特開 2025-56500 敗血症判定プログラム、敗血症判定装置、敗血症判定方法及び敗血症判定システム

(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】P2025056500

(43)【公開日】2025-04-08

(54)【発明の名称】敗血症判定プログラム、敗血症判定装置、敗血症判定方法及び敗血症判定システム

(51)【国際特許分類】

   A61B 10/00 20060101AFI20250401BHJP

   A61B 5/02 20060101ALI20250401BHJP

【ＦＩ】

A61B10/00 K

A61B5/02 310Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023166016

(22)【出願日】2023-09-27

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和４年度、国立研究開発法人日本医療研究開発機構、新興・再興感染症に対する革新的医薬品等開発推進研究事業、研究開発課題名「ヒト型思考ＡＩによる高齢者肺炎（新型コロナウイルスを含む）の個別化重症度・予後予測システムの実用化」）、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

(71)【出願人】

【識別番号】504137912

【氏名又は名称】国立大学法人 東京大学

(74)【代理人】

【識別番号】110003421

【氏名又は名称】弁理士法人フィールズ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】田岡 和城

【テーマコード（参考）】

4C017

【Ｆターム（参考）】

4C017AA09

4C017AA20

4C017BB12

4C017BC11

4C017BD06

4C017CC08

(57)【要約】

【課題】敗血症の補助診断を迅速に行うことを可能とする敗血症判定プログラム、敗血症判定装置、敗血症判定方法及び敗血症判定システムを提供する。
【解決手段】対象者の加速度脈波を取得し、取得した加速度脈波の振幅の大きさに関する情報を特定し、特定した振幅の大きさに関する情報に基づいて、対象者が敗血症に罹患しているか否かを判定し、対象者が敗血症に罹患している可能性があるか否かについての判定結果を出力する。
【選択図】図７

【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象者の加速度脈波を取得し、
取得した前記加速度脈波の振幅の大きさに関する情報を特定し、
特定した前記振幅の大きさに関する情報に基づいて、前記対象者が敗血症に罹患しているか否かを判定し、
前記対象者が敗血症に罹患している可能性があるか否かについての判定結果を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする敗血症判定プログラム。

【請求項2】

前記判定する処理では、前記加速度脈波の波形において連続して位置する複数の山のそれぞれにおける振幅の大きさの最大値に基づいて、前記対象者が敗血症に罹患しているか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の敗血症判定プログラム。

【請求項3】

前記判定する処理では、前記最大値が第１閾値未満であるか否かを判定し、
前記最大値が前記第１閾値未満であると判定した場合、前記対象者が前記敗血症に罹患している確度が第１確度であると判定し、前記最大値が前記第１閾値以上であると判定した場合、前記対象者が前記敗血症に罹患している確度が第１確度よりも低い第２確度であると判定し、
前記出力する処理では、前記対象者が前記敗血症に罹患している確度が前記第１確度であると判定した場合、前記第１確度を示す情報を前記判定結果として出力し、前記対象者が前記敗血症に罹患している確度が前記第２確度であると判定した場合、前記第２確度を示す情報を前記判定結果として出力する、
ことを特徴とする請求項２に記載の敗血症判定プログラム。

【請求項4】

前記判定する処理では、
前記最大値が前記第１閾値以上である場合、前記最大値が第２閾値未満であるか否かを判定し、
前記最大値が前記第２閾値未満であると判定した場合、前記対象者が前記敗血症に罹患している確度が前記第１確度よりも低く前記第２確度よりも高い第３確度であると判定し、前記最大値が前記第２閾値以上であると判定した場合、前記対象者が前記敗血症に罹患している確度が前記第２確度であると判定し、
前記出力する処理では、前記対象者が前記敗血症に罹患している確度が前記第３確度であると判定した場合、前記第３確度を示す情報を前記判定結果として出力する、
ことを特徴とする請求項３に記載の敗血症判定プログラム。

【請求項5】

さらに、前記対象者が前記敗血症に罹患しているか否かを示す罹患データの入力を受け付ける、
処理をコンピュータに実行させ、
前記出力する処理では、前記対象者が前記敗血症に罹患している確度が前記第１確度であると判定した場合であって前記罹患データが前記敗血症に罹患していることを示す場合、前記対象者が治癒していない可能性があることを示す情報を前記判定結果として出力する、
ことを特徴とする請求項３に記載の敗血症判定プログラム。

【請求項6】

さらに、前記対象者が前記敗血症に罹患しているか否かを示す罹患データの入力を受け付ける、
処理をコンピュータに実行させ、
前記出力する処理では、前記対象者が前記敗血症に罹患している確度が前記第２確度であると判定した場合であって前記罹患データが前記敗血症に罹患していることを示す場合、前記対象者が治癒した可能性があることを示す情報を前記判定結果として出力する、
ことを特徴とする請求項３に記載の敗血症判定プログラム。

【請求項7】

さらに、前記対象者が前記敗血症に罹患しているか否かを示す罹患データの入力を受け付ける、
処理をコンピュータに実行させ、
前記出力する処理では、前記対象者が前記敗血症に罹患している確度が前記第３確度であると判定した場合であって前記罹患データが前記敗血症に罹患していることを示す場合、前記対象者が治癒していない可能性があることを示す情報、または、前記対象者が治癒中である可能性があることを示す情報を前記判定結果として出力する、
ことを特徴とする請求項４に記載の敗血症判定プログラム。

