WO2023127360A1 - リスク計算装置 - Google Patents

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WO2023127360A1
WO2023127360A1 PCT/JP2022/043357 JP2022043357W WO2023127360A1 WO 2023127360 A1 WO2023127360 A1 WO 2023127360A1 JP 2022043357 W JP2022043357 W JP 2022043357W WO 2023127360 A1 WO2023127360 A1 WO 2023127360A1
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WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
patient
body temperature
risk
temperature
comparison result
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/043357
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
博史 土基
健太 鈴木
雅啓 佐々木
昌志 古久保
達也 大崎
Original Assignee
株式会社村田製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社村田製作所 filed Critical 株式会社村田製作所
Publication of WO2023127360A1 publication Critical patent/WO2023127360A1/ja

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance

Definitions

  • the present invention relates to a risk calculation device, a risk calculation system, and a program for calculating risks related to a patient's health condition.
  • US Pat. No. 6,200,000 discloses a patient monitoring system that determines a patient status value based on measurements of one or more physiological parameters.
  • the parameters measured to calculate patient health risk may vary due to factors not directly related to the patient's illness, resulting in miscalculation of patient health risk. There is a risk. Also, the same measured value of a parameter poses a different magnitude of risk depending on the type of disease a patient has or is suspected of having. Accordingly, there is a need to accurately calculate the risk associated with a patient's health status regardless of the patient's condition depending on factors related and/or unrelated to the patient's disease.
  • An object of the present invention is to provide a risk calculator that can more accurately calculate risks related to a patient's health condition than ever before, regardless of the patient's condition.
  • a risk calculator for calculating a risk related to a health condition of a patient comprising: an input unit that acquires the patient's body temperature and patient condition information; a calculation unit that compares the body temperature obtained by the input unit with a reference temperature to calculate a comparison result, and outputs a risk related to the health condition of the patient from the comparison result; The calculation unit corrects the body temperature based on the patient condition information when comparing the body temperature and the reference temperature, and corrects the body temperature based on the patient condition information when comparing the body temperature and the reference temperature. At least one of a process of setting a reference temperature and a process of increasing or decreasing the comparison result based on the patient condition information is performed.
  • the patient condition information includes circadian rhythm fluctuations in the patient's body temperature;
  • the calculation unit performs at least one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result, based on the fluctuation due to the circadian rhythm.
  • the calculation unit performs at least one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result so as to offset fluctuations due to the circadian rhythm. conduct.
  • the calculation unit performs at least one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result so as to follow fluctuations due to the circadian rhythm. conduct.
  • the input unit continuously acquires the patient condition information, Based on the time when the input unit acquires the body temperature of the patient, the calculation unit performs one of: a process of correcting the body temperature; a process of setting the reference temperature; and a process of increasing or decreasing the comparison result. At least one process is performed.
  • the patient state information includes behavior information indicating whether the patient is currently sleeping or awake;
  • the calculation unit performs at least one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result based on the behavior information.
  • the patient status information includes the basal metabolic rate of the patient or includes information for calculating the basal metabolic rate of the patient; Based on the basal metabolic rate and the reference basal metabolism of the patient, the calculation unit performs one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result. At least one process is performed.
  • the calculation unit performs a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result so as to offset an increase or decrease in the basal metabolic rate of the patient with respect to the reference basal metabolism.
  • the calculation unit performs a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result so as to follow an increase or decrease in the basal metabolic rate of the patient with respect to the reference basal metabolism.
  • the patient status information includes medication information for medications administered to the patient;
  • the calculation unit performs at least one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result based on the medication information.
  • the calculation unit performs a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result so as to offset an increase or decrease in the patient's body temperature caused by the drug.
  • the calculation unit performs a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result so as to follow an increase or decrease in the patient's body temperature caused by the drug. at least one of
  • the medication information includes at least one of the type of drug, the elapsed time after administration of the drug, and the administration method of the drug.
  • the patient status information includes a diagnosis result of the patient's disease; Based on the diagnosis result, the calculation unit performs at least one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result.
  • the patient status information includes the patient's pulse;
  • the calculation unit calculating a relatively bradycardia based on said pulse; Based on the relatively bradycardia, at least one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result is performed.
  • the calculation unit corrects the body temperature so as to follow the magnitude of the difference between the actually measured first body temperature rise value and the second body temperature rise value estimated from the pulse; At least one of a process of setting the temperature and a process of increasing or decreasing the comparison result is performed.
  • the calculation unit performs a process of correcting the body temperature so as to offset the magnitude of the difference between the actually measured first body temperature rise value and the second body temperature rise value estimated from the pulse, and the reference At least one of a process of setting the temperature and a process of increasing or decreasing the comparison result is performed.
  • a risk calculation system comprises: a temperature sensor for measuring the temperature of the patient; and the risk calculator.
  • a program comprising instructions executable by a processor of a computer for calculating a risk associated with a health condition of a patient, said instructions directing said processor to: a first step of obtaining the temperature of the patient and patient status information; a second step of comparing the patient's temperature with a reference temperature to calculate a comparison result, and calculating a risk related to the patient's health status from the comparison result;
  • the second step includes a process of correcting the body temperature based on the patient condition information when comparing the body temperature and the reference temperature, and a process of correcting the body temperature based on the patient condition information when comparing the body temperature and the reference temperature. and at least one of a process of setting the reference temperature using the patient condition information and a process of increasing or decreasing the comparison result based on the patient condition information.
  • the present invention it is possible to calculate the risk related to the patient's health condition more accurately than before, regardless of the patient's condition.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a risk calculation system according to a first embodiment
  • FIG. FIG. 2 is a flowchart showing risk calculation processing including body temperature correction processing, which is a first embodiment of risk calculation processing executed by processor 11 of FIG. 1
  • FIG. 3 is a flow chart showing a subroutine of body temperature correction processing based on a circadian rhythm, which is the first embodiment of step S102 of FIG. 2
  • FIG. 4 is a schematic diagram illustrating the fitting of circadian rhythms to body temperature measured over 24 hours;
  • FIG. 4 is a schematic diagram for explaining body temperature correction processing based on the circadian rhythm of FIG. 3;
  • FIG. 4 is a flow chart showing a subroutine of body temperature correction processing based on the basal metabolic rate, which is a second embodiment of step S102 of FIG. 2 ;
  • FIG. 3 is a flow chart showing a subroutine of body temperature correction processing based on medication in a third embodiment of step S102 of FIG. 2;
  • 1 is a schematic diagram showing the concentration of a drug in blood over time when the drug is administered to a patient;
  • FIG. FIG. 8 is a schematic diagram for explaining body temperature correction processing based on the medication of FIG. 7;
  • FIG. 10 is a flowchart showing a subroutine of body temperature correction processing based on a diagnosis result, which is a fourth embodiment of step S102 of FIG. 2;
  • FIG. 10 is a flowchart showing a subroutine of body temperature correction processing based on the pulse, which is a fifth embodiment of step S102 of FIG. 2;
  • FIG. It is a graph for explaining the occurrence of relatively bradycardia.
  • FIG. 4 is a flow chart showing a second embodiment of risk calculation processing executed by the processor 11 of FIG. 1, and showing the risk calculation processing including set value correction processing;
  • FIG. 4 is a flowchart showing a subroutine of set value correction processing based on a circadian rhythm, which is the first embodiment of step S202 of FIG. 2;
  • FIG. 4 is a flow chart showing a subroutine of setting value correction processing based on basal metabolic rate, which is a second embodiment of step S202 in FIG. 2 ;
  • FIG. 3 is a flow chart showing a subroutine of setting value correction processing based on medication in a third embodiment of step S202 of FIG. 2 ;
  • FIG. 10 is a flowchart showing a subroutine of set value correction processing based on a diagnosis result, which is a fourth embodiment of step S202 of FIG. 2;
  • FIG. 10 is a flowchart showing a pulse-based set value correction subroutine in a fifth embodiment of step S202 of FIG. 2;
  • FIG. 10 is a flowchart showing risk calculation processing including risk value correction processing, which is a third example of risk calculation processing executed by the processor 11 of FIG. 1;
  • FIG. FIG. 3 is a flowchart showing a subroutine of risk value correction processing based on a circadian rhythm, which is the first embodiment of step S303 of FIG. 2;
  • FIG. 4 is a flowchart showing a subroutine of risk value correction processing based on basal metabolic rate, which is a second embodiment of step S303 in FIG. 2 ;
  • FIG. FIG. 4 is a flow chart showing a subroutine of a risk value correction process based on medication in a third embodiment of step S303 of FIG. 2.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a subroutine of risk value correction processing based on a diagnosis result, which is a fourth embodiment of step S303 of FIG. 2;
  • FIG. 10 is a flowchart showing a pulse-based risk value correction subroutine in a fifth embodiment of step S303 in FIG. 2;
  • FIG. It is a block diagram which shows the structure of the risk calculation system which concerns on 2nd Embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a risk calculation system according to the first embodiment.
  • the risk calculator 1 acquires the patient's 100 body temperature from a thermometer 2 attached to the patient's 100 body, and calculates the risk related to the patient's 100 health condition based on the patient's 100 body temperature.
  • the “risk” referred to here includes prediction of the possibility that the patient 100 will become severe after a predetermined period of time (for example, after half a day).
  • the risk calculation device 1 includes a bus 10, a processor 11, a memory 12, a storage device 13, a communication device 14, an input device 15, a display device 16, and a clock RTC1.
  • the processor 11 executes risk calculation processing, which will be described later with reference to FIG.
  • the memory 12 temporarily stores programs and data necessary for the operation of the risk calculator 1 .
  • the storage device 13 is a nonvolatile storage medium that stores programs and data necessary for the operation of the risk calculation device 1 .
  • the communication device 14 is communicably connected to the thermometer 2 and obtains the temperature of the patient 100 from the thermometer 2 .
  • Input device 15 receives user input that controls the operation of risk calculator 1 .
  • Input device 15 includes, for example, a keyboard and pointing device.
  • the display device 16 displays the calculated health risk of the patient 100 .
  • the clock RTC1 provides time information indicating the current time.
  • Processor 11 , memory 12 , storage device 13 , communication device 14 , input device 15 and display device 16 are connected to each
  • the risk calculation device 1 may be a general-purpose tablet, notebook, or desktop personal computer, or may be a dedicated calculation device such as a wearable calculation device.
  • the risk calculation device 1 may be an integrated device, or a combination of a plurality of components, for example, a desktop computer including a main body, a display (display device), and a keyboard (input device). good.
  • the thermometer 2 includes a temperature sensor 21, a signal processing circuit 22, and a communication device 23.
  • a temperature sensor 21 acquires the temperature of the patient 100 .
  • the signal processing circuit 22 converts the temperature of the patient 100 acquired by the temperature sensor 21 into a format (for example, digital value) that can be transmitted to the risk calculator 1 .
  • the communication device 23 is communicably connected to the risk calculation device 1 and transmits the temperature of the patient 100 to the risk calculation device 1 .
  • the thermometer 2 may be, for example, a core thermometer that measures the core body temperature of the patient 100 by detecting the temperature of the trunk, eardrum, rectum, or esophagus.
  • the thermometer 2 may be wirelessly connected to the risk calculation device 1 via Bluetooth (registered trademark) or WiFi (registered trademark), or may be connected to the risk calculation device 1 by wire.
  • the processor 11 acquires the current body temperature of the patient 100 from the thermometer 2 via the communication device 14.
  • the processor 11 acquires patient condition information other than the current body temperature regarding the condition of the patient 100 via the input device 15 and stores the acquired patient condition information in the storage device 13 .
  • the processor 11 may acquire, via the communication device 14, patient condition information stored in advance in an external server device (not shown) communicably connected via the communication device 14.
  • the patient condition information includes, for example, the circadian rhythm of the body temperature of the patient 100, the basal metabolic rate of the patient 100 or information associated therewith, the medication information of the drug administered to the patient 100, and the diagnosis of the disease of the patient 100. Results and/or pulse of patient 100 are included.
  • the patient status information also includes the current temperature of the patient 100 obtained from the thermometer 2, described above.
  • the processor 11 compares the current body temperature of the patient 100 with the set value, calculates the comparison result, determines and outputs the risk related to the health condition of the patient 100 based on the comparison result.
  • the set value is some reference temperature.
  • the setpoint may, for example, be set to a temperature threshold that is significantly higher than the patient's 100 normal temperature, such as 38.5°C, or may be set to the patient's 100 normal temperature of 36.5°C, or the like.
  • the setpoint may include not only one reference temperature but also a pair of reference temperatures respectively indicating the upper and lower limits of a certain temperature range.
  • the setpoint may include multiple pairs of reference temperatures that indicate multiple temperature ranges that are different from each other.
  • the comparison result between the current body temperature of the patient 100 and the set value may be represented, for example, in the form of a numerical value.
  • the numerical value indicating the comparison result is hereinafter referred to as "risk value".
  • the risk value may have discrete values or may have continuous values. For example, if the set point is set to a temperature threshold significantly higher than the patient's 100 normal temperature and the patient's 100 temperature exceeds the temperature threshold, the patient 100 is determined to be in a high risk condition and the risk value is reduced. It may be set to 1, otherwise the risk value may be set to 0. Also, multiple temperature thresholds may be set such that the risk value increases as body temperature increases.
  • a risk value may be calculated to indicate the difference between the patient's 100 current body temperature and the normal body temperature. Also, in this case, the risk value may be calculated to increase as the current body temperature of patient 100 becomes higher than normal body temperature.
  • the processor 11 Based on the patient condition information, the processor 11 performs at least one of correcting the current body temperature, setting or resetting the setting value, and increasing or decreasing the risk value (comparison result). do.
  • changing (correcting, setting, or increasing/decreasing) these parameters is collectively referred to as "correcting the risk”.
  • "correcting the risk” means not only directly correcting the risk related to the health condition of the patient 100, which is the information finally presented to the user, but also indirectly correcting the risk.
  • correcting the parameters used to calculate the risk includes correcting the temperature and calculating a risk value based on the corrected temperature; also setting or resetting the setpoint; calculating the risk value using the risk value, and increasing or decreasing the calculated risk value.
  • the processor 11 determines and outputs the risk regarding the health condition of the patient 100 based on the calculated risk value. Processor 11 outputs the determined risk to display device 16 . Processor 11 may output the determined risk to an external device communicatively connected via communication device 14 . Processor 11 may output the determined risk via a speaker (not shown).
  • the processor 11 may directly output the calculated risk value as the risk related to the health condition of the patient 100, or may convert the risk value into another numerical value (percentage, etc.) and output it. Processor 11 may also output the determined risk not only in numerical form, but in other forms, such as visual or auditory form. For example, processor 11 may output the determined risk in text such as "high”, “medium”, and "low”. The processor 11 may also display the determined risk in gradation including colors that change as the measured body temperature deviates from a reference value such as normal temperature. Processor 11 may also output an alarm via a speaker (not shown) if the determined risk indicates that patient 100 is in a high-risk condition.
  • the processor 11 directly outputs the calculated risk value as the risk related to the health condition of the patient 100.
  • the processor 11 is determined as described above.
  • Other formats may be used to output the risk.
  • the communication device 14 is an example of an input unit that acquires the patient's 100 current body temperature.
  • the input device 15 or the communication device 14 is an example of an input unit that acquires patient condition information.
  • Processor 11 is an example of a calculator that determines the risk associated with the health of patient 100 .
  • the display device 16, communication device 14, or speaker (not shown) are examples of output units that output the determined risk.
  • the processor 11 corrects the current body temperature, setting value, or risk value based on patient condition information, as described above. Risk calculation processing including body temperature correction processing, risk calculation processing including set value correction processing, and risk calculation processing including risk value correction processing will be described below.
  • FIG. 2 is a first embodiment of the risk calculation process executed by the processor 11 of FIG. 1, and is a flowchart showing the risk calculation process including the body temperature correction process. According to the process of FIG. 2, processor 11 corrects the measured current temperature of patient 100 before calculating the risk value.
  • step S ⁇ b>101 the processor 11 acquires the measured current body temperature of the patient 100 from the thermometer 2 via the communication device 14 .
