JP2004097495A - 睡眠状態判定装置及び就寝モニタリングシステム - Google Patents

Abstract

【課題】被験者の異常を精度良く判定することができる睡眠状態判定装置を提供すること。
【解決手段】本発明にかかる睡眠状態判定装置は、被験者の生体情報を検出する生体情報検出部３１と、検出された被験者の睡眠情報に基づいて、被験者の在床しているか又は離床しているかを示す在床情報を生成するデータ生成部６３を有する。さらに、この睡眠状態判定装置は、判定部６５を備えている。判定部６５は、在床情報に基づいて、被験者の睡眠状態を判定する時間として予め定められたモニタリング時間において被験者が予め定められた基準時間以上継続して在床又は離床したか否かを判定し、被験者が基準時間以上在床又は離床した場合に警報を出力する。
【選択図】　図３

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被験者の異常を判定する睡眠状態判定装置及び就寝モニタリングシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、被験者の睡眠を判定する様々な睡眠判定装置や就寝検出装置が提案されている。そのうちの一つに、被験者の睡眠時の体動を被験者に非接触な状態で検出して入眠を判定する就寝検出装置がある（例えば、特許文献１参照）。この従来の就寝検出装置では、被験者の体動の程度によって入床や入眠が判定される。ところが、この就寝検出装置では、被験者の在・不在、安静・異常の状態を検出するのみであり、被験者に異常が生じているかを具体的に判定していない。
【０００３】
また、被験者の睡眠時の体動を検出するとともに、心拍や呼吸を無侵襲の状態で検出して被験者の安静度を判定する就寝状態判定装置も提案されている（例えば、特許文献２参照）。この就寝状態判定装置では、体動量を指標として安静状態の判定を行い、発作や痙攣、寝返りがないかを判定するものであるため、判定の誤差が大きかった。
【０００４】
近年、このような無意識・無侵襲に検出して判定する睡眠判定装置や就寝検出装置は、一人暮らしの老人や身体障害者等の被介護者の身体状態を把握するのに利用されている。例えば、被介護者（被験者）の睡眠時の心拍、呼吸、呼吸数、イビキ等の生体データを検出して測定して管理センターに送信する就寝状態監視装置がある（例えば、特許文献３参照）。この就寝状態監視装置では、介護施設等の被験者から検出して測定された生体データは、病院のような専門的な管理センターで監視される。そして、被験者に異常が発生すると通報がなされ、専門的知識を有する病院内の医師等に通報が送られる。
ところが、この就寝状態監視装置では、生体データが医師等の専門家が監視・判断するためのデータであるため、専門的知識を持たない者が簡便に判断するのが困難である。さらに、専門的知識を持たない者が簡便に判断することができないため、例えば、被験者の不在や異常の発生を確実に判断することができない。
【０００５】
他方、一人暮らしの老人や身体障害者等の被介護者の安否を遠距離から監視可能な生活モニターシステムが開発されている。例えば、家庭内の電気製品の操作情報や動作情報によって得られる家庭の生活状況をモニタリングする生活モニターシステムがある（例えば、特許文献４参照）。この生活モニターシステムでは、家庭内の電気製品の操作情報や動作情報を家庭外に送信し、これらの電気製品の情報を蓄積して表示する。また、このような生活モニターシステムでは、電気製品の各情報を蓄積するとともに、電気製品の操作情報や動作情報に日時情報を付加し、カウントを開始し、遠隔からこれらの情報を閲覧することが可能となっている。
【０００６】
この従来の電気製品を利用した生活モニターシステムでは、使用者によって電気製品の使用状況が異なるため、電気製品を操作した、操作しなかったという情報しか把握することができない。そのため、電気製品の使用者に異常が発生したか否かを確実に判断するのが困難である。また、一人暮らしの場合でも、来客があった場合など、その電気製品を使用した使用者を特定するのが困難である。さらに、電気製品の使用頻度が個人によってまちまちで大きく異なる。そのため、「どの被験者も夜間は就寝する」というような各被験者を相互に比較する客観的な基準を容易に設けることができず、被験者を比較するための客観的なデータを得ることができない。またさらに、被験者が電気製品を使用する覚醒時の情報しかモニタリングすることができず、睡眠時の状態をモニタリングすることができない。
【０００７】
【特許文献１】
特開平４−２７２７４６号公報
【特許文献２】
特開平８−３１７９０９号公報
【特許文献３】
特開２００２−５２０１０号公報
【特許文献４】
特許３１９３３６３号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来の睡眠状態判定装置では、被験者の異常を精度良く判定することが困難であるという問題があった。また、従来の生活モニタリングシステムでは、被験者以外の者が被験者の異常を簡便に確認することが困難であるという問題点があった。
【０００９】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたもので、被験者の異常を精度良く判定することができる睡眠状態判定装置、被験者以外の者が被験者の異常を簡便に確認することができる就寝モニタリングシステムを提供することを目的とする。
【０００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明にかかる睡眠状態判定装置は、被験者の異常を判定する睡眠状態判定装置であって、前記被験者の寝具に設置された装置から睡眠情報を検出する検出手段（例えば、本実施の形態における生体情報検出部３１）と、当該検出手段により検出された前記被験者の睡眠情報に基づいて、被験者が在床しているか又は離床しているかを示す在床情報を生成する在床情報生成手段（例えば、本実施の形態におけるデータ解析部３２のデータ生成部６３）と、当該在床情報生成手段により生成された在床情報に基づいて、被験者の睡眠状態を判定する時間として予め定められたモニタリング時間において前記被験者が予め定められた基準時間以上継続して在床又は離床したか否かを判定し、前記被験者が当該基準時間以上在床又は離床した場合に警報を出力する判定手段（例えば、本実施の形態におけるデータ解析部３２の判定部６５）とを備えたものである。このような構成により、被験者の異常を精度良く判定することができる。
好適な実施の形態における前記モニタリング時間は、予め設定された固定時間である。
【００１１】
また、夜間の異常を判定する場合には、一日で最も長い在床時間を予め定められた過去の日数分平均した平均在床時間をモニタリング時間とし、昼間の異常を判定する場合には、一日で最も長い離床時間を予め定められた過去の日数分平均した平均離床時間をモニタリング時間とするとよい。このようにしてモニタリング時間を決定することにより、過去の在床時間に応じて、適切なモニタリング時間に設定することができる。
夜間の異常を判定する場合には、前記平均在床時間は、予め定められた時間よりも短い離床時間は在床しているものとして算出し、昼間の異常を判定する場合には、前記平均離床時間は、予め定められた時間よりも短い在床時間は離床しているものとして算出するようにしてもよい。このようにして、平均在床時間及び平均離床時間を算出することによって、短い離床時間又は在床時間を排除して異常判断を行っているので、より正確に異常を判定することができる。
【００１２】
また、夜間の異常を判定する場合には、離床の判定に用いられる基準時間は、予め定められた過去の日数分の離床時間を平均した平均離床時間に基づいて算出し、昼間の異常を判定する場合には、在床の判定に用いられる基準時間は、予め定められた過去の日数分の在床時間を平均した平均在床時間に基づいて算出することが好ましい。このような判定によれば、実際の離床時間や在床時間に応じて基準時間を定めることができるので、より正確に異常を判定することができる。
さらに、夜間の異常を判定する場合には、離床の判定に用いられる基準時間は、予め定められた日数分の過去の離床時間で最も長い離床時間に基づいて算出し、昼間の異常を判定する場合には、在床の判定に用いられる基準時間は、予め定められた日数分の過去の在床時間で最も長い在床時間に基づいて算出することによっても、正確に異常を判定することができる。
【００１３】
また、夜間の異常を判定する場合には、離床の判定に用いられる基準時間は、警報が出力された日の離床時間を含めずに算出し、昼間の異常を判定する場合には、在床の判定に用いられる基準時間は、警報が出力された日の在床時間を含めずに算出するようにするとよい。このような判定により、警報が出力された場合は、異常状態が発生した状態と考えられるため、そのような日の離床時間や在床時間のデータを除外して基準時間を定めているので、より正確に異常を判定することができる。
【００１４】
さらにまた、夜間の異常を判定する場合には、離床時間が基準時間より予め定められた時間以上短い日が予め定められた日数以上連続する場合に、当該基準時間を予め定められた時間だけ短く設定し、昼間の異常を判定する場合には、在床時間が基準時間より予め定められた時間以上短い日が予め定められた日数以上連続する場合に、当該基準時間を予め定められた時間だけ短く設定することが望ましい。このように基準時間を定めることによって、過去の傾向に従って、適切に基準時間を定めることができる。
【００１５】
