JP2023037658A - Information system, server, information processing method and program - Google Patents
Information system, server, information processing method and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023037658A JP2023037658A JP2021144366A JP2021144366A JP2023037658A JP 2023037658 A JP2023037658 A JP 2023037658A JP 2021144366 A JP2021144366 A JP 2021144366A JP 2021144366 A JP2021144366 A JP 2021144366A JP 2023037658 A JP2023037658 A JP 2023037658A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- blood sugar
- information
- sugar level
- level information
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 42
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 12
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims abstract description 204
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims abstract description 204
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 claims abstract description 21
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 claims abstract description 19
- 239000008103 glucose Substances 0.000 claims abstract description 19
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 71
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 18
- 230000002618 waking effect Effects 0.000 claims description 7
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 claims description 5
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 3
- 230000003862 health status Effects 0.000 abstract 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 16
- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 12
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 5
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 4
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
- NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N insulin Chemical compound N1C(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(NC(=O)CN)C(C)CC)CSSCC(C(NC(CO)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CCC(N)=O)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CSSCC(NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2C=CC(O)=CC=2)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(C)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2NC=NC=2)NC(=O)C(CO)NC(=O)CNC2=O)C(=O)NCC(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC(O)=CC=3)C(=O)NC(C(C)O)C(=O)N3C(CCC3)C(=O)NC(CCCCN)C(=O)NC(C)C(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(O)=O)=O)NC(=O)C(C(C)CC)NC(=O)C(CO)NC(=O)C(C(C)O)NC(=O)C1CSSCC2NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CC(N)=O)NC(=O)C(NC(=O)C(N)CC=1C=CC=CC=1)C(C)C)CC1=CN=CN1 NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000000284 resting effect Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 2
- 102000004877 Insulin Human genes 0.000 description 1
- 108090001061 Insulin Proteins 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000010241 blood sampling Methods 0.000 description 1
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 1
- 210000004247 hand Anatomy 0.000 description 1
- 229940125396 insulin Drugs 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 230000000291 postprandial effect Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 231100000430 skin reaction Toxicity 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
Description
本開示は、測定装置から取得した血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラムに関する。 The present disclosure relates to an information processing system, a server, an information processing method, and a program that generate determination support information that supports determination of a health condition related to diabetes based on blood sugar level information acquired from a measuring device.
従来、血糖値の測定は、ユーザから血液を採取する侵襲測定方法によって行われていたが、血液採取を伴うために日常的に血糖値を測定して健康状態を把握するにはユーザの負担が大きかった。 Conventionally, blood sugar levels have been measured by an invasive measurement method in which blood is collected from the user. However, since blood sampling is involved, it is a burden on the user to measure the blood sugar level on a daily basis and grasp the health condition. It was big.
そこで、血糖値の測定を非侵襲で測定する方法が検討されている。例えば、特許文献１及び特許文献２においては、ユーザから測定した脈波情報に基づき血糖値を算出する方法が開示されている。 Therefore, methods for measuring blood sugar levels in a non-invasive manner are being investigated. For example, Patent Literature 1 and Patent Literature 2 disclose a method of calculating a blood sugar level based on pulse wave information measured from a user.
しかしながら、単に血糖値が測定されるだけではユーザが得られる利益は十分ではなく、特に日常的に装着する測定装置（例えば、いわゆるウェアラブル装置）で取得した膨大な経時的な血糖値情報の有効な利用方法については、さらなる検討が求められている。 However, simply measuring the blood sugar level is not sufficient for the benefit that the user can obtain. Further study is required on how to use it.
そこで、本開示では、測定装置から取得した血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラムについて説明する。 Therefore, in the present disclosure, an information processing system, a server, an information processing method, and a program that generate determination support information that supports determination of a health condition related to diabetes based on blood sugar level information acquired from a measuring device will be described.
本開示の一態様における情報処理システムは、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行う情報処理システムであって、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する。 An information processing system according to one aspect of the present disclosure is an information processing system that receives measurement data from a measurement device worn by a user via a network at predetermined intervals, and generates biological data and determination support information from the measurement data. a biometric data generation unit that performs a predetermined operation on the measurement data to generate the biometric data including at least blood sugar level information; and a determination of a health condition related to diabetes based on the blood sugar level information. and a determination support information generation unit that generates determination support information to support, the determination support information generation unit is the lowest blood sugar level information that is the lowest blood sugar level information in a predetermined period, or the lowest blood sugar level information in a predetermined period Average blood sugar level information that is the average value of predetermined blood sugar level information acquired, or a value obtained by subtracting twice the standard deviation of the blood sugar level information acquired during the predetermined period from the average blood sugar level information At least one of the standard deviation blood sugar level information and the corresponding reference blood sugar level information are compared with each other to generate determination support information.
本開示によれば、測定データに基づき生成される血糖値情報から取得される最低血糖値情報または平均血糖値情報、もしくは、標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つに基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成することが可能となり、ユーザの利便性が向上する。 According to the present disclosure, based on at least one of minimum blood sugar level information or average blood sugar level information obtained from blood sugar level information generated based on measurement data, or standard deviation blood sugar level information, It becomes possible to generate determination support information that supports determination of the health condition, thereby improving convenience for the user.
本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明の実施の形態によるシステムは、以下のような構成を備える。 The contents of the embodiments of the present invention are listed and explained. A system according to an embodiment of the present invention has the following configuration.
［項目１］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行う情報処理システムであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とする情報処理システム。
［項目２］
前記最低血糖値情報または前記平均血糖値情報、前記標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つは、複数の前記対応する基準血糖値情報が段階的に設けられている、
ことを特徴とする項目１に記載の情報処理システム。
［項目３］
前記平均血糖値情報は、関連付けられる行動情報に基づき推定される起床期間における血糖値情報の平均値である、
ことを特徴とする項目１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。
［項目４］
前記平均血糖値情報は、関連付けられる行動情報が起床、食事、就寝、睡眠の少なくともいずれかである血糖値情報の平均値である、
ことを特徴とする項目１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。
［項目５］
前記平均血糖値情報は、生成された血糖値情報の推移を示す血糖値変動情報から高周波成分を除いた血糖値情報の平均値である、
ことを特徴とする項目１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。
［項目６］
前記平均血糖値情報は、関連付けられる行動情報が食事である血糖値情報を除いた血糖値情報の平均値である、
ことを特徴とする項目１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。
［項目７］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行うサーバであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とするサーバ。
［項目８］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行う情報処理方法であって、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
判定支援情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成するステップと、を含み、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とする情報処理方法。
［項目９］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行う情報処理方法をコンピュータで実行するためのプログラムであって、
前記情報処理方法は、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
判定支援情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成するステップと、を含み、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とするプログラム。
[Item 1]
An information processing system that receives measurement data from a measurement device worn by a user via a network at predetermined intervals and generates biological data and determination support information from the measurement data,
a biometric data generation unit that performs a predetermined calculation on the measurement data to generate the biometric data that includes at least blood sugar level information;
a determination support information generation unit that generates determination support information that supports determination of a health condition related to diabetes based on the blood sugar level information;
The determination support information generation unit includes minimum blood sugar level information that is the lowest blood sugar level information in a predetermined period, or average blood sugar level information that is an average value of predetermined blood sugar level information acquired in a predetermined period, Alternatively, at least one of the standard deviation blood sugar level information, which is a value obtained by subtracting twice the standard deviation of the blood sugar level information obtained in the predetermined period from the average blood sugar level information, and the corresponding reference blood sugar level information generating decision support information based on the results of comparing with each other,
An information processing system characterized by:
[Item 2]
At least one of the minimum blood sugar level information, the average blood sugar level information, and the standard deviation blood sugar level information is provided with a plurality of the corresponding reference blood sugar level information in stages.