  • the processor 11 executes body temperature correction processing to correct the current body temperature of the patient 100 based on the patient condition information.
  • the processor 11 calculates a risk value based on the corrected body temperature and set value.
  • step S104 the processor 11 outputs the calculated risk value to the display device 16.
  • the processor 11 periodically repeats the risk calculation process of FIG.
  • the patient condition information includes, for example, the circadian rhythm of the body temperature of the patient 100, the basal metabolic rate of the patient 100 or information associated therewith, the medication information about the drug administered to the patient 100, the patient 100 and at least one of the patient's 100 pulse.
  • the following describes body temperature correction processing based on circadian rhythm, body temperature correction processing based on basal metabolic rate, body temperature correction processing based on medication, body temperature correction processing based on diagnosis results, and body temperature correction processing based on pulse.
  • Circadian rhythms are circadian rhythms of parameters indicative of the human condition that exist independently of disease and its severity. Due to circadian rhythms, a patient's body temperature can rise and fall independently of the disease and its severity, which can result in miscalculations of the patient's health-related risks. Methods for correcting a patient's temperature to reduce the effects of circadian rhythms are described below.
  • FIG. 3 is a first embodiment of step S102 in FIG. 2, which is a flowchart showing a subroutine of body temperature correction processing based on the circadian rhythm.
  • step S102A the step of the body temperature correction process in FIG. 3 is denoted by reference numeral S102A.
  • step S111 the processor 11 reads the circadian rhythm of the body temperature of the patient 100 from the storage device 13.
  • the circadian rhythm of the temperature of the patient 100 may be pre-generated by the processor 11 and stored in the storage device 13 based on a log of the temperature of the patient 100 obtained using the thermometer 2 over a time period of 24 hours or more.
  • the circadian rhythm of the body temperature of the patient 100 may be acquired in advance from an external server device (not shown) via the communication device 14 and stored in the storage device 13 .
  • Fig. 4 is a schematic diagram for explaining the fitting of circadian rhythms to body temperature measured over 24 hours.
  • Human body temperature generally reaches a maximum during wakefulness and a minimum during sleep.
  • the time when the body temperature reaches the maximum value and the time when the body temperature reaches the minimum value depend on the subject's wake-up time and bedtime.
  • the subject's wake-up time and bedtime are unknown, and the mean, amplitude, and initial phase of body temperature are also unknown.
  • the circadian rhythm function x(t) of the subject's body temperature is estimated as follows: do.
  • a indicates the average value of body temperature
  • b indicates the amplitude of the change in body temperature
  • t0 indicates the initial phase, that is, the time (unit: hour) at which the body temperature becomes the minimum value.
  • Circadian rhythms are not limited to cosine waves (or sine waves), and may be represented by triangular waves or rectangular waves, for example.
  • the circadian rhythm is not limited to being generated based on the temperature log of the patient 100, and may be determined based on the wake-up time and bedtime of the patient 100 acquired by an interview by a doctor, for example.
  • the processor 11 acquires time information indicating the current time from the clock RTC1. If the circadian rhythm of the body temperature of the patient 100 is represented by a rectangular wave that has a low level during sleep and a high level during wakefulness, the processor 11 receives the patient's Behavioral information may be obtained indicating whether 100 is currently sleeping or awake.
  • step S113 the processor 11 adjusts the current body temperature of the patient 100 based on the circadian rhythm and the current time (that is, the time when the body temperature of the patient 100 is acquired) so as to offset fluctuations in the body temperature of the patient 100 due to the circadian rhythm. to correct.
  • a corrected body temperature Ta(t) is calculated from the current body temperature T(t) and the above-described circadian rhythm function x(t) as follows.
  • FIG. 5 is a schematic diagram for explaining body temperature correction processing based on the circadian rhythm of FIG.
  • the processor 11 generally corrects the measured body temperature T(t) to bring it closer to the average body temperature a according to the circadian rhythm.
  • the body temperature according to the circadian rhythm is lower than the average value a by temperature d1.
  • processor 11 calculates a corrected body temperature Ta(t1) by adding temperature d1 to body temperature T(t1) measured at time t1.
  • the body temperature according to the circadian rhythm is higher than the average value a by temperature d1. Therefore, processor 11 calculates corrected body temperature Ta(t2) by subtracting temperature d1 from body temperature T(t2) measured at time t2.
  • to offset body temperature fluctuations means to at least partially offset body temperature increases or decreases due to circadian rhythms.
  • the temperature T(t1) measured at time t1 is on the plot of the circadian rhythm, but the temperature T(t2) measured at time t2 is off the plot of the circadian rhythm.
  • the corrected body temperature Ta(t1) agrees with the average circadian rhythm body temperature a
  • the corrected body temperature Ta(t2) agrees with the circadian rhythm average body temperature a. do not.
  • step S113 the processor 11 cancels out variations in the body temperature of the patient 100 due to the circadian rhythm based on the circadian rhythm and behavioral information.
  • the patient's 100 current temperature may be corrected as follows.
  • FIG. 6 is a second embodiment of step S102 in FIG. 2, which is a flowchart showing a subroutine for body temperature correction processing based on the basal metabolic rate.
  • the step of the body temperature correction process in FIG. 6 is denoted by reference numeral S102B.
  • step S ⁇ b>121 the processor 11 acquires physical characteristic information of the patient 100 .
  • the patient's 100 physical characteristic information includes, for example, at least one of weight, height, age, and sex.
  • the processor 11 may read pre-stored physical characteristic information from the storage device 13, may acquire physical characteristic information via the input device 15, and may communicate with an external server device (not shown). Physical characteristic information may be obtained via device 14 .
  • step S ⁇ b>122 the processor 11 calculates the basal metabolic rate of the patient 100 based on the physical characteristic information of the patient 100 .
  • a formula for calculating the basal metabolic rate obtained by the National Institute of Health and Nutrition in Japan is known as follows.
  • Jm represents the basal metabolic rate of men
  • Jf represents the basal metabolic rate of women
  • W represents weight
  • H represents height
  • A represents age
  • step S123 the processor 11 corrects the current body temperature of the patient 100 based on the basal metabolic rate so as to offset changes in the basal metabolic rate of the patient 100 with respect to the reference basal metabolic rate.
  • the corrected body temperature Tb is calculated from the current body temperature T and the basal metabolic rates Jm and Jf as follows.
  • Tb T x Mm/Jm (for men)
  • Tb T ⁇ Mf/Jf (for women)
  • Mm indicates the average basal metabolic rate for men (that is, the standard basal metabolic rate for men)
  • Mf indicates the average basal metabolic rate for women (that is, the standard basal metabolic rate for women).
  • the corrected body temperature Tb decreases as the weight W and height H increase, and increases as the age A increases.
  • offset increase or decrease in basal metabolic rate means at least partially offsetting the increase or decrease in body temperature due to individual differences in basal metabolic rate.
  • the processor 11 may use the average value in a predetermined population when any of weight, height, and age is unknown.
  • Processor 11 may obtain physical characteristic information for calculating the basal metabolic rate (i.e., information associated with the basal metabolic rate of patient 100), as described above, or alternatively, pre-calculated Alternatively, the basal metabolic rate itself may be acquired. In this case, the processor 11 may read the basal metabolic rate stored in advance from the storage device 13, acquire the basal metabolic rate via the input device 15, or acquire the basal metabolic rate from an external server device (not shown). A basal metabolic rate may be acquired via the communication device 14 .
  • FIG. 7 is a third embodiment of step S102 in FIG. 2, which is a flow chart showing a subroutine of body temperature correction processing based on medication. To distinguish the medication-based temperature correction process from other patient condition information-based temperature correction processes, the step of the temperature correction process in FIG. 7 is labeled S102C.
  • the processor 11 acquires medication information about the drug administered to the patient 100.
  • the medication information includes at least one of the type of medication, the elapsed time after administration of the medication, and the administration method of the medication.
  • Different drugs have different effects on body temperature (lowering or increasing) and have different durations of effect.
  • the speed until the effect appears differs, and the duration of the effect also differs.
  • Methods of administration include, for example, oral, injection, and suppositories. In the case of oral administration, depending on the dosage form (tablet, granule, powder, etc.), the speed at which the effect appears differs, and the duration of the effect also differs.
  • the processor 11 may read pre-stored medication information from the storage device 13, may acquire medication information via the input device 15, or may receive medication information from an external server device (not shown) via the communication device 14. to obtain medication information.
  • the processor 11 may display, on the display device 16, a user interface that facilitates inputting medication information, such as a pull-down menu containing multiple options.
  • FIG. 8 is a schematic diagram showing the drug concentration in the blood over time when the drug is administered to the patient.
  • the concentration of the drug in blood with respect to elapsed time increases sharply after administration, and then decreases gently after reaching a peak value.
  • the drug concentration in blood with respect to elapsed time is represented by, for example, a Weibull distribution.
  • the amount of change in body temperature caused by administering the drug to the patient 100 depends on the concentration of the drug in blood. Therefore, the temperature change profile of the patient 100 has a shape similar to the concentration change profile with respect to elapsed time as shown in FIG.
  • Antipyretics are, for example, ibuprofen, naproxen, ketoprofen, nimesulide, Contains acetylsalicylic acid and acetaminophen.
  • the body temperature of the patient 100 may rise due to side effects of the drug.
  • Drugs that increase the temperature of the patient 100 include, for example, the following.
  • Agents that cause hyperthermia due to muscle hyperactivity Amphetamines, monoamine oxidase inhibitors, cocaine, lithium, antipsychotics (butyrophenones, phenothiazines), tricyclic or tetracyclic antidepressants, halothane, succinylcholine, MDMA, lysergic acid diethylamide (LSD) , phencyclidine (phenylcyclohexyl piperidine: PCP), strychnine, isoniazid, sympathomimetics (theophylline, ephedrine, etc.)
  • Agents that cause hyperthermia due to hypermetabolism Salicylic acid, thyroid hormone, sympathomimetic drugs, alcohol withdrawal, sedatives or sleeping pills withdrawal
  • Drugs that cause hyperthermia due to body temperature center disturbance Alcohol, antipsychotics (phenothiazines), inhaled or intravenous anesthetics (4) Drugs that cause hyperthermia due to impaired heat
  • Medication information includes the profile of body temperature change over time, that is, the rise, fall, and speed of body temperature for each drug.
  • step S132 the processor 11 acquires time information indicating the current time from the clock RTC1.
  • step S133 the processor 11 corrects the current body temperature of the patient 100 based on the medication information so as to offset the increase or decrease in the body temperature of the patient 100 caused by the drug.
  • the corrected body temperature Tc(t) is calculated from the current body temperature T(t) as follows.
  • Tc(t) T(t) ⁇ (1+ ⁇ ( ⁇ / ⁇ ) ⁇ T(t) ⁇ 1 ⁇ exp( ⁇ (T(t)/ ⁇ ) ⁇ ))
  • ⁇ indicates a shape factor
  • ⁇ indicates a scale factor
  • ⁇ indicates a correction factor
  • to offset the increase or decrease in body temperature of the patient 100 caused by the drug means to at least partially offset the increase or decrease in body temperature caused by the drug.
  • FIG. 9 is a schematic diagram for explaining body temperature correction processing based on medication in FIG.
  • the thick solid line indicates the measured body temperature T(t)
  • the thick dashed line indicates the corrected body temperature Tc(t).
  • the processor 11 When administering an antipyretic to the patient 100, the processor 11 corrects by increasing the measured body temperature, as shown in FIG. On the other hand, if the patient 100 is administered a drug that raises body temperature, the processor 11 compensates by lowering the measured body temperature.
  • the effects of the drug administered to the patient 100 can be reduced, and the risk related to the health condition of the patient 100 can be calculated more accurately than before.
  • FIG. 10 is a fourth embodiment of step S102 in FIG. 2, which is a flowchart showing a subroutine of body temperature correction processing based on the diagnosis result.
  • the step of the body temperature correction process in FIG. 10 is a fourth embodiment of step S102 in FIG. 2, which is a flowchart showing a subroutine of body temperature correction processing based on the diagnosis result.
  • step S141 the processor 11 acquires the diagnosis result of the disease of the patient 100 by the doctor.
  • the processor 11 may read the pre-stored diagnostic results from the storage device 13, acquire the diagnostic results via the input device 15, or receive the diagnostic results from an external server device (not shown) via the communication device 14. You may obtain the diagnosis result by
  • the processor 11 corrects the current body temperature of the patient 100 based on the diagnosis result.
  • the coefficient k1 is set as follows, for example.
  • the constant k2 may be set to +0.5, for example.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of a risk calculation system according to a modification of the first embodiment.
  • the risk calculation system of FIG. 11 further includes a pulse meter 3 attached to the body of the patient 100 in addition to the risk calculation device 1 and the thermometer 2 of the risk calculation system of FIG.
  • the risk calculation device 1 of FIG. 11 acquires the patient's 100 body temperature from the thermometer 2, acquires the patient's 100 pulse from the pulse meter 3, and calculates the risk related to the health condition of the patient 100 based on the patient's 100 body temperature and pulse. do.
  • the risk calculation device 1 of FIG. 11 is configured in the same manner as the risk calculation device 1 of FIG. 1, except that it is communicatively connected to the pulse meter 3 and executes risk calculation processing 102E, which will be described later. .
  • the pulse meter 3 includes an electric pulse sensor 31, a signal processing circuit 32, and a communication device 33.
  • the electrical pulse sensor 31 acquires the patient's 100 pulse.
  • the signal processing circuit 32 converts the pulse of the patient 100 acquired by the electrical pulse sensor 31 into a format (for example, digital value) that can be transmitted to the risk calculator 1 .
  • the communication device 33 is communicably connected to the risk calculation device 1 and transmits the pulse of the patient 100 to the risk calculation device 1 .
  • the pulse meter 3 may be a dedicated device for measuring the pulse, or other device having a function of measuring the pulse, such as a pulse oximeter, an activity meter, a fatigue meter, a carbohydrate meter, and the like.
  • the pulse meter 3 may be wirelessly connected to the risk calculation device 1 via Bluetooth (registered trademark) or WiFi (registered trademark), or may be connected to the risk calculation device 1 by wire.
  • the pulse meter 3 may be provided separately from the thermometer 2 or may be integrated with the thermometer 2 .
  • FIG. 12 is a fifth embodiment of step S102 in FIG. 2, and is a flowchart showing a subroutine of body temperature correction processing based on the pulse.
  • the step of the temperature correction process in FIG. 12 is indicated by reference numeral S102E.
  • the processor 11 of FIG. 11 executes the risk calculation process of FIG. 2, and executes the body temperature correction process of FIG. 12 in step S102 of FIG.
  • step S151 the processor 11 acquires the measured pulse of the patient 100 from the pulse meter 3 via the communication device 14.
  • step S152 the processor 11 calculates the relatively bradycardia based on the pulse and corrects the current body temperature of the patient 100 based on the relatively bradycardia.
  • "correcting the current body temperature of the patient 100 based on relatively bradycardia” means the difference between the actually measured first body temperature rise value and the second body temperature rise value estimated from the pulse. This includes correcting the patient's 100 current temperature to follow the magnitude.
  • the corrected body temperature Te is calculated from the current body temperature T and pulse rate p as follows.
  • Tm indicates normal body temperature
  • pm indicates normal pulse.
  • k3 is a constant that is clinically determined and is set to 0.2, for example.
  • k4 is set to 0.1, for example, if the pulse increases 10 times for every 1 degree increase in body temperature.
  • the body temperature Te1 is calculated as follows.
  • the corrected body temperature Te2 is calculated as follows.
  • the corrected temperature Te2 of patient P2 is increased by 0.3 degrees over the measured temperature T2.
  • Patients P1 and P2 have similar fevers from their normal body temperature, but the pulse rate of patient P2 hardly increases from the normal pulse rate, and this is judged as the risk of patient P2's aggravation. This corrects to increase the body temperature of the patient P2.
  • FIG. 13 is a graph for explaining the occurrence of relatively bradycardia. Plots below the thick dashed line indicate relatively bradycardia. The smaller the pulse below the bold dashed line, the greater the severity of relatively bradycardia.
  • body temperature can be effectively adjusted even when pulse rate is affected by differences between home care and inpatient care, and differences in the presence or absence of oxygen inhalation. can be corrected.
  • the risk related to the health condition of the patient 100 can be calculated more accurately than before.
  • Processor 11 performs two or more of temperature correction processing based on circadian rhythm, body temperature correction processing based on basal metabolic rate, body temperature correction processing based on medication, body temperature correction processing based on diagnosis results, and body temperature correction processing based on pulse. They may be executed in combination. This allows for more accurate calculation of the health risk of the patient 100 .
  • the set value may be corrected equivalently.
  • risk calculation processing including set value correction processing will be described.
  • FIG. 14 is a second embodiment of the risk calculation process executed by the processor 11 of FIG. 1, and is a flow chart showing the risk calculation process including the set value correction process. According to the process of FIG. 14, processor 11 corrects (ie, sets or resets) the set value before calculating the risk value.
  • step S201 the processor 11 acquires the measured current body temperature of the patient 100 from the thermometer 2 via the communication device 14.
  • step S202 the processor 11 executes set value correction processing to correct the set values based on the patient condition information.
  • the processor 11 calculates a risk value based on the measured body temperature and the corrected setting value.
  • step S204 the processor 11 outputs the calculated risk value to the display device 16.
  • the processor 11 periodically repeats the risk calculation process of FIG.
  • the patient condition information includes, for example, the circadian rhythm of the body temperature of the patient 100, the basal metabolic rate of the patient 100 or information associated therewith, the medication information about the drug administered to the patient 100, the patient 100 and at least one of the patient's 100 pulse.
  • Setting value correction processing based on circadian rhythm, setting value correction processing based on basal metabolic rate, setting value correction processing based on medication, setting value correction processing based on diagnosis results, and setting value correction processing based on pulse rate will be described below.
  • FIG. 15 is a first embodiment of step S202 in FIG. 2, and is a flow chart showing a subroutine of set value correction processing based on the circadian rhythm.
  • the step of the setting value correction processing in FIG. 15 is denoted by reference numeral S202A.
  • the processor 11 reads the circadian rhythm of the body temperature of the patient 100 from the storage device 13.
  • step S212 the processor 11 acquires time information indicating the current time from the clock RTC1, or indicates whether the patient 100 is currently sleeping or awake via the input device 15. Get behavioral information.
  • Steps S211-S212 are the same as steps S111-S112 in FIG.
  • step S213 the processor 11 corrects the set value based on the circadian rhythm and the current time or action information so as to follow the temperature fluctuations of the patient 100 due to the circadian rhythm.
  • “to follow changes in body temperature” means to at least partially follow increases or decreases in body temperature due to circadian rhythm.
  • FIG. 16 is a second embodiment of step S202 in FIG. 2, and is a flow chart showing a subroutine of setting value correction processing based on the basal metabolic rate.
  • the step of the setting value correction processing in FIG. 16 is denoted by reference numeral S202B.
  • step S221 the processor 11 acquires the physical characteristic information of the patient 100.
  • the processor 11 calculates the basal metabolic rate of the patient 100 based on the physical characteristic information of the patient 100 .
  • Steps S221-S222 are the same as steps S121-S122 in FIG.
  • step S223 the processor 11 corrects the set value based on the basal metabolic rate so as to follow the increase or decrease in the basal metabolic rate.
  • “to follow changes in the basal metabolic rate” means to at least partially follow the increase or decrease in body temperature due to individual differences in the basal metabolic rate.
  • FIG. 17 is a third embodiment of step S202 in FIG. 2, and is a flow chart showing a subroutine of setting value correction processing based on medication.
  • the step of the setting value correction process in FIG. 17 is denoted by reference numeral S202C.
  • step S231 the processor 11 acquires medication information about the drug administered to the patient 100.
  • step S232 the processor 11 acquires time information indicating the current time from the clock RTC1.
  • Steps S231-S232 are the same as steps S131-S132 in FIG.
  • step S233 the processor 11 corrects the set value based on the medication information so as to follow the increase or decrease in body temperature of the patient 100 caused by the drug.
  • “to follow the increase or decrease in body temperature of the patient 100 caused by the drug” means to at least partially follow the increase or decrease in body temperature caused by the drug.
  • FIG. 18 is a flowchart showing a subroutine of set value correction processing based on the diagnosis result, which is a fourth embodiment of step S202 in FIG.
  • the steps of the setting value correction processing in FIG. 18 are denoted by reference numeral S202D.
  • step S241 the processor 11 acquires the diagnosis result of the disease of the patient 100 by the doctor.
  • Step S241 is the same as step S114 in FIG.
  • the processor 11 corrects the setting value based on the diagnosis result.
  • the corrected setting value is obtained by multiplying the original setting value by a coefficient predetermined for each disease, or by adding or subtracting a constant predetermined for each disease from the original setting value. Calculated by
  • the influence of the type of disease can be reduced, and the risk related to the health condition of the patient 100 can be calculated more accurately than before.
  • FIG. 19 is a flowchart showing a pulse-based set value correction subroutine, which is a fifth embodiment of step S202 in FIG.
  • the step of the setting value correction processing in FIG. 19 is denoted by reference numeral S202E.
  • step S251 the processor 11 acquires the measured pulse of the patient 100 from the pulse meter 3 via the communication device 14.
  • Step S251 is the same as step S151 in FIG.
  • step S252 the processor 11 corrects the set value of the patient 100 based on the pulse so as to offset the magnitude of the difference from the second body temperature rise value estimated from the pulse.
  • the risk related to the health condition of the patient 100 can be calculated more accurately than before.
  • the processor 11 performs set value correction processing based on circadian rhythm, set value correction processing based on basal metabolic rate, set value correction processing based on medication, set value correction processing based on diagnosis results, and set value correction processing based on pulse rate. may be executed in combination of two or more of This allows for more accurate calculation of the health risk of the patient 100 .
  • the calculated risk value may be corrected.
  • risk calculation processing including risk value correction processing will be described.
  • FIG. 20 is a third embodiment of the risk calculation process executed by the processor 11 of FIG. 1, and is a flow chart showing the risk calculation process including the risk value correction process. According to the process of FIG. 20, processor 11 corrects (ie increases or decreases) the risk value after calculating the risk value.
  • step S ⁇ b>301 the processor 11 acquires the measured current body temperature of the patient 100 from the thermometer 2 via the communication device 14 .
  • the processor 11 calculates a risk value based on the measured body temperature and set values.
  • step S303 the processor 11 executes risk value correction processing to correct the risk value based on the patient condition information.
  • step S304 the processor 11 outputs the corrected risk value to the display device 16.
  • the processor 11 periodically repeats the risk calculation process of FIG.
  • the patient condition information includes, for example, the circadian rhythm of the body temperature of the patient 100, the basal metabolic rate of the patient 100 or information associated therewith, the medication information about the drug administered to the patient 100, the patient 100 and at least one of the patient's 100 pulse.
  • Risk value correction processing based on circadian rhythm, risk value correction processing based on basal metabolic rate, risk value correction processing based on medication, risk value correction processing based on diagnosis results, and risk value correction processing based on pulse rate will be described below.
  • FIG. 21 is a first embodiment of step S303 in FIG. 2, and is a flowchart showing a subroutine of risk value correction processing based on the circadian rhythm.
  • the step of the risk value correction processing in FIG. 21 is denoted by reference numeral S303A.
  • the processor 11 reads the circadian rhythm of the body temperature of the patient 100 from the storage device 13.
  • step S312 the processor 11 acquires time information indicating the current time from the clock RTC1, or indicates whether the patient 100 is currently sleeping or awake via the input device 15. Get behavioral information.
  • Steps S311-S312 are the same as steps S111-S112 in FIG.
  • step S313 the processor 11 corrects the calculated risk value based on the circadian rhythm and the current time or activity information so as to offset the temperature fluctuations of the patient 100 due to the circadian rhythm.
  • to offset body temperature fluctuations means to at least partially offset an increase or decrease in body temperature due to circadian rhythm.
  • FIG. 22 is a second embodiment of step S303 in FIG. 2, and is a flowchart showing a subroutine of the risk value correction process based on the basal metabolic rate.
  • the step of the risk value correcting process in FIG. 22 is denoted by reference numeral S303B.
  • step S ⁇ b>321 the processor 11 acquires physical characteristic information of the patient 100 .
  • the processor 11 calculates the basal metabolic rate of the patient 100 based on the physical characteristic information of the patient 100 .
  • Steps S321-S322 are the same as steps S121-S122 in FIG.
  • step S323 the processor 11 corrects the calculated risk value based on the basal metabolic rate so as to offset changes in the basal metabolic rate.
  • offset increase or decrease in basal metabolic rate means at least partially offsetting an increase or decrease in body temperature due to individual differences in basal metabolic rate.
  • FIG. 23 is a third embodiment of step S303 in FIG. 2, and is a flow chart showing a subroutine of the risk value correction process based on medication.
  • the step of the risk value correction process in FIG. 23 is denoted by reference numeral S303C.
  • step S331 the processor 11 acquires medication information about the drug administered to the patient 100.
  • step S332 the processor 11 acquires time information indicating the current time from the clock RTC1.
  • Steps S331-S332 are the same as steps S131-S132 in FIG.
  • step S333 the processor 11 corrects the calculated risk value based on the medication information so as to offset the increase or decrease in body temperature of the patient 100 caused by the drug.
  • “to offset the increase or decrease in body temperature of the patient 100 caused by the drug” means to at least partially offset the increase or decrease in body temperature caused by the drug.
  • FIG. 24 is a fourth embodiment of step S303 in FIG. 2, and is a flowchart showing a subroutine of risk value correction processing based on the diagnosis result.
  • the step of risk value correction processing in FIG. 24 is a fourth embodiment of step S303 in FIG. 2, and is a flowchart showing a subroutine of risk value correction processing based on the diagnosis result.
  • Step S341 the processor 11 acquires the diagnosis result of the disease of the patient 100 by the doctor.
  • Step S341 is the same as step S114 in FIG.
  • the processor 11 corrects the calculated risk value based on the diagnosis result.
  • the corrected risk value is either the original calculated risk value multiplied by a factor that is predetermined for each disease, or the original calculated risk value is multiplied by a predetermined constant for each disease. is calculated by adding or subtracting
  • the risk value correction process By performing the risk value correction process based on the diagnosis result, the influence of the type of disease can be reduced, and the risk related to the health condition of the patient 100 can be calculated more accurately than before.
  • FIG. 25 is a flowchart showing a pulse-based risk value correction subroutine, which is a fifth embodiment of step S303 in FIG.
  • the step of the risk value correction process in FIG. 25 is indicated by reference numeral S303E.
  • step S351 the processor 11 acquires the measured pulse of the patient 100 from the pulse meter 3 via the communication device 14.
  • Step S351 is the same as step S151 in FIG.
  • step S352 the processor 11 follows the magnitude of the difference between the measured first body temperature rise value and the second body temperature rise value estimated from the pulse, based on the pulse. Correct the risk value.
  • the risk related to the health condition of the patient 100 can be calculated more accurately than before.
  • Processor 11 performs risk value correction processing based on circadian rhythm, risk value correction processing based on basal metabolic rate, risk value correction processing based on medication, risk value correction processing based on diagnosis results, and risk value correction processing based on pulse rate. may be executed in combination of two or more of This allows more accurate calculation of the health risk of the patient 100 .
  • the storage device 13 of the risk calculator 1 of FIG. 1 stores a program containing instructions executable by the processor of the computer for calculating the health-related risk of the patient 100 .
  • the instructions instruct the processor to perform a first step of obtaining the temperature of the patient 100 and patient 100 status information, compare the temperature of the patient 100 with a reference temperature to calculate a comparison result, and from the comparison result calculate the temperature of the patient 100 a second step of calculating the risk for the health status of .
  • the second step is the process of correcting the temperature based on the patient 100 status information when comparing the body temperature and the reference temperature and setting the reference temperature based on the patient 100 status information when comparing the body temperature and the reference temperature. and increasing or decreasing the comparison result based on the patient 100 status information.
  • the parameters measured for calculating the health condition risk of the patient 100 fluctuate due to factors that are not directly related to the patient's disease, such as circadian rhythm, basal metabolic rate, and medication. , which may result in an erroneous calculation of the risk associated with the patient's 100 health status.
  • the same measured value of a parameter poses a different magnitude of risk depending on the type of disease a patient has or is suspected of having.
  • the risk calculation device 1 by correcting the current body temperature, temperature threshold value, or risk value based on the patient condition information, the health condition of the patient 100 can be calculated regardless of the condition of the patient 100. can be accurately calculated in real time. Therefore, signs of disease onset or aggravation can always be accurately detected.
  • the risk calculator 1 can automatically correct the current body temperature, temperature threshold value, or risk value, and can reduce the labor of medical staff.
  • FIG. 26 is a block diagram showing the configuration of a risk calculation system according to the second embodiment.
  • the risk calculation system of FIG. 26 includes a thermometer 2, a pulse meter 3, a gateway device 4, a server device 5, and a client device 6.
  • thermometer 2 and pulse meter 3 in FIG. 26 are attached to the body of the patient 100 and obtain the body temperature and pulse of the patient 100, respectively, in the same way as the thermometer 2 and pulse meter 3 in FIG.
  • the gateway device 4 includes a communication device 41, a signal processing circuit 42, and a communication device 43.
  • the communication device 41 is communicably connected to the thermometer 2 and the pulse meter 3 and receives the temperature of the patient 100 from the thermometer 2 and the pulse of the patient 100 from the pulse meter 3 .
  • the signal processing circuit 42 converts the received body temperature and pulse into a format that can be transmitted to the server device 5 .
  • the communication device 43 is communicably connected to the server device 5 and transmits body temperature and pulse to the server device 5 .
  • the gateway device 4 is communicably connected to other devices that acquire parameters indicating the condition of the patient 100, such as a pulse oximeter, an activity meter, a fatigue meter, and a glucose meter, and the parameters acquired from these devices. may be transmitted to the server device 5 .
  • the gateway device 4 may be wirelessly connected to the server device 5 by LTE or the like, or may be wired to the server device 5 .
  • the server device 5 includes a bus 50, a processor 51, a memory 52, a storage device 53, a communication device 54, and a clock RTC5.
  • the processor 51 controls the operation of the server device 5 as a whole.
  • the memory 52 temporarily stores programs and data necessary for the operation of the server device 5 .
  • the storage device 53 is a non-volatile storage medium that stores programs and data necessary for the operation of the server device 5 .
  • the communication device 54 is communicably connected to the gateway device 4 and acquires the temperature and pulse of the patient 500 from the gateway device 4 . Also, the communication device 54 is communicably connected to the client device 6 .
  • the clock RTC5 provides time information indicating the current time.
  • Processor 51 , memory 52 , storage device 53 and communication device 54 are interconnected via bus 50 .
  • the client device 6 includes a bus 60, a processor 61, a memory 62, a storage device 63, a communication device 64, an input device 65, a display device 66, and a clock RTC6.
  • the processor 51 controls the operation of the client device 6 as a whole.
  • the memory 52 temporarily stores programs and data necessary for the operation of the client device 6 .
  • the storage device 53 is a nonvolatile storage medium that stores programs and data necessary for the operation of the client device 6 .
  • the communication device 54 is communicably connected to the server device 5 .
  • Input device 55 receives user input that controls the operation of client device 6 .
  • Input device 55 includes, for example, a keyboard and pointing device.
  • Display device 56 displays the calculated health risk of patient 500 .
  • the clock RTC5 provides time information indicating the current time.
  • Processor 51 , memory 52 , storage device 53 , communication device 54 , input device 55 and display device 56 are interconnected via bus 50 .
  • the processor 51 of the server device 5 executes the risk calculation processing of FIG. 2, FIG. 14, or FIG. It may be obtained from the server device 5 and displayed on the display device 66 .
  • the server device 5 may temporarily store the measured body temperature and pulse of the patient 100 and the patient condition information in the storage device 53 .
  • the processor 61 of the client device 6 acquires the body temperature and pulse rate of the patient 100 and the patient condition information from the server device 5, executes the risk calculation processing of FIG. 2, FIG. 14, or FIG.
  • the risk related to the health condition of the patient 500 is displayed on the display device 66 .
  • the storage device 53 of the server device 5 or the storage device 63 of the client device 6 stores a computer-executable program for calculating the health-related risk of the patient 100 .
  • the risk calculation system can be configured with a high degree of freedom.
  • the processor 11 may combine two or three of the risk calculation process including the body temperature correction process, the risk calculation process including the setting value correction process, and the risk calculation process including the risk value correction process.
  • the risk calculation device, risk calculation system, and program according to each aspect of the present disclosure may have the following configurations.
  • a risk calculator for calculating a risk related to a health condition of a patient comprising: an input unit that acquires the patient's body temperature and patient condition information; a calculation unit that compares the body temperature obtained by the input unit with a reference temperature to calculate a comparison result, and outputs a risk related to the health condition of the patient from the comparison result; The calculation unit corrects the body temperature based on the patient condition information when comparing the body temperature and the reference temperature, and corrects the body temperature based on the patient condition information when comparing the body temperature and the reference temperature. At least one of a process of setting a reference temperature and a process of increasing or decreasing the comparison result based on the patient condition information is performed.
  • the patient condition information includes circadian rhythm fluctuations in the patient's body temperature;
  • the calculation unit performs at least one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result, based on the fluctuation due to the circadian rhythm.
  • the calculation unit performs at least one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result so as to offset fluctuations due to the circadian rhythm. conduct.
  • the calculation unit performs at least one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result so as to follow fluctuations due to the circadian rhythm. conduct.
  • the input unit continuously acquires the patient condition information, Based on the time when the input unit acquires the body temperature of the patient, the calculation unit performs one of: a process of correcting the body temperature; a process of setting the reference temperature; and a process of increasing or decreasing the comparison result. At least one process is performed.
  • the patient state information includes behavior information indicating whether the patient is currently sleeping or awake;
  • the calculation unit performs at least one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result based on the behavior information.
  • the patient status information includes the basal metabolic rate of the patient or includes information for calculating the basal metabolic rate of the patient; Based on the basal metabolic rate and the reference basal metabolism of the patient, the calculation unit performs one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result. At least one process is performed.
  • the calculation unit performs a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result so as to offset an increase or decrease in the basal metabolic rate of the patient with respect to the reference basal metabolism.
  • the calculation unit performs a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result so as to follow an increase or decrease in the basal metabolic rate of the patient with respect to the reference basal metabolism.
  • the patient status information includes medication information for medications administered to the patient;
  • the calculation unit performs at least one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result based on the medication information.
  • the calculation unit performs a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result so as to offset an increase or decrease in the patient's body temperature caused by the drug.
  • the calculation unit performs a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result so as to follow an increase or decrease in the patient's body temperature caused by the drug.
  • the medication information includes at least one of the type of drug, the elapsed time after administration of the drug, and the administration method of the drug.
  • the patient status information includes a diagnosis result of the patient's disease; Based on the diagnosis result, the calculation unit performs at least one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result.
  • the patient status information includes the patient's pulse;
  • the calculation unit calculating a relatively bradycardia based on said pulse; Based on the relatively bradycardia, at least one of a process of correcting the body temperature, a process of setting the reference temperature, and a process of increasing or decreasing the comparison result is performed.
  • the calculation unit corrects the body temperature so as to follow the magnitude of the difference between the actually measured first body temperature rise value and the second body temperature rise value estimated from the pulse; perform at least one of a process of setting a temperature and a process of increasing or decreasing the comparison result
  • the calculation unit performs a process of correcting the body temperature so as to offset the magnitude of the difference between the actually measured first body temperature rise value and the second body temperature rise value estimated from the pulse, and the reference At least one of a process of setting the temperature and a process of increasing or decreasing the comparison result is performed.
  • a risk calculation system according to an eighteenth aspect, a temperature sensor for measuring the temperature of the patient; and a risk calculator according to one of the first to seventeenth aspects.
  • a program comprising instructions executable by a processor of a computer for calculating a risk associated with a health condition of a patient, said instructions directing said processor to: a first step of obtaining the temperature of the patient and patient status information; a second step of comparing the patient's temperature with a reference temperature to calculate a comparison result, and calculating a risk related to the patient's health status from the comparison result;
  • the second step includes a process of correcting the body temperature based on the patient condition information when comparing the body temperature and the reference temperature, and a process of correcting the body temperature based on the patient condition information when comparing the body temperature and the reference temperature. and at least one of a process of setting the reference temperature using the patient condition information and a process of increasing or decreasing the comparison result based on the patient condition information.
  • a risk calculation device, a risk calculation system, and a program according to aspects of the present invention can be used to calculate risks related to a patient's health condition.
  • Risk calculator 2 Thermometer 3 Pulse meter 4 Gateway device 5 Server device 6 Client device 10 Bus 11 Processor 12 Memory 13 Storage device 14 Communication device 15 Input device 16 Display device 21 Temperature sensor 22 Signal processing circuit 23 Communication device 31 Electric pulse sensor 32 signal processing circuit 33 communication device 41 communication device 42 signal processing circuit 43 communication device 50 bus 51 processor 52 memory 53 storage device 54 communication device 60 bus 61 processor 62 memory 63 storage device 64 communication device 65 input device 66 display device 100 patient RTC1 , RTC5, RTC6 clock

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Abstract

プロセッサ（１１）は、通信装置（１４）を介して、患者（１００）の体温と、患者状態情報と、を取得する。プロセッサ（１１）は、通信装置（１４）で取得した体温と基準温度とを比較して比較結果を計算し、比較結果から患者（１００）の健康状態に関するリスクを出力する。プロセッサ（１１）は、体温及び基準温度を比較する際に患者状態情報に基づいて体温を補正する処理と、体温及び基準温度を比較する際に患者状態情報に基づいて基準温度を設定する処理と、患者状態情報に基づいて比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。

Description

リスク計算装置
　本発明は、患者の健康状態に関するリスクを計算するためのリスク計算装置、リスク計算システム、及びプログラムに関する。
　患者の疾病の発症又は重症化を早期に発見するために、患者の状態を示す何らかのパラメータの測定値に基づいて、患者の健康状態に関するリスクを計算することが知られている。
　例えば、特許文献１は、１つ又は複数の生理学的パラメータの測定値に基づき患者状態値を決定する患者監視システムを開示している。
特表２０１８－５０６７５９号公報
