JP2012088947A - Method and system for blood glucose value estimation - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、血糖値予測方法および血糖値予測システムに関する。 The present invention relates to a blood sugar level prediction method and a blood sugar level prediction system.
従来から、日常の生活習慣に起因する生活習慣病に関して、健康診断の結果(血圧、血糖値、体重、および体脂肪率などのバイタルデータ)、食生活、および運動量などの情報から、食事などの目標摂取量、および運動などによる一日あたりの目標消費カロリーなどを設定する必要がある。さらに、これらの設定に基づき、実際の摂取カロリーおよび消費カロリーならびにバイタルデータを比較して、その後の食事および運動の実施を促す方法がある。
このような方法として、献立および栄養素情報テーブル、食事摂取情報テーブルおよび検診結果などから食事および運動指導を実施する方法が開示されている(たとえば、特許文献1参照)。また、食事を提供する宅配業者などと、医療機関または予防医療センターなどとが提供する食事のメニューまたは健康管理を実施する方法が開示されている(たとえば、特許文献2参照)。
Traditionally, with regard to lifestyle-related diseases caused by daily lifestyle habits, information on health check results (vital data such as blood pressure, blood glucose level, body weight, and body fat percentage), dietary habits, and amount of exercise, etc. It is necessary to set the target intake and target calorie consumption per day due to exercise. In addition, based on these settings, there are methods to compare actual calorie intake and calorie consumption and vital data to encourage subsequent meals and exercises.
As such a method, a method of performing meal and exercise guidance from a menu and nutrient information table, a meal intake information table, a medical examination result, and the like is disclosed (for example, see Patent Document 1). In addition, a meal menu or a health management method provided by a delivery company that provides meals and a medical institution or preventive medical center is disclosed (for example, see Patent Document 2).
しかしながら、摂取した食事および食後に実行した運動が、その後の血糖値にどのように影響を与えるか、つまり血糖値の上昇または低下を予測していないため、特に血糖値が低くなり過ぎる低血糖状態などを予想することはできないという課題がある。 However, hypoglycemia, especially when blood sugar levels are too low, because the dietary intake and exercise exercises after meals do not predict subsequent blood sugar levels, i. There is a problem that it cannot be predicted.
本発明は、上記課題の少なくとも一部を解決するためになされたものである。以下の形態または適用例により実現することが可能である。 The present invention has been made to solve at least a part of the above problems. It can be realized by the following forms or application examples.
[適用例1]本適用例にかかる血糖値予測方法は、ユーザーの血糖値データを基準値として設定する血糖値データ受付ステップと、前記基準値をもとにして前記ユーザーが食事を摂取した後の血糖値に収まる摂取カロリーを決定する摂取カロリー決定ステップと、前記摂取カロリーを送信する情報送信ステップと、前記摂取カロリーをもとに検索して食事提供者を抽出する食事提供者抽出ステップと、前記食事提供者の食事メニューデータベースに、前記摂取カロリーを送信する摂取カロリー送信ステップと、前記食事メニューデータベース内から、前記摂取カロリーに適合する最適食事メニュー情報を選び出して送信する最適食事メニュー情報送信ステップと、前記最適食事メニュー情報の中から、食事メニューを選択する食事メニュー選択ステップと、前記食事メニューを、摂取する食事情報として送信する食事メニュー送信ステップと、前記食事メニューの入力を受付ける入力受付ステップと、前記摂取カロリーに対する第1予測曲線を算出する第1予測アルゴリズム算出ステップと、前記摂取カロリーに対する血糖値の変化傾向を解析して第1モデル波形を生成する第1モデル波形生成ステップと、前記第1予測曲線と前記第1モデル波形の血糖値変化とを比較し、前記第1予測曲線を変形する第1予測曲線変形ステップと、前記ユーザーが実施する運動による消費カロリーに対する第2予測曲線を算出する第2予測アルゴリズム算出ステップとを備えることを要旨とする。 [Application Example 1] A blood glucose level prediction method according to this application example includes a blood glucose level data receiving step for setting a user's blood glucose level data as a reference value, and after the user has eaten a meal based on the reference value A calorie intake determination step for determining calorie intake that falls within the blood sugar level of the information, an information transmission step for transmitting the calorie intake, a meal provider extraction step for searching based on the calorie intake and extracting a meal provider, An intake calorie transmission step of transmitting the intake calories to the meal menu database of the meal provider, and an optimal meal menu information transmission step of selecting and transmitting optimal meal menu information that matches the intake calories from the meal menu database. And a meal menu selection for selecting a meal menu from the optimum meal menu information. A meal menu transmitting step for transmitting the meal menu as meal information to be ingested; an input receiving step for receiving input of the meal menu; and a first prediction algorithm calculating step for calculating a first prediction curve for the calorie intake. Comparing a blood glucose level change of the first predictive curve and the first model waveform, and a first model waveform generating step of generating a first model waveform by analyzing a change tendency of the blood glucose level with respect to the calorie intake, The gist includes a first prediction curve deformation step for deforming the first prediction curve, and a second prediction algorithm calculation step for calculating a second prediction curve for calories consumed by the exercise performed by the user.
これによれば、基準値をもとにしてユーザーが食事を摂取した後の血糖値に収まる最適摂取カロリーを決め、その最適摂取カロリーに適合する最適食事メニュー情報の中から、食事メニューを選択することが可能な血糖値予測システムを提供することができる。このため、ユーザーの主観により食事メニューを選択して、その食事メニューの摂取カロリーに対する血糖値の変化傾向を解析する場合と比べて、血糖値の変化傾向を正確に解析することができる。また、食事メニューを摂取する食事情報として送信するので、ユーザーが摂取カロリーおよび食事を摂取した後の血糖値の変化傾向などに気を煩わせることなく、簡易に摂取カロリーおよび血糖値の変化傾向を知ることができる。特に、血糖値が低下してしまうような変化傾向を避けることが可能となる。 According to this, the optimal calorie intake that fits into the blood glucose level after the user ingests a meal is determined based on the reference value, and the meal menu is selected from the optimal meal menu information that matches the optimal calorie intake. It is possible to provide a blood sugar level prediction system capable of performing the above. For this reason, the change tendency of a blood glucose level can be correctly analyzed compared with the case where a meal menu is selected by the user's subjectivity and the change tendency of the blood sugar level with respect to the calorie intake of the meal menu is analyzed. In addition, since the meal menu is sent as meal information, the user can easily change the calorie intake and blood glucose level without worrying about the calorie intake and the blood glucose level change after taking the meal. I can know. In particular, it is possible to avoid a change tendency that lowers the blood sugar level.
[適用例2]上記適用例にかかる血糖値予測方法において、前記情報送信ステップで、前記ユーザーの位置情報を送信することが好ましい。 Application Example 2 In the blood sugar level prediction method according to the application example, it is preferable that the position information of the user is transmitted in the information transmission step.
