(57)【要約】【課題】心疾患患者の不整脈を正確且つ効率的に管理するための遠隔疾病管理装置及び遠隔疾病管理方法並びに無線センサを提供する。【解決手段】本発明の遠隔疾病管理装置は、測定された心電図波形が正常であるか否かを判断する１次判断部、及び心電図波形が正常でない場合に予め定められた区間の異常信号を送信する送信部を備える心電図センサ部と、異常信号の不整脈の種類を分類する２次判断部を有するサーバと、を備える。【選択図】図７
2014100473.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定された生体信号が正常波形を有するか否かを判断する１次判断部、及び前記生体信号が異常波形を有すると判断された場合に該生体信号を送信する送信部を備える心電図センサ部と、
前記送信された生体信号を受信するサーバと、を備えることを特徴とする遠隔疾病管理装置。
【請求項２】
前記サーバは、前記生体信号に対応する疾病の種類を判断する２次判断部を備えることを特徴とする請求項１に記載の遠隔疾病管理装置。
【請求項３】
前記生体信号は、心電図（ＥＣＧ）であり、
前記２次判断部は、前記心電図に対応する不整脈の種類を判断することを特徴とする請求項２に記載の遠隔疾病管理装置。
【請求項４】
表示部が含まれるゲートウェイを更に備え、
前記ゲートウェイは、前記生体信号を前記センサ部から受信して該生体信号を前記サーバに伝達し、
前記表示部は、前記生体信号を表示することを特徴とする請求項１に記載の遠隔疾病管理装置。
【請求項５】
前記サーバは、前記心電図及び不整脈の分類情報を医療陣又は専門医療陣の管理端末に送信することを特徴とする請求項３に記載の遠隔疾病管理装置。
【請求項６】
前記サーバは、医療陣又は専門医療陣の管理端末に前記生体信号を送信して該医療陣又は専門医療陣の管理端末から診断結果を受信し、該診断結果を前記ゲートウェイに送信し、
前記ゲートウェイは、前記診断結果を受信し、
前記表示部は、前記診断結果を表示することを特徴とする請求項４に記載の遠隔疾病管理装置。
【請求項７】
前記１次判断部は、前記心電図のＲ波形のリズム及び特徴点に基づいて該心電図が正常波形を有するか否かを判断することを特徴とする請求項３に記載の遠隔疾病管理装置。
【請求項８】
前記送信部は、前記心電図の一区間のみを送信し、
前記２次判断部は、前記送信された区間のＲ波形のリズム及び特徴点に基づいて不整脈の種類を分類することを特徴とする請求項３に記載の遠隔疾病管理装置。
【請求項９】
前記送信部は、前記心電図の一区間のみを送信し、
前記心電図の一区間は、不整脈を示す部分及び該不整脈を示す部分の前後２分間のみを含むことを特徴とする請求項３に記載の遠隔疾病管理装置。
【請求項１０】
心電図センサ部で測定された生体信号をサーバで受信する遠隔疾病管理方法であって、
前記心電図センサ部によって測定された生体信号が正常波形を含むか否かを判断するステップと、
前記心電図センサ部によって前記生体信号が異常波形を含むと判断された場合に該生体信号を送信するステップと、
前記サーバによって前記送信された生体信号を受信するステップと、を有することを特徴とする遠隔疾病管理方法。
【請求項１１】
前記生体信号は、心電図であり、
前記サーバによって前記心電図に対応する不整脈の種類を分類するステップを更に含むことを特徴とする請求項１０に記載の遠隔疾病管理方法。
【請求項１２】
前記測定された生体信号が正常波形を含むか否かを判断するステップは、
前記心電図センサ部によって前記心電図のリズム及び特徴点を用いて前記心電図が正常波形を含むか否かを判断するステップを含むことを特徴とする請求項１１に記載の遠隔疾病管理方法。
【請求項１３】
前記測定された生体信号が正常波形を含むか否かを判断するステップは、
前記心電図センサ部によって前記心電図のＲ波形のリズム及び特徴点に基づいて前記心電図が正常波形を含むか否かを判断するステップを含むことを特徴とする請求項１１に記載の遠隔疾病管理方法。
【請求項１４】
前記生体信号が異常波形を含むと判断された場合に該生体信号を送信するステップは、
前記心電図センサ部によって前記心電図の一区間のみを送信するステップと、
前記サーバによって前記送信された区間のリズム及び特徴点を用いて不整脈種類を判断するステップと、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の遠隔疾病管理方法。
【請求項１５】
前記生体信号が異常波形を含むと判断された場合に該生体信号を送信するステップは、
前記心電図センサ部によって前記心電図の一区間のみを送信するステップと、
前記サーバによって前記心電図のＲ波形のリズム及び特徴点を用いて不整脈種類を判断するステップと、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の遠隔疾病管理方法。
【請求項１６】
前記サーバによって不整脈の分類情報を医療陣又は専門医療陣の管理端末に送信するステップを更に含むことを特徴とする請求項１１に記載の遠隔疾病管理方法。
【請求項１７】
前記サーバによって前記医療陣又は前記専門医療陣の管理端末から診断結果を受信するステップと、
前記心電図センサ部と前記サーバとの間に介在するゲートウェイによって前記診断結果を表示するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項１６に記載の遠隔疾病管理方法。
【請求項１８】
