JP2013148996A - 重症度判定装置、及び、重症度判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】簡易な計測装置により取得される生体情報から患者の所定時間後の重症度を予測する。
【解決手段】過去の複数の時刻における患者の疾患又は主訴、及び、生体情報を含むバイタルデータを患者ごとに保存しているバイタルデータ記億部１０２と、バイタルデータを対象として任意の時刻における患者の疾患又は主訴、及び、生体情報と、任意の時刻の所定時間後における患者の重症度との関係を分析することで、任意の時刻における疾患又は主訴、及び、生体情報に基づいて任意の時刻の所定時間後における重症度を判定するための判定基準を作成する分析部１０３と、判定対象となる患者のバイタルデータを取得するバイタルデータ取得部１０１と、バイタルデータ取得部が取得したバイタルデータと、分析部で作成された判定基準とに基づいて、バイタルデータ取得部１０２がバイタルデータを取得した時刻の所定時間後の重症度を判定する重症度判定部１０４とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、重症度判定装置、及び、重症度判定方法に関する。特に、患者の症状の重さを示す重症度を判定する重症度判定装置、及び、重症度判定方法に関する。

緊急外来において傷病者又は患者に対する処置の緊急度を判定する手順の策定が進められている。緊急外来に、短時間に多数の傷病者又は患者が集中する場合、多数の傷病者に対して効果的に救急及び治療を行うために、処置の順序を決定することが必要となる。このような場合、医療従事者は十分な時間をかけて患者の詳細な生体情報を取得した上で治療を行うのではなく、短時間で簡易な計測装置により計測された生体情報に基づいて、処置の緊急度を判定するトリアージが行われる。ここで、生体情報とは、脈拍数、血中酸素濃度、呼吸数、又は、最高血圧などを意味する。

トリアージの手順の具体例に、ＣＴＡＳ（Canadian Triage & Acuity Scale）、及び、ＪＴＡＳ（Japanese Triage & Acuity Scale）がある。ＣＴＡＳでは、症例別に設けられた評価項目に基づき患者に対する処理の緊急度を判定する。評価項目の一部に生体情報に対する閾値が設けられ、それを基に患者の重症度を判定する。

従来、患者の症状の度合いを自動的に判別する技術として、臨床検査データベースに基づき患者の疾患、重症度、治療方法を自動決定する技術がある（例えば、特許文献１）。また、呼吸パターンを判別することで睡眠時呼吸障害を検知する技術がある（例えば、特許文献２）。

特開２００１−３３１５８１号公報 特表２００６−５０８７４２号公報

しかしながら、トリアージで用いられる簡易な計測装置を用いて、傷病者又は患者に対する処置の緊急度を正確に判定することは難しい。なぜなら、傷病者又は患者に対する処置の緊急度を判定するためには、多くの生体情報とそれらに基づく所定時間後の重症度の予測が必要とされるが、簡易な計測装置を用いて十分な種類及び量の生体情報を取得することができないためである。すなわち、簡易な計測装置を用いて取得できる生体情報から患者の所定時間後の重症度を予測する適切な方法がないという問題がある。

よって、簡易な計測装置により取得される生体情報から患者の所定時間後の重症度を予測することが課題となる。

本課題に対し、特許文献１では、診療検査データベースに基づいて治療方法を自動決定する技術が開示されているが、所定時間後の重症度を提示することには言及されていない。よって、本課題は特許文献１によっては解決されない。

本課題に対し、特許文献２では、特定の疾患に対して、その症状を判定、感知、又は、検知する技術が開示されているが、所定時間後の重症度を提示することには言及されていない。よって、本課題は特許文献２によっては解決されない。

本発明は、上述した従来の課題を解決するためになされたものであり、簡易な計測装置により取得される生体情報から患者の所定時間後の重症度を予測することができる重症度判定装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る重症度判定装置は、患者の症状の重さを示す重症度を判定する重症度判定装置であって、過去の複数の時刻における患者の疾患又は主訴、及び、生体情報を含むバイタルデータを患者ごとに保存しているバイタルデータ記億部と、前記バイタルデータ記億部に保存されているバイタルデータを対象として、任意の時刻における前記患者のそれぞれの疾患又は主訴、及び、生体情報と、前記任意の時刻の所定時間後における前記患者のそれぞれの重症度との関係を分析することで、前記任意の時刻における疾患又は主訴、及び、生体情報に基づいて前記任意の時刻の前記所定時間後における重症度を判定するための判定基準を作成する分析部と、判定対象となる患者のバイタルデータを取得するバイタルデータ取得部と、前記バイタルデータ取得部が取得したバイタルデータと、前記分析部で作成された判定基準とに基づいて、前記バイタルデータ取得部がバイタルデータを取得した時刻の前記所定時間後の重症度を判定する重症度判定部とを備える。

