(57)【要約】  本発明は、患者側端末装置及び医療施設側端末装置に通信可能に接続される評価支援サーバにより実行される評価支援方法である。前記方法は、被験者の循環器系生体現象に基づく少なくとも２種類の第１の測定データ及び前記第１の測定データとは異なる属性の少なくとも２種類の第２の測定データを受信することと、前記第１の測定データ及び前記第２の測定データに基づいて、基準値及び推定値を決定するためのデータ解析処理を行うことと、前記基準値及び前記推定値を示す所定のグラフを出力することとを含む。前記データ解析処理を行うことは、所定の測定タイミングで前記第１の測定データを受信した場合に、受信した前記第１の測定データに基づいて前記基準値を決定し、前記所定の測定タイミング後の少なくとも１以上の測定タイミングで、前記第２の測定データを受信した場合に、受信した前記第２の測定データと前記基準値とに基づいて、前記推定値を決定する。
2020059641.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者側端末装置及び医療施設側端末装置に通信可能に接続される評価支援サーバにより実行される評価支援方法であって、
被験者の循環器系生体現象に基づく少なくとも２種類の第１の測定データセット及び前記第１の測定データセットとは異なる属性の少なくとも２種類の第２の測定データセットを受信することと、
前記第１の測定データセット及び前記第２の測定データセットに基づいて、基準値及び推定値を決定するためのデータ解析処理を行うことと、
前記基準値及び前記推定値を示す所定のグラフを出力することと、を含み、
前記データ解析処理を行うことは、
第１の測定タイミングで前記第１の測定データセットを受信した場合に、受信した前記第１の測定データセットに基づいて前記基準値を決定することと、
前記第１の測定タイミング後の少なくとも１以上の第２の測定タイミングで、前記第２の測定データセットを受信した場合に、受信した前記第２の測定データセットと前記基準値とに基づいて、前記推定値を決定することと、を含む、
評価支援方法。
【請求項２】
前記データ解析処理を行うことは、前記第１のデータセットとともに前記第２の測定データセットを受信した場合に、前記第２の測定データセットと前記基準値とに基づいて前記推定値を決定することを更に含む、
請求項１に記載の評価支援方法。
【請求項３】
前記データ解析処理を行うことは、前記基準値と前記少なくとも１以上の第２の測定タイミングで受信した前記第２の測定データセットとに基づいて、所定の変化度を算出し、前記所定の変化度とに基づいて、前記推定値を決定することを更に含む、
請求項１又は２に記載の評価支援方法。
【請求項４】
前記データ解析処理を行うことは、少なくとも２以上の前記第２の測定タイミングのそれぞれで受信した前記第２の測定データセットに基づいて、所定の変化度を算出し、先に決定した前記推定値と該所定の変化度とに基づいて、前記推定値を決定することを更に含む、
請求項３に記載の評価支援方法。
【請求項５】
前記データ解析処理を行うことは、前記測定タイミングの間隔に応じた重み係数を算出し、前記重み係数に基づいて前記所定の変化度を算出する、
請求項３に記載の評価支援方法。
【請求項６】
前記データ解析処理を行うことは、前記測定タイミングの間隔が短いほど、前記重み係数が大きくなるように、前記重み係数を算出する、
請求項５に記載の評価支援方法。
【請求項７】
前記所定の変化度は、
前記基準値と前記第２の測定データセットとの差、
前記基準値と前記第２の測定データセットとの比、及び、
前記基準値と前記第２の測定データセットとの間の変化率
の何れか１つに基づいて算出される値である、
請求項３乃至６の何れか一項に記載の評価支援方法。
【請求項８】
前記所定の変化度は、
前記少なくとも２以上の第２のタイミングのそれぞれで受信した前記第２の測定データセット間の差、
前記少なくとも２以上の第２のタイミングのそれぞれで受信した前記第２の測定データセット間の比、及び、
前記少なくとも２以上の第２のタイミングのそれぞれで受信した前記第２の測定データセット間の変化率、
の何れか１つに基づいて算出される値である、
請求項３乃至６の何れか一項に記載の評価支援方法。
【請求項９】
前記データ解析処理を行うことは、前記第２の測定タイミング後の新たな第１の測定タイミングで前記少なくとも２種類の第１の測定データ及び前記少なくとも２種類の第２の測定データのそれぞれを受信した場合に、該受信した少なくとも２種類の第１の測定データに基づいて新たな前記基準値を決定することを更に含む、
請求項１乃至８の何れか一項に記載の評価支援方法。
【請求項１０】
前記データ解析処理を行うことは、前記基準値と複数の前記推定値とに基づいて、前記被験者の循環器系の状態の変化傾向を特定する、
請求項３乃至６の何れか一項に記載の評価支援方法。
【請求項１１】
前記データ解析処理を行うことは、前記基準値及び前記複数の推定値と前記所定のグラフにおける象限との関係に基づいて、前記被験者の循環器系の状態及び／又は該状態の変化傾向を特定する、
請求項１０に記載の評価支援方法。
【請求項１２】
前記データ解析処理を行うことは、特定した前記変化傾向に基づいて重み係数を選択し、前記重み係数に基づいて、前記推定値を決定する、
請求項１１に記載の評価支援方法。
【請求項１３】
前記データ解析処理を行うことは、前記変化傾向が寛解であることを示す場合に、第１の重み係数を選択し、前記変化傾向が増悪であることを示す場合に、前記第１の重み係数よりも大きい第２の重み係数を選択する、
請求項１２に記載の評価支援方法。
【請求項１４】
前記データ解析処理を行うことは、前記基準値及び前記推定値を含む前記所定のグラフがコンピュータ画面に表示されるように、表示データを前記被験者の循環器系の状態を示すデータとして生成する、
請求項１から１０の何れか一項に記載の評価支援方法。
【請求項１５】
前記データ解析処理を行うことは、前記被験者の循環器系の状態の変化傾向に基づいて視覚的表示を決定し、前記視覚的表示が前記コンピュータ画面に表示されるように、前記表示データを生成する、
請求項１４に記載の評価支援方法。
【請求項１６】
前記第１の測定データセットは、第１の測定装置により、前記被験者の循環器系生体現象を第１の検査手法に従って測定することにより得られるデータであり、
前記第２の測定データセットは、第２の測定装置により、前記被験者の循環器系生体現象を、第１の検査手法よりも簡易な第２の検査手法に従って測定することによって得られるデータである、
請求項１乃至１５の何れか一項に記載の評価支援方法。
【請求項１７】
前記第１の検査手法は、血液検査（バイオマーカー）、胸部Ｘ線写真、心臓超音波検査、心臓ＭＲＩ検査、心臓ＣＴ検査、心臓カテーテル検査、及び心肺運動負荷試験のうちの少なくとも何れかを含み、
前記第２の検査手法は、少なくともＣＡＢ検査を含む、
請求項１６に記載の評価支援方法。
【請求項１８】
前記所定のグラフは、心室にかかる負荷に関する第１種類の測定データを第１の座標軸とし、心臓の拍出量に関する第２種類の測定データを第２の座標軸とする、
請求項１乃至１７の何れか一項に記載の評価支援方法。
【請求項１９】
被験者の循環器系生体現象に基づく少なくとも２種類の第１の測定データセット及び前記第１の測定データセットとは異なる属性の少なくとも２種類の第２の測定データセットとを受信する受信部と、
前記第１の測定データセット及び前記第２の測定データセットに基づいて、基準値及び推定値を決定するデータ解析部と、
前記基準値及び推定値を示す所定のグラフを出力する出力部と、
を備え、
前記データ解析部は、
所定の測定タイミングで前記第１の測定データセットを受信した場合に、受信した前記第１の測定データセットに基づいて前記基準値を決定し、
前記所定の測定タイミング後の少なくとも１以上の測定タイミングで、前記第２の測定データセットを受信した場合に、受信した前記第２の測定データセットと前記基準値とに基づいて、前記推定値を決定する、
評価支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、循環器系の状態の評価を支援するための評価支援システム及びその制御方法に関し、特に、心機能及び／又は血行動態の状態の評価を支援するための心機能／血行動態評価支援システム及びその制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
心不全は、心臓循環器系の能力低下により起こる体の不健全な状態である。すなわち、心不全は、典型的には、加齢や、心筋梗塞、弁膜症等が原因で心臓の左室機能が衰え、これにより、心臓のポンプ機能が低下し、体内の組織に必要な血液が供給されなくなる状態である。心不全は、一旦発症すると慢性化し易く、慢性心不全の患者は、何度も入退院を繰り返す中で、増悪を起こして、重症化に至ることが多い。したがって、心不全のリスクを抱えた患者は、適切なタイミングで来院して適切な治療を受ける必要がある一方、医師等の医療従事者は、そのような患者の心臓循環器系の状態を定量的かつ経時的に的確に把握する必要がある。例えば、医療従事者が心臓循環器系の状態を診断するための技法として、生体から得られる２つの生体パラメータに係るデータをＸＹ座標に表示する心機能曲線やＦｏｒｒｅｓｔｅｒ分類が知られている。【０００３】
下記特許文献１は、生体から同時又は同じ時間区間に異なるセンサにより測定された２つの生体パラメータに係るデータをＸＹ座標において自動的にプロットする技術を開示する。具体的には、特許文献１は、第１の生体パラメータを測定する第一の測定手段と、第１の生体パラメータとは異なる種類の第２の生体パラメータを測定する第二の測定手段と、第１の生体パラメータをＸ軸とし、第２の生体パラメータをＹ軸とする座標として表示する表示手段と、同時又は同じ時間区間に測定された測定値に基づきプロットデータを生成するプロットデータ生成手段と、当該座標上にプロットデータをプロットするプロット表示手段とを備える装置を開示する。【０００４】
また、下記特許文献２は、前負荷予備能（preload reserve）を管理し、患者の心臓の変力状態（inotropic state）を追跡するためのシステム及び方法を開示する。特許文献２では、一回拍出量に対応して測定した心音（すなわち“Ｓ１”）と、前負荷レベルに対応して測定した心音（すなわち“Ｓ３”）とが、フランク・スターリング（Frank Starling）曲線としてグラフ上にプロットされる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５５３６５８２号公報
