(57)【要約】【課題】音声や行動に関する情報を取得することができない場合においても、不快感情を精度良く推定する技術を提供する。【解決手段】被験者の不快感情を推定する不快感情推定装置であって、第１の被験者の生体データを時系列で取得した第１の生体データの変動量と、前記第１の被験者の不快要因である鎮静度と痛みの度合いとを時系列で観察した観察結果と、を対応付けした学習モデルを作成する履歴学習部と、第２の被験者の第２の生体データと前記学習モデルとに基づいて、前記第２の被験者の不快度を推定する不快指数計算部を有する推定器と、を有することを特徴とする不快指数推定装置。【選択図】図１
2020096679.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の不快感情を推定する不快感情推定装置であって、
第１の被験者の生体データを時系列で取得した第１の生体データの変動量と、前記第１の被験者の不快要因である鎮静度と痛みの度合いとを時系列で観察した観察結果と、を対応付けした学習モデルを作成する履歴学習部と、
第２の被験者の第２の生体データと前記学習モデルとに基づいて、前記第２の被験者の不快度を推定する不快指数計算部を有する推定器と
を有することを特徴とする不快指数推定装置。
【請求項２】
前記履歴学習部は、
前記観察結果と、
１）前記第１の被験者の不快要因の評価を実施した評価実施時刻から一定時間前までの前記第１の生体データを抽出し、評価結果と、前記評価実施時刻までの生体データの変化量、
または
２）前記生体データから変換されたロバストＺスコアにおいて一定時間の間隔で切り出した前記スコアに関する時系列データの推移のうちの少なくともいずれか一方により求められた前記変動量と、
を対応付けて前記学習モデルを作成することを特徴とする請求項１に記載の不快指数推定装置。
【請求項３】
前記ロバストＺスコアを用いた特徴量抽出の場合には、ロバストＺスコアを用いて各生体データを同一範囲内の数値へ変換し、その後に、一定時間の時系列データとして切り出し、絶対値化、積算値計算を経て特徴量を抽出し、
前記変化量を用いた特徴量抽出の場合には、始めに一定時間の時系列データを切り出し、切り出したデータに基づいて前のデータからの変化量を計算し、絶対値化、積算値計算を経て特徴量を抽出することを特徴とする請求項２に記載の不快指数推定装置。
【請求項４】
前記評価実施時刻までの生体データの推移の指標として、前記生体データの積算値を用いることを特徴とする請求項２又は３に記載の不快指数推定装置。
【請求項５】
患者の不快感情を推定する不快感情推定装置であって、
第１の患者の生体データを時系列で取得した第１の生体データの変動量と、前記第１の患者の不快要因である鎮静度と痛みの度合いとを時系列で観察した医療従事者の観察結果と、を対応付けした学習モデルを作成する履歴学習部と、
第２の患者の第２の生体データと前記学習モデルとに基づいて、前記第２の患者の不快度を推定する不快指数計算部を有する推定器と
を有することを特徴とする不快指数推定装置。
【請求項６】
被験者の不快感情を推定する不快感情推定方法であって、
第１の被験者の生体データを時系列で取得した第１の生体データの変動量と、前記第１の被験者の不快要因である鎮静度と痛みの度合いとを時系列で観察した観察結果と、を対応付けした学習モデルを作成する履歴学習ステップと、
第２の被験者の第２の生体データと前記学習モデルとに基づいて、前記第２の被験者の不快度を推定する不快指数計算部を有する推定ステップと
を有することを特徴とする不快指数推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不快感情推定技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
人間の不快感情（不快度）を知ることは重要なことである。例えば、医療現場においては、患者の不快感情を客観的に知ることができれば、患者の治療に役立たせることができる。
【０００３】
例えば、下記特許文献１では、ウェアラブルセンサとＧＰＳとを用いて、疲労、普通、元気などの感情を推定している。とりわけ、推定対象者が健常者である場合、幅広い感情情報の取得には大きな意義がある。
また、下記特許文献２では、ユーザの音声、表情及び動作などの情報を分析し、現在の感情に至った原因の推定及び推定結果に基づくフィードバックを行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第６３８８８２４号公報
