CN111937078A - 身体功能自主辅助装置及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明的身体功能自主辅助装置具备：获取部，其从至少以人物为检测对象的1个或2个以上的传感器获取表示人物的身体状态的身体状态信息；身体功能分析部，其根据获取部获取到的身体状态信息的时间序列变化来分析人物的身体功能的变化；以及身体功能改善建议部，其根据身体功能分析部的分析结果而针对人物的身体功能的变化来生成并输出表示身体功能的改善方案的身体功能改善建议信息。

Description

身体功能自主辅助装置及其方法
技术领域
本发明涉及分析身体功能而对身体功能的维持或改善进行辅助的身体功能自主辅助装置及其方法。
背景技术
在护理事务中，对需要护理的老年人提供有各种服务和设施。例如，居家护理、医疗服务、带护理的养老院、保险设施、疗养型设备、集体之家、日间护理等市场已经非常成熟。显然存在由护理人员来进行面向老年人的健康诊断、管理、生活的辅助等的需求。但是，由护理人员进行的老年人辅助需要大量资源。
近年来，随着65岁以上老龄人口的增加，老年人护理的市场也在扩大。在护理事务中，不仅是需要护理的老年人，针对将来可能需要护理的老年人、健康的老年人的服务也在扩大。相应地，测量老年人的状态的技术在不断发展。测量项目大致分为身体形态信息、身高、体重等人体尺寸的测量和测量身体功能信息的技术。
作为以往的测量身体功能信息的技术，有使用可穿戴式传感器的心率、血压、脑波等的测量和使用非接触式传感器的、以数字化方式测量人的动作或姿势的技术。
作为使用非接触式传感器的、人的动作的数字化测量技术，有通过在关节等上面穿戴标记物并对检测到的标记物的信息进行处理来进行人的动作的数字化的MotionCapture技术。此外，还有通过图像处理来提取人物的位置信息、骨骼信息而检测人的行走、静止等行动的技术。此外，Deep Learning技术在不断发展，通过使用专用的有源传感器代替标记物，可以从单目相机拍摄到的影像中提取人的多个骨骼，从而能以数字方式来测量姿势。
作为使用了这些技术的装置，有专利文献1记载的、处理行走动作的装置。该装置通过提取人的骨骼、着地点的位置、移动轨迹信息来提供评价行走状况的信息。评价行走状况的信息也能用于康复治疗。例如，在康复治疗中，可以提取行走者各关节的坐标信息而清晰地显示行走速度、步幅等信息。
此外，除了行走、静止等人的动作和姿势以外，还有以数字化方式测量生活行动的技术。例如，关于专利文献2记载的人物的动作监测方法、动作判定方法，可以使用多个传感器来提取人物的动作及位置等信息，从而能掌握被护理老年人的生活行动。此外，通过将该信息可视化而结合位置信息和设备的信息来预测跌倒、滑倒等异常行动并呈报给护理人员。例如，在判断老年人想要移动到有台阶的地方的情况下，可以向护理人员显示台阶移动的辅助，从而能预防其风险。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利特开2015-042241号公报
专利文献2：日本专利特开2016-66308号公报
发明内容
发明要解决的问题
以往提出的用于提高老年人的健康寿命的自主辅助的系统并没有考虑到“(1)老年人自身在自己的身体功能上掌握并分析“能做到的事”这一内容和(2)为了能顺利地进行“能做到的事”而维持或改善身体功能的能力这一内容”。
专利文献1中记载了做到更容易评价人的行走等动作和姿势这一内容，但没有记载维持还有改善行走能力这一内容的。此外，专利文献2中对人的生活行动进行了测量，但并未提出相较于生活行动而言为了提高人的健康而维持或改善人的健康这一内容。
即，以往的测量方法是为了让护理人员易于进行护理而将被护理人的信息正确地数字化。这是因为，理解为，只要有信息，护理人员就应当能够进行对被护理人的辅助。此处，护理人员具有专业知识是绝对条件。老年人们没有专业知识，因此难以掌握自己的身体状态。自己提高自己的健康就更加困难。像以往那样，在按照专家的意见来进行训练这件事上是无法自主完成的。
本发明的课题在于提供用于对自主的健康管理进行辅助的信息。
解决问题的技术手段
为了解决所述问题，本发明为一种身体功能自主辅助装置，其与至少以人物为检测对象的1个或2个以上的传感器进行信息的收发，该身体功能自主辅助装置的特征在于，具有：获取部，其从所述传感器获取表示所述人物的身体状态的身体状态信息；身体功能分析部，其根据所述获取部获取到的所述身体状态信息的时间序列变化来分析所述人物的身体功能的变化；以及身体功能改善建议部，其根据所述身体功能分析部的分析结果而针对所述人物的身体功能的变化来生成并输出表示身体功能的改善方案的身体功能改善建议信息。
发明的效果
根据本发明，可以提供用于对自主的健康管理进行辅助的信息。
附图说明
图1为表示本发明的实施例1的身体功能自主辅助系统的构成例的构成图。
图2为例示本发明的实施例1的服务器的软件资源的构成的构成图。
图3为表示本发明的实施例1的数据库S18的构成例的构成图。
图4为表示本发明的实施例1的身体状态分析部12的分析结果的显示例的构成图。
图5为表示本发明的实施例1的身体功能分析部14的具体构成的构成图。
图6为表示本发明的实施例1的身体功能分析部14的分析结果的显示例的构成图。
图7为表示本发明的实施例1的身体功能改善建议信息的构成的例子的构成图。
图8为表示本发明的实施例1的标准指标的制作例的说明图。
图9为表示本发明的实施例1的身体功能改善建议部16所建议的信息的显示例的构成图。
图10为表示本发明的实施例1的面向健康的老年人进行健康维持辅助时的处理流程的流程图。
图11为表示本发明的实施例1的进行老年人的失常管理时的处理流程的流程图。
图12为表示本发明的实施例1的进行老年人的诊断-治疗时的处理流程的流程图。
图13为表示本发明的实施例2的对老年人的小组进行身体功能辅助时的显示例的构成图。
图14为表示本发明的实施例2的将多个老年人分为多个小组、对属于各小组的老年人的身体功能进行分析时的处理流程的流程图。
图15为表示本发明的实施例3的对儿童的运动教育进行运动功能辅助时的处理流程的流程图。
图16为表示本发明的实施例4的对作业人员的作业进行身体功能辅助时的处理流程的流程图。
具体实施方式
下面，参考附图，对本发明的实施例进行详细说明。在以下展示的本发明的身体功能自主辅助系统和装置的实施例的说明中，以老年人的身体功能自主辅助系统为例来进行说明。