【特許文献２】米国特許第８１６２８４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献に開示された技術は、いずれも、高度の専門性を有する医療従事者が、臨床検査手法に従って、患者の心臓循環器系生体現象を測定することを前提としており、心不全の状態を詳細に反映している可能性が高い測定値（検査指標）が得られる。しかしながら、かかる臨床検査手法に従って測定する装置は、一般に、病院等に設置される高価な装置であることから、患者は、検査のために来院する必要があり、また、患者自身が手軽に扱うことができるものではない。加えて、臨床検査手法によっては、長時間の検査や侵襲性の検査もあり、患者の肉体的・精神的負担は小さくない。【０００７】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたもので、心臓循環器系のリスクを抱えた患者が、適切なタイミングで来院して適切な治療を受けることができ、医療従事者が患者の心臓循環器系の状態を的確に把握できるようにした評価支援システム及びこれを用いた評価支援方法を提供することを目的とする。【０００８】
より具体的には、本発明の一つの目的は、患者の心臓循環器系の状態を可視化して、簡易かつ的確に把握できるようにし、また、これにより、患者が来院すべきタイミングを簡易かつ的確に把握できるようにした、評価支援システム及びこれを用いた評価支援方法を提供することである。【０００９】
また、本発明の一つの目的は、患者の心臓循環器系の状態を的確に把握するという要求を満たしつつ、医療従事者以外の者（例えば患者やその介助者（以下「患者等」という。））自身が行う簡易検査手法を採用することにより患者の負担を軽減し得るようにした、評価支援システム及びこれを用いた評価支援方法を提供することである。【００１０】
また、本発明の一つの目的は、患者の心臓循環器系の状態の増悪の変化傾向を早期に検出ないしは予測し、これにより、適切なタイミングで治療に介入することができる評価支援システム及びこれを用いた評価支援方法を提供することである。【００１１】
さらに、本発明は、心臓循環器系の疾患の有無にかかわらず、日常の生活の中で、心臓循環器系の状態を容易に把握することができる評価支援システム及びこれを用いた評価支援方法を提供することを目的とする。【００１２】
すなわち、本発明の一つの目的は、例えば健康増進を図ろうとする一般の人が、心臓循環器系の機能の状態（機能向上の状態を含む。）を容易に把握することができる評価支援システム及びこれを用いた評価支援方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するための本発明は、以下に示す発明特定事項乃至は技術的特徴を含んで構成される。【００１４】
ある観点に従う本発明は、患者側端末装置及び医療施設側端末装置に通信可能に接続される評価支援サーバにより実行される評価支援方法であり得る。前記評価支援方法は、被験者の循環器系生体現象に基づく少なくとも２種類の第１の測定データセット及び前記第１の測定データセットとは異なる属性の少なくとも２種類の第２の測定データセットを受信することと前記第１の測定データセット及び前記第２の測定データセットに基づいて、基準値及び推定値を決定するためのデータ解析処理を行うことと、前記基準値及び前記推定値を示す所定のグラフを出力することと、を含み得る。前記データ解析処理を行うことは、第１の測定タイミングで前記第１の測定データセットを受信した場合に、受信した前記第１の測定データセットに基づいて前記基準値を決定することと、前記第１の測定タイミング後の少なくとも１以上の第２の測定タイミングで、前記第２の測定データセットを受信した場合に、受信した前記第２の測定データセットと前記基準値とに基づいて、前記推定値を決定することと、を含み得る。これにより、第１の測定データセットに基づいて基準値が決定されていれば、該基準値と第２の測定データセットに基づいて推定値を決定することができるようになる。【００１５】
前記データ解析処理を行うことは、前記第１のデータセットとともに前記第２の測定データセットを受信した場合に、前記第２の測定データセットと前記基準値とに基づいて前記推定値を決定することを更に含み得る。【００１６】
また、前記データ解析処理を行うことは、前記基準値と前記少なくとも１以上の第２の測定タイミングで受信した前記第２の測定データセットとに基づいて、所定の変化度を算出し、前記所定の変化度とに基づいて、前記推定値を決定することを更に含み得る。【００１７】
また、前記データ解析処理を行うことは、少なくとも２以上の前記第２の測定タイミングのそれぞれで受信した前記第２の測定データセットに基づいて、所定の変化度を算出し、先に決定した前記推定値と該所定の変化度とに基づいて、前記推定値を決定することを更に含み得る。【００１８】
また、前記データ解析処理を行うことは、前記測定タイミングの間隔に応じた重み係数を算出し、前記重み係数に基づいて前記所定の変化度を算出し得る。すなわち、前記データ解析処理を行うことは、前記測定タイミングの間隔が短いほど、前記重み係数が大きくなるように、前記重み係数を算出し得る。【００１９】
前記所定の変化度は、(i)前記基準値と前記第２の測定データセットとの差、(ii)前記基準値と前記第２の測定データセットとの比、及び、(iii)前記基準値と前記第２の測定データセットとの間の変化率、の何れか１つに基づいて算出される値であり得る。或いは、前記所定の変化度は、(iv)前記少なくとも２以上の第２のタイミングのそれぞれで受信した前記第２の測定データセット間の差、(v)前記少なくとも２以上の第２のタイミングのそれぞれで受信した前記第２の測定データセット間の比、及び、(vi)前記少なくとも２以上の第２のタイミングのそれぞれで受信した前記第２の測定データセット間の変化率、の何れか１つに基づいて算出される値であり得る。【００２０】
また、前記データ解析処理を行うことは、前記第２の測定タイミング後の新たな第１の測定タイミングで前記少なくとも２種類の第１の測定データ及び前記少なくとも２種類の第２の測定データのそれぞれを受信した場合に、該受信した少なくとも２種類の第１の測定データに基づいて新たな前記基準値を決定することを更に含み得る。【００２１】
また、前記データ解析処理を行うことは、前記基準値と複数の前記推定値とに基づいて、前記被験者の循環器系の状態の変化傾向を特定し得る。【００２２】
また、前記データ解析処理を行うことは、前記基準値及び前記複数の推定値と前記所定のグラフにおける象限との関係に基づいて、前記被験者の循環器系の状態及び／又は該状態の変化傾向を特定し得る。【００２３】
また、前記データ解析処理を行うことは、特定した前記変化傾向に基づいて重み係数を選択し、前記重み係数に基づいて、前記推定値を決定し得る。すなわち、前記データ解析処理を行うことは、前記変化傾向が寛解であることを示す場合に、第１の重み係数を選択し、前記変化傾向が増悪であることを示す場合に、前記第１の重み係数よりも大きい第２の重み係数を選択し得る。【００２４】
また、前記データ解析処理を行うことは、前記基準値及び前記推定値を含む前記所定のグラフがコンピュータ画面に表示されるように、表示データを前記被験者の循環器系の状態を示すデータとして生成し得る。【００２５】
また、前記データ解析処理を行うことは、前記被験者の循環器系の状態の変化傾向に基づいて視覚的表示を決定し、前記視覚的表示が前記コンピュータ画面に表示されるように、前記表示データを生成し得る。【００２６】
前記第１の測定データセットは、第１の測定装置により、前記被験者の循環器系生体現象を第１の検査手法に従って測定することにより得られるデータであり得る。また、前記第２の測定データセットは、第２の測定装置により、前記被験者の循環器系生体現象を、第１の検査手法よりも簡易な第２の検査手法に従って測定することによって得られるデータであり得る。【００２７】
ここで、前記第１の検査手法は、血液検査（バイオマーカー）、胸部Ｘ線写真、心臓超音波検査、心臓ＭＲＩ検査、心臓ＣＴ検査、心臓カテーテル検査、及び心肺運動負荷試験のうちの少なくとも何れかを含み得る。また、前記第２の検査手法は、少なくともＣＡＢ検査を含み、例えば呼吸検査を併用し得る。【００２８】
前記所定のグラフは、心室にかかる負荷に関する第１種類の測定データを第１の座標軸とし、心臓の拍出量に関する第２種類の測定データを第２の座標軸とし得る。【００２９】
また、別の観点に従う本発明は、所定の検査手法に従って測定された、被験者の循環器系生体現象に基づく測定データに基づいて被験者の循環器系の状態の評価を支援する評価支援システムであり得る。前記評価支援システムは、被験者の循環器系生体現象に基づく少なくとも２種類の第１の測定データセット及び前記第１の測定データセットとは異なる属性の少なくとも２種類の第２の測定データセットとを受信する受信部と、前記第１の測定データセット及び前記第２の測定データセットに基づいて、基準値及び推定値を決定するデータ解析部と、前記基準値及び推定値を示す所定のグラフを出力する出力部と、を備え得る。前記データ解析部は、所定の測定タイミングで前記第１の測定データセットを受信した場合に、受信した前記第１の測定データセットに基づいて前記基準値を決定し得る。また、前記データ解析部は、前記所定の測定タイミング後の少なくとも１以上の測定タイミングで、前記第２の測定データセットを受信した場合に、受信した前記第２の測定データセットと前記基準値とに基づいて、前記推定値を決定し得る。【００３０】
また、別の観点に従う本発明は、所定の臨床検査手法に従って測定された、被験者の心臓循環器系生体現象に基づく少なくとも２種類の臨床測定データを受信する第１の受信部と、前記所定の臨床検査手法よりも簡易な所定の簡易検査手法に従って測定された、前記被験者の心臓循環器系生体現象に基づく少なくとも２種類の第２の簡易測定データを受信する第２の受信部と、前記少なくとも２種類の臨床測定データ及び前記少なくとも２種類の簡易測定データのそれぞれに基づいて、前記被験者の心臓循環器系の状態を特定するための処理を行うデータ解析部と、特定された前記被験者の心臓循環器系の状態を示すデータを所定の形式で出力する出力部と、を備える評価支援システムであり得る。前記データ解析部は、前記被験者の心臓循環器系の状態を特定するために、第１の測定タイミングで測定された前記少なくとも２種類の臨床測定データのそれぞれに基づいて、前記少なくとも２種類の臨床測定データにそれぞれ関連付けられた座標軸を有する所定のグラフにおける実測点を決定するとともに、前記第１の測定タイミングで測定された前記少なくとも２種類の簡易測定データのそれぞれに基づく前記所定のグラフにおける座標点を前記実測点に一致させておき、前記第１の測定タイミングに続く少なくとも１つの第２の測定タイミングで測定された前記少なくとも２種類の簡易測定データ及び前記実測点に基づいて、前記所定のグラフにおける推定点を決定し得る。【００３１】
