JP7266792B2 - 情報処理システムおよびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理システムおよびプログラムに関する。

従来技術として特許文献１には、対象者の手首に脳波と体動とを計測するセンサを装着し、体動の停止を検知した場合に、体動の停止が正常な睡眠によるものか病的な意識不明によるものかを識別し、緊急時に通報を発信する自動検出・通報システムが開示されている。

特開２００２－４２２７７号公報

ところで、特許文献１の技術のように、体動等の生体データを取得するセンサ等を被験者に装着させる場合、被験者がセンサの装着を忘れたり、被験者がセンサに対し違和感を持ってセンサを外してしまったりする場合がある。そして、被験者がセンサを装着していない場合には、被験者に生じた異常を検知することができず、被験者の状態を速やかに通知することが難しい。
本発明は、被験者に違和感を生じさせることを抑制しながら、被験者が不正常である場合に速やかに通知を行うことを目的とする。

請求項１に記載の発明は、被験者の寝具での生体データを取得する生体データ取得手段と、前記生体データを取得する際の時刻情報を取得する時刻情報取得手段と、前記時刻情報と前記生体データとから生成された履歴情報に基づき、前記被験者の当該生体データが取得されると予測される第１予測時刻および当該第１予測時刻よりも後の第２予測時刻を算出する履歴情報生成手段と、前記第１予測時刻に前記被験者の前記生体データが取得されない場合に、当該被験者が不正常である可能性を示す第１の不正常情報を出力し、当該第１予測時刻および前記第２予測時刻の双方に当該被験者の当該生体データが取得されない場合に、当該第１の不正常情報と比べて不正常である可能性が高いことを示す第２の不正常情報を出力する出力手段とを備える情報処理システムである。
請求項２に記載の発明は、前記履歴情報生成手段は、前記履歴情報として予め定めた単位期間での前記生体データの時系列変化を表す情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項３に記載の発明は、前記履歴情報生成手段は、複数の前記単位期間に取得された前記時刻情報と前記生体データとに基づき、前記履歴情報を生成することを特徴とする請求項２に記載の情報処理システムである。
請求項４に記載の発明は、前記被験者が居住する居住空間に設けられ、当該居住空間での当該被験者の行動データを取得する行動データ取得手段をさらに備え、前記出力手段は、前記第１予測時刻に前記生体データが得られない場合であって、且つ前記行動データ取得手段により前記行動データが取得されない場合に、前記第１の不正常情報を出力し、当該第１予測時刻に当該生体データおよび当該行動データが得られない場合であって、前記第２予測時刻に当該生体データおよび当該行動データが得られない場合に、前記第２の不正常情報を出力することを特徴とする請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項５に記載の発明は、前記出力手段は、前記第１予測時刻に前記生体データが取得された場合であっても、当該生体データの値が前記履歴情報と異なる場合には、前記第１の不正常情報を出力し、前記第２予測時刻に当該生体データが取得された場合であっても、当該生体データの値が当該履歴情報と異なる場合には、前記第２の不正常情報を出力することを特徴とする請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項６に記載の発明は、前記履歴情報生成手段は、前記生体データ取得手段による前記生体データの取得状況に応じて、複数の前記履歴情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項７に記載の発明は、コンピュータに、被験者の寝具での生体データを取得する機能と、前記生体データを取得する際の時刻情報を取得する機能と、前記時刻情報と前記生体データとから生成された履歴情報に基づき、前記被験者の当該生体データが取得されると予測される第１予測時刻および当該第１予測時刻よりも後の第２予測時刻を算出する機能と、前記第１予測時刻に前記被験者の前記生体データが取得されない場合に、当該被験者が不正常である可能性を示す第１の不正常情報を出力し、当該第１予測時刻および前記第２予測時刻の双方に当該被験者の当該生体データが取得されない場合に、当該第１の不正常情報と比べて不正常である可能性が高いことを示す第２の不正常情報を出力する機能とを実現するプログラムである。

