JP6706703B2 - 生体情報測定器 - Google Patents

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Description

本発明は、病院や診療所において、看護師等が病室や検査室に赴いて患者の検査を行う生体情報測定器に関するものである。
日本の一般的な病院や診療所においては、看護が看護師のシフトにより行われている。このため、一般的には、ケアの時間によって担当の看護師が入れ替わる。このような場合、看護師が病室に持ち込んで患者の生体情報を測定する血糖計などの生体情報測定器において、測定時の気づきを次回測定時に申し送りしたい場合がある。
例えば、血糖値が高い場合に、病状による上昇なのか、それとも患者の間食によるものなのかは、診断に重要な項目である。このため、看護師が、患者に確認した上で、その内容を値と共にカルテに書き込む。次回の測定時には、前回測定時とは別の看護師が測定する場合がある。この場合には、看護師がカルテを参照することにより、前回の状況を確認し、前回患者が間食していた場合には再度間食の確認等をして指導等に結びつけることができる。
このように、診断に関連するものはカルテに記載することにより参照することができる。しかし、状況によっては、カルテに記載するようなものではない内容を申し送りたい場合も生じる。
例えば、患者の採血に何度か失敗し、患者に痛い思いをさせた場合、次回検査時に看護師側からそのことに触れ、患者に謝罪すると共に気をつける旨を告げることにより、患者に安心と信頼感を与えることができる。このような場合、従来はメモ等によりこれを次回検査時に申し送ることが一般になされている。
また、米国では、カルフォルニア州を除く多くの州ではコスト削減のために高卒者レベルの専任採血者（Ｐｈｌｅｂｏｔｏｍｉｓｔ）が血糖測定をして、看護師がその測定値に対する臨床処置と電子カルテに臨床処置内容並びに測定値の記入を行っている。
多くの病院で課題とされていたのは、測定値の申し送りである。具体的には、専任採血者がポストイットのような付箋紙やメモに測定値を記載して申し送りをしたり、患者のベットサイドに備え付けられた小さなホワイトボードに測定値を記載して申し送りをしたりしている。そのため、間違った測定値が記載されたり、測定値が記載された紙が紛失されたり、いつ測定したのか不明な測定値に対して看護師が臨床処置をしてしまうなど、市場調査において、実際に起こった様々な失敗談が確認された。
申し送りをより確実に行う方法として、例えば、特許文献１には、生体情報測定器の画面に、常にコメントを表示させる領域を追加することで、申し送りたい内容を常に表示させ、必要に応じて看護師が操作して詳細内容を参照できるようにする手法が提案されている。
また、カルテに書く内容とは異なり、残務作業などを申し送りたい場合の手法については、例えば、特許文献２に提案されている。本手法によれば、引継ぎ看護師に残務内容を申送り情報として登録する手段が用意され、業務を引継ぐ看護師のスケジューリングにその情報を反映させる。
さらに、特許文献３によれば、病院向け血糖計において測定後、測定結果表示時に測定者のコメントを電子的に記録している。この血糖計においては、測定者はコメント表内から最適なものを選び出し、コメントに紐付けされたバーコードをバーコードリーダで読み取る。これにより、血糖測定値とコメントとを患者記録データに保存できる。
また、市販の病院向け血糖計に関する非特許文献１では、コメントは測定結果、測定日時、測定者、患者などの情報と共に検査室端末に送られ、この中から必要な情報を検査管理者が抜き出し、電子カルテなどに記録される。
ここで、血糖計を含む従来の生体情報測定器は、生体情報の測定を目的とした機器である。よって、当然、記録／転送される情報は、測定結果およびその信頼性を確認するための情報のみである。
例えば、特許文献４によれば、スキル判定用の試験問題を準備し、これを対象者に回答させて、採点することにより、回答者のスキルを判定するしくみが提案されている。ただ、この方法では、対象者に個別に試験を受けさせる必要がある。
このため、特許文献５では、試験なしにスキルを判定する仕組みとして、通常業務の過程で行う特定の質問に対する回答に要した時間を測定することでスキルを判定することにより、特別な試験を不要とする提案がなされている。
さらに、特許文献２には、正確な看護業務時間の算出のために通常業務において実際の処置にかかる時間を測定して、患者、看護師別の所要時間を求めることにより、スケジューリングの精度を向上させる手段が提案されている。この場合も、特に試験などの手法を別途実施する必要は無い。
また、特許文献６では、在宅医療の過程の中でサーバ上の電子カルテに医療従事者が院内からだけでなくコンピュータでゲートウェイを経由して院外からもアクセスするシステムと方法を開示している。さらに、このシステムは、例えば、血圧計の様な測定機器結果をサーバにアップロードし、他の電子カルテ上の患者記録と同様に医療従事者がアクセスできる。
特許文献７では、入院患者の脈拍、体温、血圧、呼吸数、血中飽和酸素濃度、吸入酸素量等のバイタルサインを収集し、スコアエンジンがバイタルサインの情報を元にステータスを割り出し、割り出した情報を医療従事者にメッセージを送るシステムを開示している。このシステムでは、日本語で言う既存のベッドサイドモニタに、ベッドサイドモニタの情報を収集、分析、メッセージ送信をする電子機器と受信機器とを組み合わせて、緊急時に医療従事者が遠方でも患者のバイタルサインを確認できる。
特許文献８には、医療機器データを分析する方法が開示されている。具体的には、人工呼吸器や人工呼吸器に接続されたカメラ、マイク等から取得したデータを分析し、動向が測定される。そして、その結果が、医療従事者のトレーニング改善等に用いられる。
特許文献９には、ハンドヘルドコンピュータで電子カルテシステムやオーダーシステム等への電子化された医療記録へアクセスしたり維持したりする方法が開示されている。これにより、患者の場所、患者記録を確認し最新情報に更新できる、臨床試験のオーダやその結果を確認することができる、アレルギー情報や薬剤副作用を確認した上で薬剤師に処方箋を送付できる等、様々な医療従事者がセキュアに可能になっている。
特許文献１０には、医療オーダ機能を持った電子医療記録システムが新規オーダ入力時に間違い入力を防ぐ機能について開示されている。具体的には、同じまたは似たオーダを探し出し、その違いを文字のハイライトや色づけフォントで表示することで医療事故を防ぐことができる。
また、特許文献１１には、医療機関内の医療に関連した業務をモニタリングするシステムが開示されている。このシステムは、医療機関内での患者と医療機器や医療従事者等のリソース状況情報を提供し、現有の医療機器や医療従事者で患者ケアを最適化するように調節することができる。
一方、病院の管理部門の立場からは、患者の診断目的の情報以外にも、看護師のスキルや作業効率など、把握したい情報が他にもある場合が多い。看護師に関わらず、スキルを判定する手段としては多くの手法が提案されている。
例えば、特許文献４には、スキル判定用の試験問題を準備し、これを対象者に回答させて、採点することにより、回答者のスキルを判定するしくみが提案されている。ただ、この方法では対象者に個別に試験を受けさせる必要がある。
このため、特許文献５には、試験なしにスキルを判定する仕組みとして、通常業務の過程で行う特定の質問に対する回答に要した時間を測定することでスキルを判定することにより、特別な試験を不要とする提案がなされている。
さらに、特許文献２には、正確な看護業務時間の算出のために通常業務において実際の処置にかかる時間を測定して、患者、看護師別の所要時間を求めることにより、スケジューリングの精度を向上させる手段が提案されている。この場合も、特に試験などの手法を別途実施する必要は無い。
また、特許文献５には、在宅医療の過程の中でサーバ上の電子カルテに医療従事者がコンピュータでアクセスするシステムと方法が開示されている。このシステムでは、例えば、血圧計の様な測定機器結果をサーバにアップロードし、他の電子カルテ上の患者記録と同様に医療従事者がアクセスできる。
特許文献６には、入院患者の脈拍、体温、血圧、呼吸数、血中飽和酸素濃度、吸入酸素量等のバイタルサインを収集し、スコアエンジンがバイタルサインの情報を元にステータスを割り出し、割り出した情報を医療従事者にメッセージを送るシステムが開示されている。
しかし、このシステムでは、既存のベッドサイドモニタと、ベッドサイドモニタの情報を収集、分析、メッセージ送信をする電子機器と受信機器とを組み合わせて、緊急時に医療従事者が遠方でも患者のバイタルサインを確認できる。
特開２０１５−１７５号公報 特開２００６−２６０４３７号公報 ＵＳＰ５，３７１，６８７ 特開２００４−３２５５０９号公報 特開２００６−１３４１７７号公報 ＵＳＰ８，３８０，５４２ ＵＳ２０１２／０１３６２２１ ＵＳ２０１３／０１０４８９０ ＵＳ２００７／０００５３９７ ＵＳ２０１４／０２００９２１ ＵＳ２００７／０１５６４５６
ＡＣＣＵ−ＣＨＥＫ ＩｎＦｏｒｍ ＩＩ Ｏｐｅｒａｔｏｒ’ｓ Ｍａｎｕａｌ （Ｖｅｒｓｉｏｎ ３．０）
しかしながら、上記従来の構成では、先の例で示したように、患者の採血に何度か失敗して患者に痛い思いをさせたような場合に、これを次回の測定者に確実に伝えるのは困難であった。例えば、カルテには診断に無関係な内容は、入力されないことから、カルテによる方法では、次の測定者に必要な情報を伝えることは困難であった。
また、最も良く用いられているメモによる方法では、メモの紛失や見落としにより、次回測定時にタイムリーに情報が伝わらないおそれがある。
さらに、特許文献１による方法では、申し送りコメント自体、またはコメントが存在するというマークが常に表示されている。このため、次回の測定者がその測定時にそのマークに気づいて申し送り内容を自ら見に行く必要がある。よって、この場合でも、申し送りが画面上の多くの情報に埋もれてしまい、気づかないことがあり、申し送りを見落とすおそれがある。
また、常に申し送りコメントを表示するということは、画面に多くの情報が同時表示されることを意味する。よって、必要な情報が埋もれてしまって今必要な情報がわかりにくくなると同時に、特に携帯用の小さな画面においては文字がさらに小さくなって見にくいなどの課題も生じてしまう。
特許文献２による方法では、残務作業は申し送りされるものの、その内容は次の看護師には伝えられず自動的にスケジューリングに用いられるのみである。よって、次の看護師への効果的な明示手段については触れられていない。
また、病院向け血糖計においては、コメントを検査室端末に送る機能を持っている。しかし、このコメントは、電子カルテに記録して診断の参考とするため、または測定データの信頼性を判断するための状況の参考を目的としたものである。よって、次の測定者への通知を行う手段は用意されていない。
また、特許文献３や非特許文献１による方法では、院内血糖計の過去の測定値を確認しようとしても、どの院内血糖計が利用されているのか探し出すのは多忙な看護師に対しては現実的ではない。また、院内血糖計がクレドールを通して測定結果を送信するＤＭＳ（Data Management System）へのアクセスは、臨床検査室のＰＯＣＣ（Point of Care Coordinator）に限定されており、看護師はアクセスできない。つまり、世界的に見ても、看護師をはじめとする医療現場で働く多忙な医療従事者間での細かなコミュニケーションに課題があることは、院内の血糖値測定の現場を見るだけでも明白である。
一方、看護師のスキル判定という課題については、特許文献４による方法では、通常業務以外にスキルを測定するための試験を受ける必要がある。よって、看護師等の負担が増えるだけでなく、試験の問題次第で評価の正確性にも影響するという課題がある。
また、特許文献５による方法では、時間計測の手法についての記載がなされていないが、自動計測が困難である。また、一回限りの結果がスキルとして判定に用いられるため、たまたまのデータが結果に大きく影響する。
さらに、特許文献２による方法では、時間の測定については記述がある。しかし、これはあくまでスケジューリングのための作業の所要時間を測るものであり、これを作業者のスキルと結びつけるものではない。また、時間の測定方法については、入室時間から退出時間までを測定している。よって、個々の作業の所要時間は分からず、また測定精度も非常にあいまいであるという課題があった。
また、特許文献６によるシステムと方法では、仮に院内のシステムに同様の技術を用いて院内のシステムを構築しても、細かな申し送り等をこのシステムでも既存の電子カルテでも他の医療従事者が行うことはできない。
また、特許文献７によるシステムでは、スコアエンジンから問題のありそうな患者を医療従事者に連絡することができても、特許文献６と同様に、細かな申し送り等を他の医療従事者に行うことはできない。
また、特許文献８による方法では、機器と医療機器と接続された機器のデータを分析することができる。しかし、実際に医療従事者がどの様に医療機器や医療機器と接続された機器を取り扱い、院内のポリシーやルールに則り製造者が取扱説明書で紹介している通りに利用しているかを確認することができない。つまり、医療機器のデータだけでは、実際のＰＤＣＡサイクルを回して日常業務にまで継続してフィードバックして改善することはできない。
また、特許文献９による方法では、既存のデスクトップＰＣ等で利用できる電子カルテと同様の作業しかできない。よって、携帯性の向上したハンドヘルドコンピュータでも、医療従事者の作業量を特段増やすことなく、細かな申し送り等を他の医療従事者に行うことはできない。
また、特許文献１０による機能では、オーダに対する間違えを防ぐことができる。しかし、１日に何度も患者の血液を測定する血糖値測定の際に、必要なその度々に変化する患者の状況や測定機器の状況を知らせるような細かな申し送り等を医療従事者の作業量を特段増やすことなく他の医療従事者に行うことはできない。
また、特許文献１１によるシステムでは、医療機器や医療従事者等のリソース状況を患者ケアのために最適化調節が可能な旨が開示されている。しかし、医療従事者のトレーニングや教育によるスキル向上と作業効率アップにまで対応していない問題がある。さらに、特許文献８と同様に、医療機器を院内のポリシーやルールに則り、製造者が取扱説明書で紹介している通りに利用しているかを確認することができない。
つまり、様々な医療機器と医療従事者のデータだけでは実際のＰＤＣＡサイクルをまわして日常業務にまで継続してフィードバックすることで改善を行うことまではできない。よって、医療機器と医療従事者のデータ入力時点での情報をもとに患者ケアの最適化を行うことに留まってしまう問題があるだけでなく、院内や第三者による監査に耐えられることも不可能である。
一方、病院の管理部門の立場からは、医療機器が通常利用者や管理者向けに表示したり提供したりする測定件数等の一般的な情報以外にも、看護師のスキルや作業効率などとこれらの情報に紐付けされた病院経営に必須な財務的な情報の把握が必要な場合が多い。しかし、これまで紹介した特許文献や非特許文献には、病院経営指標の表示や提供等の解決策は開示されていない。
本発明は、上記従来の課題を解決するもので、今回の測定時における次回測定時への申し送り内容を、確実に次回測定時に伝えることのできる生体情報測定器を提供することを目的とする。
（課題を解決するための手段）
上記課題を解決するために、本発明の生体情報測定器は、測定部と、識別情報読取部と、申し送り事項入力部と、記憶部と、表示部と、制御部と、を備えている。測定部は、被測定者の生体情報を測定する。識別情報読取部は、被測定者の識別情報を読み取る。申し送り事項入力部は、生体情報の測定毎に起動する申し送り事項を入力するために設けられている。記憶部は、申し送り事項が入力されると、申し送り事項と識別情報とを関連付けて記憶する。表示部は、識別情報読取部において被測定者の識別情報が読み取られると、記憶部に記憶された情報に基づいて申し送り事項の有無を確認し、申し送り事項があれば表示させる。制御部は、測定部、識別情報読取部、記憶部、表示部に接続されている。
（発明の効果）
本発明の生体情報測定器によれば、今回の測定時に基づく次回測定時への申し送り内容を確実に次回測定時に伝えることができる。
本発明の実施の形態１における血糖測定器のシステム構成図。 病院において用いられるバーコードの種類。 本発明の実施の形態１における血糖測定器の処理フロー。 本発明の実施の形態１におけるコメント選択画面。 本発明の実施の形態１におけるコメント入力のフロー。 本発明の実施の形態１における申し送り記憶領域のデータ構造。 本発明の実施の形態１における申し送りコメント確認画面。 本発明の実施の形態１における申し送り処理のフロー。 本発明の実施の形態１における検査室端末におけるコメント編集画面。 本発明の実施の形態１におけるコメント入力のフロー。 本発明の実施の形態１における申し送りコメント確認画面。 本発明の実施の形態１における申し送り処理のフロー。 本発明の実施の形態１におけるコメント選択画面。 本発明の実施の形態１における全体システム。 本発明の実施の形態１における一時記憶部のデータフォーマット。 従来の血糖測定器の外観。 従来の血糖測定器の操作の流れ。 本発明の実施の形態２における血糖測定器の外観図。 本発明の実施の形態２における血糖測定器のシステム構成図。 本発明の実施の形態２における生体情報測定システム。 本発明の実施の形態２における取得データ一覧。 本発明の実施の形態２における血糖測定器の処理フロー。 一般的な測定器からの送信フォーマットの例。 本発明の実施の形態２におけるメトリックデータの送信フォーマット。 一般的な検査室端末の受信フロー。 一般的な検査室端末出力ファイルのフォーマットの例。 本発明の実施の形態２における検査室端末内の機能ブロック図。 本発明の実施の形態２におけるメトリック評価用アプリ画面Ａ。 本発明の実施の形態２における時間経過表を表示した画面。 本発明の実施の形態２におけるメトリック評価用アプリ画面Ｂ。 本発明の実施の形態２における時間経過表画面Ａ。 本発明の実施の形態２におけるメトリック評価用アプリ画面Ｃ。 本発明の実施の形態２における時間経過表画面Ｂ。 本発明の実施の形態２における時間経過表画面Ｃ。 本発明の実施の形態２におけるメトリック評価用アプリ画面Ｄ。 本発明の実施の形態２におけるメトリック評価用アプリ画面Ｅ。 本発明の実施の形態２におけるメトリック評価用アプリ画面Ｆ。 本発明の実施の形態２におけるメトリック評価用アプリの処理メインフロー。 本発明の実施の形態２におけるスキャン時間画面描画処理フロー。 本発明の実施の形態２におけるユーザ別集計描画処理フロー。 本発明の実施の形態２におけるランク表の描画処理フロー。 本発明の実施の形態２における分布表の描画処理フロー。 本発明の実施の形態２におけるその他の有用なメトリックデータの例。 本発明の実施の形態２における医用データをメトリックデータとして用いる例。 本発明の実施の形態２におけるメトリック評価用アプリ画面Ａ’。 本発明の実施の形態２における分布表の例Ａ。 本発明の実施の形態２における分布表の例Ｂ。 本発明の実施の形態２における分布表の例Ｃ。 本発明の実施の形態２における分布表の例Ｄ。 本発明の実施の形態２における分布表の例Ｅ。 本発明の実施の形態２における時間経過表の例Ａ。 本発明の実施の形態２における時間経過表の例Ｂ。 本発明の実施の形態２における時間経過表の例Ｃ。 本発明の実施の形態２における時間経過表の例Ｄ。 本発明の実施の形態２におけるメトリック評価用アプリ画面Ｅ’。 本発明の実施の形態２におけるメトリック選択画面。 本発明の実施の形態３における測定器の処理フロー。 本発明の実施の形態３における患者満足度入力画面。 本発明の実施の形態３におけるメトリック評価用アプリ画面。 本発明の実施の形態３におけるクリーニング確認画面。 本発明の実施の形態３におけるメトリック相関図。 本発明の実施の形態４における申し送り評価の処理フロー。 本発明のさらに他の実施形態に係る臨床検査室の端末に表示されるコメント編集画面。
＜参考例＞
本発明の一実施の形態を説明する前に、従来一般に行われている血糖測定器の例について以下図１６、図１７および図２を用いて説明する。
なお、図１６および図１７は、従来の血糖測定器について説明する図面であって、図２は、本実施形態の血糖測定器でも使用される各種バーコードを示す図面である。すなわち、図２は、従来の構成を説明する図面ではない。
図１６は、従来の血糖測定機の外観図である。これは病院向けの血糖測定器であるため、ユーザは医師や看護師等の医療従事者であり、ユーザの操作により患者の血糖値を測定するものである。
図１６において、１６００は血糖測定機の全体を示す。
血糖測定器１６００は、表示画面１６０１、操作ボタン群１６０２、バーコードリーダ１６０３、センサストリップ挿入口１６０４を備えている。
血糖測定器１６００を使用する場合には、表示画面１６０１に表示されるメニューおよび指示に従って、操作ボタン群１６０２が操作される。また、血糖測定器１６６０は、必要に応じてバーコードリーダ１６０３を用いて、患者の手首に取り付けられた患者ＩＤ（識別情報）のバーコードを読み取る。さらに、血糖測定器１６００は、センサストリップ挿入口１６０４に挿入されたセンサストリップ１６０５に点着された血液を用いて血糖値を測定する。
病院においては、患者、看護師、センサストリップを、図２に示すバーコードで管理している。
図２において、２０１は、医師や看護師等のユーザの名札であり、２０２の部分がユーザＩＤを示すバーコードである。２０３は、患者手首のタグであり、２０４の部分が患者ＩＤを示すバーコードである。２０５は、センサストリップ１６０５を格納したボトルであり、２０６の部分がセンサＩＤを示すバーコードである。２０７は、ＱＣ液のボトルであり、２０８の部分がＱＣ液のＩＤを示すバーコードである。
ＱＣ液は、測定器とセンサストリップがシステムとして正常に動いているかどうかを確認するために、患者の血液の代わりに定期的に測定する予め濃度のわかっている複数種の液体である。なお、ＱＣ液については、別途詳細に説明する。
以下、図１７を用いて、病院において一般に行われている従来の血糖測定器の操作の流れを説明する。
血糖測定器１６００において、血糖測定時には、表示画面１６０１に表示されるメニューに対して操作ボタン群１６０２が操作され、血糖測定実施が選択される。
表示画面１６０１には、看護師の名札についているバーコード２０２をスキャンするよう指示が表示される。このため、看護師（ユーザ）は、バーコードリーダ１６０３を名札２０１に向けて、バーコード２０２を読み取る。これにより、血糖測定器１６００は、ユーザＩＤを認識する（処理１７０１）。
血糖測定器１６００は、ユーザＩＤを認識した際、これに対応するユーザの氏名を表示画面１６０１に表示する。これにより、看護師（ユーザ）は、表示された氏名が自分の名前であることを確認して、操作ボタン群１６０２を操作し、確認した旨を入力する（処理１７０２）。
次に、血糖測定器１６００は、表示画面１６０１にセンサＩＤを示すバーコード２０６をスキャンするよう指示を表示する。これを受けて、看護師（ユーザ）は、バーコードリーダ１６０３をバーコード２０６に向けて、バーコード２０６を読み取る。これにより、血糖測定器１６００は、センサＩＤを認識する（処理１７０３）。
同様に、血糖測定器１６００は、表示画面１６０１に患者ＩＤを示すバーコード２０４をスキャンするよう指示を表示する。これを受けて、看護師（ユーザ）は、バーコードリーダ１６０３をタグ２０３に向けて、バーコード２０４を読み取る。これにより、血糖測定器１６００は、患者ＩＤを認識する（処理１７０４）。
血糖測定器１６００は、患者ＩＤを認識した際、これに対応する患者の氏名および生年月日を表示画面１６０１に表示させる。
看護師（ユーザ）は、患者に対して、自分の氏名と生年月日を申告するよう指示する。そして、看護師（ユーザ）は、これに答えた患者の申告内容が表示画面１６０１の内容と一致することを確認して操作ボタン群１６０２を操作し、確認した旨を入力する（処理１７０５）。この確認は、患者の取り違えを防ぐ点で重要なプロセスである。
次に、処理１７０６において、表示画面１６０１には、センサストリップ１６０５をセンサストリップ挿入口１６０４に差し込むよう指示が表示される。
次に、看護師（ユーザ）がセンサストリップ挿入口１６０４にセンサストリップ１６０５を挿入すると、処理１７０７において、表示画面１６０１には、センサストリップ１６０５に血液を点着するよう指示が表示される。
次に、看護師（ユーザ）は、患者の指先に針を刺し、指先に血液の粒ができたらこれをセンサストリップ１６０５に点着する。
センサストリップ１６０５に血液が点着されると、血糖測定器１６００は、血液中の血糖値を測定し、処理１７０８において、測定結果を表示画面１６０１に表示するとともに、看護師（ユーザ）にコメントを選択するよう指示する。
処理１７０９において、看護師（ユーザ）は、操作ボタン群１６０２を操作して、表示画面１６０１に列挙されたコメントの選択肢の中からコメントとして残したいものを選択する。
ここで、列挙されるコメントとしては、例えば、「血液量が少なかったため絞り出した」、「患者が直前に間食した」など、複数の選択肢が用意されている。
処理１７０９においてコメント選択が終了した後、血糖測定器１６００は、内蔵された通信機能を用いてデータを臨床検査室の端末に転送する。
転送されるデータとしては、血糖測定結果に加えて、測定日時、ユーザＩＤ、センサＩＤ、患者ＩＤ、コメントなどが１まとめとなって送られる。
これらのデータは、検査室端末において検査部門の責任者が閲覧できるようになっている。検査部門の責任者は、個々のデータを確認し、信頼できると判断したデータを患者の電子カルテに記録する。
また、血糖測定器１６００は、例えば、患者の血糖値が通常より低めであり、かつ「血液量が少なかったため絞り出した」とコメントにあった場合には、絞り出すことによりサンプルとなった血液中に細胞の間質液が混ざり込み、血糖値を低く評価した可能性があるものと判断する。そして、血糖測定器１６００は、この測定結果を棄却して、再測定を指示するなどの対応をとる場合がある。
また、コメントは、電子カルテにも送られる。このため、例えば、血糖値が高い場合であっても、患者が直前に間食したことを示すコメントがあった場合には、医師はこれを考慮した診断を行うことができる。
以上のように、看護師（ユーザ）によって選択されたコメントは、重要な申し送り事項として、医師や検査部門の責任者による判断に利用されている。
以上、従来一般に行われている血糖測定器の例について示したが、以下で、従来の課題を解決するための本発明の一実施形態について説明する。
（実施の形態１）
以下、本発明の一実施形態に係る血糖測定器（生体情報測定器）の構成について、図１〜図１５および図６３を用いて説明する。
図１は、本実施形態に係る血糖測定器（生体情報測定器）のシステム構成を示す図である。
以下、本実施形態の生体情報測定器として、血糖測定器を例に挙げて説明する。しかし、本発明は、血糖測定器に限定されるものではない。例えば、医師、看護師等のユーザが患者の検査を実施する際に使用する、各種血液検査装置、尿検査装置等の測定器一般に適用可能である。
図１において、１０１は、本実施形態の血糖測定器を示している。血糖測定器１０１において、１０２は、全ての処理を行う中央制御部（制御部）である。
中央制御部１０２には、ユーザに対して情報を表示する液晶表示部１０３と、ユーザからの指示を入力するタッチセンサ（申し送り事項入力部）１０４が接続されている。
液晶表示部（表示部）１０３およびタッチセンサ１０４は、重ねて配置され、タッチパネルとして動作し、血糖測定器１０１においてユーザからのマンマシンインタフェースとなる。
なお、本実施形態では、マンマシンインタフェースとして、タッチパネルを使用した構成について説明するが、タッチパネルの代わりに入力ボタンを用いた場合でも、同様の効果を得ることができる。
また、本血糖測定器１０１は、通信制御部１０５を有しており、病院内にある臨床検査室の端末１０６と通信が可能である。臨床検査室の端末１０６にある患者およびユーザの最新のデータは、通信制御部１０５を介して、測定器内のデータ記憶部（記憶部）１０７に記憶される。
患者のデータとしては、例えば、患者ＩＤのリストとそのＩＤに関連づけられた各氏名、性別、生年月日である。ユーザのデータは、例えば、ユーザＩＤのリストとそのＩＤに関連づけられた各氏名、パスワードである。
血糖測定器１０１は、バーコードリーダ（識別情報読取部）１０８を有している。バーコードリーダ１０８は、患者手首やユーザの名札などにつけられたバーコード１０９を読み取り、ＩＤを中央制御部１０２に送る。
ＩＤを受け取った中央制御部１０２は、データ記憶部１０７に保存されＩＤに紐付けられたデータを参照する。例えば、バーコードリーダ１０８で患者ＩＤのバーコードを読み取った場合、中央制御部１０２は、読み取ったＩＤに紐付けられた患者氏名、性別、生年月日をデータ記憶部１０７から取り出す。これにより、患者手首のバーコードから患者の氏名や性別、生年月日を知ることができる。
血糖測定器１０１は、センサコネクタ（センサ装着部）１１０を備えている。センサコネクタ１１０には、センサストリップ（センサ）１１１が挿入される。
そして、センサコネクタ１１０に挿入された状態のセンサストリップ１１１に、血液が点着される。これにより、血糖値に応じた電圧信号が発生する。そして、この電圧信号は、センサコネクタ１１０を介して血糖値演算部（測定部）１１２によって読み出され、血糖値演算部１１２において求められた血糖値の値を中央制御部１０２に送信する。
血糖値演算部１１２の機能は、中央制御部１０２の内部で実施することも可能である。その場合には、電圧から血糖値への実際の演算は中央制御部１０２が行う。
１１３は、本実施形態の主要な特徴の１つである申し送り記憶領域である。申し送り記憶領域（記憶部）１１３は、次の測定を行うユーザに伝えるべき申し送り事項を記憶する領域であり、詳細は後述する。
なお、本実施形態では、申し送り記憶領域１１３を独立して図示したが、データ記憶部１０７の内部に申し送り記憶領域１１３が設けられていてもよい。
図２に示すバーコードは、上記参考例において説明したものと同様であって、現在、病院で使用中のものをそのまま用いることができる。
図３は、血糖測定器１０１が患者の血糖値を測定する場合の処理の流れを示したフローチャートである。なお、上記参考例において、従来技術を説明するための図１７は、説明を簡単にするために、測定器内部における処理は省略しているが、図３では内部の処理も含めて処理内容を詳細に説明する。
また、図３において本実施形態の主要な特徴点については、処理３１７および処理３２６である。よって、以下の説明の中でその詳細を示す。