これにより、過去の複数の患者の疾患又は主訴、年齢、及び、性別のような時刻に依存しない情報と、簡易な計測装置で測定される血中酸素濃度、及び、脈拍のような時刻に依存して変化する情報とに基づいて、所定時間後の患者の重症度（病気及び外傷が身体に与える影響の大きさの度合い）を自動的に判定することができる。つまり、簡易な計測装置により取得される生体情報から患者の所定時間後の重症度を予測することができる。

また、好ましくは、前記分析部は、前記任意の時刻における疾患又は主訴及び生体情報に基づいて前記任意の時刻の所定時間後における重症度を判定するための決定木を、前記判定基準として作成する。

また、好ましくは、前記分析部は、前記疾患又は主訴、及び、生体情報のそれぞれに少なくとも１つ設定される閾値をノードの分岐条件として有し、前記任意の時刻の所定時間後の重症度を葉ノードが示す決定木を、前記判定基準として作成する。

これにより、過去の多数の傷病者及び患者において測定された生体情報に基づいて構築された決定木の各ノードの条件を判定するという方法により、新たな患者の所定時間後の重症度を予測することができる。また、当該生体情報には、簡易な計測装置により測定された生体情報も含めることができる。よって、過去の多数の傷病者又は患者の生体情報から、新たな患者の所定時間後の重症度を、容易な計算処理により予測することできる。

また、好ましくは、前記分析部は、決定木の葉ノードのそれぞれが重症度の１つを示し、かつ、決定木のノード数が最小となるように、前記ノードの分岐条件を設定する。

また、好ましくは、前記分析部は、決定木の葉ノードのそれぞれが重症度の１つを示し、かつ、決定木のノード数が所定値以下となるように、前記ノードの分岐条件を設定する。

これにより、少ない条件判定回数で新たな患者の所定時間後の重症度を判定することができる。つまり、簡易な計測装置により取得される生体情報から患者の所定時間後の重症度を、容易な計算処理により予測することできる。

また、好ましくは、前記バイタルデータ取得部は、患者の生体情報として、年齢、性別、既往症、脈拍数、血中酸素濃度、呼吸数、最高血圧、及び、重症度の少なくとも１つを取得する。

これにより、患者に固有であり時刻により変化しない情報と、簡易な計測装置により取得される時刻依存して変化する情報とによって、患者の生体情報を取得することができる。

また、好ましくは、重症度は、病気及び外傷が身体に与える影響の大きさの度合いを示す値である。

また、好ましくは、前記分析部は、患者の血中酸素濃度が低いほど、当該患者の重症度が高いと判定するための判定基準を作成する。

これにより、重症度をよく反映する血中酸素濃度に基づいて、病気及び外傷が身体に与える影響を決定することができる。

また、好ましくは、前記バイタルデータ取得部は、取得した前記判定対象となる患者のバイタルデータを前記バイタルデータ記億部に保存する。

これにより、判定基準に患者の新たなバイタルデータを反映し、新たな判定基準を作成することができる。その後は新たな判定基準に基づいて患者の所定時間後の重症度を判定することができる。

また、本発明の一態様に係る重症度判定方法は、患者の症状の重さを示す重症度を判定する重症度判定方法であって、過去の複数の時刻における患者の疾患又は主訴、及び、生体情報を含むバイタルデータを対象として、任意の時刻における前記患者のそれぞれの疾患又は主訴、及び、生体情報と、前記任意の時刻の所定時間後における前記患者のそれぞれの重症度との関係を分析することで、前記任意の時刻における疾患又は主訴、及び、生体情報に基づいて前記任意の時刻の前記所定時間後における重症度を判定するための判定基準を作成する分析ステップと、判定対象となる患者のバイタルデータを取得するバイタルデータ取得ステップと、前記バイタルデータ取得ステップで取得されたバイタルデータと、前記分析ステップで作成された判定基準とに基づいて、前記バイタルデータ取得ステップでバイタルデータを取得した時刻の前記所定時間後の重症度を判定する重症度判定ステップとを含む。

