WO2021200044A1 - 離床予測通知装置及びプログラム - Google Patents

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Abstract

目的は被介護者が離床する例えば３０分前に介護スタッフに離床を通知することである。　離床予測装置（サーバ装置）（１０）は、介護スタッフの携帯型情報処理端末（４０）と、居室内の温度等の環境値を検出する環境センサ（３２－３４）と、人感センサ（３１）と、ベッドセンサ（３５）とに対して電子的通信回線網（６０）を介して接続される。離床予測処理部（１１５）は、現時点と第１時間以前の時点との間の期間内に検出された複数の環境値、人感センサの出力及びベッドセンサの出力に基づいて、現時点から第２時間経過後に被介護者が寝床から離床する可能性の程度を示す離床予測値を計算する。離床通知処理部（１１７）は、離床予測値を閾値に対して比較し、離床予測値が閾値を超過するとき、第２時間経過後に被介護者が離床することを表す離床通知を携帯型情報処理端末に送信する。

Description

離床予測通知装置及びプログラム
　本発明は、離床予測通知装置及びプログラムに関する。
　介護施設内において、高齢者等の被介護者が覚醒し、ベッド上から離床する際に転倒し、骨折する事態が多発している。また、人手の少ない夜勤時における転倒リスクは介護スタッフの心理的負担も高い。
　現在多くの施設では、各ベッドに感圧マット等のセンサを設置し、被介護者の離床を検知し、それを介護スタッフの携帯端末に通知するシステムを導入している。
　しかし、従来のシステムは被介護者が離床したことを事後的に検知するに過ぎず、介護スタッフが離床に立ち会い、それを介護することができなかった。
　被介護者が離床する例えば３０分前に介護スタッフに離床を通知することことが望まれている。
　本実施形態に係る離床予測サーバ装置は、被介護者を介護する介護スタッフ用の情報処理端末と、被介護者が居住する居室内の温度、湿度、照度の少なくとも一の環境値を検出する環境センサと、居室内の寝床を感知範囲に含むよう設置された赤外線センサと、寝床上での被介護者の動きを検出する寝床センサとに対して電子的通信回線網を介して接続される。演算部は、赤外線センサの出力に基づいて寝床上での被介護者の運動量に応じた運動量指標を繰り返し演算する。演算部は、寝床センサの出力に基づいて、被介護者の脈拍、寝姿勢／端座／起上りの姿勢を区別する姿勢指標、左寝返り／左移動／右移動／右寝返り／なしの寝返りを区別する寝返り指標、体動／安静の状態を区別する体動指標及び睡眠／覚醒を区別する睡眠指標を繰り返し演算する。計算部は、予測計算処理時点と第１時間以前の時点との間の期間内に検出された複数の環境値と、期間内の寝床センサの出力に基づいて演算された複数の運動量指標、複数の脈拍、複数の姿勢指標、複数の寝返り指標、複数の体動指標及び複数の睡眠指標とに基づいて、予測計算処理点から第２時間経過後に被介護者が寝床から離床する可能性の程度を示す離床予測値を計算する。通知処理部は、離床予測値を閾値に対して比較し、離床予測値が閾値を超過するとき、第２時間経過後に被介護者が寝床から離床することを表す離床通知を情報処理端末に送信する。
図１は、本実施形態に係る離床予測通知装置を含む全体システムを示す図である。 図２は、図１の人感センサが設置される居室内の模式図である。 図３は、図１のベッドセンサを示す模式図である。 図４は、図１の離床予測通知装置の機能構成図である。 図５は、図１の離床予測通知装置による離床予測通知処理手順を示す流れ図である。 図６は、図５の処理手順の補足図である。 図７は、図５の工程Ｓ８に対応する介護スタッフが携帯する情報処理端末の表示画面例を示す図である。 図８は、図５の離床予測通知処理の変形例を示す流れ図である。