なお、本明細書等において、手段とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その手段が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの手段が有する機能が２つ以上の物理的手段により実現されても、２つ以上の手段の機能が１つの物理的手段により実現されてもよい。
【発明の効果】
【００３２】
本発明によれば、心臓循環器系のリスクを抱えた患者が、適切なタイミングで来院して適切な治療を受けることができ、医療従事者が患者の心臓循環器系の状態を的確に把握できるようになる。【００３３】
また、本発明によれば、患者の心臓循環器系の状態を的確に把握するという要求を満たしつつ、患者等が行う簡易検査手法を採用することにより患者の負担を軽減することができるようになる。【００３４】
さらに、本発明によれば、患者の心臓循環器系の状態から増悪の変化傾向を早期に検出ないしは予測し、これにより、適切なタイミングで治療に介入することができるようになる。【００３５】
本発明の他の技術的特徴、目的、及び作用効果乃至は利点は、添付した図面を参照して説明される以下の実施形態により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の一実施形態に係る評価支援システムの一例を説明するための図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る患者側端末装置の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。
【図３】本発明の一実施形態に係る評価支援サーバの構成の一例を示すブロックダイアグラムである。
【図４】本発明の一実施形態に係る患者データベースにおける測定データテーブルの一例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る評価支援システムにより得られるグラフを示すコンピュータ画面の一例を示している。
【図６】本発明の一実施形態に係る評価支援サーバのデータ解析部の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。
【図７】本発明の一実施形態に係る医療施設側端末装置の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。
【図８Ａ】本発明の一実施形態に係る評価支援サーバのデータ解析部の処理を説明するためのフローチャートである。
【図８Ｂ】本発明の一実施形態に係る評価支援サーバのデータ解析部の処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】本発明の一実施形態に係る評価支援システムにより得られるグラフを示すコンピュータ画面の一例を示している。
【図１０】本発明の一実施形態に係る評価支援サーバのデータ解析部の他の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。
【図１１】本発明の一実施形態に係る評価支援サーバのデータ解析部の他の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。
【図１２】本発明の一実施形態に係る評価支援サーバのデータ解析部の他の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。
【図１３】本発明の一実施形態に係る評価支援システムにおける変化度に対する重み付けを説明するための図である。
【図１４】本発明の一実施形態に係る評価支援システムにより得られるグラフを示すコンピュータ画面の一例を示す図である。
【図１５】本発明の一実施形態に係る評価支援システムにより得られるグラフを示すコンピュータ画面の一例を示す図である。
【図１６】本発明の一実施形態に係る評価支援システムにより得られるグラフを示すコンピュータ画面の一例を示している。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形（例えば各実施形態を組み合わせる等）して実施することができる。また、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付して表している。図面は模式的なものであり、必ずしも実際の寸法や比率等とは一致しない。図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることがある。
【００３８】
［第１の実施形態］
一般に、被験者（患者）の心臓循環器系の状態（例えば心不全の状態といった心臓疾患の状態）は、高度の専門性を有する医療従事者により、臨床検査手法に従って測定された臨床測定値に基づいて評価される。臨床検査手法は、典型的には、「急性・慢性心不全診療ガイドライン（日本循環器学会）」に記載の検査が用いられる。より具体的には、血液検査（バイオマーカー）、胸部Ｘ線写真、心臓超音波検査（「心エコー」とも呼ばれる。）、心臓画像検査（ＭＲＩ、ＣＴ、核医学検査、ＰＥＴなど）、心臓カテーテル検査、及び心肺運動負荷試験等が好適に用いられる。
【００３９】
一方、心機能の検査手法の一つとして、ＣＡＢ（Cardiac Acoustic Biomarkers）検査が知られている。ＣＡＢ検査は、複数のセンサ、例えば３誘導心電図センサ、心音センサ、及び３軸加速度センサが患者の体表面に装着され、これらのセンサから心電（Electrocardiogram：ＥＣＧ）及び心音を同時に測定する検査である。なお、ＣＡＢ検査に関しては、例えば、舛田剛志他,「Ambulatory Recordings of Cardiac AcousticBiomarkers Demonstrate Early Recovery of Diastolic Function」（院外で測定したCABが拡張機能の早期回復を表す）, Circulation.2018;136:A13572に述べられている。
【００４０】
また、心機能の検査手法の一つとして、呼吸状態を測定する呼吸検査が知られている。具体的には、呼吸検査は、吸気時及び呼気時の胸壁及び／又は腹壁の動きや鼻腔及び／又は口腔の気流を測定し、呼吸気の頻度や深さを数値化する検査である。呼吸検査は、ＣＡＢ検査と同時に測定することができる簡易検査である。呼吸状態は、心室にかかる負荷の指標となるため、呼気検査の結果は、後述するように、ＣＡＢ検査の結果を強調したり、抑制したりするために用いることができる。
【００４１】
本発明の発明者は、ＣＡＢ検査そのものが心臓循環器系の状態を最終的に評価するために臨床現場ではこれまで用いられていなかったという実情において、臨床検査手法の一つである例えば心臓超音波検査による臨床測定データの経時的変化と、ＣＡＢ検査による測定データ（以下「ＣＡＢ測定データ」という。）の経時的変化との間にある種の相関関係があることを見出し、本来、臨床検査手法による臨床測定データにより評価すべき心臓循環器系の状態を、ＣＡＢ検査等の他の簡易的な検査手法による測定データで補完的に評価し得ることを見出した。
【００４２】
かかる観点から、本明細書は、第１の測定タイミングにおいて第１の検査手法に従って測定した患者の心臓循環器系の生体現象に基づく少なくとも２種類の第１の測定データに基づいて、所定の座標系のグラフにおける実測点（基準点）を決定するとともに、該第１の測定タイミングにおいて第２の検査手法に従って測定した該患者の心臓循環器系の生体現象に基づく少なくとも２種類の第２の測定データに基づく該グラフにおける座標点（推定点）を該基準点の位置に設定し、該第１の測定タイミングに続く第２の測定タイミングにおいて第２の検査手法に従って測定した該患者の心臓循環器系の生体現象に基づく少なくとも２種類の第２の測定データと該基準点とに基づいて、該グラフにおける推定点を決定するように構成された評価支援のための装置、システム、及び方法並びにプログラム及びこれを非一時的に記録した記録媒体等に係る発明を開示している。
【００４３】
ここで、第１の検査手法は、典型的には、高度の専門性を有する医療従事者が行う臨床検査手法である一方、第２の検査手法は、典型的には、医療従事者以外の者（例えば、患者等）が行う簡易検査手法である。簡易検査手法は、例えば、ＣＡＢ検査及び呼吸検査であり得るが、他の簡易検査との組み合わせであっても良い。他の簡易検査は、例えば、心拍数、血圧、体重、胸部インピーダンス、ＳｐＯ２、脈波、体動、活動量、睡眠効率や無呼吸低呼吸指数等があり、これらの少なくとも１つをＣＡＢ検査と組み合わせることができる。より好適には、ＣＡＢ検査との組み合わせとしては、例えば、ＣＡＢ検査と鬱血状態の検査（例えば、体重、血圧、及び胸部インピーダンス等といった各種の鬱血関連パラメータのうちの少なくとも１つ）との組み合わせが挙げられる。他の例としては、ＣＡＢ検査と末梢血行動態の検査（例えば、血圧、ＳｐＯ２、及び脈波等といった各種の抹消血行動態関連パラメータのうちの少なくとも１つ）との組み合わせがあり得る。また、別の例としては、ＣＡＢ検査と活動検査（例えば、体動及び活動量等といった各種の活動関連パラメータのうちの少なくとも１つ）との組み合わせがあり得る。さらに、別の例としては、ＣＡＢ検査と睡眠時心臓状態の検査（例えば、睡眠効率及び無呼吸低呼吸指数等といった各種の睡眠関連パラメータのうちの少なくとも１つ）との組み合わせがあり得る。以下に示す例では、簡易検査手法として、ＣＡＢ検査のみを用いているが、他の簡易検査（例えば呼吸検査）との組み合わせを排除する趣旨ではない。
【００４４】
第２の測定タイミングは、例えば、経時的かつ離散的な複数の測定タイミングであり、したがって、第２の測定タイミングにおいて測定されたデータは、経時的かつ離散的な測定値のシーケンスであり得る。また、第２の測定データは、典型的には、第１の測定データよりも簡易な測定手法により得られるデータである。また、本発明は、該実測点及び該複数の推定点がプロットされたグラフをコンピュータ画面に表示するように構成され得る。さらに、本発明は、該推定点及び該複数の推定点に基づいて、患者の心臓循環器系の状態を診断ないしは評価し、該評価の結果を医療従事者及び／又は患者等に提示するように構成され得る。以下では、心臓循環器系の状態について、心不全の状態を例にして説明する。
【００４５】
なお、本発明において、心機能の検査対象者は、慢性心不全の患者のみならず、高血圧や糖尿病、動脈硬化性疾患等の心不全リスクを抱えた心不全予備軍も含み得る。
【００４６】
