JP7420266B2

JP7420266B2 - 分析装置

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Publication number: JP7420266B2
Application number: JP2022544944A
Authority: JP
Inventors: 昌夫樋口; 充野間; 玲史近藤; 友督荒井
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2020-08-25
Filing date: 2020-08-25
Publication date: 2024-01-23
Anticipated expiration: 2040-08-25
Also published as: US20230320690A1; WO2022044132A1; JPWO2022044132A1

Description

本発明は、分析装置、分析方法、記録媒体に関する。

心不全とは、何らかの心臓機能障害、すなわち、心臓に器質的および／あるいは機能的異常が生じて心ポンプ機能の代償機転が破綻した結果、呼吸困難・倦怠感や浮腫が出現し、それに伴い運動耐容能が低下する臨床症候群のことをいう。心不全を患った患者は、治療により寛解しても、常に増悪のリスクがある。水分・塩分の過剰摂取、薬の服用忘れ、過度な運動などが原因で、患者に急性増悪が生じると、再入院を余儀なくされる。そのため、退院した患者の心不全増悪を早期に発見して治療介入することにより、急性増悪を防ぐことが重要である。

心不全を診断する方法の一つに、聴診による肺音の検診がある。かかる検診は、安全かつ簡便に肺の健康状態、ひいては心不全を診断できる方法の一つである。しかし、訓練を積んだ専門医でなければ詳細かつ正確な診断結果を得ることは困難である。そのため、一般の看護師や介護従事者による回診や訪問介護などの現場では、詳細な診断を下すことはできなかった。

この問題に対処するため、電子聴診器により収集した肺音に対し、副雑音と呼ばれる異常音の有無を自動判別するシステムが提案されている（例えば特許文献１乃至４、６参照）。また、電子聴診器により収集した患者の生体音データを、予め取得してある患者の正常時データ、および異常時データと比較して、異常を検出するシステムが提案されている（例えば特許文献５参照）。

また、関連する技術として、特許文献７がある。特許文献７には、患者により入力された病状情報に基づいて患者に推奨する診療医師を確定し、診療医師の情報を患者端末に送信するシステムが記載されている。

特開２０１４－４０１８号公報特表２００２－５３８９２１号公報特表２０１７－５３６９０５号公報ＷＯ２０１０／０４４４５２特開２００８－１１３９３６号公報特許４８４９４２４号特開２０１９－７９５０１号公報特開２００７－１９００８１号公報

特許文献１乃至６に記載されているような技術を用いて、患者本人などの専門知識を持たない人間が検査を行った場合、検査結果を医療従事者と効率的に共有することが難しい、という課題が生じる。また、特許文献７に記載されているように、患者により入力された病状情報を送信するという構成にした場合、検査結果が無差別に医療従事者に送信されることとなり、その結果として、検査結果の効率的な共有を難しくする。例えば、以上のように、検査結果を医療従事者と効率的に共有することが難しい、という課題が生じていた。

そこで、本発明の目的は、検査結果を医療従事者と効率的に共有することが難しい、という課題を解決する分析装置、分析方法、記録媒体を提供することにある。

本発明の一形態である分析装置は、
聴診位置ごとの肺音を含む時系列音響信号に基づいて、前記聴診位置ごとに肺音異常を検知する検知部と、
前記検知部が検知した前記聴診位置ごとの肺音異常の検知結果と、患者の状態を示す状態情報と、に基づいて、前記患者の心不全の重症度を判定する判定部と、
前記判定部が判定した結果に基づいて、外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断して、判断の結果に応じた出力を行う出力部と、
を有する
という構成をとる。

また、本発明の他の形態である分析方法は、
情報処理装置が、
聴診位置ごとの肺音を含む時系列音響信号に基づいて、前記聴診位置ごとに肺音異常を検知し、
検知した前記聴診位置ごとの肺音異常の検知結果と、患者の状態を示す状態情報と、に基づいて、前記患者の心不全の重症度を判定し、
判定した結果に基づいて、外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断して、判断の結果に応じた出力を行う
という構成をとる。

また、本発明の他の形態である記録媒体は、
聴診位置ごとの肺音を含む時系列音響信号に基づいて、前記聴診位置ごとに肺音異常を検知する検知部と、
前記検知部が検知した前記聴診位置ごとの肺音異常の検知結果と、患者の状態を示す状態情報と、に基づいて、前記患者の心不全の重症度を判定する判定部と、
前記判定部が判定した結果に基づいて、外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断して、判断の結果に応じた出力を行う出力部と、
を実現するためのプログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体である。

本発明は、上述したような構成を有することにより、検査結果を医療従事者と効率的に共有することを可能とする。

本発明の第１の実施形態における分析システムの全体の構成例を示す図である。図１で示す分析装置の構成例を示すブロック図である。肺音データの一例を示す図である。聴診位置の一例を説明するための図である。聴診位置の一例を説明するための図である。分析結果情報の一例を示す図である。重症度判定用情報の一例を示す図である。重症度情報の一例を示す図である。個人状態情報に含まれる情報例を示す図である。出力情報の一例を示す図である。図１で示す処理装置の構成例を示すブロック図である。分析装置の動作例を示すフローチャートである。本発明の第２の実施形態における分析システムの構成例を示す図である。本開示の第３の実施形態における分析装置のハードウェア構成例を示す図である。分析装置の構成例を示すブロック図である。

［第１の実施形態］
本発明の第１の実施形態を図１から図１２までを参照して説明する。図１は、分析システム１００の全体の構成例を示す図である。図２は、分析装置２００の構成例を示すブロック図である。図３は、肺音データ２５１の一例を示す図である。図４、図５は、聴診位置の一例を説明するための図である。図６は、分析結果情報２５２の一例を示す図である。図７は、重症度判定用情報２５３の一例を示す図である。図８は、重症度情報２５４の一例を示す図である。図９は、個人状態情報２５５に含まれる情報例を示す図である。図１０は、出力情報２５６の一例を示す図である。図１１は、処理装置３００の構成例を示すブロック図である。図１２は、分析装置２００の動作例を示すフローチャートである。

本発明の第１の実施形態では、肺音を分析した結果に応じて、所定の情報を処理装置３００に対して送信する分析装置２００を有する分析システム１００について説明する。後述するように、分析装置２００は、胸部や背部の複数個所から肺音を取得するとともに、取得した肺音に基づいて、それぞれの箇所における異常を検知する。また、分析装置２００は、検知した結果に基づいて、心不全の重症度を判定する。そして、分析装置２００は、判定した重症度に基づいて、所定の情報を処理装置３００へと出力するか否か判断する。

また、分析装置２００は、過去に処理装置３００へ対して出力した結果を含む出力情報２５６を有している。分析装置２００は、処理装置３００へ対して情報を出力するか否かを判断する際に、出力情報２５６に含まれる情報を参照することが出来る。

図１は、分析システム１００全体の構成例を示している。図１を参照すると、分析システム１００は、分析装置２００と処理装置３００とを有している。図１で示すように、分析装置２００と処理装置３００とは、ネットワーク４００を介して互いに通信可能なよう接続されている。なお、分析システム１００は、１以上の任意の数の分析装置２００、処理装置３００を有することが出来る。

分析装置２００は、患者から取得した肺音の分析結果に応じて、所定の情報を処理装置３００に対して送信するか否か判断する情報処理装置である。分析装置２００は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、ＰＤＡ（ＰｅｒｓｏｎａｌＤｉｇｉｔａｌＡｓｓｉｓｔａｎｔ）、ノートパソコンなどである。分析装置２００は、上記例示した以外であっても構わない。

図２は、分析装置２００の構成例を示している。図２を参照すると、分析装置２００は、主な構成要素として、例えば、電子聴診器２１０と、操作入力部２２０と、画面表示部２３０と、通信Ｉ／Ｆ部２４０と、記憶部２５０と、演算処理部２６０と、を有している。

