JP2013121440A - 健康管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】長期的な異常が発生していなくても健康度が変化した要因をより精度良く推定し、良好な健康状態を維持するための健康管理情報を提供することができる健康管理システムを提供する。
【解決手段】
生体情報測定部は生体情報を測定する。健康情報測定部は健康情報を測定する。生体情報蓄積部は生体情報を蓄積する。健康情報蓄積部は健康情報を蓄積する。健康異常検出部は蓄積した生体情報から健康異常を検出する。健康アドバイス生成部は、健康異常検出部によって健康異常が検出された場合に、蓄積された生体情報と健康情報とに基づいて、予め設定された確率統計モデルによって健康異常の要因を推測し、健康異常の要因に関連するアドバイスを生成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、被管理者の健康度が変化した要因を精度良く推測し、良好な健康状態を維持するための健康管理情報を提供する健康管理システムに関するものである。

近年の急速な高齢化の進行による医療費の増加を抑える施策として、病気を未然に防ぐことが重要になっている。病気予防を効果的に行う手段の一つとして、健康管理システムが提案されている。従来の健康管理システムとして、利用者の生体情報と算出された生体情報の適正範囲とを比較することによって利用者の健康度を判断し、さらに利用者に対して問診を実施し、得られた問診回答から健康度が変化した要因を推定して表示することで利用者に健康度改善のためのアドバイスを行う健康管理システムが特許文献１に公開されている。

特開２０００−２７１０９０号公報

上述の特許文献１の健康管理システムは、被管理者の測定されたバイタルデータの傾向を分析し、「上昇傾向」、「下降傾向」等の傾向を表示するだけでなく、バイタルデータ異常が生じたときに、過去の問診を遡って回答の変化の傾向を調べて異常要因を判断して利用者に通知する。そして異常の要因を提示する際に特定メッセージも提示し、利用者の不安感を増大しないようにするというものである。
しかしながら、特許文献１の健康管理システムは、毎日繰り返し実施した問診に長期的な異常要因が存在した場合に健康度が変化した要因を推定できる構成であり、異常要因が発症した当初は過去のデータがないため異常要因を推定することはできないという課題がある。
そこで本発明は、長期的な異常が発生していなくても健康度が変化した要因をより精度良く推定し、良好な健康状態を維持するための健康管理情報を提供することができる健康管理システムを提供することを目的とする。

本発明は、上記した従来の技術の課題を解決するため、生体情報を測定する生体情報測定部（２２０、２３０、２４０、２５０）と、健康情報を測定する健康情報測定部（２６０）と、測定した前記生体情報を蓄積する生体情報蓄積部（１２２）と、測定した前記健康情報を蓄積する健康情報蓄積部（１２４）と、蓄積した前記生体情報から健康異常を検出する健康異常検出部（１３１）と、前記健康異常検出部によって健康異常が検出された場合に、蓄積された前記生体情報と前記健康情報とに基づいて、予め設定された確率統計モデル（１３３）によって健康異常の要因を推測し、前記健康異常の要因に関連するアドバイスを生成する健康アドバイス生成部（１３０）とを備える事を特徴とする健康管理システムを提供する。

上記の健康管理システムにおいて、前記確率統計モデルはベイジアンネットワークであることが望ましい。

上記の健康管理システムにおいて、被管理者に健康状態を問い合わせる問診部（１３２）を更に有し、前記確率統計モデルは、前記問診部による問診の結果によりネットワークノードの事前確率を変更する事が望ましい。

本発明の健康管理システムによれば、長期的な異常が発生していなくても健康度が変化した要因を精度良く推定し、良好な健康状態を維持するための健康管理情報を提供することができる。

健康管理システムの概略構成図である。 健康度測定装置の概略構成図である。 健康管理装置１００の概略構成図である。 ネットワークノードを示す図である。 健康管理システムの動作を説明するためのフローチャートである。 ネットワーク端末のウェブプラウザで表示するウェブページの一例である。 健康度取得用ウェブページ画面の一例である ネットワークノードを示す図である。 問診実施から確率統計モデルのネットワークノードの事前確率を変更する流れの詳細を示すフローチャートである。 問診項目の一部を示す図である。

