(57)【要約】    【構成】  警告システム１０はサーバ１２を含み、サーバ１２はネットワーク１４を介して複数のステーション１８に接続される。各看護師はセンサユニット２０を装着しており、それから送信される看護師ＩＤはステーション１８で検出され、検出された看護師ＩＤの情報はサーバ１２に送信される。サーバ１２は、この情報から看護師の所在を知る。たとえば、看護師が看護業務を行う場合、サーバ１２は、当該の看護師の所在を検出し、看護業務が正しく行われているか、看護業務に必要な器具や薬が正しく選択されているかを検出する。正しくない場合には、当該看護師が所持するＰＤＡを通して内容に応じた警告を発する。また、患者が転倒しそうな状態などの危険な状態におかれている場合には、当該患者を担当する看護師の所在を検出して、警告を発する。ただし、当該看護師の所在を確認できない場合には、婦長や詰所などに同様の警告を発する。    【効果】  状況に応じた警告をできるので、事故を確実に回避できる。【選択図】  図１
2005092440.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の業務を行う被験者の行動を記録分析し、必要に応じて警告を発する警告装置であって、
前記特定の業務を行う領域の所定位置に配置され、前記被験者の被験者識別情報を検出する識別情報検出手段と、
前記識別情報検出手段の検出結果に基づいて少なくとも前記被験者の所在を検出する所在検出手段と、
前記被験者が行う業務の内容を特定する業務特定手段と、
前記被験者の所在および前記業務特定手段によって特定された業務の進行状況を検出する進行状況検出手段と、
前記進行状況検出手段によって検出された所在および業務進行状況の少なくとも一方に誤りがあるか否かを判別する状況判別手段と、
前記状況判別手段によって前記所在および前記業務進行状況の少なくとも一方に誤りがあると判別したとき、少なくとも前記被験者に対して警告を発する警告手段とを備える、警告装置。
【請求項２】
前記被験者に装着され、前記被験者識別情報を送信する第１送信手段をさらに備え、
前記識別情報検出手段は、前記第１送信手段によって送信された被験者識別情報を受信する第１受信手段を含む、請求項１記載の警告装置。
【請求項３】
前記被験者に装着され、他の被験者に装着される前記第１送信手段によって送信された被験者識別情報を受信する第２受信手段をさらに備える、請求項２記載の警告装置。
【請求項４】
複数の前記識別情報検出手段を備え、
前記複数の識別情報検出手段は、各々に割り当てられた所在識別情報を送信する第２送信手段を含み、
前記第２受信手段は、前記第２送信手段によって送信された所在識別情報をさらに受信する、請求項３記載の警告装置。
【請求項５】
前記識別情報検出手段は前記被験者に割り当てられる被験者識別情報を検出し、前記所在検出手段は前記被験者識別情報を検出した前記識別情報検出手段の配置位置に基づいて被験者の所在を検出する、請求項１ないし４のいずれかに記載の警告装置。
【請求項６】
前記警告手段は、前記被験者の所属マネージャに対して警告を発する、請求項１ないし５のいずれかに記載の警告装置。
【請求項７】
少なくとも各業務の手順を記憶するデータベース、および
前記被験者が業務を実行するとき、当該業務の前記手順に則しているか否かを判断する手順判断手段をさらに備え、
前記警告手段は、前記手順判断手段によって前記手順に則していないと判断されたとき、少なくとも正しい手順を前記被験者に対して警告する手順警告手段を含む、請求項１ないし６のいずれかに記載の警告装置。
【請求項８】
前記データベースは、過去に発生した事故の事例に基づいて当該事故を回避する知識をさらに記憶し、
前記警告手段は、前記被験者が業務を行うに際して、少なくとも当該業務についての前記知識を前記被験者に対して報知する知識報知手段を含む、請求項７記載の警告装置。
【請求項９】
前記データベースは、各業務に使用する器具をさらに記憶し、
業務を行う前記被験者が正しい器具を選択しているか否かを判断する器具判断手段をさらに備え、
前記警告手段は、前記被験者が正しい器具を選択していないと判断したとき、少なくとも正しい器具を前記被験者に対して報知する器具報知手段を含む、請求項７または８記載の警告装置。
【請求項１０】
前記器具にはそれぞれを識別するための器具識別情報が割り当てられ、
前記器具判断手段は、前記器具識別情報に基づいて正しい器具を選択しているか否かを判断する、請求項９記載の警告装置。
【請求項１１】
前記器具識別情報はタグ情報を含む、請求項１０記載の警告装置。
【請求項１２】
前記器具識別情報はバーコードを含む、請求項１０記載の警告装置。
【請求項１３】
前記被験者の状況を検出する状況検出手段、および
前記状況検出手段の検出結果および前記データベースに記憶される知識に基づいて当該被験者が危険な状態であるか否かを判断する状態判断手段をさらに備え、
前記所在検出手段は、状態判断手段によって危険な状態にある被験者が存在すると判断されたとき、当該被験者の所在を検出し、
警告手段は、当該被験者および前記所在検出手段によって検出される当該被験者の近辺に存在する他の被験者の少なくとも一方に警告を発する、請求項８記載の警告装置。
【請求項１４】
前記状況検出手段は、前記被験者の周囲音を検出するマイクを含み、
前記状態判断手段は、前記マイクから入力される周囲音および前記知識に基づいて前記被験者が危険な状態であるか否かを判断する、請求項１３記載の警告装置。
【請求項１５】
前記状況検出手段は、前記被験者の存在を検知する荷重センサを含み、
前記状態判断手段は、前記荷重センサからの入力の有無および前記知識に基づいて前記被験者が危険な状態であるか否かを判断する、請求項１３記載の警告装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は警告装置に関し、特にたとえば、仕事の場所が一定せず多くの地点を移動して仕事をすることが多い医師、看護師、工員などの被験者の行動を分析し、必要に応じて警告を発する、警告装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のこの種の警告装置の一例が特許文献１に開示される。この特許文献１に開示される行動検知システムでは、人体に個人情報端末が取り付けられ、人体の姿勢や動作、体動、行動・活動状態や位置、生理信号が検知される。検知・収集されたセンサ信号は、基地局へ無線通信によって送信される。基地局へ無線通信された個人情報端末からのセンサ情報は、他のセンサと接続されているセンサ信号処理手段に送信され、情報が統合化される。統合化された人体の行動情報はデータ蓄積手段に蓄積される。次に、センサ信号処理手段から得られた人体の行動情報は、データ蓄積手段によって蓄積された構造化データをもとに行動評価手段によって比較・評価される。この行動評価手段から得られた人体の行動状態のうち、状態判定手段によって異常と判定されたり、また、将来的に異常となり得ることが予測されたりしたら、その内容が個人情報端末やネットワークによって接続された他の端末に通報される。たとえば、他の端末を医者が使用している場合には、適切なアドバイスを、異常と判定された人やその補助者に対して行うことができる。
【特許文献１】特開２００２−１４９８２４号公報（第４頁および第１図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、このような行動検知システムは、老人や患者などの行動情報を収集するものであり、老人や患者を介護したり、看護したりする者に起因して発生する医療ミスのような事故を未然に防止することはできなかった。
【０００４】
また、この行動検知システムでは、他の端末を医者が使用している場合には、適切なアドバイスを、異常と判定された人やその補助者に対して行うようにしてあるが、そのようなアドバイスはリアルタイムに行うことは困難であり、したがって、たとえば近々自力で歩けるようになる患者が落下物を拾おうとした場合には、当該アドバイス（警告）は間に合わず、転倒事故が発生してしまうという問題があった。
【０００５】
それゆえに、この発明の主たる目的は、事故を未然に防止できる、警告装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１の発明は、特定の業務を行う被験者の行動を記録分析し、必要に応じて警告を発する警告装置であって、特定の業務を行う領域の所定位置に配置され、被験者の被験者識別情報を検出する識別情報検出手段と、識別情報検出手段の検出結果に基づいて少なくとも被験者の所在を検出する所在検出手段と、被験者が行う業務の内容を特定する業務特定手段と、被験者の所在および業務特定手段によって特定された業務の進行状況を検出する進行状況検出手段と、進行状況検出手段によって検出された所在および業務進行状況の少なくとも一方に誤りがあるか否かを判別する状況判別手段と、状況判別手段によって所在および業務進行状況の少なくとも一方に誤りがあると判別したとき、少なくとも被験者に対して警告を発する警告手段とを備える、警告装置である。
【０００７】
請求項１の発明では、警告装置は、特定の業務を行う被験者の行動を記録分析し、必要に応じて警告を発する。識別情報検出手段（実施例で言うステーション）は、特定の業務を行う領域（たとえば、建物内）の所定位置に配置され、被験者に割り当てられた被験者識別情報（実施例で言う看護師ＩＤ）を検出する。所在検出手段は、識別情報検出手段の検出結果に基づいて少なくとも被験者の所在を検出する。つまり、被験者を検出した識別情報検出手段の配置位置に基づいて被験者の位置を検出する。業務特定手段は、被験者が行う業務の内容を特定する。たとえば、被験者（看護師）が行う看護業務の内容として、「注射」、「検温」などが特定される。進行状況検出手段は、被験者の所在および業務特定手段によって特定された業務の進行状況を検出する。ここでは、被験者が業務を行っている場所およびその進行状況が検出される。状況判別手段によって業務を行っている場所やその進行状況に誤りがあると判別されると、警告手段が少なくとも当該被験者に警告を発する。
【０００８】
請求項１の発明によれば、被験者が業務を行っている場所や進行状況に誤りがある場合には、当該被験者に警告を発するので、誤った状態で業務が進行されるのを防止することができる。したがって、たとえば、被験者が看護師である場合には、患者の取り違えや看護（医療）ミスの発生を防止することができ、医療事故を未然に回避することができる。
【０００９】
請求項２の発明は請求項１に従属し、被験者に装着され、被験者識別情報を送信する第１送信手段をさらに備え、識別情報検出手段は、第１送信手段によって送信された被験者識別情報を受信する第１受信手段を含む。
【００１０】
請求項２の発明では、第１送信手段は被験者に装着され、被験者識別情報を送信する。第１受信手段は、第１送信手段によって送信された被験者識別情報を受信する。つまり、所定位置に配置される識別情報検出手段に含まれる第１受信手段によって被験者識別情報が受信される。したがって、所在検出手段は、被験者識別情報を受信した第１受信手段を含む識別情報検出手段の配置位置に基づいて、当該被験者の所在を検出する。
【００１１】
請求項２によれば、所定位置に配置される識別情報検出手段に含まれる第１受信手段によって被験者識別情報を受信するので、所在検出手段は被験者識別情報を受信した識別情報検出手段の配置位置に基づいて、当該被験者の所在を容易に検出することができる。
【００１２】
請求項３の発明は請求項２に従属し、被験者に装着され、他の被験者に装着される第１送信手段によって送信された被験者識別情報を受信する第２受信手段をさらに備える。
【００１３】
請求項３の発明では、第２受信手段は、他の被験者に装着された第１送信手段によって送信された被験者識別情報を受信する。
【００１４】