【特許文献２】特許第４７９４８４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１では、例えば健常者ではなく患者などの場合には、不快さとその程度について深く検知することが難しい。特許文献１では、加速度と身体状態との関係を学習する推定器を利用している。しかしながら、患者は安静を余儀なくされている場合が多く、十分な加速度データの取得が望めないため、不快感情の推定を行うことが困難である。
また、特許文献２では、自身の状況を音声で伝えることが難しい患者や被介護者などの場合には、そもそも音声による推定が難しい。
本発明は、音声や行動に関する情報を取得することができない場合においても、不快感情を精度良く推定する技術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】
【０００６】
本発明の一観点によれば、被験者の不快感情を推定する不快感情推定装置であって、第１の被験者の生体データを時系列で取得した第１の生体データの変動量と、前記第１の被験者の不快要因である鎮静度と痛みの度合いとを時系列で観察した観察結果と、を対応付けした学習モデルを作成する履歴学習部と、第２の被験者の第２の生体データと前記学習モデルとに基づいて、前記第２の被験者の不快度を推定する不快指数計算部を有する推定器と、を有することを特徴とする不快指数推定装置が提供される。
【０００７】
前記履歴学習部は、前記観察結果と、
１）前記第１の被験者の不快要因の評価を実施した評価実施時刻から一定時間前までの前記第１の生体データを抽出し、評価結果と、前記評価実施時刻までの生体データの変化量、または
２）前記生体データから変換されたロバストＺスコアにおいて、一定時間の間隔で切り出した前記スコアに関する時系列データの推移のうちの少なくともいずれか一方により求められた前記変動量と、を対応付けて前記学習モデルを作成することが好ましい。
例えば、２つの履歴学習手法のうちの少なくとも好ましいいずれか一方を用いることで、精度の良い学習データを得ることができる。２つの履歴学習手法の結果を比較し、より良いモデルを選択すれば、より良い精度を得ることができる。
【０００８】
前記ロバストＺスコアを用いた特徴量抽出の場合には、ロバストＺスコアを用いて各生体データを同一範囲内の数値へ変換し、その後に、一定時間の時系列データとして切り出し、絶対値化、積算値計算を経て特徴量を抽出し、前記変化量を用いた特徴量抽出の場合には、始めに一定時間の時系列データを切り出し、切り出したデータに基づいて前のデータからの変化量を計算し、絶対値化、積算値計算を経て特徴量を抽出することを特徴とすることが好ましい。
前記変化量を用いた特徴量抽出の場合には、一定時間切り出しを初回に行うことで、計算量の膨大化を抑制することができる。
【０００９】
前記評価実施時刻までの生体データの推移の指標として、前記生体データの積算値を用いることが好ましい。
【００１０】
本発明は、患者の不快感情を推定する不快感情推定装置であって、第１の患者の生体データを時系列で取得した第１の生体データの変動量と、前記第１の患者の不快要因である鎮静度と痛みの度合いとを時系列で観察した医療従事者の観察結果と、を対応付けした学習モデルを作成する履歴学習部と、第２の患者の第２の生体データと前記学習モデルとに基づいて、前記第２の患者の不快度を推定する不快指数計算部を有する推定器と、を有することを特徴とする不快指数推定装置である。
【００１１】
本発明の他の観点によれば、被験者の不快感情を推定する不快感情推定方法であって、第１の被験者の生体データを時系列で取得した第１の生体データの変動量と、前記第１の被験者の不快要因である鎮静度と痛みの度合いとを時系列で観察した観察結果と、を対応付けした学習モデルを作成する履歴学習ステップと、第２の被験者の第２の生体データと前記学習モデルとに基づいて、前記第２の被験者の不快度を推定する不快指数計算部を有する推定ステップと、を有することを特徴とする不快指数推定方法が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、音声や行動に関する情報を取得することができない場合においても、不快感情を推定する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施の形態による不快感情推定装置（システム）の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図２】本実施の形態による不快感情推定装置の生体データ取得部における処理の流れの一例を示すフローチャート図である。
【図３】本実施の形態による不快感情推定装置の看護結果記録部処理における処理の流れの一例を示すフローチャート図である。
【図４Ａ】本実施の形態による不快感情推定装置の履歴学習部における処理の流れの一例を示すフローチャート図である。
