(57)【要約】【課題】ベッドからの転落事故に至る前に防ぐことのできる転落危険度算出システム及び通報システムを提供することを目的とする。【解決手段】転落危険度算出システム１０は、患者Ａの姿勢情報を取得するモーションセンサ１１と、取得された姿勢情報と、転落危険度を算出する危険度算出モデルによって、患者Ａの転落危険度を算出するサーバ２０と、転落危険度を出力する端末装置４０と、を備えることで、危険度をモニタリングし、患者Ａのもとに行くべきか否かを判断することができるため、患者Ａの転落を未然に防ぐことができる。【選択図】図２
2015103042.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の姿勢情報を取得する姿勢情報取得手段と、
前記姿勢情報取得手段によって取得された前記姿勢情報と、前記対象者の転落危険度を算出する危険度算出モデルによって、前記対象者の転落危険度を算出する危険度算出手段と、
前記危険度算出手段によって算出された前記対象者の転落危険度を出力する出力手段と、を備える転落危険度算出システム。
【請求項２】
前記危険度算出モデルは、アセスメントスコアのスコア毎に構築された複数の算出モデルであり、
前記転落危険度算出システムは、
前記対象者のアセスメントスコアの情報を取得するアセスメントスコア情報取得手段と、
前記アセスメントスコア情報取得手段により取得した前記アセスメントスコアに対応する前記危険度算出モデルを選択する算出モデル選択手段と、
を備え、
前記危険度算出手段は、前記算出モデル選択手段によって選択された前記危険度算出モデルを用いて前記対象者の転落危険度を算出することを特徴とする請求項１に記載の転落危険度算出システム。
【請求項３】
前記危険度算出モデルは、ファジィ推論を用いた算出モデルであることを特徴とする請求項１または２に記載の転落危険度算出システム
【請求項４】
前記転落危険度算出システムは、
前記ファジィ推論を用いた算出モデルのパラメータについて、教師データを用いて調整を行なうファジィ推論調整手段と、
前記教師データを取得する教師データ取得手段と、
を備え、
前記教師データは、所定のアセスメントスコアに対して姿勢毎に付与された教師危険度であることを特徴とする請求項３に記載の転落危険度算出システム。
【請求項５】
前記転落危険度算出システムは、
前記ファジィ推論を用いた算出モデルのパラメータについて、擬似教師データを用いて調整するファジィ推論調整手段と、
前記擬似教師データを生成する擬似教師データ生成手段と、
を備え、
前記擬似教師データは、アセスメントスコアと擬似危険度算出式を用いて、所定の姿勢に対して算出された擬似危険度からなり、
前記擬似危険度算出式は、所定のアセスメントスコアに対して姿勢毎に付与された学習データを用いて係数の調整が行なわれていることを特徴とする請求項３に記載の転落危険度算出システム。
【請求項６】
前記擬似危険度の算出に用いるアセスメントスコアは、前記アセスメントスコア情報取得手段により取得したものであることを特徴とする請求項５に記載の転落危険度算出システム。
【請求項７】
前記ファジィ推論を用いた算出モデルのパラメータの調整は、遺伝的アルゴリズムにより行なわれることを特徴とする請求項４から６の何れか１項に記載の転落危険度算出システム。
【請求項８】
前記ファジィ推論を用いた算出モデルのパラメータの調整は、ファジィニューラルネットワークにより行われることを特徴とする請求項４から６の何れか１項に記載の転落危険度算出システム。
【請求項９】
前記姿勢情報取得手段により取得される対象者の前記姿勢情報は、対象者に装着されたモーションセンサにより取得されることを特徴とする請求項１から８の何れか１項に記載の転落危険度算出システム。
【請求項１０】
請求項１から９の何れかに記載の転落危険度算出システムと、
通報判定手段と、
通報手段と、
を備える通報システムであって、
前記通報判定手段は、前記転落危険度算出システムの前記出力手段からの出力に基づいて通報を行なうか否かの判定を行い、
前記通報手段は、前記通報判定手段の判定結果に基づいて判定を行うことを特徴とする通報システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象者がベッドから転落する危険度を算出する転落危険度算出システム及びこの転落危険度算出システムを備えた通報システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療現場では、入院患者がベッドから転落してしまう事故が大きな問題になっている。このようなベッドからの転落事故を防ぐ対策として、各病院では転倒・転落アセスメントスコアが用いられている。このアセスメントスコアは、機能障害や認識力等に関する様々な項目が記載されているスコアシートを用い、看護師が患者に対する項目をチェックすることによって、患者が転倒・転落する危険度を知ることができるというものである。
【０００３】
このアセスメントスコアにより、患者毎の転落・転落の危険度を認識しておくことで、危険度の高い患者に対し、看護師はベッド周辺の配置や入院中の行動により一層の注意を払うことができる。
【０００４】
しかしながら、アセスメントスコアによって患者毎の転倒・転落の危険度が事前にわかっていたとしても、看護師は、危険度の高い患者の側で常に注意を払っているわけではないので、ベッドからの患者の転落を完全に防止することはできない。
【０００５】
このような問題を解決するものとして、特許文献１に記載されている通報装置が知られている。特許文献１の通報装置は、ベッド付近にセンサを設置しておき、センサにより患者が検知されると通報が行われるようになされている。この通報装置によれば、患者の異動を通報できるので、看護師が常に患者の側にいる必要はなくなる。
【０００６】
同じく、特許文献２に記載されているベッドモニタ装置も知られている。特許文献２のベッドモニタ装置は、ベッドの上に荷重センサを配置しておき、荷重センサの荷重分布から患者の姿勢が所定の姿勢になったかどうかを判定し、患者の姿勢が所定の姿勢になった場合には通報が行われるようになされている。このベッドモニタ装置でも看護師が常に患者の側にいる必要はなくなる。
【０００７】
この他、特許文献３に記載されている患者異常通知システムも知られている。特許文献３の患者異常通知システムは、患者がベッドから転落した等、異常な状態が検出された際に通知が行われるシステムである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００６−２６３３９６号公報
【特許文献２】特開２００１−２５８９５７号公報
【特許文献３】特開２００８−４７０９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１の通報装置は、センサによって患者の移動を検知するだけなので、その時の患者の行動が本当に危険な行動なのかどうかまではわからないため、誤検出が生じてしまうことがある。
【００１０】
