JP2020081473A - 情報処理システム、位置特定方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ベッドの荷重を異なる位置で検知する検知手段の相対位置を特定できる情報処理システムを提供すること。【解決手段】ベッドの荷重を異なる位置で検知する少なくとも３つ以上の検知手段と、前記ベッドに人が横たわる動作から前記検知手段が検知した検知結果を比較して前記検知手段の相対位置を特定する位置特定手段と、を有する情報処理システムにより上記課題を解決する。【選択図】図７

Description

本発明は、情報処理システム、位置特定方法及びプログラムに関する。

ベッドの下に荷重センサを人為的に配置する構成において、荷重センサを誤って配置した場合、ベッド上に人が存在する状態で演算を行っても、求められる重心位置は誤ったものになる。そこで、ベッドの就寝面の検査位置に人が着座することや、重量物を載置する等の操作で所定位置に荷重を作用させ、この状態において重心位置演算部で求めた重心位置と、検査位置との相対的な位置関係に基づいてセンサ位置判定部が、荷重センサの設置位置の適否を出力部に出力するベッドのセンサ判定装置が開示されている（例えば特許文献１参照）。

特許文献１は、設置時にベッドのどの脚にどの荷重センサを取り付けたかを関連付ける識別情報を有しているので、この４つの荷重センサの位置情報を使うことで着座による重心位置の座標を算出することが可能である。

４つの荷重センサの位置情報を紐づけるには、計測ケーブル毎、あるいは、計測ケーブルが接続するコネクタ毎に識別情報が付されている必要があり、４か所の各特定位置に設置するためのセンサ、ケーブル、コネクタ（以下「構成部品」という）を準備する必要があることを示唆している。

したがって、特許文献１は各特定位置専用の構成部品を作製する必要があるので、構成が複雑化し、コストが上昇するという問題があった。一方で、どの脚にも取り付けられるような汎用的な構成部品を作製すれば構成の簡略化、コストダウンが期待できるが、設置時にセンサの識別番号と設置位置が特定できている構成ではないため、どの脚にどのセンサが取り付けられているかを入力装置が識別できるよう（センサ位置が特定されていることで算定できる重心位置とは別の方法で）にしなければならないという問題があった。

本発明の一実施形態は、ベッドの荷重を異なる位置で検知する検知手段の相対位置を特定できる情報処理システムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するため、本発明の一実施形態は、ベッドの荷重を異なる位置で検知する少なくとも３つ以上の検知手段と、前記ベッドに人が横たわる動作から前記検知手段が検知した検知結果を比較して前記検知手段の相対位置を特定する位置特定手段と、を有する情報処理システムであること、を特徴とする。

本発明の一実施形態によれば、ベッドの荷重を異なる位置で検知する検知手段の相対位置を特定できる。

実施の形態の生体情報モニタリングシステムの一例のシステム構成図である。 実施の形態の生体情報モニタリングシステムに設けられている演算装置の一例のハードウェア構成を示す図である。 ＣＰＵが表示制御プログラムを実行することで実現される一例の機能ブロック図である。 ＨＤＤ又はＲＡＭ等の記憶部に記憶されている各種情報の一例を示す図である。 ベッドとセンサの位置の一例を示す斜視図である。 ベッドとセンサの位置の一例を示す平面概略図である。 着座、横たわり動作によるセンサの位置特定処理の一例のフローチャートである。 ベッドの上の在床者の状態、センサの検知結果、及び、各センサの検知結果から特定した長辺Ｌ１の両端と長辺Ｌ２の両端にあるセンサの組の一例を示す図である。 ベッドの上の在床者の状態、センサの検知結果、荷重を検知した時間と荷重の量の変異に基づく位相差、及び、位相差から特定した短辺Ｗ１側とＷ２側のセンサの組の一例を示す図である。 ベッドの上の在床者の状態、センサの検知結果、荷重を検知した時間と荷重の量の変異に基づく位相差、及び、位相差から特定した短辺Ｗ１側とＷ２側のセンサの組の一例を示す図である。 特定した４つのセンサ（２ａ乃至２ｄ）の相対的な位置関係の一例を示す図である。 着座、横たわり動作によるセンサの位置特定処理の一例のフローチャートである。 ベッドの上の在床者の状態、センサの検知結果、及び、各センサの検知結果から特定した長辺Ｌ１の両端と長辺Ｌ２の両端にあるセンサの組の一例を示す図である。 ベッドの上の在床者の状態、センサの検知結果、検知結果から特定した短辺Ｗ１側とＷ２側のセンサの組の一例を示す図である。 ベッドの上の在床者の状態、センサの検知結果、検知結果から特定した短辺Ｗ１側とＷ２側のセンサの組の一例を示す図である。 特定した４つのセンサの相対的な位置関係の一例を示す図である。 ベッドの設置環境設定情報を利用した着座、横たわり動作によるセンサの位置特定処理の一例のフローチャートである。 ベッドの上の在床者の状態、センサの検知結果、及び、各センサの検知結果から特定した長辺Ｌ１の両端と長辺Ｌ２の両端にあるセンサの組の一例を示す図である。 ベッドの上の在床者の状態、センサの検知結果、検知結果から特定した短辺Ｗ１側とＷ２側のセンサの組の一例を示す図である。 ベッドの上の在床者の状態、センサの検知結果、検知結果から特定した短辺Ｗ１側とＷ２側のセンサの組の一例を示す図である。 特定した４つのセンサの相対的な位置関係の一例を示す図である。 設定画面で指定されたベッドの位置に加重をかけることでセンサの位置を特定する処理の一例のフローチャートである。 ベッドの上の加圧位置、センサの検知結果の一例を示す図である。 ベッドの加圧位置を表示する一例の画面例である。 特定した４つのセンサの相対的な位置関係の一例を示す図である。 実施の形態の生体情報モニタリングシステムの一例のシステム構成図である。 着座、横たわり動作によるセンサの位置特定処理の一例のフローチャートである。 ケーブルの切断から接続になったときのセンサの位置特定処理の一例のフローチャートである。 実施の形態の生体情報モニタリングシステムにおける在床者の状態の一覧画面及び詳細情報の表示動作の流れを示す図である。 各在床者の状態を同時に表示する一覧画面の一例の図である。 在床者の現在の状態に応じて用いられるアイコンの一例を示す図である。 ベッドの設置環境設定情報を多床画面のアイコン表示設定情報へ反映させる処理の一例のフローチャートである。 自動設定された設定画面の一例の図である。

以下、本発明の実施形態の情報処理システムの一例として説明する生体情報モニタリングシステム１に基づいて、位置特定方法、及びプログラムの説明をする。

［第１の実施形態］
（生体情報モニタリングシステム１の構成）
図１は、実施の形態の生体情報モニタリングシステム１の一例のシステム構成図である。図１に示すように、実施の形態の生体情報モニタリングシステム１は、演算装置４、センサ２ａ乃至２ｄ及び表示装置５を有している。

センサ２ａ乃至２ｄは、ベッド１０００の４つの脚を受ける載置面を有し、ベッド１０００に加わった荷重をベッド１０００の脚を介してそれぞれ検出する。検出された情報（検出情報）は、ケーブル３ａ乃至３ｄを介して演算装置４に入力される。ケーブル３ａ乃至３ｄは、その一方をセンサ２ａ乃至２ｄの接続口に、その他方を演算装置４の入力接続口に着脱可能である。

