JP2020502701A - 使用者用支持体からの退出を予測するためのシステム - Google Patents

Abstract

使用者用支持体からの退出を予測するためのシステムは、プロセッサと、プロセッサと通信するメモリと、加わる力に応答して力信号を出力する力センサを少なくとも１つ有するフレームと、を含む。また、このシステムは、メモリに格納され、プロセッサによって実行されたときに、システムに、少なくとも１）ある時間帯における信号の特性を決定し、２）この特性を、退出イベントを示唆するものと示唆しないものとに分類し、３）特性が退出イベントを示唆するものと分類された場合に、その旨の通知を生成する行為を実行させる機械読み取り可能な命令も含む。

Description

関連出願へのクロスリファレンス
本出願では、米国特許法第１１９条（ｅ）に基づいて、２０１６年１０月２４日出願の米国特許仮出願第６２／４１１，８７１号の優先権の利益を主張し、その内容全体を本明細書に援用する。

本明細書に記載の主題は、使用者用支持体から使用者が許可を得ずに出るのを予測するためのシステムおよび方法に関する。一例では、使用者用支持体は、病院用ベッドである。

病院、他の医療施設、時には在宅医療の場で使用されるベッドなどのベッドには、離床予測・警報システムが装備されていることがある。そのようなシステムは、ベッドの使用者がベッドから出ることを意図しているか否かを予測し、そうであれば、ローカルアラームまたは病院のナースステーションへの信号など、その場または離れたところで警告を発する。離床を予測するためのシステムの一例が、米国特許第６，２０８，２５０号に記載されている。このようなシステムは、使用者が介助なしにベッドから出ることを許可されていない場合に特に有用である。しかしながら、この離床予測・警報システムでは、アラームが誤って発せられる可能性がある。このようなアラームが発せられると、正しいアラームと同じように介護者が対応しなければならず、介護スタッフの負担になりすぎる。したがって、誤ったアラームが出る可能性を低減しながら、実際の離床を正確に予測するシステムを開発することは重要である。

ベッドによっては、使用者の体重を測定するためのロードセルなどのセンサを含む場合がある。これらのセンサからの出力信号も使用して離床を予測できるのであれば、ベッドのコストと複雑さを軽減することができる。したがって、離床を予測する目的でも重量センサからの力の読み取り値を使用することが注目される。

使用者用支持体からの退出を予測するためのシステムは、プロセッサと、プロセッサと通信するメモリと、加わる力に応答して力信号を出力する力センサを少なくとも１つ有する使用者用支持体フレームと、を含む。メモリには、機械読み取り可能な命令が格納されている。プロセッサによって実行されると、機械読み取り可能な命令は、システムに、ある時間帯における信号の特性を決定させ、この信号の特性を、退出イベントを示唆するものと示唆しないものとに分類させ、特性が退出イベントを示唆するものと分類された場合に、その旨の通知を生成させる。

本明細書に記載の離床予測システムの様々な実施形態の上記の特徴および他の特徴は、以下の詳細な説明および添付の図面からさらに明らかになるであろう。
図１は、関節運動可能なデッキセクションをゼロではない角度の向きにした状態で、非常に簡略化して示した病院用ベッドの左側面図である。 図２は、図１の図よりも現実的な病院用ベッドの斜視図である。 図３は、関節運動可能なデッキセクションをそれぞれ角度０度の向きで示し、４つのロードセルも示す、非常に簡略化して示した病院用ベッドの平面図である。 図４は、プロセッサと、機械読み取り可能な命令および機械実行可能な命令を含むメモリとを含む、本明細書に記載の予測システムで使用される一連の構成要素を示す概略図である。 図５は、図３のロードセルを示す概略右側面図および概略平面図である。 図６は、機械読み取り可能な命令がベッド使用者の重心の横座標ａを決定する処理を示すブロック図である。 図７Ａは、機械読み取り可能な命令が、使用者の重心ＣＧの位置が許容可能なゾーンの中にあるか外にあるかを判断することができる処理を示すブロック図である。 図７Ｂは、図７Ａの許容可能なゾーンを示し、許容可能ではないゾーンも示す平面図である。 図８は、許容可能なゾーンの形状と長手方向の長さに関する変形例を示す平面図である。 図９は、許容可能なゾーンの形状と長手方向の長さに関する変形例を示す平面図である。 図１０は、許容可能なゾーンの形状と長手方向の長さに関する変形例を示す平面図である。 図１１は、許容可能なゾーンの形状と長手方向の長さに関する変形例を示す平面図である。 図１２Ａは、ロードセルの出力信号を合成してデジタル信号に変換する順番の選択肢を示す図である。 図１２Ｂは、ロードセルの出力信号を合成してデジタル信号に変換する順番の選択肢を示す図である。 図１３は、ロードセルに加わる総力に対応する一例としてのデジタル信号を示すグラフである。 図１４は、機械読み取り可能な命令がロードセル信号の特性の分類に基づいて予測離床イベントの通知を生成する処理を示すブロック図である 図１５は、使用者の重心の計算結果が、使用者が許容可能なゾーン内にいることを示すか否かをテストする追加の工程を含む、図１４と同様のブロック図である。 図１６は、機械読み取り可能な命令が、分類の結果に基づいて使用者の離床の可能性または確率の通知を無条件に生成する処理を示す、図１４と同様のブロック図である。 図１７は、使用者の離床を予測するのに分析される信号のセグメントを構成する時刻と力の座標を規定するためのスライディングウィンドウを示すグラフである。 図１８は、使用者の離床を予測するのに分析される信号のセグメントを構成する時刻と力の座標を規定するための段階的なウィンドウを示すグラフである。 図１９は、システムが、ベッドの使用者がベッドから出ることを意図していると宣言するのに、信号特性が基準にマッチしなければならないロードセンサの個数と基準にマッチしなければならない信号特性の数に関する選択肢の範囲をまとめたグラフである。 図２０は、図１９の選択肢をさらに詳細に示す論理図である。 図２１は、図１９の選択肢をさらに詳細に示す論理図である。 図２２は、図１９の選択肢をさらに詳細に示す論理図である。 図２３は、図１９の選択肢をさらに詳細に示す論理図である。 図２４は、機械読み取り可能な命令が、ロードセル信号に基づいて予測離床イベントの通知を生成する処理を示すブロック図である。 ベッドを占有し、いつでもベッドから出ることが自由であったボランティアによる１時間の試験の結果を示す。 ベッドを占有し、いつでもベッドから出ることが自由であったボランティアによる１時間の試験の結果を示す。

