JP7455059B2 - 医療システム - Google Patents

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Description

本発明は、医療システムに関する。
従来から、被検者(患者)の腕や脚の血管に形成した穿刺部を介して各種の医療用デバイスを血管内に導入し、病変部位に対する処置や治療を行う手技が知られている(下記特許文献1を参照)。
特開2008-119517号公報
手技の最中における被検者の体勢によっては、血管の形状や走行状態が変化することがある。そのため、手技の最中に被検者がとる体勢によっては、手技を円滑に進めることが困難になる。また、手技を進めるために被検者に無理な体勢をとらせてしまうと、被検者に掛かる負担が増加する。
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、手技の内容に応じた適切な被検者の体勢を提示する医療システムを提供することを目的とする。
上記目的を達成する本発明に係る医療システムは、処置対象の患部に対して影響を及ぼす被検者の所定の動作により得られる被検者の体勢に関する体勢情報を含む被検者情報および前記被検者に行う処置に関する処置情報基づいて、前記処置における前記被検者の適切な体勢を判定する判定部と、前記判定部で判定した適切な前記体勢のうち、前記処置において推奨される体勢を提示する提示部と、を有する。
本発明によれば、所定の処置(手技)において被検者がとるべき姿勢のうちより好適な体勢が提示部により提示される。医師は、提示部により提示された体勢を被検者にとらせることにより、手技を円滑に進めることが可能になる。また、被検者は、提示部により提示された体勢で処置を受けることにより、処置が行われている間の負担を軽減することができる。
本実施形態に係る医療システムの概要を示す図である。 本実施形態に係る医療システムのネットワーク構成を示す図である。 本実施形態に係る医療システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 本実施形態に係る医療システムで使用される被検者情報(画像情報)を例示する図である。 本実施形態に係る医療システムで使用される識別情報を例示する図である。 本実施形態に係る医療システムで使用される処置情報を例示する図である。 本実施形態に係る医療システムが示す提示内容を例示する図である。 図8(A)は、準備処置を実施している際の様子を例示する図であり、図8(B)は、挿入処置を実施している際の様子を例示する図である。
以下、添付した図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、図面の説明において、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
図1および図2は、本実施形態に係る医療システム100の全体構成の説明に供する図である。図3は、医療システム100の各部の説明に供する図である。図4~図6は、医療システム100が扱うデータの説明に供する図である。図7は、医療システム100が提示する提示内容を例示する図である。図8は、各処置を実施している最中の様子を例示する図である。
医療システム100は、図1に示すように、被検者情報D1、処置情報D2等を用いて、処置において推奨される被検者の体勢を提示するシステムである。
医療システム100は、図2に示すように、各医療機関の医療機関端末200、および被検者が保有等する被検者端末300にネットワークを介して接続している。また、医療システム100は、処置中に使用される医療デバイス(例えば、CT装置、手術台、表示用モニター等)にもネットワークを介して接続している。医療システム100は、医療機関端末200、被検者端末300、各医療デバイスとの間でデータの送受信を行うサーバーとしての機能を持つ。
ネットワークは、例えば、Wifi(登録商標)、Bluetooth(登録商標)等の通信機能による無線通信方式、その他の非接触式の無線通信、有線通信を採用することができる。
本実施形態では、医療システム100は、対話による人とのコミュニケーション、物品等の保持、搬送、手渡し、医師による手技のサポートを実施することが可能な作業デバイス105により構成している。作業デバイス105としては、例えば、AIが搭載された対話機能付きのロボットを用いることができる。
作業デバイス105は、静止画や動画を表示可能なディスプレイおよび音声や音楽等を出力可能なスピーカが備えられた出力部(「提示部」に相当する)160を備えている。また、作業デバイス105は、被検者の身体の画像を外部から撮像可能な画像取得部181と、被検者の血管内の診断画像を取得可能な画像取得部182と、を備えている。