本発明によれば、被験者に違和感を生じさせることを抑制しながら、被験者が不正常である場合に速やかに通知を行うことができる。

本実施の形態が適用される情報処理システムの全体構成を示す図である。 本実施の形態が適用されるサーバ装置の機能構成例を示す図である。 記憶装置に記憶される生体データおよび時刻情報の一例を示した図である。 記憶装置に記憶される履歴情報の一例を示した図である。 サーバ装置で実行される履歴情報の生成処理の処理動作の一例を説明するフローチャートである。 サーバ装置で実行される判定処理の処理動作の一例を説明するフローチャートである。 （ａ）～（ｃ）は、携帯端末に表示されるメッセージの一例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本実施の形態が適用される情報処理システム１の全体構成を示す図である。
情報処理システム１は、被験者が居住する居住空間Ｓに設けられ被験者の生体データや行動等を検知する検知部２、検知部２による検知結果等に基づいて被験者の状態を判定し通知するサーバ装置３、被験者の関係者が操作する携帯端末４が、インターネット１０を通じて接続されている。
ここで、被験者の関係者には、例えば被験者の家族、被験者宅を訪問するホームヘルパー、被験者が入居する施設の従業員、医療機関の従業員等が挙げられる。
なお、図１に示す情報処理システム１では、サーバ装置３および携帯端末４がそれぞれ１つであるが、複数存在してもよい。

検知部２は、睡眠中の被験者の生体データを取得するベッドセンサ２１と、居住空間Ｓに設けられる扉の開閉を検知する扉開閉センサ２２と、居住空間Ｓを構成する一または複数の居室での被験者の在不在を検知する人感センサ２３とを備えている。なお、扉開閉センサ２２による検知信号および人感センサ２３による検知信号が、居住空間Ｓにおける被験者の行動データに対応する。
また、検知部２は、各センサとインターネット１０との接続を実現する通信装置２７と、各センサと通信装置２７とを接続するネットワーク２８とを備えている。なお、検知部２の各センサは、通信装置２７を介さずにインターネット１０に直接接続してもよい。

ベッドセンサ２１は、就寝する人物の生体データを非接触で測定可能なセンサ部２１１と、時刻情報を取得する計時部２１２とを備えている。
センサ部２１１としては、被験者が就寝する寝具の下に敷いて使用するマット型のセンサが挙げられる。例えばセンサ部２１１は、導電性の生地と複数個の圧電素子によって構成され、周期的な微振動を検知の対象とする。なお、センサ部２１１は、マイクロ波ドップラーレーダーを使用してもよい。本実施の形態の場合、センサ部２１１は、生体データとして、脈拍、体温、呼吸数、寝返り等の体動を検知する。また、センサ部２１１は、寝具に人物が入ったこと、および寝具から人物が出たことを検知する。

もっとも、ベッドセンサ２１のセンサ部２１１は、生体データを検知できれば、マット型のセンサやマイクロ波ドップラーレーダーに限らない。例えばベッドセンサ２１として、スマートフォンを代用してもよい。現在、スマートフォン用のアプリケーションプログラムとして、スマートフォンに内蔵された加速度センサの出力を用いて、被検者の睡眠時間や睡眠サイクル等を計測できるものがある。このようなスマートフォン用のアプリケーションプログラムを、ベッドセンサ２１のセンサ部２１１として用いることができる。

計時部２１２は、センサ部２１１による生体データを取得する際の時刻である時刻情報を取得する。
そして、ベッドセンサ２１は、予め定めた時間単位（例えば、１分単位）で、センサ部２１１により取得される生体データと、計時部２１２により取得される時刻情報とをサーバ装置３へ送信する。また、本実施の形態のベッドセンサ２１は、例えば被験者が寝具にいない場合のようにセンサ部２１１にて生体データを検出しない場合にも、生体データを検出しない旨の信号と時刻情報とをサーバ装置３へ送信する。

扉開閉センサ２２は、居住空間Ｓから外部へ通じる扉や各居室に設けられた扉の開閉を検知する。扉開閉センサ２２としては、例えば、磁力により扉の開閉を検知するマグネットセンサ等を用いることができる。

人感センサ２３は、居住空間Ｓの寝室や浴室を含む各居室に被験者が存在するか否かを検知する。人感センサ２３としては、例えば、被験者から発せられる赤外線を受光することにより被験者の存在を検知するパッシブ型の赤外線センサや、居室に出射した赤外線が被験者により遮断されることにより被験者の存在を検知するアクティブ型の赤外線センサ等を用いることができる。

本実施の形態の情報処理システム１において、扉開閉センサ２２および人感センサ２３は、センサごとに予め定めたイベントが検知されたタイミングで、通信装置２７を介して検知信号をサーバ装置３へ送信する。例えば、扉開閉センサ２２は、被験者によって扉を開閉する動作を検知した場合に、その検知信号をサーバ装置３へ送信する。また、人感センサ２３は、被験者が居室に存在することを検知した場合に、その検知信号をサーバ装置３へ送信する。

