特開 2024-100418 心不全予測支援システム及び通知装置

(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】P2024100418

(43)【公開日】2024-07-26

(54)【発明の名称】心不全予測支援システム及び通知装置

(51)【国際特許分類】

   G16H 50/20 20180101AFI20240719BHJP

   A61B 5/00 20060101ALI20240719BHJP

   G16H 10/60 20180101ALI20240719BHJP

【ＦＩ】

G16H50/20

A61B5/00 102C

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 2023004410

(22)【出願日】2023-01-16

(71)【出願人】

【識別番号】594164542

【氏名又は名称】キヤノンメディカルシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003708

【氏名又は名称】弁理士法人鈴榮特許綜合事務所

(72)【発明者】

【氏名】羽鳥 和重

(72)【発明者】

【氏名】山岸 宏匡

(72)【発明者】

【氏名】卯川 悟史

(72)【発明者】

【氏名】オン グアン イ

【テーマコード（参考）】

4C117

5L099

【Ｆターム（参考）】

4C117XA01

4C117XB04

4C117XB12

4C117XC21

4C117XD24

4C117XE13

4C117XE15

4C117XE20

4C117XE23

4C117XE57

4C117XJ03

4C117XJ33

4C117XJ48

4C117XL01

5L099AA15

5L099AA21

(57)【要約】

【課題】患者の心不全を予測する際の精度を向上させること。
【解決手段】本実施形態に係る心不全予測支援システムは、第１予測部と、第２予測部と、第３予測部とを備えている。前記第１予測部は、患者の埋込デバイスから得られたデバイス計測値に基づいて、前記患者の心不全への移行の有無を予測する。前記第２予測部は、前記患者の主訴及び身体計測値に基づいて、前記患者の心不全への移行の有無を予測する。前記第３予測部は、前記第１予測部及び前記第２予測部の各々の予測結果に基づいて、前記患者の心不全への移行の有無を予測する。
【選択図】 図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

患者の埋込デバイスから得られたデバイス計測値に基づいて、前記患者の心不全への移行の有無を予測する第１予測部と、
前記患者の主訴及び身体計測値に基づいて、前記患者の心不全への移行の有無を予測する第２予測部と、
前記第１予測部及び前記第２予測部の各々の予測結果に基づいて、前記患者の心不全への移行の有無を予測する第３予測部と、
を備えた心不全予測支援システム。

【請求項2】

前記第３予測部は、前記各々の予測結果が前記移行の有りを示し、且つ前記デバイス計測値の推移と前記主訴及び前記身体計測値の推移とが対応する場合に、前記移行の有りを予測する、請求項１記載の心不全予測支援システム。

【請求項3】

前記埋込デバイスは、心臓ペースメーカーであり、
前記デバイス計測値の推移は、前記患者の心拍数の増加を含み、
前記主訴及び前記身体計測値の推移は、前記患者の血圧の減少を含む、請求項２記載の心不全予測支援システム。

【請求項4】

前記埋込デバイスは、心臓ペースメーカーであり、
前記デバイス計測値の推移は、前記患者の胸郭インピーダンス値の低下を含み、
前記主訴及び前記身体計測値の推移は、前記患者の体重の増加を含む、請求項２記載の心不全予測支援システム。

【請求項5】

前記第３予測部が前記移行の有りを予測する場合、前記患者の担当医に対して、前記患者の経過観察又は来院通知のいずれかの指示の入力を促す画面をディスプレイに表示させる表示制御部、を更に備えた請求項１乃至４のいずれか一項に記載の心不全予測支援システム。

【請求項6】

前記来院通知の指示の入力を受け付けると、前記患者の端末に対して来院通知を送信する通知部、を更に備えた請求項５記載の心不全予測支援システム。

【請求項7】

前記第３予測部は、前記第１予測部が前記移行の無しを予測し、前記第２予測部が前記移行の有りを予測する場合に、前記患者の端末に対して、前記移行の無しを通知する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の心不全予測支援システム。

【請求項8】

前記入力を受け付けた指示に基づき、前記第３予測部の予測結果の的中又は失中を前記第１予測部及び前記第２予測部にフィードバックするフィードバック部、を更に備えた請求項５記載の心不全予測支援システム。

【請求項9】

前記第１予測部は、前記的中又は前記失中に基づいて、前記デバイス計測値のうち、前記移行の有りの予測に用いたデバイス計測値の重み付けを更新し、
前記第２予測部は、前記的中又は前記失中に基づいて、前記主訴及び前記身体計測値のうち、前記移行の有りの予測に用いた前記主訴及び前記身体計測値の重み付けを更新する、請求項８記載の心不全予測支援システム。

【請求項10】

前記第１予測部、前記第２予測部及び前記第３予測部は、クラウドシステム上に構築されている、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の心不全予測支援システム。

【請求項11】

患者の埋込デバイスから得られたデバイス計測値と前記患者の主訴及び身体計測値とに基づいて前記患者の心不全への移行の有無を予測するクラウドシステムから、前記移行の有無を予測した結果を取得する取得部と、
前記予測した結果が前記移行の有りを示す場合、前記患者の担当医に対して、前記患者の経過観察又は来院通知のいずれかの指示の入力を促す画面をディスプレイに表示させる表示制御部と、
を備えた通知装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書及び図面に開示の実施形態は、心不全予測支援システム及び通知装置に関する。

【背景技術】

【0002】

体内埋込式心臓ペースメーカー等を使用している患者に対し、遠隔モニタリングを用いて心不全の予測を行う場合がある。

【0003】

遠隔モニタリングでは、例えば、心臓ペースメーカーのデバイスメーカーが開設している専用ウェブサイトから、病院スタッフがデバイスメーカーのサーバー上で遠隔モニタリングデータの作成される日付、曜日や時間、あるいは所定のアラートの条件を入力して設定する。心臓ペースメーカーと関連付けられている遠隔モニタリング装置は心臓ペースメーカーと常時通信し、通常は１日１回、通常は就寝中に心臓ペースメーカーにより取得されたデータをデバイスメーカーのサーバーへ送信する。また、遠隔モニタリング装置は、２４時間モニタリングにより所定のアラートを検出した場合にも心臓ペースメーカーにより取得されたデータをデバイスメーカーのサーバーへ送信する。デバイスメーカーのサーバーでは、前出の設定されたデータの送信される日付、曜日や時間のタイミングで、あるいは設定されたアラート条件を検出したタイミングで、サーバー上に、遠隔モニタリングの結果データが作成される。そして、病院スタッフは、必要に応じて専用ウェブサイトへアクセスし、サーバーに蓄積されている患者についての結果データを参照し、適宜、医師に連絡する。医師は、結果データを参照して患者の心不全への移行を予測した場合、病院スタッフを介して患者に連絡し、患者に来院を促す。なお、これに限らず、遠隔モニタリングでは、患者に対し、不調を自覚した際には自発的に来院することを勧めている。このように、遠隔モニタリングでは、患者の心不全を未然に防ぐようにしている。

