特開 2024-29675 疼痛対策システムおよび疼痛判定プログラム

(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】P2024029675

(43)【公開日】2024-03-06

(54)【発明の名称】疼痛対策システムおよび疼痛判定プログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 10/00 20060101AFI20240228BHJP

【ＦＩ】

A61B10/00 X

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022132057

(22)【出願日】2022-08-22

(71)【出願人】

【識別番号】511241479

【氏名又は名称】ＷＩＮフロンティア株式会社

(71)【出願人】

【識別番号】522266025

【氏名又は名称】地方独立行政法人東京都立病院機構

(74)【代理人】

【識別番号】100140796

【弁理士】

【氏名又は名称】原口 貴志

(72)【発明者】

【氏名】駒澤 真人

(72)【発明者】

【氏名】室伏 景子

(57)【要約】

【課題】 疼痛の度合いを適切に判定する可能性を向上することができる疼痛対策システムおよび疼痛判定プログラムを提供する。
【解決手段】 疼痛対策システムは、ユーザーの疼痛の度合いである疼痛度を判定する疼痛判定部を備え、疼痛判定部は、ユーザーの心拍変動に少なくとも基づいてユーザーの疼痛度を判定し、疼痛判定部は、ユーザーが安静な状態であるか否かをユーザーの活動量に基づいて判定し（Ｓ１２４）、疼痛判定部は、ユーザーが安静な状態である場合（Ｓ１２４でＮＯ）にＳ１２５において判定した疼痛の度合いを、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛の度合いとして出力する（Ｓ１２６およびＳ１２７）ことを特徴とする。
【選択図】 図７

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザーの疼痛の度合いを判定する疼痛判定部を備え、
前記疼痛判定部は、前記ユーザーの心拍数および心拍変動の少なくとも１つに少なくとも基づいて前記疼痛の度合いを判定し、
前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態であるか否かを前記ユーザーの活動量に基づいて判定し、
前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態である場合に判定した前記疼痛の度合いを、前記ユーザーが安静な状態である場合の前記疼痛の度合いとして出力することを特徴とする疼痛対策システム。

【請求項2】

前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態ではない場合に判定した前記疼痛の度合いを、前記ユーザーが安静な状態ではない場合の前記疼痛の度合いとして出力することを特徴とする請求項１に記載の疼痛対策システム。

【請求項3】

前記疼痛判定部は、機械学習モデルを使用して前記疼痛の度合いを判定し、
前記疼痛判定部は、前記ユーザーが感じている前記疼痛の度合いを取得した場合に、前記ユーザーが感じている前記疼痛の度合いと、前記ユーザーの、計測された心拍数および心拍変動の少なくとも１つとに少なくとも基づいて前記機械学習モデルを更新することを特徴とする請求項１に記載の疼痛対策システム。

【請求項4】

ユーザーの疼痛の度合いを判定する疼痛判定部を備え、
前記疼痛判定部は、前記ユーザーの心拍数および心拍変動の少なくとも１つに少なくとも基づいて前記疼痛の度合いを判定し、
前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態であるか否かを前記ユーザーの活動量に基づいて判定し、
前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態ではない場合に判定した前記疼痛の度合いを、前記ユーザーが安静な状態ではない場合の前記疼痛の度合いとして出力することを特徴とする疼痛対策システム。

【請求項5】

前記疼痛判定部は、前記ユーザーが感じている不安および抑うつの少なくとも１つの度合いを取得した場合に、取得した前記不安および前記抑うつの少なくとも１つの度合いと、前記ユーザーの心拍数および心拍変動の少なくとも１つとに少なくとも基づいて前記疼痛の度合いを判定することを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれかに記載の疼痛対策システム。

【請求項6】

ユーザーの疼痛の度合いを判定する疼痛判定部をコンピューターに実現させ、
前記疼痛判定部は、前記ユーザーの心拍数および心拍変動の少なくとも１つに少なくとも基づいて前記疼痛の度合いを判定し、
前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態であるか否かを前記ユーザーの活動量に基づいて判定し、
前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態である場合に判定した前記疼痛の度合いを、前記ユーザーが安静な状態である場合の前記疼痛の度合いとして出力することを特徴とする疼痛判定プログラム。

【請求項7】

ユーザーの疼痛の度合いを判定する疼痛判定部をコンピューターに実現させ、
前記疼痛判定部は、前記ユーザーの心拍数および心拍変動の少なくとも１つに少なくとも基づいて前記疼痛の度合いを判定し、
前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態であるか否かを前記ユーザーの活動量に基づいて判定し、
前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態ではない場合に判定した前記疼痛の度合いを、前記ユーザーが安静な状態ではない場合の前記疼痛の度合いとして出力することを特徴とする疼痛判定プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、疼痛の対策に使用される疼痛対策システムおよび疼痛判定プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来の疼痛対策システムとして、心拍変動解析に基づくＬＦ／ＨＦが特定の値以上である場合に疼痛があると判定するものが知られている（例えば、特許文献１参照。）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００９－２６１７７９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来の疼痛対策システムにおいては、ユーザーの身体活動がユーザーの疼痛に与える影響が考慮されておらず、疼痛の度合いを適切に判定することができない場合があるという問題がある。

【0005】

そこで、本発明は、疼痛の度合いを適切に判定する可能性を向上することができる疼痛対策システムおよび疼痛判定プログラム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】

【0006】

本発明の疼痛対策システムは、ユーザーの疼痛の度合いを判定する疼痛判定部を備え、前記疼痛判定部は、前記ユーザーの心拍数および心拍変動の少なくとも１つに少なくとも基づいて前記疼痛の度合いを判定し、前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態であるか否かを前記ユーザーの活動量に基づいて判定し、前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態である場合に判定した前記疼痛の度合いを、前記ユーザーが安静な状態である場合の前記疼痛の度合いとして出力することを特徴とする。

【0007】

この構成により、本発明の疼痛対策システムは、ユーザーが安静な状態である場合に判定した疼痛の度合いを、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛の度合いとして出力するので、疼痛の度合いを適切に判定する可能性を向上することができる。

【0008】

本発明の疼痛対策システムにおいて、前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態ではない場合に判定した前記疼痛の度合いを、前記ユーザーが安静な状態ではない場合の前記疼痛の度合いとして出力しても良い。

【0009】

この構成により、本発明の疼痛対策システムは、ユーザーが安静な状態ではない場合に判定した疼痛の度合いを、ユーザーが安静な状態ではない場合の疼痛の度合いとして出力するので、疼痛の度合いを適切に判定する可能性を向上することができる。特に、本発明の疼痛対策システムは、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛の度合いと、ユーザーが安静な状態ではない場合の疼痛の度合いとのそれぞれを出力するとき、ユーザーの疼痛の度合いに対して、ユーザーの活動状態がどのように影響するかの把握を容易化することができる。

【0010】

本発明の疼痛対策システムにおいて、前記疼痛判定部は、機械学習モデルを使用して前記疼痛の度合いを判定し、前記疼痛判定部は、前記ユーザーが感じている前記疼痛の度合いを取得した場合に、前記ユーザーが感じている前記疼痛の度合いと、前記ユーザーの、計測された心拍数および心拍変動の少なくとも１つとに少なくとも基づいて前記機械学習モデルを更新しても良い。

【0011】

この構成により、本発明の疼痛対策システムは、ユーザーの疼痛の度合いを判定するための機械学習モデルを、ユーザーが感じている疼痛の度合いと、ユーザーの、計測された心拍数および心拍変動の少なくとも１つとに少なくとも基づいて更新するので、疼痛の度合いの判定をユーザーに適したものにすることができる。

【0012】

本発明の疼痛対策システムは、ユーザーの疼痛の度合いを判定する疼痛判定部を備え、前記疼痛判定部は、前記ユーザーの心拍数および心拍変動の少なくとも１つに少なくとも基づいて前記疼痛の度合いを判定し、前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態であるか否かを前記ユーザーの活動量に基づいて判定し、前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態ではない場合に判定した前記疼痛の度合いを、前記ユーザーが安静な状態ではない場合の前記疼痛の度合いとして出力することを特徴とする。

