JP2022108079A - 生体情報処理装置、生体情報処理方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

生体情報処理装置、生体情報処理方法、プログラム及び記憶媒体 Download PDF

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Abstract

【課題】麻酔管理の巧拙を客観的に数値化及び可視化することができる生体情報処理装置及び生体情報処理方法を提供する。【解決手段】生体情報処理装置は、プロセッサと、コンピュータ可読命令を記憶するメモリと、を備える。前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサによって実行されると、生体情報処理装置は、麻酔が投与された被検者の生体情報データを取得し、前記生体情報データに基づいて、前記被検者に対して麻酔管理が適切に行われた時間である適切管理時間および前記麻酔管理が適切に行われなかった時間である不適切管理時間のうちの少なくとも一つを特定し、前記不適切管理時間及び前記適切管理時間のうちの前記少なくとも一つと前記被検者の手術時間とに基づいて、前記麻酔管理に対する評価指標である麻酔管理評価指標を算出し、前記算出された前記麻酔管理評価指標を出力する。【選択図】図３

Description

特許法第３０条第２項適用申請有り 令和２年３月３０日、令和元年度 次世代医療機器・再生医療等製品評価指標作成事業 麻酔支援装置分野 審査ＷＧ報告書、１２頁、インターネット＜ＵＬＲ： ｈｔｔｐ：／／ｄｍｄ．ｎｉｈｓ．ｇｏ．ｊｐ／ｊｉｓｅｄａｉ／ｍａｓｕｉ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ＞
本開示は、生体情報処理装置及び生体情報処理方法に関する。さらに、本開示は、当該生体情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム及び当該プログラムが記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体に関する。
手術中における適切な麻酔管理は、全身麻酔下で手術を受ける患者や手術を執刀する医師にとって重要な事項となっている。患者に対する適切な麻酔管理は、適切な鎮静管理と、適切な鎮痛管理と、適切な筋弛緩管理の３つによって実現されている。ここで、麻酔管理は、鎮静管理、鎮痛管理、筋弛緩管理の上位概念となる。麻酔管理を行う麻酔科医は、患者の生体情報データに基づいて最適な麻酔薬を選択した上で、患者の生体反応を観察しながら、自己の実務経験に基づいて慎重に麻酔薬を投与する。
一方で、患者の麻酔深度指標値であるＢＩＳ値に基づいて、麻酔薬の投与を自動化する自動麻酔管理システムも存在する。例えば、特許文献１では、患者の応答を監視する自動応答モニターシステムと、患者のＢＩＳ値を監視するモニタ装置と、鎮静剤注入器とを備えた薬剤送達装置が開示されている。
特許第４９８０２１５号
ところで、麻酔科医による手動の麻酔管理では、麻酔科医は、患者の生体反応を観察しながら、自己の経験に基づいた主観的な麻酔管理を行っている。このため、麻酔科医が行った麻酔管理を客観的に評価するような仕組みは従来では存在しなかった。また、特許文献１に示すような自動麻酔管理システムであっても、自動麻酔管理の巧拙を客観的に評価するための仕組みは存在しなかった。このように、麻酔管理の巧拙を客観的に数値化及び可視化することができるシステムについて検討する余地がある。
本開示は、麻酔管理の巧拙を客観的に数値化及び可視化することができる生体情報処理装置及び生体情報処理方法を提供することを目的とする。
本開示の一態様に係る生体情報処理装置は、
プロセッサと、
コンピュータ可読命令を記憶するメモリと、を備える。
前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサによって実行されると、前記生体情報処理装置は、
麻酔が投与された被検者の生体情報データを取得し、
前記生体情報データに基づいて、前記被検者に対して麻酔管理が適切に行われた時間である適切管理時間および前記麻酔管理が適切に行われなかった時間である不適切管理時間のうちの少なくとも一つを特定し、
前記不適切管理時間及び前記適切管理時間のうちの前記少なくとも一つと前記被検者の手術時間とに基づいて、前記麻酔管理に対する評価指標である麻酔管理評価指標を算出し、
前記算出された前記麻酔管理評価指標を出力する。
上記構成によれば、生体情報データに基づいて適切管理時間及び不適切管理時間のうちの少なくとも一つが特定された上で、適切管理時間と不適切管理時間のうちの少なくとも一つと手術時間とに基づいて麻酔管理評価指標が算出及び出力される。このように、算出された麻酔管理評価指標によって麻酔管理の巧拙を客観的に数値化及び可視化することができる。
本開示の一態様に係る生体情報処理装置は、
プロセッサと、
コンピュータ可読命令を記憶するメモリと、を備える。
前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサによって実行されると、前記生体情報処理装置は、
麻酔が投与された被検者の脳波データを取得し、
前記脳波データに基づいて、前記被検者に対して鎮静管理が適切に行われた時間である第１適切管理時間および前記鎮静管理が適切に行われなかった時間である第１不適切管理時間を特定し、
前記被検者の疼痛反応を示す疼痛反応データを取得し、
前記疼痛反応データに基づいて、前記被検者に対して鎮痛管理が適切に行われた時間である第２適切管理時間および前記鎮痛管理が適切に行われなかった時間である第２不適切管理時間を特定し、
前記被検者の刺激反応を示す刺激反応データを取得し、
前記刺激反応データに基づいて、前記被検者に対して筋弛緩管理が適切に行われた時間である第３適切管理時間および前記筋弛緩管理が適切に行われなかった時間である第３不適切管理時間を特定し、
前記第１から第３不適切管理時間と、前記被検者の手術時間とに基づいて、前記被検者の麻酔管理に対する総合的な評価指標である総合的麻酔管理評価指標を算出し、
前記算出された前記麻酔管理評価指標を出力する。
上記構成によれば、脳波データに基づいて鎮静管理が適切に行われなかった時間である第１不適切管理時間が特定される。また、疼痛反応データに基づいて鎮痛管理が適切に行われなかった時間である第２不適切管理時間が特定されると共に、刺激反応データに基づいて筋弛緩管理が適切に行われなかった時間である第３不適切管理時間が特定される。その後、第１から第３不適切管理時間及び手術時間に基づいて、総合的麻酔管理評価指標が算出及び出力される。このように、鎮静、鎮痛及び筋弛緩を示す３つの生体情報データに基づいて算出された総合的な評価指標である総合的麻酔管理評価指標を通じて、麻酔管理の巧拙を総合的且つ客観的に数値化及び可視化することができる。
本開示の一態様に係る生体情報処理方法は、コンピュータによって実行され、
麻酔が投与された被検者の生体情報データを取得するステップと、
前記生体情報データに基づいて、前記被検者に対して麻酔管理が適切に行われた時間である適切管理時間および前記麻酔管理が適切に行われなかった時間である不適切管理時間のうちの少なくとも一つを特定するステップと、
前記不適切管理時間及び前記適切管理時間のうちの前記少なくとも一つと前記被検者の手術時間とに基づいて、前記麻酔管理に対する評価指標である麻酔管理評価指標を算出するステップと、
前記算出された前記麻酔管理評価指標を出力するステップと、
を含む。
上記方法によれば、生体情報データに基づいて適切管理時間及び不適切管理時間のうちの少なくとも一つが特定された上で、適切管理時間と不適切管理時間のうちの少なくとも一つと手術時間とに基づいて麻酔管理評価指標が算出及び出力される。このように、算出された麻酔管理評価指標によって麻酔管理の巧拙を客観的に数値化及び可視化することができる。
本開示の一態様に係る生体情報処理方法は、コンピュータによって実行され、
麻酔が投与された被検者の脳波データを取得するステップと、
前記脳波データに基づいて、前記被検者に対して鎮静管理が適切に行われた時間である第１適切管理時間および前記鎮静管理が適切に行われなかった時間である第１不適切管理時間を特定するステップと、
前記被検者の疼痛反応を示す疼痛反応データを取得するステップと、
前記疼痛反応データに基づいて、前記被検者に対して鎮痛管理が適切に行われた時間である第２適切管理時間および前記鎮痛管理が適切に行われなかった時間である第２不適切管理時間を特定するステップと、
前記被検者の刺激反応を示す刺激反応データを取得するステップと、
前記刺激反応データに基づいて、前記被検者に対して筋弛緩管理が適切に行われた時間である第３適切管理時間および前記筋弛緩管理が適切に行われなかった時間である第３不適切管理時間を特定するステップと、