ユーザが血糖測定器１０１に対して測定開始を指示した場合、処理３０１では、データ記憶部１０７内の一時記憶部を消去する。一時記憶部とは、１回分の測定結果とそれに付随する情報を一時的に保持する領域である。一時記憶部内のデータは、一通りの測定の過程で順次記憶され、最後にまとめて通信制御部１０５を介して臨床検査室の端末１０６に送信される。
次に、処理３０２では、一時記憶部に、測定時間を表す現在の日時を記憶する。現在の日時は、血糖測定器１０１に内蔵された時計（図示せず）から取得される。なお、現在の日時は、通信制御部１０５を介して臨床検査室の端末１０６から取得されてもよい。
処理３０３では、液晶表示部１０３にユーザＩＤのバーコード２０２をスキャンする旨指示を表示させ、バーコードリーダ１０８を起動する。
処理３０４では、ユーザが血糖測定器１０１にバーコード２０２をかざすと、バーコードリーダ１０８がユーザＩＤを読み込んで中央制御部１０２に送信する。
処理３０５では、中央制御部１０２がデータ記憶部１０７を参照し、ユーザＩＤに対応するユーザの氏名を検索する。
処理３０６では、求められたユーザ名が画面に表示され、ユーザがこれを確認する。
実際の処理では、バーコードリーダがバーコードを読めない、読み込んだユーザＩＤに対応するユーザＩＤがデータ記憶部１０７に存在しないなど、エラーに対応する処理が必要である。しかし、ここでは、説明を簡単にするため、以下も含めてエラー処理に関する説明は省略する。
処理３０７では、ユーザが自分の名が正しく表示されていることを確認すると、本ユーザＩＤが一時記憶部に記憶される。
処理３０８では、液晶表示部１０３にセンサＩＤのバーコード２０６をスキャンする旨の指示が表示され、バーコードリーダ１０８が起動される。
処理３０９では、ユーザが血糖測定器１０１にバーコード２０６をかざすと、バーコードリーダ１０８がセンサＩＤを読み込む。
処理３１０では、センサＩＤが一時記憶部に記憶される。
処理３１１では、液晶表示部１０３に患者ＩＤのバーコード２０４をスキャンする旨の指示が表示され、バーコードリーダ１０８が起動される。
処理３１２では、ユーザが血糖測定器１０１にバーコード２０４をかざすと、バーコードリーダ１０８が患者ＩＤを読み込んで中央制御部１０２に送信する。
処理３１３では、中央制御部１０２がデータ記憶部１０７を参照し、患者ＩＤに対応する患者の氏名、性別、誕生日を検索する。
処理３１４では、これら情報が画面に表示され、ユーザがこれを確認する。
処理３１５では、ユーザは、患者自身に氏名、性別、誕生日などを口頭で言うように指示し、その内容と画面に表示されている情報が一致していることを確認する。なお、本ステップは、患者の取り違えを防ぐための処理である。
処理３１５において確認ができた場合は、処理３１６において、患者ＩＤが一時記憶部に記憶される。
処理３１７では、本実施形態の主要な特徴の１つである申し送りの表示を行う。なお、申し送り事項を表示する仕組みについては後述する。
ここで、申し送りの表示は、まず、当該患者に対する前ユーザからの申し送り事項が申し送り記憶領域１１３に存在するかどうかが検索され、申し送り事項が存在する場合には、液晶表示部１０３に申し送り内容が表示される。
なお、申し送り記憶領域１１３に記憶される申し送り事項は、例えば、患者Ａ、患者Ｂ、患者Ｃごとに重要な伝達事項として記憶されたコメント等の情報である。そして、申し送り事項には、後述する処理３２６において入力された情報、臨床検査室の端末１０６において入力・編集された情報等が含まれる。
すなわち、本実施形態において、申し送り事項とは、例えば、患者Ａに対して前回、血糖値測定を行った看護師等のユーザ、あるいは臨床検査室のＰＯＣＣ（Point of Care Coordinator）が、次回、同じ患者Ａに対して測定を行う看護師等に伝達すべき情報を意味する。
なお、例えば、初診の患者の測定時等、申し送り記憶領域１１３内に患者ＩＤに対応するコメントが記憶されていない場合には、処理３１７を省略して、センサストリップ１１１の挿入を促す処理３１８に移動すればよい。
ユーザが申し送りの内容を確認した後、処理３１８において、センサストリップ１１１をセンサコネクタ１１０に挿入するように促す指示が液晶表示部１０３に表示される。
処理３１９では、センサストリップ１１１がセンサコネクタ１１０に挿入されるまで待機状態となる。
処理３２０では、センサストリップ１１１が挿入されると、センサストリップ１１１に患者の血液を点着させるように促す指示が液晶表示部１０３に表示される。
処理３２１では、センサストリップ１１１に血液が点着されるまで待機する。
処理３２２では、センサストリップ１１１に血液が点着されると、血糖値演算部１１２において血糖値が演算される。ここで、演算された血糖値は、処理３２３において一時記憶部に記憶されると共に、処理３２４において液晶表示部１０３に表示される。
処理３２５では、血糖値の測定が完了したセンサストリップ１１１をセンサコネクタ１１０から取り外すように促す指示が、液晶表示部１０３に表示される。
処理３２６では、ユーザが本測定に関するコメントの入力を行う。ここでは、コメント入力に加えて、本実施形態の主要な特徴の１つである申し送りの指定を行う。
入力されたコメントは、一時記憶部に記憶されるとともに、申し送り指定されたコメントは、患者ＩＤと共に申し送り記憶領域１１３に記憶される。
また、コメント入力は、予め用意されたコメントリストの中から選択されるが、詳細については後述する。なお、コメントリストは、臨床検査室の端末１０６において作成され、通信制御部１０５を介してデータ記憶部１０７に格納される。
処理３２７では、以上の処理により一時記憶部に記憶された全てのデータが、通信制御部１０５を介して臨床検査室の端末１０６に送信される。
図１５に、図３の処理３２７において臨床検査室の端末１０６に送信される一時記憶部のデータフォーマットの一例を示す。
図１５において、ヘッダ情報１５０１は、測定内容が血糖であること、測定器のＩＤなどの基本情報を含んでいる。ユーザＩＤ１５０２は、処理３０７で記憶された測定ユーザのＩＤを示す。センサＩＤ１５０３は、処理３０１で記憶された測定に使用されたセンサのＩＤを示している。患者ＩＤ１５０４は、処理３１６で記憶した測定された患者のＩＤである。血糖値１５０５は、測定結果であって、処理３２３で記憶されたものである。送信日時１５０６は、測定の日時であり、処理３０２で記憶されたものである。
コメントＡ１５０７〜コメントＣ１５０９は、処理３２５で選択したコメントがそれぞれ保存されている。コメントの選択方法については、後述する。
なお、このフォーマット自体は、従来の技術と同一のものであるため、病院側の通信ソフトについては、現在のものをそのまま用いることができる。
次に、図３の処理３２５においてコメントを入力する際の本実施形態について、図４を用いて説明する。図４は、コメント入力の処理３２５の際に、液晶表示部１０３に表示される画面を示す。
このとき、液晶表示部１０３の画面（入力画面）には、コメント選択リスト４０１が表示される。ユーザは、まずここに示したリストの中から、測定結果と共に臨床検査室（ＰＯＣＣ）の端末に送るコメントが選択される。
コメント選択リスト４０１には、コメント内容列４０２と、コメント選択列４０３に加え、本実施形態の主要な特徴の１つである申し送り指定列４０４が配置されている。なお、コメントの選択肢が多く、画面内に入りきらない場合には、スクロールバー４０５を上下に操作することで表示されていない部分を確認できる。
コメント内容列４０２には、予め用意されたコメントが複数表示されている。そして、コメント内容列４０２の右には、それぞれのコメントに対応する選択用チェックボックスが設けられている。選択用チェックボックスの部分を画面タップすることで、チェックを入れたり消したりすることができる。
なお、初期状態では、全てがチェックされていない状態であり、ユーザはコメントとして選択したいものに順次チェックを入れていく。
選択用チェックボックスの右には、本実施形態の主要な特徴の１つである申し送り指定用のチェックボックスが表示されるスペースが設けられている。このスペースには、選択用チェックボックスがチェックされたコメントのみ申し送り用のチェックボックスが表示される。
例えば、本実施形態において、コメント４０６は選択されていない。このため、申し送り指定列４０４には、申し送り指定用のチェックボックスは表示されていない。
一方、選択用チェックボックスがチェックされたコメント４０７、４０８、４０９については、申し送り指定列４０４に、申し送り指定用のチェックボックスが表示されている。
申し送り指定用のチェックボックスは、選択用チェックボックスと同様に、申し送り指定用のチェックボックスの部分をタップすることでチェックを入れたり消したりすることができる。このため、ユーザは、申し送りに使用したいコメントを選択して、チェックを入れていく。
なお、前回の測定時にすでに申し送りコメントとして選択されているコメントについては、今回の測定時における選択用チェックボックスのチェックの有無に関係なく、最初から申し送り指定列４０４のスペースにチェックボックスを表示してもよい。
以上により、本実施形態では、コメント４０７、４０８、４０９は、臨床検査室（ＰＯＣＣ）の端末に送信されるとともに、このうちのコメント４０８、４０９が申し送り事項として使われる。
なお、コメント選択リスト４０１における選択数は上限が設けられていてもよい。この場合には、例えば、選択用チェックボックスは、最大３個まで、申し送り指定用のチェックボックスは最大２個までチェックできるように設定されていればよい。このとき、ユーザがそれ以上の数のチェックをしようとした場合には、チェックのためのタップ動作は無視されるものとする。
コメント選択リスト４０１におけるユーザの選択が終わると、終了ボタン４１０がタップされて、次の処理に移る。
なお、ここでは、選択されたもののみ申し送り用のチェックボックスが表示される場合の例を示した。しかし、別の表示方法として、全ての申し送り用のチェックボックスを事前に表示しておき、申し送り用のチェックボックスをチェックした場合は自動的に選択用チェックボックスもチェックされるようにしてもよい。
さらに、これまでの考え方は申し送り用のコメントは、必ず選択コメントに含まれることを前提とした場合である。しかし、これらを独立したものとした場合には、両者のチェックボックスを完全に独立してチェックできるようにしてもよい。また、申し送り指定列４０４の表示を省略し、コメント選択列４０３で選択された全てもコメントを申し送りコメントとして用いるようにしてもよい。
次に、コメント選択リスト４０１が表示されている際の、血糖測定器１０１内部における処理について、図５を用いて説明する。図５は、コメント入力の処理３２５の詳細を示したフローチャートである。そして、処理５０７および処理５０８の内容は、本実施形態の主要な特徴の１つとなる。
なお、本図においては説明を簡単にするため、チェックボックスにチェックを入れる場合の処理についてのみ説明するものとし、チェックを消去する場合の処理については省略する。
コメント入力の処理においては、まず、処理５０１において、図４のコメント選択リスト４０１が、全てのチェックがなされていない状態で表示される。
処理５０２の入力待ちでは、ユーザによって画面のどこかがタッチされるまで待機する。ここで、画面がタッチされた場合は、まず処理５０３でコメント選択用チェックボックスがタップされたかどうかを調べる。
コメント選択用チェックボックスがタップされたのではない場合は、次に処理５０４で申し送り用チェックボックスがタップされたかどうかを調べる。
申し送り用チェックボックスがタップされたのでない場合は、次に終了ボタン４１０がタップされたかどうかを調べる。ここで、終了ボタン４１０がタップされた場合には、処理を終了とし、そうでない場合には、選択待ち処理５０２に戻って入力待ちとなる。
処理５０３において、コメント選択用チェックボックスがタップされた場合には、処理５０６において選択されたコメントが、一時記憶部に記録される。その後、処理５０７において、当該コメントに対応する申し送り用チェックボックスが表示され、処理５０２の選択待ちに戻る。
処理５０４において、申し送り用チェックボックスがタップされた場合には、処理５０８により選択されたコメントが申し送り記憶領域１１３に記録される。
図６は、申し送り記憶領域１１３のデータフォーマットを示す。このデータを持つこと自体が本実施形態の主要な特徴の１つとなる。
申し送り記憶領域１１３には、各測定時に作られた複数の申し送り用データが格納されており、各領域６０１、６０２、６０３がそれぞれ一回の測定毎に作られる。
領域６０１は、一人目の患者測定時に作られた申し送り用データを保存する。領域６０１には、一人目の申し送り用データとして、測定対象である患者ＩＤを保存する領域６０４、測定の日時を保存する領域６０５、申し送りコメント選択者のユーザＩＤを保存する領域６０６、１つ目の申し送り用コメントＡを保存する領域６０７、２つ目の申し送りコメントＢを保存する領域６０８によって構成されている。
コメント入力の処理３２５が開始されると、現在測定中の患者ＩＤ、測定開始時間、使用中のユーザＩＤが、それぞれ領域６０４，６０５，６０６に書き込まれる。
その後、図５において、処理５０６において選択されたコメントは、領域６０７に書き込まれる。もし、コメントが既に領域６０７に書き込まれていた場合には、コメントＢに対応する領域６０８に書き込まれる。
なお、コメント入力の処理３２５が終了する時点において、領域６０７にコメントが書き込まれていないとき、すなわち申し送りコメントが１件も選択されなかった場合には、領域６０７と領域６０８を空欄のままとしていてもよい。ただし、メモリ節約のために、申し送り用データの領域６０１の全体を消去してもよい。
同様に、二人目の患者測定時には、申し送り用データの領域６０２が、ｎ人目の患者測定時には、領域６０３内に申し送り用データが作られていく。
次に、図３の処理３１７における申し送り情報の表示形式について、図７を用いて説明する。
図７は、申し送りコメントがどのように表示されるのかを示した説明図である。
図中左の７０１は、処理３１４で表示される患者確認画面である。
処理３１５において患者確認が行われて、確認ボタン７０２がタップされると、処理３１６において患者ＩＤが記憶される。その後、申し送りを行う処理３１７において、液晶表示部１０３の表示画面が、図中右の画面に遷移する。
この画面は、図中左の患者確認画面７０１上に重ねて、申し送りコメント確認画面７０３がポップアップ画面として表示されたものである。
この申し送りコメント確認画面７０３には、この患者に対して前回の測定時に処理３２５により定義された申し送り内容と、前回の測定の日時が表示される。
この申し送り内容をユーザが確認することにより、例えば「血が出にくい」との申し送り事項に基づいて、太めの針を持った穿刺器具を選択する等、採血をより確実に行うための適切な対応を採ることができる。この結果、患者の負担を低減することができる。
また、「採血に失敗した」との申し送り事項に基づいて、患者に対して「前回は失敗したみたいでごめんね」などとの声がけを行うことができる。この結果、患者との関係の円滑化にも寄与することができる。
なお、ここでは、申し送りコメント確認画面７０３上の情報として申し送り事項としてのコメント、前回採血者名、前回採血日時を示しているが、ここに前回の測定結果が表示されてもよい。その場合は、申し送り記憶領域１１３には、測定結果を併せて記憶させておけばよい。
また、申し送り指定されたコメント（申し送り事項）は、重要な伝達事項として、他の情報（測定値、）とは異なる形態で表示されることが好ましい。例えば、蛍光色等でマーキング表示したり、申し送り指定されたコメントの文字を、他の情報を示す文字と異なる色、太字化したりする等、目立つように表示すればよい。
これにより、次回の測定を行うユーザに対して、重要な伝達事項であるコメント（申し送り事項）を、確実に伝達することができる。
ユーザが申し送りコメント確認画面７０３を確認してＯＫボタン７０４をタップすると、申し送りの表示を行う処理３１７が終了する。
図８は、申し送りの表示を行う処理３１７における処理の詳細を示したフローチャートである。
図８において、処理８０１では、申し送り記憶領域１１３内の領域６０１に記憶された１人目の申し送り用データに着目する。
処理８０２では、領域６０１内の１人目の申し送り用データの患者ＩＤ６０４が現在測定中の患者ＩＤと一致するか比較する。一致しなかった場合は、処理８０３において、全ての申し送り用データを確認したかどうかチェックする。
ここで、まだ残っているデータがある場合には、処理８０２に戻り、領域６０２内に記憶された２人目のデータに着目して処理を繰り返す。
この繰り返しによって、処理８０３で最後のデータと判定されるまでの間、処理８０２において患者ＩＤが一致することが無かった場合は、現在測定中の患者に対しての申し送りは存在しない。このため、この場合には、申し送りコメント確認画面７０３は表示されずに処理３１７を終了する。
一方、処理８０２において、領域６０１内の１人目の申し送り用データの患者ＩＤ６０４が現在測定中の患者ＩＤと一致した場合は、処理８０４において、申し送りコメント確認画面７０３が表示される。
申し送りコメント確認画面７０３に表示される申し送りコメントは、申し送りコメントＡ，Ｂを保存した領域６０７、６０８から、コメントの入力日時は領域６０５から、コメントの入力者は、領域６０６から必要な情報を取り出して、図７に示すポップアップ画面（申し送りコメント確認画面７０３）に表示させることができる。
処理８０４においてコメント表示をした後は、処理８０５において確認待ちの待機状態となる。
ここで、ユーザがＯＫボタン７０４をタップすると、処理８０６に移り、申し送り記憶領域１１３内から表示に使った１人目の申し送り用データが領域６０１から消去される。
次に、図４を用いたこれまでの説明では、測定毎にユーザが申し送りコメントを指定する例を示した。以下では、コメントリストのうち申し送りコメントとして使用するものを管理者が事前に指定しておくことで、ユーザが申し送りコメントを指定する必要が無い場合の例について、図９を用いて示す。
図９は、臨床検査室の端末１０６において、コメントリストを編集する際のコメント編集画面である。
コメント編集画面９０１には、コメントリスト表示部９０２、コメント編集部９０３、ボタン群９０４〜９０９が表示されている。
この画面による操作は、病院内の各測定器を管理する管理者によって行われる。
コメントリスト表示部９０２には、コメントのリストが表示されるコメント内容列９１０と、申し送り指定列９１１とが配置されている。コメント数が多く、画面内に入りきらない場合には、スクロールバー９１２を上下に操作することで、表示されていない部分を確認できる。
管理者がこのコメントリストを作成する場合は、コメント編集部９０３に１つのコメントを入力後、コメント追加ボタン９０８をクリックする毎に、コメントリスト表示部９０２に編集後のコメントが１つ追加される。
また、コメントリスト表示部９０２のコメントの１つをクリックすることにより、コメントの１つが選択される。
選択されたコメントは、白黒が反転し、選択されたことを示す。図９においては、コメント９１５が選択された状態であり、このコメントが白黒を反転させた状態で表示されている。
この状態において、管理者がコメント削除ボタン９０７をクリックすると、選択中のコメント９１５が削除される。
また、コメント９１５が選択された状態でコメント編集ボタン９０６がクリックされると、選択中のコメント（この場合は「患者の機嫌を損ねた」）がコメント編集部９０３に表示され、このコメントを編集できるようになる。
編集後、コメント置換ボタン９０９がクリックされると、現在選択中のコメント９１５が編集後のコメントと置き換えられる。また、編集後、コメント追加ボタン９０８がクリックされた場合は、現在選択中のコメント９１５はそのまま残り、編集後のコメントがリストに新たに追加される。
コメントリスト表示部９０２には、申し送り指定列９１１があり、コメント毎に対応する位置にチェックボックスが表示されている。
例えば、コメント９１３については、汗が多い患者に対しては、特に採血時に汗が混じって測定値に影響を与えないよう留意する必要があるため、申し送り事項とすべきであることから、管理者がチェックボックスにチェックをつける。
コメント９１４については、血糖値が高い原因として患者が直前に飲食したことをコメントとして残すものであり、これはデータ解析や診断で必要な情報であって、検査時にユーザに伝える情報では無いため、管理者はチェックを入れない。
さらに、コメント９１５では、患者の機嫌を損ねた場合には次回の検査時に留意して謝罪等の対応が必要であることから、管理者はチェックを入れる。
以下、全てのコメントに対して同様に、同じ患者に対して次の測定を行うユーザに対して申し送りが必要なコメントと不要なコメントをチェックの有無により分類していく。
全てのコメントリスト作成と申し送りの選択が終了した際は、終了ボタン９０４がクリックされることにより、コメントリストファイルとして保存されると共に、臨床検査室の端末１０６から血糖測定器１０１に送信され、通信制御部１０５によってデータ記憶部１０７に蓄えられる。
なお、コメントリストロード部９０５がクリックされることで、以前に記憶されたコメントリストを指定してロードすることもできる。
本方法によれば、血糖測定器１０１のデータ記憶部１０７に蓄えられたコメントリストには、コメント毎に申し送りとして用いるか否かの情報が付与されている。このため、ユーザは、申し送りコメントを選択する必要がない。この場合のコメント入力画面は、図４において申し送り指定列４０４が存在しない状態となる。ユーザは、コメント選択列４０３のチェックリストをタップしてコメントを選択するだけの操作を行う。
なお、図６３に示すように、臨床検査室（ＰＯＣＣ）の端末１０６によって指定されたコメントを、マーキングして表示するためのマーキング列６３０１が、図９に示すコメント内容列９１０の左に表示されてもよい。
この場合には、臨床検査室の端末１０６において指定されたコメントを、今回入力されるコメントとは区別して表示するために、指定されたコメントに対応する左横の位置に、マーキング列６３０１が追加されている。
図６３に示す例では、ユーザによって入力される申し送り指定列９１１において、“直前に飲食をした”、“採血に失敗した”、“血が出にくい”の３つのコメントが選択されている。
一方、臨床検査室の端末１０６において、“汗が多い”、“患者の機嫌を損ねた”、“採血に失敗した”、“血が出にくい”の４つのコメントが選択されている。
これにより、ユーザによって指定されたコメントが、臨床検査室の端末１０６に送信されるとともに、次回の測定を行うユーザに対しては、今回指定されたコメントとともに、臨床検査室の端末１０６によって指定されたコメントが申し送り事項として表示・伝達される。
図１０は、このように申し送りコメントとして使用するものを管理者が事前に指定しておく場合のコメント入力の処理３２５の詳細を示したフローチャートである。
ユーザによる申し送りの選択が無くなったため、図４に比べて、申し送り用チェックボックスがタップされたかどうかを調べる処理５０４が無くなっている。
その代わり、処理５０３において、コメント選択用チェックボックスがタップされた場合には、処理５０６において、選択されたコメントが一時記憶部に記録された後、処理１００１にて選択されたコメントが管理者によって申し送り用に指定されているかどうかを確認する。ここで、申し送りコメントとして指定されていない場合には、何もしないが、申し送りコメントとして指定されている場合には、処理５０８により選択されたコメントが申し送り記憶領域１１３に記録される。
以上により、管理者が事前に申し送り用のコメントを指定しておくことで、測定時にユーザが選択する必要がなくなる。
図７および図８を用いた説明では、申し送りコメントが一度表示された後は自動的に消去されるようにしていたが、ユーザが消去するかどうかを選択できるようにしてもよい。
以下、図１１および図１２を用いて、申し送りコメントの消去をユーザが選択できるようにする場合について説明する。
図１１は、申し送りの表示を行う処理３１７において血糖測定器１０１に表示される画面の例を示す。
処理３１４では、患者確認画面７０１が表示されるとともに、これに重ねて申し送りコメント確認画面１１０１がポップアップ画面として表示されている。
申し送りコメント確認画面１１０１は、図７において説明した申し送りコメント確認画面７０３に対してチェックボックス１１０２、１１０３が追加されたものである。
ユーザは、画面を確認した際に、各申し送りコメントを個別に残すか消去することを判断し、チェックボックスにチェックを入れるか否かを決定する。
例えば、「血が出にくい」との申し送り事項は、特定の患者に対して継続的な伝達事項である。よって、チェックボックス１１０２にチェックを入れて残される。
一方、「採血に失敗した」との申し送り事項は、１回限りのことであるため、チェックボックス１１０３のチェックを外し、消去される。
入力を終えた後、ユーザはＯＫボタン７０４をタップすることで、申し送りの表示を行う処理３０７が終了する。
なお、このようにユーザによって残すことが選択されたコメントについては、図４に示す液晶表示部１０３の表示画面において、申し送り指定列４０４のスペースに、最初からチェックが入ったチェックボックスを表示してもよい。また、この場合には、コメント選択列４０３のスペースにも、チェック入りのチェックボックスが表示される。
図１２は、この場合の申し送りの表示を行う処理３１７における処理の詳細を示したフローチャートである。図１２において、処理８０１では、申し送り記憶領域１１３内の領域６０１に記憶された１人目の申し送り用データに着目する。
処理８０２では、１人目の申し送り用データの患者ＩＤ６０４が現在測定中の患者ＩＤと一致するか比較する。
ここで、一致しなかった場合は、処理８０３において全ての申し送り用データを確認したかどうかチェックする。そして、まだ残っているデータがある場合は処理８０２に戻り、２人目のデータに着目して処理を繰り返す。この繰り返しによって、処理８０３で最後のデータと判定されるまでの間、これを繰り返す。
図８では、申し送り記憶領域１１３内に含まれる特定患者のデータは最大１つであった。このため、処理８０２において、患者ＩＤ６０４が現在測定中の患者ＩＤと一致した場合には、直ちに処理８０１〜８０３のループを抜けるようにしていた。
しかし、図１２においては、申し送り記憶領域１１３内に含まれる特定患者のデータが複数存在する可能性がある。このため、申し送り記憶領域１１３に含まれる全てのデータに対して処理８０１〜８０３の処理を行い、現在測定中の患者に対する申し送りデータを探索する。
このため、処理８０２において、患者ＩＤ６０４が現在測定中の患者ＩＤと一致した場合は、そのデータの申し送りコメントを表示用コメントとして追加し、再びループに戻している。
処理８０３において全てのデータに対して処理が終わったと判定された場合、処理１２０２において表示用コメントがあるかどうかをチェックする。ここで、表示用コメントが無かった場合は、現在測定中の患者に対しての申し送りは存在しないため、申し送りコメント確認画面７０３は表示されずに処理３１７を終了する。
一方、処理１２０２において表示用コメントが存在すると判定された場合は、処理８０４において申し送りコメント確認画面７０３が表示される。
処理８０４にて画面表示をした後は、処理８０５において確認待ちの待機となる。
ユーザがＯＫボタン７０４をタップすると、処理１２０３においてチェックボックス１１０２、１１０３が調べられて、両方ともチェックしていれば、何もせずに処理を終了する。
これにより、申し送り記憶領域１１３内のデータはそのままとなり、次回測定時にも申し送りコメントが表示される。
また、処理１２０３においてチェックボックス１１０２、１１０３のいずれかにチェックが入っていない場合は、１２０４においてチェックのないコメントについては申し送り記憶領域１１３内から消去される。
また、申し送りの表示については、申し送りを行う回数を指定する方法を用いることも可能である。
図１３は、この場合に、コメント入力の処理３２５の際に表示される画面を示す。
図１３のコメントリスト１３０１は、図４のコメント選択リスト４０１と比較すると、申し送り指定列４０４が、チェックボックスが回数入力ボックス１３０３〜１３０５を表示する申し送り列１３０２に変わっている。
選択用チェックボックスにチェックを入れた場合には、申し送り用の回数入力ボックス１３０３〜１３０５が表示される。
デフォルトでは０が入っているため、申し送りコメントとしたいものについては、回数入力ボックスの数値を変更する。
回数入力ボックスの数値を変更したい場合は、まず、変更したい回数入力ボックスをタップして、回数変更アイコン１３０６を表示させる。
回数入力ボックスの数値を増やしたい場合は、この状態で回数変更アイコン１３０６内の増加ボタン１３０７をタップする。これにより、一回のタップ毎に数値を増加させることができる。
回数入力ボックスの数値を減らしたい場合は、この状態で回数変更アイコン１３０６内の減少ボタン１３０８をタップする。これにより、一回のタップ毎に数値を減少させることができる。
なお、回数入力ボックスの数値は、例えば、０〜５の６種の値が設定可能である。
申し送りコメントは、ここで指定した回数だけ、処理３１７における申し送りの表示がなされる。そして、所定回数が表示された後に申し送り記憶領域１１３から削除され、その後申し送りの表示はなされなくなる。
なお、数値が５のときに増加ボタン１３０７をタップすると∞マークが表示されようにして、無制限に申し送り表示がされるようにしてもよい。
本実施形態では、以上のように、ユーザは、コメント内容に応じて申し送りコメントの表示回数を設定することができる。
例えば、コメント４０７は“直前に飲食をした”というコメントであるが、これは血糖値が高い原因として患者が直前に飲食したことをコメントとして残すものである。このような情報は、データ解析や診断で必要な情報であって、検査時にユーザに伝える情報ではない。よって、申し送りコメントとして残す必要が無いことから、回数入力ボックス１３０３は“０”のままとする。
そして、コメント４０８は“採血に失敗した”ものであり、患者の機嫌を損ねた場合には次回の検査時に留意して謝罪等の対応が必要である。しかし、それは次回一度でよいため、回数入力ボックス１３０４には“１”が入力される。
コメント４０９は“血が出にくい”というコメントであり、これは患者の継続的な特性である。よって、何度も繰り返して申し送り事項とする必要があるため、回数入力ボックス１３０４は最大値“５”が入力される。
以上により、ユーザが申し送りコメントの表示回数を指定することができる。