また、特許文献２のベッドモニタ装置は、患者の姿勢が所定の姿勢かどうかで判定をおこなうものなので、当然ながら患者の姿勢が所定の姿勢にならなければ通報が行われることはない。したがって、判定の基準が甘く設定されると、転落の可能性が低いにも関わらず通報が行われてしまう。反対に、判定の基準が厳しく設定されると、転落の可能性が高くならなければ通報が行われないため、通報後看護師が駆けつけた時には既に患者がベッドから転落しているようなことが生じてしまう。
【００１１】
更に、特許文献３の患者異常通知システムは、患者がベッドから転落したことを判定し通知を行うものなので、当然ながらベッドからの転落を未然に防ぐものではない。
【００１２】
本願の発明者は、このような従来技術の問題点を解消すべく種々検討を重ねた結果、患者の姿勢情報から、転落の危険度を算出し、この危険度を出力することによって、このような問題を解決し得ることに想到し、本発明を完成するに至った。
【００１３】
すなわち、本発明は上記問題を解消することを課題とし、ベッドからの転落事故に至る前に防ぐことのできる転落危険度算出システム及び通報システ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】
【００１４】
上記課題を解決するため、本発明の転落危険度算出システムは、対象者の姿勢情報を取得する姿勢情報取得手段と、前記姿勢情報取得手段によって取得された前記姿勢情報と、前記対象者の転落危険度を算出する危険度算出モデルによって、前記対象者の転落危険度を算出する危険度算出手段と、前記危険度算出手段によって算出された前記対象者の転落危険度を出力する出力手段と、を備える。
【００１５】
また、本発明の転落危険度算出システムは、前記危険度算出モデルが、アセスメントスコアのスコア毎に構築された複数の算出モデルであり、前記転落危険度算出システムは、
前記対象者のアセスメントスコアの情報を取得するアセスメントスコア情報取得手段と、
前記アセスメントスコア情報取得手段により取得した前記アセスメントスコアに対応する前記危険度算出モデルを選択する算出モデル選択手段と、を備え、前記危険度算出手段は、前記算出モデル選択手段によって選択された前記危険度算出モデルを用いて前記対象者の転落危険度を算出することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明の転落危険度算出システムは、前記危険度算出モデルが、ファジィ推論を用いた算出モデルであることを特徴とする
【００１７】
また、本発明の転落危険度算出システムは、前記ファジィ推論を用いた算出モデルのパラメータについて、教師データを用いて調整を行なうファジィ推論調整手段と、前記教師データを取得する教師データ取得手段と、を備え、前記教師データは、所定のアセスメントスコアに対して姿勢毎に付与された教師危険度であることを特徴とする。
【００１８】
また、本発明の転落危険度算出システムは、前記ファジィ推論を用いた算出モデルのパラメータについて、擬似教師データを用いて調整するファジィ推論調整手段と、前記擬似教師データを生成する擬似教師データ生成手段と、を備え、前記擬似教師データは、アセスメントスコアと擬似危険度算出式を用いて、所定の姿勢に対して算出された擬似危険度からなり、前記擬似危険度算出式は、所定のアセスメントスコアに対して姿勢毎に付与された学習データを用いて係数の調整が行なわれていることを特徴とする。
【００１９】
また、本発明の転落危険度算出システムは、前記擬似危険度の算出に用いるアセスメントスコアが、前記アセスメントスコア情報取得手段により取得したものであることを特徴とする。
【００２０】
また、本発明の転落危険度算出システムは、前記ファジィ推論を用いた算出モデルのパラメータの調整が遺伝的アルゴリズムにより行なわれることを特徴とする。
【００２１】
また、本発明の転落危険度算出システムは、前記ファジィ推論を用いた算出モデルのパラメータの調整がファジィニューラルネットワークにより行われることを特徴とする。
【００２２】
また、本発明の転落危険度算出システムは、前記姿勢情報取得手段により取得される対象者の前記姿勢情報が、対象者に装着されたモーションセンサにより取得されることを特徴とする。
【００２３】
また、本発明の通報システムは、上記の何れかの転落危険度算出システムと、通報判定手段と、通報手段と、を備える通報システムであって、前記通報判定手段は、前記転落危険度算出システムの前記出力手段からの出力に基づいて通報を行なうか否かの判定を行い、前記通報手段は、前記通報判定手段の判定結果に基づいて判定を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明の転落危険度算出システムによれば、対象者の姿勢情報に基づいて、対象者の転落危険度として出力されるため、危険度をモニタリングし、対象者のもとに行くべきか否かを判断することができるため、対象者の転落を未然に防ぐことができる。また、本発明の通報システムによれば、対象者の転落を防ぐ信頼性の高い通報システムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の転落危険度算出システムの構成を示したブロック図である。
【図２】本発明の転落危険度算出システムの適用例を示した図である。
【図３】実施形態１における転落危険度算出システムの機能ブロック図である。
【図４】実施形態１における転落危険度算出システムのフローチャートである。
【図５】図５（Ａ）は患者がベッドで寝ている状態の正面図であり、図５（Ｂ）は患者がベッドで座っている状態の側面図である。
【図６】図６（Ａ）は患者がベッドの縁に座っている状態の正面図であり、図６（Ｂ）は患者がベッドの縁に座っている状態の側面図である。
【図７】実施形態１の危険度算出モデルにおけるファジィルールである。
【図８】実施形態１の危険度算出モデルにおけるメンバシップ関数である。
【図９】実施形態２における転落危険度算出システムの機能ブロック図である。
【図１０】実施形態２における転落危険度算出システムのフローチャートである。
【図１１】アセスメントスコアに用いるスコアシートの一例である。
【図１２】実施形態３における転落危険度算出システムの機能ブロック図である。
【図１３】実施形態３における転落危険度算出システムのフローチャートである。
【図１４】仮想的に作成したアセスメントスコアである。
【図１５】姿勢１〜１６の所定の姿勢である。
【図１６】姿勢１〜１６の所定の姿勢における教師危険度である。
【図１７】Ｘ軸加速度メンバシップ関数と、各関数の変更箇所を示す図である。
【図１８】図１８（Ａ）は実数値ＧＡにより構築されたベッド上の姿勢におけるメンバシップ関数であり、図１８（Ｂ）は実数値ＧＡにより構築されたベッド縁に座っている状態のメンバシップ関数である。
【図１９】図１８のメンバシップ関数を用いた算出モデルにより算出された推定危険度である。
【図２０】ファジィニューラルネットワークの構造図である。
【図２１】ファジィニューラルネットワークにより調整を行なったパラメータの算出値である。
【図２２】図２２（Ａ）はファジィニューラルネットワークにより構築されたベッド上の姿勢におけるメンバシップ関数であり、図２２（Ｂ）はファジィニューラルネットワークにより構築されたベッド縁に座っている状態のメンバシップ関数である。
【図２３】図２２のメンバシップ関数を用いた算出モデルにより算出された推定危険度である。
