JP2017006596A - Determination support program, determination support method, and determination support device - Google Patents

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原 政博
Masahiro Hara
政博 原
明大 猪又
Akita Inomata
明大 猪又
中田 康之
Yasuyuki Nakada
康之 中田
拓郎 大谷
Takuro Otani
拓郎 大谷
一穂 前田
Kazuho Maeda
一穂 前田
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Fujitsu Ltd
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide information capable of determining a symptom about incontinence with accuracy higher than the conventional one as one aspect.SOLUTION: A determination support device 30 generates determination support information to be utilized to determine an incontinence symptom of an incontinence monitoring object person on the basis of the earliest incontinence time having the earliest incontinence time among a plurality of incontinence times of each collection time collected within a prescribed period including a plurality of collection periods from a predetermined start time till an end time.SELECTED DRAWING: Figure 6

Description

開示の技術は、判断支援プログラム、判断支援方法、及び判断支援装置に関する。   The disclosed technology relates to a determination support program, a determination support method, and a determination support apparatus.

近年、就寝中に失禁する、いわゆる夜尿傾向のある児童等の家族に対して、児童等の就寝中に警告音を鳴らし、警告音が鳴った時点で児童等を起床させて着替えさせるか、または、児童等に排尿させるようにする夜尿症治療の方法が提案されている。   In recent years, for children who have incontinence during sleep, such as children who tend to have night urine, a warning sound is sounded while sleeping, etc. Alternatively, a method for treating nocturnal enuresis that allows children to urinate is proposed.

この夜尿症治療では、児童等の1ヶ月毎の平均夜尿量、平均夜尿回数、及び平均夜尿時刻を算出し、治療効果を検証している。   In the treatment for nocturnal enuresis, the average night urine volume, the average number of night urine and the average night urine time for each month of a child or the like are calculated, and the therapeutic effect is verified.

羽田敦子、石森真吾著、「アラーム療法による夜尿症治療」、夜尿症研究、日本夜尿症学会、2008年6月、第13巻、p.13−17Haneda Atsuko and Ishimori Shingo, “The Treatment of Nocturnal Enuresis by Alarm Therapy,” Enuresis Research, Japanese Society of Enuresis, June 2008, Vol. 13, p. 13-17

しかしながら、提案された方法では、例えば平均夜尿量等の失禁に関連する複数の情報項目のうち、何れの情報項目に注目すれば、失禁の改善度等、失禁に関する症状が精度良く判断可能となるかに関する示唆は行われていない。   However, with the proposed method, for example, if any of the information items related to incontinence such as the average amount of night urine is focused on, it is possible to accurately determine incontinence symptoms such as the degree of incontinence improvement. There is no suggestion about what will happen.

一つの側面として、開示の技術は、従来よりも高い精度で失禁に関する症状を判断可能な情報を提供することを目的とする。   In one aspect, the disclosed technique aims to provide information that can determine symptoms related to incontinence with higher accuracy than before.

一つの態様では、処理プログラムは、コンピュータに、収集期間を複数含む所定期間内に収集された複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成させる。   In one aspect, the processing program causes the computer to monitor the incontinence based on the earliest incontinence time that is the earliest incontinence time among a plurality of incontinence times collected within a predetermined period including a plurality of collection periods. Decision support information used to determine the incontinence symptoms of a person is generated.

一つの側面として、従来よりも高い精度で失禁に関する症状を判断可能な情報を提供することができる、という効果を有する。   As one aspect, there is an effect that information capable of determining symptoms related to incontinence can be provided with higher accuracy than before.

所定期間における複数の患者の失禁発生率と、最早失禁時刻と、の関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relationship between the incontinence incidence rate of several patients in a predetermined period, and the earliest incontinence time. 所定期間における複数の患者の失禁発生率と、失禁時刻のばらつきと、の関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relationship between the incontinence incidence rate of several patients in a predetermined period, and the dispersion | variation in incontinence time. 失禁時刻を患者の就寝時からの相対時間で示した場合の、患者毎の失禁発生率と失禁時刻との関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relationship between the incontinence incidence rate for every patient, and incontinence time when the incontinence time is shown by the relative time from the bedtime of the patient. 失禁時刻から起床時刻までの相対時間を用いて、患者毎の失禁発生率と失禁時刻との関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relationship between the incontinence incidence rate for every patient, and incontinence time using the relative time from incontinence time to wake-up time. 失禁時刻を絶対時刻で示した場合の、患者毎の失禁発生率と失禁時刻との関係の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relationship between the incontinence incidence rate for every patient, and incontinence time when the incontinence time is shown in absolute time. 第1実施形態に係る失禁症状の判断支援システムの構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a structure of the judgment support system of the incontinence symptom which concerns on 1st Embodiment. 第1実施形態に係る判断支援装置をコンピュータで実現する場合の構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a structure in the case of implement | achieving the judgment assistance apparatus which concerns on 1st Embodiment with a computer. 判断支援情報出力処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the flow of a judgment assistance information output process. 失禁時刻記録DBの例を示す図である。It is a figure which shows the example of incontinence time recording DB. 時刻分散座標面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a time dispersion | distribution coordinate surface. 改善度指標の変化を示すグラフの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the graph which shows the change of an improvement index. 第2実施形態に係る失禁症状の判断支援システムの構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a structure of the judgment support system of the incontinence symptom which concerns on 2nd Embodiment. 第2実施形態に係る判断支援装置をコンピュータで実現する場合の構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a structure in the case of implement | achieving the judgment assistance apparatus which concerns on 2nd Embodiment with a computer. 第2実施形態に係る警告出力処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the flow of the warning output process which concerns on 2nd Embodiment. 改善度関数生成処理の流れの一例を表すフローチャートを示す。The flowchart showing an example of the flow of an improvement degree function production | generation process is shown. 失禁の改善度関数の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the improvement function of incontinence. 失禁時刻記録処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the flow of an incontinence time recording process. 第3実施形態に係る失禁症状の判断支援システムの構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a structure of the judgment support system of the incontinence symptom which concerns on 3rd Embodiment. 第3実施形態に係る判断支援装置をコンピュータで実現する場合の構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a structure in the case of implement | achieving the judgment assistance apparatus which concerns on 3rd Embodiment with a computer. 第3実施形態に係る警告出力処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the flow of the warning output process which concerns on 3rd Embodiment. 改善度関数補正処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the flow of an improvement degree function correction process. 補正DBの例を示す図である。It is a figure which shows the example of correction | amendment DB. 改善度関数の補正の一例を説明する模式図である。It is a schematic diagram explaining an example of correction | amendment of an improvement degree function.

以下、図面を参照して開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。なお、同じ働きを担う構成要素または処理には、全図面を通して同じ符号を付与し、重複する説明を適宜省略する場合がある。   Hereinafter, an example of an embodiment of the disclosed technology will be described in detail with reference to the drawings. In addition, the same code | symbol may be provided to the component or process which bears the same function through all the drawings, and the overlapping description may be abbreviate | omitted suitably.

発明者等は、失禁、特に夜尿傾向が見られる患者の失禁に関する各種データのうち、所定期間内における就寝中の失禁発生率と、最早失禁時刻との関係について検討した。   The inventors examined the relationship between incontinence incidence during sleep and the earliest incontinence time among various data on incontinence, particularly incontinence in patients with night urine tendency.

ここで、最早失禁時刻とは、予め定めた開始時刻から終了時刻までの失禁時刻の収集期間を複数含む所定期間内の各収集期間の失禁時刻のうち、当該収集期間内において失禁時刻が最も早いものをいう。なお、この収集期間は例えば1日1回、患者の夜間における就寝時間を含むように設定される。従って、収集期間内における失禁時刻を、所定期間内における日毎の失禁時刻ということができる。   Here, the earliest incontinence time is the earliest incontinence time in the collection period among the incontinence times of each collection period within a predetermined period including a plurality of incontinence time collection periods from a predetermined start time to an end time. Say things. This collection period is set to include the bedtime of the patient at night, for example, once a day. Therefore, the incontinence time within the collection period can be referred to as the daily incontinence time within the predetermined period.

また、予め定めた開始時刻とは午前0時に限られず、患者の就寝予定時刻前の他の時刻、例えば18時であってもよい。また予め定めた終了時刻は、患者の起床予定時刻後であれば何れの時刻に設定しても良い。また、所定期間の長さに特に制限はない。   Further, the predetermined start time is not limited to midnight, and may be another time before the scheduled bedtime of the patient, for example, 18:00. The predetermined end time may be set to any time as long as it is after the scheduled wake-up time of the patient. Moreover, there is no restriction | limiting in particular in the length of a predetermined period.

図1は、所定期間内における複数の患者の失禁発生率と最早失禁時刻との関係の一例を示す図であり、図1に示す各々の点が、個々の患者毎の失禁発生率及び最早失禁時刻を表している。   FIG. 1 is a diagram showing an example of the relationship between the incontinence incidence rate and the earliest incontinence time of a plurality of patients within a predetermined period. Each point shown in FIG. 1 indicates the incontinence incidence rate and the earliest incontinence for each individual patient. It represents the time.

発明者等は、図1に示す、患者毎の失禁発生率と最早失禁時刻との間の相関係数を計算したところ、強い相関が表れる結果を得た。すなわち、発明者は、失禁発生率と最早失禁時刻との間には負の相関関係があり、失禁発生率が低くなるに従って、最早失禁時刻が遅くなる傾向があることを見出した。平均失禁時刻の場合も失禁発生率と負の相関が表れる結果が得られたが、最早失禁時刻の方がより強い相関が表れた。   The inventors calculated the correlation coefficient between the incontinence occurrence rate for each patient and the earliest incontinence time shown in FIG. 1 and obtained a result showing a strong correlation. That is, the inventor has found that there is a negative correlation between the incontinence occurrence rate and the earliest incontinence time, and the earliest incontinence time tends to be delayed as the incontinence occurrence rate decreases. The average incontinence time also showed a negative correlation with the incontinence rate, but the earliest incontinence time showed a stronger correlation.

また、発明者等は、所定期間内における失禁発生率と失禁時刻のばらつきとの関係について検討した。   In addition, the inventors examined the relationship between the incontinence incidence within a predetermined period and the variation in incontinence time.

図2は、所定期間内における複数の患者の失禁発生率と失禁時刻のばらつきとの関係の一例を示す図であり、図2に示す各々の点が、個々の患者毎の失禁発生率と失禁時刻のばらつきとを表している。ここで、失禁時刻のばらつきを示す指標の一例として、失禁時刻の分散値σを用いた。分散値σは、所定期間における日毎の失禁時刻の平均値に対する各失禁時刻のばらつきを示す指標である。   FIG. 2 is a diagram showing an example of the relationship between the incontinence rate of a plurality of patients within a predetermined period and the variation in incontinence time. Each point shown in FIG. 2 indicates the incontinence rate and incontinence for each individual patient. It represents the time variation. Here, as an example of an index indicating variation in incontinence time, a variance value σ of incontinence time is used. The variance value σ is an index indicating the variation of each incontinence time with respect to the average value of daily incontinence times during a predetermined period.

発明者等は、図2に示す、患者毎の失禁発生率と失禁時刻のばらつきとの間の相関係数を計算したところ、強い相関が表れる結果を得た。すなわち、発明者等は、失禁発生率と失禁時刻のばらつきとの間には正の相関関係があり、失禁発生率が高くなるに従って失禁時刻のばらつきが大きくなること、逆に言えば、失禁発生率が低くなるに従って失禁時刻のばらつきが小さくなることを更に見出した。   The inventors calculated the correlation coefficient between the incontinence incidence rate for each patient and the variation in incontinence time shown in FIG. 2, and obtained a result showing a strong correlation. In other words, the inventors have a positive correlation between the incontinence rate and the variation in incontinence time, and the incontinence time variation increases as the incontinence rate increases. It has further been found that the variation in incontinence time decreases as the rate decreases.

従って、最早失禁時刻及び失禁時刻のばらつきの少なくとも一方を用いれば、従来と比べて、より高い精度で失禁に関する患者の症状が判断可能な情報を提供することができることになる。   Therefore, by using at least one of the earliest incontinence time and the variation of the incontinence time, it is possible to provide information with which the patient's symptoms related to incontinence can be determined with higher accuracy than in the past.

更に、発明者等は、失禁発生率と失禁時刻との関係を様々な観点から考察した。   Furthermore, the inventors considered the relationship between the incontinence occurrence rate and the incontinence time from various viewpoints.

図3は、失禁時刻を患者の就寝時からの相対時間で示した場合の、患者毎の失禁発生率と失禁時刻との関係の一例を示す図であり、図4は、失禁時刻から起床時刻までの相対時間を用いて、患者毎の失禁発生率と失禁時刻との関係の一例を示す図である。また、図5は、失禁時刻を、失禁した際の時刻、すなわち絶対時刻で示した場合の、患者毎の失禁発生率と失禁時刻との関係の一例を示す図である。   FIG. 3 is a diagram showing an example of the relationship between the incontinence occurrence rate for each patient and the incontinence time when the incontinence time is expressed as a relative time from the bedtime of the patient. FIG. It is a figure which shows an example of the relationship between the incontinence incidence rate and incontinence time for every patient using relative time until. FIG. 5 is a diagram showing an example of the relationship between the incontinence occurrence rate and the incontinence time for each patient when the incontinence time is indicated by the time when the incontinence is made, that is, the absolute time.

図3〜図5において、“A”〜“K”の記号は、個々の患者を識別するための患者ID(identification)を表し、患者IDに各々対応する模様のプロット円によって、患者毎の失禁発生率と失禁時刻との関係が示されている。なお、プロット円の大きさは該当する失禁時刻での失禁回数を表しており、失禁回数が多くなるに従ってプロット円の大きさが大きくなる。また、図3の直線90、図4の直線91、及び図5の直線92は、各図における患者毎の失禁発生率と最早失禁時刻から、例えば最小2乗法を用いて求めた回帰直線を表す。   3 to 5, the symbols “A” to “K” represent patient IDs (identification) for identifying individual patients, and each patient's incontinence is represented by a plot circle having a pattern corresponding to each patient ID. The relationship between incidence and incontinence time is shown. The size of the plot circle represents the number of incontinences at the corresponding incontinence time, and the size of the plot circle increases as the number of incontinences increases. Moreover, the straight line 90 of FIG. 3, the straight line 91 of FIG. 4, and the straight line 92 of FIG. 5 represent the regression line calculated | required using the least squares method, for example from the incontinence incidence rate and earliest incontinence time for every patient in each figure. .

このように、失禁時刻の定義を変えて、失禁発生率と最早失禁時刻との関係を検討した結果、発明者等は、失禁発生率と最早失禁時刻との相関が最も高くなるのは、失禁時刻を絶対時刻で示した場合であることを見出した。これは、就寝時刻は患者毎にばらつくが、例えば患者が就学児等であれば、起床時刻は、学校等の始業時間の関係から、特定の時間帯に集中する傾向があるためであると考えられる。   As a result of changing the definition of incontinence time and examining the relationship between the incontinence rate and the earliest incontinence time, the inventors found that the incontinence rate and the earliest incontinence time had the highest correlation It was found that the time is expressed in absolute time. This is because bedtime varies from patient to patient.For example, if the patient is a schoolchild or the like, the wake-up time tends to be concentrated in a specific time zone because of the start time of the school. It is done.

以上に示した知見を踏まえ、以降、患者の最早失禁時刻と失禁時刻のばらつきを用いて、従来よりも高い精度で失禁に関する症状が判断可能な情報を提示する判断支援装置の実施形態について説明する。   Based on the knowledge shown above, hereinafter, an embodiment of a determination support apparatus that presents information that can determine symptoms related to incontinence with higher accuracy than before by using variations in the earliest incontinence time and incontinence time of the patient will be described. .

(第1実施形態)
図6は、第1実施形態に係る失禁症状の判断支援システム1の構成の一例を示す図である。判断支援システム1は、ウェアラブルセンサ10、情報端末20、及び判断支援装置30を含む。ウェアラブルセンサ10と、情報端末20とは、通信回線50で接続され、情報端末20と、判断支援装置30とは、通信回線51で接続される。
(First embodiment)
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the configuration of the incontinence symptom determination support system 1 according to the first embodiment. The determination support system 1 includes a wearable sensor 10, an information terminal 20, and a determination support device 30. The wearable sensor 10 and the information terminal 20 are connected via a communication line 50, and the information terminal 20 and the determination support apparatus 30 are connected via a communication line 51.

図6では、判断支援装置30に1台の情報端末20が接続されている例を示しているが、判断支援装置30には複数の情報端末20を接続することが可能である。また、情報端末20に接続可能なウェアラブルセンサ10の数にも制限はなく、情報端末20にウェアラブルセンサ10を接続しない形態、及び、情報端末20に複数のウェアラブルセンサ10を接続する形態も可能である。   Although FIG. 6 shows an example in which one information terminal 20 is connected to the determination support apparatus 30, a plurality of information terminals 20 can be connected to the determination support apparatus 30. The number of wearable sensors 10 that can be connected to the information terminal 20 is not limited, and a form in which the wearable sensors 10 are not connected to the information terminal 20 and a form in which a plurality of wearable sensors 10 are connected to the information terminal 20 are also possible. is there.

また、図6の例では、ウェアラブルセンサ10は情報端末20を経由して判断支援装置30に接続されているが、判断支援装置30にウェアラブルセンサ10を直接接続するようにしてもよい。   In the example of FIG. 6, the wearable sensor 10 is connected to the determination support apparatus 30 via the information terminal 20, but the wearable sensor 10 may be directly connected to the determination support apparatus 30.

通信回線50及び通信回線51の回線種別に制限はなく、例えばインターネット回線、イントラネット回線、又は専用線等、何れの回線種別であってもよく、接続形態に関しても、有線、無線、又は有線と無線との混在等、何れの接続形態であってもよい。   There is no limitation on the line types of the communication line 50 and the communication line 51, and any line type such as an Internet line, an intranet line, or a dedicated line may be used, and the connection form is wired, wireless, or wired and wireless. Any type of connection, such as mixing with

ウェアラブルセンサ10は、患者の失禁を検知する電子機器であり、送信部11及び尿センサ12を含む。なお、ウェアラブルセンサ10は、失禁、特に夜尿傾向が見られる患者に装着又は携帯される。   The wearable sensor 10 is an electronic device that detects incontinence of a patient, and includes a transmission unit 11 and a urine sensor 12. The wearable sensor 10 is worn or carried by a patient who has incontinence, in particular, a night urine tendency.

尿センサ12は、送信部11に接続され、尿センサ12で失禁を検知した場合、尿センサ12は、失禁を検知したとの情報、すなわち失禁検知情報を送信部11に送信する。   The urine sensor 12 is connected to the transmission unit 11. When the urine sensor 12 detects incontinence, the urine sensor 12 transmits information indicating that incontinence has been detected, that is, incontinence detection information to the transmission unit 11.

送信部11は、尿センサ12から受信した失禁検知情報に、失禁検知情報を受信した日付及び時刻、すなわち患者が失禁した日付(失禁日)及び時刻(失禁時刻)と、失禁検知情報の送信元を一意に示す送信元IDと、を含め、情報端末20に送信する。   The transmission unit 11 includes, in the incontinence detection information received from the urine sensor 12, the date and time when the incontinence detection information is received, that is, the date (incontinence date) and time (incontinence time) when the patient was incontinent, and the transmission source of the incontinence detection information. Is transmitted to the information terminal 20 including the transmission source ID that uniquely indicates

なお、尿センサ12が、失禁日及び失禁時刻に関する情報と、送信元IDと、を予め失禁検知情報に含めた上で、失禁検知情報を送信部11に送信するようにしても良い。   In addition, the urine sensor 12 may transmit the incontinence detection information to the transmission unit 11 after previously including information on the incontinence date and the incontinence time and the transmission source ID in the incontinence detection information.

一方、情報端末20は、例えば患者の家庭、或いは患者の診察を行っている医療機関等に設置され、患者の失禁に関する各種情報の入出力及び処理を実行する。   On the other hand, the information terminal 20 is installed in, for example, a patient's home or a medical institution that examines the patient, and executes input / output and processing of various information related to the patient's incontinence.