請求項３によれば、被験者は第１送信手段と第２受信手段とを装着するので、被験者同士の被験者識別情報を互いに検出することができる。このため、誰と共に行動していたかや誰とすれ違ったのかを容易に知ることができる。
【００１５】
請求項４の発明は請求項３に従属し、複数の識別情報検出手段を備え、複数の識別情報検出手段は、各々に割り当てられた所在識別情報を送信する第２送信手段を含み、第２受信手段は、第２送信手段によって送信された所在識別情報をさらに受信する。
【００１６】
請求項４の発明では、複数の識別情報検出手段は、第２送信手段によって、各々に割り当てられた所在識別情報（実施例で言うステーションＩＤ）を送信し、被験者に装着される第２受信手段がこれを受信する。
【００１７】
請求項４によれば、第２受信手段が所在識別情報を受信するので、第１受信手段によって受信された被験者識別情報だけでなく、第２受信手段によって受信された所在識別情報に基づいて当該被験者の所在を検出することもできるのである。
【００１８】
請求項５の発明は請求項１ないし４のいずれかに従属し、識別情報検出手段は被験者に割り当てられる被験者識別情報を検出し、所在検出手段は被験者識別情報を検出した識別情報検出手段の配置位置に基づいて被験者の所在を検出する。
【００１９】
請求項５の発明では、被験者に割り当てられる被験者識別情報を検出した識別情報検出手段の配置位置に基づいて被験者の所在を検出する。
【００２０】
請求項５によれば、被験者識別情報を検出するだけなので、簡単な構成で被験者の所在を容易に検出することができる。
【００２１】
請求項６の発明は請求項１ないし５のいずれかに従属し、警告手段は、被験者の所属マネージャに対して警告を発する。
【００２２】
請求項６の発明では、警告手段は、被験者の所属マネージャに対して警告を発する。
【００２３】
請求項６の発明によれば、被験者のみならず、当該被験者の所属マネージャに対しても警告を発するので、当該被験者が警告に気づかずに業務を進行する場合であっても、所属マネージャによりその進行は停止される。つまり、誤った状態で業務が進行されるのが、確実に防止される。
【００２４】
請求項７の発明は請求項１ないし６のいずれかに従属し、少なくとも各業務の手順を記憶するデータベース、および被験者が業務を実行するとき、当該業務の手順に則しているか否かを判断する手順判断手段をさらに備え、警告手段は、手順判断手段によって手順に則していないと判断されたとき、少なくとも正しい手順を被験者に対して警告する手順警告手段を含む。
【００２５】
請求項７の発明では、警告装置はデータベースおよび手順判断手段をさらに備える。データベースには、各業務についての手順が記憶され、手順判断手段は、被験者が業務を実行するとき、当該業務の手順に則しているか否かを判断する。手順警告手段は、手順判断手段によって、手順に則して業務が進行されていないと判断されたとき、少なくとも正しい手順を被験者に警告する。
【００２６】
請求項７によれば、業務の手順を誤った場合や手順を飛ばしてしまった場合であっても、正しい手順を警告するようにしてあるので、誤った状態で業務が進行されるのを防止することができる。
【００２７】
請求項８の発明は請求項７に従属し、データベースは、過去に発生した事故の事例に基づいて当該事故を回避する知識をさらに記憶し、警告手段は、被験者が特定の業務を行うに際して、少なくとも当該特定の業務についての知識を被験者に対して報知する知識報知手段を含む。
【００２８】
請求項８の発明では、データベースには、過去に発生した事故の事例に基づいて当該事故を回避する知識がさらに記憶される。知識報知手段は、業務を行う被験者に対して、当該業務に関する知識を被験者に対して報知される。
【００２９】
請求項８によれば、たとえば、被験者が看護師である場合には、看護業務や看護業務以外に患者に対して行うべき行為などの知識を取得して、当該患者に対して当該行為等を行うことができる。たとえば、機器などの操作について注意すべき点（知識）を取得して、的確な操作をすることもできる。また、被験者が工員である場合には、工具や工作機械の操作について注意すべき点を取得して、安全な操作をすることもできる。また、上述したように、被験者の所在、すれ違い等を検出するので、この情報、業務の内容および過去に起きた事故（起きそうであった事故も含む。）などをバスケット分析し、被験者同士の相関関係や業務同士の相関関係などを知識として構築することもできる。
【００３０】
請求項９の発明は請求項７または８に従属し、データベースは、各業務に使用する器具をさらに記憶し、業務を行う被験者が正しい器具を選択しているか否かを判断する器具判断手段をさらに備え、警告手段は、被験者が正しい器具を選択していないと判断したとき、少なくとも正しい器具を被験者に対して報知する器具報知手段を含む。
【００３１】
請求項９の発明では、データベースは特定の業務に使用する器具をさらに記憶している。器具判断手段は、特定の業務を行う被験者が正しい器具を選択しているかどうかを判断し、正しい器具を選択していない場合には、器具報知手段が少なくとも正しい器具を被験者に対して報知する。
【００３２】
請求項９によれば、たとえば、看護師は誤った医療器具を選択している場合には、正しい医療器具が知らされるので、誤った医療行為が行われることを回避できる。ただし、医療器具に限らず、患者に対して与薬（投与）する薬品についても同様である。また、工員が誤った道具を選択している場合にも、正しい道具が報知されるので、道具の選択ミスによる事故の発生を可及的防止できる。
【００３３】
請求項１０の発明は請求項９に従属し、器具にはそれぞれを識別するための器具識別情報が割り当てられ、器具判断手段は、器具識別情報に基づいて正しい器具を選択しているか否かを判断する。
【００３４】
請求項１０の発明では、器具に割り当てられた器具識別情報に基づいて正しい器具を選択しているか否かを判断する。
【００３５】
請求項１０によれば、器具識別情報を調べるだけなので、被験者の手間を煩わせることがなく、本来の業務に支障を来たすことがない。
【００３６】
請求項１１の発明は請求項１０に従属し、器具識別情報はタグ情報を含む。
【００３７】
請求項１１の発明では、器具にタグ情報が割り当てられる。
【００３８】
請求項１１によれば、たとえば、被験者が当該タグ情報を受信できる装置を装着しておけば、当該装置から送信されるタグ情報を調べるだけで、正しい器具が選択されているか否かを容易に判断できる。
【００３９】
請求項１２の発明は請求項１０に従属し、器具識別情報はバーコードを含む。
【００４０】
請求項１２の発明では、器具にバーコードが印刷される。
【００４１】
請求項１２によれば、たとえば、被験者が当該バーコードを読み取る装置を用いて読み取った情報を調べるだけで、正しい器具が選択されているか否かを容易に判断できる。
【００４２】
請求項１３の発明は請求項８に従属し、被験者の状況を検出する状況検出手段、および状況検出手段の検出結果および知識に基づいて当該被験者が危険な状態であるか否かを判断する状態判断手段をさらに備え、所在検出手段は、状態検出手段によって危険な状態にある被験者が存在すると判断されたとき、当該被験者の所在を検出し、警告手段は、当該被験者および所在検出手段によって検出される当該被験者の近辺に存在する他の被験者の少なくとも一方に警告を発する。
【００４３】
請求項１３の発明では、状況検出手段が被験者の状況を検出する。たとえば、被験者が看護師である場合に、当該看護師が担当する患者の状況、たとえば、患者が立とうとしていたり、ベッドに落ちた物を拾おうとしたりするのを検出する。状態判断手段は、その検出結果および知識に基づいて当該被験者が危険な状態であるか否かを判断する。たとえば、当該患者が自力で立つことができない場合には、上述したような患者の状況を検出すると、転倒事故に至るおそれがあるため、危険な状態であると判断する。これは、過去に起きた転倒事故の状況等を分析して得られた知識に基づいて判断される。ただし、過去に起きた事故に近似する状況が検出された場合にも当該事故に至るおそれがあるため、当該被験者が危険な状態であると判断する。危険な状態である場合には、警告手段は、当該被験者に警告を発したり、または、当該被験者の近辺に存在する他の被験者を検出して、検出した他の被験者に対して警告を発したりする。或いは当該被験者や他の被験者の両方に警告する場合もある。つまり、当該患者を担当する看護師やその近辺に存在する看護師に警告を発する。
【００４４】
請求項１３によれば、被験者のみならず、その近辺に存在する被験者にも警告を発するので、確実に危険を回避して、事故の発生を未然に防止することができる。言い換えると、早期に危険から回避させることができる。
【００４５】
請求項１４の発明は請求項１３に従属し、状況検出手段は、被験者の周囲音を検出するマイクを含み、状態判断手段は、マイクから入力される周囲音および知識に基づいて被験者が危険な状態であるか否かを判断する。
【００４６】
請求項１４の発明では、マイクによって周囲音を検出し、状態検出手段は、検出した周囲音および知識に基づいて被験者が危険な状態であるか否かを判断する。たとえば、被験者の近辺で物の落下音が検出されたとき、データベースから知識を取得し、過去に発生した事故の事例（状況）や当該事例に近似する状況に合致するか否かを判断し、合致する場合には、当該被験者が危険な状態であると判断する。たとえば、被験者として看護師のみならず、患者についての周囲音を検出するようにしておけば、落下音を検出すると、当該患者の病状やリハビリ状況などからデータベースに記憶される知識と照合し、合致する知識があれば、危険な状態であると判断する。
【００４７】
請求項１４によれば、被験者の周囲音および知識によって危険な状態であるか否かを判断するので、内容に応じた適切な警告を発することができる。したがって、たとえば、患者の代わりに物を拾ったりするような適切な行動をさせることができる。
【００４８】
請求項１５の発明は請求項１３に従属し、状況検出手段は、被験者の存在を検知する荷重センサを含み、状態判断手段は、荷重センサからの入力の有無および知識に基づいて被験者が危険な状態であるか否かを判断する。
【００４９】
請求項１５の発明では、荷重センサによって被験者の存在を検知して、その検知結果と知識とから被験者が危険な状態であるか否かを判断する。たとえば、当該荷重センサを危険区域（領域）や危険物などの周辺に配置しておけば、そのような場所で被験者の存在を検知し、それが知識に合致する場合に、警告が発せられる。逆に、業務を行うに際して、被験者が存在すべき位置に荷重センサを配置しておけば、当該業務に際して存在すべき位置に被験者が存在せず、それが知識に合致する場合に、当該被験者に対して警告が発せられる。
【００５０】
請求項１５によれば、請求項１４の発明と同様に、危険な状態を検出して警告を発することにより、適切な行動をさせることができる。
【発明の効果】
【００５１】
この発明によれば、医師、看護師、工員などの被験者の所在を認識するとともに、被験者の行動に応じた警告を発するので、必要に応じて適切な警告を行うことができる。これにより、事故を未然に防止することができる。
【００５２】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５３】
