JP7320241B2 - Information processing device, pressure ulcer risk evaluation method, and pressure ulcer risk evaluation program - Google Patents

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特許法第30条第2項適用 平成31年2月27日IoT推進ラボ合同イベントにおいて、本願発明について公開しました。Application of Patent Law Article 30, Paragraph 2 On February 27, 2019, the claimed invention was disclosed at the joint event of the IoT Promotion Lab.

本開示は、被介護者が身体を預ける器具における被介護者の生体情報を管理し、被介護者の褥瘡発症リスクを評価するための情報処理装置、褥瘡リスク評価方法及び褥瘡リスク評価プログラムに関する。 The present disclosure relates to an information processing device, a pressure ulcer risk evaluation method, and a pressure ulcer risk evaluation program for managing the biometric information of the care recipient in the equipment in which the care recipient entrusts the body and evaluating the risk of developing pressure ulcers in the care recipient.

医療機関や介護施設等における入院患者や入所者のうち、自力での活動が困難であり、要介護度の高い入院患者や入所者、特にほぼ寝たきり状態の臥床者(以下、「長期臥床者」という。)は、自力で寝返りをすることが出来ない。このような長期臥床者が同じ姿勢のまま寝たきり状態でいると、身体の一部に常に圧力がかかる状態になり、血流が悪くなる。これにより、褥瘡と呼ばれる、いわゆる床ずれが発生することが知られている。 Among hospitalized patients and residents in medical institutions and nursing homes, etc., those who have difficulty in activities on their own and who require a high degree of nursing care, especially those who are almost bedridden (hereinafter referred to as "long-term bedridden persons") ) cannot roll over on their own. When such a long-term bedridden person remains bedridden in the same posture, pressure is constantly applied to a part of the body, resulting in poor blood flow. It is known that this causes so-called bedsores called decubitus ulcers.

医療機関や介護施設等では、長期臥床者の褥瘡を防止するため、所定時間間隔で長期臥床者の身体の向きを変えさせる、体位交換と呼ばれる処置が行われている。また、医療機関や介護施設等では、この体位交換を確実に行うようにするため、例えば、1日のスケジュールを示す介護計画の中に、体位交換を行う時刻を設定している。しかしながら、医療機関や介護施設等における、体位交換を行う作業者は多忙であり、介護計画通りに体位交換の作業が行われないことも多い。褥瘡は、長期臥床者に深刻なダメージを与えることがあるため介護計画通りに体位交換が行われる必要がある。 In medical institutions, nursing homes, and the like, a treatment called repositioning is performed in which a long-term bedridden person is made to change the direction of the body at predetermined time intervals in order to prevent pressure ulcers. Moreover, in order to ensure that this position change is performed reliably in medical institutions, nursing care facilities, etc., the time for the position change is set, for example, in a nursing care plan showing a daily schedule. However, workers who change positions in medical institutions, nursing care facilities, etc. are very busy, and in many cases the work of changing positions is not performed according to the nursing care plan. Pressure ulcers can seriously damage people who are bedridden for a long period of time, so it is necessary to change positions according to the nursing care plan.

例えば、特許文献1には、人の肺の呼吸活動及び心臓の拍動による振動等を振動センサで検出することで、人の健康状態を24時間検出することが可能な健康状態検出装置が開示されている。特許文献1に記載の健康状態検出装置は、ベッド上に振動センサを配置することで、寝返り等による体位の変化も検出することが可能である。 For example, Patent Literature 1 discloses a health condition detection device capable of detecting a person's health condition 24 hours a day by detecting, with a vibration sensor, vibration caused by breathing activity of a person's lungs and heartbeat. It is The health condition detection device described in Patent Literature 1 can detect a change in body position due to rolling over, etc., by arranging a vibration sensor on the bed.

特開2019-000673号公報JP 2019-000673 A

ところで、このような長期臥床者が自力で寝返りをすることが出来なくなるまでには、様々なリスク要因があることが経験則上知られている。例えば、自力で寝返りをすることが可能であり、長期臥床者に至る前の段階の被介護者であっても、高齢者になると年々体力が低下するため、徐々に寝返りの回数が減少することが知られている。また、寝具に横たわる臥床者だけではなく、車椅子に着座している被介護者でも、褥瘡を発症させ、または悪化させることが知られている。このように、自力で寝返りをすることが出来なくなり、褥瘡を発症させるリスクが高まっていることが事前に分かれば、指導やリハビリ等により改善することも可能である。特許文献1に記載された健康状態検出装置は、そのような分析を行うものではないため、褥瘡を発症させるリスクを評価する装置やシステムが望まれていた。 By the way, it is empirically known that there are various risk factors before such long-term bedridden persons become unable to turn over by themselves. For example, it is possible to roll over on one's own, and even if the person receiving care is at a stage before becoming bedridden for a long period of time, the number of times the person needs to turn over gradually decreases as they become older because their physical strength declines year by year. It has been known. In addition, not only bedridden persons lying on bedding but also care recipients sitting in wheelchairs are known to develop or exacerbate bedsores. In this way, if it is known in advance that the patient is unable to turn over on his or her own, and the risk of developing a pressure ulcer increases, it is possible to improve the situation through guidance, rehabilitation, and the like. Since the health condition detection device described in Patent Document 1 does not perform such an analysis, a device or system for evaluating the risk of developing pressure ulcers has been desired.

そこで、本開示では、被介護者が身体を預ける器具における被介護者の生体情報を管理し、被介護者の褥瘡発症リスクを評価する情報処理装置、褥瘡リスク評価方法及び褥瘡リスク評価プログラムについて説明する。 Therefore, in the present disclosure, an information processing device, a pressure ulcer risk evaluation method, and a pressure ulcer risk evaluation program that manage the biometric information of the care recipient in the equipment in which the care recipient entrusts the body and evaluate the risk of developing pressure ulcers in the care recipient are described. do.

本開示の一態様における情報処理装置は、被介護者が身体を預ける器具と、器具に身体を預ける被介護者の生体情報を管理する管理装置と、を備え、被介護者の褥瘡発症リスク評価を行う情報処理装置であって、器具は、被介護者の振動を検知するセンサを備え、管理装置は、センサからの検知信号を受信する信号受信部と、受信した検知信号に基づき、被介護者の生体情報を取得する生体情報取得部と、生体情報と褥瘡を発症させるリスクとの関係を示す褥瘡リスクに関する情報から、生体情報に基づいて被介護者が褥瘡を発症させるリスクを評価する褥瘡リスク評価部と、を備える。 An information processing device according to one aspect of the present disclosure includes an appliance for a care recipient to rest his/her body on, and a management device for managing biometric information of the care recipient who entrusts his/her body to the equipment, and evaluates the risk of pressure ulcer development of the care recipient. The device includes a sensor that detects the vibration of the care recipient, and the management device includes a signal receiving unit that receives a detection signal from the sensor, and a care recipient based on the received detection signal. A pressure ulcer that evaluates the risk of a care recipient developing a pressure ulcer based on the biometric information, based on a biometric information acquisition unit that acquires the biometric information of the care recipient and pressure ulcer risk information that indicates the relationship between the biometric information and the risk of developing a pressure ulcer. and a risk assessment unit.

本開示の一態様における褥瘡リスク評価方法は、被介護者が身体を預ける器具における被介護者の生体情報を管理し、被介護者の褥瘡発症リスク評価を行う褥瘡リスク評価方法であって、信号受信部が行う、器具に設けられた、被介護者の振動を検知するセンサからの検知信号を受信する信号受信ステップと、生体情報取得部が行う、受信した検知信号に基づき、被介護者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、褥瘡リスク評価部が行う、生体情報と褥瘡を発症させるリスクとの関係を示す褥瘡リスクに関する情報から、生体情報に基づいて被介護者が褥瘡を発症させるリスクを評価する褥瘡リスク評価ステップと、を備える。 A pressure ulcer risk evaluation method according to one aspect of the present disclosure is a pressure ulcer risk evaluation method for managing the biometric information of a care recipient in a device in which the care recipient entrusts his or her body, and evaluating the risk of developing a pressure ulcer in the care recipient. A signal receiving step of receiving a detection signal from a sensor that detects the vibration of the care recipient, performed by the receiving unit, and a biological information acquisition unit performing the received detection signal, A biometric information acquisition step of acquiring biometric information, and information on the pressure ulcer risk indicating the relationship between the biometric information and the risk of developing a pressure ulcer performed by the pressure ulcer risk evaluation unit is used to cause the care recipient to develop a pressure ulcer based on the biometric information. a pressure ulcer risk assessment step of assessing risk.