实施例1
图1展示本发明的实施例1的身体功能自主辅助系统的构成例。图1中，身体功能自主辅助系统1具备服务器2、网络3以及1个或2个以上的用户终端4，服务器2经由网络3连接至用户终端4。
服务器2例如为配备有CPU(Central Processing Unit)2a、输入装置2b、输出装置2c、通信装置2d、存储装置2e以及总线2f的电脑装置，构成为身体功能自主辅助装置。CPU2a、输入装置2b、输出装置2c、通信装置2d以及存储装置2e经由总线2f相互连接。CPU 2a构成为对服务器整体的动作进行统括控制的控制器(中央处理装置)。输入装置2b由键盘或鼠标构成，输出装置2c由显示器或打印机构成。此外，也可由具有相同功能的平板电脑等智能设备构成。通信装置2d例如是配备用于连接至无线LAN(Local Area Network)或有线LAN的NIC(Network Interface Card)而构成。进而，存储装置2e由RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)等存储介质构成。
用户终端4是配备至少以人物(老年人、儿童、作业人员等)为检测对象的多个传感器例如可穿戴式传感器4a、环境传感器4b、影像传感器4c而且配备个人电脑(PC)4d而构成。可穿戴式传感器4a和环境传感器4b经由网络3与服务器2连接，影像传感器4c经由个人电脑(PC)4d与服务器2连接。个人电脑(PC)4d例如由配备有CPU、存储器、输入输出接口、显示器(均未图示)等的电脑装置构成。再者，也可以将可穿戴式传感器4a和环境传感器4b经由个人电脑(PC)4d连接至服务器2。
可穿戴式传感器4a是戴在身为身体功能自主辅助的对象人员的人物例如老年人的身体上、测量老年人的身体状态相关的身体状态信息的传感器。例如，可穿戴式传感器4a有心搏传感器、血压传感器、脑波传感器等。这些传感器可以从老年人的身体接收生理信号。许多可穿戴式传感器4a设置成加速传感器、脉搏传感器、体温传感器等。
环境传感器4b是依赖于老年人的身体、采集环境相关的信息的传感器。例如，环境传感器4b为掌握位置信息的GPS(Global Positioning System)传感器、感测老年人的声音的声音传感器、检测天气相关的信息的传感器，有检测温度的温度传感器、检测气压的气压传感器、检测湿度的湿度传感器等。
影像传感器4c是单目相机、立体相机、ToF(Time of Flight)相机、有源传感器等能够获取老年人的图像(信息)的传感器。单目相机构成有图像传感器和镜头。图像传感器是包含CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)、CCD(Charge CoupledDevice)等摄像元件的机构。镜头为可变焦镜头或定焦镜头。通过变焦，可变焦镜头可以拍摄远望区域，也可以拍摄附近区域。定焦镜头可以拍摄固定范围内的区域。拍摄结果保存为BMP、JPGE等格式。其中包含有作为颜色信息的RGB信息。立体相机是通过从多个视点同时进行拍摄而可以获取到景深Depth的相机。此外，ToF相机是可以发出光并测量该发出的光在物体上反射而被接收到为止的时间、结合光的速度来测量景深Depth的传感器。单目相机与立体相机不一样，没有RGB信息。有源传感器是除了图像RGB以外还能获取景深Depth的RGBD传感器。这些影像传感器拍摄老年人的仪态并将拍摄到的数据生成为图像数据。
以上叙述过的传感器可以使用一个或者组合多个来使用。再者，这些传感器可为直接连接到网络4的构成(图1中为可穿戴式传感器4a、环境传感器4b)，也可为连接到PC的构成(图1中为影像传感器4c)。
图2为例示服务器的软件资源的构成的构成图。图2中，服务器2具备传感器获取部10、特征提取部11、身体状态分析部12、身体状态分析结果显示部13、身体功能分析部14、身体功能分析结果显示部15、身体功能改善建议部16、身体功能改善方案显示部17、数据库S18、数据库A19作为软件资源。此时，CPU 2a分别执行存储装置2e中存放的各种处理程序例如传感器获取程序、特征提取程序、身体状态分析程序、身体状态分析结果显示程序、身体功能分析程序、身体功能分析结果显示程序、身体功能改善建议程序以及身体功能改善方案显示程序，由此来实现传感器获取部10、特征提取部11、身体状态分析部12、身体状态分析结果显示部13、身体功能分析部14、身体功能分析结果显示部15、身体功能改善建议部16以及身体功能改善方案显示部17的功能。
再者，可穿戴式传感器4a、环境传感器4b以及影像传感器4c的检测得到的信息(数据)分别被传感器获取部10获取，身体状态分析结果显示部13、身体功能分析结果显示部15以及身体功能改善方案显示部17中分别生成的图像信息显示在输出装置2c的画面上。
传感器获取部10从可穿戴式传感器4a、环境传感器4b以及影像传感器4c获取各传感器的检测得到的信息例如表示人物的身体状态的身体状态信息，并将获取到的信息输出至特征提取部11。
特征提取部11从输入自传感器获取部10的信息(身体状态信息)中提取成为特征的特征信息，并将提取到的特征信息输出至身体状态分析部12。此处，将特征提取部11的提取得到的特征信息定义为特征数据。将各传感器的检测得到的信息全部加以处理在系统上成本较大。因此，为了减少成本，在特征提取部11中从输入自传感器获取部10的信息(身体状态信息)中提取特征数据。例如，在输入了心率的信息作为来自可穿戴式传感器4a的身体状态信息的情况下，根据标准来提取较高或较低的数据作为特征数据。在从影像传感器4c输入了身体状态信息的情况下，可以使用图像的RGB信息以及景深Depth信息来提取特征数据。近年来，Deeplearning在不断发展，能够在图像上简单地实现人检测、人识别、行动识别、行动理解，精度也有了提高。例如，人的骨骼信息、脚底位置、位置信息、行动信息等全被视为特征数据。在从环境传感器4b输入了身体状态信息的情况下，可以提取异常天气信息等作为特征数据。在利用来自多个传感器的身体状态信息的情况下，可以从各身体状态信息中获得特征数据。