図１を参照して、この発明の一実施例である警告システム１０は、たとえば病院に適用され、サーバ１２を含む。このサーバ１２は、有線或いは無線による通信回線（ネットワーク）１４を介して複数の看護師用端末（以下、単に「端末」という。）１６および複数のステーション１８に接続される。端末１６は、パーソナルコンピュータ或いはワークステーションのようなコンピュータであり、看護師毎に割り当てられる。たとえば、端末１６は看護師の詰所などに設置される。ただし、１台の端末１６を数人の看護師で使用する場合もあり得る。複数のステーション１８は、それぞれ、入院患者を収容する病棟内であり、廊下、病室（入り口、ベッド或いはその近傍）および看護師の詰所などの所定位置に配置され、無線通信可能なウェアラブルセンサユニット（以下、単に「センサユニット」という。）２０の識別情報を取得し、サーバ１２に送信する。複数のセンサユニット２０は、それぞれ、看護師に割り当てられ（装着され）、センサユニット２０の識別情報は、無線通信可能な範囲（たとえば、半径３〜５メートル）に存在するステーション１８によって検出される。また、ステーション１８とセンサユニット２０とは互いに通信可能であるため、センサユニット２０は、無線通信可能な範囲に存在するステーション１８の識別情報（ステーションＩＤ）を検出する。図示は省略するが、センサユニット２０は、センサユニット２０同士で無線通信することが可能であるため、無線通信可能な範囲に存在する２以上のセンサユニット２０同士で、互いの識別情報を検出することもできる。また、センサユニット２０は、無線ＬＡＮによってネットワーク１４に直接接続される場合もある。
【００５４】
図２はサーバ１２の具体的な構成を示すブロック図であり、この図２を参照して、サーバ１２には、図１では省略したが、複数の対物センサ２２、複数の集音マイク２４および複数の荷重センサ２５が接続される。図示は省略するが、この実施例では、複数の対物センサ２２は、体温計、血圧計、注射器、点滴注射器（注入器）、血液採取用試験管、検尿コップなどの医療器具を格納してある格納箱の取り出し部分やナースコール端末などに設置され、それらの医療器具等についての使用（取り出し）の有無を検知する。ただし、これらの医療器具等には、タグ情報やバーコードのような識別情報を付加しておき、タグ情報やバーコードを読み取ることにより、その使用の有無を検出するようにしてもよい。また、複数の集音マイク２４は、入院患者を収容する病棟内であり、廊下および病室（ベッド或いはその近傍）などに設置され、周囲音を集音する。さらに、複数の荷重センサ２５は、入院患者が使用するベッドの手すりに設置される。
【００５５】
また、図１では省略したが、サーバ１２には、複数のデータベース（ＤＢ）が接続される。具体的には、看護師ＤＢ２６、病棟イベントＤＢ２８、行動特徴ベクトルＤＢ、看護業務行動辞書ＤＢ、所在情報ＤＢ３４、電子カルテＤＢ３６および知識ＤＢ３８が接続される。
【００５６】
看護師ＤＢ２６は、図３（Ａ）に示すような看護師の一日の業務おける行動についてのデータ（看護師データ）を看護師毎に記録する。図３（Ａ）に示すように、看護師データには、ラベルとして看護師名が記述され、看護師名の横に日付が記述される。看護師名および日付の下側には、当該看護師の看護業務に関する項目（内容）が記述される。つまり、看護業務の開始時刻、看護業務の終了時刻、看護業務の対象患者、看護業務の内容、看護業務における歩数、看護業務における傾斜（上半身（上体）を傾ける）角度の平均値および医療ミス等の業務における事故（アクシデント・インシデント）がそれぞれ記述される。
【００５７】
後で詳細に説明するが、このような看護師データでは、アクシデント・インシデント以外の内容は、センサユニット２０で計測されるデータから取得される。
【００５８】
また、アクシデント・インシデントの欄には、当該看護師が業務日報などに記述した医療ミスなどの事故の内容や医療ミス等は発生していないがひやりと（はっと）した出来事の内容が別途入力（記述）される。つまり、この実施例では、アクシデント・インシデントは、事故だけでなく、ひやりとした出来事を含む概念である。たとえば、ひやりとした出来事としては、患者が転倒しそうになったことなどが該当する。
【００５９】
たとえば、図３（Ａ）に示す看護師データからは、看護師（○○夏子）が、２００２年１０月２５日（金）の１０時２０分３０秒から１０時２２分３５秒までの間、患者（△△冬男）に対して検温を行い、その間の歩数は４５６歩であり、傾斜角度の平均値が３５度であり、そして、検温に際して何ら医療ミス（事故）等がなかったことが分かる。
【００６０】
ただし、この実施例では、後述する行動特徴ベクトルや看護業務行動辞書のデータを作成する等の便宜上、図３（Ｂ）に示すように、看護師、患者、看護業務およびアクシデント・インシデントの内容については、カテゴリ番号を記述するようにしてある。つまり、サーバ１２のハードディスク（図示せず）には、図４（Ａ），（Ｂ）および図５（Ａ），（Ｂ）に示すようなテーブルが記録され、看護師、患者、看護業務およびアクシデント・インシデントがそれぞれカテゴリ分類され、各々を番号で識別可能にしてある。
【００６１】
図４（Ａ）は看護師カテゴリのテーブルを示す図解図であり、看護師カテゴリ番号（ｎ＝１，２，…，Ｎ）に対応して看護師名（＊＊春子，○○夏子，…，△△冬子）が記述される。また、図４（Ｂ）は患者カテゴリのテーブルを示す図解図であり、患者カテゴリ番号（ｋ＝１，２，…，Ｋ）に対応して患者名（＊＊春男，○○夏男，…，△△冬男）が記述される。さらに、図５（Ａ）は看護業務カテゴリのテーブルを示す図解図であり、看護業務カテゴリ番号（ｚ＝１，２，…，Ｚ）に対応して看護業務の内容（患者訪問，病状観察，…，退院指導）が記述される。さらにまた、図５（Ｂ）はアクシデント・インシデントカテゴリのテーブルを示す図解図であり、アクシデント・インシデントカテゴリ番号（ｈ＝１，２，…，Ｈ）に対応してアクシデント・インシデントの内容（アクシデント・インシデントなし，患者転倒，…，注射ミス）が記述される。
【００６２】
図２に戻って、病棟イベントＤＢ２８は、複数のセンサすなわち上述した複数の対物センサ２２から得られる対物検知データ、複数の集音マイク２４から得られる音データおよび荷重センサ２５から得られる荷重検知データ（これらのデータをまとめて「病棟イベントデータ」という。）を記録する。対物検知データには、検知する対象となる医療器具等の名称のような識別情報がラベルとして付される。音データには、集音マイク２４の設置場所を示す識別情報がラベルとして付される。荷重検知データには、荷重センサ２５の設置場所を示す識別情報がラベルとして付される。つまり、対物検知データから検知対象物を特定することができ、音データのラベルから集音した場所を特定することができ、そして、荷重検知データからベッドを特定することができる。さらに、サーバ１２は、病棟イベントデータを取得した時間（時間データ）を、内蔵される時計回路１２ａから取得して、当該病棟イベントデータに付加する。
【００６３】
たとえば、対物検知データの入力があると、サーバ１２は当該対物検知データに時間データを付加して、病棟イベントＤＢ２８に記録する。集音マイク２４は、主として、物の落下音を集音することを目的とするため、所定のレベル以上の音が入力されたときに、当該音に対応する音データがサーバ１２に入力され、サーバ１２は当該音データに時間データを付加して、病棟イベントＤＢ２８に記録する。荷重検知データの入力があると、サーバ１２は当該荷重検知データに時間データを付加して、病棟イベントＤＢ２８に記録する。
【００６４】
行動特徴ベクトルＤＢ３０は、上述した看護師データに基づいて作成される行動特徴ベクトルＦのデータを記録する。この実施例では、行動特徴ベクトルＦは、看護師データに含まれる（センサユニット２０で計測される）歩数と傾斜角とを用いて作成され、具体的には数１で示される。ただし、図３（Ａ）および図３（Ｂ）に示した看護師データでは、傾斜角の平均値を記載するようにしてあるが、看護師が看護業務を行う間に計測された計測された傾斜角の値は時間の経過に従うとともに、各看護師に対応して別途看護師ＤＢ２６に記録されている。
【００６５】
［数１］
Ｆ＝（ｐ1 ，ｐ2，…，ｐi ，…ｐI ，θ1 ，θ2 ，…，θi，…θI ，                        ｓ1 ，ｓ2 ，…，ｓi ，…ｓI）
ここで、ｐi 、θi およびｓi は、時間ｔ＝ｔ1 からｔ＝ｔ1＋Ｔまでの区間を予め設定したＩ個に等分割した場合における、分割区間内の歩数を単位時間当たりで平均化した歩数周波数（ｐi ）、分割区間内の傾斜角を単位時間当たりで平均化した傾斜角の平均値（θi ）および分割区間内の傾斜角の標準偏差（ｓi ）のそれぞれを示す。
【００６６】
なお、この実施例では、看護師の疲労度が上がると、歩数の区間平均値にばらつきが起きるとともに、身体の傾斜角の単位時間当たりにおける変化に発生するばらつきが大きくとなると仮定して、歩数周波数、傾斜角の平均値および傾斜角の標準偏差を行動特徴ベクトルの要素としてある。
【００６７】
看護業務行動辞書ＤＢ３２には、すべての看護師についての行動特徴ベクトルに基づいて作成される複数種類の辞書データが記録される。具体的な作成方法および辞書データについては、本願出願人が先に出願した特願２００２−３２０３１７号に詳細に開示されているため、ここではその詳細な説明は省略することにする。簡単に説明すると、辞書データとしては、たとえば、特定のアクシデント・インシデントについての辞書（以下、「特定アクシデント辞書」という。）データなどが記憶される。この特定アクシデント辞書データは、簡単に言えば、各アクシデント（ｈ）が発生した際の行動特徴ベクトルを全看護師について平均したデータである。
【００６８】
所在情報ＤＢ３４には、看護師についての所在情報のデータ（所在情報データ）が記録される。後で詳細に説明するが、所在情報データは、看護師のそれぞれが装着するセンサユニット２０に割り当てられたタグ情報のような識別情報（看護師ＩＤ）と、当該看護師ＩＤを検出したステーション１８のタグ情報すなわち識別情報（ステーションＩＤ）とを時系列に従って記録したデータである。また、上述したように、ステーション１８とセンサユニット２０とは互いに通信するため、所在情報データは、センサユニット２０で検出したステーションＩＤを時系列に従って記録したデータも含む。さらに、上述したようにセンサユニット２０同士は無線通信可能であり、各センサユニット２０に割り当てられた看護師ＩＤと、当該センサユニット２０と無線通信したセンサユニットの看護師ＩＤとを時系列に従って記録したデータも含まれる。この所在情報データによって、看護師の所在（行動）を知ることができる。たとえば、何時何分何秒にどこ（病室、詰所または廊下など）に居たかを知ることができ、また、何時何分何秒にどの看護師と一緒に居たか或いはすれ違ったか等を知ることができる。
【００６９】
電子カルテＤＢ３６には、現在入院中或いは治療中の患者についての電子カルテが記録される。図示は省略するが、この電子カルテは、医師等が記載するカルテの内容から必要な事項を抽出するとともに、必要な事項を追加して、電子データにしたものである。たとえば、電子カルテには、患者名、担当看護師名（看護師カテゴリ番号）、性別、病名、病状、処方箋、リハビリの状況、入院暦、患者に対する注意事項などの情報のデータ（テキストデータ）が記述されるとともに、このテキストデータに当該患者についての患者カテゴリ番号（ｋ）がラベルとして付される。したがって、患者が特定されると、その患者カテゴリ番号（ｋ）に応じて、当該患者についての電子カルテを特定することができる。
【００７０】
知識ＤＢ３８には、過去に入院や治療をした患者についての電子カルテが記録されるとともに、そのような患者の看護において起きた医療事故或いは起きそうであった医療事故またはそのような患者の行為に基づいて発生した事故についての事例が記憶される。また、そのような事例を検討した結果から、事故（起きそうであった事故を含む。）の発生原因を追求（探求）し、事前に事故を回避するための看護師および患者に対する注意事項の内容が記憶される。
【００７１】
