JP6881289B2 - 疾患発症リスク予測装置、方法およびプログラム - Google Patents
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Description
まず、この発明が適用される場面の一例について説明する。
図1は、この適用例に係る疾患発症リスク予測装置の構成例を模式的に示したものである。図1において、ユーザUSには計測装置2が装着されている。計測装置2は、例えばウェアラブル端末からなり、生体情報計測ユニットと、無線通信ユニットとを備えている。
(1)システム
図2は、この発明の一実施形態に係る疾患発症リスク予測装置1を備えたシステムの全体構成の一例を示す図である。
このシステムは、疾患発症リスク予測装置(以後予測装置と称する)SVを、例えばWeb上またはクラウド上に備えている。そして、この予測装置SVとユーザが使用する端末(以後ユーザ端末と云う)UT1〜UTnとの間、および予測装置SVと医師などの医療関係者が使用する端末(以後医師端末と云う)DT1〜DTmとの間で、それぞれ通信ネットワークNWを介して通信可能としている。
(2−1)ハードウェア構成
予測装置SVは、例えばサーバコンピュータまたはパーソナルコンピュータからなり、以下のように構成される。図3はそのハードウェア構成を示すブロック図である。
予測装置SVは、中央制御ユニット(Central Processing Unit:CPU)等と呼ばれるハードウェアプロセッサを用いた制御ユニットを有し、この制御ユニット10にバス60を介してプログラムメモリ20、データメモリ30、および通信インタフェースユニット40を接続したものとなっている。なお、50は電源ユニットである。
図4は、予測装置SVのソフトウェア構成とメモリ構成を示すブロック図である。
データメモリ30には、生体情報記憶部31、睡眠情報記憶部32および判定基準記憶部33が設けられている。
(1) ユーザごとに、上記予測対象期間分割プログラム13により設定された睡眠時間帯の前半と後半の各時間帯ごとに、当該時間帯に計測時刻が含まれる血圧データを上記生体情報記憶部31から読み出してその平均値を算出し、当該平均値の上記前半および後半の各時間帯間における変化の度合い(比)を算出する処理。なお、上記血圧データの平均値および変化の度合いの算出は、収縮期血圧と拡張期血圧のそれぞれについて行ってもよいし、収縮期血圧についてのみ行ってもよい。
(1) 上記変化情報生成プログラム14により算出されたスコアを、判定基準記憶部33に記憶された判定基準と比較し、その比較結果を脳心血管疾患の発症リスクの予測データとする処理。
(2) 上記発症リスクの予測データの内容が「発症リスクが高い」を示す場合に、その旨の通知メッセージを作成し、当該通知メッセージを通信インタフェースユニット40から該当ユーザの情報端末IT1〜ITnまたは当該ユーザの掛かり付け医師の端末DT1〜DTmへ、例えば電子メールを用いて送信する処理。
次に、以上のように構成されたシステムの動作の一例を説明する。
(3−1)ユーザ端末UT1〜UTnの動作
計測装置BT1〜BTnでは、例えばユーザの操作もしくは予め設定したタイミングまたは時間間隔でユーザの血圧(収縮期血圧と拡張期血圧を含む)および脈波の計測が行われ、計測された血圧データおよび脈波データは情報端末IT1〜ITnへ無線送信される。このとき、血圧データおよび脈波データには、計測時刻とユーザ識別情報(ユーザID)が付加または挿入される。なお、この動作例では、1時間間隔で自動的に血圧および脈波が計測される場合を例にとって説明する。
(方法1)ユーザの自己申告
ユーザが自身の情報端末IT1〜ITnにおいて、自身の睡眠時間帯(就寝時刻と起床時刻)を手操作で入力する。情報端末IT1〜ITnは、上記入力された睡眠時間帯を表す情報をメモリに保存した後、起床後の任意のタイミングで読み出して、睡眠情報として予測装置SVへ送信する。なお、計測装置BT1〜BTnが入力部を備えている場合には、ユーザは睡眠時間帯を計測装置BT1〜BTnの入力部において入力するようにしてもよい。
情報端末IT1〜ITnは、計測された脈波データをもとに、例えば以下の方法によりユーザの睡眠状況を判定する。図9A〜図9Dはその処理内容を説明するための図である。
