JP2022158687A - ベッド装置 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本実施形態におけるシステム1の概略を説明するための全体図である。システム1は、少なくともベッド装置10を備えた構成である。例えば、ベッド装置10は、制御装置を有する。そして、制御装置は、操作装置や表示装置を接続してもよい。図1に図示しないが、システム1は、制御装置、操作装置、表示装置を別の装置として適宜備えていてもよい。
図2、図3は、ベッドシステム1の構成を説明する図である。図2は、ベッドシステム1の機能構成を説明する図であり、図3はボトム20と、各駆動部との関係とを模式的に説明する図である。ボトム20は、図3に示すように、利用者Pの下に、背ボトム22、腰ボトム24、膝ボトム26及び足ボトム28を有している。
・荷重検出部130が検出した荷重値
・荷重検出部130が検出した荷重値を平均化した値
・荷重検出部130が検出した荷重値を正規化した値
つづいて、本実施形態における処理の流れについて説明する。図4は、本実施形態のメインとなる処理を説明するフロー図である。
まず、制御部100は、ベッド装置10が動作中であるか否かを判定する(ステップS102)。ベッド装置10が動作中であるとは、ベッド装置10が何らかの動きを行っている場合をいう。例えば、ベッド装置10が動作中の状態は、制御部100(ボトム制御部102)が、駆動部120を制御している状態であり、背上げ動作(背下げ動作)や、膝上げ動作(膝下げ動作)が行われている状態をいう。また、ベッド装置10が動作中の状態は、制御部100(高さ制御部104)が、駆動部120を制御している状態であり、ベッド装置10の高さを変えている動作を行っているときが含まれる。
[3.2.1 第1異常判定処理]
図5は、第1異常判定処理を説明するフロー図である。まず、制御部100は、荷重検出部130より荷重信号を取得する(ステップS1102)。制御部100は、荷重信号の頂点を検出する(ステップS1104)。制御部100は、検出された荷重信号の頂点の間の数値差に一定以上の差があった場合に、異常があったと判定する(ステップS1108)。例えば、制御部100は、好ましくは0.1秒~1秒単位で荷重信号を検出し、頂点となる値を検出する。また、制御部100は、ステップS1108において、絶対値において差を判定してもよいし、相対的な割合で判定してもよい。例えば、制御部100は、好ましくは5%~20%変動した場合に異常があったと判定してもよい。また、例えば制御部100は、好ましくは5kg~10kg変動した場合に異常があったと判定してもよい。
図6は、第2異常判定処理を説明するフロー図である。第2異常判定処理は、荷重信号の平均との比較により異常の判定を行う処理である。
・背下げでの挟み込みの場合 背駆動部32
・膝下げでの挟み込みの場合 膝駆動部34
・ベッド柵への腕や足といった利用者や、物の挟み込み 背駆動部32、膝駆動部34
(1)頭側駆動部に基づいて検出される荷重値に基づき異常であると判定する
(2)足側駆動部に基づいて検出される荷重値に基づき異常であると判定する
(3)頭側駆動部に基づいて検出される荷重値と、足側駆動部に基づいて検出される荷重値の合計に基づき異常であると判定する
図8は、第3異常判定処理を説明するフロー図である。第3異常判定処理を実行する場合、ベッドシステム1は、既に学習済みの学習済みモデル114を記憶している。
図10は、制御部100が実行する対応処理の一例を示したフロー図である。この処理は、例えば、ベッド装置10の高さの調整において、制御部100が、ベッド装置10の高さを下げている場合の対応について説明する処理である。
つづいて、荷重変化について、具体的な動作例について図を参照して説明する。図13は、各荷重変化と、平均とを示したグラフである。例えば、図13のグラフは、縦軸に荷重を、横軸に時間を示している。
上述した実施形態に以外にも、例えば以下のような実施形態が想定しうる。以下の実施形態は、上述した実施形態の動作に組み合わせて実現可能である。
ベッド装置の動作モードに応じて制御を行う。例えば、ベッド装置の動作モードの一つにCPR動作モードがある。CPR動作モードは、緊急度が高い動作であり、制御部100は、CPR動作モードになると、高速で背ボトムと、膝ボトムとを下げボトムをフラットの状態にする。また、ベッド装置10の高さを下げることで、医療従事者等が利用者の心肺蘇生をしやすいポジションを取ることが可能となる。この動作モードを実行中に制御部100が異常を判定(例えば、物の挟み込みを検知)した場合に、反転動作をしてしまうと、本来医療従事者が所望するポジションが取れない。そこで、制御部100は、動作モードによっては異常の種類として挟み込みを判定しても、反転動作をしないようにする。