【0004】

しかしながら、遠隔モニタリングにおいて、心臓ペースメーカーのデータを参照した医師による心不全の予測は、精度が低い状況にある。また、遠隔モニタリング中の患者が不調の自覚だけで心不全を自己判断することは心理的に困難である。また、患者が心不全を自己判断した場合でも、自己判断による心不全の予測は、精度が低い状況にある。そのため、医師がデータ参照により来院を促した場合でも結果として不要な受診や診察が多く医療現場のひっ迫を招いており、一方で患者は自覚に乏しい場合に心不全増悪を招き、重篤な状態になってからの救急搬送が後を絶たず、医療現場の重要課題となっている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０２０－１７３６５２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、患者の心不全を予測する際の精度を向上させることである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本実施形態に係る心不全予測支援システムは、第１予測部と、第２予測部と、第３予測部とを備えている。前記第１予測部は、患者の埋込デバイスから得られたデバイス計測値に基づいて、前記患者の心不全への移行の有無を予測する。前記第２予測部は、前記患者の主訴及び身体計測値に基づいて、前記患者の心不全への移行の有無を予測する。前記第３予測部は、前記第１予測部及び前記第２予測部の各々の予測結果に基づいて、前記患者の心不全への移行の有無を予測する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、一実施形態に係る心不全予測支援システムの機能構成を示すブロック図である。

【図2】図２は、図１に示される通知装置の機能構成を示すブロック図である。

【図3】図３は、図１に示されるユーザ端末の機能構成を示すブロック図である。

【図4】図４は、一実施形態における動作を説明するための模式図である。

【図5】図５は、一実施形態における動作を説明するためのシーケンス図である。

【図6】図６は、図３に示されるユーザ端末のディスプレイで表示される患者向け画面の一例を表す図である。

【図7】図７は、図３に示されるユーザ端末のディスプレイで表示される患者向け画面の他の一例を表す図である。

【図8】図８は、図３に示されるユーザ端末のディスプレイで表示される患者向け画面のさらに他の一例を表す図である。

【図9】図９は、図２に示される通知装置のディスプレイで表示される医師向け画面の一例を表す図である。

【図10】図１０は、図２に示される通知装置のディスプレイで表示される医師向け画面の他の一例を表す図である。

【図11】図１１は、図３に示されるユーザ端末のディスプレイで表示される患者向け画面のさらに他の一例を表す図である。

【図12】図１２は、図５に示されるステップＳＴ１１を説明するための表形式の図である。

【図13】図１３は、一実施形態の変形例に係る第１予測部が用いる第１予測テーブルの一例を表す図である。

【図14】図１４は、一実施形態の変形例に係る第２予測部が用いる第２予測テーブルの一例を表す図である。

【図15】図１５は、図１３に示される第１予測テーブルの更新の一例を説明するための図である。

【図16】図１６は、図１３に示される第１予測テーブルの更新の他の例を説明するための図である。

【図17】図１７は、一実施形態の変形例に係る第１予測テーブルを用いた予測の一例を説明するための図である。

【図18】図１８は、一実施形態の変形例に係る第１予測テーブルを用いた、異常検出の取消しの一例を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、一実施形態について図面を用いて説明する。

【0010】

図１は、第１の実施形態に係る心不全予測支援システム１の機能構成の例を示すブロック図である。図１に示される心不全予測支援システム１は、病院内システム１０、及びクラウドシステム２０を備える。病院内システム１０とクラウドシステム２０とは、例えば、専用回線により接続されている。クラウドシステム２０は、例えば、遠隔モニタリング装置３０及びユーザ端末４０に通信可能となっている。遠隔モニタリング装置３０は、患者の心臓ペースメーカーと通信し、心臓ペースメーカーにより取得されたデータをクラウドシステム２０へ送信する。ユーザ端末４０は、患者の操作に応じて、患者の主訴及び身体計測値を含むデータをクラウドシステム２０へ送信する。遠隔モニタリング装置３０及びユーザ端末４０によるデータ送信は、例えば、１日１回のように、連続的・定期的に行われる。

【0011】

クラウドシステム２０は、遠隔モニタリング装置３０及びユーザ端末４０から送信されたデータを取得し、取得したデータを予め設定された共通の共通化形式に変換して蓄積する。クラウドシステム２０は、例えば、所定の機能をネットワークを介して複数の装置で分担及び共同して実現するクラウドコンピューティングシステムである。

【0012】

クラウドシステム２０には、デバイスメーカーにより製造され、遠隔モニタリングの対象となる患者に埋め込まれている心臓ペースメーカーにより取得されたデータが蓄積されている。例えば、心臓ペースメーカーと関連付けられている遠隔モニタリング装置３０は、心臓ペースメーカーと常時通信し、通常は１日１回、例えば就寝中に、心臓ペースメーカーにより取得されたデータをクラウドシステム２０へ送信する。また、遠隔モニタリング装置３０は、２４時間モニタリングにより所定のアラートを検出した場合にも心臓ペースメーカーにより取得されたデータをクラウドシステム２０へ送信する。

【0013】

クラウドシステム２０は、遠隔モニタリング装置３０から受信したデータに基づき、予め設定された頻度で、又は受信したデータが所定の要件を満たす場合、遠隔モニタリングの結果データを作成して蓄積する。

【0014】

遠隔モニタリング装置３０からクラウドシステム２０へ送信されるデータは、例えば、予め設定された規格に準拠している。予め設定された規格は、例えば、ＩＨＥ（Integrating the Healthcare Enterprise）が定めるＩＤＣＯ(Implantable Device Cardiac Observation)を用いて記述されたＨＬ７（Health Level 7）である。なお、予め設定された規格は、情報交換のための規格であれば、ＨＬ７に限定されない。ＨＬ７に準拠して送信されるデータには、遠隔モニタリングに関する種々の情報、例えば、監視対象となる患者に関する患者情報、及び計測に関する計測情報等が含まれる。

【0015】

患者情報は、例えば、患者を特定するための患者特定情報を含む。患者特定情報は、患者名であっても、所定の番号であっても構わない。なお、患者情報に含まれる情報は、これに限定されない。例えば、患者情報には、デバイスメーカーの名称を表すメーカー名、デバイスの名称を表すデバイス名、デバイスの種類、及びデバイスのシリアル番号等が含まれていても構わない。

【0016】

計測情報は、例えば、心臓ペースメーカーから遠隔モニタリング装置３０へ送信されたデータに含まれるデータ記録期間（セッションと呼ぶ）のセッション開始時刻を表すセッション日時、セッションの継続時間、心臓ペースメーカーから送信されたデータに基づいたアラートレベルを表すアラートステータス、心臓ペースメーカーから送信されたアラートについて記述するアラートディスクリプション、並びに、心臓ペースメーカーで計測された計測項目及びこの計測項目についてのデバイス計測値等を含む。なお、計測情報に含まれる情報は、これらに限定されない。例えば、いずれかの情報がなくても構わないし、新たな情報が加わっていても構わない。また、１回の送信に含まれる、セッション日時、セッションの継続時間、アラートステータス、アラートディスクリプション、並びに、計測項目及びデバイス計測値等は、１回のセッションで心臓ペースメーカーから取得されるデータに限定されない。複数のセッションデータが、１回の送信に含まれていても構わない。

【0017】

心臓ペースメーカーで計測された計測項目としては、例えば、ＡＦ／ＡＴバーデン、ペーシング率、及びリードセンス情報等、複数のパラメータが挙げられる。特に心不全の予兆の計測項目には、心拍数、安静時または就寝時心拍数、胸郭インピーダンス値、重篤な期外収縮率、呼吸数、ＶＴ／ＶＦイベント発生有無や回数、当該セッションまたは過去の複数セッションに基づく統計結果が含まれていても構わない。ＡＦは、心房細動（atrial fibrillation）の略語である。ＡＴは、心房頻拍（atrial tachycardia）の略語である。ＶＴは、心室頻拍（ventricular fibrillation）の略語である。ＶＦは、心室細動（ventricular tachycardia）の略語である。