電子聴診器２１０は、患者の肺音を取得する。例えば、電子聴診器２１０は、聴診器のチェストピースを患者の胸部または背部に当てることにより、患者の肺音をディジタル信号に変換し、無線あるいは有線により演算処理部２６０へ転送する。

操作入力部２２０は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなる。操作入力部２２０は、分析装置２００を利用する利用者の操作を検出して、演算処理部２６０に出力する。なお、利用者には、患者本人の他、医師や看護師などの医療従事者、介護福祉士などの介護従事者、あるいは患者の家族などが含まれて構わない。

画面表示部２３０は、ＬＣＤ（ＬｉｑｕｉｄＣｒｙｓｔａｌＤｉｓｐｌａｙ、液晶ディスプレイ）などの画面表示装置からなる。画面表示部２３０は、演算処理部２６０からの指示に応じて、分析結果などの各種情報を画面表示することが出来る。

通信Ｉ／Ｆ部２４０は、データ通信回路からなる。通信Ｉ／Ｆ部２４０は、有線または無線を介して接続された処理装置３００などの各種外部装置との間でデータ通信を行う。

記憶部２５０は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置である。記憶部２５０は、演算処理部２６０における各種処理に必要な処理情報やプログラム２５７を記憶する。プログラム２５７は、演算処理部２６０に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現する。プログラム２５７は、通信Ｉ／Ｆ部２４０などのデータ入出力機能を介して外部装置や記録媒体から予め読み込まれ、記憶部２５０に保存されている。記憶部２５０で記憶される主な情報としては、例えば、肺音データ２５１、分析結果情報２５２、重症度判定用情報２５３、重症度情報２５４、個人状態情報２５５、出力情報２５６などがある。

肺音データ２５１は、聴診位置ごとの肺音データを示している。図３は、肺音データ２５１に含まれる情報の一例を示している。図３を参照すると、肺音データ２５１には、例えば、聴診位置ごとの肺音データが含まれている。

肺音データ２５１に含まれる図３で例示するような情報は、例えば、分析装置２００を用いた分析を行うごと、または、電子聴診器２１０を用いた聴診を行うごと、などのタイミングで作成される。肺音データ２５１は、聴診日時などに応じたデータ識別情報と、図３で例示するような情報と、を組み合わせたものであっても構わない

ここで、肺音データ２５１に含まれる情報のうち聴診位置の項目は、肺音を聴診するために電子聴診器２１０のチェストピースを当てる患者の体のおおよその場所のことを指す。すなわち、聴診位置は、肺音の取得部位である。例えば、図３の例では、聴診位置（１）から聴診位置（１２）までの合計１２箇所の聴診位置が設定されている（図３では、聴診位置（３）～（１１）は省略されている）。

図４は、聴診位置（１）～（６）までの一例を説明するための模式図であり、図５は、聴診位置（７）～（１２）までの一例を説明するための模式図である。図４を参照すると、聴診位置（１）、（２）は、例えば、前胸部の上肺野の左右に設定される。聴診位置（３）、（４）は、例えば、前胸部の中肺野の左右に設定される。聴診位置（５）、（６）は、例えば、前胸部の下肺野の左右に設定される。また、図５を参照すると、聴診位置（７）、（８）は、例えば、背部の上肺野の左右に設定される。聴診位置（９）、（１０）は、例えば、背部の中肺野の左右に設定される。聴診位置（１１）、（１２）は、例えば、背部の下肺野の左右に設定される。例えば、以上のように、聴診位置は、予め設定されている。

なお、聴診位置は上述した個数と場所に限定されない。例えば、前胸部および背部だけでなく左右の側胸部の上肺野、中肺野、下肺野に聴診位置を設定し、合計１８個としてもよい。あるいは、上記の聴診位置のうちの一部を除外してもよい。例えば、聴診位置（３）～（６）、（９）、（１０）を除外し、聴診位置（１）、（２）、（７）、（８）、（１１）、（１２）の合計６箇所に限定してもよい。

また、肺音データ２５１のうち肺音データの項目には、聴診位置において電子聴診器２１０によって取得された、肺音を含むディジタル時系列音響信号が記録される。聴診時の患者の姿勢は、臥位と座位に大別されるが、前胸部と背部聴診は通常、座位で行われる。なお、１つの肺音データ（例えばデータ１）の信号長は任意である。１つの肺音データは、患者の連続するＮ呼吸分の信号であってよい。ここで、Ｎは１以上の正の整数である。また、肺音データは、電子聴診器２１０から取得された時系列音響信号に対して、休止相の期間の時系列音響信号の除去、雑音除去、呼吸タイミングの付与などの加工を施した信号であってよい。

分析結果情報２５２は、後述する異常検知部２６２が肺音データ２５１に基づいて異常を検知した結果を示している。図６は、分析結果情報２５２に含まれる情報の一例を示している。図６を参照すると、分析結果情報２５２には、例えば、聴診位置ごとの分析結果が含まれている。

分析結果情報２５２に含まれる図６で例示するような情報は、例えば、分析装置２００を用いた分析を行うごと、または、異常検知部２６２による肺音データ２５１に対する分析を行うごと、などのタイミングで作成される。分析結果情報２５２は、異常検知部２６２が分析を行った日時などに応じた分析結果識別情報と、図６で例示するような情報と、を組み合わせたものであっても構わない。

なお、分析結果情報２５２に含まれる情報のうち分析結果の項目には、肺音データを後述する異常検知部２６２が機械的に分析した結果が記録される。例えば、分析結果の項目には、肺音データが異常な肺音データであるか否かを表す数値が記録される。例えば、分析結果の項目には、正常肺音であることを示す値０、異常肺音であることを示す値１の二値が記録されていてよい。あるいは、分析結果の項目には、肺音データの異常度を表す数値が記録されていてよい。異常度は、事前に設定された閾値以下の異常度は、肺音データが正常肺音であることを表し、閾値を超える異常度は、肺音データが異常肺音であることを表す。

重症度判定用情報２５３は、後述する重症度判定部２６３が重症度を判定する際に用いる情報である。重症度判定用情報２５３は、例えば、通信Ｉ／Ｆ部２４０などのデータ入出力機能を介して外部装置や記録媒体などから読み込まれる、利用者が操作入力部２２０を操作して入力する、などの方法により予め取得され、記憶部２５０に保存されている。なお、重症度判定用情報２５３は、患者が退院するときなどのタイミングで作成されてもよい。換言すると、重症度判定用情報２５３は、退院時の患者の状態に応じて作成されてもよい。一般に、入院した心不全患者の多くは、心不全治療を受けて寛解した状態で退院する。そのため、多くの患者の退院時点の肺音は正常である。ただし、患者の都合によっては、軽症の状態で退院するケースがある。退院時の状態に応じた重症度判定用情報２５３を作成しておくことで、寛解した状態で退院した患者や軽症の状態で退院した患者など、退院時の患者の状態に応じた判定を行うことが可能となる。重症度判定用情報２５３は、通院時などのタイミングで作成・更新されてもよい。

図７は、重症度判定用情報２５３の一例を示している。図７を参照すると、重症度判定用情報２５３は、例えば、聴診位置（１）～（１２）に１対１に対応する列と、重症度に１対１に対応する行とを有し、行と列の交点に肺音異常有りを示す＋記号、および肺音異常無しを示す－記号を設定するテーブルである。例えば、図７で例示する場合、重症度判定用情報２５３が示すテーブルは、何れの聴診位置にも肺音異常がない場合、重症度０と判定することを示している。また、背部の下肺野に設定された聴診位置（１１）、（１２）の少なくとも一方に肺音異常があり、それ以外の聴診位置（１）～（１０）に肺音異常がない場合、重症度１と判定することを示している。また、聴診位置（１１）、（１２）の双方に肺音異常があり、前胸部の下肺野に設定された聴診位置（５）、（６）の何れか一方のみに肺音異常があり、それ以外の聴診位置（１）～（４）、（７）～（１０）に肺音異常がない場合、重症度２と判定することを示している。最終行に設定された重症度Ｎは、全ての聴診位置（１）～（１２）に肺音異常があるものとされている。図６では、重症度２と重症度Ｎとの間の１以上の重症度は記載が省略されているが、それらに関しても肺音異常が有る聴診位置と肺音異常が無い聴診位置とが設定されている。重症度２と重症度Ｎとの間の１以上の重症度では、肺音異常があるとされる聴診位置の数は４以上、１２未満であり、重症度Ｎに近づくにつれ、その数は増加する。

