(57)【要約】      （修正有）【課題】気象予報データを用いて心停止の起こりやすさを予測する情報処理システムを提供する。【解決手段】情報処理システム１において、管理コンピュータ２は、気象予報データの入力を受け付ける入力処理部２１と、入力を受け付けた気象予報データを用いて心停止の発生可能性を予測する予測処理部２２と、予測処理部２２における予測処理を実行するための事前の学習処理を実行する学習処理部２０と、予測した心停止の発生可能性を示す情報を出力する出力処理部22と、を有する。【選択図】図１
2022000730.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
気象予報データを用いて心停止の発生可能性を予測する情報処理システムであって，
気象予報データの入力を受け付ける入力処理部と，
前記入力を受け付けた気象予報データを用いて心停止の発生可能性を予測する予測処理部と，
前記予測した心停止の発生可能性を示す情報を出力する出力処理部と，
を有することを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
前記予測処理部は，
過去の気象データと心停止の発生を示すデータを含む過去の救急搬送データとを用いた学習用データにより機械学習された予測モデルを用いて，前記心停止の発生可能性を予測する予測処理を実行する，
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記出力処理部は，
前記心停止の発生可能性を示す情報を受付装置に通知し，
前記受付装置は，
前記心停止の発生可能性を示す情報が所定の条件を充足した場合に，前記心停止の発生可能性を示す情報の出力または心停止検出装置の使用を促す出力を行う，
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記受付装置は，
心停止検出装置から心停止の発生を検出したことの通知を受け付けると，あらかじめ定めた通報先に通報を行う，
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
心停止検出装置は，
心停止の発生を検出すると，あらかじめ定めた通報先に通報を行う，
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記通報先は，救急指令センター，医療機関またはあらかじめ定めた人のいずれかであり，
前記心停止検出装置の使用者の属性情報と，心停止の発生とを含む内容を通報する，
ことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記過去の気象データとして，
天候，気温，湿度，風速，風向，気圧，降水量のうちいずれか一以上を含む，
ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記救急搬送データとして，
救急搬送された人の性別および／または年齢若しくは年代を含む，
ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記学習用データには，さらに，
曜日を含む，
ことを特徴とする請求項２から請求項８のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項１０】
コンピュータを，
気象予報データの入力を受け付ける入力処理部，
前記入力を受け付けた気象予報データを用いて心停止の発生可能性を予測する予測処理部，
前記予測した心停止の発生可能性を示す情報を出力する出力処理部，
として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項１１】
コンピュータを，
過去の気象データと心停止の発生を示すデータを含む過去の救急搬送データとを用いた学習用データにより機械学習した予測モデルに対して，気象予報データを入力値として入力することで得られた心停止の発生可能性を示す情報を受け付ける手段，
前記受け付けた心停止の発生可能性の情報を表示する手段，
として機能させることを特徴とするアプリケーションプログラム。
【請求項１２】
前記アプリケーションプログラムは，
心停止検出装置で検出した心停止の発生の情報を受け付けると，あらかじめ定めた通報先に通報を行う手段，
を有することを特徴とする請求項１１に記載のアプリケーションプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，心停止の起こりやすさを予測する情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
心停止が発生したときには，直ちに心臓マッサージなどの適切な処置が行われないと，死に至る。また死に至らなくても，患者に重篤な後遺症が残ることがある。
