CN115397484A - 血液净化系统、控制方法、控制程序、学习装置以及学习方法 - Google Patents

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Abstract

提供一种能够更适当地实施血液净化的血液净化系统等。血液净化系统具有：供含有血液或滤液的液体流动的线；血浆分离设备，其从线中流动的血液中分离出血浆成分；因子分离设备，其从血浆成分中分离出成为病因的因子成分；检测部，其检测与线中流动的血液有关的血液信息；液体控制机构，其基于控制参数来控制线内的液体的流动；参数获取部，其向学习模型输入所检测出的血液信息，来获取从学习模型输出的控制参数，所述学习模型是进行了学习以使得在被输入了规定的血液信息的情况下输出规定的控制参数的学习模型；以及控制部，其基于获取到的控制参数来控制液体控制机构。

Description

血液净化系统、控制方法、控制程序、学习装置以及学习方法
技术领域
本公开涉及一种血液净化系统、控制方法、控制程序、学习装置以及学习方法。
背景技术
在设置于医院等医疗设施内的透析室中设置多个透析等时使用的血液净化系统，血液净化系统构成为在该透析室内对大量的患者实施血液净化。在该透析室内，设置有存储与血液净化有关的患者的管理数据(患者的体重、血压等)的服务器(中央管理单元)，将该管理数据发送到各个血液净化系统，并使血液净化装置显示该管理数据。
例如，在患者进行透析时，首先用体重计、血压计测定透析前的体重和血压等，将透析前的体重和血压等发送到中央管理单元，并将其作为患者的固有信息进行存储。中央管理单元基于该患者的固有信息，通过基于规定的运算式的运算来求出该患者的条件，通过将所求出的条件发送到血液净化系统，来针对每位患者进行最佳的血液净化。
例如，专利文献1中公开了一种在医院等医疗现场中的透析室设置有多个监视装置的血液净化系统。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2012-249748号公报
发明内容
在血液净化系统中，谋求更适当地实施血液的净化。
血液净化系统、控制方法、控制程序、学习装置以及学习方法的目的在于能够更适当地实施血液的净化。
实施方式所涉及的血液净化系统具有：供含有血液或滤液的液体流动的线；血浆分离设备，其从线中流动的血液中分离出血浆成分；因子分离设备，其从血浆成分中分离出成为病因的因子成分；检测部，其检测与线中流动的血液有关的血液信息；液体控制机构，其基于控制参数来控制线内的液体的流动；参数获取部，其向学习模型输入由检测部检测出的血液信息，来获取从学习模型输出的控制参数，学习模型是进行了学习以是的在被输入了规定的血液信息的情况下输出规定的控制参数的学习模型；以及控制部，其基于参数获取部获取到的控制参数，来控制液体控制机构，其中，血液信息包括血液的湍流的程度、血液的涡度、心脏杂音的程度、血液压力、血液压力的压力损失、血浆压力、滤液压力、血液流量、血浆流量、滤液流量、血浆分离设备的污垢(fouling)、因子分离设备的污垢、血液中的血细胞比容值、滤液中的白蛋白浓度、溶血的程度以及与线连接的患者的血压中的至少一者。
在实施方式所涉及的血液净化系统中，优选的是，学习模型具有以血液信息为状态、并且以基于控制参数的控制为行为的行为价值函数，基于血液信息的变化越小则被设定得越大的报酬来更新行为价值函数。
在实施方式所涉及的血液净化系统中，优选的是，液体控制机构包括对血液向规定的方向施加磁场的磁力调整器、用于控制线内的液体的流动的泵或者对线施加阻力的阻力赋予部件，控制参数包括磁力调整器施加的磁场的强度、泵的驱动量以及阻力赋予部件施加的阻力的大小中的至少一者。
在实施方式所涉及的血液净化系统中，优选的是，还具有存储部，存储部将学习模型与血浆分离设备的产品数据、同线中流动的血液有关的数据、血液净化系统的清除率(clearance)数据、致病物质去除量或抗血栓性相关联地进行存储。
在实施方式所涉及的血液净化系统中，优选的是，还具有生成部，生成部根据在基于特定的控制参数控制液体控制机构之前和之后由检测部检测出的血液信息、以及特定的控制参数，来生成学习模型。
在实施方式所涉及的血液净化系统中，优选的是，血液净化系统是体外循环血液净化系统。
在实施方式所涉及的血液净化系统中，优选的是，血液净化系统实施基于双重滤过血浆置换疗法的单采术。
实施方式所涉及的控制方法是血液净化系统的控制方法，血液净化系统具有：供含有血液或滤液的液体流动的线；血浆分离设备，其从线中流动的血液中分离出血浆成分；因子分离设备，其从血浆成分中分离出成为病因的因子成分；检测部，其检测与线中流动的血液有关的血液信息；以及液体控制机构，其基于控制参数来控制线内的液体的流动，控制方法包括以下处理：向学习模型输入由检测部检测出的血液信息，来获取从学习模型输出的控制参数，学习模式是进行了学习以使得在被输入了规定的血液信息的情况下输出规定的控制参数的学习模型；以及基于所获取到的控制参数来控制液体控制机构，其中，血液信息包括血液的湍流的程度、血液的涡度、心脏杂音的程度、血液压力、血液压力的压力损失、血浆压力、滤液压力、血液流量、血浆流量、滤液流量、血浆分离设备的污垢、因子分离设备的污垢、血液中的血细胞比容值、滤液中的白蛋白浓度、溶血的程度以及与线连接的患者的血压中的至少一者。
实施方式所涉及的控制程序是血液净化系统中包括的计算机的控制程序，血液净化系统具有：供含有血液或滤液的液体流动的线；血浆分离设备，其从线中流动的血液中分离出血浆成分；因子分离设备，其从血浆成分中分离出成为病因的因子成分；检测部，其检测与线中流动的血液有关的血液信息；以及液体控制机构，其基于控制参数来控制线内的液体的流动，控制程序使计算机执行以下处理：向学习模型输入由检测部检测出的血液信息，来获取从学习模型输出的控制参数，学习模型是进行了学习以使得在被输入了规定的血液信息的情况下输出规定的控制参数的学习模型；以及基于所获取到的控制参数来控制液体控制机构，其中，血液信息包括血液的湍流的程度、血液的涡度、心脏杂音的程度、血液压力、血液压力的压力损失、血浆压力、滤液压力、血液流量、血浆流量、滤液流量、血浆分离设备的污垢、因子分离设备的污垢、血液中的血细胞比容值、滤液中的白蛋白浓度、溶血的程度以及与线连接的患者的血压中的至少一者。
实施方式所涉及的学习装置具有：数据获取部，其获取血液净化系统中的、控制参数同与在供含有血液或滤液的液体流动的线中流动的血液有关的血液信息的多个组合，其中，血液净化系统具有：上述的线；血浆分离设备，其从线中流动的血液中分离出血浆成分；因子分离设备，其从血浆成分中分离出成为病因的因子成分；检测部，其检测上述的血液信息；以及液体控制机构，其基于控制参数来控制线内的液体的流动；生成部，其使用数据获取部获取到的组合，来生成进行了学习以使得在被输入了规定的血液信息的情况下输出规定的控制参数的学习模型；以及输出控制部，其输出与学习模型有关的信息，其中，血液信息包括血液的湍流的程度、血液的涡度、心脏杂音的程度、血液压力、血液压力的压力损失、血浆压力、滤液压力、血液流量、血浆流量、滤液流量、血浆分离设备的污垢、因子分离设备的污垢、血液中的血细胞比容值、滤液中的白蛋白浓度、溶血的程度以及与线连接的患者的血压中的至少一者。
在实施方式所涉及的学习装置中，优选的是，还具有用于与多个血液净化系统进行通信的通信部，数据获取部通过经由通信部从多个血液净化系统接收组合，来获取该组合。
在实施方式所涉及的学习装置中，优选的是，数据获取部通过获取基于特定的控制参数来控制液体控制机构并在基于特定的控制参数控制液体控制机构之前和之后由检测部检测出的血液信息，来获取组合。
实施方式所涉及的学习方法包括以下步骤：计算机获取血液净化系统中的、控制参数同与在供含有血液或滤液的液体流动的线中流动的血液有关的血液信息的多个组合，其中，血液净化系统具有：上述的线；血浆分离设备，其从线中流动的血液中分离出血浆成分；因子分离设备，其从血浆成分中分离出成为病因的因子成分；检测部，其检测上述的血液信息；以及液体控制机构，其基于控制参数来控制线内的液体的流动；计算机使用所获取到的组合，来生成进行了学习以使得在被输入了规定的血液信息的情况下输出规定的控制参数的学习模型；以及计算机输出与学习模型有关的信息，其中，血液信息包括血液的湍流的程度、血液的涡度、心脏杂音的程度、血液压力、血液压力的压力损失、血浆压力、滤液压力、血液流量、血浆流量、滤液流量、血浆分离设备的污垢、因子分离设备的污垢、血液中的血细胞比容值、滤液中的白蛋白浓度、溶血的程度以及与线连接的患者的血压中的至少一者。
实施方式所涉及的控制程序是计算机的控制程序，使计算机执行以下处理：获取血液净化系统中的、控制参数同与在供含有血液或滤液的液体流动的线中流动的血液有关的血液信息的多个组合，其中，血液净化系统具有：上述的线；血浆分离设备，其从线中流动的血液中分离出血浆成分；因子分离设备，其从血浆成分中分离出成为病因的因子成分；检测部，其检测上述的血液信息；以及液体控制机构，其基于控制参数来控制线内的液体的流动；使用所获取到的组合，来生成进行了学习以使得在被输入了规定的血液信息的情况下输出规定的控制参数的学习模型；以及输出与学习模型有关的信息，其中，血液信息包括血液的湍流的程度、血液的涡度、心脏杂音的程度、血液压力、血液压力的压力损失、血浆压力、滤液压力、血液流量、血浆流量、滤液流量、血浆分离设备的污垢、因子分离设备的污垢、血液中的血细胞比容值、滤液中的白蛋白浓度、溶血的程度以及与线连接的患者的血压中的至少一者。