【図２４】実施形態４における転落危険度算出システムの機能ブロック図である。
【図２５】実施形態４における転落危険度算出システムのフローチャートである。
【図２６】設定した仮定データである。
【図２７】算出された変化率の一例である。
【図２８】算出された変化率の他の例である。
【図２９】擬似危険度算出式生成手段により行われた概念図である。
【図３０】本発明の通報システムの構成を示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の具体例を図面を用いて詳細に説明する。但し、以下に示す実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための転落危険度算出システム及び通報システムを例示するものであって、本発明をこの転落危険度算出システム及び通報システムに特定することを意図するものではない。本発明は特許請求の範囲に含まれるその他の実施形態の転落危険度算出システム及び通報システムにも等しく適応し得るものである。
【００２７】
まず、図１を参照して、転落危険度算出システム１０の基本的な構成例について説明する。図１は、転落危険度算出システム１０の構成を示したブロック図である。転落危険度算出システム１は、例えば、病院で入院中の患者や、老人介護施設で生活している高齢者、自宅で介護されている高齢者等を対象に用いられるシステムであり、対象者がベッドから転落する転落危険度を対象者の姿勢情報をもとにして算出する。
【００２８】
具体的には、転落危険度算出システム１０は、モーションセンサ１１、制御部１２、記憶部１３、入力部１４及び出力部１５を備えている。
【００２９】
モーションセンサ１１は、対象者がベッド上にいる状態での姿勢や対象者がベッドの縁に座っている状態での姿勢を、対象者の姿勢情報として取得する。なお、モーションセンサ１１の具体例については後述する。
【００３０】
制御部１２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等からなり、モーションセンサ１１により取得した対象者の姿勢情報から対象者の転落危険度を、後述する危険度算出モデルに基づいて算出するなど、転落危険度算出システム１における各種の処理をＲＯＭに記憶されているプログラムに基づいて行う。
【００３１】
記憶部１３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）のような記憶装置であり、各種のデータ等を一時的、長期的に記憶しておく。
【００３２】
入力部１４は、キーボードやタッチパネル等の入力装置からなり、後述する対象者のアセスメントスコアのチェック結果の入力等に用いる。
【００３３】
出力部１５は、表示装置やスピーカ等からなり、制御部１２で算出された転落危険度等の結果を出力する。
【００３４】
なお、転落危険度算出システム１０は、対象者の姿勢情報の取得に、モーションセンサ１１を用いているが、モーションセンサ１１以外の方法により対象者の姿勢情報を取得しても構わない。具体的には、転落危険度算出システム１０は、カメラを用いて対象者を撮影し、その画像から対象者の姿勢情報を抽出して姿勢情報を取得しても構わない。また、転落危険度算出システム１０は、対象者が使用しているベッドに荷重センサを備えたマットを配置しておき、荷重センサの出力から対象者の姿勢情報を推定して姿勢情報を取得しても構わない。ただし、カメラを用いる場合には布団により対象者を撮影できないことがあり、また荷重センサの場合には姿勢の判定が難しいというような難点がある。一方で、モーションセンサ１１にはこのような心配がなく、また取り付けも容易であるため、姿勢情報の取得には、モーションセンサ１１が好ましい。
【００３５】
次に、転落危険度算出システム１０の具体的な適用例について、図２を用いて説明する。図２は、入院患者に対する転落危険度算出システム１０の適用例を示した図である。この適用例では、転落危険度算出システム１０は、病室のベッド上にいる患者Ａの転落危険度を算出し、その算出結果を、看護師が所持する端末装置へと出力する。
【００３６】
患者Ａには、モーションセンサ１１が取り付けられている。なお、このモーションセンサ１１として、ＺＭＰ社のＩＭＵ−Ｚを用いており、モーションセンサ１１は、加速度、角速度、地磁気の各センサを有し、それぞれＸＹＺの３軸について測定することができる。また、モーションセンサ１１は、患者Ａに対して３箇所取り付けられており、胸部に１つ、足首にそれぞれ１つ取り付けられている。モーションセンサ１１は通信部を備えており、計測されたデータを患者Ａの姿勢情報としてサーバ２０へと無線通信により送信する。
【００３７】
サーバ２０は、病院の病棟にあるナースステーションに設置されているコンピュータである。サーバ２０は、転落危険度算出システム１０の制御部１２と記憶部１３と出力部１５を構成しており、モーションセンサ１１から送信された患者Ａの姿勢情報を受信すると、記憶されている危険度算出モデルを用いて、転落危険度を算出する。
【００３８】
また、サーバ２０は、病院内のネットワーク３０に接続されており、同様にネットワーク３０に接続する看護師が所持する端末装置４０へと、転落危険度を出力する。
【００３９】
端末装置４０は、例えば携帯可能な小型端末であり、液晶パネルからなる表示部４１、タッチパネルからなる入力部４２、スピーカからなる音声出力部４３を備えている。端末装置４０は、転落危険度算出システム１０の出力部１５を構成しており、サーバ２０からネットワーク３０を介して送られてきた患者Ａの転落危険度を、表示部４１や音声出力部４３を介して出力することにより、所持する看護師への報知を行なう。なお、端末装置４０は、転落危険度算出システム１０の入力部１４も構成しており、入力部４２を介して患者Ａのアセスメントスコアのチェック結果を入力し、ネットワーク３０を介してサーバ２０へと送ることができる。
【００４０】
［実施形態１］
次に、転落危険度算出システムの実施形態について図３及び図４を用いて詳しく説明する。図３は、実施形態１における転落危険度算出システム１００の機能を示したブロック図である。また、図４は、実施形態１における危険度算出システム１００のフローチャートである。この転落危険度算出システム１００は、姿勢情報取得手段１１０、危険度算出手段１２０及び出力手段１３０を備えている。
【００４１】
姿勢情報取得手段１１０は、具体的には図１及び図２で説明したモーションセンサ１１により構成されている。このモーションセンサ１１は、患者Ａの胸部に１つ、足首にそれぞれ１つずつ取り付けられている。姿勢情報取得手段１１０は、モーションセンサ１１によりＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３軸、それぞれの加速度を計測することで、患者Ａの姿勢情報を取得する。なお、本実施形態では、姿勢情報取得手段１１０は、モーションセンサ１１によって、静加速度の計測を行っている。そして、姿勢情報取得手段１１０は、モーションセンサ１１により０．１ｓ毎に計測を行っており、その都度、モーションセンサ１１の通信部を介して姿勢情報をサーバ２０へ送信する。
【００４２】