【0013】

この構成により、本発明の疼痛対策システムは、ユーザーが安静な状態ではない場合に判定した疼痛の度合いを、ユーザーが安静な状態ではない場合の疼痛の度合いとして出力するので、疼痛の度合いを適切に判定する可能性を向上することができる。

【0014】

本発明の疼痛対策システムにおいて、前記疼痛判定部は、前記ユーザーが感じている不安および抑うつの少なくとも１つの度合いを取得した場合に、取得した前記不安および前記抑うつの少なくとも１つの度合いと、前記ユーザーの心拍数および心拍変動の少なくとも１つとに少なくとも基づいて前記疼痛の度合いを判定しても良い。

【0015】

この構成により、本発明の疼痛対策システムは、ユーザーが感じている不安および抑うつの少なくとも１つの度合いと、ユーザーの心拍数および心拍変動の少なくとも１つとに少なくとも基づいてユーザーの疼痛の度合いを判定するので、ユーザーが感じている不安および抑うつの少なくとも１つの度合いがユーザーの心拍数および心拍変動の少なくとも１つに影響を与える場合であっても、疼痛の度合いを適切に判定する可能性を向上することができる。

【0016】

本発明の疼痛判定プログラムは、ユーザーの疼痛の度合いを判定する疼痛判定部をコンピューターに実現させ、前記疼痛判定部は、前記ユーザーの心拍数および心拍変動の少なくとも１つに少なくとも基づいて前記疼痛の度合いを判定し、前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態であるか否かを前記ユーザーの活動量に基づいて判定し、前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態である場合に判定した前記疼痛の度合いを、前記ユーザーが安静な状態である場合の前記疼痛の度合いとして出力することを特徴とする。

【0017】

この構成により、本発明の疼痛判定プログラムを実行するコンピューターは、ユーザーが安静な状態である場合に判定した疼痛の度合いを、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛の度合いとして出力するので、疼痛の度合いを適切に判定する可能性を向上することができる。

【0018】

本発明の疼痛判定プログラムは、ユーザーの疼痛の度合いを判定する疼痛判定部をコンピューターに実現させ、前記疼痛判定部は、前記ユーザーの心拍数および心拍変動の少なくとも１つに少なくとも基づいて前記疼痛の度合いを判定し、前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態であるか否かを前記ユーザーの活動量に基づいて判定し、前記疼痛判定部は、前記ユーザーが安静な状態ではない場合に判定した前記疼痛の度合いを、前記ユーザーが安静な状態ではない場合の前記疼痛の度合いとして出力することを特徴とする。

【0019】

この構成により、本発明の疼痛判定プログラムを実行するコンピューターは、ユーザーが安静な状態ではない場合に判定した疼痛の度合いを、ユーザーが安静な状態ではない場合の疼痛の度合いとして出力するので、疼痛の度合いを適切に判定する可能性を向上することができる。

【発明の効果】

【0020】

本発明の疼痛対策システムおよび疼痛判定プログラムは、疼痛の度合いを適切に判定する可能性を向上することができる。

【図面の簡単な説明】

【0021】

【図1】本発明の第１の実施の形態に係る疼痛対策システムのブロック図である。

【図2】図１に示すユーザー用コンピューターのブロック図である。

【図3】図２に示す判定結果履歴の一例を示す図である。

【図4】図１に示す管理者用コンピューターのブロック図である。

【図5】図１に示す疼痛判定システムの一例のブロック図である。

【図6】不安度および抑うつ度を取得する場合の図５に示す疼痛判定システムの動作のフローチャートである。

【図7】疼痛度を判定する場合の図５に示す疼痛判定システムの動作のフローチャートである。

【図8】ユーザーＩＤ、判定日時および判定結果の組み合わせを受信した場合の図２に示すユーザー用コンピューターの動作のフローチャートである。

【図9】ユーザーＩＤ、判定日時および判定結果の組み合わせを受信した場合の図４に示す管理者用コンピューターの動作のフローチャートである。

【図10】主観疼痛度を取得する場合の図５に示す疼痛判定システムの動作のフローチャートである。

【図11】本発明の第２の実施の形態に係る疼痛対策システムのユーザー用コンピューターの判定結果履歴の一例を示す図である。

【図12】疼痛度を判定する場合の、本発明の第２の実施の形態に係る疼痛対策システムの疼痛判定システムの動作のフローチャートである。

【図13】ユーザーＩＤ、判定日時、活動状態および判定結果の組み合わせを受信した場合の、本発明の第２の実施の形態に係る疼痛対策システムのユーザー用コンピューターの動作のフローチャートである。

【図14】ユーザーＩＤ、判定日時、活動状態および判定結果の組み合わせを受信した場合の、本発明の第２の実施の形態に係る疼痛対策システムの管理者用コンピューターの動作のフローチャートである。

【図15】活動状態が「安静状態」である場合の判定結果と、活動状態が「非安静状態」である場合の判定結果とを通知するときの、本発明の第２の実施の形態に係る疼痛対策システムの管理者用コンピューターの動作のフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0022】

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。

【0023】

（第１の実施の形態）
まず、本発明の第１の実施の形態に係る疼痛対策システムの構成について説明する。

【0024】

図１は、本実施の形態に係る疼痛対策システム１０のブロック図である。

【0025】

図１に示すように、疼痛対策システム１０は、ユーザーの心拍変動を計測する心拍計測部１１と、ユーザーの活動量を計測する活動量計測部１２と、ユーザーによって携帯されるユーザー用コンピューター２０と、ユーザーを管理する管理者によって使用される管理者用コンピューター３０と、ユーザーの疼痛の度合い（以下「疼痛度」という。）を判定する疼痛判定システム４０と備えている。疼痛対策システム１０は、心拍計測部１１と同様な構成の心拍計測部を、心拍計測部１１以外に少なくとも１つ備えても良い。疼痛対策システム１０は、活動量計測部１２と同様な構成の活動量計測部を、活動量計測部１２以外に少なくとも１つ備えても良い。疼痛対策システム１０は、ユーザー用コンピューター２０と同様な構成のユーザー用コンピューターを、ユーザー用コンピューター２０以外に少なくとも１つ備えても良い。疼痛対策システム１０において、心拍計測部、活動量計測部およびユーザー用コンピューターは、ユーザー毎に備えられている。以下において、心拍計測部１１、活動量計測部１２およびユーザー用コンピューター２０は、同一のユーザーを対象にしているものとする。

【0026】

なお、ユーザーとは、例えば、疼痛対策システム１０が医療機関において患者の疼痛の対策に使用されるものである場合には、患者である。また、管理者とは、疼痛対策システム１０が医療機関において患者の疼痛の対策に使用されるものである場合には、例えば、医者、看護師などの医療従事者である。

【0027】

心拍計測部１１は、様々なセンサーによって構成されることが可能である。例えば、心拍計測部１１は、ユーザーの胸部から心拍変動を計測するセンサーによって構成されても良いし、ユーザーの手首から心拍変動を計測するリストバンド型のセンサーによって構成されても良いし、ユーザーの指から心拍変動を計測するセンサーによって構成されても良い。心拍計測部１１としてどのようなセンサーが採用されるかは、ユーザー毎に決定されても良い。例えば、ユーザーが高齢者である場合には、ユーザーの手首を締め付けることを防止するために、ユーザーの胸部から心拍変動を計測するセンサーが心拍計測部１１として採用されても良い。

【0028】

活動量計測部１２は、例えば、加速度を計測して、計測した加速度から活動量を推定するリストバンド型のセンサーなど、様々なセンサーによって構成されることが可能である。活動量計測部１２としてどのようなセンサーが採用されるかは、ユーザー毎に決定されても良い。

【0029】

図２は、ユーザー用コンピューター２０のブロック図である。

【0030】

図２に示すように、ユーザー用コンピューター２０は、種々の操作が入力される例えばボタンなどの操作デバイスである操作部２１と、種々の情報を表示する例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）などの表示デバイスである表示部２２と、種々の情報を音によって出力する音出力デバイスである音出力部２３と、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワーク経由で、または、ネットワークを介さずに有線または無線によって直接に、外部の装置と通信を行う通信デバイスである通信部２４と、各種の情報を記憶する例えば半導体メモリーなどの不揮発性の記憶デバイスである記憶部２５と、ユーザー用コンピューター２０全体を制御する制御部２６とを備えている。ユーザー用コンピューター２０は、例えばスマートフォンによって構成されても良い。