【図４Ｂ】本実施の形態による不快感情推定装置における生体データの変動量を計算し特徴量として抽出する処理の流れの一例を示すフローチャート図である。
【図５】本実施の形態による不快感情推定装置における不快指数計算部の処理の流れの一例を示すフローチャート図である。
【図６】各種データベースの一構成例を示す図である。
【図７】前処理方法（履歴学習方法）として、ロバストＺスコアを利用して教師データを作成する際のデータの遷移状態のうち中央値を求める処理を示す図である。
【図８】前処理方法（履歴学習方法）として、ロバストＺスコアを利用して教師データを作成する際のデータの遷移状態のうち正規四分位範囲を求める処理を示す図である。
【図９】前処理方法（履歴学習方法）として、ロバストＺスコアを利用して教師データを作成する際のデータの遷移状態のうちロバストＺスコアを求め、各生体データを同一基準へ変更する処理を示す図である。
【図１０】前処理方法（履歴学習方法）として、ロバストＺスコアを利用して教師データを作成する際のデータの遷移状態のうち、評価結果を入力した時刻から一定時間（前までのデータを抽出する処理を示す図である。
【図１１】前処理方法（履歴学習方法）として、ロバストＺスコアを利用して教師データを作成する際のデータの遷移状態のうち、各数値を絶対値化する処理を示す図である。
【図１２】前処理方法（履歴学習方法）として、ロバストＺスコアを利用して教師データを作成する際のデータの遷移状態のうち、評価結果の時刻から一定時間前までの積算値を計算する処理を示す図である。
【図１３】図７から図１２までの処理例として、生体データが血圧の場合（図１３（ａ））における中央値からの変動量の積算値を求める処理の原理を示す図であり、或いは、図１３（ｂ）に示すように、生体データが呼吸数の場合における中央値からの変動量の積算値を求める処理の原理を示す図である。
【図１４】図１２の結果から求めた症例ＩＤ＝１２３４５６の記録日時２０１８／０７／１５の１４：５０：００における教師データの一例を示す図である
【図１５】前処理方法に変化量を利用した教師データの作成手順を示す図であり、評価結果の時刻から一定時間前までの生体データを抽出した例を示す図である。
【図１６】前処理方法に変化量を利用した教師データの作成手順を示す図であり、１つ前のレコードからの変化量を求める例を示す図である。
【図１７】前処理方法に変化量を利用した教師データの作成手順を示す図であり、値を絶対値化した例を示す図である。
【図１８】前処理方法に変化量を利用した教師データの作成手順を示す図であり、正規化処理（ｍｉｎ−ｍａｘ法）を行った例を示す図である。
【図１９】前処理方法に変化量を利用した教師データの作成手順を示す図であり、一定時刻前までのデータを積算し特徴量とした例を示す図である。
【図２０】図１９の結果から求めた症例ＩＤ＝１２３４５６の記録日時２０１８／０７／１５の１４：５０：００における教師データの一例を示す図である。
【図２１】推定器により推定された推定結果を格納する推定結果データベースの一構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、本発明の実施の形態による不快感情推定技術について図面を参照しながら詳細に説明する。
以下においては、被験者の例として、集中治療室（以下、「ＩＣＵ」と称する。）で治療を受けている患者を例にして説明するが、本発明は、被験者としてＩＣＵ内の患者に限定されるものではなく、病院で治療を受けている患者や、介護を受けている被介護者なども対象とするものである。すなわち、ＩＣＵ内の患者は被験者の一例であり、以下においては、そのような患者を例として、説明する。
【００１５】
ＩＣＵ内で、患者側が例えば気管切開等により発話出来ない場合、または、鎮静薬などにより鎮静されているため上手く発話できない場合などがあり、患者は自分の不快さなどの気持ちを、医者や看護師などの医療従事者（以下、「看護師Ｎ１（等）」と称する。）にうまく伝達できないという問題が生じる。
【００１６】
このような場合、看護師が患者の表情や刺激反応を看ることによる観察評価(ＲＡＳＳ（Richmond Agitation-Sedation Scale：鎮静度）、ＣＰＯＴ（Critical-Care Pain Observation Tool：痛み)の観察が、１日に３〜４回程度行われる。看護師は刻々と変化する状況の中で個々の経験と知見とに基づき鎮静度／痛みを解釈する。しかしながら、解釈は、看護師の主観や経験度などの影響を受けるため、個人差が生じる。例えば、経験の浅い看護師が、患者が顔を歪めている状態を確認した際に、痛みによるものか、焦燥心から来るものかなど、判断が難しい場合がある。