危険度算出手段１２０は、具体的には図１で説明した制御部１２、記憶部１３や、図２のサーバ２０によって構成されている。危険度算出手段１２０は、姿勢情報取得手段１１０により姿勢情報を取得すると（ステップ１１０１）、取得された姿勢情報をもとにして、患者Ａの姿勢における危険度を、記憶部１３に予め記憶されている危険度算出モデルを用いて、算出する（ステップ１１０２）。なお、この危険度算出モデルの具体例は後述するが、対象者である患者Ａの姿勢情報に基づいて危険度が算出できるのであれば、どのような算出モデルでも構わない。
【００４３】
出力手段１３０は、具体的には図１で説明した出力部１５や、図２の端末装置４０によって構成されている。出力手段１３０は、危険度算出手段１２０によって、患者Ａの危険度が算出されと、その危険度を端末装置４０の表示部４１に表示する（ステップ１１０３）。
【００４４】
なお、出力手段１３０によって表示部４１に出力される危険度は、例えば、危険度８０％、危険度３０％のような百分率表示や、危険度大、危険度小のような程度表示や、危険度によって異なる色により表すことができる。また、音声出力部４３を用いて、音声によって表すこともできる。
【００４５】
このように、転落危険度算出システム１００は、特許文献１に示された従来例のように、センサによる検知だけで通報を行うのではなく、患者Ａの姿勢情報に基づいて危険度を算出し、出力するものなので、誤検出等による誤報が生じない。
【００４６】
また、転落危険度算出システム１００は、特許文献２に示された従来例のように、単に患者の姿勢が所定の姿勢かどうかで判定を行い通報するものではないので、看護師は、端末装置４０の表示部４１に表示された患者Ａの危険度をみて、自らの判断で患者Ａのもとに行くべきか否かを判断することができる。したがって、例えば、看護師は、事前に知っている患者Ａのアセスメントスコアの結果と照らし合わせて、患者Ａがどの程度の危険度になると、患者Ａのもとに行くべきか否かを判断することもできる。
【００４７】
ここで、患者Ａの危険度を算出する危険度算出モデルの一例について、具体的に説明する。まず、本実施形態では、患者Ａの姿勢情報に基づいて危険度を算出する危険度算出モデルは、ファジィ推論による算出モデルを用いた。このファジィ推論による算出モデルは、患者Ａの静加速度と危険度により定義されたファジィルールとメンバシップ関数からなる。
【００４８】
また、本実施形態においては、患者Ａのベッド上での姿勢と、患者Ａがベッドの縁に座っている状態での姿勢とで、用いるファジィルールとメンバシップ関数がそれぞれ異なっている。
【００４９】
次に、このファジィルールとメンバシップ関数を定義した際の条件について、図５、図６を用いて説明する。図５（Ａ）は、患者Ａがベッドｂで寝ている状態の正面図であり、図５（Ｂ）は、患者Ａがベッドｂで座っている状態の側面図である。図６（Ａ）は、患者Ａがベッドｂの縁に座っている状態の正面図であり、図６（Ｂ）は、患者Ａがベッドｂの縁に座っている状態の側面図である。
【００５０】
今回、図５（Ａ）に示すように、患者Ａが使用しているベッドｂの３辺には柵（或いは壁）ｃが配置されている。そして、患者Ａは、患者Ａから見て左側だけ柵ｃのない状況になっている。
【００５１】
図５に示すように、患者Ａがベッドｂの上にいる状態の時には、姿勢情報として胸部のモーションセンサ１１のＸ軸方向及びＹ軸方向の静加速度を用いた。なお、Ｘ軸方向に関しては、患者Ａが左側（柵ｃがない側）に向くほど静加速度は−１Ｇに近づき、患者Ａが右側（柵ｃがある側）に向くほど静加速度は１Ｇに近づく。また、Ｙ軸方向に関しては、図５（Ａ）の患者Ａが寝ている状態から図５（Ｂ）の上体が起き上がった状態に近づくほど静加速度は１Ｇに近づく。
【００５２】
また、図６に示すように、患者Ａがベッドｂの縁に座っている状態の時には、姿勢情報として胸部のモーションセンサ１１のＸ軸方向及びＺ軸方向の静加速度を用いた。Ｘ軸方向に関しては、患者Ａからみて右側に上半身が傾くほど静加速度は１Ｇに近づき、患者Ａからみて左側に上半身が傾くほど静加速度は−１Ｇに近づく。また、Ｚ軸に関しては、患者Ａからみて後ろ側に上半身が傾くほど静加速度は１Ｇに近づき、患者Ａからみて前側に上半身が傾くほど静加速度は−１Ｇに近づく。
【００５３】
なお、患者Ａがベッドｂ上か、ベッドｂの縁に座っている状態かの判別は、足首のモーションセンサ１１を用いて行なった。具体的には、例えば、両足首のモーションセンサ１１の内、どちらか一方でもＹ軸の静加速度が０Ｇになっている時には患者Ａの姿勢はベッドｂ上での姿勢と考え、Ｙ軸の静加速度が両方とも１Ｇになっている時には患者Ａの姿勢はベッドｂの縁に据わっている状態での姿勢として区別した。
【００５４】
以上のような条件の下で今回用いたファジィルールを図７に、メンバシップ関数を図８に示す。なお、図８のメンバシップ関数に関しては、患者Ａがベッドｂの縁に座っている状態でのＸ軸の加速度におけるメンバシップ関数を示している。
【００５５】
このように、患者Ａの危険度を算出する危険度算出モデルとして、ファジィ推論を用いた算出モデルとする利点として、看護師のノウハウなどの経験的な知識をルールとして記述でき、看護師の「スキル」をモデル化するのに適しているためである。
【００５６】
［実施形態２］
次に、転落危険度算出システムの他の実施形態について図９及び図１０を用いて説明する。図９は、実施形態２における転落危険度算出システム２００の機能を示したブロック図である。また、図１０は、実施形態２における危険度算出システム２００のフローチャートである。この転落危険度算出システム２００は、姿勢情報取得手段２１０、危険度算出手段２２０、出力手段２３０、アセスメントスコア情報取得手段２４０、ファジィ推論モデル選択手段２５０、ファジィ推論モデル記憶手段２６０を備えている。
【００５７】
ところで、現在、医療現場において、患者が入院した際、患者の転倒・転落可能性を調査する目的で「転倒・転落アセスメントスコア」の作成が義務付けられている。「転倒・転落アセスメントスコア」は、機能障害や認識力等に関する様々な項目が記載されているスコアシートを用いて行なわれる。このスコアシートを用いて、患者毎に項目のチェックを行い評価することで、看護師は、患者の転倒・転落可能性を考えてベッド周辺の配置や、入院中の行動に注意を払う。つまり、看護師は患者の転倒・転落危険性を示している「転倒・転落アセスメント」に基づいて、患者の姿勢が危険な姿勢か否かの判断を行なっている。このような看護師の「スキル」を転落危険度算出システムにも活かすことで、より一層信頼性の高い患者の転落危険度を算出することが可能になる。そこで、実施形態２の転落危険度算出システム２００では、この看護師の「スキル」を活かした転倒・転落アセスメントスコアを利用したシステムになっている。
【００５８】
姿勢情報取得手段２１０、危険度算出手段２２０及び出力手段２３０は、実施形態１の危険度算出システム１００における姿勢情報取得手段１１０、危険度算出手段１２０、出力手段１３０と同様である。また、本実施形態でも、危険度算出モデルは、ファジィ推論による算出モデルである。
【００５９】