これにより、上記重症度判定装置と同様の効果を奏する。

なお、本発明は、装置として実現できるだけでなく、その装置を構成する処理手段をステップとする方法として実現したり、それらステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体として実現したり、そのプログラムを示す情報、データ又は信号として実現したりすることもできる。そして、それらプログラム、情報、データ及び信号は、インターネット等の通信ネットワークを介して配信してもよい。

本発明により、簡易な計測装置を用いて取得できる生体情報から患者の所定時間後の重症度を予測することができる。その結果、医療従事者が多数の患者に対して効果的に救急及び治療を行うことができる。

図１は、実施の形態１に係る重症度判定装置の機能ブロック図である。 図２は、実施の形態１に係る重症度判定装置の適用例を示す図である。 図３は、患者のバイタルデータの時間変化の一例である。 図４は、実施の形態１に係る重症度判定装置のフローチャートである。 図５Ａは、実施の形態１に係る重症度判定装置により作成される決定木の一例である。 図５Ｂは、患者のバイタルデータの一例である。 図５Ｃは、患者のバイタルデータの別の一例である。 図６は、実施の形態１の変形例に係る重症度判定装置の機能ブロック図である。 図７は、バイタルデータの計測装置の外観図である。

以下、発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。本発明は、特許請求の範囲だけによって限定される。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。

なお、同一の構成要素には同一の符号を付し、説明を省略する場合がある。

（実施の形態１）
本実施の形態では、重症度判定装置１は医療機関等に配置され、医療機関を訪問する患者に対して、バイタルデータに基づいて所定時間後の重症度を提示するために用いられる例を示す。

図１は、本実施の形態に係る重症度判定装置１の機能ブロック図である。

図１に示されるように、重症度判定装置１は、バイタルデータ取得部１０１、バイタルデータ記億部１０２、分析部１０３、重症度判定部１０４、及び、提示部１０５を備える。また、重症度判定部１０４は判定基準１０４Ａを備える。

バイタルデータ取得部１０１は、傷病者又は患者（以降、傷病者又は患者のことを総称して患者と称する）の脈拍数、血中酸素濃度、呼吸数、及び、最高血圧などを計測し、重症度判定部１０４及びバイタルデータ記億部１０２へ送信する。バイタルデータ取得部１０１は、患者の身体に取り付けられる簡易な計測装置（例えば、図７に示される計測装置）により実現される機能である。なお、バイタルデータ記億部１０２へ送信することは必須ではない。

バイタルデータ記億部１０２は、バイタルデータ取得部１０１が取得したバイタルデータを患者ごとに保存している。また、バイタルデータ記億部１０２は、バイタルデータ取得部１０１が取得した新たなバイタルデータを保存する。バイタルデータ記億部１０２は、メモリ又はハードディスクのような記憶装置により実現される機能である。

分析部１０３は、バイタルデータ記億部１０２に保存されているバイタルデータに基づいて、所定時間後の患者の重症度を判定するための判定基準を作成する。重症度とは、病気及び外傷が身体に与える影響の大きさの度合いを示す値である。具体的には、バイタルデータ記億部１０２に保存されているバイタルデータを対象として、時刻ｔ１における複数の患者のそれぞれの疾患又は主訴及び生体情報と、時刻ｔ１の所定時間後である時刻ｔ２における複数の患者のそれぞれの重症度との関係を分析する。その上で、時刻ｔ１におけるある患者の疾患又は主訴及び生体情報に基づいて当該患者の時刻ｔ２における重症度を判定するための判定基準を作成する。この判定基準は重症度判定部１０４の中に判定基準１０４Ａとして格納される。

重症度判定部１０４は、バイタルデータ取得部１０１が取得したバイタルデータと、分析部１０３により作成された判定基準１０４Ａとに基づいて、患者の所定時間後の重症度を判定する。

提示部１０５は、重症度判定部１０４での判定結果を利用者（医療従事者等）に提示する。

図２は、本実施の形態に係る重症度判定装置１の適用例を示す図である。

図２に示されるように、患者２１１の身体にはバイタルデータ取得部１０１が取り付けられている。医療従事者２１２は、提示部１０５が提示する所定時間後の傷病者又は患者の重症度に基づいて治療の優先度を決定し、それに従い治療を行う。さらに、サーバ（ＳＶ）２０１、アクセスポイント２０２、及び、ネットワーク２０３がある。サーバ２０１は、バイタルデータ記億部１０２、分析部１０３、及び、重症度判定部１０４を備える。アクセスポイント２０２及びネットワーク２０３は、バイタルデータ取得部１０１が取得したバイタルデータをサーバ２０１へ送信し、また、重症度判定部１０４が出力する情報を提示部１０５へ送信するために利用される。