例えば、以上のように、重症度判定用情報２５３は、聴診位置（１）～（１２）における肺音異常の有無の組み合わせにより、心不全の重症度を重症度０から重症度ＮまでＮ＋１のクラスに分類している。ここで、重症度０は、異常肺音が全く聞こえない状態であるため、心不全が寛解している状態であると言える。また、重症度１は、背部の下肺野のみで肺音異常が聞こえる状態であるため、心不全は寛解しているとは言えないが、軽症であり、このような状態で退院する患者も存在する状態である。重症度２は、背部の下肺野に加えて前胸部の下肺野の一方にも異常肺音が出ているため、重症度１よりは重症であると言える。但し、いまだ軽症に属するため、この時点で適切な対応を取れば再入院を防止できる確率が高いと言える。

なお、重症度判定用情報２５３が示す情報は、図７で例示する場合に限定されない。例えば、重症度判定用情報２５３は、背部の下肺野に設定された聴診位置（１１）、（１２）の少なくとも一方に肺音異常があり、それ以外の聴診位置（１）～（１０）に肺音異常がない場合と、聴診位置（１１）、（１２）の双方に肺音異常があり、前胸部の下肺野に設定された聴診位置（５）、（６）の何れか一方のみに肺音異常があり、それ以外の聴診位置（１）～（４）、（７）～（１０）に肺音異常がない場合と、をともに重症度１とするなど、図６で例示した以外の情報を示していても構わない。また、重症度判定用情報２５３が有する列数は、肺音データ２５１において予め設定された聴診位置の数に応じたものであって構わない。

また、例えば、ラ音は、吸気の終末だけ聴こえるときは軽症、吸気開始直後から聞こえるときは重症といった知見がある。そのため、判定テーブルに、聴診位置毎の異常肺音の有無に加えて、異常肺音が聞こえるタイミングを設定し、聴診位置と異常肺音の有無と異常肺音が聞こえるタイミングの組み合わせによって、心不全の重症度を判定するようにしてもよい。また、重症度判定用情報２５３は、性状の異なるラ音（荒い断続性ラ音、細かい断続性ラ音）など異常音の種別や数に応じた重症度を設定してもよい。また、重症度判定用情報２５３は、患者の体重の増加量など後述する個人状態情報２５５に含まれうる情報に応じた重症度を設定してもよい。また、重症度判定用情報２５３は、例えば、異常肺音となった聴診位置の数と、患者の心不全の重症度と、を対応づけた情報であってもよい。例えば、重症度判定用情報２５３は、異常肺音となった聴診位置の数が０、１以上２以下、３以上４以下、５以上８以下、９以上のとき、それぞれ重症度０、１、２、３、４（最大）としてよい。

重症度情報２５４は、後述する重症度判定部２６３が分析結果情報２５２と重症度判定用情報２５３とを用いて判定した結果を示している。図８は、分析結果情報２５２の一例を示している。図８を参照すると、重症度情報２５４では、例えば、重症度判定部２６３が判定を行った日時などに応じた重症度識別情報と、重症度と、が対応付けられている。

なお、重症度情報２５４中の重症度の項目には、重症度判定部２６３が分析結果情報２５２と重症度判定用情報２５３とを用いて判定した結果が記録される。つまり、重症度０、重症度１、重症度２、……、など、上述した重症度を示す情報が記録される。

個人状態情報２５５は、患者の状態を示す情報である。個人状態情報２５５に含まれる情報は、重症度判定部１６３が重症度の判定を行う際などに用いることが出来る。個人状態情報２５５は、例えば、通信Ｉ／Ｆ部２４０などのデータ入出力機能を介して外部装置や記録媒体などから読み込まれる、利用者が操作入力部２２０を操作して入力する、などの方法により予め取得され、記憶部２５０に保存されている。なお、個人状態情報２５５は、分析装置２００を用いた分析を行うごとに操作入力部２２０に対する操作などを行うことなどにより、適宜更新されて構わない。

図９は、個人状態情報２５５に含まれる情報の一例を示している。図９を参照すると、個人状態情報２５５では、例えば、状態情報を入力された日時などに応じた状態識別情報と、状態情報と、が対応付けられている。

なお、個人状態情報２５５中の状態情報の項目には、患者の体重や服薬状況などを示す情報が含まれうる。服薬状況を示す情報は、例えば、前回服薬した日時、前回飲んだ薬の種類、服薬頻度、などの情報を含んでよい。また、状態情報の項目には、血圧、脈拍、自覚症状（外出時などの息切れ、むくみ、せき、食欲低下など）、摂取水分量、経皮的動脈血酸素飽和度（SPO2）などを示す情報が含まれても構わない。状態情報の項目には、退院時や来院時などにおける医師からの連絡事項などが含まれても構わない。

出力情報２５６は、出力部２６４が出力した内容や、出力部２６４が出力した結果などを示している。図１０は、出力情報２５６の一例を示している。図１０を参照すると、出力情報２５６では、例えば、出力部２６４が出力した日時などに応じた出力識別情報と、重症度と、出力内容と、出力結果と、が含まれている。

ここで、重症度の項目は、出力部２６４が出力すると判断した際の重症度を示している。また、出力内容の項目には、出力部２６４が出力した重症度以外の内容が含まれている。例えば、出力内容の項目には、肺音データ、取得部位、取得日時、個人状態情報、…などのうちの少なくとも１つが含まれうる。また、出力結果の項目には、出力部２６４による出力の結果として、処理装置３００から取得した情報が含まれている。例えば、出力結果の項目には、経過観察、服薬指示、受診勧告、などの出力に応じて診断した結果を示す情報が含まれる。出力結果の項目には、かかりつけ医からのメッセージなど、上記例示した以外の情報が含まれても構わない。

以上が、記憶部２５０で保存される主な情報の一例である。なお、データ識別情報、分析結果識別情報、重症度識別情報、状態識別情報、出力識別情報などの各種識別情報は、それぞれ異なるものであっても構わないし、例えば、分析全体の日時に応じた情報など、共通なものであっても構わない。

演算処理部２６０は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部２５０からプログラム２５７を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム２５７とを協働させて各種処理部を実現する。演算処理部２６０で実現される主な処理部には、肺音取得部２６１、異常検知部２６２、重症度判定部２６３、出力部２６４、受信部２６５などがある。

肺音取得部２６１は、患者の肺音を含むディジタル時系列音響信号およびその他の情報を取得する。肺音取得部２６１は、操作入力部２２０などから入力される利用者の指示に従って、患者の肺音を含むディジタル時系列音響信号を、電子聴診器２１０から取得する。また、肺音取得部２６１は、上記ディジタル時系列音響信号とともに、日時を示す情報などを取得することが出来る。そして、肺音取得部２６１は、取得したディジタル時系列音響信号およびその他の情報を用いて、図３で例示したような肺音データ２５１を生成して、記憶部２５０に保存する。上述したように、肺音取得部２６１は、データ識別情報と、図２で例示するような情報と、を組み合わせても構わない。

なお、患者の聴診位置毎の肺音を電子聴診器によって取得して聴診位置に対応付けて記録する方法は、任意である。例えば、特許文献１、４あるいは６などに記載されるように、電子聴診器２１０を用いる利用者に対して聴診位置をガイダンスするためのガイダンス画面を画面表示部２３０に表示して行う方法など、任意の方法を使用してよい。また、肺音取得部２６１は、特許文献８に記載されるような方法で、患者に対して呼吸タイミングを指示するようにしてもよい。

