JP2016040693A - 疾病予測装置、疾病予測方法、及びプログラム - Google Patents
疾病予測装置、疾病予測方法、及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016040693A JP2016040693A JP2014164703A JP2014164703A JP2016040693A JP 2016040693 A JP2016040693 A JP 2016040693A JP 2014164703 A JP2014164703 A JP 2014164703A JP 2014164703 A JP2014164703 A JP 2014164703A JP 2016040693 A JP2016040693 A JP 2016040693A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- parameter
- disease
- subject
- statistical value
- definition information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 201000010099 disease Diseases 0.000 title claims abstract description 98
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 title claims abstract description 98
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 57
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 33
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims abstract description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 27
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 claims description 13
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 7
- 206010003119 arrhythmia Diseases 0.000 claims description 5
- 230000006793 arrhythmia Effects 0.000 claims description 5
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 4
- 208000002330 Congenital Heart Defects Diseases 0.000 claims description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 2
- 230000005831 heart abnormality Effects 0.000 claims description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 4
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000036541 health Effects 0.000 description 3
- 208000019622 heart disease Diseases 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 210000003296 saliva Anatomy 0.000 description 3
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 2
- HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N cholesterol Chemical compound C1C=C2C[C@@H](O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2 HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000010349 pulsation Effects 0.000 description 2
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 2
- 206010065929 Cardiovascular insufficiency Diseases 0.000 description 1
- 208000001871 Tachycardia Diseases 0.000 description 1
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 230000037396 body weight Effects 0.000 description 1
- 230000002612 cardiopulmonary effect Effects 0.000 description 1
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 239000002243 precursor Substances 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 230000006794 tachycardia Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Pathology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
Description
被験者の生体状態を示す第1パラメータを取得する第1パラメータ取得部と、
前記被験者の生体状態を示す第2パラメータを取得する第2パラメータ取得部と、
前記第1パラメータと前記第2パラメータとの関係を示す統計値を算出する統計値算出部と、
前記第1パラメータと前記第2パラメータのから疾病の予兆を定義した定義情報を記憶する記憶部と、
前記統計値の経時的変化と、前記定義情報と、を基に前記被験者の疾病の予兆を解析する解析部と、を備える、ものである。
被験者の生体状態を示す第1パラメータを取得する第1パラメータ取得部と、
前記被験者を取り巻く環境因子または属性に関する第2パラメータを取得する第2パラメータ取得部と、
前記第1パラメータと前記第2パラメータとの関係を示す統計値を算出する統計算出部と、
前記第1パラメータと前記第2パラメータの医学的関係から導き出される疾病の予兆を定義した定義情報を記憶する記憶部と、
前記統計値の経時的変化と、前記疾病情報と、を基に前記被験者の疾病の予兆を解析する解析部と、を備える、ものである。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図1は、本実施の形態にかかる疾病予測装置の構成を示すブロック図である。疾病予測装置1は、好適には複数の生体パラメータを取得する医療機器であり、例えば生体情報モニタである。
はじめに記憶部14に記憶された定義情報の例を図3(A)及び図3(B)を参照して説明する。図3(A)は、第1パラメータが心拍数(HR)であり、第2パラメータが脈拍数(PR)である場合の両パラメータの関係性を定める定義情報である。心拍数(HR)は、心電図(ECG)のQRS波を基に算出した心臓の拍動数(1分間の拍動回数)である。また脈拍数(PR)は、動脈の拍動の変化を末梢部位(例えば指先)に取り付けたプローブでカウントした1分間の数値である。両パラメータは心臓の拍動に起因する数値であるため、同一被験者から算出した心拍数(HR)と脈拍数(PR)は原理的には同数となる。しかし、様々な理由から両者が一致しない場合がある。
