JP2019205843A - 異常通報システム - Google Patents

Abstract

【課題】対象者の生体情報が異常と判定された場合に、当該判定された生体情報の精度に応じて報知をする条件を変更することにより、必要な報知を適切に行い、不必要な報知を抑制することができる異常通報システム等を提供すること。【解決手段】対象者の生体信号を取得し、取得された生体信号から生体情報を算出する。当該生体情報が異常と判定された場合に、当該生体情報が算出された条件が高精度条件下か否かにより、高精度条件下において算出された生体情報の場合には、第１の基準を用いて通報を行い、それ以外の場合には第２の基準を用いて通報を行う。【選択図】図１

Description

本発明は、異常通報システム等に関する。

従来から患者の異常を通報する装置やシステムが知られている。例えば、特許文献１のように、非侵襲型バイタルセンサにより対象者の生活行動や生命活動を検知して複数に分類し、分類ごとの許容継続時間を順次積算し、その積算時間が閾値を超えると通報する発明が知られている。

特許第３５５７７７５号公報

従来、生体情報値の閾値が超えたか否かによって通報を行うことが一般的である。例えば、上述した特許文献１でも、対象者の状態やセンサ特性に関係なく、生活活動や生命活動の積算時間が所定の閾値を超えると異常と判定し、通知を行う。しかし、対象者の状態やセンサ特性によって精度に変動がある。したがって、これらの精度の変動とは関係なく単純に通知されることから、対象者の状態やセンサ特性によっては信頼性がなく報知されてしまうという問題があった。

とくに、病院や介護施設で利用される生体情報に基づいて異常を報知するシステムの場合、エラー等に基づく不必要な異常報知は、医療従事者やスタッフに負担をかけてしまうという問題があった。

上述した課題に鑑み、本発明が目的とするところは、対象者の生体情報が異常と判定された場合に、当該判定された生体情報の精度に応じて報知をする条件を変更することにより、必要な報知を適切に行い、不必要な報知を抑制することができる異常通報システム等を提供することである。

対象者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記生体情報に基づいて、前記対象者の生体情報が異常か否かを判定する判定手段と、
前記対象者の生体情報が異常と判定された場合に、前記対象者の生体情報は第１条件を満たす状態で取得されたかを判定する条件判定手段と、
前記対象者の生体情報が、前記第１条件を満たす状態で取得されたと判定された場合には、第１の基準を用いて通報を行い、それ以外の場合には第２の基準を用いて通報を行う通報手段と、
を備える異常通報システムであって、
前記第１条件は、前記異常通報システムが振動を発生する装置と接続されていることを示すものであることを特徴とする。

本発明によれば、対象者の生体信号に基づいて算出された生体情報が異常であると判定された場合に、当該異常と判定された生体情報が高精度条件下において算出されたか否かを判定する。そして、高精度条件下の場合と、それ以外とで、異なる基準で異常の通報を行うことができる。

例えば、高精度条件下で適用される緩い基準の第１基準と、低精度条件下で適用される厳しい基準の第２基準とを切り替えて利用することで、本来通報の必要が無い異常の通報が抑制されることとなり、必要な通報だけが行われることとなる。

第１実施形態における全体を説明するための図である。 第１実施形態における機能構成を説明するための図である。 第１実施形態における基準値テーブルのデータ構成の一例を示す図である。 第１実施形態における報知基準設定テーブルのデータ構成の一例を示す図である。 第１実施形態における動作フローの一例である。 第１実施形態における適用例を説明するための図である。

以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について説明する。具体的には、本発明の異常通報システムを適用した場合ついて説明するが、本発明が適用される範囲は当該実施形態に限定されるものではない。

［１．第１実施形態］
［１．１ システム全体］
図１は、本発明を適用した異常通報システム１の全体概要について説明するための図である。図１に示すように、異常通報システム１は、ベッド１０の床部と、マットレス２０の間に載置される検出装置３と、検出装置３より出力される値を処理するため処理装置５を備えて構成されている。この検出装置３、処理装置５とで生体情報出力装置を構成している。