血液净化系统、控制方法、控制程序、学习装置以及学习方法能够更适当地实施血液的净化。
本发明的目的和效果能够通过使用特别是在权利要求书中指出的构成要素及组合而被识别并且被获得。上述的一般性的说明及后述的详细说明这两者仅用于例示和说明，并不是对权利要求书中记载的本发明进行限制。
附图说明
图1是示出实施方式所涉及的管理系统100的概要结构的图。
图2是示出血液净化单元14的示意图。
图3是示出血液净化系统40的概要结构的图。
图4是示出结果表553的数据结构的一例的示意图。
图5是示出服务器80的概要结构的图。
图6是示出控制装置50的学习处理的动作的例子的流程图。
图7是示出控制装置50的控制处理的动作的例子的流程图。
图8是示出服务器80的学习处理的动作的例子的流程图。
图9是示出其它血液净化单元14-2的示意图。
具体实施方式
下面，参照附图来说明实施方式的一个方面所涉及的血液净化系统、控制方法、控制程序、学习装置以及学习方法。但是，本发明的技术范围不限定于这些实施方式，需要留意权利要求书中记载的发明及其等同物所涉及的方面。
图1是示出实施方式所涉及的管理系统100的概要结构的图。
如图1所述，管理系统100具有服务器80以及一个或多个血液净化系统40等。各血液净化系统40与服务器80以能够经由网络70相互进行通信的方式连接。各血液净化系统40为体外循环血液净化系统。各血液净化系统40实施基于双重滤过血浆置换疗法(DFPP：Double Filtration Plasma pheresis)的单采术。各血液净化系统40具有血液净化单元14和控制装置50等。网络70是互联网或局域网等有线网络。网络70也可以是无线LAN(LocalArea Network：局域网)等无线网络。
图2是示出血液净化系统40中包括的血液净化单元14的示意图。
如图2所示，血液净化单元14具有血浆分离设备1、输血线3、回血线4、血液泵5、因子分离设备7、血浆线8、血浆送液泵9、滤液线10、滤液泵11、磁力调整器16、血流检测器17、血细胞比容值检测器18、白蛋白浓度检测器19、第一压力计21～23、第二压力计25、第三压力计26、第一流量计28、29、第二流量计30、第三流量计31、配管系统33、33’、(三通)阀34、34’、配管系统35、35’以及夹具36等。血液净化单元14是在临床环境中为了利用血浆分离设备1而使用的。血液净化单元14实施以去除分子量大的病因或病因关联物质为目的的双重滤过血浆置换疗法。
输血线3、回血线4、血浆线8、滤液线10以及配管系统33、33’是供含有血液或滤液的液体流动的线的一例，是血液回路。作为输血线3、回血线4、血浆线8、滤液线10以及配管系统33、33’，例如能够利用聚氯乙烯制的软管。作为输血线3和回血线4，例如能够利用具有在其内部收容的液体的合计容量为约150ml的长度和径的软管。作为输血线3、回血线4、血浆线8、滤液线10以及配管系统33、33’，也可以利用其它部件。
配管系统33是血液回路，具有从患者(动物或人)进行采血的采血部33a。配管系统33’是血液回路，具有向患者进行返血的返血部33b。输血线3用于经由血液泵5向血浆分离设备1输送从采血部33a流出的血液。回血线4用于向返血部33b输送从血浆分离设备1流出的血液。血浆线8连接于血浆分离设备1的血浆出口侧端口1b，用于经由血浆送液泵9向因子分离设备7输送从血浆出口侧端口1b流出的滤液(含有血浆成分的液体)。滤液线10连接于因子分离设备7，用于经由滤液泵11向回血线4输送从因子分离设备7流出的滤液。
血浆分离设备1从在各线中流动的血液中分离出血浆成分和细胞成分。血浆分离设备1具有血浆出口侧端口1a、血浆出口侧端口1b、血液入口侧端口1c、血液出口侧端口1d以及中空膜体1e等。血液入口侧端口1c是从患者流出的血液的流入口。中空膜体1e是将很多中空纤维膜束在一起构成的，该中空纤维膜使从血液入口侧端口1c流入的血液通过。血液出口侧端口1d是通过了中空膜体1e的血液向器外流出的流出口。血浆出口侧端口1a、1b是通过中空膜体1e被进行了过滤后透过到中空膜体1e的外侧的滤液向器外流出的流出口。血浆出口侧端口1a是备用的端口。通过中空膜体1e进行过滤而分离出的血浆成分被从血浆出口侧端口1a或1b排出，细胞成分浓厚的血液被从血液出口侧端口1d排出。作为血浆分离设备1，能够利用公称孔径为0.3μm、内径为350μm、膜厚为50μm、膜面积为0.5m2的聚乙烯中空纤维膜的血浆分离设备(“膜型血浆分离器(plasmaflo)OP-05”旭化成医疗株式会社制)。
因子分离设备7从所分离出的血浆成分中分离出成为病因的因子成分。因子分离设备7具有滤液出口侧端口7a、滤液出口侧端口7b、血浆出口侧端口7c、血浆入口侧端口7d以及中空膜体7e等。血浆入口侧端口7d是从血浆分离设备1的血浆出口侧端口1b流出的滤液的流入口。中空膜体7e是将很多中空纤维膜束在一起构成的，该中空纤维膜使从血浆入口侧端口7d流入的滤液通过。作为中空膜体7e，也可以使用吸附微珠。血浆出口侧端口7c是通过了中空膜体7e的成为病因的因子成分向器外流出的流出口。滤液出口侧端口7a、7b是通过中空膜体7e而被进行了过滤后的滤液向器外流出的流出口。滤液出口侧端口7b是备用的端口。在图2中，滤液线10连接于滤液出口侧端口7a，但是为了有效利用因子分离设备7内包括的中空膜体或吸附微珠，更优选的是，滤液线10连接于滤液出口侧端口7b。作为因子分离设备7，例如能够利用费森尤斯医疗用品(Fresenius Medical Care)公司制的MONET(注册商标)。
血液泵5设置于输血线3，用于控制输血线3内的血液的流动。血浆送液泵9设置于血浆线8，用于控制血浆线8内的血浆的流动。滤液泵11设置于滤液线10，用于控制滤液线10内的滤液的流动。血液泵5、血浆送液泵9以及滤液泵11各自被设置为能够按照控制装置50进行的控制而变更驱动量(输出量)。作为血液泵5、血浆送液泵9以及滤液泵11，例如能够利用滚柱泵。作为血液泵5、血浆送液泵9以及滤液泵11，也可以利用其它公知的泵。
磁力调整器16以将血浆分离设备1的规定位置包围的方式设置，用于对血浆分离设备1内的血液向规定的方向施加磁场。此外，磁力调整器16也可以是，以将输血线3、回血线4或与血液净化单元14连接的患者的身体的规定位置包围的方式设置，对输血线3、回血线4或患者的体内的血液向规定的方向施加磁场。磁力调整器16具有环状磁体，在环状磁体内部的区域内向与血流的方向平行或相反的方向施加单向磁场。磁力调整器16被设置为能够按照控制装置50进行的控制而变更所施加的磁场的强度。磁场的强度被设定为对于在施加磁场的位置使血液的粘度降低规定量和/或将血流中的湍流抑制规定量而言充分的强度。作为磁力调整器16，例如能够利用电磁体、永磁体或超导磁体等。
磁力调整器16用于抑制血球成分在血浆分离设备1中的堵塞，能够抑制血浆分离设备1的压力上升，同时能够降低血流的粘度和血液的湍流。由此，血液净化单元14能够使患者的血压降低，改善高血压症，能够减轻心脏杂音的产生。如果磁力调整器16的单向磁场的强度低于0.01特斯拉，则对红血球的磁力效果低。另一方面，超过100特斯拉的磁力调整器16的处理较难，有高额的倾向。因此，磁力调整器16的单向磁场的强度优选为0.01特斯拉以上且100特斯拉以下，更优选为1特斯拉以上且10特斯拉以下。
血液泵5、血浆送液泵9、滤液泵11以及磁力调整器16是控制血液净化单元14的各线内的液体的流动的液体控制机构的一例。
血流检测器17设置于血浆分离设备1的规定位置，用于检测血浆分离设备1内的血流的方向、速度和/或速度分布。此外，血流检测器17也可以是，设置于输血线3、回血线4或与血液净化单元14连接的患者的身体的规定位置，检测输血线3、回血线4或患者的体内的血流的方向、速度和/或速度分布。作为血流检测器17，例如能够利用声科(SuperSonicImagine)公司制的超声波图像诊断装置Aixplorer等。血液净化单元14能够利用血流检测器17来短时间且高精度地检测出血流异常。
血细胞比容值检测器18设置于回血线4，用于测定回血线4内的血液中的血细胞比容值。血细胞比容值是表示血液的浓度的指标，用红血球在全血中所占的容积率表示。此外，为了确认从血浆分离设备1透过的血浆的透过量是否存在异常，优选的是，血细胞比容值检测器18设置在血液出口侧端口1d的附近。另一方面，为了确认向血液净化单元14流入的血液中的血细胞比容值与从血液净化单元14流出的血液中的血细胞比容值之差，优选的是，血细胞比容值检测器18分别设置在输血线3的采血部33a与第一压力计23之间的位置、以及回血线4的第一流量计29与返血部33b之间的位置。作为血细胞比容值检测器18，例如能够利用诺瓦生物医学(NOVA(注册商标)BIOMEDICAL)公司制的Stat Strip(注册商标)Hb/Hct。
