JP6551959B1 - ソフトウェア、健康状態判定装置及び健康状態判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】対象者の個人差を考慮したバイタルサインや日々の体調を反映して、対象者ごとに異なる個体内変動を精度高く捉えることが可能であり、対象者の健康管理や、一人ひとりの個性にかなった医療の提供に寄与するソフトウェア、健康状態判定装置及び健康状態判定方法を提供する。【解決手段】本発明を適用した健康状態判定装置の一例である健康状態判定装置１は、演算部２を備えている。演算部２は、健康状態判定装置１の有する各情報処理機能を実行する処理部である。即ち、本発明を適用したソフトウェアでは、タブレット端末３の演算部２を情報入力手段２３、情報記録手段２４、基準算出手段５、スコアリング処理手段１００、判定処理手段６等として機能させる。この各手段の処理機能により、情報の送受信、情報の記録、バイタル情報の内容に基づくスコアリング、スコアリング条件（スコアリング基準情報）の設定、スコア値情報における異常の判定、異常の判定基準の設定、判定結果の通知、表示情報の作成や表示等を行う。【選択図】図１

Description

本発明はソフトウェア、健康状態判定装置及び健康状態判定方法に関する。詳しくは、対象者の個人差を考慮したバイタルサインや日々の体調を反映して、対象者ごとに異なる個体内変動を精度高く捉えることが可能であり、対象者の健康管理や、一人ひとりの個性にかなった医療の提供に寄与するソフトウェア、健康状態判定装置及び健康状態判定方法に係るものである。

近年、医療分野において「個別化医療（personalized medicine）」の重要性が高まっている。個別化医療とは、一般的に、テーラーメード医療（tailor-made medicine）といわれる「一人ひとりの個性にかなった医療を行うこと」をさしている。

これまでの医療は、疾患を中心とした考え方に基づき行われるものであり、疾患の原因を探索したり、その治療法を開発したりすることが主な目的とされている。この一方で、疾患の状態は一人ひとりで千差万別であり、同じ病気であっても同じ治療法を適用することが必ずしも正しくないことは以前より知られてきている。

しかしながら、従来の医療において、治療効果の個人差は、治療とその効果を観察しなければ分からないものとされ、一人ひとりに最適な治療計画を行うことは難しい状況にある。

ここで、個別化医療の実現には、個人ごとに異なる「バイオマーカー」を捉えることが重要とされている。一般的には、バイオマーカーは、特定の病状や生命体の状態の指標であり、アメリカ国立衛生研究所（National Institutes of Health）の研究グループは、１９９８年に、バイオマーカーについて「通常の生物学的過程、病理学的過程、もしくは治療的介入に対する薬理学的応答の指標として、客観的に測定され評価される特性」と定義づけている。また、過去においては、バイオマーカーは主として、血圧や心拍数など生理学的指標のことを意味していた。

また、医療分野において、対象者の病気の程度を迅速に評価する手法として、早期警戒スコア（Early warning score以下、「EWS」と称する）と呼ばれるスコアリング法が利用されている。

EWSは、対象者の６つの主要なバイタルサインである呼吸数（ｒｐｍ）、SpO2（酸素飽和度）（％）、体温（℃）、血圧（ｍｍＨｇ）、心拍数（ｂｐｍ）、意識レベルの評価（AVPU応答、A：alart（正常）、V：voice（声に反応がある）、P：pain（痛みに反応がある）U：unresponsive（反応なし）に基づき、バイタルサインの測定結果や評価結果に応じたスコアを算出して、スコアの合計点数によって、病気の程度を判断する手法である（例えば、非特許文献１を参照）。

このEWSは、複数の生理学的測定値の変化及び単一変数内の大きな変化を介して臨床的劣化が見られるという原則に基づいている。また、各バイタルサインの測定値からスコアを算出する際には、集団（複数の対象者）の測定値の結果に基づいて決定された数値が採用されている。

例えば、表１に示すように、体温であれば測定値の中心範囲として「36.0~37.9℃」が設定され、同範囲では０点のスコアとなる。また、その上下側の値については、「35.0~35.9℃」又は「38.0~38.9℃」であれば１点のスコア、「34.0~34.9℃」又は「38.9℃超える値」であれば２点のスコア、「34℃未満」であれば３点のスコアとなるように、体温の測定値とスコアリングの点数が設定されている。また、その他のバイタルサインについても表１に示すように設定されている。

ここで表１に示す内容では、集団のバイタルサインの測定値から設定された「正常な範囲」、「異常な範囲」が基準として採用されている。ここで設定された範囲は、地域や年齢等を考慮して範囲を変動させることはあるが、基本的に大多数の人数から得られたバイタルサインの測定値に基づき、基準となる範囲が決められている。この基準の設定は、呼吸数、酸素飽和度、血圧及び心拍数においても同様である。

また、EWSでは、６つの主要なバイタルサイン以外のパラメータとして、尿出力、酸素投与流量、疼痛スコア等の、他のパラメータにスコアを割り当てることもある。

"早期警戒スコア(Early warning score)"、[online]、ウィキペディアフリー百科事典(Wikipedia, the free encyclopedia)、［平成２９年１０月１６日検索］、インターネット<URL:https://en.wikipedia.org/wiki/Early_warning_score>

しかしながら、非特許文献１に記載のEWSをはじめ、対象者のバイタルサインの測定値に基づきスコアリングを行い、その結果の情報に基づき異常を検知する従来の仕組みは、対象者の個体内変動を考慮した検知とはなっていない。

非特許文献１では、上述したように、集団のバイタルサインの測定値から設定された「正常な範囲」、「異常な範囲」が基準となっている。そのため、対象者の個体内変動を考慮した検知とは言い難いものである。

即ち、集団のバイタルサインの測定値から設定された基準では、バイタルサインにおける個人ごとの特性に対応することができない。例えば、青年と高齢者では、平穏な状態の体温や、１日の体温の変動が大きく異なっている。また、高血圧等の病態の有無によっても、対象差ごとにバイタルサインの値は大きく異なるものとなる。

つまり、対象者の年齢や病態の有無等を考慮した場合、集団のバイタルサインの測定値から設定された「正常な範囲」や「異常な範囲」は、適切な基準とならないことがある。

今後、拡大が期待される個別化医療では、診断、予後、薬力学、モニタリングなどの目的にかなったバイオマーカーが欠かせないものとなる。本発明者は、これまでに、「高齢者の発病」、「診断」を目的とするバイオマーカーを中心に研究を進めてきた。

その中で、本発明者は、近年実施されている遺伝子レベルでの解析を行うバイオマーカーではなく、人間の生命に関する最も基本的な情報である体温、脈拍、血圧（脈圧）の「バイタルサイン」をバイオマーカーとすることに可能性を見出した。この体温、脈拍、血圧（脈圧）は、呼吸数を加えて、医療分野において「古典的バイタルサイン」と称され、この４つが基本的かつ重要なバイタルサインとして位置付けられている。

この古典的バイタルサインをバイオマーカーにできる理由は、体温、血圧（脈圧）、脈拍、呼吸数の測定値に、一人ひとり異なる「個体内変動」があるためである。即ち、対象者によって、バイタルサインの変化の仕方が異なっており、この変化の仕方を適切に捉えて、解析することで、対象者の健康管理や診断等に寄与する技術が開発できると考えたのである。

また、本発明者は、これまでの研究により、人間の古典的バイタルサインは、同一個体に関して、少なくとも３０個分の測定データを取得すると、基本的にその測定値が正規分布に従うことを発見した。また、古典的バイタルサインの正規分布は、その人固有の個体内変動を含んで分布するものである。

しかしながら、医療統計学において、バイタルサインに関する多くの人の標準偏差を見る「個体間変動」の論文や報告等は存在するが、バイタルサインについて、同一の対象者の「個体内変動」を扱ったものは皆無である。

また、従来技術には、同一個体に対する古典的バイタルサインの測定値が正規分布に従うことを解析した結果や、これを異常判定に用いた技術は全く存在しなかった。当然に、上述した異常判定に用いるスコアリング手法の基準として、古典的バイタルサインの測定値が正規分布に従うことを利用する技術も皆無であった。

本発明は、以上の点に鑑みて創案されたものであり、対象者の個人差を考慮したバイタルサインや日々の体調を反映して、対象者ごとに異なる個体内変動を精度高く捉えることが可能であり、対象者の健康管理や、一人ひとりの個性にかなった医療の提供に寄与するソフトウェア、健康状態判定装置及び健康状態判定方法に係るものである。

上記の目的を達成するために、本発明のソフトウェアは、取得されたバイタルサインに関する情報であるバイタル情報をスコアリングして、得られたスコア結果情報に基づいて、個体の健康状態を判定するためのソフトウェアであって、情報処理機器を、同一個体から取得されると共に、正規分布に従う古典的バイタルサインから選択される少なくとも１つの測定値を含む前記バイタル情報及び取得日時の入力を受け付ける情報入力手段と、入力された前記バイタル情報及び取得日時の情報を記録させる情報記録手段と、記録された複数の前記バイタル情報の全部又は一部の、平均μ及び標準偏差σを算出する基準算出手段と、所定のスコアリング条件を基準に、入力された所定のバイタル情報をスコアリングして、スコアの値であるスコア結果情報を算出すると共に、前記所定のスコアリング条件は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるスコアリング処理手段と、所定のスコア判定条件を基準にして、前記スコア結果情報が異常な値か否かを判定するスコア判定手段と、を含む手段として機能させるためのソフトウェアであり、前記バイタル情報は、前記スコア判定手段が異常な値と判定した値を含み、前記スコア判定手段は次回の判定を行い、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、前記正規分布は、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報から作成され、前記バイタル情報は、前記古典的バイタルサインである体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値を含み、前記スコアリング条件は、体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値に対しては、前記平均μ、前記標準偏差σ、０より大きい数であるｎ及びｍを用いて表された下記の式（１）の値を下限値及び式（２）の値を上限値とし、下限値及び上限値の少なくとも一方を基準にするように構成されている。
μ−ｎσ・・・式（１）
μ＋ｍσ・・・式（２）
なお、本明細書において、ソフトウェアとは、コンピュータの動作に関するプログラムのことである。また、プログラムとは、コンピュータによる処理に適した命令の順番付けられた列からなるものをいう。

また、本発明において、「３０個分の測定データのバイタル情報」とは、幅広くは１秒ごとに測定したバイタル情報のデータであり、例えば、１分ごと、数分ごと、１時間ごと、１日ごと、１か月ごとに測定したバイタル情報のデータのように、時間の長さが異なるものを含んでいる。また、「３０個分の測定データのバイタル情報」には、上述した、１秒ごと又は１分ごと等のように、一定間隔で規則的に取得されたデータだけでなく、不規則に取得されたデータも含んでいる。例えば、１分間（６０秒）中に、一定間隔で取得するのではなく、不規則に取得した少なくとも３０個のデータ（例えば、１秒、３秒、６秒、７秒、９秒等のような取得）が採用できる。また、例えば、３０分間の中で不規則に取得した少なくとも３０個のデータ、１時間の中で不規則に取得した少なくとも３０個のデータ、数時間の中で不規則に取得した少なくとも３０個のデータ、１日の中で不規則に取得した少なくとも３０個のデータ、数日間の中で不規則に取得した少なくとも３０個のデータ、１週間の中で不規則に取得した少なくとも３０個のデータ、数週間の中で不規則に取得した少なくとも３０個のデータ、１か月の中で不規則に取得した少なくとも３０個のデータ等が、「３０個分の測定データのバイタル情報」として採用することができる。更に、一定間隔、又は、不規則な間隔に関わらず、蓄積したバイタル情報の中から、ランダムに少なくとも３０個分のデータを抽出して、「３０個分の測定データのバイタル情報」として採用することができる。後述するように、時間の長さや測定間隔の規則性の有無に関わらず、少なくとも３０個分の測定データを取得すれば、対象者の個体内変動を反映した正規分布を得ることができる。

ここで、情報入力手段が、同一個体から取得されたバイタル情報の入力を受け付け、情報記録手段に、入力されたバイタル情報を記録させることによって、同一個体のバイタル情報を蓄積することができる。なお、ここでいう同一個体とは、取得したバイタルサインの値が異常な値か否かを判定する判定対象を指すものである。

また、ここでいう「個体」とは、単独の生物（ヒト又は動物）のことである。なお、本発明は、単一のソフトウェアで、単独の同一個体のバイタル情報を記録する態様と、複数の同一個体のバイタル情報を同一個体ごとに記録する態様を含んでいる。同一個体とは、例えばヒトであれば、同一人物のことをいう。

また、ここでいう「同一個体から取得されたバイタル情報」とは、情報入力手段での入力の段階で個体の区別が可能であることを意味している。例えば、１人の対象者が自分だけのバイタル情報を入力する態様や、複数の対象者の情報を取り扱う際に、特定の個人用の入力画面が表示されてバイタル情報を入力する態様等、入力するための形式を異ならせて、個体を区別することが考えられる。

また、情報入力手段が、同一個体から取得されると共に、正規分布に従う古典的バイタルサインから選択される少なくとも１つの測定値を含むバイタル情報の入力を受け付け、情報記録手段に、入力されたバイタル情報を記録させることによって、同一個体の古典的バイタルサインの測定値の情報を蓄積することができる。同一個体から取得した古典的バイタルサインの測定値は正規分布に従うものであり、その測定値の情報を蓄積することで、正規分布に基づく基準を設定可能となる。

また、情報入力手段が、同一個体から取得されたバイタル情報及び取得日時の情報の入力を受け付け、情報記録手段に、入力されたバイタル情報及び取得日時の情報を記録させることによって、同一個体のバイタル情報が取得された日時の情報と共に蓄積されるものとなる。即ち、同一個体の複数のバイタル情報を取得日時の情報と紐付けて取扱うことが可能となる。また、異なるバイタル情報を比較する際に、比較するバイタル情報の間での変位の状況や、変位量を確認可能となる。なお、ここでいう取得日時の情報は、情報入力手段にバイタル情報を入力する際に、入力者が取得日時の情報を入力する態様や、バイタル情報を入力する際の時間が情報入力手段に自動的に入力される態様が含まれるものである。また、取得日時の情報とは、バイタルサインを測定した日時や、バイタルサインの評価（例えば、意識レベル）を行った日時を含むものである。

また、基準算出手段が、記録された複数のバイタル情報の全部又は一部の平均μを算出することによって、同一個体の個体内変動が反映されたバイタル情報の平均値の情報を利用可能となる。なお、ここでいう平均μとは、「各バイタルサインの測定値の総和」から「バイタルの測定値のデータ数」を割った値を意味するものである。また、ここでいう「記録された複数のバイタル情報の平均μ」は、記録されたバイタル情報の全データから算出するものだけでなく、全データのうちの一部から算出されるものを含んでいる。更に、平均μの算出根拠となるバイタル情報は連続的なデータ、例えば、毎秒、毎分、毎時間、毎日等継続的に測定したデータだけでなく、秒、分、時間、日数等の間隔を開けて抽出したデータから算出されるものであってもよい。

また、基準算出手段が、記録された複数のバイタル情報の全部又は一部の標準偏差σを算出することによって、同一個体の個体内変動が反映されたバイタル情報の標準偏差の情報を利用可能となる。なお、ここでいう標準偏差σとは、所定の条件のバイタル情報の「偏差の二乗平均」である。更に言えば、「偏差」とは、所定の条件のバイタル情報の「各バイタルサインの測定値」から「所定の条件のバイタルサインの測定値の平均値」を引いた値である。また、ここでいう「記録された複数のバイタル情報の標準偏差σ」は、記録されたバイタル情報の全データから算出するものだけでなく、全データのうちの一部から算出されるものを含んでいる。更に、標準偏差σの算出根拠となるバイタル情報は連続的なデータ、例えば、毎秒、毎分、毎時間、毎日等継続的に測定したデータだけでなく、秒、分、時間、日数等の間隔を開けて抽出したデータから算出されるものであってもよい。

また、スコアリング処理手段が、所定のスコアリング条件を基準に、入力された所定のバイタル情報をスコアリングして、スコアの値であるスコア結果情報を算出することによって、入力されたバイタル情報を、その内容に応じたスコア結果情報（点数）に変換することができる。

また、所定のスコアリング条件が、少なくとも平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されることによって、同一個体から取得された古典的バイタルサインの測定値がバイタル情報として入力された際に、平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定した基準により、その内容に応じたスコア結果情報を得ることが可能となる。また、この際の平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定した基準は、同一個体の個体内変動が反映された基準であり、個体内変動を反映した状態で、同一個体のバイタル情報を点数化することが可能となる。なお、ここでいう「入力された所定のバイタル情報」とは、スコアリングの対象となるバイタル情報を意味している。また、ここでいう「少なくとも平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定される所定のスコアリング条件」は、入力された所定のバイタル情報、即ち、スコアリングの対象となる所定のバイタル情報を含んで設定されるものと、スコアリングの対象となる所定のバイタル情報を含まずに、それ以前の過去のバイタル情報から設定されたものの両方を含むものである。また、入力された所定のバイタル情報は、直近に入力されたバイタル情報であることができる。また、入力された所定のバイタル情報は、以前に入力されたバイタル情報のうちの一つまたは複数のバイタル情報であることができる。

また、スコア判定手段が、所定のスコア判定条件を基準にして、スコア結果情報が異常な値か否かを判定することによって、同一個体から取得されたバイタル情報の内容から得られたスコア結果情報の値について異常な値か否かを判定可能となる。なお、ここでの所定のスコア判定条件を基準とした判定は、１つのバイタルサインから得られたスコア結果情報に対して異常な値か否かを判定する態様や、複数のスコア結果情報の合計点に対して判定する態様、更には、２つ以上のスコア結果情報の組み合わせに対して判定する態様とすることができる。

また、バイタル情報は、スコア判定手段が異常な値と判定した値を含み、スコア判定手段は次回の判定を行い、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、正規分布は、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報から作成されることによって、バイタル情報をバイオマーカーとして活用して、個別化医療を実現でき、特に、慢性期にある対象者の状態悪化を早期に検知可能となる。即ち、個人ごとに異なる「バイオマーカー」として、バイタル情報を利用することができる。

このバイオマーカーとは、一般的に、特定の病状や生命体の状態の指標であり、「通常の生物学的過程、病理学的過程、もしくは治療的介入に対する薬理学的応答の指標として、客観的に測定され評価される特性と定義されている。即ち、本発明で対象とする「健康状態の悪化を検知するバイオマーカー」は、対象者が平穏な状態、体調に何等かの異常を生じている状態、及び、体調に異常を生じる前の段階の状態を含む、対象者の種々の状態を反映した対象者に固有の指標である。

本発明では、上述したように、スコア判定手段により異常な値と判断された値を含むバイタル情報を利用しており、これにより、対象者が体調に何等かの異常を生じている状態、及び、体調に異常を生じる前の段階の状態を含めて、バイタルサインの変化の仕方を捉えることが可能となる。また、バイタルサインの変化の仕方は、対象者ごとに異なる変化の幅を反映するものであり、これが正規分布するものとなっている。このバイタルサインの変化は、対象者の一人ひとりで異なる個体内変動を含むものであり、個体内変動を含むバイタルサインをバイオマーカーとして利用し、解析することで、対象者の健康管理や診断等を行い、個別化医療を実現することが可能となる。また、スコア判定手段が異常な値と判定した値を含み、スコア判定手段が次回の判定を行うことから、個体内変動を含むバイタルサインを元に、対象者の判定を継続的に行うことができる。