なお、ここでは申し送りの回数を指定するようにしたが、この場合には、患者が退院などにより次回以降の測定が実施されない場合、申し送り記憶領域には当該患者の申し送りデータが永遠に残ったままとなる問題が発生する。
従って、申し送り記憶領域１１３に記憶する申し送りコメントには、患者ＩＤと共にコメント入力時の日時を併せて記憶させることが好ましい。これにより、例えば、１週間という予め定めた期間を設けた場合には、コメント入力から１週間を経過した申し送りコメントは、申し送り記憶領域１１３から削除される。これにより、上記の問題を解決することができる。
また、別の方法として、申し送りの表示回数を指定するのでは無く、申し送りが表示される期間を指定することにより、指定した期間のみ申し送りコメントが表示されるようにしてもよい。
この場合についても、申し送り記憶領域１１３には、申し送りコメントとともに、患者ＩＤと共にコメント入力時の日時を併せて記憶させればよい。これにより、指定した期間を過ぎた申し送りコメントは、申し送り記憶領域１１３から削除される。
なお、回数設定によって残すことが選択されたコメントについては、図４に示す液晶表示部１０３の表示画面において、申し送り指定列４０４のスペースに、最初からチェックが入ったチェックボックスを表示してもよい。また、この場合には、コメント選択列４０３のスペースにも、チェック入りのチェックボックスが表示される。
これまでの説明では、血糖測定器１０１が１つの場合についての例を示したが、大きい病院では血糖測定器が複数設定されている場合が多い。このため、複数の血糖測定器がある場合の例について、図１４を用いて説明する。
図１４は、複数の測定器がある場合のシステム構成図である。
上記の説明では、血糖測定器１０１が、臨床検査室の端末１０６と１対１で通信している例を示してきた。
ここでは、臨床検査室の端末１０６は、通信手段（通信部）１４０１を介して、複数の血糖測定器（生体情報測定器）１０１、１４０２、１４０３と通信できるものとする。
なお、通信手段１４０１は、無線ＬＡＮでもよく、充電器を介した有線のＬＡＮでもよい。
この場合、患者の血糖測定は３つの血糖測定器のいずれかを用いて行われる。
このため、例えば、ユーザ、血糖測定器１０１を用いて患者の測定を行った際に申し送りコメントを入力した場合には、同じ患者の次の測定に血糖測定器１４０２を用いた場合にも、血糖測定器１０１に入力された申し送りコメントが血糖測定器１４０２に表示されるようにする必要がある。
このため、図１５に示す一時記憶部への記憶フォーマットにおいて、コメント記憶部１５０７〜１５０９に対して、申し送りコメントかそうでないかを示すフラグが付与される。
ここでは、例として、コメントの最後の文字のあとに、文字“１”が入っていれば申し送りコメントであることを示すものとする。
例えば、血糖測定器１０１を用いて患者の血糖値を測定した場合、基本的には、これまで示してきた流れにより測定を行うものとする。
ただし、処理５０８においてのみ選択されたコメントを申し送り記憶領域１１３に記録する代わりに、一時記憶部のコメント記憶部の該当するコメントの最後に１を付与するものとする。
その後、血糖測定器１０１が処理３２７にて、これらデータを臨床検査室の端末１０６に送信されると、臨床検査室の端末１０６では、送られたデータのコメント記憶部１５０７〜１５０９を確認する。
ここで、申し送りコメントが含まれている場合には、申し送りコメントを通信手段１４０１を介して全ての血糖測定器１０１、１４０２、１４０３に送付する。申し送りコメントを受け取った各血糖測定器１０１、１４０２、１４０３では、それぞれがこれを申し送り記憶領域１１３に格納する。
これにより、すべての測定器における申し送り記憶領域１１３は同じ内容となり、申し送りコメントを共有することができる。
以上のように、本実施形態では、血糖測定器１０１の内部に申し送り記憶領域１１３を備えている。そして、コメントのうち申し送り指定されたものが患者ＩＤと関連づけて申し送り記憶領域１１３に記憶され、測定時に患者ＩＤを入力した際に当該患者に対応する申し送りコメントが表示される。
これにより、測定直前に前回からの申し送りコメントを見逃すこと無く伝えることが可能となり、ユーザは申し送りに応じた患者への対応を確実に行うことができる。
なお、患者ＩＤと関連付けて記憶されるコメントは、測定が行われた日時に関する時間情報も関連付けて、申し送り記憶領域１１３に記憶されてもよい。
本実施形態の血糖測定器１０１は、センサコネクタ（センサ装着部）１１０と、血糖値演算部（測定部）１１２と、バーコードリーダ（識別情報読取部）１０８と、液晶表示部（表示部）１０３と、データ記憶部（記憶部）１０７と、申し送り記憶領域（記憶部）１１３と、中央制御部（制御部）１０２と、タッチセンサ（申し送り事項入力部）１０４と、を備えている。
中央制御部１０２は、血糖値演算部１１２における測定ごとに、コメント（申し送り事項）を入力するための入力画面を液晶表示部１０３において起動させる。そして、中央制御部１０２は、タッチセンサ１０４においてコメントが入力されると、血糖値演算部１１２における各測定に対応させて、コメントと識別情報とを関連付けて申し送り記憶領域１１３に記憶させる。さらに、中央制御部１０２は、次回の測定時において、バーコードリーダ１０８において患者ＩＤ（被測定者の識別情報）が読み取られると、申し送り記憶領域１１３に記憶された情報に基づいてコメントの有無を確認し、コメントがあれば液晶表示部１０３に表示させる。
ここで、申し送り事項として記憶されるコメントには、例えば、図４に示すように、「（患者の）汗が多い」、「（患者が）直前に飲食をした」、「患者の機嫌を損ねた」、「採血に失敗した」、「血が出にくい」、「直前に運動をした」、「採血時の意識なし」、「管理良好」、「特に問題はなかった」等が含まれる。
すなわち、本実施形態において、上記コメントは、前回測定者（第１測定者）が気付いた患者の状況、採血に関する情報、患者との関係等の情報を含む。
これにより、測定者（第２測定者）は、測定を開始するごと、バーコードリーダ１０８によって患者ＩＤを読み取った際に、前回の測定までに入力され、患者ＩＤと関連付けされて申し送り記憶領域１１３に記憶されたコメントがあれば、このコメントを液晶表示部１０３に表示することができる。
この結果、今回の測定時に入力されたコメントを、次回の測定者（第２測定者）への伝達事項として、確実に伝えることができる。よって、測定者は、前回までの測定者（第１測定者）からの伝達事項を確認した上で、患者に対して適切な採血時の対応を採ることができる。
なお、液晶表示部１０３に表示されるコメントは、直近の測定に対応するコメントだけでなく、それ以前の測定に対応するコメントを含んでいてもよい。
ただし、直近の測定に対応するコメントが、次回の測定時に申し送り事項として液晶表示部１０３に表示された場合には、測定者は、直近の測定時における患者の様子、測定に関する情報等を確認して、より適切な対応を採ることができる。
同様に、直近に記憶されたコメントを、次回の測定時に液晶表示部１０３に表示させてもよい。
さらに、本実施形態の血糖測定器１０１では、測定時に入力されたコメントを、患者ＩＤ等の識別情報および測定日時を示す時間情報とともに関連付けした状態で、申し送り記憶領域１１３に記憶させてもよい。
これにより、次回の測定者は、申し送り事項として表示されたコメントを確認する際に、コメントが入力された測定の日時も確認し、例えば、数時間前の測定か、２日前の測定かに応じて、適切な対応を採ることができる。
また、本実施形態の血糖測定器１０１では、測定開始時にバーコードリーダ１０８によって読み取られた患者ＩＤに対応するコメントが申し送り記憶領域１１３に記憶されていない場合には、中央制御部１０２は、コメントの表示を行わず、センサストリップ１１１に点着された血液を用いて血糖値の測定を実施する。
これにより、測定を行う患者に対応する申し送り事項としてのコメントが記憶されていない場合には、コメントの表示を省いて、速やかに測定を実施することができる。この結果、例えば、初診の患者等に対しては、コメント表示の処理を省略して効率的に測定を実施することができる。
さらに、本実施形態の血糖測定器１０１では、中央制御部１０２が、測定時にタッチセンサ１０４を介してコメントが入力される前に、センサストリップ１１１をセンサコネクタ１１０から取り外すように促す表示を、液晶表示部１０３に表示させる。
これにより、患者の血液が付着したセンサストリップ１１１を血糖測定器１０１から取り外してから、コメントの入力を行うことができる。よって、測定者が、患者の血液に触れて感染症等に係るリスクを低減することができる。
（実施の形態２）
以下、メトリックデータ取得に関する本発明の他の実施形態について、図１８〜図５６を用いて説明する。
図１８は、本実施形態の生体情報測定器の外観図を示す。
なお、ここでは、生体情報測定器として血糖測定器を例に挙げて説明するが、本発明は血糖測定器に限定されるものではない。
本実施形態の血糖測定器は、多くの操作はタッチスクリーンを介して行われる。
図１８において、１８０１が生体情報測定器の一例としての血糖測定器の全体を指す。
本実施形態の血糖測定器１８０１は、病院向けの測定器である。このため、医師や看護師等の医療従事者（ユーザ）の操作によって患者の血糖値の測定が実施される。
血糖測定器１８０１は、センサストリップコネクタ（センサ装着部）１８０２、バーコードリーダ（識別情報読取部）１８０３、タッチパネル（申し送り事項入力部）１８０４、電源スイッチ１８０５、ヘルプボタン１８０６、ホームボタン１８０７、バックボタン１８０８を備えている。
センサストリップコネクタ１８０２は、使い捨てのセンサストリップ（センサ）が挿入される。そして、センサストリップコネクタ１８０２に挿入されたセンサストリップに、血液が点着されて血糖値を測定する。
バーコードリーダ１８０３は、ユーザのＩＤ、センサストリップのＩＤ、患者のＩＤなどを同定するためのバーコードを読み取る。これは、ＲＦタグリーダなどでも同様の機能を実現できる。
タッチパネル１８０４は、液晶表示部とタッチセンサを重ねたもので、ユーザに対する表示と、ユーザからの指示入力の両方を行うマンマシンインタフェースとしての機能を持つ。メニューや操作の指示などは、全てタッチパネル１８０４を介して行われる。
１８０５は、血糖測定器１８０１の電源スイッチである。
１８０６は、ヘルプボタンである。操作のどのタイミングであっても、ヘルプボタン１８０６が押されることで、現在表示している状態に関する操作の説明、ヒントなどをタッチパネル１８０４上に表示させることができる。
具体的には、例えば、ユーザＩＤのスキャン待ちの状態で、ヘルプボタン１８０６が押された場合は、タッチパネルに「測定器のスキャナ部を自分の名札のバーコード部に向けて下さい」といった詳細な説明が表示される。同時に、タッチパネルに表示される確認ボタンがタップされることで、元の画面に戻る。
１８０７は、ホームボタンである。ホームボタン１８０７が押されると、現在の操作を中断してメインメニューに戻すことができる。
１８０８は、バックボタンである。バックボタン１８０８が押されると、１つ前の操作に戻ってやり直すことができる。ただし、血液を点着したりデータを転送したりする等、外界とのやりとりがある場合には、１つ前の操作に戻ることはできない。このため、そのような場合には、バックボタンの操作は無効となる。
図１８において、タッチパネル１８０４には、メインメニューが表示されている。
メインメニューには、患者測定１８０９、ＱＣ測定１８１０、ＳＴＡＴ測定１８１１を行う各ボタンが表示されている。
患者測定１８０９は、患者の血糖値を測定するシーケンスに入るためのボタンである。通常は、このボタンが押されて患者の血糖測定が行われる。
ＱＣ測定１８１０は、ＱＣ測定のシーケンスに入るためのボタンである。ここで、ＱＣ測定とは、校正用のＱＣ液を測定することであり、血糖測定器の機能を保証するために定期的に実施される。
ＱＣ測定を実施する頻度は、病院毎に定められている。例えば、ＱＣ測定が行われた後、１２時間以上経過している場合は、患者測定１８０９を押しても測定は実施されなくなっている。
ただし、病院においては緊急に患者の血糖値を測る必要がある場合がある。このため、このような緊急時にＱＣ測定の期限切れにより患者測定１８０９のボタンが無効化されている場合のために、緊急測定時のメニューとしてＳＴＡＴ測定１８１１が設けられている。
ＳＴＡＴ測定１８１１は、ＱＣ測定の期限切れであっても患者の血糖測定を可能にするためのボタンである。
患者測定１８０９、ＱＣ測定１８１０、ＳＴＡＴ測定１８１１のいずれのボタンが押された場合でも、ほぼ同じ測定シーケンスで測定が行われる。ただし、結果を記録する際には、どの測定モードで測定されたか区別して記録される。ＱＣ測定１８１０の測定結果は、性能管理に使われる。ＳＴＡＴ測定１８１１の測定結果は、患者測定１８０９とほぼ同様に扱われるものの、精度の保証ができていないことを意味する。
図１９は、本実施形態に係る血糖測定器１８０１のシステム構成図である。
血糖測定器１８０１において、１９０１は、全ての処理を行う中央制御部（制御部）である。
中央制御部１９０１には、タッチパネル１８０４が接続されている。
また、本血糖測定器１８０１は、通信制御部１９０２を備えている。これにより、血糖測定器１８０１は、通信制御部１９０２を介して、病院内にある臨床検査室の端末１９０３と通信することができる。臨床検査室の端末１９０３は、データ処理装置として各種測定結果の処理に用いられる。
本実施形態では、後述する評価用データも、臨床検査室の端末１９０３で作成される。
臨床検査室の端末１９０３のサーバにある患者およびユーザの最新のデータは、通信制御部１９０２を介して、血糖測定器１８０１内のデータ記憶部に記憶される。
患者のデータは、例えば、患者ＩＤのリストと、その患者ＩＤに関連づけられた各患者の氏名、性別、生年月日である。ユーザのデータは、例えば、ユーザＩＤのリストと、そのユーザＩＤに関連づけられた各ユーザの氏名、パスワードである。
血糖測定器１８０１は、バーコードリーダ１８０３を備えている。
バーコードリーダ１８０３は、患者手首やユーザの名札などにつけられたバーコード１９０５を読み取り、ＩＤを中央制御部１９０１に送る。
ＩＤを受け取った中央制御部１９０１は、データ記憶部（記憶部）１９０４からＩＤに紐付けられたデータを参照する。例えば、バーコードリーダ１８０３が患者ＩＤのバーコードを読み取った場合、中央制御部１９０１は、読み取ったＩＤに紐付けられた患者氏名、性別、生年月日をデータ記憶部１９０４から取り出す。これにより、患者手首のバーコードから、患者の氏名や性別、生年月日を知ることができる。
なお、バーコード１９０５の種類は、図２に示したものと同じものであり、現在病院で使用中のものをそのまま用いることができる。
血糖測定器１８０１は、センサコネクタ１８０２を備えている。
センサコネクタ１８０２には、血糖値測定用のセンサストリップ（センサ）１９０６が挿入される。センサコネクタ１８０２に挿入された状態で、センサストリップ１９０６に血液を点着することで、血糖値に応じた電圧信号が発生する。この電圧信号を、センサコネクタ１８０２を介して血糖値演算部（測定部）１９０７が読み出し、血糖値を演算した結果を中央制御部１９０１に送信する。
血糖値演算部１９０７の機能は、中央制御部１９０１に持たせることも可能である。その場合には、電圧から血糖値への実際の演算は、中央制御部１９０１が行う。
１９０８は、本実施形態の主要な特徴の１つであるメトリック計測手段である。
メトリックの種類は複数あるため、メトリック計測手段１９０８は、複数種のメトリックを計測する。なお、メトリックについての詳細は、後述する。
ここで、メトリック計測手段１９０８は、従来の血糖計では取得していなかった新たな情報をメトリックデータとして取得する場合もあり、従来の血糖計でも取得していた情報をメトリックデータとして利用する場合もある。
取得されたメトリックは、メトリック記憶領域１９０９に記憶される。ここでは、メトリック記憶領域１９０９を独立して図示しているが、データ記憶部１９０４の中にメトリック記憶領域１９０９が設けられてもよい。
図２０は、本実施形態の生体情報測定システムのブロック図を示す。
血糖測定器１８０１は、病院内に複数存在し、無線通信手段２００１を介して臨床検査室の端末１９０３と通信できる。
また、血糖測定器１８０１は、ドッキングステーション２００２を介して、有線通信手段２００３でも検臨床検査室の端末１９０３と通信できるようになっている。
ドッキングステーション２００２は、有線通信を行うと共に、血糖測定器１８０１の充電も行うことができる。このため、使用後の血糖測定器１８０１は、ナースステーション等にあるドッキングステーション２００２に戻される。
また、尿成分測定器２００４、血液成分測定器２００５も、有線通信手段２００３を介して臨床検査室の端末１９０３と通信できる。
本実施形態では、本発明の生体情報測定器として血糖測定器を例に挙げているが、尿成分測定器２００４や血液成分測定器２００５についても同様に、本発明を適用することが可能である。
臨床検査室の端末１９０３には、病院内の全ての検査結果が集められている。検査管理者は、臨床検査室の端末１９０３に格納されている全データの１つ１つを確認し、患者の状況、機器の管理状態、ユーザのコメント等を参考にして、信頼性のあるデータのみを病院サーバ２００６を介して電子カルテ２００７に送信する。
また、検査の回数などは、会計端末２００８に送信され、保険請求などに用いられる。
ここでは、集められたデータの使い方を説明するために、病院サーバ２００６、電子カルテ２００７、会計端末２００８も図示している。
ただし、本実施形態は、基本的に生体情報測定器と臨床検査室の端末とを用いるものであり、病院サーバ２００６、電子カルテ２００７、会計端末２００８は、従来の使い方と変わらない。このため、以下の説明では、病院サーバ、電子カルテ、会計端末については詳細な説明を省略する。
上記のシステムにおいて、１つの血糖測定器１８０１が１回の測定で取得するデータの一覧を図２１に示す。
図２１において、２１０１〜２１０７は、従来から血糖測定器が取得してきた医用データである。２１０８〜２１１３は、本実施形態の主要な特徴の１つであるメトリックデータの一例である。医用データ２１０１は、測定の属性を表し、血糖測定であること、その属性（患者測定か、ＱＣ測定か、ＳＴＡＴ測定か）、測定器ＩＤなどの情報を含む。医用データ２１０２は、測定したユーザのＩＤ、医用データ２１０３は、使用したセンサストリップのセンサＩＤ、医用データ２１０４は、測定対象の患者ＩＤである。
なお、医用データ２１０４については、ＱＣ測定の場合には校正用ＱＣサンプル液のＩＤとなる。医用データ２１０５は、測定により求めた患者の血糖値である。医用データ２１０６は、測定日時、医用データ２１０７は、測定時のユーザによるコメントである。
以上のデータは患者の診断のための血糖値把握と、そのデータの信頼性を確認することを目的とするものであり、従来の血糖測定において取得されてきたものと同一である。
一方、メトリックデータ２１０８は、ユーザＩＤをスキャンするのに要した時間である。メトリックデータ２１０９は、センサＩＤをスキャンするのに要した時間である。メトリックデータ２１１０は、患者ＩＤスキャンに要した時間である。メトリックデータ２１１１は、患者確認に要した時間である。メトリックデータ２１１２は、測定全体に要した時間である。メトリックデータ２１１３は、操作の回数、すなわちこの場合は画面タッチの回数である。そして、これらのデータが、メトリックデータである。
メトリックデータは、治療に関わるものでは無く、ユーザの技量や機器の状態に関連するものであるが、詳細については後述する。
なお、ここで示したメトリックデータは、メトリックデータの一例である。本実施形態では、上記の６種のデータを例として用いて以下で説明する。
図２２は、図２１に示す全データを取得するための処理のフローを示したものである。
図２２において、まず、処理２２０１では、測定全体に要した時間２１１２の測定を開始する。具体的には、メトリック計測手段１９０８が図示しない内蔵時計から現在時刻を取得し、これを測定開始時間としてメトリック記憶領域１９０９に記憶させ、後に測定全体に要した時間２１１２を求めるのに利用する。
処理２２０２では、測定を通じての画面タッチ回数（メトリックデータ２１１３）をクリアする。具体的には、メトリック記憶領域１９０９のタッチ回数カウント部を０とし、この後、ユーザがタッチパネル１８０４をタッチする度に当該カウント部を１つずつ増やすことで、画面タッチ回数（メトリックデータ２１１３）を求める。
処理２２０３では、タッチパネル１８０４にユーザＩＤのスキャンを行うよう指示を出し、ユーザＩＤスキャンに要した時間（メトリックデータ２１０８）の測定を開始する。
具体的には、メトリック計測手段１９０８が内蔵時計から現在時刻を取得し、これを測定開始時間としてメトリック記憶領域１９０９に記憶する。
ユーザがバーコードリーダ１８０３にバーコード２０２をかざしたら、処理２２０４において、バーコードリーダ１８０３はユーザＩＤ（２１０２）を読み込む。
その直後、処理２２０５において、ユーザＩＤスキャンに要した時間（メトリックデータ２１０８）を記録する。具体的には、メトリック計測手段１９０８が内蔵時計から現在時刻を取得し、これから処理２２０３においてメトリック記憶領域１９０９に記憶したスキャン開始時間を引く。
これにより、ユーザＩＤスキャンに要した時間（メトリックデータ２１０８）が求められ、メトリックデータ１としてメトリック記憶領域１９０９に記録される。
処理２２０６においては、読み込んだユーザＩＤ（２１０２）に対応したユーザの氏名が、データ記憶部１９０４に記録されたデータから検索される。そして、これがタッチパネル１８０４に表示され、ユーザの確認を待つ。
そして、ユーザが確認したことを画面タッチによって認識すると、処理２２０７では、タッチパネル１８０４にセンサＩＤのスキャンを行うよう指示が入力され、センサＩＤスキャンに要した時間２１０９の測定が開始される。
ユーザがバーコードリーダ１８０３にバーコード２０６をかざすと、処理２２０８においてバーコードリーダ１８０３はセンサＩＤ（２１０３）を読み込む。
その直後、処理２２０９において、センサＩＤスキャンに要した時間２１０９がメトリック記憶領域１９０９に記録される。
なお、処理２２０９においては、同時にセンサの使用期限チェックが行われる。このため、読み取られたセンサＩＤが、血糖測定器１８０１内の図示しないセンサデータベースの中から検索される。そして、ここに記録されている当該センサストリップの使用期限が読み出される。現在の日付がこの使用期限を経過している場合は、使用期限切れのエラーを表示して、別のセンサを用いるよう指示し、処理２２０７に戻る。
同様に、処理２２１０では、タッチパネル１８０４に患者ＩＤのスキャンを行うよう指示を出し、患者ＩＤスキャンに要した時間（メトリックデータ２１０８）の測定を開始する。
ユーザがバーコードリーダ１８０３にバーコード２０４をかざすと、処理２２１１において、バーコードリーダ１８０３は患者ＩＤ（２１０４）を読み込む。
その直後、処理２２１２において、患者ＩＤスキャンに要した時間２１１０がメトリック記憶領域１９０９に記録される。
処理２２１３においては、読み込んだ患者ＩＤ（２１０４）に対応した患者の氏名、性別、誕生日などがデータ記憶部１９０４に記録されたデータから検索され、これがタッチパネル１８０４に表示される。そして、患者確認に要した時間２１１１の測定を開始すると共に、ユーザの確認を待つ。
ユーザが確認したことが画面タッチによって認識されると、処理２１１４において、患者確認に要した時間２１１１がメトリック記憶領域１９０９に記録される。
このあと、必要に応じて、上記実施の形態１で説明した申し送り表示を行ってもよいが、ここでは説明を省略する。
次に、処理２２１５においては、センサストリップ１９０６をセンサコネクタ１８０２に挿入するようタッチパネル１８０４に指示が表示される。
センサストリップ１９０６が挿入されると、処理２２１６において、センサストリップ１９０６に患者の血液を点着させるようタッチパネル１８０４に指示が表示される。
ここで、血液の点着が検出されると、処理２２１７において、血糖値の演算が行われる。求められた血糖値（医用データ２１０５）は、処理２２１８においてタッチパネル１８０４に表示されると同時に、測定日時（医用データ２１０６）が記録される。
処理２２１９では、センサストリップ１９０６を排出して廃棄するように、タッチパネル１８０４に指示が表示される。
処理２２２０では、ユーザが本測定に関するコメントの入力が行われる。ここでは、選択できるコメントの一覧がタッチパネル１８０４に表示され、ユーザは、その中から最大２つのコメントを選択する。
また、まれにコメントの一覧には載っていないコメントを残したい場合がある。このため、そのような場合には、手動でカスタムコメントを入力することができる。入力されたカスタムコメントは、選択されたコメントと同様の手段で記録される。
処理２２２１では、測定全体に要した時間２１１２を求める。具体的には、メトリック計測手段１９０８が、内蔵時計から現在時刻を取得する。そして、この時刻から処理２２０１においてメトリック記憶領域１９０９に記憶された測定開始時間を引くことにより、測定全体に要した時間２１１２が求められ、メトリック記憶領域１９０９に記録される。
測定の属性（医用データ２１０１）は、メニュー操作や機器番号などにより求めることができる。
以上の手順により、図２１に示す医用データ２１０１〜２１１３の全てのデータが揃ったため、処理２２２２において、これら全データが、通信制御部１９０２を介して臨床検査室の端末１９０３に送信される。
血糖測定器１８０１から臨床検査室の端末１９０３にデータを送信する際には、病院の無線通信手段２００１または有線通信手段２００３を介する必要がある。
従来の血糖計を利用している病院においては、血糖測定器から臨床検査室の端末回線に送られるデータとしては、図２１の医用データ２１０１〜２１０７のみを想定している。しかし、メトリックデータ２１０８〜２１１３を追加して送信を行うようにするために、病院の通信システムを改造するのは、コスト的にも時間的にも大変な作業となる。
また、この通信システムは、血糖測定器だけではなく、病院内の他の測定器も同じ通信システムを用いているため、改造した場合には、それら他の測定機器に影響を与える恐れもある。
このため、ここでは従来の通信システムをそのまま用いて、メトリックデータ２１０８〜２１１３を追加して送信を行うための手法について以下に説明する。
図２３には、病院における測定器から臨床検査室の端末への一般的な送信フォーマットの例を示す。実際にはエラー訂正などを含めて複雑なものとなっているが、ここではデータの内容のみ示してある。血糖測定器に限らず、全ての検査機は同一フォーマットにて送られている。
図２３において、２３０１は、ヘッダ情報である。ヘッダ情報２３０１は、血糖測定器においては医用データ２１０１である。ここには、このデータが血糖値であること、患者測定かＱＣ測定可などの区別、測定した機器の識別ＩＤなどが含まれている。
２３０２は、ユーザＩＤである。ユーザＩＤ２３０２は、血糖測定器におけるユーザＩＤ（２１０２）と同じものである。
２３０３は、消耗品ＩＤである。消耗品ＩＤ２３０３は、血糖測定器におけるセンサＩＤ（２１０３）に相当する。
２３０４は、患者ＩＤである。患者ＩＤ２３０４は、血糖測定器における患者ＩＤ（２１０４）と同じものである。
２３０５は、測定値である。測定値２３０５は、血糖測定器においては血糖値（医用データ２１０５）である。
測定日時２３０６は、そのまま２１０６が対応する。
また、コメントＡ〜Ｃ（２３０７〜２３０９）も同様に２１０７である。
これにより、本実施形態によるデータのうち、医用データ２１０１〜２１０７については、２３０１〜２３０８としてそのまま送信される。メトリックデータ２１０８〜２１１３は、コメントＣ（２３０９）として送信される。メトリックデータ２１０８〜２１１３の送信方法については、図２４を用いて説明する。
図２４は、本実施形態における、メトリックデータの送信フォーマットである。
上述のように、メトリックデータは、コメントＣ（２３０９）の中にコード化して送られる。ここで、送信に当たっては、コメント領域を利用していることから、各バイトにおいては英数文字のみが使用できる。
すなわち、大文字２６種、小文字２６種、数字１０種の６２文字のコード化する必要がある。具体的には、まず、メトリックデータのうち、ユーザＩＤスキャンに要した時間（メトリックデータ２１０８）、センサＩＤスキャンに要した時間２１０９、患者ＩＤスキャンに要した時間２１１０、患者確認に要した時間２１１１はそれぞれ１バイトずつとし、これがコメントＣ（２３０９）の先頭から４バイトに格納される。
これら４種のメトリックデータが一般的に取り得る値は、数秒間である。よって、この４種のメトリックデータは、以下の３つに場合分けしてコード化される。
まず、値が０.０〜４.９秒の場合、０.１秒刻みで数字および英文字が順次割り付けられていく。すなわち、０.０秒は０の文字、０.１秒は１の文字、以下同様に、０.９は９の文字、１.０はＡの文字、１.１はＢの文字、以下同様に、４.９はｎの文字が割り付けられる。
次に、まず値が５〜１５秒の場合、１秒刻みで残りの小文字が順次割り付けられる。すなわち、５秒はｏの文字、６秒はｐの文字、以下同様に、１５秒はｙの文字が割り付けられる。さらに、値が１６秒以上となった場合は、ｚの文字が割り付けられる。
これにより、メトリックデータ２１０８〜２１１１は、４バイトのアスキー文字にコード化できる。
次に、測定全体に要した時間２１１２は、次の２バイトにコード化される。測定全体に要した時間は、数分に渡るため、以下のコード化が行われる。
分と秒とは、それぞれ別のバイトに割り付けられ、分を上位バイト、秒を下位バイトとしてそれぞれがコード化される。分も秒も０〜５９を取り得るため、コード化は同じ方法により行われる。
いずれも、０〜５９を英数文字に１つずつ割り当てられる。具体的には、０のときは０の文字、１の時は１の文字、以下同様に、９のときは９の文字、１０のときはＡの文字、以下同様に、３５のときはＺの文字、３６のときはａの文字、以下同様に、５９のときはｘの文字とする。
また、測定全体に要した時間２１１２が１時間を超えるときは、ｚｚの２バイトで表現される。
さらに、画面タッチの全回数（メトリックデータ２１１３）も、これに続く２バイトとしてコード化される。画面タッチの全回数（メトリックデータ２１１３）は、最大で１００回程度ある。このため、回数は２桁で表現され、各桁が１バイトで表現される。
