(57)【要約】【課題】一つの側面として、従来よりも高い精度で失禁に関する症状を判断可能な情報を提供する。【解決手段】判断支援装置３０は、予め定めた開始時刻から終了時刻までの収集期間を複数含む所定期間内に収集された複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する。【選択図】図６
2017006596.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
予め定めた開始時刻から終了時刻までの収集期間を複数含む所定期間内に収集された前記複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する
ことを含む処理を実行させるための失禁症状の判断支援プログラム。
【請求項２】
前記最早失禁時刻、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきの少なくとも一方に基づいて、前記判断支援情報を生成する
請求項１記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【請求項３】
前記最早失禁時刻は、絶対時刻で表されている
請求項１又は請求項２記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【請求項４】
前記判断支援情報は、前記最早失禁時刻に基づいて生成された失禁症状の改善状況を表す改善度指標、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきに基づいて生成された、前記複数の収集期間での各々の失禁時刻が特定の時間帯に集中する度合いを表す習慣性指標の少なくとも一方である
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【請求項５】
前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者に対して生成した前記改善度指標の時系列の変化を表す第１のグラフを出力する
請求項４記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【請求項６】
前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者とは異なる、複数の他の失禁監視対象者の前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得し、
前記第１のグラフと類似する、前記他の前記失禁監視対象者の前記改善度指標の時系列の変化を表す第２のグラフを出力する
請求項５記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【請求項７】
前記失禁監視対象者が失禁する予定時刻を更に推定し、
推定した前記予定時刻の前に、前記失禁監視対象者が失禁する確度に応じて、警告を出力するか否かを判定する
請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【請求項８】
複数の失禁監視対象者毎に前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得し、
前記失禁監視対象者が失禁する確度を、前記複数の失禁監視対象者毎の前記所定期間における前記最早失禁時刻と失禁発生率との間の相関を示す関数と、前記警告を出力するか否かの判定時刻と、を用いて算出する
請求項７記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【請求項９】
前記関数を、過去の気温との気温差に応じて補正する
請求項８記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
予め定めた開始時刻から終了時刻までの収集期間を複数含む所定期間内に収集された前記複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する
ことを含む処理を実行させる失禁症状の判断支援方法。
【請求項１１】
予め定めた開始時刻から終了時刻までの収集期間を複数含む所定期間内に収集された前記複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する生成部
を含む失禁症状の判断支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の技術は、判断支援プログラム、判断支援方法、及び判断支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、就寝中に失禁する、いわゆる夜尿傾向のある児童等の家族に対して、児童等の就寝中に警告音を鳴らし、警告音が鳴った時点で児童等を起床させて着替えさせるか、または、児童等に排尿させるようにする夜尿症治療の方法が提案されている。
【０００３】
この夜尿症治療では、児童等の１ヶ月毎の平均夜尿量、平均夜尿回数、及び平均夜尿時刻を算出し、治療効果を検証している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】羽田敦子、石森真吾著、「アラーム療法による夜尿症治療」、夜尿症研究、日本夜尿症学会、２００８年６月、第１３巻、ｐ．１３−１７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、提案された方法では、例えば平均夜尿量等の失禁に関連する複数の情報項目のうち、何れの情報項目に注目すれば、失禁の改善度等、失禁に関する症状が精度良く判断可能となるかに関する示唆は行われていない。
【０００６】
一つの側面として、開示の技術は、従来よりも高い精度で失禁に関する症状を判断可能な情報を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一つの態様では、処理プログラムは、コンピュータに、収集期間を複数含む所定期間内に収集された複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成させる。
【発明の効果】
【０００８】
一つの側面として、従来よりも高い精度で失禁に関する症状を判断可能な情報を提供することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】所定期間における複数の患者の失禁発生率と、最早失禁時刻と、の関係の一例を示す図である。
【図２】所定期間における複数の患者の失禁発生率と、失禁時刻のばらつきと、の関係の一例を示す図である。
【図３】失禁時刻を患者の就寝時からの相対時間で示した場合の、患者毎の失禁発生率と失禁時刻との関係の一例を示す図である。
【図４】失禁時刻から起床時刻までの相対時間を用いて、患者毎の失禁発生率と失禁時刻との関係の一例を示す図である。
【図５】失禁時刻を絶対時刻で示した場合の、患者毎の失禁発生率と失禁時刻との関係の一例を示す図である。
【図６】第１実施形態に係る失禁症状の判断支援システムの構成の一例を示す図である。
【図７】第１実施形態に係る判断支援装置をコンピュータで実現する場合の構成の一例を示す図である。
【図８】判断支援情報出力処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】失禁時刻記録ＤＢの例を示す図である。
【図１０】時刻分散座標面の一例を示す図である。
【図１１】改善度指標の変化を示すグラフの一例を示す図である。
【図１２】第２実施形態に係る失禁症状の判断支援システムの構成の一例を示す図である。
【図１３】第２実施形態に係る判断支援装置をコンピュータで実現する場合の構成の一例を示す図である。
【図１４】第２実施形態に係る警告出力処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１５】改善度関数生成処理の流れの一例を表すフローチャートを示す。
【図１６】失禁の改善度関数の一例を示す図である。
【図１７】失禁時刻記録処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１８】第３実施形態に係る失禁症状の判断支援システムの構成の一例を示す図である。
【図１９】第３実施形態に係る判断支援装置をコンピュータで実現する場合の構成の一例を示す図である。
【図２０】第３実施形態に係る警告出力処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図２１】改善度関数補正処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図２２】補正ＤＢの例を示す図である。
【図２３】改善度関数の補正の一例を説明する模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。なお、同じ働きを担う構成要素または処理には、全図面を通して同じ符号を付与し、重複する説明を適宜省略する場合がある。
【００１１】
発明者等は、失禁、特に夜尿傾向が見られる患者の失禁に関する各種データのうち、所定期間内における就寝中の失禁発生率と、最早失禁時刻との関係について検討した。
【００１２】
ここで、最早失禁時刻とは、予め定めた開始時刻から終了時刻までの失禁時刻の収集期間を複数含む所定期間内の各収集期間の失禁時刻のうち、当該収集期間内において失禁時刻が最も早いものをいう。なお、この収集期間は例えば１日１回、患者の夜間における就寝時間を含むように設定される。従って、収集期間内における失禁時刻を、所定期間内における日毎の失禁時刻ということができる。
【００１３】
また、予め定めた開始時刻とは午前０時に限られず、患者の就寝予定時刻前の他の時刻、例えば１８時であってもよい。また予め定めた終了時刻は、患者の起床予定時刻後であれば何れの時刻に設定しても良い。また、所定期間の長さに特に制限はない。
【００１４】
図１は、所定期間内における複数の患者の失禁発生率と最早失禁時刻との関係の一例を示す図であり、図１に示す各々の点が、個々の患者毎の失禁発生率及び最早失禁時刻を表している。
【００１５】
発明者等は、図１に示す、患者毎の失禁発生率と最早失禁時刻との間の相関係数を計算したところ、強い相関が表れる結果を得た。すなわち、発明者は、失禁発生率と最早失禁時刻との間には負の相関関係があり、失禁発生率が低くなるに従って、最早失禁時刻が遅くなる傾向があることを見出した。平均失禁時刻の場合も失禁発生率と負の相関が表れる結果が得られたが、最早失禁時刻の方がより強い相関が表れた。
【００１６】
また、発明者等は、所定期間内における失禁発生率と失禁時刻のばらつきとの関係について検討した。
【００１７】
図２は、所定期間内における複数の患者の失禁発生率と失禁時刻のばらつきとの関係の一例を示す図であり、図２に示す各々の点が、個々の患者毎の失禁発生率と失禁時刻のばらつきとを表している。ここで、失禁時刻のばらつきを示す指標の一例として、失禁時刻の分散値σを用いた。分散値σは、所定期間における日毎の失禁時刻の平均値に対する各失禁時刻のばらつきを示す指標である。
【００１８】
発明者等は、図２に示す、患者毎の失禁発生率と失禁時刻のばらつきとの間の相関係数を計算したところ、強い相関が表れる結果を得た。すなわち、発明者等は、失禁発生率と失禁時刻のばらつきとの間には正の相関関係があり、失禁発生率が高くなるに従って失禁時刻のばらつきが大きくなること、逆に言えば、失禁発生率が低くなるに従って失禁時刻のばらつきが小さくなることを更に見出した。
【００１９】
従って、最早失禁時刻及び失禁時刻のばらつきの少なくとも一方を用いれば、従来と比べて、より高い精度で失禁に関する患者の症状が判断可能な情報を提供することができることになる。
【００２０】
更に、発明者等は、失禁発生率と失禁時刻との関係を様々な観点から考察した。
【００２１】