【0031】

記憶部２５は、ユーザーに向けて疼痛の対策を実行するためのユーザー向けアプリケーションプログラム２５ａを記憶している。ユーザー向けアプリケーションプログラム２５ａは、例えば、ユーザー用コンピューター２０の製造段階でユーザー用コンピューター２０にインストールされていても良いし、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリーなどの外部の記憶媒体からユーザー用コンピューター２０に追加でインストールされても良いし、ネットワーク上からユーザー用コンピューター２０に追加でインストールされても良い。

【0032】

記憶部２５は、疼痛判定システム４０による判定結果の履歴を示す判定結果履歴２５ｂを記憶可能である。

【0033】

制御部２６は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、プログラムおよび各種のデータを記憶しているＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、制御部２６のＣＰＵの作業領域として用いられるメモリーとしてのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）とを備えている。制御部２６のＣＰＵは、記憶部２５または制御部２６のＲＯＭに記憶されているプログラムを実行する。

【0034】

制御部２６は、ユーザー向けアプリケーションプログラム２５ａを実行することによって、疼痛判定システム４０による判定結果を出力する判定結果出力部２６ａを実現する。

【0035】

図３は、判定結果履歴２５ｂの一例を示す図である。

【0036】

図３に示す判定結果履歴２５ｂは、疼痛判定システム４０による判定の対象のユーザーの識別情報としてのユーザーＩＤと、疼痛判定システム４０による判定日時と、疼痛判定システム４０による判定結果とを疼痛判定システム４０による判定毎に記憶している。

【0037】

疼痛判定システム４０による判定結果は、例えば、疼痛度を数値で表したものでも良い。例えば、疼痛度は、痛みが全く無い「０」と、少し痛みが有る「１」と、「１」より痛みが強い「２」と、「２」より痛みが強い「３」と、「３」より痛みが強い「４」と、「４」より痛みが強い「５」との６段階の数値で表されても良い。

【0038】

図４は、管理者用コンピューター３０のブロック図である。

【0039】

図４に示すように、管理者用コンピューター３０は、種々の操作が入力される例えばボタンなどの操作デバイスである操作部３１と、種々の情報を表示する例えばＬＣＤなどの表示デバイスである表示部３２と、種々の情報を音によって出力する音出力デバイスである音出力部３３と、ＬＡＮ、インターネットなどのネットワーク経由で、または、ネットワークを介さずに有線または無線によって直接に、外部の装置と通信を行う通信デバイスである通信部３４と、各種の情報を記憶する例えば半導体メモリーなどの不揮発性の記憶デバイスである記憶部３５と、管理者用コンピューター３０全体を制御する制御部３６とを備えている。管理者用コンピューター３０は、例えば、疼痛対策システム１０が医療機関において患者の疼痛の対策に使用されるものである場合には、電子カルテに使用されるＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ベッドサイドモニターなどによって構成されても良い。

【0040】

記憶部３５は、管理者に向けて疼痛の対策を実行するための管理者向けアプリケーションプログラム３５ａを記憶している。管理者向けアプリケーションプログラム３５ａは、例えば、管理者用コンピューター３０の製造段階で管理者用コンピューター３０にインストールされていても良いし、ＵＳＢメモリーなどの外部の記憶媒体から管理者用コンピューター３０に追加でインストールされても良いし、ネットワーク上から管理者用コンピューター３０に追加でインストールされても良い。

【0041】

記憶部３５は、疼痛判定システム４０による判定結果の履歴を示す判定結果履歴３５ｂを記憶可能である。判定結果履歴３５ｂは、図３に示す判定結果履歴２５ｂと同様に、疼痛判定システム４０による判定の対象のユーザーのユーザーＩＤと、疼痛判定システム４０による判定日時と、疼痛判定システム４０による判定結果とを疼痛判定システム４０による判定毎に記憶している。

【0042】

制御部３６は、例えば、ＣＰＵと、プログラムおよび各種のデータを記憶しているＲＯＭと、制御部３６のＣＰＵの作業領域として用いられるメモリーとしてのＲＡＭとを備えている。制御部３６のＣＰＵは、記憶部３５または制御部３６のＲＯＭに記憶されているプログラムを実行する。

【0043】

制御部３６は、管理者向けアプリケーションプログラム３５ａを実行することによって、疼痛判定システム４０による判定結果を出力する判定結果出力部３６ａを実現する。

【0044】

図５は、疼痛判定システム４０の一例のブロック図である。

【0045】

図５に示すように、疼痛判定システム４０は、インターネットなどのネットワーク経由で外部の装置と通信を行う通信デバイスである通信部４１と、各種の情報を記憶する例えば半導体メモリーなどの不揮発性の記憶デバイスである記憶部４２と、疼痛判定システム４０全体を制御する制御部４３とを備えている。疼痛判定システム４０は、クラウド上に構築されている。疼痛判定システム４０は、図５に示す例では１台のコンピューターによって構成されているが、複数台のコンピューターによって構成されても良い。

【0046】

記憶部４２は、ユーザーの疼痛度を判定するための疼痛判定プログラム４２ａを記憶している。疼痛判定プログラム４２ａは、例えば、疼痛判定システム４０の製造段階で疼痛判定システム４０にインストールされていても良いし、ＵＳＢメモリーなどの外部の記憶媒体から疼痛判定システム４０に追加でインストールされても良いし、ネットワーク上から疼痛判定システム４０に追加でインストールされても良い。

【0047】

記憶部４２は、ユーザーが感じている不安の度合い（以下「不安度」という。）をユーザー毎に示す不安度情報４２ｂと、ユーザーが感じている抑うつの度合い（以下「抑うつ度」という。）をユーザー毎に示す抑うつ度情報４２ｃとを記憶している。

【0048】

記憶部４２は、心拍変動解析に基づくＬＦ／ＨＦと、不安度および抑うつ度とが入力されることによって疼痛度を出力する機械学習モデルである疼痛判定モデル４２ｄを記憶している。例えば、疼痛判定モデル４２ｄは、痛みが全く無い「０」と、少し痛みが有る「１」と、「１」より痛みが強い「２」と、「２」より痛みが強い「３」と、「３」より痛みが強い「４」と、「４」より痛みが強い「５」との６段階で疼痛度を判定しても良い。記憶部４２は、疼痛判定モデル４２ｄと同様の構成の疼痛判定モデルを、疼痛判定モデル４２ｄ以外に少なくとも１つ記憶しても良い。記憶部４２において、疼痛判定モデルは、ユーザー毎に記憶されている。以下において、疼痛判定モデル４２ｄは、心拍計測部１１、活動量計測部１２およびユーザー用コンピューター２０の対象のユーザーを対象にしているものとする。

【0049】

なお、ＬＦ／ＨＦにおけるＬＦ（Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）は、心拍変動の時系列データから抽出した低周波成分である。ＬＦ／ＨＦにおけるＨＦ（Ｈｉ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）は、心拍変動の時系列データから抽出した高周波成分である。ＬＦ／ＨＦは、副交感神経が活性化している場合に小さくなり、交感神経が活性化している場合に大きくなる。

【0050】

記憶部４２は、疼痛判定システム４０による判定結果の履歴を示す判定結果履歴４２ｅを記憶可能である。判定結果履歴４２ｅは、図３に示す判定結果履歴２５ｂと同様に、疼痛判定システム４０による判定の対象のユーザーのユーザーＩＤと、疼痛判定システム４０による判定日時と、疼痛判定システム４０による判定結果とを疼痛判定システム４０による判定毎に記憶している。

【0051】

制御部４３は、例えば、ＣＰＵと、プログラムおよび各種のデータを記憶しているＲＯＭと、制御部４３のＣＰＵの作業領域として用いられるメモリーとしてのＲＡＭとを備えている。制御部４３のＣＰＵは、記憶部４２または制御部４３のＲＯＭに記憶されているプログラムを実行する。

