特許 7616229 判定装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-01-08

(45)【発行日】2025-01-17

(54)【発明の名称】判定装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/00 20060101AFI20250109BHJP

   A61B 5/11 20060101ALI20250109BHJP

【ＦＩ】

A61B5/00 102A

A61B5/00 C

A61B5/11 100

【請求項の数】 6

(21)【出願番号】P 2022550271

(86)(22)【出願日】2020-09-17

(86)【国際出願番号】 JP2020035296

(87)【国際公開番号】W WO2022059144

(87)【国際公開日】2022-03-24

【審査請求日】2023-03-10

(73)【特許権者】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100124811

【弁理士】

【氏名又は名称】馬場 資博

(74)【代理人】

【識別番号】100088959

【弁理士】

【氏名又は名称】境 廣巳

(74)【代理人】

【識別番号】100097157

【弁理士】

【氏名又は名称】桂木 雄二

(74)【代理人】

【識別番号】100187724

【弁理士】

【氏名又は名称】唐鎌 睦

(72)【発明者】

【氏名】大野 友嗣

(72)【発明者】

【氏名】細井 利憲

(72)【発明者】

【氏名】久保 雅洋

【審査官】▲高▼原 悠佑

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１９／０４４６１９（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１３－２２０２９５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１３９７６１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０１８３７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１１８３２５（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１９／０７３９２７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２００４－１１０４８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－２０２０５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－１８７７８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２００４／０２６７１０３（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ５／００－５／０５３８

Ａ６１Ｂ ５／０６－５／３９８

Ａ６１Ｂ １０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

不穏状態を判定する際に用いる複数のデータに基づいてエラーの発生を検知する検知部と、
前記検知部がエラーを検知した場合に、不穏状態を判定する際に用いる複数のデータに基づいてエラーの原因を推定する推定部と、
前記推定部が推定した結果に応じた通知を行う通知部と、
を有し、
前記推定部は、自装置がデータを最後に取得した時刻と前記検知部が検知を行う時刻との差が許容範囲を超えているデータが不穏状態を判定する際に用いる複数のデータのうちの一部である場合、許容範囲を超えているデータを取得するセンサにエラーの原因があると推定し、不穏状態を判定する際に用いる複数のデータすべてについて許容範囲を超えている場合、不穏状態を判定する際に用いるデータを取得するセンサと判定装置との間に存在する装置間の接続状況を示す情報に基づいてエラーの原因を推定する
判定装置。

【請求項2】

請求項１に記載の判定装置であって、
前記推定部による推定の結果に応じて再起動指示を行う修正指示部を有する
判定装置。

【請求項3】

請求項１に記載の判定装置であって、
不穏状態を判定する際に用いるデータに基づいて判定される不穏の判定結果を示す情報に応じて、通知の重要性を示す指標である優先度を判断する優先度付け部を有し、
前記通知部は、前記優先度付け部が判断した優先度に応じた通知を行う
判定装置。

【請求項4】

請求項３に記載の判定装置であって、
前記優先度付け部は、対象者の属性を示す属性情報に基づいて優先度を判断する
判定装置。

【請求項5】

コンピュータが、
不穏状態を判定する際に用いる複数のデータに基づいてエラーの発生を検知し、
エラーを検知した場合に、不穏状態を判定する際に用いる複数のデータに基づいてエラーの原因を推定し、
推定した結果に応じた通知を行い、
エラーの原因を推定する際、自装置がデータを最後に取得した時刻とエラーの発生を検知する時刻との差が許容範囲を超えているデータが不穏状態を判定する際に用いる複数のデータのうちの一部である場合、許容範囲を超えているデータを取得するセンサにエラーの原因があると推定し、不穏状態を判定する際に用いる複数のデータすべてについて許容範囲を超えている場合、不穏状態を判定する際に用いるデータを取得するセンサと判定装置との間に存在する装置間の接続状況を示す情報に基づいてエラーの原因を推定する
通知方法。

【請求項6】

コンピュータに、
不穏状態を判定する際に用いる複数のデータに基づいてエラーの発生を検知し、
エラーを検知した場合に、不穏状態を判定する際に用いる複数のデータに基づいてエラーの原因を推定し、
推定した結果に応じた通知を行う
処理を実現させ、
エラーの原因を推定する際、自装置がデータを最後に取得した時刻とエラーの発生を検知する時刻との差が許容範囲を超えているデータが不穏状態を判定する際に用いる複数のデータのうちの一部である場合、許容範囲を超えているデータを取得するセンサにエラーの原因があると推定し、不穏状態を判定する際に用いる複数のデータすべてについて許容範囲を超えている場合、不穏状態を判定する際に用いるデータを取得するセンサと判定装置との間に存在する装置間の接続状況を示す情報に基づいてエラーの原因を推定する
プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、判定装置、通知方法、記録媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

患者が不穏状態になると、抜管、抜針、抜去や転倒、転落などのリスクが高まり、その結果として、患者にけがなどが生じるおそれがある。そこで、このようなリスク・おそれを低減させるため、不穏の予兆を判定する技術が知られている。

【0003】

不穏の予兆を判定する技術について記載された文献として、例えば、特許文献１が知られている。特許文献１には、判定部と推定部とを備える生体情報処理システムが記載されている。特許文献１によると、判定部は、患者の生体情報の特徴量に基づいて、患者の容体が平常状態と比較して変化しているか否かを示す識別情報を判定する。そして、推定部は、判定部が判定した識別情報と、事前に学習された対処予測用パラメータとに基づいて、患者に対する対処情報を推定する。また、特許文献１には心拍数などが生体情報の一例として開示されており、患者が不穏状態である可能性を示す不穏スコアが識別情報の一例として開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】国際公開２０１９／０７３９２７号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１などに記載されている技術の場合、システムのどこかにエラーが生じると、推定に必要な情報を取得することが出来なくなる。その結果、不穏状態の判定を行うことが出来なくなることがあった。

【0006】

上述したような不穏状態の判定を行うことが出来ない状態は、望ましい状態ではないため、早急に解消することが望ましい。

【0007】

そこで、本発明は、何らかの理由で不穏状態の判定を行うことが出来ない場合に、適切に対処することが可能な判定装置、通知方法、記録媒体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】

【0008】

かかる目的を達成するため本開示の一形態である判定装置は、
不穏状態を判定する際に用いるデータに基づいて、エラーの原因を推定する推定部と、
前記推定部が推定した結果に応じた通知を行う通知部と、
を有する
という構成をとる。

【0009】

また、本開示の他の形態である通知方法は、
コンピュータが、
不穏状態を判定する際に用いるデータに基づいて、エラーの原因を推定し、
推定した結果に応じた通知を行う
通知方法。

【0010】

また、本開示の他の形態である記録媒体は、
コンピュータに、
不穏状態を判定する際に用いるデータに基づいて、エラーの原因を推定し、
前記特定した結果に応じた通知を行う、
処理を実現するためのプログラムを記録した記録媒体である。

【発明の効果】

【0011】

上述したような各構成によると、何らかの理由で不穏状態の判定を行うことが出来ない場合に、適切に対処することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】本開示の第１の実施形態における不穏判定システムの全体の構成例を示す図である。