ただし、表現できる値を少しでも多くするため、最小タッチ回数を６回とした場合、画面タッチの全回数（メトリックデータ２１１３）から６を引いたのち、コード化される。例えば、画面タッチの全回数（メトリックデータ２１１３）が２１回とした場合、先ず２１から６を減じて１５とし、十の位の１が文字１で表現され、一の位の５が文字５で表現される。なお、１０６回以上の場合は、ｚｚの２バイトで表現される。
以上により、メトリックデータ２１０８〜２１１３は、８バイトのアスキー文字にコード化できる。このため、コメントの形式を取ることにより、従来の病院の通信システムを変更すること無く、そのまま血糖測定器１８０１から臨床検査室の端末１９０３に送信することができる。
各測定器からのデータは、臨床検査室の端末１９０３が受け取る。本実施形態では、通信方式を従来のものと共通化していることから、臨床検査室の端末１９０３の受信方式も従来のものと変更する必要がない。
このため、図２５に示す臨床検査室の端末１９０３の受信フローチャートは、従来の技術と同じものである。以下、図２５を用いて受信の流れを説明する。
図２５において、臨床検査室の端末１９０３は、処理２５０１で各測定器からの受信を待ち続ける。
受信があった場合、処理２５０２においてヘッダ情報２３０１を受信し、処理２５０３においてこれが記録される。
次に、処理２５０４において、ユーザＩＤ２３０２が受信され、処理２５０５においてこれが記録される。
同様に、処理２５０６において消耗品ＩＤ２３０３が受信され、処理２５０７においてこれが記録される。そして、処理２５０８において、患者ＩＤ２３０４が受信され、処理２５０９において、これが記録される。
処理２５１０において、測定値２３０５が受信され、処理２５１１において、これが記録される。
処理２５１２において、測定日時２３０６が受信され、処理２５１３において、これが記録される。
以下、コメントも同様に、処理２５１４において、コメントＡ（２３０７）が受信され、処理２５１５において、これが記録される。
処理２５１６においては、コメントＢ（２３０８）が受信され、処理２５１７において、これが記録される。
処理２５１８においては、コメントＣ（２３０９）が受信され、処理２５１９において、これが記録される。
以上により、１測定分の全データが揃ったため、これを処理２５２０において、全測定結果の入った検査室端末出力ファイルに追加する。
図２６は、作られた検査室端末出力ファイルのフォーマットを示す。これも従来のものと同じ形式となっている。
２６０１〜２６０４は、それぞれ１回の測定で得られた情報をまとめたパケットである。
１つのパケットには１回分の測定における各種データが格納されている。ｎ回分の測定結果は、１つのファイルとしてまとめられている。
病院内のあらゆる検査機器から送信された測定データが、本ファイルにまとめられる。このため、本実施形態が対象とする測定器以外の、例えば、尿検査装置からの測定結果なども本ファイルのデータとしてまとめられる。
すなわち、各バケット毎に種々の測定器からの測定結果が記録されている。このため、ヘッダ部分には、測定器の種別、測定器ＩＤなどが格納され、そのパケットがどの測定器で測ったどういうデータなのかが記録されている。
以上の手法により、測定結果と本実施形態によるメトリックデータが検査室端末出力ファイルに格納されるまでの流れを示した。この方法により、メトリック収集という新たな機能を病院側の通信システムを一切変更することなく行えるようにしたことは、本実施形態の大きな効果である。
以下では、収集されたメトリックデータからどのようにして評価用データを作成し、活用するのかについて説明する。
図２７に臨床検査室の端末１９０３内の機能のブロック図を示す。
図２７において、２７０１は、図２５に示すデータ受け取りの処理である。
２７０２は、データ受け取りの処理２７０１の結果作成される検査室端末出力ファイルであって、図２６に示すものである。上述したように、データ受け取りの処理２７０１と検査室端末出力ファイル２７０２とは、従来と同じものが用いられる。
本実施形態では、これにメトリック評価用アプリ２７０３が追加される。
メトリック評価用アプリ２７０３において、評価用データ作成処理２７０４は、検査室端末出力ファイル２７０２から、本実施形態による血糖測定器１８０１が収集したメトリックデータを読み出し、これを解析して評価用データを作成する。
評価用データは、評価用データ表示２７０５によって、臨床検査室の端末１９０３の画面に表示され、臨床検査室の責任者に種々の情報を提示することができる。
なお、ここでの説明においては、メトリック評価用アプリ２７０３を単体の独立したソフトウェアとして説明を行う。しかし、実際の運用においては、メトリック評価用アプリ２７０３は、臨床検査室の端末１９０３においてデータの収集を行うソフトウェアと一体となっていてもよい。
図２８は、メトリック評価用アプリ２７０３による表示画面の一例を示す。
本表示画面には、メトリックデータのうち、ユーザＩＤをスキャンするのに要した時間（メトリックデータ２１０８）、センサＩＤをスキャンするのに要した時間２１０９、患者ＩＤスキャンに要した時間２１１０の３種を利用し、これらスキャンにかかる時間をユーザ別に解析した結果が示されている。
図２８において、２８００は表示画面全体を表す。画面２８００には、４つのタブによって、メトリックデータの解析対象が切り替えられる。
２８０１は、メトリックデータとしてスキャンに要した時間（メトリックデータ２１０８〜２１１０）を評価するタブである。図２８では、このタブ２８０１が選択されている状態を示している。
２８０２は、メトリックとして患者確認に要した時間２１１１を評価するタブである。
２８０３は、メトリックとして測定全体に要した時間２１１２を評価するタブである。
２８０４は、メトリックとして測定全体に要した画面タッチの回数（メトリックデータ２１１３）を評価するタブである。
オプションボタン２８０５は、グラフの表示スケールなどの画面の表示方式や、各種閾値などのパラメータを設定するための画面を表示するボタンであるが、その詳細は省略する。
集計方法２８０６では、評価をどの視点で行うかを選択することができる。ユーザ別とした場合、解析と評価はユーザ個別にフォーカスして行われ、本画面はユーザ別を選択とした場合を示している。その他、測定器別、バーコード別の評価を選択することもできる。
使用データ２８０７は、評価に用いるメトリックデータを選択するものであり、ユーザＩＤをスキャンするのに要した時間（メトリックデータ２１０８）、センサＩＤをスキャンするのに要した時間２１０９、患者ＩＤスキャンに要した時間２１１０のうち、どれを評価に用いるのかを選択できるようにしている。
集計期間２８０８は、評価に用いるメトリックデータの期間を指定するものである。デフォルトでは、データの存在する全期間を表示しているが、必要に応じて変更することができる。
ランク表２８０９には、ユーザ毎の平均値が全体平均との差分が大きい順に、ユーザ名と全体平均との差分がリスト表示されている。この場合、ランク表２８０９中の各ユーザの全体平均との差分が、各ユーザの技能を定量化したものとなる。
このランク表２８０９については、降順／昇順選択ボタン２８１０により降順、昇順を切り替えることができる。このランク表２８０９に示された時間が長い人は、スキャンにかける平均時間が長いことを示すため、スキャンのスキルが未熟である可能性が高いことを意味する。
なお、ユーザＩＤのスキャン、センサＩＤのスキャン、患者ＩＤのスキャンそれぞれに必要な時間が異なる。このため、平均との差分を求めるに当たっては、ユーザＩＤのスキャン、センサＩＤのスキャン、患者ＩＤのスキャンの種類毎に求めるが、この計算方法については後述する。その結果、求められたユーザ別の差分値は、スキャンに要した時間（メトリックデータ２１０８〜２１１０）というメトリックスから作成された評価用データの一部である。
分布表２８１２は、使用データ２８０７で選択した全てのスキャン時間の平均からの差分を示したもので、横軸が差分時間、縦軸がその差分時間出会った測定回数（頻度）で表している。
白いヒストグラム２８１３は、全体の分布を示しており、黒いヒストグラム２８１４は、注目する特定のユーザのデータを示している。
注目ユーザは、ランク表２８０９内のユーザ名をクリックすることで切り替えることができる。現在選択されている注目ユーザには、選択マーク２８１１がついている。
デフォルトでは、ランク表２８０９の最上位のものが注目ユーザとなり、問題のある可能性が最も高いユーザの状況は、すぐに黒いヒストグラム２８１４で確認できる。
このため、ランク表２８０９では、最も問題が大きい方から順に上から並べて表示される。
２８１６は、全データの平均値を示しており、この場合は平均からの差分であることから、０が平均値となっている。
なお、人数が多い場合は、白いヒストグラム２８１３の頻度は多く、相対的に個人を示す黒いヒストグラム２８１４は高さが極めて低くなり、分布がわかりにくくなる。このため、両ヒストグラムの縦軸のスケールを異なるようにして描画してもよい。これらのヒストグラム２８１３〜２８１４も、メトリックデータから作られた評価用データである。
本画面の内容に注目すると、最も平均時間の長かったユーザは山田花子である。その分布をみると、黒いヒストグラム２８１４は、白い全体のヒストグラム２８１３に対して長い時間の方にシフトしている。
これにより、統計的に見ても山田花子がスキャン時間に要する時間は全体平均に比べてかなり長いところに分布していることが視覚的に認識される。すなわち、この画面を使うことにより、ユーザ毎にスキャンにかかった時間の分布および平均時間を確認することができる。そして、ユーザ別のスキルの確認ができるため、スキルが大きく劣っていると推測されるユーザに対して訓練の再実施を行う等の対応を採ることができる。
また、使用データ２８０７において使用するデータを切り替えることで、このヒストグラムの分布が変化した場合、注目ユーザがどのＩＤをスキャンするのが苦手なのかが分かる。この結果、このユーザが、何を重点的に訓練すべきなのかがわかる。
なお、従来は、このように個人のスキルを判定する手段が無かった。このため、訓練が必要なユーザを簡単に特定することができなかった。
図２８において、時間経過表示チェックボックス２８１５をチェックした場合、分布表２８１２が時間経過を示す図に切り替わる。その場合の表示を図２９に示す。
図２９においては、分布表２８１２の部分のみが時間経過表２９０１に変わっている。
時間経過表２９０１において、２９０２は、各ユーザ別のラーニングカーブであり、２９０３は、注目ユーザのラーニングカーブである。
ここで、ラーニングカーブ２９０２，２９０３は、測定日時を横軸にし、縦軸にスキャン時間をとってプロットしたものにローパスフィルタをかけた曲線であり、ユーザの習熟度を示す。このラーニングカーブ２９０２も、メトリックデータから作られた評価用データである。
注目ユーザのラーニングカーブ２９０３は、他のユーザのものと区別するために太線又は色を変えて表示される。
時間経過表２９０１においても分布表２８１２と同様に、ランク表２８０９内のユーザ名をクリックすることで注目ユーザを切り替えることができ、見たいユーザのラーニングカーブ２９０３を他のユーザのラーニングカーブ２９０２と区別することができる。
２９０４は、全データの平均値を示している。この場合は、平均からの差分であることから、０が平均値となっている。
図２９において、注目ユーザのラーニングカーブ２９０３は、２０１４年１２月１５日の段階から遅く、多少向上はしているものの、他のユーザの学習度に比べても学習速度は遅い。その結果、２０１５年２月２５日段階では、かなり大きな差がついていることが分かる。
以上のように、図２９に示すように表示することにより、各ユーザの時間経過に対する習熟度が分かる。
一方、図３０は、図２８において、集計方法２８０６の中から測定器別が選択されたときの画面である。図３０は、スキャンにかかった時間を測定器別に確認するための画面である。
図３０に示すランク表２８０９では、測定器個体毎の平均値と全体平均の差が大きい順にリスト化されている。
このランク表２８０９に示された時間が長い測定器は、スキャンにかかる平均時間が長いことを示す。このため、測定器のスキャン機能に問題がある可能性が高い。すなわち、図３０のランク表２８０９は、スキャン部分に汚れが付着していたり、発光部分が劣化していたりする等、汚れや故障の可能性を示すものであり、測定器の汚れ度合いまたは測定器の故障度を定量化したものとなる。
分布表２８１２には、全てのスキャン時間の平均からの差分を示したもので、横軸が差分時間、縦軸がその差分時間出会った測定回数（頻度）で表している。
白いヒストグラム３００２は、全体の分布を示しており、黒いヒストグラム３００３は、注目する測定器のデータを示している。
注目測定器については、デフォルトでは最も平均時間の長かった測定器（本例ではＭＴＲ１０３５）を指しており、ランク表の名前の前に選択マーク２８１１が付いている。注目測定器は、ランク表において測定器番号の部分をクリックすることにより、切り替えることができる。
図２８において、集計期間２８０８は、日付を指定して期間を設定するために設けられていたのに対して、図３０において、集計期間３００１は、日数を指定するために設けられている。
これは、本画面で検出したい測定器の故障や汚れなどは最近生じたものであり、あまり過去のデータを含めるとそれらに埋もれて検出が困難になるためである。このため、短期間の解析が望ましく、短期間の解析を行う際には、日数入力方式に切り替えられる。
図３０に示す表示画面では、最も平均時間の長かった測定器は、測定器ＭＴＲ１０３５である。そして、その分布をみると、黒いヒストグラム３００３は、白い全体のヒストグラム３００２に対して長い時間の方にシフトしている。
これにより、統計的に見ても測定器ＭＴＲ１０３５のスキャン時間に要する時間は全体平均に比べてかなり長いところに分布していることが視覚的に分かる。すなわち、この画面を使うことにより、測定器毎にスキャンにかかった時間の分布および平均時間を確認することができ、測定器別の感度の確認ができる。
このため、感度が大きく劣っていると推測される測定機に対しては、汚れの清掃または修理を行う等の対応を採ることができる。従来は、このように測定器毎の感度を判定する手段が無かったため、ユーザからの申告に頼っていた。この結果、ユーザの負担が増加したり、機器の保守を見逃したり、緊急時に使用できない等のリスクがあった。
図３０において、時間経過表示チェックボックス２８１５がチェックされると、分布表２８１２が時間経過を示す図に切り替えられる。その場合の表示は、図３１に示されている。
図３１では、図３０の分布表２８１２の位置に表示される時間経過表３１０１のみを示している。本データは、測定日を横軸にし、縦軸にスキャン時間をとって注目測定器の全てのデータをプロットしたものである。
図３１において、注目測定器のスキャン時間は、数日前から長くなる傾向にある。このため、注目測定器は、数日前に汚れ故障などの影響により機能が低下していることが明確になり、ただちに保守点検を指示する対象とすることができる。
次に、図３２は、図２８において、集計方法２８０６の中からバーコード別を選択したときの画面を示す。図３２は、スキャンにかかった時間をバーコード別に確認するための画面である。
図３２の表示画面は、スキャンにかかる時間について、全体の分布とバーコード別の分布を視覚的に比較できるようにしたものである。
使用データ３２０１には、ユーザＩＤとセンサＩＤと患者ＩＤの３種がある。これまでに示した「ユーザ別」および「測定器別」の集計方法では、使用データを複数選択できるようにしていた。
一方、バーコード別の場合は、特定のバーコードについての課題を抽出するために、使用データ３２０１において使用できるＩＤの種類をどれか１つのみ選択するようにしている。
図３２では、患者ＩＤが選択されているため、患者の手首のタグ２０３のバーコード２０４をスキャンするために要した時間を解析する画面を例示している。また、集計期間３００１については、バーコードの汚れなどを検出しやすいように、特に最近の短い期間に設定しやすい日数指定の入力方式としている。
ランク表２８０９は、患者ＩＤ用バーコード毎の平均値と全体平均の差が大きい順にリスト化されている。
このランク表２８０９に示した時間が長い患者ＩＤ用バーコードは、スキャンにかかる平均時間が長いことを示す。このため、バーコードが汚れているなどの原因、または患者個人の資質により、スキャンに時間がかかっている可能性がある。
すなわち、ここで示す時間は、非接触タグの健全度を定量化したものか、または患者の従順度を定量化したものを意味する。この場合、集計時間を短くした場合に平均からの差分が大きくなり、集計時間を長くした場合に平均からの差分が小さくなるようであれば、最近スキャン時間が長くなったことを意味するため、バーコードが汚れている可能性が高い。
一方、集計時間にかかわらず平均からの差分が大きい場合は、患者個人の資質によるものである可能性が高い。
このように、集計期間を変えることにより、ここで示す時間が非接触タグの健全度を定量化したものか、または患者の従順度を定量化したものを区別することができる。
分布表２８１２は、「使用データ」で選択した全てのスキャン時間の平均からの差分を示したもので、横軸が差分時間、縦軸がその差分時間出会った測定回数（頻度）で表している。
白いヒストグラム３２０２は、全体の分布を示しており、黒いヒストグラム３２０３は、注目する患者ＩＤ用バーコードのデータを示している。黒いヒストグラム３２０３は、デフォルトでは最も平均時間の長かった患者ＩＤ用バーコード（本例では納谷悟朗のバーコード）を指しており、ランク表２８０９の名前の前に選択マーク２８１１が付いている。
ランク表２８０９において、患者氏名の部分がクリックされることにより、注目する患者ＩＤ用バーコードを切り替えることができる。
この画面を使うことにより、患者ＩＤ用バーコードをスキャンにかかった時間の分布および平均時間を確認することができる。このため、患者バーコードの確認をして、汚れやかすれがある場合には、患者バーコードの汚れをふき取ったり交換したりすることができる。また、複数のユーザに確認した結果、患者個人の資質によりスキャンに時間がかかる場合には、看護師への申し送り事項にすることができる。
従来は、このように測定器毎の感度を判定する手段が無かった。このため、ユーザからの申告に頼っており、ユーザの負担となっていた。
なお、ここでは一例としてバーコードを用いた場合について示したが、バーコードの代わりにＲＦタグなどの非接触タグを用いてもよい。
図３２において、時間経過表示チェックボックス２８１５をチェックした場合、分布表２８１２が時間経過を示す図３３に切り替わる。
図３３では、図３２の分布表２８１２の位置に表示される時間経過表３３０１のみが示されている。図３３に示すデータは、測定日を横軸にし、縦軸にスキャン時間をとって注目測定器の全てのデータをプロットしたものである。
図３３において、当初は全体平均との差が０を中心に分布していたものが、数日前からかなり時間が長くなる傾向にあることが分かる。このような場合は、バーコードが数日前に汚れた可能性が高い。
また、図３４に示す時間経過表３４０１では、当初から常に時間が長いことから、最初からバーコードが汚れていた場合を除き、患者個人の資質によりスキャンに時間がかかるものと判断できる。よって、この場合には、看護師に注意を促すことができる。
以上、メトリックデータとして、ユーザＩＤをスキャンするのに要した時間（メトリックデータ２１０８）、センサＩＤをスキャンするのに要した時間２１０９、患者ＩＤスキャンに要した時間２１１０の３種を利用した場合の、メトリック評価用アプリ２７０３による評価用データ表示２７０５の一例について説明した。
メトリックデータとしては、スキャン時間のみであるものの、これを用いて複数の切り口により評価用データを作成することにより、ユーザの技量レベル、機器の異常、バーコードの汚れ、患者の資質など、多くの状況を推測することが可能となる。
次に、図２８において患者確認時間タブ２８０２をクリックした場合の例について、図３５を用いて説明する。
図３５は、メトリックデータとして患者確認に要した時間２１１１を用いた場合の評価用データを表示した画面である。この画面を確認することで、患者確認のためにかけた時間をユーザ別に確認することができる。
病院においては、患者の取り違えを防止するために患者の確認を行うことが義務づけられている。患者確認は、患者ＩＤのスキャン後、画面にスキャンした患者の氏名、生年月日等が表示される。このため、ユーザは、この段階で患者自身に氏名と生年月日等を申告させ、それが画面表示内容と一致するか否かを確認すると同時に、目視で年齢、性別などを含めて確認する（図２２の処理２２１３）。
図３５において、情報表示部３５０１には、全体データにおける平均値、最大値、最小値が表示されており、全体的な傾向が確認される。
閾値指定部３５０２には、患者確認時間に本来かけるべき最短時間が入力される。通常、患者確認には１５秒程度かかるため、ここでは閾値として１０秒が設定されている。よって、１０秒よりも短い患者確認時間が存在するユーザが表示される。また、これまでの例と同様に、集計期間２８０８も設定することができる。
ランク表２８０９には、閾値以下の確認時間が存在するユーザの名前が、閾値以下の回数が多い順にリスト化されている。このランク表２８０９は、患者確認にかける時間が極端に短かった回数を示している。よって、ランク表２８０９には、充分な確認を怠っている可能性が高いユーザが示される。
また、ランク表２８０９中の回数は、測定者のルール遵守意識を定量化したものとなる。
分布表２８１２は、縦軸が頻度、横軸が患者確認にかけた時間とし、黒いヒストグラム３５０３において、注目ユーザの患者確認時間の分布を表している。
これまでの例とは異なり、ここでは全体のヒストグラムは表示していない。ここで分布を示すユーザについては、デフォルトでは最も回数の多かったユーザ（本例では船場太郎）を指しており、ランク表２８０９の名前の前に選択マーク２８１１が付いている。
ランク表２８０９において、名前の部分がクリックされると、注目ユーザを切り替えることができる。
なお、ユーザ毎に血糖値測定の回数が異なることから、測定回数の多いユーザと少ないユーザとではルールの逸脱頻度を単純に回数だけでは比較できない場合もある。
このような場合には、分布表２８１２の縦軸のスケールを注目ユーザ毎に比率を変えることで、傾向を分かりやすくしてもよい。この場合、縦軸を回数では無く、注目ユーザの全測定回数に対する比率とすることで、傾向を確認しやすくできる。
以上、図３５に示す画面を使うことにより、ユーザ毎に患者確認にかけた時間の分布を確認することができる。さらに、患者確認を怠っている可能性のあるユーザを特定することが可能となる。特定されたユーザに対しては、注意および訓練の再実施を行う等の対応を採ることができる。
従来は、このようにユーザ別に患者確認にかけている時間を確認する手段が無かったため、患者確認を適切に行っているかどうかを評価することが困難であった。
図２８において全測定時間タブ２８０３をクリックした場合、図３６に示す画面が表示される。
図３６は、メトリックデータとして、測定全体に要した時間２１１１を用いた場合の評価用データを表示した画面である。図３６の画面を確認することにより、測定にかかる時間をユーザ別に確認することができる。
図３６は、図２８とほとんど同じである。ただし、図２８では、メトリックデータとしてのスキャン時間が３種類あることから使用データ２８０７によりデータを選択できるようにしていた。一方、図３６においては、メトリックデータは全測定時間の一種類であることから、使用データ２８０７は存在しない。
また、図２８においては、画面に表示される評価用データは、全ユーザの平均値からの差分で表現されていた。図３６においては、実際に測定した時間をベースに評価用データが表示されている。
図３６のランク表２８０９には、全測定時間のユーザ別平均値が大きい順にリスト化されている。この表に示された時間が長いユーザは、血糖を測定する時間の平均が長いことを示すため、ユーザの効率が悪い可能性が高いことを意味する。
分布表２８１２には、全測定時間のヒストグラムを示すもので、横軸が測定時間、縦軸がその頻度で表している。白いヒストグラム３６０１は、全体の分布を示しており、黒いヒストグラム３６０２は、注目するユーザのデータを示している。
さらに、参考のため、全体の平均値を３６０３に示す点線で示している。注目ユーザはランク表２８０９においてユーザ名の部分をクリックすることにより、切り替えることができる。
また、時間経過表示チェックボックス２８１５をクリックすることにより、ラーニングカーブが表示される。これについては、図２９の時間経過表２９０１と同様であるため、説明は省略する。
さらに、図３６において集計方法２８０６により、評価を測定器別に行うか、患者別に行うかについても切り替えることができる。この部分についても図３０および図３２と類似であることから、説明は省略する。
以上の方法をとることにより、測定器別に評価した場合は、タッチパネルの感度、スキャナの汚れなどの測定器の異常を検出することができる。また、患者別に評価した場合は、血が出にくい、患者個人の資質に問題があるなどの患者への対処のあり方への注意喚起などを実施することができる。
このように、メトリックデータとしては、測定全体に要した時間２１１１の一種類だけであるが、これから切り口を変えて評価用データを作成することにより、ユーザ、測定器、患者の問題といった種々の問題を検出することができる。
また、本機能による患者別の評価結果と、図３２に示す患者バーコード別の結果を照らし合わせることにより、課題が患者本人にあるのか、患者のバーコードにあるのかを推測することもできる。
図２８において、タッチ回数２８０４をクリックした場合、図３７に示す画面が表示される。
図３７は、メトリックデータとして測定全体に要した画面タッチの回数（メトリックデータ２１１３）を用いた場合の評価用データを表示した画面である。図３７の画面を用いて、測定に要した画面タッチの回数をユーザ別に確認することができる。
図３７の表示画面は、図３６と類似しているが、図３６に比べると、メトリックデータ測定全体に要した画面タッチの回数（メトリックデータ２１１３）がユーザのスキルに関するものであることから、集計方法２８０６は無く、ユーザ別の評価結果のみが表示される。
また、単位は秒数ではなく回数で表示される。図３７において、分布表２８１２には、タッチ回数のヒストグラムを示すもので、横軸が回数、縦軸がその頻度で表されている。白いヒストグラム３７０１は、全体の分布を示しており、黒いヒストグラム３７０２は、注目するユーザのデータを示している。
さらに、参考のため、全体の平均値３７０３を、点線で示している。本表示によれば、測定においてどのユーザが必要以上に多く画面操作を行っているのかがわかり、訓練の必要性を判断するのに有用である。
以上、本実施形態における評価用データ表示２７０５について示したが、以下、この表示を実現するための評価用データ作成処理２７０４の処理内容について説明する。
図３８は、メトリック評価用アプリ２７０３におけるメイン処理のフローチャートである。
アプリの起動後、処理３８０１において、検査室端末出力ファイル２７０２にアクセスし、以下、このファイルから必要な情報を逐次読み出していく。
先ず、処理３８０２において、ファイルから１パケット読み出される。
処理３８０３においては、これが血糖測定器１８０１により作成されたものか否かの判定が行われる。判定は、ヘッダ部分の測定器ＩＤを調べることにより行われる。
ここで、血糖測定器１８０１によるパケットの場合は、処理３８０４において、これが対象データファイルとして記録される。
一方、血糖測定器１８０１によるパケットではない場合は、記録されない。
処理３８０５では、検査室端末出力ファイル２７０２のパケットが全てチェックされたかどうかがチェックされる。
ここで、全てのチェックが完了していない場合は、処理３８０２に戻り、読み込みが繰り返される。
処理３８０６において、検査室端末出力ファイル２７０２のパケットが全てチェックされた場合は、血糖測定器１８０１によって作成された全てのデータが対象データファイルに格納されたことを意味するため、実際の処理が開始される。
処理開始後、まずはデフォルト処理として、処理３８０６において、スキャン時間画面描画が行われ、図２８に示す画面が表示される。
その後、選択タブがクリックされたら、処理３８０７で場合分けが行われる。ここで、クリックされたタブに応じて、処理３８０６〜３８１０の処理が行われ、処理に応じて図２８、図３５、図３６、図３７のいずれかが表示される。
また、オプションボタン２８０５がクリックされた場合は、処理３８１１において、オプション設定画面の表示処理が行われる。
次に、処理３８０６において、スキャン時間の解析結果が表示される場合の処理例について、図３９を用いて説明する。
図３９は、スキャン時間画面描画を行う処理３８０６の処理フローである。
図３９において、まず処理３９０１では、図２８の集計方法２８０６でいずれが選ばれているかにより処理が切り替えられる。
集計方法２８０６でユーザ別が選択されているときは、ユーザ別の集計描画３９０２が行われ、測定器別が選択されているときは測定器別集計描画３９０３が行われ、バーコード別が選択されているときはバーコード別集計描画３９０４が実行される。
実際の描画のための処理の流れと評価データの作成方法について、スキャン時間画面描画を行う処理３８０６を例として挙げて、図４０を用いて説明する。
図４０は、スキャン時間画面描画を行う処理３８０６の処理フローである。
処理４００１において、図３８にて作成した対象データファイルにアクセスする。
処理４００２においては、１パケット分データを読み込む。
処理４００３においては、パケット内には測定日時が記録されているため、これを読み出し、図２８の集計期間２８０８で設定された期間と比較する。ここで、期間内である場合には、処理４００４にて本パケットを注目データファイルとして記録する。
処理４００５では、対象データファイルの全てを読み込んだかどうかを調べ、まだデータが残っている場合には、処理４００２以下を繰り返す。
対象データファイルの全てのデータが処理されると、注目データファイルの処理に移る。
注目データファイルのパケット構造はこれまでと同じものである。パケット数が全部でｎ個あったものとすると、ｉ番目のパケットには、ユーザＩＤ（データＵｉとする）、ユーザＩＤのスキャンに要した時間（データＡｉとする）、センサＩＤのスキャンに要した時間（データＢｉとする）、患者ＩＤのスキャンに要した時間（データＣｉとする）が含まれている。
上述したように、スキャンに要した時間は、絶対値で比較するのではなく、平均値からの差分で比較する必要があるため、ここでは平均値からの差分を求めていく。
