JP2024063572A - 生体情報処理装置、生体情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】患者の状況に応じて生体センサの間欠動作を最適化することが可能な生体情報処理装置及び生体情報処理方法を提供する。【解決手段】プロセッサと、コンピュータ可読命令とを保存するメモリとを備えた生体情報処理装置であって、前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサによって実行されると、前記生体情報処理装置は、動作時間と待機時間が交互に繰り返されるように複数の生体センサを間欠的に動作させ、前記動作時間において前記複数の生体センサから患者の複数の生体情報を取得し、前記複数の生体情報の少なくとも一部に関連する条件または前記複数の生体センサの少なくとも一部に関連する条件に応じて、間欠的に動作する前記複数の生体センサの動作モードを変更する。【選択図】図５

Description

本開示は、生体情報処理装置および生体情報処理方法に関する。さらに、本開示は、当該生体情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。

特許文献１では、患者に装着されると共に、患者の脈波等の生体情報を測定可能な生体情報測定装置が開示されている。特許文献１では、患者に装着された生体情報測定装置の消費電力を低減するために、当該測定装置の使用状況や生体情報に応じて当該測定装置に搭載された生体センサの動作モードを連続動作モードから間欠動作モード（非連続動作モード）に切り替える技術が開示されている。ここで、生体センサの間欠動作モードは、生体センサの動作時間と待機時間が交互に繰り返される動作モードである。

特開２０１６－１４０６４２号公報

ところで、生体センサの通常の動作モードが連続動作モードである場合では、測定装置に内蔵されたバッテリの消費電力が激しくなるため、一定時間経過毎に測定装置を充電する必要が生じる。このため、測定装置によって患者の生体情報を常に監視することができなくなってしまう。このように、バッテリ内蔵型の測定装置の消費電力を抑制する観点から、測定装置に搭載される生体センサの動作モードは常に間欠動作モード（非連続動作モード）に設定されていることが好ましい。

しかしながら、生体センサの動作モードが間欠動作モードに常に設定されている場合では、患者の歩行等の動作によって間欠動作モードの１サイクル間において患者の生体情報を正確に測定できない状況も想定される。かかる状況では、患者の生体情報の測定精度の低下を防止できることが望ましい。また、患者の症状が重症である場合では、生体センサの動作頻度を増加させることで重症患者の生体情報を頻繁に測定できることが望ましい。このように、患者の状況に応じて生体センサの間欠動作を最適化できる生体情報処理装置について検討の余地がある。

本開示は、患者の状況に応じて生体センサの間欠動作を最適化することが可能な生体情報処理装置及び生体情報処理方法を提供することを目的とする。また、本開示は、当該生体情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することを目的とする。

本開示の一態様に係る生体情報処理装置は、プロセッサと、コンピュータ可読命令とを保存するメモリとを備える。前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサによって実行されると、前記生体情報処理装置は、動作時間と待機時間が交互に繰り返されるように複数の生体センサを間欠的に動作させ、前記動作時間において前記複数の生体センサから患者の複数の生体情報を取得し、前記複数の生体情報の少なくとも一部に関連する条件または前記複数の生体センサの少なくとも一部に関連する条件に応じて、間欠的に動作する前記複数の生体センサの動作モードを変更する。

上記構成によれば、複数の生体情報の少なくとも一部に関連する条件または複数の生体センサの少なくとも一部に関連する条件に応じて、間欠的に動作する複数の生体センサの動作モード（例えば、生体情報の再測定、動作時間又は待機時間の延長又は短縮など）が変更される。このように、例えば、患者の運動（例えば、歩行）等の動作によって各生体センサの生体情報が一時的に正確に測定できない状況であっても、生体情報処理装置の消費電力を抑制しつつ、各生体センサから測定される生体情報の測定精度の低下を好適に防止することが可能となる。また、患者が重症である場合では、生体情報処理装置の消費電力を抑制しつつ、各生体センサからより多くの重症患者の生体情報を取得することが可能となる。したがって、患者の状況に応じて各生体センサの間欠動作を最適化することが可能な生体情報処理装置を提供することができる。

本開示の一態様に係る生体情報処理装置は、プロセッサと、コンピュータ可読命令とを保存するメモリとを備える。前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサによって実行されると、前記生体情報処理装置は、動作時間と待機時間が交互に繰り返されるように複数の生体センサを間欠的に動作させ、前記動作時間において前記複数の生体センサから患者の複数の生体情報を取得し、前記複数の生体センサのうち第１生体センサによって取得された第１生体情報に基づいて、前記第１生体センサが前記患者の皮膚に接触しているかどうかを判定し、前記第１生体センサが前記患者の皮膚に接触していない場合に、アラームを前記患者に提示する。

上記構成によれば、第１生体センサが患者の皮膚に接触していない場合に、アラームが患者に提示される。このように、患者は、アラームを通じて、生体情報処理装置によって患者の生体情報が正確に測定されていないことを直ちに認識することができる。このように、各生体センサによって患者の生体情報が長期間の間測定できていないといった状況を好適に防止することができる。

本開示の一態様に係る生体情報処理方法は、コンピュータにより実行され、動作時間と待機時間が交互に繰り返されるように複数の生体センサを間欠的に動作させるステップと、前記動作時間において前記複数の生体センサから患者の複数の生体情報を取得するステップと、前記複数の生体情報の少なくとも一部に関連する条件または前記複数の生体センサの少なくとも一部に関連する条件に応じて、間欠的に動作する前記複数の生体センサの動作モードを変更するステップと、を含む。

上記方法によれば、患者の状況に応じて各生体センサの間欠動作を最適化することが可能な生体情報処理方法を提供することができる。

本開示の一態様に係る生体情報処理方法は、コンピュータにより実行され、動作時間と待機時間が交互に繰り返されるように複数の生体センサを間欠的に動作させるステップと、前記動作時間において前記複数の生体センサから患者の複数の生体情報を取得するステップと、前記複数の生体センサのうち第１生体センサによって取得された第１生体情報に基づいて、前記第１生体センサが前記患者の皮膚に接触しているかどうかを判定するステップと、前記第１生体センサが前記患者の皮膚に接触していない場合に、アラームを前記患者に提示するステップと、を含む。

上記方法によれば、各生体センサによって患者の生体情報が長期間の間測定できていないといった状況を好適に防止することができる。

また、前記生体情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム及び当該プログラムが記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体が提供される。

本開示によれば、患者の状況に応じて生体センサの間欠動作を最適化することが可能な生体情報処理装置及び生体情報処理方法を提供することができる。

本開示の実施形態に係る生体情報処理システムの一例を示す概略図である。 本開示の実施形態に係る生体情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 生体センサの基本的な間欠動作を説明するためのフローチャートである。 生体センサの基本的な間欠動作を示すタイムチャートである。 第１実施形態に係る生体センサの間欠動作を説明するためのフローチャートである。 第１実施形態に係る生体センサの間欠動作の一例を示すタイムチャートである。 第１実施形態の第１変形例に係る生体センサの間欠動作を説明するためのフローチャートである。 第１実施形態の第２変形例に係る生体センサの間欠動作を説明するためのフローチャートである。 第２実施形態に係る生体センサの間欠動作を説明するためのフローチャートである。 第２実施形態に係る生体センサの間欠動作の一例を示すタイムチャートである。 第３実施形態に係る生体センサの間欠動作を説明するためのフローチャートである。 ＮＥＷＳスコアの算出方法の一例を説明するためのテーブルである。 算出された重症化スコアの時間的推移の一例を示す図である。 第３実施形態に係る生体センサの間欠動作の一例を示すタイムチャートである。 第４実施形態に係る生体センサの間欠動作を説明するためのフローチャートである。 第４実施形態に係る生体センサの間欠動作の一例を示すタイムチャートである。 患者にアラームを提示する処理を説明するためのフローチャートである。 アラーム提示時間を含んだ、生体センサの間欠動作の一例を示すタイムチャートである。

最初に、図１を参照して本開示の実施形態（以下、本実施形態という。）に係る生体情報処理システム１（以下、単に「処理システム１」という。）について図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係る処理システム１の一例を示す概略図である。

図１に示すように、処理システム１は、病院内に構築された通信システムであって、複数の生体情報処理装置２ａ～２ｃと、サーバ４と、情報端末８とを備える。生体情報処理装置２ａ～２ｃと、サーバ４と、情報端末８は、院内ネットワーク３に接続されている。院内ネットワーク３は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）により構築されている。病院内にいる各患者Ｐａ～Ｐｃは、それぞれ生体情報処理装置２ａ～２ｃを装着している。以降の説明では、生体情報処理装置２ａ～２ｃを単に処理装置２ａ～２ｃという。さらに、説明の便宜上、処理装置２ａ～２ｃを総称して処理装置２という場合があると共に、患者Ｐａ～Ｐｃを単に患者Ｐという場合がある。

処理装置２は、患者Ｐ（被検者）の身体の一部に装着される医療用ウェアラブルデバイスであって、患者Ｐの生体情報データを取得するように構成されている。処理装置２は、無線通信機能を有しており、病院内に設置された無線アクセスポイント１０を介して院内ネットワーク３に通信可能に接続されている。処理装置２は、患者Ｐの生体情報データを取得した上で、無線アクセスポイント１０及び院内ネットワーク３を介して患者Ｐの生体情報データをサーバ４に送信することができる。

サーバ４は、各処理装置２から送信された患者Ｐの生体情報データを患者データベース６に保存するように構成されている。患者データベース６には、各患者Ｐの生体情報データおよび属性情報が保存されている。情報端末８は、院内ネットワーク３を介してサーバ４にアクセスすることができる。情報端末８は、サーバ４から各患者Ｐの生体情報データに関連する情報を取得した上で、当該取得した情報を表示部上に表示することができる。

次に、図２を参照して処理装置２ａのハードウェア構成について以下に説明する。図２は、本実施形態に係る処理装置２ａのハードウェア構成の一例を示す図である。本実施形態では、各処理装置２ａ～２ｃは同一の構成を有するものとする。以降では、処理装置２ａを単に処理装置２というと共に、患者Ｐａを単に患者Ｐという。

図２に示すように、処理装置２は、制御部２０と、記憶装置２１と、無線通信モジュール２２と、通知部２３と、表示部２５と、入力操作部２４と、センサインターフェース２７とを備える。これらはバス２８を介して互いに通信可能に接続されている。

