(57)【要約】  Ｎｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類に基づいて、心不全の増悪予測を支援可能な支援システムを提供する。支援システム（１０）は、心不全の増悪予測を支援する支援システムである。支援システムは、患者Ｐの身体の少なくとも一部のうっ血量の時系列データＤ１、および、患者の肢体の血流量の時系列データＤ２を取得するデータ取得部（２１１）と、うっ血量の時系列データ、および、血流量の時系列データを用いて、うっ血量および肢体の血流量の程度に応じた総合評価値Ｖ１、Ｖ２を時系列で算出する評価部（２１４）と、時系列の総合評価値を用いて、総合評価値の推移を予測する予測部（２１５）と、を有する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
心不全の増悪予測を支援する支援システムであって、  患者の身体の少なくとも一部のうっ血量の時系列データ、および、前記患者の肢体の血流量の時系列データを取得するデータ取得部と、  前記うっ血量の前記時系列データ、および、前記血流量の前記時系列データを用いて、前記うっ血量および前記肢体の前記血流量の程度に応じた総合評価値を時系列で算出する評価部と、  時系列の前記総合評価値を用いて、前記総合評価値の推移を予測する予測部と、を有する、支援システム。
【請求項２】
前記うっ血量の前記時系列データは、前記患者の肺うっ血量の時系列データおよび前記患者の体うっ血量の時系列データを含み、  前記評価部は、前記肺うっ血量および前記肢体の前記血流量の程度に応じた第１の総合評価値と、前記体うっ血量および前記肢体の前記血流量の程度に応じた第２の総合評価値と、を時系列で算出し、  前記予測部は、時系列の前記第１の総合評価値および前記第２の総合評価値を用いて、将来の前記第１の総合評価値および前記第２の総合評価値の推移を予測する、請求項１に記載の支援システム。
【請求項３】
前記予測部は、前記総合評価値が閾値に到達するタイミングを予測し、  前記タイミングを使用者に報知する結果報知部を有する、請求項１または請求項２のいずれか一項に記載の支援システム。
【請求項４】
前記予測部は、前記第１の総合評価値が閾値に到達する第１のタイミングおよび前記第２の総合評価値が閾値に到達する第２のタイミングを予測し、  前記第１のタイミングまたは前記第２のタイミングのうち、早い方のタイミングを使用者に報知する結果報知部を有する、請求項２に記載の支援システム。
【請求項５】
前記結果報知部は、前記使用者に前記タイミングを報知する時から前記タイミングまでの期間に応じて、前記患者に推奨されるアクションを報知する、請求項３または請求項４に記載の支援システム。
【請求項６】
前記予測部は、時系列の前記総合評価値を近似した近似式を求める、請求項１〜５のいずれか一項に記載の支援システム。
【請求項７】
前記近似式の近似の精度に関する情報を使用者に報知する精度報知部を有する、請求項６に記載の支援システム。
【請求項８】
前記評価部は、  前記うっ血量の前記時系列データおよび前記肢体の前記血流量の前記時系列データを用いて、前記うっ血量の程度に応じたうっ血評価値と、前記肢体の前記血流量の程度に応じた血流評価値と、を算出し、  前記うっ血評価値および前記血流評価値を足し合わせた値を前記総合評価値として算出する、請求項１〜７のいずれか一項に記載の支援システム。
【請求項９】
前記血流量の前記時系列データは、前記患者の前記肢体の温度の時系列データ、および／または、前記患者の前記肢体の色の時系列データを含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載の支援システム。
【請求項１０】
心不全の増悪予測を支援する支援方法であって、  患者の身体の少なくとも一部のうっ血量の時系列データ、および、前記患者の肢体の血流量の時系列データを取得し、  前記うっ血量の前記時系列データ、および、前記血流量の前記時系列データを用いて、前記うっ血量および前記肢体の前記血流量の程度に応じた総合評価値を時系列で算出し、  時系列の前記総合評価値を用いて、前記総合評価値の推移を予測する、支援方法。
【請求項１１】
心不全の増悪予測を支援する支援プログラムであって、  患者の身体の少なくとも一部のうっ血量の時系列データ、および、前記患者の肢体の血流量の時系列データを取得する手順と、  前記うっ血量の前記時系列データ、および、前記血流量の前記時系列のデータを用いて、前記うっ血量および前記肢体の前記血流量の程度に応じた総合評価値を時系列で算出する手順と、  時系列の前記総合評価値を用いて、前記総合評価値の推移を予測する手順と、を実行する、支援プログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の支援プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、心不全の増悪予測を支援する支援システム、支援方法、支援プログラム、および、支援プログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】  心不全は、心臓のポンプ機能が低下し、心拍出量の低下や、肺や体静脈系のうっ血等をきたす病態のことをいう。心不全を患った患者は、一度寛解しても、徐々に悪化して再入院を繰り返すことが多い。【０００３】  このような心不全の診断方法の一つとして、心不全の病態を４つに分類するＮｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類（下記非特許文献１参照）が知られている。Ｎｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類を用いた診断方法では、医師は、患者の身体のうっ血の有無および低灌流の有無（血液を身体に十分に拍出できているか否か）を身体的所見から判断し、患者の病態を分類する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】“２０１３  ＡＣＣＦ/ＡＨＡ  Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅ  ｆｏｒ  ＴＨＥ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｈｅａｒｔ  Ｆａｉｌｕｒｅ”、〔ｏｎｌｉｎｅ〕、米国心臓病学会財団（ＡＣＣＦ）、米国心臓協会（ＡＨＡ）、［平成３０年２月２０日検索］、インターネット〈ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：//ｃｉｒｃ.ａｈａｊｏｕｒｎａｌｓ.ｏｒｇ/ｃｏｎｔｅｎｔ/１２８/１６/ｅ２４０〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  Ｎｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類を用いた診断は、各医師の所見に基づいて行われ、医師の経験等に左右される。