　患者の健康状態に関するリスクを計算するために測定されるパラメータは、患者の疾病とは直接的には無関係な要因により変動することがあり、その結果、患者の健康状態に関するリスクを誤って計算するおそれがある。また、パラメータの測定値が同じであっても、患者がかかっている又はその疑いがある疾病の種類に応じてリスクの大きさは異なる。従って、患者の疾病と関連した要因及び／又は無関係の要因に依存する患者の状態にかかわらず、患者の健康状態に関するリスクを正確に計算することが求められる。
　本発明の目的は、患者の状態にかかわらず、患者の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができるリスク計算装置を提供することにある。
　本発明の一態様によれば、
　患者の健康状態に関するリスクを計算するリスク計算装置であって、
　前記患者の体温と、患者状態情報と、を取得する入力部と、
　前記入力部で取得した前記体温と基準温度とを比較して比較結果を計算し、前記比較結果から前記患者の健康状態に関するリスクを出力する計算部と、を備え、
　前記計算部は、前記体温及び前記基準温度を比較する際に前記患者状態情報に基づいて前記体温を補正する処理と、前記体温及び前記基準温度を比較する際に前記患者状態情報に基づいて前記基準温度を設定する処理と、前記患者状態情報に基づいて前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、
　前記患者状態情報は、前記患者の体温のサーカディアンリズムによる変動を含み、
　前記計算部は、前記サーカディアンリズムによる変動に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、
　前記計算部は、前記サーカディアンリズムによる変動を相殺するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、
　前記計算部は、前記サーカディアンリズムによる変動に追従するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、
　前記入力部は、前記患者状態情報を継続的に取得し、
　前記計算部は、前記入力部が前記患者の体温を取得した時刻に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、
　前記患者状態情報は、前記患者が現在、睡眠中であるか、それとも覚醒中であるかを示す行動情報を含み、
　前記計算部は、前記行動情報に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、
　前記患者状態情報は、前記患者の基礎代謝量を含むか、前記患者の基礎代謝量を計算するための情報を含み、
　前記計算部は、前記患者の基礎代謝量と、基準基礎代謝とに基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、
　前記計算部は、前記基準基礎代謝に対する前記患者の基礎代謝量の増減を相殺するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、
　前記計算部は、前記基準基礎代謝に対する前記患者の基礎代謝量の増減に追従するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、
　前記患者状態情報は、前記患者に投与された薬剤についての投薬情報を含み、
　前記計算部は、前記投薬情報に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、
　前記計算部は、前記薬剤に起因する前記患者の体温の上昇又は低下を相殺するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、
　前記計算部は、前記薬剤に起因する前記患者の体温の上昇又は低下に追従するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、
　前記投薬情報は、前記薬剤の種類と、前記薬剤を投与してからの経過時間と、前記薬剤の投与方法とのうちの少なくとも１つを含む。
　本発明の一態様によれば、
　前記患者状態情報は、前記患者の疾病についての診断結果を含み、
　前記計算部は、前記診断結果に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、
　前記患者状態情報は、前記患者の脈拍を含み、
　前記計算部は、
　前記脈拍に基づいて比較的徐脈を計算し、
　前記比較的徐脈に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、
　前記計算部は、実測された第１の体温上昇値と、前記脈拍から推定される第２の体温上昇値との差の大きさに追従するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、
　前記計算部は、実測された第１の体温上昇値と、前記脈拍から推定される第２の体温上昇値との差の大きさを相殺するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　本発明の一態様によれば、リスク計算システムは、
　前記患者の体温を測定する温度センサと、
　前記リスク計算装置とを含む。
　本発明の一態様によれば、
　患者の健康状態に関するリスクを計算するためのコンピュータのプロセッサにより実行可能な命令を含むプログラムであって、前記命令は、前記プロセッサに、
　前記患者の体温と、患者状態情報と、を取得する第１のステップと、
　前記患者の体温と基準温度とを比較して比較結果を計算し、前記比較結果から前記患者の健康状態に関するリスクを計算する第２のステップと、を実行させ、
　前記第２のステップは、前記体温及び前記基準温度を比較する際に前記患者状態情報に基づいて前記体温を補正する処理と、前記体温及び前記基準温度を比較する際に前記患者状態情報に基づいて前記基準温度を設定する処理と、前記患者状態情報に基づいて前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を含む。
　本発明の一態様によれば、患者の状態にかかわらず、患者の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
第１の実施形態に係るリスク計算システムの構成を示すブロック図である。 図１のプロセッサ１１によって実行されるリスク計算処理の第１の実施例であって、体温補正処理を含むリスク計算処理を示すフローチャートである。 図２のステップＳ１０２の第１の実施例であって、サーカディアンリズムに基づく体温補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 ２４時間にわたって測定された体温に対するサーカディアンリズムのフィッティングを説明するための概略図である。 図３のサーカディアンリズムに基づく体温補正処理を説明するための概略図である。 図２のステップＳ１０２の第２の実施例であって、基礎代謝量に基づく体温補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 図２のステップＳ１０２の第３の実施例であって、投薬に基づく体温補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 患者に薬剤を投与した場合の、経過時間に対する血液中の薬剤の濃度を示す概略図である。 図７の投薬に基づく体温補正処理を説明するための概略図である。 図２のステップＳ１０２の第４の実施例であって、診断結果に基づく体温補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 第１の実施形態の変形例に係るリスク計算システムの構成を示すブロック図である。 図２のステップＳ１０２の第５の実施例であって、脈拍に基づく体温補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 比較的徐脈の発生を説明するためのグラフである。 図１のプロセッサ１１によって実行されるリスク計算処理の第２の実施例であって、設定値補正処理を含むリスク計算処理を示すフローチャートである。 図２のステップＳ２０２の第１の実施例であって、サーカディアンリズムに基づく設定値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 図２のステップＳ２０２の第２の実施例であって、基礎代謝量に基づく設定値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 図２のステップＳ２０２の第３の実施例であって、投薬に基づく設定値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 図２のステップＳ２０２の第４の実施例であって、診断結果に基づく設定値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 図２のステップＳ２０２の第５の実施例であって、脈拍に基づく設定値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 図１のプロセッサ１１によって実行されるリスク計算処理の第３の実施例であって、リスク値補正処理を含むリスク計算処理を示すフローチャートである。 図２のステップＳ３０３の第１の実施例であって、サーカディアンリズムに基づくリスク値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 図２のステップＳ３０３の第２の実施例であって、基礎代謝量に基づくリスク値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 図２のステップＳ３０３の第３の実施例であって、投薬に基づくリスク値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 図２のステップＳ３０３の第４の実施例であって、診断結果に基づくリスク値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 図２のステップＳ３０３の第５の実施例であって、脈拍に基づくリスク値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。 第２の実施形態に係るリスク計算システムの構成を示すブロック図である。
　以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係るリスク計算システムについて説明する。各図面にわたって、同じ符号は同様の構成要素を示す。
［第１の実施形態］
　図１は、第１の実施形態に係るリスク計算システムの構成を示すブロック図である。リスク計算装置１は、患者１００の身体に取り付けられた体温計２から患者１００の体温を取得し、患者１００の体温に基づいて患者１００の健康状態に関するリスクを計算する。ここでいう「リスク」とは、患者１００が所定の時間経過後（例えば半日後など）に重症化する可能性の予測を含む。
　リスク計算装置１は、バス１０、プロセッサ１１、メモリ１２、記憶装置１３、通信装置１４、入力装置１５、表示装置１６、及びクロックＲＴＣ１を備える。プロセッサ１１は、図２等を参照して後述するリスク計算処理を実行して患者１００の健康状態に関するリスクを計算し、また、リスク計算装置１全体の動作を制御する。メモリ１２は、リスク計算装置１の動作に必要なプログラム及びデータを一時的に記憶する。記憶装置１３は、リスク計算装置１の動作に必要なプログラム及びデータを格納する不揮発性記憶媒体である。通信装置１４は、体温計２に通信可能に接続され、体温計２から患者１００の体温を取得する。入力装置１５は、リスク計算装置１の動作を制御するユーザ入力を受ける。入力装置１５は、例えば、キーボード及びポインティングデバイスを含む。表示装置１６は、計算された患者１００の健康状態に関するリスクを表示する。クロックＲＴＣ１は、現在時刻を示す時刻情報を提供する。プロセッサ１１、メモリ１２、記憶装置１３、通信装置１４、入力装置１５、及び表示装置１６は、バス１０を介して互いに接続される。
　リスク計算装置１は、タブレット型、ノートブック型、又はデスクトップ型の汎用のパーソナルコンピュータであってもよく、専用の計算装置、例えばウェアラブル計算装置であってもよい。また、リスク計算装置１は、一体型の装置であってもよく、複数の構成要素の組み合わせ、例えば、本体、ディスプレイ（表示装置）、及びキーボード（入力装置）を含むデスクトップ型コンピュータであってもよい。
　体温計２は、温度センサ２１、信号処理回路２２、及び通信装置２３を備える。温度センサ２１は、患者１００の体温を取得する。信号処理回路２２は、温度センサ２１によって取得された患者１００の体温を、リスク計算装置１に伝送可能な形式（例えばディジタル値）に変換する。通信装置２３は、リスク計算装置１に通信可能に接続され、患者１００の体温をリスク計算装置１に送信する。
　体温計２は、例えば、体幹、鼓膜、直腸、又は食道の温度を検出することにより患者１００の深部体温を測定する深部体温計であってもよい。体温計２は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷｉＦｉ（登録商標）などによりリスク計算装置１に無線接続されてもよく、リスク計算装置１に有線接続されてもよい。
　プロセッサ１１は、通信装置１４を介して、体温計２から患者１００の現在の体温を取得する。
　プロセッサ１１は、入力装置１５を介して、患者１００の状態に関する、現在の体温以外の患者状態情報を取得し、取得された患者状態情報を記憶装置１３に格納する。また、プロセッサ１１は、通信装置１４を介して通信可能に接続された外部のサーバ装置（図示せず）に予め格納された患者状態情報を、通信装置１４を介して取得してもよい。患者状態情報は、例えば、患者１００の体温のサーカディアンリズムと、患者１００の基礎代謝量又はそれに関連付けられた情報と、患者１００に投与された薬剤についての投薬情報と、患者１００の疾病についての診断結果と、患者１００の脈拍とのうちの少なくとも１つを含む。患者状態情報は、前述した、体温計２から取得された患者１００の現在の体温も含む。
　プロセッサ１１は、患者１００の現在の体温と設定値とを比較して比較結果を計算し、比較結果に基づいて患者１００の健康状態に関するリスクを決定して出力する。
　設定値は何らかの基準温度である。設定値は、例えば、患者１００の平熱よりも大幅に高い温度しきい値、例えば３８．５℃に設定されてもよく、患者１００の平熱３６．５℃などに設定されてもよい。また、設定値は、１つの基準温度だけでなく、ある温度範囲の上限及び下限をそれぞれ示す１対の基準温度を含んでもよい。設定値は、互いに異なる複数の温度範囲を示す複数ペアの基準温度を含んでもよい。
　患者１００の現在の体温及び設定値の比較結果は、例えば数値の形態で表されてもよく、本明細書では、以下、比較結果を示す数値を「リスク値」という。リスク値は、離散値を有してもよく、連続値を有してもよい。例えば、設定値が患者１００の平熱よりも大幅に高い温度しきい値に設定され、患者１００の体温が温度しきい値を超える場合、患者１００が高リスク状態にあると判断してリスク値を１に設定し、そうでない場合、リスク値を０に設定してもよい。また、体温が上昇するにつれてリスク値が増大するように、複数の温度しきい値を設定してもよい。また、設定値が患者１００の平熱に設定される場合、リスク値は、患者１００の現在の体温と平熱との差を示すように計算されてもよい。また、この場合、リスク値は、患者１００の現在の体温が平熱よりも高くなるほど増大するように計算されてもよい。
　プロセッサ１１は、患者状態情報に基づいて、現在の体温を補正することと、設定値を設定又は再設定することと、リスク値（比較結果）を増減することとのうちの少なくとも１つを実行する。本明細書では、これらのパラメータを変更（補正、設定、又は増減）することを、まとめて、「リスクを補正する」という。言いかえると、本実施形態において、「リスクを補正する」とは、最終的にユーザに提示される情報である患者１００の健康状態に関するリスクを直接的に補正することだけではなく、リスクを間接的に補正すること、すなわち、リスクを計算するために使用されるパラメータを補正することも含む。「リスクを補正する」ことは、体温を補正し、補正された体温に基づいてリスク値を計算することを含み、また、設定値を設定又は再設定し、設定又は再設定された設定値を用いてリスク値を計算することも含み、また、計算されたリスク値を増減することも含む。
　プロセッサ１１は、計算されたリスク値に基づいて、患者１００の健康状態に関するリスクを決定して出力する。プロセッサ１１は、決定されたリスクを表示装置１６に出力する。プロセッサ１１は、通信装置１４を介して通信可能に接続された外部装置に、決定されたリスクを出力してもよい。プロセッサ１１は、スピーカ（図示せず）を介して、決定されたリスクを出力してもよい。
　プロセッサ１１は、患者１００の健康状態に関するリスクとして、計算されたリスク値をそのまま出力してもよく、リスク値を他の数値（百分率など）に換算して出力してもよい。また、プロセッサ１１は、決定されたリスクを、数値の形態だけでなく、他の形態、例えば視覚的又は聴覚的な形態で出力してもよい。例えば、プロセッサ１１は、決定されたリスクを、「高」、「中」、及び「低」などのテキストで出力してもよい。また、プロセッサ１１は、決定されたリスクを、測定された体温が平熱などの基準値から離れるにつれて変化する色を含むグラデーションで表示してもよい。また、決定されたリスクが、患者１００が高リスク状態にあることを示す場合、プロセッサ１１は、スピーカ（図示せず）を介してアラームを出力してもよい。
　以下では、説明の簡単化のために、プロセッサ１１が、患者１００の健康状態に関するリスクとして、計算されたリスク値をそのまま出力する場合について説明するが、プロセッサ１１は、上述したように、決定されたリスクを他の形態で出力してもよい。
　通信装置１４は、患者１００の現在の体温を取得する入力部の一例である。入力装置１５又は通信装置１４は、患者状態情報を取得する入力部の一例である。プロセッサ１１は、患者１００の健康状態に関するリスクを決定する計算部の一例である。表示装置１６、通信装置１４、又はスピーカ（図示せず）は、決定されたリスクを出力する出力部の一例である。
　プロセッサ１１は、上述したように、患者状態情報に基づいて、現在の体温、設定値、又はリスク値を補正する。以下、体温補正処理を含むリスク計算処理、設定値補正処理を含むリスク計算処理、及びリスク値補正処理を含むリスク計算処理について説明する。
［体温補正処理を含むリスク計算処理］
　図２は、図１のプロセッサ１１によって実行されるリスク計算処理の第１の実施例であって、体温補正処理を含むリスク計算処理を示すフローチャートである。図２の処理によれば、プロセッサ１１は、リスク値を計算する前に、測定された患者１００の現在の体温を補正する。
　ステップＳ１０１において、プロセッサ１１は、通信装置１４を介して、体温計２から、測定された患者１００の現在の体温を取得する。
　ステップＳ１０２において、プロセッサ１１は、体温補正処理を実行し、患者状態情報に基づいて患者１００の現在の体温を補正する。
　ステップＳ１０３において、プロセッサ１１は、補正された体温及び設定値に基づいてリスク値を計算する。
　ステップＳ１０４において、プロセッサ１１は、計算されたリスク値を表示装置１６に出力する。
　プロセッサ１１は、図２のリスク計算処理を周期的に繰り返す。
　患者状態情報は、上述したように、例えば、患者１００の体温のサーカディアンリズムと、患者１００の基礎代謝量又はそれに関連付けられた情報と、患者１００に投与された薬剤についての投薬情報と、患者１００の疾病についての診断結果と、患者１００の脈拍とのうちの少なくとも１つを含む。以下、サーカディアンリズムに基づく体温補正処理、基礎代謝量に基づく体温補正処理、投薬に基づく体温補正処理、診断結果に基づく体温補正処理、及び脈拍に基づく体温補正処理について説明する。
［サーカディアンリズムに基づく体温補正処理］
　サーカディアンリズムは、疾病及びその程度とは無関係に存在する、ヒトの状態を示すパラメータの日内周期変動である。患者の体温は、サーカディアンリズムに起因して、疾病及びその程度とは無関係に増減することがあり、その結果、患者の健康状態に関するリスクを誤って計算するおそれがある。以下、サーカディアンリズムによる影響を低減するように、患者の体温を補正する方法について説明する。