身体状态分析部12使用特征提取部11提取到的特征数据，例如对在当前时间点测量老年人得到的测量数据与特征数据进行比较，从而分析老年人的身体状态。身体状态是生活行动、动作、姿势、身体疲劳度、身体负担度等视为老年人的健康指标的信息。例如，可以使用作为特征提取部11提取到的特征数据的脚底位置、头位置等来分析老年人的姿势。身体状态分析部12将表示使用特征数据进行分析得到的结果的信息例如姿势信息保存至数据库S(status)18。
该数据库S(第一数据库)18中保存表示身体状态分析部12的分析结果的身体状态分析信息。可以将每一老年人的信息(身体状态分析信息)与确定各老年人的ID(Identification)加以关联而保存至该数据库S18。也可以使用该ID来管理老年人的身高、体重、履历等与健康有关的个人信息。此外，该数据库S18中还可以沿时间轴保存每一老年人的信息。
图3展示数据库S18的构成的例子。数据库S18是存放在存储装置2e中的信息，包含时间18a和身体状态分析信息18b，身体状态分析信息18b由姿势18c、行动18d、身体负担/疲劳18e构成，通过对每一老年人标注的ID：1～n来加以管理。数据库S18中记录对各老年人的身体状态进行分析得到的身体状态分析信息18b。
时间18a中记录“年/月/日/分:秒”作为身体状态分析部12分析各老年人的身体状态的时间相关的信息。姿势18c中记录“行走速度”、“摆手”、“躯干角度”、“平衡度”、“步幅”等作为各老年人的姿势相关的信息，行动18d中记录“散步”、“舒展肢体”、“体操”、“肌力练习”、“就寝”等作为各老年人的行动相关的信息，身体负担/疲劳18e中记录“血压”、“心率”、“血氧量”、“肌力”、“脑波”等作为各老年人的身体负担/疲劳相关的信息。
属于姿势18c的信息(“行走速度”、“摆手”、“躯干角度”、“平衡度”、“步幅”)是通过对特征提取部11提取到的脚位置(脚底位置)、头位置等特征数据进行分析获得的。此外，属于行动18d的信息(“散步”、“舒展肢体”、“体操”、“肌力练习”、“就寝”)是通过对特征提取部11提取到的位置信息、运动信息等特征数据而且是表示当前的行动状态的特征数据进行分析获得的。例如可列举散步的时间、舒展肢体、体操、练习的路线和时间、就寝、就坐、跌倒等表示当前的行动状态的特征数据。此外，属于身体负担/疲劳18e的信息(“血压”、“心率”、“血氧量”、“肌力”、“脑波”)是通过对测量当前的血压、心率、血氧量、肌力、脑波得到的特征数据进行分析获得的。数据库S18也可以积存、管理从多个传感器提取到的身体状态信息。
身体状态分析部结果显示部13生成用于将身体状态分析部12的分析结果可视化的图像信息，并将生成的图像信息显示在输出装置2c的画面上。此时，身体状态分析部结果显示部13可以实时将分析结果显示在输出装置2c的画面上，或者探索指定的时间而将该时间上的分析结果显示在输出装置2c的画面上。
图4展示身体状态分析部12的分析结果的显示例。图4的(a)的显示画面40组合显示了分析得到的老年人的行走速度和心率。通过增加显示骨骼信息和影像信息，对于老年人而言容易理解。图4的(b)的显示画面41显示了老年人的就寝行动和心率。此时，可以也显示老年人的就寝期间。图4的(c)的显示画面42显示了老年人跌倒时的跌倒行动和心率。此外，可以结合地图信息将身体状态分析结果可视化。例如，图4的(d)的显示画面43显示了正在桌上看书的老年人的心率、脑波。
身体功能分析部14根据传感器获取部10获取到的身体状态信息的时间序列变化来分析人物的身体功能的变化。此时，身体功能分析部14能以时间序列保持传感器获取部10获取到的身体状态信息而根据所保持的身体状态信息来分析人物的身体功能的变化。此外，在利用从传感器获取部10获取到的身体状态信息中提取成为特征的特征信息的特征提取部11的输出产生的特征信息的情况下，身体功能分析部14根据特征提取部11的提取得到的特征信息的时间序列变化来分析人物的身体功能的变化。在该情况下，相较于不利用特征信息的时候而言，能够谋求信息处理的高速化。此外，在利用以时间序列积存传感器获取部10获取到的身体状态信息的数据库S18的情况下，身体功能分析部14根据特征提取部11的提取得到的特征信息和数据库S18中积存的身体状态信息来分析人物的身体功能的变化。在该情况下，相较于不利用特征信息的时候而言，能够谋求信息处理的高速化。此外，身体功能分析部14使用身体状态分析部12的分析结果和以时间序列积存的身体状态的信息(数据库S18中积存的身体状态分析信息)来分析老年人的身体功能，并将分析结果输出至身体功能分析结果显示部15和身体功能改善建议部16。图5展示身体功能分析部14的具体构成。身体功能分析部14是具备身体功能改善分析部50、运动功能分析部51、生活行动分析部52而构成。
身体功能改善分析部50根据身体状态分析部12的分析结果和数据库S18中记录的数据(身体状态分析信息)来分析老年人的身体状态是否得到了改善。身体状态是记录在数据库S18中的信息，表示老年人的健康状态。运动功能分析部51根据身体状态分析部12的分析结果和数据库S18中记录的行动数据(属于行动18d的信息)来统计性地分析运动种类、消耗的卡路里、运动时间，并根据分析结果来评价运动的适当性。此外，通过分析老年人运动时的平均心率、平均肌力、平均血压，可以评价老年人的运动能力。生活行动部52根据身体状态分析部12的分析结果和数据库S18中记录的数据(身体状态分析信息)来分析老年人的生活行动，根据分析结果来评价生活是否发生了骤变。
身体功能分析部14可以通过评价老年人的身体状态的功能来变更分析内容。例如，能以1周、1个月、1年单位来设定评价时间长度而进行分析。此外，在评价康复治疗效果的情况下，基本上需要在3个月期间内体现出康复治疗的效果，可以对康复治疗前与康复治疗后的身体状态进行比较来分析老年人的身体功能是否得到了改善。
身体功能分析结果显示部15生成用于将身体功能分析部14的分析结果可视化的图像信息，并将生成的图像信息显示在输出装置2c的画面上。图6展示身体功能分析部14的分析结果的显示例。图6的(a)的显示画面60显示身体功能改善解析61和衰老改善62相关的信息。身体功能改善解析61中显示表示老年人的行走速度的变化的信息。通过根据积存行走速度的变化得到的数据来进行显示，可以评价老年人的行走速度的变化。图6的(a)的情况表明，与2017年3月的行走速度相比，2018年3月的行走速度得到了大幅改善。根据此处评价的结果得知，老年人的走相得到了改善，在衰老改善62中显示“驼背行走”、“小步慢走”、“两直线行走”的信息作为得到改善的信息。
