特開 2023-151322 診療支援システム、診療支援装置及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023151322

(43)【公開日】2023-10-16

(54)【発明の名称】診療支援システム、診療支援装置及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 10/60 20180101AFI20231005BHJP

【ＦＩ】

G16H10/60

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022060885

(22)【出願日】2022-03-31

(71)【出願人】

【識別番号】503246015

【氏名又は名称】オムロンヘルスケア株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002860

【氏名又は名称】弁理士法人秀和特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】中村 文彦

(72)【発明者】

【氏名】金澤 亜依

(72)【発明者】

【氏名】臼井 弘

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA22

(57)【要約】

【課題】医療支援に係るシステムに関し、医療従事者が患者の診療対象となる疾病について重症度を含む診断を行うことの負荷を低減することが可能な技術を提供する。
【解決手段】第１所定期間内における最小運動強度を求める最小運動強度算出手段と、前記最小運動強度に基づいて推定重症度情報を求める推定重症度情報算出手段と、第２所定期間を時間軸として示すとともに、前記時間軸に沿って、前記第１所定期間又は前記第１所定期間に代替する期間である代替第１所定期間ごとに、当該期間の前記推定重症度情報が識別可能に特徴表示された推定重症度表示バーを示す推定重症度時系列グラフ、を含む診療支援画像を生成する診療支援画像生成手段と、前記診療支援画像を出力する出力手段と、を有する診療支援システム。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１所定期間内において患者の診療対象となる疾病に係る症状が出現した運動のうち、最も運動強度の小さい運動の運動強度である最小運動強度を求める、最小運動強度算出手段と、
前記最小運動強度に基づいて、前記患者の疾病の推定重症度を示す推定重症度情報を求める、推定重症度情報算出手段と、
前記第１所定期間を含む過去の所定期間である第２所定期間を時間軸として示すとともに、前記時間軸に沿って、前記第１所定期間又は前記第１所定期間に代替する期間である代替第１所定期間ごとに当該期間の前記推定重症度情報が識別可能に特徴表示された、推定重症度表示バーを示す推定重症度時系列グラフ、を含む診療支援画像を生成する診療支援画像生成手段と、
前記診療支援画像を出力する出力手段と、
を有する、診療支援システム。

【請求項2】

前記疾病に係る症状が出現した運動の内容を含む情報である症状出現運動情報を取得する、症状出現運動情報取得手段をさらに有し、
前記最小運動強度算出手段は、前記症状出現運動情報に基づいて前記最小運動強度を算出する、
ことを特徴とする、請求項１に記載の診療支援システム。

【請求項3】

前記症状出現運動情報取得手段は、第３所定期間ごとの前記患者の前記疾病に係る症状の有無に関する情報をさらに取得し、
前記診療支援画像生成手段は、前記時間軸に沿って前記第３所定期間ごとの前記症状の有無に係る情報を表示する前記診療支援画像を生成する、
ことを特徴とする、請求項２に記載の診療支援システム。

【請求項4】

前記推定重症度時系列グラフにおいて、一の前記推定重症度表示バーが示す期間の長さは前記第３所定期間を最小値とする、
ことを特徴とする、請求項３に記載の診療支援システム。

【請求項5】

少なくとも前記患者の直近の前記第１所定期間内における前記症状出現運動情報を含む患者情報の入力を前記患者に求める自動問診処理を実行する、自動問診端末をさらに有しており、
前記症状出現運動情報取得手段は、前記自動問診端末において実行される自動問診処理を介して前記患者から入力される前記症状出現運動情報を取得する、
ことを特徴とする、請求項２から４のいずれか一項に記載の診療支援システム。

【請求項6】

前記患者によって前記症状出現運動情報の入力が２回以上行われた際の当該入力の間隔が前記第１所定期間を超えている場合には、
前記診療支援画像生成手段は、前記推定重症度表示バーを、後の前記症状出現運動情報の入力が行われたタイミングから遡って前記第１所定期間の長さで表示する、
ことを特徴とする、請求項５に記載の診療支援システム。

【請求項7】

前記患者によって前記症状出現運動情報の入力が２回以上行われた際の当該入力の間隔が前記第１所定期間に満たない場合には、
前記診療支援画像生成手段は、前記間隔を前記代替第１所定期間として、前記推定重症度表示バーを、後の前記症状出現運動情報の入力が行われたタイミングから遡って前記代替第１所定期間の長さで表示する、
ことを特徴とする、請求項５又は６に記載の診療支援システム。

【請求項8】

前記診療支援画像生成手段は、前記推定重症度表示バーが前記推定重症度情報に応じて色分け表示されるとともに、前記推定重症度表示バーに重畳して又は前記推定重症度表示バーの近傍に、前記患者の第１所定期間における前記最小運動強度及び／又は前記推定重症度情報に係るテキスト情報を示す前記診療支援画像を生成する、
ことを特徴とする、請求項１から７のいずれか一項に記載の診療支援システム。

【請求項9】

前記診療対象となる疾病は心不全であり、前記推定重症度情報は、ＮＹＨＡ分類を推定したものである、
ことを特徴とする、請求項１から８のいずれか一項に記載の診療支援システム。

【請求項10】

前記最小運動強度算出手段と、前記推定重症度情報算出手段と、前記診療支援画像生成手段と、を有しており、請求項１から９のいずれか一項に記載の診療支援システムの少なくとも一部を構成する、診療支援装置。

【請求項11】

コンピュータを請求項１０の診療支援装置として機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ヘルスケア関連の技術分野に属し、診療支援システム、診療支援装置及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、患者の生体情報を継続的に取得、記録し、これらの生体情報の経時的な変遷を示すことで、医師の診療を支援するシステムが提案されている（例えば、特許文献１）。

【0003】

特許文献１には、患者のバイタルデータを時間に対応付けて記憶し、当該バイタルデータを時系列表示するとともに、当該時系列表示されるバイタルデータに係る統計情報を算出及び表示する医用情報処理システムが開示されている。これによれば、医師などの操作者は患者のバイタルデータの傾向を容易に把握し、患者状態の把握や、患者に処方する薬剤の種類や投薬量を決定することを容易にすることができる。

【0004】

このようなシステムにより、特に慢性疾患を有する患者の診療について医師の負担を軽減することができ、これによって適切な治療方針が迅速に決定されることができれば、その効果は患者に対しても及ぶことになる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１９－２４９４３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

ところで、主要な慢性疾患の一つである心不全の診断・治療においては、ＮＹＨＡ分類（Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ ＨｅａｒｔＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）などを用いて、日常の様々な身体活動により生じる自覚症状に基づいて疾病の重症度（進行度）を評価することが一般的に行われている。そして、医師は、評価した重症度に応じて、処方する薬剤の種類や投薬量、その他の治療方針の決定などを行う。

【0007】

従来、患者が上記の分類のいずれに当てはまるのかは、患者に対してどのような身体活動を行ったときに、顕著な（つらい）症状が出現したか（或いはしなかったか）を、診察時に医師が問診することによって判断されていた。このような方法では、限られた診察時間において的確に患者から情報を聞き出し、正確な分類（評価）を行うことが困難であるという問題がある。また、患者の立場からも、外来診察の度に同じような問答を強いられることはストレスであり、患者にとっても負荷の大きなものであった。

