JP2004008573A - 遠隔健康診断装置、及びその診断方法、並びに遠隔健康診断プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】精度の高い診断を行うことを可能とし、また、精度の高い原因特定、あるいは治療指針の策定等を行う。
【解決手段】ユーザの腕に装着したセンサ（バイタルセンサ１１）からユーザ端末１を介してバイタルデータを取得し、更に通信回線（ＩＰ網２）を介して取り込んだバイタルデータに基づきユーザの健康状態の診断を行う遠隔健康診断装置３であって、センサ１１から、バイタルデータの他にユーザの腕の動きに関するデータも取得し、当該腕の動きに関するデータをバイタルデータに基づく健康状態の診断に反映させる診断補正部３０を備えたことを特徴とする。
【選択図】　　　図２

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ユーザの腕に装着したセンサからユーザ端末を介してバイタルデータを取得し、更に通信回線を介して取り込んだバイタルデータに基づきユーザの健康状態の診断を行う、遠隔健康診断装置、及びその診断方法、並びに遠隔健康診断プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
健康測定端末装置をユーザ宅に配置し、在宅で簡単に血圧や脈拍、あるいは心電図等のバイタルデータを測定し、これらのデータを電話やＣＡＴＶ（ｃａｂｌｅ・Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ／Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ・Ａｎｔｅｎｎａ・Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ）等の通信媒体を介して健康管理センタや医療センタへ送信することにより、保健師や医師にモニタしてもらう遠隔健康診断システムが知られている。
もしも、ユーザのバイタルデータに異常や急激な変化が生じた場合は、病院へ行くように指示し、あるいは生活改善指導を行うことにより、病気を未然に防ぐシステムである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで上記した従来の遠隔健康診断システムによれば、在宅ユーザのバイタルデータにのみ基づき診断していたため、ユーザの生活パターン、あるいは測定時の環境等が考慮されておらず、従って、精度の高い診断は困難であった。例えば、運動した後に脈が上がった人と、平常状態において脈が上がった人とを区別して診断することはできなかった。
また、ユーザの病状をその症状からのみ判断していたため、真の原因特定を行うことができず、従って、精度の高い原因特定、あるいは治療指針の策定は困難であった
【０００４】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、バイタルデータの他にユーザの腕の動きに関するデータも取り込んで診断に反映させることにより、精度の高い診断を可能とした、遠隔健康診断装置、及びその診断方法、並びに遠隔健康診断プログラムを提供することを目的とする。
また、症状や行動パターンとリンクした医学情報、あるいは栄養学情報を利用し、病状の原因特定を症状からのみならずユーザの行動からも判断することによって、精度の高い原因特定、あるいは治療指針の策定等を行うことのできる、遠隔健康診断装置、及びその診断方法、並びに行動要因分析あるいは治療指針の策定等を行うことのできる、遠隔健康診断装置、遠隔健康状態分析装置及びその診断方法、行動要因の分析方法、並びに遠隔健康診断プログラム、遠隔健康要因分析プログラムを提供することも目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記した課題を解決するために本発明は、ユーザの腕に装着したセンサからユーザ端末を介してバイタルデータを取得し、更に通信回線を介して取り込んだ前記バイタルデータに基づき前記ユーザの健康状態の診断を行う遠隔健康診断装置であって、前記センサから、前記バイタルデータの他にユーザの腕の動きに関するデータも取得し、当該腕の動きに関するデータを前記バイタルデータに基づく健康状態の診断に反映させる診断補正手段、を備えたことを特徴とする。