情報端末20は、センサデータ受信部21、センサデータ送信部22、入力部23、情報端末送信部24、表示部25、及び判断支援情報受信部26を含む。   The information terminal 20 includes a sensor data receiving unit 21, a sensor data transmitting unit 22, an input unit 23, an information terminal transmitting unit 24, a display unit 25, and a determination support information receiving unit 26.

センサデータ受信部21は、ウェアラブルセンサ10の送信部11、及びセンサデータ送信部22に接続され、送信部11から受け付けた失禁検知情報を、センサデータ送信部22に出力する。   The sensor data reception unit 21 is connected to the transmission unit 11 and the sensor data transmission unit 22 of the wearable sensor 10 and outputs the incontinence detection information received from the transmission unit 11 to the sensor data transmission unit 22.

センサデータ送信部22は、センサデータ受信部21、及び後述する判断支援装置30の収集記録部31に接続され、センサデータ受信部21から受け付けた失禁検知情報を、収集記録部31に送信する。   The sensor data transmission unit 22 is connected to the sensor data reception unit 21 and the collection recording unit 31 of the determination support apparatus 30 described later, and transmits the incontinence detection information received from the sensor data reception unit 21 to the collection recording unit 31.

入力部23は、情報端末送信部24に接続され、例えばタッチパネル、キーボード、マウス等といった入力デバイスから入力される入力情報を受け付け、受け付けた情報を情報端末送信部24に出力する。   The input unit 23 is connected to the information terminal transmission unit 24, receives input information input from an input device such as a touch panel, a keyboard, and a mouse, and outputs the received information to the information terminal transmission unit 24.

情報端末送信部24は、入力部23、及び後述する判断支援装置30の収集記録部31に接続され、入力部23から受け付けた入力情報を、収集記録部31に送信する。   The information terminal transmission unit 24 is connected to the input unit 23 and the collection recording unit 31 of the determination support apparatus 30 described later, and transmits the input information received from the input unit 23 to the collection recording unit 31.

表示部25は、判断支援情報受信部26に接続され、判断支援情報受信部26から受け付けた情報を、ディスプレイ等の表示装置に表示する。   The display unit 25 is connected to the determination support information receiving unit 26 and displays information received from the determination support information receiving unit 26 on a display device such as a display.

判断支援情報受信部26は、表示部25、及び後述する判断支援装置30の判断支援情報出力部33に接続され、判断支援情報出力部33から受け付けた情報を、表示部25に出力する。なお、判断支援情報出力部33から受け付ける情報の詳細については後ほど説明する。   The determination support information receiving unit 26 is connected to the display unit 25 and a determination support information output unit 33 of the determination support apparatus 30 described later, and outputs information received from the determination support information output unit 33 to the display unit 25. Details of the information received from the determination support information output unit 33 will be described later.

一方、判断支援装置30は、例えば通信回線51に接続されるデータセンタ等に設置され、情報端末20から送信される患者の失禁時刻を記録し、患者毎の最早失禁時刻に基づいて、患者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する。なお、判断支援装置30の設置場所に制限はなく、例えば情報端末20と同じ場所に設置してもよい。   On the other hand, the determination support device 30 is installed in, for example, a data center connected to the communication line 51, records the patient's incontinence time transmitted from the information terminal 20, and based on the earliest incontinence time for each patient, Judgment support information used to determine incontinence symptoms is generated. In addition, there is no restriction | limiting in the installation place of the judgment assistance apparatus 30, For example, you may install in the same place as the information terminal 20. FIG.

判断支援装置30は、収集記録部31、生成部32、判断支援情報出力部33、及び失禁時刻記録DB(Database)38を記憶する記憶部を含む。   The determination support device 30 includes a storage unit that stores a collection recording unit 31, a generation unit 32, a determination support information output unit 33, and an incontinence time recording DB (Database) 38.

収集記録部31は、情報端末20のセンサデータ送信部22及び情報端末送信部24に接続され、患者の失禁検知情報及び入力情報を受け付ける。更に、収集記録部31は、生成部32及び記憶部40に含まれる失禁時刻記録DB38に接続され、例えば情報端末20から受け付けた患者の失禁検知情報に基づいて、患者の失禁時刻を患者毎に失禁時刻記録DB38に記録する。また、収集記録部31は、例えば情報端末20から受け付けた入力情報を、生成部32に出力する。   The collection recording unit 31 is connected to the sensor data transmission unit 22 and the information terminal transmission unit 24 of the information terminal 20 and receives patient incontinence detection information and input information. Furthermore, the collection recording unit 31 is connected to the incontinence time recording DB 38 included in the generation unit 32 and the storage unit 40. For example, based on the patient incontinence detection information received from the information terminal 20, the patient incontinence time is determined for each patient. Record in the incontinence time record DB 38. Further, the collection / recording unit 31 outputs, for example, input information received from the information terminal 20 to the generation unit 32.

生成部32は、収集記録部31、判断支援情報出力部33、及び失禁時刻記録DB38を記憶する記憶部40に接続される。   The generation unit 32 is connected to a storage unit 40 that stores the collection recording unit 31, the determination support information output unit 33, and the incontinence time recording DB 38.

生成部32は、収集記録部31から判断支援情報の生成を指示する入力情報を受け付けると、入力情報で指定された患者の所定期間における失禁時刻を失禁時刻記録DB38から取得する。そして、生成部32は、患者の失禁時刻に基づいて算出した、所定期間における最早失禁時刻と失禁時刻のばらつきとから、患者の失禁症状に関する判断支援情報を生成する。そして、生成部32は、生成した判断支援情報を判断支援情報出力部33に出力する。   When receiving the input information instructing the generation of the determination support information from the collection recording unit 31, the generation unit 32 acquires the incontinence time of the patient specified by the input information from the incontinence time recording DB 38. And the production | generation part 32 produces | generates the judgment assistance information regarding a patient's incontinence symptom from the variation | variation of the earliest incontinence time and incontinence time in a predetermined period calculated based on the patient's incontinence time. Then, the generation unit 32 outputs the generated determination support information to the determination support information output unit 33.

失禁時刻記録DB38は、患者の毎日の失禁時刻を患者毎に記録するデータベースである。   The incontinence time record DB 38 is a database that records the daily incontinence time of each patient.

なお、ここでいうデータベースとは、情報を集中的に管理し、情報の検索又は抽出等、情報の再利用に適したデータ構造を用いて情報を管理する管理形態をいう。従って、例えば判断支援装置30をコンピュータで実現する場合、失禁時刻記録DB38は、コンピュータで用いられるOS(Operating System)が提供するファイルシステムに構築してもよく、また、DB機能を提供する専用のソフトウェアを用いて構築してもよい。   Here, the database refers to a management form in which information is centrally managed and information is managed using a data structure suitable for information reuse, such as information search or extraction. Therefore, for example, when the determination support apparatus 30 is realized by a computer, the incontinence time recording DB 38 may be constructed in a file system provided by an OS (Operating System) used in the computer, or dedicated to providing a DB function. It may be constructed using software.

判断支援情報出力部33は、生成部32、及び情報端末20の判断支援情報受信部26に接続され、生成部32から受け付けた判断支援情報を、判断支援情報受信部26に出力する。   The determination support information output unit 33 is connected to the generation unit 32 and the determination support information reception unit 26 of the information terminal 20, and outputs the determination support information received from the generation unit 32 to the determination support information reception unit 26.

次に、図7に、判断支援装置30をコンピュータで実現する場合の構成図を示す。   Next, FIG. 7 shows a configuration diagram when the determination support apparatus 30 is realized by a computer.

コンピュータ100は、CPU102、メモリ104、及び不揮発性の記憶装置106を含む。CPU102、メモリ104、及び不揮発性の記憶装置106は、バス108を介して互いに接続される。また、コンピュータ100は、入力装置112及び通信装置114と、コンピュータ100と、を接続して互いにデータを送受信するためのI/O(Input/Output)110を備え、I/O110はバス108に接続される。   The computer 100 includes a CPU 102, a memory 104, and a nonvolatile storage device 106. The CPU 102, the memory 104, and the nonvolatile storage device 106 are connected to each other via a bus 108. The computer 100 also includes an input / output (I / O) 110 for connecting the input device 112 and the communication device 114 to the computer 100 and transmitting / receiving data to / from each other. The I / O 110 is connected to the bus 108. Is done.

入力装置112は、例えばキーボード及びマウス等の、コンピュータ100の操作者がコンピュータ100に指示を与えるための入力デバイスを含む。また、入力装置112は、例えばCD−ROM又はフラッシュメモリ等の記録媒体116に記録されるデータを読み取るための読み取り装置を含む。   The input device 112 includes an input device for giving an instruction to the computer 100 by an operator of the computer 100 such as a keyboard and a mouse. The input device 112 includes a reading device for reading data recorded on the recording medium 116 such as a CD-ROM or a flash memory.

通信装置114は、通信回線51に接続するためのインターフェースを含み、例えば通信回線51に接続される情報端末20とデータの送受信を行う。   The communication device 114 includes an interface for connecting to the communication line 51, and performs data transmission / reception with the information terminal 20 connected to the communication line 51, for example.

なお、記憶装置106は、HDD(Hard Disk Drive)又はフラッシュメモリ等によって実現できる。   The storage device 106 can be realized by an HDD (Hard Disk Drive) or a flash memory.

記憶装置106には、コンピュータ100を図6に示す判断支援装置30として機能させるための判断支援プログラム120が記憶される。記憶装置106に記憶される判断支援プログラム120は、収集記録プロセス122、生成プロセス124、及び判断支援情報出力プロセス126を含む。   The storage device 106 stores a determination support program 120 for causing the computer 100 to function as the determination support device 30 shown in FIG. The determination support program 120 stored in the storage device 106 includes a collection recording process 122, a generation process 124, and a determination support information output process 126.

CPU102は、判断支援プログラム120を記憶装置106から読み出してメモリ104に展開し、判断支援プログラム120に含まれる各プロセスを実行する。   The CPU 102 reads out the determination support program 120 from the storage device 106, expands it in the memory 104, and executes each process included in the determination support program 120.

CPU102が、判断支援プログラム120を記憶装置106から読み出してメモリ104に展開し、判断支援プログラム120を実行することで、コンピュータ100が図6に示す判断支援装置30として動作する。   The CPU 102 reads out the determination support program 120 from the storage device 106, expands it in the memory 104, and executes the determination support program 120, whereby the computer 100 operates as the determination support device 30 shown in FIG.

また、CPU102が収集記録プロセス122を実行することで、コンピュータ100が図6に示す収集記録部31として動作する。また、CPU102が生成プロセス124を実行することで、コンピュータ100が図6に示す生成部32として動作する。また、CPU102が判断支援情報出力プロセス126を実行することで、コンピュータ100が図6に示す判断支援情報出力部33として動作する。   Further, when the CPU 102 executes the collection recording process 122, the computer 100 operates as the collection recording unit 31 shown in FIG. Further, when the CPU 102 executes the generation process 124, the computer 100 operates as the generation unit 32 illustrated in FIG. Further, when the CPU 102 executes the determination support information output process 126, the computer 100 operates as the determination support information output unit 33 shown in FIG.

更に、CPU102が、失禁時刻記録情報格納領域140に格納された失禁時刻情報をメモリ104に展開することで、メモリ104に失禁時刻記録DB38が記憶される。また、CPU102が、閾値情報格納領域142に格納された値をメモリ104に展開することで、メモリ104に、コンピュータ100で使用される閾値等の定数が記憶される。   Further, the CPU 102 expands the incontinence time information stored in the incontinence time record information storage area 140 into the memory 104, whereby the incontinence time record DB 38 is stored in the memory 104. Further, the CPU 102 expands the value stored in the threshold information storage area 142 in the memory 104, so that a constant such as a threshold used in the computer 100 is stored in the memory 104.

なお、コンピュータ100は、例えば半導体集積回路、より詳しくはASIC(Application Specific Integrated Circuit)等で実現することも可能である。   The computer 100 can be realized by, for example, a semiconductor integrated circuit, more specifically, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or the like.

次に、第1実施形態に係る判断支援装置30の作用について説明する。第1実施形態に係る判断支援装置30は、例えば患者IDと共に、判断支援情報の出力を指示する入力情報を情報端末20から受信した際に、判断支援情報出力処理を実行する。   Next, the operation of the determination support apparatus 30 according to the first embodiment will be described. The determination support apparatus 30 according to the first embodiment executes the determination support information output process when receiving input information for instructing output of the determination support information from the information terminal 20 together with the patient ID, for example.

図8は、判断支援装置30の判断支援情報出力処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、判断支援装置30の失禁時刻記録DB38には、患者毎の所定期間に亘る失禁時刻が予め記憶されているものとする。   FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the flow of the determination support information output process of the determination support apparatus 30. Note that the incontinence time record DB 38 of the determination support apparatus 30 stores incontinence time for a predetermined period for each patient in advance.

まず、ステップS10において、生成部32は、患者IDで表される患者の所定期間内における日毎の失禁時刻を、失禁時刻記録DB38から取得し、例えばメモリ104の予め定めた領域に記憶する。なお、所定期間の長さに制約はなく、例えば2週間または1ヶ月等の期間が適宜設定される。   First, in step S <b> 10, the generation unit 32 acquires the incontinence time for each day within a predetermined period of the patient represented by the patient ID from the incontinence time recording DB 38 and stores the incontinence time in a predetermined area of the memory 104, for example. Note that there is no restriction on the length of the predetermined period, and a period such as two weeks or one month is set as appropriate.

図9は、失禁時刻記録DB38の例を示す図である。図9では、一例として、ある1人の患者の失禁時刻情報を示しているが、失禁時刻記録DB38には、複数の患者の失禁時刻情報が患者毎に記憶されている。   FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the incontinence time record DB 38. In FIG. 9, as an example, incontinence time information of a single patient is shown, but incontinence time information DB 38 stores incontinence time information of a plurality of patients for each patient.

図9に示すように、失禁時刻記録DB38は、失禁した年月日を表す日付と、失禁した時分を表す失禁時刻と、を行方向に対応づけた失禁時刻情報を、患者毎に記憶するデータベースである。図9の例では、ある患者が、例えば2015年6月1日1時00分に失禁したことを示す情報を含んでいる。なお、失禁時刻は午前0時00分を“0:00”、午後11時59分を“23:59”とする24時制の絶対時刻で表されている。なお、失禁時刻の“−”は、その日に失禁がなかったことを示す。   As shown in FIG. 9, the incontinence time record DB 38 stores, for each patient, incontinence time information in which the date indicating the date of incontinence and the incontinence time indicating the time of incontinence are associated in the row direction. It is a database. In the example of FIG. 9, information indicating that a patient was incontinent at, for example, 1:00 on June 1, 2015 is included. The incontinence time is expressed as an absolute time in a 24-hour system in which 0:00 am is “0:00” and 11:59 pm is “23:59”. The incontinence time “-” indicates that there was no incontinence on that day.

判断支援装置30は、失禁、特に夜尿に関する症状が判断可能な情報を出力するため、就寝中における失禁時刻情報が失禁時刻記録DB38に記録される。従って、患者毎の失禁時刻は、所定期間において患者が最も早く就寝する時刻から、当該患者が最も遅く起床する時刻までの時間帯(就寝時間帯)に含まれる。   Since the decision support device 30 outputs information that can determine symptoms related to incontinence, particularly night urine, incontinence time information during sleeping is recorded in the incontinence time record DB 38. Accordingly, the incontinence time for each patient is included in the time period (sleeping time period) from the time when the patient goes to bed most early in the predetermined period to the time when the patient gets up the latest.

図8のステップS20において、生成部32は、情報端末20で指定された患者の所定期間における最早失禁時刻xと、所定期間における失禁時刻のばらつきを表す、失禁時刻の分散値yとを、ステップS10で取得した失禁時刻から算出する。なお、最早失禁時刻xは絶対時刻で表される。また、所定期間における最早失禁時刻xとは、所定期間に含まれる複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、収集期間において失禁時刻が最も早い失禁時刻をいう。   In step S20 of FIG. 8, the generation unit 32 calculates the earliest incontinence time x of the patient designated by the information terminal 20 in the predetermined period and the variance value y of the incontinence time representing the variation of the incontinence time in the predetermined period. Calculated from the incontinence time acquired in S10. The earliest incontinence time x is expressed as an absolute time. The earliest incontinence time x in a predetermined period refers to the incontinence time having the earliest incontinence time in the collection period among the incontinence times for each of a plurality of collection periods included in the predetermined period.

ステップS30において、生成部32は、就寝時間帯内の予め定めた時刻Tよりも前の時刻を表す、就寝時間帯内の予め定めた時刻Tをメモリ104の予め定めた領域から取得する。なお、時刻T及び時刻Tは、共に24時制の絶対時刻で表されている。 In step S < b > 30, the generation unit 32 acquires a predetermined time T < b > 1 in the sleeping time period, which represents a time before the predetermined time T < b > 2 in the sleeping time period, from a predetermined area of the memory 104. . Note that the time T 1 and the time T 2 are both represented by an absolute time in a 24-hour system.

既に説明したように、患者の最早失禁時刻が遅くなるに従って、患者の失禁発生率が低くなる傾向が見られる。従って、時刻Tは、患者の最早失禁時刻xが時刻Tよりも早い場合に、患者に対する失禁の治療効果の度合い、すなわち失禁症状の改善度が小さいとみなすことができるような時刻に設定される。 As already explained, as the patient's earliest incontinence time becomes late, the patient's incontinence incidence tends to decrease. Therefore, the time T 1 is set to a time when the patient's earliest incontinence time x is earlier than the time T 1 so that the degree of incontinence treatment effect on the patient, that is, the degree of improvement of incontinence symptoms can be regarded as small. Is done.

そして、生成部32は、患者の就寝時間帯において、ステップS20で算出した最早失禁時刻xが、時刻Tより早い時刻であるか否かを判定する。肯定判定の場合、ステップS70に移行し、ステップS70において、生成部32は、患者の失禁症状の改善度を表す改善度指標を「小」に設定し、当該設定をメモリ104の予め定めた領域に記憶する。 The generation unit 32 determines the sleeping hours of the patient, longer incontinent time x calculated in step S20 is, whether it is earlier than the time T 1. In the case of an affirmative determination, the process proceeds to step S70, and in step S70, the generation unit 32 sets the improvement index indicating the improvement of the patient's incontinence symptoms to “small”, and the setting is a predetermined area of the memory 104. To remember.

一方、ステップS30の判定処理が否定判定の場合には、ステップS40に移行する。   On the other hand, if the determination process in step S30 is negative, the process proceeds to step S40.

ステップS40において、生成部32は、時刻Tをメモリ104の予め定めた領域から取得する。時刻Tは、患者の最早失禁時刻xが時刻T以降である場合に、患者の失禁症状の改善度が大きいとみなすことができるような時刻に設定される。 In step S < b > 40, the generation unit 32 acquires time T < b > 2 from a predetermined area of the memory 104. Time T 2 are, in the case longer incontinent time x the patient is time T 2, and later, is set to the time that can be regarded as a large improvement in the patient's incontinence.

そして、生成部32は、患者の就寝時間帯において、ステップS20で算出した最早失禁時刻xが、時刻Tより早い時刻であるか否かを判定し、肯定判定の場合、ステップS50に移行する。この場合、患者の最早失禁時刻xは時刻T以降で、かつ、時刻Tより前であることから、ステップS50において、生成部32は、患者の改善度指標を「中」に設定し、当該設定をメモリ104の予め定めた領域に記憶する。 The generation unit 32, in the sleeping time zone of the patient, longer incontinent time x is calculated in step S20 is, it is determined whether or not earlier than the time T 2, when the affirmative determination, the process proceeds to step S50 . In this case, since the earliest incontinence time x of the patient is after the time T 1 and before the time T 2 , the generation unit 32 sets the patient improvement index to “medium” in step S50, The setting is stored in a predetermined area of the memory 104.