また、本発明では、異常な値と判定された値を含むバイタル情報を利用することで、対象者の一人ひとりで異なる個体内変動を適切に捉え、体調に異常が生じた状態の早期発見に活用できるだけでなく、体調に異常が生じる前の段階における体調の自己管理、予防等に関して、所謂、セルフマネジメントに活用できるものとなる。

この点の効果については、とりわけ、病状は比較的安定しているが、治癒が困難な状態が続いている慢性期の高齢者において、その個人の特性を反映した上での体調に異常が著しく生じる前の早期発見が可能となり、非常に意義のあるものとなる。高齢者は病気の進行が遅い場合が多く、一般成人に比べて、体調の変化や状態の悪化が捉えにくくなるが、対象者の個体内変動を含むバイタルサインをバイオマーカーとして利用することで、対象者の特性に合わせた状態悪化を早期に検知することができる。

また、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、正規分布は、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報から作成されることによって、スコア判定手段により、対象の個体におけるバイタルサインの異常な値を捉えることが充分に可能となる。

ここで本発明において「３０個分の測定データ」を採用する技術的な意義を説明する。より詳細には、時間の長さや測定間隔の規則性の有無に関わらず、バイタルサインについて、少なくとも３０個分の測定データを取得すれば、対象者の個体内変動を反映した正規分布を得ることができる点について説明する。

本発明者は、これまでの検討により、同一個体から取得したバイタルデータについて、少なくとも３０個分の測定データが取得できれば、その測定データが、対象者ごとの個体内変動を反映して正規分布することを確認した。

例えば、図１５〜図２２に示すように、脈拍を各条件で測定した場合、３０個分の測定データが揃えば、その測定したデータに基づき、対象者ごとに異なる正規分布曲線が得られる結果となった。図１５、図１７、図１９及び図２１は、同一対象者（ここではＡさんと称する）から取得した脈拍の結果であり、図１６、図１８、図２０及び図２２は、別の同一対象者（ここではＢさんと称する）から取得した脈拍の結果である。なお、図１５〜図２２において、３０個分の測定データを示し、曲線上の丸印は１つの測定データに対応しているが、平均値を中心に重なっているデータが複数存在するため、図面上では、３０個分の丸印が表れていない。

より詳細には、図１５及び図１６では、１分ごとに脈拍を測定して、３０個分の脈拍の測定データを取得した結果に基づくグラフである。いずれも平均値を頂点とした正規分布の形を示す結果が得られた。また、ＡさんとＢさんでは、頂点となる平均値が異なり、かつ、曲線の両端に位置する値（最小値及び最大値）も異なっている。従って、個体なりの正規分布が得られることが明らかである。なお、この点は、図１７〜図２２において、同様の傾向が確認された。

また、図１７及び図１８は、７分ごとに脈拍を測定して、３０個分の脈拍の測定データを取得した結果に基づくグラフである。このように、測定する時間間隔を変えた際にも、各対象者の平均値を頂点とした正規分布の形が得られた。

また、図１９及び図２０は、１日の中で、不規則な時間で、３０個分の脈拍の測定データを取得した結果に基づくグラフである。更に、図２１は、３０時間の中で、不規則な時間で、３０個分の脈拍の測定データを取得した結果に基づくグラフであり、図２２は、３０日の中で、不規則な時間で、３０個分の脈拍の測定データを取得した結果に基づくグラフである。ここで示すように、一定間隔で規則的に取得されたデータでなくても、３０個分の測定データを取得すれば、そのデータが、各対象者の平均値を頂点として正規分布の形を取ることが確認された。

また、例えば、図２３及び図２４に示すように、体温についても、３０個分の測定データが揃えば、その測定したデータに基づき、対象者ごとに異なる正規分布曲線が得られる結果となった。図２３及び図２４は、２分ごとに体温を測定して、３０個分の体温の測定データを取得した結果に基づくグラフである。また、図２３と図２４では、体温を測定した対象者が異なっている。このように、体温でも、３０個分の測定データを取得すれば、そのデータが、各対象者の平均値を頂点として正規分布の形を取ることが確認された。

３０個分の測定データから、個体なりの正規分布が得られる点は、脈拍と体温だけでなく、血圧（収縮期血圧及び拡張期血圧）、脈圧、呼吸数についても確認された。

従って、本発明者は、時間の長さや測定間隔の規則性の有無に関わらず、バイタルサインについて、少なくとも３０個分の測定データを取得すれば、対象者の個体内変動を反映した正規分布を得ることができ、これをバイオマーカーとして利用しうる可能性を見出して、本発明に至った。

即ち、時間の長さや測定間隔の規則性の有無に関わらず、少なくとも３０個分のバイタル情報を取得して、正規分布を得ることで、対象となる個体の生理学的パラメータ（バイタルサイン）を観察することができ、その一周期を構成するバイタルサインの値が確認可能となる。換言すれば、３０個分のバイタル情報を利用すれば、対象の個体におけるバイタルサインの異常な値を捉えることが充分に可能になるということになり、本発明ではこの点に着目している。

また、上記の目的を達成するために本発明のソフトウェアは、取得されたバイタルサインに関する情報であるバイタル情報をスコアリングして、得られたスコア結果情報に基づいて、個体の健康状態を判定するためのソフトウェアであって、情報処理機器を、同一個体から取得されると共に、正規分布に従う古典的バイタルサインから選択される少なくとも１つの測定値を含む前記バイタル情報及び取得日時の入力を受け付ける情報入力手段と、入力された前記バイタル情報及び取得日時の情報を記録させる情報記録手段と、記録された複数の前記バイタル情報の全部又は一部の、平均μ及び標準偏差σを算出する基準算出手段と、所定のスコアリング条件を基準に、入力された所定のバイタル情報をスコアリングして、スコアの値であるスコア結果情報を算出すると共に、前記所定のスコアリング条件は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるスコアリング処理手段と、所定のスコア判定条件を基準にして、前記スコア結果情報が異常な値か否かを判定するスコア判定手段と、前記平均μ及び前記標準偏差σから選択される少なくとも１つに基づいて設定された所定のバイタル判定用数値範囲を基準にして、入力された所定のバイタル情報が異常な値か否かを判定すると共に、前記所定のバイタル判定用数値範囲は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるバイタル判定手段と、
を含む手段として機能させるためのソフトウェアであり、前記バイタル情報は、前記バイタル判定手段が異常な値と判定した値を含み、前記スコア判定手段は次回の判定を行い、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、前記正規分布は、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報から作成され、前記バイタル情報は、前記古典的バイタルサインである体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値を含み、前記バイタル判定手段は、前記平均μ、前記標準偏差σ、０より大きい数であるｎ及びｍを用いて表された下記の式（１）の値を下限値及び式（２）の値を上限値とし、下限値及び上限値の少なくとも一方を基準にして、入力された所定のバイタル情報が異常な値か否かを判定するように構成されている。
μ−ｎσ・・・式（１）
μ＋ｍσ・・・式（２）

ここで、平均μ及び標準偏差σから選択される少なくとも１つに基づいて設定された所定のバイタル判定用数値範囲を基準にして、入力された所定のバイタル情報が異常な値か否かを判定すると共に、所定のバイタル判定用数値範囲は少なくとも平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるバイタル判定手段によって、バイタル情報の値そのものに対して、同一個体の個体内変動が反映された基準をもって、同一個体のバイタル情報について異常な値か否かを判定可能となる。つまり、スコア結果情報に関する異常な値か否かの判定とは別に、測定した個々のバイタル情報の値について、その値が異常な値か否かを判定することができる。また、判定基準となる所定のバイタル判定用数値範囲は、同一個体について蓄積したバイタル情報から算出された平均値や標準偏差を利用して設定されるため、その同一個体に固有でかつ、バイタル情報の平均値や平均値からの散らばりが反映された基準をもって異常か否かを判定できる。なお、ここでいう「入力された所定のバイタル情報」とは、判定の対象となるバイタル情報を意味している。また、ここでいう「所定のバイタル判定用数値範囲」は、入力された所定のバイタル情報、即ち、判定の対象となる所定のバイタル情報を含んで設定された数値範囲と、判定の対象となる所定のバイタル情報を含まずに、それ以前の過去のバイタル情報から設定された数値範囲の両方を含むものである。また、「所定のバイタル判定用数値範囲」は、基準となる値、例えば、上限値を設定した際に、判定の対象となる数値が上限値以上となる際に「異常」とする態様と、上限値を超えた際に「異常」とする態様の両方を含むものである。入力された所定のバイタル情報は、直近に入力されたバイタル情報であることができる。また、入力された所定のバイタル情報は、以前に入力されたバイタル情報のうちの一つまたは複数のバイタル情報であることができる。

また、バイタル情報は、バイタル判定手段が異常な値と判定した値を含み、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、正規分布は、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報から作成されることによって、バイタル情報をバイオマーカーとして活用して、個別化医療を実現でき、特に、慢性期にある対象者の状態悪化を早期に検知可能となる。即ち、個人ごとに異なる「バイオマーカー」として、バイタル情報を利用することができる。

また、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、正規分布は、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報から作成されることによって、バイタル判定手段により、対象の個体におけるバイタルサインの異常な値を捉えることが充分に可能となる。

また、バイタル情報が、古典的バイタルサインである体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値を有する場合には、同一個体から測定された体温、血圧、脈拍及び脈圧について、スコア結果情報を得て、異常な値か否かを判定することが可能となる。

また、スコアリング条件が、体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値に対しては、平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定される所定の数値範囲である場合には、同一個体から取得された体温、血圧、脈拍及び脈圧の測定値がバイタル情報として入力された際に、平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定した基準により、その内容に応じたスコア結果情報を得ることが可能となる。また、この際の平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定した基準は、同一個体の個体内変動が反映された基準であり、個体内変動を反映した形で、同一個体のバイタル情報を点数化することが可能となる。なお、ここでいう「所定の数値範囲」は、基準となる値、例えば、一定値を設定した際に、スコアリングの対象となる数値が一定値以上で２点となり、一定値未満で１点となる態様と、スコアリングの対象となる数値が一定値を超えると２点となり、一定値以下で１点となる態様の両方を含むものである。

また、バイタル情報が酸素飽和度の測定値を有する場合には、同一個体から測定された酸素飽和度について、スコア結果情報を得て、異常な値か否かを判定することが可能となる。

また、スコアリング条件が、酸素飽和度の測定値に対しては、予め設定した所定の数値範囲である場合には、同一個体から取得された酸素飽和度の測定値がバイタル情報として入力された際に、予め設定した所定の数値範囲を基準により、その内容に応じたスコア結果情報を得ることができる。なお、ここでいう「予め設定した所定の数値範囲」は、集団のバイタルサインの測定値から設定された数値範囲を採用することができる。また、ここでいう「所定の数値範囲」は、基準となる値、例えば、一定値を設定した際に、スコアリングの対象となる数値が一定値以上で２点となり、一定値未満で１点となる態様と、スコアリングの対象となる数値が一定値を超えると２点となり、一定値以下で１点となる態様の両方を含むものである。

また、バイタル情報が呼吸数の測定値を有する場合には、同一個体から測定された呼吸数について、スコア結果情報を得て、異常な値か否かを判定することが可能となる。

また、スコアリング条件が、呼吸数の測定値に対しては、記録された複数の呼吸数の測定値の全部又は一部の、最頻値又は平均μを算出して、最頻値又は平均μに基づき設定される所定の数値範囲である場合には、同一個体から取得された呼吸数の測定値がバイタル情報として入力された際に、最頻値に又は平均値に基づき設定した基準により、その内容に応じたスコア結果情報を得ることが可能となる。また、この際の最頻値又は平均値に基づき設定した基準は、同一個体の呼吸数に関する特徴が反映されており、この基準をもって同一個体のバイタル情報を点数化することが可能となる。なお、ここでいう「最頻値又は平均値に基づき設定した基準」は、基準となる値、例えば、一定値を設定した際に、スコアリングの対象となる数値が一定値以上で２点となり、一定値未満で１点となる態様と、スコアリングの対象となる数値が一定値を超えると２点となり、一定値以下で１点となる態様の両方を含むものである。

また、バイタル情報が、意識レベルを観察して取得された意識レベル評価結果を有する場合には、同一個体から取得された意識レベル評価結果について、スコア結果情報を得て、異常な値か否かを判定することが可能となる。

また、スコアリング条件が、意識レベル評価結果に対しては、意識レベルの程度を示す所定の観察状態である場合には、同一個体から取得された意識レベル評価結果を、所定の観察状態の内容に当て嵌め、その内容に応じたスコア結果情報を得ることが可能となる。なお、所定の観察状態の内容とは、例えば、意識レベルの評価に利用するAVPU応答の内容や、混乱の状態を示す内容である。

また、スコアリング条件が、体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値に対しては、平均μ、標準偏差σ、０より大きい数であるｎ及びｍを用いて表された下記の式（１）の値を下限値及び式（２）の値を上限値とし、下限値及び上限値の少なくとも一方を基準にする場合には、平均μから負の方向にｎσの値分離れた数値を下限値、平均μからｍσの値分離れた数値を上限値とした基準として、スコアリングすることが可能となる。
μ−ｎσ・・・式（１）
μ＋ｍσ・・・式（２）
即ち、平均μからｎσを引いた値が下限値、平均μにｍσ足した値を上限値として、これらの少なくとも一方を基準に、同一個体から測定した体温、血圧、脈拍及び脈圧の測定値に対して、スコア結果情報を得ることができる。なお、ｎ及びｍの値は上述したように０より大きい数であればよく、このｎ及びｍの値は、基準の厳密さや、バイタルサインの種類、対象者の既往歴等の種々の条件を考慮して適宜設定することができるものである。また、「下限値及び上限値の少なくとも一方」であるので、下限値のみ又は上限値のみ基準として設定する態様だけでなく、下限値と上限値の両方を基準として採用する態様も含むものである。また、ここでの式（１）及び式（２）の値は、平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定される数値範囲である。

また、情報入力手段が、同一個体における、病状に関する情報と、既往歴に関する情報と、体調に関する観察情報及び介護記録に関する情報の入力を受け付け、情報記録手段が、入力された同一個体における、病状に関する情報と、既往歴に関する情報と、体調に関する観察情報及び介護記録に関する情報を記録する場合には、同一個体の健康状態に関する詳細な情報を蓄積することができる。

また、熱型表処理手段が、情報記録手段に記録されたバイタル情報、病状に関する情報、既往歴に関する情報、体調に関する観察情報及び介護記録に関する情報バイタル情報に基づき熱型表を作成する場合には、バイタル情報と併せて、同一個体の健康状態に関する詳細な情報を熱型表で一覧可能となる。

また、基準算出手段が、情報記録手段に記録された所定の期間の少なくとも２つのバイタル情報から平均μ及び標準偏差σを算出する場合には、記録された複数のバイタル情報の全データを利用せずに、その一部の情報から平均μ及び標準偏差σを算出可能となる。

また、スコア判定手段が、スコア結果情報が異常な値と判定する際に、異常を少なくとも２つの段階に分けて判定する場合には、スコア結果情報の判定後の取扱いを多様なものにできる。例えば、異常を示す状態であっても、スコア結果情報の数値が小さなものであれば「注意」として通知し、スコア結果情報の数値が大きなものについては「警告」として通知することで、全ての異常を画一的に処理しなくてよいものとなる。この結果、判定を行った際に、すぐに医師のチェックが必要か否かといった判定後の対処を効率よく処理できるものとなる。

また、バイタル判定手段が、平均μ、標準偏差σ、０より大きい数であるｎ及びｍを用いて表された下記の式（１）の値を下限値及び式（２）の値を上限値とし、下限値及び上限値の少なくとも一方を基準にして、入力された所定のバイタル情報が異常な値か否かを判定する場合には、平均μから負の方向にｎσの値分離れた数値を下限値、平均μからｍσの値分離れた数値を上限値とした基準として、バイタル情報の値について異常の有無を判定することが可能となる。
μ−ｎσ・・・式（１）
μ＋ｍσ・・・式（２）
即ち、平均μからｎσを引いた値が下限値、平均μにｍσ足した値を上限値として、これらの少なくとも一方を基準に、同一個体から測定したバイタル情報に対して、異常な値か否かを判定することができる。なお、ｎ及びｍの値は上述したように０より大きい数であればよく、このｎ及びｍの値は、基準の厳密さや、バイタルサインの種類、対象者の既往歴等の種々の条件を考慮して適宜設定することができるものである。また、「下限値及び上限値の少なくとも一方」であるので、下限値のみ又は上限値のみ基準として設定する態様だけでなく、下限値と上限値の両方を基準として採用する態様も含むものである。また、ここでの式（１）及び式（２）の値は、平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定される数値範囲である。

また、上記の目的を達成するために、本発明の健康状態判定装置は、取得されたバイタルサインに関する情報であるバイタル情報をスコアリングして、得られたスコア結果情報に基づいて、個体の健康状態を判定するための健康状態判定装置であって、同一個体から取得されると共に、正規分布に従う古典的バイタルサインから選択される少なくとも１つの測定値を含む前記バイタル情報及び取得日時の入力を受け付ける情報入力手段と、入力された前記バイタル情報及び取得日時の情報を記録させる情報記録手段と、記録された複数の前記バイタル情報の全部又は一部の、平均μ及び標準偏差σを算出する基準算出手段と、所定のスコアリング条件を基準に、入力された所定のバイタル情報をスコアリングして、スコアの値であるスコア結果情報を算出すると共に、前記所定のスコアリング条件は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるスコアリング処理手段と、所定のスコア判定条件を基準にして、前記スコア結果情報が異常な値か否かを判定するスコア判定手段と、前記スコア判定手段が判定した判定結果を表示可能な表示手段とを備え、前記バイタル情報は、前記スコア判定手段が異常な値と判定した値を含み、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、前記正規分布は、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報から作成されて構成されている。

ここで、情報入力手段が、同一個体から取得されると共に、正規分布に従う古典的バイタルサインから選択される少なくとも１つの測定値を含むバイタル情報の入力を受け付け、情報記録手段に、入力されたバイタル情報を記録させることによって、同一個体の古典的バイタルサインの測定値の情報を蓄積することができる。同一個体から取得した古典的バイタルサインの測定値は正規分布に従うものであり、その測定値の情報を蓄積することで、正規分布に基づく基準を設定可能となる。

また、所定のスコアリング条件が、少なくとも平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されることによって、同一個体から取得された古典的バイタルサインの測定値がバイタル情報として入力された際に、平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定した基準により、その内容に応じたスコア結果情報を得ることが可能となる。また、この際の平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定した基準は、同一個体の個体内変動が反映された基準であり、個体内変動を反映した状態で、同一個体のバイタル情報を点数化することが可能となる。なお、ここでいう「入力された所定のバイタル情報」とは、スコアリングの対象となるバイタル情報を意味している。また、ここでいう「少なくとも平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定される所定のスコアリング条件」は、入力された所定のバイタル情報、即ち、スコアリングの対象となる所定のバイタル情報を含んで設定されるものと、スコアリングの対象となる所定のバイタル情報を含まずに、それ以前の過去のバイタル情報から設定されたものの両方を含むものである。また、入力された所定のバイタル情報は、直近に入力されたバイタル情報であることができる。また、入力された所定のバイタル情報は、以前に入力されたバイタル情報のうちの一つまたは複数のバイタル情報であることができる。