此外，图6的(b)的显示画面63显示运动功能分析64和运动骤减65相关的信息。运动功能分析64中针对老年人的运动项目(“练习”、“体操”、“舒展肢体”、“散步”)而显示时间和卡路里相关的信息。运动项目及时间是每周进行评价，由此得知月单位的运动发生骤减。关于该变化，例如显示“运动量减少”、“运动项目减少”、“体重增加倾向”作为运动骤减65的信息。
此外，图6的(c)的显示画面66显示生活行动分析67和生活骤变68相关的信息。生活行动分析67中以老年人的生活行动(“就寝”、“看书”、“家务”、“运动”)的比例相关的信息的形式显示2017年和2018年的信息。通过对一年的生活行动进行比较，在老年人的生活发生了骤变的情况下，将其内容显示在生活骤变68中。例如，在生活骤变68中显示“睡眠质量变差”、“家务负担增加”、“爱好减少”。根据这些信息，可以分析出因生活骤变而导致老年人在精神上、身体上产生负担这一情况。
在显示这些分析结果的情况下，可以调整时间长度。例如，通过显示1周、1个月、1年的变化，可以分析该期间内的倾向。此外，还可以根据该变化和倾向来分析对身体功能的影响。
身体功能改善建议部16根据身体功能分析部14的分析结果而针对人物的身体功能的变化来生成并输出表示身体功能的改善方案的身体功能改善建议信息。例如，身体功能改善建议部16对身体功能分析部14的分析结果与数据库A(第二数据库)19中记录的信息(表示身体状态分析信息的标准指标的标准指标信息)进行比较，根据比较结果来生成身体功能改善建议信息。具体而言，身体功能改善建议部16根据数据库A19中记录的信息和身体功能分析部14中分析得到的内容来生成用于维持或改善老年人的身体功能的信息(身体功能改善建议信息)，并系统地自动建议所生成的信息，将所建议的内容(身体功能改善建议信息)输出至传感器获取部10和身体功能改善方案显示部17。
图7展示身体功能改善建议信息的构成的例子。身体功能改善建议信息70是具备项目71、身体状态72、改善方案73、身体状态分析信息标准指标74而构成。项目71中记录“衰老改善”、“运动骤减”、“生活骤变”的信息。身体状态72中例如对应于“衰老改善”而记录“驼背行走”、“小步慢走”、“两直线行走”来作为与项目71相对应的信息。改善方案73中例如对应于“衰老改善”和“驼背行走”而记录“舒展肢体30分钟/日”、“上半身肌力练习30分钟/日”来作为与项目71及身体状态72相对应的信息。身体状态分析信息标准指标74中例如对应于“衰老改善”和“驼背行走”而记录“平衡度0度”、“行走速度0.7m/s”、“摆手15度”、“躯干角度0度”、“步幅0.7m”来作为与项目71和身体状态72相对应的信息。
身体功能改善建议信息70当中，身体功能分析部14分析得到的结果反映到项目71和身体状态72中。于是，可以根据该身体状态72来指出改善方案73。此外，针对属于身体状态72的信息，还呈报属于身体状态分析信息标准指标74的信息。这时，身体状态分析信息标准指标74可以使用学习标准数据而模型化之后的指标值。该指标值是想要改善的指标。属于改善方案73的信息是针对该标准指标而用于维持或改善健康的信息。再者，在身体功能分析部14的分析结果中包含人物的健康维持相关的信息、数据库A19中积存有表示人物的健康维持的标准指标的标准指标信息的情况下，身体功能改善建议部16生成对人物的健康维持进行辅助的信息来作为属于身体功能改善建议信息的信息。
图8展示标准指标的制作例。标准数据库80构成为在身体功能改善建议部16中加以管理而且积存作业人员作业行动数据库、健康老年人数据库以及儿童教育数据库相关的数据的数据库。标准数据库80中积存的数据中的由可穿戴式传感器4a检测到的数据存放至可穿戴式传感器数据库81，由影像传感器4c检测到的数据存放至影像传感器数据库82，由环境传感器4b检测到的数据存放至环境传感器数据库83。从可穿戴式传感器数据库81提取到的数据被定义为模型84，使用模型84来算出标准指标。算出的标准指标保存至数据库A19。从影像传感器数据库82提取的数据被定义为模型85，使用模型85来算出标准指标。算出的标准指标保存至数据库A19。从环境传感器数据库83提取的数据被定义为模型86，使用模型86来算出标准指标。算出的标准指标保存至数据库A19。
数据库A19中保存的身体功能的标准指标根据标准数据库80中积存的数据(学习得到的数据)而不同。例如，在根据健康老年人数据库中积存的数据算出的标准指标保存至数据库A19的情况下，数据库A19中保存的数据可以适应老年人的自主辅助。此外，在根据儿童教育数据库中积存的数据算出的标准指标保存至数据库A19的情况下，数据库A19中保存的数据可以适应儿童教育数据集。通过利用该数据，可以期待提高儿童的学习行动、运动行动等。此外，在根据作业人员作业行动数据库中积存的数据算出的标准指标保存至数据库A19的情况下，数据库A19中保存的数据可以用于掌握作业人员的行动、呈报改善方案。
身体功能改善方案显示部17根据身体功能改善建议部16所建议的信息来生成用于将维持/改善老年人的身体功能的方案及其预测效果可视化的图像信息，并将生成的图像信息显示在输出装置2c的画面上。关于改善方案相关的图像，可以通过文字、影像来呈报图8中叙述过的内容。此外，也可以与目前的身体功能进行比较而以图像来显示改善方案的预测效果。图9展示身体功能改善建议部16所建议的信息的显示例。图9的(a)的显示画面90为展示老年人目前的身体功能的正面图像，图9的(b)的显示图像91为展示老年人目前的身体功能的侧面图像。图9的(c)的显示图像92为展示老年人的改善方案的身体功能的正面图像，图9的(d)的显示图像93为展示老年人的改善方案的身体功能的侧面图像。根据显示图像90，例如在老年人的现状方面得知，从正面来看，手的抬举情况较差，而且相对于水平为15度。根据显示图像91，在老年人的现状方面得知，从侧面来看，脊背拱起15度、步幅较小。关于改善方案的期待效果，如显示图像92、93所示，期待手的抬举情况、脊背的拱起度、步幅分别达到标准指标(0度、0度、0.75)。
此外，图9的(e)的显示图像94为展示标准指标95与老年人的心率(由可穿戴式传感器4a检测到的心率)96、97的关系的图像。通过相对于表示理想状态的标准指标95来显示老年人的心率(2018/3)96和老年人的心率(2017/3)97，易于了解改善效果。