一方、ステップS40の判定処理が否定判定の場合には、ステップS60に移行する。この場合、患者の最早失禁時刻xは時刻T以降であるため、ステップS60において、生成部32は、患者の改善度指標を「大」に設定し、当該設定をメモリ104の予め定めた領域に記憶する。 On the other hand, if the determination process in step S40 is negative, the process proceeds to step S60. In this case, since the longer incontinent time x of the patient is a time T 2, and later, in step S60, generating unit 32, the improvement index of the patient is set to "large", predetermined to the setting in the memory 104 area To remember.

なお、時刻T及びTは、例えば図7に示した閾値情報格納領域142に予め記憶され、CPU102によってメモリ104に展開される値である。 Note that the times T 1 and T 2 are values stored in advance in the threshold information storage area 142 shown in FIG. 7, for example, and developed in the memory 104 by the CPU 102.

更に、ステップS80において、生成部32は、予め定めた分散値σよりも小さい分散値を表す、予め定めた分散値σをメモリ104の予め定めた領域から取得する。 Further, in step S80, the generation unit 32 acquires a predetermined dispersion value σ 1 representing a dispersion value smaller than the predetermined dispersion value σ 2 from a predetermined area of the memory 104.

失禁時刻の分散値が小さくなるに従って、失禁時刻が特定の時間帯に、より集中して発生していることを表す。従って、分散値σは、患者の失禁時刻のばらつきを表す分散値が分散値σよりも小さい場合に、特定の時間帯における患者の失禁の常習度合い、すなわち失禁の習慣性が大きいとみなすことができるような値に設定される。 This indicates that the incontinence time is more concentrated in a specific time zone as the variance value of the incontinence time becomes smaller. Accordingly, the variance value σ 1 is regarded as having a high degree of incontinence of the patient in a specific time zone, that is, the habit of incontinence when the variance value representing the variation in incontinence time of the patient is smaller than the variance value σ 1. Is set to a value that allows

そして、生成部32は、ステップS20で算出した失禁時刻の分散値yが、分散値σより小さいか否かを判定する。肯定判定の場合、ステップS120に移行し、ステップS120において、生成部32は、患者の失禁の習慣性の度合いを表す習慣性指標を「大」に設定し、当該設定をメモリ104の予め定めた領域に記憶する。 Then, the generation unit 32 determines whether or not the variance value y of the incontinence time calculated in step S20 is smaller than the variance value σ 1 . In the case of an affirmative determination, the process proceeds to step S120, and in step S120, the generation unit 32 sets an addictive index indicating the degree of habituation of incontinence of the patient to “large”, and the setting is predetermined in the memory 104. Store in the area.

一方、ステップS80の判定処理が否定判定の場合には、ステップS90に移行する。   On the other hand, if the determination process in step S80 is negative, the process proceeds to step S90.

ステップS90において、生成部32は、分散値σをメモリ104の予め定めた領域から取得する。分散値σは、患者の失禁時刻のばらつきを表す分散値が、分散値σ以上である場合に、患者の失禁の習慣性が小さいとみなすことができるような値に設定される。 In step S < b > 90, the generation unit 32 acquires the variance value σ 2 from a predetermined area of the memory 104. The variance value σ 2 is set to such a value that the patient's incontinence habit can be regarded as being small when the variance value representing the variation of the patient's incontinence time is equal to or greater than the variance value σ 2 .

そして、生成部32は、ステップS20で算出した失禁時刻の分散値yが、分散値σより小さいか否かを判定し、肯定判定の場合、ステップS100に移行する。この場合、患者の失禁時刻の分散値yは、分散値σ以上で、かつ、分散値σ未満であることから、ステップS100において、生成部32は、患者の習慣性指標を「中」に設定し、当該設定をメモリ104の予め定めた領域に記憶する。 Then, the generation unit 32 determines whether or not the variance value y of the incontinence time calculated in step S20 is smaller than the variance value σ 2. If the determination is affirmative, the process proceeds to step S100. In this case, since the variance value y of the patient's incontinence time is not less than the variance value σ 1 and less than the variance value σ 2 , the generating unit 32 sets the patient's habitualness index to “medium” in step S100. And the setting is stored in a predetermined area of the memory 104.

一方、ステップS90の判定処理が否定判定の場合には、ステップS110に移行する。この場合、患者の失禁時刻の分散値yは、分散値σ以上であるため、ステップS110において、生成部32は、患者の習慣性指標を「小」に設定し、当該設定をメモリ104の予め定めた領域に記憶する。 On the other hand, if the determination process in step S90 is negative, the process proceeds to step S110. In this case, since the variance value y of the patient's incontinence time is equal to or greater than the variance value σ 2 , the generation unit 32 sets the patient's habitualness index to “small” in step S 110 and sets the setting in the memory 104. Store in a predetermined area.

なお、分散値σ及びσは、例えば図7に示した閾値情報格納領域142に予め記憶され、CPU102によってメモリ104に展開される値である。 The variance values σ 1 and σ 2 are values stored in advance in the threshold information storage area 142 shown in FIG. 7, for example, and developed in the memory 104 by the CPU 102.

ステップS130において、生成部32は、患者の改善度指標及び習慣性指標の各々の設定値をメモリ104から取得し、患者の改善度指標が「小」で、かつ、患者の習慣性指標が「大」であるか否かを判定する。そして、肯定判定の場合には、ステップS140に移行する。   In step S <b> 130, the generation unit 32 acquires the setting values of the patient improvement index and the habitualness index from the memory 104, the patient improvement index is “small”, and the patient habituality index is “ It is determined whether it is “large”. And in affirmation determination, it transfers to step S140.

ステップS130の判定処理が肯定判定の場合、最早失禁時刻xの観点からは患者の失禁症状の改善が進んでおらず、改善度指標が「小」であるにも関わらず、失禁が特定の時間帯に集中して発生する傾向があることを示している。すなわち、例えば当該患者には、就寝前に水分を摂取する習慣や、手足の冷え、または腎臓等に疾患がある可能性等、といった夜尿症以外の他の原因の存在を考えることができる。   If the determination process in step S130 is affirmative, the incontinence of the patient has not progressed from the viewpoint of the earliest incontinence time x and the incontinence is a specific time even though the improvement index is “small”. It shows that there is a tendency to concentrate on the belt. That is, for example, the patient can consider the existence of other causes other than nocturnal enuresis, such as the habit of taking water before going to bed, the coldness of limbs, or the possibility of a disease in the kidney or the like.

従って、ステップS140において、生成部32は、改善度指標が「小」、かつ、習慣性指標が「大」の場合に対応する、予め定めた注意喚起等のメッセージ(例えば「他の疾患が考えられる」等)をメモリ104の予め定めた領域から取得する。そして、生成部32は、例えば取得したメッセージと、改善度指標及び習慣性指標の各々の設定値と、を判断支援情報として判断支援情報出力部33に出力する。   Accordingly, in step S140, the generation unit 32 determines a message such as a predetermined alert (for example, “other diseases may be considered) corresponding to the case where the improvement index is“ small ”and the addictive index is“ large ”. Is obtained from a predetermined area of the memory 104. And the production | generation part 32 outputs the acquired message and each setting value of an improvement index and a habitualness index to the judgment assistance information output part 33 as judgment assistance information, for example.

判断支援情報出力部33は、生成部32から受け付けた判断支援情報を情報端末20の判断支援情報受信部26に出力することで、情報端末20を閲覧する医師等に、失禁に関する症状が判断可能な情報を提示する。   The determination support information output unit 33 outputs the determination support information received from the generation unit 32 to the determination support information reception unit 26 of the information terminal 20 so that a doctor who browses the information terminal 20 can determine symptoms related to incontinence. Present information.

なお、図8の例では、判断支援装置30は、患者の改善度指標及び習慣性指標を共に設定したが、改善度指標及び習慣性指標の何れか一方を設定すると共に、設定した指標から得られる注意喚起等のメッセージを情報端末20に出力するようにしても良い。   In the example of FIG. 8, the determination support apparatus 30 sets both the patient improvement index and the habitual index, but sets either the improvement index or the habitual index and obtains it from the set index. A message such as a warning message may be output to the information terminal 20.

以上により、図8に示す判断支援情報出力処理を終了する。   The determination support information output process shown in FIG.

図10は、横軸に患者の最早失禁時刻、縦軸に患者の失禁時刻の分散値をとった時刻分散座標面の一例を示す図である。時刻分散座標面55は、時刻T、T2、及び分散値σ、σの各々により、9つの領域61〜69に分割される。 FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a time distribution coordinate plane in which the horizontal axis represents the earliest incontinence time of the patient and the vertical axis represents the variance value of the patient incontinence time. The time dispersion coordinate plane 55 is divided into nine regions 61 to 69 by the times T 1 and T 2 and the dispersion values σ 1 and σ 2 .

最早失禁時刻xが時刻Tより前の時刻となる、領域61、64、及び67で示される領域が、改善度指標が「小」に設定される領域である。また、最早失禁時刻xが時刻T以降で、かつ、時刻Tより前の時刻となる、領域62、65、及び68で示される領域が、改善度指標が「中」に設定される領域である。また、最早失禁時刻xが時刻T以降の時刻となる、領域63、66、及び69で示される領域が、改善度指標が「大」に設定される領域である。 Earliest incontinence time x is the time prior to the time T 1, the area indicated by the area 61, 64, and 67 is an area where improvement indicator is set to "small". Also, longer incontinence time x the time T 1 after, and at the same previous time from the time T 2, the region area indicated by regions 62 and 65, and 68, improvement indicator is set to "medium" It is. Also, incontinent time x is time T 2, after the time longer, the area indicated by the area 63, 66, and 69 is an area where improvement indicator is set to "large".

また、失禁時刻の分散値yが分散値σより小さい、領域67、68、及び69で示される領域が、習慣性指標が「大」に設定される領域である。また、失禁時刻の分散値yが分散値σ以上で、かつ、分散値σより小さい、領域64、65、及び66で示される領域が、習慣性指標が「中」に設定される領域である。また、失禁時刻の分散値yが分散値σ以上である、領域61、62、及び63で示される領域が、習慣性指標が「小」に設定される領域である。 In addition, the areas indicated by the areas 67, 68, and 69 in which the variance value y of the incontinence time is smaller than the variance value σ 1 are areas in which the addictive index is set to “large”. An area indicated by the areas 64, 65, and 66 in which the variance value y of the incontinence time is equal to or larger than the variance value σ 1 and smaller than the variance value σ 2 is an area in which the addictive index is set to “medium” It is. In addition, areas indicated by areas 61, 62, and 63 in which the variance value y of the incontinence time is equal to or greater than the variance value σ 2 are areas in which the addictive index is set to “small”.

すなわち、図8のステップS130の判定処理は、患者の失禁症状が領域67に含まれるか否かを判定している。   That is, the determination process in step S130 of FIG. 8 determines whether or not the incontinence symptom of the patient is included in the region 67.

図8では、一例として、患者の失禁症状が領域67に含まれる場合に、注意喚起等のメッセージを含む判断支援情報を出力する判断支援情報出力処理を示したが、判断支援情報の出力方法はこれに限られない。患者の失禁症状が含まれる領域61〜69毎に、異なるメッセージを含む判断支援情報を出力するようにしても良い。   In FIG. 8, as an example, the determination support information output process for outputting the determination support information including a message such as alerting when the patient's incontinence symptoms are included in the region 67 is shown. It is not limited to this. You may make it output the judgment assistance information containing a different message for every area | region 61-69 in which a patient's incontinence symptom is included.

例えば、判断支援装置30は、領域61〜69の各々の領域に対応した、患者の失禁症状の判断を支援する予め定めたメッセージをメモリ104に記憶しておく。そして、判断支援装置30は、患者の最早失禁時刻x、及び失禁時刻の分散値yの組合せで表される、時刻分散座標面55上の点が位置する領域に対応したメッセージを、メモリ104から取得する。そして、判断支援装置30は、例えば取得したメッセージと、患者の改善度指標及び習慣性指標の各々の設定値と、を含む判断支援情報を、情報端末20に出力するようにしても良い。   For example, the determination support apparatus 30 stores in the memory 104 a predetermined message corresponding to each of the areas 61 to 69 and supporting the determination of the patient's incontinence symptoms. Then, the determination support device 30 sends a message corresponding to the area where the point on the time distribution coordinate plane 55 is represented by the combination of the earliest incontinence time x of the patient and the variance value y of the incontinence time from the memory 104. get. Then, the determination support device 30 may output determination support information including, for example, the acquired message and each setting value of the patient improvement degree index and the habitualness index to the information terminal 20.

図10に示すように、例えば患者の最早失禁時刻x、及び失禁時刻の分散値yの組合せで表される点Pが領域69に位置するものとする。この場合、判断支援装置30は、改善度指標及び習慣性指標が共に「大」であるため、「失禁症状が改善され、治りかけの段階にある」ことを示すメッセージを含む判断支援情報を、情報端末20に出力しても良い。 As shown in FIG. 10, for example, it is assumed that a point P 0 represented by a combination of the earliest incontinence time x of the patient and the variance value y of the incontinence time is located in the region 69. In this case, since both the improvement index and the habitualness index are “large”, the determination support device 30 includes determination support information including a message indicating that “incontinence symptoms are improved and being cured” You may output to the information terminal 20.

なお、判断支援装置30は、判断支援情報の出力を指示する入力情報を情報端末20から受信しなくとも、例えば1日1回予め定めた時刻、好ましくは各患者の就寝時間帯と異なる時間帯等に、図8に示す判断支援情報出力処理を実行してもよい。   The determination support device 30 does not receive input information for instructing output of the determination support information from the information terminal 20, for example, once a day, preferably a time period that is different from the sleeping time period of each patient. For example, the determination support information output process shown in FIG. 8 may be executed.

具体的には、判断支援装置30は、失禁時刻記録DB38で失禁時刻が記録されている全ての患者に対して、図8に示す判断支援情報出力処理を実行し、患者毎に算出した改善度指標を時系列に、メモリ104の予め定めた領域に記憶する。なお、この場合、判断支援装置30は、図8に示すステップS130及びS140の処理は実行しないようにする。これは、情報端末20からの判断支援情報の出力を指示する入力情報がないにも関わらず、判断支援装置30が、判断支援情報を一方的に情報端末20に送信することを防ぐためである。   Specifically, the determination support device 30 executes the determination support information output process shown in FIG. 8 for all patients whose incontinence times are recorded in the incontinence time recording DB 38, and the degree of improvement calculated for each patient. The index is stored in a predetermined area of the memory 104 in time series. In this case, the determination support apparatus 30 does not execute the processes of steps S130 and S140 shown in FIG. This is to prevent the determination support apparatus 30 from unilaterally transmitting the determination support information to the information terminal 20 even though there is no input information for instructing the output of the determination support information from the information terminal 20. .

このように、患者毎の改善度指標を時系列にメモリ104に記憶しておくことで、改善度指標の時系列の変化を情報端末20に表示させることができる。   As described above, by storing the improvement index for each patient in the memory 104 in time series, the time series change of the improvement index can be displayed on the information terminal 20.

例えば、図8に示すステップS140で、指定された患者の判断支援情報を情報端末20に出力する際、判断支援装置30は、指定された患者の現時点から予め定めた日数分前までの各々の日における改善度指標をメモリ104から取得する。そして、判断支援装置30は、取得した各々の日における改善度指標を判断支援情報に含め、情報端末20に送信すればよい。   For example, when outputting the determination support information of the designated patient to the information terminal 20 in step S140 shown in FIG. 8, the determination support device 30 performs each of the designated patients from the current time to a predetermined number of days before. The improvement index for the day is acquired from the memory 104. Then, the determination support device 30 may include the acquired improvement index for each day in the determination support information and transmit it to the information terminal 20.

情報端末20は、指定した患者の改善度指標の時系列の変化をグラフで表示する等により、例えば医師が現在の治療方法を続けるか否かといった判断を支援するための情報を提示することができる。   The information terminal 20 may present information for supporting, for example, whether or not the doctor continues the current treatment method by displaying a time-series change of the improvement index of the designated patient in a graph or the like. it can.

また、判断支援装置30は、情報端末20で指定された患者の改善度指標の時系列データに加えて、更に、当該患者の改善度指標の変化と類似する他の患者の改善度指標の時系列データを、情報端末20に送信するようにしてもよい。なお、改善度指標の類似の判定には、公知のグラフマッチング手法を用いることができる。   In addition to the time series data of the improvement index of the patient designated by the information terminal 20, the determination support device 30 further uses the improvement index of another patient similar to the change of the improvement index of the patient. The series data may be transmitted to the information terminal 20. Note that a known graph matching method can be used to determine the similarity of the improvement index.

図11は、情報端末20で表示される改善度指標の変化を示すグラフの一例を示す図である。グラフ56は、情報端末20で指定された患者の現時点から予め定めた日数分前までの各々の日における改善度指標の変化を示し、グラフ57は、情報端末20で指定された患者の改善度指標の変化と類似する、他の患者の改善度指標の変化を示す。なお、グラフ57は、グラフ57を予め定めた移動量ずつ時間軸に沿って移動させ、グラフ56との類似度が最も高くなる位置に表示される。   FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a graph indicating changes in the improvement index displayed on the information terminal 20. The graph 56 shows the change in the improvement index for each day from the present time of the patient designated on the information terminal 20 to the predetermined number of days before, and the graph 57 shows the improvement degree of the patient designated on the information terminal 20. It shows a change in the improvement index of other patients similar to the change in the index. The graph 57 is displayed at a position where the degree of similarity with the graph 56 is the highest when the graph 57 is moved along the time axis by a predetermined amount of movement.

従って、例えば医師が情報端末20で指定した患者に対して、治療を続けていけばグラフ57で示される他の患者のように、今後、改善度指標が上昇することが期待できる等の説明が可能となり、治療継続に対する患者のモチベーションを向上させることができる。   Therefore, for example, there is an explanation that, for example, if the treatment is continued for the patient specified by the information terminal 20 by the doctor, the improvement index can be expected to increase in the future like other patients shown in the graph 57. It is possible to improve the patient's motivation to continue treatment.

なお、患者毎の改善度指標を時系列に沿って算出し、改善度指標の変化をグラフで表示する例を示したが、習慣性指標について同様の処理を行っても良いことは言うまでもない。   In addition, although the example which calculates the improvement index for every patient along a time series and displays the change of an improvement index with a graph was shown, it cannot be overemphasized that the same process may be performed about an addictive index.

このように第1実施形態によれば、判断支援装置30は、情報端末20で指定された患者の所定期間内における最早失禁時刻x、及び失禁時刻の分散値yを算出する。そして、判断支援装置30は、最早失禁時刻x、及び失禁時刻の分散値yから設定した、患者の失禁の改善度指標及び習慣性指標、並びに、改善度指標及び習慣性指標から推定される、失禁症状の判断に有益な情報を含む判断支援情報を、情報端末20に送信する。   As described above, according to the first embodiment, the determination support device 30 calculates the earliest incontinence time x and the variance value y of the incontinence time within a predetermined period of the patient designated by the information terminal 20. The determination support device 30 is estimated from the improvement index and habitual index of the patient incontinence, the improvement index and the habitual index set from the incontinence time x and the variance value y of the incontinence time. Determination support information including information useful for determining incontinence symptoms is transmitted to the information terminal 20.

最早失禁時刻x、及び失禁時刻の分散値yは、共に失禁発生率との間で相関が認められるため、従来よりも高い精度で失禁に関する症状が判断可能な情報を提示することができる。   Since the earliest incontinence time x and the variance value y of the incontinence time are both correlated with the incontinence occurrence rate, it is possible to present information that can determine symptoms related to incontinence with higher accuracy than before.

(第2実施形態)
例えば、非特許文献1に記載されているように、従来から、患者の失禁、特に夜尿に対する改善手法として、患者の就寝中に、例えばアラーム音等の警告を出力して患者を起床させ、患者にトイレに行かせる手法が知られている。
(Second Embodiment)
For example, as described in Non-Patent Document 1, conventionally, as an improvement technique for incontinence of a patient, particularly night urine, while a patient is sleeping, a warning such as an alarm sound is output to wake up the patient, There is a known technique for causing a patient to go to the toilet.

