JP2009061221A - 健康監視システム、健康監視方法および健康監視プログラム - Google Patents
健康監視システム、健康監視方法および健康監視プログラム Download PDFInfo
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Abstract
【課題】監視対象者毎の状況を考慮して、健康状態を判定できるようにする。
【解決手段】監視対象者の生体情報に基づいて当該監視対象者の健康状態を監視する健康監視システムであって、位置情報に対応付けて、作業状況を示す状況情報を記憶する状況記憶手段と、監視対象者の位置情報に基づいて状況記憶手段から状況情報を抽出する状況抽出手段と、状況抽出手段が抽出した状況情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する閾値算出手段と、監視対象者の生体情報と閾値算出手段が算出した閾値とに基づいて、異常事態が発生したか否かを判断する異常判断手段と、異常判断手段が異常事態が発生したと判断した場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する異常情報出力手段とを備える。
【選択図】図1
【解決手段】監視対象者の生体情報に基づいて当該監視対象者の健康状態を監視する健康監視システムであって、位置情報に対応付けて、作業状況を示す状況情報を記憶する状況記憶手段と、監視対象者の位置情報に基づいて状況記憶手段から状況情報を抽出する状況抽出手段と、状況抽出手段が抽出した状況情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する閾値算出手段と、監視対象者の生体情報と閾値算出手段が算出した閾値とに基づいて、異常事態が発生したか否かを判断する異常判断手段と、異常判断手段が異常事態が発生したと判断した場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する異常情報出力手段とを備える。
【選択図】図1
Description
本発明は、監視対象者の生体情報に基づいて、当該監視対象者の健康状態を監視する健康監視システム、健康監視方法および健康監視プログラムに関する。
監視対象者の様々な情報を生体センサ等から受信して、監視対象者の健康状態を監視する健康監視システムが知られている。監視対象者の場所を特定できない一般的な健康監視システムでは、早急な対応が困難である。
迅速且つ効率的に患者の健康を管理することができる健康管理システムとして、患者の健康状態に関する測定データを受信するとともに、人工衛星を利用して患者の位置を検出するシステムが提案されている(例えば、特許文献1参照。)。特許文献1には、患者の測定データに基づいて健康に異常があると判定した場合に、救急隊等が患者の位置に速やかに移動して応急措置を取ることができることが記載されている。
また、多数の健康監視対象者が存在している場合においても、健康監視対象者各々の健康状態を的確に判断することができる健康監視システムとして、監視対象者が携帯する端末装置が、測定データに基づいて自己診断を行い、異常が検出された場合にのみ、センタ装置が端末装置から詳細データを受信するシステムが提案されている(例えば、特許文献2参照。)。特許文献2には、端末装置が、測定データに基づいて閾値を算出し、閾値と測定データとを比較して不整脈についての診断を行うことが記載されている。
しかし、特許文献1には、測定データを予め設定された基準値と比較することは記載されているものの、基準値をどのように定めるかについては記載されていない。また、特許文献2には、監視対象者自身の測定データに基づいて閾値を算出することは記載されているものの、監視対象者が置かれている状況については考慮されていない。
そこで、本発明は、監視対象者毎の状況を考慮して、健康状態を判定する健康監視システム、健康監視方法および健康監視プログラムを提供することを目的とする。
本発明による健康監視システムは、監視対象者の生体情報に基づいて当該監視対象者の健康状態を監視する健康監視システムであって、位置情報に対応付けて、作業状況を示す状況情報を記憶する状況記憶手段と、監視対象者の位置情報に基づいて状況記憶手段から状況情報を抽出する状況抽出手段と、状況抽出手段が抽出した状況情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する閾値算出手段と、監視対象者の生体情報と閾値算出手段が算出した閾値とに基づいて、異常事態が発生したか否かを判断する異常判断手段と、異常判断手段が異常事態が発生したと判断した場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する異常情報出力手段とを備えたことを特徴とする。
本発明による健康監視方法は、監視対象者の生体情報に基づいて当該監視対象者の健康状態を監視する健康監視方法であって、位置情報に対応付けて、作業状況を示す状況情報を状況記憶手段に記憶させる状況登録ステップと、監視対象者の位置情報に基づいて状況記憶手段から状況情報を抽出する状況抽出ステップと、状況抽出ステップで抽出した状況情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する閾値算出ステップと、監視対象者の生体情報と閾値算出ステップで算出した閾値とに基づいて、異常事態が発生したか否かを判断する異常判断ステップと、異常判断ステップで異常事態が発生したと判断した場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する異常情報出力ステップとを含むことを特徴とする。
本発明による健康監視プログラムは、監視対象者の生体情報に基づいて当該監視対象者の健康状態を監視するための健康監視プログラムであって、コンピュータに、位置情報に対応付けて、作業状況を示す状況情報を状況記憶手段に記憶させる状況登録処理と、監視対象者の位置情報に基づいて状況記憶手段から状況情報を抽出する状況抽出処理と、状況抽出処理で抽出した状況情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する閾値算出処理と、監視対象者の生体情報と閾値算出処理で算出した閾値とに基づいて、異常事態が発生したか否かを判断する異常判断処理と、異常判断処理で異常事態が発生したと判断した場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する異常情報出力処理とを実行させることを特徴とする。
本発明によれば、監視対象者毎の状況を考慮して、健康状態を判定することができるという効果がある。
実施形態1.
