JP2016152016A - 測定情報管理装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】ユーザの生活時間帯を入力する操作負担を軽減する測定情報管理装置を提供する。【解決手段】ユーザによって測定された生活習慣を特徴づける情報の測定値を入力する測定値入力部3と、ユーザの生活時間帯のうち、ユーザが測定を行った測定時刻が属すると考える時間帯を入力する測定時間帯入力部4と、測定値が入力された現在時刻を取得する入力時刻取得部5と、入力された測定値および時間帯と、取得された入力時刻とを対応づけた測定データを記憶する記憶部20と、記憶された複数個の測定データを利用して、ユーザの固有の生活習慣に対応した生活時間帯を学習し、学習された時間帯を時間帯学習情報として記憶部に記憶する生活時間帯学習部10と、新たに行われた測定により入力された測定値の入力時刻が、時間帯学習情報に記憶されたどの時間帯に属するかを判定する入力時間帯判定部8と、を備える。【選択図】図1
Description
この発明は、測定情報管理装置に関し、特に、被測定者の生活習慣に対応した測定情報の管理を行うことができる測定情報管理装置に関する。
今日、高齢者などの介護を支援する種々のシステムが利用されているが、そのシステムの1つとして高齢者等の被監視者の生活行動パターンを監視して、被監視者の通常の行動パターンと異なる非日常的な生活行動パターンが検知された場合には、その被監視者に異常が発生したものと判定するような異常判定システムが利用されている(たとえば、特許文献1,2参照)。
このようなシステムでは、主として、カメラやセンサを用いて、日常の行動や生体情報を検知して、所定の統計処理を行い、通常の統計値と大きく異なる測定値が検知された場合には、異常が発生したと判定している。
また、自己の健康管理のために、毎日、定期的に、血圧、体重などの生体情報を測定し、測定値をパソコン等の測定管理装置に入力することによって、短期的あるいは長期的な変化傾向を見て、自己の健康状態を把握することも行われている。
血圧等の測定値は、一般的に、1日の中でも測定する時間帯によって周期的に変化する場合もあるので、健康管理情報の測定は、各自の生活行動パターンに対応させて、予め決めた一定の時刻に行うことが好ましい。
血圧等の測定値は、一般的に、1日の中でも測定する時間帯によって周期的に変化する場合もあるので、健康管理情報の測定は、各自の生活行動パターンに対応させて、予め決めた一定の時刻に行うことが好ましい。
従来の異常測定システムでは、人の存在を検知する情報は、カメラや人体センサなどを用いて、被監視者が意図しなくても自動的に検知されるが、血圧や体重など被監視者自身の生体情報の測定値を異常検知に利用する場合は、被監視者自らかあるいは介護者がその測定値を測定管理装置に入力する操作をする必要がある。
生活行動パターンは、被監視者個人ごとに異なり、深夜勤務の人や、不規則な勤務形態の人もいる。したがって、すべての人にとって共通の時刻(たとえば、9時)に測定するのは難しいが、少なくとも、各個人ごとに、一定の時間帯に測定してもらうことが好ましい。
たとえば、朝、昼、夜という3つの時間帯を予め設定し、自己が測定した血圧等の測定値と、測定した時間帯等を入力することが行われている。この時間帯の開始時刻や時間幅は、各個人ごとに異なり、たとえば、朝と考える時間帯の開始時刻は各自の生活行動パターンによって異なる。
生活行動パターンは、被監視者個人ごとに異なり、深夜勤務の人や、不規則な勤務形態の人もいる。したがって、すべての人にとって共通の時刻(たとえば、9時)に測定するのは難しいが、少なくとも、各個人ごとに、一定の時間帯に測定してもらうことが好ましい。
たとえば、朝、昼、夜という3つの時間帯を予め設定し、自己が測定した血圧等の測定値と、測定した時間帯等を入力することが行われている。この時間帯の開始時刻や時間幅は、各個人ごとに異なり、たとえば、朝と考える時間帯の開始時刻は各自の生活行動パターンによって異なる。
また、今日の血圧計や体重計の中には、血圧等の測定値を利用者が直接入力しなくても、自動的に、測定管理装置に送信するものが存在する。
この場合、利用者は、測定値そのものは入力しなくてもよいが、時間帯は、被測定者によって異なるので、自己が測定した時間帯を入力する必要があり、入力の頻繁さが残る。
たとえば、個人ごとに、「昼」に属する時間帯を、固定的に、11時から15時というように、予め設定入力することも考えられるが、その者の生活習慣が変化した場合には、時間帯の設定をその都度変更する必要がある。
また、健康管理の促進と測定情報の有効活用のためには、血圧等の生体情報の測定を、できるだけ継続的に、同一時間帯に行うことが好ましいが、健康に関心がある者の中には、高齢者が多いという事情もあるので、できるだけ、入力操作が容易でわかりやすく、入力すること自体に負担がかからないようにすることが望まれる。
この場合、利用者は、測定値そのものは入力しなくてもよいが、時間帯は、被測定者によって異なるので、自己が測定した時間帯を入力する必要があり、入力の頻繁さが残る。
たとえば、個人ごとに、「昼」に属する時間帯を、固定的に、11時から15時というように、予め設定入力することも考えられるが、その者の生活習慣が変化した場合には、時間帯の設定をその都度変更する必要がある。
また、健康管理の促進と測定情報の有効活用のためには、血圧等の生体情報の測定を、できるだけ継続的に、同一時間帯に行うことが好ましいが、健康に関心がある者の中には、高齢者が多いという事情もあるので、できるだけ、入力操作が容易でわかりやすく、入力すること自体に負担がかからないようにすることが望まれる。
そこで、この発明は、以上のような事情を考慮してなされたものであり、測定者が入力した測定情報に基づいて、測定者ごとの生活時間帯を判定して、健康管理および異常検知を行うことのできる測定情報管理装置を提供することを課題とする。
この発明は、ユーザによって測定された生活習慣を特徴づける情報の測定値を入力する測定値入力部と、ユーザの生活時間帯のうち、ユーザが前記測定を行った測定時刻が属すると考える時間帯を入力する測定時間帯入力部と、前記測定値が入力された現在時刻を取得する入力時刻取得部と、前記入力された測定値および時間帯と、前記取得された入力時刻とを対応づけた測定データを記憶する記憶部と、前記記憶された複数個の測定データを利用して、前記ユーザの固有の生活習慣に対応した生活時間帯を学習し、学習された時間帯を時間帯学習情報として前記記憶部に記憶する生活時間帯学習部と、新たに行われた測定により入力された測定値の入力時刻が、前記時間帯学習情報に記憶されたどの時間帯に属するかを判定する入力時間帯判定部とを備えることを特徴とする測定情報管理装置を提供するものである。
また、前記測定値の入力が、所定の測定許容範囲の時間内に行われたか否かを確認する測定入力確認部と、前記測定値の入力が、所定の時間帯内に行われなかったことを確認した場合に、警告を行う警告部とをさらに備えることを特徴とする。
また、前記生活時間帯学習部は、前記記憶部に記憶された複数の測定データに対して、非階層クラスター分析を行い、各測定データの入力時刻を所定数の時間帯のいずれかに属するように分割し、前記所定数の時間帯の開始時刻と終了時刻とを再設定することを特徴とする。
また、前記記憶部に記憶された時間帯学習情報が、開始時刻と終了時刻によって特定される複数個の学習時間帯を含み、前記入力時間帯判定部が、前記時間帯学習情報に設定された複数個の学習時間帯のうち、新たに入力された測定値の入力時刻が、いずれかの学習時間帯の開始時刻と終了時刻との間に属すると判定した場合、その属する学習時間帯を、前記入力された測定値および入力時刻に対応する時間帯として、前記記憶部に記憶することを特徴とする。
また、表示部をさらに備え、前記警告部は、前記表示部に、所定の時間帯内に所定の測定値の入力が行われていないこと、あるいは、ユーザに所定の測定値の入力を要求することを示すメッセージを表示させることを特徴とする。
この発明によれば、入力された測定値と入力時刻を含む測定データを利用して、ユーザ固有の生活習慣に対応した生活時間帯を学習し、新たに行われた測定により入力された測定値が属する時間帯を判定しているので、ユーザが測定を行った時間帯を入力することを少なくし、ユーザの生活時間帯を設定するために、ユーザが行う入力操作の負担を軽減できる。
以下、図に示す実施例に基づいて、この発明を説明する。
なお、これによって、この発明が限定されるものではない。
なお、これによって、この発明が限定されるものではない。
<この発明の測定情報管理装置の構成>
図1に、この発明の測定情報管理装置の一実施例の構成ブロック図を示す。
図1において、測定情報管理装置は、主として、制御部1,表示部2,測定値入力部3,測定時間帯入力部4,入力時刻取得部5,測定入力確認部6,警告部7,入力時間帯判定部8,代表時刻決定部9,生活時間帯学習部10,記憶部20を備える。
図1に、この発明の測定情報管理装置の一実施例の構成ブロック図を示す。
図1において、測定情報管理装置は、主として、制御部1,表示部2,測定値入力部3,測定時間帯入力部4,入力時刻取得部5,測定入力確認部6,警告部7,入力時間帯判定部8,代表時刻決定部9,生活時間帯学習部10,記憶部20を備える。
制御部1は、この発明の測定情報管理装置の各機能ブロックの機能を実行させる部分であり、主として、CPU,ROM,RAM,I/Oコントローラ、タイマー等から構成される。
