(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
モニタ対象の生体情報を所定周期毎に測定する生体情報測定部と、
前記生体情報測定部により測定された生体情報の時系列データを保持する生体情報保持部と、
前記生体情報保持部に保持された前記時系列データを参照して、所定の測定期間における生体情報のばらつき度合を算出するばらつき度合算出部と、
前記測定期間よりも後の所定時点で前記生体情報測定部により測定された生体情報である判定生体情報について、前記測定期間における過去の生体情報のばらつき傾向からの前記所定時点での該判定生体情報の乖離度を、前記ばらつき度合に基づいて算出する乖離度算出部と、
前記乖離度が所定レベル以上となったときに、前記モニタ対象が異常状態であると判断する異常判断部と
を備えたことを特徴とする生体モニタ装置。
【請求項２】
請求項１に記載の生体モニタ装置において、
前記ばらつき度合算出部は、前記ばらつき度合として、前記測定期間における生体情報の標準偏差を算出し、
前記乖離度算出部は、前記乖離度として、前記標準偏差及び前記測定期間における生体情報の平均値を用いて、前記判定生体情報を前記測定期間における生体情報の偏差値に置き換えた値を算出することを特徴とする生体モニタ装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の生体モニタ装置において、
前記所定時点は、直近の前記所定周期における生体情報の測定時点であり、前記測定期間は、直近の前記所定周期よりも１つ前の前記所定周期から過去数周期分の期間であることを特徴とする生体モニタ装置。
【請求項４】
請求項１又は請求項２に記載の生体モニタ装置において、
前記生体情報測定部は、複数種類の生体情報を測定し、
前記生体情報保持部は、前記生体情報測定部により測定された前記複数種類の生体情報の時系列データを保持し、
前記ばらつき度合算出部は、前記生体情報保持部により保持された前記複数種類の生体情報の時系列データを参照して、前記測定期間における前記複数種類の生体情報のばらつき度合を個別に算出し、
前記乖離度算出部は、前記所定時点での前記複数種類の前記判定生体情報について、前記複数種類ごとに、前記測定期間における生体情報のばらつき傾向からの前記判定生体情報の乖離度を、前記ばらつき度合に基づいて算出し、該算出した各乖離度の加重平均を、前記異常判断部により前記所定レベルと比較される前記乖離度として算出することを特徴とする生体モニタ装置。
【請求項５】
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の生体モニタ装置において、
前記生体情報測定部は、生体情報として前記モニタ対象の心拍数を測定し、
前記異常判断部は、前記乖離度が前記所定レベル以上となったときに、前記モニタ対象が、発作性心房細動による異常状態であると判断することを特徴とする生体モニタ装置。
【請求項６】
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の生体モニタ装置において、
前記生体情報測定部は、生体情報として前記モニタ対象の呼吸数を測定し、
前記異常判断部は、前記乖離度が前記所定レベル以上となったときに、前記モニタ対象が、チェーンストークス（Cheyne-Stokes）呼吸による異常状態であると判断することを特徴とする生体モニタ装置。
【請求項７】
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の生体モニタ装置において、
前記生体情報測定部は、生体情報としてモニタ対象の呼吸数と姿勢を測定し、
前記異常判断部は、呼吸数についての前記乖離度が前記所定レベル以上となり、且つ、姿勢の測定データから前記モニタ対象の姿勢変化が検出されたときに、前記モニタ対象が、起座呼吸による異常状態であると判断することを特徴とする生体モニタ装置。
【請求項８】
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の生体モニタ装置において、
前記モニタ対象は、ベッドに寝ている生体であり、