バイタルデータ取得部１０１は、定期的に患者のバイタルデータを取得し、アクセスポイント２０２及びネットワーク２０３を経由して、サーバ２０１内の重症度判定部１０４及びバイタルデータ記億部１０２へバイタルデータを送信する。バイタルデータ記億部１０２、分析部１０３、及び、重症度判定部１０４の機能により所定時間後の当該患者の重症度が判定される。重症度判定部１０４は、判定された重症度をネットワーク２０３及びアクセスポイント２０２を経由して提示部１０５へ通知する。提示部１０５は医療従事者２１２に提示する。なお、バイタルデータをバイタルデータ記億部１０２へ送信することは必須ではない。

図３は、患者２１１の１人のバイタルデータの時間変化の一例である。図３に示されるバイタルデータは、（Ａ）時刻依存の情報（以降、時刻依存情報と称する）と、（Ｂ）非時刻依存の情報（以降、非時刻依存情報と称する）とを含む。

（Ａ）時刻依存の情報は、１秒ごとの脈拍（回／分）、ＳｐＯ２（血中酸素濃度％）、呼吸（回／分）、最高血圧（ｍｍＨｇ）、最高血圧変化量（通常比％）、及び、重症度を含む。（Ｂ）非時刻依存の情報は、主訴、年齢、性別、及び、既往症を含む。

以下で、本実施の形態に係る重症度判定装置１の動作について説明する。

図４は、実施の形態１に係る重症度判定装置のフローチャートである。重症度判定装置１は、まず、バイタルデータの入力を受ける（Ｓ４０１）。バイタルデータの時刻依存情報は、患者２１１に取り付けられたバイタルデータ取得部により取得される。バイタルデータの非時刻依存情報は、医療従事者等により入力される。なお、バイタルデータの非時刻依存情報は、当該患者の過去の通院履歴から取得されてもよいし、患者自身により入力されてもよい。バイタルデータを入力されたら、次に、バイタルデータの保存（Ｓ４０２）及び重症度の判定（Ｓ４１１）を行う。

バイタルデータが入力されたら、バイタルデータ記憶部は、入力されたバイタルデータを患者ごとに保存する（Ｓ４０２）。なお、ステップＳ４０２は必須ではない。

次に、分析部１０３は、バイタルデータを分析する（Ｓ４０３）。分析部１０３は、バイタルデータ記億部に保存されている複数の患者のそれぞれのバイタルデータを対象として、時刻ｔ１におけるバイタルデータと、時刻ｔ１の時間Δｔ後である時刻ｔ２（ｔ２＝ｔ１＋Δｔ）における当該患者の重症度との関係を分析する。

次に、分析部１０３は、判定基準１０４Ａの更新を行う（Ｓ４０４）。分析部１０３は、Ｓ４０３における分析結果を用いて、時刻ｔ１における患者のバイタルデータに基づいて時刻ｔ２における患者の重症度を判定するための判定基準１０４Ａを作成する。判定基準１０４Ａの作成方法の具体例を後述する。なお、判定基準１０４Ａの具体例は決定木である。さらに、決定木のノードの分岐条件に、バイタルデータのそれぞれに設定される閾値を設定してもよい。なお、１患者につき、異なる時刻における少なくとも２回の測定結果があれば分析に利用できる。

一方、バイタルデータが入力された後、重症度判定部は、患者の重症度を判定する（Ｓ４１１）。重症度判定部は、バイタルデータと判定基準１０４Ａとから、当該患者のΔｔ後の重症度を判定する。なお、血中酸素濃度が低いほど、重症度が高いと判定してもよい。他の判定方法を適用することも可能である。

次に、提示部は、重症度を提示する（Ｓ４１２）。重症度判定部の判定結果として、患者の重症度を医療従事者等に提示する。提示方法の例としては、画面表示による提示、印刷物による提示、音声による提示などがある。なお、提示する対象は、患者であってもよい。

（判定基準の作成方法の具体例）
バイタルデータから重症度の判定基準である決定木を作成する方法について図３に示されるバイタルデータと、図５Ａとを用いて説明する。具体的には、非時刻依存情報と時刻ｔ１における時刻依存情報とに基づいて、時刻ｔ２での重症度を判定する判定基準を作成する方法について説明する。