本発明によれば、診断補正手段が、センサからバイタルデータの他にユーザの腕の動きに関するデータも取得し、当該腕の動きに関するデータをバイタルデータに基づく健康状態の診断に反映させることにより、精度の高い診断を可能とした遠隔健康診断装置を提供することができる。
【０００６】
また、本発明において、前記診断補正手段は、前記センサから取得されるバイタルデータ及び腕の動きに関するセンサ情報が蓄積されるセンサ情報蓄積データベースと、行動とその消費熱量との関係を基礎データとして収集しその正規化された値が記録された公知データベースと、前記センサ情報蓄積データベースに蓄積されたセンサ情報を前記ユーザの身体情報により補正した内容と、前記公知データベースの内容とを比較することにより前記ユーザの行動とその消費熱量とを特定する補正及び比較手段と、を備えたことを特徴とする。
本発明によれば、補正及び比較手段が、センサ情報蓄積データベースに蓄積されたセンサ情報を正規化し、公知データベースに記録された行動とその消費熱量との関係とを比較することでユーザの行動とその消費熱量とを特定し、得られる行動パターンをバイタルデータによる診断に反映させることにより、精度の高い診断を可能とした遠隔健康診断装置を提供することができる。
【０００７】
また、本発明において、前記補正及び比較手段により特定されたユーザの行動を蓄積するユーザ行動蓄積データベースと、前記特定されたユーザの行動に関し、前記通信回線を介し前記ユーザ端末に出力してユーザに正誤判定を促がし、その正誤判定の結果及びその差分を抽出して前記公知データベースに反映させ、かつ、キャリブレーションデータベースに蓄積する正誤判定及び差分抽出手段と、を備えたことを特徴とする。
本発明によれば、正誤判定及び差分抽出手段が、特定されたユーザの行動に関してユーザ端末に出力してユーザに正誤判定を促がし、その正誤判定の結果及びその差分を抽出して公知データベースおよびキャリブレーションデータベースに反映させることにより、公知データベースの内容を充実させ、かつ、キャリブレーションデータベースに蓄積され内容を診断に反映させることのできる遠隔健康診断装置を提供することができる。
【０００８】
また、本発明において、前記ユーザ行動蓄積データベースと、センサ情報蓄積データベースとからユーザの平常時における行動パターンとそのバイタルデータとの関係を検出し、その関係をユーザ行動パターンデータベースに蓄積する標準化手段、を備えたことを特徴とする。
本発明によれば、標準化手段が、ユーザの平常時における行動パターンとそのバイタルデータとの関係を検出し、その関係をユーザ行動パターンデータベースに蓄積することで、ユーザの行動パターンをバイタルデータによる診断に反映させる遠隔健康診断装置を提供することができる。
【０００９】
また、本発明において、前記ユーザ行動蓄積データベースと、ユーザ行動パターンデータベースに蓄積されたデータを比較照合することにより、ユーザの行動の規則性を検出する行動規則性検出手段、を備えたことを特徴とする。
本発明によれば、行動規則性検出手段が、ユーザ行動蓄積データベースとユーザ行動パターンデータベースに蓄積されたデータを比較照合することにより、当該ユーザの行動の規則性をバイタルデータによる診断に反映させる遠隔健康診断装置を提供することができる。
【００１０】
また、本発明において、前記ユーザ行動パターンデータベースに蓄積された行動パターン毎のバイタルデータの平均値と、前記センサ情報蓄積データベースに蓄積されたユーザのバイタルデータとを比較照合することによって得られる偏差をストレスとして検出するストレス検出手段、を備えたことを特徴とする。
本発明によれば、ストレス検出手段が、行動パターン毎のバイタルデータの平均値と、ユーザのバイタルデータとを比較照合することによって得られる偏差をストレスとして検出することにより、精度の高い診断が可能な遠隔健康診断装置を提供することができる。
