特開2024-83483健康状態判断支援装置、健康状態判断支援方法、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】P2024083483
(43)【公開日】2024-06-21
(54)【発明の名称】健康状態判断支援装置、健康状態判断支援方法、プログラム
(51)【国際特許分類】
G16H 50/00 20180101AFI20240614BHJP
G16H 10/00 20180101ALI20240614BHJP
【ＦＩ】
G16H50/00
G16H10/00
【審査請求】未請求
【請求項の数】5
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2024061627
(22)【出願日】2024-04-05
(62)【分割の表示】P 2022106002の分割
【原出願日】2022-06-30
(31)【優先権主張番号】P 2022046959
(32)【優先日】2022-03-23
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(71)【出願人】
【識別番号】511147894
【氏名又は名称】一般社団法人日本救急医療教育機構
(74)【代理人】
【識別番号】110001184
【氏名又は名称】弁理士法人むつきパートナーズ
(74)【代理人】
【識別番号】100104396
【弁理士】
【氏名又は名称】新井 信昭
(72)【発明者】
【氏名】櫻井 雅浩
(57)【要約】
【課題】総合的かつ正確な病気診断を行いづらい状況を改善して、健康状態判断の正確性をより高める。
【解決手段】 データ取得手段が取得した、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPそれぞれと、基準範囲値データベースに格納された脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsそれぞれとを比較してそれぞれ所定の基準範囲に属するかを判定し、かつ、その判定結果に対応する当該解析パターンに沿って当該予測状態パターンデータベースに格納された予測状態の中から該当する状態を特定する。判定結果を解析パターに沿って該当する状態を特定するので、健康状態判断の正確性をより高める。
【選択図】 図１
【解決手段】 データ取得手段が取得した、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPそれぞれと、基準範囲値データベースに格納された脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsそれぞれとを比較してそれぞれ所定の基準範囲に属するかを判定し、かつ、その判定結果に対応する当該解析パターンに沿って当該予測状態パターンデータベースに格納された予測状態の中から該当する状態を特定する。判定結果を解析パターに沿って該当する状態を特定するので、健康状態判断の正確性をより高める。
【選択図】 図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象者の、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPそれぞれを少なくとも取得するためのデータ取得手段と、
脈拍数もしくは心拍数、血圧値及び酸素飽和度それぞれについて、脈拍もしくは心拍基
準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsのそれぞれに関し、当該データ取得手段が少なくとも取得した脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPが予め定めた少なくとも３段階の基準範囲値の何れの段階に該当するかが検索特定可能に格納された基準範囲値データベースと、
当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、当該血圧基準範囲データBPｓ及び当該酸素飽和度基準範囲データSPsそれぞれの数値組み合わせにおいて、予め設定した解析パターンに沿って予測される予測健康状態を予測健康状態群の中からが検索特定可能に格納された予測状態データベースと、
当該脈拍数もしくは心拍数のデータHR、当該少なくとも収縮期の血圧値データBP及び当該酸素飽和度データSPそれぞれについて、当該予測状態データベースに格納された当該予測健康状態群の中から該当する予測健康状態を当該所定の解析パターンに沿って検索特定する状態特定手段と、
当該状態特定手段により特定された状態を表示させる表示手段と、を有し、
当該所定の解析パターンは、
（１）当該脈拍数もしくは心拍数のデータHRが、当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの何れの段階に該当するかを特定し、
（２）当該特定した脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの段階において、当該少なくとも収縮期の血圧値データBPが、当該血圧基準範囲データBPｓの何れの段階に該当するかを特定し、
（３）当該特定した血圧基準範囲データBPｓの段階において、当該酸素飽和度データSPが、酸素飽和度基準範囲データSPs何れの段階に該当するかを特定し、
（４）当該特定した酸素飽和度基準範囲データSPsの段階に対応する予測健康状態を特定
する、を含めて構成されている、
ことを特徴とする健康状態判断支援装置。
脈拍数もしくは心拍数、血圧値及び酸素飽和度それぞれについて、脈拍もしくは心拍基
準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsのそれぞれに関し、当該データ取得手段が少なくとも取得した脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPが予め定めた少なくとも３段階の基準範囲値の何れの段階に該当するかが検索特定可能に格納された基準範囲値データベースと、
当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、当該血圧基準範囲データBPｓ及び当該酸素飽和度基準範囲データSPsそれぞれの数値組み合わせにおいて、予め設定した解析パターンに沿って予測される予測健康状態を予測健康状態群の中からが検索特定可能に格納された予測状態データベースと、
当該脈拍数もしくは心拍数のデータHR、当該少なくとも収縮期の血圧値データBP及び当該酸素飽和度データSPそれぞれについて、当該予測状態データベースに格納された当該予測健康状態群の中から該当する予測健康状態を当該所定の解析パターンに沿って検索特定する状態特定手段と、
当該状態特定手段により特定された状態を表示させる表示手段と、を有し、
当該所定の解析パターンは、
（１）当該脈拍数もしくは心拍数のデータHRが、当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの何れの段階に該当するかを特定し、
（２）当該特定した脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの段階において、当該少なくとも収縮期の血圧値データBPが、当該血圧基準範囲データBPｓの何れの段階に該当するかを特定し、