【図2】図１で示すセンサ装置の構成例を示すブロック図である。

【図3】図１で示すベッド端末の構成例を示すブロック図である。

【図4】図１で示す不穏判定装置の構成例を示すブロック図である。

【図5】記憶部に格納される情報の一例を示す図である。

【図6】センシングデータに含まれるバイタルデータの一例を示す図である。

【図7】スコア情報に含まれる不穏判定用スコアの一例を示す図である。

【図8】スコア算出部の処理例を説明するための図である。

【図9】不穏判定装置の動作例を示すフローチャートである。

【図10】不穏判定装置の他の構成例を示すブロック図である。

【図11】不穏判定装置の他の構成例を示すブロック図である。

【図12】エラー発生状況の一例を説明するための図である。

【図13】本開示の第２の実施形態における判定装置のハードウェア構成図である。

【図14】判定装置の構成例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

［第１の実施形態］
本開示の第１の実施形態について、図１から図１２までを参照して説明する。図１は、不穏判定システム１００の全体の構成例を示す図である。図２は、センサ装置２００の構成例を示すブロック図である。図３は、ベッド端末３００の構成例を示すブロック図である。図４は、不穏判定装置４００の構成例を示すブロック図である。図５は、記憶部４４０に格納される情報の一例を示す図である。図６は、センシングデータ４４２に含まれるバイタルデータの一例を示す図である。図７は、スコア情報４４４に含まれる不穏判定用スコアの一例を示す図である。図８は、スコア算出部４５５の処理例を説明するための図である。図９は、不穏判定装置４００の動作例を示すフローチャートである。図１０、図１１は、不穏判定装置４００の他の構成例を示すブロック図である。図１２は、エラー発生状況の一例を説明するための図である。

【0014】

本開示の第１の実施形態では、センサ装置２００を用いて計測したデータに基づいて、患者の不穏状態を判定する不穏判定システム１００について説明する。例えば、不穏判定システム１００は、センサ装置２００が計測したデータに基づいて、不穏判定用スコアを算出する。そして、不穏判定システム１００は、算出した不穏判定用スコアに基づいて、患者の不穏状態を判定する。

【0015】

また、後述するように、不穏判定システム１００は、不穏判定を行う不穏判定装置４００におけるデータの受信状況などに応じて、不穏判定システム１００において発生したエラーを検知するとともに、エラーの発生箇所を特定する。そして、不穏判定システム１００は、特定結果に応じた処理を行う。例えば、不穏判定システム１００は、特定したエラーの発生箇所に対してエラーを修正するための再起動指示を送信したり、エラーを特定した旨を外部端末などに対して通知したりする。これにより、何らかの理由で不穏判定システム１００が不穏状態の判定を行うことが出来ない場合でも、適切に対処することが可能となる。

【0016】

なお、本実施形態において説明する不穏判定システム１００は、例えば、急性期病院、回復期病院、介護施設、自宅での見守り、などの様々な場面で活用することが出来る。以下、本実施形態においては、不穏判定システム１００を急性期病院や回復期病院などの病院で活用する場合について説明する。なお、不穏判定システム１００は、上記例示した以外の不穏状態の判定が必要な状況で活用されても構わない。

【0017】

本実施形態において、不穏とは、患者に落ち着きがなく興奮している状態のことである。不穏は、せん妄などにより生じることがある。また、不穏状態は、患者の不穏に関する状態を示す。不穏状態は、例えば、患者が不穏であるか否か、患者に不穏の予兆があるか否かを示す。なお、不穏状態は、患者の不穏の可能性に関するその他の指標を含んでもよい。患者が不穏の場合、ベッド転落、挿管の抜去、奇声、暴力などの問題行動を起こす可能性がある。そのため、不穏状態は的確に判定することが望ましい。

【0018】

図１は、不穏判定システム１００の構成例を示している。図１を参照すると、不穏判定システム１００は、例えば、センサ装置２００とベッド端末３００と不穏判定装置４００とを含んでいる。図１で示すように、センサ装置２００とベッド端末３００とは、Bluetooth（登録商標）などの近距離無線通信や有線などを用いて、互いに通信可能なよう接続
されている。また、ベッド端末３００と不穏判定装置４００とは、Wi-Fi（登録商標）な
どの近距離無線通信や有線などを用いて、互いに通信可能なよう接続されている。ベッド端末３００と不穏判定装置４００とは、無線基地局などの中継装置を介して接続されても構わない。

【0019】

なお、不穏判定システム１００が有するセンサ装置２００の数、ベッド端末３００の数、不穏判定装置４００の数は、図１で例示する場合に限定されない。例えば、不穏判定システム１００は、複数のセンサ装置２００、ベッド端末３００、不穏判定装置４００を有することが出来る。

【0020】

センサ装置２００は、対象者である患者のバイタルデータなどを計測する。図２は、センサ装置２００の構成例を示している。図２を参照すると、センサ装置２００は、例えば、センサ２１０と送受信部２２０とを含んでいる。例えば、センサ装置２００は、ハードウェアにより上記各処理部を実現することが出来る。センサ装置２００は、記憶装置に格納されたプログラムをＣＰＵなどの演算装置が実行することで、上記各処理部を実現しても構わない。

【0021】

センサ２１０は、患者のバイタルデータなどを取得するセンサである。後述するように、センサ２１０が計測することで取得した時系列のデータは、例えば、患者の不穏判定を行う際などに用いることが出来る。例えば、センサ２１０は、心拍センサ、呼吸数センサ、血圧センサ、体温センサ、血中酸素飽和度センサなどのバイタルセンサのうちの少なくとも１つである。

【0022】

ここで、バイタルデータは、患者の生命活動に伴って変化する物理量である。例えば、バイタルデータは、患者の心拍数、呼吸数、血圧値、体温、皮膚温度、血流量、血中酸素飽和度などのうちの少なくとも１つを含む。

【0023】

また、センサ２１０は、バイタルデータに加えて、または、バイタルデータの代わりに、体動データを計測することが出来る。例えば、センサ２１０は、体動データを計測するための構成として、加速度センサ、ジャイロセンサ（角速度センサ）、角度センサ、マイクロフォンなどの体動センサのうちの少なくとも１つを含むことが出来る。

【0024】

なお、体動データは、患者の身体の動きに関する物理量である。例えば、体動データは、患者の腕、体、足など所定部位の加速度、角速度、角度、発声量などのうちの少なくとも１つを含む。

【0025】

送受信部２２０は、アンテナなどを有している。送受信部２２０は、ベッド端末３００との間でデータの送受信を行う。

【0026】

例えば、送受信部２２０は、ベッド端末３００との間でBluetoothなどの省電力無線通
信を用いた通信を行う。例えば、送受信部２２０は、センサ２１０が取得したバイタルデータや体動データと、センサ装置２００の識別情報と、を対応付けて、ベッド端末３００に対して送信する。

【0027】

以上が、センサ装置２００の構成例である。なお、センサ装置２００は、一つの装置から構成されても構わないし、複数の装置から構成されても構わない。例えば、センサ装置２００は、１つまたは複数のセンサ装置と、送受信部２３０としての機能を有する装置と、など複数の装置を互いに通信可能なよう接続することで実現しても構わない。また、センサ２１０は、患者に装着されていても構わないし、例えば、患者が滞在するベッドなどに備え付けられていても構わない。なお、センサ装置２００が複数の装置から構成される場合、複数の装置それぞれに送受信部があってよい。