こうした手法では、例えば患者の失禁時刻を推定し、推定した失禁時刻(失禁推定時刻)の前までに、アラーム音等で患者を起床させ、患者にトイレで排尿する習慣をつけさせることで患者の失禁症状を改善する。   In such a method, for example, the incontinence time of the patient is estimated, and the patient is woken up by an alarm sound or the like before the estimated incontinence time (estimated incontinence time), and the patient is given a habit of urinating in the toilet. Improve incontinence symptoms.

失禁時刻の推定方法として、例えば、患者が摂取した水分の量、水分の摂取時刻、尿の生成率、水分を摂取した時刻からの累積発汗量、及び水分の摂取時刻における膀胱内尿量から推定した患者の膀胱内尿量に基づいて、患者の失禁時刻を推定する手法がある。従って、以下では、患者の失禁時刻を推定する手法の一例について説明する。   Incontinence time estimation methods include, for example, the amount of water taken by the patient, the time of water intake, the urine production rate, the cumulative sweating from the time of water intake, and the amount of urine in the bladder at the time of water intake There is a method for estimating the incontinence time of the patient based on the urine volume in the patient's bladder. Therefore, an example of a method for estimating the patient's incontinence time will be described below.

水分を摂取した時刻を基準時刻、すなわち“t=0”とした場合の、水分摂取以後の時刻tにおける患者の膀胱内尿量B(t)は、(1)式で示される。   The patient's bladder urine volume B (t) at the time t after the water intake when the time when the water is taken is set as the reference time, that is, “t = 0”, is expressed by the following equation (1).

ここで、W(t)は、基準時刻から時刻tまでに摂取した水分量(水分摂取量)、N(t)は、時刻tにおける患者の尿の生成率、及びF(t)は、基準時刻から時刻tまでの累積発汗量を表す。また、B(0)は、基準時刻における患者の膀胱内尿量を表す。   Here, W (t) is the amount of water taken from the reference time to time t (water intake), N (t) is the patient's urine production rate at time t, and F (t) is the reference This represents the cumulative amount of sweating from time to time t. B (0) represents the urinary bladder volume of the patient at the reference time.

また、尿の生成率N(t)は、(2)式で算出することができる。   Further, the urine production rate N (t) can be calculated by equation (2).

ここで、“c”は患者の病型係数であり、患者の抗利尿ホルモンの働きを示す係数である。病型係数の値が小さい程、抗利尿ホルモンの働きが強く、尿の生成率N(t)が抑制される。   Here, “c” is a disease type coefficient of the patient and is a coefficient indicating the function of the patient's antidiuretic hormone. The smaller the value of the disease type coefficient, the stronger the action of the antidiuretic hormone and the lower the urine production rate N (t).

例えば患者が活動中、すなわち就寝していない時間帯では“c=1”となり、患者が就寝中であり、かつ、患者の病型が多尿型または混合型である場合も、患者が活動中の場合と同じく“c=1”となる。   For example, when the patient is active, that is, when the patient is not sleeping, “c = 1”, the patient is sleeping, and the patient is active even if the patient's disease type is polyuria or mixed. As in the case of “c = 1”, “c = 1”.

本来であれば、就寝中に分泌される抗利尿ホルモンは、活動中に分泌される抗利尿ホルモンの約2倍となり、活動中に比べて尿の生成量が抑制される。しかし、患者の病型が多尿型または混合型である場合、就寝中であっても抗利尿ホルモンの分泌量が低下し、活動中と同程度の抗利尿ホルモンしか分泌されない場合があるため、同じ病型係数が適用される。   Originally, the antidiuretic hormone secreted during sleep is approximately twice that of the antidiuretic hormone secreted during activity, and the amount of urine produced is suppressed compared to that during activity. However, if the patient's morbidity is polyuria or mixed, the amount of antidiuretic hormone secreted may decrease even during sleep, and only the same amount of antidiuretic hormone may be secreted as during activity, The same disease type factor applies.

一方、患者が就寝中であり、かつ、患者の病型が膀胱型である場合には、“c=0.6”となる。これは、病型が膀胱型である場合、自律神経の働きによって膀胱の大きさを調整する機能に障害があることが多く、就寝中に分泌される抗利尿ホルモンの分泌量は正常であるからである。   On the other hand, when the patient is sleeping and the patient's disease type is bladder type, “c = 0.6”. This is because when the disease type is the bladder type, the function of adjusting the size of the bladder by the action of the autonomic nerves is often impaired, and the amount of antidiuretic hormone secreted during sleep is normal It is.

また、(2)式においてaは尿生成の速さを表す。例えば時刻tにおいて患者が排尿したとすれば、時刻tにおける排尿直前の患者の膀胱内尿量Bt1は、時刻tにおける患者の排尿量と同じになると考えられることから、患者の膀胱内尿量Bt1は(3)式で表される。 In the formula (2), a represents the speed of urine generation. For example, if at time t 1 and the patient urinated, intravesical urine volume B t1 of the patient immediately before urination at time t 1, since it is considered to be the same as the urine of the patient at the time t 1, the patient's bladder The amount of internal urine B t1 is expressed by equation (3).

ここで、Wは、基準時刻において摂取した水分量である。また、Tは、基準時刻から時刻tまでの経過時間を表し、Ft1は、基準時刻から時刻tまでの累積発汗量である。また、既に説明したように、膀胱内尿量Bt1は、時刻tにおける患者の排尿量とみなすことができるため、患者の排尿量を計測することで得られる。従って、尿生成の速さaは、(3)式を変形した(4)式から算出することができる。 Here, W is the amount of water ingested at the reference time. T represents the elapsed time from the reference time to time t 1 , and F t1 is the cumulative sweating amount from the reference time to time t 1 . Further, as already described, the intravesical urine volume B t1 can be regarded as the patient's urinary output at time t 1, and is thus obtained by measuring the patient's urinary output. Accordingly, the urine production speed a can be calculated from the equation (4) obtained by modifying the equation (3).

すなわち、患者の病型、平均発汗量、水分摂取量、排尿量、及び時刻情報から、尿の生成率N(t)が得られる。   That is, the urine production rate N (t) is obtained from the patient's disease type, average sweating amount, water intake, urination amount, and time information.

また、累積発汗量F(t)も、患者の平均発汗量から得られる値である。更に、基準時刻における患者の膀胱内尿量B(0)は、(1)式を再帰的に算出することによって得られる。なお、患者が排尿する毎に、患者の膀胱内尿量は“0”になるものとする。   The cumulative sweat amount F (t) is also a value obtained from the average sweat amount of the patient. Furthermore, the urinary bladder volume B (0) of the patient at the reference time is obtained by recursively calculating equation (1). Each time the patient urinates, the urine volume in the patient's bladder is “0”.

従って、患者の病型、平均発汗量、水分摂取量、排尿量、及び時刻情報から、(1)式により、時刻tにおける患者の膀胱内尿量B(t)を推定することができる。   Therefore, the patient's bladder urine volume B (t) at time t can be estimated from the patient's disease type, average sweating volume, water intake, urination volume, and time information, using equation (1).

そこで、患者の膀胱容量を予め測定しておき、患者の膀胱内尿量B(t)が、例えば患者の膀胱容量の所定割合以上となる時刻を算出することで、患者の失禁推定時刻Tを取得することができる。 Therefore, the patient's bladder capacity is measured in advance, and the time when the patient's bladder urine volume B (t) becomes, for example, a predetermined ratio or more of the patient's bladder capacity is calculated, thereby the patient's estimated incontinence time T u. Can be obtained.

しかしながら、警告を出力して患者の失禁症状を改善させる従来の手法では、患者の失禁症状の改善度と関係なく、警告が通知される。   However, in the conventional method of outputting a warning to improve the patient's incontinence symptoms, the warning is notified regardless of the improvement degree of the patient's incontinence symptoms.

以降では、所定期間における各患者の失禁時刻に基づいて、特定の患者が失禁する可能性の度合い(確度D)を算出し、算出した確度Dに応じて、警告の通知時期を変更する失禁症状の判断支援システムについて説明する。   Thereafter, based on the incontinence time of each patient in a predetermined period, the degree of possibility of incontinence of a specific patient (accuracy D) is calculated, and the incontinence symptom for changing the notification timing of the warning according to the calculated accuracy D The decision support system will be described.

図12は、第2実施形態に係る失禁症状の判断支援システム1Aの構成の一例を示す図である。判断支援システム1Aが第1実施形態に係る判断支援システム1と異なる点は、ウェアラブルセンサ10に発汗センサ14が追加された点である。また、情報端末20が情報端末20Aに置き換えられ、判断支援装置30が判断支援装置30Aに置き換えられた点である。なお、情報端末20Aは、患者の家庭に設置されているものとする。   FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the configuration of an incontinence symptom determination support system 1A according to the second embodiment. The difference between the determination support system 1 </ b> A and the determination support system 1 according to the first embodiment is that a sweat sensor 14 is added to the wearable sensor 10. Further, the information terminal 20 is replaced with the information terminal 20A, and the determination support device 30 is replaced with the determination support device 30A. It is assumed that the information terminal 20A is installed in the patient's home.

ウェアラブルセンサ10の発汗センサ14は、患者の発汗量を計測する。なお、発汗センサ14はウェアラブルセンサ10に内蔵されている必要はなく、ウェアラブルセンサ10の外部に設置されても良い。また、情報端末20Aでは、情報端末20に対して、スピーカ27及びアラート受信部28が新たに追加されている。   The sweat sensor 14 of the wearable sensor 10 measures the amount of sweat of the patient. Note that the perspiration sensor 14 does not need to be built in the wearable sensor 10 and may be installed outside the wearable sensor 10. In the information terminal 20 </ b> A, a speaker 27 and an alert receiving unit 28 are newly added to the information terminal 20.

アラート受信部28は、後述する判断支援装置30Aのアラート出力部36、表示部25、及びスピーカ27に接続され、アラート通知をアラート出力部36から受け付けると、警告音に対応した音声データをスピーカ27に出力する。また、アラート受信部28は、アラート通知をアラート出力部36から受け付けると、例えば、警告の通知中であることを示す表示データを表示部25に出力する。なお、アラート受信部28から表示部25への表示データの出力は必ずしも必要ではない。   The alert receiving unit 28 is connected to the alert output unit 36, the display unit 25, and the speaker 27 of the determination support apparatus 30A described later. When the alert notification is received from the alert output unit 36, the audio data corresponding to the warning sound is transmitted to the speaker 27. Output to. Further, when the alert receiving unit 28 receives the alert notification from the alert output unit 36, for example, the alert receiving unit 28 outputs display data indicating that a warning is being notified to the display unit 25. Note that it is not always necessary to output display data from the alert receiver 28 to the display unit 25.

スピーカ27は、音声データをアラート受信部28から受け付けると、音声データに対応する音声、すなわち警告音を出力する。   When the speaker 27 receives the sound data from the alert receiving unit 28, the speaker 27 outputs a sound corresponding to the sound data, that is, a warning sound.

表示部25は、表示データをアラート受信部28から受け付けると、表示データに対応した表示を、ディスプレイ等の表示装置に表示する。   When the display unit 25 receives the display data from the alert receiving unit 28, the display unit 25 displays a display corresponding to the display data on a display device such as a display.

一方、判断支援装置30Aが第1実施形態に係る判断支援装置30と異なる点は、収集記録部31が収集記録部31Aに、生成部32が生成部32Aに置き換えられ、失禁時刻推定部34、アラート判定部35、及びアラート出力部36が追加された点である。   On the other hand, the determination support device 30A is different from the determination support device 30 according to the first embodiment in that the collection recording unit 31 is replaced with the collection recording unit 31A, the generation unit 32 is replaced with the generation unit 32A, and the incontinence time estimation unit 34, An alert determination unit 35 and an alert output unit 36 are added.

収集記録部31Aは、情報端末20のセンサデータ送信部22及び情報端末送信部24、並びに、判断支援装置30Aの生成部32A、失禁時刻推定部34、及び失禁時刻記録DB38を記憶する記憶部40に接続される。そして、収集記録部31Aは、第1実施形態に係る収集記録部31の処理に加えて、更に、患者の失禁時刻の推定に必要な情報を情報端末送信部24から受信した際、当該情報を失禁時刻推定部34に出力する。   The collection recording unit 31A is a storage unit 40 that stores the sensor data transmission unit 22 and the information terminal transmission unit 24 of the information terminal 20, and the generation unit 32A, the incontinence time estimation unit 34, and the incontinence time recording DB 38 of the determination support device 30A. Connected to. In addition to the processing of the collection recording unit 31 according to the first embodiment, the collection recording unit 31A further receives the information necessary for estimating the incontinence time of the patient from the information terminal transmission unit 24. The result is output to the incontinence time estimation unit 34.

生成部32Aは、収集記録部31A、アラート判定部35、判断支援情報出力部33、及び記憶部40に含まれる失禁時刻記録DB38に接続される。そして、生成部32Aは、第1実施形態に係る生成部32の処理に加えて、更に、各患者の最早失禁時刻及び失禁発生率を用いて、患者が失禁する確度Dを判定する改善度関数を算出する。生成部32Aは、算出した改善度関数をアラート判定部35に出力する。   The generation unit 32A is connected to the collection recording unit 31A, the alert determination unit 35, the determination support information output unit 33, and the incontinence time recording DB 38 included in the storage unit 40. In addition to the processing of the generation unit 32 according to the first embodiment, the generation unit 32A further uses the earliest incontinence time and the incontinence occurrence rate of each patient to determine the probability D that the patient is incontinent. Is calculated. The generation unit 32A outputs the calculated improvement function to the alert determination unit 35.

失禁時刻推定部34は、収集記録部31A及びアラート判定部35に接続され、患者の失禁時刻の推定に必要な情報を収集記録部31Aから受け付け、患者の失禁時刻を推定する。そして、失禁時刻推定部34は、推定した失禁時刻、すなわち失禁推定時刻をアラート判定部35に出力する。   The incontinence time estimation unit 34 is connected to the collection recording unit 31A and the alert determination unit 35, receives information necessary for estimating the patient's incontinence time from the collection recording unit 31A, and estimates the patient's incontinence time. Then, the incontinence time estimation unit 34 outputs the estimated incontinence time, that is, the incontinence estimation time, to the alert determination unit 35.

アラート判定部35は、生成部32A、失禁時刻推定部34、及びアラート出力部36に接続される。そして、アラート判定部35は、生成部32Aから受け付けた改善度関数、失禁時刻推定部34から受け付けた失禁推定時刻に基づいて、アラート出力指示をアラート出力部36に出力するか否かを判定する。アラート判定部35は、アラート出力指示をアラート出力部36に出力する必要があると判定した場合、アラート出力指示をアラート出力部36に出力する。   The alert determination unit 35 is connected to the generation unit 32A, the incontinence time estimation unit 34, and the alert output unit 36. Then, the alert determination unit 35 determines whether to output an alert output instruction to the alert output unit 36 based on the improvement degree function received from the generation unit 32A and the estimated incontinence time received from the incontinence time estimation unit 34. . When it is determined that the alert output instruction needs to be output to the alert output unit 36, the alert determination unit 35 outputs the alert output instruction to the alert output unit 36.

アラート出力部36は、アラート判定部35、及び情報端末20Aのアラート受信部28に接続され、アラート出力指示をアラート判定部35から受け付けると、アラート通知をアラート受信部28に出力する。   The alert output unit 36 is connected to the alert determination unit 35 and the alert reception unit 28 of the information terminal 20A. When an alert output instruction is received from the alert determination unit 35, the alert output unit 36 outputs an alert notification to the alert reception unit 28.

次に、図13に、判断支援装置30Aをコンピュータで実現する場合の構成図を示す。   Next, FIG. 13 shows a configuration diagram when the determination support apparatus 30A is realized by a computer.

図13に示すコンピュータ100Aの構成が図7に示した第1実施形態に係るコンピュータ100の構成と異なる点は、収集記録プロセス122が収集記録プロセス122Aに、生成プロセス124が生成プロセス124Aにそれぞれ置き換えられた点である。更に、失禁時刻推定プロセス128、アラート判定プロセス130、及びアラート出力プロセス132が記憶装置106に追加される。また、上述の変更に伴い、第1実施形態に係る判断支援プログラム120が判断支援プログラム120Aに置き換えられる。   The configuration of the computer 100A shown in FIG. 13 is different from the configuration of the computer 100 according to the first embodiment shown in FIG. 7 in that the collection recording process 122 is replaced with the collection recording process 122A, and the generation process 124 is replaced with the generation process 124A. This is the point. In addition, an incontinence time estimation process 128, an alert determination process 130, and an alert output process 132 are added to the storage device 106. In addition, with the above change, the determination support program 120 according to the first embodiment is replaced with the determination support program 120A.

CPU102は、判断支援プログラム120Aを記憶装置106から読み出してメモリ104に展開し、判断支援プログラム120Aに含まれる各プロセスを実行する。   The CPU 102 reads out the determination support program 120A from the storage device 106, expands it in the memory 104, and executes each process included in the determination support program 120A.

CPU102が、判断支援プログラム120Aを記憶装置106から読み出してメモリ104に展開し、判断支援プログラム120Aを実行することで、コンピュータ100Aが図12に示す判断支援装置30Aとして動作する。   The CPU 102 reads out the determination support program 120A from the storage device 106, expands it in the memory 104, and executes the determination support program 120A, whereby the computer 100A operates as the determination support device 30A shown in FIG.

また、CPU102が収集記録プロセス122Aを実行することで、コンピュータ100Aが図12に示す収集記録部31Aとして動作する。また、CPU102が生成プロセス124Aを実行することで、コンピュータ100Aが図12に示す生成部32Aとして動作する。また、CPU102が失禁時刻推定プロセス128を実行することで、コンピュータ100Aが図12に示す失禁時刻推定部34として動作する。また、CPU102がアラート判定プロセス130を実行することで、コンピュータ100Aが図12に示すアラート判定部35として動作する。また、CPU102がアラート出力プロセス132を実行することで、コンピュータ100Aが図12に示すアラート出力部36として動作する。   Further, when the CPU 102 executes the collection recording process 122A, the computer 100A operates as the collection recording unit 31A shown in FIG. Further, when the CPU 102 executes the generation process 124A, the computer 100A operates as the generation unit 32A illustrated in FIG. Further, when the CPU 102 executes the incontinence time estimation process 128, the computer 100A operates as the incontinence time estimation unit 34 shown in FIG. Further, when the CPU 102 executes the alert determination process 130, the computer 100A operates as the alert determination unit 35 illustrated in FIG. Further, when the CPU 102 executes the alert output process 132, the computer 100A operates as the alert output unit 36 shown in FIG.

なお、コンピュータ100Aは、例えば半導体集積回路、より詳しくはASIC等で実現することも可能である。   Note that the computer 100A can be realized by, for example, a semiconductor integrated circuit, more specifically, an ASIC or the like.

次に、第2実施形態に係る判断支援装置30Aの作用について説明する。判断支援装置30Aは、就寝中に警告を出力して起床させたい患者の患者ID及び就寝予定時刻を情報端末20Aから受信し、例えば当該就寝予定時刻に、以下に示す警告出力処理を実行する。   Next, the operation of the determination support apparatus 30A according to the second embodiment will be described. The determination support apparatus 30A receives a patient ID and a scheduled bedtime of a patient who wants to wake up by outputting a warning during sleeping from the information terminal 20A, and executes a warning output process shown below, for example, at the scheduled bedtime.

図14は、判断支援装置30Aの警告出力処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、CPU102は、例えば日付及び時刻を管理するカレンダ機能を備える。判断支援プログラム120Aに含まれる各プロセスは、例えば予め定めたAPI(Application Programming Interface)を用いることで、CPU102から日付情報及び時刻情報を取得できる。   FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of the flow of warning output processing of the determination support apparatus 30A. Note that the CPU 102 has a calendar function for managing dates and times, for example. Each process included in the determination support program 120A can acquire date information and time information from the CPU 102 by using, for example, a predetermined API (Application Programming Interface).

また、判断支援装置30Aの失禁時刻記録DB38には、患者毎の失禁時刻が予め記憶されている。なお、失禁時刻記録DB38に記録される失禁時刻の記録方法については、後ほど説明する。   Moreover, the incontinence time for each patient is stored in advance in the incontinence time recording DB 38 of the determination support apparatus 30A. The method for recording the incontinence time recorded in the incontinence time recording DB 38 will be described later.

