KR102505845B1 - 소프트웨어, 건강 상태 판정 장치 및 건강 상태 판정 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명을 적용한 건강 상태 판정 장치의 일례인 건강 상태 판정 장치(1)는 4회의 측정값이라는 단기의 개별 바이탈 사인을 분석하여 건강 상태의 이상을 판정하는 장치이다. 건강 상태 판정 장치(1)는 연산부(2)를 구비하고 있다. 연산부(2)는 건강 상태 판정 장치(1)가 갖는 각 정보처리 기능을 실행하는 처리부이다. 즉, 본 발명을 적용한 소프트웨어에서는 태블릿 단말(3)의 연산부(2)를 정보 입력 수단(23), 정보 기록 수단(24), 기준 산출 수단(5), 판정 처리 수단(6) 등으로서 기능시킨다. 이 각 수단의 처리 기능에 의해, 정보의 송수신, 정보의 기록, 바이탈 사인의 값에 있어서의 비정상의 판정, 바이탈 사인의 값에 관한 비정상의 판정 기준의 설정, 바이탈 사인의 값에 관한 비정상의 판정 결과의 통지, 바이탈 정보의 내용에 기초하는 스코어링, 스코어링 조건(스코어링 기준 정보)의 설정, 스코어값 정보에 있어서의 비정상의 판정, 스코어값에 관한 비정상의 판정 기준의 설정, 스코어값에 관한 판정 결과의 통지, 표시 정보의 작성이나 표시 등을 수행한다.

Description

소프트웨어, 건강 상태 판정 장치 및 건강 상태 판정 방법
본 발명은 소프트웨어, 건강 상태 판정 장치 및 건강 상태 판정 방법에 관한 것이다. 상세하게는 대상자의 개인차를 고려한 바이탈 사인이나 매일의 컨디션을 반영하여 대상자마다 다른 개체내 변동을 보다 신속하고 높은 정확도로 파악하는 것이 가능하고, 대상자의 건강 관리나 개개인의 개성에 맞는 의료의 제공에 기여하는 소프트웨어, 건강 상태 판정 장치 및 건강 상태 판정 방법에 관한 것이다.
최근 의료 분야에서 "개별화 의료(personalized medicine)"의 중요성이 높아지고 있다. 개별화 의료란 일반적으로 테일러 메이드 의료(tailor-made medicine)로 불리는 "개개인의 개성에 맞는 의료를 수행하는 것"을 가리키고 있다.
지금까지의 의료는 질환을 중심으로 한 사고에 기초하여 수행되는 것으로서, 질환의 원인을 탐색하거나 그 치료법을 개발하는 것을 주된 목적으로 하고 있다. 한편 질환의 상태는 사람마다 천차만별로서, 같은 병일지라도 같은 치료법을 적용하는 것이 반드시 옳은 것이 아님은 이전부터 알려져 왔다.
그러나, 종래의 의료에 있어서, 치료 효과의 개인차는 치료와 그 효과를 관찰하지 않으면 알 수 없어 개개인에게 최적의 치료 계획을 수행하는 것은 어려운 상황에 있다.
여기서, 개별화 의료의 실현에는 개인마다 다른 "바이오마커"를 파악하는 것이 중요해지고 있다. 일반적으로는 바이오마커는 특정의 병상이나 생명체 상태의 지표로서, 미국 국립 위생 연구소(National Institutes of Health)의 연구 그룹은 1998년에 바이오마커에 대해 "통상의 생물학적 과정, 병리학적 과정, 혹은 치료적 개입에 대한 약리학적 응답의 지표로서 객관적으로 측정되고 평가되는 특성"으로 정의하고 있다. 또한 과거에는 바이오마커는 주로 혈압이나 심박수 등 생리학적 지표를 의미하였다.
이 바이탈 사인을 바이오마커로 할 수 있는 이유는, 체온, 혈압, 맥박, 호흡수 등의 바이탈 사인에 개개인마다 다른 “개체내 변동”이 있기 때문이다. 즉, 대상자에 따라 바이탈 사인의 변화의 방식이 다르며, 이 변화의 방식을 적절히 파악하여 해석함으로써 대상자의 건강 관리나 진단 등에 기여하는 기술을 개발할 수 있다고 본 발명자는 생각했던 것이다.
또한 생명 징후인 바이탈 사인은 건강 상태를 간편하게 파악할 수 있는 지표로서 병원·요양 시설·재택 의료 등의 현장에서 폭넓게 건강 관리에 일상적으로 이용되고 있다. 그러나, 본래 바이탈 사인을 바이오마커로서 이용하는 경우 개개인의 바이탈 데이터를 통해 테일러 메이드로 분석할 필요가 있다.
이는 개개인에게 개체차, 즉 그 사람 고유의 개체내 변동이 있고, 또한 고령자는 노화의 영향으로 체온 저하, 혈압 상승, 맥박 저하 등 일반 성인과는 다른 특성을 가지므로 절대값 기준으로 판정하기에는 문제가 있기 때문이다.
이 문제는 신종 코로나 바이러스에 대한 발열에 대해 일본의 후생노동성이 37.5℃라는 절대값 기준을 철회하고 “각자의 평열보다 고체온”으로 테일러 메이드의 비정상 판정을 변경함으로써 많은 사람이 알게 되었다.
(1) 일본인의 평균 체온은 36.9℃이고 하루에 1℃의 일내 변동을 한다. (2) 체온 분포는 개인에 따라 다양하며 37.5℃가 평균 체온인 사람도 적지 않다. (3) 고령자는 노화의 영향으로 해마다 체온이 저하된다. 이상을 통해, 37.5℃라는 절대값 기준으로 일률적으로 발열을 판정하기에는 문제가 있다.
그러나, “각자의 평열보다 고체온”의 경우에는 수치적인 기준이 명확하지 않아 2020년 7월에 일본 의사회 COVID-19 유식자 회의를 통해, 본 발명자의 일본 만성기 의료협회지에서의 논문(개개인의 체온의 “평균값±2σ=95%의 신용 구간”을 정상역으로 함)을 근거로, “열의 정규분포 중앙값보다 2σ 플러스 0.5도”를 발열(여기서는 주의해야 할 무거운 발열의 의미)로 보아야 하는 것이다”라고 제언되었다.
본 발명자는, 개개인의 체온, 혈압, 맥박, 맥압의 바이탈 사인이 특수한 질환을 제외하고는 반드시 정규분포하는 성질을 검증했을 뿐 아니라, 그 사람 고유의 개체내 변동을 포함하여 분포하는 특성에 착안하여, 일정 수의 데이터를 취득하여 그 데이터의 평균값(μ) 및 표준 편차(σ)에 기초하는 판정 기준(기준역)을 마련하여 대상자의 바이탈의 비정상 판정(예를 들어 특허문헌 1 참조) 및 스코어링 판정(예를 들어 특허문헌 2 및 특허문헌 3 참조)을 수행하는 “바이탈 비정상값 검지”기술을 발명하고, 후생노동과학연구에서 폐렴 입원에 대한 바이탈 스코어링의 특이도가 93%였던 것을 통해 입증하여 논문에 발표하여 왔다.
특허문헌 1: 제6350959호 명세서 특허문헌 1: 제6512648호 명세서 특허문헌 1: 제6551959호 명세서
비특허문헌 1: "조기 경계 스코어(Early warning score)" [online], 위키피디아 프리 백과사전(Wikipedia, the free encyclopedia), ［2017년 10월 16일 검색］, 인터넷URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Early_warning_score
이 “바이탈 비정상값 검지”의 발명은, 테일러 메이드의 발열 검지에 의해 코로나 의심에 얼러트를 발생하는 애플리케이션 외에도 전자 진료기록 카드·간호 소프트·베드 센서·건강 주택에 활용되고 있으나, 기준역(바이탈 비정상의 판정 기준)을 작성하는 데에 1일 1회의 측정으로 30일 이상 걸린다는 점이 과제로 여겨져 왔다.
이에 개개인의 체온, 혈압, 맥박, 맥압의 바이탈 사인이 특수한 질환을 제외하고는 반드시 정규분포하는 성질을 감안하여, 나아가 적은 데이터 수 또는 단기간에 신속한 판정을 가능하게 하기 위해, 정확도를 유지하면서 측정점을 줄이는 검토를 수행하였다.
여기서 본 발명자는 1일 1회 측정한 바이탈 사인의 값에 대해, 156명에게 미치는 분산이 적은 바이탈 데이터를 분석하여, 4일분의 데이터군이, 30일분의 데이터군과의 사이에서 통계적 가설 검정을 수행하여 4일분의 데이터군이 30일분의 데이터군과 비교하여도 유의차가 없고(P>0.05), 또한 차이가 없는(P가 1에 가까운) 검증을 수행하여 4일분과 30일분의 데이터의 검지 정확도에 차이가 없는 것을 입증했다. 아울러 상세한 것에 대해서는 후술한다.
이에 의해 “바이탈 비정상값 검지”를 수행하기 위해 필요한 기준역(판정 기준)의 작성에는 4일분의 데이터가 있으면 된다는 것이 입증되었다. 이에 의해 단기간의 바이탈 데이터에 의해 테일러 메이드에서의 바이탈 비정상값 검지가 가능해진다. 아울러 분포에 이용하는 데이터는 4일분 이후도 축적해 나가기 때문에, 30일(30회)분의 데이터가 집적된 시점에서, 종전의 30일 이상의 데이터를 이용하는 기술 결과와 같아진다.
이 “바이탈 비정상값 검지”기술은, 이에 의해 구해지고 있던 비정상값 등을 스코어 분포표에 배점하고, 그 총점으로부터 의료 리스크를 산출하는 “바이탈 스코어링”기술에도 이용할 수 있다.
또한 의료 분야에서 대상자의 병의 정도를 신속히 평가하는 기법으로서 조기 경계 스코어(Early warning score; 이하, "EWS"라 칭함)로 불리는 스코어링법이 이용되고 있다.
EWS는, 대상자의 6가지 주요한 바이탈 사인인 호흡수(rpm), SpO2(산소 포화도)(%), 체온(℃), 혈압(mmHg), 심박수(bpm), 의식 레벨의 평가(AVPU 응답, A:alert(정상), V:voice(소리에 반응이 있음), P:pain(아픔에 반응이 있음) U:unresponsive(반응 없음)에 기초하여 바이탈 사인의 측정 결과나 평가 결과에 따른 스코어를 산출하고, 스코어의 합계 점수에 의해 병의 정도를 판단하는 기법이다(예를 들어 비특허문헌 1을 참조).
이 EWS는 복수의 생리학적 측정값의 변화 및 단일 변수내의 큰 변화를 통해 임상적 열화를 볼 수 있다는 원칙에 기초하고 있다. 또한, 각 바이탈 사인의 측정값으로부터 스코어를 산출할 때에는 집단(복수의 대상자)의 측정값의 결과에 기초하여 결정된 수치가 채용되고 있다.
예를 들어 표 1에 나타낸 바와 같이, 체온이면 측정값의 중심 범위로서 "36.0~37.9℃"가 설정되고, 이 범위에서는 0점의 스코어가 된다. 또한, 그 상하측의 값에 대해서는, "35.0~35.9℃" 또는 "38.0~38.9℃"이면 1점의 스코어, "34.0~34.9℃" 또는 "38.9℃를 초과하는 값"이면 2점의 스코어, "34℃ 미만"이면 3점의 스코어가 되도록 체온의 측정값과 스코어링의 점수가 설정되어 있다. 또한, 기타 바이탈 사인에 대해서도 표 1에 나타낸 바와 같이 설정되어 있다.
스코어 3 2 1 0 1 2 3
호흡수(호흡수/분) >35 31~35 21~30 9~20 <7
SpO2(%) <85 85~89 90~92 >92
온도(℃) >38.9 38~38.9 36~37.9 35~35.9 34~34.9 <34
수축기 혈압(mmHg) >199 100~199 80~99 70~79 <70
심박수(bpm) >129 110~129 100~109 50~99 40~49 30~39 <30
AVPU 얼러트 음성 아픔 무의식
여기서 표 1에 나타낸 내용에서는, 집단의 바이탈 사인의 측정값으로부터 설정된 "정상 범위", "비정상 범위"가 기준으로서 채용되고 있다. 여기서 설정된 범위는 지역이나 연령 등을 고려하여 범위를 변동시킬 수는 있으나, 기본적으로 대다수의 인원수로부터 얻어진 바이탈 사인의 측정값에 기초하여, 기준이 되는 범위가 정해져 있다. 이 기준의 설정은 호흡수, 산소 포화도, 혈압 및 심박수에 있어서도 동일하다.
또한, EWS에서는 6가지 주요한 바이탈 사인 외의 파라미터로서 소변 출력, 산소 투여 유량, 통증 스코어 등의 다른 파라미터에 스코어를 할당할 수도 있다.
종전의 스코어링법은, 집단의 바이탈 사인의 측정값으로부터 설정된 "정상 범위", "비정상 범위"가 기준이 되었다. 따라서 대상자의 개체내 변동을 고려한 검지라고 보기는 어려운 것이었다.
즉, 집단의 바이탈 사인의 측정값으로부터 설정된 기준의 경우에는 바이탈 사인에서의 개인마다의 특성에 대응할 수 없다. 예를 들어 청년과 고령자의 경우에는 평온한 상태의 체온 또는 1일 체온 변동이 크게 다르다. 또한, 고혈압 등의 병태의 유무에 의해서도 대상 차이마다 바이탈 사인의 값은 크게 달라진다.
즉, 대상자의 연령이나 병태의 유무 등을 고려한 경우, 집단의 바이탈 사인의 측정값으로부터 설정된 "정상 범위"나 "비정상 범위"는 적절한 기준이 되지 않는다고 보았다. 따라서, 본 발명에서의 “바이탈 비정상값 검지”기술을 “바이탈 스코어링”기술에 응용하는 것의 검토도 수행하였다.
이상의 내용으로부터, 본 발명자는 바이탈의 비정상 판정 및 스코어링 판정에 대해, 개개인의 체온, 혈압, 맥박, 맥압의 바이탈 사인이 특수한 질환을 제외하고는 반드시 정규분포하는 성질을 감안하고, 나아가 적은 데이터 수 또는 단기간에 신속한 판정을 가능하게 하기 위해, 판정의 정확도를 유지하면서, 판정에 필요한 측정점을 줄이는 검토를 수행하였다.
본 발명은 이상의 점을 감안하여 창안된 것으로, 대상자의 개인차를 고려한 바이탈 사인이나 매일의 컨디션을 반영하여 대상자마다 다른 개체내 변동을 보다 신속하고 높은 정확도로 파악하는 것이 가능하고 대상자의 건강 관리나 개개인의 개성에 맞는 의료의 제공에 기여하는 소프트웨어, 건강 상태 판정 장치 및 건강 상태 판정 방법에 관한 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 소프트웨어는, 측정된 바이탈 사인의 값인 바이탈 정보에 기초하여 개체의 건강 상태를 판정하기 위한 소프트웨어로서, 정보처리기기를, 동일 개체로부터 측정된 정규분포에 따르는 바이탈 정보 및 측정 일시의 정보의 입력을 받는 정보 입력 수단과, 입력된 상기 바이탈 정보 및 측정 일시의 정보를 기록시키는 정보 기록 수단과, 기록된 복수의 상기 바이탈 정보의 전부 또는 일부의 평균 μ 및 표준 편차σ로부터 선택되는 적어도 하나를 산출하는 기준 산출 수단과, 상기 평균 μ 및 상기 표준 편차σ로부터 선택되는 적어도 하나에 기초하여 설정된 소정의 수치 범위를 기준으로 하여, 입력된 소정의 바이탈 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 판정 수단, 을 포함하는 수단으로서 기능시키기 위한 소프트웨어이고, 상기 소정의 수치 범위는, 상기 정보 기록 수단에 기록된 적어도 4개분의 상기 바이탈 정보로 작성됨과 아울러, 상기 평균 μ, 상기 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 하도록 구성되어 있다.
μ－nσ ···식 (1)
μ＋mσ ···식 (2)
아울러 본 명세서에서 소프트웨어는 컴퓨터의 동작에 관한 프로그램이다. 또한 프로그램은 컴퓨터에 의한 처리에 적합한 명령의 순번이 매겨진 열로 이루어지는 것을 말한다.
여기서, 정보 입력 수단이 동일 개체로부터 측정된 정규분포에 따르는 바이탈 정보를 받아 정보 기록 수단에, 입력된 바이탈 정보를 기록시킴으로써 동일 개체의 바이탈 정보를 축적할 수 있다. 또한 여기서 말하는 동일 개체는 측정된 바이탈 사인의 값이 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 판정 대상을 가리키는 것이다.
또한 여기서 말하는 “정규분포에 따르는 바이탈 정보”는, 일정한 데이터 수(예를 들어 특허문헌 3에 개시된 30개의 데이터)가 갖추어진 경우 데이터가 정규분포하는 성질을 의미하는 것이다. 따라서, 후술하는 “적어도 4개분의 바이탈 정보”만으로 그 데이터가 정규분포하는 것(정규성을 나타내는 것)을 의미하는 용어는 아니다.
또한, 여기서 말하는 "개체"는 단독의 생물(인간 또는 동물)을 의미한다. 또한 본 발명은 단일의 소프트웨어로, 단독의 동일 개체의 바이탈 정보를 기록하는 양태와, 복수의 동일 개체의 바이탈 정보를 동일 개체마다 기록하는 양태를 포함하고 있다. 동일 개체는 예를 들어 사람이면 동일 인물을 말한다.
또한, 여기서 말하는 "동일 개체로부터 측정된 바이탈 정보"는 정보 입력 수단에서의 입력의 단계에서 개체의 구별이 가능한 것을 의미한다. 예를 들어 1명의 대상자가 자신만의 바이탈 정보를 입력하는 양태나, 복수의 대상자의 정보를 취급할 때에 특정의 개인용의 입력 화면이 표시되어 바이탈 정보를 입력하는 양태 등, 입력하기 위한 형식을 다르게 하여 개체를 구별하는 것을 생각할 수 있다.
또한 정보 입력 수단이, 동일 개체로부터 측정된 바이탈 정보 및 측정 일시의 정보의 입력을 받아, 정보 기록 수단에, 입력된 바이탈 정보 및 측정 일시의 정보를 기록시킴으로써 동일 개체의 바이탈 정보가 측정한 일시의 정보와 함께 축적되게 된다. 즉, 동일 개체의 복수의 바이탈 정보를 측정 일시의 정보와 연관지어서 취급하는 것이 가능해진다. 또한 다른 바이탈 정보를 비교할 때, 비교하는 바이탈 정보 사이에서의 변위의 상황이나 변위량을 확인 가능하게 된다. 아울러 여기서 말하는 측정 일시의 정보는, 정보 입력 수단에 바이탈 정보를 입력할 때 입력자가 측정 일시의 정보를 입력하는 양태나, 바이탈 정보를 입력할 때의 시간이 정보 입력 수단에 자동적으로 입력되는 양태가 포함되는 것이다.
또한 기준 산출 수단이, 기록된 복수의 바이탈 정보의 전부 또는 일부의 평균 μ를 산출함으로써, 동일 개체의 개체내 변동이 반영된 바이탈 정보의 평균값의 정보를 이용할 수 있게 된다. 또한 여기서 말하는 평균 μ는 "각 바이탈값의 총계"로부터 "바이탈값의 데이터 수"를 나눈 값을 의미하는 것이다. 또한, 여기서 말하는 "기록된 복수의 바이탈 정보의 평균 μ"는 기록된 바이탈 정보의 전체 데이터로부터 산출하는 것뿐만 아니라 전체 데이터 중 일부로부터 산출되는 것을 포함하고 있다. 나아가, 평균 μ의 산출 근거가 되는 바이탈 정보는 연속적인 데이터, 예를 들어 매초, 매분, 매시간, 매일 등 계속적으로 측정한 데이터뿐만 아니라 초, 분, 시간, 일수 등의 간격을 두고 추출한 데이터로부터 산출되는 것일 수도 있다.
또한, 기준 산출 수단이, 기록된 복수의 바이탈 정보의 전부 또는 일부의 표준 편차 σ를 산출함으로써, 동일 개체의 개체내 변동이 반영된 바이탈 정보의 표준 편차의 정보를 이용할 수 있게 된다. 또한 여기서 말하는 표준 편차 σ는 소정의 기간의 바이탈 정보의 "편차의 제곱 평균"이다. 더욱 상세하게는 "편차"는 소정의 기간의 바이탈 정보의 "각 바이탈값"으로부터 "소정의 기간의 바이탈값의 평균값"을 뺀 값이다. 또한, 여기서 말하는 "기록된 복수의 바이탈 정보의 표준 편차 σ"는 기록된 바이탈 정보의 전체 데이터로부터 산출하는 것뿐만 아니라 전체 데이터 중 일부로부터 산출되는 것을 포함하고 있다. 나아가, 표준 편차 σ의 산출 근거가 되는 바이탈 정보는 연속적인 데이터, 예를 들어 매초, 매분, 매시간, 매일 등 계속적으로 측정한 데이터뿐만 아니라, 초, 분, 시간, 일수 등의 간격을 두고 추출한 데이터로부터 산출되는 것일 수도 있다.
또한 기준 산출 수단이, 기록된 복수의 바이탈 정보의 전부 또는 일부의 평균 μ 및 표준 편차 σ로부터 선택되는 적어도 하나를 산출함으로써, 평균 μ 및 표준 편차 σ 중 어느 하나를 산출하는 것이 가능하다. 또한 평균 μ 및 표준 편차 σ 모두를 산출하는 것도 가능하다.
또한 판정 수단이, 평균 μ 및 표준 편차 σ로부터 선택되는 적어도 하나에 기초하여 설정된 소정의 수치 범위를 기준으로 하여, 입력된 소정의 바이탈 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정함으로써, 동일 개체의 개체내 변동이 반영된 기준을 갖고 동일 개체의 바이탈 정보에 대해 비정상적인 값인지의 여부를 판정할 수 있게 된다. 즉, 판정 기준이 되는 소정의 수치 범위는, 동일 개체에 대해 취득한 바이탈 정보로부터 산출된 평균값이나 표준 편차를 이용하여 설정되므로, 그 동일 개체에 고유하고 또한 바이탈 정보의 평균값이나 평균값으로부터의 산포가 반영된 기준을 갖고 비정상적인지의 여부를 판정할 수 있다. 아울러 여기서 말하는 “입력된 소정의 바이탈 정보”는, 판정의 대상이 되는 바이탈 정보를 의미하고 있다. 또한 여기서 말하는 “소정의 수치 범위”는, 입력된 소정의 바이탈 정보, 즉 판정의 대상이 되는 소정의 바이탈 정보를 포함하지 않고 그 이전의 과거의 바이탈 정보로부터 설정된 수치 범위와, 판정의 대상이 되는 소정의 바이탈 정보를 포함하여 설정된 수치 범위 모두를 포함하는 것이다. 또한 “소정의 수치 범위”는, 기준이 되는 값, 예를 들어 상한값을 설정했을 때, 판정의 대상이 되는 수치가 상한값 이상이 될 때에 “비정상”으로 보는 양태와, 상한값을 초과했을 때에 “비정상”으로 보는 양태 모두를 포함하는 것이다. 입력된 소정의 바이탈 정보는 최근에 입력된 바이탈 정보일 수 있다. 또한, 입력된 소정의 바이탈 정보는 이전에 입력된 바이탈 정보 중 하나 또는 복수의 바이탈 정보일 수 있다.
또한 소정의 수치 범위가, 정보 기록 수단에 기록된 적어도 4개분의 바이탈 정보로 작성됨과 아울러, 평균 μ, 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 함으로써, 평균 μ로부터 음의 방향으로 nσ의 값만큼 이격된 수치를 하한값, 평균 μ로부터 mσ의 값만큼 이격된 수치를 상한값으로 한 기준으로 하여, 입력된 소정의 바이탈 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 것이 가능해진다.
μ－nσ ···식 (1)
μ＋mσ ···식 (2)
즉, 평균 μ로부터 nσ를 뺀 값이 하한값, 평균 μ에 mσ를 더한 값을 상한값으로 하여, 이들 중 적어도 하나를 기준으로, 동일 개체로부터 측정한 바이탈 사인의 측정값에 대해 그 값이 비정상적인 값인지의 여부를 판정할 수 있다. 또한 적어도 4개분의 바이탈 정보로 기준을 작성할 수 있으므로 신속한 판정이 가능해진다. 아울러 n 및 m의 값은 상술한 바와 같이 0보다 큰 수이면 되고, 이 n 및 m의 값은 기준의 엄밀함이나 바이탈 사인의 종류, 대상자의 기왕력 등의 여러 가지 조건을 고려하여 적절히 설정할 수 있는 것이다. 또한, "하한값 및 상한값 중 적어도 하나"이므로 하한값만 또는 상한값만을 기준으로서 설정하는 양태뿐만 아니라, 하한값과 상한값 모두를 기준으로서 채용하는 양태도 포함하는 것이다.
여기서, 본 발명에 있어서 “4개분의 바이탈 정보(측정 데이터)”를 비정상 판정(또는 스코어링 판정)에 이용할 수 있는 것에 대해 상세히 설명한다. 보다 상세하게는 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압의 바이탈 사인에 대해 적어도 4개분의 측정 데이터를 취득하면 대상자의 개체내 변동을 반영한 판정이 가능해지는 점에 대해 설명한다.
먼저, 전제로서 본 발명자는 지금까지의 검토에 의해, 동일 개체로부터 취득한 바이탈 데이터에 대해 적어도 30개분의 측정 데이터를 취득할 수 있으면 그 측정 데이터가 대상자마다의 개체내 변동을 반영하여 정규분포하는 것을 확인하였다(특허문헌 3 참조).
