JP2020021422A - Biological information and task management system, method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、生体情報・業務管理システム、方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a biological information / business management system, method, and program.
訪問看護サービスの利用者(以下、「患者」という。)は年々増加しており、将来的な高齢者の増加によって患者のさらなる増加が見込まれる。訪問看護は、一般的に訪問看護ステーションと呼ばれる施設を拠点として、看護師が患者の自宅を訪れる。 The number of users of the home-visit nursing service (hereinafter referred to as “patients”) is increasing year by year, and the number of elderly patients is expected to increase further in the future. In home-visit nursing, a nurse visits a patient's home based on a facility generally called a home-visit nursing station.
訪問看護業務の管理者(以下、管理者という)は、患者の契約内容と、看護師の希望勤務時間との組み合わせに基づいて、看護師のスケジュール管理を行っていた。スケジュール管理は、患者の症状、看護師の訪問の経験、患者と看護師との人的相性等、様々な要件が考慮される。 The manager of the home-visit nursing service (hereinafter referred to as a manager) manages the schedule of nurses based on a combination of the contract contents of the patient and the desired working hours of the nurse. The schedule management takes into account various requirements such as the patient's symptoms, the experience of visiting the nurse, and the personal compatibility between the patient and the nurse.
看護師は、緊急対応等が発生する場合があること、訪問時の作業項目が多いこと、看護師が不足していること等から、訪問看護にかかる作業負担が大きい。訪問時の作業項目は、血圧、心電等の生体情報の取得、簡易治療行為、介助、事務処理等が含まれる。 Nurses have a large work load for home-visit nursing because emergency response may occur, there are many work items to visit, and there are insufficient nurses. The work items at the time of visit include acquisition of biological information such as blood pressure and electrocardiogram, simple medical treatment, assistance, and office work.
管理者は、様々な要件に基づくスケジュール管理作業に加え、患者の容態の変化、患者または看護師の生活上の理由等によってスケジュールが変更され得るため、スケジュール管理にかかる作業負担が大きい。管理者はまた、看護師が患者の自宅まで移動する際の移動時間および手段において肉体的、精神的、経済的な負担を軽減するようにスケジュール管理を行う必要もあった。 In addition to the schedule management work based on various requirements, the manager can change the schedule due to a change in the condition of the patient, the life of the patient or the nurse, and the like, so that the work load for the schedule management is large. Managers also needed to manage their schedules to reduce the physical, mental and financial burden on the travel time and the means by which nurses travel to the patient's home.
したがって、看護師の訪問看護にかかる作業負担、および管理者のスケジュール管理にかかる作業負担を軽減させることができるシステムが望まれる。 Therefore, there is a demand for a system that can reduce the workload of visiting care for nurses and the workload of managing schedules.
本発明は、このような課題に対し、生体情報・業務管理システム、方法およびプログラムを提供することを目的とする。より詳細には、患者から取得した生体情報に基づく重症化予測を行う生体情報システム、看護師の訪問スケジュールを決定する業務管理システム、方法およびプログラムを提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide a biological information / business management system, method, and program for solving such a problem. More specifically, an object of the present invention is to provide a biological information system for predicting the severity of a disease based on biological information obtained from a patient, a business management system, a method, and a program for determining a visit schedule of a nurse.
本発明の一態様である、生体情報・業務管理システムは、患者の生体情報を受信する手段と、生体情報に基づいて、患者ごとおよび疾患ごとに重症化予測を実行して、緊急患者とオンコールリスク患者に区分した判定結果を作成する手段と、訪問看護における業務と担当候補の看護師の組み合わせについて探索木を作成する手段と、探索木から探索不要なノードを削除する手段と、分枝限定法により探索木の最適解を探索する手段と、最適解に基づいて看護師のスケジュールを作成する手段と、空き時間のある看護師のリストを作成する手段と、緊急患者とオンコールリスク患者に区分した判定結果および空き時間のある看護師のリストに基づいて、緊急患者を空き時間のある看護師のスケジュールに割り当てる手段と、を備える。 One embodiment of the present invention, the biological information and business management system is a means for receiving the biological information of the patient, and based on the biological information, executes a prediction of severity for each patient and each disease, and calls the emergency patient on-call A means for creating a judgment result classified into risk patients, a means for creating a search tree for a combination of work and nurses in charge of home visit nursing, a means for deleting unnecessary nodes from the search tree, and a branch and limit Means for searching the optimal solution of the search tree by the method, means for creating a nurse's schedule based on the optimal solution, means for creating a list of nurses who have free time, and classification into emergency patients and on-call risk patients Means for assigning an emergency patient to a schedule of a nurse with free time based on the determined result and the list of nurses with free time.
本発明によれば、患者の生体情報に基づいて緊急患者を早期に把握し、措置する体制をとることにより、看護師は緊急対応等にかかる作業負担を軽減することができる。また、生体情報の取得を患者の側で行うことにより、看護師は訪問時の作業負担を軽減することができる。さらに、自動で様々な要件に基づくスケジュールが作成されるため、管理者は看護師のスケジュール管理にかかる作業負担を軽減することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, a nurse can reduce the work load concerning an emergency response etc. by grasping | ascertaining an emergency patient at an early stage based on a patient's biometric information and taking a measure. Further, by obtaining the biological information on the patient's side, the nurse can reduce the work load at the time of visiting. Further, since schedules are automatically created based on various requirements, the administrator can reduce the workload of the nurse on schedule management.