また、本開示の一態様における褥瘡リスク評価プログラムは、被介護者が身体を預ける器具における被介護者の生体情報を管理し、被介護者の褥瘡発症リスク評価を行う褥瘡リスク評価プログラムであって、器具に設けられた、被介護者の振動を検知するセンサからの検知信号を受信する信号受信ステップと、受信した検知信号に基づき、被介護者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、生体情報と褥瘡を発症させるリスクとの関係を示す褥瘡リスクに関する情報から、生体情報に基づいて被介護者が褥瘡を発症させるリスクを評価する褥瘡リスク評価ステップと、を電子計算機に実行させる。 Further, the pressure ulcer risk evaluation program in one aspect of the present disclosure is a pressure ulcer risk evaluation program that manages the biometric information of the care recipient in the equipment in which the care recipient entrusts the body, and evaluates the pressure ulcer development risk of the care recipient. a signal receiving step of receiving a detection signal from a sensor provided in the device for detecting the care receiver's vibration; a biological information obtaining step of obtaining the care receiver's biological information based on the received detection signal; and a pressure ulcer risk assessment step of assessing the risk of the care recipient developing a pressure ulcer based on the biometric information, from the pressure ulcer risk information indicating the relationship between the biometric information and the risk of developing a pressure ulcer.

本開示によれば、器具に被介護者の振動を検知するセンサを備え、管理装置でセンサからの検知信号を受信して被介護者の生体情報を取得し、生体情報に基づいて被介護者が褥瘡を発症させるリスクを評価する。これにより、被介護者の褥瘡発症リスクの評価によりリスクの早期発見が可能になるので、当該被介護者に対する指導等により褥瘡発症リスクを低減させることが出来る。 According to the present disclosure, the appliance is provided with a sensor that detects the vibration of the care recipient, the management device receives the detection signal from the sensor, acquires the biometric information of the care recipient, and based on the biometric information, to assess the risk of developing a pressure ulcer. As a result, early detection of the risk becomes possible by evaluating the risk of developing pressure ulcers of the care recipient, so that the risk of developing pressure ulcers can be reduced by instructing the care recipient.

本開示の一実施形態に係る情報処理装置を示す機能ブロック構成図である。1 is a functional block configuration diagram showing an information processing device according to an embodiment of the present disclosure; FIG. 図1の振動センサ230をベッドBのマットレスMに配置した一例を示す平面図である。1. It is a top view which shows an example which has arrange|positioned the vibration sensor 230 of FIG. 1 to the mattress M of the bed B. FIG. 図1の情報処理装置1の動作を示すフローチャートである。2 is a flowchart showing the operation of the information processing device 1 of FIG. 1; 図2のベッドBに臥床者Hが仰向けに横たわる状態の一例を示す模式図である。FIG. 3 is a schematic diagram showing an example of a state in which a bed person H is lying face up on the bed B in FIG. 2 ; 図4の臥床者Hの体位変化の解析結果による重心位置の変化の一例を示すグラフである。FIG. 5 is a graph showing an example of changes in the position of the center of gravity according to analysis results of changes in the body position of the person H in bed in FIG. 4 ; FIG. 本開示の一実施形態に係る情報処理装置の管理装置を示す機能ブロック構成図である。1 is a functional block configuration diagram showing a management device of an information processing device according to an embodiment of the present disclosure; FIG. 本開示の一実施形態に係る情報処理装置を示すブロック構成図である。1 is a block configuration diagram showing an information processing device according to an embodiment of the present disclosure; FIG. 本開示の一実施形態に係るコンピュータ700を示す機能ブロック構成図である。7 is a functional block configuration diagram showing a computer 700 according to an embodiment of the present disclosure; FIG.

以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings. It should be noted that the embodiments described below do not unduly limit the content of the present disclosure described in the claims. Also, not all the components shown in the embodiments are essential components of the present disclosure.

(実施形態1)
<構成>
図1は、本開示の実施形態1に係る情報処理装置1を示す機能ブロック構成図である。この情報処理装置1は、主に医療機関や介護施設等において、被介護者の体位変化等の生体情報を管理するシステムである。体位変化とは、被介護者が自力で寝返りを打つことで体の向き(体向)を変化させたり、咳やくしゃみをしたり、意識的または無意識により身体の一部を振動させる行為、いわゆる貧乏ゆすりのような行為を含む概念である。また、この情報処理装置1は、被介護者の体位変化等の生体情報に基づき、被介護者が褥瘡を発症させるリスクである褥瘡発症リスク評価を行うシステムである。
(Embodiment 1)
<Configuration>
FIG. 1 is a functional block configuration diagram showing an information processing device 1 according to Embodiment 1 of the present disclosure. This information processing apparatus 1 is a system that manages biometric information such as changes in body position of a person being cared for, mainly in medical institutions, nursing care facilities, and the like. Postural change refers to the act of the care recipient turning over on his or her own to change the direction of the body (orientation), coughing or sneezing, or vibrating a part of the body consciously or unconsciously. It is a concept that includes acts such as poverty extortion. Further, the information processing apparatus 1 is a system for evaluating the pressure ulcer development risk, which is the risk of the care recipient developing a pressure ulcer, based on biometric information such as changes in body position of the care recipient.

情報処理装置1は、管理装置100と、検出装置200と、ネットワークNWとを有している。管理装置100と、検出装置200とは、ネットワークNWを介して相互に接続される。ネットワークNWは、通信を行うための通信網であり、限定ではなく例として、インターネット、イントラネット、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、ワイヤレスLAN(Wireless LAN:WLAN)、ワイヤレスWAN(Wireless WAN:WWAN)、仮想プライベートネットワーク(Virtual Private Network:VPN)等を含む通信網により構成されている。また、管理装置100と検出装置200とは、限定ではなく例として、USB(Universal Serial Bus)ケーブル等により直接接続しても良い。 The information processing device 1 has a management device 100, a detection device 200, and a network NW. The management device 100 and the detection device 200 are interconnected via a network NW. The network NW is a communication network for communication, and non-limiting examples include the Internet, an intranet, a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), a wireless LAN (WLAN), a wireless WAN ( Wireless WAN (WWAN), virtual private network (VPN) and other communication networks. In addition, the management device 100 and the detection device 200 may be directly connected by a USB (Universal Serial Bus) cable or the like as an example without limitation.

管理装置100は、検出装置200から被介護者による振動の信号を受信して体位変化等の生体情報を管理し、生体情報からその被介護者が褥瘡を発症させるリスクの評価を行い、結果を通知する装置であり、限定ではなく例として、各種Webサービスを提供するコンピュータ(デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど)や、サーバ装置を含む装置等により構成されている。なお、サーバ装置は単体で動作するサーバ装置に限られず、ネットワークNWを介して通信を行うことで協調動作する分散型サーバシステムや、クラウドサーバでも良い。 The management device 100 receives vibration signals from the cared person from the detection device 200, manages biometric information such as changes in body position, evaluates the risk of the cared person developing pressure ulcers from the biometric information, and outputs the results. It is a device that notifies, and as a non-limiting example, it is composed of a computer (desktop, laptop, tablet, etc.) that provides various web services, a device including a server device, and the like. Note that the server device is not limited to a server device that operates alone, and may be a distributed server system that operates cooperatively by communicating via a network NW, or a cloud server.

検出装置200は、被介護者が寝返り等の体位変化を行った場合や、起き上がった場合等の振動を検知する装置であり、限定ではなく例として、センサ等により構成されている。この検出装置200は、被介護者が身体を預ける器具、例えば被介護者が横たわるベッド等の寝具や、被介護者が移動する際に着座する車椅子に取り付けられる。本実施形態では、被介護者はベッドに横たわる臥床者であり、センサがベッドに取り付けられている例について説明する。 The detection device 200 is a device that detects vibration when the cared person changes posture such as rolling over, or when the care recipient gets up, and is configured by a sensor or the like as an example and not a limitation. The detection device 200 is attached to a device on which the care recipient rests, for example, bedding such as a bed on which the care recipient lies, or a wheelchair on which the care recipient sits when moving. In this embodiment, an example in which the care recipient is a bedridden person and the sensor is attached to the bed will be described.

管理装置100は、通信部110と、表示部120と、操作部130と、記憶部140と、制御部150とを備える。 The management device 100 includes a communication section 110 , a display section 120 , an operation section 130 , a storage section 140 and a control section 150 .

通信部110は、ネットワークNWを介して検出装置200と有線または無線で通信を行うための通信インタフェースであり、互いの通信が実行できるのであればどのような通信プロトコルを用いても良い。この通信部110は、限定ではなく例として、TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)等の通信プロトコルにより通信が行われる。 The communication unit 110 is a communication interface for performing wired or wireless communication with the detecting device 200 via the network NW, and any communication protocol may be used as long as mutual communication can be performed. The communication unit 110 performs communication using a communication protocol such as TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol) as an example and not a limitation.

表示部120は、管理装置100を操作するユーザ、例えば医療機関や介護施設等の職員から入力された操作内容や、検出装置200からの送信内容を表示するために用いられるユーザインタフェースであり、限定ではなく例として、液晶ディスプレイ、タッチパネル、タッチディスプレイを含む装置等から構成される。 The display unit 120 is a user interface used to display operation contents input by a user who operates the management device 100, for example, staff members of a medical institution, a nursing care facility, etc., and contents transmitted from the detection device 200. Rather, as an example, it is composed of a device including a liquid crystal display, a touch panel, a touch display, and the like.