まず、ステップS200において、生成部32Aは、失禁の改善度関数を生成する改善度関数生成処理を実行する。ここで、失禁の改善度関数とは、失禁時刻の記録対象となっている各患者の所定期間内における最早失禁時刻と失禁発生率との間の相関を表す関数であり、各患者の失禁の改善度を評価する共通した指標である。   First, in step S <b> 200, the generation unit 32 </ b> A performs an improvement function generation process for generating an incontinence improvement function. Here, the improvement function of incontinence is a function representing the correlation between the earliest incontinence time and the incontinence occurrence rate within a predetermined period of each patient whose incontinence time is to be recorded. It is a common index for evaluating improvement.

図15に、ステップS200で実行する改善度関数生成処理の流れの一例を表すフローチャートを示す。   FIG. 15 is a flowchart showing an example of the improvement function generation process executed in step S200.

ステップS202において、生成部32Aは、各患者の所定期間内における日毎の失禁時刻を失禁時刻記録DB38から取得し、メモリ104の予め定めた領域に記憶する。   In step S <b> 202, the generation unit 32 </ b> A acquires the daily incontinence time of each patient within a predetermined period from the incontinence time recording DB 38 and stores it in a predetermined area of the memory 104.

ステップS204において、生成部32Aは、ステップS202で取得した各患者の失禁時刻に基づいて、患者毎に、所定期間内における最早失禁時刻xを算出する。   In step S204, the generating unit 32A calculates the earliest incontinence time x within a predetermined period for each patient based on the incontinence time of each patient acquired in step S202.

ステップS206において、生成部32Aは、ステップS202で取得した各患者の失禁時刻に基づいて、患者毎に、所定期間内における失禁発生率zを算出する。   In step S206, the generation unit 32A calculates an incontinence occurrence rate z within a predetermined period for each patient based on the incontinence time of each patient acquired in step S202.

ステップS208において、生成部32Aは、患者毎の最早失禁時刻xと失禁発生率zとの組み合わせから、例えば最小2乗法を用いて、回帰直線を算出する。この回帰直線は(5)式で表される。   In step S208, the generation unit 32A calculates a regression line from the combination of the earliest incontinence time x and the incontinence occurrence rate z for each patient using, for example, the least square method. This regression line is expressed by equation (5).

ここで、係数aは回帰直線の傾きであり、係数bは切片である。なお、ここでは一例として、失禁の改善度関数を直線で表すようにしたが、曲線で表すようにしてもよい。生成部32Aは、生成した失禁の改善度関数をメモリ104の予め定めた領域に記憶する。   Here, the coefficient a is the slope of the regression line, and the coefficient b is an intercept. Here, as an example, the improvement function of incontinence is represented by a straight line, but may be represented by a curve. The generating unit 32A stores the generated incontinence improvement function in a predetermined area of the memory 104.

図16は、図15に示す改善度関数生成処理によって得られる、改善度関数の一例を示す図である。   FIG. 16 is a diagram illustrating an example of the improvement function obtained by the improvement function generation process illustrated in FIG. 15.

既に説明したように、失禁発生率zと最早失禁時刻xとの間には、失禁発生率zが低くなるに従って最早失禁時刻xが遅くなる傾向が見られるため、改善度関数93は、右肩下がりの直線として表される。   As already described, since the incontinence occurrence rate z tends to become slower as the incontinence occurrence rate z decreases between the incontinence occurrence rate z and the earliest incontinence time x, the improvement degree function 93 has a right shoulder. Expressed as a descending straight line.

従って、改善度関数93は、横軸を時刻、縦軸を失禁発生率とする座標面を、横軸、縦軸、及び改善度関数93によって囲まれる領域70と、領域70以外の領域71に分割する。ここで、領域70は、時刻が、各失禁発生率zに対する最早失禁時刻xに至っていない領域を示し、領域71は、時刻が、各失禁発生率に対する最早失禁時刻以降となっている領域を示す。   Accordingly, the improvement degree function 93 has a coordinate plane with time on the horizontal axis and an incontinence occurrence rate on the vertical axis in the area 70 surrounded by the horizontal axis, the vertical axis, and the improvement degree function 93, and in an area 71 other than the area 70. To divide. Here, the region 70 indicates a region where the time does not reach the earliest incontinence time x for each incontinence occurrence rate z, and the region 71 indicates a region where the time is after the earliest incontinence time for each incontinence occurrence rate z. .

すなわち、時刻tにおいて、ある患者の失禁発生率(例えばz)と、時刻tと、の交点P1が領域70に含まれる場合、まだ、時刻tが、失禁発生率zに対する最早失禁時刻に至っていないことを表している。従って、失禁発生率と時刻との交点が領域71に含まれる場合に比べて、当該患者が失禁する確度Dは小さくなる。 That is, at time t 1, the incontinence incidence patient (e.g. z 1), if the time t 1, the intersection P1 of is included in the area 70, yet, the time t 1 is longer for incontinence incidence z 1 Indicates that the incontinence time has not been reached. Therefore, the probability D that the patient incontinence is smaller than the case where the intersection of the incontinence occurrence rate and the time is included in the region 71.

一方、時刻tにおいて、ある患者の失禁発生率(例えばz)と、時刻tと、の交点P2が領域71に含まれる場合、時刻tが、既に失禁発生率zに対する最早失禁時刻以降であることを表している。従って、失禁発生率と時刻との交点が領域70に含まれる場合に比べて、当該患者が失禁する確度Dは大きくなる。 At time t 2, the incontinence incidence patient (e.g. z 1), if the time t 2, the intersection P2 of is included in the area 71, the time t 2 is longer already against incontinence incidence z 1 incontinence Indicates that it is after the time. Therefore, the probability D that the patient incontinence is greater than when the intersection of the incontinence occurrence rate and the time is included in the region 70.

このように、改善度関数93を用いることで、患者が失禁する確度Dが小さいか大きいかを、時刻に応じて判断することができる。   Thus, by using the improvement function 93, it can be determined according to time whether the probability D that the patient is incontinent is small or large.

引き続き、図14のステップS210以降の処理について説明する。   Next, processing after step S210 in FIG. 14 will be described.

ステップS210において、アラート判定部35は、図15のステップS206で算出した患者毎の失禁発生率zのうち、警告の通知対象である患者(特定患者)の失禁発生率を取得する。なお、説明の便宜上、特定患者の失禁発生率をzで表す。 In step S210, the alert determination unit 35 acquires the incontinence occurrence rate of a patient (specific patient) that is a warning notification target from the incontinence occurrence rate z for each patient calculated in step S206 of FIG. For convenience of description, representative of the incontinence incidence of a particular patient at z 1.

ステップS220において、失禁時刻推定部34は、特定患者の失禁推定時刻Tを24時制の絶対時刻で算出する。既に説明したように、特定患者の失禁推定時刻Tは、(1)式で示される特定患者の膀胱内尿量B(t)が、特定患者の膀胱容量の例えば90%に達する時刻に設定される。ここで、膀胱容量の割合を示す“90%”の値は一例であり、例えば特定患者の症状に応じて他の値を用いても良い。 In step S220, incontinence time estimation unit 34 calculates the incontinence estimated time T u for a particular patient in absolute time 24-hour clock. As already described, the incontinence estimated time T u for a particular patient, (1) intravesical urine volume B (t) of the particular patient of formula is set to the time to reach for example 90% of bladder capacity of a particular patient Is done. Here, the value of “90%” indicating the ratio of the bladder capacity is an example, and other values may be used according to the symptoms of the specific patient, for example.

なお、膀胱内尿量B(t)の算出に必要な情報、例えば、特定患者の病型、平均発汗量、水分摂取量、排尿量、水分の摂取時刻、及び排尿時刻等の情報は、例えば情報端末20Aから取得すれば良い。   Information necessary for calculating the urinary bladder volume B (t), for example, information such as a specific patient's disease type, average sweat volume, water intake, urine output, water intake time, and urination time is, for example, What is necessary is just to acquire from the information terminal 20A.

失禁時刻推定部34は、算出した特定患者の失禁推定時刻Tを、メモリ104の予め定めた領域に記憶する。 Incontinence time estimating unit 34, the incontinence estimated time T u for a particular patient is calculated and stored in a predetermined area of the memory 104.

ステップS230において、アラート判定部35は、当該ステップS230の処理時点での時刻、すなわち現在時刻を取得する。現在時刻は、例えば予め定めたAPIを用いてCPU102から取得できるが、現在時刻の取得方法はこれに限られない。例えば、現在時刻を、通信回線51に接続される図示しない時刻サーバ等から取得するようにしてもよい。なお、現在時刻は24時制の絶対時刻であり、説明の便宜上、現在時刻を“t”で表す。 In step S230, the alert determination unit 35 acquires the time at the time of processing in step S230, that is, the current time. The current time can be acquired from the CPU 102 using, for example, a predetermined API, but the method for acquiring the current time is not limited to this. For example, the current time may be acquired from a time server (not shown) connected to the communication line 51. The current time is a 24-hour absolute time, and for convenience of explanation, the current time is represented by “t 0 ”.

ステップS240において、アラート判定部35は、ステップS200で生成部32Aが生成した改善度関数93をメモリ104から取得する。そして、アラート判定部35は、例えば(5)式で表される改善度関数93に、ステップS230で取得した現在時刻tを代入して、現在時刻tにおける失禁発生率zを算出する。 In step S240, the alert determination unit 35 acquires the improvement degree function 93 generated by the generation unit 32A in step S200 from the memory 104. The alert determination unit 35, the improvement function 93 represented by the example (5), by substituting the current time t 0 obtained in step S230, the calculated incontinence incidence z 0 at the current time t 0 .

ステップS250において、アラート判定部35は、ステップS210で取得した特定患者の失禁発生率zと、ステップS240で算出した、現在時刻tにおける失禁発生率zと、を比較し、失禁発生率zが失禁発生率zより小さいか否かを判定する。当該判定が肯定判定の場合には、ステップS260に移行する。 In step S250, the alert determination unit 35, the incontinence incidence z 1 specific patients obtained in step S210, calculated in step S240, comparison with incontinence incidence z 0 at the present time t 0, a, incontinence incidence It is determined whether z 0 is smaller than the incontinence occurrence rate z 1 . If the determination is affirmative, the process proceeds to step S260.

仮に現在時刻tがt=tの場合、失禁発生率zが失禁発生率zより小さいということは、図16に示したように、特定患者の失禁発生率zと、現在時刻t(=t)と、の交点P2は、領域71に含まれることになる。従って、特定患者は既に最早失禁時刻を越えていると考えられるため、ステップS260において、アラート判定部35は、特定患者に対する失禁の確度Dを「大」に設定する。 If If the current time t 0 is t 0 = t 2, it incontinence incidence z 0 is called incontinence incidence z 1 smaller, as shown in FIG. 16, the incontinence incidence z 1 specific patients, now The intersection point P < b > 2 with the time t 0 (= t 2 ) is included in the region 71. Therefore, since it is considered that the specific patient has already exceeded the incontinence time, in step S260, the alert determination unit 35 sets the incontinence probability D for the specific patient to “large”.

一方、ステップS250の判定処理が否定判定の場合には、ステップS270に移行する。   On the other hand, if the determination process in step S250 is negative, the process proceeds to step S270.

仮に現在時刻tがt=tの場合、失禁発生率zが失禁発生率z以上であるということは、特定患者の失禁発生率zと、現在時刻t(=t)と、の交点P1は、領域70に含まれることになる。従って、特定患者はまだ最早失禁時刻に達していないと考えられるため、ステップS270において、アラート判定部35は、特定患者に対する失禁の確度Dを「小」に設定する。 If If the current time t 0 is t 0 = t 1, that incontinence incidence z 0 is incontinence incidence z 1 or more, and incontinence incidence z 1 particular patient, the current time t 0 (= t 1 ) And the intersection point P <b> 1 is included in the region 70. Accordingly, since it is considered that the specific patient has not reached the earliest incontinence time, in step S270, the alert determination unit 35 sets the incontinence accuracy D for the specific patient to “small”.

ステップS280において、アラート判定部35は、現在時刻tがステップS220で算出された失禁推定時刻Tに近づいているか否かを判定する。具体的には、アラート判定部35は、現在時刻tが失禁推定時刻T以前で、かつ、現在時刻tと失禁推定時刻Tとの差分が、閾値Tth以下であるか否かを判定する。すなわち、アラート判定部35は、現在時刻tが、失禁推定時刻T以前で、かつ、失禁推定時刻Tに隣接する予め定めた時間帯に入っている状態を、現在時刻tが失禁推定時刻Tに近づいている状態とみなす。なお、閾値Tthは、例えば図13に示した閾値情報格納領域142に予め記憶され、CPU102によってメモリ104に展開される値である。 In step S280, the alert determination unit 35 determines whether the present time t 0 is approaching incontinence estimated time T u calculated in step S220. Specifically, the alert determination unit 35, the current time t 0 incontinence estimated time T u earlier, and the difference between the current time t 0 and incontinence estimated time T u is or less than the threshold value T th Determine. That is, the alert determination unit 35, the current time t 0, incontinent estimated time T u earlier, and a state contained in a predetermined time zone adjoining incontinence estimated time T u, the current time t 0 incontinence regarded as a state that is close to the estimated time T u. The threshold value T th is a value that is stored in advance in the threshold value information storage area 142 shown in FIG.

当該判定が否定判定、すなわち、現在時刻tが失禁推定時刻Tに近づいていない場合には、ステップS220に移行する。そして失禁時刻推定部34で特定患者の失禁推定時刻Tを再度算出し、現在時刻tが失禁推定時刻Tに近づくまで、ステップS220〜S280の処理を繰り返し実行する。 The determination is negative, i.e., if the current time t 0 has not approached the incontinence estimated time T u, the process proceeds to step S220. Then calculate the incontinence estimated time T u for a particular patient incontinent time estimating unit 34 again, until the current time t 0 approaches the incontinence estimated time T u, repeatedly performs the process of step S220~S280.

これは、現在時刻tが失禁推定時刻Tに近づいていない状況で特定患者に警告を出力しても、現在時刻tが失禁推定時刻Tに近づいている場合に比べて、特定患者が失禁する可能性は低いと考えられるためである。 This is also a warning to a particular patient in a situation where the current time t 0 is not close to the incontinence estimated time T u, compared to the case where the current time t 0 is close to incontinence estimated time T u, specific patient This is because the possibility of incontinence is considered to be low.

なお、失禁時刻推定部34で特定患者の失禁推定時刻Tを再計算する理由は、現在時刻tが失禁推定時刻Tに近づく程、失禁推定時刻Tの推定精度が高くなる場合があるためである。 The reason for recalculating incontinence estimated time T u for a particular patient incontinent time estimating unit 34, as the current time t 0 approaches the incontinence estimated time T u, is when the estimated accuracy of the incontinence estimated time T u is high Because there is.

一方、ステップS280の判定処理が肯定判定、すなわち、現在時刻tが失禁推定時刻Tに近づいた場合には、ステップS290に移行する。 On the other hand, the determination process is affirmative determination in step S280, i.e., if the current time t 0 is close to incontinence estimated time T u, the process proceeds to step S290.

ステップS290において、アラート判定部35は、ステップS260またはS270で設定した、特定患者に対する失禁の確度Dを参照し、失禁の確度Dが「大」か否かを判定する。当該判定が否定判定、すなわち失禁の確度Dが「小」である場合には、失禁の確度Dが「大」の場合に比べて特定患者が失禁する可能性が低いため、警告を出力して特定患者を起床させる必要はない。従って、ステップS220に移行し、ステップS260で確度Dが「大」に設定されるまで、ステップS220〜S290の処理を繰り返し実行する。   In step S290, the alert determination unit 35 refers to the incontinence accuracy D for the specific patient set in step S260 or S270, and determines whether the incontinence accuracy D is “high”. If the determination is negative, that is, if the incontinence accuracy D is “small”, the specific patient is less likely to incontinence than the case where the incontinence accuracy D is “large”, so a warning is output. There is no need to wake up a specific patient. Therefore, the process proceeds to step S220, and the processes of steps S220 to S290 are repeatedly executed until the accuracy D is set to “large” in step S260.

一方、ステップS290の判定処理が肯定判定の場合には、ステップS300に移行する。   On the other hand, if the determination process in step S290 is affirmative, the process proceeds to step S300.

ステップS300において、アラート判定部35は、現在時刻tが特定患者の失禁推定時刻Tに近づき、かつ、特定患者の失禁の確度Dが「大」であることから、アラート出力指示をアラート出力部36に出力する。 In step S300, the alert determination unit 35, the current time t 0 approaches incontinence estimated time T u for a particular patient, and, since the accuracy D of incontinence particular patient is "large", the alert output instruction Alert Output To the unit 36.

そして、アラート判定部35は、アラート出力指示をアラート出力部36に出力したことを示すアラート出力済み情報を特定患者の患者IDと対応づけて、メモリ104の予め定めた領域に記憶する。   And the alert determination part 35 matches the alert output completion information which shows having output the alert output instruction | indication to the alert output part 36 with the patient ID of a specific patient, and memorize | stores it in the predetermined area | region of the memory 104. FIG.

アラート出力部36は、アラート出力指示をアラート判定部35から受け付けると、アラート通知を情報端末20Aのアラート受信部28に出力する。   Upon receiving an alert output instruction from the alert determination unit 35, the alert output unit 36 outputs an alert notification to the alert reception unit 28 of the information terminal 20A.

従って、例えば情報端末20Aが特定患者の周辺に設置されていれば、情報端末20Aのスピーカ27から警告音を出力することで、特定患者が失禁する前に特定患者を起床させ、トイレに行くよう注意を喚起することができる。   Therefore, for example, if the information terminal 20A is installed around a specific patient, a warning sound is output from the speaker 27 of the information terminal 20A so that the specific patient gets up and goes to the toilet before the specific patient is incontinent. You can call attention.

なお、情報端末20Aを特定患者の保護者の周辺に設置し、情報端末20Aのスピーカ27から警告音を出力することで保護者を起床させるようにしても良い。この場合、保護者が特定患者を起床させる。   The information terminal 20A may be installed around the guardian of a specific patient, and the guardian may be woken up by outputting a warning sound from the speaker 27 of the information terminal 20A. In this case, the guardian wakes up the specific patient.

当然ながら、情報端末20Aを特定患者、及び特定患者の保護者の周辺に設置すれば、特定患者、及び特定患者の保護者の両者を起床させ、トイレに行くよう注意を喚起することができる。例えば、特定患者が子供である場合、恐怖心等から、警告音で起床しても一人でトイレに行くことができない場合が考えられる。しかし、この場合、特定患者の保護者も起床させるため、保護者から特定患者にトイレに行くよう促すようにしてもらえば、特定患者の失禁を更に抑制させることができる。   Of course, if the information terminal 20A is installed in the vicinity of the specific patient and the guardian of the specific patient, both the specific patient and the guardian of the specific patient can be woken up and alerted to go to the toilet. For example, when the specific patient is a child, there may be a case where the person cannot go to the toilet alone even if he gets up with a warning sound because of fear. However, in this case, since the guardian of the specific patient is also woken up, if the guardian prompts the specific patient to go to the toilet, incontinence of the specific patient can be further suppressed.

なお、ここでは、情報端末20Aから警告音を出力する例を説明したが、警告音の出力形態はこれに限られない。例えば、ウェアラブルセンサ10にスピーカ27及びアラート受信部28を設け、ウェアラブルセンサ10のアラート受信部28と判断支援装置30Aのアラート出力部36とを通信回線で接続することで、警告音がウェアラブルセンサ10から出力できる。この場合、警告音が情報端末20Aより近い位置から特定患者に出力されるため、警告音を情報端末20Aから出力する場合に比べて、特定患者を起床させ易くなる。また、ウェアラブルセンサ10にバイブレータを設け、アラート通知をアラート出力部36から受信した際に、スピーカ27からの警告音に加え、更にバイブレータの振動で特定患者を起床させるようにしても良い。   In addition, although the example which outputs a warning sound from the information terminal 20A was demonstrated here, the output form of a warning sound is not restricted to this. For example, the wearable sensor 10 is provided with a speaker 27 and an alert receiving unit 28, and the alert receiving unit 28 of the wearable sensor 10 and the alert output unit 36 of the determination support device 30A are connected via a communication line, so that a warning sound is generated from the wearable sensor 10. Can be output from. In this case, since the warning sound is output to the specific patient from a position closer to the information terminal 20A, it is easier to wake up the specific patient than when the warning sound is output from the information terminal 20A. A wearable sensor 10 may be provided with a vibrator, and when an alert notification is received from the alert output unit 36, the specific patient may be woken up by the vibration of the vibrator in addition to the warning sound from the speaker 27.