また、肺音取得部２６１は、肺音品質の指標値を算出し、算出した指標値に基づく警告を画面表示部２３０などに行うよう構成しても構わない。このような警告を行うことで、患者や利用者などは、背景雑音を低減する対策または／および肺音を増大させる対策を講じた上で、再度肺音の取得を行うことが可能となる。

肺音品質の指標値算出処理は、例えば、所定のフィルタを適用した後、信号の強度を算出、比較することなどにより行われる。例えば、肺音取得部２６１は、帯域通過フィルタを使用して、電子聴診器２１０から出力される時系列音響信号から、患者の肺音が含まれる１００Ｈｚ～約２ｋＨｚの周波数帯域の時系列音響信号を抽出する。次に、肺音取得部２６１は、抽出した時系列音響信号中の肺音の強度と背景雑音の強度とを算出し、それらの相違度を肺音の品質の指標値として算出する。例えば、肺音取得部２６１は、肺音を含む時系列音響信号から吸気相、呼気相、休止相を検出する。そして、肺音取得部２６１は、休止相における時系列音響信号の強度を背景雑音の強度として算出する。時系列音響信号の強度は、例えば振幅値の二乗平均平方根を使用できるが、それに限定されず、振幅などであってもよい。また、肺音取得部２６１は、吸気相または／および呼気相における時系列音響信号の強度から背景雑音の強度を減算した値を、肺音の強度として算出する。そして、肺音取得部２６１は、算出した背景雑音の強度に対する肺音の強度の比を、肺音の品質の指標値とする。なお、肺音の品質の指標値は上記したものに限定されず、肺音の強度と背景雑音の強度とから算出されるＳ／Ｎ比を指標値としてもよい。フィルタの適用は、省略しても構わない。

なお、肺音取得部２６１は、時系列音響信号と予め定められた閾値とを比較することで呼気相や吸気相を検出することが出来る。また、肺音取得部２６１は、検出された吸気の開始時点の直前所定期間を休止相として検出することが出来る。肺音取得部２６１は、上記例示した以外の方法を用いて、吸気相、呼気相、および休止相を検出しても構わない。例えば、肺音取得部２６１は、電子聴診器２１０から出力される肺音を含む時系列音響信号のどの区間が吸気相、呼気相、休止相であるかを推定するための機械学習を行った学習済みの学習モデルに患者の肺音を含む時系列音響信号を入力することで、区間ごとに吸気相、呼気相、休止相の推定確率を当該学習モデルから取得するように構成されていてもよい。学習モデルは、例えば、様々な肺音を含む時系列音響信号を教師データとしてニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムを用いた機械学習によって、事前に生成することができる。

また、肺音取得部２６１は、肺音を含むディジタル時系列音響信号から休止相の期間および背景雑音を除去し、休止相の期間および背景雑音を除去した後のディジタル時系列音響信号を聴診位置に関連付けて肺音データ２５１に記録するよう構成しても構わない。例えば、肺音取得部２６１は、肺音を含むディジタル時系列音響信号を、吸気相とその直後の呼気相からなる区間（以下、吸気・呼気区間と記す）と休止相の区間（以下、休止区間と記す）とに２分割する。次に、肺音取得部２６１は、吸気・呼気区間と休止区間のディジタル時系列音響信号をそれぞれ高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して吸気・呼気区間と休止区間の周波数スペクトルを算出する。次に、肺音取得部２６１は、吸気・呼気区間の周波数スペクトルから休止区間の周波数スペクトルを減算する。この減算により、吸気相と呼気相に含まれている背景雑音が抑制される。次に、肺音取得部２６１は、上記減算後の吸気・呼気区間の周波数スペクトルを逆周波数変換することにより、吸気・呼気区間の雑音除去後のディジタル時系列音響信号を生成する。そして、肺音取得部２６１は、上記生成した吸気・呼気区間の雑音除去後のディジタル時系列音響信号を聴診位置に関連付けて肺音データ２５１に記録する。なお、肺音取得部２６１は、聴診位置の肺音を含むディジタル時系列音響信号から休止相の期間を除去し、背景雑音を除去しないようにしてもよい。その場合、肺音取得部２６１は、注目中の聴診位置の肺音を含むディジタル時系列音響信号を、吸気・呼気区間と休止区間とに２分割し、吸気・呼気区間のディジタル時系列音響信号を聴診位置に関連付けて肺音データ２５１に記録する。

異常検知部２６２は、肺音データ２５１に含まれる各聴診位置の肺音データから異常を検知し、検知結果を聴診位置に関連付けて分析結果情報２５２に記録する。例えば、異常検知部２６２は、事前に生成し記憶している異常検知用モデルに肺音データを入力し、肺音データが異常肺音である確率を異常検知用モデルから取得する。次に、異常検知部２６２は、異常肺音である確率を事前に設定された閾値と比較する。そして、確率が閾値を超えている場合、異常検知部２６２は、異常肺音であると判別する。つまり、異常検知部２６２は、異常を検知する。一方、閾値以下である場合、異常検知部２６２は、異常肺音ではないと判別する。その後、異常検知部２６２は、検知結果を分析結果情報２５２に記録する。

なお、異常検知用モデルは、例えば、異常音を収集したデータベースを用いて教師データを生成し、ディープラーニングを用いて、入力された音データ（入力データ）の特徴および判別基準を学習することで、事前に生成することが出来る。例えば、異常検知部２６２は、学習および入力データには音声を一定の区間毎にＦＦＴ（高速フーリエ変換）やｌｏｇ－ＦＦＴして時系列順に並べたスペクトログラムを用い、ディープラーニングにはＲＮＮ（リカレントニューラルネットワーク）やＣＮＮ（コンボリューティブニューラルネットワーク）を用いることができる。

また、異常検知部２６２は、肺音波形をゼロ交差係数やＭＦＣＣ（メル周波数ケプストラム係数）などの短時間特徴量に変換して、機械学習によって異常音を検知する方法を使用してもよい。例えば異常検知部２６２は、学習時にＧＭＭ（混合ガウス分布）でモデル化して、検知時に該当モデルに適合するか否かを調べるようにしてよい。また異常検知部２６２は、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）のような識別器の識別面を学習して、その識別面を用いて、入力されたデータが異常音に該当するかを識別してもよい。異常検知部２６２は、こうした特徴量を、前述のような直接求める方法以外にも、ＮＭＦ（非負値行列因子分解）やＰＣＡ（主成分分析）のように、データそのものを用いて特徴量を生成するようにしてもよい。

また、異常検知部２６２は、入力信号の長時間パワー分布や、特定周波数ビン範囲の成分量・成分比率の分布など、入力波形の統計的特徴を用いて、決定木などにより異常音を検知してもよい。その場合、異常検知部２６２は、決定木の項目としては、直接の値（例えばパワーが３フレーム連続して２０ｍＷを超えた場合）の他、統計的特徴（例えばガウス近似して３σより大きい処理フレームが発生した場合）を用いてもよい。また、異常検知部２６２は、入力信号そのものではなく、それをＡＲ（自己回帰）過程などでモデル化し、そのモデルパラメータの幾つかが閾値を超えることなどによって、異常音を検知してもよい。これらの方法は学習過程を含まない場合があるが、決定木の構成や閾値の決定などに対象信号である異常音の観察を含むため、便宜上教師有り学習に含める。

また、異常検知部２６２は、例えば、患者が退院する時など過去の患者の肺音データと聴診所見とを用いて、異常検知用モデルを学習するよう構成しても構わない。異常検知用モデルを学習する際に用いる肺音データには、患者の退院時点の肺音データに加えて、それ以前の患者の正常な肺音データを使用してもよいし、患者以外の人の正常な肺音データなどを使用しても構わない。このように退院時の肺音データに基づいて異常検知用モデルを生成することで、退院時の患者の状態を考慮した検知を行うことが可能となる。