これによれば、ユーザーの位置情報を送信することにより、既に知っている食事提供者だけでなく、ユーザーの不案内な場所などにおいても、適切な食事メニューを取得することができる。これにより、選択肢が増えて、摂取する食事が偏ることなく摂取でき、血糖値予測システムを飽きることなく使い続けることができる。 According to this, by transmitting the user's position information, it is possible to acquire an appropriate meal menu not only at a meal provider who already knows but also at a place where the user is uninformed. As a result, the number of choices increases, the food to be taken can be taken without bias, and the blood glucose level prediction system can be used without getting tired.
[適用例3]本適用例にかかる血糖値予測システムは、ユーザーの血糖値、食事情報、および運動情報の入力を受付ける操作部と、前記ユーザーの履歴情報が記憶されている記憶部と、前記食事情報に対する摂取カロリーを取得する摂取エネルギー取得部と、前記摂取カロリーによる前記血糖値の変化を予測した第1予測曲線、および前記運動情報に対する消費カロリーによる前記血糖値の変化を予測した第2予測曲線を求める算出部と、前記運動情報により消費カロリーを取得する消費エネルギー取得部と、前記第1予測曲線から算出される最適摂取カロリーを送信する第1通信部とを備える血糖値予測装置と、前記第1通信部から前記最適摂取カロリーを送信する第2通信部と、前記最適摂取カロリーに適合する食事情報を抽出する検索部とを備える食事メニューシステムと、前記第2通信部と送受信する食事メニューデータベースとを有し、前記第2通信部および前記第1通信部により前記血糖値予測装置へ前記最適摂取カロリーに適合する食事情報を送信することを要旨とする。 Application Example 3 A blood glucose level prediction system according to this application example includes an operation unit that receives input of a user's blood glucose level, meal information, and exercise information, a storage unit that stores the user's history information, An intake energy acquisition unit that acquires calorie intake for meal information, a first prediction curve that predicts a change in blood glucose level due to the calorie intake, and a second prediction that predicts change in blood glucose level due to calorie consumption for the exercise information A blood sugar level prediction apparatus comprising: a calculation unit for obtaining a curve; a consumption energy acquisition unit for acquiring calorie consumption from the exercise information; and a first communication unit for transmitting optimal calorie intake calculated from the first prediction curve; A second communication unit that transmits the optimal calorie intake from the first communication unit, and a search for extracting meal information that matches the optimal calorie intake A meal menu system comprising: a meal menu database that transmits and receives to / from the second communication unit, and the second communication unit and the first communication unit match the optimal calorie intake to the blood sugar level prediction device. The gist is to send information.
これによれば、検索部により最適摂取カロリーに適合する食事情報を、食事メニューデータベースから抽出し、血糖値予測装置へ送信することにより、ユーザーに提供されるので、最適摂取カロリーに適合する食事情報を選択することが可能な血糖値予測システムを提供することができる。 According to this, meal information that matches the optimal intake calorie is provided to the user by extracting the meal information that matches the optimal intake calorie from the meal menu database and transmitting it to the blood sugar level prediction device. Can be provided.
[適用例4]上記適用例にかかる血糖値予測システムにおいて、前記血糖値予測装置に位置情報取得部を備えることが好ましい。 Application Example 4 In the blood sugar level prediction system according to the application example, it is preferable that the blood sugar level prediction apparatus includes a position information acquisition unit.
これによれば、位置情報取得部により、ユーザーの位置情報を取得するので、既に知っている食事提供者だけでなく、ユーザーの不案内な場所などにおいても、ユーザーの位置情報をもとに検索して、食事メニューデータベース内から、食事メニューを提供する食事提供者を抽出することができる。これにより、ユーザーに合わせた最適摂取カロリーの食事メニューを、最適食事メニュー情報の中から選択し、その食事メニューの食事を摂取することができる。 According to this, since the location information acquisition unit acquires the location information of the user, the search is performed based on the location information of the user not only in the meal provider who already knows but also in a place where the user is uninformed. Thus, the meal provider who provides the meal menu can be extracted from the meal menu database. Thereby, the meal menu of the optimal intake calorie according to the user can be selected from the optimal meal menu information, and the meal of the meal menu can be ingested.
以下、本発明の血糖値予測方法および血糖値予測システム1の好適な実施形態の一例について説明する。
Hereinafter, an example of a suitable embodiment of a blood sugar level prediction method and a blood sugar
(実施形態)
以下、本実施形態の血糖値予測方法および血糖値予測システム1について、図1から図9を参照して説明する。
(Embodiment)
Hereinafter, the blood sugar level prediction method and the blood sugar
(概要)
本実施形態に係る血糖値予測システム1は、図1に示すように、各患者(ユーザー)によって使用される血糖値予測装置10(10a,10b、10n)と、通信回線20,22と、食事メニューシステム30と、食事メニューデータベース50とで構成されている。
(Overview)
As shown in FIG. 1, a blood sugar
一般に血糖値は血糖の状態の判断に用いられることが多く、ユーザーの健康状態、食事、運動等、ユーザーの状態によって血糖値(単位:mg/dl)は変動する。そのため、血糖値が高い場合であっても血糖の状態が悪くない場合や、血糖値が低い場合であっても血糖の状態が悪い場合がある。医療機関では、血糖の状態を判断する指標として血液中のHbA1cを用いており、HbA1cは一般に医療機関で検査されている。HbA1cは、検査時点から1〜2ヶ月前までの血糖の状態を表すものとされており、HbA1cの値がある一定の範囲内であれば正常であり、一定の範囲を超える場合には糖尿病であると判断され、HbA1cによって糖尿病の進行具合を推定することができる。 In general, the blood glucose level is often used to determine the blood glucose state, and the blood glucose level (unit: mg / dl) varies depending on the user's state, such as the user's health condition, diet, and exercise. Therefore, even if the blood sugar level is high, the blood sugar state is not bad, or even if the blood sugar level is low, the blood sugar state may be bad. In medical institutions, HbA1c in blood is used as an index for determining the state of blood glucose, and HbA1c is generally examined in medical institutions. HbA1c is considered to represent the state of blood glucose from the time of examination to 1 to 2 months before, and is normal if the value of HbA1c is within a certain range, and is diabetic if it exceeds a certain range. It is judged that there is, and the progress of diabetes can be estimated by HbA1c.
以下、本実施形態に係る血糖値予測システム1の詳細について説明する。
図2は、血糖値予測システム1の各構成を示す図である。
以下、血糖値予測装置10、食事メニューシステム30、および食事メニューデータベース50の各部を説明する。
Hereinafter, details of the blood sugar
FIG. 2 is a diagram illustrating each configuration of the blood sugar
Hereinafter, each part of the blood glucose
(血糖値予測装置10)
血糖値予測装置10は、ユーザーの手首等に装着可能に構成されており、制御部110、活動量測定部120、操作部130、記憶部140、表示部150、計時部160、位置情報取得部180、及び第1通信部170を備える。血糖値予測装置10は、ユーザーの血糖値の時系列変化を予測する。
制御部110は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)のメモリーを含み、RAMをワーキングエリアとしてROMに予め記憶されている制御プログラムを実行することにより、制御部110と接続されている各部を制御する。
(Blood glucose level prediction device 10)
The blood glucose
The
活動量測定部120は、ユーザーが消費した消費カロリーを求め、求めた消費カロリーを消費エネルギー情報として制御部110へ送出する。活動量測定部120は、例えば、ユーザーの運動状態を検出するための加速度センサーや速度センサー等のセンサーを有し、ユーザーの歩行や運動などの動作によって検出されたセンサーからの出力信号を予め定義された演算式を用いて消費カロリーに変換する。
また、消費カロリーを精度よく求めるため、脈波RR間隔、体温、血圧、および睡眠などの生体データを、光学検出、電気信号検出、圧力検出などを用いて検出してもよい。
The activity
Moreover, in order to obtain | require calorie consumption accurately, you may detect biometric data, such as a pulse-wave RR interval, body temperature, blood pressure, and sleep, using optical detection, electrical signal detection, pressure detection, etc.
