(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の状態を示す単一の連続的な無単位指標値を発生させる装置であって、この装置が、
患者の２つ以上の測定パラメータであって、これらの測定パラメータが１つ以上の検出装置から生じるようになっており、患者の前記２つ以上の測定パラメータのうち、少なくとも１つはＣＯ2 波形関連パラメータからなる、これらの測定パラメータを受けるようになっているポートと、
（ａ）第１の基準値に対する患者の第１の測定パラメータの比較に基づいて患者のこの第１の測定パラメータを特徴づけ、
（ｂ）第２の基準値に対する患者の第２の測定パラメータの比較に基づいて患者のこの第２の測定パラメータを特徴づけ、
（ｃ）特徴づけられた患者の前記第１及び第２の測定パラメータの各々と関連する値を統合することによって前記単一の連続的な無単位指標値を計算し、特徴づけられた前記第２の測定パラメータと関連する値に与えられる重みが、患者の前記第１の測定パラメータの特徴により影響されるようにするように構成されているプロセッサと
を具える装置。
【請求項２】
請求項１に記載の装置において、前記プロセッサが、医療専門家の検討事項、文献、臨床上のデータ及び医療経験の何れか又はこれらの任意の組み合わせを反映する数学的モデルを適用するようになっている装置。
【請求項３】
請求項１に記載の装置において、前記プロセッサが、ファジー論理、ベイジアンネットワーク、決定木、ニューラルネットワーク、動径基底関数、線形回帰モデル、非線形回帰モデル及び専門家システムの何れか又はこれらの任意の組み合わせを適用するようになっている装置。
【請求項４】
請求項１に記載の装置において、前記プロセッサは、患者の測定パラメータをある期間に亘って平均化するようになっている装置。
【請求項５】
請求項４に記載の装置において、前記ある期間は予め決定されるようになっている装置。
【請求項６】
請求項４に記載の装置において、前記ある期間は、１つ以上の患者の特性に基づいて、又は患者の１つ以上の測定パラメータの安定性に基づいて、或いはこれらの双方に基づいて決定されるようになっている装置。
【請求項７】
請求項１に記載の装置において、患者の前記２つ以上の測定パラメータが、更に、ＣＯ2 関連パラメータ、呼吸数、Ｏ2 関連パラメータ、心拍数、心電図（ＥＣＧ）、脳波図（ＥＥＧ）、血圧及び肺活量で構成されるグループから選択されたパラメータを有するようにした装置。
【請求項８】
請求項７に記載の装置において、前記ＣＯ2 関連パラメータが、ＣＯ2 波形関連パラメータ、呼気ＣＯ2 濃度及び呼吸数の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにした装置。
【請求項９】
請求項１に記載の装置において、前記ＣＯ2 波形関連パラメータが、ＥｔＣＯ2 、ＥｔＣＯ2 の変化、ＣＯ2 濃度の増大勾配、ＣＯ2 濃度の増大勾配の変化、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇時間、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇時間の変化、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇角度、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇角度の変化、呼吸と呼吸との相関関係、呼吸と呼吸との相関関係の変化、ＣＯ2 デューティサイクル及びＣＯ2 デューティサイクルの変化の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにした装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の装置において、前記プロセッサは、前記単一の連続的な無単位指標値の信頼性を高める学習プロセスを適用するようになっている装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の装置において、前記学習プロセスが、ニューラルネットワーク方法、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）、遺伝的アルゴリズム、模擬アニーリング、期待値最大化（ＥＭ）及び事例に基づく推論の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有している装置。
【請求項１２】
請求項１に記載の装置において、前記プロセッサが更に、患者の前記２つ以上の測定パラメータ及び患者の１つ以上の特性に基づいて前記単一の連続的な無単位指標値を計算するようになっている装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の装置において、患者の１つ以上の前記特性には、年齢、体重、性別、病状、医薬品、換気状態、酸素供給状態、臨床検査結果、血圧、病歴及び挿管状態の何れか又はこれらの任意の組み合わせが存在するようにした装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の装置において、前記病歴には、喫煙、心臓病、肺病、睡眠時無呼吸及びペースメーカーの何れか又はこれらの任意の組み合わせが存在するようにした装置。
【請求項１５】
請求項１に記載の装置において、前記単一の連続的な無単位指標値を１〜１０の範囲内とした装置。
【請求項１６】
請求項１に記載の装置において、前記単一の連続的な無単位指標値の増大が患者の状態の改善を表すようにした装置。
【請求項１７】
請求項１に記載の装置において、前記単一の連続的な無単位指標値の減少が患者の状態の悪化を表すようにした装置。
【請求項１８】
請求項１に記載の装置において、前記プロセッサは、少なくとも１つのパラメータの医学的意義に応じて前記単一の連続的な無単位指標値を決定するようにした装置。
【請求項１９】
請求項１に記載の装置において、前記プロセッサは更に、前記単一の連続的な無単位指標値の動向を計算するようにした装置。
【請求項２０】
請求項１に記載の装置において、前記プロセッサは更に、前記単一の連続的な無単位指標値の信頼度指数を計算するようになっている装置。
【請求項２１】
請求項１に記載の装置において、前記プロセッサは更に、医療上の提言を提供するようになっている装置。
【請求項２２】
請求項１に記載の装置において、この装置が更に、前記単一の連続的な無単位指標値のグラフィックディスプレイを具えている装置。
【請求項２３】
請求項１に記載の装置において、この装置が更に、患者自己調節鎮痛（ＰＣＡ）ポンプ、ドーズ量管理装置及び換気装置の何れか又はこれらの任意の組み合わせに関連する少なくとも１つのパラメータを調節するようになっているコントローラを有している装置。
【請求項２４】
請求項１に記載の装置において、前記単一の連続的な無単位指標値が肺疾患の指標値である装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
〔関連出願〕
本出願は、２００７年１１月１３日に出願されたＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＩＬ２００７／００１３９３号及び２００８年５月２８日に出願された米国仮出願第６１／０７１，９５９号の利益を要求するものである。
【背景技術】
【０００２】
医療監視装置は通常、患者の病状に関する重要なデータを得るために種々の医療機関で用いられている。これらの監視装置は、主たる２つの群に、すなわち、患者の生理的機能の１つの直接測定であるパラメータを監視するのに用いられる監視装置と、生理的機能の状態の間接測定であるパラメータを監視するのに用いられる監視装置とに分けることができる。生理的機能の直接測定であるパラメータは例えば、測定に用いることができ且つ患者の換気機能の直接測定である患者の換気呼吸中のＣＯ2 濃度の値を生じるカプノグラフィである。間接測定であるパラメータは例えば、患者の心臓機能及び心臓血管症状に関する情報を間接的に生じる血圧である。
【０００３】
カプノグラフィは、呼気中のＣＯ2 濃度を連続的に測定するのに用いる非侵襲的監視方法である。細胞の一定の代謝物であるＣＯ2 は体から吐き出されるものであり、呼気終末のＣＯ2 （ＥｔＣＯ2 ）としても既知の呼気ＣＯ2 濃度は、ＣＯ2 の動脈レベルの近似推定値となる。呼吸サイクル中のＣＯ2 濃度の測定はカプノグラフにより実行され、その結果が、カプノグラムと称される波形の形状で図式形態にも表示される数値となる。これらの結果の数値は、圧力（mmHg）（１mmHgは約１３３Pa）又は百分率の単位で表すことができる。カプノグラムは、全呼気量に対するＣＯ2 濃度を表すことができるが、より一層一般的なカプノグラムは時間に対するＣＯ2 濃度を表す。
【０００４】
カプノグラムを解析することにより、患者の臨床状態に関する重要情報をもたらすことができる。正常なカプノグラムは、各波形が単一の呼吸サイクルを表わしている１つ以上の代表的な波形を示し、正常な波形からのずれが、患者の臨床的症状に関して示唆することができる。例えば、異常に高い基線は、吐き出されたＣＯ2 が再呼吸されていることを表しており、ＣＯ2 濃度が徐々に増大することは、肺が規則的に空にならないことを示唆でき、ＣＯ2 濃度が水平状態に達することなく上昇することは、ぜんそく又はその他のより弱い気道閉塞の症状を示唆でき、ＣＯ2 濃度が極めて僅かに変化することは、無呼吸症状を表すことができる等である。呼吸サイクルを表示することに加えて、多くの個々の連続した呼吸サイクルを互いに圧縮して時間に亘る変化を容易に識別しうるようにした動向（トレンド）表示も得られるようになり、これにより患者の換気及び臨床プロフィールを判断及び監視する際の追加の役割をも提供する。
【０００５】
カプノグラフィは、緊急治療室（ＥＲ）、手術室（ＯＲ）、集中治療室（ＩＣＵ）及び緊急医療班（ＥＭＳ）のような種々の医療環境において患者の換気状態を追跡する重要な手段として今日広く用いられている。カプノグラフィを用いうる臨床応用の中には、心臓血管（例えば、ＣＰＲ、ショック状態、肺塞栓における心臓血管）応用、呼吸器官（例えば、気管内チュービング検査；人工呼吸器装着患者の検査；ぜんそく、過換気、低換気、無呼吸のような症状の検査）応用、鎮静（例えば、手術中の鎮静）応用及び患者の移送（病院内及び病院間の双方の移送）応用の何れか又は任意の組み合わせがある。
【０００６】
ＣＯ2 濃度に加えて、他の種々のパラメータにより、患者の換気（呼吸器官）状態を（直接的に又は間接的に）表すことができる。このようなパラメータには例えば、血液細胞及びその他の組織における酸素飽和度、心拍数、呼吸数、呼吸流量、血圧等を含めることができる。種々のパラメータを組み合わせることにより、一般的に患者の臨床症状の、特に患者の換気状態の指摘を改善させることができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】１９９８年のJan Jantzen 氏の論文“Tutorial On Fuzzy Logic ”(URL: http://fuzzy.iau.dtu.dk/download/logic.pdf)
【非特許文献２】論文“Fuzzy logic for just plain folks”１章（URL: http://www.fuzzy-logic.com/Ch1.htm）
【非特許文献３】論文“Fuzzy logic for just plain folks”２章（URL: http://www.fuzzy-logic.com/Ch2.htm）
【非特許文献４】論文“Fuzzy logic for just plain folks”３章（URL: http://www.fuzzy-logic.com/Ch3.htm）
【非特許文献５】論文“A touch of gray ”（Tran T. 及びZomorodi, Z.氏著）（URL: http://www.duke.edu/vertices/win94/fuzlogic.html）
【非特許文献６】D. Heckerman: “A Tutorial on Learning with Bayesian Networks”, in “Learning in Graphical Models”, M. Jordan, ed. MIT Press, Cambridge, MA, 1999
【非特許文献７】Ben-Gal: “Bayesian Networks”, in “Encyclopedia of Statistics in Quality and Reliability”, F. Ruggeri, R. Kenett, and F. Faltin, ed. John Wiley & Sons, 2007
【非特許文献８】J. R. Quinlan: “Improved Use of Continuous Attributes in C4.5”, Journal of Artificial Intelligence Research, 4:77-90, 1996
【非特許文献９】R. O. Duda, P. E. Hart, D. G. Stork: “Pattern classification” (2ndEdition), (2001), Wiley Publishers
【非特許文献１０】C. M. Bishop: “Neural Networks for Pattern Recognition”, (1995), Oxford UniversityPress
【非特許文献１１】Krause B., Hess D. R.: “Capnography for procedural sedation and analgesia in the emergency department”, Ann Emerg Med. (2007); 50(2); Pages 172-81
【発明の概要】
【０００８】
以下の例及びその態様は、代表的な例のシステム、手段及び方法に関して説明するものであり、本発明の範囲をこれらに限定するものではない。種々の例では、上述した課題の１つ以上を解消したものであるが、他の例は他の利点又は改善に向けられたものである。
【０００９】
ある例によれば、患者の肺疾患の指標値を発生させる方法であって、患者の２つ以上の測定パラメータを受け、そのうちの少なくとも１つのパラメータは肺疾患センサから生じるようにするステップと、患者のこれらの２つ以上の測定パラメータに基づいて前記肺疾患の指標値を計算するステップとを有する方法を提供する。
【００１０】
ある例によれば、肺疾患の指標値を計算するステップは、医療専門家の検討事項、文献、臨床上のデータ及び医療経験の何れか又はこれらの任意の組み合わせを反映する数学的モデルを適用するステップを有するようにしうる。肺疾患の指標値を計算するステップは、ファジー論理、ベイジアンネットワーク、決定木、ニューラルネットワーク、動径基底関数、線形回帰モデル、非線形回帰モデル及び専門家システムの何れか又はこれらの任意の組み合わせを適用するステップを有するようにしうる。
【００１１】
他の例によれば、患者の測定パラメータを、ある期間に亘って平均化するようにしうる。このある期間は予め決定しうる。このある期間は、１つ以上の患者の特性に基づいて、又は患者の１つ以上の測定パラメータの安定性に基づいて、或いはこれらの双方に基づいて決定する。
【００１２】
他の例によれば、前記２つ以上の測定パラメータは、呼吸数、ＣＯ2 関連パラメータ、Ｏ2 関連パラメータ、心拍数、心電図（ＥＣＧ）、脳波図（ＥＥＧ）、血圧及び肺活量の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにしうる。前記ＣＯ2 関連パラメータは、ＣＯ2 波形関連パラメータ、呼気ＣＯ2 濃度及び呼吸数の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにしうる。前記ＣＯ2 波形関連パラメータは、ＥｔＣＯ2 、ＥｔＣＯ2 の変化、ＣＯ2 濃度の増大勾配、ＣＯ2 濃度の増大勾配の変化、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇時間、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇時間の変化、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇角度、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇角度の変化、呼吸と呼吸との相関関係、呼吸と呼吸との相関関係の変化、ＣＯ2 デューティサイクル、ＣＯ2 デューティサイクルの変化、換気量及び換気量の変化の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにしうる。
【００１３】
更なる例によれば、肺疾患の指標値を計算する前記ステップが、第１の基準値に対する患者の第１の測定パラメータの比較に基づいて患者のこの第１の測定パラメータに第１の値を割り当てるステップと、第２の基準値に対する患者の第２の測定パラメータの比較に基づいて患者のこの第２の測定パラメータに第２の値を割り当てるステップと、割り当てられた前記第１及び第２の値に基づいて肺疾患の指標値を発生させるステップであって、割り当てられた前記第２の値に与えられる重みが、割り当てられた前記第１の値により影響されるようにするステップとを有するようにしうる。
【００１４】
他の例によれば、第１の値を割り当てる前記ステップと、第２の値を割り当てる前記ステップとの双方又は何れか一方が、医療専門家の検討事項、文献、臨床上のデータ及び医療経験の何れか又はこれらの任意の組み合わせを反映する数学的モデルを適用するステップを有するようにする。第１の値を割り当てる前記ステップと、第２の値を割り当てる前記ステップとの双方又は何れか一方が、ファジー論理、ベイジアンネットワーク、決定木、ニューラルネットワーク、動径基底関数、線形回帰モデル、非線形回帰モデル及び専門家システムの何れか又はこれらの任意の組み合わせを適用するステップを有するようにしうる。
【００１５】
更なる例によれば、肺疾患の指標値を発生させる前記ステップが、医療専門家の検討事項、文献、臨床上のデータ及び医療経験の何れか又はこれらの任意の組み合わせを反映する数学的モデルを適用するステップを有するようにする。肺疾患の指標値を発生させる前記ステップは、ファジー論理、ベイジアンネットワーク、決定木、ニューラルネットワーク、動径基底関数、線形回帰モデル、非線形回帰モデル及び専門家システムの何れか又はこれらの任意の組み合わせを適用するステップを有するようにしうる。