なお、異常検知用モデルは、聴診位置ごとに生成されていても構わないし、複数の聴診位置で共通であっても構わない。また、異常検知用モデルは、異なる観点で機械学習した複数のモデルであってもよい。例えば、異常検知用モデルには、同じ聴診位置の肺音を、呼吸タイミングに基づいて、吸気相の肺音部分と呼気相の肺音部分とそれ以外（即ち休止相）とに分割し、吸気相の肺音部分を使用して学習したモデルと、呼気相の肺音部分を使用して学習したモデルとが含まれていてもよい。

重症度判定部２６３は、分析結果情報２５２が示す聴診位置ごとの分析結果と、重症度判定用情報２５３と、に基づいて、重症度を判定する。そして、重症度判定部２６３は、判定した重症度を重症度識別情報と対応付けて重症度情報２５４として記憶部２５０に保存する。

例えば、重症度判定部２６３は、分析結果情報２５２を参照して、異常が検知された聴診位置を特定する。そして、重症度判定部２６３は、重症度判定用情報２５３を参照して、特定した結果に対応する重症度を判定する。

なお、上述したように、重症度判定用情報２５３は、退院時の患者の状態に応じて作成することが出来る。重症度判定用情報２５３が上記のように作成されている場合、重症度判定部２６３は、退院時の患者の状態に応じた重症度判定用情報２５３を参照することにより、退院時の患者の状態に応じた重症度の判定を行うことが出来る、ということも出来る。

また、重症度判定部２６３は、重症度を判定する際に個人状態情報２５５を参照して、判定した重症度を補正するよう構成することが出来る。例えば、心不全が憎悪すると肺に水が溜まるため体重が増加する、という知見がある。そのため、重症度判定部２６３は、個人状態情報２５５に含まれる患者の体重に基づいて、判定した重症度を補正することが出来る。例えば、体重が１週間で３ｋｇ増加したなど、予め定められた条件を満たした場合、重症度判定部２６３は、判定した重症度を１上げるなど、設定値分の補正を行うことが出来る。なお、重症度判定部２６３は、１週間で５ｋｇ増加している場合は重症度を２上げるなど、上記例示した以外の補正を行っても構わない。また、重症度判定部２６３は、例えば、血圧が所定値以上低下した場合や脈拍が所定数を超えている場合に重症度を上げるなど、上記例示した以外の個人状態情報２５５を用いた補正を行っても構わない。重症度判定部２６３は、個人状態情報２５５に含まれうる情報に応じた重症度を設定した重症度判定用情報２５３を参照することにより、個人状態情報２５５を考慮した重症度を直接判定してもよい。

出力部２６４は、重症度判定部２６３による判定の結果に基づいて、所定の情報を処理装置３００へと出力するか否か判断する。そして、出力部２６４は、判断の結果に応じて、所定の情報を出力する。また、出力部２６４は、出力した重症度やその他の出力内容などを出力識別情報と対応付けて、出力情報２５６として記憶部２５０に保存する。なお、出力部２６４による処理装置３００に対する出力は、例えばメール、グループウェアのメッセージ機能、ビジネスチャットなど、任意のコミュニケーション方法のうちの少なくとも１つを用いて実現してよい。

例えば、出力部２６４は、重症度判定部２６３が判定した重症度が出力閾値を超えているか否か確認する。そして、出力部２６４は、重症度が出力閾値を超えている場合、処理装置３００へと出力すると判断する。その後、出力部２６４は、処理装置３００に対して所定の情報を出力する。

ここで、出力部２６４が出力する情報は、例えば、予め定められている。例えば、出力部２６４が出力する情報には、重症度判定部２６３が判定した重症度、肺音データ２５１に含まれる肺音データや聴診位置、肺音データを取得した日時を示す情報、個人状態情報２５５に含まれる体重や服薬状況などの情報、などのうちの少なくとも一つが含まれる。出力部２６４は、分析結果情報２５２に含まれる情報、肺音データに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）することで算出した周波数スペクトルなど、上記例示した以外の情報を出力してもよい。なお、出力部２６４が出力する情報は、肺音データ２５１に含まれる肺音データのうち、異常検知部２６２が異常を検知した肺音データのみであっても構わないし、肺音データ２５１に含まれる肺音データすべてであっても構わない。また、出力部２６４は、今回の分析時に取得した肺音データの他、直近２週間の肺音データや異常検知部２６２が異常を検知しなかった際の肺音データなど、過去の肺音データを出力してもよい。出力部２６４は、今回の分析時に取得した肺音データから算出した周波数スペクトルと、異常検知部２６２が異常を検知しなかった際の肺音データから算出した周波数スペクトルと、などを出力してもよい。出力部２６４は、上記のような周波数スペクトルの他に、診断結果が受診勧告となる患者の平均的な周波数スペクトルなどを出力してもよい。また、出力部２６４が出力する情報のうち個人状態情報に含まれる体重や服薬状況などの情報も、直近２週間の体重の推移や直近２週間の服薬状況など、過去の情報を含んでいても構わない。

また、出力部２６４は、重症度判定部２６３が判定した重症度に応じて、出力する情報を変更しても構わない。例えば、出力部２６４は、重症度が上がるほど出力する情報を増やす、重症度が送信閾値以下の場合に肺音データのみを出力し重症度が送信閾値を超えた場合に肺音データと個人状態情報２５５に含まれる情報を出力する、など、重症度に応じて出力する情報に差を設けてもよい。

また、出力部２６４による出力先となる処理装置３００は、例えば予め定められている。例えば、出力部２６４は、分析装置２００の利用者や患者などの識別子と、当該患者のかかりつけ医などが有する処理装置３００と、を対応付けた情報を有している。そして、出力部２６４は、上記情報を参照することで、患者のかかりつけ医などが有する処理装置３００に対して所定の情報を出力する。

なお、出力部２６４は、所定の情報を処理装置３００へと出力するか否か判断する際に、出力情報２５６中に含まれる過去の出力結果を参照しても構わない。例えば、重症度判定部２６３が判定した重症度と同じ（または、差が所定値以下）重症度で出力結果が経過観察であった情報が出力情報２５６に含まれる場合、出力部２６４は、重症度が出力閾値を超えていても処理装置３００へと出力しないと判断することが出来る。出力部２６４は、重症度判定部２６３が判定した重症度と同じ重症度で出力結果が経過観察であった情報が出力情報２５６に含まれる場合、スペクトル解析を行った結果などに基づいて出力するか否か判断してもよい。例えば、出力部２６４は、出力結果が経過観察だった際の肺音データと、今回の肺音データと、に対して、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）することで周波数スペクトルを算出する。そして、出力部２６４は、算出した周波数スペクトルを比較することで、所定の情報を処理装置３００に対して送信するか否か判断する。例えば、出力部２６４は、周波数スペクトルの差が所定位置以下の場合に所定の情報を処理装置３００に対して送信すると判断する。また、出力部２６４は、重症度判定部２６３が判定した重症度と同じ重症度で出力結果が経過観察であった情報が出力情報２５６に含まれる場合、ラ音の数や頻度など肺音データの内容に応じて出力するか否か判断してもよい。例えば、ラ音の数や頻度など肺音データの差異が所定値以下の場合、出力部２６４は出力しないと判断してもよい。

受信部２６５は、出力部２６４による出力の結果を処理装置３００から受信する。そして、受信部２６５は、受診した情報に基づいて出力情報２５６のうちの出力結果の項目を更新する。

例えば、受信部２６５は、経過観察、服薬指示、受診勧告など、出力部２６４による出力の内容に応じて処理装置３００を有するかかりつけ医などが診断した結果を示す情報を、処理装置３００から受信する。そして、受信部２６５は、受診した情報を出力情報２５６のうちの出力結果の項目に保存することで、出力情報２５６を更新する。