前記生体情報測定部は、生体情報として前記モニタ対象の動きを測定し、
前記異常判断部は、前記乖離度が前記所定レベル以上となったときに、前記モニタ対象がベッドから転落する可能性が高い異常状態であると判断することを特徴とする生体モニタ装置。
【請求項９】
コンピュータを、
モニタ対象の生体情報を所定周期毎に測定する生体情報測定部と、
前記生体情報測定部により測定された生体情報の時系列データを保持する生体情報保持部と、
前記生体情報保持部に保持された前記時系列データを参照して、所定の測定期間における生体情報のばらつき度合を算出するばらつき度合算出部と、
前記測定期間よりも後の所定時点で前記生体情報測定部により測定された生体情報である判定生体情報について、前記測定期間における過去の生体情報のばらつき傾向からの前記所定時点での該判定生体情報の乖離度を、前記ばらつき度合に基づいて算出する乖離度算出部と、
前記乖離度が所定レベル以上となったときに、前記モニタ対象が異常状態であると判断する異常判断部と
して機能させることを特徴とする生体モニタ用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報を測定して生体の健康状態を判断する生体モニタ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被験者（生体）に装着したウェアラブルなセンサ等により、被験者の体温、脈拍、動き等の生体情報（バイタルデータ）を測定して、被験者の生体リズムの乱れ度を算出するシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１にシステムにおいては、所定時刻間で測定された生体情報の時系列データ（生理指標時系列データ）について、通常時と検出時の生理指標時系列データのずれ量に基づいて、検査時における生体リズムの乱れ度を決定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−２３９７９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本願発明者は、上述した特許文献１に記載されたシステムのように、通常時と検出時の生理指標時系列データ間のずれ量に基づく生体リズムの乱れ度を用いた場合には、突発的な生体の異常を精度良く検知することが困難な場合があることを知見した。
【０００６】
本発明はかかる背景に鑑みてなされたものであり、生体の突発的な異常を精度良く検知し得る生体モニタ装置及び生体モニタ用プログラム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】
【０００７】
本発明の生体モニタ装置は、
モニタ対象の生体情報を所定周期毎に測定する生体情報測定部と、
前記生体情報測定部により測定された生体情報の時系列データを保持する生体情報保持部と、
前記生体情報保持部に保持された前記時系列データを参照して、所定の測定期間における生体情報のばらつき度合を算出するばらつき度合算出部と、
前記測定期間よりも後の所定時点で前記生体情報測定部により測定された生体情報である判定生体情報について、前記測定期間における過去の生体情報のばらつき傾向からの前記所定時点での該判定生体情報の乖離度を、前記ばらつき度合に基づいて算出する乖離度算出部と、
前記乖離度が所定レベル以上となったときに、前記モニタ対象が異常状態であると判断する異常判断部と
を備えたことを特徴とする。
【０００８】
かかる本発明によれば、前記生体情報測定部により、前記モニタ対象の生体情報が前記所定周期毎に測定され、生体情報の時系列データが前記生体情報保持部により保持される。そして、前記ばらつき度合算出部により、前記測定期間における生体情報のばらつき度合が算出される。また、前記乖離度算出部により、前記測定期間よりも後の前記所定時点で測定された判定生体情報について、前記測定期間における生体情報のばらつき範囲から乖離度が前記ばらつき度合に基づいて算出される。
【０００９】
