JP2019028625A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019028625A JP2019028625A JP2017145871A JP2017145871A JP2019028625A JP 2019028625 A JP2019028625 A JP 2019028625A JP 2017145871 A JP2017145871 A JP 2017145871A JP 2017145871 A JP2017145871 A JP 2017145871A JP 2019028625 A JP2019028625 A JP 2019028625A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- meal
- blood glucose
- glucose level
- data
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 35
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 6
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims abstract description 220
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims abstract description 220
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 claims abstract description 202
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 claims abstract description 180
- 239000008103 glucose Substances 0.000 claims abstract description 180
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 44
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 22
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 14
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 12
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 11
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 45
- 238000013523 data management Methods 0.000 abstract description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 36
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 13
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 230000036541 health Effects 0.000 description 11
- 235000021152 breakfast Nutrition 0.000 description 10
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 7
- 230000035764 nutrition Effects 0.000 description 7
- 238000003287 bathing Methods 0.000 description 5
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 description 5
- 235000014633 carbohydrates Nutrition 0.000 description 5
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 4
- 241000209094 Oryza Species 0.000 description 4
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 4
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 4
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 4
- 235000013322 soy milk Nutrition 0.000 description 4
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 4
- 235000013405 beer Nutrition 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 235000015927 pasta Nutrition 0.000 description 3
- 235000015429 Mirabilis expansa Nutrition 0.000 description 2
- 244000294411 Mirabilis expansa Species 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 230000003796 beauty Effects 0.000 description 2
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 235000013536 miso Nutrition 0.000 description 2
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 2
- XDIYNQZUNSSENW-UUBOPVPUSA-N (2R,3S,4R,5R)-2,3,4,5,6-pentahydroxyhexanal Chemical compound OC[C@@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](O)C=O.OC[C@@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](O)C=O XDIYNQZUNSSENW-UUBOPVPUSA-N 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 1
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 235000021186 dishes Nutrition 0.000 description 1
- 230000035622 drinking Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 210000003722 extracellular fluid Anatomy 0.000 description 1
- 230000037406 food intake Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 235000012149 noodles Nutrition 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 206010033675 panniculitis Diseases 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 210000004304 subcutaneous tissue Anatomy 0.000 description 1
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
【課題】血糖値の被測定者が実際に摂取した食事の内容と血糖値との関係を容易に把握する手法を提供すること。
【解決手段】血糖値データ取得部１０１は、血糖値の経時的な情報である血糖値データを取得する。食事データ管理部１０２は、前記血糖値の被測定者の食事に関する経時的な情報である食事データを取得する。グラフ生成部１０３は、前記血糖値データ取得手段により取得された前記血糖値データと、前記食事データ取得手段により取得された前記食事データとに基づいて、前記被測定者の血糖値の経時的な変化を表す第１グラフに、前記被測定者の食事の内容を示す情報を重畳的に表示させた第２グラフを生成する。
【選択図】図３
【解決手段】血糖値データ取得部１０１は、血糖値の経時的な情報である血糖値データを取得する。食事データ管理部１０２は、前記血糖値の被測定者の食事に関する経時的な情報である食事データを取得する。グラフ生成部１０３は、前記血糖値データ取得手段により取得された前記血糖値データと、前記食事データ取得手段により取得された前記食事データとに基づいて、前記被測定者の血糖値の経時的な変化を表す第１グラフに、前記被測定者の食事の内容を示す情報を重畳的に表示させた第２グラフを生成する。
【選択図】図３
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
従来より、皮下の組織間質液中の糖濃度を、一定間隔で２４時間以上継続的に測る手法としてのＣＧＭ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｇｌｕｃｏｓｅ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ／持続血糖測定）は存在する（非特許文献１参照）。
また、記憶領域に記憶された画像を取得し、取得した画像に含まれる食事部分を特定し、特定した食事部分に含まれる複数の画素各々の値に基づいて、該複数の画素の色頻度分布を作成し、作成した色頻度分布に基づいて、食事部分に含まれる色種類数を算出し、算出した色種類数に基づき、食事バランス数値を算出し、算出した食事バランス数値を出力する食事画像解析装置は存在する（特許文献１参照）。