【0028】

ベッド端末３００は、患者が滞在するベッド付近などの所定箇所などに予め設置されている情報処理装置である。例えば、ベッド端末３００は、スマートフォンなどであり、画面表示機能を有する。ベッド端末３００は、スマートフォン以外であっても構わない。なお、ベッド端末３００は、患者が滞在するべき所定箇所、または患者が滞在するべき範囲を定める基準となる所定箇所に設置されている端末であり、ベッド付近に設置されたものに限られない。

【0029】

図３は、ベッド端末３００の構成例を示している。図３を参照すると、ベッド端末３００は、例えば、送受信部３１０と画面表示部３２０とを有している。例えば、ベッド端末３００は、ハードウェアにより上記各処理部を実現することが出来る。ベッド端末３００は、記憶装置に格納されたプログラムをＣＰＵなどの演算装置が実行することで、上記各処理部を実現しても構わない。

【0030】

送受信部３１０は、アンテナなどを有しており、センサ装置２００や不穏判定装置４００との間でデータの送受信を行う。例えば、送受信部３１０は、センサ装置２００が送信した体動データ、バイタルデータ、センサ装置２００の識別情報などを受信する。そして、送受信部３１０は、センサ装置２００から受信した体動データ、バイタルデータ、識別情報などを不穏判定装置４００へと送信する。また、送受信部３１０は、不穏判定装置４００から不穏の判定結果を示す情報を受信することが出来る。

【0031】

また、送受信部３１０は、センサ装置２００との間の通信状況に応じた情報を不穏判定装置４００へ対して送信することが出来る。例えば、センサ装置２００との間に確立された省電力無線通信が切れた場合、送受信部３１０は、センサ装置２００との間の通信が切れた旨を示す情報を不穏判定装置４００へ対して送信することが出来る。

【0032】

画面表示部３２０は、送受信部３１０が受信したバイタルデータや体動データ、不穏判定や状態判定の結果を示す情報、などを画面表示する。例えば、画面表示部３２０は、受信した不穏の判定結果を示す情報などに基づいて、ベッド端末３００に対応する患者が不穏である旨などを画面表示することが出来る。

【0033】

不穏判定装置４００は、センサ装置２００が有するセンサ２１０が取得したバイタルデータや体動データなどに基づく不穏判定を行う情報処理装置である。また、不穏判定装置４００は、バイタルデータや体動データの状態や受信状況などに応じて、エラーの発生を検知するとともに、エラー発生箇所の特定を行う。不穏判定装置４００は、例えば、ナースステーションなどの所定箇所に設置されている。例えば、不穏判定装置４００は、医療従事者が使用するパーソナルコンピュータやタブレットなどの情報処理装置、病院内などに設置されたサーバ、あるいはクラウドサーバなどである。不穏判定装置４００は、パーソナルコンピュータやタブレットなどの情報処理装置とサーバなどとを組み合わせたものであっても構わない。例えば、不穏判定装置４００は、院内のオンプレミスサーバとスマートフォンとの組み合わせであり、オンプレミスサーバで体動データやバイタルデータに基づく判定を行い、医療従事者が使用するスマートフォンに結果の表示や通知を行う。なお、医療従事者は、例えば、医者や看護師等である。本開示における医療従事者は、医療に従事するものであればこれに限らない。

【0034】

図４は、不穏判定装置４００の構成例を示している。図４を参照すると、不穏判定装置４００は、主な構成要素として、例えば、操作入力部４１０と、画面表示部４２０と、通信Ｉ／Ｆ部４３０と、記憶部４４０と、演算処理部４５０と、を有している。なお、不穏判定装置４００は、時刻を示す時計機能など一般的な機能を有している。

【0035】

操作入力部４１０は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなる。操作入力部４１０は、不穏判定装置４００を操作する医療従事者の操作を検出して演算処理部４５０に出力する。

【0036】

画面表示部４２０は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ、液晶ディスプレイ）などの画面表示装置からなる。画面表示部４２０は、演算処理部４５０からの指示に応じて、センシングデータ４４２、接続状況情報４４３、スコア情報４４４、結果情報４４５などの記憶部４４０に格納された各種情報を画面表示することが出来る。なお、画面表示部４２０は、演算処理部４５０などが設置された場所と離れた場所に設置されていてもよい。例えば、不穏判定装置４００が有する各構成のうち、画面表示部４２０のみがナースステーションに設置されていてもよい。この場合、演算処理部４５０などはサーバ室など画面表示部４２０とは別の場所に設置されていて構わない。

【0037】

通信Ｉ／Ｆ部４３０は、データ通信回路からなる。通信Ｉ／Ｆ部４３０は、無線通信などにより接続されたベッド端末３００や医療従事者が携帯する携帯端末などの外部装置との間でデータ通信を行う。

【0038】

記憶部４４０は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置である。図５は、記憶部４４０に格納される情報の一例を示している。図５で示すように、記憶部４４０は、演算処理部４５０における各種処理に必要な処理情報やプログラム４４６を記憶する。プログラム４４６は、演算処理部４５０に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現する。プログラム４４６は、通信Ｉ／Ｆ部４３０などのデータ入出力機能を介して外部装置や記録媒体から予め読み込まれ、記憶部４４０に保存されている。記憶部４４０で記憶される主な情報としては、例えば、不穏判定用モデル４４１、センシングデータ４４２、接続状況情報４４３、スコア情報４４４、結果情報４４５などがある。

【0039】

不穏判定用モデル４４１は、センサ２１０が取得したバイタルデータや体動データに基づいて不穏判定用スコアを算出するモデルである。例えば、不穏判定用モデル４４１は、バイタルデータや体動データに応じた情報を入力として、不穏判定用スコアを出力する。不穏判定用モデル４４１は、例えば、外部装置などにおいて、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）やニューラルネットワークなどを用いた機械学習を行うことにより予め生成された、学習済みモデルである。例えば、機械学習は、過去に計測したバイタルデータや体動データに対して不穏の有無をラベル付けしたデータを教師データとして用いることで行われている。不穏判定用モデル４４１は、通信Ｉ／Ｆ部４３０などを介して外部装置などから取得され、記憶部４４０に格納されている。

【0040】

なお、不穏判定用モデル４４１には、データの種類に応じた、複数種類のモデルが含まれても構わない。例えば、不穏判定用モデル４４１には、バイタルデータを入力するバイタルモデルと体動データを入力する体動モデルとが含まれても構わない。また、不穏判定用モデル４４１には、加速度や発声量などバイタルデータや体動データの種類に応じた複数のモデルが含まれていても構わない。不穏判定用モデル４４１は、上記例示した以外であっても構わない。