そのため、一例を挙げて説明すれば、心不全の専門医の治療を受けて寛解した患者を、診療所の一般内科医が経過観察する場合、一般内科医が適切な診断を行えず、患者の容態が悪化してから専門医の属する医療機関に運び込まれる場合がある。このように、Ｎｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類に基づいて、医師等が心不全の増悪予測を行うことは難しい。【０００６】  本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、Ｎｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類に基づいて、心不全の増悪予測を支援可能な支援システム、支援方法、支援プログラム、および支援プログラムを記録した記録媒体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】  上記目的を達成する本発明に係る支援システムは、心不全の増悪予測を支援する支援システムであって、患者の身体の少なくとも一部のうっ血量の時系列データ、および、前記患者の肢体の血流量の時系列データを取得するデータ取得部と、前記うっ血量の前記時系列データ、および、前記血流量の前記時系列データを用いて、前記うっ血量および前記肢体の前記血流量の程度に応じた総合評価値を時系列で算出する評価部と、時系列の前記総合評価値を用いて、前記総合評価値の推移を予測する予測部と、を有する。【０００８】  また、上記目的を達成する本発明に係る支援方法は、心不全の増悪予測を支援する支援方法であって、患者の身体の少なくとも一部のうっ血量の時系列データ、および、前記患者の肢体の血流量の時系列データを取得し、前記うっ血量の前記時系列データ、および、前記血流量の前記時系列データを用いて、前記うっ血量および前記肢体の前記血流量の程度に応じた総合評価値を時系列で算出し、時系列の前記総合評価値を用いて、前記総合評価値の推移を予測する。【０００９】  また、上記目的を達成する本発明に係る支援プログラムは、心不全の増悪予測を支援する支援プログラムであって、患者の身体の少なくとも一部のうっ血量の時系列データ、および、前記患者の肢体の血流量の時系列データを取得する手順と、前記うっ血量の前記時系列データ、および、前記血流量の前記時系列のデータを用いて、前記うっ血量および前記肢体の前記血流量の程度に応じた総合評価値を時系列で算出する手順と、時系列の前記総合評価値を用いて、前記総合評価値の推移を予測する手順と、を実行する。【００１０】  また、上記目的を達成する本発明に係る記録媒体は、上記の支援プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００１１】  本発明によれば、Ｎｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類に基づいて、心不全の増悪予測を支援できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に係る支援システムの概要を示す図である。
【図２】Ｎｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類表を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る支援システムの備えるサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施形態に係る支援システムの備えるサーバのＣＰＵの機能構成を示すブロック図である。
【図５Ａ】本発明の実施形態に係る支援システムが扱うデータの説明に供する図である。
【図５Ｂ】本発明の実施形態に係る支援システムのデータ処理の説明に供する図である。
【図６】本発明の実施形態に係る支援システムの心不全の増悪の予測の説明に供する図である。
【図７】本発明の実施形態に係る支援方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】   以下、添付した図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、図面の説明において、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
【００１４】  図１は、本実施形態に係る支援システム１０の全体構成の説明に供する図である。図２は、Ｎｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類の説明に供する図である。図３、図４は、支援システム１０の各部の説明に供する図である。図５Ａ〜図６は、支援システム１０が扱うデータの説明に供する図である。
【００１５】  支援システム１０は、図１に示すように、本実施形態では、Ｎｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類に即して心不全の増悪予測を行い、使用者である患者Ｐ、医師Ａ、Ｂ等を支援するシステムとして構成している。支援システム１０は、特に限定されないが、例えば、心不全の専門医Ａの治療を受けて寛解した患者Ｐを、診療所の一般内科医Ｂが経過観察し、患者Ｐの容態に応じて専門医Ａに治療を適宜受けさせる際等に使用される。
【００１６】  Ｎｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類は、図２に示すように、患者Ｐの身体のうっ血の有無および低灌流の有無（身体に血液を拍出できているか否か）に基づいて心不全の病態を、４つに分類するものである。一つ目の病態は、うっ血および低灌流の無いＷａｒｍ＆Ｄｒｙ（図２の左上）である。二つ目の病態は、うっ血が有り、かつ、低灌流が無いＷａｒｍ＆Ｗｅｔ（図２の右上）である。三つ目の病態は、うっ血が無く、かつ、低灌流が有るＣｏｌｄ＆Ｄｒｙ（図２の左下）である。四つ目の病態は、うっ血および低灌流が有るＣｏｌｄ＆Ｗｅｔ（図２の右下）である。Ｗａｒｍ＆Ｄｒｙが患者Ｐの容態が良好な状態であり、Ｗａｒｍ＆Ｗｅｔ、Ｃｏｌｄ＆Ｄｒｙ、Ｃｏｌｄ＆Ｗｅｔ（特にＣｏｌｄ＆Ｗｅｔ）が患者Ｐの容態が悪化した状態である。このように、Ｎｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類は、患者Ｐのうっ血の程度と低灌流の程度を総合的に判断することによって行われる。
【００１７】  支援システム１０は、図１を参照して概説すると、患者Ｐの身体の少なくとも一部のうっ血量および肢体の血流量を測定する測定ユニット１００と、測定ユニット１００および医師Ａ、Ｂの操作端末３１０、３２０にネットワーク（図中破線で示す）を介して接続され、測定ユニット１００および操作端末３１０、３２０との間でデータの送受信を行うサーバ２００と、を有する。以下、支援システム１０の各部について詳述する。