作業デバイス105の外観デザインは特に限定されないが、例えば、人型、動物型等を挙げることができる。なお、作業デバイス105は、例えば、CPUが実行可能な一つのプログラムとして構成することも可能である。この場合、作業デバイス105は、図1に示すロボット型のデバイスとして構成する必要はなく、医療システム100(サーバー)が備える制御部の一つの機能として、つまり、ロボットのようなハードデバイスを備えない形態として構成することができる。
作業デバイス105は、例えば、複数の可動部位を備えるように構成することができる。また、作業デバイス105は、例えば、被検者の腕を支える支持部と、支持部の可動部位を所定の方向に移動させることのできる駆動部とを備えるように構成することができる。例えば、作業デバイス105は、支持部に被検者の腕を載せた状態で、出力部160が提示する提示内容(被検者の体勢)に従って駆動部を作動させることができる。作業デバイス105は、このような動作を実行することにより、被検者の肘を曲げたり、伸ばしたりするといった手技のサポートを行うことができる。このように作業デバイス105が被検者の体勢を維持したり、変更したりすることを補助することによって、手技中における医師や看護師等の作業負担を軽減することが可能になる。
以下、医療システム100について詳述する。
医療システム100のハードウェアの構成について説明する。
医療システム100は、特に限定されないが、例えば、メインフレームやコンピュータ・クラスタ等によって構成できる。医療システム100は、図3に示すように、CPU(Central Processing Unit)110、記憶部120、入出力I/F130、通信部140、判定部150、出力部160、学習部170および画像取得部181、182を備えている。CPU110、記憶部120、入出力I/F130、通信部140、判定部150、出力部(提示部)160、学習部170および画像取得部181、182は、バス190に接続されており、バス190を介して相互にデータ等を送受信する。
CPU110は、記憶部120に記憶されている各種プログラムに従って、各部の制御や各種の演算処理などを実行する。
記憶部120は、各種プログラムや各種データを記憶するROM(Read Only
Memory)、作業領域として一時的にプログラムやデータを記憶するRAM(Randam Access Memory)、オペレーティングシステムを含む各種プログラムや各種データを記憶するハードディスク等によって構成している。
入出力I/F130は、キーボード、マウス、スキャナ、マイク等の入力装置およびディスプレイ、スピーカ、プリンタ等の出力装置を接続するためのインターフェースである。
通信部140は、医療機関端末200、被検者端末300、各種の医療デバイスと通信するためのインターフェースである。
判定部150は、被検者情報D1および処置情報D2の少なくとも一方の情報に基づいて、処置における被検者の適切な体勢を判定する。
出力部160は、医療システム100が提示する提示内容を出力する提示部としての機能を備えている。出力部160は、例えば、ディスプレイおよびスピーカ等により構成することができる。出力部160は、手技の最中に行われる処置ごとに推奨される体勢を提示する。
次に、医療システム100の主要な機能について説明する。
記憶部120は、被検者情報D1および被検者に行う処置に関する処置情報D2等の各種データを記憶することができる。また、記憶部120は、本実施形態に係る支援方法を提供するための支援プログラムを記憶することができる。
CPU110は、記憶部120に記憶されている支援プログラムを実行する。
次に、画像取得部181、182、被検者情報D1および処置情報D2について説明する。
被検者情報D1は、被検者の所定の動作により得られる被検者の体勢に関する体勢情報を少なくとも含む。体勢情報には、被検者が動作した際に取得された被検者の画像情報が含まれる。
画像取得部181、182は、処置の最中に、例えば、自動的かつ定期または不定期に画像情報を取得することができる。画像取得部181は、例えば、被検者の生体外から撮影した画像を取得する外部イメージング装置181で構成することができる。画像取得部182は、例えば、被検者の血管内部(生体内部)から撮影した画像を取得する血管内画像取得装置で構成することができる。
外部イメージング装置181には、例えば、X線装置、CT装置、MR装置、超音波診断装置、カメラ等が含まれ、画像情報としてAngio画像、CT画像、MRI画像、超音波エコー、静止画、動画等の外部イメージングを取得することができる。