たとえば、頭部外傷による下肢麻痺の患者が自力で立てるようになった直後に、ベッドの下に落とした物を拾おうとしたときに、転倒事故が発生した。このことから、当該症状（頭部損傷による下肢麻痺）の患者に対しては、落下物がある場合には、必ずナースコールで看護師を呼ぶように注意を促しておくべきであるという知識を取得することできる。また、落下物がある場合には、ナースコールの有無を検知し、ナースコールが無い場合には、看護師から当該患者に対して呼びかけたり、当該患者を訪問したりするようにすれば、転倒事故を未然に回避できるという知識を取得することもできる。このような事例および知識が知識ＤＢ３８に構築されているのである。
【００７２】
また、知識ＤＢ３８には、看護業務に使用する器具や看護業務の正しい進行を記載したマニュアルについてのテキストデータが記述されている。たとえば、看護業務が「検温」であれば、使用する器具は体温計であり、（１）患者を訪問し、（２）患者に体温計を手渡し、（３）検温の結果を記録するといった正しい手順が記録されているのである。また、医療器具（機器）の操作が煩わしいものであれば、さらにその機器等の正しい操作方法なども盛り込まれている。
【００７３】
図６はセンサユニット２０の具体的な構成を示すブロック図であり、この図６を参照して、センサユニット２０はＣＰＵ４０を含む。ＣＰＵ４０には、Ａ／Ｄ変換器４２，４４，エンコーダ４６，非接触センサ４８，インターフェイス５０，カードスロット５２，時計回路５４，ＤＩＰスイッチ５６，無線送信機５８および無線受信機６０が接続される。Ａ／Ｄ変換器４２には歩数計６２が接続され、Ａ／Ｄ変換器４２は、歩数計６２から入力される歩数をディジタルデータ（バイナリデータ）に変換してＣＰＵ４０に入力する。また、Ａ／Ｄ変換器４４には傾斜角センサ６４が接続され、Ａ／Ｄ変換器４４は、傾斜角センサ６４から入力される傾斜角（角度）をディジタルデータ（バイナリデータ）に変換してＣＰＵ４０に入力する。エンコーダ４６にはマイク６６が接続され、エンコーダ４６は、マイク６６から入力される音声信号をＭＰ３のような圧縮音声データ（以下、単に「音声データ」という。）に変調してＣＰＵ４０に入力する。このように、音声信号を圧縮変調するのは、後述するメモリカード６８の容量を考慮したためであり、このような記録媒体の容量を無視できる場合には、単にディジタルデータに変換するだけでもよい。
【００７４】
非接触センサ４８としては、焦電センサを用いることができ、ＣＰＵ４０は非接触センサ４８からの入力に応じてマイク６６をオン／オフする。この実施例では、非接触センサ４８すなわち焦電センサの前で、看護師が手を２回上下させると、その検出信号がＣＰＵ４０に入力され、これに応じて、ＣＰＵ４０はマイク６６をオンし、その後、看護師が焦電センサの前で、手を２回上下させると、マイク６６をオフする。ただし、ＣＰＵ４０は、看護師の操作によらないで、所定時間（１０秒）が経過した場合にもマイク６６をオフするようにしてある。この実施例では、マイク６６としては、ヘッドセットタイプのものが用いられ（図７参照）、また、指向性を有する。これは、看護師の音声を正確に入力するとともに、患者のプライバシーを守るためである。
【００７５】
インターフェイス５０は、ＬＡＮ（無線ＬＡＮ）アダプタのようなインターフェイスであり、これにより、センサユニット２０はネットワーク１４に直接接続される。ただし、ＲＳ２３２ＣやＵＳＢのようなインターフェイスを設けて、ケーブルを用いることにより、サーバ１２或いは端末１６のような他の端末に通信可能に接続することもできる。カードスロット５２には、ＭＭＣのようなメモリカード６８が着脱自在に設けられる。このメモリカード６８には、このセンサユニット２０で検出或いは取得されるデータ（歩数データ、傾斜角データ、音声データ）が記憶される。また、メモリカード６８に記憶されたデータは、メモリカード６８をサーバ１２或いは端末１６のような他の端末に装着することにより、当該他の端末に移動（コピー）することができる。
【００７６】
時計回路５４は、日付および時刻を計時する回路であり、ＣＰＵ４０は、時計回路５４から取得した時間データを、各センサ（６２，６４および６６）から取得したデータや看護師ＩＤのデータに付加して、メモリカード６８に記憶する。また、必要に応じて、時間データを付されたデータは、インターフェイス５０を介してネットワーク１４に接続されるサーバ１２または端末１６或いはその両方に出力される。
【００７７】
ＤＩＰスイッチ５６は、たとえば８ビットで構成され、各ビットのオン／オフを切り替えることにより、０〜２５５の間で数値を設定することができる。この数値が識別情報すなわち看護師ＩＤであり、各センサユニット２０で異なる値が設定される。ＣＰＵ４０は、看護師ＩＤをラベルとして付するとともに、時間データを付加したデータを、メモリカード６８に記憶したり、サーバ１２に転送したりする。
【００７８】
なお、この実施例では、ＤＩＰスイッチ５６を用いて看護師ＩＤを設定するようにしてあるが、これに限定されるべきではない。たとえば、後述するメモリカード６８に看護師ＩＤを記憶させておくようにすることもできる。また、ＤＩＰスイッチ５６に代えて、看護師ＩＤを記憶したＲＯＭなどを設けておくようにすることもできる。
【００７９】
無線送信機５８は、ＣＰＵ４０の指示に従って、ＤＩＰスイッチ５６によって設定された看護師ＩＤを所定の周波数による電波（微弱電波）で送信する。無線受信機６０は、無線通信可能な範囲に存在する他のセンサユニット２０から送信される微弱電波を受信し、看護師ＩＤに復調し、復調した看護師ＩＤについてのデータをＣＰＵ４０に入力する。
【００８０】
ここで、ステーション１８は、上述したように、センサユニット２０の看護師ＩＤを検出し、検出した看護師ＩＤを、ネットワーク１４を介してサーバ１２に送信する。また、ステーション１８にも識別情報（ステーションＩＤ）が割り当てられ、上述したように、このステーションＩＤがセンサユニット２０によって検出される。したがって、たとえば、ステーション１８は、センサユニット２０の一部の回路コンポーネントを用いることにより、構成することができる。具体的には、ステーション１８は、ＣＰＵ４０，インターフェイス５０，ＤＩＰスイッチ５６，無線送信機５８および無線受信機６０によって構成される。
【００８１】
なお、ＤＩＰスイッチ５６に代えて、ステーションＩＤを記憶したＲＯＭを設けるようにしてもよい点は、センサユニット２０の場合と同様である。
【００８２】
上述したような構成のセンサユニット２０は、各被験者（看護師）に装着される。たとえば、図６および図７に示すように、非接触センサ４８，歩数計６２，傾斜角センサ６４およびマイク６６以外の回路コンポーネントはボックス（筐体）７０に収容され、ボックス７０は看護師の腰部（ベルト部分）に装着される。また、非接触センサ４８および傾斜角センサ６４は、ペン型のケース７２に収容され、看護師の衣服（白衣）の胸ポケットに挿すように収納される。ただし、図面では、分かり易く示すために、ケース７２を胸ポケットの外部に記載してある。また、歩数計６２は、上述のボックス７０と同様に看護師の腰部に装着される。さらに、マイク６６は看護師の頭部に装着される。
【００８３】
なお、図７においては省略するが、非接触センサ４８は接続線を用いてボックス７０内のＣＰＵ４０に接続され、歩数計６２，傾斜角センサ６４およびマイク６６は、それぞれ、接続線を用いてボックス７０内のＡ／Ｄ変換器４２，Ａ／Ｄ変換器４４およびエンコーダ４６に電気的に接続される。ただし、接続線を用いずに、ブルートゥースのような近距離無線によって接続するようにしてもよい。つまり、電気的に接続されればよいのである。
【００８４】
また、図７に示すように、看護師は、たとえば、白衣の前ポケットに携帯型のコンピュータ（この実施例では、ＰＤＡ）８０を収納し、所持（携帯）している。図示は省略するが、ＰＤＡ８０は、無線ＬＡＮによって、図１に示したネットワーク１４に接続可能な構成にされる。ＰＤＡ８０は既に周知であるため、その構成および動作等の詳細な説明は省略することにする。なお、図面では、分かり易くするため、前ポケットの外部に示してある。
【００８５】
たとえば、看護師の操作によって、センサユニット２０の主電源がオンされると、ＣＰＵ４０は、傾斜角センサ６４からの入力を所定時間（この実施例では、５００ｍｓ）毎に検出する。上述したように、マイク６６は、非接触センサ４８の入力に応じて、そのオン／オフが制御される。また、ＣＰＵ４０は、マイク６６がオフされているとき、歩数計６２からの入力を有効化する。
【００８６】
したがって、ＣＰＵ４０は、歩数計６２によって計測された歩数のデータ（歩数データ），傾斜角センサ６４によって計測された角度のデータ（角度データ）およびマイク６６で検出された音声のデータ（音声データ）を、種別してメモリカード６８に記憶するとともに、無線ＬＡＮによって他の端末（この実施例では、サーバ１２）に送信する。また、ＣＰＵ４０は、歩数データ、角度データおよび音声データを記録する場合には、各データの取得開始時刻および取得終了時刻についての時間データを時計回路５４から取得し、各データに当該時間データを付すようにしてある。
【００８７】
たとえば、看護師ｎが患者ｋさんの患者訪問を行う場合には、看護師ｎが「患者ｋさんの（患者）訪問に行きます。」と発話した内容、患者ｋさんの病室を往復する間の歩数および当該病室を往復する間に上半身を傾斜した際の角度（傾斜角度）のそれぞれについてのデータが記録される。また、このデータに，看護業務の開始時刻および終了時刻の時間データが付加される。
【００８８】
このような音声，歩数および傾斜角度についてのデータおよびこれらに付される時間データ（以下、これらをまとめて「計測データ」ということがある。）は、看護師ｎの１日の業務のすべてについて取得される。上述したように、センサユニット２０は、無線ＬＡＮ（ネットワーク１４）によって接続され、したがって、上述のようにして取得された１日の業務についての計測データ（業務計測データ）は、センサユニット２０から端末１６に送信（転送）することができる。また、メモリカード６８を端末１６に装着するようにすれば、業務計測データを直接端末１６に入力することができる。
【００８９】
端末１６は転送された業務計測データを受信し、たとえば、看護師の操作によって、その業務計測データはサーバ１２にアップロードされる。サーバ１２は、アップロードされた業務計測データに基づいて、アクシデント・インシデントを除く看護師データを作成する。つまり、看護師を特定し、その後、各計測データからアクシデント・インシデントを除く看護師データの項目を特定（決定）して、記録する。
【００９０】
ただし、業務計測データは、センサユニット２０からネットワーク１４を介してサーバ１２に直接アップロードされるようにしてもよい。
【００９１】
たとえば、看護師は、センサユニット２０から転送される業務計測データに付された看護師ＩＤに基づいて、サーバ１２側で容易に特定することができる。
【００９２】
また、計測データに含まれる音声データは、音声認識処理を施され、認識した音声から患者名や当該患者に対して行った看護業務が特定される。つまり、サーバ１２は、音声認識機能を備えており、また、音声認識のための辞書すなわち複数の発話（音声）に対応する音声データを記録したメモリ（たとえば、ハードディスクやＲＯＭ）を有している。
【００９３】
なお、この実施例では、複数の発話は看護業務に関する発話であり、予め看護師が音声入力することにより、複数の看護業務に関する発話に対応する音声データが記録（収録）される。ただし、個々の発話を効率よく認識するようにするため、看護師毎に辞書が設けられる。
【００９４】
したがって、サーバ１２は、看護師の音声についての音声データとメモリに記録された音声データとを、ＤＰマッチング法やＨＭＭ（隠れマルコフモデル）法により比較し、看護師が発話した内容を認識（特定）する。具体的には、「患者ｋさんの検尿に行ってきます。」という発話を認識すると、患者名「患者ｋ」および当該患者に対する看護業務の内容「検尿」を特定することができる。また、「患者ｋさんの検尿を終了しました。」という発話を認識すると、当該患者に対する看護業務の内容「検尿」を終了したことを認識することができる。
