JP2022019602A

JP2022019602A - 生体情報取得装置、処理装置、およびコンピュータプログラム

Info

Publication number: JP2022019602A
Application number: JP2021112727A
Authority: JP
Inventors: 拓也川島; Takuya Kawashima; 宙人佐野; Hiroto Sano; 航松沢; Wataru Matsuzawa
Original assignee: Nippon Koden Corp
Current assignee: Nippon Koden Corp
Priority date: 2020-07-17
Filing date: 2021-07-07
Publication date: 2022-01-27
Anticipated expiration: 2041-07-07
Also published as: JP7688536B2

Abstract

【課題】信頼性の低い取得環境で取得された生体パラメータを検出する。
【解決手段】受付部１１１は、被検者３０の第一生体パラメータの測定波形に対応する第一波形データＷ１、および当該第一生体パラメータと異なる第二生体パラメータの測定波形に対応する第二波形データＷ２を受付ける。推論部１１２は、第一波形データＷ１に基づいて、第一生体パラメータの値が正しく算出される第一確率Ｐ１を推論する。処理部１１３は、第一波形データＷ１のうち、第二波形データＷ２に基づいて第二生体パラメータが正常に取得されていないと判断されている状況下で第一確率Ｐ１が第一閾値を上回っているものを特定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、センサを通じて被検者の生体情報を取得する生体情報取得装置に関連する。本発明は、当該生体情報を処理する処理装置、および当該処理装置の処理部により実行可能なコンピュータプログラムにも関連する。

特許文献１に開示されている生体情報取得装置は、被検者の生体パラメータの測定波形に対応する波形データを受付け、当該波形データに基づいて当該生体パラメータの値と当該測定波形の少なくとも一方の異常を示すアラームを出力する。

特開２０１８－１０２６７１号公報

本発明の目的は、信頼性の低い取得環境で取得された生体パラメータを検出することである。

上記の目的を達成するための一態様は、被検者の生体情報を処理する処理装置であって、
前記被検者の第一生体パラメータの測定波形に対応する第一データ、および当該第一生体パラメータの取得環境に関連する第二データを受付ける受付部と、
前記第一データに基づいて、前記第一生体パラメータの値が正しく算出される第一確率を推論する推論部と、
前記第一データのうち、前記第二データに基づいて前記第一生体パラメータが正常に取得されていないと判断されている状況下で前記第一確率が第一閾値を上回っているものを特定する処理部と、
を備えている。

上記の目的を達成するための一態様は、被検者の生体情報を処理する処理装置の処理部により実行可能なコンピュータプログラムであって、実行されることにより、前記処理装置に
前記被検者の第一生体パラメータの測定波形に対応する第一データ、および当該第一生体パラメータの取得環境に関連する第二データを受付けさせ、
前記第一データに基づいて、前記第一生体パラメータの値が正しく算出される第一確率を推論させ、
前記第一データのうち、前記第二データに基づいて前記第一生体パラメータが正常に取得されていないと判断されている状況下で前記第一確率が第一閾値を上回っているものを特定させる。

上記の目的を達成するための一態様は、生体情報取得装置であって、
被検者の第一生体パラメータの測定波形に対応する第一データ、および当該第一生体パラメータの取得環境に関連する第二データを受付ける受付部と、
前記第一データに基づいて、前記第一生体パラメータの値が正しく算出される第一確率を推論する推論部と、
前記第一データのうち、前記第二データに基づいて前記第一生体パラメータが正常に取得されていないと判断されている状況下で前記第一確率が第一閾値を上回っているものを特定する処理部と、
前記処理部により特定された前記第一データがある場合、前記第一生体パラメータが正常に取得されていないことを示す情報を報知する報知部と、
を備えている。

第一生体パラメータの測定波形がノイズの影響を受けると、実際には第一生体パラメータの取得が正常になされていなくても、第一生体パラメータが正しく算出される第一確率が第一閾値を上回ると判断される場合がありうる。このような場合に第一生体パラメータの取得環境に関連するデータに基づいて第一生体パラメータが正常に取得されているかの判断結果を参照することにより、第一確率が正しく推論されているかを検証できる。上記の各態様に係る構成によれば、第一確率が第一閾値を上回っていても、第一生体パラメータが正常に取得されていないと判断されている場合、当該第一確率に係る第一データは正常に取得されたものではないと結論される。したがって、信頼性の低い取得環境で取得された生体パラメータを検出できる。

一実施形態に係る生体情報取得装置の機能構成を例示している。図１の推論部の生成方法を例示している。心電図波形データと第一心拍数データの関係を例示している。心電図波形データと第二心拍数データの関係を例示している。被検者から取得された心拍数の経時変化を示すデータを例示している。推論部による処理を経た心拍数の経時変化を示すデータを例示している。図１の処理部により行なわれる処理の一例を説明するための図である。図７の処理を説明するための図である。図７の処理を説明するための図である。図１の処理部により実行される処理の別例を示している。図１０の処理を説明するための図である。図１の処理部により実行される処理の別例を示している。

添付の図面を参照しつつ、実施形態の例を以下詳細に説明する。

図１は、一実施形態に係る生体情報取得装置１０の機能構成を例示している。生体情報取得装置１０は、センサ２０を通じて被検者３０の生体パラメータを取得する装置である。センサ２０の例としては、心拍数を取得するための電極、インピーダンス呼吸数を取得するための電極、観血血圧値を取得するためのカテーテル、経皮的動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）や脈拍数を取得するためのプローブ、呼吸気二酸化炭素濃度を取得するためのセンサなどが挙げられる。