マットレス２０に、対象者（以下、一例として「患者Ｐ」とする）が在床すると、患者Ｐの生体信号として体動（振動）を検出装置３が検出する。そして、検出された振動に基づいて、患者Ｐの生体情報が算出される。本実施形態においては、算出された生体情報（例えば、呼吸数、心拍数）を、患者Ｐの生体情報として出力・表示することができる。なお、例えば検出装置３に記憶部、表示部等を設けることにより一体に形成されてもよい。また、処理装置５は、汎用的な装置で良いため、コンピュータ等の情報処理装置に限られず、例えばタブレッドやスマートフォン等といった装置で構成されてもよい。

また、対象者としては、病気療養中の者であったり、介護が必要なものであったりしてもよい。また、介護が必要でない健康な者であっても、高齢者でも子供でも、障害者でも、人でなくても動物でも良い。

ここで、検出装置３は、厚さが薄くなるようにシート状に構成されている。これにより、ベッド１０と、マットレス２０の間に載置されたとしても、患者Ｐに違和感を覚えさせることなく使用できることとなる。

なお、検出装置３は、患者Ｐの生体信号（体動や呼吸運動や心弾動等）を取得できればよい。本実施形態においては、体動に基づいて心拍数や呼吸数を算出しているが、例えば赤外線センサを用いて検出したり、取得された映像等により患者Ｐの生体信号を取得したり、歪みゲージ付きアクチュエータを利用したりしても良い。

［１．２ 機能構成］
つづいて、異常通報システム１の機能構成について、図２を用いて説明する。本実施形態における異常通報システム１は、検出装置３と、処理装置５とを含む構成となっており、各機能部（処理）は、生体信号取得部２００以外についてはどちらで実現されても良い。

なお、異常通報システム１は、異常を通報する先はスタッフであったり、家族であったりしても良い。また、通報する方法としては、単に音や画面表示で通報（報知）しても良いし、メール等で携帯端末装置に通報しても良い。また、他の端末装置等に通報（通知）をしても良い。

異常通報システム１は、制御部１００と、生体信号取得部２００と、生体情報算出部３００と、入力部４００と、出力部４５０と、記憶部５００と、患者状態取得部６００とを含んで構成されている。図１の場合であれば、制御部１００、生体信号取得部２００及び記憶部５００は検出装置３に備えられており、制御部１００、生体情報算出部３００、入力部４００、出力部４５０、記憶部５００は処理装置５に備えられている。また、患者状態取得部６００は、生体信号取得部２００を利用しても良いし、ベッド１０に別に設けられても良い。

制御部１００は、異常通報システム１の動作を制御するための機能部である。例えば、ＣＰＵ等の制御装置により構成されても良いし、コンピュータ等の制御装置で構成されても良い。制御部１００は、記憶部５００に記憶されている各種プログラムを読み出して実行することにより各種処理を実現することとなる。なお、本実施形態においては、制御部１００は全体として動作しているが、検出装置３、処理装置５のそれぞれに設けることもできるものである。

生体信号取得部２００は、患者Ｐの生体信号を取得するための機能部である。本実施形態では、一例として、患者Ｐの体動を検出するセンサを利用して生体信号の一種である体動が取得される。そして取得された体動は、体動データとして出力される。この体動データに基づいて、患者Ｐの種々の生体情報を算出することができる。更に、体動データに基づいて患者Ｐの臥床状態（例えば、患者Ｐが臥床しているか否か、在床、離床や端座位等）を取得したり、睡眠状態（睡眠、覚醒）を取得したりすることも可能である。

なお、本実施形態における生体信号取得部２００は、例えば、圧力センサにより患者の振動（体動）を取得し、振動から呼吸や心拍を取得するが、荷重センサにより、患者の重心位置（体動）の変化により生体信号を取得することとしても良いし、マイクロフォンを設けることにより、マイクロフォンが拾う音に基づいて生体信号を取得しても良い。何れかのセンサを用いて、患者の生体信号を取得出来れば良い。

すなわち、生体信号取得部２００は、検出装置３のような装置が接続されても良いし、外部の装置から生体信号を受信する構成としても良い。

生体情報算出部３００は、患者Ｐの生体情報（呼吸数・心拍数など）を算出するための機能部である。本実施形態では、生体信号取得部２００より取得された体動から呼吸成分・心拍成分を抽出し、呼吸間隔、心拍間隔に基づいて呼吸数、心拍数を求めても良い。また、体動の周期性を分析（フーリエ変換等）し、ピーク周波数から呼吸数、心拍数を算出してもよい。