【００１６】
更なる例によれば、患者の肺疾患を発生させる方法が更に、複数のパラメータを受けるステップを具えるようにしうる。
【００１７】
更なる例によれば、患者の肺疾患の指標値を発生させる方法が更に、肺疾患の指標値の信頼性を高める学習プロセスを適用するステップを具えるようにしうる。前記学習プロセスは、ニューラルネットワーク方法、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）、遺伝的アルゴリズム、模擬アニーリング、期待値最大化（ＥＭ）及び事例に基づく推論の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにする。
【００１８】
他の例によれば、患者の肺疾患の指標値を発生させる方法が更に、患者の１つ以上の特性を受けるステップと、患者の２つ以上の測定パラメータ及び患者の１つ以上の特性に基づいて肺疾患の指標値を計算するステップとを具えるようにしうる。患者の１つ以上の前記特性には、年齢、体重、性別、病状、医薬品、換気状態、酸素供給状態、臨床検査結果、血圧、病歴及び挿管状態の何れか又はこれらの任意の組み合わせが存在するようにしうる。前記病歴には、喫煙、心臓病、肺病、睡眠時無呼吸及びペースメーカーの何れか又はこれらの任意の組み合わせが存在するようにしうる。
【００１９】
他の例によれば、前記肺疾患の指標値を１〜１０の範囲内とする。又、肺疾患の指標値の増大が患者の症状の改善を表すようにすることができる。更に、肺疾患の指標値の減少が患者の症状の悪化を表すようにする。
【００２０】
更なる例によれば、肺疾患の指標値を計算する前記ステップが更に、少なくとも１つのパラメータの医学的意義を考慮するステップを有するようにしうる。
【００２１】
患者の肺疾患の指標値を発生させる方法が更に、肺疾患の指標値の動向を計算するステップを具えるようにしうる。この方法は更に、肺疾患の指標値の信頼度指数を計算するステップを具えるようにしうる。この方法は更に、医療上の提言を提供するステップを具えるようにしうる。
【００２２】
他の例によれば、患者の肺疾患の指標値を発生させる方法が更に、患者自己調節鎮痛（ＰＣＡ）ポンプ、ドーズ量管理装置及び換気装置の何れか又はこれらの任意の組み合わせに関連する少なくとも１つのパラメータを、肺疾患の指標値に基づいて調節するステップを具えるようにしうる。
【００２３】
ある例によれば、患者の症状を表す指標値を計算する方法であって、この方法が、１つ以上の検出装置から生じる、患者の２つ以上の測定パラメータを受けるステップと、第１の基準値に対する患者の第１の測定パラメータの比較に基づいて患者のこの第１の測定パラメータを特徴づけるステップと、第２の基準値に対する患者の第２の測定パラメータの比較に基づいて患者のこの第２の測定パラメータを特徴づけるステップと、特徴づけられた患者の前記第１及び第２の測定パラメータの各々と関連する値に基づいて指標値を計算するステップであって、特徴づけられた第２の測定パラメータと関連する値に与えられる重みが、患者の第１の測定パラメータの特徴により影響されるようにするステップとを具える当該方法を提供することにある。
【００２４】
更なる例によれば、患者の症状を表す指標値を計算する方法であって、この方法が、患者の少なくとも第１及び第２の測定パラメータを有する一組の測定パラメータであって、患者の少なくとも１つの測定パラメータを検出装置から生じるようにする一組のこれら測定パラメータを受けるステップと、第１の基準値に対する患者の第１の測定パラメータの比較に基づいて患者のこの第１の測定パラメータに第１の値を割り当てるステップと、第２の基準値に対する患者の第２の測定パラメータの比較に基づいて患者のこの第２の測定パラメータに第２の値を割り当てるステップと、割り当てられた第１及び第２の値に基づいて指標値を発生させ、割り当てられた第２の値に与えられる重みが、割り当てられた第１の値により影響されるようにするステップとを具える当該方法を提供する。
【００２５】
更なる例によれば、上記方法が更に、第３の基準値に対する患者の第３の測定パラメータの比較に基づいてこの第３の測定パラメータに第３の値を割り当てるステップと、割り当てられた第１、第２及び第３の値に基づいて指標値を発生させ、割り当てられた第２の値に与えられる重みが、割り当てられた第１及び第３の値により影響されるようにするステップとを具えるようにしうる。
【００２６】
更なる例によれば、患者の症状を表す指標値を計算する方法であって、この方法が、患者の少なくとも２つの測定パラメータを有する一組の測定パラメータであって、患者の少なくとも１つの測定パラメータを検出装置から生じるようにする一組のこれら測定パラメータを受けるステップと、１つ以上の基準値に対する患者の測定パラメータの比較に基づいて患者の前記少なくとも２つの測定パラメータの各々に値を割り当てるステップと、割り当てられた値に基づいて指標値を発生させ、割り当てられた値の少なくとも１つに与えられる重みが、１つ以上の割り当てられた値により影響されるようにするステップとを具える当該方法を提供する。
【００２７】
ある例によれば、患者の症状を表す指標値を計算する方法であって、この方法が、患者の少なくとも２つの測定パラメータを有する一組の測定パラメータであって、患者の少なくとも１つの測定パラメータを検出装置から生じるようにする一組のこれら測定パラメータを受けるステップと、１つ以上の基準値に対する患者の測定パラメータの比較に基づいて患者の前記少なくとも２つの測定パラメータの各々に値を割り当て、少なくとも１つの基準値が、割り当てられた１つ以上の値により影響されるようにするステップと、割り当てられた値に基づいて指標値を発生させるステップとを具える当該方法を提供する。
【００２８】
指標値を計算するステップが、医療専門家の検討事項、文献、臨床上のデータ及び医療経験の何れか又はこれらの任意の組み合わせを反映する数学的モデルを適用するステップを有するようにしうる。指標値を計算するこのステップは、ファジー論理、ベイジアンネットワーク、決定木、ニューラルネットワーク、動径基底関数、線形回帰モデル、非線形回帰モデル及び専門家システムの何れか又はこれらの任意の組み合わせを適用するステップを有するようにしうる。
【００２９】
ある例によれば、患者の測定パラメータをある期間に亘って平均化するようにしうる。このある期間は予め決定することができる。このある期間は、１つ以上の患者の特性に基づいて、又は患者の１つ以上の測定パラメータの安定性に基づいて、或いはこれらの双方に基づいて決定することができる。
【００３０】
ある例によれば、患者の前記２つ以上の測定パラメータが、呼吸数、ＣＯ2 関連パラメータ、Ｏ2 関連パラメータ、心拍数、心電図（ＥＣＧ）、脳波図（ＥＥＧ）、血圧及び肺活量の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにしうる。ＣＯ2 関連パラメータは、ＣＯ2 波形関連パラメータ、呼気ＣＯ2 濃度及び呼吸数の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにする。ＣＯ2 波形関連パラメータは、ＥｔＣＯ2 、ＥｔＣＯ2 の変化、ＣＯ2 濃度の増大勾配、ＣＯ2 濃度の増大勾配の変化、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇時間、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇時間の変化、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇角度、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇角度の変化、呼吸と呼吸との相関関係、呼吸と呼吸との相関関係の変化、ＣＯ2 デューティサイクル及びＣＯ2 デューティサイクルの変化の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにする。
【００３１】
ある例によれば、指標値を計算する方法が更に、指標値の信頼性を高める学習プロセスを適用するステップを具えるようにしうる。この学習プロセスは、ニューラルネットワーク方法、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）、遺伝的アルゴリズム、模擬アニーリング、期待値最大化（ＥＭ）及び事例に基づく推論の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにする。
【００３２】
ある例によれば、指標値を計算する方法が更に、患者の１つ以上の特性を受けるステップと、患者の２つ以上の測定パラメータ及び患者の１つ以上の特性に基づいて指標値を計算するステップとを具えるようにしうる。患者の１つ以上の前記特性は、年齢、体重、性別、病状、医薬品、換気状態、酸素供給状態、臨床検査結果、血圧、病歴及び挿管状態の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにしうる。病歴には、喫煙、心臓病、肺病、睡眠時無呼吸及びペースメーカーの何れか又はこれらの任意の組み合わせが存在するようにしうる。
【００３３】
ある例によれば、指標値を１〜１０の範囲内とする。この指標値の増大が患者の症状の改善を表すようにしうる。又、指標値の減少が患者の症状の悪化を表すようにしうる。
【００３４】
ある例によれば、指標値を計算する前記ステップが更に、少なくとも１つのパラメータの医学的意義を考慮するステップを有するようにしうる。
【００３５】
ある例によれば、指標値を計算する方法が更に、指標値の動向を計算するステップを具えるようにしうる。この方法は更に、指標値の信頼度指数を計算するステップを具えるようにしうる。この方法は更に、医療上の提言を提供するステップを具えるようにしうる。
【００３６】
ある例によれば、指標値を計算する方法が更に、患者自己調節鎮痛（ＰＣＡ）ポンプ、ドーズ量管理装置及び換気装置の何れか又はこれらの任意の組み合わせに関連する少なくとも１つのパラメータを、指標値に基づいて調節するステップを具えるようにしうる。
【００３７】
更なる例によれば、患者の肺疾患の指標値を発生させる装置であって、この装置が、患者の２つ以上の測定パラメータであって、これらの測定パラメータの少なくとも１つが肺疾患センサから生じるようにするこれらの測定パラメータを受ける１つ以上のポートと、患者の前記２つ以上の測定パラメータに基づいて肺疾患の指標値を計算するプロセス論理とを具える当該装置を提供する。
【００３８】
ある例によれば、肺疾患の指標値を計算する前記プロセス論理は、医療専門家の検討事項、文献、臨床上のデータ及び医療経験の何れか又はこれらの任意の組み合わせを反映する数学的モデルを適用するようにしうる。このプロセス論理は、ファジー論理、ベイジアンネットワーク、決定木、ニューラルネットワーク、動径基底関数、線形回帰モデル、非線形回帰モデル及び専門家システムの何れか又はこれらの任意の組み合わせを適用するようにしうる。
【００３９】
他の例によれば、前記プロセス論理は、患者の測定パラメータをある期間に亘って平均化するようにしうる。このある期間は予め決定することができる。このある期間は、１つ以上の患者の特性に基づいて、又は患者の１つ以上の測定パラメータの安定性に基づいて、或いはこれらの双方に基づいて決定することができる。
【００４０】
更なる例によれば、前記２つ以上の測定パラメータが、呼吸数、ＣＯ2 関連パラメータ、Ｏ2 関連パラメータ、心拍数、心電図（ＥＣＧ）、脳波図（ＥＥＧ）、血圧及び肺活量の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにしうる。ＣＯ2 関連パラメータは、ＣＯ2 波形関連パラメータ、呼気ＣＯ2 濃度及び呼吸数の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにしうる。このＣＯ2 波形関連パラメータには、ＥｔＣＯ2 、ＥｔＣＯ2 の変化、ＣＯ2 濃度の増大勾配、ＣＯ2 濃度の増大勾配の変化、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇時間、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇時間の変化、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇角度、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇角度の変化、呼吸と呼吸との相関関係、呼吸と呼吸との相関関係の変化、ＣＯ2 デューティサイクル及びＣＯ2 デューティサイクルの変化の何れか又はこれらの任意の組み合わせを含めることができる。
【００４１】
他の例によれば、プロセス論理は、第１の基準値に対する患者の第１の測定パラメータの比較に基づいて患者のこの第１の測定パラメータを特徴づけ、第２の基準値に対する患者の第２の測定パラメータの比較に基づいて患者のこの第２の測定パラメータを特徴づけ、特徴づけられた患者の前記第１及び第２の測定パラメータの各々と関連する値に基づいて肺疾患の指標値を発生させ、特徴づけられた患者の前記第２の測定パラメータと関連する値に与えられる重みが、患者の前記第１の測定パラメータの特徴により影響されるようにすることにより、肺疾患の指標値を計算するようにしうる。
【００４２】
他の例によれば、プロセス論理は、肺疾患の指標値の信頼性を高める学習プロセスを適用するようにしうる。この学習プロセスには、ニューラルネットワーク方法、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）、遺伝的アルゴリズム、模擬アニーリング、期待値最大化（ＥＭ）及び事例に基づく推論の何れか又はこれらの任意の組み合わせを含めることができる。
【００４３】
他の例によれば、前記プロセス論理は更に、患者の２つ以上の測定パラメータ及び患者の１つ以上の特性に基づいて肺疾患の指標値を計算するようにしうる。患者の１つ以上の前記特性には、年齢、体重、性別、病状、医薬品、換気状態、酸素供給状態、臨床検査結果、血圧、病歴及び挿管状態の何れか又はこれらの任意の組み合わせが含まれるようにしうる。前記病歴には、喫煙、心臓病、肺病、睡眠時無呼吸及びペースメーカーの何れか又はこれらの任意の組み合わせが含まれるようにしうる。
【００４４】
更なる例によれば、肺疾患の指標値を１〜１０の範囲内としうるようにする。この肺疾患の指標値の増大が患者の症状の改善を表すようにしうる。又、この肺疾患の指標値の減少が患者の症状の悪化を表すようにしうる。
【００４５】
更なる例によれば、前記プロセス論理は更に、少なくとも１つのパラメータの医学的意義に応じて肺疾患の指標値を計算するようにしうる。このプロセス論理は更に、肺疾患の指標値の動向を計算するようにしうる。このプロセス論理は更に、前記肺疾患の指標値の信頼度指数を計算するようにしうる。このプロセス論理は更に、医療上の提言を提供するようにする。
【００４６】
更なる例によれば、指標値を発生させる装置が更に、肺疾患の指標値のグラフィックディスプレイを具えているようにしうる。この装置は更に、患者自己調節鎮痛（ＰＣＡ）ポンプ、ドーズ量管理装置及び換気装置の何れか又はこれらの任意の組み合わせに関連する少なくとも１つのパラメータを、肺疾患の指標値に基づいて調節するようになっているコントローラを有しうる。
【００４７】
ある例によれば、患者の症状を表す指標値を発生させる装置であって、この装置が、１つ以上の検出装置から生じる、患者の２つ以上の測定パラメータを受けるポートと、（ａ）第１の基準値に対する患者の第１の測定パラメータの比較に基づいて患者のこの第１の測定パラメータを特徴づけ、（ｂ）第２の基準値に対する患者の第２の測定パラメータの比較に基づいて患者のこの第２の測定パラメータを特徴づけ、（ｃ）特徴づけられた患者の前記第１及び第２の測定パラメータの各々と関連する値に基づいて指標値を計算し、特徴づけられた前記第２の測定パラメータと関連する値に与えられる重みが、患者の前記第１の測定パラメータの特徴により影響されるようにしたプロセス論理とを具えるようにした当該装置を提供する。
【００４８】
他の例によれば、前記プロセス論理が、医療専門家の検討事項、文献、臨床上のデータ及び医療経験の何れか又はこれらの任意の組み合わせを反映する数学的モデルを適用しうるようにする。このプロセス論理は、ファジー論理、ベイジアンネットワーク、決定木、ニューラルネットワーク、動径基底関数、線形回帰モデル、非線形回帰モデル及び専門家システムの何れか又はこれらの任意の組み合わせを適用するようにしうる。
【００４９】
他の例によれば、このプロセス論理が、患者の測定パラメータをある期間に亘って平均化するようにしうるようにする。このある期間は予め決定する。又、このある期間は、１つ以上の患者の特性に基づいて、又は患者の１つ以上の測定パラメータの安定性に基づいて、或いはこれらの双方に基づいて決定する。
【００５０】
ある例によれば、前記２つ以上の測定パラメータが、呼吸数、ＣＯ2 関連パラメータ、Ｏ2 関連パラメータ、心拍数、心電図（ＥＣＧ）、脳波図（ＥＥＧ）、血圧及び肺活量の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにしうる。ＣＯ2 関連パラメータは、ＣＯ2 波形関連パラメータ、呼気ＣＯ2 濃度及び呼吸数の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにしうる。ＣＯ2 波形関連パラメータは、ＥｔＣＯ2 、ＥｔＣＯ2 の変化、ＣＯ2 濃度の増大勾配、ＣＯ2 濃度の増大勾配の変化、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇時間、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇時間の変化、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇角度、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇角度の変化、呼吸と呼吸との相関関係、呼吸と呼吸との相関関係の変化、ＣＯ2 デューティサイクル及びＣＯ2 デューティサイクルの変化の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにしうる。
【００５１】
他の例によれば、前記プロセス論理が、指標値の信頼性を高める学習プロセスを適用しうるようにする。この学習プロセスは、ニューラルネットワーク方法、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）、遺伝的アルゴリズム、模擬アニーリング、期待値最大化（ＥＭ）及び事例に基づく推論の何れか又はこれらの任意の組み合わせを有するようにしうる。