　以下、図面を参照しながら本実施形態に係る離床予測通知装置を説明する。なお、離床予測とは被介護者が３０分程度の比較的長時間後に離床する可能性を推定することと定義され、被介護者の離床を事後的に検知すること、さらに被介護者がベッド上で上半身を起こし、またベッド端部に座位しているなどの離床の明らかな前兆や兆候を検知することとは明確に区別される。離床の前兆や兆候が検知されると、その数秒後、少なくとも数分後には離床することが知られている。
　図１に示すように、サーバ装置としての離床予測通知装置（情報処理装置）１０は、電子的通信回線網６０に接続される。電子的通信回線網６０として典型的には公衆通信回線網（インターネット回線網）であるが、それに限定されることはない。離床予測通知装置１０には電子的通信回線網６０を介して、介護施設の総合管理用の情報処理装置２０と、複数の介護スタッフがそれぞれ携帯するスマートフォン等の複数の携帯型情報処理端末４０とが接続される。携帯型情報処理端末４０には離床予測通知装置１０と連携するためのアプリケーションがインストールされる。離床予測通知装置１０には電子的通信回線網６０とゲートウェイデバイス５０を介してセンサ群３０が接続される。センサ群３０とゲートウェイデバイス５０との間は例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の近距離無線通信方式又は有線により接続される。
　センサ群３０として、人感センサ３１、温度センサ３２、湿度センサ３３、照度センサ３４、ベッドセンサ（寝床センサ）３５が装備される。図２に例示するように、人感センサ３１、温度センサ３２、湿度センサ３３及び照度センサ３４は、例えばルームセンサ３６として一体化される。人感センサ３１は、典型的には赤外線センサである。ルームセンサ３６は、人感センサ３１の感知範囲（点線）が居室内の寝床（ここではベッド）７０を含むよう壁面等に俯瞰設置される。人感センサ３１の出力により寝床７０上での被介護者の運動量を反映した運動量指標を演算することができる。
　ベッドセンサ３５は、寝床７０上での被介護者の心拍動や寝返り等による動きを検出する寝床センサである。図３に示すように、例えば柔軟性を有する４本のエアチューブ３５１－３５４が内部空間が連通して単一の循環経路を形成するように縦横に連結される。エアチューブ３５１－３５４は複数箇所において隔壁３５５－３５８で仕切られている。各隔壁３５５－３５８の中心は僅かに開口され、その開口縁にマイクロフォン３５９－３６２が取り付けられている。被介護者の拍動や寝返り等の動きに伴ってエアチューブ３５１－３５４の循環経路を内部空気が流通する。この流通に伴って隔壁３５５－３５８の開口部で発生する音響信号をマイクロフォン３５９－３６２が検出する。
　図４に示すように、離床予測通知装置１０は、全体制御を司る制御部１０１を有する。制御部１０１には、制御／データバス１０２を介して記憶部１０３、タイマー回路１０５、端末通信部１０７、ゲートウェイ通信部１０９、人感センサ出力処理部１１１、ベッドセンサ出力処理部１１３、離床予測処理部１１５、離床通知処理部１１７が接続される。
　なお、制御部１０１、人感センサ出力処理部１１１、ベッドセンサ出力処理部１１３、離床予測処理部１１５及び離床通知処理部１１７に関する実際のデバイス構成としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）により構成される。ＨＤＤ(Hard Disk Drive)やＳＳＤ(Solid State Drive)により構成される記憶部１０３には離床統括プログラム、人感センサ出力処理プログラム、ベッドセンサ出力処理プログラム、離床予測プログラム、離床通知プログラムが予め記憶されており、起動時には各プログラムが記憶部１０３からＲＡＭにロードされ、統括処理、人感センサ出力処理、ベッドセンサ出力処理、離床予測処理、離床通知処理が実行される。
