WO2024095917A1 - プレハビリテーションを支援する支援方法、支援プログラム、支援装置および支援システム - Google Patents

プレハビリテーションを支援する支援方法、支援プログラム、支援装置および支援システム Download PDF

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WO2024095917A1
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patient
surgery
prehabilitation
operative
support
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PCT/JP2023/038895
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English (en)
French (fr)
Inventor
直紀 林
遼也 矢野
健 霜鳥
正悟 波山
幸浩 横山
Original Assignee
株式会社ヤクルト本社
国立大学法人東海国立大学機構
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Publication date
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    • 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 technology that supports prehabilitation.
  • a patient's post-operative course (length of hospital stay, post-operative complications, etc.) is also influenced by the patient's condition before surgery.
  • prehabilitation which involves providing exercise and health management to patients before surgery with the aim of improving post-operative course, has been attracting attention.
  • Non-Patent Document 1 describes how the patient's nutritional state before surgery, physical function through exercise, and anxiety and stress (mental state) before surgery affect the postoperative course.
  • Non-Patent Document 1 pre-operative nutritional status is evaluated based on BMI, weight, and dietary intake, but is not evaluated based on the type of nutrition.
  • the inventors' research has revealed that the type of nutrition also affects the post-operative course, making it difficult to appropriately evaluate post-operative prognosis risk with conventional prehabilitation.
  • pre-operative patients are often kept waiting at home rather than hospitalized, and execution of the prehabilitation program is left up to each individual, which has led to problems such as variation in program compliance rates and reduced motivation to execute the program, which are also factors that make it difficult to judge post-operative prognosis risk.
  • the present invention was made to solve the above problems, and aims to provide appropriate support for prehabilitation.
  • Item 1 A method for supporting prehabilitation of a patient scheduled to undergo surgery by a computer, comprising: acquiring pre-operative information relating to the patient's condition during a predetermined period prior to surgery;
  • the pre-operative information includes at least one of the nutrition taken by the patient and the strength training status of the patient;
  • the nutritional support method includes at least one of amino acids, probiotics, and prebiotics.
  • Item 2. Item 2. The method for supporting the body according to item 1, wherein the nutrition includes either amino acids or synbiotics.
  • Item 3. The support method according to claim 1 or 2, wherein the pre-operative information includes the patient's bowel movement.
  • a support program for supporting prehabilitation of a patient scheduled to undergo surgery comprising: having a computer execute an acquisition step of acquiring pre-operative information regarding the condition of the patient during a predetermined period before the surgery;
  • the pre-operative information includes at least one of the nutrition taken by the patient and the strength training status of the patient;
  • the nutritional support program includes at least one of amino acids, probiotics, and prebiotics.
  • An assistive device for assisting prehabilitation of a patient scheduled to undergo surgery comprising: an acquisition unit that acquires pre-operative information regarding the condition of the patient during a predetermined period before the surgery;
  • the pre-operative information includes at least one of the nutrition taken by the patient and the strength training status of the patient;
  • the nutrition includes at least one of amino acids, probiotics, and prebiotics.
  • the support device according to item 9, A patient terminal that is communicably connected to the support device and records the pre-operative information;
  • a support system comprising:
  • the present invention provides appropriate support for prehabilitation.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a support system according to an embodiment of the present invention.
  • 13 is an example of a home screen of a recording application.
  • 13A and 13B are examples of screens for recording a patient's muscle training status.
  • 13A and 13B are examples of screens for recording a patient's muscle training status.
  • 13 is an example of a screen for recording a patient's muscle training status.
  • 13(a) and (b) are examples of screens for recording a patient's bowel movements.
  • 13(a) and (b) are examples of screens for recording the nutrition taken by a patient.
  • 13 is an example of a screen for recording the amount of activity of a patient.
  • 13 is an example of pre-operative information displayed on the display of a medical professional terminal.
  • 13 is an example of a patient list screen displayed on the display of a medical professional terminal.
  • 1 is a flowchart showing the processing steps of a method for assisting in prehabilitation of a patient.
  • the support system 1 is a system for supporting prehabilitation of a patient scheduled to undergo surgery, and includes a patient terminal 2, a support device 3, and a medical professional terminal 4.
  • the patient terminal 2, the support device 3, and the medical professional terminal 4 are communicably connected via a network N such as the Internet.
  • the patient terminal 2 is a terminal managed by the patient and is a mobile terminal such as a smartphone.
  • the patient terminal 2 may be owned by the patient or may be loaned to the patient, so long as the patient can use the patient on a daily basis for a predetermined period (e.g., several months) before surgery.
  • the patient can use the patient terminal 2 to record pre-operative information related to the patient's condition during a specified period before surgery.
  • the pre-operative information includes the patient's strength training status, the patient's bowel habits, the nutrients ingested by the patient, and the patient's activity level.
  • a recording application for recording pre-operative information is installed on the patient terminal 2, and by executing the recording application, the patient terminal 2 realizes the following functional blocks: strength training status recording unit 21, bowel habits recording unit 22, nutrition recording unit 23, and activity level recording unit 24.
  • Figure 2 shows an example of the home screen of the recording application.
  • Buttons B1, B2, and B3 on the home screen are links to screens for recording the patient's strength training status, the patient's bowel movements, and the nutrition the patient has taken, respectively.
  • Tapping button B1 transitions to the screen shown in FIG. 3(a).
  • This screen shows a list of the patient's strength training status recorded during the waiting period for surgery (e.g., six weeks). In this embodiment, the number of squats is recorded as the strength training status.
  • To record new strength training status tap the date on the calendar, enter the strength training status for that day on the screen shown in FIG. 3(b), and tap the "Save” button B7. This causes the strength training status recording unit 21 to record the patient's strength training status.
  • tapping the "Squat Count” button B5 in FIG. 3(a) transitions to the screen shown in FIG. 4(a)
  • tapping the "Start” button B8 in FIG. 4(a) transitions to the screen shown in FIG. 4(b).
  • a reference video of strength training is played in the portion shown in the "Video Area”, and by performing strength training in accordance with the video, the number of strength training sessions is measured by the gyro sensor. In this way, records in the strength training status recording unit 21 can also be entered automatically by the gyro sensor.