決定木は、複数の条件の集まりであって、リーフが分類を表し、ルートからリーフに至る経路上のノードがその分類を特徴付ける条件を表す木として表現される。あるデータに対して、最初に決定木のルートノードの条件を判定し、その判定結果に基づいて順に下位のノードの条件を判定し、最終的に至るリーフノードにおいて当該データが分類される（分類結果が示される）。複数のデータの集まりから決定木を生成するアルゴリズムが従来複数提案されている。

決定木を生成するアルゴリズムの一例に貪欲法がある。貪欲法では木のルートからリーフへトップダウンで各ノードにおいて再帰的に木を分割し、一定条件を満たすときに木の分割を終了する。分割を終了するのは、（ａ）１つのリーフに異なる分類結果が存在しないように完全に木を分割できた場合（つまり、１つのリーフに単一の分類結果だけを含む場合）、（ｂ）木をそれ以上分割できる属性がない場合、のいずれかの場合である。

また、ノードの分岐条件には任意の条件を設定してよいが、分類結果が最もよく分類される条件を選択すると決定木のノード数を少なくすることができる。その結果、判定時の処理量を小さくすることができる。よって、少ない処理により短時間で判定を完了するために、ノード数が最小となるように各ノードの分岐条件を設定してもよい。また、比較的少ない処理により比較的短時間で判定を完了するために、ノード数があらかじめ決められた閾値以下となるように各ノードの分岐条件を設定してもよい。

分類の度合いを示す値の一例には、情報利得、情報利得比（ＩＤ３、Ｃ４．５）及びジニ係数がある。情報利得比（ＩＤ３）による分類方法を以下に示す。

属性（脈拍、血圧、又は、主訴などの項目）をａ１，ａ２，・・・，ａｎ、取り得る出力（重症度）の集合をＤ＝｛軽，中，重｝とすると、患者データ集合Ｃにおいて（式１）となる割合をｐ_ｘ（ｃ）として、データ集合Ｃの平均情報量は（式２）のように記述される。

次に、ｖ１，ｖ２，・・・，ｖｍ_ｉの値を有する属性ａｉにより分割したときの集合をＣｉ１，Ｃｉ２，・・・，Ｃｉｍ_ｉとすると、属性ａｉで分割時の情報利得比は（式３）のように記述される。

ここで、各属性ａｉの値ｖ１，ｖ２，・・・，ｖｍ_ｉは離散値である。連続値をとるバイタルデータのそれぞれに適当な１つ以上の閾値を設定することで離散値を生成する。例えば、属性ａｉがｖ１以上ｖ２未満である場合に、属性ａｉがｖ１であるとみなし、属性ａｉがｖ２以上ｖ３未満である場合に、属性ａｉがｖ２であるとみなすようにする。同様に、属性ａｉがｖｍ_ｉ−１以上ｖｍ_ｉ未満である場合に属性ａｉがｖｍ_ｉ−１であるとみなすようにする。なお、上記において設定される閾値は、予め決定されていてもよいし、属性ａｉのデータの分布により決定されてもよい。また、他の方法により決定されてもよい。

次に、以下の手順により情報利得比に基づく決定木の生成を行う。

（１）根ノードを作成し、全ての患者データ集合Ｃを根ノードＮに所属させる。

（２）もしＮに所属する全てのデータが同一の分類結果Ｘであれば、ＮをＸとラベル付けして終了する。

（３）各属性ａｉについて、（式４）により表される情報利得比を求める。

（４）（式４）により表される情報利得比が最大となる属性ａｉの値ｖ１，ｖ２，・・・，ｖｍ_ｉについてＮの子ノードＮｉ１，Ｎｉ２，・・・，Ｎｉｍ_ｉを作成し、それぞれに集合Ｃｉ１，Ｃｉ２，・・・，Ｃｉｍ_ｉを所属させる。Ｎのラベルをａｊとする。

（５）子ノードのそれぞれに対して、（２）〜（４）の操作を再帰的に行う。

以上の手順により得られる決定木の一例を図５Ａに示す。図５Ａは、実施の形態１に係る重症度判定装置１により作成される決定木の一例である。図５Ａに示される決定木によって、各ノードの属性とその分類値に従って決定木をたどることによって、患者データから将来の重症度を判定することができる。図５Ａにおいて、ノードの分岐条件は、ノードの下に記される数値および記号により記述される。例えば、「呼吸回数（回／分）」の下に「＜１０」と記載されている場合は、「呼吸回数が１０未満であるとき」を意味する。また、「呼吸回数（回／分）」の下に「１０．．．２０」と記載されている場合は、「呼吸回数が１０以上２０未満であるとき」を意味する。また、「呼吸回数（回／分）」の下に「２０≦」と記載されている場合は、「呼吸回数が２０以上であるとき」を意味する。