サーバ装置３は、検知部２を構成する各センサによる検知結果を収集して生体データの履歴情報を生成する機能を備えている。また、サーバ装置３は、履歴情報に基づき被験者の状態を判定し、被験者の状態が不正常であると判定した場合に、関係者の携帯端末４に通知する機能を備えている。なお、サーバ装置３の構成については、後段にて詳細に説明する。
携帯端末４は、情報を表示する表示部および他の装置等との通信を行う通信部を備える情報機器であり、例えばスマートフォン、タブレット型端末、ノート型のコンピュータである。

図２は、本実施の形態が適用されるサーバ装置３の機能構成例を示す図である。
サーバ装置３は、所謂コンピュータであり、アプリケーションプログラムを実行する演算装置３１と、各種のデータを記憶する記憶装置３３と、情報処理システム１（図１参照）を構成する他の装置との通信を行う通信装置３５と、これらを接続するバス３７とを備えている。
演算装置３１は、ＣＰＵ（＝Central Processing Unit）と、ＢＩＯＳ（＝Basic Input Output System）等が記憶されたＲＯＭ（＝Read Only Memory）と、ワークエリアとして用いられるＲＡＭ（＝Random Access Memory）とを有している。ここでのＲＯＭは、不揮発性の半導体メモリであれば書き換えが可能でもよい。

演算装置３１は、不図示のＣＰＵによるアプリケーションプログラムの実行を通じ、被験者の状態を判定し、判定結果を出力する。
演算装置３１は、生体データおよび時刻情報に基づいて生体データの履歴情報を生成する履歴情報生成部３１１と、検知部２による検知結果および履歴情報に基づいて被験者の状態を判定する判定部３１３と、判定部３１３による判定結果を通知する通知部３１５として機能する。履歴情報生成部３１１、判定部３１３および通知部３１５の各機能は、アプリケーションプログラムの実行を通じて実現される。

履歴情報生成部３１１は、生体データ取得手段、時刻情報取得手段、履歴情報生成手段の一例である。履歴情報生成部３１１は、予め定められた単位期間に取得された生体データおよび時刻情報に基づいて、単位期間あたりの生体データの履歴情報を生成する。単位期間あたりの生体データの履歴情報とは、単位期間に取得される生体データを時系列で表した情報であって、生体データと、この生体データが取得されると予測される予測時刻とを対応付けた情報である。履歴情報生成部３１１は、予め定められた単位期間に取得された生体データおよび時刻情報に基づいて、生体データが取得されると予測される予測時刻を算出し、履歴情報を生成する。

なお、本実施の形態の説明では、この単位期間あたりの生体データの履歴情報を、「生体データの履歴情報」または単に「履歴情報」と表記する場合がある。また、履歴情報生成部３１１により履歴情報の生成に用いられる、予め定められた単位期間に取得された生体データおよび時刻情報を、「生成元情報」と表記する場合がある。
履歴情報の詳細、および履歴情報生成部３１１による履歴情報の生成処理については、後段にて具体例を挙げて説明する。

判定部３１３は、履歴情報生成部３１１にて生成された生体データの履歴情報と、検知部２（図１参照）の各センサによる検知結果とに基づいて、居住空間Ｓに居住する被験者の状態を判定する。付言すると、判定部３１３は、履歴情報に基づき、例えば生体データが取得されると予測される予測時刻に被験者の生体データが取得されない場合に、被験者が不正常である可能性があると判定する。なお、判定部３１３による被験者の状態の判定処理については、後段にて具体例を挙げて説明する。

通知部３１５は、判定部３１３による判定結果に基づき、被験者の状態に関する情報を関係者に通知する。付言すると、通知部３１５は、判定部３１３により、被験者が不正常である可能性があると判定された場合に、被験者の状態に関する情報を関係者が操作する携帯端末４に通知する。これにより、関係者が被験者の状態を知ることが可能となり、例えば被験者が心肺停止等のような状態に陥った場合に、被験者が長期間放置されることが抑制される。なお、通知部３１５による通知内容等については、後段にて具体例を挙げて説明する。
本実施の形態では、判定部３１３および通知部３１５が出力手段および行動データ取得手段の一例である。

記憶装置３３は、不揮発性の書き換え可能な記憶媒体にデータを読み書きする装置であり、例えばハードディスク装置、半導体メモリ等で構成される。本実施の形態の場合、記憶装置３３には、基本ソフトウェアやアプリケーションプログラムも記憶されている。ＣＰＵによるアプリケーションプログラムの実行を通じ、前述した履歴情報生成部３１１、判定部３１３および通知部３１５の機能が実現される。