【００１８】  （測定ユニット）  測定ユニット１００は、患者の身体の少なくとも一部のうっ血量を測定可能なうっ血測定部１１０と、患者の肢体の血流量を測定可能な血流量測定部１２０と、これらの動作を制御する制御部１３０と、を有する。以下、測定ユニット１００の各部について詳述する。
【００１９】  各測定部１１０、１２０は、本実施形態では、いずれもウェアラブルな機器によって構成しており、患者Ｐの身体に取付けられて所定のタイミングで測定を行う。各測定部１１０、１２０が測定を行うタイミングは特に限定されないが、例えば、各測定部１１０、１２０を患者Ｐが装着した状態で、一分毎から一時間毎に測定を行うことができる。また、患者の容態に応じて、測定タイミングは適宜設定できるようにしてもよい。なお、各測定部１１０、１２０は、ウェアラブルな機器によって構成しなくてもよい。
【００２０】  うっ血測定部１１０は、本実施形態では、患者Ｐの肺うっ血量を測定可能な肺うっ血測定部１１１および患者Ｐの体うっ血量を測定可能な体うっ血測定部１１２と、を備えている。肺うっ血測定部１１１は、患者Ｐの肺うっ血量を測定可能な限り特に限定されないが、例えば、胸部インピーダンス、超音波、マイクロフォン、経皮的動脈決酸素飽和度、局所組織酸素飽和度等を用いて患者Ｐの肺の水分量を測定可能な公知の機器によって構成できる。体うっ血測定部１１２は、患者Ｐの体うっ血量を測定可能な限り特に限定されないが、例えば、患者Ｐの肢体（図では足）の周長または患者Ｐの肢体のバイオインピーダンスを測定することで肢体の浮腫み量を測定可能な公知の機器によって構成できる。
【００２１】  血流量測定部１２０は、本実施形態では、患者Ｐの肢体（足）の血流量の変化に伴う体表温の変化（四肢冷感）を測定可能な公知の温度センサによって構成している。ただし、血流量測定部１２０は、患者Ｐの肢体における血流量を直接的または間接的に測定できるものである限り特に限定されない。例えば、血流量測定部１２０は、患者Ｐの肢体の酸素量変化（血流量変化）に伴う色の変化を測定可能なカメラ等の公知の機器によって構成してもよい。また、血流量測定部１２０は、患者Ｐの肢体の温度および色の両方を測定してもよい。
【００２２】  制御部１３０は、各測定部１１０、１２０に無線通信ネットワーク（図中破線で示す）を介して接続しており、各測定部１１０、１２０の測定動作を制御するとともに、各測定部１１０、１２０から測定データを取得し、サーバ２００に送信する。
【００２３】  （サーバ）  サーバ２００は、図３に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２１０、記憶部２２０、入出力Ｉ／Ｆ２３０、通信部２４０、および読み取り部２５０を備えている。ＣＰＵ２１０、記憶部２２０、入出力Ｉ／Ｆ２３０、通信部２４０、および読み取り部２５０は、バス２６０に接続されており、バス２６０を介して相互にデータ等をやり取りする。以下、各部について説明する。
【００２４】  ＣＰＵ２１０は、記憶部２２０に記憶されている各種プログラムに従って、各部の制御や各種の演算処理などを実行する。
【００２５】  記憶部２２０は、各種プログラムや各種データを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、作業領域として一時的にプログラムやデータを記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄａｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、オペレーティングシステムを含む各種プログラムや各種データを記憶するハードディスク等によって構成している。記憶部２２０は、支援プログラム等の各種プログラムおよび各種データを記憶している。
【００２６】  通信部２４０は、測定ユニット１００および医師Ａ、Ｂの操作端末３１０、３２０等と通信するためのインターフェースである。
【００２７】  読み取り部２５０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体ＭＤ（図１参照）に記録された支援プログラム等を読み取る。コンピュータ読み取り可能な記録媒体ＭＤは、特に限定されないが、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の光ディスク、ＵＳＢメモリ、ＳＤメモリーカード等によって構成できる。読み取り部２５０は、特に限定されないが、例えば、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ等によって構成できる。
【００２８】  次に、ＣＰＵ２１０の主要な機能について説明する。
【００２９】  ＣＰＵ２１０は、記憶部２２０に記憶されている支援プログラムを実行することによって、図４に示すように、データ取得部２１１、初期値設定部２１２、データ処理部２１３、評価部２１４、予測部２１５、報知部２１６（「結果報知部」および「精度報知部」に相当）として機能する。以下、各部について説明する。
【００３０】  まず、データ取得部２１１について説明する。
【００３１】  データ取得部２１１は、本実施形態では、図５Ａに示すように、測定ユニット１００から、患者Ｐの身体の少なくとも一部のうっ血量の時系列データＤ１（以下、単に「うっ血量の時系列データＤ１」と称する）と、患者Ｐの肢体の血流量の時系列データＤ２と、を取得する。
【００３２】  うっ血量の時系列データＤ１は、本実施形態では、肺うっ血量の時系列データＤ１１および体うっ血量の時系列データＤ１２を含む。
【００３３】  肢体の血流量の時系列データＤ２は、本実施形態では、肢体の温度の時系列データを含む。
【００３４】  取得されたうっ血量の時系列データＤ１、および、肢体の血流量の時系列データＤ２は、図５Ａに示すように、測定時刻ごとに紐づけられた状態で、記憶部２２０に記憶される。
【００３５】  次に、初期値設定部２１２について説明する。
【００３６】  初期値設定部２１２は、本実施形態では、測定ユニット１００が測定を開始する日の患者Ｐのうっ血の程度に応じて、うっ血量の初期値を指定するように使用者に指示する。初期値設定部２１２は、使用者に指示された値にうっ血量の初期値を設定する。
【００３７】  具体的には、例えば、患者Ｐが心不全の専門医Ａの属する医療機関を退院する日（以下単に「退院日」と称する）から測定ユニット１００が測定を行う場合、退院日に患者Ｐの肺うっ血および体うっ血が完治していれば、使用者である医師Ａは、肺うっ血量および体うっ血量の初期値を０（ゼロ）に指定する。また、例えば、退院日に患者Ｐの肺うっ血および体うっ血が十分に治癒していない場合、使用者である医師Ａは、退院日の患者Ｐの肺うっ血および体うっ血の程度に応じた所定の値を肺うっ血量および体うっ血量の初期値として指定する。
【００３８】  次にデータ処理部２１３について説明する。
【００３９】  データ処理部２１３は、後述する評価部２１４がうっ血評価値Ｃ１および血流評価値Ｃ２を算出する前に、各時系列データＤ１、Ｄ２の前処理を行う。
