JP2020127757A - 生体情報出力装置 - Google Patents

Abstract

【課題】算出された生体情報のうち、信頼性の高い生体情報のみを出力したり、信頼性によって識別表示を行ったりすることにより、信頼性の高い生体情報と容易に判断することが可能な生体情報出力装置等を提供する。【解決手段】算出された対象者Ｐの生体情報の信頼性を判定し、前記生体情報の信頼性が高いと判定された場合は生体情報を出力するが、信頼性が低いと判定された場合は生体情報を出力しない構成とする。【選択図】図１

Description

本発明は、生体情報出力装置等に関する。

被測定者である患者の心拍数や呼吸数といった生体情報を表示・記録するために、種々の装置が知られている。例えば、患者自身に装着する装着型の心電計や呼吸検査装置や、振動等により測定する非装着型の装置が知られている。

ここで、測定する生体情報として、より正確なものを表示する為に、例えばある一定区間の測定データから、ある指標を用いてノイズを除去し、除去後に残った測定データからその区間での生体情報の数値を算出するといった発明が知られている（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。しかし、このように算出された数値の信頼性は不明であり、信頼性の低いデータも多く含まれている。

特開２０１１−２０６２８５号公報 特開平７−２８４４８２号公報

従来、算出された生体情報（呼吸数・心拍数など）については、大きな体動や装着外れにより測定データに過大なノイズが混入した場合や入力信号が極端に小さい場合などを除き、信頼性が高いか低いかに関わらず全て表示されている。例えば、上述した特許文献でも、算出された生体情報の信頼性は判断せずに表示しているため、表示されている生体情報をどの程度信頼して良いか解らなかった。さらに、過大なノイズが混入した場合なども以前の値を引き続き表示し続ける装置も多い。

医療や介護の現場や医学的研究において、信頼性が低い生体情報が表示・記録されるより、表示・記録されるデータの精度が高いことが要求されており、誤った情報をできる限り表示・記録させないことが好ましい。

例えば、病院においては心拍数や呼吸数が異常値となればアラームが通報され、患者のもとに駆けつけなければならない。信頼性の低いデータは異常値となりやすく不必要なアラーム（誤報）により医療スタッフの負担が増大してしまう。特に、非装着型の装置では心電計のような装着型の装置と比較して信頼性の低いデータが多くなる傾向があり、誤報による医療スタッフの負担増大が問題となる。

上述した課題に鑑み、本発明が目的とするところは、算出された生体情報のうち、信頼性の高い生体情報のみを出力したり、信頼性によって識別表示を行ったりすることにより、信頼性の高い生体情報と容易に判断することが可能な生体情報出力装置等を提供することである。

上述した課題に鑑み、本発明の生体情報出力装置は、
対象者の生体信号を取得する生体信号取得手段と、
前記取得された生体信号から生体情報を算出する生体情報算出手段と、
前記算出された生体情報の信頼性を判定する信頼性判定手段と、
前記信頼性判定手段により信頼性が高いと判定された場合は前記生体情報を出力し、信頼性が低いと判定された場合は前記生体情報を出力しない生体情報出力手段と、
を備えることを特徴とする。

本発明の生体情報出力装置は、
対象者の生体信号を取得する生体信号取得手段と、
前記生体情報算出手段により算出された前記生体情報の信頼性を判定する信頼性判定手段と、
前記信頼性判定手段により判定された信頼性に関する情報を、信頼性情報として前記生体情報に付加して出力する生体情報出力手段と、
を備えることを特徴とする。

本発明の生体情報出力方法は、
対象者の生体信号を取得する生体信号取得ステップと、
前記生体情報算出手段により算出された生体情報の信頼性を判定する信頼性判定ステップと、
前記信頼性判定ステップにより信頼性が高いと判定された場合は前記生体情報を出力し、信頼性が低いと判定された場合は前記生体情報を出力しない生体情報出力ステップと、
を有することを特徴とする。

本発明によれば、対象者の生体信号から生体情報を算出する。この、算出された生体情報の信頼性を判定し、信頼性判定手段により信頼性が高いと判定された場合は生体情報を出力するが、信頼性が低いと判定された場合は生体情報を出力しないこととなる。これにより、生体情報を利用する利用者は、信頼性の高い生体情報のみを利用することが可能となる。