また、CPUは、ROM等に記憶されたプログラムに基づいて、各種ハードウェアを有機的に動作させることにより、この発明の入力処理、生活時間帯の学習処理などを実行させる。
表示部2は、各機能を実行させるときに必要な情報を表示させる部分であり、たとえば、CRT、LCD、有機ELディスプレイなどが用いられる。
また、CPUは、ROM等に記憶されたプログラムに基づいて、各種ハードウェアを有機的に動作させることにより、この発明の入力処理、生活時間帯の学習処理などを実行させる。
表示部2は、各機能を実行させるときに必要な情報を表示させる部分であり、たとえば、CRT、LCD、有機ELディスプレイなどが用いられる。
測定値入力部3は、生活習慣を特徴づける情報の測定値を入力する部分であり、たとえば、健康管理情報や、生活行動パターンを判定可能な情報などの測定値を入力する部分であり、キーボード、マウス、タッチパネルなどが用いられる。
健康管理情報とは、たとえば、体重、体脂肪率、体温、脈拍、血圧、血糖値、活動量(消費カロリー値)、歩数、歩いた距離、その他の運動に関する記録、睡眠時間、食事記録(食事内容、主観的な満腹度、カロリーその他の栄養価、等)、主観的な体調などである。生活行動パターンを測定可能な情報とは、カメラ、人体検知センサ、人体装着型センサから得られる情報、家庭の電力・ガス・水道等の使用記録、家電機器や情報通信機器等の使用記録、家屋のドアや窓の開閉記録などの情報である。
健康管理情報の測定値は、原則として、被測定者(以下、ユーザとも呼ぶ)が、所定の測定機器を用いて自ら入力するものとする。
ただし、測定機器が他の情報機器とデータ通信する機能を有する場合は、測定機器によって測定した測定結果を、自動的に、測定情報管理装置に入力するようにしてもよい。
健康管理情報とは、たとえば、体重、体脂肪率、体温、脈拍、血圧、血糖値、活動量(消費カロリー値)、歩数、歩いた距離、その他の運動に関する記録、睡眠時間、食事記録(食事内容、主観的な満腹度、カロリーその他の栄養価、等)、主観的な体調などである。生活行動パターンを測定可能な情報とは、カメラ、人体検知センサ、人体装着型センサから得られる情報、家庭の電力・ガス・水道等の使用記録、家電機器や情報通信機器等の使用記録、家屋のドアや窓の開閉記録などの情報である。
健康管理情報の測定値は、原則として、被測定者(以下、ユーザとも呼ぶ)が、所定の測定機器を用いて自ら入力するものとする。
ただし、測定機器が他の情報機器とデータ通信する機能を有する場合は、測定機器によって測定した測定結果を、自動的に、測定情報管理装置に入力するようにしてもよい。
測定時間帯入力部4は、ユーザが測定を行った測定時刻が属する時間帯を入力する部分である。ユーザは、ユーザの生活時間帯のうち、測定を行った測定時刻が属すると考える時間帯を、入力する。
後述するように、測定時間帯を学習し、ユーザが通常行っている測定時間帯を自動判定できるようにするために、当初、ユーザ自身が、自らの生活時間帯に対応する時間帯を入力する。
入力する時間帯としては、たとえば、生活時間帯を3つに分割する場合は、「朝」、「昼」、「夜」のいずれかとし、表示部2に時間帯入力のための表示メニューを表示させ、ユーザに、測定を行った時刻が属する時間帯として、「朝」、「昼」、「夜」のいずれかを選択入力してもらえばよい。
選択入力された時間帯は、後述する測定データ21の測定値と対応する時間帯として記憶する。
また、時間帯の分割数は、予め3つに設定してもよいが、ユーザが自己の生活行動パターンに対応させて、3つ以外の数に予め設定してもよい。
後述するように、測定時間帯を学習し、ユーザが通常行っている測定時間帯を自動判定できるようにするために、当初、ユーザ自身が、自らの生活時間帯に対応する時間帯を入力する。
入力する時間帯としては、たとえば、生活時間帯を3つに分割する場合は、「朝」、「昼」、「夜」のいずれかとし、表示部2に時間帯入力のための表示メニューを表示させ、ユーザに、測定を行った時刻が属する時間帯として、「朝」、「昼」、「夜」のいずれかを選択入力してもらえばよい。
選択入力された時間帯は、後述する測定データ21の測定値と対応する時間帯として記憶する。
また、時間帯の分割数は、予め3つに設定してもよいが、ユーザが自己の生活行動パターンに対応させて、3つ以外の数に予め設定してもよい。
また、複数回測定が実行され、時間帯の学習が十分に行われた後、測定された時間帯が予測できるようになった場合は、測定時間帯学習モードに入り、測定が行われた時刻が属すると予測される時間帯を表示させ、ユーザにとって表示した予測時間帯が正しいか否か(YESまたはNO)を、ユーザに入力してもらうようにしてもよい。
正しいと入力された予測時間帯は、後述する時間帯学習情報23として記憶する。
正しいと入力された予測時間帯は、後述する時間帯学習情報23として記憶する。
入力時刻取得部5は、測定値が入力された現在時刻を取得する部分である。図示しない計時機能を予め備え、現在時刻は、その計時機能から取得すればよい。
あるいは、インターネット等のネットワークを介して、時計サーバから取得してもよく、また、NICTの日本標準時やGPSを利用して取得してもよい。
あるいは、インターネット等のネットワークを介して、時計サーバから取得してもよく、また、NICTの日本標準時やGPSを利用して取得してもよい。
測定入力確認部6は、測定値の入力が、所定の測定許容範囲の時間内に行われたか否かを確認する部分である。
たとえば、測定値の入力が所定時間以上行われなかったことや、所定の時間帯内に行われなかったことを確認し、そのような場合には、警告部7によって、測定入力を要求する表示や、警告表示を行う。
たとえば、測定値の入力が所定時間以上行われなかったことや、所定の時間帯内に行われなかったことを確認し、そのような場合には、警告部7によって、測定入力を要求する表示や、警告表示を行う。
警告部7は、上記のように、測定入力確認部6による確認の結果に基づいて、所定の警告を行う部分である。警告部7は、たとえば、表示部2に、所定の時間帯内に所定の測定値の入力が行われていないこと、あるいは、ユーザに所定の測定値の入力を要求することを示すメッセージを表示させる。具体的には、「今日はまだ、測定値が入力されていない」、「血圧測定を行って下さい」、というような内容の文章を表示させる。
あるいは、表示以外の手段、たとえば、警告音の出力、音声による警告メッセージの出力、LEDなどによる点滅表示、振動などを用いて、警告を行ってもよい。
測定値の入力がない状態とは、後述するようにいくつかのパターンがあるが、たとえば、時間帯が自動判定できる状態となった後に、通常測定が実施されている時間帯に測定が行われなかった状態、あるいは、その時間帯の中央の時刻を過ぎても測定が行われなかった状態などを意味する。
あるいは、表示以外の手段、たとえば、警告音の出力、音声による警告メッセージの出力、LEDなどによる点滅表示、振動などを用いて、警告を行ってもよい。
測定値の入力がない状態とは、後述するようにいくつかのパターンがあるが、たとえば、時間帯が自動判定できる状態となった後に、通常測定が実施されている時間帯に測定が行われなかった状態、あるいは、その時間帯の中央の時刻を過ぎても測定が行われなかった状態などを意味する。
入力時間帯判定部8は、時間帯判定処理を行う部分であり、具体的には、測定値が入力された現在時刻と、記憶部20に記憶されている時間帯情報とを比較する部分である。
この比較によって、測定値の入力時刻がどの時間帯に属するかを判定する。
たとえば、測定値の入力時刻(現在時刻)が、記憶部20に予め記憶されている時間帯初期情報22の初期時間帯の「朝」の開始時刻から終了時刻までの範囲内にある場合は、「朝」の時間帯に、測定が行われたと判定する。
この比較によって、測定値の入力時刻がどの時間帯に属するかを判定する。
たとえば、測定値の入力時刻(現在時刻)が、記憶部20に予め記憶されている時間帯初期情報22の初期時間帯の「朝」の開始時刻から終了時刻までの範囲内にある場合は、「朝」の時間帯に、測定が行われたと判定する。
また、記憶部20に時間帯学習情報23が記憶されている場合は、新たに行われた測定により入力された測定値の入力時刻が、時間帯学習情報23に記憶されたどの時間帯に属するかを判定する。
また、記憶部20の時間帯学習情報に設定された複数個の学習時間帯のうち、新たに入力された測定値の入力時刻が、いずれかの学習時間帯の開始時刻と終了時刻との間に属する場合、その属する学習時間帯を、前記入力された測定値および入力時刻に対応する時間帯として、記憶部20に記憶する。
このような時間帯の判定は、十分に生活時間帯の学習が行われた後、測定時間帯学習モードに設定されているときに行うことが好ましい。
また、記憶部20の時間帯学習情報に設定された複数個の学習時間帯のうち、新たに入力された測定値の入力時刻が、いずれかの学習時間帯の開始時刻と終了時刻との間に属する場合、その属する学習時間帯を、前記入力された測定値および入力時刻に対応する時間帯として、記憶部20に記憶する。
このような時間帯の判定は、十分に生活時間帯の学習が行われた後、測定時間帯学習モードに設定されているときに行うことが好ましい。
代表時刻決定部9は、学習された時間帯の中で、代表となるべき時刻を決定する部分である。
たとえば、学習によって時間帯の開始時刻と終了時刻が設定された場合、その開始と終了の時刻のちょうど中央の時刻を、代表時刻として決定してもよい。