【0052】

制御部４３は、疼痛判定プログラム４２ａを実行することによって、ユーザーの疼痛度を判定する疼痛判定部４３ａを実現する。

【0053】

次に、疼痛対策システム１０の動作について説明する。

【0054】

なお、以下においては、心拍計測部１１、活動量計測部１２、ユーザー用コンピューター２０および疼痛判定モデル４２ｄの対象のユーザーに対する動作について説明する。

【0055】

まず、不安度および抑うつ度を取得する場合の疼痛判定システム４０の動作について説明する。

【0056】

図６は、不安度および抑うつ度を取得する場合の疼痛判定システム４０の動作のフローチャートである。

【0057】

疼痛判定システム４０の疼痛判定部４３ａは、特定のタイミングで、図６に示す動作を実行する。ここで、特定のタイミングとは、例えば、定期的なタイミングでも良いし、ユーザー用コンピューター２０を介してユーザーから指示されたタイミングでも良い。

【0058】

図６に示すように、疼痛判定部４３ａは、不安度および抑うつ度を取得するためのアンケート（以下「不安度抑うつ度取得用アンケート」という。）をユーザー用コンピューター２０を介してユーザーに対して実行する（Ｓ１０１）。不安度抑うつ度取得用アンケートとしては、例えばＨＡＤＳ（Ｈｏｓｐｉｔａｌ Ａｎｘｉｅｔｙ ａｎｄ Ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｓｃａｌｅ）が採用されても良い。

【0059】

疼痛判定部４３ａは、Ｓ１０１において実行した不安度抑うつ度取得用アンケートが終了すると、Ｓ１０１において実行した不安度抑うつ度取得用アンケートの結果に基づいて、特定のアルゴリズムで不安度および抑うつ度を判定する（Ｓ１０２）。

【0060】

疼痛判定部４３ａは、Ｓ１０２の処理が終了すると、Ｓ１０２において判定した不安度および抑うつ度をそれぞれ不安度情報４２ｂおよび抑うつ度情報４２ｃに書き込んで（Ｓ１０３）、図６に示す動作を終了する。

【0061】

次に、疼痛度を判定する場合の疼痛判定システム４０の動作について説明する。

【0062】

図７は、疼痛度を判定する場合の疼痛判定システム４０の動作のフローチャートである。

【0063】

図７に示すように、疼痛判定システム４０の疼痛判定部４３ａは、心拍計測部１１によって計測された心拍変動を心拍計測部１１から取得する（Ｓ１２１）。

【0064】

疼痛判定部４３ａは、Ｓ１２１の処理の後、心拍変動解析に基づくＬＦ／ＨＦを、これまでのＳ１２１において取得した心拍変動に基づいて算出する（Ｓ１２２）。

【0065】

疼痛判定部４３ａは、Ｓ１２２の処理の後、活動量計測部１２によって計測された活動量を活動量計測部１２から取得する（Ｓ１２３）。

【0066】

疼痛判定部４３ａは、Ｓ１２３の処理の後、直前の特定の期間においてＳ１２３において取得した活動量が特定の量以上であることがあったか否かを判断する（Ｓ１２４）。ここで、特定の期間とは、例えば５分間である。直前の特定の期間においてＳ１２３において取得した活動量が特定の量以上であることがなかった場合には、ユーザーが安静な状態である可能性が高い。一方、直前の特定の期間においてＳ１２３において取得した活動量が特定の量以上であることがあった場合には、ユーザーが安静な状態ではない可能性が高い。したがって、Ｓ１２４の処理は、ユーザーが安静な状態であるか否かをユーザーの活動量に基づいて判定する処理である。

【0067】

疼痛判定部４３ａは、直前の特定の期間においてＳ１２３において取得した活動量が特定の量以上であることがなかったとＳ１２４において判断すると、直前のＳ１２２において算出したＬＦ／ＨＦと、不安度情報４２ｂに記憶されているユーザーの不安度と、抑うつ度情報４２ｃに記憶されているユーザーの抑うつ度とに基づいて、疼痛判定モデル４２ｄを使用して疼痛度を判定する（Ｓ１２５）。

【0068】

疼痛判定部４３ａは、Ｓ１２５の処理が終了すると、Ｓ１２５における判定の対象のユーザーのユーザーＩＤと、判定日時としての現在の日時と、直前のＳ１２５における判定結果との組み合わせを判定結果履歴４２ｅに書き込む（Ｓ１２６）。ここで、Ｓ１２６の処理は、直前の特定の期間においてＳ１２３において取得した活動量が特定の量以上であることがあった場合（Ｓ１２４でＹＥＳ）、すなわち、ユーザーが安静な状態ではない場合には実行されず、直前の特定の期間においてＳ１２３において取得した活動量が特定の量以上であることがなかった場合（Ｓ１２４でＮＯ）、すなわち、ユーザーが安静な状態である場合にのみ実行される。したがって、Ｓ１２６において判定結果履歴４２ｅに書き込まれる判定結果は、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛度のみである。すなわち、疼痛判定部４３ａは、ユーザーが安静な状態である場合（Ｓ１２４でＮＯ）にＳ１２５において判定した疼痛度を、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛度として判定結果履歴４２ｅにＳ１２６において出力する。

【0069】

疼痛判定部４３ａは、Ｓ１２６の処理が終了すると、直前のＳ１２６において判定結果履歴４２ｅに書き込んだユーザーＩＤ、判定日時および判定結果の組み合わせをユーザー用コンピューター２０および管理者用コンピューター３０に送信する（Ｓ１２７）。ここで、Ｓ１２７の処理は、直前の特定の期間においてＳ１２３において取得した活動量が特定の量以上であることがあった場合（Ｓ１２４でＹＥＳ）、すなわち、ユーザーが安静な状態ではない場合には実行されず、直前の特定の期間においてＳ１２３において取得した活動量が特定の量以上であることがなかった場合（Ｓ１２４でＮＯ）、すなわち、ユーザーが安静な状態である場合にのみ実行される。したがって、Ｓ１２７においてユーザー用コンピューター２０および管理者用コンピューター３０に送信される判定結果は、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛度のみである。すなわち、疼痛判定部４３ａは、ユーザーが安静な状態である場合（Ｓ１２４でＮＯ）にＳ１２５において判定した疼痛度を、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛度としてユーザー用コンピューター２０および管理者用コンピューター３０にＳ１２７において出力する。

【0070】

疼痛判定部４３ａは、直前の特定の期間においてＳ１２３において取得した活動量が特定の量以上であることがあったとＳ１２４において判断するか、Ｓ１２７の処理が終了すると、Ｓ１２１の処理を実行する。

【0071】

図８は、ユーザーＩＤ、判定日時および判定結果の組み合わせを受信した場合のユーザー用コンピューター２０の動作のフローチャートである。

【0072】

ユーザー用コンピューター２０の判定結果出力部２６ａは、Ｓ１２７において疼痛判定システム４０から送信されたユーザーＩＤ、判定日時および判定結果の組み合わせを受信する度に、図８に示す動作を実行する。

【0073】

図８に示すように、判定結果出力部２６ａは、受信したユーザーＩＤ、判定日時および判定結果の組み合わせを判定結果履歴２５ｂに書き込む（Ｓ１４１）。

【0074】

次いで、判定結果出力部２６ａは、判定結果履歴２５ｂにおける最新の判定結果が「０」であるか否かを判断する（Ｓ１４２）。

【0075】

判定結果出力部２６ａは、判定結果履歴２５ｂにおける最新の判定結果が「０」ではない、すなわち、ユーザーの疼痛度が「０」ではないとＳ１４２において判断すると、例えば、判定結果履歴２５ｂにおける最新の判定結果を表示部２２による表示と、音出力部２３による音の出力との少なくとも１つによって出力することによって、アラートを実行する（Ｓ１４３）。したがって、ユーザーは、ユーザー自身の疼痛度をリアルタイムで把握することができる。Ｓ１４３におけるアラートは、例えば、ユーザーが退院後の患者である場合には、病院に行くことをユーザーに勧めたり、特定の薬を服用することをユーザーに勧めたりするものでも良い。