演算装置４は、センサ２ａ乃至２ｄの検出情報に基づいて、在床者の現在の状態（例えば、ベッド上の在床者の位置及び姿勢等）や在床者のバイタルデータ（例えば、体重、心拍数など）を算出し、後述する状態情報（図４の状態情報４１）として表示装置５に送信する。本明細書においては、看護されている患者、老人等の見守りが必要な者、及び監視を必要とする者等を総称して、「在床者」と表現する。

（演算装置４のハードウェア構成）
図２は、実施の形態の生体情報モニタリングシステム１に設けられている演算装置４の一例のハードウェア構成を示す図である。図２に示すように、演算装置４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４、入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）１５、通信部１６及びスピーカ部２０を、バスライン１７を介して相互に接続することで構成されている。

入出力Ｉ／Ｆ１５には、上述のセンサ２（又は撮像装置２００）及び表示装置５の他、演算装置４の操作者が、入力操作を行うキーボード装置及びマウス装置等の操作部１８、及び、在床者の体温、血圧、脈拍及び呼吸数等の生体情報を検出するバイタルセンサ１９が接続されている。ＨＤＤ１４には、表示制御プログラム等の各種プログラムが記憶されている。ＣＰＵ１１は、ＨＤＤ１４に記憶されている表示制御プログラム等の各種プログラムを実行することで、各在床者の一覧情報及び詳細情報の表示制御等を行う。

（演算装置４の表示制御プログラムに基づく機能）
図３は、ＣＰＵ１１が表示制御プログラムを実行することで実現される一例の機能ブロック図である。図３に示すように、ＣＰＵ１１は、表示制御プログラムを実行することで、取得部２５、生体情報取得部２６、記憶制御部２７、比較部２８、表示制御部２９、判別部３０、報知制御部３１及び操作検出部３２として機能する。

なお、この例では、取得部２５、生体情報取得部２６、記憶制御部２７、比較部２８、表示制御部２９、判別部３０、報知制御部３１及び操作検出部３２をソフトウェアで実現することとしたが、取得部２５、生体情報取得部２６、記憶制御部２７、比較部２８、表示制御部２９、判別部３０、報知制御部３１及び操作検出部３２のうち、一部又は全部を、ＩＣ（Integrated Circuit）等のハードウェアで実現してもよい。

また、表示制御プログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）などのコンピュータ装置で読み取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。また、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ブルーレイディスク（登録商標）、半導体メモリ等のコンピュータ装置で読み取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。また、表示制御プログラムは、インターネット等のネットワーク経由でインストールする方法で提供してもよい。また、表示制御プログラムは、演算装置４内のＲＯＭ１３等に予め組み込んで提供してもよい。

ＣＰＵ１１は、取得部２５として機能することで、図１に示すセンサ２ａ乃至２ｄで検出された在床者の現在の状態を示す現状検出信号を取得する。また、ＣＰＵ１１は、生体情報取得部２６として機能することで、バイタルセンサ１９から供給される生体情報を取得する。また、ＣＰＵ１１は、記憶制御部２７として機能することで、例えばＨＤＤ１４、ＲＡＭ１３等の記憶部に対して情報の書き込み及び読み出しを行う。

また、ＣＰＵ１１は、比較部２８として機能することで、前回取得した現状検出信号と今回取得した現状検出信号とを比較する。また、ＣＰＵ１１は、表示制御部２９として機能することで、表示装置５の表示画面に対して各在床者の一覧情報及び詳細情報等を表示制御する。また、ＣＰＵ１１は、判別部３０として機能することで、比較部２８からの、前回取得した現状検出信号と今回取得した現状検出信号との比較結果に基づいて、在床者の状態の変化を判別する。また、ＣＰＵ１１は、報知制御部３１として機能することで、在床者に緊急を要する場合に所定の報知制御を行う。さらに、ＣＰＵ１１は、操作検出部３２として機能することで、所望の在床者を指定して行う詳細情報の表示操作等の操作者の操作を検出する。

（記憶部に記憶されている各種情報）
図４は、ＨＤＤ１４又はＲＡＭ１３等の記憶部に記憶されている各種情報の一例を示す図である。演算装置４は、記憶部に、上述の表示制御プログラムと共に、状態情報４１、生体情報４２、ユーザ情報４３、緊急度情報４４及び表示設定情報４５等を記憶する。状態情報４１は、所定の時間毎に取得部２５でセンサ２（又は撮像装置２００）から取得される、在床者の現在の状態を示す情報である。時間軸に沿った状態情報４１の変化は、在床者の状態の変化を示すものとなる。

生体情報４２は、バイタルセンサ１９から取得した生体情報である。時間軸に沿った生体情報４２の変化は、在床者の容態の変化を示すものとなる。ユーザ情報４３は、各在床者の氏名及び識別番号（ＩＤ）等の個人情報である。緊急度情報４４は、判別部３０で判別される在床者の現在の状態に応じた緊急度（正常、注意、警告）を示す情報である。状態情報４１、生体情報４２、ユーザ情報４３及び緊急度情報４４は、それぞれ在床者毎に関連付けされて記憶されている。表示設定情報４５は、例えば在床者の氏名の５０音順に一覧を表示し、又は、緊急度が高い順に在床者の一覧を表示する等のように、デフォルトで設定又は予め指定されて設定されている表示形態を示す情報である。

（センサ２の設置）
図５はベッド１０００とセンサ２ａ乃至２ｄの位置の一例を示す斜視図である。図６はベッド１０００とセンサ２ａ乃至２ｄの位置の一例を示す平面概略図である。図５および図６を用いて、本実施形態におけるセンサ２ａ乃至２ｄの取り付け位置について説明する。

本実施形態におけるセンサ２ａ乃至２ｄは、ベッドの４つの脚の取り付け位置が決められた専用のセンサではなく、どの位置にも取り付けることできるものである。したがって、センサ２ａ乃至２ｄは、同じ構成（汎用部品）であるが、本実施形態を説明する便宜上、個別のセンサに異なる符号２ａ乃至２ｄを付している。設置後の各センサ２ａ乃至２ｄとベッド１０００の脚（ｆ１乃至ｆ４）の関係は図５および図６の関係とする。

図６に示すように、ベッド１０００は、長辺（Ｌ１，Ｌ２）と短辺（Ｗ１，Ｗ２）の長方形である。また、Ｗ１、Ｗ２に壁が形成されている。さらに、本例では図示していないが、長辺Ｌ１，Ｌ２の一部に図５のＷ２に示すような壁を形成してもよい。この一部に設ける壁は、在床者の介護レベルにより、在床者がベッドに着座またはベッドから立ち上がるときに手をかける補助部材として取り付けられる。

なお、この時点では、ベッドの各脚ｆ１乃至ｆ４に、どのセンサ２ａ乃至２ｄが設置されているかを、生体情報モニタリングシステム１および設置作業者は判断できていない。次に、各脚ｆ１乃至ｆ４に取り付けられた各センサ２ａ乃至２ｄの相対位置を特定する方法について説明する。