前記生体信号が異常波形を含むと判断された場合に該生体信号を送信するステップは、
前記心電図センサ部によって前記心電図の一区間を送信するステップを含み、
前記送信された心電図の一区間は、不整脈を示す部分及び該不整脈を示す部分の前後２分間のみを含み、
前記心電図センサ部と前記サーバとの間に介在するゲートウェイによって前記送信された心電図の一区間を表示するステップを含むことを特徴とする請求項１１に記載の遠隔疾病管理方法。
【請求項１９】
請求項１０乃至請求項１８のいずれか１項に記載の遠隔疾病管理方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２０】
疾病を遠隔管理するための無線センサであって、
測定された生体信号が正常波形を含むか否かを判断する１次判断部と、
前記生体信号が異常波形を有すると判断された場合に該生体信号を疾病の種類を判断する２次判断部に無線で送信する送信部と、を備えることを特徴とする無線センサ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、慢性疾患のうちの心疾患患者の遠隔管理のための装置及び方法に関し、心疾患患者の不整脈を正確且つ効率的に管理するための遠隔疾病管理装置及び遠隔疾病管理方法並びに疾病を遠隔管理するための無線センサに関する。
【背景技術】
【０００２】
心疾患を有する患者は、心臓の異常として現れる現象を、心臓電気信号である心電図をモニタリングすることによって診断及び管理することが一般的である。ここで、一般病院では病院に来院した患者に対して約２、３分程度の心電図検査を実施して患者の状態をモニタリングし、異常有無を診断する。従って、心電図検査の際に異常心電図が現れることで正確な検査を行うことができる。
【０００３】
しかし、一般的に心臓の異常信号はいつ発生するかが分からないため、このような検査によって正確な診断を期待することは難しい。このような問題を解決するために心電計を取付けて２４時間中に心臓で発生する心電図を持続的にモニタリングする方法が行われている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、心疾患患者の不整脈を正確且つ効率的に管理するための遠隔疾病管理装置及び遠隔疾病管理方法並びに疾病を遠隔管理するための無線センサを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による遠隔疾病管理装置は、測定された生体信号が正常波形を有するか否かを判断する１次判断部、及び前記生体信号が異常波形を有すると判断された場合に該生体信号を送信する送信部を備える心電図センサ部と、前記送信された生体信号を受信するサーバと、を備える。
【０００６】
前記サーバは、前記生体信号に対応する疾病の種類を判断する２次判断部を備え得る。
前記生体信号は、心電図（ＥＣＧ）であり、前記２次判断部は、前記心電図に対応する不整脈の種類を判断し得る。
前記遠隔疾病管理装置は、表示部が含まれるゲートウェイを更に備えることができ、前記ゲートウェイは、前記生体信号を前記センサ部から受信して該生体信号を前記サーバに伝達し、前記表示部は、前記生体信号を表示し得る。
前記サーバは、前記心電図及び不整脈の分類情報を医療陣又は専門医療陣の管理端末に送信し得る。
前記サーバは、医療陣又は専門医療陣の管理端末に前記生体信号を送信して該医療陣又は専門医療陣の管理端末から診断結果を受信し、該診断結果を前記ゲートウェイに送信し、前記ゲートウェイは、前記診断結果を受信し、前記表示部は、前記診断結果を表示し得る。
前記１次判断部は、前記心電図のＲ波形のリズム及び特徴点に基づいて該心電図が正常波形を有するか否かを判断し得る。
前記送信部は、前記心電図の一区間のみを送信し、前記２次判断部は、前記送信された区間のＲ波形のリズム及び特徴点に基づいて不整脈の種類を分類し得る。
前記送信部は、前記心電図の一区間のみを送信し、前記心電図の一区間は、不整脈を示す部分及び該不整脈を示す部分の前後２分間のみを含み得る。
【０００７】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による心電図センサ部で測定された生体信号をサーバで受信する遠隔疾病管理方法は、前記心電図センサ部によって測定された生体信号が正常波形を含むか否かを判断するステップと、前記心電図センサ部によって前記生体信号が異常波形を含むと判断された場合に該生体信号を送信するステップと、前記サーバによって前記送信された生体信号を受信するステップと、を有する。
【０００８】
前記生体信号は、心電図であり、前記遠隔疾病管理方法は、前記サーバによって前記心電図に対応する不整脈の種類を分類するステップを更に含むことができる。
前記測定された生体信号が正常波形を含むか否かを判断するステップは、前記心電図センサ部によって前記心電図のリズム及び特徴点を用いて前記心電図が正常波形を含むか否かを判断するステップを含み得る。
前記測定された生体信号が正常波形を含むか否かを判断するステップは、前記心電図センサ部によって前記心電図のＲ波形のリズム及び特徴点に基づいて前記心電図が正常波形を含むか否かを判断するステップを含み得る。
前記生体信号が異常波形を含むと判断された場合に該生体信号を送信するステップは、前記心電図センサ部によって前記心電図の一区間のみを送信するステップと、前記サーバによって前記送信された区間のリズム及び特徴点を用いて不整脈種類を判断するステップと、を含み得る。
