(57)【要約】【課題】必要な情報を同一画面に表示することができ、しかも必要な情報の推移を予測してその予測情報を同一画面に表示すること。【解決手段】ベッドサイド情報システム１においては、生体情報モニタ１１が患者１４の観血的動脈血圧を測定する。生体情報モニタ１１では、収縮期動脈血圧及び拡張期動脈血圧が測定され、それらの平均値が算出される。連続的ヘマトクリットモニタ１２は、患者１４のヘマトクリット値、循環血液量の変化率、及び静脈血酸素飽和度を算出する。生体情報モニタ１１から観血的動脈血圧情報をデスクトップＰＣ１５に送り、連続的ヘマトクリットモニタ１２からヘマトクリット値、循環血液量の変化率、及び静脈血酸素飽和度などの情報をデスクトップＰＣ１５に送る。そして、デスクトップＰＣ１５において、これらの情報を用いて、観血的動脈血圧、ヘマトクリット値、循環血液量の変化率、及び血漿再充填率を１画面に表示する。【選択図】  図１
2004248793.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、患者の血液を循環する血液回路を備え、前記血液を浄化する血液浄化手段と、前記血液回路に接続され、前記血液から得られる血液情報を取得する血液情報取得手段と、前記生体情報取得手段及び前記血液情報取得手段に接続され、前記生体情報及び前記血液情報を表示する表示手段と、を具備し、
前記表示手段は、前記生体情報及び前記血液情報を管理する管理テーブルを有しており、前記管理テーブルに基づいて前記生体情報及び前記血液情報を１画面に表示することを特徴とするベッドサイド情報システム。
【請求項２】
前記表示手段は、ニューラルネットワークを用いて前記生体情報及び前記血液情報の予測を行い、その予測値を表示することを特徴とする請求項１記載のベッドサイド情報システム。
【請求項３】
前記表示手段は、取得した前記血液情報を、必要に応じて表示用の血液情報に変換する分析部と、前記生体情報及び前記表示用の血液情報についてニューラルネットワークによる演算を行う演算部と、を有することを特徴とする請求項２記載のベッドサイド情報システム。
【請求項４】
前記ニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層、及び各層間の結合荷重で構成されており、前記生体情報及び前記表示用の血液情報を入力とし、前記中間層及び／又は前記出力層の出力に基づいて前記結合荷重を制御しながらニューラルネットワークの処理を行い、前記生体情報及び前記表示用の血液情報を出力することを特徴とする請求項３記載のベッドサイド情報システム。
【請求項５】
前記表示手段は、前記生体情報及び前記表示用の血液情報に所定許容範囲を設定し、前記所定許容範囲を外れたときに警告する警告手段を具備することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載のベッドサイド情報システム。
【請求項６】
前記表示手段は、前記生体情報及び前記表示用の血液情報の所定許容範囲、現在値、及びトレンドグラフを１画面に表示することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載のベッドサイド情報システム。
【請求項７】
前記管理テーブルは、前記生体情報、前記血液情報、前記生体情報及び前記血液情報の予測値、前記生体情報及び前記表示用の血液情報の所定許容範囲及び現在値、並びに表示する情報を求めるために必要とされる情報を管理する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ベッドサイド情報システム。
【請求項８】
前記生体情報は血圧であり、前記血液情報はヘマトクリット値、循環血液量の変化率、及び血漿再充填率である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ベッドサイド情報システム。
【請求項９】