生体情報取得装置１０は、処理装置１１を備えている。処理装置１１は、受付部１１１、推論部１１２、処理部１１３、および出力部１１４を備えている。

受付部１１１は、センサ２０から被検者３０の第一生体パラメータの測定波形に対応する第一波形データＷ１と、被検者３０の第二生体パラメータの測定波形に対応する第二波形データＷ２とを受付けるように構成されている。第一波形データＷ１と第二波形データＷ２の各々は、アナログデータの形態であってもよいし、デジタルデータの形態であってもよい。第一波形データＷ１と第二波形データＷ２がアナログデータの形態である場合、受付部１１１は、Ａ／Ｄコンバータを含む適宜の変換回路を含むように構成される。推論部１１２と処理部１１３は、デジタルデータの形態である第一波形データＷ１と第二波形データＷ２を処理の対象とする。第一波形データＷ１は、第一データの一例である。第二波形データＷ２は、第二データの一例である。

推論部１１２は、第一波形データＷ１に基づいて、第一生体パラメータの値が正しく算出される第一確率Ｐ１を推論するように構成されている。推論部１１２は、後述する機械学習により生成された学習済みモデルあるいは識別器として実現される。

処理部１１３は、第二波形データＷ２に基づいて、第二生体パラメータが正常に取得されているかを判断するように構成されている。具体的には、第二波形データＷ２より取得されうる第二生体パラメータの値が閾値範囲内にない場合や、第二波形データＷ２の特徴量が閾値範囲内にない場合、処理部１１３は、第二生体パラメータが正常に取得されていないと判断する。測定波形の特徴量は、取得される第二生体パラメータの種別に応じて適宜に定められる。その判断手法自体は周知であるので、詳細な説明は省略する。

処理部１１３は、汎用メモリと協働して動作する汎用マイクロプロセッサにより実現されうる。汎用マイクロプロセッサとしては、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵが例示されうる。汎用メモリとしては、ＲＯＭやＲＡＭが例示されうる。この場合、ＲＯＭには、後述する処理を実行するコンピュータプログラムが記憶されうる。ＲＯＭは、コンピュータプログラムを記憶している記憶媒体の一例である。プロセッサは、ＲＯＭ上に記憶されたコンピュータプログラムの少なくとも一部を指定してＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭと協働して上述した処理を実行する。上記のコンピュータプログラムは、汎用メモリにプリインストールされてもよいし、通信ネットワークを介して外部サーバ装置からダウンロードされて汎用メモリにインストールされてもよい。この場合、外部サーバ装置は、コンピュータプログラムを記憶している記憶媒体の一例である。

処理部１１３は、マイクロコントローラ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどの上記のコンピュータプログラムを実行可能な専用集積回路によって実現されてもよい。この場合、当該専用集積回路に含まれる記憶素子に上記のコンピュータプログラムがプリインストールされる。当該記憶素子は、コンピュータプログラムを記憶している記憶媒体の一例である。処理部１１３は、汎用マイクロプロセッサと専用集積回路の組合せによっても実現されうる。

図２を参照しつつ、一例として心電図の測定波形に基づいて心拍数が誤って算出される確率を推論可能な推論部１１２の生成方法について説明する。

まず、心電図波形データＥから第一心拍数データＨ１を取得する処理が行なわれる（ＳＴＥＰ１）。第一心拍数データＨ１は、心電図波形データＥから正しく算出された心拍数の値を示すデータである。

図３は、心電図波形データＥと第一心拍数データＨ１の関係を例示している。心電図波形データＥは、被検者の心臓の生理学的電気活動の経時変化を示している。心電図波形データＥは、心臓の拍動に伴って変化する。１分間あたりの当該変化の回数を計数することにより、第一心拍数データＨ１が算出される。図３において上下方向に延びる破線は、心電図波形データＥにおいて心拍数の計数に供された部分を表している。同図においては、波形が表示されている時間内（例えば１０秒間）に１２回の心拍が計数されている。

第一心拍数データＨ１に対応する心拍数の計数は、心電図波形データＥを目視することによってなされてもよいし、適当な計数ソフトウェアを用いてなされてもよい。心電図波形データＥは、心電図センサなどを用いて実際に被検者から取得された波形データが用いられてもよいし、心電図モニタの性能評価用にデータベースとして公開されている波形データが用いられてもよい。

続いて、あるいは並行して、心電図波形データＥから第二心拍数データＨ２が取得される処理（図２におけるＳＴＥＰ２）が行なわれる。第二心拍数データＨ２は、特定の心拍数算出アルゴリズムにより心電図波形データＥから自動的に算出された心拍数の値を示すデータである。心拍数算出アルゴリズムは、例えば、生体情報取得装置１０に搭載された処理装置１１の処理部１１３により実行されるものでありうる。心拍数算出アルゴリズムは、入力された心電図波形データＥにおける波形形状の特徴などに基づいて、自動的に心拍数を算出するように構成されている。