そのためには、まず処理４００６において、ｎ個のデータＡｉの平均値を求め、これをＡｖｅＡとする。次に、処理４００７において、ｎ個のＡｉ全てに対してＡｉ−ＡｖｅＡを順次求め、これらをＡ’ｉとする。これにより、Ａ’ｉは平均値からの差分となる。
同様に、処理４００８において、ｎ個のデータＢｉの平均値を求め、これをＡｖｅＢとし、処理４００９においてＢｉ全てに対してＢｉ−ＡｖｅＢを順次求め、これらをＢ’ｉとする。
さらに、処理４０１０において、ｎ個のデータＣｉの平均値を求め、これをＡｖｅＣとする。そして、処理４０１１において、Ｃｉ全てに対してＣｉ−ＡｖｅＣを順次求め、これらをＣ’ｉとする。
処理４０１２では、これらのデータを用いて、ランク表２８０９が作成される。
処理４０１３では、図２８の時間経過表示チェックボックス２８１５がチェックされているかどうかを調べる。ここで、チェックがなければ、処理４０１４で分布表２８１２を作成し、チェックがあれば、処理４０１５で時間経過表を作成する。
図４１は、ランク表２８０９を作成するための処理４０１２のフローチャートである。
処理４０１２においては、まず、Ａ’ｉ、Ｂ’ｉ、Ｃ’ｉのどのデータを解析に用いるのかに従って、解析用データを準備する。
処理４１０１においては、図２８の使用データ２８０７において、ユーザＩＤが選択されているかどうかを調べる。ここで、ユーザＩＤが選択されている場合には、処理４１０２において、Ａ’ｉを解析用データに加える。
同様に、処理４１０３においては、図２８の使用データ２８０７において、センサＩＤが選択されているかどうかを調べる。ここで、センサＩＤが選択されている場合には、処理４１０４において、Ｂ’ｉを解析用データに加える。
さらに、処理４１０５においては、図２８の使用データ２８０７において、患者ＩＤが選択されているかどうかを調べる。ここで、患者ＩＤが選択されている場合には、処理４１０６において、Ｃ’ｉを解析用データに加える。
処理４１０７においては、解析用データの個人別平均値を求める。
処理４１０８においては、図２８の降順／昇順選択ボタン２８１０を切り替えて、降順・昇順を調べる。ここで、降順であれば、処理４１０９にて、個人別平均値を降順に並べ換える。一方、昇順であれば、処理４１１０にて、個人別平均値を昇順に並べ換える。
処理４１１１では、この並び替えの結果が、図２８のランク表２８０９に表示される。
次に、分布表２８１２を描画するための処理４０１４の流れについて、図４２を用いて説明する。
なお、分布表２８１２を描画するためには、まずヒストグラムのデータを作る必要がある。
ヒストグラムは、横軸をグループ、縦軸を各グループに含まれる要素の数とする。
グループは、平均値からの差分を、例えば、０.５秒ごとに量子化したものとする。第１グループは、平均値からの差分が−５.０秒以上−４.５秒未満、第２グループは、平均値からの差分が−４.５秒以上４.０秒未満、・・・、第１１グループは平均値からの差分が０.０秒以上０.５秒未満、・・・、第２０グループは平均値からの差分が４.５秒以上５.０秒未満とする。
全体のヒストグラムを作るためには、解析用データに含まれる全てのＡ’ｉ、Ｂ’ｉ、Ｃ’ｉに対して、第１グループから第２０グループに分類され、２０グループそれぞれに含まれる数を求める。
このための処理を説明すると、まずは処理４２０１において２０個のグループに含まれる要素の数を示すカウンタを全て０にリセットする。
次に、処理４２０２において解析用データに含まれる最初のデータに注目する。
処理４２０３では、このデータが−５〜５秒の範囲に含まれるかどうか判定し、含まれる場合のみ、処理４２０４においてそのデータが含まれるグループのカウンタを１つ増やす。
その後、処理４２０５では、次のデータに注目する。これを全ての解析用データに対して繰り返す（処理４２０６）ことで、全体のヒストグラムを求めることができる。
これを処理４２０７において横軸にグループ番号、縦軸に要素の数として白棒で表示することにより、分布表内に全体のヒストグラムを表示することができる。
次に、指定ユーザのみのヒストグラムを表示する準備をする。
指定ユーザは、図２８のランク表２８０９でユーザ名をクリックすることで指定できる。ただし、クリックする以前は、指定ユーザがまだない。このため、この場合には、指定ユーザとして平均値からの差分が最も大きいユーザを指定ユーザとする。
このための処理としては、処理４２０８において、指定ユーザの有無を調べる。ここで、指定ユーザがまだ無い場合には、処理４２０９において、差分が最も大きいユーザを指定ユーザとする。
指定ユーザのみのヒストグラムを作成するために、処理４２１０において、まず２０個のグループに含まれる要素の数を示すカウンタを全て０にリセットする。
次に、処理４２１１で解析用データに含まれる最初のデータに注目する。このデータが−５〜５秒の範囲に含まれ（処理４２１２）、且つこのデータが指定ユーザのものである場合（処理４２１３）のみ、そのデータが含まれるグループのカウンタを１つ増やす（処理４２１４）。その後、次のデータに注目する（処理４２１５）。
これを全ての解析用データに対して繰り返す（処理４２１６）ことで、指定ユーザのヒストグラムを求めることができる。これを、横軸にグループ番号、縦軸に要素の数として黒棒で表示する（処理４２１７）ことにより、分布表内に指定ユーザのヒストグラムを追加することができる。
なお、全体の人数が非常に多い場合は、白棒に対する黒棒の高さが小さくなり、黒棒の傾向がわかりにくくなることがある。このような場合は、黒棒の縦軸方向のスケールを拡大して表示することで、傾向を見やすくすることができる。
実際の処理においては、白いヒストグラム２８１３の最大のものの高さに対して、黒いヒストグラム２６１４の最大のものの高さが７割程度になるようにスケールを変えて表示してもよい。
以下、同様の処理を用いて表示することで、図２９〜図３７に示す画面を得ることができる。
以上のように、本実施形態においては、メトリックデータとして６種のものを例にとって実施例示したが、その他有用なメトリックデータとそこから得られる情報について、図４３を用いて説明する。図４３は、その他有用なメトリックデータの一覧表である。
メトリックデータ４３０１は、血液点着時間を示すものであって、センサストリップが挿入されてから血液がセンサに点着するまでの時間である。メトリックデータ４３０１は、図２２において、処理２２１６の開始時間と処理２２１７の開始時間との差を計測することにより得ることができる。
また、メトリックデータ４３０１は、採血に要する時間であって、看護師が患者の指を消毒、洗浄し、針を穿刺して血液を出し、これをセンサに点着するまでの時間を含んでいる。このため、この時間は看護師の技量により左右されると共に、血が出にくいなどの患者に起因する条件により左右される。
したがって、本メトリックを取得した場合には、メトリック評価用アプリ２７０３により、これをユーザ毎に比較する。これにより、特に時間がかかっているユーザは、技量が未熟であることが推測されるため、訓練を受けさせるなどの対応が可能である。
同時に本メトリックを患者別で比較した場合は、この時間は患者の健康状態を定量化する数値と仮定することができる。よって、特に時間がかかっている患者は、血が出にくい状態であることが推測される。このため、これを看護師に伝えることにより、穿刺前に指を温めたり、深めに穿刺したりするなどの対応が可能である。
さらに、血が出にくいと判断された患者によっては、体調の悪化による血行の低下の可能性もあることら、看護師に注意を促すことで、危険な状態に陥ることを事前に防止することにもつながる。
また、実際にはこれと同時に患者が従順ではなく、採血をためらうなどによりこの時間が長くなっている場合もあり得る。
この場合は、血液点着時間は、患者の従順度を定量化する数値であるものと解釈でき、非常に時間のかかる患者については、これを看護師に伝えることにより、ベテラン看護師が対応するなどの対応を取ることができる。
以上のように、時間がかかっている場合に、患者の健康度に基づくものか、または従順度に基づくものかについては、数値だけでは判断できない。しかし、いずれにせよ、この数値が大きい場合には、看護師に対する注意事項となり、意識した対応をすることによりケアの質を向上させることができる。
メトリックデータ４３０２は、センサ排出までの時間を示すもので、センサに血がついてからセンサを廃棄するための時間である。メトリックデータ４３０２は、図２２において、処理２２１６の開始時間と処理２２２０の開始時間との差を計測することにより得ることができる。
この時間には、測定結果が出るまでの時間と、センサ排出を促してから実際に排出されるまでの時間とを含んでいる。測定結果が出るまでの時間は、ほぼ一定時間である。よって、実際には、この時間はセンサ排出を促してから実際に排出されるまでの時間により左右される。
この期間は、患者の血液がセンサに付着している状態であることから、血液を介しての感染のリスクが高い期間である。よって、センサ排出の指示が出された後は、速やかに廃棄物用ボトルの中にセンサを排出する必要がある。
このため、メトリックデータ４３０２を取得した場合には、これをユーザ毎に比較することにより、特に時間がかかっているユーザには、感染に関する意識が未熟であることが推測されるため、安全教育を受けさせるなどの対応が可能である。
メトリックデータ４３０３は、ヘルプ使用回数として用いるもので、１回の測定期間においてユーザがヘルプボタン１８０６を押した回数である。メトリックデータ４３０３は、測定全体に要した画面タッチの回数（メトリックデータ２１１３）と同様の手順で取得することができる。
メトリックデータ４３０３を取得した場合には、メトリック評価用アプリ２７０３により、これをユーザ毎に比較することにより、特に時間がかかっているユーザについては、技量が未熟であることが推測されるため、訓練を受けさせるなどの対応が可能である。
メトリックデータ４３０４は、操作のやり直し回数、すなわちここでは「バック」ボタンを押した回数として用いるもので、１回の測定期間においてユーザがバックボタン１８０８を押した回数である。メトリックデータ４３０４は、測定全体に要した画面タッチの回数（メトリックデータ２１１３）と同様の手順で取得することができる。
メトリックデータ４３０４を取得した場合には、メトリック評価用アプリ２７０３により、これをユーザ毎に比較することにより、特に時間がかかっているユーザについては、技量が未熟であることが推測されるため、訓練を受けさせるなどの対応が可能である。
メトリックデータ４３０５は、ワーニング数として用いるもので、１回の測定期間においてワーニングが表示された回数である。メトリックデータ４３０５は、測定全体に要した画面タッチの回数（メトリックデータ２１１３）と同様の手順で取得することができる。
ワーニングは、ユーザの操作の問題により生じる以外に、患者の高血糖などによっても生じるが、統計的に見た場合は、ユーザの操作以外による発生確率はほぼ一定である。よって、これをユーザ毎に比較した場合には、ユーザの技量に対して相関を持つ比較が可能となる。
このため、メトリックデータ４３０５を取得した場合には、メトリック評価用アプリ２７０３により、これをユーザ毎に比較することにより、特に時間がかかっているユーザについては、技量が未熟であることが推測されるため、訓練を受けさせるなどの対応が可能である。
メトリックデータ４３０６は、コメント入力時間として用いるもので、ユーザがコメントを入力するのに要する時間であり、図２２において処理２２２０の開始時間と処理２２２１の開始時間の差を計測することにより得ることができる。
メトリックデータ４３０６を取得した場合には、これをユーザ毎に比較することにより、特に時間がかかっているユーザについては、技量が未熟であることが推測されるため、訓練を受けさせるなどの対応が可能である。
メトリックデータ４３０７は、電池残量として用いるもので、各測定時における血糖測定器１８０１内の充電池の残り電力量である。
血糖測定器１８０１内には、充電池の電圧計が配置されている。これにより、これから残り電力量を求めることができる。
メトリックデータ４３０７を取得した場合には、本メトリックを用いて、異なる２つの新たなメトリックを作成することができる。１つは、血糖測定器１８０１をドッキングステーションに戻したかどうかを示すメトリックであり、もう１つは、充電池の充電後電力量である。
１つ目の、ユーザが充電器の機能を持つドッキングステーションに戻したかどうかを知るためには、解析用データにおいて、同じ測定器ＩＤを持つパケットを時系列で調べる。残り電力量が増加する直前のパケットは、ユーザが測定器をドッキングステーションに戻した時を示す。
測定器は毎回ドッキングステーションに戻すことを義務づけられているわけでは無く、複数の患者を連続して測定後、しばらく使わないときにドッキングステーションに戻すよう義務づけられている。
ドッキングステーションに戻した回数をユーザ毎に統計比較することにより、特に回数の少ないユーザは、ドッキングステーションに戻すことを遵守していない傾向があることが推測されるため、指導を受けさせるなどの対応が可能である。
もう１つの充電後電力量を知るためには、解析用データにおいて、同じ測定器ＩＤを持つパケットを時系列で調べる。充電後電力量は、残り電力量が増加した直後のパケットにおける電力量により得ることができる。
このときの電力量は、満充電の前に使われることもあることから、電池自体が持つ電力容量とは一致しない。しかし、これを測定器毎に時系列でプロットすることにより、統計的に見て残り電力量が少ない傾向がある測定器は、充電池自体の寿命が近いことが推測されるため、電池交換をするなどの対応が可能である。
メトリックデータ４３０８は、無線リンク時間として用いるもので、測定時に血糖測定器１８０１が無線通信手段２００１とリンクするまでに要する時間である。さらに、この場合、場所を特定するためにリンクした場所の無線ルータのＩＤも、メトリックデータとして取得する必要がある。
これらのメトリックを取得した場合には、これを場所毎に比較することにより、表示された時間は場所別の通信状態を定量化する数値であり、特に時間がかかっている場所は無線の状態が悪いことが推測されるため、無線ルータの点検、ノイズ発生源の究明などの対応が可能である。
なお、ここではメトリックとして無線リンク時間を用いたが、これに代えて、データ転送にかかった時間や通信リトライの回数を用いてもよい。
メトリックデータ４３０９は、クリーニング時間として用いるもので、血糖測定器のクリーニングを行ってから測定までの経過時間である。
病院では、院内感染を防ぐため、毎測定後に測定器のクリーニングを行うことが義務づけられている。しかし、現実には、これが遵守されていない場合が多く、目視で血液が付着している際にクリーニングすることがよく行われている。
この状況を把握するために、本メトリックが利用される。
メトリックデータ４３０８は、前回クリーニングした時間を記憶しておき、測定時間との差をとることで、得ることができる。
また、前回クリーニングした時間自体をメトリックとし、メトリック評価用アプリ２７０３内で解析する際に、測定時間との差をとってもよい。
ここで、クリーニング時にはその時間を記録する必要がある。このためには、測定器にクリーニングの洗浄液の成分を検出するセンサ、例えばアルコールセンサをつけてもよいし、測定器に加速度センサ等を設けてクリーニング特有の動きを検出してもよいし、単にクリーニング終了時にユーザが終了ボタン等によりクリーニングが終了したことを記録できるようにするだけでもよい。
メトリックデータ４３０８を取得した場合には、このクリーニングからの経過時間をユーザ毎に比較することにより、特に長い時間を示すユーザは院内感染についての意識が希薄であることが推測されるため、教育を受けさせるなどの対応が可能である。
メトリックデータ４３１０は、測定破棄の回数として用いられるものである。
ここで、測定の破棄とは、ユーザが患者の血糖値やＱＣ液を測定した後、測定をやり直すことにして測定結果を破棄するものである。例えば、患者の血が出にくく、少量の血液をセンサストリップに点着した結果、血液量不足により測定エラーとなり、この測定結果を破棄して新たに再測定する場合などがある。この場合、従来の方法によれば、破棄される測定結果は消去され、臨床検査室の端末１９０３には送られなかった。
本実施形態では、メトリックデータとして、本測定結果が正常測定結果か、それとも破棄された結果かを区別するフラグを設ける。そして、破棄された測定結果について、正常測定結果と同様に、臨床検査室の端末１９０３に送信する。
メトリック評価用アプリ２７０３においては、全測定回数に対する破棄回数の比率およびユーザ別の破棄回数を時間経過表にて表示されることにより、破棄の多いユーザを抽出することができる。よって、特に長い時間を示すユーザについては、測定手順に問題があることが推測されるため、教育を受けさせるなどの対応が可能である。
また、全測定回数に対する破棄回数の比率および測定器別の破棄回数を時間経過表にて表示されることにより、破棄の多い測定器を抽出することができる。
破棄の多い測定器は、例えば、センサコネクタ１８０２の汚れにより抵抗値が変化し、測定結果に悪影響をもたらしているなどの可能性あることが推測されるため、メンテナンス行うなどの対応が可能である。
さらに、全測定回数に対する破棄回数の比率および患者別の破棄回数を時間経過表にて表示されることにより、破棄の多い患者を抽出することができる。破棄の多い患者は、例えば健康状況により血が出にくいなどの測定上の課題点をもつ可能性あることが推測されるため、ユーザに周知することで測定時に配慮するなどの対応が可能である。
以上、新たなメトリックデータを取得して、これを解析し、評価用データとして表示する手段を示したが、新たなメトリックデータではなく、従来から取得していたデータをメトリックデータとして扱い、ここから評価用データデータを作成することも可能である。
すなわち、図２１に示す医用データ２１０１〜２１０７を、診療に役立てる以外に、メトリックデータとしても用いる場合の例を、図４４を用いて説明する。
図４４は、医用データをメトリックデータとして利用する例を記す表である。
図４４において、ＱＣ結果（メトリックデータ４４０１）は、品質管理用の測定結果としてのＱＣ測定の結果である。
従来は、ＱＣ測定の結果は測定器が正常に動作していることを確認し、このことで患者測定の値の真正性を保証するためのものであり、ユーザに対しては「正常値」か「異常値」のみ表示するだけである。
本実施形態では、測定器は内部に測定結果を数値として持っていることから、これをメトリックとして用いる。
各ＱＣ測定の結果に対して、ＱＣ液ＩＤ（２１０４）により、図示しないＱＣ液データベスからＱＣ液の本来の正解値がわかる。このため、測定結果と正解値との差分をとることにより、測定誤差を得ることができる。
これをユーザ毎に比較した場合には、ユーザの技量に対して相関を持つ比較が可能となる。このため、本メトリックを利用する場合には、メトリック評価用アプリ２７０３により、これをユーザ毎に比較することにより、特に精度誤差が多い傾向にあるユーザは技量が未熟であることが推測されるため、訓練を受けさせるなどの対応が可能である。
メトリックデータ４４０２は、緊急測定としてのＳＴＡＴ測定である。
従来は、ＳＴＡＴ測定は通常の患者測定とほぼ同様に患者の診断に用いられるが、ＳＴＡＴ測定であることを明示することで、測定器の品質保証ができていない状態で測定されたことから測定値の精度保証ができていないことを注意喚起するものである。本実施形態では、これをメトリックとして用いる。
メトリックデータ４４０２を利用する場合には、各ユーザのＳＴＡＴ使用頻度を求めるために、メトリック評価用アプリ２７０３により、各ユーザの全測定回数に対するＳＴＡＴ測定の回数の比率を求める。そして、これらをユーザ毎に比較することにより、特にＳＴＡＴ測定の比率が多い傾向にあるユーザについては、定められたＱＣ測定を行わずにＳＴＡＴ測定を乱用している可能性が推測されるため、教育を受けさせるなどの対応が可能である。
メトリックデータ４４０３は、測定器の個体識別コードであるところの測定器ＩＤである。
従来は、測定器ＩＤは測定器の問題が見つかった際に、その測定器で測った測定結果に注意を喚起するなどの目的で用いられていた。
本実施形態では、これをメトリックとして用いる。メトリックデータ４４０３を利用する場合には、各測定器の使用頻度を求める際に、メトリック評価用アプリ２７０３により、各測定器ごとの一定期間内の測定回数を測定器毎に比較することにより、それぞれの測定器の稼働状況を比較することができる。
これにより、特定の部署の測定器の稼働率が高く、別の部署の測定器の稼働率が低いなどの場合には、測定器の最適配置ができていない可能性が推測されるため、測定器の再配置を行うなどの対応が可能である。
メトリックデータ４４０４は、センサストリップの認識コードであるところのセンサＩＤである。
従来は、センサＩＤはセンサロットの問題が見つかった際に、そのロットのセンサストリップで測った測定結果に注意を喚起するなどの目的で用いられていた。
本実施形態では、これをメトリックとして用いる。メトリックデータ４４０４を利用する場合には、メトリック評価用アプリ２７０３により、各センサＩＤに対して、同じセンサＩＤで測定された測定回数をカウントする。そして、現在の日付とそのセンサＩＤの使用期限日を比較して、既に使用期限を超えているものについては、そのセンサＩＤの残りセンサは廃棄処分されたものと仮定する。
例えば、測定回数が３６回の５０枚入りセンサＩＤについて、既に使用期限を越えている場合は、１４枚のセンサストリップが廃棄処分されたものと判断する。
このため、メトリックデータ４４０４を使用する場合は、同時に測定破棄の回数（メトリックデータ４３１０）もメトリックデータとして取得する必要がある。これにより、測定廃棄分も含めて実際に使用されたセンサストリップの枚数を把握することができるため、期限切れによって廃棄される枚数を正確に把握することができる。
この手法により、無駄になったセンサストリップの枚数を把握すると共に、当該センサＩＤのセンサストリップを最後に用いたユーザをユーザ毎に比較する。センサストリップが無駄になることについては、必ずしも最終使用ユーザの責任とは限らない。しかし、統計的に見て特定ユーザにその回数が集中している場合には、当該ユーザの意識に何らかの課題がある可能性が推測されるため、ユーザの教育を行うなどの対応が可能である。
メトリックデータ４４０５は、ユーザが入力したコメントである。
従来は、コメントは検査部門の責任者が測定値の真正性を確認したり、医師が診断の参考にしたりするために用いられていた。
本実施形態では、これをメトリックとして用いる。メトリックデータ４４０５を利用する場合には、メトリック評価用アプリ２７０３により、各測定ごとにコメントを予め準備されたコメント一覧と比較する。そして、いずれとも一致しないカスタムコメントのみ抽出されて、一定期間内のカスタムコメント毎の頻度が、回数が多い順にリスト化されて表示される。
検査部門の責任者は、これを確認し、必要に応じてこれらカスタムコメントの内頻度と重要度の高いものについてはコメント一覧に追加することで、現場で求められているコメントをコメント一覧に反映させることが可能である。
ここまで、使用するメトリックデータと、これから評価用データを作成する手段およびその評価用データからどういう内容が読み取れるのかについて示してきた。ここまでの実施形態によれば、充分に経験を積んだ検査部門の責任者においては、課題の抽出は容易であるものの、経験不足の場合は課題を見逃したり、重要度を認識できなかったりする場合もあり得る。
これを防ぐため、以下の実施形態では、評価用データの解釈を含めて提示することのできる例を示す。
図４５は、図２８の表示画面に評価用データの解釈を含めて提示した場合の画面を示している。本画面は、図２８の表示画面に対して、推定損失表示欄４５０１、注釈４５０２を追加したものである。
推定損失表示欄４５０１は、ランク表２８０９において選択マーク２８１１がついている注目ユーザにより、平均よりもどれだけ多くの人件費が発生しているかを示している。
この金額は、注目ユーザの平均からの差分値に、最近１年間の測定回数と、秒当たりの人件費をかけることにより求められる。
ランク表２８０９において、別のユーザが注目ユーザとして指定された場合は、即時に新たな注目ユーザにおけるロス金額が推定損失表示欄４５０１に表示される。
また、ここでは、一例として年間の人件費としたが、期間は予め定めたその他の期間でもよいし、集計期間全体における合計値としてもよい。
このように、ロス分を金額表示することにより、深刻度が直感的に分かりやすくなるという効果に加え、訓練にかかるコストとロス金額を比較することが容易になり、ユーザに訓練を受けさせるか否かの判断がしやすくなるという効果がある。
なお、平均より手際がよく、差分値がマイナスになっているユーザが注目ユーザとなっている場合には、損失が無いことから、推定損失表示欄４５０１は空欄としてもよいし、どれだけプラスに貢献したかを金額表示してもよい。
図４５において、集計方法２８０６により測定器別を選択した場合、ランク表２８０９には、測定器別のものとなり、注目測定器が指定される。
この場合は、注目測定器の差分値により、発生するロス金額が推定損失表示欄４５０１に表示される。この場合は、測定器の汚れまたは故障により、どれだけの金額のロスになっているかが明確になるため、メンテナンスへのインセンティブとなる。
ただし、本実施形態によれば、測定器の汚れまたは故障を早期に検出できる。このため、異常が生じてからの期間が短いことから、実際のロス金額は非常に小さくなる。よって、ここでは、このまま放置すれば年間にどれだけのロスとなるかが表示される。
その計算方法としては、例えば、最近２４時間といった短い期間でのロス時間を求め、これに３６５をかけることにより、年間でのロス時間を求める。そして、これに人件費をかけることにより、推定損失表示欄４５０１が求められる。集計方法２８０６によってバーコード別が選択された場合も、これに準じる。
次に、メトリックデータとして、患者確認に要した時間２１１１を用いる場合、これは短い方が人件費的には有利である。しかし、これにより患者の取り違えをした場合は、人件費とは比べものにならない大きな損失となる。
このため、このメトリックデータの場合は、閾値よりも短い時間のある注目ユーザを指定した場合には、推定損失欄には金額が表示されるのではなく、「本行為により患者取り違えが生じた場合は、大きな問題となる」といった警告文が表示される。
また、閾値よりも短い時間がないユーザが注目ユーザとなっている場合は、推定損失欄は空欄とする。
メトリックデータ２１１２（測定全体に要した時間）を用いる場合は、注目ユーザの平均時間から全ユーザの平均時間を引いた差分がロス時間となる。このため、この差分に集計期間内の測定回数と、秒当たりの人件費とをかけることで、ロス金額を求めることができる。
この値は、注目ユーザの集計期間内の全ての測定において、測定全体に要した時間から全ユーザの平均時間を引いた個々の差分の合計に秒当たりの人件費をかけても同じ値が求められる。この金額を推定損失欄に表示することで、ロス金額が表示される。
また、差分値がマイナスになっているユーザが注目ユーザとなっている場合は、損失が無いことから、推定損失欄は空欄としてもよいし、どれだけプラスに貢献したかを金額表示してもよい。
なお、臨床検査室の端末１９０３には、各ユーザが属する診療科、勤務シフトなどの情報（図示しない）も別途記録されている。これにより、これらの情報を利用することで、診療科別の測定全体に要した時間の平均値、勤務シフト別の測定全体に要した時間の平均値などが求められる。そして、これらを比較することで、診療科毎の課題、勤務シフトにおけるユーザ効率なども評価することができる。
メトリックデータ２１１３として、測定全体に要した画面タッチの回数を用いる場合は、注目ユーザの平均回数から全ユーザの平均回数を引いた差分がロス回数となる。このため、この差分に集計期間内の測定回数と、予め定めたタッチ一回当たりの推定所要時間と、秒当たりの人件費と、をかけることで、ロス金額を求めることができる。
この値は、注目ユーザの集計期間内の全ての測定において、測定全体に要した画面タッチの回数から全ユーザの平均回数を引いた個々の差分の合計に、タッチ一回当たりの推定所要時間と秒当たりの人件費をかけても同じ値が求められる。この金額が推定損失欄に表示されることで、ロス金額が表示される。
また、差分値がマイナスになっているユーザが注目ユーザとなっている場合は、損失が無いことから、推定損失欄は空欄としてもよいし、どれだけプラスに貢献したかを金額表示してもよい。
メトリックデータ４３０１として、血液点着時間を用いる場合は、測定全体に要した時間２１１とほぼ同様の処理であり、注目ユーザの平均時間から全ユーザの平均時間を引いた差分がロス時間となる。このため、この差分に集計期間内の測定回数と、秒当たりの人件費とをかけることで、ロス金額が求められ、これが推定損失欄に表示される。
メトリックデータ４３０２として、センサ排出までの時間を用いる場合は、これが患者確認に要した時間２１１１と同様に、ルール遵守に関わるものであることから、閾値よりも短い時間のある注目ユーザを指定した場合には、推定損失欄には金額が表示されるのではなく、「本行為により院内感染のリスクが増大する」といった警告文が表示される。
また、閾値よりも短い時間がないユーザが注目ユーザとなっている場合は、推定損失欄は空欄とする。
メトリックデータ４３０３，４３０４として、「ヘルプ」の回数、「バック」の回数を用いる場合は、いずれも画面タッチの回数（メトリックデータ２１１３）とほぼ同様の処理であり、注目ユーザの平均回数から全ユーザの平均回数を引いた差分に集計期間内の測定回数と、予め定めた一回当たりの推定所要時間と、秒当たりの人件費とをかけることで、ロス金額が求められ、これが推定損失欄に表示される。
メトリックデータ４３０５として、ワーニングの回数を用いる場合は、ワーニングの発生状況により対応が大きく異なり、時間ロスを求めることができない。このため、推定損失欄への表示は行われない。
メトリックデータ４３０６として、コメント入力時間を用いる場合は、測定全体に要した時間２１１とほぼ同様の処理であり、注目ユーザの平均時間から全ユーザの平均時間を引いた差分がロス時間となる。このため、この差分に集計期間内の測定回数と、秒当たりの人件費とをかけることで、ロス金額が求められ、これが推定損失欄に表示される。
メトリックデータ４３０７として、電池残量を用いる場合は、このメトリックからユーザ別にドッキングステーションに戻した回数を評価する場合と、測定器別に充電後の電池容量を評価する場合とがある。いずれの場合についても、損失は、電池残量がない場合に測定器が使えないという機会損失である。
このため、ドッキングステーションに戻した回数が少ない注目ユーザの場合には、「残電力不足により測定器が使えなくなる可能性が増大する」といった警告文が表示される。