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。複数の図面において同一の符号は同一の要素を表し、重複した説明は省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In a plurality of drawings, the same reference numerals denote the same elements, and a duplicate description will be omitted.
図1は、本実施形態に係る生体情報・業務管理システムの構成を例示する図である。図1は概略的に、生体情報取得デバイス100、ユーザデバイス110、ネットワーク120、生体情報システム130、および業務管理システム140を例示する。図1はまた、生体情報システム130が生体情報管理サーバ131、生体情報DB132を含む構成を例示する。図1はさらに、業務管理システム140が業務管理サーバ141、看護師情報DB142、患者情報DB143、担当不可情報DB144、および訪問履歴情報DB145を含む構成を例示する。
FIG. 1 is a diagram exemplifying a configuration of the biological information / work management system according to the present embodiment. FIG. 1 schematically illustrates a biometric
生体情報取得デバイス100は、例えば、パルスオキシメータ、血圧計、活動量計、体組成計、血糖値計等、またはそれらを複合した測定機器等であり、患者の生体情報を取得することができる。生体情報は、脈拍、不整脈、SPO2(経皮的動脈血酸素飽和度)、血圧、体温、血糖値、心拍、心電、体重、歩数、走行数、活動エネルギー量等とすることができるが、これらに限られず、疾患ごとに取得する情報が異なり得る。生体情報取得デバイス100は、患者が取得開始操作を行う都度測定、または寝たきり患者等を想定した定期的・連続的な自動測定を選択するように構成されてもよい。生体情報取得デバイス100は、無線通信または有線通信を介して、取得した生体情報をユーザデバイス110に送信することができる。
The biological
ユーザデバイス110は、患者によって操作されるデバイスであり、例えば、スマートフォン、タブレット、PC等とすることができる。ユーザデバイス110はまた、患者の服薬(回数)の入力を受け付けることができ、生体情報取得デバイス100から受信した生体情報および服薬(回数)を生体情報管理サーバ131に送信することができる。ユーザデバイス110は、生体情報取得デバイス100と無線通信または有線通信を行うこと、および生体情報の取得スケジュール管理等を行うことができるアプリケーションをインストールしてもよい。
The
ネットワーク120は、ユーザデバイス110と生体情報管理サーバ131との間で相互通信可能な周知のネットワークとすることができ、特に限定されることはない。
The
生体情報管理サーバ131は、受信した生体情報に基づいて、患者ごとおよび疾患ごとに重症化予測を行うサーバである。生体情報管理サーバ131は、ユーザデバイス110から受信した生体情報を生体情報DB132に格納する。生体情報管理サーバ131は、患者の生体情報について、医師、看護師等(以下、「医療従事者」という。)が閲覧可能なGUIを提供してもよい。
The biological
生体情報DB132は、患者の生体情報を格納するデータベースである。生体情報は、例えば直近1ヶ月分を格納するように構成されてもよい。
The
生体情報は、例えば1日2回かつ1回あたり2回連続測定を行うと、1週間で全28個のデータが取得できる。生体情報管理サーバ131は、直近1週間分の全28個のデータに対して最大値および最小値からそれぞれ2個のデータを除く10%トリム平均を行い、24個のデータから平均値を算出する。平均値は経時変化を考慮するため、前々週の平均値、前週の平均値、今週の平均値の3週間分のデータを利用して、1週間ごとの移動平均を算出する。
For example, if continuous measurement is performed twice a day and twice a time, a total of 28 pieces of data can be acquired in one week. The biological
生体情報管理サーバ131は、算出した生体情報の平均値に基づいて、患者ごとおよび疾患ごとに重症化予測を行うことができる。以下、重症化予測の疾患の種類の例としてターミナルケア、糖尿病重症化低血糖症、慢性心不全、および狭心症・心筋梗塞を記載するが、疾患の種類はこれらに限られない。
The biological
(ターミナルケア)
生体情報管理サーバ131は、ターミナルケアにおける重症化予測として、次に示す判別分析の式(1)により判定する。
(Terminal care)
The biological
ここで、a、b、c、d、eは定数であり、yは臨終48時間前の判定値、x1は脈拍、x2は血圧、x3はSPO2、x4は体温、eは定数項(例えば、多数患者の平均値)である。生体情報管理サーバ131は、y>0の場合に臨終48時間前と判定する。
Here, a, b, c, d , e are constants, y is dying 48 hours prior to determination value, x 1 is the pulse, x 2 blood pressure, x 3 is SPO2, x 4 body temperature, e is a constant Term (eg, average value for multiple patients). If y> 0, the biological
(糖尿病重症化低血糖症)
生体情報管理サーバ131は、糖尿病重症化低血糖症の重症化予測として、次に示す判別分析の式(2)により判定する。
(Severe diabetes and hypoglycemia)
The biological
ここで、a、b、c、d、eは定数であり、yは重症化低血糖症の判定値、x1は血糖値、x2は血圧、x3は心拍、x4は体温、eは定数項(例えば、多数患者の平均値)である。生体情報管理サーバ131は、y>0の場合に重症化低血糖症(緊急患者)と判定する。