（３）当該特定した血圧基準範囲データBPｓの段階において、当該酸素飽和度データSPが、酸素飽和度基準範囲データSPs何れの段階に該当するかを特定し、
（４）当該特定した酸素飽和度基準範囲データSPsの段階に対応する予測健康状態を特定
する、を含めて構成されている、
ことを特徴とする健康状態判断支援装置。
【請求項2】
前記予測状態データベースに格納された予測健康状態群には、計測ミスを示すエラー状態が含まれ、
前記状態特定手段は、前記データ取得手段が取得した、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPの三者間の関係において現れる結果に生理的矛盾がある場合に、前記予測状態データベースに格納された予測健康状態群の中からエラー状態を特定するように構成されている、
ことを特徴とする請求項１記載の健康状態判断支援装置。
前記状態特定手段は、前記データ取得手段が取得した、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPの三者間の関係において現れる結果に生理的矛盾がある場合に、前記予測状態データベースに格納された予測健康状態群の中からエラー状態を特定するように構成されている、
ことを特徴とする請求項１記載の健康状態判断支援装置。
【請求項3】
対象者の、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPそれぞれを少なくともデータ取得手段が取得するステップと、
脈拍数もしくは心拍数、血圧値及び酸素飽和度それぞれについて、脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsのそれぞれに関し、当該データ取得手段が少なくとも取得した脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPが予め定めた少なくとも３段階の基準範囲値の何れの段階に該当するかが検索特定可能に基準範囲値データベースに格納するステップと、
当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、当該血圧基準範囲データBPｓ及び当該酸素飽和度基準範囲データSPsそれぞれの数値組み合わせにおいて、予め設定した解析パターンに沿って予測される予測健康状態を予測健康状態群の中からが検索特定可能に予測状態データベースに格納するステップと、
当該脈拍数もしくは心拍数のデータHR、当該少なくとも収縮期の血圧値データBP及び当該酸素飽和度データSPそれぞれについて、当該予測状態データベースに格納された当該予測健康状態群の中から該当する予測健康状態を当該所定の解析パターンに沿って検索特定するステップと、
当該状態特定手段により特定された状態を表示手段に表示するステップと、を有し、
当該所定の解析パターンは、
（１）当該脈拍数もしくは心拍数のデータHRが、当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの何れの段階に該当するかを特定し、
（２）当該特定した脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの段階において、当該少なくとも収縮期の血圧値データBPが、当該血圧基準範囲データBPｓの何れの段階に該当するかを特定し、
（３）当該特定した血圧基準範囲データBPｓの段階において、当該酸素飽和度データSPが、酸素飽和度基準範囲データSPs何れの段階に該当するかを特定し、
（４）当該特定した酸素飽和度基準範囲データSPsの段階に対応する予測健康状態を特定する、を含めて構成されている、
ことを特徴とするコンピュータによる
健康状態判断支援方法。
脈拍数もしくは心拍数、血圧値及び酸素飽和度それぞれについて、脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsのそれぞれに関し、当該データ取得手段が少なくとも取得した脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPが予め定めた少なくとも３段階の基準範囲値の何れの段階に該当するかが検索特定可能に基準範囲値データベースに格納するステップと、
当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、当該血圧基準範囲データBPｓ及び当該酸素飽和度基準範囲データSPsそれぞれの数値組み合わせにおいて、予め設定した解析パターンに沿って予測される予測健康状態を予測健康状態群の中からが検索特定可能に予測状態データベースに格納するステップと、
当該脈拍数もしくは心拍数のデータHR、当該少なくとも収縮期の血圧値データBP及び当該酸素飽和度データSPそれぞれについて、当該予測状態データベースに格納された当該予測健康状態群の中から該当する予測健康状態を当該所定の解析パターンに沿って検索特定するステップと、
当該状態特定手段により特定された状態を表示手段に表示するステップと、を有し、
当該所定の解析パターンは、
（１）当該脈拍数もしくは心拍数のデータHRが、当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの何れの段階に該当するかを特定し、
（２）当該特定した脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの段階において、当該少なくとも収縮期の血圧値データBPが、当該血圧基準範囲データBPｓの何れの段階に該当するかを特定し、
（３）当該特定した血圧基準範囲データBPｓの段階において、当該酸素飽和度データSPが、酸素飽和度基準範囲データSPs何れの段階に該当するかを特定し、
（４）当該特定した酸素飽和度基準範囲データSPsの段階に対応する予測健康状態を特定する、を含めて構成されている、
ことを特徴とするコンピュータによる
健康状態判断支援方法。
【請求項4】
前記予測状態データベースに格納された予測健康状態群には、計測ミスを示すエラー状態が含まれ、
前記所定の解析パターンに沿って検索特定するステップでは、前記データ取得手段が取得した、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPの三者間の関係において現れる結果に生理的矛盾がある場合に、前記予測状態データベースに格納された予測健康状態群の中からエラー状態を特定するように構成されている、
ことを特徴とする請求項３記載のコンピュータによる
健康状態判断支援方法。
前記所定の解析パターンに沿って検索特定するステップでは、前記データ取得手段が取得した、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPの三者間の関係において現れる結果に生理的矛盾がある場合に、前記予測状態データベースに格納された予測健康状態群の中からエラー状態を特定するように構成されている、
ことを特徴とする請求項３記載のコンピュータによる
健康状態判断支援方法。
【請求項5】
請求項３又は４記載の健康状態判断支援方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は健康状態判断支援装置に関する。詳しくは、対象者の個人差を考慮したバイタルサイン、日々の体調、既往歴を反映して、判断者が精度の高い健康状態を判断するための支援ツールとして機能する健康状態判断支援装置、健康状態判断支援方法及びプログラムに係るものである。
【背景技術】
【0002】
特許文献１は、少なくとも体温、酸素飽和度、脈拍、脈圧、血圧、呼吸数、体重から選択される１つの情報を含むバイタル情報を、その計測日情報と共に記録しておき、問診記録等をも取り入れ病気解析フロー情報に基づき対象者が特定の病気であるか否かを判定・表示する病気診断装置（以下、「先行装置」という）を開示する。ここで、この病気解析フローは、例えば、消去法やマトリックス法、スコア法、枝分かれ法など既存の診断において活用される方法をもって設定されるものであってよい、とされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１７－１３１４９５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、先行装置は、病気診断の指針の一つであるバイタル情報について、少なくとも体温、酸素飽和度、脈拍、脈圧、血圧、呼吸数、体重から選択される１つの情報を含むことになっているが、バイタル情報ひとつをとってみても、係るバイタル情報の背景には複雑な要素が絡んでいるため、正確な病気診断に寄与しない場合が考えられる。
【0005】
この点について、酸素飽和度を例に考えてみる。一般社団法人日本呼吸器学会のホームページに、概ね次の回答が記載されている。
【0006】
パルスオキシメータとは、皮膚を通して動脈血酸素飽和度（SpO2）と脈拍数を測定するための装置であり、赤い光の出る装置（プローブ）を指にはさむことで測定するものである。 肺から取り込まれた酸素は、赤血球に含まれるヘモグロビンと結合して全身に運ばれる。酸素飽和度（SpO2）とは、心臓から全身に運ばれる血液（動脈血）の中を流れている赤血球に含まれるヘモグロビンの何%に酸素が結合しているか、皮膚を通して（経皮的に）調べた値である。プローブにある受光部センサーが、拍動する動脈の血流を検知し、光の吸収値からSpO2を計算し表示するようになっている。なお、皮膚を通した動脈血酸素飽和度（SpO2）のことを経皮的動脈血酸素飽和度と呼ぶところ、本願において「酸素飽和度」という。
【0007】
上記記載から理解されるように、パルスオキシメータのみを用いた場合、酸素飽和度の測定はできるが、パルスオキシメータ自体がそのように作られていないので脈拍や血圧との相関関係を見ることはできない。この点を考慮すると、肺機能低下の疑いを酸素飽和度が基準値範囲より低いことから見出すことは、少なくとも血圧値が基準範囲に属することが前提となる。言い換えると、同じ患者において、肺機能低下とは別の健康状態を判断するための指針にはなり得ない。
【0008】
別の状態に置き換えてみよう。脈拍は基準範囲内であったとして血圧が基準範囲より高い患者を想定する。ここで酸素飽和度が基準範囲に属していれば、少なくとも肺機能の健康状態に問題がないと判断しうる。しかし、先に述べたように患者の高血圧をその場で判断することはできない。これは、総合的かつ正確な健康状態判断を行いづらい状況と言わざるを得ない。これを改善して、健康状態判断の正確性をより高めることが本発明の課題である。
【0009】
一方、健康状態判断を別の観点から見ると、スポーツ選手やリハビリ途中の患者等（以下、適宜「スポーツ選手等」という）が、それらの運動能力状態の判断と置き換えることができる。すなわち、スポーツ選手等の心肺機能と酸素飽和度を判断することで、そのスポーツ選手等の現状や能力向上のために強化すべき事柄や強化の限界の見える化が可能になる。これを現実化するのが、本発明の付随的課題である。
【課題を解決するための手段】
【0010】
（請求項１記載の発明の特徴）
請求項１記載の発明に係る健康状態判断支援装置（以下、「請求項１の装置」という）は、対象者の、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPそれぞれを少なくとも取得するためのデータ取得手段と、
脈拍数もしくは心拍数、血圧値及び酸素飽和度それぞれについて、脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsのそれぞれに関し、当該データ取得手段が少なくとも取得した脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPが予め定めた少なくとも３段階の基準範囲値の何れの段階に該当するかが検索特定可能に格納された基準範囲値データベースと、当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、当該血圧基準範囲データBPｓ及び当該酸素飽和度基準範囲データSPsそれぞれの数値組み合わせにおいて、予め設定した解析パターンに沿って予測される予測健康状態を予測健康状態群の中からが検索特定可能に格納された予測状態データベースと、当該脈拍数もしくは心拍数のデータHR、当該少なくとも収縮期の血圧値データBP及び当該酸素飽和度データSPそれぞれについて、当該予測状態データベースに格納された当該予測健康状態群の中から該当する予測健康状態を当該所定の解析パターンに沿って検索特定する状態特定手段と、当該状態特定手段により特定された状態を表示させる表示手段と、を有し、当該所定の解析パターンは、（１）当該脈拍数もしくは心拍数のデータHRが、当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの何れの段階に該当するかを特定し、（２）当該特定した脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの段階において、当該少なくとも収縮期の血圧値データBPが、当該血圧基準範囲データBPｓの何れの段階に該当するかを特定し、（３）当該特定した血圧基準範囲データBPｓの段階において、当該酸素飽和度データSPが、酸素飽和度基準範囲データSPs何れの段階に該当するかを特定し、（４）当該特定した酸素飽和度基準範囲データSPsの段階に対応する予測健康状態を特定する、を含めて構成されている、ことを特徴とする。以上が請求項１の装置の特徴である。脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsは、脈拍、血圧、酸素飽和度のそれぞれの学会の発表、厚生労働省の発表などに基づく基準値を参考にすることが好ましい。この基準値は、その後の調査や研究などに伴い、変更されることがある。本明細書において「少なくとも収縮期の血圧データ」としたのは、一般に血圧という場合は収縮期の血圧（いわゆる「上の血圧」のこと）を指すからである一方、収縮期の血圧データに加えて拡張期の血圧データの採用を妨げないからである。
請求項１記載の発明に係る健康状態判断支援装置（以下、「請求項１の装置」という）は、対象者の、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPそれぞれを少なくとも取得するためのデータ取得手段と、
脈拍数もしくは心拍数、血圧値及び酸素飽和度それぞれについて、脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsのそれぞれに関し、当該データ取得手段が少なくとも取得した脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPが予め定めた少なくとも３段階の基準範囲値の何れの段階に該当するかが検索特定可能に格納された基準範囲値データベースと、当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、当該血圧基準範囲データBPｓ及び当該酸素飽和度基準範囲データSPsそれぞれの数値組み合わせにおいて、予め設定した解析パターンに沿って予測される予測健康状態を予測健康状態群の中からが検索特定可能に格納された予測状態データベースと、当該脈拍数もしくは心拍数のデータHR、当該少なくとも収縮期の血圧値データBP及び当該酸素飽和度データSPそれぞれについて、当該予測状態データベースに格納された当該予測健康状態群の中から該当する予測健康状態を当該所定の解析パターンに沿って検索特定する状態特定手段と、当該状態特定手段により特定された状態を表示させる表示手段と、を有し、当該所定の解析パターンは、（１）当該脈拍数もしくは心拍数のデータHRが、当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの何れの段階に該当するかを特定し、（２）当該特定した脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの段階において、当該少なくとも収縮期の血圧値データBPが、当該血圧基準範囲データBPｓの何れの段階に該当するかを特定し、（３）当該特定した血圧基準範囲データBPｓの段階において、当該酸素飽和度データSPが、酸素飽和度基準範囲データSPs何れの段階に該当するかを特定し、（４）当該特定した酸素飽和度基準範囲データSPsの段階に対応する予測健康状態を特定する、を含めて構成されている、ことを特徴とする。以上が請求項１の装置の特徴である。脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsは、脈拍、血圧、酸素飽和度のそれぞれの学会の発表、厚生労働省の発表などに基づく基準値を参考にすることが好ましい。この基準値は、その後の調査や研究などに伴い、変更されることがある。本明細書において「少なくとも収縮期の血圧データ」としたのは、一般に血圧という場合は収縮期の血圧（いわゆる「上の血圧」のこと）を指すからである一方、収縮期の血圧データに加えて拡張期の血圧データの採用を妨げないからである。
【0011】
請求項１の装置によれば、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPそれぞれと、当該基準範囲値データベースに格納された脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsそれぞれとを比較してそれぞれ何れの基準範囲値に属するかを判定し、かつ、その判定結果に対応する当該解析パターンに沿って当該予測状態パターンデータベースに格納された予測状態の中から該当する状態を特定する。つまり、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBPもしくは酸素飽和度データSPを単独対象として対象者の健康状態を特定するのではなく、これらのデータを組み合わせて対象とするため、より正確度の高い状態特定ができる。特定された状態は表示手段を介して外部の表示手段に表示される。
【0012】
（請求項２記載の発明の特徴）
請求項２記載の発明に係る健康状態判断支援装置（以下、「請求項２の装置」という）は、請求項１の装置の好ましい態様として、前記予測状態データベースに格納された予測健康状態群には、計測ミスを示すエラー状態が含まれ、前記状態特定手段は、前記データ取得手段が取得した、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPの三者間の関係において現れる結果に生理的矛盾がある場合に、前記予測状態データベースに格納された予測健康状態群の中からエラー状態を特定するように構成されている、ことを特徴とする。
請求項２記載の発明に係る健康状態判断支援装置（以下、「請求項２の装置」という）は、請求項１の装置の好ましい態様として、前記予測状態データベースに格納された予測健康状態群には、計測ミスを示すエラー状態が含まれ、前記状態特定手段は、前記データ取得手段が取得した、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPの三者間の関係において現れる結果に生理的矛盾がある場合に、前記予測状態データベースに格納された予測健康状態群の中からエラー状態を特定するように構成されている、ことを特徴とする。
【0013】
請求項２の装置によれば、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPの三者間の関係において現れる結果に生理的矛盾があることを操作者が知ることができる。生理的矛盾の発生理由は、ほとんどの場合が、各データを計測する計測器の故障や装着ミスなどである。
【0014】
（請求項３記載の発明の特徴）
請求項３記載の発明に係るコンピュータによる健康状態判断支援方法（以下、「請求項３の方法」という）は、対象者の、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPそれぞれを少なくともデータ取得手段が取得するステップと、脈拍数もしくは心拍数、血圧値及び酸素飽和度それぞれについて、脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsのそれぞれに関し、当該データ取得手段が少なくとも取得した脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPが予め定めた少なくとも３段階の基準範囲値の何れの段階に該当するかが検索特定可能に基準範囲値データベースに格納するステップと、当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、当該血圧基準範囲データBPｓ及び当該酸素飽和度基準範囲データSPsそれぞれの数値組み合わせにおいて、予め設定した解析パターンに沿って予測される予測健康状態を予測健康状態群の中からが検索特定可能に予測状態データベースに格納するステップと、当該脈拍数もしくは心拍数のデータHR、当該少なくとも収縮期の血圧値データBP及び当該酸素飽和度データSPそれぞれについて、当該予測状態データベースに格納された当該予測健康状態群の中から該当する予測健康状態を当該所定の解析パターンに沿って検索特定するステップと、当該状態特定手段により特定された状態を表示手段に表示するステップと、を有し、当該所定の解析パターンは、（１）当該脈拍数もしくは心拍数のデータHRが、当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの何れの段階に該当するかを特定し、（２）当該特定した脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの段階において、当該少なくとも収縮期の血圧値データBPが、当該血圧基準範囲データBPｓの何れの段階に該当するかを特定し、（３）当該特定した血圧基準範囲データBPｓの段階において、当該酸素飽和度データSPが、酸素飽和度基準範囲データSPs何れの段階に該当するかを特定し、（４）当該特定した酸素飽和度基準範囲データSPsの段階に対応する予測健康状態を特定する、を含めて構成されている。以上が請求項３の方法の特徴である。
請求項３記載の発明に係るコンピュータによる健康状態判断支援方法（以下、「請求項３の方法」という）は、対象者の、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPそれぞれを少なくともデータ取得手段が取得するステップと、脈拍数もしくは心拍数、血圧値及び酸素飽和度それぞれについて、脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsのそれぞれに関し、当該データ取得手段が少なくとも取得した脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPが予め定めた少なくとも３段階の基準範囲値の何れの段階に該当するかが検索特定可能に基準範囲値データベースに格納するステップと、当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、当該血圧基準範囲データBPｓ及び当該酸素飽和度基準範囲データSPsそれぞれの数値組み合わせにおいて、予め設定した解析パターンに沿って予測される予測健康状態を予測健康状態群の中からが検索特定可能に予測状態データベースに格納するステップと、当該脈拍数もしくは心拍数のデータHR、当該少なくとも収縮期の血圧値データBP及び当該酸素飽和度データSPそれぞれについて、当該予測状態データベースに格納された当該予測健康状態群の中から該当する予測健康状態を当該所定の解析パターンに沿って検索特定するステップと、当該状態特定手段により特定された状態を表示手段に表示するステップと、を有し、当該所定の解析パターンは、（１）当該脈拍数もしくは心拍数のデータHRが、当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの何れの段階に該当するかを特定し、（２）当該特定した脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの段階において、当該少なくとも収縮期の血圧値データBPが、当該血圧基準範囲データBPｓの何れの段階に該当するかを特定し、（３）当該特定した血圧基準範囲データBPｓの段階において、当該酸素飽和度データSPが、酸素飽和度基準範囲データSPs何れの段階に該当するかを特定し、（４）当該特定した酸素飽和度基準範囲データSPsの段階に対応する予測健康状態を特定する、を含めて構成されている。以上が請求項３の方法の特徴である。
【0015】
請求項３の方法によれば、脈拍数もしくは心拍数データHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPそれぞれと、当該基準範囲値データベースに格納された脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsそれぞれとを比較してそれぞれ何れの基準範囲値に属するかを判定し、かつ、その判定結果に対応する当該解析パターンに沿って当該予測状態パターンデータベースに格納された予測状態の中から該当する状態を特定する。つまり、脈拍数もしくは心拍数データHR、少なくとも収縮期の血圧値データBPもしくは酸素飽和度データSPを単独対象として対象者の健康状態を特定するのではなく、これらのデータを組み合わせて対象とするため、より正確度の高い状態特定ができる。特定された状態は表示手段を介して外部の表示手段に表示される。
【0016】
（請求項４記載の発明の特徴）
請求項４記載の発明に係るコンピュータによる健康状態判断支援方法（以下、「請求項８の方法」という）は、請求項３の方法の好ましい態様として、前記予測状態データベースに格納された予測健康状態群には、計測ミスを示すエラー状態が含まれ、前記所定の解析パターンに沿って検索特定するステップでは、前記データ取得手段が取得した、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPの三者間の関係において現れる結果に生理的矛盾がある場合に、前記予測状態データベースに格納された予測健康状態群の中からエラー状態を特定するように構成されている、ことを特徴とする。
請求項４記載の発明に係るコンピュータによる健康状態判断支援方法（以下、「請求項８の方法」という）は、請求項３の方法の好ましい態様として、前記予測状態データベースに格納された予測健康状態群には、計測ミスを示すエラー状態が含まれ、前記所定の解析パターンに沿って検索特定するステップでは、前記データ取得手段が取得した、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPの三者間の関係において現れる結果に生理的矛盾がある場合に、前記予測状態データベースに格納された予測健康状態群の中からエラー状態を特定するように構成されている、ことを特徴とする。
【0017】
請求項４の方法によれば、脈拍数もしくは心拍数のデータHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPの三者間の関係において現れる結果に生理的矛盾があることを操作者が知ることができる。生理的矛盾の発生理由は、ほとんどの場合が、各データを計測する計測器の故障や装着ミスなどである。
【0018】
（請求項５記載の発明の特徴）
請求項５記載の発明に係るプログラム（以下、「請求項５のプログラム」という）は、請求項３又は４の方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
請求項５記載の発明に係るプログラム（以下、「請求項５のプログラム」という）は、請求項３又は４の方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【0019】
請求項９のプログラムによれば、請求項４ないし６の方法をコンピュータで実現できる。
【発明の効果】
【0020】
本発明によれば、総合的かつ正確な病気診断を行いづらい状況を改善して、健康状態判断の正確性をより高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【0021】
【図1】健康状態判断支援装置の使用状態を示す概略図である。
【図2】健康状態判断支援装置の構成を示すブロック図である。
【図3】基準範囲値データベースの中身を示す図である。
【図4】予測状態データベースの中身を示す図である。
【図6】予測健康状態の特定手順を示すフローチャートである。
【図7】表示部の表示を示す図である。
【図8】表示部の表示を示す図である。
【図9】表示部の表示を示す図である。
【図10】表示部の表示を示す図である。
【図11】表示部の表示（エラー表示）を示す図である。
【図12】他の実施例に係る健康状態判断支援装置の平面図である。
【図13】対象者の使用態様（マラソン）を示す図である。
【図14】対象者の使用態様（水泳）を示す図である。
【図15】対象者の使用態様（リハビリ）を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0022】
（健康状態判断支援装置の概略構成）
図１および２に基づいて説明する。本発明を適用した健康状態判断支援装置１（以下、単に「支援装置１」という）は、本発明に係るプログラムを導入した汎用の情報処理機器として実施可能である。また、このような情報処理機器は、本発明に係る方法の実施媒体として使用できる。支援装置１は、ＣＰＵ（中央演算装置）などにより構成される演算部３と、作業用のメインメモリとなるＲＡＭ（Random Access Memory）やプログラム５ａなどを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）などの記憶部５と、液晶画面等の表示部７や、スポーツ選手の運動時間やリハビリ患者の負荷時間等を計測するためのタイマ部８、タッチパネルやキーボード等の入力部９、さらにはインターネット等との通信を制御する通信部１１、基準範囲値DB１３および予測状態ＤＢ１５などを備えている。表示部７は、上述したように液晶画面等のような視覚的表示方法のほか、アラームなどの聴覚的表示方法、さらに、装置自体を振動させる触覚的表示方法などがある。
図１および２に基づいて説明する。本発明を適用した健康状態判断支援装置１（以下、単に「支援装置１」という）は、本発明に係るプログラムを導入した汎用の情報処理機器として実施可能である。また、このような情報処理機器は、本発明に係る方法の実施媒体として使用できる。支援装置１は、ＣＰＵ（中央演算装置）などにより構成される演算部３と、作業用のメインメモリとなるＲＡＭ（Random Access Memory）やプログラム５ａなどを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）などの記憶部５と、液晶画面等の表示部７や、スポーツ選手の運動時間やリハビリ患者の負荷時間等を計測するためのタイマ部８、タッチパネルやキーボード等の入力部９、さらにはインターネット等との通信を制御する通信部１１、基準範囲値DB１３および予測状態ＤＢ１５などを備えている。表示部７は、上述したように液晶画面等のような視覚的表示方法のほか、アラームなどの聴覚的表示方法、さらに、装置自体を振動させる触覚的表示方法などがある。
【0023】
情報処理機器の典型例として、汎用のパーソナルコンピュータやタブレット端末、スマートフォン、ウェアラブル（着用できる）端末等がある。図１に示すように本実施形態では、表示部７がそのまま入力部９にもなり、通信部１１（図２）を介してインターネットNと通信可能なタブレット端末を採用した。また、情報処理機器としては、例えば、各種のヘルスケア機器や、病院や施設等に設置された医療システムや介護システムも対象となり、本発明を適用したプログラムがこれらに組み込まれて使用されるものでもよい。さらに本発明を適用したプログラムは、インターネット等を経由して使用者がアクセス可能な、クラウド・アプリケーションとすることもできる。なお、本明細書において支援装置１を用いた健康状態判断の支援対象となる人のことを「対象者」とよび、支援装置１を操作するものを「操作者」とよぶ。
【0024】
演算部３には、データ取得手段３ａと状態特定手段３ｂが設けられている。データ取得手段３ａは、対象者の、脈拍数もしくは心拍数データHR、少なくとも収縮期の血圧値データBP及び酸素飽和度データSPのようなバイタルサインを取得するためのものである。この他にも、たとえば、体温BT（Ｂｏｄｙ Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）や意識レベル等のバイタルサインを取得できるようにしてもよい。なお、読みやすさのため、以下において酸素飽和度のことを単に「酸素飽和度」という。これにより酸素飽和度データＳＰは、「酸素飽和度データＳＰ」となる。
【0025】
心拍数のデータHRは、脈拍数／心拍数センサー１７を介して対象者からデータ取得手段３ａを介して取得する。脈拍とは、心臓から送り出される血液によって生じた拍動が動脈に拍動として現れたもの（触診で得られる）のことをいう。一定の時間内に心臓が拍動する回数（心電図で得られる）である心拍とは計測対象の点で異なるが、心拍と脈拍はほとんど同じとなる。したがって、脈拍数データと心拍数データは何れかを選択的に用いて差し支えないところ、以下では、心拍数データHRに絞って説明を行う。よって、今後は脈拍数／心拍数センサー１７のことを、心拍数センサー１７と呼ぶことにする。
【0026】
基準範囲について述べる。脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓだけでなく、血圧基準範囲データBPｓや酸素飽和度基準範囲データSPsの基準範囲値について、個人差があるため一義的に決めることは難しいが、各学会が発表する基準範囲値を参考にすることができる。同じバイタルサイン項目であっても基準範囲値が学会により異なる場合があり、同じ学会でも事後改定される場合があることに注意が必要である。もっとも、各学会が提示する基準範囲値は、健康と考えられる人の統計的値といえるから、これを基本にしながら環境差や個人差などを加味して適宜修正することも可能である。本実施形態では、後述のとおり、詳細に基準範囲値を設定している。なお、本願出願時に各学会が提唱している正常値を、参考に供するために紹介する。
【0027】
公益社団法人日本人間ドック学会の日本人間ドック学会判定区分 （2013年5月２日改定）によれば、脈拍数４５回／分から８５回／分）が基準範囲であるとされている。また、公益財団法人日本心臓財団発行の「心拍数と心臓病」には、心拍数の正常値の範囲は成人の場合は６０ないし１００とされている。
【0028】
血圧とは、心臓から送り出された血流が血管の内壁を押すときの圧力のことで、心臓が縮んだり広がったりすることで発生する。血圧の値は、心臓から押し出される血液量（心拍出量）と、血管の収縮の程度やしなやかさ（血管抵抗）によって決まる。収縮期の血圧は、心臓が収縮し血管にもっとも強い圧力がかかっているときの値（上の血圧値）であり、正式には収縮期血圧と呼ばれている。拡張期血圧値（いわゆる「下の血圧値」のこと）は、心臓が拡張しているときに血管にかかる圧力の値である。心臓拡張のとき、心臓から血液は出ないが、ふくらんでいた大動脈が元に戻り、その間もゆっくりと血液が先に送られる。つまり心臓が1回収縮し拡張するごとに上の血圧と下の血圧が生まれ、血液が体全体にスムーズに送られるのである。
【0029】
本発明の健康状態判断支援のためのバイタルサインとしては収縮期血圧でも拡張期血圧でも、どちらでもよいのであるが、一般に血圧といえば前者を指すので、以下は、適宜、収縮期血圧値に絞って説明を行う。収縮期の血圧値データBPは、図１に示す血圧計１９を介してデータ取得手段３ａが取得する。特定非営利活動法人日本高血圧学会が発行した「一般向け『高血圧治療ガイドライン２０１９』解説冊子」（２０１９年１０月２５日）によれば、病院などで測る診察室血圧・収縮期１４０ｍｍＨｇ、拡張期９０ｍｍＨｇ（家庭血圧・収縮期１３５ｍｍＨｇ、拡張期８５ｍｍＨｇを超えたら高血圧と診断する旨が記載されている。また、公益社団法人日本人間ドック学会は、収縮期血圧１２９ｍｍＨｇ、拡張期血圧８４ｍｍＨｇを基準範囲としている。
【0030】
酸素飽和度データSPは、図１に示すパルスオキシメータ２１によりデータ取得手段３ａが取得する。パルスオキシメータ２１が脈拍センサー１７の機能を兼ねる場合もある。酸素飽和度（SpO2）とは、心臓から全身に運ばれる血液（動脈血）の中を流れている赤血球に含まれるヘモグロビンの何%に酸素が結合しているか、皮膚を通して（経皮的に）調べた値のことをいう。一般社団法人日本呼吸器学会のホームページ発表によれば、一般的に９６～９９％が基準値とされ、９０％以下の場合は十分な酸素を全身の臓器に送れなくなった状態（呼吸不全）になっている可能性があるため、適切な対応が必要としている。また、一般社団法人日本呼吸ケア・リハビリテーション学会「酸素療法マニュアル」（２０１７年１０月1日改定）も、健常者の 酸素飽和度はおおむね 96～99%である旨を述べ、普段の酸素飽和度より３～４％低下していれば，急性増悪の存在を疑うべきであるとしている。
【0031】
上述した脈拍数センサー１７、血圧計１９及びパルスオキシメータ２１といった計測機器群は、支援装置１に内蔵することを妨げないが、図１に示すように本実施形態では外付けするようになっている。接続方法は、たとえば、Bluetooth（商標）などの汎用の無線通信技術を使い通信部１１を介してデータ取得手段３ａに接続する方法があり、この方法を採用すれば配線不要なので装置周りをスッキリさせること、支援装置１を持ち運びやすくまた、着用しやすくすることができる。もっとも各センサーと通信部を有線接続する方法を排除するものではない。さらに、各計測機器が表示した値を読み取った操作者が、入力部９を介して入力する方法を採用することもでき、この方法であれば、既存の計測機器群をそのまま活用することができる。
【0032】
本実施形態では、脈拍数センサー１７、血圧計１９及びパルスオキシメータ２１が示す値を読み取った操作者（図示を省略）が、支援装置１（タブレット端末）のタッチパネル（入力部９）からデータ入力するようにした（図１）。入力部９には、本発明に係るクラウド上のプログラム５ａを立ち上げにより表示されたHR入力部２５ａ、BＰ入力欄２５ｂ、SpO2入力欄２５ｃ、計測時間入力欄２５ｄ、健康状態表示欄２５ｅ、クリアボタン２５ｆおよび判定ボタン２５ｇが表示されている。
【0033】
（基準範囲値データベースの構成）
図３に示す基準範囲値データベース１３は、基準範囲値を検索可能に格納したデータベースである。脈拍、血圧値及び酸素飽和度それぞれについて、先に述べたような予め定めた、脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsが、状態特定手段３ｂによる検索ができるように格納されている。前述したように脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsのそれぞれは、各学会が提示した基準範囲そのものと、それより高いと低いとの少なくとも３段階が必要であるが、本実施形態ではより詳細な状態判定を行うためより細分化してある。
図３に示す基準範囲値データベース１３は、基準範囲値を検索可能に格納したデータベースである。脈拍、血圧値及び酸素飽和度それぞれについて、先に述べたような予め定めた、脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsが、状態特定手段３ｂによる検索ができるように格納されている。前述したように脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓ、血圧基準範囲データBPｓ及び酸素飽和度基準範囲データSPsのそれぞれは、各学会が提示した基準範囲そのものと、それより高いと低いとの少なくとも３段階が必要であるが、本実施形態ではより詳細な状態判定を行うためより細分化してある。
【0034】
図３に基づいて基準範囲値データベース１３に格納された基準範囲について説明する。心拍基準範囲データHRｓは、心拍数範囲１５ａが示すように、複数（たとえば、３０～５９回／分、６０～８０／分、８１～１００回／分、１０１～１２０回／分、１２１～１５０／分、１５１以上の６段階）のに分けた状態で格納されている。同じく血圧基準範囲データBPｓは、血圧値範囲１５ｂが示すように、複数（たとえば、１５１以上、１５０～１３０，１２９～１２０，１１９～９０、８９～６０の５段階）の血圧値範囲１５ｂに分けた状態で格納されている。同じく酸素飽和度基準範囲データSPs（SpO2）は、酸素飽和度範囲１５ｃが示すように、複数（酸素飽和度を、たとえば、９６％以上、９５～９０％、８９～８０％、７９％以下に分けた状態で格納されている。
【0035】
（予測状態データベースの構成）
図２、４及び５を参照する。予測状態データベース１５には、基準範囲値データベース１３に格納された心拍数範囲１５ａ（心拍基準範囲データHRｓ）、血圧値範囲１５ｂ（血圧基準範囲データBPｓ）及び酸素飽和度範囲１５ｃ（酸素飽和度基準範囲データSPs）について、予め設定した解析パターン（後述）に沿って予測される予測状態が検索可能に格納されている。検索主体は、状態特定手段３ｂである。
図２、４及び５を参照する。予測状態データベース１５には、基準範囲値データベース１３に格納された心拍数範囲１５ａ（心拍基準範囲データHRｓ）、血圧値範囲１５ｂ（血圧基準範囲データBPｓ）及び酸素飽和度範囲１５ｃ（酸素飽和度基準範囲データSPs）について、予め設定した解析パターン（後述）に沿って予測される予測状態が検索可能に格納されている。検索主体は、状態特定手段３ｂである。
【0036】
（解析パターン）
図６を参照する。状態特定手段３ｂが行う解析パターンは、次に示す（１）から（４）のステップからなっている。（５）は、表示手段（表示部）７が行うステップである。
（１） 当該脈拍数もしくは心拍数のデータHRが、当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの何れの段階に該当するかを特定する（Ｓ１）
（２） 当該特定した脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの段階において、当該少なくとも収縮期の血圧値データBPが、当該血圧基準範囲データBPｓの何れの段階に該当するかを特定する（Ｓ３）
（３） 当該特定した血圧基準範囲データBPｓの段階において、当該酸素飽和度データSPが、酸素飽和度基準範囲データSPs何れの段階に該当するかを特定する（Ｓ５）。
（４） 当該特定した酸素飽和度基準範囲データSPsの段階に対応する予測健康状態を特定する（Ｓ７）。
Ｓ７で特定された予測健康状態を表示する。
図６を参照する。状態特定手段３ｂが行う解析パターンは、次に示す（１）から（４）のステップからなっている。（５）は、表示手段（表示部）７が行うステップである。
（１） 当該脈拍数もしくは心拍数のデータHRが、当該脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの何れの段階に該当するかを特定する（Ｓ１）
（２） 当該特定した脈拍もしくは心拍基準範囲データHRｓの段階において、当該少なくとも収縮期の血圧値データBPが、当該血圧基準範囲データBPｓの何れの段階に該当するかを特定する（Ｓ３）
（３） 当該特定した血圧基準範囲データBPｓの段階において、当該酸素飽和度データSPが、酸素飽和度基準範囲データSPs何れの段階に該当するかを特定する（Ｓ５）。
（４） 当該特定した酸素飽和度基準範囲データSPsの段階に対応する予測健康状態を特定する（Ｓ７）。
Ｓ７で特定された予測健康状態を表示する。
【0037】
上記の解析パターン（１）～（４）を採用する理由は、ポンプとして機能する心臓が動かない限り（心拍が発生しない限り）収縮時の血圧（拡張時の血圧も同じ）は発生せず、収縮時の血圧がなければ血流も発生せず（拡張がなければ繰り返しがない）、流れがなければ酸素は運ばれない、という生理的連鎖に則った解析になり、そうだからこそ、より適切な状態特定に寄与できるからである。
【実施例0038】
図１、４、５ないし１０を参照しながら、支援装置１を用いた健康状態判断支援の実施例を説明する。操作者（図示を省略）は、図１に示す支援装置１（タブレット端末）をインターネットＮに接続してクラウド・アプリケーションにアクセスする。図１に示す支援装置１の表示部７には、各種データを入力する準備が整っている。表示部７には、本発明に係るクラウド上のプログラム５ａを立ち上げにより表示されたHR入力部２５ａ、ＳＰ入力欄２５ｂ、SpO2入力欄２５ｃ、計測時間表示ラン２５ｄ、健康状態表示欄２５ｅ、クリアボタン２５ｆおよび検索ボタン２５ｇが表示されている。今、図１の対象者Pのバイタルサインを操作者が支援装置１に入力する状況である。
【0039】
心拍センサー１７が示す心拍数データHRを読み取った操作者は、クリアボタン２５ｆをタッチ操作して既存データをクリアしたのち、そのデータを表示部７のＨＲ入力欄２５ａに入力する。具体的には、ＨＲ入力欄２５ａを操作者が指でタッチすると、6段階に分かれた心拍数データHRのメニュー（図７）が表示され、その中の一つ（たとえば、１０１～１２０）をタッチ選択することにより、その一つがＨＲ入力欄２５ａに入力されると同時にメニューが消滅する。次に操作者は、ＢＰ入力欄２５ｂをタッチして収縮期の血圧値データBPのメニューを表示させ（図８）、その中から血圧計１９から読み取った収縮期血圧値データBP（たとえば、８９～６０）を選択する。選択された収縮期血圧値データBPはＢＰ入力欄２５ｂに表示され（図９）、メニューが消滅する。さらに操作者は、ＳＰ入力欄２５ｃをタッチして酸素飽和度データSPのメニューを表示させる（図９）。操作者が酸素飽和度データSPをタッチ選択（たとえば、８９～８０）すると、選択した酸素飽和度データSPがＳＰ入力欄２５ｃに表示され、メニューが消滅する。こうして３種類のバイオデータ値の入力が完了する（図１０）。なお、図１０に示す計測時間記入欄２５ｄに表示された「５分」は、対象者の運動時間等を計測した結果である。この計測の開始と終了は、図外の操作ボタンの操作により行われる。
【0040】
バイオデータ値の入力を終えた操作者は、判定ボタン２５ｇを操作して支援装置１に判定を実行させる。判定ボタン２５ｇが操作された時の状態特定手段３ｂは、基準範囲値データベース１３と予測状態データベースに適宜アクセスし、入力されたバイオデータを先に説明した解析パターンに則って予測状態を特定する。特定された予想状態は、健康状態表示欄に表示させる。図１０に示すバイオデータにおいては、「心肺機能低下または循環血液量減少・・・」の予測状態が判定され、その結果は表示部７に表示される。
【0041】
図７～１１を参照して別の入力例を示す。操作者は、ＨＲ入力欄２５ａに「３０から５９」を、ＢＰ入力欄２５ｂに「１５１以上」を、さらに、ＳＰ入力欄２５ｃに「８９～８０」を入力した。操作者が検索ボタン２５ｇを操作すると健康状態表示欄２５ｅに「計測ミスの可能性あり」と表示された（図１１）。すなわち、状態判定手段３ｂ（図２）によってエラー判定がなされた。なぜエラー判定なのかを推測すると、心拍数データHRが低く収縮期血圧値データBPが高いのに、酸素飽和度データＳＰが低いという組み合わせが生理的に矛盾しているからである。すなわち、収縮期血圧値データBPが高いから酸素飽和度データＳＰを計測する抹消まで、しっかりと血液が送られていると考えられる。もし単なる肺機能低下の問題であれば、より血液を送る必要があるので心拍数データHRが高くなるはずであるが、それはない。よって、計測機器の故障や装着ミスの発生が考える、という推測が成り立つのである。
【0042】
以上のとおり、心拍数データHR、収縮期血圧値データBP及び酸素飽和度データSPというバイオデータを、上記記載順に評価していくことにより、より適切な状態特定を行うことができる。あくまでも健康状態は医師の判断によるものとしても、その前段階として、医師を含む医療従事者の判断の漏れや誤りを少なくするための支援ツールとして有効である。
【0043】
（本実施例の変形例）
上述した支援装置１はタブレット端末によって構成してあるが、これをたとえば着用可能な支援装置５１によって構成することもできる（図１１）。支援装置５１であれば、マラソンやジョギング、さらに水泳等のスポーツを楽しむ対象者Ｐが、スポーツをしながら腕に付けられるので、そのときの健康状態を把握することができる（図１２、図１３）。また、同様な理由から、リハビリを行う対象者Ｐが、その最中に健康状態を把握するためにも支援装置５１は有益である。なお、支援装置１にもタイマ部を設けることが好ましい。これをストップウォッチとして活用すれば便利だからである。好ましい支援装置５１には、表示手段としてバイブレーター機能が設けられている。
上述した支援装置１はタブレット端末によって構成してあるが、これをたとえば着用可能な支援装置５１によって構成することもできる（図１１）。支援装置５１であれば、マラソンやジョギング、さらに水泳等のスポーツを楽しむ対象者Ｐが、スポーツをしながら腕に付けられるので、そのときの健康状態を把握することができる（図１２、図１３）。また、同様な理由から、リハビリを行う対象者Ｐが、その最中に健康状態を把握するためにも支援装置５１は有益である。なお、支援装置１にもタイマ部を設けることが好ましい。これをストップウォッチとして活用すれば便利だからである。好ましい支援装置５１には、表示手段としてバイブレーター機能が設けられている。
【0044】
上述してきた健康状態は、たとえば、スポーツの開始前の健康状態と所定時間経過後の健康状態を比較することにより、その対象者を強化すべきポイントを把握することができる。たとえば、５キロメートルのランニング直後の対象者の健康状態と、ランニング前のそれとを比較したら、心拍数データHRと収縮期血圧値データBPの増加が比較的小さいまま酸素飽和度データSPの低下がみられないなら、この対象者の心肺機能は極めて正常でランニングに適していることが分かる。であれば、この対象者のランニングタイムを縮めるには、心肺機能を強化するよりランニングに必要な筋肉を強化することが好ましい、という事態が想定される。リハビリの対象者にも同じことが言える。なお、支援装置１、５１による計測結果や判定記録などを、その日時等に紐づけて記憶部５（図２）に記憶させておくことが好ましい。たとえばスポーツ選手やリハビリ患者が行ってきたことを追跡できるようになるので、対象者本人に加え、全社であればスポーツコーチが、後者であれば医療従事者による成果判断等に寄与することができる。
【符号の説明】
【0045】
１，５１：支援装置、３：演算部（CPU）、５：記憶部、５ａ：プログラム、７：表示部、９：入力部。１１：通信部、１３：基準範囲値DB（データベース）、１５：予測状態ＤＢ（データベース）、１５ａ：心拍数範囲、１５ｂ：血圧値範囲、１５ｃ：酸素飽和度範囲、１７：心拍数センサー（脈拍数／心拍数センサー）、１９：血圧計、２１：パルスオキシメータ、２５ａ：ＨＲ入力欄、２５ｂ：ＢＰ入力欄、２５ｃ：SpO2入力欄、２５ｄ：計測時間入力欄、２５ｅ：健康状態表示欄、２５ｆ：クリアボタン、２５ｇ：判定ボタン
【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】