ここで、前記ばらつき度合は、過去の測定期間における生体状態の変動の傾向（トレンド）を示すものであるため、前記乖離度は、過去の傾向からの生体情報の逸脱の程度を示すものとなる。そのため、前記異常判断部は、前記乖離度が前記所定レベル以上となったときに、モニタ対象である生体に突発的な異常が生じたと、精度良く判断することができる。
【００１０】
また、前記ばらつき度合算出部は、前記ばらつき度合として、前記測定期間における生体情報の標準偏差を算出し、
前記乖離度算出部は、前記乖離度として、前記標準偏差及び前記測定期間における生体情報の平均値を用いて、前記判定生体情報を前記測定期間における生体情報の偏差値に置き換えた値を算出することを特徴とする。
【００１１】
この構成によれば、前記ばらつき度合算出部により、前記測定期間における生体情報の標準偏差を算出することによって、前記乖離度合算出部は、前記標準偏差を用いて前記乖離度を容易に算出することができる。
【００１２】
また、前記所定時点は、直近の前記所定周期における生体情報の測定時点であり、前記測定期間は、直近の前記所定周期よりも１つ前の前記所定周期から過去数周期分の期間であることを特徴とする。
【００１３】
この構成によれば、直近の前記所定周期における生体情報について、直前の前記測定期間における生体情報の変動の傾向からの逸脱の程度を判断することにより、モニタ対象である生体の異常をリアルタイムに判断することができる。
【００１４】
また、前記生体情報測定部は、複数種類の生体情報を測定し、
前記生体情報保持部は、前記生体情報測定部により測定された前記複数種類の生体情報の時系列データを保持し、
前記ばらつき度合算出部は、前記生体情報保持部により保持された前記複数種類の生体情報の時系列データを参照して、前記測定期間における前記複数種類の生体情報のばらつき度合を個別に算出し、
前記乖離度算出部は、前記所定時点での前記複数種類の前記判定生体情報について、前記複数種類ごとに、前記測定期間における生体情報のばらつき傾向からの前記判定生体情報の乖離度を、前記ばらつき度合に基づいて算出し、該算出した各乖離度の加重平均を、前記異常判断部により前記所定レベルと比較される前記乖離度として算出することを特徴とする。
【００１５】
この構成によれば、前記生体情報測定部により複数種類の生体情報が測定され、前記ばらつき度合算出部は、前記複数種類の生体情報について各々前記ばらつき度合を算出する。そして、前記乖離度算出部は、複数種類の生体情報についての乖離度の加重平均を、前記異常判断部により前記所定レベルと比較される前記乖離度として算出する。この場合、複数種類の生体情報についての過去の変動傾向からの逸脱状況を、一つのパラメータ（複数種類の生体情報についての乖離度の加重平均）に基づいて、判断することができるため、より広範囲の突発的な異常状態を容易に判断することができる。
【００１６】
また、前記生体情報測定部は、生体情報として前記モニタ対象の心拍数を測定し、
前記異常判断部は、前記乖離度が前記所定レベル以上となったときに、前記モニタ対象が、発作性心房細動による異常状態であると判断することを特徴とする。
【００１７】
この構成によれば、前記乖離度が前記所定レベル以上となったときに、モニタ対象の生体の心拍数が通常のリズムから心房細動のリズムに移行したと認識して、発作性心房細動による異常状態を判断することができる。
【００１８】
また、前記生体情報測定部は、生体情報として前記モニタ対象の呼吸数を測定し、
前記異常判断部は、前記乖離度が前記所定レベル以上となったときに、前記モニタ対象が、チェーンストークス（Cheyne-Stokes）呼吸による異常状態であると判断することを特徴とする。
【００１９】
この構成によれば、前記乖離度が前記所定レベル以上になったときに、モニタ対象の生体の呼吸状況に低換気と過換気の周期的な切り替わりが生じたと認識して、チェーンストークス呼吸による異常状態を判断することができる。
【００２０】
また、前記生体情報測定部は、生体情報としてモニタ対象の呼吸数と姿勢を測定し、
前記異常判断部は、呼吸数についての前記乖離度が前記所定レベル以上となり、且つ、姿勢の測定データから前記モニタ対象の姿勢変化が検出されたときに、前記モニタ対象が、起座呼吸による異常状態であると判断することを特徴とする。
【００２１】