예를 들어 도 15 ~ 도 22에 나타낸 바와 같이, 맥박을 각 조건에서 측정한 경우 30개분의 측정 데이터가 갖추어지면 그 측정한 데이터에 기초하여 대상자마다 다른 정규분포 곡선이 얻어지는 결과가 되었다. 도 15, 도 17, 도 19 및 도 21은 동일 대상자(여기서는 A씨라 칭함)로부터 취득한 맥박의 결과이고, 도 16, 도 18, 도 20 및 도 22는 다른 동일 대상자(여기서는 B씨라 칭함)로부터 취득한 맥박의 결과이다. 아울러 도 15 ~ 도 22에서 30개분의 측정 데이터를 나타내고, 곡선상의 동그라미표는 1개의 측정 데이터에 대응하고 있으나, 평균값을 중심으로 충첩되어 있는 데이터가 복수 존재하여 도면상에는 30개분의 동그라미표가 나타나 있지 않다.
보다 상세하게는, 도 15 및 도 16은 1분마다 맥박을 측정하여 30개분의 맥박의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 그래프이다. 모두 평균값을 정점으로 한 정규분포의 형태를 나타내는 결과가 얻어졌다. 또한 A씨와 B씨의 경우에는, 정점이 되는 평균값이 다르고, 또한 곡선의 양단에 위치하는 값(최소값 및 최대값)도 다르다. 따라서, 개체별 정규분포를 얻을 수 있음이 명백하다. 아울러 이 점은 도 17 ~ 도 22에서 동일한 경향이 확인되었다.
또한 도 17 및 도 18은, 7분마다 맥박을 측정하여, 30개분의 맥박의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 그래프이다. 이와 같이, 측정하는 시간 간격을 바꾸었을 때에도 각 대상자의 평균값을 정점으로 한 정규분포의 형태가 얻어졌다.
또한 도 19 및 도 20은 하루 중에서 불규칙한 시간에 30개분의 맥박의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 그래프이다. 나아가, 도 21은 30시간 중에서 불규칙한 시간에 30개분의 맥박의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 그래프이고, 도 22는 30일 중에서 불규칙한 시간에 30개분의 맥박의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 그래프이다. 여기서 나타내는 바와 같이, 일정 간격으로 규칙적으로 취득된 데이터가 아니어도 30개분의 측정 데이터를 취득하면 그 데이터가 각 대상자의 평균값을 정점으로 하여 정규분포의 형태를 취하는 것이 확인되었다.
또한 예를 들어 도 23 및 도 24에 나타낸 바와 같이, 체온에 대해서도 30개분의 측정 데이터가 갖추어지면, 그 측정한 데이터에 기초하여 대상자마다 다른 정규분포 곡선이 얻어지는 결과가 되었다. 도 23 및 도 24는 2분마다 체온을 측정하여 30개분의 체온의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 그래프이다. 또한 도 23과 도 24에서는 체온을 측정한 대상자가 다르다. 이와 같이, 체온에 있어서도, 30개분의 측정 데이터를 취득하면 그 데이터가 각 대상자의 평균값을 정점으로 하여 정규분포의 형태를 취하는 것이 확인되었다.
30개분의 측정 데이터로부터, 개체마다 다른 정규분포를 얻을 수 있는 점은 맥박과 체온뿐 아니라 혈압(수축기 혈압 및 확장기 혈압), 맥압에 대해서도 확인되었다
따라서, 본 3명자는 시간의 길이나 측정 간격의 규칙성의 유무에 상관없이, 바이탈 사인에 대해 적어도 30개분의 측정 데이터를 취득하면 대상자의 개체내 변동을 반영한 정규분포를 얻을 수 있고 이것을 바이오마커로서 이용할 수 있는 것을 확인하였다.
여기서, 본 발명자는 1일 1회 측정한 바이탈 사인의 값에 대해, 4일분의 데이터군과 30일분의 데이터군 사이에서, 통계적 가설 검정을 수행하여 4일분의 데이터군이 30일분의 데이터군과 비교해도 유의차가 없고(P>0.05), 또한 차이가 없는(P가 1에 가까움) 검증을 수행하여 4일분의 데이터군과 30일분의 데이터군에서의 검지 정확도에 차이가 없음을 입증했다.
보다 상세하게는, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압, 맥박, 체온의 각 바이탈 사인에 대해 1일 1회의 측정을 수행하고, 4일분의 데이터군(4일 데이터군), 10일분의 데이터군(10일 데이터군), 14일분의 데이터군(14일 데이터군), 및 30일분의 데이터군(30일 데이터군)에 대해 각각의 데이터군의 “평균값”과, “표준 편차”를 산출했다. 또한 데이터 수는 156명 분(n=156)에 기초하는 것이다.
그리고, 4일 데이터군, 10일 데이터군, 14일 데이터군 및 30일 데이터군의 데이터군을 비교하기 위해 분산 분석(analysis of variance, 약칭:ANOVA)의 1종인 일원배치 분산분석에 기초하여 각 바이탈 사인의 P값을 산출했다. 또한 P값은 귀무가설을 기각하기 위한 증거를 측정하는 유의 확률로서, 본 검증에서는 P값의 값이 1에 가까울 수록 각 데이터군에 유의차가 없는 것으로 추정하기로 하였다. 데이터군의 평균값, 표준 편차 및 P값의 결과를 표 2에 나타낸다.
아울러 일원배치 분산분석은 기존의 방법으로 계산 가능하므로 상세한 설명은 생략하나, 각 데이터군에 대해, 군내 제곱합, 군간 제곱합, 자유도, F값 및 P값을 단계적으로 구함으로써 산출할 수 있다.
4일 데이터군 10일 데이터군 14일 데이터군 30일 데이터군
평균값 표준편차 평균값 표준편차 평균값 표준편차 평균값 표준편차 P값
수축기 혈압 120.00 16.01 120.26 14.64 120.18 14.41 120.15 13.51 0.999
확장기 혈압 70.84 8.92 70.90 7.90 70.85 7.72 70.72 7.30 0.998
맥압 49.16 12.73 49.40 11.47 49.36 11.39 49.44 10.72 0.997
맥박 70.51 9.86 70.78 9.37 70.90 9.31 70.68 9.10 0.987
체온 36.47 0.28 36.48 0.21 36.47 0.21 36.47 0.20 0.960
표 2에나타낸 바와 같이, 4일 데이터군, 10일 데이터군, 14일 데이터군 및 30일 데이터군의 4개의 데이터군에 대한 P값은 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압, 맥박, 체온의 각 바이탈 사인에 있어서 0.960 ~ 0.999가 되고, 1에 가까운 값이 된 것을 통해 각 데이터군에 유의차가 없는 것으로 추정할 수 있는 결과를 나타냈다. 또한 각 데이터군의 평균값 및 표준 편차를 비교해도 데이터군간에서의 평균값의 차이, 및 표준 편차의 차이는 매우 작은 값이 되었다.
이상의 결과로부터, 각 바이탈 사인에 대해 4개분(4일분)의 데이터군의 평균값 및 표준 편차는 30개분(30일분)의 데이터군의 평균값 및 표준 편차와 비교하여 유의차가 없고(P>0.05), 또한 차이가 없는 것으로 추정할 수 있음이 확인되었다.
그리고, 이에 의해, 대상자 개인의 바이탈의 비정상 판정 또는 스코어링 판정을 수행할 때에, 판정 기준(소정의 수치 범위)의 산출 근거로서, 4개분의 바이탈 정보에 기초하는 평균값(μ) 및 표준 편차(σ)를 채용할 수 있다고 생각하고 본 발명에 이르렀다.
즉, 4개분의 바이탈 정보에 기초하는 평균값(μ) 및 표준 편차(σ)로부터 설정된 판정 기준에도 대상자 개인의 개체내 변동이 반영되어 있고, 이것을 판정에 이용함으로써 신속한 판정을 수행하는 것이 가능해진다.
또한 기준 산출 수단이, 정보 기록 수단에 기록된, 1일에 2회 이상 측정되고 또한 적어도 2일분 이상의 바이탈 정보로부터 평균 μ 및 표준 편차 σ를 산출하는 경우에는 최저 2일분의 바이탈 정보에 기초하여, 동일 개체의 개체내 변동이 반영된 평균값 및 표준 편차를 산출 가능해진다. 아울러 여기서 말하는 1일에 2회 이상 측정되고 또한 적어도 2일분 이상의 바이탈 정보는, 연속적인 날짜뿐 아니라 일수에 간격이 있는 정보에 대해, 합해서, 1일 2회의 측정으로 2일분 이상이 되는 바이탈 정보도 포함하는 것이다. 또한 1일 2회의 측정은 예를 들어 오전중에 1회, 오후에 1회 측정한 정보를 의미한다.
또한 기준 산출 수단이, 정보 기록 수단에 기록된 적어도 4일분 이상의 바이탈 정보로부터 평균 μ 및 표준 편차 σ를 산출하는 경우에는, 최저 4일분의 바이탈 정보에 기초하여, 동일 개체의 개체내 변동이 반영된 평균값 및 표준 편차를 산출 가능해진다. 그 결과, 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 기준의 정확도를 높일 수 있다. 아울러 여기서 말하는 4일분 이상의 바이탈은, 연속적인 날짜뿐 아니라 일수에 간격이 있는 정보에 대해, 합해서 4일분 이상이 되는 바이탈 정보도 포함하는 것이다. 또한 4일분 이상의 바이탈 정보는, 예를 들어 1일 1회 측정한 바이탈 정보가 4일분 이상 갖추어진 정보를 의미한다.
또한 바이탈 정보가 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값을 포함한 경우에는, 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압에 대해, 개체내 변동이 반영된 판정 기준을 갖고 바이탈 정보가 비정상적인지의 여부를 판정 가능해진다.
또한 소정의 수치 범위가, 판정 수단이 비정상적인 값으로 판정한 바이탈 정보를 포함하여 설정되는 경우에는, 대상자에 있어서의 바이탈 사인의 값에, 비정상이 발생한 상태를 포함시켜 개체내 변동을 파악하여 바이탈 비정상의 판정을 수행하는 것이 가능해진다.
또한 소정의 수치 범위가, 판정 수단이 비정상적인 값으로 판정한 바이탈 정보를 제외하고 설정되는 경우에는, 이하와 같이 특수한 상황하에서의 안정적이지 않은 바이탈 정보가 판정 기준의 산출 근거에 포함되지 않게 되어 판정의 정확도를 높일 수 있다. 여기서 말하는 특수한 상황하에서의 안정적이지 않은 바이탈 정보는, 예를 들어 대상자에 대한 의료 개입시에, 즉 의사의 진단(지시)에 의해 대상자가 입원한 직후에 측정된 바이탈 사인의 값을 의미한다. 이러한 상황하에서 측정된 바이탈 사인의 값은 대상자의 바이탈의 개체내 변동에서 볼 때 안정적이지 않은 값이 되기 쉬우므로 이러한 값을 판정 기준의 산출 근거로부터 제외시키는 양태이다.
또한 소정의 수치 범위가, 입력된 소정의 바이탈 정보를 제외하고 설정되는 경우에는, 판정 대상이 되는 바이탈 사인의 값을 포함하지 않고 바이탈 비정상의 판정 기준이 마련되는 것이 된다. 이것에 의하면, 판정 대상이 되는 바이탈 사인의 값이 대상자의 바이탈의 변동에서 볼 때 비정상으로 간주될 수 있는 수치가 되었을 경우(예를 들어 체온이 고열이 됨), 그 비정상으로 간주되는 수치가 판정 기준의 산출 근거로부터 제외되어 바이탈 비정상의 유무의 판정의 정확도를 높일 수 있다.
또한 소정의 수치 범위가, 입력된 소정의 바이탈 정보를 포함하여 설정되는 경우에는, 판정 대상이 되는 바이탈 사인의 값을 포함하여 바이탈 비정상의 판정 기준이 마련되는 것이 된다. 이것에 의하면, 바이탈 비정상의 판정 기준의 근거가 되는 데이터 수가 증가하여 대상자의 개체내 변동의 경향을 더욱 반영한 판정 기준을 마련하는 것이 가능해진다.
또한 소정의 수치 범위가, 소정 상태에 있는 대상자로부터 측정된 바이탈 정보를 제외하고 설정되는 경우에는, 대상자의 바이탈이 안정적이지 않은 특수한 상태하에서 측정한 바이탈 사인의 값을 제외하고 바이탈 비정상의 판정 기준이 마련되는 것이 된다. 즉, 예를 들어 대상자가 해열제를 복용하여 체온이 안정적이지 않은(본래의 변동 경향을 나타내지 않음) 상태에서 측정한 체온의 값을 판정 기준의 산출 근거로부터 제외시키는 양태이다. 이에 의해, 단기간 동안의 바이탈 비정상의 판정의 정확도를 높일 수 있다. 아울러 여기서 말하는 소정 상태는 대상자의 바이탈이 안정적이지 않은 특수한 상태를 의미하는 것으로, 그 내용은 해열제의 복용시의 체온으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어 혈압이나 맥박에 작용하는 약의 복용시나, 그 외 바이탈 사인의 변동에 작용하는 처방이나 처치가 대상자에게 이루어진 상태를 포함하고 있다.
또한 기준 산출 수단이 나아가, 정보 기록 수단에 기록된 바이탈 정보로부터, 최근 4일간의 바이탈 사인의 값의 평균값인 최근 바이탈 평균값과 최근 30일간의 바이탈 사인의 값의 평균값인 대조 바이탈 평균값을 산출하고, 소프트웨어가 나아가 정보처리기기를 제2 판정 수단으로서 기능시키기 위한 소프트웨어를 포함하고, 제2 판정 수단이 최근 바이탈 평균값과 대조 바이탈 평균값과의 차이가 소정의 범위를 초과한 경우에 컨디션 악화 경향의 값으로 판정하는 경우에는, 바이탈 정보의 평균값의 변화를 근거로 동일 개체의 건강 상태가 악화되는 것을 예측한 정보를 제공할 수 있게 된다. 즉, 최근 4일 동안과 최근 1개월 동안의 바이탈 평균값의 변동을 근거로 하여, 바이탈 평균값 자체가 크게 변화하는 현상을, 대상이 되는 동일 개체의 건강 상태의 큰 변화로 파악하고, 비정상을 초래하는 예측 정보로서 이용한다. 아울러 여기서의 “최근”에는, 판정의 대상이 되는 바이탈 정보를 포함하는 양태와 포함하지 않는 양태 모두 채용 가능하다.
또한 정보 입력 수단이, 판정 수단이 입력된 소정의 바이탈 정보를 비정상적인 값으로 판정한 후에, 다시 측정한 동일 개체의 재측정 바이탈 정보 및 측정 일시의 입력을 받는 경우에는, 판정의 근거가 된 바이탈 정보에 더하여, 나아가 재측정을 수행한 동일 개체의 바이탈 정보를 기록 가능하게 된다. 예를 들어 판정의 근거가 된 바이탈 정보의 값이, 측정의 방식이 나쁜 등의 어떠한 이유로 잘못된 수치가 되고, 그 측정값을 가지고 비정상적인 값으로 판정되는 케이스에 있어서, 다시, 판정 결과가 정확한지의 여부를 확인하기 위한 바이탈 정보의 입력 및 기록이 가능해진다.
또한 판정 수단이, 재측정 바이탈 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 경우에는, 다시 측정한 바이탈 정보에 대해서 비정상적인 값인지의 여부의 판정을 수행하는 것이 가능하게 된다. 즉 예를 들어 상술한 바와 같이 비정상적인 값이라는 첫번째 판정의 근거가 된 바이탈 정보의 값이 어떠한 이유로 잘못된 수치였을 때, 다시 비정상의 유무를 판정할 수 있게 된다. 나아가, 이 경우에는 재측정 바이탈 정보를 이용하여, 다음 번 판정에 이용하는 평균값, 표준 편차 및 이것들에 기초하여 설정되는 판정 기준이 작성되는 양태로 할 수도 있다.
또한 정보 기록 수단이, 개체를 식별 가능한 개체 식별 정보를 바이탈 정보와 연관지어서 기록할 수 있는 경우에는, 각 바이탈 정보를 개체마다 식별하여 취급하게 된다. 즉, 예를 들어 1개의 소프트웨어로 복수명의 대상자의 바이탈 정보를 관리하여 복수명의 대상자의 바이탈 정보에 대해 판정이 가능해진다.
또한 바이탈 사인은 사람 및 동물의 적어도 하나로부터 측정된 바이탈 사인인 경우에는 판정의 대상자를 인간이나 동물로서 설정 가능하게 된다. 아울러 여기서 말하는 동물은 특별히 종류가 한정되는 것은 아니고, 바이탈 사인의 값이 측정 가능한 동물이면 비정상의 판정의 대상이 될 수 있는 것이다.
또한 상기의 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 건강 상태 판정 장치는, 측정된 바이탈 사인의 값인 바이탈 정보에 기초하여 개체의 건강 상태를 판정하기 위한 건강 상태 판정 장치로서, 동일 개체로부터 측정된 정규분포에 따르는 바이탈 정보 및 측정 일시의 정보의 입력을 받는 정보 입력 수단과, 입력된 상기 바이탈 정보 및 측정 일시의 정보를 기록시키는 정보 기록 수단과, 기록된 복수의 상기 바이탈 정보의 전부 또는 일부의 평균 μ 및 표준 편차 σ로부터 선택되는 적어도 하나를 산출하는 기준 산출 수단과, 상기 평균 μ 및 상기 표준 편차 σ로부터 선택되는 적어도 하나에 기초하여 설정된 소정의 수치 범위를 기준으로 하여, 입력된 소정의 바이탈 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 판정 수단과, 상기 판정 수단이 판정한 판정 결과를 표시 가능한 표시 수단을 구비하고, 상기 소정의 수치 범위는, 상기 정보 기록 수단에 기록된 적어도 4개분의 상기 바이탈 정보로 작성됨과 아울러, 상기 평균 μ, 상기 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 하도록 구성되어 있다.
μ－nσ ···식 (1)
μ＋mσ ···식 (2)
여기서, 소정의 수치 범위가, 정보 기록 수단에 기록된 적어도 4개분의 바이탈 정보로 작성됨과 아울러, 평균 μ, 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 하는 경우에는, 평균 μ로부터 음의 방향으로 nσ의 값만큼 이격된 수치를 하한값, 평균 μ로부터 mσ의 값만큼 이격된 수치를 상한값으로 한 기준으로 하여, 입력된 소정의 바이탈 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 것이 가능해진다.
μ－nσ ···식 (1)
μ＋mσ ···식 (2)
즉, 평균 μ로부터 nσ를 뺀 값이 하한값, 평균 μ에 mσ를 더한 값을 상한값으로 하여, 이것들 중 적어도 하나를 기준으로, 동일 개체로부터 측정한 바이탈 사인의 측정값에 대해, 그 값이 비정상적인 값인지의 여부를 판정할 수 있다. 또한 적어도 4개분의 바이탈 정보로 기준을 작성할 수 있으므로, 신속한 판정이 가능해진다.
또한 판정 수단이 판정한 판정 결과를 표시 가능한 표시 수단에 의해 판정 결과를 표시하여 확인 가능하게 된다.
또한 상기의 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 건강 상태 판정 방법은, 컴퓨터가 실행하는 방법이고, 측정된 바이탈 사인의 값인 바이탈 정보에 기초하여 개체의 건강 상태를 판정하기 위한 건강 상태 판정 방법으로서, 동일 개체로부터 측정된 정규분포에 따르는 바이탈 정보 중 일정 개수 이상의 바이탈 정보의 평균 μ 및 표준 편차 σ로부터 선택되는 적어도 하나를 산출하는 기준 산출 공정과, 상기 평균 μ 및 상기 표준 편차 σ로부터 선택되는 적어도 하나에 기초하여 설정된 소정의 수치 범위를 기준으로 하여, 입력된 소정의 바이탈 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 판정 공정을 구비하고, 상기 소정의 수치 범위는, 적어도 4개분의 상기 바이탈 정보로 작성됨과 아울러, 상기 평균 μ, 상기 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 하도록 구성되어 있다.
여기서, 기준 산출 공정에서, 동일 개체로부터 측정된 바이탈 정보 중 일정 개수 이상의 바이탈 정보의 평균 μ 및 표준 편차 σ로부터 선택되는 적어도 하나를 산출함으로써, 동일 개체의 개체내 변동이 반영된 바이탈 정보의 평균 및 표준 편차의 정보를 이용 가능하게 된다.
또한 소정의 수치 범위가, 정보 기록 수단에 기록된 적어도 4개분의 바이탈 정보로 작성됨과 아울러, 평균 μ, 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 하는 경우에는, 평균 μ로부터 음의 방향으로 nσ의 값만큼 이격된 수치를 하한값, 평균 μ로부터 mσ의 값만큼 이격된 수치를 상한값으로 한 기준으로 하여, 입력된 소정의 바이탈 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 것이 가능해진다.
μ－nσ ···식 (1)
μ＋mσ ···식 (2)
즉, 평균 μ로부터 nσ를 뺀 값이 하한값, 평균 μ에 mσ를 더한 값을 상한값으로 하여, 이것들 중 적어도 하나를 기준으로, 동일 개체로부터 측정한 바이탈 사인의 측정값에 대해, 그 값이 비정상적인 값인지의 여부를 판정할 수 있다. 또한 적어도 4개분의 바이탈 정보로 기준을 작성할 수 있으므로 신속한 판정이 가능해진다.
또한 상기의 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 소프트웨어는, 취득된 바이탈 사인에 관한 정보인 바이탈 정보를 스코어링하고, 얻어진 스코어 결과 정보에 기초하여 개체의 건강 상태를 판정하기 위한 소프트웨어로서, 정보처리기기를, 동일 개체로부터 취득됨과 아울러 정규분포에 따르는 바이탈 정보 및 취득 일시의 입력을 받는 정보 입력 수단과, 입력된 상기 바이탈 정보 및 취득 일시의 정보를 기록시키는 정보 기록 수단과, 기록된 복수의 상기 바이탈 정보의 전부 또는 일부의 평균 μ 및 표준 편차 σ를 산출하는 기준 산출 수단과, 소정의 스코어링 조건을 기준으로, 입력된 소정의 바이탈 정보를 스코어링하고, 스코어의 값인 스코어 결과 정보를 산출하는 스코어링 처리 수단과, 소정의 스코어 판정 조건을 기준으로 하여, 상기 스코어 결과 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 스코어 판정 수단, 을 포함하는 수단으로서 기능시키기 위한 소프트웨어이고, 상기 바이탈 정보는, 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값을 포함하고, 상기 소정의 스코어링 조건은, 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값에 대해서는, 적어도 4개분의 상기 바이탈 정보로 작성됨과 아울러, 상기 평균 μ, 상기 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 하도록 구성되어 있다.
μ－nσ ···식 (1)
μ＋mσ ···식 (2)
아울러 본 명세서에서, 소프트웨어는 컴퓨터의 동작에 관한 프로그램이다. 또한 프로그램은 컴퓨터에 의한 처리에 적합한 명령의 순번이 매겨진 열로 이루어지는 것을 말한다.
여기서, 정보 입력 수단이, 동일 개체로부터 취득됨과 아울러 정규분포에 따르는 바이탈 정보의 입력을 받아, 정보 기록 수단에, 입력된 바이탈 정보를 기록시킴으로써 동일 개체의 바이탈 정보를 축적할 수 있다. 아울러 여기서 말하는 동일 개체는, 측정한 바이탈 사인의 값에 기초하여 스코어링을 수행하는 판정 대상을 가리키는 것이다.
또한 여기서 말하는 “정규분포에 따르는 바이탈 정보”는, 일정한 데이터 수(예를 들어 특허문헌 3에 개시된 30개의 데이터)가 갖추어진 경우에 데이터가 정규분포하는 성질을 의미하는 것이다. 따라서, 후술하는 “적어도 4개분의 바이탈 정보”만으로, 그 데이터가 정규분포하는 것(정규성을 나타내는 것)을 의미하는 용어는 아니다.
또한 정보 입력 수단이, 동일 개체로부터 취득된 바이탈 정보 및 취득 일시의 정보의 입력을 받아, 정보 기록 수단에, 입력된 바이탈 정보 및 취득 일시의 정보를 기록시킴으로써 동일 개체의 바이탈 정보가 취득된 일시의 정보와 함께 축적되는 것이 된다. 즉, 동일 개체의 복수의 바이탈 정보를 취득 일시의 정보와 연관지어서 취급하는 것이 가능해진다. 또한 다른 바이탈 정보를 비교할 때에, 비교하는 바이탈 정보 사이에서의 변위의 상황이나 변위량을 확인 가능하게 된다. 아울러 여기서 말하는 취득 일시의 정보는, 정보 입력 수단에 바이탈 정보를 입력할 때에, 입력자가 취득 일시의 정보를 입력하는 양태나, 바이탈 정보를 입력할 때의 시간이 정보 입력 수단에 자동적으로 입력되는 양태가 포함되는 것이다. 또한 취득 일시의 정보는 바이탈 사인을 측정한 일시나 바이탈 사인의 평가(예를 들어 의식 레벨)를 수행한 일시를 포함하는 것이다.
