３０】
生活スタイル情報としては、分類情報として処理できるように選択肢よりなる情報が好ましく、例えば屋外での仕事が多いか、屋内の仕事が多いか、無職かで分類する職業別、病態によって屋内のみの生活か、外出して移動が多いかで分類する屋外での移動の頻度、夜早い時間に入眠するか、夜でも深夜に入眠するか、早朝に起床するかなど、睡眠の時間帯などを設定できそれぞれから複数の選択肢を設定できる。
【００３１】
既存治療条件データとしては、治療条件の情報および治療を継続している期間を表す日数の情報が含まれる。
【００３２】
既存治療条件データは、既存患者から医療従事者あるいは医療機器提供者への問い合わせおよび対応履歴を含むことが好ましい。例えば、医療機器を在宅で用いる患者からは同様な問い合わせがなされる場合があり、そのような過去の問い合わせ結果、およびそのような問い合わせに対してどのように対応したかの履歴を既存患者情報データとして有していれば、医療従事者あるいは医療機器提供者が利用者の場合には事前に予測問い合わせおよび予測対応を知ることができる。既存患者からの問い合わせ履歴は、治療に使用される機器の操作、機器の不満、機器使用の不安感よりなる群の少なくとも１つである。対応履歴は機器の操作説明、機器の調整助言、機器使用継続による呼吸疾患改善の期待助言よりなる群の少なくとも１つである。
【００３３】
医療用サーバ１１は、選別部１５を備える。選別部１５は、一つ又は複数のプロセッサと、周辺回路とを有する。選別部１５は、受信部１２または保存部１３より転送された患者情報に基づいて、後述する方法により既存患者情報データから患者情報ごとに設定した選別条件でデータ部１４に保存された既存患者情報データから選別既存患者情報データを選別する。
【００３４】
医療用サーバ１１は、解析部１６を備える。解析部１６は、一つ又は複数のプロセッサと、周辺回路とを有する。選別部１５によって選別された既存患者情報データは、解析部１６で後述の方法によって解析され、解析結果から患者の予測治療継続条件が選出される。
【００３５】
解析部１６によって得られた予測治療継続条件は送信部１７へ転送される。送信部１７は、図示しないネットワークを介して、患者情報を患者情報通信装置に送信する。
【００３６】
なお図１では個別機能を表すために部として各々説明したが、これは各部が独立に存在することを必要とするものではない。例えば、１つのプロセッサでデータ選別と解析ができるものであれば選別部１５と解析部１６は１つのプロセッサで構成されても良い。また、保存部１３とデータ部１４は、情報を安全に管理でき、容量が十分にあれば１つのメモリ等でも良い。また、受信部１２と送信部１７は、医療用サーバ１１外への情報の送受信を可能とする一つの通信部であってもよい。
【００３７】
［第二の実施形態に係る在宅医療装置］
本発明の別の実施形態である、慢性呼吸疾患を有する患者を治療するための治療継続条件を予測する在宅医療装置２１の構成を図２に示す。なお、既に説明した要素と同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００３８】
在宅医療装置２１は、入力部２２と、選別部１５と、解析部１６と、処理部２３を備える。なお在宅医療装置２１としては酸素濃縮装置、呼吸同調式レギュレータ、持続的気道陽圧ユニットおよび二層式気道陽圧ユニットなどを用いることができるが、これに限定されるものではない。
【００３９】
入力部２２は、利用者が患者情報を入力するために在宅医療装置２１に備えられた情報入力装置であり、例えばタッチパネルや複数のボタン、キーボード等である。入力部２２に入力された患者情報は、保存部１３を介して、あるいは保存部１３を介さずに選別部１５に送られる。
【００４０】
選別部１５は、第一の実施形態と同様に、入力部２２または保存部１３より転送された患者情報に基づいて、後述する方法により既存患者情報データから患者情報ごとに設定した選別条件でデータ部１４に保存された既存患者情報データから選別既存患者情報データを選別する。選別部１５によって選別された既存患者情報データは、解析部１６で後述の方法によって解析され、解析結果から患者の予測治療継続条件が選出される。
【００４１】
解析部１６によって得られた予測治療継続条件は処理部２３へ転送される。処理部２３は、一つ又は複数のプロセッサと、周辺回路とを有する。処理部２３は予測治療継続条件を図示しないディスプレイなどの表示装置を用いて利用者に提示する。処理部２３は予測治療継続条件に基づいて、在宅医療装置２１に設定された治療条件を変更するように構成されていてもよい。