【請求項8】

前記判定する処理では、前記加速度脈波の波形において連続して位置する複数の山のそれぞれにおける振幅の大きさの比に基づいて、前記対象者が敗血症に罹患しているか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の敗血症判定プログラム。

【請求項9】

前記判定する処理では、
前記複数の山から、前記振幅の大きさの比が小さい第１数の山を特定し、
前記複数の山から、前記振幅の大きさの比が大きい第２数の山を特定し、
特定した前記第１数の山における前記振幅の大きさの比を示す第１値を算出し、
特定した前記第２数の山における前記振幅の大きさの比を示す第２値を算出し、
前記第１値に対する前記第２値の割合が第３閾値未満であるか否かを判定し、
前記割合が前記第３閾値未満である場合、前記対象者が前記敗血症に罹患している確度が第４確度であると判定し、前記割合が前記第３閾値以上である場合、前記対象者が前記敗血症に罹患している確度が第４確度よりも低い第５確度であると判定し、
前記出力する処理では、前記対象者が前記敗血症に罹患している確度が前記第４確度であると判定した場合、前記第４確度を示す情報を前記判定結果として出力し、前記対象者が前記敗血症に罹患している確度が前記第５確度であると判定した場合、前記第５確度を示す情報を前記判定結果として出力する、
ことを特徴とする請求項８に記載の敗血症判定プログラム。

【請求項10】

対象者の加速度脈波を取得する脈波取得部と、
取得した前記加速度脈波の振幅の大きさに関する情報を特定する特徴特定部と、
特定した前記振幅の大きさに関する情報に基づいて、前記対象者が敗血症に罹患しているか否かを判定する敗血症判定部と、
前記対象者が敗血症に罹患している可能性があるか否かについての判定結果を出力する情報出力部と、を有する、
ことを特徴とする敗血症判定装置。

【請求項11】

対象者の加速度脈波を取得し、
取得した前記加速度脈波の振幅の大きさに関する情報を特定し、
特定した前記振幅の大きさに関する情報に基づいて、前記対象者が敗血症に罹患しているか否かを判定し、
前記対象者が敗血症に罹患している可能性があるか否かについての判定結果を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする敗血症判定方法。

【請求項12】

対象者の加速度脈波を計測する加速度脈波計と、前記加速度脈波計と通信が可能な敗血症判定装置と、を有する敗血症判定システムであって、
前記敗血症判定装置は、
前記加速度脈波計から前記対象者の加速度脈波を取得し、
取得した前記加速度脈波の振幅の大きさに関する情報を特定し、
特定した前記振幅の大きさに関する情報に基づいて、前記対象者が敗血症に罹患しているか否かを判定し、
前記対象者が敗血症に罹患している可能性があるか否かについての判定結果を出力する、
ことを特徴とする敗血症判定システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、敗血症判定プログラム、敗血症判定装置、敗血症判定方法及び敗血症判定システムに関する。

【背景技術】

【0002】

敗血症は、血液中に細菌やウイルス（以下、単に細菌等とも呼ぶ）が混入して全身の臓器に障害を与える疾患であり、一度発症すると、数時間から１日程度で急激に症状が進行する場合がある。そのため、敗血症は、例えば、初期治療を早期に開始することが求められる疾患である（特許文献１を参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－０５８３５９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ここで、上記のような敗血症の診断は、例えば、ＳＯＦＡスコア（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ Ｏｒｇａｎ Ｆａｉｌｕｒｅ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｓｃｏｒｅ）等の指標（以下、単に指標とも呼ぶ）を用いることによって行われる場合がある。しかしながら、この場合、例えば、血液検査や医師による診察等が必要になるため、敗血症の診断を迅速に行うことができない。

【0005】

また、上記のような敗血症の診断は、例えば、血液培養を実施した後、血液に含まれる細菌等の種類を同定することによって行われる場合がある。しかしながら、この場合においても、例えば、血液培養に時間を要するため、敗血症の診断を迅速に行うことができない。

【0006】

そのため、例えば、敗血症の補助診断を迅速に行うことにより、敗血症の患者に対する初期治療を早期に開始することを可能とする方法が望まれている。

【0007】

そこで、本発明の目的は、敗血症の補助診断を迅速に行うことを可能とする敗血症判定プログラム、敗血症判定装置、敗血症判定方法及び敗血症判定システムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記目的を達成するための本発明における敗血症判定プログラムは、対象者の加速度脈波を取得し、取得した前記加速度脈波の振幅の大きさに関する情報を特定し、特定した前記振幅の大きさに関する情報に基づいて、前記対象者が敗血症に罹患しているか否かを判定し、前記対象者が敗血症に罹患している可能性があるか否かについての判定結果を出力する、処理をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0009】

本発明における敗血症判定プログラム、敗血症判定装置、敗血症判定方法及び敗血症判定システムによれば、敗血症の補助診断を迅速に行うことが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】図１は、第１の実施の形態における敗血症判定システム１０の構成例を示す図である。

【図2】図２は、第１の実施の形態における情報処理装置１の構成例を示す図である。

【図3】図３は、第１の実施の形態における敗血症判定処理の概略を説明する図である。

【図4】図４は、第１の実施の形態における敗血症判定処理の概略を説明する図である。

【図5】図５は、第１の実施の形態における敗血症判定処理を説明するフローチャート図である。

【図6】図６は、第１の実施の形態における敗血症判定処理を説明するフローチャート図である。

【図7】図７は、第１の実施の形態における敗血症判定処理を説明するフローチャート図である。

【図8】図８は、第１の実施の形態における敗血症判定処理を説明するフローチャート図である。

【図9】図９は、第１の実施の形態における敗血症判定処理を説明するフローチャート図である。

【図10】図１０は、第１の実施の形態における敗血症判定処理を説明するフローチャート図である。

【図11】図１１は、第１の実施の形態における敗血症判定処理を説明するフローチャート図である。

【図12】図１２は、第１の実施の形態における敗血症判定処理を説明する図である。

【図13】図１３は、第１の実施の形態における敗血症判定処理を説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

［第１の実施の形態における敗血症判定システム１０の構成例］
初めに、第１の実施の形態における敗血症判定システム１０の構成例について説明を行う。図１は、第１の実施の形態における敗血症判定システム１０の構成例を示す図である。

【0012】

敗血症判定システム１０は、例えば、情報処理装置１（以下、敗血症判定装置１とも呼ぶ）と、加速度脈波計２とを有する。そして、情報処理装置１は、例えば、加速度脈波計２と有線または無線によって接続しており、加速度脈波計２と通信を行うことが可能である。

【0013】

加速度脈波計２は、例えば、対象者ＯＢの加速度脈波を連続的に測定することによって、対象者ＯＢの加速度脈波についての時系列データ（以下、波形データとも呼ぶ）を生成する。

【0014】

情報処理装置１は、例えば、物理マシンや仮想マシンであり、加速度脈波計２によって生成された波形データを用いることによって、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かの判定（補助診断）を行う処理（以下、敗血症判定処理とも呼ぶ）を行う。

【0015】

具体的に、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、対象者ＯＢの加速度脈波から生成された波形データを加速度脈波計２から取得する。そして、情報処理装置１は、例えば、取得した波形データにおける振幅の大きさに関する情報を特定する。振幅の大きさに関する情報は、例えば、振幅の大きさ（値）である。また、振幅の大きさに関する情報は、例えば、取得した波形データにおける形状の特徴を示す情報である。続いて、情報処理装置１は、例えば、特定した振幅の大きさに関する情報に基づいて、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かを判定する。その後、情報処理装置１は、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患している可能性があるか否かについての判定結果を出力する。

【0016】

すなわち、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、対象者ＯＢの加速度脈波の測定結果に基づいて、対象者ＯＢが敗血症に罹患している可能性があるか否かについての判定を行う。

【0017】

これにより、本実施の形態における敗血症判定システム１０は、例えば、敗血症の補助診断を迅速に行うことが可能になる。具体的に、敗血症判定システム１０は、例えば、医師がいない場所等においても敗血症の補助診断を迅速に行うことが可能になる。そのため、敗血症判定システム１０は、例えば、敗血症に罹患している対象者ＯＢに対する初期治療を早期に開始させることが可能になる。

【0018】

以下、敗血症判定システム１０が１台の情報処理装置１を有する場合について説明を行うが、敗血症判定システム１０は、例えば、複数台の情報処理装置１を有するものであってもよい。そして、敗血症判定処理は、例えば、複数台の情報処理装置１において分散して行われるものであってもよい。

【0019】

また、以下、情報処理装置１が加速度脈波計２に隣接する位置に配置されるものとして説明を行うが、情報処理装置１は、例えば、加速度脈波計２と異なる位置（例えば、図示しないデータセンター）に配置されるものであってもよい。

【0020】

［第１の実施の形態における情報処理装置１の構成例］
次に、情報処理装置１の構成例について説明を行う。図２は、第１の実施の形態における情報処理装置１の構成例を示す図である。

【0021】

情報処理装置１は、図２に示すように、例えば、プロセッサであるＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、通信装置１０３と、記憶媒体１０４と、出力装置１０５とを有する。各部は、バス１０６を介して互いに接続される。

【0022】

記憶媒体１０４は、例えば、敗血症判定処理を行うためのプログラム１１０を記憶するプログラム格納領域（図示せず）を有する。

【0023】

また、記憶媒体１０４は、例えば、敗血症判定処理を行う際に用いられる情報を記憶する記憶部１３０（以下、情報格納領域１３０とも呼ぶ）を有する。なお、記憶媒体１０４は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）であってよい。

【0024】

ＣＰＵ１０１は、例えば、記憶媒体１０４からメモリ１０２にロードされたプログラム１１０を実行して敗血症判定処理を行う。

【0025】

通信装置１０３は、例えば、加速度脈波計２と有線接続または無線接続を行い、加速度脈波計２との間において通信を行う。

【0026】

出力装置１０５は、例えば、ディスプレイ等の装置であり、敗血症判定処理の判定結果を出力する装置である。

【0027】

［第１の実施の形態における敗血症判定処理の概略］
次に、第１の実施の形態における敗血症判定処理の概略について説明を行う。図３及び図４は、第１の実施の形態における敗血症判定処理の概略を説明する図である。