또한 기준 산출 수단이, 기록된 복수의 바이탈 정보의 전부 또는 일부의 평균 μ를 산출함으로써 동일 개체의 개체내 변동이 반영된 바이탈 정보의 평균값의 정보를 이용할 수 있게 된다. 또한 여기서 말하는 평균 μ는 "각 바이탈 사인의 측정값의 총계"로부터 "바이탈의 측정값의 데이터 수"를 나눈 값을 의미하는 것이다. 또한, 여기서 말하는 "기록된 복수의 바이탈 정보의 평균 μ"는 기록된 바이탈 정보의 전체 데이터로부터 산출하는 것뿐 아니라 전체 데이터 중 일부로부터 산출되는 것을 포함하고 있다. 나아가, 평균 μ의 산출 근거가 되는 바이탈 정보는 연속적인 데이터, 예를 들어 매초, 매분, 매시간, 매일 등 계속적으로 측정한 데이터 뿐만 아니라 초, 분, 시간, 일수 등의 간격을 두고 추출한 데이터로부터 산출되는 것일 수도 있다.
또한 기준 산출 수단이, 기록된 복수의 바이탈 정보의 전부 또는 일부의 표준 편차 σ를 산출함으로써 동일 개체의 개체내 변동이 반영된 바이탈 정보의 표준 편차의 정보를 이용할 수 있게 된다. 또한 여기서 말하는 표준 편차 σ는 소정의 조건의 바이탈 정보의 "편차의 제곱 평균"이다. 더욱 상세하게는 "편차"는 소정의 조건의 바이탈 정보의 "각 바이탈 사인의 측정값"으로부터 "소정의 조건의 바이탈 사인의 측정값의 평균값"을 뺀 값이다. 또한, 여기서 말하는 "기록된 복수의 바이탈 정보의 표준 편차 σ"는 기록된 바이탈 정보의 전체 데이터로부터 산출하는 것뿐만 아니라 전체 데이터 중 일부로부터 산출되는 것을 포함하고 있다. 나아가, 표준 편차 σ의 산출 근거가 되는 바이탈 정보는 연속적인 데이터, 예를 들어 매초, 매분, 매시간, 매일 등 계속적으로 측정한 데이터뿐 아니라, 초, 분, 시간, 일수 등의 간격을 두고 추출한 데이터로부터 산출되는 것일 수도 있다.
또한 스코어링 처리 수단이, 소정의 스코어링 조건을 기준으로, 입력된 소정의 바이탈 정보를 스코어링하고, 스코어의 값인 스코어 결과 정보를 산출함으로써, 입력된 바이탈 정보를 그 내용에 따른 스코어 결과 정보(점수)로 변환할 수 있다. 아울러 여기서 말하는 “입력된 소정의 바이탈 정보”는 스코어링의 대상이 되는 바이탈 정보를 의미하고 있다.
또한 스코어 판정 수단이, 소정의 스코어 판정 조건을 기준으로 하여, 스코어 결과 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정함으로써, 동일 개체로부터 취득된 바이탈 정보의 내용으로부터 얻어진 스코어 결과 정보의 값에 대해 비정상적인 값인지의 여부를 판정할 수 있게 된다. 아울러 여기서의 소정의 스코어 판정 조건을 기준으로 한 판정은, 1개의 바이탈 사인으로부터 얻어진 스코어 결과 정보에 대해서 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 양태나, 복수의 스코어 결과 정보의 총점에 대해서 판정하는 양태, 나아가서는 2개 이상의 스코어 결과 정보의 조합에 대해서 판정하는 양태로 할 수 있다.
또한 소정의 스코어링 조건이, 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값에 대해서는 적어도 4개분의 상기 바이탈 정보로 작성됨과 아울러, 상기 평균 μ, 상기 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 함으로써, 평균 μ로부터 음의 방향으로 nσ의 값만큼 이격된 수치를 하한값, 평균 μ로부터 mσ의 값만큼 이격된 수치를 상한값으로 한 기준으로 하여, 그 내용에 따른 스코어 결과 정보를 얻는 것이 가능해진다. 또한 이 기준은 동일 개체의 개체내 변동이 반영된 기준으로서, 개체내 변동을 반영한 형태로 동일 개체의 바이탈 정보를 점수화하는 것이 가능해진다.
μ－nσ ···식 (1)
μ＋mσ ···식 (2)
즉, 평균 μ로부터 nσ를 뺀 값이 하한값, 평균 μ에 mσ를 더한 값을 상한값으로 하여, 이것들 중 적어도 하나를 기준으로, 동일 개체로부터 측정한 바이탈 사인의 측정값에 대해 스코어 결과 정보를 얻을 수 있다. 또한 적어도 4개분의 바이탈 정보로 기준을 작성할 수 있으므로 신속한 판정이 가능해진다. 아울러 n 및 m의 값은 상술한 바와 같이 0보다 큰 수이면 되고, 이 n 및 m의 값은 기준의 엄밀함이나, 바이탈 사인의 종류, 대상자 환자의 과거 병력 등의 다양한 조건을 고려하여 적절히 설정할 수 있는 것이다.
또한 여기서 말하는 “소정의 스코어링 조건”은, 입력된 소정의 바이탈 정보, 즉 스코어링의 대상이 되는 소정의 바이탈 정보를 포함하지 않고 그 이전의 과거의 바이탈 정보로부터 설정된 것과, 스코어링의 대상이 되는 소정의 바이탈 정보를 포함하여 설정되는 것 모두를 포함하는 것이다. 또한 입력된 소정의 바이탈 정보는 최근에 입력된 바이탈 정보일 수 있다. 또한 입력된 소정의 바이탈 정보는 이전에 입력된 바이탈 정보 중 1개 또는 복수의 바이탈 정보일 수 있다. 또한 여기서 말하는 “소정의 스코어링 조건”은 기준이 되는 값, 예를 들어 일정값을 설정했을 때에, 스코어링의 대상이 되는 수치가 일정값 이상에서 2점이 되고 일정값 미만에서 1점이 되는 양태와, 스코어링의 대상이 되는 수치가 일정값을 초과하면 2점이 되고 일정값 이하에서 1점이 되는 양태 모두를 포함하는 것이다. 또한 “하한값 및 상한값 중 적어도 하나”이므로, 하한값만 또는 상한값만 기준으로서 설정하는 양태뿐 아니라, 하한값과 상한값 모두를 기준으로서 채용하는 양태도 포함하는 것이다.
또한 기준 산출 수단이, 정보 기록 수단에 기록된, 1일에 2회 이상 측정되고 또한 적어도 2일분 이상의 바이탈 정보로부터 평균 μ 및 표준 편차 σ를 산출하는 경우에는, 최저 2일분의 바이탈 정보에 기초하여, 동일 개체의 개체내 변동이 반영된 평균값 및 표준 편차를 산출 가능하게 된다. 아울러 여기서 말하는 1일에 2회 이상 측정되고 또한 적어도 2일분 이상의 바이탈 정보는, 연속적인 날짜뿐 아니라, 일수에 간격이 있는 정보에 대해, 합해서, 1일 2회의 측정으로, 2일분 이상이 되는 바이탈 정보도 포함하는 것이다. 또한 1일 2회의 측정은 예를 들어 오전중에 1회, 오후에 1회 측정한 정보를 의미한다.
또한 기준 산출 수단이, 정보 기록 수단에 기록된 적어도 4일분 이상의 바이탈 정보로부터 평균 μ 및 표준 편차 σ를 산출하는 경우에는, 최저 4일분의 바이탈 정보에 기초하여, 동일 개체의 개체내 변동이 반영된 평균값 및 표준 편차를 산출 가능해진다. 그 결과, 스코어 결과 정보를 산출하는 기준의 정확도를 높일 수 있다. 아울러 여기서 말하는 4일분 이상의 바이탈은 연속적인 날짜뿐 아니라, 일수에 간격이 있는 정보에 대해, 합해서 4일분 이상이 되는 바이탈 정보도 포함하는 것이다. 또한 4일분 이상의 바이탈 정보는 예를 들어 1일 1회 측정한 바이탈 정보가, 4일분 이상 갖추어진 정보를 의미한다.
또한 바이탈 정보가 산소 포화도의 측정값을 갖는 경우에는, 동일 개체로부터 측정된 산소 포화도에 대해 스코어 결과 정보를 얻어 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 것이 가능해진다.
또한 스코어링 조건이, 산소 포화도의 측정값에 대해서는, 미리 설정한 소정의 수치 범위인 경우에는, 동일 개체로부터 취득된 산소 포화도의 측정값이 바이탈 정보로서 입력되었을 때, 미리 설정한 소정의 수치 범위를 기준에 의해 그 내용에 따른 스코어 결과 정보를 얻을 수 있다. 아울러 여기서 말하는 “미리 설정한 소정의 수치 범위”는 집단의 바이탈 사인의 측정값으로부터 설정된 수치 범위를 채용할 수 있다. 또한 여기서 말하는 “소정의 수치 범위”는 기준이 되는 값, 예를 들어 일정값을 설정했을 때에, 스코어링의 대상이 되는 수치가 일정값 이상에서 2점이 되고 일정값 미만에서 1점이 되는 양태와, 스코어링의 대상이 되는 수치가 일정값을 초과하면 2점이 되고 일정값 이하에서 1점이 되는 양태 모두를 포함하는 것이다.
또한 바이탈 정보가, 의식 레벨을 관찰하여 취득된 의식 레벨 평가 결과를 갖는 경우에는, 동일 개체로부터 취득된 의식 레벨 평가 결과에 대해, 스코어 결과 정보를 얻어 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 것이 가능해진다.
또한, 스코어링 조건이, 의식 레벨 평가 결과에 대해서는 의식 레벨의 정도를 나타내는 소정의 관찰 상태인 경우에는, 동일 개체로부터 취득된 의식 레벨 평가 결과를 소정의 관찰 상태의 내용에 적용시켜 그 내용에 따른 스코어 결과 정보를 얻을 수 있게 된다. 또한 소정의 관찰 상태의 내용은 예를 들어 의식 레벨의 평가에 이용하는 AVPU 응답의 내용이나 혼란의 상태를 나타내는 내용이다.
또한 스코어 판정 수단이, 스코어 결과 정보가 비정상적인 값으로 판정할 때, 비정상을 적어도 2개의 단계로 나누어 판정하는 경우에는 스코어 결과 정보의 판정후의 대처를 다양하게 할 수 있다. 예를 들어 비정상을 나타내는 상태일지라도 스코어 결과 정보의 수치가 작은 것이면 "주의"로서 통지하고 스코어 결과 정보의 수치가 큰 것에 대해서는 "경고"로서 통지함으로써 모든 비정상을 획일적으로 처리하지 않을 수 있는 것이다. 그 결과, 판정을 수행했을 때에, 바로 의사의 체크가 필요한지의 여부 등의 판정후의 대처를 효율적으로 처리할 수 있게 된다.
또한 소정의 스코어링 조건이, 스코어 판정 수단이 비정상적인 값으로 판정한 스코어 결과 정보의 산출 근거가 된 바이탈 정보를 포함하여 설정되는 경우에는, 대상자에 있어서의 바이탈 사인의 값에, 비정상이 발생한 상태를 포함시켜, 개체내 변동을 파악하여 바이탈 비정상의 판정을 수행하는 것이 가능해진다.
또한 소정의 스코어링 조건이, 스코어 판정 수단이 비정상적인 값으로 판정한 스코어 결과 정보의 산출 근거가 된 바이탈 정보를 제외하고 설정되는 경우에는, 이하와 같이 특수한 상황하에서의, 안정적이지 않은 바이탈 정보가 판정 기준의 산출 근거에 포함되지 않게 되어 판정의 정확도를 높일 수 있다. 여기서 말하는 특수한 상황 하에서의 안정적이지 않은 바이탈 정보는, 예를 들어 대상자에 대한 의료 개입시에, 즉 의사의 진단(지시)에 의해 대상자가 입원한 직후에 측정된 바이탈 사인의 값을 의미한다. 이러한 상황하에서 측정된 바이탈 사인의 값은 대상자의 바이탈의 개체내 변동에서 볼 때,안정적이지 않은 값이 되기 쉬우므로, 이러한 값을 판정 기준의 산출 근거로부터 제외시키는 양태이다.
또한 소정의 스코어링 조건이, 입력된 소정의 바이탈 정보를 제외하고 설정되는 경우에는, 판정 대상이 되는 바이탈 사인의 값을 포함하지 않고 스코어링 조건이 마련되는 것이 된다. 이것에 의하면, 판정 대상이 되는 바이탈 사인의 값이 대상자의 바이탈의 변동에서 볼 때, 비정상으로 간주될 수 있는 수치가 된 경우(예를 들어 체온이 고열이 됨), 그 비정상으로 간주되는 수치가 스코어링 조건의 산출 근거로부터 제외되어 스코어링의 정확도 및 스코어링에 기초하는 비정상 유무의 판정의 정확도를 높일 수 있다.
또한 소정의 스코어링 조건이, 입력된 소정의 바이탈 정보를 포함하여 설정되는 경우에는, 판정 대상이 되는 바이탈 사인의 값을 포함시켜 스코어링 조건이 마련되는 것이 된다. 이것에 의하면, 스코어링 조건의 근거가 되는 데이터 수가 증가하여 대상자의 개체내 변동의 경향을 더욱 반영한 스코어링의 기준을 마련하는 것이 가능해진다.
또한 소정의 스코어링 조건이, 소정 상태에 있는 대상자로부터 측정된 바이탈 정보를 제외하고 설정되는 경우에는, 대상자의 바이탈이 안정적이지 않은 특수한 상태하에서 측정한 바이탈 사인의 값을 제외하고 스코어링 조건이 마련되는 것이 된다. 즉, 예를 들어 대상자가 해열제를 복용하여 체온이 안정적이지 않은(본래의 변동 경향을 나타내지 않음) 상태에서 측정한 체온의 값을 스코어링 조건의 산출 근거로부터 제외시키는 양태이다. 이에 의해, 단기간 동안의 스코어링에 기초하는 비정상의 판정의 정확도를 높일 수 있다. 아울러 여기서 말하는 소정 상태는, 대상자의 바이탈이 안정적이지 않은 특수한 상태를 의미하는 것으로, 그 내용은, 해열제의 복용시의 체온에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어 혈압이나 맥박에 작용하는 약의 복용시나, 그 외 바이탈 사인의 변동에 작용하는 처방이나 처치가 대상자에게 이루어진 상태를 포함하고 있다.
또한 상기의 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 건강 상태 판정 장치는, 취득된 바이탈 사인에 관한 정보인 바이탈 정보를 스코어링하고, 얻어진 스코어 결과 정보에 기초하여 개체의 건강 상태를 판정하기 위한 건강 상태 판정 장치로서, 동일 개체로부터 취득됨과 아울러 정규분포에 따르는 바이탈 정보 및 취득 일시의 입력을 받는 정보 입력 수단과, 입력된 상기 바이탈 정보 및 취득 일시의 정보를 기록시키는 정보 기록 수단과, 기록된 복수의 상기 바이탈 정보의 전부 또는 일부의 평균 μ 및 표준 편차 σ를 산출하는 기준 산출 수단과, 소정의 스코어링 조건을 기준으로, 입력된 소정의 바이탈 정보를 스코어링하고, 스코어의 값인 스코어 결과 정보를 산출하는 스코어링 처리 수단과, 소정의 스코어 판정 조건을 기준으로 하여, 상기 스코어 결과 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 스코어 판정 수단과, 상기 스코어 판정 수단이 판정한 판정 결과를 표시 가능한 표시 수단을 구비하고, 상기 바이탈 정보는, 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값을 포함하고, 상기 소정의 스코어링 조건은, 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값에 대해서는, 적어도 4개분의 상기 바이탈 정보로 작성됨과 아울러, 상기 평균 μ, 상기 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 하도록 구성되어 있다.
μ－nσ ···식 (1)
μ＋mσ ···식 (2)
여기서, 소정의 스코어링 조건이, 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값에 대해서는, 적어도 4개분의 상기 바이탈 정보로 작성됨과 아울러, 상기 평균 μ, 상기 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 함으로써, 평균 μ로부터 음의 방향으로 nσ의 값만큼 이격된 수치를 하한값, 평균 μ로부터 mσ의 값만큼 이격된 수치를 상한값으로 한 기준으로 하여 그 내용에 따른 스코어 결과 정보를 얻는 것이 가능해진다. 또한 이 기준은 동일 개체의 개체내 변동이 반영된 기준으로서, 개체내 변동을 반영한 형태로 동일 개체의 바이탈 정보를 점수화하는 것이 가능해진다.
μ－nσ ···식 (1)
μ＋mσ ···식 (2)
즉, 평균 μ로부터 nσ를 뺀 값이 하한값, 평균 μ에 mσ를 더한 값을 상한값으로 하여, 이것들 중 적어도 하나를 기준으로, 동일 개체로부터 측정한 바이탈 사인의 측정값에 대해 스코어 결과 정보를 얻을 수 있다. 또한 적어도 4개분의 바이탈 정보로 기준을 작성할 수 있으므로 신속한 판정이 가능해진다.
또한 스코어 판정 수단이 판정한 판정 결과를 표시 가능한 표시 수단에 의해 판정 결과를 표시하여 확인 가능하게 된다.
또한 상기의 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 건강 상태 판정 방법은, 컴퓨터가 실행하는 방법이고, 취득된 바이탈 사인에 관한 정보인 바이탈 정보를 스코어링하고, 얻어진 스코어 결과 정보에 기초하여 개체의 건강 상태를 판정하기 위한 건강 상태 판정 방법으로서, 동일 개체로부터 취득됨과 아울러 정규분포에 따르는 바이탈 정보의 입력을 받아 기록하는 정보 기록 공정과, 기록된 복수의 상기 바이탈 정보의 전부 또는 일부의 평균 μ 및 표준 편차 σ를 산출하는 기준 산출 공정과, 소정의 스코어링 조건을 기준으로, 입력된 소정의 바이탈 정보를 스코어링하고, 스코어의 값인 스코어 결과 정보를 산출하는 스코어링 처리 공정과, 소정의 스코어 판정 조건을 기준으로 하여, 상기 스코어 결과 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 스코어 판정 공정을 구비하고, 상기 바이탈 정보는, 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값을 포함하고, 상기 소정의 스코어링 조건은, 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값에 대해서는, 적어도 4개분의 상기 바이탈 정보로 작성됨과 아울러, 상기 평균 μ, 상기 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 하도록 구성되어 있다.
여기서, 기준 산출 공정에서, 동일 개체로부터 측정된 바이탈 정보 중 일정 개수 이상의 바이탈 정보의 평균 μ 및 표준 편차 σ로부터 선택되는 적어도 하나를 산출함으로써, 동일 개체의 개체내 변동이 반영된 바이탈 정보의 평균 및 표준 편차의 정보를 이용 가능하게 된다.
또한 소정의 스코어링 조건이, 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값에 대해서는, 적어도 4개분의 상기 바이탈 정보로 작성됨과 아울러, 상기 평균 μ, 상기 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 함으로써, 평균 μ로부터 음의 방향으로 nσ의 값만큼 이격된 수치를 하한값, 평균 μ로부터 mσ의 값만큼 이격된 수치를 상한값으로 한 기준으로 하여 그 내용에 따른 스코어 결과 정보를 얻는 것이 가능해진다. 또한 이 기준은 동일 개체의 개체내 변동이 반영된 기준으로서, 개체내 변동을 반영한 형태로 동일 개체의 바이탈 정보를 점수화하는 것이 가능해진다.
μ－nσ ···식 (1)
μ＋mσ ···식 (2)
즉, 평균 μ로부터 nσ를 뺀 값이 하한값, 평균 μ에 mσ를 더한 값을 상한값으로 하여, 이것들 중 적어도 하나를 기준으로, 동일 개체로부터 측정한 바이탈 사인의 측정값에 대해 스코어 결과 정보를 얻을 수 있다. 또한 적어도 4개분의 바이탈 정보로 기준을 작성할 수 있으므로 신속한 판정이 가능해진다.
본 발명에 따른 소프트웨어, 건강 상태 판정 장치 및 건강 상태 판정 방법은 대상자의 개인차를 고려한 바이탈 사인이나 매일의 컨디션을 반영하여 대상자마다 다른 개체내 변동을 더욱 신속하고 높은 정확도로 파악하는 것이 가능하고, 대상자의 건강 관리나 개개인의 개성에 맞는 의료의 제공에 기여할 수 있다.
도 1은 본 발명을 적용한 소프트웨어를 도입한 태블릿 단말의 개략 구성을 나타낸 도면이다(제1 시스템 구성).
도 2는 본 발명을 적용한 소프트웨어를 갖는 제2 시스템 구성을 나타낸 개략도이다.
도 3은 본 발명을 적용한 소프트웨어를 갖는 제3 시스템 구성을 나타낸 개략도이다.
도 4는 연산부, 정보 송수신부 및 정보 기록부의 구성을 나타낸 블럭도이다.
도 5는 바이탈 정보의 추출 사례를 나타낸 개략도이다.
도 6의 (a)는 본 발명을 적용한 소프트웨어를 기능시킬 때에 사용하는 장치의 일례를 나타낸 개략도, (b)는 장치의 다른 예를 나타낸 개략도이다.
도 7은 바이탈 사인의 값의 입력 화면의 일례를 나타낸 개략도이다.
도 8은 바이탈 사인의 값의 입력 화면의 다른 예를 나타낸 개략도이다.
도 9의 (a)는 복수의 대상자의 바이탈 정보를 바탕으로 작성된 정규 분포 곡선의 그래프이고, (b)는 동일한 대상자의 바이탈 정보를 바탕으로 작성된 정규 분포 곡선의 그래프이다.
도 10은 체온표의 예를 나타낸 개략도이다.
도 11은 전자진료기록카드에서 스코어링의 결과를 나타낸 화상의 예를 나타낸 개략도이다.
도 12는 스마트폰 단말에서 이용하는 어플리케이션 소프트웨어로 스코어링의 결과를 나타낸 화상의 예를 나타낸 개략도이다.
도 13은 바이탈 정보의 입력부터 비정상의 판정, 결과의 정보의 표시까지의 정보처리의 흐름을 나타낸 플로우도이다.
도 14는 바이탈 정보의 입력부터 스코어값 정보에서의 비정상의 판정, 결과의 정보의 표시까지의 정보처리의 흐름을 나타낸 플로우도이다.
도 15는 1분마다 맥박을 측정하여 30개분의 맥박의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 정규 분포 곡선이다.
도 16은 1분마다 맥박을 측정하여 30개분의 맥박의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 정규 분포 곡선이다.
도 17은 7분마다 맥박을 측정하여 30개분의 맥박의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 정규 분포 곡선이다.
도 18은 7분마다 맥박을 측정하여 30개분의 맥박의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 정규 분포 곡선이다.
도 19는 하루 중에서 불규칙한 시간에 30개분의 맥박의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 정규 분포 곡선이다.
도 20은 하루 중에서 불규칙한 시간에 30개분의 맥박의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 정규 분포 곡선이다.
도 21은 30시간 중에서 불규칙한 시간에 30개분의 맥박의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 정규 분포 곡선이다.
도 22는 30일 동안에 불규칙한 시간에 30개분의 맥박의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 정규 분포 곡선이다.
도 23은 2분마다 체온을 측정하여 30개분의 체온의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 정규분포 곡선이다.
도 24는 2분마다 체온을 측정하여 30개분의 체온의 측정 데이터를 취득한 결과에 기초하는 정규분포 곡선이다.
도 25는 체온에 있어서, 4일분의 바이탈 정보 또는 5일분의 바이탈 정보에 기초하여 바이탈 비정상의 판정을 수행하고, 비정상으로 판정되는 결과를 나타낸 개략도이다.
도 26은 체온에 있어서, 4일분의 바이탈 정보 또는 5일분의 바이탈 정보에 기초하여 바이탈 비정상의 판정을 수행하고, 정상(이상 없음)으로 판정되는 결과를 나타낸 개략도이다.
도 27은 맥박에 있어서, 4일분의 바이탈 정보 또는 5일분의 바이탈 정보에 기초하여 바이탈 비정상의 판정을 수행하고, 비정상으로 판정되는 결과를 나타내는 개략도이다.
도 28은 맥박에 있어서, 4일분의 바이탈 정보 또는 5일분의 바이탈 정보에 기초하여 바이탈 비정상의 판정을 수행하고, 정상(이상 없음)으로 판정되는 결과를 나타내는 개략도이다.
이하, 본 발명의 실시의 형태에 대해 도면을 참조하면서 설명하고 본 발명의 이해를 제공한다.
도 1은 본 발명을 적용한 소프트웨어를 도입한 태블릿 단말의 개략 구성을 나타낸 도면이다. 또한 이하에 나타내는 구조는 본 발명의 일례로, 본 발명의 내용은 이에 한정되지 않는다.
［1. 전체의 장치 구성에 대해］
본 발명을 적용한 소프트웨어는 범용의 정보처리 기기에 도입 가능하고, 내장된 정보처리 기기에 대해서 본 발명을 실시하기 위해 필요한 각 정보 처리 기능을 부여한다. 그 결과, 태블릿 단말(3)에 있어서, 또한 대상자의 바이탈 정보를 입력하여, 대상자의 바이탈 사인의 값의 개체내 변동을 반영한 건강 상태의 판정을 수행할 수 있다. 또한 대상자의 바이탈 정보를 입력하여 그 내용에 따른 스코어링을 수행하고, 얻어진 스코어 결과 정보(이하, "스코어값 정보"라 칭함)가 비정상적인 값인지의 여부를 판정할 수 있다.
또한 정보처리 기기는 CPU 등의 연산부와, RAM나 ROM 등의 기억부와, 액정 화면 등의 표시 화면이나 키보드 등의 입력부, 인터넷 등과의 통신을 제어하는 통신부 등을 구비한 것이다. 예를 들어 범용의 퍼스널 컴퓨터나 태블릿 단말, 스마트폰 등이다. 또한, 정보처리 기기로서는 예를 들어 각종 헬스케어 기기, 또는 병원이나 시설 등에 설치된 의료 시스템이나 간병 시스템도 대상이 되고, 본 발명을 적용한 소프트웨어가 이것들에 내장되어 사용되는 것일 수도 있다.