此外，为了观察改善效果，身体功能改善建议部16可以再次根据来自传感器获取部10的数据来掌握老年人的身体状态、一边分析老年人的身体功能一边掌握改善效果。在维持老年人的健康的情况下，身体功能改善建议部16也能以与改善效果的处理相同的流程向老年人呈报身体状态没有改变、身体功能没有降低这一情况、要维持现状这一内容。
图10展示面向健康的老年人进行健康维持辅助时的处理流程。首先，传感器获取部10从传感器(可穿戴式传感器4a、环境传感器4b、影像传感器4c)获取数据例如图像数据、心率的数据，并将获取到的数据输出至特征提取部11(S100)。特征提取部11从获取自传感器的数据中提取特征(例如人的脚、轮廓、心率较低的值)，并将提取到的数据作为特征数据输出至身体状态分析部12(S101)。身体状态分析部12使用特征提取部11提取到的特征数据来分析老年人当前的身体状态，并将分析结果保存至数据库S18，而且输出至身体功能分析部14(S102)。
身体功能分析部14根据身体状态分析部12的分析结果和数据库S18中积存的数据来分析老年人目前的身体功能(S103)，并对本次的分析结果与上一次的分析结果进行比较，判定老年人的身体功能能否维持现状(S104)。在步骤S104中判定能维持现状的情况下，身体功能分析部14将分析结果输出至身体功能分析结果显示部15(S105)，并返回至步骤S100的处理而获取来自传感器的数据、重复下一循环。再者，在判定能维持现状的情况下，在步骤S105中将图6的图像或者“保持即可”等信息显示在输出装置2c的画面上。
在步骤S104中判定无法维持现状的情况下，身体功能分析部14将分析结果输出至身体功能改善建议部16。身体功能改善建议部16根据数据库A19中积存的数据和身体功能分析部14的分析结果来分析用于维持或改善老年人的身体功能的身体功能改善方案(S106)，并将表示分析结果的信息(身体功能改善建议信息)输出至身体功能改善方案显示部17(S105)。在该情况下，在步骤S105中将图7的图像(身体功能改善建议信息70的图像)显示在输出装置2c的画面上。
根据图6或图7的图像，老年人可以观测到是否维持了健康。
图11展示进行老年人的失常管理时的处理流程。首先，传感器获取部10从传感器(可穿戴式传感器4a、环境传感器4b、影像传感器4c)获取数据例如图像数据、心率的数据，并将获取到的数据输出至特征提取部11(S110)。特征提取部11从获取自传感器的数据中提取特征(例如人的脚、轮廓、心率较低的值)，并将提取到的数据作为特征数据输出至身体状态分析部12(S111)。身体状态分析部12使用特征提取部11提取到的特征数据来分析老年人当前的身体状态，并将分析结果保存至数据库S18，而且输出至身体功能分析部14(S112)。
身体功能分析部14根据身体状态分析部12的分析结果和数据库S18中积存的数据来分析老年人目前的身体功能(S113)，并对本次的分析结果与上一次的分析结果进行比较，判定老年人的身体功能是否变差了(S114)。在步骤S114中判定没有变差的情况下，身体功能分析部14将分析结果输出至身体功能分析结果显示部15(S116)。身体功能分析结果显示部15例如将“保持即可”这一信息或者图6的(b)的显示图像63显示在输出装置2c的画面上来作为身体功能分析部14的分析结果。
在步骤S114中判定变差了的情况下，身体功能分析部14将分析结果输出至身体功能改善建议部16。身体功能改善建议部16根据数据库A19中积存的数据和身体功能分析部14的分析结果来分析用于改善老年人的身体功能的身体功能改善方案(S115)，并返回至步骤S110的处理而获取来自传感器的数据、重复下一循环。进而，身体功能改善建议部16将表示分析结果的信息(身体功能改善建议信息)输出至身体功能改善方案显示部17(S116)。身体功能改善方案显示部17例如将图7的图像(身体功能改善建议信息70的图像)显示在输出装置2c的画面上。
根据图6或图7的图像，可以掌握老年人的身体功能的失常。
图12展示进行老年人的诊断-治疗时的处理流程。首先，传感器获取部10从传感器(可穿戴式传感器4a、环境传感器4b、影像传感器4c)获取数据例如图像数据、心率的数据，并将获取到的数据输出至特征提取部11(S120)。特征提取部11从获取自传感器的数据中提取特征(例如人的脚、轮廓、心率较低的值)，并将提取到的数据作为特征数据输出至身体状态分析部12(S121)。身体状态分析部12使用特征提取部11提取到的特征数据来分析老年人当前的身体状态，并将分析结果保存至数据库S18，而且输出至身体功能分析部14(S122)。
身体功能分析部14根据身体状态分析部12的分析结果和数据库S18中积存的数据来分析老年人目前的身体功能(S123)，并判定测量是否已结束(S124)。在步骤S124中判定测量没有结束的情况下，身体功能分析部14返回至步骤S120的处理而从传感器获取数据、重复下一循环。
在步骤S124中判定测量已结束的情况下，身体功能分析部14结束该例程中的处理(S125)。再者，身体功能分析部14也可以将分析结果输出至身体功能分析结果显示部15而使分析结果显示在输出装置2c的画面上。
此外，在身体状态分析部12将分析结果保存到数据库S18的情况下，将数据库S18中积存的数据输出至身体状态分析结果显示部13(S126)。在该情况下，在输出装置2c的画面上显示粒度高、信息量大的分析结果的图像以便诊断-治疗。因此，医者(护理人员)127可以将输出装置2c的画面上显示的图像用于诊断-治疗。
再者，身体状态分析结果显示部13和输出装置2c作为根据数据库S(第一数据库)18中积存的身体状态分析信息18b来生成身体状态分析结果相关的图像信息或者人物的诊断-治疗相关的图像信息、并将生成的图像信息显示在显示画面上的第一显示部而发挥功能。此外，身体功能分析结果显示部15和输出装置2c作为根据身体功能分析部14的分析结果来生成人物的身体功能分析结果相关的图像信息、并将生成的图像信息显示在显示画面上的第二显示部而发挥功能。进而，身体功能改善方案显示部17和输出装置2c作为根据身体功能改善建议部16生成的身体功能改善建议信息70来生成人物的身体功能改善方案相关的图像信息、并将生成的图像信息显示在显示画面上的第三显示部而发挥功能。