前記第１から第３不適切管理時間と、前記被検者の手術時間とに基づいて、前記被検者の麻酔管理に対する総合的な評価指標である総合的麻酔管理評価指標を算出するステップと、
前記算出された前記麻酔管理評価指標を出力するステップと、
を含む。
上記方法によれば、脳波データに基づいて鎮静管理が適切に行われなかった時間である第１不適切管理時間が特定される。また、疼痛反応データに基づいて鎮痛管理が適切に行われなかった時間である第２不適切管理時間が特定されると共に、刺激反応データに基づいて筋弛緩管理が適切に行われなかった時間である第３不適切管理時間が特定される。その後、第１から第３不適切管理時間及び手術時間に基づいて、総合的麻酔管理評価指標が算出及び出力される。このように、鎮静、鎮痛及び筋弛緩を示す３つの生体情報データに基づいて算出された総合的な評価指標である総合的麻酔管理評価指標を通じて、麻酔管理の巧拙を総合的且つ客観的に数値化及び可視化することができる。
また、上記生体情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラムが提供されてもよい。さらに、当該プログラムが記憶されたコンピュータ読取可能媒体が提供されてもよい。
本開示によれば、麻酔管理の巧拙を客観的に数値化及び可視化することができる生体情報処理装置及び生体情報処理方法を提供することができる。
本発明の実施形態（以下、本実施形態という。）に係る生体情報処理装置の構成を示すブロック図である。 麻酔管理の内訳を示す図である。 鎮静管理評価指標の算出方法を説明するためのフローチャートである。 筋弛緩管理評価指標の算出方法を説明するためのフローチャートである。 鎮痛管理評価指標の算出方法を説明するためのフローチャートである。 心拍数データの波形の極大値を算出するための手順を説明するための図である。 心拍数データから不適切管理時間を特定する処理を説明するための図である。 心拍数データと血圧データの２種類の疼痛反応データを用いて鎮痛管理評価指標を算出する方法を説明するためのフローチャートである。 （ａ）は、心拍数データに関連する不適切管理時間と血圧データに関連する不適切管理時間とのＡＮＤ演算処理を通じて、鎮痛管理評価指標を算出する方法を説明するための図（その１）である。（ｂ）は、心拍数データに関連する不適切管理時間と血圧データに関連する不適切管理時間とのＡＮＤ演算処理を通じて、鎮痛管理評価指標を算出する方法を説明するための図（その２）である。 心拍数データに関連する不適切管理時間と血圧データに関連する不適切管理時間とのＯＲ演算処理を通じて、鎮痛管理評価指標を算出する方法を説明するための図である。 総合的麻酔管理評価指標の算出方法の一例を説明するためのフローチャートである。 鎮静管理に関連する各種パラメータと、鎮痛管理に関連する各種パラメータと、筋弛緩管理に関連する各種パラメータとに基づいて、総合的麻酔管理評価指標を算出する方法を説明するための図である。 総合的麻酔管理評価指標の算出方法の変形例を説明するためのフローチャートである。
以下、本実施形態について図面を参照しながら説明する。
図１は、本実施形態に係る生体情報処理装置１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、生体情報処理装置１（以下、単に「処理装置１」という。）は、制御部２と、記憶装置３と、ネットワークインターフェース４と、表示部５と、入力操作部６と、センサインターフェース７とを備える。これらはバス８を介して互いに通信可能に接続されている。
処理装置１は、患者Ｐ（被検者）の生体情報を表示するための医療用の専用装置（例えば、生体情報モニタ等）であってもよいし、例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、スマートフォン、タブレットであってもよい。
制御部２は、メモリとプロセッサを備えている。メモリは、コンピュータ可読命令（プログラム）を記憶するように構成されている。例えば、メモリは、各種プログラム等が格納されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やプロセッサにより実行される各種プログラム等が格納される複数ワークエリアを有するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等から構成されてもよい。また、ＲＯＭは、フラッシュメモリ等によって構成されてもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ(Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ)、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及び／又はＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）から構成される。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。プロセッサは、記憶装置３又はＲＯＭに組み込まれた各種プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。
特に、プロセッサが後述する生体情報処理プログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で当該プログラムを実行することで、制御部２は、処理装置１の各種動作を制御してもよい。生体情報処理プログラムの詳細については後述する。
記憶装置３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等の記憶装置（ストレージ）であって、プログラムや各種データを格納するように構成されている。記憶装置３には、生体情報処理プログラムが組み込まれてもよい。また、記憶装置３には、患者Ｐ（被検者）の生体情報を示す生体情報データ（例えば、脳波データ、ＴＯＦカウント値、心拍数データ等）や麻酔管理評価指標（例えば、鎮静管理評価指標値等）に関する情報が保存されてもよい。例えば、生体情報データは、処理装置１に接続された各種センサ（脳波センサ等）からセンサインターフェース７を介して記憶装置３に保存されてもよい。
ネットワークインターフェース４は、処理装置１を通信ネットワークに接続するように構成されている。具体的には、ネットワークインターフェース４は、通信ネットワークを介してサーバ等の外部装置と通信するための各種有線接続端子を含んでもよい。また、ネットワークインターフェース４は、外部装置と無線通信するための無線通信モジュールを含んでもよい。外部装置と処理装置１との間の無線通信規格は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標），Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標），ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）又はＬＰＷＡである。通信ネットワークは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はインターネット等である。例えば、生体情報処理プログラムや患者の生体情報データは、通信ネットワーク上に配置されたサーバからネットワークインターフェース４を介して取得されてもよい。
表示部５は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイであってもよいし、操作者Ｕ（医療従事者）の頭部に装着された透過型又は非透過型のヘッドマウントディスプレイであってもよい。さらに、表示部５は、画像データをスクリーン上に投影するプロジェクター装置であってもよい。尚、処理装置１は、表示部５を備えていなくてもよい。この場合、処理装置１から出力された画像データがネットワークインターフェース４又は図示しない映像インターフェースを介してセントラルモニタ等の外部装置の表示部に表示されてもよい。
入力操作部６は、処理装置１を操作する操作者Ｕの入力操作を受付けると共に、当該入力操作に対応する指示信号を生成するように構成されている。入力操作部６は、例えば、表示部５上に重ねて配置されたタッチパネル、処理装置１の筐体に設けられた操作ボタン、図示しない入出力インターフェース（例えば、ＵＳＢインターフェース等）に接続されたマウス及び／又はキーボード等である。入力操作部６によって生成された指示信号がバス８を介して制御部２に送信された後、制御部２は、指示信号に応じて所定の動作を実行する。