Here, a, b, c, d, and e are constants, y is a judgment value of severe hypoglycemia, x 1 is a blood glucose level, x 2 is a blood pressure, x 3 is a heart rate, x 4 is a body temperature, e Is a constant term (for example, the average value of a large number of patients). When y> 0, the biological
(慢性心不全)
生体情報管理サーバ131は、慢性心不全の増悪期の重症化予測として、次に示す判別分析の式(3)により判定する。
(Chronic heart failure)
The biological
ここで、a、b、c、d、e、f、gは定数であり、yは慢性心不全の増悪期の判定値、x1は血圧、x2は脈拍、x3は心電、x4は体重、x4はSPO2、x6は服薬、gは定数項(例えば、多数患者の平均値)である。生体情報管理サーバ131は、y>0の場合に慢性心不全の増悪期(緊急患者)と判定する。
Here, a, b, c, d , e, f, g is a constant, the determination value of y is exacerbations of chronic heart failure, x 1 is the blood pressure, x 2 are pulse, x 3 electrocardiogram, x 4 body weight, x 4 is SPO2, x 6 is medication, g is a term constant (e.g., the average value of a number patients). When y> 0, the biological
(狭心症・心筋梗塞)
生体情報管理サーバ131は、狭心症・心筋梗塞の重症化予測として次に示す判別分析の式(4)により判定する。
(Angina, myocardial infarction)
The biological
ここで、a、b、c、d、eは定数であり、yは狭心症・心筋梗塞の判定値、x1は血圧、x2は脈拍、x3は心電、x4は服薬、eは定数項(例えば、多数患者の平均値)である。生体情報管理サーバ131は、y>0の場合に狭心症・心筋梗塞(緊急患者)と判定する。
Here, a, b, c, d, e are constants, y is the determination value of angina pectoris and myocardial infarction, x 1 is the blood pressure, x 2 are pulse, x 3 electrocardiogram, x 4 is medication, e is a constant term (for example, the average value of a large number of patients). If y> 0, the biological
生体情報管理サーバ131は、上記の疾患ごとの重症化予測において、緊急患者(y>0)であるか、または緊急性の低いオンコールリスク患者(y≦0)であるかを区分した重症化予測の判定結果を業務管理サーバ141に送信する。重症化予測の判定結果において緊急患者であると判定された場合、医療従事者が扱うPC、スマートフォン等のデバイス、または外部の医療システムにアラート、メール等を送信してもよい。判定結果のオンコールリスク患者は、重症化予測の程度(乖離度)に基づいて、例えば緊急性が最も低く安定期にある段階、要経過観察にある段階等のように区分してもよい。
The biological
生体情報管理サーバ131は、医療従事者によって診断された実際の症状について、診断データを受信することができる。診断データは、例えば狭心症・心筋梗塞の患者の血圧が低下しているが緊急性が認められない等の情報を含むデータであり、医療従事者が扱うPC、スマートフォン等から生体情報管理サーバ131に送信される。生体情報管理サーバ131は、疾患の重症化予測の判定結果と診断データとを比較し、患者ごとに適用する判別分析の式(1)から(4)において補正が必要なパラメータを抽出し、診断データに基づいて補正する。パラメータの補正は、患者の年齢、性別等の個人差による判定誤りを解消し、重症化予測の精度を向上させることができる。パラメータの補正はまた、補正が必要となった過去の事例を集積し、例えば疾患、患者、気温、時間等の情報と関連付けて学習する人工知能を活用することができる。人工知能はまた、各患者の多量の生体情報を解析し、患者の年齢、性別等の個人差を継続的に学習し、パラメータの補正に活用することができる。
The biological
生体情報管理サーバ131は、同じ疾患、同性、同年代等の共通する特徴によってグループ化された複数の患者の生体情報から平均値を算出し、パラメータの補正を行ってもよい。
The biological
生体情報管理サーバ131は、複数疾患の患者の重症化予測について、副次的な他疾患への移行予測を行ってもよい。例えば、慢性心不全と狭心症・心筋梗塞を罹患している患者は、重症化予測で狭心症・心筋梗塞の緊急患者と判定される一方で、慢性心不全のオンコールリスク患者と判定される場合があり得る。生体情報管理サーバ131は、複数疾患の患者に適用する判別分析の式と、単一の疾患の患者に適用する重症化予測の式とが異なるパラメータを使用するように補正を行ってもよく、過去の他疾患への移行統計に基づきパラメータの補正を行ってもよい。
The biological
生体情報管理サーバ131は、患者ごとおよび疾患ごとに生体情報の取得時間帯別(例えば、朝、昼、夕)に集計を行い、最頻値等により緊急患者と判定されやすい時間帯を解析してもよい。緊急患者と判定されやすい時間帯の解析結果は、重症化予測の判定結果に含まれて、または別個に業務管理サーバ141に送信される。
The biological
業務管理サーバ141は、患者の契約内容、看護師の基本勤務時間、重症化予測の判定結果等に基づいて看護師のスケジュール管理を行うサーバである。業務管理サーバ141は、スケジュールに空き時間のある看護師のリスト、オンコールリスク患者のリストを作成することができる。業務管理サーバ141は、管理者によって、看護師の基本情報、患者の基本情報、および担当不可情報等が入力可能なGUIを提供してもよい。入力された情報は、それぞれ、看護師情報DB142、患者情報DB143、担当不可情報DB144に格納される。
The
看護師情報DB142は、看護師の基本情報を格納するデータベースである。看護師の基本情報は、例えば、看護師ID、氏名、住所、エリア、電話番号、基本勤務時間等を含むことができるが、これらに限られない。
The