操作部130は、例えば、数字や文字等の入力キーを有する操作ボタン群を有し、ユーザーによって操作された入力キーに対応する操作信号を制御部110へ送出する。本実施形態では、特に、操作部130は、測定されたユーザーの血糖値およびHbA1cの入力を受付けると共に、ユーザーが摂取した食事内容(食事メニューおよび摂取カロリー)を示す食事情報やユーザーが行った運動内容を示す運動情報のデータの入力を受付ける。
The
表示部150は、液晶ディスプレイ等の表示装置で構成され、制御部110の制御の下、食事情報や運動情報の入力画面、血糖値の予測曲線等の各種画像を表示する。
位置情報取得部180は、たとえばGPS(Global Positioning System)を備え、血糖値予測装置10を装着したユーザーの位置情報を取得する。
計時部160は、所定のクロックをカウントして時刻を計時する。
第1通信部170は、通信回線20と接続され、制御部110の制御の下、予め設定されたアドレスに基づいて血糖値予測装置10と食事メニューシステム30との間で通信を確立し、血糖値予測装置10と食事メニューシステム30との間で各種データを送受信する。
The
The position
The
The
記憶部140は、不揮発性の記憶媒体で構成され、たとえば医療機関における診察券番号等のユーザーを識別する識別情報(以下、ユーザーIDと称する)、ユーザーの血糖値に関する情報を含む履歴情報200及び運動種別情報212等のテーブルを記憶している。そして、食事メニューデータベース50から提供された最適食事メニュー情報213(図3参照)を食事メニュー情報211に記憶する。
ここで、食事メニューデータベース50、食事メニュー情報211、最適食事メニュー情報213、運動種別情報212、および履歴情報200について以下に説明する。
The
Here, the
図3(a)は、食事メニューデータベース50の一例を示す図である。食事メニューデータベース50には、院内食堂、社内食堂、または宅配業者などの食事提供者から提供される単品の食品名や料理名等の食事メニューおよび食事メニューに対応する摂取カロリーなどがそれぞれ記憶されている。食事メニューデータベース50は、ユーザーが食事を摂取する際に参照される。たとえば、位置情報取得部180から取得した位置情報、およびユーザーに合わせた最適摂取カロリーをもとに検索して、食事メニューデータベース50から、食事メニュー(最適食事メニュー情報213)を提供するもっとも近い食事提供者を、検索部310により食事メニューシステム30から抽出する。そして、図3(b)に示すように食事メニュー情報211が、最適食事メニュー情報213として抽出されることにより、ユーザーに合わせた最適摂取カロリーに適合する一定数の食事情報を最適食事メニュー情報213として、血糖値予測装置10へ送信し、ユーザーに提供される。ユーザーは最適食事メニュー情報213の中から食事メニューを選択し、その食事メニューの食事を摂取する。
ユーザーに合わせた最適摂取カロリーとして、たとえば食事情報に対する血糖値の変化傾向から血糖値の下限を90mg/dlに留める場合、400kcal以上の食事メニューが提供される。そして、食事情報に対する血糖値の変化傾向から血糖値の上限を150mg/dlに抑える場合、600kcal以下の食事メニューが提供される。この場合、図3(b)に示すように、最適摂取カロリーが500kcalの食事メニューを最適食事メニュー情報213として提供され、表示部150に送信されて表示される。最適摂取カロリーは、食事前の状態(運動内容および血糖値など)、または血糖値の予測曲線(第1予測曲線および第2予測曲線)、ならびに毎日の血糖値と食事および運動などの行動履歴とから算出される。
図3(c)は、運動種別情報212の一例を示す図である。運動種別情報212には、運動種別と運動内容とが記憶されている。運動種別情報212は、ユーザーが運動情報を入力する際に参照される。
FIG. 3A is a diagram illustrating an example of the
As the optimal calorie intake adapted to the user, for example, when the lower limit of blood glucose level is kept at 90 mg / dl from the change tendency of blood glucose level with respect to meal information, a meal menu of 400 kcal or more is provided. When the upper limit of the blood glucose level is suppressed to 150 mg / dl from the tendency of the blood glucose level to change with respect to the meal information, a meal menu of 600 kcal or less is provided. In this case, as shown in FIG. 3B, a meal menu having an optimal intake calorie of 500 kcal is provided as the optimal
FIG. 3C is a diagram illustrating an example of the
履歴情報200には、図4(a)に示す血糖値情報200aと、図4(b)に示す行動情報200bとが含まれている。血糖値情報200aには、例えば、ユーザーが過去に糖尿病に関する教育入院を行ったとき等の1〜2週間程度の教育入院期間の血糖値と食事および運動などの行動履歴とが記憶されている。履歴情報200には、この行動履歴に加えて、教育入院期間後の毎日の血糖値と食事および運動などの行動履歴が予測血糖値データとして記憶される。
ユーザーが食事を摂取する際は、上述のようにして食事メニューを選択し、その食事メニューの食事を摂取する。そして、ユーザーが運動を行う際は、上述のようにして、運動情報を入力し運動を行う。
図4(a)には、一例として、2010年2月1日と2月2日のユーザーの血糖値情報200aを示している。この図の波形41は、ユーザーの血糖値の時系列変化を表している。また、時間軸における「朝食」、「散歩」、「昼食」・・・等は、ユーザーが摂った食事や運動のタイミング等の行動履歴を示している。図4(b)には、図4(a)の各行動履歴に対応する行動情報200bを示しており、各行動履歴に対応する行動内容(食事内容、運動内容)と、行動内容に対応するカロリー(摂取カロリー、消費カロリー)とが対応づけられている。
例えば、図4(a)の2010年2月1日の朝食の食事内容は、図3(b)に示した最適食事メニュー情報213の中から選択した「和食A」であり、和食Aの摂取カロリーは「500kcal」であったことを示している。また、図4(a)の2010年2月1日の午前に行った「散歩」の消費カロリーは「50kcal」であったことを示している。このように、本実施形態では、履歴情報200において、ユーザーの血糖値の変化と合わせてユーザーの行動に対する摂取カロリーと消費カロリーが記憶されている。
The
When the user takes a meal, the meal menu is selected as described above, and the meal in the meal menu is taken. When the user exercises, exercise information is input and exercised as described above.