図４は、心電図波形データＥと第二心拍数データＨ２の関係を例示している。図４に例示されている心電図波形データＥは、図３に例示されている心電図波形データＥと同一である。同一の心電図波形データＥに基づいていながら、図４に示される例においては、１２回ではなく１９回の心拍が計数されている。この事実は、第二心拍数データＨ２の取得に使用された心拍数算出アルゴリズムが、誤検出された心拍に基づいて計数を行ないうることを意味している。

図５は、被検者から実際に取得された心電図波形データＥを上記の心拍数算出アルゴリズムに入力することにより自動的に算出された心拍数の経時変化を例示している。グラフ中に含まれる複数の点の各々は、所定時間内（例えば１分間）に検出された心拍数に対応している。

図６においては、図５に例示された複数の心拍数の値のうち、誤って算出されたものを白丸で表している。誤って算出された心拍数データを除外しうる一つの手法は、心拍数について閾値範囲を設定することである。例えば、心拍数が下限閾値Ｔｈ１と上限閾値Ｔｈ２の間に収まっていない心拍数データが除外されうる。しかしながら、図６に示されるように、閾値範囲内であっても誤って算出された心拍数データは存在しうるし、逆に閾値範囲外であっても正しく算出された心拍数データは存在しうる。前者は心拍数算出アルゴリズムの誤解析に基づくものであり、後者は被検者における何らかの生理的現象に起因して心拍数が上昇した場合に対応している。心拍数算出アルゴリズムの誤解析は、例えば、高振幅のＴ波をＱＲＳ波と誤認識して心拍数を多く計数してしまう現象（いわゆるダブルカウント）によって生じうる。心拍数算出アルゴリズムの誤解析は、被検者の体動、被検者に装着された電極の劣化や脱落などの外部ノイズによっても生じうる。

続いて、心拍数算出アルゴリズムにより自動的に算出された心拍数に対応する第二心拍数データＨ２を第一心拍数データＨ１と照合することにより、当該心拍数が正解か不正解かを示す教師ラベルを含む教師データＴを生成する処理（図２におけるＳＴＥＰ３）が行なわれる。

図３に例示された第一心拍数データＨ１と図４に例示された第二心拍数データＨ２が照合に供された場合、教師データＴは、第二心拍数データＨ２に対応する心拍数は不正解であることを示す教師ラベルを含む。

なお、正解であることを示す教師ラベルを含むために、必ずしも第一心拍数データＨ１に対応する心拍数と第二心拍数データＨ２に対応する心拍数が完全に一致していることを要しない。第一心拍数データＨ１に対応する心拍数に対する第二心拍数データＨ２に対応する心拍数の誤差が許容範囲内であれば、教師データＴは、正解を示す教師データを含みうる。

すなわち、心拍数算出アルゴリズムによって自動的に算出された心拍数が、正しく算出されたことが知られている心拍数との照合に供される。したがって、照合の結果として得られる教師ラベルは、入力される心電図波形データＥに対して当該心拍数算出アルゴリズムが正しく、あるいは誤って心拍数を算出する傾向あるいは癖を反映しうる。

続いて、心電図波形データＥと教師データＴの組合せに基づいて、推論部１１２の機械学習が行なわれる（図２におけるＳＴＥＰ４）。機械学習は、周知の教師あり学習に係る手法が適宜に使用される。すなわち、推論部１１２は、誤って心拍数が算出された心電図波形データＥの特徴量を学習し、そのような特徴量を有する心電図波形データＥが入力された場合に心拍数が正しく算出される確率が低いことを示す推論データを出力するように演算パラメータの修正がなされる。演算パラメータの修正は、学習実行者によりなされてもよいし、学習を通じて推論部１１２自身によりなされてもよい。推論データは、算出された確率自体を示してもよいし、確率に対応するスコア（例えば１から５までの値のいずれか）などに対応付けられてもよい。

上記の例においては、心拍数が誤って算出される確率を推論するための推論部１１２を生成するために、共通の心電図波形データＥを用いて第一心拍数データＨ１と第二心拍数データＨ２が取得されている。前述の通り、第一心拍数データＨ１は、心電図波形データＥから正しく算出された心拍数を示すデータである。第二心拍数データＨ２は、特定の心拍数算出アルゴリズムにより算出された心拍数を示すデータであり、誤算出された心拍数を含む可能性がある。

別例として、呼吸数が誤って算出される確率を推論するための推論部１１２を生成するために、共通のカプノグラムデータを用いて第一呼吸数データと第二呼吸数データが取得されてもよい。カプノグラムデータは、波形データの一例である。呼吸数は、生体パラメータの一例である。第一呼吸数データは、カプノグラムデータから正しく算出された呼吸数を示すデータである。第二呼吸数データは、特定の呼吸数算出アルゴリズムにより算出された呼吸数を示すデータであり、誤算出された呼吸数を含む可能性がある。

推論部１１２が誤算出確率の推定の対象としている生体パラメータと、アラームの出力対象となる生体パラメータとが相違していてもよい。例えば、心電図波形データにおけるＳＴ値、ＱＴ間隔、ＱＴｃなどの異常に対してアラームが出力される構成に対して、心拍数が誤って算出される確率を推論するための推論部１１２が用いられうる。あるいは、カプノグラムデータにおける呼気終末期二酸化炭素分圧（ＥｔＣＯ２）などの異常に対してアラームが出力される構成に対して、呼吸数が誤って算出される確率を推論するための推論部１１２が用いられうる。