制御部２０は、メモリとプロセッサを備えている。メモリは、コンピュータ可読命令（プログラム）を記憶するように構成されている。例えば、メモリは、各種プログラム等が格納されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やプロセッサにより実行される各種プログラム等が格納される複数ワークエリアを有するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等から構成されてもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ(Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ)、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及びＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）のうちの少なくとも一つにより構成される。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。プロセッサは、記憶装置２１又はＲＯＭに組み込まれた各種プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。プロセッサが後述する生体情報処理プログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で当該プログラムを実行することで、制御部２０は、処理装置２の各種動作を制御してもよい。生体情報処理プログラムの詳細については後述する。

記憶装置２１は、例えば、フラッシュメモリ等の記憶装置であって、プログラムや各種データを格納するように構成されている。記憶装置２１には、生体情報処理プログラムが組み込まれてもよい。また、記憶装置２１には、患者Ｐの心電図データ、脈波データ、体動データ、体温データ、皮膚電位データ等の生体情報データが保存されてもよい。

無線通信モジュール２２は、処理装置２を院内ネットワーク３に接続するように構成されている。無線通信モジュール２２は、無線アクセスポイント１０と無線通信するためのＲＦ回路及び送受信アンテナを含んでもよい。無線アクセスポイント１０と処理装置２との間の近距離無線通信規格は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）である。

通知部２３は、患者Ｐに向けてアラーム（警告）を提示するように構成されている。例えば、通知部２３は、患者Ｐにアラームを視覚的に提示するように構成され、少なくとも一つの発光素子（例えば、ＬＥＤ等）を有する発光インジケータを含んでもよい。また、通知部２３は、患者Ｐにアラームを可聴的に提示するように構成された音声出力部（スピーカ）を含んでもよい。さらに、通知部２３は、患者Ｐにアラームを触覚的に提示するように構成された振動発生部を含んでもよい。

表示部２５は、患者Ｐの生体情報に関連する情報を表示するように構成されており、例えば、液晶パネル、有機ＥＬパネル又は電子ペーパ等を有する。入力操作部２４は、患者Ｐの入力操作を受付けると共に、当該入力操作に応じた指示信号を生成するように構成されている。入力操作部２４は、例えば、表示部２５上に重ねて配置されたタッチパネル、処理装置２の筐体に設置された操作ボタン等である。入力操作部２４によって生成された指示信号がバス２８を介して制御部２０に送信された後、制御部２０は、指示信号に応じた所定の動作を実行する。

センサインターフェース２７は、心電図センサ３１、脈波センサ３２、体動センサ３３、体温センサ３４、皮膚電位センサ３５を処理装置２に通信可能に接続するためのインターフェースである。尚、以降の説明では、心電図センサ３１、脈波センサ３２、体動センサ３３、体温センサ３４、皮膚電位センサ３５を単に生体センサ３０と総称する場合がある。センサインターフェース２７は、複数の生体センサ３０から出力される生体信号が入力される複数の入力端子を含んでもよい。各入力端子は、対応する生体センサ３０のコネクタと物理的に接続されてもよい。また、センサインターフェース２７は、複数の生体センサ３０と無線通信するための無線通信回路及びアンテナ等を含んでもよい。また、センサインターフェース２７は、生体センサ３０から出力された信号を処理するためのアナログ処理回路（例えば、フィルタ処理回路、信号増幅回路、ＡＤ変換器等）を含んでもよい。このように、生体センサ３０から出力されたアナログの生体信号がセンサインターフェース２７によってデジタルの生体信号に変換されてもよい。

処理装置２は、心電図センサ３１、脈波センサ３２、体動センサ３３、体温センサ３４、及び皮膚電位センサ３５（即ち、複数の生体センサ３０）をさらに備える。心電図センサ３１は、患者Ｐの胸部及び／又は手足に装着されており、患者Ｐの心臓の活動電位の時間的変化を示す心電図信号を取得するように構成されている。脈波センサ３２（例えば、ＳｐＯ２センサ）は、患者Ｐの指先や手首に装着されており、患者Ｐの脈波の時間的変化を示す脈波信号を取得するように構成されている。体動センサ３３は、例えば、加速度センサであって、患者Ｐの体動の時間的変化を示す体動信号を取得するように構成されている。体温センサ３４は、患者Ｐの皮膚に接触しており、患者Ｐの体温の時間的変化を示す体温信号を取得するように構成されている。皮膚電位センサ３５は、患者Ｐの皮膚に接触しており、患者Ｐの皮膚電位の時間的変化を示す皮膚電位信号を取得するように構成されている。

このように、制御部２０は、心電図センサ３１からの心電図信号に基づいて患者Ｐの心電図波形を示す心電図データを取得すると共に、心電図データに基づいて患者Ｐの心拍数の時間変化を示す心拍数データを取得してもよい。さらに、制御部２０は、心電図信号に基づいて患者Ｐの呼吸数の時間的変化を示す呼吸数データを取得してもよい。また、制御部２０は、脈波センサ３２からの脈波信号に基づいて患者Ｐの脈波の時間的変化を示す脈波データを取得すると共に、脈波データに基づいて、患者Ｐの脈拍数の時間変化を示す脈拍数データ及び患者Ｐの経皮的動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）の時間変化を示すＳｐＯ２データを取得してもよい。

同様に、制御部２０は、体動センサ３３から患者Ｐの体動（加速度）の時間的変化を示す体動データ（加速度データ）を取得してもよい。制御部２０は、体温センサ３４から患者Ｐの体温の時間的変化を示す体温データを取得すると共に、皮膚電位センサ３５から患者Ｐの皮膚電位の時間的変化を示す皮膚電位データを取得してもよい。心電図データ、心拍数データ、脈波データ、脈拍数データ、ＳｐＯ２データ、体動データ、体温データ、及び皮膚電位データは、患者Ｐの生体情報の一例である。

図２に示す処理装置２の一例では、処理装置２に５つの生体センサ３０が設けられているが、心電図センサ３１、脈波センサ３２、体動センサ３３、体温センサ３４、及び皮膚電位センサ３５のうちの少なくとも一つが処理装置２に設けられてもよい。例えば、後述する第１実施形態では、心電図センサ３１、脈波センサ３２、体動センサ３３のうちの少なくとも一つが処理装置２に設けられてもよい。

また、処理装置２には、バッテリ２６が設けられている。バッテリ２６から供給された電力によって処理装置２の各要素が動作する。本実施形態では、バッテリ２６から供給される電力の消費を抑制するために、制御部２０は、動作時間と待機時間が交互に繰り返されるように各生体センサ３０を間欠的に動作させるように構成されている。換言すれば、制御部２０は、測定時間と待機時間とが交互に繰り返されるように各生体センサ３０を用いて患者Ｐの生体情報を間欠的に測定するように構成されている。ここで、生体センサ３０の動作時間とは、生体センサ３０を用いて生体情報が取得される時間である。即ち、生体センサ３０の動作時間は、生体センサ３０を用いて生体情報が測定される測定時間に相当する。一方、生体センサ３０の待機時間とは、生体センサ３０を用いて生体情報が測定されない時間である。例えば、脈波センサ３２の動作時間は、脈波センサ３２を用いて脈波データが測定される測定時間に相当する。一方、脈波センサ３２の待機時間は、脈波センサ３２を用いて脈波データが測定されない時間に相当である。

次に、図３及び図４を参照して生体センサ３０の基本的な間欠動作について以下に説明する。図３は、生体センサ３０の基本的な間欠動作を説明するためのフローチャートである。図３に示すように、制御部２０は、ステップＳ１において、複数の生体センサ３０を動作させる。即ち、制御部２０は、複数の生体センサ３０を用いて複数の生体情報を測定する。その後、制御部２０は、ステップＳ２において、複数の生体センサ３０を待機させる。即ち、制御部２０は、複数の生体情報を測定しない。その後、ステップＳ１の処理とステップＳ２の処理が繰り返し実行される。図４に示すように、各生体センサ３０の基本的な間欠動作を示すタイムチャートでは、ステップＳ１の動作時間Ｔ１とステップＳ２の待機時間Ｔ２が交互に繰り返される。本例では、消費電力の節約の観点より、動作時間Ｔ１は、待機時間Ｔ２よりも短い。動作時間Ｔ１は、例えば、１分である。待機時間Ｔ２は、例えば、１４分である。

一方で、上記のように動作時間Ｔ１と待機時間Ｔ２が交互に繰り返されるように各生体センサ３０が間欠的に動作する場合では、動作時間Ｔ１と待機時間Ｔ２とからなる１サイクル間において患者Ｐの生体情報を正確に測定できない状況も想定される。例えば、動作時間Ｔ１において患者Ｐが歩行等の運動をしている場合では、患者Ｐの身体の動きによって生体情報の測定精度が低下している可能性がある。また、患者Ｐの症状が重症化している場合では、１サイクル間における動作時間Ｔ１の割合を増加させることで患者Ｐの生体情報の測定頻度を増加できることが望ましい。

このような状況に鑑みて、以下に説明する生体センサ３０の間欠動作の各実施形態では、生体情報を用いて患者Ｐの現在の状況が推定された上で、推定された患者Ｐの現在の状況に応じて、生体センサ３０の間欠動作が最適化されている。

（第１実施形態）
最初に、図５及び図６を参照することで第１実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作について以下に説明する。図５は、第１実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作を説明するためのフローチャートである。図６は、第１実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作の一例を示すタイムチャートである。

図５に示すように、ステップＳ１０において、制御部２０は、各生体センサ３０（心電図センサ３１、脈波センサ３２、体動センサ３３、体温センサ３４、皮膚電位センサ３５）を動作時間Ｔ１（図６参照）の間動作させることで、複数の生体情報（心電図データ、心拍数データ、脈波データ、脈拍数データ、ＳｐＯ２データ、体動データ、体温データ、及び皮膚電位データ）を取得する。ステップＳ１１において、制御部２０は、判定時間Ｔ３の間、脈波データに関連する判定処理を実行する。ステップＳ１１の判定処理の具体例については後述する。尚、図６に示すタイムチャートでは、動作時間Ｔ１と判定時間Ｔ３は時間的に重なっていないが、動作時間Ｔ１と判定時間Ｔ３は、少なくとも部分的に重なっていてもよい。

次に、制御部２０は、ステップＳ１１の判定処理の結果として、脈波データが脈波データに関連する所定の条件を満たさないと判定した場合には（ステップＳ１２でＮＯ）、各生体センサ３０を待機時間Ｔ２の間待機させる（ステップＳ１３）。その後、制御部２０は、各生体センサ３０を再び動作させることで各生体情報を取得する（ステップＳ１０）。