前記生体信号が異常波形を含むと判断された場合に該生体信号を送信するステップは、前記心電図センサ部によって前記心電図の一区間のみを送信するステップと、前記サーバによって前記心電図のＲ波形のリズム及び特徴点を用いて不整脈種類を判断するステップと、を含み得る。
前記遠隔疾病管理方法は、前記サーバによって不整脈の分類情報を医療陣又は専門医療陣の管理端末に送信するステップを更に含むことができる。
前記遠隔疾病管理方法は、前記サーバによって前記医療陣又は専門医療陣の管理端末から診断結果を受信するステップと、前記心電図センサ部と前記サーバとの間に介在するゲートウェイによって前記診断結果を表示するステップと、を更に含むことができる。
前記生体信号が異常波形を含むと判断された場合に該生体信号を送信するステップは、前記心電図センサ部によって前記心電図の一区間を送信するステップを含み、前記送信された心電図の一区間は、不整脈を示す部分及び該不整脈を示す部分の前後２分間のみを含み、前記心電図センサ部と前記サーバとの間に介在するゲートウェイによって前記送信された心電図の一区間を表示するステップを含み得る。
【０００９】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による疾病を遠隔管理するための無線センサは、測定された生体信号が正常波形を含むかを否か判断する１次判断部と、前記生体信号が異常波形を有すると判断された場合に該生体信号を疾病の種類を判断する２次判断部に無線で送信する送信部と、を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によると、２４時間患者の心電図信号を効果的にモニタリングするために、心電図センサ部で心疾患患者の心電図を１次分析して正常であるか正常でないかの状態を判断し、必要な時にのみデータを送信することによって消費電力を減らすことでセンサの使用利便性の向上を図ることができる。また、１次分析による医療陣の分析が要求される異常信号に対して、２次分析による自動分析を通じて医療陣に異常信号の不整脈の種類を分類して表示することで、窮極的に患者の状態を判断しなければならない医療陣に役に立つ情報を提供し、医療陣のデータ分析に対する時間及び費用を減らすと共に、医療陣が更に正確な心電図分析を行うことができることから効果的に心疾患管理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】ホルター（ｈｏｌｔｅｒ）心電計を用いて心疾患を管理する装置を示す図である。
【図２】自動送信及び診断が可能な遠隔管理用心疾患管理システムを示す図である。
【図３】心疾患管理のためのデータを示す図である。
【図４】本発明の一実施形態による心疾患管理のための装置の細部構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施形態による心疾患管理のための方法を示すフローチャートである。
【図６】心疾患の有無を判断するための心電図を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態による心疾患管理のための装置の概略構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明を実施するための形態の具体例を、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１３】
図１は、ホルター（ｈｏｌｔｅｒ）心電計１２０を用いて心疾患を管理する装置を示す図である。一実施形態によると、ホルター心電計を用いた２４時間心疾患を管理する装置は図１に示すように構成される。
【００１４】
心臓の異常が疑われる患者１１０は、ホルター心電計を取付け、２４時間日常生活を行う間に自身の心電図をホルター心電計に格納する。このように２４時間心電図が格納されたホルター心電計を、翌日病院を訪問して伝達すると、このデータをＵＳＢ及びその他のメモリを介してダウンロードしたパーソナルコンピュータ１３０から、医療陣１４０は患者１１０のデータを確認して異常が発生したか否かを確認する。
【００１５】
このようなホルター心電計を用いる方法は、病院を２回以上訪問しなければならない問題があり、医療陣１４０も２４時間のデータをその都度確認するための別途の努力と時間及び費用が発生する。
【００１６】
図２は、自動送信及び診断が可能な遠隔管理用心疾患管理システムを示す図である。
【００１７】
一実施形態によると、心疾患患者２１０に２４時間データを測定することができるセンサ２２０を取付け、日常生活する間に発生する心電図データを、無線送信技術を用いる端末２３０を経由してリアルタイムでサーバ２３１に送信する。このとき、送信されたデータはサーバ２３１に格納される。また、センサ２２０から送信されたデータを用いて、サーバ２３１は、心疾患患者２１０の状態を自動分析して異常の有無について医療陣２４０及び心疾患患者２１０に応急事項を通知する。
【００１８】
例えば、サーバ２３１は、収集された全ての心電図データを、心疾患患者２１０の状態分析なしに医療陣２４０の管理端末に送信する。従って、収集された全ての心電図データは、医療陣２４０に心疾患患者２１０の心臓活動のリアルタイムモニタリングを提供するために送信される。このような例として、医療陣２４０によって用いられる端末２３０は、心疾患患者２１０の状態に基づいてデータを処理して警報を提供する。他の例として、サーバ２３１は、分析されたデータ又は全てのデータを他の権限のある端末に送信する。例えば、サーバ２３１は、心電図データを権限のある家族又は管理人の保有する端末に送信する。データは、権限のあるユーザのみが心電図データにアクセスできるよう暗号化され得る。
