WO2018104991A1 - 医療監視装置およびプログラム - Google Patents

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WO2018104991A1
WO2018104991A1 PCT/JP2016/086007 JP2016086007W WO2018104991A1 WO 2018104991 A1 WO2018104991 A1 WO 2018104991A1 JP 2016086007 W JP2016086007 W JP 2016086007W WO 2018104991 A1 WO2018104991 A1 WO 2018104991A1
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reliability
warning
medical monitoring
abnormality
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PCT/JP2016/086007
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渡辺　伸之
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オリンパス株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a medical monitoring device that monitors and warns a patient condition.
  • a biological information monitoring apparatus that comprehensively monitors the patient's biological information is widely used.
  • This biological information monitoring apparatus is generally called a bedside monitor.
  • the bedside monitor is literally installed on the patient's bedside in hospital wards, CCUs, ICUs, and the like. Doctors, nurses, and the like obtain biological information such as a patient's heart rate, blood pressure, body temperature, and respiration rate using a bedside monitor, and grasp the patient's condition.
  • a system has also been proposed in which a bedside monitor is connected to a nurse call and a warning is issued by the nurse call when an abnormality occurs in the patient's biological information (Patent Document 1).
  • a nurse or the like can quickly deal with the patient.
  • the living body sensor of the bedside monitor is susceptible to noise and the like in order to handle weak signals, and there are many false detections. In a system that issues a warning by using a bedside monitor, if the number of false warnings due to a sensor error increases, the burden on the nurse or the like increases significantly.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to provide a medical monitoring device that reduces unnecessary warnings in a bedside monitor.
  • a medical monitoring device that monitors a patient's condition based on patient's biological information is identical to the first biological information measured by the first measuring device and the first biological information.
  • Second biological information that is a measurement item and measured by the second measuring device is acquired, and based on the correlation between the first biological information and the second biological information,
  • a reliability evaluation unit that evaluates reliability
  • a warning determination unit that determines whether or not to warn of abnormality under a condition corresponding to the reliability, using the first biological information and the second biological information. And comprising.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a basic configuration example of a medical monitoring system 1 according to the present embodiment.
  • the medical monitoring system 1 includes a medical monitoring device 100, a bedside monitor 200, and a wearable sensor 300.
  • the medical monitoring device 100 acquires biological information from sensors (bedside monitor 200 and wearable sensor 300) that detect a patient's condition (state), and when an abnormality occurs in the patient, a medical doctor or nurse (medical Warning).
  • the bedside monitor 200 is a main measurement device that measures biological information of a patient.
  • the bedside monitor 200 is also called a first measurement device.
  • the biological information detected by the bedside monitor 200 is, for example, body temperature, number of nights in heart rate, blood pressure, arrhythmia, blood Co2, electroencephalogram (EEG (Electroencephalogram)), electrocardiogram (ECG (Electrocardiogram)).
  • the bedside monitor 200 is provided with a corresponding sensor for each item of biological information (body temperature, heart rate, etc.).
  • the sensor of the bedside monitor 200 detects biological information in a state where the patient is in bed in principle.
  • three sensors A201, B202 and C203 are shown as sensors.
  • sensor A201 is a body temperature
  • sensor B202 is a blood pressure
  • sensor C203 is a sensor that detects a heartbeat.
  • the bedside monitor 200 may be provided with a monitor device (not shown) that displays biological information detected by each sensor.
  • a sensor with high accuracy or high sensitivity is generally used for the bedside monitor 200.
  • a highly accurate or sensitive sensor For example, since a heartbeat measurement sensor has high sensitivity, a change associated with surrounding vibration or patient movement may be detected as a heartbeat change.
  • a highly sensitive electrocardiographic sensor can easily pick up signals associated with surrounding radio waves, electrical noise, and patient movement.
  • the sensor of the bedside monitor 200 in order to verify the abnormality of the patient detected by the bedside monitor 200, the sensor of the bedside monitor 200 is the same as the measurement target, and the sensor of the bedside monitor 200 is the measurement principle or Use sensors with different measurement accuracy or mounting position. Sensors having different measurement principles, measurement accuracy, or mounting positions are also referred to as second measurement devices.
  • a wearable sensor is used as the second measuring device.
  • the wearable sensor 300 is a generic name for sensors that are directly attached to a patient's body and detect various biological information of the patient. Wearable sensor 300 is a second measuring device for preventing false alarms based on biological information detected by each sensor of bedside monitor 200.
  • Wearable sensor 300 can be said to be a sensor having a size that can be sufficiently moved while being worn by a patient.
  • the wearable sensor 300 is, for example, a watch-type sensor that is worn on an arm.
  • the wearable sensor 300 a sensor that detects biological information of the same measurement item as each sensor of the bedside monitor 200 is provided.
  • Sensors a301, b302, and c303 of wearable sensor 300 have the same measurement items as sensors A201, B202, and C203 of bedside monitor 200.
  • the senor A201 is a thermistor type thermometer
  • the sensor a301 is an infrared type thermometer
  • a sensor C203 is a sensor that is worn on the chest and measures a heartbeat
  • a sensor c303 is a sensor that is wound around an arm and measures a heartbeat.
  • first biological information the biological information measured by the bedside monitor 200
  • second biological information the biological information measured by the wearable sensor 300
  • the medical monitoring device 100 includes a CPU (Central Processing Unit) 110, a temporary storage memory 112, a nonvolatile memory 114, an input / output IF (Interface) 116, a bus 118, a display unit 120, and a warning generation unit 130.
  • a CPU Central Processing Unit
  • a temporary storage memory 112 a temporary storage memory 114
  • an input / output IF (Interface) 116 a bus 118
  • a display unit 120 includes a warning generation unit 130.
  • the CPU 110 reads a control program from the non-volatile memory 114 and controls the medical monitoring apparatus 100 in an integrated manner by software processing according to the read control program.
  • a temporary storage memory 112, a nonvolatile memory 114, and an input / output IF 116 are connected to the CPU 110 via a bus 118.
  • the temporary storage memory 112 temporarily stores control programs and various data.
  • the temporary storage memory 112 is, for example, a DRAM (Dynamic Random Access Memory).
  • the nonvolatile memory 114 stores a control program, various tables, reliability data described later, and the like.
  • the nonvolatile memory 114 is, for example, an HDD (Hard Disk Drive) or a flash memory.
  • the input / output IF 116 controls input / output with the sensor A 201 of the bedside monitor 200, the sensor a 301 of the wearable sensor 300, and the like and an external device.