一方、制御部２０は、ステップＳ１１の判定処理の結果として、脈波データが脈波データに関連する所定の条件を満たすと判定した場合には（ステップＳ１２でＹＥＳ）、各生体センサ３０を待機時間Ｔ２の間待機させずに、各生体センサ３０を再び動作させることで各生体情報を取得する（ステップＳ１０）。

このように、第１実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作では、脈波データに関連する所定の条件が満たされる場合に、各生体センサ３０は待機せずに再び動作する。一方で、脈波データに関連する所定の条件が満たされない場合に、各生体センサ３０は待機時間Ｔ２の間待機した後に再び動作する。

図６に示すタイムチャートの一例では、最初のステップＳ１２の判定結果がＹＥＳとなるため、各生体センサ３０は待機せずに再び動作する。その後、次のステップＳ１２の判定結果がＮＯとなるため、各生体センサ３０は待機時間Ｔ２の間待機した後に再び動作する。

（脈波データに関連する判定処理の具体例）
次に、ステップＳ１１に示す脈波データに関連する判定処理の具体的について以下に説明する。この点において、ステップＳ１１の判定処理では、脈波データに含まれている脈波が乱れているかどうかが判定される。脈波が乱れている場合では（ステップＳ１２のＹＥＳ）、生体情報の測定精度が患者の動作によって低下していると推定されるため、制御部２０は各生体センサ３０を待機させずに再動作させる。このように、生体情報の測定精度が低下していると推定される場合では、生体情報の測定頻度を増加させることで、生体情報の測定精度の低下を補償することができる。

（各脈波と参照波形との比較に基づく判定処理）
制御部２０は、ステップＳ１１において、脈波データに含まれている各脈波と参照波形（基準波形）とを比較することで脈波データに含まれる脈波が乱れているかどうかを判定してもよい。例えば、制御部２０は、脈波データに含まれている各脈波と参照波形との一致度（百分率）を演算した上で、各脈波の一致度の代表値（例えば、平均値、中央値、最大値、最小値等）と所定の閾値とを比較してもよい。各脈波の一致度の代表値が所定の閾値よりも小さい場合には、脈波は乱れていると判定されてもよい。即ち、脈波データが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方で、各脈波の一致度の代表値が所定の閾値以上の場合には、脈波は乱れていないと判定されてもよい。即ち、脈波データが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。ここで、参照波形は、患者Ｐの過去の脈波データに含まれた複数の脈波の合成によって生成されてもよいし、患者Ｐの属性に応じて決定された標準的な脈波波形であってもよい。また、各脈波と参照波形との間の一致度（類似度）は、脈波の高さ、幅、形状または他の特徴量のうちの少なくとも一つに基づいて決定されてもよい。

（脈波データの周波数特性に基づく判定処理）
制御部２０は、脈波データの周波数特性を解析することで脈波データに含まれる脈波が乱れているかどうかを判定してもよい。例えば、制御部２０は、脈波データによって示された連続的に出現する一連の脈波を周波数解析することで、所定の周波数範囲内に波形スペクトルのピークが存在するかどうかを判定してもよい。所定の周波数範囲は、例えば、０Ｈｚから５Ｈｚの範囲内である。所定の周波数範囲内に波形スペクトルのピークが存在する場合に、脈波は乱れていると判定されてもよい。即ち、脈波データが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方で、所定の周波数範囲内に波形スペクトルが存在しない場合には、脈波は乱れていないと判定されてもよい。即ち、脈波データが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。さらに、制御部２０は、所定の周波数範囲内に波形スペクトルのピークがＮ個以上（Ｎは２以上の整数）存在するかどうかを判定してもよい。この場合、所定の周波数範囲内に波形スペクトルのピークがＮ個以上存在する場合に、制御部２０は、脈波は乱れていると判定してもよい。一方、所定の周波数範囲内に波形スペクトルがＮ個以上存在しない場合に、制御部２０は、脈波は乱れていないと判定してもよい。

（各脈波の高さに基づく判定処理）
制御部２０は、脈波データに含まれる各脈波の高さに基づいて脈波が乱れているかどうかを判定してもよい。具体的には、制御部２０は、各脈波の高さが所定の閾値よりも大きいかどうかを判定した上で、所定の閾値よりも高い脈波の数が数個以上ある場合に、脈波が乱れていると判定してもよい。その一方で、所定の閾値よりも高い脈波の数が数個よりも少ない場合に、脈波は乱れていないと判定されてもよい。

（不整脈の有無に基づく判定処理）
制御部２０は、脈波データに含まれる脈波に不整脈が存在するかどうかを判定してもよい。例えば、制御部２０は、脈波データに含まれる各脈波のパラメータ（例えば、脈波の高さ、幅、形状等）に基づいて、各脈波が複数種類の不整脈波形のうちのいずれか一つに該当するかどうかを判定してもよい。脈波データに含まれている複数の脈波のうちの少なくとも一つが複数種類の不整脈波形のうちの一つに該当する場合には、脈波は乱れていると判定されてもよい。その一方で、いずれの脈波も不整脈波形に該当しない場合には、脈波は乱れていないと判定されてもよい。

このように、第１実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作によれば、脈波データが所定の条件を満たさない場合には（即ち、脈波が乱れていない場合には）、複数の生体センサ３０が待機時間の間待機した後に動作する。その一方で、脈波データが所定の条件を満たす場合には（即ち、脈波が乱れている場合には）、複数の生体センサ３０が待機せずに再度動作する。このように、患者Ｐの運動等の動作によって各生体センサ３０の生体情報が一時的に正確に測定できない虞がある状況では、各生体センサ３０は待機せずに再動作する。このため、処理装置２の消費電力を抑制しつつ、各生体センサ３０から測定される生体情報の測定精度の低下を好適に防止することが可能となる。

（第１実施形態の第１変形例）
次に、図７を参照することで第１実施形態の第１変形例に係る生体センサ３０の間欠動作について以下に説明する。図７は、第１実施形態の第１変形例に係る生体センサ３０の間欠動作を説明するためのフローチャートである。図７に示すように、ステップＳ２０において、制御部２０は、各生体センサ３０（心電図センサ３１、脈波センサ３２、体動センサ３３、体温センサ３４、皮膚電位センサ３５）を動作時間Ｔ１（図６参照）の間動作させることで、複数の生体情報（心電図データ、心拍数データ、脈波データ、脈拍数データ、ＳｐＯ２データ、体動データ、体温データ、及び皮膚電位データ）を取得する。ステップＳ２１において、制御部２０は、判定時間Ｔ３の間、心電図データに関連する判定処理を実行する。ステップＳ２１の判定処理の具体例については後述する。

次に、制御部２０は、ステップＳ２１の判定処理の結果として、心電図データが心電図データに関連する所定の条件を満たさないと判定した場合には（ステップＳ２２でＮＯ）、各生体センサ３０を待機時間Ｔ２の間待機させる（ステップＳ２３）。その後、制御部２０は、各生体センサ３０を再び動作させることで各生体情報を取得する（ステップＳ２０）。

一方、制御部２０は、ステップＳ２１の判定処理の結果として、心電図データが心電図データに関連する所定の条件を満たすと判定した場合には（ステップＳ２２でＹＥＳ）、各生体センサ３０を待機時間Ｔ２の間待機させずに、各生体センサ３０を再び動作させることで各生体情報を取得する（ステップＳ２０）。

このように、第１実施形態の第１変形例に係る生体センサ３０の間欠動作では、心電図データに関連する所定の条件が満たされる場合に、各生体センサ３０は待機せずに再び動作する。一方で、心電図データに関連する所定の条件が満たされない場合に、各生体センサ３０は待機時間Ｔ２の間待機した後に再び動作する。

（心電図データに関連する判定処理の具体例）
次に、ステップＳ２１に示す心電図データに関連する判定処理の具体的について以下に説明する。この点において、ステップＳ２１の判定処理では、心電図データに含まれている心拍波形が乱れているかどうかが判定される。心拍波形が乱れている場合では（ステップＳ２２のＹＥＳ）、生体情報の測定精度が患者の動作によって低下していると推定されるため、制御部２０は各生体センサ３０を待機させずに再動作させる。このように、生体情報の測定精度が低下していると推定される場合では、生体情報の測定頻度を増加させることで、生体情報の測定精度の低下を補償することができる。

（各心拍波形と参照波形との比較に基づく判定処理）
制御部２０は、ステップＳ２１において、心電図データに含まれている各心拍波形と参照波形（基準波形）とを比較することで心電図データに含まれる心拍波形が乱れているかどうかを判定してもよい。例えば、制御部２０は、心電図データに含まれている各心拍波形と参照波形との一致度（百分率）を演算した上で、各心拍波形の一致度の代表値（例えば、平均値、中央値、最大値、最小値等）と所定の閾値とを比較してもよい。各心拍波形の一致度の代表値が所定の閾値よりも小さい場合には、心拍波形は乱れていると判定されてもよい。即ち、心電図データが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方で、各心拍波形の一致度の代表値が所定の閾値以上の場合には、心拍波形は乱れていないと判定されてもよい。即ち、心電図データが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。ここで、参照波形は、患者Ｐの過去の心電図データに含まれた複数の心拍波形の合成によって生成されてもよいし、患者Ｐの属性に応じて決定された標準的な心拍波形であってもよい。また、各心拍波形と参照波形との間の一致度（類似度）は、心拍波形の高さ、幅、形状または他の特徴量のうちの少なくとも一つに基づいて決定されてもよい。

（心電図データの周波数特性に基づく判定処理）
制御部２０は、心電図データの周波数特性を解析することで心電図データに含まれる心拍波形が乱れているかどうかを判定してもよい。例えば、制御部２０は、心電図データによって示された連続的に出現する一連の心拍波形を周波数解析することで、所定の周波数範囲内（例えば、１．５Ｈｚから２．５Ｈｚの範囲内）に波形スペクトルのピークが存在するかどうかを判定してもよい。所定の周波数範囲内に波形スペクトルのピークが存在する場合に、心拍波形は乱れていると判定されてもよい。即ち、心電図データが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方で、所定の周波数範囲内に波形スペクトルが存在しない場合には、心拍波形は乱れていないと判定されてもよい。即ち、心電図データが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。