【0008】

特許文献１のような従来の診療支援システムでは、患者の脈拍数や血圧値などのバイタルデータの変遷情報を示すことができるものの、上記のような身体活動と自覚症状に基づく重症度の分類を行うことの支援はできないという問題があった。

【0009】

上記のような問題に鑑みて、本発明は、医療支援に係るシステムに関し、医療従事者が患者の診療対象となる疾病について重症度を含む診断を行うことの負荷を低減することが可能な技術を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0010】

上記の課題を解決するため、本発明は以下の構成を採用する。即ち、
第１所定期間内において患者の診療対象となる疾病に係る症状が出現した運動のうち、最も運動強度の小さい運動の運動強度である最小運動強度を求める、最小運動強度算出手段と、
前記最小運動強度に基づいて、前記患者の疾病の推定重症度を示す推定重症度情報を求める、推定重症度情報算出手段と、
前記第１所定期間を含む過去の所定期間である第２所定期間を時間軸として示すとともに、前記時間軸に沿って、前記第１所定期間又は前記第１所定期間に代替する期間である代替第１所定期間ごとに、当該期間の前記推定重症度情報が識別可能に特徴表示された推定重症度表示バーを示す推定重症度時系列グラフ、を含む診療支援画像を生成する診療支援画像生成手段と、
前記診療支援画像を出力する出力手段と、
を有する、診療支援システムである。

【0011】

ここで、「第１所定期間」とは、患者が身体活動の振り返りが負担なく行える程度の期間、及び／又は、症状の推移や重症度の変化を把握しやすい期間であればどのような期間であってもよいが、例えば１週間（７日間）とすることができる。また、「第２所定期間」とは、例えば患者の病状の変遷を一覧性良く確認できる程度の期間であればよく、例えば１カ月間（或いは４週間）とすることができる。即ち、第２所定期間は複数の第１所定期間を含み得るものである。また、推定重症度時系列グラフにおける第２所定期間に含まれる第１所定期間は、必ずしも最新の第１所定期間を含んでいなくともよい。また、ここでいう（疾病の）重症度とは、当該疾患の診療ガイドライン等で定められた重症度分類なども含むし、身体機能の低下度合いなども含む意味である。また、「運動強度」は例えばＭＥＴｓなどの指標を用いて示すことができる。ＭＥＴｓは、安静時（静かに座っている状態）を１ＭＥＴｓとして、様々な活動がその何倍のエネルギーを消費するか示した活動強度の指標である。また、「出力手段」は例えば液晶ディスプレイなどの表示装置であってもよいし、プリンタなどの印刷装置であってもよい。

【0012】

このような構成によれば、医師は、出力される診療支援画像を参照することで、患者の診療対象となる疾病についての推定重症度の変遷を参照することができる。これにより、例えば、患者の診察に先立ち必要な情報の取得（入力）を済ませておき、これに基づいて生成される診療支援画像を予め参照することで、診察時において患者の病状の変遷を確認するための質問や、重症度を診断するための質問の内容を無駄のないものとすることができ、より効率的に適切な診察を行うことができる。また、診察の度に定型的かつ冗長な問診を行うことを抑制することができるため、患者の負荷低減にも資することができる。

【0013】

また、前記診療支援システムは、前記疾病に係る症状が出現した運動の内容を含む情報である症状出現運動情報を取得する、症状出現運動情報取得手段をさらに有し、前記最小運動強度算出手段は、前記症状出現運動情報に基づいて前記最小運動強度を算出する、ものであってもよい。このような構成によれば、患者の日々の症状の発生とその際の運動内容の情報に基づいて、容易に最小運動強度を求めることができる。

【0014】

また、前記症状出現運動情報取得手段は、第３所定期間ごとの前記患者の前記疾病に係る症状の有無に関する情報をさらに取得し、前記診療支援画像生成手段は、前記時間軸に沿って前記第３所定期間ごとの前記症状の有無に係る情報を表示する前記診療支援画像を生成するものであってもよい。

【0015】

ここで、「第３所定期間」とは、一定の生活活動サイクルに即して症状の有無の振り返りを行うことに適した期間であることが望ましく、例えば１日（２４時間）とすることができる。このような構成によれば、医師は診療支援画像を参照することにより、患者が日
々どのような自覚症状を感じているのか（その種類や頻度）の変遷を、前記推定重症度の変遷と併せて確認することができ、より適切に患者の病状の診断を行うことが可能になる。

【0016】

前記推定重症度時系列グラフにおいて、一の前記推定重症度表示バーが示す期間の長さは前記第３所定期間を最小値とするものであってもよい。

【0017】

なお、前記症状出現運動情報取得手段は、例えば医師などの医療従事者が使用する情報処理端末の入力手段（例えば、キーボード、マウス、タッチパネル）などを含むものであってもよい。即ち、医療従事者が、医療機関、患者宅などにおいて患者からヒアリングを行って前記症状出現運動情報を入力するようにしてもよい。また、前記症状出現運動情報取得手段は、患者自身（或いはその介護者）に前記症状出現運動情報の入力を求める手段を含むものであってもよい。

【0018】

即ち、前記診療支援システムは、少なくとも前記患者の直近の前記第１所定期間内における前記症状出現運動情報を含む患者情報の入力を前記患者に求める自動問診処理を実行する、自動問診端末をさらに有しており、前記症状出現運動情報取得手段は、前記自動問診端末において実行される自動問診処理を介して前記患者から入力される前記症状出現運動情報を取得するものであってもよい。なお、前記自動問診処理は、所定のスケジュール（例えば第１所定期間の到来ごと、など）に従って、患者に患者情報の入力を促す報知を行うことを含んでいてもよい。

【0019】

ここで、「自動問診端末」は、医療機関において設置される端末であってもよいし、患者が所持する情報処理端末（例えば、スマートフォンなど）であってもよい。また、前記症状出現運動情報取得手段は、自動問診端末において実行されるアプリケーションによって提供されるユーザーインターフェースを介して、前記患者情報の入力を受け付けるようになっていてもよい。また、アプリケーションを日々の健康管理機能を含むものとしてもよい。これによれば、患者の健康管理を兼ねることができる。

【0020】

なお、前記患者によって前記症状出現運動情報の入力が２回以上行われた際の当該入力の間隔が前記第１所定期間を超えている場合には、前記診療支援画像生成手段は、前記推定重症度表示バーを、後の前記症状出現運動情報の入力が行われたタイミングから遡って前記第１所定期間の長さで表示するようにしてもよい。

【0021】

患者の情報入力（以下、回答ともいう）の間隔が、前回回答時から第１所定期間を超えてしまっているような場合において、推定重症度表示バーの表示を上記のように行うことで、前回回答時から空白の期間（グラフ上にバーが表示されていない期間）が生じる。これにより、「第１所定期間ごとに評価を行っている」ことが、医師・患者の共通認識としやすくなる。また、空白の期間がなるべく生じないように、と患者が定期的な情報入力を行うモチベーションを高めることができる。また、バーを過去に延ばしすぎると、その期間内で病状の変化があった場合には、実際の重症度と異なる重症度が表示されてしまうリスクがあるが、バーの長さの限度を第１所定期間とすることで、当該リスクを防止することもできる。