前記血圧は、自律神経情報及び水分バランス情報を用いて求められることを特徴とする請求項１から請求項８のいずれかに記載のベッドサイド情報システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はベッドサイド情報システムに関し、特に、必要な情報を一画面に表示することができるベッドサイド情報システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、患者などの人体の生体情報と、血液処理に関する情報とをリアルタイムに同時に観測することが不可能であった。この問題に対して本発明者らは、血液処理の施行時に、人体の生体情報と、血液処理に関する情報とをリアルタイムに把握してこれらの情報を適切に管理するシステムを構築した。
【０００３】
【特許文献】
ＷＯ  ０２／０５３２０９  Ａ１
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、例えば、血液浄化施行中の急激な水分バランスの変化による血圧低下を防止するために上記装置を用いる場合、血圧の情報が同一画面に表示されていないために相互関係を把握しにくいという問題がある。
【０００５】
また、必要な情報の推移を予測してその予測値に対応して適切な処置を行う要望も増加している。このため、数時間程度先の状態を予測した情報をも同一画面に表示することができるシステムが望まれている。
【０００６】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、必要な情報を同一画面に表示することができ、しかも必要な情報の推移を予測してその予測情報を同一画面に表示することができるベッドサイド情報システムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明のベッドサイド情報システムは、患者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、患者の血液を循環する血液回路を備え、前記血液を浄化する血液浄化手段と、前記血液回路に接続され、前記血液から得られる血液情報を取得する血液情報取得手段と、前記生体情報取得手段及び前記血液情報取得手段に接続され、前記生体情報及び前記血液情報を表示する表示手段と、を具備し、前記表示手段は、前記生体情報及び前記血液情報を管理する管理テーブルを有しており、前記管理テーブルに基づいて前記生体情報及び前記血液情報を１画面に表示することを特徴とする。
【０００８】
この構成によれば、得られる情報（生体情報及び血液情報）がすべて１画面に表示されることになり、医師が一目で必要な情報を認識することが可能となる。
【０００９】
本発明のベッドサイド情報システムにおいては、前記表示手段は、ニューラルネットワークを用いて前記生体情報及び前記血液情報の予測を行い、その予測値を表示することが好ましい。
【００１０】
この構成によれば、予測情報も１画面に表示することができるので、必要な情報のトレンドを認識することができ、それに基づいて医師は適切な処置を前もって行うことができる。
【００１１】
本発明のベッドサイド情報システムにおいては、前記表示手段は、取得した前記血液情報を、必要に応じて表示用の血液情報に変換する分析部と、前記生体情報及び前記表示用の血液情報についてニューラルネットワークによる演算を行う演算部と、を有することが好ましい。
【００１２】
本発明のベッドサイド情報システムにおいては、前記ニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層、及び各層間の結合荷重で構成されており、前記生体情報及び前記表示用の血液情報を入力とし、前記中間層及び／又は前記出力層の出力に基づいて前記結合荷重を制御しながらニューラルネットワークの処理を行い、前記生体情報及び前記表示用の血液情報を出力することが好ましい。
【００１３】
本発明のベッドサイド情報システムにおいては、前記表示手段は、前記生体情報及び前記表示用の血液情報に所定許容範囲を設定し、前記所定許容範囲を外れたときに警告する警告手段を具備することが好ましい。
【００１４】
この構成によれば、所定許容範囲を外れた場合をすぐに医師に知らせることができるので、適切な対応を医師に迅速に行わせることが可能となる。
【００１５】