患者情報DB143は、患者の基本情報を格納するデータベースである。患者の基本情報は、例えば、患者ID、氏名、住所、エリア、電話番号、契約内容、要介護度等の情報を含むことができるが、これらに限られない。契約内容は、曜日、時間帯、作業内容、契約期間等の情報が含まれる。
The
担当不可情報DB144は、看護師が患者を担当することができない組み合わせの情報を格納するデータベースである。組み合わせの情報は、例えば、看護師ID、患者ID、精神的負担(看護師に対するクレーム、セクシュアル・ハラスメント、暴力・暴言、助言・指導が多く時間延長が必要)等の情報を含むことができるが、これらに限られない。組み合わせの情報は、看護師または管理者により登録され得る。
The
訪問履歴情報DB145は、看護師が患者を訪問した履歴情報を格納するデータベースである。履歴情報は、例えば、看護師ID、患者ID、日時、作業内容、所要時間等の情報を含むことができるが、これらに限られない。履歴情報は、公知の勤怠情報システム、勤務報告のデータ等から登録され得る。
The visit
業務管理サーバ141は、所定の作業を行う業務に対し、担当候補の看護師の組み合わせのノードを有する探索木を作成することができる。業務は、看護師が患者の自宅を訪問して行う看護作業であり、看護師情報DB142のエリア、基本勤務時間、患者情報DB143のエリア、住所、契約内容、要介護度等に基づいて決定する。ノードは例えば図2(a)を参照すると、業務X、Y、Z・・・に対し、担当候補の看護師A、B・・・という組み合わせにより決定することが例示される。
The
業務管理サーバ141は、作成した探索木を、分枝限定法(例えば、アルファ・ベータ法等)により業務の担当候補の看護師について最適解を探索することにより、看護師のスケジュールを決定することができる。
The
業務管理サーバ141は、探索の条件に使用するため、看護師の負担度を点数化することができる。点数化は、例えば看護師の身体的負担度として(a)要介護認定区分の要介護度1〜5に×3点を掛け合わせた3〜15点、(b)週4回以上の訪問回数×1点等とする。要介護度は患者情報DB143に格納されており、訪問回数は訪問履歴情報DB145の集計により得られる。点数化はさらに、例えば看護師の精神的負担度として(c)看護師に対するクレーム×1点、(d)セクシュアル・ハラスメント×1点、(e)暴力/暴言×1点、(f)助言・指導が多く時間延長が必要×1点等とする。精神的負担度は担当不可情報DB144に格納されている。点数化は、(a)から(f)を合計することによって患者あたり3〜20点で評価する。患者は、点数が高いほど看護師への負担が大きいと評価される。
The
業務管理サーバ141は、探索木から探索不要なノードを削除する。業務管理サーバ141は、担当不可情報DB144の組み合わせの情報に基づいて、患者との組み合わせが不可である看護師のノードを削除する。業務管理サーバ141はまた、訪問履歴情報DB145の履歴情報に基づいて、訪問履歴がない看護師のノードを削除する。業務管理サーバ141はさらに、看護師情報DB142の基本勤務時間に基づいて、業務時間が看護師の基本勤務時間に適合しない看護師のノードを削除する。ノードの削除は、例えば図2(b)を参照すると、業務Yに対して看護師Aが担当不可であり、業務Zに対して看護師Bが担当不可であるという条件の場合、条件に適合しないノードを削除する。分枝限定法は、削除された看護師のノード以降の探索が行われない。
The
業務管理サーバ141は、分枝限定法により探索木の最適解を探索する。探索は、業務間隔が所定の時間以上空いているか、移動距離が所定の距離以下であるか、看護師の負担度が所定の点数(例えば、40点)未満であるか、特定の患者に対して連続で担当する(担当の偏りがある)か、等の条件を含めて実行することができる。探索は、一日の訪問看護あたりの業務間隔、移動距離、合計点数、担当の偏り等を条件に含めることによって、看護師の負担を軽減させることができる。分枝限定法は、探索の最適解ではないノード以降の探索が行われない。すなわち、探索中に最も条件に適合するノードがあれば、条件に適合しないノード以降の探索は行われない。
The
業務管理サーバ141は、探索した最適解に基づいて看護師のスケジュールを作成する。業務管理サーバ141はまた、空き時間のある看護師のリストを作成してもよい。空き時間のある看護師のリストの作成は、業務間隔が所定の時間以上空いているか、移動距離が所定の距離以下であるか、看護師の負担度が所定の点数(例えば、40点)未満であるか、特定の患者に対して連続で担当するか、等の条件を含んでもよい。
The
業務管理サーバ141は、空き時間のある看護師のリストおよび生体情報管理サーバ131から受信した重症化予測の判定結果を使用して、緊急患者と判定された患者を空き時間のある看護師のスケジュールに割り当てることができる。
The
業務管理サーバ141は、生体情報管理サーバ131から受信した緊急患者と判定されやすい時間帯の解析結果に基づいて、看護師のスケジュールを決定するときの条件として追加してもよい。例えば、患者の契約内容は「昼」に訪問する内容であるが、緊急患者と判定されやすい時間帯が「朝」である場合があり得る。業務管理サーバ141は、業務の担当候補の探索において「朝」の時間帯を条件に追加してもよい。緊急患者と判定されやすい時間帯に訪問することで、患者および看護師は訪問看護の時間を最適化することができる。
The
業務管理サーバ141は、生体情報管理サーバ131から受信した重症化予測の判定結果に基づいて、オンコールリスク患者のリストを作成することができる。オンコールリスク患者のリストは、例えば緊急性の段階の区分に応じて優先順位付けされてもよい。業務管理サーバ141は、オンコールリスク患者のリストと空き時間のある看護師のリストを突き合わせることによって、オンコールが発生した当日、時間経過ごとに看護師に連絡可能なデータを作成することができる。
The
