JP2005092440A - Warning device - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は警告装置に関し、特にたとえば、仕事の場所が一定せず多くの地点を移動して仕事をすることが多い医師、看護師、工員などの被験者の行動を分析し、必要に応じて警告を発する、警告装置に関する。 The present invention relates to a warning device, and in particular, for example, analyzes the behaviors of subjects such as doctors, nurses, and workers who often work by moving from many points without a constant work place, and warns as necessary. This relates to a warning device.
従来のこの種の警告装置の一例が特許文献１に開示される。この特許文献１に開示される行動検知システムでは、人体に個人情報端末が取り付けられ、人体の姿勢や動作、体動、行動・活動状態や位置、生理信号が検知される。検知・収集されたセンサ信号は、基地局へ無線通信によって送信される。基地局へ無線通信された個人情報端末からのセンサ情報は、他のセンサと接続されているセンサ信号処理手段に送信され、情報が統合化される。統合化された人体の行動情報はデータ蓄積手段に蓄積される。次に、センサ信号処理手段から得られた人体の行動情報は、データ蓄積手段によって蓄積された構造化データをもとに行動評価手段によって比較・評価される。この行動評価手段から得られた人体の行動状態のうち、状態判定手段によって異常と判定されたり、また、将来的に異常となり得ることが予測されたりしたら、その内容が個人情報端末やネットワークによって接続された他の端末に通報される。たとえば、他の端末を医者が使用している場合には、適切なアドバイスを、異常と判定された人やその補助者に対して行うことができる。
しかし、このような行動検知システムは、老人や患者などの行動情報を収集するものであり、老人や患者を介護したり、看護したりする者に起因して発生する医療ミスのような事故を未然に防止することはできなかった。 However, such a behavior detection system collects behavior information such as the elderly and patients, and prevents accidents such as medical errors caused by those who care for or care for the elderly or patients. It was not possible to prevent it.
また、この行動検知システムでは、他の端末を医者が使用している場合には、適切なアドバイスを、異常と判定された人やその補助者に対して行うようにしてあるが、そのようなアドバイスはリアルタイムに行うことは困難であり、したがって、たとえば近々自力で歩けるようになる患者が落下物を拾おうとした場合には、当該アドバイス（警告）は間に合わず、転倒事故が発生してしまうという問題があった。 In addition, in this behavior detection system, when a doctor uses another terminal, appropriate advice is given to a person who is determined to be abnormal or its assistant. It is difficult to give advice in real time. Therefore, for example, if a patient who can soon walk on his own tries to pick up a fallen object, the advice (warning) will not be in time, and a fall accident will occur. There was a problem.
それゆえに、この発明の主たる目的は、事故を未然に防止できる、警告装置を提供することである。 Therefore, a main object of the present invention is to provide a warning device that can prevent an accident.
請求項１の発明は、特定の業務を行う被験者の行動を記録分析し、必要に応じて警告を発する警告装置であって、特定の業務を行う領域の所定位置に配置され、被験者の被験者識別情報を検出する識別情報検出手段と、識別情報検出手段の検出結果に基づいて少なくとも被験者の所在を検出する所在検出手段と、被験者が行う業務の内容を特定する業務特定手段と、被験者の所在および業務特定手段によって特定された業務の進行状況を検出する進行状況検出手段と、進行状況検出手段によって検出された所在および業務進行状況の少なくとも一方に誤りがあるか否かを判別する状況判別手段と、状況判別手段によって所在および業務進行状況の少なくとも一方に誤りがあると判別したとき、少なくとも被験者に対して警告を発する警告手段とを備える、警告装置である。
The invention of
請求項１の発明では、警告装置は、特定の業務を行う被験者の行動を記録分析し、必要に応じて警告を発する。識別情報検出手段（実施例で言うステーション）は、特定の業務を行う領域（たとえば、建物内）の所定位置に配置され、被験者に割り当てられた被験者識別情報（実施例で言う看護師ＩＤ）を検出する。所在検出手段は、識別情報検出手段の検出結果に基づいて少なくとも被験者の所在を検出する。つまり、被験者を検出した識別情報検出手段の配置位置に基づいて被験者の位置を検出する。業務特定手段は、被験者が行う業務の内容を特定する。たとえば、被験者（看護師）が行う看護業務の内容として、「注射」、「検温」などが特定される。進行状況検出手段は、被験者の所在および業務特定手段によって特定された業務の進行状況を検出する。ここでは、被験者が業務を行っている場所およびその進行状況が検出される。状況判別手段によって業務を行っている場所やその進行状況に誤りがあると判別されると、警告手段が少なくとも当該被験者に警告を発する。
In the invention of
請求項１の発明によれば、被験者が業務を行っている場所や進行状況に誤りがある場合には、当該被験者に警告を発するので、誤った状態で業務が進行されるのを防止することができる。したがって、たとえば、被験者が看護師である場合には、患者の取り違えや看護（医療）ミスの発生を防止することができ、医療事故を未然に回避することができる。
According to the invention of
請求項２の発明は請求項１に従属し、被験者に装着され、被験者識別情報を送信する第１送信手段をさらに備え、識別情報検出手段は、第１送信手段によって送信された被験者識別情報を受信する第１受信手段を含む。
The invention of
請求項２の発明では、第１送信手段は被験者に装着され、被験者識別情報を送信する。第１受信手段は、第１送信手段によって送信された被験者識別情報を受信する。つまり、所定位置に配置される識別情報検出手段に含まれる第１受信手段によって被験者識別情報が受信される。したがって、所在検出手段は、被験者識別情報を受信した第１受信手段を含む識別情報検出手段の配置位置に基づいて、当該被験者の所在を検出する。
In the invention of
請求項２によれば、所定位置に配置される識別情報検出手段に含まれる第１受信手段によって被験者識別情報を受信するので、所在検出手段は被験者識別情報を受信した識別情報検出手段の配置位置に基づいて、当該被験者の所在を容易に検出することができる。 According to the second aspect, since the subject identification information is received by the first receiving means included in the identification information detecting means arranged at the predetermined position, the location detecting means is the arrangement position of the identification information detecting means that has received the subject identification information. Based on the above, the location of the subject can be easily detected.
請求項３の発明は請求項２に従属し、被験者に装着され、他の被験者に装着される第１送信手段によって送信された被験者識別情報を受信する第２受信手段をさらに備える。
The invention of
請求項３の発明では、第２受信手段は、他の被験者に装着された第１送信手段によって送信された被験者識別情報を受信する。
In the invention of
請求項３によれば、被験者は第１送信手段と第２受信手段とを装着するので、被験者同士の被験者識別情報を互いに検出することができる。このため、誰と共に行動していたかや誰とすれ違ったのかを容易に知ることができる。 According to the third aspect, since the subject wears the first transmission unit and the second reception unit, the subject identification information of the subjects can be detected from each other. For this reason, you can easily know who you were acting with and who passed you.
請求項４の発明は請求項３に従属し、複数の識別情報検出手段を備え、複数の識別情報検出手段は、各々に割り当てられた所在識別情報を送信する第２送信手段を含み、第２受信手段は、第２送信手段によって送信された所在識別情報をさらに受信する。
The invention of
請求項４の発明では、複数の識別情報検出手段は、第２送信手段によって、各々に割り当てられた所在識別情報（実施例で言うステーションＩＤ）を送信し、被験者に装着される第２受信手段がこれを受信する。
In the invention of
請求項４によれば、第２受信手段が所在識別情報を受信するので、第１受信手段によって受信された被験者識別情報だけでなく、第２受信手段によって受信された所在識別情報に基づいて当該被験者の所在を検出することもできるのである。
According to
請求項５の発明は請求項１ないし４のいずれかに従属し、識別情報検出手段は被験者に割り当てられる被験者識別情報を検出し、所在検出手段は被験者識別情報を検出した識別情報検出手段の配置位置に基づいて被験者の所在を検出する。
The invention according to
請求項５の発明では、被験者に割り当てられる被験者識別情報を検出した識別情報検出手段の配置位置に基づいて被験者の所在を検出する。
In the invention of
請求項５によれば、被験者識別情報を検出するだけなので、簡単な構成で被験者の所在を容易に検出することができる。 According to the fifth aspect, since only the subject identification information is detected, the location of the subject can be easily detected with a simple configuration.
請求項６の発明は請求項１ないし５のいずれかに従属し、警告手段は、被験者の所属マネージャに対して警告を発する。
The invention of
請求項６の発明では、警告手段は、被験者の所属マネージャに対して警告を発する。
In the invention of
請求項６の発明によれば、被験者のみならず、当該被験者の所属マネージャに対しても警告を発するので、当該被験者が警告に気づかずに業務を進行する場合であっても、所属マネージャによりその進行は停止される。つまり、誤った状態で業務が進行されるのが、確実に防止される。
According to the invention of
請求項７の発明は請求項１ないし６のいずれかに従属し、少なくとも各業務の手順を記憶するデータベース、および被験者が業務を実行するとき、当該業務の手順に則しているか否かを判断する手順判断手段をさらに備え、警告手段は、手順判断手段によって手順に則していないと判断されたとき、少なくとも正しい手順を被験者に対して警告する手順警告手段を含む。
The invention of
請求項７の発明では、警告装置はデータベースおよび手順判断手段をさらに備える。データベースには、各業務についての手順が記憶され、手順判断手段は、被験者が業務を実行するとき、当該業務の手順に則しているか否かを判断する。手順警告手段は、手順判断手段によって、手順に則して業務が進行されていないと判断されたとき、少なくとも正しい手順を被験者に警告する。
In the invention of
請求項７によれば、業務の手順を誤った場合や手順を飛ばしてしまった場合であっても、正しい手順を警告するようにしてあるので、誤った状態で業務が進行されるのを防止することができる。
According to
請求項８の発明は請求項７に従属し、データベースは、過去に発生した事故の事例に基づいて当該事故を回避する知識をさらに記憶し、警告手段は、被験者が特定の業務を行うに際して、少なくとも当該特定の業務についての知識を被験者に対して報知する知識報知手段を含む。
The invention of
請求項８の発明では、データベースには、過去に発生した事故の事例に基づいて当該事故を回避する知識がさらに記憶される。知識報知手段は、業務を行う被験者に対して、当該業務に関する知識を被験者に対して報知される。
In the invention of
請求項８によれば、たとえば、被験者が看護師である場合には、看護業務や看護業務以外に患者に対して行うべき行為などの知識を取得して、当該患者に対して当該行為等を行うことができる。たとえば、機器などの操作について注意すべき点（知識）を取得して、的確な操作をすることもできる。また、被験者が工員である場合には、工具や工作機械の操作について注意すべき点を取得して、安全な操作をすることもできる。また、上述したように、被験者の所在、すれ違い等を検出するので、この情報、業務の内容および過去に起きた事故（起きそうであった事故も含む。）などをバスケット分析し、被験者同士の相関関係や業務同士の相関関係などを知識として構築することもできる。
According to
請求項９の発明は請求項７または８に従属し、データベースは、各業務に使用する器具をさらに記憶し、業務を行う被験者が正しい器具を選択しているか否かを判断する器具判断手段をさらに備え、警告手段は、被験者が正しい器具を選択していないと判断したとき、少なくとも正しい器具を被験者に対して報知する器具報知手段を含む。
The invention of
請求項９の発明では、データベースは特定の業務に使用する器具をさらに記憶している。器具判断手段は、特定の業務を行う被験者が正しい器具を選択しているかどうかを判断し、正しい器具を選択していない場合には、器具報知手段が少なくとも正しい器具を被験者に対して報知する。
In the invention of
請求項９によれば、たとえば、看護師は誤った医療器具を選択している場合には、正しい医療器具が知らされるので、誤った医療行為が行われることを回避できる。ただし、医療器具に限らず、患者に対して与薬（投与）する薬品についても同様である。また、工員が誤った道具を選択している場合にも、正しい道具が報知されるので、道具の選択ミスによる事故の発生を可及的防止できる。 According to the ninth aspect, for example, when the nurse has selected the wrong medical instrument, the correct medical instrument is notified, so that the wrong medical practice can be avoided. However, the same applies not only to medical devices but also to drugs that are administered (administered) to patients. Further, even when the engineer selects the wrong tool, the correct tool is notified, so that the occurrence of an accident due to a tool selection error can be prevented as much as possible.
請求項１０の発明は請求項９に従属し、器具にはそれぞれを識別するための器具識別情報が割り当てられ、器具判断手段は、器具識別情報に基づいて正しい器具を選択しているか否かを判断する。
The invention of
請求項１０の発明では、器具に割り当てられた器具識別情報に基づいて正しい器具を選択しているか否かを判断する。
In invention of
請求項１０によれば、器具識別情報を調べるだけなので、被験者の手間を煩わせることがなく、本来の業務に支障を来たすことがない。 According to the tenth aspect, since only the device identification information is examined, the trouble of the subject is not troubled, and the original work is not hindered.
請求項１１の発明は請求項１０に従属し、器具識別情報はタグ情報を含む。
The invention of
請求項１１の発明では、器具にタグ情報が割り当てられる。
In the invention of
請求項１１によれば、たとえば、被験者が当該タグ情報を受信できる装置を装着しておけば、当該装置から送信されるタグ情報を調べるだけで、正しい器具が選択されているか否かを容易に判断できる。 According to the eleventh aspect, for example, if the subject wears a device capable of receiving the tag information, it is easy to determine whether or not the correct instrument is selected only by examining the tag information transmitted from the device. I can judge.
請求項１２の発明は請求項１０に従属し、器具識別情報はバーコードを含む。
The invention of
請求項１２の発明では、器具にバーコードが印刷される。
In the invention of
請求項１２によれば、たとえば、被験者が当該バーコードを読み取る装置を用いて読み取った情報を調べるだけで、正しい器具が選択されているか否かを容易に判断できる。 According to the twelfth aspect, for example, it is possible to easily determine whether or not the correct instrument is selected only by examining the information read by the subject using the apparatus that reads the barcode.