【００９５】
ただし、患者名および看護業務の内容については正確に特定する必要があるため、ＤＰマッチング法等による比較結果から近似度が一番高い（第１位の）発話と次に近似度が高い（第２位の）発話とを抽出し、第１位の発話と第２位の発話とに基づいて第１位の発話についての認識の妥当性（信頼度）を判断するようにしてある。
【００９６】
つまり、第１位の発話から特定される患者名（第１患者名）と看護業務の内容（第１看護業務）とのそれぞれを抽出するとともに、第２位の発話から特定される患者名（第２患者名）と看護業務の内容（第２看護業務）とのそれぞれを抽出する。次に、第１患者名と第２患者名との近似度（距離値）および第１看護業務と第２看護業務との距離値をそれぞれ計算する。ここで、距離値とは、言葉（単語）の発音が近似している度合いをいう。たとえば、“伊藤（いとう）”と“紀藤（きとう）”とでは近似度が高い（距離値が小さい）が、“伊藤（いとう）”と“田中（たなか）”とでは近似度が低い（距離値が大きい）。
【００９７】
したがって、患者名同士の距離値と看護業務同士の距離値とが予め設定した閾値（第１閾値）よりも小さい場合には、第１位の発話と第２位の発話とが近似しているため、認識結果の信頼度が低いと言える。一方、患者名同士の距離値と看護業務同士の距離値とが第１閾値よりも大きい場合には、第１位の発話と第２位の発話とが近似していないため、認識結果の信頼度が高いと言える。
【００９８】
なお、この実施例では、患者名同士の距離値と看護業務同士の距離値との両方が小さい場合に、第１位の発話と第２位の発話とが近似しているとして、認識結果の信頼度が低いと考えるようにしてあるが、いずれか一方の距離値が小さい場合に、認識結果の信頼度が低いと考えるようにしてもよい。
【００９９】
認識結果の信頼度が高い場合には、第１位の発話に含まれる患者名および看護業務の内容を抽出（採用）して、看護師データの作成に使用する。一方、認識結果の信頼度が低い場合には、第１位の発話に含まれる患者名および看護業務の内容を排除（リジェクト）して、サーバ１２の管理者により手入力される。つまり、当該管理者は、業務日報などを参照して、図示しない入力装置（キーボードやコンピュータマウス）を用いて患者名および看護業務を入力する。
【０１００】
ただし、患者名は、音声認識によらないで、所在情報データに基づいて特定することも可能である。たとえば、各患者（のベッド）に対してステーション１８を割り当てるようにしておき、当該音声データに付加される時間データに対応する時間および業務計測データに付加された看護師ＩＤを読み出す。次に、当該時間における所在情報データを所在情報ＤＢ３４から読み出し、当該看護師ＩＤを検出しているステーションＩＤを特定する。そして、当該ステーションＩＤが割り当てられたステーション１８の設置位置から患者名を特定する。
【０１０１】
また、各計測データに含まれる歩数データおよび傾斜角度データがサーバ１２によってアナログ変換され、歩数の数値および傾斜角度の平均値がそれぞれ、歩数および傾斜角度の欄に記述される。
【０１０２】
さらに、看護師データに含まれる開始時刻および終了時刻の項目に入力すべきデータについては、音声データに付加された時間データから決定される。つまり、開始時刻の欄には時間データに含まれる録音開始時刻が記述され、終了時刻の欄には録音終了時刻から録音開始時刻を減算した値（時間）が記述される。
【０１０３】
そして、業務日報からアクシデント・インシデントの情報を取得して、管理者が入力装置を用いてアクシデント・インシデントの欄に追加する。その後、完成された看護師データが看護師ＤＢ２６に登録される。
【０１０４】
具体的には、サーバ１２は、図８に示すフロー図に従って看護師データの作成処理を実行する。図８に示すように、看護師データの作成処理を開始すると、ステップＳ１で、業務計測データを受信したかどうかを判断する。ステップＳ１で“ＮＯ”であれば、つまり業務計測データを受信していなければ、そのまま同じステップＳ１に戻る。一方、ステップＳ１で“ＹＥＳ”であれば、つまり業務計測データを受信すれば、ステップＳ３で、業務計測データに付される看護師ＩＤから看護師（看護師カテゴリ番号ｎ）を特定する。
【０１０５】
続くステップＳ５では、１番目の（この実施例では、時刻が一番早い）計測データを抽出する。続いて、ステップＳ７では、音声認識処理を実行する。つまり、抽出した計測データに含まれる看護師の音声についての音声データをアナログ変換して、看護師の発話内容を認識する。
【０１０６】
看護師の発話内容を認識すると、ステップＳ９では、認識結果から第１位の発話と第２位の発話とに含まれる患者名同士および看護業務同士のそれぞれについての距離値を検出し、リジェクトがあるかどうかを判断する。
【０１０７】
ステップＳ９で“ＹＥＳ”であれば、つまり患者名および看護業務の内容の両方またはいずれか一方でも特定できない場合には、リジェクトがあると判断して、ステップＳ１１で、患者名および看護業務の内容を管理者に入力させて、ステップＳ１５に進む。たとえば、特定できない項目を知らせる画面をサーバ１２のディスプレイ（図示せず）に表示し、管理者に入力を促すようにしてある。一方、ステップＳ９で“ＮＯ”であれば、つまりリジェクトがなければ、ステップＳ１５で音声認識の結果から患者名および看護業務の内容を特定して、ステップＳ１５に進む。
【０１０８】
ステップＳ１５では、アクシデント・インシデントを除く全ての項目、すなわち、看護師名（看護師カテゴリ番号）、日付、開始時刻、終了時刻、患者名（患者カテゴリ）、看護業務の内容（看護業務カテゴリ番号）、歩数および傾斜角度の平均値を入力する。
【０１０９】
ただし、看護師カテゴリ番号および日付は初回に入力されればよく、それ以降では、看護師カテゴリ番号および日付を除く項目が随時入力（追加）される。
【０１１０】
続くステップＳ１７では、当該看護業務についてのアクシデント・インシデントの内容を管理者に入力させる。たとえば、アクシデント・インシデントの項目の入力を促す画面をサーバ１２のディスプレイに表示し、管理者に入力させるようにしてある。続くステップＳ１９では、次の（この実施例では、次に時刻が早い）計測データがあるかどうかを判断する。ステップＳ１９で“ＹＥＳ”であれば、つまり次の計測データがあれば、ステップＳ２１で次の計測データを業務計測データから抽出し、ステップＳ７に戻る。つまり、ステップＳ７からステップＳ２１の処理を繰り返すことにより、図３（Ｂ）に示したような看護師データが作成される。
【０１１１】
一方、ステップＳ１９で“ＮＯ”であれば、つまり次の計測データがなければ、当該看護師についての看護師データの作成を終了したと判断し、ステップＳ２３で、作成した看護師データを看護師ＤＢ２６に記録（登録）してから処理を終了する。
【０１１２】
なお、この実施例では、サーバ１２が看護師データを作成し、看護師ＤＢ２６に登録するようにしてあるが、端末１６が看護師データを作成し、作成した看護師データをサーバ１２にアップロードするようにしてもよい。かかる場合には、当該看護師が自身の業務日報を参照して、患者名および看護業務の内容を入力したり、アクシデント・インシデントの内容を入力したりする。
【０１１３】
このようにして、或る看護師についての看護師データが作成され、同様の方法により他の看護師についての看護師データも作成される。看護師データが看護師ＤＢ２６に登録されると、サーバ１２は、その後、看護師データのそれぞれについて、上述したような行動特徴ベクトルを作成する。さらに、行動特徴ベクトルに基づいて、辞書データ（特定アクシデント辞書データ）を作成する。
【０１１４】
したがって、その後、看護師が業務を行う場合には、サーバ１２は、センサユニット２０から送信される当該看護師の計測データをリアルタイムに取得して、取得した計測データについての行動特徴ベクトルを作成し、作成した行動特徴ベクトルと特定アクシデント辞書データとを照合して、アクシデント・インシデントが発生する可能性があるか否かを判断する。そして、アクシデント・インシデントが発生する可能性がある場合には、当該看護師等に警告を発して、休憩や交代をするように促す。これにより、医療事故の発生を未然に防止することができる。
【０１１５】
なお、この内容については、本願出願人が先に出願した特開２００２−３２０３１７号に詳細に開示されるため、ここでは省略する。
【０１１６】
しかし、これでは十分ではなく、行動特徴ベクトルと特定アクシデント辞書データとを照合した場合に、アクシデント・インシデントが発生する可能性がないと判断された場合であっても、看護師の行動によって医療事故が発生したり、また、患者の行動によって事故が発生したりする場合もある。たとえば、看護師が患者を取り違えてしまったり、医療機器の操作を誤ったり、医師から指示された薬とは異なる薬を与薬してしまったりすることがある。また、リハビリ中の患者が自力で立ち上がろうとして転倒するようなこともある。このような場合であっても、事故（医療事故）を未然に防止する必要がある。そこで、この実施例では、所在情報ＤＢ３４や知識ＤＢ３８を設けて、所在情報ＤＢ３４に記憶される所在情報データを参酌したり、知識ＤＢ３８に記憶される知識を参酌したりすることにより、看護師の所在や行動を認識し、必要に応じて適切な注意（警告）を促すようにしてある。
【０１１７】
ここで、所在情報データについて詳しく説明する。たとえば、ステーション１８（ステーションＩＤ：ＩＤ−２）が設置される場所（病室）に、看護師（看護師ＩＤ：ＩＤ−１）が近づき（入室し）、そこに居続ける場合には、図９（Ａ）に示すように、時間の経過に従って、或る看護師が装着するセンサユニット２０は、当該ステーション１８のステーションＩＤ（ＩＤ−２）を検出し続け、一方、当該ステーション１８は当該センサユニット２０のＩＤすなわち看護師ＩＤ（ＩＤ−１）を検出し続ける。
【０１１８】
また、当該看護師が当該病室から退室する場合には、図９（Ｂ）に示すように、時間の経過に従って、センサユニット２０は、当該看護師が退室するまで、当該ステーションＩＤ（ＩＤ−２）を検出し続け、一方、当該ステーション１８も同様に、当該看護師が退室し、無線通信可能な範囲から出るまで、当該看護師ＩＤを検出し続けるのである。
【０１１９】
なお、センサユニット２０がステーションＩＤを検出していない時間が存在するが、これは、ステーション１８およびセンサユニット２０の無線通信可能な範囲の端（淵）で、電波の受信状況が悪かったためである。
【０１２０】
さらに、２人の看護師が共に同じ場所（定位置）に居続ける場合には、図９（Ｃ）に示すように、時間の経過に従って、一方の看護師が装着するセンサユニット２０（看護師ＩＤ：ＩＤ−３）は、他方の看護師が装着するセンサユニット２０の看護師ＩＤ（ＩＤ−４）を検出し続け、当該他方のセンサユニット２０は、当該一方のセンサユニット２０の看護師ＩＤ（ＩＤ−３）を検出し続ける。
【０１２１】
なお、２人の看護師が共に行動する場合であっても、図９（Ｃ）に示すような結果が得られる。２人の看護師が定位置に居続けているのか、または共に行動しているのかは、２人の看護師が装着するセンサユニット２０で検出されるステーションＩＤの変化の有無で検出することができる。
【０１２２】
また、２人の看護師の一方が定位置に存在し続け、他方がその近傍を移動（通過）することにより、２人の看護師がすれ違う場合には、図１０に示すように、時間の経過に従って、一方のセンサユニット２０（ＩＤ−３）は、通過する他方の看護師ＩＤ（ＩＤ−４）を検出し、他方のセンサユニット２０は、定位置に存在する看護師の看護師ＩＤを検出する。理想的な環境下では、互いのセンサユニット２０の無線通信範囲が同じであり、図１０に示す所在情報データとは異なり、同じ時間帯に互いに他の看護師ＩＤを検出することになる。しかし、看護師ＩＤ（ＩＤ−３）のセンサユニット２０の方が、看護師ＩＤ（ＩＤ−４）のセンサユニット２０よりも無線通信範囲が広いため、図１０に示した例では、互いに他のＩＤを検出している時間帯にずれが生じているのである。