センサインターフェース７は、各種センサを処理装置１に接続するためのインターフェースである。センサインターフェース７は、脳波センサ１０、刺激反応センサ１２及び疼痛反応センサ１３にそれぞれ接続されている。センサインターフェース７は、各種センサから出力された信号を処理するためのアナログ処理回路を有してもよい。アナログ処理回路は、例えば、フィルタ回路と、増幅器と、Ａ／Ｄ変換器とを有してもよい。センサインターフェース７から出力された脳波データ等の生体情報データ（デジタルデータ）は制御部２に送信される。その後、制御部２は、受信した生体情報データに対して所定の演算を実行する。
脳波センサ１０は、患者Ｐの頭部に装着されており、患者Ｐの脳波を示す脳波データを取得するように構成されている。脳波センサ１０から出力された脳波データは、センサインターフェース７を介して制御部２に送信される。その後、制御部２は、送信された脳波データに基づいて脳波に関連する各種パラメータ（例えば、ＢＩＳ値やＳＱＩ値）を演算してもよい。また、脳波センサ１０は、ＢＩＳモニタとして構成されてもよい。この場合、脳波センサ１０は、脳波データ及び当該脳波データに基づいて演算されたパラメータ（ＢＩＳ値及びＳＱＩ値）を制御部２に送信してもよい。
ＢＩＳ（Bispectral Index）値は、鎮静薬（例えば、プロポフェール）による患者Ｐの鎮静効果を示す指標となる。ＢＩＳ値は、０から１００の間の値で示される。ＢＩＳ値が低下する程、患者Ｐの意識レベルは低下する（麻酔深度は深くなる）。患者の鎮静度が適切であるかを判断する際のＢＩＳ値は、４０～６０が適切な範囲であるが、本実施形態では、ＢＩＳ値が３５～５５の場合に、手術中における患者Ｐの鎮静度（麻酔深度）は適切であると判断される。ＳＱＩ（Signal Quality Index）値は、過去６０秒間の間に得られた脳波データのうち信頼できる脳波データの割合を示す指標である。ＳＱＩ値が大きい程、脳波データの質が高くなる一方で、ＳＱＩ値が小さい程、脳波データの質は低下する。ＳＱＩ値の信頼できる値として、５０％以上であればよく、本実施形態では、ＳＱＩ値が８０％以上である場合に、脳波データの質及びＢＩＳ値の信頼度は高いと判断される。
刺激反応センサ１２は、患者Ｐの手首及び手指に装着されており、患者Ｐに刺激電流を流すことで、当該刺激電流に対する患者Ｐの刺激反応を示す刺激反応データ（例えば、ＴＯＦ比やＴＯＦカウント値）を取得するように構成された筋弛緩モジュールである。刺激反応センサ１２は、０．５秒間隔で４回の連続する刺激電流を患者に流すＴＯＦ（Train Of Four）刺激を患者Ｐに与えてもよい。この場合、ＴＯＦ刺激は１５秒間隔で患者Ｐに与えられる。ＴＯＦ比は、ＴＯＦ刺激のうち１回目の電気刺激Ｔ１に対する拇指の刺激反応と４回目の電気刺激Ｔ４に対する拇指の刺激反応との比（Ｔ４／Ｔ１）を示すものである。本実施形態では、ＴＯＦ比が１％≦ＴＯＦ比≦１０％の範囲内である場合に、患者Ｐの筋弛緩管理が適切であると判断される。
ＴＯＦカウント値は、４回の連続する刺激電流に対する患者の刺激反応の回数を示すものである。例えば、４回の連続する刺激電流に対する患者の刺激反応が４回である場合、ＴＯＦカウント値は４となる。４回の連続する刺激電流に対する患者の刺激反応が１回である場合、ＴＯＦカウント値は１となる。本実施形態では、ＴＯＦカウント値が１である場合に、患者Ｐの筋弛緩管理が適切であると判断される。刺激反応センサ１２は、センサインターフェース７を介してＴＯＦカウント値等の刺激反応データを制御部２に送信する。本実施形態では、刺激反応センサ１２は、ＴＯＦモードで患者Ｐに刺激電流を与えているが、ＴＯＦモード以外の他のモード（例えば、ＴＥＴ（テタヌス刺激）モード）で患者Ｐに刺激電流を与えてもよい。
疼痛反応センサ１３は、患者Ｐに装着されており、患者Ｐの疼痛反応を示す疼痛反応データを取得するように構成されている。疼痛反応センサ１３は、例えば、患者Ｐの脈波の時間変化を示す脈波データを取得する脈波センサ若しくは患者Ｐの心電図の時間変化を示す心電図データを取得する心電図センサであってもよい。また、疼痛反応センサ１３は、患者Ｐの血圧（最高血圧又は最低血圧）の時間変化を示す血圧データを取得する血圧センサであってもよい。本実施形態では、疼痛反応データは、心拍数データ及び血圧データのうちの少なくとも一方を含む。つまり、本実施形態では、患者Ｐの鎮痛管理が適切かどうかは、心拍数データ及び／又は血圧データに基づいて判断される。また、疼痛反応センサ１３は、脈波センサと、心電図センサと、血圧センサのうちの少なくとも一方を含む。疼痛反応センサ１３は、センサインターフェース７を介して疼痛反応データを制御部２に送信する。
図２に示すように、麻酔管理は、鎮静管理と、鎮痛管理と、筋弛緩管理の３つによって実現されている。本実施形態において、鎮静管理と、鎮痛管理と、筋弛緩管理は、麻酔管理の下位概念に相当する。さらに、本実施形態において、鎮静管理に対する評価指標である鎮静管理評価指標と、筋弛緩管理に対する評価指標である筋弛緩管理評価指標と、鎮痛管理に対する評価指標である鎮痛管理評価指標とは、麻酔管理に対する評価指標である麻酔管理評価指標の下位概念に相当する。また、後述するように、麻酔管理に対する総合的な評価指標である総合的麻酔管理評価指標は、鎮静管理に関連するパラメータと、鎮痛管理に関連するパラメータと、筋弛緩管理に関連するパラメータとに基づいて算出される。
また、本実施形態では、手術中の患者Ｐに投与される麻酔薬として、鎮静薬（例えば、プロポフェール）と、鎮痛薬（例えば、レミフェンタニル）と、筋弛緩薬（例えば、ロクロニウム）とが使用される。
以降では、手術中の患者Ｐに対する麻酔管理の評価指標として、鎮静管理評価指標と、筋弛緩管理評価指標と、鎮痛管理評価指標のそれぞれの算出方法について説明する。
（鎮静管理評価指標）
最初に、鎮静薬が投与された患者Ｐの鎮静管理に対する評価指標である鎮静管理評価指標の算出方法について図３を参照して以下に説明する。図３は、鎮静管理評価指標の算出方法を説明するためのフローチャートである。
図３に示すように、ステップＳ１において、鎮静薬が投与された患者Ｐの手術が開始されたときに、制御部２は、脳波センサ１０から患者Ｐの脳波を示す脳波データを取得する。次に、制御部２は、当該取得した脳波データに基づいて、脳波データに基づいてＢＩＳ値及びＳＱＩ値を取得する（ステップＳ２）。ＢＩＳ値及びＳＱＩ値は生体情報データの一例である。尚、脳波センサ１０が脳波モニタである場合には、脳波センサ１０が脳波データに基づいてＢＩＳ値及びＳＱＩ値を特定した上で、当該ＢＩＳ値及びＳＱＩ値を制御部２に送信してもよい。
次に、制御部２は、ＳＱＩ値が８０％以上であるかどうかを判定する（ステップＳ３）。ＳＱＩ値が８０％未満である場合（ステップＳ３でＮＯ）、制御部２は、脳波データの質及びＢＩＳ値の信頼性は低いと判断した上で、現在のＢＩＳ値の取得時間を除外時間としてカウントする（ステップＳ４）。ここで、「除外時間」とは、手術開始から手術終了までの手術時間から控除される時間である。後述する鎮静管理評価指標を算出する際に、手術時間から除外時間を控除することで現実の鎮静管理の巧拙に即した鎮静管理評価指標を算出することができる。一方、ＳＱＩ値が８０％以上である場合（ステップＳ３でＹＥＳ）、制御部２は、脳波データの質及びＢＩＳ値の信頼性は高いと判断した上で、ステップＳ５の処理に進む。
ステップＳ５において、制御部２は、ＢＩＳ値が３５≦ＢＩＳ値≦５５の条件（第２条件の一例）を満たすかどうかを判定する。ＢＩＳ値が３５～５５の範囲内に含まれる場合（ステップＳ５でＹＥＳ）、制御部２は、患者Ｐの鎮静度は適切であると判断した上で、現在のＢＩＳ値の取得時間を適切管理時間としてカウントする（ステップＳ６）。ここで、「適切管理時間」とは、患者Ｐに対して鎮静管理が適切に行われた時間である。一方、ＢＩＳ値が３５～５５の範囲内に含まれない場合（ステップＳ５でＮＯ）、制御部２は、患者Ｐの鎮静度は適切でないと判断した上で、現在のＢＩＳ値の取得時間を不適切管理時間としてカウントする（ステップＳ７）。ここで、「不適切管理時間」とは、患者Ｐに対して鎮静管理が適切に行われなかった時間である。
次に、患者Ｐの手術が終了していない場合には（ステップＳ８でＮＯ）、ステップＳ１からＳ７の処理が繰り返し実行される。例えば、ＢＩＳ値が１５秒ごとに更新される場合、ステップＳ１からＳ７の処理は１５秒ごとに繰り返し実行されてもよい。この場合、前回のＢＩＳ値の取得時刻から現在のＢＩＳ値の取得時刻までの間の時間である現在のＢＩＳ値の取得時間（１５秒間）が適切管理時間、不適切管理時間若しくは除外時間としてカウントされる。一方、患者Ｐの手術が終了した場合には（ステップＳ８でＹＥＳ）、本処理はステップＳ９に進む。
次に、制御部２は、手術時間の間にカウントされた適切管理時間と、不適切管理時間と、除外時間とを特定する（ステップＳ９）。その後、制御部２は、手術時間と、適切管理時間と、除外時間とに基づいて鎮静管理評価指標Ｐｓを算出する（ステップＳ１０）。例えば、鎮静管理評価指標Ｐｓは以下に示す式（１）に基づいて算出されてもよい。

Ｐｓ＝Ｔｒ１／（Ｔ０－Ｔｅ１）×１００％・・・（１）

ここで、Ｔｒ１は適切管理時間、Ｔ０は手術時間、Ｔｅ１は除外時間である。例えば、手術時間Ｔ０が３００分、除外時間Ｔｅ１が２０分、適切管理時間Ｔｒ１が２５０分である場合、鎮静管理評価指標Ｐｓは約８９％となる。
その後、制御部２は、算出された鎮静管理評価指標Ｐｓを出力する。例えば、制御部２は、鎮静管理評価指標Ｐｓに関する情報を表示部５に表示してもよい。特に、制御部２は、脳波データに関連する情報（例えば、脳波波形やＢＩＳ値等）が表示された表示画面上に鎮静管理評価指標Ｐｓに関する情報を表示してもよい。さらに、制御部２は、鎮静管理評価指標Ｐｓに関する情報を患者Ｐの手術に関連した情報に関連付けた状態で記憶装置３に保存してもよい。
本実施形態によれば、ＢＩＳ値とＳＱＩ値に基づいて、適切管理時間、不適切管理時間及び除外時間が特定された上で、手術時間Ｔ０、適切管理時間Ｔｒ１及び除外時間Ｔｅ１に基づいて鎮静管理評価指標Ｐｓが算出された上で、鎮静管理評価指標Ｐｓが出力される。このように、鎮静管理評価指標Ｐｓによって鎮静管理の巧拙を客観的に数値化及び可視化することが可能となる。また、鎮静管理評価指標Ｐｓに関する情報が患者Ｐの手術を担当した麻酔科医に提示されることで、当該麻酔科医は、客観的な鎮静管理の評価を知ることができる。さらに、患者Ｐの麻酔管理が自動麻酔管理システムによって行われた場合には、鎮静管理評価指標Ｐｓを通じて当該自動麻酔管理システムによって行われた鎮静管理の巧拙を客観的に評価することが可能となる。
尚、本実施形態では、患者Ｐの手術が終了した時点で鎮静管理評価指標Ｐｓが出力されているが、患者Ｐの手術の最中に鎮静管理評価指標Ｐｓが出力されてもよい。この場合には、手術の経過に伴い鎮静管理評価指標Ｐｓが逐次更新されてもよい。患者Ｐの手術の最中に鎮静管理評価指標Ｐｓが出力される場合には、手術時間Ｔ０は、手術開始時刻ｔｓから現在時刻ｔｃまでの時間となる。その際、制御部２のステップＳ８の判定は、ステップＳ１０の後に行われるものとしてもよい。
（筋弛緩管理評価指標）
次に、筋弛緩薬が投与された患者Ｐの筋弛緩管理に対する評価指標である筋弛緩管理評価指標の算出方法について図４を参照して以下に説明する。図４は、筋弛緩管理評価指標の算出方法を説明するためのフローチャートである。
図４に示すように、ステップＳ１１において、筋弛緩薬が投与された患者Ｐの手術が開始されたときに、制御部２は、刺激反応センサ１２から患者Ｐの刺激反応を示す刺激反応データ（本例では、ＴＯＦカウント値）を取得する。次に、制御部２はＴＯＦカウント値が欠損値でないかどうかを判定する（ステップＳ１２）。ＴＯＦカウント値が欠損値ではない場合(ステップＳ１２でＹＥＳ)、制御部２は、当該取得したＴＯＦカウント値が１であるかどうかを判定する (ステップＳ１３)。ＴＯＦカウント値が欠損値である場合(ステップＳ１２でＮＯ)、制御部２は、現在のＴＯＦカウント値の取得時間を除外時間としてカウントする(ステップＳ１４)。
次に、ステップＳ１３において、ＴＯＦカウント値が１である場合（ステップＳ１３でＹＥＳ）、制御部２は、患者Ｐの筋弛緩管理は適切であると判断した上で、現在のＴＯＦカウント値の取得時間を適切管理時間としてカウントする（ステップＳ１５）。ここで、「適切管理時間」とは、患者Ｐに対して筋弛緩管理が適切に行われた時間である。一方、ＴＯＦカウント値が１でない場合（換言すれば、ＴＯＦカウント値が０，２，３，４である場合）（ステップＳ１３でＮＯ）、制御部２は、患者Ｐの筋弛緩管理は適切ではないと判断した上で、現在のＴＯＦカウント値の取得時間を不適切管理時間としてカウントする（ステップＳ１６）。ここで、「不適切管理時間」とは、患者Ｐに対して筋弛緩管理が適切に行われなかった時間である。
次に、患者Ｐの手術が終了していない場合には（ステップＳ１７でＮＯ）、ステップＳ１１からＳ１６の処理が繰り返し実行される。例えば、ＴＯＦ刺激が１５秒間隔で患者Ｐに与えられる場合、ステップＳ１１からＳ１６の処理は１５秒ごとに繰り返し実行されてもよい。この場合、前回のＴＯＦカウント値の取得時刻から現在のＴＯＦカウント値の取得時刻までの間の時間である現在のＴＯＦカウント値の取得時間（１５秒間）が適切管理時間又は不適切管理時間としてカウントされる。一方、患者Ｐの手術が終了した場合には（ステップＳ１７でＹＥＳ）、本処理はステップＳ１８に進む。
次に、制御部２は、手術時間の間にカウントされた適切管理時間と、不適切管理時間と、除外時間とを特定する（ステップＳ１８）。その後、制御部２は、手術時間と、適切管理時間と、除外時間とに基づいて筋弛緩管理評価指標Ｐｍを算出する（ステップＳ１９）。例えば、筋弛緩管理評価指標Ｐｍは以下に示す式（２）に基づいて算出されてもよい。

Ｐｍ＝Ｔｒ３／（Ｔ０－Ｔｅ３）×１００％・・・（２）

ここで、Ｔｒ３は適切管理時間、Ｔ０は手術時間、Ｔｅ３は除外時間である。例えば、手術時間Ｔ０が３００分、除外時間Ｔｅ３が４分、適切管理時間Ｔｒ３が２６０分である場合、筋弛緩管理評価指標Ｐｍは約８８％となる。
その後、制御部２は、算出された筋弛緩管理評価指標Ｐｍを出力する(ステップＳ１９)。例えば、制御部２は、筋弛緩管理評価指標Ｐｍに関する情報を表示部５に表示してもよい。特に、制御部２は、ＴＯＦカウント値及び／又はＴＯＦ比に関連する情報が表示された表示画面上に筋弛緩管理評価指標Ｐｍに関する情報を表示してもよい。さらに、制御部２は、筋弛緩管理評価指標Ｐｍに関する情報を患者Ｐの手術に関連する情報に関連付けた状態で記憶装置３に保存してもよい。
本実施形態によれば、ＴＯＦカウント値に基づいて、適切管理時間、不適切管理時間及び除外時間が特定された上で、手術時間Ｔ０、適切管理時間Ｔｒ３及び除外時間Ｔｅ３に基づいて筋弛緩管理評価指標Ｐｍが算出された上で、筋弛緩管理評価指標Ｐｍが出力される。このように、筋弛緩管理評価指標Ｐｍによって筋弛緩管理の巧拙を客観的に数値化及び可視化することが可能となる。また、筋弛緩管理評価指標Ｐｍに関する情報が患者Ｐの手術を担当した麻酔科医に提示されることで、当該麻酔科医は、客観的な筋弛緩管理の評価を知ることができる。さらに、患者Ｐの麻酔管理が自動麻酔管理システムによって行われた場合には、筋弛緩管理評価指標Ｐｍを通じて当該自動麻酔管理システムによって行われた筋弛緩管理の巧拙を客観的に評価することが可能となる。
尚、本実施形態では、患者Ｐの手術が終了した時点で筋弛緩管理評価指標Ｐｍが出力されているが、患者Ｐの手術の最中に筋弛緩管理評価指標Ｐｍが出力されてもよい。この場合には、手術の経過に伴い筋弛緩管理評価指標Ｐｍが逐次更新されてもよい。患者Ｐの手術の最中に筋弛緩管理評価指標Ｐｍが出力される場合には、手術時間Ｔ０は、手術開始時刻ｔｓから現在時刻ｔｃまでの時間となる。その際、制御部２のステップＳ１７の手術終了有無の判定は、ステップＳ１９の後に行われるものとしてもよい。
また、本実施形態では、患者Ｐの刺激反応を示す刺激反応データの一例としてＴＯＦカウント値が採用されているが、ＴＯＦカウント値以外のパラメータが刺激反応データとして採用されてもよい。例えば、刺激反応データとしてＴＯＦ比（Ｔ４／Ｔ１）が採用されてもよい。この場合、ステップＳ１３の判定処理において、制御部２は、ＴＯＦ比が１％≦ＴＯＦ比≦１０％の条件を満たしているかどうかを判定する。ＴＯＦ比が１％～１０％の条件を満たす場合に（ステップＳ１３でＹＥＳ）、制御部２は、現在のＴＯＦ比の取得時間を適切管理時間としてカウントしてもよい（ステップＳ１５）。一方、ＴＯＦ比が１％～１０％の条件を満たさない場合に（ステップＳ１３でＮＯ）、制御部２は、現在のＴＯＦ比の取得時間を不適切管理時間としてカウントしてもよい（ステップＳ１６）。
また、筋弛緩薬が患者Ｐに急速投与される場合には、手術開始から一定期間の間においてＴＯＦカウント値が０であった場合でも、当該一定期間は適切管理時間として判断されてもよい。
（鎮痛管理評価指標）
次に、鎮痛薬が投与された患者Ｐの鎮痛管理に対する評価指標である鎮痛管理評価指標について図５～図７を参照して以下に説明する。図５は、鎮痛管理評価指標の算出方法を説明するためのフローチャートである。図６は、心拍数データの波形の極大値を算出するための手順を説明するための図である。図７は、心拍数データから不適切管理時間を特定する処理を説明するための図である。
図５に示すように、ステップＳ２０において、鎮痛薬が投与された患者Ｐの手術が開始されたときに、制御部２は、疼痛反応センサ１３から患者Ｐの脈波の時間変化を示す脈波データ又は患者Ｐの心電図の時間変化を示す心電図データを取得する。制御部２が心電図データを取得する場合、疼痛反応センサ１３は心電図センサであってもよい。一方、制御部２が脈波データを取得する場合、疼痛反応センサ１３は脈波センサであってもよい。次に、制御部２は、受信した脈波データ又は心電図データに基づいて、患者Ｐの心拍数の時間変化を示す心拍数データ（疼痛反応データの一例）を取得する。
次に、ステップＳ２１では、制御部２は、図７に示すように患者Ｐの心拍数データのベースラインを特定する。ベースラインは、時間帯ΔＴ(例えば、４分間)における患者Ｐから連続的に取得した心拍数データの平均値を示す。尚、心拍数データに入り込んだ体動ノイズ等は欠損値として特定されてもよい。その後、時間帯ΔＴから欠損値を除外することでベースラインが算出されてもよい。また、図７に示す例では、ベースラインの時間帯ΔＴは、開始時刻ｔａと終了時刻ｔｂとの間の時間帯となっている。
次に、ステップＳ２２では、制御部２は、ベースラインの時間帯ΔＴの終了時刻ｔｂからβ秒後(例えば６０秒)の心拍数がベースラインからα％上昇したかどうかを判定する。制御部２は、心拍数がベースラインからα％上昇していると判断した場合(ステップＳ２２でＹＥＳ)、ベースラインからα％上昇した心拍数に対応する時刻tr(立ち上がり点に対応する時刻)を特定する。例えば、αが２０％であると共に、ベースラインの値がＮａｖである場合に、時刻trでの心拍数Ｎｒは、Ｎｒ＝１．２Ｎａｖとなる。尚、αは２０％に限定されるものではない。
一方、制御部２は、心拍数がベースラインからα％上昇していないと判断された場合(ステップＳ２２でＮＯ)、患者Ｐの鎮痛管理は適切であると判断した上で、現在の心拍数データの取得時間を「適切管理時間」としてカウントする（ステップＳ２４）。
次に、ステップＳ２５において、制御部２は、立ち上がり点に対応する時刻ｔｒの後に現れる患者Ｐの手術中に取得された高周波成分を含む心拍数波形の極大値に対応する時刻ｔｐを特定する。本実施形態では、最初に、制御部２は、心拍数波形に対してローパスフィルター処理を実行することで、心拍数波形のうち高周波成分（例えば、０．００３Ｈｚの周波数成分）を除去する。次に、制御部２は、高周波成分が除去された心拍数波形に対して１次平滑化微分処理を実行することで、心拍数波形に存在する極大値を特定する。
次に、ステップＳ２６において、制御部２は、立ち上がり点に対応する時刻ｔｒから高周波成分を含む心拍数波形の極大値に対応する時刻ｔｐの間の時間を不適切管理時間としてカウントする。ここで、「不適切管理時間」とは、患者Ｐに対して鎮痛管理が適切に行われなかった時間である。
次に、制御部２は、心拍数データに欠損値がないかどうかを判定する（ステップＳ２７）。制御部２は、心拍数データに欠測値がある場合に(ステップＳ２７でＮＯ)、欠測値が取得された時間を除外時間としてカウントする(ステップＳ２９)。
次に、制御部２は、患者Ｐの手術が終了したかどうかを判定する(ステップＳ２８)。患者Ｐの手術が終了していない場合には（ステップＳ２８でＮＯ）、ステップＳ２０からＳ２９の処理が繰り返し実行される。一方、患者Ｐの手術が終了した場合には（ステップＳ２８でＹＥＳ）、本処理はステップＳ３０に進む。
次に、ステップＳ３０において、制御部２は、手術時間Ｔ０と、不適切管理時間Ｔｎ２と、除外時間Ｔｅ２とに基づいて、鎮痛管理が適切に行われた時間である適切管理時間Ｔｒ２を特定する。具体的には、制御部２は、以下式（３）に基づいて適切管理時間Ｔｒ２を算出してもよい。