  • the biological information output from the bedside monitor 200 and the wearable sensor 300 is input to the medical monitoring apparatus 100 via the input / output IF 116.
  • the input / output IF 116 is connected to the display unit 120 and the warning generation unit 130.
  • the display unit 120 displays biometric information acquired by the sensor or correlation and reliability information described later.
  • the CPU 110, the temporary storage memory 112, the nonvolatile memory 114, the input / output IF 116, and the bus 118 may be a unit of the information processing apparatus 140 such as a personal computer.
  • the warning generation unit 130 is a speaker for notifying a medical worker such as a doctor or a nurse of a patient abnormality.
  • the warning generation unit 130 may include a display device that displays a warning screen.
  • the speaker and display device of the warning generation unit 130 may be, for example, a stationary type installed in a nurse center or a portable type carried by a doctor / nurse.
  • FIG. 2 is a functional block diagram relating to the monitoring processing performed in the medical monitoring system 1.
  • the monitoring control unit 400 performs monitoring processing, and is realized by software processing by the CPU 110 that has read the control program.
  • the monitoring control unit 400 includes a reliability evaluation unit 500, a warning determination unit 600, and a warning control unit 610.
  • the reliability evaluation unit 500 evaluates the reliability of the biological information of the wearable sensor 300 and generates reliability data 530.
  • the reliability data 530 is data used for warning determination by the warning determination unit 600 when abnormality is recognized in the biological information while monitoring the condition of the patient.
  • the reliability evaluation unit 500 acquires the first biological information and the second biological information, respectively, and evaluates the reliability of the biological information of the wearable sensor 300 based on the correlation between the two biological information.
  • the reliability evaluation unit 500 includes a correlation measurement unit 510 and an evaluation generation unit 520.
  • the correlation measuring unit 510 measures the correlation between the first biological information and the second biological information in the same measurement item. That is, the correlation measurement unit 510 measures the correlation for the data of the sensors A and a, the data of the sensors B and b, and the data of the sensors C and c.
  • the evaluation generation unit 520 generates the reliability data 530 of the second biological information from the correlation between the first biological information and the second biological information measured by the correlation measurement unit 510.
  • the reliability data 530 generates reliability data for each sensor (sensor a, sensor b, sensor c).
  • the evaluation generation unit 520 stores the generated reliability data in the nonvolatile memory 114. Prior to patient monitoring, the reliability evaluation unit 500 evaluates reliability and stores reliability data. In addition, the reliability evaluation unit 500 measures the correlation at any time or at a predetermined timing (for example, once / day) during monitoring to generate the latest reliability data. It is desirable that the reliability data is updated from time to time.
  • the warning determination unit 600 uses the first biological information and the second biological information to determine whether or not to warn of an abnormality under conditions according to the reliability data. First, the warning determination unit 600 determines whether an abnormality has occurred in any first biological information such as the sensor A201. The warning determination unit 600 determines the occurrence of abnormality by comparing the normal range data 540 such as the sensor A201 of the bedside monitor 200 stored in the nonvolatile memory 114 in advance with the first biological information. When the warning determination unit 600 determines that an abnormality has occurred in any of the first biological information, the warning determination unit 600 detects an abnormality based on the second biological information of the same measurement item and the reliability data 530 of the second biological information. It is determined whether or not to warn.
  • the second biological information of the same measurement item is also referred to as “corresponding second biological information”.
  • the warning determination unit 600 determines a warning according to the level of the reliability data 530 of the corresponding second biological information. Further, the warning determination unit 600 may set different warning sounds according to the reliability data 530 of the second biological information when the warning determination is made. Details will be described later.
  • the warning control unit 610 controls the warning generation unit 130 to generate a warning sound when the warning determination unit 600 determines that there is a warning.
  • FIG. 3 is a block diagram relating to the process of generating the reliability data.
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining the procedure of reliability data generation processing.
  • the reliability evaluation unit 500 includes a correlation measurement unit 511, a correlation measurement unit 512, and a correlation measurement unit 513 as the correlation measurement unit 510.
  • the correlation measuring unit 511 measures the correlation between the data of the sensor A and the sensor a.
  • the correlation measuring unit 512 measures the correlation between the data of the sensor B and the sensor b.
  • the correlation measurement unit 513 measures the correlation between the data of the sensor C and the sensor c.
  • the reliability evaluation unit 500 includes an evaluation generation unit 521, an evaluation generation unit 522, and an evaluation generation unit 523 as the evaluation generation unit 520.
  • the evaluation generation unit 521 generates the reliability data 531 of the sensor a based on the correlation measured by the correlation measurement unit 511.
  • the evaluation generation unit 522 generates the reliability data 532 of the sensor b based on the correlation measured by the correlation measurement unit 512.
  • the evaluation generation unit 523 generates the reliability data 533 of the sensor c based on the correlation measured by the correlation measurement unit 513.
  • the procedure of reliability data generation processing will be described with reference to FIG. As described above, the generation process of the reliability data is a process performed prior to the actual condition monitoring of the patient.
  • the reliability evaluation unit 500 acquires the first biological information and the second biological information (Step S10).
  • the correlation measurement unit 510 measures the correlation between the first biological information and the second biological information with the same measurement item (step S12).
  • Evaluation generation unit 520 generates reliability data 530 of the second biological information from each measured correlation (step S14).
  • FIG. 5A and 5B are generation tables of the reliability data 530.
  • FIG. The generation table is provided corresponding to each sensor.
  • FIG. 5A is a generation table of the reliability data 531 of the sensor a
  • FIG. 5B is a generation table of the reliability data 532 of the sensor b.
  • the level of reliability corresponds to reliability data.
  • the level of reliability is shown in three stages, but there may be four or more stages. Further, the number of steps may be different depending on the sensor.
  • level 2 is generated as the reliability of the sensor a from the generation table of FIG. 5A.
  • level 3 is generated as the reliability of the sensor b from the generation table of FIG. 5B.
  • the evaluation generation unit 520 stores the generated reliability data 530 in the nonvolatile memory 114 (step S16). As the reliability data 530, the reliability level generated by the generation table is stored.
  • the warning determination process is performed by the warning determination unit 600. Two embodiments (first embodiment and second embodiment) of the warning determination process will be described.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating the first embodiment of the warning determination process.
  • FIG. 7 is a flowchart for explaining the procedure of the first embodiment of the warning determination process.
  • the warning determination unit 600 acquires first biological information from the sensors A, B, and C, and acquires second biological information from the sensors a, b, and c.