以下、本発明の第1の実施形態を図面を参照して説明する。図1は、本発明による健康監視システムの最小の構成例を示すブロック図である。図1に示す健康監視システムは、状況記憶手段1と、状況抽出手段2と、閾値算出手段3と、異常判断手段4と、異常情報出力手段5とを備える。
以下、本発明の第1の実施形態を図面を参照して説明する。図1は、本発明による健康監視システムの最小の構成例を示すブロック図である。図1に示す健康監視システムは、状況記憶手段1と、状況抽出手段2と、閾値算出手段3と、異常判断手段4と、異常情報出力手段5とを備える。
状況記憶手段1は、位置情報に対応付けて、作業状況を示す状況情報を記憶する。
状況抽出手段2は、監視対象者の位置情報に基づいて、状況記憶手段1から状況情報を抽出する。
閾値算出手段3は、状況抽出手段2が抽出した状況情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する。
異常判断手段4は、監視対象者の生体情報と閾値算出手段3が算出した閾値とに基づいて、異常事態の発生を判断する。
異常情報出力手段5は、異常判断手段4が異常事態が発生したと判断した場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する。
なお、健康監視システムは、コンピュータで実現可能であり、健康監視システムを構成する各構成要素、すなわち、状況抽出手段2、閾値算出手段3と、異常判断手段4および異常情報出力手段5は、コンピュータの処理装置(CPU)に上述した機能を実現させるためのプログラムとして実現可能である。
第1の実施形態によれば、監視対象者の位置情報に基づいて、監視対象者の現在の状況を動的に特定することができ、特定した状況に基づいて、生体情報の閾値を自動的に最適設定することができる。したがって、監視対象者の現在の状況に応じて異常の有無を判断することができる。
実施形態2.