白蛋白浓度检测器19设置于滤液线10，用于测定滤液线10内的滤液中的白蛋白浓度。作为白蛋白浓度检测器19，例如能够利用生化分析装置(富士胶片株式会社制的DRI-CHEM NX700)。
第一压力计23设置在输血线3上的、采血部33a与血液泵5之间的位置，用于测定输血线3内的血液压力。第一压力计21设置在输血线3上的、血液泵5与血浆分离设备1之间的位置，用于测定输血线3内的血液压力。第一压力计22设置在回血线4上的、血浆分离设备1与返血部33b之间的位置，用于测定回血线4内的血液压力。第一压力计21和第一压力计22能够始终测定血浆分离设备1的输入压力和输出压力，能够利用第一压力计21和第一压力计22测定血浆分离设备1的血液压力的压力损失。第二压力计25设置于血浆线8，用于测定血浆线8内的血浆压力。第三压力计26设置于滤液线10，用于测定滤液线10内的滤液压力。作为第一压力计21～23、第二压力计25以及第三压力计26，例如能够利用半导体压电电阻扩散压力传感器等公知的水压计。
第一流量计28设置于输血线3，用于测定输血线3内的血液流量。第一流量计29设置于回血线4，用于测定回血线4内的血液流量。第二流量计30设置于血浆线8，用于测定血浆线8内的血浆流量。第三流量计31设置于滤液线10，用于测定滤液线10内的滤液流量。能够利用第一流量计28、29、第二流量计30、第三流量计31判定通过各线内的泵等控制的各线内的流量是否为设定范围内的流量。作为第一流量计28、29、第二流量计30以及第三流量计31，例如能够利用科氏力质量流量计、电磁质量流量计、超声波质量流量计等公知的流量计。
血流检测器17、血细胞比容值检测器18、白蛋白浓度检测器19、第一压力计21～23、第二压力计25、第三压力计26、第一流量计28、29、第二流量计30以及第三流量计31是检测与血液净化单元14的各线中流动的血液有关的血液信息的检测部的一例。
在临床环境中的血液净化单元14中也可以包括抗凝药注入器、气泡探测机、警报功能等。另外，血液净化系统40为了安全地使用，优选具备发电装置、电池，使得在灾害时或发生停电时也能够工作。
经由采血部33a从患者流出的血液经过输血线3通过血液泵5而被输送到血浆分离设备1。被输送到血浆分离设备1的血液从血液入口侧端口1c流入到中空膜体1e，并从血液出口侧端口1d向回血线4流出。另一方面，通过中空膜体1e被进行了过滤后的滤液从血浆出口侧端口1b流出，经过血浆线8通过血浆送液泵9而被输送到因子分离设备7。被输送到因子分离设备7的滤液从血浆入口侧端口7d流入到中空膜体7e来被分离出成为病因的因子成分后从血浆出口侧端口7c向器外流出。另一方面，通过中空膜体7e而被进行了过滤后的滤液从滤液出口侧端口7a流出，经过滤液线10通过血浆送液泵9而被输送到回血线4。从血液出口侧端口1d流出到回血线4的血液以及从滤液出口侧端口7a输送到回血线4的滤液经由返血部33b返回到患者。
图3是示出血液净化系统40的概要结构的图。
血液净化系统40的血液净化单元14除了具有上述的结构以外，还具有驱动装置15、心电图测定器41、溶血测定器42、脉搏计43、血压计44以及血流计45等。
驱动装置15包括一个或多个马达，按照来自控制装置50的控制信号来驱动血液泵5、血浆送液泵9以及滤液泵11，从而控制血液净化单元14的各线内的液体的流动。
心电图测定器41能够被佩戴在与血液净化单元14连接的患者，用于测定该患者的心电图(心率波形)，并输出所测定出的心电图。作为心电图测定器41，例如能够利用苹果手表(Apple Watch，系列4、5、6)等佩戴型心电图测定设备。苹果手表(系列4、5、6)具有晶体和电极，与心电图应用程序连动地记录与第I诱导心电图类似的心电图。也可以是，心电图测定器41始终检测心律，在检测出存在心房纤颤(AFib)的征候的不规则的心律的情况下，进行该意思的通知。
溶血测定器42连接于与血液净化单元14连接的患者，用于测定该患者的溶血的程度。溶血意味着血液细胞的破坏，尤其意味着红血球的破坏。作为溶血测定器42，能够利用市场上出售的所有透析用监视装置(例如，东丽株式会社(東レ社)制的TR-3300M)中组装的漏血检测器。
脉搏计43和血压计44分别能够佩戴于与血液净化单元14连接的患者，用于测定该患者的脉搏和血压。血流计45连接于与血液净化单元14连接的患者，用于测定该患者的循环血流量。作为脉搏计43、血压计44以及血流计45，能够利用公知的测定器。
控制装置50是学习装置的一例，是个人计算机等信息处理装置。控制装置50具有输入装置51、显示装置52、第一通信装置53、接口装置54、第一存储装置55以及第一处理装置56等。输入装置51、显示装置52、第一通信装置53、接口装置54、第一存储装置55以及第一处理装置56经由CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)总线等相互连接。
输入装置51具有触摸面板式的输入设备或键盘、鼠标等输入设备、以及从输入设备获取信号的接口电路，输出与使用者的输入操作相应的操作信号。
显示装置52具有包括液晶、有机EL(Electro-Luminescence：电致发光)等的显示器以及向显示器输出图像数据的接口电路，将图像数据显示于显示器。
第一通信装置53是通信部的一例。第一通信装置53具有遵照TCP/IP(Transmission Control Protocol(传输控制协议)/Internet Protocol(互联网协议))等通信协议的有线通信接口电路。第一通信装置53遵照以太网(注册商标)等通信标准来与网络70进行通信连接。第一通信装置53将经由网络70从服务器80接收到的数据发送到第一处理装置56，将从第一处理装置56接收到的数据经由网络70发送到服务器80。此外，也可以是，第一通信装置53具有用于发送接收无线信号的天线以及遵照无线LAN等通信协议的无线通信接口电路，第一通信装置53遵照无线LAN等通信标准来与网络70进行通信连接。
接口装置54具有遵循USB(Universal Serial Bus：通用串行总线)等串行总线的接口电路。接口装置54与血液净化单元14所具有的驱动装置15、磁力调整器16、血流检测器17、血细胞比容值检测器18、白蛋白浓度检测器19、第一压力计21～23、第二压力计25、第三压力计26、第一流量计28、29、第二流量计30、第三流量计31、心电图测定器41、溶血测定器42、脉搏计43、血压计44及血流计45等连接，被设置为能够与所连接的各装置进行通信。接口装置54将从所连接的各装置接收到的数据发送到第一处理装置56，将从第一处理装置56接收到的数据发送到所连接的各装置。此外，接口装置54也可以是，具有遵循蓝牙(Bluetooth)等近距离无线通信标准的接口电路，通过无线来与血液净化单元14所具有的各部进行通信连接。
第一存储装置55是存储部的一例。第一存储装置55具有RAM(Random AccessMemory：随机存取存储器)、ROM(Read Only Memory：只读存储器)等存储器装置、硬盘等固定盘装置、或者软盘、光盘等可搬用的存储装置等。另外，第一存储装置55中存储有控制装置50的各种处理中用到的计算机程序、数据库、表等。计算机程序也可以是使用公知的安装程序等来从计算机可读的便携型记录介质被安装到第一存储装置55。便携型记录介质例如是CD-ROM(compact disc read only memory：光盘只读存储器)、DVD-ROM(digitalversatile disc read only memory：数字多功能光盘只读存储器)等。也可以从规定的服务器等安装计算机程序。
第一存储装置55中存储有学习模型551、产品数据552以及结果表553等作为数据。学习模型551是用于控制血液净化单元14中的血液的流动的模型。学习模型551是由第一处理装置56生成的，或者是从服务器80接收的。产品数据552是与血液净化单元14有关的数据，表示由血浆分离设备1分离血浆成分、细胞成分的分离性能(过滤性能)或由因子分离设备7分离因子成分的分离性能(过滤性能)等。产品数据552是由使用者使用输入装置51预先设定的。结果表553中针对每次由血液净化系统40进行的血液净化存储血液净化的结果。关于结果表553的详情，在后面叙述。
第一处理装置56基于预先存储在第一存储装置55中的程序来进行动作。第一处理装置56例如是CPU。作为第一处理装置56，也可以使用DSP(digital signal processor：数字信号处理器)、LSI(large scale integration：大规模集成电路)、ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit：专用集成电路)、FPGA(Field-Programmable Gate Array：现场可编程门阵列)等。第一处理装置56与输入装置51、显示装置52、第一通信装置53、接口装置54及第一存储装置55等连接，对各装置进行控制。第一处理装置56生成学习模型551，并且使用所生成的学习模型551来控制血液净化单元14中的血液的流动。