＜実施形態＞
以下、本発明の健康管理システムの実施形態につき、添付図面を参照して説明する。
図１は健康管理システムの概略構成図である。健康管理システムは健康管理装置１００と健康度測定装置２００から構成され、通常一つの健康管理装置１００に対して複数の健康度測定装置２００がインターネット回線や電話回線等のネットワーク回線を介して接続される。健康管理装置１００は複数の被管理者の健康情報や生体情報を集中して管理する装置で、病院や保険所等に設置される。健康度測定装置２００は被管理者個々の健康情報や生体情報を測定するとともに健康管理装置１００との情報のやり取りを行う装置で、被管理者の居室等に設置される。

図２に健康度測定装置２００の概略構成図を示す。健康度測定装置２００に設置されたルータ２１２には、ＡＤＳＬモデムやＣＡＴＶモデムあるいはＯＮＵなどのインターネット接続機器（図示せず）とともにネットワークセキュリティ機器が収納され、ネットワーク回線と接続する役割を果たす。
ルータ２１２が有する複数のポートにＬＡＮケーブルを介して複数のネットワーク機器、図示例ではネットワーク端末２１４とネットワークアダプタ２１３が接続されている。ネットワーク端末２１４はユーザーが情報を入力したり、健康度測定装置２００の測定結果や健康管理装置１００から受け取った情報を表示する端末装置で、アプリケーションとしてネットワーク通信機能やウェブブラウザ機能などを搭載しているものであれば十分である。または。簡易な専用端末でも良く、ルータまで含めたスマートフォン、携帯電話の類でもかまわない。

ネットワークアダプタ２１３は、特定小電力無線通信、ＲＦＩＤ或いはブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）のような近距離の無線通信機能とネットワーク通信機能とを有し、後述する体温計２２０、体重計２３０、体脂肪率計２４０、血圧計２５０、活動量計２６０等の測定機器との間で無線通信を行うとともに、ネットワーク端末２１４との通信やインターネットを介した健康管理装置１００との通信を行うものである。すなわち、ネットワークアダプタ２１３の通信可能エリア内に存在する体温計２２０、体重計２３０、体脂肪率計２４０、血圧計２５０、活動量計２６０等の測定機器から、送信元および送信先のＩＤを含む無線信号が送信され、この無線信号をネットワークアダプタ２１３が受信すると、ネットワークアダプタ２１３は、受信した信号のプロトコル変換を行い、送信先のＩＤが示すネットワーク機器（ネットワーク端末２１４或いは健康管理装置１００）へ信号を送信する。ネットワークアダプタ２１３とネットワーク端末２１４や各測定機器との接続は無線に限らず、有線で接続されていてももちろん良い。

体温計２２０は、サーミスタなどの温度変換機能をもつ温度センサ２２１と、温度センサ２２１から受け取った信号をＡ／Ｄ変換して温度測定信号として出力する測定制御部２２２と、ネットワークアダプタ２１３との間で特定小電力無線通信、或いはブルートゥースのような近距離の無線通信によって信号を所定フォーマットで送出する無線通信部２２３とを備えている。

体重計２３０は、重量センサ２３１と、重量センサ２３１からの信号をＡ／Ｄ変換して重量測定信号として出力する測定制御部２３３と、液晶ディスプレイ等から構成され、測定結果などを表示する表示部２３２と、ネットアダプタ２１３との間で特定小電力無線通信或いはブルートゥースのような近距離の無線通信によって信号を所定フォーマットで送出する無線通信部２３４とを備えている。

体脂肪率計２４０には、左右２つの電極部間に微弱な電流を流して、人体の電気抵抗（生体インピーダンス）を測定する生体インピーダンス測定部２４１と、体重を測定する重量センサ２４２と、液晶ディスプレイ等から構成され、測定結果などを表示する表示部２４３と、体脂肪率計２４０の動作モードを計測モードや設定モード等に切り替える操作や、設定モードにおいて個人の属性データ（例えば年齢、性別、身長など）を入力する操作を行うための入力操作部２４４と、生体インピーダンス測定部２４１の測定結果をもとに測定対象者の体脂肪率を演算により求めるとともに、体重や体脂肪率の測定結果を表示部２４３の画面に表示させる演算処理部２４５と、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリで構成され、演算処理部２４５の演算結果や個人の属性データなどを記憶する記憶部２４６と、ネットワークアダプタ２１３との間で特定小電力無線通信或いはブルートゥースのような近距離の無線通信を行う無線通信部２４７とを備えている。