【００１１】
また、本発明において、医学情報と、当該医学情報に関連付けられる症状と行動があらかじめ記録された医学情報データベースと、ユーザの愁訴情報に基づき検索条件を作成し、前記医学情報データベースと前記ユーザ行動蓄積データベースを検索してその検索結果を出力する検索処理手段と、を備えたことを特徴とする。
本発明によれば、検索処理手段が、ユーザの愁訴情報に基づき検索条件を作成して医学情報データベースとユーザ行動蓄積データベースを検索してその検索結果を出力することで、病状の原因特定を症状からのみならずユーザの行動からも判断することができ、精度の高い原因特定が可能な遠隔健康診断装置を提供することができる。
【００１２】
また、本発明において、栄養学情報と、当該栄養学情報に関連付けられる熱量や栄養素の過不足情報と症状があらかじめ記録された栄養学情報データベースと、ユーザの摂取食物情報に基づき検索条件を作成して、前記栄養学情報データベースと前記ユーザ行動蓄積データベースを検索することにより、前記ユーザが摂取した熱量及び栄養素の過不足と、それに起因して発生する可能来のある症状を出力する検索処理手段と、を備えたことを特徴とする。
本発明によれば、検索処理手段が、ユーザの摂取食物情報に基づき検索条件を作成して、栄養学情報データベースとユーザ行動蓄積データベースを検索することにより、ユーザが摂取した熱量及び栄養素の過不足と、それに起因して発生する可能来のある症状を出力することで、病状の原因特定を症状からのみならずユーザの行動からも判断することができ、精度の高い治療指針の策定等が可能な遠隔健康診断装置を提供することができる。
【００１３】
上記した課題を解決するために本発明は、ユーザの腕に装着したセンサからユーザ端末を介してバイタルデータを取得し、更に通信回線を介して取り込んだ前記バイタルデータに基づき前記ユーザの健康状態の診断を行う遠隔健康診断システムにおける診断方法であって、前記センサから、前記バイタルデータの他にユーザの腕の動きに関するデータも取得し、当該腕の動きに関するデータを前記バイタルデータに基づく健康状態の診断に反映させること、を特徴とする。
本発明によれば、バイタルデータの他にユーザの腕の動きに関するデータも取得し、当該腕の動きに関するデータをバイタルデータに基づく健康状態の診断に反映させることにより、精度の高い診断を可能とする。
【００１４】
上記した課題を解決するために本発明は、ユーザの腕に装着したセンサからユーザ端末を介してバイタルデータを取得し、更に通信回線を介して取り込んだ前記バイタルデータに基づき前記ユーザの健康状態の診断を行う遠隔健康診断装置に用いられる遠隔健康診断プログラムであって、前記センサから、前記バイタルデータの他にユーザの腕の動きに関するデータも取得するステップと、前記取得したユーザの腕の動きに関するデータを前記バイタルデータに基づく健康状態の診断に反映させるステップと、を前記遠隔健康診断装置に実行させることを特徴とする。
本発明によれば、上記した遠隔健康診断プログラムを遠隔健康診断装置に実行させることにより、バイタルデータの他にユーザの腕の動きに関するデータも取得し、当該腕の動きに関するデータをバイタルデータに基づく健康状態の診断に反映させることにより、精度の高い診断を可能とした遠隔健康診断システムを提供することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明が実現される遠隔健康診断システムの一例を示す図である。図１において、ユーザ宅にはアダプタと称されるユーザ端末１が設置され、ユーザは、バイタルデータ測定時に、ユーザ端末１に接続された腕時計型のバイタルセンサ１１を腕に装着することとする。
バイタルセンサ１１は、血圧、脈拍、体温、心電図等のバイタルデータをワンタッチで測定できる他に、腕の動きに関し、ジャイロセンサ同様、方向と加速度情報をセンスする機能も併せ持っているものとする。