種別の異なる生体パラメータが推論部１１２の生成に使用されてもよい。一例として、脈拍数が誤って算出される確率を推論するための推論部１１２を生成するために、心電図波形データから取得された心拍数データと観血的動脈圧波形データから取得された脈拍数データが用いられうる。心電図波形データと観血的動脈圧波形データは、同一の被検者から取得されることを要する。心拍数データは、心電図波形データから正しく算出された心拍数を示すデータである。脈拍数データは、特定の脈拍数算出アルゴリズムにより算出された脈拍数を示すデータであり、誤算出された脈拍数を含む可能性がある。

上記のように生成された推論部１１２は、観血的動脈圧が誤って算出される確率を推論するために使用される。

脈拍数データを取得するために、脈波波形データが用いられてもよい。脈波波形データは、パルスフォトメトリプローブなどを用いて血液の吸光度の経時変化を非観血的に測定することによって取得されうる。あるいは、脈波波形データは、非観血的動脈圧計などを用いてカフ内圧の経時変化を測定することによって取得されうる。この場合、生成された推論部１１２は、非観血的動脈圧、脈拍数、経皮的動脈血酸素飽和度（ＳｐＯ２）が誤って算出される確率を推論するために使用される。

別例として、呼吸数が誤って算出される確率を推論するための推論部１１２を生成するために、インピーダンス呼吸波形データから取得された第一呼吸数データとカプノグラムデータから取得された第二呼吸数データが用いられうる。インピーダンス呼吸波形データとカプノグラムデータは、同一の被検者から取得されることを要する。第一呼吸数データは、インピーダンス呼吸波形データから正しく算出された呼吸数を示すデータである。第二呼吸数データは、特定の呼吸数算出アルゴリズムにより算出された呼吸数を示すデータであり、誤算出された呼吸数を含む可能性がある。

処理部１１３は、第二生体パラメータが正常にモニタされていないと判断されている状況下で推論部１１２により推論された第一確率Ｐ１が第一閾値Ｐ１ｔを上回っている第一波形データＷ１を特定するように構成されている。

図７を参照しつつ、このように構成された処理部１１３により実行される処理の流れの一例について説明する。本例においては、第一波形データＷ１は、インピーダンス呼吸の測定波形に対応している。第一生体パラメータとして、被検者３０の呼吸数が取得される。第二波形データＷ２は、心電図の測定波形に対応している。第二生体パラメータとして、被検者３０の心拍数が取得される。したがって、推論部１１２は、入力されたインピーダンス呼吸の測定波形に対応する第一波形データＷ１に基づいて呼吸数が正しく算出される第一確率Ｐ１に対応する推論データを出力するように、教師データＴの生成および機械学習がなされる。

なお、インピーダンス呼吸の測定波形に対応する第一波形データＷ１と、心電図の測定波形に対応する第二波形データＷ２は、共通のセンサ２０（電極）より取得されうる。

処理部１１３は、呼吸数が正しく算出される第一確率Ｐ１が第一閾値Ｐ１ｔを上回っている第一波形データＷ１があるかを判断する（ＳＴＥＰ１１）。第一確率Ｐ１が第一閾値Ｐ１ｔを上回っている第一波形データＷ１が特定されるまで、当該処理が繰り返される（ＳＴＥＰ１１においてＮＯ）。

第一確率Ｐ１が第一閾値Ｐ１ｔを上回っている第一波形データＷ１が特定された場合（
ＳＴＥＰ１１においてＹＥＳ）、処理部１１３は、第二生体パラメータが正常に取得されているかを判断する（ＳＴＥＰ１２）。

第二生体パラメータが正常に取得されていると判断された場合（ＳＴＥＰ１２においてＹＥＳ）、処理は終了する。

第二生体パラメータが正常に取得されていないと判断された場合（ＳＴＥＰ１２においてＮＯ）、処理部１１３は、当該判断に供された第一波形データＷ１を、異常な測定波形に対応するものとして特定する（ＳＴＥＰ１３）。

呼吸数の測定波形がノイズの影響を受けると、実際には呼吸数の取得が正常になされていなくても、呼吸数が正しく算出される第一確率Ｐ１が第一閾値Ｐ１ｔを上回ると判断される場合がありうる。本例に係る構成においては、このような場合に心拍数が正常に取得されているかの判断結果を参照することにより、第一確率Ｐ１が正しく推論されているかが検証される。具体的には、第一確率Ｐ１が第一閾値Ｐｔ１を上回っていても、心拍数が正常に取得されていないと判断されている場合、当該第一確率Ｐ１に係る第一波形データＷ１は正常に取得されたものではないと結論される。したがって、信頼性の低い取得環境で取得された呼吸数を検出できる。

信頼性の低い取得環境で取得された生体パラメータを検出するという観点からは、高い相関関係を有する第一生体パラメータと第二生体パラメータが適宜に選定されることが好ましい。本例におけるインピーダンス呼吸波形と心電図波形のように、共通のセンサ２０を通じて取得されうる二つのパラメータは、高い相関関係を有する傾向にある。図８は、正常に取得されている心電図波形とインピーダンス呼吸波形を例示している。図９は、ノイズの影響を受けている心電図波形とインピーダンス呼吸波形を例示している。両図ともに上側が心電図波形であり、下側がインピーダンス呼吸波形である。したがって、心拍数が正常に取得されているかを参照することによって、信頼性の低い取得環境で検出された呼吸数を検出できる。