以下、本発明の第2の実施形態を図面を参照して説明する。図2は、本発明による健康監視システムの第2の実施形態の構成例を示すブロック図である。図2に示す健康監視システムは、受信用端末10と、監視サーバ20とを備える。受信用端末10と監視サーバ20とは、インターネット等の通信ネットワークを介して通信可能に接続されている。以下、監視対象者が、冷蔵庫内で作業する業務作業員である場合を例にして説明する。
以下、本発明の第2の実施形態を図面を参照して説明する。図2は、本発明による健康監視システムの第2の実施形態の構成例を示すブロック図である。図2に示す健康監視システムは、受信用端末10と、監視サーバ20とを備える。受信用端末10と監視サーバ20とは、インターネット等の通信ネットワークを介して通信可能に接続されている。以下、監視対象者が、冷蔵庫内で作業する業務作業員である場合を例にして説明する。
受信用端末10は、位置情報検知手段100と、生体情報検知手段110と、情報受信・送信手段120と、結果受信手段121とを備える。受信用端末10は、例えば、監視対象者の作業地域内に設置される。
位置情報検知手段100は、例えば、所定時間ごとにGPS衛星からの電波を受信し、監視対象者の現在位置や移動方向等を算出し、位置情報を情報受信・送信手段120に随時出力する。
生体情報検知手段110は、監視対象者の生体情報を測定し、情報受信・送信手段120に随時出力する。生体情報検知手段110は、例えば、心拍、体温、加速度、胸部ひずみ、呼気、放射能摂取量等の生体情報を測定するセンサで実現される。以下、生体情報検知手段110が、体温および心拍数を測定し、生体情報として出力する場合を例に説明する。
情報受信・送信手段120は、位置情報検知手段100が出力した位置情報と、生体情報検知手段110が出力した生体情報とを、ネットワークを介して遠地の監視サーバ20に送信する。また、情報受信・送信手段120は、位置情報および生体情報とともに、監視対象者を識別可能な対象者IDと、時間を示す情報とを監視サーバ20に送信する。
結果受信手段121は、監視サーバ20から結果情報を受信する。結果情報については後述する。
図1には、位置情報検知手段100と生体情報検知手段110とが受信用端末10に内蔵されている場合を例示する。監視対象者は、例えば、受信用端末10を所持していてもよい。なお、位置情報検知手段100および生体情報検知手段110は、監視対象者によって所持され、情報受信手段120に情報を出力可能であればよく、受信用端末10に内蔵されていなくてもよい。
監視サーバ20は、情報受信手段130と、対象者特定手段140と、状況特定手段150と、閾値特定手段160と、異常判別手段170と、異常送信手段180と、生体情報データベース(DB)210と、状況データベース(DB)220と、健康データベース(DB)230と、環境データベース(DB)240と、勤務管理データベース(DB)250とを備える。
情報受信手段130は、情報受信・送信手段120が送信した「対象者ID」「時間」「位置情報」「生体情報」の各情報を受信して、生体情報DB210に登録する。
生体情報DB210は、情報受信手段130が受信した「対象者ID」「時間」「位置情報」「生体情報」の各情報を記憶する。図3は、生体情報DB210の登録例を示す説明図である。なお、図3には、生体情報として、「心拍数」および「体温」の各情報が登録される場合を例示する。
対象者特定手段140は、情報受信手段130が受信した「対象者ID」および「時間」の各情報と、勤務管理DB250に記憶された情報とに基づいて、対象者と勤務状況とを特定する。
図4は、勤務管理DB250の登録例を示す説明図である。勤務管理DB250は、「対象者ID」および「勤務(勤怠情報)」の各情報を記憶する。勤怠情報は、例えば、対象者が勤務中であるか否かを示す情報である。なお、勤怠情報は、時間毎の情報であってもよい。
状況特定手段150は、情報受信手段130が受信した「対象者ID」「時間」「位置情報」の各情報に基づいて状況DB220を検索し、対象者の現在の状況を特定する。
図5は、状況DB220の登録例を示す説明図である。状況DB220は、あらかじめ「対象者ID」「地図範囲情報」「時間」「状況」の各情報を記憶する。例えば、状況DB220には、前日に、対象者の翌日の状況(スケジュール)が設定される。「地図範囲情報」は、例えば、緯度経度データ等の位置情報である。また、「状況」は、例えば、対象者の作業状況を示す情報である。図5には、「状況」として「冷蔵庫内作業」が登録されている場合を例示する。一例として、10:00〜17:00の間に所定の緯度経度に位置する冷蔵庫内で作業する場合には、その緯度経度を示すデータが「地図範囲情報」として設定され、10:00〜17:00を示すデータが「時間」として設定される。
閾値特定手段160は、情報受信手段130が受信した情報と、状況特定手段150が特定した「状況」と、健康DB230および環境DB240が記憶する情報とに基づいて、対象者の生体情報の閾値を算出する。