処理装置３００は、分析装置２００の出力部２６４が出力した情報を受信する情報処理装置である。処理装置３００は、例えば、かかりつけ医が勤務する病院などに設置されている。処理装置３００は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、ＰＤＡ（ＰｅｒｓｏｎａｌＤｉｇｉｔａｌＡｓｓｉｓｔａｎｔ）、ノートパソコンなどである。処理装置３００は、上記例示した以外であっても構わない。

図１１は、処理装置３００の構成例を示している。図１１を参照すると、処理装置３００は、主な構成要素として、例えば、操作入力部３１０と、画面表示部３２０と、通信Ｉ／Ｆ部３３０と、記憶部３４０と、演算処理部３５０と、を有している。なお、操作入力部３１０、画面表示部３２０、通信Ｉ／Ｆ部３３０、の構成は、分析装置２００が有する各構成と同様であって構わない。そのため、説明を省略する。

記憶部３４０は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置である。記憶部３４０は、演算処理部３５０における各種処理に必要な処理情報やプログラム３４３を記憶する。プログラム３４３は、演算処理部３５０に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現する。プログラム３４３は、通信Ｉ／Ｆ部３３０などのデータ入出力機能を介して外部装置や記録媒体から予め読み込まれ、記憶部３４０に保存されている。記憶部３４０で記憶される主な情報としては、例えば、取得情報３４１と診断結果３４２となどがある。

取得情報３４１は、分析装置２００が出力した情報を含んでいる。つまり、取得情報３４１には、出力部２６４による出力に応じた情報が含まれる。取得情報３４１に含まれる情報は、画面表示部３２０などに出力することが出来る。

診断結果３４２は、取得情報３４１に応じて、かかりつけ医などが診断した結果を示している。診断結果３４２は、例えば、経過観察、服薬指示、受診勧告など、取得情報３４１に応じて処理装置３００を有するかかりつけ医などが診断した結果を示す情報を示している。

演算処理部３５０は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部３４０からプログラム３４３を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム３４３とを協働させて各種処理部を実現する。演算処理部３５０で実現される主な処理部には、取得部３５１、診断結果入力部３５２、出力部３５３などがある。

取得部３５１は、分析装置２００の出力部２６４が出力した情報を取得する。そして、取得部３５１は、取得した情報を取得情報３４１として記憶部３４０に保存する。

診断結果入力部３５２は、取得部３５１が保存した取得情報３４１に対するかかりつけ医などの診断結果を取得する。診断結果入力部３５２は、操作入力部３１０などに対する操作に応じて、経過観察、服薬指示、受診勧告など、取得情報３４１に応じてかかりつけ医などが診断した結果を示す情報を取得する。そして、診断結果入力部３５２は、取得した情報を診断結果３４２として記憶部３４０に保存する。

出力部３５３は、診断結果３４２を分析装置２００に対して出力する。例えば、出力部３５３は、診断結果入力部３５２が新たな診断結果３４２を保存した際に、新たな診断結果を示す情報を分析装置２００に対して送信する。

例えば、以上のように、処理装置３００は、出力部２６４による出力に応じた診断結果を示す情報を取得し、診断結果を示す情報を分析装置２００に対して送り返す。なお、診断結果を示す情報には、かかりつけ医からのメッセージなど、上記例示した以外の情報が含まれてもよい。

続いて、図１２を参照して、分析装置２００の動作例について説明する。

図１２を参照すると、肺音取得部２６１は、各聴診位置について、患者の肺音を含むディジタル時系列音響信号などを取得する（ステップＳ１０１）。そして、肺音取得部２６１は、取得したディジタル時系列音響信号およびその他の情報を用いて、図３で例示したような肺音データ２５１を生成して、記憶部２５０に保存する。上述したように、肺音取得部２６１は、データ識別情報と、図３で例示するような情報と、を組み合わせても構わない。

なお、肺音取得部２６１は、ディジタル時系列音響信号などを取得する際、肺音品質の指標値を算出し、算出した指標値に基づく警告を画面表示部２３０などに行っても構わない。また、肺音取得部２６１は、休止相の期間の時系列音響信号の除去、雑音除去、呼吸タイミングの付与などの加工を施した後、加工後のデータを用いて肺音データ２５１を生成して、記憶部２５０に保存してもよい。

異常検知部２６２は、肺音データ２５１に含まれる各聴診位置の肺音データから異常を検知し、検知結果を聴診位置に関連付けて分析結果情報２５２に記録する（ステップＳ１０２）。例えば、異常検知部２６２は、事前に生成し記憶している異常検知用モデルに肺音データを入力し、肺音データが異常肺音である確率を異常検知用モデルから取得する。次に、異常検知部２６２は、異常肺音である確率を事前に設定された閾値と比較する。そして、確率が閾値を超えている場合、異常検知部２６２は、異常肺音であると判別する。つまり、異常検知部２６２は、異常を検知する。一方、閾値以下である場合、異常検知部２６２は、異常肺音ではないと判別する。その後、異常検知部２６２は、検知結果を分析結果情報２５２に記録する。

重症度判定部２６３は、分析結果情報２５２が示す聴診位置ごとの分析結果と、重症度判定用情報２５３と、に基づいて、重症度を判定する（ステップＳ１０３）。そして、重症度判定部２６３は、判定した重症度を重症度識別情報と対応付けて重症度情報２５４として記憶部２５０に保存する。

なお、重症度判定部２６３は、退院時の患者の状態に応じた重症度判定用情報２５３を参照することにより、退院時の患者の状態に応じた重症度の判定を行ってもよい。また、重症度判定部２６３は、重症度を判定する際に個人状態情報２５５を参照して、判定した重症度を補正してもよい。重症度判定部２６３は、個人状態情報２５５に含まれうる情報に応じた重症度を設定した重症度判定用情報２５３を参照することにより、個人状態情報１５６を考慮した重症度を直接判定してもよい。

出力部２６４は、重症度判定部２６３による判定の結果に基づいて、所定の情報を処理装置３００へと出力するか否か判断する。例えば、出力部２６４は、重症度判定部２６３が判定した重症度が出力閾値を超えているか否か確認する（ステップＳ１０４）。

重症度が出力閾値を超えている場合（ステップＳ１０４、Ｙｅｓ）、出力部２６４は、出力情報２５６が条件を満たすか否か確認する（ステップＳ１０５）。そして、出力情報２５６が条件を満たす場合（ステップＳ１０５、Ｙｅｓ）、出力部２６４は、処理装置３００に対して出力すると判断して、所定の情報を処理装置３００に対して送信する（ステップＳ１０６）。また、出力部２６４は、出力した情報を出力情報２５６として記憶部２５０に保存する。なお、上記条件には、重症度判定部２６３が判定した重症度と同じ重症度で出力結果の項目が経過観察の情報が出力情報に含まれるか、上記情報が含まれる場合の周波数スペクトルの差、などを含むことが出来る。

受信部２６５は、出力部２６４による出力の結果を処理装置３００から受信する（ステップＳ１０７）。そして、受信部２６５は、受診した情報に基づいて出力情報２５６のうちの出力結果の項目を保存する（ステップＳ１０８）。

なお、重症度が出力閾値以下である場合（ステップＳ１０４、Ｎｏ）、または、出力情報２５６が条件を満たさない場合（ステップＳ１０５、Ｎｏ）、出力部２６４は処理装置３００に対する出力を行わないと判断する。

以上が、分析装置２００の動作例である。なお、ステップＳ１０５の処理は省略しても構わない。

このように、分析装置２００は、異常検知部２６２と、重症度判定部２６３と、出力部２６４と、を有している。このような構成によると、出力部２６４は、異常検知部２６２による検知結果に基づいて重症度判定部２６３が判定した重症度に基づいて、処理装置３００に対する出力を行うか否か判断することが出来る。その結果、重症度が高いなど情報共有の必要性が高い場合に検査結果を医療従事者と共有することが可能となる。つまり、上記構成によると、効率的な情報共有を実現することが出来る。

