"患者が使用する複数の機器や部材に力や位置を検知する各種センサを設け、予めその患者の各種動作や行動により得られる前記センサからのセンサデータを蓄積し、この蓄積された前記センサデータを基に、動作モデルを作成して記憶し、前記動作モデルを基に、その後の通常生活時の前記患者の動作から得られる前記センサデータを識別し、その動作状態を判別することを特徴とする患者行動識別方法。前記複数の機器は、少なくとも前記患者が使用する車椅子とベッドであり、前記センサは、前記車椅子やベッドに掛かる荷重や各部材の位置情報を検知するものであり、前記車椅子とベッドの何れかから危険な状態と判断される基準値以上の出力が得られた場合に、その動作状態を前記患者に知らせ、及び/又は前記動作状態を蓄積して後に参照可能とする請求項1記載の患者行動識別方法。前記患者動作の識別は、SVMSupportVectorMachineを用いる請求項1記載の患者行動識別方法。患者が使用する複数の機器や部材に取り付けられ力や位置を検知する複数のセンサと、予めその患者の各種動作や行動により得られる前記センサからのセンサデータを記憶する記憶装置と、前記センサデータを基に前記患者の動作を分類して動作モデルを作成し、この動作モデルを基に前記患者の動作を識別し、その動作状態を送信する処理を行う処理装置を備えたことを特徴とする患者行動検知システム。前記複数の機器は、少なくとも前記患者が使用する車椅子とベッドであり、前記センサは、前記車椅子に設けられた荷重センサと、前記ベッドに設けられた荷重センサ及び力センサであり、前記車椅子とベッドの何れかからの複数の前記センサデータを識別処理して、危険な状態か否かを判断する行動判別処理を行い、その動作状態を前記患者に知らせる処理を行う請求項4記載の患者行動検知システム。前記複数の機器は、無線通信の送受信機を備え、無線通信により前記処理装置と前記センサデータの授受を行う請求項5記載の患者行動検知システム。特許文献1に開示されている患者監視システムは、病院内での監視システムであり在宅患者の事故防止に適用できるものではなかった。また、特許文献2に開示されているように患者が使用する機器にセンサを設けた場合は、患者がその機器から離れた場合を検知するもので、事故が起き得る状態にならないと警報が出ず、結果として、不測の事態が生じてしまうものである。この発明は、上記背景技術に鑑みて成されたもので、患者の行動パターンを検知し蓄積した患者の行動を、事後に医療関係者が見てその行動に危険行動が含まれている場合に、その行動が危険行動に該当することをシステムに学習させるとともに、今後危険行動をとらないように患者に指導することが可能な患者行動識別方法と患者行動検知システムを提供することを目的とする。さらにこの発明は、患者の回復期リハビリ実施中に患者単位の危険行動を学習したシステムにより、在宅化後には患者の危険行動を検知して患者が危険行動をとったときに、警報を出してその危険行動を中止させることが可能な患者行動識別方法と患者行動検知システムを提供することを目的とする。この発明は、患者が使用する複数の機器や部材に力や位置を検知する各種センサを設け、予めその患者の各種動作や行動により得られる前記センサからのセンサデータを蓄積し、この蓄積された前記センサデータを基に、動作モデルを作成して記憶し、前記動作モデルを基に、その後の通常生活時の前記患者の動作から得られる前記センサデータを識別し、その動作状態を判別する患者行動識別方法である。前記複数の機器は、少なくとも前記患者が使用する車椅子とベッドであり、前記センサは、前記車椅子やベッドに掛かる荷重や各部材の位置情報を検知するものであり、前記車椅子とベッドの何れかから危険な状態と判断される基準値以上の出力が得られた場合に、その動作状態を前記患者に知らせ、及び/又は前記動作状態を蓄積して後に参照可能とするものである。前記患者動作の識別は、例えばSVMSupportVectorMachineを用いるものである。またこの発明は、患者が使用する複数の機器や部材に取り付けられ力や位置を検知する複数のセンサと、予めその患者の各種動作や行動により得られる前記センサからのセンサデータを記憶する記憶装置と、前記センサデータを基に前記患者の動作を分類して動作モデルを作成し、この動作モデルを基に前記患者の動作を識別し、その動作状態を送信する処理を行う処理装置を備えた患者行動検知システムである。前記複数の機器は、少なくとも前記患者が使用する車椅子とベッドであり、前記センサは、前記車椅子に設けられた荷重センサと、前記ベッドに設けられた荷重センサ及び力センサであり、前記車椅子とベッドの何れかからの複数の前記センサデータを識別処理して、危険な状態か否かを判断する行動判別処理を行い、その動作状態を前記患者に知らせる処理を行うものである。