【0018】

遠隔モニタリング装置３０から送信されるデータには、監視対象となる患者について計測された情報が詳細に記載された詳細情報が添付されていても構わない。なお、詳細情報には、過去に計測された情報（一般的には長期の推移を示すトレンドに関する情報やグラフ）が含まれていても構わない。詳細情報は、例えば、ＰＤＦ形式のデータファイルで添付される。

【0019】

ユーザ端末４０から送信されるデータには、患者の主訴（例、現在の体調、体調の変化、悪い体調の項目）及び身体計測値（例、体重、最高血圧、最低血圧、心拍数、体温、と身体計測を行った室温）が含まれている。

【0020】

クラウドシステム２０は、ネットワークを介して複数の装置で分担及び協働することで、例えば、上記データを蓄積する機能と共に、第１予測機能２１、第２予測機能２２及び第３予測機能２３を備えている。言い換えると、第１予測機能２１、第２予測機能２２及び第３予測機能２３は、クラウドシステム２０上に構築されている。

【0021】

第１予測機能２１は、患者の埋込デバイス（心臓ペースメーカー）から得られたデバイス計測値に基づいて、患者の心不全への移行の有無を予測する。第１予測機能２１は、第１予測部の一例である。

【0022】

第２予測機能２２は、患者の主訴及び身体計測値に基づいて、患者の心不全への移行の有無を予測する。第２予測機能２２は、第２予測部の一例である。

【0023】

第３予測機能２３は、第１予測機能２１及び第２予測機能２２の各々の予測結果に基づいて、患者の心不全への移行の有無を予測する。例えば、第３予測機能２３は、第１予測機能２１及び第２予測機能２２の各々の予測結果を常時突合し、両者の予測結果が特定条件に合致する場合に、心不全への移行可能性が高いと予測する。例えば、第３予測機能２３は、当該各々の予測結果が当該移行の有りを示し、且つデバイス計測値の推移と主訴及び身体計測値の推移とが対応する場合に、当該移行の有りを予測するようにしてもよい。当該対応する場合、例えば、デバイス計測値の推移は、患者の心拍数の増加を含み、主訴及び身体計測値の推移は、患者の血圧の減少を含んでもよい。また例えば、当該対応する場合、デバイス計測値の推移は、患者の胸郭インピーダンス値の低下を含み、主訴及び身体計測値の推移は、患者の体重の増加を含んでもよい。なお、第３予測機能２３は、第１予測機能２１が当該移行の無しを予測し、第２予測機能２２が当該移行の有りを予測する場合に、患者のユーザ端末４０に対して、当該移行の無しを通知してもよい。第３予測機能２３は、第３予測部の一例である。

【0024】

図１に示される病院内システム１０は、病院内で構築されるシステムである。病院内システム１０は、例えば、通知装置１１、部門サーバー１２、病院情報システム１３、及び通信端末１４を備える。通知装置１１は、クラウドシステム２０と専用回線により接続され、部門サーバー１２及び病院情報システム（ＨＩＳ：Hospital Information System）１３のＨＩＳサーバー１３１とそれぞれ接続されている。部門サーバー１２とＨＩＳサーバー１３１とは、ＬＡＮ（Local Area Network）等の病院内ネットワークを介してデータ通信可能に接続されている。なお、病院内ネットワークへの接続は、有線接続、及び無線接続を問わない。

【0025】

部門サーバー１２は、循環器部門情報システムで用いられるサーバーである。循環器部門情報システムは、診療部門の一つである循環器部門において、例えば、埋込みデバイスに関する情報等を管理するシステムである。部門サーバー１２は、通知装置１１から出力されるデータを内部に設けられるメモリに記憶する。

【0026】

なお、図１では、部門サーバー１２が１台である場合を例に示しているが、これに限定されない。部門サーバー１２は、必要に応じて複数設けられていても構わない。

【0027】

病院情報システム１３は、例えば、電子カルテに係る情報を管理するシステムである。病院情報システム１３は、例えば、ＨＩＳサーバー１３１を有する。ＨＩＳサーバー１３１は、病院情報システム１３において、電子カルテに係る情報を記憶している。ＨＩＳサーバー１３１は、例えば、医師から入力される情報に基づき、記憶している情報を更新する。

【0028】

なお、図１では、病院情報システム１３に含まれるサーバーがＨＩＳサーバー１３１のみである場合を例に示しているが、これに限定されない。ＨＩＳサーバー１３１は、必要に応じて複数設けられていても構わない。例えば、ＨＩＳサーバー１３１は、管理する情報毎に設けられても構わない。具体的には、例えば、病院情報システム１３は、電子カルテシステム、及び、オーダエントリシステムを有しており、システム毎にサーバーが設けられていても構わない。

【0029】

通信端末１４は、例えば、医師が院内ＬＡＮに接続されているシステム及びサーバー等へアクセスするための端末である。なお、図１では、通信端末１４は、病院情報システム１３、及び部門情報システムのいずれにも属していない場合を示しているが、これに限定されない。通信端末１４は、医師等のユーザが使用可能であれば、病院情報システム１３、及び部門情報システムのいずれに属していても構わない。

【0030】

通知装置１１は、クラウドシステム２０で記憶されるデータを取得し、取得したデータを効率的な形式で医師又は医療スタッフに表示する。本実施形態において、医療スタッフとは、例えば、医療デバイスが専門の臨床工学技士及び看護師を含む。なお、図１では、病院内システム１０に含まれる通知装置１１が１台のみである場合を例に示しているが、これに限定されない。通知装置１１は、複数設けられていても構わない。

【0031】

図２は、図１に示される通知装置１１の機能構成の例を示すブロック図である。図２に示される通知装置１１は、処理回路１１１、メモリ１１２、入力インタフェース１１３、ディスプレイ１１４、及び通信インタフェース１１５を有する。処理回路１１１、メモリ１１２、入力インタフェース１１３、ディスプレイ１１４、及び通信インタフェース１１５は、例えば、バスを介して互いに通信可能に接続されている。

【0032】

処理回路１１１は、通知装置１１の中枢として機能するプロセッサである。処理回路１１１は、メモリ１１２等に記憶されている、プログラムを実行することにより、当該プログラムに対応する機能を実現する。

【0033】

メモリ１１２は、例えば、種々の情報を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、及び集積回路記憶装置等の記憶装置である。また、メモリ１１２は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、及びフラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等であってもよい。なお、メモリ１１２は、必ずしも単一の記憶装置により実現される必要は無い。例えば、メモリ１１２は、複数の記憶装置により実現されても構わない。また、メモリ１１２は、通知装置１１と接続された他のコンピュータ内にあってもよい。

【0034】

メモリ１１２は、本実施形態に係るプログラム等を記憶している。プログラムは、例えば、メモリ１１２に予め記憶されていてもよい。また、例えば、非一過性の記憶媒体に記憶されて配布され、非一過性の記憶媒体から読み出されてメモリ１１２にインストールされてもよい。また、メモリ１１２には、クラウドシステム２０から読み出され、処理回路１１１で処理されたデータを記憶する。