図３は、失禁時刻を患者の就寝時からの相対時間で示した場合の、患者毎の失禁発生率と失禁時刻との関係の一例を示す図であり、図４は、失禁時刻から起床時刻までの相対時間を用いて、患者毎の失禁発生率と失禁時刻との関係の一例を示す図である。また、図５は、失禁時刻を、失禁した際の時刻、すなわち絶対時刻で示した場合の、患者毎の失禁発生率と失禁時刻との関係の一例を示す図である。
【００２２】
図３〜図５において、“A”〜“K”の記号は、個々の患者を識別するための患者ＩＤ(identification)を表し、患者ＩＤに各々対応する模様のプロット円によって、患者毎の失禁発生率と失禁時刻との関係が示されている。なお、プロット円の大きさは該当する失禁時刻での失禁回数を表しており、失禁回数が多くなるに従ってプロット円の大きさが大きくなる。また、図３の直線９０、図４の直線９１、及び図５の直線９２は、各図における患者毎の失禁発生率と最早失禁時刻から、例えば最小２乗法を用いて求めた回帰直線を表す。
【００２３】
このように、失禁時刻の定義を変えて、失禁発生率と最早失禁時刻との関係を検討した結果、発明者等は、失禁発生率と最早失禁時刻との相関が最も高くなるのは、失禁時刻を絶対時刻で示した場合であることを見出した。これは、就寝時刻は患者毎にばらつくが、例えば患者が就学児等であれば、起床時刻は、学校等の始業時間の関係から、特定の時間帯に集中する傾向があるためであると考えられる。
【００２４】
以上に示した知見を踏まえ、以降、患者の最早失禁時刻と失禁時刻のばらつきを用いて、従来よりも高い精度で失禁に関する症状が判断可能な情報を提示する判断支援装置の実施形態について説明する。
【００２５】
（第１実施形態）
図６は、第１実施形態に係る失禁症状の判断支援システム１の構成の一例を示す図である。判断支援システム１は、ウェアラブルセンサ１０、情報端末２０、及び判断支援装置３０を含む。ウェアラブルセンサ１０と、情報端末２０とは、通信回線５０で接続され、情報端末２０と、判断支援装置３０とは、通信回線５１で接続される。
【００２６】
図６では、判断支援装置３０に１台の情報端末２０が接続されている例を示しているが、判断支援装置３０には複数の情報端末２０を接続することが可能である。また、情報端末２０に接続可能なウェアラブルセンサ１０の数にも制限はなく、情報端末２０にウェアラブルセンサ１０を接続しない形態、及び、情報端末２０に複数のウェアラブルセンサ１０を接続する形態も可能である。
【００２７】
また、図６の例では、ウェアラブルセンサ１０は情報端末２０を経由して判断支援装置３０に接続されているが、判断支援装置３０にウェアラブルセンサ１０を直接接続するようにしてもよい。
【００２８】
通信回線５０及び通信回線５１の回線種別に制限はなく、例えばインターネット回線、イントラネット回線、又は専用線等、何れの回線種別であってもよく、接続形態に関しても、有線、無線、又は有線と無線との混在等、何れの接続形態であってもよい。
【００２９】
ウェアラブルセンサ１０は、患者の失禁を検知する電子機器であり、送信部１１及び尿センサ１２を含む。なお、ウェアラブルセンサ１０は、失禁、特に夜尿傾向が見られる患者に装着又は携帯される。
【００３０】
尿センサ１２は、送信部１１に接続され、尿センサ１２で失禁を検知した場合、尿センサ１２は、失禁を検知したとの情報、すなわち失禁検知情報を送信部１１に送信する。
【００３１】
送信部１１は、尿センサ１２から受信した失禁検知情報に、失禁検知情報を受信した日付及び時刻、すなわち患者が失禁した日付（失禁日）及び時刻（失禁時刻）と、失禁検知情報の送信元を一意に示す送信元ＩＤと、を含め、情報端末２０に送信する。
【００３２】
なお、尿センサ１２が、失禁日及び失禁時刻に関する情報と、送信元ＩＤと、を予め失禁検知情報に含めた上で、失禁検知情報を送信部１１に送信するようにしても良い。
【００３３】
一方、情報端末２０は、例えば患者の家庭、或いは患者の診察を行っている医療機関等に設置され、患者の失禁に関する各種情報の入出力及び処理を実行する。
【００３４】
情報端末２０は、センサデータ受信部２１、センサデータ送信部２２、入力部２３、情報端末送信部２４、表示部２５、及び判断支援情報受信部２６を含む。
【００３５】
センサデータ受信部２１は、ウェアラブルセンサ１０の送信部１１、及びセンサデータ送信部２２に接続され、送信部１１から受け付けた失禁検知情報を、センサデータ送信部２２に出力する。
【００３６】
センサデータ送信部２２は、センサデータ受信部２１、及び後述する判断支援装置３０の収集記録部３１に接続され、センサデータ受信部２１から受け付けた失禁検知情報を、収集記録部３１に送信する。
【００３７】
入力部２３は、情報端末送信部２４に接続され、例えばタッチパネル、キーボード、マウス等といった入力デバイスから入力される入力情報を受け付け、受け付けた情報を情報端末送信部２４に出力する。
【００３８】
情報端末送信部２４は、入力部２３、及び後述する判断支援装置３０の収集記録部３１に接続され、入力部２３から受け付けた入力情報を、収集記録部３１に送信する。
【００３９】
表示部２５は、判断支援情報受信部２６に接続され、判断支援情報受信部２６から受け付けた情報を、ディスプレイ等の表示装置に表示する。
【００４０】
判断支援情報受信部２６は、表示部２５、及び後述する判断支援装置３０の判断支援情報出力部３３に接続され、判断支援情報出力部３３から受け付けた情報を、表示部２５に出力する。なお、判断支援情報出力部３３から受け付ける情報の詳細については後ほど説明する。
【００４１】
一方、判断支援装置３０は、例えば通信回線５１に接続されるデータセンタ等に設置され、情報端末２０から送信される患者の失禁時刻を記録し、患者毎の最早失禁時刻に基づいて、患者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する。なお、判断支援装置３０の設置場所に制限はなく、例えば情報端末２０と同じ場所に設置してもよい。
【００４２】
判断支援装置３０は、収集記録部３１、生成部３２、判断支援情報出力部３３、及び失禁時刻記録ＤＢ（Database）３８を記憶する記憶部を含む。
【００４３】
収集記録部３１は、情報端末２０のセンサデータ送信部２２及び情報端末送信部２４に接続され、患者の失禁検知情報及び入力情報を受け付ける。更に、収集記録部３１は、生成部３２及び記憶部４０に含まれる失禁時刻記録ＤＢ３８に接続され、例えば情報端末２０から受け付けた患者の失禁検知情報に基づいて、患者の失禁時刻を患者毎に失禁時刻記録ＤＢ３８に記録する。また、収集記録部３１は、例えば情報端末２０から受け付けた入力情報を、生成部３２に出力する。
【００４４】
生成部３２は、収集記録部３１、判断支援情報出力部３３、及び失禁時刻記録ＤＢ３８を記憶する記憶部４０に接続される。
【００４５】
生成部３２は、収集記録部３１から判断支援情報の生成を指示する入力情報を受け付けると、入力情報で指定された患者の所定期間における失禁時刻を失禁時刻記録ＤＢ３８から取得する。そして、生成部３２は、患者の失禁時刻に基づいて算出した、所定期間における最早失禁時刻と失禁時刻のばらつきとから、患者の失禁症状に関する判断支援情報を生成する。そして、生成部３２は、生成した判断支援情報を判断支援情報出力部３３に出力する。
【００４６】
失禁時刻記録ＤＢ３８は、患者の毎日の失禁時刻を患者毎に記録するデータベースである。
【００４７】
なお、ここでいうデータベースとは、情報を集中的に管理し、情報の検索又は抽出等、情報の再利用に適したデータ構造を用いて情報を管理する管理形態をいう。従って、例えば判断支援装置３０をコンピュータで実現する場合、失禁時刻記録ＤＢ３８は、コンピュータで用いられるＯＳ(Operating System)が提供するファイルシステムに構築してもよく、また、ＤＢ機能を提供する専用のソフトウェアを用いて構築してもよい。
【００４８】
判断支援情報出力部３３は、生成部３２、及び情報端末２０の判断支援情報受信部２６に接続され、生成部３２から受け付けた判断支援情報を、判断支援情報受信部２６に出力する。
【００４９】
次に、図７に、判断支援装置３０をコンピュータで実現する場合の構成図を示す。
【００５０】
コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０２、メモリ１０４、及び不揮発性の記憶装置１０６を含む。ＣＰＵ１０２、メモリ１０４、及び不揮発性の記憶装置１０６は、バス１０８を介して互いに接続される。また、コンピュータ１００は、入力装置１１２及び通信装置１１４と、コンピュータ１００と、を接続して互いにデータを送受信するためのＩ／Ｏ（Input/Output）１１０を備え、Ｉ／Ｏ１１０はバス１０８に接続される。
【００５１】
入力装置１１２は、例えばキーボード及びマウス等の、コンピュータ１００の操作者がコンピュータ１００に指示を与えるための入力デバイスを含む。また、入力装置１１２は、例えばＣＤ−ＲＯＭ又はフラッシュメモリ等の記録媒体１１６に記録されるデータを読み取るための読み取り装置を含む。
【００５２】
通信装置１１４は、通信回線５１に接続するためのインターフェースを含み、例えば通信回線５１に接続される情報端末２０とデータの送受信を行う。
【００５３】
なお、記憶装置１０６は、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)又はフラッシュメモリ等によって実現できる。
【００５４】
記憶装置１０６には、コンピュータ１００を図６に示す判断支援装置３０として機能させるための判断支援プログラム１２０が記憶される。記憶装置１０６に記憶される判断支援プログラム１２０は、収集記録プロセス１２２、生成プロセス１２４、及び判断支援情報出力プロセス１２６を含む。
【００５５】
ＣＰＵ１０２は、判断支援プログラム１２０を記憶装置１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、判断支援プログラム１２０に含まれる各プロセスを実行する。
【００５６】
ＣＰＵ１０２が、判断支援プログラム１２０を記憶装置１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、判断支援プログラム１２０を実行することで、コンピュータ１００が図６に示す判断支援装置３０として動作する。
【００５７】
また、ＣＰＵ１０２が収集記録プロセス１２２を実行することで、コンピュータ１００が図６に示す収集記録部３１として動作する。また、ＣＰＵ１０２が生成プロセス１２４を実行することで、コンピュータ１００が図６に示す生成部３２として動作する。また、ＣＰＵ１０２が判断支援情報出力プロセス１２６を実行することで、コンピュータ１００が図６に示す判断支援情報出力部３３として動作する。
【００５８】
更に、ＣＰＵ１０２が、失禁時刻記録情報格納領域１４０に格納された失禁時刻情報をメモリ１０４に展開することで、メモリ１０４に失禁時刻記録ＤＢ３８が記憶される。また、ＣＰＵ１０２が、閾値情報格納領域１４２に格納された値をメモリ１０４に展開することで、メモリ１０４に、コンピュータ１００で使用される閾値等の定数が記憶される。
【００５９】
なお、コンピュータ１００は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)等で実現することも可能である。
【００６０】
次に、第１実施形態に係る判断支援装置３０の作用について説明する。第１実施形態に係る判断支援装置３０は、例えば患者ＩＤと共に、判断支援情報の出力を指示する入力情報を情報端末２０から受信した際に、判断支援情報出力処理を実行する。
【００６１】
図８は、判断支援装置３０の判断支援情報出力処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、判断支援装置３０の失禁時刻記録ＤＢ３８には、患者毎の所定期間に亘る失禁時刻が予め記憶されているものとする。
【００６２】