血圧計２５０は、測定対象者が腕を通す腕帯を有し、被測定対象者が腕帯に腕を通した状態で、腕帯により腕を圧迫した際の脈の振動から血圧を測定（オシロメトリック）する血圧測定部２５１と、電源のオン／オフや測定の開始操作などの操作を行うための入力操作部２５２と、血圧計２５０の全体的な制御を行う演算処理部２５３と、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリで構成され、測定用のプログラムや測定データを記憶する記憶部２５４と、ネットアワークアダプタ２１３との間で特定小電力無線通信或いはブルートゥースのような近距離の無線通信を行う無線通信部２５５とを備えている。

活動量計２６０は、装置本体を被管理者のベルト等に装着して使用される。装置本体には、例えば３軸の加速度センサ２６１と、加速度センサ２６１の出力信号をＡ／Ｄ変換して得た検出出力をもとに、活動量計２６０を装着した被管理者の活動量を演算する演算処理部２６３と、入力操作部２６４と、例えばフラッシュメモリなどの不揮発性メモリから構成され、演算処理部２６３の演算結果や個人の属性データなどを記憶する記憶部２６５と、液晶ディスプレイ等から構成され、測定結果などを表示する表示部２６２と、ネットワークアダプタ２１３との間で特定小電力無線通信、或いはブルートゥースのような近距離の無線通信を行う無線通信部２６６とを備えている。

入力操作部２６４は、活動量計２６０の動作モードを計測モード、データ設定モード又はデータ転送モード等に切り替えるモード切替操作や、表示部２６２に表示される表示画面でのカーソル操作や確認操作、或いは、データ設定モードにおいて活動量の算出に用いる個人の属性データ（例えば年齢、性別、身長、体重、目的、健康状態（既往症歴）、地域）を入力するデータ入力操作に用いられる。

演算処理部２６３は、活動量計２６０に予め組み込まれたプログラムに基づいて、被管理者の身体活動量を算出するためのデータ処理を行うものであり、活動量計２６０の動作モードが入力操作部２６４を用いてデータ設定モードに切り替えられると、表示部２６２の表示を制御してデータ入力画面（図示せず）を表示させ、当該データ入力画面において、上記属性データの入力を被管理者に促すためのガイダンスなどを表示させ、入力操作部２６４を用いて属性データが入力されると、入力データを記憶部２６５に書き込み、以後の演算処理では記憶部２６５から読み込んだ属性データを活動量の演算に使用する。

活動量計２６０の動作モードが、入力操作部２６４を用いて計測モードに切り替えられると、演算処理部２６３は、加速度センサ２６１から入力される加速度の検出出力に基づいて、活動量の算出処理を行うとともに、算出結果を記憶部２６５に書き込む処理を行い、かつ、算出結果を表示部２６２に表示する。

活動量計２６０の動作モードが、入力操作部２６４を用いてデータ転送モードに切り替えられると、演算処理部２６３は、記憶部２６５に記憶されている身体活動量のデータを無線通信部２６６からネットワークアダプタ２１３へ送信する。
演算処理部２６３は、被管理者の活動量として、例えば身体活動強度（単位：ＭＥＴｓ）、身体活動量（単位：Ｅｘ）（厚生労働省：健康づくりのための運動指針２００６より）を演算して出力する。身体活動強度とは、身体活動の強さを安静時の何倍に相当するかで表わす単位で、座って安静にしている状態が１ＭＥＴｓ、普通歩行が３ＭＥＴｓに相当する。活動量とは、身体活動の量を示す単位で、身体活動強度に実施時間を掛けたものである。