　記憶部１０３には、センサ群３０の各データ等が記憶され、また複数の被介護者又は居室に対して、それぞれ担当する複数の介護スタッフがそれぞれ携帯する複数の携帯型情報処理端末４０の識別番号（ＩＤ）を関連付ける関連テーブルが記憶される。なお識別番号（ＩＤ）には携帯型情報処理端末４０に対してインストールされているアプリケーションＩＤが関連付けられている。アプリケーションＩＤにより離床予測通知装置１０と携帯型情報処理端末４０との間で双方向に情報通信がなされる。
　人感センサ出力処理部１１１は、人感センサ３１の検出信号の波高値の単位時間積分値、単位時間の信号波形部分の面積その他の波形特徴量に基づいて寝床７０上での被介護者の運動量を反映する運動量指標を所定周期で繰り返し演算する。
　寝床７０上で被介護者が寝返りや拍動等の動きを示したとき、その重心や体圧分布の変動等に伴ってエアチューブ３５１－３５４内の循環経路を空気が移動する。その移動がマイクロフォン３５９－３６２により検出される。ベッドセンサ出力処理部１１３は、マイクロフォン３５９－３６２の出力信号の波高値、その時間的変動、相互の時間的ずれ等のパラメータにより、被介護者の脈拍（心拍数）、寝姿勢／端座／起上りの姿勢を区別する値（姿勢指標）、左寝返り／左移動／右移動／右寝返り／なしの寝返りを区別する値（寝返り指標）、体動／安静の状態を区別する値（体動指標）、及び睡眠／覚醒の状態を区別する値（睡眠指標）を演算する。
　離床予測処理部１１５は、　
　　現時点（予測計算処理時点）とそれより第１時間以前の時点との間の期間、少なくとも１０分、典型的には現時点と３０分前の時点との間の期間（３０分）内に温度センサ３２により繰り返し検出された複数の温度と、　
　　当該期間に湿度センサ３３により繰り返し検出された複数の湿度と、　
　　当該期間に照度センサ３４により繰り返し検出された複数の照度と、　
　　当該期間に人感センサ３１で繰り返し検出された複数の検出信号に基づいて人感センサ出力処理部１１１により演算された被介護者に関する運動量を表す複数の運動量指標と、　
　　当該期間にベッドセンサ３５で繰り返し検出された複数の検出信号に基づいてベッドセンサ出力処理部１１３により演算された被介護者に関する脈拍（心拍数）と、　
　　当該期間にベッドセンサ３５で繰り返し検出された複数の検出信号に基づいてベッドセンサ出力処理部１１３により演算された被介護者に関する姿勢の区別を表す複数の姿勢指標と、　
　　当該期間にベッドセンサ３５で繰り返し検出された複数の検出信号に基づいてベッドセンサ出力処理部１１３により演算された被介護者に関する寝返りを区別する複数の寝返り指標と、　
　　当該期間にベッドセンサ３５で繰り返し検出された複数の検出信号に基づいてベッドセンサ出力処理部１１３により演算された被介護者に関する体動と安静を区別する複数の体動指標と、　
　　当該期間にベッドセンサ３５で繰り返し検出された複数の検出信号に基づいてベッドセンサ出力処理部１１３により演算された被介護者に関する睡眠と覚醒とを区別する複数の睡眠指標と、　
に基づいて、現時点から第２時間経過後、少なくとも１０分、典型的には３０分経過後に被介護者が寝床７０から離床する可能性の程度を百分率（％）で示す離床予測値を計算する。離床予測値は高値ほど第２時間経過後に離床する可能性が高く、低値ほど第２時間経過後に離床する可能性が低い。
　なお、好ましくは、温度、湿度、照度、運動量指標、脈拍指標、姿勢指標、寝返り指標、体動指標、睡眠指標各々について、当該期間（３０分間）の特徴値や基礎統計量を求め、特徴値や基礎統計量に基づいて離床予測値を計算する。また、特徴値や基礎統計量から離床予測値を計算する処理としては、実際には人工知能（ＡＩ:Artificial Intelligence）の技術が採用される。
