JP7214354B2 - 疾病予防支援方法、疾病予防支援装置及び疾病予防支援システム - Google Patents
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Description
以上のことから、生活リズム及びその変調を知ることによって被験者の健康状態を把握する技術がある。このような技術としては、例えば、特許文献1に記載の独居者の生活行動監視システムがある。この監視システムは、独居者(以下、「被験者」と記す)宅の複数箇所に圧力センサを有するケアマットを配置し、圧力センサによって被験者の動きを検知する。監視システムは、時系列の動きをセンタへ送信し、センタ側では受信した時系列のデータに基づいて被験者における異常の有無を検出する。
本発明は、上記の点に鑑みて行われたものであり、被験者の生活リズムをより高い精度で検出することができる疾病予防支援方法、疾病予防支援装置及び疾病予防支援システムに関する。
前記分類工程において分類された群に対応する疾病予防支援情報を出力する情報出力工程と、を含む。
本発明の疾病予防支援方法は、被験者が行った活動に関する活動情報を前記被験者に加わった加速度に基づいて取得する活動情報取得工程と、前記活動情報取得工程によって取得された複数の前記活動情報から、前記活動の量に関する活動量情報と、前記活動が行われた時間帯に関する時間帯情報とを抽出する情報抽出工程と、複数の前記活動量情報及び前記時間帯情報の類似性に基づいて、複数の前記活動情報を複数の群に分類する分類工程と、前記分類工程において分類された複数の前記群と、前記群と関連する疾病予防支援情報とを対応つける対応付け工程と、を含む。
本実施形態の疾病予防支援装置は、疾病予防のための情報を取得する対象となる者(以下、「被験者」と記す)の活動に関する情報(以下、「活動情報」と記す)を取得する。ここで、活動とは、被験者の位置の変化の有無に関わらず被験者が身体を動かすことを指す。活動にかかる情報とは、例えば、身体の動きの速度、動いている時間の情報及び活動が行われた時間帯を示す情報である。本実施形態は、身体が動く際には身体に加速度が作用することに着目し、被験者の身体に加速度センサを取付けて活動情報を取得するものとした。つまり、本実施形態は、被験者の身体に加わった加速度に基づく情報を活動情報として取得している。
ただし、本実施形態は、このような構成に限定されるものでなく、例えば、加速度センサや疾病予防支援装置をそれぞれ専用の身体に装着可能な機器として構成することも可能である。このような機器としては、例えば、ウェアラブルセンサ等が考えられる。
さらに、本実施形態は、疾病予防支援装置の各機能のうち比較的演算量やデータ量の多い処理をサーバ装置で行い、結果を被験者側に送信してくる疾病予防支援システムとしても構成することができる。疾病予防支援システムについては後述する。
<疾病予防支援装置>
図1は、第一実施形態の疾病予防支援装置2を説明するための機能ブロック図である。疾病予防支援装置2は、被験者が行った活動に関する活動情報を被験者に加わった加速度に基づいて取得する活動情報取得部21と、演算部4とを備えている。活動情報取得部21は、上記したようにスマートフォンに組み込まれた加速度センサ及びそれを動作させるためのアプリケーションを含んでいる。活動情報取得部21は、被験者が行った活動に関する活動情報を取得する。
また、疾病予防支援装置2は、演算部4を備えている。演算部4は、活動情報取得部21によって取得された活動情報から、活動の量に関する活動量情報と、活動が行われた時間帯に関する時間帯情報とを抽出する情報抽出部41、活動量情報及び時間帯情報に基づいて、活動情報を予め設定されている複数の群(以下、「クラスタ」と記す)のいずれかに分類する分類部である実クラスタ作成部42及びクラスタ分類部43を有している。さらに、演算部4は、実クラスタ作成部42及びクラスタ分類部43において分類されたクラスタに対応する疾病予防支援情報を出力する情報出力部であるメッセージ選択部44及び出力部5を備えている。なお、第一実施形態の「実クラスタ」とは、疾病予防支援の対象となる被験者から実測した活動情報を使って得たクラスタである。第一実施形態では、実クラスタの文言を用い、対象となる被験者から実測したクラスタと、クラスタの分類に用いられる保存データとしてのクラスタとを区別している。