【0028】

情報処理装置１は、図３に示すように、例えば、入力受付部１１１と、脈波取得部１１２と、特徴特定部１１３と、敗血症判定部１１４と、情報生成部１１５と、情報出力部１１６とを含む各機能を実現する。

【0029】

また、情報格納領域１３０には、図４に示すように、例えば、波形データ１３１と、罹患データ１３２と、出力データ１３３とが記憶される。波形データ１３１は、例えば、対象者ＯＢの加速度脈波についての時系列データである。また、罹患データ１３２は、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患していると診断されているか否か（対象者ＯＢが現在敗血症に罹患しているか否か）を示すデータを含む対象者ＯＢに関するデータ（例えば、いわゆる臨床データ）である。また、出力データ１３３は、例えば、敗血症判定処理の判定結果を示すデータである。

【0030】

入力受付部１１１は、例えば、対象者ＯＢについての敗血症判定処理の開始指示（以下、単に開始指示とも呼ぶ）の入力を受け付ける。

【0031】

脈波取得部１１２は、例えば、入力受付部１１１が開始指示の入力を受け付けた場合、加速度脈波計２から対象者ＯＢについての波形データ１３１を取得する。そして、脈波取得部１１２は、例えば、取得した波形データ１３１を情報格納領域１３０に記憶する。

【0032】

特徴特定部１１３は、例えば、脈波取得部１１２が取得した波形データ１３１における振幅の大きさに関する情報を特定する。

【0033】

具体的に、特徴特定部１１３は、例えば、脈波取得部１１２が取得した波形データ１３１において連続して位置する複数の山（以下、単に複数の山とも呼ぶ）のそれぞれにおける振幅の大きさ（値）を振幅の大きさに関する情報として特定する。複数の山は、例えば、脈波取得部１１２が取得した波形データ１３１のうち、所定の時間帯に対応する波形データ１３１において連続して位置する複数の山である。所定の時間帯は、例えば、直近の数十秒から数分程度の時間帯であってよい。

【0034】

また、特徴特定部１１３は、例えば、複数の山のそれぞれにおける振幅の大きさ（値）に代えて、または、複数の山のそれぞれにおける振幅の大きさ（値）とともに、複数の山のそれぞれにおける振幅の大きさの比（すなわち、脈波取得部１１２が取得した波形データ１３１についての形状の特徴を示す情報）を振幅の大きさに関する情報を特定する。なお、特徴特定部１１３は、この場合、例えば、予め指定された基準の大きさに対する各山の振幅の大きさの割合を、複数の山のそれぞれにおける振幅の大きさの比として特定するものであってよい。

【0035】

敗血症判定部１１４は、例えば、特徴特定部１１３が特定した振幅の大きさに関する情報に基づいて、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かを判定する。

【0036】

具体的に、敗血症判定部１１４は、例えば、脈波取得部１１２が取得した波形データ１３１において連続して位置する複数の山のそれぞれにおける振幅の大きさの最大値に基づいて、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かを判定する。

【0037】

また、敗血症判定部１１４は、例えば、脈波取得部１１２が取得した波形データ１３１において連続して位置する複数の山のそれぞれにおける振幅の大きさの比に基づいて、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かを判定する。

【0038】

情報生成部１１５は、例えば、敗血症判定部１１４による判定結果に基づいて、出力データ１３３を生成する。そして、情報生成部１１５は、例えば、生成した出力データ１３３を情報格納領域１３０に記憶する。

【0039】

情報出力部１１６は、例えば、情報生成部１１５が生成した出力データ１３３を出力装置１０５に出力する。

【0040】

なお、入力受付部１１１は、例えば、対象者ＯＢについての罹患データ１３２の入力を受け付けるものであってもよい。そして、入力受付部１１１は、例えば、入力を受け付けた罹患データ１３２を情報格納領域１３０に記憶するものであってもよい。その後、情報生成部１１５は、例えば、敗血症判定部１１４による判定結果と、入力受付部１１１が入力を受け付けた罹患データ１３２とのそれぞれに基づいて、出力データ１３３を生成するものであってもよい。

【0041】

また、情報出力部１１６は、例えば、情報生成部１１５が生成した出力データ１３３を、情報処理装置１とインターネット等のネットワーク（図示せず）を介して通信が可能な他の情報処理装置（図示せず）に送信（蓄積）するものであってもよい。

【0042】

［第１の実施の形態における敗血症判定処理のフローチャート図］
次に、第１の実施の形態における敗血症判定処理について説明を行う。図５から図１１は、第１の実施の形態における敗血症判定処理を説明するフローチャート図である。また、図１２及び図１３は、第１の実施の形態における敗血症判定処理を説明する図である。

【0043】

［データ受付処理］
初めに、敗血症判定処理のうち、罹患データ１３２の入力を受け付ける処理（以下、データ受付処理とも呼ぶ）について説明を行う。図５は、データ受付処理を説明するフローチャート図である。

【0044】

入力受付部１１１は、図５に示すように、例えば、対象者ＯＢの罹患データ１３２の入力を受け付けるまで待機する（Ｓ１１のＮＯ）。

【0045】

そして、対象者ＯＢの罹患データ１３２の入力を受け付けた場合（Ｓ１１のＹＥＳ）、入力受付部１１１は、例えば、入力を受け付けた罹患データ１３２を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ１２）。