【００５２】
他の例によれば、前記プロセス論理が更に、患者の２つ以上の測定パラメータ及び患者の１つ以上の特性に基づいて肺疾患の指標値を計算するようにしうる。患者の１つ以上のこの特性には、年齢、体重、性別、病状、医薬品、換気状態、酸素供給状態、臨床検査結果、血圧、病歴及び挿管状態の何れか又はこれらの任意の組み合わせを含めることができる。病歴には、喫煙、心臓病、肺病、睡眠時無呼吸及びペースメーカーの何れか又はこれらの任意の組み合わせを含めることができる。
【００５３】
更なる例によれば、前記指標値が１〜１０の範囲内となるようにする。又、この指標値の増大が患者の症状の改善を表すようにしうる。更に、この指標値の減少が患者の症状の悪化を表すようにしうる。
【００５４】
更なる例によれば、前記プロセス論理は更に、少なくとも１つのパラメータの医学的意義に応じて指標値を決定するようにしうる。このプロセス論理は更に、指標値の動向を計算するようにしうる。このプロセス論理は更に、指標値の信頼度指数を計算するようにする。このプロセス論理は更に、医療上の提言を提供するようにする。
【００５５】
更なる例によれば、指標値を発生させる装置が更に、指標値のグラフィックディスプレイを具えるようにしうる。指標値を発生させる装置は更に、患者自己調節鎮痛（ＰＣＡ）ポンプ、ドーズ量管理装置及び換気装置の何れか又はこれらの任意の組み合わせに関連する少なくとも１つのパラメータを調節するようになっているコントローラを具えるようにしうる。
【００５６】
以下の図面に関する詳細な説明を参酌することにより、上述した代表的な態様及び例に加えて、更なる態様及び例が明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１Ａ】図１Ａは、ＣＯ2 の医療危険率有意水準を示すグラフである。
【図１Ｂ】図１Ｂは、呼吸数の医療危険率有意水準を示すグラフである。
【図１Ｃ】図１Ｃは、SpＯ2 の医療危険率有意水準を示すグラフである。
【図１Ｄ】図１Ｄは、心拍数の医療危険率有意水準を示すグラフである。
【図２】図２は、ある実施例によりファジー論理インタフェースモデルを用いた場合の、メンバーシップを年齢の関数として示す典型的なグラフである。
【図３】図３は、ＰＩ値を危険性レベルの関数として示す典型的なグラフである。
【図４Ａ】図４Ａは、ある実施例による指標値計算方法を示す典型的な説明図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、ある実施例による指標値計算用ベイジアンネットワークを示す典型的な説明図である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、ある実施例による指標値計算用デシジョンツリーを示す典型的な説明図である。
【図４Ｄ】図４Ｄは、ある実施例による指標値計算用フィードフォワードニューラルネットワークを示す典型的な説明図である。
【図５】図５は、ある実施例による学習モデルを示す典型的なブロック線図である。
【図６Ａ】図６Ａは、ある実施例によるグラフィカルユーザインタフェースを示すブロック線図の説明図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、ある実施例によるグラフィカルユーザインタフェースを示す典型的な説明図である。
【図６Ｃ】図６Ｃは、ある実施例によるグラフィカルユーザインタフェースを示す典型的な説明図である。
【図６Ｄ】図６Ｄは、ある実施例によるグラフィカルユーザインタフェースを示す典型的な説明図である。
【図７】図７は、ある実施例による医療監視システムを示す線図である。
【図８】図８は、ある実施例によるシステムを示す線図的な説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００５８】
本発明の種々の態様を以下に説明する。説明の都合上、本発明を完全に理解するために、特定の形態及び細部を説明するが、当業者にとって明らかなように、特定の細部が存在しなくても本発明を実施しうるものである。更に、本発明を阻害せずに周知の特徴を省略するか又は簡単化することができる。
【００５９】
ここで用いる用語“ユーザ”、“メディカルユーザ”、“医療プロバイダ”及び“医療専門家”は互いに置き換えて用いることができる。これらの用語には、患者を治療又は看護する或いはその双方を行うことのできる如何なる医療プロバイダをも含めることができる。ユーザには例えば、ナース、呼吸療法士、医師、麻酔医等を含めることができるが、ユーザには患者をも含めることができる。
【００６０】
ここで用いる用語“装置”、“監視装置”及び“医療装置”は互いに置き換えて用いることができる。
【００６１】
ここで用いる用語“患者”及び“被検者”は互いに置き換えて用いることができ、且つ如何なる身体的症状関連パラメータ及び健康関連パラメータの双方又は何れか一方に対する如何なる監視装置によっても監視される被検者に関連させることができる。
【００６２】
ここで用いる用語“普通の”、“通常の”、“代表的な”、“標準の”及び“一般的な”は互いに置き換えて用いることができる。
【００６３】
ここで用いる用語“症状指標値”、“健康指標”及び“指標値”は互いに置き換えて用いることができる。
【００６４】
ここで用いる用語“肺疾患”には、肺に関連すること、肺に影響すること又は肺に起こることを含むものである。
【００６５】
ここで用いる用語“呼吸器官”は、気道と、肺と、体内への及び体外への空気の移動を手助けする呼吸筋とより成る又はこれらを含む系に関するものである。
【００６６】
ここで用いる用語“換気”は、通気（生理機能）、すなわち、体内への及び体外への空気の移動に関するものである。
【００６７】
ある実施例によれば、用語“患者の測定パラメータ”（例えば、第１の、第２の、及びその他の任意の患者の測定パラメータの何れか又はこれらの任意の組み合わせ）は、患者に関する測定可能な又は検出した任意のパラメータ、例えば、限定されるものではないが、呼吸数や、ＣＯ2 関連パラメータ等のような呼吸に関連するパラメータと、例えば、SpＯ2 や、Ｏ2 飽和度等のようなＯ2 関連パラメータと、例えば、心拍数や、ＥＣＧや、血圧等のような心臓関連パラメータと、例えば、ＥＥＧのような神経関連パラメータと、例えば、ＦＥＶＩや、ＦＶＣ等のような肺活量関連パラメータと、その他とに関連させることができる。
【００６８】
ある実施例によれば、用語“基準値”（例えば、第１の、第２の、及びその他の任意の基準値の何れか又はこれらの任意の組み合わせ）は、これに値や値の範囲を含めることができ、又は値の範囲の一部を規定することができる。
【００６９】
ある実施例によれば、用語“肺疾患の指標値”は肺疾患の指標及び呼吸器官の指標の双方又は何れか一方に関するようにすることができる。この用語“肺疾患の指標値”は更に、呼吸器官及び心臓の指標と、肺疾患及び心臓の指標との双方又は何れか一方に関するようにすることができる。
【００７０】
ある実施例によれば、用語“肺疾患センサ”には、カプノグラフ、肺活量計、流量計、オキシメータ、聴覚測定装置又はこれらの任意の組み合わせのような、肺疾患及び呼吸器官の双方又は何れか一方に関連するパラメータの取得、決定、検出及び測定の何れか又は任意の組み合わせを行うようにした装置、センサ、システム等の何れをも含みうる。
【００７１】
ある実施例によれば、用語“算出”及び“計算”は互いに置き換えて用いることができる。
【００７２】
現在、殆どの医療設定環境では、患者に関連するパラメータ（データ）はオンラインで（又は他の手段により）収集され、ナース、医師、呼吸療法士、麻酔医等のような種々の医療プロバイダに、患者の状態に関する情報を提供しうる。通常提供される情報には、種々のセンサにより検出しうる種々のパラメータに関する種々の情報を含めることができる。提供される情報を見たり解明したりすることは、医療プロバイダにとってしばしば面倒で、複雑で、時間のかかる仕事となるおそれがある。
【００７３】
ある実施例によれば、実時間及びオンラインで収集された種々の患者関連パラメータ（データ）を解析し、患者の状態に関する、より包括的で、分かりやすく、有意義で、直感的で、より明解で、有効な情報を医療プロバイダに提供する必要がある。収集されたデータは決定／算出／計算でき、医療プロバイダへの情報は、患者の臨床症状に直接関連する症状指標の形態で得ることができる。症状指標値は、適切なセンサにより検出／測定しうる患者の種々のパラメータに基づいて決定／算出／計算しうる。種々のパラメータの各々は、どの症状指標値が決定されるかに応じて異なる単位を有することができ、これらの異なる単位は場合に応じ同じパラメータに対して用いることができる。更に、パラメータの絶対値は必ずしも直感的に理解／解釈しうるものではなくてもよく、これらは症状の重要度に正比例しなくてもよい。更に、幾つかのパラメータは、これらの値が増大した場合に又はこれらの値が減少した場合に或いはこれらの双方の場合に異なる意味を有するようにしうる。すなわち、あるパラメータの場合、その値が減少した場合に患者の症状が改善したことを表し、他のパラメータの場合、その値が減少した場合に患者の症状が悪化したことを表すようにしうる。このことは更に、異なる単位で測定でき且つ異なる意味を有する種々のパラメータを、完全な患者の症状を表しうる１つの分かりやすい指標値に統合した症状指標値の重要性を明示している。症状指標値を医療プロバイダへ与えることにより、医療プロバイダが、いつ所定の患者や所定の患者の症状にとって追加の治療が必要となるかを理解する明確な指示が得られるようになる。症状指標値及びこれから得られる指示は幾つかのパラメータから推論でき、患者の症状を監視する感度を高めることができ、早期の治療介入を伴う早期の通告を期待しうる。
【００７４】
他の実施例によれば、症状指標値を、例えば監視装置のような装置により決定／算出／計算しうる。監視装置には、種々の健康関連パラメータを検出するか、又は測定するか、又は算出するか、又は決定するか、又はこれらの任意の組み合わせを行うのに用いうる１つ以上のセンサを含めることができる。又、監視装置には、例えばカプノグラフ、オキシメータ、肺活量計、心拍数センサ、血圧センサ、ＥＣＧ、ＥＥＧ、超音波装置等のような如何なる既知の医療監視装置をも又はこれらの任意の組み合わせを含めることができる。監視装置は、種々の測定に基づいて、症状指標値を計算でき、この症状指標値を、それのみで又は適切なセンサにより検出／測定しうる種々の患者パラメータと組み合わせて表示しうる。更に、監視装置は、収集した患者のデータの解析に基づいて医療の提言をユーザに提供することもできる。更に、監視装置は、患者の症状の経時的変化に関して医療プロバイダを追跡して知らせることができる。例えば、監視装置は、患者の症状が安定しているか、改善しているか又は悪化しているかを医療プロバイダに知らせることができる。
【００７５】
ある実施例によれば、症状指標値を、例えば、１〜１００の範囲のような予め決定した任意の範囲において無単位値とすることができる。例えば、症状指標値を１〜１０の範囲内とし、ここで１０が最良の症状を示し、１が最悪の症状を示すようにすることができる。１〜１０の範囲内では、副範囲（再分割）を割り当てることができる。例えば、８〜１０の副範囲が、治療介入を必要としない安定で正常な症状を表すようにしうる。６〜７の副範囲は、患者の再評価を推奨する更なる注意が必要であることを医療プロバイダに知らせるようにしうる。５以下の副範囲は、治療介入が必要であり且つ患者の再評価が必要であることを医療プロバイダに知らせるようにしうる。更に、症状指標値の種々の副範囲には、医療プロバイダに対し表示させる場合に、異なる図式記号を割り当てることができる。これらの異なる図式記号には、例えば、異なる色、異なる単位、異なる文字等を含めることができる。例えば、８〜１０の副範囲における症状指標値に対しては、値を緑色にし、５〜７の副範囲における症状指標値に対しては、値を黄色にし、５以下の副範囲における症状指標値に対しては、値を赤色としうる。更に、例えば、１つ以上の測定パラメータの増大又は減少をそれぞれ示すことのできる上向き矢印又は下向き矢印のような他の種々の視覚標識を用いて、既知の身体的症状と関連しうる変化を示すことができる。
【００７６】
ある実施例によれば、症状指標値を、例えば、監視装置により測定されるパラメータの値又はその微分値の１つ以上を考慮しうる数学方程式、数学アルゴリズム、数式等を用いることにより算出しうるようにする。
【００７７】
他の実施例によれば、経時的な症状指標値の変化（症状指標値動向とも称する）を図式的に表示しうるようにする。図式表示は、監視の最後の“ｎ”（時間単位）に亘る症状指標値の動向を示すことができる。例えば、ｎは５分〜１２時間の範囲内のいかなる期間にすることもできる。この表示を用いて、例えば、安定状態、改善状態、悪化状態のような患者の状態を指示したり、この患者の状態の変化及び速度を伝えたりすることができる。症状指標値動向の表示は、個々のパラメータの動向に基づいて患者の症状を評価するのに比べて、患者の症状の変化を評価するのを簡単化しうる。個々のパラメータの動向を考察する場合、これら個々のパラメータの絶対値及びこれらの相互作用を考慮せずしては、患者の状態及び状態変化を決定するのが容易ではなく分かりにくくなるおそれがある。
【００７８】
他の実施例によれば、症状指標値動向を、症状指標値の経時的な図式表示として表しうるようにする。この動向の持続期間は、例えば、最後の測定の５分〜１２時間の範囲内の如何なる期間に亘るようにも選択しうる。図式表示の解像度は、選択期間との相関関係で適宜に変えることができる。
【００７９】
他の実施例によれば、信頼性の指標（ここでは“信頼性指標”又は“ＲＩ”とも称する）をも決定しうるようにする。信頼性の指標は、データの信頼性、特に症状指標値の信頼性の大きさを提供しうる。例えば、信頼性指標は、アーチファクトを予測するのに用いることができる。信頼性指標は、例えば、カプノグラムにより表されるＣＯ2 波形を解析することにより決定しうる。呼吸流量をも測定する場合には、その波形をこの目的のために用いることもできる。呼吸流量の測定を用いることにより、信頼性の指標を正確に改善することができる。呼吸流量波形は、ＣＯ2 測定により生ぜしめられる波形を強力に補足する。その理由は、これらの双方の測定が本質的に、呼吸サイクルである同じ事象を表す為である。呼吸流量は波形の包絡線に関連するが、ＣＯ2 はこの包絡線内のＣＯ2 濃度に関連する。これらの双方のパラメータを用いることにより、何が測定雑音や、アーチファクト等であるかを良好に明らかとしうる。
【００８０】
追加の実施例によれば、ポーズ周波数（頻度）パラメータを決定しうるようにする。このパラメータには、ある期間に亘って呼吸が検出されない事象の測定を含めることができる。呼吸が欠ける事象には、例えば、ポーズ及び無呼吸事象を含めることができ、ポーズ周波数パラメータには、ある期間に亘る患者のポーズ及び無呼吸事象の測定を含めることができる。ポーズ周波数パラメータは、カプノグラムにより得られるようなＣＯ2 波形から決定／算出することができる。例えば、ポーズ事象は、例えば５〜４０秒の範囲内で任意の秒数（例えば、２０秒）よりも長く続くとともに、例えば５〜２０秒の範囲内で任意の秒数（例えば、１０秒）よりも短く続く呼出期間後に開始する何れかの呼入期間として規定できる。期間は、例えば、最後の３回の呼出サイクルの平均時間に応じて決定しうる。ポーズ事象のこのような決定を用いて、ゆっくりしたリズムの呼吸パターンがポーズ事象の群として規定されるのを排除しうる。更に、例えば、１００秒を超える最大時間を決定することができる。少なくとも３回の有効な新たな呼吸サイクルが事前に検出された場合で、あるポーズが検出された場合、新たなポーズのみを計数しうるようにする。従って、ポーズ周波数パラメータは、（例えば、１時間のような）期間当たりのポーズ事象数により規定しうる。ポーズ周波数は、１時間の期間後には例えば、５分毎のような任意の期間で更新しうるようにする。更に、ポーズ周波数の値を記憶させ、これをポーズ周波数の動向の表示に用い、動向データがポーズ周波数の変化を時間に亘り表すようにする。ある代表的な実施例によれば、（不充分なデータが蓄積された場合に）最初の１時間中に、この１時間に達する迄、値を提供するとともに、例えば１５分毎に更新することができるようにする（この場合、この期間中周波数は、あたかも１時間の間決定／算出されたかのように決定／算出される）。この期間中、ポーズ周波数が依然として１時間よりも短い期間に基づいているということを示す指示を表示させることができる。ナースのような医療プロバイダは常に患者及び監視装置の双方又は何れか一方のそばに居ることができず、且つ患者の症状を常に追跡（監視）できない為、監視装置により追跡しない限り、周期型の効果であるポーズ周波数パラメータのようなパラメータを医療プロバイダが容易に監視することができない。更に、他の実施例によれば、ポーズの振幅パラメータをも決定しうるようにする。ポーズの振幅パラメータは、検出されたポーズ事象の各々の（例えば、５〜６０秒の範囲内のような）時間長や、（例えば、６０分の期間に亘るような）ある期間に亘るポーズ事象の時間長の分散状態を測定することにより決定しうる。
【００８１】
ある実施例によれば、装置には更に、医療専門家に対する医療上の提言を含め且つ表示するようにすることができる。医療上の提言は、個々のパラメータ値及びパターンのうちの少なくとも幾つかを解析するとともに、測定したパラメータ値及びパターンを個々のパラメータの既知の範囲及びパターンと比較することにより推定することができる。これらの提言は、決定／算出した症状指標値から取り出した指示に加えて、表示することができる。
【００８２】
ある実施例によれば、医療装置には、ユーザが表示すべきデータを選択しうるようにするとともに種々の動作パラメータを制御しうるようにするユーザインタフェースを設けることができる。更に、異なるユーザ（例えば、ナース、医師、麻酔医等）の異なる必要性に順応するための異なるディスプレイを含めることができる。ユーザがデータの見解を変更しうるようにすることにより、ユーザが、症状の更なる評価のための情報の異なるレベルを切りかえるようにしうる。例えば、基本的な画面が、症状指標値と症状指標値動向データとを表示しうるようにする。次のディスプレイに切りかえることにより、実際の（測定した）データ値と、症状指標値を決定／算出するためのパラメータに関連するこれらのデータ値の動向とを示すようにしうる。ディスプレイを更に切りかえることにより、ポーズ周波数や他の関連する解析及び算出を提供しうるようにする。種々のディスプレイを使用することにより、事象及び提言の双方又は何れか一方の指示をユーザに生ぜしめるパラメータにユーザが集中するようにすることもできる。