図５Ａに示される決定木によって、以下のように患者の所定時間後の重症度が判定される。図５Ｂは患者のバイタルデータの一例である。以降、図５Ｂに示されるバイタルデータを、バイタルデータＢと称する。まず、決定木のルートノード５０１により呼吸回数が判定される。バイタルデータＢの呼吸回数（回／分）は１１であるため、１０以上２０未満（図中「１０．．．２０」で示される）で示されるノード５１２へ進む。ノート５１２において、バイタルデータＢの患者の所定時間後の重症度は「軽度」と判定される。

図５Ｃは患者のバイタルデータの一例である。以降、図５Ｃに示されるバイタルデータを、バイタルデータＣと称する。まず、決定木のルートノード５０１により呼吸回数が判定される。バイタルデータＣの呼吸回数（回／分）は８であるため、１０未満（図中「＜１０」で示される）で示されるノード５１１へ進む。次にノード５１１により血圧変化量が判定される。バイタルデータＣの最高血圧変化量（通常比％）は０．０であるため、１０未満（図中「＜１０」で示される）で示されるノード５２１へ進む。ノード５２１において、バイタルデータＣの患者の所定時間後の重症度は「中度」と判定される。

なお、重症度は、一例として、血中酸素濃度により定義される。すなわち、血中酸素濃度が低いほど、重症度が高いと判定する。なぜなら、重症度は、血中酸素濃度と密接な関係にあることが知られているためである。なお、重症度として他の指標を用いることも可能である。

なお、重症度以外のデータを予測する決定木を生成することも可能である。その場合は、取り得る出力の集合Ｄを予測したいデータに設定して同様の処理を行う。

なお、複数のΔｔの値に対して同様の決定木の生成を行うことにより、現時刻の患者データから、将来の分類対象の時間変化（変化のグラフ）を予測することができる。

以上のように、本発明の一態様に係る重症度判定装置によれば、過去の複数の患者の疾患又は主訴、年齢、及び、性別のような時刻に依存しない情報と、簡易な計測装置で測定される血中酸素濃度、及び、脈拍のような時刻に依存して変化する情報とに基づいて、所定時間後の患者の重症度（病気及び外傷が身体に与える影響の大きさの度合い）を自動的に判定することができる。つまり、簡易な計測装置を用いて取得できる生体情報から患者の所定時間後の重症度を予測することできる。

また、過去の多数の傷病者及び患者において測定された生体情報に基づいて構築された決定木の各ノードの条件を判定するという方法により、新たな患者の所定時間後の重症度を予測することができる。また、当該生体情報には、簡易な計測装置により測定された生体情報も含めることができる。よって、過去の多数の傷病者又は患者の生体情報から、新たな患者の所定時間後の重症度を、容易な計算処理により予測することできる。

また、少ない条件判定回数で新たな患者の所定時間後の重症度を判定することができる。つまり、簡易な計測装置により取得される生体情報から患者の所定時間後の重症度を、容易な計算処理により予測することできる。

また、患者に固有であり時刻により変化しない情報と、簡易な計測装置により取得される時刻依存して変化する情報とによって、患者の生体情報を取得することができる。

また、重症度をよく反映する血中酸素濃度に基づいて、病気及び外傷が身体に与える影響を決定することができる。

また、判定基準に患者の新たなバイタルデータを反映し、新たな判定基準を作成することができる。その後は新たな判定基準に基づいて患者の所定時間後の重症度を判定することができる。

（実施の形態１の変形例）
実施の形態１の変形例は、実施の形態１における重症度判定装置１に含まれるバイタルデータ取得部及び提示部が、他の装置（端末）上で動作する点で、実施の形態１と異なる。

