JP7550325B1

JP7550325B1 - 血液浄化装置

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Publication number: JP7550325B1
Application number: JP2024004482A
Authority: JP
Inventors: 晴年岡部; 航梅地; 淳牛田
Original assignee: Nikkiso Co Ltd
Current assignee: Nikkiso Co Ltd
Priority date: 2024-01-16
Filing date: 2024-01-16
Publication date: 2024-09-12
Anticipated expiration: 2044-01-16
Also published as: JP2025110579A

Abstract

【課題】患者や血液浄化装置に異常が生じたとき、適切に対応できるスタッフをリアルタイムで選定することができるとともに、その選定されたスタッフに対して異常を迅速に通知することができる血液浄化装置を提供する。
【解決手段】血液浄化装置であって、必要スキル取得部３と、スタッフ情報取得部４と、異常が発生したときに取得したスタッフ情報を複数蓄積した蓄積データを教師データとして、特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常に対してスタッフを判定する機械学習を行って得られた学習モデルを生成及び記憶するスタッフ判定処理部５と、スタッフ情報をスタッフ判定処理部５の学習モデルに入力して対応すべきスタッフを選定する選定部６と、選定されたスタッフが携帯する携帯端末２に対して異常を通知する異常通知部７とを有するものである。
【選択図】図１

Description

本発明は、患者の血液を浄化して血液浄化治療を施すための血液浄化装置に関するものである。

透析治療などで用いられる血液浄化装置としての透析装置は、病院等の医療施設内に設けられた透析室に複数設置され、当該透析室内で多数の患者に対する透析治療（血液浄化治療）が施されるようになっている。例えば特許文献１にて開示された血液浄化装置においては、血液浄化装置の表示部（モニタ等）に患者に関する情報を表示させることにより、医療従事者等のスタッフに患者の状態を把握させ、異常が発生したときの対応を素早く且つ適切に行わせ得るよう構成されていた。

特開２０１９－３１１号公報

しかしながら、上記従来の血液浄化装置においては、血液浄化装置の表示部に患者に関する情報を表示させ得るものの、その情報に基づいて治療中に適切且つ素早い対応を行うことができるスタッフが対応の必要とされる血液浄化装置の近くにいるとは限らず、適切な対応ができるスタッフを医療施設内で探す必要がある。また、このような課題は、患者の異常の他、血液浄化装置の異常に対する対応についても同様に生じ得る。

一方、患者や血液浄化装置に異常毎に対応できるスタッフを予め設定しておき、患者や血液浄化装置に異常が生じたとき、その設定されたスタッフを医療施設内で呼び出すことも考えられるが、異常毎に適切なスタッフを予め設定するのは困難であるとともに、設定したとしても、異常が生じたときのスタッフの位置やスケジュール等により、異常に素早く対応できない場合もある。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、患者や血液浄化装置に異常が生じたとき、適切に対応できるスタッフをリアルタイムで選定することができるとともに、その選定されたスタッフに対して異常を迅速に通知することができる血液浄化装置を提供することにある。

本発明に係る一実施形態の血液浄化装置は、患者の血液を浄化して血液浄化治療を施すための血液浄化装置であって、前記血液浄化装置で治療中の患者の異常または前記血液浄化装置の異常が発生したとき、当該異常の解消に必要なスキル情報を取得する必要スキル取得部と、前記必要スキル取得部で取得された必要なスキル情報に基づいて、スタッフの位置情報、スケジュール情報及びスキル情報を含むスタッフ情報を取得するスタッフ情報取得部と、前記血液浄化装置で治療中の患者の異常または前記血液浄化装置の異常が発生したときに前記スタッフ情報取得部で取得した前記スタッフ情報を複数蓄積した蓄積データを教師データとして、特定の患者の異常または前記血液浄化装置の異常に対して対応すべきスタッフを判定する機械学習を行って得られた学習モデルを生成及び記憶するスタッフ判定処理部と、前記血液浄化装置で治療中の患者の異常または前記血液浄化装置の異常が発生したとき、前記スタッフ情報取得部にて前記スタッフ情報を取得するとともに、そのスタッフ情報を前記スタッフ判定処理部の学習モデルに入力して対応すべきスタッフを選定する選定部と、前記選定部で選定された対応すべきスタッフが携帯する前記携帯端末に対して前記患者の異常または前記血液浄化装置の異常を通知する異常通知部と、前記血液浄化装置で治療中の患者の過去情報または前記血液浄化装置の過去情報を複数蓄積した蓄積データを教師データとして、特定の患者の異常または前記血液浄化装置の異常の発生を予測してその適切な対処方法を提案する機械学習を行って得られた学習モデルを生成及び記憶する予測処理部と、前記予測処理部にて予測される特定の患者の異常または前記血液浄化装置の異常の発生及びその適切な対処方法の提案を前記血液浄化装置が有する表示部にて表示させる表示制御部とを具備したものである。