The information processing system according to item 1, characterized by:
[Item 3]
The average blood sugar level information is an average value of blood sugar level information in the waking period estimated based on the associated behavior information,
The information processing system according to any one of items 1 and 2, characterized by:
[Item 4]
The average blood sugar level information is an average value of blood sugar level information whose associated behavior information is at least one of waking up, eating, going to bed, and sleeping.
The information processing system according to any one of items 1 and 2, characterized by:
[Item 5]
The average blood sugar level information is an average value of blood sugar level information obtained by removing high frequency components from the blood sugar level fluctuation information indicating the transition of the generated blood sugar level information,
The information processing system according to any one of items 1 and 2, characterized by:
[Item 6]
wherein the average blood sugar level information is an average value of blood sugar level information excluding blood sugar level information whose associated behavior information is meal;
The information processing system according to any one of items 1 and 2, characterized by:
[Item 7]
A server that receives measured data from a measuring device worn by a user via a network at predetermined intervals and generates biological data and determination support information from the measured data,
a biometric data generation unit that performs a predetermined calculation on the measurement data to generate the biometric data that includes at least blood sugar level information;
a determination support information generation unit that generates determination support information that supports determination of a health condition related to diabetes based on the blood sugar level information;
The determination support information generation unit includes minimum blood sugar level information that is the lowest blood sugar level information in a predetermined period, or average blood sugar level information that is an average value of predetermined blood sugar level information acquired in a predetermined period, Alternatively, at least one of the standard deviation blood sugar level information, which is a value obtained by subtracting twice the standard deviation of the blood sugar level information obtained in the predetermined period from the average blood sugar level information, and the corresponding reference blood sugar level information generating decision support information based on the results of comparing with each other,
A server characterized by:
[Item 8]
An information processing method for receiving measurement data from a measurement device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generating biological data and determination support information from the measurement data,
a step of performing a predetermined calculation on the measured data by a biological data generation unit to generate the biological data including at least blood glucose level information;
generating, by a determination support information generation unit, determination support information that supports determination of a health condition related to diabetes based on the blood glucose level information;
The determination support information generation unit includes minimum blood sugar level information that is the lowest blood sugar level information in a predetermined period, or average blood sugar level information that is an average value of predetermined blood sugar level information acquired in a predetermined period, Alternatively, at least one of the standard deviation blood sugar level information, which is a value obtained by subtracting twice the standard deviation of the blood sugar level information obtained in the predetermined period from the average blood sugar level information, and the corresponding reference blood sugar level information generating decision support information based on the results of comparing with each other,
An information processing method characterized by:
[Item 9]
A program for executing, on a computer, an information processing method for receiving measurement data from a measurement device worn by a user via a network at predetermined intervals and generating biometric data and determination support information from the measurement data,
The information processing method includes:
a step of performing a predetermined calculation on the measured data by a biological data generation unit to generate the biological data including at least blood glucose level information;
generating, by a determination support information generation unit, determination support information that supports determination of a health condition related to diabetes based on the blood glucose level information;
The determination support information generation unit includes minimum blood sugar level information that is the lowest blood sugar level information in a predetermined period, or average blood sugar level information that is an average value of predetermined blood sugar level information acquired in a predetermined period, Alternatively, at least one of the standard deviation blood sugar level information, which is a value obtained by subtracting twice the standard deviation of the blood sugar level information obtained in the predetermined period from the average blood sugar level information, and the corresponding reference blood sugar level information generating decision support information based on the results of comparing with each other,
A program characterized by
以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。また、各実施形態で示される特徴は、互いに矛盾しない限り他の実施形態にも適用可能である。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings. It should be noted that the embodiments described below do not unduly limit the content of the present disclosure described in the claims. Also, not all the components shown in the embodiments are essential components of the present disclosure. Also, the features shown in each embodiment can be applied to other embodiments as long as they are not mutually contradictory.
＜構成＞
図１は、本開示の実施の形態に係る情報処理システム１を示すブロック構成図である。この情報処理システム１は、例えば、ネットワークＮＷを介して測定装置３００からユーザの測定データを管理サーバ１００にて所定の周期的なタイミングで受信し、当該測定データに対して所定の演算を行うことで生体データを生成し、当該生体データに基づき判定支援情報を生成するシステムである。
<Configuration>
FIG. 1 is a block configuration diagram showing an information processing system 1 according to an embodiment of the present disclosure. In this information processing system 1, for example, the management server 100 receives user measurement data from the measurement device 300 via the network NW at predetermined periodic timings, and performs predetermined calculations on the measurement data. is a system that generates biometric data in and generates determination support information based on the biometric data.
情報処理システム１は、管理サーバ１００と、ユーザ端末装置２００と、測定装置３００と、ネットワークＮＷと、を有している。管理サーバ１００と、ユーザ端末装置２００とは、ネットワークＮＷを介して接続される。ネットワークＮＷは、インターネット、イントラネット、ブロックチェーンネットワーク、無線ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）等により構成される。 The information processing system 1 has a management server 100, a user terminal device 200, a measuring device 300, and a network NW. The management server 100 and the user terminal device 200 are connected via a network NW. The network NW includes the Internet, an intranet, a blockchain network, a wireless LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), BLE (Bluetooth Low Energy), and the like.
管理サーバ１００は、例えば、ネットワークを介して測定装置３００からユーザの測定データを、ユーザ端末装置２００を経由して所定の周期的なタイミングで受信して測定データから生体データへ演算を行う装置であり、例えば各種Ｗｅｂサービスを提供するサーバ装置により構成されている。 The management server 100 is, for example, a device that receives user measurement data from the measurement device 300 via a network at predetermined periodic timing via the user terminal device 200 and performs calculation from the measurement data to biometric data. There is, for example, a server device that provides various Web services.
ユーザ端末装置２００は、ユーザが所持する、例えばパーソナルコンピュータやタブレット端末、スマートフォン、スマートウォッチ、携帯電話、ＰＨＳ、ＰＤＡ等の情報処理装置であり、例えば、管理サーバ１００で演算を行った生体データを波形グラフ等により表示させたり、生体データに基づき生成された判定支援情報（詳細は後述）を表示させたりなどをするために利用される。ユーザ端末装置２００には、予めユーザの識別番号、生年月日、性別、身長、体重、歩幅等のユーザ情報が登録されており、生年月日から算出した年齢等も含めたユーザ情報を測定データに関連付けてネットワークＮＷを介して管理サーバ１００へ送信する。 The user terminal device 200 is an information processing device such as a personal computer, a tablet terminal, a smart phone, a smart watch, a mobile phone, a PHS, a PDA, etc. owned by a user. It is used to display a waveform graph or the like, or to display determination support information (details will be described later) generated based on biometric data. User information such as user identification number, date of birth, gender, height, weight, stride length, etc. is registered in advance in the user terminal device 200, and user information including age calculated from the date of birth is measured data. to the management server 100 via the network NW.