３は、健康管理センタに設置されたサーバコンピュータであり、ここでは、本発明の遠隔健康診断装置である。遠隔健康診断装置３は、遠隔にあるユーザ端末１とは、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ・Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）網等のネットワークを介して接続されている。
本発明の遠隔健康診断装置３は、ユーザの腕に装着されるバイタルセンサ１１からユーザ端末１を介してバイタルデータ他を取得し、更に、ＩＰ網２を介して取り込んだバイタルデータ、及び腕の動きに関する方向、加速度データに基づきユーザの健康状態の診断を行う。詳細は後述する。
【００１６】
図２に、本発明の遠隔健康診断装置の内部構成が機能展開され示されている。ここでは、バイタルセンサ１１から、バイタルデータの他にユーザの腕の動きに関するデータも取得し、当該腕の動きに関するデータをバイタルデータに基づく健康状態の診断に反映させる診断補正部３０のみ抽出して示してある。
診断補正部３０は、通信インタフェース部３１と、補正部３２と、比較部３３と、行動判定結果提示部３４と、正誤判定取得部３５と、差分抽出部３６と、標準化部３７と、行動規則性検出部３８と、ストレス検出部３９と、検索処理部４０と、センサ情報蓄積ＤＢ（データベース）４１と、身体情報ＤＢ４２と、公知ＤＢ４３と、ユーザ行動蓄積ＤＢ４４と、キャリブレーションＤＢ４５と、ユーザ行動パターンＤＢ４６と、医療情報ＤＢ４７と、栄養学情報ＤＢ４８で構成される。
【００１７】
通信インタフェース部３１は、ここでは、本発明の遠隔健康診断装置３３がＩＰ網２を介してユーザ端末１と接続されるため、ＴＣＰ／ＩＰ（Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ・Ｃｏｎｔｒｏｌ・Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ・Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）が実装されることとする。
補正部３２及び比較部３３は、センサ情報蓄積ＤＢ４１に蓄積されたセンサ情報をユーザの身体情報ＤＢ４２に蓄積された情報により補正した値と、公知ＤＢ４３の内容とを比較することによりユーザの行動とその消費熱量とを特定する機能を持つ。なお、センサ情報蓄積ＤＢ４１には、バイタルセンサ１１から取得されるバイタルデータ及び腕の動きに関するセンサ情報が蓄積され、公知ＤＢ４３には、行動とその消費熱量との関係を基礎データとして収集しその平均値が記録されている。
【００１８】
行動結果判定提示部３４は、補正及び比較部３２、３３により特定されたユーザの行動に関し、ＩＰ網２を介しユーザ端末１に出力してユーザに正誤判定を促がし、正誤判定取得部３５は、その正誤判定の結果を取り込みユーザ行動蓄積ＤＢ４４に反映させる機能を持つ。
ユーザ行動蓄積ＤＢ４４には、補正及び比較部３２、３３により特定されたユーザの行動が情報として蓄積されており、差分抽出部３６は、正誤判定取得部３５によって取り込まれた正誤判定の内容からその差分を抽出して公知ＤＢ４３に反映させ、かつ、キャリブレーションＤＢ４５に蓄積する機能を持つ。また、標準化部３７は、ユーザ行動蓄積ＤＢ４４と、センサ情報蓄積ＤＢ４１とからユーザの平常時における行動パターンとそのバイタルデータとの関係を検出し、その関係をユーザ行動パターンＤＢ４６に蓄積する機能を持つ。
【００１９】
一方、行動規則性検出部３８は、ユーザ行動蓄積ＤＢ４４と、ユーザ行動パターンＤＢ４６に蓄積されたデータとを比較照合することにより、ユーザの行動の規則性を検出する機能を持ち、また、ストレス検出部３９は、ユーザ行動パターンＤＢ４６に蓄積された行動パターン毎のバイタルデータの値と、センサ情報蓄積ＤＢ４１に蓄積されたユーザのバイタルデータとを比較照合することによって得られる偏差をストレスとして検出する機能を持つ。
【００２０】