この構成によれば、前記乖離度が前記所定レベル以上となり、且つ、前記姿勢の測定データからモニタ対象の姿勢変化が検出されたときに、モニタ対象の姿勢変化に伴って、モニタ対象の呼吸数が過去の変動傾向から逸脱したと認識して、起座呼吸による異常状態を判断することができる。
【００２２】
また、前記モニタ対象は、ベッドに寝ている生体であり、
前記生体情報測定部は、生体情報として前記モニタ対象の動きを測定し、
前記異常判断部は、前記乖離度が前記所定レベル以上となったときに、前記モニタ対象がベッドから転落する可能性が高い異常状態であると判断することを特徴とする。
【００２３】
この構成によれば、前記乖離度が前記所定レベル以上となったときに、ベッド上の生体の動きが急変したと認識して、ベッドから転落する可能性が高い異常状態になっていると判断することができる。
【００２４】
次に、本発明の生体モニタ用プログラムは、
コンピュータを、
モニタ対象の生体情報を所定周期毎に測定する生体情報測定部と、
前記生体情報測定部により測定された生体情報の時系列データを保持する生体情報保持部と、
前記生体情報保持部に保持された前記時系列データを参照して、所定の測定期間における生体情報のばらつき度合を算出するばらつき度合算出部と、
前記測定期間よりも後の所定時点で前記生体情報測定部により測定された生体情報である判定生体情報について、前記測定期間における過去の生体情報のばらつき傾向からの前記所定時点での該判定生体情報の乖離度を、前記ばらつき度合に基づいて算出する乖離度算出部と、
前記乖離度が所定レベル以上となったときに、前記モニタ対象が異常状態であると判断する異常判断部と
して機能させることを特徴とする。
【００２５】
本発明の生体モニタ用プログラムをコンピュータで実行することにより、上述した生体モニタ装置の構成を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】生体モニタ装置の構成図。
【図２】ナースコール子機の構成図。
【図３】ナースコール親機の構成図であり、図３Ａはナースコールが発生していない平常時の画面を示し、図３Ｂはナースコールが発生している時の画面を示している。
【図４】スタッフ用携帯端末の構成図。
【図５】生体の異常判断処理の第１のフローチャート。
【図６】生体の異常判断処理の第２のフローチャート。
【図７】異常判断処理の相対的閾値及び絶対的閾値の説明図。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
本発明の実施形態の一例について、図１〜図７を参照して説明する。図１を参照して、本実施形態の生体モニタ装置３０は、ナースコール子機２０、ナースコール親機４０、及び看護師が所持する携帯端末５０と共に、ナースコールシステム１を構成している。
ナースコールシステム１は、病院に備えられて、入院患者からの呼出し要求に対して、看護師や医師による応答を行うための構成を有している。生体モニタ装置３０は、ネットワーク５を介して、ナースコール親機４０及び看護師が所持する携帯端末５０との間でデータ通信を行う。
【００２８】
ナースコール子機２０は、ベッド３のヘッドボードに取り付けられており、ベッド３に寝ている患者Ｐ（本発明のモニタ対象の生体に相当する）に装着されたバイタルセンサ１０，１１との間で、無線（Bluetooth（登録商標）等）によりデータ通信を行う機能と、生体モニタ装置３０との間で、ナースコール親機４０を介して有線又は無線によるデータ通信を行う機能とを有している。
【００２９】
本実施形態では、バイタルセンサとして、患者Ｐの前胸部に貼り付けられた前胸部貼付け型のバイタルセンサ１０と、患者Ｐの手首に装着されたリストバンド型のバイタルセンサ１１とが用いられている。なお、非接触で患者Ｐの体温、動き、脈拍、呼吸状態等を測定する非接触型のバイタルセンサを用いてもよい。
【００３０】
前胸部貼付け型のバイタルセンサ１０は、患者Ｐの心電図、心拍数、呼吸状態、姿勢、体表面温度等の生体情報（バイタルデータ）を測定して、測定データをナースコール子機２０に送信する。リストバンド型のバイタルセンサ１１は、患者Ｐの脈拍と活動量の生体情報を測定して、測定データをナースコール子機２０に送信する。
【００３１】