【００１７】
このように、看護師による判断が適切でない場合は、鎮静薬の投与などによる不必要な鎮静という選択を招き、過鎮静してしまうことがある。過鎮静は、在室日数を長期化させる大きなリスクファクターとなる。また、上手く自分の状態を伝えられないことによる合併症の発覚の遅れ、患者の精神的負担によるせん妄なども、ＩＣＵの在室日数が長期化してしまうリスクファクターの一つである。ＩＣＵへの在室日数の長期化は、医療コストの増大につながる。
【００１８】
そこで、以下においては、看護師が、気持ちがうまく伝えられない状況にある患者から、その患者の不快さ(落ち着かない、痛がっている等)の感情を推定するために、看護師の実際の過去の判断結果と患者から生体センサにより取得される生体センサデータを用いて、機械学習（ＡＩ）により不快度を推定する技術を提供する。
【００１９】
図１は、本発明の一実施の形態による不快感情推定装置（システムＸ）の一構成例を示す機能ブロック図である。図１に示すように、本実施の形態による不快感情推定装置Ａは、データ蓄積装置１と、履歴学習サーバ３と、不快感情推定端末５とを備える。
【００２０】
データ蓄積装置１は、第１生体データ取得部１１と、看護記録部（看護結果記録部）１３と、第２生体データ取得部１５と、を有する。さらに、データ蓄積装置１は、症例毎に患者名、病名などの書誌的なデータを記憶する症例データベース２１と、第１生体取得部１１から得られた生体データを記憶する生体データベース２３と、看護結果記録部１３からの看護結果を記録する看護結果記録データベース２５とを有する。第１生体データ取得部１１と第２生体データ取得部１５とは、生体データを取得するセンサであり、実質的に同じものである。各種データベースは、データ蓄積装置１内にあっても良く、ネットワーク接続によりデータの蓄積、取得が可能なようにすれば、システムの外部に設けられていても良い。
【００２１】
第１生体データ取得部１１は、センサなどにより例えば時々刻々と自動的に取得される患者Ａ１，Ａ２，…，Ａｎ（ｎは１以上の整数）の生体データを取得する。生体データは、後述するように、例えば、患者の血圧、呼吸数、脈拍数などの時刻毎のデータであり、生体データベース２３に蓄積される。
【００２２】
看護結果記録部１３は、看護師が患者を観察することにより得られた観察結果、例えば、各患者の鎮静度と痛みなどを、入力装置からの操作により入力すること、鎮静度や痛みの程度を記憶する。この場合のデータも、看護師の観察時刻又は入力時刻等と対応付けして記憶される。
【００２３】
第２生体データ取得部１５は、センサなどにより例えば時々刻々と自動的に取得される患者Ｂ１，Ｂ２，…，Ｂｍ（ｍは１以上の整数）の生体データを取得する。生体データは、後述するように、例えば、血圧、呼吸数、脈拍数などの時刻毎（時系列）のデータである。
【００２４】
ここで、患者Ａは学習モデルを生成するための生体データ蓄積側の患者であり、患者Ｂは学習モデルを利用して不快指数などを求める生体データ利用側の患者であり、それぞれのデータベースは分離されている。患者Ｂが多くの患者Ａの生体データを利用する場合もあるが、患者Ａのデータを患者Ｂ１とＢ２とが利用することもある。すなわち、患者Ａと患者Ｂの人数およびその大小は限定されるものではなく、また、お互いに独立している。
【００２５】
履歴学習サーバ３は、症例データベース２１，生体データベース２３，看護結果記録データベース２５と関連付けされている。履歴学習サーバ３は、これらのデータをもとに、履歴学習部３１により、ＡＩの学習モデル３１ａを構築する。学習モデル３１ａは随時更新されることが好ましい。
【００２６】
不快感情推定端末５は、履歴学習サーバ３により構築された学習モデル３１ａに基づいて、不快指数などを計算する不快指数計算部４３を有し、患者の不快感情を推定する推定器４１と、推定器４１により推定された患者の不快感情を蓄積する推定結果データベース５１と、推定器４１により推定された推定データを、図示しない表示装置などに表示させることができる可視化データに変換等するデータ可視化部５３と、を有する。
【００２７】
推定結果データベース５１内のデータは、医療研究者Ｒなどの研究に役立たせることができる。また、データ可視化部５３からの可視化されたデータに基づく表示装置（図示せず）などへの表示により、看護師Ｎ２などが患者のベッドサイドなどで患者の状況を知って適切な処置を行うための助けとすることができる。
以上のようにして、看護師等により実施されてきた従来の患者の評価結果を目的変数とし、患者から自動取得される生体データを説明変数とし、教師データを作成して学習することで、これまで看護師等がその経験に基づいて行っていた判断に客観性をもたせることができる。