特にインピーダンス呼吸波形は、心電図波形と共通の電極を用いて取得できる簡便性を有している一方で、ノイズの影響を受けやすいという性質を有している。しかしながら、相関の高い心電図波形の状態を参照することによってノイズの影響を受けているインピーダンス呼吸波形を精度よく特定できるので、簡便性の恩恵を享受しやすくなる。

図１に例示されるように、生体情報取得装置１０は、報知部１２を備えている。報知部１２は、前述の手法に基づいて正常でないと特定された第一波形データＷ１を、ユーザに報知するように構成されている。具体的には、処理装置１１の処理部１１３は、特定の第一波形データＷ１が正常でないとユーザに認識させる報知を報知部１２に行なわせる制御データＣを、出力部１１４から出力する。

報知部１２へ送信される制御データＣは、アナログデータの形態であってもよいし、デジタルデータの形態であってもよい。制御データＣがアナログデータの形態である場合、出力部１１４は、Ｄ／Ａコンバータを含む適宜の変換回路を含むように構成される。

報知部１２により行なわれる報知は、視覚的報知、聴覚的報知、および触覚的報知の少なくとも一つを含みうる。例えば、図６に示された例と同様に、第一波形データＷ１に基づいて表示に供される呼吸数の算出結果のうち、正常でないと特定された第一波形データＷ１に基づいて算出された呼吸数の算出結果を別の色で表示することによって報知がなされうる。このような構成によれば、呼吸数が正しく算出される可能性が高いと推論されつつも呼吸数の取得が正常になされなかった場合を容易に特定できるとともに、推論が正しくなされなかった状況を分析するための情報も提供できる。

図７に例示されるように、処理装置１１の処理部１１３は、正常でないと特定された第一波形データＷ１に対して付加処理を実行しうる（ＳＴＥＰ１４）。

一例として、処理部１１３は、正常でないと特定された第一波形データＷ１を削除しうる。このような構成によれば、ユーザが提供される情報を整理する負担を軽減できるとともに、正常でないと特定された第一波形データＷ１の提示に係る処理負荷も軽減できる。

別例として、処理部１１３は、正常でないと特定された第一波形データＷ１以外の第一波形データＷ１を削除しうる。このような構成によれば、現状のアルゴリズムが算出を誤りやすい波形データの傾向を把握しやすくなるので、当該アルゴリズムの改善に係る情報を取得できる。

上記の各例に加えてあるいは代えて、処理部１１３は、正常でないと特定された第一波形データＷ１について推定された第一確率Ｐ１を更新しうる。例えば、処理部１１３は、第一確率Ｐ１を、第一閾値Ｐ１ｔを上回らない値に更新しうる。このような構成によれば、正常でないと特定された第一波形データＷ１について第一確率Ｐ１が適切な値をとるように扱われるので、後段の処理が第一確率Ｐ１を利用する場合などにおいて有利である。

第二生体パラメータが正常に取得されているかの判断処理は、推論部１１２を用いて行なわれうる。この場合、推論部１１２は、第二波形データＷ２に基づいて第二生体パラメータの値が正しく算出される第二確率Ｐ２を推論するように構成される。上記の例においては、推論部１１２は、入力された心電図の測定波形に対応する第二波形データＷ２に基づいて心拍数が正しく算出される第二確率Ｐ２に対応する推論データを出力するように、教師データＴの生成および機械学習がなされる。

具体的には、図７に例示されるように、処理部１１３は、推論部１１２により推論された第二確率Ｐ２が第二閾値Ｐ２ｔを下回るかを判断する（ＳＴＥＰ１５）。第二確率Ｐ２が第二閾値Ｐ２ｔを下回る場合（ＳＴＥＰ１５においてＹＥＳ）、処理部１１３は、第二生体パラメータが正常に取得されていないと判断し、処理をＳＴＥＰ１３に進める。第二確率Ｐ２が第二閾値Ｐ２ｔを下回らない場合（ＳＴＥＰ１５においてＮＯ）、処理部１１３は、処理を終了する。

上記の例においては、処理装置１１の受付部１１１は、共通のセンサ２０から第一生体パラメータの測定波形に対応する第一波形データＷ１と第二生体パラメータの測定波形に対応する第二波形データＷ２を受付けている。しかしながら、図１に例示されるように、第二波形データＷ２は、センサ２０とは異なるセンサ２１から受付けてもよい。例えば、センサ２０が被検者の心電図波形データを取得するように構成され、センサ２１が当該被検者の脈波波形データを取得するように構成されうる。この場合、心拍数が第一生体パラメータの一例であり、脈拍数が第二生体パラメータの一例である。すなわち、心電図波形データが第一データの一例であり、脈波波形データが第二データの一例である。

あるいは、処理装置１１の受付部１１１は、センサ２１から第二生体パラメータの測定値に対応する測定値データＶ２を受け付けうる。図１０は、この場合において処理部１１３により実行されうる処理の流れの一例を示している。図７を参照して説明した処理と実質的に同一の処理については、同一のＳＴＥＰ番号を付与し、繰り返しとなる説明は省略する。