Ｔｒ２＝Ｔ０－Ｔｎ２－Ｔｅ２・・・・（３）
次に、制御部２は、手術時間Ｔ０と、適切管理時間Ｔｒ２と、除外時間Ｔｅ２とに基づいて、鎮痛管理評価指標Ｐａを算出する（ステップＳ３１）。例えば、鎮痛管理評価指標Ｐａは以下式（４）に基づいて算出されてもよい。

Ｐａ＝Ｔｒ２／（Ｔ０－Ｔｅ２）×１００％・・・（４）
その後、制御部２は、算出された鎮痛管理評価指標Ｐａを出力する(ステップＳ３１)。例えば、制御部２は、鎮痛管理評価指標Ｐａに関する情報を表示部５に表示してもよい。特に、制御部２は、心拍数データに関連する情報が表示された表示画面上に鎮痛管理評価指標Ｐａに関する情報を表示してもよい。さらに、制御部２は、鎮痛管理評価指標Ｐａに関する情報を患者Ｐの手術に関連する情報に関連付けた状態で記憶装置３に保存してもよい。
本実施形態によれば、心拍数データに基づいて、不適切管理時間Ｔｎ２及び除外時間Ｔｅ２が特定された上で、不適切管理時間Ｔｎ２と除外時間Ｔｅ２とに基づいて適切管理時間Ｔｒ２が特定される。その後、手術時間Ｔ０と、適切管理時間Ｔｒ２と、除外時間Ｔｅ２とに基づいて鎮痛管理評価指標Ｐａが算出された上で、鎮痛管理評価指標Ｐａが出力される。このように、鎮痛管理評価指標Ｐａによって鎮痛管理の巧拙を客観的に数値化及び可視化することが可能となる。また、鎮痛管理評価指標Ｐａに関する情報が患者Ｐの手術を担当した麻酔科医に提示されることで、当該麻酔科医は、客観的な鎮痛管理の評価を知ることができる。さらに、患者Ｐの麻酔管理が自動麻酔管理システムによって行われた場合には、鎮痛管理評価指標Ｐａを通じて当該自動麻酔管理システムによって行われた鎮痛管理の巧拙を客観的に評価することが可能となる。
尚、本実施形態では、患者Ｐの手術が終了した時点で鎮痛管理評価指標Ｐａが出力されているが、患者Ｐの手術の最中に鎮痛管理評価指標Ｐａが出力されてもよい。この場合には、手術の経過に伴い鎮痛管理評価指標Ｐａが逐次更新されてもよい。患者Ｐの手術の最中に鎮痛管理評価指標Ｐａが出力される場合には、手術時間Ｔ０は、手術開始時刻ｔｓから現在時刻ｔｃまでの時間となる。その際、制御部２のステップＳ２８の判定は、ステップＳ３１の後に行われるものとしてもよい。
また、本実施形態では、患者Ｐの疼痛反応を示す疼痛反応データの一例として心拍数データが採用されているが、心拍数データ以外の生体情報データが疼痛反応データとして採用されてもよい。例えば、患者Ｐの血圧（最高血圧又は最低血圧）の時間変化を示す血圧データが疼痛反応データとして採用されてもよい。この場合、制御部２は、血圧センサから患者Ｐの血圧データを取得した上で、ステップＳ２１からＳ２８の各処理を実行する。即ち、制御部２は、ステップＳ２１において、血圧データの波形（以下、血圧波形）に極大値が存在するかどうかを判定した上で、当該血圧波形に極大値が存在する場合に、ステップＳ２２からＳ２８の各処理を実行する。
（鎮痛管理評価指標の算出方法の他の一例）
次に、鎮痛管理評価指標Ｐａの算出方法の他の一例について図８～図１０を参照して以下に説明する。図８は、心拍数データと血圧データの２種類の疼痛反応データを用いて鎮痛管理評価指標Ｐａを算出する方法を説明するためのフローチャートである。本例では、心拍数データと血圧データのそれぞれに対して鎮痛管理の不適切管理時間と除外時間が算出された上で、当該算出された２つの不適切管理時間と２つの除外時間とに基づいて、鎮痛管理の適切管理時間が特定される。本例では、疼痛反応センサ１３は、血圧センサと、脈波センサとを含むものとする。
図８に示すように、ステップＳ３０において、制御部２は、脈波センサから脈波データを取得した上で、当該脈波データに基づいて患者Ｐの心拍数データを取得する。次に、制御部２は、心拍数データに関連付けられた不適切管理時間Ｔｎ２１と除外時間Ｔｅ２１とを特定する（ステップＳ３１）。特に、制御部２は、図５に示すステップＳ２１からＳ２６の各処理を通じて、心拍数データに関連付けられた不適切管理時間Ｔｎ２１と除外時間Ｔｅ２１とを特定することができる。
次に、ステップＳ３２において、制御部２は、血圧センサから血圧データを取得する。その後、制御部２は、血圧データに関連付けられた不適切管理時間Ｔｎ２２と除外時間Ｔｅ２２とを特定する（ステップＳ３３）。特に、制御部２は、図５に示すステップＳ２１からＳ２６の各処理を通じて、血圧データに関連付けられた不適切管理時間Ｔｎ２２と除外時間Ｔｅ２２とを特定することができる（ここで、図５に示された各処理の対象となる疼痛反応データは心拍数データから血圧データに置換されているものとする。）。
ステップＳ３４において、制御部２は、心拍数データに関連付けられた不適切管理時間Ｔｎ２１及び除外時間Ｔｅ２１と、血圧データに関連付けられた不適切管理時間Ｔｎ２２及び除外時間Ｔｅ２２とに基づいて、鎮痛管理の適切管理時間Ｔｒ２を特定する。
その後、制御部２は、手術時間Ｔ０と、適切管理時間Ｔｒ２と、除外時間Ｔｅ２１と、除外時間Ｔｅ２２とに基づいて、鎮痛管理評価指標Ｐａを算出する（ステップＳ３５）。例えば、鎮痛管理評価指標Ｐａは以下式（５）に基づいて算出されてもよい。