本明細書では、前で説明した特徴と同一または類似の特徴を、既に使用したものと同一または類似の参照番号で特定する場合がある。

図１〜図３に、病院用ベッド２０などの使用者用支持体を示す。ベッド２０は、ベースフレーム３６と昇降可能なフレーム３８とで構成されるフレーム３４を含む。昇降可能なフレーム３８は、支持体４０によってベースフレームに支持され、図１に方向矢印Ｖで示すように、ベースフレームに対して垂直方向に移動可能である。このベッドは、ヘッドエンドＨからフットエンドＦまでが長手方向、左側Ｌから右側Ｒまでが横方向であり、左右は仰臥位の患者または使用者から見た場合の左右である。フレーム３４は、ベースフレームから床４４まで延びるキャスター４２を含む。図３には、長手方向にのびるベッド中心線ＣＬも示す。

昇降可能なフレーム３８は、サブフレーム４４と、計量フレーム４６と、全体を６０で示すデッキとを含む。図示のデッキは、仰臥位の使用者の胴部にほぼ対応する上半身または胴セクション６２と、使用者の臀部にほぼ対応するシートセクション６４と、使用者の大腿部にほぼ対応する大腿セクション６６と、使用者のふくらはぎと足にほぼ対応するふくらはぎセクション６８と、を含むセグメント化デッキである。図１から明らかなように、ベッドの外形を変えるために、胴セクション、大腿セクション、ふくらはぎセクションの向きを０度（サブフレームに平行）からゼロ以外の向きまで調節可能である。

デッキの上にはマットレス１２０が載っている。このマットレスには、デッキセクションの向きを調整したときにデッキの外形に合うだけの柔軟性がある。

フレームは、計量フレーム４６とサブフレーム４４との間に配置された、全体を７２で示す１つ以上の力センサを含む。図示の力センサは、左上ロードセル７２Ａと、左下ロードセル７２Ｂと、右上ロードセル７２Ｃと、右下ロードセル７２Ｄである。「上」という表現は頭に近い側を意味し、「下」という表現は足に近い側を意味する。ロードセルは、実質的に長方形のパターンで配置されている。ロードセルは、計量フレームの重量、計量フレームで支持されたベッドの構成要素や他の物品の重量、ベッドの使用者の重量を、サブフレーム４４に伝達する。ロードセルに力が加わると、それぞれのロードセルから力信号が出力される。患者がベッドに入る前に力信号をゼロにして、信号が患者の体重と患者に起因する動作だけを表し、計量フレームとデッキの重量などロードセルに加わる他の力をすべて排除するようにしてもよい。力信号は電気信号であるが、それぞれのロードセルに加わる重量または力を表す。したがって、わかりやすくするために、本明細書では重量信号または力信号と称する。

フレームには、縦方向の長さすなわち縦寸法Ｌ_Ｆと、横方向の幅すなわち横寸法Ｗ_Ｆがある。寸法Ｌ_Ｆは、各々のデッキセクションの方位角が最小である（α＝β＝θ＝０）ときに水平方向に測定したデッキの長手方向の長さである。寸法Ｗ_Ｆは、デッキの横幅である。

ベッドは、フレームの左側に取り付けられた少なくとも１つの左側サイドレールを含む左側サイドレールアセンブリと、フレームの右側に取り付けられた少なくとも１つの右側サイドレールを含む右側サイドレールアセンブリとを含む。図２および図３に示す実施形態では、左側サイドレールアセンブリは、左上サイドレール９０Ａと左下サイドレール９０Ｂとを備える。右側サイドレールアセンブリは、右上サイドレール９０Ｃと、右下サイドレール９０Ｄとを備える。「上」という表現は頭に近い側を意味し、「下」という表現は足に近い側を意味する。

上側サイドレールは上半身デッキセクション６２に接続されているため、上半身デッキセクションが角度α（図１）だけ回転すると、上側サイドレールも上半身デッキセクションと一緒に回転する。下側サイドレールは、横方向の軸を中心に回転することがない昇降可能なフレームの一部に接続されている。このため、下側サイドレールは、側面図で見たときにサブフレーム４４に対して常に同じ向きになる。

各々のサイドレールは、使用者がベッドに出入りできるようにサイドレールの上端がマットレスの上端よりも高い展開位置または展開高さと、サイドレールの上端がマットレスの上端よりも低い格納位置または格納高さに位置することが可能である。図２では、４本のサイドレールがいずれも展開されている。図３では、上側サイドレールの網掛けが、それらのサイドレールが展開された状態であることを意味する。下側サイドレールに網掛けがないのは、それらのサイドレールが格納されていることを意味する。ベッドによっては、展開位置ほど高くないが格納位置ほど低くもない中間位置にサイドレールを位置決めできることもある。

サイドレールの全体としての位置によって、サイドレールの構成が決まる。サイドレールが４本とも展開されている状態など、あるサイドレール構成を、離床阻止構成とすることができる。サイドレールが４本とも格納されているような他の構成を、離床許容構成とすることができる。展開位置、格納位置、中間位置（中間位置を利用できる場合）の他の組み合わせを、離床阻止または離床許容構成としてもよい。これに加えてまたはこれに代えて、サイドレール構成の離床阻止機能または離床許容機能を段階的にしてもよい。たとえば、０から１００までのスケールで、離床を阻止する能力が高い構成を０、離床を許容する能力が高い構成を１００とすると、「すべて展開された」構成には０の値、「すべて格納された」構成には１００の値が割り当てられることになろう。他の構成では、認識される出にくさまたは出やすさに応じて、０から１００までの範囲の他の値を割り当てることができる。サイドレール構成が離床阻止または離床許容とみなされる度合いが判断の対象となる場合もある。たとえば、サイドレールが４本とも格納されているベッドのほうが、足側のサイドレールが格納され、頭側のサイドレールが展開されたベッドよりも離床が許容されにくい場合がある。後者の構成を持つベッドにいる患者は、ベッドから出る際に、展開されたサイドレールを使用して自分を支えることができるため、許可なくベッドを出ようとしがちだからである。

このベッドは、ヘッドボード１１０とフットボード１１２も含む。図示のフットボードは、特別な道具やスキルがなくてもフレームのフットエンドに取り付けたりフットエンドから取り外したりしてベッドの使用者がフットエンドから離床できるようにすることが可能である。たとえば、ベッドによっては、椅子に似た外形になるように調整することができる。使用者がベッドを椅子のような外形にする際には、使用者がベッド／椅子から出られるようにフットボードを取り外すのが通例である。

また、ベッドは、フットボード１１２（図２）上に示されるユーザーインタフェース１１４も含む。一般に、ユーザーインタフェースは、情報を表示するためのディスプレイ１１４と、ユーザ入力を受け付けるためのボタン、スイッチまたはキーボードなどのユーザ入力受付部１１８とを含む。

図４を参照すると、本明細書に記載の離床予測システムは、アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器１３２と、プロセッサ１３４と、プロセッサと通信するメモリ１３６とを含む一連の構成要素１３０とを含む。メモリには、プロセッサによって実行可能な機械読み取り可能な命令１５０が保存されている。図４では構成要素間の物理的な接続が示唆されているが、必要に応じて、無線接続を使用してもよい。たとえば、プロセッサがリモートコンピュータであってもよい、および／またはメモリが遠隔地に配置されたサーバであってもよい。