本例においては、第一波形データＷ１は、観血的動脈圧の測定波形に対応している。第一生体パラメータとして、被検者３０の観血的動脈圧が取得される。したがって、推論部１１２は、入力された観血的動脈圧の測定波形に対応する第一波形データＷ１に基づいて観血的動脈圧が正しく算出される第一確率Ｐ１に対応する推論データを出力するように、教師データＴの生成および機械学習がなされる。

本例においては、第二生体パラメータとして、被検者３０の非観血的動脈圧が取得される。すなわち、センサ２１は、被検者３０に装着されるカフにより実現されうる。測定値データＶ２は、非観血的動脈圧の測定値に対応している。測定値データＶ２は、第二データの一例である。

処理部１１３は、観血的動脈圧が正しく算出される第一確率Ｐ１が第一閾値Ｐ１ｔを上回っている第一波形データＷ１があるかを判断する（ＳＴＥＰ１１）。第一確率Ｐ１が第一閾値Ｐ１ｔを上回っている第一波形データＷ１が特定されるまで、当該処理が繰り返される（ＳＴＥＰ１１においてＮＯ）。

第一確率Ｐ１が第一閾値Ｐ１ｔを上回っている第一波形データＷ１が特定された場合（
ＳＴＥＰ１１においてＹＥＳ）、処理部１１３は、測定値データＶ２に対応する非観血的動脈圧が閾値範囲内であるかを判断する（ＳＴＥＰ２２）。

観血的動脈圧が第一閾値範囲内であると判断された場合（ＳＴＥＰ２２においてＹＥＳ）、処理は終了する。

第二生体パラメータが正常に取得されていないと判断された場合（ＳＴＥＰ２２においてＮＯ）、処理部１１３は、当該判断に供された第一波形データＷ１を、異常な測定波形に対応するものとして特定する（ＳＴＥＰ１３）。

観血的動脈圧の取得環境が適切でないとき、測定波形自体は維持されたまま観血的動脈圧が異常な測定値をとる場合がある。例えば、図１１に例示されるように、観血的動脈圧の取得時においてゼロ校正に異常があると、観血的動脈圧の測定波形自体は正常なまま、観血的動脈圧が異常値をとりうる。図１１の上側に示された例においては最低血圧値が異常に低く、下側に示された例においては最高血圧値が異常に高い。しかしながら、これらの例においては測定波形自体が正常であるので、観血的動脈圧が正しく算出される第一確率Ｐ１が第一閾値Ｐ１ｔを上回ると判断される場合がありうる。

本例に係る構成においては、このような場合に非観血的動脈圧の測定値を参照することにより、第一確率Ｐ１が正しく推論されているかが検証される。具体的には、第一確率Ｐ１が第一閾値Ｐｔ１を上回っていても、非観血的動脈圧の測定値が閾値範囲内でない場合、当該第一確率Ｐ１に係る第一波形データＷ１は正常に取得されたものではないと結論される。したがって、信頼性の低い取得環境で取得された観血的動脈圧を検出できる。

図７を参照して説明した例と同様に、処理装置１１の処理部１１３は、特定の第一波形データＷ１が正常でないとユーザに認識させる報知を報知部１２に行なわせる制御データＣを、出力部１１４から出力しうる。

次に、図１２を参照しつつ、第一波形データＷ１のみを用いて処理装置１１の処理部１１３により実行されうる処理の一例を説明する。図７を参照して説明した処理と実質的に同一の処理については、同一のＳＴＥＰ番号を付与し、繰り返しとなる説明は省略する。

図１に例示されるように、本例に係る報知部１２は、第一アラームＡ１と第二アラームＡ２を出力可能に構成される。第一アラームＡ１は、観血的動脈圧が第一閾値範囲内にないことを示すために出力される。第一閾値範囲は、例えば７０ｍｍＨｇから１８０ｍｍＨｇとされうる。第一閾値範囲は、被検者３０の観血的動脈圧が異常であることを判断するための範囲として定められる。第二アラームＡ２は、観血的動脈圧の取得状態の異常を示すために出力されうる。第一アラームＡ１と第二アラームＡ２の各々は、視覚的アラーム、聴覚的アラーム、および触覚的アラームの少なくとも一つを含みうる。

第一確率Ｐ１が第一閾値Ｐ１ｔを上回っている第一波形データＷ１が特定された場合（
ＳＴＥＰ１１においてＹＥＳ）、処理部１１３は、第一波形データＷ１から特定された観血的動脈圧の測定値が第一閾値範囲内であるかを判断する（ＳＴＥＰ３２）。観血的動脈圧の測定値は、第二データの一例である。

観血的動脈圧が第一閾値範囲内であると判断された場合（ＳＴＥＰ３２においてＹＥＳ）、処理は終了する。

観血的動脈圧が第一閾値範囲内にないと判断された場合（ＳＴＥＰ３２においてＮＯ）、処理部１１３は、第一波形データＷ１から算出された観血的動脈圧が第二閾値範囲内であるかを判断する（ＳＴＥＰ３３）。第二閾値範囲は、第一閾値範囲よりも広くかつ第一閾値範囲を含むように定められている。第二閾値範囲は、例えば２０ｍｍＨｇから３００ｍｍＨｇとされうる。第二閾値範囲内にない値は、被検者３０の観血動脈血が通常取り得ない値であるものの、観血的動脈圧測定に固有のゼロ校正が正常になされていない場合においてとりうる値である。