すなわち、先ず脈波データ(図9Aに示す波形データ)から心拍間隔(RRI)を検出する。次に、上記心拍間隔の揺らぎ成分を周波数解析することで、図9Bに示すように、交感神経活動を反映する0.1Hz前後の低周波成分(Low Frequency:LF)と、副交感神経活動を反映する0.3Hz前後の高周波成分(High Frequency:HF)のレベルを算出する。そして、上記LFおよびHFの検出結果をもとに、図9Cに示すような睡眠時間中における自律神経バランスを算出する。
なお、以上の(方法2)として述べた睡眠状況の判定方法については、亀山研一ほか、「快眠のための睡眠判定と睡眠モニタシステム」、東芝レビュー Vol.61 No.10 (2006) p.41-44に詳しく記載されている。
予測装置SVは、次のように動作する。図5は予測装置SVの処理手順および処理内容を例示するフローチャートである。
(3−2−1)生体情報の取得
予測装置SVは、生体情報取得制御プログラム11の制御の下、ステップS10において生体情報の受信を監視している。この状態で、ユーザの情報端末IT1〜ITnから生体情報、つまり血圧データおよび脈波判定データが送信されると、この血圧データおよび脈波判定データを通信インタフェースユニット40により受信し、ステップS11により制御ユニット10に取り込んで生体情報記憶部31に記憶させる。
予測装置SVは、睡眠情報取得制御プログラム12の制御の下、ステップS12において睡眠情報の受信を監視している。この状態で、ユーザの情報端末IT1〜ITnから睡眠情報、つまり睡眠時間帯を表す情報または睡眠状況の判定結果を表す情報が送信されると、この睡眠時間帯を表す情報または睡眠状況の判定結果を表す情報を通信インタフェースユニット40により受信し、ステップS13により制御ユニット10に取り込んで睡眠情報記憶部32に記憶させる。なお、情報端末IT1〜ITnから送られる睡眠情報は毎日更新される場合があるため、受信した睡眠情報には日付を表す情報が対応付けられて記憶される。
予測装置SVは、上記生体情報の取得処理および睡眠情報の取得処理を実行しながら、ステップS14において発症リスク推定タイミングになったか否かを監視している。発症リスク推定タイミングは、例えばユーザの覚醒タイミングに設定される。覚醒タイミングは、取得された睡眠情報をもとに設定される。
予測対象期間分割プログラム13は、先ずステップS151により睡眠情報記憶部32から日付が対応する睡眠情報を読み込む。そして、ステップS152において、上記読み込んだ睡眠情報が、ユーザにより入力された睡眠時間帯を表す情報であれば、当該睡眠時間帯をそのまま予測対象期間として設定する。
予測装置SVは、上記予測対象期間の設定とその分割処理が終了すると、次にステップS16において変化情報生成プログラム14を起動し、この変化情報生成プログラム14の制御の下、以下のように生体情報変化情報の生成処理を実行する。
変化情報生成プログラム14は、先ずステップS161において、生体情報記憶部31から、上記予測対象期間として設定された睡眠時間帯に計測時間が含まれる血圧データを読み込む。このとき、上記血圧データの読み込みは、予め睡眠時間帯の前半の時間帯と後半の時間帯とに分けて行ってもよい。
例えば、いま睡眠時間帯における血圧データの値が図11のBPに示すようなものだったとする。この場合、変化情報生成プログラム14は、前半の時間帯の計測時刻i=M,M+1,…,−1に計測された各血圧データbpi (i=M,M+1,…,-1)の平均値と、後半の時間帯の計測時刻i=0,1,…,Nに計測された各血圧データbpi (i=0,1,…,N)の平均値との比riskbpを、
例えば、いま睡眠時間帯における脈波判定データの値が図11の“0”(規則脈波)または“1”(不規則脈波)に示すように表されているとする。この場合、変化情報生成プログラム14は、前半の時間帯の計測時刻i=M,M+1,…,−1に計測され判定された各脈波判定データirhi (i=M,M+1,…,-1)に基づく不規則脈波の発生頻度と、後半の時間帯の計測時刻i=0,1,…,Nに計測および判定された各脈波判定データirhi (i=0,1,…,N) に基づく不規則脈波の発生頻度との比riskirhを、
予測装置SVは、上記総合リスクriskが算出されると、次にステップS17において、予測プログラム15を起動し、この予測プログラム15の制御の下で、以下のように脳心血管疾患の発症リスクの判定処理を実行する。
すなわち、予測プログラム15は、ステップS171において、判定基準記憶部33から、早朝高血圧および不規則脈波の発生頻度の両方を総合して予め設定された脳心血管疾患の発症リスクの判定閾値を読み出し、上記総合リスクriskを上記判定閾値と比較する。そして、ステップS172において、総合リスクriskが判定閾値より高いか低いかを判定する。
以上述べたように一実施形態では、予測装置SVにおいて、ユーザ端末UT1〜UTnからそれぞれ血圧データおよび不規則脈波の判定データを取得すると共に、睡眠時間帯を示す入力データもしくは睡眠状況の判定結果を表す情報を取得する。そして、上記睡眠時間帯を示す入力データもしくは睡眠状況の判定結果を表す情報をもとに、予測対象期間としてユーザの睡眠時間帯を設定した後当該睡眠時間帯を前半と後半に分割し、この前半と後半の各時間帯間における血圧データの変化の度合い、および不規則脈波の発生頻度の変化の度合いをそれぞれ算出して、これらを重み係数を付して乗算することにより、睡眠時間帯における、血圧および不規則脈波の発生頻度を総合した生体情報の時間変化の度合いを示すスコア(総合リスク)を算出する。そして、上記総合リスクを判定閾値と比較することにより、脳心血管疾患の発症リスクの高低を判定し、その結果をユーザなどに通知するようにしている。
(1)前記一実施形態では、脈波の規則/不規則の判定処理を情報端末IT1〜ITnが行う場合を例にとって説明したが、当該判定処理を計測装置BT1〜BTnで行うようにしてもよく、また予測装置SVで行うようにしてもよい。上記判定処理を計測装置BT1〜BTnで行うと、計測装置BT1〜BTnから情報端末IT1〜ITnへ脈波の波形データを伝送する必要がなくなるので、計測装置BT1〜BTnと情報端末IT1〜ITnとの間の通信データ量を減らすことができる。また、上記判定処理を予測装置SVで行うようにすれば、計測装置BT1〜BTnと情報端末IT1〜ITnの処理負荷を軽減することができる。
(2)前記一実施形態では、脈波データから睡眠状況を解析する処理を、情報端末IT1〜ITnで行う場合について述べた。しかしそれに限らず、情報端末IT1〜ITnから予測装置SVへ脈波データを送信し、予測装置SVが上記脈波データをもとに睡眠状況を判定し、その判定結果から睡眠時間帯を推定し、さらに分割境界点を設定するようにしてもよい。このようにすると、情報端末IT1〜ITnの処理負荷が軽減され、バッテリ寿命の延命を図ることができる。
上記各実施形態の一部または全部は、特許請求の範囲のほか以下の付記に示すように記載することも可能であるが、これに限られない。
(付記1)
ハードウェアプロセッサとメモリとを有する疾患発症リスク予測装置であって、
前記ハードウェアプロセッサが、
計測部により計測されたユーザの生体情報を取得して前記メモリに格納し、
予測対象期間を複数の時間帯に分け、前記生体情報の前記複数の時間帯間における変化を表す情報を生成し、
特定の疾患に対応付けて予め設定された判定基準を前記メモリに記憶し、前記変化を表す情報を前記判定基準と比較することで、前記ユーザにおける前記特定の疾患の発症リスクを予測する
疾患発症リスク予測装置。
ハードウェアプロセッサとメモリとを有する装置が実行する疾患発症リスク予測方法であって、
前記ハードウェアプロセッサが、計測部により計測されたユーザの生体情報を取得して前記メモリに格納する過程と、
前記ハードウェアプロセッサが、予め設定した予測対象期間を複数の時間帯に分け、前記生体情報の前記複数の時間帯間における変化を表す情報を算出する過程と、
前記ハードウェアプロセッサが、特定の疾患に対応付けて予め設定された判定基準を前記メモリに記憶し、前記変化を表す情報を前記判定基準と比較することで、前記ユーザにおける前記特定の疾患の発症リスクを予測する過程と
を備える疾患発症リスク予測方法。
Claims (8)