制御部100は、利用者に応じて、パラメータを変更してもよい。例えば、利用者の体重が重い場合、軽微な動作でも、制御部100は荷重の変化が大きくなるため、異常と誤判定(挟み込みと誤検知)されることがある。
ベッド装置10の動作速度(駆動部120の駆動する速度、変化量)には、複数の段階を設けても良い。例えば、駆動部120の駆動速度として、第1の速度(普通速)、第2の速度(高速)、第3の速度(超高速)と3段階切替え可能であってもよい。例えば、動作の速度としては、第1の速度(例えば、30mm/秒)<第2の速度(例えば、40mm/秒)<第3の速度(例えば、60mm/秒)となればよい。この場合、異常を判定する場合、例えば、判定する異常として挟み込み検知をする場合に、同じ挟み込みでもベッド装置10(駆動部120の駆動速度)で荷重の変化は異なる。したがって、駆動部120の駆動する速度毎(例えば、ベッド装置10の高さが変わる速度毎、背上げ速度毎等)に異なる検知する閾値やマスクの時間、平均化時間をもうけてもよい。
制御部100は、より早く挟み込みを検知するために、挟み込み始めの荷重変化速度から、挟み込みに至ることを予測し、ベッド動作を停止してもよい。制御部100は、何れかの予測アルゴリズムを利用することが可能である。すなわち、変化量の傾きや割合から、荷重値の変化を予測してもよい。そして、予測した荷重値から、異常の動作に繋がるか否かを判定してもよい。
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。
10 ベッド装置
100 制御部
102 ボトム制御部
104 高さ制御部
106 誤検知判定部
110 記憶部
112 荷重値テーブル
114 学習済みモデル
120 駆動部
130 荷重検出部
140 操作部
150 表示部
160 報知部
170 通信部
20 ボトム;22 背ボトム;24 腰ボトム;26 膝ボトム;28 足ボトム
32 背駆動部;34 膝駆動部;36 頭駆動部;40 高さ駆動部
50 ヘッドボード;52 サイドレール;55 フットボード
Claims (9)
- ベッド本体における機構に駆動力を伝える駆動部と、
前記駆動部にかかる荷重を取得する取得部と、
前記取得した荷重に基づいて、異常を判定する判定部と、
を備えることを特徴とするベッド装置。 - 前記取得部は、連続して駆動部にかかる荷重を取得し、
前記判定部は、前記取得した前記荷重の変位から、前記ベッド装置における異常を判定する
ことを特徴とする請求項1に記載のベッド装置。 - 前記取得部は、連続して駆動部にかかる荷重を取得し、
前記判定部は、前記取得した前記荷重と、当該荷重の平均との差から、前記ベッド装置における異常を判定する
ことを特徴とする請求項1に記載のベッド装置。 - 前記取得部は、連続して駆動部にかかる荷重を取得し、
前記判定部は、前記取得した前記荷重と、当該荷重の平均との差の積分値から、前記ベッド装置における異常を判定する
ことを特徴とする請求項1に記載のベッド装置。 - 前記機構は、前記ベッド本体の高さを調整する機構であって、
前記機構を制御する制御部を更に備え、
前記判定部は、前記制御部により前記ベッド本体のフレームを下降したときに、前記フレームの下に物が挟まれた状態を異常として判定する
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ベッド装置。 - 前記制御部は、フレームの下に物が挟まれた状態であると判定した場合に、前記フレームの下降を停止し、所定の高さ分だけ当該フレームを上昇させることを特徴とする請求項5に記載のベッド装置。
- 前記制御部は、前記挟まされた物に基づいて、当該フレームを上昇させる量を決定することを特徴とする請求項6に記載のベッド装置。
- 駆動部の種類と、荷重の変位と、利用者の姿勢と、利用者の生体情報とを用いた機械学習によって生成された学習済みモデルを記憶する記憶部を更に備え、
前記判定部は、前記学習済みモデルを用いて、前記取得部により取得された荷重と、取得した駆動部の位置から、前記利用者の異常な動作を判定する
ことを特徴とする請求項1に記載のベッド装置。 - 前記利用者の動作として異常な動作は、ベッド上の起き上がり動作、柵の乗り越え動作、ベッド上での起き上がり動作、ベッド装置上での利用者の挟み込み動作を示すことを特徴とする請求項8に記載のベッド装置。
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