図５を参照すると、機械読み取り可能な命令１５０は、システムに使用者の重心ＣＧの位置を決定させる一群の命令を含む。重心の横座標ａについての情報はベッドの左右端に対する使用者の位置を示すため、使用者が片側からベッドを出ようとしているか否かを予測しやすくする一助となる。図示のように、ａの測定では左側ロードセル７２Ａ、７２Ｂの検知素子同士を結ぶ仮想線８０Ｌを基準にしているが、右側ロードセル７２Ｃ、７２Ｄの検知素子同士を結ぶ仮想線８０Ｒを基準にしてａを測定してもよい。また、重心の縦座標ｂについての情報はベッドのヘッドエンドとフットエンドに対する使用者の位置を示すため、使用者がヘッドエンドまたはフットエンドからベッドを出ようとしているか否かを予測しやすくする一助となる。図示のように、ｂの測定ではフットエンドのロードセル７２Ｂ、７２Ｄの検知素子同士を結ぶ仮想線８２Ｆを基準にしているが、ヘッドエンドのロードセル７２Ａ、７２Ｃの検知素子同士を結ぶ仮想線８２Ｈを基準にしてｂを測定してもよい。ただし、ヘッドボードが存在し、なおかつベッドのヘッドエンドは一般に施設の壁の近くに配置されるという事実がゆえ、使用者がベッドのヘッドエンド側から離床する可能性はほとんどない。特にフットボードが外されていれば、使用者がベッドのフットエンド側から離床する可能性は高くなるが、それでもその可能性は比較的小さい。したがって、使用者が左右のどちらかから離床する可能性だけを考慮すれば足りる可能性があり、この場合、使用者のＣＧの長手方向位置ｂについて把握しておく必要はない。

主に図３および図５を参照すると、ロードセル７２Ａおよび７２Ｂの検知素子間またはロードセル７２Ｃおよび７２Ｄの検知素子間の長手方向の距離はＬ_Ｌである。ロードセル７２Ａと７２Ｃの検知素子間またはロードセル７２Ｂと７２Ｄの検知素子間の横方向の距離はＷ_Ｌである。重心の横座標ａは、左側ロードセル７２Ａ、７２Ｂの検知素子同士を結ぶ仮想線８０Ｌから測定される。重心の縦座標ｂは、フットエンドのロードセル７２Ｂ、７２Ｄの検知素子同士を結ぶ仮想線８２Ｆから測定される。角度αは胴デッキセクション６２の方位角であり、これも図１に示されている。ＴＭは患者の体重であり、患者の重心ＣＧを通って作用するように示されている。Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４は、ロードセル７２Ａ、７２Ｂ、７２Ｃ、７２Ｄからの出力信号である。これらの信号は電気信号であるが、それぞれのロードセルに加わる力を表す。したがって、わかりやすくするために、本明細書では力信号と呼ぶ。ベッドの使用者が実質的に静止している場合、力信号の合計は患者の体重に等しいため、重量信号と呼ぶこともある。

さらに図６を参照すると、ブロック１６０において、プロセッサは４つのロードセル信号を受信する。図示の信号はゼロ調整された信号すなわち、使用者の体重と使用者に起因する他の力だけを表す信号であり、計量フレーム４６、デッキ６０、マットレス１２０などベッドの他の構成要素の重量や、重量がロードセルによって地面に伝達されるようにベッドに置かれているかもしれない他の物品の重量ではない。使用者が実質的に静止していると仮定すると、ロードセルに作用する力の合計は実質的に使用者の体重に等しい。ブロック１６２では、力の合計を計算して総重量ＴＭを決定する。ブロック１６４では、ＴＭと使用者の体重が入っていないほど小さな数とを比較する。ブロック図の例では、この小さな数は１．０（例えば１ｋｇ）である。ブロック１６４で、ＴＭがこの小さな数未満であると決定された場合（ベッドが空いていることを示す）、処理はブロック１６６に進み、ＣＧの横座標ａをゼロに設定する（そうでなければ、後述するブロック１６８で決定子がゼロになるであろう）。ＣＧの横座標ａの値がゼロであると、この横座標はベッドの左端またはその近くの位置に対応するため、ベッドには誰もいないことになる。縦座標ｂについても同様の決定を行うことができるが、どちらか一方で十分である。

しかしながら、ブロック１６４において、ＴＭが小さな数以上であると決定されると（ベッドが占有されていることを示す）、処理はブロック１６８に進み、本明細書で説明するようにＣＧの横座標ａのゼロではない値を計算する。実用上は、ほぼすべてのセンサがランダム測定ノイズの影響を受ける。ノイズを除去し、同時に情報を保存するために、ロードセル信号を処理する最初の工程としてメディアンフィルタリングを実行する。これによって、生データの品質ならびに後の処理における結果を著しく向上させることが可能である。メディアンフィルタの式は、次のとおりである。

式中、ｘ（ｉ）は時刻ｉにおける生データ、Ｎはフィルタの次数、Ｎ＝２０である。

横方向に延びる軸８０Ｌと８０Ｒのモーメントの合計がゼロに等しく、縦方向に延びる軸８０Ｆと８０Ｈのモーメントの合計もゼロに等しいことを念頭におくと、以下の関係が得られる。ここで、「Ｌ」は図５でＬ_Ｌとして示した距離であり、ｗは図５においてＷ_Ｌとして示した距離である。

よって、

以上により、座標ａおよびｂは、次式の通りとなる。

ブロック１６４からブロック１６６に分岐するかブロック１６８に分岐するかにかかわらず、処理は次にブロック１７０に進む。ブロック１７０では、ａの値を宛先に出力する。宛先の例として、他の命令で使用するために値にアクセスすることができるメモリ１５０およびユーザーインタフェース１１４のディスプレイ１１６があげられる。

また、機械読み取り可能な命令には、システムに、使用者の重心ＣＧの位置が許容可能なゾーン内にあるかこのゾーンの外にあるかを判断させる一群の命令を含んでもよい。この処理のブロック図を図７Ａに示す。図７Ｂは、ロードセル、許容可能なゾーン、許容可能なゾーン以外のゾーンを示す図５の平面図と同様の平面図である。図７Ｂには、使用者のＣＧの横方向位置であるａが仮想線８０Ｌを基準に測定されることを示すスケールを含む。このスケールに、記号で表現されたａの６つの座標値も示す。幅Ｗ_Ｌのパーセンテージで表されるａの数値の例を括弧内に示す。これらのパーセンテージ値を、センチメートルやインチなどの都合のよい測定単位に変換してもよい。一実施形態では、距離Ｗ_Ｌは８７０ｍｍであり、許容可能なゾーンは、ａ＝２２０ｍｍからａ＝６５０ｍｍまで横方向に広がっている。座標値とそれらの意味を表１にまとめておく。表中、「インボード」は横方向に中心線ＣＬに近い側を示し、「アウトボード」は中心線ＣＬから横方向に離れている側を示す相対的な用語である。