また、充電後の電池容量が少ない傾向にある注目測定器においては、以下の計算により、ロス金額を求める。
まず、現在の充電容量を本来の充電容量で割ることにより、本来の使用期間に対して現在使用可能な試用期間の比率が求められる。この比率を１から減じることで、使用できなくなった期間の比率を得る。これに測定器の年間償却費をかけることで、測定器の年間償却費のうち、ロスした時間分の償却費が得られる。この金額が、無駄になった年間減価償却費として推定損失欄に表示される。
メトリックデータ４３０８として、無線リンク時間を用いる場合は、この時間が看護師の待ち時間となるため、測定全体に要した時間２１１とほぼ同様の処理であり、注目場所ザの平均時間から全場所の平均時間を引いた差分がロス時間となる。よって、この差分に集計期間内の測定回数と、秒当たりの人件費とをかけることで、ロス金額が求められ、これが推定損失欄に表示される。
メトリックデータ４３０９として、クリーニング時間を用いる場合は、これが患者確認に要した時間２１１１と同様にルール遵守に関わるものであるため、閾値よりも長い時間のある注目ユーザを指定した場合には、推定損失欄には金額が表示されるのではなく、「本行為により院内感染のリスクが増大する」といった警告文が表示される。
メトリックデータ４３１０として、測定廃棄の回数を用いた際に推定損失を求める場合は、同時に測定全体に要した時間２１１２をメトリックデータとして取得する必要がある。
これにより、１回の測定廃棄においては、そのときの測定全体に要した時間がロス時間となり、この間の人件費とセンサストリップ１枚分の価格がロス金額となる。従って、注目ユーザ等において、集計期間内の測定廃棄分のロス金額を全て合計することで、合計のロス金額が求められ、この金額が推定損失欄に表示される。
メトリックデータ４４０１として、ＱＣ結果を用いる場合は、ロス金額との関連が不明確であることから、推定損失欄への表示は行われない。
メトリックデータ４４０２として、ＳＴＡＴ測定を用いる場合は、これが患者確認に要した時間２１１１と同様にルール遵守に関わるものであることから、全ユーザの平均頻度に予め定めた値を加えたものよりもさらに高い頻度を示す注目ユーザを指定した場合には、推定損失欄には金額が表示されるのではなく、「本行為により医療過誤のリスクが増大する」といった警告文が表示される。
メトリックデータ４４０３として、測定器ＩＤを用いる場合は、予め定めた閾値よりも高い使用頻度を示す注目測定器を指定した場合には、推定損失欄には金額が表示されるのではなく、「測定器が不充分であるため、人件費を無駄にロスする可能性あり」といった警告文が表示される。
また、全測定器の平均使用頻度から予め定めた値を減じたものよりもさらに低い使用頻度を示す注目測定器を指定した場合には、注目測定器の使用頻度を平均使用頻度で割った値を１から減じた後、これに測定器の年間償却費をかけた値が、無駄になった年間減価償却費として推定損失欄に表示される。
メトリックデータ４４０４としてセンサＩＤを指定した場合は、無駄になったセンサストリップの枚数と注目ユーザ（ここでは最後に当該センサＩＤのセンサストリップを使用したユーザ）は関連性が薄いことから、どの注目ユーザを指定したかに関わらず、集計期間内に無駄になった全センサストリップの枚数に単価をかけた値が、無駄になったセンサコストとして推定損失欄に表示される。
メトリックデータ４４０４としてセンサＩＤを指定した場合は、コメント入力において、コメント一覧から選択するのに比べてカスタムコメントの入力には非常に長い時間がかかる。よって、注目ユーザが集計期間内に入力したカスタムコメントの回数に予め定めたカスタムコメント入力の標準時間をかけ、さらにこれに秒当たりの人件費をかけることによりロス金額が求められ、これが推定損失欄に表示される。
以上、推定損失欄に示す内容についての説明を行った。
一方、図４５において、注釈４５０２には、分布表２８１２から読み取ることのできる注目ユーザの評価用データの特徴が示されている。図４５の注釈４５０２には、当該画面を見ている検査部門の責任者に対して、問題抽出のヒントが提示される。
以下、注釈４５０２への表示内容（注釈内容）の求め方について説明する。
図４６は、図４５の分布表２８１２のみを抜き出したものであり、これに最も基本的な注釈内容を求める方法についての説明を追記した説明図である。
図４６において、分布表２８１２には、白で表す全体の分布を示すヒストグラム２８１３と、黒で表す注目データの分布を示すヒストグラム２８１４とが示されている。
図４６には、全体の分布を示すヒストグラム２８１３のピーク位置４６０１、注目データの分布を示すヒストグラム２８１４のピーク位置４６０２が示されている。
これに対し、予め２つの閾値を用意されている。第１の閾値４６０３は、全体に対してある程度乖離があることから注意を促す必要があるレベルであることを示すものである。第２の閾値は、全体に対してかなりの乖離があることから対策を行う必要があるレベルであることを示すものである。
このため、図４６のように、全体の分布を示すヒストグラム２８１３のピーク位置４６０１から第２の閾値４６０４だけ離れた第２の境界４６０６よりも、注目データの分布を示すヒストグラム２８１４のピーク位置４６０２がさらに右にある場合は、注釈４５０２には、「本ユーザはスキャンにかなり時間がかかっているため、訓練が必要」といった、対策を含めた注釈内容が表示される。
また、全体の分布を示すヒストグラム２８１３のピーク位置４６０１から第１の閾値４６０３だけ離れた第１の境界４６０５と第２の境界４６０６に、注目データの分布を示すヒストグラム２８１４のピーク位置がある場合には、注釈４５０２には、「本ユーザはスキャンに比較的時間がかかる警告がある」といった、注意を促す注釈内容が表示される。
ここでは、２つのヒストグラムのピーク位置の距離に基づき判定する例を示したが、この代わりに、注目データの平均値と全体の平均値との差を用いてもよい。
また、分布表が、図４７のようになる場合がある。図４７において、４７０１は分布表、４７０２は白で表す全体の分布を示すヒストグラム、４７０３は黒で表す注目データの分布を示すヒストグラムである。
本図において、注目データの分布を示すヒストグラム４７０３には、第１のピーク４７０４と、第２のピーク４７０５という、２つのピークがある。
このような場合は、例えば、注目測定器のバーコードスキャン時間は、本来、第１のピーク４７０４を中心として分布していたものが、ある時点において付着した汚れによりバーコードスキャンの機能が低下したために、それ以降は第２のピーク４７０５を中心として分布するなど、時間経過によって分布の特性が変化した可能性がある。
このため、注目データのヒストグラムに複数のピークが検出された場合は、注釈４５０２には、「時間経過をチェックしてください」といった注釈内容が表示され、時間経過表３１０１が表示されるように促す。
メトリックスデータとしてＱＣ結果を用いた場合は、分布表が図４８のようになる場合がある。
図４８において、４８０１は分布表、４８０２は白で表す全体の分布を示すヒストグラム、４８０３は黒で表す注目データの分布を示すヒストグラムである。図４８において、注目データの分布を示すヒストグラム４８０３は、全体の分布を示すヒストグラム４８０２に比べると山が低く、裾野が広がった形となっている。
このような場合は、注目ユーザが行ったＱＣ測定の誤差が多い状態を表している。従って、注目ユーザのヒストグラムのばらつき、すなわち標準偏差を求め、これが全体の分布における標準偏差よりも予め定めた値以上に大きい場合には、「本ユーザはＱＣ誤差が大きい」といった注釈内容が表示される。
また、さらにばらつきが大きい場合には、「本ユーザはＱＣ誤差が非常に大きいため、訓練が必要」と対策が提示されてもよい。
また、ＱＣ測定の結果が、濃度が高い方に分布している場合は、ＱＣ液のキャップの閉め忘れ等による乾燥により、実際にＱＣ液の濃度が上昇している可能性もあるため、「ＱＣ液の管理方法を見直すこと」といった注釈が表示されてもよい。
メトリックスデータとして、測定全体に要した画面タッチの回数、「ヘルプ」の回数、「バック」の回数、ワーニングの回数を用いた場合は、分布表は、図４９のようになる場合がある。
図４９において、４９０１は分布表、４９０２は白で表す全体の分布を示すヒストグラム、４９０３は黒で表す注目データの分布を示すヒストグラムである。図４９において、全体の分布を示すヒストグラムは、左の最小回数をピークとし、回数が増えるに従って頻度数は急速に少なくなっていく。
一方、注目ユーザの技量が未熟な場合は、ピークが最も左に位置していなかったり、回数が増えるに従っての頻度がなだらかに変化したりする。従って、注目ユーザのヒストグラム４９０３のピークが最も左にない場合、または、回数に対する頻度の変化量が小さい場合は、注釈４５０２には、「本ユーザの技量は低い可能性がある」といった注釈内容が表示される。
メトリックデータ４３０７として、電池残量を用い、且つ充電後の電力量について解析する場合には、分布表は図５０のようになる場合がある。
図５０において、５００１は分布表、５００２は白で表す全体の分布を示すヒストグラム、５００３は黒で表す注目データの分布を示すヒストグラムである。図５０において、全体の分布を示すヒストグラムは、右の最大充電量をピークとし、それ以外は充電量に応じて比較的ランダムな結果となっている。
一方、注目測定器の充電池が劣化し、徐々に充電容量が低下している場合は、比較的なだらかに左下がりの分布となっている。従って、注目測定器のヒストグラム５００３がこのような傾向にある場合は、注釈４５０２には、「充電量が低下傾向の可能性あり、電池交換の検討が必要」といった注釈内容が表示される。
以上、分布表を表示している際の、特徴的な状況に対する注釈内容の決定方法について示したが、次に時間経過表を表示している場合の注釈内容の決定方法について説明する。
本実施形態では、時間経過表示チェックボックス２８１５にチェックを入れた場合、図２９の２９０１のように時間経過表が表示される。このように、時間経過表２９０１を表示している場合における注釈４５０２への記載内容の決定方法について、図５１以降を用いて以下で説明する。
図５１は、時間経過表２９０１の一例であり、注目ユーザのラーニングカーブ２９０３を示している。なお、ここでは図を見やすくするために、他のユーザのラーニングカーブは省略している。
横軸は、集計期間を表し、本実施形態では、最も古いデータの日付が左端（ここでは２０１４年１２月１５日）、現在の日付が右端（ここでは２０１５年２月２５日）に表示されている。一点鎖線は、全データの平均値５１０１の時間を示しているが、ここでは全平均からの差分で時間を表示しているため、差分が０秒であることを示している。
図５１によれば、注目ユーザは、本集計期間の最初の頃は平均よりも５秒程度余計に時間がかかっており、徐々に早くはなっているものの、現在においては平均よりも３秒程度余計に時間がかかっている状況であることを示している。
この状況において、まず、集計期間の最初の期間５１０２（例えば、最初の１/１０の期間）におけるラーニングカーブ２９０３の平均値５１０３が求められる。平均値５１０３は、集計開始時点での注目ユーザの技能レベルを表す。
同様に、集計期間の最後の期間５１０４（例えば最後の１/１０の期間）におけるラーニングカーブ２９０３の平均値５１０５が求められる。平均値５１０５は、現在の注目ユーザの技能レベルを表す。
このとき、平均値５１０３と平均値５１０５との差５１０６が、注目ユーザの改善量を表す。このため、この値が予め定めた閾値よりも大きい場合は、注釈４５０２には「高い習熟度を示している」といった注釈内容が表示される。
また、別の閾値５１０７が用意される。閾値５１０７は、平均値５１０１に予め定めた値を加えたもので、訓練を要するかどうかを判定するための閾値である。
この閾値５１０７を現在の注目ユーザの技能レベルを表す平均値５１０５と比較し、平均値５１０５の方が大きい場合は、訓練が必要であることを示している。従って、この場合は、注釈４５０２には上記に加えた、「高い習熟度を示しているものの訓練は必要」といった注釈内容が表示される。
なお、時間経過表２９０１に表示される集計期間は選択可能であり、特定の過去の短い期間も表示可能である。しかし、時間経過表２９０１の表示集計期間の如何に関わらず、本処理においては、現在までの全データを用いて行われるものとする。
次に、より短い期間における問題抽出のための手法を、図５２を用いて説明する。図５２は、時間経過表２９０１の別の一例であり、注目ユーザのラーニングカーブ５２０１の形状が図５１と異なる。また、短い期間における変化を検出するため、集計期間も２０日という短期で表示しており、横軸において左端は２０日前、右端が現在となっている。
図５２において、ラーニングカーブ５２０１は、注目ユーザが最近何か問題を抱えて能率が落ちている、といった場合を示している。このような場合には、医療過誤が発生する可能性も高くなることから、この状況を早期に検出して対策する必要がある。
このため、まず、最初の期間５２０２（例えば最初から１/２の期間）におけるラーニングカーブ５２０１の平均値５２０３が求められる。平均値５２０３は、注目ユーザの本来の技能レベルを表す。
同様に、集計期間の最後の期間５２０４（例えば、最後の１/１０の期間）におけるラーニングカーブ５２０１の平均値５２０５が求められる。平均値５２０５は、現在の注目ユーザの技能状態を表す。
このとき、平均値５２０５と平均値５２０３の差５２０６が予め定めた閾値よりも大きい場合は、注釈４５０２には「本ユーザは最近能率が落ちたため、確認要」といった注釈内容が表示される。
なお、時間経過表２９０１に表示される集計期間は選択可能であるが、時間経過表２９０１の表示集計期間の如何に関わらず、本処理においては、予め定めた現在までの短い期間（本例では２０日間）のデータを用いて行われるものとする。
なお、実際の処理においては、まずは重要度の高い図５２を用いて説明した処理が行われ、問題が無かった場合は、図５１を用いて説明した処理が行われる。これにより、より重要度の高い注釈内容が、優先度を上げて表示される。
以上、ユーザ別に評価用データを比較する際の注釈４５０２への記載内容を決める処理を示したが、以下に、測定器別、バーコード別、患者別などその他の対象別に評価用データを比較する際の注釈４５０２への記載内容を決める手段について、図５３を用いて説明する。
なお、図５３に示す手法としては、図５２と同様である。図５３は、時間経過表２９０１のさらに別の一例であり、横軸に測定日時をとり、左端は２０日前、右端が現在とした上で、縦軸に時間をとり、注目測定器によるスキャンにかかった時間をプロットしたものである。
図５３は、３日前に注目測定器のスキャナに汚れが付くことにより、スキャン性能が低下した状態を示している。このため、プロット点は、３日前から上に集中する傾向がある。
この状況を検出するためには、まず、最初の期間５２０２（例えば最初から１/２の期間）におけるプロット点の平均値５３０１を求める。平均値５３０１は、注目測定器の本来のスキャン時間を表す。
同様に、集計期間の最後の期間５２０４（例えば、最後の１/１０の期間）におけるプロット点の平均値５３０２を求める。平均値５３０２は、現在の注目測定器のスキャン時間を表す。
このとき、平均値５３０２と平均値５３０１の差５３０３が予め定めた閾値よりも大きい場合は、注釈４５０２には「本測定器は性能が低下しており、保守要」といった注釈内容が表示される。
同様の方法において、例えば、バーコード別の評価の場合は、注釈４５０２には「本バーコードは汚れている可能性があり、交換要」などと、対象に応じた内容が表示される。
また、時間経過表２９０１に表示される集計期間は、選択可能であるが、時間経過表２９０１の表示集計期間の如何に関わらず、本処理においては、予め定めた現在までの短い期間（本実施形態では２０日間）のデータを用いて行われる。
次に、評価用データとして測定器内の電池の電力容量を評価する場合の例を、図５４を用いて説明する。図５４は、電池の電力容量を評価するための時間経過表であり、横軸には測定日時をとり、左端は２ヶ月前、右端が現在とした上で、縦軸に電力量をとったものである。
本時間経過表を作成するためには、メトリックデータ４３０７として電池残量を取得し、注目測定器のパケットのみを時系列で調べていく。そして、残り電力量が増加した直後のパケットにおける電力量をプロットしていく。
ここでプロットされた電力量は、満充電の前に使われることもあることから、電池自体が持つ電力容量とは一致しない。しかし、プロット点の最も上方にくる点が、電池自体が持つ電力容量をほぼ表現しているものと仮定することができる。
図５４は、電池の電力容量が劣化しつつある場合の時間経過表を示している。
この状況を検出するためには、まず、最初の期間５４０１（例えば、最初から１/２の期間）におけるプロット点の最大値５４０２を求める。最大値５４０２は、注目測定器の電池の本来の電力容量を表す。
同様に、集計期間の最後の期間５４０３（例えば、最近３日間）におけるプロット点の最大値５４０４を求める。最大値５４０４は、現在の注目測定器の電池の電力容量を表す。
このとき、最大値５４０２と最大値５４０４の差５４０５が予め定めた閾値よりも大きい場合は、注釈４５０２には「本測定器の電池は容量が低下しており、交換要」といった注釈内容が表示される。
本処理においても、時間経過表２９０１に表示される集計期間に関わらず、予め定めた現在までの短い期間（本例では２ヶ月間）のデータを用いて行うものとする。
以上、時間経過表２９０１への表示方法について説明した。
次に、評価用データが表示される際に、外乱を排除してより課題を検出しやすくする方法について説明する。
図４７の説明では、このように２つのピークが出現する場合は、例えば、注目測定器のバーコードスキャン時間が本来の第１のピーク４７０４を中心として分布していたものが、ある時点において付着した汚れにより、バーコードスキャンの機能が低下し、それ以降は第２のピーク４７０５を中心として分布するなど、時間経過によって分布の特性が変化した可能性がある、とした。
しかし、実際には別の可能性として、第１のピークは同じであるものの、第２のピーク４７０５は特定のユーザによる操作がいつも遅いことから、そのユーザが操作した際の結果が第２のピーク４７０５を中心として分布している可能性がある。
このような場合、まず、ユーザ別に比較した分布表から、本来とは異なる分布を示す特定のユーザを図４６に示す方法にて抽出することができる。このため、その特定のユーザによる全測定結果をマスキングして、再度、注目測定器による分布表が表示されることにより、第２のピークを消去することができる。そして、注目測定器自体には問題が無いことが明確になるため、注目測定器が汚れている可能性があるとの誤検出を避けることができる。
このように、１つのメトリックデータにおいて、複数の集計方法により評価用データを比較する場合には、特定のデータをマスキングできる機能を付加する。以下、その方法について説明する。
複数の集計方法により評価用データを比較するメトリックスデータとしては、スキャンに要した時間（メトリックデータ２１０８〜２１１０）、測定全体に要した時間２１１２、血液点着時間（メトリックデータ４３０１）、測定破棄の回数（メトリックデータ４３１０）などがある。
このため、メトリック評価用アプリ２７０３においては、これらの評価用データが表示される前には特定データのマスク手段と、マスク解除手段とを持つものとする。
ここでは、図５５を用いて、メトリックデータとして測定全体に要した時間２１１２を用いた場合のマスキング方法について説明する。
図５５は、図３６にマスキング手段を追加した場合の表示画面である。図５５は、図３６に比べて、マスクボタン５５０１、マスク解除ボタン５５０２のみを追加している。
図５５は、検査室管理者が、測定器において他の影響を除外して各測定器の特性を評価する場合の手順について示す。
まず、検査室管理者は、ランク表２８０９の中で注目ユーザを指定し、その際の分布表２８１２を確認する。
現在の注目ユーザの分布表が本来とは異なる分布を示している場合、マスクボタン５５０１をクリックすると、メトリック評価用アプリ２７０３は、現在指定中の注目ユーザによる全測定結果をマスキングし、以降の評価用データ分析から除外する。
検査室管理者は、他のユーザについても同様に分布表が本来とは異なる分布を示しているかどうかを調べ、異なる患者については順次マスクボタン５５０１によりマスキングする。
通常は、上のユーザから順次調べ、注目ユーザの分布表が通常の分布をしている場合は、以下のユーザについては同様の分布となっており、それ以上調べる必要は無い。
ユーザ別のチェックが終了したら、今度は検査室管理者は、集計方法２８０６にて患者別を選択する。
この場合は、ランク表２８０９は患者別に表示されるため、同様に患者別に調べていく。そして、現在の注目患者の分布表が本来とは異なる分布を示している場合、マスクボタン５５０１をクリックすると、メトリック評価用アプリ２７０３は、現在指定中の注目患者に対する全測定結果がマスキングされ、以降の評価用データ分析から除外される。
患者別のチェックが終了すると、検査室管理者は、集計方法２８０６にて測定器別を選択する。
ここで表示される測定器別の評価用データは、異常な分布を示すユーザおよび患者のデータを除外した結果を示している。このため、これらの影響を除外した純粋な測定器の特性を表示すことができる。
マスク解除ボタン５５０２をクリックした場合には、マスキングされていたデータを全て復帰させ、元通り全てのデータにおける評価データが表示される。
次に、マスクボタン５５０１をクリックした際の、メトリック評価用アプリ２７０３の処理内容について説明する。
集計方法２８０６が患者別となっている場合に、マスクボタン５５０１をクリックすると、メトリック評価用アプリ２７０３は、先ず注目ユーザのユーザＩＤを調べる。
次に、対象データファイルにおいて、全てのパケットに対して順次ユーザＩＤを調べ、注目ユーザのユーザＩＤと一致するものについてはマスキング処理をする。
マスキング処理としては、種々の実現方法があるが、例えば、当該パケットの日時を未来の日時に変更することにより、その他の処理を変更しなくても、このパケットは、全ての処理から除外される。
全てのパケットに対してのチェックが終了した後は、ランク表２８０９および分布表２８１２が、処理後の対象データファイルで再描画される。これにより、ランク表２８０９から元の注目ユーザが消去され、人数が一人分減ったランク表２８０９が表示される。
同様に、集計方法２８０６が測定器別となっている場合にマスクボタン５５０１がクリックされると、対象データファイルにおける全てのパケットに対して、順次測定器ＩＤを調べ、注目測定器の測定器ＩＤと一致するものについてはマスキング処理される。
全てのパケットに対してのチェックが終了した後は、ランク表２８０９および分布表２８１２が、処理後の対象データファイルで再描画される。
さらに、集計方法２８０６が患者別となっている場合にマスクボタン５５０１がクリックされると、対象データファイルにおける全てのパケットに対して、順次患者ＩＤを調べ、注目患者の患者ＩＤと一致するものについてはマスキング処理される。全てのパケットに対してのチェックが終了した後は、ランク表２８０９および分布表２８１２が、処理後の対象データファイルで再描画される。
また、マスク解除ボタン５５０２がクリックされると、図３８の処理３８０１〜３８０５が再度行われ、検査室端末出力ファイルから対象データファイルを作ることで、対象データファイルはマスキングを行う前の状態に戻る。
ここでは、マスキングの方法として、対象データファイルパケットの日時を変更する方法を示した。しかし、パケット毎にマスキングが有効か無効を示すフラグを設け、この部分をマスキングの状態に応じて操作する方法であってもよい。
この場合は、マスク解除の際にはフラグを戻すのみであり、検査室端末出力ファイルから対象データファイルを作り直す必要は無い。
また、マスキング処理が行われた後、他のメトリックデータによる評価用データ解析を行うために、例えば、タブ２８０１がクリックされた場合は、現在のマスキング状態が異なるメトリックデータに影響するのを防ぐため、自動的にマスク解除のボタンをクリックしたときと同じ処理が行われる。
本実施形態では、これまでに１９種類のメトリックデータ解析について示したが、病院によっては必要としている情報の種類が異なる。
具体的には、ユーザを管理するメトリックデータもあることから、例えば、看護師の力が強い病院などでは、これらのメトリックデータを取得および解析することは望まれない。
このため、本実施形態では、病院毎に、上記１９のメトリックデータのうち必要なものだけを選択可能にする手段を備えていてもよい。
具体的には、選択手段は、臨床検査室の端末１９０３におけるメトリック評価用アプリ２７０３から選択を実行できるようにすればよい、これにより、使い勝手が良い操作となる。
例えば、図２８において、オプションボタン２８０５をクリックした場合の画面を図５６に示す。図５６では、図２８に示す画面にメトリック選択画面５６０１が、重ねて表示されている。
図５６において、メトリックリスト５６０２には、使用可能な全てのメトリックデータの種類がリスト表示されている。そして、スクロールバー５６０３によってスクロールさせながら、リストの見たい部分を見ることができる。
各メトリックの前には選択部５６０４が設けられている。そして、選択部５６０４がクリックされると、チェックマークがついたり消えたりする。チェックマークがついた状態は、当該メトリックが選択されていることを意味している。
本画面を開いたときには、その時点で選択されているメトリックの選択部５６０４にチェックマークがついた状態で表示される。
選択数５６０５の部分は、現時点で選択されているメトリックの数を示している。例えば、メモリの容量の制約などにより、同時に取得できるメトリックが最大１０個であるとした場合、選択数の数が１０を超えるときには、チェックマークがついていない選択部をクリックしても選択状態にならない。
メトリックリスト毎にある詳細説明５６０６ボタンをクリックした場合は、そのメトリックについての詳細説明がポップアップウィンドウで表示される。詳細説明には、そのメトリックの意味、それを用いた解析方法、解析結果の見方、解析結果に対する対処方法が含まれる。
キャンセルボタン５６０７が選択された場合は、本メトリック選択画面を開いた後で操作された内容は破棄され、本メトリック選択画面を開く直前に選択されていたメトリックが用いられる。
一方、適用ボタン５６０８をクリックした場合には、本メトリック選択画面を開いた後で操作した内容が反映され、以降、新たな種類のメトリックが取得される。
選択手段によって選択されるメトリックが変更された場合、臨床検査室の端末１９０３は登録されている全ての血糖測定器１８０１に対して、無線通信手段２００１および有線通信手段２００３を介して変更が通知される。
臨床検査室の端末から変更指示を受けた血糖測定器１８０１は、これ以降、測定結果に新たなメトリックをつけて送信することを了承した旨を臨床検査室の端末１９０３に返信する。
この返信手法として、従来の測定器から臨床検査室の端末１９０３へのデータフォーマットをそのまま利用できるように工夫することで、臨床検査室の端末１９０３が血糖測定器１８０１からのデータを受け取るためのデータ受け取り処理を変える必要がない。
その方法としては、例えば、予めユーザＩＤとして９９９９９９をシステム予約番号としておく。そして、ユーザＩＤが９９９９９９の場合は、メトリック評価用アプリ２７０３においては、システム情報として扱われる。
臨床検査室の端末１９０３が血糖測定器１８０１からのデータを受け取る際は、従来と同様にユーザＩＤが９９９９９９の測定結果としてデータを受け取る。そして、 臨床検査室の端末１９０３から出力される検査室端末出力ファイル２７０２にも、従来と同様の手法により本結果を出力する。
メトリック評価用アプリ２７０３においては、ユーザＩＤが９９９９９９の場合には通常の測定ではなく、システム情報であることを認識する。
このときには、次にセンサＩＤを参照する。システム情報においては、センサＩＤの意味づけは自由に決めておくことができる。
このため、例えば、センサＩＤが０００００１のときは、メトリック変更指示に対する測定器からの返信という意味にしておく。これにより、この測定データを発信した測定器に対しては、その時間以降の全ての測定データは、新たなメトリックを添付して送ってきたものとして解析を行う。
００００１以外のセンサＩＤについては、別目的のシステム情報として利用することができる。
ここで、本実施形態では、システム予約番号としてユーザＩＤを利用することを示したが、センサＩＤや患者ＩＤをシステム予約番号として用いてもよい。
本手法をとらなかった場合、臨床検査室の端末１９０３が登録している全ての血糖測定器１８０１に対して変更を通知した最中、またはその後であっても、通信ができない状態にある測定器において血糖測定を行った場合には、以前のメトリックデータを取得して送信データの送信待ちとなる。そして、その後、通信が回復した時点でデータが送信される。これにより、これを受け取った臨床検査室の端末１９０３では、これを新たなメトリックとして扱うことで誤動作をする可能性がある。
しかし、以上の方法をとることにより、通信が回復した時点で、測定器は、保留されていた臨床検査室の端末１９０３からの変更を通知として受け取る。測定器は、これを了承した返信を送る前に既に測定している蓄積データを送信した後、メトリック変更を了承した返信を送る。これにより、各測定器毎にメトリック変更のタイミングを把握することができ、旧メトリックと新メトリックとが混同されることはない。
以上、取得するメトリックデータの種類を切り替えるための手法について説明したが、次に、異常を自動で検出するための方法について示す。
図２８〜３７等で示したアプリ画面の説明においては、検査室の管理者が画面操作を行い、解析したい内容を指定してその結果が表示される場合の例について説明した。
これに対して、アプリが、例えば、一日一度といったように定期的に自動でバックグラント処理を行い、予め指定した所定の条件に一致するデータが存在する場合は、ワーニングを出すようにしてもよい。
その場合のアプリの処理例を以下に示す。
例えば、毎日１２時になった時点で、アプリは自動的に起動され、例えば、最近一週間といった期間における全ての測定結果について、患者確認にかける時間の全平均値と、ユーザ別平均値とを個別に比較する。そして、予め指定した時間（例えば、１０秒）より短い回数が予め指定した回数（例えば、２回）より多い場合は、表示画面上にポップアップ画面としてワーニングが出される。さらに、より優れた異常検出方法としては、自動的に図４６〜図５４で説明した解析を順次自動で行ってもよい。