【００４２】
［第三の実施形態に係るシステム］
本発明の別の実施形態である、慢性呼吸疾患を有する患者を治療するための治療継続条件を予測するシステムの構成を図３に示す。なお、既に説明した要素と同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００４３】
システム３１は、端末３２とサーバ３３とデータ部１４とを備える。端末３２は、入力部２２と、処理部２３を備える。サーバ３３は、選別部１５と、解析部１６を備える。
【００４４】
端末３２は患者情報を入力可能な情報端末であり、例えば在宅医療装置やパーソナルコンピュータ等である。端末３２の入力部２２に入力された患者情報は、保存部１３を介して、あるいは保存部１３を介さずに、ネットワークを通じてサーバ３３の選別部１５に送られる。
【００４５】
選別部１５は、第一の実施形態と同様に、端末３２または保存部１３より転送された患者情報に基づいて、後述する方法により既存患者情報データから患者情報ごとに設定した選別条件でデータ部１４に保存された既存患者情報データから選別既存患者情報データを選別する。選別部１５によって選別された既存患者情報データは、解析部１６で後述の方法によって解析され、解析結果から患者の予測治療継続条件が選出される。
【００４６】
解析部１６によって得られた予測治療継続条件は、ネットワークを通じて端末３２の処理部２３へ転送される。端末３２がパーソナルコンピュータの場合は、処理部２３は予測治療継続条件を図示しないディスプレイなどの表示装置を用いて利用者に提示する。端末３２が在宅医療装置の場合は、処理部２３は予測治療継続条件に基づいて、在宅医療装置２１に設定された治療条件を変更するように構成されていてもよい。
【００４７】
［本発明の実施形態に係る治療継続条件を予測する方法］
本発明の実施形態における慢性呼吸疾患を有する患者を治療するための治療継続条件を予測する方法を説明する。ここでは、第一の実施形態に係る医療用サーバを用いた場合の処理を説明するが、選別部１５及び解析部１６で実行される処理は第二の実施形態および第三の実施形態を用いた場合であっても同様である。
【００４８】
在宅医療機器の利用者は、患者情報通信装置を用いて患者の生体情報を含む患者情報を所定の形式で入力する。ここで利用者とは、患者自身や患者の家族などの患者関係者、医療従事者、患者を治療するための医療機器提供者が相当する。入力される患者の生体情報は、データ部１４に保存されている既存生体情報データと同様の項目であることが好ましい。患者情報を送信する患者情報通信装置としては、利用者が所有する通信ネットワークに接続された携帯端末装置やパーソナルコンピュータなどの汎用通信機器がある。
【００４９】
入力された患者情報は、インターネットなどのネットワークを通じて医療用サーバ１１へ送信される。医療用サーバ１１は受信部１２を介して患者情報を受信し、一時的に保存部１３に患者情報を保存する。そして、選別部１５は保存部１３に保存された患者情報を読み込む。なお保存部１３に患者情報を保存することなく、直接選別部１５に患者情報が入力されてもよい。
【００５０】
選別部１５は、読み込んだ患者情報に基づいて、患者情報毎にあらかじめ設定された選別条件に合致する既存患者情報データをデータ部１４から選別して読み込む。
【００５１】
選別条件は、慢性呼吸疾患ごとにあらかじめ設定した日数以上の治療継続日数データを有する既存患者情報データを選別するように設定されている。治療継続日数が短い治療継続日数データを有する既存患者情報データは、治療を途中でやめてしまった患者のデータの割合が高い。このような患者は、処方が数日使用した結果合わなかった、または装置に慣れることができなかったなどの理由で治療を中止したものと考えられる。すなわち、これらの患者のデータは後述の解析部１６における解析で適切な治療継続条件を予測するためには不適切なデータである可能性が高い。したがって、慢性呼吸疾患ごとにあらかじめ設定した日数以上の治療継続日数データのみを用いることで、治療継続条件の予測精度を向上させることができる。
【００５２】