【００２８】
図２から図５までは、本実施の形態による不快感情推定装置Ａにおける処理の流れの一例を示すフローチャート図である。また、図６は、各種データベース２１，２３，２５の一構成例を示す図である。図７から図２０までは、学習モデル３１ａを生成するための教師データの作成をデータの推移により示す図などである。但し、図１３は、生体データの変化量を積算する様子を示す模式的な図であり、補助的な説明を行うための図である。
また、図２１は、推定器４１により推定された推定結果を格納する推定結果データベース５１の一構成例を示す図である。
【００２９】
図６に示すように、症例データベース２１は、例えば、患者の症例を一意に識別する症例ＩＤと患者名と病名とを症例ＩＤ毎に記憶するデータベースである。このデータは、例えば、ＩＣＵへの搬送時などに家族や健康保険証などに基づいて作成することができる。
生体データベース２３は、症例ＩＤと、記録日時と、各種生体データと、時間毎に記憶したデータベースである。
ここで、各種生体データのうちで、ＡＢＰ＿Ｓは、収縮期血圧である。ＡＢＰ＿Ｄは、拡張期血圧である。また、ＡＢＰ＿Ｍは、平均血圧である。Ｒｅｓｐは呼吸数、ＰＲは脈拍数である。この他に、例えば、眼圧などのその他の生体データを取得するようにしても良い。
【００３０】
平均血圧は、以下の式で求める。 
平均血圧＝収縮期血圧＋（収縮期血圧−拡張期血圧））／３ 
【００３１】
看護結果記録データベース２５は、症例ＩＤと、看護師等により記憶された鎮静度や痛みの程度（観察結果）を、時刻毎に記憶したデータベースである。例えば、看護師が、入力装置を操作して入力を行うと、時間が自動的に付加されたデータが、データ蓄積装置１内の看護結果記録データベース２５に蓄積されていく。
図２は、第１生体データ取得部１１における処理の流れを示すフローチャート図である。図２に示すように、第１生体データ取得部１１における処理（Ｓ００１）は、まず、ステップＳ００１−１において第１生体データ取得部１１が生体データを取得する。すなわち、ステップＳ００１−１において、各種センサ（血圧計、呼吸計、脈拍計など）から生体データを受け取り、ステップＳ００１−２において、生体データベース２３に生体データを格納する。
【００３２】
図６に示すように、生体データベース２３には、症例ＩＤ毎に、記録日時と、ＡＢＰ＿Ｓ，ＡＢＰ＿Ｍ，ＡＢＰ＿Ｄ，Ｒｅｓｐ（呼吸数），ＰＲ（脈拍数）などが生体データとして、患者毎，時刻毎（時系列）に記憶されていく。
図３は、看護結果記録部１３における処理の流れを示すフローチャート図である。図３に示すように、看護師の入力操作などにより（Ｓ００２）、看護結果記録部１３が、まず、ステップＳ００２−１において、看護師からの患者の鎮静度や痛みの程度の入力操作を受け付け、ステップＳ００２−２において、入力操作されたデータが、看護結果記録データベース２５に蓄積される。
【００３３】
図６に示すように、看護結果記録データベース２５には、症例ＩＤ毎に、記録日時と、観察種別（ＲＡＳＳ，ＣＰＯＴなど）と、観察結果とが記録されている。
尚、観察結果は、例えば鎮静度評価（ＲＡＳＳ）であれば、−５〜＋４までの１０段階に分かれて評価され、プラス方向は興奮が強く、マイナス方向は鎮静が強い。例えば、−２は、軽い鎮静状態を、−１は傾眠状態を表している。これらの評価は、例えばＲｕｓｓｅｌｌの円環モデルにおけるように、「覚醒度」と「感情のポジネガ」の２次元の軸で様々な感情を理解するという考え方に基づいている。
【００３４】
例えば、感情推定は、Ｒｕｓｓｅｌｌの円環モデルをベースとし、縦軸の「覚醒度」、横軸の「快不快度」に該当する指標を、ＩＣＵ内で取得されるデータから求めるようにしても良い。一方、感情推定は、「覚醒度」「快不快度」より看護師が判断するようにすると良い。
【００３５】
図４Ａは、上記の図２および図３の処理に基づいて得られた結果を、履歴学習部３１により学習させて、推定器４１の学習モデル３１ａ（＝３１ｂ）を求める処理の流れの一例を示すフローチャート図である。図４Ｂは、図４Ａにおける生体データの変動量を計算し特徴量として抽出する処理の詳細な処理例を示すフローチャート図である。
ここで、変動量は、評価実施時刻までに生体データがどの程度大きく変動したのか(揺らいだのか)を示す。
図４Ａにおける破線部の処理は、症例データベース２１に、図２のステップＳ００１における処理と図３のステップＳ００２の処理の結果に基づくデータである、看護結果記録データベース２５と生体データベース２３のそれぞれのデータとを考慮して、履歴学習を行い、学習モデル３１ａを作成する処理に対応する。
【００３６】