【0041】

また、不穏判定用モデル４４１が出力する不穏判定用スコアは、患者が不穏であるか否か、患者に不穏の予兆があるか否かを判定するための指標である。不穏判定用スコアは、例えば、０以上１以下の値である。不穏判定用スコアは、１に近いほど患者が不穏である、または、不穏の予兆があることを示しており、０に近いほど患者が不穏でない、または、不穏の予兆がないことを示している。不穏判定用スコアは、不穏である、または、不穏の予兆があることを示す１と不穏状態でない、または、不穏の予兆がないことを示す０との２値により表現される指標であっても構わない。不穏判定用スコアは、例えば、強い不穏が２、弱い不穏が１など、強弱の程度を表現する指標であっても構わない。

【0042】

また、不穏判定用モデル４４１に入力するデータは、バイタルデータや体動データそのものであっても構わないし、時系列のバイタルデータや体動データに対して平均化や微分処理などの特徴量化処理を行うことにより算出した各種特徴量であっても構わない。また、不穏判定用モデル４４１は、１種類のバイタルデータや体動データを入力するよう構成しても構わないし、複数種類のバイタルデータや体動データを入力するよう構成しても構わない。

【0043】

センシングデータ４４２には、センサ２１０が取得したデータが含まれている。例えば、センシングデータ４４２では、センサ装置２００の識別情報ごとに、センサ２１０が取得したバイタルデータや体動データなどが格納されている。

【0044】

例えば、図６は、バイタルデータの一種である、心拍数の時系列データの一例を示している。図６の場合、ｘ軸が時刻を示しており、ｙ軸が心拍数を示している。

【0045】

接続状況情報４４３は、センサ装置２００とベッド端末３００との間の接続状況やベッド端末３００と不穏判定装置４００との間の接続状況など、センサ２１０が計測したデータを不穏判定装置４００が取得するまでの間に存在する装置間の接続状況を示している。例えば、接続状況情報４４３は、センサ装置２００とベッド端末３００との間、ベッド端末３００と不穏判定装置４００との間が、通信可能なように接続されているか否かを示している。接続状況情報４４３は、例えば、ベッド端末３００から受信した情報や、ベッド端末３００との間の接続状況などに応じて更新される。

【0046】

スコア情報４４４には、患者が不穏であるか否か（または、患者の不穏の予兆があるか否か）を判定するための指標である不穏判定用スコアが含まれている。例えば、スコア情報４４４では、センサ装置２００の識別情報と、不穏判定用スコアと、が対応づけられている。

【0047】

図７は、図６で示すバイタルデータに基づいてスコア算出部４５５が算出した不穏判定用スコアの一例を示している。図７の場合、ｘ軸が時刻を示しており、ｙ軸が不穏判定用スコアを示している。図７で示すように、不穏判定用スコアは、例えば、０以上１以下の値で表現される。不穏判定用スコアは、１に近いほど患者が不穏である、または、不穏の予兆があることを示しており、０に近いほど患者が不穏でない、または、不穏の予兆がないことを示している。

【0048】

結果情報４４５には、不穏状態判定部４５６がスコア情報４４４に基づいて判定した結果を示す情報などが含まれている。例えば、結果情報５４５では、センサ装置２００の識別情報と、不穏判定の結果を示す情報と、が含まれている。

【0049】

演算処理部４５０は、ＭＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有する。演算処理部４５０は、記憶部４４０からプログラム４４６を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム４４６とを協働させて各種処理部を実現する。演算処理部５５０で実現される主な処理部としては、例えば、データ取得部４５１、エラー検知部４５２、エラー原因推定部４５３、修正指示部４５４、スコア算出部４５５、不穏状態判定部４５６、通知部４５７などがある。

【0050】

データ取得部４５１は、通信Ｉ／Ｆ部４３０を介して、ベッド端末３００が送信した、体動データ、バイタルデータ、識別情報などを取得する。そして、データ取得部４５１は、取得した体動データやバイタルデータを、識別情報と対応付けて、センシングデータ４４２として記憶部４４０に格納する。

【0051】

不穏判定システム１００は、センシングデータを用いて不穏判定を行う。しかしながら、何らかの理由でエラーが生じると、不穏状態を正確に判定することができない。そのため、不穏判定システム１００は、以下に示すエラー検知部４５２、エラー原因推定部４５３、修正指示部４５４を備えることで、生じたエラーに対し適切に対処することが可能となる。

【0052】

エラー検知部４５２は、不穏判定に用いるデータを用いて、エラーの発生を検知する。つまり、エラー検知部４５２は、バイタルデータ（または体動データ）を用いて、エラーの発生を検知する。

【0053】

本実施形態の場合、エラー検知部４５２は、バイタルデータの取得状況やバイタルデータの状況などに基づいて、エラーの発生を検知する。例えば、エラー検知部４５２は、バイタルデータのうち少なくとも一つが正常に取得されなくなったとき、エラーが発生したと判断する。なお、正常に取得されなくなったとの判断は、例えば、データが取得された時刻を示すタイムスタンプやデータそのものなどのうちの少なくとも１つを用いて行うことが出来る。例えば、エラー検知部４５２は、タイムスタンプと現在時刻との比較、複数のバイタルデータのタイムスタンプの比較、バイタルデータと体動データのタイムスタンプの比較、データの確認などを行うことにより、正常にバイタルデータが取得されているか否か判断することが出来る。

【0054】

具体的には、例えば、エラー検知部４５２は、センシングデータ４４２に含まれる、最後のバイタルデータのタイムスタンプ（バイタルデータを最後に取得した時刻）と、検知を行う時刻と、の比較結果に基づいて、正常にバイタルデータが取得されているか否か判断することが出来る。例えば、エラー検知部４５２は、センシングデータ４４２に含まれる、最後のバイタルデータのタイムスタンプと、検知を行う時刻と、を比較する。そして、エラー検知部４５２は、タイムスタンプと検知を行う時刻との差が３０秒以内など予め定められた許容範囲を超えた場合、正常にバイタルデータが取得されていないと判断してエラーの発生を検知する。

【0055】

また、エラー検知部４５２は、センシングデータ４４２に含まれるバイタルデータが所定の条件を満たしているかいないかの確認結果に基づいて、正常にバイタルデータが取得されているか否か判断することが出来る。例えば、エラー検知部４５２は、センシングデータ４４２に含まれるバイタルデータが所定の条件を満たしているかいないか確認する。そして、例えば、エラー検知部４５２は、所定の時間内のバイタルデータのうち５０％以上が予め定められた範囲外の値を示している、心拍数の時間差と心拍数の時間の一致が９０％未満である、所定の時間内に取得された心拍数のデータ数が心拍数から算出される理想的なデータ数の９０％以内である、など所定の条件に基づいて、正常にバイタルデータが取得されていないと判断してエラーの発生を検知する。

【0056】

例えば、以上のように、エラー検知部４５２は、タイムスタンプやセンシングデータ４４２に含まれるバイタルデータなどの計測値に基づいて、エラーの発生を検知する。

【0057】

なお、センシングデータ４４２には、上述したように、複数種類のデータが含まれることがある。つまり、センシングデータ４４２には、バイタルデータと体動データとが含まれたり、複数種類のバイタルデータ、複数種類の体動データが含まれたりすることがある。このように、センシングデータ４４２に複数種類のデータが含まれる場合、エラー検知部４５２は、複数種類のデータのうちのいずれか１つでも上述したような条件を満たした場合に、エラーの発生を検知することが出来る。