  • the warning determination unit 600 uses the first biological information and the second biological information to determine whether or not to warn of an abnormality under conditions according to the reliability data.
  • the warning control unit 610 controls the warning generation unit 130 to generate, for example, a warning sound when the warning determination unit 600 determines that a warning is to be issued.
  • the warning determination unit 600 acquires first biological information and second biological information (step S50). The warning determination unit 600 determines whether an abnormality has occurred in any of the first biological information (step S52). The warning determination unit 600 compares the normal range data 540 corresponding to each value of the first biological information, and if any of the first biological information deviates from the corresponding normal range data 540, an abnormality is detected. Is determined to have occurred.
  • step S52 If the warning determination unit 600 determines that no abnormality has occurred in any of the first biological information (No in step S52), the process returns to step S50.
  • the warning determination unit 600 determines that an abnormality has occurred in any of the first biological information (Yes in step S52)
  • the reliability data 530 of the wearable sensor 300 corresponding to the first biological information in which the abnormality has occurred. Is read (step S54). For example, when an abnormality occurs in the data of the sensor A 201, the reliability data 531 of the sensor a 301 is read.
  • the threshold value is stored in the nonvolatile memory 114.
  • the warning determination unit 600 determines a warning (step S60).
  • the warning control unit 610 generates a warning sound (step S62). That is, since the wearable sensor 300 has low reliability, the warning determination unit 600 adopts the result of the bedside monitor 200 and determines to give a warning without considering the corresponding second biological information.
  • step S58 If the warning determination unit 600 determines that the reliability data 530 is greater than or equal to the threshold value (Yes in step S56), the warning determination unit 600 determines whether an abnormality is detected in the corresponding second biological information (step S58).
  • the warning determination unit 600 determines that no abnormality is detected in the corresponding second biological information (No in step S58), the warning determination unit 600 determines that no warning is given, and ends this process. This is because no abnormality is recognized in the wearable sensor 300 with high reliability, and it is estimated that the sensor of the bedside monitor 200 has malfunctioned.
  • the warning determination unit 600 determines that an abnormality has been detected in the corresponding second biological information (Yes in step S58), the warning determination unit 600 determines to issue a warning (step S60).
  • the warning control unit 610 generates a warning sound (step S62).
  • the warning determination unit 600 determines that an abnormality has occurred in combination with the bedside monitor 200 because the wearable sensor 300 has high reliability.
  • the warning determination unit 600 may set the warning sound when Step S58 is Yes larger than the warning sound when Step S56 is No. This is because the probability of occurrence of an abnormality is higher when step S58 is Yes than when step S56 is No.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining the procedure of the second embodiment of the warning determination process. Since the block diagram of the second embodiment of the warning determination process is the same as the block diagram (FIG. 6) of the first embodiment, a description thereof will be omitted.
  • the warning determination unit 600 acquires the first biological information and the second biological information (step S100). The warning determination unit 600 determines whether an abnormality has occurred in any of the first biological information (step S102). The warning determination unit 600 compares the normal range data 540 corresponding to each value of the first biological information, and if any of the first biological information deviates from the corresponding normal range data 540, an abnormality is detected. Is determined to have occurred.
  • step S102 If the warning determination unit 600 determines that no abnormality has occurred in any of the first biological information (No in step S102), the process returns to step S100.
  • the warning determination unit 600 determines that an abnormality has occurred in any of the first biological information (Yes in step S102), the reliability data 530 of the wearable sensor 300 corresponding to the first biological information in which the abnormality has occurred. Is read (step S104).
  • the warning determination unit 600 selects a process according to the read reliability.
  • the warning determination unit 600 determines whether an abnormality has occurred in the corresponding second biological information (step S108).
  • Level 3 is high reliability. For example, if an abnormality occurs in the data of sensor A and the reliability data 531 of sensor a is level 3, the process of step S108 is executed. In step S108, it is determined whether an abnormality has occurred in the data of sensor a.
  • the warning determination unit 600 determines that no abnormality has occurred in the corresponding second biological information (No in step S108), and ends without issuing a warning. This is because no abnormality is recognized in the wearable sensor 300 with high reliability, and it is estimated that the sensor of the bedside monitor 200 has malfunctioned.
  • the warning determination unit 600 determines that an abnormality has occurred in the corresponding second biological information (Yes in step S108).
  • the warning determination unit 600 sets the warning sound 1 (step S110).
  • the warning control unit 610 generates a warning with the warning sound 1 (step S120).
  • the warning control unit 610 sets a different sound as the warning sound according to the accuracy of the abnormality.
  • Warning sound 1 is the sound that draws the most attention, and becomes a modest sound as the number increases.
  • the warning sounds 1 to 4 may be changed in any one of volume, pitch, sound quality, sound length, rhythm, or a combination of the two. Since an abnormality is recognized in the wearable sensor 300 with high reliability, the abnormality is determined by combining with the abnormality by the bedside monitor 200.
  • step S106 When the warning determination unit 600 determines that the reliability of the corresponding second biological information is level 2 in step S106, the warning determination unit 600 determines whether an abnormality has occurred in the corresponding second biological information (step S112).
  • the warning determination unit 600 determines that an abnormality has occurred in the corresponding second biological information (Yes in step S112), and sets the warning sound 2 (step S114).
  • the warning control unit 610 generates a warning with the warning sound 2 (step S120). Since an abnormality is recognized in the wearable sensor 300 with high reliability, the abnormality is determined in combination with the abnormality by the bedside monitor 200. However, since the reliability of the second biological information is slightly lower than in step S110, for example, a warning sound 2 having a slightly lower volume than the warning sound 1 in step S110 is set.
  • the warning determination unit 600 determines that no abnormality has occurred in the corresponding second biological information (No in step S112), and sets the warning sound 3 (step S116).
  • the warning control unit 610 generates a warning with the warning sound 3 (step S120). Since the reliability of the second biological information is slightly lower than in the case of step S114, a smaller warning sound 3 is set than in the case of step S114.
  • step S106 When the warning determination unit 600 determines that the reliability of the corresponding second biological information is level 1 in step S106, the warning determination unit 600 sets the warning sound 4 (step S118). The warning control unit 610 generates a warning with the warning sound 4 (step S120). Since the corresponding wearable sensor 300 has low reliability, only the result of the bedside monitor is employed.
  • an abnormality occurs by appropriately combining the second biological information (data of the wearable sensor 300) with the first biological information (sensor data of the bedside monitor 200) that is the main biological information.