ナースコール子機２０は、図２に示したように、タッチパネル２１、通信端子２２、及びスピーカ・マイク２３を備えている。患者Ｐは、タッチパネル２１に触れることによって、看護師を呼び出すことができ、スピーカ・マイク２３を介して看護師と通話をすることができる。
【００３２】
タッチパネル２１には、看護師の呼出し中であることを示す呼び出し中表示２４、子機２０の番号と作動状態を示す作動状態表示２５、通話中であることを示す通話中表示２６、バイタルセンサ１０，１１による生体情報の測定データの受信状況を示すセンサ状況表示２７、及び看護師が到着するまでの予測時間（ＥＴＡ，Estimated Time Arrival）を示すＥＴＡ表示２８が表示される。
【００３３】
ナースコール子機２０はナースコール親機４０との間で、無線又は有線によるデータ通信を行う。ナースコール子機２０は、バイタルセンサ１０，１１から受信した生体情報の測定データを、ナースコール親機４０に送信する。また、ナースコール子機２０は、ナースコール親機４０との間で通話データの送受信を行う。
【００３４】
生体モニタ装置３０は、通信回路３１、メモリ３２（本発明の生体情報保持部の機能を含む）、及び図示しないＣＰＵ、各種インターフェース回路等を備えたコンピュータにより構成され、メモリ３２に保持された生体モニタ装置３０の制御用プログラム（生体モニタ用プログラム）をＣＰＵが実行することによって、生体情報測定部３３、ばらつき度合算出部３４、乖離度算出部３５、異常判断部３６、及びＳＮＳ制御部３７として機能する。
【００３５】
生体情報測定部３３は、ナースコール子機２０及びナースコール親機４０を介して、バイタルセンサ１０，１１による生体情報の測定データを受信する。生体情報測定部３３は、所定周期Δｔ（例えば１秒）毎にΔｔでの生体情報の平均値を算出して、各Δｔにおける生体情報とし、生体情報の時系列データをメモリ３２に保持する。
【００３６】
ばらつき度合算出部３４は、生体情報測定部３３により算出された各Δｔでの生体情報の測定値に基づいて、測定期間Ｔw（Δｔ数周期分の期間）における生体情報のばらつき度合を算出する。乖離度算出部３５は、生体情報測定部３３により算出された直近のΔｔにおける生体情報（本発明の所定時点における判定生体情報に相当する）が、ばらつき度合算出部３４により算出された過去の測定期間Ｔwにおける生体情報のばらつき傾向から、どれ位乖離しているかを示す乖離度を算出する。
【００３７】
異常判断部３６は、乖離度算出部３５により算出された乖離度に基づいて、患者Ｐに異常が生じているか否かを判断し、患者Ｐに異常が生じていると判断したときには、ナースコール親機４０及び携帯端末５０に、患者Ｐに異常が生じていることを示す「異常報知データ」を送信する。生体情報測定部３３、ばらつき度合算出部３４、乖離度算出部３５、及び異常判断部３６による処理の詳細については後述する。
【００３８】
ナースコール親機４０は、タッチパネル４１を備え、図３Ａに示したように、タッチパネル４１に、各病室のベッド及び共用設備（図３Ａではトイレ）に備えられたナースコール子機２０による呼び出しの有無の一覧４２と、ナースコール親機４０を操作するための操作部４３とを表示する。
【００３９】
ナースコール親機４０は、生体モニタ装置３０から、「異常報知データ」を受信したときに、図３Ｂに示したように、異常が生じている患者の病室と氏名を報知するポップアップ表示４５を、タッチパネル４１に表示する。図３Ｂでは、３０１号室の１番ベッドの患者（明石 太郎）について、「転倒のおそれ」との表示がなされ、また、３０２号室の第３ベッドの患者（中山 京子）について、「脈拍異常」との表示がなされている。
【００４０】
なお、患者Ｐがナース子機２０にタッチして呼び出しのコールをしたときには、生体モニタ装置３０は、図３Ｂに示したポップアップ表示４５は行わず、タッチした患者の氏名を強調表示する。
【００４１】
携帯端末５０は、生体モニタ装置３０から「異常報知データ」を受信したときに、図４に示したように、タッチパネル５１に、患者からの呼び出し状況を示す呼び出し表示５７、応答ボタン５２，５３、及びコミュニケーション画面５４を表示する。
【００４２】