あるいは、開始時刻と終了時刻が設定された場合、後述する非階層クラスター分析によって求められた、各時間帯の重心に相当する時刻を、代表時刻として決定してもよい。
たとえば、学習によって時間帯の開始時刻と終了時刻が設定された場合、その開始と終了の時刻のちょうど中央の時刻を、代表時刻として決定してもよい。
あるいは、開始時刻と終了時刻が設定された場合、後述する非階層クラスター分析によって求められた、各時間帯の重心に相当する時刻を、代表時刻として決定してもよい。
後述する図2(b)の時間帯初期情報22は、予め記憶部20に固定的に設定されている初期情報であるが、「朝」の初期時間帯として、開始時刻=2時00分、終了時刻=11時00分が設定されており、その時間帯の代表時刻の初期値として、7時00分が設定されているものを示している。
すなわち、代表時刻は、必ずしも、時間帯の中央の時刻でなくてもよい。
すなわち、代表時刻は、必ずしも、時間帯の中央の時刻でなくてもよい。
生活時間帯学習部10は、記憶部20に記憶された複数個の測定データを利用して、ユーザごとに、そのユーザ固有の生活習慣に対応した生活時間帯を学習する部分である。
以下、生活時間帯を、単に時間帯、あるいは、測定時間帯とも呼ぶ。学習された生活時間帯は、後述する時間帯学習情報23として記憶部20に記憶する。
ユーザの生活時間帯は、一般的にユーザごとに異なるので、健康情報などの測定値を入力する時間帯も、ユーザによって異なる。
このユーザごとに異なる生活時間帯をある程度特定するために、最初の数回の測定では、ユーザに、測定値を入力した時間帯を入力してもらう。その後、入力された測定値が所定数以上記憶部に蓄積された場合に、その蓄積された時間帯を利用して、生活時間帯の学習を行う。
後述するように、生活時間帯学習部10は、記憶部20に記憶された複数の測定データに対して、非階層クラスター分析を行い、各測定データの入力時刻を所定数の時間帯のいずれかに属するように分割する。
以下、生活時間帯を、単に時間帯、あるいは、測定時間帯とも呼ぶ。学習された生活時間帯は、後述する時間帯学習情報23として記憶部20に記憶する。
ユーザの生活時間帯は、一般的にユーザごとに異なるので、健康情報などの測定値を入力する時間帯も、ユーザによって異なる。
このユーザごとに異なる生活時間帯をある程度特定するために、最初の数回の測定では、ユーザに、測定値を入力した時間帯を入力してもらう。その後、入力された測定値が所定数以上記憶部に蓄積された場合に、その蓄積された時間帯を利用して、生活時間帯の学習を行う。
後述するように、生活時間帯学習部10は、記憶部20に記憶された複数の測定データに対して、非階層クラスター分析を行い、各測定データの入力時刻を所定数の時間帯のいずれかに属するように分割する。
ユーザに時間帯を入力してもらうモードを、時間帯入力モードと呼び、時間帯を学習するモードを、測定時間帯学習モードと呼ぶ。
この2つのモードの切り替えは、ユーザが所定の入力操作を行うことによって行えばよい。あるいは、入力のない初期状態では、時間帯入力モードに設定しておき、測定値と時間帯の情報が、所定数以上入力され記憶部に記憶された場合、たとえば、数十回以上入力された場合に、自動的に、測定時間帯学習モードに切り替えるようにしてもよい。
この2つのモードの切り替えは、ユーザが所定の入力操作を行うことによって行えばよい。あるいは、入力のない初期状態では、時間帯入力モードに設定しておき、測定値と時間帯の情報が、所定数以上入力され記憶部に記憶された場合、たとえば、数十回以上入力された場合に、自動的に、測定時間帯学習モードに切り替えるようにしてもよい。
学習する前は、すべてのユーザについて、図2(b)に示したような時間帯初期情報22を生活時間帯として利用するが、図2(a)に示すような測定データ21を記憶部20に蓄積していき、蓄積された情報に対して所定の統計処理を行って、生活時間帯を特定する開始時刻と終了時刻とを再設定する。再設定された時間帯は、図2(c)に示すような時間帯学習情報23として記憶する。
生活時間帯の再設定をするための統計処理としては、種々の統計処理を用いることができる。
たとえば、従来から用いられている階層クラスター分析、非階層クラスター分析などを用いることができる。
この発明では、時間帯の数は予め設定され、測定の最初の数回は、ユーザに時間帯を入力してもらうものとするので、クラスター数の初期値を予め設定しておき、互いに似た性質を持つものを同じグループに集める非階層クラスター分析を用いるものとする。
たとえば、従来から用いられている階層クラスター分析、非階層クラスター分析などを用いることができる。
この発明では、時間帯の数は予め設定され、測定の最初の数回は、ユーザに時間帯を入力してもらうものとするので、クラスター数の初期値を予め設定しておき、互いに似た性質を持つものを同じグループに集める非階層クラスター分析を用いるものとする。
非階層クラスター分析をこの発明に適用する場合、時間帯の数をクラスターの数とする。たとえば、「朝昼夜」の3つの時間帯を設ける場合は、クラスターの数は、3つに予め設定する。
また、各クラスターに属する初期の代表値としては、ユーザが入力した測定データのいずれかを自動的に選択すればよい。ただし、たとえば、代表値をユーザや管理者に入力させることや、装置にあらかじめ記憶されている代表値を採用することにより、初期の代表値を決定してもよい。
また、各クラスターに属する初期の代表値としては、ユーザが入力した測定データのいずれかを自動的に選択すればよい。ただし、たとえば、代表値をユーザや管理者に入力させることや、装置にあらかじめ記憶されている代表値を採用することにより、初期の代表値を決定してもよい。
その後、選択された初期の代表値を基準として、代表値と入力された他の測定データとの統計的な距離を測定して、非階層クラスター分析を行う。ここで、本実施例の場合、非階層クラスター分析を行う測定データは「時刻」の1次元のみから成るので、距離とは、各々の測定データと初期の代表値との差の絶対値を意味する。
特に、この発明では、非階層クラスター分析によって、以下の手法で、「朝」「昼」「夜」の各時間帯の代表時刻および開始・終了時刻を求める。
特に、この発明では、非階層クラスター分析によって、以下の手法で、「朝」「昼」「夜」の各時間帯の代表時刻および開始・終了時刻を求める。
まず、各々の測定データに対し、「朝」「昼」「夜」の各時間帯の初期の代表値との間でそれぞれ距離を求める処理を実行する。その結果、各々の測定データを、「朝」「昼」「夜」の各時間帯のうち、各時間帯の初期の代表値との距離が最も短い時間帯に分類する。
たとえば、ある測定データと「昼」の時間帯の初期の代表値との距離が、「朝」および「夜」の時間帯の初期の代表値との距離よりも短い場合は、その測定データを、「昼」の時間帯のクラスターに分類する。
たとえば、ある測定データと「昼」の時間帯の初期の代表値との距離が、「朝」および「夜」の時間帯の初期の代表値との距離よりも短い場合は、その測定データを、「昼」の時間帯のクラスターに分類する。
上記のようにして各々の測定データを「朝」「昼」「夜」の各時間帯に分類した後、各時間帯に属する複数の測定データの重心点を求める(本実施例の場合は算術平均する)ことで、各時間帯の新たな代表値を求める。これらの新たな代表値は初期の代表値の位置から移動している。
そして、各々の測定データに対し、「朝」「昼」「夜」の各時間帯の新たな代表値との間でそれぞれ改めて距離を求め、上記と同様に、各々の測定データを改めて各時間帯に分類し直す。そして各時間帯に属する複数の測定データの重心点を求めることで、各時間帯の代表値を求め直す。
そして、各々の測定データに対し、「朝」「昼」「夜」の各時間帯の新たな代表値との間でそれぞれ改めて距離を求め、上記と同様に、各々の測定データを改めて各時間帯に分類し直す。そして各時間帯に属する複数の測定データの重心点を求めることで、各時間帯の代表値を求め直す。
上記のように、各々の測定データを各時間帯に分類し直すことと、各時間帯の代表値を求め直すことを交互に繰り返すことで、各時間帯の代表値が徐々に確定していく。一連の繰り返し処理によって代表値が変化する度合いが一定の閾値未満になったら、各時間帯の代表値(以下、学習代表時刻と呼ぶ)が確定されたとみなす。
このような処理によって時間帯の学習が行われ、各時間帯に属する測定データの上限値と下限値を得ることによって、当初、時間帯初期情報22として予め設定されていた時間帯の情報(開始時刻、終了時刻)が、たとえば、図2(c)に示すような時間帯学習情報23となる。
このような処理によって時間帯の学習が行われ、各時間帯に属する測定データの上限値と下限値を得ることによって、当初、時間帯初期情報22として予め設定されていた時間帯の情報(開始時刻、終了時刻)が、たとえば、図2(c)に示すような時間帯学習情報23となる。
このようにして求められた学習代表時刻は、後述するような警告処理を行うための基準時刻となる。
たとえば、「夜」の時間帯について、学習した結果、図2(c)に示すように、開始時刻(18時)と終了時刻(23時)とが設定された場合、前記のように測定データを用いて、非階層クラスター分析することにより、学習代表時刻が、20時30分に設定される。