操作部130は、管理装置100を操作するユーザが操作指示を入力するために用いられるユーザインタフェースであり、限定ではなく例として、キーボード、マウス、タッチパネル、タッチディスプレイを含む装置等から構成される。 The operation unit 130 is a user interface used by a user who operates the management device 100 to input operation instructions, and includes devices such as a keyboard, mouse, touch panel, and touch display, for example and not limitation.

記憶部140は、各種制御処理や制御部150内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、限定ではなく例として、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等を含むメモリや、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等を含むストレージから構成される。また、記憶部140は、褥瘡リスクモデルDB(褥瘡リスクに関する情報)141を記憶する。さらに、記憶部140は、検出装置200と通信を行ったデータや、後述する各処理にて生成されたデータを一時的に記憶する。 The storage unit 140 stores programs for executing various control processes and functions in the control unit 150, input data, and the like. Memory), etc., and storage including HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), flash memory, and the like. The storage unit 140 also stores a pressure ulcer risk model DB (information on pressure ulcer risk) 141 . Further, the storage unit 140 temporarily stores data communicated with the detection device 200 and data generated in each process described later.

褥瘡リスクモデルDB141には、臥床者の生体情報に基づき、臥床者が褥瘡を発症させるリスクを評価するための情報である褥瘡リスクに関する情報として格納されている。具体的には、臥床者が体位変化を行った時刻や回数の情報、臥床者の一定期間の体重変化に関する情報、臥床者の睡眠状態に関する情報、臥床者が離床した時間や回数の情報等に基づき、その臥床者が将来的に褥瘡を発症させるリスクの有無を評価するモデル情報である。この褥瘡リスクモデルDB141は、前述の情報に基づいて機械学習が行われて生成される情報であり、例えば他の装置で機械学習が行われて生成されたモデル情報を取得したものである。また、褥瘡リスクモデルDB141は、後述する褥瘡リスク評価部153で使用される。 The pressure ulcer risk model DB 141 stores information on the pressure ulcer risk, which is information for evaluating the risk of the bed ulcer developing the bed ulcer based on the biometric information of the bed ulcer. Specifically, information on the time and number of times the bedridden person changed their posture, information on the weight change of the bedridden person for a certain period of time, information on the sleeping state of the bedridden person, information on the time and number of times the bedridden person left the bed, etc. Based on this, it is model information for evaluating the presence or absence of the risk of developing pressure ulcers in the future in the bedridden person. This pressure ulcer risk model DB 141 is information generated by performing machine learning based on the above-described information, and for example, obtains model information generated by performing machine learning on another device. Also, the pressure ulcer risk model DB 141 is used in the pressure ulcer risk evaluation unit 153, which will be described later.

制御部150は、記憶部140に記憶されているプログラムを実行することにより、管理装置100の全体の動作を制御するものであり、限定ではなく例として、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、マイクロプロセッサ(Microprocessor)、プロセッサコア(Processor core)、マルチプロセッサ(Multiprocessor)、ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)を含む装置等から構成される。制御部150の機能として、信号受信部151と、生体情報取得部152と、褥瘡リスク評価部153と、通知部154とを備えている。この信号受信部151、生体情報取得部152、褥瘡リスク評価部153、及び通知部154は、記憶部140に記憶されているプログラムにより起動されて管理装置100にて実行される。 The control unit 150 controls the overall operation of the management apparatus 100 by executing a program stored in the storage unit 140. As examples, not limitation, a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), Microprocessor, Processor core, Multiprocessor, ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), etc. consists of As functions of the control unit 150 , a signal reception unit 151 , a biological information acquisition unit 152 , a bedsore risk evaluation unit 153 , and a notification unit 154 are provided. The signal receiving unit 151 , the biological information acquiring unit 152 , the pressure ulcer risk evaluating unit 153 , and the notifying unit 154 are activated by a program stored in the storage unit 140 and executed by the management device 100 .

信号受信部151は、検出装置200が備えるセンサからの検知信号を、検出装置200から通信部110を介して受信する。この検知信号は、限定ではなく例として、電圧や電流の変化を示す時系列の波形信号を含む。 The signal receiving unit 151 receives a detection signal from a sensor included in the detecting device 200 from the detecting device 200 via the communication unit 110 . The sensing signals include, by way of example and not limitation, time-series waveform signals indicative of changes in voltage or current.

また、信号受信部151は、検知信号に対して、様々な周期信号に分解して所定の周期信号を抽出するフーリエ変換を行う。波形信号である検知信号は、ノイズか含まれるため、後続処理で正しい判定を行うためである。そのため、必要な信号の判定が可能な程度にノイズが少ない場合には、フーリエ変換を行わなくても良い。なお、信号受信部151は、受信した検知信号を記憶部140に記憶させても良いが、図示を省略する。 Further, the signal receiving unit 151 decomposes the detection signal into various periodic signals and performs Fourier transform to extract a predetermined periodic signal. This is because the detection signal, which is a waveform signal, contains noise, so that correct determination can be made in subsequent processing. Therefore, when the noise is small enough to allow determination of the required signal, Fourier transform may not be performed. The signal receiving unit 151 may store the received detection signal in the storage unit 140, but the illustration is omitted.

生体情報取得部152は、信号受信部151で受信し、必要に応じてフーリエ変換を行った検知信号から解析され、臥床者の生体情報を取得する。臥床者の生体情報とは、限定ではなく例として、臥床者の呼吸や心拍の回数、臥床者が体位変化を行った時刻や回数、臥床者が離床した時間や回数(離床情報)、臥床者の一定期間の体重変化の情報である。また、これらの情報をさらに解析し、臥床者の睡眠状態に関する情報(睡眠状態情報)を取得する。例えば、ベッド上における臥床者の振動をセンサで検知した検知信号は、その信号レベルの大小や周期により、臥床者の体位変化によるものか、臥床者の呼吸や心拍によるものか、等を判定することが可能である。そのため、生体情報取得部152では、例えば臥床者の体位変化の情報を取得する場合、検知信号の信号レベルが所定の閾値以上変化し、かつ検知信号の変化が所定の時間以上継続した場合、臥床者に体位変化があったと判定し、臥床者の体位変化情報として取得する。 The biological information acquisition unit 152 acquires the biological information of the bedridden person by analyzing the detection signal received by the signal receiving unit 151 and performing Fourier transform as necessary. The biological information of the bedridden person includes, but is not limited to, the number of breathing and heartbeats of the bedridden person, the time and number of changes in body position of the bedridden person, the time and number of times the bedridden person left the bed (bed leave information), and the bed rest information. This is information on changes in body weight over a certain period of time. In addition, by further analyzing these pieces of information, information on the sleep state of the bedridden person (sleep state information) is obtained. For example, the detection signal obtained by detecting the vibration of a person lying on the bed with a sensor determines whether it is due to a change in the position of the person lying on the bed or due to the breathing or heartbeat of the person based on the magnitude and cycle of the signal level. Is possible. Therefore, in the biological information acquisition unit 152, for example, when acquiring information on changes in the body position of a bedridden person, if the signal level of the detection signal changes by a predetermined threshold or more and the change in the detection signal continues for a predetermined time or longer, It is determined that there is a change in the posture of the person, and is acquired as information on the change in posture of the bedridden person.

例えば、臥床者が安定して就寝している状態のとき、センサが検知する信号は、臥床者の脈動と呼吸に伴う横隔膜の動きによる振動によるものであり、臥床者の脈動による振動は、例えば1Hz程度であり、臥床者の呼吸による振動は、例えば0.3~0.5Hz程度である。臥床者が咳をしたり、意識的または無意識による身体の一部を振動させる行為、いわゆる貧乏ゆすりをしたりすると、脈動と呼吸による振動とは異なる周波数帯の信号レベルを検知する。この信号を小さな体位変化と判定する。これに対して、臥床者の体位変化の結果による振動は、小さな体位変化の信号レベルの2倍~8倍と強く、2秒~3分程度継続する。生体情報取得部152では、この信号を大きな体位変化と判定し、臥床者が寝返りをしたような場合の信号は、大きな体位変化の場合と判定する。 For example, when the person is stably sleeping, the signal detected by the sensor is the pulsation of the person and the vibration caused by the movement of the diaphragm accompanying breathing. It is about 1 Hz, and the vibration due to the respiration of the bedridden person is about 0.3 to 0.5 Hz, for example. When a bedridden person coughs, or consciously or unconsciously vibrates a part of the body, i.e., so-called squeezing, a signal level in a frequency band different from that of pulsation and respiration is detected. This signal is determined as a small change in body position. On the other hand, the vibration resulting from the postural change of the bedridden person is 2 to 8 times stronger than the signal level of a small postural change, and lasts for about 2 seconds to 3 minutes. The biological information acquiring unit 152 determines that this signal is a large change in body position, and that the signal when the person is lying in bed turns over is a large change in body position.

また、生体情報取得部152は、臥床者の身体の向き(体向)を判定しても良い。例えば、臥床者の体位変化による振動をセンサで検知した信号を分析すると、その臥床者がそのときに身体をどのような向きにしていたか判定することが可能である。 In addition, the biological information acquiring unit 152 may determine the orientation of the body of the bedridden person (orientation). For example, by analyzing a sensor-detected signal of vibration due to a change in the body position of a bedridden person, it is possible to determine the orientation of the body of the bedridden person at that time.