【0022】

また、前記患者によって前記症状出現運動情報の入力が２回以上行われた際の当該入力の間隔が前記第１所定期間に満たない場合には、前記診療支援画像生成手段は、前記間隔を前記代替第１所定期間として、前記推定重症度表示バーを、後の前記症状出現運動情報の入力が行われたタイミングから遡って前記代替第１所定期間の長さで表示するようにしてもよい。

【0023】

患者の情報入力の間隔が、前回回答時から第１所定期間に満たない場合において、直近の回答に基づく推定重症度表示バーの長さを第１所定期間と同一の長さにしてしまうと、前回回答時の回答内容に基づく推定重症度表示バーを上書きすることになってしまう（前回回答日を超えてバーが伸びてしまう）。このため、回答の間隔が第１所定期間に満たない場合には、上記のように回答間隔分の期間を代替第１所定期間として、推定重症度表示バーの長さを代替第１所定期間の長さとすることにより、このような上書きを防止し、より正確な患者の重症度を把握することができる。

【0024】

また、前記診療支援画像生成手段は、前記推定重症度表示バーが前記推定重症度情報に応じて色分け表示されるとともに、前記推定重症度表示バーに重畳して又は前記推定重症度表示バーの近傍に、前記患者の第１所定期間における前記最小運動強度及び／又は前記推定重症度情報に係るテキスト情報を示す前記診療支援画像を生成するのであってもよい。このような構成によれば、医師は診療支援画像を参照することにより、より容易に推定重症度の変遷を確認することができる。

【0025】

また、前記診療対象となる疾病は心不全であり、前記推定重症度情報は、ＮＹＨＡ分類を推定したものであってもよい。このような場合には本発明は好適である。

【0026】

また、本発明は、前記最小運動強度算出手段と、前記推定重症度情報算出手段と、前記診療支援画像生成手段と、を有し、前記診療支援システムの少なくとも一部を構成する診療支援装置としても捉えることもできる。

【0027】

また、本発明は、コンピュータをこのような診療支援装置として機能させるためのプログラム、そのようなプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記録媒体として捉えることもできる。

【0028】

なお、上記構成及び処理の各々は技術的な矛盾が生じない限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。

【発明の効果】

【0029】

本発明によれば、医療支援に係るシステムに関し、医療従事者が患者の診療対象となる疾病について重症度を含む診断を行うことの負荷を低減することが可能な技術を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0030】

【図1】図１は、実施例に係る診療支援システムの構成を示す概略図である。

【図2】図２は、実施例に係るサーバ装置の機能構成を示すブロック図である。

【図3】図３は、実施例に係るデータテーブルの一例を示す図である。

【図4】図４は、実施例に係る医師側端末の機能構成を示すブロック図である。

【図5】図５は、医師側端末において出力される診療支援画像の一例を説明する第１の図である。

【図6】図６Ａは、医師側端末において出力される診療支援画像の一例を説明する第２の図である。図６Ｂは、医師側端末において出力される診療支援画像の一例を説明する第３の図である。

【図7】図７Ａは、医師側端末において出力される診療支援画像の一例を説明する第４の図である。図７Ｂは、医師側端末において出力される診療支援画像の一例を説明する第５の図である。

【図8】図８Ａは、医師側端末において出力される診療支援画像の一例を説明する第６の図である。図８Ｂは、医師側端末において出力される診療支援画像の一例を説明する第７の図である。

【図9】図９は、医師側端末において出力される診療支援画像の一例を説明する第８の図である。

【図10】図１０は、実施例に係る患者側端末の機能構成を示すブロック図である。

【図11】図１１Ａは、患者側端末において表示されるユーザーインターフェースの一例を説明する第１の図である。図１１Ｂは、患者側端末において表示されるユーザーインターフェースの一例を説明する第２の図である。

【図12】図１２は、実施例に係る診療支援システム内で行われる情報の授受、及び処理の流れを示す図である。

【図13】図１３は、その他の態様の診療支援システムの概略を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0031】

＜実施例１＞
以下、本発明の具体的な実施形態について図面に基づいて説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成要素の寸法、形状、その相対配置などは、特に記載がない限りは、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

【0032】

（システム構成）
図１は、本実施例に係る診療支援システム１の構成を示す概略図である。図１に示すように、診療支援システム１は、サーバ装置１００、医師が使用する医師側端末２００、患者Ｐが使用する患者側端末３００及び計測機器４００を含んで構成され、これらの各構成は通信ネットワークＮを介して相互に通信可能となっている。

【0033】

本実施例に係る診療支援システム１は医療に係るシステムであり、患者が自宅等で計測した心拍数、脈拍数、血圧値、体重等の生体情報の計測値を、ネットワークＮを介してサーバ装置１００に送信し、当該情報を処理して医療従事者に提供することによって、医師が患者の治療を行うことを支援するためのものである。

【0034】

心不全等の確定診断を受けるなど、継続的な生体情報のモニタリングが必要と判断された患者は、医師の診断に従って治療を開始し、自宅において自ら継続的に生体情報を計測し、日々の生活における自覚症状を記録する。診療支援システム１は当該計測値や自覚症状に係る情報を収集し、これに基づいて医師等の医療従事者が患者の診療に関して参照するための診療支援画像を生成し、出力手段を介して出力する。当該診療支援画像は、患者の診察時において参照される他、適宜診療の必要に応じて参照される。

【0035】

なお、診療支援システム１は、収集した患者の計測値が予め設定しておいたアラート条件を満たす場合には、アラート情報を診療支援画像に示すようにしてもよい。また、医師の保有する情報処理端末、携帯通信端末などにアラート信号を送信してもよい。以下、システムの各構成について詳細に説明する。

【0036】

（サーバ装置）
図２はサーバ装置１００の機能構成を示すブロック図である。サーバ装置１００は、一般的なサーバコンピュータにより構成され、図２に示すように、制御部１１０、通信手段１２０、記憶手段１３０を備えている。

【0037】

制御部１１０はサーバ装置１００の制御を司る手段であり、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などのプロセッサによって構成される。また、制御部１１０は、生体情報管理に係る機能モジュールとして、計測情報取得部１１１、日次計測値算出部１１２、症状出現運動情報取得部１１３、最小運動強度算出部１１４、推定重症度算出部１１５、自覚症状情報取得部１１６、服薬関連情報取得部１１７、診療支援画像生成部１１８の
各機能部を備えている。これらの各機能部については後に詳しく説明する。

【0038】

通信手段１２０は、サーバ装置１００を通信ネットワークＮに接続するための通信手段であり、例えば通信インターフェースボードや、無線通信のための無線通信回路を含んで構成される。

【0039】

記憶手段１３０は、図示しないが、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）等の主記憶部と、ＥＰＲＯＭ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）またはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｅｖｉｃｅ）、リムーバブルメディア等の補助記憶部とが含まれている。補助記憶部には、オペレーティングシステム（ＯＳ）、各種プログラムなどが格納されている。そして、該格納されたプログラムを主記憶部の作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各構成部等が制御されることによって、所定の目的を果たす各機能部を実現することができる。

【0040】

計測情報取得部１１１は、後述するように患者Ｐが計測機器４００で計測した心拍数、脈拍数、血圧値、体重などの生体情報の計測値を、通信ネットワークＮを介して取得し、記憶手段１３０に格納する。なお、これらの計測値は、既知の各種計測機器で取得することができる。また、計測機器はそれぞれの生体情報に対応する別々の機器を用いてもよいし、例えば上腕式のオシロメトリック方式血圧計を用いて血圧値と脈拍数を取得するなど、１台（１回の測定）で異なる計測値を取得できる計測機器を用いることもできる。