また、スコア判定手段が判定した判定結果を表示可能な表示手段によって、判定結果を表示して確認可能となる。

また、上記の目的を達成するために、本発明の健康状態判定装置は、取得されたバイタルサインに関する情報であるバイタル情報をスコアリングして、得られたスコア結果情報に基づいて、個体の健康状態を判定するための健康状態判定装置であって、同一個体から取得されると共に、正規分布に従う古典的バイタルサインから選択される少なくとも１つの測定値を含む前記バイタル情報及び取得日時の入力を受け付ける情報入力手段と、入力された前記バイタル情報及び取得日時の情報を記録させる情報記録手段と、記録された複数の前記バイタル情報の全部又は一部の、平均μ及び標準偏差σを算出する基準算出手段と、所定のスコアリング条件を基準に、入力された所定のバイタル情報をスコアリングして、スコアの値であるスコア結果情報を算出すると共に、前記所定のスコアリング条件は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるスコアリング処理手段と、所定のスコア判定条件を基準にして、前記スコア結果情報が異常な値か否かを判定するスコア判定手段と、前記平均μ及び前記標準偏差σから選択される少なくとも１つに基づいて設定された所定のバイタル判定用数値範囲を基準にして、入力された所定のバイタル情報が異常な値か否かを判定すると共に、前記所定のバイタル判定用数値範囲は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるバイタル判定手段と、前記スコア判定手段が判定した判定結果を表示可能な表示手段とを備え、前記バイタル情報は、前記バイタル判定手段が異常な値と判定した値を含み、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、前記正規分布は、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報から作成されて構成されている。

ここで、平均μ及び標準偏差σから選択される少なくとも１つに基づいて設定された所定のバイタル判定用数値範囲を基準にして、入力された所定のバイタル情報が異常な値か否かを判定すると共に、所定のバイタル判定用数値範囲は少なくとも平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるバイタル判定手段によって、バイタル情報の値そのものに対して、同一個体の個体内変動が反映された基準をもって、同一個体のバイタル情報について異常な値か否かを判定可能となる。つまり、スコア結果情報に関する異常な値か否かの判定とは別に、測定した個々のバイタル情報の値について、その値が異常な値か否かを判定することができる。また、判定基準となる所定のバイタル判定用数値範囲は、同一個体について蓄積したバイタル情報から算出された平均値や標準偏差を利用して設定されるため、その同一個体に固有でかつ、バイタル情報の平均値や平均値からの散らばりが反映された基準をもって異常か否かを判定できる。

また、上記の目的を達成するために、本発明の健康状態判定方法は、コンピュータが実行する方法であり、取得されたバイタルサインに関する情報であるバイタル情報をスコアリングして、得られたスコア結果情報に基づいて、個体の健康状態を判定するための健康状態判定方法であって、同一個体から取得されると共に、正規分布に従う古典的バイタルサインから選択される少なくとも１つの測定値を含む前記バイタル情報の入力を受け付けて記録する情報記録工程と、記録された複数の前記バイタル情報の全部又は一部の、平均μ及び標準偏差σを算出する基準算出工程と、所定のスコアリング条件を基準に、入力された所定のバイタル情報をスコアリングして、スコアの値であるスコア結果情報を算出すると共に、前記所定のスコアリング条件は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるスコアリング処理工程と、所定のスコア判定条件（＊所定の判定条件）を基準にして、前記スコア結果情報が異常な値か否かを判定するスコア判定工程（＊判定工程）とを備え、前記バイタル情報は、前記スコア判定工程で異常な値と判定された値を含み、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、前記正規分布は、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報から作成されて構成されている。

ここで、情報記録工程で、同一個体から取得されると共に、正規分布に従う古典的バイタルサインから選択される少なくとも１つの測定値を含むバイタル情報の入力を受け付けて記録することによって、同一個体の古典的バイタルサインの測定値の情報を蓄積することができる。同一個体から取得した古典的バイタルサインの測定値は正規分布に従うものであり、その測定値の情報を蓄積することで、正規分布に基づく基準を設定可能となる。

また、基準算出工程で、記録された複数のバイタル情報の全部又は一部の、平均μを算出することによって、同一個体の個体内変動が反映されたバイタル情報の平均値の情報を利用可能となる。なお、ここでいう平均μとは、「各バイタルサインの測定値の総和」から「バイタルの測定値のデータ数」を割った値を意味するものである。また、ここでいう「記録された複数のバイタル情報の平均μ」は、記録されたバイタル情報の全データから算出するものだけでなく、全データのうちの一部から算出されるものを含んでいる。更に、平均μの算出根拠となるバイタル情報は連続的なデータ、例えば、毎秒、毎分、毎時間、毎日等継続的に測定したデータだけでなく、秒、分、時間、日数等の間隔を開けて抽出したデータから算出されるものであってもよい。

また、基準算出工程で、記録された複数の前記バイタル情報の全部又は一部の、標準偏差σを算出することによって、同一個体の個体内変動が反映されたバイタル情報の標準偏差の情報を利用可能となる。なお、ここでいう標準偏差σとは、所定の条件のバイタル情報の「偏差の二乗平均」である。更に言えば、「偏差」とは、所定の条件のバイタル情報の「各バイタルサインの測定値」から「所定の条件のバイタルサインの測定値の平均値」を引いた値である。また、ここでいう「記録された複数のバイタル情報の標準偏差σ」は、記録されたバイタル情報の全データから算出するものだけでなく、全データのうちの一部から算出されるものを含んでいる。更に、標準偏差σの算出根拠となるバイタル情報は連続的なデータ、例えば、毎秒、毎分、毎時間、毎日等継続的に測定したデータだけでなく、秒、分、時間、日数等の間隔を開けて抽出したデータから算出されるものであってもよい。

また、スコアリング処理工程で、所定のスコアリング条件を基準に、入力された所定のバイタル情報をスコアリングして、スコアの値であるスコア結果情報を算出することによって、入力されたバイタル情報を、その内容に応じたスコア結果情報（点数）に変換することができる。

また、所定のスコアリング条件が、少なくとも平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されることによって、同一個体から取得された古典的バイタルサインの測定値がバイタル情報として入力された際に、平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定した基準により、その内容に応じたスコア結果情報を得ることが可能となる。また、この際の平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定した基準は、同一個体の個体内変動が反映された基準であり、個体内変動を反映した状態で、同一個体のバイタル情報を点数化することが可能となる。なお、ここでいう「入力された所定のバイタル情報」とは、スコアリングの対象となるバイタル情報を意味している。また、ここでいう「少なくとも平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定される所定のスコアリング条件」は、入力された所定のバイタル情報、即ち、スコアリングの対象となる所定のバイタル情報を含んで設定されるものと、スコアリングの対象となる所定のバイタル情報を含まずに、それ以前の過去のバイタル情報から設定されたものの両方を含むものである。また、入力された所定のバイタル情報は、直近に入力されたバイタル情報であることができる。また、入力された所定のバイタル情報は、以前に入力されたバイタル情報のうちの一つまたは複数のバイタル情報であることができる。

また、スコア判定工程で、所定のスコア判定条件を基準にして、スコア結果情報が異常な値か否かを判定することによって、同一個体から取得されたバイタル情報の内容から得られたスコア結果情報の値について異常な値か否かを判定可能となる。なお、ここでの所定のスコア判定条件を基準とした判定は、１つのバイタルサインから得られたスコア結果情報に対して異常な値か否かを判定する態様や、複数のスコア結果情報の合計点に対して判定する態様、更には、２つ以上のスコア結果情報の組み合わせに対して判定する態様とすることができる。

また、バイタル情報は、スコア判定工程で異常な値と判定された値を含み、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、正規分布は、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報から作成されることによって、バイタル情報をバイオマーカーとして活用して、個別化医療を実現でき、特に、慢性期にある対象者の状態悪化を早期に検知可能となる。即ち、個人ごとに異なる「バイオマーカー」として、バイタル情報を利用することができる。

また、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、正規分布は、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報から作成されることによって、スコア判定工程により、対象の個体におけるバイタルサインの異常な値を捉えることが充分に可能となる。

また、上記の目的を達成するために、本発明の健康状態判定方法は、コンピュータが実行する方法であり、取得されたバイタルサインに関する情報であるバイタル情報をスコアリングして、得られたスコア結果情報に基づいて、個体の健康状態を判定するための健康状態判定方法であって、同一個体から取得されると共に、正規分布に従う古典的バイタルサインから選択される少なくとも１つの測定値を含む前記バイタル情報の入力を受け付けて記録する情報記録工程と、記録された複数の前記バイタル情報の全部又は一部の、平均μ及び標準偏差σを算出する基準算出工程と、所定のスコアリング条件を基準に、入力された所定のバイタル情報をスコアリングして、スコアの値であるスコア結果情報を算出すると共に、前記所定のスコアリング条件は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるスコアリング処理工程と、所定のスコア判定条件（＊所定の判定条件）を基準にして、前記スコア結果情報が異常な値か否かを判定するスコア判定工程（＊判定工程）と、前記平均μ及び前記標準偏差σから選択される少なくとも１つに基づいて設定された所定のバイタル判定用数値範囲を基準にして、入力された所定のバイタル情報が異常な値か否かを判定すると共に、前記所定のバイタル判定用数値範囲は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるバイタル判定工程とを備え、前記バイタル情報は、前記バイタル判定工程で異常な値と判定された値を含み、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、前記正規分布は、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報から作成されて構成されている。

ここで、平均μ及び標準偏差σから選択される少なくとも１つに基づいて設定された所定のバイタル判定用数値範囲を基準にして、入力された所定のバイタル情報が異常な値か否かを判定すると共に、所定のバイタル判定用数値範囲は少なくとも平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるバイタル判定工程によって、バイタル情報の値そのものに対して、同一個体の個体内変動が反映された基準をもって、同一個体のバイタル情報について異常な値か否かを判定可能となる。つまり、スコア結果情報に関する異常な値か否かの判定とは別に、測定した個々のバイタル情報の値について、その値が異常な値か否かを判定することができる。また、判定基準となる所定のバイタル判定用数値範囲は、同一個体について蓄積したバイタル情報から算出された平均値や標準偏差を利用して設定されるため、その同一個体に固有でかつ、バイタル情報の平均値や平均値からの散らばりが反映された基準をもって異常か否かを判定できる。

また、バイタル情報は、バイタル判定工程で異常な値と判定された値を含み、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、正規分布は、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報から作成されることによって、バイタル情報をバイオマーカーとして活用して、個別化医療を実現でき、特に、慢性期にある対象者の状態悪化を早期に検知可能となる。即ち、個人ごとに異なる「バイオマーカー」として、バイタル情報を利用することができる。

また、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、正規分布は、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報から作成されることによって、バイタル判定工程により、対象の個体におけるバイタルサインの異常な値を捉えることが充分に可能となる。

本発明に係るソフトウェア、健康状態判定装置及び健康状態判定方法は、対象者の個人差を考慮したバイタルサインや日々の体調を反映して、対象者ごとに異なる個体内変動を精度高く捉えることが可能であり、対象者の健康管理や、一人ひとりの個性にかなった医療の提供に寄与するものとなっている。

本発明を適用したソフトウェアを導入したタブレット端末の概略構成を示す図である（第１のシステム構成）。 本発明を適用したソフトウェアを有する第２のシステム構成を示す概略図である。 本発明を適用したソフトウェアを有する第３のシステム構成を示す概略図である。 演算部、情報送受信部及び情報記録部の構成を示すブロック図である。 バイタル平均値及びバイタル標準偏差の算出期間の設定の一例を示す概略図である。 バイタル情報の抽出の事例を示した概略図である。 （ａ）は、本発明を適用したソフトウェアを機能させる際に使用する装置の一例を示す概略図、（ｂ）は、装置の他の例を示す概略図である。 バイタルサインの値の入力画面の一例を示す概略図である。 バイタルサインの値の入力画面の他の例を示す概略図である。 （ａ）は、複数の対象者のバイタル情報を元に作成された正規分布曲線のグラフであり、（ｂ）は、同一の対象者のバイタル情報を元に作成された正規分布曲線のグラフである。 熱型表の例を示す概略図である。 電子カルテでスコアリングの結果を示した画像の例を示す概略図である。 スマートフォン端末で利用するアプリケーションソフトウェアでスコアリングの結果を示した画像の例を示す概略図である。 バイタル情報の入力からスコア値情報における異常の判定、結果の情報の表示までの情報処理の流れを示すフロー図である。 １分ごとに脈拍を測定して、３０個分の脈拍の測定データを取得した結果に基づく正規分布曲線である。 １分ごとに脈拍を測定して、３０個分の脈拍の測定データを取得した結果に基づく正規分布曲線である。 ７分ごとに脈拍を測定して、３０個分の脈拍の測定データを取得した結果に基づく正規分布曲線である。 ７分ごとに脈拍を測定して、３０個分の脈拍の測定データを取得した結果に基づく正規分布曲線である。 １日の中で、不規則な時間で、３０個分の脈拍の測定データを取得した結果に基づく正規分布曲線である。 １日の中で、不規則な時間で、３０個分の脈拍の測定データを取得した結果に基づく正規分布曲線である。 ３０時間の中で、不規則な時間で、３０個分の脈拍の測定データを取得した結果に基づく正規分布曲線である。 ３０日の中で、不規則な時間で、３０個分の脈拍の測定データを取得した結果に基づく正規分布曲線である。 ２分ごとに体温を測定して、３０個分の体温の測定データを取得した結果に基づく正規分布曲線である。 ２分ごとに体温を測定して、３０個分の体温の測定データを取得した結果に基づく正規分布曲線である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明し、本発明の理解に供する。
図１は、本発明を適用したソフトウェアを導入したタブレット端末の概略構成を示す図である。なお、以下に示す構造は本発明の一例であり、本発明の内容はこれに限定されるものではない。

［１．全体の装置構成について］
本発明を適用したソフトウェアは、汎用の情報処理機器に導入可能であり、組み込まれた情報処理機器に対して本発明の実施するために必要な各情報処理機能を付与する。この結果、タブレット端末３において、対象者のバイタル情報を入力して、その内容に応じたスコアリングを行い、得られたスコア結果情報（以下、「スコア値情報」と称する）が異常な値か否かの判定を行うことができる。

なお、情報処理機器とは、ＣＰＵなどの演算部と、ＲＡＭやＲＯＭなどの記憶部と、液晶画面等の表示画面や、キーボード等の入力部、インターネット等との通信を制御する通信部等を備えたものである。例えば、汎用のパーソナルコンピュータやタブレット端末、スマートフォン等である。また、情報処理機器としては、例えば、各種のヘルスケア機器や、病院や施設等に設置された医療システムや介護システムも対象となり、本発明を適用したソフトウェアがこれらに組み込まれて使用されるものでもよい。

本発明を適用したソフトウェアは、アプリケーションソフトウェアとしてタブレット端末３にダウンロードされて組み込まれており、バイタル情報のスコアリング機能及びスコア値の判定機能を備えたタブレット端末を健康状態判定装置１とする。
なお、以下では、健康状態判定装置１の使用者、即ち、健康状態が判定される人物を「対象者」と呼ぶものとする。

図１に示すように、健康状態判定装置１（タブレット端末３）は、演算部２を備えている。演算部２は、健康状態判定装置１の有する各情報処理機能を実行する処理部である。即ち、本発明を適用したソフトウェアでは、タブレット端末３の演算部２を情報入力手段２３、情報記録手段２４、基準算出手段５、スコアリング処理手段１００、判定処理手段６等として機能させる。この各手段の処理機能により、情報の送受信、情報の記録、バイタル情報の内容に基づくスコアリング、スコアリング条件（スコアリング基準情報）の設定、スコア値情報における異常の判定、スコア値に関する異常の判定基準の設定、スコア値に関する判定結果の通知、バイタルサインの値における異常の判定、バイタルサインの値に関する異常の判定基準の設定、バイタルサインの値に関する判定結果の通知、表示情報の作成や表示等を行う。なお、タブレット端末３は、インターネットを介して、外部のサーバ、端末等にアクセス可能であり、外部のサーバや端末等との間で情報の送受信を行うことも可能である。情報記録手段２４、基準算出手段５、スコアリング処理手段１００、判定処理手段６は、それぞれ本願請求項の「情報記録手段」、「基準算出手段」、「スコアリング処理手段」及び「スコア判定手段」、及び「バイタル判定手段」の一例である。

タブレット端末３は、情報記録部４と、情報送受信部３ｃと、入力部３ａと、表示部３ｂを有している。

情報送受信部３ｃは、演算部２、情報記録部４、入力部３ａ及び表示部３ｂ等の間での情報の送受信を担う部分である。また。タブレット端末３と、外部端末との間で情報の送受信可能に構成されるものであってもよい。

ここで、以下、本発明を適用したソフトウェアが取り扱う各情報が、必ずしも、タブレット端末３の情報記録部４に記録される必要はない。例えば、タブレット端末３の情報送受信部３ｃを介して、外部サーバや外部端末に各種情報を送信して記録させ、判定等の際に、外部サーバ等から必要な情報を受信する態様であってもよい。

更に言えば、タブレット端末３に、健康状態判定装置１の主要な構成が全てダウンロードされる必要はない。例えば、タブレット端末３では、判定結果の情報や熱型表等の表示情報の表示のみを行い、各種情報の記録及び判定処理等は外部サーバ等で行う態様であってもよい。

本発明を適用したソフトウェアは、システム上の構成において、複数のバリエーションが存在しうる。以下、幾つかのバリエーションの事例を説明する。

（第１のシステム構成）
図１に示したタブレット端末３の概略構成は、本発明を適用したソフトウェアを端末に導入して、端末単体で、バイタル情報の入力、記録、スコア値の表示、スコア値の判定、スコア値の判定結果の表示、スコアリング条件の設定、スコア値の判定算出基準の設定、バイタルサインの値の判定、バイタルサインの値の判定結果の表示、バイタルサインの値の判定算出基準の設定が可能となっている。即ち、装置単体で本発明の機能を実行しうるものである。図１に示す概略構成は、インターネット環境と接続されていない「スタンドアローン形式」の装置における、本発明を適用したソフトウェアの利用を示している。インターネット環境と接続されない情報処理機器、例えば、各種のヘルスケア機器や、病院等の医療システム・介護システムに本発明のソフトウェアを導入して、専用機器として利用することができる。なお、ここではタブレット端末３を情報処理機器の一例として挙げたため、インターネット環境との接続が可能となるが、図１に示す構成であれば、タブレット端末３の内部機能のみで、健康状態の判定を行うことができる。