【0058】

エラー原因推定部４５３は、エラー検知部４５２がエラーを検知した場合に、当該エラーの原因を推定する。例えば、エラー原因推定部４５３は、バイタルデータの取得状況や接続状況情報４４３などに基づいて、エラーの原因を推定する。例えば、エラー原因推定部４５３は、バイタルデータのタイムスタンプや接続状況情報４４３などに基づいて、エラーの原因を推定する。なお、エラー原因推定部４５３は、エラー原因として、原因箇所を推定してもよい。つまり、エラー原因推定部４５３は、センシングデータ４４２に含まれるバイタルデータや体動データの状態、取得状況や接続状況情報４４３などに基づいて、エラーの発生箇所を特定することが出来る。また、エラー原因推定部４５３は、推定の結果に応じた処理を行うよう修正指示部４５４に指示する。

【0059】

具体的には、例えば、センシングデータ４４２に含まれるバイタルデータなどが所定の条件を満たしていることにより、エラー検知部４５２がエラーを検知したとする。この場合、エラー原因推定部４５３は、所定の条件を満たすデータを取得するセンサ２１０と患者の肌との接触不良などがエラーの原因であると推定する。また、エラー原因推定部４５３は、エラーの発生箇所として、センサ２１０を特定することが出来る。この場合、エラー原因推定部４５３は、特定したセンサ２１０もしくはベッド端末３００に接触不良などのエラーが生じている旨を外部装置などに対して通知するよう、修正指示部４５４に指示することが出来る。

【0060】

また、エラー検知部４５２がタイムスタンプと検知を行う時刻との比較結果に基づいてエラーを検知したとする。この場合において、例えば、センシングデータ４４２に含まれる複数種類のデータのうちの一部の種類のみ、タイムスタンプと時刻との差が許容範囲を超えている場合、エラー原因推定部４５３は、タイムスタンプと時刻との差が許容範囲を超えているデータを取得するセンサ２１０に生じた接触不良や、センサ２１０の未装着などがエラーの原因であると推定する。また、エラー原因推定部４５３は、エラーの発生箇所として、センサ２１０を特定することが出来る。この場合、エラー原因推定部４５３は、特定したセンサ２１０もしくはベッド端末３００に接触不良や未装着などのエラーが生じている旨を外部装置などに対して通知するよう、修正指示部４５４に指示することが出来る。

【0061】

また、センシングデータ４４２に含まれるすべてのデータにおいて、タイムスタンプと時刻との差が許容範囲を超えている場合、エラー原因推定部４５３は、接続状況情報４４３に基づいて、エラーの原因を推定したりエラー発生箇所を特定したりする。

【0062】

例えば、接続状況情報４４３に基づいて、ベッド端末３００と不穏判定装置４００とが通信可能なように接続されていないと判断される場合、エラー原因推定部４５３は、ベッド端末３００に生じた電源オフやWi-Fiエラーなどがエラーの原因であると推定する。ま
た、エラー原因推定部４５３は、エラーの発生箇所として、ベッド端末３００を特定することが出来る。この場合、エラー原因推定部４５３は、ベッド端末３００にエラーが生じている旨を外部装置などに対して通知するよう、修正指示部４５４に指示することが出来る。なお、エラー原因推定部４５３は、上記通知とともに、ベッド端末３００に対して、通信機能の再起動、もしくは端末自体の電源の再起動の指示を行うよう修正指示部４５４に対しても指示するよう構成してもよい。

【0063】

また、例えば、接続状況情報４４３に基づいて、ベッド端末３００と不穏判定装置４００とが接続されている一方でセンサ装置２００とベッド端末３００とが接続されていないと判断される場合、エラー原因推定部４５３は、患者が離床している、センサ装置２００の電源がオフである、ベッド端末３００にエラーが生じている、などがエラーの原因であると推定する。また、エラー原因推定部４５３は、エラーの発生箇所として、センサ装置２００やベッド端末３００を特定することが出来る。この場合、エラー原因推定部４５３は、患者の離床可能性がある旨、センサ装置２００やベッド端末３００にエラーが生じている可能性がある旨、などを外部装置などに対して通知するよう、修正指示部４５４に指示することが出来る。

【0064】

また、例えば、接続状況情報４４３に基づいて、ベッド端末３００と不穏判定装置４００とが接続されているとともに、センサ装置２００とベッド端末３００とも接続されていると判断される場合、エラー原因推定部４５３は、ベッド端末３００にエラーが生じている、すべてのセンサ２１０が外れている、などがエラーの原因であると推定する。また、エラー原因推定部４５３は、エラーの発生箇所として、センサ２１０を有するセンサ装置２００やベッド端末３００を特定することが出来る。この場合、エラー原因推定部４５３は、ベッド端末３００に対して、端末自体の電源の再起動指示を行うよう修正指示部４５４に対して指示することが出来る。また、エラー原因推定部４５３は、上記再起動指示とともに、センサ２１０が患者から外れている可能性がある旨などを外部装置などに対して通知するよう、修正指示部４５４に指示することが出来る。

【0065】

なお、不穏判定装置４００自体がフリーズしているなどと判断される場合、エラー原因推定部４５３は、不穏判定装置４００自体の再起動を指示するよう修正指示部４５４に対して指示しても構わない。

【0066】

例えば、以上のように、エラー原因推定部４５３は、センシングデータ４４２に含まれるバイタルデータや体動データの状態、取得状況や接続状況情報４４３などに基づいて、エラーの原因を推定する。また、エラー原因推定部４５３は、エラーの発生箇所を特定することが出来る。そして、エラー原因推定部４５３は、推定や特定の結果に応じた処理を行うよう修正指示部４５４に対して指示する。

【0067】

なお、エラー原因推定部４５３が行う推定処理は、上記例示した場合に限られない。エラー原因推定部４５３は、上記例示した以外の方法により、エラーの原因を推定したりエラー発生箇所の特定を行ったりしてもよい。また、エラー原因推定部４５３は、上記例示した以外の特定の結果に応じた処理を行うよう各処理部に指示しても構わない。また、例えば、計測する処理を行うセンサアプリの動作状況などを示す情報を、センサ装置２００やベッド端末３００から取得するよう構成することも出来る。この場合、エラー原因推定部４５３は、取得した情報に基づいて、エラーの原因を推定したり、発生箇所の特定などを行ったりしてもよい。

【0068】

修正指示部４５４は、エラー原因推定部４５３により推定されたエラーの原因に対応する修正指示を行う。例えば、修正指示部４５４は、修正指示として、外部装置などに対する通知、特定した発生箇所に対する再起動指示、などを行う。

【0069】

なお、外部装置などに対する通知では、修正内容などを通知してもよいし、エラーの発生のみを通知してもよい。例えば、修正内容が一意に推定できない場合などにおいて、修正指示部４５４は、修正内容の候補を通知してもよい。また、エラー原因推定部４５３により発生箇所が特定されている場合、修正指示部４５４は、発生箇所を併せて通知することが出来る。また、修正指示部４５４は、エラーの種類などに応じて、通知先を制御してもよい。例えば、センサ２１０の接触不良などの場合、修正指示部４５４は、担当の医療従事者が携帯する携帯端末に対して通知を行う。一方、装置の再起動を行うようなシステム系のエラーの場合、修正指示部４５４は、システムを管理する管理装置などに対して、通知を行う。例えば、以上のように、修正指示部４５４は、エラーの種類などに応じた通知先の制御を行っても構わない。