ワーニング画面は、対象となるユーザの氏名、一致条件の種類、実際の時間や回数データが併せて表示される。
以上の方法により、検査室の管理者が能動的に解析をしなくても問題のあるケースを把握することができる。
同様に、検査室の管理者が能動的に解析をしなくても問題のあるケースを把握することを可能とするもう１つの手段としては、あるパラメータを過去のものと比較して変化が大きいものについてワーニングを出すようにしてもよい。
その場合のアプリの処理例を以下に示す。
例えば、毎日１２時になった時点で、アプリは自動的に起動され、最近２４時間のスキャンにかかった時間の平均値が測定器毎に求められる。また、別途、２４時間のスキャンにかかった時間の平均値が測定器毎に求められる。
これらの平均値の差が測定器毎に求められ、１週間前よりも現在の平均時間が予め指定した時間（例えば、２秒）より長い測定器が存在する場合は、表示画面上にポップアップ画面としてワーニングが出される。
ワーニング画面には、対象となる測定器のＩＤ番号、一致条件の種類、長くなった時間などが併せて表示される。
以上の方法により、検査室の管理者が能動的に解析をしなくても、問題のあるケースを把握することができる。
また、例えば、上記の自動解析により、ユーザのスキルに問題が検出された場合は、スキルの高いユーザに指導を受けるように自動的に指示を出すことで、検査室の管理者のさらなる省力化を図ることができる。
そのための具体的な例を以下に示す。
メトリックデータとしては、例えば、測定全体に要した時間２１１２が用いられる。例えば、ユーザＡの導入教育経過後一週間後に、臨床検査室の端末１９０３は、ユーザＡが測定全体に要した時間２１１２の平均を求め、これが１２０秒を超えている場合には、スキルに問題があるものと判定する。
このような場合、臨床検査室の端末１９０３の内部に格納されているユーザの組織表と勤務シフト表を参照し、同一組織でかつ同一シフトの各ユーザの測定全体に要した時間２１１２の平均値の中から最も短いユーザＢを検索する。
なお、組織表および勤務シフト表は、予め入力されていてもよいし、実際の測定状況から自動的に測定されてもよい。
検索後、臨床検査室の端末１９０３は、無線通信手段２００１、有線通信手段２００３を介して全ての血糖測定器１８０１に対して指導情報Ａと指導情報Ｂの両方を送信する。
指導情報Ａには、「ユーザＡはユーザＢに指導を受けること」という情報が含まれる。指導情報Ｂには、「ユーザＢはユーザＡに指導を行うこと」という情報が含まれる。
指導情報Ａを内蔵した血糖測定器１８０１は、患者測定に際してユーザＡがユーザ認証した際に、タッチパネル１８０４上に指導情報Ａを表示した後、指導情報Ａを表示済みである旨、無線通信手段２００１、有線通信手段２００３を介して臨床検査室の端末１９０３に通知する。
これを受けた臨床検査室の端末１９０３は、指導情報Ａを表示済みであることを記憶するとともに、無線通信手段２００１、有線通信手段２００３を介して全ての血糖測定器１８０１に対して指導情報Ａをクリアするよう指示する。これにより、ユーザＡは一度だけ指導情報Ａを目にすることになる。
同様に、指導情報Ｂを内蔵した血糖測定器１８０１は、患者測定に際してユーザＢがユーザ認証した際に、タッチパネル１８０４上に指導情報Ｂを表示した後、指導情報Ｂを表示済みである旨、無線通信手段２００１、有線通信手段２００３を介して臨床検査室の端末１９０３に通知する。
これを受けた臨床検査室の端末１９０３は、指導情報Ｂを表示済みであることを記憶するとともに、無線通信手段２００１、有線通信手段２００３を介して全ての血糖測定器１８０１に対して指導情報Ｂをクリアするよう指示する。これにより、ユーザＢも一度だけ指導情報Ｂを目にすることになる。
ユーザＡとユーザＢとは別途連絡を取り合い、いずれかの血糖測定器１８０１を用いてトレーニングを行う。
トレーニング終了後、使用した血糖測定器１８０１は、ユーザＡがユーザＢに指導を受けた旨、無線通信手段２００１、有線通信手段２００３を介して臨床検査室の端末１９０３に通知する。
これを受けた臨床検査室の端末１９０３は、指導情報Ａおよび指導情報Ｂを表示済みである記憶を消去し、全ての処理が行われたものとする。
また、指導情報Ａおよび指導情報Ｂが表示済みである状態において、翌日になってもユーザＡがユーザＢに指導を受けた旨の通知がない場合は、臨床検査室の端末１９０３は、再度、指導情報Ａおよび指導情報Ｂの送信を行うことで、再度指導情報の表示を行う。
これは、ユーザＡがユーザＢに指導を受けた旨の通知が来るまでは毎日行われる。これにより、早期の指導を促すことができる。
これまでの説明は、メトリックデータの解析を臨床検査室の端末１９０３に置く場合について示したが、別の実施例として、メトリックデータを臨床検査室の端末１９０３だけではなく、外部のクラウドサーバ等にメトリックデータを置いてもよい。
この場合、メトリックを取得する病院におけるシステム構成は、これまで示してきたものに追加し、メトリックデータを外部サーバにアップロードする機能を持つものとする。
外部サーバにアップロードするメトリックデータは、上記で示した検査室端末出力ファイル２７０２をそのまま利用してもよい。ただし、患者やユーザの情報が含まれることから、プライバシーの問題上患者ＩＤやユーザＩＤは、別のものに差し替えられる。
この場合、これらＩＤは、記号では無く、架空の氏名とすることで、解析する人にとって分かりやすいものを用いることができる。
また、患者の血糖測定結果については、プライバシー情報であると共に解析には不要であることから削除される。
このように、外部のクラウドサーバ等に置いた場合、病院の検査部門の責任者以外の第三者がこれまで示したものと同等の解析を得るものとする。これにより、公平な評価ができだけではなく、多忙な検査部門の責任者に代わって、解析およびビジネス提案を行う第三者によるサービス事業も可能である。
本実施形態のように、外部のクラウドサーバ等にメトリックデータを置く場合において、次に複数の病院からのメトリックデータを置いて共有できるようにしてもよい。
この場合には、外部のクラウドサーバ等に、複数の病院において取得した検査室端末出力ファイル２７０２をそのままアップロードしてもよいし、目的に応じて、検査室端末出力ファイル２７０２から必要なメトリックのみを抜き出してアップロードしてもよい。
例えば、アップロードするデータとしては、検査室端末出力ファイルから、「全測定時間」のみを抜き出したものとする。この場合、複数の病院から１つのサーバに病院別の「全測定時間」が集められる。
このデータをサーバデータ解析アプリで解析した結果、例えば、全国レベルで情報を集め、病院別で同じ診療科同士の平均を比較することにより、各病院毎のスキルのレベルが分かる。また、各病院が採用している測定器の機種別の平均を比較することにより、測定器機種毎の操作効率が分かる。
その結果に応じて、各病院においてはワークフローや勤務体系の見直しを行うなどの対応を採ることができる。特に、病院別に推定損失表示欄４５０１に表示すべきロス金額を他の病院と比較することにより、この数値が悪い病院においては改善すべき部分が明確化され、病院経営の改善につなげることができる。
なお、サーバデータ解析アプリはサーバ上にあってもよいし、当該サーバ上のデータにアクセスできる別の端末上にあってもよい。
別の実施形態として、メトリックデータの解析を測定器で行ってもよい。小規模な病院においては、臨床検査室の端末を持たず、測定器をスタンドアロンで使う場合がある。そのような場合については、取得したメトリックデータを測定器の内部に持たせてもよい。
メトリックデータは、先述の検査室端末出力ファイルと同じ形式で持ってもよいし、メモリ節約のために測定器ＩＤなどの情報を除いた解析に必要なメトリックデータのみを保持してもよい。
解析の方法は、測定器毎の比較を除いては先述のものと同じであり、測定器のタッチパネル１８０４上に結果が表示される。
（実施の形態３）
本発明のさらに他の実施形態に係る血糖測定器（生体情報測定器）について、図５７〜図６１を用いて説明すれば以下の通りである。
一般的に、病院において、患者からのフィードバックは重要である。通常は、退院時にアンケート用紙等で満足度等のフィードバックを得ることが多い。しかし、そのような場合には、全体的な印象を評価するにとどまり、個々の手技に対する評価など細かい内容が問われることはない。
また、特定の処置から時間が経過している場合は、その処置に対する評価を思い出せないことも多く、例えば、個々の血糖測定に対する患者の満足度については通常忘れ去られ、これを集めるためにはかなりの労力を必要としていた。
本実施の形態では、各測定における患者の満足度などの情報を集め、これを集計する手段について説明する。
本実施形態の血糖測定器は、実施の形態２において説明した血糖測定器と同じシステム構成を備えている。
本実施形態では、図１９に示す測定器本体のシステムと同様の構成を備え、測定システム全体としても図２０に示す構成と同様の構成を備えている。
具体的には、図５７に、本実施の形態の血糖測定器１８０１における測定フローを示す。
図５７は、図２２に示す実施の形態２における測定フローに対して、処理２２２１と処理２２２２の間に処理５７０１〜５７０４が追加されたものである。このため、処理２２０１〜２２２１の流れの説明は省略する。
本実施形態では、血糖測定器１８０１が処理２２２１において測定全体に要した時間２１１２等がメトリック記憶領域１９０９に記録された後、処理５７０１において、測定器を患者に手渡す指示が表示される。これにより、ユーザ（看護師）は、指示を確認後、測定器を患者に手渡す。
処理５７０２では、図６０に示す画面が表示された状態となっている。これは、院内感染を防止するために表示される画面である。
すなわち、複数の患者の血液を測定することを前提とする測定器は、本来は、個々の患者を測定する前にクリーニングすることが義務付けられている。しかし、ここでは、患者が測定器に触れることから、さらに念を押すために確認を行う。
図６０において、液晶表示部１０３の画面には、確認事項６００１として、クリーニングの実施／未実施に関する質問を示し、２つの選択肢６００２，６００３が用意されている。
通常は、選択肢６００２の「はい」が選択されるが、万一、クリーニングがなされていない場合は選択肢６００３の「いいえ」が選択される。
選択肢６００３の「いいえ」が選択された場合は、図示しないが、画面に「測定器を看護師に返却し、消毒してもらってください」とのメッセージが表示される。これにより、看護師が、クリーニングを行うと同時に、クリーニング前の測定器に触れた患者の手指も消毒される。
これら作業を行った確認入力をした後、再度、処理５７０２に戻り、図６０に示す画面が表示される。
図６０の画面において、選択肢６００２の「はい」を選んだ場合は、図５７の処理５７０３において、患者に満足度に関する情報の入力を求めるメッセージが表示され、入力待ちとなる。
患者が入力した満足度に関する情報は、メトリックの一部としてメトリック記憶領域１９０９に併せて記録される。そして、処理２２２２において、全データが、通信制御部１９０２を介して、臨床検査室の端末１９０３に送信される。
このとき、処理５７０１で取得された患者満足度に関する情報は、図２４に示す予備領域２３０９に載せて送られる。このため、以降の処理においては、実施の形態２に示すメトリックデータの処理と同様に扱うことが可能となる。
図５８は、処理５７０１で表示される患者満足度入力画面を示す。図５８においては、液晶表示部１０３の画面に３つの質問内容５８０１〜５８０３が表示されている。
１つ目の質問内容５８０１は、今回の測定における患者の痛みを問う設問である。質問内容５８０１には、痛みの度合いを示すイメージ画像５８０４の下にその度合いを選択するラジオボタン５８０５が１１個用意されている。
患者は、これらのうち１つのラジオボタン５８０５を指でタップすることで、選択することができる。なお、図５８では、「３」を選択した状態を示している。
２つめの質問内容５８０２は、患者の満足度を問う設問である。質問内容５８０２には、選択肢５８０６として５段階の満足度が示され、これらのうちから１つだけを選択するために、ラジオボタン５８０７が５つ用意されている。
患者は、これらのうち１つのラジオボタンを指でタップすることで、選択することができる。図５８では、「普通」を選択した状態を示している。
３つめの質問内容５８０３は、患者の気づきを問う設問である。質問内容５８０３には、選択肢５８０８として４種の項目が示されている。ここで選択できる項目としては、今回の測定に係るものに加えて、病院内での一般的な内容に関する患者の意見を問うものであってもよい。
図５８においては、「食事内容に不満がある」がこれにあたる。また、１度の測定時に多くの質問内容を繰り返し問うのは患者の負担となるおそれがある。よって、これら質問項目は少数とし、測定毎に異なった質問が表示されるようにしてもよい。
また、選択肢５８０８には、複数の項目を選択できるように、それぞれに対してチェックボックス５８０９が用意されている。患者は、これらチェックボックスを指でタップすることで、任意の数の選択肢を選択することができる。
図５８では、「時間がかかった」と「高圧的だった」が選択された状態を示している。患者がラジオボタン５８０５のいずれかとラジオボタン５８０７のいずれかを選択すると、ＯＫボタン５８１０が選択可能となる。そして、ＯＫボタン５８１０を患者が指でタップすることで、入力が終了する。
入力が終了した時点で、処理５７０４において入力に使用された画面は消去され、代わりに、「看護師に測定器を返却してください」とのメッセージが表示される。
患者はこれに従い、血糖測定器１８０１をユーザに返却するが、その時点では、図５８に示す画面は消去されており、患者がどのような評価を行ったのかは、ユーザにはわからないようにしている。
なお、図示は省略するが、本機能については、設定により、有効／無効の切り替え機能が設けられているものとする。
すなわち、有効の場合は、上記に示すように、処理５７０１において患者の満足度が入力される。
一方、無効の場合は、処理５７０１はスキップされ、患者の満足度の入力は行われない。無効の場合は、患者満足度に係るメトリックデータとして、「無効」を意味するコードが図２４に示す予備領域２３０９に載せて送られる。
図２７のメトリック評価用アプリ２７０３において、患者満足度に関するメトリック表示を行った場合の画面の一例を、図５９に示す。
本画面は、患者満足度をメトリックデータとして、これをユーザ別に解析した結果である。図５９において、５９００は表示画面全体を表す。画面５９００においては、患者満足度表示タブ５９０１が選択されている状態を示している。
表示データ選択５９０２は、この画面で表示するデータとして、図５８に示す質問内容５８０１〜５８０３のいずれの結果を表示させるかを選択するために設けられている。ここで、「痛み指標」が選択された場合は、質問内容５８０１の結果が表示される。また、「満足度」が選択された場合は、質問内容５８０２の結果が表示される。さらに、「該当項目」が選択された場合は、質問内容５８０３の結果が表示される。
図５９においては、「満足度」が選択された状態を示している。「痛み指標」および「該当項目」が選択された場合の画面については類似の表示となるため、ここでは説明を省略する。
集計方法５９０３では、評価をどの視点で行うかを選択することができる。ユーザ別とした場合、解析と評価とはユーザ個別にフォーカスして行われる。本画面は、ユーザ別が選択された場合を示している。その他、患者別の評価を選択することもでき、その場合は患者別の満足度を表示することができる。
ランク表５９０４には、ユーザ毎の平均値が低い順に、ユーザ名と平均値とがリスト表示されている。この表については、スイッチ５９０５の操作によって、降順、昇順を切り替えることができる。ここに示した平均とは、「とても良い」を５点、「良い」を４点、「普通」を３点、「悪い」を２点、「とても悪い」を１点としたときの平均値である。よって、この値が小さい人は、患者満足度が低いことを意味する。
分布表５９０６は、全データの満足度分布を白のヒストグラムで示しており、注目する特定のユーザのデータを黒いヒストグラムで示している。
注目ユーザは、ランク表５９０４内のユーザ名がクリックされると切り替えられる。現在選択されている注目ユーザには、選択マーク５９０７が付されている。
デフォルトでは、ランク表５９０４の最上位のものが注目ユーザとなり、問題のある可能性が最も高いユーザの状況がすぐに黒いヒストグラムで確認できるように表示されている。このため、ランク表５９０４では、最も問題が大きいユーザから順に、上から並べて表示される。
本画面の内容に注目すると、最も平均点の低かったユーザは、須知裕雅である。そして、その分布をみると、黒いヒストグラムは白い全体のヒストグラム対して満足度が悪い方向にシフトしている。
これにより、須知裕雅による測定の満足度はかなり低いことが視覚的に分かる。その結果、須知裕雅に対しては、訓練を実施するなどの対応を採ることができる。
本画面を作成する処理については、実施の形態２で示したものとほぼ同様の手段で行うことができるため、ここでは説明を省略する。
メトリック相関表示チェック５９０８にチェックが入れられた場合は、分布表５９０６の部分が、図６１に示すメトリック相関図６１０１に切り替えられる。
図６１においては、横軸をユーザの満足度、縦軸をそのときの測定全体に要した時間２１１２として、全員のデータを点でプロットし、注目ユーザのデータのみ×でプロットしたものである。
一般的には、測定時間が短いほど、患者の満足度が高くなる。よって、もし注目ユーザへの満足度が低く、且つ、測定時間が長い傾向がある場合、この注目ユーザには、より手早く測定できるように訓練を行うなどの対応を採ることができる。
また、測定時間が長い傾向があるユーザであっても、そのユーザへの満足度が高い場合は、患者とのコミュニケーションを充分にとって測定時間が長くなっている可能性がある。よって、再教育の必要がないなどの判断を容易に行うことができる。
この点では、実施の形態２で示したような測定全体に要した時間２１１２のみによる教育の必要性判断に比べると、より精度の高い総合的判断を行うことができる。
なお、図６１に示す注目ユーザの場合は、満足度は低いものの、決して測定時間が長い傾向があるわけではない。よって、この場合には、ユーザ本人がその他の問題を抱えていることが考えられ、面談等を実施して問題解決を図るなどの対応を採ることができる。
以上のように、患者満足度の情報とその他のメトリックデータを組み合わせることで、より状況が明確となり、実情に合わせた対処が可能となる。
以上の例では、選択肢５８０８として測定に係るものおよび病院内での一般的な内容に関する患者の意見を確認するものとしたが、これに加えて、患者の健康状況／回復状況に関するものを加えてもよい。
例えば、「自分でトイレに行けるようになりましたか」、「食事は全部食べられるようになりましたか」、「夜はよく寝られるようになりましたか」などの設問を加えることができる。これらの回答結果を集計して確認することにより、回復度の確認および退院時期の目安をつけるのに利用することもできる。
（実施の形態４）
本発明のさらに別の実施形態に係る血糖測定器（生体情報測定器）について、図６２を用いて説明すれば以下の通りである。
本実施形態の血糖測定器は、実施の形態１，２で説明した血糖測定器の主要な特徴の両方を兼ね備えたものである。このため、機器及びシステムの構成は、上述した実施の形態１および２で示したものと同一である。
上記実施の形態１，２と異なる点としては、実施の形態１においては、図３の処理３２７において、一時記憶部のデータを送信する際に、図１５の従来の技術とまったく同じフォーマットを用いていたものに対して、ここで示す実施の形態においては、コメントＡ〜コメントＣ（１５０７〜１５０９）については、申し送りコメントとして選択したものか否かの区別を付与した情報を付加するものとする。
この区別の情報は、各コメントについて１ビットのみである。通常、英数文字のコードも漢字コードも先頭ビットは０である。このため、ここでは、例としてこの部分を利用し、各コメントの先頭バイトの１ビット目が申し送りコメントの場合は“１”、そうでない場合は“０”とする。
なお、申し送りコメントとして選択されたものか否かの区別を付与した情報を付加する方法としては、この他にも、その情報自体が、メトリックとして、図２４の予備領域２３０９に格納されてもよい。
以上により、図１５に示すように、申し送りコメントの内容は、ユーザＩＤ１５０２、患者ＩＤ１５０４と関連付けられて一時記憶部に格納される。処理３２７では、このフォーマットにより一時記憶部に記憶された全てのデータが、通信制御部１０５を介して臨床検査室の端末１０６（＝１９０３）に送信される。臨床検査室の端末１９０３においては、申し送りコメントは、他のメトリックデータと共に図２７に示す検査室端末出力ファイル２７０２に格納される。
メトリック評価用アプリ２７０３は、検査室端末出力ファイル２７０２に格納された申し送りコメントおよびその他のメトリックデータを解析し、評価用データとして表示する機能を持つ。
ここでは、その一例として、申し送りコメントが表示された場合の、測定全体に要した時間２１１２を評価するための処理の手順について以下に示す。
この手順は、測定全体に要した時間が、申し送りコメントを表示することにより、どう影響するかを評価するために行われる。説明を簡単にするため、ここでは申し送りコメントは、次回測定時に一度だけ表示されるようにした場合についての処理を示す。
図６２は、対象データファイルから申し送りコメントを表示した場合の、測定全体に要した時間２１１２を抜き出すためのフローチャートを示す。ここで、対象データファイルは、図３８の処理３８０１〜３８０５と同様の処理によって作られる。
図６２において、処理６２０１では、まず、対象データファイルから１つ目のパケットデータに注目する。
処理６２０２では、このデータに申し送りコメントが含まれるか否かをチェックし、含まれない場合は、以下の処理をスキップする。
申し送りコメントが含まれる場合には、処理６２０３において、注目データの患者ＩＤが読み出される。この患者の次の患者の測定時に申し送りコメントが表示されることから、以下では、この患者ＩＤの記録を探索する。
まず、処理６２０４では、現在処理中の対象データの順番を保存する。
次に、処理６２０５では、次のデータに注目し、その患者ＩＤを読み出す。
次に、処理６２０６では、この患者ＩＤと、処理６２０３において読み出された注目データの患者ＩＤとを比較し、異なる場合は一致するまで処理６２０５〜６２０６を繰り返す。
次に、処理６２０６では、双方の患者ＩＤが一致した場合は、このデータが申し送りコメントを表示した際のデータであることを意味する。よって、処理６２０７において、このときの測定全体に要した時間２１１２を含む各種メトリックを記録する。
処理６２０８では、処理６２０４にて保存された対象データの順番を復帰する。
処理６２０９では、対象データファイルの全てのデータを探索したかどうかをチェックし、まだの場合は、処理６２１０において、対象データの順番を１つ進めて、次のデータにおいて処理６２０１以下を繰り返す。
一方、処理６２０９において、全てのデータを処理し終えた場合は、処理６２１１において、表示データの作成を行い、処理６２１２においてデータ表示を行う。
表示データの作成を行う処理６２１１においては、全対象データファイルの中から抽出された申し送りコメントが表示された測定時の各種メトリックを用い、申し送りコメントの有無による差異を示す表示データを作成する。
この方法には、多くのバリエーションが考えられる。例えば、全対象データファイルにおける測定全体に要した時間２１１２の平均値と、申し送りコメントが表示された測定時のみの測定全体に要した時間２１１２の平均値とを求め、両者を処理６２１２において比較できるように表示する。
これにより、申し送りコメントによって、測定全体に要した時間２１１２の平均値に、どのような効果が現れたのかを確認することができる。
これらは、ユーザ別に表示されることで、ユーザごとに申し送りコメントの表示効果を評価することもできる。
以上、全体と申し送りコメントが表示された測定時との比較方法について示したが、これは申し送りコメントが表示された測定時と表示されなかった測定時で比較してもよい。
ここでは、申し送りコメントの測定時間への影響を評価する方法を示したが、その他にも申し送りコメントを用いた評価は種々考えられる。
例えば、実施の形態３に示す患者満足度と申し送りの使用状況の相関を示すことで、より正確に、申し送りコメントの効果を把握することができる。
本発明の生体情報測定器は、画面表示手段と、患者同定手段と、患者の生体情報を測定する手段と、測定者のコメントを入力する手段を持つ生体情報測定器において、入力されたコメントの全部または一部を申し送りコメントとし、これを患者を同定する情報と共に記憶する手段と、前記患者同定手段により患者を同定した後、前記記憶部に対して当該患者を検索する手段と、検索された当該患者に対応する申し送りコメントを前記画面表示手段に表示する手段を備えたことにより、前回の患者測定時に測定者が残したコメントを、今回患者測定する際に、患者を間違えること無く、且つコメントを見逃すこと無く申し送りを行うことができるようになる。
また、本発明は、前記コメント入力手段により入力されたコメントのうち、患者を同定する情報と共に記憶する申し送りコメントを選択する手段を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、前記申し送りコメント選択手段として、コメント入力時に入力したコメントの中から申し送りコメントとするものを指定する手段を持つことを特徴としものである。
また、本発明は、前記申し送りコメント選択手段として、コメントの中から予め申し送りコメントとするものを指定しておく手段を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、前記申し送りコメントを画面表示手段に表示した後、既に表示した申し送りコメントを記憶部から削除する手段を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、前記申し送りコメントを画面表示手段に表示する際、表示された申し送りコメントを削除するか否かを選択する手段を持つことを特徴としものである。
また、本発明は、前記コメント入力時に申し送りコメントを選択する際に、申し送りコメントを表示する回数を指定する手段を備えることを特徴としたものである。
また、本発明は、前記コメント入力時に申し送りコメントを選択する際に、申し送りコメントを表示する期間を指定する手段を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、患者を同定する情報と共に記憶する手段において、コメントを入力した日時についても共に記憶し、予め定めた一定時間が経過した申し送りコメントは記憶部から削除する手段を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、通信手段をさらに併せて持ち、別個体の生体情報測定器に記憶されている申し送りコメントを当該通信により取り込む手段を持ち、これを自己が記憶している申し送りコメントと共に記憶し、当該患者が同定された際に当該患者に対応する申し送りコメントを前記画面表示手段に表示する手段を持つことを特徴としたものである。
さらに、前記従来の課題を解決するために、本発明の生体情報測定システムは、生体情報測定器と、生体情報測定器から送られるデータを解析するデータ処理装置からなる生体情報測定システムにおいて、生体情報測定器は、患者の生体情報を測定する手段と、メトリックデータを取得する手段と、これらを通信する手段をさらに備え、データ処理装置において、送られたメトリックデータから評価用データを作成する手段を備えたものであり、生体情報以外の各種情報を取得することにより、これを解析して病院経営等において有用な情報を得ることができるようになる。
また、本発明は、メトリックデータは特定の時間であることを特徴としたものである。
また、本発明は、特定の時間とは、非接触式タグの読み込みに要した時間であることを特徴としたものである。
また、本発明は、特定の時間とは、生体情報の測定全体に要した時間であることを特徴としたものである。
また、本発明は、特定の時間とは、採血に要した時間であることを特徴としたものである。
また、本発明は、特定の時間とは、患者確認に要した時間であることを特徴としたものである。
また、本発明は、特定の時間とは、コメントの入力に要した時間であることを特徴としたものである。
また、本発明は、特定の時間とは、センサストリップを挿入してから排出するまでの時間であることを特徴としたものである。
また、本発明は、特定の時間とは、生体情報測定器をクリーニングしてから測定時までの経過時間であることを特徴としたものである。
また、本発明は、特定の時間とは、生体情報測定器がネットワークにリンクするまでに要した時間であることを特徴としたものである。
また、本発明は、メトリックデータは特定の回数であることを特徴としたものである。
また、本発明は、特定の回数とは、測定結果の棄却回数であることを特徴としたものである。
また、本発明は、特定の回数とは、生体情報の測定を行う際に、行った操作の回数であることを特徴としたものである。
また、本発明は、特定の回数とは、生体情報の測定を行う際に、ヘルプ参照を行った回数であることを特徴としたものである。
また、本発明は、特定の回数とは、生体情報の測定を行う際に、ワーニングが表示された回数であることを特徴としたものである。
また、本発明は、特定の回数とは、生体情報の測定を行う際に、操作のやり直しを行った回数であることを特徴としたものである。
また、本発明は、特定の回数とは、緊急検査を行った回数であることを特徴としたものである。
また、本発明は、メトリックデータは電池の残量であることを特徴としたものである。
また、本発明は、取得した電池の残量から、生体情報測定器を充電器に戻したか否かを判定する手段を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、前回使用時の電池の残量と、今回測定時の電池の残量を比較し、今回測定時の電池の残量の方が前回使用時の電池の残量よりも多い場合に、生体情報測定器を充電器に戻したものと判定する手段を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、医用データをメトリックデータとして用いることを特徴としたものである。
また、本発明は、医用データとは測定器の品質管理用の測定結果であることを特徴としたものである。
また、本発明は、医用データとは緊急測定か否かの区分であることを特徴としたものである。
また、本発明は、医用データとは測定器の個体識別コードであることを特徴としたものである。
