JP7313613B2 - 情報処理システムおよびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理システムおよびプログラムに関する。

特許文献１には、対象者に関して死に際が近づいていることを検知する死に際検知手段と、対象者等の映像を取得する映像取得手段と、対象者の音声等を取得する対象音取得手段とを備えたシステムが開示されている。
特許文献２には、寝具に配置されるチューブ状の感圧部と、感圧部の内圧の変化に伴う生体信号を導出する処理部と、生体信号に基づき在宅者の生死に関わる異常状態を判定する判定部と、判定部の判定結果を監視者が監視する通知部へ送信する送信部とを有する在宅者監視装置が開示されている。

特開２０１７－３３５０２号公報 特開２０１４－１４９７５１号公報

対象者の生体データを取得し、この生体データを解析することで、対象者が死期を迎えているか否かの判定を行える。ところで、対象者の生体データは、対象者がかかっている病気や、対象者に処方されている薬等による影響を受けるものであり、この場合、生体データが変化し、対象者が死期を迎えているか否かの判定の精度が低下する。
本発明の目的は、生体データに基づいて対象者が死期を迎えているか否かを判定するにあたり、この判定をより正確に行えるようにすることにある。

本発明が適用される情報処理システムは、対象者の生体データを取得する生体データ取得手段と、前記対象者についての情報である対象者情報を取得する対象者情報取得手段と、前記対象者情報により特定される状態が、人間の生体に与える影響についての情報である影響情報を取得する影響情報取得手段と、前記生体データと前記影響情報とに基づき、前記対象者が死期を迎えているか否かを判定する判定手段と、を備える情報処理システムである。
ここで、前記判定手段は、前記影響情報に基づき閾値を変更し、変更後の当該閾値と前記生体データとを比較して、前記対象者が死期を迎えているか否かを判定することを特徴とすることができる。
また、前記対象者情報取得手段は、前記対象者情報として、前記対象者に投与されている薬についての情報、当該対象者の病気についての情報、および、当該対象者の生活習慣についての情報の何れか１つ以上の情報を取得することを特徴とすることができる。
また、前記対象者情報取得手段は、前記対象者に投与されている薬についての情報を取得するにあたり、当該薬の投与を行う医療機関から、当該薬についての情報を取得することを特徴とすることができる。

また、前記対象者情報取得手段は、前記対象者の病気についての情報を取得するにあたり、当該対象者を診察した医療機関から、当該病気についての情報を取得することを特徴とすることができる。
また、前記対象者情報取得手段は、前記対象者の生活習慣についての情報を取得するにあたり、当該対象者が入居している施設又は当該対象者が入居していた施設から、当該生活習慣についての情報を取得することを特徴とすることができる。
また、前記対象者が死を迎えるまでの予測時間を出力する予測時間出力手段をさらに備えることを特徴とすることができる。
また、前記予測時間出力手段は、前記生体データと前記影響情報とに基づき、前記予測時間を算出し、算出した当該予測時間を出力することを特徴とすることができる。
また、前記対象者が死期を迎えたと前記判定手段により判定された場合に、予め登録された登録者に対して、当該対象者が死期を迎えたことを示す情報を送信する送信手段をさらに備えることを特徴とすることができる。

本発明をプログラムして捉えた場合、本発明が適用されるプログラムは、対象者の生体データを取得する生体データ取得機能と、前記対象者についての情報である対象者情報を取得する対象者情報取得機能と、前記対象者情報により特定される状態が、人間の生体に与える影響についての情報である影響情報を取得する影響情報取得機能と、前記生体データと前記影響情報とに基づき、前記対象者が死期を迎えているか否かを判定する判定機能と、をコンピュータに実現させるためのプログラムである。

本発明によれば、生体データに基づいて対象者が死期を迎えているか否かを判定するにあたり、この判定をより正確に行えるようになる。

情報処理システムの全体構成を示した図である。 管理サーバ、端末装置のハードウエアの構成を示した図である。 管理サーバのＣＰＵ等により実現される機能部を示した図である。 情報処理システムにて実行される処理の流れを示したフローチャートである。 対象者データベースに格納された情報を示した図である。 判定部による判定が行われる際の処理の流れを示したフローチャートである。 影響情報データベースに格納されている情報の一例を示した図である。 判定用データベースを示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
図１は、情報処理システム１の全体構成を示した図である。
情報処理システム１には、情報処理装置の一例としての管理サーバ３００が設けられている。さらに、情報処理システム１には、病院、老人ホームなどの施設、対象者の自宅などに設置された端末装置１００が設けられている。
さらに、本実施形態では、病院、老人ホームなどの施設、対象者の自宅などの各々に、対象者についての情報を取得するセンサＳ１が設けられている。