入力部４００は、測定者が種々の条件を入力したり、測定開始の操作入力を行う為の機能部である。例えば、ハードウェアキーや、ソフトウェアキーといった何れかの入力手段により実現される。

出力部４５０は、睡眠状態や、心拍数、呼吸数といった生体情報を出力したり、生体情報の異常を報知したりするための機能部である。出力部４５０としては、ディスプレイ等の表示装置であっても良いし、警報等を報知する報知装置（音出力装置）であっても良い。また、データを記憶する外部記憶装置や、データを通信路で送信する送信装置等であっても良い。また、他の装置に対して通報する場合の通信装置であっても良い。

記憶部５００は、異常通報システム１が動作するための各種データ及びプログラムを記憶しておく機能部である。制御部１００は、記憶部５００に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現することとなる。ここで、記憶部５００は、例えば半導体メモリや、磁気ディスク装置等により構成されている。ここで、記憶部５００には、生体情報データ５１０と、基準値テーブル５１２と、報知基準設定テーブル５１４と、条件判定テーブル５１６とが記憶されている。

生体情報データ５１０は、取得された生体信号（体動）から求められる呼吸数や、心拍数が記憶されている。なお、本実施形態では、呼吸数と心拍数とが記憶されるが、どちらか一方でも良い。また、生体情報算出部３００により算出可能な生体情報であれば他の情報（例えば、呼吸振幅の変動等）であっても良い。

基準値テーブル５１２は、報知すべき生体情報の基準値（すなわち、異常と判定される基準値・閾値）が記憶されている。例えば、図３に示すように、各生体情報における上限閾値と下限閾値とが記憶されている。例えば、心拍数として上限閾値が「１２０」、下限閾値が「４０」と記憶されている。この上限閾値以上となった場合又は下限閾値以下となった場合は生体情報が異常であると判定される。

なお、本実施形態では基準値テーブル５１２として上限閾値、下限閾値について記憶しているが、当該基準値テーブル５１２は、報知すべき状態が記憶されていれば良い。例えば、睡眠状態、覚醒状態と対応づけて上限閾値や下限閾値をそれぞれ記憶してもよいし、エアマットの動作状態（動作状態／静止状態）と対応づけて上限閾値や下限閾値をそれぞれ記憶しても良い。

報知基準設定テーブル５１４は、生体情報が異常と判定された場合に、異常値として報知するか否かの基準を記憶するテーブルである。ここで、異常値とは、生体情報が異常であると判定された場合の値（心拍数・呼吸数）のこという。

また、本実施形態では、図４に示すように、高精度条件下で異常値として出力された高精度異常値の基準を示す基準Ａと、それ以外の異常値（低精度異常値）の基準を示す基準Ｂとが記憶されている。なお、基準としては更に細かく設定されていてもよいし、生体情報毎に設定されていても良い。ここで、高精度異常値とは、生体情報が異常と判定されたときの条件が高精度条件に合致する場合において異常値として出力されるものであり、高精度条件以外の場合に出力される異常値を低精度異常値とする。

また、当該基準は時間帯で設定されても良い。例えば、過去の通報履歴から明らかとなった時間帯による精度の変動に応じて異なる基準を設定しても良い。また、睡眠状態か覚醒状態といった患者Ｐの状態、エアマットの動作状態（動作状態／静止状態）、患者の特性（例えば病状や年齢などの個人の特性）によって、複数の基準を切り替えても良い。

条件判定テーブル５１６は、生体情報が異常と判定された場合に、高精度条件で判定された（高精度異常値）か、低精度条件で判定されたか（低精度異常値）であるかを判定するのに利用可能な条件を記憶しているテーブルである。例えば、高精度条件として、患者Ｐが睡眠状態である場合、臥床状態であると記憶したり、エアマットの動作状態（静止状態）を記憶したりする。なお、低精度条件を記憶しても良く、例えば患者Ｐが覚醒状態である場合、臥床状態でない場合、エアマットが動作状態といったことを条件として記憶しても良い。

患者状態取得部６００は、患者の状態を取得する為の機能部である。例えば、ベッド１０に設けられた荷重センサ等により、患者の状態（離床・在床等）を取得する。なお、上述したように、生体信号取得部２００において実現しても良い。