　つまり離床予測処理はニューラルネットワークにより実現されることが好ましい。より好ましくは離床予測処理は多層ニューラルネットワーク（ディープラーニング）により実現される。記憶部１０３にはそれを学習させるプログラムが記憶されており、この学習プログラム（学習部）は、被介護者を特定する情報と、被介護者が居住する居室内に設置された環境センサにより検出された温度、湿度、照度等の環境値と、運動量指標と、脈拍と、姿勢指標と、寝返り指標と、体動指標と、睡眠指標とともに、離床指標を教師データとしてニューラルネットワークを学習させる。
　特徴値や基礎統計量として、当該期間内の平均、標準偏差、最小値、最大値、３種の四分位数(２５％、５０％、７５％)が例示される。実際に離床予測値の推定処理には、指標ごとに指定した少なくとも一の基礎統計量が適用される。実際に離床予測値の推定処理に適用する特徴値や基礎統計量としては被介護者の睡眠、覚醒、離床の特性に応じて被介護者ごとに、さらに温度、湿度、照度、運動量指標、脈拍、姿勢指標、寝返り指標、体動指標、睡眠指標ごとに、適宜組み合わせて適用することが好ましい。
　離床予測処理部１１５は、推定した離床予測値を、記憶部１０３に予め記憶されている閾値に対して比較する。離床予測値が閾値を超過するとき、離床通知処理部１１７は、現時点（予測計算処理時点）から第２時間経過後、典型的には第１時間と同じ３０分経過後に、被介護者が寝床７０から離床することを表す離床通知を端末通信部１０７を介して携帯型情報処理端末４０に送信する。離床予測値が閾値以下であるときには、離床通知は携帯型情報処理端末４０には送信されない。
　離床通知を受信した携帯型情報処理端末４０の表示画面には、３０分経過後に被介護者が寝床７０から離床する旨のメッセージが表示され、それとともに離床予測結果として、居室に到着した介護スタッフが被介護者の離床を介護できた状況（第１状況）、介護スタッフが居室に到着して少し待機したものの被介護者が離床しなかった状況（第２状況）、または介護スタッフが居室に到着する前に既に被介護者が離床していた状況（第３状況）を区別して離床予測通知装置１０に送信（返信）するコマンドに対応する３種のボタンが表示される。介護スタッフが３種のボタンのいずれかをクリックしたとき、第１乃至第３の状況のいずれかを表す情報が携帯型情報処理端末４０から離床予測通知装置１０に送信される。
　離床予測通知装置１０の制御部１０１は、携帯型情報処理端末４０から離床予測結果として第１状況（離床介護できた）を受信したとき、記憶部１０３に記憶されている閾値を現在値のまま維持する。一方、制御部１０１は、携帯型情報処理端末４０から離床予測結果として第２状況（離床せず）を受信したとき、記憶部１０３を制御して、記憶部１０３に記憶されている閾値を現在値に所定値、例えば５％を加算した高値に更新する。制御部１０１は、携帯型情報処理端末４０から離床予測結果として第３状況（既に離床済み）を受信したとき、離床予測処理に適用する閾値を現在値から所定値、例えば５％を減算した低値に更新するよう離床予測処理部１１５を制御する。
　なお、上述の閾値の初期値、第２状況時に閾値に加算される加算値、第３状況時に閾値から減算される減算値、離床推定処理で扱われる第１、第２時間に関しては施設管理者が総合管理用の情報処理装置２０を介して被介護者ごとに個別に設定され得る。