本発明のベッドサイド情報システムにおいては、前記表示手段は、前記生体情報及び前記表示用の血液情報の所定許容範囲、現在値、及びトレンドグラフを１画面に表示することが好ましい。
【００１６】
この構成によれば、得られる情報（生体情報及び血液情報）がすべて１画面に表示されることになり、医師が一目で必要な情報を認識することが可能となると共に、必要な情報のトレンドを認識することができ、それに基づいて医師は適切な処置を前もって行うことができる。
【００１７】
本発明のベッドサイド情報システムにおいては、前記管理テーブルは、前記生体情報、前記血液情報、前記生体情報及び前記血液情報の予測値、前記生体情報及び前記表示用の血液情報の所定許容範囲及び現在値、並びに表示する情報を求めるために必要とされる情報を管理することが好ましい。
【００１８】
本発明のベッドサイド情報システムにおいては、前記生体情報は血圧であり、前記血液情報はヘマトクリット値、循環血液量の変化率、及び血漿再充填率であることを特徴とする。
【００１９】
本発明のベッドサイド情報システムにおいては、前記血圧は、自律神経情報及び水分バランス情報を用いて求められることが好ましい。
【００２０】
この構成によれば、生体情報としての血圧をより正確に測定することができるので、これらのパラメータをニューラルネットワークを用いて予測することにより、数時間後までの正確な血圧情報を得ることができ、医師はより適切な措置を講ずることが可能となる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施の形態に係るベッドサイド情報システムの概略構成を示す図である。
【００２２】
本発明に係るベッドサイド情報システム１は、観血的動脈血圧をモニタリングする生体情報モニタ（ＣＭＳ）１１と、ヘマトクリット値、循環血液量の変化率、及び静脈血酸素飽和度をモニタリングする連続的ヘマトクリットモニタ（ＣＬＭ）１２と、これらの情報を表示するデスクトップＰＣ１５とから主に構成されている。連続的ヘマトクリットモニタ１２は、血液浄化装置１３の血液回路に接続されている。
【００２３】
このベッドサイド情報システム１においては、生体情報モニタ１１が患者１４の観血的動脈血圧（ＡＢＰ（Ａｒｔｅｒｉａｌ  Ｂｌｏｏｄ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）［ｍｍＨｇ］）を測定する。このとき、生体情報モニタ１１では、収縮期動脈血圧（Ｓｙｓｔｏｌｉｃ  Ａｒｔｅｒｉａｌ  Ｂｌｏｏｄ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）及び拡張期動脈血圧（Ｄｉａｓｔｏｌｉｃ  Ａｒｔｅｒｉａｌ  Ｂｌｏｏｄ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）が測定され、それらの平均値（Ｍｅａｎ  Ａｒｔｅｒｉａｌ  Ｂｌｏｏｄ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）が算出される。また、連続的ヘマトクリットモニタ１２は、患者１４のヘマトクリット値（Ｈｔ（Ｈｅｍａｔｏｃｒｉｔ）［％］）、循環血液量の変化率（ΔＢＶ％（ｃｈａｎｇｅ  ｂｌｏｏｄ  ｖｏｌｕｍｅ  ｒａｔｅ）［％］）、及び静脈血酸素飽和度（ｖＳｐＯ２（Ｖｅｎｏｕｓ  Ｂｌｏｏｄ  Ｏｘｙｇｅｎ  Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）  ［％］）を算出する。
【００２４】
ヘマトクリット値は、血液中に占める赤血球の体積の割合であり、血液浄化開始時の値と任意時間経過後の値を用いて、下記式（１）によりΔＢＶ％を算出することができる。
ΔＢＶ％［％］＝［（Ｈｔｔ＝０／Ｈｔｔ＝Ｔ）−１］×１００    …式（１）
ここで、Ｈｔｔ＝０は血液浄化開始時のＨｔ値であり、Ｈｔｔ＝ＴはＴ（任意）時間経過後のＨｔ値である。
【００２５】