血管内画像取得装置182には、例えば、血管内超音波診断装置(IVUS用カテーテル)や光干渉断層診断装置(OCT用カテーテル)等の画像診断用カテーテルなどが含まれ、画像情報として血管内部の断層画像等を取得する。
処置に先立って被検者に所定の体勢をとらせ、その体勢を外部イメージング装置181で撮影し、その体勢における血管の状態を血管内画像取得装置182で撮影する。図4には、画像情報D11、D12、D13、D14を例示する。画像情報D11は、被検者の手の状態(握った状態、開いた状態)を示し、画像情報D12は、肘を曲げた状態を示し、画像情報D13は、手首を捻った状態の外部イメージング(静止画)を示す。画像情報D14は、所定の体勢における血管内部の断層画像を示す。
画像情報は、例えば、画像取得部181、182から直接的に、または看護師等の医療従事者による入力作業等により間接的に送信される。また、画像情報は、例えば、医療機関端末200や被検者端末300から取得することも可能である。
被検者情報D1には、例えば、被検者を識別する識別情報D15が含まれる。識別情報D15には、図5に示すように、例えば、被検者の識別ID(例えばマイナンバー等から取得可能なデータ)、患者名(被検者名)、住所、年齢、過去の手術歴、健康状態、今回の処置対象である患部の名称、および患部の状態に関するデータが含まれる。手術歴、健康状態、患部の状態に関するデータは、例えば、電子カルテ等から取得することができる。患部の状態に関するデータは、例えば、処置対象が血管である場合、血管の走行状態に関するデータを含むことができる。血管の走行状態に関するデータは、処置に先立って取得された画像情報のうち血管内部の断層画像等から医師が血管の走行状態を判断した結果を使用することができる。また、患部の状態には、例えば、処置対象となる疾患が冠動脈狭窄病変等である場合、狭窄部の狭窄度および患部の性状(血管壁の硬さ等)が含まれる。
患部の状態には、例えば、被検者の骨格や筋肉量等が含まれる。骨太や筋肉質の被検者は、関節を曲げたり、捻じったりする動作によって血管が圧迫されたり屈曲する影響が大きい。このため、同じ体勢でも骨格が細い被検者や筋肉量の少ない被検者よりも緩やかな体勢をとる必要がある。また、被検者の年齢は、被検者が高齢であるかの判断を行うために用いることができる。高齢者は長時間の屈曲で疲労骨折などを起こし易いので、無理な体勢はさせずに緩やかな体勢を優先させることで、被検者の負担低減を図ることができる。
なお、識別情報D15には、病院への既往歴、家族構成、および健康診断の結果(身長、体重、血圧)等に関するデータを含ませることもできる。また、識別情報D15には、例えば、被検者の遺伝情報に関するデータを含むこともできる。遺伝情報は、被検者の遺伝情報だけではなく血縁者の遺伝情報を含んでもよい。遺伝情報は、例えば、DNA検査結果等によって構成できる。遺伝情報は、例えば、被検者の疾患を判断する際、疾患が遺伝的要素の影響を強く受けるものであるか等の判断を行うために用いることができる。
処置情報D2は、図6に示すように、例えば、医療機関の名称、手術を担当する予定の医師名、患者名(被検者名)、疾患名、手術において採用する予定の術式、予定される手術時間および使用デバイスに関するデータが含まれる。使用デバイスに関するデータには、例えば、血管に挿入されるイントロデューサーの種類、ガイドワイヤの種類、治療デバイスの種類等に関する情報が含まれる。
また、記憶部120は、例えば、被検者に関する「一般的な解剖情報(被検者ごとの解剖学的な特徴を考慮していない解剖情報に関するデータ)」および「被検者へ推奨される一般的な推奨体勢情報(被検者ごとの解剖学的な特徴が考慮されることなく選定された推奨体勢に関するデータ)」を記憶していてもよい。例えば、判定部150は、被検者情報D1と一般的な解剖情報とを比較して、被検者に固有の解剖学的な特徴の有無を判定(検出)することができる。また、判定部150は、判定された被検者の解剖学的な特徴を参照しつつ、一般的な推奨体勢情報に基づいて、推奨される体勢を提示すべきか否かを判定することができる。提示部160は、仮に、被検者に固有の解剖学的な特徴が検出された場合、一般的な推奨体勢情報に解剖学的な特徴を反映させたうえで、推奨される体勢を提示することができる。このように、医療システム100は、一般的な解剖情報と被検者に固有の解剖学的な特徴が考慮された解剖情報とを比較して、その比較結果(例えば、血管の構造的な特徴であれば、血管分岐の位置等)の差異に基づいて、各種処置における推奨される体勢を選定(割り出す)ことができる。そのため、医療システム100は、推奨される体勢の選定に要する処理負担(計算処理に掛る負担)を軽減することができる。