アセスメントスコア情報取得手段２４０は、図１で説明した入力部１４や、図２で説明した端末装置４０の表示部４１及び入力部４２で構成されている。このアセスメントスコア情報取得手段２４０は、機能障害や認識力等に関する様々な項目が記載されているスコアシートを用い、患者毎に確認されたアセスメントスコアの結果を取得する。具体的には、端末装置４０の表示部４１にスコアシートが表示され、看護師が入力部４２を介して各項目の確認を行ない、この記入結果をサーバ２０へ送信することにより、患者毎のアセスメントスコア情報を取得する（ステップ２１０１）
【００６０】
図１１はアセスメントスコアに用いられるスコアシートの一例である。このような項目からなるスコアシートが、端末装置４０の表示部４１へ表示され、看護師が入力部４２を介して、各評価内容の該当項目へチェックを行なうと、評価値に基づいて自動的に合計点が算出される。そして、各項目へのチェック結果も含め、サーバ２０へ送信される。なお、スコアシートは、現時点で統一されたものはなく、各病院によって異なっている。したがって、評価項目の数についても、図１１のスコアシートよりも多いスコアシートや、少ないスコアシート等様々なものあり、多種類のスコアシートが存在している。
【００６１】
ファジィ推論モデル選択手段２５０は、図１で説明した制御部１２や、図２で説明したサーバ２０で構成されている。また、ファジィ推論モデル記憶手段２６０は、図１で説明した記憶部１３や、図２で説明したサーバ２０で構成されている。
【００６２】
実施形態１で説明したファジィ推論を用いた算出モデルは、アセスメントスコアの記入結果とは関係のない、一つのファジィルールとメンバシップ関数により患者の危険度を算出していた。しかしながら、看護師は、患者の「転倒・転落アセスメントスコア」に基づいて「患者の姿勢」から危険度を知識的、経験的に導出している。つまり、看護師が無意識に行なう転落の危険性の判断には、アセスメントスコアの結果と、患者の姿勢とが大きく関連しているものと思われる。
【００６３】
そこで、転落危険度算出システム２００においても、看護師のこのような判断に近づけるため、ファジィ推論モデル記憶手段２６０には、図１１で示したアセスメントスコアの結果のパターンにそれぞれ対応する算出モデルが予め記憶されている。
【００６４】
そして、ファジィ推論モデル選択手段２５０は、アセスメントスコア情報取得手段２４０により取得されたアセスメントスコアの結果のパターンと同じパターンの算出モデルを、ファジィ推論モデル記憶手段２６０から選択する（ステップ２１０２）。なお、ここで選択された算出モデルは、記憶部１３を構成するＲＡＭ等に一時的に記憶されることになる。
【００６５】
そして、姿勢情報取得手段２１０により、患者の姿勢情報が取得されると（ステップ２１０３）、ステップ２１０２で選択された算出モデルを用いて危険度の算出が行なわれ（ステップ２１０４）、算出された危険度が出力される（ステップ２１０５）。
【００６６】
このように、実施形態２の転落危険度算出システム２００は、アセスメントスコアの結果のパターンに対応した算出モデルを記憶しておき、記入された結果と同じパターンの算出モデルを選択して、危険度の算出を行うことができるため、看護師が行っている判断により一層近づくことができる。
【００６７】
［実施形態３］
次に、転落危険度算出システムの他の実施形態について図１２及び図１３を用いて説明する。図１２は、実施形態３における転落危険度算出システム３００の機能を示したブロック図である。また、図１３は、実施形態３における危険度算出システム３００のフローチャートである。この転落危険度算出システム３００は、姿勢情報取得手段３１０、危険度算出手段３２０、出力手段３３０、アセスメントスコア情報取得手段３４０、ファジィ推論モデル選択手段３５０、ファジィ推論モデル記憶手段３６０、教師データ取得手段３７０、ファジィ推論モデル調整手段３８０を備えている。
【００６８】
実施形態１や実施形態２の転落危険度算出システムでは、患者の姿勢情報から危険度を算出する際の危険度算出モデルとして、ファジィ推論による算出モデルを用いて説明を行なった。
【００６９】
ファジィ推論においては、ファジィルールやメンバシップ関数の設定や調整を行なうことで、推論結果がより最適となるような作業が行われている。実施形態１、実施形態２においては、このような作業を試行錯誤により行い、調整が行われた後のファジィルールやメンバシップ関数を用いても構わないが、転落危険度算出システム３００は、ファジィ推論のパラメータの調整作業が行えるようにするため、教師データ取得手段３７０と、ファジィ推論モデル調整手段３８０を備えている。
【００７０】
姿勢情報取得手段３１０、危険度算出手段３２０、出力手段３３０、アセスメントスコア情報取得手段３４０、ファジィ推論モデル選択手段３５０及びファジィ推論モデル記憶手段３６０は、実施形態２の危険度算出システム２００における姿勢情報取得手段２１０、危険度算出手段２２０、出力手段２３０、アセスメントスコア情報取得手段２４０、ファジィ推論モデル選択手段２５０及びファジィ推論モデル記憶手段２６０と同様である。
【００７１】
教師データ取得手段３７０は、図１で説明した入力部１４や、図２で説明した端末装置４０の表示部４１、入力部４２で構成されている。教師データ取得手段３７０は、ファジィ推論モデル調整手段３８０で行われるアセスメントスコアの記入結果毎にファジィ推論モデルの調整を行なうために用いる教師データを取得する。
【００７２】
この教師データとは、あるアセスメントスコアに対する所定の姿勢毎の危険度（教師危険度）のことである。より具体的には、教師データは、仮想的に作成したアセスメントスコアの患者を仮定し、この患者における所定の姿勢はどの程度の危険度であるかを、０〜１００％で表したものである。
【００７３】
本実施形態における教師データの一例を図１４に示す。図１４は、仮想的に作成したアセスメントスコアである。この図１４のスコアシートの患者がベッドにいるものと仮定し、図１５に示した所定の姿勢１〜１６それぞれの姿勢での危険度（教師危険度）の結果を図１６に示す。なお、図１６には姿勢１〜１６における各姿勢の状態についての説明と、各危険度を示している。そして、このような教師データを、アセスメントスコアのパターン毎に取得していく。
【００７４】
なお、図１５の姿勢１〜９はベッド上での姿勢であり、姿勢１０〜１６はベッド縁に座っている状態での姿勢である。また、本実施形態では所定の姿勢として姿勢１〜１６としているが、より多くの姿勢を想定し教師データを取得しても構わない。また、図１６に示した所定の姿勢における各危険度は一人の看護師から取得したものだが、複数の看護師から取得し、その各平均値を教師データとしても構わない。
【００７５】
危険度算出システム３００は、このような教師データを教師データ取得手段３７０により取得する。この教師データ取得手段３７０は、具体的には、端末装置４０の表示部４１に、仮想的に作成した図１４のアセスメントスコアを表示するとともに、図１５に示した姿勢１〜１６の所定の姿勢における危険度を看護師が入力部４２を介して入力し、この入力結果をサーバ２０へ送信することにより、教師データを取得する（ステップ３１０１）。
【００７６】