【0041】

また、計測情報取得部１１１は、心拍数計測時に心房細動（ＡＦ： Ａｔｒｉａｌ Ｆｉｂｒｉｌｌａｔｉｏｎ）など特定の症状またはその疑いが検出された場合には心拍数とともにその情報も取得し、記憶手段１３０に格納する。また、計測情報取得部１１１は、脈拍数計測時に不整脈など特定の症状またはその疑いが計測された場合にはその旨の情報も取得し、記憶手段１３０に格納する。なお、計測情報取得部１１１によって取得される計測値の情報には、計測が行われた時刻情報や、計測が行われた場所に係る情報（例えば、自宅、診察室の別など）、が含まれる。

【0042】

日次計測値算出部１１２は、記憶手段１３０に格納された計測値及び所定の算出規則に基づいて、１日ごとの患者Ｐの１機会における一の心拍数計測値、及び一の脈拍数計測値を算出し、記憶手段１３０に格納する。なお、１機会とは、例えば高血圧の診断・治療に関するガイドラインにおける「朝（起床後１時間以内）」と「晩（就床前）」など、一の生体情報についての測定タイミングを指すものである。そして、本実施例ではそのような測定タイミングについて、例えば「１機会＝（最初の生体情報の計測開始から）１０分間」として一定の時間幅を設定し、その時間内に測定された一連の複数（種類の相違も含む）の生体情報をまとめて「１機会に得られた生体情報」とする。即ち、生体情報の計測に関し、上記の一定時間内に複数回の計測を行った場合には当該複数の計測をまとめて１機会の計測とし、複数計測された生体情報は１機会で得られた生体情報となる。ここで、同一の生体情報のみ複数回計測した場合と、異なる生体情報をそれぞれ１回ずつ計測した場合と、異なる生体情報をそれぞれ１回以上計測した場合のいずれであっても、その全ての計測が一定時間内に行われているのであれば、それらの複数の計測が１機会における計測となる。

【0043】

一方、一の生体情報について２回の計測を行った場合であっても、当該２回の計測が一定時間内の計測でない場合（例えば、朝起床時に１回、夜就寝前に１回のような場合）には、２つの生体情報は別々の機会に計測された（２機会分の計測に係る）生体情報、ということになる。

【0044】

ここで、日次計測値算出部１１２による日次計測値の算出について、心拍数を例として具体的に説明する。まず、心拍数について１日に１回のみの計測が行われ、記憶手段１３０に当該計測値のみが格納されている場合には、日次計測値算出部１１２は当該計測値を日次の心拍数計測値とする。一方、１日に複数の計測が行われ、当該複数の計測が全て所定の時間内に収まっている場合には、日次計測値算出部１１２は、当該複数の計測値は全て１機会内の計測値であるとして、当該複数の計測値に基づいて一の値（例えば、複数の計測値の平均値）を１機会における計測値として求め、これを日次の心拍数計測値として算出する。また、１日に複数の計測が行われ、当該複数の計測が所定の時間内に収まっていない場合（即ち、複数機会分の計測が行われた場合）には、日次計測値算出部１１２は、複数機会のうちのいずれか１機会の計測値を用いて（例えば、朝起床時の１機会の計測値などのように、予め設定されたタイミングでの計測機会の計測値）を用いて、日次の心拍数計測値を算出する。この場合において、１機会内に複数の計測が行われていた場合の当該１機会の計測値の求め方は上述の通りである。なお、ここでは心拍数を例として説明したが、日次計測値算出部１１２は、脈拍数など他の生体情報についても同様の算出処理を行う。

【0045】

症状出現運動情報取得部１１３は、患者Ｐの診療対象となる疾病（ここでは心不全）に係る症状が出現した運動の内容を含む情報である症状出現運動情報を取得し、記憶手段１３０に格納する。具体的には、後述する患者側端末３００において実行されるアプリケーションにより、所定期間（例えば１週間）ごとに症状を自覚した運動（身体活動）を患者Ｐに入力・又は選択させることで、患者側端末３００を介して症状出現運動情報を取得する。

【0046】

最小運動強度算出部１１４は、記憶手段１３０に格納された症状出現運動情報に基づいて、所定期間内において心不全に係る症状が出現した運動のうち、最も運動強度の小さい運動の運動強度である最小運動強度を算出する。なお、本実施例では運動強度はＭＥＴｓにより示すものとし、以下では所定期間内において心不全に係る症状が出現した運動のうち、最も運動強度の小さい運動の運動強度を、症状出現最小ＭＥＴｓともいう。最小運動強度算出部１１４は、具体的には運動の内容と当該運動の運動強度とを対応付けた運動強度テーブルを記憶手段１３０に保持しておき、当該運動強度テーブルを参照することで、症状出現最小ＭＥＴｓを求めるようにするとよい。また、ここで算出された症状出現最小ＭＥＴｓは記憶手段１３０に格納される。

【0047】

推定重症度算出部１１５は、記憶手段に１３０に格納された症状出現最小ＭＥＴｓに基づいて、心不全の重症度を示す推定重症度情報を求める。本実施例では重症度はＮＹＨＡ分類によるものとし、以下では、推定重症度は推定ＮＹＨＡ分類ともいう。推定重症度算出部１１５は、例えば、記憶手段１３０に保存されている症状出現最小ＭＥＴｓ数と推定ＮＹＨＡ分類が対応付けられたデータテーブルを参照することにより、推定重症度を求めるようにしてもよい。図３に、運動の内容と、当該運動のＭＥＴｓ（数値）と、当該運動のＭＥＴｓが症状出現最小ＭＥＴｓ数である場合の推定ＮＹＨＡ分類とを対応付けたデータテーブルの一例を示す。なお、図３に示す運動の内容（及びそれに対応する、ＭＥＴｓ、推定ＮＹＨＡ分類）は代表的なものを抜粋したものであり、実際にはより多くの運動の内容が記憶されている。ここで算出された推定重症度は記憶手段１３０に格納される。

【0048】

自覚症状情報取得部１１６は、患者Ｐにおける所定期間ごと（例えば毎日）の心不全に係る症状の有無（及びその種類）についての情報を取得し、記憶手段１３０に格納する。具体的には、症状出現運動情報と同様に、患者側端末３００において実行されるアプリケーションにより、毎日決まった時間にその日に自覚した症状を患者Ｐに選択させることで、患者側端末３００を介して取得するようにすればよい。具体的には、例えば症状のリストを提示し、当該リストから患者に症状を選択させるようにしてもよいし、或いはメモな
どとして自覚症状に係るテキスト情報の入力を受け付けるのであってもよい。

【0049】

また、服薬関連情報取得部１１７は、患者の服薬の有無や服薬率（服薬の頻度）に関する情報を取得し、記憶手段１３０に格納する。また、服薬時の副作用の内容や頻度などに関する情報を取得してもよい。これらの情報は、例えば、症状出現運動情報と同様に、患者側端末３００において実行されるアプリケーションにより、毎日決まった時間にその日の服薬の有無を患者Ｐに選択させることで、患者側端末３００を介して取得するようにすればよい。また、服薬関連情報取得部１１７は、図示しないが外部のシステム（例えば電子カルテシステム）などと連携し、患者Ｐに処方された薬剤の情報（処方情報）を取得するようになっていてもよい。