設定される日数は、慢性呼吸疾患の種類や重症度にもよる上、既存治療継続日数データのデータ数、日数にもよるが、通常、毎月の検診がある場合には、治療を開始した日から次の検診がある４週間後に継続が安定的に行われているかが判断できる場合があるので、少なくとも２８日以上であり、より好ましくは複数回の検診でより安定性が確認できるため、３回の毎月検診を越える１００日以上が好ましい。一方、１年以上治療が継続できている場合、安定的に治療ができていると判断できる可能性が高くなるので、３６５日以下に設定することが好ましい。例えば、睡眠時無呼吸症候群の治療において用いられる持続的気道陽圧ユニットや持続的自動気道陽圧ユニットの使用は装置に慣れないなどの理由により３ヶ月以内に中止されることが多い。そのため、あらかじめ設定した日数としては、例えば、１００日とすることで３ヶ月以下の既存患者情報データを十分に除外できる。より好ましくは、年間を通して使用された場合、その後の使用が安定的に行われる可能性が高く既存患者情報データとしてより信頼度の高いデータとなるので、この場合、例えば３６５日をあらかじめ設定した日数とすることもできる。
【００５３】
なお日数とは、患者が治療を開始した日付を起点とし、患者あるいは医療従事者が治療を中止した日までの日数のことであり、医療従事者が当該サーバに入力して記録することもできるし、医療従事者から連絡を受けた医療機器提供者により入力して記録することもできる。また、医療機器に医療用サーバと通信できる機能を有する場合は直接医療用サーバに入力して記録できる。医療用サーバが医療機器と日々通信できる場合には、医療機器の実際の使用時間を元に実際に医療機器が使用された日を積算して日数とすることもできるが、比較データとして用いるためには日数の算出方法は揃えておくことが好ましい。
【００５４】
選別部１５は、上述のようにあらかじめ設定した日数以上で選別された既存患者情報データから、さらに前記患者情報ごとに設定した選別条件で前記既存患者情報データを選別して選別既存患者情報データを選別してもよい。この患者情報ごとに設定する選別条件は、地域分類と同じ地域分類であることより選別することが好ましい。また、選別条件は、生活スタイル分類と同じ生活スタイル分類であることより選別することがさらに好ましい。
【００５５】
さらに、疾患が同じ患者でも、性別や年齢によって処方が異なることがあり、その性別や年齢の制限によってより患者に好ましい処方を予測することができる。そのため、選別条件は、患者情報に近似する近似患者情報データを選別することが好ましい。この近似既存患者情報データは、生体情報に含まれる性別、および生体情報に含まれる年齢の前後ｎ歳以内、ただしｎは０以上５以下にある既存患者情報データの中から選別されることが好ましい。ｎが５より大きい場合、年齢による選別既存患者情報データが広範になり、予測治療継続条件の精度が低下してしまう。
【００５６】
また、血中酸素濃度、体格指数、無呼吸低呼吸指数、睡眠時間、睡眠の質を示すパラメータ、顔の幅や形などの顔形状を示すパラメータ、気道の形状を示すパラメータのデータを選別条件に加えることもできる。
【００５７】
選別部１５が選別した選別既存患者情報データは、解析部１６へ転送される。解析部１６は選別既存患者情報データを解析し、解析結果から患者の予測治療継続条件を選出する。
【００５８】
選別既存患者情報データのうち数値で表される条件の解析は、患者情報に含まれる年齢と選別既存患者情報データに含まれる年齢の差を用いて選別既存患者情報データに重みづけをした上で、その加重平均値を算出することで予測治療継続条件を選出することがより好ましい。
【００５９】
この重みづけの具体的方法としては、これに限らないが、例えば、患者と年齢が近い既存患者情報データを患者とより近いデータとして扱うために、生体情報に含まれる年齢と選別既存患者情報データに含まれる年齢の差の絶対値とｎ＋１の差から重み係数を求め、選別既存患者情報データに重みづけをすることができる。例えば、ｎを５として生体情報に含まれる年齢を５０歳とし、選別既存患者情報データに含まれる年齢が５２歳であった場合、その重み係数としては、６から年齢差２を差し引いた４を用いることができる。この方法により解析する場合には、重み係数分の選別既存患者情報データが複数あるものとして加重平均を求めることで、患者により合った予測治療継続条件を選出することができる。
【００６０】
さらに、解析は、生体情報に含まれる患者の年齢と選別既存患者情報データに含まれる年齢の差とともに既存治療継続日数データを用いて選別既存患者情報データに重みづけをした上で、その加重平均値を算出することで予測治療継続条件を選出することで、より長期間治療継続をしている既存患者情報データを重視することができる。