Ｐａ＝Ｔｒ２／（Ｔ０－Ｔｅ２１－Ｔｅ２２）×１００％・・・（５）
この点において、制御部２は、図９に示すように、心拍数データに関連する不適切管理時間Ｔｎ２１と血圧データに関連する不適切管理時間Ｔｎ２２とのＡＮＤ演算処理を通じて、鎮痛管理評価指標Ｐａを算出してもよい。また、制御部２は、図１０に示すように、心拍数データに関連する不適切管理時間Ｔｎ２１と血圧データに関連する不適切管理時間Ｔｎ２２とのＯＲ演算処理を通じて、鎮痛管理評価指標Ｐａを算出してもよい。
（不適切管理時間Ｔｎ２１と不適切管理時間Ｔｎ２２とのＡＮＤ演算処理）
制御部２は、不適切管理時間Ｔｎ２１と不適切管理時間Ｔｎ２２とのＡＮＤ演算処理に基づいて、鎮痛管理評価指標Ｐａを算出することができる。例えば、図９に示すように、心拍数データに関連した不適切管理時間Ｔｎ２１が、心拍数波形の立ち上がり点に対応する時刻ｔ１と心拍数波形の極大値に対応する時刻ｔ２との間の時間によって規定されるものとする。また、血圧データに関連した不適切管理時間Ｔｎ２２が、血圧波形の立ち上がり点に対応する時刻ｔ３と血圧波形の極大値に対応する時刻ｔ４との間の時間によって規定されているものとする。
図９（ａ）に示す状態では、不適切管理時間Ｔｎ２１と不適切管理時間Ｔｎ２２が少なくとも部分的に重複しているため、制御部２は、心拍数波形の立ち上がり点に対応する時刻ｔ１と血圧波形の極大値に対応する時刻ｔ４との間の時間を鎮痛管理の不適切管理時間Ｔｎ２として決定する。
その後、制御部２は、手術時間Ｔ０と、不適切管理時間Ｔｎ２と、除外時間Ｔｅ２１，Ｔｅ２２とに基づいて、鎮痛管理の適切管理時間Ｔｒ２を特定する。特に、制御部２は、以下式（６）に基づいて適切管理時間Ｔｒ２を算出してもよい。その後、制御部２は、上記式（５）から鎮痛管理評価指標Ｐａを算出することができる。

Ｔｒ２＝Ｔ０－Ｔｎ２－Ｔｅ２１－Ｔｅ２２・・・・（６）
一方、図９（ｂ）に示す状態では、不適切管理時間Ｔｎ２１と不適切管理時間Ｔｎ２２が完全に重複していないため、制御部２は、鎮痛管理の不適切管理時間Ｔｎ２をゼロとして決定する。尚、時刻ｔ３と時刻ｔ２との間の時間差が十分に小さい場合には、制御部２は、不適切管理時間Ｔｎ２１と不適切管理時間Ｔｎ２２との和を鎮痛管理の不適切管理時間Ｔｎ２として決定してもよい（Ｔｎ２＝Ｔｎ２１＋Ｔｎ２２）。
（不適切管理時間Ｔｎ２１と不適切管理時間Ｔｎ２２とのＯＲ演算処理）
制御部２は、不適切管理時間Ｔｎ２１と不適切管理時間Ｔｎ２２とのＯＲ演算処理に基づいて、鎮痛管理評価指標Ｐａを算出することができる。例えば、図１０に示すように、心拍数データに関連した不適切管理時間Ｔｎ２１が、心拍数波形の立ち上がり点に対応する時刻ｔ１と心拍数波形の極大値に対応する時刻ｔ２との間の時間によって規定されるものとする。また、血圧データに関連した不適切管理時間Ｔｎ２２が、血圧波形の立ち上がり点に対応する時刻ｔ３と血圧波形の極大値に対応する時刻ｔ４との間の時間によって規定されているものとする。
図１０に示す状態では、不適切管理時間Ｔｎ２１と不適切管理時間Ｔｎ２２とが完全に重複していないが、制御部２は、不適切管理時間Ｔｎ２１と不適切管理時間Ｔｎ２２との和を鎮痛管理の不適切管理時間Ｔｎ２として決定する（Ｔｎ２＝Ｔｎ２１＋Ｔｎ２２）。その後、制御部２は、手術時間Ｔ０と、不適切管理時間Ｔｎ２と、除外時間Ｔｅ２１，Ｔｅ２２と、上記式（６）とに基づいて適切管理時間Ｔｒ２を算出する。その後に、制御部２は、上記式（５）から鎮痛管理評価指標Ｐａを算出することができる。
本例によれば、心拍数データに関連した各種パラメータと血圧データに関連した各種パラメータとに基づいて、鎮痛管理の鎮痛管理評価指標Ｐａが算出されている。このように、心拍数データと血圧データの２種類の疼痛反応データを用いて鎮痛管理評価指標Ｐａが算出されているため、現実の鎮痛管理に即した鎮痛管理評価指標Ｐａを算出することができる。
（総合的麻酔管理評価指標）
次に、麻酔薬（鎮静薬、鎮痛薬、筋弛緩薬）が投与された患者Ｐの麻酔管理に対する総合的な評価指標である総合的麻酔管理評価指標Ｐｋについて図１１及び図１２を参照して以下に説明する。
ここで、患者Ｐの麻酔管理とは、鎮静管理と、鎮痛管理と、筋弛緩管理を含む総合的な麻酔管理を意味するものである。図１１は、総合的麻酔管理評価指標Ｐｋの算出方法の一例を説明するためのフローチャートである。図１２は、鎮静管理に関連する各種パラメータと、鎮痛管理に関連する各種パラメータと、筋弛緩管理に関連する各種パラメータとに基づいて、総合的麻酔管理評価指標Ｐｋを算出する方法を説明するための図である。
尚、図１２では、不適切管理時間と除外時間が示されている一方で、適切管理時間は示されていない。この点において、手術時間のうち不適切管理時間と除外時間以外の時間は適切管理時間であるものとする。
図１１に示すように、ステップＳ４０において、制御部２は、脳波センサ１０から脳波データを取得する。その後、制御部２は、鎮静管理（脳波データ）に関連する第１適切管理時間Ｔｒ１と、第１不適切管理時間Ｔｎ１と、第１除外時間Ｔｅ１とを特定する（ステップＳ４１）。この点において、制御部２は、図３に示すステップＳ２～Ｓ９の処理を通じて、第１適切管理時間Ｔｒ１と、第１不適切管理時間Ｔｎ１と、第１除外時間Ｔｅ１とを特定することができる。
次に、ステップＳ４２において、制御部２は、疼痛反応データとして心拍数データ及び／又は血圧データを取得する。特に、制御部２は、疼痛反応センサ１３から送信された心電図データ又は脈波データに基づいて心拍数データを取得してもよい。さらに、制御部２は、疼痛反応センサ１３から血圧データを取得してもよい。次に、制御部２は、鎮痛管理（疼痛反応データ）に関連する第２適切管理時間Ｔｒ２と、第２不適切管理時間Ｔｎ２と、第２除外時間Ｔｅ２とを特定する（ステップＳ４３）。この点において、制御部２は、図５に示すステップＳ２１～Ｓ２７の処理を通じて、第２適切管理時間Ｔｒ２と、第２不適切管理時間Ｔｎ２と、第２除外時間Ｔｅ２とを特定することができる。
次に、ステップＳ４４において、制御部２は、刺激反応センサ１２からＴＯＦカウント値を取得する。その後、制御部２は、筋弛緩管理（ＴＯＦカウント値）に関連する第３適切管理時間Ｔｒ３と、第３不適切管理時間Ｔｎ３と、第３除外時間Ｔｅ３とを特定する（ステップＳ４５）。この点において、制御部２は、図４に示すステップＳ１２～Ｓ１６の処理を通じて、第３適切管理時間Ｔｒ３と、第３不適切管理時間Ｔｎ３と、第３除外時間Ｔｅ３とを特定することができる。
その後、制御部２は、鎮静管理に関連する各種パラメータ（第１不適切管理時間Ｔｎ１等）と、鎮痛管理に関連する各種パラメータ（第２不適切管理時間Ｔｎ２等）と、筋弛緩管理に関連する各種パラメータ（第３不適切管理時間Ｔｎ３等）に基づいて、総合的適切管理時間Ｔｒを算出する（ステップＳ４６）。この点において、図１２を参照して総合的適切管理時間Ｔｒを算出する方法について以下に説明する。
図１２に示すように、本例では、鎮痛管理に関連する除外時間Ｔｅ１と筋弛緩管理に関連する除外時間Ｔｅ３は存在しないものとする。総合的適切管理時間Ｔｒを算出する際には、各種パラメータの優先順位は以下となる。