検索処理部４０は、通信インタフェース部３１を介して到来するユーザから発せられる検索要求に基づき、医療情報ＤＢ４７あるいは栄養学情報ＤＢ４８とその他のデータベースを検索しながら診断結果を出力する機能を持つ。医学情報ＤＢ４７には、医学情報と、当該医学情報に関連付けられる症状と行動があらかじめ記録され、栄養学情報ＤＢ４８には、栄養学情報と、当該栄養学情報に関連付けられる熱量や栄養素の過不足情報と症状があらかじめ記録されている。
検索処理部４０は、ユーザの愁訴情報に基づき検索条件を作成し、医学情報ＤＢ４７とユーザ行動蓄積ＤＢ４４を検索してその検索結果を出力する。あるいは、ユーザの摂取食物情報に基づき検索条件を作成して、栄養学情報ＤＢ４８とユーザ行動蓄積ＤＢ４４を検索することにより、ユーザが摂取した熱量及び栄養素の過不足と、それに起因して発生する可能性のある症状を出力する。
【００２１】
図３は、図２に示す各種データベースのデータ構造の一例を示す図であり、センサ情報蓄積ＤＢ４１（ａ）、身体情報ＤＢ４２（ｂ）、公知ＤＢ４３（ｃ）、ユーザ行動蓄積ＤＢ４４（ｄ）、キャリブレーションＤＢ４５（ｅ）、ユーザ行動パターンＤＢ４６（ｆ）のそれぞれが示されている。
センサ情報蓄積ＤＢ４１には、バイタルセンサ１１を介して取り込まれるユーザ毎の脈拍、体温等のバイタルデータと腕の動きに関する情報が格納され、身体情報ＤＢ４２には、ユーザ毎、身長、体重、年齢等に関するデータが格納される。
また、公知ＤＢ４３には、正規化された脈拍、体温、腕の動き、そして、腕の動きに対応する行動状態、消費カロリー等に関するデータが格納される。ユーザ情報蓄積ＤＢ４４には、ユーザ毎、行動パターン、消費カロリー、そして、行動判定取得部３５によって取り込まれる正誤判定の結果がフラグとして記録される。
【００２２】
一方、キャリブレーションＤＢ４５には、ユーザ毎、差分抽出部３６により演算されるセンサ情報と公知ＤＢ４３との差分、正しい行動パターンに関するデータが、ユーザ行動パターンＤＢ４６には、ユーザＩＤ毎、その行動パターンに従う、バイタルデータの平均値と標準偏差が複数（ｎ個）格納される。
なお、医療情報ＤＢ４７は、医学情報と、当該医学情報に関連付けられる症状と行動があらかじめ記録されるものであり、また、栄養学情報ＤＢ４８は、栄養学情報と、当該栄養学情報に関連付けられる熱量や栄養素の過不足情報と症状があらかじめ記録されるものであり、ここでは、そのデータ構造を図示省略してある。
【００２３】
図４は、図１〜図３に示す本発明実施形態の動作を説明するために引用したフローチャートであり、具体的は本発明の遠隔健康診断プログラムの処理手順を示す。
以下、図４に示すフローチャートを参照しながら図１〜図３に示す本発明実施形態の動作について詳細に説明する。
【００２４】
まず、ユーザは、腕時計型のバイタルセンサ１１を腕に装着し、ユーザ端末１にセットしてバイタルデータ他の測定を開始する。遠隔健康診断装置３は、このバイタルデータ他に関しＩＰ網２を介して取り込み、診断補正部３０はそのデータを、通信インタフェース部３１を介してセンサ情報蓄積ＤＢ４１に格納する（Ｓ４０１）。このときセンサ情報蓄積ＤＢ４１に格納されるデータは、一例として図３（ａ）に示されている。
診断補正部３０は、補正部３２でセンサ情報蓄積ＤＢ４１に蓄積されたセンサ情報を図３（ｂ）で示される身体情報ＤＢ４２に格納されるユーザの身体情報により補正し（Ｓ４０２）、そして、図３（ｃ）に示される公知ＤＢ４３の内容とを比較部３３で比較することによってユーザの行動とその消費熱量とを特定し、ユーザ行動蓄積ＤＢ４４に格納する（Ｓ４０３）。ユーザ行動蓄積ＤＢ４４に格納されるデータの一例は、図３（ｄ）に示されている。このように、公知ＤＢ４３を用いることにより、バタイルセンサ１１を装着しているユーザの行動を特定することができる。このことにより、例えば、腕の動きが小さいにもかかわらず、脈拍が高く、体温が低めになっている場合には学術データから喫煙のパターンであることから測定時、ユーザは喫煙していたことが想定される。
【００２５】
診断補正部３０は、また、特定されたユーザの行動に関し、その行動データを、ＩＰ網２を介してユーザ端末１に出力してユーザに正誤判定を促がし（Ｓ４０４）、その正誤判定の結果及びその差分を抽出して公知ＤＢ４３に反映させ、かつ、キャリブレーションデータベースに蓄積する（Ｓ４０５）。