請求項１３の発明は請求項８に従属し、被験者の状況を検出する状況検出手段、および状況検出手段の検出結果および知識に基づいて当該被験者が危険な状態であるか否かを判断する状態判断手段をさらに備え、所在検出手段は、状態検出手段によって危険な状態にある被験者が存在すると判断されたとき、当該被験者の所在を検出し、警告手段は、当該被験者および所在検出手段によって検出される当該被験者の近辺に存在する他の被験者の少なくとも一方に警告を発する。
The invention of claim 13 is dependent on
請求項１３の発明では、状況検出手段が被験者の状況を検出する。たとえば、被験者が看護師である場合に、当該看護師が担当する患者の状況、たとえば、患者が立とうとしていたり、ベッドに落ちた物を拾おうとしたりするのを検出する。状態判断手段は、その検出結果および知識に基づいて当該被験者が危険な状態であるか否かを判断する。たとえば、当該患者が自力で立つことができない場合には、上述したような患者の状況を検出すると、転倒事故に至るおそれがあるため、危険な状態であると判断する。これは、過去に起きた転倒事故の状況等を分析して得られた知識に基づいて判断される。ただし、過去に起きた事故に近似する状況が検出された場合にも当該事故に至るおそれがあるため、当該被験者が危険な状態であると判断する。危険な状態である場合には、警告手段は、当該被験者に警告を発したり、または、当該被験者の近辺に存在する他の被験者を検出して、検出した他の被験者に対して警告を発したりする。或いは当該被験者や他の被験者の両方に警告する場合もある。つまり、当該患者を担当する看護師やその近辺に存在する看護師に警告を発する。 In the invention of claim 13, the situation detecting means detects the condition of the subject. For example, when the subject is a nurse, the situation of the patient in charge of the nurse, for example, detecting that the patient is standing or trying to pick up an object that has fallen on the bed is detected. The state determination means determines whether or not the subject is in a dangerous state based on the detection result and knowledge. For example, when the patient cannot stand by himself / herself, if the patient's situation as described above is detected, a fall accident may occur, so that the patient is determined to be in a dangerous state. This is determined based on knowledge obtained by analyzing the situation of a fall accident that has occurred in the past. However, if a situation similar to an accident that has occurred in the past is detected, the accident may occur, and thus the subject is determined to be in a dangerous state. In a dangerous state, the warning means issues a warning to the subject, or detects other subjects in the vicinity of the subject and issues a warning to the detected other subjects. To do. Alternatively, both the subject and other subjects may be warned. That is, a warning is issued to the nurse in charge of the patient and nurses in the vicinity.
請求項１３によれば、被験者のみならず、その近辺に存在する被験者にも警告を発するので、確実に危険を回避して、事故の発生を未然に防止することができる。言い換えると、早期に危険から回避させることができる。 According to the thirteenth aspect, the warning is issued not only to the test subject but also to the test subject existing in the vicinity thereof. Therefore, it is possible to surely avoid the danger and prevent the occurrence of the accident. In other words, it can be avoided from danger at an early stage.
請求項１４の発明は請求項１３に従属し、状況検出手段は、被験者の周囲音を検出するマイクを含み、状態判断手段は、マイクから入力される周囲音および知識に基づいて被験者が危険な状態であるか否かを判断する。
The invention of
請求項１４の発明では、マイクによって周囲音を検出し、状態検出手段は、検出した周囲音および知識に基づいて被験者が危険な状態であるか否かを判断する。たとえば、被験者の近辺で物の落下音が検出されたとき、データベースから知識を取得し、過去に発生した事故の事例（状況）や当該事例に近似する状況に合致するか否かを判断し、合致する場合には、当該被験者が危険な状態であると判断する。たとえば、被験者として看護師のみならず、患者についての周囲音を検出するようにしておけば、落下音を検出すると、当該患者の病状やリハビリ状況などからデータベースに記憶される知識と照合し、合致する知識があれば、危険な状態であると判断する。 According to the fourteenth aspect of the present invention, ambient sound is detected by the microphone, and the state detection means determines whether or not the subject is in a dangerous state based on the detected ambient sound and knowledge. For example, when a falling sound of an object is detected in the vicinity of the subject, knowledge is acquired from the database, and it is determined whether or not it matches a case (situation) of an accident that occurred in the past or a situation that approximates the case, If they match, it is determined that the subject is in a dangerous state. For example, if not only a nurse but also a patient's ambient sound is detected as a test subject, if a falling sound is detected, it matches with the knowledge stored in the database based on the patient's medical condition and rehabilitation situation, and matches. If there is knowledge to do, it is judged that it is in a dangerous state.
請求項１４によれば、被験者の周囲音および知識によって危険な状態であるか否かを判断するので、内容に応じた適切な警告を発することができる。したがって、たとえば、患者の代わりに物を拾ったりするような適切な行動をさせることができる。 According to the fourteenth aspect, since it is determined whether or not it is a dangerous state based on the ambient sound and knowledge of the subject, it is possible to issue an appropriate warning according to the content. Therefore, for example, an appropriate action such as picking up an object instead of the patient can be performed.
請求項１５の発明は請求項１３に従属し、状況検出手段は、被験者の存在を検知する荷重センサを含み、状態判断手段は、荷重センサからの入力の有無および知識に基づいて被験者が危険な状態であるか否かを判断する。 The invention of claim 15 is dependent on claim 13, and the situation detection means includes a load sensor that detects the presence of the subject, and the state determination means is that the subject is dangerous based on the presence or absence of input from the load sensor and knowledge. It is determined whether or not it is in a state.
請求項１５の発明では、荷重センサによって被験者の存在を検知して、その検知結果と知識とから被験者が危険な状態であるか否かを判断する。たとえば、当該荷重センサを危険区域（領域）や危険物などの周辺に配置しておけば、そのような場所で被験者の存在を検知し、それが知識に合致する場合に、警告が発せられる。逆に、業務を行うに際して、被験者が存在すべき位置に荷重センサを配置しておけば、当該業務に際して存在すべき位置に被験者が存在せず、それが知識に合致する場合に、当該被験者に対して警告が発せられる。 In the invention of claim 15, the presence of the subject is detected by the load sensor, and it is determined whether or not the subject is in a dangerous state from the detection result and knowledge. For example, if the load sensor is arranged in the vicinity of a dangerous area (area), dangerous goods, etc., the presence of the subject is detected in such a place, and a warning is issued when it matches the knowledge. On the other hand, if a load sensor is placed at a position where the subject should be present when performing a task, if the subject does not exist at the position where the subject should be present and it matches the knowledge, A warning is issued.
請求項１５によれば、請求項１４の発明と同様に、危険な状態を検出して警告を発することにより、適切な行動をさせることができる。 According to the fifteenth aspect, as in the fourteenth aspect, it is possible to perform an appropriate action by detecting a dangerous state and issuing a warning.
この発明によれば、医師、看護師、工員などの被験者の所在を認識するとともに、被験者の行動に応じた警告を発するので、必要に応じて適切な警告を行うことができる。これにより、事故を未然に防止することができる。 According to the present invention, since the location of the subject such as a doctor, a nurse, or a worker is recognized and a warning corresponding to the behavior of the subject is issued, an appropriate warning can be given as necessary. Thereby, an accident can be prevented beforehand.
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。 The above object, other objects, features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description of embodiments with reference to the drawings.
図１を参照して、この発明の一実施例である警告システム１０は、たとえば病院に適用され、サーバ１２を含む。このサーバ１２は、有線或いは無線による通信回線（ネットワーク）１４を介して複数の看護師用端末（以下、単に「端末」という。）１６および複数のステーション１８に接続される。端末１６は、パーソナルコンピュータ或いはワークステーションのようなコンピュータであり、看護師毎に割り当てられる。たとえば、端末１６は看護師の詰所などに設置される。ただし、１台の端末１６を数人の看護師で使用する場合もあり得る。複数のステーション１８は、それぞれ、入院患者を収容する病棟内であり、廊下、病室（入り口、ベッド或いはその近傍）および看護師の詰所などの所定位置に配置され、無線通信可能なウェアラブルセンサユニット（以下、単に「センサユニット」という。）２０の識別情報を取得し、サーバ１２に送信する。複数のセンサユニット２０は、それぞれ、看護師に割り当てられ（装着され）、センサユニット２０の識別情報は、無線通信可能な範囲（たとえば、半径３〜５メートル）に存在するステーション１８によって検出される。また、ステーション１８とセンサユニット２０とは互いに通信可能であるため、センサユニット２０は、無線通信可能な範囲に存在するステーション１８の識別情報（ステーションＩＤ）を検出する。図示は省略するが、センサユニット２０は、センサユニット２０同士で無線通信することが可能であるため、無線通信可能な範囲に存在する２以上のセンサユニット２０同士で、互いの識別情報を検出することもできる。また、センサユニット２０は、無線ＬＡＮによってネットワーク１４に直接接続される場合もある。
Referring to FIG. 1, a
図２はサーバ１２の具体的な構成を示すブロック図であり、この図２を参照して、サーバ１２には、図１では省略したが、複数の対物センサ２２、複数の集音マイク２４および複数の荷重センサ２５が接続される。図示は省略するが、この実施例では、複数の対物センサ２２は、体温計、血圧計、注射器、点滴注射器（注入器）、血液採取用試験管、検尿コップなどの医療器具を格納してある格納箱の取り出し部分やナースコール端末などに設置され、それらの医療器具等についての使用（取り出し）の有無を検知する。ただし、これらの医療器具等には、タグ情報やバーコードのような識別情報を付加しておき、タグ情報やバーコードを読み取ることにより、その使用の有無を検出するようにしてもよい。また、複数の集音マイク２４は、入院患者を収容する病棟内であり、廊下および病室（ベッド或いはその近傍）などに設置され、周囲音を集音する。さらに、複数の荷重センサ２５は、入院患者が使用するベッドの手すりに設置される。
FIG. 2 is a block diagram showing a specific configuration of the
また、図１では省略したが、サーバ１２には、複数のデータベース（ＤＢ）が接続される。具体的には、看護師ＤＢ２６、病棟イベントＤＢ２８、行動特徴ベクトルＤＢ、看護業務行動辞書ＤＢ、所在情報ＤＢ３４、電子カルテＤＢ３６および知識ＤＢ３８が接続される。
Although omitted in FIG. 1, a plurality of databases (DB) are connected to the
看護師ＤＢ２６は、図３（Ａ）に示すような看護師の一日の業務おける行動についてのデータ（看護師データ）を看護師毎に記録する。図３（Ａ）に示すように、看護師データには、ラベルとして看護師名が記述され、看護師名の横に日付が記述される。看護師名および日付の下側には、当該看護師の看護業務に関する項目（内容）が記述される。つまり、看護業務の開始時刻、看護業務の終了時刻、看護業務の対象患者、看護業務の内容、看護業務における歩数、看護業務における傾斜（上半身（上体）を傾ける）角度の平均値および医療ミス等の業務における事故（アクシデント・インシデント）がそれぞれ記述される。
The
後で詳細に説明するが、このような看護師データでは、アクシデント・インシデント以外の内容は、センサユニット２０で計測されるデータから取得される。
As will be described in detail later, in such nurse data, contents other than the accident / incident are acquired from data measured by the
また、アクシデント・インシデントの欄には、当該看護師が業務日報などに記述した医療ミスなどの事故の内容や医療ミス等は発生していないがひやりと（はっと）した出来事の内容が別途入力（記述）される。つまり、この実施例では、アクシデント・インシデントは、事故だけでなく、ひやりとした出来事を含む概念である。たとえば、ひやりとした出来事としては、患者が転倒しそうになったことなどが該当する。 Also, in the accident / incident column, the contents of accidents such as medical errors described by the nurse in daily work reports, etc., and the details of incidents that did not cause any medical errors, but were confidently entered (description) ) In other words, in this embodiment, the accident / incident is a concept that includes not only an accident but also a cool event. For example, a case where a patient is about to fall is that the patient is about to fall.
たとえば、図３（Ａ）に示す看護師データからは、看護師（○○夏子）が、２００２年１０月２５日（金）の１０時２０分３０秒から１０時２２分３５秒までの間、患者（△△冬男）に対して検温を行い、その間の歩数は４５６歩であり、傾斜角度の平均値が３５度であり、そして、検温に際して何ら医療ミス（事故）等がなかったことが分かる。 For example, from the nurse data shown in FIG. 3 (A), the nurse (Natsuko XX) is from 10:20:30 on Friday, October 25, 2002 to 10:22:35. The patient (△△ winter man) was tested for temperature, the number of steps during that time was 456 steps, the average inclination angle was 35 degrees, and there were no medical errors (accidents) at the time of temperature measurement I understand.
ただし、この実施例では、後述する行動特徴ベクトルや看護業務行動辞書のデータを作成する等の便宜上、図３（Ｂ）に示すように、看護師、患者、看護業務およびアクシデント・インシデントの内容については、カテゴリ番号を記述するようにしてある。つまり、サーバ１２のハードディスク（図示せず）には、図４（Ａ），（Ｂ）および図５（Ａ），（Ｂ）に示すようなテーブルが記録され、看護師、患者、看護業務およびアクシデント・インシデントがそれぞれカテゴリ分類され、各々を番号で識別可能にしてある。
However, in this embodiment, as shown in FIG. 3 (B), the contents of the nurse, patient, nursing work, and accident / incident are described for the convenience of creating action feature vectors and nursing work action dictionary data described later. Describes the category number. That is, the hard disk (not shown) of the
図４（Ａ）は看護師カテゴリのテーブルを示す図解図であり、看護師カテゴリ番号（ｎ＝１，２，…，Ｎ）に対応して看護師名（＊＊春子，○○夏子，…，△△冬子）が記述される。また、図４（Ｂ）は患者カテゴリのテーブルを示す図解図であり、患者カテゴリ番号（ｋ＝１，２，…，Ｋ）に対応して患者名（＊＊春男，○○夏男，…，△△冬男）が記述される。さらに、図５（Ａ）は看護業務カテゴリのテーブルを示す図解図であり、看護業務カテゴリ番号（ｚ＝１，２，…，Ｚ）に対応して看護業務の内容（患者訪問，病状観察，…，退院指導）が記述される。さらにまた、図５（Ｂ）はアクシデント・インシデントカテゴリのテーブルを示す図解図であり、アクシデント・インシデントカテゴリ番号（ｈ＝１，２，…，Ｈ）に対応してアクシデント・インシデントの内容（アクシデント・インシデントなし，患者転倒，…，注射ミス）が記述される。 FIG. 4A is an illustrative view showing a table of nurse categories, and nurse names (** Haruko, XX Natsuko, ...) corresponding to nurse category numbers (n = 1, 2, ..., N). , △△ Fuyuko) is described. FIG. 4B is an illustrative view showing a table of patient categories, corresponding to patient category numbers (k = 1, 2,..., K) and patient names (** Haruo, XX Natsuo,. △△ Fuyuo) is described. Further, FIG. 5A is an illustrative view showing a table of nursing work categories, corresponding to the nursing work category numbers (z = 1, 2,..., Z). …, Discharge guidance). Further, FIG. 5B is an illustrative view showing a table of accident / incident categories, and the contents of accident / incidents (accident / incident) corresponding to the accident / incident category numbers (h = 1, 2,..., H). No incidents, patient falls, ..., injection errors) are described.