【0046】

［データ取得処理］
次に、敗血症判定処理のうち、波形データ１３１を取得するタイミング（以下、データ取得処理とも呼ぶ）について説明を行う。図６は、データ取得処理を説明するフローチャート図である。

【0047】

脈波取得部１１２は、図６に示すように、例えば、データ取得タイミングまで待機する（Ｓ２１のＮＯ）。データ取得タイミングは、例えば、対象者ＯＢの波形データ１３１の取得を行う旨の情報が入力されたタイミングであってよい。また、データ取得タイミングは、例えば、データ受付処理が行われた直後のタイミングであってよい。

【0048】

そして、データ取得タイミングになった場合（Ｓ２１のＹＥＳ）、脈波取得部１１２は、例えば、加速度脈波計２から対象者ＯＢについての波形データ１３１を取得する（Ｓ２２）。

【0049】

具体的に、脈波取得部１１２は、例えば、加速度脈波計２から所定の時間帯（例えば、直近の数十秒から数分程度の時間帯）に対応する対象者ＯＢについての波形データ１３１を取得する。

【0050】

その後、脈波取得部１１２は、例えば、Ｓ２２の処理で受信した波形データ１３１を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ２３）。以下、波形データ１３１の具体例について説明を行う。

【0051】

［波形データ１３１の具体例］
図１２及び図１３は、波形データ１３１の具体例である。図１２及び図１３に示す波形データ１３１において、横軸は時間を示し、縦軸は加速度脈波の大きさ（振幅の大きさ）を示す。

【0052】

図１２に示す波形データ１３１（以下、波形データ１３１ａとも呼ぶ）は、例えば、ほぼ一定の値のピーク値が規則的（周期的）に発生する波形データである。具体的に、図１２に示す波形データ１３１ａにおける各ピーク値は、１００００程度である。すなわち、図１２に示す波形データ１３１ａは、例えば、正常の場合における心電図の波形データと同様の形状を有する波形データである。

【0053】

また、図１３に示す波形データ１３１（以下、波形データ１３１ｂとも呼ぶ）は、例えば、一定の値でないピーク値が不規則的に発生する波形データ（いわゆる歯形の波形データ）である。具体的に、図１３に示す波形データ１３１ｂにおける各ピーク値は、例えば、５００から１０００程度である。すなわち、図１３に示す波形データ１３１ｂは、例えば、心室細動の場合における心電図の波形データと同様の形状を有する波形データである。

【0054】

［敗血症判定処理のメイン処理］
次に、敗血症判定処理のメイン処理（以下、単にメイン処理とも呼ぶ）について説明を行う。図７及び図８は、メイン処理を説明するフローチャート図である。

【0055】

特徴特定部１１３は、図７に示すように、例えば、判定タイミングになるまで待機する（Ｓ３１のＮＯ）。判定タイミングは、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かの判定を行う旨の情報が入力されたタイミングであってよい。また、データ取得タイミングは、例えば、データ取得処理が行われた直後のタイミングであってよい。

【0056】

そして、判定タイミングになった場合（Ｓ３１のＹＥＳ）、特徴特定部１１３は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された波形データ１３１（データ取得処理において取得された波形データ１３１）において連続して位置する複数の山のそれぞれにおける振幅の大きさ（値）を特定する（Ｓ３２）。

【0057】

さらに、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ３２の処理で特定した振幅の大きさの最大値に基づいて、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かを判定する（Ｓ３３）。

【0058】

その後、情報生成部１１５は、例えば、Ｓ３３の処理における判定結果と、情報格納領域１３０に記憶された罹患データ１３２（データ受付処理において入力を受け付けた罹患データ１３２）とに基づいて、出力データ１３３を生成する（Ｓ３４）。以下、Ｓ３３及びＳ３４の処理の詳細について説明を行う。

【0059】

［Ｓ３３及びＳ３４の処理の詳細］
敗血症判定部１１４は、図８に示すように、例えば、Ｓ３２の処理で特定した振幅の大きさの最大値が閾値（以下、第１閾値とも呼ぶ）未満であるか否かを判定する（Ｓ４１）。第１閾値は、例えば、１０００であってよい。

【0060】

その結果、Ｓ３２の処理で特定した振幅の大きさの最大値が第１閾値未満であると判定した場合（Ｓ４１のＹＥＳ）、敗血症判定部１１４は、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患している確度として特定の確度（以下、第１確度とも呼ぶ）を特定する（Ｓ４２）。

【0061】

一方、Ｓ３２の処理で特定した振幅の大きさの最大値が第１閾値以上であると判定した場合（Ｓ４１のＮＯ）、敗血症判定部１１４は、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患している確度として第１確度よりも低い他の確度（以下、第２確度とも呼ぶ）を特定する（Ｓ４４）。

【0062】

すなわち、敗血症判定部１１４は、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かを、Ｓ３２の処理で特定した振幅の大きさの最大値を用いることによって判定する。

【0063】

具体的に、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ３２の処理で特定した振幅の大きさの最大値が第１閾値未満である場合、対象者ＯＢが敗血症に罹患している確度として第２確度よりも高い第１確度を特定する。

【0064】

一方、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ３２の処理で特定した振幅の大きさの最大値が第１閾値以上である場合、対象者ＯＢが敗血症に罹患している確度として第１確度よりも低い第２確度を特定する。