前記複数の機器は、無線通信の送受信機を備え、無線通信により前記処理装置と前記センサデータの授受を行うものである。この発明の患者行動識別方法と患者行動検知システムは、予めその患者の行動パターンを各種センサにより把握して蓄積し、その患者の危険な行動時に表れるセンサデータの動作モデルを作成し、これを基に、例えば在宅療養時に、上記患者行動を監視して、危険行動が起こる可能性のあるデータが得られた場合には、アラームを鳴らして、患者や周囲の人に警告することが出来る。これにより、在宅療養時等の危険行動による不測の事態や事故を防止することが出来る。特に、行動パターンの分類にSVMを用いることにより、正確な判断が可能となる。以下、この発明の一実施形態の患者行動検知システム10について、図1~図11に基づいて説明する。患者行動検知システム10は、図1に示すように、車椅子12、ベッド14、及びトイレ16の壁に取り付けられた手摺り18に、患者による各機器の使用状態を検出するセンサ類が取り付けられている。先ず、車椅子12には、図2~図5に示すように、背もたれ22の背もたれ部22a内には圧電素子等による圧力分布センサ24が配置され、背もたれ部22aへの患者のもたれ具合を検出可能に設けられている。車椅子12の車輪26に近接したブレーキレバー28の近傍には、車椅子12の車体フレーム30の前方垂直フレーム30aに、フォトインタラプタ等の光学センサ32が取り付けられている。これにより、ブレーキレバー28の揺動動作による、車輪ロック状態とロック解除状態を検出可能としている。車椅子12の足置き部34にも、車体フレーム30から前方に延びた足置きフレーム30bに取り付けられたフォトインタラプタ等の光学センサ32が設けられている。これにより、足置き板34aが水平にされた使用状態と、跳ね上げられた不使用状態とを検出可能としている。光学センサ32は、レバー等の有無の二値状態を検知するものである。さらに車椅子12には、使用者である患者の使用状態における荷重の掛かり方を検知する圧電素子やその他の圧力センサから成る荷重センサ20が設けられている。足置き部34の足置き板34aには、図3に示すように、荷重センサ20が足置き板34aの内部に設けられ、患者が足置き板34aに足を載せた際の荷重を検出可能としている。車椅子12の座面部38には、図4に示すように、車体フレーム30に固定された座面支持構造材40が設けられ、座面38の表面側の座面布38aを支持した座面布保持部材40aと座面支持構造材40の両端部の各間に荷重センサ20が一対ずつ設けられ、患者の着座を検知し、荷重の値を検出可能としている。車椅子12の肘掛け部42には、図5に示すように、肘掛け板42aの裏面の取付板42bと、車体フレーム30側の取付板42cとの間に、一対の荷重センサ20が前後方向端部に取り付けられている。肘掛け板42aの下面と車体フレーム30の上面との間には、ずれ防止用の保持部材44が挿入されている。この実施形態の患者行動検知システム10に用いられるベッド14は、図6,図7に示すように、ベッド14の上面に載置された2枚の上面板52の裏面四隅に荷重センサ20が取り付けられ、患者がベッド14上に居る状態を検出可能としている。ベッド14の手摺り54には、水平部材54aの上面に歪みゲージセンサ50が貼り付けられ、垂直部材54bの周囲2方向にも、歪みゲージセンサ50が貼り付けられている。これにより、ベッド14及び手摺り54に掛かる力を検出可能としている。さらにこの実施形態では、図8に示すように、トイレ16の壁に取り付けられた手摺り18の取付部材18aにも、歪みゲージセンサ50が3箇所に巻き付けられ、手摺り18に掛かる力とその方向を検出可能としている。取付部材18aに巻き付けられた歪みゲージセンサ50は、1本の取付部材18aに対して3本の歪みゲージセンサ50が取り付けられ、上下左右方向の力を検出可能としている。この実施形態の患者行動検知システム10は、図1に示すように、各センサで検出した力の値や部材位置を無線通信を用いて、各種プログラムの処理装置であり記録装置であるパーソナルコンピュータ以下、PCと称す。60に送信可能に設けられている。PC60は、例えばノートパソコン程度の大きさのものを車椅子12に搭載して置くことができる。通信には、既存の短距離無線通信規格のZigbeeやBluetoothを用いることが出来る。また、USB端子を経由した有線によりデータを授受しても良い。