本発明によれば、機械学習を行った学習モデルを用いて、患者や血液浄化装置に異常が生じた際に対応すべきスタッフを判定するので、患者や血液浄化装置に異常が生じたとき、適切に対応できるスタッフをリアルタイムで選定することができるとともに、その選定されたスタッフに対して異常を迅速に通知することができる。

本発明の実施形態に係る血液浄化装置の全体構成を示すブロック図同血液浄化装置及び携帯端末の外観を示す斜視図同血液浄化装置で行われる血液浄化治療を説明するための模式図同血液浄化装置のスタッフ判定処理部に適用される機械学習の概念を示す模式図同血液浄化装置の予測処理部に適用される機械学習の概念を示す模式図同血液浄化装置のスタッフ判定処理部に適用される機械学習により学習モデルを生成及び記憶するための工程を示すフローチャート同血液浄化装置による患者または血液浄化装置に異常が生じた際に対応するための工程を示すフローチャート同血液浄化装置による患者の血圧に異常またはセンサ異常が予測された際の対応方法を示すフローチャート

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら具体的に説明する。
本実施形態に係る血液浄化装置は、患者の血液を浄化治療するためのもので、図１、２に示すように、患者の血液を浄化して血液浄化治療を施すための血液浄化装置１と、医療従事者を含むスタッフが携帯し、血液浄化装置１との間で通信可能な携帯端末２とを具備して構成されている。スタッフは、医療施設に関わる作業者全般を指し、患者の治療に対応可能な医師、医療従事者の他、血液浄化装置１の故障やメンテナンスに対応可能な技術スタッフを含む。

血液浄化装置１は、図３に示すように、透析液を導入するための透析液導入ラインＬ１及び透析液排液を排出する透析液排出ラインＬ２が延設されており、これら透析液導入ラインＬ１及び透析液排出ラインＬ２に跨って複式ポンプ１６が配設されている。また、透析液導入ラインＬ１及び透析液排出ラインＬ２には、ダイアライザ１５（血液浄化器）が接続されており、当該ダイアライザ１５には、患者の血液を体外循環させるための血液回路１３が接続されるようになっている。そして、血液ポンプ１４を駆動させることにより、血液回路１３にて体外循環する患者の血液に対して、ダイアライザ１５にて血液浄化治療が可能とされている。

複式ポンプ１６のポンプ室は、図示しない単一のプランジャにより、透析液導入ラインＬ１に接続された送液側ポンプ室と、透析液排出ラインＬ２に接続された排出側ポンプ室とに隔成されており、当該プランジャが往復動することにより、送液側ポンプ室に送られた透析液又は洗浄液をダイアライザ１５に供給するとともに、ダイアライザ１５内の排液を排出側ポンプ室に吸入するよう構成されている。

さらに、透析液排出ラインＬ２には、複式ポンプ１６をバイパスして接続されたバイパスラインＬ３が形成されており、このバイパスラインＬ３の途中に除水ポンプ１７が配設されている。かかる除水ポンプ１７を駆動させることにより、ダイアライザ１５内を流れる患者の血液に対して除水を行わせることが可能とされる。なお、複式ポンプ１６に代えて、所謂チャンバ形式のものとしてもよい。

また、血液浄化装置１は、図２に示すように、表示部１ａを具備するとともに、血液浄化治療（血液透析治療）に関わる種々治療手段（例えば、血液ポンプ、補液ポンプ及びシリンジポンプ等）が配設されている。このような治療手段として、ポンプ等のアクチュエータ類に限らず、電磁弁等のクランプ手段や液圧等の監視手段といった血液浄化治療に使用される種々汎用手段も含まれる。

ここで、本実施形態に係る血液浄化装置１は、図１に示すように、表示部１ａに加えて、必要スキル取得部３と、スタッフ情報取得部４と、スタッフ判定処理部５と、選定部６と、異常通知部７と、予測処理部８と、表示制御部９とを有して構成されている。表示部１ａは、例えばタッチパネル等のモニタから成るもので、血液浄化治療に関わる治療情報の他、表示制御部９により制御される種々表示を行い得るよう構成されている。

必要スキル取得部３は、マイコン等から成り、血液浄化装置１で治療中の患者の異常または血液浄化装置１の異常が発生したとき、その異常の解消に必要なスキル情報を予め血液浄化装置に入力された情報から取得するものである。これにより、患者の処置に関するスキルや血液浄化装置１に関するスキル等のいずれが必要とされるか予め選別することができ、その後のスタッフの選定を円滑に行わせることができる。

スタッフ情報取得部４は、マイコン等から成り、必要スキル取得部３で取得された必要なスキル情報に基づいて、スタッフの位置情報、スケジュール情報及びスキル情報を含むスタッフ情報を取得するものである。スタッフの位置情報は、スタッフが携帯する携帯端末２から電波にてリアルタイムで入力される情報から成り、位置情報は、携帯端末２が具備する位置検出部１１にて検出されるようになっている。

すなわち、携帯端末２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）や他の位置測定システムを利用することにより、現時点でどの場所にいるか把握できる位置情報を位置検出部１１にてリアルタイムに検出しており、その位置情報がＷｉ－Ｆｉなどの無線通信システムで血液浄化装置１に送信されるので、血液浄化装置１のスタッフ情報取得部４にてスタッフの位置情報を取得可能とされているのである。

スタッフのスケジュール情報は、スタッフの勤務情報（勤怠情報）を管理するスケジュール管理部１２に基づいて血液浄化装置１に入力されるもので、例えば休暇日程、出張日程、打合せや手術等のイベントの日程及び時間帯の情報から成る。スケジュール管理部１２は、医療施設の特定の部署（勤怠管理の部署）やクラウドシステムに配置されたサーバ等であってもよく、スケジュール情報を逐次更新可能とされたものが好ましい。

スタッフのスキル情報は、スタッフの専門性、技量、または熟練度（経験期間若しくは経験回数）に基づいて血液浄化装置１に入力されるもので、例えば治療条件の変更を決定可能な医師、特定の治療を専門的に行うことが可能な専門医師、治療条件の変更の決定以外の患者の対応（医師の判断に基づく設定の変更等含む）が可能な医療従事者、血液浄化装置１（周辺機器等含む）の点検やメンテナンスを行うことができる技術者などの情報が含まれる。また、同じ作業に対して対応ができる時間も含まれる。

スタッフ判定処理部５は、血液浄化装置１で治療中の患者の異常または血液浄化装置１の異常（周辺機器含む）が発生したときにスタッフ情報取得部４で取得したスタッフ情報を複数蓄積した蓄積データを教師データとして、特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常に対して対応すべきスタッフを判定する機械学習を行って得られた学習モデルを生成及び記憶するものである。

すなわち、スタッフ判定処理部５は、人工知能（ＡＩ）を利用して学習モデルを生成可能とされており、図４に示すように、血液浄化装置１で治療中の患者の異常または血液浄化装置１の異常が発生したときにスタッフ情報取得部４で取得したスタッフ情報を複数（多数）蓄積し、その膨大な蓄積データが予め教師データとして入力される。そして、入力された教師データに基づいて、特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常に対して対応すべき（対応するのに適している）スタッフを判定する機械学習を行って学習モデルを生成及び記憶することができる。

ここで、機械学習とは、コンピュータが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術をいい、機械学習を機能させる技術やアルゴリズムとして、例えばニューラルネットワークなど公知の機械学習アルゴリズムを用いることができる。

選定部６は、血液浄化装置１で治療中の患者の異常または血液浄化装置１の異常が発生したとき、スタッフ情報取得部４にてスタッフ情報を取得するとともに、図４に示すように、そのスタッフ情報をスタッフ判定処理部５の学習モデルに入力して対応すべきスタッフを選定するものである。すなわち、実際に、血液浄化装置１で治療中の患者の異常または血液浄化装置１の異常が発生したとき、選定部６は、スタッフ情報取得部４にてその時点のスタッフ情報を取得した後、そのスタッフ情報をスタッフ判定処理部５が有する人口知能の学習モデルに入力すると、対応するのに適しているスタッフ情報と優先度順位（最優先対応が可能スタッフ、２番目対応が可能スタッフなど）が出力されることとなる。

例えば、血液浄化装置１に異常が発生したときに、その異常に対して必要スキル取得部３より取得された必要なスキル情報は、血液浄化装置１の点検やメンテナンスが可能なスキル情報である場合、予め入力されたスタッフ情報の中に、血液浄化装置の点検やメンテナンスが可能なスキル情報を有しかつ現在の勤務状況と居る場所情報とを併せて対応が可能なスタッフを２人に絞って、現在別の点検作業中だが距離的に血液浄化装置１と一番近いスタッフを最優先対応が可能なスタッフ（対応すべきスタッフ）と、現在待機中だが距離的に血液浄化装置１と少し遠いスタッフを２番目に対応が可能なスタッフとを学習モデルから出力する。また、距離だけでなく、交通手段と渋滞情報などを含めて判断してもよい。また、血液浄化装置１までの移動時間を含めてその異常に対応できる時間がその異常の対応に対する許容時間範囲内であれば、現在血液浄化装置１とは離れている位置に待機中のスタッフを最優先対応が可能なスタッフとして、現在血液浄化装置１とは近いが別の点検作業をしているスタッフを２番目に対応が可能なスタッフとして判断してもよい。

異常通知部７は、選定部６で選定された対応すべきスタッフが携帯する携帯端末２に対して患者の異常または血液浄化装置１の異常を通知するものである。すなわち、選定部６が対応すべきスタッフを選定すると、異常通知部７は、Ｗｉ－Ｆｉなどの無線通信システムを介してその選定されたスタッフの携帯端末２の表示部１０等に異常が生じたことを表示して通知可能とされている。

また、通知された情報に対して、そのスタッフが対応不可として応答した場合（または一定の時間内に応答しなかった場合）は、続けて２番目に対応が可能なスタッフが携帯する携帯端末２に通知してもよい。２番目に対応可能なスタッフが応答不可を応答した場合（または一定の時間内に応答しなかった場合）は、続けて優先順位の順番でほかの対応が可能なスタッフに通知しても良い。さらに、異常通知部７は、選定部６で選定された対応すべきスタッフと対応が可能なスタッフの情報と優先度順位情報を血液浄化装置１の画面表示または携帯端末など通知手段でほかの医療従事者に提供し、対応すべきスタッフを判断するための提案をするようにしてもよい。また、異常通知部７は、選定部６で選定された対応が可能なスタッフ全員が携帯する携帯端末２に対して患者の異常または血液浄化装置１の異常を通知し、それぞれのスタッフからの応答内容、応答時間を血液浄化装置１の画面表示または携帯端末など通知手段でほかの医療従事者に提供し、対応すべきスタッフを判断するための提案をしてよい。

一方、携帯端末２は、スタッフが携帯可能なスマートフォンやタブレットから成り、血液浄化装置１と継続的に無線通信可能とされるとともに、タッチパネル等から成る表示部１０と、既述の位置検出部１１とを具備している。そして、血液浄化装置１の異常通知部７から患者または血液浄化装置１の異常が無線送信されると、表示部１０に異常の発生を表示し、異常が生じている患者または血液浄化装置１に向かって対応するよう指示することができるようになっている。

予測処理部８は、マイコン等から成り、血液浄化装置１で治療中の患者の過去情報または血液浄化装置１の過去情報（周辺機器の過去情報含む）を複数蓄積した蓄積データを教師データとして、特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常の発生を予測してその適切な対処方法を提案する機械学習を行って得られた学習モデルを生成及び記憶するものである。

すなわち、予測処理部８は、人工知能（ＡＩ）を利用して学習モデルを生成可能とされており、図５に示すように、血液浄化装置１で治療中の患者の過去情報（例えば治療経過に伴う患者の血圧等）または血液浄化装置１の過去情報（センサの故障やポンプの不具合等）を複数（多数）蓄積し、その膨大な蓄積データが予め教師データとして入力される。そして、入力された教師データに基づいて、特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常の発生を予測してその適切な対処方法を提案する機械学習を行って得られた学習モデルを生成及び記憶することができる。

例えば、血液浄化治療が開始されると、その時点の治療情報が予測処理部８に送信されるとともに、その受信した治療情報が人口知能の学習モデルに入力されると、治療を継続して行った場合に将来的に想定される患者または血液浄化装置１の異常の発生の予測、及びその予測された異常の対処方法の提案が出力されるようになっている。このように出力された患者または血液浄化装置１の異常の発生の予測、及びその予測された異常の対処方法の提案は、単一または複数であってもよい。

表示制御部９は、予測処理部８にて予測される特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常の発生及びその適切な対処方法の提案を血液浄化装置１が有する表示部１ａにて表示させるものである。また、予測処理部８は、予測された特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常に対する対処方法を複数提案するとともに、表示制御部９は、予測処理部８で提案された複数の対処方法を表示部１ａにて表示させるようにしてもよい。

なお、予測処理部８にて予測される特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常の発生及びその適切な対処方法の提案は、表示制御部９によって表示部１ａに表示されるほか、携帯端末２にデータとして送信され、その携帯端末２の表示部１０に表示させてスタッフに通知するようにしてもよい。

次に、本実施形態に係るスタッフ判定処理部５による学習モデルの生成及び記憶方法について、図６のフローチャートに基づいて説明する。
まず、Ｓ１にてスタッフのスキル及び処置に必要なスキルを取得した後、Ｓ２にてスタッフの位置情報を取得する。そして、Ｓ３にてスタッフのスケジュール情報を取得した後、Ｓ４にて実際に処置が開始された時刻を取得した後、Ｓ５に進む。Ｓ５においては、Ｓ１～４にて取得された情報を蓄積して教師データとし、特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常に対して対応すべきスタッフを判定する機械学習を行って学習モデルを生成及び記憶する。

次に、実際に血液浄化装置１で治療中の患者の異常または血液浄化装置１の異常が発生したときのスタッフの選定及び通知方法について、図７のフローチャートに基づいて説明する。
まず、血液浄化装置１で治療中の患者の異常または血液浄化装置１の異常が発生すると、Ｓ１にて異常に対する処置（異常の解消）に必要なスキルを必要スキル取得部３で取得するとともに、Ｓ２にてスタッフのスキル情報をスタッフ情報取得部４で取得する。

その後、Ｓ３にて異常の対処が必要な血液浄化装置１の位置（予め各血液浄化装置１の位置が設定されているので、異常が生じた血液浄化装置１の位置が特定される）を取得する。そして、Ｓ４にてスタッフの位置情報、及びＳ５にてスタッフのスケジュール情報がそれぞれスタッフ情報取得部４にて取得されるとともに、一連の情報取得工程Ｓａ（Ｓ１～Ｓ５）で得られた情報は、Ｓ６にて学習モデルに入力されることとなる。

こうして、一連の情報取得工程Ｓａで得られた情報をＳ６にて学習モデルに入力することにより、特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常に対して対応すべきスタッフを出力することができるので、Ｓ７にてその出力されたスタッフを選定部６が選定して、当該スタッフが携帯する携帯端末２に異常を通知する。この異常の通知には、Ｓ３で取得された血液浄化装置１の位置情報が含まれており、通知を受けたスタッフがその血液浄化装置１に迅速に向かうことができる。

そして、Ｓ７にてスタッフを選定して異常を通知した後、Ｓ８にて異常が発生した後の各データを取得するとともに、その取得したデータをスタッフ判定処理部５の学習モデルに入力することにより学習モデルを更新し、一連の工程を終了する。このように、異常が生じるたびにその関連データを学習モデルに入力し更新するので、継続的に学習モデルをアップデートすることができる。

次に、予測処理部８により特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常の発生を予測してその適切な対処方法を提案する方法について、図８のフローチャートに基づいて説明する。
まず、血液浄化治療が開始されると、治療に関する種々情報が予測処理部８に入力され、Ｓ１にて学習モデルを用いて特定の患者の異常（例えば、患者の血液低下）または血液浄化装置１の異常（例えば、センサの異常）の発生を予測するとともに、Ｓ２にてその予測される異常及び適切な対処方法の提案を表示部１ａに表示する。

その後、Ｓ３にてスタッフ情報が取得される。かかるスタッフ情報は、例えば図７で示した情報取得工程Ｓａと同様の工程により取得することができる。そして、Ｓ３にて得られた情報は、Ｓ４にてスタッフ判定処理部５の学習モデルに入力され、Ｓ５にて予測される患者の異常または血液浄化装置１の異常に対して対応すべきスタッフを選定部６が選定するとともに、当該スタッフが携帯する携帯端末２に異常の予測を通知する。

こうして、Ｓ５にてスタッフを選定して異常を通知した後、Ｓ６にて異常が予測された後の各データを取得するとともに、その取得したデータを予測処理部８の学習モデルに入力することにより学習モデルを更新し、一連の工程を終了する。このように、異常が予測されるたびにその関連データを学習モデルに入力し更新するので、継続的に学習モデルをアップデートすることができる。

以上、本実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば予測処理部８を具備せず、特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常の発生を予測してその適切な対処方法を提案しないものとしてもよい。また、スタッフ情報の取得方法及び通信手段については、上記実施形態とは異なる種々の形態とすることができる。なお、本実施形態においては、透析治療のための透析装置が適用されているが、患者の血液を体外循環させつつ浄化し得る他の装置（例えば血液濾過透析法、血液濾過法、ＡＦＢＦで使用される血液浄化装置、血漿吸着装置等）を適用してもよい。

本発明の第１の実施の態様は、患者の血液を浄化して血液浄化治療を施すための血液浄化装置１であって、血液浄化装置１で治療中の患者の異常または血液浄化装置１の異常が発生したとき、当該異常の解消に必要なスキル情報を取得する必要スキル取得部３と、必要スキル取得部３で取得された必要なスキル情報に基づいて、スタッフの位置情報、スケジュール情報及びスキル情報を含むスタッフ情報を取得するスタッフ情報取得部４と、血液浄化装置１で治療中の患者の異常または血液浄化装置１の異常が発生したときにスタッフ情報取得部４で取得したスタッフ情報を複数蓄積した蓄積データを教師データとして、特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常に対して対応すべきスタッフを判定する機械学習を行って得られた学習モデルを生成及び記憶するスタッフ判定処理部５と、血液浄化装置１で治療中の患者の異常または血液浄化装置１の異常が発生したとき、スタッフ情報取得部４にてスタッフ情報を取得するとともに、そのスタッフ情報をスタッフ判定処理部５の学習モデルに入力して対応すべきスタッフを選定する選定部６と、選定部６で選定された対応すべきスタッフが携帯する携帯端末２に対して患者の異常または血液浄化装置１の異常を通知する異常通知部７とを有するものである。

これにより、機械学習を行った学習モデルを用いて、患者や血液浄化装置１に異常が生じた際に対応すべきスタッフを判定するので、患者や血液浄化装置１に異常が生じたとき、適切に対応できるスタッフをリアルタイムで選定することができるとともに、その選定されたスタッフに対して異常を迅速に通知することができる。

本発明の第２の実施の態様は、第１の実施の態様において、スタッフ情報取得部４で取得されるスタッフの位置情報は、携帯端末２が具備する位置検出部１１で検出されてリアルタイムで入力されるものである。これにより、スタッフの位置情報を精度よく且つリアルタイムに取得することができる。

本発明の第３の実施の態様は、第１の実施の態様において、スタッフ情報取得部４で取得されるスタッフのスケジュール情報は、スタッフの勤務情報を管理するスケジュール管理部１２に基づいて入力されるものである。これにより、スタッフのスケジュール情報を詳細かつ正確に取得することができる。

本発明の第４の実施の態様は、第１の実施の態様において、選定部６は、学習モデルで対応すべきスタッフを含めて対応が可能なスタッフと、その対応が可能なスタッフの優先順位とを判定し、異常通知部７は、対応すべきスタッフが携帯する携帯端末２に対して患者の異常または血液浄化装置１の異常を通知した後、その通知に対してそのスタッフの応答状況に応じて優先順位に従ってほか対応が可能なスタッフに通知するものである。これにより、スタッフの応答状況に応じて優先順位に従ってほか対応が可能なスタッフに通知することができる。

本発明の第５の実施の態様は、第１の実施の態様において、スタッフ情報取得部４で取得されるスタッフのスキル情報は、スタッフの専門性、技量、または経験期間若しくは経験回数に基づいて入力されるものである。これにより、スタッフのスキル情報を詳細かつ正確に取得することができる。

本発明の第６の実施の態様は、第１の実施の態様において、血液浄化装置１で治療中の患者の過去情報または血液浄化装置１の過去情報を複数蓄積した蓄積データを教師データとして、特定の患者の異常または血液浄化装置の異常の発生を予測してその適切な対処方法を提案する機械学習を行って得られた学習モデルを生成及び記憶する予測処理部８と、予測処理部８にて予測される特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常の発生及びその適切な対処方法の提案を血液浄化装置１が有する表示部１ａにて表示させる表示制御部９とを具備したものである。これにより、機械学習を行った学習モデルを用いて、特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常の発生を予測してその適切な対処方法を提案することができる。

本発明の第７の実施の態様は、第６の実施の態様において、予測処理部８は、予測された特定の患者の異常または血液浄化装置１の異常に対する対処方法を複数提案するとともに、表示制御部９は、予測処理部８で提案された複数の対処方法を表示部１ａにて表示させるものである。これにより、複数提案された対処方法のうち最適のものをスタッフが選択して対処することができる。

本発明と同様の趣旨であれば、外観形状が異なるもの或いは他の機能が付加されたもの等にも適用することができる。

１血液浄化装置
１ａ表示部
２携帯端末
３必要スキル取得部
４スタッフ情報取得部
５スタッフ判定処理部
６選定部
７異常通知部
８予測処理部
９表示制御部
１０表示部
１１位置検出部
１２スケジュール管理部
１３血液回路
１４血液ポンプ
１５ダイアライザ
１６複式ポンプ
１７除水ポンプ

Claims

患者の血液を浄化して血液浄化治療を施すための血液浄化装置であって、
前記血液浄化装置で治療中の患者の異常または前記血液浄化装置の異常が発生したとき、当該異常の解消に必要なスキル情報を取得する必要スキル取得部と、
前記必要スキル取得部で取得された必要なスキル情報に基づいて、スタッフの位置情報、スケジュール情報及びスキル情報を含むスタッフ情報を取得するスタッフ情報取得部と、
前記血液浄化装置で治療中の患者の異常または前記血液浄化装置の異常が発生したときに前記スタッフ情報取得部で取得した前記スタッフ情報を複数蓄積した蓄積データを教師データとして、特定の患者の異常または前記血液浄化装置の異常に対して対応すべきスタッフを判定する機械学習を行って得られた学習モデルを生成及び記憶するスタッフ判定処理部と、
前記血液浄化装置で治療中の患者の異常または前記血液浄化装置の異常が発生したとき、前記スタッフ情報取得部にて前記スタッフ情報を取得するとともに、そのスタッフ情報を前記スタッフ判定処理部の学習モデルに入力して対応すべきスタッフを選定する選定部と、
前記選定部で選定された対応すべきスタッフが携帯する携帯端末に対して前記患者の異常または前記血液浄化装置の異常を通知する異常通知部と、
前記血液浄化装置で治療中の患者の過去情報または前記血液浄化装置の過去情報を複数蓄積した蓄積データを教師データとして、特定の患者の異常または前記血液浄化装置の異常の発生を予測してその適切な対処方法を提案する機械学習を行って得られた学習モデルを生成及び記憶する予測処理部と、
前記予測処理部にて予測される特定の患者の異常または前記血液浄化装置の異常の発生及びその適切な対処方法の提案を前記血液浄化装置が有する表示部にて表示させる表示制御部と、
を具備した血液浄化装置。
前記スタッフ情報取得部で取得されるスタッフの位置情報は、前記携帯端末が具備する位置検出部で検出されてリアルタイムで入力される請求項１記載の血液浄化装置。
前記スタッフ情報取得部で取得されるスタッフのスケジュール情報は、スタッフの勤務情報を管理するスケジュール管理部に基づいて入力される請求項１記載の血液浄化装置。
前記選定部は、前記学習モデルで前記対応すべきスタッフを含めて対応が可能なスタッフと、その対応が可能なスタッフの優先順位とを判定し、前記異常通知部は、前記対応すべきスタッフが携帯する携帯端末に対して前記患者の異常または前記血液浄化装置の異常を通知した後、その通知に対してそのスタッフの応答状況に応じて優先順位に従ってほか対応が可能なスタッフに通知する請求項１記載の血液浄化装置。
前記スタッフ情報取得部で取得されるスタッフのスキル情報は、スタッフの専門性、技量、または経験期間若しくは経験回数に基づいて入力される請求項１記載の血液浄化装置。
前記予測処理部は、予測された特定の患者の異常または前記血液浄化装置の異常に対する対処方法を複数提案するとともに、前記表示制御部は、前記予測処理部で提案された複数の対処方法を前記表示部にて表示させる請求項１記載の血液浄化装置。