また、体勢情報(被検者情報)D1には、被検者の身体に掛かる体圧に関する体圧データを含ませることが可能である。体圧データは、被検者がベッドなどに横たわる際に、被検者に掛る体圧に関するデータである。体圧データは、例えば、ベッドや被検者が着衣する術衣等において被検者の肘や肩、腰等が接触するような部分に取り付けられる圧力センサにより取得することができる。判定部150は、体圧データに基づき、被検者が褥瘡を発生するリスクを低減する体勢を判定することができる。提示部160は、被検者が褥瘡を発生するリスクを低減する体勢を提示することができる。看護師や医師等の医療従事者は、提示部160が提示する上記の体勢を被検者にとらせることにより、被検者が褥瘡を発症することを好適に防止することが可能になる。なお、提示部160は、例えば、被検者に掛る体圧が40mmHgを下回るような体勢を提示することができる。
次に、学習部170について説明する。学習部170は、被検者情報D1および処置情報D2を用いて機械学習を行う。なお、本明細書において、「機械学習」とは、アルゴリズムを使用して入力データを解析し、その解析結果から有用な規則や判断基準等を抽出し、アルゴリズムを発展させることを言う。
本実施形態に係る医療システム100は、医師が処置を行っている最中に、医師を支援するために、処置中に得られる被検者情報D1および処置情報D2に基づいて機械学習を実施し、リアルタイムで推奨される被検者の体勢を提示する。この際、病院や様々な症例などの過去実績や最新の情報から総合的に判断させる。なお、推奨される被検者の体勢の提示は、最適な1つの体勢を提示することに限定されず、推奨される被検者の体勢の候補として複数の体勢を挙げさせてもよい。
具体的には、医療システム100の出力部160は、処置の最中に医師や看護師等から要求があった場合、または要求がなくても機械学習の結果を提示することが推奨される場合、処置の進行を考慮して、現時点において推奨される被検者の体勢をリアルタイムに提示する。また、出力部160は、推奨される被検者の体勢を提示する際、その提示内容とともに、その提示に至った理由を示す。理由が複数ある場合には、複数の理由を提示することができる。医師や看護師等は、出力部160が被検者の体勢ともに、その被検者の体勢を提示するに至った理由が示めされることにより、納得感を持って提示内容を採用することが可能になる。なお、理由の提示方法は、例えば、データ同士の関係をグラフや表を用いて示したり、理由を導く要因となる事象を寄与率等の数字とともに具体的に示したりしてもよい。
図7および図8を参照して、提示内容の一例を説明する。
医療システム100が提示する提示内容には、処置内容、推奨する被検者の体勢、が含まれる。処置内容には、例えば、医療デバイスを被検者に導入するための準備をする準備処置、被検者の穿刺部を介して医療デバイスを挿入する挿入処置、穿刺部を介して治療用デバイスを血管内の所望の位置まで送達するデリバリー処置、治療用デバイスにより血管内で所定の処置を行う治療処置、穿刺部を止血する止血処置等が含まれる。推奨する被検者の体勢には、例えば、手首や肘を曲げた体勢、手首や肘を伸ばした体勢、手を握った体勢、手を開いた体勢等が含まれる。推奨する被検者の体勢には、手首や肘の曲げ角度を含んでもよい。
以下では、医療システム100が提示する提示内容の一例として、被検者の手Hの手掌動脈から腕側へ走行する橈骨動脈(スナッフボックス付近を走行する橈骨動脈や遠位橈骨動脈)Trへイントロデューサー等の医療デバイス400を挿入し、病変部位まで送達して治療を行う手技について説明する。
まず、準備処置では、被検者の手Hを走行する橈骨動脈Trに穿刺針を穿刺するための準備をする。次に、挿入処置では、被検者の手Hに形成した穿刺部t1を介して橈骨動脈Trへ医療デバイス400を挿入する。次に、医療デバイス400を介して所定の治療用デバイスを血管内の所望の位置まで送達する。次に、治療処置では、治療用デバイスにより血管内で所定の処置を行う。最後に、止血処置では、被検者の手Hの甲に形成した穿刺部t1を止血する。
図7に示すように、出力部160は、準備処置、挿入処置、デリバリー処置、治療処置、および止血処置ごとに推奨される被検者の手の体勢を提示する。
出力部160は、準備処置において推奨する体勢として、例えば、「手首、肘を曲げる」および「手を握る」ことを提示する。出力部160は、その提示に至った理由として「橈骨動脈Trをうっ血させることにより(穿刺)位置の確認が容易になる。」ことを提示する。図8(A)に示すように、手首Aを曲げた状態で手Hを握ることによって、橈骨動脈Trをうっ血させて拡張させるとともに手Hの表面に浮き上がらせることができる。これにより、医師は橈骨動脈Trの位置を容易に確認することができる。