　図３は、図２のステップＳ１０２の第１の実施例であって、サーカディアンリズムに基づく体温補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。サーカディアンリズムに基づく体温補正処理を他の患者状態情報に基づく体温補正処理から区別するために、図３の体温補正処理のステップを符号Ｓ１０２Ａにより示す。
　ステップＳ１１１において、プロセッサ１１は、患者１００の体温のサーカディアンリズムを記憶装置１３から読み出す。患者１００の体温のサーカディアンリズムは、体温計２を用いて２４時間以上の時間期間にわたって取得された患者１００の体温のログに基づいて、プロセッサ１１によって予め生成されて記憶装置１３に格納されてもよい。また、患者１００の体温のサーカディアンリズムは、外部のサーバ装置（図示せず）から通信装置１４を介して予め取得されて記憶装置１３に格納されてもよい。
　図４は、２４時間にわたって測定された体温に対するサーカディアンリズムのフィッティングを説明するための概略図である。ヒトの体温は、概して、覚醒中に最大値になり、睡眠中に最小値になる。また、体温が最大値になる時刻及び最小値になる時刻は、対象者の起床時刻及び就寝時刻に依存する。しかしながら、一般に、対象者の起床時刻及び就寝時刻は未知であり、体温の平均値、振幅、及び初期位相もまた未知である。図４の例によれば、測定された体温（実測値）に対して余弦波（又は正弦波）をあてはめることで、対象者の体温のサーカディアンリズム関数ｘ（ｔ）を次式のように推定する。
ｘ（ｔ）＝ａ－ｂ×ｃｏｓ（２π（ｔ－ｔ０）／２４）
　ここで、ａは体温の平均値を示し、ｂは体温の変化の振幅を示し、ｔ０は初期位相、すなわち、体温が最小値になる時刻（単位：時間）を示す。
　サーカディアンリズムは、余弦波（又は正弦波）に限らず、例えば、三角波又は矩形波によって表されてもよい。また、サーカディアンリズムは、患者１００の体温のログに基づいて生成されることに限らず、例えば、医師の問診により取得された患者１００の起床時刻及び就寝時刻に基づいて決定されてもよい。
　ステップＳ１１２において、プロセッサ１１は、クロックＲＴＣ１から現在時刻を示す時刻情報を取得する。患者１００の体温のサーカディアンリズムが、睡眠中にローレベルになりかつ覚醒中にハイレベルになる矩形波で表される場合、プロセッサ１１は、時刻情報に代えて、入力装置１５を介して、患者１００が現在、睡眠中であるか、それとも覚醒中であるかを示す行動情報を取得してもよい。
　ステップＳ１１３において、プロセッサ１１は、サーカディアンリズム及び現在時刻（すなわち、患者１００の体温を取得した時刻）に基づいて、サーカディアンリズムによる患者１００の体温の変動を相殺するように患者１００の現在の体温を補正する。補正された体温Ｔａ（ｔ）は、現在の体温Ｔ（ｔ）及び上述のサーカディアンリズム関数ｘ（ｔ）から次式のように計算される。
Ｔａ（ｔ）＝Ｔ（ｔ）－（ｘ（ｔ）－ａ）
＝Ｔ（ｔ）＋ｂ×ｃｏｓ（２π（ｔ－ｔ０）／２４）
　図５は、図３のサーカディアンリズムに基づく体温補正処理を説明するための概略図である。プロセッサ１１は、概して、測定された体温Ｔ（ｔ）を、サーカディアンリズムによる体温の平均値ａに近づけるように補正する。時刻ｔ１において、サーカディアンリズムによる体温は、平均値ａよりも温度ｄ１だけ低い。従って、プロセッサ１１は、時刻ｔ１において測定された体温Ｔ（ｔ１）に温度ｄ１を加算することで、補正された体温Ｔａ（ｔ１）を計算する。また、時刻ｔ２において、サーカディアンリズムによる体温は、平均値ａよりも温度ｄ１だけ高い。従って、プロセッサ１１は、時刻ｔ２において測定された体温Ｔ（ｔ２）から温度ｄ１を減算することで、補正された体温Ｔａ（ｔ２）を計算する。
　ここで、「体温の変動を相殺する」とは、サーカディアンリズムによる体温の上昇又は低下を少なくとも部分的に相殺することを意味する。図５の例を参照すると、時刻ｔ１において測定された体温Ｔ（ｔ１）はサーカディアンリズムのプロット上にあるが、時刻ｔ２において測定された体温Ｔ（ｔ２）はサーカディアンリズムのプロットからはずれている。前者の場合、補正された体温Ｔａ（ｔ１）はサーカディアンリズムによる体温の平均値ａに一致するが、後者の場合、補正された体温Ｔａ（ｔ２）はサーカディアンリズムによる体温の平均値ａには一致しない。
　前述したように、患者１００の体温のサーカディアンリズムが矩形波で表される場合、ステップＳ１１３において、プロセッサ１１は、サーカディアンリズム及び行動情報に基づいて、サーカディアンリズムによる患者１００の体温の変動を相殺するように患者１００の現在の体温を補正してもよい。
　サーカディアンリズムに基づく体温補正処理を行うことにより、患者１００の体温の日内周期変動による影響を軽減し、時刻にかかわらず、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
［基礎代謝量に基づく体温補正処理］
　ヒトの体温は、その基礎代謝量に対して高い相関を有するが、ヒトの基礎代謝量は、その体重、身長、年齢、及び性別に依存して変化する。これらの情報は、基礎代謝を計算するための情報として用いることができる。言いかえると、患者の体温は、基礎代謝量の個人差に起因して、疾病及びその程度とは無関係に上昇又は低下することがあり、その結果、患者の健康状態に関するリスクを誤って計算するおそれがある。以下、基礎代謝量の個人差による影響を低減するように、患者の体温を補正する方法について説明する。
　図６は、図２のステップＳ１０２の第２の実施例であって、基礎代謝量に基づく体温補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。基礎代謝量に基づく体温補正処理を他の患者状態情報に基づく体温補正処理から区別するために、図６の体温補正処理のステップを符号Ｓ１０２Ｂにより示す。
　ステップＳ１２１において、プロセッサ１１は、患者１００の身体的特徴情報を取得する。患者１００の身体的特徴情報は、例えば、体重、身長、年齢、及び性別のうちの少なくとも１つを含む。プロセッサ１１は、予め格納された身体的特徴情報を記憶装置１３から読み出してもよく、入力装置１５を介して身体的特徴情報を取得してもよく、外部のサーバ装置（図示せず）から通信装置１４を介して身体的特徴情報を取得してもよい。
　ステップＳ１２２において、プロセッサ１１は、患者１００の身体的特徴情報に基づいて、患者１００の基礎代謝量を計算する。次式のように、日本国の国立健康・栄養研究所によって得られた、基礎代謝量を計算するための式が知られている。
Ｊｍ＝（０．４８１×Ｗ＋０．０２３４×Ｈ－０．０１３８×Ａ－０．４２３５）×１０００／４．１８６
Ｊｆ＝（０．４８１×Ｗ＋０．０２３４×Ｈ－０．０１３８×Ａ－０．９７０８）×１０００／４．１８６
　ここで、Ｊｍは男性の基礎代謝量を表し、Ｊｆは女性の基礎代謝量を表し、Ｗは体重を表し、Ｈは身長を表し、Ａは年齢を表す。上述の式によれば、基礎代謝量Ｊｍ，Ｊｆは、体重Ｗ及び身長Ｈが増大するほど大きくなり、年齢Ａが増大するほど小さくなる。
　ステップＳ１２３において、プロセッサ１１は、基礎代謝量に基づいて、基準基礎代謝量に対する患者１００の基礎代謝量の増減を相殺するように患者１００の現在の体温を補正する。補正された体温Ｔｂは、現在の体温Ｔ及び上述の基礎代謝量Ｊｍ，Ｊｆから次式のように計算される。
Ｔｂ＝Ｔ×Ｍｍ／Ｊｍ　（男性の場合）
Ｔｂ＝Ｔ×Ｍｆ／Ｊｆ　（女性の場合）
　ここで、Ｍｍは男性の平均基礎代謝量（すなわち、男性の基準となる基礎代謝量）を示し、Ｍｆは女性の平均基礎代謝量（すなわち、女性の基準となる基礎代謝量）を示す。
　上述の計算式によれば、補正された体温Ｔｂは、体重Ｗ及び身長Ｈが増大するほど小さくなり、年齢Ａが増大するほど大きくなる。
　ここで、「基礎代謝量の増減を相殺する」とは、基礎代謝量の個人差に起因する体温の上昇又は低下を少なくとも部分的に相殺することを意味する。
　プロセッサ１１は、体重、身長、及び年齢のいずれかが未知である場合には、所定母集団における平均値を用いてもよい。
　プロセッサ１１は、上述したように、基礎代謝量を計算するための身体的特徴情報（すなわち、患者１００の基礎代謝量に関連付けられた情報）を取得してもよく、それに代わって、予め計算された基礎代謝量自体を取得してもよい。この場合、プロセッサ１１は、予め格納された基礎代謝量を記憶装置１３から読み出してもよく、入力装置１５を介して基礎代謝量を取得してもよく、外部のサーバ装置（図示せず）から通信装置１４を介して基礎代謝量を取得してもよい。
　基礎代謝量に基づく体温補正処理を行うことにより、基礎代謝量の個人差による影響を軽減し、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
［投薬に基づく体温補正処理］
　患者に薬剤を投与することにより、患者の体温は人為的に低下又は上昇する。例えば、感染症などの疾患により発熱している患者に解熱剤を投与した場合、投与後の一定期間は解熱剤の効果により発熱が抑えられ、体温が低下する。しかしながら、解熱剤は疾患そのものを治療するわけではないので、患者の体温に基づいて患者の健康状態に関するリスクを誤って計算するおそれがある。以下、患者に投与された薬剤の影響を低減するように、患者の体温を補正する方法について説明する。
　図７は、図２のステップＳ１０２の第３の実施例であって、投薬に基づく体温補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。投薬に基づく体温補正処理を他の患者状態情報に基づく体温補正処理から区別するために、図７の体温補正処理のステップを符号Ｓ１０２Ｃにより示す。
　ステップＳ１３１において、プロセッサ１１は、患者１００に投与された薬剤についての投薬情報を取得する。投薬情報は、薬剤の種類と、薬剤を投与してからの経過時間と、薬剤の投与方法とのうちの少なくとも１つを含む。薬剤の種類に応じて、体温に対する効果が異なり（低下又は上昇）、効果の持続時間も異なる。また、薬剤の投与方法に応じて、効果が現れるまでの早さが異なり、効果の持続時間も異なる。投与方法は、例えば、経口、注射、及び座薬を含む。経口投与の場合、剤形（錠剤、顆粒、散剤など）に応じても、効果が現れるまでの早さが異なり、効果の持続時間も異なる。プロセッサ１１は、予め格納された投薬情報を記憶装置１３から読み出してもよく、入力装置１５を介して投薬情報を取得してもよく、外部のサーバ装置（図示せず）から通信装置１４を介して投薬情報を取得してもよい。入力装置１５を介して投薬情報を取得する場合、プロセッサ１１は、例えば、複数の選択肢を含むプルダウンメニューなど、投薬情報を入力しやすいユーザインターフェースを表示装置１６に表示してもよい。
　図８は、患者に薬剤を投与した場合の、経過時間に対する血液中の薬剤の濃度を示す概略図である。経過時間に対する血液中の薬剤の濃度は、投与後、急激に増大し、ピーク値に到達した後はゆるやかに減少する。経過時間に対する血液中の薬剤の濃度は、例えば、ワイブル分布により表される。
　患者１００に薬剤を投与したことに起因する体温の変化量は、血液中の薬剤の濃度に依存する。従って、患者１００の体温変化のプロファイルは、図８に示すような経過時間に対する濃度変化のプロファイルに類似した形状を有する。
　解熱剤は、例えば、イブプロフェン、ナプロキセン、ケトプロフェン、ニメスリド、
アセチルサリチル酸、及びアセトアミノフェンを含む。
　一方、解熱を目的としない薬剤を患者１００に投与する場合、薬剤の副作用により患者１００の体温が上昇することがある。患者１００の体温が上昇する薬剤は、例えば以下のものを含む。
（１）筋活動亢進により高体温を起こす薬剤：
　アンフェタミン、モノアミン酸化酵素阻害薬、コカイン、リチウム、抗精神病薬（ブチロフェノン系、フェノチアジン系）、三環系又は四環系抗うつ薬、ハロセン、サクシニルコリン、MDMA、リセルグ酸ジエチルアミド（lysergic acid diethylamide：ＬＳＤ）、フェンシクリジン（phenylcyclohexyl piperidine：ＰＣＰ）、ストリキニーネ、イソニアジド、交感神経賦活薬（テオフィリン、エフェドリンなど）
（２）代謝亢進により高体温を起こす薬剤：
　サリチル酸、甲状腺ホルモン、交感神経賦活薬、アルコール離脱、鎮静薬又は睡眠薬離脱
（３）体温中枢障害により高体温を起こす薬剤：
　アルコール、抗精神病薬（フェノチアジン系）、吸入又は静注麻酔薬
（４）熱放散障害により高体温を起こす薬剤：
　抗コリン薬、筋弛緩薬、抗精神病薬、交感神経賦活薬
　投薬情報は、薬剤ごとに、経過時間に対する体温変化のプロファイル、すなわち、体温の上昇、低下、及びその速度を含む。
　ステップＳ１３２において、プロセッサ１１は、クロックＲＴＣ１から現在時刻を示す時刻情報を取得する。
　ステップＳ１３３において、プロセッサ１１は、投薬情報に基づいて、薬剤に起因する患者１００の体温の上昇又は低下を相殺するように、患者１００の現在の体温を補正する。上述したように、経過時間に対する血液中の薬剤の濃度がワイブル分布により表される場合、補正された体温Ｔｃ（ｔ）は、現在の体温Ｔ（ｔ）から次式のように計算される。
Ｔｃ（ｔ）
＝Ｔ（ｔ）×（１＋κ×（α／βα）×Ｔ（ｔ）α－１×ｅｘｐ（－（Ｔ（ｔ）／β）α））
　ここで、αは形状係数を示し、βは尺度係数を示し、κは補正係数を示す。
　ここで、「薬剤に起因する患者１００の体温の上昇又は低下を相殺する」とは、薬剤に起因する体温の上昇又は低下を少なくとも部分的に相殺することを意味する。
　図９は、図７の投薬に基づく体温補正処理を説明するための概略図である。図９において、太実線は測定された体温Ｔ（ｔ）を示し、太破線は補正された体温Ｔｃ（ｔ）を示す。時間０において患者１００の体温が上昇し始め、時間ｔ１０において患者１００に解熱剤を投与すると、体温は次第に低下した。患者１００の体温が上昇し始めてから１０時間後、解熱剤の効果が消失し、患者１００の体温が再び上昇し始めた。その後、時間ｔ１２において患者１００に解熱剤を投与すると、体温は次第に低下した。プロセッサ１１は、時刻ｔ１１において測定された体温Ｔ（ｔ１１）に温度ｄ１１を加算することで、補正された体温Ｔａ（ｔ１１）を計算する。プロセッサ１１は、時刻ｔ１３において測定された体温Ｔ（ｔ１３）から温度ｄ１１を加算することで、補正された体温Ｔａ（ｔ１３）を計算する。
　患者１００に解熱剤を投与する場合、プロセッサ１１は、図９に示すように、測定された体温を上昇させることで補正する。一方、体温が上昇する薬剤を患者１００に投与する場合、プロセッサ１１は、測定された体温を低下させることで補正する。
　投薬に基づく体温補正処理を行うことにより、患者１００に投与された薬剤の影響を軽減し、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
［診断結果に基づく体温補正処理］
　測定された体温が同じであっても、患者がかかっている又はその疑いがある疾病の種類に応じてリスクの大きさは異なる場合がある。以下、疾病の種類による影響を低減するように、患者の体温を補正する方法について説明する。
　図１０は、図２のステップＳ１０２の第４の実施例であって、診断結果に基づく体温補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。診断結果に基づく体温補正処理を他の患者状態情報に基づく体温補正処理から区別するために、図１０の体温補正処理のステップを符号Ｓ１０２Ｄにより示す。
　ステップＳ１４１において、プロセッサ１１は、医師による患者１００の疾病についての診断結果を取得する。プロセッサ１１は、予め格納された診断結果を記憶装置１３から読み出してもよく、入力装置１５を介して診断結果を取得してもよく、外部のサーバ装置（図示せず）から通信装置１４を介して診断結果を取得してもよい。
　ステップＳ１４２において、プロセッサ１１は、診断結果に基づいて患者１００の現在の体温を補正する。補正された体温Ｔｄは、現在の体温Ｔと、疾病ごとに予め決められた係数ｋ１とから、例えば、Ｔｄ＝Ｔ×ｋ１により計算されてもよい。係数ｋ１は、例えば、以下のように設定される。
・Ｃｏｖｉｄ－１９（新型コロナ）　　　１
・ＳＡＲＳ　　　　　　　　　　　　　　１
・ノロウイルス感染症　　　　　　　　　１．０５
・感冒（上記以外のかぜ）　　　　　　　０．９８
・Ａ型肝炎、Ｃ型肝炎　　　　　　　　　１．０３
　補正された体温Ｔｄは、現在の体温Ｔと、疾病ごとに予め決められた定数ｋ２とから、例えば、Ｔｄ＝Ｔ＋ｋ２により計算されてもよい。季節性インフルエンザの場合、定数ｋ２は、例えば＋０．５に設定されてもよい。
　診断結果に基づく体温補正処理を行うことにより、疾病の種類による影響を軽減し、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
［脈拍に基づく体温補正処理］
　一般に、患者の体温が上昇すると脈拍も増大するが、ある種の感染症では、体温が上昇しても脈拍があまり増大しないことがある。この状態を「比較的徐脈」という。比較的徐脈が発生している場合、患者の健康状態は、比較的徐脈が発生していない場合よりも高リスクにさらされていると考えられる。以下、比較的徐脈の影響を考慮するように、患者の体温を補正する方法について説明する。
　図１１は、第１の実施形態の変形例に係るリスク計算システムの構成を示すブロック図である。図１１のリスク計算システムは、図１のリスク計算システムのリスク計算装置１及び体温計２に加えて、患者１００の身体に取り付けられた脈拍計３をさらに備える。
　図１１のリスク計算装置１は、体温計２から患者１００の体温を取得し、脈拍計３から患者１００の脈拍を取得し、患者１００の体温及び脈拍に基づいて患者１００の健康状態に関するリスクを計算する。図１１のリスク計算装置１は、脈拍計３に通信可能に接続されることと、後述するリスク計算処理１０２Ｅを実行することとを除いて、図１のリスク計算装置１と同様に構成される。
　脈拍計３は、電気パルスセンサ３１、信号処理回路３２、及び通信装置３３を備える。電気パルスセンサ３１は、患者１００の脈拍を取得する。信号処理回路３２は、電気パルスセンサ３１によって取得された患者１００の脈拍を、リスク計算装置１に伝送可能な形式（例えばディジタル値）に変換する。通信装置３３は、リスク計算装置１に通信可能に接続され、患者１００の脈拍をリスク計算装置１に送信する。
　脈拍計３は、脈拍を測定するための専用装置であってもよく、脈拍を測定する機能を有する他の装置、例えば、パルスオキシメータ、活動量計、疲労度計、糖質計などであってもよい。脈拍計３は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷｉＦｉ（登録商標）などによりリスク計算装置１に無線接続されてもよく、リスク計算装置１に有線接続されてもよい。脈拍計３は、体温計２とは別個に設けられてもよく、体温計２に一体化されてもよい。
　図１２は、図２のステップＳ１０２の第５の実施例であって、脈拍に基づく体温補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。脈拍に基づく体温補正処理を他の患者状態情報に基づく体温補正処理から区別するために、図１２の体温補正処理のステップを符号Ｓ１０２Ｅにより示す。図１１のプロセッサ１１は、図２のリスク計算処理を実行し、図２のステップＳ１０２において、図１２の体温補正処理を実行する。
　ステップＳ１５１において、プロセッサ１１は、通信装置１４を介して、脈拍計３から、測定された患者１００の脈拍を取得する。
　ステップＳ１５２において、プロセッサ１１は、脈拍に基づいて比較的徐脈を計算し、比較的徐脈に基づいて患者１００の現在の体温を補正する。ここで、「比較的徐脈に基づいて患者１００の現在の体温を補正する」とは、実測された第１の体温上昇値と、脈拍から推定される第２の体温上昇値との差の大きさに追従するように、患者１００の現在の体温を補正することを含む。補正された体温Ｔｅは、現在の体温Ｔ及び脈拍ｐから次式のように計算される。
Ｔｅ
＝Ｔ＋ｋ３×（実測された体温上昇値－脈拍から推定される体温上昇値）
＝Ｔ＋ｋ３×（（Ｔ－Ｔｍ）－ｋ４×（ｐ－ｐｍ））
　Ｔｍは平常時の体温を示し、ｐｍは平常時の脈拍を示す。また、ｋ３は、臨床に基づいて決定される定数であり、例えば０．２に設定される。ｋ４は、例えば、体温が１度上昇するごとに脈拍が１０回増大する場合、０．１に設定される。