また、警報が出力された日の次の日の基準時間は、当該警報が出力された日の基準時間よりも予め定められた時間分長く設定するとよい。誤った警報の出力の再発を防止できる。
他方、本発明にかかる就寝モニタリングシステムは、上述の睡眠状態判定装置と、被験者の異常をモニタリングするモニタリング装置とを備えた就寝モニタリングシステムであって、前記睡眠状態判定装置は、少なくとも警報を前記モニタリング装置に送信する送信手段を有し、前記モニタリング装置は、前記送信手段から送信された前記警報を受信する受信手段と、当該受信手段による前記警報の受信に応じて、当該警報を報知する報知手段とを有するものである。このような構成により、特に、モニタリング装置において被験者の異常の発生に関する正確な情報を得ることができる。
【００１６】
さらに、前記睡眠状態判定装置の送信手段は、警報に加えてさらに在床情報を前記モニタリング装置に送信し、前記モニタリング装置の受信手段は、前記送信手段から送信された前記警報及び在床情報を受信し、前記モニタリング装置の報知手段は、さらに、予め登録された登録者の端末によって前記在床情報が閲覧可能な状態にするとよい。このような構成により、登録者は、在床情報を容易に取得することができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。
【００１８】
まず、本発明の実施の形態における睡眠状態判定装置について説明し、次に、これを用いた就寝モニタリングシステムについて説明する。
【００１９】
まず、本実施形態における睡眠状態判定装置について説明する。本実施形態における睡眠状態判定装置は、利用者の在床時間、離床時間を検出し、これらの時間が一定の基準時間以上の場合に警報を発生させるものである。
【００２０】
図１を用いて、本実施形態における睡眠状態判定装置の一構成例について説明する。図１は、本実施形態における睡眠状態判定装置の一構成例を示すブロック図である。図１に示すように、睡眠状態判定装置１１ａは、生体情報検出部３１、データ解析部３２を備えている。
【００２１】
生体情報検出部３１は、被験者の生体情報を検出し、検出信号として出力する。ここで、生体情報検出部３１が検出する生体情報は、被験者の寝具等に設置された睡眠状態判定装置１１ａにより検出される睡眠状態を示す。データ解析部３２は、生体情報検出部３１で検出された検出信号に基づき被験者の在床・離床を示す在床データを生成する。そして、データ解析部３２は、生成された在床データから在床時間、離床時間を算出し、この在床時間、離床時間と予め定められた基準時間と比較し、この比較結果に基づいて警報を発生させるか否かを判定する。
【００２２】
図２及び図３を用いて、睡眠状態判定装置１１ａの一例について説明する。図２は、睡眠状態判定装置１１ａの一構成例を示す模式図である。図２に示すように、睡眠状態判定装置１１ａは、例えば、流体封入体３１ａ、エアチューブ３１ｂ、圧力センサ３１ｃ、データ解析部３２を備えている。
【００２３】
ここで、流体封入体３１ａ、エアチューブ３１ｂ及び圧力センサ３１ｃは、生体情報検出部３１を構成している。これらの流体封入体３１ａ、エアチューブ３１ｂ及び圧力センサ３１ｃによって人体の変動を検出することができる。
【００２４】
流体封入体３１ａは、バイタルマット、エアマット、流体袋とも呼ばれ、被験者のマットレスやシーツ等の就寝具に取り付けられる。また、流体封入体３１ａは、被験者に直接取り付けても良い。即ち、生体情報を検出するときに、流体封入体３１ａは、被験者に直接又は間接的に接する。この流体封入体３１ａには、水や空気等の流体が封入されている。この流体封入体３１ａは、パッド状であっても、複数個のブロックに分離されたシート状のものであっても良い。
【００２５】
エアチューブ３１ｂは、流体封入体３１ａの圧力変動を圧力センサ３１ｃに伝達するためのものである。このエアチューブ３１ｂは中空状に構成され、流体封入体３１ａに封入された流体が自由に移動する。エアチューブ３１ｂは、例えば、ビニル等により形成される。
【００２６】
圧力センサ３１ｃは、エアチューブ３１ｂを介して流体封入体３１ａに接続されている。圧力センサ３１ｃは、エアチューブ３１ｂを介して流体封入体３１ａの圧力変動を検出し、電気信号として出力する。また、圧力センサ３１ｃの代わりに流体封入体３１ａの外表面形状の変化を計測する変位検出器を用いることも可能である。なお、圧力センサ３１ｃは、エアチューブ３１ｂを介さずに、直接、流体封入体３１ａに接続されるようにしても良い。
【００２７】
このような睡眠状態判定装置１１ａを用いることにより、被験者の生体情報を被験者に無意識かつ無侵襲に検出して測定することができる。これにより、被験者を測定する際の精神的負担を低減することができる。
【００２８】
図３を用いて、このデータ解析部３２の一構成例について説明する。図３は、睡眠状態判定装置１１ａのデータ解析部３２の一構成例を詳細に示すブロック図である。図３に示されるように、データ解析部３２は、信号入力部６１、バンドパスフィルタリング部６２、データ生成部６３、制御部６４、判定部６５、記憶部６６、出力部６７を備えている。
【００２９】
信号入力部６１は、圧力センサ３１の信号出力端子と接続されている。この信号入力部６１は、圧力センサ３１からの検出信号が入力され、信号処理のためのインターフェース処理を実行する。
【００３０】
バンドパスフィルタリング部６２は、信号入力部６１から入力された検出信号からノイズ等を除去して所望の測定データを分離する。また、バンドパスフィルタリング部６２は、アナログフィルタであってもよく、入力信号をＡ／Ｄ変換した後にデジタルフィルタにより信号を分離するようにしても良い。
【００３１】
データ生成部６３には、バンドパスフィルタリング部６２から測定データが入力される。このデータ生成部６３は、制御部６４の制御によって、測定データのパワーに基づき例えば１分間隔ごとに積分値を算出する。そして、データ生成部６３は、算出した積分値を比較器等により予め定められた値と比較処理する。データ生成部６３は、その積分値が予め定められた値よりも小さい場合に、当該積分された信号が離床を示すものと判断する。また、データ生成部６３は、積分値が所定の値よりも大きい場合に、当該積分された信号が在床を示すものと判断する。このようにして、データ生成部６３は、離床・在床を示す在床データを生成する。そして、データ生成部６３は、測定データと在床情報とを制御部６４に出力する。
【００３２】
制御部６４は、データ解析部３２における信号処理制御、表示制御、記憶制御等、各構成による処理を制御するものである。この制御部６４は、ＭＰＵ、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭにより構成される。また、制御部６４は、データ生成部６３から測定データを取得して記憶部６６に格納する。
【００３３】
データ生成部６３にバンドパスフィルタリング部６２から測定データが入力されると、制御部６４は、データ生成部６３の比較器等で測定データの振幅をしきい値と比較させる。さらに、制御部６４は、振幅がしきい値を超えた測定データと、在床データとの論理和を算出する。そして、制御部６４は、当該測定データが在床を示し、かつ振幅がしきい値を超えた場合、「体動あり」と判断する。制御部６４は、当該測定データが在床を示し、かつ振幅がしきい値を超えない場合、「在床」と判断する。また、制御部６４は、当該測定データが離床を示し、かつ振幅がしきい値を超えない場合、「離床」と判断する。制御部６４は、これらの離床・在床を示す在床データ、体動の有無を示す体動データを取得し、時刻を基準としてこれらのデータを記憶部６６に格納する。なお、当該データが離床を示し、かつ振幅がしきい値を超えた場合は、誤ったデータとして削除する。
【００３４】
判定部６５は、制御部６４との間で信号の出入力を行う。判定部６５は、比較器や加算器等の回路から構成される。判定部６５は、在床データに基づき在床時間及び離床時間を算出する。そして、在床時間、離床時間が予め定められた基準時間以上継続しているかを判定する。基準時間は、例えば４時間である。また、判定部６５は、体動データから一定時間内の体動の回数を検出し、所定の回数以上の体動があるか否かを判定する。また、判定部６５は、測定データに基づき、例えば心拍数、脈拍、呼吸数等の生体情報を示す信号が入力されているかを監視するようにしても良い。そして、これらの信号が入力されていない場合に警報を発生させても良い。なお、判定部６５は、異常時の測定データと平常時の測定データとを比較して異常を判定しても良い。
【００３５】
記憶部６６には、測定データ、在床データ、体動データが記憶される。この記憶部６６に格納された情報を、外部記憶媒体に格納できるようにしても良い。記憶部６６に格納された情報は、事後的に治療のために用いても良い。また、記憶部６６に、生体情報検出部３１からの信号を一時的に記憶しても良いし、データ解析部３２で生成されるデータを記憶しても良い。
【００３６】
出力部６７は、測定データ、在床データ、体動データや警報を外部に知覚可能なように出力する。この出力部６７は、例えば、液晶パネル、プラズマディスプレイパネル、有機ＥＬパネルの表示手段、ブザー等の鳴動手段により構成される。
【００３７】
続いて、睡眠状態判定装置１１ａで測定された測定データ、在床データ、体動データについて説明する。図４は、睡眠状態判定装置１１ａで検出される検出信号から生成された測定データを示す波形図である。図４の波形図は、当日の１６時から翌日の８時までの被験者の身体の振動を時系列に測定したものである。
【００３８】