この処理は、看護結果記録を取得するための処理の一例であり、ステップＳ１１−１からステップＳ１１−３までの処理により、看護結果記録における快不快値を取得する一例を示す処理例である。Ｓ００１において自由記述を取得した際には（ステップＳ１１−１）、単語レベルに分解，抽出し（Ｓ１１−２）、センチメント分析を行い自由記述全体の快不快値を計算し（Ｓ１１−３）、教師データのインプットとする。履歴学習部３１は、症例データベース２１，生体データベース２３，看護結果記録データベース２５の各データを入力として、ステップＳ２１において、データ蓄積装置１から生体データ（２３）と看護結果記録データ（２５）とを受け取ると、感情推定に必要な情報を、自由記述、観察評価結果、生体データから抽出する。
【００３７】
一方、対象期間の生体データを取得し（ステップＳ２１）、生体データ特有のノイズを削除する（ステップＳ２２）。また、ステップＳ２３において、観察結果記録データベース２５からＲＡＳＳ・ＣＰＯＴを取得する。
ステップＳ２２とステップＳ２３の処理から、ステップＳ２４に進む。ステップＳ２４では、生体データの変動量を計算し、特徴量として抽出する。
患者固有の特徴を排除するため、ロバストＺスコアによる偏差値、または、前データからの変化量等で計算を行い、生体データにおける
一定時間あたりの変動量へ数値を変換し特徴量として抽出する。このステップＳ２４の処理の詳細は、図４Ｂで説明する。
【００３８】
ステップＳ２５において、これらの抽出結果等を結合し、教師データとする。そして、ステップＳ２６において、教師データをＡＩにより学習させ、ＣＰＯＴ，ＲＡＳＳの学習モデルを作成する。そして、不快感情推定端末５の推定器４１の学習モデル３１ｂとして利用する（Ｓ００４へ）。
【００３９】
図４Ｂは、図４ＡのステップＳ２４の処理の詳細な一例を示す図である。
ステップＳ２４の変動量の計算と特徴量の抽出処理方法として、現在の値から中央値を引き、正規四分位範囲で割ったロバストＺスコアを用いた特徴量抽出と、時系列データにおいて、現在の値から直前の値を引いた値である変化量を用いた特徴量抽出が例示的に挙げられる。両方の方法について詳細に説明する。
尚、本明細書において、「変化量」とは、時系列データにおいて、現在の値から直前の値を引いた値を指す。
それに対し、「ロバストＺスコア」は、現在の値から中央値を減算し、正規四分位範囲で除算した値を指す。
いずれの場合も、評価時刻までの生体データの変動量を求めている。
ロバストＺスコアを用いた特徴量抽出（破線内の左側の流れ）では、ステップＳ２４−１において各生体データを、同一範囲内の数値へ変換する。その後、ステップＳ２４−２において一定時間の時系列データとして切り出し、ステップＳ２４−３において絶対値化し、ステップＳ２４−４において積算値計算を経て特徴量を抽出する。
【００４０】
一方、変化量を用いた特徴量抽出処理では、ステップＳ２４ａ−１において一定時間の時系列データを切り出し、ステップＳ２４ａ−２において切り出したデータを元に前データからの変化量を計算（変換）する。この変化量を、ステップＳ２４ａ−３において絶対値化し、ステップＳ２４ａ−４においてＭｉｎ−Ｍａｘ正規化、積算値計算を行い、特徴量を抽出する。
以後は、上述のように、ステップＳ２５からステップＳ２６（図４Ａ）の処理を行う。
【００４１】
図５は、不快指数計算部４３におけるステップＳ００４からの不快度指数を計算する処理の流れを示すフロ−チャート図である。
特徴量抽出までの処理の流れは、図４Ａの生体データ処理と同様である（図４ＡのステップＳ２１からステップＳ２５までが、図５のステップＳ５１からステップＳ５４までの処理に対応する。Ｓ２４＝Ｓ５３・Ｓ５４）。但し、図４ＡのＳ００３で作成された推定器４１を用いて、ステップＳ５５において、ＲＡＳＳ，ＣＰＯＴをそれぞれ推定する処理である。そして、推定した結果を、ステップＳ５７で推定結果データベースに保存する。或いは、推定結果をユーザに提示することも可能である（ステップＳ５６）。
【００４２】
推定結果を可視化し、ベッドサイドの医療従事者(看護師)に結果を提示する（図１のデータ可視化部５３）。また、推定結果は、データベースに保存し、研究者がデータとして用いることも可能である（図１の推定結果データベース５１）。
以下においては、学習モデルを作成するための前処理方法の例について詳細に説明する。以下の説明は、図４ＢのステップＳ２４−１〜Ｓ２４−４，Ｓ２５と、ステップＳ２４ａ−１〜２４ａ−４，Ｓ２５に対応する。
【００４３】
図７から図１４までは、前処理方法（履歴学習方法）として、ロバストＺスコアを利用して教師データを作成する際のデータの遷移状態を示す図である。図４ＢのステップＳ２４−１からステップＳ２４−４，Ｓ２５までにおける処理により形成されるデータの一例を示す図である。