【００８３】
他の実施例によれば、ユーザインタフェースにより、ユーザが各患者に対する特有の情報を入力しうるようにもすることができる。種々の特徴及び算出の精度を考慮に入れるには、この特有の患者の情報を用いる必要がある。このような情報には、例えば、特定の患者の年齢、体重、身長、性別等を含めることができる。更に、種々の患者の分類検出手段を用いることができる。この場合、分類は、例えば、年齢群、体重群、性別等のようなパラメータに基づかせることができる。このような分類を用いることにより、監視装置が関連の患者の種類及び環境に対し適切となるようにこの監視装置の設定値を補正するようにしうる。
【００８４】
ある代表的な実施例によれば、症状指標値が、患者の呼吸器官の状態と、患者の肺疾患の状態と、患者の心臓病の状態との何れか又はこれらの任意の組み合わせを表すようにしうる。このことは、指標値を、種々の呼吸器官、肺疾患及び心臓病の何れか又はこれらの任意の組み合わせのパラメータの１つ以上に基づいて決定／算出することにより達成しうる。これらのパラメータには、例えば、ＣＯ2 関連パラメータと、Ｏ2 関連パラメータと、ＥｔＣＯ2 と、例えば、ＥｔＣＯ2 の変化、ＣＯ2 のデューティサイクル、呼入対呼出の比、ＣＯ2 濃度の増大勾配、ＣＯ2 濃度の増大勾配の変化、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇時間、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇角度、呼吸と呼吸との相関関係、ＣＡＰ‐ＦＥＶ１（少なくとも１回のカプノグラフ測定から得られる、１秒に亘る努力性呼気肺活量、すなわち、流量の測定値）、ＣＡＰ‐ＦＥＶ１／ＦＶＣ等のようなＣＯ2 波形関連パラメータと、呼気ＣＯ2 濃度と、呼吸関連パラメータと、心臓機能関連パラメータと、神経学的なパラメータと、全身かん流関連パラメータと、視覚的パラメータと、ＦＥＶ１（１秒に亘る努力性呼気肺活量、すなわち、流量の測定値）と、ＦＶＣ（努力性呼気肺活量、すなわち、容積の測定値）と、血圧と、ＮＩ血圧と、収縮期対拡張期の比と、呼吸数と、呼吸流量と、肺活量測定値と、Ｏ2 飽和度と、SpＯ2 と、血圧と、血液ガスと、心拍数と、心電図（ＥＣＧ）と、脳波図（ＥＥＧ）と、心臓音測深図のような超音波計測値と、その他とが、又はこれらの任意の組み合わせが含まれるものであるが、これらに限定されるものではない。
【００８５】
ここで用いる用語ＥｔＣＯ2 は、呼気終末のＣＯ2 に関連するものである。ＣＯ2 は身体から呼出され、呼気終末のＣＯ2 （ＥｔＣＯ2 ）としても知られた呼出ＣＯ2 の濃度は肺胞ＣＯ2 圧の、従って、ＣＯ2 の動脈レベルの概算評価値である。呼吸サイクルにおけるＣＯ2 濃度の測定はカプノグラフにより実行され、その結果はカプノグラムと称される波形の形状で図式形態にも表示される数値となる。ＥｔＣＯ2 の値は、例えば、mmHgのような圧力又は容積の単位で測定しうる。
【００８６】
ここで用いる用語“SpＯ2 ”は、末梢酸素の飽和度に関するものである。これは、循環系における赤血球中のヘモグロビンに付着した酸素の量の測定値である。SpＯ2 値は一般に、パーセントとして与えられる（例えば、正常値は約９６％である）。SpＯ2 は、例えばパルスオキシメータ（酸素濃度計）のような種々のモニタにより監視及び測定しうる。
【００８７】
ここで用いる用語“呼吸数”（ＲＲ）は、１分当たり測定した呼吸数として規定されており、種々の生理学的症状及び病状に応じて変化しうる。この呼吸数は、異常に多く（頻呼吸）なるか、又は異常に少なくなるか（緩徐呼吸）、又は無（無呼吸）となるおそれがある。
【００８８】
ここで用いる用語、脈拍数、すなわち心拍数（ＨＲ）は、１分当たりの心臓パルス（鼓動）に関連する。脈拍数は通常、左心室の１回拍出量と、拍出速度と、動脈系の相対的なコンプライアンス及び容量と、順行性の血液の流れ及び末梢循環から戻る動脈の脈圧の反射から生じる圧力波との合成であると考えられており、これらの幾つか又は全てがＣＯ2 により影響を受けるおそれがある。例えば、左心室代償不全に続発する急性肺水腫には、明らかな呼吸不全が存在する。又、例えばモルヒネのような薬の投与後の心臓への影響が、ｐＯ2 （血液中のＯ2 分圧）を降下させるとともに、ｐＣＯ2 （血液中のＣＯ2 の分圧）を上昇させる。従って、心拍数を用いて呼吸／肺の状態の重症度を表すことができる。
【００８９】
ここで用いる用語“低換気”は、必要なガス交換を実行するのに換気が不充分である場合に生じるおそれのある呼吸抑制に関するものである。低換気は、高濃度の二酸化炭素及び呼吸性アシドーシスを生ぜしめるおそれがある。この低換気は、種々の病状により、又は何らかの医薬品を用いることにより、又はこれらの双方により生ぜしめられるおそれがある。
【００９０】
ここで用いる用語“過換気”は、呼吸が、必要とするよりも速いか又は深いか又は速くて深く、これにより、血液の二酸化炭素濃度を正常以下に低減させる状態に関するものである。
【００９１】
ある代表的な実施例によれば、症状指標値を肺／呼吸器官の指標値（“ＰＩ”とも称する）とすることができる。ＰＩ指標値は、患者の呼吸器官状態と、肺状態と、心臓状態との何れか又はこれらの任意の組み合わせの測定を表すことができる。この指標値は、ＥｔＣＯ2 、呼吸数、SpＯ2 及び心拍数のような、測定した種々のパラメータから推定することができる。ＰＩを算出する個々のパラメータの各々は、異なる単位を有することができ、場合に応じ、これらの異なる単位は、例えば、ＥｔＣＯ2 を例えば、ｋPas、mmHg、Vol（パーセント）の単位で規定しうるように、同じパラメータに対し用いることができる。更に、パラメータの絶対値は必ずしも理解／解釈する上で分かりやすくなく、しかもこれらは症状の重症度に直線的に比例するものでもない。更に、あるパラメータは、増大する場合と、減少する場合と、その双方の場合とで患者の症状に関して異なる意味を有する場合がある。すなわち、あるパラメータの場合、値が減少することは、患者の症状の改善を意味し、他のパラメータの場合、値の減少が患者の症状の悪化を示す場合がある。これらの及びその他の理由が、異なる単位で測定しうるとともに異なる意味を有しうる種々のパラメータを、一般的に絶対的な患者の症状を表しうる、特に患者の呼吸器官状態と、肺状態と、心臓状態との何れか又はこれらの任意の組み合わせを表しうる１つの分かりやすい指標値に統合するＰＩのような症状指標値の重要性を立証するものである。ＰＩは、１〜１０の範囲内の無単位値とすることができ、この場合、１０が最良の症状を示し、１が最悪の症状を示すようにすることができる。１〜１０の範囲内では、副範囲（再分割）を割り当てることができる。例えば、８〜１０の副範囲が、治療介入を必要としない安定で正常な症状を表すようにしうる。６〜７の副範囲は、更なる注意が必要であることを医療プロバイダに知らせるようにしうる。５以下の副範囲は、治療介入、又は患者の再評価、又は治療の変更、又はこれらの任意の組み合わせが必要であることを医療プロバイダに知らせるようにしうる。更に、症状指標値の種々の副範囲には、医療プロバイダに対し表示させる場合に、異なる図式記号を割り当てることができる。これらの異なる図式記号には、例えば、異なる色、異なる単位、異なる文字等を含めることができる。例えば、８〜１０の副範囲における症状指標値に対しては、値を緑色にし、５〜７の副範囲における症状指標値に対しては、値を黄色にし、５以下の副範囲における症状指標値に対しては、値を赤色としうる。更に、他の種々の視覚標識を用いて、例えば、過換気及び低換気の状態をそれぞれ示すことのできる、例えば、上向き矢印又は下向き矢印のような既知の病状と関連しうる変化を示すことができる。
【００９２】
ある実施例によれば、以下に更に詳細に説明するように、ＰＩ指標値を、種々の算出方法及び種々のアルゴリズムを用いる種々の方法により決定しうるようにする。一般に、ＰＩは種々のパラメータから推論でき、種々のパラメータの個々の値が充分にこれらのそれぞれの正常範囲内にある場合に最大値、例えば、“１０”をＰＩに割り当てることができる。ＰＩ値は、個々のパラメータの１つ以上の値がこれらのパラメータに対するそれぞれの正常範囲から変化した場合に“１０”よりも低く減少させることができる。ＰＩ値の減少は、数個の個々のパラメータが一緒に変化した場合に更に急峻としうる。
【００９３】
ある実施例によれば、ＰＩ値を絶えず更新しうるようにするとともに、ＰＩ値を生ぜしめるのに用いるパラメータの値の平均値からＰＩ値を決定／算出しうるようにする。更に、ＰＩ値の決定に用いる平均時間も適用することができる。例えば、不安定な測定がある場合には、平均時間を増やすことができる。平均時間を決定するのに用いる不安定な特性は、例えば、呼吸数の値と、ＣＯ2 波形と、ＰＩの算出に用いる他の適切な何らかのパラメータとに起因しうる。
【００９４】
他の実施例によれば、ＰＩ値が、低換気及び過換気のような症状を表わしうるようにもする。ＰＩがこれらの症状を表す場合、（過換気を示す）上向き矢印及び（低換気を示す）下向き矢印のような適切な追加の指標となる信号を表示させることができる。患者の状態が低換気又は過換気であるかに関する決定は、例えば、呼吸数が測定パラメータの１つである場合にこの呼吸数に基づかせることができる。
【００９５】
ある実施例によれば、ＰＩ値を算出する種々の方法を提供する。一般に、ＰＩ値の算出のために種々のパラメータを測定して用いうるようにする。ある代表的な実施例によれば、ＥｔＣＯ2 と、呼吸数と、SpＯ2 と、心拍数とのパラメータのうちの少なくとも１つの値の測定に基づいてＰＩ値を決定／算出しうるようにする。これらのパラメータの実時間値を絶えず測定しうるようにする。例えば、４つの測定パラメータ（平均ＥｔＣＯ2 、平均呼吸数、平均心拍数及び平均SpＯ2 ）の全てに対して適応移動平均を収集しうるようにする。この適応移動平均は、（以下に説明するように）１秒毎にパラメータを測定するモニタにより表示されたデータを収集してある期間に亘り平均化することにより決定／算出しうる。この場合、決定／算出された平均値が、最後の“ｘ”秒に亘って収集した値のみではなく、値を表示した時間長をも考慮するようにする。この場合、これらの平均値を用いてＰＩ値を決定／算出しうる。平均用の期間は、適応型アルゴリズムを用いて決定／算出及び規定しうる。例えば、デフォルト期間を５〜６０秒の範囲内、例えば、３０秒としうる。この期間は、例えば、２〜３０秒の範囲内のステップで、例えば、１５秒のステップで増大させることができ、最大期間は、５〜１８０秒の範囲内に、例えば、９０秒や、１２０秒等にすることができる。平均時間を増大させるか、又は減少させるかを決定するのに用いうるデータが、安定な情報であるか又は不安定な情報であるかを評価するためには、呼吸数のパラメータ値を用いることができる。（例えば、３０秒のような）最後に予め決定した期間に亘る呼吸数の標準偏差を連続的に測定しうるようにする。呼吸数の値の標準偏差が予め決定したしきい値よりも低い場合には、平均期間を変更させない。最後の予め決定した期間に亘る呼吸数の標準偏差が予め決定したしきい値を超える場合には、平均期間を（例えば、１５秒だけ）増大させることができる。
【００９６】
ある実施例によれば、数学的な計算を用いることによりＰＩを決定／算出しうるようにする。この計算は、ＥｔＣＯ2 と、呼吸数（ＲＲ）と、SpＯ2 と、心拍数（ＨＲ）とのパラメータのうちの少なくとも１つの値の測定と、前述したようにして求めたこれらのパラメータの決定／算出平均値とに基づくようにしうる。これらの計算は、（以下に詳細に説明するように患者の特性との相関関係にある）測定したパラメータの各々に対する既知の規定範囲値に基づかせることができる。測定した種々のパラメータ値が予め規定した条件を満足すると、決定／算出したＰＩ値は適切なものとなる。例えば、後述する例１で更に詳細に説明するように、以下の条件が満足されると、ＰＩは１０又は９とすることができ、症状の変化を表す矢印は表示されない。すなわち、ＲＲが＞１２及び＜２８であり、ＥｔＣＯ2 が≧２８及び＜４４であり、SpＯ2 が＞９４％である場合、ＰＩ＝１０である。又、ＲＲが＞１２及び＜２８であり、ＥｔＣＯ2 が≧２８及び＜４４であり、SpＯ2 が＞９０％及び＜９４％である場合、ＰＩ＝９である。
【００９７】
ある実施例によれば、数学的な計算を用いることによりＰＩを決定／算出しうるようにする。この計算は、測定したパラメータの各々と関連する医療危険率有意水準（危険／確率水準）の乗算に基づくようにしうる。測定したパラメータの各々の医療危険率有意水準は、例えば（呼吸、呼出、呼入のような）換気症状のような生理的症状の通常（基準／標準、普通／正常）レベルとパラメータの値とを相互に関連づけるグラフや、指標値表等を作成することにより決定しうる。生理的症状の通常レベルは０〜１の範囲内とし、１が最良の生理的症状を意味し、０が最悪の生理的症状を意味するようにしうる。従って、例えば、最大値の１が正常である生理的症状に関連し、最小値の０が例えば、換気能力が全く検出されない場合のような最悪の生理的症状に関連するようにしうる数学関数が、測定したパラメータの各々に対し得られるようにしうる。図１Ａは、ＥｔＣＯ2 のパラメータの医学的意義（危険率水準）を表すグラフを示す。この図１Ａに示すように、Ｙ軸は０〜１の規模の通常レベルである。Ｘ軸は、mmHgの単位のＥｔＣＯ2 のレベルである。この医学的意義曲線は、通常のレベルとＥｔＣＯ2 のレベルとの間の相関曲線を示すとともに、この医学的意義曲線と最良に相関している決定／算出曲線を示す。このグラフから推定しうるように、低いＥｔＣＯ2 においては、通常のレベルの値がゼロに減少し、無呼吸に向かって移動することを示しており、高いＥｔＣＯ2 においては、（血液のアルカリレベルを変化させ、従って、多くの重要な化学処理を要するようにするおそれのある）危険な症状を表すが、通常レベルの値はゼロまで降下しない。図１Ａに示す代表的な医学的意義曲線の式は、
Ｙ1 ＝８Ｅ−０６ｘ３−０．００１５ｘ２＋０．０７２ｘ−０．０４９６
で表すことができる。図１Ｂは、呼吸数のパラメータの医療危険率有意水準を表す代表的なグラフを示す。この図１Ｂに示すように、Ｙ軸は０〜１の規模の通常レベルである。Ｘ軸は、１分中の呼吸数の単位での呼吸数である。この医学的意義曲線は、通常のレベルと呼吸数との間の相関曲線を示すとともに、この医学的意義曲線と最良に相関している決定／算出曲線を示す。図１Ｂに示す代表的な医学的意義曲線の式は、
Ｙ2 ＝４Ｅ−０５ｘ３−０．００４３ｘ２＋０．１２３１ｘ−０．０３７８
で表すことができる。図１Ｃは、SpＯ2 のパラメータの医療危険率有意水準を表す代表的なグラフを示す。図１Ｃに示すように、Ｙ軸は０〜１の規模の通常レベルである。Ｘ軸はSpＯ2 のパーセントである。この医学的意義曲線は、通常のレベルとSpＯ2 との間の相関曲線を示すとともに、この医学的意義曲線と最良に相関している決定／算出曲線を示す。この図１Ｃに示す医学的意義曲線の代表的な式は、
Ｙ3 ＝−２Ｅ−０５ｘ３＋０．００４ｘ２−０．２７７８ｘ＋６．１２１４
で表すことができる。図１Ｄは、心拍数のパラメータの医療危険率有意水準を表す代表的なグラフを示す。この図１Ｄに示すように、Ｙ軸は０〜１の規模の通常レベルである。Ｘ軸は１分中の脈拍数で測定した心拍数である。この医学的意義曲線は、通常のレベルと心拍数との間の相関曲線を示すとともに、この医学的意義曲線と最良に相関している決定／算出曲線を示す。この図１Ｄに示す医学的意義曲線の代表的な式は、
Ｙ4 ＝８Ｅ−０７ｘ３−０．０００３ｘ２＋０．０４０６ｘ−０．４３８９
で表すことができる。相関式を形成し且つ計算するのと同様に、指標値表を用いて、通常のレベルと、測定したパラメータの各々の値との間を相関付けることもできる。
【００９８】
ある実施例によれば、上述した式により得られた測定パラメータの各々の医学的意義ファクタを乗算し、その結果に１０を乗算することによりＰＩを決定／算出し、１〜１０の範囲内のＩＰ値を得ることができる。式は、ＰＩ＝Ｙ1 ・Ｙ2 ・Ｙ3 ・Ｙ4 として表すことができる。ある代表的な実施例によれば、ＨＲ医学的意義値（Ｙ4 ）を、他のパラメータの１つの医学的意義値が０．８よりも小さい場合のみ、計算に導入する。更に、上述した式は、個々のパラメータが以下の最大値に達するまで、すなわちＥｔＣＯ2 値が約９０mmHgの値に達し、呼吸数が約５０ＢＰＭの値に達し、SpＯ2 が５０％に達するまで、有効である。これらの値よりも上又は下では、０．２のデフォルト値を用いることができる。
【００９９】
更なる実施例によれば、決定／算出した指標値が８よりも小さく、呼吸数が予め決定した１分当たりの脈拍（ＢＰＭ）、例えば、２４ＢＰＭよりも多い場合に、上向き矢印を含めうるようにする。又、呼吸数が予め決定した数のＢＰＭ、例えば、１２ＢＰＭよりも少ない場合に、下向き矢印を含めることができる。呼吸数が、例えば、１２ＢＰＭと２４ＢＰＭとの間のような予め決定した範囲内にある場合には、矢印表示を与えない。
【０１００】
更なる実施例によれば、患者の肺／呼吸器官の状態に関する医療プロバイダの“実時間”評価を反映しうる指標に対する数学的モデルを形成するのに用いうる種々のアルゴリズムを用いることによりＰＩを決定／算出しうるようにする。ここで、“実時間”は、医療プロバイダが医療状況に対処する“時間内”であるものとして規定しうる。“実時間”は例えば、秒範囲（例えば、０〜１２０秒）や、分範囲（例えば、１〜１０分）等としうる。このようなアルゴリズム又は方法のある条件は、医療関係者（専門家）、医師、ナース等のような医療プロバイダの合意評価を正しく表すことであり、この場合、合意評価は加重（重みつき）平均又は非加重平均又はその双方により決定しうる。加重平均によれば、例えば、医師の評価を呼吸療法士の評価よりも多く重みつけすることができる。例えば、加重平均によれば、各医療プロバイダが、例えば、自分の評価に信頼値を加え、アルゴリズムの実行を容易且つ柔軟にし（すなわち、数学的モデルの微調整を簡単化し）、計算を高速化することにより、自分の意見に“重みつけ”することができる。従って、アルゴリズムを実行することにより、ＰＩを有効に用いて医療プロバイダやその人の意思決定案に代えることができる。
【０１０１】
ある実施例によれば、指標に対する数学的モデルを生成するのに、又はこの数学的モデル内で用いられるアルゴリズムに、例えば、予測指標値に関する医療プロバイダの知識及び解釈を用いて形成又は強化することのできるファジー論理インタフェースを含めうるようにする。例えば、任意の個数の又は任意の組み合わせの又はその双方の種々のパラメータに対し指標ＰＩの値を与えうるようにする。ある代表的な実施例によれば、使用するパラメータに例えば、ＥｔＣＯ2 、呼吸数（ＲＲ）、心拍数（ＨＲ）、SpＯ2 、血圧、肺活量、相対的なフローパラメータ、ＣＯ2 波形パラメータ、血液ガス等を含めうるようにする。