図3(A)では心拍数(HR)と脈拍数(PR)の関係から疾病予測を行う定義情報を用いたが、その他の生体パラメータを用いて同様の解析を行うこともできる。図3(B)は、心拍数(HR)と呼吸数(RR)と疾病の発生の関係を定義した定義情報である。図5は、ある被験者の心拍数(HR)と呼吸数(RR)の関係をプロットした図である。図5に示すように一般的に心拍数(HR)と呼吸数(RR)の相関は小さい。換言すると両パラメータの関連は小さい。
11 第1パラメータ取得部
12 第2パラメータ取得部
13 統計値算出部
14 記憶部
15 解析部
16 出力部
Claims (11)
- 被験者の生体状態を示す第1パラメータを取得する第1パラメータ取得部と、
前記被験者の生体状態を示す第2パラメータを取得する第2パラメータ取得部と、
前記第1パラメータと前記第2パラメータとの関係を示す統計値を算出する統計値算出部と、
前記第1パラメータと前記第2パラメータの関係から疾病の予兆を定義した定義情報を記憶する記憶部と、
前記統計値の経時的変化と、前記定義情報と、を基に前記被験者の疾病の予兆を解析する解析部と、を備える疾病予測装置。 - 前記統計値は、各時点での前記第1パラメータの値と前記第2パラメータの値を座標系に配置した際に算出した近似式の傾きを含む、請求項1に記載の疾病予測装置。
- 前記定義情報は、前記近似式の傾きの経時的変化と疾病の予兆の関係を定義するものであり、
前記解析部は、前記統計値算出部が算出する前記近似式の傾きの経時的変化と前記定義情報を比較し、前記被験者の疾病の予兆を解析する、
ことを特徴とする請求項2に記載の疾病予測装置。 - 前記定義情報は、前記近似式の傾きに加えて、前記第1パラメータと前記第2パラメータの相関係数の経時的変化と疾病の関係を定義するものであり、
前記解析部は、前記統計値算出部が算出する前記近似式の傾きの経時的変化及び相関係数と、前記定義情報と、を比較し、前記被験者の疾病の予兆を解析する、
請求項3に記載の疾病予測装置。 - 前記定義情報は、前記近似式の傾きに加えて、前記第1パラメータと前記第2パラメータの標準偏差の経時的変化と疾病の関係を定義するものであり、
前記解析部は、前記統計値算出部が算出する近似式の傾きの経時的変化及び標準偏差と、前記定義情報と、を比較し、前記被験者の疾病の予兆を解析する、
請求項3に記載の疾病予測装置。 - 前記統計値算出部は、前記第1パラメータ及び前記第2パラメータの最新データから順に所定数以上のデータを抽出し、抽出したデータを用いて前記統計値を算出する、
ことを特徴とする請求項1〜請求項5のいずれか1項に記載の疾病予測装置。 - 前記解析部は、前記統計値の変化が前記定義情報に定義する状態となってから一定時間経過した場合に、前記被験者に疾病の予兆があると判断する、
ことを特徴とする請求項1〜請求項6のいずれか1項に記載の疾病予測装置。 - 前記第1パラメータは心拍数(HR)であり、前記第2パラメータは脈拍数(PR)であり、
前記解析部は、近似1次式(HR/PR)の傾きが増加した場合に前記被験者に心臓異常の恐れがあると解析し、近似1次式(HR/PR)の傾きが減少した場合に前記被験者に不整脈の恐れがあると解析する、
ことを特徴とする請求項1〜請求項7のいずれか1項に記載の疾病予測装置。 - 被験者の生体状態を示す第1パラメータを取得する第1パラメータ取得ステップと、
前記被験者の生体状態を示す第2パラメータを取得する第2パラメータ取得ステップと、
前記第1パラメータと前記第2パラメータとの関係を示す統計値を算出する統計算出ステップと、
前記第1パラメータと前記第2パラメータの関係から疾病の予兆を定義した定義情報と、前記統計値の経時的変化と、を基に前記被験者の疾病の予兆を解析する解析ステップと、
を備える疾病予測方法。 - コンピュータに、
被験者の生体状態を示す第1パラメータの値と、前記被験者の生体状態を示す第2パラメータの値と、の関係を示す統計値を算出する統計算出ステップと、
前記第1パラメータと前記第2パラメータの関係から疾病の予兆を定義した定義情報と、前記統計値の経時的変化と、を基に前記被験者の疾病の予兆を解析する解析ステップと、
を実行させる、プログラム。 - 被験者の生体状態を示す第1パラメータを取得する第1パラメータ取得部と、
前記被験者を取り巻く環境因子または属性に関する第2パラメータを取得する第2パラメータ取得部と、
前記第1パラメータと前記第2パラメータとの関係を示す統計値を算出する統計値算出部と、
前記第1パラメータと前記第2パラメータの関係から疾病の予兆を定義した定義情報を記憶する記憶部と、
前記統計値の経時的変化と、前記定義情報と、を基に前記被験者の疾病の予兆を解析する解析部と、を備える疾病予測装置。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014164703A JP6318047B2 (ja) | 2014-08-13 | 2014-08-13 | 疾病予測装置、及びプログラム |
US14/816,459 US20160048649A1 (en) | 2014-08-13 | 2015-08-03 | Disease predicting apparatus and disease predicting method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014164703A JP6318047B2 (ja) | 2014-08-13 | 2014-08-13 | 疾病予測装置、及びプログラム |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018070517A Division JP2018138170A (ja) | 2018-04-02 | 2018-04-02 | 疾病予測装置、及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016040693A true JP2016040693A (ja) | 2016-03-24 |
JP6318047B2 JP6318047B2 (ja) | 2018-04-25 |
Family
ID=55302365
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014164703A Active JP6318047B2 (ja) | 2014-08-13 | 2014-08-13 | 疾病予測装置、及びプログラム |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20160048649A1 (ja) |
JP (1) | JP6318047B2 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018161246A (ja) * | 2017-03-24 | 2018-10-18 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム |
WO2019008798A1 (en) | 2017-07-07 | 2019-01-10 | Ntt Data Corporation | DEVICE FOR PREDICTING DISEASE APPEARANCE, METHOD FOR PREDICTING DISEASE DISEASE, AND PROGRAM |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113782216B (zh) * | 2021-09-15 | 2023-10-24 | 平安科技(深圳)有限公司 | 一种失能权重确定方法及装置、电子设备、存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005342191A (ja) * | 2004-06-03 | 2005-12-15 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 運動装置 |
JP2011036416A (ja) * | 2009-08-11 | 2011-02-24 | Takashi Omori | 生体細胞機能の評価方法、測定器、コンピュータ、コンピュータプログラム、記録媒体および携帯電話 |