【0050】

診療支援画像生成部１１８は、計測情報取得部１１１、日次計測値算出部１１２、症状出現運動情報取得部１１３、最小運動強度算出部１１４、推定重症度算出部１１５、自覚症状情報取得部１１６、服薬関連情報取得部１１７の各機能部から出力され、記憶手段１３０に格納されたデータに基づいて、医療従事者が参照するための診療支援画像を生成する。生成された診療支援画像は、通信ネットワークＮを介して医師側端末２００に送信される。診療支援画像の詳細については後に詳述する。

【0051】

（医師側端末）
図４は医師側端末２００の機能構成を示すブロック図である。医師側端末２００は、一般的なコンピュータ、例えば固定設置型のパーソナルコンピュータ、携帯型のノート型パーソナルコンピュータ或いはタブレット型端末などであり、制御部２１０、入力手段２２０、出力手段２３０、記憶手段２４０、通信手段２５０を備えている。

【0052】

制御部２１０は医師側端末２００の制御を司る手段であり、例えば、ＣＰＵなどによって構成される。また、入力手段２２０は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、カメラ、マイクなど、外部からの情報入力を受け付ける手段である。また、出力手段２３０は、液晶ディスプレイ、スピーカー、プリンタなどを含んで構成される。記憶手段２４０は、サーバ装置と同様に、主記憶部、補助記憶部などを含んで構成され、オペレーティングシステム（ＯＳ）、各種プログラム、その他、通信ネットワークＮを介して取得する各種データが格納される。また、通信手段２５０は、例えば通信インターフェースボードや、無線通信のための無線通信回路を含んで構成される。

【0053】

なお、図示しないが医師側端末は電子カルテ管理システムにアクセス可能になっていてもよい。このような場合には、電子カルテ管理システムに記憶された患者の電子カルテデータを読み出し、この電子カルテデータをサーバ装置１００へ送信するようにしてもよいし、また、サーバ装置１００から送信される情報を電子カルテデータと連携させるようにしてもよい。このような場合は、医師が電子カルテ管理システムを介して診療支援画像を確認できるようにすることも可能になる。

【0054】

医師側端末２００では、通信ネットワークＮを介してサーバ装置１００から、診療支援画像が取得され、これらの情報は出力手段２３０に出力される。図５から図９に、医師側端末２００の出力手段２３０で表示される画面（診療支援画像）の一例を示す。図５は、端末の管理者である医師が受け持つ患者Ｐの一人についての診療支援画像の一例を示す説明図である。図５に示すように、本実施例に係る診療支援画像はそれぞれ異なる情報を示す複数の領域を含んで構成されている。具体的には、概要情報領域ＯＶ、体重情報領域Ｗ、推定ＮＹＨＡ分類変遷領域ＮＴ、自覚症状情報領域Ｓ、服薬情報領域ＭＥ、血圧情報領域ＢＰ、心拍脈拍情報領域ＨＰ、が含まれている。なお、診療支援画像は、その全体が出力手段に表示される必要はなく、適宜表示領域の選択（画面スクロールや、縮小・拡大）を行うことができる。また、予め医師が指定した項目の組み合わせ・順序で診療支援画像
が生成されるようにしてもよい。

【0055】

以下では、診療支援画像各領域で表示される情報について具体的に説明する。図６Ａは、概要情報領域ＯＶの拡大図である。図６Ａに示すように、概要情報領域ＯＶには、患者氏名、性別、年齢などの患者属性に関する情報と、直近に取得された患者情報及び前回診察時における患者情報が表示されている。そして、患者情報の一つとして、症状出現最小ＭＥＴｓ数（及び推定ＮＹＨＡ分類）を示す最小ＭＥＴｓ情報ＭＭが示される。このような表示により、医師は患者Ｐの直近の症状出現最小ＭＥＴｓ（及び推定ＮＹＨＡ分類）を確認できるとともに、前回の症状出現最小ＭＥＴｓ（及び推定ＮＹＨＡ分類）を参照することができ、診察時には患者Ｐの重症度を診断するための問診を効率的に行うことができる。

【0056】

図６Ｂは、体重情報領域Ｗの拡大図である。図６Ｂに示すように、体重情報領域Ｗには、表示期間内（例えば、前月の１日から末日まで、過去一ヶ月、過去一週間など）の患者Ｐの体重の変遷がグラフにより示される。心臓の機能が悪化すると、血流が悪くなることから体内に水分が貯留しやすくなるため、（当該貯留水分に由来する）体重の増加（例えば１週間当たりの増加量）が、心不全の重症度に係る重要な指標となる。このため、体重情報領域Ｗには、所定期間内の体重の増減値が閾値を逸脱したような場合には、アラート情報を表示するようになっていてもよい。

【0057】

図７Ａは、推定ＮＹＨＡ分類変遷領域ＮＴの拡大図である。図７Ａに示すように、推定ＮＹＨＡ分類変遷領域ＮＴには、表示期間内（３０日間）における所定期間ごとの推定ＮＹＨＡ分類を、色の違いによりクラスの違いを識別可能にした推定重症度表示バーＳＢで示す推定重症度時系列グラフが示される。また、推定重症度表示バーＳＢの近傍には、これに対応する症状出現最小ＭＥＴｓ（及び推定ＮＹＨＡ分類）がテキスト表示される。このような表示により、医師は表示期間内の患者の推定ＮＹＨＡ分類の変遷を容易に確認することができ、診察時には患者Ｐの重症度を診断するための問診を効率的に行うことができる。

【0058】

なお、推定重症度表示バーＳＢは、症状出現運動情報取得部１１３が所定期間ごとに取得した（即ち、患者が入力した）症状出現運動情報に基づいて算出される推定ＮＹＨＡ分類を表示するものであるため、当該情報取得間隔に従って、基本的には所定期間（例えば、１週間）ごとに表示される。ただし、症状出現運動情報取得部１１３による情報の取得タイミングに変更があった場合や、所定期間が表示領域の初日より前や末日より後の日程を含んでいる場合など、推定重症度表示バーＳＢが所定期間に満たない期間で表示されることがある。このような期間が本発明に係る代替第１所定期間に相当する。また、推定重症度表示バーＳＢは所定期間を超えた期間の長さで表示されるようにしてもよい。このような場合の期間も代替第１所定期間に相当する。なお、推定重症度表示バーＳＢが表示される最小の期間の長さは、１日となっている。

【0059】

ここで、推定重症度表示バーＳＢの長さ（グラフ内の期間）は、診療支援システム１によって、例えば次のように決定することができる。症状出現運動情報取得部１１３による症状出現運動情報の取得間隔（即ち、患者による当該情報の入力の間隔）が第１所定期間通りである場合には、診療支援システム１は推定重症度表示バーＳＢの長さを回答時から所定期間分遡った長さとして決定する。図７Aの左から三つ目のバーがこのような場合に
該当し、表示期間（３０日間）のうち、回答のタイミングが２１日目である場合には、推定重症度表示バーＳＢの長さは回答時（２１日）から第１所定期間（７日）分遡った長さ（１５日目から２１日目の７日分）として決定される。そして、診療支援画像生成部１１８が、当該決定された長さ（日数）を反映した推定重症度表示バーＳＢを表示する診療支援画像を作成する。

【0060】

一方、患者の回答間隔が第１所定期間を超えている場合には、診療支援システム１は推定重症度表示バーＳＢの長さを、後の回答時から第１所定期間（７日）分遡った長さとして、決定する。図７Ａの左から二つ目の推定重症度表示バーＳＢがこのような場合に該当し、回答のタイミングが１４日目である場合には、推定重症度表示バーＳＢの長さは回答時（１４日）から第１所定期間（７日）分遡った長さ（８日目から１４日目の７日分）として決定される。そして、診療支援画像生成部１１８が、当該決定された長さ（日数）を反映した推定重症度表示バーＳＢを表示する診療支援画像を作成する。

【0061】

また、患者の回答間隔が所定期間よりも短い場合には、診療支援システム１は当該回答間隔を代替第１所定期間として、推定重症度表示バーＳＢの長さを後の回答時から代替第１所定期間分遡った長さとして決定する。図７Ａの右から二つ目の推定重症度表示バーＳＢがこのような場合に該当し、前回の回答日（２１日）から後の回答日（２７日）までの間隔が６日（＝第１所定期間よりも短い）場合には、代替第１所定期間を６日分の長さとして決定する。そして、診療支援画像生成部１１８が、当該決定された代替第１所定期間の長さ（日数）を反映した推定重症度表示バーＳＢを表示する診療支援画像を作成する。このようにすることで、その前の第１所定期間の推定重症度表示バーＳＢ（左から三つ目）を上書きしてしまうことを防止することができる。なお、症状出現運動情報の取得間隔は第１所定期間の通りであるものの、表示領域の初日より前や末日より後の日程を含んでいる場合などの代替第１所定期間の決定方法、表示方法についても同様である（図７Aの
両端の推定重症度表示バーＳＢがこれに該当する）。

【0062】

図７Ｂは、自覚症状情報領域Ｓの拡大図である。図７Ｂに示すように、自覚症状情報領域Ｓには、時系列に沿って一日ごとに、心不全にかかる自覚症状があったか否かを、その症状の種類ごとにドットを表示することにより示す（ドット表示された症状が、その日に自覚のあった症状）情報が表示される。また、後述する患者側端末３００を介して、患者が日次のメモを記している場合には、そのことを示す表示も併せて表示してもよい。このような表示を参照することにより、医師は患者Ｐが日々どのような自覚症状を感じているのか（その種類や頻度）の変遷を容易に確認することができる。

【0063】

また、このような自覚症状情報領域Ｓを、推定重症度表示バーＳＢと時間軸を揃えたうえで並べて配置することにより、医師は日々の自覚症状の変遷と推定重症度の変遷との対応関係を容易に確認することができ、患者の病状の経過の把握を効率的に行うことができる。

【0064】

図８Ａは、服薬情報領域ＭＥの拡大図である。図８Ａに示すように、服薬情報領域ＭＥには、表示期間内における患者の服薬の情報（処方された薬剤を正しく服薬したか否か）が、カプセルマークの表示の活性化・非活性化によって、日次で示される。また、頓服薬を服薬した場合には、服薬した日付の欄に別途その旨が表示される。また、１日当たりに複数回（例えば、朝、昼、晩）服薬すべき場合には、各回に対応する服薬有無の欄を設けてもよい。或いは、その１日当たりの服薬率に係る表示（例えば、服薬した分の数だけマークを表示、分数で表示する、など）や、パイチャートによる表示を行ってもよい。

【0065】

図８Ｂは、血圧情報領域ＢＰの拡大図である。図８Ｂに示すように、血圧情報領域ＢＰには、表示期間内の血圧値が日次で表示される。具体的には、収縮期血圧を上端とし、拡張期血圧を下端とする棒グラフによって、１機会の血圧値が示される。なお、２機会以上（例えば、朝起床時、夜就寝前）の計測値が存在する場合には、図８Ｂに示すように、これらを並列表示することができる。また、色分け表示などにより、計測機会の別（例えば、朝／夜／それ以外）を識別可能に表示することもできる。

【0066】

図９は、心拍脈拍情報領域ＨＰの拡大図である。図９に示すように、心拍脈拍情報領域ＨＰは、日次計測値算出部１１２が算出した日々の日次心拍数及び日次脈拍数、さらに心房細動（ＡＦ）が検出されている場合には当該ＡＦが検出された際の心拍数、を同一のグラフエリア（Ｘ軸が時間軸、Ｙ軸が拍数）上にプロットしたグラフが表示される。なお、当該グラフにおいて日次心拍数及び日次脈拍数は一日につき一の数値となるが、ＡＦが検出された際の心拍数は、一日に複数回のＡＦが検出された場合には、検出された際の心拍数の全てがプロットされる。このようにすることで、時系列で変化を追いたい項目と、単発の情報を把握したい項目を区別しつつ、関連付けて把握することができる。また、ＡＦが検出された日及び不規則脈波（不整脈）が検出された日には、そのことを示すマークを別途表示するようにしてもよい。

【0067】

なお、図９に示す例では、表示期間の全ての日において、心拍数と脈拍数の日次計測値を決定できる計測機会があり、当該計測機会の心拍数、脈拍数がプロットされたものである。一方、心拍数と脈拍数のいずれもが適切に計測されている計測機会のない日がある場合には、その日の分は心拍数・脈拍数のいずれもプロットしないようにしてもよい。或いは、心拍数・脈拍数のうち予め優先する生体情報を決めておき、当該生体情報の値のみをプロット（表示）するようにしてもよい。或いは、適切に計測されている生体情報の値のみを、参考値であることを識別可能な態様で表示するようにしてもよい。

【0068】

このような表示を参照することにより、医師は患者Ｐの心収縮機能の変遷を容易に確認することが可能になる。また、心拍数と脈拍数とを同一のグラフエリアにプロットすることにより、心拍数の計測或いは脈拍数の計測のいずれかに計測エラーがあったとしても、他方の数値により患者Ｐの心収縮機能を診断することができる。心拍数と脈拍数に相違がある場合には、計測エラーに由来するものなのか、患者の症状の変化などの注目すべき事象が生じているのかを、その他の情報を踏まえて検討・判断することもできる。

【0069】

医師は、上記のような情報が表示される診療支援画像を参照することで、患者Ｐに関する情報を効率的に取得でき、多くの受け持ち患者の情報を把握しなければならない医師の負担を大きく低減することができる。また、医師が診療支援画像を参照して、診察時の問診の内容を無駄のないものとすることにより、患者Ｐの診察時における負荷を軽減することができる。

【0070】

（患者側端末）
図１０は患者側端末３００の機能構成を示すブロック図である。患者側端末３００は、例えばスマートフォンやタブレット端末、腕時計型のウェアラブル端末などの携帯型情報処理端末などであり、制御部３１０、入力手段３２０、出力手段３３０、記憶手段３４０、通信手段３５０を備えている。なお、本実施例では、患者側端末３００が本発明に係る自動問診端末に該当する。