また、信頼性に関する情報を信頼性情報として生体情報に付加して出力しても良い。これによって、利用者は信頼性の高い生体情報のみを利用出来るだけでなく、仮に信頼性が低くても利用したい場合に、信頼性に応じた利用をすることが可能となる。

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実施形態における動作を説明するための処理フローである。 第１実施形態における画面表示の一例である。 第２実施形態における画面表示の一例である。 第３実施形態における動作を説明するための処理フローである。

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、本発明の生体情報出力装置を適用した生体情報出力システムについて説明するが、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、生体情報出力システム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、生体情報出力システム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、生体情報を測定される対象者（以下、一例として「患者Ｐ」とする）が在床すると、マットレス２０を介して患者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取得・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の体動を検出したり、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］
続いて、生体情報出力システム１（生体情報出力装置）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生体情報出力システム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。

生体情報出力システム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、生体情報出力システム１の動作を制御するための機能部であり、ＣＰＵ等、生体情報出力システム１に必要な制御回路によって構成されている。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のそれぞれに設けられるものである。

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情報を取得しても良い。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、生体情報出力システム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）から算出される呼吸数や、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。

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（臥床状態、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において取得された生体信号に基づいて患者状態を取得しても良い。

［１．３ 処理の流れ］
続いて、本実施形態における生体情報出力システム１（生体情報出力装置）の処理の流れについて図３を用いて説明する。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、算出された心拍数、呼吸数の信頼性を判断する信頼性判断処理を実行する（ステップＳ１０６）。ここで、信頼性を算出する方法としては、種々の方法が考えられるが、本実施形態では例えば以下の何れかの方法を利用する。

（１）算出条件による信頼性評価
生体情報を算出する場合の算出条件に基づいて信頼性評価を行う。例えば、患者状態取得部６００により、例えば、患者が臥床状態ではない場合、すなわち、離床しているときや、患者が座位の状態のときには、信頼性が低いと判定する。また、床ずれ予防用エアマットなどの機器と外部接続している場合には、当該外部機器が振動を発生しているときには、信頼性が低いと判定する。つまり、信頼性評価を行うのに、患者の状態を判定する状態判定手段を利用する。

（２）生体情報算出過程における信頼性評価
生体情報を算出する過程において信頼性を評価する。例えば、呼気・吸気や拍動間隔のばらつき（標準偏差や変動係数等）が大きい場合に信頼性が低いと評価する。また、フィルタ後の波形の振幅の大きさ・ばらつきに基づき、信頼性を評価する。すなわち、振幅のばらつきがある場合は信頼性が低いと評価する。

例えば、通常は短時間内の心拍（呼吸）間隔はほぼ等しくなる。したがって、心拍（呼吸）間隔のばらつきが大きい場合は、未検出や誤検出があると判定され、信頼性が低いと評価する。

また、複数のセンサを設けている場合には、複数のセンサから算出された値の差異に基づいて信頼性を評価する。すなわち、複数のセンサについて、差異が大きい場合には信頼性が低いと評価する。

また、体動データの周期性の分析により生体情報を算出している場合には、例えば、周波数スペクトルのピークの突出程度や、複数のセンサの値の検出値のばらつきから信頼性を評価することも可能である。

（３）算出された呼吸数・心拍数の信頼性評価
算出された心拍数、呼吸数が、以前に算出された値から大きく乖離した場合には信頼性が低いと判定する。例えば、心拍数において今まで算出されていた値から２倍以上の値が算出されている場合や、呼吸数が閾値以上に変動した場合等である。

また、過去数回（例えば算出された生体情報５回）の平均値を算出し、当該平均値から大きく離れた値であったり、傾き（微分値）が急峻な場合には信頼性が低いと判定しても良い。また、信頼性としては、段階的に出力しても良い。例えば、前回算出された生体情報から２倍以上（又は２分の１以下）となった場合には信頼性はかなり低いと、１．５倍以上２倍未満（又は２分の１以上３分の２未満）の場合には信頼性が少し低いと判定しても良い。

算出された心拍数、呼吸数が、所定の閾値を超えたり、閾値未満の場合は、信頼性が低いと判定する。例えば、呼吸数が０や１の場合であったり、心拍数が２００を超えている場合等は、信頼性が低いと判定する。なお、当該閾値は測定者によって設定されても良いし、患者の年齢、健康状態により設定されるものであっても良い。