FIG. 4A shows blood
For example, the meal content of the breakfast on February 1, 2010 in FIG. 4A is “Japanese food A” selected from the optimal
(制御部110の機能構成)
図5は、上述した制御部110の機能を中心とする機能構成図である。制御部110は、取得手段の一例である摂取エネルギー取得部111、消費エネルギー取得部112と、算出部113、解析部114、生成部115、及び送信制御部116を含む。
摂取エネルギー取得部111は、ユーザーが入力した血糖値データと、摂取エネルギー情報としてユーザーが入力(選択)した食事情報(食事内容)を操作部130から取得し、取得した食事情報と、食事メニュー情報211に基づいて食事情報に対する摂取カロリーを取得する。
消費エネルギー取得部112は、ユーザーの消費エネルギー情報として消費カロリーを活動量測定部120から一定時間毎に取得する。
(Functional configuration of control unit 110)
FIG. 5 is a functional configuration diagram centering on the functions of the
The intake
The consumed
算出部113は、摂取エネルギー取得部111で求めた摂取カロリーまたは食事情報に対する摂取カロリーと予め定められた第1予測アルゴリズムとに基づいて、摂取カロリーに対する血糖値の変化を予測した予測曲線(以下、第1予測曲線と称する)を求める。また、算出部113は、消費エネルギー取得部112で取得された消費カロリーと予め定められた第2予測アルゴリズムとに基づいて、消費カロリーに対する血糖値の変化を予測した予測曲線(以下、第2予測曲線と称する)を求める。
The
解析部114は、摂取エネルギー情報として操作部130から入力された食事情報と対応する履歴情報200を抽出する抽出条件を用いて履歴情報200を抽出し、抽出した履歴情報200を用いて当該食事情報に対するユーザーの血糖値の変化傾向を解析する。
The
具体的には、例えば、図3(b)に示した最適食事メニュー情報213の中から選択して入力された食事情報が和食Aの場合、和食Aを摂取したときの血糖値の変化を表す波形として、和食Aを摂取した時点から次の行動(食事又は運動)が行われるまでの期間の波形データが抽出される。図4(a)に示す血糖値情報200aの例では、2010年2月1日の朝食を摂取した時点から次の行動、つまり散歩が行われるまでの期間の波形データが抽出される。なお、散歩が行われなければ、朝食を摂取した時点から昼食を摂取するまでの期間の波形データが抽出される。このようにして、同じ食事内容を摂取したときの血糖値の変化を表す波形を第1モデル波形として抽出する。なお、複数の波形が抽出された場合には、解析部114は、抽出した複数の波形を平均化する等の処理を行い、当該食事情報に対する血糖値の変化傾向を示す第1モデル波形を生成する。
Specifically, for example, when the meal information selected and input from the optimum
また、解析部114は、操作部130から入力された運動情報(運動内容)と対応する履歴情報200を抽出する抽出条件を用いて履歴情報200を抽出し、抽出した履歴情報200を用いて当該運動情報に対するユーザーの血糖値の変化傾向を解析する。本実施形態では、活動量測定部120によりユーザーの消費カロリーが逐次算出されるように構成されているが、算出された消費カロリーがどのような動作を行ったときのものであるかを区別するために、通常の動作以外の運動については、ユーザーが運動を行う前に運動種別を入力する。
In addition, the
具体的には、例えば、入力された運動情報がウォーキングである場合には、ウォーキングを行ったときの血糖値の変化を表す波形として、図4(a)に示す血糖値情報200aにおける2010年2月1日のウォーキング開始時から次の行動、つまり軽食を摂取するまでの波形データが抽出される。このようにして、同じ運動を行ったときの血糖値の変化を表す波形を第2モデル波形として抽出する。なお、複数の波形が抽出された場合には、解析部114は、抽出された複数の波形を平均化する等の処理を行い、当該運動情報に対する血糖値の変化傾向を示す第2モデル波形を生成する。
Specifically, for example, when the input exercise information is walking, a waveform representing a change in blood glucose level when walking is performed as a waveform representing a change in blood glucose level in the blood
生成部115は、算出部113において算出された第1予測曲線及び第2予測曲線を、解析部114の解析結果に基づいて変形し、変形した第1予測曲線と第2予測曲線とを統合して予測血糖値曲線を生成する。
具体的には、図6に示すように、生成部115は、第1予測曲線の上昇期間d2における血糖値のピーク値までの上昇値h11と、第1モデル波形のピーク値までの上昇値とを比較し、上昇値の差分が予め定めた閾値以上である場合には、第1予測曲線の上昇値h11が第1モデル波形の上昇値となるように係数αを調整する。また、生成部115は、第1予測曲線の平衡期間d3と、第1モデル波形において血糖値のピーク値が継続する継続期間とを比較し、平衡期間d3と継続期間との差分が予め定めた閾値以上である場合には、第1予測曲線の平衡期間d3を継続期間と一致させるように平衡期間d3を設定する。なお、第1モデル波形において、血糖値のピーク値が予め定められた閾値の範囲内で下降している期間はピーク値が継続しているものとし、閾値の範囲を下回った時点を継続期間の終期と判断する。
The
Specifically, as illustrated in FIG. 6, the
また、生成部115は、第1予測曲線の下降期間d4においてピーク値から血糖値が低下した低下量(h11)と、第1モデル波形のピーク値から血糖値が低下した低下量とを比較し、低下量の差分が予め定めた閾値以上である場合には、第1予測曲線の下降期間d4における低下量(h11)が第1モデル波形における低下量となるように、傾きs2の係数βを調整する。
In addition, the
生成部115は、第2予測曲線についても第1予測曲線と同様に変形する。具体的には、生成部115は、第2予測曲線の下降期間e2における血糖値の単位時間当たりの低下量Δcと、第2モデル波形における血糖値の単位時間当たりの低下量とを比較し、低下量の差分が予め定めた閾値以上である場合には、第2予測曲線の低下量Δcを第2モデル波形における低下量となるように係数γを調整する。
生成部115は、上記のようにして第1予測曲線と第2予測曲線を各々変形し、変形した第1予測曲線と第2予測曲線とを統合した予測血糖値曲線を生成し、生成した予測血糖値曲線を記憶部140に記憶する。
The
The
送信制御部116は、操作部130から入力された血糖値およびHbA1cの次回検査日より2ヶ月前までの期間における予測血糖値データを、記憶部140に記憶された予測血糖値曲線から時間情報と共に抽出し、記憶部140に記憶されているユーザーIDと、抽出した予測血糖値データとを対応づけて第1通信部170に出力して食事メニューシステム30に送信する。そして、食事情報および運動情報に対する血糖値の変化傾向を、第1通信部170に出力して食事メニューシステム30に送信する。
なお、本実施形態では、ユーザーが操作部130を介して次回検査日を入力する例であるが、定期的に、例えば2ヶ月毎に血糖値およびHbA1cの検査を行うことが決まっている場合には、定期的に予測血糖値データを抽出して第1通信部170に出力して自動送信するようにしてもよい。
The
In the present embodiment, the user inputs the next inspection date via the
ここで、図6を参照して、算出部113における第1予測曲線と第2予測曲線の算出について説明する。図6(a)は、本実施形態における第1予測曲線の一例を示す図である。
第1予測曲線は、摂取カロリーと第1予測アルゴリズムとに基づいて求められる。第1予測曲線は、遅延期間d1、上昇期間d2、平衡期間d3、および下降期間d4を有する。以下、各期間における血糖値曲線を求める第1予測アルゴリズムの一例を説明する。
Here, with reference to FIG. 6, calculation of the first prediction curve and the second prediction curve in the
The first prediction curve is obtained based on the calorie intake and the first prediction algorithm. The first prediction curve has a delay period d1, a rising period d2, an equilibrium period d3, and a falling period d4. Hereinafter, an example of the 1st prediction algorithm which calculates | requires the blood glucose level curve in each period is demonstrated.
