CN112740332A - 用于对循环系统的状态的评价进行辅助的评价辅助系统和评价辅助方法 - Google Patents

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CN112740332A CN201980061785.4A CN201980061785A CN112740332A CN 112740332 A CN112740332 A CN 112740332A CN 201980061785 A CN201980061785 A CN 201980061785A CN 112740332 A CN112740332 A CN 112740332A
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Abstract

本发明是由与患者侧终端装置及医疗设施侧终端装置以能够通信的方式连接的评价辅助服务器执行的评价辅助方法。所述方法包括：接收基于受验者的循环系统生物现象的至少两种第一测定数据以及属性与所述第一测定数据的属性不同的至少两种第二测定数据；基于所述第一测定数据和所述第二测定数据，进行用于决定基准值和估计值的数据解析处理；以及输出表示所述基准值和所述估计值的规定的曲线图。进行所述数据解析处理包括：在规定的测定定时接收到所述第一测定数据的情况下，基于接收到的所述第一测定数据来决定所述基准值；以及在所述规定的测定定时后的至少1个以上的测定定时接收到所述第二测定数据的情况下，基于所述基准值和接收到的所述第二测定数据来决定所述估计值。

Description

用于对循环系统的状态的评价进行辅助的评价辅助系统和评 价辅助方法
技术领域
本发明涉及一种用于对循环系统的状态的评价进行辅助的评价辅助系统及其控制方法，特别是涉及一种用于对心功能和/或血液流动的状态的评价进行辅助的心功能/血液流动评价辅助系统及其控制方法。
背景技术
心力衰竭是因心脏循环系统的能力降低而引起的身体不健康的状态。即，心力衰竭典型的状态是由于年龄增长、或心肌梗塞、瓣膜病等原因而使心脏的左心室功能减退，心脏的泵血功能因此而降低，无法再提供体内的组织所需要的血液。心力衰竭一旦发病则容易转成慢性，慢性心力衰竭的患者往往在反复住院和出院的过程中引发病情恶化而导致变成重症。因而，有心力衰竭风险的患者需要在适当的时机到医院接受适当的治疗，另一方面，医生等医疗人员需要定量且经时地准确地掌握像这样的患者的心脏循环系统的状态。例如，作为用于医疗人员诊断心脏循环系统的状态的方法，已知有将与从生物体获得的2个生物体参数有关的数据显示于XY坐标的心功能曲线、Forrester分级。
下述专利文献1公开如下技术：将与通过不同的传感器从生物体同时或在相同的时间区间测定出的2个生物体参数有关的数据自动标绘于XY坐标。具体地说，专利文献1公开一种装置，其具备：第一测定单元，其测定第一生物体参数；第二测定单元，其测定种类与第一生物体参数的种类不同的第二生物体参数；显示单元，其以将第一生物体参数作为X轴且将第二生物体参数作为Y轴的坐标来进行显示；标绘数据生成单元，其基于同时或在相同的时间区间测定出的测定值，来生成标绘数据；以及标绘显示单元，其将标绘数据标绘在该坐标上。
另外，下述专利文献2公开用于对前负荷储备(preload reserve)进行管理并追踪患者的心脏的心肌变力状态(inotropic state)的系统和方法。在专利文献2中，与一次输出量对应地测定出的心音(即“S1”)以及与前负荷水平对应地测定出的心音(即“S3”)以Frank Starling曲线的形式被标绘在曲线图上。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利第5536582号公报
专利文献2：美国专利第8162844号公报
发明内容
发明要解决的问题
上述专利文献所公开的技术均是以具有高级专业技术水平的医疗人员按照临床检查方法来测定患者的心脏循环系统生物现象为前提，能够获得详细地反映出心力衰竭的状态的可能性高的测定值(检查指标)。然而，按照所述的临床检查方法进行测定的装置一般是设置在医院等中的昂贵的装置，因此患者需要到医院进行检查，另外，患者自己不能简单地进行处理。此外，根据临床检查方法的不同，也存在长时间的检查或侵入性的检查，患者的肉体上/精神上的负担不小。
本发明是鉴于上述的问题而完成的，其目的在于提供一种有心脏循环系统风险的患者能够在适当的时机到医院接受适当的治疗、医疗人员能够准确地掌握患者的心脏循环系统的状态的评价辅助系统以及使用该评价辅助系统的评价辅助方法。
更具体地说，本发明的一个目的在于提供如下一种评价辅助系统以及使用该评价辅助系统的评价辅助方法：能够将患者的心脏循环系统的状态可视化来简单且准确地掌握患者的心脏循环系统的状态，基于此还能够简单且准确地掌握患者应来医院的时机。
另外，本发明的一个目的在于提供如下一种评价辅助系统以及使用该评价辅助系统的评价辅助方法：满足准确地掌握患者的心脏循环系统的状态这一要求，并能够通过采用医疗人员以外的人(例如患者或其照顾者(下面称为“患者等”。))自己进行的简易检查方法来减轻患者的负担。
另外，本发明的一个目的在于提供如下一种评价辅助系统以及使用该评价辅助系统的评价辅助方法：提早检测或预测患者的心脏循环系统的状态的恶化的变化倾向，由此能够在适当的时机介入治疗。
并且，本发明的目的在于提供一种能够与有无心脏循环系统疾病无关地在日常的生活中容易地掌握心脏循环系统的状态的评价辅助系统以及使用该评价辅助系统的评价辅助方法。
即，本发明的一个目的在于提供一种例如想要增进健康的普通人能够容易地掌握心脏循环系统的功能的状态(包含功能提高的状态。)的评价辅助系统以及使用该评价辅助系统的评价辅助方法。
用于解决问题的方案
用于解决上述课题的本发明构成为包含下面示出的发明特定事项或者技术特征。
按照某个观点的本发明可以是由与患者侧终端装置及医疗设施侧终端装置以能够通信的方式连接的评价辅助服务器执行的评价辅助方法。所述评价辅助方法可以包括：接收基于受验者的循环系统生物现象的至少两种第一测定数据集以及属性与所述第一测定数据集的属性不同的至少两种第二测定数据集；基于所述第一测定数据集和所述第二测定数据集，进行用于决定基准值和估计值的数据解析处理；以及输出表示所述基准值和所述估计值的规定的曲线图。进行所述数据解析处理可以包括：在第一测定定时接收到所述第一测定数据集的情况下，基于接收到的所述第一测定数据集来决定所述基准值；以及在所述第一测定定时后的至少1个以上的第二测定定时接收到所述第二测定数据集的情况下，基于所述基准值和接收到的所述第二测定数据集来决定所述估计值。由此，只要基于第一测定数据集决定了基准值，就能够基于该基准值和第二测定数据集来决定估计值。
进行所述数据解析处理可以还包括：在接收到所述第一数据集并且接收到所述第二测定数据集的情况下，基于所述第二测定数据集和所述基准值来决定所述估计值。
另外，进行所述数据解析处理可以还包括：基于所述基准值和在所述至少1个以上的第二测定定时接收到的所述第二测定数据集来计算规定的变化度，基于所述规定的变化度来决定所述估计值。
另外，进行所述数据解析处理可以还包括：基于在至少2个以上的所述第二测定定时分别接收到的所述第二测定数据集来计算规定的变化度，基于该规定的变化度和先决定出的所述估计值来决定所述估计值。
另外，进行所述数据解析处理可以是，计算与所述测定定时的间隔相应的权重系数，基于所述权重系数计算所述规定的变化度。即，进行所述数据解析处理可以是，以所述测定定时的间隔越短则使所述权重系数越大的方式计算所述权重系数。
所述规定的变化度可以是基于(i)所述基准值与所述第二测定数据集之差、(ii)所述基准值与所述第二测定数据集之比、以及(iii)所述基准值与所述第二测定数据集之间的变化率中的任一个计算的值。或者，所述规定的变化度可以是基于(iv)在所述至少2个以上的第二定时分别接收到的所述第二测定数据集间的差、(v)在所述至少2个以上的第二定时分别接收到的所述第二测定数据集间的比、以及(vi)在所述至少2个以上的第二定时分别接收到的所述第二测定数据集间的变化率中的任一个计算的值。
另外，进行所述数据解析处理可以还包括：在所述第二测定定时后的新的第一测定定时接收到所述至少两种第一测定数据和所述至少两种第二测定数据的各个数据的情况下，基于接收到的所述至少两种第一测定数据来决定新的所述基准值。
另外，进行所述数据解析处理可以是，基于所述基准值和多个所述估计值，来确定所述受验者的循环系统的状态的变化倾向。
另外，进行所述数据解析处理可以是，基于所述基准值及多个所述估计值与所述规定的曲线图中的象限的关系，来确定所述受验者的循环系统的状态和/或该状态的变化倾向。
另外，进行所述数据解析处理可以是，基于所确定出的所述变化倾向来选择权重系数，基于所述权重系数来决定所述估计值。即，进行所述数据解析处理可以是，在所述变化倾向表示好转的情况下，选择第一权重系数，在所述变化倾向表示恶化的情况下，选择比所述第一权重系数大的第二权重系数。
另外，进行所述数据解析处理可以是，以使包含所述基准值和所述估计值的所述规定的曲线图被显示于计算机画面的方式生成显示数据来作为表示所述受验者的循环系统的状态的数据。