その後、生体情報モニタ１１から観血的動脈血圧情報をデスクトップＰＣ１５に送り、連続的ヘマトクリットモニタ１２からヘマトクリット値、循環血液量の変化率、及び静脈血酸素飽和度などの情報をデスクトップＰＣ１５に送る。そして、デスクトップＰＣ１５において、これらの情報を用いて、観血的動脈血圧（ＡＢＰ）、ヘマトクリット値（Ｈｔ）、循環血液量の変化率（ΔＢＶ（ｔ時間の間のΔＢＶ％の変化率））、及び血漿再充填率（ＰＲＲ（Ｐｌａｓｍａ  Ｒｅｆｉｌｌｉｎｇ  Ｒａｔｅ）［ｌ／ｈｒ］）を１画面に表示する。このとき、ＰＲＲは、ＢＶ％を用いて、下記式（２）により算出することができる。
2004248793.tif 000003
ここで、ＵＦＲ［ｌ／ｈｒ］は除水速度であり、ａ［ｋｇ／ｌ］は比重であり、ＢＷ［ｋｇ］は患者の体重であり、ＴＢＶ［％］は体重に対する全血液重量の割合であり、ΔｔはΔＢＶ％の変化時間である。
【００２６】
図２は、本発明に係るベッドサイド情報システムにおけるデスクトップＰＣ１５の内部構成を示すブロック図である。デスクトップＰＣ１５は、生体情報を格納するＣＭＳ用バッファ２１と、ヘマトクリット、循環血液量の変化率、及び静脈血酸素飽和度の情報を格納するＣＬＭ用バッファ２２と、必要な情報を入力する操作部２４と、ＣＭＳ用バッファ２１に格納された生体情報、ＣＬＭ用バッファ２２に格納された情報、及び操作部２４により入力された情報を分析する分析部２３と、種々の演算、例えば、分析部２３で分析される情報についてニューラルネットワークを用いて予測値を演算する演算部２５と、分析部２３で分析された情報及び／又は演算部２５で演算された予測値を表示する表示部２６と、表示する情報及び演算した情報を格納するバッファ２７と、所定許容範囲から値が外れたときに警告を行うアラーム部２８とから主に構成されている。
【００２７】
生体情報モニタ１１からデスクトップＰＣ１５に送られる観血的動脈血圧情報は、ＣＭＳ用バッファ２１に格納される。連続的ヘマトクリットモニタ１２からデスクトップＰＣ１５に送られる情報は、ＣＬＭ用バッファ２２に格納される。ＣＭＳ用バッファ２１及びＣＬＭ用バッファ２２に格納された情報は、それぞれ分析部２３に出力される。
【００２８】
分析部２３は、ＣＭＳ用バッファ２１及びＣＬＭ用バッファ２２から出力された情報を分析すると共に、表示部２６における表示のために情報を管理する。図３は、本発明のベッドサイド情報システムにおけるデスクトップＰＣが有する管理テーブルを示す図である。この管理テーブルは、生体情報モニタ１１からのＡＢＰ値（収縮期動脈血圧、拡張期動脈血圧、平均動脈血圧）と、連続的ヘマトクリットモニタ１２からのＨｔ値及びΔＢＶ％値と、ΔＢＶ％並びに操作部２４から入力された体重（ＢＷ）及び除水速度（ＵＦＲ）から上記式（２）により求められたＰＲＲ値とを管理する。なお、ＰＲＲの算出に必要である体重に対する全血液重量の割合（ＴＢＶ）は、あらかじめ設定（ここでは８％）されている。また、ΔＢＶ％の変化時間（Δｔ）は、分析部２３において算出される。
【００２９】
操作部２４からは、体重（ＢＷ）及び除水速度（ＵＦＲ）が入力されると共に、後述する表示画面に基づいて、各情報の警報値、すなわち所定許容範囲の上限値及び下限値を入力するようになっている。また、表示項目の選択、トレンドグラフ横軸の最大表示時間の選択、予測の表示（予測範囲、予測時間）の選択などを行うようになっている。この管理テーブルでは、表示する情報を求めるために必要とされる情報、すなわちこれらの体重（ＢＷ）及び除水速度（ＵＦＲ）、各情報の警報値、表示項目の選択、トレンドグラフ横軸の最大表示時間の選択、予測の表示（予測範囲、予測時間）の選択の情報も管理される。
【００３０】
分析部２３で管理された情報は、表示部２６に出力される。表示部２６では、分析部２３から出力された情報、すなわちＡＢＰ値（収縮期動脈血圧及び拡張期動脈血圧）、Ｈｔ値、ΔＢＶ％、及びＰＲＲ値を１つの画面に一度に表示する。この表示例については後述する。また、ＡＢＰ値（収縮期動脈血圧、拡張期動脈血圧、平均動脈血圧）、Ｈｔ値、ΔＢＶ％、ｖＳｐＯ２値、ＢＷ、ＵＦＲ及びＰＲＲ値については、分析部２３からバッファ２７に送られて格納される。
【００３１】