活動情報は、活動量情報と時間帯情報とを含んでいる。活動量情報は、被験者が行った活動の回数及び強度の少なくとも一方に関する情報を含むものとすることができる。活動量情報が活動の回数を含むとは、例えば、所定の範囲の加速度が連続的に所定の回数繰り返し検出される場合、情報抽出部41がこれを被験者が歩行しているものと判断する。そして、情報抽出部41が、加速度に関する情報を所定の時間範囲における歩数に換算し、これを活動量情報に使用する。また、活動情報が活動の強度を含むとは、例えば、活動情報取得部21によって検出された加速度の値が大きいほど被験者の活動の強度が高いものとし、情報抽出部41が加速度の大きさを所定の時間範囲における活動の強度に換算し、これを活動量情報に使用することを指す。
なお、活動情報取得部21は、加速度センサを使って活動情報を取得する構成に限定されるものでなく、例えばGPS(Global Positioning System)を使って被験者の活動情報を取得するものであってもよい。GPSによれば、被験者の移動方向、移動距離及び移動速度等が分かる。情報抽出部41は、このような情報によって被験者が乗り物(自転車を除く)に乗って移動しているか、歩行あるいは走行中であるかといった情報を抽出することもできる。なお、このような構成において、GPSは被験者が所有するスマートフォント等に付与された既存の構成を使用することができる。
情報抽出部41は、活動情報取得部21の検出した加速度から活動情報を活動量情報と時間帯情報との関係として抽出する。なお、時間帯情報の取得は、例えば、疾病予防支援装置2に組み込まれた時計(図示せず)によって計時された時刻と、この時刻と活動量情報とを対応付けることによって可能になる。
また、第一実施形態の疾病予防支援装置2は、活動情報取得部21が一の被験者について複数日に亘り、活動情報を取得する。そして、疾病予防支援装置2は、複数日に亘って取得された活動情報を蓄積するための活動情報蓄積部22を備えている。このため、活動情報取得の終了後、活動情報蓄積部22には複数日分の活動情報が蓄積される。実クラスタ作成部42は、活動情報蓄積部22に蓄積された活動情報の集合を、内的結合(internal cohesion)と外的分離(external isolation)が達成されるような部分集合に分割する。このような処理は、クラスタリング(clustering)、あるいはクラスタ分析(cluster analysis)と呼ばれる処理である。なお、実クラスタ作成部42によって実行されるクラスタリングは、一人の被験者の同一の時間範囲において複数回取得した活動情報から一つの実クラスタが得られるように行われる。本実施形態でいうクラスタは、クラスタリングによって作成された対象データの部分集合である。クラスタリングの手法は、観測された対象データだけを対象にして行われる、所謂教師なし学習法である。実クラスタ作成部42は、例えば、凝集型階層的クラスタリングによって複数回分の活動情報から一つの活動情報を表す実クラスタを作成する。第一実施形態の活動情報は、活動情報取得部21によって検出された加速度の強度と検出時刻とを含んでいる。加速度の強度と、検出時刻とを対応付けて表すことにより、活動情報は、図2(a)~(d)で示す曲線パターンで表される。
ただし、第一実施形態は、活動情報をクラスタ(群)に分類するにあたり、クラスタリングの手法を使用するものに限定されるものではない。複数の活動情報から一または複数の群を作成する手法は、複数の活動情報の類似性に基づいて活動情報のパターンを生成するものであればどのようなものであってもよい。なお、第一実施形態において、「類似性に基づく」とは、複数の活動情報を表す数値等のデータ同士、またはデータと基準となるデータとの類似、非類似及びその程度により一つの群を構成するデータが決まることをいう。