例えば車椅子12に設けられたPC60には、通信アダプタが接続され、ベッド14とトイレ16には、送受信機62が据え付けられている。各荷重センサ20の出力は、図示しないアンプを介して荷重に比例した値が出力され、図示しないA/D変換器を介して荷重の値を示すデジタルデータが送受信機62から出力され、PC60へ送られ、後述する所定の処理が処理プログラムにより行われて、荷重データが記憶装置64に記録される。同様に、歪みゲージセンサ50の出力は、図9に示すセンサ回路56を介して、荷重の値が出力される。センサ回路56は、歪みゲージセンサ50をブリッジの一つに配置したブリッジ回路56aを備え、ブリッジ回路56aの一対の出力をアンプ56bに入力して、アンプ56bの出力が、A/D変換と荷重データの記録を行うデータロガー58に出力される。データロガー58に記録された荷重データは、送受信機62を介して、PC60内の記憶装置64に記録される。PC60内の処理は、図1、図10、図11に示すように、車椅子12、ベッド14、及びトイレ16に設けられた各センサにより取得されたセンサデータがPC60に送信され、所定のプログラムによりセンサデータが集約され、集約されたセンサデータに対して、その動作の動作識別処理が行われる。動作識別処理に先立ち、各センサからのデータを集約してその患者の行動パターンの分類の基準となる動作モデルを作成する。動作モデルの作成は、図11aに示すように、その患者の動作の特徴を抽出し、危険な動作か否かを判別するための動作の分類情報を蓄積し、動作モデルの情報を作成し、記憶装置64の動作モデル記憶部64aに記録する。ここで、センサデータの分類処理には、SVMサポートベクターマシンSupportVectorMachineを用いる。SVMは、教師あり学習を用いる識別手法の一つであり、非線形分類問題にも優れた性能を発揮することを特徴とする学習モデルである。そこで、この実施形態の動作分類には、SVMを用いて分類処理を行っている。先ず、図11aに示すように、センサデータを取得するとs1、取得した動作データの動作ラベリングs2と特徴量抽出処理s3を行う。この後、得られたラベルと特徴量データを基に、SVMを用いて、SVM分類による動作モデルを作成するs4。これにより、その患者の動作の各種パターンが分類されて各種の動作モデルが設定される。この動作モデルは、後に例えば患者の動作の識別に用いられる。SVMモデルが作成された後は、図10に示すように、その患者の動作について動作識別処理が行われ、その後その患者の行動について危険か否かの行動判別処理が行われる。また、得られたセンサデータによる各動作の検出値は、記憶装置64内の動作ログ記憶部64bに動作時刻とともに記録される。患者動作に対する動作識別処理は、図11bに示すように、センサデータを取得しs11、センサデータの特徴量の抽出処理を行うs12。抽出した特徴量データをSVM分類処理するs13。このSVM分類処理には、先に作成したSVMモデルを動作モデル記憶部64aから呼び出して用いる。これにより、その患者のセンサデータによる動作識別がなされる。動作識別処理が行われたセンサデータは、行動判別処理が施され、危険な動作であるか否かが判別される。判別には、記憶装置64内の行動ルール記憶部64cに記録された行動ルールが適用される。即ち、検出されたセンサデータが行動ルール記憶部64cの行動ルールに照らして、危険であると判断される場合は、アラーム生成部66からアラーム信号が送信され、その動作が行われている箇所の図示しないアラームが鳴り、患者やその周囲の人はその動作が危険であることを認識することができる。以上説明したように、この実施形態の患者行動識別方法と患者行動検知システム10は、患者の行動パターンを把握して、予めその患者の行動により得られる各センサからのセンサデータにより、その患者の危険な行動時に表れるセンサデータの値を認識し、これを基に、例えば在宅療養時に、上記患者行動を監視して、危険行動が起こる可能性のあるデータが得られた場合には、アラームを鳴らして、患者やその周囲の人に警告を発することが出来る。これにより、在宅療養時等の危険行動による事故を防止することが出来る。特に、行動時に得られるセンサデータのモデル作成や分類にSVMを用いることにより、正確な分類が可能となり、適切な判断が可能となる。なお、この発明の患者行動識別方法と患者行動検知システムは、上記実施形態に限定されるものではなく、センサの設置箇所は適宜選択可能なものであり、療養箇所の廊下等の手摺りや、洗面所に設置しても良く、センサの種類も適宜選択可能なものである。"