【０００３】
病院内で心停止が発生した場合には，医師や看護師などの医療従事者がすぐに気づくので処置が行われる。しかし，病院外，たとえば自宅や外出先などで心停止が発生した場合には，誰も気づかずにそのまま死に至るなど，重篤な結果の発生が否めない。
【０００４】
そこで下記非特許文献１に記載のように，病院外における心停止症例の蘇生にかかわるデータの収集，検証により，救命率の向上を目指すことが行われている。
【０００５】
また，下記非特許文献２のように，携帯用の小型心電図装置（ホルター心電図装置）を用いて一定時間，たとえば２４時間の心電図を記録することも行われている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】日本救急医学会，”ＪＡＡＭ多施設共同院外心停止（ＯＨＣＡ）レスジストリ”，[online]，インターネット＜ＵＲＬ：http://www.jaamohca-web.com/ohca＞
【非特許文献２】公益財団法人世田谷区保健センター，”ホルター心電図”，[online]，インターネット＜ＵＲＬ：http://www.setagayaku-hokencenter.or.jp/thorough/heart.html＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述の非特許文献１に示すように，病院外での心停止の症例を収集，検証することは行われている。しかし，現在のところ，心停止の起こりやすさ（心停止の発生可能性）の予測が行われているわけではない。
【０００８】
また，携帯型の小型心電計を用いた場合でも，一定時間の心電図変化を記録することはできるが，２４時間３６５日常時装着することに向いていない。また，心電図変化を記録することが主目的であり，心停止の発生可能性（心停止の危険度）が高いか否かを予測するものではない。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
そこで本発明者らは，上記課題に鑑み，気象と心停止の発生の関係に着目し，気象データを用いて，心停止の発生可能性を予測する情報処理システムを発明した。また，かかる予測結果を多面的に活用する情報処理システムを発明した。
【００１０】
第１の発明は，気象予報データを用いて心停止の発生可能性を予測する情報処理システムであって，気象予報データの入力を受け付ける入力処理部と，前記入力を受け付けた気象予報データを用いて心停止の発生可能性を予測する予測処理部と，前記予測した心停止の発生可能性を示す情報を出力する出力処理部と，を有する情報処理システムである。
【００１１】
本発明者は，気象と心停止の発生とに関係があることに着目し，気象予報データを入力することで心停止の発生可能性を予測することを可能とした。これによって，病院外にいる心停止のリスクがある人あるいはその周囲の人に対して注意を促すことができるので，救命率の向上につなげることができる。また，心停止の発生可能性を救急隊や医療機関に対して通知することで，心停止で搬送される患者が多くなることを認識させられるので，あらかじめその準備をしておくことができる。
【００１２】
上述の発明において，前記予測処理部は，過去の気象データと心停止の発生を示すデータを含む過去の救急搬送データとを用いた学習用データにより機械学習された予測モデルを用いて，前記心停止の発生可能性を予測する予測処理を実行する，情報処理システムのように構成することができる。
【００１３】
本発明者は，上述のように気象と心停止の発生との間に関係性があることに着目したので，本発明のように過去の気象データと救急搬送データとを用いた学習用データにより機械学習された予測モデルを生成することが可能となった。これによって，心停止の発生可能性を予測することが可能となった。
【００１４】
上述の発明において，前記出力処理部は，前記心停止の発生可能性を示す情報を受付装置に通知し，前記受付装置は，前記心停止の発生可能性を示す情報が所定の条件を充足した場合に，前記心停止の発生可能性を示す情報の出力または心停止検出装置の使用を促す出力を行う，情報処理システムのように構成することができる。
【００１５】
心停止の発生可能性を示す情報を単に出力するだけではなく，受付装置に通知することが考えられる。この場合，すべての場合に心停止の発生可能性を示す情報を出力したり，小型心電図装置などの心停止を検出する装置の使用を促しても，その負担が重くなってしまう。そこで，あらかじめ設定した所定の条件を充足した場合に，心停止の発生可能性を示す情報を出力したり，心停止検出装置の使用を促すように構成することで，その負担を軽減することができる。
【００１６】
上述の発明において，前記受付装置は，心停止検出装置から心停止の発生を検出したことの通知を受け付けると，あらかじめ定めた通報先に通報を行う，情報処理システムのように構成することができる。