  • the occurrence of false warnings (misinformation) can be prevented while preventing oversight. By preventing false warnings, the burden on medical staff can be reduced.
  • the sensor of the first measuring device can simultaneously generate an error by using the second measuring device (wearable sensor 300) with a sensor having a different sensitivity and format. This can reduce the occurrence of false warnings.
  • the second biological information is used for the determination of the warning. Therefore, it is possible to prevent the false information from being generated by the second biological information with low reliability. it can. -The higher the reliability of the second biological information, the greater the warning sound. Thereby, the medical staff who heard the warning sound can determine the degree of importance and urgency according to the mode of the warning sound (for example, the magnitude of the sound, the pitch of the sound, the frequency of the pulsed sound).
  • the difference in warning level is used as a warning sound, but visual effects such as display of a tablet carried by a doctor or nurse, blinking of LED (color, frequency of blinking), etc. are warned. You may make it present according to the level.
  • the second measuring device is not limited to a wearable sensor. This is because any sensor that can verify the accuracy of the bedside monitor may be used.
  • the sensor of the bedside monitor may not be a wearable sensor as long as it is a sensor having a different format or method.
  • Warning Control unit 1 Medical Monitoring System 100 Medical Monitoring Device 110 CPU 112 Temporary memory 114 Nonvolatile memory 116 Input / output IF 118 Bus 120 Display Unit 130 Warning Generation Unit 140 Information Processing Device 200 Bedside Monitor 201 Sensor A 202 Sensor B 203 Sensor C 300 Wearable sensor 301 Sensor a 302 sensor b 303 sensor c 400 Monitoring control unit 500 Reliability evaluation unit 510 Correlation measurement unit 520 Evaluation generation unit 530 Reliability data 600 Warning determination unit 610 Warning control unit

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Abstract

患者の生体情報に基づき患者の容体を監視する医療監視装置は、ベッドサイドモニタ２００で計測される第１の生体情報と、第１の生体情報と同一の測定項目であってウェアラブルセンサ３００により計測される第２の生体情報をそれぞれ取得して、第１の生体情報と第２の生体情報の相関性に基づき、第２の生体情報の信頼性を評価する信頼性評価部５１０と、第１の生体情報と第２の生体情報を用いて、信頼性に応じた条件で、異常を警告するか否かを判定する警告判定部６００と、を備える。

Description

[規則37.2に基づきISAが決定した発明の名称]　医療監視装置およびプログラム
　本発明は、患者の容態を監視して警告する医療監視装置に関する。
　病院等の医療機関においては、治療中の患者の容態を監視するために、患者の生体情報を総合して監視する生体情報監視装置が広く使用されている。この生体情報監視装置は、一般にベットサイドモニタと呼ばれる。
  ベットサイドモニタは、病棟、ＣＣＵ、ＩＣＵ等において、文字通り、患者のベッドサイドに設置される。医師や看護師等は、ベッドサイドモニタにより、患者の心拍、血圧、体温、呼吸数などの生体情報を取得し、患者の状態を把握する。そして、ベッドサイドモニタをナースコールに接続させて、患者の生体情報に異常が発生した場合には、ナースコールにより警告を発するようなシステムも提案されている（特許文献１）。
ＷＯ２００５／０５５８２４
　ベッドサイドモニタで異常が検出された場合に、警告が直ちに発せられれば、看護師等は、患者へ迅速な対処をすることが可能になる。一方、ベットサイドモニタの生体センサは、微弱信号を取り扱うために、ノイズ等の影響を受けやすく、誤検出も少なくない。ベットサイドモニタにより警告を行うシステムでは、センサエラーによる誤った警告が多くなると、看護師等の負担が著しく増大する。