出力部160は、挿入処置において推奨する体勢として、「手首、肘を伸ばす」ことを提示する。出力部160は、その提示に至った理由として「医療デバイスの挿入性が向上する。」ことを提示する。図8(B)に示すように、手首Aを伸ばした状態で手Hを開くことによって、橈骨動脈Trが真っ直ぐになるため、医療デバイス400の挿入性が向上する。
出力部160は、デリバリー処置において推奨する体勢として、「手首、肘を伸ばす」ことを提示する。出力部160は、その提示に至った理由として「医療デバイスの送達性が向上する。」ことを提示する。
出力部160は、治療処置において推奨する体勢として、「関節を曲げる」ことを提示する。出力部160は、その提示に至った理由として「カテーテルデバイスのバックアップ力を高める。」ことを提示する。
出力部160は、止血処置において推奨する体勢として、「手首、肘を伸ばす」および「手を開く」ことを提示する。出力部160は、その提示に至った理由として「被検者の負担を抑える。」ことを提示する。
出力部160は、その他の提示内容として、例えば、「準備処置、挿入処置、デリバリー処置、治療処置の間、作業デバイス105により、被検者の体勢をサポートすることを提案します。」と提示する。医療システム100は、作業デバイス105によるサポートを提示する場合、例えば、作業デバイス105自体が動作して、被検者の体勢をサポートする作業を自動的に行う。なお、作業デバイス105は、サポートする作業を自動で実施せずに、医師や看護師からの入力を受け付けた後に実施を開始してもよいし、看護師等に実施を促すことを提示するだけでもよい。また、作業デバイス105は、例えば、自動でサポートする作業を行う場合、提示された被検者の体勢の中から、実施すべき推奨度(優位性)が高いものだけを選択して実施してもよい。
医師は、医療システム100により提示された内容に基づき、被検者の体勢を選択し、処置を進行する。医療システム100は、医師が選択した被検者の体勢に従って処置を進行している最中に取得される各種データ(被検者情報D1、処置情報D2)を新たに取り込み、処置の最中に新たな被検者の体勢を適宜提示する。また、学習部170は、更新データを用いて機械学習を実行し、学習モデルを更新することができる。また、医師が実施した処置により得られる各種データは、新たなデータとして記憶し、次回以降の処置に用いることもできる。
以上説明したように、本実施形態に係る医療システム100は、被検者の所定の動作により得られる被検者の体勢に関する体勢情報を少なくとも含む被検者情報D1および被検者に行う処置に関する処置情報D2の少なくとも一方の情報に基づいて、処置における被検者の適切な体勢を判定する判定部150と、判定部150で判定した体勢のうち、処置において推奨される体勢を提示する出力部(提示部)160と、を有する。
医療システム100は、所定の処置(手技)において被検者がとるべき体勢のうちより好適な体勢を出力部(提示部)160により提示する。医師は、出力部160により提示された体勢を被検者にとらせることにより、手技を円滑に進めることが可能になる。また、被検者は、出力部160により提示された体勢で処置を受けることにより、処置が行われている間の負担を軽減することができる。特に、被検者の手Hに形成した穿刺部t1から橈骨動脈Trへの医療デバイス400の挿入や、医療デバイス400を介した治療デバイスの挿入および各種の治療は、標準的なプロトコル(例えば、手技手順や推奨される被検者の体勢等)が十分に確立されてないため、医療システム100による支援が非常に有効なものとなる。
以上、実施形態を通じて本発明に係る医療システムを説明したが、本発明は明細書内で説明した各構成のみに限定されるものでなく、特許請求の範囲の記載に基づいて適宜変更することが可能である。
例えば、医療システムが支援する手技の一例として、手を走行する橈骨動脈からの医療デバイスの挿入や所定の治療デバイスを使用した治療例を挙げたが、手技の内容は特に限定されない。また、画像情報として血管内で撮像された画像等を例に挙げたが、画像情報は手技の内容や手技が行われる臓器等に応じて適宜変更することが可能である。