ブロック１８０では、値ａすなわち上記の式（６）から決定されるような使用者の重心の横座標を受信する。ブロック１８０では、ａの値がａ_{ＭＩＮ，ＳＡＴ}の値とａ_{ＭＡＸ，ＳＡＴ}の値の間にあるか否かをテストする。この値の間にあれば、使用者の重心、よって使用者自身が満足ゾーンすなわち許容可能なゾーンＡの中にいると考えられ、処理は最初に戻って周期的に同じテストを行う。ゾーンＡは横幅Ｗ_Ｚを有し、中心線ＣＬに対して対称である。ゾーンＡが許容可能なゾーンであるとみなされるのは、使用者の重心がゾーンＡ内にある場合、使用者の位置は、まさにベッドを出ようとしている位置にあたるサイドレールから離れすぎているためである。

ａの値がａ_{ＭＩＮ，ＳＡＴ}の値とａ_{ＭＡＸ，ＳＡＴ}の値の間にない場合、処理はブロック１８２に進む。ブロック１８２では、２つの縁のゾーンすなわち、ａ_{Ｌ−ＭＡＲＧＩＮ}とａ_{ＭＩＮ，ＳＡＴ}とで横方向に境界を定められたゾーンＭ_Ｌと、ａ_{ＭＡＸ，ＳＡＴ}とａ_{Ｒ−ＭＡＲＧＩＮ}とで横方向に境界を定められたゾーンＭ_Ｒのうち一方にａが入るか否かをテストする。ゾーンＭ_Ｌ、Ｍ_Ｒを、縁のゾーンと呼ぶ。使用者の重心がこれらのゾーンのうちの一方の中にあり、よって使用者自身がこれらのゾーンのうちの一方の中にいる場合、使用者と一方のサイドレールアセンブリとの距離が十分に短く、使用者がベッドを出ようとしているかもしれないことを示している。しかしながら、それでも、ゾーンＭ_Ｌ、Ｍ_Ｒはサイドレールアセンブリから十分に離れており、使用者がおそらくまだベッドの中にいることを示している。

ａの値が２つの縁のゾーンのどちらにも入らない場合、処理はブロック１８４に進む。ブロック１８４では、ａが２つの不満ゾーンすなわち、ａ_{Ｌ−ＭＡＲＧＩＮ}の横方向アウトボードにあるゾーンＵ_Ｌとａ_{Ｒ−ＭＡＲＧＩＮ}の横方向アウトボードにあるゾーンＵ_Ｒの一方に入るか否かをテストする。使用者の重心がゾーンＵ_Ｌ、Ｕ_Ｒのうちの一方にあり、よって使用者自身がこれらのゾーンのうちの一方にいる場合、使用者と一方のサイドレールアセンブリとの距離が十分に短く、ベッドから出ようとしているだけでなく、出る行為をしているかもしれないことを示すため、これらのゾーンを不満ゾーンと呼ぶ。

ａの値がどのゾーンにも入らない場合、使用者がベッドから出てしまっているか、ベッドにいない（たとえば、そもそもベッドに入っていない）可能性が高い。

前述の説明における「許容可能な」、「縁の」、「不満」という用語は、価値判断ではなく、合理的に説明する用語をゾーンにあてはめて、使用者の重心がそのゾーンにあればベッドから出ようとしている可能性があると表すことを意図したものである。たとえば、ゾーンＭ_ＬおよびＭ_ＲをゾーンＵ_Ｌ、Ｕ_Ｒのようにどちらも不満と考える人もいる場合がある。また、本明細書に開示した量以外の量のゾーンが望ましい場合もある。

使用者の重心の位置に関する所望の情報を提供したブロック以降は、図７Ａに示すブロックを削ってもよい。たとえば、使用者が許容可能なゾーン内にいるか否かを知りたい場合であって、許容可能なゾーンの外側にいるときに使用者の重心が実際にある位置についてそれ以上情報を得ることを望まない場合、ブロック１８０よりも後ろを削除したブロック図にしてもよい。これは、許容できないゾーンＵ_Ｌ、Ｕ_Ｒに隣接する許容可能なゾーンＡだけを示した図８に対応する。ブロック１８０よりも後ろを削除したブロック図では、使用者の重心が許容可能なゾーンＡの中にある限り、「ＹＥＳ」を繰り返すであろう。使用者の重心がゾーンＡにない場合、処理はその旨の通知を出すであろうが、使用者の重心が実際にある位置について他に何かを確立しようとはしないであろう。

引き続き図８を参照すると、許容可能なゾーンＡの幅Ｗ_Ｚは、長手方向にほぼ一定である。ゾーンＡは、左側ロードセル７２Ａ、７２Ｂ間または右側ロードセル７２Ｃ、７２Ｄ間の距離Ｌ_Ｌと実質的に等しい距離Ｌ_Ｚだけ、仮想線８２Ｈから長手方向に延びている。

図９は、許容可能なゾーンＡの幅Ｗ_Ｚが長手方向にほぼ一定であるが、ゾーンＡの長さＬ_Ｚが左または右側のロードセル間の距離Ｌ_Ｌよりも短い変形例を示す。許容可能なゾーンの長さは、図９では（フットボード１１２が存在する図８との対比で）フットボード１１２が存在しないことに合わせて、プロセッサ１３４によって調整される。この調整は、プロセッサのロジックに表れているように、フットボードが存在しないと、使用者が片方の側面からではなくベッドのフットエンドから出たくなる可能性があるという考えを反映したものである。よって、許容可能なゾーンＡは、図８における長さよりも距離ｄだけ長手方向に短くなっており、脇腹の領域Ｕ_ＬとＵ_Ｒだけでなく足の領域Ｕ_Ｆも許容できないゾーンに含まれる。隅の領域Ｃ_ＬおよびＣ_Ｒは、足の領域の一部または脇腹の領域の一部とみなすことができる。

図１０は、ゾーンＡが左または右側のロードセル間の距離Ｌ_Ｌとほぼ等しい距離Ｌ_Ｚだけ仮想線８２Ｈから長手方向に延び、許容可能なゾーンＡの幅Ｗ_Ｚが長手方向にほぼ一定ではない変形例を示す。ゾーンＡのフットエンドの広がりは、フットボード１１２が存在する場合、使用者がフットボードに近い場所でベッドの側面から出る可能性が低く、フットボードから離れた場所でベッドの側面から出る可能性のほうが高いという考えを反映したものである。

図１１は、ゾーンＡの長さＬ_Ｚが左または右側のロードセル間の距離Ｌ_Ｌよりも短く、許容可能なゾーンＡの幅Ｗ_Ｚが長手方向にほぼ一定になる代わりにゾーンのフットエンドで短くなる変形例を示す。