第一处理装置56读取第一存储装置55中存储的计算机程序，按照所读取出的计算机程序来进行动作。由此，第一处理装置56作为第一数据获取部561、第一生成部562、第一输出控制部563、参数获取部564以及控制部565发挥功能。第一数据获取部561、第一生成部562以及第一输出控制部563分别是数据获取部、生成部以及输出控制部的一例。
图4是示出结果表553的数据结构的一例的示意图。
在结果表553中，针对每次由血液净化系统40进行的血液净化，将识别序号(测定ID)、学习模型、患者数据、产品数据、血液数据、清除率数据、致病物质去除量以及抗血栓性等相关联地进行存储。学习模型是在血液净化中使用的学习模型551。也可以存储作为学习模型在血液净化中使用的学习模型551的识别信息或保存地址等。患者数据是被进行了血液净化的患者的姓名、身高、体重等与患者有关的数据。产品数据是由使用者预先设定的产品数据552。
血液数据是与血液净化单元14的各线中流动的血液有关的数据，包括血液净化前的患者的脉搏、血压、循环血流量、血液中的血细胞比容值或溶血的程度等。清除率数据是与通过血液净化系统40进行净化后的血液有关的数据，包括血液净化后的患者的脉搏、血压、循环血流量、血液中的血细胞比容值、溶血的程度等。清除率数据也可以还包括在血液净化中测定出的血液压力、血液压力的压力损失、血浆压力、滤液压力、血液流量、血浆流量、滤液流量或滤液中的白蛋白浓度等。致病物质去除量是通过血液净化单元14去除掉的致病物质的量。抗血栓性是凝血系统活化抑制能力，是通过血液净化单元14而被净化后的血液中形成的血栓的程度。
图5是示出服务器80的概要结构的图。
服务器80是控制装置50的上级计算机，是学习装置的一例。服务器80具有第二通信装置81、第二存储装置82以及第二处理装置83等。第二通信装置81、第二存储装置82以及第二处理装置83经由CPU总线等相互连接。
第二通信装置81是用于与多个血液净化系统40进行通信的通信部的一例。第二通信装置81具有遵照TCP/IP等通信协议的有线通信接口电路。第二通信装置81遵照以太网(注册商标)等通信标准来与网络70进行通信连接。第二通信装置81将经由网络70从控制装置50接收到的数据发送到第二处理装置83，将从第二处理装置83接收到的数据经由网络70发送到控制装置50。此外，也可以是，第二通信装置81具有用于发送接收无线信号的天线以及遵照无线LAN等通信协议的无线通信接口电路，第二通信装置81遵照无线LAN等通信标准来与网络70进行通信连接。
第二存储装置82具有RAM、ROM等存储器装置、硬盘等固定盘装置、或者软盘、光盘等可搬用的存储装置等。另外，第二存储装置82中存储有服务器80的各种处理中用到的计算机程序、数据库、表等。计算机程序也可以是使用公知的安装程序等来从例如CD-ROM、DVD-ROM等计算机可读的便携型记录介质被安装到第二存储装置82。也可以从规定的服务器等安装计算机程序。
第二存储装置82中存储有学习模型821等作为数据。学习模型821是由第二处理装置83生成的，或者是从控制装置50接收的。
第二处理装置83基于预先存储在第二存储装置82中的程序来进行动作。第二处理装置83例如是CPU。作为第二处理装置83，也可以使用DSP、LSI、ASIC、FPGA等。第二处理装置83与第二通信装置81及第二存储装置82等连接，对各装置进行控制。第二通信装置81生成学习模型821，并将所生成的学习模型821发送到各控制装置50。
第二处理装置83读取第二存储装置82中存储的计算机程序，按照所读取出的计算机程序来进行动作。由此，第二处理装置83作为第二数据获取部831、第二生成部832以及第二输出控制部833发挥功能。
图6是示出控制装置50的学习处理的动作的例子的流程图。
下面，参照图6所示的流程图来说明控制装置50的学习处理的动作的例子。此外，下面说明的动作的流程是基于预先存储在第一存储装置55中的程序主要由第一处理装置56与控制装置50的各要素协作地执行的。
首先，第一数据获取部561获取与血液净化单元14的各线中流动的血液有关的血液信息(步骤S101)。血液信息包括血液的湍流的程度、血液的涡度、心脏杂音的程度、血液压力、血液压力的压力损失、血浆压力、滤液压力、血液流量、血浆流量、滤液流量、血浆分离设备1的污垢、因子分离设备7的污垢、血液中的血细胞比容值、滤液中的白蛋白浓度、或者患者的溶血的程度、脉搏、血压或循环血流量。血液信息包括上述的各参数中的一个或多个。
第一数据获取部561经由接口装置54从血流检测器17获取血液净化单元14内的血流的方向、速度和/或速度分布，并基于所获取到的各信息来计算血液的湍流的程度和血液的涡度。第一数据获取部561例如针对由血流检测器17检测出的每个血流计算雷诺数，根据所计算出的雷诺数是否为规定阈值以上，来判定各血流为湍流还是为层流。第一数据获取部561计算为湍流的血流的数量相对于由血流检测器17检测出的全部的血流的数量的比率作为湍流的程度。另外，第一数据获取部561基于从血流检测器17获取到的血流的方向和速度来计算血流的速度矢量，计算所计算出的速度矢量形成的矢量场的旋转作为涡度。涡度是表现流的旋转的状态的量。
第一数据获取部561经由接口装置54从心电图测定器41获取与血液净化单元14连接的患者的心电图，基于所获取到的心电图来计算心脏杂音的程度。心脏杂音是与心脏的跳动不协调而打乱了音律的心脏的杂音。心脏的杂音是在血液在心脏阀或心脏附近的血管中流动时(阀的开闭时)等发出的具有特征性的异常音。异常音主要是由于心脏阀的缺陷而产生的。第一数据获取部561计算在所获取到的心电图所示的心律中暗示心房纤颤的不规则的心律的发生比率作为心脏杂音的程度。例如，控制装置50将心房纤颤的心律的波形图案预先存储在第一存储装置55中。第一数据获取部561利用公知的图案匹配技术，来在获取到的心电图所示的心律内检测与心房纤颤的心律类似的波形。或者，第一数据获取部561在获取到的心电图所示的心律内检测与各R波对应的P波，基于P波的消失数来检测暗示心房纤颤的心律的发生。
第一数据获取部561经由接口装置54从第一压力计21～23获取血液压力。另外，第一数据获取部561计算从自第一压力计21获取到的血液压力减去自第一压力计22获取到的血液压力所得到的值作为血液压力的压力损失。另外，第一数据获取部561经由接口装置54从第二压力计25和第三压力计26分别获取血浆压力和滤液压力。另外，第一数据获取部561经由接口装置54从第一流量计28、29、第二流量计30以及第三流量计31分别获取血液流量、血浆流量以及滤液流量。
另外，第一数据获取部561根据从第二流量计30获取到的血浆流量，来计算从血液净化单元14开始运转起到当前为止的每单位时间的血浆分离设备1的滤液量。第一数据获取部561计算当前的、从第二压力计25获取到的血浆压力与从第一压力计21获取到的血液压力的压力差。第一数据获取部561计算将从所计算出的滤液量除以所计算出的压力差而得到的值进一步除以单位时间所得到的值作为血浆分离设备1的污垢。同样地，第一数据获取部561根据从第三流量计31获取到的滤液流量，来计算从血液净化单元14开始运转起到当前为止的每单位时间的因子分离设备7的滤液量。第一数据获取部561计算当前的、从第三压力计26获取到的滤液压力与从第二压力计25获取到的血浆压力的压力差。第一数据获取部561计算将从所计算出的滤液量除以所计算出的压力差而得到的值进一步除以单位时间所得到的值作为因子分离设备7的污垢。
第一数据获取部561经由接口装置54从血细胞比容值检测器18获取血液中的血细胞比容值。另外，第一数据获取部561经由接口装置54从白蛋白浓度检测器19获取滤液中的白蛋白浓度。另外，第一数据获取部561经由接口装置54从溶血测定器42、脉搏计43、血压计44以及血流计45分别获取与血液净化单元14连接的患者的溶血的程度、脉搏、血压以及循环血流量。
接着，第一数据获取部561获取与血液净化单元14中的液体的流动有关的控制参数(步骤S102)。控制参数包括由磁力调整器16对血液向规定的方向施加的磁场的强度、或者血液泵5、血浆送液泵9或滤液泵11的驱动量。控制参数包括上述的各参数中的一个或多个。
例如，控制装置50事先针对每个类别的控制参数在第一存储装置55中存储能够使用的各种各样的值，第一数据获取部561通过依次读出第一存储装置55中存储的值来获取控制参数。此外，第一数据获取部561也可以通过针对每个类别的控制参数使得在能够使用的值的范围内产生随机值来获取控制参数。另外，控制装置50还可以事先针对每个类别的控制参数在第一存储装置55中存储各控制参数的最佳值，第一数据获取部561通过使得相对于该最佳值变化微小量来获取控制参数。
接着，第一数据获取部561基于所获取到的控制参数来控制磁力调整器16，或者借助驱动装置15来控制血液泵5、血浆送液泵9或滤液泵11(步骤S103)。