不適切管理時間＞除外時間＞適切管理時間
このため、所定の時間帯において、不適切管理時間と、除外時間と、適切管理時間とが互いに重複する場合には、当該所定の時間帯は不適切管理時間として決定される。さらに、所定の時間帯において、除外時間と適切管理時間とが互いに重複する場合には、所定の時間帯は除外時間として決定される。例えば、図１２に示すように、時間帯ΔＴ２において鎮静管理に関連する第１不適切管理時間Ｔｎ１と鎮痛管理に関連する第２除外時間Ｔｅ２が互いに重複している場合には、時間帯ΔＴ２は、総合的不適切管理時間Ｔｎとして決定される。
さらに、図中に示すように、時間帯ΔＴ１において、第１不適切管理時間Ｔｎ１と、第２不適切管理時間Ｔｎ２と、第３不適切管理時間Ｔｎ３が存在している場合には、制御部２は、時間帯ΔＴ１を総合的不適切管理時間Ｔｎとして決定する。
このように、制御部２は、鎮静管理に関連する各種パラメータと、鎮痛管理に関連する各種パラメータと、筋弛緩管理に関連する各種パラメータに基づいて、総合的不適切管理時間Ｔｎと総合的除外時間Ｔｅとを特定する。その後、制御部２は、以下式（７）に基づいて総合的適切管理時間Ｔｒを算出する。

Ｔｒ＝Ｔ０－Ｔｎ－Ｔｅ・・・・（７）
次に、制御部２は、手術時間Ｔ０と、総合的適切管理時間Ｔｒと、総合的除外時間Ｔｅと、以下式（８）とに基づいて、総合的麻酔管理評価指標Ｐｋを算出する（ステップＳ４７）。

Ｐｋ＝Ｔｒ／（Ｔ０－Ｔｅ）×１００％・・・（８）
その後、制御部２は、算出された総合的麻酔管理評価指標Ｐｋを出力する。例えば、制御部２は、総合的麻酔管理評価指標Ｐｋに関する情報を表示部５に表示してもよい。特に、制御部２は、麻酔管理（鎮静管理、鎮痛管理、筋弛緩管理）に関連する情報が表示された表示画面上に総合的麻酔管理評価指標Ｐｋに関する情報を表示してもよい。また、制御部２は、総合的麻酔管理評価指標Ｐｋに関する情報を患者Ｐの手術に関連する情報に関連付けた状態で記憶装置３に保存してもよい。さらに、総合的麻酔管理評価指標Ｐｋ、鎮静管理評価指標Ｐｓ、筋弛緩管理評価指標Ｐｍ、鎮痛管理評価指標Ｐａに関連する情報が、患者Ｐの手術に関連する情報と共に記憶装置３に保存されてもよい。
本実施形態によれば、鎮静管理に関連する各種パラメータと、鎮痛管理に関連する各種パラメータと、筋弛緩管理に関連する各種パラメータとに基づいて、患者Ｐの麻酔管理に対する総合的な評価指標である総合的麻酔管理評価指標Ｐｋが算出される。このように、総合的麻酔管理評価指標Ｐｋを通じて、鎮静管理、鎮痛管理、筋弛緩管理のそれぞれの巧拙を総合的且つ客観的に数値化及び可視化することができる。また、総合的麻酔管理評価指標Ｐｋに関する情報が患者Ｐの手術を担当した麻酔科医に提示されることで、当該麻酔科医は、麻酔管理の総合的且つ客観的な評価を知ることができる。さらに、患者Ｐの麻酔管理が自動麻酔管理システムによって行われた場合には、総合的麻酔管理評価指標Ｐｋを通じて当該自動麻酔管理システムによって行われた麻酔管理の巧拙を総合的且つ客観的に評価することが可能となる。
（総合的麻酔管理評価指標の算出方法の変形例）
次に、総合的麻酔管理評価指標Ｐｋの算出方法の変形例について図１３を参照して以下に説明する。図１３は、総合的麻酔管理評価指標Ｐｋの算出方法の変形例を説明するためのフローチャートである。
図１３に示すように、ステップＳ５０において、制御部２は、脳波センサ１０から脳波データを取得した後に、鎮静管理評価指標Ｐｓを算出する（ステップＳ５１）。この点において、制御部２は、図３に示すステップＳ２～Ｓ１０の処理を通じて、鎮静管理評価指標Ｐｓを算出することができる。
次に、ステップＳ５２において、制御部２は、心拍数データ及び／又は血圧データを取得した後に、鎮痛管理評価指標Ｐａを算出する（ステップＳ５３）。この点において、制御部２は、図５に示すステップＳ２１～Ｓ２８の処理を通じて、鎮痛管理評価指標Ｐａを算出することができる。
次に、ステップＳ５４において、制御部２は、ＴＯＦカウント値を取得した後に、筋弛緩管理評価指標Ｐｍを算出する（ステップＳ５５）。この点において、制御部２は、図４に示すステップＳ１２～Ｓ１７の処理を通じて、筋弛緩管理評価指標Ｐｍを算出することができる。
その後、制御部２は、鎮静管理評価指標Ｐｓと、鎮痛管理評価指標Ｐａと、筋弛緩管理評価指標Ｐｍとに基づいて、総合的麻酔管理評価指標Ｐｋを算出すると共に出力する（ステップＳ５６）。例えば、制御部２は、鎮静管理評価指標Ｐｓ、鎮痛管理評価指標Ｐａ、筋弛緩管理評価指標Ｐｍの平均値を総合的麻酔管理評価指標Ｐｋとして決定してもよい（Ｐｋ＝（Ｐｓ＋Ｐａ＋Ｐｍ）／３）。さらに、制御部２は、鎮静管理評価指標Ｐｓと、鎮痛管理評価指標Ｐａと、筋弛緩管理評価指標Ｐｍとのうち最も大きい値又は最も小さい値を総合的麻酔管理評価指標Ｐｋとして決定してもよい。本例でも同様に、総合的麻酔管理評価指標Ｐｋを通じて、鎮静管理、鎮痛管理、筋弛緩管理のそれぞれの巧拙を総合的且つ客観的に数値化及び可視化することができる。
また、本実施形態に係る処理装置１をソフトウェアによって実現するためには、生体情報処理プログラムが記憶装置３又はＲＯＭに予め組み込まれていてもよい。または、生体情報処理プログラムは、磁気ディスク（例えば、ＨＤＤ、フロッピーディスク）、光ディスク（例えば、ＣＤ－ＲＯＭ，ＤＶＤ－ＲＯＭ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク）、光磁気ディスク（例えば、ＭＯ）、フラッシュメモリ（例えば、ＳＤカード、ＵＳＢメモリ、ＳＳＤ）等のコンピュータ読取可能な記憶媒体に格納されていてもよい。この場合、記憶媒体に格納された生体情報処理プログラムが記憶装置３に組み込まれてもよい。さらに、記憶装置３に組み込まれた当該プログラムがＲＡＭ上にロードされた上で、プロセッサがＲＡＭ上にロードされた当該プログラムを実行してもよい。このように、本実施形態に係る生体情報処理方法が処理装置１によって実行される。
また、生体情報処理プログラムは、通信ネットワーク上のコンピュータからネットワークインターフェース４を介してダウンロードされてもよい。この場合も同様に、ダウンロードされた当該プログラムが記憶装置３に組み込まれてもよい。
以上、本発明の実施形態について説明をしたが、本発明の技術的範囲が本実施形態の説明によって限定的に解釈されるべきではない。本実施形態は一例であって、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内において、様々な実施形態の変更が可能であることが当業者によって理解されるところである。本発明の技術的範囲は特許請求の範囲に記載された発明の範囲及びその均等の範囲に基づいて定められるべきである。
例えば、図３に示した鎮静管理評価指標の算出方法では、ＳＱＩ値が８０％未満である場合に、現在のＢＩＳ値の取得時間が除外時間としてカウントされているが、本実施形態はこれに限定されるものではない。この点において、ステップＳ３及びＳ４の処理が省略されてもよい。つまり、ステップＳ２の処理が実行された後にステップＳ５の処理が実行されてもよい。
また、図５に示した鎮痛管理評価指標の算出方法では、心拍数波形の極大値に対応する時刻ｔｐとベースラインから所定の割合だけ上昇した立ち上がり点に対応する時刻ｔｒとの間の時間が不適切管理時間としてカウントされているが、本実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、制御部２は、時刻ｔｐから所定時間経過した時刻ｔｗを特定した上で、時刻ｔｗと時刻ｔｒとの間の時間を不適切管理時間としてカウントしてもよい。時刻ｔｗは、心拍数の値が当該極大値のγ％（γ≦１００％）となる時刻ｔｚと時刻ｔｐとの間の時刻であってもよい。特に、時刻ｔｗは、心拍数の値がベースラインとなる時刻ｔｚと時刻ｔｐとの間の時刻であってもよい。
また、時刻ｔｐから所定時間経過した時刻ｔｗは医療従事者によって選択されてもよい。この場合、制御部２は、医療従事者からの入力操作に応じて、時刻ｔｗを特定した上で、時刻ｔｗと時刻ｔｒとの間の時間を不適切管理時間としてカウントしてもよい。
１：生体情報処理装置（処理装置）
２：制御部
３：記憶装置
４：ネットワークインターフェース
５：表示部
６：入力操作部
７：センサインターフェース
８：バス
１０：脳波センサ
１２：刺激反応センサ
１３：疼痛反応センサ

Claims (19)