【００４０】  データ処理部２１３は、図５Ｂに示すように、測定ユニット１００が測定を開始した日（退院日）に、所定のタイミングで（例えば、一分毎から一時間毎に）測定されたうっ血量の時系列データＤ１の平均値を算出する。以下、算出した値を単に「うっ血量の時系列データＤ１の初回平均値」と称する。
【００４１】  次に、データ処理部２１３は、測定ユニット１００が測定を開始した日より後（退院後）に測定されたうっ血量の時系列データＤ１から、うっ血量の時系列データＤ１の初回平均値を差し引き、かつ、初期値設定部２１２が設定したうっ血量の初期値を加算した値を算出する。以下、算出した値を、単に「うっ血量の時系列データＤ１のオフセット値」と称する。
【００４２】  次に、データ処理部２１３は、所定期間（例えば、一日）ごとに、うっ血量の時系列データＤ１のオフセット値を平均した平均値を算出する。以下、算出した値を、「うっ血量の時系列データＤ１の平均値」と称する。なお、うっ血量の時系列データＤ１の平均値には、肺うっ血量の時系列データＤ１１の平均値および体うっ血量の時系列データＤ１２の平均値が含まれている。このように、うっ血量の時系列データＤ１の平均値は、医師の指定したうっ血量の初期値からの変化量を示す。
【００４３】  データ処理部２１３は、所定期間（例えば、一日）ごとに測定された肢体の血流量の時系列データＤ２の平均値を算出する。以下、算出した値を単に「肢体の血流量の時系列データＤ２の平均値」と称する。
【００４４】  なお、データ処理部２１３による、各時系列データＤ１、Ｄ２の前処理方法は、上記に限定されない。例えば、データ処理部２１３は、所定期間ごとに測定された各時系列データＤ１、Ｄ２の平均値を算出するのではなく、所定期間ごとに測定された各時系列データＤ１、Ｄ２の中央値、最小値、最大値等を算出してもよい。そして、後述する評価部２１４は、時系列データＤ１、Ｄ２の中央値、最小値、最大値等を用いて、うっ血評価値Ｃ１および血流評価値Ｃ２を算出してもよい。
【００４５】  次に、評価部２１４について説明する。
【００４６】  評価部２１４は、肺うっ血量の時系列データＤ１１の平均値、および、肢体の血流量の時系列データＤ２の平均値を用いて、患者Ｐの肺うっ血量および肢体の血流量の程度に応じた第１の総合評価値Ｖ１を時系列で算出する。また、評価部２１４は、体うっ血量の時系列データＤ１２の平均値、および、肢体の血流量の時系列データＤ２の平均値を用いて、患者Ｐの体うっ血量および肢体の血流量の程度に応じた第２の総合評価値Ｖ２を時系列で算出する。第１の総合評価値は、左心不全の増悪の程度を示し、第２の総合評価値Ｖ２は、右心不全の増悪の程度を示す。以下、第１の総合評価値Ｖ１および第２の総合評価値Ｖ２の算出方法について詳述する。
【００４７】  評価部２１４は、肺うっ血量の時系列データＤ１１の平均値を用いて、肺うっ血の程度に応じた肺うっ血評価値Ｃ１１を時系列で算出する。評価部２１４は、本実施形態では、下記表１のように、あらかじめ肺うっ血量（例として胸部の生体インピーダンスの値を示している）を複数の段階に分け、各段階に応じて肺うっ血評価値Ｃ１１のポイント数を定めている。本実施形態では、評価部２１４は、肺うっ血量を１１段階に分け、各段階に応じて、肺うっ血評価値Ｃ１１が０〜１０ポイントとなるようにしている。肺うっ血評価値Ｃ１１は、肺うっ血量が大きくなるほど、大きくなる。例えば、ある日の肺うっ血量（胸部の生体インピーダンス）の時系列データＤ１１の平均値が４５Ωであった場合、肺うっ血評価値Ｃ１１は、９ポイントとなる。なお、表１の各値は例示であり、肺うっ血評価値Ｃ１１の値は表１の値に限定されない。
【００４８】
【表１】
2019189153.tif 000003
【００４９】  なお、評価部２１４は、上記表１を用いて肺うっ血評価値Ｃ１１を算出するのではなく、例えば、肺うっ血量の時系列データＤ１１の平均値を肺うっ血評価値Ｃ１１に換算する換算式を用いて、肺うっ血評価値Ｃ１１を算出してもよい。
【００５０】  評価部２１４は、体うっ血量の時系列データＤ１２の平均値を用いて、体うっ血の程度に応じた体うっ血評価値Ｃ１２を時系列で算出する。評価部２１４は、本実施形態では、下記表２に示すように、あらかじめ体うっ血量（例として肢体の周長の値を示している）を複数の段階に分け、各段階に応じて体うっ血評価値Ｃ１２のポイント数を定めている。本実施形態では、評価部２１４は、体うっ血量を１１段階に分け、各段階に応じて体うっ血評価値Ｃ１２が０〜１０ポイントとなるようにしている。体うっ血評価値Ｃ１２は、体うっ血量が大きくなるほど、大きくなる。例えば、ある日の体うっ血量（肢体の周長）の時系列データＤ１２の平均値が４５ｍｍであった場合、体うっ血評価値Ｃ１２は、９ポイントとなる。なお、表２の各値は例示であり、体うっ血評価値Ｃ１２の値は表２の値に限定されない。
【００５１】
【表２】
2019189153.tif 000004
【００５２】  なお、評価部２１４は、上記表２を用いて体うっ血評価値Ｃ１２を算出するのではなく、例えば、下記の式１に示すような、体うっ血量の時系列データＤ１２の平均値を体うっ血評価値Ｃ１２に換算する換算式を用いて、体うっ血評価値Ｃ１２を算出してもよい。
【００５３】
【数１】
2019189153.tif 000005
【００５４】  評価部２１４は、肢体の血流量の時系列データＤ２の平均値を用いて、肢体の血流量の程度に応じた血流評価値を時系列で算出する。評価部２１４は、本実施形態では、下記表３に示すように、あらかじめ肢体の血流量（例として肢体の温度の値を示している）を複数の段階に分け、各段階に応じて血流評価値Ｃ２のポイント数を定めている。評価部２１４は、本実施形態では、肢体の血流量を１１段階に分け、各段階に応じて、血流評価値Ｃ２が０〜１０ポイントとなるようにしている。血流評価値Ｃ２は、肢体の血流量が小さくなるほど、大きくなる。例えば、ある日の肢体の血流量の時系列データＤ２の平均値が２４℃であった場合、血流評価値Ｃ２は、９ポイントとなる。なお、表３の各値は例示であり、血流評価値Ｃ２の値は表３の値に限定されない。
【００５５】
【表３】
2019189153.tif 000006
【００５６】  なお、評価部２１４は、上記表３を用いて血流評価値Ｃ２を算出するのではなく、例えば、下記の式２に示すような、血流量の時系列データＤ２の平均値を血流評価値Ｃ２に換算する換算式を用いて、血流評価値Ｃ２を算出してもよい。
【００５７】
【数２】
2019189153.tif 000007
【００５８】  評価部２１４は、算出した肺うっ血評価値Ｃ１１および血流評価値Ｃ２を下記の式３に代入して、肺うっ血量および肢体の血流量の程度に応じた第１の総合評価値Ｖ１を算出する。本実施形態では、第１の総合評価値Ｖ１の最大値は２０ポイントであり、かつ、最小値は０ポイントである。第１の総合評価値Ｖ１が大きくなるほど、左心不全が悪化する傾向にある。
【００５９】
【数３】
2019189153.tif 000008