また、ここでは、患者毎の所定期間における最早失禁時刻及び失禁発生率から改善度関数93を生成したが、改善度関数93の生成方法はこれに限られない。   Moreover, although the improvement degree function 93 was produced | generated from the earliest incontinence time and the incontinence incidence rate in the predetermined period for every patient here, the production | generation method of the improvement degree function 93 is not restricted to this.

患者の所定期間内における失禁時刻のばらつきと失禁発生率との間にも相関関係が認められる。従って、患者毎の所定期間における失禁時刻の分散値及び失禁発生率から、改善度関数93を生成してもよい。失禁時刻の分散値を“y”、失禁発生率を“z”とすれば、改善度関数93は、例えば最小2乗法を用いて(6)式に示す回帰直線で表される。   There is also a correlation between the variation in incontinence times and the incidence of incontinence within a given period. Therefore, the improvement degree function 93 may be generated from the variance value of the incontinence time in a predetermined period for each patient and the incontinence occurrence rate. If the variance value of the incontinence time is “y” and the incontinence occurrence rate is “z”, the improvement degree function 93 is expressed by a regression line represented by equation (6) using, for example, the least square method.

なお、係数hは回帰直線の傾きであり、係数dは切片である。   The coefficient h is the slope of the regression line, and the coefficient d is an intercept.

次に、失禁時刻記録DB38に記録される失禁時刻の記録方法について説明する。   Next, a method for recording the incontinence time recorded in the incontinence time recording DB 38 will be described.

収集記録部31Aに入力される失禁検知情報は、情報端末20Aを経由してウェアラブルセンサ10から送信される失禁検知情報と、患者の保護者等が情報端末20Aから入力する失禁検知情報と、がある。   The incontinence detection information input to the collection recording unit 31A includes incontinence detection information transmitted from the wearable sensor 10 via the information terminal 20A and incontinence detection information input from the information terminal 20A by a patient's guardian or the like. is there.

通常、ウェアラブルセンサ10の尿センサ12によって失禁が検知され、失禁検知情報がウェアラブルセンサ10から収集記録部31Aに送信される。しかし、患者がウェアラブルセンサ10を装着し忘れた等の場合には、患者が失禁したにも関わらず、失禁検知情報が収集記録部31Aに送信されないという状況が発生する。   Normally, incontinence is detected by the urine sensor 12 of the wearable sensor 10, and incontinence detection information is transmitted from the wearable sensor 10 to the collection recording unit 31A. However, when the patient forgets to wear the wearable sensor 10 or the like, a situation occurs in which the incontinence detection information is not transmitted to the collection recording unit 31A even though the patient has incontinence.

従って、この場合には、患者の保護者等が情報端末20Aに接続されるキーボード等の入力デバイスを用いて、失禁日及び失禁時刻を含む失禁検知情報を入力することで、失禁検知情報が情報端末20Aから収集記録部31Aに送信される。なお、この際、情報端末送信部24により、失禁検知情報の送信元が情報端末20Aであることを示す送信元IDが失禁検知情報に付加される。   Therefore, in this case, the incontinence detection information is obtained by inputting the incontinence detection information including the incontinence date and the incontinence time using an input device such as a keyboard connected to the information terminal 20A by the patient's guardian. The data is transmitted from the terminal 20A to the collection recording unit 31A. At this time, the information terminal transmission unit 24 adds a transmission source ID indicating that the transmission source of the incontinence detection information is the information terminal 20A to the incontinence detection information.

収集記録部31Aは、受信した失禁検知情報を患者毎に区別して、メモリ104の予め定めた領域に記憶する。   The collection recording unit 31 </ b> A distinguishes the received incontinence detection information for each patient and stores it in a predetermined area of the memory 104.

そして、収集記録部31Aは、例えば、患者の起床予定時刻から就寝予定時刻までの間に、各患者の失禁時刻を確定して失禁時刻記録DB38に記録する失禁時刻記録処理を実行する。なお、患者の起床予定時刻及び就寝予定時刻は、情報端末20Aから受信すれば良い。   Then, for example, the collection recording unit 31A executes an incontinence time recording process in which the incontinence time of each patient is determined and recorded in the incontinence time recording DB 38 between the scheduled wake-up time of the patient and the scheduled bedtime. In addition, what is necessary is just to receive a patient's scheduled wake-up time and sleep scheduled time from the information terminal 20A.

図17は、判断支援装置30Aでの失禁時刻記録処理の流れの一例を示すフローチャートである。   FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of the flow of incontinence time recording processing in the determination support apparatus 30A.

ステップS400において、収集記録部31Aは、失禁時刻を記録しようとしている患者(記録対象患者)の失禁検知情報が、メモリ104に記憶されているか否かを判定する。そして、肯定判定の場合、ステップS410に移行する。   In step S <b> 400, the collection / recording unit 31 </ b> A determines whether the incontinence detection information of the patient (recording target patient) about to record the incontinence time is stored in the memory 104. And in affirmation determination, it transfers to step S410.

ステップS410において、収集記録部31Aは、記録対象患者の失禁検知情報をメモリ104から取得し、失禁検知情報の送信元IDを参照して、当該失禁検知情報が情報端末20Aから送信されたものであるか否かを判定する。否定判定の場合、ステップS420に移行する。   In step S410, the collection / recording unit 31A acquires the incontinence detection information of the patient to be recorded from the memory 104, refers to the transmission source ID of the incontinence detection information, and the incontinence detection information is transmitted from the information terminal 20A. It is determined whether or not there is. If a negative determination is made, the process proceeds to step S420.

ステップS420において、収集記録部31Aは、ステップS410で取得した失禁検知情報に含まれる時刻、すなわち、尿センサ12で失禁が検知された時刻を記録対象患者の失禁時刻として、失禁時刻記録DB38に記録する。   In step S420, the collection recording unit 31A records the time included in the incontinence detection information acquired in step S410, that is, the time when the incontinence is detected by the urine sensor 12 as the incontinence time of the recording target patient in the incontinence time recording DB 38. To do.

一方、ステップS410の判定処理が肯定判定の場合には、ステップS430に移行する。   On the other hand, if the determination process in step S410 is affirmative, the process proceeds to step S430.

ステップS430において、収集記録部31Aは、ステップS410で取得した失禁検知情報に含まれる時刻、すなわち記録対象患者の保護者等が情報端末20Aに入力した時刻を記録対象患者の失禁時刻として、失禁時刻記録DB38に記録する。   In step S430, the collection / recording unit 31A uses the time included in the incontinence detection information acquired in step S410, that is, the time input to the information terminal 20A by the guardian of the recording target patient as the incontinence time of the recording target patient. Record in the record DB 38.

一方、ステップS400の判定処理が否定判定の場合には、ステップS440に移行する。なお、この場合、失禁検知情報がウェアラブルセンサ10及び情報端末20Aの何れからも送信されなかったことを意味する。   On the other hand, if the determination process in step S400 is negative, the process proceeds to step S440. In this case, it means that the incontinence detection information is not transmitted from either the wearable sensor 10 or the information terminal 20A.

従って、ステップS440において、収集記録部31Aは、失禁時刻推定部34が算出した失禁推定時刻Tをメモリ104から取得する。 Thus, in step S440, collecting recording unit 31A acquires the incontinence estimated time T u incontinence time estimating unit 34 is calculated from the memory 104.

そして、ステップS450において、収集記録部31Aは、アラート判定部35が記録対象患者に対するアラート出力指示をアラート出力部36に出力したか否かを判定する。この判定は、例えば、記録対象患者に対応するアラート出力済み情報がメモリ104に記憶されているか否かによって判定することができる。   In step S450, the collection recording unit 31A determines whether or not the alert determination unit 35 has output an alert output instruction for the recording target patient to the alert output unit 36. This determination can be made based on, for example, whether or not the alert output completed information corresponding to the recording target patient is stored in the memory 104.

ステップS450の判定処理が肯定判定の場合には、ステップS460に移行する。この場合、情報端末20Aから警告が出力されたことになるため、記録対象患者は、この警告によって失禁しないで済んだものと考えられる。すなわち、仮に警告が出力されていなければ、記録対象患者は、失禁推定時刻Tに失禁したとみなすことができる。 If the determination process in step S450 is affirmative, the process proceeds to step S460. In this case, since a warning is output from the information terminal 20A, it is considered that the patient to be recorded has not been incontinent by this warning. That is, if not if a warning is output, recorded patient can be regarded as the incontinence incontinence estimated time T u.

従って、ステップS460において、収集記録部31Aは、記録対象患者の失禁推定時刻Tを失禁時刻として失禁時刻記録DB38に記録する。 Thus, in step S460, collecting recording unit 31A records incontinence time recording DB38 incontinence estimated time T u of recorded patient as incontinence time.

一方、ステップS450の判定処理が否定判定の場合には、ステップS470に移行する。ステップS470において、収集記録部31Aは、記録対象患者が失禁しなかったものとみなして、記録対象患者に失禁がなかった旨の情報を失禁時刻記録DB38に記録する。   On the other hand, if the determination process in step S450 is negative, the process proceeds to step S470. In step S470, the collection recording unit 31A considers that the recording target patient has not incontinence, and records information indicating that the recording target patient has not incontinence in the incontinence time recording DB 38.

以上により、失禁時刻記録処理が終了する。なお、図17に示す失禁時刻記録処理は、1人の記録対象患者に対する失禁時刻記録処理を示すものであり、当該失禁時刻記録処理を各患者について実行することで、全ての患者の失禁時刻が失禁時刻記録DB38に記録される。   Thus, the incontinence time recording process is completed. Note that the incontinence time recording process shown in FIG. 17 shows the incontinence time recording process for one patient to be recorded. By executing the incontinence time recording process for each patient, the incontinence times of all the patients can be recorded. Recorded in the incontinence time record DB 38.

このように第2実施形態によれば、判断支援装置30Aは、各患者の失禁時刻から改善度関数93を算出すると共に、患者の失禁推定時刻Tを算出する。そして、判断支援装置30Aは、時刻が失禁推定時刻Tに近づいた際、改善度関数93から得られる患者の失禁の確度Dに応じて警告を出力するか否か調整する。 According to the second embodiment, determination support device 30A calculates the improvement function 93 from incontinence time of each patient is calculated incontinence estimated time T u of the patient. Then, determination support device 30A, when the time approaches the incontinence estimated time T u, whether or not to output a warning adjusted depending on the accuracy D of incontinence patients resulting from improvement functions 93.

患者の失禁推定時刻Tは、例えば、患者の発汗量等、患者の生体情報に基づいて算出されるが、生体情報の測定には、例えば、測定機器の個体差、測定者の測定に対する習熟度合い等、の相違により、患者毎に異なるノイズ成分が含まれやすい。従って、患者の失禁推定時刻Tを精度良く算出することが困難な場合がある。 The incontinence estimated time T u of the patient, for example, the amount of perspiration of the patient, etc., but is calculated based on the biological information of the patient, the measurement of the biological information, for example, individual differences of the measuring instrument, familiarity with respect to the measurement of the measurer Different noise components are likely to be included for each patient due to differences in degree and the like. Therefore, it may be difficult to accurately calculate the incontinence estimated time T u of the patient.

しかし、判断支援装置30Aは、各患者の失禁時刻から生成した改善度関数93を用いて失禁の確度Dを求め、患者の失禁の確度Dに応じて警告を出力するか否か調整するため、警告の出力時期に関して、患者毎に異なるノイズ成分の影響を抑制することができる。   However, the determination support device 30A obtains the incontinence accuracy D using the improvement function 93 generated from the incontinence time of each patient, and adjusts whether to output a warning according to the incontinence accuracy D of the patient. With regard to the warning output time, it is possible to suppress the influence of different noise components for each patient.

(第3実施形態)
第2実施形態では、患者の改善度指標及び習慣性指標を考慮せずに、全ての患者に共通した改善度関数93から求めた患者の失禁の確度Dに基づいて、警告の出力時期を調整した。
(Third embodiment)
In the second embodiment, the warning output timing is adjusted based on the accuracy D of patient incontinence obtained from the improvement function 93 common to all patients without considering the patient improvement index and habitualness index. did.

第3実施形態では、患者の改善度指標及び習慣性指標に応じて、改善度関数93を補正する判断支援装置について説明する。   In the third embodiment, a description will be given of a determination support apparatus that corrects the improvement degree function 93 according to the improvement degree index and the habitualness index of the patient.

既に説明したように、例えば患者の改善度指標及び習慣性指標が図10に示す領域67に含まれる場合、患者の失禁症状の改善が進んでいないにも関わらず、失禁が特定の時間帯に集中して発生する傾向があることを示している。従って、この場合には、例えば手足の冷え等が原因で、患者が失禁していることがある。   As already described, for example, when the patient improvement index and the habitualness index are included in the region 67 shown in FIG. 10, the incontinence has not been improved in spite of the progress of improvement of the patient incontinence symptoms. It shows a tendency to occur in a concentrated manner. Therefore, in this case, the patient may be incontinence due to, for example, cold hands and feet.

例えば手足の冷えといった身体の温度変化は、主に気温の変動に関係すると考えられる。従って、気温の変動を考慮して改善度関数93を補正すれば、第2実施形態と比べて、患者の失禁の確度Dの設定精度がより高くなり、患者の失禁を更に抑制することができる。   For example, body temperature changes such as cold hands and feet are considered to be mainly related to temperature fluctuations. Therefore, if the improvement degree function 93 is corrected in consideration of temperature fluctuations, the accuracy of setting the incontinence accuracy D of the patient is higher than in the second embodiment, and the incontinence of the patient can be further suppressed. .

図18は、第3実施形態に係る失禁症状の判断支援システム1Bの構成の一例を示す図である。   FIG. 18 is a diagram illustrating an example of the configuration of an incontinence symptom determination support system 1B according to the third embodiment.

判断支援システム1Bが、図12に示した第2実施形態に係る判断支援システム1Aと異なる点は、ウェアラブルセンサ10がウェアラブルセンサ10Bに置き換えられ、判断支援装置30Aが判断支援装置30Bに置き換えられた点である。   The difference between the determination support system 1B and the determination support system 1A according to the second embodiment shown in FIG. 12 is that the wearable sensor 10 is replaced with the wearable sensor 10B, and the determination support apparatus 30A is replaced with the determination support apparatus 30B. Is a point.

ウェアラブルセンサ10Bでは、ウェアラブルセンサ10に対して気温センサ13が新たに追加されている。なお、発汗センサ14もウェアラブルセンサ10Bに含まれるが、ここでは図示していない。   In the wearable sensor 10 </ b> B, a temperature sensor 13 is newly added to the wearable sensor 10. The sweat sensor 14 is also included in the wearable sensor 10B, but is not shown here.

気温センサ13は、送信部11に接続され、患者がいる場所の気温を測定した気温データを、例えば所定間隔毎に送信部11に出力する。なお、気温センサ13は、患者の体温が気温データに誤差として加わるのを避けるため、ウェアラブルセンサ10Bとは別に設けても良い。   The temperature sensor 13 is connected to the transmission unit 11 and outputs temperature data obtained by measuring the temperature of the place where the patient is present to the transmission unit 11 at predetermined intervals, for example. The temperature sensor 13 may be provided separately from the wearable sensor 10B in order to avoid the patient's body temperature being added as an error to the temperature data.

送信部11は、例えば情報端末20Aを経由して、気温センサ13で測定された気温データを、判断支援装置30Bに送信する。   For example, the transmission unit 11 transmits the temperature data measured by the temperature sensor 13 to the determination support device 30B via the information terminal 20A.

一方、判断支援装置30Bが図12に示した第2実施形態に係る判断支援装置30Aと異なる点は、補正部37が追加されると共に、記憶部40に補正DB39が追加された点である。また、判断支援装置30Bへの補正部37及び補正DB39の追加に伴い、収集記録部31A、及び生成部32Aが、それぞれ収集記録部31B、及び生成部32Bに置き換えられる。更に記憶部40が記憶部40Bに置き換えられる。   On the other hand, the determination support device 30B is different from the determination support device 30A according to the second embodiment shown in FIG. 12 in that a correction unit 37 is added and a correction DB 39 is added to the storage unit 40. Further, with the addition of the correction unit 37 and the correction DB 39 to the determination support apparatus 30B, the collection recording unit 31A and the generation unit 32A are replaced with the collection recording unit 31B and the generation unit 32B, respectively. Furthermore, the storage unit 40 is replaced with a storage unit 40B.

収集記録部31Bは、情報端末20のセンサデータ送信部22及び情報端末送信部24、並びに、判断支援装置30Bの生成部32B、失禁時刻推定部34、補正部37、及び記憶部40に含まれる失禁時刻記録DB38に接続される。そして、収集記録部31Bは、第2実施形態に係る収集記録部31Aの処理に加え、更に、ウェアラブルセンサ10Bから送信された気温データを、補正部37に出力する。   The collection recording unit 31B is included in the sensor data transmission unit 22 and the information terminal transmission unit 24 of the information terminal 20, and the generation unit 32B, the incontinence time estimation unit 34, the correction unit 37, and the storage unit 40 of the determination support device 30B. Connected to the incontinence time record DB 38. In addition to the processing of the collection recording unit 31A according to the second embodiment, the collection recording unit 31B further outputs the temperature data transmitted from the wearable sensor 10B to the correction unit 37.

生成部32Bは、収集記録部31B、判断支援情報出力部33、補正部37、及び失禁時刻記録DB38を記憶する記憶部40に接続される。そして、生成部32Bの処理が第2実施形態に係る生成部32Aの処理と異なる点は、改善度関数93の出力先をアラート判定部35から補正部37に変更した点である。   The generation unit 32B is connected to the storage unit 40 that stores the collection recording unit 31B, the determination support information output unit 33, the correction unit 37, and the incontinence time recording DB 38. The difference between the processing of the generation unit 32B and the processing of the generation unit 32A according to the second embodiment is that the output destination of the improvement function 93 is changed from the alert determination unit 35 to the correction unit 37.

補正部37は、収集記録部31B、生成部32B、アラート判定部35、及び補正DB39に接続される。   The correction unit 37 is connected to the collection recording unit 31B, the generation unit 32B, the alert determination unit 35, and the correction DB 39.

補正部37は、気温データを収集記録部31Bから受け付け、例えば前日との気温差に応じた補正値を補正DB39から取得する。そして、補正部37は、生成部32Bから受け付けた改善度関数93を補正値で補正し、補正した改善度関数93をアラート判定部35に出力する。   The correction unit 37 receives the temperature data from the collection recording unit 31B and acquires, for example, a correction value corresponding to the temperature difference from the previous day from the correction DB 39. Then, the correction unit 37 corrects the improvement degree function 93 received from the generation unit 32B with the correction value, and outputs the corrected improvement degree function 93 to the alert determination unit 35.

補正DB39は、気温差に応じた改善度関数93の補正値を予め記憶する。   The correction DB 39 stores in advance a correction value of the improvement degree function 93 corresponding to the temperature difference.

次に、図19に、判断支援装置30Bをコンピュータで実現する場合の構成図を示す。   Next, FIG. 19 shows a configuration diagram when the determination support apparatus 30B is realized by a computer.

図19に示すコンピュータ100Bの構成が図13に示したコンピュータ100Aの構成と異なる点は、収集記録プロセス122A、及び生成プロセス124Aが、それぞれ収集記録プロセス122B、及び生成プロセス124Bに置き換えられた点である。更に、補正プロセス134が記憶装置106に追加される。   The configuration of the computer 100B shown in FIG. 19 is different from the configuration of the computer 100A shown in FIG. 13 in that the collection recording process 122A and the generation process 124A are replaced with the collection recording process 122B and the generation process 124B, respectively. is there. In addition, a correction process 134 is added to the storage device 106.