【0071】

制御部３１０は患者側端末３００の制御を司る手段であり、例えば、ＣＰＵなどによって構成される。また、入力手段３２０は出力手段３３０と一体となったタッチパネルディスプレイなどを採用することができる。記憶手段３４０は、他の端末と同様に、主記憶部、補助記憶部などを含んで構成され、オペレーティングシステム（ＯＳ）、各種プログラム、その他、通信ネットワークＮを介して取得する各種データが格納される。また、通信手段２５０は、例えば無線通信のための無線通信回路などを含んで構成される。

【0072】

制御部３１０は、症状出現運動情報などを含む患者情報管理に係る機能モジュールとして、自動問診実行部３１１を備えている。自動問診実行部３１１は、例えばアプリケーションプログラムにより提供される機能として実装され、問診を行うようにユーザーに情報の入力を求めるユーザーインターフェース（以下、ＵＩという）を介して患者情報の入力
を受け付ける。自動問診実行部３１１は、例えば予め定められた所定の項目に関するアイコンを複数表示し、ユーザーに選択を求めるようなＵＩを表示するのであってもよいし、いわゆるチャットボットのような形式を採用することもできる。また、アプリケーションプログラムは患者側端末３００の記憶手段３４０に格納されているのであってもよいし、サーバ装置１００においてＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）の態様で提供されるのであってもよい。

【0073】

自動問診実行部３１１は、患者に入力を求める情報（例えば、服薬情報、自覚症状の有無についての情報、症状運動情報、など）に応じてそれぞれ設定される所定期間ごとに自動問診を実行する。また、当該自動問診を実行するタイミングで（即ち、所定期間ごとに）患者に情報の入力を促す通知（画面表示、音声出力など）を行う。

【0074】

図１１Ａ、図１１Ｂは、患者側端末３００の一例としてのスマートフォンの画面に、自動問診実行部３１１によって提供されるＵＩが表示された状態の例を示す図である。図１１Ａは、毎日の服薬情報及び自覚症状の有無についての情報（自覚症状情報）の入力を受け付けるＵＩを示している。図１１Ａに示すように、服薬情報については、朝・昼・夕の各時間帯の薬アイコンを選択することによって入力するＵＩとなっており、選択されたアイコンは表示が活性化される。また、自覚症状情報についても、各症状を示すアイコンが表示され、自覚した症状のアイコンを選択することにより入力を行うＵＩとなっている。ここでも、選択されたアイコンは表示が活性化される。自動問診実行部３１１は、図１１Ａの画面を通じて、毎日スケジューリングされた時刻（例えば２１：００）に患者に服薬情報及び自覚症状情報の入力を求める自動問診処理を実行する。なお、図１１Ａに示す画面は服薬情報、自覚症状入力に係るＵＩの一例であり、これ以外のＵＩによってユーザーに自覚症状の入力を求めるようになっていてもよい。具体的には、例えば症状のリストを提示し、当該リストから患者に症状を選択させるようにしてもよいし、或いはメモなどとして自覚症状に係るテキスト情報の入力を受け付けるのであってもよい。

【0075】

図１１Ｂは、所定期間（例えば、１週間）ごとの症状出現運動情報の入力を受け付けるＵＩの例を示している。図１１Ｂに示すように、運動強度の異なる複数の運動の内容（身体活動）を示す項目が一覧表示されており、自覚症状の出現した身体活動を選択することによって入力を行うＵＩとなっている。なお、選択した身体活動にはチェックマークが表示されることにより、選択された項目が明示されるようになっている。なお、図１１Ｂに示す画面は、症状出現運動情報入力に係るＵＩの一例であり、これ以外のＵＩを用いてもよい。

【0076】

自動問診実行部３１１は、図１１Ｂの画面を通じて、予め設定されたタイミング（例えば、毎週土曜日の２１：００、など）に患者に症状出現運動情報の入力を求める自動問診処理を実行する。なお、自動問診実行部３１１が自動問診処理を行うタイミング（情報入力を促す通知のタイミング）は、上記のように「具体的な曜日（及び時刻）ごと」即ち、暦に所定期間を当てはめたものに限らず、「前回自動問診処理実行日（回答日）から７日後」のように、前回の回答日と所定期間とを用いて相対的に算出したタイミングであってもよい。

【0077】

また、自動問診実行部３１１は、情報入力を促す通知を行ったにもかかわらず、患者から情報の入力が行われなかった場合には、次の所定期間の到来を待たずに所定のタイミングで再度情報の入力を促す通知（リマインド）を行ってもよい。ここで、所定のタイミングとしては、例えば、翌日の同時刻のように予めスケジュールされるものであってもよい。また、患者が次に患者側端末３００を利用した際にリマインドするのであってもよい。具体的には、例えば、後述の計測機器４００による生体情報の計測時に、計測結果を表示するとともに、リマインドのメッセージを表示するようにしてもよい。

【0078】

また、自動問診実行部３１１は、自動問診処理によって患者の入力を受け付けた後は、次の自動問診処理の通知を行うまでは、再度の情報入力を受け付けないこととしてもよい。これによれば、患者の回答間隔が所定期間よりも短くなることを防止できる。

【0079】

上記のようにして患者Ｐがアプリケーションを介して行った情報の入力は、通信手段３５０からネットワークＮを介してサーバ装置１００に送信される。また、後述するように計測機器４００から取得した計測データ、患者Ｐが入力する必要な情報なども、同様にしてサーバ装置１００に送信される。

【0080】

（計測機器）
計測機器４００は、患者Ｐが日々の生体情報の計測に用いるものであり、ここでは一つの機器に限らず、血圧計、心電計、体重計（体組成計）などの複数の計測機器を含む概念として計測機器４００の語を用いる。また、各計測機器は、どのような形態のものであってもよい。例えば、心電計と血圧計が一体となったタイプの機器であってもよいし、心電計測が可能な体組成計であってもよい。また、据え置き型の機器であってもよいし、携帯可能な機器であってもよい。また、常時患者に装着されるようなウェアラブルタイプの機器を含んでいてもよい。また、計測機器４００は患者側端末３００と一体のものであってもよい。

【0081】

計測機器４００を用いて計測された、心拍数、脈拍数、血圧値、体重などの各種計測データは、計測時刻に関する情報とともに、有線又は無線通信により患者側端末３００に送信される。無線通信による場合には、計測機器４００と患者側端末３００との間で使用される通信インタフェースとしては、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、赤外線通信等の近距離無線データ通信規格を採用することができる。

【0082】

なお、計測機器４００は、通信手段を持たないものであってもよく、その場合には、患者Ｐが患者側端末３００へ計測データ（及び計測日時情報）を手入力し、当該情報がサーバ装置１００へ送られるようにしてもよい。

【0083】

また、患者側端末３００が計測機器４００の機能を兼ね備えるものであってもよい。例えば、患者側端末３００が患者Ｐに装着されるウェアラブル端末の場合には、このウェアラブル端末内に計測機能が設けられていれば、計測機器４００を兼ねることができる。或いは逆に、例えば据え置き型の計測機器４００が情報処理端末としての機能を備え、患者側端末３００を兼ねるようになっていてもよい。