【００１７】
上述の発明において，心停止検出装置は，心停止の発生を検出すると，あらかじめ定めた通報先に通報を行う，情報処理システムのように構成することができる。
【００１８】
心停止検出装置を装着することで心停止の発生を検出することはできるが，それだけで直ちに救命できるわけではない。そのため，心停止の発生を検出した場合には，それをあらかじめ定めた通報先に通報することで，救命率の向上を図ることができる。すなわち，本発明の情報処理システムで気象予報データを用いて心停止の発生可能性を予測することで心停止検出装置の使用を促すことができ，またその促しによって使用した心停止検出装置で心停止の発生を検出して，その検出により通報を行うことで，救命率の向上につなげることができる。
【００１９】
上述の発明において，前記通報先は，救急指令センター，医療機関またはあらかじめ定めた人のいずれかであり，前記心停止検出装置の使用者の属性情報と，心停止の発生とを含む内容を通報する，情報処理システムのように構成することができる。
【００２０】
救急指令センターや医療機関を通報先とすることで，救急車の迅速な手配が可能となる。またあらかじめ定めた人に通報することで，それが例えば同居人であれば，ＡＥＤなどを用いた心肺蘇生を期待することができる。そのため，救命率の向上につなげることができる。
【００２１】
上述の発明において，前記過去の気象データとして，天候，気温，湿度，風速，風向，気圧，降水量のうちいずれか一以上を含む，情報処理システムのように構成することができる。
【００２２】
過去の気象データとしては，これらを用いることが好ましいことを出願人は見いだした。
【００２３】
上述の発明において，前記救急搬送データとして，救急搬送された人の性別および／または年齢若しくは年代を含む，情報処理システムのように構成することができる。
【００２４】
性別，年齢や年代を救急搬送データとして含むことで，性別ごとの予測モデル，年齢や年代ごとの予測モデル，あるいは双方を含む予測モデルを生成することができる。これによって，より詳細な予測をすることが可能となる。
【００２５】
上述の発明において，前記学習用データには，さらに，曜日を含む，情報処理システムのように構成することができる。
【００２６】
学習用データに曜日を含むことで，出願人は，予測精度が向上することを見いだした。すなわち，出願人が学習用データに「曜日」を含まない場合の精度はおよそ９０％であったところ，学習用データに「曜日」を追加した場合の精度は「９４％」となった。そのため，「曜日」を学習用データに追加することで，より高精度の判定を行うことができる。
【００２７】
第１の発明は，本発明のプログラムをコンピュータに読み込ませて実行することで，実現することができる。すなわち，コンピュータを，気象予報データの入力を受け付ける入力処理部，前記入力を受け付けた気象予報データを用いて心停止の発生可能性を予測する予測処理部，前記予測した心停止の発生可能性を示す情報を出力する出力処理部，として機能させる情報処理プログラムである。
【００２８】
第１１の発明は，コンピュータを，過去の気象データと心停止の発生を示すデータを含む過去の救急搬送データとを用いた学習用データにより機械学習した予測モデルに対して，気象予報データを入力値として入力することで得られた心停止の発生可能性を示す情報を受け付ける手段，前記受け付けた心停止の発生可能性の情報を表示する手段，として機能させるアプリケーションプログラムである。
【００２９】
本発明のように，コンピュータのアプリケーションプログラムで，心停止の発生可能性を示す情報を受け付け，それを表示することで，より簡便に情報の取得をすることができる。
【００３０】
上述の発明において，前記アプリケーションプログラムは，心停止検出装置で検出した心停止の発生の情報を受け付けると，あらかじめ定めた通報先に通報を行う手段，を有するアプリケーションプログラムのように構成することができる。
【００３１】
コンピュータのアプリケーションプログラムで心停止の発生可能性を示す情報を受け付ける場合，心停止検出装置で検出した心停止発生の情報をさらに受け付けて，通報を行うように構成を備えることで，一つのアプリケーションプログラムで完結するので，より簡便な構成とすることができる。そのため，救命率の向上につなげることができる。
【発明の効果】
【００３２】
本発明の情報処理システムを用いることによって，心停止の発生可能性を予測することができる。また，かかる予測結果を多面的に活用することで，病院外での心停止の発生の可能性を，そのようなリスクを抱えた人やその周囲の人に対して通知することで，たとえば小型の心停止検出装置の使用を促すように通知したり，あるいは救急隊や救急医療機関などに出動の予測情報などを提供することもできる。これらにより，救命率の向上を期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の情報処理システムの全体の構成の一例を模式的に示す概念図である。