接着，第一数据获取部561与步骤S101的处理同样地获取血液信息(步骤S104)。这样，第一数据获取部561基于在步骤S102中获取到的控制参数来控制血液净化单元14的液体控制机构，获取在基于该控制参数控制液体控制机构之前和之后由检测部检测出的血液信息。由此，第一数据获取部561获取血液信息与控制参数的组合。
接着，第一生成部562基于第一数据获取部561获取到的血液信息，来设定学习模型551中的报酬(步骤S105)。
血液净化系统40中使用的学习模型551例如是通过强化学习进行学习的学习模型。学习模型551是通过作为强化学习的例如Q学习进行学习的学习模型。学习模型551具有将血液净化单元14作为环境、将控制装置50作为代理、将血液信息作为状态、将基于控制参数对液体控制机构的控制作为行为来决定基于各控制参数的控制的价值的行为价值函数。上述的各血液信息是通过变更上述的各控制参数而变化的物理量。即，各血液信息与各控制参数之间存在相关关系，第一生成部562能够生成能够决定与血液净化单元14的状态相应的适当的控制参数的学习模型551。
在Q学习中，将环境的状态s和在该状态s下选择的行为a作为独立变量，来学习表示在状态s下选择了行为a的情况下的行为的价值的行为价值函数Q(s，a)。在Q学习中，在状态s与行为a的相关性未知的状态下开始进行学习，通过重复在任意的状态s下选择各种行为a的反复试验，行为价值函数Q被反复更新。另外，在Q学习中，构成为在某个状态s下选择了某个行为a的情况下获得报酬r，并且以选择能够获得更高的报酬r的行为a的方式学习行为价值函数Q。如下面的式子那样表示行为价值函数Q的更新式。
[数1]
Figure BDA0003871206530000191
在上述式子中，st和at分别是时刻t时的状态和行为，状态根据行为at而从st变化为st+1。rt+1是通过状态从st变化为st+1而获得的报酬。maxQ这一项是指在时刻t+1时进行了使得成为最大的价值Q(在时刻t时这样认为)的行为a时的Q。α和γ分别是学习系数和折扣率，能够在0<α≤1(通常为0.9～0.99)、0<γ≤1(通常为0.1左右)的范围任意地设定。
该更新式表示，如果相比于某个状态st下的行为at的评价值Q(st，at)而言，下一个状态st+1下的最佳的行为maxat+1的评价值Q(st+1，maxat+1)更大，则使Q(st，at)增大，如果相比于某个状态st下的行为at的评价值Q(st，at)而言，下一个状态st+1下的最佳的行为maxat+1的评价值Q(st+1，maxat+1)更小，则使Q(st，at)减小。也就是说，通过该更新式，使某个状态下的某个行为的价值接近基于此的下一个状态下的最佳的行为的价值。因而，行为价值函数以使得成为最适合于使血液净化单元14运转的状态的行为(运转条件)的行为价值变高的方式、即以血液净化单元14的最佳的行为(运转条件)的行为价值变高的方式被更新。
各行为价值函数Q的初始值能够任意地设定。第一生成部562将步骤S106的执行次数用作上述式的时刻。第一生成部562将在步骤S101中获取到的控制前的血液信息确定为状态st，将基于在步骤S102中获取到的控制参数的控制确定为行为at，将在步骤S104中获取到的控制后的血液信息确定为状态st+1。
第一生成部562基于血液信息(状态)在控制之前和之后的变化来设定报酬r。第一生成部562以以下方式设定报酬r，该方式是：控制后的血液信息相对于控制前的血液信息的变化(差)越小，则报酬r越大，控制后的血液信息相对于控制前的血液信息的变化(差)越大，则报酬r越小。例如，预先针对每个血液信息设定一个或多个阈值，第一生成部562通过将各血液信息的变化量与各阈值进行比较，来设定报酬r。也可以是，在变化量比阈值的最大值大的情况下，第一生成部562将报酬r设定为0。像这样，第一生成部562以在基于特定的控制参数控制了血液净化单元14时血液净化单元14中的血液的状态越稳定则报酬r越高的方式设定报酬r。由此，第一生成部562能够生成进行了学习以选择使得血液净化单元14中的血液的状态相对于当前的血液状态更稳定的控制参数的学习模型551。
接着，第一生成部562基于第一数据获取部561获取到的血液信息与控制参数的组合、以及所设定的报酬，来更新行为价值函数(步骤S106)。第一生成部562基于所确定的状态st、行为at、状态st+1以及所设定的报酬r，按照上述式子来更新行为价值函数Q(st，at)。
接着，第一生成部562判定是否满足学习的结束条件(步骤S107)。作为学习的结束条件，例如事先设定行为价值函数的总更新次数变为规定次数以上、或者各行为价值函数的更新次数的最大值或最小值变为规定次数以上等。在尚未满足学习的结束条件的情况下，第一数据获取部561和第一生成部562使处理返回到步骤S101，重复进行步骤S101～S107的处理。由此，第一数据获取部561获取血液信息与控制参数的多个组合，第一生成部562使用第一数据获取部561获取到的各组合来更新行为价值函数。此外，在第二次及第二次之后的处理中，步骤S101的处理也可以被省略，第一数据获取部561也可以将在上一次的步骤S104中获取到的控制后的血液信息用作控制前的血液信息。
另一方面，在满足了学习的结束条件的情况下，第一生成部562生成具有最终更新后的各Q(s，a)的值(行为价值)的组合(行为价值表)的学习模型551，将该学习模型551存储到第一存储装置55中(步骤S108)。学习模型551是进行了学习以使得在被输入了规定的血液信息作为状态的情况下输出能够使在该状态下行为价值最高的行为所对应的控制参数、也即使得血液信息最稳定的控制参数的学习模型。此外，学习模型551也可以是进行了学习以使得在被输入了规定的血液信息作为状态的情况下输出该状态下的各控制参数(各值)的行为价值的学习模型。
由此，血液净化系统40能够自动地制作从血液净化单元14开始运转起每经过时间的最佳的运转条件。其结果，血液净化系统40例如能够导出基于双重滤过血浆置换疗法的单采术中的最佳的运转条件。
接着，第一输出控制部563通过经由第一通信装置53向服务器80发送第一生成部562生成的学习模型551，来输出学习模型551(步骤S109)，结束一系列的步骤。学习模型551是与学习模型有关的信息的一例。另一方面，服务器80在经由第二通信装置81从控制装置50接收到学习模型551的情况下，将所接收到的学习模型551作为学习模型821存储到第二存储装置82中，并且经由第二通信装置81将该学习模型821发送到其它控制装置50。其它控制装置50在经由第一通信装置53从服务器80接收到学习模型821的情况下，将所接收到的学习模型821作为学习模型551存储到第一存储装置55中。由此，管理系统100能够在多个血液净化系统40中共享学习模型，从而能够提高学习模型的生成效率。此外，步骤S109的处理也可以被省略，控制装置50也可以仅在本装置中使用由本装置生成的学习模型551。
图7是示出控制装置50的控制处理的动作的例子的流程图。
下面，参照图7所示的流程图来说明控制装置50的控制处理的动作的例子。此外，下面说明的动作的流程是基于预先存储在第一存储装置55中的程序主要由第一处理装置56与控制装置50的各要素协作地执行的。在由使用者使用输入装置51指示了血液净化开始的情况下执行控制处理。
首先，参数获取部564与图6的步骤S101的处理同样地从血液净化单元14获取由血液净化单元14的检测部检测出的血液信息，并将该血液信息存储到第一存储装置55(步骤S201)。
接着，参数获取部564向第一存储装置55中存储的学习模型551输入所获取到的血液信息，来获取从学习模型551输出的控制参数(步骤S202)。
接着，控制部565基于参数获取部564获取到的控制参数来控制磁力调整器16，或者借助驱动装置15来控制血液泵5、血浆送液泵9或滤液泵11(步骤S203)。
接着，第一数据获取部561与图6的步骤S104的处理同样地获取血液信息，并将该血液信息存储到第一存储装置55(步骤S204)。
接着，第一生成部562与图6的步骤S105的处理同样地决定学习模型551中的报酬(步骤S205)。第一生成部562基于在步骤S201中获取到的血液信息与在步骤S204中获取到的血液信息的变化来设定报酬。
接着，第一生成部562与图6的步骤S106的处理同样地更新行为价值函数(步骤S206)。第一生成部562基于在步骤S201中获取到的血液信息、在步骤S204中获取到的血液信息、在步骤S202中获取到的控制参数以及在步骤S206中设定的报酬，来更新行为价值函数。此外，步骤S204～S206的处理也可以被省略，第一生成部562也可以在控制处理中不更新学习模型551。
接着，控制部565判定是否由使用者使用输入装置51指示了血液净化结束(步骤S207)。在尚未指示血液净化结束的情况下，控制部565使处理返回到步骤S201，重复进行步骤S201～S207的处理。
另一方面，在指示了血液净化结束的情况下，控制部565将控制处理的结果存储到结果表553中(步骤S208)。