図４の（ａ）時点において、睡眠状態判定装置１１ａは、例えば昼間のような時間に被験者が離床しているときであっても、睡眠状態判定装置１１ａは寝具等の微細な振動や変位をノイズとして検出する。また、被験者が離床しているとき、睡眠状態判定装置１１ａには被験者による体動の変動や変位がないため、ノイズを除くと振幅のない波形となっている。
【００３９】
図４の（ｂ）時点において、ノイズ以外は振幅のない波形となっている状態から、大きな振幅を有する波形が急峻に発生する。これは、被験者が入床した際に寝具に乗った時の振動を睡眠状態判定装置１１ａが検出したためである。このように、入床又は寝具等に人が乗った場合、振幅のない波形から大きな振幅を有する波形が急峻に発生する。また、寝具等に荷物などを置いたように大きな力や重量が加わった場合も同様に波形が変化する。
【００４０】
図４の（ｂ）時点から図４の（ｃ）時点の間では、覚醒時に被験者の体に力が入ったり、入床しても被験者が動いたりするため、大きな振幅を有する波形が現れている。そして、図４の（ｃ）時点において、小さな振幅を有する波形が急峻に現れる。これは、被験者の入眠とともに、被験者の体の力が抜けたり、被験者の体を動かさなくなったりするためである。ここで、入眠時の波形は、睡眠状態判定装置１１ａが被験者の睡眠時の呼吸や心拍を検出するため、小さな振幅を有する波形となっている。
【００４１】
図４の（ｄ）時点において、入床から入眠までの間の波形と大きさの等しい波形が連続して現れている。これは、被験者が入床中に寝具の中で目が覚めて動いているためである。図４の（ｅ）時点において、図４の（ｃ）時点以降の睡眠時の波形よりも相対的に振幅の小さな波形が発生している。これは、被験者が寝相を変化させて横向きになったり利用者の体が一部しかセンサマットに乗っていなかったりして、睡眠状態判定装置１１ａとの接触面が小さくなったからである。つまり、他の入眠時の波形に比べて振幅が小さな波形が現れる場合、被験者が寝相を変化させている。
【００４２】
図４の（ｆ）時点と図４の（ｇ）時点の後、図４（ａ）に示す波形と同様の基本的に振幅のない波形が急峻に現れる。この波形は、図４の（ａ）時点から図４の（ｂ）の時点に移る入床とは逆に、被験者が離床したときの波形であり、図４の（ｇ）時点で利用者は離床している。そして、図４の（ｆ）時点の離床前の大きな振幅を有する波形は、被験者が入床中に寝具の中で目が覚めて動いて現れる。そして、図４の（ｉ）時点に示すような離床後の大きな振幅を有する波形は、例えば、被験者が着替えをする際に寝具上に物を置いたような場合に発生した波形である。
【００４３】
また、図４の（ｈ）に示す複数の時点では、振幅のない波形へと急峻に変化し、さらに振幅のない波形から振幅のある波形へと急峻に変化している。これは、被験者が睡眠中に目が覚めて離床した後、また入床したことを示している。
【００４４】
図５は、睡眠状態判定装置１１ａで作成される在床データ及び体動データを示す模式図である。図５（ａ）は、図４と同様に、睡眠状態判定装置１１ａで検出された検出信号から生成される測定データの一例を示す波形図である。図５（ｂ）は、睡眠状態判定装置１１ａで測定された測定データから作成される在床データ及び体動データの一例を示す模式図である。
【００４５】
図５（ｂ）に示す在床データは、測定データを示す信号の振幅の有無に基づいて作成される。例えば、データ解析部３２のデータ生成部６３において、１分間ごとに測定データの振幅の２乗を時間に関して積分した積分値を算出し、この積分値を所定の値と比較する。積分値が所定の値よりも大きい場合には被験者は在床しているとし、積分値が所定の値よりも小さい場合には被験者は離床しているとする。つまり、一定時間の間における測定データの２乗と時間軸との間の面積を基準値と比較して在床・離床を定めることができる。
【００４６】
図５（ｂ）に示す体動データは、測定データを示す信号の振幅に基づいて作成される。例えば、データ解析部３２のデータ生成部６３のおいて、１分間ごとに測定データの振幅と所定のしきい値とが比較される。前述の在床データを用いて、振幅がしきい値よりも大きく、かつ被験者が在床している場合を体動があるものとする。そして、振幅がしきい値よりも小さい場合には体動がないものとする。また、前述の在床データを用いて、在床かつ体動なしの場合を在床、離床かつ体動なしの場合を離床として、在床・離床を定めることができる。
【００４７】
このように定められた在床・離床を示す在床データ、体動の有無を示す体動データは、データ解析部３２の記憶部６６に時間ごとに管理されて格納される。なお、図５（ｂ）の在床データにおいては、空白部分が離床を示している。
【００４８】
続いて、図６、図７を用いてデータ解析部３２の判定部６５で出力される警報について説明する。図６は、睡眠状態判定装置１１ａから送信される警報を示す模式図である。図６（ａ）は、夜間のモニタリング時間に、予め定められた基準時間以上の離床時間が検出された場合を示す。この例では、モニタリング時間は、２２時から翌朝の６時までの８時間に設定されている。また、基準時間は、４時間としている。この例では、２３時３０分に離床が検出され、３時３０分まで継続した時点において、警報が出力される。このような場合には、被験者が眠ることができないため離床しているか又はベッド等から落下し負傷している等の異常が発生しているものと判断されるため、警報を出力している。このような警報を「長時間離床警報」とする。
【００４９】
図６（ｂ）は、昼間のモニタリング時間に、予め定められた基準時間以上の在床時間が検出された場合を示す。この例では、モニタリング時間は、朝８時から夕方１６：００までの８時間に設定されている。また、基準時間は４時間としている。この例では、９時４０分に在床が検出され、１３時４０分まで継続した時点において警報が出力される。このような場合には、被験者が病気や怪我によりベッドから起きることができず、在床時間が長時間化したものと判断されるため、警報を出力している。このような警報を「長時間在床警報」とする。尚、図６に示す例では、夜間と昼間とでモニタリング時間、基準時間の長さを同じとしたが、これに限らず異なっていてもよい。
【００５０】
ここで、在床データは、図４や図５（ａ）に示すような測定データとは異なり、簡略なデータであるため、在床時間や離床時間を簡便に算出することができる。これにより、睡眠状態判定装置１１ａは、在床時間や離床時間に基づいて判定処理を容易に実行することができる。
【００５１】
図６（ｃ）に示すように、睡眠状態判定装置１１ａは、体動が一定時間内に所定の回数を超えて継続した場合、病気や負傷により利用者が苦しんでいると想定し、被験者に異常が発生したとして警報を出力する。逆に、睡眠状態判定装置１１ａは、被験者が在床しているが体動が一定時間内に所定の回数に満たない場合、被験者に異常が発生して動くことができない等の異常を想定して警報を出力しても良い。このような体動データに基づいて発せられる警報を「体動継続警報」とする。また、一定時間内の体動の回数は、例えば、体動データから日々の各時間帯における体動する回数から算出することができる。
【００５２】
ここで、図６に示すように、体動データは、図４や図５（ａ）に示すような生体情報検出部３１が検出する信号とは異なり、簡略なデータであるため、日々の各時間帯において体動する回数を簡便に算出することができる。これにより、睡眠状態判定装置１１ａは、体動に基づいて警報の送信を容易に判断することができる。
【００５３】
図７を用いて、睡眠状態判定装置１１ａの判定処理フローについて説明する。図７は、睡眠状態判定装置１１ａの判定処理フローの一例を示すフローチャートである。
【００５４】
ここでは、夜間に判定を実行する場合について説明するが、昼間に判定を実行する場合には在床時間が基準時間以上であるか否かに基づいて警報を出力する。図７に示す例では、被験者の異常を判定する時間として予め定められたモニタリング時間は、固定時間である場合について説明する。
【００５５】
睡眠状態判定装置１１ａは、例えば当日の２２時から翌日の８時までの１０時間のようなモニタリング時間になると電源がオン状態になる。睡眠状態判定装置１１ａは、電源投入とともに、生体情報検出部３１から被験者の生体情報を検出し始める（Ｓ１５１）。そして、睡眠状態判定装置１１ａのデータ解析部３２は、検出された検出信号から測定データを生成し、在床データと体動データとを作成する（Ｓ１５２）。
【００５６】
そして、測定データ、在床データや体動データは、記憶部６６に記憶される。記憶部６６に記憶されたこれらのデータは、記憶部６６から制御部６４に読み込まれる。判定部６５は、在床データを監視し、基準時間以上、離床を示す信号が継続しているか否かを判定する（Ｓ１５３）。判定部６５が、被験者が一定時間以上離床していると判定した場合、異常が発生したと判断し（Ｓ１５４）、判定部６５は警報を出力する（Ｓ１５６）。
【００５７】
判定部６５は、一定時間以上の離床を示す信号は継続していない場合、多くの体動が継続しているかを判定する（Ｓ１５５）。多くの体動が継続していると判定する場合、被験者に異常が発生したと判断し（Ｓ１５４）、警報を出力する（Ｓ１５６）。
【００５８】
なお、モニタリング時間は、被験者の自己申告により各被験者の生活時間に合わせて設定するようにしてもよい。これにより、各被験者のそれぞれに最適なモニタリングを行うことができ、被験者ごとの異常をより確実に判断することができる。
【００５９】