【０１０２】
他の代表的な実施例によれば、例えば、４つのパラメータ（ＥｔＣＯ2 、ＲＲ、ＨＲ、SpＯ2 ）に基づいてＰＩ値を決定するために、質問書及び真の患者のログファイルの双方又は何れか一方を、（ナース、呼吸療法士、医師、麻酔医のような）種々の医療プロバイダに送ることができるようにする。質問書には、パラメータ値が異なる一組の種々のケースを含めることができる。従って、医療プロバイダは、予め規定したコードに応じてＰＩ値を割り当てることを要求しうるようにする。予め規定したコードは例えば、１０の指標値が完全に健康である正常な症状を意味することに関連するようにしうる。又、予め規定したコードは例えば、８〜９の指標値が、正常な症状を意味することに関連するようにしうる。又、予め規定したコードは例えば、７の指標値が、納得しうるが更なる注意が必要となる症状を意味することに関連するようにしうる。又、予め規定したコードは例えば、５〜６の指標値が、更なる注意を払うことを提言することを意味することに関連するようにしうる。又、予め規定したコードは例えば、３〜５の指標値が、更なる注意を必要とするとともに治療介入を提言することを意味することに関連するようにしうる。又、予め規定したコードは例えば、１〜３の指標値が、治療介入を必要とすることを意味することに関連するようにしうる。以下の例２には、ＰＩ値を決定するのに用いられる、予め規定したＰＩ値コード表を示してある。更に、種々の臨床検査を実行でき、この場合、医療プロバイダ／専門家は、後にアルゴリズムの意思決定の検証及び微調整に用いうるＰＩ値を（ブラインド又は非ブラインド的に）周期的に入力することを要求する。
【０１０３】
更なる実施例によれば、上述したようにして得ることのできるような医療プロバイダのデータのコンセンサスを用いてファジー論理インタフェースを構成しうるようにする。例えば、指標を形成するように選択された各パラメータに対しメンバーシップ関数を割り当て、種々のパラメータに対する範囲を決定しうるようにする。これらの範囲には例えば、“正常”、“高い”、“極めて高い”、“低い”及び“極めて低い”のような記述を含めることができる。従って、指標自体は、指標の値のスケール（段階）により決定される多数のメンバーシップ関数を有するようにしうる。例えば、１〜１０のスケール中にある指標は１０個のメンバーシップ関数を有し、各指標が１つのメンバーシップ関数に対応するようにしうる。メンバーシップ関数を得るに当たっては、メンバーシップ関数の言語記述子を用いて、（測定パラメータの）入力を出力に関連づけ、従って、指標値を決定する一組の規則を決定しうるようにする。例えば、５つのパラメータにより決定される指標に対しては、例えば、１つのパラメータが“極めて高い”であり、他のパラメータが“高い”であり、更に他のパラメータが“正常”であり、更に他のパラメータが“低い”であり、更に他のパラメータが“正常”である場合には、指標値がＸである。使用するファジー論理演算子には、例えば、ＡＮＤに対し最小、ＯＲに対し最大、総計（アグリゲーション）に対し最大及び非ファジー化に対し領域の重心を含めることができる。後の例２には、代表的なファジー論理メンバーシップ関数及び代表的なファジー論理規則マトリックスを示してある。
【０１０４】
更なる実施例によれば、平均値又は医療プロバイダにより決定された中央値又は最頻値の指標値のような如何なる他の統計結果と比較することにより、数人の医療プロバイダの専門的知識に基づく指標モデルのファジー推論の設計を更に強化又は微調整しうるようにする。これにより、指標モデルのファジー論理インタフェースを更に有効化しうる。例えば、追加の質問書により又はサンプルの事例を含む実際のデータでファジー論理インタフェースの有効化を実行しうる。追加の質問書には、ファジーインタフェースモデルにより決定／算出された指標値が示されており、医療プロバイダは値に関し意見を述べることができる。医療プロバイダの意見を考慮することにより、ファジー論理モデルの微調整を更に実行しうる。
【０１０５】
ファジー論理に関する追加の情報は、例えば、１９９８年のJan Jantzen 氏の論文である“Tutorial On Fuzzy Logic ”(http://fuzzy.iau.dtu.dk/download/logic.pdf)(この内容の全体を参考のためにここに導入しうる)、http://www.fuzzy-logic.com/Ch1.htm、http://www.fuzzy-logic.com/Ch2.htm、http://www.fuzzy-logic.com/Ch3.htmに見いだしうる論文“Fuzzy logic for just plain folks”、１〜３章(これらの内容の全体を参考のためにここに導入しうる)及びhttp://www.duke.edu/vertices/win94/fuzlogic.htmlに見いだしうる論文“A touch of gray ”（Tran T. 及びZomorodi, Z.氏著）(この内容の全体を参考のためにここに導入しうる)に開示されている。
【０１０６】
ある実施例によれば、指標の算出に用いるパラメータの範囲を決定する際に、患者の年齢、患者の体重、患者の性別、患者の現在及び以前の双方又は何れか一方の病状、（現在及び以前の双方又は何れか一方で投薬された）医薬品、確認されている呼吸器疾患又は心疾患、患者の体内のペースメーカー又はその他の埋設物、移植器官等（これらに限定されない）のような幾つかの事項を考慮する必要があるようにする。これらの事項は、呼吸器官／肺の指標にとって重要となりうる。その理由は、種々のパラメータは異なる患者に対し異なる範囲を有しうる為である。例えば、年齢が異なる成人及び子供間では、ＨＲ及びＲＲの正常範囲に相違があり、従って、同じパラメータに対するＰＩ値は異なる分類の患者にとって異なることは知られている。従って、ＰＩモデルを異なる年齢に対し設計し、異なる年齢における正常な呼吸数及び心拍数の範囲内での変化を考慮するようにすることができる。更に、１才よりも低い年齢では、パラメータ値を小児の体重にも依存させる。従って、ＰＩ指標を決定する場合に、種々の動作モードを用いることができ、この場合、これらの動作モードには、例えば、年齢、体重、性別、病状、投薬医薬品等の何れか又は任意の組み合わせのような患者の特定の特性を含みうる追加のパラメータ（ファクタ）を考慮する。例えば、年齢に関しては、幾つかの群を決定し、各群がＨＲ及びＲＲのような特定の正常範囲の種々のパラメータを有するようにする。例えば、新生児（１ヶ月までの年齢）の場合、正常なＲＲを、例えば約３０〜６０ＢＰＭの範囲内にでき、正常なＨＲは、１分当たり例えば約１００〜１６０の脈拍数の範囲内にできる。例えば、乳児（１ヶ月〜１歳の年齢）の場合、正常なＲＲを、例えば約３０〜４０ＢＰＭの範囲内にでき、正常なＨＲは、１分当たり例えば約９０〜１５０の脈拍数の範囲内にできる。例えば、小児（１〜２歳の年齢）の場合、正常なＲＲを、例えば約２２〜３０ＢＰＭの範囲内にでき、正常なＨＲは、１分当たり例えば約８０〜１２５の脈拍数の範囲内にできる。例えば、子供（３〜５歳の年齢）の場合、正常なＲＲを、例えば約２０〜２４ＢＰＭの範囲内にでき、正常なＨＲは、１分当たり例えば約７０〜１１５の脈拍数の範囲内にできる。例えば、子供（６〜１２歳の年齢）の場合、正常なＲＲを、例えば約１６〜２２ＢＰＭの範囲内にでき、正常なＨＲは、１分当たり例えば約６０〜１００の脈拍数の範囲内にできる。例えば、小児（１〜２歳の年齢）の場合、正常なＲＲを、例えば約２２〜３０ＢＰＭの範囲内にでき、正常なＨＲは、１分当たり例えば約７０〜１２５の脈拍数の範囲内にできる。例えば、子供（３〜５歳の年齢）の場合、正常なＲＲを、例えば約１９〜２５ＢＰＭの範囲内にでき、正常なＨＲは、１分当たり例えば約７０〜１１０の脈拍数の範囲内にできる。例えば、子供（６〜１２歳の年齢）の場合、正常なＲＲを、例えば約１４〜２４ＢＰＭの範囲内にでき、正常なＨＲは、１分当たり例えば約７０〜１１０の脈拍数の範囲内にできる。例えば、成人（１２歳を超える年齢）の場合、正常なＲＲを、例えば約１０〜１８ＢＰＭの範囲内にでき、正常なＨＲは、１分当たり例えば約６０〜１００の脈拍数の範囲内にできる。指標を決定するのに用いるファジー論理インタフェースに対する変更は、特定の患者のパラメータにより影響を受ける範囲のパラメータのメンバーシップ関数に適用しうる。例えば、ＰＩ指標に対する年齢の影響の場合、ファジー論理モデルに対する変更は、後に図２につき更に詳細に説明するように、ＲＲ及びＨＲメンバーシップ関数の範囲で行うことができる。
【０１０７】
ある実施例によれば、指標の算出には、雑音を回避するために、平均入力値を用いうるようにする。平均用の時間窓は、（例えば、成人モードの場合３０秒、小児モードの場合１５秒のように）一定にすることができる。これに加えて、又はこれに代えて、平均用の時間窓を、種々のアルゴリズムにより決定される、一定でない又は適応的な或いはその双方の時間窓とすることができる。
【０１０８】
他の実施例によれば、特別な注意を必要としうる幾つかの特別なケースが監視中に生じうるようにする。このようなケースには、例えば、呼吸が検出されない症状（無呼吸）、オートゼロ（Auto Zero ）状態、測定プローブが接続されておらず、従って、測定パラメータが記録されない状態を含めることができる。以下のケースでは、監視装置がＰＩ値、すなわち、呼吸が検出されず（ユーザが決定するＸ秒、通常２０〜３０秒よりも長い時間でＣＯ2 が検出されず）、ＥｔＣＯ2 ＝０、ＲＲ＝０の時点の無呼吸を表しうる。これらの値は有効であり、ＰＩはゆっくり減少することが予期される。呼吸が一旦回復すると、１回の呼吸後にＥｔＣＯ2 ＞０となり、２回の呼吸後にＲＲ＞０となり、ＰＩも同様に対処される、すなわち、ゆっくりと増大することが予期される。オートゼロ‐ＰＩは最後の値を表しうる。測定プローブが切断されると、有効でない測定を無視して得られた測定を用いて平均化をおこなうことができる。平均化のための時間窓が経過した後にのみ、入力は無効となり、従って、ＰＩも同様に無効となる。
【０１０９】
ある実施例によれば、例えば、ファジー論理インタフェースを用いることにより、指標値を決定する場合、指標値を算出する際に、種々の測定／検出パラメータ間の非直線形態の又は如何なる形態の相互関係をも考慮することができる。パラメータ間のこのような相互関係には、例えば、種々のパラメータ間の相乗効果を含めることができる。ある場合には、パラメータの組み合わせが相乗効果を有し、ファジー論理規則を用いることにより、パラメータ間の非直線性相互作用が明白となり、従って、指標の算出に用いる入力パラメータ間の相乗効果が得られるようにしうる。例えば、ＰＩ値を決定するのに用いるファジー論理インタフェースの規則の相乗効果の一例では、正常よりも高いＲＲレベルのみは危険として認知しうるが、これに正常レベルよりも高いＥｔＣＯ2 が付随すると、危険レベルは低下する。その理由は、これが期待された正常な生理学的反応である為である。幾つかの健康関連パラメータを指標値の算出に用いることができる。例えば、後の例２に示すように、（ＥｔＣＯ2 が極めて高い）及び（ＲＲが極めて高い）及び（SpＯ2 が正常）及び（ＨＲが高い）場合には、（ＰＩが２）である。このような算出には、種々のメンバーシップ関数と、種々のパラメータ間の相乗効果とを考慮する。本例では、ＥｔＣＯ2 が極めて高く、ＲＲが極めて高いと、ＰＩ＝３となるが、SpＯ2 が正常であるとＰＩ値に影響を及ぼさないが、ＨＲが高いことにより、ＰＩ値を１レベルだけ減少させ、このＰＩ値を２とする。他の例では、ＥｔＣＯ2 が高く、ＲＲが正常であり、SpＯ2 が低く、ＨＲが正常である場合には、ＰＩ＝６となる。本例では、ＥｔＣＯ2 が高く、ＲＲが正常であると、ＰＩ＝７となるが、SpＯ2 が低いことによりＰＩ値を１だけ減少させる。ＨＲは正常である為、このＨＲが更にＰＩ値に影響を及ぼさず、従って、ＰＩ＝６となる。
【０１１０】
ある実施例によれば、ファジー論理インタフェースを更に、雑音及びアーチィファクトを除去するために調整しうるようにする。ここで、雑音及びアーチファクトは、視覚的に又は他の識別手段により或いはその双方により識別されるが、真の病状として識別されない事象である。例えば、ファジー論理（インタフェース）モジュールへの入力を、（例えば、成人モードに対し３０秒、小児モードに対し１５秒のような）一定の窓の長さを用いてムービング時間窓（タイムウインドウ）に亘って平均化しうる。適応分析窓長は、例えば、最新の測定時の入力の変動性に基づいて予め規定しておくことができる。例えば、この適応分析窓長を例えば、種々のアルゴリズムにより決定するか、又は例えば、基準値に応答して時間窓を広げるか又は縮めることにより動的に調整するようにしうる。例えば、ファジー論理に対する入力は、アーチファクトの識別の結果として平均化及びその他の計算から除去することができる。アーチファクトの識別は、例えば、ＣＯ2 波形の解析に基づかせることができる。例えば、波形をアーチファクトとして分類する場合（例えば、患者が食事したり、会話していたり、その他のことをしている場合）、その期間に関連するＥｔＣＯ2 及びＲＲを平均化のための修正数学アルゴリズムを用いて更新することができる。或いはまた、この期間を無視することができる。例えば、患者が酸素の供給を受けている場合、この酸素の供給によりＣＯ2 信号を希釈させる場合がある。このような希釈アーチファクトに対する補正は、例えば、ＥｔＣＯ2 レベルに対し行うことができる。
【０１１１】
他の実施例によれば、ＰＩ値の時間変化（ＰＩ動向）をグラフ的に表示しうるようにする。グラフ表示によれば、監視の最後の“ｎ”（単位時間）に亘る動向のＰＩを示しうるようにする。例えば、ｎを５分〜１２時間の範囲内の如何なる期間にすることもできる。この表示を用いて、例えば、安定、改善、悪化のような患者の状態を示したり、この患者の状態の変化及び変化率を描写したりすることができる。このＰＩ動向の表示によれば、個々のパラメータの動向に基づいて患者の症状を判断する場合に比べ、患者の換気症状の変化を判断するのを簡単化しうる。個々のパラメータの動向を見る場合、個々のパラメータの絶対値やこれらの相互作用を考慮することなくしては、患者の状態や状態変化を容易に且つ直感的に決定することができない。その理由は、これらのパラメータの何れにおいてもその増大又は減少はそれぞれ、パラメータの絶対値に依存してこそ“良好”（改善）又は“悪い”（悪化）であるとしうる為である。例えば、正常な絶対値よりも高い値から正常な絶対値に向かって減少することは“良好”と判断しうるが、正常値から正常な絶対値よりも低い値に減少することは“悪い”と判断しうる。同様に、正常な絶対値よりも低い値から正常な絶対値に向かって増大することは“良好”と判断しうるが、正常値から正常値よりも高い値に増大することは“悪い”と判断しうる。ＰＩ動向は、時間に亘るＰＩ値のグラフ表示として示すことができる。この動向の持続期間は、最後の測定の例えば、５分〜１２時間の範囲内の如何なる期間に亘るようにも選択しうる。従って、このグラフ表示の解像度は、選択した期間と関連させて変えることができる。ＰＩ指標の動向を与えることにより、安定、改善又は悪化のような、患者の呼吸状態が時間に亘って如何に変化しているかの評価を得ることができる。このことは、ＰＩ自体が患者の呼吸状態の全体画像であり、この指標値の変化により、患者の症状が変化しているか否かに関する鮮明画像を提供しうるという事実に起因しうるものである。
【０１１２】
他の実施例によれば、パラメータの動向（すなわち、時間に亘るパラメータ値の変化）をも指標を決定する際に考慮しうるようにするとともに、更に表示しうるようにする。
【０１１３】
更なる実施例によれば、信頼性の指標をも決定しうるようにする。この信頼性の指標（ここでは、“信頼性指標”又は“ＲＩ”とも称する）により、データの信頼性、特にＰＩの信頼性の尺度を提供しうる。例えば、信頼性指標を用いて、アーチファクトを予測しうる。信頼性指標は、例えば、カプノグラムにより表されるようなＣＯ2 波形の解析により決定しうる。呼吸流量をも測定する場合には、その波形をもこの目的のために用いることができる。呼吸流量の測定を用いることにより信頼性の指標を改善しうる。呼吸流量の波形はＣＯ2 測定により生ぜしめられた波形を著しく補完する。その理由は、これらの双方の測定が、呼吸サイクルである実質的に同じ事象を表す為である。呼吸流量は波形の包絡線に関連するが、ＣＯ2 はこの包絡線内のＣＯ2 濃度に関連する。これらの双方のパラメータを用いることは、雑音、アーチファクト等の有効な測定間の識別を援助するとともに明確にする。信頼性指標は、ユーザ（医療プロバイダ）が、低いＩＯ値又は他の測定値の何れが実際のものである（又真の臨床兆候を表す）か、又は一時的なものであるか、又はアーチファクトであるかを決定する際の援助となりうる。信頼性指標は更に、どのくらいの信頼性が、表示されたＰＩ値に寄与しているかを、医療プロバイダが判断する際の援助となりうる。更に、信頼性指標は、監視装置が患者の上に適切に配置されていない場合や、監視装置が適切に測定していない場合等のようなアーチファクトを、医療プロバイダが検出しうるようにすることができる。信頼性指標は、ＣＯ2 波形及び呼吸数パターンの双方の解析から決定しうる。データを比較試験から得ることにより、アーチファクトに寄与しうる特性パターンを規定しうる。監視装置により描写された実時間波形を解析するとともに、既知のアーチファクトパターンに対する比較を用いて信頼性指標を算出することができる。
【０１１４】
更なる実施例によれば、信頼性レベルが指標値を伴うようにしうる。信頼性レベルは更に、医療プロバイダに対し表示しうるようにする。この信頼性レベルの値は例えば、０〜１の範囲内の数値としうる。信頼性レベルの値は、種々の入力変数、すなわち、（測定／検出された）パラメータ及び識別された場合のアーチファクトの標準偏差（std ）から決定／算出することができる。更に、種々の入力変数には、これらの信頼性レベルに応じて重みつけすることができる。当業者にとって理解しうるように、信頼性区間（インターバル）レベル又は他の区間推定を算出又は決定する、統計手法を含む他の数学的方法を用いることができる。
【０１１５】