控制部565从第一存储装置55读出在本次的血液净化中使用的学习模型551。另外，控制部565受理使用者使用输入装置51进行的患者数据的输入。另外，控制部565从第一存储装置55读出血浆分离设备1及因子分离设备7的产品数据552。另外，控制部565从第一存储装置55读出在步骤S201中最初存储的血液信息，将其作为与血液净化单元14的各线中流动的血液有关的血液数据进行获取。另外，控制部565从第一存储装置55读出在步骤S204中存储的各血液信息，将其作为血液净化系统40的清除率数据进行获取。此外，控制部565也可以仅将在步骤S204中最后存储的血液信息作为血液净化系统40的清除率数据进行获取。
另外，控制部565受理使用者使用输入装置51进行的患者的致病物质去除量的输入。此外，也可以是，对与血液净化单元14连接的患者连接用于测定致病物质去除量的测定器，控制部565经由接口50从该测定器获取患者的致病物质去除量。
另外，控制部565受理使用者使用输入装置51进行的患者的抗血栓性的输入。例如，在血液净化结束之后，在从血液净化单元14排出血液和血浆成分的基础上，用于固定中空膜体1e中形成的血栓的戊二醛等固定液在输血线3和回血线4内循环规定时间。之后，从血液净化单元14取出血浆分离设备1，针对所取出的血浆分离设备1，通过目视观察其入口部分的中空膜体1e，来评价有无血栓形成。另外，利用扫描型电子显微镜针对每个规定的部位观测中空膜体1e的内部的血栓的状态。例如，中空膜体1e在纵向上被分为过滤侧、中央以及外侧(过滤侧的相反侧)这3个区域，且在横向上被分为入口侧、中央以及出口侧这3个区域，针对纵横3×3个区域的各部位进行以下评价。
例如，针对1个部位随机提取15根左右的中空纤维膜，针对各个中空纤维膜测量血栓形成部分的截面积，并计算各部位处的血栓形成部分的截面积的每1根中空纤维膜的平均值。而且，针对每个部位计算血栓形成部分的截面积的平均值与中空纤维膜的平均截面积的比率作为血栓形成率。而且，以该血栓形成率为指标来评价血浆分离设备1的抗血栓性。例如，针对每个部位，分为5个等级地将血栓形成率进行分数化(评分)。在血栓形成率小于1％的情况下设为0分，在血栓形成率为1％以上且小于25％的情况下设为1分，在血栓形成率为25％以上且小于50％的情况下设为2分，在血栓形成率为51％以上且小于75％的情况下设为3分，在血栓形成率为76％以上的情况下设为4分。另外，也可以是，针对纵向的每个区域或横向的每个区域计算分数的平均值。由此，能够针对每个区域掌握中空膜体1e的血栓形成的倾向。另外，也可以将所有部位的分数的平均值设为血浆分离设备1整体的抗血栓性的评价分。评价分越小，则抗血栓性被评价得越高。
控制部565将学习模型551、患者数据、产品数据552、血液数据、清除率数据、致病物质去除量以及抗血栓性相互关联地且被分配新的测定ID存储到结果表553中。
接着，第一输出控制部563通过将血液净化的结果显示于显示装置52来输出该血液净化的结果(步骤S208)，结束一系列的步骤。血液净化的结果是与学习模型有关的信息的一例。由此，使用者能够确认由学习模型551得到的效果，能够确定发挥高的效果的学习模型551并在其它控制装置50中共享该学习模型551。
此外，控制装置50也可以代替使用本装置中存储的学习模型，而是使用服务器80中存储的学习模型来获取控制参数。在该情况下，在步骤S202中，参数获取部564经由第一通信装置53向服务器80发送血液信息。服务器80的第二处理装置83经由第二通信装置81从控制装置50接收血液信息，向第二存储装置82中存储的学习模型821输入该血液信息，来获取从学习模型821输出的控制参数。第二处理装置83将所获取到的控制参数经由第二通信装置81发送到控制装置50，参数获取部564通过经由第一通信装置53从服务器80接收控制参数来获取该控制参数。
控制装置50通过利用服务器80中存储的学习模型821，来使用由服务器80进行了更新的最新的学习模型821适当地控制血液净化系统40。另一方面，控制装置50通过利用本装置中存储的学习模型551，即使在与服务器80的通信连接被切断的状态下，也能够适当地控制血液净化系统40。
如以上详细叙述的那样，血液净化系统40基于与血液净化单元14中流动的血液有关的血液信息以及血液净化单元14的控制参数来生成学习模型551，使用所生成的学习模型551来控制血液净化单元14。由此，血液净化系统40能够自己学习最佳的运转条件，来获知、提供最佳的运转条件。因而，血液净化系统40能够使血液净化单元14中流动的血液的状态更加稳定化，能够更适当地实施血液的净化。
尤其是，血液信息包括血液的湍流的程度或血液的涡度。发明人发现，血液的湍流(运动一直不规则地变动的紊乱的状态的流体)和血液的涡度促进血小板的生成。如果血液的湍流的程度和血液的涡度的变化大，则血浆分离设备1的污垢容易加剧。血液净化系统80的运转需要数小时至数天的时间，由人工进行的目视作业、操作存在限制，因此对于血液的湍流的程度和血液的涡度，难以通过人工得到最佳条件。血液净化系统40通过使用机器学习，能够针对血液的湍流的程度和血液的涡度获取到最佳条件、尤其是人难以设想到的最佳条件，能够进一步减少血浆分离设备1的污垢。
另外，血液信息包括心脏杂音的程度。如果心脏杂音的程度大，则从患者脱血的脱血效率处于变差的倾向。对于使用血浆分离设备1等体外血液处理设备的患者，存在如下调查结果：在被诊断为缺血性心脏病的人中，回答没有症状的人存在一半以上。在从使用体外血液处理设备起最初的1年，尤其容易发生心肌梗塞。血液净化系统40通过使用机器学习，能够针对心脏杂音的程度获取最佳条件、尤其是人难以设想到的最佳条件，能够降低使用血浆分离设备1的患者发生缺血性心脏病的可能性。另外，血液净化系统80具有心电图测定器41，因此还能够使患者意识到缺血性心脏病。
另外，控制参数包括对血液向规定的方向施加的磁场的强度。磁场的强度稍微发生变化就会对血液的流动有很大影响，因此难以适当地控制磁场的强度。尤其是在磁场的强度发生了变化的情况下，血液的流动不会立即变化，但是不久之后发生变化，因此难以适当地控制磁场的强度。对于磁场的强度，需要微妙的调整，因此通过由人工进行的目视作业、操作的话，难以获得最佳条件。血液净化系统40通过使用机器学习，能够针对磁场的强度获取最佳条件、尤其是人难以设想到的最佳条件。
发明人进行专门研究并反复进行实验的结果是，发现通过对血液净化系统40设置自己进行学习的功能能够获得最佳的运转条件。尤其是，血液净化系统40能够获知、提供能够提高基于双重滤过血浆置换疗法的单采术中使用的血浆分离设备1的抗血栓性、能够延长寿命以及能够减少污垢的运转条件。另外，血液净化系统40能够获知、提供能够延长因子分离设备7的寿命以及能够减少污垢的运转条件。另外，血液净化系统40能够获知、提供能够减少病因物质的运转条件。
另外，一般而言，为了利用封闭系统循环试验装置获得适当的运转条件，需要3天左右的时间，但是血液净化系统40通过利用机器学习技术，能够在短时间获得适当的运转条件。另外，控制装置50能够一边在血液净化单元14进行滤液一边评价血浆分离设备1和因子分离设备7的性能，从而能够高效地进行血浆分离设备1和因子分离设备7的性能评价。另外，控制装置50设定血液净化单元14中的血浆成分量、过滤量等，能够对多个泵的动作集中地适当地进行管理。
另外，通过由对血液净化单元14进行控制的控制装置50生成学习模型551，血液净化系统40能够通过简单的结构生成学习模型551。
图8是示出其它实施方式所涉及的服务器80的学习处理的动作的例子的流程图。在本实施方式中，服务器80的第二数据获取部831、第二生成部832以及第二输出控制部833分别是数据获取部、生成部以及输出控制部的一例。
下面，参照图8所示的流程图来说明服务器80的学习处理的动作的例子。此外，下面说明的动作的流程是基于预先存储在第二存储装置82中的程序主要由第二处理装置83与服务器80的各要素协作地执行的。
首先，第二数据获取部831通过经由第二通信装置81从控制装置50、即从血液净化系统40接收血液信息与控制参数的多个组合，来获取血液信息与控制参数的多个组合(步骤S301)。控制装置50的第一数据获取部561重复执行图6的步骤S101～S104的处理，来获取血液信息与控制参数的多个组合，并经由第一通信装置53向服务器80发送血液信息与控制参数的多个组合。第二数据获取部831通过经由第二通信装置81从控制装置50接收血液信息与控制参数的多个组合，来获取血液信息与控制参数的多个组合。此外，第二数据获取部831也可以通过从多个控制装置50、即多个血液净化系统40接收血液信息与控制参数的组合，来获取血液信息与控制参数的组合。由此，第二数据获取部831能够高效地获取学习模型821的学习用数据。
接着，第二生成部832与图6的步骤S105的处理同样地针对血液信息与控制参数的每个组合决定与各组合对应的报酬(步骤S302)。
接着，第二生成部832与图6的步骤S106的处理同样地针对血液信息与控制参数的每个组合，基于血液信息与控制参数的组合、以及所设定的报酬来更新行为价值函数(步骤S303)。
接着，第二生成部832与图6的步骤S108的处理同样地生成具有最终更新后的各Q(s，a)的值(行为价值)的组合(行为价值表)的学习模型821，并将该学习模型821存储到第二存储装置82中(步骤S304)。