まず、ステップＳ１０において、生成部３２は、患者ＩＤで表される患者の所定期間内における日毎の失禁時刻を、失禁時刻記録ＤＢ３８から取得し、例えばメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。なお、所定期間の長さに制約はなく、例えば２週間または１ヶ月等の期間が適宜設定される。
【００６３】
図９は、失禁時刻記録ＤＢ３８の例を示す図である。図９では、一例として、ある１人の患者の失禁時刻情報を示しているが、失禁時刻記録ＤＢ３８には、複数の患者の失禁時刻情報が患者毎に記憶されている。
【００６４】
図９に示すように、失禁時刻記録ＤＢ３８は、失禁した年月日を表す日付と、失禁した時分を表す失禁時刻と、を行方向に対応づけた失禁時刻情報を、患者毎に記憶するデータベースである。図９の例では、ある患者が、例えば２０１５年６月１日１時００分に失禁したことを示す情報を含んでいる。なお、失禁時刻は午前０時００分を“０：００”、午後１１時５９分を“２３：５９”とする２４時制の絶対時刻で表されている。なお、失禁時刻の“−”は、その日に失禁がなかったことを示す。
【００６５】
判断支援装置３０は、失禁、特に夜尿に関する症状が判断可能な情報を出力するため、就寝中における失禁時刻情報が失禁時刻記録ＤＢ３８に記録される。従って、患者毎の失禁時刻は、所定期間において患者が最も早く就寝する時刻から、当該患者が最も遅く起床する時刻までの時間帯（就寝時間帯）に含まれる。
【００６６】
図８のステップＳ２０において、生成部３２は、情報端末２０で指定された患者の所定期間における最早失禁時刻ｘと、所定期間における失禁時刻のばらつきを表す、失禁時刻の分散値ｙとを、ステップＳ１０で取得した失禁時刻から算出する。なお、最早失禁時刻ｘは絶対時刻で表される。また、所定期間における最早失禁時刻ｘとは、所定期間に含まれる複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、収集期間において失禁時刻が最も早い失禁時刻をいう。
【００６７】
ステップＳ３０において、生成部３２は、就寝時間帯内の予め定めた時刻Ｔ２よりも前の時刻を表す、就寝時間帯内の予め定めた時刻Ｔ１をメモリ１０４の予め定めた領域から取得する。なお、時刻Ｔ１及び時刻Ｔ２は、共に２４時制の絶対時刻で表されている。
【００６８】
既に説明したように、患者の最早失禁時刻が遅くなるに従って、患者の失禁発生率が低くなる傾向が見られる。従って、時刻Ｔ１は、患者の最早失禁時刻ｘが時刻Ｔ１よりも早い場合に、患者に対する失禁の治療効果の度合い、すなわち失禁症状の改善度が小さいとみなすことができるような時刻に設定される。
【００６９】
そして、生成部３２は、患者の就寝時間帯において、ステップＳ２０で算出した最早失禁時刻ｘが、時刻Ｔ１より早い時刻であるか否かを判定する。肯定判定の場合、ステップＳ７０に移行し、ステップＳ７０において、生成部３２は、患者の失禁症状の改善度を表す改善度指標を「小」に設定し、当該設定をメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。
【００７０】
一方、ステップＳ３０の判定処理が否定判定の場合には、ステップＳ４０に移行する。
【００７１】
ステップＳ４０において、生成部３２は、時刻Ｔ２をメモリ１０４の予め定めた領域から取得する。時刻Ｔ２は、患者の最早失禁時刻ｘが時刻Ｔ２以降である場合に、患者の失禁症状の改善度が大きいとみなすことができるような時刻に設定される。
【００７２】
そして、生成部３２は、患者の就寝時間帯において、ステップＳ２０で算出した最早失禁時刻ｘが、時刻Ｔ２より早い時刻であるか否かを判定し、肯定判定の場合、ステップＳ５０に移行する。この場合、患者の最早失禁時刻ｘは時刻Ｔ１以降で、かつ、時刻Ｔ２より前であることから、ステップＳ５０において、生成部３２は、患者の改善度指標を「中」に設定し、当該設定をメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。
【００７３】
一方、ステップＳ４０の判定処理が否定判定の場合には、ステップＳ６０に移行する。この場合、患者の最早失禁時刻ｘは時刻Ｔ２以降であるため、ステップＳ６０において、生成部３２は、患者の改善度指標を「大」に設定し、当該設定をメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。
【００７４】
なお、時刻Ｔ１及びＴ２は、例えば図７に示した閾値情報格納領域１４２に予め記憶され、ＣＰＵ１０２によってメモリ１０４に展開される値である。
【００７５】
更に、ステップＳ８０において、生成部３２は、予め定めた分散値σ２よりも小さい分散値を表す、予め定めた分散値σ１をメモリ１０４の予め定めた領域から取得する。
【００７６】
失禁時刻の分散値が小さくなるに従って、失禁時刻が特定の時間帯に、より集中して発生していることを表す。従って、分散値σ１は、患者の失禁時刻のばらつきを表す分散値が分散値σ１よりも小さい場合に、特定の時間帯における患者の失禁の常習度合い、すなわち失禁の習慣性が大きいとみなすことができるような値に設定される。
【００７７】
そして、生成部３２は、ステップＳ２０で算出した失禁時刻の分散値ｙが、分散値σ１より小さいか否かを判定する。肯定判定の場合、ステップＳ１２０に移行し、ステップＳ１２０において、生成部３２は、患者の失禁の習慣性の度合いを表す習慣性指標を「大」に設定し、当該設定をメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。
【００７８】
一方、ステップＳ８０の判定処理が否定判定の場合には、ステップＳ９０に移行する。
【００７９】
ステップＳ９０において、生成部３２は、分散値σ２をメモリ１０４の予め定めた領域から取得する。分散値σ２は、患者の失禁時刻のばらつきを表す分散値が、分散値σ２以上である場合に、患者の失禁の習慣性が小さいとみなすことができるような値に設定される。
【００８０】
そして、生成部３２は、ステップＳ２０で算出した失禁時刻の分散値ｙが、分散値σ２より小さいか否かを判定し、肯定判定の場合、ステップＳ１００に移行する。この場合、患者の失禁時刻の分散値ｙは、分散値σ１以上で、かつ、分散値σ２未満であることから、ステップＳ１００において、生成部３２は、患者の習慣性指標を「中」に設定し、当該設定をメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。
【００８１】
一方、ステップＳ９０の判定処理が否定判定の場合には、ステップＳ１１０に移行する。この場合、患者の失禁時刻の分散値ｙは、分散値σ２以上であるため、ステップＳ１１０において、生成部３２は、患者の習慣性指標を「小」に設定し、当該設定をメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。
【００８２】
なお、分散値σ１及びσ２は、例えば図７に示した閾値情報格納領域１４２に予め記憶され、ＣＰＵ１０２によってメモリ１０４に展開される値である。
【００８３】
ステップＳ１３０において、生成部３２は、患者の改善度指標及び習慣性指標の各々の設定値をメモリ１０４から取得し、患者の改善度指標が「小」で、かつ、患者の習慣性指標が「大」であるか否かを判定する。そして、肯定判定の場合には、ステップＳ１４０に移行する。
【００８４】
ステップＳ１３０の判定処理が肯定判定の場合、最早失禁時刻ｘの観点からは患者の失禁症状の改善が進んでおらず、改善度指標が「小」であるにも関わらず、失禁が特定の時間帯に集中して発生する傾向があることを示している。すなわち、例えば当該患者には、就寝前に水分を摂取する習慣や、手足の冷え、または腎臓等に疾患がある可能性等、といった夜尿症以外の他の原因の存在を考えることができる。
【００８５】
従って、ステップＳ１４０において、生成部３２は、改善度指標が「小」、かつ、習慣性指標が「大」の場合に対応する、予め定めた注意喚起等のメッセージ（例えば「他の疾患が考えられる」等）をメモリ１０４の予め定めた領域から取得する。そして、生成部３２は、例えば取得したメッセージと、改善度指標及び習慣性指標の各々の設定値と、を判断支援情報として判断支援情報出力部３３に出力する。
【００８６】
判断支援情報出力部３３は、生成部３２から受け付けた判断支援情報を情報端末２０の判断支援情報受信部２６に出力することで、情報端末２０を閲覧する医師等に、失禁に関する症状が判断可能な情報を提示する。
【００８７】
なお、図８の例では、判断支援装置３０は、患者の改善度指標及び習慣性指標を共に設定したが、改善度指標及び習慣性指標の何れか一方を設定すると共に、設定した指標から得られる注意喚起等のメッセージを情報端末２０に出力するようにしても良い。
【００８８】
以上により、図８に示す判断支援情報出力処理を終了する。
【００８９】
図１０は、横軸に患者の最早失禁時刻、縦軸に患者の失禁時刻の分散値をとった時刻分散座標面の一例を示す図である。時刻分散座標面５５は、時刻Ｔ１、Ｔ２、及び分散値σ１、σ２の各々により、９つの領域６１〜６９に分割される。
【００９０】
最早失禁時刻ｘが時刻Ｔ１より前の時刻となる、領域６１、６４、及び６７で示される領域が、改善度指標が「小」に設定される領域である。また、最早失禁時刻ｘが時刻Ｔ１以降で、かつ、時刻Ｔ２より前の時刻となる、領域６２、６５、及び６８で示される領域が、改善度指標が「中」に設定される領域である。また、最早失禁時刻ｘが時刻Ｔ２以降の時刻となる、領域６３、６６、及び６９で示される領域が、改善度指標が「大」に設定される領域である。
【００９１】
また、失禁時刻の分散値ｙが分散値σ１より小さい、領域６７、６８、及び６９で示される領域が、習慣性指標が「大」に設定される領域である。また、失禁時刻の分散値ｙが分散値σ１以上で、かつ、分散値σ２より小さい、領域６４、６５、及び６６で示される領域が、習慣性指標が「中」に設定される領域である。また、失禁時刻の分散値ｙが分散値σ２以上である、領域６１、６２、及び６３で示される領域が、習慣性指標が「小」に設定される領域である。
【００９２】
すなわち、図８のステップＳ１３０の判定処理は、患者の失禁症状が領域６７に含まれるか否かを判定している。
【００９３】
図８では、一例として、患者の失禁症状が領域６７に含まれる場合に、注意喚起等のメッセージを含む判断支援情報を出力する判断支援情報出力処理を示したが、判断支援情報の出力方法はこれに限られない。患者の失禁症状が含まれる領域６１〜６９毎に、異なるメッセージを含む判断支援情報を出力するようにしても良い。
【００９４】
例えば、判断支援装置３０は、領域６１〜６９の各々の領域に対応した、患者の失禁症状の判断を支援する予め定めたメッセージをメモリ１０４に記憶しておく。そして、判断支援装置３０は、患者の最早失禁時刻ｘ、及び失禁時刻の分散値ｙの組合せで表される、時刻分散座標面５５上の点が位置する領域に対応したメッセージを、メモリ１０４から取得する。そして、判断支援装置３０は、例えば取得したメッセージと、患者の改善度指標及び習慣性指標の各々の設定値と、を含む判断支援情報を、情報端末２０に出力するようにしても良い。
【００９５】
図１０に示すように、例えば患者の最早失禁時刻ｘ、及び失禁時刻の分散値ｙの組合せで表される点Ｐ０が領域６９に位置するものとする。この場合、判断支援装置３０は、改善度指標及び習慣性指標が共に「大」であるため、「失禁症状が改善され、治りかけの段階にある」ことを示すメッセージを含む判断支援情報を、情報端末２０に出力しても良い。
【００９６】
なお、判断支援装置３０は、判断支援情報の出力を指示する入力情報を情報端末２０から受信しなくとも、例えば１日１回予め定めた時刻、好ましくは各患者の就寝時間帯と異なる時間帯等に、図８に示す判断支援情報出力処理を実行してもよい。
【００９７】
具体的には、判断支援装置３０は、失禁時刻記録ＤＢ３８で失禁時刻が記録されている全ての患者に対して、図８に示す判断支援情報出力処理を実行し、患者毎に算出した改善度指標を時系列に、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。なお、この場合、判断支援装置３０は、図８に示すステップＳ１３０及びＳ１４０の処理は実行しないようにする。これは、情報端末２０からの判断支援情報の出力を指示する入力情報がないにも関わらず、判断支援装置３０が、判断支援情報を一方的に情報端末２０に送信することを防ぐためである。