　本願発明は、上記課題に鑑み、ベッドサイドモニタにおける不要な警告を低減する医療監視装置を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、患者の生体情報に基づき患者の容体を監視する医療監視装置は、第１の計測装置で計測される第１の生体情報と、前記第１の生体情報と同一の測定項目であって第２の計測装置により計測される第２の生体情報をそれぞれ取得して、前記第１の生体情報と第２の生体情報の相関性に基づき、前記第２の生体情報の信頼性を評価する信頼性評価部と、前記第１の生体情報と前記第２の生体情報を用いて、前記信頼性に応じた条件で、異常を警告するか否かを判定する警告判定部と、を備える。
　本発明によれば、ベッドサイドモニタにおける不要な警告を低減する医療監視装置を提供することができる。
本実施形態の医療監視システムの基本的な構成例を示すブロック図である。 医療監視システムの警告判定処理に関する機能ブロック図である。 信頼性データの生成処理に関するブロック図である。 信頼性データの生成処理の手順を説明するフローチャートである。 信頼性テーブルの例である。 信頼性テーブルの例である。 警告判定処理の第１実施形態を説明するブロック図である。 警告判定処理の第１実施形態の手順を説明するフローチャートである。 警告判定処理の第２実施形態の手順を説明するフローチャートである。
　以下、図面に従って本発明の実施形態を説明する。図１は、本実施形態の医療監視システム１の基本的な構成例を示すブロック図である。医療監視システム１は、医療監視装置１００、ベッドサイドモニタ２００及びウェアラブルセンサ３００を有する。
　医療監視装置１００は、患者の容態(状態)を検出するセンサ（ベッドサイドモニタ２００及びウェアラブルセンサ３００）から生体情報を取得して、患者に異常が発生した場合には、医師や看護師（医療従事者）に警告を発するものである。
　ベッドサイドモニタ２００は、患者の生体情報を測定する主たる計測装置である。ベッドサイドモニタ２００を、第１の計測装置とも呼ぶ。ベッドサイドモニタ２００により検出される生体情報は、例えば、体温、心泊数、血圧、不整脈、血中Ｃｏ２、脳波（ＥＥＧ（Electroencephalogram））、心電（ＥＣＧ （Electrocardiogram））である。
　ベッドサイドモニタ２００には、各生体情報の項目（体温、心拍数等々）ごとに、対応するセンサが設けられる。ベッドサイドモニタ２００のセンサは、原則的に患者がベッドに寝た状態で、生体情報を検出する。本実施形態ではセンサとして、センサＡ２０１、センサＢ２０２及びセンサＣ２０３の３つを示す。例えば、センサＡ２０１は体温、センサＢ２０２は血圧、センサＣ２０３は心拍をそれぞれ検出するセンサである。また、ベッドサイドモニタ２００には、各センサで検出された生体情報を表示するモニタ装置（不図示）が備えられていても良い。
　ベッドサイドモニタ２００は、患者の容態を正確に検出するため、ベッドサイドモニタ２００には、一般に高精度あるいは高感度なセンサが使用される。しかし、高精度あるいは高感度なセンサによる問題もある。例えば、心拍計測用のセンサが高感度であるため、周囲の振動や患者の動きに伴う変化を心拍の変化として過って検出する場合がある。また、高感度な心電センサも同様に、周囲の電波や電気ノイズ、患者の動きに伴う信号を拾いやすい。
　このようにベッドサイドモニタ２００でも様々な要因で誤検出が発生する可能性があるので、ベッドサイドモニタ２００による生体情報のみで、患者の異常を判定すると、誤警告が混じってしまう。
　そこで、本実施形態では、ベッドサイドモニタ２００により検出された患者の異常を検証するために、ベッドサイドモニタ２００のセンサと測定対象が同一であって、ベッドサイドモニタ２００のセンサとは測定原理あるいは測定精度あるいは装着位置が異なるセンサを利用する。この測定原理あるいは測定精度あるいは装着位置が異なるセンサを第２の計測装置とも呼ぶ。
　本実施形態では、第２の計測装置として、ウェアラブルセンサを使用する。ウェアラブルセンサ３００は、患者の体に直接装着して患者の各種生体情報を検出するセンサの総称である。ウェアラブルセンサ３００は、ベッドサイドモニタ２００の各センサで検出された生体情報に基づく警告の誤報を防止するための第２の計測装置である。
　ウェアラブルセンサ３００は、患者に装着された状態で、移動することが十分に可能なサイズのセンサと言うこともできる。ウェアラブルセンサ３００は、例えば、腕に装着するような時計型のセンサである。
　前述のように、ウェアラブルセンサ３００として、ベッドサイドモニタ２００の各センサと同一測定項目の生体情報を検出するセンサが設けられる。ウェアラブルセンサ３００のセンサａ３０１、センサｂ３０２　及びセンサｃ３０３は、ベッドサイドモニタ２００のセンサＡ２０１、センサＢ２０２及びセンサＣ２０３と測定項目が同一である。
　例えば、センサＡ２０１がサーミスタ型の体温計で、センサａ３０１が赤外線型の体温計である。また、センサＣ２０３が胸に装着して心拍を計測するセンサで、センサｃ３０３は腕に巻いて心拍を計測するセンサである。なお、以下では、ベッドサイドモニタ２００で計測される生体情報を第1の生体情報と呼び、ウェアラブルセンサ３００で計測される生体情報を第２の生体情報と呼ぶ。
　医療監視装置１００は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)１１０、一時記憶メモリ１１２、不揮発性メモリ１１４、入出力ＩＦ（Interface）１１６、バス１１８、表示部１２０及び警告発生部１３０を有する。
　ＣＰＵ１１０は、不揮発性メモリ１１４から制御プログラムを読込み、読込んだ制御プログラムに従ったソフトウェア処理により医療監視装置１００を統括的に制御する。ＣＰＵ１１０には、一時記憶メモリ１１２、不揮発性メモリ１１４及び入出力ＩＦ１１６が、バス１１８で接続される。
　一時記憶メモリ１１２は、制御プログラムや各種データを一時的に記憶する。一時記憶メモリ１１２は、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）である。不揮発性メモリ１１４は、制御プログラムや各種テーブル、及び後述する信頼性データ等を記憶する。不揮発性メモリ１１４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリである。
　入出力ＩＦ１１６は、ベッドサイドモニタ２００のセンサＡ２０１等やウェアラブルセンサ３００のセンサａ３０１等、及び外部機器との入出力を制御する。ベッドサイドモニタ２００やウェアラブルセンサ３００から出力された生体情報が、入出力ＩＦ１１６を介して、医療監視装置１００に入力される。
　また、入出力ＩＦ１１６には、表示部１２０及び警告発生部１３０に接続される。表示部１２０は、センサで取得された生体情報あるいは後述する相関性や信頼性の情報等を表示する。なお、ＣＰＵ１１０、一時記憶メモリ１１２、不揮発性メモリ１１４、入出力ＩＦ１１６及びバス１１８は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置１４０のユニットであってもよい。
　警告発生部１３０は、患者の異常を医師や看護師等の医療従事者に報知するスピーカである。警告発生部１３０には、警告画面を表示する表示装置が含まれても良い。警告発生部１３０のスピーカや表示装置は、例えば、ナースセンタに設置される据え置き型のものや医師・看護師が携帯する可搬性のものでも良い。