図2は、本発明の一実施形態に係る探索木を例示する図である。図2(a)は、例えば業務Xに対する担当候補が看護師Aであるノードをルートノードとし、業務Y、Zに対する看護師A、B、担当看護師なしの組み合わせをノードとした探索木を例示する。図2(a)は探索木の一部であるため、ルートノードが業務Xに対する担当候補が看護師B、担当看護師なしのノードとする組み合わせ等は省略している。図2(b)は、探索不要なノードを削除した状態の探索木を例示する。図2(b)は、業務Yに対して看護師Aが担当不可であり、業務Zに対して看護師Bが担当不可であるという条件の場合、条件に適合しないノードが削除されたことを×印で示している。図2(b)はまた、分枝限定法により削除された看護師のノード以降の探索が行われないため、×印以降のノードがすべて削除されることを示している。 FIG. 2 is a diagram illustrating a search tree according to an embodiment of the present invention. FIG. 2A illustrates a search tree in which, for example, a node in which the candidate in charge of job X is nurse A is set as a root node, and a combination of nurses A, B, and no assigned nurse is assigned as nodes in jobs Y and Z. I do. Since FIG. 2A is a part of the search tree, a combination or the like in which the root node is assigned to nurse B as the candidate for job X and a node without the assigned nurse is omitted. FIG. 2B illustrates a search tree in a state where unnecessary nodes have been deleted. FIG. 2B shows that, in the case where the nurse A cannot take charge of the task Y and the nurse B cannot take charge of the task Z, a node that does not meet the condition is deleted. This is indicated by a cross. FIG. 2B also shows that all the nodes after the cross are deleted because the search after the node of the nurse deleted by the branch and bound method is not performed.
図3は、本発明の一実施形態に係る生体情報に基づく重症化予測の処理フローを例示する図である。以下、患者が自宅で生体情報取得デバイス100およびユーザデバイス110を使用して、生体情報を取得する場面について説明する。
FIG. 3 is a diagram exemplifying a processing flow of severity prediction based on biological information according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, a case where a patient acquires biological information at home using the biological
S301:生体情報取得デバイス100は、患者の生体情報を取得する。例えば、生体情報取得デバイス100は、狭心症・心筋梗塞の患者の血圧、脈拍、心電を取得する。生体情報取得デバイス100は、無線通信または有線通信を介して、取得した生体情報をユーザデバイス110に送信する。
S301: The biological
S302:患者は、ユーザデバイス110を使用して、必要に応じて服薬(回数)を入力する。例えば、狭心症・心筋梗塞の患者は、ユーザデバイス110を使用して、所定の薬を服用したことを示す服薬(回数)を入力する。患者は、判別式の判定に服薬(回数)が使用されない疾患(例えば、糖尿病重症化低血糖症)である場合、服薬(回数)の入力を省略してもよい。
S302: The patient uses the
S303:ユーザデバイス110は、ネットワーク120を介して、生体情報および服薬(回数)を生体情報管理サーバ131に送信する。
S303: The
S304:生体情報管理サーバ131は、生体情報に基づいて、患者ごとおよび疾患ごとに重症化予測を行う。生体情報は、例えば3週間分のデータから1週間ごとの移動平均を算出した値を使用してもよい。重症化予測は、疾患ごとに定義された多変量解析の判別分析の式により、緊急患者であるか(y>0)、または緊急性の低いオンコールリスク患者(y≦0)であるかを判定することができる。例えば、狭心症・心筋梗塞の患者の重症化予測は、前述の式(4)により求めることができる。
S304: The biological
S305:生体情報管理サーバ131は、疾患後との重症化予測において、緊急患者とオンコールリスク患者とを区分した重症化予測の判定結果を業務管理サーバ141に送信する。重症化予測の判定結果において緊急患者であると判定された場合、医療従事者が扱うPC、スマートフォン等のデバイス、または外部の医療システムにアラート、メール等を送信してもよい。
S305: The biological
S306:生体情報管理サーバ131は、医療従事者によって診断された実際の症状について、診断データを受信する。診断データは、例えば狭心症・心筋梗塞の患者の血圧が低下しているが緊急性が認められない等の情報を含むデータであり、医療従事者が扱うPC、スマートフォン等から生体情報管理サーバ131に送信される。
S306: The biological
S307:生体情報管理サーバ131は、疾患の重症化予測の判定結果と診断データとを比較し、患者ごとに適用する判別分析の式(1)から(4)において補正が必要なパラメータを抽出し、診断データに基づいて補正する。パラメータの補正は、患者の年齢、性別等の個人差による判定誤りを解消し、重症化予測の精度を向上させることができる。
S307: The biological
このようにすることで、患者の生体情報に基づいて緊急患者を早期に把握し、措置する体制をとることにより、看護師は緊急対応等にかかる作業負担を軽減することができる。また、生体情報の取得を患者の側で行うことにより、看護師は訪問時の作業負担を軽減することができる。 In this way, the nurse can reduce the work load required for emergency response and the like by quickly grasping the emergency patient based on the patient's biological information and taking a measure. Further, by obtaining the biological information on the patient's side, the nurse can reduce the work load at the time of visiting.