図１は、本発明の一実施形態に係る評価支援システムの一例を説明するためのブロックダイアグラムである。同図に示すように、本実施形態の評価支援システム１は、例えば、通信ネットワーク１０を介して相互に通信可能に接続される、患者側端末装置２０と、医療施設側端末装置３０と、評価支援サーバ４０とを含み構成される。また、評価支援システム１は、臨床検査に用いられる臨床測定装置５０を含み構成され得る。
【００４７】
通信ネットワーク１０は、典型的には、ＩＰベースのコンピュータネットワーク１２を含む。本開示では、コンピュータネットワーク１２は、相互に接続されたＩＰネットワークによって構築されたインターネット（"the Internet"）を含む広い概念のものを指すが、本発明には、ＩＰネットワークに限らず、ノード間通信を可能とするあらゆるプロトコルのネットワークが適用可能である。また、コンピュータネットワーク１２は、図示されていない無線基地局（例えばＷｉ−Ｆｉ基地局）によって構築される無線ネットワークを含んでも良い。また、通信ネットワーク１０は、携帯電話機やスマートフォン等に対するキャリアネットワーク１４を含み得る。
【００４８】
患者側端末装置２０は、心不全のリスクを抱える患者側において用いられるコンピューティングデバイスを含み構成される。図中、患者側端末装置２０は、医療施設側端末装置３０と離れて示されているが、医療施設側端末装置３０と同一の医療施設において用いられる態様を排除するものではない。患者側端末装置２０は、例えば、パーソナルコンピュータや、携帯電話機、ＰＤＡ、スマートフォン、タブレットコンピュータ及びその他のインテリジェントデバイスであり得るが、これらに限られない。患者側端末装置２０は、典型的には、ＣＰＵ及びメモリを含む制御モジュールと通信モジュールとを含んで構成されるが、そのハードウェア構成は当業者にとって既知であるので、ここでは省略する。患者側端末装置２０は、例えば、図示しない有線ＬＡＮやＷｉ−Ｆｉネットワークを介して、コンピュータネットワーク１２に通信接続することができ、或いは、キャリアネットワーク１４を介してコンピュータネットワーク１２に通信接続することができる。これにより、患者側端末装置２０は、通信ネットワーク１０上の様々なノード（例えばＷｅｂサーバやクラウドサーバ）にアクセスする機能を有する。なお、患者側端末装置２０は、その一部又は全部が、例えば、聴診器型デバイス、ハンドヘルド型デバイス、ホルター型デバイス、ウェアラブル型デバイス、パッチ型デバイス、若しくはインプラント型デバイス、又はこれらの組み合わせとして構成されても良い。
【００４９】
患者側端末装置２０は、アプリケーションプログラムの一つとして、ＣＡＢ測定アプリケーションプログラムを実装する。患者側端末装置２０は、そのプロセッサによるＣＡＢ測定アプリケーションプログラムの実行の下、測定装置２２を制御して、測定装置２２から送信されるＣＡＢ測定に関する信号（以下「ＣＡＢ測定信号」という。）を収集、受信し、測定データとして内部のメモリに記憶する。患者側端末装置２０は、通信機能を用いて、評価支援サーバ４０にアクセスし、収集した測定データを評価支援サーバ４０にアップロードする。また、患者側端末装置２０は、評価支援サーバ４０からのプッシュ通知に従い、画面上にプッシュ通知の内容を表示し得る。なお、他の例として、患者側端末装置２０は、ブラウザプログラムを実装し、該ブラウザプログラムを介して、評価支援サーバ４０と通信するように構成されても良い。
【００５０】
本実施形態の患者側端末装置２０は、ＣＡＢ検査を行うための測定装置２２を含み構成される。測定装置２２は、患者の生体現象（例えば心電及び心音）を観測するための各種のセンサを含む（図２参照）。測定装置２２は、例えば、ＵＳＢケーブルやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を介して、患者側端末装置２０に通信可能に接続される。測定装置２２は、例えば、ＣＡＢ測定アプリケーションプログラムを実行する患者側端末装置２０の制御に従って動作し、これにより、センサから出力されるＣＡＢ測定信号を患者側端末装置２０に送信する。なお、本開示では、患者側端末装置２０と測定装置２２とは、典型的には、通信可能に接続される態様が想定されているが、これに限られるものではない。例えば、測定装置２２が着脱可能な記憶デバイス（例えばＵＳＢメモリデバイス）にＣＡＢ測定信号に基づく測定データを保存した後、該記憶デバイスが患者側端末装置２０に装着され、患者側端末装置２０が該記憶デバイスから読み出すような態様であっても良い。
【００５１】
評価支援サーバ４０は、患者に対する診断／評価ないしは医療の支援サービスを提供するシステムであり、例えば、１以上の汎用のコンピューティングデバイスによって実現され得る。評価支援サーバ４０は、典型的には、患者の電子カルテ等を管理する患者データベース４２を含み構成され得る。また、評価支援サーバ４０は、患者側端末装置２０と通信するためのＣＡＢ測定管理プログラムを実装する。評価支援サーバ４０は、例えば、ＣＡＢ測定管理プログラムの実行により、患者側端末装置２０からアップロードされる測定データを受信し、これを患者データベース４２に格納するとともに、このような測定データに基づいて、患者の診断に必要な解析処理を行い得る。測定データに基づく解析処理の結果は、例えば、患者データベース４２に格納される。また、評価支援サーバ４０は、例えばＷｅｂサーバプログラム等のサーバプログラムを実装し得る。評価支援サーバ４０は、例えば、医療施設側端末装置３０からのリクエストに応答し、患者データベース４２に格納されている解析結果を医療施設側端末装置３０に送信する。評価支援サーバ４０は、典型的には、例えばＳＳＬ／ＴＳＬ等のセキュリティ通信技術に基づいて、患者側端末装置２０及び／又は医療施設側端末装置３０との間で通信セッションを構築し、セキュアな通信を提供する。
【００５２】
医療施設側端末装置３０は、典型的には、患者を診断／評価する医療従事者が使用するために医療施設に配備されたコンピューティングデバイスであり、例えば、パーソナルコンピュータや、携帯電話機、ＰＤＡ、スマートフォン、タブレットコンピュータ及びその他のインテリジェントデバイスであり得るが、これらに限られない。医療施設側端末装置３０は、典型的には、患者側端末装置２０と同様に、ＣＰＵ及びメモリを含む制御モジュールと通信モジュールとを含んで構成されるが、そのハードウェア構成は当業者にとって既知であるので、ここでは省略する。医療施設側端末装置３０は、例えば、図示しない有線ＬＡＮやＷｉ−Ｆｉネットワークを介して、コンピュータネットワーク１２に通信接続することができ、あるいはキャリアネットワーク１４を介してコンピュータネットワーク１２に通信接続することができる。これにより、医療施設側端末装置３０は、通信ネットワーク１０上の様々なノード（例えばＷｅｂサーバやクラウドサーバ）にアクセスすることができる。本実施形態では、医療施設側端末装置３０は、ブラウザプログラムを実装し、該ブラウザプログラムを介して、評価支援サーバ４０にアクセス可能に構成される。他の例として、医療施設側端末装置３０には、評価支援クライアントプログラムが実装され、これにより又はブラウザプログラムとの連携により、評価支援サーバ４０にアクセス可能に構成される。
【００５３】
なお、評価支援サーバ４０は、臨床測定装置（図示せず）と通信可能に接続し、臨床測定装置から出力される臨床測定データを受信するように構成され得る。或いは、評価支援サーバ４０は、臨床測定装置からの臨床測定データを、医療施設側端末装置３０を介して、受信するように構成されても良い。
【００５４】
図２は、本発明の一実施形態に係る患者側端末装置の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。同図に示すように、患者側端末装置２０は、例えば、測定部２１０と、記憶部２２０と、測定制御部２３０と、ユーザインタフェース部２４０と、通信制御部２５０とを含み構成される。患者側端末装置２０のこのような構成は、例えば、コンピューティングデバイスのプロセッサの制御の下、ＣＡＢ測定アプリケーションプログラムが実行され、上述した各種のハードウェア資源と協働することにより実現される仮想マシンとして把握され得る。
【００５５】
測定部２１０は、ＣＡＢ検査を実施するためのＣＡＢ検査装置であり、図１に示した測定装置２２に対応する。測定部２１０は、複数のセンサ２１２、例えば、３誘導心電図センサ、心音センサ、及び３軸加速度センサ（以下では、これらを総称して「ＣＡＢセンサ」ということがある。）を含み構成される。このようなＣＡＢセンサ２１２には、既知のものを用いることができる。患者等は、患者の心臓循環器系生体現象を観測できるように、ＣＡＢセンサ２１２を患者の体表面の所定の箇所に装着し、測定装置２２を作動させる。これにより、測定装置２２は、ＣＡＢセンサ２１２が検出した患者の心臓循環器系生体現象に対応するＣＡＢ測定信号を収集し、出力する。
【００５６】
記憶部２２０は、患者側端末装置２０のプロセッサがアクセスし得るメモリを含み構成される。記憶部２２０は、例えば、ＣＡＢ測定アプリケーションプログラムを格納し、その実行において、プロセッサにワークエリアを提供する。例えば、記憶部２２０は、測定装置２２から受信したＣＡＢ測定信号に基づくＣＡＢ測定データを記憶部２２０に記憶する。
【００５７】
測定制御部２３０は、ＣＡＢ検査を実施する患者側端末装置２０及び／又は測定装置２２の動作を統括的に制御する。測定制御部２３０は、例えば、測定装置２２から受信したＣＡＢ測定信号に基づくＣＡＢ測定データを記憶部２２０に記憶するための制御を行う。測定制御部２３０は、例えば、ＣＡＢ測定データに、例えば、タイムスタンプ（測定日時）や測定機器識別情報、測定手法等を関連付けて記憶部２２０に記憶する。また、測定制御部２３０は、ＣＡＢ検査の実施中、測定の進捗状況がユーザインタフェース部２４０の画面に表示されるように表示を制御する。また、測定制御部２３０は、ＣＡＢ測定データを評価支援サーバ４０に送信するために、記憶部２２０から読み出して、通信制御部２５０に出力するように制御する。測定制御部２３０は、ＣＡＢ検査の終了直後、又は一定間隔おきにスケジュールされた送信タイミングで、ＣＡＢ測定データを送信するように制御しても良い。他の例として、測定制御部２３０は、通信制御部２５０を介して評価支援サーバ４０からの送信リクエストに応答して、記憶部２２０に記憶されているＣＡＢ測定データを読み出して、評価支援サーバ４０に送信する。
【００５８】
ユーザインタフェース部２４０は、ユーザ（患者等）が、患者側端末装置２０及び／又は測定装置２２をインタラクティブに操作し得るデバイスを含み構成される。ユーザインタフェース部２４０は、例えば、タッチパネルを含み構成される。ユーザは、タッチパネルに表示される内容に従ってタッチパネルを操作し、これを受けて、測定制御部２３０は、所定の処理を実行する。
【００５９】