　図５は本実施形態に係る離床予測通知処理手順を示している。図６は図５の処理手順の補足図である。まず工程Ｓ１において離床予測通知処理が開始される。居室ごとに個別に又は施設内の複数の居室に対して一括して当該処理を開始することができる。また手動により又は設定時刻に応じて自動的に当該処理を開始することができる。離床予測通知処理の開始を契機として、人感センサ３１、温度センサ３２、湿度センサ３３、照度センサ３４、ベッドセンサ３５の各検出データは、ゲートウェイデバイス５０を経由して離床予測通知装置１０に受信され、記憶部１０３に居室識別番号及び検出時刻を関連付けて記憶される（Ｓ２）。
　人感センサ３１の検出データに基づいて寝床７０上での被介護者の運動量を反映する運動量指標が人感センサ出力処理部１１１により演算され、記憶部１０３に記憶される（Ｓ３）。またベッドセンサ３５のマイクロフォン３５９－３６２の検出データに基づいて被介護者の脈拍、姿勢指標、寝返り指標、体動指標、睡眠指標がベッドセンサ出力処理部１１３により演算され、記憶部１０３に記憶される（Ｓ４）。
　次に現時点（予測計算処理時点）とそれより３０分前の時点との間の期間内に発生した複数の温度、複数の湿度、複数の照度、複数の運動量、複数の脈拍、複数の姿勢指標、複数の寝返り指標、複数の体動指標及び複数の睡眠指標に基づいて、現時点から３０分経過後の時点に、被介護者が寝床７０から離床する可能性を示す離床予測値（％）が離床予測処理部１１５により計算される（Ｓ５）。離床予測処理部１１５において離床予測値は当該被介護者に対して予め設定されている閾値に対して比較される（Ｓ６）。なお、離床予測値は所定周期、例えば５分周期で繰り返し計算され、且つ閾値に対して比較される。
　離床予測値が閾値以下であるとき、つまり３０分後の時点で被介護者が寝床７０から離床する可能性が低いと判定したき（Ｓ６：Ｎｏ）、工程Ｓ２に戻る。離床予測値が閾値を超過しているとき、つまり３０分後の時点で被介護者が寝床７０から離床する可能性が高いと判定した（Ｓ６：Ｙｅｓ）、当該被介護者を担当している介護スタッフの携帯型情報処理端末４０に「３０分後に離床する」旨の通知が当該被介護者の居室番号及び氏名の情報とともに離床通知処理部１１７から端末通信部１０７を介して送信される（Ｓ７）。なお、離床予測値が閾値以下であるときには、携帯型情報処理端末４０に「３０分後に被介護者が離床する」旨の通知は勿論のこと、「３０分後に被介護者が離床する可能性が低い」旨の通知も送信されないことが好ましい。
　図７に例示するように、携帯型情報処理端末４０の表示画面には、「３０分後に被介護者が離床する」等のメッセージ４１が、当該被介護者を特定する居室番号及び氏名とともに表示される。この画面には、居室に到着した介護スタッフが被介護者の離床を介護できた状況（第１状況）、介護スタッフが居室に到着して少し待機したものの被介護者が離床しなかった状況（第２状況）、さらに介護スタッフが居室に到着する前に既に被介護者が離床していた状況（第３状況）のいずれかを離床予測結果として離床予測通知装置１０に通知するための３種のボタン４２，４３，４４が表示される。介護スタッフは３種のボタン４２，４３，４４のいずれかをクリックすると、第１乃至第３の状況のいずれかを表す通知が離床予測結果として携帯型情報処理端末４０から離床予測通知装置１０に送信される（Ｓ８）。なお、離床予測結果は、温度、湿度、照度、運動量指標、脈拍指標、姿勢指標、寝返り指標、体動指標、睡眠指標（又は各特徴値や基礎統計量）とともに、人工知能（ＡＩ）の入力層を介して入力され、推定精度の向上に活用される。