  • the screen shown in FIG. 5 is displayed.
  • videos of training methods and tips and videos of actual training can be viewed for each strength training exercise, including those other than squats, and the patient can perform strength training while watching the videos.
  • the number of squats is recorded as the strength training status, but it is possible to appropriately set the type of strength training to be recorded in the strength training status recording unit 21 according to the prehabilitation program.
  • FIG. 6(a) When button B2 is tapped on the home screen shown in FIG. 2, the screen shown in FIG. 6(a) is displayed.
  • This screen shows a list of the patient's stool habits recorded during the waiting period for surgery (e.g., six weeks).
  • stool habits are recorded as stool hardness on a seven-level scale.
  • To record new stool habits tap the date on the calendar or the legend indicating the stool hardness at the bottom of the screen, enter the defecation time for that day and select the stool quality on the screen shown in FIG. 6(b), and tap the "Save" button B9. This causes the stool habits recording unit 22 to record the patient's stool habits.
  • the screen shown in FIG. 7(a) is displayed.
  • This screen shows a list of nutrients that the patient has taken during the waiting period (e.g., 6 weeks) for surgery.
  • the nutrients are amino acids and symbiotics.
  • the symbiotics referred to here refer to a combination of probiotics and prebiotics.
  • Probiotics refer to live microorganisms, such as lactic acid bacteria and bifidobacteria, that have beneficial effects on humans by improving the balance of intestinal flora, and foods, beverages, and medicines that contain them.
  • Prebiotics refer to substances, such as oligosaccharides and dietary fiber, that can be selectively used by beneficial microorganisms in the intestine, including probiotics.
  • the user taps the date on the calendar or the legend indicating the ingested nutrients at the bottom of the screen, enters the time when the nutrients were taken and selects the type of nutrients on the screen shown in FIG. 7(b), and taps the "Save” button B10. This causes the nutrition record unit 23 to record the nutrients taken by the patient.
  • the activity amount recording unit 24 constantly records the patient's activity amount while the recording application is running.
  • the activity amount includes the patient's number of steps, brisk walking time, and calories burned.
  • the number of steps is measured by a gyro sensor built into the patient terminal 2.
  • the recorded activity amount is displayed in the activity amount display area R1 of the home screen shown in Figure 2.
  • the activity amount display area R1 displays an icon B4 whose design changes depending on the patient's number of steps or brisk walking time, and in this embodiment, it is set so that the second stage is displayed when 5,000 steps or 10 minutes of brisk walking is achieved, and the third stage is displayed when 8,000 steps or 20 minutes of brisk walking is achieved.
  • the patient terminal 2 may be a general-purpose computer. In this case, the patient's activity level is measured using a separate sensor terminal such as a pedometer or a wearable device.
  • the patient's strength training status, the patient's bowel movements, the nutrients ingested by the patient, and the patient's activity level recorded in this way on the patient terminal 2 are transmitted to the support device 3 as pre-surgery information D1.
  • the support device 3 is provided on the cloud and can be configured with a general-purpose computer.
  • the support device 3 includes, as its hardware configuration, a processor such as a CPU or GPU (not shown), a main memory device such as a DRAM or SRAM (not shown), and an auxiliary memory device 30 such as an HDD or SSD.
  • the auxiliary memory device 30 stores programs and data for operating the support device 3, such as the support program P1.
  • the support device 3 has the following functional blocks: an acquisition unit 31, a prediction unit 32, an output unit 33, and an alert unit 34. These functional blocks can be realized in software by the processor of the support device 3.
  • the processor reads the support program P1 stored in the auxiliary storage device 30 into the main storage device and executes it, thereby realizing each of the above-mentioned units.
  • the support program P1 may be downloaded to the support device 3 via a communication network such as the Internet, or may be installed in the support device 3 via a computer-readable non-transitory recording medium such as a CD-ROM on which the support program P1 is recorded.
  • the acquisition unit 31 acquires the pre-surgery information D1 transmitted from the patient terminal 2.
  • the acquisition unit 31 further stores the pre-surgery information D1 in the auxiliary storage device 30.
  • the prediction unit 32 predicts the postoperative course of the patient based on the preoperative information D1.
  • the prediction results There are no particular limitations on the prediction results as long as they are useful for determining the postoperative prognosis risk, but examples include the length of hospital stay after surgery and the possibility of complications.
  • the prediction results may include preoperative and postoperative medical interventions tailored to the prognosis risk, or the feasibility of surgery.
  • the prediction unit 32 may make predictions using, for example, an artificial intelligence (AI) algorithm that uses machine learning to learn the results of clinical research, or may make predictions using a rule-based algorithm.
  • AI artificial intelligence
  • the pre-operative information D1 includes at least one of the nutrients ingested by the patient and the strength training status of the patient, and the nutrients include at least one of amino acids, probiotics, and prebiotics, so that the post-operative course can be predicted with high accuracy.
  • the output unit 33 outputs the prediction result by the prediction unit 32. In this embodiment, the output unit 33 transmits the prediction result to the medical professional terminal 4.
  • the alert unit 34 issues a warning to patients whose postoperative progress prediction results are not good even though the scheduled surgery date is approaching.
  • the alert unit 34 transmits a message or the like to the patient terminal 2 to call attention to efforts regarding exercise and nutritional intake. This message or the like is displayed, for example, on the notification screen of FIG. 2.
  • the medical professional terminal 4 is a terminal managed by the doctor in charge of the patient's surgery, and can be configured with a general-purpose computer.
  • the medical professional terminal 4 has, as functional blocks, an acquisition unit 41, a prediction instruction unit 42, and a prediction result display unit 43. These functional blocks can be realized in software by the processor of the medical professional terminal 4.
  • the acquisition unit 41 acquires the pre-operative information D1 stored in the auxiliary storage device 30 of the support device 3.
  • FIG. 9 shows an example of the pre-operative information D1 displayed on the display of the medical professional terminal 4. In this example, the amount of activity of each patient is shown. Note that important indicators may be highlighted to alert the user (doctor), for example.
  • the personal data of each patient may be displayed together with the preoperative information D1. Also, information filtered based on patient group and period from the preoperative information D1 may be displayed.