演算部２５では、ニューラルネットワークを用いて、ＡＢＰ値（収縮期動脈血圧及び拡張期動脈血圧）、Ｈｔ値、ΔＢＶ％、及びＰＲＲ値の予測を行う。そして、その予測情報を分析部２３に出力する。分析部２３では、予測情報を図３に示す管理テーブルに逐次更新する。また、分析部２３は、予測情報を含めたＡＢＰ値（収縮期動脈血圧及び拡張期動脈血圧）、Ｈｔ値、ΔＢＶ％、及びＰＲＲ値を表示部２６に出力する。表示部２６は、予測情報を含めたＡＢＰ値（収縮期動脈血圧及び拡張期動脈血圧）、Ｈｔ値、ΔＢＶ％、及びＰＲＲ値を１つの画面に一度に表示する。なお、図３に示す管理テーブルは、一例であり、これに限定されない。したがって、本発明においては、テーブルとして管理する情報は、少なくとも生体情報モニタ１１から取得された情報と、連続的ヘマトクリットモニタ１２から取得された情報とを含んでいれば良く、テーブルの管理項目やレイアウトは種々変更して実施することができる。
【００３２】
予測情報は、予測範囲としては、選択された予測範囲、例えば５０％予測範囲や８０％予測範囲で予測値を演算部２５で算出する。また、予測する時間についても、選択された予測時間について予測値を算出する。これらの予測情報もバッファ２７に格納される。なお、あらかじめ設定する予測範囲や予測時間は、これに限定されず適宜変更することができる。また、演算部２５で算出された予測値は、表示部２６でグラフ化されて図１１及び図１２に示すように表示される。
【００３３】
また、演算部２５では、操作部２４で入力された警報設定値と現在値とを比較し、現在値が所定許容範囲を外れるときには、制御信号をアラーム部２８に出力する。アラーム部２８は、制御信号に基づいて警告を行う。警告は、画面にアラーム表示を行っても良く、警報音を鳴らしても良い。
【００３４】
図４は、ニューラルネットワークの機能を説明するためのブロック図である。ニューラルネットワークは、人間の脳の構造をまねて作成された情報処理機構であり、階層型と相互結合型とがある。ここでは、階層型の代表的なタイプであるバックプロパゲーション学習型を用いる場合について説明する。なお、ＡＢＰ値（収縮期動脈血圧及び拡張期動脈血圧）、Ｈｔ値、ΔＢＶ％、及びＰＲＲ値の予測が可能であれば、バックプロパゲーション学習型以外のタイプのニューラルネットワークを用いても良い。
【００３５】
ニューラルネットワークは、入力層３１と、中間層３２と、出力層３３と、各層間の結合荷重（重み）とから主に構成されている。この結合荷重は、中間層３２及び／又は出力層３３の出力に基づいて重み制御部３４により制御される。ここでは、入力層３１を６ユニットとし、中間層３２を３０ユニットとし、出力層３３を１ユニットとする。また、入力層３１及び中間層３２には、それぞれオフセットとして固定値（バイアス）を入力するユニットがある。このように、ニューラルネットワークは、複数の入力ユニットと一つの出力ユニットを有しており、各ユニットに割り当てられた結合荷重（ｗｅｉｇｈｔ）を用いて全入力値の重み付き和が計算された後に、何らかの非線形変換が施されて出力層に送られる。このとき、重み制御部３４に正しい解答として教師信号を与える。重み制御部３４では、出力と教師信号との間の誤差（平均二乗誤差）を求め、その誤差からバックプロパゲーション学習則に基づいて結合荷重を制御する。この制御された結合荷重は、各ユニットに割り当てられる。この平均二乗誤差を小さくするように繰り返し処理（学習）を行う。このようにしてニューラルネットワークの処理が行われる。
【００３６】
本発明のベッドサイド情報システムでは、例えば、持続的血液濾過療法施行時には、２０秒毎の６つの信号を入力層３１に入力し、２０秒後の７つめの信号を予測して出力する。具体的には、学習係数を０．００３とすると、学習回数が約１００を超えると、平均二乗誤差は０．４８となり、それ以上学習回数が増加しても平均二乗誤差は一定となる。このようにして、２０秒毎の６つの信号を入力層３１に入力し、２０秒後の７つめの信号を予測して出力する。そして、このようにして得られた予測値が分析部２３に出力され、表示部２６で表示される。
【００３７】
このようにして約２０秒後の各情報を予測することができ、その予測情報も画面に表示することができる。なお、ここでは、説明を簡単にするために、６つの信号を入力して７つめの信号を予測して出力する場合について説明しているが、ニューラルネットワークの構造を変えることにより（ユニット数、学習係数、中間層の層数を変化させることにより）、数時間後までの各情報を予測することができる。これにより、医師は、その予測情報に基づいて適切な処置を行うことが可能となる。