（センサ２ａ乃至２ｄの設置位置特定に関する実施形態１）
図７は、着座、横たわり動作によるセンサ２ａ乃至２ｄの位置特定処理の一例のフローチャートである。図８はベッド１０００の上の在床者Ｘ１の状態、センサ２ａ乃至２ｄの検知結果、及び、各センサ２ａ乃至２ｄの検知結果から特定した長辺Ｌ１の両端と長辺Ｌ２の両端にあるセンサ２ａ乃至２ｄの組の一例を示す図である。

図９及び図１０はベッド１０００の上の在床者Ｘ１の状態、センサ２ａ乃至２ｄの検知結果、荷重を検知した時間と荷重の量の変異に基づく位相差、及び、位相差から特定した短辺Ｗ１側とＷ２側のセンサ２ａ乃至２ｄの組の一例を示す図である。図１１は特定した４つのセンサ２ａ乃至２ｄの相対的な位置関係の一例を示す図である。センサ２の設置位置特定に関する実施形態１について、図７乃至図１１を用いて説明する。

本実施形態１は、在床者Ｘ１がベッド１０００へ横たわる動作の各タイミングにおいて、取得する各センサ２ａ乃至２ｄの荷重情報（荷重と位相差）から各センサ２ａ乃至２ｄの相対位置を特定するものである。

まず、在床者がベッド１０００に横たわるときは、ベッド１０００の長辺Ｌ１，Ｌ２のいずれかに腰を掛ける（本例では図８（ａ）（ｂ）のように長辺Ｌ２中央に着座する）。このときの各センサ２ａ乃至２ｄは、在床者Ｘ１の着座位置より図８（ｃ）ように荷重を検知（Ｓ１）する。ここで、以下も含め、荷重の数字は各センサの違いをわかりやすく示すための概略的なものであり、実際の数値ではない。

次に、演算装置４は、図８（ｃ）に示す各センサ２ａ乃至２ｄの検知結果から、長辺Ｌ１の両端と長辺Ｌ２の両端にあるセンサ２ａ乃至２ｄの組を特定する（Ｓ２）。演算装置４は、荷重が大きいセンサ２ａ、２ｄの組（２つ）が長辺Ｌ１またはＬ２にあり、荷重の小さいセンサ２ｂ、２ｃの組（２つ）が長辺Ｌ２またはＬ１であると特定できるが、この時点でどの組が長辺Ｌ１，Ｌ２のどちらであるかを特定できない。

次に、在床者Ｘ１は、ベッド１０００の床面に手をつきながら図９または図１０（図９から図１０のようにしてもよい）のように横たわる。そして、各センサ２ａ乃至２ｄは、在床者Ｘ１の着座位置より図９（ｃ）（ｄ）または図１０（ｃ）（ｄ）のように荷重を検知（Ｓ３）する。ここで、演算装置４は、荷重を検知した時間とその大きさを所定時間収集し、その時間と荷重の量の変異（図９（ｄ）または図１０（ｄ））に基づく位相差から、短辺Ｗ１側または短辺Ｗ２側に位置するセンサ２ａ乃至２ｄであるかを特定する。

ここで、時間と荷重の量が変異するのは、在床者Ｘ１の肝臓や横隔膜などの臓器の移動（呼吸にともなう）により、図９（ｄ），１０（ｄ）に示す矢印（上下方向）のように荷重が交互に加わるためである。短辺Ｗ１側の荷重の位相（１）と短辺Ｗ２側の位相（２）は１８０度ずれることから、この位相差から、短辺Ｗ１側のセンサ２ａ、２ｃの組と短辺Ｗ２側のセンサ２ｂ、２ｄの組を特定することができる（Ｓ４）。

ここで、図９の場合は、在床者Ｘ１が長辺Ｌ２に偏って横たわっているため、短辺Ｗ１およびＷ２の右側にあるセンサ２ａ、２ｄが検知する荷重は、短辺Ｗ１およびＷ２の左側にあるセンサ２ｃ、２ｂが検知する荷重よりも大きくなる。したがって、本例では、短辺Ｗ１およびＷ２の右側にあるセンサ２ａ、２ｄが検知する荷重の位相差のみを使用しているが、短辺Ｗ１およびＷ２の左側にあるセンサ２ｃ、２ｂが検知する荷重の位相差（前者とほぼ同じ関係であるため）も考慮してもよい。

このように、着座時の荷重検出結果により、長辺Ｌ１，Ｌ２のセンサ２ａ乃至２ｄの組を２パターン特定し、横たわったときの荷重検知結果（位相差）から、短辺Ｗ１，Ｗ２のセンサ２ａ乃至２ｄの組を特定する。その結果、演算装置４は、この長辺Ｌ１、Ｌ２と短辺Ｗ１、Ｗ２の特定結果の両方を満たす条件として、図１１（ａ）または（ｂ）のような４つのセンサ２ａ乃至２ｄの相対的な位置関係を特定することができる（Ｓ５）。

これにより、センサ位置特定後は、従来どおり、ベッド１０００上の在床者Ｘ１の位置をセンサ２ａ乃至２ｄで検知した荷重情報から重心位置を求めることが可能となる。このように、設置位置が指定された専用センサを使用することなく、センサ２ａ乃至２ｄの設置位置を意識せずにセンサ２ａ乃至２ｄの位置を特定することが可能となる。

なお、本例では、図１１におけるベッド１０００の着座位置方向が右と左のどちらかを特定できなかったため、センサ２ａ乃至２ｄの位置が２パターンとなったが、ベッド１０００上の在床者Ｘ１の生体情報や位置をセンサ２ａ乃至２ｄで検出することへの影響はないといえる。ただし、正確にベッド１０００の左右位置を特定する場合には、ベッド１０００の左右位置を特定する別の情報を組み合わせて、センサ２ａ乃至２ｄの位置をさらに絞り込んでもよい。

［第２の実施形態］
（センサ２ａ乃至２ｄの設置位置特定に関する実施形態２）
図１２は、着座、横たわり動作によるセンサ２ａ乃至２ｄの位置特定処理の一例のフローチャートである。図１３はベッド１０００の上の在床者Ｘ１の状態、センサ２ａ乃至２ｄの検知結果、及び、各センサ２ａ乃至２ｄの検知結果から特定した長辺Ｌ１の両端と長辺Ｌ２の両端にあるセンサ２ａ乃至２ｄの組の一例を示す図である。

図１４及び図１５はベッド１０００の上の在床者Ｘ１の状態、センサ２ａ乃至２ｄの検知結果、検知結果から特定した短辺Ｗ１側とＷ２側のセンサ２ａ乃至２ｄの組の一例を示す図である。図１６は特定した４つのセンサ２ａ乃至２ｄの相対的な位置関係の一例を示す図である。センサ２ａ乃至２ｄの設置位置特定に関する実施形態２について、図１２乃至図１６を用いて説明する。

本実施形態２は、実施形態１と比べて、在床者Ｘ１がベッド１０００へ横たわったときに取得する各センサ２ａ乃至２ｄの荷重情報（加重）から各センサ２ａ乃至２ｄの相対位置を特定する点で相違する。

実施形態１と同様に、在床者Ｘ１が腰を掛け（本例では図１３（ａ）（ｂ）のように長辺Ｌ２中央に着座する）、各センサ２ａ乃至２ｄが在床者Ｘ１の着座位置から図１３（ｃ）のように荷重を検知（Ｓ１１）し、演算装置４が、長辺Ｌ１の両端と長辺Ｌ２の両端にあるセンサ２ａ乃至２ｄの組を特定する（Ｓ１２）。演算装置４は、荷重が大きいセンサ２ａ、２ｄの組（２つ）が長辺Ｌ１またはＬ２にあり、荷重の小さいセンサ２ｂ、２ｃの組（２つ）が長辺Ｌ２またはＬ１であると特定できるが、この時点でどの組が長辺Ｌ１，Ｌ２のどちらであるかを特定できない。