（各心拍波形の高さに基づく判定処理）
制御部２０は、心電図データに含まれる各心拍波形の高さに基づいて心拍波形が乱れているかどうかを判定してもよい。具体的には、制御部２０は、各心拍波形の高さが所定の閾値よりも大きいかどうかを判定した上で、所定の閾値よりも高い心拍波形の数が数個以上ある場合に、心拍波形が乱れていると判定してもよい。その一方で、所定の閾値よりも高い心拍波形の数が数個よりも少ない場合に、心拍波形は乱れていないと判定されてもよい。

（不整脈の有無に基づく判定処理）
制御部２０は、心電図データに含まれる心拍波形に不整脈が存在するかどうかを判定してもよい。例えば、制御部２０は、心電図データに含まれる各心拍波形のパラメータ（例えば、心拍波形の高さ、幅、形状等）に基づいて、各心拍波形が複数種類の不整脈波形のうちのいずれか一つに該当するかどうかを判定してもよい。心電図データに含まれている複数の心拍波形のうちの少なくとも一つが複数種類の不整脈波形のうちの一つに該当する場合には、心拍波形は乱れていると判定されてもよい。その一方で、いずれの心拍波形も不整脈波形に該当しない場合には、心拍波形は乱れていないと判定されてもよい。

このように、第１実施形態の第１変形例に係る生体センサ３０の間欠動作によれば、心電図データが所定の条件を満たさない場合には（即ち、心拍波形が乱れていない場合には）、複数の生体センサ３０が待機時間の間待機した後に動作する。その一方で、心電図データが所定の条件を満たす場合には（即ち、心拍波形が乱れている場合には）、複数の生体センサ３０が待機せずに再度動作する。このように、患者Ｐの運動等の動作によって各生体センサ３０の生体情報が一時的に正確に測定できない虞がある状況では、各生体センサ３０は待機せずに再動作する。このため、処理装置２の消費電力を抑制しつつ、各生体センサ３０から測定される生体情報の測定精度の低下を好適に防止することが可能となる。

（第１実施形態の第２変形例）
次に、図８を参照することで第１実施形態の第２変形例に係る生体センサ３０の間欠動作について以下に説明する。図８は、第１実施形態の第２変形例に係る生体センサ３０の間欠動作を説明するためのフローチャートである。図８に示すように、ステップＳ３０において、制御部２０は、各生体センサ３０（心電図センサ３１、脈波センサ３２、体動センサ３３、体温センサ３４、皮膚電位センサ３５）を動作時間Ｔ１（図６参照）の間動作させることで、複数の生体情報（心電図データ、心拍数データ、脈波データ、脈拍数データ、ＳｐＯ２データ、体動データ、体温データ、及び皮膚電位データ）を取得する。ステップＳ３１において、制御部２０は、判定時間Ｔ３の間、体動データに関連する判定処理を実行する。ステップＳ３１の判定処理の具体例については後述する。

次に、制御部２０は、ステップＳ３１の判定処理の結果として、体動データが体動データに関連する所定の条件を満たさないと判定した場合には（ステップＳ３２でＮＯ）、各生体センサ３０を待機時間Ｔ２の間待機させる（ステップＳ３３）。その後、制御部２０は、各生体センサ３０を再び動作させることで各生体情報を取得する（ステップＳ３０）。

一方、制御部２０は、ステップＳ３１の判定処理の結果として、体動データが体動データに関連する所定の条件を満たすと判定した場合には（ステップＳ３２でＹＥＳ）、各生体センサ３０を待機時間Ｔ２の間待機させずに、各生体センサ３０を再び動作させることで各生体情報を取得する（ステップＳ３０）。

このように、第１実施形態の第２変形例に係る生体センサ３０の間欠動作では、体動データに関連する所定の条件が満たされる場合に、各生体センサ３０は待機せずに再び動作する。一方で、体動データに関連する所定の条件が満たされない場合に、各生体センサ３０は待機時間Ｔ２の間待機した後に再び動作する。

（体動データに関連する判定処理の具体例）
次に、ステップＳ３１に示す体動データ（加速度データ）に関連する判定処理の具体的について以下に説明する。この点において、ステップＳ３１の判定処理では、体動データに基づいて患者Ｐが動いているかどうかが判定される。患者Ｐが動いている場合では（ステップＳ３２のＹＥＳ）、生体情報の測定精度が患者の動作によって低下していると推定されるため、制御部２０は各生体センサ３０を待機させずに再動作させる。このように、生体情報の測定精度が低下していると推定される場合では、生体情報の測定頻度を増加させることで、生体情報の測定精度の低下を補償することができる。

（各区間内における加速度の平均値と所定の閾値との間の比較に基づく判定処理）
制御部２０は、一定区間（例えば、１秒）内の加速度の平均値と所定の閾値との間の比較に基づいて、患者Ｐが動いているかどうかを判定してもよい。例えば、１分間に取得された体動データ（加速度データ）が１秒毎に区分される場合には、１分間の体動データは、６０個の区間に分割される。制御部２０は、６０個の区間の各々における加速度の平均値を算出した上で、各区間の加速度の平均値と所定の閾値とを比較する。この比較結果として、加速度の平均値が所定の閾値以上である区間の個数が過半数を超える場合（即ち、区間の個数が３０を超える場合）、患者Ｐは動いていると判定されてもよい。即ち、体動データが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方で、加速度の平均値が所定の閾値以上である区間の個数が半数以下である場合（即ち、区間の個数が３０以下である場合）、患者Ｐは動いていないと判定されてもよい。即ち、体動データが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。

尚、上記例では、各区間における加速度の平均値が算出された上で、各区間の加速度の平均値と所定の閾値とが比較されているが、各区間の加速度の分散値や積分値と所定の閾値とが比較されてもよい。この場合、加速度の分散値若しくは積分値が所定の閾値以上である区間の個数が過半数を超える場合（即ち、区間の個数が３０を超える場合）、患者Ｐは動いていると判定されてもよい。即ち、体動データが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方で、加速度の分散値若しくは積分値が所定の閾値以上である区間の個数が半数以下である場合（即ち、区間の個数が３０以下である場合）、患者Ｐは動いていないと判定されてもよい。即ち、体動データが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。

（加速度が変化している時間と所定の閾値との間の比較に基づく判定処理）
制御部２０は、加速度が変化している時間と所定の閾値との間の比較に基づいて、患者Ｐが動いているかどうかを判定してもよい。この点において、制御部２０は、例えば、１分間の体動データのうち加速度が変化している時間を特定した上で、加速度が変化している時間が所定の閾値以上であるかどうかを判定する。加速度が変化している時間が所定の閾値以上である場合に、患者Ｐは動いていると判定されてもよい。即ち、体動データが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方、加速度が変化している時間が所定の閾値よりも小さい場合に、患者Ｐは動いていないと判定されてもよい。即ち、体動データが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。

（加速度の値が１Ｇでない時間と所定の閾値との間の比較に基づく判定処理）
制御部２０は、加速度が１Ｇでない時間と所定の閾値との間の比較に基づいて、患者Ｐが動いているかどうかを判定してもよい。この点において、制御部２０は、例えば、１分間の体動データのうち加速度が１Ｇでない時間を特定した上で、加速度が１Ｇでない時間が所定の閾値以上であるかどうかを判定する。加速度が１Ｇでない時間が所定の閾値以上である場合に、患者Ｐは動いていると判定されてもよい。即ち、体動データが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方、加速度が１Ｇでない時間が所定の閾値よりも小さい場合に、患者Ｐは動いていないと判定されてもよい。即ち、体動データが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。

（体動データの周波数特性に基づく判定処理）
制御部２０は、体動データの周波数特性を解析することで患者Ｐが動いているかどうかを判定してもよい。例えば、制御部２０は、体動データによって示される患者Ｐの加速度の時間変化を示す波形を周波数解析することで、所定の周波数帯（例えば、１Ｈｚ以上の周波数帯）に波形スペクトルのピークが存在するかどうかを判定してもよい。所定の周波数帯に波形スペクトルのピークが存在する場合に、患者Ｐは動いていると判定されてもよい。即ち、体動データが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方で、所定の周波数帯に波形スペクトルが存在しない場合には、患者Ｐは動いていないと判定されてもよい。即ち、体動データが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。

このように、第１実施形態の第２変形例に係る生体センサ３０の間欠動作によれば、体動データが所定の条件を満たさない場合には（即ち、患者Ｐが動いていない場合には）、複数の生体センサ３０が待機時間の間待機した後に動作する。その一方で、体動データが所定の条件を満たす場合には（即ち、患者Ｐが動いている場合には）、複数の生体センサ３０が待機せずに再度動作する。このように、患者Ｐの運動等の動作によって各生体センサ３０の生体情報が一時的に正確に測定できない虞がある状況では、各生体センサ３０は待機せずに再動作する。このため、処理装置２の消費電力を抑制しつつ、各生体センサ３０から測定される生体情報の測定精度の低下を好適に防止することが可能となる。

（第２実施形態）
次に、図９及び図１０を参照することで第２実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作について以下に説明する。図９は、第２実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作を説明するためのフローチャートである。図１０は、第２実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作の一例を示すタイムチャートである。

図９に示すように、ステップＳ４０において、制御部２０は、各生体センサ３０（心電図センサ３１、脈波センサ３２、体動センサ３３、体温センサ３４、皮膚電位センサ３５）を動作時間Ｔ１（図１０参照）の間動作させることで、複数の生体情報（心電図データ、心拍数データ、脈波データ、脈拍数データ、ＳｐＯ２データ、体動データ、体温データ、及び皮膚電位データ）を取得する。ステップＳ４１において、制御部２０は、判定時間Ｔ３の間、脈波データに関連する判定処理を実行する。ステップＳ４１の判定処理の具体例については後述する。尚、図１０に示すタイムチャートでは、動作時間Ｔ１と判定時間Ｔ３は時間的に重なっていないが、動作時間Ｔ１と判定時間Ｔ３は、少なくとも部分的に重なっていてもよい。

次に、制御部２０は、ステップＳ４１の判定処理の結果として、脈波データが脈波データに関連する所定の条件を満たさないと判定した場合には（ステップＳ４２でＮＯ）、各生体センサ３０を待機時間Ｔ２の間待機させる（ステップＳ４３）。その後、制御部２０は、各生体センサ３０を動作時間Ｔ１で再び動作させることで各生体情報を取得する（ステップＳ４０）。