　図２は、医療監視システム１で行われる監視処理に関する機能ブロック図である。監視制御部４００は、監視処理を行うもので、制御プログラムを読込んだＣＰＵ１１０によるソフトウェア処理により実現される。監視制御部４００は、信頼性評価部５００、警告判定部６００及び警告制御部６１０を有する。
　信頼性評価部５００は、ウェアラブルセンサ３００の生体情報の信頼性を評価し、信頼性データ５３０を生成する。信頼性データ５３０は、患者の容態を監視中に生体情報に異常が認められた場合に、警告判定部６００による警告の判定に使用されるデータである。
　信頼性評価部５００は、第１の生体情報と第２の生体情報をそれぞれ取得して、２つの生体情報の相関性に基づき、ウェアラブルセンサ３００の生体情報の信頼性を評価する。
　信頼性評価部５００は、相関測定部５１０及び評価生成部５２０を有する。相関測定部５１０は、同一測定項目における第１の生体情報と第２の生体情報の相関を測定する。つまり、相関測定部５１０は、センサＡとセンサａのデータ、センサＢとセンサｂのデータ、センサＣとセンサｃのデータについて、それぞれ相関を測定する。
　また、評価生成部５２０は、相関測定部５１０で測定された第１の生体情報と第２の生体情報との相関から、第２の生体情報の信頼性データ５３０を生成する。信頼性データ５３０は、各センサ（センサａ、センサｂ、センサｃ）に対して、それぞれ信頼性データを生成する。
　評価生成部５２０は、生成した信頼性データを、不揮発性メモリ１１４に記憶する。なお、信頼性評価部５００は、患者の監視に先立って、信頼性を評価し、信頼性データを記憶させておく。また、信頼性評価部５００は、監視中に、随時あるいは所定のタイミング（例えば、１回／日）で相関を測定して最新の信頼性データを生成する。信頼性データは、最新のものに随時更新されることが望ましい。
　警告判定部６００は、第１の生体情報及び第２の生体情報を用いて、信頼性データに応じた条件で、異常を警告するか否かを判定する。まず、警告判定部６００は、センサＡ２０１等のいずれかの第１の生体情報で、異常が発生したかを判定する。警告判定部６００は、異常の発生を不揮発性メモリ１１４に予め記憶したベッドサイドモニタ２００のセンサＡ２０１等の正常範囲データ５４０と第１の生体情報とを比較して判定する。そして、警告判定部６００は、第１の生体情報のいずれかで、異常が発生したと判定すると、同一測定項目の第２の生体情報とその第２の生体情報の信頼性データ５３０に基づき異常を警告するか否かを判定する。なお、以下で、同一測定項目の第２の生体情報を、「対応する第２の生体情報」とも呼ぶ。
　そして、警告判定部６００は、対応する第２の生体情報の信頼性データ５３０の高低に応じて、警告の判定を行う。また、警告判定部６００は、警告判定がされた際の第２の生体情報の信頼性データ５３０に応じて、異なる警告音を設定してもよい。詳細は、後述する。
　警告制御部６１０は、警告判定部６００で警告すると判定された場合に、警告発生部１３０を制御して、警告音を発生させる。
　次に、前述した評価生成部５２０により行われる信頼性データの生成処理について説明する。図３は、信頼性データの生成処理に関するブロック図である。図４は、信頼性データの生成処理の手順を説明するフローチャートである。
　図３に示すように、信頼性評価部５００は、相関測定部５１０として、相関測定部５１１、相関測定部５１２、相関測定部５１３を有する。相関測定部５１１は、センサＡとセンサａのデータの相関を測定する。相関測定部５１２は、センサＢとセンサｂのデータの相関を測定する。相関測定部５１３は、センサＣとセンサｃのデータの相関を測定する。
　また、信頼性評価部５００は、評価生成部５２０として、評価生成部５２１、評価生成部５２２及び評価生成部５２３を有する。評価生成部５２１は、相関測定部５１１で測定された相関に基づき、センサａの信頼性データ５３１を生成する。同様に評価生成部５２２は、相関測定部５１２で測定された相関に基づき、センサｂの信頼性データ５３２を生成する。同様に評価生成部５２３は、相関測定部５１３で測定された相関に基づき、センサｃの信頼性データ５３３を生成する。
　図４を用いて、信頼性データの生成処理の手順を説明する。なお、前述のように信頼性データの生成処理は、患者の実際の容態監視に先立って行われる処理である。信頼性評価部５００は、第１の生体情報と第２の生体情報を取得する（ステップＳ１０）。相関測定部５１０は、それぞれ同一測定項目で、第１の生体情報と第２の生体情報の相関を測定する（ステップＳ１２）。
　評価生成部５２０は、測定された各相関から、第２の生体情報の信頼性データ５３０を生成する（ステップＳ１４）。
　生成された信頼性データの例を示す。図５Ａ、図５Ｂは、信頼性データ５３０の生成テーブルである。生成テーブルは、それぞれのセンサに対応して設けられるものとする。例えば、図５Ａがセンサａの信頼性データ５３１の生成テーブルで、図５Ｂがセンサｂの信頼性データ５３２の生成テーブルである。信頼性のレベルが、信頼性データに相当する。ここでは、信頼性のレベルが３段階で示されるが、４段階以上あってもよい。また、センサに応じて、段階数が異なっていてもよい。
　センサａで相関が７５％と測定された場合には、図５Ａの生成テーブルにより、センサａの信頼性として、レベル２が生成される。また、センサｂで相関が９５％と測定された場合には、図５Ｂの生成テーブルにより、センサｂの信頼性として、レベル３が生成される。
　評価生成部５２０は、生成した信頼性データ５３０を不揮発性メモリ１１４に保存する（ステップＳ１６）。信頼性データ５３０として、生成テーブルで生成された信頼性のレベルが保存される。
　次に、患者の監視中に、生体情報に異常が発生した場合の警告判定処理について説明する。警告判定処理は警告判定部６００により行われる。警告判定処理について、２つの実施形態（第１実施形態と第２実施形態）を説明する。
<第１実施形態>
　図６は、警告判定処理の第１実施形態を説明するブロック図である。図７は、警告判定処理の第１実施形態の手順を説明するフローチャートである。
　図６に示すように、警告判定部６００は、センサＡ、センサＢ及びセンサＣから第１の生体情報を取得し、センサａ、センサｂ及びセンサｃから第２の生体情報を取得する。警告判定部６００は、第１の生体情報と第２の生体情報を用いて、信頼性データに応じた条件で、異常を警告するか否かを判定する。警告制御部６１０は、警告判定部６００で警告すると判定された場合に、警告発生部１３０を制御して、例えば、警告音を発生させる。
　図７において、警告判定部６００は、第１の生体情報及び第２の生体情報を取得する（ステップＳ５０）。警告判定部６００は、第１の生体情報のいずれかで、異常が発生したかを判定する（ステップＳ５２）。警告判定部６００は、第１の生体情報の各値と対応する正常範囲データ５４０を比較して、第１の生体情報のいずれかが、対応する正常範囲データ５４０を外れた場合には、異常が発生したと判定する。