一般に、許容可能なゾーンを定義する際に、身体活動習慣ならびに患者の大きさと形などの要因を考慮に入れることができる。

前述したように、サイドレールの位置によって様々なサイドレール構成が規定され、そのうちのいくつかは離床を阻止し、いくつかは離床を許容する構成である。一変形例では、プロセッサがサイドレールの位置をモニターし、対応するサイドレール構成が離床を阻止または許容する程度を評価して、検出されたサイドレール構成に応じて許容可能なゾーンの幅Ｗ_Ｚを自動的に調整する。サイドレール構成に高い離床阻止力がある場合、プロセッサでは幅が比較的大きい許容可能なゾーンを規定する。サイドレール構成に高い離床許容力がある場合、プロセッサでは、幅が比較的狭い許容可能なゾーンを規定する。幅の調整は、実質的に幅が一定のゾーンにも幅が一定ではないゾーンにも適用することができる。また、幅の調整によって、幅が一定であるゾーンを一定でないゾーンに変換したり、その逆にしたりすることも可能である。

図１２Ａ、図１２Ｂ、図１３、図１４を参照すると、メモリ１３６に格納されている機械読み取り可能な命令１５０によって、システムに、使用者用支持体からの使用者の退出を予測することを目的とした動作を実行させる。以下の説明は、４つのロードセル（たとえば、７２Ａ、７２Ｂ、７２Ｃ、７２Ｄ）を有するベッドの例の形態である。この例では、ロードセルがゼロに調整されていて、ロードセルの出力は使用者に起因する力だけを表すと仮定する。また、この例では、予測を行うために分析された信号が、図１２Ａまたは図１２Ｂに見られるように、４つのロードセルの出力を合成した出力を反映していると仮定する。図１２Ａでは、ロードセルの信号を合成し、統合後の信号をアナログからデジタルに変換する。あるいは、図１２Ｂに見られるように、それぞれのロードセルの信号を先にアナログからデジタルに変換した上で、このデジタル信号を合成する。

図１３を参照すると、システムは、ロードセルに加わる総力ＴＦの離散的データ読み取り値の集合である信号Ｓを処理する。例として用いる信号Ｓは、５００ミリ秒のタイムウィンドウＴＷを表す５００個の力の読み取り値Ｆ_０、Ｆ_１、…Ｆ_４９９で構成されている。力の決定は、時間的に１ミリ秒の間隔をおいてなされる。

４つのロードセルから収集されるリアルタイムの信号は、時々刻々と変化するさまざまな値を含む動的時系列の形をとる。したがって、これらの信号は通常、高次元である。計算の複雑さを軽減し、時系列に固有のメカニズムの類似性を探るために、情報を要約してグローバルな構造を持つ統計的特徴または特性を抽出し、ロードセル信号の代用として固定長のベクトルを形成する。このような特徴抽出については、分類精度を向上させる上で重要な役割を果たす次元削減プロセスとみることができる。統計的特徴は、患者の行動、行動の重篤さと種類に敏感でなければならない。異なる特徴ベクトルは、ベッド上のさまざまな動作に対応する異なる信号を表す。ベクトルにフィッシャー判別分析（ＦＤＡ）を適用して、いくつかの典型的なパターンを決定する。

ＦＤＡは、多変量統計解析に基づく一種のアルゴリズムである。これは、パターン分類で広く研究されている最も一般的な手法の１つであり、障害検出や診断などの特定の分野で優れた性能を示している。主成分分析（ＰＣＡ）と比較して、ＦＤＡには、クラス間の情報を考慮に入れ、クラス間の分離を可能な限り最大にする点で最適であるという、ある程度の利点があることが証明されている。より具体的には、ＦＤＡでは、異なるクラスにおけるデータ点の分散を最大にしつつクラス毎の分散が最小になる変換ベクトルのセット、すなわち射影方向を決定することを目的としている。

クラスｉのクラス内散布行列については、次のように定義することができる。

したがって、全クラスのクラス内散布行列は、次のようになる。

次に、クラス間散布行列は、次のように計算される。

式中、ｗはフィッシャーの最適な射影方向を表す。

ここで、Ｐ_ｉはクラスｉの事前確率であり、各クラスの確率が同一である場合には便宜上省略することが可能である。

次の場合には、新たな観測値ｘをクラスｉに割り当てることができる。

患者が縁の近くにいると判明すると、ロードセル信号にＦＤＡアルゴリズムが適用される。この場合に必要なのは、患者の行動が危険であるか否かを判断することである。よって、この問題は、ある行動が離床イベントを示唆するか否か、すなわち動いているか静止しているかの２つのクラスに信号を分類することを目的とした２クラス識別問題とみなすことができる。したがって、一方向ｗだけを取得して、次のように表すことができる。

ここで、中間パラメータｄを、次のように定義する。

これで、全観測値を１次元空間に写像することができ、新たなデータをマハラノビス距離で容易に分類することができる。

図２４は、ロードセル信号に基づいて、許可を得ていない離床イベントを検出する処理の一実施形態を示すフローチャートである。

図２５および図２６は、ベッドを占有し、いつでも自由にベッドから出ることができたボランティアによる１時間のテストの結果を示す。図２５および図２６のタイムスケールは、ミリ秒単位である（１時間＝３，６００，０００ミリ秒）。図２５は、平滑化、フィルタリング、初期化後の信号値を示す。信号の変動は、ボランティアの動きを示す。スライディングウィンドウのパラメータＴ１およびＴ２を、それぞれ０．１および２に設定する。したがって、患者の位置を示す座標Ｘ（図５および図７Ｂでは「ａ」）が０．１秒ごとに計算される。この１時間の間のＸの値を図２６に示す。図２６の縦軸はミリメートル単位であり、０ｍｍが図５の線８０Ｌに対応し、８７０ｍｍが図５の線８０Ｒに対応する。許容可能なゾーンは、２２０ｍｍから６５０ｍｍまでである。上述した計算原理によれば、Ｘが０に等しいとき、患者はすでにベッドから出てしまっていることになる。ボランティアが実験中に一度だけベッドから出たことは明らかである。また、ｃｏｕｎｔｅｒ＝１０である。

特徴抽出のプロセスでは、元の信号を表すための次元削減として機能させるために、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）後の標準偏差およびピークエネルギーを、それぞれ時間ドメインおよび周波数ドメインから選択する。新たな観測値が来るたびに、２秒のデータ点を含む時系列から２つの特徴を抽出し、この観測値を移動または静止のいずれかに分類する。危険な移動状態が検出されると、アラームが作動する。

図１４は、ロードセル信号の特性の分類結果に基づいて、機械読み取り可能な命令で予測離床イベントの通知を生成することができる処理の実施形態を示すブロック図である。図１４のブロック１９２では、タイムウィンドウＴＷの時間帯における信号の１つ以上の特性を決定する。決定の対象となる特性には、特定の時間帯における、時間ドメイン信号の平均周波数、中央周波数、ピーク周波数および周波数の標準偏差ならびに信号の平均エネルギーを含み得る。上記に加えてまたは上記に代えて、Ｓの周波数スペクトルを決定するために、この決定にＳのフーリエ変換を行うことを含んでもよい。離散的なデータ読み取りに適用可能な一実施形態では、決定に、たとえば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）アルゴリズムを使用して離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を行うことを含んでもよい。周波数ドメインで決定の対象となる特性には、特定の時間帯における、平均周波数、中央周波数、ピーク周波数、周波数の標準偏差および信号の平均エネルギーを含み得る。

ブロック１９４では、１つ以上のプロパティを、離床イベントを示唆するか離床イベントを示唆しないかに分類する。この分類は、周波数ドメインの特性および／または時間ドメインの特性に対して、フィッシャー判別分析（ＦＤＡ）で行うことができる。ＦＤＡでは、いくつかの特性を持つ観測値を１次元空間に写像する。ＦＤＡは、特性ごとに異なる重みを割り当て、関連する特性すべてを総じて考慮して分類を行う方法であると考えることができる。上記に代えてまたは上記に加えて、各時間ドメインおよび／または周波数ドメイン特性を離床基準と比較して、特性が基準にマッチする場合には、その特性を、離床イベントを示すものと分類する形で分類を行ってもよい。プロパティが基準にマッチするのは、基準があらかじめ指定された関係を満たす場合である。たとえば、平均周波数が平均周波数の基準より小さい場合に、その平均周波数は平均周波数の基準にマッチするとみなすことができる。中央周波数が中央周波数の基準より小さい場合に、その中央周波数は中央周波数の基準にマッチするとみなすことができる。ピーク周波数がピーク周波数の基準よりも大きい場合に、そのピーク周波数はピーク周波数の基準にマッチするとみなすことができる。標準偏差が標準偏差の基準よりも大きい場合に、その標準偏差は標準偏差の基準にマッチするとみなすことができる。特定の時間帯における平均エネルギーが平均エネルギーの基準よりも大きい場合、平均エネルギーは平均エネルギーの基準にマッチするとみなすことができる。

また、この分類は、時間ドメインの特性と周波数ドメインの特性との何らかの組み合わせに基づいてもよい。そのような分類の一例は、周波数ドメインにおける平均値、中央値、ピーク値および標準偏差ならびに周波数ドメインにおける周波数の標準偏差に基づく。信号の平均エネルギーも、特性として使用することができる。

ブロック１９６で、システムは、分類が使用者の離床を示唆しているか否かに応答する。この応答は、ブロック１９４での分類に基づく。ブロック１９６での分類が、使用者がベッドから出ることを意図している旨を示唆した場合、システムはブロック１９８に進み、通知、特に予測離床通知を生成する。通知の例としては、ローカルアラームを鳴らす、近くのナースステーションに警告メッセージを送信する、警告灯を点灯するなどである。

複数のプロパティが基準との比較によって分類されている場合、いくつのプロパティが基準にマッチするかとの関連で通知を決めてもよい。一例では、平均周波数、中央周波数、ピーク周波数、標準偏差、平均エネルギーがすべてそれぞれの基準にマッチする場合にのみ予測離床通知が生成される。より一般的にいうと、システムは、（たとえば、図１２Ａまたは図１２Ｂのように）出力が合成される少なくとも２つの力センサを含む。機械読み取り可能な命令は、Ｎ個の信号特性を分類する（本明細書に示す例では、Ｎ＝５（平均周波数、中央周波数、ピーク周波数、周波数の標準偏差、平均エネルギー）である）。予測離床通知は、Ｎ個すべての信号特性がそれらのそれぞれの基準にマッチする場合にのみ生成される。

別の例では、平均周波数、中央周波数、ピーク周波数、標準偏差、平均エネルギーのうちの少なくとも１つが基準にマッチする場合に通知が生成される。より一般的にいうと、システムは、（たとえば、図１２Ａまたは図１２Ｂのように）出力が合成される少なくとも２つの力センサを含む。機械読み取り可能な命令は、Ｎ個の信号特性を分類する（本明細書に示す例では、Ｎ＝５（平均周波数、中央周波数、ピーク周波数、周波数の標準偏差、平均エネルギー）である）。Ｎ個の信号特性のうちの少なくとも１つが基準にマッチする場合に、予測離通知が生成される。

さらに別の変形例では、離床イベントを予測する際に、いくつかの特性が他の特性よりも信頼できるかまたは重要であるという考えを反映するために、各特性とその基準との間のマッチの有無に重み係数を適用することができる。

図１５は、図１４のブロック図の変形例である。図１５は、使用者の位置を評価するブロック１９０を含むこと以外は図１４と同一である。ブロック１９０は、使用者の重心の計算結果が、使用者が図７Ｂおよび図８〜図１２のゾーンＡなどの許容可能なゾーン内にいることを示しているか否かをテストする。使用者が許容可能なゾーン内にいる場合、ブロック１９２、１９４、１９８での決定、分類、生成工程は実行されない。言い換えれば、決定、分類、生成工程は、重心が許容可能なゾーンの外にある場合にのみ実行される。

図１６は、図１４のブロック図の他の変形例である。図１４では、ブロック１９６での応答は、ブロック１９４で分類の結果が使用者の離床を示唆するか否かに関してＹＥＳまたはＮＯの答えに依存する。答えがＹＥＳの場合にのみ通知が生成される。対照的に、図１６は、ブロック１９８で無条件に通知が生成される例を示している。たとえば、通知は、０パーセントから１００パーセントまでの範囲の確率であってもよいし、離床の可能性が低い場合に緑色の光を点灯し、離床の可能性が中程度の場合に黄色の光、離床の可能性が高い場合は赤色の光を点灯する信号であってもよい。

図１６のブロック図を部分的に変更して、図１５のブロック１９０などの使用者の位置を評価することを含むようにしてもよい。

ここで図１３に戻ると、例としての信号Ｓは、５００ミリ秒のタイムウィンドウＴＷからの５００の力決定のサンプルからなる。時間が経過するにつれて、ウィンドウは右に進む（あるいは、これと同じことであるが、時刻座標が左に進む）。その結果、図１４〜図１６のブロック１９２で決定される１つ以上の複数の特性が、最新の情報に基づくものとなる。一実施形態では、ウィンドウＴＷは、時間が１ミリ秒経過するごとに１ミリ秒前にスライドするスライディングウィンドウである。すなわち、ウィンドウの内容はサンプリング間隔ごとに更新される。たとえば、信号Ｓが時刻ｔ４９９でｔ０からｔ４９９にわたる場合、時刻ｔ５００ではｔ１からｔ５００、時刻ｔ５０１ではｔ２からｔ５０１にわたるといった具合である。データの収集が初期化されると、最初に必要な数のデータ点を捕捉できるだけの大きさになるまで、ウィンドウはスライドしない。この概念を、別にわけて単純化した図１７の例に示す。ここでは、最初に３つの時刻座標における３つの力の決定を含むようにウィンドウが拡大し、その後、サンプリング間隔ごとに１つの時刻座標が前にスライドする。

さらに図１８を参照すると、他の実施形態では、ウィンドウＴＷは段階的なウィンドウすなわち、複数のデータ読み取り値を同じような量のより新しい読み値と置き換えるために段階的に進むウィンドウである。このウィンドウは、最初の３つの時刻座標ｔ_０、ｔ_１、ｔ_２に関連する３つの力の読み取り値であるＦ_０、Ｆ_１、Ｆ_２が含まれるまで、まずは図１７のウィンドウと同じように拡大する。その後、ウィンドウは、さらに最近の３つの力の読み取り値（ｔ_３のＦ_３、ｔ_４のＦ_４、ｔ_５のＦ_５）がすべて時刻ｔ_５で利用可能になるまで、最初の３つの時刻座標ｔ_０、ｔ_１、ｔ_２の３つの力の読み取り値Ｆ_０、Ｆ_１、Ｆ_２を含み続ける。次に、ウィンドウは３つの時間帯を進め、ｔ_０、ｔ_１、ｔ_２の力の値Ｆ_０、Ｆ_１、Ｆ_２を放棄し、ｔ_３、ｔ_４、ｔ_５の時刻の力の値Ｆ_３、Ｆ_４、Ｆ_５を取得する。タイムウィンドウの幅、サンプリングレート、使用者のＣＧの位置が考慮されている場合はその位置が計算される頻度を変更することによって、システムの感度を調整することが可能である。

これまでに示した説明と例では、図１２Ａおよび図１２Ｂに見られるように、すべてのロードセル（例では４つのロードセル）から集めた情報を使用している。しかしながら、ロードセルからの出力を個々に検討してもよい。図１９の横軸では、すべてのロードセルからの信号の特性がそれぞれの基準にマッチする場合にのみ離床の通知を生成することと、ロードセルのいくつか（少なくとも１つで全部未満）からの特性だけが基準にマッチする場合でも離床の通知を生成することとを区別している。図１９の縦軸では、考慮しているロードセルからの信号の特性がすべてそれぞれの基準にマッチする場合にのみ離床の通知を生成することと、考慮しているロードセルからの特性のいくつか（少なくとも１つであるが全部より少ない）だけが基準にマッチする場合でも通知を生成することとを区別している。

図２０は、図１９の象限１に対応する。システムは、ロードセルＬＣ_１〜ＬＣ_Ｍなどの少なくとも２つの力センサを含む。機械読み取り可能な命令は、Ｍ個のロードセル各々からのＮ個の信号特性を決定し、分類する。予測離床の通知は、Ｍ個すべてのセンサからのＮ個すべての信号特性がそれぞれの基準にマッチする場合にのみ生成される。これは、ＡＮＤゲートのアレイで示される。

図２１は、図１９の象限３に対応する。予測離床の通知は、Ｍ個のセンサのうちの少なくとも１つからのＮ個の信号特性のうちの少なくとも１つがその基準にマッチする場合に生成される。これは、ＯＲゲートのアレイで示される。

図２１のシステムでは、マッチングにつながるすべてのロードセルで、マッチさせる１つ以上の特性が同じであるという要件はない。たとえば、ロードセルＬＣ_１からの信号では平均と中央の基準のマッチとし、ロードセルＬＣ_２からの信号で標準偏差のマッチとしてもよい。対応するＯＲゲートの出力は、どちらも「真」となる。あるいは、マッチングにつながるすべてのセンサで、マッチさせる信号特性を同じ特性にする必要がある場合もあろう。これは、たとえば、「同じ特性」の基準が満たされなかった場合にＯＲゲート１〜Ｍの出力を「偽」に設定することで達成可能である。

図２２は、図１９の象限４に対応する。Ｍ個のロードセルの各々からのＮ個の信号特性のうちの少なくとも１つが基準にマッチする場合に、通知が生成される。これは、ＯＲゲートとＡＮＤゲートとの組み合わせによって示される。Ｍ個のＯＲゲートでは各々、Ｍ番目のロードセルからの信号特性のいずれかが基準にマッチする場合に、出力が「真」になる。したがって、どのロードセルであっても、対応するＯＲゲートの出力が「真」になるには、信号特性のうち１つだけが基準にマッチする必要がある。しかしながら、ＡＮＤゲートの値が「真」になるのは、すべてのＯＲゲートの出力が「真」になる場合だけである。

図２２のシステムでは、マッチングにつながるすべてのロードセルで、マッチさせる１つ以上の特性が同じであるという要件はない。たとえば、ロードセルＬＣ_１からの信号では平均と中央の基準のマッチとし、ロードセルＬＣ_２からの信号で標準偏差のマッチとしてもよい。対応するＯＲゲートの出力は、どちらも「真」になる。あるいは、マッチングにつながる少なくとも２つのロードセルのすべてで、マッチさせる信号特性を同じにする必要がある場合もあろう。これは、たとえば、「同じ特性」の基準が満たされなかった場合にＯＲゲート１〜Ｍの出力を「偽」に設定することで達成可能である。

図２３は、図１９の象限２に対応する。Ｍ個のセンサのうちの少なくとも１つからのＮ個の信号特性がすべて基準にマッチする場合にのみ、通知が生成される。これは、ＡＮＤゲートとＯＲゲートとの組み合わせによって示される。ＡＮＤゲートでは各々、対応するロードセルからのすべての信号特性がそれぞれの基準にマッチする場合にのみ出力が「真」になる。これらのＡＮＤゲートのいずれか１つの出力が「真」になれば、ＯＲゲートの出力は「真」になる。

本明細書では、「実質的に」および「約」という用語を、本明細書では、任意の定量的比較、値、測定値または他の表現に起因し得る固有の不確実性の度合いを表すのに使用することがある。また、本明細書では、これらの用語を、取り上げた主題の基本機能を変化させることなく定量的表現が表記の参考文献と異なり得る程度を表すために使用する。

本開示では、ある関係を「より大きい」（＞）または「未満」（＜）と表す。ただし、これらの関係は、結果に重大な影響を与えることなく「以上」または「以下」と表現される可能性がある。したがって、特許請求の範囲を含む本明細書で使用する場合、「より大きい」（＞）と「以上」（≧）は互いに等価であると理解されるべきである。同様に、「未満」（＜）と「以下」（≦）は、互いに等価であると理解されるべきである。

本開示では特定の実施形態に言及しているが、添付の特許請求の範囲に記載した主題から逸脱することなく形態および詳細を様々に変更できることが、当業者には理解されるであろう。

Claims (23)