なお、患者の都合などにより、電子聴診器２１０を用いた肺音データの取得が途中で終了してしまうことも想定される。このような場合、異常検知部２６２は、肺音データを取得した聴診位置に対応する分析のみを行うことになる。重症度判定部２６３は、異常検知部２６２が分析を行った聴診位置の数に基づいて、重症度の判定を行うか否か判断するよう構成してもよい。例えば、肺音データが取得されず異常肺音か否かの分析が行われていない聴診位置の数が、事前に設定された閾値未満である場合、重症度判定部２６３は、重症度を算出せず、分析がエラー終了した旨を画面表示部２３０に表示することが出来る。その理由は、誤った情報を操作者などに与えないようにするためである。一方、聴診位置の数が事前に設定された閾値以上である場合、重症度判定部２６３は、異常肺音か否かの分析が行われていない聴診位置において肺音異常が検知されなかったと仮定して、重症度を算出することが出来る。この場合、重症度判定部２６３は、算出した重症度を最も楽観的な値として保持してもよい。即ち、算出した重症度が重症度１であった場合、「重症度１」ではなく「重症度１以上」あるいは「最低でも重症度１」として保持することが出来る。なお、閾値は任意に設定して構わない。

また、分析装置２００は、患者の過去に異常が検知された聴診位置に基づいて、どの聴診位置に注目するか判断するよう構成してもよい。例えば、分析装置２００の肺音取得部２６１は、過去の分析結果情報２５２に基づいて、聴診位置ごとの異常検知頻度を算出することが出来る。また、肺音取得部２６１は、算出した異常検知頻度が高い順に、肺音データを取得するようガイドなどすることが出来る。なお、異常検知頻度が高い順に肺音データを取得する場合、異常検知頻度が高い順に肺音データを取得しない場合よりも、重症度判定部２６３が重症度を算出するか否か判断する際に用いる閾値を小さくしてもよい。

また、分析装置２００は、受信部２６５が受信した診断の結果を示す情報を患者などが確認した際、確認した旨を示す情報を処理装置３００に対して送信するよう構成してもよい。このように構成することで、処理装置３００を操作するかかりつけ医などから、診断の結果を示す情報を患者などが確認したか否か容易に確認することが出来る。

［第２の実施の形態］
図１３は、本発明の第２の実施形態に係る分析システム５００のブロック図である。図１３を参照すると、分析システム５００は、複数の分析装置５１０と、サーバ装置５２０とから構成されている。また、複数の分析装置５１０とサーバ装置５２０とは、インターネットなどのネットワーク５３０を通じて相互に通信可能に接続されている。

分析装置５１０は、肺音を分析した結果に応じた指示を出力する情報処理装置である。分析装置５１０は、スマートフォン、タブレット型端末、ＰＤＡ、ノートパソコンなどであってよいが、それらに限定されない。分析装置５１０は、図示しない電子聴診器、通信Ｉ／Ｆ部、操作入力部、画面表示部、記憶部、および、演算処理部を備えている。

サーバ装置５２０は、複数の分析装置５１０に対して、肺音分析に必要な各種のサービスを、ネットワーク５３０を通じて提供するコンピュータである。例えば、サーバ装置５２０は、図２に示した肺音データ２５１、分析結果情報２５２、重症度判定用情報２５３、重症度情報２５４、個人状態情報２５５、出力情報２５６、およびプログラム２５７の少なくとも一部を記憶し、それらを、ネットワーク５３０を通じて分析装置５１０に提供する。そのため、分析装置５１０は、図２の分析装置２００と比較して、記憶部に肺音データ２５１、分析結果情報２５２、重症度判定用情報２５３、重症度情報２５４、個人状態情報２５５、出力情報２５６、およびプログラム２５７の少なくとも一部を記憶する必要がなく、記憶容量を削減することができる。

また、サーバ装置５２０は、図２に示した肺音取得部２６１、異常検知部２６２、重症度判定部２６３、出力部２６４、および受信部２６５の少なくとも一部の機能を、ネットワーク５３０を通じて分析装置５１０に提供することが出来る。即ち、サーバ装置５２０は、図１２で示す各処理の少なくとも一部を、分析装置５１０に代わって実行する。そのため、分析装置５１０は、図２の分析装置２００と比較して、演算処理部２６０の構成を簡素化することができる。

例えば、以上のように、分析装置２００としての機能は、分析システム５００などにより実現されてもよい。

［第３の実施の形態］
次に、図１４、図１５を参照して、本発明の第３の実施形態について説明する。第３の実施形態では、分析装置６００の構成の概要について説明する。

図１４は、分析装置６００のハードウェア構成例を示している。図１４を参照すると、分析装置６００は、一例として、以下のようなハードウェア構成を有している。
・ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）６０１（演算装置）
・ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）６０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）６０３（記憶装置）
・ＲＡＭ６０３にロードされるプログラム群６０４
・プログラム群６０４を格納する記憶装置６０５
・情報処理装置外部の記録媒体６１０の読み書きを行うドライブ装置６０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク６１１と接続する通信インタフェース６０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース６０８
・各構成要素を接続するバス６０９

また、分析装置６００は、プログラム群６０４をＣＰＵ６０１が取得して当該ＣＰＵ６０１が実行することで、図１５に示す検知部６２１、判定部６２２、出力部６２３としての機能を実現することが出来る。なお、プログラム群６０４は、例えば、予め記憶装置６０５やＲＯＭ６０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ６０１がＲＡＭ６０３などにロードして実行する。また、プログラム群６０４は、通信ネットワーク６１１を介してＣＰＵ６０１に供給されてもよいし、予め記録媒体６１０に格納されており、ドライブ装置６０６が該プログラムを読み出してＣＰＵ６０１に供給してもよい。

なお、図１４は、分析装置６００のハードウェア構成例を示している。分析装置６００のハードウェア構成は上述した場合に限定されない。例えば、分析装置６００は、ドライブ装置６０６を有さないなど、上述した構成の一部から構成されてもよい。

検知部６２１は、聴診位置ごとの肺音を含む時系列音響信号に基づいて、聴診位置ごとに肺音異常を検知する。

判定部６２２は、検知部６２１が検知した聴診位置ごとの肺音異常の検知結果と、患者の状態を示す状態情報と、に基づいて、患者の心不全の重症度を判定する。

出力部６２３は、判定部６２２が判定した結果に基づいて、外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断して、判断の結果に応じた出力を行う。

このように、分析装置６００は、検知部６２１と、判定部６２２と、出力部６２３と、を有している。このような構成によると、出力部６２３は、検知部６２１による検知結果に基づいて判定部６２２が判定した重症度に基づいて、処理装置３００に対する出力を行うか否か判断することが出来る。その結果、重症度が高いなど情報共有の必要性が高い場合に検査結果を医療従事者と共有することが可能となる。つまり、上記構成によると、効率的な情報共有を実現することが出来る。

なお、上述した分析装置６００は、分析装置６００などの情報処理装置に所定のプログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、情報処理装置に、聴診位置ごとの肺音を含む時系列音響信号に基づいて、聴診位置ごとに肺音異常を検知する検知部と、検知部が検知した聴診位置ごとの肺音異常の検知結果と、患者の状態を示す状態情報と、に基づいて、患者の心不全の重症度を判定する判定部と、判定部が判定した結果に基づいて、外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断して、判断の結果に応じた出力を行う出力部と、を実現するためのプログラムである。

また、上述した分析装置６００などの情報処理装置により実現される分析方法は、情報処理装置が、聴診位置ごとの肺音を含む時系列音響信号に基づいて、聴診位置ごとに肺音異常を検知し、検知した聴診位置ごとの肺音異常の検知結果と、患者の状態を示す状態情報と、に基づいて、患者の心不全の重症度を判定し、判定した結果に基づいて、外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断して、判断の結果に応じた出力を行う、という方法である。