根据本实施例，可以提供用于对自主的健康管理进行辅助的信息。即，显示表示为维持还有改善身体功能而建议的改善方案的身体功能改善建议信息作为用于对自主的健康管理进行辅助的信息，因此，老年人能随时以易于理解的方式掌握自己的身体功能。进而，可以参考为维持还有改善该身体功能而建议的改善方案来实现自主照顾。由此，以往是在有专业护理人员的设施内进行护理事务，而通过实现自主辅助，可以实现居家的自主照顾而不受设施等的限制。
此外，在以往的护理中，专业护理人员须完全掌握各个老年人的身体状态，负担重。尤其是一对一的辅助需要大量的人员资源，而护理人才却严重不足。相对于此，通过使用本实施例的系统，可以对老年人的自主照顾进行辅助，从而期待解决护理的负担、人才问题。
进而，对于健康的老年人而言，可以维持健康的身体功能、实现自主照顾，由此，能够期待提高老年人的健康寿命的效果。
实施例2
本实施例是将多个老年人分为多个小组来进行管理、对属于各小组的老年人的身体功能进行辅助的构成，身体功能自主辅助装置(服务器2)的构成与实施例1相同。再者，数据库S18中以分成多个小组的状态积存有多个老年人相关的信息。
图13展示对老年人的小组进行身体功能辅助时的显示例。护理设施中有许多以小组方式生活的老年人。可以对这些小组的身体功能自动进行辅助。首先，利用身体功能自主辅助装置(服务器2)来进行各自的身体功能分析，并将分析结果全部绘图并输出至输出装置2c的画面上。例如，像图13的(a)所示那样对各老年人的分析结果131～134进行绘图并显示在身体功能的显示画面130上。通过对各老年人的分析结果131～134进行绘图并显示，各老年人将会了解在小组生活中身体功能的等级，自己就会知道想要进一步改善。此外，可以向护理人员指出老年人当中存在小组中的健康改善较慢、健康处于不佳状况的人。
此外，可以将多个老年人分为多个小组而分析属于各小组的老年人的身体功能，并将分析结果按每一小组进行绘图而输出至输出装置2c的画面上。图13的(b)的显示画面135中，将多个老年人分为小组A和小组B，对属于各小组的老年人的身体功能进行分析，将分析结果136、138按每一小组进行绘图而显示在输出装置2c的画面上。根据显示画面135得知，整体而言，属于小组A的老年人相较于属于小组B的老年人而言在健康(值)方面要更低一些。此外，属于小组B的老年人平均而言比较健康，其中的与分析结果137相对应的老年人是最活跃、健康的。得知，通过将该老年人的分析结果可视化，例如可以向属于小组B的老年人施加好的影响。
另一方面，如图13的(c)的显示画面139所示，当将与分析结果137相对应的老年人从小组B移至小组A而调整小组A和小组B的分析结果时，属于小组A的老年人整体的平均值提高，因此，对于属于小组A的老年人而言，能够进一步期待健康的提高效果。此时，通过按每一小组来掌握身体功能，不仅可以辅助个人，还能对属于小组的老年人的健康进行辅助。
图14展示将多个老年人分为多个小组、对属于各小组的老年人的身体功能进行分析时的处理流程。传感器获取部10从传感器(可穿戴式传感器4a、环境传感器4b、影像传感器4c)获取数据例如图像数据、心率的数据，并将获取到的数据输出至特征提取部11(S140)。特征提取部11从获取自传感器的数据中提取特征(例如人的脚、轮廓、心率较低的值)，并将提取到的数据作为特征数据输出至身体状态分析部12(S141)。身体状态分析部12使用特征提取部11提取到的特征数据来分析老年人当前的身体状态，并将分析结果保存至数据库S18，而且输出至身体功能分析部14(S142)。
身体功能分析部14根据身体状态分析部12的分析结果和数据库S18中积存的数据来分析属于小组A的老年人目前的身体功能(S143)，而且根据身体状态分析部12的分析结果和数据库S18中积存的数据来分析属于小组B的老年人目前的身体功能(S144)。
接着，身体功能分析部14将步骤S143中的分析结果和步骤S144中的分析结果分别与标准指标进行比较，判定属于小组A的老年人、属于小组B的老年人是否全部健康(S145)。在判定所有老年人都健康的情况下，身体功能分析部14将步骤S143中的分析结果和步骤S144中的分析结果分别经由身体功能分析结果显示部15输出至输出装置2c(S146)。例如，将“保持即可”等信息显示在输出装置2c的画面上。在该情况下，属于各小组的老年人可以判断无须改善身体功能。
另一方面，在步骤S145中判定不是所有老年人都健康的情况下，身体功能分析部14例如对属于小组A的老年人的身体功能的平均值与属于小组B的老年人的身体功能的平均值进行比较，判定小组A是否比小组B健康(S147)。在步骤S147中判定小组A比小组B健康的情况下，身体功能分析部14从属于小组A的老年人当中挑选最活跃的老年人(身体功能最好的老年人)(S148)，并使挑选出的老年人加入小组B(S149)。其后，身体功能分析部14返回至步骤S140的处理、重复下一循环。此时，身体功能分析部14将身体功能最好的老年人离开后的小组A和身体功能最好的老年人加入后的小组B分别设为新的小组A、B，再次评价属于各小组的老年人的身体功能。
在步骤S147中判定小组A不比小组B健康的情况下，身体功能分析部14从属于小组B的老年人当中挑选最活跃的老年人(身体功能最好的老年人)(S150)，并使挑选出的老年人加入小组A(S151)。其后，身体功能分析部14返回至步骤S140的处理、重复下一循环。此时，身体功能分析部14将身体功能最好的老年人加入后的小组A和身体功能最好的老年人离开后的小组B分别设为新的小组A、B，再次评价属于各小组的老年人的身体功能。
根据本实施例，通过使活跃且健康的老年人加入其他小组，能够期待提高活跃且健康的老年人加入后的小组整体的健康这一效果。此外，通过小组间、小组内的老年人们的互相帮助，能够期待各老年人的自主辅助效果的提高。再者，在对属于各小组的老年人进行分组的情况下，可以事先指定各老年人的小组信息。此外，在挑选活跃且健康的老年人的情况下，也可以在显示有图13的(b)的画面时在画面上挑选活跃且健康的老年人。
实施例3
本实施例是对多个儿童的身体功能进行辅助的构成，身体功能自主辅助装置(服务器2)的构成与实施例1相同。再者，数据库S18和数据库A19中积存有多个儿童相关的信息。