センサＳ１としては、例えば、圧力センサ、心拍センサ、脈拍センサ、呼吸センサ、血圧センサなどが挙げられる。
これらのセンサＳ１は、対象者が寝るベッドなどに設置され、本実施形態では、寝た状態にある対象者の生体データが取得される。ここで生体データとは、対象者の体から得られる情報をいう。

センサＳ１により取得された生体データは、端末装置１００を介して、管理サーバ３００へ送信される。そして、本実施形態では、管理サーバ３００にて、この生体データが解析され、対象者が死期を迎えているか否かの判定が行われる（詳細は後述）。

管理サーバ３００、複数の端末装置１００の各々は、コンピュータ装置により構成され、予め定められた処理を実行する。管理サーバ３００と、複数の端末装置１００の各々とは、インターネットなどの通信回線４００を通じて、相互に接続される。

図２は、管理サーバ３００、端末装置１００のハードウエアの構成を示した図である。
管理サーバ３００、端末装置１００の各々には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０１、ＲＡＭ（Random Access Memory）３０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）３０３が設けられている。
また、管理サーバ３００、端末装置１００の各々には、ハードディスク装置などにより構成される記憶装置３０４が設けられている。

また、管理サーバ３００、端末装置１００の各々には、外部との通信を行うための通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）３０５が設けられている。
さらに、管理サーバ３００、端末装置１００の各々には、液晶ディスプレイなどにより構成される表示装置３０６が設けられている。さらに、管理サーバ３００、端末装置１００の各々には、マウスやキーボード等により構成され、ユーザにより入力される情報を受け付ける受付装置３０７が設けられている。

ＣＰＵ３０１によって実行されるプログラムは、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスクなど）、光記録媒体（光ディスクなど）、光磁気記録媒体、半導体メモリなどのコンピュータが読取可能な記録媒体に記憶した状態で、管理サーバ３００、端末装置１００へ提供しうる。
また、ＣＰＵ３０１によって実行されるプログラムは、インターネットなどの通信手段を用いて管理サーバ３００、端末装置１００へダウンロードしてもよい。

図３は、管理サーバ３００のＣＰＵ３０１等により実現される機能部を示した図である。
図３に示すように、管理サーバ３００は、生体データ取得部３２１と、対象者情報取得部３２２と、影響情報取得部３２３と、判定部３２４と、予測時間出力部３２５と、情報送信部３２６と、対象者データベース３２７と、影響情報データベース３２８と、判定用データベース３２９とを備える。

ここで、生体データ取得部３２１、対象者情報取得部３２２、影響情報取得部３２３、判定部３２４、予測時間出力部３２５は、記憶装置３０４等に格納されているプログラムを実行するＣＰＵ３０１により実現される。
また、情報送信部３２６は、記憶装置３０４等に格納されているプログラムを実行するＣＰＵ３０１、通信インタフェース３０５により実現される。
また、対象者データベース３２７、影響情報データベース３２８、判定用データベース３２９は、記憶装置３０４により実現される。

生体データ取得手段の一例としての生体データ取得部３２１は、対象者の生体データを取得する。
対象者情報取得手段の一例としての対象者情報取得部３２２は、対象者についての情報である対象者情報を取得する。付言すると、対象者情報取得部３２２は、対象者情報であって、上記の生体データ以外の情報を取得する。
影響情報取得手段の一例としての影響情報取得部３２３は、上記の対象者情報により特定される状態が、人間の生体に与える影響についての情報である影響情報を取得する。

判定手段の一例としての判定部３２４は、生体データと上記の影響情報とに基づき、対象者が死期を迎えているか否かを判定する。
予測時間出力手段の一例としての予測時間出力部３２５は、対象者が死を迎えるまでの予測時間を出力する。
送信手段の一例としての情報送信部３２６は、予め登録された登録者に対して、対象者が死期を迎えたことを示す情報を送信する。