図７に示すように、各患者（図では、症例ＩＤ＝１２３４５６）の生体データにおける中央値を計算する。図７の下方の矢印の先に示した各値が、それぞれの評価項目毎の時間経過に依存する値の中央値である。
図８に示すように、各患者の生体データにおける下から２５％，５０％，７５％に位置する値である四分位を求め、第３四分位から第１四分位を減算した値である正規四分位範囲を計算する。
【００４４】
【表１】
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【００４５】
表１は、図８から収縮期血圧ＡＢＰ＿Ｓのみを取り出したものである。以下、収縮期血圧ＡＢＰ＿Ｓを例にして、統計処理について補足的に説明する。
１. 四分位とは
第１四分位数：下から２５％に位置する値  →  １０５
第２四分位数：下から５０％に位置する値(中央値)  →  １０７．５
ここで、（１０５＋１１０）／２＝１０７．５で求めた。
第３四分位数：下から７５%に位置する値  →  １１０ 
【００４６】
２. 四分位範囲とは
第３四分位数から第１四分位数を引いた値(ＩＱＲ)  →１１０−１０５＝５
３. 正規四分位範囲とは
０．７４１３ × ＩＱＲ＝ ０．７４１３× ５ ＝３．７０６５
【００４７】
４. ロバストＺスコアとは
例：  2018/07/15 14:00:00時点におけるロバストＺスコアの計算
【００４８】
【数１】
2020096679.tif 000004
【００４９】
５. 正規化とは
ここではＭｉｎ−Ｍａｘ正規化を指す。対象とするデータ範囲のうち、最大値、最小値を取得し、以下の計算式に基づいて０〜１までの数値に変換する。
【００５０】
【数２】
2020096679.tif 000005
【００５１】
６. 絶対値化及び積算化する理由
本実施の形態では、バイタルデータの単純な変動の大きさに着目しているため、絶対値化及び積算化している。例えば、血圧と呼吸数が大きく変動している場合は痛みとして表現されやすい、といった分類が可能であるという仮説を立てている。
図９に示すように、ロバストＺスコアを求め、各生体データを同一基準へ変更する。
以上が、ステップＳ２４−１の処理に対応する。
図１０に示すように、看護師が評価結果を入力した時刻Ｌ１から一定時間（ここでは符号Ｒ１で示す例えば６０分）前までのデータを抽出する（図４ＢのステップＳ２４−２）。
【００５２】
図１１に示すように、図１０における各数値を絶対値化する（図４ＢのステップＳ２４−３）。図１２において、各生体データに関する、評価結果の時刻Ｌ１から一定時間（ここではＲ１）前までの積算値を計算する（図４ＢのステップＳ２４−４）。
この処理は、図１３に示すように、例えば、生体データが血圧の場合（図１３（ａ））における中央値からの変動量の積算値を求める処理であり、或いは、図１３（ｂ）に示すように、生体データが呼吸数の場合における中央値からの変動量の積算値を求める処理である。この処理は、各種生体データの変動量の積算値（変動情報）が痛みや鎮静度と不快層間関係があるとの発明者の新たな知見に基づく処理である。
図１４は、図１２の結果から求めた症例ＩＤ＝１２３４５６の記録日時２０１８／０７／１５の１４：５０：００における教師データの一例を示す図である（図４ＢのステップＳ２５）。
【００５３】
一方、図１５から図２０までは、前処理方法に変化量を利用した教師データの作成手順を示す図であり、図４ＢのステップＳ２４ａ−１〜２４ａ−４，２５に対応する。図１５に示すように、評価結果の時刻（Ｌ２）から一定時間前（Ｒ２）までの生体データを抽出する（図４ＢのステップＳ２４ａ−１）。図１６に示すように、１つ前のレコードからの変化量を求める（図４ＢのステップＳ２４ａ−２）。次いで、図１７に示すように、図の値を絶対値化する（図４ＢのステップＳ２４ａ−３）。図１８に示すように、正規化処理（ｍｉｎ−ｍａｘ法）を行い、図１９に示すように、一定時刻前までのデータを積算し特徴量とする（図４ＢのステップＳ２４ａ−４）。
【００５４】
図２０は、図１９の結果から求めた症例ＩＤ＝１２３４５６の記録日時２０１８／０７／１５の１４：５０：００における教師データの一例を示す図である（図４ＢのステップＳ２５に対応する）。この処理は、観察結果をマージし、教師データとする処理である。尚、上記の処理において、一定時間切り出しを初回に行うことで、計算量が膨大となることを抑制することができる。
以上に示すように、ロバストＺスコアを前処理方法に用いた教師データの作成手法を用いても良いし、変化量を前処理方法に用いた教師データの作成手法を用いても良い。
或いは、実際に教師データを用いて推定を行った場合の推定精度の高い方を選択して用いても良い。