　例えば、平常時の体温Ｔｍ１＝３６．５度及び平常時の脈拍ｐｍ１＝６０ｂｐｍを有する患者Ｐ１が、測定された体温Ｔ１＝３８．５度及び測定された脈拍ｐ１＝８０ｂｐｍを有する場合、補正された体温Ｔｅ１は次式のように計算される。
Ｔｅ１
＝３８．５＋０．２×（（３８．５－３６．５）－０．１×（８０－６０））
＝３８．５［℃］
　この場合、脈拍ｐ１から推定される体温上昇値は、０．１×（８０－６０）＝２度であると推定されるが、測定された体温Ｔ１は、この推定値に一致している。
　また、平常時の体温Ｔｍ２＝３６．８度及び平常時の脈拍ｐｍ２＝６０ｂｐｍを有する患者Ｐ２が、測定された体温Ｔ２＝３８．８度及び測定された脈拍ｐ２＝６５ｂｐｍを有する場合、補正された体温Ｔｅ２は次式のように計算される。
Ｔｅ２
＝３８．８＋０．２×（（３８．８－３６．８）－０．１×（６５－６０））
＝３９．１［℃］
　この場合、脈拍ｐ２から推定される体温上昇値は、０．１×（６５－６０）＝０．５度であると推定されるが、実測された体温上昇値は２度であり、患者Ｐ２は比較的徐脈の状態にあるといえる。比較的徐脈のリスクを考慮し、患者Ｐ２の補正された体温Ｔｅ２は、測定された体温Ｔ２よりも０．３度増大されている。
　患者Ｐ１及びＰ２の平常時の体温からの発熱は同程度であるが、患者Ｐ２の脈拍は平常時の脈拍からほとんど増加せず、このことを患者Ｐ２の重症化のリスクとして判断する。これにより、患者Ｐ２の体温を増大させるように補正する。
　図１３は、比較的徐脈の発生を説明するためのグラフである。太破線よりも下方のプロットが比較的徐脈を示す。脈拍が太破線よりも下方にあって小さくなるほど、比較的徐脈の深刻度は大きくなる。
　上述した補正された体温Ｔｅの式によれば、体温が同じである場合、脈拍が小さいほど補正された体温Ｔｅも大きくなり、比較的徐脈に起因するリスクが、最終的に決定される患者１００の健康状態に関するリスクに反映されることがわかる。
　脈拍に基づく体温補正処理を行うことにより、患者の脈拍上昇と体温上昇との関係性による影響を軽減するように、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
　脈拍上昇と体温上昇との関係性による影響を軽減するので、在宅療養及び入院療養の違いにより、また、酸素吸入の有無の違いにより脈拍への影響が発生する場合なども、体温を効果的に補正することができる。
　以上説明したように、体温補正処理を含むリスク計算処理を行うことにより、患者１００の状態にかかわらず、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
　プロセッサ１１は、サーカディアンリズムに基づく体温補正処理、基礎代謝量に基づく体温補正処理、投薬に基づく体温補正処理、診断結果に基づく体温補正処理、及び脈拍に基づく体温補正処理のうちの２つ以上を組み合わせて実行してもよい。これにより、患者１００の健康状態に関するリスクをより正確に計算することができる。
　測定された患者１００の現在の体温を補正することに代えて、等価的に、設定値を補正してもよい。次に、設定値補正処理を含むリスク計算処理について説明する。
［設定値補正処理を含むリスク計算処理］
　図１４は、図１のプロセッサ１１によって実行されるリスク計算処理の第２の実施例であって、設定値補正処理を含むリスク計算処理を示すフローチャートである。図１４の処理によれば、プロセッサ１１は、リスク値を計算する前に、設定値を補正（すなわち、設定又は再設定）する。
　ステップＳ２０１において、プロセッサ１１は、通信装置１４を介して、体温計２から、測定された患者１００の現在の体温を取得する。
　ステップＳ２０２において、プロセッサ１１は、設定値補正処理を実行し、患者状態情報に基づいて設定値を補正する。
　ステップＳ２０３において、プロセッサ１１は、測定された体温及び補正された設定値に基づいてリスク値を計算する。
　ステップＳ２０４において、プロセッサ１１は、計算されたリスク値を表示装置１６に出力する。
　プロセッサ１１は、図１４のリスク計算処理を周期的に繰り返す。
　患者状態情報は、上述したように、例えば、患者１００の体温のサーカディアンリズムと、患者１００の基礎代謝量又はそれに関連付けられた情報と、患者１００に投与された薬剤についての投薬情報と、患者１００の疾病についての診断結果と、患者１００の脈拍とのうちの少なくとも１つを含む。以下、サーカディアンリズムに基づく設定値補正処理、基礎代謝量に基づく設定値補正処理、投薬に基づく設定値補正処理、診断結果に基づく設定値補正処理、及び脈拍に基づく設定値補正処理について説明する。
［サーカディアンリズムに基づく設定値補正処理］
　図１５は、図２のステップＳ２０２の第１の実施例であって、サーカディアンリズムに基づく設定値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。サーカディアンリズムに基づく設定値補正処理を他の患者状態情報に基づく設定値補正処理から区別するために、図１５の設定値補正処理のステップを符号Ｓ２０２Ａにより示す。
　ステップＳ２１１において、プロセッサ１１は、患者１００の体温のサーカディアンリズムを記憶装置１３から読み出す。
　ステップＳ２１２において、プロセッサ１１は、クロックＲＴＣ１から現在時刻を示す時刻情報を取得するか、又は、入力装置１５を介して、患者１００が現在、睡眠中であるか、それとも覚醒中であるかを示す行動情報を取得する。
　ステップＳ２１１～Ｓ２１２は、図３のステップＳ１１１～Ｓ１１２と同様である。
　ステップＳ２１３において、プロセッサ１１は、サーカディアンリズムと、現在時刻又は行動情報とに基づいて、サーカディアンリズムによる患者１００の体温の変動に追従するように設定値を補正する。ここで、「体温の変動に追従する」とは、サーカディアンリズムによる体温の上昇又は低下に少なくとも部分的に追従することを意味する。
　サーカディアンリズムに基づく設定値補正処理を行うことにより、患者１００の体温の日内周期変動による影響を軽減し、時刻にかかわらず、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
［基礎代謝量に基づく設定値補正処理］
　図１６は、図２のステップＳ２０２の第２の実施例であって、基礎代謝量に基づく設定値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。基礎代謝量に基づく設定値補正処理を他の患者状態情報に基づく設定値補正処理から区別するために、図１６の設定値補正処理のステップを符号Ｓ２０２Ｂにより示す。
　ステップＳ２２１において、プロセッサ１１は、患者１００の身体的特徴情報を取得する。
　ステップＳ２２２において、プロセッサ１１は、患者１００の身体的特徴情報に基づいて、患者１００の基礎代謝量を計算する。
　ステップＳ２２１～Ｓ２２２は、図６のステップＳ１２１～Ｓ１２２と同様である。
　ステップＳ２２３において、プロセッサ１１は、基礎代謝量に基づいて、基礎代謝量の増減に追従するように設定値を補正する。ここで、「基礎代謝量の増減に追従する」とは、基礎代謝量の個人差に起因する体温の上昇又は低下に少なくとも部分的に追従することを意味する。
　基礎代謝量に基づく設定値補正処理を行うことにより、基礎代謝量の個人差による影響を軽減し、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
［投薬に基づく設定値補正処理］
　図１７は、図２のステップＳ２０２の第３の実施例であって、投薬に基づく設定値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。投薬に基づく設定値補正処理を他の患者状態情報に基づく設定値補正処理から区別するために、図１７の設定値補正処理のステップを符号Ｓ２０２Ｃにより示す。
　ステップＳ２３１において、プロセッサ１１は、患者１００に投与された薬剤についての投薬情報を取得する。
　ステップＳ２３２において、プロセッサ１１は、クロックＲＴＣ１から現在時刻を示す時刻情報を取得する。
　ステップＳ２３１～Ｓ２３２は、図７のステップＳ１３１～Ｓ１３２と同様である。
　ステップＳ２３３において、プロセッサ１１は、投薬情報に基づいて、薬剤に起因する患者１００の体温の上昇又は低下に追従するように、設定値を補正する。ここで、「薬剤に起因する患者１００の体温の上昇又は低下に追従する」とは、薬剤に起因する体温の上昇又は低下に少なくとも部分的に追従することを意味する。
　投薬に基づく設定値補正処理を行うことにより、患者１００に投与された薬剤の影響を軽減し、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
［診断結果に基づく設定値補正処理］
　図１８は、図２のステップＳ２０２の第４の実施例であって、診断結果に基づく設定値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。診断結果に基づく設定値補正処理を他の患者状態情報に基づく設定値補正処理から区別するために、図１８の設定値補正処理のステップを符号Ｓ２０２Ｄにより示す。
　ステップＳ２４１において、プロセッサ１１は、医師による患者１００の疾病についての診断結果を取得する。ステップＳ２４１は、図１０のステップＳ１１４と同様である。
　ステップＳ２４２において、プロセッサ１１は、診断結果に基づいて設定値を補正する。補正された設定値は、元の設定値に対して、疾病ごとに予め決められた係数を乗算するか、元の設定値に対して、疾病ごとに予め決められた定数を加算又は減算することにより計算される。
　診断結果に基づく設定値補正処理を行うことにより、疾病の種類による影響を軽減し、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
［脈拍に基づく設定値補正処理］
　図１９は、図２のステップＳ２０２の第５の実施例であって、脈拍に基づく設定値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。脈拍に基づく設定値補正処理を他の患者状態情報に基づく設定値補正処理から区別するために、図１９の設定値補正処理のステップを符号Ｓ２０２Ｅにより示す。
　ステップＳ２５１において、プロセッサ１１は、通信装置１４を介して、脈拍計３から、測定された患者１００の脈拍を取得する。
　ステップＳ２５１は、図１２のステップＳ１５１と同様である。
　ステップＳ２５２において、プロセッサ１１は、脈拍に基づいて、脈拍から推定される第２の体温上昇値との差の大きさを相殺するように、患者１００の設定値を補正する。
　脈拍に基づく設定値補正処理を行うことにより、比較的徐脈の影響を考慮し、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
　以上説明したように、設定値補正処理を含むリスク計算処理を行うことにより、患者１００の状態にかかわらず、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
　プロセッサ１１は、サーカディアンリズムに基づく設定値補正処理、基礎代謝量に基づく設定値補正処理、投薬に基づく設定値補正処理、診断結果に基づく設定値補正処理、及び脈拍に基づく設定値補正処理のうちの２つ以上を組み合わせて実行してもよい。これにより、患者１００の健康状態に関するリスクをより正確に計算することができる。
　測定された患者１００の現在の体温を補正することに代えて、等価的に、計算されたリスク値を補正してもよい。次に、リスク値補正処理を含むリスク計算処理について説明する。
［リスク値補正処理を含むリスク計算処理］
　図２０は、図１のプロセッサ１１によって実行されるリスク計算処理の第３の実施例であって、リスク値補正処理を含むリスク計算処理を示すフローチャートである。図２０の処理によれば、プロセッサ１１は、リスク値を計算した後で、リスク値を補正する（すなわち増加又は減少させる）。
　ステップＳ３０１において、プロセッサ１１は、通信装置１４を介して、体温計２から、測定された患者１００の現在の体温を取得する。
　ステップＳ３０２において、プロセッサ１１は、測定された体温及び設定値に基づいてリスク値を計算する。
　ステップＳ３０３において、プロセッサ１１は、リスク値補正処理を実行し、患者状態情報に基づいてリスク値を補正する。
　ステップＳ３０４において、プロセッサ１１は、補正されたリスク値を表示装置１６に出力する。
　プロセッサ１１は、図２０のリスク計算処理を周期的に繰り返す。
　患者状態情報は、上述したように、例えば、患者１００の体温のサーカディアンリズムと、患者１００の基礎代謝量又はそれに関連付けられた情報と、患者１００に投与された薬剤についての投薬情報と、患者１００の疾病についての診断結果と、患者１００の脈拍とのうちの少なくとも１つを含む。以下、サーカディアンリズムに基づくリスク値補正処理、基礎代謝量に基づくリスク値補正処理、投薬に基づくリスク値補正処理、診断結果に基づくリスク値補正処理、及び脈拍に基づくリスク値補正処理について説明する。
［サーカディアンリズムに基づくリスク値補正処理］
　図２１は、図２のステップＳ３０３の第１の実施例であって、サーカディアンリズムに基づくリスク値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。サーカディアンリズムに基づくリスク値補正処理を他の患者状態情報に基づくリスク値補正処理から区別するために、図２１のリスク値補正処理のステップを符号Ｓ３０３Ａにより示す。
　ステップＳ３１１において、プロセッサ１１は、患者１００の体温のサーカディアンリズムを記憶装置１３から読み出す。
　ステップＳ３１２において、プロセッサ１１は、クロックＲＴＣ１から現在時刻を示す時刻情報を取得するか、又は、入力装置１５を介して、患者１００が現在、睡眠中であるか、それとも覚醒中であるかを示す行動情報を取得する。
　ステップＳ３１１～Ｓ３１２は、図３のステップＳ１１１～Ｓ１１２と同様である。
　ステップＳ３１３において、プロセッサ１１は、サーカディアンリズムと、現在時刻又は行動情報とに基づいて、サーカディアンリズムによる患者１００の体温の変動を相殺するように、計算されたリスク値を補正する。ここで、「体温の変動を相殺する」とは、サーカディアンリズムによる体温の上昇又は低下を少なくとも部分的に相殺することを意味する。
　サーカディアンリズムに基づくリスク値補正処理を行うことにより、患者１００の体温の日内周期変動による影響を軽減し、時刻にかかわらず、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
［基礎代謝量に基づくリスク値補正処理］
　図２２は、図２のステップＳ３０３の第２の実施例であって、基礎代謝量に基づくリスク値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。基礎代謝量に基づくリスク値補正処理を他の患者状態情報に基づくリスク値補正処理から区別するために、図２２のリスク値補正処理のステップを符号Ｓ３０３Ｂにより示す。
　ステップＳ３２１において、プロセッサ１１は、患者１００の身体的特徴情報を取得する。
　ステップＳ３２２において、プロセッサ１１は、患者１００の身体的特徴情報に基づいて、患者１００の基礎代謝量を計算する。
　ステップＳ３２１～Ｓ３２２は、図６のステップＳ１２１～Ｓ１２２と同様である。
　ステップＳ３２３において、プロセッサ１１は、基礎代謝量に基づいて、基礎代謝量の増減を相殺するように、計算されたリスク値を補正する。ここで、「基礎代謝量の増減を相殺する」とは、基礎代謝量の個人差に起因する体温の上昇又は低下を少なくとも部分的に相殺することを意味する。
　基礎代謝量に基づくリスク値補正処理を行うことにより、基礎代謝量の個人差による影響を軽減し、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
［投薬に基づくリスク値補正処理］
　図２３は、図２のステップＳ３０３の第３の実施例であって、投薬に基づくリスク値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。投薬に基づくリスク値補正処理を他の患者状態情報に基づくリスク値補正処理から区別するために、図２３のリスク値補正処理のステップを符号Ｓ３０３Ｃにより示す。
　ステップＳ３３１において、プロセッサ１１は、患者１００に投与された薬剤についての投薬情報を取得する。
　ステップＳ３３２において、プロセッサ１１は、クロックＲＴＣ１から現在時刻を示す時刻情報を取得する。
　ステップＳ３３１～Ｓ３３２は、図７のステップＳ１３１～Ｓ１３２と同様である。
　ステップＳ３３３において、プロセッサ１１は、投薬情報に基づいて、薬剤に起因する患者１００の体温の上昇又は低下を相殺するように、計算されたリスク値を補正する。ここで、「薬剤に起因する患者１００の体温の上昇又は低下を相殺する」とは、薬剤に起因する体温の上昇又は低下を少なくとも部分的に相殺することを意味する。
　投薬に基づくリスク値補正処理を行うことにより、患者１００に投与された薬剤の影響を軽減し、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
［診断結果に基づくリスク値補正処理］
　図２４は、図２のステップＳ３０３の第４の実施例であって、診断結果に基づくリスク値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。診断結果に基づくリスク値補正処理を他の患者状態情報に基づくリスク値補正処理から区別するために、図２４のリスク値補正処理のステップを符号Ｓ３０３Ｄにより示す。
　ステップＳ３４１において、プロセッサ１１は、医師による患者１００の疾病についての診断結果を取得する。ステップＳ３４１は、図１０のステップＳ１１４と同様である。
　ステップＳ３４２において、プロセッサ１１は、診断結果に基づいて、計算されたリスク値を補正する。補正されたリスク値は、元の計算されたリスク値に対して、疾病ごとに予め決められた係数を乗算するか、元の計算されたリスク値に対して、疾病ごとに予め決められた定数を加算又は減算することにより計算される。
　診断結果に基づくリスク値補正処理を行うことにより、疾病の種類による影響を軽減し、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
［脈拍に基づくリスク値補正処理］
　図２５は、図２のステップＳ３０３の第５の実施例であって、脈拍に基づくリスク値補正処理のサブルーチンを示すフローチャートである。脈拍に基づくリスク値補正処理を他の患者状態情報に基づくリスク値補正処理から区別するために、図２５のリスク値補正処理のステップを符号Ｓ３０３Ｅにより示す。
　ステップＳ３５１において、プロセッサ１１は、通信装置１４を介して、脈拍計３から、測定された患者１００の脈拍を取得する。
　ステップＳ３５１は、図１２のステップＳ１５１と同様である。
　ステップＳ３５２において、プロセッサ１１は、脈拍に基づいて、実測された第１の体温上昇値と、脈拍から推定される第２の体温上昇値との差の大きさに追従するように、計算されたリスク値を補正する。
　脈拍に基づくリスク値補正処理を行うことにより、比較的徐脈の影響を考慮し、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
　以上説明したように、リスク値補正処理を含むリスク計算処理を行うことにより、患者１００の状態にかかわらず、患者１００の健康状態に関するリスクを従来よりも正確に計算することができる。
　プロセッサ１１は、サーカディアンリズムに基づくリスク値補正処理、基礎代謝量に基づくリスク値補正処理、投薬に基づくリスク値補正処理、診断結果に基づくリスク値補正処理、及び脈拍に基づくリスク値補正処理のうちの２つ以上を組み合わせて実行してもよい。これにより、患者１００の健康状態に関するリスクをより正確に計算することができる。
［第１の実施形態のまとめ］
　図１のリスク計算装置１の記憶装置１３には、患者１００の健康状態に関するリスクを計算するためのコンピュータのプロセッサにより実行可能な命令を含むプログラムが格納される。命令は、プロセッサに、患者１００の体温と、患者１００状態情報と、を取得する第１のステップと、患者１００の体温と基準温度とを比較して比較結果を計算し、比較結果から患者１００の健康状態に関するリスクを計算する第２のステップと、を実行させる。第２のステップは、体温及び基準温度を比較する際に患者１００状態情報に基づいて体温を補正する処理と、体温及び基準温度を比較する際に患者１００状態情報に基づいて基準温度を設定する処理と、患者１００状態情報に基づいて比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を含む。
　前述したように、患者１００の健康状態に関するリスクを計算するために測定されるパラメータは、サーカディアンリズム、基礎代謝量、及び投薬など、患者の疾病とは直接的には無関係な要因により変動することがあり、その結果、患者１００の健康状態に関するリスクを誤って計算するおそれがある。また、パラメータの測定値が同じであっても、患者がかかっている又はその疑いがある疾病の種類に応じてリスクの大きさは異なる。実施形態に係るリスク計算装置１によれば、患者状態情報に基づいて、現在の体温、温度しきい値、又はリスク値を補正することにより、患者１００の状態にかかわらず、患者１００の健康状態に関するリスクをリアルタイムで正確に計算することができる。従って、病気の発症又は重症化の兆候を常に正確に検出することができる。
　従来は、医師が、測定された体温を経験的な知識に基づいて補正していた。実施形態に係るリスク計算装置１によれば、現在の体温、温度しきい値、又はリスク値を自動的に補正することができ、医療従事者の手間を削減することができる。
［第２の実施形態］
　図２６は、第２の実施形態に係るリスク計算システムの構成を示すブロック図である。図２６のリスク計算システムは、体温計２、脈拍計３、ゲートウェイ装置４、サーバ装置５、及びクライアント装置６を含む
　図２６の体温計２及び脈拍計３は、図１１の体温計２及び脈拍計３と同様に、患者１００の身体に取り付けられ、患者１００の体温及び脈拍をそれぞれ取得する。
　ゲートウェイ装置４は、通信装置４１、信号処理回路４２、及び通信装置４３を備える。通信装置４１は、体温計２及び脈拍計３に通信可能に接続され、体温計２から患者１００の体温を受信し、脈拍計３から患者１００の脈拍を受信する。信号処理回路４２は、受信された体温及び脈拍を、サーバ装置５に伝送可能な形式に変換する。通信装置４３は、サーバ装置５に通信可能に接続され、体温及び脈拍をサーバ装置５に送信する。
　ゲートウェイ装置４は、パルスオキシメータ、活動量計、疲労度計、糖質計など、患者１００の状態を示すパラメータを取得する他の装置に通信可能に接続され、それらの装置から取得されたパラメータをサーバ装置５に送信してもよい。ゲートウェイ装置４は、ＬＴＥなどによりサーバ装置５に無線接続されてもよく、サーバ装置５に有線接続されてもよい。
　サーバ装置５は、バス５０、プロセッサ５１、メモリ５２、記憶装置５３、通信装置５４、及びクロックＲＴＣ５を備える。プロセッサ５１は、サーバ装置５全体の動作を制御する。メモリ５２は、サーバ装置５の動作に必要なプログラム及びデータを一時的に記憶する。記憶装置５３は、サーバ装置５の動作に必要なプログラム及びデータを格納する不揮発性記憶媒体である。通信装置５４は、ゲートウェイ装置４に通信可能に接続され、ゲートウェイ装置４から患者５００の体温及び脈拍を取得する。また、通信装置５４は、クライアント装置６に通信可能に接続される。クロックＲＴＣ５は、現在時刻を示す時刻情報を提供する。プロセッサ５１、メモリ５２、記憶装置５３、及び通信装置５４は、バス５０を介して互いに接続される。
　クライアント装置６は、バス６０、プロセッサ６１、メモリ６２、記憶装置６３、通信装置６４、入力装置６５、表示装置６６、及びクロックＲＴＣ６を備える。プロセッサ５１は、クライアント装置６全体の動作を制御する。メモリ５２は、クライアント装置６の動作に必要なプログラム及びデータを一時的に記憶する。記憶装置５３は、クライアント装置６の動作に必要なプログラム及びデータを格納する不揮発性記憶媒体である。通信装置５４は、サーバ装置５に通信可能に接続される。入力装置５５は、クライアント装置６の動作を制御するユーザ入力を受ける。入力装置５５は、例えば、キーボード及びポインティングデバイスを含む。表示装置５６は、計算された患者５００の健康状態に関するリスクを表示する。クロックＲＴＣ５は、現在時刻を示す時刻情報を提供する。プロセッサ５１、メモリ５２、記憶装置５３、通信装置５４、入力装置５５、及び表示装置５６は、バス５０を介して互いに接続される。
　図２６のリスク計算システムによれば、サーバ装置５のプロセッサ５１が図２、図１４、又は図２０のリスク計算処理を実行し、計算された患者５００の健康状態に関するリスクを、クライアント装置６がサーバ装置５から取得して表示装置６６に表示してもよい。それに代わって、サーバ装置５が、測定された患者１００の体温及び脈拍と、患者状態情報とを、記憶装置５３にいったん格納してもよい。この場合、クライアント装置６のプロセッサ６１が、サーバ装置５から患者１００の体温及び脈拍と患者状態情報とを取得して図２、図１４、又は図２０のリスク計算処理を実行し、計算された患者５００の健康状態に関するリスクを表示装置６６に表示する。サーバ装置５の記憶装置５３又はクライアント装置６の記憶装置６３には、患者１００の健康状態に関するリスクを計算するためのコンピュータにより実行可能なプログラムが格納される。
　第２の実施形態によれば、リスク計算システムを高い自由度で構成することができる。
［他の変形例］
　プロセッサ１１は、体温補正処理を含むリスク計算処理、設定値補正処理を含むリスク計算処理、及びリスク値補正処理を含むリスク計算処理のうちの２つ又は３つを組み合わせて実行してもよい。
「実施形態のまとめ」
　本開示の各態様に係るリスク計算装置、リスク計算システム、及びプログラムは、下記の構成を有してもよい。
　第１の態様に係るリスク計算装置は、
　患者の健康状態に関するリスクを計算するリスク計算装置であって、
　前記患者の体温と、患者状態情報と、を取得する入力部と、
　前記入力部で取得した前記体温と基準温度とを比較して比較結果を計算し、前記比較結果から前記患者の健康状態に関するリスクを出力する計算部と、を備え、
　前記計算部は、前記体温及び前記基準温度を比較する際に前記患者状態情報に基づいて前記体温を補正する処理と、前記体温及び前記基準温度を比較する際に前記患者状態情報に基づいて前記基準温度を設定する処理と、前記患者状態情報に基づいて前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　第２の態様に係るリスク計算装置によれば、第１の態様に係るリスク計算装置において、
　前記患者状態情報は、前記患者の体温のサーカディアンリズムによる変動を含み、
　前記計算部は、前記サーカディアンリズムによる変動に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　第３の態様に係るリスク計算装置によれば、第２の態様に係るリスク計算装置において、
　前記計算部は、前記サーカディアンリズムによる変動を相殺するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　第４の態様に係るリスク計算装置によれば、第２の態様に係るリスク計算装置において、
　前記計算部は、前記サーカディアンリズムによる変動に追従するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　第５の態様に係るリスク計算装置によれば、第２～第４のうちの１つの態様に係るリスク計算装置において、
　前記入力部は、前記患者状態情報を継続的に取得し、
　前記計算部は、前記入力部が前記患者の体温を取得した時刻に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　第６の態様に係るリスク計算装置によれば、第２～第４のうちの１つの態様に係るリスク計算装置において、
　前記患者状態情報は、前記患者が現在、睡眠中であるか、それとも覚醒中であるかを示す行動情報を含み、
　前記計算部は、前記行動情報に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　第７の態様に係るリスク計算装置によれば、第１～第６のうちの１つの態様に係るリスク計算装置において、
　前記患者状態情報は、前記患者の基礎代謝量を含むか、前記患者の基礎代謝量を計算するための情報を含み、
　前記計算部は、前記患者の基礎代謝量と、基準基礎代謝とに基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　第８の態様に係るリスク計算装置によれば、第７の態様に係るリスク計算装置において、
　前記計算部は、前記基準基礎代謝に対する前記患者の基礎代謝量の増減を相殺するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　第９の態様に係るリスク計算装置によれば、第７の態様に係るリスク計算装置において、
　前記計算部は、前記基準基礎代謝に対する前記患者の基礎代謝量の増減に追従するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　第１０の態様に係るリスク計算装置によれば、第１～第９のうちの１つの態様に係るリスク計算装置において、
　前記患者状態情報は、前記患者に投与された薬剤についての投薬情報を含み、
　前記計算部は、前記投薬情報に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　第１１の態様に係るリスク計算装置によれば、第１０の態様に係るリスク計算装置において、
　前記計算部は、前記薬剤に起因する前記患者の体温の上昇又は低下を相殺するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　第１２の態様に係るリスク計算装置によれば、第１０の態様に係るリスク計算装置において、
　前記計算部は、前記薬剤に起因する前記患者の体温の上昇又は低下に追従するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　第１３の態様に係るリスク計算装置によれば、第１０～第１２のうちの１つの態様に係るリスク計算装置において、
　前記投薬情報は、前記薬剤の種類と、前記薬剤を投与してからの経過時間と、前記薬剤の投与方法とのうちの少なくとも１つを含む。
　第１４の態様に係るリスク計算装置によれば、第１～第１３のうちの１つの態様に係るリスク計算装置において、
　前記患者状態情報は、前記患者の疾病についての診断結果を含み、
　前記計算部は、前記診断結果に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　第１５の態様に係るリスク計算装置によれば、第１～第１４のうちの１つの態様に係るリスク計算装置において、
　前記患者状態情報は、前記患者の脈拍を含み、
　前記計算部は、
　前記脈拍に基づいて比較的徐脈を計算し、
　前記比較的徐脈に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　第１６の態様に係るリスク計算装置によれば、第１５の態様に係るリスク計算装置において、
　前記計算部は、実測された第１の体温上昇値と、前記脈拍から推定される第２の体温上昇値との差の大きさに追従するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う
　第１７の態様に係るリスク計算装置によれば、第１５の態様に係るリスク計算装置において、
　前記計算部は、実測された第１の体温上昇値と、前記脈拍から推定される第２の体温上昇値との差の大きさを相殺するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う。
　第１８の態様に係るリスク計算システムは、
　前記患者の体温を測定する温度センサと、
　第１～第１７のうちの１つの態様に係るリスク計算装置とを含む。
　第１９の態様に係るプログラムによれば、
　患者の健康状態に関するリスクを計算するためのコンピュータのプロセッサにより実行可能な命令を含むプログラムであって、前記命令は、前記プロセッサに、
　前記患者の体温と、患者状態情報と、を取得する第１のステップと、
　前記患者の体温と基準温度とを比較して比較結果を計算し、前記比較結果から前記患者の健康状態に関するリスクを計算する第２のステップと、を実行させ、
　前記第２のステップは、前記体温及び前記基準温度を比較する際に前記患者状態情報に基づいて前記体温を補正する処理と、前記体温及び前記基準温度を比較する際に前記患者状態情報に基づいて前記基準温度を設定する処理と、前記患者状態情報に基づいて前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を含む。
　本発明の態様に係るリスク計算装置、リスク計算システム、及びプログラムは、患者の健康状態に関するリスクを計算するために利用可能である。
１　リスク計算装置
２　体温計
３　脈拍計
４　ゲートウェイ装置
５　サーバ装置
６　クライアント装置
１０　バス
１１　プロセッサ
１２　メモリ
１３　記憶装置
１４　通信装置
１５　入力装置
１６　表示装置
２１　温度センサ
２２　信号処理回路
２３　通信装置
３１　電気パルスセンサ
３２　信号処理回路
３３　通信装置
４１　通信装置
４２　信号処理回路
４３　通信装置
５０　バス
５１　プロセッサ
５２　メモリ
５３　記憶装置
５４　通信装置
６０　バス
６１　プロセッサ
６２　メモリ
６３　記憶装置
６４　通信装置
６５　入力装置
６６　表示装置
１００　患者
ＲＴＣ１，ＲＴＣ５，ＲＴＣ６　クロック

Claims (19)

  1. 　患者の健康状態に関するリスクを計算するリスク計算装置であって、
    　前記患者の体温と、患者状態情報と、を取得する入力部と、
    　前記入力部で取得した前記体温と基準温度とを比較して比較結果を計算し、前記比較結果から前記患者の健康状態に関するリスクを出力する計算部と、を備え、
    　前記計算部は、前記体温及び前記基準温度を比較する際に前記患者状態情報に基づいて前記体温を補正する処理と、前記体温及び前記基準温度を比較する際に前記患者状態情報に基づいて前記基準温度を設定する処理と、前記患者状態情報に基づいて前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    リスク計算装置。
  2. 　前記患者状態情報は、前記患者の体温のサーカディアンリズムによる変動を含み、
    　前記計算部は、前記サーカディアンリズムによる変動に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    請求項１に記載のリスク計算装置。
  3. 　前記計算部は、前記サーカディアンリズムによる変動を相殺するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    請求項２に記載のリスク計算装置。
  4. 　前記計算部は、前記サーカディアンリズムによる変動に追従するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    請求項２に記載のリスク計算装置。
  5. 　前記入力部は、前記患者状態情報を継続的に取得し、
    　前記計算部は、前記入力部が前記患者の体温を取得した時刻に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    請求項２～４のうちの１つに記載のリスク計算装置。
  6. 　前記患者状態情報は、前記患者が現在、睡眠中であるか、それとも覚醒中であるかを示す行動情報を含み、
    　前記計算部は、前記行動情報に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    請求項２～４のうちの１つに記載のリスク計算装置。
  7. 　前記患者状態情報は、前記患者の基礎代謝量を含むか、前記患者の基礎代謝量を計算するための情報を含み、
    　前記計算部は、前記患者の基礎代謝量と、基準基礎代謝とに基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    請求項１～６のうちの１つに記載のリスク計算装置。
  8. 　前記計算部は、前記基準基礎代謝に対する前記患者の基礎代謝量の増減を相殺するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    請求項７に記載のリスク計算装置。
  9. 　前記計算部は、前記基準基礎代謝に対する前記患者の基礎代謝量の増減に追従するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    請求項７に記載のリスク計算装置。
  10. 　前記患者状態情報は、前記患者に投与された薬剤についての投薬情報を含み、
    　前記計算部は、前記投薬情報に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    請求項１～９のうちの１つに記載のリスク計算装置。
  11. 　前記計算部は、前記薬剤に起因する前記患者の体温の上昇又は低下を相殺するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    請求項１０に記載のリスク計算装置。
  12. 　前記計算部は、前記薬剤に起因する前記患者の体温の上昇又は低下に追従するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    請求項１０に記載のリスク計算装置。
  13. 　前記投薬情報は、前記薬剤の種類と、前記薬剤を投与してからの経過時間と、前記薬剤の投与方法とのうちの少なくとも１つを含む、
    請求項１０～１２のうちの１つに記載のリスク計算装置。
  14. 　前記患者状態情報は、前記患者の疾病についての診断結果を含み、
    　前記計算部は、前記診断結果に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    請求項１～１３のうちの１つに記載のリスク計算装置。
  15. 　前記患者状態情報は、前記患者の脈拍を含み、
    　前記計算部は、
    　前記脈拍に基づいて比較的徐脈を計算し、
    　前記比較的徐脈に基づいて、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    請求項１～１４のうちの１つに記載のリスク計算装置。
  16. 　前記計算部は、実測された第１の体温上昇値と、前記脈拍から推定される第２の体温上昇値との差の大きさに追従するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    請求項１５に記載のリスク計算装置。
  17. 　前記計算部は、実測された第１の体温上昇値と、前記脈拍から推定される第２の体温上昇値との差の大きさを相殺するように、前記体温を補正する処理と、前記基準温度を設定する処理と、前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を行う、
    請求項１５に記載のリスク計算装置。
  18. 　前記患者の体温を測定する温度センサと、
    　請求項１～１７のうちの１つに記載のリスク計算装置とを含む、
    リスク計算システム。
  19. 　患者の健康状態に関するリスクを計算するためのコンピュータのプロセッサにより実行可能な命令を含むプログラムであって、前記命令は、前記プロセッサに、
    　前記患者の体温と、患者状態情報と、を取得する第１のステップと、
    　前記患者の体温と基準温度とを比較して比較結果を計算し、前記比較結果から前記患者の健康状態に関するリスクを計算する第２のステップと、を実行させ、
    　前記第２のステップは、前記体温及び前記基準温度を比較する際に前記患者状態情報に基づいて前記体温を補正する処理と、前記体温及び前記基準温度を比較する際に前記患者状態情報に基づいて前記基準温度を設定する処理と、前記患者状態情報に基づいて前記比較結果を増減させる処理と、のうちの少なくとも１つの処理を含む、
    プログラム。
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