接着，第二输出控制部833通过经由第二通信装置81向各控制装置50发送第二生成部832生成的学习模型821，来输出该学习模型821(步骤S305)，结束一系列的步骤。学习模型821是与学习模型有关的信息的一例。另一方面，各控制装置50在经由第一通信装置53从服务器80接收到学习模型821的情况下，将所接收到的学习模型821作为学习模型551存储到第一存储装置55中。
如以上详细叙述的那样，血液净化系统40在由服务器80生成学习模型821的情况下，也能够更适当地实施血液净化。
尤其是，管理系统100能够由服务器80对各血液净化系统40所利用的学习模型进行一维管理，能够抑制各血液净化系统40所利用的学习模型的精度发生偏差。
此外，图8所示的学习处理也可以不是由服务器80执行的，而是由各控制装置50执行的。即，也可以是，各控制装置50从其它控制装置50获取血液信息与控制参数的多个组合，使用所获取到的组合来生成学习模型551。
图9是示出又一其它实施方式所涉及的血液净化单元14-2的示意图。
血液净化单元14-2具有血液净化单元14所具有的各部，被用作血液净化单元14的替代。但是，血液净化单元14-2不具有配管系统33、33’、(三通)阀34、34’以及配管系统35、35’，取而代之，血液净化单元14-2具有血液袋2、阻力赋予部件6、37以及开闭端口24、24’、38、39等。血液净化单元14-2是为了在不伴有对患者使用的非临床环境中在血流、血压、血浆量或滤液量为与实际使用时大致相同的状况下利用血浆分离设备1而使用的。血液净化单元14-2能够实施血浆分离设备1的补体活化抑制能力、抗血栓性(凝血系统活化抑制能力)、血浆分离设备1的寿命等性能的比较评价以及血浆分离设备1的污垢评价。另外，血液净化单元14-2能够实施抑制因子分离设备7的白蛋白的丧失并从血浆成分中分离出成为病因的因子(成分)的性能、因子分离设备7的寿命等的比较评价以及因子分离设备7的污垢评价。
血液净化单元14-2具有在不接触大气的条件下试验用液体经由血浆分离设备1循环流动的封闭回路。作为试验用液体，能够使用人的血液(全血)，但是试验用液体不限定于此，作为试验用液体，也可以使用具有与人的血液类似的血液成分的动物的血液或人工血液等其它液体。
输血线3和回血线4经由血液袋2连接。
阻力赋予部件6设置于回血线4。阻力赋予部件6也可以代替设置于回血线4而设置于输血线3，或者除了设置于回血线4以外还设置于输血线3。阻力赋予部件37设置于滤液线10。阻力赋予部件6和阻力赋予部件37在各配置位置对输血线3、回血线4或滤液线10施加阻力，用于使试验用液体(血液)的流量或压力符合实际使用环境。尤其是，阻力赋予部件6作为模拟人体的末梢阻力来向回血线4赋予节流阻力、并且模拟人体的静脉来调整试验用液体的流动的静脉模型发挥功能。作为阻力赋予部件6和阻力赋予部件37，例如利用能够通过马达的驱动而变更对各线施加的力(阻力)的大小的夹具。作为阻力赋予部件6和阻力赋予部件37，能够利用阀等其它各种各样的设备。阻力赋予部件6和阻力赋予部件37是液体控制机构的一例。驱动装置15还具有用于驱动阻力赋予部件6和阻力赋予部件37的马达。
开闭端口24、24’由能够在开放状态与堵塞状态之间切换的活塞等构成，开放状态是能够相对于输血线3供给或排出试验用液体的状态，堵塞状态是不能相对于输血线3供给或排出试验用液体的状态。在试验中的试验用液体的采样时或者试验后的试验用液体的更换时等，开闭端口24，24’被设置为开放状态，在除此以外的情况下，开闭端口24，24’被设置为堵塞状态。当开闭端口24，24’被设为堵塞状态时，血液净化单元14-2的回路整体被维持为不接触空气的状态。同样地，开闭端口38由能够针对滤液线10在开放状态与堵塞状态之间切换的活塞等构成。开闭端口39由能够针对血浆线8在开放状态与堵塞状态切换的活塞等构成。
血液净化单元14-2为了使血液净化单元14-2内的各种液体的温度保持恒定，优选的是，具备对血浆分离设备1、血液袋2、因子分离设备7以及血液净化单元14-2整体进行温度调整的恒温单元。恒温单元例如具有在内部贮存有水的水槽以及使水槽内的水温维持为规定温度的加热器。通过将输血线3的一部分和血液袋2放入水槽内，能够使输血线3和回血线4中流动的试验用液体维持为与人的体温(36℃～37℃左右)相同程度的恒定温度。同样地，通过将因子分离设备7、以及血浆线8及滤液线10的一部分放入水槽内，能够将血浆线8和滤液线10内流动的血浆成分维持为与人的体温(36℃～37℃左右)相同程度的恒定温度。恒温单元也可以具有使收容有血液净化单元14-2整体的密闭空间维持为规定温度的加热器。
血液净化单元14-2所具有的各部被配置为具有使得产生同样的压差的高低差，以模拟因在实际的血液过滤时使用的血液净化单元14中的液体回路内设置的各设备的高低差产生的压差的影响。另外，血液净化单元14-2所具有的各部以还考虑因它们的高低差产生的重力的影响的方式配置。例如，血液泵5被配置在最高地点。血液泵5被配置在离作为最低点的血液净化单元14-2的装置设置面约600mm～700mm左右的高度。另外，血浆分离设备1和因子分离设备7以使血液入口侧端口1c和血浆入口侧端口7d为上侧且血液出口侧端口1d和血浆出口侧端口7c为下侧的朝向保持。血浆分离设备1和因子分离设备7的上端部分被配置为离装置设置面约400mm～500mm左右的高度的位置。
控制装置50与控制血液净化单元14的情况同样地控制血液净化单元14-2。但是，在使用血液净化单元14-2的情况下，血液净化单元14-2的控制参数包括阻力赋予部件6和阻力赋予部件37所赋予的阻力的大小(阻力量)。另外，在使用血液净化单元14-2的情况下，血液信息中不包括心脏杂音的程度、患者的血压、患者的溶血的程度、脉搏、血压以及循环血流量。
下面，对使用了血液净化单元14-2的血浆分离设备1的抗血栓性评价及寿命评价的试验方法、以及因子分离设备7的寿命评价的试验方法进行说明。
作为试验对象的血浆分离设备1和因子分离设备7被设置(安装)于血液净化单元14-2，在此基础上将血液作为试验用液体填充到输血线3和回血线4。驱动血液泵5，根据血浆成分和滤液到达血浆送液泵9、滤液泵11的达到状况来依次适当地驱动血浆送液泵9、滤液泵11。在与实际的使用环境相同的条件下通过血液泵5而被赋予了脉动流的血液从血液袋2通过血液泵5并从血液入口侧端口1c流入到血浆分离设备1后通过中空膜体1e。通过了中空膜体1e内的血液从血液出口侧端口1d流入到回血线4，通过阻力赋予部件6后返回到血液袋2。
血液泵5、血浆送液泵9以及滤液泵11被持续驱动与实际的使用环境相当的时间(例如，3小时～3天左右)。在此期间，第一压力计21～23、第二压力计25、第三压力计26、第一流量计28、29、第二流量计30以及第三流量计31被定期地进行监视，来获取血浆分离设备1的入口压力、出口压力或入口压力与出口压力的压差等与经时变化有关的数据。针对因子分离设备7，也同样地获取因子分离设备7的入口压力、滤液压力等与经时变化有关的数据。控制装置50能够根据获取到的数据来求出血浆分离设备1和因子分离设备7的寿命。在血浆分离设备1和因子分离设备7的入口压力从初始值(例如，70mmHg)上升至规定值(例如，150mmHg)的情况下，即使未经过上述的驱动时间，也使血液泵5、血浆送液泵9以及滤液泵11停止，并结束试验，将从试验开始时起的经过时间(运转时间)也作为数据获取。
在试验期间，每隔规定时间将输血线3、血浆线8、滤液线10中流动的血液、血浆成分以及滤液作为样品采集，每次都测定各种成分等，并且还获取该各种成分等的与经时变化有关的数据。试验结束之后，从血液净化单元14-2排出血液、血浆成分，在此基础上使用于固定中空膜体1e中形成的血栓的戊二醛等固定液在输血线3和回血线4内循环规定时间。此时的血液泵5、血浆送液泵9以及滤液泵11各自的驱动条件被设定为与用血液进行的试验相同的条件。然后，从血液净化单元14-2取出血浆分离设备1，针对所取出的血浆分离设备1评价血浆分离设备1的抗血栓性。这样，在本实施方式中，在不与大气接触的条件下，一边使流量和压力以及试验用液体的成分维持为期望的状态，一边实施血浆分离设备1的评价试验，在不经由患者的非临床环境下实施与经由患者的实际的使用环境下大致相同的试验。
此外，实施方式不限定于上述的实施方式。例如，控制装置50和血液净化单元14也可以不是独立的装置，而是由成一体的装置构成。在该情况下，例如，血液净化单元14的各装置直接连接于控制装置50的CPU总线等，经由CPU总线等来与控制装置50的第一处理装置56进行信息的发送接收。
另外，学习模型也可以是通过强化学习以外的方式进行学习的学习模型。例如，学习模型可以是通过深度学习等监督学习进行事先学习的学习模型。在该情况下，多个血液信息以及能够使各血液信息所表示的血液的状态稳定的控制参数被用作教师数据。学习模型是进行了学习以使得在被输入了各血液信息的情况下输出能够使各血液信息所表示的血液的状态稳定的控制参数的学习模型。此外，学习模型也可以是通过无监督学习、半监督学习、转导学习、多任务学习等进行学习的学习模型。