たとえば、「夜」の時間帯について、学習した結果、図2(c)に示すように、開始時刻(18時)と終了時刻(23時)とが設定された場合、前記のように測定データを用いて、非階層クラスター分析することにより、学習代表時刻が、20時30分に設定される。
記憶部20は、この発明の測定情報管理装置の各機能を実行するために必要な情報やプログラムを記憶する部分であり、ROM、RAM、フラッシュメモリなどの半導体記憶素子、HDD、SSDなどの記憶装置、その他の記憶媒体が用いられる。
記憶部20としては、主として、測定データ21,時間帯初期情報22,時間帯学習情報23,測定許容時間24,測定許容範囲25が記憶される。
記憶される情報は、これに限られるものではなく、たとえば、上記した2つのモードのうち、設定されたいずれかのモードが、現在のモードとして記憶される。
記憶部20としては、主として、測定データ21,時間帯初期情報22,時間帯学習情報23,測定許容時間24,測定許容範囲25が記憶される。
記憶される情報は、これに限られるものではなく、たとえば、上記した2つのモードのうち、設定されたいずれかのモードが、現在のモードとして記憶される。
図2に、記憶部20に記憶される情報の一実施例の説明図を示す。
測定データ21は、血圧計などの種々の測定機器で測定した結果であり、主として、上記のように入力された測定値および時間帯と、取得された入力時刻とを対応づけて記憶したデータである。
測定データ21は、たとえば、項目、測定値、時間帯、入力時刻からなる。
項目は、測定した項目を意味し、たとえば、体重、血圧、体温などに相当し、測定項目が複数ある場合は、表示部2に、複数の測定項目のリストを表示させて、今から入力しようとする項目を選択入力してもらえばよい。
測定データ21は、血圧計などの種々の測定機器で測定した結果であり、主として、上記のように入力された測定値および時間帯と、取得された入力時刻とを対応づけて記憶したデータである。
測定データ21は、たとえば、項目、測定値、時間帯、入力時刻からなる。
項目は、測定した項目を意味し、たとえば、体重、血圧、体温などに相当し、測定項目が複数ある場合は、表示部2に、複数の測定項目のリストを表示させて、今から入力しようとする項目を選択入力してもらえばよい。
また、測定値は、測定された数値情報そのものを意味し、ユーザが自ら測定値を入力してもよいし、測定機器から所定のデータ通信によって、測定値を自動的に入力してもよい。
測定機器から送信される情報としては、測定値だけでなく、測定項目や、測定時刻を含めてもよい。
入力時刻は、ユーザが自ら測定値を入力した場合は、その入力を行った時刻に相当し、上記したように、入力時刻取得部5が、図示しない計時手段などを利用して自動的に取得する。あるいは、測定値を測定機器から自動的に入力した場合は、その測定値が入力された時刻を、入力時刻として取得すればよい。
ただし、測定機器から、測定値と、その測定を行った時刻(測定時刻)が送信される場合は、受信された測定時刻を入力時刻としてもよい。
測定機器から送信される情報としては、測定値だけでなく、測定項目や、測定時刻を含めてもよい。
入力時刻は、ユーザが自ら測定値を入力した場合は、その入力を行った時刻に相当し、上記したように、入力時刻取得部5が、図示しない計時手段などを利用して自動的に取得する。あるいは、測定値を測定機器から自動的に入力した場合は、その測定値が入力された時刻を、入力時刻として取得すればよい。
ただし、測定機器から、測定値と、その測定を行った時刻(測定時刻)が送信される場合は、受信された測定時刻を入力時刻としてもよい。
時間帯は、上記したように、測定された時刻が属する時間帯(たとえば、朝、昼、夜)を意味するが、ユーザが直接入力する場合と、学習によって自動的に設定される場合とがある。上記したように、時間帯入力モードの場合は、ユーザによって入力された時間帯の情報が記憶され、測定時間帯学習モードの場合は、学習によって自動判定された時間帯の情報が記憶される。
図2(a)に、記憶部20に記憶される測定データ21の具体例を示す。
入力時刻としては、時分のみを示しているが、年月日も含む詳細な時間情報を記憶してもよい。また、あらゆる測定項目の測定データを示しているが、項目ごとに別々に測定データを記憶してもよい。
図2(a)に、記憶部20に記憶される測定データ21の具体例を示す。
入力時刻としては、時分のみを示しているが、年月日も含む詳細な時間情報を記憶してもよい。また、あらゆる測定項目の測定データを示しているが、項目ごとに別々に測定データを記憶してもよい。
時間帯初期情報22は、予め固定的に設定された時間帯の初期値である。
ただし、初期値の内容は、固定値ではなく、ユーザ自身が初期設定できるようにしてもよい。
時間帯初期情報22は、たとえば、初期時間帯と、初期代表時刻とからなる。
初期時間帯は、各時間帯ごとの開始時刻と終了時刻とからなる。
初期代表時刻は、開始時刻から終了時刻までの範囲内において、仮の時刻として何らかの簡易な方法によって決められた時刻を意味する。
ただし、初期値の内容は、固定値ではなく、ユーザ自身が初期設定できるようにしてもよい。
時間帯初期情報22は、たとえば、初期時間帯と、初期代表時刻とからなる。
初期時間帯は、各時間帯ごとの開始時刻と終了時刻とからなる。
初期代表時刻は、開始時刻から終了時刻までの範囲内において、仮の時刻として何らかの簡易な方法によって決められた時刻を意味する。
図2(b)に、記憶部20に記憶される時間帯初期情報22の具体例を示す。
図2(b)では、3つの時間帯(朝、昼、夜)のそれぞれについて、開始時刻、終了時刻、および初期代表時刻を示している。
図2(b)において、たとえば、「昼」を特定する時間帯は、開始時刻が11時、終了時刻が17時で、初期代表時刻が、12時30分としている。
図2(b)の初期代表時刻は、開始時刻と終了時刻の中央値ではないものを示しているが、中央値や開始時刻や終了時刻の値を、初期代表時刻として設定してもよい。
図2(b)では、3つの時間帯(朝、昼、夜)のそれぞれについて、開始時刻、終了時刻、および初期代表時刻を示している。
図2(b)において、たとえば、「昼」を特定する時間帯は、開始時刻が11時、終了時刻が17時で、初期代表時刻が、12時30分としている。
図2(b)の初期代表時刻は、開始時刻と終了時刻の中央値ではないものを示しているが、中央値や開始時刻や終了時刻の値を、初期代表時刻として設定してもよい。
時間帯学習情報23は、生活時間帯学習部10によって学習された後の時間帯を示す情報である。この情報の内容は学習によって変化する。
時間帯学習情報23は、たとえば、開始時刻と終了時刻とによって特定される複数個の学習時間帯と、学習代表時刻とを含む。
学習代表時刻は、学習によって設定された学習時間帯に属する時刻であって、上記したように、代表時刻決定部9によって決定された時刻である。
時間帯学習情報23は、たとえば、開始時刻と終了時刻とによって特定される複数個の学習時間帯と、学習代表時刻とを含む。
学習代表時刻は、学習によって設定された学習時間帯に属する時刻であって、上記したように、代表時刻決定部9によって決定された時刻である。
図2(c)に、記憶部20に記憶される時間帯学習情報23の具体例を示す。
ここでは、3つの時間帯(朝、昼、夜)のそれぞれについて、開始時刻、終了時刻、および学習代表時刻を示している。
図2(c)のような時間帯学習情報23が設定された場合、学習する前は、たとえば、図2(b)に示すような時間帯が初期設定されていたが、ユーザが入力した測定データに基づいて学習をした結果、たとえば、当初2時から11時までの間で、代表時刻が7時に初期設定された「朝」の時間帯が、そのユーザにとっては、開始時刻が5時、終了時刻が10時で、代表時刻が8時となる時間帯に、再設定されたことを意味する。
ここでは、3つの時間帯(朝、昼、夜)のそれぞれについて、開始時刻、終了時刻、および学習代表時刻を示している。
図2(c)のような時間帯学習情報23が設定された場合、学習する前は、たとえば、図2(b)に示すような時間帯が初期設定されていたが、ユーザが入力した測定データに基づいて学習をした結果、たとえば、当初2時から11時までの間で、代表時刻が7時に初期設定された「朝」の時間帯が、そのユーザにとっては、開始時刻が5時、終了時刻が10時で、代表時刻が8時となる時間帯に、再設定されたことを意味する。
測定許容時間24は、警告を行うか否かを決定するための時間であり、原則として、ここに設定された時間を越えて、測定データの入力がない場合は、警告を行う。
測定許容時間24としては、たとえば、代表時刻(初期代表時刻、または学習代表時刻のいずれか)の経過後の時間が予め設定される。あるいは、ユーザが設定変更できるようにしてもよい。
図2(d)に、測定許容時間24の具体例を示す。
ここでは、「代表時刻+5分」という情報が設定されている。これは、現在時刻が、代表時刻を経過した後、5分間を経過するまでは、測定データの入力がなくても警告はしないことを意味する。
逆に、代表時刻を5分以上経過した後は、警告を行ってもよい状態となることを意味する。
代表時刻としては、学習をしない時間帯入力モードの場合は、初期代表時刻が用いられ、学習をする測定時間帯学習モードに切りかえられた後学習代表時刻が設定された場合は、その学習代表時刻が用いられる。
測定許容時間24としては、たとえば、代表時刻(初期代表時刻、または学習代表時刻のいずれか)の経過後の時間が予め設定される。あるいは、ユーザが設定変更できるようにしてもよい。
図2(d)に、測定許容時間24の具体例を示す。