【００６０】  各重みづけ係数Ｗ１１、Ｗ１２の値は、特に限定されないが、例えば、足し合わせて２となる範囲で、各患者の肺うっ血と低灌流の症状の出やすさに応じて設定できる。例えば、肢体の血流量の低下よりも肺うっ血の症状のほうが出やすい患者に対しては、重みづけ係数Ｗ１１を重みづけ係数Ｗ１２よりも大きな値にすることができる。例えば、肺うっ血よりも肢体の血流量の低下の症状のほうが出やすい患者に対しては、重みづけ係数Ｗ１２を重みづけ係数Ｗ１１よりも大きな値にすることができる。例えば、肺うっ血と肢体の血流量の低下で症状の出やすさに差がない患者に対しては、重みづけ係数の値Ｗ１１、Ｗ１２を１に設定できる。重みづけ係数Ｗ１１、Ｗ１２の値は、使用者である医師Ａ、Ｂが指定してもよいし、肺うっ血量の時系列データＤ１１および肢体の血流量の時系列データＤ２の値や電子カルテ等から評価部２１４が自動的に設定してもよい。
【００６１】  評価部２１４は、算出した体うっ血評価値Ｃ１２および血流評価値Ｃ２を下記の式４に代入して、体うっ血量および肢体の血流量の程度に応じた第２の総合評価値Ｖ２を算出する。本実施形態では、第２の総合評価値Ｖ２の最大値は２０ポイントであり、かつ、最小値は０ポイントである。第２の総合評価値Ｖ２が大きくなるほど、右心不全が悪化する傾向にある。
【００６２】
【数４】
2019189153.tif 000009
【００６３】  各重みづけ係数Ｗ２１、Ｗ２２の値は、特に限定されないが、足し合わせて２となる範囲で、患者Ｐの肺うっ血と低灌流の症状の出やすさに応じて設定できる。例えば、肢体の血流量の低下よりも体うっ血の症状のほうが出やすい患者に対しては、重みづけ係数Ｗ２１を重みづけ係数Ｗ２２よりも大きな値にすることができる。例えば、体うっ血よりも肢体の血流量の低下の症状のほうが出やすい患者Ｐに対しては、重みづけ係数Ｗ２２を重みづけ係数Ｗ２１よりも大きな値にすることができる。例えば、体うっ血と肢体の血流量の低下で症状の出やすさに差がない患者に対しては、重みづけ係数の値Ｗ２１、Ｗ２２を１に設定できる。重みづけ係数Ｗ２１、Ｗ２２の値は、使用者である医師Ａ、Ｂが指定してもよいし、体うっ血量の時系列データＤ１２および肢体の血流量の時系列データＤ２の値や電子カルテ等から評価部２１４が自動的に設定してもよい。
【００６４】  次に、予測部２１５について説明する。
【００６５】  予測部２１５は、時系列の第１の総合評価値Ｖ１および第２の総合評価値Ｖ２を用いて、第１の総合評価値Ｖ１および第２の総合評価値Ｖ２の推移を予測する。以下、第１の総合評価値Ｖ１および第２の総合評価値Ｖ２の推移の予測方法について詳述する。
【００６６】  予測部２１５は、本実施形態では、図６に示すように、時系列データＤ１、Ｄ２の最新の測定時ｔ２から所定期間Δｔ遡った期間（ｔ１〜ｔ２）の第１の総合評価値Ｖ１（図中黒塗りの丸で示す）の時間変化を近似した第１の近似式Ｆ１を求める。また、予測部２１５は、時系列データＤ１、Ｄ２の最新の測定時ｔ２から所定期間Δｔ遡った期間（ｔ１〜ｔ２）の第２の総合評価値Ｖ２（図中黒塗りの四角で示す）の時間変化を近似した第２の近似式Ｆ２を求める。なお、図６には、例として、第１の近似式Ｆ１および第２の近似式Ｆ２が一次関数である場合を示している。ただし、第１の近似式Ｆ１および第２の近似式Ｆ２は一次関数に限定されず、２次関数等を含むｎ次関数や指数関数等であってもよい。また、例えば、予測部２１５は、第１の総合評価値Ｖ１の時系列データおよび第２の総合評価値Ｖ２の時系列データに複数種類の近似式を適用し、最も近似精度の高い近似式を採用してもよい。
【００６７】  予測部２１５が、近似式Ｆ１、Ｆ２を求める方法は特に限定されないが、例えば、最小二乗法等の公知の回帰分析の手法を用いることができる。また、予測部２１５は、求めた近似式の精度として、決定係数を算出してもよい。また、近似式Ｆ１、Ｆ２が一次関数である場合、予測部２１５は、図６のグラフにおいて、期間ｔ１〜ｔ２の間の隣り合う２点の傾きをそれぞれ算出し、算出した傾きの平均値を近似式Ｆ１、Ｆ２の傾きとして算出してもよい。
【００６８】  予測部２１５は、図６に示すように、第１の近似式Ｆ１を用いて、第１の総合評価値Ｖ１が閾値Ｖｔｈに到達する第１のタイミングｔ３を予測する。予測部２１５は、第２の近似式Ｆ２を用いて、第２の総合評価値Ｖ２が閾値Ｖｔｈに到達する第２のタイミングｔ４を予測する。閾値Ｖｔｈは、心不全（左心不全および右心不全）の増悪が所定のレベルに到達した値に設定することができる。本実施形態では、閾値Ｖｔｈは、入院治療が必要なレベルに設定している。ただし、閾値Ｖｔｈは、例えば、一般内科医の受診が必要なレベル、専門医の受診が必要なレベル等の各種医療機関の受診が必要なレベルに設定できる。また、予測部２１５は、一般内科医の受診が必要なレベル、専門医の受診が必要なレベル、入院が必要なレベル等の複数のレベルに対応する複数の閾値Ｖｔｈを設定し、各閾値Ｖｔｈに到達するタイミングを予測してもよい。なお、図６では、第１の総合評価値Ｖ１の閾値Ｖｔｈと、第２の総合評価値Ｖ２の閾値Ｖｔｈが同じ値（１５ポイント）である場合を示しているが、第１の総合評価値Ｖ１の閾値Ｖｔｈと第２の総合評価値Ｖ２の閾値Ｖｔｈは異なる値であってもよい。
【００６９】  なお、予測部２１５は、近似式Ｆ１、Ｆ２の傾きがマイナスである場合（すなわち心不全が増悪傾向にない場合）、第１の総合評価値Ｖ１および第２の総合評価値Ｖ２が閾値Ｖｔｈに到達するタイミングを算出しなくてもよい。
【００７０】  次に、報知部２１６について説明する。
【００７１】  報知部２１６は、使用者である患者Ｐ、医師Ａ、Ｂに、予測部２１５の総合評価値Ｖ１、Ｖ２の推移の予測結果に応じた情報を報知する。報知部２１６は、本実施形態では、使用者に応じて、報知する内容を変更する。
【００７２】  報知部は、使用者が患者Ｐである場合、第１のタイミングｔ３および第２のタイミングｔ４のうち少なくとも早い方のタイミングを報知する。また、報知部２１６は、報知を行う時から第１のタイミングｔ３および第２のタイミングｔ４のうち早い方のタイミングまでの期間に応じて、患者Ｐに推奨されるアクションを報知する。例えば、報知部２１６は、報知を行う時から早い方のタイミングまでの日数が１日以内である場合（すなわちリスクが高い場合）、患者Ｐに対して直ちに心不全の専門医Ａの属する医療機関を受診すべき旨を報知する。また、例えば、報知部２１６は、報知を行う時から早い方のタイミングまでの日数が３日以内である場合、患者Ｐに対してかかりつけ医Ｂの属する医療機関を翌日までに受診すべき旨を報知する。また、例えば、報知部２１６は、報知を行う時から早い方のタイミングまでの日数が７日以内である場合、患者Ｐに対してかかりつけ医Ｂの属する医療機関を一週間以内に受診すべき旨を報知する。また、例えば、報知部２１６は、報知を行う時から早い方のタイミングまでの日数が７日を超え、かつ、早いほうのタイミングが来院予定日以降である場合、患者Ｐに対してかかりつけ医Ｂの属する医療機関に予定通り通院すべき旨を報知する。
【００７３】  報知部２１６は、使用者が一般内科医Ｂである場合、第１のタイミングｔ３および第２のタイミングｔ４のうち少なくとも早い方のタイミングを報知する。また報知部２１６は、一般内科医Ｂに、第１の総合評価値Ｖ１の時系列データ、第２総合評価値Ｖ２の時系列データ、および、近似式Ｆ１、Ｆ２に基づく近似曲線等をプロットしたグラフ（図６のグラフ）や近似の精度等を提供してもよい。