図３は、本発明の一実施形態に係る評価支援サーバの構成の一例を示すブロックダイアグラムである。同図に示すように、評価支援サーバ４０は、例えば、通信制御部４２０と、患者データベース４２と、データ解析部４１０とを含み構成される。評価支援サーバ４０のこのような構成は、例えば、プロセッサの制御の下、評価支援プログラムが実行され、上述した各種のハードウェア資源と協働することにより実現される仮想マシンとして把握され得る。評価支援プログラムは、例えば、評価支援メインプログラム、データベース管理プログラム、及びサーバ管理プログラムといった複数のプログラムを含み構成され得る。
【００６０】
通信制御部４２０は、患者側端末装置２０、医療施設側端末装置３０、及び臨床測定装置等といった外部の装置との間で各種のデータを送受信するための通信インターフェースである。また、通信制御部４２０は、患者データベース４２の通信インターフェースであり得る。一例として、通信制御部４２０は、患者側端末装置２０から、通信ネットワーク１０を介して、ＣＡＢ測定データを受信する一方、臨床測定装置５０から、通信ネットワーク１０を介して、臨床測定データを受信する。他の例として、通信制御部４２０は、後述するデータ解析部４１０によって生成されたグラフ構成データを医療施設側端末装置３０に送信する。
【００６１】
また、通信制御部４２０は、例えば、患者のプライバシーを保護するために、ファイアウォール回路（図示せず）を含み構成され得る。ファイアウォール回路は、例えば、特定のＣＡＢ測定アプリケーションプログラム（例えば事前にユーザ登録されたプログラム）の実行による患者側端末装置２０からの測定データのみについて、患者データベース４２への書き込みを許可するように動作する。
【００６２】
患者データベース４２は、患者ごとの電子カルテ等を管理するデータベースである。患者データベース４２はまた、患者ごとの各種の検査ないしは測定の結果（測定データ）を管理する。本開示における測定データは、医療施設に設置された臨床測定装置５０によって得られる患者の臨床測定データと、患者側端末装置２０からアップロードされたＣＡＢ測定データとを含む。臨床測定データは、例えば、臨床検査に用いられる臨床測定装置５０によって収集され、臨床測定装置５０から通信ネットワーク１０を介して直接的に患者データベース４２に格納され得る。或いは、臨床測定データは、医療施設側端末装置３０から通信ネットワーク１０を介して患者データベース４２に格納され得る。本開示において、この臨床測定データは、第１の測定データの一例である。患者データベース４２は、測定データ（すなわち、臨床測定データ及びＣＡＢ測定データ）を例えば図４に示すような測定データテーブルとして保持する。同図に示すように、測定データテーブルは、例えば、患者ごとに、検査番号、検査日、検査名、及び少なくとも２種類の測定値のシーケンスを含む検査レコードにより構成される。本例では、同じ測定タイミング（例えば同日）で実施された検査には、同一の検査番号が付されている。なお、同じ測定タイミングとは、同日の場合の他、診断上、実質的に１回の測定タイミングであるとみなせる場合も含む。
【００６３】
図３に戻り、データ解析部４１０は、患者データベース４２に格納された患者の測定データに基づいて、患者の心不全の状態を解析する。具体的には、データ解析部４１０は、測定データテーブル内の臨床測定データに基づいて、所定の座標系のグラフにおける基準点となる実測点の座標を決定する。グラフは、例えば、心臓超音波検査における左室流入血流波形と僧帽弁輪部速度波形の両拡張早期波高の比（Ｅ／ｅ’）をＸ軸とし、心係数（Cardiac Index）［ｍｌ／ｍ２］をＹ軸とする２次元座標平面である。また、データ解析部４１０は、基準点及びＣＡＢ測定データに基づいて、該グラフにおける推定点を決定する。つまり、推定点は、ＣＡＢ測定データが示す値に従った、基準点からの相対的な座標である。このために、臨床測定データの測定タイミング（検査日）と同じ測定タイミングでのＣＡＢ測定データに基づく推定点は、該臨床測定データに基づく実測点に一致するように設定される。さらに、データ解析部４１０は、医療施設側端末装置３０の画面上に実測点及び／又は推定点がプロットされた例えば図５に示すようなグラフが表示されるように、画面構成データを生成し、これを医療施設側端末装置３０に送信する。
【００６４】
また、データ解析部４１０は、プロットされた実測点及び／又は推定点の軌跡に基づいて、患者の心不全の状態の変化傾向（例えば寛解又は増悪）を判断する。例えば、データ解析部４１０は、実測点及び／又は推定点に基づく軌跡がグラフの左上に向かっていると判断する場合には、寛解であると診断する一方、該軌跡がグラフの左下に向かっていると判断する場合には、増悪であると診断する。他の例として、データ解析部４１０は、心不全の変化傾向に応じた重み値を重畳することにより、最新の推定点を決定するように構成され得る。
【００６５】
さらに他の例として、データ解析部４１０は、実測点及び／又は推定点のプロットとグラフにおける象限との関係に基づいて、患者の心臓循環器系の状態及び／又はその変化傾向を特定するように構成される。例えば、データ解析部４１０は、実測点及び推定点のプロットが第２象限内に収まっていると判断する場合には、良好な状態と診断する。或いは、実測点及び推定点のプロットが他の象限から第４象限に入ったと判断する場合には、増悪と診断する。データ解析部４１０は、実測点及び／又は推定点に基づく診断内容を示すメッセージないしはアラートを、患者側端末装置２０及び／又は医療施設側端末装置３０に送信する。或いは、データ解析部４１０は、そのような傾向を示す視覚的表示がグラフ上に表示されるように、画面構成データを生成しても良い。
【００６６】
図５は、本発明の一実施形態に係る評価支援システムにより得られるグラフを示すコンピュータ画面の一例を示している。すなわち、同図は、例えば、Ｘ軸を心臓超音波検査における左室流入血流波形と僧帽弁輪部速度波形の両拡張早期波高の比（Ｅ／ｅ’）に関する測定データ系列とし、Ｙ軸を心係数に関する測定データ系列とするグラフであり、ある患者の心不全の状態及び該状態の傾向を示している。つまり、グラフの右に行くほど、心室にかかる負荷が大きいことを示し、また、グラフの上に行くほど、心臓の出力機能が大きいことを示している。他の例として、Ｘ軸を収縮末期容積に関する測定データ系列とし、Ｙ軸を心拍出量に関する測定データ系列とするグラフであっても良い。収縮末期容積は、心室にかかる負荷の大きさを示し、心拍出量は、心臓により単位時間当たりに送り出される血液量を示す。或いは、例えば、Ｘ軸を左房圧に関する測定データ系列とし、及び／又は、例えば、Ｙ軸を一回拍出量に関する測定データ系列としても良い。また、グラフ中、検査ごとの測定データに基づく座標には、例えば、時系列順に、番号付きノードがプロットされている。同図では、便宜上、例えば、臨床測定データに基づく実測点は、網掛けのノードにより示され、ＣＡＢ測定データに基づく推定点は、白色のノードにより示されている（ただし、一部の推定点は、実測点に一致する。）。
【００６７】
同図中、ノード１は、患者の退院時の臨床検査による臨床測定データに基づく基準点としての実測点である。また、退院時には、ＣＡＢ検査も実施されており、ノード１は、ＣＡＢ測定データに基づく座標点でもある。ＣＡＢ測定データは、例えばＸ軸について、Ｓ３の大きさであり、Ｙ軸について、心電Ｑ波からＳ２の時間間隔を示すＱ−Ｓ２である。ノード２は、退院後、所定の期間経過後に実施されたＣＡＢ検査によるＣＡＢ測定データ及びノード１に基づく推定点であり、ノード３は、さらにその後、所定の時間間隔で実施されたＣＡＢ検査によるＣＡＢ測定データ（及び直近のノード）に基づく推定点である。ノード４は、定期的な臨床検査による臨床測定データに基づく新たな基準点としての実測点であり、同時に、ＣＡＢ検査によるＣＡＢ測定データに基づく座標点でもある。なお、同図中、２点鎖線で示されたノード４’は、理解を容易にするため、直近のノード（すなわち、ノード３）に基づいて推定された場合の推定点を仮想的に示している（つまり、ノード４とノード４’との差が誤差である。）。また、ノード５は、ＣＡＢ検査によるＣＡＢ測定データ及びノード４に基づく推定点である。このように、ノード５の決定には、新たな基準点が用いられるので、推定点の誤差がリセットされないしは抑制されることになる。なお、ノード８’は、直近のノード（すなわち、ノード７）に基づいて推定された場合の推定点を仮想的に示している。
【００６８】
また、同図に示すように、ノード１〜４にかけては、グラフ中、左上に向けてプロットされており、このような変化傾向は、寛解を示している。ノード６〜８にかけては、グラフ中、右下に向けてプロットされており、このような変化傾向は、増悪を示している。
【００６９】
なお、本実施形態では、２次元平面グラフが用いられているが、３つ又はそれ以上の座標軸（測定データ系列）に基づく多次元空間を示すグラフが用いられても良い。また、多次元の座標軸を２次元の座標軸に写像したグラフが用いられても良い。例えば、３種以上のＣＡＢ測定データを統合し、又は、これに他の検査手法による測定データを統合することにより、２次元平面に写像したグラフであっても良い。これにより、簡易検査手法による測定であっても、さらに的確な心不全の状態を把握することができるようになる。このような統合は、診断ないしは治療の目的や使用環境により適宜に選択され得る。
【００７０】
また、例えば、グラフは、各ノードの近傍に、測定日時が表示されるように構成されても良い。また、例えば、グラフ中、ノードの何れかがマウスカーソルにより選択された場合、該ノードに関連付けられた詳細な測定データが表示されるように構成されても良い。
【００７１】
図６は、本発明の一実施形態に係る評価支援サーバのデータ解析部の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。同図に示すように、データ解析部４１０は、例えば、基準点決定部４１１０と、ΔＣＡＢ算出部４１２０と、推定点決定部４１３０と、推定点記憶部４１４０と、グラフ生成部４１５０と、変化傾向判断部４１６０とを含み構成される。
【００７２】
基準点決定部４１１０は、最新の臨床測定データＣＬに基づいて、所定のグラフにおける実測点を決定する。例えば、２次元座標グラフであれば、実測点は、第１のデータ系列に属する臨床測定値ＣＬ１ｎのＸ軸上での位置と第２のデータ系列に属する臨床測定値ＣＬ２ｎのＹ軸上での位置とによって決定される。決定された実測点は、推定点を決定するための基準点Ｐ＿ｒｅｆｎである。基準点決定部４１１０は、基準点Ｐ＿ｒｅｆｎ（実測点）を推定点決定部４１３０及びグラフ生成部４１５０に出力する。
【００７３】