본 발명을 적용한 소프트웨어는 어플리케이션 소프트웨어로서 태블릿 단말(3)에 다운로드되어 내장되어 있고, 건강 상태의 판정 기능을 구비한 태블릿 단말을 건강 상태 판정 장치(1)로 한다. 본 발명을 적용한 건강 상태 판정 장치의 일례인 건강 상태 판정 장치(1)는, 4회의 측정값이라는 단기 개별 바이탈 사인을 분석하여, 건강 상태의 비정상을 판정하는 장치이다. 아울러 이하에서는, 건강 상태 판정 장치(1)의 사용자, 즉 건강 상태가 판정되는 인물을 “대상자”라 부르기로 한다.
도 1에 나타낸 바와 같이, 건강 상태 판정 장치(1)(태블릿 단말(3))는 연산부(2)를 구비하고 있다. 연산부(2)는 건강 상태 판정 장치(1)가 갖는 각 정보처리 기능을 실행하는 처리부이다. 즉, 본 발명을 적용한 소프트웨어에서는 태블릿 단말(3)의 연산부(2)를 정보 입력 수단(23), 정보 기록 수단(24), 기준 산출 수단(5), 스코어링 처리 수단(100), 판정 처리 수단(6) 등으로서 기능시킨다. 이 각 수단의 처리 기능에 의해 정보의 송수신, 정보의 기록, 바이탈 사인의 값에서의 비정상의 판정, 바이탈 사인의 값에 관한 비정상의 판정 기준의 설정, 바이탈 사인의 값에 관한 비정상의 판정 결과의 통지, 바이탈 정보의 내용에 기초하는 스코어링, 스코어링 조건(스코어링 기준 정보)의 설정, 스코어값 정보에서의 비정상의 판정, 스코어값에 관한 비정상의 판정 기준의 설정, 스코어값에 관한 판정 결과의 통지, 표시 정보의 작성이나 표시 등을 수행한다.
또한 태블릿 단말(3)은 인터넷을 통해 외부의 서버, 단말 등에 액세스 가능하고, 외부의 서버나 단말 등 사이에 정보의 송수신을 수행하는 것도 가능하다. 정보 기록 수단(24), 기준 산출 수단(5), 스코어링 처리 수단(100), 판정 처리 수단(6)은 각각 본원 청구항의 "정보 기록 수단", "기준 산출 수단", "스코어링 처리 수단" 및 "판정 수단(또는 스코어 판정 수단)"의 일례이다.
태블릿 단말(3)은 정보 기록부(4)와 정보 송수신부(3c)와 입력부(3a)와 표시 화면(3b)를 갖고 있다.
정보 송수신부(3c)는 연산부(2), 정보 기록부(4), 입력부(3a) 및 표시 화면(3b) 등 간의 정보의 송수신을 담당하는 부분이다. 또한 태블릿 단말(3)과 외부 단말 사이에서 정보의 송수신이 가능하도록 구성되는 것일 수도 있다.
여기서, 이하, 본 발명을 적용한 소프트웨어가 취급하는 각 정보가 반드시 태블릿 단말(3)의 정보 기록부(4)에 기록될 필요는 없다. 예를 들어 태블릿 단말(3)의 정보 송수신부(3c)를 통해 외부 서버나 외부 단말에 각종 정보를 송신하여 기록시키고, 판정 등을 수행할 때 외부 서버 등으로부터 필요한 정보를 수신하는 양태일 수도 있다.
더욱 상세하게는 태블릿 단말(3)에 건강 상태 판정 장치(1)의 주요한 구성이 모두 다운로드될 필요는 없다. 예를 들어 태블릿 단말(3)에서는 판정 결과의 정보나 정규분포 곡선, 체온표 등의 표시 정보의 표시만을 수행하고, 각종 정보의 기록 및 판정 처리 등은 외부 서버 등에서 수행하는 양태일 수도 있다.
본 발명을 적용한 소프트웨어는 시스템상의 구성에 있어서 복수의 변형이 존재할 수 있다. 이하 몇 가지 변형의 사례를 설명한다.
(제1 시스템 구성)
도 1에 나타낸 태블릿 단말(3)의 개략 구성은, 본 발명을 적용한 소프트웨어를 단말에 도입하여 단말 자체적으로 바이탈 정보의 입력, 기록, 판정, 판정 결과의 표시, 판정 산출 기준의 설정이 가능하도록 되어 있다. 즉, 장치 자체적으로 본 발명의 기능을 실행할 수 있는 것이다. 도 1에 나타낸 개략 구성은 인터넷 환경과 접속되어 있지 않은 "스탠드 얼론 형식"의 장치에서의, 본 발명을 적용한 소프트웨어의 이용을 나타내고 있다. 인터넷 환경과 접속되지 않는 정보처리 기기, 예를 들어 각종의 헬스케어 기기나, 병원 등의 의료 시스템/간병 시스템에 본 발명의 소프트웨어를 도입하여 전용 기기로서 이용할 수 있다. 또한 여기서는 태블릿 단말(3)을 정보처리 기기의 일례로 들었으므로 인터넷 환경과의 접속이 가능하나, 도 1에 도시한 구성이면 태블릿 단말(3)의 내부 기능만으로 건강 상태의 판정을 수행할 수 있다.
(제2 시스템 구성)
도 2에서는 제2 시스템 구성으로서 본 발명을 적용한 소프트웨어(1a)의 기능을 외부 서버에 부여한 구성도 채용할 수 있다. 여기서는 유저 단말(50a)이나 외부 단말(50b)이 인터넷(30a)을 통해 정보 관리 서버(32a)에 액세스 가능하도록 되어 있다. 정보 관리 서버(32a)는 예를 들어 클라우드 형식으로 제공되는 외부 서버로서, 정보 관리 서버(32a) 상에서 본 발명을 적용한 소프트웨어(1a)의 기능을 이용할 수 있다.
정보 관리 서버(2a)는 정보 기록부(4a), 정보 송수신부(3c), 연산부(2a)를 갖고 있다. 또한, 연산부(2a)는 기준 산출 수단(5a), 판정 처리 수단(6a)을 갖고 있다. 바이탈 정보의 입력은 유저 단말(50a)이나 외부 단말(50b)를 통해 수행하고, 각 단말로부터 입력된 정보가 정보 관리 서버(32a)로 송신되어 정보 관리 서버(32a)측에서 정보의 기록, 건강 상태의 판정이 이루어진다. 판정 결과나 기록된 정보는, 유저 단말(50a)이나 외부 단말(50b)로 송신되어 각 단말에서 확인할 수 있다. 이와 같이 외부 서버상에 소프트웨어(1a)의 기능을 부여하는 시스템 구성도 채용할 수 있다.
(제3 시스템 구성)
도 3에서는, 제3 시스템 구성으로서 본 발명을 적용한 소프트웨어(32b)의 기능 외에 복수의 소프트웨어(32c, 32d) 등을 갖는 모듈 A를 구비하는 관리 단말(70b)의 구성을 나타내고 있다. 본 발명을 적용한 소프트웨어(32b)는 자신과는 다른 각종 기능을 관리 단말(70b)에 실행시키는 다른 소프트웨어와 함께 하나의 모듈 A를 구성하고 있다. 즉, 미리 복수의 소프트웨어(32c, 32d) 등이 도입된 관리 단말(70b)의 모듈 A에 소프트웨어(32b)를 내장하여 기능시키는 것이 가능하다. 예를 들어 전자진료기록카드 등의 의료 시스템의 관리 단말이 구비하는 모듈에 본 발명을 적용한 소프트웨어를 내장할 수도 있다.
이러한 제3 시스템 구성에서는, 관리 단말(70b)에 바이탈 정보를 입력하여 건강 상태의 판정을 수행하고, 결과의 정보를 관리 단말(70b)상에서 확인 가능하다. 또한 유저 단말(60a)이나 외부 단말(60b)과 관리 단말(70b)을 접속시켜 유저 단말(60a)이나 외부 단말(60b)로부터 바이탈 정보를 입력하여 관리 단말(70b)로 송신하고, 관리 단말(70b)에서 건강 상태의 판정을 수행하고, 결과의 정보를 유저 단말(60a)이나 외부 단말(60b)에서 수신하여 확인할 수도 있다. 이와 같이, 본 발명을 적용한 소프트웨어는 복수의 소프트웨어로 구성된 모듈의 일부로서 기능시키는 구성도 채용할 수 있다.
이상과 같이, 본 발명을 적용한 소프트웨어(또는 건강 상태 판정 장치)의 시스템상의 구성은 복수의 변형이 존재한다. 또한 상기에서는 3가지 예를 중심으로 설명했으나, 본 발명을 적용한 소프트웨어(또는 건강 상태 판정 장치)의 구성은 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어 정보 기록부를 유저 단말에 마련하고 기준 산출 수단 및 판정 처리 수단은 외부 서버에 부여하여 필요한 기능의 소재를 단말과 서버로 나누는 구성일 수도 있다. 즉, 대상자의 바이탈 정보가 기록되고, 개체내 변동을 반영한 판정 기준이 설정되어 건강 상태의 판정이 가능하면 다양한 구성을 채용할 수 있다.
도 1에 나타낸 태블릿 단말(3)의 사용 양태를 이용하여 이하 상세한 구성의 설명을 계속한다.
[2. 정보 기록부]
도 4에 나타낸 바와 같이, 정보 기록부(4)에는 각종 정보가 기록되어 있다. 정보 기록부(4)는 대상자의 개인정보나 각종 바이탈 계측기로 측정된 바이탈 사인의 값, 및 대상자의 간병자 등이 관찰하여 얻어진 의식 레벨의 평가 결과로 구성된 바이탈 정보를 측정 일시 또는 취득 일시의 정보와 함께 기록하는 부분이다. 정보 기록부(4)에 기록된 각종 정보는 태블릿 단말(3)이 갖는 입력부(3a), 정보 송수신부(3c) 및 정보 입력 수단(24)(도시하지 않음)을 통해 입력이나 정보의 수정이 가능하도록 되어 있다. 또한, 정보 기록부(4)에 기록된 각종 정보는 태블릿 단말(3)이 갖는 표시부(3b) 및 정보 송수신부(3c)를 통해 그 내용을 확인할 수 있도록 되어 있다.
정보 기록부(4)는 대상자의 개인정보(7), 각 바이탈 계측기로 계측한 바이탈 사인의 측정값과, 대상자에 대한 관찰에 의해 얻어진 의식 레벨의 평가 결과, 및 그 측정 일시 또는 취득 일시의 정보를 포함하는 바이탈 정보(8)가 기록되어 있다. 또한 개인정보(7) 및 바이탈 정보(8)는 개별의 대상자를 식별 가능한 식별 정보와 연관지어 기록 가능하도록 구성되어 있다. 이에 의해, 복수의 대상자를 식별 가능하게 되어 복수의 대상자가 하나의 건강 상태 판정 장치(1)을 사용할 수 있도록 되어 있다.
바이탈 정보(8)에는 체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압 및 호흡수의 측정값이 포함되어 있다. 또한, 바이탈 정보(8)에는 산소 포화도의 측정값이 포함되어 있다. 나아가, 바이탈 정보에는 상술한 의식 레벨의 평가 결과가 포함되어 있다.
또한, 바이탈 정보(8)에 포함되는 측정 일시 또는 취득 일시는 대상자가 바이탈 계측을 수행한 일시나 의식 레벨의 확인을 수행한 일시이고, 예를 들어 대상자가 스스로 바이탈 계측을 수행한 때에 확인한 시간이나 간병자 등이 대상자를 관찰한 시간을 입력하는 것이다. 또한 바이탈 계측기가, 대상자의 신체에 장착 가능한 웨어러블형의 계측 장치인 경우, 연속적으로 취득되는 바이탈 사인의 취득 일시일 수도 있다.
여기서, 반드시 바이탈 정보(8)의 종류가 체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압 및 호흡수의 측정값과, 산소 포화도의 측정값과, 의식 레벨의 평가 결과로 한정될 필요는 없고, 기타 바이탈 사인(예를 들어 소변량 등)을 포함하여, 판정에 이용할 수도 있다.
또한 바이탈 정보를 계측하는 바이탈 측정기는, 특별히 한정되는 것은 아니고, 각 바이탈 사인을 측정 가능하면 충분하다. 예를 들어 가정용의 바이탈 측정기를 사용하여 바이탈이 계측되는 것일 수도 있다. 더 구체적으로는, 바이탈 정보가 취득 가능하면 바이탈 측정기를 사용하는 것은 필수는 아니다. 예를 들어 시계로 시간을 측정하면서 1분동안 당 맥박수나 호흡수를 측정하여 이것을 바이탈 정보로서 이용하는 것도 가능하다. 단, 바이탈 정보의 개체내 변동을 정확히 파악하기 위해서는, 바이탈 정보는 동일한 기법으로 취득되는 것이 바람직하다. 매일의 측정에 있어서 바이탈 측정기의 종류를 빈번하게 변경하거나, 바이탈 계측기에 의한 측정과 바이탈 계측기를 이용하지 않는 측정이 혼재함으로써 바이탈 정보의 취득 방법에 따른 편차가 가해진다. 따라서 가능한 한 동일한 기법 또는 동일한 바이탈 측정기로 바이탈 정보를 취득하는 것이 바람직하다.
또한 바이탈 정보(8)는 폭넓게는 1초마다의 바이탈 정보(8)를 기록 가능하도록 구성되어 있다. 또한, 바이탈 정보(8)는 예를 들어 1분마다, 1시간마다 등 서로 다른 시간 간격으로 기록하도록 설정할 수도 있다.
또한, 바이탈 정보(8)는 일정 간격마다의 측정이 아니라 불규칙한 시간에 측정한 측정값을 기록하는 구성도 채용할 수 있다. 또한, 이 불규칙한 측정의 경우 예를 들어 1분 동안에 복수의 바이탈 정보(8)를 취득하거나 30분 동안에 복수의 바이탈 정보(8)를 취득하거나 1시간에 복수의 바이탈 정보(8)를 취득하거나 수시간에 복수의 바이탈 정보(8)를 취득하거나 하루에 복수의 바이탈 정보(8)를 취득하거나 수일 동안에 복수의 바이탈 정보(8)를 취득하거나 1주 동안에 복수의 바이탈 정보(8)를 취득하거나 수주 동안에 복수의 바이탈 정보(8)를 취득하거나 1개월 동안에 복수의 바이탈 정보(8)를 취득하는 등, 일정한 기간동안 복수의 바이탈 정보(8)를 기록하는 구성으로 할 수도 있다.
나아가, 바이탈 정보(8)는 일정 간격 또는 불규칙한 간격에 상관없이, 축적한 바이탈 정보 중에서 복수의 데이터를 추출하여 복수의 측정 데이터의 바이탈 정보(8)로서 기록할 수도 있다.
이와 같이, 바이탈 정보(8)는 시간의 길이나 측정 간격의 규칙성의 유무에 상관없이 복수의 측정 데이터를 기록 가능하도록 구성되어 있다.
또한 바이탈 정보(8)는, 예를 들어 1일 2회, 아침과 저녁 시간대에 측정한 바이탈 정보를 기록 가능하도록 구성되어 있다.
또한, 정보 기록부(4)에는 대상자가 바이탈 측정을 수행하는 기준이 되는 시각의 정보인 기준 시각 정보(9)가 기록 가능하도록 되어 있다. 기준 시각 정보(9)는 예를 들어 아침 8시 30분, 저녁 18시와 같이 대상자가 바이탈의 측정을 수행하는 기준의 시각이 기록된다. 기준 시각 정보(9)는 대상자가 자유롭게 설정 및 수정할 수 있다.
정보 기록부(4)에는 각 바이탈 사인을 계측할 때의 바른 자세의 정보인 자세 정보(10)가 기록되어 있다. 자세 정보(10)는 예를 들어 이하와 같은 것이다.
(1)체온
예를 들어 체온을 겨드랑이 아래에서 측정하는 체온계로 체온을 측정하는 경우 "체온계의 측정부가 겨드랑이의 중심에 위치하고 있는지", "겨드랑이와 체온계가 밀착되어 있는지", "매회 같은 자세로 되어 있는지" 등의 자세의 정보이다.
(2)맥박
예를 들어 손목에서 전자 맥박계 또는 손가락을 대어 맥박수를 측정하는 경우 "안정된 상태인지", "릴랙스한 편한 자세인지", "매회 같은 자세로 되어 있는지" 등의 자세의 정보이다.
(3)수축기 혈압, 확장기 혈압
예를 들어 혈관의 진동으로 측정하는 오실로메트릭법으로 측정하는 경우 "안정된 상태인지”, "완대를 감은 팔이나 손목이 심장의 높이에 위치하고 있는지", "매회 같은 자세로 되어 있는지" 등의 자세의 정보이다.
여기서, 반드시, 바이탈 정보(8)는, 1일 2회, 아침과 저녁 시간대에 측정한 바이탈 정보를 기록 가능하도록 구성될 필요는 없고, 예를 들어 1일 1회의 측정일 수도 있다. 또한 후술하겠지만, 기준 산출부에 의한 판정 기준의 산출이나, 이 판정 기준의 산출에 이용하는 바이탈 평균값, 바이탈 표준 편차의 산출의 처리에서 이용하는 일정한 데이터 수가 기록되어 있으면, 1일의 바이탈 정보의 기록 회수는 한정되는 것은 아니다. 또한 바이탈 정보가 매일 기록될 필요는 없고 바이탈 정보가 기록되지 않는 날이 존재할 수도 있다. 여기서, 동일 개체의 개체내 변동을 적절히 파악하기 위해서는, 폭넓게는 1초 마다 바이탈 정보를 기록하는 양태가 좋고, 1일에 1회 ~ 24회 바이탈 정보가 기록되는 것이 바람직하다. 나아가, 수동의 바이탈 측정에 있어서도 정보를 기록하기 쉽고, 동일한 날짜의 바이탈 사인의 값의 변동을 확인할 수 있고, 다른 날과의 비교가 쉬우므로, 1일 2회, 아침과 저녁 시간대에 측정한 바이탈 정보가 기록되는 것이 더욱 바람직하다.
또한 반드시 정보 기록부(4)에 기준 시각 정보(9)가 기록될 필요는 없다. 단, 후술하는 바와 같이, 기준 시각 정보(9)를 기록함으로써, 대상자가 기준 시각 정보(9)에 기록된 시각에서 크게 벗어나 측정한 바이탈 정보에 대해, 바이탈 평균값 등의 산출 근거로부터 제외시켜 판정할 수 있게 되어 판정의 정확도를 높일 수 있으므로, 정보 기록부(4)에 기준 시각 정보(9)가 기록되는 것이 바람직하다.
또한 반드시 정보 기록부(4)에 자세 정보(10)가 기록될 필요는 없다. 단, 후술하는 바와 같이, 자세 정보(10)를 기록함으로써, 대상자의 바이탈 정보에 대해 비정상적인 값이라고 판정이 이루어졌을 때, 태블릿 단말(3)의 표시 화면(3b)에, 판정의 근거가 된 바이탈 사인의 자세 정보(10)을 표시하면서 “올바른 자세로 측정을 수행했습니까”라고 표시하여, 바이탈 측정시의 자세에 관한 주의나 재차의 바이탈 측정을 촉구하는 것이 가능해진다. 이에 의해, 바이탈 측정의 정확도나 판정의 신뢰성을 높일 수 있다. 따라서, 정보 기록부(4)에 자세 정보(10)가 기록되는 것이 바람직하다.
또한 각 바이탈 사인의 측정 방법이나 자세 정보(10)의 내용은 상술한 것에 한정되지 않고, 바이탈 측정 방법이나 이에 적절한 자세 정보(10)의 내용은 적절히 변경할 수 있다.
정보 기록부(4)에는 바이탈 정보의 측정을 수행한 장소의 기온 정보(11)를 기록 가능하도록 되어 있다. 기온 정보(11)는 바이탈 정보(8)의 각 측정시의 기록과 연관지어 기록된다. 기온 정보(11)는 예를 들어 대상자가 측정 장소의 기온을 확인하여 입력하는 정보가 채용된다.
여기서, 반드시 정보 기록부(4)에, 바이탈 측정을 수행한 장소의 기온 정보(11)를 기록 가능할 필요는 없다. 단, 판정일의 기온 정보와 판정일 전날의 바이탈 계측시의 기온 정보를 비교하여 두 기온 정보의 변위량이 설정한 범위를 넘은 경우, 판정일의 바이탈 정보를 그 후의 바이탈 평균값이나 바이탈 표준 편차의 산출 근거로부터 제외시키는 것도 가능하게 된다. 그 결과, 바이탈 정보의 변동에 대한 기온의 영향을 줄여 판정의 정확도를 높이는 것이 가능해진다. 따라서, 정보 기록부(4)에, 바이탈 측정을 수행한 장소의 기온 정보(11)를 기록 가능한 것이 바람직하다.
또한, 도 4에 도시된 바와 같이, 정보 기록부(4)에는, 입력된 바이탈 사인의 값을 판정 처리 수단(6)에서 그 값이 비정상적인 값인지의 여부를 판정할 때의 기준이 되는 바이탈 판정 기준 정보(102a)가 기록되어 있다.
바이탈 판정 기준 정보(102a)는 태블릿 단말(3)의 입력부(3a), 정보 송수신부(3c) 및 연산부(2)의 정보 입력 수단(24)을 통해 정보의 추가나 수정이 가능하도록 되어 있다.
정보 기록부(4)에는 판정 처리 수단(6)이 바이탈 사인의 값에 대해 비정상적인 값인지의 여부를 판정한 판정 결과의 정보인 바이탈 판정 결과 정보(12a)가 기록되어 있다. 태블릿 단말(3)의 표시부(3b)를 통해 그 내용을 확인할 수 있도록 되어 있다.
또한, 정보 기록부(4)에서는 바이탈 정보(8)로서, 바이탈 정보의 측정 및 취득과 관련하여 재차 측정 등을 수행한 때의 바이탈 정보 및 측정시의 날짜의 정보인 재측정 바이탈 정보(13)를 기록 가능하도록 되어 있다. 재측정 바이탈 정보(13)는 예를 들어 바이탈 정보에 대해 얻어진 스코어값에 관해서 판정 처리 수단(6)이 비정상적인 값으로 판정했을 때에 바이탈 정보의 정확성을 확인하기 위해 다시 계측한 바이탈 정보이다.
본 발명에서는, 바이탈 판정 기준 정보나 스코어링 기준 정보를 산출할 때의 근거로서, 재측정 바이탈 정보(13)를 산출 근거로 채용할 수 있다.
또한, 각 바이탈 정보를 태블릿 단말(3)의 표시부(3b)에 표시할 때에는, 재측정을 하지 않고 기록된 통상의 바이탈 정보와, 재측정의 대상이 된 바이탈 정보와, 재측정한 후의 바이탈 정보에 대해, 3가지 패턴의 바이탈 정보를 나타내는 문자의 색을 달리하여 표시 가능하도록 구성되어 있다.
도 4에 나타낸 바와 같이, 정보 기록부(4)에는, 입력되는 각 바이탈 정보를 스코어링 처리 수단(100)으로 스코어링할 때의 기준이 되는 스코어링 기준 정보(102)가 기록되어 있다. 또한 정보 기록부(4)에는, 스코어링 기준 정보(102)에 기초하여 스코어링된 결과의 수치의 정보인 스코어값 정보(103)가 기록되어 있다.
또한 정보 기록부(4)에는, 입력된 바이탈 정보의 내용으로부터 얻어진 스코어값 정보를 판정 처리 수단(6)에서 그 값이 비정상적인 값인지의 여부를 판정할 때의 기준이 되는 스코어 판정 기준 정보(18)가 기록되어 있다.
후술하는 스코어링 기준 정보(102) 및 스코어 판정 기준 정보(18)는 태블릿 단말(3)의 입력부(3a), 정보 송수신부(3c) 및 연산부(2)의 정보 입력 수단(24)을 통해 정보의 추가나 수정이 가능하도록 되어 있다. 또한, 각 스코어링 기준 정보(102)는 태블릿 단말(3)의 표시부(3b)를 통해 그 내용을 확인할 수 있도록 되어 있다. 또한 스코어링 기준 설정 수단(101)에서의 각 기준의 상세한 내용은 후술한다.
정보 기록부(4)에는, 판정 처리 수단(6)이 스코어값 정보(103)에 대해 비정상적인 값인지 아닌지 판정한 판정 결과의 정보인 스코어 판정 결과 정보(12)가 기록되어 있다. 태블릿 단말(3)의 표시부(3b)를 통해 그 내용을 확인할 수 있도록 되어 있다. 또한 스코어 판정 결과 정보(12)는 비정상 또는 정상에 관한 표시뿐 아니라, 점수에 따른 색상 분류로 판정 결과를 나타낼 수 있다. 예를 들어 3점 이상은 적색, 2점은 황색, 1점 이하는 무색 등, 색상 분류된 표시가 가능하다.
또한 스코어 판정 결과 정보(12)는, 개개의 스코어값 정보(103)에 대해서 판정한 결과뿐 아니라, 복수(예를 들어 전부 또는 일부)의 스코어값 정보(103)를 서로 더한 총점에 대해서 판정한 결과일 수도 있다. 이 경우, 복수의 스코어값 정보(103)을 서로 더한 총점에 대해, 비정상 또는 정상의 판정이나, 점수에 따른 색상 분류로 판정 결과를 나타낼 수 있다.