【００５５】
本実施の形態によれば、患者の不快度とその程度について深く知ることが出来る。
そして、個々の経験に左右されない自動推定により、医療従事者の患者の不快度に対する共同理解を促進することができる。
これまで、現場では患者の状態を知るために数々の観察評価方法を行う必要があったが、リアルタイムに取得される生体データを用いて推定するため、観察評価を行う前に患者の大まかな不快度を推定することができる。
さらに、カメラなどを用いず、現在以上に患者に接続されるセンサが増えることもない。そのため、患者へストレスを与えるリスクが少ない。
【００５６】
従って、以下の効果が得られる。
医療従事者は、患者の不快度がどういったタイプであるかを把握することができるため、患者の状態に応じた適切な処置が行い易くなり、過鎮静などの有害事象リスクが減少する。
医療従事者は、リアルタイムに患者の不快度に関する情報を取得できるため、容態の変化が発生した場合に早期に治療介入することが可能になる。
早期に治療介入できたことにより、患者の快癒が促進され、ＩＣＵからの早期退室、ひいては早期退院が期待できる。
【００５７】
処理および制御は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によるソフトウェア処理、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）によるハードウェア処理によって実現することができる。
【００５８】
また、上記の実施の形態において、図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。
例えば、上記の実施例の説明では、ＩＣＵに搬送された患者の生体データをセンサから取得し、看護師等の鎮静度と痛みの記録と突き合わせて学習データを作成し、その学習データに基づいてある患者の生体データと上記の学習データとを参照して不快感情推定を行う例を示した。但し、これは単なる例示であり、センサにより取得される被験者の生体データと、被験者を観察する観察者が、被験者の鎮静度や痛みの人為的に読み取った感情の記録とを突き合わせて、学習データを作成するようにしてもよい。そして、同様な生体データを取得している別の被験者の不快感を推定するようにすれば良い。推定した不快感は、本人の端末に送ることで、客観的な不快感を本人に知らせることもできる。
また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。
【００５９】
また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【産業上の利用可能性】
【００６０】
本発明は、不快感情推定装置に利用可能である。
【符号の説明】
【００６１】
Ｘ  不快感情推定装置（システム）
１  データ蓄積装置
３  履歴学習サーバ
５  不快感情推定端末
１１  第１生体データ取得部
１３  看護結果記録部（観察結果記録部）
１５  第２生体データ取得部
２１  症例データベース
２３  生体データベース
２５  看護結果記録データベース
３１  履歴学習部
３１ａ  ＡＩの学習モデル
４１  推定器
４３  不快指数計算部
５１  推定結果データベース
５３  データ可視化部
【図１】
2020096679.tif 000006
【図２】
2020096679.tif 000007
【図３】
2020096679.tif 000008
【図４Ａ】
2020096679.tif 000009
【図４Ｂ】
2020096679.tif 000010
【図５】
2020096679.tif 000011
【図６】
2020096679.tif 000012
【図７】
2020096679.tif 000013
【図８】
2020096679.tif 000014
【図９】
2020096679.tif 000015
【図１０】
2020096679.tif 000016
【図１１】
2020096679.tif 000017
【図１２】
2020096679.tif 000018
【図１３】
2020096679.tif 000019
【図１４】
2020096679.tif 000020
【図１５】
2020096679.tif 000021
【図１６】
2020096679.tif 000022
【図１７】
2020096679.tif 000023
【図１８】
2020096679.tif 000024
【図１９】
2020096679.tif 000025
【図２０】
2020096679.tif 000026
【図２１】
2020096679.tif 000027