また、生体モニタ装置３０のＳＮＳ制御部３７は、携帯端末５０を所持する看護師に対して、ＳＮＳ（Social Networking Service）ライクな情報共有サービスを提供している。ＳＮＳ制御部３７は、各携帯端末５０に対して情報供給サービス用のアプリケーションを提供し、各携帯端末５０がこのアプリケーションを実行することによって、各携帯端末５０間での情報共有が可能になる。
【００４３】
各携帯端末５０を所持する看護師は、ＳＮＳ制御部３７が提供する情報提供サービスを利用して、患者の異常についての情報共有を図っている。すなわち、ＳＮＳ制御部３７は、各携帯端末５０のコミュニケーション画面５４に、異常状態の詳細５５，５６を表示させ、看護師による患者対応の情報等の書き込みを受付ける。そして、ＳＮＳ制御部３７は、書き込まれた情報を各携帯端末５０に配信する。
【００４４】
次に、図５〜図６に示したフローチャートに従って、ばらつき度合算出部３４、乖離度算出部３５、及び異常判断部３６による処理について説明する。
【００４５】
図５のＳＴＥＰ１〜ＳＴＥＰ６は、ばらつき度合算出部３４による処理である。ばらつき度合算出部３４は、バイタルセンサ１０，１１によるｎ個（ｎ種類）の生体情報の測定データを、ｍ＋１の測定回数分保持するために、ｍ＋１個の要素を有するｎ個の配列変数ＭＤ1〜ＭＤnと、カウンタ変数ｃｔを用意する。
【００４６】
そして、ばらつき度合算出部３４は、ＳＴＥＰ１でカウンタ変数ｃｔを１として、ＳＴＥＰ２〜ＳＴＥＰ５のループによる処理を、ＳＴＥＰ５でカウンタ変数ｃｔがｍ＋１になるまで繰り返し実行する。
【００４７】
ばらつき度合算出部３４は、ＳＴＥＰ２で、バイタルセンサ１０，１１からｎ個（ｎ種類）の生体情報の測定データＳＤＡＴ1，ＳＤＡＴ2，…，ＳＤＡＴnを受信し、続くＳＴＥＰ３で、受信した測定データＳＤＡＴ1，ＳＤＡＴ2，…，ＳＤＡＴnを、配列変数ＭＤ1[ct]，ＭＤ2[ct]，…，ＭＤn[ct]にそれぞれ書き込む。そして、次のＳＴＥＰ４で、カウンタ変数ｃｔをインクリメントしてＳＴＥＰ５に進む。
【００４８】
ＳＴＥＰ５でカウンタ変数ｃｔがｍ＋１になったとき、すなわち、ｍ回分の測定データＳＤＡＴ1，ＳＤＡＴ2，…，ＳＤＡＴnが、配列変数ＭＤ1〜ＭＤnの１〜ｍの配列要素に書き込まれたときに、ＳＴＥＰ６に進む。そして、ばらつき度合算出部３４は、配列変数ＭＤ1〜ＭＤnの配列要素１〜ｍに書き込まれた測定データについて、生体情報の種類ごとに標準偏差σ1〜σnを算出する。例えば、配列変数ＭＤ1については、配列変数ＭＤ1[1]〜ＭＤ1[m]について、以下の式（１）、式（２）により、標準偏差σ1を算出する。
【００４９】
【数１】
0005900912.tif 000002
【００５０】
【数２】
0005900912.tif 000003
【００５１】
次のＳＴＥＰ７〜図６のＳＴＥＰ１０は、乖離度算出部３５による処理である。乖離度算出部３５は、ＳＴＥＰ７で、ナースコール親機４０から、バイタルセンサ１０，１１の測定データＳＤＡＴ1，ＳＤＡＴ2，…，ＳＤＡＴnを受信する。そして、次のＳＴＥＰ８で、乖離度算出部３５は、受信した測定データＳＤＡＴ1，ＳＤＡＴ2，…，ＳＤＡＴnを、配列変数ＭＤ1〜ＭＤnのｍ＋１の配列要素に書き込む。
【００５２】
続く図６のＳＴＥＰ９で、乖離度算出部３５は、以下の式（３）により、直近の測定データであるＭＤ1[m+1]を、直前の測定期間Ｔwでの測定データであるＭＤ1[1]〜ＭＤ1[m]の標準偏差σ1に基づいて置き換えた偏差値ｃ1を算出する。
【００５３】
【数３】
0005900912.tif 000004
【００５４】
配列変数ＭＤ2〜ＭＤnについても、同様にして、ＭＤ2[m+1]〜ＭＤn[m+1]の偏差差ｃ2〜ｃnを算出する。
【００５５】
続くＳＴＥＰ１０で、乖離度算出部３５は、以下の式（４）により、偏差値ｃ1〜ｃnの加重平均を緊急度スコアＥmSとして算出する。
【００５６】
【数４】
0005900912.tif 000005
【００５７】
但し、ｋ1，ｋ2，…，ｋnは加重平均の係数であり、ベクトル自己回帰モデル（ＶＡＲモデル）から、以下の式（５）のＶＡＲ（ｐ）モデルを求め、インパルス反応関数からチューニングを行って決定される。