また、被験者の過去の予め設定された日数のそれぞれ一日におけるモニタリング時間の平均値を当日のモニタリング時間とすることができる。例えば、図８に示すように、各被験者の一日で一番長い在床時間をモニタリングする時間とし、過去７日間のモニタリング時間の平均値を当日のモニタリングする時間とする。ここで、図８においてＳＴをモニタリングの開始時間、ＥＮＤをモニタリングの終了時間を示す。より具体的には、夜間の異常を判定する場合には、一日で最も長い在床時間を予め定められた過去の日数分平均した平均在床時間をモニタリング時間とする。また、昼間の異常を判定する場合には、一日で最も長い離床時間を予め定められた過去の日数分平均した平均離床時間を前記モニタリング時間とする。
【００６０】
このように、過去の日々から当日のモニタリング時間を算出して当日のモニタリングをすることにより、当日から近い過去の生活リズムを考慮して当日のモニタリングを効率良く行うことができる。
【００６１】
さらに、図９に示すように、例えば６０分等のような予め設定された時間以内の途中離床を無視しても良い。より具体的には、夜間の異常を判定する場合には、平均在床時間は、予め定められた時間よりも短い離床時間は在床しているものとして算出する。また、昼間の異常を判定する場合には、平均離床時間は、予め定められた時間よりも短い在床時間は離床しているものとして算出する。これにより、睡眠途中にトイレに行くというような警報を出力する必要のないような場合に警報が出力されることを防止し、重度の異常を分離して警報を発することができ、より効率良くモニタリングを行うことができる。
【００６２】
ここで、基準時間は、固定時間に限らず、種々の方法により設定することができる。一例として、被験者の過去の予め設定された日数のそれぞれ一日における離床時間から算出して設定することができる。つまり、過去７日間のそれぞれ一日における離床時間の平均値に、ある所定の割合（安全率）を乗じた時間数を被験者が離床してから警報が発生するまでの時間とすることができる。より具体的には、夜間の異常を判定する場合、離床の判定に用いられる基準時間は、予め定められた過去の日数分の離床時間を平均した平均離床時間に基づいて算出する。また、昼間の異常を判定する場合、在床の判定に用いられる基準時間は、予め定められた過去の日数分の在床時間を平均した平均在床時間に基づいて算出する。
【００６３】
さらに、過去の予め設定された日数の内、最長の離床時間から算出して設定することができる。この場合、例えば、過去７日間の内の最長離床時間に、ある所定の割合（安全率）を乗じた時間数を基準時間とすることができる。より具体的には、夜間の異常を判定する場合、離床の判定に用いられる基準時間は、予め定められた日数分の過去の離床時間で最も長い離床時間に基づいて算出する。また、昼間の異常を判定する場合、在床の判定に用いられる基準時間は、予め定められた日数分の過去の在床時間で最も長い在床時間に基づいて算出する。
【００６４】
さらにまた、被験者の過去の予め設定された日数のそれぞれ一日における離床時間や在床時間から算出する場合に、警報が発生した日の離床時間や在床時間を省いて設定しても良い。つまり、モニタリング当日から３日前に警報が発生した場合、過去７日間のそれぞれ一日における離床時間の平均値を求める際に３日前の離床時間を省いて平均離床時間を求め、この平均離床時間にある所定の割合（安全率）を乗じて基準時間を算出しても良い。
【００６５】
このように、過去の日々から当日の基準時間を設定することにより、当日から近い過去の離床時間等の生活リズムを考慮して当日の警報発生を効率良く判断することができる。さらに、安全率を個々の被験者ごとに設定する場合、各被験者のそれぞれに最適なモニタリングを行うことができ、被験者ごとの異常をより確実に判断することができる。
【００６６】
そして、サンプリング当日に現状で設定された基準時間を離床時間又は在床時間と比較して見直しても良い。例えば、夜間の場合、離床時間が基準時間から３０分のような所定の時間だけ短い時間に比べて少ない日が、過去７日間といった過去の予め設定された日数だけ継続したとする。このとき、サンプリング当日の離床から警報発生までの時間を、その離床から警報発生までの時間から所定の時間だけ短い時間に設定する。また例えば、離床時間と、離床から警報発生までの時間より所定の時間だけ長い時間と比較し、離床から警報発生までの時間を設定しても良い。
【００６７】
このように、離床時間の変動に合わせて離床から警報発生までの時間を設定することにより、離床時間に対応して離床から警報発生までの時間を効率良く設定することができる。そのため、被験者の離床時間や生活リズムの変動に合わせて警報を発生させることができ、誤報が発生するのを防止することができる。
【００６８】
さらになお、被験者の昼間と夜間とをあわせて一日中モニタリングしても良い。この場合、例えば昼間を８時から１６時まで、夜間を１６時から８時までというように昼間と夜間との区別を定め、この昼夜の区別に応じて、それぞれの警報発生時間を在床時間、離床時間から設定することができる。このように、昼夜と夜間とを合わせて一日中モニタリングする場合、被験者が昼間に昼寝をした場合などモニタリングすることができ、被験者に精神的な負担を与えることなく、よりきめ細かい安否確認サービスを提供することが可能となる。
【００６９】
前述の測定データ、在床データ、体動データについて、図１０乃至図１３を用いて具体的に説明する。図１０乃至図１３は、睡眠状態判定装置１１ａで測定された測定データを示す波形図、在床データ及び体動データを示す模式図である。なお、図１０乃至図１３は、図４を拡大したデータとなっている。
【００７０】
図１０乃至図１３は、当日の１６時から翌日の８時まで測定した際のデータであるが、前日の８時から当日の１６時までの日中のデータは、基本的に被験者が離床しているものとして省略する。日中のデータであっても、同様に測定することができ、被験者をモニタリングすることができる。
【００７１】
また、当該安否確認サービスでは、被験者の振動に基づいた測定データ、測定データから作成される在床データや体動データを用いて被験者の安否の確認を行ってもよい。
【００７２】
またなお、生体情報を基本的に用いることがないが、例えば被験者に緊急事態が発生した際に病院等の緊急施設に送信する補助データとして用いることができる。ここでは、生体情報を基本的には用いることがないため、またこれらの生体情報は従来と同様に用いることができるため、その説明を省略する。
【００７３】
図１０は、睡眠状態判定装置１１ａが当日１６時から当日１９時５０分まで測定した際のデータである。図１０に示すように、当日１６時から１８時５０分頃までの間、ノイズ以外の振幅のない波形が続いている。これから、被験者が離床していることが分かる。この間、在床データには、連続的な被験者の在床を示す信号が現れていない。また、体動データには、ノイズの振幅が小さいため、ノイズが現れていない。
【００７４】
そして、１８時５０分頃から大きな振幅を有する波形が現れ、被験者が入床したことを読み取ることができる。このとき、在床データには入床にともなって部分的に離散的な信号が現れており、体動データには入床から入眠までの体動を示す離散的な信号が現れている。被験者が入床した後、前述の図４で説明したように、被験者が１９時５分頃に入眠したことを読み取ることができる。この入眠にともない、在床データでは１９時５分頃以降に連続的な睡眠を示す信号が表れ、体動データでは入眠にともなって体動を示す信号がなくなっている。
【００７５】
なお、被験者は１９時３０分過ぎに一時的に大きな振幅を有する波形が出現し、それにともなって体動データに一時的に体動を示す信号が現れている。ここで、この１９時３０分過ぎ前後で体動データが不連続となっていない。また、１９時３０分過ぎ前後で、後述の図１２に示すような振幅が小さな波形に比べて波形が大きいままである。そのため、被験者は、寝相を変化させることなく、睡眠時に手足を動かしたと考えられる。
【００７６】
図１１に示すように、２０時から２０時５０分頃までの間、いくつか振幅が大きな波形が現れているが、その時々で体動データが不連続となっておらず、また振幅の大きさに変化がない。そのため、被験者は、ほぼ同じ寝相で手足を動かしながら就寝している。そして、２０時５０分過ぎ頃に、在床データで不連続となり、前後に大きな振幅を有する波形とともに振幅のない信号が現れる。このとき、体動データに、在床データの不連続な部分を挟んで体動を示す信号が現れている。そのため、被験者は一時的に離床し、さらに入床していることが分かる。
【００７７】
被験者が離床した後に入床した２０時５５分頃から２１時３５分頃までの間、体動データに体動を示す信号があり、また振幅が大きな波形が現れている。このとき、被験者は、再び入床したものの入眠することができず、在床中に寝具の中で動いていると考えることができる。被験者が、２１時３５分から２１時４５の間、在床データで不連続となり、前後に大きな振幅を有する波形とともに振幅のない信号が現れる。このとき、体動データに、在床データの不連続な部分を挟んで体動を示す信号が現れている。そのため、被験者は一時的に離床し、さらに入床していることが分かる。
【００７８】
再び入床した被験者は、前述の図４で説明したように、被験者が２１時４５分頃に入眠したことを読み取ることができる。この入眠にともない、在床データでは２１時４５分頃以降に連続的な睡眠を示す信号が表れ、体動データでは入眠にともなって体動を示す信号がなくなっている。また、２０時から２０時５０分頃までの間に現れる波形の振幅とほぼ同じ振幅を有する波形が出現しているため、２０時から２０時５０分頃までの就寝時と同様の寝相で被験者は就寝していると考えることができる。
【００７９】