また、記憶領域に記憶された画像を取得し、取得した画像に含まれる食事部分を特定し、特定した食事部分に含まれる複数の画素各々の値に基づいて、該複数の画素の色頻度分布を作成し、作成した色頻度分布に基づいて、食事部分に含まれる色種類数を算出し、算出した色種類数に基づき、食事バランス数値を算出し、算出した食事バランス数値を出力する食事画像解析装置は存在する（特許文献１参照）。
糖尿病ネットワーク（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｍ−ｎｅｔ．ｃｏ．ｊｐ／ｃａｌｅｎｄａｒ／２０１３／０２０１１２．ｐｈｐ)
しかしながら、非特許文献１及び特許文献１に記載された技術では、血糖値の被測定者が摂取した食事の具体的内容と、血糖値との関係を把握することはできない。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、血糖値の被測定者が摂取した食事の内容と血糖値との関係を容易に把握する手法を提供することを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明の一態様である情報処理装置は、
血糖値の経時的な情報である血糖値データを取得する血糖値データ取得手段と、
前記血糖値の被測定者の食事に関する経時的な情報である食事データを取得する食事データ取得手段と、
前記血糖値データ取得手段により取得された前記血糖値データと、前記食事データ取得手段により取得された前記食事データとに基づいて、前記被測定者の血糖値の経時的な変化を表す第１グラフに、前記被測定者の食事の内容を示す情報を重畳的に表示させた第２グラフを生成するグラフ生成手段と、
を備える。
血糖値の経時的な情報である血糖値データを取得する血糖値データ取得手段と、
前記血糖値の被測定者の食事に関する経時的な情報である食事データを取得する食事データ取得手段と、
前記血糖値データ取得手段により取得された前記血糖値データと、前記食事データ取得手段により取得された前記食事データとに基づいて、前記被測定者の血糖値の経時的な変化を表す第１グラフに、前記被測定者の食事の内容を示す情報を重畳的に表示させた第２グラフを生成するグラフ生成手段と、
を備える。
また、前記食事データには、前記被測定者の食事の内容が撮像された画像のデータである食事画像データと、当該画像が撮像された日時に関する情報とが少なくとも含まれ、
前記食事画像データを解析することにより、前記被測定者が摂取した食事について、使用された食材、及び糖質量に関する情報を少なくとも含む詳細情報を抽出する詳細情報抽出手段
をさらに備えることができる。
前記食事画像データを解析することにより、前記被測定者が摂取した食事について、使用された食材、及び糖質量に関する情報を少なくとも含む詳細情報を抽出する詳細情報抽出手段
をさらに備えることができる。
前記被測定者の活動に関する経時的な情報である活動データを取得する活動データ取得手段と、
前記血糖値データと、前記食事データと、前記活動データとに基づいて、前記被測定者の食事の内容及び活動の内容が血糖値の変化に与える影響についての分析を行うデータ分析手段と、
前記データ分析手段による分析の結果である分析データに基づいて、前記被測定者が摂取しようとする食事に関する留意事項、及び前記被測定者の活動に関する留意事項のうち少なくとも一方を含むアラート情報を生成し、生成したアラート情報を前記被測定者が操作する情報処理端末に出力させる制御を実行するアラート管理手段と、
をさらに備えることができる。
前記血糖値データと、前記食事データと、前記活動データとに基づいて、前記被測定者の食事の内容及び活動の内容が血糖値の変化に与える影響についての分析を行うデータ分析手段と、
前記データ分析手段による分析の結果である分析データに基づいて、前記被測定者が摂取しようとする食事に関する留意事項、及び前記被測定者の活動に関する留意事項のうち少なくとも一方を含むアラート情報を生成し、生成したアラート情報を前記被測定者が操作する情報処理端末に出力させる制御を実行するアラート管理手段と、
をさらに備えることができる。
本発明の一態様の情報処理方法及びプログラムは、上述の本発明の一態様の情報処理装置に対応する処理方法及びプログラムである。
本発明によれば、血糖値の被測定者が摂取した食事の内容と血糖値との関係を把握することができる。これにより、血糖値の被測定者のみならず、医師、管理栄養士等も、血糖値の被測定者が摂取した食事の内容と血糖値との関係に基づいて、血糖値の被測定者における未病や美容のための指示を的確に行うことが可能となる。
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。
図１は、本発明の情報処理装置の一実施形態であるサーバ１を含む、情報処理システムの構成図である。
図１に示す情報処理システムは、サーバ１と、ユーザ端末２と、医師端末４と、栄養士端末５とが、インターネット等のネットワークＮを介して相互に接続されることで構成される。また、ユーザ端末２には血糖値測定器３が接続されている。
ユーザＵは、ユーザ端末２を操作する者であって、ユーザ端末２と接続された血糖値測定器３を用いて、自身の血糖値を２４時間継続的に測定する者である。また、ユーザＵは、ユーザ端末２の撮像機能を用いて、継続的に自身の毎食の食事の内容を撮像する者でもある。
医師Ｄは、医師端末４を操作する者であって、ユーザＵの健康管理指導を行う者である。
管理栄養士Ｍは、栄養士端末５を操作する者であって、ユーザＵの栄養管理指導を行う者である。
医師Ｄは、医師端末４を操作する者であって、ユーザＵの健康管理指導を行う者である。
管理栄養士Ｍは、栄養士端末５を操作する者であって、ユーザＵの栄養管理指導を行う者である。
サーバ１は、ユーザ端末２の動作を管理すべく、各種処理を実行する情報処理装置である。サーバ１は、例えば、ユーザＵの血糖値に関する経時的な情報（以下「血糖値データ」と呼ぶ）と、当該ユーザＵの食事の内容に関する経時的な情報（以下「食事データ」と呼ぶ）とに基づいて、ユーザＵの毎回の食事の内容と、ユーザＵの血糖値との関係が示されたグラフ（以下「血糖値・食事グラフ」と呼ぶ）を生成する。本実施形態における食事データには、ユーザＵの毎回の食事の内容が撮像された画像のデータ（以下「食事画像データ」と呼ぶ）と、当該画像が撮像された日時に関する情報とが少なくとも含まれる。また、サーバ１は、食事データに含まれる食事画像データを解析することにより、撮像された料理に含まれる食材や栄養素等の詳細な情報の抽出を行い、抽出された詳細な情報についても食事データとして管理する。
血糖値・食事グラフは、具体的にはユーザＵの血糖値の経時的な数値を示す血糖値推移グラフをベースに、食事データの内容を示す情報を重畳的に表示させたものであり、ユーザＵが摂取した食べ物と、ユーザＵの血糖値の変化とが可視化されている。このため、血糖値・食事グラフを一見すれば、ユーザＵが摂取した食事の内容がユーザＵの血糖値に与えた影響を容易に把握することができる。
血糖値・食事グラフは、具体的にはユーザＵの血糖値の経時的な数値を示す血糖値推移グラフをベースに、食事データの内容を示す情報を重畳的に表示させたものであり、ユーザＵが摂取した食べ物と、ユーザＵの血糖値の変化とが可視化されている。このため、血糖値・食事グラフを一見すれば、ユーザＵが摂取した食事の内容がユーザＵの血糖値に与えた影響を容易に把握することができる。
血糖値とは、ユーザＵの血液内のグルコース（ブドウ糖）の濃度である。ユーザＵが健常である場合、空腹時の血糖値はおおよそ８０乃至１００ｍｇ／ｄＬ程度であるが、食事をとった後の血糖値は若干高い数値を示す。即ち、ユーザＵが食事をとると、炭水化物が吸収され、ブドウ糖となって血液中に出てくる。このため、食事をとった後の血糖値の方が食事をとる前の血糖値よりも高くなる。なお、ユーザＵの早朝の空腹時の血糖値が１２６ｍｇ／ｄＬ以上、又は食事後の血糖値が２００ｍｇ／ｄＬ以上の場合、糖尿病の疑いが濃厚であるといわれている。
このように、血糖値は、基本的にはユーザＵが食事を摂取することによって数値が上昇する。しかしながら、ユーザＵの体質、食事の内容、食事のタイミング、食後の行動の種類等の各種要素によって、ユーザＵの血糖値の上昇度合に差異が生じるとされている。
例えば、炭水化物の含有量が同一である「うどん」、「パスタ」、及び「白米」であっても、これらを食するユーザＵの体質によっては、「白米」を摂取した場合だけ血糖値が大きく上昇することがある。また、ユーザＵが、Ａ牛丼屋の「牛丼並盛」と、Ｂ牛丼屋の「牛丼並盛」とを同じタイミングで摂取した場合であっても、血糖値の上昇に大きく差が生じることがある。
また例えば、同じ「うどん」をユーザＵが昼食時に食する場合と夕食時に食する場合とでは、血糖値の上昇に大きく差が生じることがある。また、同じ時間帯に同じ種類の「うどん」を摂取した場合であっても、食する前に運動を行っていた場合と、運動を行っていなかった場合とでは血糖値の上昇に大きく差が生じることがある。
このように、血糖値は、基本的にはユーザＵが食事を摂取することによって数値が上昇する。しかしながら、ユーザＵの体質、食事の内容、食事のタイミング、食後の行動の種類等の各種要素によって、ユーザＵの血糖値の上昇度合に差異が生じるとされている。
例えば、炭水化物の含有量が同一である「うどん」、「パスタ」、及び「白米」であっても、これらを食するユーザＵの体質によっては、「白米」を摂取した場合だけ血糖値が大きく上昇することがある。また、ユーザＵが、Ａ牛丼屋の「牛丼並盛」と、Ｂ牛丼屋の「牛丼並盛」とを同じタイミングで摂取した場合であっても、血糖値の上昇に大きく差が生じることがある。
また例えば、同じ「うどん」をユーザＵが昼食時に食する場合と夕食時に食する場合とでは、血糖値の上昇に大きく差が生じることがある。また、同じ時間帯に同じ種類の「うどん」を摂取した場合であっても、食する前に運動を行っていた場合と、運動を行っていなかった場合とでは血糖値の上昇に大きく差が生じることがある。
即ち、医師Ｄや管理栄養士Ｍは、単にユーザＵの食事に含まれる炭水化物等の栄養素の含有量等の一般的な情報を把握するだけでは、ユーザＵに対し的確な健康指導や栄養指導を行うことができない。つまり、医師Ｄや管理栄養士Ｍが、ユーザＵに対し適切な健康指導や栄養指導を行うためには、ユーザＵの食事の内容や、食事のタイミング等の各種要素が十分に考慮されなければならない。