実施の形態１の変形例では、重症度判定装置６１と、バイタルデータ取得端末６２と、重症度提示端末６３とがネットワークにより接続された構成をとる。

図６は、本実施の形態の変形例に係る重症度判定装置６１と、バイタルデータ取得端末６２と、重症度提示端末６３との機能ブロック図である。図６に示されるように、本実施の形態の変形例に係る重症度判定装置６１は、バイタルデータ記億部１０２、分析部１０３、重症度判定部１０４、及び、ＮＩＣ（Network Interface Card）部６１１を備える。また、重症度判定部１０４は判定基準１０４Ａを備える。実施の形態１と異なる機能ブロックである、ＮＩＣ部６１１、ＮＩＣ部６２１、及び、ＮＩＣ部６３１について説明する。

重症度判定装置６１は、ＮＩＣ部６１１を備える。ＮＩＣ部６１１は、重症度判定装置６１の外部の機器との通信インタフェースである。具体的には、バイタルデータ取得端末６２が送信した通信データを受信し、重症度判定装置６１内部で扱うことができるデータ形式に変換してバイタルデータ記億部１０２及び重症度判定部１０４に送信する。また、重症度判定部１０４が送信するデータを、通信用のデータ形式に変換して重症度提示端末６３に送信する。なお、通信相手は上記に限定されない。

バイタルデータ取得端末６２は、ＮＩＣ部６２１を備える。ＮＩＣ部６２１は、バイタルデータ取得端末６２の外部の機器との通信インタフェースである。具体的には、バイタルデータ取得部１０１が送信するデータを、通信用のデータ形式に変換して重症度判定装置６１に送信する。なお、通信相手は上記に限定されない。

重症度提示装置６３は、ＮＩＣ部６３１を備える。ＮＩＣ部６３１は、重症度提示端末６３の外部の機器との通信インタフェースである。具体的には、重症度判定装置６１が送信した通信データを受信し、重症度提示端末６３内部で扱うことができるデータ形式に変換して提示部１０５に送信する。なお、通信相手は上記に限定されない。

上記通信ネットワークには、公衆電話回線網、携帯電話網、公衆データ通信網、衛星通信網、メトロネットワーク、企業内ネットワーク、又は、家庭内ネットワークなどあらゆる形態の通信ネットワークを含む。

図６に示される構成において、実施の形態１と同様の方法により、患者の重症度を提示することができる。

上記の実施の形態１の変形例によれば、重症度判定装置６１を複数の医療機関のそれぞれに配置することなく、患者の重症度を提示することができる。なぜなら、複数の医療機関のそれぞれに、複数のバイタルデータ取得端末６２と重症度提示端末６３とを配置し、それらと通信ネットワークで接続される別の場所に重症度判定装置６１を配置することができるためである。このようにして、重症度判定装置６１を複数の医療機関のそれぞれに配置することなく、バイタルデータ取得端末６２が取得する患者のバイタルデータに基づいて、当該患者の所定時間後の重症度を重症度提示端末６３が提示することができる。

また、上記の実施の形態１の変形例によれば、多くの患者のバイタルデータにより判定基準（決定木）の精度が向上する。なぜなら、１つのバイタルデータ記億部が複数の医療機関に訪問する患者のバイタルデータを保存し、分析部１０３は多くのバイタルデータに基づいて判定基準（決定木）を作成することができるためである。多くのバイタルデータにより作成された判定基準（決定木）は、より少ないバイタルデータにより作成された判定基準により作成されたものより一般に予測の誤差が小さくなる。

また、上記の実施の形態１の変形例によれば、１人の患者の長時間に渡るバイタルデータにより判定基準（決定木）の精度が向上する。なぜなら、重症度判定装置は、医療機関等だけでなく、通信ネットワークにより接続されるあらゆる箇所において、患者のバイタルデータを取得できるためである。分析部１０３は多くのバイタルデータに基づいて予測精度の高い判定基準（決定木）を作成することができる。このように、重症度判定装置６１は、医療機関等だけでなく、家庭又は老人介護施設等、患者が日常生活を営む中でのバイタルデータを取得し、患者の疾患の治療に役立てられる。

また、上記の実施の形態１の変形例によれば、重症度判定装置６１を利用する際の利便性が高まる。具体的には、装置ごと及び装置の機能ごとに冗長化する等の方法により耐障害性を高めることができる。また、装置を設置する場所及び装置の保守のための人員が不要であるため導入コストを低減することができる。また、装置のソフトウェアに新たな計算方法及び制御方法を適用することが容易になる。このように、実施の形態１の変形例の構成をとることで多くの点で利便性が高まる。