次に、在床者Ｘ１は、ベッド１０００の床面に手をつきながら図１４または図１５（図１４から図１５のようにしてもよい）のように横たわる。そして、各センサ２ａ乃至２ｄは、在床者Ｘ１の着座位置より図１４（ｃ）または図１５（ｃ）のように荷重を検知（Ｓ１３）する。ここで、生体の上半身は下半身よりも重いことがわかっているので、短辺Ｗ１側の荷重は短辺Ｗ２側の荷重よりも大きくなる（図１４（ｃ））。したがって、演算装置４は、図１４（ｃ）の検知結果から、短辺Ｗ１側のセンサ２ａ、２ｃの組と短辺Ｗ２側のセンサ２ｂ、２ｄの組を特定することができる（Ｓ１４）。

ここで、図１４の場合は、在床者Ｘ１が長辺Ｌ２に偏って横たわっているため、短辺Ｗ１およびＷ２の右側にあるセンサ２ａ、２ｄが検知する荷重は、短辺Ｗ１およびＷ２の左側にあるセンサ２ｃ、２ｂが検知する荷重よりも大きくなる。

このように、着座時の荷重検出結果により、長辺Ｌ１，Ｌ２のセンサ２ａ乃至２ｄの組を２パターン特定し、横たわったときの荷重検知結果から、短辺Ｗ１，Ｗ２のセンサ２ａ乃至２ｄの組を特定する。その結果、演算装置４は、この長辺Ｌ１、Ｌ２と短辺Ｗ１、Ｗ２の特定結果の両方を満たす条件として、図１６（ａ）または（ｂ）のような４つのセンサ２ａ乃至２ｄの相対的な位置関係を特定することができる（Ｓ１５）。

これにより、センサ位置特定後は、従来どおり、ベッド１０００上の在床者Ｘ１の位置をセンサ２ａ乃至２ｄで検知した荷重情報から重心位置を求めることが可能となる。このように、設置位置が指定された専用センサを使用することなく、センサ２ａ乃至２ｄの設置位置を意識せずにセンサ２ａ乃至２ｄの位置を特定することが可能となる。

なお、第二の実施形態では、図１６におけるベッド１０００の着座位置方向が右と左のどちらかを特定できなかったため、センサ２ａ乃至２ｄの位置が２パターンとなったが、ベッド１０００上の在床者Ｘ１の生体情報や位置をセンサ２ａ乃至２ｄで検出することへの影響はないといえる。ただし、正確にベッド１０００の左右位置を特定する場合には、ベッド１０００の左右位置を特定する別の情報を組み合わせて、センサ２ａ乃至２ｄ位置をさらに絞り込んでもよい。

［第３の実施形態］
（センサ２ａ乃至２ｄの設置位置特定に関する実施形態３）
図１７はベッド１０００の設置環境設定情報を利用した着座、横たわり動作によるセンサ２ａ乃至２ｄの位置特定処理の一例のフローチャートである。図１８はベッド１０００の上の在床者Ｘ１の状態、センサ２ａ乃至２ｄの検知結果、及び、各センサ２ａ乃至２ｄの検知結果から特定した長辺Ｌ１の両端と長辺Ｌ２の両端にあるセンサ２ａ乃至２ｄの組の一例を示す図である。

図１９及び図２０はベッド１０００の上の在床者Ｘ１の状態、センサ２ａ乃至２ｄの検知結果、検知結果から特定した短辺Ｗ１側とＷ２側のセンサ２ａ乃至２ｄの組の一例を示す図である。図２１は特定した４つのセンサ２ａ乃至２ｄの相対的な位置関係の一例を示す図である。センサ２ａ乃至２ｄの設置位置特定に関する実施形態３について、図１７乃至図２１を用いて説明する。

本実施形態３は、実施形態１と比べて、生体情報モニタリングシステム１に登録したベッド１０００の設置環境設定情報を用いて、各センサ２ａ乃至２ｄの相対位置を更に特定する点で相違する。

まず、図５に示したようにセンサ２ａ乃至２ｄにベッド１０００の脚ｆ１乃至ｆ４を載置する。そして、演算装置４は操作部１８に対する操作者の入力操作に基づき、ベッド１０００の設置環境設定情報を登録する（Ｓ２１）。本実施形態３の例でいえば、ベッド１０００の左側に壁２０００があると登録したとする。

次に、実施形態１と同様に、在床者Ｘ１が腰を掛け（本例では図１８（ａ）（ｂ）のように長辺Ｌ２中央に着座する）、各センサ２ａ乃至２ｄが在床者Ｘ１の着座位置から図１８（ｃ）のように荷重を検知する（Ｓ２２）。そして、演算装置４は、長辺Ｌ１の両端と長辺Ｌ２の両端にあるセンサ２ａ乃至２ｄの組を特定する（Ｓ２３）。

ここで、実施形態１，２と違うのは、Ｓ２３で特定される組み合わせのパターンが本実施形態で絞られている点である。すなわち、長辺Ｌ１側に壁があると登録されていることから、荷重が大きい２つのセンサ２ａ、２ｄは、壁２０００から離れた側（図１８でいう右側の長辺Ｌ２）にあることをこの時点で絞ることができる。

次に、在床者Ｘ１は、ベッド１０００の床面に手をつきながら図１９または図２０（図１９から図２０のようにしてもよい）のように横たわる。そして、各センサ２ａ乃至２ｄは、在床者Ｘ１の着座位置より図１９（ｃ）または図２０（ｃ）のように荷重を検知（Ｓ２４）する。そして、実施形態１と同様に、在床者Ｘ１が横たわったときの短辺Ｗ１側または短辺Ｗ２側に位置するセンサ２ａ乃至２ｄの位相差（１）（２）より短辺Ｗ１側のセンサ２ａ、２ｃの組と短辺Ｗ２側のセンサ２ｂ、２ｄの組を特定する（Ｓ２５）。

したがって、演算装置４は、この長辺Ｌ１、Ｌ２と短辺Ｗ１、Ｗ２の特定結果の両方を満たす条件として、図２１のような４つのセンサ２ａ乃至２ｄの相対的な位置関係を特定することができる（Ｓ２６）。

これにより、センサ位置特定後は、従来どおり、ベッド１０００上の在床者Ｘ１の位置をセンサ２ａ乃至２ｄで検知した荷重情報から重心位置を求めることが可能となる。このように、設置位置が指定された専用センサを使用することなく、センサ２ａ乃至２ｄの設置位置を意識せずにセンサ２ａ乃至２ｄの位置を特定することが可能となる。なお、Ｓ２５での特定方法として、実施形態２のように在床者Ｘ１が横たわったときのセンサ２ａ乃至２ｄの荷重情報を用いて特定する方法としてもよい。

