JP7477813B2 - 環境管理システム、環境管理方法およびプログラム - Google Patents

環境管理システム、環境管理方法およびプログラム Download PDF

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Description

本発明は環境管理システム、環境管理方法およびプログラムに関する。
病院等において、看護師や介護士は、ベッド転落、挿管の抜去、奇声、暴力等を起こすリスクのある問題行動を起こす患者に対処するのに多くの時間を割いており、本来のケア業務に注力することができない。このような問題行動を起こす患者は、「不穏（不穏状態）」と呼ばれる急性の錯乱状態になっている事が多い。そのため、患者の不穏状態を、患者が問題行動を起こす前に検知し、適切に対処することが望まれている。
例えば、特許文献１には、入力される対象患者の生体情報の特徴量に基づいて、前記対象患者の容態が平常状態と比較して変化しているか否かを示す識別情報を判定する判定部と、前記識別情報と、事前に学習された対処予測用パラメータとに基づいて、前記対象患者に対する対処情報を推定する推定部と、を備える、生体情報処理システムが開示されている。
国際公開２０１９／０７３９２７号公報
しかしながら、上記特許文献１にかかる生体情報処理システムでは、生体センサ情報から、患者の不穏予兆を検知し、対処情報を推定し、看護師、介護士、療法士等の対応者に通報することはできるが、対処情報に基づいてシステムが患者に直接対処することはできない。そのため、対処情報を元に対応者自身が患者に対処する必要があり、依然として対応者の負担が軽減されていないという問題がある。
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、対応者の負担を軽減できる環境管理システム、環境管理方法およびプログラムを提供することを目的とする。
本発明の第１の態様にかかる環境管理システムは、
入力される対象患者の生体情報の特徴量に基づいて、前記対象患者の容態を示す識別情報を判定する判定部と、
前記識別情報と、事前に学習された環境制御予測用パラメータとに基づいて、前記対象患者に対する環境制御情報を推定する推定部と、
前記推定部により推定された前記対象患者に対する環境制御情報に基づいて、前記対象患者の周囲環境を自動的に変化させる環境制御部と、を備える。
本発明の第２の態様にかかる環境管理方法は、
入力される対象患者の生体情報の特徴量に基づいて、前記対象患者の容態を示す識別情報を判定し、
前記識別情報と、事前に学習された環境制御予測用パラメータとに基づいて、前記対象患者に対する環境制御情報を推定し、
前記推定された前記対象患者に対する環境制御情報に基づいて、前記対象患者の周囲環境を自動的に変化させる。
本発明の第３の態様にかかるプログラムは、
入力される対象患者の生体情報の特徴量に基づいて、前記対象患者の容態を示す識別情報を判定する処理と、
前記識別情報と、事前に学習された環境制御予測用パラメータとに基づいて、前記対象患者に対する環境制御情報を推定する処理と、
前記推定された前記対象患者に対する環境制御情報に基づいて、前記対象患者の周囲環境を自動的に変化させる処理と、をコンピュータに実行させる。
本発明によれば、対応者の負担を軽減できる環境管理システム、環境管理方法およびプログラムを提供することができる。
本発明の実施の形態１に係る環境管理システムの構成を示すブロック図である。 識別情報の一例を示す図である。 環境制御推定部が推定する対処情報の一例を示す図である。 図１に示した環境管理システム１００の動作の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２に係る環境管理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態２にかかるモデル生成部の構成を示すブロック図である。 環境管理システム２００が識別用パラメータおよび環境制御予測用パラメータを学習する動作の流れを示すフローチャートである。 図５に示した環境管理システム２００が対象患者の生体情報を取得して対処情報を通知するまでの動作の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態３に係る環境管理システムの構成を示すブロック図である。 通信装置の構成の一例を説明するブロック図である。 環境管理システムのハードウェア構成例を示すブロック図である。
実施の形態１
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、各図において、同一または相当する部分には同一の符号を付して適宜説明は省略する。
図１は、本発明の実施の形態１に係る環境管理システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、環境管理システム１００は、判定部１１０と、推定部（環境制御推定部とも呼ばれる）１２０と、環境制御部１３０を備える。環境管理システムは、主に病院で使用されるが、自宅や介護施設での看護時または介護時に使用されてもよい。病院としては、急性期病院、回復期病院が挙げられるが、本発明は、これらに限定されない。
判定部１１０は、対象患者の生体情報に関する特徴量を受けて、その特徴量に基づいて、対象患者の容態を示す識別情報を判定する。本実施形態における生体情報とは、センサ等で測定することのできる生体に関する情報のことを意味する。具体的には、生体情報は、例えば、心拍（脈拍）、呼吸、血圧、深部体温、意識レベル、皮膚体温、皮膚コンダクタンス反応（Galvanic Skin Response（GSR））、皮膚電位、筋電位、心電波形、脳波波形、発汗量、血中酸素飽和度、脈波波形、光脳機能マッピング（Near-infrared Spectroscopy（NIRS））、尿量、および瞳孔の反射等をあげることができるが、これらに限定されない。こうした生体情報は、医療者によって、対象患者から定期的に（例えば、朝、昼、夜）取得されてもよい。
生体情報に関する特徴量とは、患者の生体情報を計算処理することで生成される、生体情報の特徴を表す情報であり、例えば、生体情報の特定の周波数帯域の時間変動である。具体的には、判定部１１０は、対象患者の生体情報に関する特徴量に基づいて、対象患者の容態として、不穏状態であるか、非不穏状態であるかを自動的に判定することができる。ここで、不穏状態（以下、不穏と呼ぶこともある）とは、対象患者が問題行動を起こし得る状態のことを意味する。具体的には、不穏状態は、例えば、対象患者の行動が過剰で落ち着きがない状態、対象患者が穏やかでない状態、および対象患者が精神を正常にコントロールできない状態を含む。不穏状態には強弱があり、強い不穏状態であるほど、問題行動を起こしやすい状態である。