なお、本実施形態においては、端末装置４０を用いて教師データを取得した例を示したが、このような取得例に限定されるものではない。例えば、看護師に仮想的に作成したアセスメントスコアと、所定の姿勢を事前に見せ、危険度を記入させ、その記入結果をサーバ２０が備える入力部を用いて、入力する構成でも構わない。
【００７７】
転落危険度算出システム３００は、教師データ取得手段３７０により取得された教師データをもとに、ファジィ推論モデル調整手段３８０において、ファジィ推論モデルの調整を行なう（ステップ３１０２）
【００７８】
ファジィ推論モデル調整手段３８０は、図１で説明した制御部１２や、図２で説明したサーバ２０で構成されている。なお、ファジィ推論モデルの具体的な調整例は、後述する。転落危険度算出システム３００は、アセスメントスコア毎に、それぞれ教師データを用いてファジィ推論モデルの調整を行い、調整後のファジィ推論モデルをファジィ推論モデル記憶手段３６０に記憶しておく（ステップ３１０３）。
【００７９】
そして、アセスメントスコア情報取得手段３４０によって患者Ａのアセスメントスコア情報を取得すると（ステップ３１０４）、ファジィ推論モデル記憶手段３６０に記憶された推論モデルの中から、患者Ａのアセスメントスコアと同じパターンからなる推論モデルをファジィ推論モデル選択手段３５０は、選択する（ステップ３１０５）。
【００８０】
そして、姿勢情報取得手段３１０によって患者Ａの姿勢情報を取得すると（ステップ３１０６）、危険度算出手段３２０は、ファジィ推論モデル選択手段３５０により選択された推論モデルを用いて、患者Ａの危険度を算出し（ステップ３１０７）、その危険度を出力手段３３０により出力する（ステップ３１０８）。
【００８１】
このように、本実施形態の転落危険度算出システム３００は、ファジィ推論を用いた算出モデルに対して、教師データを取得し、最適化の調整が行われているため、看護師が行っている判断により一層近づくことができる。
【００８２】
ここで、取得した教師データを用いたファジイ推論モデルの調整例を具体的に説明する。なお、ファジィ推論モデルのパラメータ調整の方法は、様々な方法があるため、どの方法を用いても構わない。本実施形態においては、実数値ＧＡ（Genetic Algorithm：遺伝的アルゴリズム）を用いる方法と、ＦＮＮ（ファジィニューラルネットワーク）を用いる方法により、ファジィ推論モデルの調整を行なった。
【００８３】
まずは、実数値ＧＡについて説明する。遺伝的アルゴリズムとは、生物が環境に適応し進化していく過程を工学的に模倣した学習アルゴリズムである。自然界における生物の進化過程では、個体の集合の中で環境に適応した固体が高い確率で生き残り、次の世代に子を残す。このメカニズムをモデル化し、環境に対して最もよく適応した固体、すなわち目的関数に対して最適値を与えるような解を求めようというのがＧＡの概念である。
【００８４】
実数値ＧＡを用いた処理の手順は、
１．教師データで取得した教師危険度を、ＧＡの評価関数に用いた。
２．メンバシップ関数の幅と高さをパラメータとするＧＡにより、パラメータの変更を行なった。
３．評価関数で、ＧＡより算出されたパラメータでメンバシップ関数を作成し、教師データの姿勢で危険度算出を行い、算出された危険度と、看護師の設定した危険度の誤差を求めた。
４．誤差の総和が終了条件を満たすか、最大世代数まで達したときの最も評価の高い（誤差が小さい）パラメータを採用した。
【００８５】
調整するパラメータは、例えば患者がベッドの縁に座っている状態であれば、３つのメンバシップ関数（Ｘ軸加速度、Ｚ軸加速度、危険度）の直線の幅と高さであり、メンバシップ関数の個数×変更する幅と高さ＝３×７＝２１項目になる。図１７は、Ｘ軸加速度メンバシップ関数と、各関数の変更箇所を説明する図である。Ｘ軸加速度のメンバシップ関数は、図１７の様に３つの関数（ＮＥ、ZＥ、ＰＯ）により構成されており、この３つの関数の幅と高さを実数値ＧＡにより変更を行なった。また、同様にＺ軸加速度、危険度についても変更を行なった。
【００８６】
この実数値ＧＡにより構築されたメンバシップ関数を図１８に示す。図１８（Ａ）は、ベッド上の姿勢におけるメンバッシップ関数であり、図１８（Ｂ）は、ベッド縁に座っている状態のメンバシップ関数である。また、図１８に示すメンバシップ関数を用いた算出モデルによって算出された危険度（推定危険度）を図１９に示す。なお、図１９は、推定危険度だけでなく、検証結果として、ベッド上の姿勢における姿勢１〜９とベッド縁に座っている姿勢１０〜１６の教師データと、推定危険度との誤差も併せて示す。図１９からわかるように、教師データとの誤差は最大で６％であり、実数値ＧＡによる学習精度が高いことが確認できた。
【００８７】
次に、ファジィニューラルネットワークについて説明する。ファジィニューラルネットワークは、「人間のあいまいさをＩＦ−ＴＨＥＮルールにより言語的に表現できるという特徴を持つファジィ推論」と「学習機能により任意の入出力関係を同定できるといった特徴を持つニューラルネットワーク」を組み合わせた手法である。特徴として、ニューラルネットワークの学習によるファジィルールの同定およびメンバシップ関数の自動調整が可能である。
【００８８】
図２０は、今回構築したファジィニューラルネットワークの構造図である。入力（x１、ｘ２）として加速度（姿勢）、出力（ｙ*）として教師危険度を与えて学習を行なった。また、関数としてシグモイド関数を用いた。また、ファジィニューラルネットワークでは、ωｃ、ωｇ、ωｂの３種類の重みを誤差逆伝搬法（ＢＰ法）で調整していくことで、メンバシップ関数の調整及びファジィルールの同定を行った。
【００８９】
このファジィニューラルネットワークにより調整を行なったωｃ、ωｇ、ωｂの算出値を図２１に示す。また、ファジィニューラルネットワークにより構築されたメンバシップ関数の一部を図２２に示す。図２２（A）はベッド上での姿勢で用いるX軸加速度と、Y軸加速度におけるメンバシップ関数であり、図２２（B）はベッド縁に座っている状態で用いるＸ軸加速度と、Ｚ軸加速度に関するメンバシップ関数である。また、ファジィニューラルネットワークにより調整を行なった算出モデルによって算出された危険度（推定危険度）を図２３に示す。なお、図２３は推定危険度だけでなく、検証結果として、姿勢１〜１６の教師データと、推定危険度との誤差も併せて示す。図２３からわかるように使用した教師データとの誤差は最大で１３％であり、実数値ＧＡに比べると大きくなってはいるが、許容できる範囲であった。
【００９０】
以上のことから、ファジィ推論モデルのパラメータ調整を実数値ＧＡで行なうと、メンバシップ関数の調整自由度が高いため、モデル精度が高いことがわかる。また、ファジィニューラルネットワークで行なうと、実数値ＧＡに比べるとモデル精度が多少劣るが、ファジィルールも含めて教師データに基づき決定することができる。
【００９１】
［実施形態４］
次に、転落危険度算出システムの他の実施形態について図２４及び図２５を用いて説明する。図２４は、実施形態４における転落危険度算出システム４００の機能を示したブロック図である。また、図２５は、実施形態４における危険度算出システム４００のフローチャートである。この転落危険度算出システム４００は、姿勢情報取得手段４１０、危険度算出手段４２０、出力手段４３０、アセスメントスコア情報取得手段４４０、ファジィ推論モデル選択手段４５０、ファジィ推論モデル記憶手段４６０、ファジィ推論モデル調整手段４７０及び擬似教師データ生成手段４８０を備えている。