また、上記実施形態に係る医療システムにおける各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウェア回路、またはプログラムされたコンピューターのいずれによっても実現することが可能である。また支援プログラムは、たとえば、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)などのコンピューター読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネットなどのネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、ハードディスクなどの記憶部に転送され記憶される。また、支援プログラムは、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよい。
本出願は、2018年3月15日に出願された日本国特許出願第2018-048042号に基づいており、その開示内容は、参照により全体として引用されている。
100 医療システム、
105 作業デバイス、
110 CPU、
120 記憶部、
130 入出力I/F、
140 通信部、
150 判定部、
160 出力部(提示部)、
170 学習部、
181 画像取得部(外部イメージング装置)、
182 画像取得部(血管内画像取得装置)、
200 医療機関端末、
300 被検者端末、
D1 被検者情報、
D11、D12、D13、D14 画像情報、
D15 識別情報、
D2 処置情報、
H 手、
A 腕、
Tr 橈骨動脈、
t1 穿刺部。

Claims (7)

  1. 処置対象の患部である血管に対して影響を及ぼす被検者の所定の動作により得られる前記被検者の体勢に関する体勢情報を含む被検者情報のうちの前記体勢情報および前記被検者の前記血管に行う処置に関する処置情報に基づいて、前記処置における前記被検者の適切な体勢を判定する判定部と、
    前記判定部で判定した適切な前記体勢のうち、前記処置において推奨される体勢を提示する提示部と、を有し、
    前記体勢情報には、前記被検者が動作した際に取得された前記被検者の画像情報が含まれ、
    前記画像情報には、前記被検者の血管内部から取得した前記血管の血管内画像が含まれる、医療システム。
  2. 前記画像情報には、記被検者の生体外から取得した画像に関する情報がさらに含まれる、請求項に記載の医療システム。
  3. 被検者ごとの解剖学的な特徴を考慮していない前記被検者に関する一般的な解剖情報および前記被検者へ推奨される一般的な推奨体勢情報を記憶する記憶部をさらに有し、
    前記被検者情報には、前記血管内画像から取得された前記血管の走行状態に関する情報が含まれ、
    前記判定部は、前記被検者情報に基づいて前記被検者情報と前記一般的な解剖情報とを比較して、前記被検者に固有の解剖学的な特徴を判定するとともに、前記被検者に固有の解剖学的な特徴が存在すると判定した場合、前記被検者に固有の解剖学的な特徴を参照しつつ前記一般的な推奨体勢情報に前記被検者に固有の解剖学的な特徴を反映させたうえで、前記処置における前記被検者の適切な体勢を判定し、
    前記提示部は、前記被検者に固有の解剖学的な特徴が反映された、前記判定部が判定した前記処置における前記被検者の適切な前記体勢を提示する、請求項1または2に記載の医療システム。
  4. 前記提示部は、手技の最中に行われる前記処置ごとに、前記判定部で判定した適切な前記体勢のうち、前記処置において推奨される前記体勢を提示する、請求項1~のいずれか1項に記載の医療システム。
  5. 前記処置には、前記被検者の手に形成した穿刺部を介して橈骨動脈へ医療デバイスを挿入する挿入処置が含まれ、
    前記提示部は、前記挿入処置を行う際に推奨される前記被検者の手の体勢を提示する、請求項1~のいずれか1項に記載の医療システム。
  6. 前記処置には、前記穿刺部を介して治療用デバイスを前記血管内の所望の位置まで送達するデリバリー処置と、
    前記治療用デバイスにより前記血管内で所定の処置を行う治療処置と、
    前記被検者の手の甲に形成した穿刺部を止血する止血処置と、を含み、
    前記提示部は、前記挿入処置、前記デリバリー処置、前記治療処置、および前記止血処置ごとに推奨される前記被検者の手の体勢を提示する、請求項に記載の医療システム。
  7. 前記体勢情報には、前記被検者の身体に掛かる体圧に関する体圧データが含まれ、
    前記判定部は、前記体圧データに基づき、前記被検者が褥瘡を発生するリスクを低減する適切な体勢を判定し、
    前記提示部は、前記被検者が褥瘡を発生するリスクを低減する、前記判定部で判定した適切な前記体勢を提示する、請求項1~のいずれか1項に記載の医療システム。
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