【０１２３】
なお、互いの看護師が移動することにより、すれ違う場合であっても、図１０に示すような結果が得られる。看護師が移動しているのか、または定位置に存在し続けているのは、当該看護師のセンサユニット２０で検出されるステーションＩＤの変化の有無で検出することができる。
【０１２４】
さらに、３人の看護師（説明の便宜上、ここでは、看護師Ａ，Ｂ，Ｃとする。）のうち、２人の看護師Ｂ，Ｃが共に定位置に存在し続け、その近傍を他の１人の看護師Ａが通過するように、２対１のすれ違いがある場合には、図１１に示すように、時間の経過に従って、看護師Ａが装着するセンサユニット２０は、他の看護師ＢおよびＣに近づくまでは、何ら看護師ＩＤを検出していないが、看護師ＢおよびＣに近づき、その近傍を通過するまで、当該看護師Ｂ，Ｃの看護師ＩＤすなわちＩＤ−３およびＩＤ−４を検出する。一方、共に定位置に居続ける看護師Ｂおよび看護師Ｃでは、看護師Ｂが装着するセンサユニット２０（看護師ＩＤ：ＩＤ−３）では、時間の経過に従って、看護師Ｃの看護師ＩＤ（ＩＤ−４）を検出し続け、さらに、看護師Ａが接近し、通過するまでの間、その看護師ＩＤ（ＩＤ−１）も検出する。同様に、看護師Ｃが装着センサユニット２０では、時間の経過に従って、看護師Ｂの看護師ＩＤ（看護師ＩＤ−３）を検出し続け、さらに、看護師Ａが接近し、通過するまでの間、その看護師ＩＤ（ＩＤ−１）も検出する。
【０１２５】
このように、３つのセンサユニット２０の間ですれ違いが発生するような場合には、すれ違うときに、１つのセンサユニット２０は、他の２つのセンサユニット２０についての看護師ＩＤ（ステーションＩＤの場合も同じ。）を検出する必要がある。したがって、後述するように、ＩＤの送受信の処理（図１２参照）では、同時にＩＤの送受信が行われて、一方或いは両方のＩＤを検出できないような不具合が生じるのを回避するようにしてある。これにより、図示は省略するが、４つ以上のセンサユニット２０（ステーション１８を含む）の間ですれ違いが発生する場合であっても、同様に、同じ時間帯におけるステーション１８や他のセンサユニット２０のＩＤを確実に検出できるのである。
【０１２６】
なお、図９〜図１１に示した例では、２つまたは３つのセンサユニット２０同士で検出されるＩＤまたはステーション１８とセンサユニット２０とで検出されるＩＤについて説明したが、実際には、所在情報データは、すべてのステーション１８およびすべてのセンサユニット２０で検出されるＩＤを時間の経過に従って記録しているのである。
【０１２７】
図１２は、ＩＤの送受信の処理を示すフロー図である。この送受信の処理は、各ステーション１８および各センサユニット２０のＣＰＵ４０によって実行される。図１２を参照して、送受信の処理を開始すると、ステップＳ４１で、所定時間（この実施例では、１秒）待機し、ステップＳ４３で、他のステーション１８およびセンサユニット２０からＩＤ（ここでは、看護師ＩＤまたはステーションＩＤである。以下、同じ。）の発信がないかどうかを判断する。ステップＳ４３で“ＹＥＳ”であれば、つまり他のステーション１８およびセンサユニット２０からの発信がなければ、ステップＳ４５で、自身のＩＤを発信する。
【０１２８】
続くステップＳ４７では、自身のＩＤの発信を確認したかどうかを判断する。つまり、ＩＤの発信を完了したかどうかを判断する。ステップＳ４７で“ＹＥＳ”であれば、つまり自身のＩＤの発信を確認すれば、自身のＩＤの発信を完了したと判断して、ステップＳ４１に戻る。一方、ステップＳ４７で“ＮＯ”であれば、つまり自身のＩＤの発信を確認していなければ、自身のＩＤの発信を完了していないと判断して、ステップＳ４９で、自身のＩＤの発信完了を乱数による待ち時間だけ待機して、ステップＳ４３に戻る。
【０１２９】
一方、ステップＳ４３で“ＮＯ”であれば、つまり他のステーション１８およびセンサユニット２０のうち、いずれか１つからＩＤの発信があれば、ステップＳ５１で、当該ステーション１８或いはセンサユニット２０の送信完了を乱数による待ち時間だけ待機する。続くステップＳ５３では、当該ステーション１８或いはセンサユニット２０が送信完了したかどうかを判断する。つまり、ＩＤを受信したかどうかを判断する。
【０１３０】
ステップＳ５３で“ＮＯ”であれば、つまりＩＤを受信していなければ、そのままステップＳ４３に戻る。一方、ステップＳ５３で“ＹＥＳ”であれば、つまりＩＤを受信すれば、ステップＳ５５で、当該ステーション１８或いはセンサユニット２０から送信されたＩＤすなわち受信したＩＤをメモリカード６８に記録する。ただし、当該送受信の処理を実行するのがステーション１８のＣＰＵ４０である場合には、ステップＳ５５において、受信したＩＤをサーバ１２に送信する。また、当該送受信の処理を実行するのがセンサユニット２０のＣＰＵである場合には、ステップＳ５５の処理を実行した後、或いは当該処理とともに、当該ＩＤをサーバ１２に送信するようにしてもよい。
【０１３１】
このようにして、ステーション１８やセンサユニット２０から送信されるＩＤの情報を時系列でまとめることにより、所在情報データが構築されるのである。したがって、たとえば、或る看護師が看護業務を行う場合には、その所在を検出することにより、患者を取り違えていないかを判断して、取り違えている場合には、その旨を警告することができる。また、患者の行動やその周囲の様子を検出し、危険な状態を判別したとき、その看護を行うべき看護師の所在を検出して、適切な警告を行うこともできるのである。
【０１３２】
具体的には、サーバ１２は、図１３および図１４に示す警告処理と図１５および図１６に示す警告処理とを並列に実行し、看護師の行動に起因する医療事故の発生を未然に防止するとともに、患者の行動に起因する医療事故の発生を未然に防止するようにしてある。図１３を参照して、警告処理を開始すると、ステップＳ６１で、センサユニット２０から送信される計測データを検出する。厳密には、計測データに含まれる音声データを検出する。続くステップＳ６３では、看護業務を開始した看護師ｎが存在するか否かを判断する。つまり、センサユニット２０から送信された音声データを音声認識し、看護業務を開始した看護師が存在するか否かを判断する。ここでは、音声データの入力がない場合には、看護業務を開始した看護師は存在しないと判断する。
【０１３３】
ただし、音声認識した結果から看護業務を開始したか否かを判断できない場合には、その旨および内容をＰＤＡ８０で入力すべき旨を示すテキストデータを当該看護師のＰＤＡ８０に送信して、警告する。その後、サーバ１２は、ＰＤＡ８０からの入力を受信して、音声データの内容を認識するのである。或いは、再度音声の入力を促すような警告を発して、それでも音声認識できない場合にＰＤＡ８０を用いて入力すべき旨を警告するようにしてもよい。以下、音声データの内容を認識できない場合も同様である。
【０１３４】
ステップＳ６３で“ＮＯ”であれば、つまり看護業務を開始した看護師が存在しなければ、そのままステップＳ６１に戻る。一方、ステップＳ６３で“ＹＥＳ”であれば、つまり看護業務を開始した看護師が存在する場合には、ステップＳ６５で、看護師ｎ，患者ｋ，看護業務ｚを特定する。つまり、ここでは、センサユニット２０から送信されたデータに付加された看護師ＩＤから看護師ｎを特定し、さらに、ステップＳ６３の音声認識の結果を用いて、患者ｋおよび看護業務ｚを特定するのである。
【０１３５】
続くステップＳ６７では、患者の病名，病状，入院暦などを電子カルテＤＢ３６から取得する。つまり、ステップＳ６５で特定した患者ｋについての電子カルテを参照して、当該患者ｋの状況を取得する。さらに、ステップＳ６９で、知識ＤＢ３８から当該患者ｋと同じ或いは略同じ病状等に関する知識を取得する。また、当該看護業務ｚで使用する器具や進行状況（手順のマニュアル）についての知識も取得する。
【０１３６】
なお、図面においては省略するが、ここで、当該看護業務ｚについて注意すべき事項が知識から得られた場合には、その内容のテキストデータが看護師のＰＤＡ８０に送信される。たとえば、ここで送信される内容としては、医療機器の操作についての注意（留意）事項などである。
【０１３７】
そして、ステップ７１では、当該看護業務ｚにおいて薬や器具を使用するか否かを判断する。つまり、電子カルテに与薬する薬が記載されているか、知識ＤＢから得た知識の中に使用する器具が記載されているかを調べるのである。ステップＳ７１で“ＮＯ”であれば、つまり薬や器具を使用しないのであれば、そのままステップＳ７７に進む。一方、ステップＳ７１で“ＹＥＳ”であれば、つまり看護業務ｚが薬や器具を使用するのであれば、ステップＳ７３で、正しい薬や器具を選択したか否かを判断する。ここでは、器具については、対物センサ２２からの入力により、正しい器具が選択されたか否かが判断される。また、薬については、当該薬の包装や袋等に薬の名称を識別するためのタグ（周波数タグ）を埋め込んでおくことにより、これをセンサユニット２０の無線受信機で読み取り、読み取った内容（周波数情報）を、無線ＬＡＮを介してサーバ１２に送信して確認するようにしてある。つまり、サーバ１２は、上述したメモリ或いはそれに接続されるデータベース（図示せず）に周波数情報（識別情報）に対応した薬品の名称を記録したテーブルデータを記憶しており、そのテーブルデータを参照して選択した薬が正しいか否かを判断しているのである。
【０１３８】
ただし、薬を識別するためのバーコードをその包装や袋等に印刷しておき、一方、看護師はバーコードリーダを所持しておくようにしておけば、バーコードリーダによって読み取った情報をサーバ１２に送信して確認することもできる。かかる場合には、バーコードリーダをＰＤＡ８０と一体型的に構成するようにしてもよい。
【０１３９】
また、医療器具（機器）等についても周波数タグを埋め込んでおいたり、バーコードを印刷しておいたりすれば、同様の方法により、正しい器具が選択されているか否かを判断することができる。
【０１４０】
ステップＳ７３で“ＮＯ”であれば、正しい薬や器具が選択されていない場合には、ステップＳ７５で警告を発してステップＳ６３に戻る。ここでは、正しい薬や器具が選択されていないことおよび正しい薬や器具の名称が報知（警告）されるのである。ここで、警告は当該看護師に行う必要があるため、当該看護師が所持するＰＤＡ８０に警告を発する。つまり、上述したような内容のテキストデータがＰＤＡ８０に送信される。これに応じて、ＰＤＡ８０は、音（ビープ音）を発して警告があることを当該看護師に報知するとともに、受信したテキストデータが示す内容を、そのディスプレイ（図示せず）に表示する。たとえば、「誤った薬を選択しています。正しい薬は○○です。」のようなメッセージや「器具が違います。正しい器具は△△△です。」のようなメッセージをＰＤＡ８０等のディスプレイに表示する。ただし、警告があることを、ＰＤＡ８０を振動（バイブレーション）させることにより、看護師に報知することもでき、ビープ音と振動との両方によって報知するようにしてもよい。
【０１４１】
また、詰所や病棟の廊下などに比較的大きなディスプレイおよびスピーカを設けておき、これらを直接或いは間接的にサーバ１２に接続しておけば、スピーカから警告があることを音または音声で知らせるとともに、当該ディスプレイを通じて当該看護師に警告を発することも可能である。
【０１４２】
さらには、当該看護師だけでなく、当該看護師の近辺に存在する他の看護師や婦長（婦長もＰＤＡ８０を所持している。）に対しても警告を発するようにしてもよい。或いは、所定回数だけ当該看護師に警告を発するようにしておき、警告が当該所定回数を越えた時点で、他の看護師や婦長に警告を発するようにしてもよい。
【０１４３】