そして、標準化部３７は、ユーザ行動蓄積ＤＢ４４と、センサ情報蓄積ＤＢ４１とからユーザの平常時における行動パターンとそのバイタルデータとの関係を検出し、その関係をユーザ行動パターンＤＢ４６に蓄積する（Ｓ４０６）。
【００２６】
このとき、行動規則性検出部３８では、ユーザ行動蓄積ＤＢ４４と、ユーザ行動パターンデータＤＢ４６に蓄積されたデータを比較照合することにより（Ｓ４０７）、ユーザの行動の規則性を検出することができる。このように、行動シミュレーションが可能となることから、キャリブレーションされたユーザの生活パターンを比較することで、規則的な生活パターンとなっているか否かが判断でき、例えば、就寝時刻と起床時間がわかれば就寝時間がわかるため、これがキャリブレーションされたユーザの就寝時間と比較して多かったり、あるいはすくなかったりした場合警告を発する。
同様にストレス検出部３９では、ユーザ行動パターンＤＢ４６に蓄積された行動パターン毎のバイタルデータの平均値と、センサ情報蓄積ＤＢ４１に蓄積されたユーザのバイタルデータとを比較照合（Ｓ４０７）することによって算出される偏差をストレスとして検出し（Ｓ４０８）、ユーザに対してストレス度を告知すると共に、行動指針等に関してアドバイスを提供することができる。
例えば、一般に運動量、体温の変化は小さいのに脈が上がる状態をストレス状態と言われているが、ストレスは個人差が大きいため、これはキャリブレーションされた個人データをあらかじめ持っておく必要がある。このキャリブレーションされた個人データは、履歴から自動的に得ることができる。
【００２７】
更に、診断補正部３０は、病状の原因特定を症状からのみならず、行動から判断することもできる。
具体的に、検索処理部４０は、ユーザの愁訴情報に基づき検索条件を作成し（Ｓ４０９）、医学情報と、当該医学情報に関連付けられる症状と行動があらかじめ記録された医学情報ＤＢ４７とユーザ行動蓄積ＤＢ４４を検索し（Ｓ４１０）、その検索結果を、通信インタフェース部３１を介して要求のあったユーザ端末１へ送信する（Ｓ４１２）。あるいは、ユーザの摂取食物情報に基づき検索条件を作成し（Ｓ４０９）、栄養学情報と、当該栄養学情報に関連付けられる熱量や栄養素の過不足情報と症状があらかじめ記録された栄養学情報ＤＢ４８とユーザ行動蓄積ＤＢ４４を検索（Ｓ４１１）することにより、ユーザが摂取した熱量及び栄養素の過不足と、それに起因して発生する可能来のある症状を、通信インタフェース部３１を介して要求のあったユーザ端末１へ送信する（Ｓ４１２）。
【００２８】
このことにより、例えば、日頃たくさん歩いて鍛えているのに膝が痛むという人は、使いすぎて膝関節が磨り減っている可能性があるのに対し、従来の医療では対処療法的な治療が多く見受けら、膝が痛む→ＣＴ撮影→外科的治療といったプロセスをとったが、ここでは上記のようにして得られる行動パターンを専門家が利用することで対症療法的な治療なくして真の原因特定が可能となり、治療に関するアドバイスになり得る。
極端には、症状はなくても運動量等の行動パターンが分かればオーバワーク等の判断が可能であり、この場合、運動過多→検査→治療のプロセスをとることが可能であり、疾病や機能障害の未然防止にもつながる。また、行動学で自明になっている情報と蓄積された行動情報とを比較参照することにより、更に精度の高い原因特定が可能になる。また、栄養学情報とリンクさせることにより、たくさん運動しているのに太った人は病気の可能性が高い等の判断も可能である。
【００２９】
以上説明のように本発明は、バイタルデータの他にユーザの腕の動きに関するデータも取り込んで診断に反映させることにより、精度の高い診断を可能とし、また、症状や行動パターンとリンクした医学情報、あるいは栄養学情報を利用し、病状の原因特定を症状からのみならずユーザの行動からも判断することによって、精度の高い原因特定、あるいは治療指針の策定等を行うことができる。