图15展示对儿童的运动教育进行运动功能辅助时的处理流程。首先，传感器获取部10从传感器(可穿戴式传感器4a、环境传感器4b、影像传感器4c)获取数据例如图像数据、加速度的数据，并将获取到的数据输出至特征提取部11(S160)。特征提取部11从获取自传感器的数据中提取特征(例如儿童的骨骼、速度)，并将提取到的数据作为特征数据输出至身体状态分析部12(S161)。身体状态分析部12使用特征提取部11提取到的特征数据来分析儿童当前的运动状态，并将分析结果保存至数据库S18，而且输出至身体功能分析部14(S162)。
身体功能分析部14根据身体状态分析部12的分析结果和数据库S18中积存的数据来分析儿童目前的运动功能(S163)，并对本次的数据与表示标准动作的数据进行比较，判定儿童的动作是否达成了标准动作(S164)。在步骤S164中判定达成了标准动作的情况下，身体功能分析部14将分析结果输出至身体功能分析结果显示部15(S165)，并返回至步骤S160的处理而获取来自传感器的数据、重复下一循环。再者，在身体功能分析部14判定达成了标准动作的情况下，将“保持即可”等信息显示在输出装置2c的画面上。
在步骤S164中判定没有达成标准动作的情况下，身体功能分析部14将分析结果输出至身体功能改善建议部16。身体功能改善建议部16根据数据库A19中积存的数据和身体功能分析部14的分析结果来分析用于维持或改善儿童的运动功能的运动改善方案(运动功能改善方案)(S166)，并将表示分析结果的信息(运动功能改善建议信息)输出至身体功能改善方案显示部17(S165)。在该情况下，将根据运动功能改善建议信息生成的图像显示在输出装置2c的画面上。再者，在身体功能分析部14的分析结果中包含人物的运动教育相关的信息、数据库A19中积存有表示人物的运动教育的标准指标的标准指标信息的情况下，身体功能改善建议部16生成对人物的运动教育进行辅助的信息作为属于身体功能改善建议信息的信息。
根据本实施例，通过观察输出装置2c的画面上显示的图像，儿童自身也可以对自己的动作与标准动作进行比较，结果，可以掌握应改善的方面。此外，该系统可以针对儿童的运动教育而系统地辅助运动功能，因此能减少讲师等学校方面的负担。进而，在儿童目前的运动功能未达成标准动作的情况下，该系统会分析运动改善方案并显示分析结果，因此，儿童可以反复进行动作直至达成标准动作为止。
此外，通过将该系统应用于儿童的身体功能的自主辅助，能够期待儿童的运动功能和健康功能以与儿童的成长一致的方式得到提高。并且，通过系统地进行儿童的自主辅助，能够期待减少学校的负担。
实施例4
本实施例是对多个作业人员的身体功能进行辅助的构成，身体功能自主辅助装置(服务器2)的构成与实施例1相同。再者，数据库S18和数据库A19中积存有多个作业人员相关的信息。
图16展示对作业人员的作业进行身体功能辅助时的处理流程。首先，传感器获取部10从传感器(可穿戴式传感器4a、环境传感器4b、影像传感器4c)获取数据例如图像数据、心率的数据，并将获取到的数据输出至特征提取部11(S170)。特征提取部11从获取自传感器的数据中提取特征(例如人的手位置、角度、视线等)，并将提取到的数据作为特征数据输出至身体状态分析部12(S171)。身体状态分析部12使用特征提取部11提取到的特征数据来分析作业人员当前的作业状态，并将分析结果保存至数据库S18，而且输出至身体功能分析部14(S172)。
身体功能分析部14根据身体状态分析部12的分析结果和数据库S18中积存的数据来分析作业人员目前的作业精度(S173)，并对本次的分析结果与标准的作业精度进行比较，判定作业人员的作业精度是否达成了标准(标准的作业精度)(S174)。在步骤S174中判定达成了标准的情况下，身体功能分析部14将分析结果输出至身体功能分析结果显示部15(S175)，并返回至步骤S170的处理而获取来自传感器的数据、重复下一循环。再者，在判定达成了标准的情况下，将“保持即可”等信息显示在输出装置2c的画面上。
在步骤S174中判定未达成标准的情况下，身体功能分析部14将分析结果输出至身体功能改善建议部16。身体功能改善建议部16根据数据库A19中积存的数据和身体功能分析部14的分析结果来分析用于维持或改善作业人员的作业精度的作业改善方案(作业精度改善方案)(S176)，并将表示分析结果的信息(作业精度改善建议信息)输出至身体功能改善方案显示部17(S175)。在该情况下，将根据作业精度改善方案信息生成的图像显示在输出装置2c的画面上。再者，在身体功能分析部14的分析结果中包含人物的作业教育相关的信息、数据库A19中积存有表示人物的作业教育的标准指标的标准指标信息的情况下，身体功能改善建议部16生成对人物的作业教育进行辅助的信息作为属于身体功能改善建议信息的信息。
在作业人员目前的作业精度未达成标准(标准的作业精度)的情况下，该系统会分析作业改善方案并显示分析结果，因此，作业人员可以反复进行动作直至作业精度达成标准为止。
根据本实施例，可以使本实施例的系统适应作业人员的练习，以一位熟练人员的数据为标准来展示改善方案可以用于数名作业人员的练习。因此，可以减少练习的成本。此外，根据作业项目的不同，要分析的作业状态也是可以调整的，从而可以提高练习效果。进而，由于系统地分析是否达成了标准，因此作业的品质也能提高，从而也能期待提高产品的品质。
同样地，在将本实施例的系统应用于作业人员的身体功能的自主辅助的情况下，能够期待作业人员的作业行动的改善和作业效率的提高。并且，通过将现场的见解数字化并将数字化之后的信息运用于系统，可以系统地辅助作业人员的教育。
再者，本发明包含各种变形例，并不限定于上述实施例。例如，也可以将输出装置2c上显示的图像信息经由网络3发送至用户终端4而在用户终端4的显示器上进行显示。在该情况下，通过观察用户终端4的显示器上显示出来的图像，老年人等用户可以确认健康状态。上述实施例是为了以易于理解的方式说明本发明所作的详细说明，并非一定具备说明过的所有构成。此外，可以将某一实施例的构成的一部分替换为其他实施例的构成，此外，也可以对某一实施例的构成加入其他实施例的构成。此外，可以对各实施例的构成的一部分进行其他构成的追加、删除、替换。
此外，上述的各构成、功能等例如可通过利用集成电路进行设计等而以硬件来实现它们的一部分或全部。此外，上述的各构成、功能等也可通过由处理器解析并执行实现各功能的程序而以软件来实现。实现各功能的程序、表格、文件等信息可以记录、放置在存储器、硬盘、SSD(Solid State Drive)等记录装置或者IC(Integrated Circuit)卡、SD(Secure Digital)存储卡、DVD(Digital Versatile Disc)等记录介质中。
符号说明
1 身体功能自主辅助系统
2 服务器
2a CPU
2b 输入装置
2c 输出装置
2d 通信装置
2e 存储装置
3 网络
4 用户终端
4a 可穿戴式传感器
4b 环境传感器
4c 影像传感器
10 传感器获取部
11 特征提取部
12 身体状态分析部
13 身体状态分析结果显示部
14 身体功能分析部
15 身体功能分析结果显示部
16 身体功能改善建议部
17 身体功能改善方案显示部
18 数据库S
19 数据库A
50 身体功能改善分析部
51 运动功能分析部
52 生活行动分析部
80 标准数据库
81 可穿戴式传感器数据库
82 影像传感器数据库
83 环境传感器数据库
84～86 模型。

Claims (15)

1.一种身体功能自主辅助装置，其与至少以人物为检测对象的1个或2个以上的传感器进行信息的收发，该身体功能自主辅助装置的特征在于，具有：
获取部，其从所述传感器获取表示所述人物的身体状态的身体状态信息；
身体功能分析部，其根据所述获取部获取到的所述身体状态信息的时间序列变化来分析所述人物的身体功能的变化；以及
身体功能改善建议部，其根据所述身体功能分析部的分析结果而针对所述人物的身体功能的变化来生成并输出表示身体功能的改善方案的身体功能改善建议信息。
2.根据权利要求1所述的身体功能自主辅助装置，其特征在于，
还具备特征提取部，所述特征提取部从所述获取部获取到的所述身体状态信息中提取成为特征的特征信息，
所述身体功能分析部根据所述特征提取部的提取得到的所述特征信息的时间序列变化来分析所述人物的身体功能的变化。
3.根据权利要求2所述的身体功能自主辅助装置，其特征在于，
还具备第一数据库，所述第一数据库以时间序列积存所述获取部获取到的所述身体状态信息，
所述身体功能分析部根据所述特征提取部的提取得到的所述特征信息和所述第一数据库中积存的所述身体状态信息来分析所述人物的身体功能的变化。
4.根据权利要求1所述的身体功能自主辅助装置，其特征在于，还具备：
特征提取部，其从所述获取部获取到的所述身体状态信息中提取成为特征的特征信息；
身体状态分析部，其根据所述特征提取部的提取得到的所述特征信息来分析所述人物的身体状态；以及
第一数据库，其以时间序列积存所述身体状态分析部的分析结果作为身体状态分析信息，
所述身体功能分析部根据所述身体状态分析部的分析结果和所述第一数据库中积存的所述身体状态分析信息来分析所述人物的身体功能的变化。
5.根据权利要求4所述的身体功能自主辅助装置，其特征在于，
所述第一数据库中以时间序列积存有表示所述人物的姿势、行动、身体负担/疲劳的信息作为所述身体状态分析信息。
6.根据权利要求4所述的身体功能自主辅助装置，其特征在于，
所述身体功能分析部包含：
身体功能改善分析部，其根据所述身体状态分析部的分析结果和所述第一数据库中积存的所述身体状态分析信息来分析所述人物的身体功能是否得到了改善；
运动功能分析部，其根据所述身体状态分析部的分析结果和所述第一数据库中积存的所述身体状态分析信息来分析所述人物的运动功能的变化；以及
生活行动分析部，其根据所述身体状态分析部的分析结果和所述第一数据库中积存的所述身体状态分析信息来分析所述人物的生活行动的变化。
7.根据权利要求5所述的身体功能自主辅助装置，其特征在于，
还具备第二数据库，所述第二数据库积存表示所述身体状态分析信息的标准指标的标准指标信息，
所述身体功能改善建议部对所述身体功能分析部的分析结果与所述标准指标信息进行比较，根据比较结果来生成所述身体功能改善建议信息。
8.根据权利要求7所述的身体功能自主辅助装置，其特征在于，
在所述身体功能分析部的分析结果中包含所述人物的健康维持相关的信息、所述第二数据库中积存有所述标准指标信息的情况下，所述身体功能改善建议部生成对所述人物的健康维持进行辅助的信息作为属于所述身体功能改善建议信息的信息。
9.根据权利要求7所述的身体功能自主辅助装置，其特征在于，
在所述身体功能分析部的分析结果中包含所述人物的运动教育相关的信息、所述第二数据库中积存有所述标准指标信息的情况下，所述身体功能改善建议部生成对所述人物的运动教育进行辅助的信息作为属于所述身体功能改善建议信息的信息。
10.根据权利要求7所述的身体功能自主辅助装置，其特征在于，
在所述身体功能分析部的分析结果中包含所述人物的作业教育相关的信息、所述第二数据库中积存有所述标准指标信息的情况下，所述身体功能改善建议部生成对所述人物的作业教育进行辅助的信息作为属于所述身体功能改善建议信息的信息。
11.根据权利要求4所述的身体功能自主辅助装置，其特征在于，
还具备第一显示部，所述第一显示部根据所述第一数据库中积存的所述身体状态分析信息来生成所述人物的诊断-治疗相关的图像信息，并将生成的所述图像信息显示在显示画面上。
12.根据权利要求4所述的身体功能自主辅助装置，其特征在于，
还具备第二显示部，所述第二显示部根据所述身体状态分析部的分析结果来生成所述人物的身体状态分析结果相关的图像信息，并将生成的所述图像信息显示在显示画面上。
13.根据权利要求8、9、10中任一项所述的身体功能自主辅助装置，其特征在于，
还具备第三显示部，所述第三显示部根据所述身体功能改善建议部生成的所述身体功能改善建议信息来生成所述人物的身体功能改善方案相关的图像信息，并将生成的所述图像信息显示在显示画面上。
14.根据权利要求4所述的身体功能自主辅助装置，其特征在于，
所述身体功能分析部根据所述身体状态分析部的分析结果和所述第一数据库中积存的所述身体状态分析信息将所述人物分为多个小组，并按每一小组来分析属于各小组的人物的身体功能的变化。
15.一种身体功能自主辅助方法，与至少以人物为检测对象的1个或2个以上的传感器进行信息的收发，该身体功能自主辅助方法的特征在于，包括：
获取步骤，从所述传感器获取表示所述人物的身体状态的身体状态信息；
身体功能分析步骤，根据所述获取步骤中获取到的所述身体状态信息的时间序列变化来分析所述人物的身体功能的变化；以及
身体功能改善建议步骤，根据所述身体功能分析步骤中的分析结果而针对所述人物的身体功能的变化来生成并输出表示身体功能的改善方案的身体功能改善建议信息。
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