この点について、図１のサーバ１により生成される血糖値・食事グラフは、ユーザＵの食事の内容や、食事のタイミングが「見える化」されている。このため、医師Ｄや管理栄養士Ｍは、血糖値・食事グラフを一見するだけでユーザＵが摂取した食事の内容、及び食事のタイミングと、血糖値の変化との関係を容易に把握することができる。
これにより、医師Ｄや管理栄養士Ｍは、ユーザＵに対して、血糖値・食事グラフを見ながらユーザＵの過去の活動内容について問診するだけで、ユーザＵに対し的確な健康指導を行うことができる。具体的には例えば、血糖値・食事グラフの内容及び問診結果から、ユーザＵは、食後に運動をした方が、食前に運動するよりも血糖値の上昇が少ない体質であることが把握できる場合がある。この場合、医師Ｄは、ユーザＵに対し、できる限り食後に運動をすべき旨の健康指導を行うことができる。
また例えば、血糖値・食事グラフを一見するだけで、ユーザＵが、「うどん」、「パスタ」、「白米」のうち「白米」を摂取した時だけ血糖値が大きく上昇する傾向にあることが把握できる場合がある。この場合、管理栄養士Ｍは、ユーザＵに対し、できる限りうどんやパスタ等の麺類から炭水化物を摂取すべき旨の栄養指導を行うことができる。
また、医師Ｄや管理栄養士Ｍのみならず、ユーザＵ自身も、血糖値・食事グラフを一見するだけで、血糖値がどのような時に上昇し易く、どのような時に上昇し難いのかというユーザＵ特有の体質や傾向を容易に把握することができる。
なお、血糖値・食事グラフの具体例については図６を参照して後述する。
この点について、図１のサーバ１により生成される血糖値・食事グラフは、ユーザＵの食事の内容や、食事のタイミングが「見える化」されている。このため、医師Ｄや管理栄養士Ｍは、血糖値・食事グラフを一見するだけでユーザＵが摂取した食事の内容、及び食事のタイミングと、血糖値の変化との関係を容易に把握することができる。
これにより、医師Ｄや管理栄養士Ｍは、ユーザＵに対して、血糖値・食事グラフを見ながらユーザＵの過去の活動内容について問診するだけで、ユーザＵに対し的確な健康指導を行うことができる。具体的には例えば、血糖値・食事グラフの内容及び問診結果から、ユーザＵは、食後に運動をした方が、食前に運動するよりも血糖値の上昇が少ない体質であることが把握できる場合がある。この場合、医師Ｄは、ユーザＵに対し、できる限り食後に運動をすべき旨の健康指導を行うことができる。
また例えば、血糖値・食事グラフを一見するだけで、ユーザＵが、「うどん」、「パスタ」、「白米」のうち「白米」を摂取した時だけ血糖値が大きく上昇する傾向にあることが把握できる場合がある。この場合、管理栄養士Ｍは、ユーザＵに対し、できる限りうどんやパスタ等の麺類から炭水化物を摂取すべき旨の栄養指導を行うことができる。
また、医師Ｄや管理栄養士Ｍのみならず、ユーザＵ自身も、血糖値・食事グラフを一見するだけで、血糖値がどのような時に上昇し易く、どのような時に上昇し難いのかというユーザＵ特有の体質や傾向を容易に把握することができる。
なお、血糖値・食事グラフの具体例については図６を参照して後述する。
ユーザ端末２は、ユーザＵが操作する情報処理端末であって、例えばスマートフォン等で構成される。ユーザ端末２は、ユーザＵの操作に基づいて、自身が備えるカメラ機能でユーザＵの食事の内容を撮像し、撮像により得られた食事画像データを食事データとしてサーバ１に送信する。
血糖値測定器３は、ユーザＵが自身の血糖値を継続的に測定するための電子機器である。血糖値測定器３とユーザ端末２とは、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）等の近距離無線通信技術や、ケーブル等の有線を用いて接続されている。血糖値測定器３は、ユーザＵの操作に基づいて、ユーザＵの血糖値を２４時間継続的に測定し、その測定結果としての血糖値データをユーザ端末２に送信する。血糖値データには、ユーザＵを一意に特定するユーザＩＤと、ユーザ名と、血糖値が測定された時刻と、血糖値を示す具体的な数値とが含まれる。なお、血糖値データの具体例については、図４を参照して後述する。
医師端末４は、医師Ｄが操作する情報処理装置であって、例えばパーソナルコンピュータ等で構成される。医師端末４は、医師Ｄの操作に基づいて、サーバ１から送信されて来た血糖値・食事グラフを取得する。
栄養士端末５は、管理栄養士Ｍが操作する情報処理装置であって、例えばパーソナルコンピュータ等で構成される。栄養士端末５は、管理栄養士Ｍの操作に基づいて、サーバ１から送信されて来た血糖値・食事グラフを取得する。
栄養士端末５は、管理栄養士Ｍが操作する情報処理装置であって、例えばパーソナルコンピュータ等で構成される。栄養士端末５は、管理栄養士Ｍの操作に基づいて、サーバ１から送信されて来た血糖値・食事グラフを取得する。
図２は、図１の情報処理システムのうち、サーバ１のハードウェア構成を示すブロック図である。
サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、タッチ操作入力部１６と、表示部１７と、入力部１８と、記憶部１９と、第１通信部２０と、第２通信部２１と、ドライブ２２と、リムーバブルメディア３０とを備えている。
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１９からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要な情報等も適宜記憶される。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要な情報等も適宜記憶される。
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、タッチ操作入力部１６、表示部１７、入力部１８、記憶部１９、第１通信部２０、第２通信部２１及びドライブ２２が接続されている。
タッチ操作入力部１６は、例えば表示部１７に積層される静電容量式又は抵抗膜式（感圧式）の位置入力センサにより構成され、タッチ操作がなされた位置の座標を検出する。
表示部１７は、液晶等のディスプレイにより構成され、プログラム作製に関する画像等、各種画像を表示する。
このように、本実施形態では、タッチ操作入力部１６と表示部１７とにより、タッチパネルが構成されている。
表示部１７は、液晶等のディスプレイにより構成され、プログラム作製に関する画像等、各種画像を表示する。
このように、本実施形態では、タッチ操作入力部１６と表示部１７とにより、タッチパネルが構成されている。
入力部１８は、各種ハードウェア等で構成され、ユーザの指示操作に応じて各種情報を入力する。
記憶部１９は、ハードディスクやＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種情報を記憶する。
第１通信部２０は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の規格に従った方式で近距離無線通信を行う制御を実行する。具体的には例えば、血糖値測定器３で測定された血糖値データを、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の規格に従った方式の近距離無線通信で受信する。
第２通信部２１は、第１通信部２０とは別個独立して、インターネット等を介して他の装置（例えばユーザ端末２、医師端末４、栄養士端末５）との間で行う通信を制御する。
記憶部１９は、ハードディスクやＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種情報を記憶する。
第１通信部２０は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の規格に従った方式で近距離無線通信を行う制御を実行する。具体的には例えば、血糖値測定器３で測定された血糖値データを、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の規格に従った方式の近距離無線通信で受信する。
第２通信部２１は、第１通信部２０とは別個独立して、インターネット等を介して他の装置（例えばユーザ端末２、医師端末４、栄養士端末５）との間で行う通信を制御する。
ドライブ２２は、必要に応じて設けられる。ドライブ２２には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３０が適宜装着される。ドライブ２２によってリムーバブルメディア３０から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１９にインストールされる。
また、リムーバブルメディア３０は、記憶部１９に記憶されている各種情報も、記憶部１９と同様に記憶することができる。
また、リムーバブルメディア３０は、記憶部１９に記憶されている各種情報も、記憶部１９と同様に記憶することができる。
なお、図示はしないが、図１の情報処理システムのうち、ユーザ端末２、医師端末４、及び栄養士端末５も図２に示すハードウェア構成と基本的に同様のハードウェア構成を有している。
次に、このようなハードウェア構成を持つサーバ１の機能的構成について、図３を参照して説明する。
図３は、図１の情報処理システムにおける図２のサーバ１の機能的構成のうち、グラフ生成処理と、グラフ表示制御処理と、アラート出力処理とを実現するための機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
図３は、図１の情報処理システムにおける図２のサーバ１の機能的構成のうち、グラフ生成処理と、グラフ表示制御処理と、アラート出力処理とを実現するための機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
「グラフ生成処理」とは、サーバ１が実行する処理のうち、ユーザＵの血糖値・食事グラフを生成するまでの一連の処理をいう。
「グラフ表示制御処理」とは、サーバ１が実行する処理のうち、グラフ生成処理で生成されたユーザＵの血糖値・食事グラフを、ユーザ端末２、医師端末４、及び栄養士端末５に表示させる制御を実行する処理をいう。
「アラート出力処理」とは、サーバ１が実行する処理のうち、ユーザＵの血糖値・食事グラフの根拠となる各種データに基づいて、所定のタイミングでユーザ端末２にアラートを出力させるまでの一連の処理をいう。
「グラフ表示制御処理」とは、サーバ１が実行する処理のうち、グラフ生成処理で生成されたユーザＵの血糖値・食事グラフを、ユーザ端末２、医師端末４、及び栄養士端末５に表示させる制御を実行する処理をいう。