（第２のシステム構成）
図２では、第２のシステム構成として、本発明を適用したソフトウェア１ａの機能を外部サーバに持たせた構成も採用しうる。ここでは、ユーザ端末５０ａや、外部端末５０ｂが、インターネット３０ａを介して、情報管理サーバ３２ａにアクセス可能となっている。情報管理サーバ３２ａは、例えば、クラウド形式で提供される外部サーバであり、情報管理サーバ３２ａ上で本発明を適用したソフトウェア１ａの機能が利用しうる。

情報管理サーバ２ａは、情報記録部４ａ、情報送受信部３ｃ、演算部２ａを有している。また、演算部２ａは、基準算出手段５ａ、情報記録手段２４ａ、スコアリング処理手段１００ａ、判定処理手段６ａを有している。バイタル情報の入力は、ユーザ端末５０ａや、外部端末５０ｂを介して行い、各端末から入力された情報が情報管理サーバ３２ａに送信され、情報管理サーバ３２ａ側で情報の記録、スコア値の判定がなされる。スコア値の判定結果や、記録された情報は、ユーザ端末５０ａや、外部端末５０ｂに送信され、各端末で確認することができる。このように、外部サーバ上にソフトウェア１ａの機能を付与するシステム構成も採用しうる。

（第３のシステム構成）
図３では、第３のシステム構成として、本発明を適用したソフトウェア３２ｂの機能以外に、複数のソフトウェア３２ｃ、３２ｄ等を有するモジュールＡを備える管理端末７０ｂの構成を示している。本発明を適用したソフトウェア３２ｂは、これとは異なる各種機能を管理端末７０ｂに実行させる他のソフトウェアと共に、１つのモジュールＡを構成している。即ち、予め複数のソフトウェア３２ｃ、３２ｄ等が導入された管理端末７０ｂのモジュールＡに、ソフトウェア３２ｂを組み込んで機能させることが可能である。例えば、電子カルテ等の医療システムの管理端末が備えるモジュールに本発明を適用したソフトウェアを組み込むこともできる。

このような第３のシステム構成では、管理端末７０ｂにバイタル情報を入力して、スコアリング及びスコア値の判定を行い、結果の情報を管理端末７０ｂ上で確認することができる。また、ユーザ端末６０ａや、外部端末６０ｂと、管理端末７０ｂを接続させて、ユーザ端末６０ａや、外部端末６０ｂからバイタル情報を入力して管理端末７０ｂに送信し、管理端末７０ｂでスコアリング及びスコア値の判定を行い、結果の情報をユーザ端末６０ａや、外部端末６０ｂで受信して確認することもできる。このように、本発明を適用したソフトウェアは、複数のソフトウェアで構成されたモジュールの一部として機能させる構成も採用しうる。

以上のように、本発明を適用したソフトウェア（又は健康状態判定装置）のシステム上の構成は複数のバリエーションが存在する。なお、上記では、３つの例を中心に説明したが、本発明を適用したソフトウェア（又は健康状態判定装置）の構成はこれに限定されるものではない。例えば、情報記録部をユーザ端末に設けて、基準算出手段、スコアリング処理手段及び判定処理手段は外部サーバに持たせて、必要な機能の所在を端末とサーバに分ける構成であってもよい。即ち、対象者のバイタル情報が記録され、個体内変動を反映した判定基準（スコアリング条件、バイタル判定用数値範囲）が設定され、健康状態の判定が可能であれば、種々の構成が採用しうる。

図１に示したタブレット端末３の使用態様を用いて、以下、詳細な構成の説明を続ける。

［２．情報記録部］
図４に示すように、情報記録部４には、各種情報が記録されている。
情報記録部４は、対象者の個人情報や、各種のバイタル計測器で測定されたバイタルサインの値、及び、対象者の介護者等が観察して得られた意識レベルの評価結果から構成されたバイタル情報を、測定日時又は取得日時の情報と共に記録する部分である。情報記録部４に記録された各種の情報はタブレット端末３が有する入力部３ａ、情報送受信部３ｃ及び情報入力手段２４（図示せず）を介して入力や情報の修正が可能となっている。また、情報記録部４に記録された各種の情報はタブレット端末３が有する表示部３ｂ及び情報送受信部３ｃを介して、その内容を確認可能となっている。

情報記録部４は、対象者の個人情報７、各バイタル計測器で計測したバイタルサインの測定値と、対象者に対する観察から得られた意識レベルの評価結果、及びその測定日時又は取得日時の情報を含むバイタル情報８が記録されている。また、個人情報７及びバイタル情報８は、個別の対象者を識別可能な識別情報と紐付けられて記録可能に構成されている。これにより、複数の対象者が識別可能となり、複数の対象者が１つの健康状態判定装置１を使用可能となっている。

バイタル情報８には、古典的バイタルサインである体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧及び呼吸数の測定値が含まれている。また、バイタル情報８には、酸素飽和度の測定値が含まれている。更に、バイタル情報には、上述した意識レベルの評価結果が含まれている。なお、古典的バイタルサインとは、上述した各内容の他、酸素飽和度と尿量の値を含んだものを指す場合もある。

また、バイタル情報８に含まれる測定日時又は取得日時とは、対象者がバイタル計測を行った日時や、意識レベルの確認を行った日時であり、例えば、対象者が自身でバイタル計測を行った際に確認した時間や、介護者等が対象者を観察した時間を入力するものである。

また、バイタル情報８には、スコアリング基準情報１０２に基づき、スコア値情報１０３が異常な値であると判定された根拠となった、バイタルサインの値が含まれる。即ち、バイタル情報８には、スコア値情報１０３が正常と判定された際のバイタルサインの値だけでなく、スコア値情報１０３が異常と判定された際のバイタルサインの値も含まれている。

また、バイタル情報８には、バイタル判定基準情報１０２ａに基づき、バイタルサインの測定値が異常な値であると判定された値が含まれる。即ち、バイタル情報８には、バイタルサインの測定値が正常と判定された値だけでなく、バイタルサインの測定値が異常と判定された値も含まれている。

ここで、必ずしも、バイタル情報８に、スコア値情報１０３が異常と判定された際の根拠となったバイタルサインの値と、バイタルサインの測定値が異常と判定された値の両方が含まれる必要はなく、後述するように、少なくとも３０個分の測定データのバイタル情報として、個体に固有の個体内変動が反映されるものとなっていれば、いずれか一方の、異常と判断されたバイタルサインの値が採用されてよい。但し、両方の異常な値をバイタル情報８に含めておくことで、個体内変動の捉え方のバリエーションが増えることとなり、適宜選択できるものとなるため、バイタル情報８に、スコア値情報１０３が異常と判定された際の根拠となったバイタルサインの値と、バイタルサインの測定値が異常と判定された値の両方が含まれることが好ましい。

また、必ずしも、バイタル情報８の種類が体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧、呼吸数、酸素飽和度の測定値及び意識レベルの評価結果に限定される必要はなく、その他のバイタルサインを含み、スコアリングを行って、スコア値の判定を行ってもよい。例えば、尿量、体重、痛み（痛みの有無や程度）、その他の病状異常をバイタル情報に含めることができる。但し、上述したバイタルサインは、最も代表的なバイタルサインであり、バイタル情報の取得も簡易なため、採用されることが好ましい。更に、上記のうち、古典的バイタルサインの体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧及び呼吸数の測定値は、同一の対象者で取得した場合に、正規分布に従うものとなり、正規分布に基づくスコアリング条件が設定可能となるため、特に採用されることが好ましい。

また、バイタル情報のうち、バイタルサインの値を計測するバイタル測定器は、特に限定されるものではなく、体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、呼吸数及び酸素飽和度が測定可能であれば充分である。例えば、家庭用のバイタル測定器を使用してバイタルが計測されるものでもよい。更に言えば、バイタルサインの値が測定可能であれば、バイタル測定器を使用することは必須ではない。例えば、時計で時間を測定しながら、１分間あたりの脈拍数や呼吸数を測定して、これをバイタル情報として利用することも可能である。但し、古典的バイタルサインであり正規分布に従う体温、脈拍、収縮期血圧及び拡張期血圧の測定値の個体内変動を正確に捉える観点からは、バイタルサインの値は同一の手法で取得されることが好ましい。日々の測定において、バイタル測定器の種類を頻繁に変更したり、バイタル計測機による測定と、バイタル計測機を用いない測定が混在したりすることで、バイタルサインの測定方法によるバイアスがかかってしまう。そのため、なるべく、同一の手法又は同一のバイタル測定器でバイタルサインの値を測定することが好ましい。

バイタル情報８は、幅広くは１秒ごとのバイタル情報８を記録可能に構成されている。また、バイタル情報８は、例えば、１分ごと、１時間ごと等、異なる時間間隔で記録するように設定することもできる。

また、バイタル情報８は、一定間隔ごとの測定ではなく、不規則な時間で測定した測定値を記録する構成も採用しうる。また、この不規則な測定の場合、例えば、１分間に少なくとも３０個分のバイタル情報８を取得する、３０分間に少なくとも３０個分のバイタル情報８を取得する、１時間に少なくとも３０個分のバイタル情報８を取得する、数時間に少なくとも３０個分のバイタル情報８を取得する、１日に少なくとも３０個分のバイタル情報８を取得する、数日中に少なくとも３０個分のバイタル情報８を取得する、１週間に少なくとも３０個分のバイタル情報８を取得する、数週間中に少なくとも３０個分のバイタル情報８を取得する、１か月中に少なくとも３０個分のバイタル情報８を取得する等、一定の期間で、少なくとも３０個のバイタル情報８を記録する構成としてもよい。

更に、バイタル情報８は、一定間隔、又は、不規則な間隔に関わらず、蓄積したバイタル情報の中から、ランダムに少なくとも３０個分のデータを抽出して、「３０個分の測定データのバイタル情報８」として記録することもできる。

このように、バイタル情報８は、時間の長さや測定間隔の規則性の有無に関わらず、少なくとも３０個分の測定データを記録可能に構成されている。

また、情報記録部４には、対象者がバイタル情報の測定及び取得を行う目安となる時刻の情報である目安時刻情報９が記録可能となっている。目安時刻情報９は、例えば、朝の８時３０分、夕方の１８時のように、対象者のバイタル情報の測定及び取得を行う目安の時刻が記録される。目安時刻情報９は、自由に設定及び修正することができる。

情報記録部４には、各バイタルサインの値を計測する際の正しい姿勢の情報である姿勢情報１０が記録されている。姿勢情報１０とは、例えば、以下のようなものである。
（１）体温
例えば、体温を脇下で測定する体温計で体温を測定する場合、「体温計の測定部が脇の中心に位置しているか」、「脇と体温計が密着しているか」、「毎回同じ姿勢となっているか」等の姿勢の情報である。
（２）脈拍
例えば、手首で電子脈拍計又は指を当てて脈拍数を測定する場合、「安静な状態であるか」、「リラックスした楽な姿勢であるか」、「毎回同じ姿勢となっているか」等の姿勢の情報である。
（３）収縮期血圧、拡張期血圧
例えば、血管の振動で測るオシロメトリック法で測定する場合、「安静な状態であるか」、「腕帯を巻き付けた腕や手首が心臓の高さに位置しているか」、「毎回同じ姿勢となっているか」等の姿勢の情報である。

後述するが、基準算出手段及びスコアリング処理手段によるスコアリング条件の算出や、このスコアリング条件の算出に利用するバイタル平均値、バイタル標準偏差の算出の処理において利用する一定のデータ数（少なくとも３０個分）が記録されていれば、バイタル情報の記録回数は限定されるものではない。また、バイタル情報８が毎秒、毎分、毎時、毎日等、一定間隔で常に記録される必要はなく、バイタル情報８が記録されない時が存在してもよい。ここで、同一個体の個体内変動を適切に捉える観点から、幅広くは１秒ごとのバイタル情報を記録する態様がよく、１日に１回〜２４回のバイタル情報が記録される構成であってもよい。

また、必ずしも、情報記録部４に目安時刻情報９が記録される必要はない。但し、目安時刻情報９を記録することで、適切と思われる時間帯でバイタル情報を計測及び取得しやすいものとなる。また、目安時刻になった際に、対象者や介護者にその旨を通知する態様とすることもできる。

また、必ずしも、情報記録部４に姿勢情報１０が記録される必要はない。但し、姿勢情報１０を記録することで、各バイタルサインの測定の際に姿勢情報１０を表示しながら、適切な姿勢での測定を対象者に促すことができる。

また、各バイタルサインの測定方法や姿勢情報１０の内容は上述したものに限定されるものではなく、バイタル測定方法や、これに適した姿勢情報１０の内容は、適宜変更することができる。

情報記録部４には、バイタル情報の測定及び取得を行った場所の気温情報１１が記録可能となっている。気温情報１１は、バイタル情報８の測定時や取得時の記録と紐付けて記録される。気温情報１１は、例えば、対象者が測定場所の気温を確認して入力する情報が採用される。

ここで、必ずしも、情報記録部４に、バイタル情報の測定及び取得を行った場所の気温情報１１が記録可能とされる必要はない。但し、気温情報１１を記録することで、バイタル情報の測定及び取得を行った環境が適切な場所であったか否かを確認することが可能となる。

図４に示すように、情報記録部４には、入力される各バイタル情報をスコアリング処理手段１００でスコアリングする際の基準となるスコアリング基準情報１０２が記録されている。また、情報記録部４には、スコアリング基準情報１０２に基づきスコアリングされた結果の数値の情報であるスコア値情報１０３が記録されている。

また、情報記録部４には、入力されたバイタル情報の内容から得られたスコア値情報を判定処理手段６で、その値が異常な値か否かを判定する際の基準となるスコア判定基準情報１８が記録されている。

後述するスコアリング基準情報１０２及びスコア判定基準情報１８は、タブレット端末３の入力部３ａ、情報送受信部３ｃ及び演算部２の情報入力手段２４を介して情報の追加や修正が可能となっている。また、各スコアリング基準情報１０２はタブレット端末３の表示部３ｂを介して、その内容を確認可能となっている。なお、スコアリング基準設定手段１０１における各基準の詳細な内容は後述する。

情報記録部４には、判定処理手段６がスコア値情報１０３について、異常な値か否かと判定した判定結果の情報であるスコア判定結果情報１２が記録されている。タブレット端末３の表示部３ｂを介して、その内容を確認可能となっている。また、スコア判定結果情報１２は、異常又は正常による表示だけでなく、点数に応じた色分けで判定結果を示すことができる。例えば、３点以上は赤色、２点は黄色、１点以下は色なし等、色分けによって、異常か否かを示すことができる。

また、スコア判定結果情報１２は、個々のスコア値情報１０３に対して判定した結果だけでなく、複数（例えば、全部又は一部）のスコア値情報１０３を足し合わせた合計点に対して判定した結果であってもよい。この場合、複数のスコア値情報１０３を足し合わせた合計点に対して、異常又は正常といった判定や、点数に応じた色分けで判定結果を示すことができる。

また、情報記録部４には、入力されたバイタルサインの値を判定処理手段６で、その値が異常な値か否かを判定する際の基準となるバイタル判定基準情報１０２ａが記録されている。

バイタル判定基準情報１０２ａは、タブレット端末３の入力部３ａ、情報送受信部３ｃ及び演算部２の情報入力手段２４を介して情報の追加や修正が可能となっている。

情報記録部４には、判定処理手段６がバイタルサインの値について、異常な値か否かと判定した判定結果の情報であるバイタル判定結果情報１２ａが記録されている。タブレット端末３の表示部３ｂを介して、その内容を確認可能となっている。

また、情報記録部４では、バイタル情報８として、バイタル情報の測定及び取得に関して、再度の測定等を行った際のバイタル情報及び測定時の日付の情報である再測定バイタル情報１３が記録可能となっている。再測定バイタル情報１３とは、例えば、バイタル情報について得られたスコア値に関して、判定処理手段６が異常な値と判定した際に、バイタル情報の正確性を確認するために行った再度の計測のバイタル情報であることができる。

また、各バイタル情報をタブレット端末３の表示部３ｂに表示する際には、再測定をせずに記録された通常のバイタル情報と、再測定の対象となったバイタル情報と、再測定した後のバイタル情報について、３つのパターンのバイタル情報を示す文字の色を異ならせて表示可能に構成されている。

ここで、必ずしも、情報記録部４に、スコア判定結果情報１２及びバイタル判定結果情報１２ａが記録可能とされる必要はない。但し、過去のバイタル情報の判定結果を確認可能となり、また、判定精度を高めるための参考情報として利用できる点、医師の診断結果との照合や、医療システムとの連動にも利用しうる情報となる点から、情報記録部４に、スコア判定結果情報１２及びバイタル判定結果情報１２ａが記録可能とされることが好ましい。

また、必ずしも、情報記録部４において、再測定バイタル情報１３が記録可能とされる必要はない。但し、再測定バイタル情報１３を用いて、バイタル測定が正確であったか否かを検証可能となる点から、情報記録部４において、再測定バイタル情報１３が記録可能とされることが好ましい。

［３．基準算出手段］
基準算出手段５について説明する。基準算出手段５は、本発明を適用したソフトウェアが演算部２に実行させる機能の１つであり、情報記録部４に記録されるバイタル情報（入力されるバイタル情報）についてスコア値情報１０３を算出するためのスコアリング基準情報１０２となる数値範囲の算出や、このスコアリング基準情報１０２となる数値範囲の算出に利用するバイタル平均値、バイタル標準偏差の算出の処理を行う。健康状態判定装置１においては、体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧、及び呼吸数の測定値について、基準算出手段５によってスコアリング基準情報１０２となる数値範囲が算出され、これがスコアリングの際の基準となる。

また、基準算出手段５は、情報記録部４に記録されるバイタル情報（入力されるバイタル情報）について、バイタルサインの値について、異常な値か否かを判定するためのバイタル判定基準情報１０２ａとなるバイタル判定用数値範囲の算出や、このバイタル判定基準情報１０２ａとなるバイタル判定用数値範囲の算出に利用するバイタル平均値、バイタル標準偏差の算出の処理を行う。健康状態判定装置１においては、体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧、及び呼吸数の測定値について、基準算出手段５によってバイタル判定基準情報１０２ａとなるバイタル判定用数値範囲が算出され、これがバイタルサインの値について、異常な値か否かを判定する際の基準となる。

演算部２を基準算出手段５として機能させて算出又は記録された各種の情報は、タブレット端末３の入力部３ａ、情報送受信部３ｃ及び演算部２の情報入力手段２４を介して情報の追加や修正が可能となっている。また、演算部２を基準算出手段５として機能させて算出又は記録された各種の情報はタブレット端末３の表示部３ｂを介して、その内容を確認可能となっている。

図４には本発明を適用したソフトウェアが演算部２に実行させる機能を記載している。演算部２は、基準算出手段５を構成する平均値算出手段１４、標準偏差算出手段１５、正規分布算出手段１６、最頻値算出手段１１０及びスコアリング基準設定手段１０１、バイタル判定基準設定手段１０１ａとして機能する。

平均値算出手段１４及び標準偏差算出手段１５は、情報記録部４に記録されたバイタル情報８（体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧及び脈圧の測定値）及びその再測定バイタル情報１３に基づき、所定の条件下の記録情報から、同条件下の「バイタル情報の平均値」と、同条件下のバイタル情報を統計した分布における「バイタル情報の標準偏差」を、それぞれ算出する。なお、以下では、特別な算出を行う種類の平均値や標準偏差の名称を指す場合以外には、バイタル情報の平均値を「バイタル情報平均値」と呼び、また、バイタル情報の標準偏差を「バイタル情報標準偏差」と呼ぶものとする。なお、所定の条件については後述する。