1. 使用者用支持体からの退出を予測するためのシステムであって、
   プロセッサと、
   前記プロセッサと通信するメモリと、
   加わる力に応答して力信号を出力する力センサを少なくとも１つ有するフレームと、
   前記メモリに格納され、前記プロセッサによって実行されたときに、前記システムに、少なくとも
   ある時間帯における前記信号の特性を決定し、
   前記特性を、退出イベントを示唆するものと示唆しないものとに分類し、
   前記特性が退出イベントを示唆するものと分類された場合に、その旨の通知を生成する
   行為を実行させる機械読み取り可能な命令と、を含む、システム。
2. 前記分類工程は、フィッシャー判別分析によって実行される、請求項１に記載のシステム。
3. 前記分類工程は、前記時間ドメインおよび／または前記周波数ドメインにおいて実行される、請求項２に記載のシステム。
   
4. 前記分類工程は、
   ａ）前記特性を退出基準と比較し、
   ｂ）前記特性が前記基準にマッチする場合、前記特性を退出イベントとして分類することを含む、請求項１に記載のシステム。
5. 前記分類工程は、前記時間ドメインおよび／または前記周波数ドメインにおいて実行される、請求項４に記載のシステム。
6. 前記信号は、デジタルサンプルの形態であるか、デジタルサンプルに変換され、
   前記信号の前記特性は、平均周波数、中央周波数、ピーク周波数、周波数の標準偏差、平均エネルギーのうちの少なくとも１つであり、
   前記特性が比較される前記退出基準は、平均周波数の基準、中央周波数の基準、ピーク周波数の基準、周波数の標準偏差の基準、平均エネルギーの基準である、請求項４に記載のシステム。
7. 前記平均周波数が前記平均周波数の基準未満である場合に、前記平均周波数は前記平均周波数の基準にマッチし、
   前記中央周波数が前記中央周波数の基準未満である場合に、前記中央周波数は前記中央周波数の基準にマッチし、
   前記ピーク周波数が前記ピーク周波数の基準より大きい場合に、前記ピーク周波数は前記ピーク周波数の基準にマッチし、
   前記標準偏差が前記標準偏差の基準より大きい場合に、前記標準偏差は前記標準偏差の基準にマッチし、
   特定の時間帯における前記平均エネルギーが前記平均エネルギーの基準より大きい場合に、前記平均エネルギーは前記平均エネルギーの基準にマッチする、請求項６に記載のシステム。
8. 前記平均周波数、前記中央周波数、前記ピーク周波数、前記標準偏差、前記平均エネルギーがいずれもそれぞれの基準にマッチする場合に、前記通知が生成される、請求項６に記載のシステム。
9. 前記平均周波数、前記中央周波数、前記ピーク周波数、前記標準偏差、前記平均エネルギーのうちの少なくとも１つが基準にマッチする場合に、前記通知が生成される、請求項６に記載のシステム。
10. 前記プロセッサによって実行される前記行為は、前記使用者の前記重心の前記位置が許容可能なゾーン内にあるか否かを判断し、
    前記使用者の前記重心が前記許容可能なゾーン内にある場合は、前記決定工程、分類工程、生成工程のうちの少なくとも１つを実行せず、
    前記使用者の前記重心が前記許容可能なゾーンの外にある場合にのみ、前記決定工程、分類工程、生成工程を実行することを含む、請求項１に記載のシステム。
11. 前記許容可能なゾーンは、長手方向に一定ではない幅Ｗ_Ｚを有する、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記フレームに装着された少なくとも１つの左側サイドレールを含む左サイドレールアセンブリと、
    前記フレームに装着された少なくとも１つの右側サイドレールを含む右サイドレールアセンブリと、を備え、
    それぞれのサイドレールが、少なくとも展開位置と格納位置とに位置決め可能であり、前記サイドレールの前記位置がサイドレール構成を規定し、前記許容可能なゾーンは幅を有し、前記プロセッサは、前記サイドレール構成との関連で前記ゾーンの幅を調節する、請求項１０に記載のシステム。
13. 前記ゾーンの幅は、少なくとも１つのサイドレール構成について長手方向に一定ではない、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記フレームの前記フットエンドに取り付けたり前記フットエンドから取り外したりすることが可能なフットボードを備え、前記許容可能なゾーンは幅を有し、前記プロセッサは、前記フットボードが前記使用者用支持体に取り付けられているか否かとの関連で前記許容可能なゾーンの前記幅を調節する、請求項１０に記載のシステム。
15. 少なくとも２つの力センサを備え、前記機械読み取り可能な命令は、Ｎ個の信号特性を決定して分類し、すべての前記センサからのＮ個の信号特性すべての分類が退出イベントを示唆している場合にのみ前記通知が生成される、請求項１に記載のシステム。
16. 少なくとも２つの力センサを備え、前記機械読み取り可能な命令は、Ｎ個の信号特性を決定して分類し、前記センサのうちの少なくとも１つからの前記Ｎ個の信号特性のうちの少なくとも１つの分類が退出イベントを示唆している場合に前記通知が生成される、請求項１に記載のシステム。
17. 前記センサのうちの少なくとも２つからの前記Ｎ個の信号特性のうちの少なくとも１つが退出イベントを示唆している場合に前記通知が生成され、前記退出イベントを示唆する前記信号特性は、前記少なくとも２つのセンサすべてについて同一の特性である、請求項１６に記載のシステム。
18. 少なくとも２つの力センサを備え、前記機械読み取り可能な命令は、Ｎ個の信号特性を決定して分類し、前記センサのうちの少なくとも２つ各々からの前記Ｎ個の信号特性のうちの少なくとも１つが退出イベントを示唆している場合に前記通知が生成される、請求項１に記載のシステム。
19. 前記センサのうちの少なくとも２つからの前記Ｎ個の信号特性のうちの少なくとも１つが退出イベントを示唆している場合に前記通知が生成され、前記退出イベントを示唆する前記信号特性は、前記少なくとも２つのセンサすべてについて同一の特性である、請求項１８に記載のシステム。
20. 少なくとも２つの力センサを備え、前記機械読み取り可能な命令は、Ｎ個の信号特性を決定して分類し、前記センサのうちの少なくとも１つからの前記Ｎ個の信号特性がすべて退出イベントを示唆している場合にのみ前記通知が生成される、請求項１に記載のシステム。
21. 前記時間帯はスライディングタイムウィンドウに対応する、請求項１に記載のシステム。
22. 前記時間帯は段階的なタイムウィンドウに対応する、請求項１に記載のシステム。
23. 使用者用支持体からの退出を予測するためのシステムであって、
    プロセッサと、
    前記プロセッサと通信するメモリと、
    加わる力に応答して力信号を出力する力センサを少なくとも１つ有するフレームと、
    前記メモリに格納され、前記プロセッサによって実行されたときに、前記システムに、少なくとも
    ある時間帯における前記信号の特性を決定し、
    前記特性を、退出イベントの可能性を生成するために分類し、
    前記可能性の通知を生成する
    行為を実行させる機械読み取り可能な命令と、を含む、システム。
    
    

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