［１．３ 処理の流れ］
つづいて、本実施形態における異常通報システム１の処理の流れについて説明する。まず、体動を取得する。具体的には、生体信号取得部２００より生体信号の一種として体動データを取得する（ステップＳ１０２）。体動データとしては、例えば振動を検出することにより取得することが可能となる。

つづいて、生体情報算出部３００は、生体情報を算出する（ステップＳ１０４）。本実施形態では、生体信号として取得された体動を呼吸成分と心拍成分とに分離し、生体情報として心拍数、呼吸数を算出する。

ここで、心拍数、呼吸数の算出方法としては、種々の方法が考えられるが、例えば、体動データをフィルタリングし、呼吸成分を抽出し、呼吸間隔を１呼吸毎に求める。そして、呼吸間隔に基づいて呼吸数が算出される。また、体動データをフィルタリングし、心拍成分を抽出し、心拍間隔を１拍動毎に求める。そして、心拍間隔に基づいて心拍数が算出される。

また、体動データの周期性の分析を行い、ピーク周波数から呼吸数や心拍数を求めるといった方法により算出しても良い。

また、例えば、本実施形態では５秒毎に体動データに基づいて算出された値を利用する。具体的には、所定時間の間に算出された心拍数や、呼吸数に基づいて５秒間毎に算出する。なお、本実施形態では、心拍数と呼吸数とを算出するが、何れか一つの値を算出しても良い。

つづいて、ステップＳ１０４において算出した生体情報を出力する（ステップＳ１０６）。出力先は、表示モニタのような表示装置であっても良いし、携帯端末装置といった離れた場所にある装置であっても良い。また、印刷やメール送信であっても良く、単純に記憶するといった出力であっても良い。すなわち、生体情報（例えば、心拍数、呼吸数）が出力されれば良い。

つぎに、算出された生体情報が異常であるか否か、すなわち、心拍数、呼吸数が異常値となっているか否かを判定する（ステップＳ１０８）。具体的には、基準値テーブル５１２と比較し、心拍数・呼吸数の何れかが上限閾値以上又は下限閾値以下となったかを判定する。なお、閾値を含まなくても（例えば、下限閾値未満等であっても）良い。

ここで、生体情報が異常であると判定された場合には（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ）、そのまま通報処理を行わず、当該異常として判定された値（異常値）が高精度異常値か否かを判定する。すなわち、当該生体情報が異常と判定されたとき、当該生体情報が算出された条件が高精度条件下にあったか（例えば、心拍数であれば下限閾値以下、呼吸数であれば上限閾値以上）を判定する（ステップＳ１１０）。

そして、高精度異常値と判定された場合は、基準Ａに該当すれば通報処理を実行する（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ→ステップＳ１１２）。ステップＳ１１０の条件に該当しない場合は、低精度条件下で算出された生体情報であるため、基準Ｂに該当すれば通報処理を実行する（ステップＳ１１０；Ｎｏ→ステップＳ１１４）。

ここで、本実施形態における高精度条件／低精度条件の判定には、心拍数又は呼吸数が利用される。そして、当該基準は、報知基準設定テーブル５１４に記憶されている。それぞれについて条件を設けても良いが、本実施形態では、高精度条件下で算出されたか否かを判定し、当該条件に合致しない場合を低精度条件下で算出された生体情報としている。

以下、高精度条件であるか否かを判定する方法について、心拍数を基準として用いる場合と、呼吸数を基準として用いる場合について説明する。なお、これらの判定については、それぞれ判定をしても良いし、組み合わせて判定をしても良い。

（１）心拍数が基準として用いられる場合
例えば、心拍数が下限閾値以下（例えば、「４０」以下）の場合は、エラーの確率が少ないため、高精度条件下で算出された生体情報である。したがって、当該生体情報が異常（異常値である）場合には、高精度異常値であると判定される。逆に心拍数が上限閾値以上（例えば、「１２０」以上）の場合は、心拍以外の振動の混入により心弾動以外の振動を心拍数を数えてしまう等の理由で異常値ではないものを誤って異常値と判定してしまうことがあるため、低精度異常値であると判定される。したがって、心拍数が下限閾値以下の場合は算出された異常値の信頼性が高いと判定され、基準Ａが利用される。すなわち、３回連続して生体情報が異常と判定された場合は、異常が検出されたとして通報処理を実行する。