另外，进行所述数据解析处理可以是，基于所述受验者的循环系统的状态的变化倾向来决定视觉显示，以所述视觉显示被显示于所述计算机画面的方式生成所述显示数据。
所述第一测定数据集可以是由第一测定装置按照第一检查方法测定所述受验者的循环系统生物现象而得到的数据。另外，所述第二测定数据集可以是由第二测定装置按照第二检查方法测定所述受验者的循环系统生物现象而得到的数据，该第二检查方法是比第一检查方法简单的方法。
在此，所述第一检查方法可以包括血液生物(标记物检查)、胸部X射线摄影、心脏超声波检查、心脏MRI检查、心脏CT检查、心脏导管检查以及心肺运动负荷试验中的至少任意一个。另外，所述第二检查方法可以至少包括CAB检查，例如一并使用呼吸检查。
所述规定的曲线图可以将与施加于心室的负荷有关的第一种测定数据设为第一坐标轴，将与心脏的输出量有关的第二种测定数据设为第二坐标轴。
另外，按照其它观点的本发明可以是根据规定的检查方法测定出的、基于受验者的循环系统生物现象的测定数据来对受验者的循环系统的状态的评价进行辅助的评价辅助系统。所述评价辅助系统可以具备：接收部，其接收基于受验者的循环系统生物现象的至少两种第一测定数据集以及属性与所述第一测定数据集的属性不同的至少两种第二测定数据集；数据解析部，其基于所述第一测定数据集和所述第二测定数据集，来决定基准值和估计值；以及输出部，其输出表示所述基准值和所述估计值的规定的曲线图。可以是，在规定的测定定时接收到所述第一测定数据集的情况下，所述数据解析部基于接收到的所述第一测定数据集来决定所述基准值。另外，可以是，在所述规定的测定定时后的至少1个以上的测定定时接收到所述第二测定数据集的情况下，所述数据解析部基于所述基准值和接收到的所述第二测定数据集来决定所述估计值。
另外，按照其它观点的本发明可以是一种评价辅助系统，具备：第一接收部，其接收按照规定的临床检查方法测定出的、基于受验者的心脏循环系统生物现象的至少两种临床测定数据；第二接收部，其接收按照比所述规定的临床检查方法简单的规定的简易检查方法测定出的、基于所述受验者的心脏循环系统生物现象的至少两种第二简易测定数据；数据解析部，其基于所述至少两种临床测定数据和所述至少两种简易测定数据中的各个数据，进行用于确定所述受验者的心脏循环系统的状态的处理；以及输出部，其以规定的形式输出表示确定出的所述受验者的心脏循环系统的状态的数据。可以是，所述数据解析部为了确定所述受验者的心脏循环系统的状态，而基于在第一测定定时测定出的所述至少两种临床测定数据中的各个数据，来决定具有与所述至少两种临床测定数据分别关联的坐标轴的规定的曲线图中的实测点，并且事先使基于在所述第一测定定时测定出的所述至少两种简易测定数据中的各个数据的所述规定的曲线图中的坐标点与所述实测点一致，基于在继所述第一测定定时之后的至少一个第二测定定时测定出的所述至少两种简易测定数据和所述实测点，来决定所述规定的曲线图中的估计点。
此外，在本说明书等中，单元并非仅指物理单元，也包含通过软件实现该单元所具有的功能的情况。另外，1个单元所具有的功能可以通过2个以上的物理单元实现，2个以上的单元的功能也可以通过1个物理单元实现。
发明的效果
根据本发明，有心脏循环系统风险的患者能够在适当的时机到医院接受适当的治疗、医疗人员能够准确地掌握患者的心脏循环系统的状态。
另外，根据本发明，能够满足准确地掌握患者的心脏循环系统的状态这一要求，并能够通过采用由患者等进行的简易检查方法来减轻患者的负担。
并且，根据本发明，能够根据患者的心脏循环系统的状态提早检测或预测恶化的变化倾向，由此能够在适当的时机介入治疗。
本发明的其它技术特征、目的以及作用效果或优点将通过参照添附的附图说明的下面的实施方式而变得明确。
附图说明
图1是用于说明本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助系统的一例的图。
图2是示出本发明的一个实施方式所涉及的患者侧终端装置的结构的一例的框图。
图3是示出本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助服务器的结构的一例的框图。
图4是示出本发明的一个实施方式所涉及的患者数据库中的测定数据表的一例的图。
图5表示示出通过本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助系统获得的曲线图的计算机画面的一例。
图6是示出本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助服务器的数据解析部的结构的一例的框图。
图7是示出本发明的一个实施方式所涉及的医疗设施侧终端装置的结构的一例的框图。
图8A是用于说明本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助服务器的数据解析部的处理的流程图。
图8B是用于说明本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助服务器的数据解析部的处理的流程图。
图9表示示出通过本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助系统获得的曲线图的计算机画面的一例。
图10是示出本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助服务器的数据解析部的其它结构的一例的框图。
图11是示出本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助服务器的数据解析部的其它结构的一例的框图。
图12是示出本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助服务器的数据解析部的其它结构的一例的框图。
图13是用于说明本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助系统中的对变化度进行加权的说明的图。
图14是表示示出通过本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助系统获得的曲线图的计算机画面的一例的图。
图15是表示示出通过本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助系统获得的曲线图的计算机画面的一例的图。
图16表示示出通过本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助系统获得的曲线图的计算机画面的一例。
具体实施方式
下面，参照附图来说明本发明的实施方式。其中，下面说明的实施方式只是例示，并非意图排除下面未明确示出的各种变形、技术的应用。本发明能够在不脱离其宗旨的范围内进行各种变形(例如将各实施方式组合等)并实施。另外，在下面的附图的记载中，对相同或类似的部分标注相同或类似的标记来表示。附图是示意性的，并不一定与实际的尺寸、比率等一致。附图相互之间也会包含彼此的尺寸的关系、比率不同的部分。
[第一实施方式]
一般地，通过具有高级专业技术水平的医疗人员基于按照临床检查方法测定出的临床测定值来对受验者(患者)的心脏循环系统的状态(例如心力衰竭的状态等心脏疾病的状态)进行评价。典型的是，临床检查方法使用“急慢性心力衰竭的诊断和治疗指导方针(日本循环器学会)”所记载的检查。更具体地说，优选使用血液检查(生物标记物)、胸部X射线摄影、心脏超声波检查(也称为“心脏超声”。)、心脏图像检查(MRI、CT、核医学检查、PET等)、心脏导管检查以及心肺运动负荷试验等。
另一方面，作为心功能的检查方法之一，已知有CAB(Cardiac AcousticBiomarkers：心脏声学生物标记物)检查。CAB检查是将多个传感器、例如3导联心电图传感器、心音传感器以及3轴加速度传感器穿戴于患者的身体表面并从这些传感器同时测定心电(Electrocardiogram(心电图)：ECG)和心音的检查。此外，关于CAB检查，例如在舛田刚志等、“Ambulatory Recordings of Cardiac AcousticBiomarkers Demonstrate EarlyRecovery of Diastolic Function(心脏声学生物标记物的动态记录显示舒张功能的早期恢复)”(院外で測定したCABが拡張機能の早期回復を表す(院外测定出的CAB表示舒张功能的早期恢复))、Circulation.2018；136：A13572中有记述。
另外，作为心功能的检查方法之一，已知有测定呼吸状态的呼吸检查。具体地说，呼吸检查是测定吸气时和呼气时的胸壁和/或腹壁的运动、鼻腔和/或口腔的气流来将呼吸气的频度、深度数值化的检查。呼吸检查是能够与CAB检查同时进行测定的简易检查。呼吸状态为对心室施加的负荷的指标，因此呼气检查的结果能够如后述那样用于强调或抑制CAB检查的结果。
本发明的发明人对于到目前为止在临床现场并未使用CAB检查本身来最终评价心脏循环系统的状态这一实际情况，发现通过作为临床检查方法之一的例如心脏超声波检查获得的临床测定数据的经时变化与通过CAB检查获得的测定数据(下面称为“CAB测定数据”。)的经时变化之间具有某种相关性，并发现能够利用通过CAB检查等其它简易的检查方法获得的测定数据来补充性地评价原本应利用通过临床检查方法获得的临床测定数据来评价的心脏循环系统的状态。