上述した構成を有する、プログラム（または記録媒体）、または、分析方法、の発明であっても、上述した分析装置６００と同様の作用・効果を有するために、上述した本発明の目的を達成することが出来る。

以上、上記各実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、様々な変形例を組み合わせるなど、本発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。

本発明は、人の肺音を分析する装置やシステムに利用でき、特に心不全治療を受けて退院した患者の心不全増悪を早期に検出し再入院を防止する装置、システムに利用できる。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
（付記１）
聴診位置ごとの肺音を含む時系列音響信号に基づいて、前記聴診位置ごとに肺音異常を検知する検知部と、
前記検知部が検知した前記聴診位置ごとの肺音異常の検知結果と、患者の状態を示す状態情報と、に基づいて、前記患者の心不全の重症度を判定する判定部と、
前記判定部が判定した結果に基づいて、外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断して、判断の結果に応じた出力を行う出力部と、
を有する
分析装置。
（付記２）
前記出力部は、前記判定部が判定した重症度が予め定められた出力閾値を超えているか否かに基づいて、前記外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断する
付記１に記載の分析装置。
（付記３）
前記出力部は、当該出力部が過去に出力した結果に応じて前記外部装置から受信した情報に基づいて、前記外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断する
付記１または付記２に記載の分析装置。
（付記４）
前記出力部は、前記判定部が判定した重症度と同じ重症度で過去に出力した結果に応じて前記外部装置から受信した情報に基づいて、前記外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断する
付記３に記載の分析装置。
（付記５）
前記出力部は、前記判定部が判定した重症度に応じた重症度において、前記外部装置から出力の結果として経過観察を含む情報を受信していた場合に、前記時系列音響信号から算出した周波数スペクトルを用いて前記外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断する
付記３または付記４に記載の分析装置。
（付記６）
前記出力部は、前記検知部が検知する際に用いた前記時系列音響信号から算出した周波数スペクトルと、過去の時系列音響信号から算出した周波数スペクトルと、の比較結果に基づいて、前記外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断する
付記５に記載の分析装置。
（付記７）
前記所定の情報には、前記判定部が判定した重症度と、前記検知部が検知する際に用いた前記時系列音響信号と、が含まれている
付記１から付記６までのいずれか１項に記載の分析装置。
（付記８）
前記所定の情報には、前記患者の体重を示す情報、服薬状況を示す情報、のうちの少なくとも一方が含まれている
付記７に記載の分析装置。
（付記９）
前記所定の情報には、前記検知部が検知する際に用いた前記時系列音響信号から算出した周波数スペクトルが含まれている
付記７または付記８に記載の分析装置。
（付記１０）
前記出力部が出力した結果に応じて診断した結果を示す情報を受信する受信部を有する
付記１から付記９までのいずれか１項に記載の分析装置。
（付記１１）
前記外部装置は、かかりつけ医が有する装置である
付記１から付記１０までのいずれか１項に記載の分析装置。
（付記１２）
情報処理装置が、
聴診位置ごとの肺音を含む時系列音響信号に基づいて、前記聴診位置ごとに肺音異常を検知し、
検知した前記聴診位置ごとの肺音異常の検知結果と、患者の状態を示す状態情報と、に基づいて、前記患者の心不全の重症度を判定し、
判定した結果に基づいて、外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断して、判断の結果に応じた出力を行う
分析方法。
（付記１３）
情報処理装置に、
聴診位置ごとの肺音を含む時系列音響信号に基づいて、前記聴診位置ごとに肺音異常を検知する検知部と、
前記検知部が検知した前記聴診位置ごとの肺音異常の検知結果と、患者の状態を示す状態情報と、に基づいて、前記患者の心不全の重症度を判定する判定部と、
前記判定部が判定した結果に基づいて、外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断して、判断の結果に応じた出力を行う出力部と、
を実現するためのプログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。

１００分析システム
２００分析装置
２１０電子聴診器
２２０操作入力部
２３０画面表示部
２４０通信Ｉ／Ｆ部
２５０記憶部
１５１肺音データ
１５２分析結果情報
１５３重症度判定用情報
１５４重症度情報
２５５個人状態情報
２５６出力情報
２５７プログラム
２６０演算処理部
２６１肺音取得部
２６２異常検知部
２６３重症度判定部
２６４出力部
２６５受信部
３００処理装置
３１０操作入力部
３２０画面表示部
３３０通信Ｉ／Ｆ部
３４０記憶部
３４１取得情報
３４２診断結果
３５０演算処理部
３５１取得部
３５２診断結果入力部
３５３出力部
４００ネットワーク
５００分析システム
５１０分析装置
５２０サーバ装置
５３０ネットワーク
６００分析装置
６０１ＣＰＵ
６０２ＲＯＭ
６０３ＲＡＭ
６０４プログラム群
６０５記憶装置
６０６ドライブ装置
６０７通信インタフェース
６０８入出力インタフェース
６０９バス
６１０記録媒体
６１１通信ネットワーク
６２１検知部
６２２判定部
６２３出力部

Claims

聴診位置ごとの肺音を含む時系列音響信号に基づいて、前記聴診位置ごとに肺音異常を検知する検知部と、
前記検知部が検知した前記聴診位置ごとの肺音異常の検知結果と、患者の状態を示す状態情報と、に基づいて、前記患者の心不全の重症度を判定する判定部と、
前記判定部が判定した結果に基づいて、外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断して、判断の結果に応じた出力を行う出力部と、
を有する
分析装置。
前記出力部は、前記判定部が判定した重症度が予め定められた出力閾値を超えているか否かに基づいて、前記外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断する
請求項１に記載の分析装置。
前記出力部は、当該出力部が過去に出力した結果に応じて前記外部装置から受信した情報に基づいて、前記外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断する
請求項１または請求項２に記載の分析装置。
前記出力部は、前記判定部が判定した重症度と同じ重症度で過去に出力した結果に応じて前記外部装置から受信した情報に基づいて、前記外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断する
請求項３に記載の分析装置。
前記出力部は、前記判定部が判定した重症度に応じた重症度において、前記外部装置から出力の結果として経過観察を含む情報を受信していた場合に、前記時系列音響信号から算出した周波数スペクトルを用いて前記外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断する
請求項３または請求項４に記載の分析装置。
前記出力部は、前記検知部が検知する際に用いた前記時系列音響信号から算出した周波数スペクトルと、過去の時系列音響信号から算出した周波数スペクトルと、の比較結果に基づいて、前記外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断する
請求項５に記載の分析装置。
前記所定の情報には、前記判定部が判定した重症度と、前記検知部が検知する際に用いた前記時系列音響信号と、が含まれている
請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の分析装置。
前記出力部が出力した結果に応じて診断した結果を示す情報を受信する受信部を有する
請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の分析装置。
情報処理装置が、
聴診位置ごとの肺音を含む時系列音響信号に基づいて、前記聴診位置ごとに肺音異常を検知し、
検知した前記聴診位置ごとの肺音異常の検知結果と、患者の状態を示す状態情報と、に基づいて、前記患者の心不全の重症度を判定し、
判定した結果に基づいて、外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断して、判断の結果に応じた出力を行う
分析方法。
情報処理装置に、
聴診位置ごとの肺音を含む時系列音響信号に基づいて、前記聴診位置ごとに肺音異常を検知する検知部と、
前記検知部が検知した前記聴診位置ごとの肺音異常の検知結果と、患者の状態を示す状態情報と、に基づいて、前記患者の心不全の重症度を判定する判定部と、
前記判定部が判定した結果に基づいて、外部装置に対して所定の情報を出力するか否か判断して、判断の結果に応じた出力を行う出力部と、
を実現するためのプログラム。