【0076】

判定結果出力部２６ａは、判定結果履歴２５ｂにおける最新の判定結果が「０」であるとＳ１４２において判断するか、Ｓ１４３の処理が終了すると、図８に示す動作を終了する。

【0077】

なお、判定結果出力部２６ａは、任意のタイミングで、例えば操作部２１からの指示に応じて、判定結果履歴２５ｂまたは判定結果履歴４２ｅに示される情報に基づいた情報を例えば表示部２２による表示などの任意の通知方法によって通知することができる。したがって、ユーザーは、例えば、ユーザー自身の疼痛度の履歴を把握することができる。

【0078】

図９は、ユーザーＩＤ、判定日時および判定結果の組み合わせを受信した場合の管理者用コンピューター３０の動作のフローチャートである。

【0079】

管理者用コンピューター３０の判定結果出力部３６ａは、Ｓ１２７において疼痛判定システム４０から送信されたユーザーＩＤ、判定日時および判定結果の組み合わせを受信する度に、図９に示す動作を実行する。

【0080】

図９に示すように、判定結果出力部３６ａは、受信したユーザーＩＤ、判定日時および判定結果の組み合わせを判定結果履歴３５ｂに書き込む（Ｓ１６１）。

【0081】

次いで、判定結果出力部３６ａは、判定結果履歴３５ｂにおける最新の判定結果が「０」であるか否かを判断する（Ｓ１６２）。

【0082】

判定結果出力部３６ａは、判定結果履歴３５ｂにおける最新の判定結果が「０」ではない、すなわち、ユーザーの疼痛度が「０」ではないとＳ１６２において判断すると、例えば、判定結果履歴３５ｂにおける最新の判定結果を表示部３２による表示と、音出力部３３による音の出力との少なくとも１つによって出力することによって、アラートを実行する（Ｓ１６３）。したがって、管理者は、ユーザーの疼痛度をリアルタイムで把握することができる。その結果、例えば、管理者、ユーザーがそれぞれ医者、患者である場合に、医者が患者に放射線治療を行うとき、患者の疼痛度が特定の程度以下であれば、放射線の放射量を減少させることができる。また、例えば、管理者、ユーザーがそれぞれ医者、患者である場合に、患者の疼痛度が特定の程度以上であるとき、医者が患者に対して痛み止めなどの薬を投与したり、マッサージなどの治療を施したりすることができる。

【0083】

判定結果出力部３６ａは、判定結果履歴３５ｂにおける最新の判定結果が「０」であるとＳ１６２において判断するか、Ｓ１６３の処理が終了すると、図９に示す動作を終了する。

【0084】

なお、判定結果出力部３６ａは、任意のタイミングで、例えば操作部３１からの指示に応じて、判定結果履歴３５ｂまたは判定結果履歴４２ｅに示される情報に基づいた情報を例えば表示部３２による表示などの任意の通知方法によって通知することができる。したがって、管理者は、例えば、ユーザーの疼痛度の履歴を把握することができる。例えば、管理者用コンピューター３０がユーザーへの薬の投与履歴を管理している場合、管理者は、ユーザーへの薬の投与履歴と、ユーザーの疼痛度の履歴とを比較することによって、ユーザーへの薬の投与の効果を確認することができる。

【0085】

次に、ユーザーが感じている疼痛度（以下「主観疼痛度」という。）を取得する場合の疼痛判定システム４０の動作について説明する。

【0086】

図１０は、主観疼痛度を取得する場合の疼痛判定システム４０の動作のフローチャートである。

【0087】

疼痛判定システム４０の疼痛判定部４３ａは、特定のタイミングで、図１０に示す動作を実行する。ここで、特定のタイミングとは、例えば、定期的なタイミングでも良いし、ユーザー用コンピューター２０を介してユーザーから指示されたタイミングでも良い。

【0088】

図１０に示すように、疼痛判定部４３ａは、主観疼痛度を取得するためのアンケート（以下「疼痛度取得用アンケート」という。）をユーザー用コンピューター２０を介してユーザーに対して実行する（Ｓ１８１）。疼痛度取得用アンケートは、主観疼痛度を取得するための質問だけでなく、不安度および抑うつ度を取得するための質問も含まれている。主観疼痛度を取得するための質問としては、例えばＮＲＳ（Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｒａｔｉｎｇ Ｓｃａｌｅ）が使用されても良い。

【0089】

疼痛判定部４３ａは、Ｓ１８１において実行した疼痛度取得用アンケートが終了すると、Ｓ１８１において実行した疼痛度取得用アンケートの結果に基づいて、特定のアルゴリズムで主観疼痛度、不安度および抑うつ度を判定する（Ｓ１８２）。

【0090】

疼痛判定部４３ａは、Ｓ１８２の処理が終了すると、Ｓ１８２において判定した不安度および抑うつ度をそれぞれ不安度情報４２ｂおよび抑うつ度情報４２ｃに書き込む（Ｓ１８３）。

【0091】

疼痛判定部４３ａは、Ｓ１８３の処理が終了すると、直前の特定の期間においてＳ１２３（図７参照。）において取得した活動量が特定の量以上であることがあったか否かを判断する（Ｓ１８４）。ここで、特定の期間とは、例えば５分間である。

【0092】

疼痛判定部４３ａは、直前の特定の期間においてＳ１２３において取得した活動量が特定の量以上であることがなかったとＳ１８４において判断すると、直前のＳ１２２（図７参照。）において算出したＬＦ／ＨＦと、Ｓ１８２において判定した主観疼痛度、不安度および抑うつ度とに基づいて疼痛判定モデル４２ｄを更新する（Ｓ１８５）。すなわち、疼痛判定部４３ａは、直前のＳ１２２において算出したＬＦ／ＨＦと、Ｓ１８２において判定した不安度および抑うつ度とを入力データにするとともに、Ｓ１８２において判定した主観疼痛度を正解データにすることによって、疼痛判定モデル４２ｄの再学習を実行する。

【0093】

疼痛判定部４３ａは、直前の特定の期間においてＳ１２３において取得した活動量が特定の量以上であることがあったとＳ１８４において判断するか、Ｓ１８５の処理が終了すると、図１０に示す動作を終了する。

【0094】

以上に説明したように、疼痛対策システム１０は、ユーザーの活動量が直前の特定の期間において特定の量以上であることがあった場合（Ｓ１２４でＹＥＳ）、すなわち、ユーザーの活動量がユーザーの心拍変動に特定の程度以上の影響を与えている可能性がある場合に、ユーザーの疼痛度の判定（Ｓ１２５）を中止する。したがって、疼痛対策システム１０は、ユーザーの活動量が直前の特定の期間において特定の量以上であることがなかった場合（Ｓ１２４でＮＯ）、すなわち、ユーザーが安静な状態である場合にＳ１２５において判定した疼痛の度合いを、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛の度合いとして出力する（Ｓ１２６およびＳ１２７）。したがって、疼痛対策システム１０は、疼痛の度合いを適切に判定する可能性を向上することができる。

【0095】

なお、疼痛対策システム１０は、本実施の形態において、ユーザーの活動量が直前の特定の期間において特定の量以上であることがあった場合（Ｓ１２４でＹＥＳ）に、ユーザーの疼痛度の判定（Ｓ１２５）を中止する。しかしながら、疼痛対策システム１０は、ユーザーの活動量が直前の特定の期間において特定の量以上であることがあった場合（Ｓ１２４でＹＥＳ）に、ユーザーの疼痛度の判定（Ｓ１２５）を中止せずに実行した上で、その判定結果を無効にしても良い。

【0096】

疼痛対策システム１０は、ユーザーの疼痛度を判定するための機械学習モデルである疼痛判定モデルを、ユーザーが感じている疼痛度である主観疼痛度と、ユーザーの不安度および抑うつ度と、心拍計測部１１によって計測された心拍変動に基づいたＬＦ／ＨＦとに基づいて更新する（Ｓ１８５）ので、疼痛度の判定をユーザーに適したものにすることができる。