図２に戻って、病棟イベントＤＢ２８は、複数のセンサすなわち上述した複数の対物センサ２２から得られる対物検知データ、複数の集音マイク２４から得られる音データおよび荷重センサ２５から得られる荷重検知データ（これらのデータをまとめて「病棟イベントデータ」という。）を記録する。対物検知データには、検知する対象となる医療器具等の名称のような識別情報がラベルとして付される。音データには、集音マイク２４の設置場所を示す識別情報がラベルとして付される。荷重検知データには、荷重センサ２５の設置場所を示す識別情報がラベルとして付される。つまり、対物検知データから検知対象物を特定することができ、音データのラベルから集音した場所を特定することができ、そして、荷重検知データからベッドを特定することができる。さらに、サーバ１２は、病棟イベントデータを取得した時間（時間データ）を、内蔵される時計回路１２ａから取得して、当該病棟イベントデータに付加する。
Returning to FIG. 2, the
たとえば、対物検知データの入力があると、サーバ１２は当該対物検知データに時間データを付加して、病棟イベントＤＢ２８に記録する。集音マイク２４は、主として、物の落下音を集音することを目的とするため、所定のレベル以上の音が入力されたときに、当該音に対応する音データがサーバ１２に入力され、サーバ１２は当該音データに時間データを付加して、病棟イベントＤＢ２８に記録する。荷重検知データの入力があると、サーバ１２は当該荷重検知データに時間データを付加して、病棟イベントＤＢ２８に記録する。
For example, when objective detection data is input, the
行動特徴ベクトルＤＢ３０は、上述した看護師データに基づいて作成される行動特徴ベクトルＦのデータを記録する。この実施例では、行動特徴ベクトルＦは、看護師データに含まれる（センサユニット２０で計測される）歩数と傾斜角とを用いて作成され、具体的には数１で示される。ただし、図３（Ａ）および図３（Ｂ）に示した看護師データでは、傾斜角の平均値を記載するようにしてあるが、看護師が看護業務を行う間に計測された計測された傾斜角の値は時間の経過に従うとともに、各看護師に対応して別途看護師ＤＢ２６に記録されている。
The behavior
［数１］
Ｆ＝（ｐ1 ，ｐ2，…，ｐi ，…ｐI ，θ1 ，θ2 ，…，θi，…θI ， ｓ1 ，ｓ2 ，…，ｓi ，…ｓI）
ここで、ｐi 、θi およびｓi は、時間ｔ＝ｔ1 からｔ＝ｔ1＋Ｔまでの区間を予め設定したＩ個に等分割した場合における、分割区間内の歩数を単位時間当たりで平均化した歩数周波数（ｐi ）、分割区間内の傾斜角を単位時間当たりで平均化した傾斜角の平均値（θi ）および分割区間内の傾斜角の標準偏差（ｓi ）のそれぞれを示す。
[Equation 1]
F = (p 1 , p 2 , ..., p i , ... p I , θ 1 , θ 2 , ..., θ i , ... θ I , s 1 , s 2 , ..., s i , ... s I )
Here, p i , θ i, and s i represent the number of steps in a divided section per unit time when the section from time t = t 1 to t = t 1 + T is equally divided into I pieces set in advance. The averaged step frequency (p i ), the average value of the inclination angle (θ i ) obtained by averaging the inclination angles in the divided sections per unit time, and the standard deviation (s i ) of the inclination angle in the divided sections, respectively. Show.
なお、この実施例では、看護師の疲労度が上がると、歩数の区間平均値にばらつきが起きるとともに、身体の傾斜角の単位時間当たりにおける変化に発生するばらつきが大きくとなると仮定して、歩数周波数、傾斜角の平均値および傾斜角の標準偏差を行動特徴ベクトルの要素としてある。 In this embodiment, it is assumed that when the fatigue level of the nurse increases, the interval average value of the number of steps will vary, and the variation that occurs in the change of the body inclination angle per unit time will increase. The frequency, the average value of the inclination angle, and the standard deviation of the inclination angle are used as elements of the behavior feature vector.
看護業務行動辞書ＤＢ３２には、すべての看護師についての行動特徴ベクトルに基づいて作成される複数種類の辞書データが記録される。具体的な作成方法および辞書データについては、本願出願人が先に出願した特願２００２−３２０３１７号に詳細に開示されているため、ここではその詳細な説明は省略することにする。簡単に説明すると、辞書データとしては、たとえば、特定のアクシデント・インシデントについての辞書（以下、「特定アクシデント辞書」という。）データなどが記憶される。この特定アクシデント辞書データは、簡単に言えば、各アクシデント（ｈ）が発生した際の行動特徴ベクトルを全看護師について平均したデータである。
A plurality of types of dictionary data created based on behavior feature vectors for all nurses are recorded in the nursing service
所在情報ＤＢ３４には、看護師についての所在情報のデータ（所在情報データ）が記録される。後で詳細に説明するが、所在情報データは、看護師のそれぞれが装着するセンサユニット２０に割り当てられたタグ情報のような識別情報（看護師ＩＤ）と、当該看護師ＩＤを検出したステーション１８のタグ情報すなわち識別情報（ステーションＩＤ）とを時系列に従って記録したデータである。また、上述したように、ステーション１８とセンサユニット２０とは互いに通信するため、所在情報データは、センサユニット２０で検出したステーションＩＤを時系列に従って記録したデータも含む。さらに、上述したようにセンサユニット２０同士は無線通信可能であり、各センサユニット２０に割り当てられた看護師ＩＤと、当該センサユニット２０と無線通信したセンサユニットの看護師ＩＤとを時系列に従って記録したデータも含まれる。この所在情報データによって、看護師の所在（行動）を知ることができる。たとえば、何時何分何秒にどこ（病室、詰所または廊下など）に居たかを知ることができ、また、何時何分何秒にどの看護師と一緒に居たか或いはすれ違ったか等を知ることができる。
In the location information DB 34, location information data (location information data) about the nurse is recorded. As will be described in detail later, the location information data includes identification information (nurse ID) such as tag information assigned to the
電子カルテＤＢ３６には、現在入院中或いは治療中の患者についての電子カルテが記録される。図示は省略するが、この電子カルテは、医師等が記載するカルテの内容から必要な事項を抽出するとともに、必要な事項を追加して、電子データにしたものである。たとえば、電子カルテには、患者名、担当看護師名（看護師カテゴリ番号）、性別、病名、病状、処方箋、リハビリの状況、入院暦、患者に対する注意事項などの情報のデータ（テキストデータ）が記述されるとともに、このテキストデータに当該患者についての患者カテゴリ番号（ｋ）がラベルとして付される。したがって、患者が特定されると、その患者カテゴリ番号（ｋ）に応じて、当該患者についての電子カルテを特定することができる。
The electronic
知識ＤＢ３８には、過去に入院や治療をした患者についての電子カルテが記録されるとともに、そのような患者の看護において起きた医療事故或いは起きそうであった医療事故またはそのような患者の行為に基づいて発生した事故についての事例が記憶される。また、そのような事例を検討した結果から、事故（起きそうであった事故を含む。）の発生原因を追求（探求）し、事前に事故を回避するための看護師および患者に対する注意事項の内容が記憶される。
In the
たとえば、頭部外傷による下肢麻痺の患者が自力で立てるようになった直後に、ベッドの下に落とした物を拾おうとしたときに、転倒事故が発生した。このことから、当該症状（頭部損傷による下肢麻痺）の患者に対しては、落下物がある場合には、必ずナースコールで看護師を呼ぶように注意を促しておくべきであるという知識を取得することできる。また、落下物がある場合には、ナースコールの有無を検知し、ナースコールが無い場合には、看護師から当該患者に対して呼びかけたり、当該患者を訪問したりするようにすれば、転倒事故を未然に回避できるという知識を取得することもできる。このような事例および知識が知識ＤＢ３８に構築されているのである。
For example, a fall accident occurred when a patient with lower limb paralysis due to head injury started standing on his own and tried to pick up an object dropped under his bed. This suggests that patients with the symptom (lower leg paralysis due to head injury) should be urged to call a nurse with a nurse call if there is a fallen object. Can be acquired. If there is a fallen object, the presence or absence of a nurse call is detected. If there is no nurse call, the nurse calls the patient or visits the patient. It is also possible to acquire knowledge that accidents can be avoided. Such cases and knowledge are built in the
また、知識ＤＢ３８には、看護業務に使用する器具や看護業務の正しい進行を記載したマニュアルについてのテキストデータが記述されている。たとえば、看護業務が「検温」であれば、使用する器具は体温計であり、（１）患者を訪問し、（２）患者に体温計を手渡し、（３）検温の結果を記録するといった正しい手順が記録されているのである。また、医療器具（機器）の操作が煩わしいものであれば、さらにその機器等の正しい操作方法なども盛り込まれている。
In addition, the
図６はセンサユニット２０の具体的な構成を示すブロック図であり、この図６を参照して、センサユニット２０はＣＰＵ４０を含む。ＣＰＵ４０には、Ａ／Ｄ変換器４２，４４，エンコーダ４６，非接触センサ４８，インターフェイス５０，カードスロット５２，時計回路５４，ＤＩＰスイッチ５６，無線送信機５８および無線受信機６０が接続される。Ａ／Ｄ変換器４２には歩数計６２が接続され、Ａ／Ｄ変換器４２は、歩数計６２から入力される歩数をディジタルデータ（バイナリデータ）に変換してＣＰＵ４０に入力する。また、Ａ／Ｄ変換器４４には傾斜角センサ６４が接続され、Ａ／Ｄ変換器４４は、傾斜角センサ６４から入力される傾斜角（角度）をディジタルデータ（バイナリデータ）に変換してＣＰＵ４０に入力する。エンコーダ４６にはマイク６６が接続され、エンコーダ４６は、マイク６６から入力される音声信号をＭＰ３のような圧縮音声データ（以下、単に「音声データ」という。）に変調してＣＰＵ４０に入力する。このように、音声信号を圧縮変調するのは、後述するメモリカード６８の容量を考慮したためであり、このような記録媒体の容量を無視できる場合には、単にディジタルデータに変換するだけでもよい。
FIG. 6 is a block diagram showing a specific configuration of the
非接触センサ４８としては、焦電センサを用いることができ、ＣＰＵ４０は非接触センサ４８からの入力に応じてマイク６６をオン／オフする。この実施例では、非接触センサ４８すなわち焦電センサの前で、看護師が手を２回上下させると、その検出信号がＣＰＵ４０に入力され、これに応じて、ＣＰＵ４０はマイク６６をオンし、その後、看護師が焦電センサの前で、手を２回上下させると、マイク６６をオフする。ただし、ＣＰＵ４０は、看護師の操作によらないで、所定時間（１０秒）が経過した場合にもマイク６６をオフするようにしてある。この実施例では、マイク６６としては、ヘッドセットタイプのものが用いられ（図７参照）、また、指向性を有する。これは、看護師の音声を正確に入力するとともに、患者のプライバシーを守るためである。
A pyroelectric sensor can be used as the non-contact sensor 48, and the
インターフェイス５０は、ＬＡＮ（無線ＬＡＮ）アダプタのようなインターフェイスであり、これにより、センサユニット２０はネットワーク１４に直接接続される。ただし、ＲＳ２３２ＣやＵＳＢのようなインターフェイスを設けて、ケーブルを用いることにより、サーバ１２或いは端末１６のような他の端末に通信可能に接続することもできる。カードスロット５２には、ＭＭＣのようなメモリカード６８が着脱自在に設けられる。このメモリカード６８には、このセンサユニット２０で検出或いは取得されるデータ（歩数データ、傾斜角データ、音声データ）が記憶される。また、メモリカード６８に記憶されたデータは、メモリカード６８をサーバ１２或いは端末１６のような他の端末に装着することにより、当該他の端末に移動（コピー）することができる。
The
時計回路５４は、日付および時刻を計時する回路であり、ＣＰＵ４０は、時計回路５４から取得した時間データを、各センサ（６２，６４および６６）から取得したデータや看護師ＩＤのデータに付加して、メモリカード６８に記憶する。また、必要に応じて、時間データを付されたデータは、インターフェイス５０を介してネットワーク１４に接続されるサーバ１２または端末１６或いはその両方に出力される。
The
ＤＩＰスイッチ５６は、たとえば８ビットで構成され、各ビットのオン／オフを切り替えることにより、０〜２５５の間で数値を設定することができる。この数値が識別情報すなわち看護師ＩＤであり、各センサユニット２０で異なる値が設定される。ＣＰＵ４０は、看護師ＩＤをラベルとして付するとともに、時間データを付加したデータを、メモリカード６８に記憶したり、サーバ１２に転送したりする。
The
なお、この実施例では、ＤＩＰスイッチ５６を用いて看護師ＩＤを設定するようにしてあるが、これに限定されるべきではない。たとえば、後述するメモリカード６８に看護師ＩＤを記憶させておくようにすることもできる。また、ＤＩＰスイッチ５６に代えて、看護師ＩＤを記憶したＲＯＭなどを設けておくようにすることもできる。
In this embodiment, the nurse ID is set using the
無線送信機５８は、ＣＰＵ４０の指示に従って、ＤＩＰスイッチ５６によって設定された看護師ＩＤを所定の周波数による電波（微弱電波）で送信する。無線受信機６０は、無線通信可能な範囲に存在する他のセンサユニット２０から送信される微弱電波を受信し、看護師ＩＤに復調し、復調した看護師ＩＤについてのデータをＣＰＵ４０に入力する。
The
ここで、ステーション１８は、上述したように、センサユニット２０の看護師ＩＤを検出し、検出した看護師ＩＤを、ネットワーク１４を介してサーバ１２に送信する。また、ステーション１８にも識別情報（ステーションＩＤ）が割り当てられ、上述したように、このステーションＩＤがセンサユニット２０によって検出される。したがって、たとえば、ステーション１８は、センサユニット２０の一部の回路コンポーネントを用いることにより、構成することができる。具体的には、ステーション１８は、ＣＰＵ４０，インターフェイス５０，ＤＩＰスイッチ５６，無線送信機５８および無線受信機６０によって構成される。
Here, as described above, the
なお、ＤＩＰスイッチ５６に代えて、ステーションＩＤを記憶したＲＯＭを設けるようにしてもよい点は、センサユニット２０の場合と同様である。
Note that a ROM that stores a station ID may be provided instead of the
上述したような構成のセンサユニット２０は、各被験者（看護師）に装着される。たとえば、図６および図７に示すように、非接触センサ４８，歩数計６２，傾斜角センサ６４およびマイク６６以外の回路コンポーネントはボックス（筐体）７０に収容され、ボックス７０は看護師の腰部（ベルト部分）に装着される。また、非接触センサ４８および傾斜角センサ６４は、ペン型のケース７２に収容され、看護師の衣服（白衣）の胸ポケットに挿すように収納される。ただし、図面では、分かり易く示すために、ケース７２を胸ポケットの外部に記載してある。また、歩数計６２は、上述のボックス７０と同様に看護師の腰部に装着される。さらに、マイク６６は看護師の頭部に装着される。
The
なお、図７においては省略するが、非接触センサ４８は接続線を用いてボックス７０内のＣＰＵ４０に接続され、歩数計６２，傾斜角センサ６４およびマイク６６は、それぞれ、接続線を用いてボックス７０内のＡ／Ｄ変換器４２，Ａ／Ｄ変換器４４およびエンコーダ４６に電気的に接続される。ただし、接続線を用いずに、ブルートゥースのような近距離無線によって接続するようにしてもよい。つまり、電気的に接続されればよいのである。
Although not shown in FIG. 7, the non-contact sensor 48 is connected to the
また、図７に示すように、看護師は、たとえば、白衣の前ポケットに携帯型のコンピュータ（この実施例では、ＰＤＡ）８０を収納し、所持（携帯）している。図示は省略するが、ＰＤＡ８０は、無線ＬＡＮによって、図１に示したネットワーク１４に接続可能な構成にされる。ＰＤＡ８０は既に周知であるため、その構成および動作等の詳細な説明は省略することにする。なお、図面では、分かり易くするため、前ポケットの外部に示してある。
Further, as shown in FIG. 7, the nurse stores and carries (carries) a portable computer (PDA in this embodiment) 80 in a front pocket of a white robe, for example. Although not shown, the
たとえば、看護師の操作によって、センサユニット２０の主電源がオンされると、ＣＰＵ４０は、傾斜角センサ６４からの入力を所定時間（この実施例では、５００ｍｓ）毎に検出する。上述したように、マイク６６は、非接触センサ４８の入力に応じて、そのオン／オフが制御される。また、ＣＰＵ４０は、マイク６６がオフされているとき、歩数計６２からの入力を有効化する。
For example, when the main power supply of the
したがって、ＣＰＵ４０は、歩数計６２によって計測された歩数のデータ（歩数データ），傾斜角センサ６４によって計測された角度のデータ（角度データ）およびマイク６６で検出された音声のデータ（音声データ）を、種別してメモリカード６８に記憶するとともに、無線ＬＡＮによって他の端末（この実施例では、サーバ１２）に送信する。また、ＣＰＵ４０は、歩数データ、角度データおよび音声データを記録する場合には、各データの取得開始時刻および取得終了時刻についての時間データを時計回路５４から取得し、各データに当該時間データを付すようにしてある。
Therefore, the
たとえば、看護師ｎが患者ｋさんの患者訪問を行う場合には、看護師ｎが「患者ｋさんの（患者）訪問に行きます。」と発話した内容、患者ｋさんの病室を往復する間の歩数および当該病室を往復する間に上半身を傾斜した際の角度（傾斜角度）のそれぞれについてのデータが記録される。また、このデータに，看護業務の開始時刻および終了時刻の時間データが付加される。 For example, when nurse n visits patient k's patient, nurse n remarks that he is going to visit patient k's (patient). Data on each of the number of steps and the angle (tilt angle) when the upper body is tilted while reciprocating the hospital room is recorded. In addition, time data of the start time and end time of nursing work is added to this data.
このような音声，歩数および傾斜角度についてのデータおよびこれらに付される時間データ（以下、これらをまとめて「計測データ」ということがある。）は、看護師ｎの１日の業務のすべてについて取得される。上述したように、センサユニット２０は、無線ＬＡＮ（ネットワーク１４）によって接続され、したがって、上述のようにして取得された１日の業務についての計測データ（業務計測データ）は、センサユニット２０から端末１６に送信（転送）することができる。また、メモリカード６８を端末１６に装着するようにすれば、業務計測データを直接端末１６に入力することができる。
Such data on the voice, the number of steps and the inclination angle and the time data attached thereto (hereinafter, these may be collectively referred to as “measurement data”) are all about the daily work of the nurse n. To be acquired. As described above, the
端末１６は転送された業務計測データを受信し、たとえば、看護師の操作によって、その業務計測データはサーバ１２にアップロードされる。サーバ１２は、アップロードされた業務計測データに基づいて、アクシデント・インシデントを除く看護師データを作成する。つまり、看護師を特定し、その後、各計測データからアクシデント・インシデントを除く看護師データの項目を特定（決定）して、記録する。
The terminal 16 receives the transferred work measurement data, and the work measurement data is uploaded to the
ただし、業務計測データは、センサユニット２０からネットワーク１４を介してサーバ１２に直接アップロードされるようにしてもよい。
However, the business measurement data may be directly uploaded from the
たとえば、看護師は、センサユニット２０から転送される業務計測データに付された看護師ＩＤに基づいて、サーバ１２側で容易に特定することができる。
For example, the nurse can easily specify on the
また、計測データに含まれる音声データは、音声認識処理を施され、認識した音声から患者名や当該患者に対して行った看護業務が特定される。つまり、サーバ１２は、音声認識機能を備えており、また、音声認識のための辞書すなわち複数の発話（音声）に対応する音声データを記録したメモリ（たとえば、ハードディスクやＲＯＭ）を有している。
The voice data included in the measurement data is subjected to voice recognition processing, and the patient name and the nursing work performed on the patient are specified from the recognized voice. That is, the
なお、この実施例では、複数の発話は看護業務に関する発話であり、予め看護師が音声入力することにより、複数の看護業務に関する発話に対応する音声データが記録（収録）される。ただし、個々の発話を効率よく認識するようにするため、看護師毎に辞書が設けられる。 In this embodiment, the plurality of utterances are utterances related to nursing work, and the voice data corresponding to the utterances related to the plurality of nursing work is recorded (recorded) when the nurse inputs the voice in advance. However, in order to recognize each utterance efficiently, a dictionary is provided for each nurse.
したがって、サーバ１２は、看護師の音声についての音声データとメモリに記録された音声データとを、ＤＰマッチング法やＨＭＭ（隠れマルコフモデル）法により比較し、看護師が発話した内容を認識（特定）する。具体的には、「患者ｋさんの検尿に行ってきます。」という発話を認識すると、患者名「患者ｋ」および当該患者に対する看護業務の内容「検尿」を特定することができる。また、「患者ｋさんの検尿を終了しました。」という発話を認識すると、当該患者に対する看護業務の内容「検尿」を終了したことを認識することができる。
Therefore, the
ただし、患者名および看護業務の内容については正確に特定する必要があるため、ＤＰマッチング法等による比較結果から近似度が一番高い（第１位の）発話と次に近似度が高い（第２位の）発話とを抽出し、第１位の発話と第２位の発話とに基づいて第１位の発話についての認識の妥当性（信頼度）を判断するようにしてある。 However, since it is necessary to specify the patient name and the contents of nursing work accurately, the highest (first place) utterance and the second highest degree of approximation (second) from the comparison result by the DP matching method etc. The second utterance is extracted, and the validity (reliability) of recognition of the first utterance is determined based on the first utterance and the second utterance.
つまり、第１位の発話から特定される患者名（第１患者名）と看護業務の内容（第１看護業務）とのそれぞれを抽出するとともに、第２位の発話から特定される患者名（第２患者名）と看護業務の内容（第２看護業務）とのそれぞれを抽出する。次に、第１患者名と第２患者名との近似度（距離値）および第１看護業務と第２看護業務との距離値をそれぞれ計算する。ここで、距離値とは、言葉（単語）の発音が近似している度合いをいう。たとえば、“伊藤（いとう）”と“紀藤（きとう）”とでは近似度が高い（距離値が小さい）が、“伊藤（いとう）”と“田中（たなか）”とでは近似度が低い（距離値が大きい）。 That is, the patient name (first patient name) identified from the first utterance and the contents of the nursing work (first nursing work) are extracted, and the patient name (second patient utterance) identified from the second utterance ( Each of (second patient name) and contents of nursing work (second nursing work) are extracted. Next, the degree of approximation (distance value) between the first patient name and the second patient name and the distance value between the first nursing service and the second nursing service are calculated. Here, the distance value refers to the degree to which the pronunciation of a word (word) is approximate. For example, “Ito” and “Kito” have a high degree of approximation (small distance value), but “Ito” and “Tanaka” have a low degree of approximation (distance) Value is large).
したがって、患者名同士の距離値と看護業務同士の距離値とが予め設定した閾値（第１閾値）よりも小さい場合には、第１位の発話と第２位の発話とが近似しているため、認識結果の信頼度が低いと言える。一方、患者名同士の距離値と看護業務同士の距離値とが第１閾値よりも大きい場合には、第１位の発話と第２位の発話とが近似していないため、認識結果の信頼度が高いと言える。 Therefore, when the distance value between patient names and the distance value between nursing duties are smaller than a preset threshold (first threshold), the first utterance and the second utterance are approximated. Therefore, it can be said that the reliability of the recognition result is low. On the other hand, when the distance value between patient names and the distance value between nursing duties are larger than the first threshold, the first utterance and the second utterance are not approximated. It can be said that the degree is high.
なお、この実施例では、患者名同士の距離値と看護業務同士の距離値との両方が小さい場合に、第１位の発話と第２位の発話とが近似しているとして、認識結果の信頼度が低いと考えるようにしてあるが、いずれか一方の距離値が小さい場合に、認識結果の信頼度が低いと考えるようにしてもよい。 In this embodiment, when both the distance value between patient names and the distance value between nursing services are small, the first utterance and the second utterance are approximated, and the recognition result Although the reliability is considered to be low, the reliability of the recognition result may be considered to be low when one of the distance values is small.
認識結果の信頼度が高い場合には、第１位の発話に含まれる患者名および看護業務の内容を抽出（採用）して、看護師データの作成に使用する。一方、認識結果の信頼度が低い場合には、第１位の発話に含まれる患者名および看護業務の内容を排除（リジェクト）して、サーバ１２の管理者により手入力される。つまり、当該管理者は、業務日報などを参照して、図示しない入力装置（キーボードやコンピュータマウス）を用いて患者名および看護業務を入力する。
When the reliability of the recognition result is high, the patient name and the content of nursing work included in the first utterance are extracted (adopted) and used to create nurse data. On the other hand, when the reliability of the recognition result is low, the patient name and the content of the nursing work included in the first utterance are excluded (rejected) and manually input by the administrator of the
ただし、患者名は、音声認識によらないで、所在情報データに基づいて特定することも可能である。たとえば、各患者（のベッド）に対してステーション１８を割り当てるようにしておき、当該音声データに付加される時間データに対応する時間および業務計測データに付加された看護師ＩＤを読み出す。次に、当該時間における所在情報データを所在情報ＤＢ３４から読み出し、当該看護師ＩＤを検出しているステーションＩＤを特定する。そして、当該ステーションＩＤが割り当てられたステーション１８の設置位置から患者名を特定する。
However, the patient name can be specified based on the location information data without using voice recognition. For example, the
また、各計測データに含まれる歩数データおよび傾斜角度データがサーバ１２によってアナログ変換され、歩数の数値および傾斜角度の平均値がそれぞれ、歩数および傾斜角度の欄に記述される。
Further, the step number data and the inclination angle data included in each measurement data are converted into analog data by the
さらに、看護師データに含まれる開始時刻および終了時刻の項目に入力すべきデータについては、音声データに付加された時間データから決定される。つまり、開始時刻の欄には時間データに含まれる録音開始時刻が記述され、終了時刻の欄には録音終了時刻から録音開始時刻を減算した値（時間）が記述される。 Further, the data to be entered in the items of the start time and end time included in the nurse data is determined from the time data added to the voice data. That is, the recording start time included in the time data is described in the start time column, and a value (time) obtained by subtracting the recording start time from the recording end time is described in the end time column.
そして、業務日報からアクシデント・インシデントの情報を取得して、管理者が入力装置を用いてアクシデント・インシデントの欄に追加する。その後、完成された看護師データが看護師ＤＢ２６に登録される。
Then, information on the accident / incident is obtained from the daily business report, and the administrator adds it to the column of accident / incident using the input device. Thereafter, the completed nurse data is registered in the
具体的には、サーバ１２は、図８に示すフロー図に従って看護師データの作成処理を実行する。図８に示すように、看護師データの作成処理を開始すると、ステップＳ１で、業務計測データを受信したかどうかを判断する。ステップＳ１で“ＮＯ”であれば、つまり業務計測データを受信していなければ、そのまま同じステップＳ１に戻る。一方、ステップＳ１で“ＹＥＳ”であれば、つまり業務計測データを受信すれば、ステップＳ３で、業務計測データに付される看護師ＩＤから看護師（看護師カテゴリ番号ｎ）を特定する。
Specifically, the
続くステップＳ５では、１番目の（この実施例では、時刻が一番早い）計測データを抽出する。続いて、ステップＳ７では、音声認識処理を実行する。つまり、抽出した計測データに含まれる看護師の音声についての音声データをアナログ変換して、看護師の発話内容を認識する。 In subsequent step S5, the first measurement data (in this embodiment, the earliest time) is extracted. Subsequently, in step S7, voice recognition processing is executed. That is, the voice data of the nurse's voice included in the extracted measurement data is converted to analog to recognize the utterance content of the nurse.
看護師の発話内容を認識すると、ステップＳ９では、認識結果から第１位の発話と第２位の発話とに含まれる患者名同士および看護業務同士のそれぞれについての距離値を検出し、リジェクトがあるかどうかを判断する。 When the nurse's utterance content is recognized, in step S9, distance values for each of the patient names and the nursing duties included in the first utterance and the second utterance are detected from the recognition result, and the rejection is performed. Determine if there is.
ステップＳ９で“ＹＥＳ”であれば、つまり患者名および看護業務の内容の両方またはいずれか一方でも特定できない場合には、リジェクトがあると判断して、ステップＳ１１で、患者名および看護業務の内容を管理者に入力させて、ステップＳ１５に進む。たとえば、特定できない項目を知らせる画面をサーバ１２のディスプレイ（図示せず）に表示し、管理者に入力を促すようにしてある。一方、ステップＳ９で“ＮＯ”であれば、つまりリジェクトがなければ、ステップＳ１５で音声認識の結果から患者名および看護業務の内容を特定して、ステップＳ１５に進む。
If “YES” in the step S9, that is, if neither or both of the patient name and the content of the nursing service cannot be specified, it is determined that there is a rejection, and in step S11, the patient name and the content of the nursing service are determined. Is input to the administrator, and the process proceeds to step S15. For example, a screen for informing items that cannot be specified is displayed on the display (not shown) of the
ステップＳ１５では、アクシデント・インシデントを除く全ての項目、すなわち、看護師名（看護師カテゴリ番号）、日付、開始時刻、終了時刻、患者名（患者カテゴリ）、看護業務の内容（看護業務カテゴリ番号）、歩数および傾斜角度の平均値を入力する。 In step S15, all items except the accident / incident, that is, nurse name (nurse category number), date, start time, end time, patient name (patient category), content of nursing work (nursing work category number) Enter the average number of steps and tilt angle.
ただし、看護師カテゴリ番号および日付は初回に入力されればよく、それ以降では、看護師カテゴリ番号および日付を除く項目が随時入力（追加）される。 However, the nurse category number and date only need to be input for the first time, and thereafter items other than the nurse category number and date are input (added) as needed.
続くステップＳ１７では、当該看護業務についてのアクシデント・インシデントの内容を管理者に入力させる。たとえば、アクシデント・インシデントの項目の入力を促す画面をサーバ１２のディスプレイに表示し、管理者に入力させるようにしてある。続くステップＳ１９では、次の（この実施例では、次に時刻が早い）計測データがあるかどうかを判断する。ステップＳ１９で“ＹＥＳ”であれば、つまり次の計測データがあれば、ステップＳ２１で次の計測データを業務計測データから抽出し、ステップＳ７に戻る。つまり、ステップＳ７からステップＳ２１の処理を繰り返すことにより、図３（Ｂ）に示したような看護師データが作成される。
In the subsequent step S17, the administrator is made to input the contents of the accident / incident about the nursing work. For example, a screen for prompting input of an accident / incident item is displayed on the display of the
一方、ステップＳ１９で“ＮＯ”であれば、つまり次の計測データがなければ、当該看護師についての看護師データの作成を終了したと判断し、ステップＳ２３で、作成した看護師データを看護師ＤＢ２６に記録（登録）してから処理を終了する。
On the other hand, if “NO” in the step S19, that is, if there is no next measurement data, it is determined that the creation of the nurse data for the nurse has been completed, and in the step S23, the created nurse data is used as the nurse. After recording (registering) in the
なお、この実施例では、サーバ１２が看護師データを作成し、看護師ＤＢ２６に登録するようにしてあるが、端末１６が看護師データを作成し、作成した看護師データをサーバ１２にアップロードするようにしてもよい。かかる場合には、当該看護師が自身の業務日報を参照して、患者名および看護業務の内容を入力したり、アクシデント・インシデントの内容を入力したりする。
In this embodiment, the
このようにして、或る看護師についての看護師データが作成され、同様の方法により他の看護師についての看護師データも作成される。看護師データが看護師ＤＢ２６に登録されると、サーバ１２は、その後、看護師データのそれぞれについて、上述したような行動特徴ベクトルを作成する。さらに、行動特徴ベクトルに基づいて、辞書データ（特定アクシデント辞書データ）を作成する。
In this way, nurse data for a certain nurse is created, and nurse data for other nurses is also created by the same method. When the nurse data is registered in the
したがって、その後、看護師が業務を行う場合には、サーバ１２は、センサユニット２０から送信される当該看護師の計測データをリアルタイムに取得して、取得した計測データについての行動特徴ベクトルを作成し、作成した行動特徴ベクトルと特定アクシデント辞書データとを照合して、アクシデント・インシデントが発生する可能性があるか否かを判断する。そして、アクシデント・インシデントが発生する可能性がある場合には、当該看護師等に警告を発して、休憩や交代をするように促す。これにより、医療事故の発生を未然に防止することができる。
Therefore, when the nurse performs business thereafter, the
なお、この内容については、本願出願人が先に出願した特開２００２−３２０３１７号に詳細に開示されるため、ここでは省略する。 Since this content is disclosed in detail in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-320317 filed earlier by the present applicant, it is omitted here.
しかし、これでは十分ではなく、行動特徴ベクトルと特定アクシデント辞書データとを照合した場合に、アクシデント・インシデントが発生する可能性がないと判断された場合であっても、看護師の行動によって医療事故が発生したり、また、患者の行動によって事故が発生したりする場合もある。たとえば、看護師が患者を取り違えてしまったり、医療機器の操作を誤ったり、医師から指示された薬とは異なる薬を与薬してしまったりすることがある。また、リハビリ中の患者が自力で立ち上がろうとして転倒するようなこともある。このような場合であっても、事故（医療事故）を未然に防止する必要がある。そこで、この実施例では、所在情報ＤＢ３４や知識ＤＢ３８を設けて、所在情報ＤＢ３４に記憶される所在情報データを参酌したり、知識ＤＢ３８に記憶される知識を参酌したりすることにより、看護師の所在や行動を認識し、必要に応じて適切な注意（警告）を促すようにしてある。
However, this is not sufficient, and even if it is determined that there is no possibility that an accident / incident will occur when the action feature vector and the specific accident dictionary data are collated, the nurse's action will cause a medical accident. In some cases, accidents may occur due to patient behavior. For example, a nurse may mistake a patient, operate a medical device incorrectly, or give a medicine different from a medicine instructed by a doctor. In addition, rehabilitating patients may fall over trying to stand up on their own. Even in such a case, it is necessary to prevent an accident (medical accident). Therefore, in this embodiment, the location information DB 34 and the
ここで、所在情報データについて詳しく説明する。たとえば、ステーション１８（ステーションＩＤ：ＩＤ−２）が設置される場所（病室）に、看護師（看護師ＩＤ：ＩＤ−１）が近づき（入室し）、そこに居続ける場合には、図９（Ａ）に示すように、時間の経過に従って、或る看護師が装着するセンサユニット２０は、当該ステーション１８のステーションＩＤ（ＩＤ−２）を検出し続け、一方、当該ステーション１８は当該センサユニット２０のＩＤすなわち看護師ＩＤ（ＩＤ−１）を検出し続ける。
Here, the location information data will be described in detail. For example, when a nurse (nurse ID: ID-1) approaches (enters a room) where a station 18 (station ID: ID-2) is installed (patient room) and stays there, FIG. As shown in (A), as time passes, the
また、当該看護師が当該病室から退室する場合には、図９（Ｂ）に示すように、時間の経過に従って、センサユニット２０は、当該看護師が退室するまで、当該ステーションＩＤ（ＩＤ−２）を検出し続け、一方、当該ステーション１８も同様に、当該看護師が退室し、無線通信可能な範囲から出るまで、当該看護師ＩＤを検出し続けるのである。
Further, when the nurse leaves the hospital room, as shown in FIG. 9B, the
なお、センサユニット２０がステーションＩＤを検出していない時間が存在するが、これは、ステーション１８およびセンサユニット２０の無線通信可能な範囲の端（淵）で、電波の受信状況が悪かったためである。
There is a time during which the
さらに、２人の看護師が共に同じ場所（定位置）に居続ける場合には、図９（Ｃ）に示すように、時間の経過に従って、一方の看護師が装着するセンサユニット２０（看護師ＩＤ：ＩＤ−３）は、他方の看護師が装着するセンサユニット２０の看護師ＩＤ（ＩＤ−４）を検出し続け、当該他方のセンサユニット２０は、当該一方のセンサユニット２０の看護師ＩＤ（ＩＤ−３）を検出し続ける。
Further, when two nurses stay in the same place (fixed position), as shown in FIG. 9C, the sensor unit 20 (nurse) worn by one of the nurses as time passes. ID: ID-3) continues to detect the nurse ID (ID-4) of the
なお、２人の看護師が共に行動する場合であっても、図９（Ｃ）に示すような結果が得られる。２人の看護師が定位置に居続けているのか、または共に行動しているのかは、２人の看護師が装着するセンサユニット２０で検出されるステーションＩＤの変化の有無で検出することができる。
Even when two nurses act together, the result shown in FIG. 9C is obtained. Whether the two nurses are staying in place or acting together can be detected by the presence or absence of a change in the station ID detected by the
また、２人の看護師の一方が定位置に存在し続け、他方がその近傍を移動（通過）することにより、２人の看護師がすれ違う場合には、図１０に示すように、時間の経過に従って、一方のセンサユニット２０（ＩＤ−３）は、通過する他方の看護師ＩＤ（ＩＤ−４）を検出し、他方のセンサユニット２０は、定位置に存在する看護師の看護師ＩＤを検出する。理想的な環境下では、互いのセンサユニット２０の無線通信範囲が同じであり、図１０に示す所在情報データとは異なり、同じ時間帯に互いに他の看護師ＩＤを検出することになる。しかし、看護師ＩＤ（ＩＤ−３）のセンサユニット２０の方が、看護師ＩＤ（ＩＤ−４）のセンサユニット２０よりも無線通信範囲が広いため、図１０に示した例では、互いに他のＩＤを検出している時間帯にずれが生じているのである。
If one of the two nurses continues to be in place and the other moves (passes) in the vicinity, the two nurses pass each other as shown in FIG. As the process progresses, one sensor unit 20 (ID-3) detects the other nurse ID (ID-4) that passes through, and the
なお、互いの看護師が移動することにより、すれ違う場合であっても、図１０に示すような結果が得られる。看護師が移動しているのか、または定位置に存在し続けているのは、当該看護師のセンサユニット２０で検出されるステーションＩＤの変化の有無で検出することができる。
Note that the results shown in FIG. 10 are obtained even when the nurses pass each other by moving each other's nurses. Whether the nurse is moving or stays in a fixed position can be detected by the presence or absence of a change in the station ID detected by the
さらに、３人の看護師（説明の便宜上、ここでは、看護師Ａ，Ｂ，Ｃとする。）のうち、２人の看護師Ｂ，Ｃが共に定位置に存在し続け、その近傍を他の１人の看護師Ａが通過するように、２対１のすれ違いがある場合には、図１１に示すように、時間の経過に従って、看護師Ａが装着するセンサユニット２０は、他の看護師ＢおよびＣに近づくまでは、何ら看護師ＩＤを検出していないが、看護師ＢおよびＣに近づき、その近傍を通過するまで、当該看護師Ｂ，Ｃの看護師ＩＤすなわちＩＤ−３およびＩＤ−４を検出する。一方、共に定位置に居続ける看護師Ｂおよび看護師Ｃでは、看護師Ｂが装着するセンサユニット２０（看護師ＩＤ：ＩＤ−３）では、時間の経過に従って、看護師Ｃの看護師ＩＤ（ＩＤ−４）を検出し続け、さらに、看護師Ａが接近し、通過するまでの間、その看護師ＩＤ（ＩＤ−１）も検出する。同様に、看護師Ｃが装着センサユニット２０では、時間の経過に従って、看護師Ｂの看護師ＩＤ（看護師ＩＤ−３）を検出し続け、さらに、看護師Ａが接近し、通過するまでの間、その看護師ＩＤ（ＩＤ−１）も検出する。
Further, of the three nurses (for convenience of explanation, here, nurses A, B, and C), two nurses B and C are both present in a fixed position, and the vicinity of the other nurses. When there is a two-to-one passing so that one nurse A passes, as shown in FIG. 11, as the time passes, the
このように、３つのセンサユニット２０の間ですれ違いが発生するような場合には、すれ違うときに、１つのセンサユニット２０は、他の２つのセンサユニット２０についての看護師ＩＤ（ステーションＩＤの場合も同じ。）を検出する必要がある。したがって、後述するように、ＩＤの送受信の処理（図１２参照）では、同時にＩＤの送受信が行われて、一方或いは両方のＩＤを検出できないような不具合が生じるのを回避するようにしてある。これにより、図示は省略するが、４つ以上のセンサユニット２０（ステーション１８を含む）の間ですれ違いが発生する場合であっても、同様に、同じ時間帯におけるステーション１８や他のセンサユニット２０のＩＤを確実に検出できるのである。
As described above, in the case where a passing between the three
なお、図９〜図１１に示した例では、２つまたは３つのセンサユニット２０同士で検出されるＩＤまたはステーション１８とセンサユニット２０とで検出されるＩＤについて説明したが、実際には、所在情報データは、すべてのステーション１８およびすべてのセンサユニット２０で検出されるＩＤを時間の経過に従って記録しているのである。
In the example shown in FIGS. 9 to 11, the ID detected by two or three
図１２は、ＩＤの送受信の処理を示すフロー図である。この送受信の処理は、各ステーション１８および各センサユニット２０のＣＰＵ４０によって実行される。図１２を参照して、送受信の処理を開始すると、ステップＳ４１で、所定時間（この実施例では、１秒）待機し、ステップＳ４３で、他のステーション１８およびセンサユニット２０からＩＤ（ここでは、看護師ＩＤまたはステーションＩＤである。以下、同じ。）の発信がないかどうかを判断する。ステップＳ４３で“ＹＥＳ”であれば、つまり他のステーション１８およびセンサユニット２０からの発信がなければ、ステップＳ４５で、自身のＩＤを発信する。
FIG. 12 is a flowchart showing ID transmission / reception processing. This transmission / reception process is executed by the
続くステップＳ４７では、自身のＩＤの発信を確認したかどうかを判断する。つまり、ＩＤの発信を完了したかどうかを判断する。ステップＳ４７で“ＹＥＳ”であれば、つまり自身のＩＤの発信を確認すれば、自身のＩＤの発信を完了したと判断して、ステップＳ４１に戻る。一方、ステップＳ４７で“ＮＯ”であれば、つまり自身のＩＤの発信を確認していなければ、自身のＩＤの発信を完了していないと判断して、ステップＳ４９で、自身のＩＤの発信完了を乱数による待ち時間だけ待機して、ステップＳ４３に戻る。 In a succeeding step S47, it is determined whether or not the transmission of the own ID is confirmed. That is, it is determined whether or not the transmission of the ID is completed. If “YES” in the step S47, that is, if the transmission of the own ID is confirmed, it is determined that the transmission of the own ID is completed, and the process returns to the step S41. On the other hand, if “NO” in the step S47, that is, if the transmission of the own ID is not confirmed, it is determined that the transmission of the own ID is not completed, and the transmission of the own ID is completed in the step S49. Is waited for a waiting time by random numbers, and the process returns to step S43.
一方、ステップＳ４３で“ＮＯ”であれば、つまり他のステーション１８およびセンサユニット２０のうち、いずれか１つからＩＤの発信があれば、ステップＳ５１で、当該ステーション１８或いはセンサユニット２０の送信完了を乱数による待ち時間だけ待機する。続くステップＳ５３では、当該ステーション１８或いはセンサユニット２０が送信完了したかどうかを判断する。つまり、ＩＤを受信したかどうかを判断する。
On the other hand, if “NO” in the step S43, that is, if an ID is transmitted from any one of the
ステップＳ５３で“ＮＯ”であれば、つまりＩＤを受信していなければ、そのままステップＳ４３に戻る。一方、ステップＳ５３で“ＹＥＳ”であれば、つまりＩＤを受信すれば、ステップＳ５５で、当該ステーション１８或いはセンサユニット２０から送信されたＩＤすなわち受信したＩＤをメモリカード６８に記録する。ただし、当該送受信の処理を実行するのがステーション１８のＣＰＵ４０である場合には、ステップＳ５５において、受信したＩＤをサーバ１２に送信する。また、当該送受信の処理を実行するのがセンサユニット２０のＣＰＵである場合には、ステップＳ５５の処理を実行した後、或いは当該処理とともに、当該ＩＤをサーバ１２に送信するようにしてもよい。
If “NO” in the step S53, that is, if the ID is not received, the process returns to the step S43 as it is. On the other hand, if “YES” in the
このようにして、ステーション１８やセンサユニット２０から送信されるＩＤの情報を時系列でまとめることにより、所在情報データが構築されるのである。したがって、たとえば、或る看護師が看護業務を行う場合には、その所在を検出することにより、患者を取り違えていないかを判断して、取り違えている場合には、その旨を警告することができる。また、患者の行動やその周囲の様子を検出し、危険な状態を判別したとき、その看護を行うべき看護師の所在を検出して、適切な警告を行うこともできるのである。
In this way, the location information data is constructed by collecting the ID information transmitted from the
具体的には、サーバ１２は、図１３および図１４に示す警告処理と図１５および図１６に示す警告処理とを並列に実行し、看護師の行動に起因する医療事故の発生を未然に防止するとともに、患者の行動に起因する医療事故の発生を未然に防止するようにしてある。図１３を参照して、警告処理を開始すると、ステップＳ６１で、センサユニット２０から送信される計測データを検出する。厳密には、計測データに含まれる音声データを検出する。続くステップＳ６３では、看護業務を開始した看護師ｎが存在するか否かを判断する。つまり、センサユニット２０から送信された音声データを音声認識し、看護業務を開始した看護師が存在するか否かを判断する。ここでは、音声データの入力がない場合には、看護業務を開始した看護師は存在しないと判断する。
Specifically, the
ただし、音声認識した結果から看護業務を開始したか否かを判断できない場合には、その旨および内容をＰＤＡ８０で入力すべき旨を示すテキストデータを当該看護師のＰＤＡ８０に送信して、警告する。その後、サーバ１２は、ＰＤＡ８０からの入力を受信して、音声データの内容を認識するのである。或いは、再度音声の入力を促すような警告を発して、それでも音声認識できない場合にＰＤＡ８０を用いて入力すべき旨を警告するようにしてもよい。以下、音声データの内容を認識できない場合も同様である。
However, if it is not possible to determine whether or not the nursing work has been started based on the voice recognition result, text data indicating that the
ステップＳ６３で“ＮＯ”であれば、つまり看護業務を開始した看護師が存在しなければ、そのままステップＳ６１に戻る。一方、ステップＳ６３で“ＹＥＳ”であれば、つまり看護業務を開始した看護師が存在する場合には、ステップＳ６５で、看護師ｎ，患者ｋ，看護業務ｚを特定する。つまり、ここでは、センサユニット２０から送信されたデータに付加された看護師ＩＤから看護師ｎを特定し、さらに、ステップＳ６３の音声認識の結果を用いて、患者ｋおよび看護業務ｚを特定するのである。
If “NO” in the step S63, that is, if there is no nurse who has started nursing work, the process returns to the step S61 as it is. On the other hand, if “YES” in the step S63, that is, if there is a nurse who has started nursing work, the nurse n, the patient k, and the nursing work z are specified in a step S65. That is, here, the nurse n is identified from the nurse ID added to the data transmitted from the
続くステップＳ６７では、患者の病名，病状，入院暦などを電子カルテＤＢ３６から取得する。つまり、ステップＳ６５で特定した患者ｋについての電子カルテを参照して、当該患者ｋの状況を取得する。さらに、ステップＳ６９で、知識ＤＢ３８から当該患者ｋと同じ或いは略同じ病状等に関する知識を取得する。また、当該看護業務ｚで使用する器具や進行状況（手順のマニュアル）についての知識も取得する。
In the subsequent step S67, the patient's disease name, medical condition, hospitalization calendar, and the like are acquired from the electronic
なお、図面においては省略するが、ここで、当該看護業務ｚについて注意すべき事項が知識から得られた場合には、その内容のテキストデータが看護師のＰＤＡ８０に送信される。たとえば、ここで送信される内容としては、医療機器の操作についての注意（留意）事項などである。
Although not shown in the drawing, here, when a matter to be noted about the nursing service z is obtained from knowledge, text data of the content is transmitted to the
そして、ステップ７１では、当該看護業務ｚにおいて薬や器具を使用するか否かを判断する。つまり、電子カルテに与薬する薬が記載されているか、知識ＤＢから得た知識の中に使用する器具が記載されているかを調べるのである。ステップＳ７１で“ＮＯ”であれば、つまり薬や器具を使用しないのであれば、そのままステップＳ７７に進む。一方、ステップＳ７１で“ＹＥＳ”であれば、つまり看護業務ｚが薬や器具を使用するのであれば、ステップＳ７３で、正しい薬や器具を選択したか否かを判断する。ここでは、器具については、対物センサ２２からの入力により、正しい器具が選択されたか否かが判断される。また、薬については、当該薬の包装や袋等に薬の名称を識別するためのタグ（周波数タグ）を埋め込んでおくことにより、これをセンサユニット２０の無線受信機で読み取り、読み取った内容（周波数情報）を、無線ＬＡＮを介してサーバ１２に送信して確認するようにしてある。つまり、サーバ１２は、上述したメモリ或いはそれに接続されるデータベース（図示せず）に周波数情報（識別情報）に対応した薬品の名称を記録したテーブルデータを記憶しており、そのテーブルデータを参照して選択した薬が正しいか否かを判断しているのである。
In
ただし、薬を識別するためのバーコードをその包装や袋等に印刷しておき、一方、看護師はバーコードリーダを所持しておくようにしておけば、バーコードリーダによって読み取った情報をサーバ１２に送信して確認することもできる。かかる場合には、バーコードリーダをＰＤＡ８０と一体型的に構成するようにしてもよい。
However, if the bar code for identifying the medicine is printed on the packaging or bag, etc., while the nurse has the bar code reader, the information read by the bar code reader can be stored on the server. It can also be confirmed by sending it to 12. In such a case, the barcode reader may be integrated with the
また、医療器具（機器）等についても周波数タグを埋め込んでおいたり、バーコードを印刷しておいたりすれば、同様の方法により、正しい器具が選択されているか否かを判断することができる。 Further, if a frequency tag is embedded in a medical instrument (device) or the like or a bar code is printed, it can be determined whether or not the correct instrument is selected by the same method.
ステップＳ７３で“ＮＯ”であれば、正しい薬や器具が選択されていない場合には、ステップＳ７５で警告を発してステップＳ６３に戻る。ここでは、正しい薬や器具が選択されていないことおよび正しい薬や器具の名称が報知（警告）されるのである。ここで、警告は当該看護師に行う必要があるため、当該看護師が所持するＰＤＡ８０に警告を発する。つまり、上述したような内容のテキストデータがＰＤＡ８０に送信される。これに応じて、ＰＤＡ８０は、音（ビープ音）を発して警告があることを当該看護師に報知するとともに、受信したテキストデータが示す内容を、そのディスプレイ（図示せず）に表示する。たとえば、「誤った薬を選択しています。正しい薬は○○です。」のようなメッセージや「器具が違います。正しい器具は△△△です。」のようなメッセージをＰＤＡ８０等のディスプレイに表示する。ただし、警告があることを、ＰＤＡ８０を振動（バイブレーション）させることにより、看護師に報知することもでき、ビープ音と振動との両方によって報知するようにしてもよい。
If “NO” in the step S73, if a correct medicine or instrument is not selected, a warning is issued in a step S75, and the process returns to the step S63. Here, the correct medicine or device is not selected and the name of the correct medicine or device is notified (warned). Here, since the warning needs to be given to the nurse, the warning is issued to the
また、詰所や病棟の廊下などに比較的大きなディスプレイおよびスピーカを設けておき、これらを直接或いは間接的にサーバ１２に接続しておけば、スピーカから警告があることを音または音声で知らせるとともに、当該ディスプレイを通じて当該看護師に警告を発することも可能である。
In addition, if a relatively large display and speaker are provided in a corridor or a corridor of a hospital ward and these are connected directly or indirectly to the
さらには、当該看護師だけでなく、当該看護師の近辺に存在する他の看護師や婦長（婦長もＰＤＡ８０を所持している。）に対しても警告を発するようにしてもよい。或いは、所定回数だけ当該看護師に警告を発するようにしておき、警告が当該所定回数を越えた時点で、他の看護師や婦長に警告を発するようにしてもよい。 Furthermore, a warning may be issued not only to the nurse but also to other nurses and heads of the nurse who are in the vicinity of the nurse (the head of the nurse also owns the PDA 80). Alternatively, a warning may be issued to the nurse a predetermined number of times, and a warning may be issued to other nurses and heads when the warning exceeds the predetermined number of times.
この実施例では、これらのいずれか１つの方法、または、いずれか２つ以上の方法の組み合わせにより、警告が発せられる。以下、図１３および図１４に示す警告処理では、このような方法が採用される。 In this embodiment, a warning is issued by any one of these methods or a combination of any two or more methods. Hereinafter, such a method is employed in the warning processing shown in FIGS. 13 and 14.
一方、ステップＳ７３で“ＹＥＳ”であれば、つまり正しい薬や器具が選択されていれば、ステップＳ７７に進んで、看護師ｎが当該患者ｋに接近したかどうかを判断する。つまり、所在情報データから看護師ｎが当該患者ｋの病室（ベッド）に近づいたかどうかを判断する。つまり、当該看護師の看護師ＩＤを検出するステーション１８が、当該患者ｋの近傍に設置されるステーション１８に近づいているか否かを検出する。ステップＳ７７で“ＮＯ”であれば、つまり看護師ｎが当該患者ｋに接近していなければ、そのまま同じステップ７７に戻る。ここでは、簡単のため、そのままステップＳ７７に戻るにようにしてあるが、患者ｋ以外の患者に接近した場合には、患者を誤っているとして、当該内容を示す警告を発してからステップＳ７７に戻る。
On the other hand, if “YES” in the step S73, that is, if the correct medicine or instrument is selected, the process proceeds to a step S77 to determine whether or not the nurse n has approached the patient k. That is, it is determined from the location information data whether the nurse n has approached the hospital room (bed) of the patient k. That is, it is detected whether or not the
一方、ステップＳ７７で“ＹＥＳ”であれば、つまり看護師ｎが当該患者ｋに接近すれば、図１４に示すように、ステップＳ７９で、看護師ｎの看護業務ｚの進行状況を検出する。この実施例では、看護師ｎが手順を踏む都度、次に何を行うかを予めマイク６６から入力させるようにしてあり、したがって、マイク６６から入力される音声データを音声認識することにより、進行状況を把握することができる。
On the other hand, if “YES” in the step S77, that is, if the nurse n approaches the patient k, as shown in FIG. 14, the progress status of the nursing service z of the nurse n is detected in a step S79. In this embodiment, every time the nurse n takes a procedure, what is to be done next is input in advance from the
続くステップＳ８１では、看護業務ｚが正しく進行しているかどうかを判断する。つまり、音声認識した（検出した）看護業務ｚの進行状況が、知識ＤＢ３８から取得したマニュアルに則しているかどうかを判断する。ステップＳ８１で“ＮＯ”であれば、つまり看護業務ｚが正しく進行していない場合には、ステップＳ８３で、警告を発して、ステップＳ７９に戻る。たとえば、看護業務ｚが「点滴注射」である場合に、消毒せずに患者に針を刺そうとした場合には、「消毒」を行っていない旨のメッセージについてのテキストデータをＰＤＡ８０に送信する。すると、ＰＤＡ８０では、ビープ音が鳴らされるとともに、テキストデータが示す内容がディスプレイに表示される。
In a succeeding step S81, it is determined whether or not the nursing service z is proceeding correctly. That is, it is determined whether the progress status of the nursing task z that has been recognized (detected) is in accordance with the manual acquired from the
一方、ステップＳ８１で“ＹＥＳ”であれば、つまり看護業務が正しく進行していれば、ステップＳ８５で、看護師ｎが当該看護業務ｚを終了しようとしているかどうかを判断する。ここでは、看護師ｎが当該患者ｋの病室から退室しようとしていることを所在情報データから取得したり、または、音声により看護師ｎが当該看護業務ｚを終了したことを入力したのを音声認識したり、或いはこれらの両方によって看護業務ｚを終了しようとしているかどうかを判断するようにしてある。 On the other hand, if “YES” in the step S81, that is, if the nursing work is proceeding correctly, it is determined whether or not the nurse n is going to end the nursing work z in a step S85. Here, the voice recognition that the nurse n is about to leave the patient k's room is acquired from the location information data or that the nurse n has entered the nursing service z by voice. Or both of them are used to determine whether or not to end the nursing service z.
ステップＳ８５で“ＮＯ”であれば、つまり看護業務ｚを終了しようとしていなければ、そのままステップＳ７９に戻る。一方、ステップＳ８５で“ＹＥＳ”であれば、つまり看護業務ｚを終了しようとしていれば、ステップＳ８７で、当該患者ｋに対する看護業務ｚがすべて正しく行われたかどうかを判断する。つまり、知識ＤＢ３８から取得したマニュアルに則して、当該看護業務ｚの内容をすべて終了したかどうかを判断する。
If “NO” in the step S85, that is, if the nursing service z is not to be ended, the process returns to the step S79 as it is. On the other hand, if “YES” in the step S85, that is, if the nursing service z is to be ended, it is determined whether or not all the nursing services z for the patient k are correctly performed in a step S87. That is, in accordance with the manual acquired from the
ステップＳ８７で“ＮＯ”であれば、つまり、まだ処理されていない項目があれば、ステップＳ８９で、警告を発して、ステップＳ７９に戻る。たとえば、処理されていない項目があることおよびその項目の内容を示すテキストデータをＰＤＡ８０に送信する。一方、ステップＳ８７で“ＹＥＳ”であれば、つまり看護業務ｚを完了すると、ステップＳ９１で、当該看護業務ｚとは別に、患者ｋに対して行うべき行為があるか否かを判断する。ここで、患者に対して行うべき行為として、患者に対して伝言を伝えることなどが該当する。たとえば、そのような伝言は、電子カルテＤＢ３６に記憶される当該患者ｋについての電子カルテから取得したり、知識ＤＢ３８に記憶される当該患者ｋの病状等に関する事例に基づいて得られた知識から取得したりする。ただし、患者に対して行うべき行為がある場合であっても、当該行為についての優先度が低い場合には、行うべき行為はないと判断される。これは、たとえば、何度も同じ行為を繰り返してしまうのを回避するためである。したがって、一度伝えた伝言を何度も伝えてしまうようなことはない。
If “NO” in the step S87, that is, if there is an item that has not yet been processed, a warning is issued in a step S89, and the process returns to the step S79. For example, text data indicating that there is an unprocessed item and the content of the item is transmitted to the
ステップＳ９１で“ＮＯ”であれば、つまり患者ｋに対して行うべき行為がない場合には、そのまま図１３に示したステップＳ６１に戻る。一方、ステップＳ９１で“ＹＥＳ”であれば、つまり患者ｋに対して行うべき行為がある場合には、ステップＳ９３で、看護師ｎが当該行為を行ったかどうかを判断する。このような看護業務とは別に患者に対して行うべき行為についても、看護業務の場合と同様に、看護師は、その行為を行う前或いは行った後にマイク６６を用いてその旨を入力するのである。したがって、音声データを認識することにより、当該行為を行ったか否かを判断することができる。
If “NO” in the step S91, that is, if there is no action to be performed on the patient k, the process returns to the step S61 shown in FIG. On the other hand, if “YES” in the step S91, that is, if there is an action to be performed on the patient k, it is determined whether or not the nurse n has performed the action in a step S93. As for the actions to be performed on the patient separately from such nursing work, the nurse inputs the fact using the
ステップＳ９３で“ＮＯ”であれば、つまり当該行為を行っていなければ、ステップＳ９５で、警告してからステップＳ９３に戻る。つまり、当該行為があることおよび当該行為の内容を示すテキストデータをＰＤＡ８０に送信する。一方、ステップＳ９３で“ＹＥＳ”であれば、つまり当該行為を行っていれば、当該行為についての優先度を低減させてからステップＳ６１に戻る。たとえば、伝言を伝えたこと（行為を行ったこと）を示すフラグを当該患者に対応させて成立（オン）させておいたり、電子カルテに記録されている伝言（行為）については、当該電子カルテに優先度の数値データを記憶させておいたりするようにすればよい。
If “NO” in the step S93, that is, if the action is not performed, a warning is issued in a step S95, and then the process returns to the step S93. That is, text data indicating that the action is present and the contents of the action are transmitted to the
なお、図示は省略するが、当該行為を再度行う必要がある場合には、優先度が高くされる。たとえば、行為が伝言であった場合に、当該患者ｋが伝言の内容に反する或いは内容を無視する行動等をとった場合には、当該伝言の優先度を高くして、再度患者ｋに当該伝言を伝えることができる。また、医師の指示により、当該行為を再度行うべき必要があることがカルテに書かれた場合にも優先度が高くされる。 In addition, although illustration is abbreviate | omitted, when it is necessary to perform the said action again, a priority is made high. For example, when the action is a message and the patient k takes an action that is contrary to the contents of the message or ignores the contents, the priority of the message is increased and the message is again given to the patient k. Can be communicated. Further, the priority is also increased when it is written in the medical chart that the action should be performed again according to the doctor's instruction.
また、図１３および図１４では、１人の看護師に着目した場合について説明したが、ステップＳ６３で、複数人の看護師が看護業務を開始したことを認識した場合には、それぞれの看護師について、ステップＳ６５〜Ｓ９７の処理が実行されるのである。 FIGS. 13 and 14 describe the case where attention is paid to one nurse. However, when it is recognized in step S63 that a plurality of nurses have started nursing work, the respective nurses are recognized. The processing of steps S65 to S97 is executed.
さらに、図１３および図１４に示した警告処理と並行して、先の出願（特開２００２−３２０３１７号）に詳細に開示した方法により、センサユニット２０から送信される計測データから行動特徴ベクトルを作成し、作成した行動特徴ベクトルと辞書データと照合して、アクシデント・インシデントが発生する可能性がある場合には、当該センサユニット２０を装着する看護師等に警告を発するようにしておけば、医療ミスなどの事故をより確実に防止することができる。
Further, in parallel with the warning processing shown in FIGS. 13 and 14, the action feature vector is obtained from the measurement data transmitted from the
また、図１３および図１４に示した警告処理と並行して、図１５に示すように、警告処理を開始すると、ステップＳ１０１で、現時点における病棟イベントデータを検出する。ここでは、ナースコール端末が触られたかどうか、患者の（ベッドの）近傍に設置された集音マイク２４に物の落下音が入力されたか、または、ベッドの手すりに設けられた荷重センサ２５からの入力があるかなどを検出する。
In parallel with the warning process shown in FIGS. 13 and 14, when the warning process is started as shown in FIG. 15, ward event data at the present time is detected in step S101. Here, whether the nurse call terminal has been touched, whether the sound of falling objects has been input to the
続くステップＳ１０３では、入力があるか否かを判断する。具体的には、ナースコール端末が触られたり、集音マイク２４に物の落下音が入力されたり、または、ベッドの手すりに設けられた荷重センサ２５から入力があったりしたか否かを検出する。いずれの入力もない場合には、ステップＳ１０３で“ＮＯ”と判断し、そのままステップＳ１０１に戻る。一方、いずれかの入力があると、ステップＳ１０３で“ＹＥＳ”と判断し、ステップＳ１０５で、該当する患者ｋを特定する。ここでは、ナースコール端末が触られたり、集音マイク２４に物の落下音が入力されたり、またはベッドの手すりに設けられた荷重センサ２５から入力があると、それぞれの設置位置から患者ｋを特定する。
In a succeeding step S103, it is determined whether or not there is an input. Specifically, it is detected whether a nurse call terminal is touched, a falling sound of an object is input to the
次にステップＳ１０７で、当該患者ｋの電子カルテを電子カルテＤＢ３６から読み出し、当該患者ｋの病状（病名およびリハビリ状況など）を取得する。そして、ステップＳ１０９で、当該患者ｋが危険な状態におかれているか否かを判断する。つまり、電子カルテから取得した病状およびセンサ等で検知された状況と同じ状況或いは近似する状況に合致する事故の事例が存在するか否かを知識ＤＢ３８を参照して判断する。
Next, in step S107, the electronic medical record of the patient k is read from the electronic
ステップＳ１０９で“ＮＯ”であれば、つまり患者ｋが危険な状態におかれていない場合には、そのままステップＳ１０１に戻る。一方、ステップＳ１０９で“ＹＥＳ”であれば、つまり患者ｋが危険な状態におかれている場合には、ステップＳ１１１で、当該患者ｋを担当する看護師ｎを特定する。ここで、患者ｋの電子カルテに記述されている看護師ｎを取得（特定）する。 If “NO” in the step S109, that is, if the patient k is not in a dangerous state, the process returns to the step S101 as it is. On the other hand, if “YES” in the step S109, that is, if the patient k is in a dangerous state, the nurse n in charge of the patient k is specified in a step S111. Here, the nurse n described in the electronic medical record of the patient k is acquired (specified).
たとえば、集音マイク２４から物の落下音が入力された場合には、その近辺に存在する患者が、落下物を拾うために、立とうとしたり、ベッドから降りようとしたりする状況が予測される。また、当該患者の電子カルテから、頭部損傷により下肢が麻痺し、未だ自力で立つ（歩行する）ことができないという状況を取得したとする。一方、同様に、頭部損傷等により、自力で立つことができない患者が落下物を拾おうとして転倒事故が発生したという事例に基づく知識を取得する。このような場合には、現在の患者の状況が知識に合致するため、当該患者が危険な状態であると判断する。
For example, when a falling sound of an object is input from the
また、荷重センサからの入力がある場合に、当該荷重センサが設置されたベッドを使用している患者が、ベッドから降りようとしている状況が予測される。また、当該患者の電子カルテから、頭部損傷により下肢が麻痺し、未だ自力で立つことができないという状況を取得したとする。一方、同様に、頭部損傷等により、自力で立つことができない患者が手すりを持って立とうとして転倒事故が発生したという事例に基づく知識を取得する。このような場合にも、現在の患者の状況が知識に合致するため、当該患者が危険な状態であると判断する。 Further, when there is an input from the load sensor, it is predicted that a patient using the bed where the load sensor is installed is going to get off the bed. Also, it is assumed that the patient's electronic medical record has acquired a situation in which the lower limbs are paralyzed due to head injury and still cannot stand on their own. On the other hand, similarly, knowledge is acquired based on a case where a patient who cannot stand by himself / herself due to head injury or the like has fallen while holding a handrail. Even in such a case, since the current patient situation matches the knowledge, it is determined that the patient is in a dangerous state.
このように、患者の病状や現在の状況が過去に起きた事故の事例に合致する場合には、当該患者が危険な状態におかれていると判断する。ただし、完全に一致する必要はなく近似している場合にも危険な状態におかれていると判断する。これは、事故を確実に回避するためである。また、患者の病状や現在の状況に合致する或いは近似する事例が存在しない場合には、当該患者は危険な状態におかれていないと判断する。 Thus, if the patient's medical condition or current situation matches an accident case that occurred in the past, it is determined that the patient is in a dangerous state. However, it is not necessary to match completely, and it is judged that it is in a dangerous state even when they are approximate. This is to avoid accidents reliably. If there is no case that matches or approximates the patient's medical condition or current situation, it is determined that the patient is not in a dangerous state.
なお、患者ｋが危険な状態か否かは別として、この実施例では、ナースコール端末が触られた場合には、患者ｋが危険な状態であると判断して、後述するように、当該患者ｋを担当する看護師当に警告するようにしてある。これは、看護師等に当該看護師が詰所に存在しない場合であっても、その呼びに対して当該患者を訪問できるようにするためである。つまり、看護師は、担当する患者の病状等を熟知しており、適切な対応（対処）をすることができると考えられるためである。したがって、ナースコール端末が触られ、ステップＳ１０３で“ＹＥＳ”と判断した場合には、ステップＳ１０５で患者ｋを特定した後に、そのままステップＳ１１１に進むようにしてもよい。 Apart from whether or not the patient k is in a dangerous state, in this embodiment, when the nurse call terminal is touched, it is determined that the patient k is in a dangerous state and, as will be described later, The nurse who is in charge of the patient k is warned. This is to allow a nurse or the like to visit the patient in response to the call even when the nurse does not exist in the station. That is, the nurse is familiar with the medical condition of the patient in charge and is considered to be able to take an appropriate response. Therefore, if the nurse call terminal is touched and “YES” is determined in step S103, the patient k may be specified in step S105, and then the process may directly proceed to step S111.
次にステップＳ１１３では、特定した看護師ｎの看護師ＩＤを認識しているかどうかを判断する。つまり、現時点における所在情報データから当該看護師ＩＤを認識しているステーション１８が存在するか否かを判断する。ステップＳ１１３で“ＹＥＳ”であれば、つまり当該看護師ｎの看護師ＩＤを認識している場合には、ステップＳ１１５で、当該看護師ｎに警告して、図１６に示すステップＳ１２３に進む。たとえば、当該患者ｋが危険な状態におかれていること、および当該患者ｋの所（病室）へ向かうべきことを示す内容のテキストデータを当該看護師ｎが所持するＰＤＡ８０に送信する。ただし、ナースコール端末が触られた場合には、当該患者ｋの所へ向かうべきことのみを示す内容のテキストデータを当該看護師ｎが所持するＰＤＡ８０に送信する。以下、警告する場合は同様である。
Next, in step S113, it is determined whether the nurse ID of the specified nurse n is recognized. That is, it is determined whether there is a
一方、ステップＳ１１３で“ＮＯ”であれば、つまり当該看護師ＩＤを認識していない場合には、看護師ｎは休憩中或いは勤務終了などであると判断して、ステップＳ１１７で、詰所（上述したように、ディスプレイやスピーカを設けているものとする。）または婦長或いはその両方に上述のような内容を警告する。ただし、廊下にもディスプレイやスピーカを設けておき、そのディスプレイに警告内容を表示するようにしてもよい。続くステップＳ１１９では、当該患者ｋの近辺に他の看護師が存在するか否かを判断する。つまり、現在の所在情報データを検出して、当該患者ｋの近傍に設置されるステーション１８の近く（たとえば、半径１０〜２０メートル以内）のステーション１８で他の看護師の看護師ＩＤを検出しているか否かを判断する。
On the other hand, if “NO” in the step S113, that is, if the nurse ID is not recognized, it is determined that the nurse n is taking a break or has finished working, and in the step S117, the station (described above) is determined. As described above, it is assumed that a display or a speaker is provided. However, a display or a speaker may be provided also in the hallway, and the warning content may be displayed on the display. In a succeeding step S119, it is determined whether or not another nurse exists in the vicinity of the patient k. In other words, the current location information data is detected, and the nurse IDs of other nurses are detected at the
ステップＳ１１９で“ＮＯ”であれば、つまり当該患者ｋの近辺に他の看護師が存在しない場合には、そのままステップＳ１２３に進む。一方、ステップＳ１１９で“ＹＥＳ”であれば、つまり当該患者ｋの近辺に他の看護師が存在する場合には、ステップＳ１２１で、当該他の看護師にも上述同様に警告して、ステップＳ１２３に進む。このように、患者ｋの近辺に存在する他の看護師にも警告を発することにより、危険な状態を早期に回避して、事故を未然に防ぐようにしてある。 If “NO” in the step S119, that is, if there is no other nurse in the vicinity of the patient k, the process proceeds to a step S123 as it is. On the other hand, if “YES” in the step S119, that is, if another nurse exists in the vicinity of the patient k, the other nurse is also warned in the same manner as described above in a step S121, and the step S123 is performed. Proceed to In this way, a warning is issued to other nurses in the vicinity of the patient k, thereby avoiding a dangerous state at an early stage and preventing an accident.
図１６に示すように、ステップＳ１２３では、警告を受けた者、すなわち看護師ｎ，婦長，詰所に存在していた看護師，患者ｋの近辺に存在していた看護師が当該患者ｋに接近しているかどうかを判断する。これは、所在情報データから当該警告を受けた者に対応する看護師ＩＤ（当然、婦長も看護師ＩＤが割り当てられている。）が患者ｋの近傍に存在するステーション１８に接近しているかどうかを判断する。ステップＳ１２３で“ＮＯ”であれば、つまり警告を受けた者が当該患者ｋに近づいていない場合には、ステップＳ１２７で再度警告し、ステップＳ１２３に戻る。ただし、ステップＳ１２７では、急いで患者ｋの所に向かうべき内容の警告するようにしてもよい。
As shown in FIG. 16, in step S123, the person who received the warning, that is, the nurse n, the nurse, the nurse who was present in the station, and the nurse who was present near the patient k approached the patient k. Determine whether you are doing. This is because the nurse ID corresponding to the person who received the warning from the location information data (of course, the nurse is also assigned the nurse ID) is approaching the
一方、ステップＳ１２３で“ＹＥＳ”であれば、つまり警告を受けた者が当該患者ｋに近づいている場合には、ステップＳ１２５で、当該患者ｋが危険を回避したか否かを判断する。たとえば、このような警告を受けた場合には、看護師等は危険を回避した後、マイク６６を用いてその旨を入力するようにしておけば、その内容を音声認識することにより、危険を回避したことを判断することができる。ステップＳ１２５で“ＮＯ”であれば、つまり当該患者ｋが危険を回避していない場合には、ステップＳ１２７に進む。一方、ステップＳ１２５で“ＹＥＳ”であれば、つまり当該患者ｋが危険を回避した場合には、そのままステップＳ１０１に戻る。
On the other hand, if “YES” in the step S123, that is, if the person receiving the warning is approaching the patient k, it is determined whether or not the patient k has avoided the danger in a step S125. For example, when such a warning is received, a nurse or the like avoids the danger and then inputs the fact using the
なお、図１５および図１６に示した警告処理では、１人の患者に着目した場合について説明したが、ステップＳ１０５で、複数人の患者が特定された場合には、それぞれの患者について、ステップＳ１０７〜Ｓ１２７の処理が実行されるのである。 In the warning processing shown in FIG. 15 and FIG. 16, the case where one patient is focused has been described. However, when a plurality of patients are specified in step S105, step S107 is performed for each patient. The process of S127 is executed.
この実施例では、図１５および図１６に示す警告処理では、患者の単独行動により、患者が危険な状態におかれている場合を想定して説明したが、看護師が患者に拘わっている場合にも患者が危険な状態におかれる場合もある。かかる場合には、当該看護師および詰所、婦長或いは近辺に存在する他の看護師に警告を発するようにしてもよい。たとえば、看護師が寝たきりの患者を他の病棟や病室に移動させるような看護業務を行う場合には、複数の看護師でベッドを移動させたり、複数の看護師で車椅子に乗せたりする必要がある。しかし、たとえば、１人の看護師がそのような看護業務を行うのは危険であるため、当該看護業務を認識した場合には、当該看護師と他の看護師との看護師ＩＤを認識しているかどうかを所在情報データから検出し、人数が少ない場合には、当該看護師等に人数が少ない旨の警告等を発するとともに、その近辺に存在する他の看護師に対しては、当該看護師が存在する所（病室）に向かって、手助けすることを報知（警告）する。これにより、危険を回避することができるのである。また、人手が集まっていない場合には、そのことを所在情報データから容易に知ることができるので、再度の報知も簡単である。 In this embodiment, the warning process shown in FIGS. 15 and 16 has been described on the assumption that the patient is in a dangerous state due to the single action of the patient, but the nurse is concerned with the patient. In some cases, the patient may be at risk. In such a case, a warning may be issued to the nurse and other nurses in the vicinity of the nursery, the nurse, or the vicinity. For example, when a nurse performs a nursing task such as moving a bedridden patient to another ward or ward, it is necessary to move the bed by multiple nurses or put them in a wheelchair by multiple nurses. is there. However, for example, since it is dangerous for one nurse to perform such a nursing operation, when the nursing operation is recognized, the nurse IDs of the nurse and other nurses are recognized. If the number of people is small, a warning is given to the nurses that the number is small, and other nurses in the vicinity of the nurses Announces (warns) that the teacher is helping the patient (room). Thereby, danger can be avoided. In addition, when human resources are not gathered, this can be easily known from the location information data, so that re-notification is easy.
また、所在情報データは、看護師同士のすれ違いや看護師同士が共に行動する場合についての情報も含むため、この所在情報データと看護業務の内容およびアクシデント・インシデントの内容とを、たとえばバスケット分析して、看護師同士の相関関係、看護業務間の相関関係および勤務時間帯の相関関係などを調べることにより、様々な知識を得ることができる。このような知識も知識ＤＢ３８に記憶される。
Also, the location information data includes information about nurses' passing each other and cases where nurses act together. Therefore, the location information data and the contents of nursing work and accident / incident are analyzed by basket analysis, for example. Various knowledge can be obtained by examining the correlation between nurses, the correlation between nursing duties, the correlation of working hours, and the like. Such knowledge is also stored in the
たとえば、看護師同士の相関関係を調べることにより、特定のペアについて事故が発生し易いことを知ることができる。たとえば、年数の浅い或いは当該病棟に配置されてから間もない看護師同士がペアで看護業務を行うような場合には、事故の発生を引き起こす可能性が高い。また、年数等に拘わらず、事故が多発するペアの存在を見出すことができる場合もある。このことから、事故が多いペアについては、勤務時間や人員配置を見直することができる。また、そのようなペアが同時に看護業務を行おうとしていることを検知した場合には、ペアを変えることを当該ペアの看護師に警告したり、婦長にその旨を警告したりすることができる。 For example, by examining the correlation between nurses, it is possible to know that an accident is likely to occur for a specific pair. For example, when nurses who are young or have just been placed in the ward perform nursing work in pairs, there is a high possibility of causing an accident. In some cases, it is possible to find a pair that frequently causes accidents regardless of the number of years. From this, it is possible to review the working hours and staffing for pairs with many accidents. In addition, if it is detected that such a pair is trying to perform nursing work at the same time, the nurse of the pair can be warned to change the pair, or the nurse can be warned to that effect. .
また、看護業務間の相関関係を調べることにより、異なる患者に対して看護業務を同時に行う場合には、事故が発生し易いなどの知識を得ることができる。たとえば、或る看護師が或る患者の点滴注射を行っている最中に、当該或る患者と同じ病室の他の患者から包帯の交換を頼まれ、これらを同時に行おうとして、点滴注射のミスが発生してしまうことがある。したがって、或る看護師が或る看護業務を行う場合には、当該看護業務を中断しようとした場合には、当該看護業務を終了するまで、次（他）の看護業務を行ってならない旨を警告する。ただし、現在行っている看護業務を中断せざるを得ない場合もあるため、そのような警告を無視して、他の業務を行った場合には、中断された看護業務を行う際に、次にやるべき手順などを報知するようにすることができる。 Further, by investigating the correlation between nursing duties, it is possible to obtain knowledge that an accident is likely to occur when nursing duties are simultaneously performed on different patients. For example, while a nurse is instilling a patient, another patient in the same room as the patient is asked to change the bandage and try to do it at the same time. Mistakes can occur. Therefore, when a certain nurse performs a certain nursing service, if the nursing service is to be interrupted, the following (other) nursing service must not be performed until the nursing service is terminated. Warning. However, there are cases where it is unavoidable to interrupt the current nursing work, so if you ignore other warnings and perform other work, The procedure to be performed can be notified.
さらに、業務時間帯の相関関係を調べることにより、一日の業務終了直前や看護師が交代した直後には、事故が発生し易いという知識を得ることできる。たとえば、看護師が業務を終える直前や業務を終えた直後の交代時期に医療事故が多発する。これは、業務による疲れや引継ぎが適切に行われていなかったこと等が原因と考えられる。たとえば、或る看護師と他の看護師が同じ作業台の上で異なる点滴薬を準備して、看護師の交代時に看護師同士の間で引継ぎが適切に行われていなかったために、点滴薬を間違えてしまう事故が発生する場合などが考えられる。このことから、業務終了直前の看護師に対して、看護業務を行う際には細心の注意を払うべきことを伝えるようにするという知識が得られる。また、交代する看護師との間で引継ぎを必ず行うべきことを伝えるようにするという知識が得られる。さらに、時間帯における事故の発生頻度などを調べて、人員配置や各看護師の勤務時間を見直したりすることもできる。 Further, by examining the correlation between work hours, it is possible to obtain knowledge that an accident is likely to occur immediately before the end of a day's work or immediately after a nurse changes. For example, medical accidents frequently occur immediately before the nurse finishes work or immediately after the work is finished. This is thought to be due to the fact that work was not fatigued or handed over properly. For example, one nurse and another nurse prepared different infusions on the same workbench, and the transfer was not properly performed between nurses when the nurse was changed. There may be an accident that makes a mistake. From this, knowledge can be obtained that the nurses immediately before the end of the work are told to pay close attention when carrying out the nursing work. In addition, knowledge can be gained to communicate with the nurses to be transferred. Furthermore, it is possible to review the frequency of accidents during the time period and review the staffing and working hours of each nurse.
このように得られた知識に反する或いは無視した行為を看護師の所在や行為から検出した場合であっても、上述したように、警告が発せられるのである。 As described above, a warning is issued even when an act that contradicts or ignores the knowledge thus obtained is detected from the location or action of the nurse.
この実施例によれば、タグ情報から看護師の所在や行動を把握し、看護師や患者の行為に起因する危険を回避するために、必要に応じて適切な警告を発することができる。 According to this embodiment, the location and behavior of the nurse can be grasped from the tag information, and an appropriate warning can be issued as necessary in order to avoid a danger caused by the behavior of the nurse or patient.
なお、この実施例では、看護師が所持するＰＤＡ８０を通して警告を発するようにしてあるが、当該看護師が端末１６の近辺に存在する場合には、端末１６を通して警告を発するようにしてもよい。または、端末１６とＰＤＡ８０との両方を通して警告を発するようにしてもよい。当該看護師が端末１６の近辺に存在するか否は、所在情報データから容易に知ることができる。
In this embodiment, a warning is issued through the
また、この実施例では、警告システム１０を病院に適用した場合についてのみ説明したが、これに限定されるべきではなく、他の業務が行われる領域に適用することができる。
In this embodiment, only the case where the
たとえば、原子力発電所や工場などに適用することもできる。かかる場合には、病院の場合とは異なり、図１５に示したステップＳ１０１〜Ｓ１０９の処理において、現在の状況を検出され、危険な状態におかれているかどうかを検出されるのは、保守保安員や工員のような被験者であり、危険な状態におかれている場合には、当該被験者およびその近辺に存在する他の被験者或いは当該被験者の上司（部門長など）などに警告が発せられる。 For example, it can be applied to nuclear power plants and factories. In such a case, unlike the case of a hospital, the current situation is detected in the processing of steps S101 to S109 shown in FIG. When the subject is a subject such as a worker or a worker and is in a dangerous state, a warning is issued to the subject, another subject in the vicinity thereof, the superior of the subject (such as a department head), or the like.
また、この場合には、保守保安員や工員のような被験者が危険な状態であるか否かを判断する必要があるため、上述の実施例で示した荷重センサは、原子力発電所や工場における危険な区域（領域）や危険物の近辺等に配置される。このような場所にステーションを設けておけば、ステーションで当該被験者のＩＤを検出したときに警告することもできるが、その被験者が存在している場所（位置）までも正確に特定することはできないため、それを荷重センサにより検出するのである。また、荷重センサは、保守保安員や工員のような被験者が作業（業務）を進行する場合に、存在すべき場所に配置され、当該被験者が当該場所で作業を行っているか否かを判断して、当該場所に存在していない場合に、危険な状態であると判断して、警告するようにしてもよい。 In this case, since it is necessary to determine whether or not a test subject such as a maintenance security worker or a worker is in a dangerous state, the load sensor shown in the above-described embodiment is used in a nuclear power plant or factory. It is placed in the vicinity of dangerous areas (areas) and dangerous goods. If a station is provided in such a place, it is possible to warn when the subject's ID is detected at the station, but it is impossible to accurately identify the place (position) where the subject exists. Therefore, it is detected by a load sensor. In addition, when a test subject such as a maintenance security worker or a worker progresses work (operation), the load sensor is arranged at a place where the load sensor should exist, and determines whether or not the test subject is working at the place. If the location does not exist, it may be determined that the state is dangerous and a warning may be given.
１０ …警告システム
１２ …サーバ
１６ …端末
１８ …ステーション
２０ …センサユニット
２２ …対物センサ
２４ …集音マイク
２５ …荷重センサ
２６，２８，３０，３２，３４，３６，３８ …ＤＢ
４０ …ＣＰＵ
５２ …非接触センサ
５６ …ＤＩＰスイッチ
５８ …無線送信機
６０ …無線受信機
６２ …歩数計
６４ …傾斜角センサ
６６ …マイク
８０ …ＰＤＡ
DESCRIPTION OF
40 ... CPU
52 ...
Claims (15)
前記特定の業務を行う領域の所定位置に配置され、前記被験者の被験者識別情報を検出する識別情報検出手段と、
前記識別情報検出手段の検出結果に基づいて少なくとも前記被験者の所在を検出する所在検出手段と、
前記被験者が行う業務の内容を特定する業務特定手段と、
前記被験者の所在および前記業務特定手段によって特定された業務の進行状況を検出する進行状況検出手段と、
前記進行状況検出手段によって検出された所在および業務進行状況の少なくとも一方に誤りがあるか否かを判別する状況判別手段と、
前記状況判別手段によって前記所在および前記業務進行状況の少なくとも一方に誤りがあると判別したとき、少なくとも前記被験者に対して警告を発する警告手段とを備える、警告装置。 A warning device that records and analyzes the behavior of a subject performing a specific task and issues a warning when necessary.
An identification information detecting means that is arranged at a predetermined position in the area where the specific job is performed and detects the subject identification information of the subject;
Location detecting means for detecting at least the location of the subject based on the detection result of the identification information detecting means;
Business identification means for identifying the content of the business performed by the subject;
Progress detection means for detecting the location of the subject and the progress of the work specified by the work specifying means;
Situation determination means for determining whether or not there is an error in at least one of the location and work progress status detected by the progress status detection means;
A warning device comprising: warning means for issuing a warning to at least the subject when the situation determination means determines that there is an error in at least one of the location and the work progress status.
前記識別情報検出手段は、前記第１送信手段によって送信された被験者識別情報を受信する第１受信手段を含む、請求項１記載の警告装置。 A first transmission means attached to the subject and transmitting the subject identification information;
The warning device according to claim 1, wherein the identification information detection unit includes a first reception unit that receives subject identification information transmitted by the first transmission unit.
前記複数の識別情報検出手段は、各々に割り当てられた所在識別情報を送信する第２送信手段を含み、
前記第２受信手段は、前記第２送信手段によって送信された所在識別情報をさらに受信する、請求項３記載の警告装置。 A plurality of the identification information detection means,
The plurality of identification information detection means includes second transmission means for transmitting location identification information assigned to each of the identification information detection means,
The warning device according to claim 3, wherein the second receiving means further receives the location identification information transmitted by the second transmitting means.
前記被験者が業務を実行するとき、当該業務の前記手順に則しているか否かを判断する手順判断手段をさらに備え、
前記警告手段は、前記手順判断手段によって前記手順に則していないと判断されたとき、少なくとも正しい手順を前記被験者に対して警告する手順警告手段を含む、請求項１ないし６のいずれかに記載の警告装置。 A database that stores at least the procedure of each task; and when the subject executes the task, the database further includes a procedure determination unit that determines whether the procedure conforms to the procedure.
The warning means includes a procedure warning means that warns at least a correct procedure to the subject when it is determined by the procedure determination means that the procedure is not followed. Warning device.
前記警告手段は、前記被験者が業務を行うに際して、少なくとも当該業務についての前記知識を前記被験者に対して報知する知識報知手段を含む、請求項７記載の警告装置。 The database further stores knowledge for avoiding accidents based on past accident cases,
The warning device according to claim 7, wherein the warning means includes knowledge notifying means for notifying the subject of at least the knowledge about the work when the subject performs the work.
業務を行う前記被験者が正しい器具を選択しているか否かを判断する器具判断手段をさらに備え、
前記警告手段は、前記被験者が正しい器具を選択していないと判断したとき、少なくとも正しい器具を前記被験者に対して報知する器具報知手段を含む、請求項７または８記載の警告装置。 The database further stores appliances used for each job,
Further comprising an instrument determination means for determining whether or not the subject performing the task has selected the correct instrument;
9. The warning device according to claim 7 or 8, wherein said warning means includes an instrument notification means for notifying the subject of at least a correct instrument when it is determined that the subject has not selected a correct instrument.
前記器具判断手段は、前記器具識別情報に基づいて正しい器具を選択しているか否かを判断する、請求項９記載の警告装置。 Appliance identification information for identifying each of the appliances is assigned,
The warning device according to claim 9, wherein the appliance determination unit determines whether a correct appliance is selected based on the appliance identification information.
前記状況検出手段の検出結果および前記データベースに記憶される知識に基づいて当該被験者が危険な状態であるか否かを判断する状態判断手段をさらに備え、
前記所在検出手段は、状態判断手段によって危険な状態にある被験者が存在すると判断されたとき、当該被験者の所在を検出し、
警告手段は、当該被験者および前記所在検出手段によって検出される当該被験者の近辺に存在する他の被験者の少なくとも一方に警告を発する、請求項８記載の警告装置。 A situation detecting means for detecting the condition of the subject; and a state judging means for judging whether or not the subject is in a dangerous state based on a detection result of the situation detecting means and knowledge stored in the database. ,
The location detecting means detects the location of the subject when it is judged by the status judging means that the subject is in a dangerous state,
The warning device according to claim 8, wherein the warning means issues a warning to at least one of the subject and another subject present in the vicinity of the subject detected by the location detection means.
前記状態判断手段は、前記マイクから入力される周囲音および前記知識に基づいて前記被験者が危険な状態であるか否かを判断する、請求項１３記載の警告装置。 The situation detection means includes a microphone that detects the ambient sound of the subject,
The warning device according to claim 13, wherein the state determination unit determines whether or not the subject is in a dangerous state based on an ambient sound input from the microphone and the knowledge.
前記状態判断手段は、前記荷重センサからの入力の有無および前記知識に基づいて前記被験者が危険な状態であるか否かを判断する、請求項１３記載の警告装置。 The situation detection means includes a load sensor that detects the presence of the subject,
The warning device according to claim 13, wherein the state determination unit determines whether or not the subject is in a dangerous state based on presence / absence of an input from the load sensor and the knowledge.
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