【００６１】
また、これに限らないが、例えば、生体情報に含まれる年齢と選別既存患者情報データに含まれる年齢の差の絶対値とｎ＋１の差から第１の重み係数を求め、既存治療継続日数データに含まれる治療継続日数をそのまま第２の重み係数、あるいは基準日数を設けてその基準日数に対する治療継続日数の割合を第２の重み係数とし、この第１の重み係数と、第２の重み係数を乗じた値分の複数の選別既存患者情報データがあるものとして加重平均を求めることができる。また、第１の重み係数と第２の重み係数の割合を調整して足しあわせて加重平均を計算するときの重み係数とすることもでき、これに限らないが、例えば、年齢差を重視する場合には、第１の重み係数の６０％、第２の重み係数の４０％を足しあわせて重み係数とすることもできる。第２の重み係数の設定方法には、この他複数の日数分類に分けて治療継続日数が長いデータほど大きくなる整数を割り当てて第２の重み係数とすることでも良い。例えば、治療継続日数が３００日から１０００日を１、それ以上を２とするなどである。
【００６２】
解析部１６は、上記解析結果を用いて患者の予測治療継続条件を選出する。予測治療継続条件は、予測される予測使用機器情報も含むことが好ましい。使用機器によっては同じ用途の機器でも複数の製造販売業者から各種の機器が提供されており、その機能によって各種の選択ができる。例えば、低酸素血症の治療で用いられる医療機器としては酸素流量範囲が各種の酸素濃縮装置や酸素ボンベを用いる呼吸同調式レギュレータなどがある。また、睡眠時無呼吸症候群の治療で用いられる陽圧機器には、持続的気道陽圧ユニット、持続的自動気道陽圧ユニットなどがある。また、陽圧機器以外にも頸部を陰圧で吸引することで上気道の閉塞を抑制する外部気道陰圧装置がある。また、人工呼吸器用マスクには、鼻マスクのみならず、鼻腔に直接陽圧を加えるピローマスク、口呼吸が多い患者には口鼻マスクなど、各種の人工呼吸器用マスクがある。この他、加温加湿器の有無、陽圧機器と人工呼吸器用マスクを接続するチューブの種類などがある。
【００６３】
予測治療継続条件は予測使用機器情報の予測設定条件を含むことがさらに好ましい。予測設定情報のうちの数値で表される予測設定情報は、予測下限値およびまたは予測上限値の情報を含むこともでき、例えば、持続的自動気道陽圧ユニットでは治療で加える陽圧の開始圧力の設定や、圧力の上限値、下限値などが設定でき、これらの設定値も予測結果として含まれていることが好ましい。そのために例えば、選別既存患者情報データの標準偏差を用いて予測下限値およびまたは予測上限値を設定することもできる。
【００６４】
さらに、予測治療継続条件は、解析から予測される予測問い合わせおよび予測対応を含むことが好ましい。
【００６５】
本実施形態における治療条件の予測の一例として、睡眠時無呼吸症候群の患者の処方圧の予測の具体的な方法を説明する。ある地域における既存女性患者のうち、持続的気道陽圧ユニットを継続使用出来ている患者で、あらかじめ設定した日数を１００日として選別した既存患者情報データの設定圧が１４名分あるとする。この既存患者情報データを用いれば、同じ地域の女性患者の年齢から、選別装置により選別既存患者情報データを選別して、解析装置により解析して設定圧を予測することができる。
【００６６】
解析処理を具体的に説明するために、ｎ＝３としてある地域に在住の女性の患者が６０歳の場合の例として、その地域に該当する女性で５７歳から６３歳の選別既存患者情報データがＳ１からＳ１４の１４例あったとして、各年齢がｘ１＝６３、ｘ２＝６２、ｘ３＝５７、ｘ４＝６１、ｘ５＝５９、ｘ６＝６３、ｘ７＝６１、ｘ８＝６０、ｘ９＝６２、ｘ１０＝５８、ｘ１１＝６３、ｘ１２＝５９、ｘ１３＝６２、ｘ１４＝６１の例の場合、年齢ｘによる重みづけは、各年齢（ｘ１からｘ１４）から６０を引いた値の絶対値（｜ｘ１−６０｜から｜ｘ１４−６０｜）をｎ＋１である４から引いた値であり、それぞれ、１、２、１、３、３、１、３、４、２、２、１、３、２、３となる。また、継続時間分類による重みづけは既存治療継続日数データが１００日以上１０００日未満の場合を１、１０００日以上２０００日未満の場合を２、以降１０００日増えるごとに１増やした値である。例えば、Ｓ１からＳ３までが１００日以上１０００日未満の場合はそれぞれ１、Ｓ４からＳ６までが１０００日以上２０００日未満の場合はそれぞれ２、Ｓ７からＳ１０までが２０００日以上３０００日未満の場合はそれぞれ３、Ｓ１１からＳ１４までが３０００日以上４０００日未満の場合はそれぞれ４となる。ここでは、継続時間分類による重みづけを重視し、年齢による重みづけの４０％と継続時間分類による重みづけの６０％を足しあわせて予測に用いる重みづけ係数を計算すると、Ｓ１からＳ１４のデータの重みづけ係数はそれぞれ、１、１．４、１、２．４、２．４、１．６、３、３．４、２．６、２．６、２．８、３．６、３．２、３．６となる。