一方、制御部２０は、ステップＳ４１の判定処理の結果として、脈波データが脈波データに関連する所定の条件を満たすと判定した場合には（ステップＳ４２でＹＥＳ）、各生体センサ３０を待機時間Ｔ２の間待機させる（ステップＳ４４）。その後、制御部２０は、各生体センサ３０を動作時間Ｔ１よりも長い動作時間Ｔ４（Ｔ４＞Ｔ１）で再び動作させることで各生体情報を取得する（ステップＳ４５）。

このように、第２実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作では、脈波データに関連する所定の条件が満たされない場合に、各生体センサ３０は待機した後に動作時間Ｔ１で再び動作する。一方で、脈波データに関連する所定の条件が満たされる場合に、各生体センサ３０は待機した後に動作時間Ｔ１よりも長い動作時間Ｔ４で再び動作する。

図１０に示すタイムチャートの一例では、各生体センサ３０は、動作時間Ｔ１で動作した後に、最初のステップＳ４２の判定結果がＹＥＳとなるため、動作時間Ｔ４で再び動作する。その後、次のステップＳ４２の判定結果がＮＯとなるため、各生体センサ３０は動作時間Ｔ１で再び動作する。尚、図１０に示すタイムチャートでは、動作時間Ｔ４と判定時間Ｔ３は時間的に重なっていないが、動作時間Ｔ４と判定時間Ｔ３は、少なくとも部分的に重なっていてもよい。

（脈波データに関連する判定処理の第１の具体例）
次に、ステップＳ４１に示す脈波データに関連する判定処理の第１の具体例について以下に説明する。この点において、制御部２０は、ステップＳ４１において、１分間の脈波データに含まれている脈波の数（即ち、脈拍数）と所定の閾値とを比較することで患者Ｐが安静状態ではないことを判定してもよい。例えば、脈拍数が所定の閾値よりも大きい場合には、患者Ｐは安静状態ではないと判定されてもよい。即ち、脈波データが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方で、脈拍数が所定の閾値以下の場合には、患者Ｐは安静状態であると判定されてもよい。即ち、脈波データが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。患者Ｐが安静状態ではない場合では（ステップＳ４２のＹＥＳ）、生体情報の測定精度が患者の動作によって低下していると推定されるため、制御部２０は各生体センサ３０の動作時間を増加させる（Ｔ１→Ｔ４）。このように、生体情報の測定精度が低下していると推定される場合では、生体情報の動作時間（測定時間）を増加させることで、生体情報の測定精度の低下を補償することができる。

（脈波データに関連する判定処理の第２の具体例）
また、制御部２０は、ステップＳ４１において、１分間の脈波データに含まれている脈拍数と以前に測定された脈拍数（以下、参照脈拍数）との間の差分を算出した上で、当該差分と所定の閾値とを比較することで患者Ｐが安静状態ではないことを判定してもよい。例えば、脈拍数と参照脈拍数との間の差分が所定の閾値よりも大きい場合には、患者Ｐは安静状態ではないと判定されてもよい。即ち、脈波データが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方で、当該差分が所定の閾値以下の場合には、患者Ｐは安静状態であると判定されてもよい。即ち、脈波データが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。参照脈拍数は、以前に測定された脈拍数の平均値や中央値等の代表値であってもよい。

尚、第１の具体例、第２の具体例に記載のステップＳ４１の処理では、脈波データに関連するパラメータとして、脈動率（ＰＩ）、動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）、呼吸数、ＳＱＩ（Ｓｉｇｎａｌ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ）等が用いられてもよい。

（脈波データに関連する判定処理の第３の具体例）
制御部２０は、脈動率と所定の閾値との間の差が大きい場合に（即ち、脈動率が極端に低い場合に）、患者Ｐは安静状態ではないと判定してもよい。一方で、制御部２０は、脈動率と所定の閾値との間の差が小さい場合に、患者Ｐは安静状態であると判定してもよい。また、制御部２０は、脈動率が所定の閾値よりも小さい場合に、患者Ｐは安静状態ではないと判定してもよい。一方で、制御部２０は、脈動率が所定の閾値以上の場合に、患者Ｐは安静状態であると判定してもよい。さらに、制御部２０は、脈動率と以前に測定された脈動率との間の差分が所定の閾値よりも大きい場合に、患者Ｐは安静状態ではないと判定してもよい。一方で、制御部２０は、脈動率と以前に測定された脈動率との間の差分が所定の閾値以下の場合に、患者Ｐは安静状態であると判定してもよい。

（脈波データに関連する判定処理の第４の具体例）
制御部２０は、ＳｐＯ２と所定の閾値との差が大きい場合に（即ち、ＳｐＯ２が極端に低い場合に）、患者Ｐは安静状態ではないと判定してもよい。一方で、制御部２０は、ＳｐＯ２と所定の閾値との間の差が小さい場合に、患者Ｐは安静状態であると判定してもよい。また、制御部２０は、ＳｐＯ２が所定の閾値よりも小さい場合に、患者Ｐは安静状態ではないと判定してもよい。一方で、制御部２０は、ＳｐＯ２が所定の閾値以上の場合に、患者Ｐは安静状態であると判定してもよい。さらに、制御部２０は、ＳｐＯ２と以前に測定されたＳｐＯ２との間の差分が所定の閾値よりも大きい場合に、患者Ｐは安静状態ではないと判定してもよい。一方で、制御部２０は、ＳｐＯ２と以前に測定されたＳｐＯ２との間の差分が所定の閾値以下の場合に、患者Ｐは安静状態であると判定してもよい。

（脈波データに関連する判定処理の第５の具体例）
制御部２０は、脈波データから患者Ｐの呼吸数を算出した上で、当該算出された呼吸数と所定の閾値とを比較することで患者Ｐが安静状態であるかどうかを判定してもよい。例えば、制御部２０は、呼吸数が所定の閾値よりも大きい場合には、患者Ｐは安静状態ではないと判定してもよい。一方、制御部２０は、呼吸数が０より大きく所定の閾値以下である場合には、患者Ｐは安静状態であると判定してもよい。尚、呼吸数に関連する所定の閾値は、以前に測定された呼吸数に基づいて決定されてもよい。

（脈波データに関連する判定処理の第６の具体例）
制御部２０は、脈波データから信号品質指標（ＳＱＩ）を算出した上で、当該算出されたＳＱＩと所定の閾値とを比較することで患者Ｐが安静状態であるかどうかを判定してもよい。例えば、制御部２０は、ＳＱＩが所定の閾値よりも小さい場合には、患者Ｐは安静状態ではないと判定してもよい。一方で、制御部２０は、ＳＱＩが所定の閾値以上である場合には、患者Ｐは安静状態であると判定してもよい。尚、ＳＱＩに関連する所定の閾値は、以前に測定されたＳＱＩに基づいて決定されてもよい。

また、第２実施形態では、脈波データを用いて患者Ｐが安静状態ではないことが判定されているが、判定処理に用いられる生体情報は脈波データに限定されるものではない。この点において、制御部２０は、心電図データを用いて患者Ｐが安静状態ではないことを判定してもよい。より具体的には、制御部２０は、ステップＳ４１において、心電図データに関連する判定処理を実行してもよい。

（心電図データに関連する判定処理の第１の具体例）
次に、心電図データに関連する判定処理の第１の具体例について以下に説明する。この点において、制御部２０は、ステップＳ４１において、１分間の心電図データに含まれている心拍波形の数（即ち、心拍数）と所定の閾値とを比較することで患者Ｐが安静状態ではないことを判定してもよい。例えば、心拍数が所定の閾値よりも大きい場合には、患者Ｐは安静状態ではないと判定されてもよい。即ち、心電図データが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方で、心拍数が所定の閾値以下の場合には、患者Ｐは安静状態であると判定されてもよい。即ち、心電図データが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。患者Ｐが安静状態ではない場合では（ステップＳ４２のＹＥＳ）、生体情報の測定精度が患者の動作によって低下していると推定されるため、制御部２０は各生体センサ３０の動作時間を増加させる（Ｔ１→Ｔ４）。このように、生体情報の測定精度が低下していると推定される場合では、生体情報の動作時間（測定時間）を増加させることで、生体情報の測定精度の低下を補償することができる。

（心電図データに関連する判定処理の第２の具体例）
また、制御部２０は、ステップＳ４１において、１分間の心電図データに含まれている心拍数と以前に測定された心拍数（以下、参照心拍数）との間の差分を算出した上で、当該差分と所定の閾値とを比較することで患者Ｐが安静状態ではないことを判定してもよい。例えば、心拍数と参照心拍数との間の差分が所定の閾値よりも大きい場合には、患者Ｐは安静状態ではないと判定されてもよい。即ち、心電図データが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方で、当該差分が所定の閾値以下の場合には、患者Ｐは安静状態であると判定されてもよい。即ち、心電図データが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。尚、参照心拍数は、以前に測定された心拍数の平均値や中央値等の代表値であってもよい。

（心電図データに関連する判定処理の第３の具体例）
また、制御部２０は、ステップＳ４１において、１分間の心電図データから患者Ｐの呼吸数を算出した上で、当該算出された呼吸数と以前に測定された呼吸数（以下、参照呼吸数）との間の差分を算出した上で、当該差分と所定の閾値とを比較することで患者Ｐが安静状態ではないことを判定してもよい。例えば、呼吸数と参照呼吸数との間の差分が所定の閾値よりも大きい場合には、患者Ｐは安静状態ではないと判定されてもよい。即ち、心電図データが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方で、当該差分が所定の閾値以下の場合には、患者Ｐは安静状態であると判定されてもよい。即ち、心電図データが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。尚、参照呼吸数は、以前に測定された呼吸数の平均値や中央値等の代表値であってもよい。

（心電図データに関連する判定処理の第４の具体例）
制御部２０は、ステップＳ４１において、心電図データに含まれる心拍波形に不整脈が存在するかどうかを判定した上で、不整脈の存在の有無に応じて患者Ｐが安静状態かどうかを判定してもよい。具体的には、制御部２０は、心電図データに不整脈が存在する場合に、患者Ｐは安静状態ではないと判定してもよい。一方で、制御部２０は、心電図データに不整脈が存在しない場合に、患者Ｐは安静状態であると判定してもよい。

（第３実施形態）
次に、図１１及び図１４を参照することで第３実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作について以下に説明する。図１１は、第３実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作を説明するためのフローチャートである。図１２は、ＮＥＷＳスコア（重症化スコアの一例）の算出方法の一例を説明するためのテーブルである。図１３は、算出された重症化スコアの時間的推移の一例を示す図である。図１４は、第３実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作の一例を示すタイムチャートである。