예를 들어 어느 판정일의 스코어 판정 결과 정보(12)는, 그 날에 측정된 바이탈 사인의 값에 기초하는 스코어링 처리의 스코어값 정보의 총점에 대해, 비정상인지의 여부의 스코어링에 기초하는 비정상 판정을 수행할 수 있다.
여기서, 반드시 정보 기록부(4)에 스코어 판정 결과 정보(12) 및 바이탈 판정 결과 정보(12a)를 기록 가능하도록 할 필요는 없다. 단, 과거의 바이탈 정보의 판정 결과를 확인할 수 있고, 또한 판정 정확도를 높이기 위한 참고 정보로서 이용할 수 있는 점, 의사의 진단 결과와의 대조나 의료 시스템과의 연동에도 이용할 수 있는 정보가 되는 점에서 정보 기록부(4)에 스코어 판정 결과 정보(12) 및 바이탈 판정 결과 정보(12a)를 기록 가능하게 되는 것이 바람직하다.
또한, 반드시 정보 기록부(4)에서 재측정 바이탈 정보(13)가 기록될 수 있도록 할 필요는 없다. 다만, 재측정 바이탈 정보(13)을 이용하여 바이탈 측정이 정확하였는지의 여부를 검증할 수 있게 되는 점, 및 측정의 방식이 나쁘고 측정 정확도가 나쁜 바이탈 사인의 값이 판정 기준의 근거로 포함되는 것이 어려워져 판정의 정확도를 높이기 쉬운 점에서, 정보 기록부(4)에서 재측정 바이탈 정보(13)를 기록가능하게 되는 것이 바람직하다.
［3. 기준 산출 수단］
기준 산출 수단(5)에 대해 설명한다. 기준 산출 수단(5)은, 본 발명을 적용한 소프트웨어가 연산부(2)에 실행시키는 기능의 하나로, 정보 기록부(4)에 기록되는 바이탈 정보(입력되는 바이탈 정보)에 대해, 바이탈 사인의 값에 대해 비정상적인 값인지의 여부를 판정하기 위한 바이탈 판정 기준 정보(102a)가 되는 바이탈 판정용 수치 범위의 산출이나, 이 바이탈 판정 기준 정보(102a)가 되는 바이탈 판정용 수치 범위의 산출에 이용하는 바이탈 평균값, 바이탈 표준 편차의 산출의 처리를 수행한다. 건강 상태 판정 장치(1)에서는, 체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압, 및 호흡수의 측정값에 대해, 기준 산출 수단(5)에 의해 바이탈 판정 기준 정보(102a)가 되는 바이탈 판정용 수치 범위가 산출되고, 이것이 바이탈 사인의 값에 대해 비정상적인 값인지의 여부를 판정할 때의 기준이 된다.
또한 기준 산출 수단(5)은, 정보 기록부(4)에 기록되는 바이탈 정보(입력되는 바이탈 정보)에 대해 스코어값 정보(103)를 산출하기 위한 스코어링 기준 정보(102)가 되는 수치 범위의 산출이나 이 스코어링 기준 정보(102)가 되는 수치 범위의 산출에 이용하는 바이탈 평균값, 바이탈 표준 편차의 산출의 처리를 수행한다. 건강 상태 판정 장치(1)에서는 체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압, 및 호흡수의 측정값에 대해 기준 산출 수단(5)에 의해 스코어링 기준 정보(102)가 되는 수치 범위가 산출되고 이것이 스코어링할 때의 기준이 된다.
연산부(2)를 기준 산출 수단(5)으로서 기능시켜 산출 또는 기록된 각종 정보는 태블릿 단말(3)의 입력부(3a), 정보 송수신부(3c) 및 연산부(2)의 정보 입력 수단(24)을 통해 정보의 추가나 수정이 가능하도록 되어 있다. 또한, 연산부(2)를 기준 산출 수단(5)으로서 기능시켜 산출 또는 기록된 각종 정보는 태블릿 단말(3)의 표시 화면(3b)를 통해 그 내용을 확인할 수 있도록 되어 있다.
도 4에는 본 발명을 적용한 소프트웨어가 연산부(2)에 실행시키는 기능을 기재하고 있다. 연산부(2)는 기준 산출 수단(5)을 구성하는 평균값 산출 수단(14), 표준 편차 산출 수단(15), 정규 분포 산출 수단(16), 스코어링 기준 설정 수단(101), 바이탈 판정 기준 설정 수단(101a)으로서 기능한다.
또한 평균값 산출 수단(14) 및 표준 편차 산출 수단(15)은 정보 기록부(4)에 기록된 바이탈 정보(8)(체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압 및 호흡수의 측정값) 및 그 재측정 바이탈 정보(13)에 기초하여 소정의 조건하의 기록 정보로부터 같은 조건하의 "바이탈 정보의 평균값"과 같은 조건하의 바이탈 정보를 총계한 분포에 있어서의 "바이탈 정보의 표준 편차"를 각각 산출한다. 또한 이하에서는 특별한 산출을 수행하는 종류의 평균값이나 표준 편차의 명칭을 가리키는 경우 외에는 바이탈 정보의 평균값을 "바이탈 정보 평균값"이라 부르고, 또한 바이탈 정보의 표준 편차를 "바이탈 정보 표준 편차"라 부르기로 한다. 또한 소정의 조건에 대해서는 후술한다.
또한 평균값 산출 수단(14) 및 표준 편차 산출 수단(15)은, 정보 기록부(4)에 기록된 바이탈 정보(8)에 대해, (1)입력된 판정 시점의 바이탈 사인의 값이, 바이탈 판정 기준 정보(102a)에 기초하여 비정상적인 값이라고 판정되었을 때의 바이탈 사인의 값도 포함시켜 바이탈 정보 평균값 및 바이탈 정보 표준 편차의 산출을 수행하는 패턴과, (2)입력된 판정 시점의 바이탈 사인의 값이, 바이탈 판정 기준 정보(102a)에 기초하여 비정상적인 값이라고 판정되었을 때의 바이탈 사인의 값을 제외시키고 바이탈 정보 평균값 및 바이탈 정보 표준 편차의 산출을 수행하는 패턴 모두를 수행하는 것이 가능하다.
또한 평균값 산출 수단(14) 및 표준 편차 산출 수단(15)은, 정보 기록부(4)에 기록된 바이탈 정보(8)에 대해, (1)스코어값 정보(103)가, 스코어 판정 기준 정보(18)에 기초하여 스코어값 정보(103)가 비정상적인 값이라고 판정되었을 때의 바이탈 사인의 값도 포함시켜 바이탈 정보 평균값 및 바이탈 정보 표준 편차의 산출을 수행하는 패턴과, (2)스코어값 정보(103)가, 스코어 판정 기준 정보(18)에 기초하여 스코어값 정보(103)이 비정상적인 값이라고 판정되었을 때의 바이탈 사인의 값을 제외시키고 바이탈 정보 평균값 및 바이탈 정보 표준 편차의 산출을 수행하는 패턴의, 2가지 패턴을 구별하여 사용하는 것이 가능하다.
여기서, 정상으로 판정된 근거가 되는 바이탈 사인의 값뿐만 아니라 비정상으로 판정된 근거가 되는 바이탈 사인의 값도 포함하여 바이탈 평균값이나 바이탈 표준 편차를 산출함으로써 대상자의 개체내 변동을 반영한 평균값이나 표준 편차로 할 수 있다. 또한, 이러한 평균값이나 표준 편차를 이용함으로써 스코어링 기준 정보(102)나 바이탈 판정 기준 정보(102a)의 설정시에 대상자의 개체내 변동을 반영한 기준을 작성할 수 있다.
또한 비정상으로 판정된 근거가 되는 바이탈 사인의 값도 제외시켜 바이탈 평균값이나 바이탈 표준 편차를 산출하는 패턴을 가짐으로써, 예를 들어, 특수한 상황하에서의 안정적이지 않은 바이탈 정보가 판정 기준의 산출 근거에 포함되지 않게 되어 판정의 정확도를 높일 수 있다. 여기서 말하는 특수한 상황하에서의 안정적이지 않은 바이탈 정보는 예를 들어 대상자에 대한 의료 개입시, 즉 의사의 진단(지시)에 의해 대상자가 입원한 직후에 측정된 바이탈 사인의 값을 의미한다. 이러한 상황하에서 측정된 바이탈 사인의 값은 대상자의 바이탈의 개체내 변동에서 볼 때 안정적이지 않은 값이 되기 쉬우므로 이러한 값을 판정 기준의 산출 근거로부터 제외시키는 양태이다.
또한 평균값 산출 수단(14) 및 표준 편차 산출 수단(15)은, 정보 기록부(4)에 기록된 바이탈 정보(8)에 대해, 소정 상태에 있는 대상자로부터 측정된 바이탈 사인의 값을 제외하고 바이탈 정보 평균값 및 바이탈 정보 표준 편차의 산출을 수행하는 패턴을 설정할 수 있다. 이에 따라, 바이탈 판정 기준 정보(102a), 및 스코어링 기준 정보(102)의 산출 근거로부터, 소정 상태에 있는 대상자로부터 측정된 바이탈 사인의 값이 제외된다. 이 소정 상태란, 대상자의 바이탈이 안정적이지 않은 특수한 상태이다. 예를 들어 대상자가 해열제를 복용하여 체온이 안정적이지 않은(본래의 변동 경향을 나타내지 않는) 상태에서 측정한 체온의 값을 판정 기준의 산출 근거로부터 제외시킨다. 이에 의해, 단기간 동안의 바이탈 비정상 판정의 정확도를 높일 수 있다.
평균값 산출 수단(14) 및 표준 편차 산출 수단(15)의 산출시에 채용되는 “소정의 조건”은, 일반적으로 판정 시점을 기점으로 n개분의 바이탈 정보(체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압 및 호흡수의 측정값)를 이용하는 방법이 채용되고 있다. 이 기간의 바이탈 정보는, (1)판정 시점(판정 대상이 됨)의 측정 데이터를 포함하지 않고 과거의 n개분의 바이탈 정보(8) 및 재측정 바이탈 정보(13)를 이용하는 패턴과, (2)판정 시점(판정 대상이 됨)의 측정 데이터를 포함시켜 과거의 n개분의 바이탈 정보(8) 및 재측정 바이탈 정보(13)을 이용하는 패턴의, 2가지 패턴을 구별하여 사용하는 것이 가능하다.
여기서, n개분의 바이탈 정보로서, (1)1일 1회의 바이탈 사인의 측정을 수행하고, 4일분 이상의 바이탈 정보(n=4개 이상)로부터, 바이탈 판정 기준 정보(102a) 및 스코어링 기준 정보(102)를 생성하여 바이탈 비정상 판정, 및 스코어링에 기초하는 비정상 판정을 수행할 수 있다. 또한 n개분의 바이탈 정보로서, (2)1일 2회 이상의 바이탈 사인의 측정을 수행하고, 2일분 이상의 바이탈 정보(n=4개 이상)로부터, 바이탈 판정 기준 정보(102a) 및 스코어링 기준 정보(102)를 생성하여 바이탈 비정상 판정, 및 스코어링에 기초하는 비정상 판정을 수행할 수 있다.
또한 n개분의 바이탈 정보는 바이탈 정보를 취득하는 날짜를 늘려, 바이탈 판정 기준 정보(102a) 및 스코어링 기준 정보(102)를 생성할 수 있다. 예를 들어 4일분 이후 1일씩 데이터 수를 늘려 예를 들어 10일분, 14일분, 30일분, 60일분, 90일분, 120일분, 365일분 등과 같이 바이탈 정보를 취득하는 날짜를 늘려, 이 날짜분의 바이탈 정보에 기초하여 바이탈 판정 기준 정보(102a) 및 스코어링 기준 정보(102)를 생성할 수 있다.
또한 n개분의 설정은 상술한 바와 같이 폭넓게는 1초마다 측정한 바이탈 정보의 데이터이고, 그 밖에도, 1분마다, 수분마다, 1시간마다, 1일마다, 1개월마다 측정한 바이탈 정보의 데이터와 같이 시간의 길이가 다른 것이 채용될 수 있다. 또한, 불규칙하게 취득된 데이터를 복수개분 추출하도록 할 수도 있다. 이 때 단순히, 취득된 차례를 거슬러 올라가도록 복수개분 추출하는 방법일 수도 있다. 또한, 불규칙하게 취득된 데이터에 대해 어떤 추출 조건을 설정하여 복수개분 추출하는 방법일 수도 있다. 추출 조건은, 예를 들어 소정의 1시간의 범위내에서 복수개분 추출하는 조건이나, 바이탈 정보들간의 취득 시간의 간격이 일정한 조건을 만족하는(간격이 최저 5분 이상이거나 또는 간격이 1시간 이내인 등) 조건도 생각할 수 있다. 나아가 일정 간격으로 규칙적으로 측정한 바이탈 정보(8)에 대해서 랜덤으로 복수개분 추출 바이탈 정보(8)를 선택하여 추출하는 방법일 수도 있다. 복수개분 추출의 추출 조건은 필요에 따라서 적절히 설정 가능하다.
또한, 상술한 바와 같이 바이탈 정보(8)로서 폭넓게는 1초마다의 바이탈 정보(8)를 기록 가능하도록 구성되어 있다. 또한, 바이탈 정보(8)는 예를 들어 1분마다, 1시간마다 등 서로 다른 시간 간격으로 기록하도록 설정할 수도 있다. 나아가 불규칙하게 하루에 여러 차례 측정한 바이탈 정보를 기록 가능하도록 구성되어 있다. 연산부(2)가 평균값 산출 수단(14) 및 표준 편차 산출 수단(15)으로서 기능하여 바이탈 평균값 및 바이탈 표준 편차를 산출할 때에는 적절히, 설정한 조건에서 바이탈 평균값 및 바이탈 표준 편차를 산출할 수 있다.
또한, 평균값 산출 수단(14) 및 표준 편차 산출 수단(15)은 입력된 대상자의 바이탈 정보에 기초하는, 바이탈 사인의 값의 판정 또는 스코어값 정보(103)의 값의 판정 시점에 있어서 그때마다 그 판정 시점보다 전에 기록된 바이탈 정보(8) 및 재측정 바이탈 정보(13)를 참조하여 그 판정 시점의 바이탈 정보 평균값 및 바이탈 정보 표준 편차의 산출을 수행한다. 이에 의해, 판정 처리 수단(6)(또는 스코어 처리 수단(100))이 이용되는 기준이 판정 시점마다 변경되게 되어, 바이탈 사인의 값이 비정상적인 값인지 여부의 판정, 및 바이탈 정보에 기초하는 스코어값 정보(103)가 비정상적인 값인지 여부의 판정에, 대상자의 바이탈 정보의 개체내 변동을 반영하기 용이해진다.
또한 바이탈 정보(8)을 이용하는 개수가 더욱 많은 수, 예를 들어 10개, 14개, 30개 또는 90개 이상 등, 보다 많은 수의 바이탈 정보(8)를 이용하는 구성일 수도 있다. 바이탈 정보(8)의 수를 늘림으로써 바이탈 정보(8)의 정규성을 쉽게 얻을 수 있게 된다. 또한 대상자의 개체내 변동을 파악하기 위한 최저의 개수로서 4개분 이상의 데이터 수가 되는 것이 바람직하다.
또한 평균값 산출 수단(14), 및 표준 편차 산출 수단(15)의 산출 시에 채용되는 "소정의 조건"은 반드시 연속한 날짜(개수)로 계측된 바이탈 정보일 필요는 없다. 예를 들어 대상자가 바이탈 측정을 수행하지 않은 날(타이밍)이 있어 바이탈 정보의 기록이 없는 날(타이밍)이 존재하는 케이스에는 소정의 조건의 일수(개수)가 "총 4일(4개분)"이 되는 것일 수도 있다.
예를 들어 도 5의 부호 A(검은 동그라미의 도형)로 나타내는 바와 같이, 매일 계속해서 하루에 오전과 오후의 2회 바이탈 정보를 기록하여 모든 정보를 평균값 산출 수단(14) 및 표준 편차 산출 수단(15)의 산출에 이용하고 있다.
이 때 본 발명에서는 설정한 개수 분의 바이탈 정보의 데이터 수가 갖추어진다면 반드시 매초, 매분, 매시, 매일 등 연속적으로 취득된 바이탈 정보일 필요는 없다. 도 5의 부호 B(엑스의 도형)나 부호 C(흰색의 세모)로 나타내는 바이탈 정보와 같이 바이탈 정보를 취득한 날(타이밍)이 비연속적이어서 수일(수차례)에 1회 취득되는 양태일 수도 있다. 나아가서는 연속적인 바이탈 정보의 기록이 존재한 상태에서, 설정한 조건에 기초하여 부분적으로 추출하는 양태일 수도 있다. 설정한 조건은 예를 들어 매주 월요일의 바이탈 정보만 추출하거나, 오전중에 취득한 바이탈 정보만 추출하거나, 지정한 날짜만 추출하는 등과 같은 내용이다.
또한 정규 분포 산출 수단(16)은 소정의 조건에서의 바이탈 정보의 평균값 및 표준 편차로부터 정규 분포를 산출하는 부분이다. 대상자의 각 판정 시점에 있어서의 정규 분포를 산출 가능하고, 산출한 정규 분포는 그 확립 밀도 함수를 그래프화한 정규 분포 곡선이 작성되고, 이 정규 분포 곡선이 태블릿 단말(3)의 표시부(3b)에 표시되는 구성으로 되어 있다.
또한 바이탈 판정 기준 설정 수단(101a)은 평균값 산출 수단(14), 표준 편차 산출 수단(15)과 연동하여, 각 산출부로부터 산출된 바이탈 평균값, 바이탈 표준 편차에 기초하여, 판정 처리 수단(6)이 바이탈 사인의 값의 판정에 이용하는 바이탈 판정 기준 정보(102a)를 작성한다. 작성된 바이탈 판정 기준 정보(102a)는 정보 기록부(4)에 기록된다.
보다 상세하게는, 바이탈 판정 기준 설정 수단(101a)은 평균값 산출 수단(14) 및 표준 편차 산출 수단(15)과 연동하여 대상자로부터 측정된 체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압 및 호흡수의 측정값에 대해, 각 산출 수단으로부터 산출된 바이탈 평균값 및 바이탈 표준 편차에 기초하여, 바이탈 사인의 값의 판정에 이용하는 바이탈 판정 기준 정보(102a)를 작성한다.
또한 스코어링 기준 설정 수단(101)은, 평균값 산출 수단(14) 및 표준 편차 산출 수단(15)과 연동하여 각 산출부로부터 산출된 바이탈 평균값, 바이탈 표준 편차 및 최대 빈수에 기초하여, 스코어링 처리 수단(100)이 스코어링에 이용하는 스코어링 기준 정보(102)를 작성한다. 작성된 스코어링 기준 정보(102)는 정보 기록부(4)에 기록된다.
보다 상세하게는, 스코어링 기준 설정 수단(101)은, 평균값 산출 수단(14) 및 표준 편차 산출 수단(15)과 연동하여 대상자로부터 측정된 체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압, 및 호흡수의 측정값에 대해, 각 산출 수단으로부터 산출된 바이탈 평균값 및 바이탈 표준 편차에 기초하여, 스코어링에 이용하는 스코어링 기준 정보(102)를 작성한다.
또한, 스코어링 기준 정보(102)에는 각 산출 수단의 산출 결과뿐 아니라, 산소 포화도의 측정값에 대해서 스코어링할 때에 이용하는 미리 설정해 두는 일정한 수치 범위의 정보나, 의식 레벨의 정도를 구별 가능한 소정의 관찰 상태의 내용의 정보도 포함되어 있다.
보다 상세하게는, 대상자로부터 측정된 산소 포화도의 측정값에 대해서는 태블릿 단말(3)의 입력부(3a)로부터 소정의 수치 범위를 입력해 두고 스코어링 기준 정보(102)로서 설정할 수 있다. 설정된 스코어링 기준 정보(102)는 정보 기록부(4)에 기록된다.
또한, 대상자로부터 취득된 의식 레벨의 평가 결과에 대해서는 의식 레벨의 정도를 구별 가능한 소정의 관찰 상태의 내용을 입력해 두고 스코어링 기준 정보(102)로서 설정할 수 있다. 설정된 스코어링 기준 정보(102)는 정보 기록부(4)에 기록된다. 또한 바이탈 평균값, 바이탈 표준 편차, 최대 빈수 및 스코어링 기준 정보(102)의 산출의 상세나, 복수의 항목으로 구성되는 스코어링 기준 정보(102)의 설정에 대해서는 후술한다.
［4. 스코어링 처리 수단］
스코어링 처리 수단(100)에 대해 설명한다. 스코어링 처리 수단(100)은 본 발명을 적용한 소프트웨어가 연산부(2)에 실행시키는 기능의 하나로, 태블릿 단말(3)의 입력부(3a)를 통해 입력된 판정 시점의 바이탈 정보에 대해, 평균값 산출 수단(14) 및 표준 편차 산출 수단(15)의 처리 정보나, 미리 설정한 기준을 포함하는 스코어링 기준 정보(102)에 기초하여 바이탈 정보의 내용에 따른 스코어값 정보(103)(점수의 정보)를 산출하는 처리를 수행한다.
스코어링 처리 수단(100)에 의해 산출된 스코어값 정보(103)는 상술한 바와 같이 정보 기록부(4)에 기록된다. 이 때, 스코어값 정보(103)는 개체를 식별 가능한 식별 정보나 스코어값의 산출 기준이 된 정보와 연관지어 기록된다. 스코어링 처리 수단(100)은 정보 기록부(4) 및 기준 산출 수단(5)과 연동하여 스코어값 정보(103)를 산출하는 구성으로 되어 있다.
또한, 스코어값 정보(103)는 태블릿 단말(3)의 표시부(3b)를 통해 그 내용을 확인할 수 있도록 되어 있다. 또한, 스코어값 정보(103)는 태블릿 단말(3)의 표시부(3b) 뿐만 아니라 태블릿 단말(3)의 정보 송수신부(3c)를 통해 외부의 서버나 외부의 단말로 스코어 판정 결과 정보(12)를 송신하여 이 화면들 등에서도 확인할 수도 있다. 스코어값 정보(103)의 내용은 개별의 수치나 동일 개체의 판정 시점에서의 복수의 스코어값의 총점으로서 표시할 수 있다.
［5. 판정 처리 수단］
판정 처리 수단(6)에 대해 설명한다. 또한 판정 처리 수단(6)은 본 발명을 적용한 소프트웨어가 연산부(2)에 실행시키는 기능의 하나로서, 입력된 판정 시점의 바이탈 사인의 값에 대해 바이탈 판정 기준 정보(102a)에 기초하여 바이탈 사인의 값이 비정상적인 값인지의 여부에 대해 판정의 처리를 수행한다.
또한 판정 처리 수단(6)은, 태블릿 단말(3)의 입력부(3a)를 통해 입력된 판정 시점의 바이탈 정보가 스코어링 처리 수단(100)에 의해 스코어링된 스코어값 정보(103)에 대해 스코어 판정 기준 정보(18)에 기초하여 스코어값 정보(103)가 비정상적인 값인지의 여부에 대해 판정의 처리를 수행한다.
판정 처리 수단(6)에 의해 판정된 판정 결과인 바이탈 판정 결과 정보(12a) 및 스코어 판정 결과 정보(12)는 상술한 바와 같이 정보 기록부(4)에 기록된다. 또한 바이탈 판정 결과 정보(12a) 및 스코어 판정 결과 정보(12)는 태블릿 단말(3)의 표시부(3b)를 통해 그 내용을 확인할 수 있도록 되어 있다. 또한, 바이탈 판정 결과 정보(12a) 및 스코어 판정 결과 정보(12)는 태블릿 단말(3)의 표시부(3b)뿐만 아니라 태블릿 단말(3)의 정보 송수신부(3c)를 통해 외부의 서버나 외부의 단말에 바이탈 판정 결과 정보(12a) 및 스코어 판정 결과 정보(12)를 송신하여 이 화면들 등에서도 확인할 수도 있다.
또한, 바이탈 판정 결과 정보(12a) 및 스코어 판정 결과 정보(12)는 태블릿 단말(3)의 표시부(3b) 상으로의 표시를 수행할 뿐만 아니라 바이탈 판정 결과 정보(12a) 및 스코어 판정 결과 정보(12)가 나온 것을 통지하는 통지음이나 메일 메세지로 대상자에게 통지하는 구성으로 할 수도 있다. 통지음으로 바이탈 판정 결과 정보(12a) 및 스코어 판정 결과 정보(12)를 통지할 때에는 예를 들어 비정상적인 값이라는 내용인 경우와 그렇지 않은 경우의 통지음의 종류를 바꾸는 구성으로 할 수도 있다.
［6. 바이탈의 재측정］
바이탈 정보가 비정상적인 값이라고 판정되었을 때, 태블릿 단말(3)의 표시 화면(3b)에 “다시 측정을 수행합니까?”라는 내용의 메시지를 표시하여 바이탈 계측의 재측정을 촉구할 수 있다. 또한 더불어, 상술한 바와 같이, 정보 기록부(4)에 기록된 자세 정보(10)을 표시하여 “바이탈 계측을 올바른 자세로 수행했습니까?”라는 내용의 메시지를 표시한다. 나아가, “바이탈 측정은 일정한 계측 시각에 측정했습니까?”라는 내용의 메시지를 표시할 수도 있다.
이와 같이, 바이탈 정보를 입력한 대상자에게 주의 환기를 촉구하여 대상자 자신이 바이탈 정보의 재측정을 수행한다는 회답을, 태블릿 단말(3)의 입력부(3a)를 통해 수행함으로써 바이탈 정보를 다시 측정하여, 그 결과의 정보를 정보 기록부(4)에 기록할 수 있다. 이것이 재계측 바이탈 정보(13)가 된다.