観血的動脈圧が第一閾値範囲内になく、かつ第二閾値範囲内にあると判断された場合（ＳＴＥＰ３３においてＹＥＳ）、処理部１１３は、報知部１２に第一アラームＡ１を出力させる制御データＣを、出力部１１４から出力する（ＳＴＥＰ３４）。これにより、ユーザは、被検者３０の観血的動脈圧が正常でないことを報知される。

観血的動脈圧が第二閾値範囲内にないと判断された場合（ＳＴＥＰ３３においてＮＯ）、処理部１１３は、当該判断に供された第一波形データＷ１を、異常な取得状態に対応するものとして特定する（ＳＴＥＰ１３）。

図１１を参照して説明したように、観血的動脈圧の取得状態が正常でないとき、測定波形自体は維持されたまま観血的動脈圧が異常な測定値をとる場合がある。しかしながら、測定波形自体が正常であると、観血的動脈圧が正しく算出される第一確率Ｐ１が第一閾値Ｐ１ｔを上回ると判断される場合がありうる。

本例に係る構成においては、このような場合に観血的動脈圧の測定値を参照することにより、第一確率Ｐ１が正しく推論されているかが検証される。具体的には、被検者が正常である場合に観血的動脈圧がとりうる第一閾値範囲を含んでかつ当該第一閾値範囲よりも広い第二閾値範囲が設定され、第一確率Ｐ１が第一閾値Ｐｔ１を上回っていても、観血的動脈圧が第二閾値範囲内にないと判断されている場合、当該第一確率Ｐ１に係る第一波形データＷ１は異常な状態の下で取得されたと結論される。したがって、信頼性の低い取得環境で取得された観血的動脈圧を検出できる。

処理部１１３は、異常な状態の下で取得されたと特定された第一波形データＷ１がある場合、報知部１２に少なくとも第二アラームＡ２を出力させる制御データＣを、出力部１１４から出力しうる。これにより、観血的動脈圧の取得状態の異常がユーザに報知される。第二アラームＡ２が出力される状況下においては、観血的動脈圧は第一閾値範囲内にないので、第一アラームＡ１の出力を併せて行なってもよい。

第二アラームＡ２の出力に加えてあるいは代えて、図６に示された例と同様に、第一波形データＷ１に基づいて表示に供される観血的動脈圧の算出結果のうち、正常でないと特定された第一波形データＷ１に基づいて算出された観血的動脈圧の算出結果を別の色で表示することによって報知がなされうる。このような構成によれば、観血的動脈圧が正しく算出される可能性が高いと推論されつつも観血的動脈圧の取得が正常になされなかった場合を容易に特定できるとともに、推論が正しくなされなかった状況を分析するための情報も提供できる。

図１２に例示されるように、処理装置１１の処理部１１３は、正常でないと特定された第一波形データＷ１に対して付加処理を実行しうる（ＳＴＥＰ１４）。

図１０を参照して説明した例と同様に、処理装置１１の受付部１１１は、センサ２１から被検者３０の非観血的動脈圧の測定値に対応する測定値データＶ２を受け付けうる。この場合、処理装置１１の処理部１１３は、付加処理の一例として、測定値データＶ２に対応する非観血的動脈値の測定値に基づいて第一閾値範囲と第二閾値範囲の少なくとも一方を調節しうる。具体的には、算出された非観血的動脈圧に基づいて、正常なゼロ校正条件下で想定される被検者３０の観血的動脈圧の正常値範囲が定められ、第一閾値範囲と第二閾値範囲の少なくとも一方が再設定される。

このような構成によれば、第一閾値範囲と第二閾値範囲の少なくとも一方について適切な数値範囲が定められるので、信頼性の低い取得環境で取得された観血的動脈圧の検出精度を高めることができる。

上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするための例示にすぎない。上記の実施形態に係る構成は、本発明の趣旨を逸脱しなければ、適宜に変更・改良されうる。

上記の実施形態においては、第一生体パラメータの値が正しく算出される第一確率Ｐ１の検証の際に参照されるデータは、被検者３０の生体パラメータの測定波形または測定値である。しかしながら、当該データは、被検者３０に装着された加速度センサから出力される加速度データや、被検者３０を撮影した画像データでありうる。この場合、加速度データや画像データは、第二データの一例である。

加速度データと画像データのいずれも被検者３０の体動に対応しうる。例えば、第一確率Ｐ１が第一閾値Ｐｔ１を上回っていても、被検者３０の体動が大きいことが当該データから判断された場合、処理装置１１の処理部１１３は、当該第一確率Ｐ１に係る第一波形データＷ１は正常に取得されたものではないと結論する。このような構成によっても、信頼性の低い取得環境で取得された第一生体パラメータを検出できる。

すなわち、第一生体パラメータの取得環境に関連するデータであれば、被検者３０の第一生体パラメータと異なる第二生体パラメータの測定波形または測定値だけでなく、第一生体パラメータの取得中である被検者３０の体動を表しうる加速度データや画像データもまた、第二データの一例となりうる。