「アラート出力処理」とは、サーバ１が実行する処理のうち、ユーザＵの血糖値・食事グラフの根拠となる各種データに基づいて、所定のタイミングでユーザ端末２にアラートを出力させるまでの一連の処理をいう。
図３に示すように、サーバ１のＣＰＵ１１（図２）においては、グラフ生成処理が実行される場合には、血糖値データ取得部１０１と、食事データ管理部１０２と、グラフ生成部１０３とが機能する。
また、グラフ表示制御処理が実行される場合には、グラフ表示制御部１０４が機能する。
また、アラート出力処理が実行される場合には、活動データ取得部１０５と、データ分析部１０６と、アラート管理部１０７が機能する。
なお、記憶部１９（図２）の一領域には、血糖値ＤＢ４０１と、食事ＤＢ４０２と、グラフＤＢ４０３と、活動ＤＢ４０４とが設けられている。
また、グラフ表示制御処理が実行される場合には、グラフ表示制御部１０４が機能する。
また、アラート出力処理が実行される場合には、活動データ取得部１０５と、データ分析部１０６と、アラート管理部１０７が機能する。
なお、記憶部１９（図２）の一領域には、血糖値ＤＢ４０１と、食事ＤＢ４０２と、グラフＤＢ４０３と、活動ＤＢ４０４とが設けられている。
血糖値データ取得部１０１は、ユーザ端末２から送信されて来た血糖値データを取得する。なお、血糖値データ取得部１０１が血糖値データを取得するタイミングは特に限定されない。例えばユーザ端末２により血糖値データが取得されたときにリアルタイムで当該血糖値データを取得してもよいし、ｓ秒おき（ｓは１以上の任意の整数値）、ｍ分おき（ｍは１以上の任意の整数値）、ｈ時間おき（ｈは１以上の任意の整数値）等任意のタイミングで血糖値データを取得してもよい。血糖値データ取得部１０１により取得された血糖値データは、血糖値ＤＢ４０１に記憶されて管理される。なお、血糖値データの具体例については図４を参照して後述する。
食事データ管理部１０２は、ユーザ端末２から送信されて来た食事データを取得し、当該食事データに含まれる食事画像データを解析して詳細情報を抽出する。詳細情報には、ユーザＵの食事に関するあらゆる情報を含めてよい。例えば料理名、料理が提供された場所や店名、使用されている食材、糖質量やカロリー等の栄養に関する情報等を含めてよい。なお、サーバ１による画像のデータの解析手法は特に限定されない。例えば、様々な料理の詳細情報を予め学習させた人工知能（ＡＩ）を用いて画像のデータの解析を行ってもよい。また、食事データ管理部１０２が食事データを取得するタイミングは特に限定されない。例えばユーザ端末２により食事の内容が撮像されたときにリアルタイムで食事データを取得してもよいし、ｄ日分（ｄは１以上の任意の整数値）の食事データをまとめて取得してもよい。食事データ管理部１０２により食事データから抽出された食事に関する詳細情報は、食事ＤＢ４０２に記憶されて管理される。なお、食事データから抽出された食事に関する詳細な情報の具体例については図４を参照して後述する。
グラフ生成部１０３は、血糖値データ取得部１０１により取得された血糖値データと、食事データ管理部１０２により取得されて詳細情報が抽出された食事データとに基づいて血糖値・食事グラフを生成する。これにより、グラフ生成部１０３により生成された血糖値・食事グラフは、グラフＤＢ４０３に記憶されて管理される。
グラフ表示制御部１０４は、グラフ生成部１０３により生成された血糖値・食事グラフを、ユーザ端末２、医師端末４、及び栄養士端末５に表示させる制御を実行する。これにより、ユーザＵ、医師Ｄ、及び管理栄養士Ｍは、血糖値の被測定者の食事の内容と血糖値との関係を容易に把握することができるようになる。なお、ユーザ端末２等に表示される血糖値・食事グラフの具体例については図６を参照して後述する。
活動データ取得部１０５は、ユーザＵの活動に関する経時的な情報を活動データとして取得する。活動データには、ユーザＵの過去のスケジュールが少なくとも含まれる。このため、活動データを参照することにより、ある日ある時間においてユーザＵがどのような行動をとっていたのかを把握することが可能となる。なお、活動データを取得する具体的な手法は特に限定されない。例えば、ユーザ端末２が備える一般的なスケジュール管理機能により記憶され管理されているユーザＵのスケジュールを活動データとして取得してもよい。また例えば、ユーザＵによりユーザ端末２に入力された情報を活動データとして取得してもよい。活動データ取得部により取得された活動データは、活動ＤＢ４０４に記憶されて管理される。
データ分析部１０６は、血糖値データと、食事データと、活動データとに基づいて、ユーザＵの食事の内容及び活動の内容が血糖値の変化に与える影響について分析を行う。データ分析部１０６による各種データの分析手法は特に限定されない。例えば人工知能（ＡＩ）を用いて各種データの分析を行ってもよい。血糖値データ、食事データ、及び活動データは、蓄積されていくことにより、ユーザＵの体質の特徴を示す情報としての信憑性が高くなる。即ち、こういったタイミングでこういった類の食事をとった場合に血糖値が上昇し易いとか、こういったタイミングでこういった類の食事をとった場合にはあまり血糖値が上昇しないといった、ユーザＵの体質の特徴が次第に明確化される。このため、サーバ１に蓄積されたユーザＵの血糖値データ、食事データ、及び活動データを分析した結果は、ユーザＵの健康を維持するために有効な情報として利用することができる。即ち、データ分析部１０６による分析の結果（以下「分析データ」と呼ぶ）は、医師ＤによるユーザＵの健康指導や、管理栄養士ＭによるユーザＵの栄養指導をサポートするための情報として利用することができる。
また、分析データは、ユーザ端末２から出力される、後述するアラート情報を生成する際にも利用される。
また、分析データは、ユーザ端末２から出力される、後述するアラート情報を生成する際にも利用される。
アラート管理部１０７は、分析データに基づいて、ユーザＵが摂取しようとする食事に関する留意事項、及びユーザＵの活動に関する留意事項を少なくとも含むアラート情報を生成する。また、アラート管理部１０７は、生成したアラート情報をユーザ端末２に出力させる制御を実行する。これにより、ユーザＵは、血糖値を急激に上昇させるおそれのある食材や、血糖値を急激に上昇させるおそれのある活動を事前に知ることができる。
例えば、ユーザＵの血糖値が、起床後所定の時間内に豆乳が含まれる料理を食べると急激に上昇する傾向にあるという情報が分析データに含まれていた場合を想定する。この場合、ユーザＵの朝食時にリアルタイムで送信されて来た当該朝食の食事データに豆乳が含まれていると、アラート管理部１０７は、以下の処理を実行する。即ち、アラート管理部１０７は、ユーザＵの朝食に血糖値を急激に上昇させる傾向にある豆乳が含まれている旨を示すアラート情報の生成と、当該アラート情報をユーザ端末２に出力させる制御を実行する。これにより、ユーザＵは、血糖値を急激に上昇させる傾向にある豆乳が朝食に含まれていることを、朝食を食べる前に知ることができる。
また例えば、分析データに、ユーザＵは２１：００〜２２：００の間に入浴する確率が８８％であるという情報と、ユーザＵの血糖値が、入浴後所定の時間内にビールを飲むと急激に上昇する傾向にあるという情報とが含まれていた場合を想定する。この場合、アラート管理部１０７は、ユーザＵが入浴する直前である確率が高い２０：３０前後に、入浴後所定の時間内にビールを飲むと急激に上昇する傾向にある旨を示すアラート情報の生成と、当該アラート情報をユーザ端末２に出力させる制御を実行する。これにより、ユーザＵは、入浴後、所定の時間内にビールを飲むと血糖値を急激に上昇させる傾向にあることを、入浴直前に知ることができる。
このように、分析データは、医師Ｄや管理栄養士ＭによるユーザＵに対する各種指導をサポートする役割を果たすだけではなく、ユーザ端末２から出力されるアラート情報を生成するための材料としての役割も果たす。
例えば、ユーザＵの血糖値が、起床後所定の時間内に豆乳が含まれる料理を食べると急激に上昇する傾向にあるという情報が分析データに含まれていた場合を想定する。この場合、ユーザＵの朝食時にリアルタイムで送信されて来た当該朝食の食事データに豆乳が含まれていると、アラート管理部１０７は、以下の処理を実行する。即ち、アラート管理部１０７は、ユーザＵの朝食に血糖値を急激に上昇させる傾向にある豆乳が含まれている旨を示すアラート情報の生成と、当該アラート情報をユーザ端末２に出力させる制御を実行する。これにより、ユーザＵは、血糖値を急激に上昇させる傾向にある豆乳が朝食に含まれていることを、朝食を食べる前に知ることができる。
また例えば、分析データに、ユーザＵは２１：００〜２２：００の間に入浴する確率が８８％であるという情報と、ユーザＵの血糖値が、入浴後所定の時間内にビールを飲むと急激に上昇する傾向にあるという情報とが含まれていた場合を想定する。この場合、アラート管理部１０７は、ユーザＵが入浴する直前である確率が高い２０：３０前後に、入浴後所定の時間内にビールを飲むと急激に上昇する傾向にある旨を示すアラート情報の生成と、当該アラート情報をユーザ端末２に出力させる制御を実行する。これにより、ユーザＵは、入浴後、所定の時間内にビールを飲むと血糖値を急激に上昇させる傾向にあることを、入浴直前に知ることができる。
このように、分析データは、医師Ｄや管理栄養士ＭによるユーザＵに対する各種指導をサポートする役割を果たすだけではなく、ユーザ端末２から出力されるアラート情報を生成するための材料としての役割も果たす。
次に、図４を参照して、血糖値ＤＢ４０１と、食事ＤＢと４０２と、グラフＤＢ４０３と、活動ＤＢ４０４との夫々に記憶されて管理されている各種データの具体例を説明する。
図４は、血糖値ＤＢ４０１と、食事ＤＢと４０２との夫々に記憶されて管理されている各種データの具体例を示す図である。
図４は、血糖値ＤＢ４０１と、食事ＤＢと４０２との夫々に記憶されて管理されている各種データの具体例を示す図である。
図４（Ａ）は、血糖値ＤＢ４０１に記憶されて管理されている血糖値データの具体例を示す図である。なお、図４（Ａ）に示す例では、ユーザＵの血糖値は１０分おきに２４時間継続的に計測されているものとする。
図４（Ａ）に示すように、血糖値データには、ユーザＵを一意に特定するユーザＩＤと、ユーザ名と、血糖値が測定された日時と、血糖値を示す具体的な数値とが少なくとも含まれる。具体的には例えば、ユーザＩＤを「０１２３４」とする「ユーザＵ１」の「２０１７年７月１日１６：３０」時点の血糖値は「９５ｍｇ／ｄＬ」であることが血糖値データとして記憶されている。また、同ユーザＵ１の「２０１７年７月１日１６：４０」時点の血糖値は「９７ｍｇ／ｄＬ」であることが記憶されている。このように、血糖値データは経時的に管理されている。なお、他の測定時刻におけるユーザＵ１の血糖値の詳細については、図４（Ａ）に示すとおりである。