【００１９】
しかし、上述した方法は、患者の心電図信号を２４時間サーバに送信するため、常にセンサとサーバとの間の通信が必要であり、これによりセンサの電力消費が増大する。従って、センサのバッテリ容量を増大しなければならないため、センサの小型化及び着用の利便性に問題が発生する。
【００２０】
図３は、心疾患管理のためのデータを示す図である。ここで心疾患管理、特に、不整脈管理において、不整脈３１０が発生した時点の前後のデータ３２１、３２２を分析することにより、不整脈の発生前の波形３２１、種類、頻度、及び発生後の波形３２２を総合的に判断して患者状態を診断することができる。
【００２１】
従って、心疾患を管理するためのデータは、図３に示すように不整脈波形の発生前後、予め定められた区間の異常信号３１０、３２１、３２２を含む。例えば、不整脈波形の発生前後の約２分間を基準とするデータを分析するが、分析対象となる予め定められた区間はこれに限定されない。
【００２２】
一実施形態によると、不整脈患者であっても常に不整脈が現れるのではなく、２４時間３４０の間に最小１〜２回、最大数十回の不整脈が発生することがある。これによって、実際に医療陣の確認が必要な不整脈波形は全体データの一部に過ぎない。このような正常波形３３１、３３２については、データ送信又は医療陣に伝えられる必要がないことが多い場合もある。従って、このような不要なデータを減らして必要な情報のみを検査（ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ）することにより、心疾患患者を効率的に管理することができる。
【００２３】
図４は、本発明の一実施形態による心疾患管理のための装置の細部構成を示すブロック図である。本実施形態によると、心疾患管理装置は、心電図センサ部４１０、ゲートウェイ４２０、及びサーバ４３０を備える。
【００２４】
心電図センサ部４１０は、心電図測定部４１１によって心疾患患者の正常／不整脈波形を測定し、このように測定された信号は心電図格納部４１２に格納される。本実施形態によると、不整脈が発生した時点から約２分前迄のデータが格納部に格納される。
【００２５】
このとき測定された心電図信号は心電図格納部４１２に格納され、同時に１次判断部４１４で、測定された心電図信号が正常であるか正常でないかを判断する。ここで、波形が正常であるか正常でないかの如何は、Ｒ波形を用いた心電図のリズム（ｒｈｙｔｈｍ）及び特徴点の有無に基づいて判断される。このように波形が正常であるか正常でないかの具体的な判断は、下記の図５を参照して詳細に説明する。
【００２６】
測定された心電図信号が１次判断部４１４で異常波形と判断されると、予め定められた区間の異常信号が送信部４１３を介してゲートウェイ（ｇａｔｅｗａｙ）４２０に送信される。具体的に、予め定められた区間の異常信号は、１次判断部４１４で異常波形と判断された心電図信号として格納部に格納された２分間のデータと、その後の２分間のデータを含む。これによって、分析が必要なデータのみが送信されることからデータ送信を効率的に管理することができる。
【００２７】
ゲートウェイ４２０は、ゲートウェイ４２０の受信部４２１によって異常信号を受信し、表示部４２４に波形を表示してユーザに異常信号が発生したことを知らせる。また、ゲートウェイ４２０の送信部４２２によって異常信号をサーバに４３０送信する。
【００２８】
サーバ４３０は、サーバ４３０の受信部４３１によって異常信号を受信する。ここで、サーバ４３０は病院に設けられてもよく、心疾患管理サービスを行うサービス機関に設けられてもよい。本実施形態によると、異常信号は、サーバの格納部４３２に格納され、サーバの制御部４３３によって制御されて分析される。ここで、異常信号には、当該異常信号が不整脈であるか否か、又はどのような種類の不整脈であるかに関する情報が含まれないため、医療陣がこのような異常信号に対してその都度確認して分析しなければならない。この場合、数多い心疾患患者から送信されたデータを確認／分析する作業には多くの時間及び努力が必要であるが、下記の２次判断部４３４で行われる過程により、このようなリソースの無駄遣いを減らすことができる。
【００２９】
本実施形態によるサーバ４３０の２次判断部４３４では、入力された異常信号に対してリズム及び特徴点を用いて実際に不整脈波形であるか否か、不整脈波形であればどのような不整脈波形であるかを分類する。このような自動分類作業は、診断のための目的ではなく、医療陣の確認／分析作業をサポートするための分類を意味する。具体的な分類方法は下記の図６を参照して詳細に説明する。
【００３０】
分類された不整脈情報は、異常信号と共にサーバ４３０の送信部４３５を介して医療陣４４０の管理端末（図示せず）に送信されて表示される。医療陣４４０はこのように送信されて表示された不整脈の分類情報を参照して異常信号を診断する。このような２次判断部４３４の情報がない場合、医療陣４４０は、どのような不整脈であるかを分析するために多くの時間及び努力が必要であるが、分類情報が共に表示される場合は分析することが容易になる。このように医療陣４４０は、異常信号のうちの不整脈波形を容易に分析することが可能になり、短い時間に更に多い患者のデータを管理することができ、効率的且つ正確な診断を行うことができる。