【００９２】
ここで、実施形態３の転落危険度算出システム３００では、ファジィ推論モデルの調整を行なうにあたり、教師データ取得手段３７０により教師データの取得を行った。この教師データとは、アセスメントスコアの結果に対する所定の姿勢毎の危険度（教師危険度）である。したがって、アセスメントスコアの結果が異なれば、所定の姿勢における教師危険度も異なる。この点、実施形態３では、教師データを、アセスメントスコアの結果のパターン毎に全て取得している。そして、この教師データは、看護師が端末装置４０の入力部４２を介して入力することになる。
【００９３】
しかしながら、図１１にスコアシートの一例を示しているが、スコアシートは各病院によって項目数が異なっている。項目数の少ないスコアシートであれば、このスコアシートにおける記入結果の全パターンを用いて、教師データを取得することも可能であるが、図１１のスコアシートのように４９項目（評価項目の年齢から坐位バランスまで）もあると、アセスメントスコアの全パターンを用いて、教師データを取得することは、非常に多くのパターンがあるために、看護師による入力は難しい。なお、看護師により入力可能な現実的な数としては、１００パターン程度ではないかと考える。
【００９４】
そこで、実施形態４の転落危険度算出システム４００は、擬似教師データ生成手段４８０を備え、ファジィ推論モデル調整手段４７０でファジィ推論モデルの調整を行なうにあたり、教師データとして、擬似教師データ生成手段４８０により擬似的に生成した擬似教師データを用いることで、教師データの取得の簡略化を図っている。
【００９５】
まず、姿勢情報取得手段４１０、危険度算出手段４２０、出力手段４３０、アセスメントスコア情報取得手段４４０、ファジィ推論モデル選択手段４５０、ファジィ推論モデル記憶手段４６０及びファジィ推論モデル調整手段４７０は、実施形態３の危険度算出システム３００における姿勢情報取得手段３１０、危険度算出手段３２０、出力手段３３０、アセスメントスコア情報取得手段３４０、ファジィ推論モデル選択手段３５０、ファジィ推論モデル記憶手段３６０及びファジィ推論モデル調整手段３８０と同様である。
【００９６】
擬似教師データ生成手段４８０は、擬似教師データを生成するための擬似危険度算出式を作成する擬似危険度算出式作成手段４８１と、擬似危険度算出式を作成するために必要となる学習データ取得手段４８２と、仮定データ生成手段４８３と、を備えている。
【００９７】
擬似教師データ生成手段４８０により擬似教師データを生成する点について説明する。
【００９８】
最初に、擬似教師データを生成するための擬似危険度算出式を擬似危険度算出式作成手段４８１により作成する。
【００９９】
まず、スコアシートにおける項目数を要素数（図１１のスコアシートの場合４９）とし、各要素の中身を変化率とした遺伝子を定義する。
【０１００】
【数１】
2015103042.tif 000003
【０１０１】
なお、（１）式におけるデフォルト値Ｄとは、各姿勢における危険度の最小値（スコアシートにチェックがない場合の危険度）であり、チェックされた項目の変化率をＤに加算していくことで、擬似危険度ｙ*pを算出する。デフォルト値Ｄの設定については、例えば、チェックシートにチェックの付いていない場合の危険度評価を看護師に行ってもらい、その評価値をデフォルト値Ｄとして設定しておくことが考えられる。
【０１０２】
次に、学習データ取得手段４８２により学習データを取得する。この学習データは、看護師が評価した危険度であり、あるパターンのアセスメントスコアにおいて姿勢１〜１６それぞれの危険度である。この学習データとして、本実施形態では１００パターンのアセスメントスコアを用いて、姿勢１〜１６の危険度を看護師によって評価したものを用いた。なお、具体的な学習データの取得は、実施形態３の教師データ取得手段３７０のように、端末装置４０を利用したり、或いはサーバ２０を利用したりして取得される。また、図２６は学習データ取得手段４８２によって取得された学習データの一部である。
【０１０３】
擬似危険度算出式作成手段４８１は、この学習データ取得手段４８２により取得した学習データの危険度を真値ｙｐとし、以下の式（２）の平均誤差Eｒｒが最小となる変化率（式（１）のμｉ）の組合せを実数値ＧＡにより求めていくことで、擬似危険度算出式を作成する。
【数２】
2015103042.tif 000004
【０１０４】
なお、本実施形態では、この実数値ＧＡの設定として、世代交代モデルをエリート戦略、交叉方法をＳＰＸ法、最大世代数を２００００、個体数を１０００、次元数を４９、終了条件を式（２）における平均誤差≦０．５％、仮定データ数を１００、初期乱数範囲を０．０−２０．０、とした。擬似危険度算出式作成手段４８１では、この実数値ＧＡによる各項目の変化率を算出することで、姿勢１〜１６の姿勢毎に式（１）が作成される。
【０１０５】
ここで、算出された変化率の一例を図２７、図２８に示す。図２７は図１５に示した姿勢８（ベッド上で降りる側に傾く（小））の変化率であり、図２８は図１５に示した姿勢１２（ベッド縁で真横に上体が傾く（大））の変化率である。なお、この時、式（１）のデフォルト値はＤ＝０であった。
【０１０６】
次に、仮定データ生成手段４８３により仮定データを取得する。この仮定データは、学習データ取得手段４８２による学習データの取得の際に用いられていない未知のチェックパターンからなるアセスメントスコアであり、サーバ２０等で作成される。そして、擬似教師データ生成手段４８０では、この未知のアセスメントスコアを、擬似危険度算出式作成手段４８１で作成された擬似危険度算出式に入力することにより、擬似危険度が算出できるため、アセスメントスコアの全パターンを網羅する擬似教師データが生成されることになる。なお、変化率を算出するために用いた学習データによって得た擬似危険度と、危険度の真値との平均誤差（式（２）によって得られるＥｒｒ）は、０．９３％、最大誤差は３．２６％であった。
【０１０７】
以上のように、学習データ取得手段４８２により取得した学習データを用いて擬似危険度算出式作成手段４８１は、擬似危険度算出式である式（１）の変化率を算出し、式（１）を作成する。なお、擬似危険度算出式作成手段４８１は、このような危険度算出式を図１５の姿勢１〜１６のそれぞれに作成しておく。また、擬似危険度算出式生成手段４８１により行われた概念を図２９に示す。
【０１０８】
そして、図２９にも示すように、姿勢毎にアセスメントスコアの違いによる危険度の算出が行なえるようになり、擬似教師データ生成手段４８０は、擬似危険度算出式作成手段４８１により作成された式と、仮定データ生成手段４８３で生成された仮定データである未知のチェックパターンからなるアセスメントスコアを用いて、アセスメントスコアの全パターンを網羅する擬似教師データを生成する。
【０１０９】