【図２】本発明の情報処理システムで用いるコンピュータのハードウェア構成の一例を模式的に示す図である。
【図３】本発明の情報処理システムにおける全体の処理プロセスの一例を示すフローチャートである。
【図４】学習用データの一例を模式的に示す図である。
【図５】心停止の発生可能性を示す画面の一例である。
【図６】本発明の実施例２における情報処理システムの全体の構成の一例を模式的に示す概念図である。
【図７】本発明の実施例２における情報処理システムの全体の処理プロセスの一例を示すフローチャートである。
【図８】受付装置で表示する通知の画面の一例を示す図である。
【図９】本発明の出願人が本発明の情報処理システムを用いて検証を行った結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
本発明の情報処理システム１の全体の構成の一例を図１に示す。また，本発明の情報処理システム１で用いるコンピュータのハードウェア構成の一例を図２に示す。
【００３５】
情報処理システム１は，管理コンピュータ２を用いる。管理コンピュータ２は，サーバやパーソナルコンピュータ，可搬型通信端末などのコンピュータによって実現される。コンピュータは，プログラムの演算処理を実行するＣＰＵなどの演算装置７０と，情報を記憶するＲＡＭやＲＯＭ，ハードディスク，ＳＳＤなどの記憶装置７１と，ディスプレイなどの表示装置７２と，情報の入力を行う入力装置７３と，演算装置７０の処理結果や記憶装置７１に記憶する情報の通信を行う通信装置７４とを有している。なお，コンピュータがタッチパネルディスプレイを備えている場合には，入力装置７３と表示装置７２とが一体的に構成されていてもよい。タッチパネルディスプレイは，タブレット型コンピュータやスマートフォンなどの可搬型通信端末などで利用されることが多いが，それに限定するものではない。
【００３６】
タッチパネルディスプレイは，そのディスプレイ上で，直接，所定の入力デバイス（タッチパネル用のペンなど）や指などによって入力が行える点で，表示装置７２と入力装置７３の機能が一体化した装置である。
【００３７】
各コンピュータは一台でその機能が実現されていてもよいし，その機能が複数台によって実現されていてもよい。その場合のコンピュータとして，たとえばクラウドサーバであってもよい。
【００３８】
さらに，本発明の情報処理システム１における各手段は，その機能が論理的に区別されているのみであって，物理上あるいは事実上は同一の領域を為していてもよい。
【００３９】
情報処理システム１は，学習処理部２０と入力処理部２１と予測処理部２２と出力処理部２３とを有している。
【００４０】
学習処理部２０は，後述する予測処理部２２における予測処理を実行するための事前の学習処理を実行する。学習処理部２０は，気象庁などの気象に関する情報提供を行う機関（気象庁のほか，気象予報会社など）が提供する気象データ（天気データ）と，消防庁や自治体などが提供する救急隊の救急搬送データとを用いた学習用データ（教師データ）により機械学習させることで生成した予測モデルを生成する。
【００４１】
気象データには，日時，地域（都道府県，市区町村などの一定の範囲）のほか，気象を示すデータとして，天候（晴れ，曇り，雨，雪などの天候）を示すコード，気温，湿度，風速，風向（風向き）を示すコード，気圧，降水量などが含まれている。学習用データには，日時，地域のほかに，気象を示すデータのうち一以上が含まれていればよい。また上述以外の気象を示すデータが含まれていてもよい。
【００４２】
救急搬送データとしては，消防庁が提供するウツタインデータを用いることができる。ウツタインデータとは，日本国内で救急搬送されたすべての心肺機能停止傷病者のデータベースであり，日付，地域，覚知日時（１１９番通報を覚知した日時），救急搬送された人の性別を示すコード（男性「１」，女性「２」），年齢，心停止か否かを示すフラグ（心停止「０」，心停止ではない「１」）などのデータが含まれている。学習用データには，日付，地域，覚知日時のほかに，性別を示すコード，年齢，心停止か否かを示すフラグなどが含まれていることが好ましいが，性別を示すコード，年齢は含まれていなくてもよい。また年齢ではなく，年代が含まれていてもよいし，それ以外のデータが含まれていてもよい。性別が含まれていれば，性別に応じた予測モデルを生成することで，性別に応じた心停止の発生可能性を予測することができる。また，年齢や年代が含まれていれば，年齢や年代に応じた予測モデルを生成することで，年齢や年代に応じた心停止の発生可能性を予測することができる。