【００７４】  報知部２１６は、使用者が心不全の専門医Ａである場合、時系列データＤ１、Ｄ２（実測データ）をプロットしたグラフ等を提供してもよい。
【００７５】  報知部２１６が報知する方法は特に限定されないが、例えば、測定ユニット１００の制御部１３０の表示部や医師Ａ、Ｂの３１０、３２０の表示部に表示する方法、音声で伝える方法、使用者である患者Ｐ、医師Ａ、Ｂにメールで送信する方法等が挙げられる。
【００７６】  なお、報知部２１６は、使用者に応じて報知する内容を変更しなくてもよい。例えば、報知部２１６は、患者Ｐ、医師Ａ、Ｂの全員に、第１のタイミングｔ３、第２のタイミングｔ４のうち少なくとも早いほうのタイミングを報知してもよい。また、例えば、例えば、報知部２１６は、患者Ｐ、医師Ａ、Ｂの全員に、第１の総合評価値Ｖ１の時系列データ、第２総合評価値Ｖ２の時系列データ、および、近似式Ｆ１、Ｆ２に基づく近似曲線等をプロットしたグラフ（図６のグラフ）や近似の精度等を提供してもよい。また、報知部２１６は、患者Ｐだけでなく、医師Ａ、Ｂに対しても推奨されるアクションを報知してもよい。
【００７７】  （支援方法）  次に、本実施形態に係る支援方法について説明する。図７は本発明の実施形態に係る支援方法を示すフローチャートである。ここでは、患者Ｐが専門医Ａの属する医療機関を退院し、退院した患者Ｐを診療所の一般内科医Ｂが経過観察しながら、患者Ｐの容態に応じて専門医Ａに治療を適宜受けさせる場合を例に説明する。
【００７８】  本実施形態に係る支援方法は、図７を参照して概説すると、うっ血量の初期値を設定し（設定ステップＳ１）、患者Ｐの身体の少なくとも一部のうっ血量の時系列データＤ１、および、肢体の血流量の時系列データＤ２を取得し（データ取得ステップＳ２）、取得した時系列データＤ１、Ｄ２を前処理し（データ処理ステップＳ３）、総合評価値Ｖ１、Ｖ２を算出し（評価ステップＳ４）、総合評価値Ｖ１、Ｖ２の推移を予測し（予測ステップＳ５）、予測結果に応じた情報を使用者に報知する（報知ステップＳ６）。以下、各ステップについて詳述する。
【００７９】  まず、設定ステップＳ１について説明する。設定ステップＳ１は、例えば、患者Ｐが専門医Ａの属する医療機関を退院する日に、実行される。
【００８０】  患者Ｐは、退院日に、測定ユニット１００の各測定部１１０、１２０を身体に取り付ける。なお、以降、測定ユニット１００は、所定のタイミングで（例えば１分毎〜１時間毎に）、肺うっ血量、体うっ血量、肢体の血流量を測定する。ただし、測定ユニット１００は、各測定部１１０、１２０が患者Ｐの身体から取り外されている場合は、測定を中断してもよい。
【００８１】  初期値設定部２１２は、専門医Ａに、うっ血量の初期値の値を指定するように指示する。専門医Ａは、例えば、患者Ｐの体うっ血および肺うっ血が完治している場合、うっ血量の初期値として０（ゼロ）を指定する。また、専門医Ａは、例えば、患者Ｐの体うっ血および肺うっ血が十分に治癒していない場合、うっ血量の程度に応じた所定の値をうっ血量の初期値として指定する。初期値設定部２１２は、指定された値に基づいて、うっ血量の初期値を設定する。
【００８２】  次に、データ取得ステップＳ２〜提供ステップＳ５について説明する。データ取得ステップＳ２〜提供ステップＳ５は、例えば、退院後に実行される。
【００８３】  まず、データ取得ステップＳ２について説明する。
【００８４】  データ取得部２１１は、所定のタイミングで、測定ユニット１００から各時系列データＤ１、Ｄ２を取得する。データ取得部２１１が測定ユニット１００から各時系列データＤ１、Ｄ２を取得するタイミングは特に限定されないが、例えば、データ取得部２１１は、一日に１回毎、または、使用者である患者Ｐ、医師Ａ、Ｂの少なくともいずれか一人から総合評価値Ｖ１、Ｖ２の推移の予測要求があったタイミング等に、測定ユニット１００から各時系列データＤ１、Ｄ２を取得できる。
【００８５】  次に、データ処理ステップＳ３について説明する。
【００８６】  データ処理ステップＳ３では、各時系列データＤ１、Ｄ２の前処理が行われる。
【００８７】  まず、データ処理部２１３は、図５Ｂに示すように、退院日に取得されたうっ血量の時系列データＤ１の平均値（うっ血量の時系列データＤ１の初回平均値）を算出する。次に、データ処理部２１３は、退院後に取得されたうっ血量の時系列データＤ１から、うっ血量の時系列データＤ１の初回平均値を差し引き、かつ、初期値設定部２１２が設定したうっ血量の初期値を加算した値（うっ血量の時系列データＤ１のオフセット値）を算出する。次に、データ処理部２１３は、所定期間（例えば、一日）ごとに取得されたうっ血量の時系列データＤ１のオフセット値の平均値（うっ血量の時系列データＤ１の平均値）を算出する。
【００８８】  次に、データ処理部２１３は、所定期間（例えば、一日）ごとに取得された肢体の温度の時系列データＤ２の平均値を算出する。
【００８９】  なお、データ処理ステップＳ３は、所定のタイミングで（例えば一日に一回）実施してもよいし、使用者である患者Ｐ、医師Ａ、Ｂから総合評価値Ｖ１、Ｖ２の予測要求があったタイミングで実施してもよい。また、各時系列データＤ１、Ｄ２の前処理を行う順番は上記に限定されない。例えば、肢体の血流量の時系列データＤ２の前処理を一番初めに行ってもよい。また、各時系列データＤ１、Ｄ２の前処理は同時平行で行われてもよい。
【００９０】  次に、評価ステップＳ４について説明する。
【００９１】  まず、評価部２１４は、肺うっ血量の時系列データＤ１１の平均値を用いて、肺うっ血の程度に応じた肺うっ血評価値Ｃ１１を時系列で算出する。
【００９２】  次に、評価部２１４は、体うっ血量の時系列データＤ１２の平均値を用いて、体うっ血の程度に応じた体うっ血評価値Ｃ１２を時系列で算出する。
【００９３】  次に、評価部２１４は、肢体の血流量の時系列データＤ２の平均値を用いて、肢体の血流量の程度に応じた血流評価値Ｃ２を時系列で算出する。
【００９４】  次に、評価部２１４は、算出した肺うっ血評価値Ｃ１１、体うっ血評価値Ｃ１２、血流評価値Ｃ２を上記の式３および式４に代入して、肺うっ血量および肢体の血流量の程度に応じた第１の総合評価値Ｖ１、および、体うっ血量および肢体の血流量の程度に応じた第２の総合評価値Ｖ２を算出する。
【００９５】  なお、評価ステップＳ４は、所定のタイミングで（例えば一日に一回）実施してもよいし、使用者である患者Ｐ、医師Ａ、Ｂのうち少なくとも一人から総合評価値Ｖ１、Ｖ２の予測要求があったタイミングで実施してもよい。また、第１の総合評価値Ｖ１および第２の総合評価値Ｖ２を算出する順番は上記に限定されない。例えば、第２の総合評価値Ｖ２の算出を一番初めに行ってもよい。また、第１の総合評価値Ｖ１の算出および第２の総合評価値Ｖ２の算出は、同時平行で行われてもよい。
【００９６】  次に、予測ステップＳ５について説明する。
【００９７】  まず、予測部２１５は、図６に示すように、時系列データＤ１、Ｄ２の最新の測定時ｔ２から所定期間Δｔ遡った期間（ｔ１〜ｔ２）の第１の総合評価値Ｖ１の時系列データを近似した第１の近似式Ｆ１を求める。この際、予測部２１５は、求めた第１の近似式Ｆ１の精度を計算する。