対象者データベース３２７には、対象者の情報である対象者情報が格納される。
影響情報データベース３２８には、人間の生体に与える影響についての情報である影響情報が格納される。
判定用データベース３２９には、対象者が死期を迎えているか否かを判定する際に用いる、基準となる閾値が格納される。

図４は、本実施形態の情報処理システム１にて実行される処理の流れを示したフローチャートである。
本実施形態では、まず、対象者情報取得部３２２が、対象者（予め登録された対象者）の各々について、この対象者についての情報である対象者情報を取得する（ステップＳ１０１）。
言い換えると、本実施形態では、後述するように、対象者が死期を迎えているか否かの判定処理を行うが、この判定処理に先立ち、対象者情報を予め取得しておく。

より具体的には、対象者情報取得部３２２は、対象者情報として、例えば、対象者に投与されている薬についての情報（以下、「投薬情報」と称する）、対象者の病気についての情報（以下、「病気情報」と称する）、および、対象者の生活習慣についての情報（以下、「生活習慣情報」と称する）などを取得する。

そして、本実施形態では、対象者情報取得部３２２が、この対象者情報を取得する度に、この対象者情報が、対象者データベース３２７に登録される（ステップＳ１０２）。
これにより、本実施形態では、図５（対象者データベース３２７に格納された情報を示した図）に示すように、対象者データベース３２７に、対象者の各々についての情報である対象者情報が格納される。

ここで、図５に示す例では、対象者データベース３２７に、対象者情報として、投薬情報、病気情報、生活習慣情報が格納されている。付言すると、対象者の各々に対応付けて、投薬情報、病気情報、生活習慣情報が格納されている。
なお、この例では、対象者の各々に関し、投薬情報、病気情報、生活習慣情報の３つの情報が取得されているが、この３つの情報に限らず、何れか１つの情報のみを取得し、この１つの情報を、対象者情報としてもよい。

対象者情報取得部３２２は、対象者に投与されている薬についての情報（投薬情報）を取得するにあたり、この薬の投与を行う医療機関から、この薬についての情報を取得する。
より具体的には、対象者情報取得部３２２は、例えば、医療機関に対応付けられて設置されたサーバ装置（情報記憶装置）から、薬についての情報を取得する。
より具体的には、対象者情報取得部３２２は、サーバ装置に格納された情報であって、例えば、対象者の電子カルテに含まれる情報から、薬についての情報を取得する。

また、対象者情報取得部３２２は、対象者の病気についての情報（病気情報）を取得するにあたり、この対象者を診察した医療機関から、病気についての情報を取得する。
より具体的には、対象者情報取得部３２２は、例えば、医療機関に対応付けられて設置されたサーバ装置（情報記憶装置）から、病気についての情報を取得する。
より具体的には、対象者情報取得部３２２は、サーバ装置に格納された情報であって、対象者の電子カルテに含まれる情報から、病気についての情報を取得する。

また、対象者情報取得部３２２は、対象者の生活習慣についての情報（生活習慣情報）を取得するにあたり、例えば、対象者が入居している施設又は対象者が入居していた施設から、この生活習慣についての情報を取得する。
より具体的には、対象者情報取得部３２２は、例えば、老人ホームなどの施設に対応付けられて設置されたサーバ装置（情報記憶装置）から、生活習慣についての情報を取得する。
より具体的には、対象者情報取得部３２２は、サーバ装置に格納された情報であって、対象者の介護記録等から、生活習慣についての情報を取得する。

ここで、投薬情報、病気情報、生活習慣情報は、例えば、対象者が有する、スマートフォンなどの携帯機器から取得することも可能ではあるが、この場合、対象者による情報の入力ミスなどに起因して、判定（後述）の精度が低下するおそれがある。
付言すると、対象者が、投薬情報、病気情報、生活習慣情報などの情報を、自身が有するスマートフォンなどを操作して入力し、この入力により得られた情報を、管理サーバ３００が取得することも可能ではある。

しかしながら、この場合、対象者による入力ミスなども想定され、後述する判定の精度が低下するおそれがある。
これに対し、上記のように、医療機関や施設から、投薬情報、病気情報、生活習慣情報などの情報を取得する場合は、より正確な情報を得られるようになり、判定の精度が向上する。

図６は、判定部３２４による判定が行われる際の処理の流れを示したフローチャートである。言い換えると、図６は、対象者が死期を迎えているか否かの判定が行われる際の処理の流れを示したフローチャートである。
本実施形態では、対象者の脈拍などの生体データにより特定される、対象の状態が、予め定められた状態となると、影響情報取得部３２３が、影響情報を取得する（ステップＳ２０１）。

言い換えると、対象者の容態が悪化するなどの、対象者の状態の変化があると、影響情報取得部３２３が、影響情報を取得する。ここで、影響情報とは、上記の対象者情報により特定される状態が、人間の生体に与える影響についての情報をいう。
具体的には、本実施形態では、影響情報データベース３２８に影響情報が格納されており、影響情報取得部３２３は、この影響情報データベース３２８から影響情報を取得する。

図７は、影響情報データベース３２８に格納されている情報の一例を示した図である。
図７に示すこの影響情報データベース３２８には、対象者情報により特定される状態と、影響情報とが対応付けられた状態で登録されている。
具体的には、この例では、例えば、符号７Ａに示すように、Ａ薬と心拍数との関係が登録されている。より具体的には、この例では、対象者に対してＡ薬が投与されている状態では、対象者の心拍数が大きくなる旨の情報が登録されている。
また、この例では、符号７Ｂに示すように、Ｂ病と血圧との関係が登録されている。より具体的には、この例では、対象者がＢ病にかかっている状態では、対象者の血圧が高くなる旨の情報が登録されている。

影響情報取得部３２３は、この影響情報データベース３２８に格納されている情報を参照して、対象者情報により特定される状態が、人間の生体に与える影響についての情報である影響情報を取得する。
具体的には、影響情報取得部３２３は、例えば、対象者情報により特定される状態が、対象者に対してＡ薬が投与されている状態である場合、影響情報として、対象者の心拍数が大きくなる旨の情報を取得する。
また、影響情報取得部３２３は、例えば、対象者情報により特定される状態が、対象者がＢ病にかかっている状態である場合、影響情報として、対象者の血圧が高くなる旨の情報を取得する。

次いで、本実施形態では、図６のステップＳ２０２に示すように、判定部３２４が、センサＳ１から順次出力されてくる生体データと、ステップＳ２０１にて取得された影響情報とに基づき、対象者が死期を迎えているか否かを判定する（対象者が危篤、臨終等の直前の状態にあるか否かを判定する）（対象者が死の直前の状態にあるか否かを判定する）。
より具体的には、判定部３２４は、ステップＳ２０１にて取得された影響情報に基づき閾値を変更し、生体データと変更後のこの閾値とを比較して、対象者が死期を迎えているか否かを判定する。

本実施形態では、対象者が死期を迎えているか否かを判定する際に用いる、基準となる閾値（以下、「基準閾値」と称する）が判定用データベース３２９に登録されている。
より具体的には、心拍数、脈拍数、血圧などの各指標の各々について、対象者が死期を迎えているか否かを判定する際に用いる基準閾値が設定され、図８（判定用データベース３２９を示す図）に示すように、この基準閾値が、判定用データベース３２９に登録されている。
ステップＳ２０２では、影響情報に基づきこの基準閾値を変更し、変更後のこの基準閾値と生体データとを比較して、対象者が死期を迎えているか否かを判定する。

ここで、対象者から得た生体データと上記の基準閾値そのものとを比較することで、対象者が死期を迎えているか否かの判定も一応は行える。
ところで、対象者の生体データは、対象者がかかっている病気や、対象者に投与されている薬等による影響を受けるものであり、この場合、影響を受けた生体データと基準閾値そのものとを比較すると判定の精度が低下しやすい。
これに対して、本実施形態のように、影響情報に基づき基準閾値を変更し、変更後のこの基準閾値と生体データとを比較するようにすると、対象者が死期を迎えているか否かの判定をより精度よく行える。

ここで、基準閾値の変更処理を具体的に説明する。
例えば、影響情報として、心拍数が大きくなる旨の情報が取得された場合において、基準閾値の変更処理を行う場合は、心拍数に関して予め定められた基準閾値を大きくする。そして、大きくした後のこの基準閾値と、生体データとを比較する。
また、その他に、影響情報として、例えば、血圧が大きくなる旨の情報が取得された場合は、血圧に関して予め定められた基準閾値を大きくする。そして、大きくした後のこの基準閾値と、生体データとを比較する。