褥瘡リスク評価部153は、褥瘡リスクモデルDB141に格納されている、臥床者の生体情報と、臥床者が褥瘡を発症させるリスクとの関係を示す褥瘡リスクモデルから、生体情報取得部152で取得した臥床者の生体情報に基づき、その臥床者が褥瘡を発症させるリスクを評価する。限定ではなく例として、介護施設等に入所した当初の臥床者は、自発的に寝返りをすることが可能であるため、体位変化を行った時刻や回数の情報として、頻繁に寝返りを行ったことが分かるような大きな体位変化の情報が記憶されている。しかし、長期間経過すると、徐々に大きな体位変化を行う回数が減少し、時間間隔も広がることがある。そして、このような臥床者は、後に自力で寝返りを行えなくなり、褥瘡のリスクが増大することがある。褥瘡リスク評価部153では、大きな体位変化を所定の時間以上検知しないような傾向が見られる臥床者を、褥瘡リスク有りと評価する。 The pressure ulcer risk evaluation unit 153 acquires the biometric information of the bed ulcer stored in the bed ulcer risk model DB 141 and the bed ulcer risk model representing the relationship between the risk of the bed ulcer developing the bed ulcer by the biometric information acquisition unit 152. Based on the biometric information of the bedridden person, the risk of developing pressure ulcer in the bedridden person is evaluated. As a non-limiting example, a bedridden person who initially entered a nursing home or the like is able to roll over voluntarily, so information on the time and number of times the position has been changed indicates that the patient has frequently rolled over. Information of a large change in body position is stored. However, after a long period of time, the number of times of gradual large positional changes decreases and the time interval may increase. Then, such a bedridden person may not be able to turn over by themselves later, increasing the risk of pressure ulcers. The pressure ulcer risk evaluation unit 153 evaluates a bed ulcer risk person who tends not to detect a large change in body position for a predetermined period of time or more as having a pressure ulcer risk.

また、他の例として、介護施設等に入所した当初と比較して体重が減少し、痩身傾向にある臥床者は、体力の減少に伴い、徐々に大きな体位変化を行う回数が減少し、時間間隔も広がることがある。このような臥床者は、後に自力で寝返りを行えなくなり、褥瘡のリスクが増大することがある。褥瘡リスク評価部153では、このような傾向が見られる臥床者を、褥瘡リスク有りと評価する。 As another example, a bedridden person who has lost weight and tends to be slim compared to when they first entered a nursing home, etc., gradually decreases the number of times they make large changes in body position as their physical strength decreases. Intervals may also increase. Such bedridden persons may later be unable to roll over on their own, increasing the risk of pressure ulcers. The pressure ulcer risk evaluation unit 153 evaluates a bed ulcer person who exhibits such a tendency as having a pressure ulcer risk.

すなわち、褥瘡リスク評価部153は、臥床者の短期的な生体情報だけではなく、長期的な生体情報の変化も取得し、褥瘡リスクを評価する。これにより、臥床者が褥瘡を発症させるリスクが高まっていることを、事前に把握することを可能にするものである。 That is, the pressure ulcer risk evaluation unit 153 acquires not only the short-term biological information of the bedridden person, but also changes in long-term biological information, and evaluates the pressure ulcer risk. This makes it possible to grasp in advance that the bedridden person is at increased risk of developing pressure ulcers.

通知部154は、褥瘡リスク評価部153で褥瘡リスクが所定以上高いと評価された臥床者を特定し、例えば、褥瘡リスクが所定以上高まっている旨の通知を行う。この通知部154による通知対象者は、例えば介護施設の介護職員や、病院の看護師のように、その臥床者の健康状態について責任を有する者である。具体的には例えば、これらの者が管理装置100で当該臥床者の情報をアクセスしたときに、ワーニングとして褥瘡リスクが所定以上高まっている旨の通知を行う。なお、この通知の対象者は、本人やその家族でも良い。また、通知部154は、音声によるアラートを出力しても良く、管理装置100は、そのための音声出力装置、例えばスピーカ等を備えても良い。 The notification unit 154 identifies a bedridden person whose pressure ulcer risk is evaluated to be higher than a predetermined value by the pressure ulcer risk evaluation unit 153, and notifies, for example, that the pressure ulcer risk is higher than a predetermined value. A person to be notified by the notification unit 154 is a person who is responsible for the health condition of the bedridden person, such as a care worker in a nursing facility or a nurse in a hospital. Specifically, for example, when these persons access the information of the bedridden person using the management device 100, a warning is issued to the effect that the pressure ulcer risk has increased beyond a predetermined level. Note that the target person of this notification may be the person himself/herself or his/her family. Also, the notification unit 154 may output an audio alert, and the management device 100 may include an audio output device, such as a speaker, for that purpose.

また、通知部154は、例えば複数段階のアラートを出力しても良く、例えば体位変化があった時刻を記憶してから1時間半経過した場合に、表示部120上で黄色に表示させるような注意表示を行い、2時間経過した場合に、表示部120上で赤色に表示させるような警告表示を行っても良い。さらに、音声出力によるアラート出力の場合は、時間が経過するにつれて音声の音量を大きくしても良い。 In addition, the notification unit 154 may, for example, output an alert in multiple stages. A caution display may be performed, and when two hours have passed, a warning display may be performed such that the display unit 120 displays the warning in red. Furthermore, in the case of alert output by voice output, the volume of the voice may be increased as time elapses.

検出装置200は、通信部210と、動作制御部220と、振動センサ230とを備える。 The detection device 200 includes a communication section 210 , an operation control section 220 and a vibration sensor 230 .

通信部210は、ネットワークNWを介して管理装置100と有線または無線で通信を行うための通信インタフェースであり、互いの通信が実行できるのであればどのような通信プロトコルを用いても良い。この通信部210は、限定ではなく例として、TCP/IP等の通信プロトコルにより通信が行われる。 The communication unit 210 is a communication interface for performing wired or wireless communication with the management apparatus 100 via the network NW, and any communication protocol may be used as long as mutual communication can be executed. The communication unit 210 performs communication using a communication protocol such as TCP/IP as an example and not a limitation.

動作制御部220は、振動センサ230の動作制御を行い、検知信号を、通信部210を介して管理装置100に送信する機能を備えており、限定ではなく例として、CPU、MPU、GPU等から構成される。 The operation control unit 220 has a function of controlling the operation of the vibration sensor 230 and transmitting a detection signal to the management apparatus 100 via the communication unit 210. Configured.

振動センサ(センサ)230は、臥床者が寝返りを行った場合の体位変化や、臥床者の呼吸や心拍、または臥床者が咳やくしゃみをしたり、意識的または無意識により身体の一部を振動させたりする行為等の振動を検知するセンサであり、限定ではなく例として、外部から加えられた振動を圧電効果により電気信号に変換する圧電素子等により構成されている。この振動センサ230は、臥床者が横たわるベッドのマットレス等の寝具に、臥床者が臥床する箇所に配置される。なお、振動センサ230は臥床者の振動を検知するセンサであれば良く、ドップラーセンサやマットセンサ等で構成しても良い。 A vibration sensor (sensor) 230 detects changes in body position when a person rolls over, breathing and heartbeat of a person in bed, coughing and sneezing of a person in bed, and vibration of a part of the body consciously or unconsciously. It is a sensor that detects vibration such as the act of moving the body, and as a non-limiting example, it is composed of a piezoelectric element or the like that converts externally applied vibration into an electric signal by the piezoelectric effect. This vibration sensor 230 is arranged on the bedding such as the mattress of the bed on which the bedridden person lies, at a position where the bedridden person lies down. Note that the vibration sensor 230 may be any sensor that detects the vibration of a bedridden person, and may be composed of a Doppler sensor, a mat sensor, or the like.

図2は、図1の振動センサ230をベッドBのマットレスMに配置した一例を示す平面図である。図2に示すベッドBのマットレス(寝具)Mには、例えば、複数の振動センサ230が配置されている。振動センサ230は、細長のシート状に構成され、マットレスMの上面側に配置され、臥床者に直接触れないようにシーツやクッション材等により覆われて埋設されている。このように、臥床者に直接触れないように配置するのは、臥床者に触れることにより感電等のおそれがあることや、臥床者が不快に感じるおそれがあるからである。 FIG. 2 is a plan view showing an example in which the vibration sensor 230 of FIG. 1 is arranged on the mattress M of the bed B. As shown in FIG. For example, a plurality of vibration sensors 230 are arranged on the mattress (bedding) M of the bed B shown in FIG. The vibration sensor 230 is formed in the shape of an elongated sheet, is arranged on the upper surface side of the mattress M, is covered with a sheet, a cushioning material, or the like and is embedded so as not to come into direct contact with the bedridden person. The reason why it is arranged so as not to directly touch the bedridden person is that there is a risk of electric shock or the like by touching the bedridden person, and the bedridden person may feel uncomfortable.