更なる実施例によれば、ポーズ周波数パラメータを決定しうるようにする。このパラメータには、ある期間に亘って呼吸が検出されない事象の測定を含めることができる。呼吸が欠ける事象には、例えば、ポーズ及び無呼吸事象を含めることができ、ポーズ周波数パラメータには、ある期間に亘る患者のポーズ及び無呼吸事象の測定を含めることができる。非常に多くの患者は、機械的な閉塞の為に又はしばしば中枢性（脳）梗塞の為に短期間の間呼吸を停止させるおそれがある。ポーズ（無呼吸事象）は周期的であり、その周波数が患者の症状を表すことができる。ポーズ周波数パラメータは、カプノグラムにより得られるようなＣＯ2 波形から決定／算出することができる。例えば、ポーズ事象は、例えば５〜４０秒の範囲内で任意の秒数（例えば、２０秒）よりも長く続くとともに、例えば５〜２０秒の範囲内で任意の秒数（例えば、１０秒）よりも短く続く呼出期間後に開始する何れかの呼入期間として規定できる。期間は、例えば、最後の３回の呼出サイクルの平均時間に応じて決定しうる。ポーズ事象のこのような決定を用いて、ゆっくりしたリズムの呼吸パターンがポーズ事象の群として規定されるのを排除しうる。更に、例えば、１００秒を超える最大時間を決定することができるようにする。少なくとも３回の有効な新たな呼吸サイクルが事前に検出された場合で、あるポーズが検出された場合、新たなポーズのみを計数しうるようにする。従って、ポーズ周波数パラメータは、（例えば、１時間のような）期間当たりのポーズ事象数により規定しうる。ポーズ周波数は、１時間の期間後には例えば、５分毎のような任意の期間で更新しうるようにする。更に、ポーズ周波数の値を記憶させて、ポーズ周波数の動向を表示するのに用い、動向データがポーズ周波数の変化を時間に亘り表すようにする。ある代表的な実施例によれば、（不充分なデータが蓄積された場合に）最初の１時間中に、この１時間に達する迄、値を提供するとともに、例えば１５分毎に更新することができるようにする（この場合、この期間中周波数は、あたかも１時間の間決定／算出されたかのように決定／算出される）。この期間中、ポーズ周波数が依然として１時間よりも短い期間に基づいているということを示す指示を表示させることができる。ナースのような医療プロバイダは常に患者及び監視装置の双方又は何れか一方のそばに居ることができず、且つ患者の症状を常に追跡（監視）できない為、監視装置により追跡しない限り、周期型の効果であるポーズ周波数パラメータのようなパラメータを医療プロバイダが容易に監視することができない。更に、他の実施例によれば、ポーズの振幅パラメータをも決定しうるようにする。ポーズの振幅パラメータには、検出されたポーズ事象の各々の（例えば、５〜６０秒の範囲内のような）時間長や、（例えば、６０分の期間に亘るような）ある期間に亘るポーズ事象の時間長の分散状態を含めることができる。
【０１１６】
ある実施例によれば、種々の追加のパラメータ（ファクタ）を、指標を決定する主パラメータに加えて指標を決定する計算を行うことができる。これらの追加のパラメータ（ファクタ）には、患者の特徴を表しうる患者特有の種々のパラメータを含めることができる。これらの追加のパラメータ（ファクタ）には、オンラインで、すなわち、実時間で検出／測定しうる健康関連パラメータである“オンライン”パラメータを含めたり、又は（例えば、キーボード、スイッチ又はタッチパネルによるような）他の入力又は（例えば、年齢、性別、体重等のような）他のパラメータを含めたり、又はこれらの双方を含めたりすることができる。これらの追加のパラメータは、患者の病歴及び患者の人口統計に関連するパラメータと、患者の最近／現在の健康状態に関連するパラメータとの双方又は何れか一方を含みうる“オフライン”パラメータを有するようにしうる。更に、追加のパラメータの動向（すなわち、時間に亘るパラメータの値の変化）をも、指標を決定する際に考慮することができる。指標を算出するために追加のパラメータを用いるのを動的に、すなわち、必要性又は変動性に応じるものとするか、又は如何なる時にも重みつけの平均化を行うものとする。追加のパラメータは手入力で又は何らかの伝達ルートにより加えることができる。例えば、ＨＲ、ＲＲ、ＥｔＣＯ2 及びSpＯ2 のパラメータにより決定されるＰＩ指標に対しては、追加のオンラインパラメータには、ＣＯ2 波形や、このＣＯ2 波形に関連するパラメータ、例えば、ＥｔＣＯ2 の変化、ＣＯ2 濃度の増大勾配、ＣＯ2 濃度の増大勾配の変化、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇時間、ＣＯ2 濃度の最大値の予め決定した割合までの上昇角度、呼吸と呼吸との相関関係、ＣＡＰ‐ＦＥＶ１（少なくとも１回のカプノグラフ測定から得られる、１秒に亘る努力性呼気肺活量、すなわち、流量の測定値）、ＣＡＰ‐ＦＥＶ１／ＦＶＣ、呼入対呼出比（例えば、ＥｔＣＯ2 測定値を乗じた呼入対呼出比は、どのくらいのＣＯ2 が換気されているかを決定するのに用いうる）、（換気量の尺度に関連する）ＣＯ2 のデューティサイクル等のパラメータと、呼吸関連パラメータと、例えば、血圧、ＮＩ血圧、収縮期対拡張期の比等のような心臓機能関連パラメータと、神経学的なパラメータと、全身かん流関連パラメータと、視覚的パラメータと、呼吸流量と、肺活量と、その他とが、又はこれらの任意の組み合わせが含まれるものであるが、これらに限定されるものではない。例えば、追加のオフラインパラメータには、患者の履歴及び患者の人口統計に関連するパラメータ、例えば、年齢、性別、体重、現在の診断、病歴（例えば、喫煙、心臓病、肺病、睡眠時無呼吸、服用した医薬品、ペースメーカー）等及びこれらの任意の組み合わせのようなパラメータを含めることができるが、これらに限定されるものではない。患者の最近の健康状態に関連する追加のオフラインパラメータには、治療（例えば、投与した医薬品、換気、酸素供給）、試験室における検査（例えば、血液ガス、ｐＨ、一般的な血液検査、尿検査）、患者が挿管されているか否か、患者が就寝中であるか否か（就寝中は安定なＣＯ2 波形が予期され、不安定な波形は悪い症状を表��、一方、目覚めている患者では逆の状態が予期され、すなわち、不安定な波形が正常であり、安定な波形は悪い症状を表す）等又はこれらの任意の組み合わせのようなパラメータを含めることができるが、これらに限定されるものではない。
【０１１７】
ある実施例によれば、例えば、種々の測定パラメータの制限範囲を変えることにより、メンバーシップ関数に対する入力を操作するのに追加のパラメータ（ファクタ）を用いうるようにする。例えば、正常、高及び低の心拍数（ＨＲ）の評価を更に患者の年齢に依存しうるようにする。従って、メンバーシップ関数のパラメータは年齢の直線性又は非直線性関数として規定しうるようになる。ここで、メンバーシップ関数の代表的な値を年齢の関数として示す図２を参照する。図２に示すグラフは、心拍数（ＨＲ、１分当たりの脈拍（ｂｐｍ））のメンバーシップ関数（mf）の値を年齢（ＡＧＥ）の関数として表している。この図２に示すように、メンバーシップ関数は、４つのパラメータを用いた場合の台形形状を生じる。パラメータが年齢に依存する場合には、年齢に応じて異なる形状を生ぜしめうる。例えば、１歳の年齢では、正常心拍数の範囲は、１２〜６０歳に対する正常心拍数の範囲よりも高いｂｐｍにある（１歳に対するパラメータは、７０、８０、１３５、１４５ｂｐｍであり、１２〜６０歳に対するパラメータは、４０、６０、１００、１２０ｂｐｍである）。台形（太線）及び台形（細線）の境界を規定するパラメータは年齢及びＨＲに対するメンバーシップ関数の依存性を表す。（このグラフにおいて、Ｘ軸は年数で表す年齢であり、Ｙ軸はｂｐｍで表す心拍数であり、Ｚ軸は０〜１のスケール表した正常なＨＲに対するメンバーシップ関数値である。）
【０１１８】
更なる実施例によれば、例えば、ファジー論理インタフェースモデルで実施しうる追加の規則を生成するために、追加のパラメータ（ファクタ）を用いるようにしうる。これらの追加のパラメータは、後の図４Ａで例示するように、これらのメンバーシップ関数を用いるとともにこれらの規則に導入することにより、何らかの基本の（基礎的な）パラメータとして用いることができる。追加の規則は、平坦又は階層構造としうる。例えば、ＰＩ指標を算出するのに用いうる追加のオンラインパラメータには、例えば、次の規則、すなわち、ＨＲが高く、ＢＰが高いと、ＰＩ＝ＰＩ（正常なＨＲ）−２であり、ＨＲが高いか又は低く、ＢＰが正常であると、ＰＩ＝（正常なＨＲ）−１である等の規則に示すようなＨＲと関連して用いうる、例えば最低血圧（ＢＰ）のようなパラメータを含めることができる。
【０１１９】
更なる実施例によれば、適応指標危険度関数を生成するために、追加のパラメータ（ファクタ）を用いるようにしうる。指標の値は患者の健康に対する危険度を反映する。特定の指標値との危険度の関連性は、症状が異なる場合に異ならせることができる。このような異なる症状には、例えば、患者の病気や、入院部門のような追加のパラメータを使用しうるようになり、このような追加のパラメータは、危険度関連関数を修正するのに用いることができる。例えば、ＰＩ指標に対しては、この指標の値が患者の健康に対する危険度を反映しており、例えば、ＰＩ＝［８〜１０］のＰＩ値は、患者が健康状態にあることを意味するようになる。特定の指標値との危険度の関連性は、健康状態が異なる場合に異なるようにしうる。従って、直線性のＰＩ‐危険度関数を、低ＰＩ値又は高ＰＩ値での変化に対し、より高い感度を反映するように変えることができる。ＰＩはそのままで決定／算出し、その最終値を危険度関連関数に応じて変えるようにしうる。このような危険度関連関数を図３に例示する。この図３は、（Ｘ軸上に低から高までで示す）危険度のレベルに対する（Ｙ軸上に１〜１０のスケールで示す）ＰＩ値を表すグラフを示す。このグラフ中のラインａは直線性のＰＩ‐危険度関数を表し、ラインｂは低ＰＩ値での変化に対する、より高い感度を反映するグラフを表し、ラインｃは高ＰＩ値での変化に対する、より高い感度を反映するグラフを表す。本例では、ラインａにおいて５に等しいＰＩは、ラインｃに関連する規則を用いることにより２に変えることができる。
【０１２０】
ある実施例によりファジー論理インタフェースを用いてＰＩ指標を算出する方法の代表的なブロック線図を示す図４Ａを参照する。この図４Ａに示すように、パラメータ１７０Ａのような主入力パラメータが（処理１７２Ａのような）特性処理に入る。入力パラメータには、直接的に又は間接的に検出／測定／決定しうる任意の個数の検出／測定／決定した患者パラメータを含めることができる。これらの入力パラメータには、如何なる複数の検出／測定／決定した患者パラメータをも含めることができる。例えば、主入力パラメータには、心拍数、呼吸数、ＣＯ2 関連パラメータ、Ｏ2 関連パラメータ、心電図（ＥＣＧ）、脳造影図（ＥＥＧ）、血圧、肺活量等又はこれらの任意の組み合わせのようなパラメータを含めることができるが、これらに限定されるものではない。特性処理においては、（群１７３Ａ〜１７３Ｃのような）各特性群に対するそれぞれのメンバーシップ値が算出／計算／割当される。これらの特性群は、例えば、“正常”、“高い”、“低い”、“極めて高い”、“極めて低い”等としてラベル付けされる。（群１７３Ｄ〜１７３Ｆのような）各特性群に対するそれぞれのメンバーシップ値が算出される特性処理１７２Ｂにより特徴付けしうる、例えば入力パラメータ１７０Ｂのような如何なる個数の主入力パラメータにも、同じ処理を適用しうる。次のステップでは、各群の種々の組み合わせの対を、（例えば、ｎを０より大きい如何なる整数にもしうる出力特性群１７４Ａ〜１７４ｎのような）出力特性群に入力させる。例えば、図４Ａに示すように、特性群１７３Ａ及び１７３Ｄを出力特性群１７４Ａに入力させることができる。双方のパラメータ群のメンバーシップ値と、各々に関連する重みと、これらを組み合わせる（例えば、“ＡＮＤ”、“ＯＲ”のような）論理演算子とを用いて、各出力特性群に対しメンバーシップ値を算出／決定／計算／割当することができる。ネットワークのトポロジーは例えば、医療関係者の知識、臨床試験、臨床文献、サンプルの事例等を用いて設計しうる。最終的には、例えば、（出力値１７５のような）出力値を、（例えば、ＭＡＸ等のような）総計関数と、（例えば、重心計算、平均化計算等のような）平均化関数との双方又は何れか一方により、メンバーシップ関数の全ての値から算出する。更なる実施例によれば、指標を算出する方法では更に、主入力パラメータに加えて種々の追加のパラメータ（ファクタ）を用いることができる。これらの追加のパラメータ（ファクタ）には、例えば、血圧、年齢、病状、鎮静状態、患者の目覚め状態、患者の睡眠状態等のような患者の特性としうる患者の種々の特定パラメータを含めることができる。例えば、追加のパラメータ（ファクタ）１７６を１つ以上の特性処理に入力させ、従って、特性処理から得られる各出力特性群に対しメンバーシップ関数及びメンバーシップ値を制御／調整しうるようにする。
【０１２１】
更なる実施例によれば、計算モデルにベイジアンネットワークを含めうるようにする。当該技術分野で既知のベイジアンネットワークには、確率論に基づく変数間の関連性のグラフ表示を含めることができる。ベイジアンネットワークには、条件付確率の表と関連する変数を表すノードを有する有向非巡回グラフが含まれている。ノードは、変数間の関係をモデリングする弧（アーク）により接続されている。ノードの確率は、他の変数の値が分かった場合に算出しうる。ベイジアンネットワークには、既知のケースを用いる学習能力が有り、このベイジアンネットワークは欠測データを許容しうる。ベイジアンネットワークのトポロジー及び確率は、例えば、専門家の知識、テキスト、臨床試験、サンプルの事例等を用いて割り当てることができる。例えば、ベイジアンネットワークのノードは、（例えば、ＥｔＣＯ2 、ＲＲ、SpＯ2 、ＨＲ、血圧等のような）測定／検出したパラメータや、（例えば、心不全、ぜんそく、喫煙、肺病等のような）病状や、（例えば、年齢、性別、体重等のような）人口統計や、（例えば、血液ガス、ｐＨ、尿検査等のような）試験室における検査結果や、（例えば、ステロイド、鎮静剤、抗炎症薬等のような）医薬品等を含みうる、種々のパラメータと入力とファクタとの何れか又は任意の組み合わせを有しうる。ノードは、離散値又は連続値を有しうる。種々のパラメータ及び入力の双方又は何れか一方を考慮するに、ベイジアンネットワークは、例えば、患者の状態の確率を表すＰＩのような健康関連指標を計算／評価／決定するのに用いることができる。ベイジアンネットワークは更に、（例えば、過換気、低換気のような）診断の確率を計算／評価／決定するのに用いることができ、更に追加の検査及び診療の双方又は何れか一方を提言しうるようになる。ベイジアンネットワークに関する追加の情報は例えば、文献：
D. Heckerman: “A Tutorial on Learning with Bayesian Networks”, in “Learning in Graphical Models”, M. Jordan, ed. MIT Press, Cambridge, MA, 1999及び
Ben-Gal: “Bayesian Networks”, in “Encyclopedia of Statistics in Quality and Reliability”, F. Ruggeri, R. Kenett, and F. Faltin, ed. John Wiley & Sons, 2007
から見いだすことができるが、これらの文献の内容は、参考のために導入しうるものである。ここで、ある実施例による代表的なベイジアンネットワークトポロジーを示す図４Ｂを参照する。この図４Ｂに示すように、代表的なベイジアンネットワーク１２０は、例えば、血圧（１２１）、年齢（１２３）、心拍数（１２２）、SpＯ2 （１２６）、呼吸数（１２４）、ＥｔＣＯ2 （１２５）のような種々のパラメータ又はファクタ又は入力或いはこれらの任意の組み合わせ間の関係（矢印で示す）を表している。種々の関係を種々のファクタ間に割り当てることにより、指標（例えば、ＰＩ）のような出力（１２７）を決定／算出／計算することができる。
【０１２２】
他の実施例によれば、計算モデルに決定木を含めうるようにする。決定木は、指標に関する観測結果を、指標の目標値に関する結論にマッピングする予測モデルである。この決定木は、ノードと有向辺とより成る階層グラフ構造を有する。最上階層には、（例えば、ＥｔＣＯ2 、ＲＲ、SpＯ2 、ＨＲ、血圧等のような）測定／検出したパラメータや、（例えば、心不全、ぜんそく、喫煙、肺病等のような）病状や、（例えば、年齢、性別、体重等のような）人口統計や、（例えば、血液ガス、ｐＨ、尿検査等のような）試験室における検査結果や、（例えば、ステロイド、鎮静剤、抗炎症薬等のような）医薬品等（これらに限定されない）のような例えば、パラメータ又は入力又はファクタ或いはこれらの任意の組み合わせのような）入力ノードを含めることができる。決定ノードは、グラフを通る進行順序を決定する。決定木の“レベル”は、あらゆる可能な結果又は分類であり、一方、“ルート”は、例えば、患者状態の分類、治療に対する提言等を含みうる最終結果である。決定木は、専門家の知識、サンプルの事例、文献、臨床試験等を用いて構成しうる。決定木を構成する方法には、例えば、当該技術分野で周知の決定木アルゴリズムであるＣ０．５、ＣＡＲＴ及びＩＤ３のようなアルゴリズムを含めることができる。木構造及びパラメータを改良するのに強化学習を存在させることができる。出力の分類には対応する確率を割り当てることができる。異なる決定木を組み合わせてより複雑な分類を達成するために決定木の群を生成させることができる。決定木に関する他の情報は例えば、文献：
J. R. Quinlan: “Improved Use of Continuous Attributes in C4.5”, Journal of Artificial Intelligence Research, 4:77-90, 1996
から見いだしうるが、この文献の内容は参考のために導入しうるものである。ここで、ある実施例による代表的な決定木のグラフ構造を示す図４Ｃを参照する。この図４Ｃに示すように、代表的な決定木のグラフ構造１４０により、例えば、年齢、冠状動脈性心臓病（ＣＨＦ）、心拍数（ＨＲ）、血圧及びこれらの予測結果のような種々のパラメータ又はファクタ又は入力或いはこれらの任意の組み合わせ間で関連している（矢印及び円で示す）有向辺及びノードを表わすことができる。ノードには、決定木のグラフを介して進行順序を決定するのに用いることができる入力ノード及び決定ノードの双方又は何れか一方を含めることができる。例えば、図４Ｃに示すように、入力ノード１４１（年齢）は、例えば、年齢が６０よりも高いか又は低いかに応じて矢印で示すように、２つのノードに向かうことができる。決定ノードの各々に応じて、他の入力ノードへの進行が決定される。例えば、図４Ｃに示すように、年齢が６０よりも高い場合には、ＣＨＦ入力ノード（１４２）が考慮される。ＣＨＦ入力ノードが肯定的（イエス）である場合には、例えば、血圧（１４４）のような他の入力ノードが考慮される。これに加え又はこれに代え、すなわち、並列に又は直列に、他の入力ノードを考慮しうる。図４Ｃに示すように、心拍数（ＨＲ）の入力ノード（１４３）をも並列に考慮しうる。ＨＲが高い場合にも、血圧入力ノード（１４４）が考慮される。他の決定ノードは３つのドットで示してある。決定木の“ルート”は決定木の最終結果を表している。例えば、結果には、患者の状態（症状）が（例えば、結果１４６のように）同じであることか、又は患者の状態（症状）が（例えば、結果１４５のように）悪化していることを含めることができる。
