JP2019535052A - ベッド転落を予測及び防止する患者監視のためのデバイス、システム、及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
Variable Risk Score=(SR_V* R_Video+SR_VS*R_VitalSigns)/(SR_V+SR_VS)
(可変リスクスコア=(SR_V*R_Video+SR_VS*R_VitalSigns)/(SR_V+SR_VS))
if (SR_V =0 AND SR_VS = 0) then
variable risk score = −1
else
variable risk score = (SR_V* R_Video + SR_VS* R_VitalSigns) / (SR_V + SR_VS)
(SR_V=0であってSR_VS=0である場合、可変リスクスコア=−1であり、その他の場合、可変リスクスコア=(SR_V*R_Video+SR_VS*R_VitalSigns)/(SR_V+SR_VS)である。)
1.パラメータを検出するときに後で使用される、第1の関心領域202と、第1の関心領域202に隣接して、及びベッド縁部201c及び201dに隣接して配置された2つの部分203a及び203bに分かれる第2の関心領域203とを規定する。
2.学習に基づいて特定された特定の長さ及び最大分散により有効な軌道が規定された状態で、第2の関心領域203a及び203b内における有効な運動軌道を特定する。
3.有効な運動軌道をクラスター化して、多くの像フレーム(本例では15像フレーム−この閾値は速度などの、シーンにおける動き挙動に従って、学習及び適応される必要がある)にわたって、方向、傾き、位置、及び長さに基づいて、動くエンティティを識別する。
4.エンティティに属するすべての有効な運動軌道の終点のx、y座標の中央値を計算することにより、各エンティティの重心運動を特定する。
5.基準センターオブモーショングラビティー、すなわち、すべての重心のうちの最大x座標をもつ重心である最右部センターオブモーショングラビティー401と、すべての重心のうちの最低x座標をもつ重心である最左部センターオブモーショングラビティー400と、すべての重心のうちの最大y座標をもつ重心である最高部センターオブモーショングラビティー402と、すべてのエンティティにわたるシーンにおけるすべての有効な軌道の終点のx座標の中央値に基づいて計算されるグローバルセンターオブモーショングラビティーとを特定する。
UI_RGB=[α*255,(1−α)*255,0]
Video data risk score=(Torso Up+Restless+Bed Edge)/No_RF
(ビデオデータリスクスコア=(胴が起きた状態+落ち着きのない状態+ベッド縁部)/No_RF)
Reach out=|sin(2ψ)|・(tnz>0)・sin(2φ)・(tny<0) (2)
(外に到達している状態=|sin(2ψ)|・(tnz>0)・sin(2φ)・(tny<0) (2))
並びに、
Lean over=|sin(2ψ)|・(tnz>0)・−sin(2φ)・(tny>0) (3)
(身を乗り出した状態=|sin(2ψ)|・(tnz>0)・−sin(2φ)・(tny>0) (3))
並びに、
Restlessness=movav(50・rm,5s) (4)
(落ち着きのない状態=movav(50・rm,5s) (4))
及び、
Agitation=movav(50・rm,5s) (5)
(動揺=movav(50・rm,5s) (5))
によりモデル化され、ここで、
1.総リスクスコア114は、低いか、又は中程度(特定の閾値未満)であるが、限られた時間窓内で低速から中程度の速度で増加する−例えば、リスクスコア値は、直前の10分間に最大10度の角度の平均傾き(平均傾き<=0.17)のもとで上昇する。
2.総リスクスコア114は、低いか、又は中程度(特定の閾値未満)であるが、限られた時間窓(例えば5〜10分)内で大幅に増加する−例えばリスクスコア値が10度より大きな角度の平均傾き(平均傾き>0.17)のもとで上昇する。
3.総リスクスコア114が、高い(特定の閾値を上回る)と特定される。
Claims (15)
- 個人のベッド転落リスクに対するバイタルサインに関係したリスクスコアの検出のためのデバイスであって、前記デバイスは、
個人のバイタルサインに関係したバイタルサインデータを取得するための第1のポートと、
前記バイタルサインデータを取得及び処理して、前記バイタルサインデータから少なくとも1つのリスク因子を検出することと、少なくとも1つの前記リスク因子から前記バイタルサインリスクスコアを演算することとにより、前記個人の前記ベッド転落リスクを示す前記バイタルサインに関係したリスクスコアを生成するためのバイタルサイン処理ユニットと、を備える、