振動センサ230のマットレスM上における配置は、図2に示すように、臥床者がマットレスMに横たわる際に上半身が載置される箇所に、振動センサ230の長手方向が臥床者の身体の上下方向に沿うように、臥床者の身体の幅方向に5本並列に配置され(左から順に、振動センサ230a,230b,230c,230d,230e)、臥床者の下半身が載置される箇所に、振動センサ230の長手方向が臥床者の身体の幅方向に沿うように、臥床者の身体の上下方向に2本並列に配置され(上から順に、振動センサ230f,230g)ている。なお、図2に示すベッドBは、上方向が臥床者の頭側であり、下方向が臥床者の足側である。 The layout of the vibration sensor 230 on the mattress M, as shown in FIG. are arranged in parallel along the width direction of the body of the bedridden person (vibration sensors 230a, 230b, 230c, 230d, 230e in order from the left), and vibration Two sensors 230 (vibration sensors 230f, 230g in order from the top) are arranged in parallel in the vertical direction of the bedridden person's body so that the longitudinal direction of the sensor 230 is along the width direction of the bedridden person's body. In addition, the bed B shown in FIG. 2 is directed upward toward the head of the bedridden person and downward toward the feet of the bedridden person.

このように配置するのは、臥床者の上半身側の5本の振動センサ230により、臥床者のマットレスM上における幅方向の位置を検知することで、体位変化があったことを判定するためである。また、臥床者がマットレスM上における幅方向の位置を変更せずに体位変化させることも考えられるため、臥床者の下半身の2本の振動センサ230により、所定以上の大きな振動を検知することで体位変化があったことを判定出来るようにしている。 The reason for this arrangement is that the five vibration sensors 230 on the side of the upper body of the bedridden person detect the position in the width direction on the mattress M of the bedridden person, thereby determining that there has been a change in body position. be. In addition, since it is conceivable that the bedridden person changes his/her body position without changing the position in the width direction on the mattress M, the two vibration sensors 230 in the lower body of the bedridden person detect vibrations larger than a predetermined amount. It is made possible to determine that there has been a change in posture.

<処理の流れ>
図3を参照しながら、情報処理装置1が実行する褥瘡リスク評価方法の一例の処理の流れについて説明する。図3は、図1の情報処理装置1の動作を示すフローチャートである。
<Process flow>
A flow of processing of an example of the pressure ulcer risk evaluation method executed by the information processing apparatus 1 will be described with reference to FIG. 3 . FIG. 3 is a flow chart showing the operation of the information processing apparatus 1 of FIG.

ステップS101の処理として、検出装置200の振動センサ230が検知した検知信号は、動作制御部220によって通信部210を介して管理装置100に送信されるので、管理装置100の信号受信部151では、通信部110を介して受信される。また、信号受信部151では、必要に応じて、受信された検知信号に対してフーリエ変換が行われ、所定の周期信号が抽出される。 As the process of step S101, the detection signal detected by the vibration sensor 230 of the detection device 200 is transmitted to the management device 100 via the communication unit 210 by the operation control unit 220. Therefore, the signal reception unit 151 of the management device 100 It is received via the communication unit 110 . Further, in the signal receiving unit 151, a Fourier transform is performed on the received detection signal as necessary, and a predetermined periodic signal is extracted.

ステップS102の処理として、生体情報取得部152では、ステップS101で受信されてフーリエ変換が行われた検知信号から必要な解析が行われ、臥床者の呼吸や心拍の回数、臥床者が体位変化を行った時刻や回数、臥床者が離床した時間や回数、臥床者の一定期間の体重変化、臥床者の睡眠状態に関する情報といった臥床者の生体情報が取得される。 As the process of step S102, the biological information acquisition unit 152 performs necessary analysis from the detection signal received in step S101 and subjected to Fourier transform, and detects the number of respirations and heartbeats of the bedridden person, and changes in the posture of the bedridden person. The biological information of the bedridden person is obtained, such as the time and number of visits, the time and number of times the bedridden person left the bed, weight change of the bedridden person for a certain period of time, and information on the sleeping state of the bedridden person.

図4は、図2のベッドBに臥床者Hが仰向けに横たわる状態の一例を示す模式図である。図4に示すマットレスM上の臥床者Hは、例えば、臥床者Hの身体の幅方向略中央に仰向けに横たわっている。このとき、振動センサ230b,230c,230d,230f,230gの上に臥床者Hの身体は載置されているため、これらの振動センサが臥床者Hの振動、具体的には臥床者Hの脈動と呼吸による振動を検知している。このときの振動センサによる検知信号の信号レベルは、例えば、臥床者Hの重心近傍が載置されている振動センサ230c,230fは、強い信号レベルを検知し、臥床者Hの重心から離れた振動センサ230b,230d,230gは、弱い信号レベルを検知する。 FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of a state in which the bed B in FIG. 2 has a bed person H lying face up. The bedridden person H on the mattress M shown in FIG. At this time, since the body of the lying person H is placed on the vibration sensors 230b, 230c, 230d, 230f, and 230g, these vibration sensors detect the vibration of the lying person H, specifically the pulsation of the lying person H. and vibrations caused by breathing. For example, the vibration sensors 230c and 230f on which the vicinity of the center of gravity of the bedridden person H is placed detect a strong signal level, and the signal level of the detection signal by the vibration sensor at this time is strong. Sensors 230b, 230d and 230g detect weak signal levels.

図4に示す臥床者Hが、例えば、向かって左方向(臥床者Hから見て右方向)に寝返りをすると、マットレスM上において、臥床者Hの身体の幅方向左側に左方向を向いて横たわる状態になる。このとき、振動センサ230b,230c,230d,230f,230gが臥床者Hの振動による、強い信号レベルの検知信号を検知することになる。このような検知信号の変化により、生体情報取得部152では、臥床者Hの生体情報が取得される。 For example, when the bedridden person H shown in FIG. lie down. At this time, the vibration sensors 230b, 230c, 230d, 230f, and 230g detect strong signal level detection signals due to the vibration of the bedridden person H. Based on such a change in the detection signal, the biometric information of the bedridden person H is acquired in the biometric information acquisition unit 152 .

ステップS103の処理として、褥瘡リスク評価部153では、褥瘡リスクモデルDB141に格納されている褥瘡リスクモデルから、ステップS102で取得された生体情報臥床者の生体情報に基づき、その臥床者が褥瘡を発症させるリスクが評価される。 As the process of step S103, the pressure ulcer risk evaluation unit 153 selects the pressure ulcer risk model stored in the pressure ulcer risk model DB 141, based on the biometric information of the bedridden person acquired in step S102. the risk of causing

図5は、図4の臥床者Hの体位変化の解析結果による重心位置の変化の一例を示すグラフである。図5に示すグラフの曲線Lは、図4に示す臥床者Hの振動による振動センサ230a~230gの検知信号を解析し、マットレスM上において所定の1日における臥床者Hの重心位置の移動状況を、タイムチャートとして示している。タイムチャート上の時刻T1~T10は、生体情報取得部152が判定する大きな体位変化または小さな体位変化の時刻を示しており、実線で示す時刻T2,T4,T6,T9は大きな体位変化を、破線で示す時刻T1,T3,T5,T7,T8,T10は小さな体位変化を示している。 FIG. 5 is a graph showing an example of changes in the position of the center of gravity according to the analysis results of changes in the body position of the person H in FIG. The curve L of the graph shown in FIG. 5 is obtained by analyzing the detection signals of the vibration sensors 230a to 230g due to the vibration of the bedridden person H shown in FIG. is shown as a time chart. Times T1 to T10 on the time chart indicate times of large or small changes in body position determined by the biological information acquisition unit 152, and times T2, T4, T6, and T9 indicated by solid lines indicate large changes in position, and times T9 indicated by solid lines indicate large changes in position. , indicate small changes in posture.

例えば、図5に示す時刻T1~T10の前後において、重心位置の移動方向が変化していることが分かる。このような体位変化に加えて、信号レベルの強度から、大きな体位変化または小さな体位変化を判定している。そして、褥瘡リスク評価部153では、例えば大きな体位変化の回数が減少傾向にある場合や、時間間隔が広がっている場合に褥瘡リスク有りと評価している。 For example, before and after times T1 to T10 shown in FIG. 5, it can be seen that the movement direction of the center of gravity position changes. In addition to such a change in body position, a large or small change in body position is determined from the intensity of the signal level. The pressure ulcer risk evaluation unit 153 evaluates that there is a pressure ulcer risk when, for example, the number of large changes in body position tends to decrease or when the time interval is widening.

ステップS104の処理として、通知部154では、ステップS103の評価結果が、褥瘡リスクが所定以上高いか否か判定される。高い場合にはステップS105の処理が行われ、高くない場合には処理が終了される。 As the process of step S104, the notification unit 154 determines whether or not the evaluation result of step S103 indicates that the pressure ulcer risk is higher than a predetermined value. If it is higher, the process of step S105 is performed, and if it is not higher, the process ends.

ステップS105の処理として、通知部154では、褥瘡リスクが所定以上高いと評価された臥床者に対して、例えば、褥瘡リスクが所定以上高まっている旨の通知が行われる。これにより、臥床者の褥瘡リスクを認識することが出来る。 As the process of step S105, the notification unit 154 notifies the bedridden person evaluated that the pressure ulcer risk is higher than a predetermined level, for example, that the pressure ulcer risk is higher than a predetermined level. This makes it possible to recognize the bed ulcer risk of the bedridden person.