この実施例では、これらのいずれか１つの方法、または、いずれか２つ以上の方法の組み合わせにより、警告が発せられる。以下、図１３および図１４に示す警告処理では、このような方法が採用される。
【０１４４】
一方、ステップＳ７３で“ＹＥＳ”であれば、つまり正しい薬や器具が選択されていれば、ステップＳ７７に進んで、看護師ｎが当該患者ｋに接近したかどうかを判断する。つまり、所在情報データから看護師ｎが当該患者ｋの病室（ベッド）に近づいたかどうかを判断する。つまり、当該看護師の看護師ＩＤを検出するステーション１８が、当該患者ｋの近傍に設置されるステーション１８に近づいているか否かを検出する。ステップＳ７７で“ＮＯ”であれば、つまり看護師ｎが当該患者ｋに接近していなければ、そのまま同じステップ７７に戻る。ここでは、簡単のため、そのままステップＳ７７に戻るにようにしてあるが、患者ｋ以外の患者に接近した場合には、患者を誤っているとして、当該内容を示す警告を発してからステップＳ７７に戻る。
【０１４５】
一方、ステップＳ７７で“ＹＥＳ”であれば、つまり看護師ｎが当該患者ｋに接近すれば、図１４に示すように、ステップＳ７９で、看護師ｎの看護業務ｚの進行状況を検出する。この実施例では、看護師ｎが手順を踏む都度、次に何を行うかを予めマイク６６から入力させるようにしてあり、したがって、マイク６６から入力される音声データを音声認識することにより、進行状況を把握することができる。
【０１４６】
続くステップＳ８１では、看護業務ｚが正しく進行しているかどうかを判断する。つまり、音声認識した（検出した）看護業務ｚの進行状況が、知識ＤＢ３８から取得したマニュアルに則しているかどうかを判断する。ステップＳ８１で“ＮＯ”であれば、つまり看護業務ｚが正しく進行していない場合には、ステップＳ８３で、警告を発して、ステップＳ７９に戻る。たとえば、看護業務ｚが「点滴注射」である場合に、消毒せずに患者に針を刺そうとした場合には、「消毒」を行っていない旨のメッセージについてのテキストデータをＰＤＡ８０に送信する。すると、ＰＤＡ８０では、ビープ音が鳴らされるとともに、テキストデータが示す内容がディスプレイに表示される。
【０１４７】
一方、ステップＳ８１で“ＹＥＳ”であれば、つまり看護業務が正しく進行していれば、ステップＳ８５で、看護師ｎが当該看護業務ｚを終了しようとしているかどうかを判断する。ここでは、看護師ｎが当該患者ｋの病室から退室しようとしていることを所在情報データから取得したり、または、音声により看護師ｎが当該看護業務ｚを終了したことを入力したのを音声認識したり、或いはこれらの両方によって看護業務ｚを終了しようとしているかどうかを判断するようにしてある。
【０１４８】
ステップＳ８５で“ＮＯ”であれば、つまり看護業務ｚを終了しようとしていなければ、そのままステップＳ７９に戻る。一方、ステップＳ８５で“ＹＥＳ”であれば、つまり看護業務ｚを終了しようとしていれば、ステップＳ８７で、当該患者ｋに対する看護業務ｚがすべて正しく行われたかどうかを判断する。つまり、知識ＤＢ３８から取得したマニュアルに則して、当該看護業務ｚの内容をすべて終了したかどうかを判断する。
【０１４９】
ステップＳ８７で“ＮＯ”であれば、つまり、まだ処理されていない項目があれば、ステップＳ８９で、警告を発して、ステップＳ７９に戻る。たとえば、処理されていない項目があることおよびその項目の内容を示すテキストデータをＰＤＡ８０に送信する。一方、ステップＳ８７で“ＹＥＳ”であれば、つまり看護業務ｚを完了すると、ステップＳ９１で、当該看護業務ｚとは別に、患者ｋに対して行うべき行為があるか否かを判断する。ここで、患者に対して行うべき行為として、患者に対して伝言を伝えることなどが該当する。たとえば、そのような伝言は、電子カルテＤＢ３６に記憶される当該患者ｋについての電子カルテから取得したり、知識ＤＢ３８に記憶される当該患者ｋの病状等に関する事例に基づいて得られた知識から取得したりする。ただし、患者に対して行うべき行為がある場合であっても、当該行為についての優先度が低い場合には、行うべき行為はないと判断される。これは、たとえば、何度も同じ行為を繰り返してしまうのを回避するためである。したがって、一度伝えた伝言を何度も伝えてしまうようなことはない。
【０１５０】
ステップＳ９１で“ＮＯ”であれば、つまり患者ｋに対して行うべき行為がない場合には、そのまま図１３に示したステップＳ６１に戻る。一方、ステップＳ９１で“ＹＥＳ”であれば、つまり患者ｋに対して行うべき行為がある場合には、ステップＳ９３で、看護師ｎが当該行為を行ったかどうかを判断する。このような看護業務とは別に患者に対して行うべき行為についても、看護業務の場合と同様に、看護師は、その行為を行う前或いは行った後にマイク６６を用いてその旨を入力するのである。したがって、音声データを認識することにより、当該行為を行ったか否かを判断することができる。
【０１５１】
ステップＳ９３で“ＮＯ”であれば、つまり当該行為を行っていなければ、ステップＳ９５で、警告してからステップＳ９３に戻る。つまり、当該行為があることおよび当該行為の内容を示すテキストデータをＰＤＡ８０に送信する。一方、ステップＳ９３で“ＹＥＳ”であれば、つまり当該行為を行っていれば、当該行為についての優先度を低減させてからステップＳ６１に戻る。たとえば、伝言を伝えたこと（行為を行ったこと）を示すフラグを当該患者に対応させて成立（オン）させておいたり、電子カルテに記録されている伝言（行為）については、当該電子カルテに優先度の数値データを記憶させておいたりするようにすればよい。
【０１５２】
なお、図示は省略するが、当該行為を再度行う必要がある場合には、優先度が高くされる。たとえば、行為が伝言であった場合に、当該患者ｋが伝言の内容に反する或いは内容を無視する行動等をとった場合には、当該伝言の優先度を高くして、再度患者ｋに当該伝言を伝えることができる。また、医師の指示により、当該行為を再度行うべき必要があることがカルテに書かれた場合にも優先度が高くされる。
【０１５３】
また、図１３および図１４では、１人の看護師に着目した場合について説明したが、ステップＳ６３で、複数人の看護師が看護業務を開始したことを認識した場合には、それぞれの看護師について、ステップＳ６５〜Ｓ９７の処理が実行されるのである。
【０１５４】
さらに、図１３および図１４に示した警告処理と並行して、先の出願（特開２００２−３２０３１７号）に詳細に開示した方法により、センサユニット２０から送信される計測データから行動特徴ベクトルを作成し、作成した行動特徴ベクトルと辞書データと照合して、アクシデント・インシデントが発生する可能性がある場合には、当該センサユニット２０を装着する看護師等に警告を発するようにしておけば、医療ミスなどの事故をより確実に防止することができる。
【０１５５】
また、図１３および図１４に示した警告処理と並行して、図１５に示すように、警告処理を開始すると、ステップＳ１０１で、現時点における病棟イベントデータを検出する。ここでは、ナースコール端末が触られたかどうか、患者の（ベッドの）近傍に設置された集音マイク２４に物の落下音が入力されたか、または、ベッドの手すりに設けられた荷重センサ２５からの入力があるかなどを検出する。
【０１５６】
続くステップＳ１０３では、入力があるか否かを判断する。具体的には、ナースコール端末が触られたり、集音マイク２４に物の落下音が入力されたり、または、ベッドの手すりに設けられた荷重センサ２５から入力があったりしたか否かを検出する。いずれの入力もない場合には、ステップＳ１０３で“ＮＯ”と判断し、そのままステップＳ１０１に戻る。一方、いずれかの入力があると、ステップＳ１０３で“ＹＥＳ”と判断し、ステップＳ１０５で、該当する患者ｋを特定する。ここでは、ナースコール端末が触られたり、集音マイク２４に物の落下音が入力されたり、またはベッドの手すりに設けられた荷重センサ２５から入力があると、それぞれの設置位置から患者ｋを特定する。
【０１５７】
次にステップＳ１０７で、当該患者ｋの電子カルテを電子カルテＤＢ３６から読み出し、当該患者ｋの病状（病名およびリハビリ状況など）を取得する。そして、ステップＳ１０９で、当該患者ｋが危険な状態におかれているか否かを判断する。つまり、電子カルテから取得した病状およびセンサ等で検知された状況と同じ状況或いは近似する状況に合致する事故の事例が存在するか否かを知識ＤＢ３８を参照して判断する。
【０１５８】
ステップＳ１０９で“ＮＯ”であれば、つまり患者ｋが危険な状態におかれていない場合には、そのままステップＳ１０１に戻る。一方、ステップＳ１０９で“ＹＥＳ”であれば、つまり患者ｋが危険な状態におかれている場合には、ステップＳ１１１で、当該患者ｋを担当する看護師ｎを特定する。ここで、患者ｋの電子カルテに記述されている看護師ｎを取得（特定）する。
【０１５９】
たとえば、集音マイク２４から物の落下音が入力された場合には、その近辺に存在する患者が、落下物を拾うために、立とうとしたり、ベッドから降りようとしたりする状況が予測される。また、当該患者の電子カルテから、頭部損傷により下肢が麻痺し、未だ自力で立つ（歩行する）ことができないという状況を取得したとする。一方、同様に、頭部損傷等により、自力で立つことができない患者が落下物を拾おうとして転倒事故が発生したという事例に基づく知識を取得する。このような場合には、現在の患者の状況が知識に合致するため、当該患者が危険な状態であると判断する。
【０１６０】
また、荷重センサからの入力がある場合に、当該荷重センサが設置されたベッドを使用している患者が、ベッドから降りようとしている状況が予測される。また、当該患者の電子カルテから、頭部損傷により下肢が麻痺し、未だ自力で立つことができないという状況を取得したとする。一方、同様に、頭部損傷等により、自力で立つことができない患者が手すりを持って立とうとして転倒事故が発生したという事例に基づく知識を取得する。このような場合にも、現在の患者の状況が知識に合致するため、当該患者が危険な状態であると判断する。
【０１６１】
このように、患者の病状や現在の状況が過去に起きた事故の事例に合致する場合には、当該患者が危険な状態におかれていると判断する。ただし、完全に一致する必要はなく近似している場合にも危険な状態におかれていると判断する。これは、事故を確実に回避するためである。また、患者の病状や現在の状況に合致する或いは近似する事例が存在しない場合には、当該患者は危険な状態におかれていないと判断する。
【０１６２】
なお、患者ｋが危険な状態か否かは別として、この実施例では、ナースコール端末が触られた場合には、患者ｋが危険な状態であると判断して、後述するように、当該患者ｋを担当する看護師当に警告するようにしてある。これは、看護師等に当該看護師が詰所に存在しない場合であっても、その呼びに対して当該患者を訪問できるようにするためである。つまり、看護師は、担当する患者の病状等を熟知しており、適切な対応（対処）をすることができると考えられるためである。したがって、ナースコール端末が触られ、ステップＳ１０３で“ＹＥＳ”と判断した場合には、ステップＳ１０５で患者ｋを特定した後に、そのままステップＳ１１１に進むようにしてもよい。
【０１６３】
次にステップＳ１１３では、特定した看護師ｎの看護師ＩＤを認識しているかどうかを判断する。つまり、現時点における所在情報データから当該看護師ＩＤを認識しているステーション１８が存在するか否かを判断する。ステップＳ１１３で“ＹＥＳ”であれば、つまり当該看護師ｎの看護師ＩＤを認識している場合には、ステップＳ１１５で、当該看護師ｎに警告して、図１６に示すステップＳ１２３に進む。たとえば、当該患者ｋが危険な状態におかれていること、および当該患者ｋの所（病室）へ向かうべきことを示す内容のテキストデータを当該看護師ｎが所持するＰＤＡ８０に送信する。ただし、ナースコール端末が触られた場合には、当該患者ｋの所へ向かうべきことのみを示す内容のテキストデータを当該看護師ｎが所持するＰＤＡ８０に送信する。以下、警告する場合は同様である。