また、ユーザ端末装置２００は、ユーザが測定装置３００によりデータを取得する状態を、タッチパネル等を用いて入力するようにしてもよい。ユーザ端末装置２００は、「データを取得する状態」を、例えば、走っている場合には「ランニング中」、食事中である場合には「食事中」など、タグ情報として入力することができる。この場合、ユーザ端末装置２００は、測定装置３００から所定の周期的なタイミングで受信した測定データを、タグ情報と関連付けてネットワークＮＷを介して管理サーバ１００へ送信する。 Also, the user terminal device 200 may be configured such that the user inputs the state of data acquisition by the measuring device 300 using a touch panel or the like. The user terminal device 200 can input the 'data acquisition state' as tag information, for example, 'running' when running or 'eating' when eating. In this case, the user terminal device 200 associates the measurement data received from the measurement device 300 with predetermined periodic timing with the tag information and transmits it to the management server 100 via the network NW.
測定装置３００は、ユーザの生体データを測定する装置であり、ユーザが自己の手首や腕等の身体に装着して利用される、いわゆるウェアラブル装置である。この測定装置３００は、既知の手法により、例えばユーザの心電、脈波、皮膚温度（体温）、加速度、角速度のデータを所定の周期的なタイミングで測定するための装置である。当該所定の周期は、予め設定されているものであってもよいし、ユーザが任意に設定可能であってもよい。より具体的には、例えば秒単位の時間的周期が設定されていてもよいし、周波数により同様に設定されていてもよい。 The measuring device 300 is a device that measures a user's biological data, and is a so-called wearable device that the user wears on his or her body such as a wrist or arm. This measurement device 300 is a device for measuring, for example, the user's electrocardiogram, pulse wave, skin temperature (body temperature), acceleration, and angular velocity data at predetermined periodic timings using a known method. The predetermined cycle may be set in advance or may be arbitrarily set by the user. More specifically, for example, a time period in units of seconds may be set, or the same may be set depending on the frequency.
測定装置３００の具体的な構成の例としては、２つの電極を皮膚に接触させ、検出電位の差の時間変化より心電を心電波形のデータとして取得する装置で構成しても良く、心電波形は、ガルバニック皮膚反応により取得されたデータでも良い。また、緑、赤、赤外の発光を行うＬＥＤから各光を皮膚に照射し、フォトダイオードで受光した光の強度の時間変化により、ユーザの心臓の心拍により生ずる血管の容積変化により脈波を脈波形のデータとして取得する装置で構成しても良く、この方式で検出を行うことができる脈波形は光電式容積脈波形である。また、ユーザの皮膚に接触させる温度センサによりユーザの皮膚温度をデータとして取得する装置で構成しても良い。また、直交するＸＹＺ軸それぞれの変異状態を検出する３軸加速度センサにより構成しても良く、ユーザの動作を加速度データとして取得し、例えば測定装置３００がユーザの手首や腕等に装着されている場合、測定装置３００は、手首や腕等の振りと、全身の動きが合成された加速度として加速度データの取得をする。さらに、直行するＸＹＺ軸それぞれにおける回転角速度を検出するジャイロセンサ（角速度センサ）により構成しても良く、ユーザの動作を角速度データとして取得し、例えば測定装置３００がユーザの手首や腕等に装着されている場合、測定装置３００は、手首や腕等の回転と、全身の動きが合成された角速度として角速度データの取得をする。 As a specific example of the configuration of the measurement device 300, two electrodes may be brought into contact with the skin, and an electrocardiogram may be obtained as electrocardiogram data from changes in the detected potential difference over time. The waveform may be data obtained by galvanic skin response. In addition, the skin is irradiated with light from LEDs that emit green, red, and infrared light, and the change in intensity of the light received by the photodiode over time changes the volume of blood vessels caused by the heartbeat of the user, generating a pulse wave. It may be configured with a device that acquires pulse waveform data, and the pulse waveform that can be detected by this method is a photoelectric volume pulse waveform. Alternatively, the apparatus may be configured by a device that acquires the user's skin temperature as data from a temperature sensor that is brought into contact with the user's skin. Further, it may be composed of a three-axis acceleration sensor that detects the deformation state of each of the orthogonal XYZ axes, acquires the user's motion as acceleration data, and for example, the measuring device 300 is worn on the user's wrist, arm, or the like. In this case, the measurement device 300 acquires acceleration data as acceleration obtained by synthesizing the swing of the wrist or arm and the movement of the whole body. Furthermore, it may be composed of a gyro sensor (angular velocity sensor) that detects rotational angular velocities in each of the orthogonal XYZ axes. If so, the measurement device 300 acquires angular velocity data as an angular velocity obtained by synthesizing the rotation of the wrist, arm, etc. and the movement of the whole body.
ユーザ端末装置２００と測定装置３００との間は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、近距離無線通信（Near Field radio Communication＝ＮＦＣ）、Ａｆｅｒｏ（登録商標）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、Ｚ－Ｗａｖｅ（登録商標）、又は無線ＬＡＮ等を用いて接続されている。なお、このような無線接続の代わりに有線で接続を行っても良い。また、ユーザ端末装置２００と測定装置３００とは一体の機器であっても良く、例えば測定装置３００にＳＩＭを搭載するなどして通信機能を持たせたり、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）などにより管理サーバ１００と直接通信可能に構成しても良い。 Between the user terminal device 200 and the measuring device 300, Bluetooth (registered trademark), Near Field radio Communication (NFC), Afero (registered trademark), Zigbee (registered trademark), Z-Wave (registered trademark) ), or a wireless LAN or the like. A wired connection may be used instead of such a wireless connection. In addition, the user terminal device 200 and the measurement device 300 may be integrated equipment, for example, the measurement device 300 may be equipped with a SIM to have a communication function, or a management server using BLE (Bluetooth Low Energy). 100 may be configured to be directly communicable.
ユーザ端末装置２００は、１または複数台あり、測定装置３００を利用するユーザ数分ネットワークＮＷに接続されている。測定装置３００は、１または複数台あり、１人のユーザが利用する台数分のユーザ端末装置２００に接続されている。１人のユーザが複数の測定装置３００を利用している場合は、１つのユーザ端末装置２００に複数の測定装置３００が接続されている。 One or a plurality of user terminal devices 200 are connected to the network NW for the number of users using the measuring device 300 . One or a plurality of measuring devices 300 are connected to the same number of user terminal devices 200 used by one user. When one user uses multiple measuring devices 300 , multiple measuring devices 300 are connected to one user terminal device 200 .