【００３８】
次に、本発明のベッドサイド情報システムにおける画面表示の例について説明する。図５から図１２は、本発明の一実施の形態に係るベッドサイド情報システムにおける画面表示例を示す図である。
【００３９】
なお、本実施の形態においては、生体情報が観血的動脈血圧（ＡＢＰ）であり、血液情報がヘマトクリット値（Ｈｔ）、循環血液量の変化率（ΔＢＶ％）、及び血漿再充填率（ＰＲＲ）である場合について説明するが、本発明は、生体情報や血液情報はこれに限定されず種々変更して実施することが可能である。
【００４０】
図５において、画面の左側にＡＢＰの表示項目選択ボタン４１、ＡＢＰ現在値表示領域４２、収縮期ＡＢＰ警報設定値（上限／下限）表示領域４３、Ｈｔ現在値表示領域４４、Ｈｔ警報設定値（上限／下限）表示領域４５、ΔＢＶ％現在値表示領域４６、ΔＢＶ％警報設定値（上限／下限）表示領域４７、ＰＲＲ現在値表示領域４８、及びＰＲＲ警報設定値（上限／下限）表示領域４９が設けられている。また、画面の左側には、所定許容範囲を外れたときに警告（例えば、警報）するための警報ボタン５０がそれぞれの情報に対して設けられており、このボタンを押すことにより、所定許容範囲の上限／下限（警報設定値（上限／下限））を入力することができるようになっている。
【００４１】
画面下部には、表示時間選択ボタン５１、最大表示時間表示領域５２が設けられている。また、画面上部には、除水速度表示領域５３、現在時刻表示領域５４、体重表示領域５５、経過時刻表示領域５６、予測警報音ボタン５７、予測警報表示ボタン５８、及び予測ボタン５９が設けられている。
【００４２】
また、画面には、収縮期ＡＢＰのトレンドグラフ、拡張期ＡＢＰのトレンドグラフ、Ｈｔのトレンドグラフ、ΔＢＶ％のトレンドグラフ、ＰＲＲのトレンドグラフがそれぞれ表示され、それぞれの情報に固有の警報値表示ラインが表示される。この警報値表示ラインは、後述する警報値の設定に基づいて適宜変更される。
【００４３】
このような表示画面において、表示項目選択ボタン４１を押すと、図６に示すように、表示項目領域６１が表示される。ここで、画面に表示する項目（生体情報や表示用の血液情報）を選択することができる。ここで、情報が選択されると、分析部２３が管理テーブルを参照して選択された情報を抽出して画面に表示する。
【００４４】
トレンドグラフ表示時間選択ボタン５１を押すと、図７に示すように、トレンドグラフ横軸の表示時間領域６２が表示される。ここで、トレンドグラフ横軸の最大表示時間を選択すると、トレンドグラフの横軸の目盛りが、選択された最大表示時間に応じて変更される。また、選択された最大表示時間は、最大表示時間表示領域５２に表示される。
【００４５】
警報ボタン、例えばＡＢＰの警報ボタンを押すと、図８に示すように、ＡＢＰ警報値設定領域６３が表示される。ここで、収縮期血圧の下限値及び上限値を入力すると、収縮期ＡＢＰ警報設定値（上限／下限）表示領域４３に上限値及び下限値が表示される。これは、その他の情報（Ｈｔ、ΔＢＶ％、ＰＲＲ）についても同じであり、警報ボタンを押して下限値及び上限値を入力することにより、Ｈｔ警報設定値（上限／下限）表示領域４５、ΔＢＶ％警報設定値（上限／下限）表示領域４７、及びＰＲＲ警報設定値（上限／下限）表示領域４９にそれぞれの上限値及び下限値が表示される。
【００４６】
現在値表示領域、例えばＡＢＰ現在値表示領域４２を押すと、図９に示すように、ＡＢＰ縦軸表示領域６４が表示される。ここで、最大値及び幅を入力すると、ＡＢＰトレンドグラフの表示スケールが設定され、そのスケールでＡＢＰトレンドグラフが表示される。これは、その他の情報（Ｈｔ、ΔＢＶ％、ＰＲＲ）についても同じであり、現在値表示領域４４，４６，４８を押して最大値及び幅を入力することにより、Ｈｔ現在値表示領域４４、ΔＢＶ％現在値表示領域４６、及びＰＲＲ現在値表示領域４８にそれぞれの最大値及び幅が表示される。なお、ＡＢＰ縦軸の表示において、自動設定を選択すると、あらかじめ設定され、又はある一定期間の測定値が表示可能な最大値及び幅が自動的に現在値表示領域に表示される。