【００３１】
正確な不整脈診断が行われた後、医療陣４４０は、分析されたデータに基づく患者の状態に応じて必要な処置をフィードバックする。例えば、深刻な場合は病院への来院をリクエストしたり、軽微な不整脈の場合は注意したりするというアラームを送信する。従って、医療陣４４０は、分析結果に対するフィードバックをサーバ４３０の送受信部４３６、４３７を介してユーザが保有するゲートウェイ４２０の受信部４２３に送信し、ゲートウェイ４２０の表示部４２４を介して患者に表示することで患者が迅速な措置を取ることができる。
【００３２】
図５は、本発明の一実施形態による心疾患管理のための方法を示すフローチャートである。本実施形態による心疾患管理のための方法は、心電図センサ部による信号測定及び１次判断ステップＳ５１０、Ｓ５２１、Ｓ５２２、Ｓ５２３、ゲートウェイによる信号送信ステップＳ５３１、Ｓ５３２、サーバによる２次判断及び送信ステップＳ５４１、Ｓ５４２、Ｓ５４３、及び医療陣によるフィードバックステップＳ５５１、Ｓ５５２、Ｓ５５３を含む。
【００３３】
心電図センサ部による信号測定及び１次判断ステップは、心疾患患者から心電図を測定するステップＳ５１０、測定された心電図信号からプロセッサによって正常であるか正常ではないかの可否を判断する１次判断ステップＳ５２１、１次判断ステップで測定された心電図信号が異常である場合（Ｓ５２２）、不整脈前後の予め定められた区間の異常信号をゲートウェイに送信するステップＳ５２３を含む。
【００３４】
本実施形態によると、１次判断ステップでは、例えば、波形間の間隔を算出して心臓拍動数を算出し、抽出された単一波形の形に応じて不整脈を診断する。ここで、心電図信号の単一波形には等電位線で突出する５個のピークが存在し、各ピークはＰ（図６の６１０）、Ｑ（図６の６２０）、Ｒ（図６の６３１、６３２）、Ｓ（図６の６４０）、Ｔ（図６の６５０）波形と命名される。心臓が一回収縮する度に１つの単一波形が発生する。本実施形態によると、心電図波形のピークＰ−Ｑ−Ｒ−Ｓ−Ｔ波形のうち、単一波形内で最もサイズの大きいＲ波形を検出して心電図信号の単一波形を抽出する。
【００３５】
そして、ゲートウェイによる信号送信ステップは、ゲートウェイで異常信号をユーザに表示するステップＳ５３１、正常ではないデータをサーバに送信するステップＳ５３２を含む。
【００３６】
続いて、サーバによる２次判断及び医療陣送信ステップは、サーバに送信された異常信号に対して、実際に異常波形であるか、或いは異常波形でどのような不整脈に分類されるかをプロセッサによって判断する２次判断ステップＳ５４１、２次判断によって分類された不整脈の分類情報を異常信号と同期させて追加するステップＳ５４２、及び異常信号及び不整脈の分類情報を医療陣の管理端末に送信するステップＳ５４３を含む。ここで、２次判断ステップは、以下の図６を参照して詳細に説明する。
【００３７】
そして、医療陣によるフィードバックステップは、サーバから送信された不整脈波形及び分類情報を用いて医療陣がこの波形に対して分析／診断するステップＳ５５１、医療陣が診断結果を管理端末に入力してこれをサーバ及びゲートウェイに送信するステップＳ５５２、ユーザが診断結果に応じて措置を取るように診断結果をゲートウェイでユーザに表示するステップＳ５５３を含む。
【００３８】
図６は、心疾患の有無を判断するための心電図を示す図である。図６は心電図の単一波形を示すものであって、Ｐ波６１０、Ｑ波６２０、Ｒ波６３１、６３２、Ｓ波６４０、及びＴ波６５０を示す。
【００３９】
一実施形態によると、サーバの２次判断部によって行われる２次判断ステップは、例えば、下記のステップを通して人工神経網（ニューラルネットワーク）を用いて異常信号が不整脈であるか否かを判断したり、異常信号の不整脈種類を分類したりすることができる。
【００４０】
ここで、人工神経網は、連結線に連結された複数の人工ニューロンを用いて生物学的なシステムの算出能力を模倣するソフトウェアやハードウェアで具現された演算モデルを示す。人工神経網には生物学的なニューロンの機能を単純化させた人工ニューロンを用いる。そして、連結強度を有する連結線を介して相互結合して人の認知作用や学習過程を行う。連結強度は連結線が有する特定値として連結加重値ともいう。人工神経網は教師あり学習と教師無し学習とに分類される。教師あり学習とは、入力データとそれに対応する出力データを共に神経網に入力し、入力データに対応する出力データが出力されるよう連結線の連結強度を更新させる方法である。代表的な学習アルゴリズムとして、デルタ規則（Ｄｅｌｔａ  Ｒｕｌｅ）とエラー逆伝播学習（Ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）がある。
【００４１】
教師無し学習とは、目標値なしに入力データのみを用いて人工神経網が自ら連結強度を学習する方法であり、入力パターン間の相関関係によって連結加重値を更新させることができる。
【００４２】
医療装備にもパターン分類方法が適用されるが、医療装備を介して入力された患者の電気的な生体信号、例えば、心電図（ＥＣＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｙ）、脳波、脳電図（ＥＥＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ）、筋電図（ＥＭＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｍｙｏｇｒａｍ）などを測定し、測定された生体信号のパターンを分類して疾病を判断する。