なお、図２に示す、診断補正部３０、及び診断補正部３０を構成する通信インタフェース部３１、補正部３２、比較部３３、行動判定結果提示部３４、正誤判定取得部３５、差分抽出部３６、標準化部３７、行動規則性検出部３８、ストレス検出部３９、検索処理部４０のそれぞれで実行される手順をコンピュータ読取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、本発明の遠隔健康診断装置が実現されるものとする。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺機器等のハードウアを含むものである。
【００３０】
更に、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読取り可能な記録媒体」とは、ＲＯＭの他に、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のシステムやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００３１】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００３２】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【００３３】
【発明の効果】
以上説明のように本発明によれば、バイタルデータの他にユーザの腕の動きに関するデータも取り込んで診断に反映させることにより、精度の高い診断を実現することができる。また、ユーザの行動パターンから規則正しい生活がなされているか否かを判別し、かつ、精神的なストレスを検出することができ、ユーザに警告を発し、あるいはストレスを告知すると共に、行動指針等のアドバイスも可能となる。
更に、症状や行動パターンとリンクした医学情報、あるいは栄養学情報を利用することにより、病状の原因特定を症状からのみならずユーザの行動からも判断することで、精度の高い原因特定、行動要因分析あるいは治療指針の策定等を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明が実現される遠隔健康診断システムの一例を示す図である。
【図２】本発明の遠隔健康診断装置の内部構成を機能展開して示したブロック図である。
【図３】本発明の遠隔健康診断装置が利用するＤＢのデータ構造の一例を示す図である。
【図４】本発明実施形態の動作を説明するために引用したフローチャートである。
【符号の説明】
１…ユーザ端末、２…ＩＰ網、３…遠隔健康診断装置、１１…バイタルセンサ、３０…診断補正部、３１…通信インタフェース部、３２…補正部、３３…比較部、３４…行動判定結果提示部、３５…正誤判定取得部、３６…差分抽出部、３７…標準化部、３８…行動規則性検出部、３９…ストレス検出部、４０…検索処理部、４１…センサ情報蓄積ＤＢ、４２…身体情報ＤＢ、４３…公知ＤＢ、４４…ユーザ行動蓄積ＤＢ、４５…キャリブレーションＤＢ、４６…ユーザ行動パターンＤＢ、４７…医療情報ＤＢ、４８…栄養学情報ＤＢ

Claims (10)

1. ユーザの腕に装着したセンサからユーザ端末を介してバイタルデータを取得し、更に通信回線を介して取り込んだ前記バイタルデータに基づき前記ユーザの健康状態の診断を行う遠隔健康診断装置であって、
   前記センサから、前記バイタルデータの他にユーザの腕の動きに関するデータも取得し、当該腕の動きに関するデータを前記バイタルデータに基づく健康状態の診断に反映させる診断補正手段、
   を備えたことを特徴とする遠隔健康診断装置。
2. 前記診断補正手段は、
   前記センサから取得されるバイタルデータ及び腕の動きに関するセンサ情報が蓄積されるセンサ情報蓄積データベースと、
   行動とその消費熱量との関係を基礎データとして収集しその正規化された値が記録された公知データベースと、
   前記センサ情報蓄積データベースに蓄積されたセンサ情報を前記ユーザの身体情報により補正した内容と、前記公知データベースの内容とを比較することにより前記ユーザの行動とその消費熱量とを特定する補正及び比較手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項１に記載の遠隔健康診断装置。