［第４の実施形態］
（センサ２ａ乃至２ｄの設置位置特定に関する実施形態４）
図２２は設定画面で指定されたベッド１０００の位置に加重をかけることでセンサ２ａ乃至２ｄの位置を特定する処理の一例のフローチャートである。図２３はベッド１０００の上の加圧位置Ｘ１、センサ２ａ乃至２ｄの検知結果の一例を示す図である。また、図２４はベッド１０００の加圧位置を表示する一例の画面例である。図２５は特定した４つのセンサ２ａ乃至２ｄの相対的な位置関係の一例を示す図である。センサ２ａ乃至２ｄの設置位置特定に関する実施形態４について、図２２乃至図２５を用いて説明する。

本実施形態４は、上述した実施形態と比べて、表示装置５で表示されたベッド１０００の加圧位置情報にしたがいベッド１０００に荷重をかけることで、各センサ２ａ乃至２ｄの相対位置を特定する点で相違する。

まず、図２４に示すように、演算装置４は表示装置５にベッド１０００の加圧位置Ｘ１を表示する（Ｓ３１）。ここで、加圧位置Ｘ１は、各センサ２ａ乃至２ｄまでの距離が全て異なる位置に表示される。

次に、設置者（もしくは介護者）は、表示装置５で示されたベッド１０００の加圧位置Ｘ１を、手で押圧する。この加圧は、設置者自身が座ってもよいし、重量物を載置してもよい。そして、ベッド１０００が加圧されると、各センサ２ａ乃至２ｄは荷重を検知する（Ｓ３２）。

上述した加圧位置Ｘ１と各センサ２ａ乃至２ｄの位置との距離が異なることから、図２３（ｂ）のようにすべてのセンサ２ａ乃至２ｄの荷重検知結果が異なる。加圧位置Ｘ１からの距離が短い方から遠い方に向けて、検知する荷重は大から小の関係になるので、図２５のように各センサ２ａ乃至２ｄの位置を特定することができる（Ｓ３３）。このように、設置位置が指定された専用センサを使用することなく、センサ２ａ乃至２ｄの設置位置を意識せずにセンサ２ａ乃至２ｄの位置を特定することが可能となる。

［第５の実施形態］
（センサ２ａ乃至２ｄの設置位置特定に関する実施形態５）
図２６は、実施の形態の生体情報モニタリングシステム１の一例のシステム構成図である。図２７は着座、横たわり動作によるセンサ２ａ乃至２ｄの位置特定処理の一例のフローチャートである。センサ２ａ乃至２ｄの設置位置特定に関する実施形態５について、図２６，２７を用いて説明する。

本実施形態５は、上述した実施形態１に、図２６に示す撮像装置２００で得られた在床者位置情報を加味して、各センサ２ａ乃至２ｄの相対位置を特定するものである。なお、実施形態１又は実施形態２との組み合わせでもよい。

図２６に示すように、撮像装置２００はベッド１０００および在床者Ｘ１の状態を撮影する。撮影した情報は演算装置４に入力される。この情報から演算装置４はベッド１０００や在床者Ｘ１の位置を特定することができる。

次に、本実施形態におけるセンサ２ａ乃至２ｄの位置特定方法について説明する。実施形態１と同様に、在床者Ｘ１が腰を掛け（本例では図８（ａ）（ｂ）のように長辺Ｌ２中央に着座する）、各センサ２ａ乃至２ｄが在床者Ｘ１の着座位置から図８（ｃ）のように荷重を検知（Ｓ４１）する。演算装置４は、撮像装置２００による情報からベッド１０００の右側（長辺Ｌ２側）と左側（長辺Ｌ１側）のいずれ側に在床者Ｘ１が着座しているかを算出し、この着座位置と荷重情報から長辺Ｌ１の両端と長辺Ｌ２の両端にあるセンサ２ａ乃至２ｄの組を特定する（Ｓ４２）。

ここで、実施形態１，２と違うのは、この時点で特定される組み合わせのパターンが本実施形態で絞られている点である。すなわち、荷重が一番大きいセンサ２ａ、２ｄと撮像情報による在床者Ｘ１の着座位置とが同じ側であることと、ベッド１０００の左右方向のいずれかであるかを特定できるので、この時点で１つの組に絞ることができる。

次に、実施形態１と同様に、ベッド１０００の床面に手をつきながら図９または図１０（図９から図１０のようにしてもよい）のように横たわったときの、加重を各センサ２ａ乃至２ｄが検知する（Ｓ４３）。演算装置４は各センサ２ａ乃至２ｄの荷重の位相差から、短辺Ｗ１側のセンサ２ａ、２ｃの組みと短辺Ｗ２側のセンサ２ｂ、２ｄの組を特定する（Ｓ４４）。

その結果、演算装置４は、この長辺Ｌ１、Ｌ２と短辺Ｗ１、Ｗ２の特定結果の両方を満たす条件として、図１１（ａ）のような４つのセンサ２ａ乃至２ｄの相対的な位置関係を特定することができる（Ｓ４５）。

これにより、センサ位置特定後は、従来どおり、ベッド１０００上の在床者Ｘ１の位置をセンサ２ａ乃至２ｄで検知した荷重情報から重心位置を求めることが可能となる。このように、設置位置が指定された専用センサを使用することなく、センサ２ａ乃至２ｄの設置位置を意識せずにセンサ２ａ乃至２ｄの位置を特定することが可能となる。

また、上記では、センサ２ａ乃至２ｄで検出された荷重検出出力に基づいて、ベッド１０００上の在床者Ｘ１の位置及び姿勢を検出することとして説明を進めるが、図２６に示すように在床者Ｘ１の部屋を、撮像装置２００で撮像して、この撮像画像に基づいて、撮像装置２００側又は演算装置４側で、在床者Ｘ１の位置及び姿勢等の在床者Ｘ１の現状を検出してもよい。

［第６の実施形態］
（センサ２ａ乃至２ｄの設置位置特定に関する実施形態６）
図２８はケーブル３ａ乃至３ｄの切断から接続になったときのセンサ２ａ乃至２ｄの位置特定処理の一例のフローチャートである。センサ２ａ乃至２ｄの設置位置特定に関する実施形態６について、図２８を用いて説明する。

上述した実施形態のいずれかによりセンサ２ａ乃至２ｄの設置位置が特定されると、ベッド１０００上の在床者Ｘ１の生体情報や位置をセンサ２ａ乃至２ｄで検出することができる。しかし、ベッド１０００の設置場所は清潔に保つために定期的に清掃される。このとき、図５に示すようにベッド１０００の下には空間が形成されていると埃がたまりやすくなるため、ベッド１０００の下に掃除機などの清掃用具を挿入して清掃するかベッド１０００を移動して清掃することになる。

掃除機をベッド１０００の下に挿入すると、図５から明らかなようにケーブル３ａ乃至３ｄを押し込んでしまう可能性がある。これはベッド１０００を移動した場合でもケーブル３ａ乃至３ｄが邪魔で押し込む可能性がある。この押し込み動作により、ケーブル３ａ乃至３ｄとセンサ２ａ乃至２ｄとの電気的接続が切断される恐れがある。

一方、清掃者によっては、ケーブル３ａ乃至３ｄをセンサ２ａ乃至２ｄから抜取ってから清掃する場合が考えられる。この場合、清掃者は抜取前のセンサ２ａ乃至２ｄと同じ位置にケーブル３ａ乃至３ｄを再接続するとは限らない。