从所述观点出发，本说明书公开了用于辅助评价的装置、系统、方法、程序以及非暂态地记录有程序的记录介质等所涉及的发明，构成为根据在第一测定定时按照第一检查方法测定出的基于患者的心脏循环系统的生物现象的至少两种第一测定数据，来决定规定的坐标系的曲线图中的实测点(基准点)，并且将该曲线图中的基于在该第一测定定时按照第二检查方法测定出的基于该患者的心脏循环系统的生物现象的至少两种第二测定数据的坐标点(估计点)设定为该基准点的位置，根据该基准点和在继该第一测定定时之后的第二测定定时按照第二检查方法测定出的基于该患者的心脏循环系统的生物现象的至少两种第二测定数据，来决定该曲线图中的估计点。
在此，第一检查方法典型的是由具有高级专业技术水平的医疗人员进行的临床检查方法，另一方面，第二检查方法典型的是由医疗人员以外的人(例如患者等)进行的简易检查方法。简易检查方法例如能够是CAB检查和呼吸检查，但是也可以是与其它的简易检查的组合。其它的简易检查例如有心跳数、血压、体重、胸部阻抗、SpO2、脉搏、身体动作、活动量、睡眠效率、呼吸暂停低通气指数等，能够将这些中的至少一个与CAB检查进行组合。更优选的是，作为与CAB检查的组合，例如列举CAB检查与淤血状态的检查(例如体重、血压以及胸部阻抗等各种淤血关联参数中的至少一个)的组合。作为其它例子，能够存在CAB检查与末梢血液流动的检查(例如血压、SpO2以及脉搏等各种末梢血液流动关联参数中的至少一个)的组合。另外，作为其它例子，能够存在CAB检查与活动检查(例如身体动作及活动量等各种活动关联参数中的至少一个)的组合。并且，作为其它例子，能够存在CAB检查与睡眠时心脏状态的检查(例如睡眠效率及呼吸暂停低通气指数等各种睡眠关联参数中的至少一个)的组合。在下面所示的例子中，作为简易检查方法，仅使用CAB检查，但是并不旨在排除与其它的简易检查(例如呼吸检查)的组合。
第二测定定时例如是经时且离散的多个测定定时，因而，在第二测定定时测定出的数据能够是经时且离散的测定值的序列。另外，第二测定数据典型的是通过比第一测定数据更简单的测定方法获得的数据。另外，本发明能够构成为将标绘该实测点和该多个估计点而得到的曲线图显示于计算机画面。并且，本发明能够构成为基于该估计点和该多个估计点来对患者的心脏循环系统的状态进行诊断或评价，并将该评价的结果呈现给医疗人员和/或患者等。下面，以心力衰竭的状态为例来说明心脏循环系统的状态。
此外，在本发明中，心功能的检查对象者不只是慢性心力衰竭的患者，也能够包含高血压、糖尿病、动脉硬化性疾病等有心力衰竭风险的心力衰竭高危人群(日语：予備軍)。
图1是用于说明本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助系统的一例的框图。如该图所示，本实施方式的评价辅助系统1例如构成为包括以能够经由通信网络10相互通信的方式连接的患者侧终端装置20、医疗设施侧终端装置30以及评价辅助服务器40。另外，评价辅助系统1能够构成为包括使用于临床检查的临床测定装置50。
通信网络10典型地包括基于IP的计算机网络12。在本公开中，计算机网络12是指包括通过相互连接的IP网络构建出的因特网(“the Internet”)的广义概念的网络，但是在本发明中，不限于IP网络，能够应用能够进行节点间通信的所有协议的网络。另外，计算机网络12也可以包括通过未图示的无线基站(例如Wi-Fi基站)构建的无线网络。另外，通信网络10能够包括针对移动电话、智能手机等的运营商网络14。
患者侧终端装置20构成为包括在有心力衰竭风险的患者侧使用的计算设备。在图中，患者侧终端装置20被示出为远离医疗设施侧终端装置30，但是并不排除与医疗设施侧终端装置30在同一医疗设施中使用的方式。患者侧终端装置20例如能够是个人计算机、移动电话、PDA、智能手机、平板电脑以及其它智能设备，但是并不限于这些。患者侧终端装置20典型地构成为具有包括CPU和存储器的控制模块、以及通信模块，但是其硬件结构对于本领域技术人员而言是已知的，因此在此省略。患者侧终端装置20例如能够经由未图示的有线LAN、Wi-Fi网络来与计算机网络12进行通信连接，或者能够经由运营商网络14来与计算机网络12进行通信连接。由此，患者侧终端装置20具有访问通信网络10上的各种节点(例如Web服务器、云服务器)的功能。此外，患者侧终端装置20的一部分或全部例如可以构成为听诊器型设备、手持式设备、背心式设备(日文：ホルタ一型デバイス)、穿戴式设备、贴片式设备、或植入式设备、或者它们的组合。
患者侧终端装置20安装CAB测定应用程序来作为应用程序之一。患者侧终端装置20在由其处理器执行CAB测定应用程序的情况下，控制测定装置22，来收集并接收从测定装置22发送的与CAB测定有关的信号(下面称为“CAB测定信号”。)，将该信号作为测定数据存储到内部的存储器中。患者侧终端装置20利用通信功能访问评价辅助服务器40，将收集到的测定数据上传到评价辅助服务器40。另外，患者侧终端装置20按照来自评价辅助服务器40的推送通知，能够在画面上显示推送通知的内容。此外，作为其它例子，患者侧终端装置20也可以构成为安装浏览器程序，经由该浏览器程序来与评价辅助服务器40进行通信。
本实施方式的患者侧终端装置20构成为包括用于进行CAB检查的测定装置22。测定装置22包括用于观测患者的生物现象(例如心电和心音)的各种传感器(参照图2)。测定装置22例如经由USB线缆、Bluetooth(注册商标)等以能够通信的方式连接于患者侧终端装置20。测定装置22例如按照执行CAB测定应用程序的患者侧终端装置20的控制进行动作，由此将从传感器输出的CAB测定信号发送到患者侧终端装置20。此外，在本公开中，设想了患者侧终端装置20与测定装置22被进行通信连接的典型的方式，但是并不限于此。例如，也可以是如下的方式：在测定装置22将基于CAB测定信号的测定数据保存到可装卸的存储设备(例如USB存储器设备)之后，将该存储设备安装于患者侧终端装置20，患者侧终端装置20从该存储设备读取数据。
评价辅助服务器40是用于提供对患者进行的诊断/评价或医疗的辅助服务的系统，例如能够通过一个以上的通用的计算设备实现。典型的是，评价辅助服务器40能够构成为包括对患者的电子病历等进行管理的患者数据库42。另外，评价辅助服务器40安装用于与患者侧终端装置20进行通信的CAB测定管理程序。评价辅助服务器40例如通过执行CAB测定管理程序，接收从患者侧终端装置20上传的测定数据，将该测定数据保存到患者数据库42，并且基于这种测定数据，能够进行患者的诊断所需要的解析处理。基于测定数据进行解析处理的结果例如被保存到患者数据库42。另外，评价辅助服务器40例如能够安装Web服务器程序等服务器程序。评价辅助服务器40例如响应于来自医疗设施侧终端装置30的请求，将患者数据库42中保存的解析结果发送到医疗设施侧终端装置30。典型的是，评价辅助服务器40例如基于SSL/TSL等安全通信技术，与患者侧终端装置20和/或医疗设施侧终端装置30之间构建通信会话，提供安全的通信。
典型的是，医疗设施侧终端装置30是为了由对患者进行诊断/评价的医疗人员使用而配备在医疗设施中的计算设备，例如能够是个人计算机、移动电话、PDA、智能手机、平板电脑以及其它智能设备，但是并不限于此。典型的是，医疗设施侧终端装置30与患者侧终端装置20同样地构成为具有包括CPU和存储器的控制模块、通信模块，但是其硬件结构对于本领域技术人员而言是已知的，因此在此省略。医疗设施侧终端装置30例如能够经由未图示的有线LAN、Wi-Fi网络来与计算机网络12进行通信连接，或者能够经由运营商网络14来与计算机网络12进行通信连接。由此，医疗设施侧终端装置30能够访问通信网络10上的各种节点(例如Web服务器、云服务器)。在本实施方式中，医疗设施侧终端装置30构成为安装浏览器程序，经由该浏览器程序能够访问评价辅助服务器40。作为其它例子，构成为：在医疗设施侧终端装置30中安装有评价辅助客户端程序，通过评价辅助客户端程序、或者通过与浏览器程序协作，能够访问评价辅助服务器40。
此外，评价辅助服务器40能够构成为与临床测定装置(未图示)以能够通信的方式连接，接收从临床测定装置输出的临床测定数据。或者，评价辅助服务器40也可以构成为经由医疗设施侧终端装置30接收来自临床测定装置的临床测定数据。
图2是示出本发明的一个实施方式所涉及的患者侧终端装置的结构的一例的框图。如该图所示，患者侧终端装置20例如构成为包括测定部210、存储部220、测定控制部230、用户接口部240以及通信控制部250。患者侧终端装置20的这种结构例如能够理解为通过在计算设备的处理器的控制下执行CAB测定应用程序并与上述的各种硬件资源协作来实现的虚拟机。
测定部210是用于实施CAB检查的CAB检查装置，与图1所示的测定装置22对应。测定部210构成为包括多个传感器212、例如3导联心电图传感器、心音传感器以及3轴加速度传感器(下面有时将它们统称为“CAB传感器”。)。在这种CAB传感器212中能够使用已知的传感器。患者等以能够观测患者的心脏循环系统生物现象的方式将CAB传感器212安装于患者的身体表面的规定位置，并使测定装置22工作。由此，测定装置22收集并输出CAB传感器212检测到的与患者的心脏循环系统生物现象对应的CAB测定信号。