재계측 바이탈 정보(13)는 이후의 바이탈 평균값, 바이탈 표준 편차, 바이탈 판정 기준 정보(102a) 및 스코어링 기준 정보(102)의 산출 근거로서 이용할 수 있다. 또한 각 바이탈 정보를 태블릿 단말(3)의 표시 화면(3b)에 표시할 때에는, 재측정을 하지 않고 기록된 통상의 바이탈 정보와, 재측정의 대상이 된 바이탈 정보와, 재측정한 바이탈 정보에 대해, 3개의 패턴 바이탈 정보를 나타내는 문자의 색을 다르게 하여 표시를 수행한다.
또한 판정 처리 수단(6)에 의한 그 밖의 판정의 방법으로서, 바이탈 평균값이 소정의 조건에 합치할 때에 “비정상을 향할 우려 있음”이라고 판정하는 방법에 대해 설명한다. 여기서는, 정보 기록부(4)에 기록된 바이탈 정보를 이용하여 최근 7일간의 바이탈 평균값과 최근 30일간의 바이탈 평균값을 비교하여 두 바이탈 평균값의 차가 소정의 범위를 초과한 경우에 판정 처리 수단(6)이 “비정상으로 향할 우려가 있음”이라고 판정하는 것이다.
여기서, 두 평균값의 차에서의 소정의 변위란, 예를 들어 그 판정일의 바이탈 표준 편차 σ에 기초하여, 0.5σ 이상의 값으로서 설정하는 것을 생각할 수 있다. 판정일의 최근 7일간과, 판정일의 최근 30일간의 바이탈 평균값은, 대상자의 바이탈 정보의 개체내 변동이 있었다고 해도 통상적이라면 동일한 정도의 값이 될 것으로 예상된다. 그러나, 두 바이탈 평균값 간의 차가 0.5σ 이상의 값인 경우에는 바이탈 평균값에 큰 변동이 발생되어 있고, 이 현상을 갖고 대상자가 “비정상적인 값”이라고까지는 할 수 없기는 하나, “비정상으로 향할 우려가 있음”이라고 판정하여, 향후 컨디션이 악화될 가능성이 있다는 지표로 하는 것을 생각할 수 있다.
이와 같이, 일정 기간의 범위에서 두 바이탈 평균값의 차를 비교하여, 판정 처리 수단(6)에 “비정상으로 향할 우려가 있음”이라는 컨디션의 악화를 시사하는 판정을 수행하여 대상자에게 주의 환기를 하거나, 예방 의학에 연결시키는 양태로 할 수 있다. 아울러 최근 7일간 및 최근 30일의 일수는 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 또한 판정일의 바이탈 정보는 바이탈 평균값의 산출 근거에 포함시키는 양태와 포함시키지 않는 양태가 상정된다.
계속해서, 본 발명을 적용한 소프트웨어를 기능시킬 때에 사용하는 장치나 입력 화면의 구체적인 내용에 대해 설명한다.
예를 들어 도 6(a)에 나타낸 바와 같이 바이탈 정보의 취득은 웨어러블형의 바이탈 측정기(21a)나 체온계(21b) 등으로 수행하고, 이것들로 계측한 측정값을 측정한 시간의 정보와 함께 태블릿 단말(3)의 표시 화면(3b)에 표시된 화면을 통해 입력한다. 표시 화면(3b) 상에는 터치 패널 형식의 입력부(3a)가 표시되고 여기에 바이탈 정보를 입력한다. 본 발명을 적용한 소프트웨어가 도입된 태블릿 단말(3)(제1 시스템 구성)이면 단말 자체적으로 정보의 기록, 건강 상태의 판정, 판정 결과를 표시할 수 있다.
또한, 도 6(b)에서는 바이탈 정보를 스마트폰 단말(22a)이나 퍼스널 컴퓨터 단말(22b)(이하, "PC 단말(22)"이라 칭함)로부터 상술한 제2 시스템 구성에서 설명한 외부 서버인 정보 관리 서버(32a)에 액세스하여 스마트폰 단말(22a)이나 PC단말(22b)을 통해 바이탈 정보의 입력을 수행할 수도 있다. 각 단말로부터 송신된 바이탈 정보에 기초하여 정보 관리 서버(32a)에서 건강 상태의 판정이 이루어지고, 그 결과의 정보가 각 단말로 송신되어 각 단말의 화면에서 결과의 정보가 표시된다.
또한, 태블릿 단말(3), 스마트폰 단말(22a) 및 PC단말(22b)의 입력 화면으로서 도 7 및 도 8에 도시하는 화면을 나타낸다. 도 7 및 도 8은 병원의 환자나, 간병 시설 등의 입거자를 건강 상태의 판정 대상으로 할 때에 이용하는 입력 화면의 예이다. 도 7에서는 한 사람 분의 대상자의 입력 항목과, 숫자를 표시한 숫자판 영역이 표시된다. 대상자 및 담당 스태프의 성명 표시란과 체온, 혈압(상하), 맥박, 산소 농도, 체중, 호흡에 있어서의 계측 데이터의 입력란이 마련되어 있다. 각 바이탈 사인의 값은 숫자판 영역을 터치 패널이나, 화면상에서의 커서 조작으로 입력할 수 있다.
또한, 도 7의 화면 표시에서는 식사, 배뇨, 배변, 관찰/문진의 항목이 마련되고, 바이탈 사인의 값 외에 대상자의 건강 상태를 확인하는 복수의 항목도 마련되어 있다. 이 건강 상태들을 확인하는 복수의 항목은 대상자의 매일의 건강 상태의 기록을 남길 수 있을 뿐 아니라 후술하는 바이탈 정보의 판정 기준의 산출 시에도 이용 가능한 정보가 된다. 입력된 정보는 송신 버튼을 터치 또는 클릭함으로써 장치 내부의 바이탈 정보에 기록되거나 또는 외부의 정보 관리 서버(32a)로 송신된다.
도 8에 나타낸 입력 화면에서는 화면 우측에 복수의 바이탈 사인의 계측 데이터의 입력란과 대상자가 스스로 판단한 컨디션의 정상 또는 비정상의 선택 항목이 마련되어 있다. 또한 자각 증상, 타각 증상, 체온표를 선택하여 추가적인 컨디션의 정보의 입력이나 대상자의 바이탈의 계시적인 변화를 확인할 수 있는 구성으로 되어 있다. 또한, 도 8의 화면에서는 복수의 대상자의 이름이 표시되고, 이름의 란을 선택함으로써, 선택된 대상자의 화면을 표시할 수 있다. 또한, 바이탈 사인의 값의 입력시의 시간의 정보가 동시에 입력된다. 나아가서는 바이탈 사인의 값의 입력 화면 외에 정보의 등록에 관한 항목이나 배설, 식사 등을 제공하는 간병의 항목에 대한 정보의 기록이나 표시가 가능하도록 되어 있다.
이와 같이 본 발명의 소프트웨어를 이용할 때의 입력 화면은 병원의 환자나 간병 시설 등의 입거자를 대상자로 하여 관련된 항목과 함께 입력이나 정보의 표시가 가능하도록 할 수 있다. 또한, 입력 화면의 표시는 간병자 등과 연관시킨 내용에 한정되는 것은 아니고, 예를 들어 건강 관리의 어플리케이션 소프트웨어로서, 각 바이탈 사인의 값의 입력이나 기록과 체중 등의 정보의 관리를 조합한 화면 구성일 수도 있다. 즉, 건강한 대상자가 일상적인 건강 관리에 사용하는 양태로 할 수도 있다.
이어서, 바이탈 정보에 기초하는 구체적인 판정의 방법에 대해 설명한다.
［7. 바이탈 평균값 등의 산출, 바이탈 비정상 판정, 스코어링에 기초하는 비정상의 판정에 대해］
［7－1. 체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압의 측정값에 대해］
바이탈 평균값 및 바이탈 표준 편차는 정보 기록부(4)에 기록된 바이탈 정보(8) 및 재측정 바이탈 정보(13)에 기초하여 연산부(2)가 기준 산출 수단(5)의 평균값 산출 수단(14) 및 표준 편차 산출 수단(15)으로서 기능하여 산출된다. 또한, 바이탈 평균값 및 바이탈 표준 편차에 기초하여 체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압 및 호흡수의 측정값에 대한 스코어링 기준 정보(102) 및 바이탈 판정 기준 정보(102a)가 설정된다.
아울러 본 발명에서 채용되는 복수의 패턴의 판정 기준의 설정과 판정의 내용은 판정 기준 설정 수단(17)으로 설정을 변경함으로써, 적절히, 사용하는 판정 방법의 선택이나 복수의 패턴을 조합한 방법을 선택하는 것이 가능하도록 되어 있다.
바이탈 평균값, 바이탈 표준 편차 및 이것들에 기초하는 바이탈 판정 기준 정보(102a) 및 스코어링 기준 정보(102)의 설정 방법으로서, 정보 기록부(4)에 기록된 바이탈 정보(8) 및 재측정 바이탈 정보(13)를 바이탈 평균값 등의 산출에 이용하는 방법을 들 수 있다. 본 방법에서는 바이탈 평균값과 바이탈 정보의 분포에 기초하는 표준 편차는 평균값 산출 수단(14) 및 표준 편차 산출 수단(15)에서 이하의 식 (3) 및 식 (4)를 이용하여 산출된다.
μ=(1/N)×ΣSi ...식 (3)
σ=√((1/N)×Σ(Si-μ)2) ...식 (4)
여기서 μ는 바이탈 정보의 평균값, Si는 각 바이탈 정보의 계측값, N은 전체 바이탈 정보의 데이터 수이고, σ는 표준 편차이다. ΣSi는 전체 바이탈 정보의 계측값의 합계를 나타낸다. 또한, 각 바이탈 정보의 계측값은 상술한 바와 같이, 설정한 소정의 추출 조건에서 취득한 바이탈 정보의 값이다. 또한 여기서 말하는 전체 바이탈 정보의 내용은 상술한 바와 같이, 정보 기록부(4)에 기록된 정보의 일부를 추출하는 것일 수도 있다. 또한, 여기서의 바이탈 정보는 체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압 및 호흡수의 측정값이다.
어느 판정 시점에 있어서, 대상자의 바이탈 정보를 판정할 때에는, 판정 시점의 전날 또는 판정 시점을 기점으로, 정보 기록부(4)에 기록된 동일한 대상자의 데이터로부터, 상기의 식 (3), 식 (4)을 이용하여 바이탈 평균값 μ, 바이탈 표준 편차 σ가 산출된다. 즉, 판정 시점에 측정한 판정의 대상이 되는 바이탈 사인의 값을 포함시키지 않는 패턴, 또는 판정 시점에 측정한 판정의 대상이 되는 바이탈 사인의 값을 포함시키는 패턴에 의해 바이탈 판정 기준 정보(102a) 및 스코어링 기준 정보(102)가 산출된다.
또한 바이탈 판정 기준 설정 수단(101a) 및 스코어링 기준 설정 수단(101)이, 이하의 식 (1) 또는 식 (2)로 표시되는 값을 바이탈 판정 기준 정보(102a) 및 스코어링 기준 정보(102)로서 이용한다.
μ-nσ ......식 (1)
μ+mσ ......식 (2)
여기서 n, m은 0보다 큰 수이다.
또한 스코어링 기준 정보(102)에서는 상기의 식 (1) 및 식 (2)로 표시된 값과 소정의 스코어값, 즉 0점~3점의 점수의 정보가 조합되어 있다. 이 조합은 예를 들어 하기 표 3에 나타낸 바와 같다.
스코어 3 2 1 0 1 2 3
수축기혈압(mmHg) -3σ< -3σ~-2.5σ -2.5σ~-2σ ±2σ이내 +2σ~+2.5σ +2.5σ~+3σ +3σ>
확장기혈압(mmHg) -3σ< -3σ~-2.5σ -2.5σ~-2σ ±2σ이내 +2σ~+2.5σ +2.5σ~+3σ +3σ>
맥압(mmHg) -3σ< -3σ~-2.5σ -2.5σ~-2σ ±2σ이내 +2σ~+2.5σ +2.5σ~+3σ +3σ>
맥박(회/분) -3σ< -3σ~-2.5σ -2.5σ~-2σ ±2σ이내 +2σ~+2.5σ +2.5σ~+3σ +3σ>
체온(℃) -3σ< -3σ~-2.5σ -2.5σ~-2σ ±2σ이내 +2σ~+2.5σ +2.5σ~+3σ +3σ>
산소포화도(%) 84이하 85~89 90~92 93~100 - - -
호흡수(호흡수/분) 최빈값-10< 최빈값-6~-9 최빈값-5 최빈값±4이내 최빈값+5 최빈값+6~9 최빈값+10>
의식레벨 무의식 통증에 반응 비정상 정상 - - -
아울러 표 3 및 하기의 표 4에서, "-3σ"은 식 (1)에 기초하는 "μ-3σ"의 값이고, "-2.5σ"는 식 (1)에 기초하는 "μ-2.5σ"의 값이고, "-2σ"는 식 (1)에 기초하는 "μ-2σ"의 값이고, "+3σ"는 식 (2)에 기초하는 "μ+3σ"의 값이고, "+2.5σ"는 식 (2)에 기초하는 "μ+2.5σ"의 값이고, "+2σ"는 식 (2)에 기초하는 "μ+2σ"의 값을 의미하고 있다. 또한 μ 및 σ는 소정의 조건(예를 들어 4개분의 바이탈 정보)에서 측정된 각 바이탈 사인의 측정값으로부터 산출되는 값이다.
표 3에 나타낸 바와 같이, 체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압의 측정값에 대해 그 내용에 기초하여 0~3점의 각 스코어값으로 스코어링할 때에는 상기의 식 (1) 및 식 (2)에 기초하여 산출된 "μ±2σ, μ±2.5σ 및 μ±3σ"의 값이 이용되고 있다.
보다 상세하게는, 입력된 바이탈 사인의 측정값이 그 판정 시점에서 산출된 바이탈 평균값 및 바이탈 표준 편차에 있어서, "μ±2σ 이내"의 범위에 속하는 값이면 0점의 스코어, "μ-2.5σ(이상)~μ-2σ(미만)"의 범위 또는 "μ+2σ(이상)~μ+2.5σ(미만)"의 범위에 속하는 값이면 1점의 스코어, "μ-3σ(이상)~μ-2.5σ(미만)"의 범위 또는 "μ+2.5σ(초과)~μ+3σ(이내)"의 범위에 속하는 값이면 2점의 스코어, "μ-3σ(미만)" 또는 "μ+3σ(초과)"의 범위에 속하는 값이면 3점의 스코어가 된다.
또한 표 3과는 달리, 하기의 표 4와 같은 내용에서, 스코어링 기준 정보(102)로서, 상기의 식 (1) 및 식 (2)에서 표시된 값과 소정의 스코어값 즉 0점 ~ 2점의 점수의 정보가 조합되어 있을 수도 있다.
스코어 2점 1점 0점
체온((℃)) ±3σ 이상 ±2σ~ ±3σ ±2σ 이내
수축기혈압(mmHg) ±3σ 이상 ±2σ~ ±3σ ±2σ 이내
확장기혈압(mmHg) ±3σ 이상 ±2σ~ ±3σ ±2σ 이내
맥압(mmHg) ±3σ 이상 ±2σ~ ±3σ ±2σ 이내
맥박(회/분) ±3σ 이상 ±2σ~ ±3σ ±2σ 이내
호흡수(호흡수/분) ±3σ 이상 ±2σ~ ±3σ ±2σ 이내
산소포화도(%) - 93% 이하 94% 이상
의식레벨 무의식, 상태가 이상함, 멍함, 몽롱 이상 있음 이상 없음
증상 2번째 항 1번째 항 0번째 항
①전체 권태감 ②식욕부진 ③호흡곤란 ④찌아노제(입술이 보라) ⑤피부긴장도(turgor) ⑥기침
아울러 표 3 및 표 4에 나타낸 내용은 스코어링 기준 정보(102)의 일례로서, 상기의 식 (1) 및 식 (2)에서 표시된 값과 소정의 스코어값의 조합의 내용은 표 3 및 표 4의 내용에 한정되지 않고 그 외의 설정을 수행하는 것도 가능하다.
입력된 바이탈 사인의 측정값에 대한 스코어링은 판정 시점에서 산출된 바이탈 평균값, 바이탈 표준 편차에 의해 판정 시점마다의 기준이 설정된다. 또한, 체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압및 호흡수의 측정값은 정규 분포에 따르는 바이탈 사인이고, 상기 식 (1) 또는 식 (2)에 기초하여 산출된 스코어링 기준 정보(102)는 대상자의 개체내 변동이 반영된 기준이 된다. 따라서, 대상자의 컨디션의 변동을 정확하게 파악하는 것이 가능한 지표가 된다.
또한 판정 처리 수단(6)은, 예를 들어 바이탈 사인의 값(각각의 바이탈 사인의 측정값)에 대해, “μ±2σ 이상”의 값이 된 것을 “(바이탈 사인의 값의) 비정상”으로 판정한다. 즉, 본 사례에서는 바이탈 판정 기준 정보(102a)로서 “μ±2σ 이상”의 값이 비정상 유무의 판정 기준이 된다.
또한, 판정 처리 수단(6)은 스코어값 정보(103)에 대해 1점이 산출되었을 때에는 "주의"로 판정하고, 2점 이상이 산출되었을 때에는 "경고"로 판정한다. 스코어값 정보(103)가 0점인 경우에는, "주의"나 "경고"의 판정 결과가 나오지 않고 "정상"인 상태로 볼 수 있다. 즉, 1개씩의 바이탈 사인의 측정값에 대해서 1점 이상의 값이 되는 판정이 이루어졌을 때에 "주의"와 "경고"의 2 단계로 나눈 비정상으로 판정할 수 있도록 되어 있다. 이 내용이 스코어 판정 기준 정보(18)이다.
또한, 각 바이탈 사인의 값으로부터 산출된 스코어값 정보(103)와 이 값에 대한 주의 등의 스코어 판정 결과 정보(12) 및 바이탈 판정 결과 정보(12a)는 대상자와 연관지어 정보 기록부(4)에 기록된다.
또한, 판정 처리 수단(6)이 스코어값 정보(103)에 대한 "경고"의 판정이나 바이탈 사인의 값에 대한 "경고"의 판정을 수행한 때에는 정보 송수신부(3c)를 통해 건강 상태 관리 장치(1)에서 경고음을 발하거나 외부 단말 등에 "경고"의 판정이 이루어졌다는 메일을 송신하는 구성으로 할 수 있다. 이에 의해, 대상자의 컨디션에 이상이 생긴 것을 간병자 등에게 통지할 수 있다. 또한, 여기서는 스코어값 정보(103)의 판정을 주로 하여, 스코어값 정보(103)에 대한 "경고"의 판정에 대해서만, "경고의 판정"을 수행한 때에 경고음을 발하거나 외부 단말 등에 메일을 송신하는 구성으로 할 수도 있다.
여기서, 상술한 식 (1) 또는 식 (2)에서의 n은 0보다 큰 수인 것은 설명했으나, n 및 m이 되는 수치는, 상술한 내용과 같이 “2, 2.5 및 3”으로 한정되는 것은 아니고, 적절히 그 수치를 변경하여 바이탈 판정 기준 정보(102a) 또는 스코어링 기준 정보(102)로 할 수 있다.
또한, 반드시, 체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압 및 호흡수의 측정값에 있어서, 식 (1) 또는 식 (2)에서의 n 및 m이 되는 수치가 동일한 필요는 없다. 바이탈 사인의 종류에 의해, 설정하는 n 및 m이 되는 수치를 다른 것으로 할 수도 있다.
또한, 표 3에 나타내는 스코어링 기준 정보(102)에서는 예를 들어 1점의 스코어값 정보와 2점의 스코어값 정보를 구별하는 범위로서 "μ±2σ 이내"와 "μ+2σ(이상)~μ+2.5σ(미만)"의 범위가 설정되어 있다. 즉, μ+2σ의 수치 전후에서 μ+2σ 이내가 0점, μ+2σ를 넘으면 1점이 되지만, 반드시 범위의 설정이 이 내용에 한정될 필요는 없다. 예를 들어 μ+2σ 미만이 0점, μ+2σ 이상이 1점이 되는 내용으로 할 수도 있다. 또한, 그 밖의 수치에 대해서도 동일하다.
또한 표 3에 나타내는 스코어링 기준 정보(102)에서는, 스코어값 정보(103)는 0점에서 3점의 범위에서 설정(표 4에서는 0점 ~ 2점이 설정)되어 있으나, 반드시 이 범위로 한정될 필요는 없다. 예를 들어 스코어값 정보를 0점, 1점 및 2점의 범위에서 스코어링하는 설정으로 변경하는 것도 가능하다. 나아가서는 3점보다 큰 수치를 채용하는 것도 가능하다. 스코어값 정보(103)를 변경하는 경우 이에 맞도록 스코어링 기준 정보(102)를 적절히 설정 가능한 것은 말할 필요도 없다. 또한, 이 점은 후술하는 산소 포화도 및 의식 레벨의 스코어링에서도 동일하다.
또한, 판정 처리 수단(6)이 스코어값 정보(103)에 대해 비정상으로 판정하는 수치가 1점 이상으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어 2점 이상에서 비정상으로 하는 판정이 채용될 수도 있다. 또한, 반드시, 비정상의 판정을 "주의"와 "경고"의 2 단계로 판정할 필요는 없다. 예를 들어 판정을 3 단계 이상으로 나누는 설정이나 단순히 "비정상"의 1 단계로 판정하는 양태일 수도 있다. 다만, 비정상의 판정을 "주의"와 "경고"의 2 단계로 판정함으로써 스코어값 정보(103)의 비정상의 정도를 구별할 수 있어 "주의"나 "경고"의 정도에 따른 이후 대처를 쉽게 설정하게 되므로 비정상의 판정을 2 단계로 나누는 것이 바람직하다. 또한, 이 점은 후술하는 산소 포화도 및 의식 레벨의 스코어링에서도 동일하다.
또한, 판정 처리 수단(6)이 1개씩의 바이탈 사인의 측정값에 기초하는 스코어값 정보(103)에 대해서 비정상적인 값인지의 여부의 판정을 수행하는 설정이 되어 있으나 반드시 이와 같이 설정될 필요는 없다. 예를 들어 복수의 종류의 바이탈 사인에 기초하는 스코어값 정보(103)의 "총점"에 대해서 비정상적인 값인지의 여부의 판정을 수행하는 양태로 할 수도 있다.
예를 들어 모든 종류의 바이탈 사인의 스코어값 정보(103)의 “총점”에 대해서 비정상적인지의 여부의 판정을 수행하는 스코어 판정 기준 정보(18)를 설정하여, 각 스코어값 정보(103)의 “총점”에 대해서 비정상적인 값인지의 여부의 판정을 수행하는 양태로 할 수도 있다. 또한, 특정의 종류의 바이탈 사인(예를 들어 체온과 맥박)을 조합하여 그 조합한 바이탈 사인에 기초하는 스코어값 정보(103)의 "총점"에 대해서 비정상적인 값인지의 여부의 판정을 수행하는 양태로 할 수도 있다.
또한, 예를 들어 복수의 종류의 바이탈 사인에 기초하는 스코어값 정보(103)의 "총점"에 대해서 점수에 따라 "주의"나 "경고"를 설정해 두고 이 "주의"나 "경고"를 표시부(3b)에 표시하거나 얼러트를 울리는 양태로 할 수도 있다.
또한 표 3 및 표 4에 나타낸 스코어링 기준 정보(102)에서는, 스코어링되는 대상(마커)으로서 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압, 맥박, 체온, 호흡수, 산소 포화도, 의식 레벨을 들 수 있으나 이것은 일례에 지나지 않는다. 또한 스코어링 기준 정보(102)에서의 점수를 구별하는 역치도 일례에 지나지 않는다.
즉, 마커의 종류나 점수를 구별하는 역치는 대상자가 갖는 질환의 종류나 대상자의 성질에 따라 다르게 하여 설정하는 것이 가능하다. 예를 들어 심부전을 갖는 대상자와 요로 감염을 갖는 대상자의 경우에는 마커의 종류나 점수를 구별하는 역치를 달리하여 설정한다. 또한, 마커로서, 혈압에 있어서 수축기 혈압만을 채용하는 경우나 수축기 혈압과 확장기 혈압 모두를 채용하는 경우도 있다. 또한, 예를 들어 정상인인 대상자와 지병을 갖는 고령자인 대상자의 경우에는 역시 마커의 종류나 점수를 구별하는 역치를 달리하여 설정한다.
또한, 스코어링 기준 정보(102)에는 마커로서 대상자의 기왕력이나 대상자의 가족이나 근친자에 있어서의 병적 상태인 가족력, 생활 습관 등의 종류를 포함하여 스코어링하는 양태도 있다.
이 경우, 예를 들어 심장병의 기왕력의 대상자나 가족에게 심장병을 앓은 사람이 있는 대상자에 대해서 심부전의 정도를 판단하기 위해 스코어링을 수행할 때에는 기왕력 또는 가족력의 마커에 점수가 부여되고 스코어값 정보(103)의 총점에 가점된다. 또한, 예를 들어 흡연의 생활 습관이 있는 대상자에게는 생활 습관의 마커에 점수가 부여되고 스코어값 정보(103)의 총점에 가점된다.
여기서, 복수의 대상자의 바이탈 정보를 이용하여 다른 개체의 정보에 기초하는 바이탈 정보의 분포를 작성한 경우와 동일한 대상자의 바이탈 정보를 이용하여 동일 개체의 바이탈 정보의 분포를 작성한 경우의 차이에 대해 설명한다.