そこで、本実施形態では、センサ２ａ乃至２ｄの電気的接続が切断されたときは、再接続時に、上述した実施形態の方法により、センサ２ａ乃至２ｄの位置を再度特定するものである。

上述したいずれかの方法でセンサ２ａ乃至２ｄの位置が特定（Ｓ５１，Ｓ５２）されたあと、センサ２ａ乃至２ｄの通信が遮断されたとする（Ｓ５３でＹｅｓ）。その場合、演算装置４は、特定されていた各センサ２ａ乃至２ｄの相対位置情報をリセットする（Ｓ５４）。
そして、ケーブル３ａ乃至３ｄがセンサ２ａ乃至２ｄに再接続されることにより、センサ２ａ乃至２ｄの通信が再開したら（Ｓ５５でＹｅｓ）、上述した実施形態の方法により、再度センサ２ａ乃至２ｄの位置を特定する。

通信遮断後、再接続されたときに、再度センサ２ａ乃至２ｄの位置を特定するようにしたことで、センサ２ａ乃至２ｄの位置を正しく認識したうえで、在床者Ｘ１の現在の状態や在床者Ｘ１のバイタルデータを算出する元となる荷重情報を検出できる。また、上述した実施形態によってセンサ２ａ乃至２ｄの位置が特定できることにより、以下で説明する在床者Ｘ１の状態を表示装置５に表示させることができる。

（各在床者Ｘ１の状態の一覧画面及び詳細情報の表示動作）
図２９は、実施の形態の生体情報モニタリングシステム１における在床者Ｘ１の状態の一覧画面及び詳細情報の表示動作の流れを示す。演算装置４のＣＰＵ１１が、ＨＤＤ１４に記憶されている表示制御プログラムに基づいて、ステップＳ６１から順に各処理を実行する。ステップＳ６１では、図３に示す取得部２５が、センサ２ａ乃至２ｄ（又は撮像装置２００）からの在床者Ｘ１の現状を示す状態情報４１を取得すると共に、生体情報取得部２６が、バイタルセンサ１９からの生体情報４２を取得する。

ステップＳ６２では、記憶制御部２７が、取得部２５で取得された状態情報４１及び生体情報取得部２６で取得された生体情報４２を、ＨＤＤ１４等の記憶部に記憶制御する。ステップＳ６３では、判別部３０が、状態情報４１に基づいて、各在床者Ｘ１のベッド１０００上の位置及び姿勢等の、各在床者Ｘ１の現在の状態を判別する。表示制御部２９は、判別された各在床者Ｘ１の現在の状態に基づいて一覧画面を生成する。表示制御部２９は、生成された一覧画面を表示装置５の表示画面に表示制御する。

ここでは、在床者Ｘ１の状態として、在床者Ｘ１がベッド１０００から落ちる可能性について、ベッド１０００から落ちる可能性がない「正常」、ベッド１０００から落ちる可能性がある「注意」、ベッド１０００から落ちる可能性が高い「警告」という３段階で判別する。

図３０は、各在床者Ｘ１の状態を同時に表示する一覧画面の一例の図である。この図３０に示すように、表示制御部２９は、各在床者Ｘ１の状態をオブジェクトとし、在床者Ｘ１の氏名、及び、在床者Ｘ１の位置（又は姿勢）を示す情報を表示する。更にオブジェクトにおいては、現在の状態及び過去の状態を示す情報が重ねて表示される。

図３０の例は、表示制御部２９が、計２０人の各在床者Ｘ１のオブジェクトを５行４列の一覧画面で表示した例である。表示制御部２９は、各オブジェクトに対して、在床者Ｘ１の現在の状態をアイコン、及びオブジェクトの背景色で表示し、文字で氏名及びＩＤを表示する。また、オブジェクト内には過去の状態、例えば１０分前の状態を表示する。

図３１は、在床者Ｘ１の現在の状態に応じて用いられるアイコンの一例を示す図である。図３１に示すように、在床者Ｘ１の体動がなく、在床者Ｘ１のベッド１０００上の位置が中央の場合は、背景が白で、ベッド１０００の中央に人間が寝ている絵柄で「安静」の文字が表示されたアイコンが用いられる。また、在床者Ｘ１がベッド１０００から起き上がった状態である場合、背景が白で、ベッド１０００から人間が起床している絵柄で「起き上がり」の文字が表示されたアイコンが用いられる。また、在床者Ｘ１がベッド１０００に腰掛けている状態である場合、背景が白で、ベッド１０００に人間が腰かけている絵柄で「端座位」の文字が表示されたアイコンが用いられる。

在床者Ｘ１の状態が「正常」の場合、上述のように「白」の背景が用いられるが、在床者Ｘ１の状態が「注意」の場合、「黄色（左斜線で示す）の背景が用いられる。すなわち、在床者Ｘ１の体動がなく安静にしている場合でも、在床者Ｘ１のベッド１０００上の位置が左端の場合、背景が黄色で、ベッド１０００の左端に人間が寝ている絵柄で「左端 安静」の文字が表示されたアイコンが用いられる。同様に、在床者Ｘ１の体動がなく安静にしている場合でも、在床者Ｘ１のベッド１０００上の位置が右端の場合、背景が黄色で、ベッド１０００の右端に人間が寝ている絵柄で「右端 安静」の文字が表示されたアイコンが用いられる。また、在床者Ｘ１のベッド１０００上の位置が中央であっても体動がある場合、背景が黄色で、ベッド１０００の中央に人間が体動ありで寝ている絵柄で「中央 体動あり」の文字が表示されたアイコンが用いられる。また、在床者Ｘ１がベッド１０００から離れている場合（ベッド１０００に寝ていない場合）、背景が白色で長方形の枠内に「離床」の文字が表示されたアイコンが用いられる。

次に、在床者Ｘ１の状態が「警告」の場合、「赤（黒の塗りつぶしで示す）」の背景が用いられる。すなわち、在床者Ｘ１のベッド１０００上の位置が左端であり、且つ体動がある場合、背景が赤色で、ベッド１０００の左端に人間が体動ありで寝ている絵柄で「左端 体動あり」の文字が表示されたアイコンが用いられる。同様に、在床者Ｘ１のベッド１０００上の位置が右端であり、且つ体動がある場合、背景が赤色で、ベッド１０００の右端に人間が体動ありで寝ている絵柄で「右端 体動あり」の文字が表示されたアイコンが用いられる。

なお、センサ２ａ乃至２ｄと演算装置４との通信が切断している場合、灰色（右斜線で示す）の背景が用いられ、コネクタが斜めに切断された絵柄で、「切断」の文字が表示されたアイコンが用いられる。また、在床者Ｘ１が例えば一時帰宅中のように、不在の場合、白の背景が用いられ、「不在」の文字のアイコンが用いられる。

図３０の表示について、具体的に説明する。図３０の左上の表示例は、ＩＤが「１０１−０１」で、氏名が「山田Ａ太朗」の在床者Ｘ１の表示例である。この「山田Ａ太朗」は、現在、体動がなくベッド１０００の中央に位置しており、現在の状態は「正常」である。このため、表示制御部２９は、オブジェクトの背景として「白」を用い、ベッド１０００の中央に人間が寝ている絵柄で「安静」の文字が表示されたアイコンを表示する。この表示を見た看護者は、「白」の背景により、現在の状態は「正常」であることを認識する。また、ベッド１０００の中央に人間が寝ている絵柄で「安静」の文字が表示されたアイコンにより、在床者Ｘ１は、体動がなくベッド１０００の中央に位置していることを認識する。