図１１に示すように、ステップＳ５０において、制御部２０は、各生体センサ３０（心電図センサ３１、脈波センサ３２、体動センサ３３、体温センサ３４、皮膚電位センサ３５）を動作時間Ｔ１（図１４参照）の間動作させることで、複数の生体情報（心電図データ、心拍数データ、脈波データ、脈拍数データ、ＳｐＯ２データ、体動データ、体温データ、及び皮膚電位データ）を取得する。ステップＳ５１において、制御部２０は、複数の生体情報から患者Ｐの重症化スコアを算出する。

例えば、制御部２０は、患者Ｐの重症化スコアの一例としてＮＥＷＳスコアを算出してもよい。図１２に示すように、制御部２０は、各バイタルデータと、酸素投与の有無と、患者の意識の有無とに基づいてＮＥＷＳスコアを算出することができる。具体的には、制御部２０は、複数のバイタルデータの各々と当該複数のバイタルデータの各々に設定された基準範囲との間の比較に応じて、複数のバイタルデータの各々のサブスコアを算出する。例えば、図１２に示すように、呼吸数（ＲＲ）が１２～２０回／ｍｉｎの場合では、呼吸数に関連するサブスコアは０となる。呼吸数が９～１１回／ｍｉｎの場合では、呼吸数に関連するサブスコアは１となる。呼吸数が２１～２４回／ｍｉｎの場合では、呼吸数に関連するサブスコアは２となる。呼吸数が８回／ｍｉｎ以下または２５回以上／ｍｉｎの場合では、呼吸数に関連するサブスコアは３となる。さらに、制御部２０は、酸素投与に関連するサブスコアおよび患者の意識に関連するサブスコアを算出してもよい。例えば、酸素投与がされている場合には、酸素投与に関連するサブスコアは２となる。その一方で、酸素投与がされていない場合には、酸素投与に関連するサブスコアは０となる。また、患者の意識がない場合には、患者の意識に関連するサブスコアは３となる。その一方で、患者の意識がある場合には、患者の意識に関連するサブスコアは０となる。この点において、処理装置２は、院内ネットワーク３を介して酸素投与に関連するサブスコア及び患者の意識に関連するサブスコアに関連する情報を患者データベース６から定期的に取得してもよい。また、上記したように、処理装置２は、心電図データに基づいて患者の呼吸数に関する情報を取得してもよい。

このように、制御部２０は、各算出されたサブスコアを合計することで患者のＮＥＷＳスコアを算出することができる。次に、ステップＳ５２において、制御部２０は、判定時間Ｔ３の間、重症化スコア（本例では、ＮＥＷＳスコア）に関連する判定処理を実行する。ステップＳ５２の判定処理の具体例については後述する。尚、図１４に示すタイムチャートでは、動作時間Ｔ１と判定時間Ｔ３は時間的に重なっていないが、動作時間Ｔ１と判定時間Ｔ３は、少なくとも部分的に重なっていてもよい。

また、本実施形態において、重症化スコアはＮＥＷＳスコアに限定されるものではない。例えば、重症化スコアの他の一例としてＳＯＦＡ、ｑＳＯＦＡ、ＡＰＡＣＨＥ２、ＢＳＡＳ、ＮＩＨＳＳ、ＮＥＷＳ２、ＭＥＷＳ等が採用されてもよい。また、本実施形態では、ＮＥＷＳスコアを算出するために患者のバイタルデータとして呼吸数、酸素飽和度、体温、収縮期血圧、心拍数が使用されているが、採用される重症化スコアの種類に応じて、使用される患者のバイタルデータの種類が変更されてもよい。

次に、制御部２０は、ステップＳ５２の判定処理の結果として、重症化スコアが重症化スコアに関連する所定の条件を満たさないと判定した場合には（ステップＳ５３でＮＯ）、各生体センサ３０を待機時間Ｔ２の間待機させる（ステップＳ５４）。その後、制御部２０は、各生体センサ３０を動作時間Ｔ１で再び動作させることで各生体情報を取得する（ステップＳ５０）。

一方、制御部２０は、ステップＳ５３の判定処理の結果として、重症化スコアが重症化スコアに関連する所定の条件を満たすと判定した場合には（ステップＳ５３でＹＥＳ）、各生体センサ３０を待機時間Ｔ２よりも短い待機時間Ｔ５の間待機させる（ステップＳ５５）。その後、制御部２０は、各生体センサ３０を動作時間Ｔ１で再び動作させることで各生体情報を取得する（ステップＳ５０）。

このように、第３実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作では、重症化スコアに関連する所定の条件が満たされない場合に、各生体センサ３０は待機時間Ｔ２で待機した後に動作時間Ｔ１で再び動作する。一方で、重症化スコアに関連する所定の条件が満たされる場合に、各生体センサ３０は待機時間Ｔ２よりも短い待機時間Ｔ５で待機した後に動作時間Ｔ４で再び動作する。

図１４に示すタイムチャートの一例では、各生体センサ３０は、動作時間Ｔ１で動作した後に、最初のステップＳ５３の判定結果がＹＥＳとなるため、待機時間Ｔ５で待機した後に再び動作する。その後、次のステップＳ５３の判定結果がＮＯとなるため、各生体センサ３０は、待機時間Ｔ２で待機した後に再び動作する。

（重症化スコアに関連する判定処理の第１の具体例）
次に、ステップＳ５２に示す重症化スコアに関連する判定処理の第１の具体例について以下に説明する。この点において、制御部２０は、ステップＳ５２において、算出された重症化スコアと所定の閾値とを比較することで患者Ｐの症状が重症化しているかどうかを判定してもよい。例えば、重症化スコアが所定の閾値よりも大きい場合には、患者Ｐの症状が重症化していると判定されてもよい。即ち、重症化スコアが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方で、算出された重症化スコアが所定の閾値以下の場合には、患者Ｐの症状が重症化していないと判定されてもよい。即ち、重症化スコアが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。患者Ｐの症状が重症化している場合では（ステップＳ５３のＹＥＳ）、制御部２０は、待機時間をＴ２からＴ５に短くすることで生体情報の測定頻度を増大させる。このように、患者Ｐの生体情報の測定頻度を増大させることで、各生体センサ３０からより多くの重症患者の生体情報を取得することができる。したがって、患者Ｐの状況に応じて各生体センサ３０の間欠動作を最適化することができる。

（重症化スコアに関連する判定処理の第２の具体例）
次に、ステップＳ５２に示す重症化スコアに関連する判定処理の第２の具体例について以下に説明する。この点において、制御部２０は、ステップＳ５２において、今回算出された重症化スコアと以前算出された重症化スコアとに基づいて、次回算出される重症化スコアを推測する。例えば、図１３に示すように、ｎ番目（ｎは２以上の自然数）に算出された重症化スコアＳ_ｎが今回算出された重症化スコアである場合に、前回算出された重症化スコアはＳ_ｎ－１となる。図１３に示すグラフの縦軸は、重症化スコアの値となる。また、同グラフの横軸は、重症化スコアの測定番号を示す。即ち、横軸は時間を示す。ｎ回目の重症化スコアＳ_ｎが算出される時刻と、（ｎ－１）回目の重症化スコアＳ_ｎ－１が算出される時刻との間の時間間隔は、動作時間Ｔ１＋判定時間Ｔ３＋待機時間Ｔ５の合計時間に相当してもよい。制御部２０は、今回算出された重症化スコアＳ_ｎと前回算出された重症化スコアＳ_ｎ－１の２つの重症化スコアとに基づいて、重症化スコアの時間的変化を示す回帰直線Ｌを算出する。その後、制御部２０は、回帰直線Ｌを用いて次回算出される重症化スコアＳ_ｎ＋１を推測する。

次に、制御部２０は、回帰直線Ｌを用いて推測された次回の重症化スコアＳ_ｎ＋１と所定の閾値とを比較することで患者Ｐの症状がこれから重症化するかどうかを判定してもよい。例えば、次回の重症化スコアＳ_ｎ＋１が所定の閾値よりも大きい場合には、患者Ｐの症状がこれから重症化すると判定されてもよい。即ち、重症化スコアが所定の条件を満たしていると判定されてもよい。その一方で、次回の重症化スコアＳ_ｎ＋１が所定の閾値以下の場合には、患者Ｐの症状はこれから重症化しないと判定されてもよい。即ち、重症化スコアが所定の条件を満たしていないと判定されてもよい。患者Ｐの症状がこれから重症化する場合では（ステップＳ５３のＹＥＳ）、制御部２０は、待機時間をＴ２からＴ５に短くすることで生体情報の測定頻度を増大させる。このように、患者Ｐの生体情報の測定頻度を増大させることで、各生体センサ３０からより多くの重症患者の生体情報を取得することができる。したがって、患者Ｐの状況に応じて各生体センサ３０の間欠動作を最適化することができる。尚、第２の具体例として重症化スコアの時間的変化を示す回帰直線Ｌに基づいて次回の重症化スコアが推測されているが、その他の分析手法として、カルマンフィルタ、粒子フィルタ、状態空間モデル、統計時系列モデル、データ同化、RNN(Recurrent Neural Network)、LSTM(Long Short Term Memory)等に基づいて次回の重症化スコアが推測されてもよい。

（第４実施形態）
次に、図１５及び図１６を参照することで第４実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作について以下に説明する。図１５は、第４実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作を説明するためのフローチャートである。図１６は、第４実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作の一例を示すタイムチャートである。

図１５に示すように、ステップＳ６０において、制御部２０は、各生体センサ３０（心電図センサ３１、脈波センサ３２、体動センサ３３、体温センサ３４、皮膚電位センサ３５）を動作時間Ｔ１（図１６参照）の間動作させることで、複数の生体情報（心電図データ、心拍数データ、脈波データ、脈拍数データ、ＳｐＯ２データ、体動データ、体温データ、及び皮膚電位データ）を取得する。ステップＳ６１において、制御部２０は、動作時間Ｔ１の少なくとも一部が患者Ｐの就寝時間又は入浴時間（所定の生活時間帯の一例）と重複するかどうかを判定する。処理装置２は、院内ネットワーク３を通じて患者Ｐの入浴時間及び就寝時間に関する情報をサーバ４から定期的に受信してもよい。

次に、制御部２０は、ステップＳ６１の判定処理の結果として、動作時間Ｔ１の少なくとも一部が患者Ｐの就寝時間又は入浴時間と重複しないと判定した場合には（ステップＳ６１でＮＯ）、各生体センサ３０を待機時間Ｔ２の間待機させる（ステップＳ６２）。その後、制御部２０は、各生体センサ３０を再び動作させることで各生体情報を取得する（ステップＳ６０）。