【００４３】
先ず、入力された異常信号から心電図信号の特徴を抽出する。心電図信号は、心臓系統の疾患を判断するときに用いられる重要な信号として、心臓で発生する電気的な信号を測定して心臓から電極までの伝導系統の異常の有無を確認して疾患の有無を判別する信号である。
【００４４】
ここで、心電図信号から抽出される特徴点として、心拍数、ＱＲＳ期間６２４、ＰＲインターバル６１２、ＱＴインターバル６２５、Ｔ波の類型などが挙げられる。心電図信号の特徴点は一定の周期毎に抽出され、心拍数、ＱＲＳ期間、ＰＲインターバル、ＱＴインターバル、Ｔ波の類型は、心電図信号の形態的な特徴として、所定時間を周期として最大値に該当する値をＲ波６３１、６３２の頂点に抽出し、Ｒ波が基底線と合う２点をそれぞれＱＲＳコンプレックスの開始点と終了点に抽出し、ＱＲＳコンプレックス（群）の開始点の左側で電圧値が最も大きい点をＰ波６１０の頂点として抽出し、ＱＲＳコンプレックスの終了点を基準として右側で最大値と最小値のうちの基底線との差が大きい値をＴ波６５０の頂点として抽出し、Ｐ波及びＴ波の頂点を基準として左側と右側で基底線と合う点に該当する部分をＰ波及びＴ波の開始点と終了点に抽出し、Ｒ波の頂点を基準としてそれぞれ左側と右側で最も電圧の大きさが低い点をＱ波６２０とＳ波６４０の頂点に抽出し、Ｑ波の頂点を基準として左側で最初に基底線と合う点をＱ波の開始点に抽出し、Ｓ波６４０の頂点を基準として右側で最初に基底線と合う点をＳ波の終了点に抽出し、Ｐ波の開始点からＱＲＳコンプレックスの開始点までの距離でＰＲインターバルを求め、ＱＲＳコンプレックスの開始点からＴ波の終了点までの距離でＱＴインターバルを求め、Ｑ波の開始点からＳ波の終了点までの距離でＱＲＳ期間を求めることができる。心拍数は分当たり、図６に示すような基本波形が何回存在するかを把握するものであり、ＱＲＳ期間、ＰＲインターバル、ＱＴインターバルは図６で定義した区間を意味する。そして、Ｔ波の類型はＴ波のピークの方向を示す。
【００４５】
ここで、２次判断部４３４の特徴点抽出についてより詳細に説明すると、一実施形態による特徴点は、心電図信号の形態的な特徴を用いて抽出される。
【００４６】
先ず、正常な心電図信号で、Ｒ波の頂点は１つの心電図波形で最も大きい電圧値を有し、これによって一定周期６３３で最大値に該当する値がＲ波の頂点として抽出される。正常な心電図信号の場合、一般的に０．６〜１秒間にＰＲインターバルを有し、０．８秒を周期としてＲ波の頂点を探すと、洞徐脈の場合には、中間にＲ波のない区間が生じるようになり、誤ったＲ波が検出されることがある。この場合、基底線を基準として一定数の閾値を適用し、抽出されたＲ波の大きさがこの閾値を超過しなければＲ波と認定しなくてもよい。ここで、Ｒ波を抽出する方法は、１次判断部４１４でも、測定された心電図信号が正常であるか正常でないかを判断するために使用され得る。
【００４７】
その後、Ｑ波及びＳ波を抽出する。Ｑ波とＳ波は、それぞれＲ波よりも時間的に先行するＲ波の左側及びＲ波よりも時間的に遅れるＲ波の右側に位置する。Ｑ波とＳ波の場合、頂点が下方に向かう曲線を有する。従って、抽出したＲ波の頂点に基づいてＱ波の頂点とＳ波の頂点はＲ波の頂点で左側と右側で最も電圧の大きさが低い点である。Ｑ波の開始点は、探したＱ波の頂点を基準として左側で最初に基底線と合う点である。そして、Ｓ波の終了点は、抽出したＳ波の頂点を基準として右側で最初に基底線と合う点である。信号によりＱ波とＳ波がない場合もあるが、この場合にはＲ波のみがあると見なしてＲ波が基底線と合う２点をそれぞれＱＲＳコンプレックスの開始点及び終了点に抽出する。Ｑ波とＳ波を捜し出すと、Ｑ波の開始点からＳ波の終了点までの距離を求めることができ、これがＱＲＳ期間に該当する。一般的にＱＲＳ期間が０．１２秒以上である場合に正常ではなく、右脚ブロックや左脚ブロックに該当する。
【００４８】
次に、Ｐ波及びＴ波はそれぞれＱＲＳコンプレックスの左側と右側に位置する。Ｐ波は頂点が上方に向う曲線であり、ＱＲＳコンプレックスの開始点の左側で電圧値が最も大きい点を探すとＰ波の頂点になる。Ｐ波の開始点と終了点はそれぞれＰ波の頂点の左側と右側で基底線と合う点である。Ｔ波の場合、定常波型は頂点が上方に向う曲線であるが、左脚ブロックの場合は頂点が下方へ向かう曲線の形態を取る。従って、Ｔ波の頂点はＱＲＳコンプレックスの終了点を基準として右側で最大値及び最小値を求めた後、このうちの基底線との差が大きい値が頂点である。このように抽出された頂点に基づいて、それぞれ左側と右側で基底線と合う２点を探してＴ波の開始点及び終了点を探すことができる。Ｐ波とＴ波を捜し出すと、Ｐ波の開始点でＱＲＳコンプレックスの開始点までの距離としてＰＲインターバルを求めることができ、ＱＲＳコンプレックスの開始点からＴ波の終了点までの距離としてＱＴインターバル値を求めることができる。
【００４９】
一実施形態によると、上述した異常信号の心電図の特徴点から抽出したデータを人工神経網に入力し、人工神経網の出力値からどのような不整脈であるかを判断することができる。
【００５０】