また、問題行動とは、自分が怪我をしたり、誰かを怪我させたり、看護師等に負荷を与えたり、患者にとって適切な治療やリハビリを継続することを阻害する行動のことを意味する。具体的には、問題行動は、例えば、ベッド上で起き上がる、ベッドの柵を外す、離床する、一人歩きする、徘徊する、病院の別のフロアへ行く、ベッドから転落する、転倒する、点滴やチューブ類をいじる、点滴やチューブ類を抜去する、奇声を発する、暴言を発する、暴力をふるう等を含む。ただし、患者の状態によって、問題行動に該当する行動は異なる。なお、判定部１１０は、対象患者の生体情報を受けて、その生体情報の特徴量を算出する機能を有していてもよい。この場合、判定部１１０は、生体情報に平滑化処理や、微分処理等を施すことで特徴量を算出することができる。判定部１１０は、例えば、互いに通過帯域が異なる複数のバンドパスフィルタや、微分フィルタ等を備え、単独のフィルタや複数組み合わせたフィルタ等でのフィルタ処理を生体情報に施すことによって得られる複数の値を組み合わせて特徴量を算出してもよい。
本実施形態において、識別情報とは、対象患者の容態が平常状態と比較して変化しているかどうかを示す情報である。例えば、識別情報とは、対象患者が不穏状態である可能性を示す不穏スコアを含む情報のことを意味する。不穏スコアは、例えば、事前に学習された識別用パラメータと、対象患者の生体情報に関する特徴量とに基づいて算出される。ここで、識別用パラメータとは、生体情報の特徴量と、不穏状態または非不穏状態とを関連付けたパラメータのことを意味する。このような、識別用パラメータは、例えば、不穏状態の際に得た生体情報の特徴量と、非不穏状態の際に得た生体情報の特徴量とを機械学習にかけることによって生成することができる。このような識別用パラメータは、例えば、環境管理システム１００の外部に設置する記憶装置（図示しない）に保持されていればよい。また、判定部１１０が記憶部（図示しない）を有している場合には、判定部１１０の記憶部が識別用パラメータを保持していてもよい。上述のとおり、識別用パラメータは、生体情報の特徴量と、不穏状態または非不穏状態とを関連付けたパラメータを含んでいる。このため、識別用パラメータを適正化することで、識別情報の精度を向上させることできる。
本実施形態において、不穏スコアとは、対象患者が平常状態（非不穏状態）と比較してどれくらい不穏状態にあるかを示す指標のことを意味する。具体的には、不穏スコアは、例えば、０以上、１以下の数値で表現することができる。この場合、対象患者は、例えば、不穏スコアが１に近い値であるほど不穏状態の可能性が高い、または、強い不穏状態であり、不穏スコアが０に近い値であるほど非不穏状態の可能性が高いことを意味する。また、０以上、１以下の値のうち、任意の数を閾値として定めてよい。この場合、判定部１１０は、対象患者の不穏スコアが閾値を超えるか否かによって、その対象患者が不穏状態であるか非不穏状態であるかを判定してもよい。さらに、不穏スコアは、例えば、０と１との２値で表現してもよい。具体的には、判定部１１０は、例えば、不穏スコアが閾値未満の場合は０、不穏スコアが閾値以上の場合を１として出力してもよい。この場合、対象患者は、例えば、不穏スコアが１であれば不穏状態であり、不穏スコアが０であれば非不穏状態であるとすればよい。また、複数の閾値を用いて、不穏状態のレベル分けを表してもよい。例えば、２つの閾値の場合、閾値２＞閾値１とすると、閾値２以上の場合はレベル２、閾値１以上閾値２未満の場合はレベル１、閾値０未満の場合はレベル０としてもよい。この場合、レベルが高いほど強い不穏状態と判定される。判定部１１０は、例えば、入力された対象患者の生体情報の特徴量と、外部から受ける識別用パラメータとに基づいて、対象患者の識別情報（不穏スコア）を自動的に判定することができる。なお、閾値は、患者の状態や時間帯に応じて逐次変化してもよい。
図２は、識別情報の一例を示す図である。図２に示すように、識別情報は、少なくとも、対象患者の状態と、生体情報を測定した日時と、不穏スコアとを含む。具体的には、図２に示す識別情報は、例えば、「２０１７年７月１１日の１７：０１：００」における対象患者の不穏スコアが「０．８０」であり、その対象患者の状態が、まもなく不穏状態になるもしくはすでに不穏状態であることを示している。なお、図２に示す識別情報は、対象患者の３０秒ごとの状態と不穏スコアとを含むが、これは例示であり、生体情報の測定間隔や不穏スコアを算出する日時を限定するものではない。
環境制御推定部１２０は、判定部１１０が判定した識別情報（不穏スコア）と、事前に学習された環境制御予測用パラメータとに基づいて、対象患者に施すための環境制御法と、環境制御法の効果の度合いを示す対処スコアとを少なくとも含む対処情報を推定する。
ここで、環境制御とは、対象患者の周囲環境を変化させることを意味する。この周囲環境とは、対象患者に影響を与え得る環境をいい、例えば、患者が居る個室、複数の患者が居る相部屋の場合は、相部屋又はカーテンで仕切られた空間であってもよい。また、環境制御は、患者の感覚器のいずれかを刺激するものであることが好ましい。感覚器の例としては、大分類では、体性感覚、内臓感覚、特殊感覚、平衡覚、固有感覚、什痒感に関連する器官が挙げられる。また、感覚器の例としては、小分類では、視覚、聴覚、嗅覚、味覚、触覚、平衡覚、回転覚等に関連する器官が挙げられる。
このような環境制御の例としては、ディスプレイに特定の映像を投影する、スピーカから特定の音楽を流す、ディフューザから特定の香りを発する、環境管理システムを介して特定の人物（例えば、家族や対応者）や仮想上の人物（例えば、アイドル人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、以下、ＡＩと称する），家族ＡＩ、対応者ＡＩ等）と会話をさせる、ベッドの状態（ベッドの角度やシーツ）を変化させる、患者に振動や電気刺激を与える、ベッドを特定の場所に移動させる、温度又は湿度を変化させる、照明装置を制御する（明るさや色温度を変化させる）、カーテンを自動で開閉する、等が挙げられる。ディスプレイはベッド周辺にあるテレビでもよいし、プロジェクタで天井等の周囲に照射させたものでもよい。スピーカから特定の音楽を流す場合、周囲の患者への影響を考慮して、スピーカは、対象患者にしか音が聞こえないように指向性のある音を発する音響再生技術を用いるようにしてもよい。例えば、対象患者の枕に内蔵したスピーカや枕の近くのスピーカを用いてもよい。また、複数の超音波を組み合わせて音を再生してもよい。照明装置を制御させる場合、昼間の時間帯であれば色温度を高く（昼白色や昼光色）、夜間の時間帯であれば色温度を低く（電球色）に変化させてもよい。昼間は明るく、夜間は暗く変化させてもよい。