　離床予測通知装置１０の制御部１０１により、携帯型情報処理端末４０からの受信に従って離床予測結果が判別される（Ｓ９）。離床予測結果が第１状況（離床介護できた）であるとき、離床予測は正確であったとの判断のもと、離床予測処理及び離床通知処理は終了する（Ｓ１０）。離床予測結果が第２状況（離床せず）であるとき、離床予測は不正確であり離床予測が早すぎたとの判断のもと、当該被介護者に関連付けられている現在の閾値が、当該閾値に所定値、例えば５％だけ加えた高値に更新され（Ｓ１１）、工程Ｓ２に戻り、離床予測処理及び通知処理を継続する。閾値を高めることにより、次回の離床予測精度を向上させることができる。離床予測結果が第３状況（既に離床済み）であるとき、離床予測は不正確であり離床予測が遅すぎたとの判断のもと、当該被介護者に関連付けられている現在の閾値から、当該閾値に所定値、例えば５％だけ減算された低値に更新され（Ｓ１２）、離床予測処理及び離床通知処理は終了する（Ｓ１０）。閾値を下げることにより、次回の離床予測精度を向上させることができる。数日、数週間にわたって離床予測処理及び通知処理、さらに離床予測結果による閾値の更新処理が繰り返されることにより、離床予測の精度をさらに向上させることができる。
　以上のように、比較的長い少なくとも１０分、典型的には３０分間の期間にわたる、居室の環境情報（温度、湿度、照度）、被介護者の生理的情報（脈拍）、被介護者の寝床上の活動情報（運動量指標、姿勢指標、寝返り指標、体動指標）及び被介護者の睡眠情報（睡眠指標）といった多種情報に基づいて、比較的長い少なくとも１０分経過後、典型的には３０分経過後の時点の被介護者の離床を高精度で予測することができ、被介護者が離床する前に介護スタッフが訪問し、それを介助することが可能になる。
　上述では、離床予測結果が第２状況（離床せず）又は第３状況（既に離床済み）であるときには、閾値を更新するものであったが、閾値を更新せず、維持し、離床通知のメッセージ内容を変更するものであってもよい。図８に示すように、離床予測結果が第２状況（離床せず）であるとき、現在時点の離床通知のメッセージ内容「３０分後に離床する」に記載された経過時間（現時点では３０分）に所定時間、典型的には５分を加算して、新たな離床通知のメッセージ内容「３５分後に離床する」に更新する。離床予測結果が第３状況（既に離床済み）であるとき、現在時点の離床通知のメッセージ内容「３０分後に離床する」に記載された経過時間（現時点では３０分）に所定時間、典型的には５分を減算して、新たな離床通知のメッセージ内容「２５分後に離床する」に更新する。数日、数週間にわたって離床予測処理及び通知処理、さらに離床予測結果による閾値の更新処理が繰り返されることにより、通知する離床タイミングを実際の離床タイミングに整合させることができる。
　本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
　１０…離床予測通知装置、２０…総合管理用情報処理装置、３０…センサ群、３１…人感センサ、３２…温度センサ、３３…湿度センサ、３４…照度センサ、３５…ベッドセンサ、４０…携帯型情報処理端末、１０１…制御部、１０２…制御／データバス、１０３…記憶部、１０５…タイマー回路、１０７…端末通信部、１０９…ゲートウェイ通信部、１１１…人感センサ出力処理部、１１３…ベッドセンサ出力処理部、１１５…離床予測処理部、１１７…離床通知処理部。

Claims (9)

  1. 　被介護者を介護する介護スタッフ用の情報処理端末と、前記被介護者が居住する居室内の温度、湿度、照度の少なくとも一の環境値を検出する環境センサと、前記居室内の寝床を感知範囲に含むよう設置された赤外線センサと、前記寝床上での前記被介護者の動きを検出する寝床センサとに対して電子的通信回線網を介して接続される離床予測サーバ装置において、
    　前記赤外線センサの出力に基づいて前記寝床上での前記被介護者の運動量に応じた運動量指標を繰り返し演算し、前記寝床センサの出力に基づいて前記被介護者の脈拍、寝姿勢／端座／起上りの姿勢を区別する姿勢指標、左寝返り／左移動／右移動／右寝返り／なしの寝返りを区別する寝返り指標、体動／安静の状態を区別する体動指標及び睡眠／覚醒を区別する睡眠指標を繰り返し演算する演算部と、