도 9(a) 및 도 9(b)는 모두 체온의 정보를 바탕으로 작성된 정규 분포 곡선의 그래프이다. 도 9(a) 및 도 9(b)에서 가로축은 체온의 확률 변수, 세로축은 확률 밀도이다. (a)는 다수의 대상자로 작성하고, (b)는 동일한 대상자만으로 작성되어 있다. 도 9(a)에서는 다양한 평열이나 체온 변동을 하는 사람이 포함되어 있고, 평균값 μ는 다수의 대상자의 평균값인 37.0℃가 되고, μ+2σ의 값은 37.7℃, μ-2σ의 값은 36.0℃가 되어 있다.
그러나, 도 9(b)에서는 동일 개체의 바이탈 정보를 기록한 것으로, 그 사람 특유의 평열이나 체온의 변동이 되므로 평균값 μ는 35.6℃, μ+2σ의 값은 37.0℃, μ-2σ의 값은 35.2℃가 된다.
즉, 만일 각 분포를 이용하여, 스코어링을 할 때의 어느 스코어값에 안정되는 기준값을 μ+2σ로 설정하면, 도 9(a)의 경우에서는 37.0℃의 체온은 μ의 위치(도 9(a) 내의 검은 동그라미)에 해당한다. 한편, 도 9(b)에서는, 37.0℃의 체온은 상한값인 μ+2σ의 위치(도 9(b) 내의 검은 동그라미)가 된다.
즉, 도 9(a)에 나타내는 분포와 도 9(b)에 나타내는 분포에서는 분포상에서의 같은 μ+2σ의 수치가 완전히 다른 값이 된다. 따라서, 바이탈 판정 기준 정보(102a), 스코어링 기준 정보(102) 및 스코어값 정보(103)도 바뀌고 판정 결과도 달라진다.
다시 말해 도 9(b)의 대상자의 판정을 수행함에 있어서는 다수의 대상자의 바이탈 정보에 기초하는 바이탈 판정 기준 정보(102a)나, 스코어링 기준 정보(102) 및 스코어값 정보(103)는 "비정상적인 값"을 파악하기 위해서 사용할 수 없는 것이라고 할 수 있다. 다수의 인원수의 바이탈 정보를 기준에 이용하는 것은 종래 수행되고 있던 "개체간 변동"에서의 판정에 다름없고, 대상자 특유의 바이탈 정보의 변동을 보기 위해서는 "개체내 변동"이 유효한 것을 나타내고 있다.
또한 도 9(b)에 나타내는 체온의 평균값이나 변동을 수행하는 대상자는, 특수한 사례에 해당하는 것은 아니다. 또한, 체온에 한해서 일어나는 현상은 아니고 그 외의 바이탈 사인인 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥박수, 호흡수에서도 대상자 고유의 변동이 발생하고 이것들은 정규 분포에 따르는 것이 된다. 상기의 체온의 예로 설명하면 도 9(b)에 나타내는 온도 영역에서 체온이 변화하는 고령자는 많고, 이러한 고령자의 건강 상태의 판정을 바이탈 사인으로 수행할 때에는 "개체내 변동"이 유효하다.
［7－2. 산소 포화도의 측정값에 대해］
대상자로부터 측정된 산소 포화도의 측정값에 대한 스코어링 기준 정보(102)의 설정 방법으로서, 일정한 수치 범위의 정보를 기준으로서 설정한다. 표 3에 나타낸 내용에서는 산소 포화도의 측정값에 대해 0~3점의 각 스코어값으로 스코어링할 때에는, "93~100(%)"가 0점의 스코어, "90~92(%)"가 1점의 스코어, "85~89(%)"가 2점의 스코어 및 "84(%) 이하"가 3점의 스코어가 되도록 설정되어 있다.
입력된 산소 포화도의 측정값에 대해 표 3에 나타낸 스코어링 기준 정보(102)에 기초하여 0~3점의 스코어값 정보(103)가 산출된다. 또한, 스코어값 정보(103)에 대한 판정 처리 수단(6)에 의한 비정상적인 값인지의 여부의 판단은 상술한 바와 같다.
또한, 산소 포화도의 측정값으로부터 산출된 스코어값 정보(103)와 이 값에 대한 주의 등의 스코어 판정 결과 정보(12)는 대상자와 연관지어 정보 기록부(4)에 기록된다.
여기서, 표 3 및 표 4에 나타낸 산소 포화도에 대한 스코어링 기준 정보(102)의 내용은 이에 한정되는 것은 아니다. 0~3점의 스코어값 정보를 나누는 수치 범위는 적절히 설정을 변경하여 스코어링 기준 정보(102)로 할 수 있다.
［7－3. 호흡수의 측정값에 대해］
대상자로부터 측정된 호흡수의 측정값에 대한 스코어링 기준 정보(102)의 설정 방법으로서, 표 4에 나타낸 바와 같이, “μ±nσ”의 값을 이용하는 양태가 있다.
또한 다른 양태로서 대상자로부터 측정된 호흡수의 측정값에 대한 스코어링 기준 정보(102)의 설정 방법으로서, 정보 기록부(4)에 기록된 바이탈 정보(8) 및 재측정 바이탈 정보(13)를 최빈값의 산출에 이용하는 방법을 들 수 있다. 본 방법에서는, 최빈값 산출 수단(부호 생략)이 소정의 조건(예를 들어 30개분)에서의 호흡수의 측정값에 대해서 그 최빈값을 산출한다. 또한, 호흡수의 측정값은 설정한 조건에서 측정한 호흡수의 값을 채용할 수 있다. 또한 여기서 말하는 전체 바이탈 정보의 내용은 상술한 바와 같이, 정보 기록부(4)에 기록된 정보의 일부를 추출하는 것일 수 있다.
어느 판정 시점에서, 대상자의 호흡수를 판정할 때에는 판정 시점을 기점으로, 정보 기록부(4)에 기록된 동일한 대상자의 데이터로부터 최빈값이 산출된다. 즉, 판정 시점에 스코어링 기준 정보(102)가 산출된다. 스코어링 기준 설정 수단(101)은 표 3에 나타낸 내용이 되도록 최빈값으로부터 스코어링 기준 정보(102)를 설정한다.
입력된 호흡수의 측정값에 대해서 최빈값이 산출되고, 이 최빈값에 기초하여, 표 3에 나타낸 스코어링 기준 정보(102)가 되어 0~3점의 스코어값 정보(103)가 산출된다. 또한, 스코어값 정보(103)에 대한 판정 처리 수단(6)에 의한 비정상적인 값인지의 여부의 판단은 상술한 바와 같다.
［7－4. 의식 레벨에 대해］
대상자에 대해서 간병자 등이 의식 레벨을 확인하고, 취득된 결과에 대해, 스코어링 기준 정보(102)로서 설정된 소정의 관찰 정보에 적용시키는 작업을 수행한다. 의식 레벨의 확인은 기존의 AVPU 평가를 이용할 수 있다.
AVPU 평가에서는 정상(각성하여 소재식 있음, A:alert), 비정상(말에 의해 반응하나 소재식 없음, V:verbal), 통증에 반응(통증에만 반응, P:Pain), 무의식(말에도 통증에도 반응하지 않음, U:Unresponsive)이 소정의 관찰 상태로서 설정되어 있다. 간병자 등이 대상자를 관찰하여 그 의식 레벨이 AVPU 평가의 어느 항목에 해당하는지를 판단하고 그 결과를 입력부(3a) 등을 통해 입력한다.
의식 레벨에 대한 스코어링 기준 정보(102)는 예를 들어 표 3에 나타낸 내용으로 설정되어 있다. 표 3에서는 정상이 0점의 스코어, 이상이 1점의 스코어, 통증에 무반응이 2점의 스코어, 및 무의식이 3점의 스코어가 되도록 설정되어 있다. 간병자 등이 입력한 정보에 의해 스코어링 처리 수단(100)이 스코어값 정보(103)를 산출한다. 또한, 스코어값 정보(103)에 대한 판정 처리 수단(6)에 의한 비정상적인 값인지의 여부의 판단은 상술한 바와 같다.
여기서, 표 3(또는 표 4)에 나타낸 대상자의 의식 레벨의 평가 결과에 대한 스코어링 기준 정보(102)의 내용은 이에 한정되는 것은 아니다. AVPU 평가 이외의 의식 레벨의 평가 기법이 채용될 수도 있다. 또한, 0~3점의 스코어값 정보를 나누는 관찰 상태는 적절히 설정을 변경하여 스코어링 기준 정보(102)로 할 수 있다.
이상의 내용에서는 대상자의 바이탈 사인 중 체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압, 호흡수, 산소 포화도의 측정값과 의식 레벨의 평가 결과를 이용하여 스코어링을 수행하고, 산출된 스코어값 정보(103)가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하고 있다. 여기서, 반드시 대상자의 바이탈 사인이 이 내용들에 한정될 필요는 없다. 예를 들어 스코어링을 수행하는 대상으로서, 대상자로부터 얻어진 뇨량, 체중, 통증(통증의 유무나 정도), 기타 병상 이상을 바이탈 사인의 정보로서 채용하는 것도 생각할 수 있다.
또한 상술한 내용에서는, “바이탈 사인의 값에 대한 비정상 판정”을 수행하는 구성과, “바이탈 사인의 값으로부터 스코어링을 수행하고, 스코어링한 스코어값에 대한 비정상 판정”을 수행하는 구성 모두가 포함되어 있으나, 본 발명에서는 반드시 두 구성이 조합될 필요는 없다. 즉, 본 발명의 양태로서는, “바이탈 사인의 값에 대한 비정상 판정”을 수행하는 구성만의 발명과, “바이탈 사인의 값으로부터 스코어링을 수행하고, 스코어링한 스코어값에 대한 비정상 판정”을 수행하는 구성만의 발명이 별개로 존재하는 것일 수도 있다.
［8. 표시 정보의 작성］
본 발명을 적용한 건강 상태 판정 장치(1)에서는 대상자의 바이탈 정보에 대해 그 내용을 정규 분포 곡선으로서 표시하는 것이 가능하다. 또한, 대상자의 바이탈 정보를 체온표로서 표시하는 것도 가능하다.
체온표의 일례로서 도 10을 나타낸다. 도 10에는, 어느 대상자에 관한 판정 시점의 바이탈 정보와, 바이탈 정보의 내용에 기초하는 스코어값 정보의 값이 비정상적인 값인지의 여부의 정보(경고, 주의, 정상의 정보), 대상자의 관찰이나 문진 결과에 의한 비정상 유무의 정보, 스코어값 정보의 총점의 정보가 표시되어 있다.
또한, 도 10에 나타내는 체온표에서는 대상자의 건강 상태의 리스크 팩터인 기왕력의 정보와 생활 습관에 관한 정보가 표시되어 있다. 또한, 체온표에는 대상자의 상세한 관찰 정보나 특기 사항의 정보가 표시되어 있다. 체온표에 표시되는 정보는 입력부(3a) 등을 통해 입력된 정보를 바탕으로 작성할 수 있도록 되어 있다.
또한, 도 11에는 병원 등에 설치한 단말에서 이용하는 전자진료기록카드에 있어서, 그 전자진료기록카드의 표시 정보의 하나인 체온표 내에 바이탈 정보의 내용에 기초하는 스코어값 정보의 값을 나타낸 화상을 도시하고 있다. 예를 들어 복수의 바이탈 정보의 스코어값을 합계하여 그 날마다의 스코어값의 합계값을 표시하는 것과 같은 양태를 생각할 수 있다. 이 경우 입원 환자의 정보가 기록된 전자진료기록카드의 정보와 함께 스코어링의 결과에 기초하는 정보를 대상자의 리스크 평가에 이용할 수 있다.
나아가, 도 12에는 본 발명의 소프트웨어의 기능을 갖는 어플리케이션 소프트웨어를 스마트폰 단말 등에서 이용할 때에 그 화면상에 바이탈 정보의 내용에 기초하는 스코어값 정보의 값을 나타낸 화상을 도시하고 있다. 예를 들어 스마트폰 단말의 사용자 개인의 바이탈 정보의 기록(체온)과 그 스코어값 정보의 값을 나타내는 양태가 있다. 이 경우, 스마트폰에서의 건강 관리나 재택 의료에서의 건강 상태의 평가에 스코어링의 결과에 기초하는 정보를 활용할 수 있다.
［9. 정규 분포의 유무에 의한 측정 정확도의 판정 및 비정상적인 값의 판정]
본 발명을 적용한 건강 상태 판정 장치(1)에서는, 측정한 바이탈 정보가 정규 분포에 적합한지를 확인하는 기법으로서 Q-Q플롯을 이용할 수 있다. 예를 들어 가로축에 바이탈 표준 편차의 값을, 세로축에 표준 편차의 누적 확률에 대응하는 표준 정규 분포의 퍼센트점의 값을 취하여 대상자의 바이탈 표준 편차를 플롯한다. 각 플롯이 직선상에 위치하고 있으면, 취득한 바이탈 정보가 정규 분포하고 있는 것을 시각적으로 확인할 수 있게 된다.
이어서, 본 발명을 적용한 소프트웨어에 있어서의 정보처리의 일련의 흐름에 대해 도면을 이용하여 설명한다.
［바이탈 사인의 비정상 판정］
도 13에는, 바이탈 정보의 입력부터 비정상의 판정, 결과 정보의 표시까지의 정보처리 흐름을 나타내고 있다. 우선, 맨 먼저, 대상자의 바이탈 사인의 값이 각 측정 기기에 의해 측정되고, 계측값과 측정 일시의 정보가 입력된다(S1). 입력된 정보는 대상자의 바이탈 정보로서 정보 기록부(4)(DB)에 기록된다(S2).
정보 기록부(4)에 기록된 판정의 대상이 되는 바이탈 정보를 포함시켜, 연산부(2)가 기준 산출 수단(5)으로서 기능하여 판정 기준의 산출을 수행한다(S3). 여기서는, 바이탈 평균값과 바이탈 표준 편차가 산출되고 이 값들을 바탕으로, 설정한 조건에서의 판정 기준(예를 들어 상한값이나 하한값)이 작성된다. 즉, 판정 기준은 매번 판정시마다 산출된다.
이어서, 입력된 판정의 대상의 바이탈 정보에 대해, 판정 기준에 기초하여 비정상적인 값인지의 여부를 판정한다(S4). 판정의 결과 “비정상적인 값임”으로 판정되지 않는 것에 대해서는 판정 결과 정보가 정보 기록부(4)(DB)에 기록되고(S8), 판정 결과의 정보가 표시 화면(3b)에 표시된다(S10). 또한 대상자의 바이탈 정보를 바탕으로, 바이탈 사인의 값의 경시적인 변화를 그래프화한 체온표나, 정규분포의 확립 밀도 함수(정규분포 곡선의 그래프)가 표시 정보로서 작성되고(S9), 이 정보들도 표시 화면(3b)으로 확인 가능하게 된다.
또한 입력된 판정의 대상의 바이탈 정보에 대해, 판정 기준에 기초하여 비정상적인 값인지의 여부를 판정한다(S4). 판정의 결과 “비정상적인 값임”으로 판정된 것에 대해서는, 예를 들어 표시 화면(3b)에 “재측정을 수행합니까?”라는 표시나, 바이탈의 취득시의 자세의 주의 환기를 표시하여 재측정 바이탈 정보의 유무에 대해 대상자에게 확인한다(S6).
여기서, 대상자가 “재측정 바이탈 정보 없음”으로 선택하면, 비정상적인 판정이라는 판정 결과 정보가 정보 기록부(4)(DB)에 기록되고(S8), 판정 결과의 정보가 표시 화면(3b)에 표시된다(S10). 나아가, 체온표나 정규분포의 확립 밀도 함수(정규분포 곡선의 그래프)가 표시 정보로서 작성되고(S9), 이 정보들도 표시 화면(3b)으로 확인 가능하게 된다.
또한 대상자가 “재측정 바이탈 정보 있음”으로 선택하면, 재측정한 바이탈 사인의 값과 측정 일시의 입력을 촉구하고, 입력된 재측정 바이탈 정보가 입력된 정보는 대상자의 재측정 바이탈 정보로서 정보 기록부(4)(DB)에 기록된다(S2). 그 후에는, 다시 판정 기준의 산출(S3), 비정상 판정(S4)이 이루어진다. 판정에 있어서, 비정상적인 값이라는 판정이 아니면, 판정 결과 정보가 정보 기록부(4)(DB)에 기록된다(S8). 또한 비정상적인 값이라는 판정인 때에는 재측정 바이탈 정보의 유무의 확인(S6)의 스텝으로 진행할 수도 있고, 2번째 판정 결과이므로 그대로 판정 결과 정보의 기록(S8)으로 진행할 수도 있다.
대상자가 판정 결과의 정보를 표시 화면(3b)으로 확인함으로써, 일련의 정보처리가 완료된다. 이상과 같은 흐름으로, 본 발명을 적용한 소프트웨어는 바이탈 정보를 통해 건강 상태의 판정을 수행한다.
［바이탈의 스코어링에 기초하는 비정상 판정］
도 14에는, 바이탈 정보의 입력부터 스코어값 정보에서의 비정상의 판정, 결과의 정보의 표시까지의 정보 처리의 흐름을 나타내고 있다.
우선, 처음에 대상자의 바이탈 사인의 값(체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압, 산소 포화도, 호흡수의 측정값)이 각 측정 기기에 의해 측정되고, 계측값과 측정 일시의 정보가 입력된다(S1). 또한, 이 때, 대상자의 의식 레벨의 평가 결과로부터 바이탈 기준 정보(102)의 관찰 정보의 해당하는 정보가 선택 또는 입력된다. 입력된 정보는 대상자의 바이탈 정보로서 정보 기록부(4)(DB)에 기록된다(S2).
정보 기록부(4)에 기록된 판정의 대상이 되는 바이탈 정보를 포함하여 연산부(2)가 기준 산출 수단(5)으로서 기능하여 스코어링 기준 정보(102)의 산출(및 바이탈 판정 기준 정보(102a)의 산출)을 수행한다(S3). 여기서는, 바이탈 평균값과 바이탈 표준 편차가 산출되고, 이러한 값을 바탕으로, 설정한 조건에서의 스코어링 기준 정보(소정의 수치 범위 등)가 작성된다. 여기서 체온, 맥박, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 맥압 및 호흡수에 관한 기준은 매번, 스코어링시마다(및 바이탈 사인의 값의 판정시마다) 산출된다.
이어서, 입력된 판정의 대상의 바이탈 정보에 대해, 스코어링 기준 정보(102)에 기초하여 스코어링 처리 수단(100)에 의해 스코어값 정보(103)가 바이탈 정보마다 산출된다(S4).
스코어값 정보(103)가 산출되면 판정 처리 수단(6)이 판정 기준에 기초하여 스코어값 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정한다(S5). 판정의 결과 "비정상적인 값(주의 또는 경고)임"으로 판정되지 않는 것에 대해서는 판정 결과 정보가 정보 기록부(4)(DB)에 기록되고(S9), 판정 결과의 정보가 표시부(3b)에 표시된다(S11). 또한, 대상자의 바이탈 정보를 바탕으로, 바이탈 사인의 값의 경시적인 변화를 그래프화한 체온표나 정규 분포의 확립 밀도 함수(정규 분포 곡선의 그래프)가 표시 정보로서 작성되어(S10), 이 정보들도 표시부(3b)로 확인가능하게 된다.
또한, 입력된 판정의 대상의 바이탈 정보에 대해 판정 기준에 기초하여, 스코어값 정보가 판정의 결과 "비정상적인 값(주의 또는 경고)임"으로 판정된 것에 대해서는 예를 들어 표시부(3b)에 "재측정을 수행합니까?"라는 표시나 바이탈의 취득시의 자세의 주의 환기를 표시하고 재측정 바이탈 정보의 유무에 대해 대상자에게 확인한다(S7).
여기서, 대상자나 간병자 등이 "재측정 바이탈 정보 없음"으로 선택하면, 비정상적인 판정과의 판정 결과 정보가 정보 기록부(4)(DB)에 기록되고(S9), 판정 결과의 정보가 표시부(3b)에 표시된다(S11). 나아가, 체온표나 정규 분포의 확립 밀도 함수(정규 분포 곡선의 그래프)가 표시 정보로서 작성되고(S10), 이 정보들도 표시부(3b)에서 확인할 수 있게 된다.
또한, 대상자나 간병자 등이 "재측정 바이탈 정보 있음"으로 선택하면, 재측정한 바이탈 사인의 값과 측정 일시의 입력을 촉구하고, 입력된 재측정 바이탈 정보가 입력된 정보는 대상자의 재측정 바이탈 정보로서 정보 기록부(4)(DB)에 기록된다(S2). 그 후에는, 다시 스코어링 기준 정보의 산출(S3), 재차의 스코어값 정보의 이상 판정(S4)이 이루어진다. 판정에 있어서, 비정상적인 값이라는 판정이 아니면, 판정 결과 정보가 정보 기록부(4)(DB)에 기록된다(S9). 또한, 비정상적인 값이라는 판정이었을 때에는 재측정 바이탈 정보의 유무의 확인(S6)의 스텝으로 진행할 수도 있고, 2번째 판정 결과이므로 그대로 판정 결과 정보의 기록(S9)으로 진행할 수도 있다.
또한, 도 14에는 상세를 나타내지 않으나, 판정 처리 수단(6)이 바이탈 판정 기준 정보(102a)에 기초하여 입력된 바이탈 사인의 값이 비정상적인 값인지의 여부를 판정한다. 판정의 결과 "비정상적인 값(경고)임"으로 판정되지 않는 것에 대해서는 판정 결과 정보가 정보 기록부(4)(DB)에 기록되고, 판정 결과의 정보가 표시부(3b)에 표시된다.
또한, 입력된 판정의 대상의 바이탈 정보에 대해, 바이탈 판정 기준에 기초하여 바이탈 사인의 값이 판정의 결과 "비정상적인 값(경고)임"으로 판정된 것에 대해서는 예를 들어 표시부(3b)에 "재측정을 수행합니까?"라는 표시나 바이탈의 취득시의 자세의 주의 환기를 표시하고, 재측정 바이탈 정보의 유무에 대해 대상자에게 확인한다.
여기서, 대상자나 간병자 등이 "재측정 바이탈 정보 없음"으로 선택하면, 비정상적인 판정이라는 판정 결과 정보가 정보 기록부(4)(DB)에 기록되고, 판정 결과의 정보가 표시부(3b)에 표시된다.
또한, 정보 기록부(4)는 비정상적인 판정이라는 판정 결과가 된 바이탈 사인의 값을 바이탈 정보(8)에 포함되도록 기록한다. 이에 의해, 바이탈 정보(8)에는 스코어값 정보가 정상적인 값으로 판정된 바이탈 정보와 스코어값 정보가 비정상적인 값으로 판정된 바이탈 정보 모두가 축적되어 간다. 즉, 상술한 스코어값 정보에 대한 이상의 유무뿐만 아니라, 바이탈 사인의 값의 이상의 유무에 대한 데이터를 축적할 수도 있다.
대상자가 판정 결과의 정보를 표시부(3b)에서 확인함으로써 일련의 정보처리가 완료된다. 이상과 같은 플로우에 있어서 본 발명을 적용한 소프트웨어는 바이탈 정보로부터 건강 상태의 판정을 수행한다.
이어서, 도면을 이용하여, 바이탈 사인의 값에 대한 비정상 판정(바이탈 비정상 판정)을 수행하는 사례를 설명한다.
도 25 및 도 26에서는, 체온에 대한 바이탈의 비정상 판정을, 4일분 또는 5일분의 바이탈 정보에 기초하는 바이탈 기준 정보로 수행한 사례를 나타내고 있다. 여기서는, 8월 2일부터 8월 7일까지, 1일 1회 측정한 체온의 값을 꺾인 선 그래프에 나타낸다. 또한 부호 A로 나타내는 영역은, 8월 6일의 판정시(5일째)에서의 바이탈 기준 정보와 8월 7일의 판정시(6일째)에서의 바이탈 기준 정보를 나타내는 범위이다.
도 25에 나타내는 사례에서는, 8월 6일의 판정시(5일째)에서의 바이탈 기준 정보 A의 범위는 다음과 같이 설정된다. 여기서는, 8월 6일의 판정시의 체온(37.0℃)을 포함시키지 않고 8월 2일부터 8월 5일까지의 4일분의 체온을 바탕으로 바이탈 평균값(μ) 및 바이탈 표준 편차(σ)를 산출하고, 그 “μ＋2σ”를 상한값, “μ－2σ”를 하한값으로 한 바이탈 기준 정보 A가 된다.
또한 도 25에 나타내는 사례에서는, 8월 7일의 판정시(6일째)에서의 바이탈 기준 정보 A의 범위는 다음과 같이 설정된다. 여기서는, 8월 7일의 판정시의 체온(37. 2℃)을 포함시키지 않고 8월 2일부터 8월 6일까지의 5일분의 체온을 바탕으로, 바이탈 평균값(μ) 및 바이탈 표준 편차(σ)를 산출하고, 그 “μ＋2σ”를 상한값, “μ－2σ”를 하한값으로 한 바이탈 기준 정보 A가 된다.
그리고, 8월 6일의 판정시(5일째)에서는, 그 날의 체온(37.0℃)은, 바이탈 기준 정보 A의 범위를 초과한 결과가 된다. 따라서, 8월 6일의 체온에 대한 바이탈 비정상의 판정에서는, “이상 있음”이라는 판정 결과가 나온다.