【0035】

メモリ１１２は、遠隔モニタリングの対象となっている患者についての患者情報を記憶している。例えば、メモリ１１２は、患者情報として、患者ＩＤ、患者名、性別、生年月日、患者についてのその他の情報、メーカー名、デバイス名、デバイス種類、シリアル番号、コメント、操作履歴、最終データ取得日、フォローの有無、及び最後に表示した計測・統計データの内容を記憶している。なお、患者情報はこれらに限定されない。例えば、いずれかの情報がなくても構わないし、新たな情報が加わっても構わない。患者情報は、例えば、部門サーバー１２又は病院情報システム１３からの指示により更新される。

【0036】

入力インタフェース１１３は、ユーザから各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路１１１へ出力する。入力インタフェース１１３は、例えば、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパッド、及び操作面へ触れることで指示が入力されるタッチパネル等の入力機器に接続されている。また、入力インタフェース１１３に接続される入力機器は、ネットワーク等を介して接続された他のコンピュータに設けられた入力機器でもよい。

【0037】

ディスプレイ１１４は、処理回路１１１からの指示に従って種々の情報を表示する。ディスプレイ１１４は、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、及びプラズマディスプレイ等、任意のディスプレイが適宜利用可能である。

【0038】

通信インタフェース１１５は、クラウドシステム２０、部門サーバー１２、及びＨＩＳサーバー１３１との間でデータ通信を行う。例えば、通信インタフェース１１５は、例えば、専用回線を利用した任意の規格に則り、クラウドシステム２０とデータ通信を行う。また、通信インタフェース１１５は、予め設定されている既知の規格に則り、部門サーバー１２、及びＨＩＳサーバー１３１とデータ通信を行う。

【0039】

図２に示される処理回路１１１は、例えば、メモリ１１２に記憶されているプログラムを実行することで、当該プログラムに対応する機能を実現する。例えば、処理回路１１１は、取得機能１１１１、表示制御機能１１１２、通知機能１１１３、及びフィードバック機能１１１４を有する。なお、本実施形態では、単一のプロセッサによって取得機能１１１１、表示制御機能１１１２、通知機能１１１３、及びフィードバック機能１１１４が実現される場合を説明するが、これに限定されない。例えば、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより取得機能１１１１、表示制御機能１１１２、通知機能１１１３、及びフィードバック機能１１１４を実現しても構わない。

【0040】

取得機能１１１１は、クラウドシステム２０に蓄積されるデータや予測結果を取得する機能であり、取得部の一例である。具体的には、例えば、取得機能１１１１において処理回路１１１は、予め設定された周期で、クラウドシステム２０に記憶されるデバイス計測値などのデータ、主訴及び身体計測値などのデータを取得する。また、処理回路１１１は、例えば、医師又は医療スタッフ等から入力される指示に従い、クラウドシステム２０に記憶されるＰＤＦデータ、テキストデータ、又はこれらの両方を取得する。また例えば、取得機能１１１１は、患者の埋込デバイスから得られたデバイス計測値と患者の主訴及び身体計測値とに基づいて患者の心不全への移行の有無を予測するクラウドシステム２０から、当該移行の有無を予測した結果を取得する。

【0041】

表示制御機能１１１２は、メモリ１１２に記憶されているデータに基づき、所望の情報をディスプレイ１１４に表示させる機能であり、表示制御部の一例である。具体的には、例えば、表示制御機能１１１２において処理回路１１１は、医師又は医療スタッフから入力される指示に従い、医師又は医療スタッフが所望する内容でデータを表示する。また、処理回路１１１は、医師又は医療スタッフから入力される指示に従い、メモリ１１２に記憶されているデータを分類し、又はメモリ１１２に記憶されているデータから所望のデータを抽出して表示する。また例えば、表示制御機能１１１２において処理回路１１１は、第３予測機能２３により予測した結果が当該移行の有りを示す場合、患者の担当医に対して、患者の経過観察又は来院通知のいずれかの指示の入力を促す画面をディスプレイ１１４に表示させる。来院通知は、心不全に備えた診察を要する診察通知に限らず、心不全に備えた入院を表す入院通知を含んでもよい。

【0042】

通知機能１１１３は、医師の操作に応じて、心不全への移行が予測された患者のユーザ端末４０に来院通知を送信する。具体的には、例えば、通知機能１１１３において処理回路１１１は、患者の経過観察又は来院通知のいずれかの指示の入力を促す画面の表示中、来院通知の指示の入力を受け付けると、患者のユーザ端末４０に対して来院通知を送信する。通知機能１１１３は、通知部の一例である。

【0043】

フィードバック機能１１１４は、入力を受け付けた指示に基づき、第３予測機能２３の予測結果の的中又は失中を第１予測機能２１及び第２予測機能２２にフィードバックする。フィードバック機能１１１４は、フィードバック部の一例である。

【0044】

図３は、図１に示されるユーザ端末４０の機能構成の例を示すブロック図である。図３に示されるユーザ端末４０は、処理回路４１、メモリ４２、入力インタフェース４３、ディスプレイ４４、及び通信インタフェース４５を有する。処理回路４１、メモリ４２、入力インタフェース４３、ディスプレイ４４、及び通信インタフェース４５は、例えば、バスを介して互いに通信可能に接続されている。

【0045】

処理回路４１は、ユーザ端末４０の中枢として機能するプロセッサである。処理回路４１は、メモリ４２等に記憶されている、プログラムを実行することにより、当該プログラムに対応する機能を実現する。

【0046】

メモリ４２は、例えば、種々の情報を記憶するＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、ＳＳＤ、及び集積回路記憶装置等の記憶装置である。また、メモリ４２は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、及びフラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等であってもよい。なお、メモリ４２は、必ずしも単一の記憶装置により実現される必要は無い。例えば、メモリ４２は、複数の記憶装置により実現されても構わない。また、メモリ４２は、ユーザ端末４０と接続された他のコンピュータ内にあってもよい。

【0047】

メモリ４２は、本実施形態に係るプログラム等を記憶している。プログラムは、例えば、メモリ４２に予め記憶されていてもよい。また、例えば、非一過性の記憶媒体に記憶されて配布され、非一過性の記憶媒体から読み出されてメモリ４２にインストールされてもよい。また、メモリ４２には、通知装置１１から送信された来院通知、クラウドシステム２０から送信された経過観察通知、処理回路４１で処理されたデータを記憶する。

【0048】

入力インタフェース４３は、ユーザから各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路４１へ出力する。入力インタフェース４３は、例えば、マウス、キーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、タッチパッド、及び操作面へ触れることで指示が入力されるタッチパネル等の入力機器に接続されている。また、入力インタフェース４３に接続される入力機器は、ネットワーク等を介して接続された他のコンピュータに設けられた入力機器でもよい。

【0049】

ディスプレイ４４は、処理回路４１からの指示に従って種々の情報を表示する。ディスプレイ４４は、例えば、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、及びプラズマディスプレイ等、任意のディスプレイが適宜利用可能である。

【0050】

通信インタフェース４５は、クラウドシステム２０、通知装置１１との間でデータ通信を行う。例えば、通信インタフェース４５は、例えば、専用回線を利用した任意の規格に則り、クラウドシステム２０とデータ通信を行う。また、通信インタフェース４５は、予め設定されている既知の規格に則り、通知装置１１とデータ通信を行う。