【００４３】
学習用データとしては，さらに曜日データを付加してもよい。
【００４４】
学習処理部２０は，過去の気象データの一部または全部と，心停止か否かを示すデータを含む過去の救急搬送データの一部または全部とを組み合わせた学習用データを入力データとして，後述の予測処理部２２に読み込ませて予測モデルを生成することで，学習処理を実行させる。学習用データの一例を図４に示す。
【００４５】
学習用データは，たとえば日付ごと，時間帯ごとに，心停止があった救急搬送データと，気象データとを対応づけて学習用データを作成する。この場合，すべての救急搬送データのなかから，地域ごと，日付ごと，時間帯ごとに，心停止があった救急搬送データを特定する。そして，救急搬送データにおける日時（覚知日時）に基づいてソートをする。心停止があった救急搬送のデータからは，心停止があったことを示す心停止フラグ，覚知日時，性別を示すコード，年齢を抽出する。つぎに，上記で特定した心停止があった救急搬送の覚知日時に基づいて，その地域および日時における気象データを特定し，救急搬送データに対応づける。たとえば気象データが１時間ごとに記録されている場合に，１時間に２件の救急搬送データがあった場合には，それぞれの救急搬送データに同じ気象データが対応づけられる。また，心停止の救急搬送がない時間帯には，覚知日時，性別を示すコード，年齢などの救急搬送のデータは空欄とし，当該時間帯における気象データを当該時間帯に対応づける。また，心停止がないので，その時間帯の心停止フラグは「０」（心停止ではない）を対応づけて記憶する。
【００４６】
学習用データは，以上のように作成すると精度がよいが，救急搬送データの一部または全部と気象データ一部または全部とが対応づけられていればよく，上記に限定するものではない。
【００４７】
入力処理部２１は，気象予報データの入力を受け付け，学習処理を実行したあとの予測モデルを備える予測処理部２２に対して入力値として渡す。気象予報データとしては，日時，地域のほか，たとえば予報した天候を示すコード，予報した気温，予報した湿度，予報した風速，予報した風向を示すコード，予報した気圧，予報した降水量などのうち一以上を含む。
【００４８】
予測処理部２２は，入力処理部２１で入力を受け付けた気象予報データを用いて，所定の予測処理を実行し，心停止の発生可能性を出力する。この予測処理としてはさまざまな方法を用いることができ，たとえば入力処理部２１で入力を受け付けた気象予報データを入力値とし，学習処理部２０で生成した予測モデルを用いて，心停止の発生可能性の情報を出力値として出力する。予測モデルには各種の方法を用いることができ，たとえばＳＶＭ（Support Vector Machine）のような機械学習を用いることができる。ＳＶＭでは，たとえば回帰分析を用いた機械学習を行うことができる。
【００４９】
たとえばＲＢＦカーネルを用いたＳＶＭの場合，コストパラメータＣ，ＲＢＦカーネルのパラメータγを適宜，調整することで，予測の精度を向上することができる。コストパラメータＣは，誤判別をどこまで許容するかを表すパラメータであり，数１で表される。
（数１）
2022000730.tif 000003
【００５０】
パラメータＣが小さければ誤判別を許容しやすくなり，パラメータＣが大きければ誤判別を許容しなくなる。
【００５１】
またＲＢＦカーネルは，ＳＶＭにおいて線形のアルゴリズムを非線形化する場合に用いるカーネル関数であり，数２で表される。
（数２）
2022000730.tif 000004
【００５２】
このＲＢＦカーネルにおけるパラメータγは，一つの学習データが与える影響の範囲を意味するパラメータであって，その値が小さいほど単純な決定境界となり，大きいほど複雑な決定境界となる。
【００５３】
以上の数１におけるパラメータＣ，数２におけるパラメータγをそれぞれ調整（チューニング）することで，ＲＢＦカーネルを用いたＳＶＭにおける精度のよい機械学習を実現することができる。
【００５４】
出願人が，気象予報データとして少なくとも天候を示すデータ，気温，湿度，風速，風向，気圧，降水量を含み，救急搬送データとして少なくとも救急搬送された人の性別，年齢，心停止の有無を含み，さらに曜日データを含む学習用データを用いて生成した予測モデルにより検証をしたところ，図９に示すように十分に精度よい結果を得ることができた。
【００５５】
また，予測処理部２２では，機械学習として，ＳＶＭのほか，深層学習（ディープラーニング）などを用いることもできる。深層学習の場合には，中間層が多数の層からなるニューラルネットワークの各層のニューロン間の重み付け係数が最適化された学習モデル（予測モデル）に対して，上記入力を受け付けた気象予報データを入力し，心停止の発生可能性を出力値として出力する。学習モデルは，過去の心停止を含む救急搬送データと，そのときにおける気象データとを対応づけたものを正解データとした学習用データを用いて学習させたモデルを用いることができる。