また、平均値算出手段１４及び標準偏差算出手段１５は、情報記録部４に記録されたバイタル情報８について、スコア値情報１０３が、スコア判定基準情報１８に基づき、スコア値情報１０３が異常な値であると判定された際のバイタルサインの値も含めて、バイタル情報平均値及びバイタル情報標準偏差の算出を行う。また、平均値算出手段１４及び標準偏差算出手段１５は、情報記録部４に記録されたバイタル情報８について、入力された判定時点のバイタルサインの値が、バイタル判定基準情報１０２ａに基づき、異常な値であると判定された際のバイタルサインの値も含めて、バイタル情報平均値及びバイタル情報標準偏差の算出を行う。

このように、正常と判定された根拠となるバイタルサインの値だけでなく、異常と判定された根拠となるバイタルサインの値も含めてバイタル平均値やバイタル標準偏差を算出することで、対象者の個体内変動を反映した平均値や標準偏差にすることができる。また、これらの平均値や標準偏差を用いることで、スコアリング基準情報１０２や、バイタル判定基準情報１０２ａの設定の際に、対象者の個体内変動を反映した基準を作成することができる。

最頻値算出手段１１０は、所定の条件におけるバイタル情報の中の呼吸数の測定値から最頻値を算出する。算出された最頻値は、呼吸数のスコアリング条件の基準となる数値設定に利用される。また、算出された呼吸数の最頻値は、算出条件（採用した条件、期間、日付）と共に情報記録部４に記録される。

平均値算出手段１４、標準偏差算出手段１５及び最頻値算出手段１１０の算出の際に採用される「所定の条件」は、通常、判定時点を起点に３０個分のバイタル情報（体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧及び呼吸数の測定値）を利用する方法が採用されている。この期間のバイタル情報とは、判定時点の測定データを含めて過去３０個分のバイタル情報８及び再測定バイタル情報１３である。

ここで、過去３０個分の設定は、上述したように、幅広くは１秒ごとに測定したバイタル情報のデータであり、この他にも、１分ごと、数分ごと、１時間ごと、１日ごと、１か月ごとに測定したバイタル情報のデータのように、時間の長さが異なるものが採用しうる。また、不規則に取得されたデータを、過去３０個分抽出するようにしてもよい。この際、単純に、取得された順番を遡るように３０個分抽出する方法でもよい。また、不規則に取得されたデータに対して、何等かの抽出条件を設定して３０個分抽出する方法でもよい。抽出条件は、例えば、所定の１時間の範囲内から３０個分抽出するとの条件や、バイタル情報同士の取得時間の間隔が、一定の条件を満たす（間隔が最低５分以上ある、又は、間隔が１時間以内である等）条件も考えられる。更に、一定間隔で規則的に測定したバイタル情報８に対して、ランダムに、３０個分のバイタル情報８を選択して抽出する方法であってもよい。過去３０個分の抽出条件は、必要に応じて、適宜設定可能である。どのような取り方をしても、少なくとも３０個分のバイタル情報８が抽出できれば、個体内変動を反映した正規分布が得られ、スコアリング基準情報１０２又はバイタル判定基準情報１０２ａに利用することができる。

また、上述したように、バイタル情報８として、幅広くは１秒ごとのバイタル情報８を記録可能に構成されている。また、バイタル情報８は、例えば、１分ごと、１時間ごと等、異なる時間間隔で記録するように設定することもできる。更に、不規則に、１日に複数回測定したバイタル情報が記録可能に構成されている。演算部２が平均値算出手段１４、標準偏差算出手段１５及び最頻値算出手段１１０として機能して、バイタル平均値、バイタル標準偏差及び最頻値を算出する際には、適宜、設定した条件で、バイタル平均値、バイタル標準偏差及び最頻値を算出することができる。例えば、３０個分のバイタル情報を抽出する条件が設定されていれば、抽出した３０個分のバイタル情報から、バイタル平均値、バイタル標準偏差及び最頻値を算出することができる。

また、平均値算出手段１４、標準偏差算出手段１５及び最頻値算出手段１１０は、入力された対象者のバイタル情報に基づくスコア値情報１０３又はバイタルサインの値の判定時点において、都度、その判定時点より前に記録されたバイタル情報８及び再測定バイタル情報１３を参照して、その判定時点のバイタル情報平均値、バイタル情報標準偏差及び最頻値の算出を行う。これにより、判定処理手段６（又はスコア処理手段１００）が利用する基準が、判定時点ごとに改められるものとなり、バイタル情報に基づくスコア値情報１０３が異常な値であるか否かの判定、及び、バイタルサインの値が異常な値であるか否かの判定に、対象者のバイタル情報の個体内変動を反映しやすいものとなる。

また、バイタル情報を利用する個数が３０個分以上の数であり、更に多い数、例えば、９０個以上等、より多くの数のバイタル情報９を利用する構成であってもよい。バイタル情報８の数を増やすことで、個体内変動を反映した正規分布の内容の精度を高めることができる。また、個体内変動を捉えるための最低の個数として、３０個分以上のデータ数となることが好ましい。

この平均値算出手段１４、標準偏差算出手段１５及び最頻値算出手段１１０の算出の際に採用する「所定の条件」として、例えば、「９０日間」を採用した場合には、この算出期間は、例えば、図５に示すような時間経過とともに９０日間の範囲が１日ずつ移動する設定にすることができる。即ち、ある測定日（判定日）における算出に利用する９０日の期間は、その測定日を含めて、測定日の９０日前から測定日までの範囲（符号Ａ）で示すものとなる。また、測定日の１日前において算出に利用された「所定の条件」は、測定日の９１日前から測定日の１日前の日までの範囲（符号Ｂ）で示すものとなる。更に、測定日の２日前において算出に利用された「所定の条件」は、測定日の９２日前から測定日の２日前の日までの範囲（符号Ｃ）で示すものとなる。このように、「所定の条件」の９０日間の範囲は、時間の経過（符号Ｔの矢印の方向）と共に、１日ずつ移動する設定とすることができる。この点は、異なる時間の長さ（例えば、数分、数時間、１日の中）で、３０個分のデータ数として利用する場合にも同様である。

また、平均値算出手段１４、標準偏差算出手段１５及び最頻値算出手段１１０の算出の際に採用される「所定の条件」は、判定時点を含めて３０個分のバイタル情報が利用されるように設定されているが、必ずしも、判定時点が起点となる必要はない。例えば、判定時点を除いて、「判定時点の前のデータ」を起点に３０個分のバイタル情報が利用される設定も採用しうる。但し、判定時点を含めることで、直近の同一個体の状態を反映可能となり、その個体の個体内変動が捉えやすくなる点から、平均値算出手段１４、標準偏差算出手段１５及び最頻値算出手段１１０の算出の際に採用される「所定の条件」は、判定時点を含めて３０個分のバイタル情報が利用されることが好ましい。

また、平均値算出手段１４、標準偏差算出手段１５及び最頻値算出手段１１０の算出の際に採用される「所定の条件」は、必ずしも連続した日付（個数）で計測されたバイタル情報である必要はない。例えば、対象者がバイタル測定を行っていない日（タイミング）があり、バイタル情報の記録がない日（タイミング）が存在するケースでは、所定の条件の日数（個数）が「合計で３０日（３０個分）」となるものであってもよい。

例えば、図６の符号Ａ（黒丸の図形）で示すように、毎日継続して、１日に午前と午後の２回バイタル情報を記録して、全ての情報を平均値算出手段１４、標準偏差算出手段１５及び最頻値算出手段１１０の算出に利用している。

ここで、本発明では、設定した個数分のバイタル情報のデータ数が揃うのであれば、必ずしも、毎秒、毎分、毎時、毎日等、連続的に取得されたバイタル情報である必要はない。図６の符号Ｂ（バツの図形）や、符号Ｃ（白抜き三角）で示すバイタル情報のように、バイタル情報を取得した日（タイミング）が非連続的であり、数日（数回）に１回取得される態様であってもよい。更には、連続的なバイタル情報の記録が存在した状態で、設定した条件に基づいて部分的に抽出する態様であってもよい。設定した条件とは、例えば、毎週月曜日のバイタル情報のみ抽出する、午前中に取得したバイタル情報のみ抽出する、指定した日付のみ抽出するといったような内容である。

正規分布算出手段１６は、所定の条件におけるバイタル情報の平均値及び標準偏差から正規分布を算出する部分である。対象者の各判定時点における正規分布を算出可能であり、算出した正規分布は、その確立密度関数をグラフ化した正規分布曲線が作成され、この正規分布曲線がタブレット端末３の表示部３ｂに表示される構成となっている。また、上述したように、所定の条件におけるバイタル情報の平均値及び標準偏差は、異常と判定された根拠となるバイタルサインの値も含めて、その値が算出されている。そのため、正規分布算出手段１６が算出する正規分布も異常と判定された根拠となるバイタルサインの値を含んで作成されるものとなる。

スコアリング基準設定手段１０１は、平均値算出手段１４、標準偏差算出手段１５及び最頻値算出手段１１０と連動して、各算出部から算出されたバイタル平均値、バイタル標準偏差及び最頻値に基づき、スコアリング処理手段１００がスコアリングに用いるスコアリング基準情報１０２を作成する。作成されたスコアリング基準情報１０２は情報記録部４に記録される。

より詳細には、スコアリング基準設定手段１０１は、平均値算出手段１４、標準偏差算出手段１５、正規分布算出手段１６と連動して、対象者から測定された体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧の測定値に対して、各算出手段から算出されたバイタル平均値及びバイタル標準偏差に基づき、スコアリングに用いるスコアリング基準情報１０２を作成する。

また、ここでは、上述したように、スコアリング基準情報１０２の作成において、バイタル情報８に、スコア値情報１０３が異常な値であると判定された際のバイタルサインの値（または入力された判定時点のバイタルサインの値が異常な値であると判定された際のバイタルサインの値）が含まれている。

また、スコアリング基準設定手段１０１は、最頻値算出手段１１０と連動して、対象者から測定された呼吸数の測定値に対して、最頻値算出手段１１０から算出された最頻値に基づき、スコアリング処理手段１００がスコアリングに用いるスコアリング基準情報１０２を作成する。なお、最頻値の代わりに平均値が用いられる態様であってもよい。

また、スコアリング基準情報１０２には、各算出手段の算出結果だけでなく、酸素飽和度の測定値に対してスコアリングする際に用いる、予め設定しておく一定の数値範囲の情報や、意識レベルの程度を区別可能な所定の観察状態の内容の情報も含まれている。

より詳細には、対象者から測定された酸素飽和度の測定値に対しては、タブレット端末３の入力部３ａから所定の数値範囲を入力しておき、スコアリング基準情報１０２として設定することができる。設定されたスコアリング基準情報１０２は情報記録部４に記録される。

また、対象者から取得された意識レベルの評価結果に対しては、意識レベルの程度を区別可能な所定の観察状態の内容を入力しておき、スコアリング基準情報１０２として設定することができる。設定されたスコアリング基準情報１０２は情報記録部４に記録される。なお、バイタル平均値、バイタル標準偏差、最頻値及びスコアリング基準情報１０２の算出の詳細や、複数の項目から構成されるスコアリング基準情報１０２の設定については、後述する。

バイタル判定基準設定手段１０１ａは、平均値算出手段１４、標準偏差算出手段１５と連動して、各算出部から算出されたバイタル平均値、バイタル標準偏差に基づき、判定処理手段６がバイタルサインの値の判定に用いるバイタル判定基準情報１０２ａを作成する。作成されたバイタル判定基準情報１０２ａは情報記録部４に記録される。

より詳細には、バイタル判定基準設定手段１０１ａは、平均値算出手段１４、標準偏差算出手段１５、正規分布算出手段１６と連動して、対象者から測定された体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧の測定値に対して、各算出手段から算出されたバイタル平均値及びバイタル標準偏差に基づき、バイタルサインの値の判定に用いるバイタル判定基準情報１０２ａを作成する。

また、ここでは、上述したように、バイタル判定基準情報１０２ａの作成において、バイタル情報８に、入力された判定時点のバイタルサインの値が異常な値であると判定された際のバイタルサインの値（またはスコア値情報１０３が異常な値であると判定された際のバイタルサインの値）が含まれている。

［４．スコアリング処理手段］
スコアリング処理手段１００について説明する。スコアリング処理手段１００は、本発明を適用したソフトウェアが演算部２に実行させる機能の１つであり、タブレット端末３の入力部３ａを介して入力された判定時点のバイタル情報について、平均値算出手段１４、標準偏差算出手段１５及び最頻値算出手段１１０の処理情報や、予め設定した基準を含むスコアリング基準情報１０２に基づき、バイタル情報の内容に応じたスコア値情報１０３（点数の情報）を算出する処理を行う。

スコアリング処理手段１００にて算出されたスコア値情報１０３は、上述したように、情報記録部４に記録される。その際、スコア値情報１０３は、個体を識別可能な識別情報や、スコア値の算出基準となった情報に紐付けられて記録される。スコアリング処理手段１００は、情報記録部４及び基準算出手段５と連動して、スコア値情報１０３を出す構成となっている。

また、スコア値情報１０３は、タブレット端末３の表示部３ｂを介して、その内容を確認可能となっている。また、スコア値情報１０３は、タブレット端末３の表示部３ｂだけでなく、タブレット端末３の情報送受信部３ｃを介して外部のサーバや、外部の端末にスコア判定結果情報１２を送信して、これらの画面等でも確認することもできる。スコア値情報１０３の内容は、個別の数値や、同一個体の判定時点における複数のスコア値の合計点として表示することができる。

［５．判定処理手段］
判定処理手段６について説明する。判定処理手段６は、本発明を適用したソフトウェアが演算部２に実行させる機能の１つであり、タブレット端末３の入力部３ａを介して入力された判定時点のバイタル情報がスコアリング処理手段１００によってスコアリングされたスコア値情報１０３についてスコア判定基準情報１８に基づき、スコア値情報１０３が異常な値であるか否かについて判定の処理を行う。また、判定処理手段６は、入力された判定時点のバイタルサインの値についてバイタル判定基準情報１０２ａに基づき、バイタルサインの値が異常な値であるか否かについて判定の処理を行う。

判定処理手段６にて判定された判定結果であるスコア判定結果情報１２及びバイタル判定結果情報１２ａは、上述したように、情報記録部４に記録される。また、スコア判定結果情報１２及びバイタル判定結果情報１２ａはタブレット端末３の表示部３ｂを介して、その内容を確認可能となっている。また、スコア判定結果情報１２及びバイタル判定結果情報１２ａは、タブレット端末３の表示部３ｂだけでなく、タブレット端末３の情報送受信部３ｃを介して外部のサーバや、外部の端末にスコア判定結果情報１２及びバイタル判定結果情報１２ａを送信して、これらの画面等でも確認することもできる。

また、スコア判定結果情報１２及びバイタル判定結果情報１２ａは、タブレット端末３の表示部３ｂ上への表示を行うだけでなく、スコア判定結果情報１２及びバイタル判定結果情報１２ａが出されたことを通知する通知音やメールメッセージで、対象者に通知する構成とすることもできる。通知音でスコア判定結果情報１２及びバイタル判定結果情報１２ａを通知する際には、例えば、異常な値との内容であった場合と、そうでない場合の通知音の種類を変える構成とすることもできる。

続いて、本発明を適用したソフトウェアを機能させる際に使用する装置や、入力画面の具体的な内容について説明する。

例えば、図７（ａ）に示すように、バイタル情報の取得は、ウェアラブル型のバイタル測定器２１ａや、体温計２１ｂ等で行い、これらで計測した測定値を、測定した時間の情報と共に、タブレット端末３の表示部３ｂに表示された画面を介して入力する。表示部３ｂ上には、タッチパネル形式の入力部３ａが表示され、ここにバイタル情報を入力する。本発明を適用したソフトウェアが導入されたタブレット端末３（第１のシステム構成）であれば、端末単体で、情報の記録、健康状態の判定、判定結果の表示が可能となる。

また、図７（ｂ）では、バイタル情報をスマートフォン端末２２ａや、パーソナルコンピュータ端末２２ｂ（以下、「ＰＣ端末２２ｂと称する）から、上述の第２のシステム構成で述べた外部サーバである情報管理サーバ３２ａにアクセスして、スマートフォン端末２２ａやＰＣ端末２２ｂからバイタル情報の入力を行うこともできる。各端末から送信されたバイタル情報に基づき、情報管理サーバ３２ａで健康状態の判定がなされ、その結果の情報が各端末に送信され、各端末の画面で結果の情報が表示される。

また、タブレット端末３、スマートフォン端末２２ａ及びＰＣ端末２２ｂの入力画面として、図８及び図９に示す画面を示す。図８及び図９は、病院の患者や、介護施設等の入居者を健康状態の判定対象とする際に利用する入力画面の例である。図８では、一人分の対象者の入力項目と、数字を表示したテンキー領域が表示される。対象者及び担当スタッフの氏名表示欄と、体温、血圧（上下）、脈拍、酸素濃度、体重、呼吸数における計測データの入力欄が設けられている。各バイタルサインの値は、テンキー領域をタッチパネルや、画面上でのカーソル操作で入力しうる。

また、図８の画面表示では、食事、排尿、排便、観察・問診の項目が設けられ、バイタルサインの値以外に、対象者の健康状態を確認する複数の項目が設けられている。これらの健康状態を確認する複数の項目を記録することで、対象者の日々の健康状態の記録が残せるものとなる。入力された情報は、送信ボタンをタッチ又はクリックすることで、装置内部の情報記録部４に記録される、又は、外部の情報管理サーバ３２ａ（サーバの情報記録部）に送信される。

図９に示す入力画面では、画面右側に複数のバイタルサインの計測データの入力欄と、対象者が自身で判断した体調の正常又は異常の選択項目が設けられている。また、自覚症状、他覚症状、熱型表を選択して、更なる体調の情報の入力や、対象者のバイタルの継時的な変化が確認できる構成となっている。

また、図９の画面では、複数の対象者の氏名が表示され、名前の欄を選択することで、選択された対象者の画面が表示可能となる。また、バイタルサインの値の入力時の時間の情報が、同時に入力される。更には、バイタルサインの値の入力画面以外に、情報の登録に関する項目や、排泄、食事等の提供する介護の項目についての情報の記録や表示が可能となっている。

このように、本発明のソフトウェアを利用する際の入力画面は、病院の患者や、介護施設等の入居者を対象者として、関連する項目と合せて、入力や情報の表示が可能なものにできる。また、入力画面の表示は、介護者等に関連付けられた内容に限定されるものではなく、例えば、健康管理のアプリケーションソフトウェアとして、各バイタルサインの値の入力や記録と、体重等の情報の管理とを組み合わせた画面構成でもよい。即ち、健康な対象者が、日常的な健康管理に使用する態様とすることもできる。