  • the prediction instruction unit 42 instructs the prediction unit 32 of the support device 3 to predict the post-operative progress of a patient specified by the user (doctor) in response to operation by the user.
  • Figure 10 is an example of a patient list screen displayed on the display of the medical professional terminal 4.
  • the user can specify a patient from the list screen, and can further issue a prediction instruction by performing a specified operation.
  • This causes a prediction instruction to be sent from the prediction instruction unit 42 to the support device 3, and the prediction unit 32 of the support device 3 reads out information about the specified patient from the pre-operative information D1 stored in the auxiliary storage device 30, and predicts the post-operative progress of that patient based on that information.
  • the output unit 33 then transmits the prediction result to the medical professional terminal 4.
  • the prediction result display unit 43 displays the prediction results sent from the output unit 33 on the display of the medical professional terminal 4. By referring to the prediction results, the user can appropriately decide whether or not to perform surgery on the patient.
  • FIG. 11 is a flowchart showing the processing steps of a method for assisting in prehabilitation of a patient.
  • step S1 pre-surgery information is recorded by the patient terminal 2.
  • the muscle training status recording unit 21, fecal matter recording unit 22, nutrition recording unit 23, and activity amount recording unit 24 of the patient terminal 2 record the pre-surgery information.
  • step S2 transmission step
  • the pre-surgery information D1 is transmitted from the patient terminal 2 to the support device 3.
  • the timing of transmission is not particularly limited, and may be, for example, every day or on a specific day of the week.
  • step S3 acquisition step
  • the acquisition unit 31 of the support device 3 acquires the pre-surgery information D1 sent from the patient terminal 2.
  • step S4 the acquisition unit 31 stores the pre-surgery information D1 in the auxiliary storage device 30.
  • step S5 in response to the operation of the user of the medical professional terminal 4, the prediction instruction unit 42 instructs the support device 3 to predict the patient's post-operative progress.
  • step S6 prediction step
  • the prediction unit 32 of the support device 3 predicts the patient's post-operative progress based on the pre-operative information D1.
  • step S7 the output unit 33 transmits the prediction result to the medical professional terminal 4.
  • step S8 the prediction result display unit 43 of the medical professional terminal 4 displays the result on the display of the medical professional terminal 4.
  • step S9 the user of the medical professional terminal 4 refers to the prediction results and decides whether or not to perform pre- or post-operative medical intervention or surgery based on the prognostic risk for the patient.
  • the postoperative course of a patient is predicted based on preoperative information D1 including at least one of the nutrition ingested by the patient and the muscle training status of the patient, and the nutrition includes at least one of amino acids, probiotics, and prebiotics. Therefore, the postoperative course can be predicted with high accuracy, and prehabilitation can be appropriately supported.
  • the preoperative information D1 is recorded by the patient terminal 2 managed by the patient, so the burden on the doctor in prehabilitation can be reduced.
  • the support device 3 on the cloud predicted the patient's post-operative progress, but the medical professional terminal 4 or the patient terminal 2 may have at least some of the functions of the support device 3.
  • the user of the medical professional terminal 4 decided whether or not to perform pre- or post-operative medical intervention or surgery in accordance with the prognosis risk by referring to the prediction results of the support device 3, but the user may decide whether or not to perform pre- or post-operative medical intervention or surgery by referring to the pre-operative information D1. In this case, there is no need for the support device 3 to predict the post-operative progress.
  • the pre-surgery information D1 may also include the patient's sleep state.
  • Method of verification In this embodiment, it was verified whether the support method according to the present invention can appropriately support prehabilitation.
  • the subjects were seven patients aged 20 years or older who underwent highly invasive hepato-biliary-pancreatic surgery, subtotal esophagectomy, or similar highly invasive digestive surgery for malignant tumors or similar diseases in the Department of Digestive Surgery at Nagoya University Hospital.
  • the subjects were asked to install the support program P1 (Prehabilitation Health care Application, also known as "Preha" (registered trademark)) according to the above embodiment on their smartphones, and through Preha, they received guidance from a rehabilitation physical therapist in the form of a narrated video and performed preoperative exercise therapy.
  • Preha Prehabilitation Health care Application
  • a 2-4 week waiting period was set before surgery, during which the subjects performed prehabilitation at home. All subjects were also instructed to continue taking an amino acid preparation to build muscle mass (Amino Perfect Multi Support (registered trademark); take 4 packets twice a day) and a synbiotic preparation to improve the intestinal environment (Symprotec (registered trademark); take 2 packets each of probiotics and prebiotics per day). Daily activity levels were recorded on Preha, and subjects were also asked to regularly enter their own bowel movements, intake of amino acid and synbiotic preparations, and Edmonton assessment items. The subjects' preoperative waiting period and postoperative hospital stay were approximately 2 months in total.
  • the following primary evaluation items a to c were monitored and evaluated as indicators of prehabilitation compliance. a) Average number of steps taken per day during the preoperative waiting period b) The percentage of days during the preoperative waiting period when participants walked 5,000 steps or more per day out of the total number of days during the waiting period c) The average time spent briskly walking per day
  • d and e were evaluated for physical ability, muscle mass, fat mass, etc. at the time of first hospitalization (hospitalization for tests necessary for surgery) and before surgery.
  • Preoperative factors age, sex, weight, BMI, underlying disease, Charlson comorbidity index, stage of malignant tumor
  • Intraoperative factors surgical procedure, operation time, intraoperative blood loss, intraoperative allogeneic blood transfusion
  • Postoperative factors presence or absence of major complications (Clavien-Dindo grade ⁇ 3) that occurred during postoperative hospital stay, type of complication, and number of days in hospital after surgery
  • GOLD-NUPP is a method in which doctors actively intervene in prehabilitation, for example by defining detailed goals for the prehabilitation program together with the doctor, and although it requires a lot of work from the doctor, it tends to result in a higher compliance rate with prehabilitation.
  • the surgical procedures, operation times (mean values), and blood loss amounts (median values) performed on the subjects in the embodiment (Preha group) and the control group in the comparative example (GOLD-NUPP group) are shown in Table 1.
  • the numbers in parentheses for operation times are standard deviations, and the numbers in parentheses for blood loss amounts are interquartile ranges (IQR).
  • the evaluation results of the subjects in the Example and the control group in the Comparative Example were compared using statistical methods. Specifically, the primary evaluation item, the prehabilitation adherence rate (a-c), was compared with historical control data. The secondary evaluation items (d-e) were compared between before and after the introduction of prehabilitation.
  • Table 3 shows the 6-minute walking distance (average value), change therein (average value), and grip strength for the subjects of the Example and the control group of the Comparative Example before prehabilitation (before prehabilitation) and after prehabilitation (immediately before surgery).
  • the values in parentheses are standard deviations.
  • Table 4 shows the body weight (average value), total skeletal muscle mass (average value), and total fat mass (average value) before and after prehabilitation for the subjects in the Example and the control group in the Comparative Example.
  • the values in parentheses are standard deviations.
  • Table 5 shows the number and percentage (%) of adverse events during the prehabilitation period for subjects in the Example and the control group in the Comparative Example.
  • Table 6 shows the number of readmissions within 30 days, number of deaths within 90 days, number of major complications (Clavien-Dindo grade ⁇ 3), and postoperative hospital stay (median) for the subjects in this example and the control group in the comparative example.
  • the numbers in parentheses for postoperative hospital stay are the interquartile range (IQR).
  • Reference Signs List 1 Support system 2 Patient terminal 21 Muscle training status recording section 22 Fecal matter recording section 23 Nutrition recording section 24 Activity amount recording section 3 Support device 30 Auxiliary storage device 31 Acquisition section 32 Prediction section 33 Output section 34 Alert section 4 Medical professional terminal 41 Acquisition section 42 Prediction instruction section 43 Prediction result display section D1 Preoperative information P1 Support program

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Abstract

手術を受けることが予定されている患者のプレハビリテーションを支援する支援装置３であって、前記患者の手術前の所定期間における状態に関する手術前情報Ｄ１を取得する取得部３１を備え、手術前情報Ｄ１は、前記患者が摂取した栄養および前記患者の筋力トレーニング状況の少なくともいずれかを含み、前記栄養は、アミノ酸、プロバイオティクス、およびプレバイオティクスの少なくともいずれかを含む。

Description

プレハビリテーションを支援する支援方法、支援プログラム、支援装置および支援システム
　本発明は、プレハビリテーションを支援する技術に関する。
　患者の手術後経過（入院期間、術後合併症等）は、手術前の患者の状態によっても左右される。近年、手術後経過を良好にすることを目的に、手術前に患者に対して運動や健康管理などを行うプレハビリテーションが注目されている。
　例えば、非特許文献１では、手術前の患者の栄養状態、運動による身体機能、手術前の不安・ストレス（精神状態）が、手術後経過に影響を与えることが記載されている。
「麻酔科領域における最近の話題：がん手術におけるプレハビリテーションの推奨」、かけはし、兵庫県立がんセンター、２０２２年３月、vol.80、p.2－3、インターネット〈URL：https://hyogo-cc.jp/general/pdf/no80.pdf〉
　非特許文献１では、手術前の栄養状態は、ＢＭＩ、体重、食事摂取量により評価しているが、栄養の種類に基づく評価はしていない。しかし、本発明者らの研究により、栄養の種類も、手術後経過に影響を与えることが判明しており、従来のプレハビリテーションでは、術後の予後リスクを適切に評価することが難しい。また、術前の患者は入院ではなく自宅待機のケースも多く、プレハビリテーションプログラムの実行は各自に任されているので、プログラム遵守率のばらつきや、プログラム実行へのモチベーションの低下等の問題が指摘されており、こうした問題も術後の予後リスクの判断を難しくする要因である。
　本発明は、上記問題を解決するためになされたものであって、プレハビリテーションを適切に支援することを課題とする。
　上記課題を解決するために、本発明は以下の態様を含む。
項１．
　手術を受けることが予定されている患者のプレハビリテーションを、コンピュータによって支援する支援方法であって、
　前記患者の手術前の所定期間における状態に関する手術前情報を取得する取得ステップを有し、
　前記手術前情報は、前記患者が摂取した栄養および前記患者の筋力トレーニング状況の少なくともいずれかを含み、
　前記栄養は、アミノ酸、プロバイオティクス、およびプレバイオティクスの少なくともいずれかを含む、支援方法。
項２．
　前記栄養は、アミノ酸およびシンバイオティクスのいずれかを含む、項１に記載の支援方法。
項３．
　前記手術前情報は、前記患者の便性を含む、項１または２に記載の支援方法。
項４．
　前記手術前情報は、前記患者の活動量を含む、項１～３のいずれかに記載の支援方法。
項５．
　前記活動量は、前記患者の歩数および消費カロリーを含む、項４に記載の支援方法。
項６．
　前記手術前情報に基づいて、前記患者の手術後経過を予測する予測ステップをさらに有する、項１～５のいずれかに記載の支援方法。
項７．
　前記取得ステップに先立って、
　前記患者が管理する患者用端末によって、前記手術前情報を記録する記録ステップと、
　前記手術前情報を前記患者用端末から前記コンピュータに送信する送信ステップと、
をさらに有する、項１～６のいずれかに記載の支援方法。
項８．
　手術を受けることが予定されている患者のプレハビリテーションを支援する支援プログラムであって、
　前記患者の手術前の所定期間における状態に関する手術前情報を取得する取得ステップをコンピュータに実行させ、
　前記手術前情報は、前記患者が摂取した栄養および前記患者の筋力トレーニング状況の少なくともいずれかを含み、
　前記栄養は、アミノ酸、プロバイオティクス、およびプレバイオティクスの少なくともいずれかを含む、支援プログラム。
項９．
　手術を受けることが予定されている患者のプレハビリテーションを支援する支援装置であって、
　前記患者の手術前の所定期間における状態に関する手術前情報を取得する取得部を備え、
　前記手術前情報は、前記患者が摂取した栄養および前記患者の筋力トレーニング状況の少なくともいずれかを含み、
　前記栄養は、アミノ酸、プロバイオティクス、およびプレバイオティクスの少なくともいずれかを含む、支援装置。
項１０．
　項９に記載の支援装置と、
　前記支援装置と通信可能に接続され、前記手術前情報を記録する患者用端末と、
を備える支援システム。
　本発明によれば、プレハビリテーションを適切に支援することができる。
本発明の一実施形態に係る支援システムの概略構成を示すブロック図である。 記録用アプリケーションのホーム画面の一例である。 （ａ）および（ｂ）は、患者の筋力トレーニング状況を記録するための画面の一例である。 （ａ）および（ｂ）は、患者の筋力トレーニング状況を記録するための画面の一例である。 患者の筋力トレーニング状況を記録するための画面の一例である。 （ａ）および（ｂ）は、患者の便性を記録するための画面の一例である。 （ａ）および（ｂ）は、患者が摂取した栄養を記録するための画面の一例である。 患者の活動量を記録するための画面の一例である。 医療者用端末のディスプレイに表示された手術前情報の一例である。 医療者用端末のディスプレイに表示された患者の一覧画面の一例である。 患者のプレハビリテーションを支援する方法の処理手順を示すフローチャートである。
　以下、本発明の実施形態について添付図面を参照して説明する。なお、本発明は、下記の実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、種々の変更が可能である。
　（全体構成）
　図１は、本発明の一実施形態に係る支援システム１の概略構成を示すブロック図である。支援システム１は、手術を受けることが予定されている患者のプレハビリテーションを支援するためのシステムであり、患者用端末２と、支援装置３と、医療者用端末４とを備えている。患者用端末２、支援装置３および医療者用端末４は、インターネット等のネットワークＮを介して通信可能に接続されている。
　（患者用端末）
　患者用端末２は、患者が管理する端末であり、スマートフォンなどの携帯端末である。患者用端末２は、手術前の所定期間（例えば数カ月間）、患者が日常的に使用できるものであれば、患者が所有するものであってもよいし、患者に貸与されたものであってもよい。
　患者は、患者用端末２を用いて、患者の手術前の所定期間における状態に関する手術前情報を記録することができる。本実施形態では、手術前情報は、患者の筋力トレーニング状況、患者の便性、患者が摂取した栄養、および患者の活動量を含む。患者用端末２には、手術前情報を記録するための記録用アプリケーションがインストールされており、記録用アプリケーションが実行されることにより、患者用端末２では、筋力トレーニング状況記録部２１、便性記録部２２、栄養記録部２３および活動量記録部２４の各機能ブロックが実現される。
　図２は、記録用アプリケーションのホーム画面の一例である。ホーム画面におけるボタンＢ１、Ｂ２、Ｂ３はそれぞれ、患者の筋力トレーニング状況、患者の便性、および患者が摂取した栄養を記録するための画面に遷移するためのリンクである。
　ボタンＢ１をタップすると、図３（ａ）に示す画面に遷移する。この画面では、手術待機期間（例えば６週間）に記録された患者の筋力トレーニング状況の一覧が示されている。本実施形態では、筋力トレーニング状況として、スクワットの回数が記録されている。新たに筋力トレーニング状況を記録する場合は、カレンダー上の日付をタップし、図３（ｂ）に示す画面において、当日の筋力トレーニング状況を記入し、「保存」ボタンＢ７をタップする。これにより、筋力トレーニング状況記録部２１は患者の筋力トレーニング状況を記録する。
　また、図３（ａ）において「スクワットカウント」ボタンＢ５をタップすることで、図４（ａ）に、図４（ａ）において「スタート」ボタンＢ８をタップすることで図４（ｂ）に示す画面に遷移する。この画面では、「動画エリア」に示す部分で筋力トレーニングの参考動画が流れ、それに合わせて筋力トレーニングを行うことで、ジャイロセンサによって筋力トレーニングの回数が測定される。このように、筋力トレーニング状況記録部２１への記録は、ジャイロセンサによる自動入力で入力することも可能である。
　また、図３（ａ）において「トレーニング動画」ボタンＢ６をタップすることで、図５に示す画面に遷移する。この画面では、スクワット以外も含む各筋力トレーニングの、トレーニング方法・コツの動画とトレーニング本番動画をそれぞれ閲覧することができ、患者は動画を見ながら筋力トレーニングを行うことができる。本実施形態では、筋力トレーニング状況として、スクワットの回数が記録されるが、プレハビリテーションのプログラムに合わせて、筋力トレーニング状況記録部２１に記録する筋力トレーニングの種目を適宜設定することが可能である。