あとは実施形態３と同様に、擬似教師データ生成手段４８０により生成した擬似教師データを用いて、ファジィ推論モデル調整手段４７０により、ファジィ推論モデルの調整を行なう（ステップ４１０１）。そして、この調整されたファジィ推論モデルをファジィ推論モデル記憶手段に記憶しておく（ステップ４１０２）。そして、アセスメントスコア情報取得手段４４０により患者Ａのアセスメントスコア情報を取得すると（ステップ４１０３）、ファジィ推論モデル記憶手段４６０に記憶された推論モデルの中から、患者Ａのアセスメントスコアと同じアセスメントスコアからなる推論モデルをファジィ推論モデル選択手段４５０は選択する（ステップ４１０４）。
【０１１０】
そして、姿勢情報取得手段４１０によって患者Ａの姿勢情報を取得すると（ステップ４１０５）、危険度算出手段４２０は、ファジィ推論モデル選択手段４５０により選択された推論モデルを用いて、患者Ａの危険度を算出し（ステップ４１０６）、その危険度を出力手段４３０により出力する（ステップ４１０７）。
【０１１１】
なお、図２４に示す本実施形態は、予め全てのパターンのアセスメントスコアに対応する擬似教師データを生成し、アセスメントスコア毎にファジィ推論モデルの調整を行い（ファジィ推論モデル調整手段４７０）、調整の行われたファジィ推論モデルを記憶する（ファジィ推論モデル記憶手段４６０）構成である。このような構成は、アセスメントスコア情報取得手段４４０により患者Ａのアセスメントスコア情報が取得されると、ファジィ推論モデル選択手段４５０でのファジィ推論モデルの選択は容易であるが、ファジィ推論モデル記憶手段４６０に予め記憶しておくデータ量が多くなってしまう。そこで、転落危険度算出システムは、アセスメントスコア情報取得手段４４０により患者Ａのアセスメントスコア情報が取得されると、擬似教師データ生成手段４８０により、患者Ａに該当するアセスメントスコアの擬似教師データのみを生成し、この擬似教師データだけを用いて、患者Ａに該当するアセスメントスコアのファジィ推論モデルについて調整を行なうような構成でも構わない。このような構成であれば、転落危険度算出システムは、予め記憶しておくデータ量を減らすことができる。
【０１１２】
ここで、本実施形態は、擬似危険度算出式作成手段４８１で、式（１）の変化率の最適解を実数値ＧＡにより算出した。この最適解を求めたことにより、姿勢毎にアセスメントスコアのどの項目が重要であるのかを可視化することができた。つまり、変化率が高いということは評価における重要度が高いということであり、看護師の判断において、重視される項目であることがわかる。このことは、例えば新人の看護師に対する教育の場面において、スコアシートのどの項目を重要視すべきかという指導に利用することができる。また、図１１に示すような項目の多いスコアシートから、重要度の高い項目を更に抜き出すことで、簡略化されたスコアシートの作成に利用することができる。なお、最適解を求める方法としては、実数値ＧＡを用いたが、総当り方法によって求めても構わない。
【０１１３】
次に、実施形態１〜４の転落危険度算出システムを用いて実現される通報システムの実施形態について図３０を用いて説明する。図３０は、本実施形態における通報システム５００の機能を示したブロック図である。
【０１１４】
通報システム５００は、転落危険度算出システム５１０と、通報判定手段５２０と、通報手段５３０を備えている。なお、この通報システム５００は、図２で示した転落危険度システムを利用して実現することも可能である。したがって、図３０とともに、図２を用いて説明を行なう。
【０１１５】
転落危険度算出システム５１０は、実施形態１〜４に示した転落危険度算出システムの何れかのシステムを利用することができる。
【０１１６】
通報判定手段５２０は、転落危険度算出システム５１０を構成する出力手段から出力された危険度のデータが入力されると、この危険度が予め設定しておいた危険度を超えたか否かの判定を行う。そして、通報判定手段５２０は、予め設定しておいた危険度を超えたと判定された場合に通報指示の信号を出力する。なお、通報判定手段５２０は、例えば図２のサーバ２０により構成される。
【０１１７】
通報手段５３０は、通報手段を備えており、通報判定手段５２０から出力された通報指示の信号を受信すると、通報手段を用いて通報を行なう。通報手段５３０は、具体的には図２の端末装置４０の音声出力部４３や、サーバ２０が設置されたナースステーションに設けられた通報装置や、患者Ａが使用している病室やその周辺に配置した通報装置等で、構成することができる。
【０１１８】
そして、看護師は、通報手段５３０により通報が行われると、患者Ａに転落の危険性があることを知ることがきるため、転落に至る前に患者Ａのもとへ駆けつけることが可能になる。
【０１１９】
以上のように、本実施形態における転落危険度算出システムによれば、対象者の姿勢情報に基づいて、対象者の転落危険度として出力されるため、危険度をモニタリングし、対象者のもとに行くべきか否かを判断することができるため、対象者の転落を未然に防ぐことができる。また、本実施形態における通報システムによれば、対象者の転落を防ぐ信頼性の高い通報システムを実現することができる。
【符号の説明】
【０１２０】
１０、１００、２００、３００、４００、５１０…転落危険度算出システム
１１…モーションセンサ
１２…制御部
１３…記憶部
１４…入力部
１５…出力部
２０…サーバ
３０…ネットワーク
４０…端末装置
４１…表示部
４２…入力部
４３…音声出力部
１１０、２１０、３１０、４１０…姿勢情報取得手段
１２０、２２０、３２０、４２０…危険度算出手段
１３０、２３０、３３０、４３０…出力手段
２４０、３４０、４４０…アセスメントスコア情報取得手段
２５０、３５０、４５０…ファジィ推論モデル選択手段
２６０、３６０、４６０…ファジィ推論モデル記憶手段
３７０…教師データ取得手段
３８０、４７０…ファジィ推論モデル調整手段
４８０…擬似教師データ生成手段
４８１…擬似危険度算出式作成手段
４８２…学習データ取得手段
４８３…仮定データ生成手段
５００…通報システム
５２０…通報判定手段
５３０…通報手段
【図１】
2015103042.tif 000005
【図２】
2015103042.tif 000006
【図３】
2015103042.tif 000007
【図４】
2015103042.tif 000008
【図５】
2015103042.tif 000009
【図６】
2015103042.tif 000010
【図９】
2015103042.tif 000011
【図１０】
2015103042.tif 000012
【図１２】
2015103042.tif 000013
【図１３】
2015103042.tif 000014
【図２４】
2015103042.tif 000015
【図２５】
2015103042.tif 000016
【図３０】
2015103042.tif 000017
【図７】
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【図８】
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【図１１】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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