A method and apparatus for monitoring a patient's condition based on a plurality of vital sign measurements such as heart rate, respiratory rate, blood pressure, temperature, oxygen saturation. At each time point, such a set of vital sign measurements is compared with two statistical models, one is a population-based statistical model that represents the probability distribution of measurements from multiple individuals, and the second is A patient-specific statistical model based on measurements from a particular patient being monitored. The patient-based statistical model is initialized to be consistent with the population-based model, but is updated in the Bayesian update technique to evolve toward the individual patient state. By comparing each situation measure with each of the two statistical models, first and second novelty indicators are calculated. A threshold for a novelty indicator from a population-based model can generate an alert if the indicator indicates that the patient's condition is outside a predetermined normal region for the population. A threshold for a numerical index from a patient-specific model can represent a change in the patient's situation, and the change can be improved or worsened. [Selection] Figure 2【解決手段】 心拍、呼吸数、血圧、温度、酸素飽和度等の複数のバイタルサイン測定値に基づき患者の状況をモニタリングするための方法及び装置。各時点で、そのようなバイタルサイン測定値のセットが２つの統計的モデルと比較され、１つは多数の個々人からの測定値の確率分布を表す集団ベース統計的モデルであり、２つ目はモニタリングされている特定の患者からの測定値に基づく患者特有統計的モデルである。患者ベース統計的モデルは集団ベースモデルと一致するように初期化されるが、患者の個々の状態に向かって進化するようにベイズ更新技術において更新される。各状況測定値を２つの統計的モデルの各々と比較することによって、第１及び第２のノベルティ指標が算出される。集団ベースモデルからのノベルティ指標に関するスレッショルドは、患者の状況が集団のための所定の正常領域の外側にあるとその指標が示す場合にアラートを生成することができる。患者特有モデルからの数値指標に関するスレッショルドは、患者の状況の変化を表すことができ、その変化は改善又は悪化であり得る。【選択図】図２