存储部220构成为包括能够由患者侧终端装置20的处理器访问的存储器。存储部220例如保存CAB测定应用程序，在执行CAB测定应用程序时对处理器提供工作区。例如，存储部220将基于从测定装置22接收到的CAB测定信号的CAB测定数据存储到存储部220。
测定控制部230对实施CAB检查的患者侧终端装置20和/或测定装置22的动作进行统一控制。测定控制部230例如进行用于将基于从测定装置22接收到的CAB测定信号的CAB测定数据存储到存储部220的控制。测定控制部230例如将CAB测定数据与例如时间戳(测定日期时间)、测定设备识别信息、测定方法等相关联地存储到存储部220。另外，测定控制部230在实施CAB检查的过程中以将测定的进展状况显示于用户接口部240的画面的方式对显示进行控制。另外，测定控制部230控制为从存储部220读出CAB测定数据并输出到通信控制部250以向评价辅助服务器40发送。测定控制部230也可以控制为在紧接着CAB检查结束之后、或在每隔一定间隔安排的发送定时发送CAB测定数据。作为其它例子，测定控制部230经由通信控制部250来响应于来自评价辅助服务器40的发送请求，读出存储部220中存储的CAB测定数据并发送到评价辅助服务器40。
用户接口部240构成为包括用户(患者等)能够交互式地操作患者侧终端装置20和/或测定装置22的设备。用户接口部240例如构成为包括触摸面板。用户按照触摸面板上显示的内容操作触摸面板，测定控制部230接受该操作而执行规定的处理。
图3是示出本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助服务器的结构的一例的框图。如该图所示，评价辅助服务器40例如构成为包括通信控制部420、患者数据库42以及数据解析部410。评价辅助服务器40的这种结构例如能够理解为通过在处理器的控制下执行评价辅助程序并与上述的各种硬件资源协作来实现的虚拟机。评价辅助程序例如能够构成为包括评价辅助主程序、数据库管理程序以及服务器管理程序等多个程序。
通信控制部420是用于与患者侧终端装置20、医疗设施侧终端装置30以及临床测定装置等外部的装置之间发送和接收各种数据的通信接口。另外，通信控制部420能够是患者数据库42的通信接口。作为一例，通信控制部420经由通信网络10从患者侧终端装置20接收CAB测定数据，另一方面，经由通信网络10从临床测定装置50接收临床测定数据。作为其它例子，通信控制部420将通过后述的数据解析部410生成的曲线图构成数据发送到医疗设施侧终端装置30。
另外，通信控制部420例如能够构成为包括防火墙电路(未图示)以保护患者的隐私。防火墙电路例如进行动作使得仅允许将通过执行特定的CAB测定应用程序(例如用户事先登记的程序)获得的来自患者侧终端装置20的测定数据写入到患者数据库42。
患者数据库42是对各患者的电子病历等进行管理的数据库。患者数据库42还对各患者的各种检查或测定的结果(测定数据)进行管理。本公开中的测定数据包含通过设置于医疗设施的临床测定装置50获得的患者的临床测定数据和从患者侧终端装置20上传的CAB测定数据。例如通过使用于临床检查的临床测定装置50来收集临床测定数据，能够将临床测定数据从临床测定装置50经由通信网络10直接保存到患者数据库42中。或者，能够将临床测定数据从医疗设施侧终端装置30经由通信网络10保存到患者数据库42中。在本公开中，该临床测定数据是第一测定数据的一例。患者数据库42将测定数据(即，临床测定数据和CAB测定数据)保持为例如图4所示的测定数据表。如该图所示，测定数据表例如通过按患者包含检查编号、检查日、检查名称以及至少两种测定值的序列的检查记录构成。在本例中，对在相同的测定定时(例如同日)实施的检查赋予相同的检查编号。此外，相同的测定定时包含同日的情况，除此以外还包含在诊断上实质视为1次的测定定时的情况。
返回到图3，数据解析部410基于患者数据库42中保存的患者的测定数据，对患者的心力衰竭的状态进行解析。具体地说，数据解析部410基于测定数据表内的临床测定数据，来决定规定的坐标系的曲线图中的作为基准点的实测点的坐标。曲线图例如是将心脏超声波检查中的左心室流入血流波形与二尖瓣环部速度波形(日语：僧帽弁輪部速度波形)的两个舒张早期波高之比(E/e’)设为X轴、将心系数(Cardiac Index)[ml/m2]设为Y轴的二维坐标平面。另外，数据解析部410基于基准点和CAB测定数据，来决定该曲线图中的估计点。也就是说，估计点是按照CAB测定数据所示的值的相对于基准点的相对的坐标。因此，基于在与临床测定数据的测定定时(检查日)相同的测定定时的CAB测定数据的估计点被设定为与基于该临床测定数据的实测点一致。并且，数据解析部410生成画面构成数据并将画面构成数据发送到医疗设施侧终端装置30，以在医疗设施侧终端装置30的画面上显示标绘实测点和/或估计点而得到的例如图5所示的曲线图。
另外，数据解析部410基于标绘出的实测点和/或估计点的轨迹，来判断患者的心力衰竭的状态的变化倾向(例如好转或恶化)。例如，数据解析部410在判断为基于实测点和/或估计点的轨迹向曲线图的左上方去的情况下，诊断为好转，另一方面，在判断为该轨迹向曲线图的左下方去的情况下，诊断为恶化。作为其它例子，数据解析部410能够构成为通过叠加与心力衰竭的变化倾向相应的权重值来决定最新的估计点。
作为又一其它例子，数据解析部410能够构成为基于实测点和/或估计点的标绘与曲线图中的象限的关系来确定患者的心脏循环系统的状态和/或其变化倾向。例如，数据解析部410在判断为实测点和估计点的标绘在第二象限内的情况下，诊断为良好的状态。或者，在判断为实测点和估计点的标绘从其它象限进入到了第四象限的情况下，诊断为恶化。数据解析部410将表示基于实测点和/或估计点的诊断内容的消息或提醒发送到患者侧终端装置20和/或医疗设施侧终端装置30。或者，数据解析部410也可以生成画面构成数据以在曲线图上显示出表示这种倾向的视觉显示。
图5表示示出通过本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助系统获得的曲线图的计算机画面的一例。即，该图例如是将X轴设为与心脏超声波检查中的左心室流入血流波形与二尖瓣环部速度波形的两个舒张早期波高之比(E/e’)有关的测定数据系列、将Y轴设为与心系数有关的测定数据系列的曲线图，示出某患者的心力衰竭的状态和该状态的倾向。也就是说，越向曲线图的右方去则表示对心室施加的负荷越大，另外，越向曲线图的上方去则表示心脏的输出功能越大。作为其它例子，也可以是将X轴设为与收缩末期容积有关的测定数据系列、将Y轴设为与心输出量有关的测定数据系列的曲线图。收缩末期容积表示对心室施加的负荷的大小，心输出量表示每单位时间由心脏泵出的血液量。或者，也可以为，例如将X轴设为与左心房压力有关的测定数据系列，以及/或者，例如将Y轴设为与一次输出量有关的测定数据系列。另外，在曲线图中，在基于各检查的测定数据的坐标处，例如按时间序列顺序标绘了带编号的节点。在该图中，为了方便，例如基于临床测定数据的实测点用加斜线的节点来表示，基于CAB测定数据的估计点用白色的节点来表示(其中，一部分估计点与实测点一致。)。
在该图中，节点1是基于患者出院时通过临床检查获得的临床测定数据的作为基准点的实测点。另外，在出院时，还实施CAB检查，节点1也是基于CAB测定数据的坐标点。CAB测定数据例如在X轴上是S3的大小，在Y轴上是表示从心电Q波到S2的时间间隔的Q-S2。节点2是基于节点1和通过在出院后经过规定的期间后实施的CAB检查获得的CAB测定数据的估计点，节点3是基于通过进一步在此之后以规定的时间间隔实施的CAB检查获得的CAB测定数据(和最接近的节点)的估计点。节点4是基于通过定期的临床检查获得的临床测定数据的作为新的基准点的实测点，同时也是基于通过CAB检查获得的CAB测定数据的坐标点。此外，在该图中，用两点划线表示出的节点4’是为了容易理解而虚拟地示出了基于最接近的节点(即，节点3)进行了估计的情况下的估计点(也就是说，节点4与节点4’之差为误差。)。另外，节点5是基于节点4和通过CAB检查获得的CAB测定数据的估计点。像这样，在节点5的决定中使用新的基准点，因此估计点的误差被重置或被抑制。此外，节点8’虚拟地示出基于最接近的节点(即，节点7)进行了估计的情况下的估计点。
另外，如该图所示，节点1～4在曲线图中被标绘为向左上方去，这种变化倾向表示好转。节点6～8在曲线图中被标绘为向右下方去，这种变化倾向表示恶化。
此外，在本实施方式中，使用了二维平面曲线图，但是也可以使用表示基于三个或三个以上的坐标轴(测定数据系列)的多维空间的曲线图。另外，也可以使用将多维的坐标轴映射到二维的坐标轴而得到的曲线图。例如，也可以是通过将三种以上的CAB测定数据合并、或者将通过其它检查方法获得的测定数据与其合并来映射到二维平面而得到的曲线图。由此，即使是通过简易检查方法进行的测定，也能够掌握更准确的心力衰竭的状态。像这样的合并能够根据诊断或治疗的目的、使用环境来适当地选择。