続いて、バイタル情報から得られたスコア値情報に対する具体的な判定の方法について説明する。

［６．バイタル平均値等の算出、スコアリング及び異常の判定について］
［６−１．体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧の測定値について］
バイタル平均値及びバイタル標準偏差は情報記録部４に記録されたバイタル情報８及び再測定バイタル情報１３に基づき、演算部２が基準算出手段５の平均値算出手段１４及び標準偏差算出手段１５として機能して算出される。また、バイタル平均値及びバイタル標準偏差に基づき、体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧の測定値に対するスコアリング基準情報１０２及びバイタル判定基準情報１０２ａが設定される。

バイタル平均値、バイタル標準偏差及びこれらに基づくスコアリング基準情報１０２及びバイタル判定基準情報１０２ａの設定方法として、情報記録部４に記録されたバイタル情報８及び再測定バイタル情報１３をバイタル平均値等の算出に利用する方法が挙げられる。本方法では、バイタル平均値とバイタル情報の分布に基づく標準偏差は、平均値算出手段１４及び標準偏差算出手段１５において、以下の式（３）及び式（４）を用いて算出される。

μ＝（１／Ｎ）×ΣＳｉ・・・式（３）
σ＝√（（１／Ｎ）×Σ（Ｓｉ−μ）^２）・・・式（４）
ここでμはバイタル情報の平均値、Ｓｉは各バイタル情報の計測値、Ｎは全バイタル情報のデータ数であり、σは標準偏差である。ΣＳｉは、全バイタル情報の計測値の合計を示す。また、各バイタル情報の計測値とは、上述したように、設定した所定の条件で取得したバイタル情報の値である。なお、ここでいう全バイタル情報の内容は、上述したように、情報記録部４に記録された情報の一部を抽出するものであってよい。また、ここでのバイタル情報とは、体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧の測定値である。

ある判定時点において、対象者のバイタル情報を判定する際には、判定時点を起点に、情報記録部４に記録された同一の対象者のデータから、上記の式（３）、式（４）を用いて、バイタル平均値μ、バイタル標準偏差σが算出される。即ち、判定時点に測定した判定の対象となるバイタルサインの値を含めて、スコアリング基準情報１０２及びバイタル判定基準情報１０２ａが算出される。続いて、スコアリング基準設定手段１０１及び及びバイタル判定基準設定手段１０１ａが、以下の式（１）又は式（２）で表される値を、スコアリング基準情報１０２及びバイタル判定基準情報１０２ａとして利用する。

μ−ｎσ・・・式（１）
μ＋ｍσ・・・式（２）
ここでｎ、ｍは０より大きい数である。

スコアリング基準情報１０２では、上記の式（１）及び式（２）で表された値と、所定のスコア値、即ち、０点〜３点の点数の情報が組み合わされている。この組み合わせは、下記の表２に示す通りである。

なお、表２において、「−３σ」は、式（１）に基づく「μ−３σ」の値であり、「−２．５σ」は、式（１）に基づく「μ−２．５σ」の値であり、「−２σ」は、式（１）に基づく「μ−２σ」の値であり、「＋３σ」は、式（２）に基づく「μ＋３σ」の値であり、「＋２．５σ」は、式（２）に基づく「μ＋２．５σ」の値であり、「＋２σ」は、式（２）に基づく「μ＋２σ」の値を意味している。また、μ及びσは、所定の条件（例えば３０個分のバイタル情報）で測定された各バイタルサインの測定値から算出される値である。

表２に示すように、体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧の測定値について、その内容に基づいて、０〜３点の各スコア値にスコアリングする際には、上記の式（１）及び式（２）に基づき算出された「μ±２σ、μ±２．５σ、及びμ±３σ」の値が利用されている。

より詳細には、入力されたバイタルサインの測定値が、その判定時点において算出されたバイタル平均値及びバイタル標準偏差において、「μ±２σ以内」の範囲に収まる値であれば０点のスコア、「μ−２．５σ（以上）〜μ−２σ（未満）」の範囲、又は、「μ＋２σ（以上）〜μ＋２．５σ（未満）」の範囲に収まる値であれば１点のスコア、「μ−３σ（以上）〜μ−２．５σ（未満）」の範囲、又は、「μ＋２．５σ（超）〜μ＋３σ（以内）」の範囲に収まる値であれば２点のスコア、「μ−３σ（未満）」、又は、「μ＋３σ（超）」の範囲に収まる値であれば３点のスコアとなる。

入力されたバイタルサインの測定値に対するスコアリングは、判定時点において算出されたバイタル平均値、バイタル標準偏差により、判定時点ごとの基準が設定される。また、体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧の測定値は、正規分布に従う古典的バイタルサインであり、上記式（１）又は式（２）の基づき算出されたスコアリング基準情報１０２は、対象者の個体内変動が反映された基準であり、かつ、その対象者の正規分布に基づき設定された基準となる。そのため、対象者の体調の変動を正確に捉えることが可能な指標となる。

また、判定処理手段６は、スコア値情報１０３について、１点が算出された際には「注意」と判定し、２点以上が算出された際には「警告」と判定する。スコア値情報１０３が０点の場合には、「注意」や「警告」の判定結果が出されず、「正常」な状態と見なすことができる。即ち、１つずつのバイタルサインの測定値に対して、１点以上の値となる判定がなされた際に、「注意」と「警告」の２段階に分けた異常と判定可能となっている。この内容がスコア判定基準情報１８である。

また、判定処理手段６は、バイタルサインの値（それぞれのバイタルサインの測定値）について、「μ±２σ以上」の値となったものを「（バイタルサインの値の）異常」と判定する。

また、各バイタルサインの値から算出されたスコア値情報１０３と、この値に対する注意等のスコア判定結果情報１２及びバイタル判定結果情報１２ａは、対象者に紐付けて情報記録部４に記録される。

また、判定処理手段６がスコア値情報１０３についての「警告」の判定や、バイタルサインの値についての「警告」の判定を行った際には、情報送受信部３ｃを介して、健康状態管理装置１で警告音を発したり、外部端末等に「警告」の判定がなされた旨のメールを送信したりする構成とすることができる。これにより、対象者の体調に異常が生じていることを介護者等に通知可能となる。また、ここでは、スコア値情報１０３の判定を主として、スコア値情報１０３についての「警告」の判定についてのみ、「警告の判定」を行った際に、警告音を発したり、外部端末等にメールを送信したりする構成としてもよい。

ここで、上述した式（１）又は式（２）におけるｎは０より大きい数であることは述べたが、ｎ及びｍとなる数値は、上述した内容のように「２、２．５及び３」に限定されるものではなく、適宜、その数値を変更して、スコアリング基準情報１０２とすることができる。

また、必ずしも、体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧の測定値において、式（１）又は式（２）におけるｎ及びｍとなる数値が同一である必要はない。バイタルサインの種類によって、設定するｎ及びｍとなる数値を異なるものとすることもできる。

また、表２に示すスコアリング基準情報１０２では、例えば、１点のスコア値情報と、２点のスコア値情報を区別する範囲として、「μ±２σ以内」と「μ＋２σ（以上）〜μ＋２．５σ（未満）」の範囲が設定されている。即ち、μ＋２σの数値の前後で、μ＋２σ以内が０点、μ＋２σを超えると１点となるが、必ずしも、範囲の設定がこの内容に限定される必要はない。例えば、μ＋２σ未満が０点、μ＋２σ以上が１点する内容とすることも可能である。また、その他の数値についても同様である。

また、表２に示すスコアリング基準情報１０２では、スコア値情報１０３は０点から３点の範囲で設定されているが、必ずしもこの範囲に限定される必要はない。例えば、スコア値情報を０点、１点、及び２点の範囲でスコアリングする設定に変更することも可能である。更には、３点より大きな数値を採用することも可能である。スコア値情報１０３を変更する場合、これに合わせてスコアリング基準情報１０２を適宜設定可能であることは言うまでもない。また、この点は後述する酸素飽和度、呼吸数及び意識レベルのスコアリングにおいても同様である。

また、判定処理手段６がスコア値情報１０３について、異常と判定する数値が１点以上に限定されるものではない。例えば、２点以上で異常とする判定が採用されてもよい。また、必ずしも、異常の判定を「注意」と「警告」の２段階で判定する必要はない。例えば、判定を３段階以上に分ける設定や、単に「異常」の１段階で判定する態様であってもよい。但し、異常の判定を「注意」と「警告」の２段階で判定することで、スコア値情報１０３の異常の程度を区別することが可能となり、「注意」や「警告」の程度に応じたその後の対処が設定しやすくなることから、異常の判定を２段階で分けることが好ましい。また、この点は後述する酸素飽和度、呼吸数及び意識レベルのスコアリングにおいても同様である。

また、判定処理手段６が、１つずつのバイタルサインの測定値に基づくスコア値情報１０３に対して、異常な値か否かの判定を行う設定となっているが、必ずしもこのように設定される必要はない。例えば、複数の種類のバイタルサインに基づくスコア値情報１０３の「合計点」に対して、異常な値か否かの判定を行う態様とすることもできる。また、特定の種類のバイタルサイン（例えば、体温と脈拍）を組み合わせて、その組み合わせたバイタルサインに基づくスコア値情報１０３の「合計点」に対して、異常な値か否かの判定を行う態様とすることもできる。但し、１つずつのバイタルサインの測定値に基づくスコア値情報１０３に対して、異常な値か否かの判定を行うことで、異常の根拠となったバイタルサインが分かりやすく、判定後の対処における参考情報になりやすいことがあるため、１つずつのバイタルサインの測定値に基づくスコア値情報１０３に対して、異常な値か否かの判定を行うように設定されることが好ましい。また、この点は後述する酸素飽和度、呼吸数及び意識レベルのスコアリングにおいても同様である。

また、例えば、複数の種類のバイタルサインに基づくスコア値情報１０３の「合計点」に対して、点数に応じて、「注意」や「警告」を設定しておき、この「注意」や「警告」を表示部３ｂに表示したり、アラートを鳴らす態様にしたりすることもできる。

また、表２に示すスコアリング基準情報１０２では、スコアリングされる対象（マーカー）として、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧、脈拍、体温、酸素飽和度、呼吸数、意識レベルが挙げられているが、これは一例に過ぎない。また、スコアリング基準情報１０２での点数を区別する閾値も一例に過ぎない。

即ち、マーカーの種類や点数を区別する閾値は、対象者が有する疾患の種類や、対象者の性質によって異ならせて設定することが可能である。例えば、心不全を有する対象者と、尿路感染を有する対象者では、マーカーの種類や点数を区別する閾値を異ならせて設定する。また、マーカーとして、血圧において、収縮期血圧のみを採用する場合や、収縮期血圧と拡張期血圧の両方を採用する場合もある。また、例えば、健常者である対象者と、持病を有する高齢者である対象者では、やはり、マーカーの種類や点数を区別する閾値を異ならせて設定する。

また、スコアリング基準情報１０２には、マーカーとして、対象者の既往歴や、対象者の家族や近親者における病的状態である家族歴、生活習慣等の種類を含めて、スコアリングする態様もある。

この場合、例えば、心臓病の既往歴の対象者や、家族に心臓病を患った人がいる対象者に対して、心不全の程度を判断するためにスコアリングを行う際には、既往歴または家族歴のマーカーに点数が付与され、スコア値情報１０３の合計点に加点される。また、例えば、喫煙の生活習慣がある対象者には、生活習慣のマーカーに点数が付与され、スコア値情報１０３の合計点に加点される。

ここで、複数の対象者のバイタル情報を利用して、異なる個体の情報に基づくバイタル情報の分布を作成した場合と、同一の対象者のバイタル情報を利用して、同一個体のバイタル情報の分布を作成した場合との違いについて、説明する。

図１０（ａ）及び図１０（ｂ）は、いずれも体温の情報を元に作成された正規分布曲線のグラフである。図１０（ａ）及び図１０（ｂ）において、横軸は体温の確率変数、縦軸は確率密度である。（ａ）は多数の対象者で作成し、（ｂ）は、同一の対象者のみで作成されている。図１０（ａ）では、様々な平熱や、体温の変動をする人が含まれており、平均値μは多数の対象者の平均値である３７．０℃となり、μ＋２σの値は３７．７℃、μ−２σの値は３６．０℃となっている。

しかしながら、図１０（ｂ）では、同一個体のバイタル情報を記録したものであり、その人特有の平熱や、体温の変動となるため、平均値μは３５．６℃、μ＋２σの値は３７．０℃、μ−２σの値は３５．２℃となる。

即ち、仮に、各分布を用いて、スコアリングをする際のあるスコア値に安定される基準値をμ＋２σに設定すると、図１０（ａ）の方では、３７．０℃の体温はμの位置（図１０（ａ）中の黒い丸）に該当する。一方、図１０（ｂ）の方では、３７．℃の体温は、上限値であるμ＋２σの位置（図１０（ｂ）中の黒い丸）になる。つまり、図１０（ａ）に示す分布と、図１０（ｂ）に示す分布では、分布上における同じμ＋２σの数値が全く違う値になる。そのため、スコアリング基準情報１０２やスコア値情報１０３も変わり、判定結果も異なるものとなる。換言すれば、図１０（ｂ）の対象者の判定を行う上では、多数の対象者のバイタル情報に基づくスコアリング基準情報１０２やスコア値情報１０３は、「異常な値」を捉えるために使用できないものといえる。多数の人数のバイタル情報を基準に用いることは、従来行われていた「個体間変動」での判定に他ならず、対象者に特有のバイタル情報の変動をみるためには、「個体内変動」が有効であることを示している。

なお、図１０（ｂ）に示す体温の平均値や変動を行う対象者は、特殊な事例にあたるものではない。また、体温に限って起こる現象ではなく、その他のバイタルサインである収縮期血圧、拡張期血圧、脈拍数、呼吸数でも、対象者に固有の変動が生じ、これらは正規分布に従うものとなる。上記の体温の例でいえば、図１０（ｂ）に示す温度域で体温が変化する高齢者は多く、このような高齢者の健康状態の判定をバイタルサインで行う際には、「個体内変動」が有効である。

［６−２．酸素飽和度の測定値について］
対象者から測定された酸素飽和度の測定値に対するスコアリング基準情報１０２の設定方法として、一定の数値範囲の情報を基準として設定する。表２に示す内容では、酸素飽和度の測定値について、０〜３点の各スコア値にスコアリングする際には、「９３〜１００（％）」が０点のスコア、「９０〜９２（％）」が１点のスコア、「８５〜８９（％）」が２点のスコア、及び、「８４（％）以下」が３点のスコアとなるように設定されている。

入力された酸素飽和度の測定値に対して、表２に示すスコアリング基準情報１０２に基づき、０〜３点のスコア値情報１０３が算出される。また、スコア値情報１０３に対する判定処理手段６による異常な値か否かの判断は上述したとおりである。

また、酸素飽和度の測定値から算出されたスコア値情報１０３と、この値に対する注意等のスコア判定結果情報１２は、対象者に紐付けて情報記録部４に記録される。

ここで、表２に示す酸素飽和度に対するスコアリング基準情報１０２の内容はこれに限定されるものではない。０〜３点のスコア値情報を分ける数値範囲は、適宜設定を変更して、スコアリング基準情報１０２とすることができる。

［６−３．呼吸数の測定値について］
対象者から測定された呼吸数の測定値に対するスコアリング基準情報１０２の設定方法として、情報記録部４に記録されたバイタル情報８及び再測定バイタル情報１３を最頻値の算出に利用する方法が挙げられる。本方法では、最頻値算出手段１１０が、所定の条件（例えば３０個分）における呼吸数の測定値に対して、その最頻値を算出する。また、呼吸数の測定値とは、設定した条件で測定した呼吸数の値が採用しうる。なお、ここでいう全バイタル情報の内容は、上述したように、情報記録部４に記録された情報の一部を抽出するものであってよい。

ある判定時点において、対象者の呼吸数を判定する際には、判定時点を起点に、情報記録部４に記録された同一の対象者のデータから、最頻値が算出される。即ち、判定時点に測定した判定の対象となる呼吸数の値を含めて、スコアリング基準情報１０２が算出される。スコアリング基準設定手段１０１は、表２に示す内容となるように最頻値からスコアリング基準情報１０２を設定する。

表２に示す内容では、所定の条件における呼吸数の最頻値に基づき設定された基準を示している。呼吸数について、０〜３点の各スコア値にスコアリングする際には、「最頻値±４（呼吸数／分）」が０点のスコア、「最頻値−５（呼吸数／分）」又は「最頻値＋５（呼吸数／分）」が１点のスコア、「最頻値−６〜最頻値−９（呼吸数／分）」又は「最頻値＋６〜最頻値＋９（呼吸数／分）」が２点のスコア、「最頻値−１０（呼吸数／分）以下」又は「最頻値＋１０（呼吸数／分）以上」が３点のスコアとなるように設定されている。

入力された呼吸数の測定値に対して最頻値が算出され、この最頻値に基づき、表２に示すスコアリング基準情報１０２となり、０〜３点のスコア値情報１０３が算出される。また、スコア値情報１０３に対する判定処理手段６による異常な値か否かの判断は上述したとおりである。

また、呼吸数の測定値から算出されたスコア値情報１０３と、この値に対する注意等のスコア判定結果情報１２は、対象者に紐付けて情報記録部４に記録される。

ここで、表２に示す呼吸数に対するスコアリング基準情報１０２の内容はこれに限定されるものではない。０〜３点のスコア値情報を分ける数値範囲は、適宜設定を変更して、スコアリング基準情報１０２とすることができる。

また、呼吸数の測定値に対するスコアリング基準情報１０２は、所定の条件の最頻値の代わりに、所定の条件の平均μの値を利用することもできる。平均μの値は平均値算出手段１４により算出可能である。この場合、スコアリング基準情報１０２を設定する際の平均μに、所定の数値を組み合わせて、スコアリングする基準として採用することができる。

［６−４．意識レベルについて］
対象者に対して、介護者等が意識レベルを確認して、取得された結果について、スコアリング基準情報１０２として設定された所定の観察情報に当てはめる作業を行う。意識レベルの確認は、既知のＡＶＰＵ評価を利用しうる。

ＡＶＰＵ評価では、正常（覚醒して見当識あり、A：alert）、異常（言葉により反応するが、見当識なし、V：verbal）、痛みに反応（痛みにのみ反応、P：Pain）、無意識（言葉にも痛みにも反応しない、U：Unresponsive）が所定の観察状態として設定されている。介護者等が対象者を観察して、その意識レベルがＡＶＰＵ評価のどの項目に該当するかを判断して、その結果を、入力部３ａ等を介して入力する。

意識レベルに対するスコアリング基準情報１０２は、表２に示す内容で設定されている。表２では、正常が０点のスコア、異常が１点のスコア、痛みに無反応が２点のスコア、及び、無意識が３点のスコアとなるように設定されている。介護者等が入力した情報により、スコアリング処理手段１００がスコア値情報１０３を算出する。また、スコア値情報１０３に対する判定処理手段６による異常な値か否かの判断は上述したとおりである。