また、本実施の形態の記憶装置３３には、検知部２のベッドセンサ２１から取得される生体データおよび時刻情報、演算装置３１の履歴情報生成部３１１により生成される履歴情報、被験者を識別する識別情報、関係者の連絡先等の各種のデータが記憶される。
記憶装置３３に記憶される各種のデータは、情報処理システム１を用いる被験者の数だけ記憶されており、被験者の管理に用いられるＩＤ（Identifier）によって管理されている。

識別情報は、例えば被検者の氏名、住所、年齢、性別、体格等の情報である。住所には、例えば被検者が生活する居住空間Ｓの住所や被検者が入居する施設の住所が記録される。体格には、例えば身長、太っている、痩せている、中肉中背との身体的な特徴が記録される。
関係者の連絡先には、例えば関係者が操作する携帯端末４（図１参照）の電話番号、メールアドレス等が記録される。

図３は、記憶装置３３に記憶される生体データおよび時刻情報の一例を示した図である。
上述したように、検知部２（図１参照）は、予め定めた時間単位（この例では、１分単位）で、ベッドセンサ２１で取得された生体データおよび時刻情報をサーバ装置３へ送信する。また、検知部２は、ベッドセンサ２１のセンサ部２１１（図１参照）にて生体データを検出しない場合にも、生体データを検出しない旨の信号および時刻情報をサーバ装置３へ送信する。
記憶装置３３では、図３に示すように、ベッドセンサ２１で取得された生体データ（または、生体データを検出しない旨の信号）と、時刻情報とが対応付けて記憶される。この例では、生体データとして、被験者が寝具にいるか否か、睡眠状態、脈拍数、呼吸数、および体動の有無が、時刻情報ごと（すなわち、１分単位）に記憶されている。

本実施の形態では、記憶装置３３に記憶される生体データおよび時刻情報を生成元情報として、履歴情報生成部３１１により履歴情報が生成される。また、記憶装置３３に記憶される生体データおよび時刻情報に基づいて、判定部３１３により被験者の状態が判定される。

図４は、記憶装置３３に記憶される履歴情報の一例を示した図である。履歴情報は、履歴情報生成部３１１により新たに生成される度に、記憶装置３３に記憶される。
上述したように、履歴情報は、単位期間（この例では、１日間）に取得される生体データを時系列で表した情報であって、生体データと、ベッドセンサ２１によりこの生体データが取得されると予測される予測時刻とを対応付けた情報である。詳細については後述するが、本実施の形態では、履歴情報は、複数の単位期間（この例では、数日間）に取得された生成元情報（生体データおよび時刻情報）に基づいて生成される。

図４に示すように、本実施の形態の履歴情報は、被験者が寝具に入った場合（図４では、「臥床」と表記する。）、被験者が睡眠を開始した場合（図４では、「睡眠開始」と表記する。）、被験者が目覚めた場合（図４では、「睡眠終了」と表記する。）、被験者が寝具を離れた場合（図４では、「離床」と表記する。）のそれぞれを、ベッドセンサ２１が検出すると予測される予測時刻を含んでいる。

また、本実施の形態の履歴情報は、複数の予測時刻（この例では、「第１予測時刻」および「第２予測時刻」）を有している。ここで、「第１予測時刻」とは、履歴情報生成部３１１により算出された生体データが取得されると予測される予測時刻であって、履歴情報の元となった複数の単位期間の生成元情報において、対応する生体データが取得された平均時刻である。例えば３日間の生成元情報から履歴情報を生成する場合、１日目は２１時、２日目は２２時、３日目は２１時３０分に「睡眠開始」に対応する生体データを取得したとすると、履歴情報において「睡眠開始」の「第１予測時刻」は「２１時３０分（図４では、２１：３０と表記する。）」と算出される。

一方、「第２予測時刻」とは、履歴情報生成部３１１により算出された生体データが取得されると予測される予測時刻であって、履歴情報の元となった全ての単位期間の生成元情報において、対応する生体データが取得された時刻である。言い換えると、「第２予測時刻」とは、複数の単位期間の生成元情報において対応する生体データが取得された時刻のうち最も遅い時刻である。上述した例では、履歴情報において「睡眠開始」の「第２予測時刻」は「２２時（図４では、２２：００と表記する。）」と算出される。

さらに、本実施の形態の履歴情報は、ベッドセンサ２１により取得されると予測される生体データの値である予測値情報を含んでいる。この例では、履歴情報は、予測値情報として、被験者が睡眠している際に取得されると予測される脈拍数、呼吸数、体動数の予測値を含んでいる。予測値情報は、例えば、履歴情報の元となった複数の単位期間の生成元情報において、被験者が睡眠している際に取得された各生体データ（脈拍数、呼吸数、体動数）の値の平均値とすることができる。

続いて、サーバ装置３により行われる履歴情報の生成処理について説明する。図５は、サーバ装置３で実行される履歴情報の生成処理の処理動作の一例を説明するフローチャートである。
検知部２の通信装置２７は、居住空間Ｓに設けられた各種のセンサから出力されるセンサ信号を、インターネット１０を介してサーバ装置３へ送信する。ここでのセンサ信号には、ベッドセンサ２１で取得された被験者の生体データおよび時刻情報が含まれる。上述したように、検知部２は、予め定めた時間単位（１分単位）で、ベッドセンサ２１で取得された生体データおよび時刻情報をサーバ装置３へ送信する。

サーバ装置３は、新たな生体データおよび時刻情報を受信すると、記憶装置３３（図２参照）に受信した生体データおよび時刻情報を記憶する（ステップ１０１）。本実施の形態の場合、図３に示したように、生体データと時刻情報とが対応付けられて記憶装置３３に記憶される。
この処理は、予め定めた単位期間（この例では１日間）の間、継続的に実行される。すなわち、予め定めた単位期間が経過していない場合（ステップ１０２でＮＯ）、サーバ装置３は、生体データおよび時刻情報を記憶する処理を継続する。

次いで、予め定めた単位期間を経過すると（ステップ１０２でＹＥＳ）、サーバ装置３は、履歴情報生成部３１１が、予め定めた複数の単位期間の生成元情報が収集されたか否かの判定を行う（ステップ１０３）。例えば、履歴情報生成部３１１は、複数の単位期間として３日分の生成元情報から履歴情報を生成する場合、３日分の生成元情報が収集されたか否かの判定を行う。
予め定めた複数の単位期間の生成元情報が収集されていない場合（ステップ１０３でＮＯ）、サーバ装置３は、生成元情報が収集されるまでの間、生体データおよび時刻情報を記憶する処理を継続する。

一方、予め定めた複数の単位期間の生成元情報が収集されると（ステップ１０３でＹＥＳ）、サーバ装置３は、履歴情報生成部３１１が、複数の単位期間の生成元情報に基づいて、単位期間に取得される生体データを時系列で表した履歴情報を生成する（ステップ１０４）。
具体的には、履歴情報生成部３１１は、それぞれの生成元情報における生体データとこの生体データが取得された時刻情報とに基づき、生体データが取得されると予測される予測時刻を算出する。この例では、上述したように、履歴情報生成部３１１は、予測時刻として、臥床、睡眠開始、睡眠終了、離床のそれぞれについて第１予測時刻および第２予測時刻を算出する。また、履歴情報生成部３１１は、それぞれの生成元情報における生体データに基づき、生体データの予測値情報として、睡眠中の被験者の脈拍数、呼吸数および体動数の予測値を算出する。

次いで、サーバ装置３は、履歴情報生成部３１１により生成された履歴情報を、記憶装置３３に記憶し（ステップ１０５）、一連の履歴情報の生成処理を終了する。
なお、サーバ装置３は、履歴情報生成部３１１により生成された履歴情報を記憶装置３３に記憶した後も、継続して生体データおよび時刻情報を取得してもよい。そして、履歴情報生成部３１１は、予め定めた単位期間を経過する度に、取得した生体データおよび時刻情報に基づいて記憶装置３３に記憶される履歴情報を更新してもよい。

続いて、サーバ装置３により行われる被験者の状態の判定処理について説明する。図６は、サーバ装置３で実行される判定処理の処理動作の一例を説明するフローチャートである。なお、以下で説明する被験者の状態の判定処理は、上述した履歴情報の生成処理と並行して行ってもよい。
上述したように、検知部２は、予め定めた時間単位で、ベッドセンサ２１で取得された生体データ、または生体データを検出しない旨の信号をサーバ装置３へ送信する。

サーバ装置３は、判定部３１３が、記憶装置３３に記憶される履歴情報に基づき、現在時刻が第１予測時刻であるか否かの判定を行う（ステップ２０１）。
現在時刻が第１予測時刻でない場合（ステップ２０１でＮＯ）、サーバ装置３は、現在時刻が第１予測時刻となるまでステップ２０１の処理を継続する。

現在時刻が第１予測時刻である場合（ステップ２０１でＹＥＳ）、サーバ装置３は、判定部３１３が、ベッドセンサ２１により第１予測時刻に取得されると予測される生体データが検知部２から取得されたか否かの判定を行う（ステップ２０２）。例えば、判定部３１３は、被験者が寝具に入った旨の生体データを検知部２から取得されたか否かの判定を行う。
そして、第１予測時刻に取得されると予測される生体データが取得された場合（ステップ２０２でＹＥＳ）、判定部３１３は、被験者が正常であると判定し（ステップ２０３）、一連の処理を終了する。なお、本実施の形態では、ステップ２０３において、判定部３１３により被験者が正常であると判定された場合、通知部３１５による通知は行わないが、被験者が正常である旨の通知を関係者の携帯端末４（図１参照）等に行ってもよい。

第１予測時刻に取得されると予測される生体データが取得されない場（ステップ２０２でＮＯ）、判定部３１３は、ベッドセンサ２１以外のセンサ（扉開閉センサ２２、人感センサ２３）からの検知信号が検知部２から取得されたか否かの判定を行う（ステップ２０４）。
そして、ベッドセンサ２１以外のセンサからの検知信号が取得された場合（ステップ２０４でＹＥＳ）、判定部３１３は、被験者が正常であると判定し（上述したステップ２０３）、一連の処理を終了する。

ベッドセンサ２１以外のセンサからの検知信号が取得されない場合（ステップ２０４でＮＯ）、判定部３１３は、被験者が不正常である可能性があると判定する（ステップ２０５）。そして、通知部３１５が、関係者の携帯端末４に対して、被験者が不正常である可能性を示す第１の不正常情報を通知する（ステップ２０６）。なお、通知部３１５が通知する第１の不正常情報については、後段にて具体例を挙げて説明する。

次いで、サーバ装置３は、判定部３１３が、記憶装置３３に記憶される履歴情報に基づき、現在時刻が第２予測時刻であるか否かの判定を行う（ステップ２０７）。
現在時刻が第２予測時刻でない場合（ステップ２０７でＮＯ）、サーバ装置３は、現在時刻が第２予測時刻となるまでステップ２０７の処理を継続する。

現在時刻が第２予測時刻である場合（ステップ２０７でＹＥＳ）、サーバ装置３は、判定部３１３が、ベッドセンサ２１により第２予測時刻に取得されると予測される生体データが検知部２から取得されたか否かの判定を行う（ステップ２０８）。
そして、第２予測時刻に取得されると予測される生体データが取得された場合（ステップ２０８でＹＥＳ）、判定部３１３は、被験者が正常であると判定する（ステップ２０９）。次いで、通知部３１５が、被験者が正常である旨を示す正常情報を通知し（ステップ２１０）、一連の処理を終了する。ここで、本実施の形態では、第１予測時刻が生体データおよび他の検知信号が取得されない場合に、ステップ２０６において第１の不正常情報を通知している。このため、ステップ２１０において改めて正常情報を通知することで、関係者等が被験者の状態を正確に把握することができる。なお、通知部３１５が通知する正常情報については、後段にて具体例を挙げて説明する。

第２予測時刻に取得されると予測される生体データが取得されない場合（ステップ２０８でＮＯ）、判定部３１３は、ベッドセンサ２１以外のセンサ（扉開閉センサ２２、人感センサ２３）からの検知信号が検知部２から取得されたか否かの判定を行う（ステップ２１１）。
そして、ベッドセンサ２１以外のセンサからの検知信号が取得された場合（ステップ２１１でＹＥＳ）、判定部３１３が、被験者が正常であると判定し（ステップ２０９）、通知部が、被験者が正常である旨を示す正常情報を通知し（ステップ２１０）、一連の処理を終了する。

一方、ベッドセンサ２１以外のセンサからの検知信号が取得されない場合（ステップ２１１でＮＯ）、判定部３１３は、被験者が不正常である可能性があると判定する（ステップ２１２）。そして、通知部３１５が、被験者が不正常である可能性を示す第２の不正常情報を通知し（ステップ２１３）、一連の処理を終了する。
上述したように、第２予測時刻は、履歴情報の元となった全ての単位期間の生成元情報において、対応する生体データが取得された時刻である。このため、第２予測時刻に生体データが取得できない場合には、被験者が不正常である可能性がより高いと推測される。したがって、ステップ２１３において通知する第２の不正常情報では、第１の不正常情報と比べて被験者が不正常である可能性がより高い旨の通知を行うことが好ましい。

続いて、通知部３１５により通知される第１の不正常情報、第２の不正常情報および正常情報について説明する。上述したように、通知部３１５は、第１の不正常情報、第２の不正常情報および正常情報を関係者等の携帯端末４に通知している（ステップ２０６、２１０、２１３）。
通知を受けた携帯端末４は、通知を受けた情報を表示部に表示する。情報は、例えばメッセージとして表示される。

図７（ａ）～（ｃ）は、携帯端末４に表示されるメッセージの一例を示す図である。図７（ａ）は、第１の不正常情報が通知された場合に表示されるメッセージの一例を示している。また、図７（ｂ）は、第２の不正常情報が通知された場合に表示されるメッセージの一例を示している。さらに、図７（ｃ）は、正常情報が通知された場合に表示されるメッセージの一例を示している。ここでは、被験者は「〇〇さん」である。
図７（ａ）に示す例では、携帯端末４に「〇〇さんの生体データが検知できません。〇〇さんに異常が生じている可能性があります。」とのメッセージが表示されている。これにより、第１の不正常情報が通知された場合に、携帯端末４を操作する関係者が、被験者が不正常である可能性があることを知ることができる。

また、図７（ｂ）に示す例では、携帯端末４に「〇〇さんの生体データが検知できません。〇〇さんに異常が生じている可能性があります。至急、〇〇さんの状態を確認してください。」とのメッセージが表示されている。これにより、第２の不正常情報が通知された場合に、携帯端末４を操作する関係者が、被験者が不正常である可能性があることを知ることができる。また、上述したように、第２の不正常情報は、被験者が不正常である可能性がより高いと推測される場合に通知される。したがって、図７（ｂ）に示す例のように、第１の不正常情報と比べて被験者が不正常である可能性がより高い旨を示すメッセージを表示することで、関係者が被験者の元へ駆け付けやすくなる。この結果、居住空間Ｓにおいて実際に被験者に異常が生じている場合に、被験者が放置されたり孤独死したりすることが抑制される。

さらにまた、図７（ｃ）に示す例では、携帯端末４に「〇〇さんに異常はありません。」とのメッセージが表示されている。これにより、例えば第１の不正常情報に基づいたメッセージが表示された後であっても、関係者が被験者に異常が生じていないことを把握することができる。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は、上述した実施の形態に記載した範囲に限定されるものではない。
例えば、サーバ装置３の判定部３１３は、上述したステップ２０２、２０８において予測時刻（第１予測時刻、第２予測時刻）に生体データが取得された場合であっても、取得された生体データの値等が履歴情報から算出された予測値情報と異なっている場合には、被験者が不正常であると判定してもよい。例えば、判定部３１３は、取得された生体データとして睡眠中の心拍数等が予測値情報と異なっている場合、被験者が不正常であると判定してもよい。この場合、通知部３１５は、被験者が不正常である可能性を示す不正常情報として、関係者の携帯端末４に「〇〇さんの心拍数が普段よりも高い（低い）ようです。〇〇さんは体調不良の可能性があります。」等のメッセージを表示させてもよい。

また、通知部３１５は、通知する情報の種類等に応じて、異なる携帯端末４に情報を通知してもよい。上述したように、第２の不正常情報は、被験者が不正常である可能性がより高いと推測される場合に通知される。したがって、通知部３１５は、第１の不正常情報については、関係者の携帯端末４として被験者の家族の携帯端末４に通知する一方で、第２の不正常情報については、関係者の携帯端末４として被験者の家族の携帯端末４に代えて、または被験者の家族の携帯端末４に加えて、医療機関や被験者が入居する施設の従業員等の携帯端末４に通知してもよい。この場合、居住空間Ｓにおいて実際に被験者に異常が生じている場合に、より迅速に被験者に対する処置を行うことができる。

なお、本実施の形態では、サーバ装置３の通知部３１５による情報の通知先として携帯端末４を例示したが、通知部３１５により通知された情報を受け付けることが可能であれば、これに限られるものではない。通知部３１５は、例えば、被験者の家族の住宅、被験者が入居する施設、医療機関等に設置されるパーソナルコンピュータなどの固定端末に各種の情報を通知してもよい。
また、サーバ装置３から通知された情報を受け付けた携帯端末４や固定端末は、図７（ａ）～（ｃ）に示したようなメッセージの表示によって関係者等に情報を提示するほか、音声等によって情報を提示してもよい。

さらに、履歴情報生成部３１１は、例えば被験者の生活状況やそれに基づく生体データの取得傾向等に応じて、複数パターンの履歴情報を生成してもよい。例えば、履歴情報生成部３１１は、被験者が外出した場合、被験者が服薬をした場合、単位期間に被験者が複数回睡眠を行った場合等のそれぞれについて取得された生成元情報（生体データ、時刻情報）に基づいて、複数パターンの履歴情報を生成してもよい。
履歴情報生成部３１１が、被験者の生活状況やそれに基づく生体データの取得傾向等に応じて複数パターンの履歴情報を生成し、判定部３１３が、複数パターンの履歴情報から選択した履歴情報に基づいて被験者の状態を判定することで、例えば被験者に異常が生じていないにもかかわらず被験者が不正常であると誤判定されることが抑制される。

さらにまた、本実施の形態では、行動データを取得するセンサとして扉開閉センサ２２および人感センサ２３を例示したが、被験者の行動に関する情報を検知できるものであれば特に限定されるものではない。また、各種のセンサによる検知結果の他、照明器具や電子機器、給湯器等の稼働状態（例えば、電源を付けたか否か）等の情報を、行動データとして用いてもよい。

さらに、本実施の形態では、検知部２のベッドセンサ２１で検知された生体データおよび時刻情報をサーバ装置３へ送信し、サーバ装置３が履歴情報の生成を行っているが、例えば検知部２が履歴情報の生成を行い、生成された履歴情報をサーバ装置３へ送信してもよい。

１…情報処理システム、２…検知部、３…サーバ装置、４…携帯端末、２１…ベッドセンサ、２２…扉開閉センサ、２３…人感センサ、２７…通信装置、３１…演算装置、３３…記憶装置、３５…通信装置、２１１…センサ部、２１２…計時部、３１１…履歴情報生成部、３１３…判定部、３１５…通知部

Claims (7)

1. 被験者の寝具での生体データを取得する生体データ取得手段と、
   前記生体データを取得する際の時刻情報を取得する時刻情報取得手段と、
   前記時刻情報と前記生体データとから生成された履歴情報に基づき、前記被験者の当該生体データが取得されると予測される第１予測時刻および当該第１予測時刻よりも後の第２予測時刻を算出する履歴情報生成手段と、
   前記第１予測時刻に前記被験者の前記生体データが取得されない場合に、当該被験者が不正常である可能性を示す第１の不正常情報を出力し、当該第１予測時刻および前記第２予測時刻の双方に当該被験者の当該生体データが取得されない場合に、当該第１の不正常情報と比べて不正常である可能性が高いことを示す第２の不正常情報を出力する出力手段と
   を備える情報処理システム。
2. 前記履歴情報生成手段は、前記履歴情報として予め定めた単位期間での前記生体データの時系列変化を表す情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記履歴情報生成手段は、複数の前記単位期間に取得された前記時刻情報と前記生体データとに基づき、前記履歴情報を生成することを特徴とする請求項２に記載の情報処理システム。
4. 前記被験者が居住する居住空間に設けられ、当該居住空間での当該被験者の行動データを取得する行動データ取得手段をさらに備え、
   前記出力手段は、前記第１予測時刻に前記生体データが得られない場合であって、且つ前記行動データ取得手段により前記行動データが取得されない場合に、前記第１の不正常情報を出力し、当該第１予測時刻に当該生体データおよび当該行動データが得られない場合であって、前記第２予測時刻に当該生体データおよび当該行動データが得られない場合に、前記第２の不正常情報を出力することを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
5. 前記出力手段は、前記第１予測時刻に前記生体データが取得された場合であっても、当該生体データの値が前記履歴情報と異なる場合には、前記第１の不正常情報を出力し、前記第２予測時刻に当該生体データが取得された場合であっても、当該生体データの値が当該履歴情報と異なる場合には、前記第２の不正常情報を出力することを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
6. 前記履歴情報生成手段は、前記生体データ取得手段による前記生体データの取得状況に応じて、複数の前記履歴情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
7. コンピュータに、
   被験者の寝具での生体データを取得する機能と、
   前記生体データを取得する際の時刻情報を取得する機能と、
   前記時刻情報と前記生体データとから生成された履歴情報に基づき、前記被験者の当該生体データが取得されると予測される第１予測時刻および当該第１予測時刻よりも後の第２予測時刻を算出する機能と、
   前記第１予測時刻に前記被験者の前記生体データが取得されない場合に、当該被験者が不正常である可能性を示す第１の不正常情報を出力し、当該第１予測時刻および前記第２予測時刻の双方に当該被験者の当該生体データが取得されない場合に、当該第１の不正常情報と比べて不正常である可能性が高いことを示す第２の不正常情報を出力する機能と
   を実現するプログラム。

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