<効果>
以上のように、本実施形態に係る情報処理装置及び褥瘡リスク評価方法は、ベッドのマットレスに臥床者の振動を検知する振動センサを備える検出装置が取り付けられ、生体情報取得部により、この振動センサの検知信号から臥床者の生体情報が取得され、褥瘡リスク評価部により、臥床者が褥瘡を発症させるリスクがあるか否かが評価される。通知部により所定以上の褥瘡リスクがある臥床者が特定されて通知されるので、褥瘡リスクを認識することが出来る。これにより、臥床者の褥瘡発症リスクの評価によりリスクの早期発見が可能になるので、当該臥床者に対する指導等により褥瘡発症リスクを低減させることが出来る。
<effect>
As described above, in the information processing apparatus and the pressure ulcer risk evaluation method according to the present embodiment, the detection device having the vibration sensor for detecting the vibration of the bedridden person is attached to the mattress of the bed, and the biological information acquisition unit detects the vibration of the vibration sensor. The biometric information of the bedridden person is acquired from the detection signal, and whether or not there is a risk of developing a bed sore is evaluated by the pressure ulcer risk evaluation unit. Since the notification unit identifies and notifies a bed ulcer who has a predetermined or higher pressure ulcer risk, it is possible to recognize the pressure ulcer risk. This enables early detection of the risk by evaluating the risk of developing a pressure ulcer in a bedridden person, so that the risk of developing a pressure ulcer can be reduced by providing guidance to the bedridden person.

また、褥瘡リスク評価の対象となる生体情報は、臥床者の呼吸や心拍の回数、臥床者が体位変化を行った時刻や回数、臥床者が離床した時間や回数、臥床者の一定期間の体重変化の情報等、短期的な生体情報のみならず長期的な生体情報も含まれるので、介護施設の介護職員や、病院の看護師のような専門家であっても気付くことが困難な変化によりリスク評価が可能になる。 In addition, the biometric information that is the target of pressure ulcer risk assessment includes the number of times the person is breathing and heartbeat, the time and number of times the person changes position, the time and number of times the person leaves the bed, and the weight of the person over a certain period of time. Not only short-term biometric information but also long-term biometric information, such as information on changes, is included. Enables risk assessment.

(実施形態2)
図6は、本開示の実施形態2に係る情報処理装置1の管理装置100Aを示す機能ブロック構成図である。この管理装置100Aは、検出装置200から臥床者による振動の信号を受信して体位変化等の生体情報を管理し、生体情報からその臥床者が褥瘡を発症させるリスクの評価を行い、結果を通知する点において、実施形態1に係る管理装置100と同様であるが、制御部150の機能として機械学習部155を備えている点において、実施形態1に係る管理装置100と異なる。
(Embodiment 2)
FIG. 6 is a functional block configuration diagram showing the management device 100A of the information processing device 1 according to the second embodiment of the present disclosure. This management device 100A receives a vibration signal from the bedridden person from the detection device 200, manages biometric information such as changes in body position, evaluates the risk of developing pressure ulcers in the bedridden person from the biometric information, and notifies the results. It is the same as the management device 100 according to the first embodiment in that it does so, but differs from the management device 100 according to the first embodiment in that a machine learning unit 155 is provided as a function of the control unit 150 .

実施形態1は、褥瘡リスク評価部153で使用される褥瘡リスクモデルDB141を生成するための機械学習を他の装置で行い、褥瘡リスクモデルDB141を取得する実施形態であるが、本実施形態では、褥瘡リスクモデルDB141を生成するための機械学習を管理装置100Aにて行う。 Embodiment 1 is an embodiment in which machine learning for generating the pressure ulcer risk model DB 141 used in the pressure ulcer risk evaluation unit 153 is performed by another device and the pressure ulcer risk model DB 141 is acquired. Machine learning for generating the pressure ulcer risk model DB 141 is performed by the management device 100A.

機械学習部155は、管理装置100Aが管理する臥床者の生体情報について、褥瘡リスク評価部153で使用される褥瘡リスクモデルDB141を生成するための機械学習を行う。具体的には、生体情報取得部152にて取得された、臥床者が体位変化を行った時刻や回数の情報、臥床者の一定期間の体重変化に関する情報、臥床者の睡眠状態に関する情報、臥床者が離床した時間や回数の情報等に基づき、限定ではなく例として、臥床者が褥瘡を発症させた場合のデータを教師データとして教師あり機械学習を行う。機械学習により生成されたモデル情報は、褥瘡リスクモデルDB141に記憶される。 The machine learning unit 155 performs machine learning for generating the pressure ulcer risk model DB 141 used by the pressure ulcer risk evaluation unit 153 on the biometric information of the bedridden person managed by the management device 100A. Specifically, the information obtained by the biological information acquisition unit 152 includes information on the time and the number of times the bedridden person changed his/her posture, information on weight change of the bedridden person for a certain period of time, information on the sleeping state of the bedridden person, Based on information such as the time and number of times the person leaves the bed, supervised machine learning is performed using, as not limitation, data when a bed ulcer develops in a bed ulcer as teacher data. Model information generated by machine learning is stored in the pressure ulcer risk model DB 141 .

機械学習部155による機械学習は、実施形態1における褥瘡リスク評価方法の処理の流れとは独立した形態で行われる。例えば、特定の時期やタイミングにおいて、生体情報取得部152にて取得された臥床者の生体情報に基づいて行われる。その他の構成及び処理の流れについては、実施形態1と同様である。 Machine learning by the machine learning unit 155 is performed in a form independent of the processing flow of the pressure ulcer risk evaluation method in the first embodiment. For example, it is performed based on the biometric information of the bedridden person acquired by the biometric information acquiring unit 152 at a specific period or timing. Other configurations and processing flows are the same as in the first embodiment.

機械学習部155による機械学習の一例について、以下に説明する。生体情報取得部152にて取得された臥床者(被介護者)の振動データから、自発的な寝返り、介護者による体位交換、おむつ交換といった大きな体動と、意識的または無意識による身体の一部を振動させる行為、いわゆる貧乏ゆすりとを切り分ける。この切り分けは、具体的には前述のように、小さな体位変化と大きな体位とを切り分けることにより行われる。このように安定している状態のデータと、大きな体動のデータとを記憶し、限定ではなく例として、センサが検知した信号レベルを判別する機械学習モデルを構築する。 An example of machine learning by the machine learning unit 155 will be described below. From the vibration data of the bedridden person (cared person) acquired by the biological information acquisition unit 152, large body movements such as voluntary tossing and turning, position changes by caregivers, and diaper changes, and part of the body consciously or unconsciously The act of vibrating, the so-called poverty extortion, is separated. Specifically, as described above, this division is performed by dividing a small change in body position from a large change in body position. By storing such steady state data and large body motion data, a machine learning model is constructed that, by way of example and not limitation, determines the signal level sensed by the sensor.

また、機械学習部155では、臥床者が一晩に体動をした頻度を長期間(例えば、数カ月~数年)取得し、臥床者ごとの体動の頻度や、その傾向を学習する。例えば、その傾向が、体動の頻度が期間の経過と共に減少している場合や、体動の時間帯が変化している場合、一定時間(例えば、2時間)体動がないことが増加している場合、あるとき急に体動をしなくなった場合のように、褥瘡を発症させるリスクの高いデータを教師データとして教師あり機械学習を行う。 In addition, the machine learning unit 155 acquires the frequency of body movements of the bedridden person over a long period of time (for example, several months to several years), and learns the body movement frequency and its tendency for each bedridden person. For example, if the frequency of body movement decreases over time, or if the time zone of body movement changes, there is an increase in no body movement for a certain period of time (e.g., 2 hours). In such a case, supervised machine learning is performed using data with a high risk of developing pressure ulcers as teacher data, such as when the body suddenly stops moving.

さらに、機械学習部155では、臥床者の振動データから、前述のように臥床者の身体の向き(体向)を判定し、その傾向を個別に学習する。そして、その傾向から褥瘡を発症させるリスクの高いデータを教師データとして、教師あり機械学習を行う。機械学習部155による機械学習は、上記のような機械学習を個別に行って褥瘡を発症させるリスクの評価を行っても良く、総合的に評価しても良い。さらに、これらの情報と、被介護者が身体を預ける器具、例として臥床者のベッドにおける位置の情報とを組み合わせても良い。 Furthermore, the machine learning unit 155 determines the orientation of the body of the bedridden person (orientation) from the vibration data of the bedridden person as described above, and learns the tendency individually. Then, supervised machine learning is performed using data with a high risk of developing pressure ulcers from that tendency as teacher data. The machine learning performed by the machine learning unit 155 may perform the above-described machine learning individually to evaluate the risk of developing a pressure ulcer, or may perform a comprehensive evaluation. Furthermore, this information may be combined with information on the position of the device on which the cared person rests, for example, the bed of a bedridden person.

