JP2018108281A5 - - Google Patents

Claims (9)

1. 生体センサによって生成される生体データと、加速度センサによって生成される加速度データと、ジャイロセンサによって生成される角速度データと、環境センサによって生成される環境データとのうち少なくとも１つに基づいて複数の特徴量を算出し、当該複数の特徴量を要素として含む特徴量ベクトルを得る特徴量算出部と、
   前記特徴量ベクトルの要素の少なくとも一部を符号化し、第１の状態データを生成する特徴量符号化部と、
   前記第１の状態データを送信する通信部と
   を具備し、
   前記特徴量ベクトルは、第１の特徴量を要素として含み、
   前記第１の特徴量は、第１の時間単位における生体データに基づく第１の生体特徴量と、前記第１の時間単位における加速度データおよび角速度データの少なくとも一方に基づく第１の活動特徴量と、前記第１の時間単位における環境データに基づく第１の環境特徴量とのうち少なくとも１つを含む、
   ユーザ端末。
2. 前記特徴量ベクトルは、第２の特徴量を要素としてさらに含み、
   前記第２の特徴量は、前記第１の時間単位よりも長い第２の時間単位における生体データに基づく第２の生体特徴量と、前記第２の時間単位における加速度データおよび加速度データの少なくとも一方に基づく第２の活動特徴量と、前記第２の時間単位における環境データに基づく第２の環境特徴量とのうち少なくとも１つを含む、
   請求項１に記載のユーザ端末。
3. 前記第１の時間単位は１日であり、
   前記第１の生体特徴量は、対象日の日中および夜間それぞれの血圧の最小値、最大値およびサージ回数の少なくとも１つを含む、請求項１または請求項２に記載のユーザ端末。
4. 前記通信部は、前記第１の状態データよりも過去に送信した第２の状態データに対応する過去のユーザ状態から前記第１の状態データに対応する現在のユーザ状態に遷移した要因の分析結果と、前記現在のユーザ状態からより良好と定義されるユーザ状態に遷移するための改善提案との少なくとも一方を受信する、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のユーザ端末。
5. 第１の状態データを受信する通信部と、
   前記第１の状態データを含む受信済みの状態データを格納する状態データ記憶部と、
   複数の異なるユーザ状態の間での状態遷移をモデル化した状態遷移モデルを格納する状態遷移モデル記憶部と、
   前記第１の状態データよりも過去に受信した第２の状態データに対応する過去のユーザ状態から前記第１の状態データに対応する現在のユーザ状態に遷移した要因を前記状態遷移モデルを用いて分析し、要因分析結果を得る要因分析部と
   を具備し、
   前記第１の状態データは、生体センサによって生成される生体データと、加速度センサによって生成される加速度データと、ジャイロセンサによって生成される角速度データと、環境センサによって生成される環境データとのうち少なくとも１つに基づく複数の特徴量を要素として含む特徴量ベクトルの要素の少なくとも一部を符号化することによって得られ、
   前記特徴量ベクトルは、第１の特徴量を要素として含み、
   前記第１の特徴量は、第１の時間単位における生体データに基づく第１の生体特徴量と、前記第１の時間単位における加速度データおよび角速度データの少なくとも一方に基づく第１の活動特徴量と、前記第１の時間単位における環境データに基づく第１の環境特徴量とのうち少なくとも１つを含む、
   サーバ。
6. 第１の状態データを受信する通信部と、
   前記第１の状態データを含む受信済みの状態データを格納する状態データ記憶部と、
   複数の異なるユーザ状態の間での状態遷移をモデル化した状態遷移モデルを格納する状態遷移モデル記憶部と、
   前記第１の状態データに対応する現在のユーザ状態からより良好と定義されるユーザ状態に遷移するための改善提案を前記状態遷移モデルを用いて作成する改善提案作成部と
   を具備し、
   前記第１の状態データは、生体センサによって生成される生体データと、加速度センサによって生成される加速度データと、ジャイロセンサによって生成される角速度データと、環境センサによって生成される環境データとのうち少なくとも１つに基づく複数の特徴量を要素として含む特徴量ベクトルの要素の少なくとも一部を符号化することによって得られ、
   前記特徴量ベクトルは、第１の特徴量を要素として含み、
   前記第１の特徴量は、第１の時間単位における生体データに基づく第１の生体特徴量と、前記第１の時間単位における加速度データおよび角速度データの少なくとも一方に基づく第１の活動特徴量と、前記第１の時間単位における環境データに基づく第１の環境特徴量とのうち少なくとも１つを含む、
   サーバ。
7. 前記状態データ記憶部に格納された状態データに基づいて前記状態遷移モデルを生成する状態遷移モデル化部をさらに具備する、請求項５または請求項６に記載のサーバ。
8. 状態データを受信することと、
   前記状態データに対応する現在のユーザ状態からより良好と定義されるユーザ状態に遷移するための改善提案を、複数の異なるユーザ状態の間での状態遷移をモデル化した状態遷移モデルを用いて作成することと
   を具備し、
   前記状態データは、生体センサによって生成される生体データと、加速度センサによって生成される加速度データと、ジャイロセンサによって生成される角速度データと、環境センサによって生成される環境データとのうち少なくとも１つに基づく複数の特徴量を要素として含む特徴量ベクトルの要素の少なくとも一部を符号化することによって得られ、
   前記特徴量ベクトルは、第１の特徴量を要素として含み、
   前記第１の特徴量は、第１の時間単位における生体データに基づく第１の生体特徴量と、前記第１の時間単位における加速度データおよび角速度データの少なくとも一方に基づく第１の活動特徴量と、前記第１の時間単位における環境データに基づく第１の環境特徴量とのうち少なくとも１つを含む、
   改善提案作成方法。
9. 生体センサによって生成される生体データと、加速度センサによって生成される加速度データと、ジャイロセンサによって生成される角速度データと、環境センサによって生成される環境データとのうち少なくとも１つに基づいて複数の特徴量を算出し、当該複数の特徴量を要素として含む特徴量ベクトルを得ることと、
   前記特徴量ベクトルの要素の少なくとも一部を符号化し、状態データを生成することと、
   前記状態データをユーザ端末から外部装置へ送信することと
   を具備し、
   前記特徴量ベクトルは、第１の特徴量を要素として含み、
   前記第１の特徴量は、第１の時間単位における生体データに基づく第１の生体特徴量と、前記第１の時間単位における加速度データおよび角速度データの少なくとも一方に基づく第１の活動特徴量と、前記第１の時間単位における環境データに基づく第１の環境特徴量とのうち少なくとも１つを含む、
   状態データ生成方法。