逆に、異常と判定された生体情報の信頼性が低いと判定されている場合には、基準Ｂが利用される。すなわち、１０回連続して生体情報が異常と判定された場合には、異常が検出されたとして報知処理を実行する。

（２）呼吸数が基準として用いられる場合
例えば、呼吸数が上限閾値以上（例えば、「３０」以上）の場合は、エラーの確率が少ないため、高精度条件下で算出された生体情報である。したがって、当該生体情報が異常（異常値である）場合には、高精度異常値であると判定される。逆に呼吸数が下限閾値以下（例えば、「５」以下）の場合は、横になっていなく振動入力が小さい等の理由から誤って異常値と判定してしまうエラーの確率が高くなる。したがって、呼吸数が上限閾値以上の場合は異常と判定された生体情報の信頼性が高い（高精度異常値）ため、基準Ａが利用される。すなわち、３回連続して生体情報が異常と判定された（上限閾値以上となった）場合に、異常が検出されたとして通報処理を実行する。

逆に、異常と判定された生体情報の信頼性が低い（低精度異常値）場合には、基準Ｂが利用される。すなわち、１０回連続して生体情報が異常と判定された場合に、異常が検出されたとして通報処理を実行する。

［１．４ 適用例・効果］
本実施形態における異常通報システム１を適用した場合の説明を図６を用いて行う。図６は、上側が心拍数を示すグラフであり、下側が呼吸数を示すグラフである。ここで、区間ｔは一日の長さであり、点線部分が正常範囲を示している。例えば、心拍数の正常範囲としては領域Ｒ１０（４０〜１２０）、呼吸数の正常範囲としては領域Ｒ２０（５〜３０）の範囲となっている。

また、黒線枠内は睡眠区間を示している。例えば、枠Ｒ１２が患者Ｐの睡眠区間となっている。そして、この正常範囲の外にある部分が異常値（本ケースは全てエラー部分）となる。例えば、心拍数では領域Ｒ１４の部分や、呼吸数では領域Ｒ２２の部分がエラー部分となる。

この患者は装着型の心電計では異常値が一度も発生していなかったため、真の異常値は無かったと考えられる。しかし、装着型より信頼性で劣る非装着型装置では図６に示すように、心拍数では上限閾値以上、呼吸数では下限閾値以下に異常値（すなわち低精度異常値）が算出されていることが分かる。この異常値は全て測定エラーによる不必要な報知である。低精度異常値では報知処理を実行する基準を厳しくすることにより、不必要な報知を抑制することができる。

そして、本例の場合、不必要な報知は、本実施形態を適用することで０回とすることができる。すなわち、エラーを多く含む低精度異常値では、報知の基準を厳しくしたことにより、不必要な報知が抑制されることとなる。

このように、本実施形態によれば、異常判断時に、異常値の精度を判定し、異常値の精度に応じて通報する基準を変えることができる。この基準は、重み付けが行われていることから、精度の高い通報・報知を行うことができる。

したがって、異常を通報するときに、誤報を減らし、本当に異常である確率を高めて通報することが可能となる。誤報があると、看護効率の低下等を招くこととなるため、誤報を抑制することが必要なだけでなく、誤報が多く含まれる通報は医療従事者やスタッフ等に無視されてしまい、本当の異常が見過ごされてしまうリスクを高めることになる。誤報の割合を減らした通報とすることによって、対象者に異常が発生した場合に、医療従事者、スタッフ等が適切に対応できることとなる。

［２．第２実施形態］
つづいて第２実施形態について説明する。第１実施形態は、心拍数や呼吸数といった生体情報を用いて高精度異常値を判定したが、本実施形態は患者の睡眠覚醒状態を条件として用いて高精度異常値を判定する実施形態である。

図６に睡眠区間（枠Ｒ１２等）の概略を示してある（実際には図示した睡眠区間の中にも覚醒区間が存在する）が、睡眠区間は異常値や値のばらつきが小さく精度が高いことが分かる。睡眠中は体が静止している時間が長く安定した測定が可能と考えられる。睡眠中に出力された異常値を高精度異常値とする。

具体的には、図５のステップＳ１１０において、「睡眠中」であるか否かを判定する。患者Ｐが睡眠中であるかの判定は何れかの公知の方法を用いれば良く、体動データに基づいて判定しても良いし、別の睡眠状態検出装置に基づいて判定してもよい。