本実施形態によれば、上記実施形態1の効果に加え、管理装置が管理する臥床者の生体情報に基づき、モデル情報を生成するための機械学習が行われる。これにより、より正確なモデル情報を生成することが可能になる。 According to this embodiment, in addition to the effects of the first embodiment, machine learning for generating model information is performed based on the biometric information of the bedridden person managed by the management device. This makes it possible to generate more accurate model information.

(実施形態3)
図7は、本開示の実施形態3に係る情報処理装置1Bを示すブロック構成図である。この情報処理装置1Bは、臥床者の体位変化等の生体情報を管理し、臥床者が褥瘡を発症させるリスクの評価を行う点において、実施形態1に係る情報処理装置1と同様であるが、管理装置100Bと、検出装置200と、ネットワークNWとを有し、さらに携帯端末300を有している点において、実施形態1に係る情報処理装置1と異なる。
(Embodiment 3)
FIG. 7 is a block configuration diagram showing an information processing device 1B according to Embodiment 3 of the present disclosure. This information processing device 1B is the same as the information processing device 1 according to Embodiment 1 in that it manages biological information such as changes in the posture of a bedridden person and evaluates the risk of the bedridden person developing a pressure ulcer. The information processing apparatus 1 differs from the information processing apparatus 1 according to the first embodiment in that it includes a management apparatus 100B, a detection apparatus 200, a network NW, and a mobile terminal 300. FIG.

本実施形態では、管理装置の通知部によるワーニングの出力先として、携帯端末に出力させる。医療機関や介護施設等における職員等の作業者は多忙であり、管理装置の表示部を見ている時間は限られるため、作業者が所持している携帯端末にワーニングを出力させるものである。 In this embodiment, the notification unit of the management apparatus outputs the warning to the portable terminal as the output destination. Workers such as staff members in medical institutions, nursing care facilities, etc. are busy and have limited time to look at the display section of the management device.

携帯端末300は、限定ではなく例として、スマートフォン、携帯電話機を含む携帯端末により構成されている。この携帯端末300は、管理装置100Bから送信されたワーニングの情報を、例えばポップアップ表示させ、ワーニングが出力されていることが作業者に認識できるように出力する。また、携帯端末300は、音声によるワーニングを出力しても良い。その他の構成及び処理の流れについては、実施形態1と同様である。 The mobile terminal 300 is configured by a mobile terminal including a smart phone and a mobile phone as an example and not a limitation. The portable terminal 300 displays, for example, a pop-up of the warning information transmitted from the management device 100B, and outputs it so that the worker can recognize that the warning is output. Moreover, the portable terminal 300 may output a warning by voice. Other configurations and processing flows are the same as in the first embodiment.

本実施形態によれば、上記実施形態1及び2の効果に加え、携帯端末を備え、携帯端末にワーニング出力させるため、ワーニングが出力されていることを確実に認識することが出来る。これにより、臥床者の褥瘡発症リスクの情報を確実に認識させることが可能である。 According to this embodiment, in addition to the effects of Embodiments 1 and 2, since a mobile terminal is provided and a warning is output to the mobile terminal, it is possible to reliably recognize that a warning is being output. Thereby, it is possible to reliably recognize the information on the bed sore development risk of the bedridden person.

(実施形態4(プログラム))
図815は、コンピュータ(電子計算機)700の構成の例を示す機能ブロック構成図である。コンピュータ700は、CPU701、主記憶装置702、補助記憶装置703、インタフェース704を備える。
(Embodiment 4 (program))
FIG. 815 is a functional block diagram showing an example of the configuration of the computer (electronic calculator) 700. As shown in FIG. A computer 700 includes a CPU 701 , a main memory device 702 , an auxiliary memory device 703 and an interface 704 .

ここで、実施形態1ないし3に係る信号受信部151、生体情報取得部152、褥瘡リスク評価部153、通知部154、及び機械学習部155を構成する各機能を実現するための制御プログラム(褥瘡リスク評価プログラム)の詳細について説明する。これらの機能ブロックは、コンピュータ700に実装される。そして、これらの各構成要素の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置703に記憶されている。CPU701は、プログラムを補助記憶装置703から読み出して主記憶装置702に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、CPU701は、プログラムに従って、上述した記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置702に確保する。 Here, a control program (decubitus risk assessment program). These functional blocks are implemented in computer 700 . The operations of these components are stored in the auxiliary storage device 703 in the form of programs. The CPU 701 reads out the program from the auxiliary storage device 703, develops it in the main storage device 702, and executes the above processing according to the program. Further, the CPU 701 secures a storage area corresponding to the above-described storage unit in the main storage device 702 according to the program.

当該プログラムは、具体的には、コンピュータ700において、寝具に設けられた、臥床者の振動を検知するセンサからの検知信号を受信する信号受信ステップと、受信した検知信号に基づき、臥床者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、生体情報と褥瘡を発症させるリスクとの関係を示す褥瘡リスクモデルから、生体情報に基づいて臥床者が褥瘡を発症させるリスクを評価する褥瘡リスク評価ステップと、をコンピュータによって実現する制御プログラムである。 Specifically, in the computer 700, the computer 700 includes a signal receiving step of receiving a detection signal from a sensor that detects the vibration of the bedridden person, and based on the received detection signal, a pressure ulcer risk evaluation step of evaluating the risk of developing a pressure ulcer in a bedridden person based on the biological information from a pressure ulcer risk model indicating the relationship between the biological information and the risk of developing a pressure ulcer; is a control program that realizes by a computer.

なお、補助記憶装置703は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース704を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、DVD-ROM、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムがネットワークを介してコンピュータ700に配信される場合、配信を受けたコンピュータ700が当該プログラムを主記憶装置702に展開し、上記処理を実行しても良い。 Note that the auxiliary storage device 703 is an example of a non-temporary tangible medium. Other examples of non-transitory tangible media include magnetic disks, magneto-optical disks, CD-ROMs, DVD-ROMs, semiconductor memories, etc. that are connected via interface 704 . Further, when this program is distributed to the computer 700 via a network, the computer 700 receiving the distribution may develop the program in the main storage device 702 and execute the above process.

また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置703に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。 Also, the program may be for realizing part of the functions described above. Furthermore, the program may be a so-called difference file (difference program) that implements the above-described functions in combination with another program already stored in the auxiliary storage device 703 .

以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。 Although the disclosed embodiments have been described above, they can be implemented in various other forms, and can be implemented with various omissions, substitutions, and modifications. These embodiments, modifications, omissions, substitutions and changes are included within the technical scope of the claims and their equivalents.

1,1B 情報処理装置、100,100A,100B 管理装置、110 通信部、120 表示部、130 操作部、140 記憶部、141 褥瘡リスクモデルDB、150 制御部、151 信号受信部、152 生体情報取得部、153 褥瘡リスク評価部、154 通知部、155 機械学習部、200 検出装置、210 通信部、220 動作制御部、230 振動センサ、300 携帯端末、NW ネットワーク 1, 1B information processing device, 100, 100A, 100B management device, 110 communication unit, 120 display unit, 130 operation unit, 140 storage unit, 141 pressure ulcer risk model DB, 150 control unit, 151 signal reception unit, 152 biometric information acquisition Unit, 153 Pressure ulcer risk evaluation unit, 154 Notification unit, 155 Machine learning unit, 200 Detection device, 210 Communication unit, 220 Operation control unit, 230 Vibration sensor, 300 Mobile terminal, NW network

Claims (10)

