Top > Search of Japanese Patents > DEATH PREDICTION DEVICE AND DEATH PREDICTION PROGRAM

DEATH PREDICTION DEVICE AND DEATH PREDICTION PROGRAM

Patent code P190015870
File No. S2017-0875-N0
Posted date Feb 25, 2019
Application number P2017-142577
Publication number P2019-023790A
Date of filing Jul 24, 2017
Date of publication of application Feb 14, 2019
Inventor
  • (In Japanese)高木 俊介
Applicant
  • (In Japanese)公立大学法人横浜市立大学
Title DEATH PREDICTION DEVICE AND DEATH PREDICTION PROGRAM
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a death prediction device and a death prediction program for predicting the death time of a subject with high accuracy on the basis of various information on a patient as the subject.
SOLUTION: A computer terminal 10 comprises a program installed thereon, for causing a computer to execute acquisition means for acquiring a plurality of types of patient information on a patient 30 as a subject at a frequency equal to or less than the order of minutes and death prediction means for predicting the death time of the patient 30 at a frequency equal to or less than the order of hours, using the patient information on the patient 30 acquired by the acquisition means, and can realize the acquisition means and the death prediction means.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

近年、医療分野において、或る患者から計測された生体情報をその患者の治療や診断等に活用するだけではなく、他の患者の治療や診断等にも活用するための研究・開発が行われている。
この種の技術として、下記の特許文献1及び特許文献2を例示する。

特許文献1には、主に癌患者を対象として、過去の多数の患者に関する生体情報から、血液の解析結果とイベント(重症化、死亡など)の発生までの経過時間との関係を蓄積しておき、その回帰分析を用いて、被験者となる患者における同様のイベント発生の時期を予測する予測装置が開示されている。本発明におけるイベント発生の時期予測の精度(スケール)は、解析対象における特定の疾患の発症又は解析対象の死亡を予測する場合には、12月間~10日間であることが好ましく、6月間~1月間であることが好ましいとされている。

特許文献2には、患者の心拍数の標準偏差(心拍変動性)、収縮期血圧、既往歴などをパラメータとし、これらを人工知能ベースのアプローチによって解析することで患者の生存性を予測する予測方法が記載されている。この予測方法も、特許文献1に係る予測装置と同様に、過去の多数の患者から計測された生体情報を蓄積しておき、そのデータに基づいて被験者の生存性を予測するものである。ここで生存性とは、患者が死亡するか生存するかであり、死亡率と言い換えることができる。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、死亡予測装置及び死亡予測プログラムに関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
被験者に関する複数種類の患者情報を、分オーダー以下の頻度で取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された前記被験者の患者情報を用いることによって、前記被験者の死亡時刻を時間オーダー以下で予測する死亡予測手段と、を備える死亡予測装置。

【請求項2】
 
前記死亡予測手段は、
前記取得手段が取得した前記被験者の患者情報を用いることによって前記被験者の死亡前の或る時点を基準時として定め、
定めた前記基準時において前記取得手段が取得した前記被験者の患者情報を予測関数に与えることによって、前記被験者の死亡時刻を予測する請求項1に記載の死亡予測装置。

【請求項3】
 
前記予測関数は、年齢、性別、収縮期血圧、心拍数及び呼吸数を変数とする関数である請求項2に記載の死亡予測装置。

【請求項4】
 
前記予測関数は、過去に死亡している複数の患者について、収縮期血圧が所定値以下になってから死亡時刻までの期間又は死亡時刻の所定時間前から死亡時刻までの期間のいずれか一方における単位時間ごとの収縮期血圧、心拍数及び呼吸数を、各患者の年齢及び性別も考慮に入れて統計解析することにより得られる関数である請求項3に記載の死亡予測装置。

【請求項5】
 
前記死亡予測手段は、
心拍数、収縮期血圧、呼吸数、酸素飽和度及び体温に基づいて導出される第1指標値を、前記取得手段が取得した前記被験者の患者情報を用いて単位時間ごとに導出し、
導出した前記第1指標値のうち最高値と最低値の差分を、当該最高値に対応する時点と当該最低値に対応する時点の差分で除した傾き指数が閾値を超えた時点を前記基準時として定める請求項2から4のいずれか一項に記載の死亡予測装置。

【請求項6】
 
前記死亡予測手段は、
収縮期血圧を変数とする第2関数に、前記取得手段が取得した前記被験者の収縮期血圧を与えて予測の心拍数を単位時間ごとに導出し、
導出した前記予測の心拍数と、前記取得手段が取得した前記被験者の心拍数と、の差分が閾値を下回った時点を前記基準時として定める請求項2から4のいずれか一項に記載の死亡予測装置。

【請求項7】
 
前記第2関数は、過去に死亡している複数の患者について、収縮期血圧が所定値以下になってから死亡時刻の所定時間前までの期間における単位時間ごとのショックインデックス及び収縮期血圧を非線形回帰分析することによって得られた収縮期血圧を変数とするショックインデックスの予測式に、収縮期血圧を乗じて心拍数の予測値を求める関数である請求項6に記載の死亡予測装置。

【請求項8】
 
前記第2関数は、前記被験者の収縮期血圧が所定値以下になってから死亡する前までの或る時点において、当該時点より前に前記取得手段が取得した前記被験者の患者情報に基づく単位時間ごとのショックインデックス及び収縮期血圧を線形回帰分析又は非線形回帰分析することによって得られた収縮期血圧を変数とするショックインデックスの予測式に、収縮期血圧を乗じて心拍数の予測値を求める関数である請求項6に記載の死亡予測装置。

【請求項9】
 
複数の患者について経時的に取得された複数種類の患者情報を蓄積しているデータベースから、各患者が重症化した時点より前を少なくとも含む所定期間内に取得された患者情報を抽出して、抽出した患者情報から第1変数及び第2変数を導出し、導出した前記第1変数及び前記第2変数が縦軸及び横軸のそれぞれに対応している二次元モデルである静的スコアリングモデルを生成するモデル生成手段と、
被験者である患者に関する複数種類の患者情報を単位時間ごとに取得し、取得した患者情報から前記第1変数と前記第2変数を導出して前記静的スコアリングモデルに順次プロットしていくスコアリング手段と、を備え、
前記死亡予測手段は、前記スコアリング手段によるプロットが前記静的スコアリングモデルにおける二次元領域の一部である特定領域に行われた時点のうち少なくとも一部を前記基準時として定める請求項2から4のいずれか一項に記載の死亡予測装置。

【請求項10】
 
被験者に関する複数種類の患者情報を、分オーダー以下の頻度で取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された前記被験者の患者情報を用いることによって、前記被験者の死亡時刻を時間オーダー以下で予測する死亡予測手段と、をコンピュータに実行させるための死亡予測プログラム。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

※Click image to enlarge.

JP2017142577thum.jpg
State of application right Published
Please contact us by E-mail or facsimile if you have any interests on this patent.


PAGE TOP

close
close
close
close
close
close
close