【００６７】
例えば、Ｓ１からＳ１４に設定圧のデータがあれば、この重みづけ係数を用いてそれぞれの設定圧の加重平均 を計算することでこの患者の予測設定圧とすることができる。この予測設定圧は予測治療継続条件の１つである予測設定条件として用いることができる。予測使用機器はこの予測設定条件を設定できる持続的気道陽圧ユニットや持続的自動気道陽圧ユニットを選択して予測治療継続条件に含める選択肢とすることが可能である。この例では、予測設定圧の算出を説明したが、選別既存患者情報データに最大設定圧や最小設定圧があれば、それより持続的自動気道陽圧ユニットの予測最大設定圧および予測最小設定圧を算出して予測治療継続条件に含めることができる。
【００６８】
また、これらの選別既存患者情報データに問い合わせ履歴および対応履歴が含めていれば、その中で最頻出の問い合わせ履歴および対応履歴を予測問い合わせおよび予測対応として予測治療継続条件に含めることができる。
【００６９】
さらには、この例では患者の住所地域と性別、年齢のみで既存患者情報データを選別する例を示したが、患者情報として体格指数や無呼吸低呼吸指数、血中酸素濃度、睡眠時間、睡眠の質を示すパラメータ、顔形状を示すパラメータ、気道の形状を示すパラメータなどの情報が患者情報および既存患者情報データに含まれていれば、これによっても選別既存患者情報データを選択することができる。
【００７０】
ここで例示した予測設定条件は持続的気道陽圧ユニットや持続的自動気道陽圧ユニットを用いる範囲の予測設定条件が解析結果となった場合であるが、その他の患者情報および選別既存患者情報データによっては、予測設定圧が低い値として計算されることもあり、この場合、スリープスプリント、短期的使用鼻咽頭エアウエイなどが予測治療継続条件に含める選択肢となることもある。
【００７１】
これまでに説明したように、このようなシステムが効果的に活用できる慢性呼吸疾患の疾患は、低酸素血症である。この場合、生体情報および既存生体情報データは、血中酸素濃度を含むことが好ましい。また、その場合、予測使用機器の種類は、酸素濃縮装置、呼吸同調式レギュレータの少なくとも１つであることが好ましい。
【００７２】
この他、このようなシステムが効果的に活用できる他の慢性呼吸疾患の疾患は、睡眠時無呼吸症候群である。この場合、生体情報および既存生体情報データは、体格指数、無呼吸低呼吸指数、血中酸素濃度、睡眠時間、睡眠の質を示すパラメータ、顔形状を示すパラメータ、気道の形状を示すパラメータの群から選ばれる少なくとも１つのパラメータよりなることが好ましい。また、その場合、予測使用機器の種類は、持続的気道陽圧ユニット、持続的自動気道陽圧ユニット、二相式気道陽圧ユニット、外部気道陰圧装置、人工呼吸器用マスク、スリープスプリント、短期的使用鼻咽頭エアウエイの少なくとも１つであることが好ましい。血中酸素濃度を表す値としては、動脈血酸素飽和度、経皮的動脈血酸素飽和度、動脈血酸素分圧がある。
【００７３】
以上説明したように、本実施形態においては患者自身や患者関係者は患者の治療継続条件が妥当か知ることで患者が安心して治療を継続することができる。医療従事者は患者の処方を決める前に参考情報として予測治療継続条件を知ることができる。また、医療機器提供者は在宅での患者が治療に用いている使用機器の点検などをするときに、医療従事者から処方された治療条件の設定から異なり、予測治療継続条件からも外れていることを見つけた場合、医療従事者に報告することを通して、医療従事者が治療条件を補正して患者の治療継続をしやすくさせることができる。
【符号の説明】
【００７４】
１１：医療用サーバ
１２：受信部
１３：保存部
１４：データ部
１５：選別部
１６：解析部
１７：送信部
２１：在宅医療装置
２２：入力部
２３：処理部
３１：システム
３２：端末
３３：サーバ
【図１】
2020013204.tif 000003
【図２】
2020013204.tif 000004
【図３】
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