【００４７】
予測ボタン５９を押すと、図１０に示すように、予測の表示領域６５が表示される。ここで、予測範囲及び予測時間を選択すると、図１１及び図１２に示すように、その予測範囲について予測時間だけの予測情報が表示される。例えば、図１１及び図１２において、外側に５０％予測範囲６７が表示され、内側に８０％予測範囲６６が表示される。なお、５０％予測範囲６７と８０％予測範囲６６とは色分けなどで見易いようにすることが望ましい。なお、ここでは、数時間後の予測情報を得ることができる構造のニューラルネットワークを用いて、数時間後までの予測情報を画面に表示する。
【００４８】
図１１に示すように、予測警報表示ボタン５８を押すと、各情報において予測警報点が表示される。この予測警報点になると、アラーム表示がなされる。また、図１２に示すように、予測警報音ボタン５７を押すと、予測警報点になると、警報音が鳴る。
【００４９】
このような表示を行うことにより、得られる情報（生体情報及び血液情報）がすべて１画面に表示されることになり、医師が一目で必要な情報を認識することが可能となる。また、予測情報も１画面に表示することができるので、必要な情報のトレンドを認識することができ、それに基づいて医師は適切な処置を前もって行うことができる。
【００５０】
本実施の形態においては、生体情報として観血的動脈血圧情報を用いた場合について説明しているが、本発明においては、生体情報として、非観血的血圧（ＮＩＢＰ（Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｂｌｏｏｄ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ））や心拍数を用いても良い。また、血圧を決定する因子として、末梢血管抵抗や心拍出量を生体情報として取得して表示するようにしても良い。
【００５１】
血圧には、血管弾性、脈拍、心収縮力、循環血液量、血管の太さ、及び血液粘度が関係すると考えられる。この中で、血管弾性、血管の太さ、及び血液粘度は、上記抹消血管抵抗に関係し、脈拍、心収縮力、及び循環血液量は、上記心拍出量に関係する。また、この中で、血管弾性、脈拍、心収縮力、及び血管の太さは、自律神経の影響を受け、循環血液量及び血液粘度は、水分バランスの影響を受ける。
【００５２】
したがって、これらのパラメータを直接測定するか算出することにより、精度良い血圧情報を得ることが可能となる。このため、これらのパラメータをニューラルネットワークを用いて予測することにより、数時間後までの正確な血圧情報を得ることができ、医師はより適切な措置を講ずることが可能となる。
【００５３】
また、自律神経情報として、心電図の波形情報をコンピューターへ収集し、心拍変動（心電図のＲ波とＲ波の間隔の変動、Ｒ波とは１拍の心電図波形の中で一番高い部分のこと）を、例えば、最大エントロピー法を用いて解析し、以下の指標を計算して図６に示すように表示できるようにしても良い。
（１）活動性を示す指標（ＬＦ／ＨＦ  ｐｏｗｅｒ（ＬＦ  ｐｏｗｅｒ  とＨＦ  ｐｏｗｅｒの比））
（２）副交感神経の活動性を示す指標（ＨＦ  ｐｏｗｅｒ（０．１５〜０．４Ｈｚの高周波数成分のパワー（ｍｓｅｃ×ｍｓｅｃ））、ＨＦ／Ｔｏｔａｌ  ｐｏｗｅｒ（ＨＦ  ｐｏｗｅｒ  とＴｏｔａｌ  ｐｏｗｅｒの比）、エントロピー（  拍動間隔の乱雑さであり、分析するデータの量は４秒未満。副交感神経の活動性以外の自律神経活動も含む））
（３）交感神経＋副交感神経の活動性を示す指標（ＬＦ  ｐｏｗｅｒ（０．０４〜０．１５Ｈｚの低周波数成分のパワー（ｍｓｅｃ×ｍｓｅｃ）、分析するデータの量は３０秒必要で、２秒ごとに値を表示）、ＬＦ／Ｔｏｔａｌ  ｐｏｗｅｒ（ＬＦ  ｐｏｗｅｒ  とＴｏｔａｌ  ｐｏｗｅｒの比））