上述の変更に伴い、第2実施形態に係る判断支援プログラム120Aが判断支援プログラム120Bに置き換えられる。また、補正情報格納領域144が記憶装置106に追加される。   With the above change, the determination support program 120A according to the second embodiment is replaced with the determination support program 120B. In addition, a correction information storage area 144 is added to the storage device 106.

CPU102は、判断支援プログラム120Bを記憶装置106から読み出してメモリ104に展開し、判断支援プログラム120Bに含まれる各プロセスを実行する。   The CPU 102 reads out the determination support program 120B from the storage device 106, expands it in the memory 104, and executes each process included in the determination support program 120B.

CPU102が、判断支援プログラム120Bを記憶装置106から読み出してメモリ104に展開し、判断支援プログラム120Bを実行することで、コンピュータ100Bが図18に示す判断支援装置30Bとして動作する。   When the CPU 102 reads out the determination support program 120B from the storage device 106, expands it in the memory 104, and executes the determination support program 120B, the computer 100B operates as the determination support device 30B shown in FIG.

また、CPU102が収集記録プロセス122Bを実行することで、コンピュータ100Bが図18に示す収集記録部31Bとして動作する。また、CPU102が生成プロセス124Bを実行することで、コンピュータ100Bが図18に示す生成部32Bとして動作する。また、CPU102が補正プロセス134を実行することで、コンピュータ100Bが図18に示す補正部37として動作する。   Further, when the CPU 102 executes the collection recording process 122B, the computer 100B operates as the collection recording unit 31B shown in FIG. Further, when the CPU 102 executes the generation process 124B, the computer 100B operates as the generation unit 32B illustrated in FIG. Further, when the CPU 102 executes the correction process 134, the computer 100B operates as the correction unit 37 illustrated in FIG.

また、CPU102が、補正情報格納領域144に格納された補正情報をメモリ104に展開することで、メモリ104に補正DB39が生成される。   Further, the CPU 102 expands the correction information stored in the correction information storage area 144 in the memory 104, thereby generating the correction DB 39 in the memory 104.

なお、コンピュータ100Bは、例えば半導体集積回路、より詳しくはASIC等で実現することも可能である。   Note that the computer 100B can be realized by, for example, a semiconductor integrated circuit, more specifically, an ASIC or the like.

次に、第3実施形態に係る判断支援装置30Bの作用について説明する。判断支援装置30Bは、例えば、第1実施形態で示した方法によって、改善度指標及び習慣性指標の組合せが、図10に示す領域67に含まれると判定された特定患者に対して、以下に示す警告出力処理を実行する。   Next, the operation of the determination support apparatus 30B according to the third embodiment will be described. For example, the determination support device 30B performs the following for a specific patient in which the combination of the improvement index and the habitualness index is determined to be included in the region 67 illustrated in FIG. 10 by the method described in the first embodiment. The warning output process shown is executed.

図20は、判断支援装置30Bの警告出力処理の流れの一例を示すフローチャートである。   FIG. 20 is a flowchart illustrating an example of the flow of warning output processing of the determination support apparatus 30B.

図20に示す警告出力処理が、図14に示した第2実施形態に係る警告出力処理と異なる点は、ステップS500の改善度関数補正処理が追加された点である。   The warning output process shown in FIG. 20 is different from the warning output process according to the second embodiment shown in FIG. 14 in that an improvement function correction process in step S500 is added.

ステップS500において、補正部37は、ステップS200で生成された改善度関数93を、気温差に基づいて補正する。   In step S500, the correction unit 37 corrects the improvement degree function 93 generated in step S200 based on the temperature difference.

図21は、ステップS500における改善度関数補正処理の流れの一例を示すフローチャートである。   FIG. 21 is a flowchart showing an example of the improvement function correction processing in step S500.

まず、ステップS510において、補正部37は、収集記録部31Bから受信した気温データに基づいて、前日の夜間平均気温Tave1を算出する。ここで夜間平均気温Tave1とは、例えば特定患者の就寝予定時刻から起床予定時刻までの気温データの平均値をいう。なお、夜間平均気温Tave1の取得方法はこれに限られず、例えば気象機関等から発表される特定患者の住む地域の夜間平均気温を用いても良い。 First, in step S510, the correction unit 37 calculates the night average temperature T ave1 of the previous day based on the temperature data received from the collection recording unit 31B. Here, the night average temperature T ave1 is, for example, an average value of temperature data from a specific patient's scheduled bedtime to a scheduled wake-up time. In addition, the acquisition method of night average temperature Tave1 is not restricted to this, For example, you may use the night average temperature of the area where the specific patient lives announced from a weather organization etc.

ステップS520において、補正部37は、例えば、警告出力当日の夜間予想平均気温Tave2をメモリ104の予め定めた領域から取得する。なお、メモリ104の予め定めた領域には、収集記録部31Bが情報端末20Aから受信した、警告出力当日の夜間予想平均気温Tave2が予め記憶されているものとする。 In step S520, the correction unit 37 acquires , for example, the predicted nighttime average temperature T ave2 on the day of warning output from a predetermined area of the memory 104. In the predetermined area of the memory 104, it is assumed that the average nighttime average temperature T ave2 on the warning output day received by the collection recording unit 31B from the information terminal 20A is stored in advance.

そのため、特定患者の保護者等は、夜間予想平均気温Tave2として、例えば気象機関等から発表される特定患者の居住する地域の夜間予想平均気温を、情報端末20Aに入力する。また、夜間予想平均気温Tave2は、ウエアラブルセンサ10Bの気温センサ13から求めてもよい。 Therefore, a guardian of a specific patient inputs , for example, the predicted nighttime average temperature in the area where the specific patient resides, which is announced by a weather organization or the like, to the information terminal 20A as the predicted nighttime average temperature Tave2 . Also, the expected nighttime average temperature T ave2 may be obtained from the temperature sensor 13 of the wearable sensor 10B.

なお、警告出力当日の夜間予想平均気温Tave2の取得方法はこれに限られない。例えば毎日の夜間平均気温Tave1をメモリ104に記憶しておき、警告出力当日と同月同日の過去の所定年数分の夜間平均気温Tave1の平均値を、警告出力当日の夜間予想平均気温Tave2として用いても良い。 In addition, the acquisition method of night expectation average temperature Tave2 on the day of warning output is not restricted to this. For example stores the daily nighttime average temperature T ave1 in the memory 104, the warning output day and month the average value of the same day of the past predetermined number of years worth of nighttime average temperature T ave1, warning output day night expected average temperature T ave2 It may be used as

ステップS530において、補正部37は、例えばステップS520で取得した警告出力当日の夜間予想平均気温Tave2からステップS510で算出した前日の夜間平均気温Tave1を減じて、気温差Δtを算出する。 In step S530, the correction unit 37 calculates the temperature difference Δt by, for example , subtracting the night average temperature T ave1 of the previous day calculated in step S510 from the night predicted average temperature T ave2 acquired on the warning output day acquired in step S520.

ステップS540において、補正部37は、ステップS530で算出した気温差Δtに応じた補正値Lを、補正DB39から取得する。   In step S540, the correction unit 37 acquires a correction value L corresponding to the temperature difference Δt calculated in step S530 from the correction DB 39.

図22は、補正DB39の一例を示す図である。図22に示すように、補正DB39は、気温差Δtと、補正値Lと、が行方向に対応付けられた補正情報を記憶する。   FIG. 22 is a diagram illustrating an example of the correction DB 39. As illustrated in FIG. 22, the correction DB 39 stores correction information in which the temperature difference Δt and the correction value L are associated in the row direction.

図22の例では、補正DB39は、気温差Δtが「−1℃以上1℃未満」の場合、すなわち前日との気温差Δtが小さい場合には、補正値Lが“0”に設定されている。そして、補正DB39は、気温差Δtが正方向に大きくなるに従って、補正値Lの値が小さくなるよう設定されている。すなわち、補正値L及び補正値Lは共に負の値であり、L>Lとなるように設定されている。 In the example of FIG. 22, the correction DB 39 sets the correction value L to “0” when the temperature difference Δt is “−1 ° C. or more and less than 1 ° C.”, that is, when the temperature difference Δt from the previous day is small. Yes. The correction DB 39 is set so that the correction value L decreases as the temperature difference Δt increases in the positive direction. That is, the correction value L 3 and the correction value L 4 are are both negative values, are set such that L 3> L 4.

一方、補正DB39は、気温差Δtが負方向に大きくなるに従って、補正値Lの値が大きくなるよう設定されている。すなわち、補正値L及び補正値Lは共に正の値であり、L>Lとなるように設定されている。 On the other hand, the correction DB 39 is set so that the correction value L increases as the temperature difference Δt increases in the negative direction. That is, the correction value L 1 and the correction value L 2 are both positive values, are set so that L 1> L 2.

次に、図21のステップS550において、補正部37は、ステップS540の処理で取得した補正値Lに基づいて、図20のステップS200で生成された改善度関数93を補正する。   Next, in step S550 of FIG. 21, the correction unit 37 corrects the improvement function 93 generated in step S200 of FIG. 20 based on the correction value L acquired in the process of step S540.

具体的には、例えば改善度関数93から補正値Lを減算する。すなわち、改善度関数93が(5)式で表される場合、補正後の改善度関数93は(7)式で表される。   Specifically, for example, the correction value L is subtracted from the improvement degree function 93. That is, when the improvement degree function 93 is expressed by equation (5), the corrected improvement degree function 93 is expressed by equation (7).

なお、改善度関数93の補正方法は(7)式に限られるものではなく、例えば最早失禁時刻xが同じ場合に、補正値Lの値が大きくなるに従って、失禁発生率zの値が小さくなるような補正方法であれば良い。 The correction method of the improvement function 93 is not limited to (7), for example, when longer incontinence time x are the same, according to the value of the correction value L becomes larger, a smaller value of an incontinence incidence z L Any correction method may be used.

図23は、ステップS550で実施される改善度関数93の補正の一例を説明する図である。   FIG. 23 is a diagram illustrating an example of correction of the improvement level function 93 performed in step S550.

図23の横軸を時刻、縦軸を失禁発生率とする座標面において、改善度関数93は、ステップ200で生成された補正前の改善度関数を示す。   In the coordinate plane in which the horizontal axis in FIG. 23 is time and the vertical axis is the incontinence occurrence rate, the improvement function 93 indicates the improvement function before correction generated in step 200.

今、特定患者の所定期間における失禁発生率がzの場合、時刻tにおいて、失禁発生率zと、時刻tと、の交点P3は、横軸、縦軸、及び改善度関数93で囲まれる領域70Aに含まれる。従って、補正前の改善度関数93を用いた場合、アラート判定部35は、特定患者の失禁の確度Dを「小」に設定するため、時刻tには警告が出力されない。 Now, when the incontinence incidence in a predetermined period of a particular patient's z 1, at time t 2, the the incontinence incidence z 1, and time t 2, the intersection P3 of the horizontal axis, vertical axis, and improvement function 93 The region 70A is surrounded by Therefore, when using the uncorrected improvement function 93, the alert determination unit 35, to set the accuracy D of incontinence particular patient "small", at time t 2 warning is not output.

しかし、警告出力当日の夜間予想平均気温Tave2が前日の夜間平均気温Tave1より低くなる場合には、気温差Δtは符号が負の値となり、補正値Lとして符号が正の値が取得される。従って、(7)式に基づいて、改善度関数93は矢印ARの方向に平行移動され、改善度関数93Lの位置まで移動する。 However, if the warning output day night expected average temperature T ave2 is lower than the nighttime average temperature T ave1 of the previous day, the temperature difference Δt the sign is a negative value, the sign is the positive value is obtained as the correction value L The Therefore, based on the equation (7), the improvement function 93 is translated in the direction of the arrow AR and moved to the position of the improvement function 93L.

補正後の改善度関数93Lでは、時刻tにおいて、交点P3は横軸、縦軸、及び改善度関数93Lで囲まれる領域70Bに含まれない。従って、補正後の改善度関数93Lを用いた場合、アラート判定部35は、特定患者の失禁の確度Dを「大」に設定するため、時刻tに警告が出力される場合がある。 In improvement function 93L after correction, at time t 2, the intersection P3 is horizontal axis, vertical axis, and is not included in the region 70B surrounded by the improvement function 93L. Therefore, when using the improvement function 93L corrected, the alert determination unit 35, to set the accuracy D of incontinence particular patient to "large", there are cases where a warning is output at time t 2.

一方、警告出力当日の夜間予想平均気温Tave2が前日の夜間平均気温Tave1より高くなる場合には、気温差Δtは符号が正の値となり、補正値Lとして符号が負の値が取得される。従って、改善度関数93は矢印ARと逆の方向に平行移動される。従って、補正前の改善度関数93を用いた場合に比べて、特定患者の失禁の確度Dが「小」から「大」に変化する時刻が遅くなり、これに伴い、警告が出力される時間も遅くなる。 On the other hand, when the alarm output day night expected average temperature T ave2 is higher than the night average temperature T ave1 of the previous day, the temperature difference Δt the sign becomes a positive value, negative sign values are acquired as the correction value L The Therefore, the improvement function 93 is translated in the direction opposite to the arrow AR. Accordingly, the time at which the incontinence accuracy D of the specific patient changes from “small” to “large” is delayed as compared with the case where the improvement degree function 93 before correction is used, and accordingly, the time when the warning is output. Will also be late.

また、上記では改善度指標及び習慣性指標を大、中、小の3段階に分ける態様を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、上記各指標を2段階に分けても良いし、4段階以上に分けても良い。また、改善度指標と習慣性指標とで、段階数を相違させても良い。   Moreover, although the above demonstrated the aspect which divides an improvement index and a habitualness index into three steps, large, medium, and small, it is not limited to this. For example, each of the above indicators may be divided into two stages or may be divided into four or more stages. Further, the number of stages may be different between the improvement degree index and the habitualness index.

なお、ここでは、前日の夜間平均気温Tave1を用いて気温差Δtを算出したが、例えば、前日の夜間平均気温Tave1の代わりに、所定期間における夜間平均気温を用いても良い。また、夜間平均気温の代わりに、例えば就寝中の特定の時刻における気温、若しくは、最高気温または最低気温等を用いても良い。警告出力当日の夜間予想平均気温Tave2についても同様である。 Here, was calculated temperature difference Δt with nighttime average temperature T ave1 of the previous day, for example, instead of the day before the nighttime mean temperature T ave1, it may be used at night average temperature in a predetermined period. Further, instead of the average night temperature, for example, the temperature at a specific time during sleeping, or the highest temperature or the lowest temperature may be used. The same applies to the predicted nighttime average temperature T ave2 on the day of warning output.

なお、第3実施形態では、特定患者の改善度指標が「小」、かつ、習慣性指標が「大」の場合に、図20に示す警告出力処理を実施する態様について説明したが、特定患者の改善度指標及び習慣性指標と関係なく、図20に示す警告出力処理を実施しても良い。   In the third embodiment, the mode in which the warning output process illustrated in FIG. 20 is performed when the improvement index of the specific patient is “small” and the habitual index is “large” has been described. The warning output process shown in FIG. 20 may be performed irrespective of the improvement degree index and the habitualness index.

このように第3実施形態によれば、気温差Δtに基づいて、改善度関数93を補正する。前日に比べて就寝中の気温が下がり、身体の冷えが予想される場合には、特定患者が前日よりも早く尿意を感じる場合がある。従って、判断支援装置30Bは、改善度関数93の補正前に比べて、早い時刻に警告を出力することで、特定患者の失禁を抑制することができる。   Thus, according to the third embodiment, the improvement degree function 93 is corrected based on the temperature difference Δt. When the temperature during sleeping is lower than the previous day and the body is expected to cool, the specific patient may feel urine earlier than the previous day. Therefore, the determination support apparatus 30B can suppress incontinence of a specific patient by outputting a warning at an earlier time than before the correction of the improvement degree function 93.

また、逆に、前日に比べて就寝中の気温が上がる場合には、例えば発汗量も増加し、特定患者が前日よりも遅く尿意を感じる場合がある。従って、判断支援装置30Bは、改善度関数93の補正前に比べて、遅い時刻に警告を出力することで、特定患者の睡眠の質を向上させることができる。   On the other hand, when the temperature during sleeping rises compared to the previous day, for example, the amount of sweating may increase, and the specific patient may feel urine later than the previous day. Therefore, the judgment support apparatus 30B can improve the quality of sleep of a specific patient by outputting a warning at a later time than before the improvement degree function 93 is corrected.

以上、各実施形態を用いて開示の技術を説明したが、開示の技術は各実施形態に記載の範囲には限定されない。開示の技術の要旨を逸脱しない範囲で各実施形態に多様な変更又は改良を加えることができ、当該変更又は改良を加えた形態も開示の技術の技術的範囲に含まれる。例えば、開示の技術の要旨を逸脱しない範囲で処理の順序を変更してもよい。   As described above, the disclosed technology has been described using each embodiment, but the disclosed technology is not limited to the scope described in each embodiment. Various modifications or improvements can be added to each embodiment without departing from the spirit of the disclosed technology, and forms to which the modifications or improvements are added are also included in the technical scope of the disclosed technology. For example, the processing order may be changed without departing from the scope of the disclosed technology.

なお、各実施形態では、判断支援プログラムが記憶装置106に予め記憶されている態様について説明した。しかし、これに限定されるものではなく、判断支援プログラムはCD−ROM等の記憶媒体に記録されている態様で提供することも可能である。   In each embodiment, the mode in which the determination support program is stored in advance in the storage device 106 has been described. However, the present invention is not limited to this, and the determination support program can be provided in a form recorded on a storage medium such as a CD-ROM.

以上の各実施形態を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。   Regarding the embodiments including the above embodiments, the following additional notes are disclosed.

(付記1)
コンピュータに、
予め定めた開始時刻から終了時刻までの収集期間を複数含む所定期間内に収集された前記複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する
ことを含む処理を実行させるための失禁症状の判断支援プログラム。
(Appendix 1)
On the computer,
Incontinence monitoring target person based on the earliest incontinence time that is the earliest incontinence time among the incontinence times for each of the plurality of collection periods collected within a predetermined period including a plurality of collection periods from a predetermined start time to an end time. An incontinence symptom determination support program for executing a process including generating determination support information used for determination of incontinence symptoms.

(付記2)
前記最早失禁時刻、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきの少なくとも一方に基づいて、前記判断支援情報を生成する
付記1記載の失禁症状の判断支援プログラム。
(Appendix 2)
The determination support program for incontinence symptoms according to claim 1, wherein the determination support information is generated based on at least one of the earliest incontinence time and variation of each incontinence time in the plurality of collection periods.

(付記3)
前記最早失禁時刻は、絶対時刻で表されている
付記1又は付記2記載の失禁症状の判断支援プログラム。
(Appendix 3)
The earliest incontinence time is expressed as an absolute time. The incontinence symptom determination support program according to attachment 1 or attachment 2.

(付記4)
前記判断支援情報は、前記最早失禁時刻に基づいて生成された失禁症状の改善状況を表す改善度指標、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきに基づいて生成された、前記複数の収集期間での各々の失禁時刻が特定の時間帯に集中する度合いを表す習慣性指標の少なくとも一方である
付記1〜付記3の何れか1項に記載の失禁症状の判断支援プログラム。
(Appendix 4)
The plurality of determination support information generated based on an improvement index indicating an improvement status of incontinence symptoms generated based on the earliest incontinence time, and variations in each incontinence time in the plurality of collection periods. 4. The incontinence symptom determination support program according to any one of appendix 1 to appendix 3, wherein the incontinence time in each collection period is at least one of habituation indices representing a degree of concentration in a specific time zone.

(付記5)
前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者に対して生成した前記改善度指標の時系列の変化を表す第1のグラフを出力する
付記4記載の失禁症状の判断支援プログラム。
(Appendix 5)
5. The incontinence symptom determination support program according to claim 4, wherein the first graph representing a time-series change of the improvement index generated for the incontinence monitoring target person who outputs the determination support information is output.