図４（Ａ）に示すように、血糖値データには、ユーザＵを一意に特定するユーザＩＤと、ユーザ名と、血糖値が測定された日時と、血糖値を示す具体的な数値とが少なくとも含まれる。具体的には例えば、ユーザＩＤを「０１２３４」とする「ユーザＵ１」の「２０１７年７月１日１６：３０」時点の血糖値は「９５ｍｇ／ｄＬ」であることが血糖値データとして記憶されている。また、同ユーザＵ１の「２０１７年７月１日１６：４０」時点の血糖値は「９７ｍｇ／ｄＬ」であることが記憶されている。このように、血糖値データは経時的に管理されている。なお、他の測定時刻におけるユーザＵ１の血糖値の詳細については、図４（Ａ）に示すとおりである。
図４（Ｂ）は、食事ＤＢ４０２に記憶されて管理されている、食事データの具体例を示す図である。
図４（Ｂ）に示すように、食事ＤＢ４０２には、ユーザＵの食事内容に関する経時的な情報が含まれている。即ち、食事データには、ユーザＵを一意に特定するユーザＩＤと、ユーザ名と、ユーザＵが摂取を開始した日時と、料理が提供された場所に関する情報と、料理名と、食事画像データと、料理に含まれる栄養に関する情報とが含まれている。
具体的には例えば、ユーザＵ１が「２０１７年７月１日」の「７：００」に「自宅」で摂取した「お茶漬け」には、糖質が「６０．０ｇ」、カロリーが「２８２ｋｃａｌ」含まれている。また、ユーザＵ１が「２０１７年７月１日」の「１２：００」に「○○軒」で摂取した「味噌ラーメン」には、糖質が「８０．０ｇ」、カロリーが「６２５ｋｃａｌ」が含まれている。なお、他の食事データの詳細については、図４（Ｂ）に示すとおりである。
図４（Ｂ）に示すように、食事ＤＢ４０２には、ユーザＵの食事内容に関する経時的な情報が含まれている。即ち、食事データには、ユーザＵを一意に特定するユーザＩＤと、ユーザ名と、ユーザＵが摂取を開始した日時と、料理が提供された場所に関する情報と、料理名と、食事画像データと、料理に含まれる栄養に関する情報とが含まれている。
具体的には例えば、ユーザＵ１が「２０１７年７月１日」の「７：００」に「自宅」で摂取した「お茶漬け」には、糖質が「６０．０ｇ」、カロリーが「２８２ｋｃａｌ」含まれている。また、ユーザＵ１が「２０１７年７月１日」の「１２：００」に「○○軒」で摂取した「味噌ラーメン」には、糖質が「８０．０ｇ」、カロリーが「６２５ｋｃａｌ」が含まれている。なお、他の食事データの詳細については、図４（Ｂ）に示すとおりである。
次に、図５を参照して、図３の機能的構成を有するサーバ１が実行するグラフ生成処理について説明する。
図５は、図３のサーバ１が実行するグラフ生成処理の流れを説明するフローチャートである。
図５は、図３のサーバ１が実行するグラフ生成処理の流れを説明するフローチャートである。
図５に示すように、サーバ１では、次のような一連の処理が実行される。
ステップＳ１において、血糖値データ取得部１０１は、ユーザ端末２から血糖値データが送信されて来たか否かを判定する。
ユーザ端末２から血糖値データが送信されて来るまでの間、ステップＳ１においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ１に戻され、ステップＳ１の処理が繰り返される。
これに対して、ユーザ端末２から血糖値データが送信されて来ると、ステップＳ１においてＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ２に進む。
ステップＳ１において、血糖値データ取得部１０１は、ユーザ端末２から血糖値データが送信されて来たか否かを判定する。
ユーザ端末２から血糖値データが送信されて来るまでの間、ステップＳ１においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ１に戻され、ステップＳ１の処理が繰り返される。
これに対して、ユーザ端末２から血糖値データが送信されて来ると、ステップＳ１においてＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ２に進む。
ステップＳ２において、食事データ管理部１０２は、ユーザ端末２から食事データが送信されて来たか否かを判定する。
ユーザ端末２から食事データが送信されて来るまでの間、ステップＳ２においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ２に戻され、ステップＳ２の処理が繰り返される。
これに対して、ユーザ端末２から食事データが送信されて来ると、ステップＳ２においてＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ３に進む。
ステップＳ３において、食事データ管理部１０２は、食事データに含まれる、食事画像データの解析を行うことで詳細情報を抽出し、当該詳細情報を食事データに含めて管理する。
ステップＳ４において、グラフ生成部１０３は、ステップＳ１の処理で取得された血糖値データと、ステップＳ２の処理で取得され、ステップＳ３の処理で食事画像データから詳細情報が抽出された食事データとに基づいて、血糖値・食事グラフを生成する。これによりグラフ生成処理は終了する。
ユーザ端末２から食事データが送信されて来るまでの間、ステップＳ２においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ２に戻され、ステップＳ２の処理が繰り返される。
これに対して、ユーザ端末２から食事データが送信されて来ると、ステップＳ２においてＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ３に進む。
ステップＳ３において、食事データ管理部１０２は、食事データに含まれる、食事画像データの解析を行うことで詳細情報を抽出し、当該詳細情報を食事データに含めて管理する。
ステップＳ４において、グラフ生成部１０３は、ステップＳ１の処理で取得された血糖値データと、ステップＳ２の処理で取得され、ステップＳ３の処理で食事画像データから詳細情報が抽出された食事データとに基づいて、血糖値・食事グラフを生成する。これによりグラフ生成処理は終了する。
次に、図６を参照して、図３のサーバ１が実行するグラフ生成処理により生成される血糖値・食事グラフの具体例について説明する。
図６は、図３のサーバ１が実行するグラフ生成処理により生成される血糖値・食事グラフの一例を示すイメージ図である。
図６は、図３のサーバ１が実行するグラフ生成処理により生成される血糖値・食事グラフの一例を示すイメージ図である。
図６に示すように、血糖値・食事グラフＢＦは、ユーザＵの血糖値の経時的な数値を示す血糖値推移グラフＢをベースに、食事データの内容を示す情報Ｆ１乃至Ｆ３を重畳的に表示させたものである。具体的には、血糖値・食事グラフＢＦは、横軸を日時とし、縦軸を血糖値（単位：ｍｇ／ｄＬ）とする血糖値推移グラフＢをベースに、食事をとった日時と食事の内容とを示す情報Ｆ１乃至Ｆ３を重畳的に表示させている。これにより、血糖値・食事グラフＢＦを一見すれば、ユーザＵが実際に摂取した料理の内容と、ユーザＵの血糖値の変化との関係を容易に把握することができる。
具体的には、ユーザＵの血糖値は、２０１７年７月１日の０時から７時まではおおよそ８０〜９０ｍｇ／ｄＬ程度で推移している。しかし、同日の７時に朝食として自宅でお茶漬けを摂取した直後の８時には１６０ｍｇ／ｄＬ程度に達し、９時には午前中のピーク値である１７０ｍｇ／ｄＬ程度に達している。その後、血糖値は、１２時まで下降し続けているが、１２時に昼食として「○○軒」というラーメン屋で味噌ラーメンを摂取した直後の１３時には、再び１７０ｍｇ／ｄＬ程度に達している。さらにその後、血糖値は、１８時まで下降し続けているが、１８時に夕食として「○○屋」といううなぎ屋でうな重を摂取した直後の１９時には、この日一番高い値である１８０ｍｇ／ｄＬ程度に達している。
上述したように、血糖値・食事グラフＢＦは、ユーザＵに対する医師Ｄや管理栄養士Ｍによる各種指導の際に有効な情報として利用することができる。具体的には例えば、医師ＤからユーザＵに対し、以下のような健康指導が行われることが想定できる。
即ち、医師Ｄは、図６に示す血糖値・食事グラフＢＦを確認することにより、ユーザＵの血糖値が、朝食、昼食、及び夕食の夫々の直後にいずれも急上昇し、ピークＰ１乃至Ｐ３の夫々を迎えていることを把握する。しかしながら、昼食後のピークＰ２、及び夕食後のピークＰ３は、いずれも食事開始後１時間程度で到来しているのに対し、朝食のピークＰ１だけが食事開始後２時間程度で到来している。そこで、医師Ｄは、ユーザＵに対する問診において、朝食後にどのような活動を行ったかを確認する。これに対し、ユーザＵは、朝食後は出勤のために８時に自宅を出発するが、健康のために勤務先まで１時間程度徒歩で通勤している旨を告げる。すると、医師Ｄは、再度血糖値・食事グラフを確認し、ユーザＵの血糖値が、朝食開始後１時間である８時まで急上昇し、その後さらに１時間、グラフの傾きは緩やかになるが９時まで上昇することによってピークＰ１を迎えていることを確認する。これにより、医師Ｄは、ユーザＵが、食事後に運動をすると血糖値が上昇する傾向にある体質であることを推測し、この推測に基づいた健康指導や、さらに詳しい検査を行う等の処置をとることができる。
このように、血糖値・食事グラフＢＦから、医師Ｄや管理栄養士Ｍは、ユーザＵにおける未病や美容のための指示を的確に行うことが可能となる。
具体的には、ユーザＵの血糖値は、２０１７年７月１日の０時から７時まではおおよそ８０〜９０ｍｇ／ｄＬ程度で推移している。しかし、同日の７時に朝食として自宅でお茶漬けを摂取した直後の８時には１６０ｍｇ／ｄＬ程度に達し、９時には午前中のピーク値である１７０ｍｇ／ｄＬ程度に達している。その後、血糖値は、１２時まで下降し続けているが、１２時に昼食として「○○軒」というラーメン屋で味噌ラーメンを摂取した直後の１３時には、再び１７０ｍｇ／ｄＬ程度に達している。さらにその後、血糖値は、１８時まで下降し続けているが、１８時に夕食として「○○屋」といううなぎ屋でうな重を摂取した直後の１９時には、この日一番高い値である１８０ｍｇ／ｄＬ程度に達している。
上述したように、血糖値・食事グラフＢＦは、ユーザＵに対する医師Ｄや管理栄養士Ｍによる各種指導の際に有効な情報として利用することができる。具体的には例えば、医師ＤからユーザＵに対し、以下のような健康指導が行われることが想定できる。