附图标记说明
1：血浆分离设备；3：输血线；4：回血线；5：血液泵；6：阻力赋予部件；7：因子分离设备；8：血浆线；9：血浆送液泵；10：滤液线；11：滤液泵；14、14-2：血液净化单元；21～23：第一压力计；25：第二压力计；26：第三压力计；28、29：第一流量计；30：第二流量计；31：第三流量计；37：阻力赋予部件；40：血液净化系统；50：控制装置；53：第一通信装置；55：第一存储装置；551：学习模型；561：第一数据获取部；562：第一生成部；563：第一输出控制部；564：参数获取部；565：控制部；80：服务器；81：第二通信装置；821：学习模型；831：第二数据获取部；832：第二生成部；833：第二输出控制部。

Claims (15)

1.一种血液净化系统，其特征在于，具有：
供含有血液或滤液的液体流动的线；
血浆分离设备，其从所述线中流动的血液中分离出血浆成分；
因子分离设备，其从所述血浆成分中分离出成为病因的因子成分；
检测部，其检测与所述线中流动的血液有关的血液信息；
液体控制机构，其基于控制参数来控制所述线内的液体的流动；
参数获取部，其向学习模型输入由所述检测部检测出的血液信息，来获取从所述学习模型输出的控制参数，所述学习模型是进行了学习以使得在被输入了规定的血液信息的情况下输出规定的控制参数的学习模型；以及
控制部，其基于所述参数获取部获取到的控制参数，来控制所述液体控制机构，
其中，所述血液信息包括血液的湍流的程度、血液的涡度、心脏杂音的程度、血液压力、血液压力的压力损失、血浆压力、滤液压力、血液流量、血浆流量、滤液流量、所述血浆分离设备的污垢、所述因子分离设备的污垢、血液中的血细胞比容值、滤液中的白蛋白浓度、溶血的程度以及与所述线连接的患者的血压中的至少一者。
2.根据权利要求1所述的血液净化系统，其特征在于，
所述学习模型具有以所述血液信息为状态、并且以基于所述控制参数的控制为行为的行为价值函数，
基于所述血液信息的变化越小则被设定得越大的报酬来更新所述行为价值函数。
3.根据权利要求1或2所述的血液净化系统，其特征在于，
所述液体控制机构包括对血液向规定的方向施加磁场的磁力调整器、用于控制所述线内的液体的流动的泵或者对所述线施加阻力的阻力赋予部件，
所述控制参数包括所述磁力调整器施加的磁场的强度、所述泵的驱动量以及所述阻力赋予部件施加的阻力的大小中的至少一者。
4.根据权利要求1～3中的任一项所述的血液净化系统，其特征在于，
还具有存储部，所述存储部将所述学习模型与所述血浆分离设备的产品数据、同所述线中流动的血液有关的数据、所述血液净化系统的清除率数据、致病物质去除量或抗血栓性相关联地进行存储。
5.根据权利要求1～4中的任一项所述的血液净化系统，其特征在于，
还具有从学习装置接收所述学习模型的通信部。
6.根据权利要求1～4中的任一项所述的血液净化系统，其特征在于，
还具有生成部，所述生成部根据在基于特定的控制参数控制所述液体控制机构之前和之后由所述检测部检测出的血液信息、以及所述特定的控制参数，来生成所述学习模型。
7.根据权利要求1～6中的任一项所述的血液净化系统，其特征在于，
所述血液净化系统是体外循环血液净化系统。
8.根据权利要求7所述的血液净化系统，其特征在于，
所述血液净化系统实施基于双重滤过血浆置换疗法的单采术。
9.一种控制方法，是血液净化系统的控制方法，所述血液净化系统具有：供含有血液或滤液的液体流动的线；血浆分离设备，其从所述线中流动的血液中分离出血浆成分；因子分离设备，其从所述血浆成分中分离出成为病因的因子成分；检测部，其检测与所述线中流动的血液有关的血液信息；以及液体控制机构，其基于控制参数来控制所述线内的液体的流动，所述控制方法的特征在于，包括以下处理：
向学习模型输入由所述检测部检测出的血液信息，来获取从所述学习模型输出的控制参数，所述学习模型是进行了学习以使得在被输入了规定的血液信息的情况下输出规定的控制参数的学习模型；以及
基于获取到的所述控制参数，来控制所述液体控制机构，
其中，所述血液信息包括血液的湍流的程度、血液的涡度、心脏杂音的程度、血液压力、血液压力的压力损失、血浆压力、滤液压力、血液流量、血浆流量、滤液流量、所述血浆分离设备的污垢、所述因子分离设备的污垢、血液中的血细胞比容值、滤液中的白蛋白浓度、溶血的程度以及与所述线连接的患者的血压中的至少一者。
10.一种控制程序，是血液净化系统中包括的计算机的控制程序，所述血液净化系统具有：供含有血液或滤液的液体流动的线；血浆分离设备，其从所述线中流动的血液中分离出血浆成分；因子分离设备，其从所述血浆成分中分离出成为病因的因子成分；检测部，其检测与所述线中流动的血液有关的血液信息；以及液体控制机构，其基于控制参数来控制所述线内的液体的流动，
所述控制程序的特征在于，使所述计算机执行以下处理：
向学习模型输入由所述检测部检测出的血液信息，来获取从所述学习模型输出的控制参数，所述学习模型是进行了学习以使得在被输入了规定的血液信息的情况下输出规定的控制参数的学习模型；以及
基于获取到的所述控制参数，来控制所述液体控制机构，
其中，所述血液信息包括血液的湍流的程度、血液的涡度、心脏杂音的程度、血液压力、血液压力的压力损失、血浆压力、滤液压力、血液流量、血浆流量、滤液流量、所述血浆分离设备的污垢、所述因子分离设备的污垢、血液中的血细胞比容值、滤液中的白蛋白浓度、溶血的程度以及与所述线连接的患者的血压中的至少一者。
11.一种学习装置，其特征在于，具有：
数据获取部，其获取血液净化系统中的、控制参数同与在供含有血液或滤液的液体流动的线中流动的血液有关的血液信息的多个组合，其中，所述血液净化系统具有：所述线；血浆分离设备，其从所述线中流动的血液中分离出血浆成分；因子分离设备，其从所述血浆成分中分离出成为病因的因子成分；检测部，其检测所述血液信息；以及液体控制机构，其基于所述控制参数来控制所述线内的液体的流动；
生成部，其使用所述数据获取部获取到的组合，来生成进行了学习以使得在被输入了规定的血液信息的情况下输出规定的控制参数的学习模型；以及
输出控制部，其输出与所述学习模型有关的信息，
其中，所述血液信息包括血液的湍流的程度、血液的涡度、心脏杂音的程度、血液压力、血液压力的压力损失、血浆压力、滤液压力、血液流量、血浆流量、滤液流量、所述血浆分离设备的污垢、所述因子分离设备的污垢、血液中的血细胞比容值、滤液中的白蛋白浓度、溶血的程度以及与所述线连接的患者的血压中的至少一者。
12.根据权利要求11所述的学习装置，其特征在于，
还具有用于与多个所述血液净化系统进行通信的通信部，
所述数据获取部通过经由所述通信部从多个所述血液净化系统接收所述组合，来获取所述组合。
13.根据权利要求11所述的学习装置，其特征在于，
所述数据获取部通过获取基于特定的控制参数来控制所述液体控制机构并在基于所述特定的控制参数控制所述液体控制机构之前和之后由所述检测部检测出的血液信息，来获取所述组合。
14.一种学习方法，其特征在于，包括以下步骤：
计算机获取血液净化系统中的、控制参数同与在供含有血液或滤液的液体流动的线中流动的血液有关的血液信息的多个组合，其中，所述血液净化系统具有：所述线；血浆分离设备，其从所述线中流动的血液中分离出血浆成分；因子分离设备，其从所述血浆成分中分离出成为病因的因子成分；检测部，其检测所述血液信息；以及液体控制机构，其基于所述控制参数来控制所述线内的液体的流动；
计算机使用所获取到的所述组合，来生成进行了学习以使得在被输入了规定的血液信息的情况下输出规定的控制参数的学习模型；以及
计算机输出与所述学习模型有关的信息，
其中，所述血液信息包括血液的湍流的程度、血液的涡度、心脏杂音的程度、血液压力、血液压力的压力损失、血浆压力、滤液压力、血液流量、血浆流量、滤液流量、所述血浆分离设备的污垢、所述因子分离设备的污垢、血液中的血细胞比容值、滤液中的白蛋白浓度、溶血的程度以及与所述线连接的患者的血压中的至少一者。
15.一种控制程序，是计算机的控制程序，其特征在于，使所述计算机执行以下处理：
获取血液净化系统中的、控制参数同与在供含有血液或滤液的液体流动的线中流动的血液有关的血液信息的多个组合，其中，所述血液净化系统具有：所述线；血浆分离设备，其从所述线中流动的血液中分离出血浆成分；因子分离设备，其从所述血浆成分中分离出成为病因的因子成分；检测部，其检测所述血液信息；以及液体控制机构，其基于所述控制参数来控制所述线内的液体的流动；
使用所获取到的所述组合，来生成进行了学习以使得在被输入了规定的血液信息的情况下输出规定的控制参数的学习模型；以及
输出与所述学习模型有关的信息，
其中，所述血液信息包括血液的湍流的程度、血液的涡度、心脏杂音的程度、血液压力、血液压力的压力损失、血浆压力、滤液压力、血液流量、血浆流量、滤液流量、所述血浆分离设备的污垢、所述因子分离设备的污垢、血液中的血细胞比容值、滤液中的白蛋白浓度、溶血的程度以及与所述线连接的患者的血压中的至少一者。
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