【００５６】
予測処理部２２は，管理コンピュータ２自体に予測モデルを備えて予測処理を実行してもよいし，機械学習（深層学習を含む）の予測処理を実行する所定のサーバに，気象予報データの一部または全部を入力値として送り，当該サーバから心停止の発生可能性を示す情報を出力値として受け付けることとでもよい。このサーバはクラウド形式であってもよい。
【００５７】
予測処理部２２は，気象予報データに対して，一つの心停止の発生の可能性を示す情報を出力してもよいし，予測モデルが性別，年齢や年代に応じて生成されている場合には，性別，年齢や年代ごとの心停止の発生の可能性を示す情報を出力してもよい。
【００５８】
出力処理部２３は，予測処理部２２の予測処理の結果の心停止の発生可能性の情報を出力する出力処理を行う。出力処理としては，管理コンピュータ２の表示装置７２に表示をしてもよい。また，所定の通知先に心停止の発生可能性を示す情報を通知してもよい。さらに，ほかの装置やアプリケーションプログラムに心停止の発生可能性の情報を通知してもよい。
【実施例１】
【００５９】
つぎに本発明の情報処理システム１の処理プロセスの一例を図３のフローチャートを用いて説明する。
【００６０】
まず予測処理部２２の予測処理で用いる予測モデルの学習処理を実行しておく。すなわち，過去の気象データの一部または全部と，心停止であったか否かのデータを含む救急搬送データの一部または全部とを組み合わせた学習用データを用いて，予測処理部２２における予測モデルを機械学習しておく。
【００６１】
このように事前の学習処理を実行した後，気象予報を行う機関から気象予報データを取得することで，入力処理部２１は，その入力を受け付ける（Ｓ１００）。たとえば当日の朝にその日の気象予報データの入力を受け付けてもよいし，当日の夜に翌日の気象予報データの入力を受け付けてもよい。また一日のみならず，数日から一週間程度の一定期間の気象予報データの入力を受け付けてもよい。
【００６２】
たとえば，気象予報データとして，当日（２０２０年６月７日）の夜に，翌日（２０２０年６月８日）の千葉県の気象予報データとして，曇りを示すコード，気温１３度，気圧９８５ｈｐ，湿度６５％，風速３ｍ，風向北東を示すコードなどの入力を受け付ける。
【００６３】
入力処理部２１は，入力を受け付けた気象予報データを予測処理部２２に渡し，予測処理部２２は，気象予報データに基づいて，予測モデルによる予測処理を実行する（Ｓ１１０）。たとえば予測処理部２２は，入力を受け付けた日付，地域，気象予報データの一部または全部のデータを予測処理を実行する所定のサーバに送り，予測処理を実行させる。そして，当該サーバから，心停止の発生可能性を示す情報を出力値として受け付ける。たとえば心停止の発生可能性が「１」（低）〜「５」（高）の５段階に分類されている場合，その分類した値，たとえば「４」を出力値として受け付ける。この分類は，心停止の発生可能性に基づく情報，たとえばaccuracy（精度），precision（適合率），recall（再現率），F値のうち，いずれか一以上の値を各段階ごとに設定した閾値と比較することで，分類をすればよい。複数の精度の情報を用いる場合には，適宜，重み付けをしてもよい。なお，５段階の分類のほか，心停止の発生可能性を１００段階で分類するなど，任意の分類数で分類してよい。
【００６４】
予測処理部２２で心停止の発生可能性を出力値として得ると，出力処理部２３が心停止の発生可能性を示す情報を出力値として出力する（Ｓ１２０）。たとえば，病院外に居住している心停止のリスクが高い患者が利用するスマートフォンなどの可搬型通信端末に通知をする，報道機関のコンピュータに対して通知をするなどがある。心停止のリスクが高い患者のスマートフォンに通知を行う場合には，当該スマートフォンに通知を受けるための所定のアプリケーションソフトウェアをインストールしておき，たとえばプッシュ通知によって通知を行う方法，電子メールやＳＭＳなどにより通知を行う方法などがある。報道機関のコンピュータに対して通知を行う場合には，たとえば気象予報データなどと同様に，心停止予報のように，心停止の発生可能性を示す情報，たとえばレベル「４」などのように，その値を通知することができる。図５に，心停止の発生可能性を示す情報の通知をスマートフォンで受け付けた場合の表示の一例を模式的に示す。
【００６５】
また上記のほかにも，救急隊や医療機関が利用するコンピュータに対して，心停止の発生可能性を示す情報を通知してもよい。これによって，救急隊や救急医療機関は，心停止で搬送される患者が多くなり得ることを認識でき，それに対してあらかじめ準備をしておくことができる。
【００６６】