なお、本実施形態では、このように、取得された影響情報に基づき基準閾値を変更し、変更後のこの基準閾値と生体データとを比較して、対象者が死期を迎えているか否かを判定した。
ところで、これに限らず、例えば、取得された影響情報に基づき、得られた生体データを変更し（補正し）、変更後の生体データと、基準閾値とを比較してもよい。

具体的には、この処理を行う場合は、取得された影響情報に基づき、生体データに含まれる心拍数、脈拍数、血圧などの各値を変更し、変更後の心拍数、脈拍数、血圧などの各値と、基準閾値とを比較する。
より具体的には、この処理を行う場合において、例えば、影響情報として、心拍数が大きくなる旨の情報が取得された場合は、生体データに含まれる心拍数の値が小さくなるように心拍数の値を変更し、変更後の心拍数、脈拍数、血圧などの各値と、予め定められた閾値とを比較する。

また、例えば、この処理を行う場合において、例えば、影響情報として、血圧が大きくなる旨の情報が取得された場合は、生体データに含まれる血圧の値が小さくなるように血圧の値を変更し、変更後の心拍数、脈拍数、血圧などの各値と、予め定められた閾値とを比較する。

図６を再び参照し、本実施形態にて実施される処理をさらに説明する。
ステップＳ２０２にて、対象者が死期を迎えたと判定部３２４により判定された場合、情報送信部３２６が、予め登録された登録者に対して、対象者が死期を迎えたことを示す情報を送信する（ステップＳ２０３）。
より具体的には、本実施形態では、図５の符号５Ｂで示すように、対象者データベース３２７に、各対象者に対応付けた状態で、情報の送信先が登録されている。具体的には、医療機関、医師、家族等の電子メール等のアドレスが登録されている。

情報送信部３２６は、対象者が死期を迎えたと判定部３２４により判定された場合、登録されている、この情報の送信先に対して、対象者が死期を迎えたことを示す情報を送信する。
これにより、情報を受信した登録者は、対象者が死期を迎えたことを把握でき、例えば、登録者が、対象者の親族である場合には、この親族が、対象者の看取りを行える可能性が高まるようになる。

なお、上記では、対象者が死期を迎えた否かを判定する場合を説明したが、この判定に加え、対象者が死を迎えるまでの予測時間（心停止などの予め定められた状態を迎えるまでの予測時間）を算出して出力してもよい。
付言すると、対象者の容態が悪化するなどの状態の変化があった場合には、対象者が死期を迎えた否かを判定する処理に加え、対象者が死を迎えるまでの予測時間を算出して出力してもよい。

ここで、この予測時間の出力は、予測時間出力部３２５により行われる。
予測時間出力部３２５は、生体データと影響情報とに基づき、予測時間を算出し、算出したこの予測時間を出力する。
さらに、本実施形態では、この予測時間は、上記の登録者に対して送信される。

具体的には、本実施形態では、不図示の時間データベースに、生体データ（対象者から得られる心拍数、脈拍数、血圧などの各値）と、予測時間（以下、「登録予測時間」と称する）とが互いに対応付けられた状態で登録されている。
言い換えると、本実施形態では、予測時間を把握する際に用いる、基準となる登録予測時間が時間データベースに登録されている。

予測時間出力部３２５は、予測時間の出力にあたっては、まず、影響情報データベース３２８（図７参照）を参照して、対象者から得られた対象者情報に対応付けられた影響情報を得る。
具体的には、上記と同様、予測時間出力部３２５は、例えば、対象者情報により特定される状態が、対象者に対してＡ薬が投与されている状態である場合、影響情報として、対象者の心拍数が大きくなる旨の情報を取得する。
また、予測時間出力部３２５は、例えば、対象者情報により特定される状態が、対象者がＢ病にかかっている状態である場合、影響情報として、対象者の血圧が高くなる旨の情報を取得する。

そして、予測時間出力部３２５は、対象者から順次得られる生体データ（脈拍、心拍数、血圧などの各値）に対して、補正処理を行い、補正処理後の生体データを得る。
付言すると、予測時間出力部３２５は、上記にて得た影響情報を用いて、生体データに対する補正処理を順次行い、補正処理後の生体データを得る。