【００９８】
このように、患者毎の改善度指標を時系列にメモリ１０４に記憶しておくことで、改善度指標の時系列の変化を情報端末２０に表示させることができる。
【００９９】
例えば、図８に示すステップＳ１４０で、指定された患者の判断支援情報を情報端末２０に出力する際、判断支援装置３０は、指定された患者の現時点から予め定めた日数分前までの各々の日における改善度指標をメモリ１０４から取得する。そして、判断支援装置３０は、取得した各々の日における改善度指標を判断支援情報に含め、情報端末２０に送信すればよい。
【０１００】
情報端末２０は、指定した患者の改善度指標の時系列の変化をグラフで表示する等により、例えば医師が現在の治療方法を続けるか否かといった判断を支援するための情報を提示することができる。
【０１０１】
また、判断支援装置３０は、情報端末２０で指定された患者の改善度指標の時系列データに加えて、更に、当該患者の改善度指標の変化と類似する他の患者の改善度指標の時系列データを、情報端末２０に送信するようにしてもよい。なお、改善度指標の類似の判定には、公知のグラフマッチング手法を用いることができる。
【０１０２】
図１１は、情報端末２０で表示される改善度指標の変化を示すグラフの一例を示す図である。グラフ５６は、情報端末２０で指定された患者の現時点から予め定めた日数分前までの各々の日における改善度指標の変化を示し、グラフ５７は、情報端末２０で指定された患者の改善度指標の変化と類似する、他の患者の改善度指標の変化を示す。なお、グラフ５７は、グラフ５７を予め定めた移動量ずつ時間軸に沿って移動させ、グラフ５６との類似度が最も高くなる位置に表示される。
【０１０３】
従って、例えば医師が情報端末２０で指定した患者に対して、治療を続けていけばグラフ５７で示される他の患者のように、今後、改善度指標が上昇することが期待できる等の説明が可能となり、治療継続に対する患者のモチベーションを向上させることができる。
【０１０４】
なお、患者毎の改善度指標を時系列に沿って算出し、改善度指標の変化をグラフで表示する例を示したが、習慣性指標について同様の処理を行っても良いことは言うまでもない。
【０１０５】
このように第１実施形態によれば、判断支援装置３０は、情報端末２０で指定された患者の所定期間内における最早失禁時刻ｘ、及び失禁時刻の分散値ｙを算出する。そして、判断支援装置３０は、最早失禁時刻ｘ、及び失禁時刻の分散値ｙから設定した、患者の失禁の改善度指標及び習慣性指標、並びに、改善度指標及び習慣性指標から推定される、失禁症状の判断に有益な情報を含む判断支援情報を、情報端末２０に送信する。
【０１０６】
最早失禁時刻ｘ、及び失禁時刻の分散値ｙは、共に失禁発生率との間で相関が認められるため、従来よりも高い精度で失禁に関する症状が判断可能な情報を提示することができる。
【０１０７】
（第２実施形態）
例えば、非特許文献１に記載されているように、従来から、患者の失禁、特に夜尿に対する改善手法として、患者の就寝中に、例えばアラーム音等の警告を出力して患者を起床させ、患者にトイレに行かせる手法が知られている。
【０１０８】
こうした手法では、例えば患者の失禁時刻を推定し、推定した失禁時刻（失禁推定時刻）の前までに、アラーム音等で患者を起床させ、患者にトイレで排尿する習慣をつけさせることで患者の失禁症状を改善する。
【０１０９】
失禁時刻の推定方法として、例えば、患者が摂取した水分の量、水分の摂取時刻、尿の生成率、水分を摂取した時刻からの累積発汗量、及び水分の摂取時刻における膀胱内尿量から推定した患者の膀胱内尿量に基づいて、患者の失禁時刻を推定する手法がある。従って、以下では、患者の失禁時刻を推定する手法の一例について説明する。
【０１１０】
水分を摂取した時刻を基準時刻、すなわち“ｔ＝０”とした場合の、水分摂取以後の時刻ｔにおける患者の膀胱内尿量Ｂ(ｔ)は、（１）式で示される。
【０１１１】
【数１】
2017006596.tif 000003
【０１１２】
ここで、Ｗ(ｔ)は、基準時刻から時刻ｔまでに摂取した水分量（水分摂取量）、Ｎ(ｔ)は、時刻ｔにおける患者の尿の生成率、及びＦ(ｔ)は、基準時刻から時刻ｔまでの累積発汗量を表す。また、Ｂ(０)は、基準時刻における患者の膀胱内尿量を表す。
【０１１３】
また、尿の生成率Ｎ(ｔ)は、（２）式で算出することができる。
【０１１４】
【数２】
2017006596.tif 000004
【０１１５】
ここで、“ｃ”は患者の病型係数であり、患者の抗利尿ホルモンの働きを示す係数である。病型係数の値が小さい程、抗利尿ホルモンの働きが強く、尿の生成率Ｎ(ｔ)が抑制される。
【０１１６】
例えば患者が活動中、すなわち就寝していない時間帯では“ｃ＝１”となり、患者が就寝中であり、かつ、患者の病型が多尿型または混合型である場合も、患者が活動中の場合と同じく“ｃ＝１”となる。
【０１１７】
本来であれば、就寝中に分泌される抗利尿ホルモンは、活動中に分泌される抗利尿ホルモンの約２倍となり、活動中に比べて尿の生成量が抑制される。しかし、患者の病型が多尿型または混合型である場合、就寝中であっても抗利尿ホルモンの分泌量が低下し、活動中と同程度の抗利尿ホルモンしか分泌されない場合があるため、同じ病型係数が適用される。
【０１１８】
一方、患者が就寝中であり、かつ、患者の病型が膀胱型である場合には、“ｃ＝０．６”となる。これは、病型が膀胱型である場合、自律神経の働きによって膀胱の大きさを調整する機能に障害があることが多く、就寝中に分泌される抗利尿ホルモンの分泌量は正常であるからである。
【０１１９】
また、（２）式においてａは尿生成の速さを表す。例えば時刻ｔ１において患者が排尿したとすれば、時刻ｔ１における排尿直前の患者の膀胱内尿量Ｂｔ1は、時刻ｔ１における患者の排尿量と同じになると考えられることから、患者の膀胱内尿量Ｂｔ1は（３）式で表される。
【０１２０】
【数３】
2017006596.tif 000005
【０１２１】
ここで、Ｗは、基準時刻において摂取した水分量である。また、Ｔは、基準時刻から時刻ｔ１までの経過時間を表し、Ｆｔ1は、基準時刻から時刻ｔ１までの累積発汗量である。また、既に説明したように、膀胱内尿量Ｂｔ1は、時刻ｔ１における患者の排尿量とみなすことができるため、患者の排尿量を計測することで得られる。従って、尿生成の速さａは、（３）式を変形した（４）式から算出することができる。
【０１２２】
【数４】
2017006596.tif 000006
【０１２３】
すなわち、患者の病型、平均発汗量、水分摂取量、排尿量、及び時刻情報から、尿の生成率Ｎ(ｔ)が得られる。
【０１２４】
また、累積発汗量Ｆ(ｔ)も、患者の平均発汗量から得られる値である。更に、基準時刻における患者の膀胱内尿量Ｂ(０)は、（１）式を再帰的に算出することによって得られる。なお、患者が排尿する毎に、患者の膀胱内尿量は“０”になるものとする。
【０１２５】
従って、患者の病型、平均発汗量、水分摂取量、排尿量、及び時刻情報から、（１）式により、時刻ｔにおける患者の膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定することができる。
【０１２６】
そこで、患者の膀胱容量を予め測定しておき、患者の膀胱内尿量Ｂ(ｔ)が、例えば患者の膀胱容量の所定割合以上となる時刻を算出することで、患者の失禁推定時刻Ｔｕを取得することができる。
【０１２７】
しかしながら、警告を出力して患者の失禁症状を改善させる従来の手法では、患者の失禁症状の改善度と関係なく、警告が通知される。
【０１２８】
以降では、所定期間における各患者の失禁時刻に基づいて、特定の患者が失禁する可能性の度合い（確度Ｄ）を算出し、算出した確度Ｄに応じて、警告の通知時期を変更する失禁症状の判断支援システムについて説明する。
【０１２９】
図１２は、第２実施形態に係る失禁症状の判断支援システム１Ａの構成の一例を示す図である。判断支援システム１Ａが第１実施形態に係る判断支援システム１と異なる点は、ウェアラブルセンサ１０に発汗センサ１４が追加された点である。また、情報端末２０が情報端末２０Ａに置き換えられ、判断支援装置３０が判断支援装置３０Ａに置き換えられた点である。なお、情報端末２０Ａは、患者の家庭に設置されているものとする。
【０１３０】
ウェアラブルセンサ１０の発汗センサ１４は、患者の発汗量を計測する。なお、発汗センサ１４はウェアラブルセンサ１０に内蔵されている必要はなく、ウェアラブルセンサ１０の外部に設置されても良い。また、情報端末２０Ａでは、情報端末２０に対して、スピーカ２７及びアラート受信部２８が新たに追加されている。
【０１３１】
アラート受信部２８は、後述する判断支援装置３０Ａのアラート出力部３６、表示部２５、及びスピーカ２７に接続され、アラート通知をアラート出力部３６から受け付けると、警告音に対応した音声データをスピーカ２７に出力する。また、アラート受信部２８は、アラート通知をアラート出力部３６から受け付けると、例えば、警告の通知中であることを示す表示データを表示部２５に出力する。なお、アラート受信部２８から表示部２５への表示データの出力は必ずしも必要ではない。
【０１３２】
スピーカ２７は、音声データをアラート受信部２８から受け付けると、音声データに対応する音声、すなわち警告音を出力する。
【０１３３】
表示部２５は、表示データをアラート受信部２８から受け付けると、表示データに対応した表示を、ディスプレイ等の表示装置に表示する。
【０１３４】
一方、判断支援装置３０Ａが第１実施形態に係る判断支援装置３０と異なる点は、収集記録部３１が収集記録部３１Ａに、生成部３２が生成部３２Ａに置き換えられ、失禁時刻推定部３４、アラート判定部３５、及びアラート出力部３６が追加された点である。
【０１３５】
収集記録部３１Ａは、情報端末２０のセンサデータ送信部２２及び情報端末送信部２４、並びに、判断支援装置３０Ａの生成部３２Ａ、失禁時刻推定部３４、及び失禁時刻記録ＤＢ３８を記憶する記憶部４０に接続される。そして、収集記録部３１Ａは、第１実施形態に係る収集記録部３１の処理に加えて、更に、患者の失禁時刻の推定に必要な情報を情報端末送信部２４から受信した際、当該情報を失禁時刻推定部３４に出力する。
【０１３６】
生成部３２Ａは、収集記録部３１Ａ、アラート判定部３５、判断支援情報出力部３３、及び記憶部４０に含まれる失禁時刻記録ＤＢ３８に接続される。そして、生成部３２Ａは、第１実施形態に係る生成部３２の処理に加えて、更に、各患者の最早失禁時刻及び失禁発生率を用いて、患者が失禁する確度Ｄを判定する改善度関数を算出する。生成部３２Ａは、算出した改善度関数をアラート判定部３５に出力する。
【０１３７】
失禁時刻推定部３４は、収集記録部３１Ａ及びアラート判定部３５に接続され、患者の失禁時刻の推定に必要な情報を収集記録部３１Ａから受け付け、患者の失禁時刻を推定する。そして、失禁時刻推定部３４は、推定した失禁時刻、すなわち失禁推定時刻をアラート判定部３５に出力する。
【０１３８】
アラート判定部３５は、生成部３２Ａ、失禁時刻推定部３４、及びアラート出力部３６に接続される。そして、アラート判定部３５は、生成部３２Ａから受け付けた改善度関数、失禁時刻推定部３４から受け付けた失禁推定時刻に基づいて、アラート出力指示をアラート出力部３６に出力するか否かを判定する。アラート判定部３５は、アラート出力指示をアラート出力部３６に出力する必要があると判定した場合、アラート出力指示をアラート出力部３６に出力する。
【０１３９】
アラート出力部３６は、アラート判定部３５、及び情報端末２０Ａのアラート受信部２８に接続され、アラート出力指示をアラート判定部３５から受け付けると、アラート通知をアラート受信部２８に出力する。
【０１４０】
次に、図１３に、判断支援装置３０Ａをコンピュータで実現する場合の構成図を示す。
【０１４１】