即ち、医師Ｄは、図６に示す血糖値・食事グラフＢＦを確認することにより、ユーザＵの血糖値が、朝食、昼食、及び夕食の夫々の直後にいずれも急上昇し、ピークＰ１乃至Ｐ３の夫々を迎えていることを把握する。しかしながら、昼食後のピークＰ２、及び夕食後のピークＰ３は、いずれも食事開始後１時間程度で到来しているのに対し、朝食のピークＰ１だけが食事開始後２時間程度で到来している。そこで、医師Ｄは、ユーザＵに対する問診において、朝食後にどのような活動を行ったかを確認する。これに対し、ユーザＵは、朝食後は出勤のために８時に自宅を出発するが、健康のために勤務先まで１時間程度徒歩で通勤している旨を告げる。すると、医師Ｄは、再度血糖値・食事グラフを確認し、ユーザＵの血糖値が、朝食開始後１時間である８時まで急上昇し、その後さらに１時間、グラフの傾きは緩やかになるが９時まで上昇することによってピークＰ１を迎えていることを確認する。これにより、医師Ｄは、ユーザＵが、食事後に運動をすると血糖値が上昇する傾向にある体質であることを推測し、この推測に基づいた健康指導や、さらに詳しい検査を行う等の処置をとることができる。
このように、血糖値・食事グラフＢＦから、医師Ｄや管理栄養士Ｍは、ユーザＵにおける未病や美容のための指示を的確に行うことが可能となる。
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
例えば、上述した実施形態では、血糖値・食事グラフには、食事画像データを解析することで抽出された詳細情報が表示されるが、当該詳細情報を表示させず、食事画像データのみを表示させてもよい。この場合、図５に示すフローチャートにおけるステップＳ３の処理を省略することができる。なお、詳細情報が表示させず、食事画像データのみが血糖値・食事グラフに表示される場合であっても、食事画像データを一見することにより大抵の食事についてはその内容を把握することは可能である。
また、上述した実施形態では、ユーザＵの血糖値は血糖値測定器３によって１０分おきに２４時間継続的に計測されているが、血糖値測定器３がユーザＵの血糖値を測定するタイミングは特に限定されない。上述の血糖値データ取得部１０１が血糖値データを取得するタイミングと同様に、ｓ秒おき、ｍ分おき、ｈ時間おき等任意のタイミングでユーザＵの血糖値を計測してよい。
また、上述した実施形態では、血糖値・食事グラフの利用主体は、ユーザＵ、医師Ｄ、及び管理栄養士Ｍとしているが、これら利用主体は例示であり、あらゆる立場にある者が血糖値・食事グラフの利用主体となり得る。具体的には例えば、ユーザＵの家族や、ユーザＵが通うフィットネスクラブの専属トレーナー等も、医師端末４や栄養士端末５と同様の情報処理装置を操作することにより血糖値・食事グラフを利用することができる。これにより、あらゆる立場にある者がユーザＵの健康に関与することができる。
また、図２に示す各ハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。
また、図３に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行出来る機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは、特に図３の例に限定されない。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体との組み合わせで構成してもよい。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体との組み合わせで構成してもよい。
各機能ブロックの処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
このようなプログラムを含む記録媒体は、各ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される、リムーバブルメディアにより構成されるだけではなく、装置本体に予め組み込まれた状態で各ユーザに提供される記録媒体等で構成される。
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に添って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
例えば、上述の図５のグラフ生成処理では、血糖値データが送信されて来たか否かの判定（ステップＳ１の判定であり、以下「第１の判定」と呼ぶ）の後に、食事データが送信されて来たか否かの判定（ステップＳ２の判定であり、以下「第２の判定」と呼ぶ）が行われる。しかしながら、サーバ１において血糖値・食事グラフが生成される時点（ステップＳ４の処理時点）で、第１の判定及び第２の判定の夫々として「ＹＥＳ」の判定がなされ、かつ、食事画像データから詳細情報の抽出がなされていれば足りる。このため、第１の判定と第２の判定の各タイミングは特に限定されない。また、第１の判定と第２の判定は夫々並列的に行われてもよい。
例えば、上述の図５のグラフ生成処理では、血糖値データが送信されて来たか否かの判定（ステップＳ１の判定であり、以下「第１の判定」と呼ぶ）の後に、食事データが送信されて来たか否かの判定（ステップＳ２の判定であり、以下「第２の判定」と呼ぶ）が行われる。しかしながら、サーバ１において血糖値・食事グラフが生成される時点（ステップＳ４の処理時点）で、第１の判定及び第２の判定の夫々として「ＹＥＳ」の判定がなされ、かつ、食事画像データから詳細情報の抽出がなされていれば足りる。このため、第１の判定と第２の判定の各タイミングは特に限定されない。また、第１の判定と第２の判定は夫々並列的に行われてもよい。
以上まとめると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置（例えば図１のサーバ１）は、
血糖値の経時的な情報である血糖値データを取得する血糖値データ取得手段（例えば図３の血糖値データ取得部１０１）と、
前記血糖値の被測定者（例えば図１のユーザＵ）の食事に関する経時的な情報である食事データを取得する食事データ取得手段（例えば図３の食事データ管理部１０２）と、
前記血糖値データ取得手段により取得された前記血糖値データと、前記食事データ取得手段により取得された前記食事データとに基づいて、前記被測定者の血糖値の経時的な変化を表す第１グラフ（例えば図６の血糖値推移グラフＢ）に、前記被測定者の食事の内容を示す情報（例えば図６の食事データの内容を示す情報Ｆ１乃至Ｆ３）を重畳的に表示させた第２グラフ（例えば図６の血糖値・食事グラフＢＦ）を生成するグラフ生成手段（例えばグラフ生成部１０３）と、
を備える。
これにより、血糖値の被測定者が摂取した食事の内容と血糖値との関係を把握することができるグラフを生成することができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置（例えば図１のサーバ１）は、
血糖値の経時的な情報である血糖値データを取得する血糖値データ取得手段（例えば図３の血糖値データ取得部１０１）と、
前記血糖値の被測定者（例えば図１のユーザＵ）の食事に関する経時的な情報である食事データを取得する食事データ取得手段（例えば図３の食事データ管理部１０２）と、
前記血糖値データ取得手段により取得された前記血糖値データと、前記食事データ取得手段により取得された前記食事データとに基づいて、前記被測定者の血糖値の経時的な変化を表す第１グラフ（例えば図６の血糖値推移グラフＢ）に、前記被測定者の食事の内容を示す情報（例えば図６の食事データの内容を示す情報Ｆ１乃至Ｆ３）を重畳的に表示させた第２グラフ（例えば図６の血糖値・食事グラフＢＦ）を生成するグラフ生成手段（例えばグラフ生成部１０３）と、
を備える。
これにより、血糖値の被測定者が摂取した食事の内容と血糖値との関係を把握することができるグラフを生成することができる。
前記食事データには、前記被測定者の食事の内容が撮像された画像のデータである食事画像データと、当該画像が撮像された日時に関する情報とが少なくとも含まれ、
前記食事画像データを解析することにより、前記被測定者が摂取した食事について、使用された食材、及び糖質量に関する情報を少なくとも含む詳細情報を抽出する詳細情報抽出手段（例えば図３の食事データ管理部１０２）
をさらに備えることができる。
これにより、血糖値の被測定者が摂取した食事の詳細情報を含む具体的な内容と血糖値との関係を把握することができるグラフを生成することができる。
前記食事画像データを解析することにより、前記被測定者が摂取した食事について、使用された食材、及び糖質量に関する情報を少なくとも含む詳細情報を抽出する詳細情報抽出手段（例えば図３の食事データ管理部１０２）
をさらに備えることができる。
これにより、血糖値の被測定者が摂取した食事の詳細情報を含む具体的な内容と血糖値との関係を把握することができるグラフを生成することができる。
また、前記被測定者の活動に関する経時的な情報である活動データを取得する活動データ取得手段（例えば図３の活動データ取得部１０５）と、
前記血糖値データと、前記食事データ、前記活動データとに基づいて、前記被測定者の食事の内容及び活動の内容が血糖値の変化に与える影響についての分析を行うデータ分析手段（例えば図３のデータ分析部１０６）と、
前記データ分析手段による分析の結果である分析データに基づいて、前記被測定者が摂取しようとする食事に関する留意事項、及び前記被測定者の活動に関する留意事項のうち少なくとも一方を含むアラート情報を生成し、生成したアラート情報を前記被測定者が操作する情報処理端末に出力させる制御を実行するアラート管理手段（例えば図３のアラート管理部１０７）と、
をさらに備えることができる。
これにより、血糖値の被測定者は、血糖値を急激に上昇させるおそれのある食材や、血糖値を急激に上昇させるおそれのある活動を事前に知ることができる。
前記血糖値データと、前記食事データ、前記活動データとに基づいて、前記被測定者の食事の内容及び活動の内容が血糖値の変化に与える影響についての分析を行うデータ分析手段（例えば図３のデータ分析部１０６）と、
前記データ分析手段による分析の結果である分析データに基づいて、前記被測定者が摂取しようとする食事に関する留意事項、及び前記被測定者の活動に関する留意事項のうち少なくとも一方を含むアラート情報を生成し、生成したアラート情報を前記被測定者が操作する情報処理端末に出力させる制御を実行するアラート管理手段（例えば図３のアラート管理部１０７）と、
をさらに備えることができる。