また、対象者の意識レベルの評価結果から算出されたスコア値情報１０３と、この値に対する注意等のスコア判定結果情報１２は、対象者に紐付けて情報記録部４に記録される。

ここで、表２に示す対象者の意識レベルの評価結果に対するスコアリング基準情報１０２の内容はこれに限定されるものではない。ＡＶＰＵ評価以外の意識レベルの評価手法が採用されてもよい。また、０〜３点のスコア値情報を分ける観察状態は、適宜設定を変更して、スコアリング基準情報１０２とすることができる。

以上の内容では、対象者のバイタルサインのうち、体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧、酸素飽和度、呼吸数の測定値と、意識レベルの評価結果を用いてスコアリングを行い、算出されたスコア値情報１０３が異常な値か否かを判定している。ここで、必ずしも、対象者のバイタルサインがこれらの内容に限定される必要はない。例えば、スコアリングを行う対象として、対象者から得られた尿量、体重、痛み（痛みの有無や程度）、その他の病状異常をバイタルサインの情報として採用することも考えられる。

［７．表示情報の作成］
本発明を適用した健康状態判定装置１では、対象者のバイタル情報について、その内容を正規分布曲線として表示することが可能である。また、対象者のバイタル情報を熱型表として表示することも可能である。

熱型表の一例として、図１１を示す。図１１には、ある対象者に関する判定時点のバイタル情報と、バイタル情報の内容に基づくスコア値情報の値が異常な値であったか否かの情報（警告、注意、正常の情報）、対象者の観察や問診結果による異常の有無の情報、スコア値情報の合計点の情報が表示されている。

また、図１１に示す熱型表では、対象者の健康状態のリスクファクターである既往歴の情報と、生活習慣に関する情報が表示されている。また、熱型表には、対象者の詳細な観察情報や、特記事項の情報が表示されている。熱型表に表示される情報は、入力部３ａ等を介して入力された情報を元に作成することができるものとなっている。

また、図１２には、病院等に設置した端末で利用する電子カルテにおいて、その電子カルテの表示情報の１つである熱型表の中に、バイタル情報の内容に基づくスコア値情報の値を示した画像を示している。例えば、複数のバイタル情報のスコア値を合計して、その日ごとのスコア値の合計値を表示するような態様が考えられる。この場合、入院患者の情報が記録された電子カルテの情報と併せて、スコアリングの結果に基づく情報を、対象者のリスク評価に利用することができる。

更に、図１３には、本発明のソフトウェアの機能を有するアプリケーションソフトウェアをスマートフォン端末等で利用する際に、その画面上にバイタル情報の内容に基づくスコア値情報の値を示した画像を示している。例えば、スマートフォン端末の使用者個人のバイタル情報の記録（体温）と、そのスコア値情報の値を示す態様がある。この場合、スマートフォンでの健康管理や、在宅医療での健康状態の評価に、スコアリングの結果に基づく情報を活用することができる。

［８．正規分布の有無による測定精度の判定及び異常な値の判定］
本発明を適用した健康状態判定装置１では、測定したバイタル情報が正規分布に当て嵌まっているかを確認する手法として、Ｑ−Ｑプロットが利用できる。例えば、横軸にバイタル標準偏差の値を、縦軸に標準偏差の累積確率に対応する標準正規分布のパーセント点の値をとり、対象者のバイタル標準偏差をプロットする。各プロットが直線上に位置していれば、取得したバイタル情報が正規分布していることが視覚的に確認可能となる。

続いて、本発明を適用したソフトウェアにおける情報処理の一連の流れについて、図１４を用いて説明する。
図１４には、バイタル情報の入力からスコア値情報における異常の判定、結果の情報の表示までの情報処理の流れを示している。
まず、初めに、対象者のバイタルサインの値（体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧、酸素飽和度、呼吸数の測定値）が各測定機器により測定され、計測値と測定日時の情報が入力される（Ｓ１）。また、この際、対象者の意識レベルの評価結果から、バイタル基準情報１０２の観察情報の該当する情報が選択又は入力される。入力された情報は、対象者のバイタル情報として、情報記録部４（ＤＢ）に記録される（Ｓ２）。

情報記録部４に記録された判定の対象となるバイタル情報を含めて、演算部２が基準算出手段５として機能してスコアリング基準情報１０２の算出（及びバイタル判定基準情報１０２ａの算出）を行う（Ｓ３）。ここでは、バイタル平均値と、バイタル標準偏差が算出され、これらの値を元に、設定した条件でのスコアリング基準情報（所定の数値範囲等）（及び所定のバイタル判定用数値範囲）が作成される。ここで、体温、脈拍、収縮期血圧、拡張期血圧、脈圧及び呼吸数に関する基準は、都度、スコアリングの度（及びバイタルサインの値の判定の度）に算出されるものとなる。

次に、入力された判定の対象のバイタル情報について、スコアリング基準情報１０２に基づき、スコアリング処理手段１００により、スコア値情報１０３がバイタル情報ごとに算出される（Ｓ４）。

スコア値情報１０３が算出されると、判定処理手段６が、判定基準に基づき、スコア値情報が異常な値であるか否かを判定する（Ｓ５）。判定の結果「異常な値（注意又は警告）である」と判定されないものについては、判定結果情報が、情報記録部４（ＤＢ）に記録され（Ｓ９）、判定結果の情報が表示部３ｂに表示される（Ｓ１１）。また、対象者のバイタル情報を元に、バイタルサインの値の経時的な変化をグラフ化した熱型表（図１１参照）や、正規分布の確立密度関数（正規分布曲線のグラフ）が表示情報として作成され（Ｓ１０）、これらの情報も表示部３ｂにて確認可能となる。

また、入力された判定の対象のバイタル情報について、判定基準に基づき、スコア値情報が、判定の結果「異常な値（注意又は警告）である」と判定されたものについては、例えば、表示部３ｂに「再測定を行いますか？」といった表示や、バイタルの取得時の姿勢の注意喚起を表示し、再測定バイタル情報の有無について対象者に確認する（Ｓ７）。

ここで、対象者や介護者等が「再測定バイタル情報なし」と選択すると、異常な判定との判定結果情報が、情報記録部４（ＤＢ）に記録され（Ｓ９）、判定結果の情報が表示部３ｂに表示される（Ｓ１１）。更に、熱型表（図１１参照）や、正規分布の確立密度関数（正規分布曲線のグラフ）が表示情報として作成され（Ｓ１０）、これらの情報も表示部３ｂにて確認可能となる。

また、情報記録部４は、異常な判定との判定結果となったバイタルサインの値を、バイタル情報８に含まれるように記録する。これにより、バイタル情報８には、スコア値情報が正常な値と判定されたバイタル情報と、スコア値情報が異常な値と判定されたバイタル情報の両方が蓄積されていく。これが少なくとも３０個分集まることで、個体に固有の個体内変動が反映され、正規分布を作成して、対象の個体におけるバイタルサインの異常な値を捉えることが可能になる。

また、対象者や介護者等が「再測定バイタル情報あり」と選択すると、再測定したバイタルサインの値と測定日時の入力を促し、入力された再測定バイタル情報が入力された情報は、対象者の再測定バイタル情報として、情報記録部４（ＤＢ）に記録される（Ｓ２）。この後は、再度、スコアリング基準情報の算出（Ｓ３）、再度のスコア値情報の異常判定（Ｓ４）がなされるものとなる。判定において、異常な値であるとの判定でなければ、判定結果情報が、情報記録部４（ＤＢ）に記録される（Ｓ９）。また、異常な値との判定であった際は、再測定バイタル情報の有無の確認（Ｓ６）のステップに進んでもよいし、２回目の判定結果であることから、そのまま判定結果情報の記録（Ｓ９）に進んでもよい。

また、図１４には詳細を示さないが、判定処理手段６が、バイタル判定基準情報１０２ａに基づき、入力されたバイタルサインの値が異常な値であるか否かを判定する。判定の結果「異常な値（警告）である」と判定されないものについては、判定結果情報が、情報記録部４（ＤＢ）に記録され、判定結果の情報が表示部３ｂに表示される。

また、入力された判定の対象のバイタル情報について、バイタル判定基準に基づき、バイタルサインの値が、判定の結果「異常な値（警告）である」と判定されたものについては、例えば、表示部３ｂに「再測定を行いますか？」といった表示や、バイタルの取得時の姿勢の注意喚起を表示し、再測定バイタル情報の有無について対象者に確認する。

ここで、対象者や介護者等が「再測定バイタル情報なし」と選択すると、異常な判定との判定結果情報が、情報記録部４（ＤＢ）に記録され、判定結果の情報が表示部３ｂに表示される。

また、情報記録部４は、異常な判定との判定結果となったバイタルサインの値を、バイタル情報８に含まれるように記録する。これにより、バイタル情報８には、スコア値情報が正常な値と判定されたバイタル情報と、スコア値情報が異常な値と判定されたバイタル情報の両方が蓄積されていく。即ち、上述したスコア値情報についての異常の有無だけでなく、バイタルサインの値の異常の有無についてのデータを蓄積することもできる。これが少なくとも３０個分集まることで、やはり、個体に固有の個体内変動が反映され、正規分布を作成して、対象の個体におけるバイタルサインの異常な値を捉えることが可能になる。

対象者が判定結果の情報を表示部３ｂで確認したこことで、一連の情報処理が完了する。以上のような流れで、本発明を適用したソフトウェアはバイタル情報から健康状態の判定を行う。

以下、本発明を適用した健康状態判定装置の内容の更なる活用事例について説明する。

［電子カルテや医療システムとの連動］
本発明を適用した健康状態判定装置は、病院に導入された電子カルテと連動させる態様が考えられる。電子カルテには、設置された病院の患者の情報が記録されているため、上述した本発明を適用したソフトウェアで管理する情報と連動させることで、対象者のより詳細な基礎疾患の状況、既往歴、服薬記録、経過観察の情報等を利用可能となる。

また、更に、医師による診断の経過の情報も確認可能となるため、健康状態の判定精度の向上や、診断支援ツールとしての使い勝手が良くなるものとなる。また、病院での診断結果や検査の結果を対象者の情報に追加して記録していくことで、個人の情報量が増え、より精度の高い判定につながるものとなる。また、診断支援ツールとしても、より有用性の高いものとなる。

また、本発明を適用した健康状態判定装置と、遠隔画像診断のシステムを組み合わせる態様も考えられる。例えば、健康状態判定装置にカメラ等の画像情報の取得が可能な機器を接続し、対象者の画像情報を病院側に送信して遠隔診断することも可能である。また、その際に、対象者の熱型表の情報も病院側の端末等に送信することで、対象者のバイタル値の異常等を確認しながら、遠隔地から医師が診断することが可能となる。

また、本発明を適用した健康状態判定装置は、使用者のレベルに合わせた複数の運用版のバリエーションが考えられる。例えば、上述したような電子カルテと連動した態様であれば、病院における医師の診断時の診断支援ツールとなる。ここで、診断装置で管理する情報は、病院での日々の診断の情報が蓄積されていくため、医師の診断レベルの引き上げにも寄与するものとなる。

また、病院において、本発明の機能を備えるタブレット端末等を特定の看護師に持たせることで、看護師が医師の代わりに診断を行う際の補助ツールとして使用することも可能となる。更にはタブレット端末を持った看護師が、在宅や施設に入居した高齢者を訪問看護する際にも役立つものとなる。

また、介護施設等の職員が使用するものについては、入居者に特化した情報を蓄積することで、特定の対象者に対する診断レベルを向上させることが可能となる。

［疾患の予防技術への応用］
脳疾患、肺炎、心不全及び脱水等のバイタルサインの変動によって、発症が予測できる代表的な疾患の予防技術に本発明を適用した健康状態判定装置を利用することが考えられる。上述した各疾患は、発症する際に、疾患特有のバイタルサインの変動をする場合が多く、この疾患特有のバイタルサインの変動を判定条件として設定することで、発症の予防に繋げることができる。

［ＰＨＲ（Personal Health Records）及び医療ビッグデータへの活用］
近年では、ＩＣＴ（Information and Communication Technology）と言われる、情報通信技術の発展が著しく、スマートフォンのような情報端末や、無線ＬＡＮを利用したインターネット通信環境、クラウドサーバーのような安価で大容量のデータベースの台頭により、大量なデータを高速で送受信可能となっている。これにより、世界中からあらゆるデータ、所謂ビッグデータが集まり、必要なデータを使って、様々な用途のサービスが行われている。

日本の厚生労働省では、超高齢社会において高齢者を地域全体で支えるために、医療、介護、予防、住まい、生活支援が包括的に確保された「地域包括ケアシステム」を２０２５年までに実現しようとしている。しかし、その土台となる医療情報の大部分は、それぞれの事業所で寸断されている。

例えば、医療機関同士の情報共有は、未だファクシミリを使用する状態や、施設間でヘルスデータの継続性がない状態が珍しくなく、第４次産業革命といわれる時代の割には、前時代的な様相を呈している。全国各地１７０か所余りで医療情報連携ネットワークを試みられているものの、全国全地域、人口をカバーするには至らず、運用費用や利用率の低さなどの問題を抱え、共通のプラットフォームに統合されるには至っていない。

そこで、日本の厚生労働省は、「国民一人ひとりが、本人自らの生涯にわたる健康、医療、介護情報を時系列的に管理し、その情報を自ら活用することにより、自己の健康状態に合致した良質なサービスの提供を受けることを目指す」ＰＨＲ構想を検討している（総務省及び厚生労働省の「クラウド時代の医療ＩＣＴの在り方に関する懇談会」より）。ＰＨＲとはパーソナルヘルスレコード（Personal Health Records）の略称であり、個人が生涯にわたり自分自身に関する医療情報や健康情報を収集又は保存して、これを活用できる仕組みである。

これによると「直近の情報だけではなく、過去の情報も参照する必要があることから、本人が自らの生涯にわたる情報を管理し、使いたいときに使いたいサービスへ活用できるようにする」とあり、このＰＨＲ構想が実現すれば、たとえプラットフォームの統合がなくとも、「介護予防手帳の電子化」や「市区町村や職場での健診・検診情報の電子化及びバイタルデータ・生活関連情報との一元管理」など医療、介護、健康、個人の情報連携よる多様な運用が可能となる。

また、各省庁が協力してビッグデータが活用しやすい環境を作ろうと、データの様式（ＡＰＩ等）を統一して、必要なデータを取り出しやすくする「ＰＨＲ構想」と併せて、医療マイナンバーと呼ばれた、個人データの特定し継続しやすくする「医療ＩＤ」構想、更に開発や治療のためには匿名化された情報は個人の許可なく活用できる「個人情報保護法の改正」が計画されている。

この構想の中では、バイタルデータに関して、次のように言及している。「本人の健康、医療、介護情報を匿名化した上で、ビッグデータとして分析及び活用する、いわゆる二次利用についても、ＰＨＲサービスの持続可能性を検討していく上で、重要な要素として視野に入れて検討すべきである。とりわけ、バイタルデータについては、現在、様々なデバイスやサービスが市場に存在しているが、ＰＨＲと統合してデータ活用していくに当たっては、健康管理の効果を分析する等の目的で二次利用することを視野に入れ、データの粒度やＰＨＲを収集するプラットフォームとの間のＡＰＩを統一することが望ましい」。

今後、このＰＫＲ構想に対して、本発明を適用した健康状態判定装置（又は本健康状態判定方法）を連動させる態様も考えられる。本装置を統合してバイタルデータ活用をする際、既存の技術と大きく違うのは、健康管理を行う際に、一般的なデータと比較するのではなく、一人ひとりの特性に合わせた「テーラーメード診断」、所謂、「個別化医療」を用いる点である。更に、医療ビッグデータの解析により、予防医学の道が開け、その支援に「人工知能」が役立つものとなる。今後は、ＰＨＲ構想の実現にあたって、本発明を適用した健康状態判定装置が大きく寄与することが考えられる。

［医師、看護師の教育ソフトウェア］
また、本発明の健康状態判定装置は、医療従事者の教育用ツールとして使用することもできる。本発明に加え、病態鑑別フローチャートデータベースを組み合わせることで、これらの情報に基づき、設問と回答を組み合わせた教育用ソフトウェアを作成することが可能である。また、教育用ソフトウェアを使用する複数の医療従事者の点数を記録して、順位付けして、医師や看護師の評価表を作成することもできる。

［看護師が薬を処方する際の参考ツール］
また、看護師が薬を処方する際の参考ツールとしても使用が考えられる。例えば、対象者の個人情報に対象者の服薬履歴の情報を記録していく。これにより、「どのような症状の時にどのような薬が処方されたか」というデータが蓄積され、服薬の際に薬剤師が参考情報として活用できる。また、薬の種類によっては、薬剤師を介さずに服薬する用途にも展開できる。薬剤士による服薬履歴の確認作業も容易に行うことができる。

［服薬管理と配送サービス］
更には、服薬履歴の情報を記録と配送サービスを連動させることで、対象者が定期的に必要とする薬剤が、必要な時期に自動的に手元に届くようにすることもできる。

［職場や学校での健康診断データとのリンク］
本発明の健康状態判定装置は、職場や学校での定期的な健康診断の情報を記録して活用することも考えられる。なお、この際には、バイタル情報の取得期間が空くため、注意や警告、異常の判定は適宜設定するものとなる。これにより、対象者の健康管理に役立つものとなる。また、膨大な臨床データを取得する手段にもなる。更には、公的機関が実施する健康診断の情報とリンクさせることで、対象者の包括的な健康管理が可能となる。

［遠隔地における現地での健康管理］
本発明の健康状態判定装置は、遠隔地における現地での健康管理にも利用できる。例えば、海外出張中の当該国や、遠洋漁業に出た船舶、自衛隊の海外派遣先等に本発明の健康状態判定装置を設置する。これにより、医療レベルの低い国や、医療設備の存在しない場所においても、対象者の健康管理が可能となる。また、上述したような遠隔診断と組み合わせることで、医師による診断も行うことができる。

［地域別疾病発生状況確認］
本発明の健康状態判定装置は、地域別疾病発生状況の情報とリンクさせることで、地域医療の予防医療に貢献しうるものとなる。例えば、インフルエンザの流行に関する情報とリンクさせることで、健康状態判定装置を使用する地域での予防対策に繋げることができる。また、流行地域での対象者の情報が臨床データとして活用できるものとなる。

［空気環境の検知］
更には、空気環境の検知機構と本発明の健康状態判定装置を組み合わせることもできる。空気環境の検知機構により、ホルムアルデヒドやＰＭ２．５の濃度を検知して、その濃度から、地域の空気汚染度などを判定し、装置使用者に注意喚起を促す構成にできる。また、行政サービスと連動させ、対象地域住民への注意喚起や、環境改善のための情報取得ツールとしても活用できるものとなる。

［室内環境の調整への活用］
本発明の健康状態判定装置に記録された情報に基づき、空調機器による室内温度や湿度の調整を可能としたヘルスケアホームへの利用が考えられる。バイタルサインの値が異常な値であると判定された対象者に適した室内温度や湿度に環境を制御することや、健康な状態が維持しやすい適切な設定温度等に制御可能となる。

［介護記録ソフトウェア及び介護請求ソフトウェア］
本発明を適用した健康状態判定装置は、介護記録ソフトウェアや介護請求ソフトウェアと連動させる態様が考えられる。介護記録ソフトウェアに入力される介護記録の情報を情報管理部で管理することで、「どのような症状の時にどのような介護が適切か」というデータを蓄積する。これにより介護士の技能レベルに左右されず、介護対象者に対して均一なサービスを提供できるものとなる。介護記録ソフトウェアとの連動における更なる別の態様は後述する。