図１３に示すコンピュータ１００Ａの構成が図７に示した第１実施形態に係るコンピュータ１００の構成と異なる点は、収集記録プロセス１２２が収集記録プロセス１２２Ａに、生成プロセス１２４が生成プロセス１２４Ａにそれぞれ置き換えられた点である。更に、失禁時刻推定プロセス１２８、アラート判定プロセス１３０、及びアラート出力プロセス１３２が記憶装置１０６に追加される。また、上述の変更に伴い、第１実施形態に係る判断支援プログラム１２０が判断支援プログラム１２０Ａに置き換えられる。
【０１４２】
ＣＰＵ１０２は、判断支援プログラム１２０Ａを記憶装置１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、判断支援プログラム１２０Ａに含まれる各プロセスを実行する。
【０１４３】
ＣＰＵ１０２が、判断支援プログラム１２０Ａを記憶装置１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、判断支援プログラム１２０Ａを実行することで、コンピュータ１００Ａが図１２に示す判断支援装置３０Ａとして動作する。
【０１４４】
また、ＣＰＵ１０２が収集記録プロセス１２２Ａを実行することで、コンピュータ１００Ａが図１２に示す収集記録部３１Ａとして動作する。また、ＣＰＵ１０２が生成プロセス１２４Ａを実行することで、コンピュータ１００Ａが図１２に示す生成部３２Ａとして動作する。また、ＣＰＵ１０２が失禁時刻推定プロセス１２８を実行することで、コンピュータ１００Ａが図１２に示す失禁時刻推定部３４として動作する。また、ＣＰＵ１０２がアラート判定プロセス１３０を実行することで、コンピュータ１００Ａが図１２に示すアラート判定部３５として動作する。また、ＣＰＵ１０２がアラート出力プロセス１３２を実行することで、コンピュータ１００Ａが図１２に示すアラート出力部３６として動作する。
【０１４５】
なお、コンピュータ１００Ａは、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。
【０１４６】
次に、第２実施形態に係る判断支援装置３０Ａの作用について説明する。判断支援装置３０Ａは、就寝中に警告を出力して起床させたい患者の患者ＩＤ及び就寝予定時刻を情報端末２０Ａから受信し、例えば当該就寝予定時刻に、以下に示す警告出力処理を実行する。
【０１４７】
図１４は、判断支援装置３０Ａの警告出力処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、ＣＰＵ１０２は、例えば日付及び時刻を管理するカレンダ機能を備える。判断支援プログラム１２０Ａに含まれる各プロセスは、例えば予め定めたＡＰＩ(Application Programming Interface)を用いることで、ＣＰＵ１０２から日付情報及び時刻情報を取得できる。
【０１４８】
また、判断支援装置３０Ａの失禁時刻記録ＤＢ３８には、患者毎の失禁時刻が予め記憶されている。なお、失禁時刻記録ＤＢ３８に記録される失禁時刻の記録方法については、後ほど説明する。
【０１４９】
まず、ステップＳ２００において、生成部３２Ａは、失禁の改善度関数を生成する改善度関数生成処理を実行する。ここで、失禁の改善度関数とは、失禁時刻の記録対象となっている各患者の所定期間内における最早失禁時刻と失禁発生率との間の相関を表す関数であり、各患者の失禁の改善度を評価する共通した指標である。
【０１５０】
図１５に、ステップＳ２００で実行する改善度関数生成処理の流れの一例を表すフローチャートを示す。
【０１５１】
ステップＳ２０２において、生成部３２Ａは、各患者の所定期間内における日毎の失禁時刻を失禁時刻記録ＤＢ３８から取得し、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。
【０１５２】
ステップＳ２０４において、生成部３２Ａは、ステップＳ２０２で取得した各患者の失禁時刻に基づいて、患者毎に、所定期間内における最早失禁時刻ｘを算出する。
【０１５３】
ステップＳ２０６において、生成部３２Ａは、ステップＳ２０２で取得した各患者の失禁時刻に基づいて、患者毎に、所定期間内における失禁発生率ｚを算出する。
【０１５４】
ステップＳ２０８において、生成部３２Ａは、患者毎の最早失禁時刻ｘと失禁発生率ｚとの組み合わせから、例えば最小２乗法を用いて、回帰直線を算出する。この回帰直線は（５）式で表される。
【０１５５】
【数５】
2017006596.tif 000007
【０１５６】
ここで、係数ａは回帰直線の傾きであり、係数ｂは切片である。なお、ここでは一例として、失禁の改善度関数を直線で表すようにしたが、曲線で表すようにしてもよい。生成部３２Ａは、生成した失禁の改善度関数をメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。
【０１５７】
図１６は、図１５に示す改善度関数生成処理によって得られる、改善度関数の一例を示す図である。
【０１５８】
既に説明したように、失禁発生率ｚと最早失禁時刻ｘとの間には、失禁発生率ｚが低くなるに従って最早失禁時刻ｘが遅くなる傾向が見られるため、改善度関数９３は、右肩下がりの直線として表される。
【０１５９】
従って、改善度関数９３は、横軸を時刻、縦軸を失禁発生率とする座標面を、横軸、縦軸、及び改善度関数９３によって囲まれる領域７０と、領域７０以外の領域７１に分割する。ここで、領域７０は、時刻が、各失禁発生率ｚに対する最早失禁時刻ｘに至っていない領域を示し、領域７１は、時刻が、各失禁発生率に対する最早失禁時刻以降となっている領域を示す。
【０１６０】
すなわち、時刻ｔ１において、ある患者の失禁発生率（例えばｚ１）と、時刻ｔ１と、の交点Ｐ１が領域７０に含まれる場合、まだ、時刻ｔ１が、失禁発生率ｚ１に対する最早失禁時刻に至っていないことを表している。従って、失禁発生率と時刻との交点が領域７１に含まれる場合に比べて、当該患者が失禁する確度Ｄは小さくなる。
【０１６１】
一方、時刻ｔ２において、ある患者の失禁発生率（例えばｚ１）と、時刻ｔ２と、の交点Ｐ２が領域７１に含まれる場合、時刻ｔ２が、既に失禁発生率ｚ１に対する最早失禁時刻以降であることを表している。従って、失禁発生率と時刻との交点が領域７０に含まれる場合に比べて、当該患者が失禁する確度Ｄは大きくなる。
【０１６２】
このように、改善度関数９３を用いることで、患者が失禁する確度Ｄが小さいか大きいかを、時刻に応じて判断することができる。
【０１６３】
引き続き、図１４のステップＳ２１０以降の処理について説明する。
【０１６４】
ステップＳ２１０において、アラート判定部３５は、図１５のステップＳ２０６で算出した患者毎の失禁発生率ｚのうち、警告の通知対象である患者（特定患者）の失禁発生率を取得する。なお、説明の便宜上、特定患者の失禁発生率をｚ１で表す。
【０１６５】
ステップＳ２２０において、失禁時刻推定部３４は、特定患者の失禁推定時刻Ｔｕを２４時制の絶対時刻で算出する。既に説明したように、特定患者の失禁推定時刻Ｔｕは、（１）式で示される特定患者の膀胱内尿量Ｂ(ｔ)が、特定患者の膀胱容量の例えば９０％に達する時刻に設定される。ここで、膀胱容量の割合を示す“９０％”の値は一例であり、例えば特定患者の症状に応じて他の値を用いても良い。
【０１６６】
なお、膀胱内尿量Ｂ(ｔ)の算出に必要な情報、例えば、特定患者の病型、平均発汗量、水分摂取量、排尿量、水分の摂取時刻、及び排尿時刻等の情報は、例えば情報端末２０Ａから取得すれば良い。
【０１６７】
失禁時刻推定部３４は、算出した特定患者の失禁推定時刻Ｔｕを、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。
【０１６８】
ステップＳ２３０において、アラート判定部３５は、当該ステップＳ２３０の処理時点での時刻、すなわち現在時刻を取得する。現在時刻は、例えば予め定めたＡＰＩを用いてＣＰＵ１０２から取得できるが、現在時刻の取得方法はこれに限られない。例えば、現在時刻を、通信回線５１に接続される図示しない時刻サーバ等から取得するようにしてもよい。なお、現在時刻は２４時制の絶対時刻であり、説明の便宜上、現在時刻を“ｔ０”で表す。
【０１６９】
ステップＳ２４０において、アラート判定部３５は、ステップＳ２００で生成部３２Ａが生成した改善度関数９３をメモリ１０４から取得する。そして、アラート判定部３５は、例えば（５）式で表される改善度関数９３に、ステップＳ２３０で取得した現在時刻ｔ０を代入して、現在時刻ｔ０における失禁発生率ｚ０を算出する。
【０１７０】
ステップＳ２５０において、アラート判定部３５は、ステップＳ２１０で取得した特定患者の失禁発生率ｚ１と、ステップＳ２４０で算出した、現在時刻ｔ０における失禁発生率ｚ０と、を比較し、失禁発生率ｚ０が失禁発生率ｚ１より小さいか否かを判定する。当該判定が肯定判定の場合には、ステップＳ２６０に移行する。
【０１７１】
仮に現在時刻ｔ０がｔ０＝ｔ２の場合、失禁発生率ｚ０が失禁発生率ｚ１より小さいということは、図１６に示したように、特定患者の失禁発生率ｚ１と、現在時刻ｔ０（＝ｔ２）と、の交点Ｐ２は、領域７１に含まれることになる。従って、特定患者は既に最早失禁時刻を越えていると考えられるため、ステップＳ２６０において、アラート判定部３５は、特定患者に対する失禁の確度Ｄを「大」に設定する。
【０１７２】
一方、ステップＳ２５０の判定処理が否定判定の場合には、ステップＳ２７０に移行する。
【０１７３】
仮に現在時刻ｔ０がｔ０＝ｔ１の場合、失禁発生率ｚ０が失禁発生率ｚ１以上であるということは、特定患者の失禁発生率ｚ１と、現在時刻ｔ０（＝ｔ１）と、の交点Ｐ１は、領域７０に含まれることになる。従って、特定患者はまだ最早失禁時刻に達していないと考えられるため、ステップＳ２７０において、アラート判定部３５は、特定患者に対する失禁の確度Ｄを「小」に設定する。
【０１７４】
ステップＳ２８０において、アラート判定部３５は、現在時刻ｔ０がステップＳ２２０で算出された失禁推定時刻Ｔｕに近づいているか否かを判定する。具体的には、アラート判定部３５は、現在時刻ｔ０が失禁推定時刻Ｔｕ以前で、かつ、現在時刻ｔ０と失禁推定時刻Ｔｕとの差分が、閾値Ｔｔｈ以下であるか否かを判定する。すなわち、アラート判定部３５は、現在時刻ｔ０が、失禁推定時刻Ｔｕ以前で、かつ、失禁推定時刻Ｔｕに隣接する予め定めた時間帯に入っている状態を、現在時刻ｔ０が失禁推定時刻Ｔｕに近づいている状態とみなす。なお、閾値Ｔｔｈは、例えば図１３に示した閾値情報格納領域１４２に予め記憶され、ＣＰＵ１０２によってメモリ１０４に展開される値である。
【０１７５】
当該判定が否定判定、すなわち、現在時刻ｔ０が失禁推定時刻Ｔｕに近づいていない場合には、ステップＳ２２０に移行する。そして失禁時刻推定部３４で特定患者の失禁推定時刻Ｔｕを再度算出し、現在時刻ｔ０が失禁推定時刻Ｔｕに近づくまで、ステップＳ２２０〜Ｓ２８０の処理を繰り返し実行する。
【０１７６】
これは、現在時刻ｔ０が失禁推定時刻Ｔｕに近づいていない状況で特定患者に警告を出力しても、現在時刻ｔ０が失禁推定時刻Ｔｕに近づいている場合に比べて、特定患者が失禁する可能性は低いと考えられるためである。
【０１７７】
なお、失禁時刻推定部３４で特定患者の失禁推定時刻Ｔｕを再計算する理由は、現在時刻ｔ０が失禁推定時刻Ｔｕに近づく程、失禁推定時刻Ｔｕの推定精度が高くなる場合があるためである。
【０１７８】
一方、ステップＳ２８０の判定処理が肯定判定、すなわち、現在時刻ｔ０が失禁推定時刻Ｔｕに近づいた場合には、ステップＳ２９０に移行する。
【０１７９】
ステップＳ２９０において、アラート判定部３５は、ステップＳ２６０またはＳ２７０で設定した、特定患者に対する失禁の確度Ｄを参照し、失禁の確度Ｄが「大」か否かを判定する。当該判定が否定判定、すなわち失禁の確度Ｄが「小」である場合には、失禁の確度Ｄが「大」の場合に比べて特定患者が失禁する可能性が低いため、警告を出力して特定患者を起床させる必要はない。従って、ステップＳ２２０に移行し、ステップＳ２６０で確度Ｄが「大」に設定されるまで、ステップＳ２２０〜Ｓ２９０の処理を繰り返し実行する。
【０１８０】