＜管理サーバ１００＞
図２は、管理サーバ１００のハードウェア構成を示す図である。図３は、記憶部１２０および制御部１３０の機能を例示したブロック図である。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよい。
<Management Server 100>
FIG. 2 is a diagram showing the hardware configuration of the management server 100. As shown in FIG. FIG. 3 is a block diagram illustrating functions of the
管理サーバ１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、入出力部１４０とを備える。これらの機能部は、管理サーバ１００用の所定のプログラムを実行することにより実現される。
The management server 100 includes a communication unit 110 , a
通信部１１０は、ユーザ端末装置２００と通信を行うための通信インタフェースであり、例えばＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）等の通信規約により通信が行われる。 The communication unit 110 is a communication interface for communicating with the user terminal device 200, and communication is performed according to a communication protocol such as TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol).
記憶部１２０は、各種制御処理や制御部１３０内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等から構成される。また、図３に示されるように、記憶部１２０は、測定装置３００による測定データをユーザ情報と関連付けて記憶する測定データＤＢ１２１と、測定データから演算されて生成される生体データをユーザ情報と関連付けて記憶する生体データＤＢ１２２と、生体データに基づき生成された判定支援情報をユーザ情報と関連付けて記憶する判定支援情報ＤＢ１２３と、ユーザ識別番号を含むユーザ情報を記憶するユーザ情報ＤＢ１２４と、を記憶する。また、ユーザ情報は、データ管理部１３１により生成されたアカウント情報を含み、ユーザ情報ＤＢ１２４は、アカウント情報が他のユーザ情報と関連付けられて記憶するようにしてもよい。さらに、記憶部１２０は、ユーザ端末装置２００と通信を行ったデータを一時的に記憶する。なお、ＤＢのデータ構造は、これに限られるものではなく、上述のＤＢの一部をユーザ端末装置２００または測定装置３００に記憶するようにしてもよい。
The
制御部１３０は、管理サーバ１００の全体の動作を制御するものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成される。また、図３に示されるように、制御部１３０は、データ管理部１３１、生体データ生成部１３２、判定支援情報生成部１３３、データ出力部１３４といった機能部を含む。
The
データ管理部１３１は、測定装置３００を利用するユーザごとに、アカウント情報を生成する。このアカウント情報生成は、測定装置３００を利用するユーザがユーザ端末装置２００でアカウント情報を登録すると行われる。そのため、データ管理部１３１は、ユーザのユーザ端末装置２００や他の端末装置に対してアカウントごとに記憶部１２０内の各種ＤＢへのアクセスの可否の制御を行う。データ管理部１３１は、測定データや生体データ、判定支援情報等の各種データを対応するＤＢにユーザ情報に関連付けて記憶する。また、このとき、データ管理部１３１は、測定データに所定のタグ情報の関連付けを行って記憶させることが可能である。
Data management unit 131 generates account information for each user who uses measuring device 300 . This account information generation is performed when the user using the measuring device 300 registers the account information with the user terminal device 200 . Therefore, the data management unit 131 controls access to various DBs in the
図４は、図３の測定データに関連付けされるタグ情報の例を示す模式図である。図４に示すデータＤ１は、測定装置３００の測定データである。タグＴ１は、データＤ１に関連付けされたタグ情報であり、例えば、測定装置３００がデータＤ１を測定した時刻情報、またはデータＤ１が測定装置３００からユーザ端末装置２００へ送信された時刻情報が時系列データとして記憶される。もしくは、測定した時刻情報と送信された時刻情報との両方について関連付けを行っても良い。例えば、図４に示すタグＴ１の１行目では、「20180620120746144」が格納されているが、２０１８年０６月２０日１２時０７分４６秒１４４ミリ秒を示している。このような時刻情報は通信ログより取得可能である。これにより、測定データがどの時間帯のものか把握することが可能である。 FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of tag information associated with the measurement data of FIG. Data D1 shown in FIG. 4 is measurement data of the measurement device 300 . The tag T1 is tag information associated with the data D1. For example, time information when the measuring device 300 measured the data D1 or time information when the data D1 was transmitted from the measuring device 300 to the user terminal device 200 is time-series. stored as data. Alternatively, both the measured time information and the transmitted time information may be associated. For example, in the first line of the tag T1 shown in FIG. 4, "20180620120746144" is stored, which indicates June 20, 2018 12:07:46:144 milliseconds. Such time information can be obtained from communication logs. This makes it possible to ascertain which time period the measurement data belongs to.
なお、このようなタグ情報による測定データ及び生体データの関連付けは、時刻情報に限られず、ユーザの身体状態や行動状態を示す身体情報や行動情報を自由記載で記入させてタグ情報として記憶しても良く、所定の選択肢から選択させ（例えば、「現在の体調は如何ですか？」という質問に対して、「１：良い、２：普通、３：悪い」のいずれかを選択させる、等）、その選択した回答を記憶するようにしても良い。または、ユーザが所定行動（例えば、坐位、立位、歩行、走行、睡眠、食事、運転、安静時など）をとった場合に、ユーザにより計測データや生体データのタグ情報として記録する（例えば、選択肢形式であったり、自由記載であったりする）ようにしてもよい。さらには、上述のユーザによる記録に代えて、または、併用して、例えば計測データや生体データ（例えば歩行速度情報や歩幅情報、装着部位の動作情報、姿勢情報、重心の位置情報、心拍情報など）に基づき、所定行動（例えば、坐位、立位、臥位、歩行、走行、睡眠、起床、就寝、食事、運転、安静時など）を既知の方法により推定するようにして生体データ等にタグ情報（行動情報）として関連付けてもよい。この時、例えば、教師用計測データに基づき学習された学習モデルにより推定してもよいし、さらに、上述のユーザによる記録の結果により追加学習を行うことで、学習モデルをパーソナライズしてもよい。これにより、制御部１５０にて生体データを生成する際に、当該タグ情報と生体データとを対応付けすることで、より精度の高い生体データを生成可能となると共に、それ自体も行動情報として用いることが可能となる。 The association between measurement data and biometric data based on such tag information is not limited to time information. Physical information and behavior information indicating the user's physical condition and behavioral condition can be entered freely and stored as tag information. (For example, in response to the question "How are you feeling now?", select one of "1: good, 2: normal, 3: bad", etc.) , the selected answer may be stored. Alternatively, when the user takes a predetermined action (for example, sitting, standing, walking, running, sleeping, eating, driving, resting, etc.), the user records measurement data or biometric data as tag information (for example, It may be a choice format or free description). Furthermore, instead of or in combination with the recording by the user, for example, measurement data and biological data (for example, walking speed information, stride information, movement information of the wearing part, posture information, position information of the center of gravity, heartbeat information, etc. ), tag biometric data etc. by estimating predetermined behavior (for example, sitting, standing, lying down, walking, running, sleeping, waking up, going to bed, eating, driving, resting, etc.) by a known method You may associate as information (behavior information). At this time, for example, the learning model may be estimated based on the teacher measurement data, and the learning model may be personalized by performing additional learning based on the results recorded by the user. As a result, when biometric data is generated by the control unit 150, by associating the tag information with the biometric data, more accurate biometric data can be generated, and the biometric data itself can also be used as action information. becomes possible.