２３時１０分頃に、在床データで不連続となり、前後に大きな振幅を有する波形とともに振幅のない信号が現れる。このとき、体動データに、在床データの不連続な部分を挟んで体動を示す信号が現れている。そのため、被験者は一時的に離床し、さらに入床していることが分かる。被験者が離床した後に入床した２３時１０分頃から２３時３０分までの間、体動データに体動を示す信号がないが、睡眠時の波形の振幅が大きくなっている。
【００８０】
そして、２３時３０分から２３時４０分頃に再び在床データが不連続となり、前後に大きな振幅を有する波形とともに振幅のない信号が現れ、体動データに、在床データの不連続な部分を挟んで体動を示す信号が現れている。そのため、被験者は、２３時１０分頃に一時的に離床して入床したが、良く寝付くことができず寝具の中で動いていたが、結局、再び離床したものと考えることができる。さらに、体動データで在床を示す信号がない時間が長いことから比較的長い時間離床していたようである。その後、被験者は、１０分程度離床していたが、２３時４５分頃に入床して入眠している。
【００８１】
図１２に示すように、被験者が再び入眠するのにともない、在床データでは２３時５０分頃以降に連続的な睡眠を示す信号が表れ、体動データでは入眠にともなって体動を示す信号がなくなっている。また、２０時から２０時５０分頃までの間に現れる波形の振幅とほぼ同じ振幅を有する波形が出現しているため、２０時から２０時５０分頃までの就寝時と同様の寝相で被験者は就寝している。
【００８２】
翌日の０時３０分前に再び在床データで不連続となり、前後に大きな振幅を有する波形とともに振幅のない信号が現れ、体動データに、在床データの不連続な部分を挟んで体動を示す信号が現れている。そのため、被験者は、０時３０分前に一時的に離床して入床している。その後、０時３０分頃から０時５０分頃までの間、体動データに体動を示す信号が現れ、また振幅が大きな信号現れているため、入眠することができず入床してはいるが寝具の中で動いていたと考えられる。そして、入眠することができない被験者は、０時５０分頃から１時５分過ぎまで離床している。ここでも、０時５０分頃から１時５分過ぎまで在床データが不連続となり、前後に大きな振幅を有する波形とともに振幅のない信号が現れ、体動データに、在床データの不連続な部分を挟んで体動を示す信号が現れている。
【００８３】
１時５分頃に、体動データに体動を示す信号が現れ、また振幅の大きな波形が現れ、被験者は入眠している。この入眠後、３時頃まで睡眠しているのであるが、例えば２０時から２０時５０分頃までの間に現れる波形の振幅に比べて小さな振幅を有する波形が出現している。ここで、離床時には振幅がない波形となるが、この波形は、離床時の振幅のように振幅がないわけではなく、振幅を有している。図４で説明したように、被験者の寝相が横向きとなる場合や利用者の体が一部しかセンサマットに乗っていない場合等、被験者と睡眠状態判定装置１１ａとの接触面が少なくなるため、体動を検出することができなくなる。そのため、このような１時５分頃から３時頃までの間の波形の振幅は小さくなり、被験者は寝相を横向きとして就寝していることが分かる。なお、この間、睡眠状態判定装置１１ａが被験者の振動を検出するのが困難となるため、在床データはまだらとなっている。しかし、例えばデータ生成部６３における在床データを生成するための基準値を調整することにより、被験者の生体情報を検出することが可能となる。
【００８４】
３時頃から３時１０分頃に再び在床データで不連続となり、前後に大きな振幅を有する波形とともに振幅のない信号が現れる。また、体動データに、在床データの不連続な部分を挟んで体動を示す信号が現れている。そのため、被験者は、３時頃に一時的に離床し、３時１０分頃に入床している。その後、３時１０分頃から３時３５分頃までの間、体動データに体動を示す信号が現れ、また振幅が大きな信号現れているため、入眠することができず入床してはいるが寝具の中で動いていたと考えられる。
【００８５】
３時１０分頃、被験者は入床した後に入眠するのであるが、入眠後の波形が、例えば２０時から２０時５０分頃までの間に現れる波形の振幅とほぼ同じ振幅を有する波形となっている。そのため、離床して再び入床した後に、被験者は最初に入床した当初と同じ寝相で就寝している。またこのとき、在床データは連続的な在床を示す信号が現れ、また体動データには体動を示す信号が現れていない。
【００８６】
図１３に示すように、３時１０分頃に入眠した被験者は、５時２０分頃まで睡眠し続ける。５時２０分頃から大きな振幅を有する波形が現れ、被験者が覚醒したことを読み取ることができる。このとき、在床データには入床にともなって部分的に離散的な信号が現れており、体動データには入床から入眠までの体動を示す離散的な信号が現れている。被験者が覚醒した後、前述の図４で説明したように、被験者が５時２５分頃に離床したことを読み取ることができる。この離床にともない、在床データでは５時２５分頃以降に在床を示す信号がなくなり、体動データでも離床にともなって体動を示す信号がなくなっている。
【００８７】
なお、被験者は６時頃に一時的に大きな振幅を有する波形が出現し、それにともなって、在床データに在床を示す信号と体動データに体動を示す信号とが一時的に現れている。図４で説明したように、この離床後の大きな振幅を有する波形から、例えば、被験者が着替えをする際に寝具上に物を置いたものと考えられる。
【００８８】
このような被験者の在床又は離床を示す在床データを用いて、被験者の在床又は離床を簡便に知ることができる。さらに、体動データは、被験者が在床しているのか離床しているのかを単純に示すため、被験者の在床又は離床を確実に把握することができる。これにより、睡眠状態判定装置１１ａは、確実に被験者の在床又は離床を判定し、精度良く警報を発生させることができる。そして、被験者の在床又は離床を簡便かつ確実に判断するため、精度良く確実な安否確認サービスを提供することができる。
【００８９】
さらに、被験者の体動を示す体動データを用いて、被験者の体動の有無を簡便に知ることができる。そのため、在床データのみならず、補助的に体動の有無を用いて被験者の在床又は離床を確実に知ることが可能である。またさらに、睡眠状態判定装置１１ａが測定した測定データを用いることにより、より一層確実に被験者の在床又は離床を知ることができる。そして、睡眠状態測定装置１１ａが測定した測定データにより、波形の振幅から被験者の睡眠状態を知ることができ、精度良く確実で、よりきめ細かな安否確認サービスを実現することが可能となる。
【００９０】
次に、本実施形態における睡眠状態判定装置１１ａを用いた就寝モニタリングシステムについて説明する。ここで、当該就寝モニタリングシステムを利用する利用者の安否を確認する安否確認サービスについて説明する。特に、本実施形態では、利用者の夜間の安否を確認する安否確認サービスについて説明するが、昼間であっても同様に安否確認サービスを実施することができる。
【００９１】
図１４を用いて、本実施形態における就寝モニタリングシステムの構成の詳細について説明する。図１４は、本実施形態における就寝モニタリングシステムのシステムの一構成例を示すブロック図である。
【００９２】
図１４に示すように、利用者宅１１に設けられる睡眠状態判定装置１１ａは、生体情報検出部３１及びデータ解析部３２に加えて、データ送信部３３を備えている。さらに、図１４に示すように、利用者宅１１には、データ受信センター１２にデータを送信するためのデータ受信部３４と電話回線制御部３５とが設けられる。
【００９３】
データ送信部３３は、入力されたデータをデータ受信部３４に送信する機能を有する。データ受信部３４は、データ送信部３３から受信したデータを電話回線制御部３５に対して入力する機能を有する。そして、電話回線制御部３５は、入力されたデータを、公衆回線５１を介して管理装置１２ａの電話回線制御部４５に送信する機能を有する。また、電話回線制御部３５は、データ送信のために電話回線の開閉を行う。なお、公衆回線５１は電話回線だけでなく、インターネットや他の公衆網等の通信網であっても良い。
【００９４】
次に、データ受信センター１２の管理装置１２ａについて説明する。図１４に示されるように、データ受信センター１２の管理装置１２ａは、制御部４１、入力部４４、表示部４３、電話回線制御部４５、通話部４８、記憶部４２を備えている。
【００９５】
さらに、遠隔地の家族の外部端末１４ａや携帯端末１４ｃに被験者に関する評価判定結果を電子メール等で送信するメール送受信部４６を備えている。なお、データ受信センター１２の記憶部４２やメール送受信部４６等を物理的に別装置として構成しても良いし、一体に構成された管理装置としても良い。
【００９６】
制御部４１は、当該管理装置１２ａ内の各構成に対して制御を実行する機能を有し、ＣＰＵ、ＭＰＵ等により構成される。本実施形態の管理装置１２ａでは、例えば、制御部４１は、測定データを加工したり、在床データや体動データを加工したりし、その加工結果をメモリ等の記憶部４２に記憶する機能を有する。また、その加工結果を表示部４３に表示する機能も有する。
【００９７】
入力部４４は、例えばキーボード、マウス等の入力手段である。データ受信センター１２のオペレータは、入力部４４を用いて、通信網を介してヘルパーステーション（図１４に図示せず）に対してヘルパーの出動要請の送信をメール送信部４６に対して要求することができる。また、オペレータは、入力部４４を用いて、メール送受信部４６に対してヘルパーに出動要請の送信を直接要求しても良い。
【００９８】