このように、信頼性が低いと判定された場合には、生体情報である心拍数、呼吸数を出力しない（ステップＳ１０８；Ｎｏ→ステップＳ１０２）。他方、信頼性が高いと判定された場合には、心拍数、呼吸数を出力する（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ→ステップＳ１１０）。なお、心拍数、呼吸数を出力する先としては、例えば出力部４５０の一例である画面表示に表示してもよいし、他端末（例えばタブレットやスマートフォン等）に表示させる事としても良い。また、サーバや管理装置に送信したり、記録媒体に記録したりしてもよい。すなわち、心拍数、呼吸数が何れかの装置、記録媒体、送信先に出力されることとなる。

ここで、出力されている心拍数、呼吸数に異常があるか否かを判定する（ステップＳ１１２）。異常があると判定された場合には異常を報知する（ステップＳ１１２；Ｙｅｓ→ステップＳ１１４）。ここで、異常があるとは、医療従事者等のスタッフや、介護職員等に報知する状態である場合をいい、例えば心拍数が所定閾値以上高い場合、呼吸数が所定閾値より低い場合、所定区間における信頼性の低い値の算出頻度が高い場合等をいう。

［１．４ 画面例］
図４は、上述した実施形態において、出力部４５０において画面表示を行っている場合の画面例の一例である。例えば、図４（ａ）に示すように、患者氏名（例えば、「山田太郎」）と、心拍数（例えば、「７５」）と、呼吸数（例えば、「２２」）と、患者状態（例えば、「睡眠中表示」）とが画面に表示されている。

このとき、心拍数の信頼性が低いと判定された場合は、図４（ｂ）のように、心拍数が非表示となる。図４（ｂ）の場合は、表示が「−」となることで、異常状態であって、正しく測定されていないことをスタッフ等が確認することができる。

［１．５ 効果］
ここで、本実施形態を適用した場合について効果を説明する。例えば２０名の被験者を対象として、心拍数の計測を行った。ここで、計測条件は、１名あたりの計測時間は平均２時間１６分であり、計測時間の合計は４５時間２７分である。また、心拍数計測機器としては、非装着型の振動を検出して心拍を検出可能なパラマウントベッド株式会社製眠りＳＣＡＮ（登録商標）と、身体に電極を装着して測定する心電計（ＥＣＧ）とを用いた。

ここで、信頼性があるなしにかかわらず出力した場合、装着型と非装着型との一致率は９８．９％となった。なお、計測率は８６．０％（３９時間６分）であった。これと比較し、信頼性がないものは出力しなった場合、装着型と非装着型との一致率は９９．３％となった。なお、計測率は８４．９％（３８時間３６分）であった。

本検討では、１拍毎の心拍間隔のばらつきの変動係数が一定閾値を超えていた場合、５秒毎に算出された直前３回の心拍数の平均値に対して40以上の変動があった場合に信頼性がないと判定し出力しなかった。この効果は大きくないように見えるかもしれないが、信頼性の低い心拍数は異常値（極端に高すぎる・低すぎる値）となる確率が高いことを考慮すると効果は大きい。また、本検討は実験室における臥床状態で実施したものであるが、実際の入院環境では信頼性を低下させる様々なノイズが混入することが考えられるため、効果はさらに大きくなる。

このように、本実施形態によれば、表示されるデータは精度の高いデータの占める割合が高いものとなる。したがって、スタッフ等が生体情報を確認するときに、正しい値を確認することが可能となる。また、生体情報（呼吸数、心拍数など）に応じて報知処理を行っている場合には、信頼性の低い生体情報によって不必要な報知動作が行われないといった効果がある。

［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実施形態では、信頼性が低い生体情報については出力しないこととして説明したが、本実施形態は信頼性が低くても出力を行う場合について説明する。

すなわち、ステップＳ１０８において、信頼がないと判定された場合でも、心拍数、呼吸数の出力は行う（ステップＳ１０８→ステップＳ１１０）。すなわち、図３のステップＳ１０８がＮｏの場合、ステップＳ１０２に処理が戻るが、本実施形態では、ステップＳ１１０に遷移する。このとき、出力されたデータに判定された信頼性に関する情報である信頼性情報を併せて出力する。例えば、フラグを付したり、付加表示をつけたりすることにより、当該生体情報の信頼性を利用者は容易に判定することが可能となる。