また、例えばデータ管理部１３１は、データＤ１をタグＴ１の時刻順に並べ替え（ソート）を行ったり、所定の身体情報や行動情報だけを抜き出したりなど、タグ情報に基づくデータ管理が可能である。 Further, for example, the data management unit 131 can manage data based on tag information, such as rearranging (sorting) the data D1 in chronological order of the tags T1, and extracting only predetermined physical information and behavior information.
生体データ生成部１３２は、測定データＤＢ１２１に記憶された測定データに対して所定の演算を行い、生体データを生成する。この生体データは、測定データから算出可能なものであればどのような情報であってもよく、例えばユーザの血糖値情報、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、心電情報、呼吸数、体温情報、歩数情報、歩幅情報、重心の位置情報、姿勢情報、ストレス情報、運動量情報、運動負荷情報、移動距離情報、移動速度情報、活動量情報、手または脚等の装着部位の動作情報などのデータであり、既知の手法により測定データから算出されるものである。演算により生成された生体データは、生体データＤＢ１２２に記憶される。
The biometric data generation unit 132 performs a predetermined operation on the measurement data stored in the
また、既知の学習器などにより、例えば測定データと、当該測定データに基づき生成された生体データ（例えば心拍情報や血圧情報など）と正の生体データ（例えば、既知の医療機器等に基づく心拍情報や血圧情報など）との対応関係（例えば、誤差の程度や範囲を示す情報などが含まれていてもよい）により対応付けた教師データを基に学習モデルを予め作成し、生体データ生成部１３２は、当該学習モデルを用いた判定を上述の所定の演算（解析）として生体データを生成してもよい。 Further, by a known learning device, for example, measured data, biological data generated based on the measured data (such as heartbeat information and blood pressure information) and positive biological data (such as heartbeat information based on known medical equipment) , blood pressure information, etc.), and a learning model is created in advance based on the teacher data associated by the correspondence relationship (for example, information indicating the degree and range of error may be included), and the biometric data generation unit 132 Alternatively, determination using the learning model may be used as the above-described predetermined calculation (analysis) to generate biometric data.
判定支援情報生成部１３３は、例えば、ユーザが日常的に装着している測定装置３００により所定の周期的なタイミングで受信した測定データから生成された血糖値情報に基づき、ユーザの糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する。 The determination support information generation unit 133, for example, based on the blood sugar level information generated from the measurement data received at predetermined periodic timing by the measurement device 300 that the user wears on a daily basis, Generate determination support information that supports determination of the health condition.
ここで、従来の侵襲型の血糖値測定においては、ユーザが空腹時点や食事終了から所定時間経過時点を自ら認識可能であるが、本システム（特に非侵襲型）においてはユーザが装着している測定装置３００やユーザ端末装置２００、管理サーバ１００のいずれかにより認識する必要性が生じる。そこで、本実施の形態においては、一般的な基準において空腹時を基準としているのは断食により血糖値が低くなることに由来すると推定されることに着目し、所定期間（例えば１週間、数日や１日、２４時間など）の中で最も低い血糖値情報（最低血糖値情報）を基準血糖値情報との比較対象として取得してもよい。例えば基準血糖値情報は、上述のように空腹時血糖値情報に対する一般的な基準値であってもよいし、事前に複数の糖尿病患者における血糖値情報及び健常者の血糖値情報を取得し、これらの血糖値情報における最低血糖値情報の傾向に基づき適切な基準値が設定されてもよい。 Here, in the conventional invasive blood sugar level measurement, the user can recognize by himself/herself when he/she is hungry or when a predetermined time has passed since the end of a meal. Any one of the measuring device 300, the user terminal device 200, and the management server 100 needs to recognize. Therefore, in the present embodiment, focusing on the fact that it is presumed that the fasting state is used as a standard in general standards because the blood sugar level decreases due to fasting, , 1 day, 24 hours, etc.), the lowest blood sugar level information (minimum blood sugar level information) may be acquired as a target for comparison with the reference blood sugar level information. For example, the reference blood sugar level information may be a general reference value for the fasting blood sugar level information as described above, or the blood sugar level information of a plurality of diabetic patients and the blood sugar level information of healthy subjects are obtained in advance, An appropriate reference value may be set based on the tendency of the minimum blood sugar level information in these blood sugar level information.
また、糖尿病の傾向がある者の血糖値情報はいつのタイミングにおいても高くなりがちなことに着目し、所定期間（例えば１週間、数日や１日や２４時間）の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報を基準血糖値情報との比較対象として取得してもよい。平均血糖値情報は、所定期間の中で取得された全ての血糖値情報の平均値であってもよいし、起床期間（例えば行動情報が起床状態から就寝状態までの期間であったり、全期間から睡眠状態を除いた期間）における血糖値情報の平均値であってもよいし、所定の行動情報に関連付けられた血糖値情報（例えば、起床や食事、就寝、睡眠など）の平均値であってもよいし、食後の血糖値スパイクの影響を減らすために、血糖値情報の推移を示す血糖値変動情報から高周波成分を除いた血糖値情報の平均値であってもよいし、食事を示す行動情報に関連する血糖値情報（特に食事後所定時間以内の血糖値情報）を除いた血糖値情報の平均値であってもよい。例えば基準血糖値情報は、事前に複数の糖尿病患者における血糖値情報及び健常者の血糖値情報を取得し、これらの血糖値情報における平均血糖値情報の傾向に基づき適切な基準値が設定されてもよい。 In addition, focusing on the fact that the blood sugar level information of a person with a tendency to diabetes tends to be high at any time, Average blood sugar level information, which is an average value of blood sugar level information, may be acquired as a comparison target with reference blood sugar level information. The average blood sugar level information may be the average value of all blood sugar level information acquired during a predetermined period, or the waking period (for example, the period from when the behavior information is awake to the sleeping state, or the entire period may be the average value of the blood sugar level information in the period excluding the sleep state), or the average value of the blood sugar level information (for example, waking up, eating, going to bed, sleeping, etc.) associated with the predetermined behavior information Alternatively, in order to reduce the influence of postprandial blood sugar spikes, it may be the average value of blood sugar level information obtained by removing high-frequency components from the blood sugar level fluctuation information indicating the transition of blood sugar level information, or it may be the average value of blood sugar level information indicating a meal. It may be an average value of blood sugar level information excluding blood sugar level information related to behavior information (especially blood sugar level information within a predetermined time after a meal). For example, for the reference blood sugar level information, blood sugar level information of a plurality of diabetic patients and blood sugar level information of healthy subjects are obtained in advance, and an appropriate reference value is set based on the trend of average blood sugar level information in these blood sugar level information. good too.