ここでは、「代表時刻+5分」という情報が設定されている。これは、現在時刻が、代表時刻を経過した後、5分間を経過するまでは、測定データの入力がなくても警告はしないことを意味する。
逆に、代表時刻を5分以上経過した後は、警告を行ってもよい状態となることを意味する。
代表時刻としては、学習をしない時間帯入力モードの場合は、初期代表時刻が用いられ、学習をする測定時間帯学習モードに切りかえられた後学習代表時刻が設定された場合は、その学習代表時刻が用いられる。
測定許容範囲25は、測定許容時間24と同様に、警告を行うか否かを決定するために、時間範囲を予め設定したものである。
警告を行うか否かを決定するために、測定許容時間24と測定許容範囲25を両方とも用いてもよいが、いずれか一方のみを用いるように予め設定してもよい。
測定許容範囲25としては、たとえば、設定された時間帯の開始時刻から、終了時刻までの間における時間の経過の割合(パーセント)が予め設定される。
この情報も、ユーザが設定変更できるようにしてもよい。
警告を行うか否かを決定するために、測定許容時間24と測定許容範囲25を両方とも用いてもよいが、いずれか一方のみを用いるように予め設定してもよい。
測定許容範囲25としては、たとえば、設定された時間帯の開始時刻から、終了時刻までの間における時間の経過の割合(パーセント)が予め設定される。
この情報も、ユーザが設定変更できるようにしてもよい。
図2(e)に、測定許容範囲25の具体例を示す。
ここでは、「時間帯の開始時刻から75%以内」という情報が設定されている。
これは、現在時刻が、設定された時間帯(初期時間帯または学習時間帯のいずれか)の開始時刻から、その時間帯の75%に相当する時間が経過するまでの範囲内にある場合は、測定データの入力がなくても警告はしないことを意味する。
逆に、その時間帯の75%に相当する時間が経過した後は、測定データの入力がなければ、警告を行ってもよい状態となることを意味する。
たとえば、現在時刻が、図2(c)の時間帯学習情報の「昼」の時間帯(10時から18時)に入った場合、その時間帯の75%に相当する時間である6時間が経過するまで、すなわち、16時になるまでは、測定データの入力がなかったとしても、測定の許容範囲であるので、警告はしない。
一方、現在時刻が、16時を経過した後に、測定データの入力がなければ、警告を行う。
ここでは、「時間帯の開始時刻から75%以内」という情報が設定されている。
これは、現在時刻が、設定された時間帯(初期時間帯または学習時間帯のいずれか)の開始時刻から、その時間帯の75%に相当する時間が経過するまでの範囲内にある場合は、測定データの入力がなくても警告はしないことを意味する。
逆に、その時間帯の75%に相当する時間が経過した後は、測定データの入力がなければ、警告を行ってもよい状態となることを意味する。
たとえば、現在時刻が、図2(c)の時間帯学習情報の「昼」の時間帯(10時から18時)に入った場合、その時間帯の75%に相当する時間である6時間が経過するまで、すなわち、16時になるまでは、測定データの入力がなかったとしても、測定の許容範囲であるので、警告はしない。
一方、現在時刻が、16時を経過した後に、測定データの入力がなければ、警告を行う。
警告を行うか否かの判断は、測定入力確認部6による測定データの入力チェックによって行われるが、その判断基準として、上記した測定許容時間24を用いるか、あるいは測定許容範囲を用いるかについては、ユーザが設定変更できるようにしてもよい。
また、警告を行うか否かの判断基準として、上記2つの情報(24,25)に限ることはなく、これ以外の情報を用いてもよい。
たとえば、代表時刻を経過したときは、すぐに警告を行うように設定してもよい。
また、警告を行うか否かの判断基準として、上記2つの情報(24,25)に限ることはなく、これ以外の情報を用いてもよい。
たとえば、代表時刻を経過したときは、すぐに警告を行うように設定してもよい。
<測定値の入力および時間帯の設定処理>
図3に、この発明の測定値の入力処理および測定時間帯の設定処理の一実施例のフローチャートを示す。
図3には示していないが、初期設定として、時間帯入力モードが予め設定され、所定数(たとえば10個)の測定データが記憶された後、自動的に、測定時間帯学習モードに切り替えられるようにしてもよい。
また、図2(b)のような時間帯初期情報22が予め設定され、図2(d)のような測定許容時間24および図2(e)のような測定許容範囲25の情報が予め設定され、警告を行う判断基準として、どちらの情報(24,25)を用いるかも初期設定されているものとする。
図3に、この発明の測定値の入力処理および測定時間帯の設定処理の一実施例のフローチャートを示す。
図3には示していないが、初期設定として、時間帯入力モードが予め設定され、所定数(たとえば10個)の測定データが記憶された後、自動的に、測定時間帯学習モードに切り替えられるようにしてもよい。
また、図2(b)のような時間帯初期情報22が予め設定され、図2(d)のような測定許容時間24および図2(e)のような測定許容範囲25の情報が予め設定され、警告を行う判断基準として、どちらの情報(24,25)を用いるかも初期設定されているものとする。
図3のステップS1において、測定値入力部3が、測定値が入力されるか否かを監視し、ユーザに測定値の入力をすることを要求するメッセージなどを、表示部2に表示する。
ユーザは、表示部2に表示されたメッセージを見て、所定の入力操作を行って、測定値を入力する。あるいは、測定機器から測定データを自動的に入力する。
ユーザは、表示部2に表示されたメッセージを見て、所定の入力操作を行って、測定値を入力する。あるいは、測定機器から測定データを自動的に入力する。
ステップS2において、測定値入力部3は、測定値が入力されたか否かをチェックし、入力された場合は、ステップS3へ進み、そうでない場合は、ステップS1に戻る。
ステップS3において、入力された測定値を、測定データ21として、記憶部20に記憶する。
ここで、測定項目が多数ある場合は、測定値とともに、測定項目も対応付けて記憶する。
ステップS3において、入力された測定値を、測定データ21として、記憶部20に記憶する。
ここで、測定項目が多数ある場合は、測定値とともに、測定項目も対応付けて記憶する。
ステップS4において、入力時刻取得部5が、測定値が入力された時刻、すなわち現在時刻を取得し、入力された測定値と対応づけて、入力時刻として、記憶部20に記憶する。
ステップS5において、制御部1が、現在、測定時間帯学習モードに設定されているか否かをチェックする。
測定時間帯学習モードであった場合は、ステップS9へ進み、時間帯入力モードであった場合は、ステップS6へ進む。
ステップS5において、制御部1が、現在、測定時間帯学習モードに設定されているか否かをチェックする。
測定時間帯学習モードであった場合は、ステップS9へ進み、時間帯入力モードであった場合は、ステップS6へ進む。
ステップS6において、測定時間帯入力部4が、測定された時間帯の情報が入力されるか否かを監視し、ユーザに時間帯の情報を入力することを要求するメッセージなどを、表示部2に表示する。
ユーザは、表示部2に表示されたメッセージを見て、所定の入力操作を行って、測定を行った時刻が属する時間帯の情報を入力する。
ステップS7において、測定時間帯入力部4は、測定時間帯が入力されたか否かをチェックし、入力された場合はステップS8へ進み、そうでない場合は、処理を終了するか、あるいはステップS1に戻る。
ステップS8において、入力された測定時間帯を、ステップS3で記憶された測定値に対応づけて、記憶部20に記憶した後、処理を終了する。
ユーザは、表示部2に表示されたメッセージを見て、所定の入力操作を行って、測定を行った時刻が属する時間帯の情報を入力する。
ステップS7において、測定時間帯入力部4は、測定時間帯が入力されたか否かをチェックし、入力された場合はステップS8へ進み、そうでない場合は、処理を終了するか、あるいはステップS1に戻る。
ステップS8において、入力された測定時間帯を、ステップS3で記憶された測定値に対応づけて、記憶部20に記憶した後、処理を終了する。
ステップS9において、測定時間帯学習モードである場合は、入力時間帯判定部8が、取得された入力時刻がどの時間帯に属するかを判定する。
すなわち、測定された測定値が、現在設定されている時間帯のうちどの時間帯に測定されたものかを、判定する。
時間帯学習情報23がまだ設定されていない場合は、時間帯初期情報22を利用し、入力時刻が、図2(b)に示したような3つの時間帯のいずれの時間帯に属するか否かをチェックする。たとえば、入力時刻が19時であったとすると、17時から22時の間であるので、その測定時間帯は、「夜」であると判定する。
また、すでに図2(c)のような時間帯学習情報23が設定されていた場合は、この情報23を利用して、入力時刻が属する時間帯を判定する。
すなわち、測定された測定値が、現在設定されている時間帯のうちどの時間帯に測定されたものかを、判定する。
時間帯学習情報23がまだ設定されていない場合は、時間帯初期情報22を利用し、入力時刻が、図2(b)に示したような3つの時間帯のいずれの時間帯に属するか否かをチェックする。たとえば、入力時刻が19時であったとすると、17時から22時の間であるので、その測定時間帯は、「夜」であると判定する。