【００５８】
【数５】
0005900912.tif 000006
【００５９】
次のＳＴＥＰ１１は、異常判断部３６による処理である。異常判断部３６は、緊急度スコアＥmSが、直前の測定期間Ｔwにおける標準偏差σ1〜σnに基づいて設定された上限閾値Ｅmth1以上となるか、又は下限閾値Ｅmth2以下になったときに、患者Ｐに突発的な異常が生じていると判断してＳＴＥＰ２０に進み、ネットワーク５を介して、ナースコール親機４０及び看護師が所持する携帯端末５０に「異常報知データ」を送信する（異常報知処理）。ここで、上限閾値Ｅmth1及び下限閾値Ｅmth2は、標準偏差σ1〜σn、過去の測定実績等に基づいて設定される。
【００６０】
これにより、ナースコール親機４０においては、上述したように、図３Ｂに示したポップアップ表示がなされる。また、看護師が所持する携帯端末５０においては、上述したように、図４に示した異常報知画面が表示される。
【００６１】
一方、ＳＴＥＰ１１で、緊急度スコアＥmSが下限閾値Emth2よりも大きく、且つ上限閾値Ｅmth1よりも小さいときには、患者Ｐ異常が生じていないと判断してＳＴＥＰ１２に進む。
【００６２】
ＳＴＥＰ１２〜ＳＴＥＰ１５は、ばらつき度合算出部３４による処理である。ばらつき度合算出部３４は、ＳＴＥＰ１２でカウンタ変数ｃｔを１にし、ＳＴＥＰ１３〜ＳＴＥＰ１５のループによる処理によって、配列変数ＭＤ1〜ＭＤnの配列要素２〜ｍ＋１に保持されている測定データを、配列要素１〜ｍにシフトさせる。
【００６３】
例えば、配列変数ＭＤ1については、ＭＤ1[2]〜ＭＤ1[m+1]に保持されている測定データが、それぞれＭＤ1[1]〜ＭＤ1[m]にシフトする。配列変数ＭＤ2〜ＭＤmについても同様である。
【００６４】
ＳＴＥＰ１５でカウンタ変数ｃｔがｍ＋１になったときに図５のＳＴＥＰ６に進み、ばらつき度合算出部３４は、測定データがシフトされた配列変数ＭＤ1〜ＭＤnについて、それぞれ標準偏差σ1〜σを算出する。これにより、標準偏差σ１〜σｎが、直前の測定期間Ｔwにおける測定データに基づく値に更新される。
【００６５】
このようにして、以後は、ＳＴＥＰ７で、ナースコール親機４０からバイタルセンサ１０，１１の測定データＳＤＡＴ1〜ＳＤＡＴnを受信する毎に、ＳＴＥＰ８〜ＳＴＥＰ１０で、乖離度算出部３５により緊急度スコアＥmSが算出されて、ＳＴＥＰ１１で異常判断部３６により、患者Ｐの異常の有無がリアルタイムに判断される。そして、ＳＴＥＰ１２〜ＳＴＥＰ１５，及びＳＴＥＰ６で、ばらつき度合算出部３４により、直前の測定期間Ｔwにおける測定データに基づいて標準偏差σ1〜σnが更新される。
【００６６】
［他の実施形態］
上記実施形態では、式（４）により複数種類の生体情報の加重平均をとって緊急度スコアＥmSを算出したが、生体情報の種類ごとに緊急度スコアＥmSを算出して、患者Ｐの異常を判断するようにしてもよい。
【００６７】
図７は、ばらつき度合算出部３４、乖離度算出部３５、及び異常判断部３６による処理を、脈拍について行う例を示したものであり、縦軸が脈拍（Ｈｚ）に設定され、横軸が時間（ｔ）に設定されている。
【００６８】
図７において、ＰuSがバイタルセンサ１１による脈拍の測定値、ＰuRth1が相対的上限値、ＰuRth2が相対的下限値、ＰuAth1が絶対的上限値、ＰuAth2が絶対的下限値を示している。
【００６９】
ばらつき度合算出部３４は、所定御周期Δｔごとに、ｔ1，ｔ2，…，ｔm，ｔm+1で、ナースコール親機４０からバイタルセンサ１１の測定データを受信し、ｍ個分の測定データを受信したｔmで、測定期間Ｔwにおける脈拍の測定値の標準偏差σpを算出する（図５のＳＴＥＰ１〜ＳＴＥＰ６の処理に相当）。
【００７０】
乖離度算出部３５は、測定期間Ｔwにおける脈拍の測定値の平均値ａp＋２σpを相対的上限値ＰuRth1に設定し、ａp−２σpを相対的下限値ＰuRth2に設定する。この場合、ｔmにおける脈拍の測定値が、相対的下限値ＰuRth2〜相対的上限値ＰuRth1の範囲内であれば、測定期間Ｔwにおける脈拍のばらつき傾向に対するｔmでの脈拍の測定値の乖離度が、平常レベル（本発明の所定レベル未満）であると判断される。
【００７１】