図4は、本発明の一実施形態に係る訪問看護業務のスケジュール管理の処理フローを例示する図である。以下、訪問看護業務における看護師の訪問スケジュールを作成する場面について説明する。 FIG. 4 is a diagram exemplifying a processing flow of schedule management of home-visit nursing work according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, a case where a visiting schedule of a nurse in the visiting nursing service is created will be described.
S401:業務管理サーバ141は、所定の作業を行う業務に対し、担当候補の看護師の組み合わせのノードを有する探索木を作成する。業務は、看護師が患者の自宅を訪問して行う看護作業であり、看護師情報DB142のエリア、基本勤務時間、患者情報DB143のエリア、住所、契約内容、契約期間、要介護度等に基づいて決定する。
S401: The
S402:業務管理サーバ141は、探索木から探索不要なノードを削除する。業務管理サーバ141は、例えば、患者との組み合わせが不可である看護師のノード、患者を担当したことがない(訪問履歴がない)看護師のノード、業務時間が看護師の基本勤務時間に適合しない看護師のノード等を削除する。
S402: The
S403:業務管理サーバ141は、分枝限定法により探索木の最適解を探索する。探索は、業務間隔が所定の時間以上空いているか、移動距離が所定の距離以下であるか、看護師の負担度が所定の点数(例えば、40点)未満であるか、特定の患者に対して連続で担当する(担当の偏りがある)か、等の条件を含めて実行する。看護師の負担度は、身体的負担および精神的負担について、事前に点数化を行う。
S403: The
S404:業務管理サーバ141は、探索した最適解に基づいて看護師のスケジュールを作成する。業務管理サーバ141は、空き時間のある看護師のリストを作成してもよい。空き時間のある看護師のリストの作成は、業務間隔が所定の時間以上空いているか、移動距離が所定の距離以下であるか、看護師の負担度が所定の点数(例えば、40点)未満であるか、特定の患者に対して連続で担当するか、等の条件を含んでもよい。
S404: The
このようにすることで、自動で様々な要件に基づくスケジュールが作成されるため、管理者は看護師のスケジュール管理にかかる作業負担を軽減することができる。 By doing so, a schedule based on various requirements is automatically created, so that the manager can reduce the workload of the nurse on schedule management.
別の実施形態において、重症化予測は判別分析の式に代えて、または判別分析の式の解と組み合わせて、閾値による判定を行ってもよい。生体情報管理サーバ131は、例えば、SPO2の平均値が10%以上低下、拡張期血圧値および収縮期血圧値の平均値が10%以上低下等の条件に基づいて、ターミナルケアにおける臨終48時間前と判定してもよい。生体情報管理サーバ131は、例えば、血糖値の平均値が24〜42mg/dLの範囲に低下、拡張期血圧値の平均値が180以上、かつ収縮期血圧値の平均値が120以上に上昇等の条件に基づいて、糖尿病重症化低血糖症(緊急患者)と判定する。生体情報管理サーバ131は、例えば、脈拍の平均値が不整脈または頻脈(100bpm以上)、心電のST上昇、SPO2が95以下に低下等の条件に基づいて、慢性心不全の増悪期(緊急患者)と判定する。生体情報管理サーバ131は、例えば、脈拍増加、脈拍リズム不整、脈拍欠損、心電のST上昇、心電のST低下等の条件に基づいて、狭心症・心筋梗塞(緊急患者)と判定する。閾値は、判別分析の式のパラメータと同様に診断データに基づいて補正されてもよい。
In another embodiment, the prediction of severity may be determined by a threshold value in place of the discriminant analysis equation or in combination with the solution of the discriminant analysis equation. For example, the biological
また、別の実施形態において、業務管理サーバ141は、空き時間のある看護師のリストおよび生体情報管理サーバ131から受信した重症化予測の判定結果を使用して、緊急患者と判定された患者を空き時間のある看護師のスケジュールに割り当ててもよい。業務管理サーバ141はさらに、生体情報管理サーバ131から受信した重症化予測の判定結果に基づいて、オンコールリスク患者のリストを作成してもよい。オンコールリスク患者のリストは、例えば緊急性の段階の区分に応じて優先順位付けされてもよい。業務管理サーバ141は、オンコールリスク患者のリストと空き時間のある看護師のリストを突き合わせることによって、オンコールが発生した当日、時間経過ごとに看護師に連絡可能なデータを作成することができる。このようにすることで、空き時間のある看護師は、緊急患者およびオンコールリスク患者に対応可能な体制をとることができる。
Further, in another embodiment, the
図5は、本発明の一実施形態に係る生体情報管理サーバ131の構成を例示する図である。図5に例示するように、制御部501、主記憶部502、補助記憶部503、操作部504、IF部505、および表示部506がバス507等によって接続される。また、業務管理サーバ141は、図5で例示する構成と同様に構成することができる。
FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration of the biological
制御部501は中央処理装置(CPU)であり、生体情報管理サーバ131の各構成要素の制御やデータの演算を行うことができる。主記憶部502はメインメモリであり、入力された各種データ、コンピュータ実行可能な命令および当該命令による演算処理後のデータ等を記憶することができる。補助記憶部503はハードディスク(HDD)等の記憶装置であり、データやプログラムを長期的に保存する際に使用される。制御部501は補助記憶部503に格納されているプログラムを主記憶部502に読み出して実行することができる。操作部504はキーボード、マウス等により構成され、アプリケーションの各種操作や入力データを受け付けることができる。IF部505は他のシステムまたは装置との間でデータを送受信する際のインタフェースである。表示部506はディスプレイ等により構成され、アプリケーションの各種画面等を提供することができる。
The