また、本発明は、医用データとはセンサストリップの認識コードであることを特徴としたものである。
また、本発明は、医用データとはユーザが入力したコメントであることを特徴としたものである。
また、本発明は、取得したメトリックデータから評価用データを作成する際に、測定器が充電器に戻された頻度を求める手段を備えることを特徴としたものである。
また、本発明は、取得したメトリックデータから評価用データを作成する際に、測定器が充電器に戻された後、最初の使用時の電池の残量を求める手段を備える、ことを特徴としたものである。
また、本発明は、取得したメトリックデータから評価用データを作成する際に、品質管理用の測定結果と真値の誤差を求める手段を備えることを特徴としたものである。
また、本発明は、取得したメトリックデータから評価用データを作成する際に、緊急測定の頻度を求める手段を備えることを特徴としたものである。
また、本発明は、取得したメトリックデータから評価用データを作成する際に、各測定器の使用頻度を求める手段を備えることを特徴としたものである。
また、本発明は、取得したメトリックデータから評価用データを作成する際に、センサストリップの廃棄枚数を求める手段を備えることを特徴としたものである。
また、本発明は、同一認識コードのセンサストリップ枚数と当該認識コードのセンサ有効期限を取得する手段を設け、取得したメトリックデータとしてのセンサストリップ認識コードから使用済みのセンサの枚数を識コード別に求める手段と、当該認識コードのセンサ有効期限が既に期限切れになっているものについては、残りの枚数を廃棄枚数とする手段をさらに備えることを特徴としたものである。
また、本発明は、取得したメトリックデータから評価用データを作成する際に、ユーザが入力したコメントを選択されたものかカスタム入力したものか区分することを特徴としたものである。
また、本発明は、評価用データとしてカスタム入力したコメントを用いることを特徴としたものである。
また、本発明は、評価用データとして、評価対象各要素のランクを示すランク表を用いることを特徴としたものである。
また、本発明は、評価用データとして、評価対象各要素毎の分布表を用いることを特徴としたものである。
また、本発明は、評価用データとして、評価対象各要素毎の時間経過表を用いることを特徴としたものである。
また、本発明は、評価対象として、測定者を用いることを特徴としたものである。
また、本発明は、評価対象として、測定装置を用いることを特徴としたものである。
また、本発明は、評価対象として、患者を用いることを特徴としたものである。
また、本発明は、評価対象として、場所を用いることを特徴としたものである。
また、本発明は、評価対象として、非接触タグを用いることを特徴としたものである。
また、本発明は、非接触タグとしてバーコードを用いることを特徴としたものである。
また、本発明は、非接触タグとしてRＦタグを用いることを特徴としたものである。
また、本発明は、同じメトリックデータに対して、複数の評価対象を切り替えてランク表を作成する手段を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、同じメトリックデータに対して、複数の評価対象を切り替えて分布表を作成する手段を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、同じメトリックデータに対して、複数の評価対象を切り替えて時間経過表を作成する手段を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、測定者の技能を定量化する数値を提示することを特徴としたものである。
また、本発明は、測定者のルール遵守意識を定量化する数値を提示することを特徴としたものである。
また、本発明は、測定器の汚れ度合いを定量化する数値を提示することを特徴としたものである。
また、本発明は、測定器の故障度を定量化する数値を提示することを特徴としたものである。
また、本発明は、患者の健康状態を定量化する数値を提示することを特徴としたものである。
また、本発明は、患者の従順度を定量化する数値を提示することを特徴としたものである。
また、本発明は、場所別の通信状態を定量化する数値を提示することを特徴としたものである。
また、本発明は、非接触タグの健全度を定量化する数値を提示することを特徴としたものである。
また、本発明は、ランク表において示された評価対象各要素のうち１つを注目データとして指定する手段を備え、注目データに相当する評価対象の要素を分布表として表示する手段を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、ランク表において示された評価対象各要素のうち１つを注目データとして指定する手段を備え、注目データに相当する評価対象の要素を時間経過表として表示する手段を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、評価用データの表示形式を、分布表と時間経過表のいずれかを選択するかを指定する手段を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、分布表には、評価対象の全ての要素の分布と、注目データのみの分布を比較できるようオーバレイして表示することを特徴としたものである。
また、本発明は、時間経過表には、評価対象の全ての要素の個別の時間経過と、注目データの時間経過を比較できるようオーバレイして表示することを特徴としたものである。
また、本発明は、時間経過表には、注目データの時間経過のみを表示することを特徴としたものである。
また、本発明は、分布表には、評価対象の全ての要素の平均値の位置を表示することを特徴としたものである。
また、本発明は、分布表には、評価対象の全ての要素の平均値の位置を表示する特徴としたものである。
また、本発明は、評価対象の全ての要素の分布と、注目データのみの分布を異なるスケールでオーバレイして分布表を表示することを特徴としたものである。
また、本発明は、時間に対してローパスフィルタをかけて時間経過表を表示することを特徴としたものである。
また、本発明は、取得したメトリックデータに対して、取得した日時に基づき、評価用データ作成に用いるか否かを判定する機能を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、開始時期と終了時期を指定して、その期間に取得したメトリックデータを評価用データ作成に用いることを特徴としたものである。
また、本発明は、終了時期を評価用データ作成当日とすることを特徴としたものである。
また、本発明は、評価対象を切り替えた際に、期間を切り替えることを特徴としたものである。
また、本発明は、生体情報測定器において、測定時に測定者がコメントを入力する手段を持ち、データ処理装置にそのコメントを送信する生体情報測定システムにおいて、生体情報測定器からデータ処理装置に送信するコメント領域の一部または全部に取得したメトリックデータを記載することを特徴としたものである。
また、本発明は、生体情報測定器からデータ処理装置に送信するコメント領域の一部または全部に取得したメトリックデータを記載する際に、メトリックデータをコード化して記載することを特徴としたものである。
また、本発明は、メトリックデータのコード化は、メトリックに応じた個別のコード化手段によるものであることを特徴としたものである。
また、本発明は、評価用データを金額換算する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、注目データにおけるメトリックと評価対象の全ての要素の平均値の差に単価を乗じた値を用いて、金額換算する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、注目データが特定の測定者の作業効率に関するものである場合、当該測定者に関するメトリックと評価対象の全ての要素の平均値の差に労働単価を乗じた値を用いたことにより、金額換算する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、センサストリップの廃棄枚数にセンサの単価を乗じた値を用いて、金額換算する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、評価用データから注目データに関する注釈を作成する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、分布表において、評価対象の全ての要素の分布におけるピーク位置と、注目データのみの分布におけるピーク位置の距離に応じて、注目データに関する注釈を作成する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、分布表において、評価対象の全ての要素の平均値と、注目データのみの平均値の差に応じて、注目データに関する注釈を作成する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、予め定めた第１の閾値と第２の閾値を持ち、ピーク位置の距離が第１の閾値を超えた場合は注目データに関する注釈は注意を促す内容とし、第２の閾値を超えた場合は注目データに関する注釈は対策を促す内容とすることを特徴としたものである。
また、本発明は、分布表において、注目データのみの分布が２つ以上のピークを示した場合は、注目データに関する注釈として時間経過の確認を促す内容とすることを特徴としたものである。
また、本発明は、分布表において、評価対象の全ての要素の分布における標準偏差と、注目データのみの分布における標準偏差との差に応じて、注目データに関する注釈を作成する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、分布表において、評価対象の全ての要素の分布のピークが一方の端にある場合、注目データのみの分布におけるピークが同じ位置にない場合は、注目データに関する注釈として注意を促す内容とすることを特徴としたものである。
また、本発明は、分布表において、評価対象の全ての要素の分布が一方の端に集中する傾向がある場合、注目データのみの分布が同様の傾向にない場合は、注目データに関する注釈として注意を促す内容とすることを特徴としたものである。
また、本発明は、時間経過表において、注目データの時間経過に応じて、注目データに関する注釈を作成する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、評価用データ集計期間において、その終了期間近傍における注目データの平均値が、予め定めた値よりも大きい場合は、注目データに関する注釈として注意を促す内容とすることを特徴としたものである。
また、本発明は、評価用データ集計期間において、その開始期間近傍における注目データの平均値と、終了期間近傍における注目データの平均値との差が、予め定めた値よりも大きい場合は、注目データに関する注釈として、良好な教育状況であることを示す内容とすることを特徴としたものである。
また、本発明は、評価用データ集計期間において、終了期間近傍における注目データの値が、それ以前の値に比べて急速に変化している場合は、注目データに関する注釈として注意を促す内容とすることを特徴としたものである。
また、本発明は、請求項９９に示す注目データに関する注釈を、請求項９７および請求項９８に示す注目データに関する注釈よりも優先して作成することを特徴としたものである。
また、本発明は、評価用データ集計期間において、終了期間近傍における注目データの分布が、それ以前の分布に比べて急速に変化している場合は、注目データに関する注釈として注意を促す内容とすることを特徴としたものである。
また、本発明は、データ処理装置において、定期的に評価用データを自動で作成し、これに基づく注釈を作成する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、作成した注釈を画面に表示する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、定期的に作成した評価用データを記憶する機能を持ち、評価用データを作成した際に過去の評価用データと比較する手段を持ち、予め定めた値以上の変化が有る場合には、注意を促す注釈を画面に表示する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、指定した注目データを評価用データ作成時に除外する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、評価用データ作成時に除外するデータを指定する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、除外したデータを全て元に戻し、除外を無効化する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、解析するメトリックデータの種類を変更した際、それ以前に除外したデータを全て元に戻し、除外を無効化する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、取得するメトリックデータを変更する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、データ処理装置において、取得するメトリックデータを選択する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、データ処理装置において選択したメトリックデータの種類を生体情報測定器に送信する機能と、これを受けた生体情報測定器が今後取得するメトリックデータの種類を切り替えたことを返信する機能を有することを特徴としたものである。
また、本発明は、データ処理装置は、取得したメトリックデータを外部のサーバに送信する機能を持ち、外部サーバにおいてメトリックデータから評価用データを作成する手段を備えたことを特徴としたものである。
また、本発明は、データ処理装置は、取得したメトリックデータを外部のサーバに送信する機能と、外部のサーバに蓄積された他の医療機関から送られたものを含むグローバルメトリックデータを読み込む機能をさらに合わせて持ち、グローバルメトリックデータから評価用データを作成する手段を備えたことを特徴としたものである。
また、本発明は、グローバルメトリックデータから、医療機関別の評価用データを作成する手段を備えたことを特徴としたものである。
また、本発明は、データ処理装置が、取得したメトリックデータを外部のサーバに送信する際に、メトリックデータに含まれる個人情報を消去または架空のものと置き換えることを特徴としたものである。
また、本発明は、メトリックデータに含まれる個人情報は、患者の生体情報であることを特徴としたものである。
また、本発明は、メトリックデータに含まれる個人情報は、氏名、ＩＤであることを特徴としたものである。
また、本発明は、データ処理装置が持つメトリックデータのうち、一部のみを外部のサーバに送信することを特徴としたものである。
また、本発明は、評価用データに基づき、当該メトリックデータを取得した組織に対する分析を行うコンサルティング事業を特徴としたものである。
また、本発明は、評価用データから注目データに関する注釈としては、測定者の技量にかかわる注釈であり、技量が低い測定者と高い測定者を同定する手段を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、技量が低い測定者に対して、技量が高い測定者に指導を受けるよう指示する機能を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、技量が高い測定者に対して、技量が低い測定者に指導を行うよう指示する機能を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、測定者を同定する手段により測定者を同定した後、技量が低い測定者が存在する場合はこれらと比較する手段を持ち、現在の測定者の技量が低い場合は、技量が高い測定者に指導を受けるよう表示する機能を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、測定者を同定する手段により測定者を同定した後、技量が高い測定者が存在する場合はこれらと比較する手段を持ち、現在の測定者の技量が高い場合は、技量が低い測定者に指導を行うよう表示する機能を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、測定者の所属する組織および勤務形態の情報を合わせて持ち、現在の測定者の技量が低い場合は、組織および勤務形態が近い測定者のうち技量が高い測定者に指導を受けるよう表示する機能を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、測定者の所属する組織および勤務形態の情報を合わせて持ち、現在の測定者の技量が高い場合は、組織および勤務形態が近い測定者のうち技量が低い測定者に指導を行うよう表示する機能を持つことを特徴としたものである。
また、本発明は、技量が低い測定者および技量が高い指導者それぞれに、互いの氏名を表示することを特徴としたものである。
また、本発明は、測定者の所属する組織および勤務形態の情報は、予め入力したものであることを特徴としたものである。
また、本発明は、測定者の所属する組織および勤務形態の情報は、実際の測定状況から自動的に生成したものであることを特徴としたものである。
また、本発明は、生体情報測定システムに用いる生体情報測定器自体も含むことを特徴としたものである。
また、本発明は、生体情報として、血中グルコースを測定することを特徴としたものである。
また、本発明は、生体情報測定器において、生体情報測定器は、患者の生体情報を測定する手段と、メトリックデータを取得する手段をさらに備え、生体情報測定器において、取得したメトリックデータから評価用データを作成する手段を備えたことを特徴としたものである。
本発明は、生体情報測定器が測定を行う過程において非測定者が情報を入力する手段を持ち、入力した情報をメトリックデータとして扱う。
また、本発明は、非測定者が情報を入力するために生体情報測定器を操作した後、入力のための画面を消去し、入力した情報が見えない状態にする。
また、本発明は、非測定者が入力する情報は、測定に対する非測定者の主観的意見である。
また、本発明は、非測定者が情報を入力する手段を、あらかじめ無効化する手段を併せて持つ。
また、本発明は、非測定者の主観的意見を、測定者としてのユーザごとに分けて表示する手段を持つ。
また、本発明は、非測定者の主観的意見を、非測定者ごとに分けて表示する手段を持つ。
また、本発明は、メトリックデータに申し送りコメントを含む。
また、本発明は、メトリックデータに申し送りコメントの有無と患者を同定する手段を含む。
また、本発明は、評価用データにおいて、申し送りコメントが表示された際のデータを抽出する手段を備えた。
また、本発明は、申し送りコメントが表示された場合と、それ以外の場合のメトリックを比較して表示する手段を持つ。
また、本発明は、申し送りコメントが表示された場合と、全ての場合のメトリックを比較して表示する手段を持つ。
本発明に係る生体情報測定器は、例えば、病院において患者と対面式に血液等を測定する測定器において、前回の患者測定時に測定者が残したコメントを、今回患者測定する際に、患者を間違えること無く、且つコメントを見逃すこと無く申し送りを行うことができる。よって、患者の安全および感情的なサポートをより確実に行うことができることから、病院向けの血糖測定器などとして有用である。
１０１ 血糖測定器（生体情報測定器）
１０２ 中央制御部（制御部）
１０３ 液晶表示部（表示部）
１０４ タッチセンサ（申し送り事項入力部）
１０５ 通信制御部
１０６ 臨床検査室の端末
１０７ データ記憶部（記憶部）
１０８ バーコードリーダ（識別情報読取部）
１０９ バーコード
１１０ センサコネクタ（センサ装着部）
１１１ センサストリップ（センサ）
１１２ 血糖値演算部（測定部）
１１３ 申し送り記憶領域（記憶部）
２０１ ユーザの名札
２０２ ユーザＩＤのバーコード
２０３ 患者手首のタグ
２０４ 患者ＩＤのバーコード
２０５ センサストリップを格納したボトル
２０６ センサＩＤのバーコード
２０７ ＱＣ液ボトル
２０８ ＱＣ液用ＩＤのバーコード
３０１〜３２７ 測定器内の各処理
４０１ コメント選択リスト
４０２ コメント内容列
４０３ コメント選択列
４０４ 申し送り指定列
４０５ スクロールバー
４０６〜４０９ コメントの例
４１０ 終了ボタン
５０１〜５０８ コメント入力のための各処理
６０１〜６０３ 申し送り領域内の各データ
６０４ 領域（患者ＩＤ）
６０５ 領域（登録日時）
６０６ 領域（ユーザＩＤ）
６０７〜６０８ 領域（申し送りコメント）
７０１ 患者確認画面
７０２ 確認ボタン
７０３ 申し送りコメント確認画面
７０４ ＯＫボタン
８０１〜８０６ 申し送り表示のための各処理
９０１ コメント編集画面全体
９０２ コメントリスト表示部
９０３ コメント編集部
９０４ 終了ボタン
９０５ コメントリストロード部
９０６ コメント編集ボタン
９０７ コメント削除ボタン
９０８ コメント追加ボタン
９０９ コメント置換ボタン
９１０ コメント内容列
９１１ 申し送り指定列
９１２ スクロールバー
１００１ 申し送りの指定確認処理
１１０１ 申し送りコメント確認画面
１１０２〜１１０３ 申し送りコメント維持チェックボックス
１２０１〜１２０４ 申し送り表示のための各処理
１３０１ コメントリスト
１３０２ 申し送り回数指定列
１３０３〜１３０５ 申し送り回数入力ボックス
１３０６ 申し送り回数変更アイコン
１３０７ 申し送り回数増加ボタン
１３０８ 申し送り回数減少ボタン
１４０１ 通信手段（通信部）
１４０２〜１４０３ 血糖測定器（生体情報測定器）
１５０１ ヘッダ情報
１５０２ ユーザＩＤ
１５０３ センサＩＤ
１５０４ 患者ＩＤ（識別情報）
１５０５ 血糖値
１５０６ 送信日時
１５０７ コメントＡ
１５０８ コメントＢ
１５０９ コメントＣ
１８０１ 血糖測定器（生体情報測定器）
１８０２ センサコネクタ（センサ装着部）
１８０３ バーコードリーダ（識別情報読取部）
１８０４ タッチパネル（申し送り事項入力部）
１８０５ 電源スイッチ
１８０６ ヘルプボタン
１８０７ ホームボタン
１８０８ バックボタン
１８０９ 患者測定メニュー
１８１０ ＱＣ測定メニュー
１８１１ ＳＴＡＴ測定メニュー
１９０１ 中央制御部（制御部）
１９０２ 通信制御部
１９０３ 臨床検査室の端末
１９０４ データ記憶部（記憶部）
１９０５ バーコード
１９０６ センサストリップ（センサ）
１９０７ 血糖値演算部（測定部）
１９０８ メトリック計測手段
１９０９ メトリック記憶領域
２００１ 無線通信手段
２００２ ドッキングステーション
２００３ 有線通信手段
２００４ 尿成分測定器
２００５ 血液成分測定器
２００６ 病院サーバ
２００７ 電子カルテ
２００８ 会計端末
２１０１〜２１０７ 医用データ
２１０８〜２１１３ メトリックデータ
２２０１〜２２２２ 測定器における各処理
２３０１ ヘッダ情報
２３０２ ユーザＩＤ
２３０３ 消耗品ＩＤ
２３０４ 患者ＩＤ
２３０５ 測定値
２３０６ 測定日時
２３０７ コメントＡ
２３０８ コメントＢ
２３０９ コメントＣ
２５０１〜２５２０ 臨床検査室の端末の受信フローにおける各処理
２６０１〜２６０４ 検査室端末出力ファイルの各パケット
２７０１ データ受け取りの処理
２７０２ 検査室端末出力ファイル
２７０３ メトリック評価用アプリ
２７０４ 評価用データ作成処理
２７０５ 評価用データ表示
２８００ 表示画面
２８０１ タブ（スキャン時間解析）
２８０２ タブ（患者確認時間解析）
２８０３ タブ（全測定時間解析）
２８０４ タブ（タッチ回数解析）
２８０５ オプションボタン
２８０６ 集計方法選択部
２８０７ 使用データ選択部
２８０８ 集計期間選択部
２８０９ ランク表
２８１０ 降順／昇順選択ボタン
２８１１ 選択マーク
２８１２ 分布表
２８１３ 全体の分布
２８１４ 注目ユーザのみの分布
２８１５ 時間経過表示チェックボックス
２８１６ 平均値の位置
２９０１ 時間経過表
２９０２ ユーザ別ラーニングカーブ
２９０３ 注目ユーザのラーニングカーブ
２９０４ 平均値の位置
３００１ 集計期間選択部
３００２ 全体の分布
３００３ 注目測定器のみの分布
３１０１ 時間経過表
３２０１ 使用データ選択部
３２０２ 全体の分布
３２０３ 注目バーコードのみの分布
３３０１ 時間経過表
３４０１ 時間経過表
３５０１ 情報表示部
３５０２ 閾値指定部
３５０３ 注目ユーザの分布
３６０１ 全体の分布
３６０２ 注目ユーザの分布
３７０１ 全体の分布
３７０２ 注目ユーザの分布
３８０１〜３８１１ メトリック評価用アプリの処理メインフローにおける各処理
３９０１〜３９０４ スキャン時間画面描画処理フローにおける各処理
４００１〜４０１５ ユーザ別集計描画処理フローにおける各処理
４１０１〜４１１１ ランク表の描画処理フローにおける各処理
４２０１〜４２１７ 分布表の描画処理フローにおける各処理
４３０１ メトリックデータ（血液点着時間）
４３０２ メトリックデータ（センサ排出までの時間）
４３０３ メトリックデータ（「ヘルプ」の回数）
４３０４ メトリックデータ（「バック」の回数）
４３０５ メトリックデータ（ワーニング数）
４３０６ メトリックデータ（コメント入力時間）
４３０７ メトリックデータ（電池残量）
４３０８ メトリックデータ（無線リンク時間）
４３０９ メトリックデータ（クリーニング時間）
４３１０ メトリックデータ（測定破棄の回数）
４４０１ 医用データを用いたメトリックデータ（ＱＣ結果）
４４０２ 医用データを用いたメトリックデータ（ＳＴＡＴ測定）
４４０３ 医用データを用いたメトリックデータ（測定器ＩＤ）
４４０４ 医用データを用いたメトリックデータ（センサＩＤ）
４４０５ 医用データを用いたメトリックデータ（コメント）
４５０１ 推定損失表示欄
４５０２ 注釈
４６０１ 全体の平均値
４６０２ 注目データの平均値
４６０３ 第１の閾値
４６０４ 第２の閾値
４６０５ 第１の境界
４６０６ 第２の境界
４７０１ 分布表
４７０２ 全体の分布
４７０３ 注目データの分布
４７０４ 第１のピーク
４７０５ 第２のピーク
４８０１ 分布表
４８０２ 全体の分布
４８０３ 注目データの分布
４９０１ 分布表
４９０２ 全体の分布
４９０３ 注目データの分布
５００１ 分布表
５００２ 全体の分布
５００３ 注目データの分布
５１０１ 全データの平均値
５１０２ 集計期間中最初の期間
５１０３ 最初の期間における平均値
５１０４ 集計期間中最後の期間
５１０５ 最後の期間における平均値
５１０６ 差
５１０７ 訓練要否判断の閾値
５２０１ ラーニングカーブ
５２０２ 集計期間中最初の期間
５２０３ 最初の期間における平均値
５２０４ 集計期間中最後の期間
５２０５ 最後の期間における平均値
５２０６ ５２０５と５２０３の差
５３０１ 最初の期間における平均値
５３０２ 最後の期間における平均値
５３０３ ５３０２と５３０１の差
５４０１ 集計期間中最初の期間
５４０２ 最初の期間における最大値
５４０３ 集計期間中最後の期間
５４０４ 最後の期間における最大値
５４０５ ５４０２と５４０４の差
５５０１ 注目データのマスクボタン
５５０２ マスク解除ボタン
５６０１ メトリック選択画面
５６０２ 使用可能なメトリックデータの種類
５６０３ スクロールバー
５６０４ メトリック選択用チェックボックス
５６０５ 選択数表示欄
５６０６ 詳細説明表示ボタン
５６０７ キャンセルボタン
５６０８ 適用ボタン
５７０１〜５７０４ 患者満足度把握のための測定器処理フロー
５８０１ 設問１
５８０２ 設問２
５８０３ 設問３
５８０４ 痛みの度合いを表現するイメージ図
５８０５ 痛みの度合い選択用ラジオボタン
５８０６ 患者満足度指標
５８０７ 患者満足度選択用ラジオボタン
５８０８ ４つの選択肢
５８０９ 選択用チェックボタン
５８１０ 入力終了ボタン
５９００ メトリック表示画面全体
５９０１ 患者満足度表示選択タブ
５９０２ 表示データ選択部
５９０３ 集計方法選択部
５９０４ ランク表
５９０５ 降順／昇順切り替えボタン
５９０６ 分布表
５９０７ 選択マーク
５９０８ メトリック相関表示チェックボックス
６００１ 確認事項
６００２ 「はい」ボタン
６００３ 「いいえ」ボタン
６１１ メトリック相関図
６２０１〜６２１２ 申し送り評価のフローにおける各処理

Claims (6)

  1. 被測定者の生体情報を測定する測定部と、
    前記被測定者の識別情報を読み取る識別情報読取部と、
    前記生体情報の測定毎に起動する申し送り事項を入力するための申し送り事項入力部と、
    前記申し送り事項が入力されると、前記申し送り事項と前記識別情報とを関連付けて記憶する記憶部と、
    前記識別情報読取部において前記被測定者の前記識別情報が読み取られると、前記記憶部に記憶された情報に基づいて前記申し送り事項の有無を確認し、前記申し送り事項があれば表示させる表示部と、
    前記測定部、前記識別情報読取部、前記記憶部、前記表示部に接続された制御部と、
    を備えた生体情報測定器。
  2. 前記制御部は、直近の前記申し送り事項を前記表示部に表示させる、
    請求項１記載の生体情報測定器。
  3. 前記制御部は、前記測定部における直近の測定に対応する前記申し送り事項を前記表示部に表示させる、
    請求項１または２に記載の生体情報測定器。
  4. 前記制御部は、前記測定部における測定ごとに前記申し送り事項入力部に前記申し送り事項が入力されると、入力された前記申し送り事項および前記識別情報と、前記測定された日時とを関連付けて、前記記憶部に記憶させる、
    請求項１から３のいずれか１項に記載の生体情報測定器。
  5. 前記制御部は、前記識別情報読取部において前記被測定者の前記識別情報が読み取られた際に前記記憶部内に前記識別情報に対応した前記申し送り事項が記憶されていない場合には、前記表示部に前記申し送り事項を表示せず、前記測定部において前記生体情報の測定を開始させる、
    請求項１に記載の生体情報測定器。
  6. 前記制御部に接続されており、他の装置端末とデータ送受信可能な通信部を、さらに備えている、
    請求項１から５のいずれか１項に記載の生体情報測定器。
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