【０１２３】
更なる実施例によれば、計算モデルにフィードフォワードニューラルネットワークを含めるようにしうる。フィードフォワードニューラルネットワークは、生理学的に示唆された分類アルゴリズムである。このニューラルネットワークには、層で編成された単純神経様処理ユニットを含めることができる。層の各ユニットは前の層のユニットに接続されている。接続は全てを等しくする必要はなく、それぞれの接続を互いに異なる強度又は重みとしうる。接続の重みは、ネットワークの知識を符号化する。ニューラルネットワークにおけるユニットもしばしばノードと称される。データは入力部でネットワークに入力され、層順次にこのネットワークを通過し、出力部に到達する。通常の動作では、すなわち、ネットワークがクラシファイアとして作用する場合には、層間で帰還が行われない。学習フェーズ中に、ネットワークにおける重みを変更することができる。あらゆる重みは、パターンが提示された場合に、正しいカテゴリーを有する出力ユニットが最大の出力値を有するように変更される。学習は、誤差逆伝搬アルゴリズムを用いて実行しうる。強化学習も可能である。ネットワークの階層構造も設計することができる。例えば、ネットワークへの入力には、（例えば、ＥｔＣＯ2 、ＲＲ、SpＯ2 、ＨＲ、血圧等のような）測定／検出したパラメータと、患者に特有で、患者の特性を表しうる、例えば、血圧、年齢、病状、鎮静状態、患者の目覚め状態、患者の睡眠状態等のような患者の特性としうる種々の追加のパラメータ（ファクタ）との双方又は何れか一方を含めることができる。出力には、例えば、患者の状態分類を表しうるＰＩのような健康関連指標を含めることができる。ネットワークは、前の時点の入力ノードを加えることにより、入力パラメータの時間に亘る変化（動向）を捕捉しうるようにもなる。フィードフォワードニューラルネットワークに関する他の情報は例えば、文献：
R. O. Duda, P. E. Hart, D. G. Stork: “Pattern classification” (2nd Edition), (2001), Wiley Publishers 及び
C. M. Bishop: “Neural Networks for Pattern Recognition”, (1995), Oxford University Press
から見いだしうるが、上記の文献の内容は参考のために導入しうるものである。
【０１２４】
ここで、ある実施例による代表的なフィードフォワードニューラルネットワークを示す図４Ｄを参照する。この図４Ｄに示すように、代表的なフィードフォワードニューラルネットワーク１６０により、例えば、心拍数（ＨＲ、１６１Ａ）、呼吸数（ＲＲ、１６１Ｂ）、SpＯ2 （１６１Ｃ）、ＥｔＣＯ2 （１６１Ｄ）のような種々の測定／検出パラメータの入力から（例えば、隠れ層１６２Ａ、１６２Ｂ及び１６２Ｃのような）ネットワークの神経様処理ユニット（層）への且つこれを経る情報の伝搬（矢印で示す）を表すことができる。ネットワークの種々の層で処理／評価／決定された情報から、例えば、ＰＩのような出力（図４Ｄにおける１６４）を決定しうる。種々の層間の重み及び関連性は、例えば、特に学習フェーズ中に用いうる帰還機構を採用することにより変更させることができる。
【０１２５】
更なる実施例によれば、指標値を決定する際に、指標危険度関連関数を規定又は改良するか、又は規則を微調整するか、又は指標を決定／算出するメンバーシップ関数を微調整するか、或いはこれらの任意の組み合わせを行うために学習モデルを用いうるようにする。図５に示すように、学習モデルスキーム（１００）は、３つの主ブロック、すなわち、
・  ＥｔＣＯ2 、SpＯ2 、ＲＲ、ＨＲ等（これらに限定されない）のようなパラメータを含みうる測定したパラメータを入力としてモデルに送るエンバイロンメント（１０２）と、
・  例えば、ファジーインタフェースモデルと、ベイジアンネットワーク、決定木、ニューラルネットワーク、動径基底関数、線形回帰モデル及び非線形回帰モデル（これらに限定されない）のような種々の数学的モデルを有しうる計算モデル（１０４）であって、この計算モデルには、例えば、ファジー推論モデルを含めることができ、従って、この計算モデルが、例えば、ＰＩ値を有しうる出力（１０６）を計算でき、この計算モデルは、例えば、ベイジアンネットワークを有することができ、この計算モデルは、例えば、決定木を有することができ、この計算モデルは、例えば、フィードフォワードニューラルネットワークを有することができる当該計算モデルと、
・  モデルの予測の信頼性（特質）を評価するスコアを有しうる性能基準（１０８）であって、この性能基準は、例えば、医療プロバイダの専門家により評価しうるものであり、これに加えて又はこれに代えてこの性能基準は、患者の状態及び診療に関して収集された追加のデータを用いた自動評価とすることができるようになっている当該性能基準と
を有することができる。この性能基準を用いる場合、コンバーゼンスが達成されるまで、性能を最大にするために学習プロセス（１１０）を適用しうるようになっている。学習及び最適化は、例えば、ニューラルネットワーク、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）、遺伝的アルゴリズム、模擬アニーリング、期待値最大化（ＥＭ）等（これらに限定されない）のような種々の方法を用いて実行しうる。学習は、より良好な一般的モデルを得るためにオフラインで実行でき、又は各特定の／個々の患者に適合させるためのモデルの適合としてオンラインで実行しうる。最後のケースでは、患者を監視するのを長くすればするほど、患者の状態に関してのオーバーフィッテイングがより多くなる。
【０１２６】
ある実施例によれば、監視装置は更に、医療専門家に対する医療上の提言を有しうるとともに表示しうるようにする。医療上の提言は、個々のパラメータ値及びパターンの少なくとも幾つかを解析するとともに、測定した値及びパターンを個々のパラメータの既知の範囲及びパターンと比較することにより推論することができる。これらの提言は、決定／算出した症状指標値から取り出した指示に加えて表示させることができる。医療上の提言は例えば、（カプノグラムとして表された）ＣＯ2 波形の特徴及びＲＩ値に基づかせることができる。医療プロバイダに提供される提言には、例えば、（波形の長い下降傾斜のような）部分的な閉塞を表す特性を有するＣＯ2 波形が観測された場合に、装置が“気道確保”又は“気道確認”を提言することのような提言を含めることができる。ＣＯ2 波形が極めて低いが、肺への血流量が少ないことを表す良好な形状を呈している場合には、監視装置は“血液検査をする”又は同様なことを提言することができる。患者のケアを改善するために処置する必要があるとともに、処置することができる既知の患者の症状を表す既知のＣＯ2 波形パターンの検出を用いて、医療プロバイダへの提言を発生させることができる。例えば、部分的な閉塞状態となる患者には、カプノグラムの降下傾斜が時間とともに上昇して降下がゆるやかになる波形パターンを奨励するのが極めて一般的である。この場合、“患者の気道を検査する”のような医療プロバイダへの提言を発することができる。例えば、ＣＯ2 波形パターンが極めて丸くなり且つ低くなり、これによりカプノグラフのカニューレに対する機械的問題を表す場合には、“カニューレインタフェースを検査する”のような提言を発するようにしうる。監視装置により発せられるこれらの及びその他の同様な医療上の提言は、ＰＩから得られる指示に加えて提示しうる。波形パターンのこのような解析の例は、文献：
Krause B., Hess D. R.: “Capnography for procedural sedation and analgesia in the emergency department”, Ann Emerg Med. (2007); 50(2); Pages 172-81
から見いだしうるが、この文献の内容は参考のために導入しうるものである。例えば、急性気管支けいれん又は閉塞性肺疾患の存在を表す湾曲した上昇フェーズ及び上昇肺胞プラトーを示すカプノグラムにより、気道閉塞が低下することを表すことができる。例えば、緩徐呼吸性の低換気を過換気から区別するのは、ＣＯ2 波形に応じて行うことができ、緩徐呼吸性の低換気では、呼吸数の減少、高振幅及び幅広のカプノグラムが検出され、過換気では呼吸数の増大、低振幅及び幅狭のカプノグラムが検出される。
【０１２７】
ある実施例によれば、医療装置が更に、ユーザが表示すべきデータを選択するとともに、種々の動作パラメータを制御しうるようにするユーザインタフェースを有するようにしうる。更に、（ナース、医師、麻酔医等のような）異なるユーザの異なる必要性に応じた異なるディスプレイを設けることができる。ユーザがデータに対する所見を変えうるようにすることにより、ユーザが、症状の更なる評価のために情報の異なるレベルを切り替えうるようになる。例えば、基本スクリーンが症状指標値及び症状指標値の動向データを表示しうるようにする。又、次のディスプレイに切り替えることにより、実際の（測定した）データ値と、症状指標値を決定／算出するためのパラメータに関するこれら値の動向とを表示しうるようにする。ディスプレイを更に切り替えることにより、ポーズ周波数と他の関連の解析及び計算とを生ぜしめることができる。種々のディスプレイを使用することにより、事象の指示及びユーザへの提言の双方又は何れか一方を生ぜしめたパラメータにユーザが注意を向けうるようにもする。
【０１２８】
更なる実施例によれば、ユーザインタフェースにより、ユーザが各患者に対する特徴を表す情報を入力しうるようにする。患者の特徴を表す情報を使用することは、種々の測定及び計算を正確にするために必要なことである。このような情報には、例えば、特定の患者の年齢、体重、身長、性別等や、挿管状態（患者が挿管されているか否か）のような他の患者関連情報を含めることができる。例えば、患者の大きさや年齢は、ＰＩの計算を変えうるものである。すなわち、成人の場合、１２ＢＰＭの呼吸数が正常であるが３６ＢＰＭは高いとみなされるのに対し、子供の場合、１２ＢＰＭの呼吸数は低いとみなされ、３６ＢＰＭが正常とみなされる。更に、種々の患者の分類検出手段を用いることができ、この場合、分類は、例えば、年齢群、体重群、性別、挿管等のようなパラメータに基づくようにしうる。このような分類を用いることにより、監視装置が、その設定を、関連の患者の種類及び環境（エンバイロンメント）に対し適切になるように補正しうるようにする。更に、ユーザインタフェースは、使用する測定用のインタフェースに応じて患者の種類を自動的に検出しうるようにする。例えば、呼吸中のＣＯ2 を測定するのに用いるチュービングインタフェースを成人と子供との間で異ならせることができ、従って、ユーザインタフェースにより患者の大きさの群に適合するように患者の設定を自動的に調整しうるようにする。
【０１２９】
ここで、ある実施例による代表的なグラフィカルユーザインタフェースを示す図６を参照する。図６Ａに示すように、ユーザインタフェースディスプレイ２００は、決定／算出した指標に関連する１つ以上の要素を表示することができる。表示すべき内容は、ユーザによって決定しうる。例えば、ディスプレイ２００は、ユーザが指定された表示を選択しうるようにするとともに、更にどの表示を選択するかを指示しうるようにする要素２０２を有しうる。要素２０４は、決定／算出されたＰＩの値を表示しうる。要素２０６は、決定／算出されたＰＩの動向（時間に亘る変化）を表示しうる。要素２０８は、ＰＩの値の変化に関する図形表示を含めることができる。要素２１０は、指標値を決定するのに用いるパラメータの１つ以上の値を示しうる。要素２１２は、指標値を決定するのに用いられるパラメータの１つ以上の値の動向を示しうる。要素２１４は、医療上の提言を医療プロバイダに提示するのに用いることができる。これらの種々の要素のディスプレイには例えば、数値ディスプレイや、グラフディスプレイや、図表、表、グラフィカル表示ディスプレイ等のような如何なる種類のディスプレイをも含めることができる。ここで、ある実施例によるＰＩ指標の代表的なグラフィカルディスプレイを示す図６Ｂを参照する。この図６Ｂに示すように、グラフィカルユーザインタフェース２５０は種々の要素を表示しうる。例えば、要素２５２により、ユーザが指定された表示を選択するとともに、更にどの表示を選択するかを示しうるようにする。例えば、種々の表示には、動向（TREND ）、システム（SYSTEM）、患者の種類（PATIENT TYPE）、警報（ALARMS）、印刷（PRINT ）、ズーム（ZOOM）等を含めることができる。要素２５４にはＰＩ値の数値表示を含めることができる。要素２５８には、ＰＩ値の変化の（例えば、矢印のような）グラフィカル表示を含めることができる。要素２５６には、例えば、２時間のような選択期間に亘る指標の動向（PI TREND-2 HOURS）の表示を含めることができる。この動向表示は、例えば、時間に亘るＰＩ値の変化を示すグラフの形態としうる。要素２６０Ａ〜２６０Ｄは、種々のパラメータの値を表示することができ、これらの少なくとも幾つかによりＰＩを決定／算出される。例えば、図６Ｂに示すように、要素２６０ＡはＥｔＣＯ2 のレベルを（mmHgの単位で）数値として表示している。例えば、要素２６０Ｂは、呼吸数（ＲＲ）を（１分当たりの呼吸単位で）数値として示している。例えば、要素２６０Ｃは、SpＯ2 のレベルを（飽和に対する％で）数値として示している。例えば、要素２６０Ｄは、心拍数（ＨＲ）を（１分あたりのパルス単位で）数値として示している。更に、要素２６２Ａ〜２６２Ｄは種々のパラメータの変化を示す図形インジケータである。例えば、要素２６２Ａ〜２６２Ｄは上向き矢印及び下向き矢印の双方又は何れか一方の形態としうる。更に、要素２６４により、ＣＯ2 波形を（mmHgの単位で）示すグラフを表すことができる。ここで、ある実施例によるＰＩ指標の代表的なグラフ表示を示す図６Ｃを参照する。この図６Ｃに示すように、グラフィカルユーザインタフェース３００は、例えば、ＰＩ値や、指標値を決定するのに用いる種々のパラメータ等のような種々の要素の動向（時間に亘る変化）を表示することができる。動向を監視する選択期間には、例えば、０．１〜２４時間のような如何なる期間をも含めることができる。この期間はユーザにより又は自動的に決定するか、或いはその双方で決定するようにしうる。動向を表示する期間は例えば、６時間とすることができる。要素３０４には例えば、ＰＩ値の数値表示を含めることができる。要素３０５には例えば、選択した期間に亘るＰＩ値の動向のグラフ表示を含めることができる。要素３０６には例えば、心拍数パラメータの数値表示を含めることができる。要素３０７には例えば、選択した期間に亘る心拍数パラメータの動向のグラフ表示を含めることができる。要素３０８には例えば、SpＯ2 パラメータの数値表示を含めることができる。要素３０９には例えば、選択した期間に亘るSpＯ2 パラメータの動向のグラフ表示を含めることができる。要素３１０には例えば、呼吸数パラメータの数値表示を含めることができる。要素３１１には例えば、選択した期間に亘る呼吸数パラメータの動向のグラフ表示を含めることができる。要素３１２には例えば、ＥｔＣＯ2 パラメータの数値表示を含めることができる。要素３１３には例えば、選択した期間に亘るＥｔＣＯ2 パラメータの動向のグラフ表示を含めることができる。ある実施例によれば、個々の動向の領域に陰影を付けて、動向の“正常”領域からのずれが容易に識別されるようにする。これに加えて、又はこれに代えて、正常領域から外れた領域に対しグラフの色を変える（例えば、黄色又は赤或いはその双方にする）ことができる。ここで、ある実施例によるＰＩ指標の代表的なグラフ表示を示す図６Ｄを参照する。この図６Ｄに示すように、グラフィカルユーザインタフェース３５０は、警告限界（しきい値）からのずれが、ある期間に亘って検出された事象の周波数（頻度）を表示しうる。事象の周波数の表示には、数値、グラフ表示、色分け表示等を、又はこれらの任意の組み合わせを含めることができる。要素３５２は例えば、呼吸数が、高い方の警告限界よりも高かった回数を示す棒グラフ(上側パネル、３５３Ａ)又は呼吸数が、低い方の警告限界よりも低かった回数を示す棒グラフ(下側パネル、３５３Ｂ)を表している。要素３５４は例えば、SpＯ2 値が、高い方の警告限界よりも高かった回数を示す棒グラフ（上側パネル、３５５Ａ）又はSpＯ2 値が、低い方の警告限界よりも低かった回数を示す棒グラフ（下側パネル、３５５Ｂ）を表している。要素３５６は例えば、ＥｔＣＯ2 値が、高い方の警告限界よりも高かった回数を示す棒グラフ（上側パネル、３５７Ａ）又はＥｔＣＯ2 値が、低い方の警告限界よりも低かった回数を示す棒グラフ（下側パネル、３５７Ｂ）を表している。要素３５８は例えば、心拍数が、高い方の警告限界よりも高かった回数を示す棒グラフ（上側パネル、３５９Ａ）を表している。要素３６０は例えば、ＰＩ値が、低い方の警告限界よりも低かった回数を示す棒グラフ（上側パネル、３６１Ａ）を表している。事象の周波数を決定する期間は自動的に決定しうるようにするか、又はユーザにより決定しうるようにするか、或いはこれらの双方により決定しうるようにする。グラフィカルユーザインタフェース３５０は、事象��周波数を表示することに加えて更に、如何なるパラメータ及び値の双方又は何れか一方の、グラフ及び数値表示の双方又は何れか一方をも表示しうる。例えば、要素３６２は、ＥｔＣＯ2 の瞬時的な測定値を表示することができる。要素３６４は例えば、呼吸数の瞬時的な測定値を表示することができる。要素３６８は例えば、SpＯ2 の瞬時的な測定値を表示することができる。要素３７０は例えば、心拍数の瞬時的な測定値を表示することができる。
【０１３０】