また、環境制御予測用パラメータとは、過去において、不穏状態の対象患者に施した環境制御法と、環境制御法を実施した前後の所定期間における生体情報に関する特徴量の変動、または、不穏スコアの変動とを関連付けたパラメータのことを意味する。このような、環境制御予測用パラメータは、例えば、環境制御法を実施したことによる生体情報の特徴量の変動、または、不穏スコアの変動を機械学習にかけることによって生成することができる。すなわち、環境制御推定部１２０は、過去の事例に基づいて、所定期間の生体情報の特徴量の変動、または、不穏スコアの変動に応じた環境制御による対処情報を推定することができる。具体的には、環境制御推定部１２０は、例えば、「２０１７年７月１１日の１７：００：００」～「２０１７年７月１１日の２２：００：００」の時間帯の不穏スコアの変動に応じて、「２０１７年７月１１日の２２：００：００」における環境制御による対処情報を、上記時間帯の不穏スコアと環境制御予測用パラメータとに従って推定することができる。この場合の環境制御予測用パラメータは、例えば、「２０１７年７月１日の０：００：００」～「２０１７年７月１０日の２３：５９：５９」の間に学習されたものを使用すればよい。これにより、環境制御推定部１２０は、例えば、対象患者が「２０１７年７月１１日の２２：００：００」の時点で平常状態（非不穏状態）であっても、まもなく非平常状態（不穏状態）に遷移し得ることも推定することができる。この場合、環境制御推定部１２０は、平常状態（非不穏状態）の対象患者が非平常状態（不穏状態）へ遷移してしまうことを抑制できる対処法を含む対処情報を推定することができる。
なお、環境制御推定部１２０は、識別情報に付加情報を考慮して対処情報を推定してもよい。本実施形態において、付加情報とは、対象患者の識別情報に影響を与える情報のことを意味する。具体的には、付加情報は、例えば、対象患者の周囲の状況や対処法を実施することで周囲に与える影響（周囲影響情報）や、患者にかかる負荷の大きさ（患者負荷）、看護師等にかかる負荷の大きさ（対応者負荷）、対処法を対象患者に実施するのに要する時間、対処法を実施することでかかる金銭的なコスト、およびカルテ（電子カルテ）に含まれる情報のことを意味する。この場合、環境制御推定部１２０は、付加情報を考慮することで、対象患者や看護師等にかかる負荷や、対象患者に対処法を実施することで周囲の患者に与える影響等を考慮した対処情報を推定することができる。すなわち、環境制御推定部１２０が付加情報を考慮して識別情報を推定することによって、識別情報の精度は向上するし、対象患者や看護師等にかかる負荷はより低減される。
周囲影響情報とは、対象患者に対して環境制御法を実施するうえで、対象患者の周囲の患者などに迷惑をかける等の周囲に影響を与える度合いを含む情報である。具体的には、周囲影響情報は、例えば、対象患者の病室が個室である（すなわち、部屋内に他の患者がいない）か相部屋である（部屋内に他の患者がいる）か、相部屋の場合はカーテンが閉まっているか、開いているか、対処法を実施する時間が昼であるか否か、消灯後であり対処法を実施する際に部屋を明るくする必要があるか否か、消灯後であり対処法を実施する際に周囲に聞こえる音が発生するか否か、といった情報のことを意味する。周囲影響とは、例えば、寝ている周囲の患者を起こしてしまう、周囲の患者が眠れなくなる、騒がしいから周囲の患者が怒り出す、といった影響のことを意味する。
なお、上述の周囲影響情報は、例示であり、本発明を限定するものではない。
患者負荷とは、対処法を実施することで対象患者の体にかかる負荷のことを意味する。例えば、対象患者に対して実人物又は仮想的な人物と会話させる対処法では患者負荷が大きくなり、対象患者の付近のスピーカからのテンポの遅い音楽を鳴らす対処法では患者負荷が小さくなる。
電子カルテに含まれる情報とは、例えば、年齢、性別、身長、体重、家族構成、性格、趣味、嗜好、合併症の有無、投薬歴、血液成分、病歴、***、および飲食に関する情報等のことを意味する。なお、上述の電子カルテに含まれる情報は、例示であり、他の情報が電子カルテに含まれてもよい。
図３は、環境制御推定部１２０が推定する対処情報の一例を示す図である。図３に示すように、対処情報は、例えば、環境制御法と、対処スコアと、周囲影響スコアと、患者負荷スコアと、鎮静までにかかる時間と、鎮静後の静穏継続時間とを含む。周囲影響スコアおよび患者負荷スコアは付加情報に関する情報であり、鎮静までにかかる時間および鎮静後の静穏継続時間は識別情報に関する情報である。なお、図３に示す対処情報は、付加情報として周囲影響スコアおよび患者負荷スコアの２種類を含むが、これは例示であり、対処情報は更に複数の付加情報を含んでよいし、付加情報を含んでいなくてもよい。図３に示すこれらのスコアは、単なる例示であり、これらに限定されない。また、スコアは逐次変化してもよい。例えば、昼間と夜間では異なってもよく、あるいは、患者が個室に居るか、相部屋に居るかによって異なってもよい。
環境制御法は、対象患者に対して環境制御を施すための処置の種類であり、例えば、対象患者が問題を生じさせない状態にする処置、または、対象患者の非平常状態（不穏状態）を抑制させる処置に関する情報のことを意味する。具体的には、対処法は、主に夜間に実施する対処法と、主に昼間に実施する対処法とに分類される。主に夜間に実施する対処法は、例えば、ベッドを移動させる、患者の身体に振動や電気刺激を与える、温度又は湿度を変化させる、患者の体温を調整する、風を送る（例えば、扇風機をつける、エアコンを稼働させる）、動きの少ない映像を見せる、テンポの遅い音楽を聞かせる、匂い（アロマ）を嗅がせる、仮想的な人物と会話をさせる、照明を暗くする、照明の色温度を低くする、を含み得る。また、主に昼間に実施する対処法は、例えば、実人物（例えば、家族又は看護師）とテレビ電話等で会話をさせる、仮想的な人物と会話をさせる、部屋の照明を調整する、体温を調整する、部屋の温度を調整する（例えば、扇風機をつける、エアコンを稼働させる）、特定の映像（例えば、テレビ番組）を見せる、音楽を聞かせる、匂い（アロマ）を嗅がせる、照明を明るくする、照明の色温度を高くする、を含み得る。上述の対処法は例示であり、本発明を限定するものではない。
なお、対象患者ごとに図２に示した不穏スコアの動き（時間変化）が異なるので、環境制御推定部１２０は、あるタイミングでの不穏スコアの値が同じであったとしても患者ごとに異なる対処情報を推定することができる。また、環境制御推定部１２０は、不穏スコアの大きさに応じて、異なる対処法を推定してもよい。具体的には、環境制御推定部１２０は、例えば、不穏スコアが比較的大きい場合には鎮静効果の大きい対処法を中心に推定したり、不穏スコアが大きくても体の弱い対象患者には体にかかる負荷の小さい対処法を中心に推定したりすることができる。
対処スコアは、対象患者に実施する対処法の有効性を示す値のことを意味する。対処スコアは、例えば、１～５の５段階で表現され、数字が大きいほど効果の大きい対処法であることを意味している。具体的には、図３に示す対処情報は、対象患者に対して、特定の映像（例えば、自宅や家族の映像、趣味の映像、思い出の映像、旅先の映像、好きな風景、職場の映像）を流したり、特定の音楽を聴かせたりすることは効果が大きく、ベッドを動かすことは効果が小さいことを示している。また、対処スコアは、５段階よりも多くの段階で表現してもよいし、５段階よりも少ない段階で表現してもよい。すなわち、本実施形態の対処情報に含まれる各対処法には、対処スコアが関連付けられている。これにより、本実施形態では、対処情報に含まれる対処法の効果の度合いや精度が顕在化する。
周囲影響スコアは、対処患者に対処法を実施することで周囲の環境に与える影響を示す値のことを意味する。周囲影響スコアは、例えば、１～１０の１０段階で表現され、数字が大きいほど周囲に与える影響が小さいことを意味している。具体的には、図３に示す対処情報は、対象患者に対して、ベッドを動かすことは周囲の環境に与える影響が小さく、特定の映像を流す（例えば、テレビ番組を見せる）ことは、テレビが光や音を発するため、相部屋であると周囲の環境に与える影響が大きいことを示している。なお、周囲影響スコアは、１０段階よりも多くの段階で表現してもよいし、１０段階よりも少ない段階で表現してもよい。周囲影響スコアは、他の形式で表されてもよい。
患者負荷スコアは、対象患者に対処法を実施することで患者にかかる負荷の大きさを示す値のことを意味する。患者負荷スコアは、例えば、１～１０の１０段階で表現されるスコアであり、数字が大きいほど患者にかかる負荷は小さいことを意味している。具体的には、図３に示す対処情報は、対象患者に対して、睡眠作用のある鎮痛剤を投与したり、抑制具を装着させたりすることは患者にかかる負荷が大きく、継続的に声を掛けることは患者にかかる負荷が小さいことを示している。なお、患者負荷スコアは、１０段階よりも多くの段階で表現してもよいし、１０段階よりも少ない段階で表現してもよい。患者負荷スコアは、他の形式で表されてもよい。
なお、付加情報として周囲影響スコアおよび患者負荷スコア以外の情報を対処情報に含ませる場合には、例えば、周囲影響スコアおよび患者負荷スコアと同様に、１～１０段階でスコアを評価して、その評価した付加情報を対処情報に含ませてもよい。
鎮静までにかかる時間は、対処法を対象患者に実施することで、対象患者の状態が不穏状態から非不穏状態に遷移するまでにかかる予測時間である。具体的には、図３は、不穏状態になった対象患者に特定の映像を見せた場合、対象患者は、映像の鑑賞から３０分後に不穏状態から非不穏状態に遷移することを示している。不穏状態から非不穏状態への遷移は、例えば、不穏スコアが閾値以上から閾値未満に低下したことから判定することができる。
鎮静後の静穏継続時間は、対象患者の状態が不穏状態から非不穏状態に遷移した後、非不穏状態が持続する予測時間である。具体的には、図３は、対象患者に特定の映像を見せた場合、対象患者の非不穏状態は３時間継続することを示している。非不穏状態の持続時間は、例えば、不穏スコアの閾値未満継続時間から判定することができる。
環境制御部１３０は、環境制御推定部１２０により推定された対象患者に対する対処情報に基づいて、対象患者の周辺の環境を自動的に変化させる。対象患者の周辺の環境には、患者が個室にいる場合は、個室全体にある各種装置が含まれてもよく、患者が相部屋にいる場合は、相部屋全体にある各種装置もしくは患者のベッドを囲うカーテン内にある各種装置が含まれてもよい。各種装置には、例えば、エアコン、扇風機、ヒーター、照明器具、スピーカ、音楽再生装置、テレビ、プロジェクタ、電動リクライニングベッド、マッサージ機（枕型や抱き枕型など）、スマートフォン、スマートスピーカ、アロマディフューザ、スマートウォッチ、ゲーム機器、固定電話、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、電動カーテン、電動ベッドなどを含むが、これらに限定されない。
各種装置はネットワークを介して、各種装置の動作を制御する制御装置に接続されている。ここでいうネットワークの例としては、ローカルエリアネットワーク（local area network、ＬＡＮ）、及びワイドエリアネットワーク（wide area network、ＷＡＮ）、例えば、インターネットを挙げることができる。また、通信ネットワークは、例えば、イーサネット（登録商標）、ユニバーサルシリアルバス（Universal Serial Bus、ＵＳＢ）、ＦＩＲＥＷＩＲＥ（登録商標）、移動通信用のグローバルシステム（Global System for Mobile Communications、ＧＳＭ（登録商標））、拡張データＧＳＭ（登録商標）環境（Enhanced Data GSM（登録商標） Environment、ＥＤＧＥ）、符号分割多元接続（code division multiple access、ＣＤＭＡ）、時分割多元接続（time division multiple access、ＴＤＭＡ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、ボイスオーバーインターネットプロトコル（voice over Internet Protocol、ＶｏＩＰ）、Ｗｉ－ＭＡＸ（登録商標）、又は任意の他の好適な通信プロトコル等の、様々な有線又は無線プロトコルを含む、任意の周知のネットワークプロトコルを用いて実施することができる。
［環境管理システム１００の動作］
図４は、図１に示した環境管理システム１００の動作の流れを示すフローチャートである。以下、図１および図４を参照しつつ、環境管理システム１００の動作の流れについて説明する。
まず、判定部１１０は、外部から対象患者の生体情報に関する特徴量を受ける（ステップＳ１０１）。
次いで、判定部１１０は、生体情報に関する特徴量と、識別用パラメータとに基づいて、対象患者が不穏であるか非不穏であるかを示す識別情報を判定する（ステップＳ１０２）。
次いで、識別情報の値（不穏スコア）が所定の値未満である場合（ステップＳ１０３で「ＮＯ」）、環境管理システム１００は、動作を終了する。なお、環境管理システム１００の動作を終了する場合、各種装置を単に停止するだけでなく、適宜、元の状態に戻してもよい。例えば、患者の寝るベッドを起こした場合、ベッドを元の位置に戻してから、環境管理システム１００の動作を終了してもよい。
一方、識別情報の値が所定の値以上である場合（ステップＳ１０３で「ＹＥＳ」）、環境制御推定部１２０は、識別情報に応じた環境制御による対処情報を推定する（ステップＳ１０４）。
環境制御部１３０は、環境制御推定部１２０により推定された対象患者に対する対処情報に基づいて、対象患者の周辺の環境を自動的に変化させる（ステップＳ１０５）。
上述のとおり、本実施形態における環境管理システム１００は、図３に示すような対処情報を過去の事例に基づいて推定することができる。このため、環境管理システム１００は、図３に示す対処情報を考慮することで、最適な環境制御法を対象患者に実施することができる。これにより、本実施形態は、看護師等の対応者の負荷を減少させることできる。また、本実施形態では、環境管理システム１００は、対象患者が非不穏状態の間に、不穏状態への遷移を予測し、問題行動の発生前にその対象患者に対して対処法を実施することができる。これにより、本実施形態では、対象患者が非不穏状態から不穏状態へ遷移してしまうこと、又は問題行動を起こすことを抑制することができる。さらに、環境管理システム１００は、対処法を実施することで生じる周囲環境への影響をも考慮して、対処情報を推定することができる。このため、環境管理システム１００は、効果がほぼ同一である対処法が複数あった場合に、例えば周囲の患者に迷惑を掛ける対処法を避けることができる。これにより、本実施形態は、周囲環境への影響も抑制することができる。
実施の形態２
図５は、本発明の実施の形態２に係る環境管理システムの構成を示すブロック図である。図５に示すように、環境管理システム２００は、入力装置１０１と、属性情報取得部２０２と、不穏判定装置２１０と、環境制御装置２２０と、通知部２４０と、記憶装置２５０と、を備える。不穏判定装置２１０は、判定部２１１と、モデル生成部２１２と、不穏状態識別部２１３と、を更に含む。環境制御装置２２０は、環境制御推定部２２１と、環境センサ２２２と、環境アクチュエータ２２３と、を更に含む。
入力装置２０１は、対象患者の生体情報を取得するためのセンサ群であり、例えば、ウェアラブルデバイス、腕時計型センサ（例えば、スマートウォッチ）、ベッド型センサなどの接触型センサや、赤外線型センサ、電波型センサ、又は対象患者を撮影するカメラなどの非接触型センサであってもよい。入力装置２０１は、対象患者の状態を観察し、時系列データを継続的に取得することが望ましい。「継続的に」とは、患者がウェアラブルデバイスを着用し、常時、生体情報を取得する場合のみならず、カメラのように、患者が個室や患者のベッドのあるカーテン内にいて生体情報を常時取得する場合と、トイレなどに行っていて生体情報を取得していない場合も含まれる。
属性情報取得部２０２は、対象患者の属性情報を、例えば、電子カルテ等から取得する。属性情報としては、対象患者の年齢、性別、経歴、自宅、家族、趣味、思い出、好きな風景、職場、好きな音楽、好きな香り、好きなアイドル、親しい友人などの情報が挙げられるが、これらに限定されない。
不穏判定装置２１０は、入力装置２０１と属性情報取得部２０２から得た情報に基づき、対象患者の不穏状態を判定する。不穏状態識別部２１１は、生体センサ等の入力装置２０１が検出した対象患者の生体情報を受けて、その生体情報に関する特徴量と、生成済みモデル（記憶装置２５０が保持する識別用パラメータ）から、不穏スコアを算出する。また、不穏状態識別部２１３は、判定した識別情報を記憶部２５０に格納する機能を有していてもよい。モデル生成部２１３は、事前に取得した、不穏状態におけるこれらの特徴量と、非不穏状態における特徴量とからモデルを生成する。また、判定部２１３は、識別情報（不穏スコア）から、対象患者が不穏であるか、非不穏であるかを判定する。
記憶装置２５０は、少なくとも、過去データ２５１と、環境情報２５２と、モデル２５３を含む。過去データ２５１は、過去における複数の生体情報の特徴量、環境制御による過去の対処情報と、過去の識別情報を含むことができる。環境情報２５２は、対象患者の環境の温度、湿度、明るさ、風量の時系列データ、患者の位置情報などを含むことができる。モデル２５３は、識別用パラメータと、環境制御による対処予測用パラメータとを含むことができる。
環境制御装置２２０は、判定部２１１により、対象患者の不穏状態が判定された場合に、平常状態（非不穏状態）になるように、適切に対象患者の周囲環境を自動的に変化させる。
環境制御推定部２２１は、判定部２１１が判定した識別情報と、記憶装置２５０が保持する対処予測用パラメータに基づいて環境制御による対処情報を推定する。また、環境制御推定部２２１は、推定した対処情報を記憶部２５０に格納する機能を有していてもよい。なお、本実施の形態にかかる環境制御推定部２２１は、環境制御以外の対処情報を推定してもよい。環境制御以外の対処情報とは、通常、看護師等の対応者による何らかの助けを必要とするものであり、例えば、鎮痛剤を投与する、水を飲ませる、トイレに連れて行くなどが挙げられる。
環境センサ２２２は、対象患者の周囲環境に関する情報を取得するものであり、例えば、温度センサ、湿度センサ、照度センサ、カメラ、マイク、ベッド型センサ、赤外線型センサ、などを含むことができる。
環境アクチュエータ２２３は、環境制御推定部２２１により推定された環境制御による対処情報に基づいて、適切な各種装置（例えば、エアコン、照明、スピーカ、テレビ、プロジェクタ）を作動させる。これにより、看護師等の対応者がいなくても、対象患者の周囲環境を適切に変化させることができる。