一方、ステップＳ２９０の判定処理が肯定判定の場合には、ステップＳ３００に移行する。
【０１８１】
ステップＳ３００において、アラート判定部３５は、現在時刻ｔ０が特定患者の失禁推定時刻Ｔｕに近づき、かつ、特定患者の失禁の確度Ｄが「大」であることから、アラート出力指示をアラート出力部３６に出力する。
【０１８２】
そして、アラート判定部３５は、アラート出力指示をアラート出力部３６に出力したことを示すアラート出力済み情報を特定患者の患者ＩＤと対応づけて、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。
【０１８３】
アラート出力部３６は、アラート出力指示をアラート判定部３５から受け付けると、アラート通知を情報端末２０Ａのアラート受信部２８に出力する。
【０１８４】
従って、例えば情報端末２０Ａが特定患者の周辺に設置されていれば、情報端末２０Ａのスピーカ２７から警告音を出力することで、特定患者が失禁する前に特定患者を起床させ、トイレに行くよう注意を喚起することができる。
【０１８５】
なお、情報端末２０Ａを特定患者の保護者の周辺に設置し、情報端末２０Ａのスピーカ２７から警告音を出力することで保護者を起床させるようにしても良い。この場合、保護者が特定患者を起床させる。
【０１８６】
当然ながら、情報端末２０Ａを特定患者、及び特定患者の保護者の周辺に設置すれば、特定患者、及び特定患者の保護者の両者を起床させ、トイレに行くよう注意を喚起することができる。例えば、特定患者が子供である場合、恐怖心等から、警告音で起床しても一人でトイレに行くことができない場合が考えられる。しかし、この場合、特定患者の保護者も起床させるため、保護者から特定患者にトイレに行くよう促すようにしてもらえば、特定患者の失禁を更に抑制させることができる。
【０１８７】
なお、ここでは、情報端末２０Ａから警告音を出力する例を説明したが、警告音の出力形態はこれに限られない。例えば、ウェアラブルセンサ１０にスピーカ２７及びアラート受信部２８を設け、ウェアラブルセンサ１０のアラート受信部２８と判断支援装置３０Ａのアラート出力部３６とを通信回線で接続することで、警告音がウェアラブルセンサ１０から出力できる。この場合、警告音が情報端末２０Ａより近い位置から特定患者に出力されるため、警告音を情報端末２０Ａから出力する場合に比べて、特定患者を起床させ易くなる。また、ウェアラブルセンサ１０にバイブレータを設け、アラート通知をアラート出力部３６から受信した際に、スピーカ２７からの警告音に加え、更にバイブレータの振動で特定患者を起床させるようにしても良い。
【０１８８】
また、ここでは、患者毎の所定期間における最早失禁時刻及び失禁発生率から改善度関数９３を生成したが、改善度関数９３の生成方法はこれに限られない。
【０１８９】
患者の所定期間内における失禁時刻のばらつきと失禁発生率との間にも相関関係が認められる。従って、患者毎の所定期間における失禁時刻の分散値及び失禁発生率から、改善度関数９３を生成してもよい。失禁時刻の分散値を“ｙ”、失禁発生率を“ｚ”とすれば、改善度関数９３は、例えば最小２乗法を用いて（６）式に示す回帰直線で表される。
【０１９０】
【数６】
2017006596.tif 000008
【０１９１】
なお、係数ｈは回帰直線の傾きであり、係数ｄは切片である。
【０１９２】
次に、失禁時刻記録ＤＢ３８に記録される失禁時刻の記録方法について説明する。
【０１９３】
収集記録部３１Ａに入力される失禁検知情報は、情報端末２０Ａを経由してウェアラブルセンサ１０から送信される失禁検知情報と、患者の保護者等が情報端末２０Ａから入力する失禁検知情報と、がある。
【０１９４】
通常、ウェアラブルセンサ１０の尿センサ１２によって失禁が検知され、失禁検知情報がウェアラブルセンサ１０から収集記録部３１Ａに送信される。しかし、患者がウェアラブルセンサ１０を装着し忘れた等の場合には、患者が失禁したにも関わらず、失禁検知情報が収集記録部３１Ａに送信されないという状況が発生する。
【０１９５】
従って、この場合には、患者の保護者等が情報端末２０Ａに接続されるキーボード等の入力デバイスを用いて、失禁日及び失禁時刻を含む失禁検知情報を入力することで、失禁検知情報が情報端末２０Ａから収集記録部３１Ａに送信される。なお、この際、情報端末送信部２４により、失禁検知情報の送信元が情報端末２０Ａであることを示す送信元ＩＤが失禁検知情報に付加される。
【０１９６】
収集記録部３１Ａは、受信した失禁検知情報を患者毎に区別して、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。
【０１９７】
そして、収集記録部３１Ａは、例えば、患者の起床予定時刻から就寝予定時刻までの間に、各患者の失禁時刻を確定して失禁時刻記録ＤＢ３８に記録する失禁時刻記録処理を実行する。なお、患者の起床予定時刻及び就寝予定時刻は、情報端末２０Ａから受信すれば良い。
【０１９８】
図１７は、判断支援装置３０Ａでの失禁時刻記録処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【０１９９】
ステップＳ４００において、収集記録部３１Ａは、失禁時刻を記録しようとしている患者（記録対象患者）の失禁検知情報が、メモリ１０４に記憶されているか否かを判定する。そして、肯定判定の場合、ステップＳ４１０に移行する。
【０２００】
ステップＳ４１０において、収集記録部３１Ａは、記録対象患者の失禁検知情報をメモリ１０４から取得し、失禁検知情報の送信元ＩＤを参照して、当該失禁検知情報が情報端末２０Ａから送信されたものであるか否かを判定する。否定判定の場合、ステップＳ４２０に移行する。
【０２０１】
ステップＳ４２０において、収集記録部３１Ａは、ステップＳ４１０で取得した失禁検知情報に含まれる時刻、すなわち、尿センサ１２で失禁が検知された時刻を記録対象患者の失禁時刻として、失禁時刻記録ＤＢ３８に記録する。
【０２０２】
一方、ステップＳ４１０の判定処理が肯定判定の場合には、ステップＳ４３０に移行する。
【０２０３】
ステップＳ４３０において、収集記録部３１Ａは、ステップＳ４１０で取得した失禁検知情報に含まれる時刻、すなわち記録対象患者の保護者等が情報端末２０Ａに入力した時刻を記録対象患者の失禁時刻として、失禁時刻記録ＤＢ３８に記録する。
【０２０４】
一方、ステップＳ４００の判定処理が否定判定の場合には、ステップＳ４４０に移行する。なお、この場合、失禁検知情報がウェアラブルセンサ１０及び情報端末２０Ａの何れからも送信されなかったことを意味する。
【０２０５】
従って、ステップＳ４４０において、収集記録部３１Ａは、失禁時刻推定部３４が算出した失禁推定時刻Ｔｕをメモリ１０４から取得する。
【０２０６】
そして、ステップＳ４５０において、収集記録部３１Ａは、アラート判定部３５が記録対象患者に対するアラート出力指示をアラート出力部３６に出力したか否かを判定する。この判定は、例えば、記録対象患者に対応するアラート出力済み情報がメモリ１０４に記憶されているか否かによって判定することができる。
【０２０７】
ステップＳ４５０の判定処理が肯定判定の場合には、ステップＳ４６０に移行する。この場合、情報端末２０Ａから警告が出力されたことになるため、記録対象患者は、この警告によって失禁しないで済んだものと考えられる。すなわち、仮に警告が出力されていなければ、記録対象患者は、失禁推定時刻Ｔｕに失禁したとみなすことができる。
【０２０８】
従って、ステップＳ４６０において、収集記録部３１Ａは、記録対象患者の失禁推定時刻Ｔｕを失禁時刻として失禁時刻記録ＤＢ３８に記録する。
【０２０９】
一方、ステップＳ４５０の判定処理が否定判定の場合には、ステップＳ４７０に移行する。ステップＳ４７０において、収集記録部３１Ａは、記録対象患者が失禁しなかったものとみなして、記録対象患者に失禁がなかった旨の情報を失禁時刻記録ＤＢ３８に記録する。
【０２１０】
以上により、失禁時刻記録処理が終了する。なお、図１７に示す失禁時刻記録処理は、１人の記録対象患者に対する失禁時刻記録処理を示すものであり、当該失禁時刻記録処理を各患者について実行することで、全ての患者の失禁時刻が失禁時刻記録ＤＢ３８に記録される。
【０２１１】
このように第２実施形態によれば、判断支援装置３０Ａは、各患者の失禁時刻から改善度関数９３を算出すると共に、患者の失禁推定時刻Ｔｕを算出する。そして、判断支援装置３０Ａは、時刻が失禁推定時刻Ｔｕに近づいた際、改善度関数９３から得られる患者の失禁の確度Ｄに応じて警告を出力するか否か調整する。
【０２１２】
患者の失禁推定時刻Ｔｕは、例えば、患者の発汗量等、患者の生体情報に基づいて算出されるが、生体情報の測定には、例えば、測定機器の個体差、測定者の測定に対する習熟度合い等、の相違により、患者毎に異なるノイズ成分が含まれやすい。従って、患者の失禁推定時刻Ｔｕを精度良く算出することが困難な場合がある。
【０２１３】
しかし、判断支援装置３０Ａは、各患者の失禁時刻から生成した改善度関数９３を用いて失禁の確度Ｄを求め、患者の失禁の確度Ｄに応じて警告を出力するか否か調整するため、警告の出力時期に関して、患者毎に異なるノイズ成分の影響を抑制することができる。
【０２１４】
（第３実施形態）
第２実施形態では、患者の改善度指標及び習慣性指標を考慮せずに、全ての患者に共通した改善度関数９３から求めた患者の失禁の確度Ｄに基づいて、警告の出力時期を調整した。
【０２１５】
第３実施形態では、患者の改善度指標及び習慣性指標に応じて、改善度関数９３を補正する判断支援装置について説明する。
【０２１６】
既に説明したように、例えば患者の改善度指標及び習慣性指標が図１０に示す領域６７に含まれる場合、患者の失禁症状の改善が進んでいないにも関わらず、失禁が特定の時間帯に集中して発生する傾向があることを示している。従って、この場合には、例えば手足の冷え等が原因で、患者が失禁していることがある。
【０２１７】
例えば手足の冷えといった身体の温度変化は、主に気温の変動に関係すると考えられる。従って、気温の変動を考慮して改善度関数９３を補正すれば、第２実施形態と比べて、患者の失禁の確度Ｄの設定精度がより高くなり、患者の失禁を更に抑制することができる。
【０２１８】
図１８は、第３実施形態に係る失禁症状の判断支援システム１Ｂの構成の一例を示す図である。
【０２１９】
判断支援システム１Ｂが、図１２に示した第２実施形態に係る判断支援システム１Ａと異なる点は、ウェアラブルセンサ１０がウェアラブルセンサ１０Ｂに置き換えられ、判断支援装置３０Ａが判断支援装置３０Ｂに置き換えられた点である。
【０２２０】
ウェアラブルセンサ１０Ｂでは、ウェアラブルセンサ１０に対して気温センサ１３が新たに追加されている。なお、発汗センサ１４もウェアラブルセンサ１０Ｂに含まれるが、ここでは図示していない。
【０２２１】
気温センサ１３は、送信部１１に接続され、患者がいる場所の気温を測定した気温データを、例えば所定間隔毎に送信部１１に出力する。なお、気温センサ１３は、患者の体温が気温データに誤差として加わるのを避けるため、ウェアラブルセンサ１０Ｂとは別に設けても良い。
【０２２２】
送信部１１は、例えば情報端末２０Ａを経由して、気温センサ１３で測定された気温データを、判断支援装置３０Ｂに送信する。
【０２２３】
一方、判断支援装置３０Ｂが図１２に示した第２実施形態に係る判断支援装置３０Ａと異なる点は、補正部３７が追加されると共に、記憶部４０に補正ＤＢ３９が追加された点である。また、判断支援装置３０Ｂへの補正部３７及び補正ＤＢ３９の追加に伴い、収集記録部３１Ａ、及び生成部３２Ａが、それぞれ収集記録部３１Ｂ、及び生成部３２Ｂに置き換えられる。更に記憶部４０が記憶部４０Ｂに置き換えられる。
【０２２４】
収集記録部３１Ｂは、情報端末２０のセンサデータ送信部２２及び情報端末送信部２４、並びに、判断支援装置３０Ｂの生成部３２Ｂ、失禁時刻推定部３４、補正部３７、及び記憶部４０に含まれる失禁時刻記録ＤＢ３８に接続される。そして、収集記録部３１Ｂは、第２実施形態に係る収集記録部３１Ａの処理に加え、更に、ウェアラブルセンサ１０Ｂから送信された気温データを、補正部３７に出力する。