ある実施例によれば、呼吸状態と、肺の状態と、心臓状態との何れか又はこれらの任意の組み合わせのような患者の健康状態を監視するのに用いうる医療装置（及びシステム）を提供する。この医療装置には例えば、ＣＯ2 に加えて種々のパラメータを検出又は測定する或いはこれらの双方を行うことができるカプノグラフィ装置を含めることができる。このようなパラメータには、例えば、Ｏ2 レベルや、SpＯ2 のようなＯ2 の分圧や、心拍数や、血圧等を含めることができる。医療装置には更に、少なくとも１つのセンサから情報を受けるとともに、患者の症状に直接関連する症状指標値を計算／決定／発生するのに用いうるプロセス論理を含めることができる。このプロセス論理には、例えば、プロセッサのような如何なる種類のハードウェア及びソフトウェアの双方又は何れか一方をも含めることができる。症状指標値は、１０が最良の症状を示すとともに１が最悪の症状を示す１〜１０の範囲内にすることができる。監視装置は更に、収集され且つ監視装置により決定／算出されたデータを提示するのに用いうる１つ以上のディスプレイを含めることができる。ディスプレイは、例えば、決定／算出された症状指標を数値書式及び指標付書式で提示でき、この場合、決定／算出された指標の１〜１０のスケールに沿う異なる範囲に、異なる色や、決定／算出された症状指標値の、時間に亘る変化（動向）や、決定／算出された指標値の信頼性や、監視装置の種々のセンサにより測定された種々のパラメータの値及びパターンや、例えば下向き矢印及び上向き矢印のような、患者の状態に関する図形表示等を割り当てることができる。監視装置は更に、決定／算出した症状指標値及びその他の測定したパラメータに基づいて、医療上の提言を生じるように構成することができる。更に、監視装置には、例えば、患者の年齢、性別及び大きさの何れか又はこれらの任意の組み合わせのような、患者に特有な患者関連データをユーザが入力しうるようにするユーザインタフェースを含めることができる。このユーザインタフェースは更に、表示すべきパラメータや、例えば、グラフ、数値、インジケータ等の形態のような、パラメータを表示しうる形態をユーザが選択しうるように構成することができる。
【０１３１】
更なる実施例によれば、ＰＩを用いて種々の医療装置の整合性をとるとともに、これら種々の医療装置の動作を少なくとも部分的に制御しうるようにする。この場合、ＰＩ値は、医療装置への帰還入力信号として用いることができ、この信号によれば、医療装置の動作を動的に調整し、この医療装置が患者の症状に、より良好に適合されるようにしうる。医療装置には例えば、患者自己調節鎮痛（ＰＣＡ）ポンプ、ドーズ量管理装置、人工呼吸器、侵襲的換気装置、非侵襲的換気装置等（これらに限定されない）のような装置を含めることができる。例えば、患者に投与される鎮痛量を患者が自己調節するのに用いることができるＰＣＡポンプを医療装置が有するようにしうる。ＰＩとの整合性をとる場合、ＰＣＡの動作を動的に調節（監視）し、患者の症状を考慮しうるようにする。例えば、ＰＣＡに関連する少なくとも１つのパラメータを調節しうるようにする。例えば、患者の症状が（ＰＩ値により決定されるように）悪化している場合、ＰＣＡの動作を調節し、例えば、ＰＣＡの各動作で放出される麻酔薬のドーズ量が少なくなるようにする。例えば、患者の症状が悪化している（すなわち、ＰＩ値が減少している）場合、ＰＣＡが如何なる量の鎮痛剤をも放出しないようにこのＰＣＡの動作を調節するようにしうる。或いはまた、他のポンプを動作させて生理食塩水、血漿等のような他の物質を提供しうるようにする。例えば、ＰＣＡポンプのような医療装置の動作を制御／調節するのにＰＩ値を用いることは、この制御の信頼性を高めるのに役立つことができる。その理由は、この制御が、患者の病状を表すＰＩ値に基づいている為である。更に、(音声アラーム又はフラッシュライトのような)１つ以上のインタフェースを、独立させて或いはＰＩ値又はＰＩ値の変化に基づく医療装置の動作の制御／調節に関連させて動作させるようにしうる。
【０１３２】
更なる実施例によれば、医療監視装置を１つ以上の医療装置と整合性をとる（関連させる）ようにすることができ、この場合、医療装置の動作を、医療監視装置により少なくとも部分的に制御／調節しうるようにする。例えば、追加の医療装置に関連する少なくとも１つのパラメータを調節／制御しうるようにする。医療監視装置により追加の医療装置の動作を制御することは、例えばＰＩ値のような入力に基づかせることができる。例えば、医療監視装置と整合性がとられている医療装置には、患者が制御する鎮痛（ＰＣＡ）ポンプ、ドーズ量管理装置、人工呼吸器、侵襲的換気装置、非侵襲的換気装置等（これらに限定されない）のような装置を含めることができる。
【０１３３】
ここで、ある実施例による医療監視システムのブロック線図を示す図７を参照する。この図７に示すように、医療監視システム４００には、例えば、種々の健康関連パラメータを獲得／検出／測定するようにしうるセンサ４０２Ａ〜４０２Ｄのような１つ以上のセンサを有することができる。これらのセンサには、例えば、カプノグラフ、オキシメータ、肺活量計、心拍数センサ、血圧センサ、ＥＣＧ、ＥＥＧ、超音波装置等（これらに限定されない）のようなセンサを含めることができる。このように測定されるパラメータには、例えば、ＥｔＣＯ2 、ＣＯ2 レベル、SpＯ2 、心拍数、血圧、流量、ＣＯ2 波形パターン、血液ガス等（これらに限定されない）のようなパラメータを含めることができる。医療監視システム４００には更に、例えば、少なくとも１つのセンサから情報を受けるとともに患者の症状に直接関連する症状指標値を計算／決定／発生するのに用いうるプロセス論理４０４のようなプロセス論理を設けることができる。例えば、症状指標値は肺／呼吸器官の指標値としうる。このプロセス論理には、例えば、プロセッサのような如何なる種類のハードウェア及びソフトウェアの双方又は何れか一方をも含めることができる。プロセス論理とセンサとの間の接続には、例えば、ワイヤ、ケーブル、無線等を用いるような如何なる種類の通信ルートも含みうるようにしうる。医療監視システムには更に、指標値と、指標値の動向と、指標値を決定するのに用いるパラメータと、その他とのような、収集され且つプロセス論理により決定／算出／計算されたデータを提供するのに用いうる（例えば、図７におけるディスプレイ４０６のような）１つ以上のディスプレイを含めることができる。更に、医療監視システムには、例えば、年齢、性別、体重、身長、病歴、現在の医学的状態等又はこれらの任意の組み合わせのような、患者に特有な患者関連データをユーザが入力しうるようにするユーザインタフェース４０８のようなユーザインタフェースを含めることもできる。このユーザインタフェースは更に、表示すべきパラメータや、これらのパラメータを表示しうる形態をユーザが選択しうるように構成することができる。
【０１３４】
ここで、ある実施例によるシステムを示す線図である図８を参照する。この図８に示すように、医療監視システム５００のようなシステムには、種々の健康関連パラメータを獲得、／検出／測定しうるようにした例えば、センサ５０２Ａ〜５０２Ｄのような１つ以上のセンサを設けることができる。この１つ以上のセンサは、（患者５２０のような）患者に直接的又は間接的に接続しうる。センサには、例えば、カプノグラフ、オキシメータ、肺活量計、心拍数センサ、血圧センサ、ＥＣＧ、ＥＥＧ、超音波装置等（これらに限定されない）のようなセンサを含めることができる。このように測定されるパラメータには、例えば、ＥｔＣＯ2 、ＣＯ2 レベル、SpＯ2 、心拍数、血圧、流量、ＣＯ2 波形パターン、血液ガス等（これらに限定されない）のようなパラメータを含めることができる。システム５００には更に、例えば、少なくとも１つのセンサから情報を受けるとともに患者の症状に直接関連する症状指標値を計算／決定／発生するのに用いうるプロセス論理５０４のようなプロセス論理を設けることができる。例えば、症状指標値は肺／呼吸器官の指標値としうる。このプロセス論理には、如何なる種類のハードウェア及びソフトウェアの双方又は何れか一方をも含めることができる。プロセス論理とセンサとの間の接続には、例えば、ワイヤ、ケーブル、無線等を用いるような如何なる種類の通信ルートも含みうるようにしうる。医療監視システムには更に、指標値と、指標値の動向と、指標値を決定するのに用いるパラメータと、その他とのような、収集され且つプロセス論理により決定されたデータを提供するのに用いうる（例えば、図８におけるディスプレイ５０６のような）１つ以上のディスプレイを含めることができる。更に、医療監視システムには、例えば、年齢、性別、体重、身長、病歴、現在の医学的状態等又はこれらの任意の組み合わせのような、患者に特有な患者関連データをユーザが入力しうるようにするユーザインタフェース５０８のようなユーザインタフェースを含めることもできる。このユーザインタフェースは更に、表示すべきパラメータや、これらのパラメータを表示しうる形態をユーザが選択しうるように構成することができる。
【０１３５】
多数の代表的な態様及び実施例を上述したが、当業者にとって明らかなように、種々の変形、置換、付加やこれらの副結合が可能である。従って、本発明の精神及び範囲に入る限り、これらの種々の変形、置換、付加やこれらの副結合も全て本発明の特許請求の範囲に含まれるものと解釈されるべきものである。
【０１３６】
［例］
…例１‐数学的方法を用いるＰＩ値の計算…
前述したように、ＰＩを計算するのに用いるパラメータ値の何れも、平均ＥｔＣＯ2 、平均呼吸数、平均心拍数及び平均SpＯ2 の決定／算出／計算値に基づかせる。
ＥｔＣＯ2 、すなわち、呼気終末ＣＯ2 は、mmHgの単位で測定する。
ＲＲ、すなわち、呼吸数は、１分当たりの呼吸数で測定する。
SpＯ2 は、パーセントで測定する。
ＨＲ、すなわち、心拍数は、１分当たりのパルス（脈拍）で測定する。
以下の例は、種々の症状における指標値を表す。
【０１３７】
…ＰＩ≧９〜１０…
以下の症状が実現されると、指標は１０又は９となり、過換気又は低換気を表す矢印は表示されない。以下の症状とは次の通りである。すなわち、呼吸数が１２〜２８ＢＰＭの範囲内にあり、呼気終末ＣＯ2 が２８mmHg以上で且つ４４mmHgよりも小さく、SpＯ2 が９４％よりも大きい場合には、決定／算出／計算された指標は１０である。呼吸数が１２〜２８ＢＰＭの範囲内にあり、呼気終末ＣＯ2 が２８mmHg以上で且つ４４mmHgよりも小さく、SpＯ2 が９０〜９４％の範囲内にある場合には、決定／算出／計算された指標は９である。これらの症状を要約すると、以下の通りである。
ＲＲ＞１２及び＜２８、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧２８及び＜４４、且つ
SpＯ2 ＞９４％である場合、
指標＝１０である。
ＲＲ＞１２及び＜２８、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧２８及び＜４４、且つ
SpＯ2 ＞９０％及び＜９４％である場合、
指標＝９である。
【０１３８】
…ＰＩ≦７及び低換気の表示有り…
ＲＲ≦５の場合、指標値＝４ダウンである。
ＲＲ≦８、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧６４又はＥｔＣＯ2 ≦１２又はSpＯ2 ≦８６％である場合、指標値＝３ダウンである。
ＲＲ≦５、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧６４又はＥｔＣＯ2 ≦１２、且つ
SpＯ2 ≦８６％である場合、指標＝１ダウンである。
ＲＲ≦５、且つ
SpＯ2 ≦８６％である場合、指標＝２ダウンである。
ＲＲ＞５及び≦８、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧４６及び＜６４又はＥｔＣＯ2 ≦２４及び＞１２、且つ
SpＯ2 ≦９０％及び＞８６％である場合、指標＝５ダウンである。
ＲＲ＞５及び≦８、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧４６及び＜６４又はＥｔＣＯ2 ≦２４及び＞１２、且つ
SpＯ2 ＞９０％である場合、指標＝６ダウンである。
ＲＲ＞８及び≦１２、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧５５又はＥｔＣＯ2 ＜１８、且つ
SpＯ2 ≦９０％である場合、指標＝６ダウンである。
ＲＲ＞８及び≦１２、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧５５又はＥｔＣＯ2 ＜１８、且つ
SpＯ2 ＞９０％である場合、指標＝７ダウンである。
【０１３９】
…ＰＩ≦８及び過換気又は低換気の表示無し…
ＲＲ＞１２及び＜１６、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧６４又はＥｔＣＯ2 ＜１２、且つ
SpＯ2 ＜９０％である場合、指標＝６である。
ＲＲ＞１２及び＜１６、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧６４又はＥｔＣＯ2 ＜１２、且つ
SpＯ2 ＞９０％である場合、指標＝７である。
ＲＲ＞１２及び＜１６、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧４４及び＜６４又はＥｔＣＯ2 ≦２４及び＞１２、且つ
SpＯ2 ＜９０％である場合、指標＝７である。
ＲＲ＞１２及び＜１６、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧４４及び＜６４又はＥｔＣＯ2 ≦２４及び＞１２、且つ
SpＯ2 ＞９０％である場合、指標＝８である。
【０１４０】
…ＰＩ≦８及び過換気又は低換気の表示有り…
ＲＲ≧４０、且つ
ＨＲ≧１１０である場合、指標＝４アップである。
ＲＲ≧４０、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧５０、且つ
ＨＲ≧１１０である場合、指標＝３アップである。
ＲＲ≧４０、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧５０、且つ
ＨＲ≧１１０、且つ
SpＯ2 ≦９０％である場合、指標＝２アップである。
ＲＲ≧４０、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧４４及び＜５０、且つ
ＨＲ≧１００、且つ
SpＯ2 ≦９０％である場合、指標＝３アップである。
ＲＲ≧４０、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧４４及び＜５０、且つ
ＨＲ≧１００、且つ
SpＯ2 ＞９０％である場合、指標＝４アップである。
ＲＲ≧３２及び＜４０、且つ
ＨＲ≧１００である場合、指標＝８アップである。
ＲＲ≧３２及び＜４０、且つ
ＨＲ≧１００及び＜１２０、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧４４及び＜５０である場合、指標＝７アップである。
ＲＲ≧３２及び＜４０、且つ
ＨＲ≧１００、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧４４、且つ
SpＯ2 ≦９０％である場合、指標＝６アップである。
ＲＲ≧３２及び＜４０、且つ
ＨＲ≧１２０、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧５５である場合、指標＝５アップである。
ＲＲ≧２８及び＜３２、且つ
ＨＲ≧１２０、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧５５である場合、指標＝６アップである。
ＲＲ≧２８及び＜３２、且つ
ＨＲ≧１００、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧４４である場合、指標＝７アップである。
ＥｔＣＯ2 ≧４４及び＜６４又はＥｔＣＯ2 ≦２４及び＞１２、且つ
SpＯ2 ＜９０％である場合、指標＝７アップである。
ＲＲ＞１６及び＜２８、且つ
ＥｔＣＯ2 ≧４４及び＜６４又はＥｔＣＯ2 ≦２４及び＞１２、且つ
SpＯ2 ＜９０％である場合、指標＝７アップである。
【０１４１】
…例２‐数学的方法を用いるＰＩ値の決定‐ファジー論理アルゴリズム…
ファジー論理インタフェースは、専門家である医療プロバイダの知識と、予期されるＰＩ値を与える４つのパラメータ、すなわち、ＥｔＣＯ2 、呼吸数（ＲＲ）、心拍数（ＨＲ）及びSpＯ2 に関する説明とを用いて構成する。年齢が異なる成人及び子供間では、ＨＲ及びＲＲの範囲が異なる為、同じパラメータに対するＰＩ値も異ならせ得る。従って、ＰＩモデルを、異なる年齢に対し設計する。以下の説明はあらゆるモードに適用しうるが、詳細は成人モードのものとする。
【０１４２】
４つのパラメータ（ＥｔＣＯ2 、ＲＲ、ＨＲ及びSpＯ2 ）に基づいてＰＩ値を決定するために、質問書を２２人の医療専門家（ナース、呼吸療法士、医師、麻酔医）に送る。この質問書には、パラメータ値が異なる８５ケースの組を含める。医療専門家は、予め規定したコード（表１）によるＰＩ値を割り当てることを要求される。
【表１】
0005443376.tif 000002
【０１４３】
ファジー論理インタフェースは、医療専門家のデータの一致を用いて構成する。その設計は、（マスワークス社製の）マットラブ（登録商標）ファジー論理ツールボックスを用いて実行する。最初に、ＨＲ及びSpＯ2 に対する正常値、高い値及び低い値の範囲と、ＥｔＣＯ2 及びＲＲに対する正常値、高い値、極めて高い値、低い値及び極めて低い値に対する範囲とを決定する各パラメータに対しメンバーシップ関数を割り当てる。ＰＩ値は１０個のメンバーシップ関数を有し、各指標値に対し１つのメンバーシップ関数が割り当てられている。
【０１４４】
メンバーシップ関数の言語記述子を用いて入力対出力の関係の一組の規則を決定する（例えば、ＥｔＣＯ2 が極めて高い値であり、ＲＲが極めて高い値であり、SpＯ2 が正常値であり、ＨＲが高い値である場合には、ＰＩは２である）。これらの規則を表２に要約する。
【表２】
0005443376.tif 000003
【０１４５】
使用したファジー論理演算子は、ＡＮＤに対し最小、ＯＲに対し最大、総計に対し最大及び非ファジー化に対し領域の重心である。
【０１４６】
本発明の範囲は上述した例に限定されるものではない。上述した例には、これらの全ての例に必要としていない他の特徴をも含みうるものである。
【図１Ａ】
0005443376.tif 000004
【図１Ｂ】
0005443376.tif 000005
【図１Ｃ】
0005443376.tif 000006
【図１Ｄ】
0005443376.tif 000007
【図２】
0005443376.tif 000008
【図３】
0005443376.tif 000009
【図４Ａ】
0005443376.tif 000010
【図４Ｂ】
0005443376.tif 000011
【図４Ｃ】
0005443376.tif 000012
【図４Ｄ】
0005443376.tif 000013
【図５】
0005443376.tif 000014
【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図７】
0005443376.tif 000019
【図８】
0005443376.tif 000020