また、図３０において、「山田Ａ太朗」の右隣の表示例は、ＩＤが「１０１−０２」で、氏名が「山田Ｂ太朗」の在床者Ｘ１の表示例である。この「山田Ｂ太朗」は、現在、体動がありベッド１０００の中央に位置している状態であり、現在の状態は「注意」である。このため、表示制御部２９は、オブジェクトの背景として「黄色（左斜線）」を用い、ベッド１０００の中央に人間が体動ありで寝ている絵柄で「中央 体動あり」の文字が表示されたアイコンを表示する。この表示を見た看護者は、「黄色」の背景により、現在の状態が「注意」であることを認識する。また、看護者は、ベッド１０００の中央に人間が体動ありで寝ているアイコンにより、在床者がベッド１０００から落ちる可能性があるので注意が必要であることを認識する。

また、図３０において、「山田Ｂ太朗」の二つ右隣の表示例は、ＩＤが「１０１−０４」で、氏名が「山田Ｄ太朗」の在床者Ｘ１の表示例である。この「山田Ｄ太朗」の場合、通信が切断していて、センサ２ａ乃至２ｄ（又は撮像装置２００）からの状態情報４１が取得できない場合の表示例である。表示制御部２９は、取得部２５で状態情報４１が取得されない場合、灰色（右斜線で示す）の背景で、コネクタが斜めに切断された絵柄、かつ、「切断」の文字が表示されたアイコンを表示する。

また、図３０において、「山田Ｂ太朗」の下の表示例は、ＩＤが「１０１−０６」の「海田Ｂ太朗」の表示例である。この「海田Ｂ太朗」の表示例は、「海田Ｂ太朗」が、現在、体動がありベッド１０００の左端に位置している状態であり、ベッド１０００から落ちる危険性がある場合の表示例である。この場合、「警告」を行う必要があるため、表示制御部２９は、オブジェクトの背景として赤色（図では黒の塗りつぶし）を用いることで看護者等の注意を喚起すると共に、ベッド１０００の左端に人間が体動ありで寝ている絵柄で、「左端 体動あり」との文字が付されたアイコンを表示する。これにより看護者は、ベッド１０００から落ちる危険性があることを認識し、「海田Ｂ太朗」の部屋に出向き、ベッド１０００の右端から中央に就寝位置を戻す等のベッド１０００からの落下を防止するための措置を行う。

（一覧画面の更新処理）
図２９のフローチャートの説明に戻る。このような各在床者Ｘ１の現在の状態を示す一覧画面が表示されると、ステップＳ６４に処理が進む。取得部２５は、各在床者Ｘ１のセンサ２ａ乃至２ｄからの状態情報４１及びバイタルセンサ１９からの生体情報４２を、所定時間置き又はランダムに取得する。ステップＳ６４では、取得部２５が、新たな状態情報４１を取得したか否かを判別する。新たな状態情報４１が取得されない場合、ステップＳ６１に処理が戻り、新たな状態情報４１（及び新たな生体情報４２）を取得する。

これに対して、新たな状態情報４１が取得された場合、ステップＳ６５に処理が進む。ステップＳ６５では、記憶制御部２７が、取得された新たな状態情報４１及び生体情報４２を記憶部に記憶制御する。なお、この際、記憶制御部２７は、過去の状態情報４１及び生体情報４２に続く新たな状態情報４１及び生体情報４２として記憶部に記憶制御する。

なお、過去の状態情報４１及び生体情報４２と、新たな状態情報４１及び生体情報４２とは、記憶部上の記憶位置が物理的に連続する必要はなく、過去の状態情報４１及び生体情報４２と、これに続く新たな状態情報４１及び生体情報４２であることを判別可能なように記憶すればよい。

また、各記憶部には、「現在の状態情報４１及び生体情報４２」及び一つ前の「現在の状態情報４１及び生体情報４２」を記憶すればよい。すなわち、記憶部に記憶する過去の情報は、所定の複数個を記憶してもよいが、少なくとも一つ前の情報だけ記憶すればよい。一つ前の情報だけ記憶する場合は、新たな情報が取得された際に、それまで一つ前の情報として記憶されていた情報に対して、新たな情報を上書きすればよい。これにより、記憶部には、在床者Ｘ１毎に新たな情報及び一つ前の情報の２つが常時記憶されることとなり、所定の複数の情報を記憶する場合に、記憶部の記憶領域が無駄に使用される不都合を防止できる。

このように記憶部に新旧の状態情報４１（及び生体情報４２）が記憶されると、ステップＳ６５において、比較部２８は、新旧の状態情報４１を比較し、在床者Ｘ１の状態の変化を検出する。ステップＳ６６では、比較部２８が、新旧の状態情報４１を比較することで、在床者Ｘ１の状態の変化の有無を判別する。在床者Ｘ１の状態が変化していた場合、ステップＳ６７に処理が進み、在床者Ｘ１の状態が変化していない場合、以下に説明する表示更新処理を行うことなく、ステップＳ６８に処理が進む。

ステップＳ６７では、表示制御部２９が、状態に変化のあった在床者Ｘ１のオブジェクトの表示形態を変更制御する。具体的には、体動がなくベッド１０００の中央に位置していた「山田Ａ太朗」が、体動がなくベッド１０００の左端に位置するように変化した場合、「山田Ａ太朗」の状態は、「正常」から「注意」へと変化するため、表示制御部２９は、オブジェクトの背景を白色から黄色に変更すると共に、ベッド１０００の中央に人間が寝ている絵柄のアイコンから、ベッド１０００の左端に人間が寝ている絵柄のアイコンに変更する。これにより、看護者は、「山田Ａ太朗」の状態を、注意しながら見守ることとなる。

さらに、ベッド１０００の左端に位置していることで注意を持って見守られていた「山田Ａ太朗」に体動が検出された場合、ベッド１０００から落ちる危険があり「警告」が必要となるため、表示制御部２９は、オブジェクトの背景を黄色から赤色に変更すると共に、ベッド１０００の左端に人間が寝ている絵柄のアイコンから、ベッド１０００の左端に人間が体動ありで寝ている絵柄のアイコンに変更する。これにより、看護者は、「山田Ａ太朗」の部屋に出向き、ベッド１０００の左端から中央に就寝位置を戻す等のベッドからの落下を防止するための措置を行う。

このような一覧画面の更新処理をまとめると、演算装置４は、所定の時間毎にセンサ２ａ乃至２ｄからの状態情報４１（及び生体情報４２）を取得して、記憶部に蓄積して記憶する。演算装置４は、新たに状態情報４１が取得されると、一つ前に取得された状態情報４１と比較し、在床者Ｘ１の状態の変化（差異）が検出された場合は、一覧画面に表示している、その在床者Ｘ１のオブジェクトの背景及びアイコンを変更表示する。これにより、看護者に対して、一目で在床者Ｘ１の現在の状態を知らせることができる。

（各在床者の状態の一覧画面及び詳細情報の表示動作の変形例）
図３１に示す各アイコンは、それぞれ「正常」「注意」「警告」のいずれにするかを表示装置５での操作にて手動設定可能としてもよい。このとき、上述したセンサ２ａ乃至２ｄの位置を特定するときの情報を用いて、自動的に図３１のアイコンへの「正常」「注意」「警告」を反映してもよく、図３２を用いて説明する。