遅延期間d1は、食事を開始してから、食事開始時における血糖値(基準値)C0を超えるまでの期間を示している。遅延期間d1には、食事の開始時点から予め定められた時間(例えば、15分)が設定されおり、食事開始時の血糖値C0を維持する。なお、食事開始時の血糖値C0は、当該時刻においてユーザーが測定した血糖値を用いるが、測定できなかった場合には、例えば、予め設定されたユーザーの血糖値の標準値等を用いるようにしてもよい。 The delay period d1 indicates a period from the start of a meal until the blood glucose level (reference value) C0 at the start of the meal is exceeded. In the delay period d1, a predetermined time (for example, 15 minutes) from the start of the meal is set, and the blood glucose level C0 at the start of the meal is maintained. Note that the blood glucose level C0 at the start of the meal uses the blood glucose level measured by the user at the time, but if the measurement cannot be made, for example, a preset standard value of the user's blood glucose level is used. May be.
上昇期間d2は、遅延期間d1の終期から始まり、血糖値が上昇を開始して血糖値がピークとなる値(ピーク値)に到達するまでの期間を示している。ピーク値は、傾きs1で血糖値が上昇し、食事開始時の血糖値C0に血糖値の上昇値h11を合算した値である。
血糖値の上昇値h11は、例えば、h11=(摂取カロリー)×(インスリン分泌量)×(係数α)で求められる。本実施形態では、インスリン分泌量と係数α(>0)は、ユーザーに応じて予め設定された固定値である。なお、インスリン分泌量及び係数は、予め設定された固定値だけなく、ユーザーの属性(年齢、性別、身長、体重)に応じて定められた値や可変値であってもよい。
The rising period d2 indicates a period starting from the end of the delay period d1 until the blood sugar level starts to rise and reaches a peak value (peak value). The peak value is a value obtained by adding the blood glucose level increase value h11 to the blood glucose level C0 at the start of the meal, with the blood glucose level increasing at the slope s1.
The increase value h11 of the blood glucose level is obtained by, for example, h11 = (calorie intake) × (insulin secretion amount) × (coefficient α). In the present embodiment, the insulin secretion amount and the coefficient α (> 0) are fixed values set in advance according to the user. The insulin secretion amount and the coefficient may be not only fixed values set in advance, but also values or variable values determined according to user attributes (age, sex, height, weight).
平衡期間d3は、上昇期間d2の終期から血糖値のピーク値を維持する期間であり、本実施形態では、予め定義された固定値が設定されている。なお、例えば、摂取カロリーとユーザーに固有の係数とを乗算した値を、前回の摂取カロリーとの差に応じた係数で除算する等、摂取カロリーと予め定められた演算式とを用いて平衡期間d3を求めるようにしてもよい。 The equilibrium period d3 is a period in which the blood sugar level is maintained at the peak value from the end of the rising period d2, and in this embodiment, a predefined fixed value is set. In addition, for example, the value obtained by multiplying the calorie intake by a coefficient specific to the user is divided by a coefficient corresponding to the difference from the previous calorie intake, and the equilibrium period using the calorie intake and a predetermined arithmetic expression. d3 may be obtained.
下降期間d4は、平衡期間d3の終期から血糖値が傾きs2で下降を開始して基準値に到達するまでの期間を示している。つまり、下降期間d4は、血糖値がピーク値から基準値(食事開始時の血糖値C0)に戻るまでの期間である。傾きs2は、例えば、s2=(摂取カロリー)×(係数β)で求められる。本実施形態では、係数βは、ユーザーに応じて予め定められた固定値(<0)であるが、ユーザーの属性(年齢、性別、身長、体重)に応じて予め定められた値や可変値であってもよい。 The falling period d4 indicates a period from the end of the equilibrium period d3 until the blood sugar level starts to decrease at the slope s2 and reaches the reference value. That is, the descent period d4 is a period until the blood glucose level returns from the peak value to the reference value (blood glucose level C0 at the start of the meal). The slope s2 is obtained by, for example, s2 = (calorie intake) × (coefficient β). In the present embodiment, the coefficient β is a fixed value (<0) that is predetermined according to the user, but is a value or variable value that is predetermined according to the user's attributes (age, sex, height, weight). It may be.
次に、第2予測曲線について説明する。図6(b)は、本実施形態における第2予測曲線の一例を示す図である。
第2予測曲線は、消費カロリーと第2予測アルゴリズムとに基づいて求められる。第2予測曲線は、遅延期間e1と下降期間e2を含んで構成されている。以下、各期間における血糖値曲線を求める第2予測アルゴリズムの一例を説明する。
Next, the second prediction curve will be described. FIG. 6B is a diagram illustrating an example of the second prediction curve in the present embodiment.
The second prediction curve is obtained based on the calorie consumption and the second prediction algorithm. The second prediction curve includes a delay period e1 and a falling period e2. Hereinafter, an example of the 2nd prediction algorithm which calculates | requires the blood glucose level curve in each period is demonstrated.
遅延期間e1は、運動を開始してから血糖値が下降し始めるまでの期間を示し、運動開始時の血糖値が維持される期間である。本実施形態では、遅延期間e1には、予め定められた期間(例えば、2分)が設定されている。下降期間e2は、遅延期間e1の終期から傾きs3(単位時間当たりの血糖値の低下量Δc)で血糖値が下降する期間である。低下量Δcは、例えば、Δc=(消費カロリー)×(インスリン分泌量)×(係数γ)で求められる。消費カロリーは、活動量測定部120において計測されたユーザーの消費カロリーであり、本実施形態では、ユーザーが運動を意識していない通常の動作時においても活動量測定部120によりユーザーの消費カロリーが算出されて逐次入力される。インスリン分泌量はユーザーに応じて予め設定された固定値であり、係数γ(<0)は、血糖値に応じた可変値であってもよいし、ユーザーの属性に応じて定められた固定値であってもよい。
The delay period e1 indicates a period from the start of exercise until the blood sugar level starts to decrease, and is a period during which the blood sugar level at the start of exercise is maintained. In the present embodiment, a predetermined period (for example, 2 minutes) is set as the delay period e1. The falling period e2 is a period during which the blood sugar level falls with a slope s3 (the amount of decrease in blood sugar level per unit time Δc) from the end of the delay period e1. The amount of decrease Δc is obtained, for example, by Δc = (calorie consumption) × (insulin secretion amount) × (coefficient γ). The calorie consumption is the user's calorie consumption measured by the activity
図3(a)に示すように、食事メニューシステム30は、院内食堂、社内食堂、または宅配業者などの食事提供者が持つ食事内容(食事メニューおよび摂取カロリー)などの詳細栄養情報が保存されている。
As shown in FIG. 3 (a), the
図2に示すように、食事メニューシステム30は、検索部310、情報取得部320、記憶部350、および第2通信部340を備える。
食事メニューシステム30は、最適摂取カロリーに対する最適な食事構成を生成し、その構成にあった食事情報(食事内容)を食事提供者から取り出すシステムである。
As shown in FIG. 2, the
The
検索部310は、情報取得部320が集めた食事提供者の食事情報から、最適摂取カロリーをもとにして、食事構成に適合するまたは最適な食事情報を、取り出すまたは生成する。また、ユーザーの位置情報から食事提供者および最適な食事データベースを検索し抽出する。
The
情報取得部320は、食事メニューデータベース50(図1参照)から食事情報を取得する。また、ユーザーの位置情報を取得する。
The
記憶部350は、不揮発性の記憶媒体で構成され、検索部310および情報取得部320で取得された食事情報およびユーザーの位置情報を保存する。
The
第2通信部340は、通信回線22と接続され、予め設定されたアドレスに基づいて食事メニューシステム30と食事メニューデータベース50との間で通信を確立し、食事メニューシステム30と食事メニューデータベース50との間で各種データを送受信する。
The
(動作)
次に、本実施形態に係る血糖値予測システム1の動作について説明する。
まず、血糖値予測方法の動作について説明する。
(Operation)
Next, the operation of the blood sugar
First, the operation of the blood sugar level prediction method will be described.
(血糖値予測方法)
図7は、血糖値予測方法の動作フローを示している。図8は、血糖値予測方法における食事情報入力処理サブルーチンを示している。本実施形態では、ユーザーによって毎日朝食前に血糖値が実測される。血糖値予測方法は、その実測値を用いて、食事を摂取し食事情報が入力される毎、ユーザーの消費カロリーが測定される毎に血糖値の予測を行い、予測血糖値曲線を出力する。
ユーザーは、実測した血糖値のデータを血糖値予測装置10の操作部130を介して入力する。制御部110は、操作部130を介して入力された血糖値データと入力時間とを受付けると、入力された血糖値データを基準値C0として設定し、血糖値データ受付ステップを実施し、血糖値予測を開始する(ステップS11)。
(Glucose level prediction method)
FIG. 7 shows an operation flow of the blood sugar level prediction method. FIG. 8 shows a meal information input processing subroutine in the blood sugar level prediction method. In this embodiment, the blood glucose level is actually measured by the user before breakfast every day. The blood glucose level prediction method uses the actual measurement value to predict a blood glucose level each time a meal is input and meal information is input, and whenever a user's consumed calories are measured, and a predicted blood glucose level curve is output.
The user inputs actually measured blood glucose level data via the
ユーザーの食事前の状態、たとえば運動内容および血糖値(基準値)C0などと、食事情報の摂取カロリーの組み合わせとから、ユーザーが食事を摂取した後の血糖値の上限および下限に収まる最適摂取カロリーを算出し決定する摂取カロリー決定ステップを実施する(ステップS61)。または、血糖値の予測曲線、ならびに毎日の血糖値と食事および運動などの行動履歴とから算出される。
たとえば、食事情報に対する血糖値の変化傾向から血糖値の下限を90mg/dlに留める場合、400kcal以上の摂取カロリーを必要とし、食事情報に対する血糖値の変化傾向から血糖値の上限を150mg/dlに抑える場合、600kcal以下の摂取カロリーを必要と決定する。
The optimal calorie intake that falls within the upper and lower limits of the blood glucose level after the user ingests from the combination of the user's pre-meal state, such as exercise content and blood glucose level (reference value) C0, and the calorie intake in the meal information An intake calorie determination step is performed to calculate and determine (step S61). Alternatively, it is calculated from a prediction curve of blood glucose level, daily blood glucose level, and action history such as meal and exercise.
For example, if the lower limit of the blood glucose level is kept at 90 mg / dl due to the tendency of the blood sugar level to change with respect to the meal information, an intake calorie of 400 kcal or more is required. When restraining, it is determined that a calorie intake of 600 kcal or less is necessary.
GPSなどの位置情報取得手段から取得したユーザーの位置情報と、ステップS61で算出した最適摂取カロリーとを、血糖値予測装置10から食事メニュー情報に送信する情報送信ステップを実施する(ステップS62)。ここでは、ステップS61で算出した最適摂取カロリーである「400kcal以上600kcal以下」を送信する。
受信した位置情報およびステップS61で算出した最適摂取カロリーをもとに、食事メニュー(最適食事メニュー情報213)を提供するもっとも近い食事提供者を検索部310により検索して抽出する食事提供者抽出ステップを実施する(ステップS63)。ここで、最も近い食事提供者を抽出するとしたが、これに限るものではなく、近い順に複数の食事提供者を抽出してもよく、またGPSから位置情報を取得することなくユーザーが各種の情報媒体などから知り得た食事提供者を抽出するとしてもよい。
An information transmission step of transmitting the user's position information acquired from position information acquisition means such as GPS and the optimal intake calorie calculated in step S61 from the blood glucose
Based on the received position information and the optimum calorie intake calculated in step S61, the meal provider extraction step of searching for and extracting the nearest meal provider that provides the meal menu (optimum meal menu information 213) by the search unit 310 (Step S63). Here, the nearest meal provider is extracted. However, the present invention is not limited to this, and a plurality of meal providers may be extracted in order of closeness, and the user can acquire various types of information without acquiring position information from the GPS. It is also possible to extract meal providers who have been learned from the medium.
検索して抽出された食事提供者の食事メニューデータベース50に、摂取カロリーを送信する摂取カロリー送信ステップを実施する(ステップS64)。ここでは、ステップS62と同様に、摂取カロリーとして「400kcal以上600kcal以下」を送信する。
An intake calorie transmission step of transmitting intake calories is performed on the meal provider's
食事メニューデータベース50内から、ステップS61で算出した最適摂取カロリーに適合する一定数の食事情報を、検索部310により検索して、最適食事メニュー情報213として選び出して、食事メニュー情報に送信する最適食事メニュー情報送信ステップを実施する(ステップS65)。そして、最適食事メニュー情報213を、記憶部350に記憶する。または、最適食事メニュー情報213を、血糖値予測装置10に送信し、記憶部140に記憶し、表示部150に表示するとしてもよい。
The
最適食事メニュー情報213である一定数の食事メニューの中から、食事メニューを選択する食事メニュー選択ステップを実施する(ステップS66)。また、受信した食事メニュー(最適食事メニュー情報213)の中から、最適な食事メニューが複数あり、その中から選択可能であれば、血糖値予測装置10から、食事情報の履歴あるいはユーザーの嗜好などのユーザー情報などを予め受信しておくことで、より詳細に食事メニュー(最適食事メニュー情報213)を検索して、最適な食事メニューを選択する。
A meal menu selection step of selecting a meal menu from a certain number of meal menus as the optimum
選択した最適な食事メニューを、摂取する食事情報として血糖値予測装置10に送信する食事メニュー送信ステップを実施する(ステップS67)。
A meal menu transmission step of transmitting the selected optimal meal menu to the blood glucose
ユーザーが操作部130を介して食事情報入力画面を表示させる操作を行うと、制御部110は、食事メニュー情報211の中からユーザーに合わせて選択した最適摂取カロリーの食事メニューを最適食事メニュー情報213として表示部150に表示し、ユーザーから最適摂取カロリーの食事メニューの入力を受付ける入力受付ステップを実施する(ステップS12)。
制御部110は、操作部130を介して最適食事メニュー情報213としての食事メニューがユーザーによって選択されることによって入力されると(ステップS12:YES)、食事メニューとともに、摂取エネルギー情報として入力された食事メニューに対応する摂取カロリーを食事メニュー情報211から取得する。そして、取得した摂取カロリーに対する第1予測曲線を第1予測アルゴリズムにより算出する第1予測アルゴリズム算出ステップを実施する(ステップS13)。
制御部110は、ステップS12において入力された食事メニューに対応する履歴情報200を抽出し、食事情報である摂取カロリーに対する過去の血糖値の変化傾向を解析して第1モデル波形を生成する第1モデル波形生成ステップを実施する(ステップS14)。
When the user performs an operation for displaying a meal information input screen via the
When the meal menu as the optimum
The
制御部110は、ステップS13において算出された第1予測曲線における各期間(d1,d2,d3,d4)の血糖値変化と、ステップS14において生成された第1モデル波形の血糖値変化とを比較し、比較結果に応じて第1予測曲線を変形する第1予測曲線変形ステップを実施する(ステップS15)。
また、制御部110は、消費エネルギー情報として、活動量測定部120において一定時間毎に計測されるユーザーの消費カロリーを活動量測定部120から受付け(ステップS16)、受付けた消費カロリーに対する第2予測曲線を第2予測アルゴリズムをにより算出する(ステップS17)。ユーザーが実施する運動による消費カロリーに対する第2予測曲線を算出する第2予測アルゴリズム算出ステップを実施する。
The
Moreover, the
ユーザーは、操作部130を介して運動情報入力画面を表示させる操作を行うと、制御部110は、運動種別情報212を表示部150に表示し、ユーザーからの入力を受付ける(ステップS18)。
制御部110は、運動情報として、操作部130を介して運動種別がユーザーによって入力されると(ステップS18:YES)、入力された運動情報に対応する履歴情報200を抽出し、運動情報に対する過去の血糖値の変化傾向を解析して第2モデル波形を生成する(ステップS19)。
制御部110は、ステップS17において算出された第2予測曲線における下降期間e2の血糖値変化と、ステップS19において生成された第2モデル波形の血糖値変化とを比較し、比較結果に応じて第2予測曲線を変形する(ステップS20)。
When the user performs an operation to display the exercise information input screen via the
When the exercise type is input by the user via the
The
制御部110は、第1予測曲線と第2予測曲線とを同一時間軸上で統合させた予測血糖値曲線を生成し、生成した予測血糖値曲線を示す画像を表示部150に表示する(ステップS21)。なお、ステップS12において、ユーザーにより食事情報が入力されなかった場合には(ステップS12:NO)、制御部110は、ステップS16の処理を行う。また、ステップS18において、ユーザーにより運動情報が入力されなかった場合には(ステップS18:NO)、制御部110は、ステップS21の処理を行う。
なお、ユーザーによって入力された血糖値データと食事情報と運動情報とは、ユーザーの過去の血糖値に関する情報として制御部110により記憶部140の履歴情報200として記憶されるようにしてもよい。
The
The blood glucose level data, meal information, and exercise information input by the user may be stored as
このように、本実施形態では、摂取エネルギー情報と消費エネルギー情報とが入力される毎に第1予測曲線、第2予測曲線が算出され、算出された第1予測曲線と第2予測曲線に基づいて予測血糖値曲線が生成される。 As described above, in the present embodiment, the first prediction curve and the second prediction curve are calculated every time the intake energy information and the consumption energy information are input, and based on the calculated first prediction curve and second prediction curve. Thus, a predictive blood sugar level curve is generated.
(血糖値予測装置10の予測血糖値データ送信処理)
次に、血糖値予測システム1の血糖値予測装置10の予測血糖値データ送信処理の動作について説明する。図9は、血糖値予測装置10の予測血糖値データ送信処理の動作フローを示している。本実施形態では、ユーザーによって指定されたHbA1cの検査日の入力に応じて予測血糖値データを送信する処理を行う。
(Predictive blood sugar level data transmission processing of blood sugar level prediction device 10)
Next, the operation of the predicted blood sugar level data transmission process of the blood sugar
ユーザーが次回検査日の入力画面を表示する操作を操作部130を介して行うと、制御部110は、操作部130を介して指示された次回検査日の入力画面を表示部150に表示して検査日の入力を受付ける(ステップS31)。
制御部110は、表示部150に表示された入力画面において、操作部130を介して次回検査日の入力を受付けると(ステップS31:YES)、記憶部140に記憶されている予測血糖値曲線から、入力された次回検査日から2ヶ月前までの時間情報を含む予測血糖値データを抽出する。予測血糖値データを抽出すると共に、記憶部140からユーザーIDを読み出し、抽出した予測血糖値データと読み出したユーザーIDとを対応づけて第1通信部170に送出する(ステップS32)。
制御部110は、第1通信部170を介して、予測血糖値データとユーザーIDとを食事メニューシステム30に対して送信する(ステップS33)。制御部110は、ステップS31において次回検査日の入力画面を表示させる操作が行われなければ(ステップS31:NO)、処理を終了する。
When the user performs an operation for displaying an input screen for the next inspection date via the
When the
The
本実施形態によれば、基準値C0をもとにしてユーザーが食事を摂取した後の血糖値に収まる最適摂取カロリーを決め、その最適摂取カロリーに適合する最適食事メニュー情報213の中から、食事メニューを選択することが可能な血糖値予測システム1を提供することができる。このため、ユーザーの主観により食事メニューを選択して、その食事メニューの摂取カロリーに対する血糖値の変化傾向を解析する場合と比べて、血糖値の変化傾向を正確に解析することができる。また、食事メニューを摂取する食事情報として送信するので、ユーザーが摂取カロリーおよび食事を摂取した後の血糖値の変化傾向などに気を煩わせることなく、簡易に摂取カロリーおよび血糖値の変化傾向を知ることができる。特に、血糖値が低下してしまうような変化傾向を避けることが可能となる。
According to the present embodiment, the optimal intake calorie that falls within the blood glucose level after the user ingests a meal is determined based on the reference value C0, and the meal is selected from the optimal
そして、ユーザーの位置情報を送信することにより、既に知っている食事提供者だけでなく、ユーザーの不案内な場所などにおいても、適切な食事メニューを取得することができる。これにより、選択肢が増えて、摂取する食事が偏ることなく摂取でき、血糖値予測システム1を飽きることなく使い続けることができる。
By transmitting the location information of the user, it is possible to acquire an appropriate meal menu not only at a meal provider who already knows but also at a place where the user is not familiar. As a result, the number of choices increases, the ingested meal can be taken without bias, and the blood glucose
また、検索部310により最適摂取カロリーに適合する食事情報を、食事メニューデータベース50から抽出し、血糖値予測装置10へ送信することにより、ユーザーに提供されるので、最適摂取カロリーに適合する食事情報を選択することが可能な血糖値予測システム1を提供することができる。
In addition, meal information that matches the optimal calorie intake is provided to the user by extracting the meal information that matches the optimal calorie intake from the
そして、位置情報取得部180により、ユーザーの位置情報を取得するので、既に知っている食事提供者だけでなく、ユーザーの不案内な場所などにおいても、ユーザーの位置情報をもとに検索して、食事メニューデータベース50内から、食事メニューを提供する食事提供者を抽出することができる。これにより、ユーザーに合わせた最適摂取カロリーの食事メニューを、最適食事メニュー情報213の中から選択し、その食事メニューの食事を摂取することができる。
Then, since the position
1…血糖値予測システム、10,10a,10b,10n…血糖値予測装置、20,22…通信回線、30…食事メニューシステム、41…波形、50…食事メニューデータベース、110…制御部、111…摂取エネルギー取得部、112…消費エネルギー取得部、113…算出部、114…解析部、115…生成部、116…送信制御部、120…活動量測定部、130…操作部、140…記憶部、150…表示部、160…計時部、170…第1通信部、180…位置情報取得部、200…履歴情報、200a…血糖値情報、200b…行動情報、211…食事メニュー情報、212…運動種別情報、213…最適食事メニュー情報、310…検索部、320…情報取得部、340…第2通信部、350…記憶部、s1,s2,s3…傾き、e1,d1…遅延期間、e2,d4…下降期間、d2…上昇期間、d3…平衡期間、h11…上昇値。
DESCRIPTION OF
Claims (4)
前記基準値をもとにして前記ユーザーが食事を摂取した後の血糖値に収まる摂取カロリーを決定する摂取カロリー決定ステップと、
前記摂取カロリーを送信する情報送信ステップと、
前記摂取カロリーをもとに検索して食事提供者を抽出する食事提供者抽出ステップと、
前記食事提供者の食事メニューデータベースに、前記摂取カロリーを送信する摂取カロリー送信ステップと、
前記食事メニューデータベース内から、前記摂取カロリーに適合する最適食事メニュー情報を選び出して送信する最適食事メニュー情報送信ステップと、
前記最適食事メニュー情報の中から、食事メニューを選択する食事メニュー選択ステップと、
前記食事メニューを、摂取する食事情報として送信する食事メニュー送信ステップと、
前記食事メニューの入力を受付ける入力受付ステップと、
前記摂取カロリーに対する第1予測曲線を算出する第1予測アルゴリズム算出ステップと、
前記摂取カロリーに対する血糖値の変化傾向を解析して第1モデル波形を生成する第1モデル波形生成ステップと、
前記第1予測曲線と前記第1モデル波形の血糖値変化とを比較し、前記第1予測曲線を変形する第1予測曲線変形ステップと、
前記ユーザーが実施する運動による消費カロリーに対する第2予測曲線を算出する第2予測アルゴリズム算出ステップとを備えることを特徴とする血糖値予測方法。 Blood glucose level data reception step for setting the user's blood glucose level data as a reference value;
Calorie intake determination step for determining calorie intake that falls within the blood glucose level after the user has consumed a meal based on the reference value;
An information transmitting step for transmitting the calorie intake;
A meal provider extraction step of extracting a meal provider by searching based on the calorie intake;
The intake calorie transmission step of transmitting the intake calorie to the meal menu database of the meal provider,
Optimal meal menu information transmission step of selecting and transmitting optimal meal menu information that matches the intake calories from within the meal menu database;
A meal menu selection step for selecting a meal menu from the optimum meal menu information;
A meal menu transmission step for transmitting the meal menu as ingested meal information;
An input receiving step for receiving an input of the meal menu;
A first prediction algorithm calculating step for calculating a first prediction curve for the calorie intake;
A first model waveform generation step of generating a first model waveform by analyzing a change tendency of a blood glucose level with respect to the calorie intake;
A first prediction curve deformation step of comparing the first prediction curve and a blood glucose level change of the first model waveform and deforming the first prediction curve;
A blood glucose level prediction method comprising: a second prediction algorithm calculation step of calculating a second prediction curve for calories burned due to exercise performed by the user.
前記情報送信ステップで、前記ユーザーの位置情報を送信することを特徴とする血糖値予測方法。 In the blood glucose level prediction method according to claim 1,
In the information transmission step, the user's position information is transmitted.
前記ユーザーの履歴情報が記憶されている記憶部と、
前記食事情報に対する摂取カロリーを取得する摂取エネルギー取得部と、
前記摂取カロリーによる前記血糖値の変化を予測した第1予測曲線、および前記運動情報に対する消費カロリーによる前記血糖値の変化を予測した第2予測曲線を求める算出部と、
前記運動情報により消費カロリーを取得する消費エネルギー取得部と、
前記第1予測曲線から算出される最適摂取カロリーを送信する第1通信部とを備える血糖値予測装置と、
前記第1通信部から前記最適摂取カロリーを送信する第2通信部と、
前記最適摂取カロリーに適合する食事情報を抽出する検索部とを備える食事メニューシステムと、
前記第2通信部と送受信する食事メニューデータベースとを有し、
前記第2通信部および前記第1通信部により前記血糖値予測装置へ前記最適摂取カロリーに適合する食事情報を送信することを特徴とする血糖値予測システム。 An operation unit that accepts input of a user's blood sugar level, meal information, and exercise information;
A storage unit storing the user's history information;
An intake energy acquisition unit that acquires intake calories for the meal information;
A calculation unit that obtains a first prediction curve that predicts a change in blood glucose level due to the calorie intake, and a second prediction curve that predicts a change in blood glucose level due to calories consumed relative to the exercise information;
An energy consumption acquisition unit for acquiring calorie consumption from the exercise information;
A blood glucose level prediction device comprising: a first communication unit that transmits an optimal intake calorie calculated from the first prediction curve;
A second communication unit for transmitting the optimal calorie intake from the first communication unit;
A meal menu system comprising a search unit for extracting meal information that matches the optimal calorie intake;
A meal menu database for transmitting and receiving with the second communication unit;
The blood glucose level prediction system, wherein the second communication unit and the first communication unit transmit meal information that matches the optimal calorie intake to the blood glucose level prediction device.
前記血糖値予測装置に位置情報取得部を備えることを特徴とする血糖値予測システム。 In the blood sugar level prediction system according to claim 3,
A blood sugar level prediction system comprising a position information acquisition unit in the blood sugar level prediction apparatus.
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