- 計測部により計測されたユーザの生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記ユーザの睡眠時間帯を予測対象期間として設定し、前記予測対象期間を複数の時間帯に分け、前記生体情報の前記複数の時間帯間における変化を表す情報を生成する生成部と、
特定の疾患に対応付けて予め設定された判定基準を保持し、前記変化を表す情報を前記判定基準と比較することで、前記ユーザにおける前記特定の疾患の発症リスクを予測する予測部と
を具備する疾患発症リスク予測装置。 - 前記生体情報取得部は、前記生体情報として血圧情報を取得し、
前記生成部は、前記取得された血圧情報の前記複数の時間帯間における変化を表す情報を生成し、
前記予測部は、前記特定の疾患に対応付けて予め設定された閾値を前記判定基準として保持し、前記血圧情報の変化を表す情報を前記閾値と比較することで、前記ユーザにおける前記特定の疾患の発症リスクを予測する、
請求項1に記載の疾患発症リスク予測装置。 - 前記生体情報取得部は、前記生体情報として、血圧情報と、不規則脈波の発生状況を表す情報をそれぞれ取得し、
前記生成部は、
前記取得された血圧情報の前記複数の時間帯間における変化を表す第1の変化情報を生成する第1の生成部と、
前記取得された不規則脈波の発生状況を表す情報の前記複数の時間帯間における変化を表す第2の変化情報を生成する第2の生成部と、
前記第1の生成部により生成された第1の変化情報と、前記第2の生成部により生成された第2の変化情報とを、予め設定された係数で重み付けして合成し、その合成の結果を表す第3の変化情報を、前記変化を表す情報として生成する第3の生成部と
を備え、
前記予測部は、前記特定の疾患に対応付けて予め設定された閾値を前記判定基準として保持し、前記第3の生成部により生成された前記第3の変化情報を前記閾値と比較することで、前記ユーザにおける前記特定の疾患の発症リスクを予測する、
請求項1に記載の疾患発症リスク予測装置。 - 入力部において入力された、前記ユーザの睡眠時間帯を表す情報を取得する睡眠時間帯取得部を、さらに具備し、
前記生成部は、
前記睡眠時間帯を表す情報に基づいて、前記ユーザの睡眠時間帯を前記予測対象期間として設定する設定部と、
前記睡眠時間帯を複数の時間帯に分割する分割部と
を備える、請求項1乃至3のいずれかに記載の疾患発症リスク予測装置。 - 前記計測部により計測された、前記ユーザの睡眠状況を表す情報を取得する睡眠情報取得部を、さらに具備し、
前記生成部は、
前記睡眠状況を表す情報に基づいて、前記ユーザの睡眠時間帯を推定して当該睡眠時間帯を前記予測対象期間として設定する設定部と、
前記睡眠状況を表す情報に基づいて、前記睡眠時間帯の分割境界点を設定し、当該分割境界点をもとに前記睡眠時間帯を複数の時間帯に分割する分割部と
を備える、請求項1乃至3のいずれかに記載の疾患発症リスク予測装置。 - 前記生成部は、前記複数の時間帯の各々において、複数回計測された前記生体情報の統計値を算出し、当該算出された統計値の前記複数の時間帯間における変化を表す情報を生成する、
請求項1乃至5のいずれかに記載の疾患発症リスク予測装置。 - 少なくとも1つのハードウェアプロセッサとメモリとを有する装置が実行する疾患発症リスク予測方法であって、
前記少なくとも1つのハードウェアプロセッサが、計測部により計測されたユーザの生体情報を取得して前記メモリに格納する過程と、
前記少なくとも1つのハードウェアプロセッサが、前記ユーザの睡眠時間帯を予測対象期間として設定し、前記予測対象期間を複数の時間帯に分け、前記生体情報の前記複数の時間帯間における変化を表す情報を算出する過程と、
前記少なくとも1つのハードウェアプロセッサが、特定の疾患に対応付けて予め設定された判定基準を保持し、前記変化を表す情報を前記判定基準と比較することで、前記ユーザにおける前記特定の疾患の発症リスクを予測する過程と
を備える疾患発症リスク予測方法。 - 請求項1乃至6のいずれかに記載の疾患発症リスク予測装置が備える各部の処理をプロセッサに実行させる疾患発症リスク予測プログラム。
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