これにより、血糖値の被測定者は、血糖値を急激に上昇させるおそれのある食材や、血糖値を急激に上昇させるおそれのある活動を事前に知ることができる。
１：サーバ
２：ユーザ端末
３：血糖値測定器
４：医師端末
５：栄養士端末
１１：ＣＰＵ
１２：ＲＯＭ
１３：ＲＡＭ
１４：バス
１５：入出力インターフェース
１６：タッチ操作入力部
１７：表示部
１８：入力部
１９：記憶部
２０：第１通信部
２１：第２通信部
２２：ドライブ
３０：リムーバブルメディア
１０１：血糖値データ取得部
１０２：食事データ管理部
１０３：グラフ生成部
１０４：グラフ表示制御部
１０５：活動データ取得部
１０６：データ分析部
１０７：アラート管理部
４０１：血糖値ＤＢ
４０２：食事ＤＢ
４０３：グラフＤＢ
４０４：活動ＤＢ
Ｂ：血糖値グラフ
ＢＦ：血糖値・食事グラフ
Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３：食事データの内容を示す情報
Ｕ：ユーザ
Ｎ：ネットワーク
２：ユーザ端末
３：血糖値測定器
４：医師端末
５：栄養士端末
１１：ＣＰＵ
１２：ＲＯＭ
１３：ＲＡＭ
１４：バス
１５：入出力インターフェース
１６：タッチ操作入力部
１７：表示部
１８：入力部
１９：記憶部
２０：第１通信部
２１：第２通信部
２２：ドライブ
３０：リムーバブルメディア
１０１：血糖値データ取得部
１０２：食事データ管理部
１０３：グラフ生成部
１０４：グラフ表示制御部
１０５：活動データ取得部
１０６：データ分析部
１０７：アラート管理部
４０１：血糖値ＤＢ
４０２：食事ＤＢ
４０３：グラフＤＢ
４０４：活動ＤＢ
Ｂ：血糖値グラフ
ＢＦ：血糖値・食事グラフ
Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３：食事データの内容を示す情報
Ｕ：ユーザ
Ｎ：ネットワーク
Claims (5)
- 血糖値の経時的な情報である血糖値データを取得する血糖値データ取得手段と、
前記血糖値の被測定者の食事に関する経時的な情報である食事データを取得する食事データ取得手段と、
前記血糖値データ取得手段により取得された前記血糖値データと、前記食事データ取得手段により取得された前記食事データとに基づいて、前記被測定者の血糖値の経時的な変化を表す第１グラフに、前記被測定者の食事の内容を示す情報を重畳的に表示させた第２グラフを生成するグラフ生成手段と、
を備える情報処理装置。 - 前記食事データには、前記被測定者の食事の内容が撮像された画像のデータである食事画像データと、当該画像が撮像された日時に関する情報とが少なくとも含まれ、
前記食事画像データを解析することにより、前記被測定者が摂取した食事について、使用された食材、及び糖質量に関する情報を少なくとも含む詳細情報を抽出する詳細情報抽出手段
をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記被測定者の活動に関する経時的な情報である活動データを取得する活動データ取得手段と、
前記血糖値データと、前記食事データと、前記活動データとに基づいて、前記被測定者の食事の内容及び活動の内容が血糖値の変化に与える影響についての分析を行うデータ分析手段と、
前記データ分析手段による分析の結果である分析データに基づいて、前記被測定者が摂取しようとする食事に関する留意事項、及び前記被測定者の活動に関する留意事項のうち少なくとも一方を含むアラート情報を生成し、生成したアラート情報を前記被測定者が操作する情報処理端末に出力させる制御を実行するアラート管理手段と、
をさらに備える請求項１又は２に記載の情報処理装置。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法において、
血糖値の経時的な情報である血糖値データを取得する血糖値データ取得ステップと、
前記血糖値の被測定者の食事に関する経時的な情報である食事データを取得する食事データ取得ステップと、
前記血糖値データ取得ステップで取得された前記血糖値データと、前記食事データ取得ステップで取得された前記食事データとに基づいて、前記被測定者の血糖値の経時的な変化を表す第１グラフに、前記被測定者の食事の内容を示す情報を重畳的に表示させた第２グラフを生成するグラフ生成ステップと、
を含む情報処理方法。 - 情報処理装置を制御するコンピュータに、
血糖値の経時的な情報である血糖値データを取得する血糖値データ取得ステップと、
前記血糖値の被測定者の食事に関する経時的な情報である食事データを取得する食事データ取得ステップと、
前記血糖値データ取得ステップで取得された前記血糖値データと、前記食事データ取得ステップで取得された前記食事データとに基づいて、前記被測定者の血糖値の経時的な変化を表す第１グラフに、前記被測定者の食事の内容を示す情報を重畳的に表示させた第２グラフを生成するグラフ生成ステップと、
を含む制御処理を実行させるプログラム。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017145871A JP7032072B2 (ja) | 2017-07-27 | 2017-07-27 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
| PCT/JP2018/028332 WO2019022248A1 (ja) | 2017-07-27 | 2018-07-27 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017145871A JP7032072B2 (ja) | 2017-07-27 | 2017-07-27 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2019028625A true JP2019028625A (ja) | 2019-02-21 |
| JP7032072B2 JP7032072B2 (ja) | 2022-03-08 |
Family
ID=65039599
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2017145871A Active JP7032072B2 (ja) | 2017-07-27 | 2017-07-27 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7032072B2 (ja) |
| WO (1) | WO2019022248A1 (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020149326A (ja) * | 2019-03-13 | 2020-09-17 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用情報処理装置 |
| WO2021084859A1 (ja) | 2019-10-30 | 2021-05-06 | テルモ株式会社 | 血糖管理デバイス、血糖管理システム、血糖管理方法及び血糖管理プログラム |
| WO2021084903A1 (ja) | 2019-11-01 | 2021-05-06 | テルモ株式会社 | 画像管理システム、ウェアラブルデバイス、画像管理方法及び画像管理プログラム |
| KR102319279B1 (ko) * | 2021-06-23 | 2021-11-01 | (주)휴레이포지티브 | 식사기록 분석을 통한 건강 관리 방법 |
| KR102428570B1 (ko) * | 2022-01-24 | 2022-08-02 | 양재명 | 음식 이미지를 이용한 혈당 변화 예측 방법 |
| JPWO2022196799A1 (ja) * | 2021-03-18 | 2022-09-22 | ||
| JPWO2022249998A1 (ja) * | 2021-05-28 | 2022-12-01 | ||
| JP2023114831A (ja) * | 2022-02-07 | 2023-08-18 | Ｓｏｍｐｏひまわり生命保険株式会社 | システム、携帯端末、サーバ、情報処理装置、プログラム、又は方法 |
| WO2024172352A1 (ko) * | 2023-02-13 | 2024-08-22 | 주식회사 카카오헬스케어 | 혈당 관리 서비스 제공 시스템 및 방법 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008545489A (ja) * | 2005-06-03 | 2008-12-18 | メドトロニック・ミニメッド・インコーポレーテッド | 糖尿病患者を教育し、治療するためのバーチャルペイシェント（仮想患者）ソフトウェアシステム |
| JP2010160783A (ja) * | 2008-12-12 | 2010-07-22 | Flower Robotics Inc | 情報提供システム、携帯情報端末および情報管理装置 |
| JP2012196508A (ja) * | 2008-11-04 | 2012-10-18 | Panasonic Corp | 測定装置 |
| JP2013190915A (ja) * | 2012-03-13 | 2013-09-26 | Hitachi Ltd | 生活習慣改善支援システム及び生体指標の分析方法 |
| JP2017102614A (ja) * | 2015-11-30 | 2017-06-08 | 株式会社ニコン | 電子機器 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014211918A (ja) * | 2014-08-20 | 2014-11-13 | セイコーエプソン株式会社 | 血糖値変化情報生成システム及び血糖値変化情報生成装置 |
-
2017
- 2017-07-27 JP JP2017145871A patent/JP7032072B2/ja active Active
-
2018
- 2018-07-27 WO PCT/JP2018/028332 patent/WO2019022248A1/ja active Application Filing
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008545489A (ja) * | 2005-06-03 | 2008-12-18 | メドトロニック・ミニメッド・インコーポレーテッド | 糖尿病患者を教育し、治療するためのバーチャルペイシェント（仮想患者）ソフトウェアシステム |
| JP2012196508A (ja) * | 2008-11-04 | 2012-10-18 | Panasonic Corp | 測定装置 |
| JP2010160783A (ja) * | 2008-12-12 | 2010-07-22 | Flower Robotics Inc | 情報提供システム、携帯情報端末および情報管理装置 |
| JP2013190915A (ja) * | 2012-03-13 | 2013-09-26 | Hitachi Ltd | 生活習慣改善支援システム及び生体指標の分析方法 |
| JP2017102614A (ja) * | 2015-11-30 | 2017-06-08 | 株式会社ニコン | 電子機器 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| アークレイ マーケティング株式会社: "スマートe-SMBG取扱説明書", ONLINE, JPN6018034697, 27 August 2018 (2018-08-27), pages 9 - 15, ISSN: 0004634267 * |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020149326A (ja) * | 2019-03-13 | 2020-09-17 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用情報処理装置 |
| JP7393871B2 (ja) | 2019-03-13 | 2023-12-07 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用情報処理装置 |
| WO2021084859A1 (ja) | 2019-10-30 | 2021-05-06 | テルモ株式会社 | 血糖管理デバイス、血糖管理システム、血糖管理方法及び血糖管理プログラム |
| JP7557477B2 (ja) | 2019-10-30 | 2024-09-27 | テルモ株式会社 | 血糖管理デバイス、血糖管理システム、血糖管理方法及び血糖管理プログラム |
| WO2021084903A1 (ja) | 2019-11-01 | 2021-05-06 | テルモ株式会社 | 画像管理システム、ウェアラブルデバイス、画像管理方法及び画像管理プログラム |
| JP7319745B2 (ja) | 2021-03-18 | 2023-08-02 | 株式会社ファーストスクリーニング | 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 |
| JPWO2022196799A1 (ja) * | 2021-03-18 | 2022-09-22 | ||
| WO2022196799A1 (ja) * | 2021-03-18 | 2022-09-22 | 株式会社ファーストスクリーニング | 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 |
| JP7437818B2 (ja) | 2021-05-28 | 2024-02-26 | 株式会社ファーストスクリーニング | 健康管理支援システム及び健康管理支援方法 |
| WO2022249998A1 (ja) * | 2021-05-28 | 2022-12-01 | 株式会社ファーストスクリーニング | 健康管理支援システム及び健康管理支援方法 |
| JPWO2022249998A1 (ja) * | 2021-05-28 | 2022-12-01 | ||
| KR102319279B1 (ko) * | 2021-06-23 | 2021-11-01 | (주)휴레이포지티브 | 식사기록 분석을 통한 건강 관리 방법 |
| KR102428570B1 (ko) * | 2022-01-24 | 2022-08-02 | 양재명 | 음식 이미지를 이용한 혈당 변화 예측 방법 |
| JP2023114831A (ja) * | 2022-02-07 | 2023-08-18 | Ｓｏｍｐｏひまわり生命保険株式会社 | システム、携帯端末、サーバ、情報処理装置、プログラム、又は方法 |
| JP7564836B2 (ja) | 2022-02-07 | 2024-10-09 | Ｓｏｍｐｏひまわり生命保険株式会社 | システム、携帯端末、サーバ、情報処理装置、プログラム、又は方法 |
| WO2024172352A1 (ko) * | 2023-02-13 | 2024-08-22 | 주식회사 카카오헬스케어 | 혈당 관리 서비스 제공 시스템 및 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP7032072B2 (ja) | 2022-03-08 |
| WO2019022248A1 (ja) | 2019-01-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP7032072B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム | |
| ES2798279T3 (es) | Base de datos de alimentos habilitada para ubicación | |
| JP6723952B2 (ja) | 非一時的コンピュータ可読媒体、デバイス及び方法 | |
| US20210029007A1 (en) | Systems and methods for response calibration | |
| Salley et al. | Comparison between human and bite-based methods of estimating caloric intake | |
| EP3324358A1 (en) | Lifestyle management assistance device and lifestyle management assistance method | |
| US20180197637A1 (en) | Consumer wellbeing algorithm | |
| CN102214269A (zh) | 信息处理设备，信息输出方法和计算机程序存储装置 | |
| JP5835580B2 (ja) | 生活習慣改善支援システム及び生体指標の分析方法 | |
| WO2012006052A2 (en) | Dynamic scale and accurate food measuring | |
| KR102349961B1 (ko) | 헬스 케어 장치 및 그 동작 방법 | |
| CN110838367A (zh) | 健康风险综合评估方法 | |
| JP2019091498A (ja) | 回答の較正のためのシステムおよび方法 | |
| Amft | Ambient, on-body, and implantable monitoring technologies to assess dietary behavior | |
| JP5974348B2 (ja) | 血糖値予測方法および血糖値予測システム | |
| Magrini et al. | Suppl-1, M7: Wearable Devices for Caloric Intake Assessment: State of Art and Future Developments | |
| JP2004302498A (ja) | 食生活習慣改善支援装置 | |
| WO2022014538A1 (ja) | 被験者の健康度を計測するための方法、装置、プログラム、およびシステム | |
| Abeltino et al. | Digital applications for diet monitoring, planning, and precision nutrition for citizens and professionals: a state of the art | |
| JP2007334653A (ja) | 問診装置、問診方法、問診プログラム | |
| JP7256907B1 (ja) | 情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法 | |
| Dorman et al. | Nutrition monitor: a food purchase and consumption monitoring mobile system | |
| WO2023017654A1 (ja) | 予測装置、予測方法、および予測プログラム | |
| TW201202991A (en) | System and method thereof for generating recipes according to personal physical data | |
| JP2007122311A (ja) | 栄養解析装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200702 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210629 |
|
| A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20210827 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211028 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211109 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220111 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220125 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220224 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7032072 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |