JP2018108282A - ユーザ端末装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】 ユーザの生体情報の測定結果に基づいて行動を促す通知を行うことができるユーザ端末装置を提供する。【解決手段】 本発明の第１の態様に係るユーザ端末装置は、ユーザが特定の状態になったか否かを検出する検出部と、前記ユーザの心拍数を測定する、あるいは、前記ユーザの血圧波形を測定し、前記測定した血圧波形の周期から心拍数を算出するセンサと、前記ユーザが前記特定の状態になったことが検出された場合に、前記心拍数が閾値未満であるか否かを判定する判定部と、前記心拍数が閾値未満であると判定された場合に、行動を促す通知を行う通知部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザの生体情報を測定するユーザ端末装置に関する。
ユーザの生体情報の測定結果がユーザの健康管理などの様々なシーンで利用されている。例えば、特許文献１には、ユーザの心拍数を測定し、測定された心拍数が正常値でない場合に報知を行う技術が開示されている。
近年、センサ技術の発展に伴い、例えばユーザの手首に装着するだけでユーザの生体情報を測定することができるユーザ端末装置が実現されている。このユーザ端末装置によれば、ユーザに大きな負担を掛けることなく生体情報を測定することが可能となる。
特開２０１３−１２８７４８号公報
例えば、空腹時などの所定のタイミングで服用または投与することでより高い効果を得ることができる薬がある。ユーザがこのような薬を適切なタイミングで服用することは困難である。また、ユーザは薬を服用することを忘れることがある。上述したようなユーザ端末装置においては、ユーザの生体情報の測定結果に基づいて薬の服用や投与などの行動を促す通知を行うことができることが求められている。
本発明は、上記の事情に着目してなされたものであり、その目的は、ユーザの生体情報の測定結果に基づいて行動を促す通知を行うことができるユーザ端末装置を提供することである。
本発明の第１の態様は、ユーザが特定の状態になったか否かを検出する検出部と、前記ユーザの心拍数を測定する、あるいは、前記ユーザの血圧波形を測定し、前記測定した血圧波形の周期から心拍数を算出するセンサと、前記ユーザが前記特定の状態になったことが検出された場合に、前記心拍数が閾値未満であるか否かを判定する判定部と、前記心拍数が閾値未満であると判定された場合に、行動を促す通知を行う通知部と、を備えるユーザ端末装置である。
第１の態様によれば、ユーザの心拍数が測定され、測定された心拍数に基づいて所定の行動を行うのに望ましいタイミングが検出され、行動を促す通知が行われる。これにより、ユーザが行動を適切なタイミングで行う、あるいは、他者がユーザに対する行動を適切なタイミングで行うことが可能になる。
本発明の第２の態様では、前記行動は薬の服用または投与である。
第２の態様によれば、ユーザが適切なタイミングで薬を服用することが可能になる、あるいは、医師などの他者が適切なタイミングでユーザに薬を投与することが可能になる。
本発明の第３の態様では、前記センサは、前記測定した血圧波形から１拍ごとの血圧値を測定する血圧センサである。
第３の態様によれば、血圧センサを利用して心拍数を測定することができる。
本発明の第４の態様は、ユーザ端末装置が、前記ユーザが前記特定の状態になったことを示すユーザ入力を受け取る入力部をさらに備え、前記検出部が、前記ユーザ入力に基づいて検出を行うようにしたものである。
第４の態様によれば、ユーザが特定の状態になったことを指示するので、ユーザが特定の状態になったことを容易に検出することができる。
本発明の第５の態様は、ユーザ端末装置が、前記センサによって得られるセンサデータに基づいて前記ユーザが前記特定の状態になったことを識別するための学習を行う学習部をさらに備え、前記検出部が、前記センサによって得られるセンサデータに基づいて前記ユーザが前記特定の状態になったか否かを検出するようにしたものである。
第５の態様によれば、前記ユーザが前記特定の状態になったことを自動で検出することができる。
本発明によれば、ユーザの生体情報の測定結果に基づいて行動を促す通知を行うことが可能になる。
本発明の一実施形態に係るユーザ端末装置を示すブロック図。 図１に示したユーザ端末装置の外観の一例を示す斜視図。 図１に示したユーザ端末装置を含む生体情報管理システムの構成例を示す図。 心拍数と服薬タイミングとの関係を示す図。 図１に示したユーザ端末装置が服用タイミングを通知する手順例を示すフローチャート。
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係るユーザ端末装置１００を概略的に示している。図１に示すユーザ端末装置１００は、ウェアラブルデバイス、例えば、図２に示すような腕時計型のウェアラブルデバイスであり得る。ユーザ端末装置１００は、当該ユーザ端末装置１００を装着したユーザの収縮期血圧（ＳＢＰ：systolic blood pressure）、拡張期血圧（ＤＢＰ：diastolic blood pressure）および心拍数などの生体情報を測定することができる。心拍数は、単位時間（例えば１分間）あたりに心臓が拍動する回数を示す。ユーザ端末装置１００は、日付および時刻などの一般的な時計に表示される情報とともに、測定結果を表示することができる。
ユーザ端末装置１００は、図３に示すように、スマートデバイス２００に接続されてもよい。典型的には、スマートデバイス２００は、スマートフォンやタブレットなどの携帯機器であり得る。スマートデバイス２００は、ユーザ端末装置１００によって送信された生体データをグラフ化して表示したり、当該生体データをネットワークＮＷ経由でサーバ３００に送信したりすることができる。スマートデバイス２００には、生体データを管理するためのアプリケーションがインストールされていてもよい。なお、ユーザ端末装置１００は、スマートデバイス２００を介さずに、ネットワークＮＷ経由でサーバ３００に接続されてもよい。
サーバ３００は、ユーザ端末装置１００またはスマートデバイス２００から送信された生体データを蓄積する。サーバ３００は、例えばユーザの健康指導または診断に供するために、医療機関に設置されたＰＣ（personal computer）などからのアクセスに応じて当該生体データを送信してもよい。
ユーザ端末装置１００は、ユーザまたはユーザに関与する人に行動を促す通知を行う。一例として、ユーザが食後に空腹になったときに服用すべき薬を処方されている場合を想定する。この場合、ユーザ端末装置１００は、ユーザが食後に空腹になったか否かを判定し、空腹になったとの判定に応じてユーザに薬の服用を促す通知を行う。この処理について図４を参照してより詳細に説明する。
図４は、食後の心拍数の変動を示している。図４において、ＨＲ０は心拍数に関する閾値を示し、ｔ０は食事の終了時刻を示し、ｔ０は心拍数が閾値ＨＲ０になるときの時刻を示す。心拍数は空腹時よりも満腹時のほうが高くなることが知られている。図４に示すように、ユーザが食事を取ると、心拍数は、一時的に高くなり、時間が経過するにつれて下降する。例えば、ユーザ端末装置１００は、心拍数が閾値ＨＲ０未満になった場合に、ユーザが空腹であると判定することができる。この場合、閾値ＨＲ０は、ユーザが空腹になったと見なすことができる値に設定される。閾値ＨＲ０はユーザに応じて設定することができる。
ユーザ端末装置１００は、後述する生体センサを用いてユーザの心拍数を測定し、食後に心拍数が閾値ＨＲ０未満になった場合に、ユーザに薬の服用を促す通知を行う。これにより、ユーザが薬を適切なタイミングで服用することができる。さらに、ユーザが薬を飲み忘れることを防止することができる。ユーザが食事を取ったことは、生体センサから出力されたセンサデータに基づいて検出することができる。例えば、検出は、心電データ、心拍データ、脈波データ、脈拍データ、体温データの少なくとも１つに基づいていることができる。あるいは、検出は、ユーザ入力に基づいていてもよい。なお、医師がユーザに薬を投与する場合などにおいて、ユーザ端末装置１００は、ユーザへの投薬を促す通知を外部機器に送信してもよい。
図１を参照すると、ユーザ端末装置１００は、生体センサ１１０、加速度センサ１２１、環境センサ１２２、時計部１２３、ユーザ入力部１２４、センサデータ記憶部１３１、検出部１３２、判定部１３３、通知部１３４、通信部１５０、出力制御部１６０、表示部１６１、スピーカ１６２、およびバイブレータ１６３を備える。
生体センサ１１０は、ユーザの生体情報を測定することで生体データを得て、生体データをセンサデータ記憶部１３１および出力制御部１６０に送る。一例として、生体センサ１１０は、ユーザの血圧を測定して血圧データを得る血圧センサ１１１を含む。この例では、生体データは血圧データを含む。このほか、生体データは、心電データ、心拍データ、脈波データ、脈拍データ、体温データなどを含むことができる。各生体データは、時計部１２３から受け取った時刻情報に基づいて設定された測定時刻に紐づけられ得る。
血圧センサ１１１は、連続測定型血圧センサを含む。連続測定型血圧センサは、１拍ごとの血圧（例えば収縮期血圧および拡張期血圧）を連続測定することができる血圧センサである。連続測定型血圧センサは、脈波伝播時間（ＰＴＴ；pulse transmit time）を測定し、測定した脈波伝播時間から血圧を推定する技法、トノメトリ法または他の技法に基づいていることができる。連測測定型血圧センサにより得られる血圧データは、例えば、１拍ごとの血圧値（例えば収縮期血圧値および拡張期血圧値）を含み得るが、これに限定されない。連続測定型血圧センサは、ユーザの血圧波形を測定することができ、測定した血圧波形に基づいて血圧値を得ることができ、測定した血圧波形の周期に基づいて心拍数を算出することができる。心拍データは、例えば、心拍数を含み得るが、これに限定されない。心拍数は、連続測定型血圧センサによって測定されるのに限らず、心拍センサによって測定されてもよい。
血圧センサ１１１は、非連続測定型血圧センサをさらに含んでもよい。非連続測定型血圧センサの例には、カフを圧力センサとして用いて血圧を測定するオシロメトリック法に基づいた血圧センサが含まれる。非連続測定型血圧センサ（特に、オシロメトリック方式の血圧センサ）は、連続測定型血圧センサに比べて、測定精度が高い傾向にある。故に、血圧センサ１１１は、例えば、何らかの条件が満足する（例えば、連続測定型血圧センサによって測定されたユーザの血圧データが所定の高リスク状態を示唆した）ことをトリガとして、連続測定型血圧センサに代えて非連続測定型血圧センサを作動させることにより、血圧データをより高い精度で測定することができる。
加速度センサ１２１は、当該加速度センサ１２１の受ける加速度を検出することで３軸の加速度データを得る。この加速度データは、ユーザ端末装置１００を装着しているユーザの活動状態（姿勢および／または動作）を推定するために用いることができる。加速度センサ１２１は、加速度データをセンサデータ記憶部１３１および出力制御部１６０に送る。加速度データは、時計部１２３から受け取った時刻情報に基づいて設定された測定時刻に紐づけられ得る。
環境センサ１２２は、ユーザ端末装置１００の周囲の環境情報を測定することで環境データを得て、環境データをセンサデータ記憶部１３１および出力制御部１６０に送る。環境データは、温度データ、湿度データ、気圧データなどを含むことができる。各環境データは、時計部１２３から受け取った時刻情報に基づいて設定された測定時刻に紐づけられ得る。
時計部１２３は、現在時刻を表す時刻情報を所定周期で発生し、生体センサ１１０、加速度センサ１２１、環境センサ１２２および出力制御部１６０に送る。時刻情報は、生体センサ１１０による生体データの測定時刻、加速度センサ１２１による加速度データの測定時刻、環境センサ１２２による環境データの測定時刻などとして用いることができる。時計部１２３は、カレンダー機能を備えていてもよい。すなわち、時計部１２３は、今日の日付を表す日付情報を発生し、出力制御部１６０に送ってもよい。
ユーザ入力部１２４は、例えば、ユーザ入力を受け付けるためのボタン、ダイヤルなどを含む。あるいは、ユーザ入力部１２４および後述される表示部１６１の組み合わせがタッチスクリーンを用いて実装されてもよい。ユーザ入力は、例えば、食事の摂取または起床などのユーザ状態を入力する操作、表示部１６１の表示画面を制御する操作などである。食事の摂取に対応するユーザ入力は、食事開始時、食事終了時、または食事中のいずれに行われてもよい。
センサデータ記憶部１３１は、生体センサ１１０から出力される生体データ、加速度センサ１２１から出力される加速度データ、および環境センサ１２２から出力される環境データを記憶する。
検出部１３２は、ユーザが特定の状態になったか否かを検出する。検出部１３２は、ユーザ入力部１２４からのユーザ入力に基づいて、ユーザが特定の状態になったことを検出することができる。例えば、ユーザがユーザ入力部１２４に対して食事を取ったことを示す操作を行うと、検出部１３２は、ユーザが食事を取ったことを検出する。あるいは、検出部１３２は、センサデータ記憶部１３１からのセンサデータに基づいてユーザが特定の状態になったか否かを検出してもよい。また、検出部１３２は、通信部１５０を通じて得られる外部機器からの情報に基づいて、ユーザが特定の状態になったことを検出してもよい。検出部１３２は、ユーザが特定の状態になったことを検出すると、検出信号を判定部１３３に送る。
判定部１３３は、検出部１３２から検出信号を受け取ったことに応答して、センサデータ記憶部１３１からのセンサデータに基づいて所定の条件が満たされたか否かを判定する。図４に関して上述した例を再び参照すると、判定部１３３は、センサデータ記憶部１３１から心拍データを受け取り、心拍数と閾値ＨＲ０とを比較し、心拍数が閾値ＨＲ０未満になった場合に条件が満たされたと判定する。判定部１３３は、所定の条件が満たされたことを示す情報を通知部１３４に送る。
なお、食事の摂取により血圧値が上昇することも知られている。他の実施形態では、判定部１３３は、血圧値（例えば収縮期血圧値）が他の閾値未満になった場合に、条件が満たされたと判定してもよい。さらなる実施形態では、判定部１３３は、心拍数がＨＲ０未満になり、かつ、血圧値が他の閾値未満になった場合に、条件が満たされたと判定してもよい。心拍数と血圧値の両方を扱うことにより、より正確に判定を行うことができる。
通知部１３４は、判定部１３３から情報を受け取ると、行動を促す通知を行う。通知部１３４は、通知を出力制御部１６０に送ることができる。あるいは、通知部１３４は、判定部１３３から情報を受け取ると、行動を促す通知を通信部１５０に送ってもよい。
通信部１５０は、図２に示したスマートデバイス２００またはサーバ３００などの外部機器とデータをやり取りする。通信部１５０は、無線通信および有線通信の一方または両方を行う。一例として、通信部１５０は、スマートデバイス２００との間でＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの近距離無線通信を行う。通信部１５０は、通知部１３４から通知を受け取ると、通知を含むデータを外部機器に送信することができる。さらに、通信部１５０は、センサデータ記憶部１３１からセンサデータを受け取り、センサデータを含むデータを送信することができる。また、通信部１５０は、外部機器からデータを受信することができる。例えば、外部機器から受信されたデータは、出力制御部１６０に送られ、ユーザに対して出力される。
出力制御部１６０は、出力インタフェースを制御する。本実施形態では、出力インタフェースは、表示部１６１、スピーカ１６２、およびバイブレータ１６３を含む。出力制御部１６０は、画面データを生成して表示部１６１に送ることができる。例えば、出力制御部１６０は、生体センサ１１０からの生体データ、加速度センサ１２１からの加速度データ、環境センサ１２２からの環境データ、時計部１２３からの時刻情報および日付情報、通知部１３４からの通知、または通信部１５０からのデータに基づいて画面データを生成する。例えば、出力制御部１６０は、通知部１３４から通知を受け取ると、「薬を服用してください」などの行動を促すメッセージを含む画面データを生成する。出力制御部１６０は、音響信号を生成してスピーカ１６２に送ることができる。例えば、出力制御部１６０は、通知部１３４からの通知に基づいて音響信号を生成する。出力制御部１６０は、バイブレータ１６３を振動させるための電圧信号を生成し、電圧信号をバイブレータ１６３に印加する。例えば、出力制御部１６０は、通知部１３４からの通知に基づいて電圧信号を生成する。
表示部１６１は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（electroluminescence）ディスプレイなどである。表示部１６１は、出力制御部１６０からの画面データを表示することで、ユーザに様々な情報を知らせることができる。具体的には、表示部１６１は、通知部１３４からの通知に基づいた情報、生体情報（例えば、血圧、心電図、心拍数、脈波、脈拍数、体温など）、加速度データ、活動量情報（例えば、加速度データに基づいて計数された歩数、消費カロリーなど）、睡眠情報（例えば、睡眠時間など）、環境情報（例えば、気温、湿度、気圧など）、現在時刻、カレンダー、外部機器からの情報などを表示してもよい。スピーカ１６２は、出力制御部１６０からの音響信号を音波に変換する。バイブレータ１６３は、出力制御部１６０からの電圧信号に従って振動する。
ユーザ端末装置１００は、学習部１４０をさらに備えてもよい。学習部１４０は、センサデータに基づいてユーザが特定の状態になったことを識別するための教師あり学習を行うことができる。例えば、学習部１４０は、食事の摂取を示すユーザ入力を受け取った時点またはその前の時間帯に得られたセンサデータを正解データとして用いる。食事の摂取は、循環系に影響を及ぼすことが知られている。このため、例えば、ユーザが特定の状態になったか否かを検出するために用いるセンサデータとして、心拍データ、血圧データ、またはその組み合わせを用いることができる。検出部１３２は、学習部１４０による学習の結果を受け取る。それにより、検出部１３２は、センサデータ記憶部１３１から取得されるセンサデータを用いてユーザが特定の状態になったか否かを検出することが可能になる。また、学習部１４０は、センサデータ記憶部１３１から取得されるセンサデータとユーザ入力とに基づいて、判定部１３３に設定される閾値（例えば閾値ＨＲ０）を決定してもよい。
ユーザ端末装置１００は、ハードウェアとして、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）およびメモリを備える。メモリは、ＲＯＭ（read only memory）、ＲＡＭ（random access memory）、および二次記憶装置を含む。ユーザ端末装置１００の各種機能は、ＣＰＵがＲＯＭまたは二次記憶装置からプログラムをＲＡＭ上に読み出して実行することで実現することができる。二次記憶装置として、例えば、半導体メモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）を用いることができる。二次記憶装置は、センサデータ記憶部１３１を備える。なお、ユーザ端末装置１００の機能の一部または全部は、ＩＣ（integrated circuit）チップなどのハードウェアにより実現されてもよい。
次に、ユーザ端末装置１００の動作について説明する。
図５は、ユーザ端末装置１００の動作例を示している。図５のステップＳ５０１において、検出部１３２は、ユーザが特定の状態になったことを検出する。続いて、ステップＳ５０２において、判定部１３３は、血圧センサ１１１を用いて測定されたユーザの心拍数のデータを取得する。ステップＳ５０３において、判定部１３３は、心拍数が閾値未満になったか否かを判定する。心拍数が閾値以上である場合、ステップＳ５０２に戻る。心拍数が閾値未満である場合、ステップＳ５０４に進み、ステップＳ５０４において、通知部１３４は、ユーザに行動を促す通知を行う。
以上のように、本実施形態に係るユーザ端末装置は、血圧センサを利用してユーザの心拍数を測定し、測定された心拍数に基づいてユーザが所定の行動を行うタイミングを判定する。これにより、ユーザに行動を促す通知を行うことができる。
他の実施形態では、検出部１３２は、ユーザが特定の状態になったか否かを検出する。特定の状態は、例えば、起床であり得る。検出は、ユーザ入力、センサデータ、または外部機器からの情報に基づいていてもよい。判定部１３３は、センサデータ記憶部１３１から心拍データを受け取り、ユーザが起床してからの心拍回数（心臓が拍動した回数）をカウントし、心拍回数が閾値を超えたか否かを判定する。閾値は、ユーザに応じて設定されることができる。閾値は、例えば、学習部１４０によってセンサデータおよびユーザ入力に基づいて決定されることができる。心拍回数が閾値を超えたと判定部１３３が判定した場合、通知部１３４は、行動を促す通知を行う。例えば、起床からの心拍回数が特定の範囲内にあるときに一日で最も頭が働くとされており、現在が仕事または勉強することが好ましい時間帯であることを通知することができる。心拍回数は、血圧値と心拍回数との相関関係に基づいて補正されてもよい。また、心拍回数は、血圧値と心拍回数との相関関係および血圧値と運動量との相関関係に基づいて補正されてもよい。
本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
上記各実施形態の一部または全部は、特許請求の範囲のほか以下の付記に示すように記載することも可能であるが、これらに限られない。
（付記１）
ハードウェアプロセッサと、
前記ハードウェアプロセッサに接続されたメモリと、
を具備し、
前記ハードウェアプロセッサは、
ユーザが特定の状態になったか否かを検出し、
センサを用いて測定された前記ユーザの心拍数を取得し、
前記ユーザが前記特定の状態になったことが検出された場合に、前記測定された心拍数が閾値未満であるか否かを判定し、
前記測定された心拍数が閾値未満であると判定された場合に、行動を促す通知を行う
ように構成されたユーザ端末装置。
１００…ユーザ端末装置、１１０…生体センサ、１１１…血圧センサ、１２１…加速度センサ、１２２…環境センサ、１２３…時計部、１２４…ユーザ入力部、１３１…センサデータ記憶部、１３２…検出部、１３３…判定部、１３４…通知部、１４０…学習部、１５０…通信部、１６０…出力制御部、１６１…表示部、１６２…スピーカ、１６３…バイブレータ、２００…スマートデバイス、３００…サーバ。

Claims (5)

  1. ユーザが特定の状態になったか否かを検出する検出部と、
    前記ユーザの心拍数を測定する、あるいは、前記ユーザの血圧波形を測定し、前記測定した血圧波形の周期から心拍数を算出するセンサと、
    前記ユーザが前記特定の状態になったことが検出された場合に、前記心拍数が閾値未満であるか否かを判定する判定部と、
    前記心拍数が閾値未満であると判定された場合に、行動を促す通知を行う通知部と、
    を具備するユーザ端末装置。
  2. 前記行動は薬の服用または投与である、請求項１に記載のユーザ端末装置。
  3. 前記センサは、前記測定した血圧波形に基づいて１拍ごとの血圧値を測定する血圧センサである、請求項１または２に記載のユーザ端末装置。
  4. 前記ユーザが前記特定の状態になったことを示すユーザ入力を受け取る入力部をさらに具備し、
    前記検出部は、前記ユーザ入力に基づいて検出を行う、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のユーザ端末装置。
  5. 前記センサによって得られるセンサデータに基づいて前記ユーザが前記特定の状態になったことを識別するための学習を行う学習部をさらに具備し、
    前記検出部は、前記センサによって得られるセンサデータに基づいて前記ユーザが前記特定の状態になったか否かを検出する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のユーザ端末装置。
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