一方、制御部２０は、ステップＳ６１の判定処理の結果として、動作時間Ｔ１の少なくとも一部が患者Ｐの就寝時間又は入浴時間と重複すると判定した場合には（ステップＳ６１でＹＥＳ）、各生体センサ３０を待機時間Ｔ２よりも長い待機時間Ｔ６で待機させる（ステップＳ６３）。その後、制御部２０は、各生体センサ３０を再び動作させることで各生体情報を取得する（ステップＳ６０）。

このように、第４実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作では、動作時間Ｔ１の少なくとも一部が患者Ｐの就寝時間又は入浴時間と重複しない場合に、各生体センサ３０は待機時間Ｔ２で待機した後に動作時間Ｔ１で再び動作する。一方で、動作時間Ｔ１の少なくとも一部が患者Ｐの就寝時間又は入浴時間と重複する場合に、各生体センサ３０は待機時間Ｔ６（Ｔ６＞Ｔ２）で待機した後に動作時間Ｔ１で再び動作する。

図１６に示すタイムチャートの一例では、各生体センサ３０は、待機時間Ｔ２で二回待機した後に、ステップＳ６１の判定結果がＹＥＳとなるため、待機時間Ｔ２よりも長い待機時間Ｔ６で待機する。患者Ｐが入浴している場合では（ステップＳ６１のＹＥＳ）、患者Ｐの生体情報を正確に測定できないと推定されるため、制御部２０は各生体センサ３０の待機時間を増加させることで、生体情報の測定頻度を低下させる。これにより処理装置２によるバッテリの消費電力を更に節約することが可能となる。一方で、患者Ｐが寝ている場合では（ステップＳ６１のＹＥＳ）、患者Ｐの生体情報は安定していると推定されるため、制御部２０は各生体センサ３０の待機時間を増加させることで、生体情報の測定頻度を低下させる。これにより処理装置２によるバッテリ２６の消費電力を更に節約することが可能となる。

尚、本実施形態の説明では、生体センサ３０の動作時間が入浴時間又は就寝時間と少なくとも部分的に重複した場合に、制御部２０が生体センサ３０の待機時間を増加させているが、本実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、生体センサ３０の動作時間が患者Ｐの検査時間と少なくとも部分的に重複している場合に、制御部２０は生体センサ３０の待機時間を増加させてもよい。患者Ｐの検査中では処理装置２は一時的に患者Ｐから取り外されている可能性が高いため、処理装置２は患者Ｐの生体情報を正確に測定できないと推定される。このため、制御部２０は、各生体センサ３０の待機時間を増加させることで、バッテリ２６の消費電力を更に節約することが可能となる。

第１実施形態から第４実施形態に係る間欠動作によれば、複数の生体情報の少なくとも一部に関連する条件または複数の生体センサ３０の少なくとも一部に関連する条件に応じて、間欠的に動作する複数の生体センサ３０の動作モード（例えば、生体情報の再測定、動作時間又は待機時間の延長又は短縮など）が変更される。このように、例えば、患者Ｐの運動（例えば、歩行）等の動作によって各生体センサ３０の生体情報が一時的に正確に測定できない状況であっても、処理装置２の消費電力を抑制しつつ、各生体センサ３０から測定される生体情報の測定精度の低下を好適に防止することが可能となる。また、患者Ｐが重症である場合では、処理装置２の消費電力を抑制しつつ、各生体センサ３０からより多くの重症患者の生体情報を取得することが可能となる。したがって、患者Ｐの状況に応じて各生体センサ３０の間欠動作を最適化することが可能な処理装置２を提供することができる。

（アラーム提示処理）
次に、図１７及び図１８を参照することで患者Ｐにアラーム（警告）を提示する処理について以下に説明する。図１７は、患者Ｐにアラームを提示する処理を説明するためのフローチャートである。図１８は、アラーム提示時間Ｔ７を含んだ、生体センサの間欠動作の一例を示すタイムチャートである。

図１７に示すように、ステップＳ７０において、制御部２０は、各生体センサ３０（心電図センサ３１、脈波センサ３２、体動センサ３３、体温センサ３４、皮膚電位センサ３５）を動作時間Ｔ１（図１８参照）の間動作させることで、複数の生体情報（心電図データ、心拍数データ、脈波データ、脈拍数データ、ＳｐＯ２データ、体動データ、体温データ、及び皮膚電位データ）を取得する。ステップＳ７１において、制御部２０は、患者Ｐにアラームを提示するべきかどうかを判定する。

具体的には、制御部２０は、患者Ｐの皮膚電位データに基づいて、患者Ｐの皮膚電位が所定の閾値以下であるかどうかを判定してもよい。患者Ｐの皮膚電位が所定の閾値以下である場合に、制御部２０は、皮膚電位センサ３５が患者Ｐに接触していないと判定してもよい。即ち、制御部２０は、処理装置２が患者Ｐに接触していないと判定した上で、患者Ｐにアラームを提示するべきであると判定する。一方、患者Ｐの皮膚電位が所定の閾値よりも大きい場合に、制御部２０は、皮膚電位センサ３５が患者Ｐに接触していると判定してもよい。即ち、制御部２０は、処理装置２が患者Ｐに接触していると判定した上で、患者Ｐにアラームを提示する必要はないと判定する。

また、制御部２０は、患者Ｐの皮膚抵抗が所定の閾値以上であるかどうかを判定してもよい。患者Ｐの皮膚抵抗が所定の閾値以上である場合に、制御部２０は、皮膚電位センサ３５が患者Ｐに接触していないと判定してもよい。即ち、制御部２０は、処理装置２が患者Ｐに接触していないと判定した上で、患者Ｐにアラームを提示するべきであると判定する。一方、患者Ｐの皮膚抵抗が所定の閾値よりも小さい場合に、制御部２０は、皮膚電位センサ３５が患者Ｐに接触していると判定してもよい。即ち、制御部２０は、処理装置２が患者Ｐに接触していると判定した上で、患者Ｐにアラームを提示する必要はないと判定する。

また、制御部２０は、患者Ｐの体温データに基づいて、患者Ｐの体温が所定の閾値以下であるかどうかを判定してもよい。患者Ｐの体温が所定の閾値以下である場合に、制御部２０は、体温センサ３４が患者Ｐに接触していないと判定してもよい。即ち、制御部２０は、処理装置２が患者Ｐに接触していないと判定した上で、患者Ｐにアラームを提示するべきであると判定する。一方、患者Ｐの体温が所定の閾値よりも大きい場合に、制御部２０は、皮膚電位センサ３５が患者Ｐに接触していると判定してもよい。即ち、制御部２０は、処理装置２が患者Ｐに接触していると判定した上で、患者Ｐにアラームを提示する必要はないと判定する。

さらに、制御部２０は、患者Ｐの脈波データ又は心電図データに基づいて、処理装置２が患者Ｐに接触しているかどうかを判定してもよい。例えば、制御部２０は、正常な脈波データ及び／又は心電図データが取得できない場合に、処理装置２が患者Ｐに接触していないと判定した上で、患者Ｐにアラームを提示するべきであると判定してもよい。一方、制御部２０は、正常な脈波データ及び／又は心電図データが取得できる場合に、処理装置２が患者Ｐに接触していると判定した上で、患者Ｐにアラームを提示する必要はないと判定してもよい。

制御部２０は、患者Ｐにアラームを提示する必要があると判定した場合に（ステップＳ７２でＹＥＳ）、通知部２３を通じてアラームを視覚的、可聴的及び／又は触覚的に患者Ｐに提示する（ステップＳ７３）。その後、制御部２０は、ステップＳ７４において各生体センサ３０を待機させた後に、各生体センサ３０を再び動作させる（ステップＳ７０）。一方、制御部２０は、患者Ｐにアラームを提示する必要がないと判定した場合に（ステップＳ７２でＮＯ）、ステップＳ７４において各生体センサ３０を待機させた後に、各生体センサ３０を再び動作させる（ステップＳ７０）。

図１８に示すタイムチャートの一例では、処理装置２は、最初のステップＳ７２の判定結果がＹＥＳとなるため、アラーム提示時間Ｔ７の間、アラームを患者Ｐに提示する。二回目のステップＳ７２の判定結果も同様にＹＥＳとなるため、処理装置２は、アラーム提示時間Ｔ７の間、アラームを患者Ｐに提示する。三回目のステップＳ７２の判定結果がＮＯとなるため、処理装置２は、アラームを患者Ｐに提示しない。アラーム提示時間Ｔ７は待機時間Ｔ２と少なくとも部分的に重複していてもよい。

本実施形態によれば、処理装置２が患者Ｐの皮膚に接触していない場合に、アラームが視覚的、可聴的及び／又は触覚的に患者Ｐに提示される。このように、患者Ｐは、アラームを通じて、処理装置２によって患者の生体情報が正確に測定されていないことを直ちに認識することができる。このように、各生体センサ３０によって患者Ｐの生体情報が長期間の間測定できていないといった状況を好適に防止することができる。

尚、本実施形態の説明では、通知部２３を介してアラームが患者Ｐに提示されているが、本実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、処理装置２が患者Ｐに正しく装着されていないことを示すメッセージが院内ネットワーク３若しくはインターネットを介して患者Ｐが所持するスマートフォン等の携帯端末（図示せず）に送信されてもよい。

また、上記した処理装置２によって実行される一連の処理がソフトウェアにより実現されるためには、生体情報処理プログラムが記憶装置２１又はＲＯＭに予め組み込まれていてもよい。または、生体情報処理プログラムは、磁気ディスク（例えば、ＨＤＤ、フロッピーディスク）、光ディスク（例えば、ＣＤ－ＲＯＭ，ＤＶＤ－ＲＯＭ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク）、光磁気ディスク（例えば、ＭＯ）、フラッシュメモリ（例えば、ＳＤカード、ＵＳＢメモリ、ＳＳＤ）等のコンピュータ読取可能な記憶媒体に格納されていてもよい。この場合、記憶媒体に格納された生体情報処理プログラムが記憶装置２１に組み込まれてもよい。記憶装置２１に組み込まれた生体情報処理プログラムがＲＡＭ上にロードされた上で、プロセッサがＲＡＭ上にロードされた生体情報処理プログラムを実行してもよい。

また、生体情報処理プログラムは、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバからダウンロードされてもよい。この場合も同様に、ダウンロードされた当該プログラムが記憶装置２１に組み込まれてもよい。