【0051】

図３に示される処理回路４１は、例えば、メモリ４２に記憶されているプログラムを実行することで、当該プログラムに対応する機能を実現する。例えば、処理回路４１は、管理機能４１１、及び表示制御機能４１２を有する。なお、本実施形態では、単一のプロセッサによって管理機能４１１、及び表示制御機能４１２が実現される場合を説明するが、これに限定されない。例えば、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより管理機能４１１、及び表示制御機能４１２を実現しても構わない。あるいは、管理機能４１１を実現するユーザ端末４０と、表示制御機能４１２を実現するユーザ端末４０とを別々の装置として設けてもよい。

【0052】

管理機能４１１は、患者の操作に応じて、入力された主訴及び身体計測値を管理する機能である。具体的には、例えば、管理機能４１１において処理回路４１は、入力された主訴及び身体計測値をメモリ４２に保存して管理すると共に、メモリ４２内の主訴及び身体計測値などのデータをクラウドシステム２０に送信する。

【0053】

表示制御機能４１２は、メモリ４２に記憶されているデータに基づき、所望の情報をディスプレイ４４に表示させる機能である。具体的には、例えば、表示制御機能４１２において処理回路４１は、主訴及び身体計測値を入力するための患者向け画面をディスプレイ４４に表示する。また、処理回路４１は、通知装置１１又はクラウドシステム２０から受けた来院通知又は経過観察通知を含む患者向け画面をディスプレイ４４に表示する。

【0054】

次に、以上のように構成された心不全予測支援システム１の動作について図４乃至図１２を参照しながら説明する。なお、図４及び図５は、心不全予測支援システム１の全体的な動作の説明に用い、図６乃至図１２は、ユーザ端末４０、通知装置１１又はクラウドシステム２０の動作の説明に用いる。

【0055】

図４及び図５に示すように、ステップＳＴ１において、遠隔モニタリング装置３０は、患者の心臓ペースメーカーと通信し、心臓ペースメーカーにより取得されたデバイス計測値を含むデータをクラウドシステム２０へ送信する。

【0056】

ステップＳＴ１の後、ステップＳＴ２において、クラウドシステム２０は、デバイス計測値を含むデータを受信すると、第１予測機能２１により、受信したデバイス計測値に基づいて、患者の心不全への移行の有無を予測し、予測結果を得る。具体的には例えば、以下の如き、予測事例ＨＦ１、ＨＦ２が挙げられる。

【0057】

（第１予測機能２１による予測事例ＨＦ１）
心不全を起こす主たる要因の一つに、胸郭内に貯留する胸水が増加し、心嚢が圧迫され、拍出機能が低下し、心不全に至る場合がある。拍出機能が低下する場合、安静時においても血液循環不足を補償するために、安静時（就寝時）心拍数の増大が起こる。過去の複数セッションに基づく統計結果から得られる安静時心拍数の顕著かつ継続的な増加を示すデバイス計測値の推移が複数日に亘って得られる場合、第１予測機能２１は、心不全の予兆として、心不全への移行有りを予測する。

【0058】

（第１予測機能２１による予測事例ＨＦ２）
心不全を起こす主たる要因の一つに、胸郭内に貯留する胸水が増加し、心嚢が圧迫され、拍出機能が低下し、心不全に至る場合がある。胸郭内に貯留する胸水が増加する場合、導電性のある胸水が増えるため、胸郭部の電気的インピーダンスの低下が起こる。埋込デバイス（心臓ペースメーカー）は、体表のデバイス本体での計測、またはリードとデバイス本体間の胸郭内電気的インピーダンスを継続的に計測する。過去の複数セッションに基づく統計結果から得られる胸郭インピーダンス値の顕著かつ継続的な低下を示すデバイス計測値の推移が複数日に亘って得られる場合、第１予測機能２１は、心不全の予兆として、心不全への移行有りを予測する。

【0059】

ステップＳＴ２の後、ステップＳＴ３において、ユーザ端末４０は、患者の操作に応じて、主訴及び身体計測値などのデータを入力してメモリ４２に保存すると共に、当該データをクラウドシステム２０に送信する。例えば、ユーザ端末４０の処理回路４１は、表示制御機能４１２により、図６乃至図８に示すように、患者の操作に応じて、心不全の予測に寄与する主訴及び身体計測値を入力するための患者向け画面ｐｓ１～ｐｓ３を順にディスプレイ４４に表示させる。

【0060】

図６に示す患者向け画面ｐｓ１は、主訴としての現在の体調及び体調の変化をそれぞれ入力するためのラジオボタンｒｂ１，ｒｂ２と、緊急通知を送信するための緊急ボタンｂｔ１と、次画面へ遷移する遷移ボタンｂｔ２とを含んでいる。ラジオボタンｒｂ１は、現在の体調として、「かなり良い」、「良い」、「悪い」、「かなり悪い」を選択的に入力可能となっている。ラジオボタンｒｂ２は、体調の変化として、「良くなってきている」、「変化なし」、「昨日よりわるそう」、「昨日よりひどく悪くなった」を選択的に入力可能となっている。

【0061】

図７に示す次画面としての患者向け画面ｐｓ２は、主訴としての悪い体調の項目を入力するためのチェックボックスｃｂと、次画面へ遷移する遷移ボタンｂｔ３とを含んでいる。チェックボックスｃｂは、悪い体調の項目として、「息切れがする」、「動悸がする」、「むくみがある」、「疲労感がある」、「手足の冷え、冷感がある」、「胸やお腹に痛みがある」を選択的に入力可能となっている。

【0062】

図８に示す次画面としての患者向け画面ｐｓ３は、身体計測値を入力するための入力領域ｉａと、入力した主訴及び身体計測値を保存及び送信するための送信ボタンｂｔ４とを含んでいる。入力領域ｉａは、身体計測値として、体重、最高血圧、最低血圧、心拍数、体温、（身体計測を行った）室温を入力可能となっている。

【0063】

ステップＳＴ３の後、ステップＳＴ４において、クラウドシステム２０は、主訴及び身体計測値を含むデータを受信すると、第２予測機能２２により、受信した主訴及び身体計測値に基づいて、患者の心不全への移行の有無を予測し、予測結果を得る。具体的には例えば、以下の如き、予測事例ＨＦ３、ＨＦ４が挙げられる。

【0064】

（第２予測機能２２による予測事例ＨＦ３）
心不全を起こす主たる要因の一つに、胸郭内に貯留する胸水が増加し、心嚢が圧迫され、拍出機能が低下し、心不全に至る場合がある。拍出機能が低下する場合、計測される血圧の低下が起こる場合がある。拍出機能が低下する場合、末梢血管での血流量低下を招き、結果として手足の冷え、冷感が増すことがある。身体計測デバイスが継続的に血圧値を計測してユーザ端末４０に自動入力するか、または患者が継続的に血圧値をユーザ端末４０に手動入力する。これにより、血圧値の顕著かつ継続的減少を示す身体計測値の推移が複数日に亘って得られた場合、かつ、患者自身の手足の冷え、冷感が増す感覚を示す主訴が得られた場合、第２予測機能２２は、心不全の予兆として、心不全への移行有りを予測する。

【0065】

（第２予測機能２２による予測事例ＨＦ４）
心不全を起こす主たる要因の一つに、胸郭内に貯留する胸水が増加し、心嚢が圧迫され、拍出機能が低下し、心不全に至る場合がある。腎機能が低下した場合、身体の水分の排出機能が低下して浮腫（むくみ）、結果として胸郭内に貯留する胸水増加がおこり、体重増加が起こる。身体計測デバイスが継続的に体重を計測してユーザ端末４０に自動入力するか、または患者が継続的に体重をユーザ端末４０に手動入力する。これにより、体重の顕著かつ継続的増加を示す身体計測値の推移が複数日に亘って得られ、かつ、患者自身のむくみの自覚や腎機能低下に伴いやすい倦怠感を示す主訴が得られた場合、第２予測機能２２は、心不全の予兆として、心不全への移行有りを予測する。

【0066】

ステップＳＴ４の後、ステップＳＴ５において、クラウドシステム２０は、第３予測機能２３により、ステップＳＴ２，ＳＴ４の各々の予測結果に基づいて、患者の心不全への移行の有無を予測し、予測結果を得る。例えば、クラウドシステム２０は、第３予測機能２３により、当該各々の予測結果が一致して当該移行の有りを示し、且つデバイス計測値の推移と主訴及び身体計測値の推移とが対応する場合に、当該移行の有りを示す予測結果を得る。当該対応する場合、例えば、デバイス計測値の推移は、予測事例ＨＦ１に示す如き、患者の心拍数の増加を含み、主訴及び身体計測値の推移は、予測事例ＨＦ３に示す如き、患者の血圧の減少を含んでいる。また例えば、当該対応する場合、デバイス計測値の推移は、予測事例ＨＦ２に示す如き、患者の胸郭インピーダンス値の低下を含み、主訴及び身体計測値の推移は、予測事例ＨＦ４に示す如き、患者の体重の増加を含んでいる。

【0067】

ステップＳＴ５の結果、心不全への移行の有りを示す予測結果を得た場合、ステップＳＴ６に移行する。また、ステップＳＴ５の結果、心不全への移行の無しを示す予測結果を得た場合、ステップＳＴ９に移行する。

【0068】

ステップＳＴ５の後、ステップＳＴ６において、クラウドシステム２０は、心不全への移行の有りを示す予測結果を通知装置１１に送信する。

【0069】

ステップＳＴ６の後、ステップＳＴ７において、通知装置１１の処理回路１１１は、取得機能１１１１により、クラウドシステム２０に蓄積されるデータや予測結果を取得してメモリ１１２に保存する。また、処理回路１１１は、表示制御機能１１１２により、メモリ１１２に保存されているデータに基づき、所望の情報をディスプレイ１１４に表示させる。例えば、処理回路１１１は、表示制御機能１１１２により、図９に示すように、患者の担当医の操作に応じて、クラウドシステム２０により心不全への移行の有無を予測した結果を示す医師向け画面ｄｓ１をディスプレイ１１４に表示させる。図９中、予測した結果は、「計測値・主訴共に９０％以上の確度で心不全予兆または状況です」というテキストで表示されている。また、医師向け画面ｄｓ１は、例えば、不整脈イベントトレンドを表すグラフ及び心拍ヒストグラムと、次画面への遷移ボタンｂｔ１１とを含んでいる。処理回路１１１は、医師向け画面ｄｓ１中、遷移ボタンｂｔ１１の操作に応じて、図１０に示す医師向け画面ｄｓ２をディスプレイ１１４に表示させる。医師向け画面ｄｓ２は、クラウドシステム２０により予測した結果が当該移行の有りを示す場合、患者の担当医に対して、患者の経過観察又は来院通知のいずれかの指示の入力を促す画面である。医師向け画面ｄｓ２は、例えば、患者の主訴が推移する状況を時系列に沿って示すグラフと、経過観察の指示を入力する経過観察ボタンｂｔ１２と、来院通知の指示を入力する来院通知ボタンｂｔ１３とを含んでいる。しかる後、処理回路１１１は、医師向け画面ｄｓ２の表示中、担当医の操作に応じて、来院通知の指示の入力を受け付けると、患者のユーザ端末４０に対して来院通知を送信する。これにより、患者のユーザ端末４０は、受信した来院通知に基づき、図１１に示すように、来院を促す患者向け画面ｐｓ４をディスプレイ４４に表示する。図１１に示す患者向け画面ｐｓ４は、例えば、２段階の来院通知「すぐに救急車を手配ください」、「至急受診を検討してください」のうち、図９に示した予測の確度が高い状況に応じて、より緊急性の高い方の来院通知を表している。また、患者向け画面ｐｓ４は、患者の確認済みを通知装置１１に返信するための確認ボタンｂｔ５を含んでいる。患者のユーザ端末４０は、受認ボタンｂｔ５の操作により、確認済みを通知装置１１に返信する。通知装置１１は、確認済みの返信を受けると、図１０に示すように、「緊急来院通知済み、通知を患者確認済み」といったメッセージｍｓｇを医師向け画面ｄｓ２に表示する。当該メッセージｍｓｇは、通知装置１１を操作する医師に視認される。

【0070】

ステップＳＴ７の後、ステップＳＴ８において、通知装置１１の処理回路１１１は、医師の操作に応じて、第３予測機能２３の予測結果の的中又は失中をフィードバックする指示の入力を受け付ける。また、処理回路１１１は、フィードバック機能１１１４により、入力を受け付けた指示に基づき、予測結果の的中又は失中をクラウドシステム２０の第１予測機能２１及び第２予測機能２２にフィードバックする。クラウドシステム２０は、第１予測機能２１により、フィードバックされた的中又は失中に基づいて、デバイス計測値のうち、移行の有りの予測に用いたデバイス計測値の重み付けを更新する。また、クラウドシステム２０は、第２予測機能２２により、フィードバックされた的中又は失中に基づいて、主訴及び身体計測値のうち、移行の有りの予測に用いた主訴及び身体計測値の重み付けを更新する。

【0071】

ステップＳＴ８の後、ステップＳＴ９において、クラウドシステム２０は、第３予測機能２３により、第２予測機能２２が移行の有りを予測したか否かに応じて、主訴・身体計測値に基づく予測の有無を判定する。この判定の結果、主訴・身体計測値に基づく予測が有る場合（ステップＳＴ９：Ｙｅｓ）には、ステップＳＴ１０に移行する。また、ステップＳＴ９の判定の結果、主訴・身体計測値に基づく予測が無い場合（ステップＳＴ９：Ｎｏ）には、ステップＳＴ１１に移行する。

【0072】

ステップＳＴ１０において、クラウドシステム２０は、第３予測機能２３により、患者のユーザ端末４０に対して、心不全の移行の無しを通知する。患者のユーザ端末４０は、心不全の移行の無しが通知されると、図１１に示した患者向け画面ｐｓ４のうち、心不全への移行の無しを示す通知「心不全の心配は少ないです」を有効にして表示する。患者のユーザ端末４０は、受認ボタンｂｔ５の操作により、確認済みをクラウドシステム２０に返信する。

【0073】

ステップＳＴ９の後、ステップＳＴ１１において、クラウドシステム２０は、第３予測機能２３により、第１予測機能２１及び第２予測機能２２の各々の予測結果などに応じて、医師の通知装置１１及び患者のユーザ端末４０に通知を行う。この通知は、例えば、図１２に示すように、第１予測機能２１の予測結果（移行の有無）、第２予測機能２２の予測結果（移行の有無）、デバイス計測値なし、主訴・身体計測値なし、を組合せたケース１乃至９に応じて行われる。ステップＳＴ１１では、ケース３乃至９が行われる。

【0074】

ケース１は、第２予測機能２２の予測結果（移行有り）と、第１予測機能２１の予測結果（移行有り）との組合せである。ケース１は、ステップＳＴ６，ＳＴ７に述べたように、心不全への移行有りの旨が医師及び患者に通知される。

【0075】

ケース２は、第２予測機能２２の予測結果（移行有り）と、第１予測機能２１の予測結果（移行無し）との組合せである。ケース２は、ステップＳＴ１０に述べたように、心不全への移行無しの旨が患者に通知される。

【0076】

ケース３は、第２予測機能２２の予測結果（移行有り）と、デバイス計測値なしとの組合せである。ケース３は、「デバイス計測値なし、遠隔モニタリング装置３０の至急確認依頼」の旨が患者のユーザ端末４０に通知される。患者への通知に伴い、医師の通知装置１１には、注意喚起のメッセージが通知される。

【0077】

ケース４は、第２予測機能２２の予測結果（移行無し）と、第１予測機能２１の予測結果（移行有り）との組合せである。ケース４は、医師の通知装置１１に、注意喚起のメッセージが通知される。患者への通知の有無は、医師の判断による。

【0078】

ケース５は、第２予測機能２２の予測結果（移行無し）と、第１予測機能２１の予測結果（移行無し）との組合せである。ケース５は、問題ない状況であり、医師及び患者への通知はない。

【0079】

ケース６は、第２予測機能２２の予測結果（移行無し）と、デバイス計測値なしとの組合せである。ケース６は、「デバイス計測値なし、遠隔モニタリング装置３０の至急確認依頼」の旨が患者のユーザ端末４０に通知される。患者への通知に伴い、医師の通知装置１１に、注意喚起のメッセージが通知される。

【0080】

ケース７は、主訴・身体計測値なしと、第１予測機能２１の予測結果（移行有り）との組合せである。ケース７は、医師の通知装置１１に、注意喚起のメッセージが通知される。患者への通知の有無は、医師の判断による。

【0081】

ケース８は、主訴・身体計測値なしと、第１予測機能２１の予測結果（移行無し）との組合せである。ケース８は、医師の通知装置１１に、主訴・身体計測値なし、が通知される。患者への通知の有無は、医師の判断による。

【0082】

ケース９は、主訴・身体計測値なしと、デバイス計測値なしとの組合せである。ケース９は、両データがない状況であり、緊急対応が必要かどうかを含めて、医師の判断による。

【0083】

ステップＳＴ１１の後、前述したステップＳＴ１以降の処理が繰り返し実行される。

【0084】

上述したように一実施形態によれば、心不全予測支援システム１において、第１予測機能２１は、患者の埋込デバイスから得られたデバイス計測値に基づいて、患者の心不全への移行の有無を予測する。第２予測機能２２は、患者の主訴及び身体計測値に基づいて、患者の心不全への移行の有無を予測する。第３予測機能２３は、第１予測機能２１及び第２予測機能２２の各々の予測結果に基づいて、患者の心不全への移行の有無を予測する。このように、患者が入力できない客観的なデータであるデバイス計測値と、患者が入力可能な主観的なデータである主訴及び身体計測値とに基づいて、心不全への移行の有無を予測する構成により、患者の心不全を予測する際の精度を向上させることができる。これにより、不要な受診や診察を抑制でき、また、患者が気のせいかと迷っていても、緊急性のある状況を効果的に検出し、診察や入院を促すことで重篤な状態への移行を未然に防ぐことができる。

【0085】

また、一実施形態によれば、第３予測機能２３は、各々の予測結果が上記移行の有りを示し、且つデバイス計測値の推移と主訴及び身体計測値の推移とが対応する場合に、移行の有りを予測してもよい。この場合、前述した効果に加え、客観的なデータと主観的なデータとの時系列的な変化（推移）が対応する旨を確認することから、より精度の向上を図ることができる。

【0086】

また、一実施形態によれば、埋込デバイスは心臓ペースメーカーであり、デバイス計測値の推移は患者の心拍数の増加を含み、主訴及び身体計測値の推移は患者の血圧の減少を含んでもよい。この場合、前述した効果に加え、心不全への移行有りを予測した根拠として、血液循環不足に起因した複数の状況を整合的に確認することができる。

【0087】

また、一実施形態によれば、埋込デバイスは心臓ペースメーカーであり、デバイス計測値の推移は患者の胸郭インピーダンス値の低下を含み、主訴及び身体計測値の推移は患者の体重の増加を含んでもよい。この場合、前述した効果に加え、心不全への移行有りを予測した根拠として、腎機能の低下に伴う水分排出機能の低下に起因した複数の状況を整合的に確認することができる。

【0088】

また、一実施形態によれば、通知装置１１の処理回路１１１は、第３予測機能２３が移行の有りを予測する場合、表示制御機能１１１２により、患者の担当医に対して、患者の経過観察又は来院通知のいずれかの指示の入力を促す画面をディスプレイ１１４に表示させてもよい。これにより、前述した効果に加え、第３予測機能２３の予測結果を担当医が確認できるので、より一層、精度の向上を図ることができる。

【0089】

また、一実施形態によれば、通知装置１１の処理回路１１１は、通知機能１１１３により、来院通知の指示の入力を受け付けると、患者のユーザ端末４０に対して来院通知を送信してもよい。この場合、前述した効果に加え、心不全への移行有りが予測される状況において、至急、患者に来院を促すことができる。

【0090】

また、一実施形態によれば、第３予測機能２３は、第１予測機能２１が移行の無しを予測し、第２予測機能２２が移行の有りを予測する場合に、患者のユーザ端末４０に対して、移行の無しを通知してもよい。これにより、前述した効果に加え、客観的なデータから心不全への移行がなく、主観的なデータから心不全への移行がある状況において、患者の気のせいによる無用な心配を解消することができる。

【0091】

また、一実施形態によれば、通知装置１１の処理回路１１１は、フィードバック機能１１１４により、入力を受け付けた指示に基づき、第３予測機能２３の予測結果の的中又は失中を第１予測機能２１及び第２予測機能２２にフィードバックしてもよい。この場合、担当医による経過観察の指示の入力に応じて失中を、来院通知の指示の入力に応じて的中を、それぞれフィードバックできる。従って、前述した効果に加え、フィードバックされた的中又は失中に基づき、第１予測機能２１及び第２予測機能２２の各々による次回以降の予測精度の向上を図ることができる。

【0092】

また、一実施形態によれば、第１予測機能２１は、フィードバックされた的中又は失中に基づいて、デバイス計測値のうち、移行の有りの予測に用いたデバイス計測値の重み付けを更新する。また、第２予測機能２２は、フィードバックされた的中又は失中に基づいて、主訴及び身体計測値のうち、移行の有りの予測に用いた主訴及び身体計測値の重み付けを更新する。従って、前述した効果に加え、患者の疾病態様ごとに異常値の発生傾向が異なる状況において、医師の診断結果をフィードバックすることにより、より対象となる患者毎に得られる異常計測値にカスタマイズした予測精度の向上を図ることができる。補足すると、年齢や既往症などに応じて心不全の予兆が異なる複数の患者に関し、心不全への移行の有無を予測する主訴の項目や計測値の項目の重み付けを患者毎に調整できるので、患者固有の予測精度の向上を図ることができる。

【0093】

また、一実施形態によれば、第１予測機能２１、第２予測機能２２及び第３予測機能２３は、クラウドシステム２０上に構築されてもよい。この場合、前述した効果に加え、患者のデバイス計測値を含むデータや主訴・身体計測値を含むデータを医療機関内で保管、管理する負荷を軽減することができる。