【0070】

また、修正指示部４５４は、エラー原因推定部４５３からの指示に応じて、再起動指示をセンサ装置２００やベッド端末３００に対して送信することが出来る。具体的には、例えば、修正指示部４５４は、エラー原因推定部４５３から、再起動指示を送信する旨の指示を受ける。すると、修正指示部４５４は、再起動指示を送信する旨の指示にて指定されたセンサ装置２００やベッド端末３００に対して、再起動を指示する再起動指示を送信する。

【0071】

スコア算出部４５５と不穏状態判定部４５６とは、センシングデータ４４２に基づいて不穏状態を判定する処理を行う。例えば、スコア算出部４５５と不穏状態判定部４５６とは、エラー検知部４５２によりエラーが検知されていない間、不穏状態を判定する処理を行う。スコア算出部４５５と不穏状態判定部４５６とは、例えば、エラー検知部４５２によりエラーが検知されているもののセンシングデータ４４２に正常なデータが含まれている場合、センシングデータ４４２に含まれる正常なデータに基づく不穏状態の判定を続けても構わない。以下、スコア算出部４５５と不穏状態判定部４５６の処理例について説明する。なお、不穏判定の処理は、これに限らない。

【0072】

スコア算出部４５５は、不穏判定用モデル４４１を用いて不穏判定用スコアを算出する。

【0073】

例えば、スコア算出部４５５は、センシングデータ４４２を参照して、図６で示すような心拍数の時系列データを含むバイタルデータを取得する。また、スコア算出部４５５は、取得したデータを不穏判定用モデル４４１に入力して、図７で示すような各時刻における不穏判定用スコアを算出する。その後、スコア算出部４５５は、算出した不穏判定用スコアを示す情報をスコア情報４４４として記憶部４４０に格納する。

【0074】

なお、スコア算出部４５５は、時系列データそのものを不穏判定用モデル４４１に入力しても構わないし、時系列データに対して平均化や微分処理などの特徴量化処理を行うことにより算出した各種特徴量を不穏判定用モデル４４１に入力しても構わない。

【0075】

不穏状態判定部４５６は、スコア情報４４４に含まれる不穏判定用スコアに基づいて、患者の不穏状態を判定する。例えば、不穏状態判定部４５６は、患者の不穏状態として、患者が不穏であるか否か、または患者に不穏の予兆があるか否かを判定する。そして、不穏状態判定部４５６は、判定の結果を結果情報４４５として記憶部４４０に格納する。例えば、不穏状態判定部４５６は、患者が不穏であると判定した結果を示す情報を結果情報４４５として記憶部４４０に格納する。

【0076】

例えば、不穏状態判定部４５６は、不穏判定用スコアと比較するための判定閾値を予め有している。そして、不穏状態判定部４５６は、不穏判定用スコアと不穏判定閾値とに基づく判定を行う。例えば、不穏状態判定部４５６は、不穏判定用スコアが不穏判定閾値以上である場合、患者が不穏である、または、不穏の予兆があると判定する。一方、不穏状態判定部４５６は、不穏判定用スコアが不穏判定閾値未満である場合、患者が不穏でない、または、不穏の予兆がないと判定する。

【0077】

具体的には、例えば、図８で示す不穏判定用スコアの場合、図９で示すように、２２：３０から１：００少し前までの間、２：００少し前、不穏判定用スコアが判定閾値以上となっている。そのため、不穏状態判定部４５６は、上記時刻の間、患者が不穏であると判定する。

【0078】

なお、図９では、判定閾値が０．５である場合について例示している。しかしながら、判定閾値は０．５以外であっても構わない。判定閾値の値は、任意に設定して構わない。判定閾値は、例えば、後述する患者の属性情報等に応じて適宜決定されてもよい。

【0079】

通知部４５７は、不穏状態判定部５５４により患者が不穏であると判定された場合に、必要な出力を行う。

【0080】

例えば、不穏状態判定部５５４により患者が不穏であると判定された場合、通知部４５７は、患者が不穏状態である旨などを、センサ装置２００の識別情報とともに、画面表示部４２０に画面表示する。また、通知部４５７は、患者が不穏状態である旨などと、センサ装置２００の識別情報とを、当該患者に関連するベッド端末３００や当該患者を担当している医療従事者が携帯している携帯端末などの外部装置に対して送信する。通知部４５７は、患者の入院する部屋の入り口のランプを点灯させるなど、上記例示した以外の通知を行っても構わない。

【0081】

なお、不穏判定装置４００は、例えば、携帯端末の位置情報などに基づいて、エラーが発生している箇所や不穏状態にある患者に最も近い位置に滞在している医療従事者（携帯端末）を把握可能なよう構成しても構わない。このように不穏判定装置４００を構成する場合、通知部４５７は、把握した医療従事者が携帯している携帯端末に対して、上述したような通知を行っても構わない。

【0082】

以上が、不穏判定システム１００の構成例である。続いて、図９を参照して、不穏判定装置４００の動作例について説明する。なお、図９に示す不穏判定装置４００の動作の順序は一例であり、これに限定されない。

【0083】

図９は、不穏判定装置４００の動作例を示すフローチャートである。図９を参照すると、データ取得部４５１は、通信Ｉ／Ｆ部４３０を介して、体動データ、バイタルデータ、センサ装置２００の識別情報などを取得する（ステップＳ１０１）。

【0084】

エラー検知部４５２は、センシングデータ４４２に含まれるバイタルデータなどに基づいて、不穏判定システム１００に発生したエラーを検知する（ステップＳ１０２）。例えば、エラー検知部４５２は、タイムスタンプと検知を行う時刻との比較結果や、センシングデータ４４２に含まれるデータの状態などに基づいて、エラーの発生を検知する。

【0085】

エラー検知部４５２がエラーの発生を検知した場合（ステップＳ１０２、Ｙｅｓ）、エラー原因推定部４５３は、エラー発生箇所を特定する（ステップＳ１０３）。例えば、エラー原因推定部４５３は、センシングデータ４４２に含まれるバイタルデータや体動データの状態、取得状況や接続状況情報４４３などに基づいて、エラーの発生箇所を特定する。

【0086】

また、特定した結果に基づいて再起動により修正可能な場合があると判断される場合（ステップＳ１０４、Ｙｅｓ）、エラー原因推定部４５３は、再起動指示を行うよう修正指示部４５４に対して指示する。これを受けて、修正指示部４５４は、センサ装置２００やベッド端末３００に対して、再起動指示を行う（ステップＳ１０５）。なお、修正指示部４５４による再起動指示とともに、所定の通知が行われても構わない。また、再起動による修正が難しいと判断される場合（ステップＳ１０４、Ｎｏ）、エラー原因推定部４５３は、修正指示部４５４に対してエラーの発生を通知するよう指示する。これを受けて、修正指示部４５４は、医療従事者が携帯する携帯端末などに対して、エラーの発生を通知する（ステップＳ１０６）。

【0087】

また、エラー検知部４５２がエラーの発生を検知していない場合、（ステップＳ１０２、Ｎｏ）、不穏判定装置４００は不穏判定を行う（ステップＳ１０７）。不穏判定装置４００による不穏判定は、例えば、スコア算出部４５５と不穏状態判定部４５６とを用いて行われる。なお、不穏判定装置４００による不穏判定は、記載の例に限らない。

【0088】

以上が、不穏判定装置４００の動作例である。

【0089】

このように、不穏判定装置４００は、エラー検知部４５２とエラー原因推定部４５３と修正指示部４５４とを有している。このような構成によると、エラー原因推定部４５３は、エラー検知部４５２がエラー発生を検知した際に、エラー発生箇所の特定を行うことが出来る。その結果、エラー原因推定部４５３による特定の結果に応じて、修正指示部４５４による再起動指示を行ったり、所定の通知を行ったりすることが出来る。これにより、例えば、エラーにより不穏状態の判定を行うことが出来ない場合が生じたとしても、迅速に適切な対応を行うことが可能となる。

【0090】

なお、不穏判定装置４００の構成は、図４を参照して説明した場合に限定されない。例えば、図１０は、不穏判定装置４００の他の構成例を示している。図１０を参照すると、不穏判定装置４００の演算処理部４５０は、例えば、優先度付け部４５８を有することが出来る。

【0091】

優先度付け部４５８は、スコア情報４４４が示す不穏判定用スコアなどの不穏状態の判定結果に応じて、通知の優先度付けを行う。通知部４５７は、例えば、優先度付け部４５８が行った優先度付けの結果に応じた通知内容や通知方法で通知を行うことが出来る。

【0092】

ここで、優先度は、例えば、通知の重要性、必要性、緊急性等を示す指標である。優先度は、優先度が高いほど、通知の重要性、必要性、緊急性等が高いことを示す。例えば、医療従事者などにエラーの発生を早急に認識させる必要がある場合、当該エラーの通知の重要性、必要性、緊急性等が高いとされ、優先度は高くなる。

【0093】

例えば、優先度付け部４５８は、前日までや１時間前までなどの過去の不穏判定用スコアに基づいて優先度付けをすることが出来る。例えば、優先度付け部４５８は、過去の不穏判定用スコアを参照する。そして、優先度付け部４５８は、過去の不穏スコアに応じた優先度付けを行う。例えば、優先度付け部４５８は、過去の不穏判定用スコアが高くなれば高くなるほど、優先度が高いと判断する。優先度付け部４５８は、過去の不穏判定用スコアが予め定められた過去閾値（任意の値で構わない）を超えているか否かに基づいて優先度付けを行ってもよい。例えば、過去の不穏判定用スコアが過去閾値を超えている場合、優先度付け部４５８は、優先度が高いと判断する。この場合、修正指示部４５４は、エラーの発生をより強く通知することが出来る。例えば、修正指示部４５４は、通知音を鳴らす、通知音を大きくする、通知音を変える、複数個所に通知する、などのうちの少なくとも１つの方法を採用して、より強い通知を実現する。一方、過去の不穏判定用スコアが過去閾値以下である場合、優先度付け部４５８は、優先度が低いと判断する。この場合、修正指示部４５４は、エラーを弱く通知することが出来る。例えば、修正指示部４５４は、音を鳴らさない、音を小さくする、などのうちの少なくとも１つの方法を採用して、弱い通知を実現する。なお、過去の不穏スコアが存在しない場合、優先度付け部４５８は、中間の優先度であると判断する（または、優先度の判断を行わない）ことが出来る。この場合、修正指示部４５４は、静かな音を鳴らすなど、強い通知と弱い通知の中間の方法を採用してもよい。また、過去閾値は、１つであっても構わないし、異なる複数の値を含んでいてもよい。過去閾値に複数の値が含まれる場合、優先度付け部４５８は、段階的な優先度の判断を行うことが出来る。このようにして、優先度の反映された通知を行うことで、不穏判定装置４００は、通知を受け取る医療従事者などに通知の重要性等を素早く認識させることができる。そして、医療従事者などは、エラーの発生に対し、より迅速に適切な対応を行うことが可能となる。

【0094】

また、図１１は、不穏判定装置４００の他の構成例を示している。図１１を参照すると、不穏判定装置４００の演算処理部４５０は、例えば、優先度付け部４５８に加えて、または、優先度付け部４５８の代わりに、属性情報取得部４５９を有することが出来る。

【0095】

属性情報取得部４５９は、対象者である患者の属性情報を取得する。例えば、属性情報取得部４５９は、外部装置などから対象者のカルテ情報を取得して、年齢、性別、まひ状態、などの属性情報を取得する。

【0096】

属性情報取得部４５９が取得した属性情報は、例えば、判定閾値の調整を行う際、などに活用することが出来る。また、属性情報取得部４５９が取得した属性情報は、優先度付け部４５８が優先度の判断を行う際に活用することが出来る。例えば、優先度付け部４５８は、属性情報が示す処方薬、自由記述欄、病名、年齢、性別などに基づいて、不穏の発生可能性が高いか否か判断する。そして、優先度付け部４５８は、不穏の発生可能性が高いと判断される場合に優先度が高いと判断する。また、優先度付け部４５８は、不穏の発生可能性が低いと判断される場合に、優先度が低いと判断する。例えば、以上のように、優先度付け部４５８は、属性情報に基づいて通知方法の判断を行っても構わない。なお、優先度付け部４５８は、過去の不穏判定用スコアと属性情報とを組み合わせて優先度の判断を行ってもよい。

【0097】

また、上述したように、不穏判定システム１００には、複数のセンサ装置２００、ベッド端末３００などが含まれる。そのため、図１２で示すように、同時期に複数の箇所でエラーが発生することがある。

【0098】

このように、同時期に複数の箇所でエラーが発生した場合、優先度付け部４５８が判断した優先度に基づいて、修正指示部４５４は、医療従事者が携帯する携帯端末に対して通知を行う順番を調整したり、修正の順番を示す情報を作成して通知に含めたりすることが出来る。つまり、優先度付け部４５８は、同時期に複数の箇所でエラーが発生した場合、当該複数の箇所に対応する通知の優先度付けを行うことが出来る。また、修正指示部４５４は、優先度付け部４５８が判断した優先度に応じて、例えば通知内容や通知方法を決定する。例えば、修正指示部４５４は、優先度付け部４５８が判断した優先度に応じた通知内容や通知方法で通知を行うことが出来る。なお、優先度付け部４５８は、上述した場合と同様に、過去の不穏判定用スコア（平均値や最大値など）の高い順や、属性情報に基づいて判断される不穏の発生可能性が高い順などに基づいて優先度の判断を行ってよい。なお、この場合における優先度は、通知の順番を示す情報であってもよい。また修正指示部４５４は、修正の順番を示す情報などを作成して通知に含めることが出来る。

【0099】

なお、図４、図１０、図１１では、１台の情報処理装置により不穏判定装置４００としての機能を実現する場合について例示した。しかしながら、不穏判定装置４００としての機能は、例えば、ネットワークを介して接続された複数台の情報処理装置により実現されても構わない。

【0100】

［第２の実施形態］
次に、図１３、図１４を参照して、本開示の第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、判定装置５００の構成の概要について説明する。

【0101】

図１３は、判定装置５００のハードウェア構成例を示している。図１３を参照すると、判定装置５００は、一例として、以下のようなハードウェア構成を有している。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）５０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）５０３（記憶装置）
・ＲＡＭ５０３にロードされるプログラム群５０４
・プログラム群５０４を格納する記憶装置５０５
・情報処理装置外部の記録媒体５１０の読み書きを行うドライブ装置５０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク５１１と接続する通信インタフェース５０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース５０８
・各構成要素を接続するバス５０９

【0102】

また、判定装置５００は、プログラム群５０４をＣＰＵ５０１が取得して当該ＣＰＵ５０１が実行することで、図１４に示す推定部５２１、通知部５２２としての機能を実現することが出来る。なお、プログラム群５０４は、例えば、予め記憶装置５０５やＲＯＭ５０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ５０１がＲＡＭ５０３などにロードして実行する。また、プログラム群５０４は、通信ネットワーク５１１を介してＣＰＵ５０１に供給されてもよいし、予め記録媒体５１０に格納されており、ドライブ装置５０６が該プログラムを読み出してＣＰＵ５０１に供給してもよい。

【0103】

なお、図１３は、判定装置５００のハードウェア構成例を示している。判定装置５００のハードウェア構成は上述した場合に限定されない。例えば、判定装置５００は、ドライブ装置５０６を有さないなど、上述した構成の一部から構成されてもよい。

【0104】

推定部５２１は、不穏状態を判定する際に用いるデータに基づいて、エラーの原因を推定する。

【0105】

通知部５２２は、推定部５２１が推定した結果に応じた通知を行う。

【0106】

このように、判定装置５００は、推定部５２１と通知部５２２とを有している。このような構成によると、通知部５２２は、不穏状態を判定する際に用いるデータに基づいて推定部５２１が推定した結果に応じた通知を行うことが出来る。その結果、エラーにより不穏状態の判定を行うことが出来ない場合が生じたとしても、迅速に適切な対応を行うことが可能となる。

【0107】

なお、上述した判定装置５００は、当該判定装置５００に所定のプログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、判定装置５００に、不穏状態を判定する際に用いるデータに基づいて、エラーの原因を推定する推定部５２１と、推定部５２１が特定した結果に応じた通知を行う通知部５２２と、を実現するためのプログラムである。

【0108】

また、上述した判定装置５００による実現される通知方法は、判定装置が、不穏状態を判定する際に用いるデータに基づいて、エラーの原因を推定し、推定した結果に応じた通知を行う、という方法である。

【0109】

上述した構成を有する、プログラム（または記録媒体）、または、通知方法、の発明であっても、上述した判定装置５００と同様の作用・効果を有するために、上述した本発明の目的を達成することが出来る。なお、本発明は、対象者の計測データをもとにエラーを判定する他の装置にも適用してもよい。

【0110】

＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における判定装置などの概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。

【0111】

（付記１）
不穏状態を判定する際に用いるデータに基づいて、エラーの原因を推定する推定部と、
前記推定部が推定した結果に応じた通知を行う通知部と、
を有する
判定装置。
（付記２）
付記１に記載の判定装置であって、
前記推定部は、不穏状態を判定する際に用いるデータの状態に基づいてエラーの原因を推定する
判定装置。
（付記３）
付記１または付記２に記載の判定装置であって、
前記推定部は、不穏状態を判定する際に用いるデータが所定の条件を満たす状態である場合、条件を満たすデータを取得するセンサにエラーの原因があると推定する
判定装置。
（付記４）
付記１から付記３までのいずれか１項に記載の判定装置であって、
前記推定部は、不穏状態を判定する際に用いるデータの取得状況に基づいてエラーの原因を推定する
判定装置。
（付記５）
付記１から付記４までのいずれか１項に記載の判定装置であって、
前記推定部は、不穏状態を判定する際に用いるデータを取得した時刻を示す情報に基づいてエラーの原因を推定する
判定装置。
（付記６）
付記１から付記５までのいずれか１項に記載の判定装置であって、
前記推定部は、不穏状態を判定する際に用いるデータを取得するセンサと判定装置との間に存在する装置間の接続状況を示す情報に基づいてエラーの原因を推定する
判定装置。
（付記７）
付記１から付記６までのいずれか１項に記載の判定装置であって、
前記推定部による推定の結果に応じて再起動指示を行う修正指示部を有する
判定装置。
（付記８）
請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の判定装置であって、 不穏状態を判定する際に用いるデータに基づいて判定される不穏の判定結果を示す情報に応じて、通知の重要性を示す指標である優先度を判断する優先度付け部を有し、
前記通知部は、前記優先度付け部が判断した優先度に応じた通知を行う
判定装置。
（付記９）
付記８に記載の判定装置であって、
前記優先度付け部は、対象者の属性を示す属性情報に基づいて優先度を判断する
判定装置。
（付記１０）
付記１から付記９までのいずれか１項に記載の判定装置であって、
不穏状態を判定する際に用いるデータに基づいてエラーの発生を検知する検知部を有し、前記推定部は、前記検知部によるエラーの発生の検知に応じて、エラーの原因を推定する
判定装置。
（付記１１）
コンピュータが、
不穏状態を判定する際に用いるデータに基づいて、エラーの原因を推定し、
推定した結果に応じた通知を行う
通知方法。
（付記１２）
コンピュータに、
不穏状態を判定する際に用いるデータに基づいて、エラーの原因を推定し、
前記推定した結果に応じた通知を行う、
処理を実現するためのプログラムを記録した記録媒体

【0112】

なお、上記各実施形態及び付記において記載したプログラムは、記憶装置に記憶されていたり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されていたりする。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。

【0113】

以上、上記各実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることが出来る。

【符号の説明】

【0114】

１００ 不穏判定システム
２００ センサ装置
２１０ センサ
２２０ 送受信部
３００ ベッド端末
３１０ 送受信部
３２０ 画面表示部
４００ 不穏判定装置
４１０ 操作入力部
４２０ 画面表示部
４３０ 通信Ｉ／Ｆ部
４４０ 記憶部
４４１ 不穏判定用モデル
４４２ センシングデータ
４４３ 接続状況情報
４４４ スコア情報
４４５ 結果情報
４４６ プログラム
４５０ 演算処理部
４５１ データ取得部
４５２ エラー検知部
４５３ エラー原因推定部
４５４ 修正指示部
４５５ スコア算出部
４５６ 不穏状態判定部
４５７ 通知部
４５８ 優先度付け部
４５９ 属性情報取得部
５００ 判定装置
５０１ ＣＰＵ
５０２ ＲＯＭ
５０３ ＲＡＭ
５０４ プログラム群
５０５ 記憶装置
５０６ ドライブ装置
５０７ 通信インタフェース
５０８ 入出力インタフェース
５０９ バス
５１０ 記録媒体
５１１ 通信ネットワーク
５２１ 推定部
５２２ 通知部

【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】