【０２２５】
生成部３２Ｂは、収集記録部３１Ｂ、判断支援情報出力部３３、補正部３７、及び失禁時刻記録ＤＢ３８を記憶する記憶部４０に接続される。そして、生成部３２Ｂの処理が第２実施形態に係る生成部３２Ａの処理と異なる点は、改善度関数９３の出力先をアラート判定部３５から補正部３７に変更した点である。
【０２２６】
補正部３７は、収集記録部３１Ｂ、生成部３２Ｂ、アラート判定部３５、及び補正ＤＢ３９に接続される。
【０２２７】
補正部３７は、気温データを収集記録部３１Ｂから受け付け、例えば前日との気温差に応じた補正値を補正ＤＢ３９から取得する。そして、補正部３７は、生成部３２Ｂから受け付けた改善度関数９３を補正値で補正し、補正した改善度関数９３をアラート判定部３５に出力する。
【０２２８】
補正ＤＢ３９は、気温差に応じた改善度関数９３の補正値を予め記憶する。
【０２２９】
次に、図１９に、判断支援装置３０Ｂをコンピュータで実現する場合の構成図を示す。
【０２３０】
図１９に示すコンピュータ１００Ｂの構成が図１３に示したコンピュータ１００Ａの構成と異なる点は、収集記録プロセス１２２Ａ、及び生成プロセス１２４Ａが、それぞれ収集記録プロセス１２２Ｂ、及び生成プロセス１２４Ｂに置き換えられた点である。更に、補正プロセス１３４が記憶装置１０６に追加される。
【０２３１】
上述の変更に伴い、第２実施形態に係る判断支援プログラム１２０Ａが判断支援プログラム１２０Ｂに置き換えられる。また、補正情報格納領域１４４が記憶装置１０６に追加される。
【０２３２】
ＣＰＵ１０２は、判断支援プログラム１２０Ｂを記憶装置１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、判断支援プログラム１２０Ｂに含まれる各プロセスを実行する。
【０２３３】
ＣＰＵ１０２が、判断支援プログラム１２０Ｂを記憶装置１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、判断支援プログラム１２０Ｂを実行することで、コンピュータ１００Ｂが図１８に示す判断支援装置３０Ｂとして動作する。
【０２３４】
また、ＣＰＵ１０２が収集記録プロセス１２２Ｂを実行することで、コンピュータ１００Ｂが図１８に示す収集記録部３１Ｂとして動作する。また、ＣＰＵ１０２が生成プロセス１２４Ｂを実行することで、コンピュータ１００Ｂが図１８に示す生成部３２Ｂとして動作する。また、ＣＰＵ１０２が補正プロセス１３４を実行することで、コンピュータ１００Ｂが図１８に示す補正部３７として動作する。
【０２３５】
また、ＣＰＵ１０２が、補正情報格納領域１４４に格納された補正情報をメモリ１０４に展開することで、メモリ１０４に補正ＤＢ３９が生成される。
【０２３６】
なお、コンピュータ１００Ｂは、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。
【０２３７】
次に、第３実施形態に係る判断支援装置３０Ｂの作用について説明する。判断支援装置３０Ｂは、例えば、第１実施形態で示した方法によって、改善度指標及び習慣性指標の組合せが、図１０に示す領域６７に含まれると判定された特定患者に対して、以下に示す警告出力処理を実行する。
【０２３８】
図２０は、判断支援装置３０Ｂの警告出力処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【０２３９】
図２０に示す警告出力処理が、図１４に示した第２実施形態に係る警告出力処理と異なる点は、ステップＳ５００の改善度関数補正処理が追加された点である。
【０２４０】
ステップＳ５００において、補正部３７は、ステップＳ２００で生成された改善度関数９３を、気温差に基づいて補正する。
【０２４１】
図２１は、ステップＳ５００における改善度関数補正処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【０２４２】
まず、ステップＳ５１０において、補正部３７は、収集記録部３１Ｂから受信した気温データに基づいて、前日の夜間平均気温Ｔａｖｅ１を算出する。ここで夜間平均気温Ｔａｖｅ１とは、例えば特定患者の就寝予定時刻から起床予定時刻までの気温データの平均値をいう。なお、夜間平均気温Ｔａｖｅ１の取得方法はこれに限られず、例えば気象機関等から発表される特定患者の住む地域の夜間平均気温を用いても良い。
【０２４３】
ステップＳ５２０において、補正部３７は、例えば、警告出力当日の夜間予想平均気温Ｔａｖｅ２をメモリ１０４の予め定めた領域から取得する。なお、メモリ１０４の予め定めた領域には、収集記録部３１Ｂが情報端末２０Ａから受信した、警告出力当日の夜間予想平均気温Ｔａｖｅ２が予め記憶されているものとする。
【０２４４】
そのため、特定患者の保護者等は、夜間予想平均気温Ｔａｖｅ２として、例えば気象機関等から発表される特定患者の居住する地域の夜間予想平均気温を、情報端末２０Ａに入力する。また、夜間予想平均気温Ｔａｖｅ２は、ウエアラブルセンサ１０Ｂの気温センサ１３から求めてもよい。
【０２４５】
なお、警告出力当日の夜間予想平均気温Ｔａｖｅ２の取得方法はこれに限られない。例えば毎日の夜間平均気温Ｔａｖｅ１をメモリ１０４に記憶しておき、警告出力当日と同月同日の過去の所定年数分の夜間平均気温Ｔａｖｅ１の平均値を、警告出力当日の夜間予想平均気温Ｔａｖｅ２として用いても良い。
【０２４６】
ステップＳ５３０において、補正部３７は、例えばステップＳ５２０で取得した警告出力当日の夜間予想平均気温Ｔａｖｅ２からステップＳ５１０で算出した前日の夜間平均気温Ｔａｖｅ１を減じて、気温差Δｔを算出する。
【０２４７】
ステップＳ５４０において、補正部３７は、ステップＳ５３０で算出した気温差Δｔに応じた補正値Ｌを、補正ＤＢ３９から取得する。
【０２４８】
図２２は、補正ＤＢ３９の一例を示す図である。図２２に示すように、補正ＤＢ３９は、気温差Δｔと、補正値Ｌと、が行方向に対応付けられた補正情報を記憶する。
【０２４９】
図２２の例では、補正ＤＢ３９は、気温差Δｔが「−１℃以上１℃未満」の場合、すなわち前日との気温差Δｔが小さい場合には、補正値Ｌが“０”に設定されている。そして、補正ＤＢ３９は、気温差Δｔが正方向に大きくなるに従って、補正値Ｌの値が小さくなるよう設定されている。すなわち、補正値Ｌ３及び補正値Ｌ４は共に負の値であり、Ｌ３＞Ｌ４となるように設定されている。
【０２５０】
一方、補正ＤＢ３９は、気温差Δｔが負方向に大きくなるに従って、補正値Ｌの値が大きくなるよう設定されている。すなわち、補正値Ｌ１及び補正値Ｌ２は共に正の値であり、Ｌ１＞Ｌ２となるように設定されている。
【０２５１】
次に、図２１のステップＳ５５０において、補正部３７は、ステップＳ５４０の処理で取得した補正値Ｌに基づいて、図２０のステップＳ２００で生成された改善度関数９３を補正する。
【０２５２】
具体的には、例えば改善度関数９３から補正値Ｌを減算する。すなわち、改善度関数９３が（５）式で表される場合、補正後の改善度関数９３は（７）式で表される。
【０２５３】
【数７】
2017006596.tif 000009
【０２５４】
なお、改善度関数９３の補正方法は（７）式に限られるものではなく、例えば最早失禁時刻ｘが同じ場合に、補正値Ｌの値が大きくなるに従って、失禁発生率ｚＬの値が小さくなるような補正方法であれば良い。
【０２５５】
図２３は、ステップＳ５５０で実施される改善度関数９３の補正の一例を説明する図である。
【０２５６】
図２３の横軸を時刻、縦軸を失禁発生率とする座標面において、改善度関数９３は、ステップ２００で生成された補正前の改善度関数を示す。
【０２５７】
今、特定患者の所定期間における失禁発生率がｚ１の場合、時刻ｔ２において、失禁発生率ｚ１と、時刻ｔ２と、の交点Ｐ３は、横軸、縦軸、及び改善度関数９３で囲まれる領域７０Ａに含まれる。従って、補正前の改善度関数９３を用いた場合、アラート判定部３５は、特定患者の失禁の確度Ｄを「小」に設定するため、時刻ｔ２には警告が出力されない。
【０２５８】
しかし、警告出力当日の夜間予想平均気温Ｔａｖｅ２が前日の夜間平均気温Ｔａｖｅ１より低くなる場合には、気温差Δｔは符号が負の値となり、補正値Ｌとして符号が正の値が取得される。従って、（７）式に基づいて、改善度関数９３は矢印ＡＲの方向に平行移動され、改善度関数９３Ｌの位置まで移動する。
【０２５９】
補正後の改善度関数９３Ｌでは、時刻ｔ２において、交点Ｐ３は横軸、縦軸、及び改善度関数９３Ｌで囲まれる領域７０Ｂに含まれない。従って、補正後の改善度関数９３Ｌを用いた場合、アラート判定部３５は、特定患者の失禁の確度Ｄを「大」に設定するため、時刻ｔ２に警告が出力される場合がある。
【０２６０】
一方、警告出力当日の夜間予想平均気温Ｔａｖｅ２が前日の夜間平均気温Ｔａｖｅ１より高くなる場合には、気温差Δｔは符号が正の値となり、補正値Ｌとして符号が負の値が取得される。従って、改善度関数９３は矢印ＡＲと逆の方向に平行移動される。従って、補正前の改善度関数９３を用いた場合に比べて、特定患者の失禁の確度Ｄが「小」から「大」に変化する時刻が遅くなり、これに伴い、警告が出力される時間も遅くなる。
【０２６１】
また、上記では改善度指標及び習慣性指標を大、中、小の３段階に分ける態様を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、上記各指標を２段階に分けても良いし、４段階以上に分けても良い。また、改善度指標と習慣性指標とで、段階数を相違させても良い。
【０２６２】
なお、ここでは、前日の夜間平均気温Ｔａｖｅ１を用いて気温差Δｔを算出したが、例えば、前日の夜間平均気温Ｔａｖｅ１の代わりに、所定期間における夜間平均気温を用いても良い。また、夜間平均気温の代わりに、例えば就寝中の特定の時刻における気温、若しくは、最高気温または最低気温等を用いても良い。警告出力当日の夜間予想平均気温Ｔａｖｅ２についても同様である。
【０２６３】
なお、第３実施形態では、特定患者の改善度指標が「小」、かつ、習慣性指標が「大」の場合に、図２０に示す警告出力処理を実施する態様について説明したが、特定患者の改善度指標及び習慣性指標と関係なく、図２０に示す警告出力処理を実施しても良い。
【０２６４】
このように第３実施形態によれば、気温差Δｔに基づいて、改善度関数９３を補正する。前日に比べて就寝中の気温が下がり、身体の冷えが予想される場合には、特定患者が前日よりも早く尿意を感じる場合がある。従って、判断支援装置３０Ｂは、改善度関数９３の補正前に比べて、早い時刻に警告を出力することで、特定患者の失禁を抑制することができる。
【０２６５】
また、逆に、前日に比べて就寝中の気温が上がる場合には、例えば発汗量も増加し、特定患者が前日よりも遅く尿意を感じる場合がある。従って、判断支援装置３０Ｂは、改善度関数９３の補正前に比べて、遅い時刻に警告を出力することで、特定患者の睡眠の質を向上させることができる。
【０２６６】
以上、各実施形態を用いて開示の技術を説明したが、開示の技術は各実施形態に記載の範囲には限定されない。開示の技術の要旨を逸脱しない範囲で各実施形態に多様な変更又は改良を加えることができ、当該変更又は改良を加えた形態も開示の技術の技術的範囲に含まれる。例えば、開示の技術の要旨を逸脱しない範囲で処理の順序を変更してもよい。
【０２６７】
なお、各実施形態では、判断支援プログラムが記憶装置１０６に予め記憶されている態様について説明した。しかし、これに限定されるものではなく、判断支援プログラムはＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記録されている態様で提供することも可能である。
【０２６８】
以上の各実施形態を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０２６９】
（付記１）
コンピュータに、
予め定めた開始時刻から終了時刻までの収集期間を複数含む所定期間内に収集された前記複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する