  1. プロセッサと、
    コンピュータ可読命令を記憶するメモリと、を備えた生体情報処理装置であって、
    前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサによって実行されると、前記生体情報処理装置は、
    麻酔が投与された被検者の生体情報データを取得し、
    前記生体情報データに基づいて、前記被検者に対して麻酔管理が適切に行われた時間である適切管理時間および前記麻酔管理が適切に行われなかった時間である不適切管理時間のうちの少なくとも一つを特定し、
    前記不適切管理時間及び前記適切管理時間のうちの前記少なくとも一つと前記被検者の手術時間とに基づいて、前記麻酔管理に対する評価指標である麻酔管理評価指標を算出し、
    前記算出された前記麻酔管理評価指標を出力する、
    生体情報処理装置。
  2. 前記生体情報処理装置は、前記手術時間に対する前記適切管理時間の比率を前記麻酔管理評価指標として算出する、
    請求項１に記載の生体情報処理装置。
  3. 前記生体情報処理装置は、
    前記生体情報データが第１条件を満たす場合に、前記第１条件を満たす生体情報データが取得された時間を除外時間としてカウントし、
    前記手術時間から前記除外時間を控除した時間に対する前記適切管理時間の比率を前記麻酔管理評価指標として算出する、
    請求項１又は２に記載の生体情報処理装置。
  4. 前記生体情報データは、前記被検者の脳波データを含み、
    前記麻酔管理は、前記被検者の鎮静管理を含み、
    前記麻酔管理評価指標は、前記鎮静管理に対する評価指標である鎮静管理評価指標を含む、
    請求項１から３のうちいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
  5. 前記生体情報装置は、
    前記脳波データから前記被検者の鎮静効果を示すＢＩＳ値を特定し、
    前記ＢＩＳ値が第２条件を満たす場合に、前記第２条件を満たすＢＩＳ値が取得された時間を前記適切管理時間としてカウントし、
    前記ＢＩＳ値が前記第２条件を満たさない場合に、前記第２条件を満たさないＢＩＳ値が取得された時間を前記不適切管理時間としてカウントし、
    前記適切管理時間と前記手術時間とに基づいて、前記鎮静管理評価指標を算出する、
    請求項４に記載の生体情報処理装置。
  6. 前記生体情報データは、前記被検者の刺激反応を示す刺激反応データを含み、
    前記麻酔管理は、前記被検者の筋弛緩管理を含み、
    前記麻酔管理評価指標は、前記被検者の筋弛緩管理に対する評価指標である筋弛緩管理評価指標を含む、
    請求項１から３のうちいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
  7. 前記生体情報処理装置は、
    前記刺激反応データが第３条件を満たす場合に、前記第３条件を満たす刺激反応データが取得された時間を前記適切管理時間としてカウントし、
    前記刺激反応データが前記第３条件を満たさない場合に、前記第３条件を満たさない刺激反応データが取得された時間を前記不適切管理時間としてカウントし、
    前記適切管理時間と前記不適切管理時間とに基づいて、前記筋弛緩管理評価指標を算出する、
    請求項６に記載の生体情報処理装置。
  8. 前記生体情報データは、前記被検者の疼痛反応を示す疼痛反応データを含み、
    前記麻酔管理は、前記被検者の鎮痛管理を含み、
    前記麻酔管理評価指標は、前記鎮痛管理に対する評価指標である鎮痛管理評価指標を含む、
    請求項１から３のうちいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
  9. 前記生体情報処理装置は、
    前記疼痛反応データの波形の極大値に対応する第１時刻を特定し、
    前記波形の立ち上がり点に対応する第２時刻を特定し、
    前記第１時刻と第２時刻とに基づいて、前記不適切管理時間を特定し、
    前記不適切管理時間と前記手術時間に基づいて、前記適切管理時間を特定し、
    前記適切管理時間と前記手術時間とに基づいて、前記鎮痛管理評価指標を算出する、
    請求項８に記載の生体情報処理装置。
  10. 前記立ち上がり点は、前記第２時刻よりも前の時間帯における前記疼痛反応データの平均値を示すベースラインから所定の割合だけ上昇した点である、
    請求項９に記載の生体情報処理装置。
  11. 前記疼痛反応データは、前記被検者の血圧の時間変化を示す血圧データ及び前記被検者の心拍数の時間変化を示す心拍数データのうちの少なくとも一つを含む、
    請求項８から１０のうちいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
  12. 前記生体情報処理装置は、
    前記血圧データ及び前記心拍数データを取得し、
    前記血圧データに関連付けられた不適切管理時間を特定すると共に、前記心拍数データに関連付けられた不適切管理時間を特定し、
    前記血圧データに関連付けられた不適切管理時間と、前記心拍数データに関連付けられた不適切時間と、前記手術時間とに基づいて、前記適切管理時間を特定する、
    請求項１１に記載の生体情報処理装置。
  13. プロセッサと、
    コンピュータ可読命令を記憶するメモリと、を備えた生体情報処理装置であって、
    前記コンピュータ可読命令が前記プロセッサによって実行されると、前記生体情報処理装置は、
    麻酔が投与された被検者の脳波データを取得し、
    前記脳波データに基づいて、前記被検者に対して鎮静管理が適切に行われた時間である第１適切管理時間および前記鎮静管理が適切に行われなかった時間である第１不適切管理時間を特定し、
    前記被検者の疼痛反応を示す疼痛反応データを取得し、
    前記疼痛反応データに基づいて、前記被検者に対して鎮痛管理が適切に行われた時間である第２適切管理時間および前記鎮痛管理が適切に行われなかった時間である第２不適切管理時間を特定し、
    前記被検者の刺激反応を示す刺激反応データを取得し、
    前記刺激反応データに基づいて、前記被検者に対して筋弛緩管理が適切に行われた時間である第３適切管理時間および前記筋弛緩管理が適切に行われなかった時間である第３不適切管理時間を特定し、
    前記第１から第３不適切管理時間と、前記被検者の手術時間とに基づいて、前記被検者の麻酔管理に対する総合的な評価指標である総合的麻酔管理評価指標を算出し、
    前記算出された前記麻酔管理評価指標を出力する、
    生体情報処理装置。
  14. 前記生体情報処理装置は、
    前記第１から第３不適切管理時間と、前記手術時間とに基づいて、前記被検者の麻酔管理が総合的に適切に行われた時間である総合的適切管理時間を特定し、
    前記手術時間に対する前記総合的適切管理時間の比率を前記総合的麻酔管理評価指標として算出する、
    請求項１３に記載の生体情報処理装置。
  15. 前記生体情報処理装置は、
    前記脳波データが第１条件を満たす場合に、前記第１条件を満たす脳波データが取得された時間を第１除外時間としてカウントし、
    前記疼痛反応データが第２条件を満たす場合に、前記第２条件を満たす疼痛反応データが取得された時間を第２除外時間としてカウントし、
    前記刺激反応データが第３条件を満たす場合に、前記第３条件を満たす刺激反応データが取得された時間を第３除外時間としてカウントし、
    前記第１から第３不適切管理時間と、前記第１から第３除外時間と、前記手術時間とに基づいて、前記総合的適切管理時間を特定する、
    請求項１４に記載の生体情報処理装置。
  16. コンピュータによって実行される生体情報処理方法であって、
    麻酔が投与された被検者の生体情報データを取得するステップと、
    前記生体情報データに基づいて、前記被検者に対して麻酔管理が適切に行われた時間である適切管理時間および前記麻酔管理が適切に行われなかった時間である不適切管理時間のうちの少なくとも一つを特定するステップと、
    前記不適切管理時間及び前記適切管理時間のうちの前記少なくとも一つと前記被検者の手術時間とに基づいて、前記麻酔管理に対する評価指標である麻酔管理評価指標を算出するステップと、
    前記算出された前記麻酔管理評価指標を出力するステップと、
    を含む、生体情報処理方法。
  17. コンピュータによって実行される生体情報処理方法であって、
    麻酔が投与された被検者の脳波データを取得するステップと、
    前記脳波データに基づいて、前記被検者に対して鎮静管理が適切に行われた時間である第１適切管理時間および前記鎮静管理が適切に行われなかった時間である第１不適切管理時間を特定するステップと、
    前記被検者の疼痛反応を示す疼痛反応データを取得するステップと、
    前記疼痛反応データに基づいて、前記被検者に対して鎮痛管理が適切に行われた時間である第２適切管理時間および前記鎮痛管理が適切に行われなかった時間である第２不適切管理時間を特定するステップと、
    前記被検者の刺激反応を示す刺激反応データを取得するステップと、
    前記刺激反応データに基づいて、前記被検者に対して筋弛緩管理が適切に行われた時間である第３適切管理時間および前記筋弛緩管理が適切に行われなかった時間である第３不適切管理時間を特定するステップと、
    前記第１から第３不適切管理時間と、前記被検者の手術時間とに基づいて、前記被検者の麻酔管理に対する総合的な評価指標である総合的麻酔管理評価指標を算出するステップと、
    前記算出された前記麻酔管理評価指標を出力するステップと、
    を含む、生体情報処理方法。
  18. 請求項１６又は１７に記載の生体情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
  19. 請求項１８に記載されたプログラムが記憶されたコンピュータ読取可能媒体。
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