例えば、２次判断部４３４は、ＥＣＧ−ＭＩＴ−ＢＩＨ  ＤＢから入力された心電図データを用いて人工神経網の学習を行う。ＥＣＴ−ＭＩＴ−ＢＩＨ  ＤＢは、特定形態の不整脈を有する人の身体から取得された心電図信号のデータベースを示し、心電図信号及び不整脈種類間の関連性を格納する。ここで、ＥＣＧ−ＭＩＴ−ＢＩＨ  ＤＢは不整脈診断のために用いられる心電図データベースである。具体的に、ＥＣＧ−ＭＩＴ−ＢＩＨ  ＤＢは特定不整脈を有する人体から取得した心電図信号を示し、このような心電図信号が現れた場合にどのような不整脈であるかを格納する。
【００５１】
ＥＣＧ−ＭＩＴ−ＢＩＨ  ＤＢから入力された心電図データは複数の人体から測定された心電図信号に関する情報であるため、入力データと入力データに対する出力値が全て知られている。例えば、入力データは心電図信号から抽出した値などであり、出力値は心電図信号を測定した人体が有する不整脈による値である。出力値は不整脈の種類に応じて他の値になり得る。従って、入力される心電図データに対する出力値が予め知られているため、ＥＣＧ−ＭＩＴ−ＢＩＨ  ＤＢから入力された心電図データを用いて人工神経網を学習させることは教師あり学習に該当する。これによって、ＥＣＧ−ＭＩＴ−ＢＩＨ  ＤＢから入力された心電図データに人工神経網を学習させ、連結強度を予め決定する。
【００５２】
そして、２次判断部４３４は、上述した特徴点が抽出されたデータの入力を受けて、どのような不整脈であるかを分類する。学習が完了した人工神経網の入力層に特徴点から抽出されたデータを入力して、出力された出力値に応じてどのような不整脈であるかを分類する。
【００５３】
続いて、抽出されたデータと出力値を用いて人工神経網の一部の連結線の連結強度を更新する。特徴点から抽出されたデータに対する出力値を、決定された分類を示す結果値と仮定し、人工神経網の一部の連結線の連結強度を更新する。個人の心電図信号を用いて人工神経網の主成分の連結強度を更新するため、人工神経網は個人に最適化された連結強度を有する。個人に最適化された連結強度に応じて個人の心電図信号を分類するため、個人の不整脈の分類も的確に行われる。従って、個人の心電図信号によって、個人が心房細動、心房粗動、心室頻脈などのどのような不整脈であるかを確認することができる。
【００５４】
例えば、特徴点から抽出された第１データの入力が受信され、出力値として［０．８９，０．７７］が出力された場合、出力値の［０．８９，０．７７］は不整脈のうちの心房細動に該当する。そして、心房細動を示す結果値は［１、１］である。２次判断部４３４は、第１データを人工神経網の入力層に入力させ、［１，１］が出力値から出力されるように一部の連結線の連結強度を更新する。このような過程は、人工神経網が個人の心電図信号に適する連結強度を有するようにする。従って、上述した過程を繰り返して個人の心電図信号に対する不整脈分類を正確にすることができる。
【００５５】
図７は、本発明の一実施形態による心疾患管理のための装置の概略構成を示す図である。本実施形態によると、２４時間患者の心電図信号を効果的にモニタリングするための心電図センサ部の消費電力を減らすと共に、医療陣のデータ分析に対する時間／費用を減らすことによって効果的な心疾患管理を行うことができる。
【００５６】
具体的に、心電図センサ部７１０で心電図信号が正常であるか否かを１次分析し、正常でないと判断された場合に、不整脈が発生した地点を含む予め定められた区間の異常信号を、ゲートウェイ７２０を経由してサーバ７３０に送信する。ここで、ゲートウェイ７２０は心電図センサ部７１０と無線通信する。
【００５７】
サーバ７３０は異常信号を２次分析して不整脈が発生したことを確認し、不整脈である場合に不整脈の種類を自動分類する。これによって、異常信号及び不整脈の分類情報を統合したデータを医療陣７４０の管理端末（図示せず）に送信する。そして、医療陣７４０は不整脈の分類情報に基づいて、異常信号を診断した結果を、サーバ７３０を経由してゲートウェイ７２０にフィードバックする。
【００５８】
本実施形態によると、２４時間患者の心電図信号を効果的にモニタリングするために、心電図センサ部で心疾患患者の心電図を１次分析して正常であるか正常でないかの状態を判断し、必要な時にのみデータを送信することによって消費電力を減らすことでセンサの使用利便性の向上を図ることができる。また、１次分析による医療陣の分析が要求される異常信号に対して、２次分析による自動分析を通じて医療陣に異常信号の不整脈の種類を分類して表示することで、窮極的に患者の状態を判断しなければならない医療陣に役に立つ情報を提供し、医療陣のデータ分析に対する時間及び費用を減らすと共に、医療陣が更に正確な心電図分析を行うことができることから効果的に心疾患管理を行うことができる。
【００５９】
上述した装置及び方法は、不整脈のような心疾患を有する患者を遠隔で管理することができ、モニタリングされた心電図信号に基づいて他の心疾患も管理され得る。また、上述した装置及び方法は他の種類の生体信号をモニタリングすることによって他の疾病を有する患者をモニタリングして管理するために用いられる。例えば、筋骨格系の疾病は筋電図をモニタリングすることによって管理され得る。同様に、脳活動に関連する疾病は脳電図（ＥＥＧ：Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ）信号又は脳磁気図（ＭＥＧ：Ｍａｇｎｅｔｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ）信号をモニタリングすることによって管理され得る。また、電気眼球図（ＥＯＧ：Ｅｌｅｃｔｒｏｏｃｕｌｏｇｒａｐｈｙ）は眼球疾患をモニタリングするために用いられ、電気皮膚反応（ＧＳＲ：Ｇａｌｖａｎｉｃ  Ｓｋｉｎ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）信号は皮膚疾患をモニタリングするために用いられる。