また、すでに図2(c)のような時間帯学習情報23が設定されていた場合は、この情報23を利用して、入力時刻が属する時間帯を判定する。
ステップS10において、上記判定された時間帯の結果を、表示部2に表示する。
たとえば、「夜」の時間帯であると判定した場合は、「現在測定された測定値の時間帯は、「夜」ですか?。これが正しければ、「YES」を入力し、誤っている場合は、「NO」を入力して下さい。」というようなメッセージを表示する。
あるいは、判定された時間が誤っている場合は、ユーザが、判断した正しい時間帯を直接入力してもらうようにしてもよい。
すなわち、ユーザに、判定された時間帯を変更するための入力操作を要求してもよい。
たとえば、「夜」の時間帯であると判定した場合は、「現在測定された測定値の時間帯は、「夜」ですか?。これが正しければ、「YES」を入力し、誤っている場合は、「NO」を入力して下さい。」というようなメッセージを表示する。
あるいは、判定された時間が誤っている場合は、ユーザが、判断した正しい時間帯を直接入力してもらうようにしてもよい。
すなわち、ユーザに、判定された時間帯を変更するための入力操作を要求してもよい。
ステップS11において、測定時間帯を変更する入力がされたか否かをチェックする。
変更する入力がなく、判定された時間帯が正しいことを意味する「YES」が入力された場合は、ステップS13へ進む。
一方、変更後の時間帯が入力された場合、あるいは、「NO」が入力された場合は、ステップS12へ進む。ただし、「NO」が入力された場合は、ステップS14に進んでもよい。
変更する入力がなく、判定された時間帯が正しいことを意味する「YES」が入力された場合は、ステップS13へ進む。
一方、変更後の時間帯が入力された場合、あるいは、「NO」が入力された場合は、ステップS12へ進む。ただし、「NO」が入力された場合は、ステップS14に進んでもよい。
ステップS12において、ユーザによって入力された変更後の測定時間帯を、ステップS3で記憶された測定データ21の測定値に対応づけて記憶する。
ステップS13において、ステップS9で判定された結果の測定時間帯を、ステップS3で記憶された測定データ21の測定値に対応づけて記憶する。
ステップS14において、生活時間帯学習部10が、測定データ21を利用して、非階層クラスター分析を用いて、時間帯学習処理を行う。
これにより、図2(c)に示すような、時間帯学習情報23を新たに生成するか、又は、再設定する。その後、処理を終了する。
ステップS13において、ステップS9で判定された結果の測定時間帯を、ステップS3で記憶された測定データ21の測定値に対応づけて記憶する。
ステップS14において、生活時間帯学習部10が、測定データ21を利用して、非階層クラスター分析を用いて、時間帯学習処理を行う。
これにより、図2(c)に示すような、時間帯学習情報23を新たに生成するか、又は、再設定する。その後、処理を終了する。
以上のように、測定値の情報が少ない最初の段階では、ユーザによって測定値と時間帯の情報を直接入力してもらう。ただし、測定値が所定数以上記憶部20に蓄積された後は、時間帯を学習することによって、ユーザが時間帯の情報を直接入力することを少なくすることができる。
また、図3には、図示していないが、学習の程度が進み、ステップS11において、ユーザによって時間帯を変更する入力や「NO」が入力される頻度がほぼゼロになった場合や、所定数回以上「YES」が入力されるようになった場合は、ステップS9を実行した後、ステップS10の表示をすることなく、ステップS13へ進むようにしてもよい。
これによれば、ユーザは、測定値そのものを入力するだけでよく、時間帯の情報を入力することがなくなるので、ユーザの入力操作の負担をより軽減させることができる。
また、図3には、図示していないが、学習の程度が進み、ステップS11において、ユーザによって時間帯を変更する入力や「NO」が入力される頻度がほぼゼロになった場合や、所定数回以上「YES」が入力されるようになった場合は、ステップS9を実行した後、ステップS10の表示をすることなく、ステップS13へ進むようにしてもよい。
これによれば、ユーザは、測定値そのものを入力するだけでよく、時間帯の情報を入力することがなくなるので、ユーザの入力操作の負担をより軽減させることができる。
<入力監視および警告処理>
図4に、この発明の入力監視および警告処理の一実施例のフローチャートを示す。
ここでは、初期設定あるいは学習によって再設定された時間帯情報に基づいて、所定の時刻になったときあるいは所定の時間が経過しても、測定値の入力がない場合は、警告を行う処理について説明する。
図4に、この発明の入力監視および警告処理の一実施例のフローチャートを示す。
ここでは、初期設定あるいは学習によって再設定された時間帯情報に基づいて、所定の時刻になったときあるいは所定の時間が経過しても、測定値の入力がない場合は、警告を行う処理について説明する。
ステップS21において、測定入力確認部6が、測定値の入力があったか否かを監視する。
ステップS22において、測定値の入力があれば、ステップS21へ戻り、測定値の入力がなければ、ステップS23へ進む。
ステップS23において、入力時刻取得部5が、現在時刻を取得する。
ステップS24において、測定入力確認部6が、記憶部20から、時間帯情報を読み出す。
学習が行われておらず、時間帯学習情報23がまだ設定されていない場合は、時間帯初期情報22を読み出す。
時間帯学習情報23が設定されている場合は、この時間帯学習情報23を読み出す。
ステップS22において、測定値の入力があれば、ステップS21へ戻り、測定値の入力がなければ、ステップS23へ進む。
ステップS23において、入力時刻取得部5が、現在時刻を取得する。
ステップS24において、測定入力確認部6が、記憶部20から、時間帯情報を読み出す。
学習が行われておらず、時間帯学習情報23がまだ設定されていない場合は、時間帯初期情報22を読み出す。
時間帯学習情報23が設定されている場合は、この時間帯学習情報23を読み出す。
ステップS25において、取得した現在時刻と、読み出した時間帯情報とを比較する。
ここでは、まず、現在時刻が、読み出した複数個の時間帯のうち、いずれの時間帯に属するかを判断する。
たとえば、図2(c)の時間帯学習情報23が読み出された場合、現在時刻が7時であったとすると、現在時刻は、図2(c)のうち、「朝」の時間帯に属していることがわかる。
次に、この現在時刻が属している時間帯の情報を用いて、ステップS26からS28までの判断を行う。
図4では、ステップS26からS28までの3つの判断を連続的に行うフローを示しているが、予め、いずれかの1つの判断のみを行うように設定してもよい。
ここでは、まず、現在時刻が、読み出した複数個の時間帯のうち、いずれの時間帯に属するかを判断する。
たとえば、図2(c)の時間帯学習情報23が読み出された場合、現在時刻が7時であったとすると、現在時刻は、図2(c)のうち、「朝」の時間帯に属していることがわかる。
次に、この現在時刻が属している時間帯の情報を用いて、ステップS26からS28までの判断を行う。
図4では、ステップS26からS28までの3つの判断を連続的に行うフローを示しているが、予め、いずれかの1つの判断のみを行うように設定してもよい。
ステップS26において、判断基準として測定許容範囲25を用いる場合、測定入力確認部6が、現在時刻が、記憶部20に記憶されている測定許容範囲25の時間を経過しているか否かをチェックする。
たとえば、図2(e)に示す測定許容範囲25が設定されている場合は、現在時刻が、現在時刻が属する時間帯の開始時刻から75%以内の時刻であるか、あるいは経過しているかをチェックする。
現在時刻が、測定許容範囲25の時間を経過している場合は、ステップS29へ進む。
たとえば、現在時刻が7時の場合、この現在時刻は、図2(c)の「朝」の時間帯に属するが、この「朝」の時間帯(5時から10時まで)の開始時刻(5時)からまだ75%以内であるので、測定許容範囲の時間を経過していない。したがって、警告は行わない。
また、現在時刻が9時の場合であれば、この現在時刻は、「朝」の時間帯(5時から10時まで)の開始時刻(5時)からすでに75%の時刻(8時45分)を経過しているので、測定許容範囲を経過していることになり、ステップS29へ進む。
たとえば、図2(e)に示す測定許容範囲25が設定されている場合は、現在時刻が、現在時刻が属する時間帯の開始時刻から75%以内の時刻であるか、あるいは経過しているかをチェックする。
現在時刻が、測定許容範囲25の時間を経過している場合は、ステップS29へ進む。
たとえば、現在時刻が7時の場合、この現在時刻は、図2(c)の「朝」の時間帯に属するが、この「朝」の時間帯(5時から10時まで)の開始時刻(5時)からまだ75%以内であるので、測定許容範囲の時間を経過していない。したがって、警告は行わない。
また、現在時刻が9時の場合であれば、この現在時刻は、「朝」の時間帯(5時から10時まで)の開始時刻(5時)からすでに75%の時刻(8時45分)を経過しているので、測定許容範囲を経過していることになり、ステップS29へ進む。
ステップS29において、警告部7が、ユーザに対して、測定実施をすることを要求する警告メッセージやまだ測定値の入力がないことを、表示部2に表示する。あるいは、表示以外の方法で、警告を行ってもよい。
ステップS30において、ユーザによって、警告を解除するための入力操作がされたか否かをチェックする。
この解除入力があった場合は、ステップS21へ戻り、再度、測定値が入力されるのを監視する。解除入力がない場合は、ステップS29をループする。
ステップS30において、ユーザによって、警告を解除するための入力操作がされたか否かをチェックする。
この解除入力があった場合は、ステップS21へ戻り、再度、測定値が入力されるのを監視する。解除入力がない場合は、ステップS29をループする。
ステップS27において、判断基準として、測定許容時間24を用いる場合は、測定入力確認部6が、現在時刻が、記憶部20に記憶されている測定許容時間24を経過しているか否かをチェックする。
たとえば、図2(d)に示す測定許容時間24が設定されている場合は、現在時刻が、現在時刻が属する代表時刻から5分以内であるか、あるいは5分を経過しているかをチェックする。
現在時刻が、この測定許容時間24を経過している場合は、ステップS29へ進む。
現在時刻が7時の場合、この現在時刻は、図2(c)の「朝」の時間帯に属するが、まだ図2(d)の測定許容時間である8時5分を経過していないので、ステップS29へは進まずに、警告は行わない。
また、現在時刻が9時の場合は、「朝」の時間帯の代表時刻である8時から、5分以上経過しているので、測定許容時間24を経過していることになり、ステップS29へ進む。
たとえば、図2(d)に示す測定許容時間24が設定されている場合は、現在時刻が、現在時刻が属する代表時刻から5分以内であるか、あるいは5分を経過しているかをチェックする。
現在時刻が、この測定許容時間24を経過している場合は、ステップS29へ進む。
現在時刻が7時の場合、この現在時刻は、図2(c)の「朝」の時間帯に属するが、まだ図2(d)の測定許容時間である8時5分を経過していないので、ステップS29へは進まずに、警告は行わない。
また、現在時刻が9時の場合は、「朝」の時間帯の代表時刻である8時から、5分以上経過しているので、測定許容時間24を経過していることになり、ステップS29へ進む。
ステップS28において、判断基準として、代表時刻の経過有無を用いる場合は、測定入力確認部6が、現在時刻が、現在時刻が属している時間帯の代表時刻を経過しているか否かをチェックする。
現在時刻が、代表時刻をすでに経過している場合は、ステップS29に進み、そうでない場合は、警告は行わずに、ステップS21に戻る。
たとえば、現在時刻が、図2(c)の「朝」の時間帯に属する場合、現在時刻が5時から8時までの間であれば、警告を行わないが、代表時刻の8時を経過した後は、警告を行うことになる。
以上のように、現在時刻が、いつも測定を行っている時間帯に入った場合に、測定値の入力がなければすぐに警告を行うのではなく、現在時刻が所定の判断基準を満たしたとき警告を行うようにする。
現在時刻が、代表時刻をすでに経過している場合は、ステップS29に進み、そうでない場合は、警告は行わずに、ステップS21に戻る。
たとえば、現在時刻が、図2(c)の「朝」の時間帯に属する場合、現在時刻が5時から8時までの間であれば、警告を行わないが、代表時刻の8時を経過した後は、警告を行うことになる。
以上のように、現在時刻が、いつも測定を行っている時間帯に入った場合に、測定値の入力がなければすぐに警告を行うのではなく、現在時刻が所定の判断基準を満たしたとき警告を行うようにする。
図4では、3つの判断基準に基づいて、警告を行うか否かを判断しているが、これに限ることはなく、ユーザが独自に判断基準を設定してもよい。
ユーザが、独自の判断基準を予め設定しておくことによって、そのユーザにとって、より適切なタイミングで、測定の実施を要求する警告を行うことができるようになる。
また、代表時刻を経過した後、時間帯の終了時刻までの間において、一定時間(たとえば30分)を経過するごとに、繰り返し警告を行うような設定をしてもよい。
あるいは、代表時刻が経過した直後は、表示のみの警告を行うが、経過時間が所定時間以上長くなっても測定値の入力がない場合は、よりユーザが気づきやすいようにするために、表示と音声とによる警告を行うというような設定をしてもよい。
ユーザが、独自の判断基準を予め設定しておくことによって、そのユーザにとって、より適切なタイミングで、測定の実施を要求する警告を行うことができるようになる。
また、代表時刻を経過した後、時間帯の終了時刻までの間において、一定時間(たとえば30分)を経過するごとに、繰り返し警告を行うような設定をしてもよい。
あるいは、代表時刻が経過した直後は、表示のみの警告を行うが、経過時間が所定時間以上長くなっても測定値の入力がない場合は、よりユーザが気づきやすいようにするために、表示と音声とによる警告を行うというような設定をしてもよい。
<その他の実施形態>
(実施形態1)
図2および図3に示した実施例では、初期値である時間帯初期情報22を予め設定したが、この初期値を設定せずに、ユーザが測定値を入力したときに、必ず、ユーザに測定した時間帯も入力することを要求してもよい。
ただし、入力された時間帯が所定数以上蓄積された場合に、時間帯の学習を行い、その後入力された時間帯と、学習によって設定された時間帯がほぼ100%に近い確率で一致するようになった後は、時間帯の入力を要求しないようにしてもよい。
(実施形態1)
図2および図3に示した実施例では、初期値である時間帯初期情報22を予め設定したが、この初期値を設定せずに、ユーザが測定値を入力したときに、必ず、ユーザに測定した時間帯も入力することを要求してもよい。
ただし、入力された時間帯が所定数以上蓄積された場合に、時間帯の学習を行い、その後入力された時間帯と、学習によって設定された時間帯がほぼ100%に近い確率で一致するようになった後は、時間帯の入力を要求しないようにしてもよい。
(実施形態2)
上記実施例では、時間帯の数を、予め「朝、昼、夜」の3つに設定して、測定値が入力された時刻を、この3つの時間帯のいずれかに属するものとして、時間帯を学習していた。
ただし、時間帯の数を必ずしも予め設定された数に固定する必要はなく、学習結果に基づいて、時間帯の数を変更してもよい。
たとえば、測定データの入力時刻が、3つの時間帯のうち、2つの時間帯のみに集中して分布する場合は、学習する時間帯を、入力時刻が属している2つの時間帯に変更して、この設定変更後の2つの時間帯に対して、学習を行うようにしてもよい。
上記実施例では、時間帯の数を、予め「朝、昼、夜」の3つに設定して、測定値が入力された時刻を、この3つの時間帯のいずれかに属するものとして、時間帯を学習していた。
ただし、時間帯の数を必ずしも予め設定された数に固定する必要はなく、学習結果に基づいて、時間帯の数を変更してもよい。
たとえば、測定データの入力時刻が、3つの時間帯のうち、2つの時間帯のみに集中して分布する場合は、学習する時間帯を、入力時刻が属している2つの時間帯に変更して、この設定変更後の2つの時間帯に対して、学習を行うようにしてもよい。
また、記憶された複数の測定データの入力時刻について、3つの時間帯のうち、たとえば、「朝」の時間帯に属する入力時刻と、「昼」の時間帯に属する入力時刻の分布が、両時間帯の境界部分に集中している場合は、「朝」と「昼」という時間帯の分類をなくし、「朝」と「昼」とを結合して1つの時間帯とし、その後、この結合後の時間帯と、「夜」の時間帯からなる2つの時間帯について、学習するようにしてもよい。
たとえば、測定データの入力時刻群を「朝、昼、夜」の3つの時間帯に基づいて、非階層クラスター分析を行った場合、朝の学習代表時刻が午前10時50分で、昼の学習代表時刻が午前11時になったとする。
このとき、時間帯弁別の閾値が1時間であったとすると、朝の学習代表時刻と昼の学習代表時刻の差と時間帯弁別の閾値を比較すると、朝の学習代表時刻と昼の学習代表時刻の差(10分)が時間帯弁別の閾値(1時間)より小さいので、朝と昼の時間帯を結合した方がよいと判断する。
この場合は、時間帯の数を3つから2つに変更し、改めてクラスター数を2として非階層クラスター分析を行うことで、各学習代表時刻と時間帯を求め直す。
これによれば、そのユーザにとって、より適切な時間帯に基づいて、警告等を行うことができるようになる。
このとき、時間帯弁別の閾値が1時間であったとすると、朝の学習代表時刻と昼の学習代表時刻の差と時間帯弁別の閾値を比較すると、朝の学習代表時刻と昼の学習代表時刻の差(10分)が時間帯弁別の閾値(1時間)より小さいので、朝と昼の時間帯を結合した方がよいと判断する。
この場合は、時間帯の数を3つから2つに変更し、改めてクラスター数を2として非階層クラスター分析を行うことで、各学習代表時刻と時間帯を求め直す。
これによれば、そのユーザにとって、より適切な時間帯に基づいて、警告等を行うことができるようになる。
(実施形態3)
上記実施例では、測定された時間帯を学習するために、測定データが入力された入力時刻を利用していたが、時間帯の特定をより正確にするために、入力時刻に加えて、これ以外の情報を利用してもよい。
たとえば、「朝」の時間帯について、特に、その時間帯の開始時刻を明確にするために、ユーザが起床したときに、この発明の測定情報管理装置に対して、起床を意味する所定の入力操作をしてもらうようにしてもよい。
この入力操作がされた時刻を、「朝」の時間帯の開始時刻を設定する情報として利用する。
入力操作としては、たとえば、予め決められた特定のキーを押す操作や、表示部2に表示された特定領域をタッチ入力する操作の他、タッチパネルの任意の位置を数回連続してタッチ入力する操作を利用してもよい。
上記実施例では、測定された時間帯を学習するために、測定データが入力された入力時刻を利用していたが、時間帯の特定をより正確にするために、入力時刻に加えて、これ以外の情報を利用してもよい。
たとえば、「朝」の時間帯について、特に、その時間帯の開始時刻を明確にするために、ユーザが起床したときに、この発明の測定情報管理装置に対して、起床を意味する所定の入力操作をしてもらうようにしてもよい。
この入力操作がされた時刻を、「朝」の時間帯の開始時刻を設定する情報として利用する。
入力操作としては、たとえば、予め決められた特定のキーを押す操作や、表示部2に表示された特定領域をタッチ入力する操作の他、タッチパネルの任意の位置を数回連続してタッチ入力する操作を利用してもよい。
また、測定機器から入力される測定データ以外に、他の情報機器から取得される情報を利用して、時間帯の学習をしてもよい。
たとえば、炊飯器や電気ポットや空調機器などの家電製品、時計や歩数計、活動量計などのウェアラブル機器、感熱センサや超音波センサなど室内に設置された各種センサから得られる情報を利用してもよい。
「朝」の時間帯において、起床後、家電製品が使用され始めると、消費電力量が変化する。この消費電力量の変化を検出し、所定値以上の大きな変化のあった時刻を利用して、「朝」の時間帯を学習するようにしてもよい。
たとえば、炊飯器や電気ポットや空調機器などの家電製品、時計や歩数計、活動量計などのウェアラブル機器、感熱センサや超音波センサなど室内に設置された各種センサから得られる情報を利用してもよい。
「朝」の時間帯において、起床後、家電製品が使用され始めると、消費電力量が変化する。この消費電力量の変化を検出し、所定値以上の大きな変化のあった時刻を利用して、「朝」の時間帯を学習するようにしてもよい。
(実施形態4)
上記実施例では、測定された時間帯において、何らかの測定データの入力がない場合、所定の時刻を経過した後に、警告をするものとした。
ただし、測定項目が複数個ある場合、各測定項目ごとに、その時間帯を設定してもよい。
たとえば、体重測定の時間帯と、血圧測定の時間帯を別々に設定し、それぞれの時間帯において、対応する測定項目の測定データの入力がない場合は、その時間帯に測定することが予定されている測定項目について、測定を実施することを要求する警告をしてもよい。
上記実施例では、測定された時間帯において、何らかの測定データの入力がない場合、所定の時刻を経過した後に、警告をするものとした。
ただし、測定項目が複数個ある場合、各測定項目ごとに、その時間帯を設定してもよい。
たとえば、体重測定の時間帯と、血圧測定の時間帯を別々に設定し、それぞれの時間帯において、対応する測定項目の測定データの入力がない場合は、その時間帯に測定することが予定されている測定項目について、測定を実施することを要求する警告をしてもよい。
たとえば、体重測定の時間帯が「夜」で、20時から23時までであると学習され、血圧測定の時間帯として、「朝」(6時から9時まで)と、「夜」(19時から21時まで)と学習されたとした場合、現在時刻が7時になっても測定データの入力がないときは、血圧測定をすることを要求する警告をする。
あるいは、現在時刻が20時を経過しても、測定データの入力がない場合は、「体重」と「血圧」の両方を測定することを要求する警告をする。
これにより、ユーザに、何の測定を忘れていたかを注意喚起することができる。
あるいは、現在時刻が20時を経過しても、測定データの入力がない場合は、「体重」と「血圧」の両方を測定することを要求する警告をする。
これにより、ユーザに、何の測定を忘れていたかを注意喚起することができる。
(実施形態5)
上記実施例では、時間帯初期情報22を予め設定しておき、さらに、所定数の測定データが蓄積されるまでは、ユーザに時間帯の情報を入力してもらうようにし、所定数の測定データ21が記憶部20に蓄積された後、その蓄積された測定データ21を利用して時間帯を学習していた。
ただし、測定データ21の蓄積をすることなく、時間帯初期情報22と、1回ごとの測定データとを用いて、自動的に時間帯を学習してもよい。
これによれば、ユーザは、測定の最初から、時間帯の情報を入力することがなく、ユーザの入力操作の負担を軽減できる。
上記実施例では、時間帯初期情報22を予め設定しておき、さらに、所定数の測定データが蓄積されるまでは、ユーザに時間帯の情報を入力してもらうようにし、所定数の測定データ21が記憶部20に蓄積された後、その蓄積された測定データ21を利用して時間帯を学習していた。
ただし、測定データ21の蓄積をすることなく、時間帯初期情報22と、1回ごとの測定データとを用いて、自動的に時間帯を学習してもよい。
これによれば、ユーザは、測定の最初から、時間帯の情報を入力することがなく、ユーザの入力操作の負担を軽減できる。
1 制御部、 2 表示部、 3 測定値入力部、 4 測定時間帯入力部、 5 入力時刻取得部、 6 測定入力確認部、 7 警告部、 8 入力時間帯判定部、 9 代表時刻決定部、 10 生活時間帯学習部、 20 記憶部、 21 測定データ、 22 時間帯初期情報、 23 時間帯学習情報、 24 測定許容時間、 25 測定許容範囲
Claims (5)
- ユーザによって測定された生活習慣を特徴づける情報の測定値を入力する測定値入力部と、
ユーザの生活時間帯のうち、ユーザが前記測定を行った測定時刻が属すると考える時間帯を入力する測定時間帯入力部と、
前記測定値が入力された現在時刻を取得する入力時刻取得部と、
前記入力された測定値および時間帯と、前記取得された入力時刻とを対応づけた測定データを記憶する記憶部と、
前記記憶された複数個の測定データを利用して、前記ユーザの固有の生活習慣に対応した生活時間帯を学習し、学習された時間帯を時間帯学習情報として前記記憶部に記憶する生活時間帯学習部と、
新たに行われた測定により入力された測定値の入力時刻が、前記時間帯学習情報に記憶されたどの時間帯に属するかを判定する入力時間帯判定部とを備えることを特徴とする測定情報管理装置。 - 前記測定値の入力が、所定の測定許容範囲の時間内に行われたか否かを確認する測定入力確認部と、
前記測定値の入力が、所定の時間帯内に行われなかったことを確認した場合に、警告を行う警告部とをさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の測定情報管理装置。 - 前記生活時間帯学習部は、前記記憶部に記憶された複数の測定データに対して、非階層クラスター分析を行い、各測定データの入力時刻を所定数の時間帯のいずれかに属するように分割し、前記所定数の時間帯の開始時刻と終了時刻とを再設定することを特徴とする請求項1に記載の測定情報管理装置。
- 前記記憶部に記憶された時間帯学習情報が、開始時刻と終了時刻によって特定される複数個の学習時間帯を含み、
前記入力時間帯判定部が、前記時間帯学習情報に設定された複数個の学習時間帯のうち、新たに入力された測定値の入力時刻が、いずれかの学習時間帯の開始時刻と終了時刻との間に属すると判定した場合、その属する学習時間帯を、前記入力された測定値および入力時刻に対応する時間帯として、前記記憶部に記憶することを特徴とする請求項1に記載の測定情報管理装置。 - 表示部をさらに備え、前記警告部は、前記表示部に、所定の時間帯内に所定の測定値の入力が行われていないこと、あるいは、ユーザに所定の測定値の入力を要求することを示すメッセージを表示させることを特徴とする請求項2に記載の測定情報管理装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015030772A JP2016152016A (ja) | 2015-02-19 | 2015-02-19 | 測定情報管理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
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JP2015030772A JP2016152016A (ja) | 2015-02-19 | 2015-02-19 | 測定情報管理装置 |
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Publication Number | Publication Date |
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Family
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP6350959B1 (ja) * | 2017-04-03 | 2018-07-04 | 前田商事株式会社 | ソフトウェア、健康状態判定装置及び健康状態判定方法 |
JP2018175840A (ja) * | 2017-11-02 | 2018-11-15 | 芙蓉開発株式会社 | ソフトウェア、健康状態判定装置及び健康状態判定方法 |
-
2015
- 2015-02-19 JP JP2015030772A patent/JP2016152016A/ja active Pending
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