　警告判定部６００は、第１の生体情報のいずれでも、異常が発生していないと判定すると（ステップＳ５２のＮｏ）、ステップＳ５０に戻る。
　警告判定部６００は、第１の生体情報のいずれかで、異常が発生したと判定すると（ステップＳ５２のＹｅｓ）、異常が発生した第１の生体情報に対応するウェアラブルセンサ３００の信頼性データ５３０を読み出す（ステップＳ５４）。例えば、センサＡ２０１のデータで異常が発生した場合には、センサａ３０１の信頼性データ５３１が読み出される。
　警告判定部６００は、信頼性データ５３０が閾値以上であるかを判定する（ステップＳ５６）。図５Ａ、図５Ｂで説明したような信頼性（レベル１～３）を例にすると、閾値＝２の場合に、対応するセンサの信頼性がレベル３であれば、Ｙｅｓと判定される。なお、閾値は、不揮発性メモリ１１４に記憶される。
　警告判定部６００は、信頼性データ５３０が閾値以上でないと判定すると（ステップＳ５６のＮｏ）、警告を判定する（ステップＳ６０）。警告制御部６１０は、警告音を発生させる（ステップＳ６２）。つまり、警告判定部６００は、ウェアラブルセンサ３００の信頼性が低いため、対応する第２の生体情報を考慮しないで、ベッドサイドモニタ２００の結果を採用して、警告すると判定する。
　ステップＳ５６に戻る。警告判定部６００は、信頼性データ５３０が閾値以上であると判定すると（ステップＳ５６のＹｅｓ）、対応する第２の生体情報でも異常が検出されたかを判定する（ステップＳ５８）。
　警告判定部６００は、対応する第２の生体情報で異常が検出されていないと判定すると（ステップＳ５８のＮｏ）、警告判定部６００は、警告しないと判定して、本処理を終了する。信頼度の高いウェアラブルセンサ３００で異常が認められないので、ベッドサイドモニタ２００のセンサが誤作動したと推定するからである。
　警告判定部６００は、対応する第２の生体情報で異常が検出されたと判定すると（ステップＳ５８のＹｅｓ）、警告すると判定する（ステップＳ６０）。警告制御部６１０は、警告音を発生させる（ステップＳ６２）。警告判定部６００は、ウェアラブルセンサ３００の信頼性が高いため、ベッドサイドモニタ２００と総合して、異常が発生したと判断する。
　なお、警告判定部６００は、ステップＳ５８がＹｅｓの場合による警告音を、ステップＳ５６がＮｏの場合による警告音より、大きく設定するようにしてもよい。ステップＳ５８がＹｅｓの場合の方が、ステップＳ５６がＮｏに比べて、より異常発生の確度が高いからである。
〈第２実施形態〉
　図８は、警告判定処理の第２実施形態の手順を説明するフローチャートである。警告判定処理の第２実施形態のブロック図は、第１実施形態のブロック図（図６）と同一であるので、省略する。
　警告判定部６００は、第１の生体情報と第２の生体情報を取得する（ステップＳ１００）。警告判定部６００は、第１の生体情報のいずれかで、異常が発生したかを判定する（ステップＳ１０２）。警告判定部６００は、第１の生体情報の各値と対応する正常範囲データ５４０を比較して、第１の生体情報のいずれかが、対応する正常範囲データ５４０を外れた場合には、異常が発生したと判定する。
　警告判定部６００は、第１の生体情報のいずれでも、異常が発生していないと判定すると（ステップＳ１０２のＮｏ）、ステップＳ１００に戻る。
　警告判定部６００は、第１の生体情報のいずれかで、異常が発生したと判定すると（ステップＳ１０２のＹｅｓ）、異常が発生した第１の生体情報に対応するウェアラブルセンサ３００の信頼性データ５３０を読み出す（ステップＳ１０４）。
　警告判定部６００は、読み出した信頼性によって、処理を選択する。警告判定部６００は、ステップＳ１０６で対応する信頼性がレベル３と判定すると、対応する第２の生体情報で異常が発生したかを判定する（ステップＳ１０８）。レベル３は、高い信頼性である。例えば、センサＡのデータで異常が発生した場合に、センサａの信頼性データ５３１がレベル３であった場合には、ステップＳ１０８の処理が実行される。ステップＳ１０８で、センサａのデータで異常が発生したかが判定される。
　警告判定部６００は、対応する第２の生体情報で異常が発生していないと判定する（ステップＳ１０８のＮｏ）、警告を発しないで、終了する。信頼度の高いウェアラブルセンサ３００で異常が認められないので、ベッドサイドモニタ２００のセンサが誤作動したと推定するからである。
　警告判定部６００は、対応する第２の生体情報で異常が発生したと判定すると（ステップＳ１０８のＹｅｓ）、警告音１を設定する（ステップＳ１１０）。警告制御部６１０は、警告音１で警告を発生させる（ステップＳ１２０）。警告制御部６１０は、警告音として、異常の確度に応じて、異なる音を設定する。警告音１が最も注意を引く音で、番号が大きくなるに従い、控えめ目な音になる。警告音１～４としては、音量、音程、音質、音の長さ、リズムのいずれか、あるいは２つを組み合わせて変化させても良い。信頼度の高いウェアラブルセンサ３００で異常が認められたので、ベッドサイドモニタ２００による異常と綜合して、異常と判断される。
　ステップＳ１０６に戻る。警告判定部６００は、ステップＳ１０６で対応する第２の生体情報の信頼性がレベル２と判定すると、対応する第２の生体情報で異常が発生したかを判定する（ステップＳ１１２）。
　警告判定部６００は、対応する第２の生体情報で異常が発生したと判定する（ステップＳ１１２のＹｅｓ）、警告音２を設定する（ステップＳ１１４）。警告制御部６１０は、警告音２で警告を発生させる（ステップＳ１２０）。信頼度の高いウェアラブルセンサ３００で異常が認められたので、ベッドサイドモニタ２００による異常と総合して、異常と判断される。ただし、ステップＳ１１０に比べて、第２の生体情報の信頼性がやや低いので、ステップＳ１１０の警告音１に比べて、例えば音量の少し小さい警告音２が設定される。
　警告判定部６００は、対応する第２の生体情報で異常が発生していないと判定する（ステップＳ１１２のＮｏ）、警告音３を設定する（ステップＳ１１６）。警告制御部６１０は、警告音３で警告を発生させる（ステップＳ１２０）。ステップＳ１１４の場合に比べて第２の生体情報の信頼性がやや低いので、ステップＳ１１４の場合に比べて、さらに小さな警告音３が設定される。
　ステップＳ１０６に戻る。警告判定部６００は、ステップＳ１０６で対応する第２の生体情報の信頼性がレベル１と判定すると、警告判定部６００は、警告音４を設定する（ステップＳ１１８）。警告制御部６１０は、警告音４で警告を発生させる（ステップＳ１２０）。対応するウェアラブルセンサ３００の信頼性が低いため、ベッドサイドモニタの結果のみを採用する。
〈効果〉
・本実施形態によれば、主たる生体情報である第１の生体情報（ベッドサイドモニタ２００のセンサデータ）に、第２の生体情報（ウェアラブルセンサ３００のデータ）を適切に組み合わせることで、異常発生の見逃しを防止しつつ、誤った警告（誤報）の発生を防止することができる。誤った警告を防止することにより、医療従事者への負担を軽減させることができる。
・また、第１の計測装置（ベッドサイドモニタ２００）のセンサとは、感度や形式が異なるセンサによる第２の計測装置（ウェアラブルセンサ３００）を併用することによって、同時にエラーが発生する可能性を減少させ、誤った警告の発生を防止することができる。
・第２の生体情報の信頼性が高い場合に、警告の判定に第２の生体情報を利用するので、信頼性の低い第２の生体情報により逆に誤報が発生することを防止することができる。
・第２の生体情報の信頼性が高い程、警告音を大きくするようにする。これにより、警告音を聞いた医療従事者は、警告音の態様（例えば音の大小、音の高低、パルス状の音の頻度）によって、重要性や緊急性の程度を判断することができる。
〈変形例１〉
第２の実施形態では警告のレベルの差を警告音の様態としているが、医師、看護師が携帯しているタブレットの表示、ＬＥＤの点滅(色、点滅の頻度)などの視覚効果を、警告のレベルに応じて提示するようにしてしても良い。
〈変形例２〉
第２の計測装置は、ウェアラブルセンサには限られない。ベッドサイドモニタの確度を検証することのできるセンサであれば良いからである。ベッドサイドモニタのセンサとは、形式や方式が異なるセンサであれば、ウェアラブルセンサでなくてもよい。
　なお、本発明は上述した実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階でのその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施形態に示される全構成要素を適宜組み合わせても良い。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。このような、発明の趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変形や応用ができることはもちろんである。
１　　医療監視システム
１００　医療監視装置
１１０　　ＣＰＵ
１１２　　一時記憶メモリ
１１４　　不揮発性メモリ
１１６　　入出力ＩＦ
１１８　　バス
１２０　　表示部
１３０　　警告発生部
１４０　　情報処理装置
２００　ベッドサイドモニタ
２０１　　センサＡ
２０２　　センサＢ
２０３　　センサＣ
３００　ウェアラブルセンサ
３０１　　センサａ
３０２　　センサｂ
３０３　　センサｃ
４００　監視制御部
５００　　信頼性評価部
５１０　　　相関測定部
５２０　　　評価生成部
５３０　　信頼性データ
６００　　警告判定部
６１０　　警告制御部

Claims (13)

  1. 　患者の生体情報に基づき患者の容体を監視する医療監視装置において、
    　第１の計測装置で計測される第１の生体情報と、前記第１の生体情報と同一の測定項目であって第２の計測装置により計測される第２の生体情報をそれぞれ取得して、前記第１の生体情報と第２の生体情報の相関性に基づき、前記第２の生体情報の信頼性を評価する信頼性評価部と、
    　前記第１の生体情報と前記第２の生体情報を用いて、前記信頼性に応じた条件で、異常を警告するか否かを判定する警告判定部と、を備える
    ことを特徴とする医療監視装置。
  2. 　前記警告判定部は、前記第１の生体情報に基づき異常を警告するか、あるいは前記第１の生体情報と前記第２の生体情報の両方に基づき異常を警告するかを、前記信頼性に基づき選択する　
    ことを特徴とする請求項１に記載の医療監視装置。
  3. 　前記警告判定部は、前記信頼性評価部により前記第２の生体情報の信頼性が高いと評価された場合には、前記第１の生体情報及び前記第２の生体情報の両方が異常を示す場合に、警告すると判定し、
    　前記警告判定部は、前記信頼性評価部により前記第２の生体情報の信頼性が低いと評価された場合には、前記第１の生体情報が異常を示す場合に、警告すると判定する
    ことを特徴とする請求項２に記載の医療監視装置。
  4. 　前記第１の計測装置及び第２の計測装置でそれぞれ計測される患者の生体情報は、少なくとも、体温、心電図、心泊数、脳波又は血圧のいずれか１つである、
    ことを特徴とする請求項１に記載の医療監視装置。
  5. 　前記第１の計測装置は、ベッドサイドモニタで、
    　前記第２の計測装置は、患者に直接装着されるウェアラブルセンサである
    ことを特徴とする請求項１に記載の医療監視装置。
  6. 　前記信頼性評価部は、前記監視中に、前記相関性を所定のタイミングで算出し、前記信頼性を評価する
    ことを特徴とする請求項１に記載の医療監視装置。
  7. 　前記信頼性評価部は、前記相関性に基づき、前記信頼性のレベルを設定する
    ことを特徴とする請求項１に記載の医療監視装置。
  8. 　　前記警告を制御する警告制御部とを備え、
    　　前記警告制御部は、前記設定された信頼性のレベルに応じて警告の態様を変更する
    ことを特徴とする請求項７に記載の医療監視装置。
  9. 　警告音を発するスピーカを備え、
    　前記警告制御部は、前記設定された信頼性のレベルに応じて、前記スピーカから発せされる警告音を制御する
    ことを特徴とする請求項８記載の医療監視装置。
  10. 　視覚効果を提示する表示部を備え、
    　前記警告制御部は、前記設定された信頼性のレベルに応じて、前記表示部から提示される視覚効果を制御する
    ことを特徴とする請求項８記載の医療監視装置。
  11. 　前記警告制御部は、前記信頼性のレベルの変化に応じて、前記警告音として、音量、音の高さ、パルス状の音の頻度の少なくとも１つの態様を変化させる
    ことを特徴とする請求項９に記載の医療監視装置。
  12. 　患者の生体情報に基づき、患者の異常を警告するか否かを判定する制御部を有する医療監視装置において、
    　前記制御部は、第１の計測装置で計測される第１の生体情報と、前記第１の生体情報と同一の測定項目であって第２の計測装置により計測される第２の生体情報との相関性を評価し、
    　前記制御部は、前記相関性に基づき第２の生体情報の信頼性のレベルを判定して、前記判定した信頼性のレベルを記憶部に記憶させ、
    　前記制御部は、前記第１の生体情報と前記第２の生体情報を用いて、前記記憶部に記憶された信頼性に応じた条件で、異常を警告するか否かを判定する
    ことを特徴とする医療監視装置。
  13. 　コンピュータ読取り可能な非一時記憶媒体は、以下のプログラムを格納する、
    患者の生体情報に基づき、患者の異常を警告するか否かを判定する警告方法をコンピュータに実行させるプログラムは、
    　第１の計測装置で計測される第１の生体情報と、前記第１の生体情報と同一の測定項目であって第２の計測装置により計測される第２の生体情報をそれぞれ取得し、
    　前記第１の生体情報と前記第２の生体情報との相関性に基づき、前記第２の生体情報の信頼性を評価し、
    　前記第１の生体情報と前記第２の生体情報を用いて、前記信頼性に応じた条件で、異常を警告するか否かを判定する
    ことを特徴とするプログラム。
     
     
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