さらに、計測データにおけるノイズやインシュリン使用時の血糖値の低下などのばらつきを鑑み、所定期間（例えば１週間、数日や１日や２４時間）の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報から、所定期間の血糖値情報の標準偏差の２倍を引いた標準偏差血糖値情報（すなわち、平均血糖値情報－２σ（標準偏差）で算出される血糖値情報）を基準血糖値情報との比較対象として取得してもよい。例えば基準血糖値情報は、事前に複数の糖尿病患者における血糖値情報及び健常者の血糖値情報を取得し、これらの血糖値情報における標準偏差血糖値情報の傾向に基づき適切な基準値が設定されてもよい。 Furthermore, in consideration of noise in the measurement data and fluctuations such as a decrease in blood sugar level when insulin is used, the average of predetermined blood sugar level information acquired during a predetermined period (for example, one week, several days, one day, or 24 hours) Standard deviation blood sugar level information obtained by subtracting twice the standard deviation of the blood sugar level information for a predetermined period from the average blood sugar level information (i.e., blood sugar level information calculated by average blood sugar level information - 2σ (standard deviation)) may be acquired as an object for comparison with the reference blood sugar level information. For example, for the reference blood sugar level information, the blood sugar level information of a plurality of diabetic patients and the blood sugar level information of healthy subjects are obtained in advance, and an appropriate reference value is set based on the tendency of the standard deviation blood sugar level information in these blood sugar level information. may
そして、これらの少なくとも何れか一方の血糖値情報（最低血糖値情報、平均血糖値情報、標準偏差血糖値情報）と対応する基準血糖値情報とを比較することで、比較結果として糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する。また、各基準血糖値においては、さらに、基準値を複数段階に設定することで、ユーザは現在どの程度糖尿病と判定されやすい健康状態にあるかを認識することが可能となる。判定支援情報は、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する情報であればどのような情報であってもよいが、例えば何れの基準値を超えているか（または超えていないか）を示す情報であってもよいし、前記基準血糖値情報を境界として設定されるグルーピングに対して何れのグループに該当するか（例えば、正常グループ、予備群グループ、要注意グループなど）を示す情報であってもよいし、一般的な測定（特に侵襲型測定）における所定の単位（例えばｍｇ／ｄｌなど）の計測結果に換算した時の推定計測値範囲を提示するようにしてもよい。 Then, by comparing at least one of these blood sugar level information (minimum blood sugar level information, average blood sugar level information, standard deviation blood sugar level information) with the corresponding reference blood sugar level information, as a comparison result Generate determination support information that supports determination of the health condition. In addition, by setting the reference value in multiple stages for each reference blood sugar level, it becomes possible for the user to recognize how easily the user is currently diagnosed as having diabetes. The determination support information may be any information as long as it is information that supports determination of a health condition related to diabetes. For example, information indicating which reference value is exceeded (or not exceeded) or information indicating which group (for example, normal group, preliminary group, caution group, etc.) belongs to groupings set with the reference blood sugar level information as a boundary. Alternatively, an estimated measurement value range when converted into a measurement result in a predetermined unit (for example, mg/dl) in general measurement (especially invasive measurement) may be presented.
データ出力部１３４は、生体データや判定支援情報データをユーザ端末装置２００へ出力する。ユーザ端末装置２００においては、出力データを例えば専用のアプリケーションを介して画面に表示するなどしてユーザが容易に確認可能としても良い。また、上記のように複数の基準血糖値情報を設定して複数のグループを設けた場合には、所定の基準血糖値情報以上のグループに該当した場合には所定の通知（例えば血糖値が高いことを通知するアラート通知や血糖値を下げるための情報を通知するアドバイス通知など）を送信する（例えば、通知情報ＤＢ（不図示）の各種通知の中から所定の条件に応じて選択して送信するなど）ようにしてもよく、いずれの基準値情報を超えたかによって通知の内容を変更するようにしてもよい（例えば、超えた基準値が高いほど、表記や色、文字などの表示が強調された通知となるなど）。 The data output unit 134 outputs biometric data and determination support information data to the user terminal device 200 . In the user terminal device 200, the output data may be displayed on the screen via a dedicated application, for example, so that the user can easily check it. In addition, when a plurality of groups are provided by setting a plurality of reference blood sugar level information as described above, a predetermined notification (for example, high blood sugar level Alert notification that notifies that the blood sugar level is lowered, advice notification that notifies information for lowering blood sugar level, etc.) ), or the content of the notification may be changed depending on which reference value information is exceeded (for example, the higher the reference value exceeded, the more emphasized the display of notation, color, characters, etc.) (e.g., a notification that has been issued).
入出力部１４０は、キーボード・マウス類等の情報入力機器、及びディスプレイ等の出力機器である。 The input/output unit 140 is an information input device such as a keyboard and a mouse, and an output device such as a display.
＜処理の流れ＞
図５を参照しながら、情報処理システム１が実行する情報処理方法の処理の流れについて説明する。図５は、図１の情報処理システム１の処理の例を示すフローチャートである。
<Process flow>
The flow of processing of the information processing method executed by the information processing system 1 will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flow chart showing an example of processing of the information processing system 1 of FIG.
ステップＳ１０１の処理として、データ管理部１３１では、測定装置３００を利用するユーザごとにアカウント情報が生成され、ユーザ端末装置２００等から所定のユーザ情報を取得する。登録されたユーザ情報は、データ管理部１３１により、ユーザ情報ＤＢ１２４に記憶される。ステップＳ１０１の処理は、ユーザが測定装置３００を利用するための前処理として行われてもよいし、ユーザが測定装置３００を初めて利用する際に行われてもよい。 As the process of step S101, the data management unit 131 generates account information for each user who uses the measuring device 300, and acquires predetermined user information from the user terminal device 200 or the like. The registered user information is stored in the user information DB 124 by the data management unit 131 . The processing of step S101 may be performed as preprocessing for the user to use the measuring device 300, or may be performed when the user uses the measuring device 300 for the first time.
ステップＳ１０２の処理として、ユーザが測定装置３００を利用すると、測定データが所定の周期で測定装置３００からユーザ端末装置２００を介して管理サーバ１００へ送信され、通信部１１０を介して受信される。データ管理部１３１により、記憶部１２０の測定データＤＢ１２１内においてユーザ情報に関連付けられて測定データが記憶される。
As the process of step S102, when the user uses the measuring device 300, the measured data is transmitted from the measuring device 300 to the management server 100 via the user terminal device 200 and received via the communication unit 110 at predetermined intervals. The data management unit 131 stores the measurement data in the
ステップＳ１０３の処理として、生体データ生成部１３２により測定データが読み取られ、所定の演算等により生体データの生成が行われる。生成された生体データは、データ管理部１３１により、生体データＤＢ１２２に記憶される。 As the process of step S103, the biometric data generation unit 132 reads the measurement data, and generates biometric data by a predetermined calculation or the like. The generated biometric data is stored in the biometric data DB 122 by the data management unit 131 .
ステップＳ１０４の処理として、判定支援情報生成部１３３により生体データが読み取られ、所定の演算等により判定支援情報の生成が行われる。生成された判定支援情報は、データ管理部１３１により、判定支援情報ＤＢ１２３に記憶される。 As the process of step S104, the biometric data is read by the determination support information generation unit 133, and determination support information is generated by a predetermined calculation or the like. The generated determination support information is stored in the determination support information DB 123 by the data management unit 131 .