　図２に示すホーム画面において、ボタンＢ２をタップすると、図６（ａ）に示す画面に遷移する。この画面では、手術待機期間（例えば６週間）に記録された患者の便性の一覧が示されている。本実施形態では、便性として、便の硬さが７段階で記録されている。新たに便性を記録する場合は、カレンダー上の日付または画面下部の便の硬さを示す凡例をタップし、図６（ｂ）に示す画面において、当日の排便時間の入力および便性の選択を行い、「保存」ボタンＢ９をタップする。これにより、便性記録部２２は患者の便性を記録する。
　図２に示すホーム画面において、ボタンＢ３をタップすると、図７（ａ）に示す画面に遷移する。この画面では、手術待機期間（例えば６週間）に記録された患者が摂取した栄養の一覧が示されている。本実施形態では、前記栄養は、アミノ酸およびシンバイオティクスである。ここで言うシンバイオティクスとは、プロバイオティクスおよびプレバイオティクスを組み合わせたもののことを指す。また、プロバイオティクスとは、乳酸菌、ビフィズス菌等の、腸内フローラのバランスを改善することにより人に有益な作用をもたらす生きた微生物およびそれらを含む飲食品・医薬品を指し、プレバイオティクスとは、オリゴ糖や食物繊維等の、プロバイオティクスを含む腸内の有用微生物に選択的に利用され得る物質のことを指す。患者がこれらの少なくともいずれかの栄養を摂取した場合、カレンダー上の日付または画面下部の摂取した栄養を示す凡例をタップし、図７（ｂ）に示す画面において、栄養を摂取した時間の入力および栄養の種類の選択を行い、「保存」ボタンＢ１０をタップする。これにより、栄養記録部２３は患者が摂取した栄養を記録する。
　活動量記録部２４は、記録用アプリケーションが起動している間、常時、患者の活動量を記録する。本実施形態では、活動量は、患者の歩数、早歩き時間、および消費カロリーを含む。歩数は、患者用端末２に内蔵されているジャイロセンサによって測定される。記録された活動量は、図２に示すホーム画面の活動量表示領域Ｒ１に表示される。活動量表示領域Ｒ１には、患者の歩数または早歩き時間に応じて絵柄が変化するアイコンＢ４が表示されており、本実施形態では、５０００歩または速歩き１０分の達成で第２段階、８０００歩または速歩き２０分の達成で第３段階の表示となるよう設定されている。
　ホーム画面において、アイコンＢ４または活動量表示領域Ｒ１をタップすると、図８に示す画面に遷移する。この画面では、１週間に記録された患者の歩数および早歩き時間のグラフが示されている。
　なお、患者用端末２は、汎用のコンピュータであってもよい。この場合、患者の活動量は、歩数計やウェアラブルデバイスなどのセンサ端末を別途用いて計測される。
　このようにして患者用端末２において記録された患者の筋力トレーニング状況、患者の便性、患者が摂取した栄養、および患者の活動量は、手術前情報Ｄ１として支援装置３に送信される。
　（支援装置）
　支援装置３は、クラウド上に設けられており、汎用のコンピュータで構成することができる。支援装置３は、ハードウェア構成として、ＣＰＵやＧＰＵなどのプロセッサ（図示省略）、ＤＲＡＭやＳＲＡＭなどの主記憶装置（図示省略）、および、ＨＤＤやＳＳＤなどの補助記憶装置３０を備えている。補助記憶装置３０には、支援プログラムＰ１などの支援装置３を動作させるためのプログラムやデータが格納されている。
　支援装置３は、機能ブロックとして、取得部３１と、予測部３２と、出力部３３と、アラート部３４とを備えている。これらの機能ブロックは、支援装置３のプロセッサによってソフトウェア的に実現することができる。この場合、補助記憶装置３０に記憶されている支援プログラムＰ１を、プロセッサが主記憶装置に読み出して実行することにより、前記各部を実現することができる。支援プログラムＰ１は、インターネット等の通信ネットワークを介して支援装置３にダウンロードしてもよいし、支援プログラムＰ１を記録したＣＤ－ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体を介して支援装置３にインストールしてもよい。
　取得部３１は、患者用端末２から送信された手術前情報Ｄ１を取得する。本実施形態では、取得部３１はさらに、手術前情報Ｄ１を補助記憶装置３０に保存する。
　予測部３２は、手術前情報Ｄ１に基づいて、患者の手術後経過を予測する。予測結果は術後の予後リスクを判断するために有用なものであれば特に限定されないが、例えば、手術後の入院期間や、合併症の可能性などが挙げられる。あるいは、予後リスクに合わせた術前術後の医療介入や、手術の可否を予測結果としてもよい。
　また、予測部３２は、例えば臨床研究の結果を機械学習した人工知能（ＡＩ）アルゴリズムを用いて予測を行ってもよいし、ルールベースのアルゴリズムを用いて予測を行ってもよい。本実施形態では、特に、手術前情報Ｄ１は、患者が摂取した栄養および前記患者の筋力トレーニング状況の少なくともいずれかを含み、前記栄養は、アミノ酸、プロバイオティクス、およびプレバイオティクスの少なくともいずれかを含むので、手術後経過を精度よく予測を行うことができる。
　出力部３３は、予測部３２による予測結果を出力する。本実施形態では、出力部３３は、予測結果を医療者用端末４に送信する。
　アラート部３４は、手術予定日が近づいているにもかかわらず、手術後経過の予測結果が良好でない患者に対して注意喚起を行う。本実施形態では、アラート部３４は、運動や栄養摂取の取り組みに対する注意喚起を促すメッセージ等を患者用端末２に送信する。このメッセージ等は、例えば図２のお知らせ画面に表示される。
　（医療者用端末）
　医療者用端末４は、患者の手術を担当する医師によって管理される端末であり、汎用のコンピュータで構成することができる。医療者用端末４は、機能ブロックとして、取得部４１と、予測指示部４２と、予測結果表示部４３とを備えている。これらの機能ブロックは、医療者用端末４のプロセッサによってソフトウェア的に実現することができる。
　取得部４１は、支援装置３の補助記憶装置３０に保存されている手術前情報Ｄ１を取得する。図９は、医療者用端末４のディスプレイに表示された手術前情報Ｄ１の一例である。この例では、各患者の活動量が示されている。なお、重要な指標については、例えば強調表示することにより、ユーザ（医師）にアラート通知してもよい。
　なお、本実施形態では、各患者のパーソナルデータ（年齢・性別・身長・体重）を手術前情報Ｄ１とともに表示してもよい。また、手術前情報Ｄ１から、患者グループおよび期間に基づいてフィルタリングした情報を表示してもよい。