ΔＣＡＢ算出部４１２０は、最新のＣＡＢ測定データＣＡＢｎと例えばその１つ前の時点のＣＡＢ測定データＣＡＢｎ−１とに基づいて変化度ΔＣＡＢを算出する。すなわち、変化度ΔＣＡＢは、所定のグラフにおける第１のデータ系列に属する経時的な２つＣＡＢ測定値の差と、第２のデータ系列に属する経時的な２つのＣＡＢ測定値の差との比（傾き）である。本実施形態では、変化度ΔＣＡＢは、下記の式１に従って算出される。
ΔＣＡＢ＝（ＣＡＢｎ／ＣＡＢｎ−１）＾α    …式１
つまり、ΔＣＡＢ算出部４１２０は、ＣＡＢｎに対するＣＡＢｎ−１の比を、所定の係数αでべき乗することにより、ΔＣＡＢを算出する。所定の係数αは、例えば、様々な臨床測定データ等に基づいて決定された定数である。ΔＣＡＢ算出部４１２０は、算出した変化度ΔＣＡＢを推定点決定部４１３０に出力する。
【００７４】
代替例として、後述の実施形態で説明されるように、変化度ΔＣＡＢは、最新のＣＡＢ測定データＣＡＢｎとｍ回前（ｍは任意の正数）に測定した時点のＣＡＢ測定データＣＡＢｎ−ｍとに基づいて算出されても良いし、或いは、過去の複数の時点のそれぞれのＣＡＢ測定データに基づいて算出されても良い。また、変化度ΔＣＡＢは、差分や変化率であり得る。
【００７５】
推定点決定部４１３０は、推定点記憶部４１４０から１つ前の推定点Ｐｎ−１を読み出して、これに算出された変化度ΔＣＡＢを乗ずることにより、最新の推定点Ｐｎを算出する。ただし、推定点決定部４１３０は、同じ測定タイミングにおける基準点Ｐ＿ｒｅｆｎを基準点決定部４１１０から受け取っている場合、最新の推定点Ｐｎを基準点Ｐ＿ｒｅｆｎに一致させるために、最新の推定点Ｐｎに基準点Ｐ＿ｒｅｆｎの値を代入する。推定点決定部４１３０は、算出した推定点Ｐｎをグラフ生成部４１５０に出力するとともに、推定点記憶部４１４０の内容を算出した推定点Ｐｎの値により更新する。これにより、推定点記憶部４１４０の内容は、１つ前の推定点Ｐｎ−１として、次回の推定点Ｐｎの算出に用いられる。
【００７６】
グラフ生成部４１５０は、基準点決定部４１１０から出力された実測点及び／又は推定点決定部４１３０から出力された推定点を所定のグラフにプロットすることにより、所定のグラフを生成する。グラフ生成部４１５０は、生成したグラフを変化傾向判断部４１６０に出力する。
【００７７】
変化傾向判断部４１６０は、グラフにプロットされた実測点及び／又は推定点の軌跡に基づいて、心不全の状態の変化傾向（例えば寛解又は増悪）を特定する。例えば、変化傾向判断部４１６０は、実測点及び／又は推定点のプロットに基づいて、患者の心不全の状態の変化傾向を判断する。例えば、変化傾向判断部４１６０は、実測点及び／又は推定点に基づくプロットがグラフの左上に向かっていると判断する場合には、寛解であると診断する一方、該プロットがグラフの左下に向かっていると判断する場合には、増悪であると診断する。他の例として、変化傾向判断部４１６０は、心不全の変化傾向に応じた重み値を重畳することにより、最新の推定点を決定するように構成される。この場合、変化傾向判断部４１６０は、寛解であるか、或いは増悪であるかによって、異なる重み係数を重畳し得る。これにより、心不全の状態の変化傾向の感度が調節されるようになる。とりわけ、例えば、増悪の傾向にある場合には、寛解の傾向にある場合の重み係数よりも大きい重み係数が用いられる。これにより、増悪の傾向がより強調されたグラフが得られることになる。
【００７８】
図７は、本発明の一実施形態に係る医療施設側端末装置の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。同図に示すように、医療施設側端末装置３０は、例えば、評価支援クライアント３１０と、ユーザインタフェース部３２０と、記憶部３３０と、通信制御部３４０とを含み構成される。医療施設側端末装置３０のこのような構成は、例えば、オペレーティングシステムの制御の下、治療支援アプリケーションプログラムが実行され、各種のハードウェア資源と協働することにより実現され得る。
【００７９】
評価支援クライアント３１０は、評価支援サーバ４０と通信し、ユーザ（例えば医療従事者）に各種の評価支援サービスを提供する。記憶部３３０は、このようなサービスを提供するクライアントプログラムを記憶する。例えば、評価支援クライアント３１０は、評価支援サーバ４０に患者の心不全の状態を示す評価結果（以下「評価結果」という。）を表示するための評価結果リクエストを送信し、評価支援サーバ４０から評価結果に関するデータ（例えば表示データ）を受信し、該評価結果をユーザインタフェース部３２０に表示する。評価結果リクエストは、例えば、表示すべきグラフの種類、座標軸（データ系列）や、評価結果の表示期間等の項目を含み得る。本実施形態は、評価支援サーバ４０が、評価結果に関するデータとして、グラフを表示するためのグラフ構成データを送信し、評価支援クライアント３１０が、これに基づいてユーザインタフェースに表示する態様であるが、これに限られず、例えば、評価支援サーバ４０は、測定データを評価支援クライアント３１０に送信し、評価支援クライアント３１０が、測定データに基づいてグラフを表示するためのグラフ構成データを生成し、これに基づいて表示する態様であっても良い。
【００８０】
ユーザインタフェース部３２０は、ユーザが、評価支援クライアント３１０とインタラクティブに操作し得るデバイスを含み構成される。ユーザインタフェース部３２０は、典型的には、コンピュータ画面を表示するためのディスプレイ装置並びにマウス及びキーボードである。本実施形態では、評価支援クライアント３１０の制御の下、コンピュータ画面として機能するユーザインタフェース部３２０に、実測点及び／又は推定点を示すグラフが表示され得る。他の例としては、これに代えて、又はこれに加えて、患者の心臓循環器系の状態の傾向が表示され得る。
【００８１】
図８Ａ及び８Ｂは、本発明の一実施形態に係る評価支援サーバのデータ解析部の処理を説明するためのフローチャートである。かかる処理は、評価支援サーバ４０のプロセッサが評価支援プログラムを実行することにより実現され得る。データ解析部４１０は、例えば、医療施設側端末装置３０の評価支援クライアント３１０から評価結果リクエストに応答するために、かかる処理を実行する。評価結果は、例えば、各種の検査手法に従って得られた測定データに基づいて決定された、実測点及び／又は推定点を示した所定の座標系のグラフを含み得る。また、評価結果は、実測点及び／又は推定点に基づいて決定された心不全の状態の傾向に関する視覚的表示を含み得る。
【００８２】
同図Ａに示すように、データ解析部４１０は、評価結果リクエストを受信すると、該評価結果のリクエストに基づいてグラフ及び座標軸の種類を選択する（Ｓ８０１）。グラフは、例えば２次元又は３次元プロットグラフ（散布図）であり得る。座標軸は、例えば、ＸＹグラフであれば、図５に示したように、Ｘ軸としてＥ／ｅ’に関する測定データ系列、及びＹ軸として心係数に関する測定データ系列であり得る。
【００８３】
次に、データ解析部４１０は、患者データベース４２を参照して、評価結果リクエストが示す表示期間に基づいて、患者の測定データテーブルから該当する検査レコードがあるか否かを判断する（Ｓ８０２）。データ解析部４１０は、該当する検査レコードがあると判断する場合（Ｓ８０２のＹｅｓ）、該当する同一検査日の検査レコードを読み込み（Ｓ８０３）、臨床測定データがあるか否かを判断する（Ｓ８０４）。
【００８４】
データ解析部４１０は、読み込んだ検査レコードに臨床測定データに関するレコードがあると判断する場合（Ｓ８０４のＹｅｓ）、読み込んだ検査レコードのうち、選択した座標軸に係る測定値（すなわち臨床測定値）に基づいて実測点の座標を決定する（Ｓ８０５）。座標の決定は、例えば、測定値のシーケンスに基づく平均値が用いられても良い。
【００８５】
続いて、データ解析部４１０は、読み込んだ検査レコードに同一検査日のＣＡＢ測定データがあるか否かを判断する（Ｓ８０６）。データ解析部４１０は、読み込んだ検査レコードに同一検査日のＣＡＢ測定データがないと判断する場合（Ｓ８０６のＮｏ）、次の検査レコードを読み込むため、Ｓ８０２の処理に戻る。一方、データ解析部４１０は、読み込んだ検査レコードに同一検査日のＣＡＢ測定データがあると判断する場合（Ｓ８０６のＹｅｓ）、選択した座標系の座標軸に係る測定値（すなわちＣＡＢ測定値）に基づく推定点をＳ８０５の処理にて決定した実測点に一致するように、該実測点の座標を推定点の座標にコピーし、これを基準点とする（Ｓ８０７）。その後、データ解析部４１０は、次の検査レコードを読み込むため、Ｓ８０２の処理に戻る。
【００８６】
一方、データ解析部４１０は、読み込んだ検査レコードに臨床測定データに関するレコードがないと判断する場合、すなわち、ＣＡＢ測定データであると判断する場合（Ｓ８０４のＮｏ）、基準点（すなわち、直前の推定点）及びＣＡＢ測定値に基づいて最新の推定点を決定する（Ｓ８０８）。
【００８７】
すなわち、同図Ｂに示すように、データ解析部４１０は、直前のＣＡＢ測定値ＣＡＢｎ−１と現在のＣＡＢ測定値ＣＡＢｎとに基づいて変化度ΔＣＡＢを算出する（Ｓ８０９）。本例では、データ解析部４１０は、上述したように、式１に従って、変化度ΔＣＡＢを算出する。続いて、データ解析部４１０は、基準点に対して変化度ΔＣＡＢを乗ずることにより、最新の推定点を決定する（Ｓ８１０）。
【００８８】
図８Ａに戻り、データ解析部４１０は、患者の測定データテーブルから該当するすべての検査レコードを読み込んだか否かを判断し（Ｓ８０２）、該当するすべての検査レコードを読み込んだと判断する場合には（Ｓ８０２のＮｏ）、決定した実測点及び推定点のシーケンスに基づいてグラフを生成する（Ｓ８１１）。次に、データ解析部４１０は、生成したグラフから実測点及び推定点の軌跡の変化傾向を判断する（Ｓ８１２）。例えば、データ解析部４１０は、実測点及び／又は推定点に基づくプロットがグラフの左上に向かっていると判断する場合には、寛解であると診断する一方、該プロットがグラフの左下に向かっていると判断する場合には、増悪であると診断する。データ解析部４１０は、そのような診断内容を示すメッセージを生成する。続いて、データ解析部４１０は、評価結果リクエストを送信した評価支援クライアント３１０に送信し（Ｓ８１３）、処理を終了する。
【００８９】
例えば、ある患者が、退院時に、臨床検査（例えば、心エコー検査）を受けるとともにＣＡＢ検査を受け、これにより、臨床測定データ及びＣＡＢ測定データが収集され、患者データベース４２に格納される。その後、該患者は、例えば自宅において又は通院により、患者側端末装置２０を用いて、ＣＡＢ検査を複数回受け、これにより、ＣＡＢ測定データが収集され、患者データベース４２に格納される。
【００９０】