（４）自律神経に関するその他の指標（Ｔｏｔａｌ  ｐｏｗｅｒ（全周波数成分のパワー）、ＶＬＦ  ｐｏｗｅｒ（０．００３〜０．０４Ｈｚの周波数成分のパワー（ｍｓｅｃ×ｍｓｅｃ）、分析するデータの量は３００秒必要で、４秒ごとに値を表示）、ＵＬＦ−１  ｐｏｗｅｒ（１／１０，０００〜１／２，０００Ｈｚの周波数成分のパワー（ｍｓｅｃ×ｍｓｅｃ）、分析するデータの量は１００００秒必要で、１６秒ごとに値を表示）、ＵＬＦ−２  ｐｏｗｅｒ（１／２，０００〜０．００３Ｈｚの周波数成分のパワー（ｍｓｅｃ×ｍｓｅｃ）、分析するデータの量は１８００秒必要で、８秒ごとに値を表示）、べきスペクトルの傾き（両対数表示した時の  １／１０，０００〜１／１００Ｈｚの周波数帯におけるべきスペクトルの傾き、分析するデータの量は１００００秒必要で、約３０秒ごとに値を表示、心地よさを表す指標の一つ）
【００５４】
本実施の形態において、生体に影響を及ぼす原因と思われる情報、例えば生体に投与する薬物、水分量や患者の排泄物などから分かる情報を加えてニューラルネットワークで予測するようにしても良い。これにより、より精度良く予測値を得ることが可能となり、医師がより適切な措置を講じることができる。
【００５５】
本発明は上記実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。例えば、上記実施の形態における数値や表示項目については例示であり、それに限定されず、種々変更して実施することが可能である。
【００５６】
【発明の効果】
以上説明したように本発明は、患者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、患者の血液を循環する血液回路を備え、前記血液を浄化する血液浄化手段と、前記血液回路に接続され、前記血液から得られる血液情報を取得する血液情報取得手段と、前記生体情報取得手段及び前記血液情報取得手段に接続され、前記生体情報及び前記血液情報を表示する表示手段とを具備し、前記表示手段は前記生体情報及び前記血液情報を１画面に表示するので、必要な情報を同一画面に表示することができ、しかも必要な情報の推移を予測してその予測情報を同一画面に表示することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態に係るベッドサイド情報システムの概略構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施の形態に係るベッドサイド情報システムにおけるデスクトップＰＣ１５の内部構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施の形態に係るベッドサイド情報システムにおけるデスクトップＰＣが有する管理テーブルを示す図である。
【図４】ニューラルネットワークの機能を説明するためのブロック図である。
【図５】本発明の一実施の形態に係るベッドサイド情報システムにおける画面表示例を示す図である。
【図６】本発明の一実施の形態に係るベッドサイド情報システムにおける画面表示例を示す図である。
【図７】本発明の一実施の形態に係るベッドサイド情報システムにおける画面表示例を示す図である。
【図８】本発明の一実施の形態に係るベッドサイド情報システムにおける画面表示例を示す図である。
【図９】本発明の一実施の形態に係るベッドサイド情報システムにおける画面表示例を示す図である。
【図１０】本発明の一実施の形態に係るベッドサイド情報システムにおける画面表示例を示す図である。
【図１１】本発明の一実施の形態に係るベッドサイド情報システムにおける画面表示例を示す図である。
【図１２】本発明の一実施の形態に係るベッドサイド情報システムにおける画面表示例を示す図である。
【符号の説明】
１  ベッドサイド情報システム
１１  生体情報モニタ
１２  連続的ヘマトクリットモニタ
１３  血液浄化装置
１４  患者
１５  デスクトップＰＣ
２１  ＣＭＳ用バッファ
２２  ＣＬＭ用バッファ
２３  分析部
２４  操作部
２５  演算部
２６  表示部
２７  バッファ
２８  アラーム部
３１  入力層
３２  中間層
３３  出力層
３４  重み制御部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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