上述のように構成される健康度測定装置２００においては、ネットワーク端末２１４並びにネットワークアダプタ２１３にプライベートＩＰアドレスが割り当てられ、ネットワーク端末２１４やネットワークアダプタ２１３は、ルータ２１２を経由してインターネット回線と通信することができる。また体温計２２０、体重計２３０、体脂肪率計２４０、血圧計２５０、活動量計２６０にはそれぞれ固有のＩＤが割り当てられており、体温計２２０、体重計２３０、体脂肪率計２４０、血圧計２５０、活動量計２６０それぞれの無線通信部からネットワークアダプタ２１３に送信されるデータに付与された個々のＩＤをネットワークアダプタ２１３においてプライベートＩＰアドレスに変換し、当該データをＩＰパケットに格納して宅内ＬＡＮやインターネット回線に送信することができる。

健康度測定装置で測定した体温、体重、体脂肪率、血圧の各情報を生体情報とし、活動量計で測定した測定結果を健康情報とする。また、健康度測定装置で測定する項目は本実施例で記載した項目に限らず、被管理者の年齢や性別等に対応した測定項目を選択する構成としても良い。例えば、女性なら骨密度測定装置を追加し、中年男性では内臓脂肪レベル測定装置を追加しても良い。

図３に健康管理装置１００の概略構成図を示す。図３に示すように健康管理装置１００は例えばクラウドコンピューティングからなるネットワークを介したネットワーク通信機能を有するコンピュータ装置からなる。健康管理装置１００は、後述する健康アドバイスサービスを被管理者に提供するサービス提供者の管理センタに設置されており、インターネット等を介してネットワーク通信を行うためのネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）部１１０と、半導体メモリやハードディスク装置などで構成される記憶部１１１、健康管理装置の各部を統括的に制御する制御部１１２と、健康度測定装置２００のネットワーク端末２１４に搭載されているウェブブラウザに対してウェブページなどのコンテンツを提供するウェブサーバ部１１３と、健康度測定装置２００で測定又は健康度測定装置２００のネットワーク端末２１４で被管理者が入力した生体情報を取り込む生体情報取得部１２１と、生体情報取得部１２１で取得した生体情報を蓄積する生態情報蓄積部１２２と、健康度測定装置２００で測定又は健康度測定装置２００のネットワーク端末２１４で被管理者が入力した健康情報を取り込む健康情報取得部１２３と、健康情報取得部１２３で取得した健康情報を蓄積する健康情報蓄積部１２４と、蓄積された生体情報や健康情報のデータを所定の表示形式に表示するための演算を行う演算部１２５と、健康アドバイス生成部１３０とから構成される。

健康アドバイス生成部１３０は健康異常検出部１３１、問診部１３２を含む。また健康アドバイス生成部１３０は不揮発性メモリやフラッシュメモリで構成される記憶領域を有し、確率統計モデル１３３を記憶している。健康異常検出部１３１は生体情報と健康情報とに基づき、健康異常の有無を検出する。健康アドバイス生成部１３０は、問診部１３２に予め保存されている問診プログラムによる問診の結果と、蓄積された生体情報と健康情報とに基づき確率統計モデル１３３を使って、健康異常の要因を推定し、良好な健康状態を維持または健康度を改善するためのアドバイスを生成する。以下、良好な健康状態を維持または健康度を改善するためのアドバイスを健康アドバイスとする。また、健康アドバイスを提供するサービスを健康アドバイスサービスとする。

確率統計モデル１３３はベイジアンネットワークの確率推論を用いている。ベイジアンネットワークとは、例えば非特許文献（繁桝 算男他、「ベイジアンネットワーク概説」、培風館）で説明されているように、一部の変数を観測した時、その他の変数についての確率分布を求めたり、確率値が最も大きい状態をその変数の予測結果として得たりすることができるものである。つまり観測された変数の情報(e) から、求めたい確率変数(X) の確率、すなわち事後確率P(X|e) を求め、それによりX期待値や事後確率最大の値（MAP 値）、ある仮説の確信度（いくつかの変数が特定の値の組をとる同時確率）などを評価する。 こうした確率計算に基づく推論が確率推論と呼ばれている。

本発明では生活環境や健康情報の要因を設定し、異常を観測した測定器のデータから、健康情報の異常の要因として推定するような計算処理を行っている。実際は多数のネットワークノードによって形成されるが、例えば最も簡単な構成を図４に示すと、Ａ，Ｂが要因ノードであり、Ｃが結果ノードである。そしてＣを観測したとき、ＡおよびＢの事後確率を求めることによって、要因を推測する事が可能になる。

健康管理装置１００において、ネットワークＩ／Ｆ部１１０、記憶部１１１、生体情報蓄積部１２２、健康情報蓄積部１２４および確率統計モデル１３３記憶領域を除く各部はマイクロコンピュータにウェブブラウザや健康管理用のプログラムを実行させることによって実現されるものである。生体情報蓄積部１２２、健康情報蓄積部１２４は記憶部１１１と同様に、半導体メモリやハードディスク装置などで構成される。記憶部１１１、生体情報蓄積部１２２、健康情報蓄積部１２４は同一の記憶媒体でも良い。

健康アドバイスサービスの提供を受けようとする被管理者は、健康度測定装置２００のネットワーク端末２１４のウェブブラウザを使って健康管理装置１００のウェブサーバ部１１３が配信する健康管理システムのホームページにアクセスし、さらに当該ホームページからリンクしている利用者登録のウェブページにアクセスして新規に利用者登録を行う。この利用者登録のウェブページには、例えば希望者（被管理者）の呼び名（ニックネーム）、誕生年月、性別などの個人情報を個人ＩＤと管理付けて登録ができ、登録すると入力内容がネットワーク端末２１４のウェブブラウザから健康管理装置１００のウェブサーバ部１１３に返信され、ウェブサーバ部１１３で受け取った個人情報が制御部１１２を介して記憶部１１１に格納される。尚、制御部１１２は、登録された被管理者毎に固有のウェブページ（以下、個人用ホームページと呼ぶ。）を作成して記憶部１１１に記憶させる。

次に、健康管理システムの動作について、更に図５のフローチャートを用いて説明する。ステップＳ１０１で健康アドバイスサービスの提供を受けようとする希望者（被管理者）は、ネットワーク端末２１４のウェブブラウザを使って健康管理装置１００のウェブサーバ部１１３が配信する健康アドバイスサービスのホームページにアクセスし、前述した方法により利用者登録を済ませた後、健康アドバイスサービスのホームページからログインすることで、当該ホームページからリンクしている被管理者の個人用ホームページにアクセスする。

ステップＳ１０２で、利用者登録が完了した後に最初に個人用ホームページにログインすると、健康管理装置１００の制御部１１２がウェブサーバ部１１３に健康度取得用のウェブページをネットワーク端末２１４のウェブブラウザへ送信させる。健康度取得用ウェブページ画面の一例を図６に示す。

図６の健康度取得用ウェブページ画面３００は、データ表示部３０１と取込みアイコン３０２、送信アイコン３０３で構成される。データ表示部３０１は、日付けや各測定データを表示する領域である。取込みアイコン３０２と送信アイコン３０３は、ボタン機能を有し、図示しないマウスによりカーソルを各アイコンに移動してクリックすることで取込み又は送信の操作入力を行うことができる。

取込みアイコン３０２をクリックすると、ネットワーク端末２１４は、体温計２２０、体重計２３０、体脂肪率計２４０、血圧計２５０、活動量計２６０の各無線通信部（２２３、２３４、２４７、２５５、２６６）から、ネットワークアダプタ２１３を通じ、体温計２２０、体重計２３０、体脂肪率計２４０、血圧計２５０で測定された生体情報と、活動量計２６０で測定された活動量の数値を取込み、日時情報と共に表示部３０１に表示させる。この時、日付けや各測定数値はネットワーク端末２１４に付属している図示しないキーボード等の入力手段によってユーザーが入力しても良い。例えば活動量計の測定結果の代わりに、ユーザーが別途測定した歩数データを直接入力する構成とすることで、歩数計等の簡単な装置を装着するだけで被管理者の活動量を測定することができる。

これら数値が表示された状態で、送信アイコン３０３をクリックすると、これらのデータがルータ２１２を通じて健康管理装置１００に送信される。健康管理装置１００は受け取ったデータをネットワークＩ／Ｆ部１１０と制御部１１２を介し、被管理者と対応付けて、生体情報は生体情報取得部１２１を通じて生体情報蓄積部１２２に、健康情報は健康情報取得部１２３を通じて健康情報取得部１２４に蓄積される。

ステップＳ１０３で演算部１２５は、蓄積された健康情報数値を時系列的に分単位、時単位、日単位等の、例えば歩数から消費カロリーへというような所定の形式に演算し、新しいデータをグラフの上部に順次追加した表示データとしてネットワーク端末２１４に送信し、ネットワーク端末２１４は受け取ったデータを表示する。ネットワーク端末での表示例を図７に示す。

ステップＳ１０４で問診部１３２は、制御部１１２、ネットワークＩ／Ｆ部１１０を通じ、健康度測定装置２００のネットワーク端末２１４と通信を行うことで、被管理者にその時の健康状態を問い合わせる問診を行い、問診の結果により確率統計モデルのネットワークノードの事前確率を変更するプロセスを行う。ネットワークノードの構成の一部を図８に示す。図８に示すように、カロリー過多、ストレス、疾患が要因ノードであり、体重が結果ノードである。カロリー過多、ストレス、疾患には事前確率を設定し、体重にはカロリー過多、ストレス、疾患を親とする条件付き確率を設定する。そして体重を観測したとき、カロリー過多、ストレス、疾患の事後確率を求め、その事後確率によって要因を推測する。
ステップＳ１０４の、問診実施から確率統計モデルのネットワークノードの事前確率を変更する流れの詳細を図９に、問診部１３２に保存されている問診プログラムで設定されている問診項目の一部を図１０に示す。問診項目は重要度によってランク分けされ、特に注意すべき項目が懸念材料として設定されている。図１０では運動系の「間食が多い」、ストレス系の「夜眠れない」、疾患系の「むくみがある」が懸念材料として設定されている。

ステップＳ２０１で運動系の問診を実施する、問診項目は図１０の運動系の欄にあるように「ウォーキングを始めた」「間食が多い」「運動は嫌い」等である。Ｓ２０２では各問診のチェックされた項目を確認して、懸念材料の問診にチェックがあるか、個数はいくつあるかをカウントする。Ｓ２０３で懸念項目には一項目につき０．０５ポイント分確率の上昇を設定して、運動系ノードの事前確率を上昇させる。仮に懸念項目のチェックがない場合には、一項目につき０．０５ポイント分確率の下降を設定して、運動系ノードの事前確率を下降させる。

ステップＳ２０４でストレス系の問診を実施する、問診項目は図１０のストレス系の欄にあるように「夜眠れない」「不安がある」「目覚めが良い」等である。Ｓ２０５では各問診のチェックされた項目を確認して、懸念材料の問診にチェックがあるか、個数はいくつあるかをカウントする。Ｓ２０６で懸念項目には一項目につき０．０５ポイント分確率の上昇を設定して、ストレス系ノードの事前確率を上昇させる。仮に懸念項目のチェックがない場合には、一項目につき０．０５ポイント分確率の下降を設定して、ストレス系ノードの事前確率を下降させる。

ステップＳ２０７で疾患系の問診を実施する、問診項目は図１０の疾患系の欄にあるように「食欲がない」「むくみがある」「血圧が正常」等である。Ｓ２０８では各問診のチェックされた項目を確認して、懸念材料の問診にチェックがあるか、個数はいくつあるかをカウントする。Ｓ２０９で懸念項目には一項目につき０．０５ポイント分確率の上昇を設定して、疾患系ノードの事前確率を上昇させる。仮に懸念項目のチェックがない場合には、一項目につき０．０５ポイント分確率の下降を設定して、疾患系ノードの事前確率を下降させる。

以上の流れで問診の内容を確率統計モデルに反映する事が可能となる。仮に問診をネットワークノードとして構成することもできるが、その場合ノード数がかなり増加することによって条件付き確率表が膨大になり、計算が大幅に複雑になる。
このようにネットワークノードの事前確率を変更することによって、計算を複雑にすることなくベイジアンネットワークによる確率統計モデルのネットワークノード数を増加したのと同じ効果があり、より精度の高い推測が可能になる。

図５に戻って説明する。ステップＳ１０５で健康異常検出手段１３１は、生体情報蓄積部１２２のデータベースのデータを分析し、健康異常の有無を判断する。ここで言う健康異常とは、健康を維持する上での生体情報の計測値が明らかな変化を示しているものとする。例えば、体重を毎日計測していて設定した所定の標準値から逸脱した場合を異常と判断する。
健康異常があると判断した場合（Ｓ１０５／ｙｅｓ）ステップＳ１０６に進み、生体情報蓄積部１２２に蓄積された生体情報データと健康情報蓄積部１２４に蓄積された健康情報データとを元にして、ステップＳ１０４で問診によってノードの確率を変更した確率統計モデルを使って健康異常の要因を推測する。

ステップＳ１０７では、健康異常要因に関連づけた健康アドバイスを選択して提示する。例えば体重が増えてきたという異常を検出したとき、複数のランクに分割した歩数の観測ノードにおいて、「少ない」と観測されているとすれば、運動不足であるという要因が推定され、「軽いジョギング（６ＭＥＴｓ）を３０分続けてみましょう」というような健康アドバイスを行う。「食欲がない」「むくみがある」などの疾患形の問診にチェックがあった場合は、「血糖値が高くなっており可能性があります。医療機関の受信をお勧めします。」というような健康アドバイスを行うようにしてもよい。

ステップＳ１０５で、健康異常がないと判定した場合（Ｓ１０５／ｎｏ）、ステップＳ１０７に進み、現在の健康活動を維持するようなアドバイスを提示するようにする。また、健康異常がないと判定した場合でも、問診項目の懸念材料にチェックがあった場合は、チェックがあった項目に対応するアドバイスを提示するようにしても良い。

以上のように、本発明の健康管理システムによれば、被管理者に問診を行い、問診結果によりネットワークノードの事前確率を変更することによって、ベイジアンネットワークによる確率統計モデルのネットワークノード数を増加したのと同じ効果があり、より精度の高い推測が可能になる。さらに問診により現状の被管理者の健康状態を反映した異常の要因を推定するので、現時点での健康を考慮した健康アドバイスを提示でき、健康不安を解消することができる。

１００ 健康管理装置
１１２ 制御部
１１３ ウェブサーバー部
１２１ 生体情報取得部
１２２ 生体情報記憶部
１２３ 健康情報取得部
１２４ 健康情報蓄積部
１３０ 健康アドバイス生成部
１３１ 健康異常検出部
１３２ 問診部
１３３ 確率統計モデル
２００ 健康度測定部
２１４ ネットワーク端末
２２０ 体温計
２３０ 体重計
２４０ 体脂肪率計
２５０ 血圧計
２６０ 活動量計

Claims (3)

1. 生体情報を測定する生体情報測定部と、
   健康情報を測定する健康情報測定部と、
   測定した前記生体情報を蓄積する生体情報蓄積部と、
   測定した前記健康情報を蓄積する健康情報蓄積部と、
   蓄積した前記生体情報から健康異常を検出する健康異常検出部と、
   前記健康異常検出部によって健康異常が検出された場合に、蓄積された前記生体情報と前記健康情報とに基づいて、予め設定された確率統計モデルによって健康異常の要因を推測し、前記健康異常の要因に関連するアドバイスを生成する健康アドバイス生成部と
   を備える事を特徴とする健康管理システム。
2. 前記確率統計モデルはベイジアンネットワークであることを特徴とする
   請求項１記載の健康管理システム。
3. 被管理者に健康状態を問い合わせる問診部を更に有し、
   前記確率統計モデルは、前記問診部による問診の結果によりネットワークノードの事前確率を変更する事を特徴とする
   請求項２記載の健康管理システム。