医療従事者は、例えば、医療施設側端末装置３０を介して、評価支援サーバ４０からＣＡＢ検査が３回実施されたことを知らされたとする。この時点で、医療従事者が、医療施設側端末装置３０を操作して、評価結果リクエストを評価支援サーバ４０に送信すると、評価支援サーバ４０のデータ解析部４１０は、患者データベース４２に格納されている測定データに基づいて、実測点及び／又は推測点を決定し、例えば、図９（ａ）に示すようなグラフが医療施設側端末装置３０のユーザインタフェース部３２０に表示されるように、表示データを生成し、これを医療施設側端末装置３０に送信する。本例においては、データ解析部４１０は、ノード１〜４の変化傾向がグラフの左上に向かっていると判断し、例えば、心不全の状態が寛解である旨を示す視覚的表示をグラフ中に重畳的に表示する。
【００９１】
また、患者は、その後、臨床検査を受け、これにより、同様に、臨床測定データが収集され、患者データベース４２に格納される。さらに、その後、該患者は、同様に、複数回（本例では３回）のＣＡＢ検査を受け、これにより、ＣＡＢ測定データが収集され、患者データベース４２に格納される。この時点で、医療従事者は、医療施設側端末装置３０を操作して、評価結果リクエストを評価支援サーバ４０に送信すると、評価支援サーバ４０のデータ解析部４１０は、患者データベース４２に格納されている測定データに基づいて、実測点及び／又は推測点を決定し、例えば、図９（ｂ）に示すようなグラフが医療施設側端末装置３０のユーザインタフェース部３２０に表示されるように、表示データを生成し、これを医療施設側端末装置３０に送信する。本例においては、データ解析部４１０は、ノード５〜７の変化傾向がグラフの右下に向かっていると判断し、例えば、心不全の状態が増悪である旨を示す視覚的表示をグラフ中に重畳的に表示する。また、本例では、医療従事者が、医療施設側端末装置３０を操作して評価結果をリクエストする態様が説明されたが、評価支援サーバ４０が、定期的に、患者データベース４２に格納されている患者の測定データを抽出し、心不全の状態の変化傾向を判断し、これを医療従事者に通知する態様であっても良い。
【００９２】
上述したように、データ解析部４１０は、評価支援クライアント３１０からの評価支援リクエストに応答して、評価結果を示すグラフを生成し、評価支援クライアント３１０に送信する。これにより、評価支援クライアント３１０は、そのユーザインタフェース部３２０に評価結果を示すグラフを表示する。また、医療従事者は、ユーザインタフェース部３２０に表示されたグラフに基づいて、患者の心不全の状態を的確に把握することができるようになる。とりわけ、評価結果を示すグラフは、臨床測定データの経時的変化をＣＡＢ測定データの経時的変化で補完しつつ示しているので、臨床検査の回数を減らした場合であっても、患者の心不全の状態を的確に把握することができる。すなわち、患者の心不全の状態を的確に把握し得る限度で、臨床検査の回数を減らすことができる。
【００９３】
以上のとおり、本実施形態によれば、評価支援サーバ４０は、ＣＡＢ検査によるＣＡＢ測定データを用いて、臨床検査による臨床測定データに基づく実測点に代わる信頼性の高い推定点を決定し、これにより、心不全の状態を可視化する。したがって、従前は心機能の検査に臨床検査が毎回実施される必要があったところ、そのうちのいくつかは簡易的なＣＡＢ検査に置き換えることができ、患者の負担を軽減することができるようになる。また、従前に比べて少ない頻度の臨床検査で患者の心不全の状態及びその変化傾向を的確に把握することができるため、高い頻度での通院ないしは再入院を事前に抑えることができるようになる。
【００９４】
また、推定点の決定にあたり、測定データの絶対値をそのまま用いるのではなく、測定データの経時的な変化量を用いているので、臨床測定データに基づく実測点と相関関係が強い推定点が決定されるため、心不全の状態を簡易かつ的確な把握することができる。
【００９５】
（応用例）
本開示の評価支援システム１は、例えば、心臓リハビリテーションモデルに適用され得る。かかるモデルでは、慢性心不全患者は、医師及び／又は理学療法士の指導の下、心臓リハビリテーションを受けることがある。したがって、評価支援システム１は、心臓リハビリテーションに立ち会う医師及び／又は理学療法士に対して、医療施設側端末装置３０を介して、患者の運動負荷調整の基準となる情報を提供する。なお、評価支援システム１は、心臓リハビリテーションのみならず、医師及び／又は理学療法士が立ち会わない運動療法等にも適用され得る。
【００９６】
すなわち、本例の評価支援システム１は、運動負荷測定装置（図示せず）をさらに含み構成され得る。運動負荷測定装置は、理学療法士の立ち合いの下で運動負荷が与えられている患者の生体現象に基づく生体信号を測定する装置である。運動負荷測定装置は、収集した生体信号に基づく運動測定データに基づいて、例えば無酸素性作業閾値（anaerobic threshold：ＡＴ）を算出する。無酸素性作業閾値は、有酸素運動と無酸素運動との境界を示す値である。運動負荷測定装置は、算出した無酸素性作業閾値を、例えば医療施設側端末装置３０を介して、評価支援サーバ４０にアップロードし、評価支援サーバ４０は、かかる運動測定データを患者データベース４２に格納する。そして、評価支援サーバ４０のデータ解析部４１０は、得られた無酸素性作業閾値と前述した臨床測定データとに基づいて、所定のグラフにおける基準点を決定する。また、後述するように、評価支援システム１は、運動測定データを用いて治療目標点データを定めるように構成されてもよい。
【００９７】
［第２の実施形態］
本実施形態は、ＣＡＢ測定データの変化度の算出方法の変形例に関する。上記実施形態は、最新時点のＣＡＢ測定データとその１つ前の時点のＣＡＢ測定データとに基づいて、変化度ΔＣＡＢを算出する構成であったが、本実施形態は、最新時点のＣＡＢ測定データと、それ以前に測定した１つ又は複数の時点のＣＡＢ測定データとに基づいて、変化度ΔＣＡＢを算出するように構成したことを特徴とする。
【００９８】
図１０乃至１２は、本発明の一実施形態に係る評価支援サーバのデータ解析部の他の構成の一例を示すブロックダイアグラムである。
【００９９】
図１０に示すように、本実施形態のデータ解析部４１０は、変化度算出部４１２１を含むように構成される点で、図６に示したデータ解析部４１０と異なっている。変化度算出部４１２１は、最新時点のＣＡＢ測定データＣＡＢｎとそのｍ回前（ｍは正数）に測定した時点（以下「ｍ回前の時点」という。）のＣＡＢ測定データＣＡＢｎ−ｍとの比を変化度ΔＣＡＢ＿ｍとして算出する。変化度ΔＣＡＢ＿ｍは、所定のグラフにおける第１のデータ系列に属する経時的な２つのＣＡＢ測定値の差と、第２のデータ系列に属する経時的な２つのＣＡＢ測定値の差との比（傾き）である。変化度ΔＣＡＢ＿ｍは、例えば、下記の式２に従って算出される。
ΔＣＡＢ＿ｍ＝（ＣＡＢｎ／ＣＡＢｎ−ｍ）＾α    …式２
【０１００】
すなわち、変化度算出部４１２１は、最新時点のＣＡＢ測定データＣＡＢｎに対するｍ回前の時点のＣＡＢ測定データＣＡＢｎ−ｍの比を、所定の係数αでべき乗することにより、変化度ΔＣＡＢ＿ｍを算出し、推定点決定部４１３１に出力する。所定の係数αは、例えば、様々な臨床測定データ等に基づいて決定された定数である。推定点決定部４１３１は、推定点記憶部４１４１から推定点Ｐｎ−ｍを読み出して、これに算出された変化度ΔＣＡＢ＿ｍを乗ずることにより、最新の推定点Ｐｎを算出する。
【０１０１】
他の例として、変化度ΔＣＡＢ＿ｍは、平均値や中央値を用いて算出されても良いし、平滑化処理を用いて算出されても良く、これらに限られない。例えば、変化度ΔＣＡＢ＿ｍは、下記の式３に従って算出される。
ΔＣＡＢ＿ｍ＝（Σ｛（ＣＡＢｎ＋・・・＋ＣＡＢｎ−ｍ）／（ｍ＋１）｝／ＣＡＢｎ−ｍ）＾α    …式３
【０１０２】
また、図１１に示すように、本実施形態のデータ解析部４１０は、変化度算出部４１２２を含むように構成されても良い。変化度算出部４１２２は、最新のＣＡＢ測定データＣＡＢｎとそのｍ回前の時点のＣＡＢ測定データＣＡＢｎ−ｍとの差に基づく変化度ΔＣＡＢ＿ｄを算出する。変化度ΔＣＡＢ＿ｄは、下記の式４に従って算出される。
ΔＣＡＢ＿ｄ＝α×（ＣＡＢｎ−ＣＡＢｎ−ｍ）    …式４
【０１０３】
変化度算出部４１２２は、最新のＣＡＢ測定データＣＡＢｎとｍ回前の時点のＣＡＢ測定データＣＡＢｎ−ｍとの差に、所定の係数αで掛け合わせることにより、変化度ΔＣＡＢ＿ｄを算出する。推定点決定部４１３２は、推定点記憶部４１４２からｍ回前の時点の推定点Ｐｎ−ｍを読み出して、読み出した推定点Ｐｎ−ｍに算出された変化度ΔＣＡＢ＿ｄを加算することにより、最新の推定点Ｐｎを算出する。
【０１０４】
変化度ΔＣＡＢ＿ｄは、平均値や中央値を用いて算出されても良いし、平滑化処理を用いて算出されても良く、また、これらに限られない。例えば、変化度ΔＣＡＢ＿ｄは、下記の式５に従って算出される。
ΔＣＡＢ＿ｄ＝α×（Σ｛（ＣＡＢｎ＋・・・＋ＣＡＢｎ−ｍ）／（ｍ＋１）｝−ＣＡＢｎ−ｍ）    …式５
【０１０５】
また、図１２に示すように、本実施形態のデータ解析部４１０は、変化度算出部４１２３を含むように構成されても良い。変化度算出部４１２３は、ｍ回前の時点のＣＡＢ測定データＣＡＢｎ−ｍに対するＣＡＢｎとＣＡＢｎ−ｍとの差分ｄの比に基づく変化度ΔＣＡＢ＿ｒを算出し、算出した変化度ΔＣＡＢ＿ｒとｍ回前の時点の推定点Ｐｎ−ｍとを用いて最新の推定点Ｐｎを算出してもよい。変化度ΔＣＡＢ＿ｒは、下記の式６に従って算出される。
ΔＣＡＢ＿ｒ＝α×（ＣＡＢｎ−ＣＡＢｎ−ｍ）／ＣＡＢｎ−ｍ    …式６
【０１０６】
すなわち、変化度算出部４１２３は、ＣＡＢｎ−ｍに対するＣＡＢｎ−ＣＡＢｎ−ｍの割合を、所定の係数αで掛け合わせることにより、変化度ΔＣＡＢ＿ｒを算出する。推定点決定部４１３３は、推定点記憶部４１４３から推定点Ｐｎ−ｍを読み出して、読み出した推定点Ｐｎ−ｍに変化度ΔＣＡＢ＿ｒとＣＡＢｎ−ｍとを掛け合わせた値を加えることにより、最新の推定点Ｐｎを算出する。
【０１０７】
或いは、変化度ΔＣＡＢ＿ｒは、平均値や中央値を用いて算出されても良いし、平滑化処理を用いて算出されても良く、また、これらに限られない。例えば、変化度ΔＣＡＢ＿ｒは、下記の式７に従って算出される。
ΔＣＡＢ＿ｒ＝α×（Σ｛（ＣＡＢｎ＋・・・＋ＣＡＢｎ−ｍ）／（ｍ＋１）｝−ＣＡＢｎ−ｍ）／ＣＡＢｎ−ｍ    …式７
【０１０８】
以上のように、本実施形態によれば、直前の測定時点のＣＡＢ測定データのみならず、様々な測定時点のＣＡＢ測定データを用いて変化度を算出することが可能であり、また心不全の状態を示すグラフを作成することができる。
【０１０９】
［第３の実施形態］
本実施形態は、患者への測定のタイミングが必ずしも一定にならない状況を考慮して、測定タイミング間の間隔（測定間隔）の長さに応じて、変化度ΔＣＡＢに重み付けを与え、これにより、推定点を算出することを特徴とする。
【０１１０】
一般に、心不全は一定の期間内（例えば３０日程度）に悪化し、再入院することが多い傾向にある。患者は、悪化に備えて、定期的に心機能の検査を受けることが望ましいが、必ずしも一定の間隔で検査を受けるとは限らない。一方、患者の心不全の状態の変化傾向が同じであっても、測定間隔が長い場合よりも短い場合の方が、増悪の傾向が強いと考えられる。そこで、本実施形態の評価支援システム１は、測定間隔に応じて、変化度に重み付けをすることで、経時的変化を加味したグラフを提供できるようにしている。
【０１１１】
本実施形態では、評価支援システム１のデータ解析部４１０は、最新のＣＡＢ測定データＣＡＢｎとそのｍ回前の時点のＣＡＢ測定データＣＡＢｎ−ｍとの差に基づいて変化度ΔＣＡＢ＿ｄｘ，ｙを算出し、更に、算出した変化度ΔＣＡＢ＿ｄｘ，ｙに対して重み付けした変化度ΔＣＡＢ’＿ｄｘ，ｙを算出する。重み付けされた変化度ΔＣＡＢ’＿ｄｘ，ｙは、例えば下記の式８に従って算出される。
ΔＣＡＢ’＿ｄｘ，ｙ＝ΔＣＡＢ＿ｄｘ，ｙ／１＋ｌｏｇｂ（ａ）    …式８
ただし、底ｂは、基準となる測定間隔日数であり、ａは、実際の測定間隔日数である。
なお、本例では、基準となる測定間隔日数ｂは３０日とする。
【０１１２】
データ解析部４１０は、次に、算出した変化度ΔＣＡＢ’＿ｄｘ，ｙとｍ回前の時点の推定点座標（Ｘｎ−ｍ，Ｙｎ−ｍ）とに基づいて、最新の推定点座標（Ｘｎ，Ｙｎ）を算出する。本例では、最新の推定点座標（Ｘｎ，Ｙｎ）は、下記の式９及び式１０に従って算出される。
Ｘｎ＝Ｘｎ−ｍ＋ΔＣＡＢ’＿ｄｘ    …式９
Ｙｎ＝Ｙｎ−ｍ＋ΔＣＡＢ’＿ｄｙ    …式１０
【０１１３】
図１３は、本発明の一実施形態に係る評価支援システムにおける変化度に対する重み付けを説明するための図である。より具体的には、図１３（ａ）は、測定間隔日数が１日（すなわち、ａ＝１）の場合の推定点の変化傾向を示し、同図（ｂ）は、測定間隔日数が３０日（すなわち、ａ＝３０）の場合の推定点の変化傾向を示している。また、本例において、ΔＣＡＢ＿ｄｘを−５とし、ΔＣＡＢ＿ｄｙを８とする。なお、基準測定間隔日数は３０（すなわち、ｂ＝３０）とする。
【０１１４】
例えば、同図（ａ）に示すように、測定間隔日数が１日の場合、変化度ΔＣＡＢ’＿ｄｘ，ｙは、下記のように式８にａ＝１を代入して算出される。
ΔＣＡＢ’＿ｄｘ＝−５／１＋ｌｏｇ３０（１）＝−５
ΔＣＡＢ’＿ｄｙ＝８／１＋ｌｏｇ３０（１）＝８
したがって、測定間隔日数が１日のときの推定点座標（Ｘｎ，Ｙｎ）は、下記のように式９及び式１０を用いて算出される。
Ｘｎ＝Ｘｎ−ｍ−５
Ｙｎ＝Ｙｎ−ｍ＋８
【０１１５】
また、例えば、図１３（ｂ）に示すように、測定間隔日数が３０日の場合、
ΔＣＡＢ’＿ｄｘ＝−５／１＋ｌｏｇ３０（３０）＝−２．５
ΔＣＡＢ’＿ｄｙ＝８／１＋ｌｏｇ３０（３０）＝４
となる。
したがって、測定間隔日数が３０日のときの推定点座標（Ｘｎ，Ｙｎ）は、下記のように式９及び式１０を用いて算出される。
Ｘｎ＝Ｘｎ−ｍ−２．５
Ｙｎ＝Ｙｎ−ｍ＋４
【０１１６】
したがって、測定間隔日数の値が大きい場合、変化度ΔＣＡＢ’＿ｄｘ，ｙの値は小さくなり、ｍ回前の時点の推定点座標（Ｘｎ−ｍ，Ｙｎ−ｍ）と最新の推定点座標（Ｘｎ，Ｙｎ）との距離は小さくなる。一方,測定間隔日数の値が小さい場合、変化度ΔＣＡＢ’＿ｄｘ，ｙの値は大きくなり、ｍ回前の時点の推定点座標（Ｘｎ−ｍ，Ｙｎ−ｍ）と最新の推定点座標（Ｘｎ，Ｙｎ）との距離は大きくなる。
【０１１７】
データ解析部４１０は、測定間隔に応じて重み付けされた変化度ΔＣＡＢ’＿ｄｘ，ｙに基づいて推定点又は推定点座標を算出し、医療施設側端末装置３０の画面上に実測点及び／又は推定点がプロットされたグラフが表示されるように、画面構成データを生成し、これを医療施設側端末装置３０に送信する。
【０１１８】
図１４は、本発明の一実施形態に係る評価支援システムにより得られるグラフを示すコンピュータ画面の一例を示す図である。すなわち、同図は、図５と同様に、例えば、Ｘ軸を心臓超音波検査における左室流入血流波形と僧帽弁輪部速度波形の両拡張早期波高の比（Ｅ／ｅ’）に関する測定データ系列とし、Ｙ軸を心係数に関する測定データ系列とするグラフであり、ある患者の心不全の状態及び該状態の傾向を示している。評価支援クライアント３１０は、評価支援サーバ４０と通信し、データ解析部４１０から送信される評価結果に基づいて、かかるグラフをユーザインタフェース部３２０上に表示する。
【０１１９】
同図に示すように、グラフ中、各ノードの近傍に、患者に対して各種の測定が実施された日時（測定日時）が表示される。また、ユーザは、ユーザインタフェース部３２０を操作して、マウスカーソルをノードに重ね合わせると、該ノードに関連付けられた測定データが例えばポップアップウィンドウとして表示される。
【０１２０】
他の例として、図１５（ａ）に示すように、グラフ中、ノード間を接続するエッジ（例えば矢印）に関連付けるように、測定間隔の日数（例えば１５日）が表示されても良い。更に、他の例として、図１５（ｂ）に示すように、エッジの太さで測定間隔の程度が視覚的に区別されるように表示されても良い。同図（ｂ）においては、測定時点の間隔が３日以下の場合に最も太い矢印で示し、測定間隔が３２日以上の場合に最も細い矢印で示す。このように、測定間隔に関する情報がグラフ上に表示されるので、医療従事者は、測定間隔の程度も加味して、心臓循環器系の状態変化を把握できるようになる。
【０１２１】
［第４の実施形態］
本実施形態の評価支援システム１は、心不全患者の治療の目標点を設定することを特徴とする。また、実施形態の評価支援システム１は、治療目標となるデータ点を可視化することを特徴とする。
【０１２２】
具体的には、本実施形態の評価支援システム１は、例えば、心臓リハビリテーションにおいて運動負荷に応じた心臓状態の変化を測定すると、患者の心臓の限界性能を見つけることが可能である。評価支援システム１は、この心臓の限界性能から治療の目標を設定することができる。
【０１２３】
ユーザ（例えば医療従事者等）は、医療施設側端末装置３０のユーザインタフェース部３２０を操作して、患者の治療目標に関するデータ（以下「目標データ」という。）を入力する。典型的には、目標データは、グラフ中の第２象限内の点ないしは領域を示すデータである。目標データは、グラフ上の点を指定することにより入力されても良いし、目標とされる生体指標データであっても良い。医療施設側端末装置３０は、入力された目標データを評価支援サーバ４０に送信する。評価支援サーバ４０は、医療施設側端末装置３０から送信される目標データを、患者データベース４２に格納する。評価支援サーバ４０は、評価結果リクエストに応じて、目標データを含むグラフ構成データを生成し、医療施設側端末装置３０にこれを送信する。医療施設側端末装置３０は、評価支援サーバ４０からグラフ構成データを受信すると、例えば図１６に示すような目標点ＴＰグラフをユーザインタフェース部３２０上に表示する。或いは、医療施設側端末装置３０は、ユーザインタフェース部３２０から目標データの入力を受け付けると、表示されているグラフ上に目標データを表示するように構成されても良い。また、評価支援サーバ４０のデータ解析部４１０は、入力された目標データ及び蓄積された測定データに基づいて、グラフ中の目標データまでの予想軌跡を決定しても良い。
【０１２４】
以上のように、本実施形態によれば、患者の治療目標を定めて、グラフ中に目標点として可視化することにより、その後の治療において、目標への到達確認を行うことが可能になる。
【０１２５】
上記の実施形態は、本発明を説明するための例示であり、本発明をこれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、その要旨を逸脱しない限り、さまざまな形態で実施することができる。
【０１２６】
例えば、本明細書に開示される方法においては、その結果に矛盾が生じない限り、ステップ、動作又は機能を並行して又は異なる順に実施しても良い。説明されたステップ、動作及び機能は、単なる例として提供されており、ステップ、動作及び機能のうちのいくつかは、発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略でき、また、互いに結合させることで一つのものとしてもよく、また、他のステップ、動作又は機能を追加してもよい。
【０１２７】
また、本明細書では、さまざまな実施形態が開示されているが、一の実施形態における特定のフィーチャ（技術的事項）を、適宜改良しながら、他の実施形態に追加し、又は該他の実施形態における特定のフィーチャと置換することができ、そのような形態も本発明の要旨に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１２８】
本発明は、心臓循環器系の状態を診断ないしは評価するためのコンピュータを用いた診断／評価支援／リハビリテーション技術の分野に広く利用することができる。
【符号の説明】
【０１２９】
１…評価支援システム
１０…通信ネットワーク
１２…コンピュータネットワーク
１４…キャリアネットワーク、
２０…患者側端末装置
２２…測定装置
２１０…測定部
２１２…ＣＡＢセンサ
２２０…記憶部
２３０…測定制御部
２４０…ユーザインタフェース部
２５０…通信制御部
３０…医療施設側端末装置
３１０…評価支援クライアント
３２０…ユーザインタフェース部
３３０…記憶部
３４０…通信制御部
４０…評価支援サーバ
４２…患者データベース
４１０…データ解析部
４１１０…基準点決定部
４１２０…ΔＣＡＢ算出部
４１３０…推定点決定部
４１４０…推定点記憶部
４１５０…グラフ生成部
４１６０…変化傾向判断部
４２０…通信制御部
５０…臨床測定装置
【図１】
2020059641.tif 000003
【図２】
2020059641.tif 000004
【図３】
2020059641.tif 000005
【図４】
2020059641.tif 000006
【図５】
2020059641.tif 000007
【図６】
2020059641.tif 000008
【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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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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【国際調査報告】
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