(付記6)
前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者とは異なる、複数の他の失禁監視対象者の前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得し、
前記第1のグラフと類似する、前記他の前記失禁監視対象者の前記改善度指標の時系列の変化を表す第2のグラフを出力する
付記5記載の失禁症状の判断支援プログラム。
(Appendix 6)
Different from the incontinence monitoring target that outputs the determination support information, each of the incontinence times in the plurality of collection periods of a plurality of other incontinence monitoring target, respectively,
6. The incontinence symptom determination support program according to claim 5, wherein the second graph representing a time-series change of the improvement index of the other incontinence monitoring target similar to the first graph is output.

(付記7)
前記失禁監視対象者が失禁する予定時刻を更に推定し、
推定した前記予定時刻の前に、前記失禁監視対象者が失禁する確度に応じて、警告を出力するか否かを判定する
付記1〜付記6の何れか1項に記載の失禁症状の判断支援プログラム。
(Appendix 7)
Further estimating the scheduled time for the incontinence monitoring subject to incontinence,
The determination support for incontinence symptoms according to any one of appendix 1 to appendix 6, wherein whether or not a warning is output is determined according to a probability that the incontinence monitoring subject incontinence before the estimated scheduled time program.

(付記8)
複数の失禁監視対象者毎に前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得し、
前記失禁監視対象者が失禁する確度を、前記複数の失禁監視対象者毎の前記所定期間における前記最早失禁時刻と失禁発生率との間の相関を示す関数と、前記警告を出力するか否かの判定時刻と、を用いて算出する
付記7記載の失禁症状の判断支援プログラム。
(Appendix 8)
Acquiring each incontinence time in each of the plurality of collection periods for each of a plurality of incontinence monitoring subjects,
Whether the incontinence monitoring target is to be incontinent, whether the warning is output, and a function indicating a correlation between the earliest incontinence time and the incontinence occurrence rate in the predetermined period for each of the plurality of incontinence monitoring target The determination support program for incontinence symptoms according to appendix 7, which is calculated using

(付記9)
前記関数を、過去の気温との気温差に応じて補正する
付記8記載の失禁症状の判断支援プログラム。
(Appendix 9)
9. The incontinence symptom determination support program according to appendix 8, wherein the function is corrected according to a temperature difference from a past temperature.

(付記10)
コンピュータに、
予め定めた開始時刻から終了時刻までの収集期間を複数含む所定期間内に収集された前記複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する
ことを含む処理を実行させる失禁症状の判断支援方法。
(Appendix 10)
On the computer,
Incontinence monitoring target person based on the earliest incontinence time that is the earliest incontinence time among the incontinence times for each of the plurality of collection periods collected within a predetermined period including a plurality of collection periods from a predetermined start time to an end time. An incontinence symptom determination support method that executes processing including generation of determination support information used for determination of incontinence symptoms.

(付記11)
前記最早失禁時刻、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきの少なくとも一方に基づいて、前記判断支援情報を生成する
付記10記載の失禁症状の判断支援方法。
(Appendix 11)
The determination support method for incontinence symptoms according to claim 10, wherein the determination support information is generated based on at least one of the earliest incontinence time and a variation in each incontinence time in the plurality of collection periods.

(付記12)
前記最早失禁時刻は、絶対時刻で表されている
付記10又は付記11記載の失禁症状の判断支援方法。
(Appendix 12)
The earliest incontinence time is expressed as an absolute time.

(付記13)
前記判断支援情報は、前記最早失禁時刻に基づいて生成された失禁症状の改善状況を表す改善度指標、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきに基づいて生成された、前記複数の収集期間での各々の失禁時刻が特定の時間帯に集中する度合いを表す習慣性指標の少なくとも一方である
付記10〜付記12の何れか1項に記載の失禁症状の判断支援方法。
(Appendix 13)
The plurality of determination support information generated based on an improvement index indicating an improvement status of incontinence symptoms generated based on the earliest incontinence time, and variations in each incontinence time in the plurality of collection periods. The method for supporting determination of incontinence symptoms according to any one of appendix 10 to appendix 12, wherein each of the incontinence times in the collection period is at least one of habitual indices indicating a degree of concentration in a specific time zone.

(付記14)
前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者に対して生成した前記改善度指標の時系列の変化を表す第1のグラフを出力する
付記13記載の失禁症状の判断支援方法。
(Appendix 14)
The method of supporting determination of incontinence symptoms according to claim 13, wherein a first graph representing a time-series change of the improvement index generated for the incontinence monitoring target person who outputs the determination support information is output.

(付記15)
前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者とは異なる、複数の他の失禁監視対象者の前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得し、
前記第1のグラフと類似する、前記他の前記失禁監視対象者の前記改善度指標の時系列の変化を表す第2のグラフを出力する
付記14記載の失禁症状の判断支援方法。
(Appendix 15)
Different from the incontinence monitoring target that outputs the determination support information, each of the incontinence times in the plurality of collection periods of a plurality of other incontinence monitoring target, respectively,
The method for supporting determination of incontinence symptoms according to claim 14, wherein a second graph representing a time-series change of the improvement index of the other incontinence monitoring target similar to the first graph is output.

(付記16)
前記失禁監視対象者が失禁する予定時刻を更に推定し、
推定した前記予定時刻の前に、前記失禁監視対象者が失禁する確度に応じて、警告を出力するか否かを判定する
付記10〜付記15の何れか1項に記載の失禁症状の判断支援方法。
(Appendix 16)
Further estimating the scheduled time for the incontinence monitoring subject to incontinence,
The judgment support for incontinence symptoms according to any one of Supplementary Note 10 to Supplementary Note 15, wherein whether or not to output a warning is determined according to a probability that the incontinence monitoring target person is incontinent before the estimated scheduled time. Method.

(付記17)
複数の失禁監視対象者毎に前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得し、
前記失禁監視対象者が失禁する確度を、前記複数の失禁監視対象者毎の前記所定期間における前記最早失禁時刻と失禁発生率との間の相関を示す関数と、前記警告を出力するか否かの判定時刻と、を用いて算出する
付記16記載の失禁症状の判断支援方法。
(Appendix 17)
Acquiring each incontinence time in each of the plurality of collection periods for each of a plurality of incontinence monitoring subjects,
Whether the incontinence monitoring target is to be incontinent, whether the warning is output, and a function indicating a correlation between the earliest incontinence time and the incontinence occurrence rate in the predetermined period for each of the plurality of incontinence monitoring target The determination support method for incontinence symptoms according to claim 16, wherein the determination time is used.

(付記18)
前記関数を、過去の気温との気温差に応じて補正する
付記17記載の失禁症状の判断支援方法。
(Appendix 18)
The method of supporting determination of incontinence symptoms according to claim 17, wherein the function is corrected according to a temperature difference from a past temperature.

(付記19)
予め定めた開始時刻から終了時刻までの収集期間を複数含む所定期間内に収集された前記複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する生成部
を含む失禁症状の判断支援装置。
(Appendix 19)
Incontinence monitoring target person based on the earliest incontinence time that is the earliest incontinence time among the incontinence times for each of the plurality of collection periods collected within a predetermined period including a plurality of collection periods from a predetermined start time to an end time. An incontinence symptom determination support apparatus including a generation unit that generates determination support information used for determination of incontinence symptoms.

(付記20)
前記生成部は、前記最早失禁時刻、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきの少なくとも一方に基づいて、前記判断支援情報を生成する
付記19記載の失禁症状の判断支援装置。
(Appendix 20)
20. The incontinence symptom determination support apparatus according to appendix 19, wherein the generation unit generates the determination support information based on at least one of the earliest incontinence time and a variation in each incontinence time in the plurality of collection periods.

(付記21)
前記最早失禁時刻は、絶対時刻で表されている
付記19又は付記20記載の失禁症状の判断支援装置。
(Appendix 21)
The earliest incontinence time is expressed in absolute time. The incontinence symptom determination support device according to attachment 19 or attachment 20.

(付記22)
前記生成部は、前記判断支援情報として、前記最早失禁時刻に基づいて生成された失禁症状の改善状況を表す改善度指標、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきに基づいて生成された、前記複数の収集期間での各々の失禁時刻が特定の時間帯に集中する度合いを表す習慣性指標の少なくとも一方を生成する
付記19〜付記21の何れか1項に記載の失禁症状の判断支援装置。
(Appendix 22)
The generation unit generates, as the determination support information, an improvement degree index indicating an improvement state of incontinence symptoms generated based on the earliest incontinence time, and variations in each incontinence time in the plurality of collection periods The incontinence symptom according to any one of appendices 19 to 21 is generated, wherein at least one of the habituation indices indicating the degree of concentration of each incontinence time in the plurality of collection periods in a specific time zone is generated. Judgment support device.

(付記23)
前記生成部は、前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者に対して生成した前記改善度指標の時系列の変化を表す第1のグラフを生成する
付記22記載の失禁症状の判断支援装置。
(Appendix 23)
23. The incontinence symptom determination support apparatus according to appendix 22, wherein the generation unit generates a first graph representing a time-series change of the improvement index generated for the incontinence monitoring target person who outputs the determination support information. .

(付記24)
前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者とは異なる、複数の他の失禁監視対象者の前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得する収集記録部を更に備え、
前記生成部は、前記第1のグラフと類似する、前記他の前記失禁監視対象者の前記改善度指標の時系列の変化を表す第2のグラフを生成する
付記23記載の失禁症状の判断支援装置。
(Appendix 24)
Different from the incontinence monitoring target for outputting the determination support information, further comprising a collection recording unit for acquiring each incontinence time in the plurality of collection periods of a plurality of other incontinence monitoring target,
24. The determination support for incontinence symptoms according to claim 23, wherein the generation unit generates a second graph that is similar to the first graph and represents a time-series change of the improvement index of the other incontinence monitoring target. apparatus.

(付記25)
前記失禁監視対象者が失禁する予定時刻を推定する推定部と、
前記推定部により推定した前記予定時刻の前に、前記失禁監視対象者が失禁する確度に応じて、警告を出力するか否かを判定する判定部と、を更に備えた、
付記19〜付記24の何れか1項に記載の失禁症状の判断支援装置。
(Appendix 25)
An estimation unit for estimating a scheduled time at which the incontinence monitoring target person is incontinent; and
A determination unit that determines whether or not to output a warning according to the probability that the incontinence monitoring target person is incontinent before the scheduled time estimated by the estimation unit;
The incontinence symptom determination support device according to any one of appendix 19 to appendix 24.

(付記26)
複数の失禁監視対象者毎に前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得する収集記録部を更に備え、
前記判定部は、前記失禁監視対象者が失禁する確度を、前記複数の失禁監視対象者毎の前記所定期間における前記最早失禁時刻と失禁発生率との間の相関を示す関数と、前記警告を出力するか否かの判定時刻と、を用いて算出する
付記25記載の失禁症状の判断支援装置。
(Appendix 26)
A collection recording unit for acquiring each incontinence time in each of the plurality of collection periods for each of a plurality of incontinence monitoring subjects;
The determination unit is configured to determine a probability that the incontinence monitoring subject is incontinent, a function indicating a correlation between the earliest incontinence time and the incontinence occurrence rate in the predetermined period for each of the plurality of incontinence monitoring subjects, and the warning. The incontinence symptom determination support device according to attachment 25, wherein the determination time is used to calculate whether or not to output.

(付記27)
前記関数を、過去の気温との気温差に応じて補正する補正部を更に備えた
付記26記載の失禁症状の判断支援装置。
(Appendix 27)
27. The incontinence symptom determination support device according to appendix 26, further comprising a correction unit that corrects the function according to a temperature difference from a past temperature.

(付記28)
コンピュータに、
予め定めた開始時刻から終了時刻までの収集期間を複数含む所定期間内に収集された前記複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する
ことを含む処理を実行させるための失禁症状の判断支援プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
(Appendix 28)
On the computer,
Incontinence monitoring target person based on the earliest incontinence time that is the earliest incontinence time among the incontinence times for each of the plurality of collection periods collected within a predetermined period including a plurality of collection periods from a predetermined start time to an end time. A computer-readable recording medium recording an incontinence symptom determination support program for executing a process including generating determination support information used for determination of incontinence symptoms.

1(1A、1B)・・・判断支援システム、10(10B)・・・ウェアラブルセンサ、11・・・送信部、12・・・尿センサ、13・・・気温センサ、14・・・発汗センサ、20(20A)・・・情報端末、21・・・センサデータ受信部、22・・・センサデータ送信部、23・・・入力部、24・・・情報端末送信部、25・・・表示部、26・・・判断支援情報受信部、27・・・スピーカ、28・・・アラート受信部、30(30A、30B)・・・判断支援装置、31(31A、31B)・・・収集記録部、32(32A、32B)・・・生成部、33・・・判断支援情報出力部、34・・・失禁時刻推定部、35(35B)・・・アラート判定部、36・・・アラート出力部、37・・・補正部、38・・・失禁時刻記録DB、39・・・補正DB、40(40B)・・・記憶部、50(51)・・・通信回線、93(93L)・・・改善度関数、100(100A、100B)・・・コンピュータ、102・・・CPU、104・・・メモリ、106・・・記憶装置、108・・・バス、112・・・入力装置、114・・・通信装置、116・・・記録媒体、120(120A、120B)・・・判断支援プログラム、D・・・失禁の確度、L・・・補正値、T・・・失禁推定時刻、x・・・最早失禁時刻、z・・・失禁発生率、y・・・失禁時刻の分散値 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 (1A, 1B) ... Judgment support system, 10 (10B) ... Wearable sensor, 11 ... Transmission part, 12 ... Urine sensor, 13 ... Temperature sensor, 14 ... Sweat sensor , 20 (20A) ... information terminal, 21 ... sensor data receiving unit, 22 ... sensor data transmitting unit, 23 ... input unit, 24 ... information terminal transmitting unit, 25 ... display , 26 ... Judgment support information receiving unit, 27 ... Speaker, 28 ... Alert receiving unit, 30 (30A, 30B) ... Judgment support device, 31 (31A, 31B) ... Collection record , 32 (32A, 32B) ... generating part, 33 ... judgment support information output part, 34 ... incontinence time estimation part, 35 (35B) ... alert determination part, 36 ... alert output Part, 37 ... correction part, 38 ... incontinence time recording B, 39: Correction DB, 40 (40B): Storage unit, 50 (51): Communication line, 93 (93L): Improvement function, 100 (100A, 100B): Computer , 102 ... CPU, 104 ... memory, 106 ... storage device, 108 ... bus, 112 ... input device, 114 ... communication device, 116 ... recording medium, 120 (120A) 120B) ... judgment support program, D ... accuracy of incontinence, L ... correction value, Tu ... estimated incontinence time, x ... early incontinence time, z ... incidence rate of incontinence, y: variance of incontinence time

Claims (11)

コンピュータに、
予め定めた開始時刻から終了時刻までの収集期間を複数含む所定期間内に収集された前記複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する
ことを含む処理を実行させるための失禁症状の判断支援プログラム。
On the computer,
Incontinence monitoring target person based on the earliest incontinence time that is the earliest incontinence time among the incontinence times for each of the plurality of collection periods collected within a predetermined period including a plurality of collection periods from a predetermined start time to an end time. An incontinence symptom determination support program for executing a process including generating determination support information used for determination of incontinence symptoms.
前記最早失禁時刻、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきの少なくとも一方に基づいて、前記判断支援情報を生成する
請求項1記載の失禁症状の判断支援プログラム。
The determination support information for incontinence symptoms according to claim 1, wherein the determination support information is generated based on at least one of the earliest incontinence time and a variation in each incontinence time in the plurality of collection periods.
前記最早失禁時刻は、絶対時刻で表されている
請求項1又は請求項2記載の失禁症状の判断支援プログラム。
3. The incontinence symptom determination support program according to claim 1, wherein the earliest incontinence time is expressed in absolute time.
前記判断支援情報は、前記最早失禁時刻に基づいて生成された失禁症状の改善状況を表す改善度指標、及び前記複数の収集期間での各々の失禁時刻のばらつきに基づいて生成された、前記複数の収集期間での各々の失禁時刻が特定の時間帯に集中する度合いを表す習慣性指標の少なくとも一方である
請求項1〜請求項3の何れか1項に記載の失禁症状の判断支援プログラム。
The plurality of determination support information generated based on an improvement index indicating an improvement status of incontinence symptoms generated based on the earliest incontinence time, and variations in each incontinence time in the plurality of collection periods. The incontinence symptom determination support program according to any one of claims 1 to 3, wherein each incontinence time in the collection period is at least one of habitual indexes representing a degree of concentration in a specific time zone.
前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者に対して生成した前記改善度指標の時系列の変化を表す第1のグラフを出力する
請求項4記載の失禁症状の判断支援プログラム。
5. The incontinence symptom determination support program according to claim 4, wherein a first graph representing a time-series change of the improvement index generated for the incontinence monitoring target person who outputs the determination support information is output.
前記判断支援情報を出力する前記失禁監視対象者とは異なる、複数の他の失禁監視対象者の前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得し、
前記第1のグラフと類似する、前記他の前記失禁監視対象者の前記改善度指標の時系列の変化を表す第2のグラフを出力する
請求項5記載の失禁症状の判断支援プログラム。
Different from the incontinence monitoring target that outputs the determination support information, each of the incontinence times in the plurality of collection periods of a plurality of other incontinence monitoring target, respectively,
6. The incontinence symptom judgment support program according to claim 5, wherein the second graph representing a time-series change of the improvement index of the other incontinence monitoring target person similar to the first graph is output.
前記失禁監視対象者が失禁する予定時刻を更に推定し、
推定した前記予定時刻の前に、前記失禁監視対象者が失禁する確度に応じて、警告を出力するか否かを判定する
請求項1〜請求項6の何れか1項に記載の失禁症状の判断支援プログラム。
Further estimating the scheduled time for the incontinence monitoring subject to incontinence,
The incontinence symptom according to any one of claims 1 to 6, wherein whether or not to output a warning is determined according to a probability that the incontinence monitoring target person will incontinence before the estimated scheduled time. Judgment support program.
複数の失禁監視対象者毎に前記複数の収集期間での各々の失禁時刻を各々取得し、
前記失禁監視対象者が失禁する確度を、前記複数の失禁監視対象者毎の前記所定期間における前記最早失禁時刻と失禁発生率との間の相関を示す関数と、前記警告を出力するか否かの判定時刻と、を用いて算出する
請求項7記載の失禁症状の判断支援プログラム。
Acquiring each incontinence time in each of the plurality of collection periods for each of a plurality of incontinence monitoring subjects,
Whether the incontinence monitoring target is to be incontinent, whether the warning is output, and a function indicating a correlation between the earliest incontinence time and the incontinence occurrence rate in the predetermined period for each of the plurality of incontinence monitoring target The determination support program for incontinence symptoms according to claim 7.
前記関数を、過去の気温との気温差に応じて補正する
請求項8記載の失禁症状の判断支援プログラム。
9. The incontinence symptom determination support program according to claim 8, wherein the function is corrected according to a temperature difference from a past temperature.
コンピュータに、
予め定めた開始時刻から終了時刻までの収集期間を複数含む所定期間内に収集された前記複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する
ことを含む処理を実行させる失禁症状の判断支援方法。
On the computer,
Incontinence monitoring target person based on the earliest incontinence time that is the earliest incontinence time among the incontinence times for each of the plurality of collection periods collected within a predetermined period including a plurality of collection periods from a predetermined start time to an end time. An incontinence symptom determination support method that executes processing including generation of determination support information used for determination of incontinence symptoms.
予め定めた開始時刻から終了時刻までの収集期間を複数含む所定期間内に収集された前記複数の収集期間毎の失禁時刻のうち、失禁時刻が最も早い最早失禁時刻に基づいて、失禁監視対象者の失禁症状の判断に利用される判断支援情報を生成する生成部
を含む失禁症状の判断支援装置。
Incontinence monitoring target person based on the earliest incontinence time that is the earliest incontinence time among the incontinence times for each of the plurality of collection periods collected within a predetermined period including a plurality of collection periods from a predetermined start time to an end time. An incontinence symptom determination support apparatus including a generation unit that generates determination support information used for determination of incontinence symptoms.
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