図6は、健康DB230の登録例を示す説明図である。健康DB230は、「対象者ID」「病気歴」「作業前健康状態」の各情報を記憶する。「病気歴」は、対象者の過去の病気歴を示す情報である。また、「作業前健康状態」は、状況DB220の「状況」が示す作業前の健康状態を示す情報であって、例えば、作業前の血圧を示す情報である。「病気歴」は、例えば、病気になった際に随時登録される。「作業前健康状態」は、例えば、状況DB220の「状況」が示す作業の開始時等に登録される。
図7は、環境DB240の登録例を示す説明図である。環境DB240は、「地図範囲情報」「時間」「地域状況」の各情報を記憶する。「地域状況」は、位置と時間に対応付けられた情報であって、例えば、その位置および時間における環境状況を示す情報である。例えば、所定の緯度経度に位置する冷蔵庫が、00:00〜06:00の間0℃に制御され、06:00〜24:00の間−5℃に制御される場合には、00:00〜06:00を示す時刻データに対応して0℃を示すデータが環境データとして設定され、06:00〜24:00を示す時刻データに対応して−5℃を示すデータが環境データとして設定される。なお、環境DB240には、図7に例示されたデータの他に、多数の緯度経度データに対応した時刻データおよび環境データが設定されている。
例えば、閾値特定手段160は、情報受信手段130が受信した「対象者ID」に基づいて健康DB230を検索し、「病気歴」「作業前健康状態」の各情報を抽出する。また、閾値特定手段160は、情報受信手段130が受信した「時間」「位置情報」に基づいて環境DB240を検索し、「地域状況」を抽出する。
さらに、閾値特定手段160は、抽出した「病気歴」「作業前健康状態」「地域状況」の各情報と、状況特定手段150が特定した「状況」とに基づいて、対象者の生体情報の閾値を算出する。閾値特定手段160は、例えば、「状況」「病気歴」「作業前健康状態」「地域状況」をパラメータに持つ算出式に基づいて、閾値を算出してもよい。
異常判別手段170は、情報受信手段130が受信した生体情報と閾値特定手段160が算出した閾値とに基づいて、異常事態が発生したか否かを判断する。異常判別手段170は、例えば、生体情報が閾値を超えた状態から一定期間が経過した場合に、異常事態が発生したと判断する。異常判別手段170は、異常事態が発生したと判断すると、異常送信手段180に異常事態の発生を通知する。
異常送信手段180は、異常判別手段170からの通知に基づいて、結果受信手段121および緊急システム30に、結果情報として異常事態の発生を通知する。なお、通知先として、所定の医師が使用する端末等を含んでもよい。緊急システム30は、例えば、異常事態発生の通知に応じて救急医療を行う救急医療システム等の他の基幹システムである。
次に、図8を参照して第2の実施形態の動作について説明する。図8は、第2の実施形態の健康監視システムの動作を示すフローチャートである。
情報受信手段130は、対象者IDと、時間を示す情報と、位置情報検知手段100が出力した位置情報と、生体情報検知手段110が出力した生体情報とを受信する(ステップS1)。
状況特定手段150は、情報受信手段130が受信した「対象者ID」「時間」「位置情報」の各情報に基づいて、状況DB220から「状況」を抽出する(ステップS2)。
閾値特定手段160は、情報受信手段130が受信した「対象者ID」に基づいて、健康DB230から「病気歴」「作業前健康状態」の各情報を抽出する(ステップS3)。
閾値特定手段160は、情報受信手段130が受信した「時間」「位置情報」に基づいて、環境DB240から「地域状況」を抽出する(ステップS4)。
閾値特定手段160は、抽出した「状況」「病気歴」「作業前健康状態」「地域状況」の各情報に基づいて、対象者の生体情報の閾値を算出する(ステップS5)。
異常判別手段170は、情報受信手段130が受信した生体情報と閾値特定手段160が算出した閾値とに基づいて、異常事態が発生したか否かを判断する。異常判別手段170が、異常事態が発生したと判断すると(ステップS6)、異常送信手段180は、結果受信手段121および緊急システム30に、異常事態の発生を通知する(ステップS7)。
第2の実施形態によれば、第1の実施形態による効果に加えて、監視対象者の位置情報と時間情報とに基づいて、より正確に監視対象者の状況を特定することができる。
また、現在の状況だけでなく、過去の健康状態や環境状況に基づいて、生体情報の閾値を算出するため、より正確に異常の有無を判断することができる。
本実施形態によれば、監視対象者の身体の異常をリアルタイムに検出できることから、異常の早期発見、事前検知につなげることができる。また、監視サーバが監視対象者からの情報を受信して処理を行うため、本部等の遠地で一元監視することが可能である。
状況DB220には、時刻データとして、10:00〜17:00を示すデータが設定されているとする。また、環境DB240には、緯度経度データとして、北緯37°10′30″、東経137°20′30″を示すデータが設定され、時刻データとしての00:00〜06:00を示すデータに対応して0℃を示す環境データが設定され、時刻データとしての06:00〜24:00を示すデータに対応して−5℃を示す環境データが設定されているとする。
情報受信手段130が、受信用端末10から、「日電太郎」を示す対象者ID、10:05を示す情報および北緯37°10′30″、東経137°20′30″を示す情報を受信したとする。その場合、状況特定手段150は、状況DB220に設定されているデータに基づいて、対象者が冷蔵庫内で実際に作業していると認識し、「冷蔵庫内作業」を示すデータを状況DB220から抽出する。また、環境DB240から、−5℃を示す環境データを抽出する。なお、状況DB220および環境DB240からデータを抽出する際に、緯度経度に関する多少の差は許容される。例えば、受信用端末10から北緯37°10′35″、東経137°20′25″を示す情報が受信された場合にも、状況特定手段150は、対象者が冷蔵庫内に存在すると認識する。
閾値特定手段160は、一般的な健常者の平均的な心拍数および体温に対して、−5℃の環境を考慮した値を増減した値を閾値とする。例えば、一般的な健常者の平均的な心拍数および体温が80/分および36.5℃であったとすると、75/分および36.3℃を閾値とする。なお、75/分および36.3℃は単なる一例である。さらに、閾値特定手段160は、健康DB230に登録されている「病気データ」および「健康データ」を考慮して閾値を増減する。例えば、「健康データ」として血圧140mmHg(高)、100mmHg(低)が登録されていたとすると、それらの値は高血圧気味を示しているので心拍数も一般的な人に比べて高いと考えられることから、心拍数の閾値を若干高め(例えば、78/分)にする。
以上のように、閾値特定手段160は、状況特定手段150が状況DB220から抽出した「状況」、環境DB240から抽出した「地域状況」および健康DB230から抽出した各情報に基づいて、一般的な生体情報を示す値を増減させて生体情報の閾値を算出する。
なお、対象者について勤務管理DB250に「勤務中でない」ことを示す情報が登録されていた場合には、例えば、異常判別手段170は動作しない。しかし、閾値特定手段160が、健康DB230から抽出した各情報に基づいて生体情報の閾値を算出し、算出された閾値を用いて異常判別手段170が、異常事態が生じたか否か判断するようにしてもよい。
なお、上記に示した実施形態では、以下の(1)〜(5)に示すような特徴的構成を備えた健康監視システムが示されている。
(1)監視対象者の生体情報に基づいて当該監視対象者の健康状態を監視する健康監視システムであって、位置情報に対応付けて、作業状況を示す状況情報を記憶する状況記憶手段(例えば、状況DBで実現される)と、監視対象者の位置情報に基づいて状況記憶手段から状況情報を抽出する状況抽出手段(例えば、状況特定手段150で実現される)と、状況抽出手段が抽出した状況情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する閾値算出手段(例えば、閾値特定手段160で実現される)と、監視対象者の生体情報と閾値算出手段が算出した閾値とに基づいて、異常事態が発生したか否かを判断する異常判断手段(例えば、異常判別手段170で実現される)と、異常判断手段が異常事態が発生したと判断した場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する異常情報出力手段(例えば、異常送信手段180で実現される)とを備えたことを特徴とする健康監視システム。
(2)監視対象者を示す情報に対応付けて、監視対象者の健康状態を示す健康状態情報を記憶する健康状態記憶手段(例えば、健康DBで実現される)と、監視対象者を示す情報に基づいて健康状態記憶手段から健康状態情報を抽出する健康状態抽出手段(例えば、閾値特定手段160で実現される)とを備え、閾値算出手段は、健康状態抽出手段が抽出した健康状態情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する健康監視システム。そのように構成された健康監視システムは、現在の状況と過去の健康状態に基づいて生体情報の閾値を算出するため、より正確に異常の有無を判断することができる。
(3)位置情報に対応付けて、環境状況を示す環境状況情報を記憶する環境状況記憶手段(例えば、環境DBで実現される)と、監視対象者の位置情報に基づいて環境状況記憶手段から環境状況情報を抽出する環境状況抽出手段(例えば、閾値特定手段160で実現される)とを備え、閾値算出手段は、環境状況抽出手段が抽出した環境状況情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する健康監視システム。そのように構成された健康監視システムは、現在の状況と環境状況に基づいて生体情報の閾値を算出するため、より正確に異常の有無を判断することができる。
(4)状況記憶手段は、位置情報と時刻を示す情報とに対応付けて状況情報を記憶し、状況抽出手段は、監視対象者の位置情報と、位置情報を抽出した時刻とに基づいて状況情報を抽出する健康監視システム。そのように構成された健康監視システムは、監視対象者の位置情報と時間情報とに基づいて、より正確に監視対象者の状況を特定することができる。
(5)通信ネットワークを介して、監視対象者の位置情報および生体情報を受信する受信手段(例えば、情報受信手段130で実現される)を備え、状況抽出手段は、受信手段が受信した監視対象者の位置情報に基づいて状況記憶手段から状況情報を抽出し、異常判断手段は、受信手段が受信した監視対象者の生体情報と閾値算出手段が算出した閾値とに基づいて、異常事態の発生を判断する健康監視システム。そのように構成された健康監視システムは、通信ネットワークを介して受信した情報に基づいて処理を行うことから、遠地に設置された監視サーバにおいて一元監視することができる。
本発明は、原子力発電所内での放射能摂取についての作業員の健康監視や、タクシーやトラック等の乗務員の健康監視や、工事現場での作業員の事故監視や、老人、身障者、病人、子供等の健康監視や、オリエンテーリングやマラソン大会等の広地域で行われるスポーツ行事での事故・健康監視や、動物の健康・生体監視等に効果的に適用できる。
1 状況記憶手段
2 状況抽出手段
3 閾値算出手段
4 異常判断手段
5 異常情報出力手段
2 状況抽出手段
3 閾値算出手段
4 異常判断手段
5 異常情報出力手段
Claims (9)
- 監視対象者の生体情報に基づいて当該監視対象者の健康状態を監視する健康監視システムであって、
位置情報に対応付けて、作業状況を示す状況情報を記憶する状況記憶手段と、
監視対象者の位置情報に基づいて前記状況記憶手段から状況情報を抽出する状況抽出手段と、
前記状況抽出手段が抽出した状況情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する閾値算出手段と、
前記監視対象者の生体情報と前記閾値算出手段が算出した閾値とに基づいて、異常事態が発生したか否かを判断する異常判断手段と、
前記異常判断手段が異常事態が発生したと判断した場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する異常情報出力手段と
を備えたことを特徴とする健康監視システム。 - 監視対象者を示す情報に対応付けて、前記監視対象者の健康状態を示す健康状態情報を記憶する健康状態記憶手段と、
監視対象者を示す情報に基づいて前記健康状態記憶手段から健康状態情報を抽出する健康状態抽出手段とを備え、
閾値算出手段は、前記健康状態抽出手段が抽出した健康状態情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する
請求項1記載の健康監視システム。 - 位置情報に対応付けて、環境状況を示す環境状況情報を記憶する環境状況記憶手段と、
監視対象者の位置情報に基づいて前記環境状況記憶手段から環境状況情報を抽出する環境状況抽出手段とを備え、
閾値算出手段は、前記環境状況抽出手段が抽出した環境状況情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する
請求項1または請求項2記載の健康監視システム。 - 状況記憶手段は、位置情報と時刻を示す情報とに対応付けて状況情報を記憶し、
状況抽出手段は、監視対象者の位置情報と、位置情報を抽出した時刻とに基づいて状況情報を抽出する
請求項1から請求項3のうちのいずれか1項に記載の健康監視システム。 - 通信ネットワークを介して、監視対象者の位置情報および生体情報を受信する受信手段を備え、
状況抽出手段は、前記受信手段が受信した監視対象者の位置情報に基づいて前記状況記憶手段から状況情報を抽出し、
異常判断手段は、前記受信手段が受信した監視対象者の生体情報と閾値算出手段が算出した閾値とに基づいて、異常事態の発生を判断する
請求項1から請求項4のうちのいずれか1項に記載の健康監視システム。 - 監視対象者の生体情報に基づいて当該監視対象者の健康状態を監視する健康監視方法であって、
位置情報に対応付けて、作業状況を示す状況情報を状況記憶手段に記憶させる状況登録ステップと、
監視対象者の位置情報に基づいて前記状況記憶手段から状況情報を抽出する状況抽出ステップと、
前記状況抽出ステップで抽出した状況情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する閾値算出ステップと、
前記監視対象者の生体情報と前記閾値算出ステップで算出した閾値とに基づいて、異常事態が発生したか否かを判断する異常判断ステップと、
前記異常判断ステップで異常事態が発生したと判断した場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する異常情報出力ステップと
を含むことを特徴とする健康監視方法。 - 位置情報に対応付けて、環境状況を示す環境状況情報を環境状況記憶手段に記憶させる環境状況登録ステップと、
監視対象者の位置情報に基づいて前記環境状況記憶手段から環境状況情報を抽出する環境状況抽出ステップとを含み、
閾値算出ステップで、前記環境状況抽出ステップで抽出した環境状況情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する
請求項6記載の健康監視方法。 - 監視対象者の生体情報に基づいて当該監視対象者の健康状態を監視するための健康監視プログラムであって、
コンピュータに、
位置情報に対応付けて、作業状況を示す状況情報を状況記憶手段に記憶させる状況登録処理と、
監視対象者の位置情報に基づいて前記状況記憶手段から状況情報を抽出する状況抽出処理と、
前記状況抽出処理で抽出した状況情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する閾値算出処理と、
前記監視対象者の生体情報と前記閾値算出処理で算出した閾値とに基づいて、異常事態が発生したか否かを判断する異常判断処理と、
前記異常判断処理で異常事態が発生したと判断した場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する異常情報出力処理と
を実行させるための健康監視プログラム。 - 位置情報に対応付けて、環境状況を示す環境状況情報を環境状況記憶手段に記憶させる環境状況登録処理と、
監視対象者の位置情報に基づいて前記環境状況記憶手段から環境状況情報を抽出する環境状況抽出処理とを含み、
閾値算出処理で、前記環境状況抽出処理で抽出した環境状況情報に基づいて、生体情報の閾値を算出する
請求項8記載の健康監視プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2007233926A JP2009061221A (ja) | 2007-09-10 | 2007-09-10 | 健康監視システム、健康監視方法および健康監視プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
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Cited By (5)
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JP2020119324A (ja) * | 2019-01-24 | 2020-08-06 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用情報表示装置 |
CN115435785A (zh) * | 2022-09-22 | 2022-12-06 | 德瑞洁能科技有限公司 | 煤矿综采透明系统运移轨迹监测装置和监测方法 |
JP7280653B1 (ja) * | 2022-09-26 | 2023-05-24 | 余白文化株式会社 | 体調行動監視システム |
-
2007
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Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017202057A (ja) * | 2016-05-10 | 2017-11-16 | 株式会社北電子 | 情報処理装置及び情報処理プログラム |
WO2019225312A1 (ja) * | 2018-05-23 | 2019-11-28 | 株式会社Nttドコモ | 監視装置及びプログラム |
JPWO2019225312A1 (ja) * | 2018-05-23 | 2021-06-17 | 株式会社Nttドコモ | 監視装置及びプログラム |
JP7341991B2 (ja) | 2018-05-23 | 2023-09-11 | 株式会社Nttドコモ | 監視装置 |
JP2020119324A (ja) * | 2019-01-24 | 2020-08-06 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用情報表示装置 |
JP7341666B2 (ja) | 2019-01-24 | 2023-09-11 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用情報表示装置 |
CN115435785A (zh) * | 2022-09-22 | 2022-12-06 | 德瑞洁能科技有限公司 | 煤矿综采透明系统运移轨迹监测装置和监测方法 |
JP7280653B1 (ja) * | 2022-09-26 | 2023-05-24 | 余白文化株式会社 | 体調行動監視システム |
WO2024069715A1 (ja) * | 2022-09-26 | 2024-04-04 | 余白文化株式会社 | 体調行動監視システム |
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