　予測指示部４２は、ユーザ（医師）の操作に応じて、ユーザが指定した患者の手術後経過の予測を支援装置３の予測部３２へ指示する。図１０は、医療者用端末４のディスプレイに表示された患者の一覧画面の一例である。ユーザは、一覧画面から患者を指定することができ、さらに所定の操作により、予測指示を行うことができる。これにより、予測指示部４２から支援装置３に予測指示が送信され、支援装置３の予測部３２が、補助記憶装置３０に保存された手術前情報Ｄ１から、指定された患者の情報を読み出し、当該情報に基づいて、当該患者の手術後経過を予測する。その後、出力部３３が、予測結果を医療者用端末４に送信する。
　予測結果表示部４３は、出力部３３から送信された予測結果を医療者用端末４のディスプレイに表示する。ユーザは、予測結果を参照することにより、患者に対する手術の可否を適切に決定することができる。
　（処理手順）
　図１１は、患者のプレハビリテーションを支援する方法の処理手順を示すフローチャートである。
　ステップＳ１（記録ステップ）では、患者用端末２によって手術前情報を記録する。本実施形態では、患者用端末２の筋力トレーニング状況記録部２１、便性記録部２２、栄養記録部２３および活動量記録部２４が、手術前情報を記録する。
　ステップＳ２（送信ステップ）では、手術前情報Ｄ１を患者用端末２から支援装置３に送信する。送信のタイミングは特に限定されず、例えば、毎日あるいは特定の曜日である。
　ステップＳ３（取得ステップ）では、支援装置３の取得部３１が、患者用端末２から送信された手術前情報Ｄ１を取得する。
　ステップＳ４では、取得部３１が、手術前情報Ｄ１を補助記憶装置３０に保存する。
　ステップＳ５では、医療者用端末４のユーザの操作に応じて、予測指示部４２が患者の手術後経過の予測を支援装置３に指示する。
　ステップＳ６（予測ステップ）では、支援装置３の予測部３２が、手術前情報Ｄ１に基づいて、患者の手術後経過を予測する。
　ステップＳ７では、出力部３３が、予測結果を医療者用端末４に送信する。
　ステップＳ８では、医療者用端末４の予測結果表示部４３が、医療者用端末４のディスプレイに表示する。
　ステップＳ９では、医療者用端末４のユーザが、予測結果を参照して、患者に対する予後リスクに合わせた術前術後の医療介入や手術の可否を決定する。
　（総括）
　以上のように、上記実施形態では、患者が摂取した栄養および前記患者の筋力トレーニング状況の少なくともいずれかを含む手術前情報Ｄ１に基づいて、患者の手術後経過を予測しており、前記栄養は、アミノ酸、プロバイオティクス、およびプレバイオティクスの少なくともいずれかを含む。そのため、手術後経過を精度よく予測することができ、プレハビリテーションを適切に支援することができる。また、上記実施形態では、手術前情報Ｄ１の記録は患者が管理する患者用端末２によって行われているため、プレハビリテーションにおける医師の負担を低減することができる。
　なお、上記実施形態では、クラウド上の支援装置３が、患者の手術後経過の予測を行っていたが、医療者用端末４または患者用端末２に支援装置３の機能の少なくとも一部を持たせてもよい。また、上記実施形態では、医療者用端末４のユーザが、支援装置３の予測結果を参照することにより予後リスクに合わせた術前術後の医療介入や手術の可否を決定していたが、手術前情報Ｄ１を参照することにより術前術後の医療介入や手術の可否を決定してもよい。この場合、支援装置３によって手術後経過の予測を行う必要はない。
　また、手術前情報Ｄ１に、患者の睡眠状態を含めてもよい。
　以下、本発明の実施例について説明する。なお、本発明は、下記の実施例に限定されるものではない。
　（検証方法）
　本実施例では、本発明に係る支援方法によって、適切にプレハビリテーションを支援できるかを検証した。被験者は、名古屋大学医学部附属病院消化器外科において、悪性腫瘍あるいはそれに準じた疾患のため高度侵襲肝胆膵外科手術、食道亜全摘術、あるいはこれらに準ずる高度侵襲消化器外科手術を受けた２０歳以上の患者７名とした。被験者には、プレハビリテーションを実施する前に、上記実施形態に係る支援プログラムＰ１（プレハビリテーション用健康アプリ（Prehabilitation Health care Application）、別名「Ｐｒｅｈａ」（登録商標））をスマートフォンにインストールしてもらい、Ｐｒｅｈａを通じて、リハビリ科理学療法士よりナレーション付き動画によるガイダンスを受け、術前運動療法を行ってもらった。
　術前に２～４週間の手術待機期間を設け、この間に被験者は自宅でプレハビリテーションを行った。また、全ての被験者に筋肉量増強のためのアミノ酸製剤（アミノパーフェクトマルチサポート（登録商標）；１日４包を２回に分けて内服）および腸内環境改善のためのシンバイオティクス製剤（シンプロテック（登録商標）；プロバイオティクス分包およびプレバイオティクス分包を各々１日２包ずつ内服）を継続して内服するよう指導した。Ｐｒｅｈａには、日々の活動量が記録され、また、排便状況、アミノ酸製剤・シンバイオティクス製剤の摂取状況、エドモントン評価項目なども定期的に自己入力で記録してもらった。被験者の術前手術待機期間および術後在院期間は合わせて約２か月程度であった。
　プレハビリテーション遵守率の指標として以下の主要評価項目ａ～ｃをモニタリング評価した。
ａ）術前待機期間中の平均１日歩数
ｂ）術前待機期間中に１日５，０００歩以上歩いた日数の全待機期間日数に占める割合
ｃ）１日のうち早歩きを行った平均時間
　また、副次的評価項目として、初回入院時（手術に必要な検査のための入院）および手術前に、運動能力、筋肉量、脂肪量測定などについて、以下のｄ、ｅの評価を行った。
ｄ）運動能力の評価
６分間歩行距離、握力の測定など
ｅ）体組成の評価
体組成計（ＩｎＢｏｄｙ）を用いた筋肉量・体脂肪量・骨量の測定
ＣＴ画像を用いた第三腰椎レベルでの大腰筋面積や平均ＣＴ値および内臓脂肪量・皮下脂肪量の測定
　さらに、被験者の以下の情報をカルテより収集した。
・術前因子；年齢、性、体重、ＢＭＩ、基礎疾患、Charlson comorbidity index、悪性腫瘍のステージ
・術中因子；手術術式、手術時間、術中出血量、術中同種輸血の有無
・術後因子；術後在院期間中に発生した主要合併症（Clavien-Dindo grade≧3）の有無および合併症の種類、術後在院日数
　また、当院ではプレハビリテーションの手法の一つとして、ＧＯＬＤ－ＮＵＰＰという手法も行っている。ＧＯＬＤ－ＮＵＰＰとは、プレハビリテーションプログラムの目標値を医師と細かく定めるなど、医師が積極的にプレハビリテーションに介入する手法であり、医師の手間は多いが、プレハビリテーションの順守率は高くなる傾向がある。過去にＧＯＬＤ－ＮＵＰＰによるプレハビリテーションを実行し、評価結果を収集できた患者（対照群）７１名について、この評価結果を比較例とした。
　実施例の被験者（Ｐｒｅｈａ群）および比較例の対照群（ＧＯＬＤ－ＮＵＰＰ群）に対して実施された手術の術式、手術時間（平均値）、出血量（中央値）は、表１に示す通りであった。手術時間の括弧内の数値は標準偏差であり、出血量の括弧内の数値は、四分位範囲（ＩＱＲ／Interquartile range）である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　実施例の被験者および比較例の対照群の各評価結果を、統計学的手法により比較した。具体的には、主要評価項目であるプレハビリテーション遵守率（ａ～ｃ）については、ヒストリカルコントロールのデータと比較した。副次的評価項目（ｄ～ｅ）については、プレハビリテーション導入前後の値を比較した。
　（検証結果）
　実施例の被験者および比較例の対照群の、術前待機期間中の平均１日歩数、術前待機期間中に１日平均５，０００歩以上歩いた被験者数および割合、１日のうち早歩きを行った平均時間を表２に示す。平均１日歩数および早歩き平均時間の括弧内の数値は、四分位範囲（ＩＱＲ）である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
　平均１日歩数および１日平均５，０００歩以上歩いた被験者数の割合については、実施例は比較例よりも若干少ないが、早歩き平均時間については、実施例のほうが比較例よりも上回った。
　実施例の被験者および比較例の対照群の、プレハビリテーション実施前（プレハビリ前）およびプレハビリテーション実施後（手術直前）における６分間歩行距離（平均値）、その変化量（平均値）および握力を表３に示す。括弧内の数値は標準偏差である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
　このように、運動能力の評価結果については、実施例のほうが比較例よりも良好であった。
　実施例の被験者および比較例の対照群の、プレハビリテーション実施前後における体重（平均値）、総骨格筋量（平均値）、総脂肪量（平均値）を表４に示す。括弧内の数値は標準偏差である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000004
　実施例および比較例とも、体重はあまり変化していないが、総骨格筋量の増加量および総脂肪量の減少量は、いずれも実施例のほうが比較例よりも上回った。すなわち、体組成の評価結果は、実施例のほうが比較例よりも良好であった。
　実施例の被験者および比較例の対照群の、プレハビリテーション期間中の有害事象の件数および割合（％）を表５に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000005
　このように、比較例では有害事象が若干認められたが、実施例では認められなかった。
　本実施例の被験者および比較例の対照群の、３０日以内再入院の件数、９０日以内死亡の件数、主要合併症（Clavien-Dindo grade≧3）の件数、術後在院日数（中央値）を表６に示す。術後在院日数の括弧内の数値は、四分位範囲（ＩＱＲ）である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000006
　このように、３０日以内再入院の件数、主要合併症の件数、および術後在院日数については、比較例のほうが実施例よりも良好であった。しかし、その原因は、表１に示す通り、実施例は比較例と比べ、大量肝切除術の割合が高く、手術時間が大幅に長いことから、より侵襲性の高い手術を受けた可能性があるためと考えられる。そのため、術後経過については、実施例と比較例とで有意な差異は無いと言える。
　（総括）
　以上のように、本発明に係る支援方法によってプレハビリテーションを行った被験者は、医師が積極的に介入するＧＯＬＤ－ＮＵＰＰによってプレハビリテーションを行った対照群と概ね同等の評価結果を得ることができた。したがって、本発明に係る支援方法によって、プレハビリテーションを適切に支援でき、かつ、医師の負担を軽減できることが分かった。
１　支援システム
２　患者用端末
２１　筋力トレーニング状況記録部
２２　便性記録部
２３　栄養記録部
２４　活動量記録部
３　支援装置
３０　補助記憶装置
３１　取得部
３２　予測部
３３　出力部
３４　アラート部
４　医療者用端末
４１　取得部
４２　予測指示部
４３　予測結果表示部
Ｄ１　手術前情報
Ｐ１　支援プログラム

Claims (10)

  1. 　手術を受けることが予定されている患者のプレハビリテーションを、コンピュータによって支援する支援方法であって、
    　前記患者の手術前の所定期間における状態に関する手術前情報を取得する取得ステップを有し、
    　前記手術前情報は、前記患者が摂取した栄養および前記患者の筋力トレーニング状況の少なくともいずれかを含み、
    　前記栄養は、アミノ酸、プロバイオティクス、およびプレバイオティクスの少なくともいずれかを含む、支援方法。
  2. 　前記栄養は、アミノ酸およびシンバイオティクスの少なくともいずれかを含む、請求項１に記載の支援方法。
  3. 　前記手術前情報は、前記患者の便性を含む、請求項１に記載の支援方法。
  4. 　前記手術前情報は、前記患者の活動量を含む、請求項１に記載の支援方法。
  5. 　前記活動量は、前記患者の歩数および消費カロリーを含む、請求項４に記載の支援方法。
  6. 　前記手術前情報に基づいて、前記患者の手術後経過を予測する予測ステップをさらに有する、請求項１に記載の支援方法。
  7. 　前記取得ステップに先立って、
    　前記患者が管理する患者用端末によって、前記手術前情報を記録する記録ステップと、
    　前記手術前情報を前記患者用端末から前記コンピュータに送信する送信ステップと、
    をさらに有する、請求項１～６のいずれかに記載の支援方法。
  8. 　手術を受けることが予定されている患者のプレハビリテーションを支援する支援プログラムであって、
    　前記患者の手術前の所定期間における状態に関する手術前情報を取得する取得ステップをコンピュータに実行させ、
    　前記手術前情報は、前記患者が摂取した栄養および前記患者の筋力トレーニング状況の少なくともいずれかを含み、
    　前記栄養は、アミノ酸、プロバイオティクス、およびプレバイオティクスの少なくともいずれかを含む、支援プログラム。
  9. 　手術を受けることが予定されている患者のプレハビリテーションを支援する支援装置であって、
    　前記患者の手術前の所定期間における状態に関する手術前情報を取得する取得部を備え、
    　前記手術前情報は、前記患者が摂取した栄養および前記患者の筋力トレーニング状況の少なくともいずれかを含み、
    　前記栄養は、アミノ酸、プロバイオティクス、およびプレバイオティクスの少なくともいずれかを含む、支援装置。
  10. 　請求項９に記載の支援装置と、
    　前記支援装置と通信可能に接続され、前記手術前情報を記録する患者用端末と、
    を備える支援システム。
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