上記の実施形態においては、処理装置１１と報知部１２の双方が生体情報取得装置１０に搭載されている。しかしながら、処理装置１１は、生体情報取得装置１０と通信ネットワークを介して通信可能な外部サーバ装置に搭載されてもよい。この場合、処理装置１１は、センサ２０（必要に応じてセンサ２１）あるいは生体情報取得装置１０から通信ネットワークを介して受付けた第一波形データＷ１と第二波形データＷ２に基づいて前述の処理を実行し、通信ネットワークを介して適宜の制御データＣを送信し、報知部１２に報知を実行させる。

外部サーバ装置から送信される制御データＣに基づいて報知を実行する報知部１２は、生体情報取得装置１０とは独立した装置であってもよい。例えば、報知部１２の機能は、通信ネットワークを介して生体情報取得装置１０と上記外部サーバ装置の少なくとも一方とデータ通信が可能である独立した出力装置において実現されうる。この場合、制御データＣは、生体情報取得装置１０の出力部１１４または外部サーバ装置から通信ネットワークを介して当該出力装置へ送信される。

１０：生体情報取得装置、１１：処理装置、１１１：受付部、１１２：推論部、１１３：処理部、１２：報知部、２０、２１：センサ、３０：被検者、Ａ１：第一アラーム、Ａ２：第二アラーム、Ｐ１：第一確率、Ｐ１ｔ：第一閾値、Ｐ２：第二確率、Ｐ２ｔ：第二閾値、Ｖ２：測定値データ、Ｗ１：第一波形データ、Ｗ２：第二波形データ

Claims

被検者の生体情報を処理する処理装置であって、
前記被検者の第一生体パラメータの測定波形に対応する第一データ、および当該第一生体パラメータの取得環境に関連する第二データを受付ける受付部と、
前記第一データに基づいて、前記第一生体パラメータの値が正しく算出される第一確率を推論する推論部と、
前記第一データのうち、前記第二データに基づいて前記第一生体パラメータが正常に取得されていないと判断されている状況下で前記第一確率が第一閾値を上回っているものを特定する処理部と、
を備えている、
処理装置。
前記第二データは、前記第一生体パラメータと異なる前記被検者の第二生体パラメータの測定波形に対応しており、
前記推論部は、前記第二データに基づいて、前記第二生体パラメータの値が正しく算出される第二確率を推論し、
前記処理部は、前記第二確率が第二閾値を下回る場合に前記第一生体パラメータが正常に取得されていないと判断する、
請求項１に記載の処理装置。
前記受付部は、共通のセンサを通じて前記第一データと前記第二データを受付ける、
請求項２に記載の処理装置。
前記第一データは、インピーダンス呼吸波形データであり、
前記第二データは、心電図波形データである、
請求項２または３に記載の処理装置。
前記第二データは、前記第一生体パラメータと異なる前記被検者の第二生体パラメータの測定値に対応しており、
前記処理部は、前記測定値が閾値範囲内にない場合、前記第一生体パラメータが正常に取得されていないと判断する、
請求項１に記載の処理装置。
前記第一生体パラメータは、観血的動脈圧であり、
前記第二生体パラメータは、非観血的動脈圧である、
請求項５に記載の処理装置。
前記第二データは、前記第一生体パラメータの測定値に対応しており、
前記処理部は、前記測定値が閾値範囲内にない場合、前記第一生体パラメータが正常に取得されていないと判断する、
請求項１に記載の処理装置。
前記第一生体パラメータは、観血的動脈圧である、
請求項７に記載の処理装置。
前記処理部は、非観血的動脈圧の測定値に基づいて前記閾値範囲を調節可能である、
請求項８に記載の処理装置。
前記処理部は、前記第二データに基づいて前記第一生体パラメータが正常に取得されていないと判断されている状況下で前記第一確率が第一閾値を上回っていると特定された前記第一データを削除する、
請求項１から９のいずれか一項に記載の処理装置。
前記処理部は、前記第二データに基づいて前記第一生体パラメータが正常に取得されていないと判断されている状況下で前記第一確率が第一閾値を上回っていると特定された前記第一データ以外の前記第一データを削除する、
請求項１から９のいずれか一項に記載の処理装置。
前記処理部は、特定された前記第一データについて推定された結果を更新する、
請求項１から１１のいずれか一項に記載の処理装置。
被検者の生体情報を処理する処理装置の処理部により実行可能なコンピュータプログラムであって、
実行されることにより、前記処理装置に
前記被検者の第一生体パラメータの測定波形に対応する第一データ、および当該第一生体パラメータの取得環境に関連する第二データを受付けさせ、
前記第一データに基づいて、前記第一生体パラメータの値が正しく算出される第一確率を推論させ、
前記第一データのうち、前記第二データに基づいて前記第一生体パラメータが正常に取得されていないと判断されている状況下で前記第一確率が第一閾値を上回っているものを特定させる、
コンピュータプログラム。
被検者の第一生体パラメータの測定波形に対応する第一データ、および当該第一生体パラメータの取得環境に関連する第二データを受付ける受付部と、
前記第一データに基づいて、前記第一生体パラメータの値が正しく算出される第一確率を推論する推論部と、
前記第一データのうち、前記第二データに基づいて前記第一生体パラメータが正常に取得されていないと判断されている状況下で前記第一確率が第一閾値を上回っているものを特定する処理部と、
前記処理部により特定された前記第一データがある場合、前記第一生体パラメータが正常に取得されていないことを示す情報を報知する報知部と、
を備えている、
生体情報取得装置。