【0084】

（システム内の情報処理の流れ）
次に、上記のような構成を有する本実施例に係る診療支援システム１で行われる情報処理の流れを説明する。図１２は、診療支援システム１内で行われる情報の授受、及び処理の流れを示す図である。図１２に示すように、先ず、患者Ｐが計測機器４００で計測して得られた計測データ、症状出現運動情報、自覚症状情報、服薬情報などが患者側端末３００に入力される（Ｓ１０１）。これらの情報は都度、或いは所定期間（例えば１週間）分まとめて、患者側端末３００からサーバ装置１００に送られる（Ｓ１０２）。

【0085】

サーバ装置１００では、受け取った各種情報が記憶手段１３０に格納されるとともに、当該情報に基づいて、診療支援画像が生成される（Ｓ１０３）。

【0086】

その後、医師が医師側端末２００を介して診療支援画像のリクエスト情報をサーバ装置１００に送信する（Ｓ１０４）。そして、リクエストを受けたサーバ装置１００は、診療支援画像を医師側端末２００に提供し（Ｓ１０５）、医師側端末２００の出力手段２３０
に、診療支援画像が表示される（Ｓ１０６）。ここで、診療支援画像は、データが医師側端末２００に送信され、医師側端末２００の記憶手段２４０に保存されるのであってもよいし、ＳａａＳの態様で提供され、画像データの保存は不可となっていてもよい。なお、診療支援画像の内容は上述の通りである。

【0087】

以上、説明したような本実施例に係る診療支援システム１によれば、医師は心不全患者の自覚症状に係る情報及び推定重症度の変遷を、生体情報の計測データと共通の時間軸で示す診療支援画像を参照することができる。このような画面によれば効率的に患者の病状の変遷と直近の状態を容易に把握することができ、毎回の診察時に非効率的な問診を行うことを抑止して、効率的に患者の診断を行うことが可能になる。

【0088】

＜変形例１＞
なお、上記実施例では、症状出現運動情報取得部１１３による症状出現運動情報の取得間隔（即ち、患者の回答間隔）が所定期間を超えている場合には、推定重症度表示バーＳＢは後の回答時から所定期間分遡った長さだけ表示するようになっていたが、このような表示に限られるわけではない。即ち、患者の回答間隔が所定期間を超えている場合において、推定重症度表示バーＳＢを後の回答時から前の回答時までの期間分の長さで表示してもよい。このような表示方法によれば、推定ＮＹＨＡ分類変遷領域ＮＴにおいて、推定重症度表示バーＳＢが表示されていない空白の期間が生じないことになる。

【0089】

＜変形例２＞
また、上記実施例では、自動問診実行部３１１は、自動問診処理によって患者の入力を受け付けた後は、次の自動問診処理の通知を行うまでは、再度の情報入力を受け付けないこととしていたが、必ずしもこのようにする必要はない。決まったタイミングでしか情報の入力を行えない、ということが却って患者のストレスになる虞もあるため、通知が無いタイミング（即ち、所定期間の到来前）であっても、自動問診処理を実行して情報の入力を可能な状態としてもよい。

【0090】

また、このように、所定期間ごと以外のタイミングでの情報入力を受け付ける場合には、所定期間ごとに行う（即ち定時処理の）自動問診処理によって入力された情報と、患者が任意のタイミングで入力した情報と、をタグ付けするなどして識別可能にしておいてもよい。

【0091】

また、自動問診実行部３１１は、１日の間に複数の症状出現運動情報の入力を受け付けた場合には、当該複数回分の症状出現運動情報のうち、最も重い症状が出現した際の運動の内容を含む情報のみを、その日の症状出現運動情報として採用（サーバ装置１００に送信）してもよい。なお、全ての症状出現運動情報をサーバ装置１００に送信したうえで、最小運動強度算出部１１４がそれら全ての症状出現運動情報に基づいて、最小運動強度を算出するのであってもよい。

【0092】

＜その他＞
上記各例の説明は、本発明を例示的に説明するものに過ぎず、本発明は上記の具体的な形態には限定されない。本発明は、その技術的思想の範囲内で種々の変形及び組み合わせが可能である。例えば、上記の実施例では、医師側端末２００、患者側端末３００をそれぞれ一つずつの構成で説明を行ったが、図１３に示すように、本発明は、複数の医師側端末２００ａ～２００ｎ、及び／又は複数の患者側端末３００ａ～３００ｎを備える診療支援システム２として適用することも、当然に可能である。

【0093】

また、診療支援画像生成手段１１８は、図３で示したようなデータテーブルの内容を表す一覧表を含む診療支援画像を生成するのであってもよい。このような一覧表を含む診療
支援画像を診察時に参照することができれば、医師は患者の重症度の診断を行うための問診をより効率的に行うことができる。

【0094】

また、上記実施例では、本発明に係る自動問診端末を患者側端末３００（患者が有するスマートフォン）として説明したが、自動問診端末は必ずしもこのようなものに限られない。例えば、医療機関などに設置される情報処理端末であってもよいし、訪問看護師などが持参して患者に入力させる携帯型情報処理端末であってもよい。

【0095】

また、本発明に係る診療支援システムは、自動問診端末を備えない構成であってもよい。即ち、診察時の問診、電話問診などによって患者からヒアリングした情報を、マウスやキーボードを介した操作により、システムに入力するのであってもよい。

【0096】

また、上記実施例では、計測機器４００は患者側端末３００に計測データを送信するようになっていたが、計測データ（及びこれに付随する情報）を、直接サーバ装置１００に送信するような構成となっていてもよい。このような構成であれば、自動問診端末としての患者側端末３００が無い場合であっても、サーバ装置１００は患者Ｐの日々の計測データを取得することができる。

【0097】

また、上記実施例では、最小運動強度算出部１１４は、症状出現運動情報に基づいて最小運動強度を算出していたが、これ以外の方法によって最小運動強度を算出するのであってもよい。例えば、患者側端末による自動問診処理によって、直接的に最小運動強度を質問するＵＩを提供し、これに対する回答情報に基づいて最小運動強度を導くようにしてもよい。

【0098】

また、上記実施例では、心不全の重症度を示す情報としてＮＹＨＡ分類を例示したが、必ずしもこれに限定する必要はなく、例えば重症度を示す情報としてＡＣＣ／ＡＨＡ（Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｈｅａｒｔ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ／ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃａｒｄｉｏｌｏｇｙ）ステージ分類などを用いてもよい。また、このような分類に限らず、身体機能の低下度合いなども示すものであってもよい。また、上記実施例では対象となる疾病を心不全としたが、診療対象の疾病はこれに限られない。例えば、高血圧患者の診療などにも本発明を適用することができる。

【符号の説明】

【0099】

１、２・・・診療支援システム
１００・・・サーバ装置
１１０、２１０、３１０・・・制御部
１２０、２４０、３４０・・・記憶手段
１３０、２５０、３５０・・・通信手段
２００・・・医師側端末
２２０、３２０・・・入力手段
２３０、３３０・・・出力手段
３００・・・患者側端末
４００・・・計測機器
Ｐ・・・患者
Ｎ・・・通信ネットワーク
ＯＶ・・・概要情報領域
ＭＭ・・・最小ＭＥＴｓ情報
Ｗ・・・体重情報領域
ＮＴ・・・推定ＮＹＨＡ分類変遷領域
ＳＢ・・・推定重症度表示バー
Ｓ・・・自覚症状情報領域
ＭＥ・・・服薬情報領域
ＢＰ・・・血圧情報領域
ＨＰ・・・心拍脈拍情報領域

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】