出力処理部２３で通知する心停止の発生可能性の情報について，あらかじめ設定した閾値を超過した場合に通知が行われるようにしてもよい。また出力処理部２３からの通知を受けるコンピュータでは，あらかじめ設定した閾値を超過した場合にはその通知を表示するようにしてもよい。
【００６７】
また，出力処理部２３からの通知を，心停止のリスクが高い患者のスマートフォンなどの可搬型通信端末で受け付ける場合であって，予測処理部２２が性別，年齢や年代ごとの心停止の発生可能性を示す情報を出力している場合には，当該患者の性別，年齢や年代を設定しておくことで，当該患者に対応した心停止の発生可能性を示す情報だけを当該スマートフォンで表示等するようにしてもよい。
【実施例２】
【００６８】
上述のほかに，出力処理部２３は，心停止の発生可能性を示す情報を通知するほか，ほかの装置やアプリケーションプログラムに心停止の発生可能性の情報を通知してもよい。この場合の情報処理システム１の一例を図６に示す。
【００６９】
この場合，出力処理部２３からの心停止の発生可能性の通知を，受付装置３で受け付ける。受付装置３は，たとえば，病院外に居住している心停止のリスクが高い患者やその家族など，本発明の情報処理システム１からの通知を受け取りたい者が利用する装置である。受付装置３としては，スマートフォンやタブレット型コンピュータなどの可搬型通信端末に所定のアプリケーションプログラムをインストールしておき，その可搬型通信端末を受付装置３として用いてもよいが，それに限定するものではなく，情報処理システム１の出力処理部２３からの心停止の発生可能性の通知を受け付け可能な装置であればよい。
【００７０】
つぎに，本実施例における処理プロセスの一例を図７に示す。なおＳ２００からＳ２２０まではＳ１００からＳ１２０までと処理が同じなので，説明を省略する。また以下の説明では，出力処理部２３からの通知を受け付ける所定のアプリケーションプログラムをインストールしているスマートフォンなどの可搬型通信端末を，受付装置３として用いる場合を説明する。
【００７１】
出力処理部２３は，心停止の発生可能性の情報を受付装置３に通知する。この通知は，たとえばプッシュ通知によって行われるとよいが，それに限定するものではなく，受付装置３で常駐しているアプリケーションプログラムに，インターネットなどを介して心停止の発生可能性の情報を通知できればよい。たとえば電子メールであってもよい。
【００７２】
受付装置３は，情報処理システム１の出力処理部２３からの心停止の発生可能性の情報の通知を受け付けると（Ｓ２３０），受け付けた心停止の発生可能性の情報が所定の条件，たとえば，心停止の発生可能性の情報があらかじめ定めた閾値以上の条件を充足する場合には，小型心電図装置４（ホルター心電図装置）を装着するように音声や画面表示などにより通知する。この通知の一例を図８に示す。この通知を可搬型通信端末の利用者（心停止の発生可能性が高い人，あるいはその家族など）が認識すると，小型心電図装置４を装着する，あるいは家族などに小型心電図装置４を装着させる。この通知は，小型心電図装置４の装着者の就寝時間帯をあらかじめ設定しておき，その時間帯の前に行うと効果的である。就寝時には周囲に人がいない，あるいは周囲の人が心停止に気づかないことも多く，心停止が発生した場合に迅速な対応を期待できないためである。なお，小型心電図装置４は，ホルター心電図装置のように専用装置であってもよいし，ほかの装置と兼用する装置であってもよく，心停止が検出できる装置であればよい。
【００７３】
小型心電図装置４が心停止を検出した場合，小型心電図装置４は，Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの近距離無線通信によって，心停止が検出されたことを，可搬型通信端末に通知する。そして，心停止が検出されたことの通知を可搬型通信端末で受け付けると（Ｓ２４０），当該アプリケーションプログラムが，あらかじめ記憶してある所定の通報先に，心停止の発生を自動的に通報し，救急搬送を要請する（Ｓ２５０）。たとえば，可搬型通信端末から救急指令センター（１１９番）に対して自動的に架電を行い，あらかじめ記憶している当該小型心電図装置４の装着者の氏名，住所，年齢などの情報とともに，「小型心電図装置４で心停止を検出しました」といった心停止が発生したことを自動音声で通報する，などの処理を行う。小型心電図装置４の装着者の氏名，住所，年齢などの情報は，あらかじめアプリケーションプログラムで記憶しておけばよい。
【００７４】
電話による通報のほか，電子メール，メッセージなどほかの通信手段による通報を行ってもよい。また，救急指令センターのほか，かかりつけの医療機関の電話番号などを記憶しておくことで，当該医療機関に対して通報を行うようにしてもよい。また，親族など同居人などのあらかじめ定めた人に対して通報をしてもよい。さらに，心停止の検出を受け付けた可搬型通信端末で警報音を鳴らす，表示装置７２の点灯や点滅表示させるなど，所定の通知処理を行ってもよい。