そして、異常判断部３６は、ｔmにおける脈拍の測定値が、相対的下限値ＰuRth2〜相対的上限値ＰuRth1の範囲外となったときに、患者Ｐが異常状態であると判断する。
【００７２】
［特定症例の判断］
（１）発作性心房細動
バイタルセンサ１０による患者Ｐの心拍数数の測定データについて、上述したばらつき度合算出部３４、乖離度算出部３５、及び異常判断部３６による処理を行って、過去の測定期間Ｔwにおける心拍数のばらつき度合に対する直近の心拍数の乖離度を算出することにより、発作性心房細動による異常状態を判断することができる。
【００７３】
（２）チェーンストークス呼吸
バイタルセンサ１０による患者Ｐの呼吸数の測定データについて、上述したばらつき度合算出部３４、乖離度算出部３５、及び異常判断部３６による処理を行って、過去の測定期間Ｔwにおける呼吸数のばらつき度合に対する直近の呼吸数の乖離度を算出することにより、チェーンストークス（Cheyne-Stokes）呼吸による異常状態を判断することができる。
【００７４】
（３）起座呼吸
バイタルセンサ１０による患者Ｐの呼吸数の測定データについて、上述したばらつき度合算出部３４、乖離度算出部３５、及び異常判断部３６による処理を行って、過去の測定期間Ｔwにおける呼吸数のばらつき度合に対する直近の呼吸数の乖離度を算出し、乖離度が所定レベル以上となり、且つ、バイタルセンサ１０により患者Ｐの姿勢変化が検出されたときに、起座呼吸による異常状態であると判断することができる。
【００７５】
（４）ベッドからの転落
バイタルセンサ１０による患者Ｐの姿勢の測定データに基づいて、上述したばらつき度合算出部３４、乖離度算出部３５、及び異常判断部３６による処理を行って、過去の測定期間Ｔwにおける患者Ｐの姿勢のばらつき度合に対する直近の姿勢の乖離度を算出することにより、患者Ｐがベッドから転落する可能性が高い異常状態であると判断することができる。
【００７６】
［本発明の適用対象］
上記実施形態では、本発明の生体モニタ装置を、病院に設置されたナースコールシステムの一部として構成した例を示したが、介護施設の入所者、在宅療養者等の生体情報をモニタする場合にも、本発明の生体モニタ装置を適用することができる。
【００７７】
また、本発明は、人間以外の生体（犬、猫等）に対しても適用可能である。
【００７８】
［変形例］
上記実施形態では、本発明の生体モニタ装置をサーバの機能として構成して、バイタルセンサの測定データをネットワークを介して受信するようにしたが、ネットワークを介さずに、バイタルセンサの測定データを直接受信する構成としてもよい。
【００７９】
また、上記実施形態では、本発明のばらつき度合として標準偏差を用いたが、測定値の変動範囲（測定値の最大値−最小値）等、他の指標を用いてもよい。
【符号の説明】
【００８０】
１…ナースコールシステム、１０…（前胸部貼付型の）バイタルセンサ、１１…（リストバンド型の）バイタルセンサ、２０…ナースコール子機、３０…生体モニタ装置、３３…生体情報測定部、３４…ばらつき度合算出部、３５…乖離度算出部、３６…異常判断部、３７…ＳＮＳ制御部、４０…ナースコール親機、５０…（看護師が所持した）携帯端末。
【要約】
【課題】生体の突発的な異常を精度良く検知し得る生体モニタ装置を提供する。
【解決手段】生体情報測定部３３は、バイタルセンサ１０，１１により、患者Ｐの生体情報を所定の測定周期毎に測定して、メモリ３２に保持する。ばらつき度合算出部３４は、メモリ３２に保持された生体情報の時系列データを参照して、所定の測定期間Ｔwにおける生体情報のばらつき度合を算出する。乖離度算出部３５は、測定期間Ｔwよりも後の所定時点で測定された生体情報である判定生体情報について、測定期間Ｔwにおける生体情報のばらつき範囲からの判定生体情報の乖離度を、ばらつき度合に基づいて算出する。異常判断部３６は、乖離度が所定レベル以上となったときに、患者Ｐが異常状態であると判断する。
【選択図】  図１【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図３】
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