図6は、本発明の一実施形態に係る生体情報管理サーバ131の機能を例示する図である。受信部601は、生体情報および医療従事者による実際の診断データを受信することができる。重症化予測実行部602は、生体情報に基づいて、患者ごとおよび疾患ごとに重症化予測を行い、緊急患者(y>0)であるか、または緊急性の低いオンコールリスク患者(y≦0)であるかを区分した重症化予測の判定結果を作成することができる。解析部603は、患者ごとおよび疾患ごとに生体情報の取得時間帯別に集計を行い、重症化予測で緊急患者と判定されやすい時間帯を解析することができる。パラメータ補正部604は、重症化予測の結果と診断データとを比較して、重症化予測のパラメータを補正することができる。
FIG. 6 is a diagram illustrating functions of the biological
図7は、本発明の一実施形態に係る業務管理サーバ141の機能を例示する図である。探索木作成部701は、訪問看護における業務と担当候補の看護師の組み合わせについて探索木を作成することができる。ノード削除部702は、作成した探索木から探索不要なノードを削除することができる。探索実行部703は、分枝限定法により探索木の最適解を探索することができる。スケジュール作成部704は、最適解に基づいて看護師のスケジュールを作成することができる。リスト作成部705は、スケジュールに空き時間のある看護師のリスト、オンコールリスク患者のリストを作成することができる。スケジュール割り当て部706は、緊急患者とオンコールリスク患者に区分した判定結果および空き時間のある看護師のリストに基づいて、緊急患者を空き時間のある看護師のスケジュールに割り当てることができる。
FIG. 7 is a diagram illustrating functions of the
さらに、生体情報システム130と業務管理システム140との間で処理の委譲、情報の連携等を行ってもよい。説明のため各処理を分けて記載したが、各処理を統合、連携させ、それぞれが有する処理の一部または全部を他方が行うように実装されてもよい。
Further, processing may be delegated and information may be linked between the
以上、例示的な実施形態を参照しながら本発明の原理を説明したが、本発明の要旨を逸脱することなく、構成および細部において変更する様々な実施形態を実現可能である。すなわち、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様を採用することが可能である。 As described above, the principle of the present invention has been described with reference to the exemplary embodiments. However, various embodiments in which configurations and details are changed can be realized without departing from the gist of the present invention. That is, the present invention can adopt embodiments as a system, an apparatus, a method, a program, a storage medium, or the like, for example.
100 生体情報取得デバイス
110 ユーザデバイス
120 ネットワーク
130 生体情報システム
131 生体情報管理サーバ
132 生体情報DB
140 業務管理システム
141 業務管理サーバ
142 看護師情報DB
143 患者情報DB
144 担当不可情報DB
145 訪問履歴情報DB
501 制御部
502 主記憶部
503 補助記憶部
504 操作部
505 IF部
506 表示部
507 バス
601 受信部
602 重症化予測実行部
603 解析部
604 パラメータ補正部
701 探索木作成部
702 ノード削除部
703 探索実行部
704 スケジュール作成部
705 リスト作成部
706 スケジュール割り当て部
REFERENCE SIGNS
140
143 Patient Information DB
144 Non-assignable information DB
145 Visit history information DB
Claims (11)
前記生体情報に基づいて、前記患者ごとおよび疾患ごとに重症化予測を実行して、緊急患者とオンコールリスク患者に区分した判定結果を作成する手段と、
訪問看護における業務と担当候補の看護師の組み合わせについて探索木を作成する手段と、
前記探索木から探索不要なノードを削除する手段と、
分枝限定法により前記探索木の最適解を探索する手段と、
前記最適解に基づいて看護師のスケジュールを作成する手段と、
空き時間のある看護師のリストを作成する手段と、
前記緊急患者と前記オンコールリスク患者に区分した判定結果および前記空き時間のある看護師のリストに基づいて、前記緊急患者を前記空き時間のある看護師のスケジュールに割り当てる手段と、
を備えたシステム。 Means for receiving biological information of the patient;
Based on the biological information, executing a prediction of severity for each patient and each disease, means to create a determination result classified into emergency patients and on-call risk patients,
Means for creating a search tree for a combination of a nurse and a candidate nurse in charge of home-visit nursing;
Means for deleting unnecessary nodes from the search tree;
Means for searching for an optimal solution of the search tree by a branch and bound method;
Means for creating a nurse's schedule based on the optimal solution;
A means to create a list of nurses who have free time;
Means for assigning the emergency patient to the schedule of the nurse with free time, based on the judgment result classified into the emergency patient and the on-call risk patient and the list of nurses with free time,
With the system.
前記探索する手段は、条件として前記緊急患者と判定されやすい時間帯を追加する、
請求項1に記載のシステム。 It further comprises a means for performing aggregation by the time of acquisition of the biological information for each patient and each disease, and for analyzing a time zone that is likely to be determined as the emergency patient in the prediction of seriousness,
The searching means adds a time zone that is likely to be determined as the emergency patient as a condition,
The system according to claim 1.
前記生体情報に基づいて、前記患者ごとおよび疾患ごとに重症化予測を実行して、緊急患者とオンコールリスク患者に区分する手段と、
医療従事者による実際の診断データを受信する手段と、
前記重症化予測の結果と前記診断データとを比較して、前記重症化予測のパラメータを補正する手段と、
を備えたシステム。 Means for receiving biological information of the patient;
Based on the biological information, performing a severer prediction for each patient and each disease, means to classify emergency patients and on-call risk patients,
Means for receiving actual diagnostic data by healthcare professionals;
Means for comparing the result of the severity prediction and the diagnostic data, and correcting the parameters of the severity prediction,
With the system.
前記探索木から探索不要なノードを削除する手段と、
分枝限定法により前記探索木の最適解を探索する手段と、
前記最適解に基づいて看護師のスケジュールを作成する手段と、
を備えたシステム。 Means for creating a search tree for a combination of a nurse and a candidate nurse in charge of home-visit nursing;
Means for deleting unnecessary nodes from the search tree;
Means for searching for an optimal solution of the search tree by a branch and bound method;
Means for creating a nurse's schedule based on the optimal solution;
With the system.
前記探索する手段は、前記看護師の業務間隔が所定の時間以上空いているか、前記看護師の移動距離が所定の距離以下であるか、点数化された前記看護師の負担度が所定の点数未満であるか、特定の患者に対して連続で担当するか、のうちの1つまたは複数の条件に基づいて探索する、
請求項6に記載のシステム。 The node that does not need to be searched is one of a node of a nurse that cannot be combined with a patient, a node of a nurse without a visit history, and a node of a nurse whose working hours do not match the basic working hours of the nurse. Or multiple nodes,
The searching means may determine whether the nurse's work interval is longer than a predetermined time, whether the nurse's travel distance is equal to or less than a predetermined distance, or the score of the nurse's burden is a predetermined score. Search based on one or more of the following criteria: whether to be less than or to be continuously assigned to a particular patient;
The system according to claim 6.
患者の生体情報を受信することと、
前記生体情報に基づいて、前記患者ごとおよび疾患ごとに重症化予測を実行して、緊急患者とオンコールリスク患者に区分した判定結果を作成することと、
訪問看護における業務と担当候補の看護師の組み合わせについて探索木を作成することと、
前記探索木から探索不要なノードを削除することと、
分枝限定法により前記探索木の最適解を探索することと、
前記最適解に基づいて看護師のスケジュールを作成することと、
空き時間のある看護師のリストを作成することと、
前記緊急患者と前記オンコールリスク患者に区分した判定結果および前記空き時間のある看護師のリストに基づいて、前記緊急患者を前記空き時間のある看護師のスケジュールに割り当てることと、
を含む方法。 A method performed by a computer, comprising:
Receiving the patient's biometric information;
Based on the biological information, by performing a worsening prediction for each patient and each disease, to create a determination result classified into emergency patients and on-call risk patients,
Creating a search tree for the combination of work and candidate nurses in home-visit nursing;
Deleting unnecessary nodes from the search tree;
Searching for an optimal solution of the search tree by a branch and bound method;
Creating a nurse's schedule based on the optimal solution;
Make a list of nurses who have free time,
Assigning the emergency patient to the schedule of the nurse with free time, based on the judgment result classified into the emergency patient and the on-call risk patient and the list of nurses with free time,
A method that includes
患者の生体情報を受信することと、
前記生体情報に基づいて、前記患者ごとおよび疾患ごとに重症化予測を実行して、緊急患者とオンコールリスク患者に区分することと、
医療従事者による実際の診断データを受信することと、
前記重症化予測の結果と前記診断データとを比較して、前記重症化予測のパラメータを補正することと、
を含む方法。 A method performed by a computer, comprising:
Receiving the patient's biometric information;
Based on the biological information, by performing a worsening prediction for each patient and each disease, to be classified into emergency patients and on-call risk patients,
Receiving actual diagnostic data by healthcare professionals;
Comparing the result of the severity prediction and the diagnostic data, and correcting the parameters of the severity prediction,
A method that includes
訪問看護における業務と担当候補の看護師の組み合わせについて探索木を作成することと、
前記探索木から探索不要なノードを削除することと、
分枝限定法により前記探索木の最適解を探索することと、
前記最適解に基づいて看護師のスケジュールを作成することと、
を含む方法。 A method performed by a computer, comprising:
Creating a search tree for the combination of work and candidate nurses in home-visit nursing;
Deleting unnecessary nodes from the search tree;
Searching for an optimal solution of the search tree by a branch and bound method;
Creating a nurse's schedule based on the optimal solution;
A method that includes
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