【0097】

疼痛対策システム１０は、ユーザーの不安度および抑うつ度と、ユーザーの心拍変動に基づいたＬＦ／ＨＦとに基づいてユーザーの疼痛度を判定する（Ｓ１２５）ので、ユーザーの不安度および抑うつ度がユーザーの心拍変動に影響を与える場合であっても、疼痛度を適切に判定する可能性を向上することができる。

【0098】

疼痛対策システム１０は、本実施の形態において、疼痛度の判定結果に応じてアラートを実行する（Ｓ１４３およびＳ１６３）。しかしながら、疼痛対策システム１０は、疼痛度の判定結果に応じて、アラート以外の動作を、アラートに代えて、または、アラートに加えて、実行しても良い。例えば、疼痛対策システム１０は、疼痛度の判定結果に応じて、患者に対して痛み止めなどの薬を投与したり、マッサージなどの治療を施したりしても良い。

【0099】

疼痛判定モデルは、本実施の形態において、ＬＦ／ＨＦと、不安度および抑うつ度とが入力されることによって疼痛度を出力する機械学習モデルである。しかしながら、疼痛判定モデルは、ＬＦ／ＨＦと、不安度および抑うつ度の少なくとも１つと、他の少なくとも１つの情報とが入力されることによって疼痛度を出力する機械学習モデルであっても良いし、ＬＦ／ＨＦのみが入力されることによって疼痛度を出力する機械学習モデルであっても良い。

【0100】

疼痛判定モデルがＬＦ／ＨＦのみが入力されることによって疼痛度を出力する機械学習モデルである場合、疼痛判定システム４０は、不安度および抑うつ度の組み合わせ毎に疼痛判定モデルを備えても良いし、不安度および抑うつ度に関係なく１つの疼痛判定モデルのみを備えても良い。

【0101】

疼痛判定モデルがＬＦ／ＨＦのみが入力されることによって疼痛度を出力する機械学習モデルである場合、疼痛判定システム４０は、Ｓ１８５においてＬＦ／ＨＦおよび主観疼痛度のみに基づいて疼痛判定モデル４２ｄを更新する。疼痛判定モデルがＬＦ／ＨＦのみが入力されることによって疼痛度を出力する機械学習モデルであって、疼痛判定システム４０が不安度および抑うつ度に関係なく１つの疼痛判定モデルのみを備える場合、疼痛判定システム４０が図６に示す動作を実行しなくても良いし、不安度および抑うつ度を取得するための質問が疼痛度取得用アンケートに含まれていなくても良いし、疼痛判定システム４０がＳ１８２において不安度および抑うつ度を判定しなくても良いし、疼痛判定システム４０がＳ１８３の処理を実行しなくても良い。

【0102】

疼痛判定システム４０は、本実施の形態において、ユーザーの疼痛度を判定するための機械学習モデルである疼痛判定モデルを使用してユーザーの疼痛度を判定する。しかしながら、疼痛判定システム４０は、機械学習モデルではない特定のアルゴリズムを使用してユーザーの疼痛度を判定しても良い。

【0103】

疼痛判定システム４０は、本実施の形態において、ユーザーの心拍変動に基づいたＬＦ／ＨＦに少なくとも基づいてユーザーの疼痛度を判定する。しかしながら、疼痛判定システム４０は、ＬＦ／ＨＦに代えて、または、ＬＦ／ＨＦに加えて、ユーザーの心拍変動に基づいた、ＬＦ／ＨＦ以外の少なくとも１つの指標に少なくとも基づいてユーザーの疼痛度を判定しても良い。例えば、疼痛判定システム４０は、ＬＦ／ＨＦに代えて、または、ＬＦ／ＨＦに加えて、ユーザーの心拍変動に基づいたＲＭＳＳＤ（ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ ｏｆ Ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ）と、ユーザーの心拍変動に基づいたＴＰ（トータルパワー：ＬＦ＋ＨＦ）との少なくとも１つに少なくとも基づいてユーザーの疼痛度を判定しても良い。ＲＭＳＳＤは、連続して隣接する心拍間隔の差の２乗の平均値の平方根であり、値が大きいほど、ユーザーがリラックスしている度合いが高いことを示す指標である。

【0104】

疼痛判定システム４０は、本実施の形態において、ユーザーの心拍変動に基づいたＬＦ／ＨＦに少なくとも基づいてユーザーの疼痛度を判定する。しかしながら、疼痛判定システム４０は、ユーザーの心拍変動に基づいた少なくとも１つの指標に代えて、または、ユーザーの心拍変動に基づいた少なくとも１つの指標に加えて、ユーザーの心拍数に少なくとも基づいてユーザーの疼痛度を判定しても良い。ユーザーの心拍数は、心拍計測部によって計測されても良い。疼痛対策システム１０は、疼痛判定システム４０がユーザーの心拍数に少なくとも基づいてユーザーの疼痛度を判定する場合、ユーザーの活動量が直前の特定の期間において特定の量以上であることがあったとき（Ｓ１２４でＹＥＳ）、すなわち、ユーザーの活動量がユーザーの心拍数に特定の程度以上の影響を与えている可能性がある場合に、ユーザーの疼痛度の判定（Ｓ１２５）を中止するので、疼痛の度合いを適切に判定する可能性を向上することができる。

【0105】

疼痛判定システム４０は、本実施の形態において、ユーザーの心拍変動と、不安度および抑うつ度とに基づいてユーザーの疼痛度を判定する。しかしながら、疼痛判定システム４０は、ユーザーの心拍変動と、不安度および抑うつ度と、他の少なくとも１つの情報とに基づいてユーザーの疼痛度を判定しても良いし、ユーザーの心拍変動のみに基づいてユーザーの疼痛度を判定しても良い。

【0106】

（第２の実施の形態）
まず、本発明の第２の実施の形態に係る疼痛対策システムの構成について説明する。

【0107】

本実施の形態に係る疼痛対策システムの構成は、第１の実施の形態に係る疼痛対策システム１０（図１参照。）の構成とほぼ同様である。したがって、以下においては、本実施の形態に係る疼痛対策システムの構成については、第１の実施の形態に係る疼痛対策システム１０の構成と同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。

【0108】

図１１は、本実施の形態に係る疼痛対策システムの判定結果履歴２５ｂの一例を示す図である。

【0109】

図１１に示す判定結果履歴２５ｂは、疼痛判定システム４０による判定の対象のユーザーのユーザーＩＤと、疼痛判定システム４０による判定日時と、ユーザーの活動状態と、疼痛判定システム４０による判定結果とを疼痛判定システム４０による判定毎に記憶している。

【0110】

ユーザーの活動状態には、ユーザーが安静な状態である「安静状態」と、ユーザーが安静な状態ではない「非安静状態」とが存在する。

【0111】

疼痛判定システム４０による判定結果は、第１の実施の形態と同様に、例えば、疼痛度を数値で表したものでも良い。

【0112】

本実施の形態に係る疼痛対策システムの判定結果履歴３５ｂおよび判定結果履歴４２ｅは、図１１に示す判定結果履歴２５ｂと同様に、疼痛判定システム４０による判定の対象のユーザーのユーザーＩＤと、疼痛判定システム４０による判定日時と、ユーザーの活動状態と、疼痛判定システム４０による判定結果とを疼痛判定システム４０による判定毎に記憶している。

【0113】

次に、本実施の形態に係る疼痛対策システムの動作について説明する。

【0114】

なお、以下においては、心拍計測部１１、活動量計測部１２、ユーザー用コンピューター２０および疼痛判定モデル４２ｄの対象のユーザーに対する動作について説明する。

【0115】

まず、不安度および抑うつ度を取得する場合の疼痛判定システム４０の動作について説明する。

【0116】

疼痛判定システム４０の疼痛判定部４３ａは、第１の実施の形態と同様に、特定のタイミングで、図６に示す動作を実行することによって、不安度および抑うつ度を取得することができる。