表示部４３は、液晶ディスプレイ、ＣＲＴ等の表示手段である。また、表示部４３は、警報受信時に音声を出力するブザー、警報受信時に点灯するパトライト等とすることができる。オペレータは、表示部４３により、警報の受信を知ることができる。また、表示部４３に警報の内容を表示させても良い。
【００９９】
電話回線制御部４５は、モデム等であり、データ受信のために電話回線の開閉を行う。通話部４８は、電話やファクシミリ等の一般的な通信手段である。オペレータは、通話部４８を用いて、ヘルパーステーションに対するヘルパー出動の要請を行うことができる。
【０１００】
記憶部４２は、種々のデータ、各種制御プログラムを格納するメモリ、ハードディスク等の記憶手段である。また、記憶部４２は、各種情報を加工した加工結果、各種制御プログラムから生成されるデータを格納する。なお、記憶部４２に格納された各種データに基づいて、被験者毎の体温および脈拍、呼吸数、発汗の状態、いびきの有無、体動等の睡眠時の健康状態データ及び在床時間帯、睡眠時間等の生活パターンを演算しトレンドデータとしてグラフを表示部４３に表示しても良い。
【０１０１】
メール送受信部４６は、制御部４１からの命令に従って、メールを送受信する。また、メール送受信部４６は、被験者からの警報の受信に応じて、登録された送信先に電子メールを自動で送信することができる。なお、メール送受信部４６は、メールサーバーとして管理装置１２ａと別に設けても良い。
【０１０２】
図１４に示すように、データ受信センター１２は、管理装置１２ａが通信網５２に接続するためのｗｅｂサーバー４７を備える。ｗｅｂサーバー４７は、従来のサーバーであり、例えば、制御部、記憶部、通信制御部を備えている。また、入力部や表示部を備えても良い。データ受信センター１２は、ｗｅｂサーバー４７によりｗｅｂページを被験者の家族等に公開している。
【０１０３】
通信網５２は、インターネット、公衆網等の通信網である。なお、ｗｅｂサーバー４７に外部から接続する際、パスワード等の入力により被験者の家族のような特定の人のみアクセスすることができる。
【０１０４】
遠隔地の家族宅１４の外部端末１４ａは、従来のパーソナルコンピュータとすることができる。また、家族が有する携帯端末１４ｃは、携帯電話端末のような従来の携帯端末とすることができる。外部端末１４ａや携帯端末１４ｃは、通信網５２に接続し、通信網５２を介してデータ受信センター１２のｗｅｂサーバー４７に接続することができる。
【０１０５】
図１４には図示しないが、ヘルパーステーションには、データ受信センター１２からのヘルパー出動要請に基づいて利用者宅１１にヘルパーを派遣する装置が設けられている。例えば、ヘルパー出動要請を受ける電話やファクシミリ、また専用回線や一般の通信網を介して管理装置１２ａと通信を行う通信装置がヘルパーステーションに備えられている。さらに、ヘルパーステーションに、ヘルパーに関する情報や被験者とヘルパーとの関係に関する情報を管理する情報管理装置を設けても良い。
【０１０６】
なお、管理装置１２ａは、睡眠状態判定装置１１ａの判定部６５と同様の機能を有していてもよい。この場合に、管理装置１２ａは、睡眠状態判定装置１１ａより在床データを取得し、この在床データに基づき警報を出力すべきかを判定する。また、睡眠状態判定装置１１ａのデータ生成装置６３と同様の機能をさらに有していてもよい。この場合に、管理装置１２ａは、睡眠状態判定装置１１ａより測定データを取得し、この測定データより在床データを生成し、以後同様の判定を実行する。
【０１０７】
またなお、オペレータは、利用者宅１１の睡眠状態判定装置１１ａより送信された測定データ、在床データ、体動データ、別途質問状により入手した情報等に基づいて異常があるかどうかを分析して判定評価しても良い。このようにオペレータが判定評価する場合、被験者のかかりつけ医師に当該データを送信することにより入手した分析結果をも参酌するようにしても良い。
【０１０８】
さらに続いて、管理装置１２ａの記憶部４２に記憶される各種データについて説明する。図１５を用いて、管理装置１２ａの記憶部４２に格納される被験者に関する情報について説明する。
【０１０９】
図１５に示すように、管理装置１２ａの記憶部４２には、利用者属性、家族属性、時間データ、在床データ、体動データ、警報データ、イベントデータ、コメントデータ、写真データ、ステータスデータ、測定データ等の被験者に関するデータベース（利用者ＤＢ）が格納されている。
【０１１０】
「利用者属性」は、利用者のＩＤナンバー、氏名、年齢、生年月日、血液型、利用者宅１１の電話番号や住所、メールアドレスのような利用者自身の一般的な情報である。さらに、「利用者属性」として、今までにかかった病気に関する病歴、既往症、当該安否確認サービスにおけるヘルパーステーションの連絡先等が格納されている。
【０１１１】
「家族属性」は、氏名、家族宅１４の電話番号や住所、メールアドレスのような遠隔地の家族の一般的な情報である。また、「時間データ」として、管理装置１２ａが睡眠状態判定装置１１ａからデータを受信した時刻が記憶される。
【０１１２】
「在床データ」は、前述のような睡眠状態判定装置１１ａが生成する被験者の在床又は離床を示すデータである。「体動データ」は、前述のような睡眠状態判定装置１１ａが生成する体動を示すデータである。
【０１１３】
「警報データ」は、前述のような睡眠状態判定装置１１ａが出力する警報に関するデータである。例えば、「警報データ」として、睡眠状態判定装置１１ａの電源をＯＮしたときに発せられる「電源ＯＮ」、データのみ受信して警報がない場合には「警報なし」、長時間不在した場合に発せられる「長期間不在」警報、長時間在床した場合に発せられる「長期間在床」警報、長時間の間一定の体動が継続した場合に発せられる「体動継続」警報が記憶される。
【０１１４】
「イベントデータ」は、受信した警報に対する安否確認の方法に関するデータである。管理装置１２ａが警報を受信し、被験者に安否確認のために電話等で連絡をとる。このとき、被験者の安否の確認をとることができる場合、コールバックによる安否確認を示す「コールバック確認」をオペレータが入力する。また、被験者の安否の確認を取ることができない場合、ヘルパーステーションに要請するヘルパー出動を示す「ヘルパーかけつけ確認」をオペレータが入力する。
【０１１５】
「コメントデータ」は、安否確認に対する結果報告に関するデータである。例えば、「コールバック確認」により被験者の安否を確認できたとき、オペレータは被験者から聞いた内容を入力し、また「かけつけ確認」により被験者の安否を確認できたときは、オペレータがヘルパーから受けた報告結果の内容を入力する。
【０１１６】
「写真データ」は、「かけつけ確認」によりヘルパーが安否確認行った際に撮影する被験者の写真である。また、当該安否確認サービスを受ける際に登録された写真も「写真データ」として格納される。
【０１１７】
「ステータスデータ」は、現在の睡眠状態判定装置１１ａの状態を示すデータである。例えば、データや警報の受信を待っている間は「モニタリング中」であることが格納され、警報を受信して安否確認を行っている間は「警報受信にて確認中」であることが格納される。「測定データ」は、前述のような睡眠状態判定装置１１ａが検出した検出信号から生成される測定データである。
【０１１８】
なお、図１５に示す各種情報に限らず、管理装置１２ａに、長期間に亘って測定された測定データ、在床データ、体動データを蓄積することができる。これにより、被験者の特徴（例えば、深い眠りに入ると、いびきをかき、体動が一定回数以上になる等）を分析することができる。例えば、睡眠と心拍数との相関関係、平均呼吸数等に基づいて被験者毎に異常と判断するしきい値を設定する機能を有するようにしても良い。これにより、個々の被験者の特性に応じた判断を正確に実行することができる。
【０１１９】
次に、図１６を参照しつつ図１７を用いて、当該就寝モニタリングシステムにより実施する安否確認サービスの処理フローについて説明する。図１７は、就寝モニタリングシステムによる安否確認サービスの処理フローの一例を示すフローチャートである。
【０１２０】
図１７に示すように、利用者宅１１で、例えば被験者が睡眠状態判定装置１１ａの電源をＯＦＦの状態からＯＮの状態にスイッチを入れる。すると、データ受信センター１２の管理装置１２ａに対して、被験者の睡眠状態判定装置１１ａに電源が投入されたことを示す「電源ＯＮ警報」が送信される（Ｓ１００）。これにより、データ受信センター１２の管理装置１２ａは、睡眠状態判定装置１１ａからのデータを受信する受信待ちの状態となる。
【０１２１】
被験者が電源をＯＮすると、睡眠状態判定装置１１ａはデータの検出・計測を開始する（Ｓ１０１）。この睡眠状態判定状態１１ａにより計測された計測データは、睡眠状態判定装置１１ａの記憶部６６に格納される。また、睡眠状態判定装置１１ａのデータ生成部６３で在床データ、体動データが生成されて記憶部６６に格納される。
【０１２２】
そして、判定部６５において在床データに基づいて異常の発生が判定される（Ｓ１０２）。判定部６５において、異常が発生したと判定した場合、データ受信センター１２の管理装置１２ａに対して警報を送信する（Ｓ１０４）。このとき、警報とともに、測定データを送信しても良い。
【０１２３】
被験者１１ｂに異常が発生しない場合、計測したデータを管理装置１２ａに転送するのに予め設定された転送予定の時間まで待つ（Ｓ１０３）。データを転送する時間になると、睡眠状態判定装置１１ａは、計測データ、在床データ、体動データをデータ送信部３３からデータ受信部３４に送信し、さらに電話回線制御部３５から管理装置１２ａに送信する（Ｓ１０５）。なお、これらの送信するデータを、計測・生成して記憶部６６に格納すると同時に管理装置１２ａに転送しても良い。また、予め設定された転送予定の時間に至らない場合、睡眠状態判定装置１１ａは、さらにデータを計測して記憶する（Ｓ１０１）。
【０１２４】
データ受信センター１２の管理装置１２ａは、転送時間ごとに送信されたデータや異常発生の際の警報を受信する（Ｓ１１１）。管理装置１２ａは、受信したデータを記憶部４２に格納する。それとともに、ｗｅｂサーバー４７のｗｅｂページを自動的に更新させる（Ｓ１１２）。
【０１２５】
そして、警報を受信しない場合、管理装置１２ａは、被験者の睡眠状態判定装置１１ａからデータや警報を受信する受信待ちの状態へと戻って処理フローが終了する（Ｓ１１４）。
【０１２６】
管理装置１２ａがデータとともに警報を受信すると、警報を送信した被験者の家族１４ｂに対して被験者から警報を受信した旨を送信する（Ｓ１１５）。例えば、管理装置１２ａは、家族１４ｂの携帯端末１４ｃや外部端末１４ａに対して、警報を受信した日時、被験者の氏名、警報名や警報の内容等を電子メールにより自動で送信する。このとき、管理装置１２ａは、異常発生の警報を受信した直前の睡眠時の脈拍、心拍、呼吸数等の睡眠情報を家族１４ｂに対して同時に送信する。
【０１２７】
このように、管理装置１２ａが警報を受信した場合に家族１４ｂに連絡を送信するため、家族１４ｂは被験者に異常が発生したことを知ることができる。また、管理装置１２ａが当該警報の受信に関する情報を自動で送信するため、その情報を家族１４ｂに迅速に伝えることができる。
【０１２８】
管理装置１２ａが警報を受信するのに応じて、データ受信センター１２のオペレータ１２ｂは、通話部を用いて異常が確かに発生したか、どのような異常が発生したか等の連絡を、利用者１１ａに対して行う。そして、オペレータ１２ｂは、被験者の安否を確認する（Ｓ１１７）。
【０１２９】
オペレータ１２ｂが被験者の安否を確認することができた場合、被験者から警報の内容や発生した異常の状況を確認する。その後、オペレータ１２ｂが被験者から聞いた確認結果は記憶部４２のデータベースに入力される。それとともに、被験者の家族１４ｂに対して、例えば電子メールにより警報の内容、確認結果等を送信する。また、これらの確認結果は、記憶部４２のデータベースに入力されるとともに、管理装置１２ａによりｗｅｂページに自動で書き込まれて更新される（Ｓ１１８）。
【０１３０】
オペレータ１２ｂが被験者の安否を確認することができなかった場合、ヘルパーステーション１３に対して利用者宅１１の現場確認のためにヘルパーの出動要請を依頼する（Ｓ１２０）。このとき、例えば、データ受信センター１２のオペレータ１２ｂは、ヘルパーステーション１３に対して、電話により被験者の安否を確認することができなかった旨を伝えてヘルパーの出動の要請をする。この要請を受けたヘルパーステーション１３は、ヘルパーを現場確認へと出動させる（Ｓ１３１）。このとき、例えば、ヘルパーステーション１３では、ヘルパーのスケジュールを確認し、駆けつけられる最適なヘルパーを指名する。このヘルパーの指名基準の一例として、被験者とヘルパーとの相性度、被験者への派遣の回数、被験者からの要望等がある。
【０１３１】
ヘルパーが利用者宅１１に到着して現場を確認する。被験者に異常が発生する場合、データ受信センター１２に対して異常の発生、異常の状況を報告する（Ｓ１３３）。そして、ヘルパーは、その異常の状況に応じて異常事態に対処し（Ｓ１３４）、その後、データ受信センター１２に対して結果を報告する（Ｓ１３５）。例えば、ヘルパーは被験者の写真を撮り、被験者の写真とともに結果報告をヘルパーの携帯端末から管理装置１２ａに対して電子メールで送信する。また、この結果報告は、データ受信センター１２のオペレータ１２ｂに対して電話等により口頭で行っても良い。
【０１３２】
データ受信センター１２の管理装置１２ａは、ヘルパーからの現場確認後の結果報告を受けると、結果報告を記憶部４２に記憶する（Ｓ１２２）。このとき、管理装置１２ａが自動で記憶部４２のデータベースに書き込んでも良いし、オペレータ１２ｂが入力部４４により入力しても良い。また、ヘルパーからの結果報告は、管理装置１２ａの記憶部４２に記憶されるとともに、ｗｅｂサーバー４７のｗｅｂページに書き込まれる（Ｓ１２２）。これにより、ｗｅｂサーバー４７のｗｅｂページが更新される。
【０１３３】
そして、ヘルパーからの結果報告は、家族１４ｂに対して送られる（Ｓ１２２）。このとき、管理装置１２ａから家族１４ｂの外部端末１４ａや携帯端末１４ｃに電子メールにより送信される。また、家族１４ｂへの結果報告は、電話等により口頭で行っても良い。そして、管理装置１２ａは、被験者の睡眠状態判定装置１１ａからデータや警報を受信する受信待ちの状態へと戻って処理フローが終了する（Ｓ１２３）。
【０１３４】
なお、睡眠状態判定装置１１ａは、リアルタイムにデータ受信センター１２の管理装置１２ａに対して各データを送信し、データ受信センター１２の管理装置１２ａやオペレータ１２ｂが異常発生を判断しても良い。この場合であっても、睡眠状態判定装置１１ａがデータ受信センター１２のオペレータ１２ｂとともに、異常発生を判断することができる。これにより、被験者の異常を精度良く迅速に判断することができる。
【０１３５】
最後に、図１８及び図１９を用いて、家族１４ｂがｗｅｂページで閲覧するデータ例について説明する。図１８は、家族１４ｂが開く画面の一例を示す模式図である。図１９は、家族１４ｂが開く画面の他の一例を示す模式図である。家族１４ｂがｗｅｂページで閲覧するデータは、図１５に示すような管理装置１２ａに記憶される種々のデータに基づいて作成される。
【０１３６】
ｗｅｂページに公開されるデータとして、管理装置１２ａに記憶されるデータに対応して、例えば、利用者指名、被験者の家族氏名、測定データ、在床データや体動データ、イベントデータ、コメントデータ、写真データ、ステータスデータ等がある。また、ｗｅｂページは、被験者の個人情報を守るために、家族１４ｂがパスワードを入力してデータ受信センター１２のｗｅｂサーバー４７にアクセスして閲覧するようになっている。
【０１３７】
図１８に示すように、家族１４ｂは、家族宅１４にある外部端末１４ａや携帯端末１４ｃからデータ受信センター１２の管理装置１２ａに接続すると、「就寝データレポート」をブラウザー上で開くことができる。このとき、例えばインターネットのような一般的な通信網を介して接続することができ、家族１４ｂは種々のブラウザーを用いて管理装置１２ａのｗｅｂサーバーに接続することができる。ここで、「就寝データレポート」とは、データ受信センター１２が被験者から収集した就寝情報をまとめて記載したデータのことである。
【０１３８】
「就寝データレポート」上には、例えば、被験者の利用者ＩＤ、利用者氏名、当該安否サービスを受けるにあたって契約した契約者氏名、被験者の住所等の個人情報が記載されている。これらの情報は、管理装置１２ａの記憶部４２に格納されている。さらに、「就寝データレポート」には、被験者の就寝状態を示すデータが記載されている。
【０１３９】
例えば、図１８においては、図５における在床データと体動データとを合成した睡眠状態を示す睡眠データが時系列に記載されている。また、図１８において、睡眠状態に不在警報や安否確認があった時刻を示すイベント「不在警報」、「安否確認」が記載されている。これらのイベントには、例えばブックマークとしてリンクがついており、「不在警報」、「安否確認」をクリックすると、これらの詳細な情報を示すページへと移動することができる。
【０１４０】
図１９は、「不在警報」、「安否確認」にリンクされた「イベント報告のページ」の一例を示す。ここで、「イベント報告のページ」とは、警報や安否確認等に関する詳細が記載されたページのことである。そのリンクされたページには、警報の意味、発生時刻等の説明が記載されている。また、リンクされたページには、確認した報告結果、警報を発した被験者からのコメント、安否確認後の被験者の写真等が記載されており、家族１４ｂはこれらのイベントの詳細な情報を入手することができる。
【０１４１】
例えば、図１９においては、「長期離床警報」があった旨が記載されている。「報告内容」には、その警報に対する安否確認後の結果報告が記載されている。この「報告内容」から、データ受信センター１２のオペレータ１２ｂが電話で確認した結果、被験者が「コタツでうたた寝して」「長期離床警報」があったことを知ることができる。そして、家族１４ｂは、被験者の健康状態は良好で異常がないことを知ることができる。
【０１４２】
また例えば、図１９に示すように、安否確認後に笑顔で写っている被験者の写真が「イベント報告のページ」に掲載され、家族１４ｂは、被験者に異常がなかったことを確かめることができる。この被験者の写真は、ヘルパー等の安否確認をするために利用者宅１１に行った者が撮り、被験者の安否確認を知らせるためのものである。つまり、ヘルパー等が被験者の安否確認を行うことができた場合に被験者の写真が「イベント報告のページ」に掲載される。また、データ受信センター１２のオペレータ１２ｂが通話部により安否確認を行うことができた場合に、被験者自身が写真を撮ってデータ受信センター１２に送信してもよい。このように、被験者の写真を「イベント報告のページ」に掲載することにより、家族１４ｂは、被験者の状況を確認し、異常がなかったことに安心することができる。
【０１４３】
なお、図１８及び図１９に示すｗｅｂページにおいて、例えば、測定データ、在床データ、体動データを棒グラフ、円グラフ、表等により表現し、視覚的に分かり易いようにしても良い。この場合、専門的な知識を有さない被験者の家族１４ｂにとって、より見やすく親しみのある情報とすることができる。さらに、見やすく親しみのある情報とすることにより、被験者にとってきめ細かな安否確認サービスとなるだけでなく、家族１４ｂにとってもきめ細かで行き届いた安否確認サービスを提供することができる。
【０１４４】
以上のように、本実施形態における就寝モニタリングシステムでは、睡眠状態判定装置１１ａが被験者の異常を判断して警報を出力する。このとき、測定データから作成される在床データ、体動データを用いて簡便かつ確実に被験者の在床又は離床を判定することができる。特に、在床時間、離床時間が基準時間以上であるか否かに基づいて被験者の異常を判断しているので、正確かつ簡易に被験者の異常を判断することができる。
【０１４５】
さらに、在床データともに体動データや測定データを用いることにより、被験者の在床又は離床を精度良く知ることができる。また、体動データや測定データを用いた場合、被験者のより詳細な睡眠状態に関する情報を把握することができる。このような睡眠状態判定装置１１ａを用いることにより、きめ細かな安否確認サービスを簡便かつ正確に、さらには精度良く提供することが可能となる。
【０１４６】
そして、睡眠状態判定装置１１ａが被験者の無意識かつ無侵襲の内に振動や生体情報を検出して測定することにより、被験者に精神的に負担をかけることなく当該安否確認サービスを提供することができる。そのため、被験者は、自らが異常時には警報を発することなく自動的に警報が出力されるため、常に安心して日常生活を過ごすことができる。
【０１４７】
【発明の効果】
本発明によれば、被験者の異常を精度良く判定することができる睡眠状態判定装置、被験者以外の者が被験者の異常を簡便に確認することができる就寝モニタリングシステムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態における睡眠状態判定装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態における睡眠状態判定装置の一構成例を示す模式図である。
【図３】本発明の実施の形態における睡眠状態判定装置のデータ解析部の一構成例を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態における睡眠状態判定装置で測定された測定データの一例を示す波形図である。
【図５】本発明の実施の形態における睡眠状態判定装置で作成される在床データ及び体動データの一例を示す模式図である。
【図６】本発明の実施の形態における睡眠状態判定装置から送信される警報を示す模式図である。
【図７】本発明の実施の形態における睡眠状態判定装置が警報を出力する処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態における睡眠状態判定装置で生成される在床データの一例を示す模式図である。
【図９】本発明の実施の形態における睡眠状態判定装置で生成される在床データの一例を示す模式図である。
【図１０】本発明の実施の形態における睡眠状態判定装置で測定された測定データを示す波形図、在床データ及び体動データを示す模式図である。
【図１１】本発明の実施の形態における睡眠状態判定装置で測定された測定データを示す波形図、在床データ及び体動データを示す模式図である。
【図１２】本発明の実施の形態における睡眠状態判定装置で測定された測定データの一例を示す波形図、在床データ及び体動データの一例を示す模式図である。
【図１３】本発明の実施の形態における睡眠状態判定装置で測定された測定データの一例を示す波形図、在床データ及び体動データの一例を示す模式図である。
【図１４】本発明の実施の形態における就寝モニタリングシステムの一構成例を示すブロック図である。
【図１５】本発明の実施の形態における管理装置に記憶されるデータの一例を示す模式図である。
【図１６】本発明の実施の形態における就寝モニタリングシステムの処理フローを示す概略模式図である。
【図１７】本発明の実施の形態における就寝モニタリングシステムの処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図１８】本発明の実施の形態における遠隔家族が開く画面の一例を示す模式図である。
【図１９】本発明の実施の形態における遠隔家族が開く画面の一例を示す模式図である。
【符号の説明】
１１　利用者宅、　１１ａ　睡眠状態判定装置、　１１ｂ　利用者、　１２　データ受信センター、　１２ａ　管理装置、　１２ｂ　オペレータ、　１３ヘルパーステーション、　１４　家族宅、　１４ａ　外部端末、　１４ｃ　携帯端末、３１ａ　流体封入体、　３１ｂ　エアチューブ、　３１ｃ　生体情報検出部、３２　データ解析部、　３３　データ送信部、　３４　データ受信部、　３５電話回線制御部、　３６　通話部、　４１　制御部、　４２　記憶部、　４３表示部、　４４　入力部、　４５　電話回線制御部、　４６　メール送受信部、　４７　ｗｅｂサーバー、　４８　通話部、　５１　公衆回線、　５２　通信網、　６１　信号入力部、　６２　バンドパスフィルタリング部、　６３　制御部、　６５　記憶部、　６６　表示部

Claims (11)

1. 被験者の異常を判定する睡眠状態判定装置であって、
   前記被験者の寝具に設置された装置から睡眠情報を検出する検出手段と、
   当該検出手段により検出された前記被験者の睡眠情報に基づいて、被験者が在床しているか又は離床しているかを示す在床情報を生成する在床情報生成手段と、
   当該在床情報生成手段により生成された在床情報に基づいて、被験者の異常を判定する時間として予め定められたモニタリング時間において前記被験者が予め定められた基準時間以上継続して在床又は離床したか否かを判定し、前記被験者が当該基準時間以上在床又は離床した場合に警報を出力する判定手段とを備えた睡眠状態判定装置。
2. 前記モニタリング時間を予め設定された固定時間としたことを特徴とする請求項１記載の睡眠状態判定装置。
3. 夜間の異常を判定する場合には、一日で最も長い在床時間を予め定められた過去の日数分平均した平均在床時間を前記モニタリング時間とし、
   昼間の異常を判定する場合には、一日で最も長い離床時間を予め定められた過去の日数分平均した平均離床時間を前記モニタリング時間としたことを特徴とする請求項１記載の睡眠状態判定装置。
4. 夜間の異常を判定する場合には、前記平均在床時間は、予め定められた時間よりも短い離床時間は在床しているものとして算出し、
   昼間の異常を判定する場合には、前記平均離床時間は、予め定められた時間よりも短い在床時間は離床しているものとして算出することを特徴とする請求項３記載の睡眠状態判定装置。
5. 夜間の異常を判定する場合には、離床の判定に用いられる基準時間は、予め定められた過去の日数分の離床時間を平均した平均離床時間に基づいて算出し、
   昼間の異常を判定する場合には、在床の判定に用いられる基準時間は、予め定められた過去の日数分の在床時間を平均した平均在床時間に基づいて算出することを特徴とする請求項１記載の睡眠状態判定装置。
6. 夜間の異常を判定する場合には、離床の判定に用いられる基準時間は、予め定められた日数分の過去の離床時間で最も長い離床時間に基づいて算出し、
   昼間の異常を判定する場合には、在床の判定に用いられる基準時間は、予め定められた日数分の過去の在床時間で最も長い在床時間に基づいて算出することを特徴とする請求項１記載の睡眠状態判定装置。
7. 夜間の異常を判定する場合には、離床の判定に用いられる基準時間は、警報が出力された日の離床時間を含めずに算出し、
   昼間の異常を判定する場合には、在床の判定に用いられる基準時間は、警報が出力された日の在床時間を含めずに算出することを特徴とする請求項５又は６記載の睡眠状態判定装置。
8. 夜間の異常を判定する場合には、離床時間が基準時間より予め定められた時間以上短い日が予め定められた日数以上連続する場合に、当該基準時間を予め定められた時間だけ短く設定し、
   昼間の異常を判定する場合には、在床時間が基準時間より予め定められた時間以上短い日が予め定められた日数以上連続する場合に、当該基準時間を予め定められた時間だけ短く設定することを特徴とする請求項１記載の睡眠状態判定装置。
9. 警報が出力された日の次の日の基準時間は、当該警報が出力された日の基準時間よりも予め定められた時間分長く設定することを特徴とする請求項１に記載の睡眠状態判定装置。
10. 請求項１乃至９いずれかに記載の睡眠状態判定装置と、被験者の異常をモニタリングするモニタリング装置とを備えた就寝モニタリングシステムであって、
    前記睡眠状態判定装置は、
    少なくとも警報を前記モニタリング装置に送信する送信手段を有し、
    前記モニタリング装置は、
    前記送信手段から送信された前記警報を受信する受信手段と、
    当該受信手段による前記警報の受信に応じて、当該警報を報知する報知手段とを有する就寝モニタリングシステム。
11. 前記睡眠状態判定装置の送信手段は、警報に加えてさらに在床情報を前記モニタリング装置に送信し、
    前記モニタリング装置の受信手段は、前記送信手段から送信された前記警報及び在床情報を受信し、
    前記モニタリング装置の報知手段は、さらに、予め登録された登録者の端末によって前記在床情報が閲覧可能な状態にする請求項１０記載の就寝モニタリングシステム。

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