    　予測計算処理時点と第１時間以前の時点との間の期間内に検出された複数の前記環境値と、前記期間内の前記寝床センサの出力に基づいて演算された複数の前記運動量指標、複数の前記脈拍、複数の前記姿勢指標、複数の前記寝返り指標、複数の前記体動指標及び複数の前記睡眠指標とに基づいて、前記予測計算処理時点から第２時間経過後に前記被介護者が前記寝床から離床する可能性の程度を示す離床予測値を計算する計算部と、
    　記離床予測値が前記閾値を超過するとき、前記第２時間経過後に前記被介護者が前記寝床から離床することを表す離床通知を前記情報処理端末に送信する通知処理部とを具備する離床予測サーバ装置。
  2. 　前記情報処理端末から、前記離床通知を受けた前記介護スタッフが前記被介護者の離床を介護できた第１状況を示す情報と前記被介護者が離床しなかった第２状況を示す情報とのいずれかを離床予測結果として受信する受信部をさらに備え、
    　前記情報処理端末から離床予測結果として前記第１状況を示す情報を受信したとき前記閾値は維持され、前記第２状況を示す情報を受信したとき前記閾値はそれに所定値を加算した新たな閾値に更新される請求項１記載の離床予測サーバ装置。
  3. 　前記情報処理端末から、前記離床通知を受けた前記介護スタッフが前記被介護者の離床を介護できた第１状況を示す情報と前記被介護者が離床しなかった第２状況を示す情報とのいずれかを離床予測結果として受信する受信部をさらに備え、
    　前記情報処理端末から離床予測結果として前記第１状況を示す情報を受信したとき前記第２時間経過後に前記被介護者が前記寝床から離床することを表す離床通知が維持され、前記第２状況を示す情報を受信したとき前記第２時間よりも長い第３時間経過後に前記被介護者が前記寝床から離床することを表す離床通知に更新される請求項１記載の離床予測サーバ装置。
  4. 　前記情報処理端末から、前記離床通知を受けた前記介護スタッフが前記被介護者の離床を介護できた第１状況を示す情報と、前記被介護者が離床しなかった第２状況を示す情報と、前記介護スタッフが前記居室に到着する前に前記被介護者が既に離床していた第３状況を示す情報とのいずれかを離床予測結果として受信する受信部をさらに備え、
    　前記情報処理端末から離床予測結果として前記第１状況を示す情報を受信したとき前記閾値は維持され、前記第２状況を示す情報を受信したとき前記閾値はそれに所定値を加算した新たな閾値に置き換えられ、前記第３状況を示す情報を受信したとき前記閾値はそれから所定値を減算された新たな閾値に置き換えられる請求項１記載の離床予測サーバ装置。
  5. 　前記情報処理端末から、前記離床通知を受けた前記介護スタッフが前記被介護者の離床を介護できた第１状況を示す情報と、前記被介護者が離床しなかった第２状況を示す情報と、前記介護スタッフが前記居室に到着する前に前記被介護者が既に離床していた第３状況を示す情報とのいずれかを離床予測結果として受信する受信部をさらに備え、
    　前記情報処理端末から離床予測結果として前記第１状況を示す情報を受信したとき前記第２時間経過後に前記被介護者が前記寝床から離床することを表す離床通知が維持され、前記第２状況を示す情報を受信したとき前記第２時間よりも長い第３時間経過後に前記被介護者が前記寝床から離床することを表す離床通知に更新され、前記第３状況を示す情報を受信したとき前記第２時間よりも短い第４時間経過後に前記被介護者が前記寝床から離床することを表す離床通知に更新される請求項１記載の離床予測サーバ装置。
  6. 　前記閾値は前記被介護者に対して個別に関連付けられる請求項１記載の離床予測サーバ装置。