【0065】

そして、情報生成部１１５は、例えば、Ｓ４２の処理の後、Ｓ４２の処理で特定した第１確度を示す情報を出力データ１３３として生成する（Ｓ４３）。

【0066】

具体的に、情報生成部１１５は、この場合、例えば、「敗血症に罹患している可能性が高い」等の情報を出力データ１３３として生成する。

【0067】

さらに具体的に、例えば、対象者ＯＢに対応する罹患データ１３２が情報格納領域１３０に記憶されていない場合、または、対象者ＯＢが現在敗血症に罹患していないことを示す罹患データ１３２が情報格納領域１３０に記憶されている場合、情報生成部１１５は、「敗血症に罹患した可能性が高い」等の情報を出力データ１３３として生成する。また、例えば、対象者ＯＢが現在敗血症に罹患していることを示す罹患データ１３２が情報格納領域１３０に記憶されている場合、情報生成部１１５は、「依然として敗血症に罹患している」等の情報を出力データ１３３として生成する。

【0068】

また、情報生成部１１５は、例えば、Ｓ４４の処理の後、Ｓ４４の処理で特定した第２確度を示す情報を出力データ１３３として生成する（Ｓ４５）。

【0069】

具体的に、情報生成部１１５は、この場合、例えば、「敗血症に罹患している可能性が低い」等の情報を出力データ１３３として生成する。

【0070】

さらに具体的に、例えば、対象者ＯＢに対応する罹患データ１３２が情報格納領域１３０に記憶されていない場合、または、対象者ＯＢが現在敗血症に罹患していないことを示す罹患データ１３２が情報格納領域１３０に記憶されている場合、情報生成部１１５は、「敗血症に罹患した可能性が低い」等の情報を出力データ１３３として生成する。また、例えば、対象者ＯＢが現在敗血症に罹患していることを示す罹患データ１３２が情報格納領域１３０に記憶されている場合、情報生成部１１５は、「敗血症が治癒した可能性が高い」等の情報を出力データ１３３として生成する。

【0071】

図７に戻り、情報出力部１１６は、例えば、Ｓ３４の処理（Ｓ４３の処理またはＳ４５の処理）で生成した出力データ１３３を出力装置１０５に出力する（Ｓ３５）。

【0072】

これにより、情報処理装置１は、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かについての判定結果を迅速に出力することが可能になる。

【0073】

具体的に、図１２で説明した波形データ１３１ａにおける振幅の最大値は、例えば、１００００程度である。そのため、例えば、第１閾値が１０００である場合、情報処理装置１は、図１２で説明した波形データ１３１ａに対応する対象者ＯＢが敗血症に罹患している可能性が低いことを示す判定結果を出力することが可能になる。

【0074】

一方、図１３で説明した波形データ１３１ｂにおける振幅の最大値は、例えば、５００から１０００程度である。そのため、例えば、第１閾値が１０００である場合、情報処理装置１は、図１３で説明した波形データ１３１ｂに対応する対象者ＯＢが敗血症に罹患している可能性が高いことを示す判定結果を出力することが可能になる。

【0075】

なお、Ｓ３２の処理で特定した振幅の大きさの最大値が第１閾値以上であると判定した場合（Ｓ４１のＮＯ）、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ３２の処理で特定した振幅の大きさの最大値が第１閾値よりも大きい他の閾値（以下、第２閾値とも呼ぶ）未満であるか否かを判定するものであってもよい。第２閾値は、例えば、２０００であってよい。

【0076】

そして、Ｓ３２の処理で特定した振幅の大きさの最大値が第１閾値以上であって第２閾値未満であると判定した場合、敗血症判定部１１４は、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患している確度として第１確度よりも低く第２確度よりも高い他の確度（以下、第３確度とも呼ぶ）を特定するものであってもよい。その後、敗血症判定部１１４は、この場合、例えば、特定した第３確度を示す情報を出力データ１３３として生成するものであってもよい。

【0077】

すなわち、敗血症判定部１１４は、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かについての判定に加え、敗血症に罹患している兆候があるか否かについての判定を行うものであってもよい。

【0078】

具体的に、例えば、Ｓ３２の処理で特定した振幅の大きさの最大値が第１閾値以上であって第２閾値未満であると判定した場合であって、対象者ＯＢに対応する罹患データ１３２が情報格納領域１３０に記憶されていない場合、または、対象者ＯＢが現在敗血症に罹患していないことを示す罹患データ１３２が情報格納領域１３０に記憶されている場合、情報生成部１１５は、「敗血症に罹患した兆候がある」等の情報を出力データ１３３として生成するものであってよい。

【0079】

また、例えば、Ｓ３２の処理で特定した振幅の大きさの最大値が第１閾値以上であって第２閾値未満であると判定した場合であって、対象者ＯＢが現在敗血症に罹患していることを示す罹患データ１３２が情報格納領域１３０に記憶されている場合、情報生成部１１５は、「敗血症の症状が緩和している」や「敗血症が治癒中である」等の情報を出力データ１３３として生成するものであってよい。

【0080】

すなわち、敗血症判定部１１４は、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かについての判定に加え、対象者ＯＢにおける敗血症の治癒状況についての判定を行うものであってもよい。

【0081】

これにより、情報処理装置１は、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かについてのより詳細な判定結果を出力することが可能になる。

【0082】

［敗血症判定処理の他のメイン処理］
次に、敗血症判定処理の他のメイン処理（以下、単に他のメイン処理とも呼ぶ）について説明を行う。図９から図１１は、他のメイン処理を説明するフローチャート図である。他のメイン処理は、例えば、図７及び図８で説明したメイン処理に代えて、または、図７及び図８で説明したメイン処理とともに行うことが可能な処理である。

【0083】

特徴特定部１１３は、図９に示すように、例えば、判定タイミングになるまで待機する（Ｓ５１のＮＯ）。

【0084】

そして、判定タイミングになった場合（Ｓ５１のＹＥＳ）、特徴特定部１１３は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された波形データ１３１（データ取得処理において取得された波形データ１３１）において連続して位置する複数の山のそれぞれにおける振幅の大きさの比を特定する（Ｓ５２）。

【0085】

さらに、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ５２の処理で特定した振幅の大きさの比に基づいて、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かを判定する（Ｓ５３）。

【0086】

その後、情報生成部１１５は、例えば、Ｓ５３の処理における判定結果と、情報格納領域１３０に記憶された罹患データ１３２（データ受付処理において入力を受け付けた罹患データ１３２）とに基づいて、出力データ１３３を生成する（Ｓ５４）。以下、Ｓ５３及びＳ５４の処理の詳細について説明を行う。

【0087】

［Ｓ５３及びＳ５４の処理の詳細］
敗血症判定部１１４は、図１０に示すように、例えば、情報格納領域１３０に記憶された波形データ１３１において連続して位置する複数の山から、Ｓ５２の処理で特定した振幅の大きさの比が小さい１以上の数（以下、第１数とも呼ぶ）の山を特定する（Ｓ６１）。

【0088】

具体的に、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ５２の処理で特定した振幅の大きさの比が小さい方から順に、第１数の山を特定する。

【0089】

また、敗血症判定部１１４は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された波形データ１３１において連続して位置する複数の山から、Ｓ５２の処理で特定した振幅の大きさの比が大きい１以上の数（以下、第２数とも呼ぶ）の山を特定する（Ｓ６２）。

【0090】

具体的に、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ５２の処理で特定した振幅の大きさの比が大きい方から順に、第２数の山を特定する。

【0091】

そして、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ６１の処理で特定した第１数の山における振幅の大きさの比を示す値（以下、第１値とも呼ぶ）を算出する（Ｓ６３）。

【0092】

具体的に、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ６１の処理で特定した第１数の山のそれぞれにおける振幅の大きさの比の平均値や中央値を第１値として算出する。

【0093】

なお、Ｓ６１の処理において１つの山のみを特定した場合、すなわち、Ｓ６１の処理において振幅の大きさが最も小さい山のみを特定した場合、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ６１の処理において特定された山の振幅の大きさの比をそのまま第１値とするものであってよい。

【0094】

また、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ６３の処理で特定した第２数の山における振幅の大きさの比を示す値（以下、第２値とも呼ぶ）を算出する（Ｓ６４）。

【0095】

具体的に、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ６３の処理で特定した第２数の山のそれぞれにおける振幅の大きさの比の平均値や中央値を第２値として算出する。

【0096】

なお、Ｓ６３の処理において１つの山のみを特定した場合、すなわち、Ｓ６３の処理において振幅の大きさが最も大きい山のみを特定した場合、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ６３の処理において特定された山の振幅の大きさの比をそのまま第２値とするものであってよい。

【0097】

続いて、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ６４の処理で算出した第２値をＳ６３の処理で算出した第１値で除算することによって、Ｓ６３の処理で算出した第１値に対するＳ６４の処理で算出した第２値の割合（以下、単に割合とも呼ぶ）を算出する（Ｓ６５）。

【0098】

その後、敗血症判定部１１４は、図１１に示すように、例えば、Ｓ６５の処理で算出した割合が閾値（以下、第３閾値とも呼ぶ）未満であるか否かを判定する（Ｓ７１）。第３閾値は、例えば、１００であってよい。

【0099】

その結果、Ｓ６５の処理で算出した割合が第３閾値未満であると判定した場合（Ｓ７１のＹＥＳ）、敗血症判定部１１４は、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患している確度として特定の確度（以下、第４確度とも呼ぶ）を特定する（Ｓ７２）。

【0100】

一方、Ｓ６５の処理で算出した割合が第３閾値以上であると判定した場合（Ｓ７１のＮＯ）、敗血症判定部１１４は、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患している確度として第４確度よりも低い他の確度（以下、第５確度とも呼ぶ）を特定する（Ｓ７４）。

【0101】

すなわち、敗血症判定部１１４は、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かを、Ｓ６５の処理で算出した割合を用いることによって判定する。

【0102】

具体的に、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ６５の処理で算出した割合が第３閾値未満である場合、対象者ＯＢが敗血症に罹患している確度として第５確度よりも高い第４確度を特定する。

【0103】

一方、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ６５の処理で算出した割合が第３閾値以上である場合、対象者ＯＢが敗血症に罹患している確度として第４確度よりも低い第５確度を特定する。

【0104】

そして、情報生成部１１５は、例えば、Ｓ７２の処理の後、Ｓ７２の処理で特定した第４確度を示す情報を出力データ１３３として生成する（Ｓ７３）。

【0105】

具体的に、情報生成部１１５は、例えば、「敗血症に罹患している可能性が高い」等の情報を出力データ１３３として生成する。

【0106】

また、情報生成部１１５は、例えば、Ｓ７４の処理の後、Ｓ７４の処理で特定した第５確度を示す情報を出力データ１３３として生成する（Ｓ７５）。

【0107】

具体的に、情報生成部１１５は、例えば、「敗血症に罹患している可能性が低い」等の情報を出力データ１３３として生成する。

【0108】

図９に戻り、情報出力部１１６は、例えば、Ｓ５４の処理（Ｓ７３の処理またはＳ７５の処理）で生成した出力データ１３３を出力装置１０５に出力する（Ｓ５５）。

【0109】

これにより、情報処理装置１は、例えば、図７及び図８で説明した場合と同様に、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かについての判定結果を迅速に出力することが可能になる。

【0110】

具体的に、例えば、図１２で説明した波形データ１３１ａにおける第１値が１００００であり、第２値が２０である場合、情報処理装置１は、図１２で説明した波形データ１３１ａに対応する割合として５００を算出する。そのため、例えば、第３閾値が１００である場合、情報処理装置１は、図１２で説明した波形データ１３１ａに対応する対象者ＯＢが敗血症に罹患している可能性が低いことを示す判定結果を出力することが可能になる。

【0111】

一方、図１３で説明した波形データ１３１ｂにおける第１値が５００であり、第２値が２０である場合、情報処理装置１は、図１３で説明した波形データ１３１ｂに対応する割合として２５を算出する。そのため、例えば、第３閾値が１００である場合、情報処理装置１は、図１３で説明した波形データ１３１ｂに対応する対象者ＯＢが敗血症に罹患している可能性が高いことを示す判定結果を出力することが可能になる。

【0112】

なお、Ｓ６５の処理で算出した割合が第３閾値以上であると判定した場合（Ｓ７１のＮＯ）、敗血症判定部１１４は、例えば、Ｓ６５の処理で算出した割合が第３閾値よりも大きい他の閾値（以下、第４閾値とも呼ぶ）未満であるか否かを判定するものであってもよい。

【0113】

そして、Ｓ６５の処理で算出した割合が第３閾値以上であって第４閾値未満であると判定した場合、敗血症判定部１１４は、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患している確度として第４確度よりも低く第５確度よりも高い他の確度（以下、第６確度とも呼ぶ）を特定するものであってもよい。その後、敗血症判定部１１４は、この場合、例えば、特定した第６確度を示す情報を出力データ１３３として生成するものであってもよい。

【0114】

これにより、情報処理装置１は、例えば、図７及び図８で説明した場合と同様に、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かについてのより詳細な判定結果を出力することが可能になる。

【0115】

このように、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、対象者ＯＢの加速度脈波から生成された波形データを加速度脈波計２から取得する。そして、情報処理装置１は、例えば、取得した波形データにおける振幅の大きさに関する情報を特定する。続いて、情報処理装置１は、例えば、特定した振幅の大きさに関する情報に基づいて、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かを判定する。その後、情報処理装置１は、例えば、対象者ＯＢが敗血症に罹患している可能性があるか否かについての判定結果を出力する。

【0116】

すなわち、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、対象者ＯＢの加速度脈波の測定結果に基づいて、対象者ＯＢが敗血症に罹患している可能性があるか否かについての判定を行う。

【0117】

これにより、本実施の形態における敗血症判定システム１０は、例えば、敗血症の補助診断を迅速に行うことが可能になる。具体的に、敗血症判定システム１０は、例えば、医師がいない場所等であっても敗血症の補助診断を迅速に行うことが可能になる。そのため、敗血症判定システム１０は、例えば、敗血症に罹患している対象者ＯＢに対する初期治療を早期に開始させることが可能になる。

【0118】

また、本実施の形態における敗血症判定システム１０は、例えば、対象者ＯＢの加速度脈波の測定結果から、敗血症に罹患している対象者ＯＢの治癒状況についても判定することが可能になる。そのため、敗血症判定システム１０は、例えば、敗血症に罹患している対象者ＯＢの治癒状況についてのモニタリングに用いることが可能になる。言い換えれば、敗血症判定システム１０による測定結果は、例えば、敗血症に罹患している対象者ＯＢの治癒についてのサロゲイトマーカーとして用いることが可能になる。

【0119】

なお、本実施の形態における敗血症判定システム１０では、例えば、機械学習によって生成された学習モデルを用いることによって、対象者ＯＢが敗血症に罹患しているか否かを判定するものであってもよい。

【符号の説明】

【0120】

１：情報処理装置
２：加速度脈波計
１０：敗血症判定システム
１０１：ＣＰＵ
１０２：メモリ
１０３：通信装置
１０４：記憶媒体
１０５：出力装置
１０６：バス
１１０：プログラム
１１１：入力受付部
１１２：脈波取得部
１１３：特徴特定部
１１４：敗血症判定部
１１５：情報生成部
１１６：情報出力部
１３０：情報格納領域
１３１：波形データ
１３２：罹患データ
１３３：出力データ
ＯＢ：対象者

【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】