【0094】

（変形例）
一実施形態では、フィードバックされた的中又は失中の個数を管理していなかったが、これに限定されない。例えば、図１３に示す如き、デバイス計測値（異常値）、的中数及び失中数を関連付けて記憶する第１テーブルＴｂ１を第１予測機能２１が管理してもよい。この例では、デバイス計測値の異常値は、「ＡＴ／ＡＦバーデン２５％以上」、「左心室ペーシング率２０％上昇」、「安静時心拍数２０％上昇」、「心拍数２０％上昇」、「胸郭インピーダンス値２０％下降」、「期外収縮率２０％上昇」、「ＮＳＶＴイベントあり」の７項目がある。ＮＳＶＴは、非持続性心室頻拍（Non-sustained ventricular tachycardia）の略語である。第１予測機能２１は、７項目のデバイス計測値（異常値）のうち、２項目に当てはまる異常値を観測した場合、心不全への移行有りの予測結果を第３予測機能２３に出力する。なお、「２項目」は例示であり、これに限定されない。しかる後、医師の診断に応じて通知装置１１からフィードバックされたデバイス計測値（異常値）の的中数と失中数を第１テーブルＴｂ１に記録する。これにより、第１予測機能２１は、例えば、心不全診断（予兆なしも含む）が閾値（例、１０回）を超えた記録後に、例えば的中数上位３位の数、失中数０の異常値がある場合、単独であっても、心不全予兆の異常値として採用する。例えば、第１予測機能２１は、的中数が最下数（またはなし）、失中が上位３位の数があっても、心不全予兆の異常値として採用しない。このように変形しても、一実施形態と同様の効果を得ることができる。

【0095】

同様に、図１４に示す如き、主訴（異常）、的中数及び失中数を関連付けて記憶する第２テーブルＴｂ２を第２予測機能２２が管理してもよい。この例では、主訴の異常は、「息切れがする」、「動悸がする」、「むくみがある」、「疲労感がある」、「手足の冷え、冷感がある」、「胸やお腹に痛みがある」、「体調が悪い」、「体重が２ｋｇ以上増加」、「最低血圧が２０％低下」の９項目がある。第２予測機能２２は、９項目の主訴（異常）のうち、３項目に当てはまる主訴を観測した場合、心不全への移行有りの予測結果を第３予測機能２３に出力する。なお、「３項目」は例示であり、これに限定されない。しかる後、医師の診断に応じて通知装置１１からフィードバックされた主訴（異常）の的中数と失中数を第２テーブルＴｂ２に記録する。これにより、第２予測機能２２は、例えば、心不全診断（予兆なしも含む）が閾値（例、１０回）を超えた記録後に、例えば的中数上位３位の数、失中数０の主訴がある場合、主訴２つであっても、心不全予兆の主訴として採用する。例えば、第２予測機能２２は、的中数が最下数（またはなし）、失中数が上位３位の数があっても、心不全予兆の主訴として採用しない。このように変形しても、一実施形態と同様の効果を得ることができる。

【0096】

次に、第１テーブルＴｂ１及び第２テーブルＴｂ２を更新する場合について、第１テーブルＴｂ１を代表例に挙げて説明する。以下の説明は、第２テーブルＴｂ２についても同様に適用可能である。

【0097】

始めに、予測が的中した場合の例を述べる。第１予測機能２１は、図１５の左側に示すように、心不全の予兆として、２項目のデバイス計測値（異常値）を検出し、心不全への移行有りを予測したとする。その後、通知装置１１から予測の的中がフィードバックされると、第１予測機能２１は、図１５の右側に示すように、第１テーブルＴｂ１中、予測に用いた項目の的中数を＋１増加して更新する。これにより、一実施形態と同様の効果を得ることができる。

【0098】

続いて、予測が失中した場合の例を述べる。第１予測機能２１は、図１６の左側に示すように、心不全の予兆として、２項目のデバイス計測値（異常値）を検出し、心不全への移行有りを予測したとする。その後、通知装置１１から予測の失中がフィードバックされると、第１予測機能２１は、図１６の右側に示すように、第１テーブルＴｂ１中、予測に用いた項目の失中数を＋１増加して更新する。これにより、一実施形態と同様の効果を得ることができる。

【0099】

また、高い予測精度のデバイス計測値（異常値）を用いた予測の例について図１７を用いて述べる。図１７中、理解を容易にするため、第１テーブルＴｂ１内に検出項目の列を示している。第１予測機能２１は、前述した通り、第１テーブルＴｂ１内の２項目のデバイス計測値（異常値）を検出すると、心不全への移行有りを予測するが、これに限定されない。第１予測機能２１は、１項目のデバイス計測値（異常値）のみを検出したとしても「的中数が上位３項目に入ること」、「失中数が最下位項目であること」等の高い予測精度の条件を満たす場合、心不全への移行有りを予測する。例えば、図１７に示す例の場合、第１予測機能２１は、１項目のデバイス計測値（異常値）が「的中数が最上位」、「失中数が最下位」であって、高い予測精度の条件を満たすため、心不全への移行有りを予測する。これにより、一実施形態と同様に、心不全への移行の有無を予測する計測値（異常値）の項目の重み付けを患者毎に調整できるので、患者固有の予測精度の向上を図ることができる。

【0100】

また、低い予測精度のデバイス計測値（異常値）を用いた予測の例について図１８を用いて述べる。図１８中、理解を容易にするため、第１テーブルＴｂ１内に検出項目の列を示している。第１予測機能２１は、前述した通り、第１テーブルＴｂ１内の２項目のデバイス計測値（異常値）を検出すると、心不全への移行有りを予測するが、これに限定されない。第１予測機能２１は、２項目のデバイス計測値（異常値）を検出したとしても「的中数が上位３項目に入らないこと」、「失中数が最上位項目であること」等の低い予測精度の条件を満たす場合、当該デバイス計測値（異常値）を異常値として扱わず、異常検出としない。例えば、図１８に示す例の場合、第１予測機能２１は、２項目のデバイス計測値（異常値）が「的中数が上位３項目に入らない」、「失中数が最上位」であって、低い予測精度の条件を満たすため、心不全への移行無しを予測する。これにより、一実施形態と同様に、心不全への移行の有無を予測する計測値（異常値）の項目の重み付けを患者毎に調整できるので、患者固有の予測精度の向上を図ることができる。

【0101】

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、患者の心不全を予測する際の精度を向上させることができる。

【0102】

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）、ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサはメモリに保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。プロセッサが例えばＣＰＵである場合、プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出して実行することで機能を実現する。一方、プロセッサが例えばＡＳＩＣである場合、プログラムが記憶回路に保存される代わりに、当該機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれる。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図１乃至図４のいずれかの図面における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

【0103】

なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0104】

１ 心不全予測支援システム
１０ 病院内システム
１１ 通知装置
１１１，４１ 処理回路
１１１１ 取得機能
１１１２，４１２ 表示制御機能
１１１３ 通知機能
１１１４ フィードバック機能
１１２，４２ メモリ
１１３，４３ 入力インタフェース
１１４，４４ ディスプレイ
１１５，４５ 通信インタフェース
１２ 部門サーバー
１３ 病院情報システム
１３１ ＨＩＳサーバー
１４ 通信端末
２０ クラウドシステム
２１ 第１予測機能
２２ 第２予測機能
２３ 第３予測機能
３０ 遠隔モニタリング装置
４０ ユーザ端末
４１１ 管理機能

【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】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】