ことを含む処理を実行させるための失禁症状の判断支援プログラム。
【０２７０】
（付記２）
前記最早失禁時刻、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきの少なくとも一方に基づいて、前記判断支援情報を生成する
付記１記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【０２７１】
（付記３）
前記最早失禁時刻は、絶対時刻で表されている
付記１又は付記２記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【０２７２】
（付記４）
前記判断支援情報は、前記最早失禁時刻に基づいて生成された失禁症状の改善状況を表す改善度指標、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきに基づいて生成された、前記複数の収集期間での各々の失禁時刻が特定の時間帯に集中する度合いを表す習慣性指標の少なくとも一方である
付記１〜付記３の何れか１項に記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【０２７３】
（付記５）
前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者に対して生成した前記改善度指標の時系列の変化を表す第１のグラフを出力する
付記４記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【０２７４】
（付記６）
前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者とは異なる、複数の他の失禁監視対象者の前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得し、
前記第１のグラフと類似する、前記他の前記失禁監視対象者の前記改善度指標の時系列の変化を表す第２のグラフを出力する
付記５記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【０２７５】
（付記７）
前記失禁監視対象者が失禁する予定時刻を更に推定し、
推定した前記予定時刻の前に、前記失禁監視対象者が失禁する確度に応じて、警告を出力するか否かを判定する
付記１〜付記６の何れか１項に記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【０２７６】
（付記８）
複数の失禁監視対象者毎に前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得し、
前記失禁監視対象者が失禁する確度を、前記複数の失禁監視対象者毎の前記所定期間における前記最早失禁時刻と失禁発生率との間の相関を示す関数と、前記警告を出力するか否かの判定時刻と、を用いて算出する
付記７記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【０２７７】
（付記９）
前記関数を、過去の気温との気温差に応じて補正する
付記８記載の失禁症状の判断支援プログラム。
【０２７８】
（付記１０）
コンピュータに、
予め定めた開始時刻から終了時刻までの収集期間を複数含む所定期間内に収集された前記複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する
ことを含む処理を実行させる失禁症状の判断支援方法。
【０２７９】
（付記１１）
前記最早失禁時刻、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきの少なくとも一方に基づいて、前記判断支援情報を生成する
付記１０記載の失禁症状の判断支援方法。
【０２８０】
（付記１２）
前記最早失禁時刻は、絶対時刻で表されている
付記１０又は付記１１記載の失禁症状の判断支援方法。
【０２８１】
（付記１３）
前記判断支援情報は、前記最早失禁時刻に基づいて生成された失禁症状の改善状況を表す改善度指標、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきに基づいて生成された、前記複数の収集期間での各々の失禁時刻が特定の時間帯に集中する度合いを表す習慣性指標の少なくとも一方である
付記１０〜付記１２の何れか１項に記載の失禁症状の判断支援方法。
【０２８２】
（付記１４）
前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者に対して生成した前記改善度指標の時系列の変化を表す第１のグラフを出力する
付記１３記載の失禁症状の判断支援方法。
【０２８３】
（付記１５）
前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者とは異なる、複数の他の失禁監視対象者の前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得し、
前記第１のグラフと類似する、前記他の前記失禁監視対象者の前記改善度指標の時系列の変化を表す第２のグラフを出力する
付記１４記載の失禁症状の判断支援方法。
【０２８４】
（付記１６）
前記失禁監視対象者が失禁する予定時刻を更に推定し、
推定した前記予定時刻の前に、前記失禁監視対象者が失禁する確度に応じて、警告を出力するか否かを判定する
付記１０〜付記１５の何れか１項に記載の失禁症状の判断支援方法。
【０２８５】
（付記１７）
複数の失禁監視対象者毎に前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得し、
前記失禁監視対象者が失禁する確度を、前記複数の失禁監視対象者毎の前記所定期間における前記最早失禁時刻と失禁発生率との間の相関を示す関数と、前記警告を出力するか否かの判定時刻と、を用いて算出する
付記１６記載の失禁症状の判断支援方法。
【０２８６】
（付記１８）
前記関数を、過去の気温との気温差に応じて補正する
付記１７記載の失禁症状の判断支援方法。
【０２８７】
（付記１９）
予め定めた開始時刻から終了時刻までの収集期間を複数含む所定期間内に収集された前記複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する生成部
を含む失禁症状の判断支援装置。
【０２８８】
（付記２０）
前記生成部は、前記最早失禁時刻、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきの少なくとも一方に基づいて、前記判断支援情報を生成する
付記１９記載の失禁症状の判断支援装置。
【０２８９】
（付記２１）
前記最早失禁時刻は、絶対時刻で表されている
付記１９又は付記２０記載の失禁症状の判断支援装置。
【０２９０】
（付記２２）
前記生成部は、前記判断支援情報として、前記最早失禁時刻に基づいて生成された失禁症状の改善状況を表す改善度指標、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきに基づいて生成された、前記複数の収集期間での各々の失禁時刻が特定の時間帯に集中する度合いを表す習慣性指標の少なくとも一方を生成する
付記１９〜付記２１の何れか１項に記載の失禁症状の判断支援装置。
【０２９１】
（付記２３）
前記生成部は、前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者に対して生成した前記改善度指標の時系列の変化を表す第１のグラフを生成する
付記２２記載の失禁症状の判断支援装置。
【０２９２】
（付記２４）
前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者とは異なる、複数の他の失禁監視対象者の前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得する収集記録部を更に備え、
前記生成部は、前記第１のグラフと類似する、前記他の前記失禁監視対象者の前記改善度指標の時系列の変化を表す第２のグラフを生成する
付記２３記載の失禁症状の判断支援装置。
【０２９３】
（付記２５）
前記失禁監視対象者が失禁する予定時刻を推定する推定部と、
前記推定部により推定した前記予定時刻の前に、前記失禁監視対象者が失禁する確度に応じて、警告を出力するか否かを判定する判定部と、を更に備えた、
付記１９〜付記２４の何れか１項に記載の失禁症状の判断支援装置。
【０２９４】
（付記２６）
複数の失禁監視対象者毎に前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得する収集記録部を更に備え、
前記判定部は、前記失禁監視対象者が失禁する確度を、前記複数の失禁監視対象者毎の前記所定期間における前記最早失禁時刻と失禁発生率との間の相関を示す関数と、前記警告を出力するか否かの判定時刻と、を用いて算出する
付記２５記載の失禁症状の判断支援装置。
【０２９５】
（付記２７）
前記関数を、過去の気温との気温差に応じて補正する補正部を更に備えた
付記２６記載の失禁症状の判断支援装置。
【０２９６】
（付記２８）
コンピュータに、
予め定めた開始時刻から終了時刻までの収集期間を複数含む所定期間内に収集された前記複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する
ことを含む処理を実行させるための失禁症状の判断支援プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【０２９７】
１（１Ａ、１Ｂ）・・・判断支援システム、１０（１０Ｂ）・・・ウェアラブルセンサ、１１・・・送信部、１２・・・尿センサ、１３・・・気温センサ、１４・・・発汗センサ、２０（２０Ａ）・・・情報端末、２１・・・センサデータ受信部、２２・・・センサデータ送信部、２３・・・入力部、２４・・・情報端末送信部、２５・・・表示部、２６・・・判断支援情報受信部、２７・・・スピーカ、２８・・・アラート受信部、３０（３０Ａ、３０Ｂ）・・・判断支援装置、３１（３１Ａ、３１Ｂ）・・・収集記録部、３２（３２Ａ、３２Ｂ）・・・生成部、３３・・・判断支援情報出力部、３４・・・失禁時刻推定部、３５（３５Ｂ）・・・アラート判定部、３６・・・アラート出力部、３７・・・補正部、３８・・・失禁時刻記録ＤＢ、３９・・・補正ＤＢ、４０（４０Ｂ）・・・記憶部、５０（５１）・・・通信回線、９３（９３Ｌ）・・・改善度関数、１００（１００Ａ、１００Ｂ）・・・コンピュータ、１０２・・・ＣＰＵ、１０４・・・メモリ、１０６・・・記憶装置、１０８・・・バス、１１２・・・入力装置、１１４・・・通信装置、１１６・・・記録媒体、１２０（１２０Ａ、１２０Ｂ）・・・判断支援プログラム、Ｄ・・・失禁の確度、Ｌ・・・補正値、Ｔｕ・・・失禁推定時刻、ｘ・・・最早失禁時刻、ｚ・・・失禁発生率、ｙ・・・失禁時刻の分散値
【図１】
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【図２】
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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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【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３】
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【図４】
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【図５】
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