そして、睡眠中であれば高精度条件と判定し、基準Ａにて通報処理を実行する（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ→ステップＳ１１２）。他方、覚醒中の場合は、基準Ｂにて通報処理を実行する（ステップＳ１１０；Ｎｏ→ステップＳ１１４）。

このように、本実施形態によれば、患者Ｐの睡眠状態に応じて通報処理を行う基準を変えることが可能となる。なお、第１実施形態と組み合わせて実行しても良い。この場合、例えば通報を抑制する場合には、第１実施形態で高精度条件と判定され、かつ、睡眠状態の場合に基準Ａで通報処理を実行する。また、例えば睡眠中の場合は基準Ａであり、覚醒中の場合は第１実施形態で判定するといった方法でも可能である。すなわち、各処理は独立であるため、適宜必要に応じて組み合わせることは可能である。

［３．第３実施形態］
つづいて第３実施形態について説明する。第３実施形態は、エアマットなどの振動を発生する外部機器（状態検出装置）と接続している場合、状態検出装置によりエアマット動作中は低精度異常値とする実施形態である。

すなわち、図５のステップＳ１１０において、状態検出装置によりエアマット動作中と検出されている場合には、出力された異常値は低精度条件にて算出された生体情報に基づく値として、基準Ｂにて通報処理を実行する（ステップＳ１１０；Ｎｏ→ステップＳ１１４）。

本実施形態によれば、第１実施形態、第２実施形態に加えて、より不要な通報を抑制できるといった効果を得ることが可能となる。なお、第１実施形態、第２実施形態との何れの処理と組み合わせて利用しても良いことは勿論である。

［４．変形例］
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も特許請求の範囲に含まれる。

なお、上述した実施形態における検出装置３は、簡易的にマットレス２０の上に載置して、患者Ｐの体動を検出しても良い。この場合、検出精度は落ちるが、例えばスマートフォン等を利用することにより、簡易的にシステムを実現することが可能となる。

また、生体信号としては、本実施形態では体動を一例に説明したが、例えば、温度（鼻息の温度を測って呼吸数を算出する）、血流（光の吸収量で脈拍を測定する）等といった、他の生体信号を利用しても良い。

１ 異常通報システム
３ 検出装置
５ 処理装置
１０ ベッド
２０ マットレス
１００ 制御部
２００ 生体信号取得部
３００ 生体情報算出部
４００ 入力部
４５０ 出力部
５００ 記憶部
５１０ 生体情報データ
５１２ 基準値テーブル
５１４ 報知基準設定テーブル
５１６ 条件判定テーブル
６００ 患者状態取得部

Claims (5)

1. 対象者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
   前記生体情報に基づいて、前記対象者の生体情報が異常か否かを判定する判定手段と、
   前記対象者の生体情報が異常と判定された場合に、前記対象者の生体情報は第１条件を満たす状態で取得されたかを判定する条件判定手段と、
   前記対象者の生体情報が、前記第１条件を満たす状態で取得されたと判定された場合には、第１の基準を用いて通報を行い、それ以外の場合には第２の基準を用いて通報を行う通報手段と、
   を備える異常通報システムであって、
   前記第１条件は、前記異常通報システムが振動を発生する装置と接続されていることを示すものであることを特徴とする異常通報システム。
2. 前記生体情報取得手段は、前記生体情報として心拍数又は呼吸数を算出することを特徴とする請求項１に記載の異常通報システム。
3. 前記振動を発生する装置はエアマットであり、
   前記条件判定手段は、前記エアマットが動作している場合に、前記対象者の生体情報を取得したとき、前記対象者の生体情報は前記第１条件を満たす状態で取得されたものと判定することを特徴とする請求項１または請求項２記載の異常通報システム。
4. 前記条件判定手段は、さらに、前記対象者が睡眠中である場合に、前記対象者の生体情報を取得したとき、前記対象者の生体情報は前記第１条件を満たす状態で取得されたものと判定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の異常通報システム。
5. 前記条件判定手段は、前記生体情報の値が基準閾値より低い場合又は前記生体情報の値が基準閾値より高い場合に、前記異常と判定された生体情報は、前記第１条件下において算出された生体情報と判定することを特徴とする請求項１から４いずれか１項に記載の異常通報システム。

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