ステップＳ１０５の処理として、データ出力部１３４により生体データおよび／または判定支援情報が読み取られ、ユーザ端末装置２００へ出力される。 As the process of step S<b>105 , the data output unit 134 reads the biometric data and/or the determination support information and outputs them to the user terminal device 200 .
＜効果＞
以上のように、本実施形態に係る情報処理システムは、判定支援情報生成部１３３を介して、測定データに基づき生成される血糖値情報から取得される最低血糖値情報または平均血糖値情報、標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つに基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する。これにより、ユーザは、例えば糖尿病に関連する自分の健康状態を把握することが可能となり、ユーザの利便性が向上する。
<effect>
As described above, the information processing system according to the present embodiment uses the determination support information generating unit 133 to obtain minimum blood sugar level information or average blood sugar level information, standard Based on at least one of the deviation blood glucose level information, determination support information is generated to support determination of diabetes-related health conditions. This enables the user to grasp his/her own health condition related to diabetes, for example, thereby improving convenience for the user.
以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。 Although the disclosed embodiments have been described above, they can be implemented in various other forms, and can be implemented with various omissions, substitutions, and modifications. These embodiments, modifications, omissions, substitutions and modifications are included within the technical scope of the claims and their equivalents.
１ 情報処理システム
１００ 管理サーバ
２００ ユーザ端末装置
３００ 測定装置
ＮＷ ネットワーク
1 Information Processing System 100 Management Server 200 User Terminal Device 300 Measuring Device NW Network
Claims (9)
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とする情報処理システム。 An information processing system that receives measurement data from a measurement device worn by a user via a network at predetermined intervals and generates biological data and determination support information from the measurement data,
a biometric data generation unit that performs a predetermined calculation on the measurement data to generate the biometric data that includes at least blood sugar level information;
a determination support information generation unit that generates determination support information that supports determination of a health condition related to diabetes based on the blood sugar level information;
The determination support information generation unit includes minimum blood sugar level information that is the lowest blood sugar level information in a predetermined period, or average blood sugar level information that is an average value of predetermined blood sugar level information acquired in a predetermined period, Alternatively, at least one of the standard deviation blood sugar level information, which is a value obtained by subtracting twice the standard deviation of the blood sugar level information obtained in the predetermined period from the average blood sugar level information, and the corresponding reference blood sugar level information generating decision support information based on the results of comparing with each other,
An information processing system characterized by:
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。 At least one of the minimum blood sugar level information, the average blood sugar level information, and the standard deviation blood sugar level information is provided with a plurality of the corresponding reference blood sugar level information in stages.
The information processing system according to claim 1, characterized by:
ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。 The average blood sugar level information is an average value of blood sugar level information in the waking period estimated based on the associated behavior information,
3. The information processing system according to claim 1 or 2, characterized in that:
ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。 The average blood sugar level information is an average value of blood sugar level information whose associated behavior information is at least one of waking up, eating, going to bed, and sleeping.
3. The information processing system according to claim 1 or 2, characterized in that:
ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。 The average blood sugar level information is an average value of blood sugar level information obtained by removing high frequency components from the blood sugar level fluctuation information indicating the transition of the generated blood sugar level information,
3. The information processing system according to claim 1 or 2, characterized in that:
ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。 wherein the average blood sugar level information is an average value of blood sugar level information excluding blood sugar level information whose associated behavior information is meal;
3. The information processing system according to claim 1 or 2, characterized in that:
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とするサーバ。 A server that receives measured data from a measuring device worn by a user via a network at predetermined intervals and generates biological data and determination support information from the measured data,
a biometric data generation unit that performs a predetermined calculation on the measurement data to generate the biometric data that includes at least blood sugar level information;
a determination support information generation unit that generates determination support information that supports determination of a health condition related to diabetes based on the blood sugar level information;
The determination support information generation unit includes minimum blood sugar level information that is the lowest blood sugar level information in a predetermined period, or average blood sugar level information that is an average value of predetermined blood sugar level information acquired in a predetermined period, Alternatively, at least one of the standard deviation blood sugar level information, which is a value obtained by subtracting twice the standard deviation of the blood sugar level information obtained in the predetermined period from the average blood sugar level information, and the corresponding reference blood sugar level information generating decision support information based on the results of comparing with each other,
A server characterized by:
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
判定支援情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成するステップと、を含み、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method for receiving measurement data from a measurement device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generating biological data and determination support information from the measurement data,
a step of performing a predetermined calculation on the measured data by a biological data generation unit to generate the biological data including at least blood glucose level information;
generating, by a determination support information generation unit, determination support information that supports determination of a health condition related to diabetes based on the blood glucose level information;
The determination support information generation unit includes minimum blood sugar level information that is the lowest blood sugar level information in a predetermined period, or average blood sugar level information that is an average value of predetermined blood sugar level information acquired in a predetermined period, Alternatively, at least one of the standard deviation blood sugar level information, which is a value obtained by subtracting twice the standard deviation of the blood sugar level information obtained in the predetermined period from the average blood sugar level information, and the corresponding reference blood sugar level information generating decision support information based on the results of comparing with each other,
An information processing method characterized by:
前記情報処理方法は、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
判定支援情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成するステップと、を含み、
前記判定支援情報生成部は、所定期間の中で最も低い血糖値情報である最低血糖値情報、または、所定期間の中で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から前記所定期間の中で取得された血糖値情報の標準偏差の２倍を差し引いた値である標準偏差血糖値情報の少なくともいずれか一つと、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とするプログラム。
A program for executing, on a computer, an information processing method for receiving measurement data from a measurement device worn by a user via a network at predetermined intervals and generating biometric data and determination support information from the measurement data,
The information processing method includes:
a step of performing a predetermined calculation on the measured data by a biological data generation unit to generate the biological data including at least blood glucose level information;
generating, by a determination support information generation unit, determination support information that supports determination of a health condition related to diabetes based on the blood glucose level information;