  7. 　被介護者を介護する介護スタッフ用の情報処理端末と、前記被介護者が居住する居室内の温度、湿度、照度の少なくとも一の環境値を検出する環境センサと、前記居室内の寝床を感知範囲に含むよう設置された赤外線センサと、前記寝床上での前記被介護者の動きを検出する寝床センサとに対して電子的通信回線網を介して接続される離床予測サーバ装置において、
    　予測計算処理時点と第１時間以前の時点との間の期間内に検出された複数の前記環境値、前記赤外線センサの出力及び前記寝床センサの出力に基づいて、前記予測計算処理時点から第２時間経過後に前記被介護者が前記寝床から離床する可能性の程度を示す離床予測値を計算する計算部と、
    　前記離床予測値を閾値に対して比較し、前記離床予測値が前記閾値を超過するとき、前記第２時間経過後に前記被介護者が前記寝床から離床することを表す離床通知を前記情報処理端末に送信する通知処理部とを具備する離床予測サーバ装置。
  8. 　被介護者を介護する介護スタッフ用の情報処理端末と、前記被介護者が居住する居室内の温度、湿度、照度の少なくとも一の環境値を検出する環境センサと、前記居室内の寝床を感知範囲に含むよう設置された赤外線センサと、前記寝床上での前記被介護者の動きを検出する寝床センサとに対して電子的通信回線網を介して接続する手段と、
    　前記赤外線センサの出力に基づいて前記寝床上での前記被介護者の運動量に応じた運動量指標を繰り返し演算し、前記寝床センサの出力に基づいて前記被介護者の脈拍（心拍数）、寝姿勢／端座／起上りの姿勢を区別する姿勢指標、左寝返り／左移動／右移動／右寝返り／なしの寝返りを区別する寝返り指標、体動／安静の状態を区別する体動指標及び睡眠／覚醒を区別する睡眠指標を繰り返し演算する手段と、
    　予測計算処理時点と第１時間以前の時点との間の期間内に検出された複数の前記環境値と、前記期間内の前記寝床センサの出力に基づいて演算された複数の前記運動量指標、複数の前記脈拍（心拍数）、複数の前記姿勢指標、複数の前記寝返り指標、複数の前記体動指標及び複数の前記睡眠指標とに基づいて、前記予測計算処理時点から第２時間経過後に前記被介護者が前記寝床から離床する可能性の程度を示す離床予測値を計算する手段と、
    　前記離床予測値を閾値に対して比較し、前記離床予測値が前記閾値を超過するとき、前記第２時間経過後に前記被介護者が前記寝床から離床することを表す離床通知を前記情報処理端末に送信する手段とコンピュータに実現させるためのプログラム。
  9. 　ニューラルネットワークを実現する離床予測装置において、
    　居室内の寝床を感知範囲に含むよう設置された赤外線センサの出力に基づいて、前記寝床上での被介護者の運動量に応じた運動量指標を演算する演算部と、
    　前記寝床に設置された寝床センサの出力に基づいて、前記被介護者の脈拍と、寝姿勢／端座／起上りの姿勢を区別する姿勢指標と、左寝返り／左移動／右移動／右寝返り／なしの寝返りを区別する寝返り指標と、体動／安静の状態を区別する体動指標と、睡眠／覚醒を区別する睡眠指標と、臥床／離床を区別する離床指標とを演算する演算部と、
    　前記被介護者を特定する情報と、前記被介護者が居住する居室内に設置された環境センサにより検出された温度、湿度、照度の少なくとも一の環境値と、前記運動量指標と、前記脈拍と、前記姿勢指標と、前記寝返り指標と、前記体動指標と、前記睡眠指標とともに、前記離床指標を教師データとして前記ニューラルネットワークを学習させる学習部と、
    　前記学習させたニューラルネットワークに対して、現在時刻の前記環境値、前記被介護者の脈拍、前記姿勢指標、前記寝返り指標、前記体動指標、前記睡眠指標を入力し、前記現在時刻から所定時間経過後に前記被介護者が前記寝床から離床する可能性の程度を示す離床予測値を出力する離床予測部とを具備する、離床予測装置。
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