【００７５】
さらに，小型心電図装置４は，可搬型通信端末を介して通報をするほか，小型心電図装置４に通信装置７４を備えておき，心停止が発生したことを検出した場合には，自ら，救急指令センター，かかりつけの医療機関，あらかじめ定めた人に通報をするように構成してもよい。
【００７６】
上述の説明では，心停止を検出する装置として小型心電図装置４を装着する場合を説明したが，心停止を検出できる装置であればそれに限定するものではない。たとえば埋込型心電図装置，ベッドや衣服に心停止を検出するセンサーが埋め込まれた心電図装置などを用いることができる。また監視カメラや見守りカメラのように対象者を撮像し，その動きなどによって心停止を検出してもよい。また，スマートフォンなどの可搬型通信端末に備えた加速度センサ，音センサ（マイクなどでもよい）による体動（体の動き）や呼吸を認識することで心停止を検出することもできる。このように，対象者の心停止を検出する装置としては，対象者の心停止を検出可能な任意の装置を用いることができる。このような装置を総称して，心停止検出装置とする。
【実施例３】
【００７７】
上述の実施例１および実施例２では，心停止の発生のみを通知したが，たとえば，救急搬送データに含まれる非心原性の心停止の種別のうち，脳血管障害，呼吸器系疾患，悪性腫瘍，外傷，低体温などの種別も学習用データに追加することで，より詳細な予測処理が可能となる。
【００７８】
すなわち，これらの種別を学習用データに追加して予測モデルを学習しておく。そして，入力処理部２１で気象予報データの入力を受け付けると，予測処理部２２は，気象予報データに基づいて予測モデルによる予測処理を実行する。そして心停止の発生可能性と，その原因，たとえば脳血管障害による心停止の発生可能性が「３」，呼吸器系疾患による心停止の発生可能性が「１」，低体温による心停止の発生可能性が「５」などのように，非心原性の種別に応じた心停止の発生可能性を出力値として出力可能とできる。
【００７９】
この場合，たとえば受付装置３で受け付けた心停止の発生可能性の情報が所定の条件を充足するかの判定の際の条件として，心停止検出装置の対象者が脳血管障害の病歴がある，呼吸器系疾患がある，悪性腫瘍がある，外傷がある，などの非心原性の心停止の種別に応じた条件を設定している場合には，その種別ごとに条件を充足するかを判定することができる。
【００８０】
たとえば脳血管障害の病歴がある場合，それを登録しておくことで，「脳血管障害」による心停止の発生可能性が「２」，「呼吸器系疾患」による心停止の発生可能性が「４」の通知を管理コンピュータ２から受け付けた場合には，条件を充足しないとして，心停止検出装置の使用を通知しない。
【００８１】
一方，「脳血管障害」による心停止の発生可能性が「４」，「呼吸器系疾患」による心停止の発生可能性が「２」の通知を管理コンピュータ２から受け付けた場合には，条件を充足するとして，心停止検出装置の使用を通知する。
【００８２】
このように非心原性の心停止の種別に応じた予測を行うことで，心停止検出装置の使用者の個別の事情に応じた細かい予測を行うことも可能となる。
【００８３】
本発明は，本発明の趣旨を逸脱しない範囲において，適宜，設計変更が可能である。また処理は一例であり，その処理を異なる順番で実行することも可能である。さらに，画面の表示についても適宜，変更可能である。また，すべての機能を備えずとも，一部の機能のみを備えるのであってもよい。
【産業上の利用可能性】
【００８４】
本発明の情報処理システム１を用いることによって，心停止の発生可能性を予測することができる。また，かかる予測結果を多面的に活用することで，病院外での心停止の発生の可能性を，そのようなリスクを抱えた人に対して通知することで，たとえば小型の心電図装置などの心停止検出装置の装着を促すように通知したり，あるいは救急隊や救急医療機関などに出動の予測情報などを提供することもできる。これらにより，救命率の向上を期待できる。
【符号の説明】
【００８５】
１：情報処理システム
２：管理コンピュータ
３：受付装置
４：小型心電図装置
２０：学習処理部
２１：入力処理部
２２：予測処理部
２３：出力処理部
７０：演算装置
７１：記憶装置
７２：表示装置
７３：入力装置
７４：通信装置
【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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【図８】
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【図９】
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