【００６０】
以上で説明した装置（例えば、ホルター心電図計、個人用コンピュータ、センサ、端末、ゲートウェイ、及びサーバ）はハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、及び／又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組合せで具現され得る。例えば、上述の実施形態で説明した装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ  Ｌｏｇｉｃ  Ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサー、或いは命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答することのできる異なる装置と共に、１つ以上の汎用コンピュータ又は特殊目的のコンピュータを用いて具現され得る。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びＯＳ上で行われる１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行する。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答して、データをアクセス、格納、操作、処理、及び生成する。理解の便宜のために、処理装置は１つが用いられるものと説明する場合もあるが、当該技術分野で通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素）及び／又は複数類型の処理要素を含むことが分かる。例えば、処理装置は複数のプロセッサ又は１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含み得る。また、並列プロセッサのような他の処理構成も可能である。
【００６１】
ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、又はこれらのうちの１つ以上の組合せを含み、希望通りに作動するように処理装置を構成し、独立的又は結合的に処理装置を命令する。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈され、処理装置に命令又はデータを提供するために、どのような類型の機械、構成要素、物理的装置、仮想装置、コンピュータ格納媒体、又は装置、或いは送信される信号波によって永久的又は一時的に具体化される。ソフトウェアはネットワークに接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された方法で格納されて実行される。ソフトウェア及びデータは１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納される。
【００６２】
上述した実施形態による方法は、多様なコンピュータ手段を介して様々な処理を実行することができるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などのうちの１つ又はそれらの組合せを含む。記録媒体に記録されるプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計されて構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり、使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、光ディスクのような光磁気媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。
【００６３】
以上、本発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的範囲から逸脱しない範囲内で多様に変更実施することが可能である。
【符号の説明】
【００６４】
１１０    患者
１２０    心電計
１３０    パーソナルコンピュータ
１４０、２４０、４４０、７４０    医療陣
２１０    心疾患患者
２２０    センサ
２３０    端末
２３１、４３０、７３０    サーバ
４１０、７１０    心電図センサ部
４１１    心電図測定部
４１２    心電図格納部
４１３、４２２、４３５、４３７    送信部
４１４    １次判断部
４２０、７２０    ゲートウェイ
４２１、４２３、４３１、４３６    受信部
４２４    表示部
４３２    格納部
４３３    制御部
４３４    ２次判断部
６１０    Ｐ波
６１２    ＰＲインターバル
６２０    Ｑ波
６２４    ＱＲＳ期間
６２５    ＱＴインターバル
６３１、６３２    Ｒ波
６３３    Ｒ波の周期
６４０    Ｓ波
６５０    Ｔ波
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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