【０１６４】
一方、ステップＳ１１３で“ＮＯ”であれば、つまり当該看護師ＩＤを認識していない場合には、看護師ｎは休憩中或いは勤務終了などであると判断して、ステップＳ１１７で、詰所（上述したように、ディスプレイやスピーカを設けているものとする。）または婦長或いはその両方に上述のような内容を警告する。ただし、廊下にもディスプレイやスピーカを設けておき、そのディスプレイに警告内容を表示するようにしてもよい。続くステップＳ１１９では、当該患者ｋの近辺に他の看護師が存在するか否かを判断する。つまり、現在の所在情報データを検出して、当該患者ｋの近傍に設置されるステーション１８の近く（たとえば、半径１０〜２０メートル以内）のステーション１８で他の看護師の看護師ＩＤを検出しているか否かを判断する。
【０１６５】
ステップＳ１１９で“ＮＯ”であれば、つまり当該患者ｋの近辺に他の看護師が存在しない場合には、そのままステップＳ１２３に進む。一方、ステップＳ１１９で“ＹＥＳ”であれば、つまり当該患者ｋの近辺に他の看護師が存在する場合には、ステップＳ１２１で、当該他の看護師にも上述同様に警告して、ステップＳ１２３に進む。このように、患者ｋの近辺に存在する他の看護師にも警告を発することにより、危険な状態を早期に回避して、事故を未然に防ぐようにしてある。
【０１６６】
図１６に示すように、ステップＳ１２３では、警告を受けた者、すなわち看護師ｎ，婦長，詰所に存在していた看護師，患者ｋの近辺に存在していた看護師が当該患者ｋに接近しているかどうかを判断する。これは、所在情報データから当該警告を受けた者に対応する看護師ＩＤ（当然、婦長も看護師ＩＤが割り当てられている。）が患者ｋの近傍に存在するステーション１８に接近しているかどうかを判断する。ステップＳ１２３で“ＮＯ”であれば、つまり警告を受けた者が当該患者ｋに近づいていない場合には、ステップＳ１２７で再度警告し、ステップＳ１２３に戻る。ただし、ステップＳ１２７では、急いで患者ｋの所に向かうべき内容の警告するようにしてもよい。
【０１６７】
一方、ステップＳ１２３で“ＹＥＳ”であれば、つまり警告を受けた者が当該患者ｋに近づいている場合には、ステップＳ１２５で、当該患者ｋが危険を回避したか否かを判断する。たとえば、このような警告を受けた場合には、看護師等は危険を回避した後、マイク６６を用いてその旨を入力するようにしておけば、その内容を音声認識することにより、危険を回避したことを判断することができる。ステップＳ１２５で“ＮＯ”であれば、つまり当該患者ｋが危険を回避していない場合には、ステップＳ１２７に進む。一方、ステップＳ１２５で“ＹＥＳ”であれば、つまり当該患者ｋが危険を回避した場合には、そのままステップＳ１０１に戻る。
【０１６８】
なお、図１５および図１６に示した警告処理では、１人の患者に着目した場合について説明したが、ステップＳ１０５で、複数人の患者が特定された場合には、それぞれの患者について、ステップＳ１０７〜Ｓ１２７の処理が実行されるのである。
【０１６９】
この実施例では、図１５および図１６に示す警告処理では、患者の単独行動により、患者が危険な状態におかれている場合を想定して説明したが、看護師が患者に拘わっている場合にも患者が危険な状態におかれる場合もある。かかる場合には、当該看護師および詰所、婦長或いは近辺に存在する他の看護師に警告を発するようにしてもよい。たとえば、看護師が寝たきりの患者を他の病棟や病室に移動させるような看護業務を行う場合には、複数の看護師でベッドを移動させたり、複数の看護師で車椅子に乗せたりする必要がある。しかし、たとえば、１人の看護師がそのような看護業務を行うのは危険であるため、当該看護業務を認識した場合には、当該看護師と他の看護師との看護師ＩＤを認識しているかどうかを所在情報データから検出し、人数が少ない場合には、当該看護師等に人数が少ない旨の警告等を発するとともに、その近辺に存在する他の看護師に対しては、当該看護師が存在する所（病室）に向かって、手助けすることを報知（警告）する。これにより、危険を回避することができるのである。また、人手が集まっていない場合には、そのことを所在情報データから容易に知ることができるので、再度の報知も簡単である。
【０１７０】
また、所在情報データは、看護師同士のすれ違いや看護師同士が共に行動する場合についての情報も含むため、この所在情報データと看護業務の内容およびアクシデント・インシデントの内容とを、たとえばバスケット分析して、看護師同士の相関関係、看護業務間の相関関係および勤務時間帯の相関関係などを調べることにより、様々な知識を得ることができる。このような知識も知識ＤＢ３８に記憶される。
【０１７１】
たとえば、看護師同士の相関関係を調べることにより、特定のペアについて事故が発生し易いことを知ることができる。たとえば、年数の浅い或いは当該病棟に配置されてから間もない看護師同士がペアで看護業務を行うような場合には、事故の発生を引き起こす可能性が高い。また、年数等に拘わらず、事故が多発するペアの存在を見出すことができる場合もある。このことから、事故が多いペアについては、勤務時間や人員配置を見直することができる。また、そのようなペアが同時に看護業務を行おうとしていることを検知した場合には、ペアを変えることを当該ペアの看護師に警告したり、婦長にその旨を警告したりすることができる。
【０１７２】
また、看護業務間の相関関係を調べることにより、異なる患者に対して看護業務を同時に行う場合には、事故が発生し易いなどの知識を得ることができる。たとえば、或る看護師が或る患者の点滴注射を行っている最中に、当該或る患者と同じ病室の他の患者から包帯の交換を頼まれ、これらを同時に行おうとして、点滴注射のミスが発生してしまうことがある。したがって、或る看護師が或る看護業務を行う場合には、当該看護業務を中断しようとした場合には、当該看護業務を終了するまで、次（他）の看護業務を行ってならない旨を警告する。ただし、現在行っている看護業務を中断せざるを得ない場合もあるため、そのような警告を無視して、他の業務を行った場合には、中断された看護業務を行う際に、次にやるべき手順などを報知するようにすることができる。
【０１７３】
さらに、業務時間帯の相関関係を調べることにより、一日の業務終了直前や看護師が交代した直後には、事故が発生し易いという知識を得ることできる。たとえば、看護師が業務を終える直前や業務を終えた直後の交代時期に医療事故が多発する。これは、業務による疲れや引継ぎが適切に行われていなかったこと等が原因と考えられる。たとえば、或る看護師と他の看護師が同じ作業台の上で異なる点滴薬を準備して、看護師の交代時に看護師同士の間で引継ぎが適切に行われていなかったために、点滴薬を間違えてしまう事故が発生する場合などが考えられる。このことから、業務終了直前の看護師に対して、看護業務を行う際には細心の注意を払うべきことを伝えるようにするという知識が得られる。また、交代する看護師との間で引継ぎを必ず行うべきことを伝えるようにするという知識が得られる。さらに、時間帯における事故の発生頻度などを調べて、人員配置や各看護師の勤務時間を見直したりすることもできる。
【０１７４】
このように得られた知識に反する或いは無視した行為を看護師の所在や行為から検出した場合であっても、上述したように、警告が発せられるのである。
【０１７５】
この実施例によれば、タグ情報から看護師の所在や行動を把握し、看護師や患者の行為に起因する危険を回避するために、必要に応じて適切な警告を発することができる。
【０１７６】
なお、この実施例では、看護師が所持するＰＤＡ８０を通して警告を発するようにしてあるが、当該看護師が端末１６の近辺に存在する場合には、端末１６を通して警告を発するようにしてもよい。または、端末１６とＰＤＡ８０との両方を通して警告を発するようにしてもよい。当該看護師が端末１６の近辺に存在するか否は、所在情報データから容易に知ることができる。
【０１７７】
また、この実施例では、警告システム１０を病院に適用した場合についてのみ説明したが、これに限定されるべきではなく、他の業務が行われる領域に適用することができる。
【０１７８】
たとえば、原子力発電所や工場などに適用することもできる。かかる場合には、病院の場合とは異なり、図１５に示したステップＳ１０１〜Ｓ１０９の処理において、現在の状況を検出され、危険な状態におかれているかどうかを検出されるのは、保守保安員や工員のような被験者であり、危険な状態におかれている場合には、当該被験者およびその近辺に存在する他の被験者或いは当該被験者の上司（部門長など）などに警告が発せられる。
【０１７９】
また、この場合には、保守保安員や工員のような被験者が危険な状態であるか否かを判断する必要があるため、上述の実施例で示した荷重センサは、原子力発電所や工場における危険な区域（領域）や危険物の近辺等に配置される。このような場所にステーションを設けておけば、ステーションで当該被験者のＩＤを検出したときに警告することもできるが、その被験者が存在している場所（位置）までも正確に特定することはできないため、それを荷重センサにより検出するのである。また、荷重センサは、保守保安員や工員のような被験者が作業（業務）を進行する場合に、存在すべき場所に配置され、当該被験者が当該場所で作業を行っているか否かを判断して、当該場所に存在していない場合に、危険な状態であると判断して、警告するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１８０】
【図１】この発明の警告システムの構成の一例を示す図解図である。
【図２】図１に示すサーバの電気的な構成を示す図解図である。
【図３】図２に示す看護師ＤＢに記録される看護師データの一例を示す図解図である。
【図４】（Ａ）は看護師カテゴリの分類を示す図解図であり、（Ｂ）は患者カテゴリの分類を示す図解図である。
【図５】（Ａ）は看護業務カテゴリの分類を示す図解図であり、（Ｂ）はアクシデント・インシデントカテゴリの分類を示す図解図である。
【図６】看護師に装着されるセンサユニットの電気的な構成の一例を示す図解図である。
【図７】図６に示すセンサユニットを看護師に装着した様子を示す図解図である。
【図８】図１に示す端末の看護師データの作成処理の一部を示すフロー図である。
【図９】図２に示す所在情報ＤＢに記憶される所在情報データの一例を示す図解図である。
【図１０】図２に示す所在情報ＤＢに記憶される所在情報データの他の一例を示す図解図である。
【図１１】図２に示す所在情報ＤＢに記憶される所在情報データのその他の一例を示す図解図である。
【図１２】図１に示すステーションおよびセンサユニットで処理されるＩＤの送受信処理の一例を示すフロー図である。
【図１３】図１に示すサーバの警告処理の一例の一部を示すフロー図である。
【図１４】図１に示すサーバの警告処理の一例の他の一部を示すフロー図である。
【図１５】図１に示すサーバの警告処理の他の一例の一部を示すフロー図である。
【図１６】図１に示すサーバの警告処理の他の一例の他の一部を示すフロー図である。
【符号の説明】
【０１８１】
１０  …警告システム
１２  …サーバ
１６  …端末
１８  …ステーション
２０  …センサユニット
２２  …対物センサ
２４  …集音マイク
２５  …荷重センサ
２６，２８，３０，３２，３４，３６，３８  …ＤＢ
４０  …ＣＰＵ
５２  …非接触センサ
５６  …ＤＩＰスイッチ
５８  …無線送信機
６０  …無線受信機
６２  …歩数計
６４  …傾斜角センサ
６６  …マイク
８０  …ＰＤＡ
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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