例えば、図５の表示のように、心拍数に「？」が付加されて表示されている。これは心拍数の情報に、「信頼性が低い」フラグ（信頼性情報）が付されており、当該フラグに基づいて表示されている。

これにより、利用者は当該心拍数の値が「信頼性が低い」状態で表示されていることが解る。このように、本実施形態によれば、仮に信頼性が低いと判定されたデータであっても出力されるが、信頼性が低いことが識別表示されているため、利用者は適切に患者の状態を判断することが可能となる。

また、信頼性情報に応じて表示を変えることにしても良い。例えば、信頼性が高い生体情報を表示する場合は黒色、信頼性が低い生体情報を表示する場合はグレーといった表示方法を変えることも可能である。また、信頼度が複数有る場合には、例えば色の濃さや、明るさ、色温度を変化させることで、利用者に信頼性に関する情報を併せて提供する事としても良い。

なお、信頼性が低いデータについては、報知処理を実行しないとしたり、表示はしても記録はしないといった処理を行うことも可能となる。具体的には、ステップＳ１０８において、信頼性がないと判定された場合には（ステップＳ１０８；Ｎｏ）、本実施形態ではステップＳ１１０に遷移する。そして、ステップＳ１１０において心拍数、呼吸数の出力はするが、ステップＳ１１２及びステップＳ１１４の処理を実行しないことにより、異常報知は行わないといった処理を実現することができる。

［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、信頼性を判定する処理と併せて生体情報を記憶する処理である。ここで、第３実施形態における処理の流れを図６に示す。図６の処理は、図３で示した第１実施形態の処理を置き換えたものであり、同一の処理には同一の符号を付して、その説明を省略する。

具体的には、図６に示すように、ステップＳ１０４において算出された生体情報（例えば、心拍数・呼吸数）を、記憶部５００に記憶する。これにより、算出された生体情報は、信頼性に関わらず記憶されるが、出力される生体情報は信頼性があるものとなる（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ→ステップＳ１１０）。

ここで、信頼性判定処理（ステップＳ１０６）は、記憶された生体情報に基づいて信頼性が判定される。

なお、ステップＳ２０２は、ステップＳ１０６の後に実行されてもよいし、ステップＳ１０６と並列処理されても良い。この場合、生体情報は他の処理で利用するために記憶され、信頼性判定手段は、ステップＳ１０４において算出された生体情報に基づいて信頼性が判定される。

［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、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。すなわち、最終的に取得された生体信号と、算出された生体情報とに基づいて、生体情報の信頼性を判定できる構成で有れば良い。

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。

また、生体信号・生体情報としては、例えば脳波、発汗といった信号を利用することも可能である。

１ 生体情報出力システム
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
６００ 患者状態取得部

Claims (6)

1. 対象者の生体信号を取得する生体信号取得手段と、
   前記取得された生体信号から生体情報を算出する生体情報算出手段と、
   前記算出された生体情報の信頼性を判定する信頼性判定手段と、
   前記信頼性判定手段により信頼性が高いと判定された場合は前記生体情報を出力し、信頼性が低いと判定された場合は前記生体情報とは異なる記号を表示する生体情報出力手段と、
   を備えることを特徴とする生体情報出力装置。
2. 前記生体情報算出手段は、前記生体情報として前記対象者の心拍及び／又は呼吸の間隔を取得し、
   前記信頼性判定手段は、前記間隔のばらつきが大きいか否かによって信頼性を判定することを特徴とする請求項１に記載の生体情報出力装置。
3. 前記信頼性判定手段は、生体情報の波形の振幅のばらつきが大きいか否かによって信頼性を判定することを特徴とする請求項１に記載の生体情報出力装置。
4. 前記生体信号取得手段は、複数のセンサを備え、
   前記信頼性判定手段は、それぞれのセンサから取得した前記対象者の生体信号の値の差異が所望の閾値を超えるとき、信頼性が低いと判定することを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載の生体情報出力装置。
5. 前記生体情報出力手段は、信頼性が低いと判定された場合は前記生体情報とは異なる記号を、前記生体情報と併せて表示することを特徴とする請求項１から４の何れか一項に記載の生体情報出力装置。
6. 前記対象者が臥床状態であるか否かを判定する状態判定手段を更に備え、
   前記信頼性判定手段は、前記対象者が臥床状態でない場合は、信頼性が低いと判定することを特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載の生体情報出力装置。

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