具体的には、予測時間出力部３２５は、例えば、影響情報として、心拍数が大きくなる旨の情報が取得された場合、対象者から順次得られる生体データに含まれる心拍数の値が小さくなるように、生体データの補正処理を行い、補正処理後の生体データを得る。
また、予測時間出力部３２５は、例えば、影響情報として、血圧が大きくなる旨の情報が取得された場合、対象者から順次得られる生体データに含まれる血圧の値が小さくなるように、生体データの補正処理を行い、補正処理後の生体データを得る。

そして、予測時間出力部３２５は、時間データベースを参照し、補正処理後の生体データに対応付けられた登録予測時間を得て、この登録予測時間を出力する。
次いで、本実施形態では、出力されたこの登録予測時間が、上記の登録者の各々に送信される。これにより、登録者の各々は、対象者が死を迎えるまでの予測時間を知ることができる。

１…情報処理システム、３２１…生体データ取得部、３２２…対象者情報取得部、３２３…影響情報取得部、３２４…判定部

Claims (8)

1. 対象者の生体データを取得する生体データ取得手段と、
   前記対象者についての情報である対象者情報を取得する対象者情報取得手段であって、当該対象者情報として、当該対象者に投与されている薬についての情報、当該対象者の病気についての情報、および、当該対象者の生活習慣についての情報の何れか１つ以上の情報を取得する対象者情報取得手段と、
   前記対象者情報により特定される状態が、人間の生体に与える影響についての情報である影響情報を取得する影響情報取得手段と、
   前記生体データと前記影響情報とに基づき、前記対象者が死期を迎えているか否かを判定する判定手段と、
   を備え、
   前記判定手段は、
   前記影響情報に基づき、生体データに関する閾値を変更し、変更後の当該生体データに関する当該閾値と、前記生体データ取得手段により取得された前記生体データとを比較して、前記対象者が死期を迎えているか否かを判定し、
   又は、
   前記影響情報に基づき、前記生体データ取得手段により取得された前記生体データを変更し、変更後の当該生体データと、生体データに関する閾値とを比較して、前記対象者が死期を迎えているか否かを判定する、
   情報処理システム。
2. 前記対象者情報取得手段は、前記対象者に投与されている薬についての情報を取得するにあたり、当該薬の投与を行う医療機関から、当該薬についての情報を取得する請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記対象者情報取得手段は、前記対象者の病気についての情報を取得するにあたり、当該対象者を診察した医療機関から、当該病気についての情報を取得する請求項１に記載の情報処理システム。
4. 前記対象者情報取得手段は、前記対象者の生活習慣についての情報を取得するにあたり、当該対象者が入居している施設又は当該対象者が入居していた施設から、当該生活習慣についての情報を取得する請求項１に記載の情報処理システム。
5. 前記対象者が死を迎えるまでの予測時間を出力する予測時間出力手段をさらに備える請求項１に記載の情報処理システム。
6. 前記予測時間出力手段は、前記生体データと前記影響情報とに基づき、前記予測時間を算出し、算出した当該予測時間を出力する請求項５に記載の情報処理システム。
7. 前記対象者が死期を迎えたと前記判定手段により判定された場合に、予め登録された登録者に対して、当該対象者が死期を迎えたことを示す情報を送信する送信手段をさらに備える請求項１に記載の情報処理システム。
8. 対象者の生体データを取得する生体データ取得機能と、
   前記対象者についての情報である対象者情報を取得する対象者情報取得機能であって、当該対象者情報として、当該対象者に投与されている薬についての情報、当該対象者の病気についての情報、および、当該対象者の生活習慣についての情報の何れか１つ以上の情報を取得する対象者情報取得機能と、
   前記対象者情報により特定される状態が、人間の生体に与える影響についての情報である影響情報を取得する影響情報取得機能と、
   前記生体データと前記影響情報とに基づき、前記対象者が死期を迎えているか否かを判定する判定機能と、
   をコンピュータに実現させるためのプログラムであり、
   前記判定機能は、
   前記影響情報に基づき、生体データに関する閾値を変更し、変更後の当該生体データに関する当該閾値と、前記生体データ取得機能により取得された前記生体データとを比較して、前記対象者が死期を迎えているか否かを判定し、
   又は、
   前記影響情報に基づき、前記生体データ取得機能により取得された前記生体データを変更し、変更後の当該生体データと、生体データに関する閾値とを比較して、前記対象者が死期を迎えているか否かを判定する、
   プログラム。

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