図３２はベッド１０００の設置環境設定情報を多床画面のアイコン表示設定情報へ反映させる処理の一例のフローチャートである。図３２のステップＳ８６まではセンサ２ａ乃至２ｄの設置位置特定に関する実施形態３の図１７と同じである。

そして、ステップＳ８６でセンサ２ａ乃至２ｄの設置位置が特定されると、演算装置４は、ステップＳ８１で設定されたベッド１０００の設置環境設定情報からベッド１０００の左側に在床者Ｘ１が位置するアイコンは「正常」に自動設定する（Ｓ８７）。これは、ベッド１０００の左側には壁２０００（図１８）があるため、在床者Ｘ１がベッド１０００の左側に移動してもベッド１０００から落下することはないためである。

図３３は、自動設定された設定画面例を示し、３０００Ａおよび３０００Ｂが図３１から変更されたことが明確である。これにより図３０で示す各アイコンについてもこの図３３のベッド１０００の設置環境設定情報が反映される。ベッド１０００の設置環境設定情報を設定することで、アイコンへの「正常」「注意」「警告」を反映させることができるので、アイコンの設定作業を簡素化できる。

本実施形態にかかる構成は上記に限られない。たとえば、ケーブル３ａ乃至３ｄに替えて、センサ２ａ乃至２ｄと演算装置４とを無線通信する形態にしてもよい。また、演算装置４は、センサ２ａ乃至２ｄの検知情報を受信し演算する第一演算装置とし、第一の演算装置の演算結果を受信し演算する第二演算装置とし、第二演算装置から表示装置５に情報を伝達するようにしてもよい。この第二演算装置をクラウドコンピューティングとしてもよい。

また、センサ２は、４隅と中央に１つの５つとしてもよく、短辺Ｗ１側に１つ、短辺Ｗ２側に２つの計３つとしてもよい。また中央のセンサ２の数は、必要に応じて複数にしてもよい。

本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。例えば図１及び図２６に示す生体情報モニタリングシステム１の構成は一例である。また、センサ２ａ乃至２ｄは検知手段の一例である。演算装置４は位置特定手段の一例である。ベッド１０００の長辺Ｌ１，Ｌ２のいずれかに腰を掛ける姿勢は第１の姿勢の一例である。ベッド１０００の床面に手をつきながら図９または図１０（図９から図１０のようにしてもよい）のように横たわる姿勢は第２の姿勢の一例である。撮像装置２００は撮影手段の一例である。

上記で説明した本実施形態の各機能は、一又は複数の処理回路によって実現できる。ここで、本明細書における「処理回路」とは、電子回路により実装されるプロセッサのようにソフトウェアによって各機能を実行するようプログラミングされたプロセッサや、上記で説明した各機能を実行するよう設計されたＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）や、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、従来の回路モジュール等のデバイスを含むものとする。

１ 生体情報モニタリングシステム
２、２ａ乃至２ｄ センサ
３ａ乃至３ｄ ケーブル
４ 演算装置
５ 表示装置
１８ 操作部
１９ バイタルセンサ
２５ 取得部
２６ 生体情報取得部
２７ 記憶制御部
２８ 比較部
２９ 表示制御部
３０ 判別部
３１ 報知制御部
３２ 操作検出部
４１ 状態情報
４２ 生体情報
４３ ユーザ情報
４４ 緊急度情報
４５ 表示設定情報
２００ 撮像装置
１０００ ベッド
２０００ 壁

特開２０１５−１２３１１４号公報

Claims (12)

1. ベッドの荷重を異なる位置で検知する少なくとも３つ以上の検知手段と、
   前記ベッドに人が横たわる動作から前記検知手段が検知した検知結果を比較して前記検知手段の相対位置を特定する位置特定手段と、
   を有する情報処理システム。
2. 前記位置特定手段は、前記ベッドに人が横たわる動作に含まれる第１の姿勢及び第２の姿勢において前記検知手段が検知した検知結果を利用して前記検知手段の相対位置を特定する請求項１記載の情報処理システム。
3. 前記位置特定手段は、前記第２の姿勢において前記検知手段がそれぞれ検知した荷重の変位の位相差を比較して前記検知手段の相対位置を特定する請求項２記載の情報処理システム。
4. 前記位置特定手段は、２つの長辺と２つの短辺の４辺とで載置面が構成されている前記ベッドに前記第１の姿勢で人が乗っているときに前記検知手段が検知した検知結果を利用して前記長辺における前記検知手段の組みを特定し、前記ベッドに前記第２の姿勢で人が乗っているときに前記検知手段が検知した検知結果を利用して前記短辺における前記検知手段の組みを特定することで、前記検知手段の相対位置を特定する請求項２又は３記載の情報処理システム。
5. 前記ベッドの設置環境情報を設定させる設定手段、を更に有し、
   前記位置特定手段は、前記検知手段の相対位置の特定に前記ベッドの設置環境情報を利用する請求項１乃至４の何れか一項記載の情報処理システム。
6. 前記位置特定手段は、前記ベッドで荷重がかかる加圧位置と前記検知手段それぞれの位置との距離が異なることによる前記検知結果の違いを比較して前記検知手段の相対位置を特定する請求項１乃至５の何れか一項記載の情報処理システム。
7. 前記検知手段それぞれとの距離が異なる加圧位置を指示する指示手段、を更に有し、
   前記指示手段で指示された加圧位置への荷重を前記検知手段が検知した検知結果を比較して前記検知手段の相対位置を特定する請求項１乃至６の何れか一項記載の情報処理システム。
8. 前記検知手段が検知した検知結果を受信する受信手段、を更に有し、
   前記位置特定手段は、前記検知手段と前記受信手段との通信が遮断されると、特定済みの前記検知手段の相対位置を、前記検知手段と前記受信手段との通信が回復した後で特定し直す請求項１乃至７の何れか一項記載の情報処理システム。
9. 前記ベッドに載っている人を撮影する撮影手段、を更に有し、
   前記位置特定手段は、前記撮影手段による撮影結果から前記ベッドに載っている人の位置を演算すると共に、演算した位置と前記検知手段が検知した検知結果とを利用して前記検知手段の相対位置を特定する請求項１乃至８の何れか一項記載の情報処理システム。
10. 前記ベッドに載っている人の状態を表示する表示手段、を更に有し、
    前記表示手段は、前記ベッドの設置環境情報に基づき、前記ベッドの設置環境を加味して前記ベッドに載っている人の状態を表示する請求項５記載の情報処理システム。
11. １台以上の情報処理装置を有する情報処理システムが実行する位置特定方法であって、
    ベッドの荷重を異なる位置で検知する少なくとも３つ以上の検知手段が検知を行う検知手順と、
    前記ベッドに人が横たわる動作から前記検知手段が検知した検知結果を比較して前記検知手段の相対位置を位置特定手段が特定する位置特定手順と、
    を有する位置特定方法。
12. コンピュータを、
    ベッドの荷重を異なる位置で検知する少なくとも３つ以上の検知手段から検知結果を受信する受信手段、
    前記ベッドに人が横たわる動作から前記検知手段が検知した検知結果を比較して前記検知手段の相対位置を特定する位置特定手段、
    として機能させるためのプログラム。