以上、本発明の実施形態について説明をしたが、本発明の技術的範囲が本実施形態の説明によって限定的に解釈されるべきではない。本実施形態は一例であって、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内において、様々な実施形態の変更が可能であることが当業者によって理解されるところである。本発明の技術的範囲は特許請求の範囲に記載された発明の範囲及びその均等の範囲に基づいて定められるべきである。

また、本明細書では、第１実施形態から第４実施形態に係る生体センサ３０の間欠動作の各々について説明されているが、これらの間欠動作のうちの二以上の間欠動作が組み合わされてもよい。即ち、制御部２０は、第１から第４実施形態の間欠動作のうちの少なくとも２つの間欠動作を同時に実行するように各生体センサ３０の動作を制御してもよい。さらに、患者Ｐにアラームを提示する処理は、第１から第４実施形態の間欠動作のそれぞれにおいて実行されてもよい。

また、各実施形態に係る間欠動作では、制御部２０は各生体センサ３０を間欠的に動作させているが、複数の生体センサ３０のうちの一部は常に動作していてもよい。例えば、制御部２０は、体動センサ３３を常に動作させつつ、患者Ｐの状況に応じて体動センサ３３以外の各生体センサ３０を間欠的に動作させてもよい。

１：生体情報処理システム（処理システム）
２，２ａ，２ｂ，２ｃ：生体情報処理装置（処理装置）
３：院内ネットワーク
４：サーバ
６：患者データベース
８：情報端末
１０：無線アクセスポイント
２０：制御部
２１：記憶装置
２２：無線通信モジュール
２３：通知部
２４：入力操作部
２５：表示部
２６：バッテリ
２７：センサインターフェース
３０：生体センサ
３１：心電図センサ
３２：脈波センサ
３３：体動センサ
３４：体温センサ
３５：皮膚電位センサ
Ｔ１，Ｔ４：動作時間
Ｔ２，Ｔ５，Ｔ６：待機時間
Ｔ３：判定時間
Ｔ７：アラーム提示時間
Ｌ：回帰直線

Claims (20)

1. プロセッサと、コンピュータ可読命令とを保存するメモリとを備えた生体情報処理装置であって、前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサによって実行されると、前記生体情報処理装置は、
   動作時間と待機時間が交互に繰り返されるように複数の生体センサを間欠的に動作させ、
   前記動作時間において前記複数の生体センサから患者の複数の生体情報を取得し、
   前記複数の生体情報の少なくとも一部に関連する条件または前記複数の生体センサの少なくとも一部に関連する条件に応じて、間欠的に動作する前記複数の生体センサの動作モードを変更する、
   生体情報処理装置。
2. 前記生体情報処理装置は、
   前記複数の生体情報のうち第１生体情報が前記第１生体情報に関連付けられた所定の条件を満たすかどうかを判定し、
   前記第１生体情報が前記所定の条件を満たさない場合に、前記複数の生体センサを前記待機時間の間待機させた後に前記複数の生体センサを動作させ、
   前記第１生体情報が前記所定の条件を満たす場合に、前記複数の生体センサを待機させずに前記複数の生体センサを再度動作させる、
   請求項１に記載の生体情報処理装置。
3. 前記第１生体情報は、前記患者の心電図データ、脈波データ、又は体動データである、
   請求項２に記載の生体情報処理装置。
4. 前記複数の生体情報のうち第１生体情報が前記第１生体情報に関連付けられた所定の条件を満たすかどうかを判定し、
   前記第１生体情報が前記所定の条件を満たさない場合に、前記動作時間を第１時間に設定し、
   前記第１生体情報が前記所定の条件を満たす場合に、前記動作時間を前記第１時間よりも長い第２時間に設定する、
   請求項１に記載の生体情報処理装置。
5. 前記第１生体情報は、前記患者の脈波データ又は心電図データである、
   請求項４に記載の生体情報処理装置。
6. 前記複数の生体情報に基づいて前記患者の重症度を示す重症化スコアを算出し、
   前記重症化スコアが前記重症化スコアに関連付けられた所定の条件を満たすかどうかを判定し、
   前記重症化スコアが前記所定の条件を満たさない場合に、前記待機時間を第１時間に設定し、
   前記重症化スコアが前記所定の条件を満たす場合に、前記待機時間を前記第１時間よりも短い第２時間に設定する、
   請求項１に記載の生体情報処理装置。
7. 前記生体情報処理装置は、
   前記重症化スコアが所定の閾値よりも大きいかどうかを判定し、
   前記重症化スコアが前記所定の閾値以下の場合に、前記待機時間を前記第１時間に設定し、
   前記重症化スコアが前記所定の閾値よりも大きい場合に、前記待機時間を前記第２時間に設定する、
   請求項６に記載の生体情報処理装置。
8. 前記生体情報処理装置は、
   以前算出された少なくとも一つの重症化スコアと今回算出された重症化スコアとに基づいて、次回算出される重症化スコアを推測し、
   前記推測された重症化スコアが所定の閾値よりも大きいかどうかを判定し、
   前記推測された重症化スコアが前記所定の閾値以下の場合に、前記待機時間を前記第１時間に設定し、
   前記推測された重症化スコアが前記所定の閾値よりも大きい場合に、前記待機時間を前記第２時間に設定する、
   請求項６に記載の生体情報処理装置。
9. 前記生体情報処理装置は、
   前記動作時間の少なくとも一部が前記患者の所定の生活時間帯に重複するかどうかを判定し、
   前記動作時間の少なくとも一部が前記所定の生活時間帯に重複しない場合に、前記待機時間を第１時間に設定し、
   前記動作時間の少なくとも一部が前記所定の生活時間帯に重複する場合に、前記待機時間を前記第１時間よりも長い第２時間に設定する、
   請求項１に記載の生体情報処理装置。
10. 前記生体情報処理装置は、
    前記複数の生体センサのうち第１生体センサによって取得された第１生体情報に基づいて、前記第１生体センサが前記患者の皮膚に接触しているかどうかを判定し、
    前記第１生体センサが前記患者の皮膚に接触していない場合に、アラームを前記患者に提示する、
    請求項１に記載の生体情報処理装置。
11. プロセッサと、コンピュータ可読命令とを保存するメモリとを備えた生体情報処理装置であって、前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサによって実行されると、前記生体情報処理装置は、
    動作時間と待機時間が交互に繰り返されるように複数の生体センサを間欠的に動作させ、
    前記動作時間において前記複数の生体センサから患者の複数の生体情報を取得し、
    前記複数の生体センサのうち第１生体センサによって取得された第１生体情報に基づいて、前記第１生体センサが前記患者の皮膚に接触しているかどうかを判定し、
    前記第１生体センサが前記患者の皮膚に接触していない場合に、アラームを前記患者に提示する、
    生体情報処理装置。
12. 前記生体情報処理装置は、前記患者に装着されており、
    前記生体情報処理装置は、外部装置と無線通信するように構成された無線通信モジュールをさらに備える、
    請求項１から１１のうちいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
13. 動作時間と待機時間が交互に繰り返されるように複数の生体センサを間欠的に動作させるステップと、
    前記動作時間において前記複数の生体センサから患者の複数の生体情報を取得するステップと、
    前記複数の生体情報の少なくとも一部に関連する条件または前記複数の生体センサの少なくとも一部に関連する条件に応じて、間欠的に動作する前記複数の生体センサの動作モードを変更するステップと、
    を含む、コンピュータによって実行される生体情報処理方法。
14. 前記複数の生体情報のうち第１生体情報が前記第１生体情報に関連付けられた所定の条件を満たすかどうかを判定するステップをさらに含み、
    前記複数の生体センサの動作モードを変更するステップは、
    前記第１生体情報が前記所定の条件を満たさない場合に、前記複数の生体センサを前記待機時間の間待機させた後に前記複数の生体センサを動作させるステップと、
    前記第１生体情報が前記所定の条件を満たす場合に、前記複数の生体センサを待機させずに前記複数の生体センサを再度動作させるステップと、
    を含む、請求項１３に記載の生体情報処理方法。
15. 前記複数の生体情報のうち第１生体情報が前記第１生体情報に関連付けられた所定の条件を満たすかどうかを判定するステップをさらに含み、
    前記複数の生体センサの動作モードを変更するステップは、
    前記第１生体情報が前記所定の条件を満たさない場合に、前記動作時間を第１時間に設定するステップと、
    前記第１生体情報が前記所定の条件を満たす場合に、前記動作時間を前記第１時間よりも長い第２時間に設定するステップと、
    を含む、請求項１３に記載の生体情報処理方法。
16. 前記複数の生体情報に基づいて前記患者の重症度を示す重症化スコアを算出するステップと、
    前記重症化スコアが前記重症化スコアに関連付けられた所定の条件を満たすかどうかを判定するステップと、
    をさらに含み、
    前記複数の生体センサの動作モードを変更するステップは、
    前記重症化スコアが前記所定の条件を満たさない場合に、前記待機時間を第１時間に設定するステップと、
    前記重症化スコアが前記所定の条件を満たす場合に、前記待機時間を前記第１時間よりも短い第２時間に設定するステップと、
    を含む、請求項１３に記載の生体情報処理方法。
17. 前記動作時間の少なくとも一部が前記患者の所定の生活時間帯に重複するかどうかを判定するステップをさらに含み、
    前記複数の生体センサの動作モードを変更するステップは、
    前記動作時間の少なくとも一部が前記所定の生活時間帯に重複しない場合に、前記待機時間を第１時間に設定するステップと、
    前記動作時間の少なくとも一部が前記所定の生活時間帯に重複する場合に、前記待機時間を前記第１時間よりも長い第２時間に設定するステップと、
    を含む、請求項１３に記載の生体情報処理方法。
18. 動作時間と待機時間が交互に繰り返されるように複数の生体センサを間欠的に動作させるステップと、
    前記動作時間において前記複数の生体センサから患者の複数の生体情報を取得するステップと、
    前記複数の生体センサのうち第１生体センサによって取得された第１生体情報に基づいて、前記第１生体センサが前記患者の皮膚に接触しているかどうかを判定するステップと、
    前記第１生体センサが前記患者の皮膚に接触していない場合に、アラームを前記患者に提示するステップと、
    を含む、コンピュータによって実行される生体情報処理方法。
19. 請求項１３から１８のうちいずれか一項に記載の生体情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
20. 請求項１９に記載のプログラムが記憶されたコンピュータ読取可能媒体。

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