3. 前記補正及び比較手段により特定されたユーザの行動を蓄積するユーザ行動蓄積データベースと、
   前記特定されたユーザの行動に関し、前記通信回線を介し前記ユーザ端末に出力してユーザに正誤判定を促がし、その正誤判定の結果及びその差分を抽出して前記公知データベースに反映させ、かつ、キャリブレーションデータベースに蓄積する正誤判定及び差分抽出手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の遠隔健康診断装置。
4. 前記ユーザ行動蓄積データベースと、センサ情報蓄積データベースとからユーザの平常時における行動パターンとそのバイタルデータとの関係を検出し、その関係をユーザ行動パターンデータベースに蓄積する標準化手段、
   を備えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の遠隔健康診断装置。
5. 前記ユーザ行動蓄積データベースと、ユーザ行動パターンデータベースに蓄積されたデータを比較照合することにより、ユーザの行動の規則性を検出する行動規則性検出手段、
   を備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の遠隔健康診断装置。
6. 前記ユーザ行動パターンデータベースに蓄積された行動パターン毎のバイタルデータの平均値と、前記センサ情報蓄積データベースに蓄積されたユーザのバイタルデータとを比較照合することによって得られる偏差をストレスとして検出するストレス検出手段、
   を備えたことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の遠隔健康診断装置。
7. 医学情報と、当該医学情報に関連付けられる症状と行動があらかじめ記録された医学情報データベースと、
   ユーザの愁訴情報に基づき検索条件を作成し、前記医学情報データベースと前記ユーザ行動蓄積データベースを検索してその検索結果を出力する検索処理手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の遠隔健康診断装置。
8. 栄養学情報と、当該栄養学情報に関連付けられる熱量や栄養素の過不足情報と症状があらかじめ記録された栄養学情報データベースと、
   ユーザの摂取食物情報に基づき検索条件を作成して、前記栄養学情報データベースと前記ユーザ行動蓄積データベースを検索することにより、前記ユーザが摂取した熱量及び栄養素の過不足と、それに起因して発生する可能来のある症状を出力する検索処理手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の遠隔健康診断装置。
9. ユーザの腕に装着したセンサからユーザ端末を介してバイタルデータを取得し、更に通信回線を介して取り込んだ前記バイタルデータに基づき前記ユーザの健康状態の診断を行う遠隔健康診断システムにおける診断方法であって、
   前記センサから、前記バイタルデータの他にユーザの腕の動きに関するデータも取得し、当該腕の動きに関するデータを前記バイタルデータに基づく健康状態の診断に反映させること、
   を特徴とする遠隔健康診断システムにおける診断方法。
10. ユーザの腕に装着したセンサからユーザ端末を介してバイタルデータを取得し、更に通信回線を介して取り込んだ前記バイタルデータに基づき前記ユーザの健康状態の診断を行う遠隔健康診断装置に用いられる遠隔健康診断プログラムであって、
    前記センサから、前記バイタルデータの他にユーザの腕の動きに関するデータも取得するステップと、
    前記取得したユーザの腕の動きに関するデータを前記バイタルデータに基づく健康状態の診断に反映させるステップと、
    を遠隔健康診断装置に実行させる遠隔健康診断プログラム。

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