ここで、クラスタについて説明する。図2(a)~(d)は、クラスタ記憶部6に記憶されている複数のクラスタの内容を例示する図であって、縦軸に活動量情報として歩数を、横軸に0時から24時の24時間の時間帯が示されている。CL1からCL6を作成するために行われるクラスタリングは、例えば、k-means法、Ward(ウォード)法、最近隣法、群平均法等の分割最適化手法を用いて行われる。
情報出力部の具体的な構成の説明に先立って、先ず、クラスタの種別(CL1からCL6)と、推定される被験者の疾病の状態との関係について説明する。表1は、CL1からCL6の各々について、1日の平均歩数、全被験者における割合(%)、腰痛がある被験者の割合(%)、膝痛がある被験者の割合(%)、尿漏れがある被験者の割合(%)、転倒経験がある被験者の割合(%)を示している。表1中、「*」の記号は有意差を示し、一つの*が付された数値よりも二つの**の記号が付された数値の有意差の方が大きい。表1によれば、CL1は、膝痛、尿漏れ及び転倒経験がある被験者が他のクラスタに比べて大きいクラスタである。CL2は、腰痛がある被験者が他のクラスタに比べて大きいクラスタである。CL4は、尿漏れがある被験者が全てのクラスタ中二番目に大きいクラスタである。CL5は、転倒経験がある被験者が全てのクラスタ中二番目に大きいクラスタである。
表1に示した結果から、第一実施形態では、例えば、活動情報がCL1に分類された被験者に膝痛、尿漏れ及び転倒経験があることが推測される。また、第一実施形態では、活動情報がCL4に分類された被験者に尿漏れがあることが推測される。したがって、第一実施形態のクラスタリングは、被験者の健康状態の推測に寄与することができる。
ここで、クラスタに対応するメッセージについて例を示して説明する。第一実施形態のメッセージ選択部44は、クラスタ分類部43によって分類されたクラスタにおいて他のクラスタよりも割合が多い疾病の状態に関するメッセージを全て選択することができる。このようにすると、例えば、CL1においては腰痛、膝痛、尿漏れ及び転倒経験の全てについてのメッセージが選択される。また、例えば、CL2においては腰痛、膝痛及び尿漏れについてのメッセージが選択される。また、例えば、CL4においては腰痛、膝痛及び尿漏れについてのメッセージが選択され、例えば、CL5においては膝痛、尿漏れ及び転倒経験ありについてのメッセージが選択される。
表2によれば、例えばCL1に対応する膝痛に関する生活習慣の提案は、「膝を支える筋肉を鍛える体操をする」であり、商品の提案は、「効率よく全身を温める入浴剤」である。また、例えばCL2に対応する腰痛に関する生活習慣の提案は、「腹筋や背筋を鍛える体操をする」であり、商品の提案は、「腰を温める温熱用品」である。
図4は、出力部5のディスプレイ画面に表示されるメッセージの表示例を示す図である。ディスプレイ画面には、活動情報を示す実クラスタ(縦軸歩数、横軸時刻)と、この活動情報が属するクラスタに対応する生活習慣の提案及び商品の提案とが表示される。例えば、図4に示した表示例では、実クラスタと共に、実クラスタのピークが9時から12時と15時から18時の間にあるため、「午前・午後ややメリハリタイプ」のテキストデータが表示される。そして、被験者の疾病の状態として「このタイプの生活をしている人の3割が腰に痛みを持っています。」のメッセージが表示されている。また、生活習慣の提案として「午前と午後にメリハリのある生活ができていますね。6~9時、9~12時、18~21時に歩いて、よりメリハリのある生活をしてみましょう。体操で腹筋や背筋をきたえてみましょう。仰向けになり、ひざを伸ばしたり曲げたりすることで腹筋が鍛えられます。」のテキストデータが表示される。さらには、商品の提案として、「温熱用品等を使って腰を温めてみましょう。また、入浴することで全身を温めることができます。」のテキストデータが表示される。