WO2013003787A2 (en) * | 2011-06-30 | 2013-01-03 | University Of Pittsburgh - Of The Commonwealth System Of Higher Education | A system and method of determining a susceptibility to cardiorespiratory insufficiency |
JP2013514822A (ja) * | 2009-12-19 | 2013-05-02 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | Copd増悪予測システム及び方法 |
-
2014
- 2014-08-13 JP JP2014164703A patent/JP6318047B2/ja active Active
-
2015
- 2015-08-03 US US14/816,459 patent/US20160048649A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005342191A (ja) * | 2004-06-03 | 2005-12-15 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 運動装置 |
JP2011036416A (ja) * | 2009-08-11 | 2011-02-24 | Takashi Omori | 生体細胞機能の評価方法、測定器、コンピュータ、コンピュータプログラム、記録媒体および携帯電話 |
JP2013514822A (ja) * | 2009-12-19 | 2013-05-02 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | Copd増悪予測システム及び方法 |
WO2013003787A2 (en) * | 2011-06-30 | 2013-01-03 | University Of Pittsburgh - Of The Commonwealth System Of Higher Education | A system and method of determining a susceptibility to cardiorespiratory insufficiency |
JP2014529308A (ja) * | 2011-06-30 | 2014-11-06 | ユニヴァーシティ オヴ ピッツバーグ オヴ ザ コモンウェルス システム オヴ ハイアー エデュケーション | 心肺機能不全に対する易罹患性(susceptibility)を判断するシステム及び方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018161246A (ja) * | 2017-03-24 | 2018-10-18 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム |
WO2019008798A1 (en) | 2017-07-07 | 2019-01-10 | Ntt Data Corporation | DEVICE FOR PREDICTING DISEASE APPEARANCE, METHOD FOR PREDICTING DISEASE DISEASE, AND PROGRAM |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20160048649A1 (en) | 2016-02-18 |
JP6318047B2 (ja) | 2018-04-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20230404412A1 (en) | Rapid detection of bleeding before, during, and after fluid resuscitation | |
US11445983B2 (en) | Non-invasive determination of disease states | |
JP6370209B2 (ja) | 生体情報予測装置、生体情報予測方法、及びプログラム | |
US10347020B2 (en) | Methods and devices for displaying trend and variability in a physiological dataset | |
US11395634B2 (en) | Estimating physiological states based on changes in CRI | |
CN104838382B (zh) | 用于优化数据收集频率的方法、系统、介质及监测站 | |
EP3468457A1 (en) | Rapid detection of bleeding following injury | |
JP7010698B2 (ja) | 急性呼吸促迫症候群(ards)のリスクスコアによって導かれる換気治療推薦のためのツール | |
WO2016061545A1 (en) | Assessing effectiveness of cpr | |
US20190046113A1 (en) | Methods and systems for improved prediction of fluid responsiveness | |
CA3036417A1 (en) | Estimating physiological states based on changes in cri | |
CN109564586A (zh) | 系统监测器及系统监测方法 | |
JP6318047B2 (ja) | 疾病予測装置、及びプログラム | |
WO2016057806A1 (en) | Weaning readiness indicator, sleeping status recording device, and air providing system applying nonlinear time-frequency analysis | |
CN109937456B (zh) | 被配置成抑制警报的患者监测系统和方法 | |
JP2018138170A (ja) | 疾病予測装置、及びプログラム | |
EP4295782A1 (en) | Evaluation device, evaluation system, evaluation method, evaluation program, and recording medium | |
JP7466548B2 (ja) | 呼吸警報を発生させるための装置及びシステム | |
WO2022240812A1 (en) | Non-invasive detection and differentiation of sepsis | |
BR112016020662B1 (pt) | Métodos e dispositivos para exibir tendência e variabilidade em um conjunto de dados fisiológicos |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170110 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180124 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180126 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180130 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180307 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180402 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6318047 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |