CN115426936A - 软件、健康状态判定装置及健康状态判定方法 - Google Patents

Abstract

作为应用本发明的健康状态判定装置的一个例子的健康状态判定装置(1)是分析4次的测定值这样的短期的个别的生命体征，判定健康状态的异常的装置。健康状态判定装置(1)具备运算部(2)。运算部(2)是执行健康状态判定装置(1)具有的各信息处理功能的处理部。即，在应用本发明的软件中，使平板终端(3)的运算部(2)作为信息输入组件(23)、信息记录组件(24)、基准计算组件(5)、判定处理组件(6)等发挥功能。通过该各组件的处理功能，进行信息的发送接收、信息的记录、生命体征的值中的异常的判定、与生命体征的值有关的异常的判定基准的设定、与生命体征的值有关的异常的判定结果的通知、基于生命信息的内容的评分、评分条件(评分基准信息)的设定、分数值信息中的异常的判定、与分数值有关的异常的判定基准的设定、与分数值有关的判定结果的通知、显示信息的制作、显示等。

Description

软件、健康状态判定装置及健康状态判定方法

技术领域

本发明涉及软件、健康状态判定装置以及健康状态判定方法。详细而言，涉及能够反映考虑对象者的个人差的生命体征、每天的身体状况，更迅速并且高精度地捕捉每个对象者不同的个体内变动，有助于提供对象者的健康管理、适合于每个人的个性的医疗的软件、健康状态判定装置以及健康状态判定方法。

背景技术

近年，在医疗领域中“个别化医疗(personalized medicine)”的重要性在提高。个别化医疗，一般是指被称作量身定制医疗(tailor-made medicine)的“进行适合于每个人的个性的医疗”。

至今为止的医疗是基于以患者为中心的想法进行的，主要的目的是探索疾患的原因，开发其治疗方法。另一方面，从前就已知道，疾患的状态因每个人而千差万别，即使是相同疾病，也不一定适用相同的治疗方法。

但是，在以往的医疗中，治疗效果的个体差被认为是必须观察治疗及其效果才能知道的，对每个人进行最适当的治疗计划处于困难的状况。

在此，要想实现个别化医疗，捕捉因每个人而不同的“生物标记”被认为是重要的。一般来说，生物标记是特定的病状、生命体的状态的指标，美国国立卫生研究所(NationalInstitutes of Health)的研究小组在 1998年对生物标记下了“作为通常的生物学的过程、病理学的过程、或对治疗的介入的药理学性的响应的指标，客观地被测定并评价的特性”的定义。另外，在过去，生物标记主要是指血压、脉搏数等生理学性的指标。

能将此生命体征作为生物标记的理由，是因为在体温、血压、脉搏、呼吸数等的生命体征中存在每个人不同的“个体内变动”。即，发明人考虑到生命体征的变化的方式因对象者而不同，通过适当地捕捉此变化的方式并进行解析，能开发有助于对象者的健康管理、诊断等的技术。

另外，作为生命征兆的生命体征作为可简便地掌握健康状态的指标，广泛用于医院、护理设施、在家医疗等现场，并且日常地用于健康管理。但是，本来，在将生命体征用作生物标记的情况下，需要根据每个人的生命数据，量身定制地分析。

其原因为，每个人有个体差、即该人固有的个体内变动，并且高龄者由于年龄增长的影响具有体温降低、血压上升、脉搏降低等与一般成人不同的特性，所以在用绝对值基准判定时存在问题。

关于该问题，针对由于新型冠状病毒引发的发烧，日本厚生劳动省撤回37.5℃这样的绝对值基准，而变更为“每个人的从正常体温的高体温”这样的量身定制的异常判定而广为人知。

(1)日本人的平均体温是36.9℃，在1日出现1℃的变动。(2) 体温分布因个人而异，37.5℃为平均体温的人也非常多。(3)高龄者由于年龄增长的影响而体温逐年降低。根据以上，在一律用37.5℃这样的绝对值基准判定发烧时存在问题。

但是，在“每个人的从正常体温的高体温”下，数值的基准不明确，所以在2020年7月，从日本医师会COVID-19专家会议，根据本发明者的日本慢性期医疗协会杂志中的论文(将每个人的体温的“平均值±2σ＝95％的信赖区间)作为正常域)，提出“应将从热的正态分布中央值起2σ正0.5度认为发烧(在此应注意的严重发烧的含义)”。

本发明者在验证了每个人的体温、血压、脉搏、脉压的生命体征除了特殊的疾患以外一定正态分布的性质之后，着眼包含该人固有的个体内变动而分布的特性，发明取得一定数量的数据，设置基于该数据的均值(μ)以及标准偏差(σ)的判定基准(基准域)，进行对象者的生命的异常判定(例如参照专利文献1)以及评分判定(例如参照专利文献2以及专利文献3)的“生命异常值探测”技术，在厚生劳动科学研究中，根据针对肺炎入院的生命评分的特异度为93％证实并在论文中发表。

专利文献

专利文献1：日本第6350959号说明书

专利文献2：日本第6512648号说明书

专利文献3：日本第6551959号说明书

非专利文献

(非专利文献1)“早期预警分数(Early warning score)”，[线上]，维基百科，免费的百科全书(Wikipedia,the free encyclopedia)，[2017 年10月16日检索]，因特网 <URL:https://en.wikipedia.org/wiki/Early_warning_score>

发明内容

该“生命异常值探测”的发明除了通过量身定制的发烧探测怀疑新冠而发出警告的APP以外，还活用为电子病历、护理软件、病床传感器、健康住宅，但为了制作基准域(生命异常的判定基准)，需要以1日1次的测定持续30日以上这样的方面成为课题。

因此，鉴于每个人的体温、血压、脉搏、脉压的生命体征除了特殊的疾患以外一定正态分布的性质，进而，为了能够用少的数据数或者在短期间内迅速地判定，进行了在确保精度的同时减少测定件的研究。

在此，本发明者关于1日测定1次的生命体征的值，分析涉及 156人的方差少的生命数据，4日量的数据群在与30日量的数据群之间，进行统计的假设检验，进行4日量的数据群相比于30日量的数据群也无显著差异(P>0.05)并且无差异(P接近1)的验证，证实了在4日量和30日量的数据下的探测精度中无差异。此外，详细情况后述。

由此，证实了在为了进行“生命异常值探测”而所需的基准域(判定基准)的制作中，有4日量的数据即可。由此，能够通过短期间的生命数据，量身定制地探测生命异常值。此外，在分布中使用的数据在4日量以后也积蓄，所以在集中30日(30次)量的数据的时间点，与使用从前的30日以上的数据的技术结果相同。

该“生命异常值探测”技术还能够用于将由此求出的异常值等在分数分布表中分配分数，根据其合计分计算医疗风险的“生命评分”技术。

另外，在医疗领域中，作为迅速地评价对象者的疾病的程度的方法，使用了被称作早期预警分数(Early warning score，以下称作“EWS”) 的评分法。

EWS是基于对象者的6个主要的作为生命体征的呼吸数(rpm)、 SpO2(氧饱和度)(％)、体温(℃)、血压(mmHg)、脉搏数(bpm)、意识等级的评价(AVPU响应，A：alart(正常)，V：voice(对声音有反应)，P：pain(对疼痛有反应)，U：unresponsive(无反应))，算出与生命体征的测定结果、评价结果相应的分数，根据分数的合计分数对疾病的程度进行判断的方法(例如，参照非专利文献1)。

此EWS，是基于经多个生理学性的测定值的变化及单一变量内的大的变化来发现临床性的劣化这样的原则。另外，在从各生命体征的测定值算出分数时，采用了基于集体(多个对象者)的测定值的结果决定的数值。

例如，如表1所示，如果是体温，则测定值的中心范围设定“36.0～37.9℃”，在相同范围内成为0分的分数。另外，对于其上下侧的值，以如下的方式设定了体温的测定值和评分的分数，即，如果是“35.0～35.9℃”或“38.0～38.9℃”，则成为1分的分数，如果是“34.0～34.9℃”或“超过38.9℃的值”，则成为2分的分数，如果“小于34℃”，则成为3 分的分数。另外，对于其它的生命体征也如表1所示的那样设定。

[表1]

在此，在表1所示的内容中，采用了由集体的生命体征的测定值设定的“正常的范围”、“异常的范围”作为基准。在此，设定的范围有时考虑地域、年龄等使范围变动，但基本上基于从大多数的人数得到的生命体征的测定值决定成为基准的范围。此基准的设定，在呼吸数、氧饱和度、血压及脉搏数中也同样。

另外，在EWS中，有时也将分数分配给尿输出、氧投给流量、疼痛分数等其它的参数作为除了6个主要的生命体征以外的参数。

在从前的评分法中，根据集体的生命体征的测定值设定的“正常的范围”、“异常的范围”成为基准。因此，难以称为考虑对象者的个体内变动的探测。

即，在由集体的生命体征的测定值设定的基准中，不能与每个人的在生命体征中的特性对应。例如，在青年和高龄者中，平稳的状态的体温、一天的体温的变动就大不相同。另外，对于每个对象差来说，生命体征的值都因高血压等的病情的有无而大不相同。

也就是说，在考虑了对象者的年龄、病情的有无等的情况下，由集体的生命体征的测定值设定的“正常的范围”、“异常的范围”，有时无法成为适当的基准。因此，还进行将本发明中的“生命异常值探测”技术应用于“生命评分”技术的研究。

根据以上的内容，本发明者关于生命的异常判定以及评分判定，借鉴每个人的体温、血压、脉搏、脉压的生命体征除了特殊的疾患以外一定正态分布的性质，进而，为了能够以少的数据数或者在短期间内迅速地判定，进行在确保判定的精度的同时减少判定所需的测定件的研究。

本发明是鉴于以上的方面而提出的，涉及能够反映考虑对象者的个人差的生命体征、每天的身体状况，更迅速并且高精度地捕捉每个对象者不同的个体内变动，有助于提供对象者的健康管理、适合于每个人的个性的医疗的软件、健康状态判定装置以及健康状态判定方法。

为了达成上述目的，本发明的软件构成为用于根据测定的作为生命体征的值的生命信息，判定个体的健康状态，其中，该软件用于使信息处理设备作为包括如下组件的组件发挥功能：信息输入组件，受理从同一个体测定的按正态分布的生命信息以及测定日期时间的信息的输入；信息记录组件，记录输入的所述生命信息以及测定日期时间的信息；基准计算组件，计算从记录的多个所述生命信息的全部或者一部分的、平均μ以及标准偏差σ选择的至少1个；以及判定组件，以依据从所述平均μ以及所述标准偏差σ选择的至少1个设定的预定的数值范围为基准，判定输入的预定的生命信息是否为异常的值，所述预定的数值范围根据记录于所述信息记录组件的至少4个量的所述生命信息制作，并且以使用所述平均μ、所述标准偏差σ、作为大于0 的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准。

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)

此外，在本说明书中，软件是指与计算机的动作相关的程序。另外，程序是指由适合于由计算机进行的处理的命令的被排序的列构成。

在此，信息输入组件能够受理从同一个体测定的按正态分布的生命信息，通过使被输入的生命信息记录在信息记录组件中，能积蓄同一个体的生命信息。此外，在此所称的同一个体，是指对测定的生命体征的值是否是异常的值进行判定的判定对象。

另外，此处所称的“按正态分布的生命信息”是指，在一定的数据数(例如专利文献3公开的30件的数据)齐备的情况下，数据正态分布的性质。因此，并非是意味着仅通过后述“至少4个量的生命信息”，该数据正态分布(示出标准性)的用语。

另外，在此所称的“个体”，是指单独的生物(人或动物)。此外，本发明包括由单一的软件记录单独的同一个体的生命信息的方式和对每个同一个体记录多个同一个体的生命信息的方式。同一个体，例如如果是人，则是指同一人物。

另外，在此所称的“从同一个体取得的生命信息”，是指能够在通过信息输入组件进行的输入的阶段中对个体进行区别。例如可以考虑，1 人的对象者仅输入自己的生命信息的方式，当处理多个对象者的信息时，显示特定的个人用的输入画面来输入生命信息的方式等，使用于进行输入的形式不同来区别个体。

另外，信息输入组件通过受理从同一个体取得的生命信息及取得日期和时间的信息的输入，使信息记录组件记录被输入的生命信息及取得日期和时间的信息，从而成为将同一个体的生命信息与测定的日期和时间的信息一起积蓄的组件。即，可以将同一个体的多个生命信息与测定日期和时间的信息关联地进行处理。另外，在比较不同的生命信息时，能够确认进行比较的生命信息之间的位移的状况、位移量。此外，在此所称的测定日期和时间的信息，包括在向信息输入组件输入生命信息时输入者输入测定日期和时间的信息的方式、输入生命信息时的时间自动地向信息输入组件输入的方式。

另外，基准计算组件通过算出被记录的多个生命信息的全部或一部分的平均μ，能够对反映了同一个体的个体内变动的生命信息的平均值的信息进行利用。此外，在此所称的平均μ，是指从“各生命体征的测定值的总和”除以“生命的测定值的数据数量”的值。另外，在此所称的“被记录的多个生命信息的平均μ”，不仅包括根据被记录的生命信息的全部数据算出的值，也包括根据全部数据中的一部分算出的值。进而，成为平均μ的算出依据的生命信息不仅可以根据连续性的数据，例如每秒、每分、每小时、每天等持续地测定的数据算出，也可以根据隔开秒、分、小时、天数等的间隔提取的数据算出。

另外，基准计算组件通过算出被记录的多个生命信息的全部或一部分的标准偏差σ，能够利用反映了同一个体的个体内变动的生命信息的标准偏差的信息。此外，在此所称的标准偏差σ，是指预定的期间的生命信息的“偏差的方均”。进一步地说，“偏差”是指从预定的期间的生命信息的“各生命体征值”减去了“预定的期间的生命体征值的平均值”的值。另外，在此所称的“被记录的多个生命信息的标准偏差σ”，不仅是根据被记录的生命信息的全部数据算出的标准偏差，也包括根据全部数据中的一部分算出的标准偏差。进而，成为标准偏差σ的算出依据的生命信息，不仅可以根据连续性的数据，例如，每秒、每分、每小时、每天等持续地测定的数据算出，也可以根据隔开秒、分、小时、天数等的间隔提取的数据算出。

另外，基准计算组件通过计算从记录的多个生命信息的全部或者一部分的、平均μ以及标准偏差σ选择的至少1个，能够计算平均μ以及标准偏差σ中的任意1个。另外，还能够计算平均μ以及标准偏差σ这两方。

另外，判定组件通过以依据从平均μ以及标准偏差σ选择的至少1个设定的预定的数值范围为基准，判定输入的预定的生命信息是否为异常的值，能够以反映同一个体的个体内变动的基准，关于同一个体的生命信息判定是否为异常的值。即，利用根据关于同一个体取得的生命信息计算的平均值、标准偏差，设定成为判定基准的预定的数值范围，所以能够以该同一个体固有并且反映生命信息的平均值、从平均值的离差的基准，判定是否为异常。此外，此处所称的“输入的预定的生命信息”是指，成为判定的对象的生命信息。另外，此处所称的“预定的数值范围”包括不包括输入的预定的生命信息、即成为判定的对象的预定的生命信息而根据其以前的过去的生命信息设定的数值范围、和包含成为判定的对象的预定的生命信息地设定的数值范围这两方。另外，“预定的数值范围”包括在设定成为基准的值例如上限值时，在成为判定的对象的数值成为上限值以上时视为“异常”的方式、和在超过上限值时视为“异常”的方式这两方。输入的预定的生命信息可以是最近输入的生命信息。另外，输入的预定的生命信息可以是以前输入的生命信息中的一个或者多个生命信息。

另外，预定的数值范围根据记录于信息记录组件的至少4个量的生命信息制作，并且以使用平均μ、标准偏差σ、作为大于0的数的n 以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准，从而以从平均μ向负的方向离开nσ的值量的数值为下限值，以从平均μ离开mσ的值量的数值为上限值，以此为基准，能够判定输入的预定的生命信息是否为异常的值。

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)

即，能够以从平均μ减去nσ而得到的值为下限值，以对平均μ加上mσ而得到的值为上限值，以它们的至少一方为基准，针对从同一个体测定的生命体征的测定值，判定该值是否为异常的值。另外，能够用至少4个量的生命信息制作基准，所以能够迅速地判定。此外，n以及m的值如上所述是大于0的数即可，该n以及m的值能够考虑基准的严密性、生命体征的种类、对象者的既往历史等各种条件适当地设定。另外，由于是“下限值以及上限值的至少一方”，所以不仅是包括仅将下限值或者上限值设定为基准的方式，而且还包括将下限值和上限值这两方用作基准的方式。

在此在本发明中，详细说明“4个量的生命信息(测定数据)”能够用于异常判定(或者评分判定)。更详细而言，说明如果关于体温、脉搏、血压以及脉压的生命体征，取得至少4个量的测定数据，则能够进行反映了对象者的个体内变动的判定的方面。

首先，作为前提，本发明者通过此前的研究确认到：如果能够关于从同一个体取得的生命数据，取得至少30个量的测定数据，则该测定数据反映每个对象者的个体内变动而正态分布(参照专利文献 3)。

例如，如图15～图22所示，在各条件下测定脉搏的情况下，如果30个量的测定数据齐备，则成为根据该测定的数据，能够得到每个对象者不同的正态分布曲线的结果。图15、图17、图19以及图21 是从同一对象者(在此称为A先生/女士)取得的脉搏的结果，图16、图18、图20以及图22是从其他同一对象者(在此称为B先生/女士) 取得的脉搏的结果。此外，在图15～图22中，示出30个量的测定数据，曲线上的圆圈标记与1个测定数据对应，但以平均值为中心重叠的数据存在多个，所以在附图上，未示出30个量的圆圈标记。

更详细而言，图15以及图16是基于针对每1分测定脉搏而取得 30个量的脉搏的测定数据的结果的图表。都能够得到表示以平均值为顶点的正态分布的形状的结果。另外，在A先生/女士和B先生/女士中，成为顶点的平均值不同，并且，位于曲线的两端的值(最小值以及最大值)也不同。因此，明确能够得到个体的正态分布。此外，关于该点，在图17～图22中，确认到同样的倾向。

另外，图17以及图18是基于针对每7分测定脉搏而取得30个量的脉搏的测定数据的结果的图表。这样，在改变测定的时间间隔时，也能够得到以各对象者的平均值为顶点的正态分布的形状。

另外，图19以及图20是基于在1日中以不规则的时间取得30 个量的脉搏的测定数据的结果的图表。进而，图21是基于在30小时中以不规则的时间取得30个量的脉搏的测定数据的结果的图表，图 22是基于在30日中以不规则的时间取得30个量的脉搏的测定数据的结果的图表。如此处所示，确认到即使并非以一定间隔规则性地取得的数据，如果取得30个量的测定数据，则该数据以各对象者的平均值为顶点成为正态分布的形状。

另外，例如，如图23以及图24所示，即便关于体温，如果30 个量的测定数据齐备，则成为根据该测定的数据，能够得到每个对象者不同的正态分布曲线的结果。图23以及图24是基于针对每2分测定体温而取得30个量的体温的测定数据的结果的图表。另外，在图23和图24中，测定体温的对象者不同。这样，确认到即便是体温，如果取得30个量的测定数据，则该数据以各对象者的平均值为顶点成为正态分布的形状。

不仅是脉搏和体温，而且关于血压(收缩期血压以及扩张期血压)、脉压，也确认到根据30个量的测定数据能够得到个体般的正态分布这一点。

因此，本发明者确认到与时间的长度、测定间隔有无规则性无关地，如果关于生命体征，取得至少30个量的测定数据，则能够得到反映了对象者的个体内变动的正态分布，可将其用作生物标记。

在此，本发明者关于1日测定1次的生命体征的值，在4日量的数据群与30日量的数据群之间，进行统计的假设检验，进行4日量的数据群相比于30日量的数据群也无显著差异(P>0.05)并且无差异(P接近1)的验证，证实了在4日量的数据群和30日量的数据群下的探测精度中无差异。

更详细而言，关于收缩期血压、扩张期血压、脉压、脉搏、体温的各生命体征，进行1日1次的测定，关于4日量的数据群(4日数据群)、10日量的数据群(10日数据群)、14日量的数据群(14日数据群)以及30日量的数据群(30日数据群)，计算各个数据群的“平均值”和“标准偏差”。另外，数据数是基于156人量(n＝156)的数据。

而且，为了比较4日数据群、10日数据群、14日数据群以及30 日数据群的数据群，根据作为方差分析(analysis of variance、简称： ANOVA)的1种的单因素方差分析，计算了各生命体征的P值。另外，P值是测定用于不采纳零假设的证据的显着性概率，在本验证中， P值的值越接近1，可推测为在各数据群中越无显著差异。表2示出数据群的平均值、标准偏差以及P值的结果。

此外，单因素方差分析能够用既知的方法计算，所以省略详细的说明，关于各数据群，能够通过阶段性地求出群内平方和、群间平方和、自由度、F值以及P值来计算。

[表2]

如表2所示，关于4日数据群、10日数据群、14日数据群以及 30日数据群这4个数据群的P值在收缩期血压、扩张期血压、脉压、脉搏、体温的各生命体征中，成为0.960～0.999，成为接近1的值，所以呈现可推测为在各数据群中无显著差异的结果。另外，即使比较各数据群的平均值以及标准偏差，数据群之间的平均值的差以及标准偏差的差成为非常小的值。

根据以上的结果确认到：可推测为关于各生命体征，4个量(4 日量)的数据群的均值以及标准偏差相比于30个量(30日量)的数据群的均值以及标准偏差，无显著差异(P>0.05)并且无差异。

而且，由此，考虑在进行对象者个人的生命的异常判定或者评分判定时，作为判定基准(预定的数值范围)的计算根据，可采用基于 4个量的生命信息的、平均值(μ)以及标准偏差(σ)，完成本发明。

即，在从基于4个量的生命信息的、平均值(μ)以及标准偏差 (σ)设定的判定基准中，也反映了对象者个人的个体内变动，通过将其用于判定，能够迅速地判定。

另外，基准计算组件在根据记录于信息记录组件的1日测定2 次以上并且至少2日量以上的生命信息计算平均μ以及标准偏差σ的情况下，能够根据最低2日量的生命信息，计算反映了同一个体的个体内变动的平均值以及标准偏差。此外，此处所称的1日测定2次以上并且至少2日量以上的生命信息是指，不仅是连续的日期，而且还包括关于日数隔开的信息进行合计以1日2次的测定成为2日量以上的生命信息。另外，1日2次的测定是指，例如，上午测定1次、下午测定1次的信息。

另外，基准计算组件在根据记录于信息记录组件的至少4日量以上的生命信息计算平均μ以及标准偏差σ的情况下，能够根据最低4 日量的生命信息，计算反映了同一个体的个体内变动的平均值以及标准偏差。其结果，能够提高判定是否为异常的值的基准的精度。此外，此处所称的4日量以上的生命信息是指，不仅是连续的日期，而且还包括关于日数隔开的信息进行合计而成为4日量以上的生命信息。另外，4日量以上的生命信息是指，例如，1日测定1次的生命信息齐备4日量以上的信息。

另外，在生命信息包括从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少 1个测定值的情况下，关于体温、脉搏、血压以及脉压，能够以反映了个体内变动的判定基准，判定生命信息是否异常。

另外，在包括判定组件判定为异常的值的生命信息而设定预定的数值范围的情况下，能够包括在对象者中的生命体征的值中产生了异常的状态，捕捉个体内变动，进行生命异常的判定。

另外，在去除判定组件判定为异常的值的生命信息而设定预定的数值范围的情况下，如以下的特殊的状况下的、不稳定的生命信息未包含于判定基准的计算根据，能够提高判定的精度。此处所称的特殊的状况下的不稳定的生命信息是指，例如，在向对象者的医疗介入时、即通过医者的诊断(指示)对象者刚刚入院之后测定的生命体征的值。在这样的状况下测定的生命体征的值在从对象者的生命的个体内变动来看时，易于成为不稳定的值，所以成为将上述值从判定基准的计算根据去除的方式。

另外，在去除输入的预定的生命信息而设定预定的数值范围的情况下，不包含成为判定对象的生命体征的值，而设置生命异常的判定基准。由此，在成为判定对象的生命体征的值在从对象者的生命的变动来看时成为如视为异常那样的数值的情况下(例如体温成为高热)，将被视为该异常的数值从判定基准的计算根据去除，能够提高有无生命异常的判定精度。

另外，在包含输入的预定的生命信息而设定预定的数值范围的情况下，包含成为判定对象的生命体征的值，设置生命异常的判定基准。由此，成为生命异常的判定基准的根据的数据数增加，能够设置进一步反映了对象者的个体内变动的倾向的判定基准。

另外，在去除从处于预定的状态的对象者测定的生命信息而设定预定的数值范围的情况下，去除在对象者的生命不稳定的特殊的状态下测定的生命体征的值，设置生命异常的判定基准。即，例如，成为从判定基准的计算根据，去除对象者服用退烧药而在体温不稳定(未呈现本来的变动倾向)的状态下测定的体温的值的方式。由此，能够提高短期间的生命异常的判定精度。此外，此处所称的预定的状态是指对象者的生命不稳定的特殊的状态，其内容不限定于服用退烧药时的体温。例如，包括服用对血压、脉搏有作用的药时、其他对对象者采取对生命体征的变动有作用的处方、处置的状态。

另外，基准计算组件进而根据记录于信息记录组件的生命信息，计算作为最近4日期间的生命体征的值的平均值的最近生命均值、和作为最近30日期间的生命体征的值的平均值的对照生命均值，软件还包括用于使信息处理设备作为第2判定组件发挥功能的软件，第2 判定组件在最近生命平均值与对照生命平均值的差超过预定的范围的情况下，在判定为身体状况恶化倾向的值的情况下，能够提供根据生命信息的平均值的变化，预测同一个体的健康状态恶化的信息。即，根据最近4日期间和最近1个月中的生命平均值的浮动，将生命平均值自身大幅变化的现象捕捉为成为对象的同一个体的健康状态的大的变化，用作引起异常的预测信息。此外，在此处的“最近”中，能够采用包括成为判定的对象的生命信息的方式、和不包括成为判定的对象的生命信息的方式这两方。

另外，信息输入组件在判定组件将输入的预定的生命信息判定为异常的值之后，受理再次测定的同一个体的再测定生命信息以及测定日期时间的输入的情况下，除了成为判定的根据的生命信息以外，还能够记录进行了再次的测定的同一个体的生命信息。例如，在成为判定的根据的生命信息的值由于测定的办法不佳等某种理由成为错误的数值，以该测定值判定为异常的值的情形中，能够再次进行用于确认判定结果是否正确的生命信息的输入以及记录。

另外，在判定组件判定再测定生命信息是否为异常的值的情况下，能够针对再次测定的生命信息，进行是否为异常的值的判定。即，例如，如上所述，在成为是异常的值这样的第1次判定的根据的生命信息的值由于某种理由成为错误的数值时，能够再次判定有无异常。进而，在该情况下，还能够成为用再测定生命信息，制作在下次的判定中使用的平均值、标准偏差以及根据它们设定的判定基准的方式。

另外，在信息记录组件能够将能够识别个体的个体识别信息与生命信息对应起来记录的情况下，能够针对每个个体识别各生命信息并处置。即，例如，能够用1个软件管理多人的对象者的生命信息，判定多人的对象者的生命信息。

另外，在生命体征是从人类以及动物的至少一方测定的生命体征的情况下，能够将判定的对象者设定为人类、动物。此外，此处所称的动物不特别限定种类，只要是能够测定生命体征的值的动物，则可成为异常的判定的对象。

另外，为了达成上述目的，本发明的健康状态判定装置构成为用于根据测定的作为生命体征的值的生命信息，判定个体的健康状态，其中，该健康状态判定装置具备：信息输入组件，受理从同一个体测定的按正态分布的生命信息以及测定日期时间的信息的输入；信息记录组件，记录输入的所述生命信息以及测定日期时间的信息；基准计算组件，计算从记录的多个所述生命信息的全部或者一部分的、平均μ以及标准偏差σ选择的至少1个；以及判定组件，以依据从所述平均μ以及所述标准偏差σ选择的至少1个设定的预定的数值范围为基准，判定输入的预定的生命信息是否为异常的值；以及显示组件，能够显示所述判定组件判定的判定结果，所述预定的数值范围根据记录于所述信息记录组件的至少4个量的所述生命信息制作，并且以使用所述平均μ、所述标准偏差σ、作为大于0的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准。

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)

在此，在预定的数值范围根据记录于信息记录组件的至少4个量的生命信息制作，并且以使用平均μ、标准偏差σ、作为大于0的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准的情况下，以从平均μ向负的方向离开nσ的值量的数值为下限值，以从平均μ离开mσ的值量的数值为上限值，以此为基准，能够判定输入的预定的生命信息是否为异常的值。

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)

即，能够以从平均μ减去nσ而得到的值为下限值，以对平均μ加上mσ而得到的值为上限值，以它们的至少一方为基准，针对从同一个体测定的生命体征的测定值，判定该值是否为异常的值。另外，能够用至少4个量的生命信息制作基准，所以能够迅速地判定。

另外，能由能够显示分数判定组件判定的判定结果的显示组件显示判定结果进行确认。

另外，为了达成上述目的，本发明的健康状态判定方法是计算机执行的方法，构成为用于根据测定的作为生命体征的值的生命信息，判定个体的健康状态，其中，该健康状态判定方法具备：基准计算工序，计算从由同一个体测定的按正态分布的生命信息中的、一定个数以上的生命信息的平均μ以及标准偏差σ选择的至少1个；以及判定工序，以依据从所述平均μ以及所述标准偏差σ选择的至少1个设定的预定的数值范围为基准，判定输入的预定的生命信息是否为异常的值，所述预定的数值范围根据至少4个量的所述生命信息制作，并且以使用所述平均μ、所述标准偏差σ、作为大于0的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准。

在此，在基准计算工序中，通过计算从由同一个体测定的生命信息中的、一定个数以上的生命信息的平均μ以及标准偏差σ选择的至少1个，能够利用反映了同一个体的个体内变动的生命信息的平均以及标准偏差的信息。

另外，在预定的数值范围根据记录于信息记录组件的至少4个量的生命信息制作，并且以使用平均μ、标准偏差σ、作为大于0的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准的情况下，以从平均μ向负的方向离开nσ的值量的数值为下限值，以从平均μ离开mσ的值量的数值为上限值，以此为基准，能够判定输入的预定的生命信息是否为异常的值。

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)

即，能够以从平均μ减去nσ而得到的值为下限值，以对平均μ加上mσ而得到的值为上限值，以它们的至少一方为基准，针对从同一个体测定的生命体征的测定值，判定该值是否为异常的值。另外，能够用至少4个量的生命信息制作基准，所以能够迅速地判定。

另外，为了达成上述目的，本发明的软件构成为用于对取得的作为与生命体征有关的信息的生命信息进行评分，根据得到的分数结果信息，判定个体的健康状态，其中，该软件用于使信息处理设备作为包括如下组件的组件发挥功能；信息输入组件，受理从同一个体取得并且按正态分布的生命信息以及取得日期时间的输入；信息记录组件，记录输入的所述生命信息以及取得日期时间的信息；基准计算组件，计算记录的多个所述生命信息的全部或者一部分的、平均μ以及标准偏差σ；评分处理组件，以预定的评分条件为基准，对输入的预定的生命信息进行评分，计算作为分数的值的分数结果信息；以及分数判定组件，以预定的分数判定条件为基准，判定所述分数结果信息是否为异常的值，所述生命信息包括从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值，所述预定的评分条件针对从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值根据至少4个量的所述生命信息制作，并且以使用所述平均μ、所述标准偏差σ、作为大于0的数的n 以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准。

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)

此外，在本说明书中，软件是指与计算机的动作相关的程序。另外，程序是指由适合于由计算机进行的处理的命令的被排序的列构成。

在此，通过信息输入组件受理从同一个体取得并且按正态分布的生命信息的输入，并将输入的生命信息记录到信息记录组件，能够积蓄同一个体的生命信息。此外，此处所称的同一个体是指，根据测定的生命体征的值进行评分的判定对象。

另外，此处所称的“按正态分布的生命信息”是指，在一定的数据数(例如专利文献3公开的30件的数据)齐备的情况下，数据正态分布的性质。因此，并非是意味着仅通过后述“至少4个量的生命信息”，该数据正态分布(示出标准性)的用语。

另外，信息输入组件通过接受从同一个体取得的生命信息及取得日期和时间的信息的输入，使信息记录组件记录被输入的生命信息及取得日期和时间的信息，成为将同一个体的生命信息与取得的日期和时间的信息一起积蓄的组件。即，能够将同一个体的多个生命信息与取得日期和时间的信息关联地进行处理。另外，在比较不同的生命信息时，能够确认进行比较的生命信息之间的位移的状况、位移量。此外，在此所称的取得日期和时间的信息，包括在向信息输入组件输入生命信息时输入者输入取得日期和时间的信息的方式、输入生命信息时的时间自动地向信息输入组件输入的方式。另外，取得日期和时间的信息包括对生命体征进行了测定的日期和时间、进行了生命体征的评价(例如，意识等级) 的日期和时间。

另外，基准计算组件通过算出被记录的多个生命信息的全部或一部分的平均μ，能够对反映了同一个体的个体内变动的生命信息的平均值的信息进行利用。此外，在此所称的平均μ是指从“各生命体征的测定值的总和”除以“生命的测定值的数据数量”的值。另外，在此所称的“被记录的多个生命信息的平均μ”，不仅包括根据被记录的生命信息的全部数据算出的值，也包括根据全部数据中的一部分算出的值。进而，成为平均μ的算出依据的生命信息不仅可以根据连续性的数据，例如每秒、每分、每小时、每天等持续地测定的数据算出，也可以根据隔开秒、分、小时、天数等的间隔提取的数据算出。

另外，基准计算组件通过算出被记录的多个生命信息的全部或一部分的标准偏差σ，能够利用反映了同一个体的个体内变动的生命信息的标准偏差的信息。此外，在此所称的标准偏差σ是指预定的条件的生命信息的“偏差的方均”。进一步地说，“偏差”是指从预定的条件的生命信息的“各生命体征的测定值”减去了“预定的条件的生命体征的测定值的平均值”的值。另外，在此所称的“被记录的多个生命信息的标准偏差σ”，不仅包括根据被记录的生命信息的全部数据算出的标准偏差，也包括根据全部数据中的一部分算出的标准偏差。进而，成为标准偏差σ的算出依据的生命信息，不仅可以根据连续性的数据，例如，每秒、每分、每小时、每天等持续地测定的数据算出，也可以根据隔开秒、分、小时、天数等的间隔提取的数据算出。

另外，评分处理组件通过以预定的评分条件为基准，对被输入的预定的生命信息进行评分，算出作为分数的值的分数结果信息，能将被输入的生命信息变换成与其内容相应的分数结果信息(分数)。此外，此处所称的“输入的预定的生命信息”是指，成为评分的对象的生命信息。

另外，分数判定组件通过以预定的分数判定条件为基准，对分数结果信息是否是异常的值进行判定，可以对根据从同一个体取得的生命信息的内容得到的分数结果信息的值判定是否是异常的值。此外，在此的以预定的分数判定条件为基准的判定，可以作为对从1个生命体征得到的分数结果信息是否是异常的值进行判定的方式；对多个分数结果信息的合计分进行判定的方式；以及对2个以上的分数结果信息的组合进行判定的方式。

另外，预定的评分条件针对从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值根据至少4个量的所述生命信息制作，并且以使用所述平均μ、所述标准偏差σ、作为大于0的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准，从而以从平均μ向负的方向离开nσ的值量的数值为下限值，以从平均μ离开mσ的值量的数值为上限值，以此为基准，能够得到与其内容对应的分数结果信息。另外，该基准是反映了同一个体的个体内变动的基准，能够按照反映了个体内变动的形式，对同一个体的生命信息进行分数化。

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)

即，能够以从平均μ减去nσ而得到的值为下限值，以对平均μ加上mσ而得到的值为上限值，以它们的至少一方为基准，针对从同一个体测定的生命体征的测定值，取得分数结果信息。另外，能够用至少4个量的生命信息制作基准，所以能够迅速地判定。此外，n以及m的值如上所述是大于0的数即可，该n以及m的值能够考虑基准的严密性、生命体征的种类、对象者的既往历史等各种条件适当地设定。

另外，此处所称的“预定的评分条件”包括不包括输入的预定的生命信息、即成为评分的对象的预定的生命信息而根据其以前的过去的生命信息设定的信息、和包括成为评分的对象的预定的生命信息而设定的信息这两方。另外，输入的预定的生命信息可以是最近输入的生命信息。另外，输入的预定的生命信息可以是以前输入的生命信息中的一个或者多个生命信息。另外，此处所称的“预定的评分条件”包括在设定成为基准的值、例如一定值时在成为评分的对象的数值为一定值以上时成为2分且在小于一定值时成为1分的方式、和在成为评分的对象的数值超过一定值时成为2分且在一定值以下时成为1分的方式这两方。另外，由于是“下限值以及上限值的至少一方”，所以不仅包括仅将下限值或者上限值设定为基准的方式，而且还包括将下限值和上限值这两方用作基准的方式。

另外，基准计算组件在根据记录于信息记录组件的1日测定2 次以上并且至少2日量以上的生命信息计算平均μ以及标准偏差σ的情况下，能够根据最低2日量的生命信息，计算反映了同一个体的个体内变动的平均值以及标准偏差。此外，此处所称的1日测定2次以上并且至少2日量以上的生命信息是指，不仅是连续的日期，而且还包括关于日数隔开的信息进行合计以1日2次的测定成为2日量以上的生命信息。另外，1日2次的测定是指，例如，上午测定1次、下午测定1次的信息。

另外，基准计算组件在根据记录于信息记录组件的至少4日量以上的生命信息计算平均μ以及标准偏差σ的情况下，能够根据最低4 日量的生命信息，计算反映了同一个体的个体内变动的平均值以及标准偏差。其结果，能够提高计算分数结果信息的基准的精度。此外，此处所称的4日量以上的生命信息是指，不仅是连续的日期，而且还包括关于日数隔开的信息进行合计而成为4日量以上的生命信息。另外，4日量以上的生命信息是指，例如，1日测定1次的生命信息齐备4日量以上的信息。

另外，在生命信息具有氧饱和度的测定值的情况下，对于从同一个体测定的氧饱和度，能够得到分数结果信息，对是否是异常的值进行判定。

另外，在评分条件对于氧饱和度的测定值是预先设定的预定的数值范围的情况下，在从同一个体取得的氧饱和度的测定值作为生命信息被输入时，能够根据以预先设定的预定的数值范围为基准得到与其内容相应的分数结果信息。此外，在此所称的“预先设定的预定的数值范围”能够采用根据集体的生命体征的测定值设定的数值范围。另外，在此所称的“预定的数值范围”包括在设定成为基准的值、例如一定值时在成为评分的对象的数值为一定值以上时成为2分且在小于一定值时成为1 分的方式、和在成为评分的对象的数值超过一定值时成为2分且在一定值以下时成为1分的方式这两方。

另外，在生命信息具有对意识等级进行观察而取得的意识等级评价结果的情况下，对于从同一个体取得的意识等级评价结果，能够得到分数结果信息，对是否是异常的值进行判定。

另外，在评分条件对于意识等级评价结果是表示意识等级的程度的预定的观察状态的情况下，能够将从同一个体取得的意识等级评价结果适用于预定的观察状态的内容，得到与其内容相应的分数结果信息。此外，预定的观察状态的内容是指，例如，在意识等级的评价中进行利用的AVPU响应的内容、表示混乱的状态的内容。

另外，在分数判定组件判定为分数结果信息为异常的值时，在至少分成2个阶段对异常进行判定的情况下，能使评分结果信息的判定后的处理变得多种多样。例如，在表示异常的状态下，如果分数结果信息的数值小，则作为“注意”进行通知，对于分数结果信息的数值大的情况，则作为“警告”进行通知，由此，可以不对全部的异常进行统一处理。其结果，在进行了判定时，能够效率良好地处理是否立即需要医师的检查这样的判定后的应对。

另外，在包括成为分数判定组件判定为异常的值的分数结果信息的计算根据的生命信息而设定预定的评分条件的情况下，能够包括在对象者中的生命体征的值中产生了异常的状态，捕捉个体内变动，进行生命异常的判定。

另外，在去除成为分数判定组件判定为异常的值的分数结果信息的计算根据的生命信息而设定预定的评分条件的情况下，如以下的特殊的状况下的、不稳定的生命信息未包含于判定基准的计算根据，能够提高判定的精度。此处所称的特殊的状况下的不稳定的生命信息是指，例如，在向对象者的医疗介入时、即通过医者的诊断(指示)对象者刚刚入院之后测定的生命体征的值。在这样的状况下测定的生命体征的值在从对象者的生命的个体内变动来看时，易于成为不稳定的值，所以成为将上述值从判定基准的计算根据去除的方式。

另外，在去除输入的预定的生命信息而设定预定的评分条件的情况下，不包括成为判定对象的生命体征的值，而设置评分条件。由此，在成为判定对象的生命体征的值在从对象者的生命的变动来看时成为如视为异常那样的数值的情况下(例如体温成为高热)，从评分条件的计算根据去除被视为该异常的数值，能够提高评分的精度、以及基于评分的有无异常的判定精度。

另外，在包括输入的预定的生命信息而设定预定的评分条件的情况下，包括成为判定对象的生命体征的值，而设置评分条件。由此，成为评分条件的根据的数据数增加，能够设置进一步反映了对象者的个体内变动的倾向的评分的基准。

另外，在去除从处于预定的状态的对象者测定的生命信息而设定预定的评分条件的情况下，去除在对象者的生命不稳定的特殊的状态下测定的生命体征的值，而设置评分条件。即，例如，成为从评分条件的计算根据，去除对象者服用退烧药而在体温不稳定(未呈现本来的变动倾向)的状态下测定的体温的值的方式。由此，能够提高短期间的基于评分的异常的判定精度。此外，此处所称的预定的状态是指对象者的生命不稳定的特殊的状态，其内容不限定于服用退烧药时的体温。例如，包括服用对血压、脉搏有作用的药时、其他对对象者采取对生命体征的变动有作用的处方、处置的状态。

另外，为了达成上述目的，本发明的健康状态判定装置构成为用于对取得的作为与生命体征有关的信息的生命信息进行评分，根据得到的分数结果信息，判定个体的健康状态，其中，该健康状态判定装置具备：

信息输入组件，受理从同一个体取得并且按正态分布的生命信息以及取得日期时间的输入；信息记录组件，记录输入的所述生命信息以及取得日期时间的信息；基准计算组件，计算记录的多个所述生命信息的全部或者一部分的、平均μ以及标准偏差σ；评分处理组件，以预定的评分条件为基准，对输入的预定的生命信息进行评分，计算作为分数的值的分数结果信息；分数判定组件，以预定的分数判定条件为基准，判定所述分数结果信息是否为异常的值；以及显示组件，能够显示所述分数判定组件判定的判定结果，所述生命信息包括从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值，所述预定的评分条件针对从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值根据至少 4个量的所述生命信息制作，并且以使用所述平均μ、所述标准偏差σ、作为大于0的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准。

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)

在此，预定的评分条件针对从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值根据至少4个量的所述生命信息制作，并且以使用所述平均μ、所述标准偏差σ、作为大于0的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准，从而以从平均μ向负的方向离开nσ的值量的数值为下限值，以从平均μ离开mσ的值量的数值为上限值，以此为基准，能够得到与其内容对应的分数结果信息。另外，该基准是反映了同一个体的个体内变动的基准，能够按照反映了个体内变动的形式，对同一个体的生命信息进行分数化。

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)

即，能够以从平均μ减去nσ而得到的值为下限值，以对平均μ加上mσ而得到的值为上限值，以它们的至少一方为基准，针对从同一个体测定的生命体征的测定值，取得分数结果信息。另外，能够用至少4个量的生命信息制作基准，所以能够迅速地判定。

另外，能够由能够显示分数判定组件判定的判定结果的显示组件显示判定结果进行确认。

另外，为了达成上述目的，本发明的健康状态判定方法是计算机执行的方法，构成为用于对取得的作为与生命体征有关的信息的生命信息进行评分，根据得到的分数结果信息，判定个体的健康状态，其中，该健康状态判定方法具备：信息记录工序，受理并记录从同一个体取得并且按正态分布的生命信息的输入；基准计算工序，计算记录的多个所述生命信息的全部或者一部分的、平均μ以及标准偏差σ；评分处理工序，以预定的评分条件为基准，对输入的预定的生命信息进行评分，计算作为分数的值的分数结果信息；以及分数判定工序，以预定的分数判定条件为基准，判定所述分数结果信息是否为异常的值，所述生命信息包括从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值，所述预定的评分条件针对从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值根据至少4个量的所述生命信息制作，并且以使用所述平均μ、所述标准偏差σ、作为大于0的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准。

在此，在基准计算工序中，通过计算从由同一个体测定的生命信息中的、一定个数以上的生命信息的平均μ以及标准偏差σ选择的至少1个，能够利用反映了同一个体的个体内变动的生命信息的平均以及标准偏差的信息。

另外，预定的评分条件针对从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值根据至少4个量的所述生命信息制作，并且以使用所述平均μ、所述标准偏差σ、作为大于0的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准，从而以从平均μ向负的方向离开nσ的值量的数值为下限值，以从平均μ离开mσ的值量的数值为上限值，以此为基准，能够得到与其内容对应的分数结果信息。另外，该基准是反映了同一个体的个体内变动的基准，能够按照反映了个体内变动的形式，对同一个体的生命信息进行分数化。

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)

即，能够以从平均μ减去nσ而得到的值为下限值，以对平均μ加上mσ而得到的值为上限值，以它们的至少一方为基准，针对从同一个体测定的生命体征的测定值，取得分数结果信息。另外，能够用至少4个量的生命信息制作基准，所以能够迅速地判定。

本发明所涉及的软件、健康状态判定装置以及健康状态判定方法能够反映考虑对象者的个人差的生命体征、每天的身体状况，更迅速并且高精度地捕捉每个对象者不同的个体内变动，有助于提供对象者的健康管理、适合于每个人的个性的医疗。

附图说明

图1是表示导入了应用了本发明的软件的平板终端的概略结构的图 (第一系统结构)。

图2是表示具有应用了本发明的软件的第二系统结构的概略图。

图3是表示具有应用了本发明的软件的第三系统结构的概略图。

图4是表示运算部、信息发送接收部及信息记录部的结构的框图。

图5是表示生命信息的提取的实例的概略图。

图6(a)是表示在使应用了本发明的软件发挥功能时使用的装置的一例的概略图，(b)是表示装置的其它的例子的概略图。

图7是表示生命体征的值的输入画面的一例的概略图。

图8是表示生命体征的值的输入画面的其它的例子的概略图。

图9(a)是以多个对象者的生命信息为基础制作的正态分布曲线的图表，(b)是以同一对象者的生命信息为基础制作的正态分布曲线的图表。

图10是表示热型表的例子的概略图。

图11是表示由电子病历卡表示评分的结果的图像的例子的概略图。

图12是表示由在智能电话终端的利用的应用软件表示评分的结果的图像的例子的概略图。

图13是示出从生命信息的输入至异常的判定、结果的信息的显示的信息处理的流程的流程图。

图14是表示从生命信息的输入到在分数值信息中的异常的判定、结果的信息的表示为止的信息处理的流程的流程图。

图15是基于每1分钟测定脉搏而取得了30个量的脉搏的测定数据的结果的正态分布曲线。

图16是基于每1分钟测定脉搏而取得了30个量的脉搏的测定数据的结果的正态分布曲线。

图17是基于每7分钟测定脉搏而取得了30个量的脉搏的测定数据的结果的正态分布曲线。

图18是基于每7分钟测定脉搏而取得了30个量的脉搏的测定数据的结果的正态分布曲线。

图19是基于在一天内以不规则的时间取得了30个量的脉搏的测定数据的结果的正态分布曲线。

图20是基于在一天内以不规则的时间取得了30个量的脉搏的测定数据的结果的正态分布曲线。

图21是基于在30小时内以不规则的时间取得了30个量的脉搏的测定数据的结果的正态分布曲线。

图22是基于在30天内以不规则的时间取得了30个量的脉搏的测定数据的结果的正态分布曲线。

图23是基于每2分钟测定体温而取得了30个量的体温的测定数据的结果的正态分布曲线。

图24是基于每2分钟测定体温而取得了30个量的体温的测定数据的结果的正态分布曲线。

图25是示出在体温中，根据4日量的生命信息或者5日量的生命信息，进行生命异常的判定，判定为异常的结果的概略图。

图26是示出在体温中，根据4日量的生命信息或者5日量的生命信息，进行生命异常的判定，判定为正常(无异常)的结果的概略图。

图27是示出在脉搏中，根据4日量的生命信息或者5日量的生命信息，进行生命异常的判定，判定为异常的结果的概略图。

图28是示出在脉搏中，根据4日量的生命信息或者5日量的生命信息，进行生命异常的判定，判定为正常(无异常)的结果的概略图。

(符号说明)

1：健康状态判定装置；1a：软件；2：运算部；2a：运算部；3：平板终端；3a：(平板终端的)输入部；3b：(平板终端的)显示画面；3c：(平板终端的)信息发送接收部；4：信息记录部；4a：信息记录部；5：基准计算组件；5a：基准计算组件；6：判定处理组件； 6a：判定处理组件；7：个人信息；8：生命信息；9：目标时刻信息； 10：姿势信息；11：气温信息；12：分数判定结果信息；12a：生命判定结果信息；13：再测定生命信息；14：平均值计算组件；15：标准偏差计算组件；16：正态分布计算组件；18：分数判定基准信息； 21a：生命测定器；21b：体温计；22a：智能手机终端；22b：个人计算机终端(PC终端)；23：信息输入组件；24：信息记录组件；24a：信息记录组件；30a：因特网；32a：信息管理服务器；32b：软件； 32c：软件；32d：软件；50a：用户终端；50b：外部终端；60a：用户终端；60b：外部终端；70b：管理终端；100：评分处理组件；100a：评分处理组件；101：评分基准设定组件；102：评分基准信息；102a：生命判定基准信息；103：分数值信息。

具体实施方式

以下，一边参照附图一边对本发明的实施方式进行说明，以供理解本发明。

图1是表示导入了应用了本发明的软件的平板终端的概略结构的图。此外，以下所示的构造是本发明的一例，本发明的内容不被其限定。

[1.关于整体的装置结构]

应用了本发明的软件能够导入到通用的信息处理设备，针对嵌入的信息处理设备赋予为了实施本发明而所需的各信息处理功能。其结果，在平板终端3中，另外，能够输入对象者的生命信息，进行反映了对象者的生命体征的值的个体内变动的健康状态的判定。另外，能够输入对象者的生命信息，进行与其内容对应的评分，进行得到的分数结果信息(以下称为“分数值信息”)是否为异常的值的判定。

此外，信息处理设备是指具备CPU等运算部、RAM、ROM等存储部、对与液晶画面等显示画面、键盘等输入部、因特网等的通信进行控制的通信部等。例如，是通用的个人电脑、平板终端、智能电话等。另外，作为信息处理设备，例如，各种保健设备、设置于医院、设施等的医疗系统、护理系统也成为对象，也可以将应用了本发明的软件装入到它们中进行使用。

应用了本发明的软件，作为应用软件被下载装入平板终端3，将具备健康状态的判定功能的平板终端作为健康状态判定装置1。作为应用了本发明的健康状态判定装置的一个例子的健康状态判定装置1是分析 4次的测定值这样的短期的个别的生命体征，判定健康状态的异常的装置。

此外，以下，将健康状态判定装置1的使用者即判定健康状态的人物称作“对象者”。

如图1所示，健康状态判定装置1(平板终端3)具备运算部2。运算部2是执行健康状态判定装置1具有的各信息处理功能的处理部。即，在应用本发明的软件中，使平板终端3的运算部2作为信息输入组件23、信息记录组件24、基准计算组件5、评分处理组件100、判定处理组件6等发挥功能。通过该各组件的处理功能，进行信息的发送接收、信息的记录、生命体征的值中的异常的判定、与生命体征的值有关的异常的判定基准的设定、与生命体征的值有关的异常的判定结果的通知、基于生命信息的内容的评分、评分条件(评分基准信息)的设定、分数值信息中的异常的判定、与分数值有关的异常的判定基准的设定、与分数值有关的判定结果的通知、显示信息的制作、显示等。

此外，平板终端3能够经由因特网访问外部的服务器、终端等，还能够在与外部的服务器、终端等之间进行信息的发送接收。信息记录组件24、基准计算组件5、评分处理组件100、判定处理组件6分别是本申请权利要求的“信息记录组件”、“基准计算组件”、“评分处理组件”以及“判定组件(或者分数判定组件)”的一个例子。

平板终端3具有信息记录部4、信息发送接收部3c、输入部3a和显示部3b。

信息发送接收部3c是承担在运算部2、信息记录部4、输入部3a及显示部3b等之间的信息的发送接收的部分。另外，也可以被构成为能够在平板终端3与外部终端之间进行信息的发送接收。

在此，以下，不一定需要将应用了本发明的软件处理的各信息记录在平板终端3的信息记录部4。例如，也可以是经由平板终端3的信息发送接收部3c将各种信息向外部服务器、外部终端送信并进行记录，在判定等时，从外部服务器等接收所需要的信息的方式。

进一步地说，不需要将健康状态判定装置1的主要的结构全部下载到平板终端3中。例如，也可以是如下的方式：在平板终端3中，仅进行判定结果的信息、正态分布曲线、热型表等的显示信息的显示，各种信息的记录及判定处理等在外部服务器等中进行。

应用了本发明的软件在系统上的结构中可存在多个变化。以下，对几个变化的实例进行说明。

(第一系统结构)

图1所示的平板终端3的概略结构将应用本发明的软件导入到终端，能够用终端单体，进行生命信息的输入、记录、判定、判定结果的显示、判定计算基准的设定。即，是可由装置单体实现本发明的功能的结构。图1所示的概略结构，表示在未与因特网环境连接的“单机形式”的装置中的应用了本发明的软件的利用。能将本发明的软件导入不与因特网环境连接的信息处理设备，例如，各种保健设备、医院等的医疗系统和护理系统，作为专用设备进行利用。此外，在这里，因为作为信息处理设备的一例列举了平板终端3，所以能够进行与因特网环境的连接，但如果是图1所示的结构，则仅由平板终端3的内部功能进行健康状态的判定。

(第2系统结构)

在图2中，作为第2系统结构，还可以采用使外部服务器具有应用本发明的软件1a的功能的结构。在此，用户终端50a、外部终端50b能够经由因特网30a访问信息管理服务器32a。信息管理服务器 32a例如是以云形式提供的外部服务器，可以在信息管理服务器32a上利用应用本发明的软件1a的功能。

信息管理服务器2a具有信息记录部4a、信息发送接收部3c、运算部2a。另外，运算部2a具有基准计算组件5a、判定处理组件6a。生命信息的输入经用户终端50a、外部终端50b来进行，从各终端输入的信息向信息管理服务器32a送出，在信息管理服务器32a侧进行信息的记录、健康状态的判定。判定结果、记录的信息能够向用户终端50a、外部终端50b送出，在各终端确认。这样，也可以采用对外部服务器赋予软件1a的功能的系统结构。

(第三系统结构)

在图3中，作为第三系统结构，示出具备除了应用了本发明的软件 32b的功能以外，还具有多个软件32c、32d等的模块A的管理终端70b 的结构。应用了本发明的软件32b，与使管理终端70b执行与此不同的各种功能的其它的软件一起构成了1个模块A。即，能够在预先导入了多个软件32c、32d等的管理终端70b的模块A中装入软件32b而使其发挥功能。例如，也能将应用了本发明的软件装入在电子病历卡等的医疗系统的管理终端具备的模块中。

在这样的第三系统结构中，能够向管理终端70b输入生命信息，进行评分及健康状态的判定，将结果的信息在管理终端70b上进行确认。另外，也能够使管理终端70b与用户终端60a、外部终端60b连接，从用户终端60a、外部终端60b输入生命信息向管理终端70b送出，在管理终端70b进行健康状态的判定，将结果的信息在用户终端60a、外部终端60b接收而进行确认。这样，也可以采用将应用了本发明的软件作为由多个软件构成的模块的一部分发挥功能的结构。

如以上的那样，应用了本发明的软件(或健康状态判定装置)的系统上的结构存在多个变化。此外，在上述中，以3个例子为中心进行了说明，但应用了本发明的软件(或健康状态判定装置)的结构不限定于此。例如，也可以是如下的结构，即，将信息记录部设置在用户终端，使外部服务器具有基准计算组件及判定处理组件，使所需要的功能分给终端和服务器。即，只要能够记录对象者的生命信息、设定反映了个体内变动的判定基准、进行健康状态的判定，就可以采用各种结构。

以下，使用图1所示的平板终端3的使用方式对详细的结构继续进行说明。

(2.信息记录部)

如图4所示，在信息记录部4记录了各种信息。

信息记录部4是将对象者的个人信息、由各种生命测量器测定了的生命体征的值及对象者的护理者等观察得到的意识等级的评价结果构成的生命信息与测定日期和时间或取得日期和时间的信息一起进行记录的部分。记录在信息记录部4的各种信息，能够经由平板终端3具有的输入部3a、信息发送接收部3c及信息输入组件24(未图示)进行输入、信息的修正。另外，记录在信息记录部4的各种信息能够经由平板终端 3具有的显示部3b及信息发送接收部3c确认其内容。

信息记录部4记录了对象者的个人信息7和包括由各生命测量器测量的生命体征的测定值、从对对象者进行的观察得到的意识等级的评价结果及其测定日期和时间或取得日期和时间的信息在内的生命信息8。另外，个人信息7及生命信息8被构成为能够与能够识别个别的对象者的识别信息关联地记录。由此，多个对象者能够识别，多个对象者能够使用1个健康状态判定装置1。

在生命信息8中包括体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压及呼吸数的测定值。另外，在生命信息8中包括氧饱和度的测定值。进而，在生命信息中包括上述意识等级的评价结果。

另外，包括在生命信息8中的测定日期和时间或取得日期和时间，是指对象者进行了生命测量的日期和时间、进行了意识等级的确认的日期和时间，例如，输入对象者在自身进行了生命测量时确认了的时间、护理者等观察了对象者的时间。另外，在生命测量器是能够佩带到对象者的身体的可穿戴型的测量装置的情况下，也可以是连续地取得的生命体征的取得日期时间。

在此，生命信息8的种类无需一定限定于体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压以及呼吸数的测定值、氧饱和度的测定值、以及意识等级的评价结果，也可以包括其他生命体征(例如尿量等)而用于判定。

另外，测量生命信息的生命测定器没有特别限定，只要能够测定各生命体征就足够。例如，也可以使用家庭用的生命测定器测量生命信息。进一步而言，只要能够取得生命信息，则并非必须使用生命测定器。例如，还能够用时钟测定时间的同时，测定每1分钟的脉搏数、呼吸数，将其用作生命信息。但是，根据正确地捕捉生命信息的个体内变动的观点，优选用同一手法取得生命信息。在每天的测定中，由于频繁地变更生命测定器的种类、或者使用生命测量机的测定和不使用生命测量机的测定混合存在，出现由于生命信息的取得方法引起的偏置。因此，优选尽可能用同一手法或者同一生命测定器取得生命信息。

生命信息8被构成为广泛地能够记录每1秒的生命信息8。另外，生命信息8例如也可以设定为按每1分钟、每1小时等不同的时间间隔进行记录。

另外，生命信息8还可以采用并非每一定间隔的测定，而记录以不规则的时间测定的测定值的结构。另外，在该不规则的测定的情况下，例如，也可以构成为1分钟取得多个生命信息8、30分钟取得多个生命信息8、1小时取得多个生命信息8、几小时取得多个生命信息8、1日取得多个生命信息8、几日取得多个生命信息8、1周取得多个生命信息8、几周取得多个生命信息8、1个月取得多个生命信息8 等，以一定的期间记录多个生命信息8。

进而，生命信息8还能够与一定间隔或者不规则的间隔无关地，从积蓄的生命信息中提取多个数据，记录为多个测定数据的生命信息 8。

这样，生命信息8与时间的长段、测定间隔的规则性的有无无关地能够构成为记录多个测定数据。

另外，生命信息8例如构成为能够记录1日2次在早上和傍晚的时间段测定的生命信息。

另外，在信息记录部4能够记录目标时刻信息9，该目标时刻信息9 是对象者进行生命信息的测定的成为目标的时刻的信息。目标时刻信息 9例如如早晨8点30分、傍晚18点那样记录对象者进行生命信息的测定的基准的时刻。目标时刻信息9能够由对象者自由地设定及修正。

在信息记录部4记录了对各生命体征的值进行测量时的正确的姿势的信息即姿势信息10。姿势信息10例如是指以下的那样的信息。

(1)体温

例如，在由在腋下测定体温的体温计测量体温的情况下，是“体温计的测定部是否位于腋的中心”、“体温计是否与腋紧贴”、“每次是否成为相同姿势”等的姿势的信息。

(2)脉搏

例如，在手腕上由电子脉搏计或将手指贴着来测定脉搏数的情况下，是“是否是安静的状态”、“是否是放松的舒适的姿势”、“每次是否成为相同姿势”等的姿势的信息。

(3)收缩期血压、扩张期血压

例如，在由根据血管的振动测量的示波法进行测定的情况下，是“是否是安静的状态”、“缠绕了腕带的手臂、手腕是否位于心脏的高度”、“每次是否成为相同姿势”等的姿势的信息。

在此，生命信息8无需一定构成为能够记录1日2次在早上和傍晚的时间段测定的生命信息，例如也可以是1日1次的测定。另外，如后所述，只要记录利用基准计算部的判定基准计算、在该判定基准的计算中利用的生命平均值、生命标准偏差的计算的处理中利用的一定的数据数，则1日的生命信息的记录次数没有限定。另外，也可以无需每日记录生命信息，而存在不记录生命信息的日子。在此，根据适当地捕捉同一个体的个体内变动的观点，可以广泛地记录每1秒的生命信息，优选1日记录1次～24次生命信息。进而，即便是手动的生命测定，也易于记录信息，能够确认同一日期中的生命体征的值的变动，根据易于与其他日比较的观点，更优选能够记录1日2次在早上和傍晚的时间段测定的生命信息。

另外，无需一定在信息记录部4中记录目标时刻信息9。但是，如后所述，通过记录目标时刻信息9，关于对象者大幅偏离记录于目标时刻信息9的时刻地测定的生命信息，能够从生命平均值等计算根据去除来判定，根据能够提高判定的精度的方面，优选在信息记录部 4中记录目标时刻信息9。

另外，无需一定在信息记录部4中记录姿势信息10。但是，如后所述，通过记录姿势信息10，在关于对象者的生命信息判定为异常的值时，在平板终端3的显示画面3b上，显示成为判定的根据的生命体征的姿势信息10的同时，显示为“以正确的姿势进行了测定吗”，能够催促与生命测定时的姿势有关的注意、再次的生命测定。由此，能够提高生命测定的精度、判定的可靠性。因此，优选在信息记录部 4中记录姿势信息10。

另外，各生命体征的测定方法、姿势信息10的内容不限定于上述内容，生命测定方法、适合于此生命测定方法的姿势信息10的内容可以适当变更。

在信息记录部4能够记录进行了生命信息的测定的场所的气温信息 11。气温信息11与生命信息8的各测定时的记录关联地被记录。气温信息11例如采用对象者对测定场所的气温进行确认而输入的信息。

在此，无需一定在信息记录部4中能够记录进行了生命测定的场所的气温信息11。但是，比较判定日的气温信息和判定日的前日的生命测量时的气温信息，在2个气温信息的位移量超过设定的范围的情况下，还能够从之后的生命平均值、生命标准偏差的计算根据去除判定日的生命信息。其结果，能够降低气温针对生命信息的变动的影响而提高判定的精度。因此，优选在信息记录部4中能够记录进行了生命测定的场所的气温信息11。

另外，如图4所示，在信息记录部4中，记录有成为用判定处理组件6针对输入的生命体征的值判定该值是否为异常的值时的基准的生命判定基准信息102a。

生命判定基准信息102a能够经由平板终端3的输入部3a、信息发送接收部3c以及运算部2的信息输入组件24进行信息的追加、修正。

在信息记录部4中，记录有判定处理组件6关于生命体征的值判定是否为异常的值的判定结果的信息即生命判定结果信息12a。能够经由平板终端3的显示部3b，确认其内容。

另外，在信息记录部4中，作为生命信息8，能够记录再测定生命信息13，该再测定生命信息13是与生命信息的测定及取得相关地进行了再次的测定等时的生命信息及测定时的日期的信息。再测定生命信息 13是指，例如，关于对生命信息得到的分数值，在判定处理组件6判定为异常的值时，为了确认生命信息的正确性而进行的再次的测量的生命信息。

在本发明中，作为计算生命判定基准信息、评分基准信息时的根据，能够将再测定生命信息13用作计算根据。

另外，构成为在将各生命信息显示在平板终端3的显示部3b时，对于不进行再测定而记录的通常的生命信息、成为再测定的对象的生命信息、再测定后的生命信息，能够使表示3个图案的生命信息的文字的颜色不同地进行显示。

如图4所示，在信息记录部4记录了成为由评分处理组件100对被输入的各生命信息进行评分时的基准的评分基准信息102。另外，在信息记录部4记录了基于评分基准信息102进行了评分的结果数值的信息即分数值信息103。

另外，在信息记录部4记录了分数判定基准信息18，该分数判定基准信息18成为在由判定处理组件6对根据被输入的生命信息的内容得到的分数值信息判定其值是否是异常的值时的基准。

后述的评分基准信息102及分数判定基准信息18，能够经由平板终端3的输入部3a、信息发送接收部3c及运算部2的信息输入组件24进行信息的追加、修正。另外，各评分基准信息102能够经由平板终端3 的显示部3b对其内容进行确认。此外，评分基准设定组件101中的各基准的详细的内容在后文中叙述。

在信息记录部4记录了分数判定结果信息12，该分数判定结果信息 12是处理组件6对分数值信息103判定为是否是异常的值的判定结果的信息。能够经由平板终端3的显示部3b确认其内容。另外，分数判定结果信息12不仅能够显示异常或正常，而且能够由与分数对应的颜色区分来显示判定结果。例如，可以按3分以上为红色、2分为黄色、1分以下为无色等颜色区分地显示。

另外，分数判定结果信息12不仅是相对于各个分数值信息103判定的结果，也可以是相对于将多个(例如，全部或一部分)的分数值信息103相加了的合计分进行了判定的结果。在此情况下，可以对于将多个分数值信息103相加了的合计分进行异常或正常的判定、由与分数对应的颜色区分来显示判定结果。

例如，某个判定日下的分数判定结果信息12能够针对基于在该日测定的生命体征的值的、评分处理的分数值信息的合计分，进行基于是否为异常的评分的异常判定。

在此，不一定需要能够在信息记录部4记录分数判定结果信息12 及生命判定结果信息12a。但是，从能够对过去的生命信息的判定结果进行确认，另外能够作为用于提高判定精度的参考信息进行利用这一点和成为也能够进行与医师的诊断结果的核对、与医疗系统的联动中也利用的信息这一点看，优选为能够在信息记录部4记录分数判定结果信息 12及生命判定结果信息12a。

另外，无需一定在信息记录部4中能够记录再测定生命信息13。但是，根据能够使用再测定生命信息13能够验证生命测定是否正确的方面、以及测定的办法不佳且测定精度不佳的生命体征的值难以包含于判定基准的根据而判定的精度易于提高的方面，优选在信息记录部4中能够记录再测定生命信息13。

[3.基准计算组件]

说明基准计算组件5。基准计算组件5是使运算部2执行应用本发明的软件的功能之一，关于记录于信息记录部4的生命信息(输入的生命信息)，进行在成为用于关于生命体征的值判定是否为异常的值的生命判定基准信息102a的生命判定用数值范围的计算、成为该生命判定基准信息102a的生命判定用数值范围的计算中利用的生命平均值、生命标准偏差的计算的处理。在健康状态判定装置1中，关于体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压以及呼吸数的测定值，通过基准计算组件5计算成为生命判定基准信息102a的生命判定用数值范围，其成为关于生命体征的值判定是否为异常的值时的基准。

另外，基准计算组件5进行在成为用于关于记录于信息记录部4 的生命信息(输入的生命信息)计算分数值信息103的评分基准信息 102的数值范围的计算、成为该评分基准信息102的数值范围的计算中利用的生命平均值、生命标准偏差的计算的处理。在健康状态判定装置1中，关于体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压、以及呼吸数的测定值，通过基准计算组件5计算成为评分基准信息102的数值范围，其成为评分时的基准。

使运算部2作为基准计算组件5发挥功能算出或记录的各种信息，能够经由平板终端3的输入部3a、信息发送接收部3c及运算部2的信息输入组件24进行信息的追加、修正。另外，使运算部2作为基准计算组件5发挥功能算出或记录的各种信息，能够经由平板终端3的显示部 3b确认其内容。

在图4中记载了应用了本发明的软件使运算部2执行的功能。运算部2作为构成基准计算组件5的平均值计算组件14、标准偏差计算组件 15、正态分布计算组件16、评分基准设定组件101及生命判定基准设定组件101a发挥功能。

平均值计算组件14及标准偏差计算组件15，基于记录在信息记录部4的生命信息8(体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压及脉压以及呼吸数的测定值)及其再测定生命信息13，由预定的条件下的记录信息分别算出同条件下的“生命信息的平均值”和在统计了同条件下的生命信息的分布中的“生命信息的标准偏差”。此外，以下除了指进行特别的计算的种类的平均值、标准偏差的名称的情况以外，将生命信息的平均值称作“生命信息平均值”，另外，将生命信息的标准偏差称作“生命信息标准偏差”。此外，关于预定的条件在后文中叙述。

另外，平均值计算组件14以及标准偏差计算组件15能够关于记录于信息记录部4的生命信息8，进行(1)还包括输入的判定时间点的生命体征的值根据生命判定基准信息102a被判定为异常的值时的生命体征的值来进行生命信息平均值以及生命信息标准偏差的计算的模式、和(2)去除输入的判定时间点的生命体征的值根据生命判定基准信息102a被判定为异常的值时的生命体征的值来进行生命信息平均值以及生命信息标准偏差的计算的模式这两方。

另外，平均值计算组件14以及标准偏差计算组件15能够关于记录于信息记录部4的生命信息8，分开使用(1)还包括分数值信息 103根据分数判定基准信息18被判定为异常的值时的生命体征的值来进行生命信息平均值以及生命信息标准偏差的计算的模式、和(2) 去除分数值信息103根据分数判定基准信息18被判定为异常的值时的生命体征的值来进行生命信息平均值以及生命信息标准偏差的计算的模式这2个模式。

在此，通过不仅是成为判定为正常的根据的生命体征的值，而且还包括成为判定为异常的根据的生命体征的值来计算生命平均值、生命标准偏差，能够成为反映了对象者的个体内变动的平均值、标准偏差。另外，通过使用这些平均值、标准偏差，在评分基准信息102、生命判定基准信息102a的设定时，能够制作反映了对象者的个体内变动的基准。

另外，通过具有还去除成为判定为异常的根据的生命体征的值，计算生命平均值、生命标准偏差的模式，例如，特殊的状况下的、不稳定的生命信息未包含于判定基准的计算根据，能够提高判定的精度。此处所称的特殊的状况下的不稳定的生命信息是指，例如，在向对象者的医疗介入时、即通过医者的诊断(指示)对象者刚刚入院之后测定的生命体征的值。在这样的状况下测定的生命体征的值在从对象者的生命的个体内变动来看时，易于成为不稳定的值，所以成为将上述值从判定基准的计算根据去除的方式。

另外，平均值计算组件14以及标准偏差计算组件15能够设定关于记录于信息记录部4的生命信息8，去除从处于预定的状态的对象者测定的生命体征的值，进行生命信息平均值以及生命信息标准偏差的计算的模式。与其相伴地，从生命判定基准信息102a以及评分基准信息102的计算根据，去除从处于预定的状态的对象者测定的生命体征的值。该预定的状态是指，对象者的生命不稳定的特殊的状态。例如，从判定基准的计算根据去除对象者服用退烧药而在体温不稳定 (未呈现本来的变动倾向)的状态下测定的体温的值。由此，能够提高短期间的生命异常的判定精度。

关于在平均值计算组件14以及标准偏差计算组件15的计算时采用的“预定的条件”，通常采用利用以判定时间点为起点n个量的生命信息(体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压以及呼吸数的测定值)的方法。该期间的生命信息能够分开使用(1)不包括判定时间点(成为判定对象)的测定数据而使用过去的n个量的生命信息8 以及再测定生命信息13的模式和(2)包括判定时间点(成为判定对象)的测定数据而使用过去的n个量的生命信息8以及再测定生命信息13的模式这2个模式。

在此，作为n个量的生命信息，(1)能够进行1日1次的生命体征的测定，根据4日量以上的生命信息(n＝4个以上)，生成生命判定基准信息102a以及评分基准信息102，进行生命异常判定以及基于评分的异常判定。另外，作为n个量的生命信息，(2)能够进行1 日2次以上的生命体征的测定，根据2日量以上的生命信息(n＝4个以上)，生成生命判定基准信息102a以及评分基准信息102，进行生命异常判定以及基于评分的异常判定。

另外，关于n个量的生命信息，能够增加取得生命信息的日数，生成生命判定基准信息102a以及评分基准信息102。例如，能够在4 日量以后，逐日增加数据数，例如如10日量、14日量、30日量、60 日量、90日量、120日量、365日量等那样，增加取得生命信息的日数，根据该日数量的生命信息，生成生命判定基准信息102a以及评分基准信息102。

另外，n个量的设定如上所述是广泛地针对每1秒测定的生命信息的数据，除此以外，如针对每1分、针对每几分、针对每1小时、针对每1日、针对每1个月测定的生命信息的数据那样，可以采用时间的长度不同的例子。另外，也可以将不规则地取得的数据提取多个量。此时，也可以是单纯地以追溯取得的顺序的方式提取多个量的方法。另外，也可以是针对不规则地取得的数据，设定某些提取条件而提取多个量的方法。关于提取条件，例如，还考虑从预定的1小时的范围内提取多个量这样的条件、生命信息彼此的取得时间的间隔满足一定的条件的(间隔最低为5分以上或者间隔为1小时以内等)条件。进而，也可以是针对以一定间隔规则性地测定的生命信息8，随机地选择并提取多个量的提取的生命信息8的方法。多个量的提取的提取条件根据需要可适当地设定。

另外，如上述的那样，作为生命信息8，被构成为广泛地能够记录每1秒的生命信息8。另外，生命信息8例如也能够设定为按每1分钟、每1小时等不同的时间间隔进行记录。进而，被构成为能够记录不规则地在1天内进行了多次测定的生命信息。运算部2作为平均值计算组件 14、标准偏差计算组件15发挥功能，在算出生命平均值以及生命标准偏差时，能够按适当设定的条件算出生命平均值以及生命标准偏差。

另外，平均值计算组件14以及标准偏差计算组件15在基于输入的对象者的生命信息的、生命体征的值的判定或者分数值信息103的判定时间点，每次，参照在该判定时间点以前记录的生命信息8以及再测定生命信息13，进行该判定时间点的生命信息平均值以及生命信息标准偏差的计算。由此，判定处理组件6(或者分数处理组件100) 利用的基准在每个判定时间点改变，易于在生命体征的值是否为异常的值的判定以及基于生命信息的分数值信息103是否为异常的值的判定中反映对象者的生命信息的个体内变动。

另外，也可以是利用生命信息8的个数更多的数量、例如利用 10个、14个、30个或者90个以上等更多的数量的生命信息8的结构。通过增加生命信息8的数量，易于得到生命信息8的标准性。另外，作为用于捕捉对象者的个体内变动的最低的个数，优选成为4个量以上的数据数量。

另外，在平均值计算组件14以及标准偏差计算组件15的计算时采用的“预定的条件”，不一定需要是按连续性的日期(个数)测量的生命信息。例如，在有对象者未进行生命测定的日子(定时)，存在无生命信息的记录的日子(定时)的情况下，预定的条件的天数(个数)可以成为“合计4天(4个量)”。

例如，如图5的符号A(黑圆点的图形)所示，每天持续在1天内记录午前和午后的2次生命信息，将全部信息利用于平均值计算组件14 以及标准偏差计算组件15的计算。

在此，在本发明中，只要设定的个数量的生命信息的数据数量齐备，就不一定需要是每秒、每分、每小时、每天等连续地取得的生命信息。也可以是如图5的符号B(叉的图表)、符号C(空心的三角)所示的生命信息的那样，取得生命信息的日子(定时)是非连续性的，是在每几天(几次)内取得1次的方式。进而，在存在连续性的生命信息的记录的状态下，也可以是基于设定的条件部分地进行提取的方式。设定的条件是指，例如仅提取每周星期一的生命信息，仅提取在午前取得的生命信息，仅提取指定的日期这样的内容。

正态分布计算组件16，是根据在预定的条件下的生命信息的平均值及标准偏差算出正态分布的部分。成为能够算出对象者的在各判定时间点的正态分布，关于算出的正态分布制作将其概率密度函数进行了图表化的正态分布曲线，此正态分布曲线被显示在平板终端3的显示部3b 的结构。

此外，生命判定基准设定组件101a，与平均值计算组件14、标准偏差计算组件15联动，基于由各计算部算出的生命平均值、生命标准偏差，制作判定处理组件6用于判定生命体征的值时的生命判定基准信息102a。制作的生命判定基准信息102a被记录在信息记录部4。

更加详细地说，生命判定基准设定组件101a与平均值计算组件14 以及标准偏差计算组件15联动，对于从对象者测定的体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压以及呼吸数的测定值，基于由各计算组件算出的生命平均值及生命标准偏差，制作用于判定生命体征的值的生命判定基准信息102a。

另外，评分基准设定组件101与平均值计算组件14以及标准偏差计算组件15联动，根据从各计算部算出的生命平均值、生命标准偏差以及最频值，制作评分处理组件100在评分中使用的评分基准信息102。制作的评分基准信息102被记录到信息记录部4。

更详细而言，评分基准设定组件101与平均值计算组件14以及标准偏差计算组件15联动，针对从对象者测定的体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压以及呼吸数的测定值，根据从各计算组件计算的生命平均值以及生命标准偏差，制作在评分中使用的评分基准信息102。

另外，在评分基准信息102中，不仅包括各计算组件的计算结果，而且还包括在针对氧饱和度的测定值进行评分时使用的、预先设定的一定的数值范围的信息、能够区分意识等级的程度的预定的观察状态的内容的信息。

更详细而言，能够针对从对象者测定的氧饱和度的测定值，从平板终端3的输入部3a输入预定的数值范围，设定为评分基准信息102。设定的评分基准信息102被记录到信息记录部4。

另外，能够针对从对象者取得的意识等级的评价结果，输入能够区分意识等级的程度的预定的观察状态的内容，设定为评分基准信息 102。设定的评分基准信息102被记录到信息记录部4。此外，生命平均值、生命标准偏差、最频值以及评分基准信息102的计算的详细情况、由多个项目构成的评分基准信息102的设定后述。

(4.评分处理组件)

对评分处理组件100进行说明。评分处理组件100是使运算部2执行应用了本发明的软件的功能之一，对于经由平板终端3的输入部3a输入的判定时间点的生命信息，基于平均值计算组件14以及标准偏差计算组件15的处理信息、包括预先设定的基准在内的评分基准信息102，进行算出与生命信息的内容相应的分数值信息103(分数的信息)的处理。

由评分处理组件100算出的分数值信息103，如上述的那样，记录在信息记录部4。此时，分数值信息103与能够识别个体的识别信息、成为分数值的计算基准的信息关联地被记录。评分处理组件100成为与信息记录部4及基准计算组件5联动地输出分数值信息103的结构。

另外，分数值信息103能够经由平板终端3的显示部3b确认其内容。另外，分数值信息103不仅能够经由平板终端3的显示部3b，也能够经由平板终端3的信息发送接收部3c向外部的服务器、外部的终端发送分数判定结果信息12，还由它们的画面等进行确认。分数值信息103 的内容能作为个别的数值、同一个体的在判定时间点的多个分数值的合计分进行显示。

[5.判定处理组件]

说明判定处理组件6。另外，判定处理组件6是应用本发明的软件使运算部2执行的功能之一，关于输入的判定时间点的生命体征的值，根据生命判定基准信息102a，关于生命体征的值是否为异常的值，进行判定的处理。

另外，判定处理组件6关于通过评分处理组件100对经由平板终端3的输入部3a输入的判定时间点的生命信息进行评分而得到的分数值信息103，根据分数判定基准信息18，关于分数值信息103是否为异常的值，进行判定的处理。

作为由判定处理组件6判定的判定结果的分数判定结果信息12及生命判定结果信息12a，如上述的那样，被记录在信息记录部4。另外，生命判定结果信息12a及分数判定结果信息12能够经由平板终端3的显示部3b确认其内容。另外，生命判定结果信息12a及分数判定结果信息 12不仅能够经由平板终端3的显示部3b，也能够经由平板终端3的信息发送接收部3c向外部的服务器、外部的终端发送生命判定结果信息12a 及分数判定结果信息12，还由它们的画面等进行确认。

另外，生命判定结果信息12a及分数判定结果信息12，也能制作如下的结构：不仅能进行向平板终端3的显示部3b上显示，也能够由通知输出了生命判定结果信息12a及分数判定结果信息12的通知音、邮件信息向对象者通知。在由通知音来通知生命判定结果信息12a及分数判定结果信息12时，例如，也能设为改变在是异常的值的内容的情况下和不是异常的值的内容的情况下的通知音的种类的结构。

[6.生命的再测定]

在判定为生命信息是异常的值时，能够在平板终端3的显示画面 3b上显示“再次进行测定？”这样的内容的消息，催促生命测量的再测定。另外，一并地，如上所述，显示记录于信息记录部4的姿势信息 10，显示“生命测量是否以正确的姿势进行？”这样的内容的消息。进而，还能够显示“生命测定在一定的测量时刻测定？”这样的内容的消息。

这样，通过提醒输入生命信息的对象者注意，经由平板终端3 的输入部3a进行对象者自身进行生命信息的再测定的意思的回答，能够再次测定生命信息，将其结果的信息记录到信息记录部4。其成为再测量生命信息13。

再测量生命信息13能够用作之后的生命平均值、生命标准偏差、生命判定基准信息102a以及评分基准信息102的计算根据。另外，在将各生命信息显示于平板终端3的显示画面3b时，关于不进行再测定而记录的通常的生命信息、成为再测定的对象的生命信息、以及再测定的生命信息，使表示3个模式生命信息的文字的颜色不同而进行显示。

另外，作为利用判定处理组件6的其他判定的方法，说明在生命平均值与预定的条件符合时判定为“存在倾向异常的可能性”的方法。

在此，使用记录于信息记录部4的生命信息，比较最近7日期间的生命平均值、和最近30日期间的生命平均值，在2个生命平均值的差超过预定的范围的情况下，判定处理组件6判定为“存在倾向异常的可能性”。

在此，2个平均值的差中的预定的位移是指，例如，考虑根据该判定日中的生命标准偏差σ，设定为0.5σ以上的值。关于判定日的最近7日期间和判定日的最近30日期间的生命平均值，即使有对象者的生命信息的个体内变动，通常而言，预想成为相同的程度的值。但是，在2个生命平均值之间的差是0.5σ以上的值的情况下，在生命平均值中产生大的浮动，由于该现象，难以说对象者成为“异常的值”，但判定为“存在倾向异常的可能性”，考虑作为存在今后身体状况恶化的可能性的指标。

这样，能够成为在一定期间的范围内比较2个生命平均值的差，在判定处理组件6中进行“存在倾向异常的可能性”这样的启示身体状况恶化的判定，提醒对象者注意或者采用预防医学的方式。此外，最近7日期间以及最近30日的日数未必限定于此。另外，设想将判定日的生命信息包含于生命平均值的计算根据的方式和不包含的方式。

接着，对在使应用了本发明的软件发挥功能时使用的装置、输入画面的具体的内容进行说明。

例如，如图6(a)所示，生命信息的取得由可穿戴型的生命测定器 21a、体温计21b等进行，将由它们测量的测定值与测定的时间的信息一起经由显示在平板终端3的显示部3b的画面进行输入。在显示部3b上显示触摸面板形式的输入部3a，在此输入生命信息。只要是应用了本发明的软件被导入了的平板终端3(第一系统结构)，就能够在终端单体进行信息的记录、健康状态的判定、判定结果的显示。

另外，在图6(b)中，也能够从智能电话终端22a、个人电脑终端 22b(以下称作“PC终端22b”)向在上述第二系统结构中叙述了的作为外部服务器的信息管理服务器32a访问生命信息，从智能电话终端22a、 PC终端22b进行生命信息的输入。根据从各终端送出的生命信息，由信息管理服务器32a进行健康状态的判定，将其结果的信息向各终端送出，在各终端的画面中显示结果的信息。

另外，作为平板终端3、智能电话终端22a及PC终端22b的输入画面，示出图7及图8所示的画面。图7及图8是在以医院的患者、护理设施等的入住者为健康状态的判定对象时利用的输入画面的例子。在图 7中，显示一人量的对象者的输入项目和显示数字的数字键盘区域。设置了对象者及负责工作人员的姓名显示栏、体温、血压(上下)、脉搏、氧浓度、体重、呼吸数中的测量数据的输入栏。各生命体征的值能够通过触摸板、画面上的光标操作对数字键盘区域进行输入。

另外，在图7的画面显示中，设置了进餐、排尿、排便、观察和问诊的项目，除了生命体征的值以外，还设置了对对象者的健康状态进行确认的多个项目。关于对这些健康状态进行确认的多个项目，不仅能够留下对象者的每天的健康状态的记录，还成为在后述的生命信息的判定基准的计算时能够利用的信息。被输入的信息，通过对发送按钮进行触摸或点击，记录在装置内部的信息记录部4或向外部的信息管理服务器 32a发送。

在图8所示的输入画面中，在画面右侧设置了多个生命体征的测量数据的输入栏和对象者由自身判断的身体状况的正常或异常的选择项目。另外成为如下的结构：能够选择自觉症状、他觉症状、热型表，对进一步的身体状况的信息的输入、对象者的生命的随时间的变化进行确认。另外，在图8的画面中，显示多个对象者的姓名，通过选择名字栏，能够显示被选择的对象者的画面。另外，生命体征的值的输入时的时间的信息同时被输入。进而，除了生命体征的值的输入画面以外，还能够进行与信息的登录相关的项目、关于排泄、进餐等的提供的护理的项目的信息的记录、显示。

这样，利用本发明的软件时的输入画面，能够将医院的患者、护理设施等的入住者作为对象者，与关联的项目配合地进行输入、信息的显示。另外，输入画面的显示不限定于与护理者等关联的内容，例如，也可以是作为健康管理的应用软件将各生命体征的值的输入、记录与体重等的信息的管理进行了组合的画面结构。即，也能设为健康的对象者在日常的健康管理中使用的方式。

接下来，说明基于生命信息的具体的判定的方法。

[7.关于生命平均值等的计算、生命异常判定、基于评分的异常的判定]

[7-1.关于体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压的测定值]

运算部2作为基准计算组件5的平均值计算组件14及标准偏差计算组件15发挥功能，基于记录在信息记录部4的生命信息8及再测定生命信息13，计算生命平均值及生命标准偏差。另外，基于生命平均值及生命标准偏差，设定对体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压以及呼吸数的测定值的评分基准信息102及生命判定基准信息102a。

此外，关于在本发明中采用的多个模式的判定基准的设定和判定的内容，通过用判定基准设定组件17变更设定，适当地选择使用的判定方法、选择组合多个模式的方法。

作为生命平均值、生命标准偏差及基于它们的评分基准信息102及生命判定基准信息102a的设定方法，可以列举将记录在信息记录部4的生命信息8及再测定生命信息13利用于生命平均值等的计算的方法。在本方法中，基于生命平均值与生命信息的分布的标准偏差，在平均值计算组件14及标准偏差计算组件15中，使用以下的式(3)及式(4)进行算出。

μ＝(1/N)×Σsi……式(3)

σ＝√((1/N)×Σ(Si－μ)²)…式(4)

在此，μ是生命信息的平均值，Si是各生命信息的测量值，N是全部生命信息的数据数量，σ是标准偏差。Σsi是表示全部生命信息的测量值的合计。另外，各生命信息的测量值是指如上述的那样由设定的预定的条件取得的生命信息的值。此外，在此所称的全部生命信息的内容可以是如上述的那样提取记录在信息记录部4的信息的一部分的内容。另外，在此的生命信息是指体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压以及呼吸数的测定值。

在某个判定时间点，判定对象者的生命信息时，以判定时间点的前日或者判定时间点为起点，根据记录于信息记录部4的同一对象者的数据，使用上述式(3)、式(4)，计算生命平均值μ、生命标准偏差σ。即，通过不包括在判定时间点测定的成为判定的对象的生命体征的值的模式或者包括在判定时间点测定的成为判定的对象的生命体征的值的模式，计算生命判定基准信息102a以及评分基准信息 102。

另外，生命判定基准设定组件101a以及评分基准设定组件101 将用以下的式(1)或者式(2)表示的值用作生命判定基准信息102a 以及评分基准信息102。

μ－nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)

在此，n、m是大于0的数。

在评分基准信息102中，将由上述式(1)及式(2)表示的值与预定的分数值即0分～3分的分数的信息组合。此组合如下述表3所示

[表3]

此外，在表3以及下述表4中，“－3σ”是基于式(1)的“μ－3σ”的值，“－2.5σ”是基于式(1)的“μ－2.5σ”的值，“－2σ”是基于式(1)的“μ－2σ”的值，“+3σ”是基于式(2)的“μ+3σ”的值，“+2.5σ”是基于式(2) 的“μ+2.5σ”的值，“+2σ”意味着基于式(2)的“μ+2σ”的值。另外，μ及σ是根据按预定的条件(例如4个量的生命信息)测定的各生命体征的测定值算出的值。

如表3所示，对于体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压的测定值，在根据其内容评分为0～3分的各分数值时，利用了基于上述式 (1)及式(2)算出的“μ±2σ、μ±2.5σ及μ±3σ”的值。

更加详细地说，被输入的生命体征的测定值，在其判定时间点算出的生命平均值及生命标准偏差中，如果是收敛在“μ±2σ以内”的范围内的值则分数成为0分，如果是收敛在“μ－2.5σ(以上)～μ－2σ(小于)”的范围或“μ+2σ(以上)～μ+2.5σ(小于)”的范围内的值则分数成为 1分，如果是收敛在“μ－3σ(以上)～μ－2.5σ(小于)”的范围或“μ+ 2.5σ(超)～μ+3σ(以内)”的范围内的值则分数成为2分，如果是收敛在“μ－3σ(小于)”或“μ+3σ(超过)”的范围内的值则分数成为3分。

另外，也可以与表3独立地，用如下述的表4的内容，作为评分基准信息102，组合上述式(1)以及式(2)所示的值和预定的分数值、即0分～2分的分数的信息。

[表4]

此外，表3以及表4所示的内容是评分基准信息102的一个例子，上述式(1)以及式(2)所示的值和预定的分数值的组合的内容不限定于表3以及表4的内容，还能够进行其他设定。

对被输入的生命体征的测定值的评分，根据在判定时间点算出的生命平均值、生命标准偏差设定每个判定时间点的基准。另外，体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压以及呼吸数的测定值是按正态分布的古典的生命体征，基于上述式(1)或式(2)算出的评分基准信息102 是反映了对象者的个体内变动的基准。因此，成为能够正确地捕捉对象者的身体状况的变动的指标。

另外，例如，判定处理组件6对于生命体征的值(各个生命体征的测定值)，将成为“μ±2σ以上”的值判定为“(生命体征的值的)异常”。即，在本实例中，作为生命判定基准信息102a，“μ±2σ以上”的值成为有无异常的判定基准。

另外，判定处理组件6关于分数值信息103在算出了1分时判定为“注意”，在算出了2分以上时判定为“警告”。在分数值信息103为0分的情况下，能够不发出“注意”、“警告”的判定结果，而视为“正常”的状态。即，对于1个1个的生命体征的测定值，在进行了成为1分以上的值的判定时，可以判定为分成了“注意”和“警告”的2个阶段的异常。此内容是分数判定基准信息18。

另外，根据各生命体征的值算出的分数值信息103和对于此值的注意等的分数判定结果信息12及生命判定结果信息12a，与对象者关联地记录在信息记录部4。

另外，能设为如下的结构：当判定处理组件6对分数值信息103进行了“警告”的判定、对生命体征的值进行了“警告”的判定时，由健康状态管理装置1经由信息发送接收部3c发出警告音或者向外部终端等发送进行了“警告”的判定的意思的邮件。由此，能够向护理者等通知对象者的身体状况产生了异常。另外，在此，也可以设为如下的结构：以分数值信息103的判定为主，仅对于分数值信息103的“警告”的判定，在进行了“警告的判定”时，发出警告音或向外部终端等发送邮件。

在此，对上述式(1)或式(2)中的n是大于0的数的情形进行了叙述，但成为n及m的数值如上述内容的那样不限定于“2、2.5及3”，能够适当地变更其数值，作为生命判定基准信息102a或者评分基准信息102。

另外，在体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压以及呼吸数的测定值中，不一定需要在式(1)或式(2)中的n及m的数值相同。也能根据生命体征的种类将设定的n及m的数值作为不同的数值。

另外，在表3所示的评分基准信息102中，例如，作为区别1分的分数值信息与2分的分数值信息的范围，设定了“μ±2σ以内”和“μ+2σ(以上)～μ+2.5σ(小于)”的范围。即，在μ+2σ的数值的前后，如果在μ +2σ以内则成为0分，如果超过μ+2σ则成为1分，但不一定需要将范围的设定限定于此内容。例如，也可以设为小于μ+2σ成为0分、μ+2σ以上1分的内容。另外，对于其它的数值也同样。

另外，在表3所示的评分基准信息102中，分数值信息103在0分～3分的范围内进行了设定(在表4中设定0分～2分)，但不一定需要限定于此范围。例如，也可以变更成在0分、1分及2分的范围内对分数值信息进行评分的设定。进而，也可以采用大于3分的数值。在变更分数值信息103的情况下，当然能够与其配合地适当设定评分基准信息102。另外，这一点在后述的氧饱和度及意识等级的评分中也同样。

另外，判定处理组件6对于分数值信息103判定为异常的数值不限定为1分以上。例如，也可以采用在2分以上判定为异常。另外，不一定需要将异常的判定按“注意”和“警告”的2个阶段进行判定。例如，也可以是将判定分成3个阶段以上的设定、简单地以“异常”的1个阶段进行判定的方式。但是，通过将异常的判定按“注意”和“警告”的2个阶段进行判定，能够区别分数值信息103的异常的程度，此后的与“注意”、“警告”的程度相应的应对变得容易设定，因此，优选为将异常的判定按2 个阶段分开。另外，这一点在后述的氧饱和度及意识等级的评分中也同样。

另外，判定处理组件6成为对基于1个1个的生命体征的测定值的分数值信息103进行是否是异常的值的判定的设定，但不一定需要这样地设定。例如，也能够设为对基于多个种类的生命体征的分数值信息103 的“合计分”进行是否是异常的值的判定的方式。

例如，还能够设为针对所有种类的生命体征的分数值信息103 的“合计分”，设定进行是否为异常的判定的分数判定基准信息18，针对各分数值信息103的“合计分”，进行是否为异常的值的判定的方式。另外，还能够设为组合特定的种类的生命体征(例如体温和脉搏)，针对基于该组合的生命体征的分数值信息103的“合计分”，进行是否为异常的值的判定的方式。

另外，例如，也能够设为：预先对基于多个种类的生命体征的分数值信息103的“合计分”与分数相应地设定“注意”、“警告”，将此“注意”、“警告”显示在显示部3b或鸣响警报。

另外，在表3以及表4所示的评分基准信息102中，作为被评分的对象(标记)，列举了收缩期血压、扩张期血压、脉压、脉搏、体温、呼吸数、氧饱和度、意识等级，但这只不过是一例。另外，区别在评分基准信息102中的分数的阈值也只不过是一例。

即，对标记的种类、分数进行区别的阈值能够根据对象者有的疾患的种类、对象者的性质不同地进行设定。例如，在有心力衰竭的对象者和有尿路感染的对象者中，使对标记的种类、分数进行区别的阈值不同地进行设定。另外，作为标记，在血压中，有仅采用收缩期血压的情况，也有采用收缩期血压与扩张期血压的双方的情况。另外，例如，在作为健康者的对象者和作为患了病的高龄者的对象者中，同样使对标记的种类、分数进行区别的阈值不同地进行设定。

另外，在评分基准信息102中，也存在作为标记将对象者的既往史、作为对象者的家属、近亲者中的疾病的状态的家族史、生活习惯等的种类包括在内地进行评分的方式。

在此情况下，例如，对于心脏病的既往史的对象者、在家属中有患了心脏病的人的对象者，在为了判断心力衰竭的程度而进行评分时，对既往史或家族史的标记赋予分数，在分数值信息103的合计分中加分。另外，例如，对有吸烟的生活习惯的对象者，在生活习惯的标记中赋予分数，在分数值信息103的合计分中加分。

在此，对利用多个对象者的生命信息制作基于不同的个体的信息的生命信息的分布的情况和利用同一对象者的生命信息制作同一个体的生命信息的分布的情况的不同进行说明。

图9(a)以及图9(b)都是表示以体温的信息为基础制作的正态分布曲线的图表。在图9(a)以及图9(b)中，横轴是体温的概率变量，纵轴是概率密度。(a)是根据多个对象者制作，(b)是仅根据同一对象者制作。在图9(a)中，包括各种各样的正常体温、体温进行变动的人，平均值μ是作为多个对象者的平均值的37.0℃，μ+2σ的值成为37.7℃，μ－2σ的值成为36.0℃。

但是，在图9(b)中，记录了同一个体的生命信息，成为其人特有的正常体温、体温的变动，因此，平均值μ成为35.6℃、μ+2σ的值成为37.0℃、μ－2σ的值成为35.2℃。

即，如果使用各分布，将进行评分时的稳定在某个分数值的基准值设定为μ+2σ，则在图9(a)中，37.0℃的体温相当于μ的位置(图9 (a)中的黑的圆圈)。另一方面，在图9(b)中，37.℃的体温成为作为上限值的μ+2σ的位置(图9(b)中的黑的圆圈)。

也就是说，在图9(a)所示的分布和图9(b)所示的分布中，在分布上的相同μ+2σ的数值成为完全不同的值。因此，生命判定基准信息102a、评分基准信息102、分数值信息103也变化，判定结果也不同。

换言之，可以说，在图9(b)的进行对象者的判定的基础上，基于多个对象者的生命信息的生命判定基准信息102a、评分基准信息102 以及分数值信息103，不能用于捕捉“异常的值”。这表示，将多个人数的生命信息用作基准，不外乎是在以往进行的“个体间变动”中的判定，为了观察对象者特有的生命信息的变动，“个体内变动”是有效的。

此外，图9(b)所示的体温的平均值、进行变动的对象者，不是相当于特殊的实例。另外，不是限于体温产生的现象，即使是作为其它的生命体征的收缩期血压、扩张期血压、脉搏数、呼吸数，在对象者中也产生固有的变动，这些成为按正态分布的变动。以上述体温的例子来说，体温在图9(b)所示的温度区域内变化的高龄者多，在以生命体征进行这样的高龄者的健康状态的判定时，“个体内变动”是有效的。

(7－2.关于氧饱和度的测定值)

作为对于从对象者测定的氧饱和度的测定值的评分基准信息102的设定方法，以一定的数值范围的信息为基准进行设定。在表3所示的内容中，对于氧饱和度的测定值，在评分为0～3分的各分数值时，设定成“93～100(％)”的分数成为0分，“90～92(％)”的分数成为1分，“85～ 89(％)”的分数成为2分，以及“84(％)以下”的分数成为3分。

对于被输入的氧饱和度的测定值，基于表3所示的评分基准信息 102算出0～3分的分数值信息103。另外，对分数值信息103的由判定处理组件6进行的是否是异常的值的判断是如上述的那样。

另外，根据氧饱和度的测定值算出的分数值信息103和对此值的注意等的分数判定结果信息12与对象者关联地记录在信息记录部4。

在此，表3以及表4所示的对氧饱和度的评分基准信息102的内容不限定于此。分开0～3分的分数值信息的数值范围，能够适当变更设定，作为评分基准信息102。

[7-3.关于呼吸数的测定值]

作为针对从对象者测定的呼吸数的测定值的评分基准信息102 的设定方法，如表4所示，有利用“μ±nσ”的值的方式。

此外，作为其他方式，作为对于从对象者测定的呼吸数的测定值的评分基准信息102的设定方法，可列举将记录在信息记录部4的生命信息8及再测定生命信息13利用于最频值的计算的方法。在本方法中，最频值计算组件(省略符号)，对在预定的条件(例如30个量)中的呼吸数的测定值算出其最频值。另外，呼吸数的测定值可以采用在设定的条件下测定的呼吸数的值。此外，在此所称的全部生命信息的内容，如上述的那样，可以是提取记录在信息记录部4的信息的一部分。

在某个判定时间点，在判定对象者的呼吸数时，以判定时间点为起点，根据记录在信息记录部4的同一对象者的数据算出最频值。即，在判定时间点，算出评分基准信息102。评分基准设定组件101，根据最频值设定评分基准信息102，以成为表3所示的内容。

对被输入的呼吸数的测定值算出最频值，根据此最频值，成为表3 所示的评分基准信息102，算出0～3分的分数值信息103。另外，对分数值信息103的由判定处理组件6进行的是否是异常的值的判断是如上述的那样。

(7－4.关于意识等级)

对于对象者，护理者等对意识等级进行确认，对于取得的结果，进行适用于作为评分基准信息102设定的预定的观察信息的作业。意识等级的确认能够利用已知的AVPU评价。

在AVPU评价中，作为预定的观察状态设定了正常(清醒，有环境判定意识，A：alert)、异常(由语言反应，但无环境判定意识，V：verbal)、对疼痛反应(仅对疼痛反应，P：Pain)、无意识(对无语言和疼痛都无反应，U：Unresponsive)。护理者等观察对象者，判断其意识等级符合 AVPU评价的哪个项目，将其结果经由输入部3a等输入。

对意识等级的评分基准信息102按表3所示的内容进行设定。在表3 中，设定为正常的分数为0分，异常的分数为1分，对疼痛无反应的分数为2分，及无意识的分数为3分。根据护理者等输入的信息，评分处理组件100算出分数值信息103。另外，对分数值信息103的由判定处理组件6进行的是否是异常的值的判断是如上述的那样。

在此，表3(或者表4)所示的对对象者的意识等级的评价结果的评分基准信息102的内容不限定于此。也可以采用AVPU评价以外的意识等级的评价方法。另外，分开0～3分的分数值信息的观察状态，能够适当地变更设定，作为评分基准信息102。

在以上的内容中，使用对象者的生命体征中的体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压、呼吸数、氧饱和度的测定值和意识等级的评价结果进行评分，判定了算出的分数值信息103是否是异常的值。在此，不一定需要将对象者的生命体征限定为这些内容。例如，作为进行评分的对象，也可以考虑将从对象者得到的尿量、体重、疼痛(疼痛的有无、程度)、其它的病状异常作为生命体征的信息进行采用。

另外，在上述内容中，包括进行“关于生命体征的值的异常判定”的结构和“根据生命体征的值进行评分，进行关于评分的分数值的异常判定”的结构这两方，但在本发明中，未必需要组合2个结构。即，作为本发明的方式，也可以分别存在仅“进行关于生命体征的值的异常判定”的结构的发明、和仅“根据生命体征的值进行评分，进行关于评分的分数值的异常判定”的结构的发明。

(8.显示信息的制作)

在应用了本发明的健康状态判定装置1中，对于对象者的生命信息，能够将其内容作为正态分布曲线进行显示。另外，也可以将对象者的生命信息作为热型表进行显示。

图10表示热型表的一例。在图10中，显示与某个对象者相关的判定时间点的生命信息和基于生命信息的内容的分数值信息的值是否是异常的值的信息(警告、注意、正常的信息)、根据对象者的观察、问诊结果的异常的有无的信息、分数值信息的合计分的信息。

另外，在图10所示的热型表中，显示作为对象者的健康状态的危险因素的既往史的信息和与生活习惯相关的信息。另外，在热型表中显示对象者的详细的观察信息、特殊记载事项的信息。在热型表中显示的信息，能够以经由输入部3a等被输入的信息为基础制作。

另外，在图11中示出如下的图像，即，在设置于医院等的终端利用的电子病历卡中，在作为该电子病历卡的显示信息之一的热型表中示出了基于生命信息的内容的分数值信息的值。例如，可以考虑对多个生命信息的分数值进行合计，显示其每一天的分数值的合计值的那样的方式。在此情况下，能够将基于评分的结果的信息与记录了入院患者的信息的电子病历卡的信息一并用于对象者的危险评价。

进而，在图12中示出如下的图像，即，在将具有本发明的软件的功能的应用软件在智能电话终端等进行利用时，在其画面上示出基于生命信息的内容的分数值信息的值。例如，有示出智能电话终端的使用者个人的生命信息的记录(体温)和其分数值信息的值的方式。在此情况下，能将基于评分的结果的信息灵活用于在智能电话中的健康管理、在居家医疗中的健康状态的评价。

(9.基于正态分布的有无的测定精度的判定及异常的值的判定)

在应用了本发明的健康状态判定装置1中，作为确认测定的生命信息是否适用于正态分布的方法，能利用Q-Q标绘。例如，作为横轴取生命标准偏差的值，作为纵轴取与标准偏差的累积概率对应的标准正态分布的百分点的值，对对象者的生命标准偏差进行标绘。如果各标绘位于直线上，则能够在视觉上确认取得的生命信息进行了正态分布。

接着，用附图对在应用了本发明的软件中的信息处理的一系列的流程进行说明。

[生命体征的异常判定]

在图13中，示出从生命信息的输入至异常的判定、结果的信息的显示的信息处理的流程。

首先，最初，通过各测定设备测定对象者的生命体征的值，输入测量值和测定日期时间的信息(S1)。将输入的信息作为对象者的生命信息，记录到信息记录部4(DB)(S2)。

包括记录于信息记录部4的成为判定的对象的生命信息，运算部 2作为基准计算组件5发挥功能，进行判定基准的计算(S3)。在此，计算生命平均值和生命标准偏差，根据这些值，制作设定的条件下的判定基准(例如上限值、下限值)。即，在每次判定时，计算判定基准。

接下来，关于输入的判定的对象的生命信息，根据判定基准判定是否为异常的值(S4)。关于判定的结果未判定为“异常的值”的部分，将判定结果信息记录到信息记录部4(DB)(S8)，判定结果的信息显示于显示画面3b(S10)。另外，根据对象者的生命信息，制作使生命体征的值的经时的变化图表化的热型表、正态分布的概率密度函数(正态分布曲线的图表)，作为显示信息(S9)，这些信息也能够在显示画面3b中确认。

另外，关于输入的判定的对象的生命信息，根据判定基准，判定是否为异常的值(S4)。关于判定的结果判定为“异常的值”的部分，例如，在显示画面3b上进行“进行再测定？”这样的显示、取得生命信息时的姿势的注意提醒，对对象者确认有无再测定生命信息(S6)。

在此，如果对象者、护理者等选择“无再测定生命信息”，则异常的判定这样的判定结果信息被记录在信息记录部4(DB)(S8)，判定结果的信息被显示在显示部3b(S10)。进而，作为显示信息制作热型表、正态分布的概率密度函数(正态分布曲线的图表)(S9)，这些信息也可以在显示画面3b中确认。

另外，在对象者选择“有再测定生命信息”时，催促再测定的生命体征的值和测定日期时间的输入，将输入的再测定生命信息已输入的信息，作为对象者的再测定生命信息，记录到信息记录部4(DB)(S2)。之后，再次进行判定基准的计算(S3)、异常判定(S4)。在判定中，如果未判定为异常的值，则将判定结果信息记录到信息记录部4(DB) (S8)。另外，在判定为异常的值时，也可以进入到确认有无再测定生命信息(S6)的步骤，由于是第2次的判定结果，所以也可以原样地进入到判定结果信息的记录(S8)。

通过对象者在显示画面3b中确认了判定结果的信息，一连串的信息处理完成。按照如以上的流程，应用本发明的软件根据生命信息进行健康状态的判定。

[基于生命的评分的异常判定]

图14表示从生命信息的输入到在分数值信息中的异常的判定、结果的信息的显示为止的信息处理的流程。

首先，最初，由各测定设备测定对象者的生命体征的值(体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压、氧饱和度、呼吸数的测定值)，输入测量值与测定日期和时间的信息(S1)。另外，此时，根据对象者的意识等级的评价结果选择或输入生命基准信息102的观察信息的相应的信息。被输入的信息作为对象者的生命信息记录在信息记录部4(DB) (S2)。

包括记录在信息记录部4的成为判定的对象的生命信息在内，运算部2作为基准计算组件5发挥功能，进行评分基准信息102的计算(及生命判定基准信息102a的计算)(S3)。在此，计算生命平均值和生命标准偏差，以这些值为基础，制作在设定的条件下的评分基准信息(预定的数值范围等)。在此，与体温、脉搏、收缩期血压、扩张期血压、脉压及呼吸数相关的基准，在每次评分时(及每次生命体征的值的判定时)计算。

接着，对于被输入的判定的对象的生命信息，基于评分基准信息 102，由评分处理组件100对每个生命信息计算分数值信息103(S4)。

如果算出分数值信息103，则判定处理组件6基于判定基准对分数值信息是否是异常的值进行判定(S5)。对于判定的结果未被判定为“为异常的值(注意或警告)”的情况，将判定结果信息记录在信息记录部4(DB) (S9)，将判定结果的信息显示在显示部3b(S11)。另外，以对象者的生命信息为基础，作为显示信息制作将生命体征的值的随时间的变化进行了图表化的热型表、正态分布的概率密度函数(正态分布曲线的图表)(S10)，这些信息也可以在显示部3b确认。

另外，对于被输入的判定的对象的生命信息，在基于判定基准对分数值信息进行判定的结果被判定为“是异常的值(注意或警告)”时，例如，在显示部3b显示“进行再测定？”，显示对取得生命信息时的姿势的注意提醒，向对象者确认再测定生命信息的有无(S7)。

在此，如果对象者、护理者等选择“无再测定生命信息”，则异常的判定这样的判定结果信息被记录在信息记录部4(DB)(S9)，判定结果的信息被显示在显示部3b(S11)。进而，作为显示信息制作热型表、正态分布的概率密度函数(正态分布曲线的图表)(S10)，这些信息也能够在显示部3b确认。

另外，如果对象者、护理者等选择“有再测定生命信息”，则催促输入再测定的生命体征的值与测定日期和时间，将输入了被输入的再测定生命信息的信息作为对象者的再测定生命信息记录在信息记录部4(DB) (S2)。此后，再次进行评分基准信息的计算(S3)、进行再次的分数值信息的异常判定(S4)。在判定中，如果不是为异常的值的判定，则将判定结果信息记录在信息记录部4(DB)(S9)。另外，在为异常的值的判定时，既可以进入再测定生命信息的有无的确认(S6)的步骤，由于是第2次的判定结果，也可以原样地进入判定结果信息的记录(S9)。

另外，在图14没有表示详细情况，但判定处理组件6基于生命判定基准信息102a对被输入的生命体征的值是否是异常的值进行判定。对于判定的结果未被判定为”是异常的值(警告)”的情况，将判定结果信息记录在信息记录部4(DB)，将判定结果的信息显示在显示部3b。

另外，对于被输入的判定的对象的生命信息，在基于生命判定基准对生命体征的值进行判定的结果被判定为”是异常的值(警告)”的情况下，例如，在显示部3b显示“进行再测定？”、显示对取得生命信息时的姿势注意提醒，向对象者确认再测定生命信息的有无。

在此，如果对象者、护理者等选择“无再测定生命信息”，则将异常的判定这样的判定结果信息记录在信息记录部4(DB)，将判定结果的信息显示在显示部3b。

另外，信息记录部4将成为异常的判定的判定结果的生命体征的值包括在生命信息8中地进行记录。由此，在生命信息8中积蓄了将分数值信息判定为正常的值的生命信息和将分数值信息判定为异常的值的生命信息的双方。即，不仅能积蓄关于上述分数值信息的异常的有无的数据，也能积蓄关于生命体征的值的异常的有无的数据。

通过对象者在显示部3b确认了判定结果的信息，一系列的信息处理结束。按以上那样的流程，应用了本发明的软件根据生命信息进行健康状态的判定。

接下来，使用附图，说明进行针对生命体征的值的异常判定(生命异常判定)的实例。

在图25以及图26中，示出用基于4日量或者5日量的生命信息的生命基准信息，进行针对体温的生命的异常判定的实例。在此，从 8月2日至8月7日，用折线图表表示1日测定1次的体温的值。另外，符号A所示的区域是表示8月6日的判定时(第5日)的生命基准信息、和8月7日的判定时(第6日)的生命基准信息的范围。

在图25所示的实例中，如下所述设定8月6日的判定时(第5 日)的生命基准信息A的范围。在此，不包括8月6日的判定时的体温(37.0℃)，根据从8月2日至8月5日的4日量的体温，计算生命平均值(μ)以及生命标准偏差(σ)，成为以其“μ+2σ”为上限值、以“μ-2σ”为下限值的生命基准信息A。

另外，在图25所示的实例中，如下所述设定8月7日的判定时 (第6日)的生命基准信息A的范围。在此，不包括8月7日的判定时的体温(37.2℃)，根据从8月2日至8月6日的5日量的体温，计算生命平均值(μ)以及生命标准偏差(σ)，成为以其“μ+2σ”为上限值、以“μ-2σ”为下限值的生命基准信息A。

而且，在8月6日的判定时(第5日)，该日的体温(37.0℃) 成为超过生命基准信息A的范围的结果。因此，在针对8月6日的体温的生命异常的判定中，输出“有异常”这样的判定结果。

另外，在8月7日的判定时(第6日)，关于该日的体温(37.2℃)，也成为超过生命基准信息A的范围的结果。因此，在针对8月7日的体温的生命异常的判定中，输出“有异常”这样的判定结果。

另外，在图26所示的实例中，与图25所示的实例同样地，设定体温的生命基准信息A的范围。

在图26所示的例子中，在8月6日的判定时(第5日)，该日的体温(35.5℃)成为位于生命基准信息A的范围内的结果。因此，在针对8月6日的体温的生命异常的判定中，输出“正常(无异常)”这样的判定结果。

另外，在8月7日的判定时(第6日)，关于该日的体温(36.6℃)，也成为位于生命基准信息A的范围内的结果。因此，在针对8月7日的体温的生命异常的判定中，成为“正常(无异常)”这样的判定结果。

进而，使用图27以及图28，示出针对脉搏的生命异常判定的实例。在图27以及图28所示的实例中，与图25以及图26所示的实例同样地，设定脉搏的生命基准信息A的范围。

而且，在图27所示的实例中，在8月6日的判定时(第5日)，该日的脉搏(75次/分)成为超过生命基准信息A的范围的结果。因此，在针对8月6日的脉搏的生命异常的判定中，输出“有异常”这样的判定结果。

另外，在8月7日的判定时(第6日)，关于该日的脉搏(76 次/分)，也成为超过生命基准信息A的范围的结果。因此，在针对8 月7日的脉搏的生命异常的判定中，输出“有异常”这样的判定结果。

另一方面，在图28所示的例子中，在8月6日的判定时(第5 日)，该日的脉搏(69次/分)成为位于生命基准信息A的范围内的结果。因此，在针对8月6日的脉搏的生命异常的判定中，输出“正常(无异常)”这样的判定结果。

另外，在8月7日的判定时(第6日)，关于该日的脉搏(73 次/分)，也成为位于生命基准信息A的范围内的结果。因此，在针对8月7日的脉搏的生命异常的判定中，成为“正常(无异常)”这样的判定结果。

这样，在使用本发明的生命异常判定中，能够取得非常短的期间的生命信息，生成反映了对象者的个体内变动的生命基准信息，判定生命体征的值是否异常。

另外，在图25～图28所示的针对中，成为不包括判定时的生命信息而设定生命基准信息的方式，但在本发明中，还能够采用包括判定时的生命信息而设定生命基准信息的方式。

另外，在本发明中，能够采用包括在生命异常判定中生命体征的值被判定为“异常”的生命信息而设定生命基准信息的方式、和不包括在生命异常判定中生命体征的值被判定为“异常”的生命信息而设定生命基准信息的方式这两方。

另外，在图25～图28所示的实例中，仅示出8月6日的判定时 (第5日)、和8月7日的判定时(第6日)这2件，但在本发明中，例如，能够在8月8日以后(第7日以后)也积蓄生命信息的记录，继续进行生命基准信息的生成和生命异常判定。

另外，在积蓄了生命信息的情况下，能够提取记录于信息记录部的生命信息的全部或者其一部分，进行生命基准信息的生成。

例如，还考虑根据预定的检验法，将能够判定为未担保标准性的值的生命体征的测定值作为如作为生命体征的值被视为异常那样的值去除，仅提取担保标准性的品质数据，用于生命异常的判定的方式。

在此，作为判定标准性的手法，例如，可以采用夏皮罗-威尔克检验。夏皮罗-威尔克检验是指，关于生命体征的测定值的集合求出P 值，例如，在设定为明显水准5％的情况下，在P<0.05的情况下，判断为“未按正态分布”，在P≥0.05的情况下，判断为“按正态分布”的检验法。此外，P值是指，测定用于不采纳零假设的证据的概率。

使用该夏皮罗-威尔克检验，关于生命体征的测定值的集合，提取作为成为P<0.05的根据的“偏移值”的测定值。即，能够将该偏移值作为未担保标准性的生命体征的测定值去除，仅提取担保标准性的品质数据，用于生命异常的判定。

另外，在图25～图28所示的实例中，示出进行1日1次的生命体征的测量，根据4日量的生命信息，设定生命基准信息的方式，但例如还能够设为1日2次在上午和下午各进行1次生命体征的测量，将其准备2日量，根据合计4件的生命信息，设定生命基准信息的方式。

另外，作为生命体征的测定值，如上所述，还能够针对一旦判定为“有异常”的生命信息，催促再测定，针对作为进行了再测定的生命体征的值的再测定生命信息，进行生命异常的判定。由此，能够针对由于测定的办法不佳等原因而判定为生命异常的数值，再次进行使用精度良好的生命信息的判定。另外，还能够使用再测定生命信息，设定生命基准信息。

在图25～图28所示的实例中，是1日1次的生命体征的测量，但在本发明中的生命信息的取得中，例如，还能够采用使用可佩带到对象者的身体的可穿戴型的测量装置取得的连续的生命信息。

如以上所述，本发明的软件能够反映考虑了对象者的个人差的生命体征、每天的身体状况，更迅速并且高精度地捕捉针对每个对象者不同的个体内变动，有助于提供对象者的健康管理、适合于每个人的个性的医疗。

另外，本发明的健康状态判定装置能够反映考虑了对象者的个人差的生命体征、每天的身体状况，更迅速并且高精度地捕捉针对每个对象者不同的个体内变动，有助于提供对象者的健康管理、适合于每个人的个性的医疗。

另外，本发明的健康状态判定方法能够反映考虑了对象者的个人差的生命体征、每天的身体状况，更迅速并且高精度地捕捉针对每个对象者不同的个体内变动，有助于提供对象者的健康管理、适合于每个人的个性的医疗。

Claims (24)

1.一种软件，用于根据测定的作为生命体征的值的生命信息，判定个体的健康状态，其中，

该软件用于使信息处理设备作为包括如下组件的组件发挥功能：

信息输入组件，受理从同一个体测定的按正态分布的生命信息以及测定日期时间的信息的输入；

信息记录组件，记录输入的所述生命信息以及测定日期时间的信息；

基准计算组件，计算从记录的多个所述生命信息的全部或者一部分的、平均μ以及标准偏差σ选择的至少1个；以及

判定组件，以依据从所述平均μ以及所述标准偏差σ选择的至少1个设定的预定的数值范围为基准，判定输入的预定的生命信息是否为异常的值，

所述预定的数值范围根据记录于所述信息记录组件的至少4个量的所述生命信息制作，并且以使用所述平均μ、所述标准偏差σ、作为大于0的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准，

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)。

2.根据权利要求1所述的软件，其中，

所述基准计算组件根据记录于所述信息记录组件的、1日测定2次以上并且至少2日量以上的所述生命信息，计算所述平均μ以及所述标准偏差σ。

3.根据权利要求1所述的软件，其中，

所述基准计算组件根据记录于所述信息记录组件的至少4日量以上的所述生命信息，计算所述平均μ以及所述标准偏差σ。

4.根据权利要求1至3中的任意一项所述的软件，其中，

所述生命信息包括从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值。

5.根据权利要求1至4中的任意一项所述的软件，其中，

所述预定的数值范围是包括所述判定组件判定为异常的值的所述生命信息而设定的。

6.根据权利要求1至4中的任意一项所述的软件，其中，

所述预定的数值范围是去除所述判定组件判定为异常的值的所述生命信息而设定的。

7.根据权利要求1至6中的任意一项所述的软件，其中，

所述预定的数值范围是去除输入的预定的生命信息而设定的。

8.根据权利要求1至6中的任意一项所述的软件，其中，

所述预定的数值范围是包括输入的预定的生命信息而设定的。

9.根据权利要求1至9中的任意一项所述的软件，其中，

所述预定的数值范围是去除从处于预定的状态的对象者测定的所述生命信息而设定的。

10.根据权利要求1至9中的任意一项所述的软件，其中，

所述信息输入组件在所述判定组件将输入的预定的生命信息判定为异常的值之后，受理再次测定的同一个体的再测定生命信息以及测定日期时间的输入，

所述判定组件判定所述再测定生命信息是否为异常的值。

11.一种健康状态判定装置，用于根据测定的作为生命体征的值的生命信息，判定个体的健康状态，其中，该健康状态判定装置具备：

信息输入组件，受理从同一个体测定的按正态分布的生命信息以及测定日期时间的信息的输入；

信息记录组件，记录输入的所述生命信息以及测定日期时间的信息；

基准计算组件，计算从记录的多个所述生命信息的全部或者一部分的、平均μ以及标准偏差σ选择的至少1个；

判定组件，以依据从所述平均μ以及所述标准偏差σ选择的至少1个设定的预定的数值范围为基准，判定输入的预定的生命信息是否为异常的值；以及

显示组件，能够显示所述判定组件判定的判定结果，

所述预定的数值范围根据记录于所述信息记录组件的至少4个量的所述生命信息制作，并且以使用所述平均μ、所述标准偏差σ、作为大于0的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准，

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)。

12.一种健康状态判定方法，由计算机执行，该健康状态判定方法用于根据测定的作为生命体征的值的生命信息，判定个体的健康状态，其中，该健康状态判定方法具备：

基准计算工序，计算从由同一个体测定的按正态分布的生命信息中的、一定个数以上的生命信息的平均μ以及标准偏差σ选择的至少1个；以及

判定工序，以依据从所述平均μ以及所述标准偏差σ选择的至少1个设定的预定的数值范围为基准，判定输入的预定的生命信息是否为异常的值，

所述预定的数值范围根据至少4个量的所述生命信息制作，并且以使用所述平均μ、所述标准偏差σ、作为大于0的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准，

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)。

13.一种软件，用于对取得的作为与生命体征有关的信息的生命信息进行评分，根据得到的分数结果信息，判定个体的健康状态，其中，

该软件用于使信息处理设备作为包括如下组件的组件发挥功能：

信息输入组件，受理从同一个体取得并且按正态分布的生命信息以及取得日期时间的输入；

信息记录组件，记录输入的所述生命信息以及取得日期时间的信息；

基准计算组件，计算记录的多个所述生命信息的全部或者一部分的、平均μ以及标准偏差σ；

评分处理组件，以预定的评分条件为基准，对输入的预定的生命信息进行评分，计算作为分数的值的分数结果信息；以及

分数判定组件，以预定的分数判定条件为基准，判定所述分数结果信息是否为异常的值，

所述生命信息包括从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值，

所述预定的评分条件针对从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值根据至少4个量的所述生命信息制作，并且以使用所述平均μ、所述标准偏差σ、作为大于0的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准，

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)。

14.根据权利要求13所述的软件，其中，

所述基准计算组件根据记录于所述信息记录组件的、1日测定2次以上并且至少2日量以上的所述生命信息，计算所述平均μ以及所述标准偏差σ。

15.根据权利要求13所述的软件，其中，

所述基准计算组件根据记录于所述信息记录组件的至少4日量以上的所述生命信息，计算所述平均μ以及所述标准偏差σ。

16.根据权利要求13至15中的任意一项所述的软件，其中，

所述生命信息具有：

从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值、

氧饱和度的测定值、以及

观察意识等级而取得的意识等级评价结果，

所述评分条件针对氧饱和度的测定值，是预先设定的预定的数值范围，

所述评分条件针对意识等级评价结果，是表示意识等级的程度的预定的观察状态。

17.根据权利要求13至16中的任意一项所述的软件，其中，

所述分数判定组件至少针对对多个种类的所述生命信息进行评分而得到的所述分数结果信息的合计分，判定是否为异常的值。

18.根据权利要求13至17中的任意一项所述的软件，其中，

所述预定的评分条件是包括成为所述分数判定组件判定为异常的值的所述分数结果信息的计算根据的所述生命信息而设定的。

19.根据权利要求13至17中的任意一项所述的软件，其中，

所述预定的评分条件是去除成为所述分数判定组件判定为异常的值的所述分数结果信息的计算根据的所述生命信息而设定的。

20.根据权利要求13至19中的任意一项所述的软件，其中，

所述预定的评分条件是去除输入的预定的生命信息而设定的。

21.根据权利要求13至19中的任意一项所述的软件，其中，

所述预定的评分条件是包括输入的预定的生命信息而设定的。

22.根据权利要求13至21中的任意一项所述的软件，其中，

所述预定的评分条件是去除从处于预定的状态的对象者测定的所述生命信息而设定的。

23.一种健康状态判定装置，用于对取得的作为与生命体征有关的信息的生命信息进行评分，根据得到的分数结果信息，判定个体的健康状态，其中，该健康状态判定装置具备：

信息输入组件，受理从同一个体取得并且按正态分布的生命信息以及取得日期时间的输入；

信息记录组件，记录输入的所述生命信息以及取得日期时间的信息；

基准计算组件，计算记录的多个所述生命信息的全部或者一部分的、平均μ以及标准偏差σ；

评分处理组件，以预定的评分条件为基准，对输入的预定的生命信息进行评分，计算作为分数的值的分数结果信息；

分数判定组件，以预定的分数判定条件为基准，判定所述分数结果信息是否为异常的值；以及

显示组件，能够显示所述分数判定组件判定的判定结果，

所述生命信息包括从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值，

所述预定的评分条件针对从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值根据至少4个量的所述生命信息制作，并且以使用所述平均μ、所述标准偏差σ、作为大于0的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准，

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)。

24.一种健康状态判定方法，由计算机执行，该健康状态判定方法用于对取得的作为与生命体征有关的信息的生命信息进行评分，根据得到的分数结果信息，判定个体的健康状态，其中，该健康状态判定方法具备：

信息记录工序，受理并记录从同一个体取得并且按正态分布的生命信息的输入；

基准计算工序，计算记录的多个所述生命信息的全部或者一部分的、平均μ以及标准偏差σ；

评分处理工序，以预定的评分条件为基准，对输入的预定的生命信息进行评分，计算作为分数的值的分数结果信息；以及

分数判定工序，以预定的分数判定条件为基准，判定所述分数结果信息是否为异常的值，

所述生命信息包括从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值，

所述预定的评分条件针对从体温、脉搏、血压以及脉压选择的至少1个测定值根据至少4个量的所述生命信息制作，并且以使用所述平均μ、所述标准偏差σ、作为大于0的数的n以及m表示的下述的式(1)的值为下限值以及以式(2)的值为上限值，以下限值以及上限值的至少一方为基准，

μ-nσ…式(1)

μ+mσ…式(2)。

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