介護請求ソフトウェアと連動させた場合には、介護費用の算出等の支援ツールとして使用することができる。これにより提供した介護内容に対して発生する費用を容易に確認できるものとなり、業務効率の向上につなげることができる。

［介護職員の健康チェック］
本発明を適用した健康状態判定装置は、介護する側の介護職員の健康状態のチェックに活用することもできる。介護職員自身のバイタル情報を測定し、健康状態判定装置に送信することで健康管理を行う。これにより介護現場の労働環境の改善につなげることができる。

［見守り機能］
また、介護施設や一人暮らしの高齢者用の見守りシステムと連動させた場合には、バイタル値の異常が判定された際や、対象者の動作に異常が見られた場合に、見守り対象者（例えば、家族等）に通知が行く構成が考えられる。例えば、家の中に人感センサーを設置して、トイレの中で住人が一定時間動かない時は、警備会社や家族に自動でアラートが行くようにする。その際には、見守り対象者のバイタル情報の記録をデータで同時に送信する構成とすることもできる。

［ダイエット、体調管理］
本発明を適用した健康状態判定装置は、使用者のダイエットや体調管理をサポートする装置としても活用しうる。例えば、バイタル情報と、食事の摂取カロリーの情報に基づき、減量のためのアドバイスが表示される構成が採用しうる。また、トレーニングジム等の施設と提携し、複数の減量プログラムを提供することも可能である。

［ウェアラブル装置への活用］
本発明の健康状態判定装置をウェアラブル装置と連動される仕組みも考えられる。近年では、身体に装着可能な小型のウェアラブル装置が開発されており。これらの装置を用いて、体温、脈拍、収縮期血圧及び拡張期血圧等の各種バイタル情報をリアルタイムで取得することが可能となっている。本発明の健康状態判定装置において、バイタル情報の取得手段や、判定結果を表示する表示手段として、ウェアラブル装置と組み合わせることで、適用範囲を大きく広げることができる。また、自己で体調管理を行うセルフマネジメントのための機器としての活用に繋げることができる。

［アプリケーションソフトウェアの活用］
また、上述したが、本発明の健康状態判定装置の機能をアプリケーションソフトウェアとして提供し、携帯端末やタブレット端末で使用可能とする構成が考えられる。これにより手軽に本装置の機能を利用できるものとなり、利便性を向上させることができる。また、本装置の普及率の向上に寄与し、より広範な臨床データの取得にもつなげることができる。

［買い物支援ソフトウェア］
本発明の健康状態判定装置に記録された情報を、インターネット上の商品販売ウェブサイトや、商品購入を支援するソフトウェアと連動させることも考えられる。使用者の健康状態に合わせた食品や健康器具等をお勧めしてくれる機能を付与することで、商品購入時の参考情報が得られるものとなる。

［動物の健康管理］
本発明の健康状態判定装置は動物を対象に使用することも考慮される。人間のみならず、ペット、動物園の動物の健康管理や野生動物の保護にも寄与しうるものとなる。また、動物の臨床データや診断情報を蓄積することで、医学的、学術的に有用な情報が得られるものとなる。

［車両への設置］
本発明の健康状態判定装置を車両に設置する態様が採用できる。例えば、運転手の座席にバイタル計測器（例えば、体温計、脈拍計、呼吸数センサー等）を設置しておき、運転手の体調不良が疑われる場合には、注意喚起を促すものとする。また、アルコール検知器と組み合わせて、飲酒運転のチェックを行う構成とすることもできる。

以上のように、本発明のソフトウェアは、対象者の個人差を考慮したバイタルサインや日々の体調を反映して、対象者ごとに異なる個体内変動を精度高く捉えることが可能であり、対象者の健康管理や、一人ひとりの個性にかなった医療の提供に寄与するものとなっている。
また、本発明の健康状態判定装置は、対象者の個人差を考慮したバイタルサインや日々の体調を反映して、対象者ごとに異なる個体内変動を精度高く捉えることが可能であり、対象者の健康管理や、一人ひとりの個性にかなった医療の提供に寄与するものとなっている。
また、本発明の健康状態判定方法は、対象者の個人差を考慮したバイタルサインや日々の体調を反映して、対象者ごとに異なる個体内変動を精度高く捉えることが可能であり、対象者の健康管理や、一人ひとりの個性にかなった医療の提供に寄与するものとなっている。

１ 健康状態判定装置
１ａ ソフトウェア
２ 演算部
２ａ 演算部
３ タブレット端末
３ａ （タブレット端末の）入力部
３ｂ （タブレット端末の）表示部
３ｃ （タブレット端末の）情報送受信部
４ 情報記録部
４ａ 情報記録部
５ 基準算出手段
５ａ 基準算出手段
６ 判定処理手段
６ａ 判定処理手段
７ 個人情報
８ バイタル情報
９ 目安時刻情報
１０ 姿勢情報
１１ 気温情報
１２ 判定結果情報
１３ 再測定バイタル情報
１４ 平均値算出手段
１５ 標準偏差算出手段
１６ 正規分布算出手段
１８ 判定基準情報
２１ａ バイタル測定器
２１ｂ 体温計
２２ａ スマートフォン端末
２２ｂ パーソナルコンピュータ端末（ＰＣ端末）
２３ 情報入力手段
２４ 情報記録手段
２４ａ 情報記録手段
３０ａ インターネット
３２ａ 情報管理サーバ
３２ｂ ソフトウェア
３２ｃ ソフトウェア
３２ｄ ソフトウェア
５０ａ ユーザ端末
５０ｂ 外部端末
６０ａ ユーザ端末
６０ｂ 外部端末
７０ｂ 管理端末
１００ スコアリング処理手段
１００ａ スコアリング処理手段
１０１ スコアリング基準設定手段
１０２ スコアリング基準情報
１１０ 最頻値算出手段

Claims (12)

1. 取得されたバイタルサインに関する情報であるバイタル情報をスコアリングして、得られたスコア結果情報に基づいて、個体の健康状態を判定するためのソフトウェアであって、
   情報処理機器を、
   同一個体から取得されると共に、正規分布に従う古典的バイタルサインから選択される少なくとも１つの測定値を含む前記バイタル情報及び取得日時の入力を受け付ける情報入力手段と、
   入力された前記バイタル情報及び取得日時の情報を記録させる情報記録手段と、
   記録された複数の前記バイタル情報の全部又は一部の、平均μ及び標準偏差σを算出する基準算出手段と、
   所定のスコアリング条件を基準に、入力された所定のバイタル情報をスコアリングして、スコアの値であるスコア結果情報を算出すると共に、前記所定のスコアリング条件は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるスコアリング処理手段と、
   所定のスコア判定条件を基準にして、前記スコア結果情報が異常な値か否かを判定するスコア判定手段と、
   を含む手段として機能させるためのソフトウェアであり、
   前記バイタル情報は、前記スコア判定手段が異常な値と判定した値を含み、前記スコア判定手段は次回の判定を行い、
   少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、
   前記正規分布は、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報から作成され、
   前記バイタル情報は、
   前記古典的バイタルサインである体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値を含み、
   前記スコアリング条件は、
   体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値に対しては、前記平均μ、前記標準偏差σ、０より大きい数であるｎ及びｍを用いて表された下記の式（１）の値を下限値及び式（２）の値を上限値とし、下限値及び上限値の少なくとも一方を基準にする
   ソフトウェア。
   μ−ｎσ・・・式（１）
   μ＋ｍσ・・・式（２）
2. 取得されたバイタルサインに関する情報であるバイタル情報をスコアリングして、得られたスコア結果情報に基づいて、個体の健康状態を判定するためのソフトウェアであって、
   情報処理機器を、
   同一個体から取得されると共に、正規分布に従う古典的バイタルサインから選択される少なくとも１つの測定値を含む前記バイタル情報及び取得日時の入力を受け付ける情報入力手段と、
   入力された前記バイタル情報及び取得日時の情報を記録させる情報記録手段と、
   記録された複数の前記バイタル情報の全部又は一部の、平均μ及び標準偏差σを算出する基準算出手段と、
   所定のスコアリング条件を基準に、入力された所定のバイタル情報をスコアリングして、スコアの値であるスコア結果情報を算出すると共に、前記所定のスコアリング条件は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるスコアリング処理手段と、
   所定のスコア判定条件を基準にして、前記スコア結果情報が異常な値か否かを判定するスコア判定手段と、
   前記平均μ及び前記標準偏差σから選択される少なくとも１つに基づいて設定された所定のバイタル判定用数値範囲を基準にして、入力された所定のバイタル情報が異常な値か否かを判定すると共に、前記所定のバイタル判定用数値範囲は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるバイタル判定手段と、
   を含む手段として機能させるためのソフトウェアであり、
   前記バイタル情報は、前記バイタル判定手段が異常な値と判定した値を含み、前記スコア判定手段は次回の判定を行い、
   少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、
   前記正規分布は、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報から作成され、
   前記バイタル情報は、
   前記古典的バイタルサインである体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値を含み、
   前記バイタル判定手段は、前記平均μ、前記標準偏差σ、０より大きい数であるｎ及びｍを用いて表された下記の式（１）の値を下限値及び式（２）の値を上限値とし、下限値及び上限値の少なくとも一方を基準にして、入力された所定のバイタル情報が異常な値か否かを判定する
   ソフトウェア。
   μ−ｎσ・・・式（１）
   μ＋ｍσ・・・式（２）
3. 前記バイタル情報は、
   前記古典的バイタルサインである体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値と、
   酸素飽和度の測定値と、
   呼吸数の測定値と、
   意識レベルを観察して取得された意識レベル評価結果とを有し、
   前記スコアリング条件は、
   体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値に対しては、前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定される所定の数値範囲であり、
   酸素飽和度の測定値に対しては、予め設定した所定の数値範囲であり、
   呼吸数の測定値に対しては、記録された複数の呼吸数の測定値の全部又は一部の、最頻値又は平均μを算出して、前記最頻値又は前記平均μに基づき設定される所定の数値範囲であり、
   意識レベル評価結果に対しては、意識レベルの程度を示す所定の観察状態である
   請求項１又は請求項２に記載のソフトウェア。
4. 前記スコア判定手段は、少なくとも、複数の種類の前記バイタル情報をスコアリングした前記スコア結果情報の合計点に対して、異常な値か否かを判定する
   請求項１、請求項２又は請求項３に記載のソフトウェア。
5. 前記情報入力手段は、同一個体における、病状に関する情報と、既往歴に関する情報と、体調に関する観察情報及び介護記録に関する情報の入力を受け付け、
   前記情報記録手段は、入力された同一個体における、前記病状に関する情報と、前記既往歴に関する情報と、前記体調に関する観察情報及び前記介護記録に関する情報を記録し、
   前記情報処理機器を、
   前記情報記録手段に記録された前記バイタル情報、前記病状に関する情報、前記既往歴に関する情報、前記体調に関する観察情報及び前記介護記録に関する情報バイタル情報に基づき熱型表を作成する熱型表処理手段
   を含む手段として機能させるための請求項１、請求項２、請求項３又は請求項４に記載のソフトウェア。
6. 前記基準算出手段は、前記情報記録手段に記録された所定の期間の少なくとも２つの前記バイタル情報から前記平均μ及び前記標準偏差σを算出する
   請求項１、請求項２、請求項３、請求項４又は請求項５に記載のソフトウェア。
7. 前記スコア判定手段は、前記スコア結果情報を異常な値と判定する際に、異常を少なくとも２つの段階に分けて判定する
   請求項１、請求項２、請求項３、請求項４、請求項５又は請求項６に記載のソフトウェア。
8. 前記スコアリング条件は、
   体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値に対しては、前記平均μ、前記標準偏差σ、０より大きい数であるｎ及びｍを用いて表された下記の式（１）の値を下限値及び式（２）の値を上限値とし、下限値及び上限値の少なくとも一方を基準にする
   請求項２に記載のソフトウェア。
9. 取得されたバイタルサインに関する情報であるバイタル情報をスコアリングして、得られたスコア結果情報に基づいて、個体の健康状態を判定するための健康状態判定装置であって、
   同一個体から取得されると共に、正規分布に従う古典的バイタルサインから選択される少なくとも１つの測定値を含む前記バイタル情報及び取得日時の入力を受け付ける情報入力手段と、
   入力された前記バイタル情報及び取得日時の情報を記録させる情報記録手段と、
   記録された複数の前記バイタル情報の全部又は一部の、平均μ及び標準偏差σを算出する基準算出手段と、
   所定のスコアリング条件を基準に、入力された所定のバイタル情報をスコアリングして、スコアの値であるスコア結果情報を算出すると共に、前記所定のスコアリング条件は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるスコアリング処理手段と、
   所定のスコア判定条件を基準にして、前記スコア結果情報が異常な値か否かを判定するスコア判定手段と、
   前記スコア判定手段が判定した判定結果を表示可能な表示手段とを備え、
   前記バイタル情報は、前記スコア判定手段が異常な値と判定した値を含み、前記スコア判定手段は次回の判定を行い、
   少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、
   前記正規分布は、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報から作成され、
   前記バイタル情報は、
   前記古典的バイタルサインである体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値を含み、
   前記スコアリング条件は、
   体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値に対しては、前記平均μ、前記標準偏差σ、０より大きい数であるｎ及びｍを用いて表された下記の式（１）の値を下限値及び式（２）の値を上限値とし、下限値及び上限値の少なくとも一方を基準にする
   健康状態判定装置。
   μ−ｎσ・・・式（１）
   μ＋ｍσ・・・式（２）
10. 取得されたバイタルサインに関する情報であるバイタル情報をスコアリングして、得られたスコア結果情報に基づいて、個体の健康状態を判定するための健康状態判定装置であって、
    同一個体から取得されると共に、正規分布に従う古典的バイタルサインから選択される少なくとも１つの測定値を含む前記バイタル情報及び取得日時の入力を受け付ける情報入力手段と、
    入力された前記バイタル情報及び取得日時の情報を記録させる情報記録手段と、
    記録された複数の前記バイタル情報の全部又は一部の、平均μ及び標準偏差σを算出する基準算出手段と、
    所定のスコアリング条件を基準に、入力された所定のバイタル情報をスコアリングして、スコアの値であるスコア結果情報を算出すると共に、前記所定のスコアリング条件は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるスコアリング処理手段と、
    所定のスコア判定条件を基準にして、前記スコア結果情報が異常な値か否かを判定するスコア判定手段と、
    前記平均μ及び前記標準偏差σから選択される少なくとも１つに基づいて設定された所定のバイタル判定用数値範囲を基準にして、入力された所定のバイタル情報が異常な値か否かを判定すると共に、前記所定のバイタル判定用数値範囲は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるバイタル判定手段と、
    前記スコア判定手段が判定した判定結果を表示可能な表示手段とを備え、
    前記バイタル情報は、前記バイタル判定手段が異常な値と判定した値を含み、前記スコア判定手段は次回の判定を行い、
    少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、
    前記正規分布は、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報から作成され、
    前記バイタル情報は、
    前記古典的バイタルサインである体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値を含み、
    前記バイタル判定手段は、前記平均μ、前記標準偏差σ、０より大きい数であるｎ及びｍを用いて表された下記の式（１）の値を下限値及び式（２）の値を上限値とし、下限値及び上限値の少なくとも一方を基準にして、入力された所定のバイタル情報が異常な値か否かを判定する
    健康状態判定装置。
    μ−ｎσ・・・式（１）
    μ＋ｍσ・・・式（２）
11. コンピュータが実行する方法であり、取得されたバイタルサインに関する情報であるバイタル情報をスコアリングして、得られたスコア結果情報に基づいて、個体の健康状態を判定するための健康状態判定方法であって、
    同一個体から取得されると共に、正規分布に従う古典的バイタルサインから選択される少なくとも１つの測定値を含む前記バイタル情報の入力を受け付けて記録する情報記録工程と、
    記録された複数の前記バイタル情報の全部又は一部の、平均μ及び標準偏差σを算出する基準算出工程と、
    所定のスコアリング条件を基準に、入力された所定のバイタル情報をスコアリングして、スコアの値であるスコア結果情報を算出すると共に、前記所定のスコアリング条件は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるスコアリング処理工程と、
    所定のスコア判定条件を基準にして、前記スコア結果情報が異常な値か否かを判定するスコア判定工程とを備え、
    前記バイタル情報は、前記スコア判定工程で異常な値と判定された値を含み、前記スコア判定工程は次回の判定を行い、
    少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、
    前記正規分布は、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報から作成され、
    前記バイタル情報は、
    前記古典的バイタルサインである体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値を含み、
    前記スコアリング条件は、
    体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値に対しては、前記平均μ、前記標準偏差σ、０より大きい数であるｎ及びｍを用いて表された下記の式（１）の値を下限値及び式（２）の値を上限値とし、下限値及び上限値の少なくとも一方を基準にする
    健康状態判定方法。
    μ−ｎσ・・・式（１）
    μ＋ｍσ・・・式（２）
12. コンピュータが実行する方法であり、取得されたバイタルサインに関する情報であるバイタル情報をスコアリングして、得られたスコア結果情報に基づいて、個体の健康状態を判定するための健康状態判定方法であって、
    同一個体から取得されると共に、正規分布に従う古典的バイタルサインから選択される少なくとも１つの測定値を含む前記バイタル情報の入力を受け付けて記録する情報記録工程と、
    記録された複数の前記バイタル情報の全部又は一部の、平均μ及び標準偏差σを算出する基準算出工程と、
    所定のスコアリング条件を基準に、入力された所定のバイタル情報をスコアリングして、スコアの値であるスコア結果情報を算出すると共に、前記所定のスコアリング条件は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるスコアリング処理工程と、
    所定のスコア判定条件を基準にして、前記スコア結果情報が異常な値か否かを判定するスコア判定工程と、
    前記平均μ及び前記標準偏差σから選択される少なくとも１つに基づいて設定された所定のバイタル判定用数値範囲を基準にして、入力された所定のバイタル情報が異常な値か否かを判定すると共に、前記所定のバイタル判定用数値範囲は少なくとも前記平均μをピーク値とした正規分布に基づき設定されるバイタル判定工程とを備え、
    前記バイタル情報は、前記バイタル判定工程で異常な値と判定された値を含み、前記スコア判定工程は次回の判定を行い、
    少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報には、個体に固有の個体内変動が反映され、
    前記正規分布は、少なくとも３０個分の測定データの前記バイタル情報から作成され、
    前記バイタル情報は、
    前記古典的バイタルサインである体温、血圧、脈拍及び脈圧から選択される少なくとも１つの測定値を含み、
    前記バイタル判定工程は、前記平均μ、前記標準偏差σ、０より大きい数であるｎ及びｍを用いて表された下記の式（１）の値を下限値及び式（２）の値を上限値とし、下限値及び上限値の少なくとも一方を基準にして、入力された所定のバイタル情報が異常な値か否かを判定する
    健康状態判定方法。
    μ−ｎσ・・・式（１）
    μ＋ｍσ・・・式（２）

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