被介護者が身体を預ける器具と、前記器具に身体を預ける被介護者の生体情報を管理する管理装置と、を備え、前記被介護者の褥瘡発症リスク評価を行う情報処理装置であって、
前記器具は、前記被介護者の振動を検知するセンサを備え、
前記管理装置は、
前記センサからの検知信号を受信する信号受信部と、
受信した前記検知信号に基づき、前記被介護者の生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記生体情報と褥瘡を発症させるリスクとの関係を示す褥瘡リスクに関する情報から、前記生体情報に基づいて前記被介護者が褥瘡を発症させるリスクを評価する褥瘡リスク評価部と、
前記生体情報に基づく機械学習を行い、前記褥瘡リスクに関する情報を生成する機械学習部と、を備え、
前記生体情報取得部は、前記検知信号に基づき、前記被介護者の睡眠状態情報を前記生体情報として取得し、
前記褥瘡リスクに関する情報は、前記被介護者の睡眠状態情報を含む前記生体情報に基づく機械学習により生成されたモデル情報であり、
前記褥瘡リスク評価部は、前記被介護者の睡眠状態情報を含む前記生体情報に基づいて、前記被介護者が褥瘡を発症させるリスクを評価する、情報処理装置。
An information processing device, comprising: a device in which a care recipient entrusts his/her body; and a management device for managing biometric information of the care recipient who entrusts his/her body in said appliance, and performs pressure ulcer development risk evaluation of said care recipient,
The appliance comprises a sensor for detecting vibration of the care-receiver,
The management device
a signal receiving unit that receives a detection signal from the sensor;
a biometric information acquiring unit that acquires the biometric information of the cared person based on the received detection signal;
a pressure ulcer risk evaluation unit that evaluates the risk of the care recipient developing a pressure ulcer based on the biometric information, from information on pressure ulcer risk that indicates the relationship between the biometric information and the risk of developing a pressure ulcer ;
a machine learning unit that performs machine learning based on the biometric information and generates information about the pressure ulcer risk ,
The biological information acquisition unit acquires sleep state information of the care recipient as the biological information based on the detection signal,
The information about the pressure ulcer risk is model information generated by machine learning based on the biometric information including the sleeping state information of the care recipient,
The pressure ulcer risk evaluation unit is an information processing device that evaluates the risk of the care recipient developing a pressure ulcer based on the biometric information including the sleeping state information of the care recipient.
前記褥瘡リスクに関する情報は、さらに、前記被介護者の体位変化情報、前記被介護者の体重変化情報、及び前記被介護者の離床情報の内の1または複数の情報を含む前記生体情報に基づく機械学習により生成されたモデル情報である、請求項1に記載の情報処理装置。 The information on the pressure ulcer risk further includes the biometric information including one or more of information on changes in body position of the care-receiver, information on changes in body weight of the care-receiver, and information on getting out of bed of the care-receiver. 2. The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the model information is generated by machine learning based on. 前記生体情報取得部は、前記検知信号の信号レベルが所定の閾値以上変化し、前記検知信号の変化が所定の時間以上継続した場合、前記被介護者に体位変化があったと判定して前記被介護者の体位変化情報として取得する、請求項2に記載の情報処理装置。 When the signal level of the detection signal changes by a predetermined threshold value or more and the change in the detection signal continues for a predetermined time or longer, the biological information acquisition unit determines that the cared person has changed in posture, and determines that the cared person has changed in posture. The information processing apparatus according to claim 2 , which is acquired as the caregiver's postural change information. 前記被介護者が横たわる寝具は、前記センサを複数備え、
前記生体情報取得部は、複数の前記センサからの前記検知信号から、1の前記センサにかかる振動が、他の前記センサにかかる振動へと変化したと判定される場合、前記被介護者に体位変化があったと判定して前記被介護者の体位変化情報として取得する、請求項2または請求項3に記載の情報処理装置。
The bedding on which the cared person lies has a plurality of the sensors,
When it is determined from the detection signals from the plurality of sensors that the vibration applied to one of the sensors has changed to the vibration applied to the other sensor, the biological information acquisition unit adjusts the body position of the cared person. 4. The information processing apparatus according to claim 2, wherein it determines that there has been a change, and acquires the position change information of the care-receiver.
前記褥瘡リスク評価部は、前記被介護者の体位変化情報において、前記被介護者の体位変化を所定の時間以上検知しない場合、前記被介護者が褥瘡を発症させるリスクが高いと評価する、請求項2から請求項4のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The pressure ulcer risk evaluation unit evaluates that the risk of developing a pressure ulcer in the care recipient is high if the care recipient's position change information does not detect the care recipient's position change for a predetermined time or longer. The information processing apparatus according to any one of claims 2 to 4 . 前記褥瘡リスク評価部は、前記被介護者の体位変化情報において、所定の時間における前記被介護者の体位変化の回数が減少傾向である場合、前記被介護者が褥瘡を発症させるリスクが高いと評価する、請求項2から請求項5のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The pressure ulcer risk evaluation unit determines that the risk of the care recipient developing a pressure ulcer is high when the number of times the care recipient changes his or her posture in a predetermined time tends to decrease in the position change information of the care recipient. The information processing apparatus according to any one of claims 2 to 5 , which is evaluated. 前記褥瘡リスク評価部は、前記被介護者の体重変化情報において、前記被介護者の体重が減少傾向である場合、前記被介護者が褥瘡を発症させるリスクが高いと評価する、請求項2から請求項6のいずれか1項に記載の情報処理装置。 According to claim 2 , the pressure ulcer risk evaluation unit evaluates that the risk of developing a pressure ulcer is high in the care-receiver when the weight of the care-receiver tends to decrease in the weight change information of the care-receiver. The information processing apparatus according to claim 6 . 前記被介護者が褥瘡を発症させるリスクが所定以上である場合、所定の通知を出力する通知部を備える、請求項1から請求項7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 7, further comprising a notification unit that outputs a predetermined notification when the care-receiver has a predetermined risk of developing a pressure ulcer. 被介護者が身体を預ける器具における前記被介護者の生体情報を管理し、前記被介護者の褥瘡発症リスク評価を行う褥瘡リスク評価方法であって、
信号受信部が行う、前記器具に設けられた、前記被介護者の振動を検知するセンサからの検知信号を受信する信号受信ステップと、
生体情報取得部が行う、受信した前記検知信号に基づき、前記被介護者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
褥瘡リスク評価部が行う、前記生体情報と褥瘡を発症させるリスクとの関係を示す褥瘡リスクに関する情報から、前記生体情報に基づいて前記被介護者が褥瘡を発症させるリスクを評価する褥瘡リスク評価ステップと、
機械学習部が行う、前記生体情報に基づく機械学習を行い、前記褥瘡リスクに関する情報を生成する機械学習ステップと、を備え、
前記生体情報取得部は、前記検知信号に基づき、前記被介護者の睡眠状態情報を前記生体情報として取得し、
前記褥瘡リスクに関する情報は、前記被介護者の睡眠状態情報を含む前記生体情報に基づく機械学習により生成されたモデル情報であり、
前記褥瘡リスク評価部は、前記被介護者の睡眠状態情報を含む前記生体情報に基づいて、前記被介護者が褥瘡を発症させるリスクを評価する、褥瘡リスク評価方法。
A pressure ulcer risk assessment method for managing the biometric information of the care recipient in a device in which the care recipient entrusts the body, and evaluating the risk of developing pressure ulcers of the care recipient,
a signal receiving step of receiving a detection signal from a sensor, which is provided in the appliance and which detects the vibration of the care recipient, performed by the signal receiving unit;
a biological information acquisition step of acquiring the biological information of the cared person based on the received detection signal, performed by the biological information acquisition unit;
A pressure ulcer risk evaluation step of evaluating the risk of the care-receiver developing a pressure ulcer based on the biometric information, performed by the pressure ulcer risk assessment unit, from the information on the pressure ulcer risk indicating the relationship between the biometric information and the risk of developing a pressure ulcer. and,
a machine learning step in which a machine learning unit performs machine learning based on the biometric information to generate information about the pressure ulcer risk ;
The biological information acquisition unit acquires sleep state information of the care recipient as the biological information based on the detection signal,
The information about the pressure ulcer risk is model information generated by machine learning based on the biometric information including the sleeping state information of the care recipient,
A pressure ulcer risk evaluation method, wherein the pressure ulcer risk evaluation unit evaluates the risk of the care receiver developing a pressure ulcer based on the biometric information including the sleeping state information of the care receiver.
被介護者が身体を預ける器具における前記被介護者の生体情報を管理し、前記被介護者の褥瘡発症リスク評価を行う褥瘡リスク評価プログラムであって、
前記器具に設けられた、前記被介護者の振動を検知するセンサからの検知信号を受信する信号受信ステップと、
受信した前記検知信号に基づき、前記被介護者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
前記生体情報と褥瘡を発症させるリスクとの関係を示す褥瘡リスクに関する情報から、前記生体情報に基づいて前記被介護者が褥瘡を発症させるリスクを評価する褥瘡リスク評価ステップと、
前記生体情報に基づく機械学習を行い、前記褥瘡リスクに関する情報を生成する機械学習ステップと、を電子計算機に実行させるための褥瘡リスク評価プログラムであり、
前記生体情報取得ステップでは、前記検知信号に基づき、前記被介護者の睡眠状態情報を前記生体情報として取得し、
前記褥瘡リスクに関する情報は、前記被介護者の睡眠状態情報を含む前記生体情報に基づく機械学習により生成されたモデル情報であり、
前記褥瘡リスク評価ステップでは、前記被介護者の睡眠状態情報を含む前記生体情報に基づいて、前記被介護者が褥瘡を発症させるリスクを評価する、褥瘡リスク評価プログラム。
A pressure ulcer risk evaluation program for managing the biometric information of the care recipient in the equipment in which the care recipient entrusts the body, and evaluating the risk of developing pressure ulcers of the care recipient,
a signal receiving step of receiving a detection signal from a sensor provided in the appliance for detecting vibration of the care recipient;
a biometric information acquisition step of acquiring biometric information of the cared person based on the received detection signal;
a pressure ulcer risk assessment step of evaluating the risk of the care recipient developing a pressure ulcer based on the biometric information from the information on pressure ulcer risk that indicates the relationship between the biometric information and the risk of developing a pressure ulcer ;
A pressure ulcer risk assessment program for causing a computer to execute a machine learning step of performing machine learning based on the biometric information and generating information related to the pressure ulcer risk ,
In the biometric information acquisition step, sleep state information of the cared person is acquired as the biometric information based on the detection signal,
The information about the pressure ulcer risk is model information generated by machine learning based on the biometric information including the sleeping state information of the care recipient,
A pressure ulcer risk evaluation program, wherein, in the pressure ulcer risk evaluation step, the risk of the care recipient developing a pressure ulcer is evaluated based on the biometric information including the sleep state information of the care recipient.
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