另外，例如，曲线图也可以构成为在各节点的附近显示测定日期时间。另外，例如，也可以构成为，在曲线图中通过鼠标光标选择了任一个节点的情况下，显示与该节点相关联的详细的测定数据。
图6是示出本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助服务器的数据解析部的结构的一例的框图。如该图所示，数据解析部410例如构成为包括基准点决定部4110、ΔCAB计算部4120、估计点决定部4130、估计点存储部4140、曲线图生成部4150以及变化倾向判断部4160。
基准点决定部4110基于最新的临床测定数据CL来决定规定的曲线图中的实测点。例如，如果是二维坐标曲线图，则通过属于第一数据系列的临床测定值CL1n在X轴上的位置和属于第二数据系列的临床测定值CL2n在Y轴上的位置来决定实测点。决定出的实测点是用于决定估计点的基准点P_refn。基准点决定部4110将基准点P_refn(实测点)输出到估计点决定部4130和曲线图生成部4150。
ΔCAB计算部4120基于最新的CAB测定数据CABn和例如其前一时间点的CAB测定数据CABn-1来计算变化度ΔCAB。即，变化度ΔCAB是规定的曲线图中的属于第一数据系列的经时的两个CAB测定值之差与属于第二数据系列的经时的两个CAB测定值之差的比(斜率)。在本实施方式中，按照下述的式1计算变化度ΔCAB。
ΔCAB＝(CABn/CABn-1)^α…式1
也就是说，ΔCAB计算部4120用规定的系数α对CABn与CABn-1之比取幂，由此计算ΔCAB。规定的系数α例如是基于各种各样的临床测定数据等决定出的常数。ΔCAB计算部4120将计算出的变化度ΔCAB输出到估计点决定部4130。
作为替代例，如后述的实施方式中说明的那样，可以基于最新的CAB测定数据CABn和在m次前(m为任意的正数)进行了测定的时间点的CAB测定数据CABn-m来计算变化度ΔCAB，或者，也可以基于过去的多个时间点的各个时间点的CAB测定数据来计算变化度ΔCAB。另外，变化度ΔCAB也能够是差或变化率。
估计点决定部4130从估计点存储部4140读出前一个估计点Pn-1，通过将该估计点Pn-1与计算出的变化度ΔCAB相乘来计算最新的估计点Pn。其中，估计点决定部4130在从基准点决定部4110接收到相同的测定定时的基准点P_refn的情况下，为了使最新的估计点Pn与基准点P_refn一致，将基准点P_refn的值代入到最新的估计点Pn。估计点决定部4130将计算出的估计点Pn输出到曲线图生成部4150，并且通过计算出的估计点Pn的值来更新估计点存储部4140的内容。由此，估计点存储部4140的内容作为前一个估计点Pn-1而被使用于下一次的估计点Pn的计算。
曲线图生成部4150通过将从基准点决定部4110输出的实测点和/或从估计点决定部4130输出的估计点标绘为规定的曲线图，来生成规定的曲线图。曲线图生成部4150将所生成的曲线图输出到变化倾向判断部4160。
变化倾向判断部4160基于曲线图上标绘出的实测点和/或估计点的轨迹，来确定心力衰竭的状态的变化倾向(例如好转或恶化)。例如，变化倾向判断部4160基于实测点和/或估计点的标绘来判断患者的心力衰竭的状态的变化倾向。例如，变化倾向判断部4160在判断为基于实测点和/或估计点的标绘向曲线图的左上方去的情况下，诊断为好转，另一方面，在判断为该标绘向曲线图的左下方去的情况下，诊断为恶化。作为其它例子，变化倾向判断部4160构成为通过叠加与心力衰竭的变化倾向相应的权重值来决定最新的估计点。在该情况下，变化倾向判断部4160能够根据是好转还是恶化而叠加不同的权重系数。由此来调节心力衰竭的状态的变化倾向的灵敏度。特别是，例如在具有恶化的倾向的情况下，使用比具有好转的倾向的情况下的权重系数大的权重系数。由此，能够获得进一步强调了恶化的倾向的曲线图。
图7是示出本发明的一个实施方式所涉及的医疗设施侧终端装置的结构的一例的框图。如该图所示，医疗设施侧终端装置30例如构成为包括评价辅助客户端310、用户接口部320、存储部330以及通信控制部340。医疗设施侧终端装置30的这种结构例如能够通过在操作系统的控制下执行治疗辅助应用程序并与各种硬件资源协作来实现。
评价辅助客户端310与评价辅助服务器40进行通信，来向用户(例如医疗人员)提供各种评价辅助服务。存储部330存储用于提供这种服务的客户端程序。例如，评价辅助客户端310向评价辅助服务器40发送用于显示表示患者的心力衰竭的状态的评价结果(下面称为“评价结果”。)的评价结果请求，从评价辅助服务器40接收与评价结果有关的数据(例如显示数据)，将该评价结果显示于用户接口部320。评价结果请求例如能够包含要显示的曲线图的种类、坐标轴(数据系列)、评价结果的显示期间等项目。本实施方式是评价辅助服务器40发送用于显示出曲线图的曲线图构成数据来作为与评价结果有关的数据、评价辅助客户端310基于该数据来在用户接口中进行显示的方式，但是并不限于此，例如，也可以是如下方式：评价辅助服务器40向评价辅助客户端310发送测定数据，评价辅助客户端310基于测定数据生成用于显示曲线图的曲线图构成数据，基于该数据来进行显示。
用户接口部320构成为包括用户能够与评价辅助客户端310交互式地进行操作的设备。用户接口部320典型的是用于显示计算机画面的显示器装置、鼠标以及键盘。在本实施方式中，在评价辅助客户端310的控制下，能够在作为计算机画面而发挥功能的用户接口部320中显示示出实测点和/或估计点的曲线图。作为其它例子，取而代之地显示患者的心脏循环系统的状态的倾向，或者除此以外还能够显示患者的心脏循环系统的状态的倾向。
图8A和图8B是用于说明本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助服务器的数据解析部的处理的流程图。所述处理能够通过评价辅助服务器40的处理器执行评价辅助程序来实现。数据解析部410例如为了响应于来自医疗设施侧终端装置30的评价辅助客户端310的评价结果请求而执行所述处理。评价结果例如能够包含基于按照各种检查方法获得的测定数据决定出的、示出了实测点和/或估计点的规定的坐标系的曲线图。另外，评价结果能够包含与基于实测点和/或估计点决定出的心力衰竭的状态的倾向有关的视觉显示。
如该图8A所示，数据解析部410当接收到评价结果请求时，基于该评价结果的请求选择曲线图和坐标轴的种类(S801)。曲线图例如能够是二维或三维标绘曲线图(散布图)。例如，如果坐标轴是XY曲线图，则如图5所示那样，X轴能够是与E/e’有关的测定数据系列，Y轴能够是与心系数有关的测定数据系列。
接着，数据解析部410参照患者数据库42，基于评价结果请求所示的显示期间，来判断患者的测定数据表中是否存在符合的检查记录(S802)。数据解析部410在判断为存在符合的检查记录的情况下(S802：“是”)，读入符合的同一检查日的检查记录(S803)，判断是否存在临床测定数据(S804)。
数据解析部410在判断为所读入的检查记录中存在与临床测定数据有关的记录的情况下(S804：“是”)，基于所读入的检查记录中的与选择出的坐标轴有关的测定值(即，临床测定值)来决定实测点的坐标(S805)。坐标的决定例如可以使用基于测定值的序列的平均值。
接着，数据解析部410判断所读入的检查记录中是否存在同一检查日的CAB测定数据(S806)。数据解析部410在判断为所读入的检查记录中不存在同一检查日的CAB测定数据的情况下(S806：“否”)，读入下一检查记录，并返回到S802的处理。另一方面，数据解析部410在判断为所读入的检查记录中存在同一检查日的CAB测定数据的情况下(S806：“是”)，为了使基于与选择出的坐标系的坐标轴有关的测定值(即，CAB测定值)的估计点与通过S805的处理决定出的实测点一致，将该实测点的坐标复制为估计点的坐标并将其设为基准点(S807)。之后，数据解析部410读入下一检查记录并返回到S802的处理。
另一方面，数据解析部410在判断为所读入的检查记录中不存在与临床测定数据有关的记录的情况下、即在判断为是CAB测定数据的情况下(S804：“否”)，基于基准点(即，前一估计点)和CAB测定值来决定最新的估计点(S808)。
即，如该图8B所示，数据解析部410基于前一CAB测定值CABn-1和当前的CAB测定值CABn来计算变化度ΔCAB(S809)。在本例中，数据解析部410如上述那样按照式1计算变化度ΔCAB。接着，数据解析部410通过将基准点乘以变化度ΔCAB来决定最新的估计点(S810)。
返回到图8A，数据解析部410判断是否读入了患者的测定数据表中的符合的全部的检查记录(S802)，在判断为读入了符合的全部的检查记录的情况下(S802：“否”)，基于决定出的实测点和估计点的序列来生成曲线图(S811)。接着，数据解析部410根据所生成的曲线图判断实测点和估计点的轨迹的变化倾向(S812)。例如，数据解析部410在判断为基于实测点和/或估计点的标绘向曲线图的左上方去的情况下，诊断为好转，另一方面，在判断为该标绘向曲线图的左下方去的情况下，诊断为恶化。数据解析部410生成表示这种诊断内容的消息。接着，数据解析部410将该消息发送到发送出评价结果请求的评价辅助客户端310(S813)，并结束处理。
例如，某患者在出院时接受临床检查(例如，心脏超声检查)并且接受CAB检查，由此收集临床测定数据和CAB测定数据并保存到患者数据库42。之后，该患者例如在自家或到医院去使用患者侧终端装置20来多次接受CAB检查，由此收集CAB测定数据并保存到患者数据库42。
假设医疗人员例如经由医疗设施侧终端装置30从评价辅助服务器40获知实施了三次CAB检查。在该时间点，当医疗人员操作医疗设施侧终端装置30向评价辅助服务器40发送了评价结果请求时，评价辅助服务器40的数据解析部410基于患者数据库42中保存的测定数据来决定实测点和/或推测点，例如生成显示数据并将显示数据发送到医疗设施侧终端装置30以在医疗设施侧终端装置30的用户接口部320显示如图9的(a)所示的曲线图。在本例中，数据解析部410判断为节点1～4的变化倾向向曲线图的左上方去，例如将表示心力衰竭的状态为好转的意思的视觉显示叠加显示在曲线图中。
另外，患者之后接受临床检查，由此来同样地收集临床测定数据并保存到患者数据库42。并且，之后，该患者同样地接受多次(在本例中为三次)的CAB检查，由此来收集CAB测定数据并保存到患者数据库42。在该时间点，当医疗人员操作医疗设施侧终端装置30向评价辅助服务器40发送了评价结果请求时，评价辅助服务器40的数据解析部410基于患者数据库42中保存的测定数据来决定实测点和/或推测点，例如生成显示数据并将显示数据发送到医疗设施侧终端装置30以在医疗设施侧终端装置30的用户接口部320显示如图9的(b)所示的曲线图。在本例中，数据解析部410判断为节点5～7的变化倾向向曲线图的右下方去，例如将表示心力衰竭的状态为恶化的意思的视觉显示叠加显示在曲线图中。另外，在本例中，说明了医疗人员操作医疗设施侧终端装置30来请求评价结果的方式，但是也可以是评价辅助服务器40定期地提取患者数据库42中保存的患者的测定数据、判断心力衰竭的状态的变化倾向并将变化倾向通知给医疗人员的方式。
如上所述，数据解析部410响应于来自评价辅助客户端310的评价辅助请求，生成表示评价结果的曲线图并发送到评价辅助客户端310。由此，评价辅助客户端310在该用户接口部320显示表示评价结果的曲线图。另外，医疗人员能够基于用户接口部320中显示出的曲线图，准确地掌握患者的心力衰竭的状态。特别是，表示评价结果的曲线图通过CAB测定数据的经时变化来对临床测定数据的经时变化进行补充地示出，即使是减少了临床检查的次数的情况，也能够准确地掌握患者的心力衰竭的状态。即，以能够准确地掌握患者的心力衰竭的状态的限度来减少临床检查的次数。
如以上那样，根据本实施方式，评价辅助服务器40使用通过CAB检查获得的CAB测定数据，来决定取代基于通过临床检查获得的临床测定数据的实测点的、可靠性高的估计点，由此将心力衰竭的状态可视化。因而，在以往在心功能的检查需要每次实施临床检查时，能够将其中的几次检查置换为简单的CAB检查，能够减轻患者的负担。另外，通过比以往少的频度的临床检查能够准确地掌握患者的心力衰竭的状态及其变化倾向，因此能够事先抑制高频度的来往于医院或再次住院。
另外，在决定估计点时，不是直接使用测定数据的绝对值，而是使用测定数据的经时的变化量，因此决定出与基于临床测定数据的实测点的相关性强的估计点，因此能够简单且准确地掌握心力衰竭的状态。
(应用例)
本公开的评价辅助系统1例如能够被应用于心脏康复模型。在所述模型中，慢性心力衰竭患者会在医生和/或理疗师的指导下接受心脏康复。因而，评价辅助系统1经由医疗设施侧终端装置30来对心脏康复的医生和/或理疗师提供作为患者的运动负荷调整的基准的信息。此外，评价辅助系统1不仅能够应用于心脏康复，也能够应用于没有医生和/或理疗师在场的运动疗法等。
即，本例的评价辅助系统1能够构成为还包括运动负荷测定装置(未图示)。运动负荷测定装置是对基于在理疗师在场的情况下施加了运动负荷的患者的生物现象的生物体信号进行测定的装置。运动负荷测定装置根据基于收集到的生物体信号的运动测定数据来计算例如无氧作业阈值(anaerobic threshold：AT)。无氧作业阈值是表示有氧运动与无氧运动的界限的值。运动负荷测定装置将计算出的无氧作业阈值例如经由医疗设施侧终端装置30上传到评价辅助服务器40，评价辅助服务器40将所述的运动测定数据保存到患者数据库42。然后，评价辅助服务器40的数据解析部410基于所获得的无氧作业阈值和上述的临床测定数据，来决定规定的曲线图中的基准点。另外，如后述那样，评价辅助系统1可以构成为使用运动测定数据来决定治疗目标点数据。
[第二实施方式]
本实施方式与CAB测定数据的变化度的计算方法的变形例有关。上述实施方式是基于最新时间点的CAB测定数据及其前一个时间点的CAB测定数据来计算变化度ΔCAB的结构，但是本实施方式的特征在于构成为基于最新时间点的CAB测定数据和在其以前测定出的一个或多个时间点的CAB测定数据来计算变化度ΔCAB。
图10至图12是示出本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助服务器的数据解析部的其它结构的一例的框图。
如图10所示，本实施方式的数据解析部410构成为包括变化度计算部4121，这一点与图6所示的数据解析部410不同。变化度计算部4121将最新时间点的CAB测定数据CABn与在该最新时间点的m次前(m为正数)进行了测定的时间点(下面称为“m次前的时间点”。)的CAB测定数据CABn-m之比计算为变化度ΔCAB_m。变化度ΔCAB_m是规定的曲线图中的属于第一数据系列的经时的两个CAB测定值之差与属于第二数据系列的经时的两个CAB测定值之差的比(斜率)。例如按照下述的式2来计算变化度ΔCAB_m。
ΔCAB_m＝(CABn/CABn-m)^α…式2
即，变化度计算部4121通过用规定的系数α对最新时间点的CAB测定数据CABn与m次前的时间点的CAB测定数据CABn-m之比进行取幂，来计算变化度ΔCAB_m并输出到估计点决定部4131。规定的系数α例如是基于各种各样的临床测定数据等决定出的常数。估计点决定部4131从估计点存储部4141读出估计点Pn-m，并将其与计算出的变化度ΔCAB_m相乘，来计算最新的估计点Pn。
作为其它例子，变化度ΔCAB_m可以使用平均值或中央值进行计算，也可以使用平滑化处理进行计算，并不限于此。例如，按照下述的式3来计算变化度ΔCAB m。
ΔCAB_m＝(∑{(CABn+···+CABn-m)/(m+1)}/CABn-m)^α…式3
另外，如图11所示，本实施方式的数据解析部410可以构成为包括变化度计算部4122。变化度计算部4122基于最新的CAB测定数据CABn与其m次前的时间点的CAB测定数据CABn-m之差来计算变化度ΔCAB_d。按照下述的式4来计算变化度ΔCAB_d。
ΔCAB_d＝α×(CABn-CABn-m)…式4
变化度计算部4122通过将最新的CAB测定数据CABn与m次前的时间点的CAB测定数据CABn-m之差乘以规定的系数α，来计算变化度ΔCAB_d。估计点决定部4132从估计点存储部4142读出m次前的时间点的估计点Pn-m，并将所读出的估计点Pn-m与计算出的变化度ΔCAB_d相加来计算最新的估计点Pn。
变化度ΔCAB_d可以使用平均值或中央值进行计算，也可以使用平滑化处理进行计算，另外，并不限于此。例如，按照下述的式5来计算变化度ΔCAB_d。
ΔCAB_d＝α×(∑{(CABn+···+CABn-m)/(m+1)}-CABn-m)…式5
另外，如图12所示，本实施方式的数据解析部410可以构成为包括变化度计算部4123。变化度计算部4123也可以基于CABn与CABn-m之差d相对于m次前的时间点的CAB测定数据CABn-m之比来计算变化度ACAB_r，使用计算出的变化度ΔCAB_r和m次前的时间点的估计点Pn-m来计算最新的估计点Pn。按照下述的式6来计算变化度ΔCAB_r。
ΔCAB_r＝α×(CABn-CABn-m)/CABn-m…式6
即，变化度计算部4123将CABn-CABn-m相对于CABn-m的比例乘以规定的系数α，由此计算变化度ΔCAB_r。估计点决定部4133从估计点存储部4143读出估计点Pn-m，将所读出的估计点Pn-m加上变化度ΔCAB_r与CABn-m相乘得到的值，由此计算最新的估计点Pn。
或者，变化度ΔCAB_r可以使用平均值或中央值进行计算，也可以使用平滑化处理进行计算，另外，并不限于此。例如，按照下述的式7来计算变化度ΔCAB_r。
ΔCAB_r＝α×(∑{(CABn+···+CABn-m)/(m+1)}-CABn-m)/CABn-m…式7
如以上那样，根据本实施方式，不只是前一测定时间点的CAB测定数据，还能够使用各种各样的测定时间点的CAB测定数据来计算变化度，并且能够制作表示心力衰竭的状态的曲线图。
[第三实施方式]
本实施方式的特征在于，考虑对患者进行测定的定时并不固定的状况，根据测定定时间的间隔(测定间隔)的长度来对变化度ΔCAB进行加权，由此计算估计点。
一般地，心力衰竭往往具有在一定的期间内(例如30日左右)恶化并再次住院的倾向。患者期望定期接受心功能的检查以防恶化，但是并不一定是以固定的间隔接受检查。另一方面，即使患者的心力衰竭的状态的变化倾向相同，也被认为与测定间隔长的情况相比测定间隔短的情况的恶化的倾向更强。因此，本实施方式的评价辅助系统1通过根据测定间隔对变化度进行加权，由此能够提供考虑到经时的变化的曲线图。
在本实施方式中，评价辅助系统1的数据解析部410基于最新的CAB测定数据CABn与其m次前的时间点的CAB测定数据CABn-m之差来计算变化度ΔCAB_dx，y，并且计算对所计算出的变化度ΔCAB_dx，y进行加权得到的变化度ΔCAB’_dx，y。例如按照下述的式8来计算加权得到的变化度ΔCAB’_dx，y。
ΔCAB’_dx，y＝ΔCAB_dx，y/1+Iogb(a)…式8
其中，底数b为作为基准的测定间隔天数，a为实际的测定间隔天数。
此外，在本例中，作为基准的测定间隔天数b设为30天。
数据解析部410接下来基于计算出的变化度ΔCAB’_dx，y和m次前的时间点的估计点坐标(Xn-m，Yn-m)，来计算最新的估计点坐标(Xn，Yn)。在本例中，按照下述的式9和式10来计算最新的估计点坐标(Xn，Yn)。
Xn＝Xn-m+ΔCAB’_dx…式9
Yn＝Yn-m+ΔCAB’_dy…式10
图13是用于说明本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助系统中的对变化度进行加权的说明的图。更具体地说，图13的(a)示出测定间隔天数为1天(即，a＝1)的情况下的估计点的变化倾向，该图的(b)示出测定间隔天数为30天(即，a＝30)的情况下的估计点的变化倾向。另外，在本例中，将ΔCAB_dx设为-5，将ΔCAB_dy设为8。此外，基准测定间隔天数设为30(即，b＝30)。
例如，如该图13的(a)所示，在测定间隔天数为1天的情况下，如下述那样将a＝1代入到式8来计算变化度ΔCAB’_dx，y。
ΔCAB’_dx＝-5/1+Iog30(1)＝-5
ΔCAB’_dy＝8/1+log30(1)＝8
因而，测定间隔天数为1天时的估计点坐标(Xn，Yn)如下述那样使用式9和式10来进行计算。
Xn＝Xn-m-5
Yn＝Yn-m+8
另外，例如，如图13的(b)所示，在测定间隔天数为30天的情况下，成为
ΔCAB’_dx＝-5/1+Iog30(30)＝-2.5
ΔCAB’_dy＝8/1+Iog30(30)＝4。
因而，测定间隔天数为30天时的估计点坐标(Xn，Yn)如下述那样使用式9和式10来进行计算。
Xn＝Xn-m-2.5
Yn＝Yn-m+4
因而，在测定间隔天数的值大的情况下，变化度ΔCAB’_dx，y的值变小，m次前的时间点的估计点坐标(Xn-m，Yn-m)与最新的估计点坐标(Xn，Yn)的距离变小。另一方面，在测定间隔天数的值小的情况下，变化度ΔCAB’_dx，y的值变大，m次前的时间点的估计点坐标(Xn-m，Yn-m)与最新的估计点坐标(Xn，Yn)的距离变大。
数据解析部410基于根据测定间隔进行加权而得到的变化度ΔCAB’_dx，y来计算估计点或估计点坐标，生成画面构成数据并将画面构成数据发送到医疗设施侧终端装置30以在医疗设施侧终端装置30的画面上显示标绘实测点和/或估计点而得到的曲线图。
图14是表示示出通过本发明的一个实施方式所涉及的评价辅助系统获得的曲线图的计算机画面的一例的图。即，与图5同样地，该图例如是将X轴设为与心脏超声波检查中的左心室流入血流波形与二尖瓣环部速度波形的两个舒张早期波高之比(E/e’)有关的测定数据系列、将Y轴设为与心系数有关的测定数据系列的曲线图，示出某患者的心力衰竭的状态和该状态的倾向。评价辅助客户端310与评价辅助服务器40进行通信，基于从数据解析部410发送的评价结果，将所述的曲线图显示在用户接口部320上。
如该图所示，在曲线图中，在各节点的附近显示对患者实施了各种测定的日期时间(测定日期时间)。另外，用户对用户接口部320进行操作，当将鼠标光标叠加于节点时，与该节点相关联的测定数据例如以弹出窗口方式被进行显示。
作为其它例子，也可以如图15的(a)所示那样在曲线图中将测定间隔的天数(例如15天)以与将节点间连接的边缘(例如箭头)进行关联的方式显示。并且，作为其它例子，也可以如图15的(b)所示那样通过边缘的粗细来显示为能够在视觉上区分测定间隔的程度。在该图15的(b)中，在测定时间点的间隔为3天以下的情况下用最粗的箭头表示，在测定间隔为32天以上的情况下用最细的箭头表示。像这样，由于在曲线图上显示与测定间隔有关的信息，因此医疗人员能够还考虑测定间隔的程度来掌握心脏循环系统的状态变化。
[第四实施方式]
本实施方式的评价辅助系统1的特征在于设定心力衰竭患者的治疗的目标点。另外，实施方式的评价辅助系统1的特征在于将作为治疗目标的数据点可视化。
具体地说，本实施方式的评价辅助系统1例如当在心脏康复中测定出与运动负荷相应的心脏状态的变化时，能够发现患者的心脏的极限性能。评价辅助系统1能够根据该心脏的极限性能来设定治疗的目标。
用户(例如医疗人员等)对医疗设施侧终端装置30的用户接口部320进行操作来输入与患者的治疗目标有关的数据(下面称为“目标数据”。)。典型的是，目标数据是表示曲线图中的第二象限内的点或区域的数据。关于目标数据，可以通过指定曲线图上的点来输入，也可以是设为目标的生物体指标数据。医疗设施侧终端装置30将被输入的目标数据发送到评价辅助服务器40。评价辅助服务器40将从医疗设施侧终端装置30发送的目标数据保存到患者数据库42。评价辅助服务器40响应于评价结果请求生成包含目标数据的曲线图构成数据，并向医疗设施侧终端装置30发送该曲线图构成数据。医疗设施侧终端装置30当从评价辅助服务器40接收到曲线图构成数据时，将例如图16所示那样的目标点TP曲线图显示于用户接口部320上。或者，医疗设施侧终端装置30也可以构成为当从用户接口部320接收到目标数据的输入时，在所显示的曲线图上显示目标数据。另外，评价辅助服务器40的数据解析部410基于被输入的目标数据和蓄积的测定数据，来决定曲线图中的直到目标数据为止的预测轨迹。
如以上那样，根据本实施方式，通过决定患者的治疗目标并在曲线图中可视化为目标点，由此能够在之后的治疗中进行到达目标的到达确认。
上述的实施方式是用于说明本发明的例示，并非仅将本发明限定于这些实施方式的宗旨。本发明只要不脱离其宗旨，则能够以各种方式来实施。
例如，在本说明书所公开的方法中，只要其结果不产生矛盾，也可以并行地或者按不同的顺序实施步骤、动作或功能。所说明的步骤、动作以及功能仅作为例子提供，一些步骤、动作以及功能在不脱离发明的宗旨的范围内能够省略，也可以通过相互结合成为一个，还可以追加其它的步骤、动作或功能。
另外，在本说明书中，公开了各种实施方式，但是能够将一个实施方式中的特定的特征(技术事项)适当地改进并追加到其它实施方式中、或者与该其它实施方式中的特定的特征进行置换，这种方式也包含于本发明的宗旨。
产业上的可利用性
本发明能够广泛地利用于使用了用于对心脏循环系统的状态进行诊断或评价的计算机的诊断/评价辅助/康复技术的领域。
附图标记说明
1：评价辅助系统；10：通信网络；12：计算机网络；14：运营商网络；20：患者侧终端装置；22：测定装置；210：测定部；212：CAB传感器；220：存储部；230：测定控制部；240：用户接口部；250：通信控制部；30：医疗设施侧终端装置；310：评价辅助客户端；320：用户接口部；330：存储部；340：通信控制部；40：评价辅助服务器；42：患者数据库；410：数据解析部；4110：基准点决定部；4120：ΔCAB计算部；4130：估计点决定部；4140：估计点存储部；4150：曲线图生成部；4160：变化倾向判断部；420：通信控制部；50：临床测定装置。

Claims (19)

1.一种评价辅助方法，由评价辅助服务器执行该评价辅助方法，该评价辅助服务器与患者侧终端装置及医疗设施侧终端装置以能够通信的方式连接，所述评价辅助方法包括：
接收基于受验者的循环系统生物现象的至少两种第一测定数据集以及属性与所述第一测定数据集的属性不同的至少两种第二测定数据集；
基于所述第一测定数据集和所述第二测定数据集，进行用于决定基准值和估计值的数据解析处理；以及
输出表示所述基准值和所述估计值的规定的曲线图，
进行所述数据解析处理包括：
在第一测定定时接收到所述第一测定数据集的情况下，基于接收到的所述第一测定数据集来决定所述基准值；以及
在所述第一测定定时后的至少1个以上的第二测定定时接收到所述第二测定数据集的情况下，基于所述基准值和接收到的所述第二测定数据集来决定所述估计值。
2.根据权利要求1所述的评价辅助方法，其中，
进行所述数据解析处理还包括：在接收到所述第一数据集并且接收到所述第二测定数据集的情况下，基于所述第二测定数据集和所述基准值来决定所述估计值。
3.根据权利要求1或2所述的评价辅助方法，其中，
进行所述数据解析处理还包括：基于所述基准值和在所述至少1个以上的第二测定定时接收到的所述第二测定数据集来计算规定的变化度，基于所述规定的变化度来决定所述估计值。
4.根据权利要求3所述的评价辅助方法，其中，
进行所述数据解析处理还包括：基于在至少2个以上的所述第二测定定时分别接收到的所述第二测定数据集来计算规定的变化度，基于该规定的变化度和先决定出的所述估计值来决定所述估计值。
5.根据权利要求3所述的评价辅助方法，其中，
进行所述数据解析处理是，计算与所述测定定时的间隔相应的权重系数，基于所述权重系数计算所述规定的变化度。
6.根据权利要求5所述的评价辅助方法，其中，
进行所述数据解析处理是，以所述测定定时的间隔越短则使所述权重系数越大的方式计算所述权重系数。
7.根据权利要求3至6中的任一项所述的评价辅助方法，其中，
所述规定的变化度是基于所述基准值与所述第二测定数据集之差、所述基准值与所述第二测定数据集之比、以及所述基准值与所述第二测定数据集之间的变化率中的任一个计算的值。
8.根据权利要求3至6中的任一项所述的评价辅助方法，其中，
所述规定的变化度是基于在所述至少2个以上的第二定时分别接收到的所述第二测定数据集间的差、在所述至少2个以上的第二定时分别接收到的所述第二测定数据集间的比、以及在所述至少2个以上的第二定时分别接收到的所述第二测定数据集间的变化率中的任一个计算的值。
9.根据权利要求1至8中的任一项所述的评价辅助方法，其中，
进行所述数据解析处理还包括：在所述第二测定定时后的新的第一测定定时接收到所述至少两种第一测定数据和所述至少两种第二测定数据的各个数据的情况下，基于接收到的所述至少两种第一测定数据来决定新的所述基准值。
10.根据权利要求3至6中的任一项所述的评价辅助方法，其中，
进行所述数据解析处理是，基于所述基准值和多个所述估计值，来确定所述受验者的循环系统的状态的变化倾向。
11.根据权利要求10所述的评价辅助方法，其中，
进行所述数据解析处理是，基于所述基准值及多个所述估计值与所述规定的曲线图中的象限的关系，来确定所述受验者的循环系统的状态和/或该状态的变化倾向。
12.根据权利要求11所述的评价辅助方法，其中，
进行所述数据解析处理是，基于所确定出的所述变化倾向来选择权重系数，基于所述权重系数来决定所述估计值。
13.根据权利要求12所述的评价辅助方法，其中，
进行所述数据解析处理是，在所述变化倾向表示好转的情况下，选择第一权重系数，在所述变化倾向表示恶化的情况下，选择比所述第一权重系数大的第二权重系数。
14.根据权利要求1至10中的任一项所述的评价辅助方法，其中，
进行所述数据解析处理是，以使包含所述基准值和所述估计值的所述规定的曲线图被显示于计算机画面的方式生成显示数据来作为表示所述受验者的循环系统的状态的数据。
15.根据权利要求14所述的评价辅助方法，其中，
进行所述数据解析处理是，基于所述受验者的循环系统的状态的变化倾向来决定视觉显示，以使所述视觉显示被显示于所述计算机画面的方式生成所述显示数据。
16.根据权利要求1至15中的任一项所述的评价辅助方法，其中，
所述第一测定数据集是由第一测定装置按照第一检查方法测定所述受验者的循环系统生物现象而得到的数据，
所述第二测定数据集是由第二测定装置按照第二检查方法测定所述受验者的循环系统生物现象而得到的数据，该第二检查方法是比第一检查方法简单的方法。
17.根据权利要求16所述的评价辅助方法，其中，
所述第一检查方法包括血液检查(生物标记物)、胸部X射线摄影、心脏超声波检查、心脏MRI检查、心脏CT检查、心脏导管检查以及心肺运动负荷试验中的至少任意一个，
所述第二检查方法至少包括CAB检查。
18.根据权利要求1至17中的任一项所述的评价辅助方法，其中，
所述规定的曲线图将与施加于心室的负荷有关的第一种测定数据设为第一坐标轴，将与心脏的输出量有关的第二种测定数据设为第二坐标轴。
19.一种评价辅助系统，具备：
接收部，其接收基于受验者的循环系统生物现象的至少两种第一测定数据集以及属性与所述第一测定数据集的属性不同的至少两种第二测定数据集；
数据解析部，其基于所述第一测定数据集和所述第二测定数据集，来决定基准值和估计值；以及
输出部，其输出表示所述基准值和所述估计值的规定的曲线图，
其中，在规定的测定定时接收到所述第一测定数据集的情况下，所述数据解析部基于接收到的所述第一测定数据集来决定所述基准值，
在所述规定的测定定时后的至少1个以上的测定定时接收到所述第二测定数据集的情况下，所述数据解析部基于所述基准值和接收到的所述第二测定数据集来决定所述估计值。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020185556A1 (en) * 2019-03-08 2020-09-17 Musara Mubayiwa Cornelious Adaptive interactive medical training program with virtual patients
JP7461805B2 (ja) * 2020-06-15 2024-04-04 日本光電工業株式会社 循環動態解析装置、および循環動態解析プログラム

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006230679A (ja) * 2005-02-24 2006-09-07 Toshiba Corp 健康管理装置
CN102355855A (zh) * 2009-02-20 2012-02-15 欧姆龙健康医疗事业株式会社 生体信息测定装置、生体信息测定方法及体成分测定装置
WO2014102964A1 (ja) * 2012-12-27 2014-07-03 Ushiroda Shinichi 胸郭インピーダンスに基づく心房細動や、洞不整脈の心機能グラフ作成・解析方法
CN107408144A (zh) * 2014-11-14 2017-11-28 Zoll医疗公司 医疗先兆事件估计
WO2018008666A1 (ja) * 2016-07-07 2018-01-11 国立研究開発法人産業技術総合研究所 生理状態判定装置、生理状態判定方法、生理状態判定装置用プログラムおよび、生理状態判定システム
JP2018005726A (ja) * 2016-07-06 2018-01-11 オムロンヘルスケア株式会社 リスク分析システム及びリスク分析方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS51111336A (en) 1975-03-26 1976-10-01 Dainippon Screen Mfg Co Ltd Apparatus for film feed control to the automatic developer
US7585279B2 (en) 2005-07-26 2009-09-08 Cardiac Pacemakers, Inc. Managing preload reserve by tracking the ventricular operating point with heart sounds
US20170004260A1 (en) * 2012-08-16 2017-01-05 Ginger.io, Inc. Method for providing health therapeutic interventions to a user
WO2016049285A1 (en) * 2014-09-25 2016-03-31 Aedio, Inc. Systems and methods for digital predictive disease exacerbation and pre-emptive treatment
JP6741025B2 (ja) * 2016-01-07 2020-08-19 株式会社ニデック Ｏｃｔ信号処理装置、およびｏｃｔ信号処理プログラム
IL255255A0 (en) * 2017-10-25 2017-12-31 Optimata Ltd A system and method for predicting the effect of medical treatment

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006230679A (ja) * 2005-02-24 2006-09-07 Toshiba Corp 健康管理装置
CN102355855A (zh) * 2009-02-20 2012-02-15 欧姆龙健康医疗事业株式会社 生体信息测定装置、生体信息测定方法及体成分测定装置
WO2014102964A1 (ja) * 2012-12-27 2014-07-03 Ushiroda Shinichi 胸郭インピーダンスに基づく心房細動や、洞不整脈の心機能グラフ作成・解析方法
CN107408144A (zh) * 2014-11-14 2017-11-28 Zoll医疗公司 医疗先兆事件估计
JP2018005726A (ja) * 2016-07-06 2018-01-11 オムロンヘルスケア株式会社 リスク分析システム及びリスク分析方法
WO2018008666A1 (ja) * 2016-07-07 2018-01-11 国立研究開発法人産業技術総合研究所 生理状態判定装置、生理状態判定方法、生理状態判定装置用プログラムおよび、生理状態判定システム

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