モデル生成部２１２は、機械学習によって識別用パラメータおよび環境制御予測用パラメータを学習することができる。具体的には、図６に示すように、モデル生成部２１２は、識別用パラメータ学習部２１２１と、環境制御予測用パラメータ学習部２１２２とを有している。
識別用パラメータ学習部２１２１は、過去における複数の生体情報の特徴量と、対象患者が不穏状態であるか非不穏状態であるかの関係性について学習することで識別用パラメータを学習する。また、識別用パラメータ学習部２１２１は、生成した識別用パラメータを記憶装置２５０に格納することができる。
環境制御予測用パラメータ学習部２１２２は、対象患者を含む複数の患者がそれぞれ不穏状態であるときに施す複数の対処法と、複数の患者の所定期間におけるそれぞれの生体情報に関する複数の特徴量とに基づいて環境制御予測用パラメータを学習する。また、環境制御予測用パラメータ学習部２１２２は、生成した環境制御予測用パラメータを記憶装置２５０に格納することができる。本実施形態では、環境管理システム２００が環境制御予測用パラメータを学習する機能を有している。そのため、本実施形態は、学習を重ねることで対処情報の精度を向上させることができる。
通知部２４０は、環境制御推定部２２１が推定した環境制御による対処情報とともに、環境制御以外の対処情報を看護師等に通知する。通知部２４０は、例えば、環境制御推定部２２１が環境制御による対処情報を推定した後、その対処情報を音声や、映像で自動的に通知するように構成されている。さらに、通知部２４０は、環境制御以外の対処情報（例えば、薬を飲ませる）を、看護師等の対応者に通知するように構成されている。また、通知部２４０は、薬等のオーダー発行を促す、オーダー出しの指示などを通知することもできる。このような通知部２４０は、例えば、一般的なスピーカや、一般的なディスプレイで構成すればよい。これにより、看護師等は、通知部２４０からの通知によって、対象患者に対する環境制御による対処情報を容易に把握することができる。また、通知部２４０は、看護師等が所持する、環境管理システム２００（通知部２４０）と通信可能な携帯端末（例えば、スマートフォン、タブレットなど）やウェアラブル端末に対処情報を通知してもよい。これにより、看護師等は、環境制御以外の対処情報が通知部２４０から通知されるため、どこでも推定された対処情報を確認できる。こうして、看護師等は、環境制御以外の対処情報に基づいて、対象患者に適切に対処することもできる。
［学習の動作］
次に、図５、図６、および図７を参照して、環境管理システム２００が識別用パラメータおよび環境制御予測用パラメータを学習する動作の流れについて説明する。図７は、環境管理システム２００が識別用パラメータおよび環境制御予測用パラメータを学習する動作の流れを示すフローチャートである。
まず、識別用パラメータ学習部２１２１は、識別用パラメータを学習する（ステップＳ２０１）。具体的には、識別用パラメータ学習部２１２１は、事前に不穏状態で測定された生体情報から算出される特徴量と、非不穏状態で測定された生体情報から算出される特徴量とを教師データとして利用し、機械学習によって識別用パラメータを学習する。識別パラメータを学習するための生体情報は、対象患者の生体情報でもよいし、不特定の患者の生体情報でもよい。
次いで、判定部２１１は、測定された対象患者の生体情報と、識別用パラメータとに基づいて、対象患者が「不穏状態」であるか「非不穏状態」であるかを示す識別情報を判定する（ステップＳ２０２）。
次いで、ステップＳ２０３において、識別情報の値が所定の値未満であった場合（ステップＳ２０３で「ＮＯ」）、看護師等は対象患者に対して対処法を施すことはないので、環境管理システム２００は学習の動作を終了する。
一方、ステップＳ２０３において、識別情報の値が所定の値以上であった場合（ステップＳ２０３の「ＹＥＳ」）、環境制御予測用パラメータ学習部２１２２は、環境制御予測用パラメータを学習する（ステップＳ２０４）。具体的には、環境制御予測用パラメータ学習部２１２２は、対象患者に施す環境制御法と、対処法を施したことによる対象患者の識別情報の時間変動との関係性を機械学習によって環境制御予測用パラメータを学習する。
環境制御予測用パラメータ学習部２１２２は、多数の教師データを利用して、環境制御予測用パラメータを学習する。ここで、環境制御予測用パラメータ学習部２１２２は、機械学習を用いているため、学習するデータの量が増えるにつれて、環境制御予測用パラメータの精度は向上する。すなわち、対象患者の不穏状態をより効率的に抑えることができ、対応者の負荷を軽減することができる。
［環境管理システム２００の動作］
図８は、図５に示した環境管理システム２００が対象患者の生体情報を取得して対処情報を通知するまでの動作の流れを示すフローチャートである。以下、図５および図８を参照しつつ、環境管理システム２００の動作の流れについて説明する。
まず、判定部２１１は、生体センサ等が測定した対象患者の生体情報を受け、その生体情報に関する特徴量を算出する（ステップＳ３０１）。この時、判定部２１１は、外部から対象患者の生体情報に関する特徴量を取得してもよい。
次いで、判定部２１１は、算出した特徴量と、記憶装置２５０が保持する識別用パラメータとに基づいて、対象患者が「不穏状態」であるか「非不穏状態」であるかを示す識別情報を判定する（ステップＳ３０２）。
次いで、識別情報の値が所定の値以上である場合（ステップＳ３０３で「ＹＥＳ」）、環境制御推定部２２１は、識別情報と、記憶部１４０が保持する環境制御予測用パラメータとに基づいて、対象患者に施すべき環境制御法に加えて、少なくとも１つの環境制御以外の対処情報を含む対処情報を推定する（ステップＳ３０４）。
次いで、環境制御装置２２０の環境アクチュエータ２２３は、環境制御推定部２２１が推定した環境制御による対処情報に基づいて、各種装置を作動させる（ステップＳ３０５）。
次いで、通知部２４０は、環境制御以外の対処情報を看護師等に通知する（ステップＳ３０６）。看護師等は、通知された環境制御以外の対処情報に基づいて、対象患者に対して、適宜対処することができる。なお、通知部２４０は、環境制御推定部２２１が推定した環境制御情報を通知してもよい。こうすることで、看護師等は、本環境管理システムが適切に稼働していることを確認することができる。
そして、ステップＳ３０６の後またはステップＳ３０３において識別情報の値が所定の値未満である場合（ステップＳ３０３で「ＮＯ」）、環境管理システム２００は、終了条件を満たすかを判定する。終了条件としては、対象患者の不穏スコアが閾値以下まで低下した場合や、設定時間を経過した場合が挙げられる。特定時間のみ、例えば、病院等で看護師等の対応者が少ない夜間においてのみ、この環境管理システムを稼働したい場合は、夜勤時間（例えば、１７時～翌日８時）や消灯時間（例えば、２１時～翌日６時）を設定してもよい。終了条件を満たす場合は（ステップＳ３０７で「ＹＥＳ」）、環境管理システム２００の動作を終了する。一方、終了条件を満たさない場合（ステップＳ３０７で「ＮＯ」）、環境管理システム２００は、ステップＳ３０１に戻る。
図８のフローチャートは、実行の具体的な順番を示しているが、実行の順番は描かれている形態と異なっていてもよい。例えば、２つ以上のステップの実行の順番は、示された順番に対して入れ替えられてもよい。また、図８の中で連続して示された２つ以上のステップは、同時に、または部分的に同時に実行されてもよい。さらに、いくつかの実施形態では、図８に示された１つまたは複数のステップがスキップまたは省略されてもよい。
実施の形態３
図９は、本発明の実施の形態３に係る環境管理システムの構成を示すブロック図である。
図９では、実施の形態２と同一の構成要素は、図５と同一の符号を付し、適宜説明を省略する。本実施の形態では、環境制御装置３２０は、環境制御推定部３２１、環境センサ３２２、環境アクチュエータ３２３、インタラクション制御部３２４、相手探索部３２５、及びインタラクション部３２６を含む。
インタラクション制御部３２４は、判定部２１１により、対象患者の不穏状態が判定された場合、インタラクションプログラムを作動させる。具体的には、インタラクション制御部３２４は、１）不穏スコアθが閾値Ｔ１＜θとなった場合、２）スコアθが一定時間Ｕ２の間、Ｔ２＜θを維持し続けた場合に、インタラクションプログラムを作動させる。
インタラクションプログラムは、対象患者と、他者（例えば、他の患者、家族、看護師等のケアスタッフ、及び仮想上の人物）とを、通信装置を介して相互作用させるプログラムである。相互作用とは、通信装置（例えば、スマートフォンと無線ネットワーク）を介して会話をさせたり、互いの映像を見せ合ったり、対戦ゲームをさせたり、といった何らかの相互作用のことである。通信装置は、スマートフォンに限らず、携帯電話、パーソナルコンピュータ、スマートウォッチ、スマートスピーカ、プロジェクタ、カメラ、テレビや、これらの好適な組み合わせなどであってもよい。
相手探索部３２５は、上記したように、対象患者と相互作用する相手（他者）を探す。相手探索部３２５は、対象患者と親しい人物（例えば、家族、友人、看護師等）を事前に登録されたリストから、手の空いている相手を探してもよい。あるいは、相手探索部３２５は、対象患者と同様に、入力装置２０１等を着けた複数の他の患者のうち、覚醒している患者を探索してもよい。相互作用する相手（他者）は、同一施設（病院）内にいる他の患者でもよいし、遠隔地にいる家族や親しい人物、又は他の病院にいる他の患者であってもよい。また、相互作用する相手（他者）は、一人でもよいし、複数人でもよい。こうして探索された相手と、対象患者は、通信装置を介して相互作用することにより、不穏状態を緩和することができる。
相互作用する相手（他者）は、通信装置３０（例えば、スマートフォンと無線ネットワークなど）を同様に有する。
図１０は、通信装置の構成の一例を説明するブロック図である。通信装置３０は、図１０に示すように、外部映像を撮影する撮像部（例えば、カメラ）３１と、外部から受信された映像信号（３次元モデル映像信号を含む）を処理する映像処理部３２と、映像処理部３２によって処理される映像信号を映像で表示するディスプレイ部３３と、ユーザの入力を受け付ける入力部３４と、各種のデータを記憶する記憶部３５と、外部と有線・無線通信を行う通信部３６と、マイク３７と、スピーカ３８と、通信装置３０の各構成要素を制御する制御部３９と、を含む。撮像部（例えば、カメラ）３１は、イメージセンサ３１１（例えば、ＣＣＤ／ＣＭＯＳイメージセンサ）を含む。また、ディスプレイ部３３は、タッチスクリーン３３１を含む。制御部３９は、ＣＰＵ（中央処理装置）、主記憶装置、補助記憶装置等を有する。
相互作用する相手（他者）は、こうした通信装置３０を同様に用いて、対象患者と相互作用することができる。
また、相互作用する相手（他者）が、特に本環境管理システム内の他の患者である場合は、環境管理システム３００は、対象患者と同様に、他の患者に対応して、入力装置２０１と、属性情報取得部２０２と、不穏判定装置２１０、環境制御装置３２０、通知部２４０、記憶装置２５０を有する。
インタラクション部３２６は、撮像部３１又はマイク３７で取得される対象患者および他者の挙動に応じて、ディスプレイ部３３の表示内容又はスピーカ３８の音声内容を変化させる。相互作用する相手（他者）も、同様に撮像部３１又はマイク３７で取得される対象患者および他者の挙動に応じて、ディスプレイ部３３の表示内容又はスピーカ３８の音声内容を変化させる。具体的には、互いの映像を見せ合う場合、対象患者および他者が動作することで映像が切り替わる。例えば、アニメーションとしてキャラクターが動いたり背景が変わったりする。また、対戦ゲームの場合、対象患者および他者のスコアが表示されて、互いにスコアを競う。例えば、ベッド上に寝たまま手をタイミングよく上げたり下したりすると加点、タイミングよく手を握ったり開いたりすると加点、ベッドから手足がはみ出ると減点、声を出すと減点とする。こうすることで、対象患者の環境に、相手とのインタラクティブな変化を引き起こすことができ、対象患者の注意を継続的に引きつけることができる。結果的に不穏を抑制する効果を持続することができる。
インタラクション部３２６が、棒グラフや円グラフのように量を提示するインジケータを備え、本人の特定の挙動又は他者の特定の挙動が検知されると、その量が増減するよう表示を変化させるよう動作する。これにより、対象患者の注意を惹きつけやすく、さらに達成感を与えるため、飽きさせないようにすることができる。また、他者との競争（ゲーム）要素が加味されるため、飽きさせないようにすることができる。インタラクション部３２６が、患者本人及び他者の大きな体の動きや、大きな声には反応しないように、環境を変化させてもよい。これにより、対象患者を過度に興奮させないようにすることができる。
図１１は、環境管理システム１００，２００，３００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図１１に示すように、環境管理システム１００，２００，３００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４０１、ＲＡＭ（Random access memory）４０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）４０３などを有するコンピュータである。ＣＰＵ４０１は、ＲＡＭ４０２、ＲＯＭ４０３、または、ハードディスク４０４に格納されたソフトウェアに従い演算および制御を行う。ＲＡＭ４０２は、ＣＰＵ４０１が各種処理を実行する際の一時記憶領域として使用される。ハードディスク４０４には、オペレーティングシステム（ＯＳ）や、後述の登録プログラムなどが記憶される。ディスプレイ４０５は、液晶ディスプレイとグラフィックコントローラとから構成され、ディスプレイ４０５には、画像やアイコンなどのオブジェクト、および、ＧＵＩなどが表示される。入力部４０６は、ユーザが環境管理システムに各種指示を与えるための装置であり、例えばマウスやキーボードによって構成される。Ｉ／Ｆ（インターフェース）部２０７は、ＩＥＥＥ ８０２．１１ａなどの規格に対応した無線ＬＡＮ通信や有線ＬＡＮ通信を制御することができ、ＴＣＰ／ＩＰなどのプロトコルに基づき同一通信ネットワークおよびインターネットを介して外部機器と通信する。システムバス４０８は、ＣＰＵ４０１、ＲＡＭ４０２、ＲＯＭ４０３、および、ハードディスク４０４などとのデータのやり取りを制御する。
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ（Blu-ray（登録商標） Disc）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。以上で説明した複数の例は、適宜組み合わせて実施されることもできる。
１００ 環境管理システム
１１０ 判定部
１２０ 環境制御推定部
１３０ 環境制御部
２００ 環境管理システム
２０１ 入力装置
２０２ 属性情報取得部
２１０ 不穏判定装置
２１１ 不穏状態識別部
２１２ モデル生成部
２１２１ 識別用パラメータ学習部
２１２２ 環境制御予測用パラメータ学習部
２１３ 判定部
２２０ 環境制御装置
２２１ 環境制御推定部
２２２ 環境センサ
２２３ 環境アクチュエータ
２４０ 通知部
２５０ 記憶装置
２５１ 過去データ
２５２ 環境情報
２５３ モデル
３００ 環境管理システム
３２０ 環境制御装置
３２１ 環境制御推定部
３２２ 環境センサ
３２３ 環境アクチュエータ
３２４ インタラクション制御部
３２５ 相手探索部
３２６ インタラクション部

Claims (10)

  1. 入力される対象患者の生体情報の特徴量に基づいて、前記対象患者の容態を示す識別情報を判定する判定部と、
    前記識別情報と、事前に学習された、対象患者の周囲環境をどのように変化させるかを予測するための環境制御予測用パラメータであって、過去において、対象患者に施した環境制御法と、前記環境制御法を実施した前後の所定期間における対象患者の生体情報に関する特徴量の変動、または、不穏スコアの変動とを関連付けた環境制御予測用パラメータとに基づいて、前記対象患者に対する環境制御情報を推定する推定部と、
    前記推定部により推定された前記対象患者に対する環境制御情報に基づいて、前記対象患者の周囲環境を自動的に変化させる環境制御部と、を備える、環境管理システム。
  2. 前記対象患者の生体情報の時系列データを継続的に取得するセンサを更に備える、請求項１に記載の環境管理システム。
  3. 前記判定部は、前記センサにより取得された前記対象患者の生体情報の時系列データの特徴量に基づいて、前記識別情報を継続的に判定し、
    前記環境制御部は、前記判定部により前記対象患者の容態が平常状態であると判定された場合は、前記対象患者の周囲環境への変化を終了する、請求項２に記載の環境管理システム。
  4. 前記推定部は、環境制御情報に加えて、環境制御以外の対処情報を推定する、請求項１～３のいずれか一項に記載の環境管理システム。
  5. 前記環境制御以外の対処情報を通知する通知部を更に備える、請求項４に記載の環境管理システム。
  6. 前記環境制御部は、前記対象患者の感覚器を刺激するように環境を変化させるように構成されている、請求項１～５のいずれか一項に記載の環境管理システム。
  7. 前記環境制御部は、前記対象患者と他者とを相互作用させるインタラクションプログラムを作動させ、前記対象患者の挙動と前記他者の挙動に応じて、前記対象患者の周囲環境を自動的に変化させる、請求項１～６のいずれか一項に記載の環境管理システム。
  8. 前記他者として、覚醒している他の患者を探す相手探索部を備える、請求項７に記載の環境管理システム。
  9. 入力される対象患者の生体情報の特徴量に基づいて、前記対象患者の容態を示す識別情報を判定し、
    前記識別情報と、事前に学習された、対象患者の周囲環境をどのように変化させるかを予測するための環境制御予測用パラメータであって、過去において、対象患者に施した環境制御法と、前記環境制御法を実施した前後の所定期間における対象患者の生体情報に関する特徴量の変動、または、不穏スコアの変動とを関連付けた環境制御予測用パラメータとに基づいて、前記対象患者に対する環境制御情報を推定し、
    前記推定された前記対象患者に対する環境制御情報に基づいて、前記対象患者の周囲環境を自動的に変化させる、環境管理方法。
  10. 入力される対象患者の生体情報の特徴量に基づいて、前記対象患者の容態を示す識別情報を判定する処理と、
    前記識別情報と、事前に学習された、対象患者の周囲環境をどのように変化させるかを予測するための環境制御予測用パラメータであって、過去において、対象患者に施した環境制御法と、前記環境制御法を実施した前後の所定期間における対象患者の生体情報に関する特徴量の変動、または、不穏スコアの変動とを関連付けた環境制御予測用パラメータとに基づいて、前記対象患者に対する環境制御情報を推定する処理と、
    前記推定された前記対象患者に対する環境制御情報に基づいて、前記対象患者の周囲環境を自動的に変化させる処理と、をコンピュータに実行させる、プログラム。
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