第一実施形態は、以上説明したように、活動情報取得部21である加速度センサと一体化した疾病予防支援装置2を被験者に取り付ける構成に限定されるものではなく、活動情報取得装置とサーバ装置とを含む疾病予防支援システムとして構成するものであってもよい。図5は、疾病予防支援システム1を説明するための機能ブロック図である。
図6、図7は、第一実施形態の疾病予防支援方法を説明するためのフローチャートである。図6に示したフローチャートは、図1等に示したクラスタ記憶部6及びメッセージ記憶部7に記憶されるデータを作成する処理を説明するためのものである。図7は、図6に示した処理によって作成されたデータを使って疾病予防支援装置2が行う処理を説明するためのフローチャートである。
つまり、第一実施形態では、クラスタ記憶部6及びメッセージ記憶部7に記憶されるデータを作成するにあたり、複数の被験者から加速度に基づく活動情報を取得する(ステップS801)。ステップS801においては、後のクラスタリングの精度を高めるため、活動情報の取得対象となる対象者の数が大きいほど好ましい。ステップS802においては、取得された活動情報から活動量情報及び時間帯情報が抽出される。
ステップS804においては、実クラスタが示す活動情報の活動量と、活動量のピークに当たる時間帯等を考慮して被験者の生活リズムや疾病の状態を推定する。そして、推定される生活リズムや疾病の状態に応じた生活習慣の提案及び商品の提案を含むメッセージを、各クラスタに対応付ける。クラスタとメッセージとを対応付けたデータは、データベース(D・B)を構築する。このデータ・ベースの少なくとも一部が、図1に示すメッセージ記憶部7に記憶される。
以上説明した図6のフローチャートの処理は、一連の処理として行われるものであってもよいし、複数の処理を別々に行って統合するものであってもよい。また、処理は、自動的に行われるものであってもよいし、少なくとも一部が手動によって行われるものであってもよい。
7日分の活動情報が蓄積されると、実クラスタ作成部42は、抽出された活動量情報と時間帯情報との関係から一つの実クラスタを作成する(ステップ904)。実クラスタ作成部42における実クラスタの作成は、7日分の活動情報をクラスタリングすることによって実現することができる。
さらに、第一実施形態では、図6に示したステップS803において、活動情報を歩数、活動強度及び活動強度のばらつきといった複数の変数のそれぞれを使ってクラスタリングし、クラスタリングの結果得られた変数の異なるクラスタをそれぞれクラスタ記憶部6に保存しておくものであってもよい。そして、図7に示したステップS904においては変数を変えて複数回クラスタリングを行って実クラスタを作成し、保存されているクラスタから実クラスタとの類似度が最も高いクラスタが得られる変数を選択してクラスタ分類するものであってもよい。
第二実施形態の疾病予防支援装置は、以上説明した活動情報のクラスタリングを、一人の被験者について時間をおいて複数回行うことができる。そして、複数回行ったクラスタリングの結果得られたクラスタが等しいか、または変化したかによって被験者の状態の変化を検出することができる。
図8は、クラスタの経時変化を検出可能な第二実施形態の疾病予防支援装置20の機能ブロック図である。疾病予防支援装置20は、疾病予防支援装置2に含まれる機能の他、複数回行ったクラスタリングの結果得られたクラスタを時系列に記憶するクラスタ時系列記憶部10を備える点で疾病予防支援装置2と相違する。
図8に示した疾病予防支援装置20では、活動情報取得部21が一の被験者の活動情報を複数回取得する。実クラスタ作成部42及びクラスタ分類部43(分類部)は、複数回取得された活動情報をそれぞれ分類して複数のクラスタを作成する。クラスタ時系列記憶部10は、分類の結果である複数の群を一の被験者について時系列に記憶する。出力部5(情報出力部)は、クラスタ時系列記憶部10に時系列に記憶されている複数のクラスタの同異に基づくメッセージ(疾病予防支援情報)を出力する。
また、第二実施形態では、メッセージ記憶部7に、直前に記憶されたクラスタと今回記憶されたクラスタとの異同に対応したメッセージが記憶されている。このようなメッセージは、例えば、活動量情報が全体的に低下したためにクラスタが変化したことに対応し、筋力の低下について注意喚起を行うものであってもよい。また、メッセージは、例えば、時間帯情報が変化したことによってクラスタが変化したことに対応し、不眠や生活リズムの乱れについて注意喚起を行うものであってもよい。
メッセージ選択部44は、直前に記憶されたクラスタと今回記憶されたクラスタとの異同及びクラスタの種別に対応するメッセージを選択し、出力部5に出力する。
以上説明した第二実施形態は、被験者の活動情報が分類されるクラスタの異同により、被験者の疾病状態に変化があったことを推測し、早期に注意を喚起することができる。
2、20・・・疾病予防支援装置
3・・・活動情報取得装置
4、14・・・演算部
5・・・出力部
6・・・クラスタ記憶部
7・・・メッセージ記憶部
9・・・サーバ装置
10・・・クラスタ時系列記憶部
21・・・活動情報取得部
22・・・活動情報蓄積部
41・・・情報抽出部
42・・・実クラスタ作成部
43・・・クラスタ分類部
44・・・メッセージ選択部
55・・・情報送信部
Claims (4)
- 一の被験者が時間帯ごとに行った活動に関する複数日分の活動情報を前記被験者に加わった加速度に基づいて取得する活動情報取得工程と、
前記活動情報取得工程によって取得された複数日分の前記活動情報から、前記活動の量に関する活動量情報、同一の時間帯に行った活動の前記活動の量にかかる前記複数日の日ごとのばらつき度合いの高さ、および前記活動が行われた前記時間帯に関する時間帯情報を抽出する情報抽出工程と、
前記活動量情報、前記活動の量にかかる前記複数日の日ごとのばらつき度合いの高さ、および前記時間帯情報の類似性に基づいて、前記活動情報を予め設定されている複数の群のいずれかに分類する分類工程と、
前記分類工程において分類された群に対応する疾病予防支援情報を出力する情報出力工程と、
を含む疾病予防支援方法。 - 一の被験者が時間帯ごとに行った活動に関する複数日分の活動情報を前記被験者に加わった加速度に基づいて取得する活動情報取得部と、
前記活動情報取得部によって取得された複数日分の前記活動情報から、前記活動の量に関する活動量情報、同一の時間帯に行った活動の前記活動の量にかかる前記複数日の日ごとのばらつき度合いの高さ、および前記活動が行われた前記時間帯に関する時間帯情報を抽出する情報抽出部と、
前記活動量情報、前記活動の量にかかる前記複数日の日ごとのばらつき度合いの高さ、および前記時間帯情報の類似性に基づいて、前記活動情報を予め設定されている複数の群のいずれかに分類する分類部と、
前記分類部において分類された群に対応する疾病予防支援情報を出力する情報出力部と、
を含む疾病予防支援装置。 - 一の被験者が時間帯ごとに行った活動に関する複数日分の活動情報を前記被験者に加わった加速度に基づいて取得する活動情報取得装置と、
前記活動情報取得装置によって取得された複数日分の活動情報に基づいて、疾病の予防を支援する疾病予防情報を作成する疾病予防支援サーバ装置と、を含む疾病予防支援システムであって、
前記疾病予防支援サーバ装置は、
前記活動情報取得装置から通信回線を介して受信した複数日分の前記活動情報から、前記活動の量に関する活動量情報、同一の時間帯に行った活動の前記活動の量にかかる前記複数日の日ごとのばらつき度合いの高さ、および前記活動が行われた前記時間帯に関する時間帯情報を抽出する情報抽出部と、前記活動量情報、前記活動の量にかかる前記複数日の日ごとのばらつき度合いの高さ、および前記時間帯情報の類似性に基づいて、前記活動情報を予め設定されている複数の群のいずれかに分類する分類部と、前記分類部において分類された前記群に対応する疾病予防支援情報を、前記通信回線を通じて前記活動情報取得装置に送信する情報出力部と、
を有する疾病予防支援システム。 - 前記情報出力部は、前記疾病予防支援情報を、前記通信回線を介して予め定められた装置に送信する、請求項3に記載の疾病予防支援システム。
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