【００９８】  次に、予測部２１５は、時系列データＤ１、Ｄ２の最新の測定時ｔ２から所定期間Δｔ遡った期間（ｔ１〜ｔ２）に取得された第２の総合評価値Ｖ２の時系列データを近似した第２の近似式Ｆ２を求める。この際、予測部２１５は、求めた第２の近似式Ｆ２の精度を計算する。
【００９９】  次に、予測部２１５は、第１の近似式Ｆ１および第２の近似式Ｆ２を用いて、第１の総合評価値Ｖ１が閾値に到達する第１のタイミングｔ３、および、第２の総合評価値Ｖ２が閾値に到達する第２のタイミングｔ４を算出する。
【０１００】  なお、予測ステップＳ５は、所定のタイミングで（例えば４日に一回）実施してもよいし、使用者である患者Ｐ、医師Ａ、Ｂのうちの少なくとも一人から総合評価値Ｖ１、Ｖ２の予測要求があったタイミングで実施してもよい。また、第１の近似式Ｆ１および第２の近似式Ｆ２を求める順番は上記に限定されない。例えば、第２の近似式Ｆ２を先に求めてもよい。また、第１の近似式Ｆ１および第２の近似式Ｆ２は、同時平行で求めてもよい。
【０１０１】  次に、報知ステップＳ６について説明する。
【０１０２】  報知部２１６は、使用者が患者Ｐである場合、第１のタイミングｔ３および第２のタイミングｔ４のうち少なくとも早い方のタイミング、および、報知を行う時から早い方のタイミングまでの期間に応じて推奨されるアクションを報知する。そのため、患者Ｐは、予測される将来の心不全の増悪に応じて、適切なアクションをとることができる。
【０１０３】  報知部２１６は、使用者が一般内科医Ｂである場合、第１のタイミングｔ３および第２のタイミングｔ４のうち少なくとも早い方のタイミングを報知するとともに、第１の総合評価値Ｖ１の時系列データ、第２総合評価値Ｖ２の時系列データ、近似式Ｆ１、Ｆ２に基づく近似曲線等をプロットしたグラフ、近似の精度等を報知する。このように、支援システム１０によれば、心不全の専門医Ａと比較して心不全の診察経験の少ない一般内科医Ｂに、患者Ｐの心不全の増悪予測に有効な情報を提供できる。そのため、一般内科医Ｂは、患者Ｐの心不全が大幅に悪化するより早い段階で、患者Ｐの治療を行ったり、患者Ｐに専門医Ａの治療を受けさせることができる。
【０１０４】  報知部２１６は、使用者が心不全の専門医Ａである場合、時系列の各時系列データＤ１、Ｄ２（実測データ）をプロットしたグラフを提供することができる。そのため、心不全の専門医Ａは、患者Ｐの病態を容易に把握し、例えば、患者Ｐを入院させるか否か、左心不全と右心不全のどちらを優先的に治療すべきか等を容易に判断できる。
【０１０５】  なお、報知ステップＳ６は、所定のタイミングで（例えば４日に一回）実施してもよいし、使用者である患者Ｐ、医師Ａ、Ｂのうちの少なくとも一人から総合評価値Ｖ１、Ｖ２の予測要求があったタイミングで実施してもよい。
【０１０６】  以上、本実施形態に係る支援方法について説明したが、支援方法は上記に限定されない。例えば、測定ユニット１００は、患者Ｐが専門医Ａの属する医療機関を退院する退院日から測定を開始しなくてもよい。測定ユニット１００は、患者Ｐが医師Ｂの属する診療所を受診した日から、測定を開始してもよい。この場合は、受診日を測定ユニット１００が測定を開始した日として、各ステップＳ１〜Ｓ６を実行できる。また、ステップＳ１〜Ｓ６は、所定のタイミングで繰り返えし実行されてもよい。
【０１０７】  以上、上記実施形態に係る支援システム１０は、心不全の増悪予測を支援する支援システムである。支援システム１０は、患者Ｐの身体の少なくとも一部のうっ血量の時系列データＤ１、および、前記患者の肢体の血流量の時系列データＤ２を取得するデータ取得部２１１と、うっ血量の時系列データＤ１、および、血流量の時系列データＤ２を用いて、うっ血量および肢体の血流量の程度に応じた総合評価値Ｖ１、Ｖ２を時系列で算出する評価部２１４と、時系列の総合評価値Ｖ１、Ｖ２を用いて、総合評価値Ｖ１、Ｖ２の推移を予測する予測部２１５と、を有する。
【０１０８】  上記支援システム１０によれば、Ｎｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類に即して、患者のうっ血の程度と血流量の程度を総合評価した総合評価値Ｖ１、Ｖ２を算出し、算出した総合評価値を用いて、総合評価値Ｖ１、Ｖ２の推移を予測する。そのため、上記支援システム１０によれば、Ｎｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類に基づいて心不全の増悪予測を支援できる。
【０１０９】  また、うっ血量の時系列データＤ１は、患者の肺うっ血量の時系列データＤ１１および患者の体うっ血量の時系列データＤ１２を含む。評価部２１４は、肺うっ血量および肢体の血流量の程度に応じた第１の総合評価値Ｖ１と、体うっ血量および肢体の血流量の程度に応じた第２の総合評価値Ｖ２と、を時系列で算出する。予測部２１５は、時系列の第１の総合評価値Ｖ１および第２の総合評価値Ｖ２を用いて、第１の総合評価値Ｖ１および第２の総合評価値Ｖ２の推移を予測する。そのため、支援システム１０は、左心不全の増悪および右心不全の増悪の両方の予測を支援できる。
【０１１０】  また、予測部２１５は、総合評価値Ｖ１、Ｖ２が閾値に到達するタイミングｔ３、ｔ４を予測する。支援システム１０は、総合評価値Ｖ１、Ｖ２が閾値Ｖｔｈに到達するタイミングｔ３、ｔ４を使用者に報知する報知部２１６を有する。そのため、使用者は、総合評価値Ｖ１、Ｖ２が閾値Ｖｔｈに到達するタイミングＴ１、Ｔ２を把握できる。
【０１１１】  また、予測部２１５は、第１の総合評価値Ｖ１が閾値Ｖｔｈに到達する第１のタイミングｔ３および第２の総合評価値Ｖ２が閾値Ｖｔｈに到達する第２のタイミングｔ４を予測する。支援システム１０は、第１のタイミングｔ３または第２のタイミングｔ４のうち、早い方のタイミングを使用者に報知する報知部２１６を有する。そのため、使用者は、第１のタイミングｔ３または第２のタイミングｔ４のうち、早い方のタイミングを把握し、左心不全と右心不全のどちらの治療を優先すべきかを容易に把握できる。
【０１１２】  また、報知部２１６は、使用者にタイミングｔ３、ｔ４を報知する時からタイミングｔ３１、ｔ４までの期間に応じて、使用者に推奨されるアクションを報知する。そのため、使用者は、タイミングｔ３１、ｔ４までの期間に応じた適切なアクションをとることができる。
【０１１３】  また、予測部２１５は、時系列の総合評価値Ｖ１、Ｖ２を近似した近似式Ｆ１、Ｆ２を求める。これによって、支援システム１０は、総合評価値Ｖ１、Ｖ２の推移を簡便に予測できる。
【０１１４】  また、支援システム１０は、近似式Ｆ１、Ｆ２の近似の精度の程度を使用者に報知する報知部２１６を有する。そのため、使用者は、支援システム１０の予測結果の妥当性を把握できる。
【０１１５】  また、評価部２１４は、うっ血量の時系列データＤ１を用いてうっ血量の程度に応じたうっ血評価値Ｃ１を算出するとともに、肢体の血流量の時系列データＤ２を用いて肢体の血流量の程度に応じた血流評価値Ｃ２を算出する。予測部２１５は、うっ血評価値Ｃ１および血流評価値Ｃ２を足し合わせた値を総合評価値Ｖ１、Ｖ２として算出する。そのため、支援システム１０は、Ｎｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類に即してうっ血量と血流量を総合的に評価した総合評価値Ｖ１、Ｖ２を用いて、将来の心不全の増悪予測を支援できる。
【０１１６】  また、血流量の時系列データＤ２は、患者Ｐの肢体の温度の時系列データ、および／または、患者の肢体の色の時系列データを含む。そのため、支援システム１０は、患者Ｐの肢体の温度の時系列データ、および／または、患者の肢体の色の時系列データに基づいて、患者Ｐの肢体の血流量を把握できる。
【０１１７】  また、上記実施形態に係る支援方法は、心不全の増悪予測を支援する支援方法である。支援方法は、患者Ｐの身体の少なくとも一部のうっ血量の時系列データＤ１、および、患者の肢体の血流量の時系列データＤ２を取得し、うっ血量の時系列データＤ１、および、血流量の時系列データＤ２を用いて、うっ血量および肢体の血流量の程度に応じた総合評価値Ｖ１、Ｖ２を時系列で算出し、時系列の総合評価値Ｖ１、Ｖ２を用いて、将来の総合評価値Ｖ１、Ｖ２の推移を予測する。
【０１１８】  また、上記実施形態に係る支援プログラムは、心不全の増悪予測を支援する支援プログラムである。支援プログラムは、患者Ｐの身体の少なくとも一部のうっ血量の時系列データＤ１、および、患者の肢体の血流量の時系列データＤ２を取得する手順と、うっ血量の時系列データＤ１、および、血流量の時系列データＤ２を用いて、うっ血量および肢体の血流量の程度に応じた総合評価値Ｖ１、Ｖ２を時系列で算出する手順と、時系列の総合評価値Ｖ１、Ｖ２を用いて、将来の総合評価値Ｖ１、Ｖ２の推移を予測する手順と、を実行する。
【０１１９】  また、上記実施形態に係る記録媒体ＭＤは、上記支援プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【０１２０】  上記支援方法、支援プログラム、および記録媒体ＭＤによれば、Ｎｏｈｒｉａ−Ｓｔｅｖｅｎｓｏｎの分類に基づいて、心不全の増悪予測を行うことができる。
【０１２１】  以上、実施形態を通じて本発明を説明したが、本発明は説明した各構成のみに限定されるものでなく、特許請求の範囲の記載に基づいて適宜変更することが可能である。
【０１２２】  例えば、支援システムにおける各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウェア回路、またはプログラムされたコンピュータのいずれによっても実現してもよい。また、支援プログラムは、インターネットなどのネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。
【０１２３】  また、支援システムは、上記の実施形態のサーバ２００のみによって構成し、患者の身体の少なくとも一部のうっ血量および患者の肢体の血流量に関連するパラメータを測定可能な別の測定装置と組み合わせて使用してもよい（すなわち、支援システムは、測定ユニット１００を備えなくてもよい）。
【０１２４】  また、上記の実施形態では、サーバ２００の各構成は、それぞれ１つの装置として実現されるものとして説明したが、機器の構成はこれに限定されない。たとえば、サーバ２００は、複数のサーバから構成されてもよく、クラウドサーバとして離れた場所に設置された多数のサーバによって仮想的に構成されてもよい。
【０１２５】  また、測定ユニットの制御部のＣＰＵが、データ取得部、評価部、予測部、報知部等として機能してもよい。また、例えば、使用者の操作端末に支援プログラムをインストールし、使用者の操作端末のＣＰＵが、データ取得部、評価部、予測部、報知部等として機能してもよい。
【０１２６】  また、支援システムは、肺うっ血量または体うっ血量のいずれか一方のみの時系列データを取得し、かつ、第１の総合評価値または第２の総合評価値のいずれか一方のみを算出してもよい。また、また、支援システムは、肺うっ血量および体うっ血量の両方の時系列データを取得し、かつ、第１の総合評価値または第２の総合評価値のいずれか一方のみを算出してもよい。
【０１２７】  また、例えば、総合評価値の算出方法は上記に限定されない。例えば、総合評価値は、肺うっ血評価値、体うっ血評価値、および血流評価値を足し合わせた値であってもよい。すなわち、総合評価値は、肺うっ血量、体うっ血量、および、肢体の血流量の程度を総合的に評価した値であってもよい。
【０１２８】  また、時系列データは、総合評価値を算出する前に前処理されなくてもよい。
【０１２９】  また、例えば、予測部は、総合評価値が閾値に到達するタイミングを算出せず、単に総合評価値の近似式を求めるだけでもよい。この場合も、予測部が算出した近似式を用いて、将来の総合評価値の推移を予測することができる。
【０１３０】  また、支援システムは、使用者に予測結果を直接報知しなくてもよい。例えば、支援システムは、予測結果に関する情報を、使用者がアクセス可能なデータベースに保存し、各使用者が閲覧できるようにしてもよい。
【０１３１】  また、支援システムの使用者は、心不全の増悪予測が必要な者であればよく、患者および医師に限定されない。例えば、支援システムの使用者には、看護師、薬剤師等が含まれていてもよい。
【０１３２】  また、支援システムは、上記実施形態のように心不全の専門医と診療所の一般内科医が連携して患者を診察するために用いるものに限定されない。例えば、支援システムは、同一の医療機関に属する複数の専門医（例えば、循環器の専門医と心不全の専門医）が、一の患者を連携して診察するために用いてもよい。この場合、例えば、循環器の専門医は、総合評価値の推移の予測結果に応じて、患者の退院時期等を決定してもよい。また、支援システムは、心不全に一度罹った患者の退院後の経過観察（予後の管理）に用いるものに限定されない。例えば、支援システムは、心不全に罹りうる可能性の高い患者に適用されてもよい。
【０１３３】  本出願は、２０１８年３月２６日に出願された日本国特許出願第２０１８−０５８０６５号に基づいており、その開示内容は、参照により全体として引用されている。
【符号の説明】
【０１３４】１０      支援システム、１００    測定ユニット２１１    データ取得部、２１４    評価部、２１５    推測部、２１６    報知部、Ａ、Ｂ    医師（支援システムの使用者）、Ｄ１      うっ血量の時系列データ、Ｄ１１    肺うっ血の時系列データ、Ｄ１２    体うっ血の時系列データＤ２      肢体の血流量の時系列データ、Ｖ１      第１の総合評価値、Ｖ２      第２の総合評価値、ｔ３      第１のタイミング、ｔ４      第２のタイミング、ＭＤ      記録媒体、Ｐ        患者（支援システムの使用者）。
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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