デバイス。 - 前記バイタルサインデータ及び/又は前記バイタルサインに関係したリスクスコアに信頼性値を割り当てて、前記信頼性値からの個人の可変リスクスコアと前記バイタルサインリスクスコアとを査定する査定ユニットをさらに備える、請求項1に記載のデバイス。
- 前記リスク因子は、心因性の状況、特に、緊張若しくはストレス、不安、落ち着きのない状態、動揺、及び/又は、姿勢、特に、胴が起きた状態であること、ベッド縁部から身を乗り出した状態であること、ベッド外に達している状態であることである、請求項1に記載のデバイス。
- 前記バイタルサインデータは、加速度計データ、心拍監視データ、心拍変動監視データ、呼吸監視データを含む、請求項1に記載のデバイス。
- 前記処理ユニットは、空間的方向x、y、zに対応したチャンネルにおける前記加速度計データを取得し、x方向は、個人が中に位置するベッドの長手方向に沿った向きであり、z方向は、前記ベッドの幅方向に沿った向きであり、y方向は、前記x方向及び前記z方向に広がる前記ベッドの平面に直交した軸に沿った向きである、請求項4に記載のデバイス。
- 前記処理ユニットは、前記心拍監視データ、前記呼吸監視データ、前記心拍変動監視データ、及び前記加速度計データを観察することにより、所定の時間窓内において、前記ベッド内に位置する個人の緊張又はストレス及び不安を検出し、ここで、前記心拍監視データ、前記呼吸監視データ、前記心拍変動監視データは、所定の値を上回り、前記加速度計データは、すべての前記空間的方向x、y、zにおいて所定の値未満である、請求項5に記載のデバイス。
- 前記処理ユニットは、前記空間的方向x、y、zにおける前記チャンネル内の前記加速度計データを検出し、カウントし、及び分析することにより、前記ベッド内に位置する個人の姿勢を検出する、請求項5に記載のデバイス。
- 前記処理ユニットは、所定の時間窓内において、前記心拍監視データ、前記呼吸監視データ、前記心拍変動監視データ、及び前記加速度計データを観察することにより、前記ベッド内に位置する個人の落ち着きのない状態又は動揺を検出し、ここで、前記心拍監視データ、前記呼吸監視データ、前記心拍変動監視データは、所定の値を上回り、前記空間的方向x、y、zに対応した少なくとも1つの前記チャンネルの前記加速度計データが、所定の閾値を上回る、請求項5に記載のデバイス。
- 前記x方向及び前記z方向に対応した前記チャンネルの前記加速度計データが、所定の閾値を上回り、前記y方向の前記加速度計データが、落ち着きのない状態の前記リスク因子に対する所定の閾値未満である、請求項8に記載のデバイス。
- 前記x方向及び前記y方向に対応した前記チャンネルの前記加速度計データが、所定の閾値を上回り、前記z方向の前記加速度計データが、動揺の前記リスク因子に対する所定の閾値未満である、請求項8に記載のデバイス。
- 前記バイタルサイン処理ユニットは、離散的な間隔で又は連続的に、前記バイタルサインリスクスコア及び/又は信頼性値を特定する、請求項1又は2に記載のデバイス。
- 個人のベッド転落リスクの特定のためのシステムであって、前記システムは、
個人のバイタルサインに関係したバイタルサインセンサーデータを獲得するための少なくとも1つのバイタルサインセンサーと、
獲得された前記バイタルサインセンサーデータに基づく個人のベッド転落リスクの特定のための、請求項1乃至11のいずれか一項に記載のデバイスとを備える、
システム。 - 前記バイタルサインセンサーは、加速度計、光電式容積脈波記録センサー、心拍モニター、血圧モニター、SpO2センサー、呼吸モニターのうちの少なくとも1つである、請求項12に記載のシステム。
- 個人のベッド転落リスクの特定のための方法であって、前記方法は、
個人のバイタルサインに関係したセンサーデータを取得するステップと、
前記バイタルサインデータを処理して、前記バイタルサインデータから少なくとも1つのリスク因子を検出することと、少なくとも1つの前記リスク因子からバイタルサインリスクスコアを演算することとにより、個人の前記ベッド転落リスクを示すバイタルサインに関係したリスクスコアを生成するステップとを有する、
方法。 - コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるとき、請求項14に記載の方法のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムコード手段を含む、コンピュータプログラム。
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