또한 8월 7일의 판정시(6일째)에서는, 그 날의 체온(37. 2℃)에 대해서도 바이탈 기준 정보 A의 범위를 초과한 결과가 된다. 따라서, 8월 7일의 체온에 대한 바이탈 비정상의 판정에서는 “이상 있음”이라는 판정 결과가 나온다.
또한 도 26에 나타내는 사례에서는, 도 25에 나타낸 사례와 마찬가지로 체온의 바이탈 기준 정보 A의 범위가 설정된다.
도 26에 나타내는 예에서는, 8월 6일의 판정시(5일째)에서는 그 날의 체온(35.5℃)은 바이탈 기준 정보 A의 범위내에 위치하는 결과가 된다. 따라서, 8월 6일의 체온에 대한 바이탈 비정상의 판정에서는 “정상(이상 없음)”이라는 판정 결과가 나온다.
또한 8월 7일의 판정시(6일째)에서는 그 날의 체온(36. 6℃)에 대해서도 바이탈 기준 정보 A의 범위내에 위치하는 결과가 된다. 따라서, 8월 7일의 체온에 대한 바이탈 비정상의 판정에서는 “정상(이상 없음)”이라는 판정 결과가 이루어지게 된다.
나아가 도 27 및 도 28을 이용하여 맥박에 대한 바이탈 비정상 판정의 사례를 나타낸다. 도 27 및 도 28에 나타내는 사례에서는, 도 25 및 도 26에 나타낸 사례와 마찬가지로, 맥박의 바이탈 기준 정보 A의 범위가 설정된다.
그리고, 도 27에 나타내는 사례에서는, 8월 6일의 판정시(5일째)에서는 그 날의 맥박(75회/분)은 바이탈 기준 정보 A의 범위를 초과한 결과가 된다. 따라서, 8월 6일의 맥박에 대한 바이탈 비정상의 판정에서는 “이상 있음”이라는 판정 결과가 나온다.
또한 8월 7일의 판정시(6일째)에서는 그 날의 맥박(76회/분)에 대해서도 바이탈 기준 정보 A의 범위를 초과한 결과가 된다. 따라서, 8월 7일의 맥박에 대한 바이탈 비정상의 판정에서는 “이상 있음”이라는 판정 결과가 나온다.
한편, 도 28에 나타내는 예에서는, 8월 6일의 판정시(5일째)에서는 그 날의 맥박(69회/분)은 바이탈 기준 정보 A의 범위내에 위치하는 결과가 된다. 따라서, 8월 6일의 맥박에 대한 바이탈 비정상의 판정에서는 “정상(이상 없음)”이라는 판정 결과가 나온다.
또한 8월 7일의 판정시(6일째)에서는, 그 날의 맥박(73회/분)에 대해서도 바이탈 기준 정보 A의 범위내에 위치하는 결과가 된다. 따라서, 8월 7일의 맥박에 대한 바이탈 비정상의 판정에서는 “정상(이상 없음)”이라는 판정 결과가 이루어지게 된다.
이와 같이, 본 발명을 이용한 바이탈 비정상 판정에서는 매우 짧은 기간의 바이탈 정보를 취득하여 대상자의 개체내 변동을 반영한 바이탈 기준 정보를 생성하고, 바이탈 사인의 값이 비정상적인지의 여부를 판정할 수 있다.
또한 도 25 ~ 도 28에 나타내는 사례에서는, 판정시의 바이탈 정보를 포함시키지 않고 바이탈 기준 정보가 설정되는 양태로 되어 있으나, 본 발명에서는 판정시의 바이탈 정보를 포함시켜 바이탈 기준 정보가 설정되는 양태를 채용할 수도 있다.
또한 본 발명에서는, 바이탈 비정상 판정에 있어서, 바이탈 사인의 값이 “비정상임”으로 판정된 바이탈 정보를 포함시켜 바이탈 기준 정보가 설정되는 양태와, 바이탈 비정상 판정에 있어서, 바이탈 사인의 값이 “비정상임”으로 판정된 바이탈 정보를 포함시키지 않고 바이탈 기준 정보가 설정되는 양태 모두를 채용할 수 있다.
또한 도 25 ~ 도 28에 나타내는 사례에서는, 8월 6일의 판정시(5일째)와 8월 7일의 판정시(6일째)의 2개만을 나타냈으나, 본 발명에서는 예를 들어 8월 8일 이후(7일째 이후)도 바이탈 정보의 기록을 축적하여 바이탈 기준 정보의 생성과 바이탈 비정상 판정을 계속해서 수행할 수 있다.
또한 바이탈 정보가 축적되어 나갈 경우, 정보 기록부에 기록된 바이탈 정보의 전부, 또는 그 일부를 추출하여 바이탈 기준 정보의 생성을 수행할 수 있다.
예를 들어 소정의 검정법에 기초하여, 정규성이 담보되지 않는 값으로 판정할 수 있는 바이탈 사인의 측정값을, 바이탈 사인의 값으로서 비정상으로 간주될 수 있는 값으로서 제외시키고, 정규성이 담보된 퀄리티 데이터만을 추출하여 바이탈 비정상의 판정에 이용하는 양태도 생각할 수 있다.
여기서, 정규성을 판정하는 기법으로서, 예를 들어 샤피로 윌크 검정을 채용할 수 있다. 샤피로 윌크 검정은 바이탈 사인의 측정값의 집합에 대해 P값을 구하고, 예를 들어 유의 수준 5%로 설정한 경우에는, P<0.05의 경우는 “정규분포에 따르지 않음”, P≥0.05였을 경우에는 “정규분포에 따름”으로 판단하는 검정법이다. 아울러 P값은 귀무가설을 기각하기 위한 증거를 측정하는 확률이다.
이 샤피로 윌크 검정을 이용하여, 바이탈 사인의 측정값의 집합에 대해, P<0.05의 근거가 된 “이상치(outlier)”가 되는 측정값을 추출한다. 즉, 이 이상치를 정규성이 담보되지 않는 바이탈 사인의 측정값으로서 제외시키고, 정규성이 담보된 퀄리티 데이터만을 추출하여 바이탈 비정상의 판정에 이용할 수 있다.
또한 도 25 ~ 도 28에 나타내는 사례에서는, 1일 1회의 바이탈 사인의 계측을 수행하고, 4일분의 바이탈 정보에 기초하여 바이탈 기준 정보가 설정되는 양태를 나타냈으나, 예를 들어 1일 2회, 오전과 오후에 1회씩 바이탈 사인의 계측을 수행하고, 이것을 2일분 준비하여, 합계, 4점의 바이탈 정보로부터 바이탈 기준 정보가 설정되는 양태로 할 수도 있다.
또한 바이탈 사인의 측정값으로서는, 상술한 바와 같이, 일단 “이상 있음”으로 판정된 바이탈 정보에 대해서 재측정을 촉구하고, 재측정을 수행한 바이탈 사인의 값인 재측정 바이탈 정보에 대해서 바이탈 비정상의 판정을 수행할 수도 있다. 이에 의해, 측정의 방식이 나쁜 등의 원인에 의해 바이탈 비정상의 판정이 나온 수치에 대해, 다시, 정확도가 좋은 바이탈 정보를 이용한 판정을 수행하는 것이 가능해진다. 또한 재측정 바이탈 정보를 이용하여 바이탈 기준 정보를 설정하는 것도 가능하다.
도 25 ~ 도 28에 나타내는 사례에서는 1일 1회의 바이탈 사인의 계측이었으나, 본 발명에 있어서의 바이탈 정보의 취득에서는 예를 들어 대상자의 신체에 장착 가능한 웨어러블형의 계측 장치를 이용하여 취득한 연속적인 바이탈 정보를 채용하는 것도 가능하다.
이상과 같이, 본 발명의 소프트웨어는 대상자의 개인차를 고려한 바이탈 사인이나 매일의 컨디션을 반영하여 대상자마다 다른 개체내 변동을 더욱 신속하고 높은 정확도로 파악하는 것이 가능하여 대상자의 건강 관리나 개개인의 개성에 맞는 의료의 제공에 기여하는 것이다.
또한, 본 발명의 건강 상태 판정 장치는 대상자의 개인차를 고려한 바이탈 사인이나 매일의 컨디션을 반영하여 대상자마다 다른 개체내 변동을 더욱 신속하고 높은 정확도로 파악하는 것이 가능하여 대상자의 건강 관리나 개개인의 개성에 맞는 의료의 제공에 기여하는 것이다.
또한, 본 발명의 건강 상태 판정 방법은 대상자의 개인차를 고려한 바이탈 사인이나 매일의 컨디션을 반영하여 대상자마다 다른 개체내 변동을 더욱 신속하고 높은 정확도로 파악하는 것이 가능하여 대상자의 건강 관리나 개개인의 개성에 맞는 의료의 제공에 기여하는 것이다.
1 건강 상태 판정 장치
1a 소프트웨어
2 연산부
2a 연산부
3 태블릿 단말
3a (태블릿 단말의) 입력부
3b (태블릿 단말의) 표시 화면
3c (태블릿 단말의) 정보 송수신부
4 정보 기록부
4a 정보 기록부
5 기준 산출 수단
5a 기준 산출 수단
6 판정 처리 수단
6a 판정 처리 수단
7 개인정보
8 바이탈 정보
9 기준 시각 정보
10 자세 정보
11 기온 정보
12 스코어 판정 결과 정보
12a 바이탈 판정 결과 정보
13 재측정 바이탈 정보
14 평균값 산출 수단
15 표준 편차 산출 수단
16 정규 분포 산출 수단
18 스코어 판정 기준 정보
21a 바이탈 측정기
21b 체온계
22a 스마트폰 단말
22b 퍼스널 컴퓨터 단말(PC단말)
23 정보 입력 수단
24 정보 기록 수단
24a 정보 기록 수단
30a 인터넷
32a 정보 관리 서버
32b 소프트웨어
32c 소프트웨어
32d 소프트웨어
50a 유저 단말
50b 외부 단말
60a 유저 단말
60b 외부 단말
70b 관리 단말
100 스코어링 처리 수단
100a 스코어링 처리 수단
101 스코어링 기준 설정 수단
102 스코어링 기준 정보
102a 바이탈 판정 기준 정보
103 스코어값 정보

Claims (24)

  1. 측정된 바이탈 사인의 값인 바이탈 정보에 기초하여 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램으로서,
    정보처리기기를,
    동일 개체로부터 측정된 정규분포에 따르는 바이탈 정보 및 측정 일시의 정보의 입력을 받는 정보 입력 수단과,
    입력된 상기 바이탈 정보 및 측정 일시의 정보를 기록시키는 정보 기록 수단과,
    기록된 복수의 상기 바이탈 정보의 전부 또는 일부의 평균 μ 및 표준 편차 σ로부터 선택되는 적어도 하나를 산출하는 기준 산출 수단과,
    상기 평균 μ 및 상기 표준 편차 σ로부터 선택되는 적어도 하나에 기초하여 설정된 소정의 수치 범위를 기준으로 하여, 입력된 소정의 바이탈 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 판정 수단,
    을 포함하는 수단으로서 기능시키기 위한 컴퓨터프로그램이고,
    상기 바이탈 정보는, 체온, 맥박, 혈압 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값을 포함하고,
    상기 소정의 수치 범위는, 상기 정보 기록 수단에 기록된 단일 종류의 바이탈 정보에 있어서의 적어도 4개분의 상기 바이탈 정보로 단일 종류의 바이탈 정보마다 작성됨과 아울러, 상기 평균 μ, 상기 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 하고,
    상기 소정의 수치 범위가, 단일 종류의 바이탈 정보에 있어서 5개 이상의 상기 바이탈 정보로 작성되는 경우에는,
    상기 소정의 수치 범위에는, 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 중 최초의 4개분의 데이터군에 기초하는 개인의 개체내 변동이 반영됨과 아울러, 상기 최초의 4개분의 데이터군과 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 데이터군에 대해 일원배치 분산분석으로 검정을 수행하면, 상기 최초의 4개분의 데이터군과 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 데이터군은 유의차가 없는, 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
    μ－nσ ···식 (1)
    μ＋mσ ···식 (2)
  2. 제1항에 있어서,
    상기 기준 산출 수단은, 상기 정보 기록 수단에 기록된, 1일에 2회 이상 측정되고 또한 적어도 2일분 이상의 상기 바이탈 정보로부터 상기 평균 μ 및 상기 표준 편차 σ를 산출하는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 기준 산출 수단은 상기 정보 기록 수단에 기록된 적어도 4일분 이상의 상기 바이탈 정보로부터 상기 평균 μ 및 상기 표준 편차 σ를 산출하는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  4. 삭제
  5. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 소정의 수치 범위는 상기 판정 수단이 비정상적인 값으로 판정한 상기 바이탈 정보를 포함하여 설정되는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  6. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 소정의 수치 범위는, 상기 판정 수단이 비정상적인 값으로 판정한 상기 바이탈 정보를 제외하고 설정되는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  7. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 소정의 수치 범위는, 입력된 소정의 바이탈 정보를 제외하고 설정되는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  8. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 소정의 수치 범위는, 입력된 소정의 바이탈 정보를 포함시켜 설정되는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  9. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 소정의 수치 범위는, 소정 상태에 있는 대상자로부터 측정된 상기 바이탈 정보를 제외하고 설정되는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  10. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 정보 입력 수단은, 상기 판정 수단이 입력된 소정의 바이탈 정보를 비정상적인 값으로 판정한 후에, 다시 측정한 동일 개체의 재측정 바이탈 정보 및 측정 일시의 입력을 받고,
    상기 판정 수단은, 상기 재측정 바이탈 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  11. 측정된 바이탈 사인의 값인 바이탈 정보에 기초하여 개체의 건강 상태를 판정하기 위한 건강 상태 판정 장치로서,
    동일 개체로부터 측정된 정규분포에 따르는 바이탈 정보 및 측정 일시의 정보의 입력을 받는 정보 입력 수단과,
    입력된 상기 바이탈 정보 및 측정 일시의 정보를 기록시키는 정보 기록 수단과,
    기록된 복수의 상기 바이탈 정보의 전부 또는 일부의 평균 μ 및 표준 편차 σ로부터 선택되는 적어도 하나를 산출하는 기준 산출 수단과,
    상기 평균 μ 및 상기 표준 편차 σ로부터 선택되는 적어도 하나에 기초하여 설정된 소정의 수치 범위를 기준으로 하여, 입력된 소정의 바이탈 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 판정 수단과,
    상기 판정 수단이 판정한 판정 결과를 표시 가능한 표시 수단을 구비하고,
    상기 바이탈 정보는, 체온, 맥박, 혈압 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값을 포함하고,
    상기 소정의 수치 범위는, 상기 정보 기록 수단에 기록된 단일 종류의 바이탈 정보에 있어서의 적어도 4개분의 상기 바이탈 정보로 단일 종류의 바이탈 정보마다 작성됨과 아울러, 상기 평균 μ, 상기 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 하고,
    상기 소정의 수치 범위가, 단일 종류의 바이탈 정보에 있어서 5개 이상의 상기 바이탈 정보로 작성되는 경우에는,
    상기 소정의 수치 범위에는, 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 중 최초의 4개분의 데이터군에 기초하는 개인의 개체내 변동이 반영됨과 아울러, 상기 최초의 4개분의 데이터군과 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 데이터군에 대해 일원배치 분산분석으로 검정을 수행하면, 상기 최초의 4개분의 데이터군과 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 데이터군은 유의차가 없는 건강 상태 판정 장치.
    μ－nσ ···식 (1)
    μ＋mσ ···식 (2)
  12. 컴퓨터가 실행하는 방법이고, 측정된 바이탈 사인의 값인 바이탈 정보에 기초하여 개체의 건강 상태를 판정하기 위한 건강 상태 판정 방법으로서,
    동일 개체로부터 측정된 정규분포에 따르는 바이탈 정보 중 일정 개수 이상의 바이탈 정보의 평균 μ 및 표준 편차 σ로부터 선택되는 적어도 하나를 산출하는 기준 산출 공정과,
    상기 평균 μ 및 상기 표준 편차 σ로부터 선택되는 적어도 하나에 기초하여 설정된 소정의 수치 범위를 기준으로 하여, 입력된 소정의 바이탈 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 판정 공정을 구비하고,
    상기 바이탈 정보는, 체온, 맥박, 혈압 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값을 포함하고,
    상기 소정의 수치 범위는, 단일 종류의 바이탈 정보에 있어서의 적어도 4개분의 상기 바이탈 정보로 단일 종류의 바이탈 정보마다 작성됨과 아울러, 상기 평균 μ, 상기 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 하고,
    상기 소정의 수치 범위가, 단일 종류의 바이탈 정보에 있어서 5개 이상의 상기 바이탈 정보로 작성되는 경우에는,
    상기 소정의 수치 범위에는, 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 중 최초의 4개분의 데이터군에 기초하는 개인의 개체내 변동이 반영됨과 아울러, 상기 최초의 4개분의 데이터군과 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 데이터군에 대해 일원배치 분산분석으로 검정을 수행하면, 상기 최초의 4개분의 데이터군과 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 데이터군은 유의차가 없는 건강 상태 판정 방법.
    μ－nσ ···식 (1)
    μ＋mσ ···식 (2)
  13. 취득된 바이탈 사인에 관한 정보인 바이탈 정보를 스코어링하고, 얻어진 스코어 결과 정보에 기초하여 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램으로서,
    정보처리기기를,
    동일 개체로부터 취득됨과 아울러 정규분포에 따르는 바이탈 정보 및 취득 일시의 입력을 받는 정보 입력 수단과,
    입력된 상기 바이탈 정보 및 취득 일시의 정보를 기록시키는 정보 기록 수단과,
    기록된 복수의 상기 바이탈 정보의 전부 또는 일부의 평균 μ 및 표준 편차 σ를 산출하는 기준 산출 수단과,
    소정의 스코어링 조건을 기준으로, 입력된 소정의 바이탈 정보를 스코어링하고, 스코어의 값인 스코어 결과 정보를 산출하는 스코어링 처리 수단과,
    소정의 스코어 판정 조건을 기준으로 하여, 상기 스코어 결과 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 스코어 판정 수단,
    을 포함하는 수단으로서 기능시키기 위한 컴퓨터프로그램이고,
    상기 바이탈 정보는, 체온, 맥박, 혈압 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값을 포함하고,
    상기 소정의 스코어링 조건은, 체온, 맥박, 혈압 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값에 대해서는,
    단일 종류의 바이탈 정보에 있어서의 적어도 4개분의 상기 바이탈 정보로 단일 종류의 바이탈 정보마다 작성됨과 아울러, 상기 평균 μ, 상기 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 하고,
    상기 소정의 스코어링 조건이, 단일 종류의 바이탈 정보에 있어서 5개 이상의 상기 바이탈 정보로 작성되는 경우에는,
    상기 소정의 스코어링 조건에는, 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 중 최초의 4개분의 데이터군에 기초하는 개인의 개체내 변동이 반영됨과 아울러, 상기 최초의 4개분의 데이터군과 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 데이터군에 대해 일원배치 분산분석으로 검정을 수행하면, 상기 최초의 4개분의 데이터군과 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 데이터군은 유의차가 없는, 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
    μ－nσ ···식 (1)
    μ＋mσ ···식 (2)
  14. 제13항에 있어서,
    상기 기준 산출 수단은, 상기 정보 기록 수단에 기록된, 1일에 2회 이상 측정되고 또한 적어도 2일분 이상의 상기 바이탈 정보로부터 상기 평균 μ 및 상기 표준 편차 σ를 산출하는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 기준 산출 수단은, 상기 정보 기록 수단에 기록된 적어도 4일분 이상의 상기 바이탈 정보로부터 상기 평균 μ 및 상기 표준 편차 σ를 산출하는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  16. 제13항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 바이탈 정보는, 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값과,
    산소 포화도의 측정값과,
    의식 레벨을 관찰하여 취득된 의식 레벨 평가 결과를 갖고,
    상기 스코어링 조건은, 산소 포화도의 측정값에 대해서는, 미리 설정한 소정의 수치 범위이고,
    의식 레벨 평가 결과에 대해서는, 의식 레벨의 정도를 나타내는 소정의 관찰 상태인,
    개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  17. 제13항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 스코어 판정 수단은, 적어도, 복수의 종류의 상기 바이탈 정보를 스코어링한 상기 스코어 결과 정보의 총점에 대해서 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  18. 제13항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 소정의 스코어링 조건은, 상기 스코어 판정 수단이 비정상적인 값으로 판정한 상기 스코어 결과 정보의 산출 근거가 된 상기 바이탈 정보를 포함하여 설정되는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  19. 제13항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 소정의 스코어링 조건은, 상기 스코어 판정 수단이 비정상적인 값으로 판정한 상기 스코어 결과 정보의 산출 근거가 된 상기 바이탈 정보를 제외하고 설정되는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  20. 제13항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 소정의 스코어링 조건은, 입력된 소정의 바이탈 정보를 제외하고 설정되는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  21. 제13항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 소정의 스코어링 조건은, 입력된 소정의 바이탈 정보를 포함시켜 설정되는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  22. 제13항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 소정의 스코어링 조건은, 소정 상태에 있는 대상자로부터 측정된 상기 바이탈 정보를 제외하고 설정되는 것인 개체의 건강 상태를 판정하는 방법을 실행시키는 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체에 저장된 컴퓨터프로그램.
  23. 취득된 바이탈 사인에 관한 정보인 바이탈 정보를 스코어링하고, 얻어진 스코어 결과 정보에 기초하여 개체의 건강 상태를 판정하기 위한 건강 상태 판정 장치로서,
    동일 개체로부터 취득됨과 아울러 정규분포에 따르는 바이탈 정보 및 취득 일시의 입력을 받는 정보 입력 수단과,
    입력된 상기 바이탈 정보 및 취득 일시의 정보를 기록시키는 정보 기록 수단과,
    기록된 복수의 상기 바이탈 정보의 전부 또는 일부의 평균 μ 및 표준 편차 σ를 산출하는 기준 산출 수단과,
    소정의 스코어링 조건을 기준으로, 입력된 소정의 바이탈 정보를 스코어링하고, 스코어의 값인 스코어 결과 정보를 산출하는 스코어링 처리 수단과,
    소정의 스코어 판정 조건을 기준으로 하여, 상기 스코어 결과 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 스코어 판정 수단과,
    상기 스코어 판정 수단이 판정한 판정 결과를 표시 가능한 표시 수단을 구비하고,
    상기 바이탈 정보는, 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값을 포함하고,
    상기 소정의 스코어링 조건은, 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값에 대해서는,
    단일 종류의 바이탈 정보에 있어서의 적어도 4개분의 상기 바이탈 정보로 단일 종류의 바이탈 정보마다 작성됨과 아울러, 상기 평균 μ, 상기 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 하고,
    상기 소정의 스코어링 조건이, 단일 종류의 바이탈 정보에 있어서 5개 이상의 상기 바이탈 정보로 작성되는 경우에는,
    상기 소정의 스코어링 조건에는, 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 중 최초의 4개분의 데이터군에 기초하는 개인의 개체내 변동이 반영됨과 아울러, 상기 최초의 4개분의 데이터군과 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 데이터군에 대해, 일원배치 분산분석으로 검정을 수행하면, 상기 최초의 4개분의 데이터군과 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 데이터군은 유의차가 없는 건강 상태 판정 장치.
    μ－nσ ···식 (1)
    μ＋mσ ···식 (2)
  24. 컴퓨터가 실행하는 방법이고, 취득된 바이탈 사인에 관한 정보인 바이탈 정보를 스코어링하고, 얻어진 스코어 결과 정보에 기초하여 개체의 건강 상태를 판정하기 위한 건강 상태 판정 방법으로서,
    동일 개체로부터 취득됨과 아울러 정규분포에 따르는 바이탈 정보의 입력을 받아 기록하는 정보 기록 공정과,
    기록된 복수의 상기 바이탈 정보의 전부 또는 일부의 평균 μ 및 표준 편차 σ를 산출하는 기준 산출 공정과,
    소정의 스코어링 조건을 기준으로, 입력된 소정의 바이탈 정보를 스코어링하고, 스코어의 값인 스코어 결과 정보를 산출하는 스코어링 처리 공정과,
    소정의 스코어 판정 조건을 기준으로 하여, 상기 스코어 결과 정보가 비정상적인 값인지의 여부를 판정하는 스코어 판정 공정을 구비하고,
    상기 바이탈 정보는, 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값을 포함하고,
    상기 소정의 스코어링 조건은, 체온, 맥박, 혈압, 및 맥압으로부터 선택되는 적어도 하나의 측정값에 대해서는,
    단일 종류의 바이탈 정보에 있어서의 적어도 4개분의 상기 바이탈 정보로 단일 종류의 바이탈 정보마다 작성됨과 아울러, 상기 평균 μ, 상기 표준 편차 σ, 0보다 큰 수인 n 및 m를 이용하여 표시된 하기 식 (1)의 값을 하한값 및 식 (2)의 값을 상한값으로 하고, 하한값 및 상한값 중 적어도 하나를 기준으로 하고,
    상기 소정의 스코어링 조건이, 단일 종류의 바이탈 정보에 있어서 5개 이상의 상기 바이탈 정보로 작성되는 경우에는,
    상기 소정의 스코어링 조건에는, 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 중 최초의 4개분의 데이터군에 기초하는 개인의 개체내 변동이 반영됨과 아울러, 상기 최초의 4개분의 데이터군과 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 데이터군에 대해 일원배치 분산분석으로 검정을 수행하면, 상기 최초의 4개분의 데이터군과 상기 5개 이상의 상기 바이탈 정보 데이터군은 유의차가 없는 건강 상태 판정 방법.
    μ－nσ ···식 (1)
    μ＋mσ ···식 (2)
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