【0117】

次に、疼痛度を判定する場合の疼痛判定システム４０の動作について説明する。

【0118】

図１２は、疼痛度を判定する場合の疼痛判定システム４０の動作のフローチャートである。

【0119】

図１２に示すように、疼痛判定システム４０の疼痛判定部４３ａは、Ｓ１２１～Ｓ１２３（図７参照。）の処理と同様のＳ２２１～Ｓ２２３の処理を実行する。

【0120】

疼痛判定部４３ａは、Ｓ１２３の処理の後、Ｓ１２５（図７参照。）の処理と同様のＳ２２４の処理を実行する。

【0121】

疼痛判定部４３ａは、Ｓ２２４の処理が終了すると、Ｓ１２４（図７参照。）の処理と同様のＳ２２５の処理を実行する。

【0122】

疼痛判定部４３ａは、直前の特定の期間においてＳ２２３において取得した活動量が特定の量以上であることがなかったとＳ２２５において判断すると、Ｓ２２４における判定の対象のユーザーのユーザーＩＤと、判定日時としての現在の日時と、「安静状態」という活動状態と、直前のＳ２２４における判定結果との組み合わせを判定結果履歴４２ｅに書き込む（Ｓ２２６）。すなわち、疼痛判定部４３ａは、ユーザーが安静な状態である場合（Ｓ２２５でＮＯ）にＳ２２４において判定した疼痛度を、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛度として判定結果履歴４２ｅにＳ２２６において出力する。

【0123】

疼痛判定部４３ａは、直前の特定の期間においてＳ２２３において取得した活動量が特定の量以上であることがあったとＳ２２５において判断すると、Ｓ２２４における判定の対象のユーザーのユーザーＩＤと、判定日時としての現在の日時と、「非安静状態」という活動状態と、直前のＳ２２４における判定結果との組み合わせを判定結果履歴４２ｅに書き込む（Ｓ２２７）。すなわち、疼痛判定部４３ａは、ユーザーが安静な状態ではない場合（Ｓ２２５でＹＥＳ）にＳ２２４において判定した疼痛度を、ユーザーが安静な状態ではない場合の疼痛度として判定結果履歴４２ｅにＳ２２７において出力する。

【0124】

疼痛判定部４３ａは、Ｓ２２６またはＳ２２７の処理が終了すると、Ｓ２２６およびＳ２２７のうち直前に実行した方において判定結果履歴４２ｅに書き込んだユーザーＩＤ、判定日時、活動状態および判定結果の組み合わせをユーザー用コンピューター２０および管理者用コンピューター３０に送信する（Ｓ２２８）。すなわち、疼痛判定部４３ａは、ユーザーが安静な状態である場合（Ｓ２２５でＮＯ）にＳ２２４において判定した疼痛度を、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛度としてユーザー用コンピューター２０および管理者用コンピューター３０にＳ２２８において出力するとともに、ユーザーが安静な状態ではない場合（Ｓ２２５でＹＥＳ）にＳ２２４において判定した疼痛度を、ユーザーが安静な状態ではない場合の疼痛度としてユーザー用コンピューター２０および管理者用コンピューター３０にＳ２２８において出力する。

【0125】

疼痛判定部４３ａは、Ｓ２２８の処理が終了すると、Ｓ２２１の処理を実行する。

【0126】

図１３は、ユーザーＩＤ、判定日時、活動状態および判定結果の組み合わせを受信した場合のユーザー用コンピューター２０の動作のフローチャートである。

【0127】

ユーザー用コンピューター２０の判定結果出力部２６ａは、Ｓ２２８において疼痛判定システム４０から送信されたユーザーＩＤ、判定日時、活動状態および判定結果の組み合わせを受信する度に、図１３に示す動作を実行する。

【0128】

図１３に示すように、判定結果出力部２６ａは、受信したユーザーＩＤ、判定日時、活動状態および判定結果の組み合わせを判定結果履歴２５ｂに書き込む（Ｓ２４１）。

【0129】

次いで、判定結果出力部２６ａは、Ｓ１４２～Ｓ１４３（図８参照。）の処理と同様のＳ２４２～Ｓ２４３の処理を実行して、図１３に示す動作を終了する。

【0130】

なお、判定結果出力部２６ａは、第１の実施の形態と同様に、任意のタイミングで、例えば操作部２１からの指示に応じて、判定結果履歴２５ｂまたは判定結果履歴４２ｅに示される情報に基づいた情報を例えば表示部２２による表示などの任意の通知方法によって通知することができる。

【0131】

図１４は、ユーザーＩＤ、判定日時、活動状態および判定結果の組み合わせを受信した場合の管理者用コンピューター３０の動作のフローチャートである。

【0132】

管理者用コンピューター３０の判定結果出力部３６ａは、Ｓ２２８において疼痛判定システム４０から送信されたユーザーＩＤ、判定日時、活動状態および判定結果の組み合わせを受信する度に、図１４に示す動作を実行する。

【0133】

図１４に示すように、判定結果出力部３６ａは、受信したユーザーＩＤ、判定日時、活動状態および判定結果の組み合わせを判定結果履歴３５ｂに書き込む（Ｓ２６１）。

【0134】

次いで、判定結果出力部２６ａは、Ｓ１６２～Ｓ１６３（図８参照。）の処理と同様のＳ２６２～Ｓ２６３の処理を実行して、図１４に示す動作を終了する。

【0135】

なお、判定結果出力部３６ａは、第１の実施の形態と同様に、任意のタイミングで、例えば操作部３１からの指示に応じて、判定結果履歴３５ｂまたは判定結果履歴４２ｅに示される情報に基づいた情報を例えば表示部３２による表示などの任意の通知方法によって通知することができる。

【0136】

図１５は、活動状態が「安静状態」である場合の判定結果と、活動状態が「非安静状態」である場合の判定結果とを通知するときの管理者用コンピューター３０の動作のフローチャートである。

【0137】

管理者用コンピューター３０を使用する医療従事者は、判定結果履歴３５ｂに示される情報に基づいた情報として、活動状態が「安静状態」である場合の判定結果と、活動状態が「非安静状態」である場合の判定結果とを通知することの指示（以下「活動状態別判定結果通知指示」という。）を操作部３１から入力することができる。ここで、活動状態別判定結果通知指示には、対象のユーザーと、対象の期間とが含まれる。

【0138】

管理者用コンピューター３０の判定結果出力部３６ａは、活動状態別判定結果通知指示が操作部３１から入力されると、図１５に示す動作を実行する。

【0139】

図１５に示すように、判定結果出力部３６ａは、判定結果履歴３５ｂに示される判定結果のうち、活動状態別判定結果通知指示に含まれる対象のユーザーが対象であって、活動状態別判定結果通知指示に含まれる対象の期間内に判定日時が含まれ、活動状態が「安静状態」である判定結果の平均値を算出する（Ｓ２８１）。

【0140】

次いで、判定結果出力部３６ａは、Ｓ２８１において算出した平均値の小数点第一位を四捨五入して整数にする（Ｓ２８２）。

【0141】

次いで、判定結果出力部３６ａは、判定結果履歴３５ｂに示される判定結果のうち、活動状態別判定結果通知指示に含まれる対象のユーザーが対象であって、活動状態別判定結果通知指示に含まれる対象の期間内に判定日時が含まれ、活動状態が「非安静状態」である判定結果の平均値を算出する（Ｓ２８３）。

【0142】

次いで、判定結果出力部３６ａは、Ｓ２８３において算出した平均値の小数点第一位を四捨五入して整数にする（Ｓ２８４）。

【0143】

次いで、判定結果出力部３６ａは、Ｓ２８２において算出した値、Ｓ２８４において算出した値を、それぞれ、活動状態が「安静状態」である場合の判定結果、活動状態が「非安静状態」である場合の判定結果として、表示部３２に表示する（Ｓ２８５）。したがって、管理者用コンピューター３０を使用する医療従事者は、対象のユーザーである患者に対して、表示部３２に表示された判定結果に応じた適切な治療を施すことができる。

【0144】

例えば、活動状態が「安静状態」である場合の疼痛の度合いと、活動状態が「非安静状態」である場合の疼痛の度合いとのいずれも「０」ではない患者は、活動状態に関係なく痛みが有る患者である。

【0145】

活動状態が「安静状態」である場合の疼痛の度合いが「０」ではなく、活動状態が「非安静状態」である場合の疼痛の度合いが「０」である患者は、活動状態が「安静状態」である場合にのみ痛みが有る患者である。例えば、筋骨格系以外の場所に病気が存在する患者は、身体活動によって気が紛れることによって、病気に起因する痛みが和らぐ場合がある。そのため、筋骨格系以外の場所に病気が存在する患者は、活動状態が「安静状態」である場合にのみ痛みが有る場合がある。

【0146】

活動状態が「安静状態」である場合の疼痛の度合いが「０」であり、活動状態が「非安静状態」である場合の疼痛の度合いが「０」ではない患者は、活動状態が「非安静状態」である場合にのみ痛みが有る患者である。例えば、筋骨格系に病気が存在する患者は、病気に起因する痛みが身体活動によって強まる場合がある。すなわち、筋骨格系に病気が存在する患者は、活動状態が「非安静状態」である場合にのみ痛みが有る場合がある。

【0147】

活動状態が「安静状態」である場合の疼痛の度合いと、活動状態が「非安静状態」である場合の疼痛の度合いとのいずれも「０」である患者は、活動状態に関係なく痛みが全く無い患者である。

【0148】

判定結果出力部３６ａは、Ｓ２８５の処理が終了すると、図１５に示す動作を終了する。

【0149】

なお、判定結果出力部３６ａは、以上において、判定結果履歴３５ｂに示される情報を利用して図１５に示す動作を実行する。しかしながら、判定結果出力部３６ａは、判定結果履歴３５ｂに示される情報に代えて、判定結果履歴４２ｅに示される情報を利用して図１５に示す動作を実行しても良い。

【0150】

図１５に示す動作は、判定結果履歴３５ｂまたは判定結果履歴４２ｅに示される情報に基づいた情報を管理者用コンピューター３０が通知する動作である。同様に、ユーザー用コンピューター２０は、判定結果履歴２５ｂまたは判定結果履歴４２ｅに示される情報に基づいた情報を通知する動作を実行しても良い。

【0151】

以上に説明したように、本実施の形態に係る疼痛対策システムは、ユーザーが安静な状態である場合、すなわち、ユーザーの活動量が直前の特定の期間において特定の量以上であることがなかった場合（Ｓ２２５でＮＯ）にＳ２２４において判定した疼痛の度合いを、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛の度合いとして出力する（Ｓ２２６およびＳ２２８）。したがって、本実施の形態に係る疼痛対策システムは、疼痛の度合いを適切に判定する可能性を向上することができる。

【0152】

本実施の形態に係る疼痛対策システムは、ユーザーが安静な状態ではない場合、すなわち、ユーザーの活動量が直前の特定の期間において特定の量以上であることがあった場合（Ｓ２２５でＹＥＳ）にＳ２２４において判定した疼痛の度合いを、ユーザーが安静な状態ではない場合の疼痛の度合いとして出力する（Ｓ２２７およびＳ２２８）。したがって、本実施の形態に係る疼痛対策システムは、疼痛の度合いを適切に判定する可能性を向上することができる。

【0153】

特に、本実施の形態に係る疼痛対策システムは、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛の度合いと、ユーザーが安静な状態ではない場合の疼痛の度合いとのそれぞれを出力する（Ｓ２２６～Ｓ２２８）ので、ユーザーの疼痛の度合いに対して、ユーザーの活動状態がどのように影響するかの、例えば管理者による把握を容易化することができる。

【0154】

本実施の形態に係る疼痛対策システムは、ユーザーの不安度および抑うつ度と、ユーザーの心拍変動に基づいたＬＦ／ＨＦとに基づいてユーザーの疼痛度を判定する（Ｓ２２４）ので、ユーザーの不安度および抑うつ度がユーザーの心拍変動に影響を与える場合であっても、疼痛度を適切に判定する可能性を向上することができる。

【0155】

本実施の形態に係る疼痛対策システムは、本実施の形態において、疼痛度の判定結果に応じてアラートを実行する（Ｓ２４３およびＳ２６３）。しかしながら、本実施の形態に係る疼痛対策システムは、疼痛度の判定結果に応じて、アラート以外の動作を、アラートに代えて、または、アラートに加えて、実行しても良い。例えば、本実施の形態に係る疼痛対策システムは、疼痛度の判定結果に応じて、患者に対して痛み止めなどの薬を投与したり、マッサージなどの治療を施したりしても良い。

【0156】

疼痛判定モデルは、本実施の形態において、ＬＦ／ＨＦと、不安度および抑うつ度とが入力されることによって疼痛度を出力する機械学習モデルである。しかしながら、疼痛判定モデルは、ＬＦ／ＨＦと、不安度および抑うつ度の少なくとも１つと、他の少なくとも１つの情報とが入力されることによって疼痛度を出力する機械学習モデルであっても良いし、ＬＦ／ＨＦのみが入力されることによって疼痛度を出力する機械学習モデルであっても良い。疼痛判定モデルがＬＦ／ＨＦのみが入力されることによって疼痛度を出力する機械学習モデルである場合、疼痛判定システム４０は、不安度および抑うつ度の組み合わせ毎に疼痛判定モデルを備えても良いし、不安度および抑うつ度に関係なく１つの疼痛判定モデルのみを備えても良い。疼痛判定モデルがＬＦ／ＨＦのみが入力されることによって疼痛度を出力する機械学習モデルであって、疼痛判定システム４０が不安度および抑うつ度に関係なく１つの疼痛判定モデルのみを備える場合、疼痛判定システム４０が図６に示す動作を実行しなくても良い。

【0157】

疼痛判定システム４０は、本実施の形態において、ユーザーの疼痛度を判定するための機械学習モデルである疼痛判定モデルを使用してユーザーの疼痛度を判定する。しかしながら、疼痛判定システム４０は、機械学習モデルではない特定のアルゴリズムを使用してユーザーの疼痛度を判定しても良い。

【0158】

疼痛判定システム４０は、本実施の形態において、ユーザーの心拍変動に基づいたＬＦ／ＨＦに少なくとも基づいてユーザーの疼痛度を判定する。しかしながら、疼痛判定システム４０は、ＬＦ／ＨＦに代えて、または、ＬＦ／ＨＦに加えて、ユーザーの心拍変動に基づいた、ＬＦ／ＨＦ以外の少なくとも１つの指標に少なくとも基づいてユーザーの疼痛度を判定しても良い。

【0159】

疼痛判定システム４０は、本実施の形態において、ユーザーの心拍変動に基づいたＬＦ／ＨＦに少なくとも基づいてユーザーの疼痛度を判定する。しかしながら、疼痛判定システム４０は、ユーザーの心拍変動に基づいた少なくとも１つの指標に代えて、または、ユーザーの心拍変動に基づいた少なくとも１つの指標に加えて、ユーザーの心拍数に少なくとも基づいてユーザーの疼痛度を判定しても良い。

【0160】

疼痛判定システム４０は、本実施の形態において、ユーザーの心拍変動と、不安度および抑うつ度とに基づいてユーザーの疼痛度を判定する。しかしながら、疼痛判定システム４０は、ユーザーの心拍変動と、不安度および抑うつ度と、他の少なくとも１つの情報とに基づいてユーザーの疼痛度を判定しても良いし、ユーザーの心拍変動のみに基づいてユーザーの疼痛度を判定しても良い。

【0161】

本実施の形態に係る疼痛対策システムは、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛の度合いと、ユーザーが安静な状態ではない場合の疼痛の度合いとのそれぞれを出力する（Ｓ２２６～Ｓ２２８）。しかしながら、本実施の形態に係る疼痛対策システムは、第１の実施の形態と同様に、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛の度合いと、ユーザーが安静な状態ではない場合の疼痛の度合いとのうち、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛の度合いのみを出力しても良い。また、本実施の形態に係る疼痛対策システムは、ユーザーが安静な状態である場合の疼痛の度合いと、ユーザーが安静な状態ではない場合の疼痛の度合いとのうち、ユーザーが安静な状態ではない場合の疼痛の度合いのみを出力しても良い。

【符号の説明】

【0162】

１０ 疼痛対策システム
４０ 疼痛判定システム（コンピューター）
４２ａ 疼痛判定プログラム
４２ｄ 疼痛判定モデル（機械学習モデル）
４３ａ 疼痛判定部

【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】