以上、本発明の実装方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の範囲内に含まれる。

重症度判定装置は、簡易な計測装置により取得される生体情報から患者の所定時間後の重症度を判定し提示する。医療従事者が所定時間後の重症度が高いと判定される患者に対して緊急に処置を行うことにより、多くの傷病者及び患者に対し効果的に救急及び治療を行うことができる。

１、６１ 重症度判定装置
６２ バイタルデータ取得端末
６３ 重症度提示端末
１０１ バイタルデータ取得部
１０２ バイタルデータ記億部
１０３ 分析部
１０４ 重症度判定部
１０５ 判定基準
１０６ 提示部
６１１、６２１、６３１ ＮＩＣ部

Claims (10)

1. 患者の症状の重さを示す重症度を判定する重症度判定装置であって、
   過去の複数の時刻における患者の疾患又は主訴、及び、生体情報を含むバイタルデータを患者ごとに保存しているバイタルデータ記億部と、
   前記バイタルデータ記億部に保存されているバイタルデータを対象として、任意の時刻における前記患者のそれぞれの疾患又は主訴、及び、生体情報と、前記任意の時刻の所定時間後における前記患者のそれぞれの重症度との関係を分析することで、前記任意の時刻における疾患又は主訴、及び、生体情報に基づいて前記任意の時刻の前記所定時間後における重症度を判定するための判定基準を作成する分析部と、
   判定対象となる患者のバイタルデータを取得するバイタルデータ取得部と、
   前記バイタルデータ取得部が取得したバイタルデータと、前記分析部で作成された判定基準とに基づいて、前記バイタルデータ取得部がバイタルデータを取得した時刻の前記所定時間後の重症度を判定する重症度判定部と
   を備える重症度判定装置。
2. 前記分析部は、
   前記任意の時刻における疾患又は主訴及び生体情報に基づいて前記任意の時刻の所定時間後における重症度を判定するための決定木を、前記判定基準として作成する
   請求項１に記載の重症度判定装置。
3. 前記分析部は、
   前記疾患又は主訴、及び、生体情報のそれぞれに少なくとも１つ設定される閾値をノードの分岐条件として有し、前記任意の時刻の所定時間後の重症度を葉ノードが示す決定木を、前記判定基準として作成する
   請求項２に記載の重症度判定装置。
4. 前記分析部は、
   決定木の葉ノードのそれぞれが重症度の１つを示し、かつ、決定木のノード数が最小となるように、前記ノードの分岐条件を設定する
   請求項３に記載の重症度判定装置。
5. 前記分析部は、
   決定木の葉ノードのそれぞれが重症度の１つを示し、かつ、決定木のノード数が所定値以下となるように、前記ノードの分岐条件を設定する
   請求項４に記載の重症度判定装置。
6. 前記バイタルデータ取得部は、
   患者の生体情報として、年齢、性別、既往症、脈拍数、血中酸素濃度、呼吸数、最高血圧、及び、重症度の少なくとも１つを取得する
   請求項１〜５のいずれか１項に記載の重症度判定装置。
7. 重症度は、
   病気及び外傷が身体に与える影響の大きさの度合いを示す値である
   請求項１〜６のいずれか１項に記載の重症度判定装置。
8. 前記分析部は、
   患者の血中酸素濃度が低いほど、当該患者の重症度が高いと判定するための判定基準を作成する
   請求項１〜７のいずれか１項に記載の重症度判定装置。
9. 前記バイタルデータ取得部は、
   取得した前記判定対象となる患者のバイタルデータを前記バイタルデータ記億部に保存する
   請求項１〜８のいずれか１項に記載の重症度判定装置。
10. 患者の症状の重さを示す重症度を判定する重症度判定方法であって、
    過去の複数の時刻における患者の疾患又は主訴、及び、生体情報を含むバイタルデータを対象として、任意の時刻における前記患者のそれぞれの疾患又は主訴、及び、生体情報と、前記任意の時刻の所定時間後における前記患者のそれぞれの重症度との関係を分析することで、前記任意の時刻における疾患又は主訴、及び、生体情報に基づいて前記任意の時刻の前記所定時間後における重症度を判定するための判定基準を作成する分析ステップと、
    判定対象となる患者のバイタルデータを取得するバイタルデータ取得ステップと、
    前記バイタルデータ取得ステップで取得されたバイタルデータと、前記分析ステップで作成された判定基準とに基づいて、前記バイタルデータ取得ステップでバイタルデータを取得した時刻の前記所定時間後の重症度を判定する重症度判定ステップと
    を含む重症度判定方法。

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