The determination support information generation unit includes minimum blood sugar level information that is the lowest blood sugar level information in a predetermined period, or average blood sugar level information that is an average value of predetermined blood sugar level information acquired in a predetermined period, Alternatively, at least one of the standard deviation blood sugar level information, which is a value obtained by subtracting twice the standard deviation of the blood sugar level information obtained in the predetermined period from the average blood sugar level information, and the corresponding reference blood sugar level information generating decision support information based on the results of comparing with each other,
A program characterized by
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2021144366A JP6989992B1 (en) | 2021-09-04 | 2021-09-04 | Information processing system, server, information processing method and program |
| JP2021187444A JP2023038142A (en) | 2021-09-04 | 2021-11-18 | Information system, server, information processing method and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2021144366A JP6989992B1 (en) | 2021-09-04 | 2021-09-04 | Information processing system, server, information processing method and program |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2021187444A Division JP2023038142A (en) | 2021-09-04 | 2021-11-18 | Information system, server, information processing method and program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP6989992B1 JP6989992B1 (en) | 2022-01-12 |
| JP2023037658A true JP2023037658A (en) | 2023-03-16 |
Family
ID=80185426
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2021144366A Active JP6989992B1 (en) | 2021-09-04 | 2021-09-04 | Information processing system, server, information processing method and program |
| JP2021187444A Pending JP2023038142A (en) | 2021-09-04 | 2021-11-18 | Information system, server, information processing method and program |
Family Applications After (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2021187444A Pending JP2023038142A (en) | 2021-09-04 | 2021-11-18 | Information system, server, information processing method and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (2) | JP6989992B1 (en) |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001221803A (en) * | 2000-02-09 | 2001-08-17 | Omron Corp | Apparatus for determining saccharometabolic capacity |
| JP2001327472A (en) * | 2000-03-14 | 2001-11-27 | Toshiba Corp | Device and method for supporting wearable life |
| JP2010502361A (en) * | 2006-09-06 | 2010-01-28 | メドトロニック ミニメド インコーポレイテッド | Intelligent treatment recommendation algorithm and its usage |
| JP2010272031A (en) * | 2009-05-22 | 2010-12-02 | Univ Of Tsukuba | Two-way lifestyle related disease management support system using mobile phone |
| JP2012083352A (en) * | 2008-11-04 | 2012-04-26 | Panasonic Corp | Measuring apparatus |
| US20140278124A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | Roche Diagnostics Operations, Inc. | System and Methods for Analyzing Blood Glucose Data and Quantifying the Success or Failure of Insulin Therapy |
| JP2016027460A (en) * | 2014-06-25 | 2016-02-18 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Health management system, health management device, and display method |
| WO2017077724A1 (en) * | 2015-11-06 | 2017-05-11 | 芙蓉ディベロップメント株式会社 | Health condition assessment instrument |
| JP2018175488A (en) * | 2017-04-14 | 2018-11-15 | Jsr株式会社 | Health support device, health support system, health support method, and program of health support device |
| JP2019093006A (en) * | 2017-11-27 | 2019-06-20 | オムロンヘルスケア株式会社 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
| CN110141249A (en) * | 2019-06-18 | 2019-08-20 | 张远 | Woundless blood sugar monitoring method, system, equipment and medium based on PPG signal |
| JP2020123084A (en) * | 2019-01-30 | 2020-08-13 | 株式会社Ｎｓｄ | Bio-information self management system and method therefor, and device used for the same |
| CN112120708A (en) * | 2020-09-24 | 2020-12-25 | 常州市第一人民医院 | Blood glucose monitoring intelligent device for developing and glucose-regulating 18F-FDG PET surviving cardiac muscle |
-
2021
- 2021-09-04 JP JP2021144366A patent/JP6989992B1/en active Active
- 2021-11-18 JP JP2021187444A patent/JP2023038142A/en active Pending
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001221803A (en) * | 2000-02-09 | 2001-08-17 | Omron Corp | Apparatus for determining saccharometabolic capacity |
| JP2001327472A (en) * | 2000-03-14 | 2001-11-27 | Toshiba Corp | Device and method for supporting wearable life |
| JP2010502361A (en) * | 2006-09-06 | 2010-01-28 | メドトロニック ミニメド インコーポレイテッド | Intelligent treatment recommendation algorithm and its usage |
| JP2012083352A (en) * | 2008-11-04 | 2012-04-26 | Panasonic Corp | Measuring apparatus |
| JP2010272031A (en) * | 2009-05-22 | 2010-12-02 | Univ Of Tsukuba | Two-way lifestyle related disease management support system using mobile phone |
| US20140278124A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | Roche Diagnostics Operations, Inc. | System and Methods for Analyzing Blood Glucose Data and Quantifying the Success or Failure of Insulin Therapy |
| JP2016027460A (en) * | 2014-06-25 | 2016-02-18 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | Health management system, health management device, and display method |
| WO2017077724A1 (en) * | 2015-11-06 | 2017-05-11 | 芙蓉ディベロップメント株式会社 | Health condition assessment instrument |
| JP2018175488A (en) * | 2017-04-14 | 2018-11-15 | Jsr株式会社 | Health support device, health support system, health support method, and program of health support device |
| JP2019093006A (en) * | 2017-11-27 | 2019-06-20 | オムロンヘルスケア株式会社 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
| JP2020123084A (en) * | 2019-01-30 | 2020-08-13 | 株式会社Ｎｓｄ | Bio-information self management system and method therefor, and device used for the same |
| CN110141249A (en) * | 2019-06-18 | 2019-08-20 | 张远 | Woundless blood sugar monitoring method, system, equipment and medium based on PPG signal |
| CN112120708A (en) * | 2020-09-24 | 2020-12-25 | 常州市第一人民医院 | Blood glucose monitoring intelligent device for developing and glucose-regulating 18F-FDG PET surviving cardiac muscle |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| "血糖値測定デバイスの進化", [ONLINE], JPN6021036821, 31 May 2020 (2020-05-31), ISSN: 0004633089 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP6989992B1 (en) | 2022-01-12 |
| JP2023038142A (en) | 2023-03-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Manta et al. | An evaluation of biometric monitoring technologies for vital signs in the era of COVID‐19 | |
| US10553306B2 (en) | Scaled-based methods and apparatuses for automatically updating patient profiles | |
| CA2935160C (en) | Methods, systems, and devices for optimal positioning of sensors | |
| EP2457500B1 (en) | Inductively-powered ring-based sensor | |
| CN101296651B (en) | System and method for determining the blood pressure of a patient | |
| US20170143268A1 (en) | Aggregation and analysis of scale-based user data and remote user-physiologic device-based user data | |
| CN113080878A (en) | System and method for physiological parameter monitoring | |
| Montoye et al. | Comparative accuracy of a wrist-worn activity tracker and a smart shirt for physical activity assessment | |
| WO2021238810A1 (en) | Method, apparatus and device for obtaining blood glucose measurement result | |
| Rohit et al. | Iot based health monitoring system using raspberry PI-review | |
| CN111820879A (en) | Health evaluation management method suitable for chronic disease patients | |
| JP7033362B1 (en) | Information processing system, server, information processing method and program | |
| JP6989992B1 (en) | Information processing system, server, information processing method and program | |
| WO2022054797A1 (en) | Information processing system, server, information processing method, and program | |
| JP6970481B1 (en) | Information processing system, server, information processing method and program | |
| JP7125169B1 (en) | Information processing system, server, information processing method and program | |
| JP7042541B1 (en) | Information processing system, server, information processing method and program | |
| JP6978143B1 (en) | Information processing system, server, information processing method and program | |
| JP6978144B1 (en) | Information processing system, server, information processing method and program | |
| Rotariu et al. | Medical system based on wireleless sensors for real time remote monitoring of people with disabilities | |
| JP7033363B1 (en) | Information processing system, server, information processing method and program | |
| JP7240052B1 (en) | Information processing system, server, information processing method, program and learning model | |
| Jegan et al. | Performance Measures on IoMT Enabled Sensor based Respiratory Monitoring System for Measurement of Vital Parameters: A Descriptive Study | |
| Duraiselvam et al. | Smart Multifunctional Vital Testing Kit for Patients | |
| Abdullah et al. | Patient home monitoring system using wearable device |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210904 |
|
| A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20210904 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210917 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211018 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211102 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211102 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20211111 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20211126 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6989992 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |