JP7438068B2

JP7438068B2 - 脱水状態管理システム及び脱水状態管理方法

Info

Publication number: JP7438068B2
Application number: JP2020148276A
Authority: JP
Inventors: 圭一神矢; 隆行藤井; 大輔無津呂; 大史野上; 隆太白石; 廉士澤田
Original assignee: Kyushu University NUC; Tokyu Construction Co Ltd
Current assignee: Kyushu University NUC; Tokyu Construction Co Ltd
Priority date: 2020-09-03
Filing date: 2020-09-03
Publication date: 2024-02-26
Anticipated expiration: 2040-09-03
Also published as: JP2022042721A

Description

特許法第３０条第２項適用２０１９年１２月１８日～２０日開催のＢｉｏ４Ａｐｐｓ２０１９国際会議にて発表

本発明は、管理対象者の脱水状態を管理する脱水状態管理システム及び脱水状態管理方法に関するものである。

近年、温暖化に伴い夏季において熱中症になる患者の数が増加する傾向にある。とりわけ、建設現場の労働従事者においては、屋外の暑熱環境下での作業のため多くの汗をかき、脱水状態に陥る可能性が高い。

そこで、特許文献１に開示されているように、熱中症リスクの管理のための指標であるＷＢＧＴ（Wet bulb globe temperature：湿球黒球温度）値に関する測定を作業場所で行い、それに基づいて現場にいる作業者の携帯端末に熱中症リスクを知らせることで、作業者の健康管理が行われている。

また、特許文献２には、血中のヘモグロビン濃度、心拍出量及び深部体温などの生体指標の測定を行うことで、熱中症リスクを個別に評価する方法が開示されている。一方、特許文献３，４に開示されているように、測定対象部位にレーザ光を出射して散乱された散乱光を受光させることで、血流量などの液体流量の測定を行うことができる流量測定装置が知られている。

特開２０２０－７９７３２号公報特開２０２０－６５６４１号公報国際公開第２０１７／２０８６４５号国際公開第２０１５／１９９１５９号

しかしながら、血圧や心拍数といった生体指標は、脱水の初期状態の検知には不向きであり、初期状態の脱水検知には別の指標が必要である。一方において、脱水状態の発生はは、給水によって防ぐことができることが知られている。

そこで本発明は、給水量を考慮したうえで、的確に管理対象者の脱水状態を推定して、定量的に健康管理を行うことが可能な脱水状態管理システム及び脱水状態管理方法を提供することを目的としている。

前記目的を達成するために、本発明の脱水状態管理システムは、管理対象者の脱水状態を管理する脱水状態管理システムであって、前記管理対象者の血流量を測定する血流量計測装置と、前記血流量計測装置によって測定された血流量データを前記管理対象者の識別子に関連付けて記憶する記憶部と、前記管理対象者の給水量が測定可能な前記識別子に関連付けられる通信機能を有する給水装置と、前記管理対象者が滞在する場所の環境状態を取得する環境状態取得部と、前記管理対象者が携行する通信端末と、前記血流量データ、前記給水装置による給水量及び前記環境状態から前記管理対象者の脱水状態を推定するとともに、前記脱水状態の推定結果に基づいて前記通信端末への通知を制御する推定処理部とを備えたことを特徴とする。

ここで、前記血流量計測装置は、前記管理対象者の身体に装着される形態であることが好ましい。また、前記通信端末への通知は、前記脱水状態の推定結果に基づいて前記給水装置による給水を必要と判定されたときに行われ、前記給水装置による給水が行われるまで継続される構成とすることができる。

また、脱水状態管理方法の発明は、管理対象者の脱水状態を管理する脱水状態管理方法であって、前記管理対象者の血流量を測定した血流量データを前記管理対象者の識別子に関連付けて記憶させるステップと、前記管理対象者が滞在する場所の環境状態を取得するステップと、前記識別子に関連付けられた通信機能を有する給水装置により前記管理対象者が給水を行ったことを検出するステップと、前記血流量データ、前記給水装置による給水量及び前記環境状態から前記管理対象者の脱水状態を推定するステップと、前記脱水状態の推定結果に基づいて前記管理対象者が携行する通信端末への通知を行うステップとを備えたことを特徴とする。

このように構成された本発明の脱水状態管理システム及び脱水状態管理方法は、管理対象者から測定された血流量データを記憶しておくとともに、管理対象者が携行する給水装置による給水量が通信機能によって把握できるように構成される。

そして、血流量データ、給水量及び管理対象者が滞在する場所の環境状態から管理対象者の脱水状態を推定して、その推定結果に基づいて管理対象者が携行する通信端末への通知が行われる。

このため、管理対象者が摂取した給水量を考慮したうえで的確に脱水状態を推定することができる。さらに、脱水率などの定量的に推定された脱水状態に基づいて、管理対象者の健康管理を行うことができる。特に、血流量データを使用することで、軽度な脱水症状についても検出できるようになり、発症の予防という観点から症状が軽い段階から脱水症になる可能性を把握し、給水を促す通知をするなどの対策をとることができるようになる。

本実施の形態の脱水状態管理システムの構成を説明するブロック図である。本実施の形態の脱水状態管理システムを概念的に示した説明図である。給水装置による給水量の測定処理の流れを説明するフローチャートである。推定部を構築するための処理の流れを説明するフローチャートである。測定された血流量データを使ったノイズ除去の方法の説明図である。本実施の形態の脱水状態管理方法の処理の流れを説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態の脱水状態管理システム１の構成を説明するためのブロック図である。また、図２は、脱水状態管理システム１を概念的に示した説明図である。

本実施の形態の脱水状態管理システム１は、例えば図２に示すように、建設現場Ｐ１で作業する作業者を管理対象者Ｈ１として、事務所Ｐ２などにいる施工管理者や現場監督などが管理対象者Ｈ１の脱水状態を監視して管理するためのシステムである。

本実施の形態の脱水状態管理システム１は、図１に示すように、血流量などを測定する計測部２と、測定された血流量データなどを記憶する記憶部３と、管理対象者Ｈ１の給水量が測定可能な給水装置４と、管理対象者Ｈ１が滞在する場所の環境状態を取得する環境状態取得部５と、管理対象者Ｈ１の脱水状態を推定する推定処理部６とによって主に構成される。

一方、上記した本実施の形態の脱水状態管理システム１を実現するための具体的な装置としては、図２に示すように、管理対象者Ｈ１の血流量などを測定するためのウェアラブル端末ＷＴ、測定された血流量データなどを記憶するためのクラウドサーバＣＬ、給水量が測定可能な通信機能を有する水筒ＢＴ、管理対象者Ｈ１が携行する通信端末となるスマートフォンＳＭ、管理者Ｈ２が使用する管理者端末ＭＰなどが挙げられる。

以下、本実施の形態の脱水状態管理システム１の各構成の詳細について、順次、説明する。まず、計測部２は、図１に示すように、血流量計測装置となる血流量センサ２１と、血流量を測定する測定対象部位の温度を測定する温度センサ２２と、血流量センサ２１と管理対象者Ｈ１の測定対象部位との接触圧などを測定する圧力センサ２３とを備えている。

計測部２は、図２に示すように、管理対象者Ｈ１の手首などの身体に装着可能なウェアラブル端末ＷＴに組み込むことができる。この場合は、一定時間間隔や任意のタイミングで、管理対象者Ｈ１の血流量を測定することができる。

一方、計測部２を、事務所Ｐ２などに設置しておく据え置き型の計測器とすることもできる。この場合は、管理対象者Ｈ１は、始業時や休憩時間後の建設現場Ｐ１に向かう前に、血流量などを測定することができる。

血流量センサ２１は、管理対象者Ｈ１となる人体の血流量を計測するための測定器である。据え置き型の計測器では、例えば人の指先の血流量を計測する。血流量センサ２１は、計測対象部位に光源から光を出射し、計測対象部位で散乱された光を受光させ、その受光量の情報を基に計測対象部位に流れる血液の流量を測定する。

血流量センサ２１の光源には、例えば垂直共振器面発光レーザ（VCSEL:Vertical Cavity Surface Emitting LASER）を使用することができる。レーザ駆動回路の駆動により発光部から、測定対象部位に向けて出射光が出射される。出射光の波長は、例えば850nm-1300nmの近赤外光の波長に設定することができる。

出射光は、測定対象部位により反射や散乱（以下まとめて単に「散乱」ともいう。）して散乱光となる。すなわち出射光は、管理対象者Ｈ１の生体組織内となる測定対象部位内の毛細血管内の血球や組織によって散乱を繰り返しながら、ほぼ半球状に伝播していく。そして、出射光が測定対象部位によって散乱された散乱光は、血流量測定用のフォトダイオードによって形成される受光素子によって受光され、散乱光が光電変換されて光検出信号を生成する。

ここで、血流量センサ２１と測定対象部位との接触圧は、圧力センサ２３によって測定されている。そして、受光素子の検出情報からは、ドップラーシフトを利用して測定対象部位の血流量が算出される。例えば、所定の圧力（例えば80mmHg）以上の接触圧が測定されたときに、血流量の計測が開始される構成とすることができる。

例えば、測定対象部位の毛細血管内を動いている血球により散乱された散乱光では、血球の移動速度に比例したドップラー効果によって、周波数のシフトが生じている。静止した組織からの散乱光と動いている血球からの散乱光とでは、周波数の差（シフト）が数百Hz程度から数十kHzの帯域に分布する。

このため、両者の散乱光の干渉によって生じるうなり信号（ビート信号）のパワースペクトルにおいて、ドップラー効果によりシフトした周波数は血球の速度に対応し、パワーは血球の量に対応する。血流量とは、各々の血球の速度と血球の数の積の総和であるため、ビート信号のパワースペクトルに周波数を乗算して積分することで、血流量の演算が可能となる。

例えば、受光素子からの検出情報に対して、散乱光の干渉成分の周波数解析（例えばＦＦＴ（Fast Fourier Transform）演算）を行う。この周波数解析によりビート信号のスペクトル列を導出し、各スペクトル列に対して対応する周波数を乗算して積分することで、測定対象部位の血流量を導出することができる。また、このようにして導出された血流量の値は、温度センサ２２によって測定された測定対象部位近傍の温度に基づいて補正することもできる。

計測部２による計測開始時には、管理対象者Ｈ１の識別子となる固有ＩＤ（identifier）の取得が、バーコードやQRコード（登録商標）の入力インタフェースによる入力、又はキー入力によって行われる。

この管理対象者Ｈ１の固有ＩＤは、計測部２による計測の前に、あらかじめ脱水状態管理システム１に登録させておく。また、給水装置４にも識別子となる固有ＩＤ（identifier）を付けておき、給水装置４の固有ＩＤとそれを携行する管理対象者Ｈ１の固有ＩＤとを関連付けておく。

計測部２によって測定された血流量データは、記憶部となるクラウドサーバＣＬに管理対象者Ｈ１の固有ＩＤと関連付け（紐付け）された状態で送信される。計測部２が、例えばリストバンド型のウェアラブル端末ＷＴである場合は、ウェアラブル端末本体に実装されたアプリケーションと通信機能によってクラウドサーバＣＬへのデータ送信を行わせることができる。また、管理対象者Ｈ１が携行するスマートフォンＳＭやノートパソコンやタブレット端末などの通信端末に、ウェアラブル端末ＷＴを制御するアプリケーションを実装しておき、スマートフォンＳＭなどからクラウドサーバＣＬへのデータ送信を行わせることもできる。

給水装置４は、水などを収容するボトルなどの容器と、その容器に取り付けられる検出部４１と、測定された給水量に関するデータをクラウドサーバＣＬへ送信させるための送信処理部４２とを備えている。

例えば、図２に示した水筒ＢＴは、容器部分と検出部４１とを備えている。例えば検出部４１は、加速度センサや圧力センサを有しており、水筒ＢＴにより給水されたイベントの回数を、水筒ＢＴの傾きや水筒ＢＴの重量の変化から検出する。例えば、特表２０２０－５１５８２２号公報に記載されているスマートボトルなどが、水筒ＢＴとして使用できる。

この水筒ＢＴは、通信機能を有している。例えば、Wi-Fi、Bluetooth（登録商標）、ZigBee（登録商標）などの近距離無線通信が利用できる。例えば、送信処理部４２の機能を管理対象者Ｈ１が携行するスマートフォンＳＭが実行する場合は、近距離無線通信によって、水筒ＢＴとスマートフォンＳＭとの間の通信が行えればよい。

一方、水筒ＢＴに送信処理部４２を設ける場合は、Wi-Fi、キャリア回線、920MHz帯電波など、クラウドサーバＣＬとの間で通信が行える構成にする。このクラウドサーバＣＬとの間の通信は、建設現場Ｐ１に設置された無線ルータなどのアクセスポイントＡＰを経由する構成であってもよい。

以下に、図３に示したフローチャートを参照しながら、給水装置４の給水量の測定処理の流れを説明する。
管理対象者Ｈ１が携行する水筒ＢＴは、検出部４１によって検出される加速度データが監視されている（ステップＳ１）。すなわち、管理対象者Ｈ１が水筒ＢＴを傾けて水を飲む動作をすると、閾値以上の加速度が検出されることになる（ステップＳ２）。

このように給水のイベントは、検出部４１によって検出されて、その検出回数はインクリメントされて給水カウンタ数として保持される（ステップＳ３）。そして、ステップＳ４で送信インターバル時間に到達すると、水筒ＢＴの固有ＩＤと給水カウンタ数とは、水筒ＢＴの無線通信機能を介して送信処理部４２が組み込まれたスマートフォンＳＭに送信される（ステップＳ５）。

ステップＳ６では、水筒ＢＴの固有ＩＤと給水カウンタ数とを受信したスマートフォンＳＭから受信完了のコールバックが水筒ＢＴにされ、水筒ＢＴの検出部４１の給水カウンタが「0」にリセットされる（ステップＳ７）。

スマートフォンＳＭに設けられた送信処理部４２は、水筒ＢＴから受信した固有ＩＤ及び給水カウンタ数の情報にタイムスタンプを付与し、設定された時間インターバルでクラウドサーバＣＬにそれらのデータを送信する。

以上のようにして血流量データと給水量に関するデータとが、管理対象者Ｈ１の固有ＩＤに関連付けられた状態でクラウドサーバＣＬに記憶される。これらの記憶されたデータは、推定処理部６において使用される。推定処理部６は、クラウドサーバＣＬやそれに接続される管理サーバなどにおいて実行させることもできるし、管理者Ｈ２が操作する管理者端末ＭＰに実装されたアプリケーションによって実行させることもできる。

環境状態取得部５は、管理対象者Ｈ１が滞在する建設現場Ｐ１の環境状態を取得する。例えば建設現場Ｐ１にＷＢＧＴ（Wet bulb globe temperature：湿球黒球温度）値の測定が可能な環境測定機を環境状態取得部５として設置することができる。

ＷＢＧＴ値（暑さ指数）の測定が可能な環境測定機は、温度、相対湿度及び黒球温度の測定を行うセンサを備えている。温度と相対湿度から乾球温度と湿球温度を求める処理は、環境状態取得部５で行っても、推定処理部６で行ってもいずれでもよい。

また、環境状態取得部５は、脱水状態管理システム１にインターネットなどのネットワークで接続された環境省などの外部サーバから、建設現場Ｐ１地点の環境状態を得る構成であってもよい。さらに、日照時間といった外部環境も、環境状態として取得することができる。

推定処理部６では、血流量データ、給水装置４によって測定されたる給水量及び環境状態取得部５によって取得された環境状態から、管理対象者Ｈ１の脱水状態を推定する。また、脱水状態の推定結果に基づいて、管理対象者Ｈ１が携行する通信端末であるスマートフォンＳＭなどへ行う通知を制御する。

具体的には、推定処理部６は、脱水状態の推定に必要な各種データを取り込むデータ集約部６１と、取得されたデータに対して必要に応じて前処理を行う前処理部６２と、脱水状態の推定部６３と、警告などを通知するための通知制御部６４とによって主に構成される。

データ集約部６１では、計測部２によって測定された管理対象者Ｈ１の固有ＩＤと給水装置４の固有ＩＤとを紐付けることにより、管理対象者Ｈ１に関する測定データを一元化する。

詳細にはデータ集約部６１は、管理対象者Ｈ１毎に、血流量、温度及び圧力などの計測部２の各センサによる計測値と、任意のインターバルで取得された給水装置４による給水情報の検出回数とを取得して、データベースを構築する。構築されたデータベースは、推定を行うまで記憶部３に格納しておくこともできる。

また、データ集約部６１では、管理対象者Ｈ１が作業などをしている建設現場Ｐ１の気温、湿度、ＷＢＧＴ値などの環境状態に関する情報を、環境状態取得部５を介して取得する。この環境状態に関する情報も、管理対象者Ｈ１の固有ＩＤと紐付けされて一元化される。

このようにしてデータ集約部６１によって構築されたデータベースから、管理対象者Ｈ１の体水分量指標となる脱水率を推定することになる。脱水率を推定するにあたっては、前処理部６２において、入力するデータの前処理が行われる。

前処理部６２では、計測部２によって取得されたデータから異常値と判断されるデータを所定の手法によって処理し、機械学習用の学習データを構築する。例えば前処理部６２では、取り込まれた血流量データからノイズを除去した前処理済データを生成する。

血流量の計測の開始時や終了時には、人体接触部位とセンサとの接触に起因するノイズが発生する。このノイズは、脱水率の推定に影響を及ぼすことになるため、計測データから算出される指標を用いた二値化法、あるいは他のセンサによるフラグ処理などを用いてノイズを除去する。

二値化法によるフィルタリングは、例えば図５に示すように、血流量生データに対して任意区間の移動平均（移動平均データ）を算出し、高値として突出する箇所をノイズと推定して除去する方法である。

他のセンサを用いたフラグ処理とは、例えば圧力センサ２３の検出情報から算出された接触圧が、閾値以上となって任意時間の検出がされた場合の血流量データの計測値のみ使用するという方法である。

また、血流量データの計測におけるノイズは、教師なし分類法である例えばマハラノビス距離、特異スペクトル変換法を用いた異常値検出による信号処理などで除去することもできる。

そして、ノイズの除去によって、総データ長が10秒を下回ったり、連続データが5秒以下となったりした場合は、計測データから除外するという処理も前処理部６２において行われる。

このようにして揃えられたデータを使って、脱水率の推定に使用する推定モデルを機械学習によって構築する。推定部６３では、推定モデルの構築と、構築された推定モデルによる脱水率の推定が行われる。推定モデルは、一旦、構築されたのちは、必要に応じて任意のタイミングで更新すればよい。

例えば、脱水率の推定モデルの再学習を行う際のデータセットの構築は、図４のフローチャートに示した処理の流れによって行うことができる。
まずステップＳ１１では、管理対象者Ｈ１の固有ＩＤの読み取りを行う。

ステップＳ１２では、この時点で既にデータセットが構築中であるか否かを確認して、構築中の場合はステップＳ１３１に移行して、構築中のデータセットの呼び出しと、複製を行う。

一方、新たにデータセットを構築する場合は、ステップＳ１３２において、データセットの新規作成と複製を行う。そして、ステップＳ１３１，Ｓ１３２で複製されたデータセットに、管理対象者Ｈ１が携行する給水装置４の固有ＩＤ（給水計測機子機ＩＤ）に紐付けられた給水量に関する情報を取り込む（ステップＳ１４）。ここまでは、データ集約部６１により処理が行われる。

そして、取り込まれたデータの前処理が、前処理部６２によって行われる（ステップＳ１５）。続いて、推定モデルを管理対象者Ｈ１の固有ＩＤ毎に構築するか、全体を統合して構築するかを決める（ステップＳ１６）。

管理者Ｈ２が管理するすべての管理対象者Ｈ１を統合して推定モデルを構築する場合は、ステップＳ１７１で全データの統合を行う。一方、管理対象者Ｈ１毎に推定モデルを構築する場合は、管理対象者Ｈ１の固有ＩＤ毎にデータセットを構築する。この場合は、管理対象者Ｈ１毎の持病などの健康状態を加味することができる。

推定部６３による再学習は、推定によって得られた脱水率の推定結果の精度が低いと判断された場合に、現行の推定モデルの導入後に入手されたデータセットなどを使用して、推定モデルの補正を行うために実行される。

再学習では、機械学習を行う際のパラメータの寄与率を再評価し、既定の寄与率から変動がみられた場合に、各パラメータの寄与率を補正後のものに置換する。機械学習による学習や再学習には、例えばランダムフォレストを用いたアンサンブル学習を使用することができる。

アンサンブル学習は、複数の弱分類器の分類結果を統合することにより、高精度な分類を行う分類器を構築するための手法である。アンサンブル学習としては、バギング、ブースティング、ランダムフォレストなどが知られている。

ランダムフォレストは、与えられたデータセットからブートストラップ法によるサンプリングで複数の教師データセットを作成し、それら複数の教師データセットから決定木である複数の弱分類器が構築される。そして、複数の決定木の結果の多数決により、最終的な分類結果が取得されることになる。

具体的には、アンサンブル学習による脱水率の推定モデルは、以下の流れで構築される。
まず、構築されたデータセットから、ブートストラップ法によってデータセットサイズの60％を抽出し、全部で100個の標本（教師データセット）を作成する。

さらに、各標本から機械学習によって回帰木（決定木）を作成する際に、使用する特徴量数Nは以下の式で決定し、全ての特徴量の中からランダムで選択する。
N=log₂P+1
ここで、Pは標本に含まれる特徴量の総数を示す。また、機械学習を行う際には、回帰木の深さに制限は設けない。

推定部６３では、このようにして機械学習や再学習の成果となる各回帰木が推定した値の平均値を、脱水率の推定モデルの算出結果として出力する。例えば血流量データから推定された値を、給水量及びＷＢＧＴ値で補正することで、脱水率として算出する。

脱水率の推定は、血流量データに基づいて算出されるが、上記したように給水量及び環境状態によって補正することができる。補正に使用する環境状態には、ＷＢＧＴ値の他に日照時間などが挙げられる。また、前日の終業時点の脱水率と始業時の脱水率とを比較したときに、数値の復元性がみられない場合は、それに基づいて推定される脱水率を補正することもできる。

推定部６３で推定された脱水率の推定値は、通知制御部６４に送られる。通知制御部６４では、推定部６３から得られた脱水率の推定値に基づいて、管理対象者Ｈ１が携行するスマートフォンＳＭや管理者Ｈ２が操作する管理者端末ＭＰに表示させる内容を制御する。

例えば通知制御部６４から送られる通知などを表示させるための出力部７となるスマートフォンＳＭや管理者端末ＭＰには、図２に示すように、推定部６３によって算出された脱水率の推定結果が、画面ＳＭ１，ＭＰ１にグラフや数値などで表示される。

また、脱水率の値の大きさなどに応じて熱中症になる危険度ランクが変わってくるため、それらの危険度ランクに応じて任意に設定された定型文を、画面ＳＭ１，ＭＰ１上に表示することもできる。

通知制御部６４による通知をどの様に行うかは、任意に設定することができる。例えば脱水率をどのように危険度ランクに分けるか、給水の指示をどのタイミングで行うか、警告音を併用するかなどは、任意に設定することができる。

通知制御部６４による管理対象者Ｈ１への通知は、管理対象者Ｈ１が装着するウェアラブル端末ＷＴを振動させるといった通知方法でもよい。また、管理対象者Ｈ１が携行するスマートフォンＳＭへの通知は、任意時間毎のメール、プッシュ通知などとすることができる。

管理者端末ＭＰでは、管理対象者Ｈ１の脱水率に関する全データを、一括して監視することができる。また、管理対象者Ｈ１に対して通知制御部６４により自動で通知される通知に加えて、任意の管理対象者Ｈ１に対して、給水や休憩の促進アラートを、管理者端末ＭＰから管理対象者Ｈ１のスマートフォンＳＭなどに対して送信することもできる。

通知制御部６４による自動通知又は管理者端末ＭＰからの通知を受信した管理対象者Ｈ１のスマートフォンＳＭやウェアラブル端末ＷＴでは、脱水率の改善が確認されるまで継続的に振動又はブザー音の少なくとも一つがアラートとして発せられる。

そして、ウェアラブル端末ＷＴの計測部２による計測によって推定された脱水率が閾値を下回った場合や、給水装置４による給水があったことの測定結果を受信した場合には、自動的にアラートの解除を行うようにすることもできる。

次に、本実施の形態の脱水状態管理方法の処理の流れについて、図６を参照しながら説明する。
まず、ステップＳ２１では、管理対象者Ｈ１の血流量の測定を、計測部２を使って行う。計測部２が事務所Ｐ２などに置いてある据え置き型の計測器の場合、管理対象者Ｈ１は、建設現場Ｐ１に向かう前に、据え置き型の計測器に指先を載せるなどして、一定時間以上をかけて血流量、温度及び接触圧を測定する。一方、計測部２がウェアラブル端末ＷＴに組み込まれている場合は、設定された任意の時間間隔（例えば30分に１回）で、管理対象者Ｈ１の血流量等が測定される。

管理対象者Ｈ１が作業する建設現場Ｐ１では、ＷＢＧＴ値などの環境状態の測定が行われる（ステップＳ２２）。環境状態の取得は、建設現場Ｐ１に通信機能を備えた環境測定機を設置して実測することで行うこともできるし、環境省などの外部サーバから建設現場Ｐ１の住所に基づいて取り込むこともできる。

管理対象者Ｈ１の監視が始まると、事務所Ｐ２の管理者端末ＭＰの画面ＭＰ１には、建設現場Ｐ１の環境状態や、すべての管理対象者Ｈ１の脱水状態などが、グラフや数値などで表示される。また、管理対象者Ｈ１が携行する水筒ＢＴによって給水がされたかどうかの記録なども、管理者端末ＭＰの画面ＭＰ１に表示させることができる。

ステップＳ２３の給水量の確認は、上述したように水筒ＢＴによって給水のイベントが行われた回数（給水カウンタ数）を取得することで行うことができる。要するに、給水イベントの１回あたりの平均給水量を設定しておけば、給水カウンタ数から給水量を算出することができる。また、水筒ＢＴが圧力センサなどによって重量の変化を検出できる構成であれば、直接、給水量を測定させることもできる。

これらの取得された情報から、現時点の管理対象者Ｈ１の脱水状態が推定できるようになる（ステップＳ２４）。要するに、取得された血流量データ、給水量及び環境状態の情報を使って、推定処理部６の推定部６３で管理対象者Ｈ１の脱水率を算出する。

推定部６３で推定された脱水率は、そのまま管理者端末ＭＰの画面ＭＰ１やスマートフォンＳＭの画面ＳＭ１に表示させることができる。一方、推定された脱水率により熱中症の発生の危険性が高まっていると通知制御部６４で判定された場合は、スマートフォンＳＭやウェアラブル端末ＷＴにアラートの通知が行われる（ステップＳ２５，Ｓ２６）。アラートの通知は、管理者端末ＭＰに対しても併せて行われる。

アラートの通知を受けた管理対象者Ｈ１は、熱中症の発生を防ぐために、給水装置４により水を摂取したり、休憩して体を冷やしたりという対処を早めに行う。この結果、血流量が改善して、脱水状態からの回復が認められれば、管理対象者Ｈ１は作業に戻り、再び脱水状態の監視が行われるようになる。

次に、本実施の形態の脱水状態管理システム１及び脱水状態管理方法の作用について説明する。
このように構成された本実施の形態の脱水状態管理システム１及び脱水状態管理方法は、管理対象者Ｈ１から測定された血流量データを記憶しておくとともに、管理対象者Ｈ１が携行する給水装置４による給水量が通信機能によって把握できるように構成される。

そして、血流量データ、給水量及び管理対象者Ｈ１が滞在する建設現場Ｐ１の環境状態の情報から管理対象者Ｈ１の脱水状態を推定して、その推定結果に基づいて管理対象者Ｈ１が携行するスマートフォンＳＭやウェアラブル端末ＷＴなどへの通知が行われる。

このため、管理対象者Ｈ１が摂取した給水量を考慮したうえで的確に脱水状態を推定することができる。さらに、脱水率などの定量的に推定された脱水状態に基づいて、管理対象者Ｈ１の健康管理を行うことができる。

特に、血流量データを使用することで、軽度な脱水症状についても検出できるようになり、発症の予防という観点から症状が軽い段階から熱中症になる可能性を把握し、給水を促す通知をするなどの予防対策をとることができるようになる。

また、管理対象者Ｈ１が携行するスマートフォンＳＭやウェアラブル端末ＷＴへのアラートが、給水装置４による給水が行われるまで継続される構成とすることで、管理対象者Ｈ１が作業を中断して給水を行うことがしやすくなり、熱中症の予防効果を高めることができる。

以上、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳述してきたが、具体的な構成は、この実施の形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない程度の設計的変更は、本発明に含まれる。

例えば、前記実施の形態では、指先や手首の血流量を測定する計測部２について説明したが、これに限定されるものではなく、耳たぶや首の血流量を測定する計測部２であってもよい。また、ウェアラブル端末ＷＴは、アラートを受け取るだけの構成であってもよい。

１：脱水状態管理システム
２１：血流量センサ（血流量計測装置）
３：記憶部
４：給水装置
４１：検出部
４２：送信処理部（通信機能）
５：環境状態取得部
６：推定処理部
６３：推定部
６４：通知制御部
７：出力部（通信端末）
Ｈ１：管理対象者
Ｐ１：建設現場（滞在する場所）
ＳＭ：スマートフォン（通信端末）
ＷＴ：ウェアラブル端末（血流量計測装置）
ＣＬ：クラウドサーバ（記憶部）

Claims

管理対象者の脱水状態を管理する脱水状態管理システムであって、
前記管理対象者の血流量を測定する血流量計測装置と、
前記血流量計測装置によって測定された血流量データを前記管理対象者の識別子に関連付けて記憶する記憶部と、
前記管理対象者の給水量が測定可能な前記識別子に関連付けられる通信機能を有する給水装置と、
前記管理対象者が滞在する場所の環境状態を取得する環境状態取得部と、
前記管理対象者が携行する通信端末と、
前記血流量データ、前記給水装置による給水量及び前記環境状態から前記管理対象者の脱水状態を推定するとともに、前記脱水状態の推定結果に基づいて前記通信端末への通知を制御する推定処理部とを備え、
前記血流量計測装置は、前記管理対象者の身体に接触して装着される形態であって、前記推定処理部では、前記血流量データから人体接触部位とセンサとの接触に起因するノイズを除去したデータから総データ長が10秒未満又は連続データが5秒以下のデータを除外した前処理済データを生成し、前記前処理済データを前記血流量データとして前記管理対象者の脱水状態を推定することを特徴とする脱水状態管理システム。
前記通信端末への通知は、前記脱水状態の推定結果に基づいて前記給水装置による給水を必要と判定されたときに行われ、前記給水装置による給水が行われるまで継続されることを特徴とする請求項１に記載の脱水状態管理システム。
管理対象者の脱水状態を管理する脱水状態管理方法であって、
前記管理対象者の血流量を測定した血流量データを前記管理対象者の識別子に関連付けて記憶させるステップと、
前記管理対象者が滞在する場所の環境状態を取得するステップと、
前記識別子に関連付けられた通信機能を有する給水装置により前記管理対象者が給水を行ったことを検出するステップと、
前記血流量データ、前記給水装置による給水量及び前記環境状態から前記管理対象者の脱水状態を推定するステップと、
前記脱水状態の推定結果に基づいて前記管理対象者が携行する通信端末への通知を行うステップとを備え、
前記血流量データは、前記管理対象者の身体に接触して測定されるものであって、前記管理対象者の脱水状態を推定する際には、前記血流量データから人体接触部位とセンサとの接触に起因するノイズを除去したデータから総データ長が10秒未満又は連続データが5秒以下のデータを除外した前処理済データを生成して、前記前処理済データを前記血流量データとして推定を行うことを特徴とする脱水状態管理方法。