JP2019120553A - 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム - Google Patents
健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019120553A JP2019120553A JP2017254387A JP2017254387A JP2019120553A JP 2019120553 A JP2019120553 A JP 2019120553A JP 2017254387 A JP2017254387 A JP 2017254387A JP 2017254387 A JP2017254387 A JP 2017254387A JP 2019120553 A JP2019120553 A JP 2019120553A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- water
- unit
- urination
- urine
- 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
- 230000036541 health Effects 0.000 title claims abstract description 111
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 90
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 28
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 212
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 claims abstract description 141
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 107
- 230000027939 micturition Effects 0.000 claims abstract description 90
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 73
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract description 24
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract description 24
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 167
- 230000006870 function Effects 0.000 description 35
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 29
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 23
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 23
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 19
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 17
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 16
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 12
- 102000009027 Albumins Human genes 0.000 description 11
- 108010088751 Albumins Proteins 0.000 description 11
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 11
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 11
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 description 8
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 description 7
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 6
- 238000003317 immunochromatography Methods 0.000 description 6
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 5
- 239000012085 test solution Substances 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 239000003599 detergent Substances 0.000 description 4
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 4
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 4
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 4
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 4
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 4
- 239000008399 tap water Substances 0.000 description 4
- 235000020679 tap water Nutrition 0.000 description 4
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 4
- 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 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 210000000577 adipose tissue Anatomy 0.000 description 3
- 238000009530 blood pressure measurement Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 3
- 239000003657 drainage water Substances 0.000 description 3
- 239000003792 electrolyte Substances 0.000 description 3
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 3
- GPRLSGONYQIRFK-UHFFFAOYSA-N hydron Chemical compound [H+] GPRLSGONYQIRFK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 3
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 3
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 3
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 3
- 108010015776 Glucose oxidase Proteins 0.000 description 2
- 239000004366 Glucose oxidase Substances 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 2
- 238000004166 bioassay Methods 0.000 description 2
- 238000004040 coloring Methods 0.000 description 2
- 239000002537 cosmetic Substances 0.000 description 2
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 2
- 239000012153 distilled water Substances 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 229940116332 glucose oxidase Drugs 0.000 description 2
- 235000019420 glucose oxidase Nutrition 0.000 description 2
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 2
- 238000009532 heart rate measurement Methods 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 2
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 230000002485 urinary effect Effects 0.000 description 2
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 2
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 1
- VEXZGXHMUGYJMC-UHFFFAOYSA-M Chloride anion Chemical compound [Cl-] VEXZGXHMUGYJMC-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 1
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 1
- DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M Ilexoside XXIX Chemical compound C[C@@H]1CC[C@@]2(CC[C@@]3(C(=CC[C@H]4[C@]3(CC[C@@H]5[C@@]4(CC[C@@H](C5(C)C)OS(=O)(=O)[O-])C)C)[C@@H]2[C@]1(C)O)C)C(=O)O[C@H]6[C@@H]([C@H]([C@@H]([C@H](O6)CO)O)O)O.[Na+] DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M 0.000 description 1
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 1
- ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N Potassium Chemical compound [K] ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N Urea Chemical compound NC(N)=O XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002378 acidificating effect Effects 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000003796 beauty Effects 0.000 description 1
- WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N beta-D-glucose Chemical compound OC[C@H]1O[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-VFUOTHLCSA-N 0.000 description 1
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 1
- 239000004202 carbamide Substances 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 230000036757 core body temperature Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 1
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 1
- 230000036267 drug metabolism Effects 0.000 description 1
- 235000006694 eating habits Nutrition 0.000 description 1
- 229940088598 enzyme Drugs 0.000 description 1
- 230000029142 excretion Effects 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 description 1
- 206010025482 malaise Diseases 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 1
- 230000006386 memory function Effects 0.000 description 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 1
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 1
- 229910052700 potassium Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011591 potassium Substances 0.000 description 1
- 230000035935 pregnancy Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 229910052708 sodium Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011734 sodium Substances 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 1
- 239000004094 surface-active agent Substances 0.000 description 1
- 229920003002 synthetic resin Polymers 0.000 description 1
- 239000000057 synthetic resin Substances 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 1
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/20—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons for measuring urological functions restricted to the evaluation of the urinary system
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/483—Physical analysis of biological material
- G01N33/487—Physical analysis of biological material of liquid biological material
- G01N33/493—Physical analysis of biological material of liquid biological material urine
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Hematology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Bidet-Like Cleaning Device And Other Flush Toilet Accessories (AREA)
- Sanitary Device For Flush Toilet (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
【課題】簡易的に排尿情報を解析し、疾病を推測することができる健康モニタリングシステムを提供する。【解決手段】健康モニタリングシステムは、便器の使用者の排尿が流れ込んだ溜水の温度である水温情報と、前記便器ごとのボウルの形状情報と、前記溜水の水量情報とを記憶する記憶部と、前記排尿が流れ込んだ溜水に浸漬した二つの電極間の電位差を測定して電圧情報を生成する測定部と、前記形状情報または前記水量情報の少なくともいずれか一つと、前記水温情報とに基づいて、回帰分析を用いた予測モデルで排尿の尿量を解析する解析部と、前記水量情報、前記排尿の尿量を含む排尿情報、および、前記便器の溜水に関する情報に基づいて、前記電圧情報を補正する補正部と、前記補正した電圧情報に基づいて尿成分を分析する分析部と、前記分析した尿成分に基づいて、前記使用者の疾病を推測する推測部と、を備える。【選択図】図２
Description
本発明は、健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラムに関し、特に便器に設置して排尿を解析し、疾病を推測する健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラムに関する。
近年の健康志向の高まりを受けて、尿の状態（量や成分）を分析して健康状態をモニタリングし、アドバイスするサービスが多く存在する。身体の異常がある場合は、尿の状態も変化しやすく、身体の異常を発見するには、尿の状態を日頃からモニタリングをすることが効果的である。
このような尿の分析技術として、例えば、特許文献１には、実測された人の１回の尿中における特定成分の濃度と、実測された１日の全尿中における特定成分の濃度との間の相関関係を表すデータを記憶しており、当該相関関係を用いて被測定者の１日の全尿中における特定成分の濃度を換算して求めること、当該求めた濃度より被測定者の１日の全尿中における特定成分の排泄量を算出する排尿情報測定装置が開示されている。
また、特許文献２には、尿を貯える便器のボウルと、当該ボウルに蓄えられた尿の体積や重量を計測する尿データ計測手段によって、排尿量、尿流率を算出する排尿情報測定装置が開示されている。特許文献２記載の排尿測定装置は、排尿開始時または排尿終了時の各水位もしくは水位変化率によって排尿量および尿流率を算出し、当該算出したデータに所定の振動モデルを適用してパーティクルフィルタによって処理することによって排尿情報を算出するものであった。
しかしながら、特許文献１記載の発明では、大きく筐体とセンサ部から構成され、被測定者等の手で筐体を把持してセンサ部に被測定者が排泄した尿を振りかけなければならず、使い勝手が必ずしも十分ではなかった。
また、特許文献２記載の発明においても、便器のボウルに蓄えられた尿の体積や重量を計測する手段として、ボウル内の溜水の水位データを用いていたり、下水配管の下水圧測定を用いていたりと便器を構成する要素を使用しているため、既設の便器への適用が不可能であった。したがって、特許文献２に記載の排尿情報測定装置においては、汎用性に乏しく、使い勝手が必ずしも十分ではなかった。
そこで、本発明は、尿成分分析等の排尿の解析および当該解析結果に基づく疾病の推測にあたって、簡易的で使い勝手の良い健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラムを提供することを目的とする。
本発明の一実施形態に係る健康モニタリングシステムは、便器の使用者の排尿が流れ込んだ溜水の温度である水温情報と、前記便器ごとのボウルの形状情報と、前記溜水の水量情報とを記憶する記憶部と、前記排尿が流れ込んだ溜水に浸漬した二つの電極間の電位差を測定して電圧情報を生成する測定部と、前記形状情報または前記水量情報の少なくともいずれか一つと、前記水温情報とに基づいて、回帰分析を用いた予測モデルで排尿の尿量を解析する解析部と、前記水量情報、前記排尿の尿量を含む排尿情報、および、前記便器の溜水に関する情報に基づいて、前記電圧情報を補正する補正部と、前記補正した電圧情報に基づいて尿成分を分析する分析部と、前記分析した尿成分に基づいて、前記使用者の疾病を推測する推測部と、を備える。
本発明の一実施形態に係る健康モニタリングシステムにおいて、前記便器の溜水に関する情報は、前記便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に関する情報であることを特徴としてもよい。
本発明の一実施形態に係る健康モニタリングシステムにおいて、前記便器の溜水に関する情報は、予め通知された前記便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に関する情報であることを特徴としてもよい。
本発明の一実施形態に係る健康モニタリングシステムにおいて、前記便器の溜水に関する情報は、他の使用者から予め通知された前記便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に関する情報であることを特徴としてもよい。
本発明の一実施形態に係る健康モニタリングシステムにおいて、前記補正部は、前記測定部が前記便器に設置されてからの経過時間に基づいて補正することを特徴としてもよい。
本発明の一実施形態に係る健康モニタリングシステムにおいて、補正部は、前記経過時間に基づいた補正における補正量を、前記便器の溜水に関する情報に基づいて修正し、前記修正後の補正量に基づいて、前記電圧情報を補正することを特徴としてもよい。
本発明の一実施形態に係る健康モニタリングシステムにおいて、前記補正部は、前記経過時間に基づいて補正した前記電圧情報の補正結果を、前記便器の溜水に関する情報に基づいて、再度補正することを特徴としてもよい。
本発明の一実施形態に係る健康モニタリングシステムにおいて、前記測定部は、前記水温情報または前記電圧情報の少なくともいずれか一つが所定の閾値に達した際に、前記排尿が流れ込んだ溜水の水温または電位差の少なくともいずれか一つの測定を開始または終了することを特徴としてもよい。
本発明の一実施形態に係る健康モニタリング方法は、便器の使用者の排尿が流れ込んだ溜水の温度である水温情報と、前記便器ごとのボウルの形状情報と、前記溜水の水量情報とを記憶する記憶ステップと、前記排尿が流れ込んだ溜水に浸漬した二つの電極間の電位差を測定して電圧情報を生成する測定ステップと、前記形状情報または前記水量情報の少なくともいずれか一つと、前記水温情報とに基づいて、回帰分析を用いた予測モデルで排尿の尿量を解析する解析ステップと、前記水量情報、前記排尿の尿量を含む排尿情報、および、前記便器の溜水に関する情報に基づいて、前記電圧情報を補正する補正ステップと、前記補正した電圧情報に基づいて尿成分を分析する分析ステップと、前記分析した尿成分に基づいて、前記使用者の疾病を推測する推測ステップと、を含む。
本発明の一実施形態に係る健康モニタリングプログラムは、コンピュータに、便器の使用者の排尿が流れ込んだ溜水の温度である水温情報と、前記便器ごとのボウルの形状情報と、前記溜水の水量情報とを記憶する記憶機能と、前記排尿が流れ込んだ溜水に浸漬した二つの電極間の電位差を測定して電圧情報を生成する測定機能と、前記形状情報または前記水量情報の少なくともいずれか一つと、前記水温情報とに基づいて、回帰分析を用いた予測モデルで排尿の尿量を解析する解析機能と、前記水量情報、前記排尿の尿量を含む排尿情報、および、前記便器の溜水に関する情報に基づいて、前記電圧情報を補正する補正機能と、前記補正した電圧情報に基づいて尿成分を分析する分析機能と、前記分析した尿成分に基づいて、前記使用者の疾病を推測する推測機能と、を実行させることを特徴とする。
本発明に係る健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラムは、排尿情報の解析および疾病の推測にあたって、簡易性および使い勝手を向上できる。
以下、本発明の一実施態様について、図面を参照しながら説明する。
＜概要＞
図１は、本発明に係る健康モニタリングシステム構成の例を示すシステム図である。
＜概要＞
図１は、本発明に係る健康モニタリングシステム構成の例を示すシステム図である。
図１に示すように、当該システムは、サーバ１００、測定装置２００、ユーザ端末３００を含む。サーバ１００は、ネットワーク４００を介して測定装置２００およびユーザ端末３００を接続される。なお、図１において、説明を簡単にするためにサーバ１００、測定装置２００およびユーザ端末３００は各々１台だけ示してあるが、これ以上存在してもよいことは言うまでもない。また、ユーザ端末３００の具体的な機器は、図示のように、スマートフォンに限定されず、例えば、携帯端末、タブレット端末、パーソナルコンピュータ、その他の電子機器であってもよい。さらに、当該システムは、クラウドサービス（パブリッククラウド、プライベートクラウドいずれも含む）を用いてもよいし、対象の施設内に物理的に共用または専用サーバを設けてサービスを提供してもよい。
ユーザ端末３００は、本発明の一実施形態による健康モニタリングシステムの一部である健康状態のモニタリング結果（分析結果、推測結果含む）を表示するアプリケーション（以降、「ヘルスモニタリングアプリ」という）を搭載し、図４に示すように、ヘルスモニタリングアプリの表示を閲覧して自身の健康状態をチェックできる。
健康モニタリングシステム５００は、一例として、図４に示すように、測定装置２００を既設の便器等に設置し、測定装置２００において便器の使用者の排尿が流れ込んだ溜水中の流体に関する流体情報を測定し、サーバ１００において当該測定された流体情報に基づいて、流体が流れる領域をモデル化した流体モデルを解析することで排尿を解析し、解析された排尿の排尿情報に基づいて、使用者の疾病を推測することができる。これにより、健康モニタリングシステム５００は、例えば、自宅または仕事場に居ながら、かつ、使用者は通常の排尿行為を行うだけで疾病の兆候や陽性陰性等を判定することができるため、簡易的で使い勝手がよく、持続可能性の高い健康モニタリングサービスを提供することができる。
また、健康モニタリングシステム５００は、自宅や仕事場への適用に限定されず、介護施設や病院においても患者の健康管理に利用することもでき、運営側のリスク軽減を図ることもできる。ここで、「排尿情報」とは、使用者の排尿に関する種々の情報をいい、排尿の尿量、尿温、尿成分等を含んで構成してもよい。
なお、本例では、クラウドコンピューティング形式を用いた例を示したが、これに限定されず、例えば、測定装置２００単体または測定装置２００およびユーザ端末３００で健康モニタリングシステム５００を構成してもよい。また、本例では、クラウドサービスを用いたサービスの例を示したが、人工知能（例えば、ディープラーニングや機械学習などによるもの）を用いたクラウドドクターサービス（例えば、ネットワーク越しに患者の健康状態や体調の診療するサービス）やクラウドマザーサービス（例えば、ネットワーク越しに子供の健康状態や体調のモニタリングするサービス）に用いることもできる。
＜構成＞
以下、サーバ１００、測定装置２００、ユーザ端末３００の構成について説明する。図２は、サーバ１００、測定装置２００、ユーザ端末３００の機能構成の一例を示すブロック図である。なお、各部の配置においては、各機器の動作環境および状況等に応じて、サーバ１００、測定装置２００、ユーザ端末３００間で適宜変更してもよい。例えば、サーバ１００の解析部１２１、補正部１２２、分析部１２３、推測部１２４は測定装置２００の制御部２３０に配置してもよいし、ユーザ端末３００の制御部３２０に配置してもよい。図２に示すように、サーバ１００は、通信部１１０と、制御部１２０と、記憶部１３０を含んで構成される。
以下、サーバ１００、測定装置２００、ユーザ端末３００の構成について説明する。図２は、サーバ１００、測定装置２００、ユーザ端末３００の機能構成の一例を示すブロック図である。なお、各部の配置においては、各機器の動作環境および状況等に応じて、サーバ１００、測定装置２００、ユーザ端末３００間で適宜変更してもよい。例えば、サーバ１００の解析部１２１、補正部１２２、分析部１２３、推測部１２４は測定装置２００の制御部２３０に配置してもよいし、ユーザ端末３００の制御部３２０に配置してもよい。図２に示すように、サーバ１００は、通信部１１０と、制御部１２０と、記憶部１３０を含んで構成される。
また、サーバ１００は、多段構成とすることができ、例えば、施設内に設置するサーバ（中継サーバ）と、複数の施設を含む特定のエリアまたは全てのエリアを包括するサーバから構成してもよい。中継サーバが所定の情報を送信するタイミングとしては、（１）周期的に（例えば、記憶部１３０のキャパシティ等を考慮して定めた一定時間ごとに）、（２）記憶部２５０の記憶容量に閾値を設定して当該閾値に達した際などを送信するタイミングとしてもよい。なお、送信するタイミングは、どのようなタイミングであってもよく、これらの例に限定されない。
通信部１１０は、受信部１１１および送信部１１２を備え、ネットワーク４００を介して、測定装置２００およびユーザ端末３００との通信を実行する機能を有する。当該通信は、有線、無線のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。
受信部１１１は、ネットワーク４００を介して、制御部１２０の制御に従って、各測定装置２００および各ユーザ端末３００から測定データ等を受信し、当該測定データを制御部１２０に伝達する機能を有する。具体的には、受信部１１１は、測定装置２００から便器のボウル内の溜水および当該溜水に便器の使用者の排尿を含んだ水（以降、「排尿含有水」という）の水温情報、排尿含有水に電極を浸漬して電極間の電位差による電圧情報、使用者を識別するユーザ識別情報、照度情報および撮影部２１２において試薬が反応したフィルムを撮影した撮影情報（以降、「撮影情報」という）を受信し、制御部１２０に伝達する。
送信部１１２は、ネットワーク４００を介して、制御部１２０の制御に従って、各測定装置２００に制御データ等および各ユーザ端末３００にモニタリング結果データ等を送信する機能を有する。具体的には、例えば、送信部１１２は、ユーザ識別部２２０の制御のための記憶部１３０に記憶する使用者情報（例えば、ＩＤ情報など）、測定部２１０の測定および撮影並びにユーザ識別部２２０の識別に必要な動的パラメータデータ等を測定装置２００に送信し、また、分析した尿成分に係る分析結果、推測された疾病の陽性および陰性に係る推測結果等のモニタリング結果を表す表示データをユーザ端末３００に送信する。
制御部１２０は、解析部１２１、補正部１２２、分析部１２３および推測部１２４を含んで構成され、サーバ１００の各部を制御する機能を有するプロセッサである。また、制御部１２０は、分析部１２３から分析結果を伝達されると、また、推測部１２４から推測結果を伝達されると、ユーザ端末３００の表示部３３０にテキスト、表またはグラフで表示するための表示データを生成する。制御部１２０は、当該生成した表示データをユーザ端末３００に送信するために、送信部１１２に伝達する。
解析部１２１は、流体情報に基づいて、流体が流れる領域をモデル化した流体モデルを解析することで、排尿を解析する機能を有する。ここで「流体情報」とは、流体解析に必要な情報をいい、便器のボウルの形状情報（以降、「形状情報」という）、便器のボウル内の溜水の水量情報および水温情報等から構成される。
解析部１２１は、具体的には、例えば、便器のボウルの形状情報、便器のボウル内の溜水の水量情報または水温情報等の少なくともいずれか一つに基づいて、測定部２１０の周囲を流れる流体をモデル化した流体モデルに基づいて、測定部２１０の周囲の流体を解析して尿量を算出することで排尿を解析する。また、解析部１２１は、便器のボウルの形状情報、便器のボウル内の溜水の水量情報、水温情報以外にも、洗剤等の量情報または洗剤等の成分情報等のトイレ環境に関する情報の少なくともいずれか一つを加えて、これらに基づいて、流体をモデル化等して排尿情報を解析してもよい。これらにより、排尿のみを採取して尿量を測定したり、便器のボウルや排水管に付設した測定器等で水位変化率から尿量を測定したりする必要がなく、使用者にとって使い勝手のよい健康モニタリングシステムを提供することができる。
当該流体のモデル化は、例えば、ＳＶＭ（Support vector machine）等による回帰分析を用いて、測定した溜水および排尿含有水の水温から生成した水温情報に基づき、溜水および排尿含有水の水温がどの様に変化し最終的に収束するのかの予測モデルを構築して分析すること考えられる。また、当該回帰分析において、ＳＶＭにカーネル法で導き出したデータ構造を組み合わせて分析してもよい。また、他の例として、ＭＣＭＣ法（Markov Chain Monte Carlo）（マルコフ連鎖モンテカルロ法）による回帰分析を用いて、回帰モデルを構築して分析することも考えられる。さらに、これら以外にも、流体シミュレーションを用いて流体領域をモデル化する例として有限要素法やＣＦＤ（Computational Fluid Dynamics）法を用いることも考えられる。
一例として、解析部１２１は、当該流体のモデル化において回帰分析を用いる場合、尿量ｑｕは、排尿前における便器ボウル内の溜水の温度と排尿後の排尿含有水の温度の変化量Ｔａと、尿の温度（深部体温３６〜３８の間の定数）と排尿後の排尿含有水の温度との温度差Ｔｂと、便器の形状ごとのパラメータｑｗとを用いて、次式（１）のように数理モデルで表すことができる。
補正部１２２は、水量情報および尿量を含む排尿情報に基づいて、電圧情報を補正する機能を有する。具体的には、例えば、補正部１２２は、尿量を水量および尿量の和で除算することにより希釈度合を算出し、当該希釈度合より電圧情報を補正する。これにより、便器のボウル内の溜水等による希釈を考慮した電圧情報の取得、ひいては尿成分の分析することができる。
一例として、補正部１２２は、当該希釈度合により補正した電圧情報としての電位差Ｅ’を、尿量ｑｕと便器のボウル内の水量ｑｔと電圧情報としての電位差Ｅとを用いて、次式（２）のように表すことができる。
補正部１２２は、照度情報に基づいて撮影情報を補正する機能を有する。ここで「照度情報」とは、撮影部２１２のフィルム面の照度（明るさ）（ｌｘ）を表す情報をいう。具体的には、例えば、補正部１２２は、照度情報に基づいてＲＧＢ値の明度を適切な値に調節することで補正する。これにより、照明による影響を考慮したＲＧＢ値を得ることができ、精度よく色測定をすることができる。
また、補正部１２２は、便器の溜水に関する情報を用いて、測定結果（例えば、電圧情報）を補正してもよい。ここで、便器の溜水に関する情報は、便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に関する情報である。例えば、便器の溜水に関する情報は、便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水のｐｈ値である。なお、便器の溜水に関する情報は、ｐｈ値に限られず、便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に関する情報であれば、どのような情報であってもよい。
また、便器の溜水に関する情報は、予め通知された便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に関する情報であってもよい。便器の溜水に関する情報は、例えば、本発明の健康モニタリングシステムを使用する他のユーザから、予め通知される。また、便器の溜水に関する情報は、例えば、便器の溜水を提供する提供者から、予め通知されてもよい。便器の溜水を提供する提供者は、例えば、水道水を提供する水道会社や公的機関、トイレ用の水を提供する所定の会社や公的機関など、どのような提供者であってもよい。例えば、水道水を提供する水道会社は、所定の周期で（例えば、日ごとに）、水道水に関する情報を提供しており、当該水道水に関する情報を、排尿が流れ込む前の溜水に関する情報として用いる。また、健康モニタリングシステムを使用する他のユーザの測定装置２００から、所定の周期で（例えば、１２時間ごとに）、排尿が流れ込む前の溜水に関する情報を通知されてもよい。
また、補正部１２２は、測定装置２００が便器に設置されてからの経過時間に基づいて、電圧情報を補正してもよい。測定装置２００の測定部２１０に含まれる電極部２１１、撮影部２１２、照度センサ部２１３、温度測定部２１４は、時間経過とともに、測定の精度が劣化する可能性がある。例えば、電極部２１１は、排尿が流れ込んだ溜水に浸漬した二つの電極間の電位差を計測するが、当該測定する電位差の精度は時間経過とともに劣化する。そこで、補正部１２２は、電極部２１１が便器に設置されてからの経過時間に基づいて、当該電極部２１１が計測した電位差を補正する。
補正部１２２が、経過時間に基づいて補正する場合の補正量は、予め設定されていてもよい。補正部１２２は、予め設定された補正量に基づいて、測定部２１０が便器に設定されてからの経過時間に基づいて、測定結果（例えば、電圧情報）を補正する。例えば、補正部１２２は、電極部２１１が設置されてからの経過時間に基づいて、当該電極部２１１が計測した電位差を補正する。
例えば、補正部１２２は、測定部２１０が設置される地域や、設置される便器のボウルの形状情報などに基づいて、測定結果（例えば、電圧情報）を補正するための補正モデルを作成する。なお、補正部１２２が作成する補正モデルは、必ずしも地域や形状情報に限られず、便器の使用頻度や使用環境など、種々の情報に基づいて作成してもよい。また、補正部１２２は、測定部２１０の経時劣化に関する過去の履歴に基づいて、補正モデルを作成してもよい。例えば、補正部１２２は、複数の測定部２１０の経時劣化に関する過去の履歴に基づいて、当該複数の測定部２１０の経時劣化の平均値を算出し、当該平均値に基づいて、補正モデルを作成してもよい。そして、補正部１２２は、作成した補正モデルに基づいて、測定部２１０が測定した測定結果を補正する。
ここで、測定部２１０の経時劣化は、例えば同じ地域で使用されている場合であっても、便器の使用頻度や使用環境、測定装置２００の装置間の装置差などに応じて、互いに異なる場合がある。例えば、一の測定装置２００の測定部２１０の経時劣化は、他の測定装置２００の測定部２１０の経時劣化に比べて、劣化のスピードが遅い（又は早い）ことがある。そのため、複数の測定装置２００に対して、同じ補正モデルを用いて測定結果を補正すると、当該測定結果を過度に補正してしまう、あるいは、当該測定結果の補正の補正量が少なくなってしまうおそれがある。
また、補正部１２２は、経過時間に基づいた補正における補正量を、便器の溜水に関する情報に基づいて修正してもよい。補正部１２２は、経過時間に基づいた補正における補正量を、便器の溜水に関する情報に基づいて修正し、修正後の補正量に基づいて、電圧情報を補正してもよい。例えば、補正部１２２は、補正モデルを便器の溜水に関する情報に基づいて修正してもよい。補正部１２２は、補正後の補正モデルに基づいて、電圧情報を補正してもよい。
図３は、補正部１２２による測定結果の補正の概要を示す表である。なお、図３は、補正部１２２が、電極部２１１が計測した電位差に基づいて計測した測定結果を補正する場合の例であり、より具体的には、排尿が流れ込んだ溜水のｐｈ値を補正する場合の例である。
図３に示す表の「補正モデル」の列に示す各ｐｈ値は、補正部１２２が測定結果を補正した場合のｐｈ値の例である。図３に示すように、補正部１２２は、設置から３年経過後において、電極部２１１で測定された電位差に基づいて計測されたｐｈ値を所定の補正量により補正し、当該補正されたｐｈ値が出力される。図３の例では、補正部１２２は、設置から３年経過後の計測値として、排尿が流れ込む前のｐｈ値は８．２［ｐｈ］、排尿が流れ込んだ後のｐｈ値は８．５［ｐｈ］と出力する。なお、図３に示す値はあくまでも例示であって、どのような値であってもよい。
これに対して、電極部２１１の経時劣化は、使用環境や使用頻度などにより、複数の電極部２１１の各々で差があり、「補正モデル」に基づいて補正すると、測定結果を過度に補正してしまう、あるいは、当該測定結果の補正の補正量が少なくなってしまうおそれがある。
そこで、便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に対して、測定部２１０を用いて計測し、当該測定部２１０による計測結果と、予め通知された便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に関する情報とを比較する。そして、比較結果に基づいて、補正モデルによる補正量を修正する。
図３の例では、便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に対して、設置から３年経過後の電極部２１１を用いて計測したｐｈ値は、８．２［ｐｈ］である。これに対して、予め通知された便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水のｐｈ値は、８．０［ｐｈ］である。すなわち、「補正モデル」を用いて経年劣化による補正量を補正すると、測定結果を０．２［ｐｈ］だけ過度に補正してしまうことになる。そこで、「補正モデル」において３年経過後の補正量を「−０．２［ｐｈ］」だけ修正し、修正後の補正量に基づいて、測定結果を出力する。すなわち、図３の例では、排尿が流れ込んだ後のｐｈ値についても「−０．２［ｐｈ］」だけ修正する必要があり、排尿が流れ込んだ後のｐｈ値として、８．３［ｐｈ］を出力することになる。
上記のように、経時劣化に基づいた補正量を、予め通知された便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に関する情報に基づいて修正することにより、測定部２１０は、より正確な計測値を出力することが可能となる。
なお、補正部１２２は、補正モデルを補正するのではなく、補正モデルに基づいて補正された測定結果を、便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に関する情報に基づいて、再度補正してもよい。例えば、補正部１２２は、経過時間に基づいて補正した電圧情報の補正結果を、便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に関する情報に基づいて、再度補正してもよい。
分析部１２３は、電圧情報または補正した電圧情報（以降、「電圧情報（補正後）」という）に基づいて、尿成分を分析する機能を有する。分析部１２３は、具体的には、例えば、電圧情報（補正後）に基づいて、尿中の塩化物、ブドウ糖、カリウム、ナトリウム、尿素等の成分の分子濃度を分析する。また、図１１に示すようにｐｈ値を分析することもできる。これにより、排尿が溜水で希釈されても精度よく分析することができる。また、分析部１２３は、当該分析結果をユーザ端末３００に表示させる表示データを生成するために、制御部１２０に伝達する。
分析部１２３は、撮影情報または補正した撮影情報（以降、「撮影情報（補正後）」という）に基づいて、尿成分を分析する機能も有する。具体的には、例えば、分析部１２３は、撮影情報（ＲＧＢ値）に基づいて試薬に対する尿中の特定成分の発色反応の色を測定し、当該色に対応する尿中の特定成分またはその濃度を分析する。また、分析部１２３は、当該分析結果をユーザ端末３００に表示させる表示データを生成するために、制御部１２０に伝達する。これにより、バイオアッセイ（イムノクロマト法など）による尿中の特定成分およびその濃度の分析を、人による目視等ではなく、人を介さず自動で簡易的に実現することができる。
推測部１２４は、解析された排尿の排尿情報に基づいて、使用者の疾病を推測する機能を有する。推測部１２４は、具体的には、例えば、分析された尿中の特定成分（具体的には、例えば、当該成分の濃度等）に基づいて、使用者の疾病を推測する。一例として、図１１に示すように、尿中のブドウ糖の濃度を分析することで尿糖値を算出し、糖尿病が陽性であるか、または陰性であるかを推測する。また、推測部１２４は、解析された排尿の排尿情報に基づいて、生活習慣の歪みを推測してもよい。推測部１２４は、生活習慣の歪みとして、例えば、食習慣の偏りや、ストレスの浮き沈み（起伏）を推測してもよい。なお、生活習慣の歪みは、これらの例に限られず、どのようなものであってもよい。また、図１１には、その他の測定部２１０の測定または分析部１２３の分析結果（「測定・分析結果」という）と、当該測定・分析結果から推測される疾病や生活習慣の歪みなどの情報との対応付けの例を示している。推測部１２４の推測にあたって、当該対応付けの例に表記する推測を含めてもよい。また、推測部１２４は、当該推測結果をユーザ端末３００に表示させる表示データを生成するために、制御部１２０に伝達する。
推測部１２４による推測にあたっては、（１）閾値による推測、（２）機械学習による推測を用いることができる。推測部１２４は、一例として、（１）の推測においては、測定結果と記憶部１３０に記憶する閾値の比較によって、例えば、当該閾値内であれば正常（または陰性）、当該閾値を超過している場合は異常（または陽性）と判定して、疾病を推測する。（２）の推測においては、測定結果の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて特徴ベクトルを作成する。作成した特徴ベクトルは、辞書データ（測定値と当該測定値に紐づく検査結果（分析結果および推測結果に基づく、疾病の陽性か陰性か等の結果）のセットを複数ケース用いて作成したデータで、機械学習における訓練データ（教師データ）として用いるデータ）を基準に識別が行われ、当該識別結果により疾病を推測する。なお、当該機械学習の技法としては、ニュートラルネットワーク（パーセプトロン）、ＳＶＭ等を用いてもよい。これにより、機械学習の学習効果により推測部１２４の推測精度の向上させていくことができる。
記憶部１３０は、サーバ１００が動作するうえで必要とする各種プログラム、データおよびパラメータを記憶する機能を有する。具体的には、例えば、記憶部１３０は、流体情報（便器のボウルの形状情報、便器の溜水の水量情報）、撮影情報、重量情報、照度情報、ユーザ識別情報並びに通信部１１０、制御部１２０および記憶部１３０の動作に必要なパラメータを記憶する。記憶部１３０は、一例として、図９に示すように、解析や分析等に必要な情報および測定結果や検査結果（分析結果、推測結果）を各種データベース（以降、「ＤＢ」という）に保存して記憶する。なお、データの記憶、管理方法は、ＤＢに限らず、定義ファイル、パラメータファイル、テンポラリファイルなどの各種設定ファイル（以降、「設定ファイル」という）に保存して記憶してもよい。記憶部２５０は、典型的には、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ（ＳＤ（Secure Digital）メモリーカード）等各種の記録媒体により実現される。各種ＤＢについては、後述の＜データ＞で示す。
以上が、サーバ１００の構成である。
以上が、サーバ１００の構成である。
次に測定装置２００の構成について説明する。
図２に示すように、測定装置２００は、測定部２１０、ユーザ識別部２２０、制御部２３０、通信部２４０、記憶部２５０を含んで構成される。また、測定装置２００は、各部を複数の機器に配置することができる。例えば、図５に示すように、測定部２１０を図５の右記の示すような機器に配置し、一方、ユーザ識別部２２０、制御部２３０、通信部２４０、記憶部２５０を図５の左記に示すような別の機器にまとめて配置することができる。これにより、測定部２１０のみ配置した機器を便器のボウル内等に設置し、一方の機器は通信が問題ない範囲で適宜設置すればよく、便器の形状に対して汎用性を持たせた機器構成とすることができる。
図２に示すように、測定装置２００は、測定部２１０、ユーザ識別部２２０、制御部２３０、通信部２４０、記憶部２５０を含んで構成される。また、測定装置２００は、各部を複数の機器に配置することができる。例えば、図５に示すように、測定部２１０を図５の右記の示すような機器に配置し、一方、ユーザ識別部２２０、制御部２３０、通信部２４０、記憶部２５０を図５の左記に示すような別の機器にまとめて配置することができる。これにより、測定部２１０のみ配置した機器を便器のボウル内等に設置し、一方の機器は通信が問題ない範囲で適宜設置すればよく、便器の形状に対して汎用性を持たせた機器構成とすることができる。
測定部２１０は、電極部２１１、撮影部２１２、照度センサ部２１３、温度測定部２１４を含んで構成される。測定部２１０は、例えば、図４に示すように電極部２１１、撮影部２１２および温度測定部２１４の少なくとも一部が便器のボウル内の溜水に浸るように設置されてもよい。測定部２１０は、使用者から制御部２３０に備える入力手段で測定開始が入力されたことを伝達された場合は、当該伝達をトリガーに電極部２１１、撮影部２１２、照度センサ部２１３および温度測定部２１４に各測定を開始させることができる。
測定部２１０は、温度測定部２１４が生成する温度情報（例えば、溜水または排尿含有水の水温）または電極部２１１が生成する電圧情報（例えば、電位差）の少なくともいずれか一つが所定の閾値に達した際に、測定部２１０を構成する各部の各測定を自動で開始または終了することもできる。これにより、使用者は測定開始または測定終了都度、開始または終了の選択操作行為をすることなく、通常の排尿行為において測定を開始することができ、使い勝手のよい測定装置を提供することができる。なお、測定開始の温度情報の閾値として３８度とするのが好ましい。
また、測定部２１０は、ユーザ識別部２２０が使用者の識別処理を完了しことをトリガーに自動で測定を開始してもよい。さらに、測定部２１０は、測定項目ごとに閾値を設け、当該閾値に達するデータを取得したことをトリガーに測定を終了させてもよい。さらに、測定部２１０は、ユーザ端末３００の表示部３３０からの操作入力により手動で測定を開始または終了してもよい。さらに、測定装置２００に人感センサ（不図示）を設けて、当該人感センサの赤外線等により人の気配を検知したことをトリガーに測定を開始し、または、人の気配が無くなったことを検知したことをトリガーに測定を終了させてもよい。
電極部２１１は、電解質である尿中の特定成分について、当該電解質による起電力（電位差、電圧値）および排尿含有水に浸漬した電極間を流れる電流値を、二以上の電極を使用して測定し、電圧情報を生成する機能を有する。具体的には、例えば、電極部２１１は、尿中の特定成分の濃度を測定するために、二以上の電極、電位差計、電流計から構成される。電極部２１１は、例えば、一つを参照電極とし、別の電極を作用電極とすることで、これらの電極を排尿含有水に浸漬し、排尿含有水の分析目的の尿成分の濃度（活量）に応答する作用電極と参照電極の起電力差を電位差計で測定する。測定結果に基づいて電圧情報を生成し、当該生成した電圧情報を、サーバ１００に送信するために、制御部２３０を介して、送信部２４２に伝達する。
ここで「電圧情報」とは、電極部２１１の電極を用いて発生する尿中の特定成分（電解質）による起電力（電位差、電圧値）に係る情報をいう。なお、イオン選択性電極法を用いた例を示したが、酵素電極法（ＧＯＤ（Ｇｌｕｃｏｓｅ ＯｘｉＤａｓｅ））を用いてもよく、また、対極となる電極を追加して、三極による電極法を用いてもよい。これにより、生成した電圧情報に基づいて尿中の特定成分の濃度等を測ることができる。
一例として、電圧情報としての電位差Ｅと、参照電極のｐＨ値ｐＨiと、尿中の特性成分として水素イオン濃度であるｐＨ値ｐＨoとを次式（３）のように表すことができる。通常ｐＨi≒７となり、αは感度を、ｅは不斉電位を指定する。例えば、水温２５℃の理想的な電極では、α＝１、ｅ＝０となる。
撮影部２１２は、バイオアッセイを用いて尿中の特定成分を試薬等に呈色反応させて当該反応具合を撮影する機能を有する。具体的には、例えば、撮影部２１２は、排尿含有水の成分に応じて色を変化させるフィルムおよび当該フィルムを撮影する撮影手段から構成される。ここで「フィルム」は、試薬を添加できて尿中の特定成分を呈色反応させることができ、かつ、テープ状（例えば、帯状の厚さの薄くなっており、リールなどで巻き取れる形状など）にできればどの様な材質でもよく、合成樹脂などの高分子成分から構成してもよいし、紙や布等の繊維質から構成してもよい。なお、当該フィルムは透明であることが好ましい。例えば、撮影部２１２は、アッセイ法としてイムノクロマト法を用いた場合、当該フィルムは、サンプルパッド、コンジュゲートパッド、テストライン（検出ライン）、コントロールラインおよびメンブレンおよび吸収パッドなどを含んで構成されるが、この限りではない。なお、フィルムの構成に関しては、図６、６および７を用いて後述する。
サンプルパッドに排尿含有水を浸して吸収させ、テストラインおよびコントロールラインの呈色反応による発色のＲＧＢ（Red Green Blue）値をカメラ等の撮影手段で撮影することで読み取り、当該撮影情報（読み取ったＲＧＢ値）は、サーバ１００に送信するために制御部２３０を介して、送信部２４２に伝達する。
なお、サーバ１００では当該撮影情報に基づいて、呈色反応により発色した色を測定する。これにより、分光器等を使用して波長等を読み取るより、コストを抑えて色を測定することができる。この際、ノイズが含まれることが想定されるが、サーバ１００の補正部１２２で当該ノイズを除去することができる。
ここで、特許文献１、２の従来技術は、イムノクロマトアッセイ法などの抗原抗体反応を利用した、検体をパッドに添加して抗原抗体反応をおこして複合体を形成し、当該複合体が別種の抗体とさらに複合体として結合して、その反応（例えば、発色など）により妊娠や疾病の陽性陰性を判定する検査方法には適用できないという問題があった。
本発明に係る健康モニタリングシステム５００は、排尿が流れ込んだ溜水の成分に応じて色を変化させるフィルムと、フィルムを撮影して撮影情報を生成する撮影手段を含む撮影部２１２をさらに備え、補正部１２２は、水量情報および排尿の尿量を含む排尿情報に基づいて、撮影情報を補正し、分析部１２３は、補正した撮影情報に基づいて尿成分を分析するため、イムノクロマトアッセイ法などの抗原抗体反応を利用した検査方法にも適用でき、従来の便器に設置する排尿情報の測定装置などと比較して、より多くの測定をすることができる。
照度センサ部２１３は、撮影部２１２が撮影するフィルム面の照度（明るさ）を測定する機能を有する。フォトダイオード等の受光素子から構成される。例えば、照度センサ部２１３は、当該受光素子に入射した光を電流に変換して照度を検知し、当該照度情報をサーバ１００に送信するため、制御部２３０を介して送信部２４２に伝達する。なお、サーバ１００では、当該照度情報を用いて上記色の測定結果を補正することができる。これにより、照明による照度を考慮した色の測定結果を得ることができ、精度よく、尿中の分析目的の特定成分の反応具合を分析することができる。
温度測定部２１４は、便器のボウル内の溜水の温度、または、排尿含有水の温度を測定して水温情報を生成する機能を有する。温度測定部２１４は、例えば、サーミスタ、発振器およびカウンターから構成される。サーミスタで温度変化による抵抗値の変化を出力し、当該抵抗値の変化を発振器によって周波数に変換し、当該周波数をカウンターが測定して、温度を測定する。当該水温情報は、サーバ１００に送信するため、制御部２３０を介して送信部２４２に伝達する。
ユーザ識別部２２０は、便器を使用して健康モニタリングシステム５００によってモニタリングする対象の使用者を識別する機能を有する。ユーザ識別部２２０は、例えば、図４に示すように測定部２１０とケーブル等の有線で接続されていて、洗浄水を貯留するタンクに備え付けるようタンク等の陶器製の機器に対する吸着手段を備えてもよいし、他の取り付け手段を備えてもよい。
ユーザ識別部２２０は、具体的には、例えば、当該使用者が所有するユーザ端末３００に搭載するヘルスモニタリングアプリが出力する使用者を一意に識別する情報（例えば、ＱＲコード（登録商標））（当該使用者を識別する情報を、以降「ユーザ識別情報」という）、当該使用者が所有するＩＣ（Integrated Circuit）カードの使用者を一意に識別する磁気情報、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）やＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの使用者を一意に識別する情報（例えば、受信信号強度情報、電波受信強度情報等）を読み取り、使用者を識別する。
これにより、使用者の識別を、ユーザ端末３００またはＩＣカードをユーザ識別部２２０にかざすだけで使用者の識別を自動的に行うことができ、また、自動的にネットワークを識別し、ひいては特定の機関（例えば、会社、病院、学校など）であることを識別することができ、使用者が便器の使用都度、使用者を識別する情報、特定の機関であることを識別する情報を操作入力することなく、簡易的に識別することができる。
また、ユーザ識別部２２０は、計測部２２１を含んで構成されてもよい。計測部２２１は、例えば、洋式便器の場合に便座が受ける使用者の重量（Ｋｇ重）を計測し、当該計測した使用者ごとの重量の情報（以降、「重量情報」という）を記憶部２５０に記憶する。ユーザ識別部２２０は、重量情報に基づいて、使用者を識別し、ユーザ識別情報を生成する。他にも、ユーザ識別部２２０は、顔認識センサを備えて顔認証、姿勢検知センサを備えて姿勢検出、脈拍測定手段を備えて使用者の脈拍測定、血圧測定手段を備えて、使用者の血圧測定、体脂肪率測定手段を備えて使用者の体脂肪率測定、筋肉量測定手段を備えて使用者の筋肉量測定による使用者の識別をしてもよい。また、ユーザ識別部２２０は、赤外線センサを備えて、使用者の身長を推定し、当該推定した身長により使用者を識別してもよい。なお、使用者の身長を推定するのは、赤外線センサに限られず、身長を推定できるのであればどのようなセンサであってもよい。さらに、ユーザ識別部２２０は、赤外線センサを備えて、使用者の動作パターンを測定し、当該測定した動作パターンから使用者を識別して、ユーザ識別情報を生成してもよい。ユーザ識別部２２０は、例えば、測定した動作パターンに、使用者ごとに特徴的な動作パターンが含まれているか否かを判定し、当該判定結果に基づいて使用者を識別してもよい。なお、使用者の動作パターンを測定するのは、赤外線センサに限られず、どのようなセンサであってもよい。また、ユーザ識別部２２０は、計測した複数の測定結果（重量や顔、姿勢、脈拍、血圧、体脂肪率、筋肉量、身長、動作パターンなどの少なくとも２以上）に基づいて、使用者を識別してもよい。また、ユーザ識別子２２０が測定可能な使用者に関する情報は、これらの例に限られず、どのような情報であってもよく、当該ユーザ識別部２２０は、測定した使用者に関する情報に基づいて、使用者の識別を自動的に行うことが可能である。
これらのユーザ識別情報は、セットとなる水温情報、電圧情報、ユーザ識別情報、照度情報、撮影情報と併せてサーバ１００に送信してもよいし、識別したタイミングで送信してもよい。ユーザ識別部２２０はサーバ１００に送信するため、制御部２３０を介して送信部２４２に伝達する。これにより、使用者の識別を通常の排尿行為の一環において自動的に行うことができ、使用者が便器の使用都度、使用者を識別する情報を入力することなく、簡易的に識別することができる。
制御部２３０は、測定装置２００の各部を制御する機能を有するプロセッサである。また、制御部２３０は、使用者が排尿に係る各測定の開始を手動で選択できる入力手段を備えることができる（不図示）。制御部２３０は、当該入力手段で測定開始が入力されたことを測定部２１０に伝達する。
通信部２４０は、受信部２４１および送信部２４２を備え、ネットワーク４００を介して、サーバ１００および各ユーザ端末２００との通信を実行する機能を有する。当該通信は、有線、無線（例えば、Ｗｉ-Ｆｉ（Wireless Fidelity）、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）、ＺｉｇＢｅｅなどの通信方式）のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。
受信部２４１は、ネットワーク４００を介して、制御部２３０の制御に従って、各サーバ１００および各ユーザ端末３００から制御データ等を受信し、当該制御データ等を制御部１２０に伝達する機能を有する。具体的には、受信部２４１は、サーバ１００からユーザ識別部２２０の制御のための記憶部１３０に記憶する使用者情報（例えば、ＩＤ情報など）、測定部２１０の測定および撮影並びにユーザ識別部２２０の識別に必要な動的パラメータデータ等を受信し、制御部２３０に伝達する。
送信部２４２は、ネットワーク４００を介して、制御部２３０の制御に従って、サーバ１００および各ユーザ端末３００に測定データ等を送信する機能を有する。具体的には、例えば、送信部２４２は、水温情報、電圧情報、ユーザ識別情報（計測情報含む）、照度情報および撮影情報をサーバ１００または各ユーザ端末３００に送信する。なお、送信部２４２の送信タイミングとしては、（１）測定後即時（例えば、測定データが測定部２１０から伝達されたことをトリガーとするなど）、（２）周期的に（例えば、使用者の生活リズムや記憶部２５０のキャパシティ等を考慮して定めた一定時間ごとに）、（３）記憶部２５０の記憶容量に閾値を設定して当該閾値に達した際などを送信タイミングとしてもよい。
記憶部２５０は、測定装置２００が動作するうえで必要とする各種プログラム、データおよびパラメータを記憶する機能を有する。具体的には、例えば、記憶部２５０は、使用者情報および測定部２１０、ユーザ識別部２２０、制御部２３０および通信部２４０の動作に必要なパラメータを記憶する。記憶部２５０は、典型的には、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ（ＳＤ（Secure Digital）メモリーカード）等各種の記録媒体により実現される。
以上が、測定装置２００の構成である。
以上が、測定装置２００の構成である。
次にユーザ端末３００の構成について説明する。
図２に示すように、ユーザ端末３００は、通信部３１０、制御部３２０、表示部３３０、記憶部３４０を含んで構成される。ユーザ端末３００の各部はヘルスモニタリングアプリに含んで構成してもよいし、ユーザ端末３００の回路に組み込んでもよい。
図２に示すように、ユーザ端末３００は、通信部３１０、制御部３２０、表示部３３０、記憶部３４０を含んで構成される。ユーザ端末３００の各部はヘルスモニタリングアプリに含んで構成してもよいし、ユーザ端末３００の回路に組み込んでもよい。
通信部３１０は、受信部３１１および送信部３１２を備え、ネットワーク４００を介して、サーバ１００および各測定装置２００との通信を実行する機能を有する。当該通信は、有線、無線のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。
受信部３１１は、ネットワーク４００を介して、制御部３２０の制御に従って、各サーバ１００および各測定装置２００から表示データ等を受信し、当該表示データ等を制御部３２０に伝達する機能を有する。受信部３１１は、具体的には、例えば、サーバ１００から尿の検査結果を含む表示情報を受信し、ユーザ識別部２２０の制御のための記憶部１３０に記憶する使用者情報（例えば、ＩＤ情報など）、測定部２１０の測定および撮影並びにユーザ識別部２２０の識別に必要な動的パラメータデータ等を受信し、制御部２３０に伝達する。
送信部３１２は、ネットワーク４００を介して、制御部３２０の制御に従って、サーバ１００および各測定装置２００に、表示部３３０から使用者が入力した入力情報、ＱＲコード（登録商標）情報等のユーザ識別情報等を送信する機能を有する。
制御部３２０は、ユーザ端末３００の各部を制御する機能を有するプロセッサである。また、制御部３２０は、表示部３３０から入力結果を伝達されると、また、推測部１２４から推測結果を伝達されると、ユーザ端末３００の表示部３３０にテキスト、表またはグラフで表示するための表示データを生成する。制御部１２０は、当該生成した表示データをユーザ端末３００に送信するために、送信部１１２に伝達する。
表示部３３０は、サーバ１００または測定装置２００から受信した表示データ等を表示する機能を有する。具体的には、例えば、表示部３３０は、図４に示すように、測定した排尿に係る測定値および正常か異常か等の測定結果、分析した尿成分に係る分析結果、推測された疾病の陽性か陰性か等の推測結果等のモニタリング結果を表す表示データをテキスト、表またはグラフ等を用いて表示する。当該結果については、日単位、週単位、月単位等ユーザが指定した表示単位表示してもよい。また、表示部３３０は、使用者に対し入力手段を備えて、例えば、ユーザ識別情報（例えば、氏名、年齢、性別、身長、体重など）を入力させてもよい。
記憶部３４０は、ユーザ端末３００が動作するうえで必要とする各種プログラム、データおよびパラメータを記憶する機能を有する。具体的には、例えば、記憶部３４０は、ユーザ識別情報並びに通信部３１０、制御部３２０、表示部３３０および記憶部３４０の動作に必要なパラメータを記憶する。記憶部２５０は、典型的には、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ（ＳＤ（Secure Digital）メモリーカード）等各種の記録媒体により実現される。
以上が、ユーザ端末３００の構成である。
以上が、ユーザ端末３００の構成である。
図４は、健康モニタリングシステム５００の概観の一例を模式的に示す図である。当該例は、測定装置２００を洋式便器に設置して健康モニタリングシステムを用いた一例である。なお、便器の形式は、洋式便器に限定されず、和式便器等でも、洗浄・排水用の溜水のある便器であればどの様な形式の便器に用いてもよい。図４に示すように、測定装置２００の溜水および排尿含有水に係る情報を測定する一部（例えば、測定部２１０）は便器のボウル内に溜水に浸漬する機器に設置し、溜水に浸漬する必要がない他の部（例えば、ユーザ識別部２２０、制御部２３０、通信部２４０）は別の機器に配置して、例えば、当該機器はタンクに備え付けるよう設置してもよい。また、ユーザ識別部２２０が配置される機器は、使用者の保有するユーザ端末３００の出力するＱＲコード情報およびＩＣカードが出力する情報を当該機器が読み取れるよう、ユーザ端末３００等がかざせる位置に配置できる機器とするのが好ましい。これにより、使用者が使用ごとに測定装置２００にユーザ識別情報を使用都度入力することなく、使用者を識別した上で測定することができる。
次に、以下、測定装置２００を構成する測定部２１０の内部構造について説明する。
＜実施形態１＞
図６は、実施形態１に係る測定部２１０の内部構造の一例を模式的に示す図である。具体的には、図６は、測定部２１０を構成する撮影部２１２のフィルムに係る構造の例を示すものである。図６に示すように、撮影部２１２は、フィルムを一方のリールから張架して他方のリールに巻き取る二つのリールを含み、測定の開始都度または測定の終了都度の自動でリールを回転させることで前記フィルムを排尿が流れ込んだ溜水に順次送り出して浸漬させることができる。
＜実施形態１＞
図６は、実施形態１に係る測定部２１０の内部構造の一例を模式的に示す図である。具体的には、図６は、測定部２１０を構成する撮影部２１２のフィルムに係る構造の例を示すものである。図６に示すように、撮影部２１２は、フィルムを一方のリールから張架して他方のリールに巻き取る二つのリールを含み、測定の開始都度または測定の終了都度の自動でリールを回転させることで前記フィルムを排尿が流れ込んだ溜水に順次送り出して浸漬させることができる。
具体的には、撮影部２１２のフィルムは、ロールタイプの例として、未使用のフィルム３０ａが巻き取られたリール１０ａと、使用済みのフィルム３０ａを巻き取るリール２０ａを測定部２１０内に配置し、リール２０ｂからフィルム３０ａを張架してリール２０ａに巻き取っていくことで、溜水または排尿含有水に順次フィルム３０ａを送り出して浸漬させる。撮影部２１２は、当該浸漬させたフィルムに載せた試薬を呈色反応させていき、撮影部２１２の撮影手段（不図示）にて当該反応を撮影する。また、図６に示す当該ロールタイプの例以外にも、ストリップタイプの例として、一枚ずつフィルムを取り出して、溜水または排尿含有水に順次浸漬して、フィルムに載せた試薬を呈色反応させてもよい。これにより、使用者は測定都度フィルムを交換する必要がなく、交換の手間を省くことができるため、使い勝手のよい測定装置２００を提供することができる。
＜実施形態２＞
図７は、実施形態２に係る測定部２１０の内部構造の一例を模式的に示す図である。測定部２１０は、図７に示すように、仕切り４０ｂを基準に上部と下部の２層に分けて、仕切り４０ｂから上部（使用済みのフィルムが巻き取られたリール２０ｂの配置側）を廃棄部として、仕切り４０ｂから下部（未使用のフィルムが巻き取られたリール１０ｂの配置側）を使用部とすることもできる。廃棄部は、使用済みの水溶性のフィルムを便器内の溜水に溶解させることで廃棄するための格納スペースとして用いてもよい。
図７は、実施形態２に係る測定部２１０の内部構造の一例を模式的に示す図である。測定部２１０は、図７に示すように、仕切り４０ｂを基準に上部と下部の２層に分けて、仕切り４０ｂから上部（使用済みのフィルムが巻き取られたリール２０ｂの配置側）を廃棄部として、仕切り４０ｂから下部（未使用のフィルムが巻き取られたリール１０ｂの配置側）を使用部とすることもできる。廃棄部は、使用済みの水溶性のフィルムを便器内の溜水に溶解させることで廃棄するための格納スペースとして用いてもよい。
具体的には、例えば、使用済みのフィルムは、フラッシュした時（排尿等を水で流す便器の洗浄時に、測定部２１０の内に便器内の水が押し流れてきた時）に一部の水を廃棄部に入り込ませ、フラッシュの度に洗浄されることで廃棄してもよい。また、廃棄部は、使用済みのフィルムを格納するため、細菌が繁殖しにくい環境にする必要がある。このため、廃棄部は、具体的には、例えば、界面活性剤などの薬剤を含んでも殺菌または抗菌してもよいし、真空にして繁殖を防いでもよい。なお、フィルム３０ｂとリール２０ａおよびリール１０ｂの構成については、実施形態１に示すようにロールタイプとしてもよいし、リール１０ｂのフィルムを全て使い終わった段階で、自動的に仕切り部４０ｂを開けて上部の廃棄部に移動し格納を行い、その後、測定装置内に保有する未使用のフィルムが巻き取られたリール（不図示）を使用部のリール１０ｂに配置することで、フィルムを新しくしていく自動カートリッジタイプとしてもよい。これにより、測定部２１０を長期間使用する際に、簡易に衛生状態を保って使用し続けることができる。
次に、以下、撮影部２１２を構成するフィルムと当該フィルムに載せた試薬の構成について説明する。図８は、撮影部２１２を構成するフィルムと試薬の構成の一例を模式的に示す図である。図８に示すように、試薬の表面の保護のためのトップフィルム６０と試薬を載せるための（試薬の支持体とするための）支持体フィルム８０を用いて、トップフィルム６０と支持体フィルム８０で試薬を挟んで撮影部２１２を構成するフィルムを構成することができる。トップフィルム６０は、（１）水溶性フィルムを用いて測定時にトップフィルム６０を溶解させる、（２）トップフィルム６０を剥がす機構を測定部２１０内に組み込み、測定直前に剥がすことが考えられる。（１）または（２）によって、測定直前まで試薬を保護し、試薬の劣化防止をすることができる。また、トップフィルム６０を用いずに、（３）測定部２１０の未使用のフィルムが巻き取られたリールを機密性の高い空間に保存しておくことで、測定直前まで触れる空気量を極力減らすことで、試薬の劣化防止をすることもできる。
＜データ＞
ここで、本実施の形態において、一例として、記憶部１３０に記憶される各種ＤＢのデータ構成の例について図９を用いて説明する。なお、各種ＤＢはそれぞれ、サーバ１００の記憶部１３０を記憶先として限定せず、測定装置２００の記憶部２５０でもよいし、ユーザ端末３００の記憶部３３０でもよい。また、当該データ構成は、サーバ１００の機能構成、処理内容等によって適宜変更してもいいことは言うまでもない。
ここで、本実施の形態において、一例として、記憶部１３０に記憶される各種ＤＢのデータ構成の例について図９を用いて説明する。なお、各種ＤＢはそれぞれ、サーバ１００の記憶部１３０を記憶先として限定せず、測定装置２００の記憶部２５０でもよいし、ユーザ端末３００の記憶部３３０でもよい。また、当該データ構成は、サーバ１００の機能構成、処理内容等によって適宜変更してもいいことは言うまでもない。
先ずトイレ情報ＤＢは、便器に係る情報を保存するＤＢであり、例えば、一例として、便器型番、水量（溜水の水位、質量、体積等）、水温（溜水の水温情報）、洗浄済の有無、設置場所（緯度・経度情報、住所、建物名等）、使用開始時期（便器の使用開始時期）等の情報を含んで構成される。また、トイレ情報ＤＢは、加えて、洗剤等の量情報または洗剤等の成分情報等のトイレ環境に関する情報（不図示）を含んで構成してもよい。トイレ情報ＤＢは、便器単位でレコードを保持している。なお、便器型番に紐づく情報（例えば、便器のボウルの形状情報、便器の水量情報等）は、当該ＤＢに保持してもよいし、当該ＤＢに保持せず都度インターネット等のネットワークシステムを用いて検索して取得してもよい。
次に、閾値ＤＢは、測定結果が陽性か陰性か、正常か異常か等の判断基準となる閾値を保存するＤＢであり、例えば、一例として、測定項目、測定項目ごとの閾値（絶対）（測定項目ごとの絶対的な指標としての基準値）、測定項目ごとの閾値（ユーザ毎）（測定項目ごとのユーザ毎のパーソナライズな指標としての基準値）等の情報を含んで構成される。
次に、測定・検査結果ＤＢは、ユーザごとの測定結果および検査結果を保存するＤＢであり、例えば、一例として、ユーザＩＤ（ユーザ識別情報）、測定項目、測定値、検査項目、検査結果（分析結果、推測結果）、測定日時（年月日、時分秒）、検査日時（年月日、時分秒）等の情報を含んで構成される。
次に、辞書データＤＢは、辞書データを保存するＤＢであり、例えば、一例として、測定値、検査結果（分析結果、推測結果）等の情報を含んで構成される。当該辞書データＤＢは、機械学習におけるいわゆる教師データとして、測定値から作成された特徴ベクトルの識別を行う。なお、辞書データＤＢに保存する辞書データは、設定ファイルで定義、保存してもよい。設定ファイルを用いると、ＤＢを用いるより、辞書データの読み込み、更新処理速度は向上すると考えられる。
次に、ユーザＤＢは、ユーザを一意に識別するための情報を保存するＤＢであり、例えば、一例として、ユーザＩＤ（ユニークに付与された英数字の情報）、ユーザの氏名、性別、身長、体重、測定装置２００によって計測された質量情報、ユーザに対応づけられた1以上の便器の便器ＩＤ等の情報を含んで構成される。
以上、各種ＤＢのデータ構成である。
以上、各種ＤＢのデータ構成である。
次に、健康モニタリングシステム５００の測定・分析結果と疾病などの情報の対応付けのデータ構成例について図１１を用いて説明する。図１１は、当該対応付けを示すデータ概念図である。例えば、一例として、排尿中のアルブミン成分を入力情報として、イムノクロマト法を用いて撮影部２１２で当該入力情報によって試薬等に反応したフィルムの呈色反応による発色具合を測定し、当該発色具合より尿中のアルブミン濃度を分析し、当該分析結果について対応する閾値を超過しているか否か等判定する。当該判定結果により、使用者は糖尿病が陽性か陰性か推測する。
＜動作＞
図１０は、健康モニタリングシステム５００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
記憶部１３０は、予め初期設定として、または、測定の都度、便器のボウルの形状情報、溜水の水量情報、溜水の水温情報を記憶する（ステップＳ１１）。ユーザ識別部２２０は、ＩＣカード、ユーザ端末３００等を用いて使用者を識別する（ステップＳ１２）。なお、当該ステップ後に、測定部２１２は、一旦、溜水の水温を測定してもよい（不図示）。照度センサ部２１３は、フィルム面の照度を測定する（ステップＳ１３）。測定部２１０は、使用者から手動で制御部２３０に備える入力手段で測定開始が入力されたことを伝達された場合は、各測定を開始する（ステップＳ１４）。なお、当該ステップは、電極部２１１、撮影部２１２、温度測定部２１４が測定開始を自動で行う場合は省略することができる。
図１０は、健康モニタリングシステム５００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
記憶部１３０は、予め初期設定として、または、測定の都度、便器のボウルの形状情報、溜水の水量情報、溜水の水温情報を記憶する（ステップＳ１１）。ユーザ識別部２２０は、ＩＣカード、ユーザ端末３００等を用いて使用者を識別する（ステップＳ１２）。なお、当該ステップ後に、測定部２１２は、一旦、溜水の水温を測定してもよい（不図示）。照度センサ部２１３は、フィルム面の照度を測定する（ステップＳ１３）。測定部２１０は、使用者から手動で制御部２３０に備える入力手段で測定開始が入力されたことを伝達された場合は、各測定を開始する（ステップＳ１４）。なお、当該ステップは、電極部２１１、撮影部２１２、温度測定部２１４が測定開始を自動で行う場合は省略することができる。
温度測定部２１４は、測定する温度が一定の閾値に達した際等に自動でまたは手動で測定が開始すると、溜水または排尿含有水の温度を測定し、水温情報を生成する（ステップＳ１５）。電極部２１１は、測定する電位差が一定の閾値に達した際等に自動でまたは手動で測定が開始すると、電極間の電位差を測定し、電圧情報を生成する（ステップＳ１６）。撮影部２１２は、自動でまたは手動で測定が開始すると、フィルムのサンプルパッド部分を排尿含有水に浸すようにフィルムを送り出し、テストラインおよびコントロールラインのＲＧＢ輝度信号をカメラ等の撮影手段で撮影する（ステップＳ１７）。
温度測定部２１４は、測定する温度が一定の閾値に達した際等に自動で測定を終了し、電極部２１１は、測定する電位差が一定の閾値に達した際等に自動で測定を終了する（ステップＳ１８）。
解析部１２１は、形状情報、水量情報、水温情報等に基づいて、測定部２１０の周囲を流れる流体をモデル化した流体モデルを用いて、 流体を解析して尿量を解析する（算出する）（ステップＳ１９）。測定した値が電極法による分析の場合（ステップＳ２０の電極法）、補正部１２２は、当該解析した尿量情報と、水量情報に基づいて希釈度合を算出し、当該希釈度合に基づいて電圧情報を補正する（ステップＳ２１）。分析部１２３は、電圧情報（補正後）に基づいて、尿成分を分析する（ステップＳ２２）。
測定した値がイムノクロマト法による分析の場合（ステップＳ２０のイムノクロマト法）、補正部１２２は、当該解析した尿量情報と、水量情報に基づいて希釈度合を算出し、当該希釈度合に基づいて、撮影情報を補正する（ステップＳ２３）。なお、当該ステップにおいて、補正部１２２は、当該希釈度合に加え、照度情報に基づいて、撮影情報を補正してもよい。また、補正部１２２は、便器の溜水に関する情報（便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に関する情報）を用いて、測定結果を補正してもよい。また、補正部１２２は、測定装置２００が便器に設置されてからの経過時間に基づいて、測定結果を補正してもよい。さらに、補正部１２２は、経過時間に基づいた補正における補正量を、便器の溜水に関する情報に基づいて修正してもよい。
分析部１２３は、撮影情報（補正後）に基づいて、尿成分を分析する（ステップＳ２４）。当分析部１２３は、当該分析結果に基づき特徴ベクトルを作成し、作成した特徴ベクトルを訓練データ（辞書データ）により識別する（ステップＳ２５）。推測部１２４は、解析された排尿の排尿情報（例えば、分析された尿成分）に基づいて、使用者の疾病を推測する（ステップＳ２６）。
＜実施例１＞
以下に、実施例を挙げて本発明を更に具体的に説明するが、これらの実施例のみに限定されるものではない。
図１等に示す健康モニタリングシステム５００を用いて、尿成分として尿中の水素イオン濃度の分析を試みた。システムの仕様および試験条件は以下のとおりである。
以下に、実施例を挙げて本発明を更に具体的に説明するが、これらの実施例のみに限定されるものではない。
図１等に示す健康モニタリングシステム５００を用いて、尿成分として尿中の水素イオン濃度の分析を試みた。システムの仕様および試験条件は以下のとおりである。
（１）溜水および排尿含有水の温度の測定
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、温度測定は、抵抗法（サーミスタ）によって測定した。
（２）電位差の測定
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、電極法を用いて排尿含有水に浸漬した電極間を流れる電流の電位差を測定した。
（３）尿量の算出
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、測定された溜水および排尿含有水の温度に基づいて、上述の数式（１）の回帰式を用いて、尿量を算出した。当該算出にあたって、本実施例においては、尿の温度を３８［℃］で設定して算出した。
（４）希釈度合による電圧情報の補正
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、上記（３）で算出した尿量に基づいて、上述の数式（２）を用いて、上記（２）で測定した電位差の値を補正した。
（５）ｐＨ値の分析
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、上記（４）で補正した電位差の値に基づいて、上述の数式（３）を用いて、ｐＨ値を分析した。当該分析にあたって、αとｅの値は、それぞれ０で設定して分析した。
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、温度測定は、抵抗法（サーミスタ）によって測定した。
（２）電位差の測定
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、電極法を用いて排尿含有水に浸漬した電極間を流れる電流の電位差を測定した。
（３）尿量の算出
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、測定された溜水および排尿含有水の温度に基づいて、上述の数式（１）の回帰式を用いて、尿量を算出した。当該算出にあたって、本実施例においては、尿の温度を３８［℃］で設定して算出した。
（４）希釈度合による電圧情報の補正
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、上記（３）で算出した尿量に基づいて、上述の数式（２）を用いて、上記（２）で測定した電位差の値を補正した。
（５）ｐＨ値の分析
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、上記（４）で補正した電位差の値に基づいて、上述の数式（３）を用いて、ｐＨ値を分析した。当該分析にあたって、αとｅの値は、それぞれ０で設定して分析した。
＜実験方法＞
本実施例において行った実験方法は、以下のとおりである。
この実験では人工尿を用いて、検体を調整したものを試験液とした。表１−１および表１−２に示すとおり、64通りの人工尿の尿流量、尿量およびｐＨ値（水素イオン濃度（尿の酸性度であり、尿が酸性かアルカリ性かを示す）の値）の組合せ（ケース）を作成するよう、当該試験液に試薬をそれぞれ添加して混合後、本実施例の健康モニタリングシステムを取り付けた洋式トイレに自動ポンプを用いて、各ケース１５回ずつ当該試験液の滴下を行い、本実施形態の健康モニタリングシステムでｐＨ値の分析を行った。
本実施例において行った実験方法は、以下のとおりである。
この実験では人工尿を用いて、検体を調整したものを試験液とした。表１−１および表１−２に示すとおり、64通りの人工尿の尿流量、尿量およびｐＨ値（水素イオン濃度（尿の酸性度であり、尿が酸性かアルカリ性かを示す）の値）の組合せ（ケース）を作成するよう、当該試験液に試薬をそれぞれ添加して混合後、本実施例の健康モニタリングシステムを取り付けた洋式トイレに自動ポンプを用いて、各ケース１５回ずつ当該試験液の滴下を行い、本実施形態の健康モニタリングシステムでｐＨ値の分析を行った。
＜実験結果＞
図１２は、実験結果の一例を示す図である。図１２において、横軸は人工尿における調整したｐＨ値であり、縦軸は本発明に係る健康モニタリングシステムが測定した尿のｐＨ値の測定値である。単位は何れも［ｐＨ］である。当該グラフを見ると、上記調整値と上記測定値とは線形の特性を示しており、ｐＨ値が正しく算出されていることがわかる。近似値として、９７．４９［％］であった。当該実験結果から、本実施形態の尿成分の分析方法の有効性が実証された。
図１２は、実験結果の一例を示す図である。図１２において、横軸は人工尿における調整したｐＨ値であり、縦軸は本発明に係る健康モニタリングシステムが測定した尿のｐＨ値の測定値である。単位は何れも［ｐＨ］である。当該グラフを見ると、上記調整値と上記測定値とは線形の特性を示しており、ｐＨ値が正しく算出されていることがわかる。近似値として、９７．４９［％］であった。当該実験結果から、本実施形態の尿成分の分析方法の有効性が実証された。
＜実施例２＞
実施例１とは別の例として、以下に、実施例を挙げて本発明を更に具体的に説明するが、これらの実施例のみに限定されるものではない。
図１等に示す健康モニタリングシステム５００を用いて、尿成分として尿中のアルブミン濃度の分析を試みた。システムの仕様および試験条件は以下のとおりである。
（１）溜水および排尿含有水の温度の測定
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、温度測定は、抵抗法（サーミスタ）によって測定した。
（２）呈色反応の撮影
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、フィルムに載せた試薬に対し、イムノクロマト法を用いて尿中のアルブミンに呈色反応させて、当該反応具合を発色のＲＧＢ値をカメラにて撮影して読み取った。
（３）尿量の算出
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、測定された溜水および排尿含有水の温度に基づいて、上述の数式（１）の回帰式を用いて、尿量を算出した。当該算出にあたって、本実施例においては、尿の温度を３８［℃］で設定して算出した。
（４）希釈度合による撮影情報の補正
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、上記（３）で算出した尿量に基づいて、上記（２）で読み取ったＲＧＢ値を補正した。
（５）アルブミン濃度の分析
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、上記（４）で補正したＲＧＢの値に基づいて、尿中のアルブミン濃度を分析した。
実施例１とは別の例として、以下に、実施例を挙げて本発明を更に具体的に説明するが、これらの実施例のみに限定されるものではない。
図１等に示す健康モニタリングシステム５００を用いて、尿成分として尿中のアルブミン濃度の分析を試みた。システムの仕様および試験条件は以下のとおりである。
（１）溜水および排尿含有水の温度の測定
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、温度測定は、抵抗法（サーミスタ）によって測定した。
（２）呈色反応の撮影
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、フィルムに載せた試薬に対し、イムノクロマト法を用いて尿中のアルブミンに呈色反応させて、当該反応具合を発色のＲＧＢ値をカメラにて撮影して読み取った。
（３）尿量の算出
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、測定された溜水および排尿含有水の温度に基づいて、上述の数式（１）の回帰式を用いて、尿量を算出した。当該算出にあたって、本実施例においては、尿の温度を３８［℃］で設定して算出した。
（４）希釈度合による撮影情報の補正
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、上記（３）で算出した尿量に基づいて、上記（２）で読み取ったＲＧＢ値を補正した。
（５）アルブミン濃度の分析
本実施例に係る健康モニタリングシステムにおいて、上記（４）で補正したＲＧＢの値に基づいて、尿中のアルブミン濃度を分析した。
＜実験方法＞
本実施例において行った実験方法は、以下のとおりである。
この実験では人工尿を用いて、検体を調整したものを試験液とした。表２−１および表２−２に示すとおり、64通りの尿流量、尿量およびアルブミン濃度（ｍｇ／Ｌ）の組合せ（ケース）を作成するよう、当該試験液に試薬をそれぞれ添加して混合後、本実施例の健康モニタリングシステムを取り付けた洋式トイレに自動ポンプを用いて、各ケース２回ずつ当該試験液の滴下を行い、本実施例の健康モニタリングシステムでアルブミン濃度の分析を行った。
本実施例において行った実験方法は、以下のとおりである。
この実験では人工尿を用いて、検体を調整したものを試験液とした。表２−１および表２−２に示すとおり、64通りの尿流量、尿量およびアルブミン濃度（ｍｇ／Ｌ）の組合せ（ケース）を作成するよう、当該試験液に試薬をそれぞれ添加して混合後、本実施例の健康モニタリングシステムを取り付けた洋式トイレに自動ポンプを用いて、各ケース２回ずつ当該試験液の滴下を行い、本実施例の健康モニタリングシステムでアルブミン濃度の分析を行った。
＜実験結果＞
図１３は、実験結果の一例を示す図である。図１３において、横軸は人工尿における調整したアルブミン濃度であり、縦軸は本発明に係る健康モニタリングシステムが測定した尿のアルブミン濃度の測定値である。単位は何れも［ｍｇ／Ｌ］である。当該グラフを見ると、上記調整値と上記測定値とは線形の特性を示しており、アルブミン濃度が正しく算出されていることがわかる。近似値として、９７．０１［％］であった。当該実験結果から、本実施形態の尿成分の分析方法の有効性が実証された。
図１３は、実験結果の一例を示す図である。図１３において、横軸は人工尿における調整したアルブミン濃度であり、縦軸は本発明に係る健康モニタリングシステムが測定した尿のアルブミン濃度の測定値である。単位は何れも［ｍｇ／Ｌ］である。当該グラフを見ると、上記調整値と上記測定値とは線形の特性を示しており、アルブミン濃度が正しく算出されていることがわかる。近似値として、９７．０１［％］であった。当該実験結果から、本実施形態の尿成分の分析方法の有効性が実証された。
（その他）
本発明に係る健康モニタリングシステムは、医療機関等と連動して、遠隔医療の一環として利用することができる。例えば、記憶部１３０に記憶するユーザＤＢの中に各ユーザが係る医療機関、医師等の情報を記憶し、測定・検査結果ＤＢの更新の際等に当該ＤＢの測定値および検査結果データを上記医療機関等に送信し、医師等は、当該送信されたデータに基づいて、患者が自宅にいても遠隔から健康に関する診察、指導等を行うことができる。
本発明に係る健康モニタリングシステムは、医療機関等と連動して、遠隔医療の一環として利用することができる。例えば、記憶部１３０に記憶するユーザＤＢの中に各ユーザが係る医療機関、医師等の情報を記憶し、測定・検査結果ＤＢの更新の際等に当該ＤＢの測定値および検査結果データを上記医療機関等に送信し、医師等は、当該送信されたデータに基づいて、患者が自宅にいても遠隔から健康に関する診察、指導等を行うことができる。
さらに、本発明に係る健康モニタリングシステムは、同様に医師や薬剤師、製薬会社等による遠隔での投薬観察（処方した薬をのんでいるか）や薬物代謝チェック（処方された薬が効くかどうかのチェック）、薬局から健康状態や医師の処方に合わせて処方された薬を配達するサービスや遠くにいる家族の健康チェック等にも利用することもできる。本発明に係る健康モニタリングシステムは、製薬会社や健康保険組合のシステムと連携して、本発明に係る健康モニタリングシステムの記憶部１３０に記憶する測定・検査結果情報から生成した時系列のバイタルデータをデータマーケティング事業に利用することもできる。同様に、保険会社や健康保険組合のシステムと連携して、どうやったら医療費を削減できるかのシミュレーションにもバイタルデータを利用することができる。
また、当該生成したバイタルデータと、健康モニタリングシステムと連携するウェアラブル機器で記録される日々のライフログを結びつけることによって、より個別具体的な健康および美容アドバイスを提供するサービスに利用することも出来る。また、バイタルデータとライフログを結びつけることで、例えば、どういう健康状態の人間がどういう生活していくのかのモデリングにも利用することができる。
例えば、食事に関するライフログと結び付ける場合、バイタルデータから足りない栄養素等を抽出し、抽出した栄養素をユーザ端末３００の表示部３３０に表示し、また、当該抽出した栄養素に基づいて食事メニュー（摂取すべき野菜など食材情報も含め）およびサプリメントをユーザ端末３００の表示部３３０に表示し提案することもできる。同様に、バイタルデータをタイプ分けして、当該タイプごとに身体に不足する栄養素を補うサプリメントを提案することもできる。当該サービスの提供対象は、一般家庭や個人に留まらず、例えばアスリート等の健康管理にも適用することができる。美容面でも同様に、パーソナライズドされた化粧品を、特に、肌や髪にトラブルがあると予想される使用者に対して提案することもできる。
また、本発明に係る健康モニタリングシステムは、バイタルデータとライフログに加え、ゲノム解析結果を結び付けて、例えば、どういうゲノムの人間がどういう健康状態で生活していくのかのモデリングにも利用することができる。
さらに、これらのモデリング情報は、当該モデリングによって予想した健康状態の情報を保険会社等に提供し、保険会社等は当該予想情報に基づき、加入可否や保険料などを検討、決定する際の情報として利用することができる。
サーバ１００、測定装置２００およびユーザ端末３００の各機能部は、集積回路（ＩＣ（IntegratedCircuit）チップ、ＬＳＩ（LargeScaleIntegration））等に形成された論理回路（ハードウェア）や専用回路によって実現してもよいし、ＣＰＵ（CentralProcessingUnit）およびメモリを用いてソフトウェアによって実現してもよい。また、各機能部は、１または複数の集積回路により実現されてよく、複数の機能部の機能を１つの集積回路により実現されることとしてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＶＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩなどと呼称されることもある。なお、ここで「回路」は、コンピュータによるデジタル処理、すなわち、ソフトウェアによる機能的処理としての意味合いを含んでもよい。また、当該回路は、再構築可能な回路（例えば、ＦＰＧＡ：FieldProgrammableGateAway）により実現されてもよい。
サーバ１００、測定装置２００およびユーザ端末３００の各機能部をソフトウェアにより実現する場合、サーバ１００、測定装置２００またはユーザ端末３００の各機能部は、各機能を実現するソフトウェアである表示情報生成プログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記健康モニタリングプログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（ReadOnlyMemory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記健康モニタリングプログラムを展開するＲＡＭ（RandomAccessMemory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記健康モニタリングプログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記健康モニタリングプログラムは、当該健康モニタリングプログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。本発明は、上記健康モニタリングプログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
なお、上記健康モニタリングプログラムは、例えば、ActionScript、JavaScript（登録商標）などのスクリプト言語、Objective-C、Java（登録商標）などのオブジェクト指向プログラミング言語、HTML5などのマークアップ言語などを用いて実装できる。
１００サーバ
１１０通信部
１２０制御部
１３０記憶部
２００測定装置
２１０測定部（測定装置）
２２０ユーザ識別部（測定装置）
２３０制御部（測定装置）
２４０通信部（測定装置）
２５０記憶部（測定装置）
３００ユーザ端末
３１０通信部（ユーザ端末）
３２０制御部（ユーザ端末）
３３０表示部（ユーザ端末）
３４０記憶部（ユーザ端末）
１１０通信部
１２０制御部
１３０記憶部
２００測定装置
２１０測定部（測定装置）
２２０ユーザ識別部（測定装置）
２３０制御部（測定装置）
２４０通信部（測定装置）
２５０記憶部（測定装置）
３００ユーザ端末
３１０通信部（ユーザ端末）
３２０制御部（ユーザ端末）
３３０表示部（ユーザ端末）
３４０記憶部（ユーザ端末）
Claims (10)
- 便器の使用者の排尿が流れ込んだ溜水の温度である水温情報と、前記便器ごとのボウルの形状情報と、前記溜水の水量情報とを記憶する記憶部と、
前記排尿が流れ込んだ溜水に浸漬した二つの電極間の電位差を測定して電圧情報を生成する測定部と、
前記形状情報または前記水量情報の少なくともいずれか一つと、前記水温情報とに基づいて、回帰分析を用いた予測モデルで排尿の尿量を解析する解析部と、
前記水量情報、前記排尿の尿量を含む排尿情報、および、前記便器の溜水に関する情報に基づいて、前記電圧情報を補正する補正部と、
前記補正した電圧情報に基づいて尿成分を分析する分析部と、
前記分析した尿成分に基づいて、前記使用者の疾病を推測する推測部と、
を備える健康モニタリングシステム。 - 前記便器の溜水に関する情報は、前記便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に関する情報であることを特徴とする請求項１に記載の健康モニタリングシステム。
- 前記便器の溜水に関する情報は、予め通知された前記便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に関する情報であることを特徴とする請求項１又は２に記載の健康モニタリングシステム。
- 前記便器の溜水に関する情報は、他の使用者から予め通知された前記便器の使用者の排尿が流れ込む前の溜水に関する情報であることを特徴とする請求項３に記載の健康モニタリングシステム。
- 前記補正部は、前記測定部が前記便器に設置されてからの経過時間に基づいて、前記電圧情報を補正することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の健康モニタリングシステム。
- 前記補正部は、前記経過時間に基づいた補正における補正量を、前記便器の溜水に関する情報に基づいて修正し、前記修正後の補正量に基づいて、前記電圧情報を補正することを特徴とする請求項５に記載の健康モニタリングシステム。
- 前記補正部は、前記経過時間に基づいて補正した前記電圧情報の補正結果を、前記便器の溜水に関する情報に基づいて、再度補正することを特徴とする請求項５に記載の健康モニタリングシステム。
- 前記測定部は、前記水温情報または前記電圧情報の少なくともいずれか一つが所定の閾値に達した際に、前記排尿が流れ込んだ溜水の水温または電位差の少なくともいずれか一つの測定を開始または終了することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の健康モニタリングシステム。
- 便器の使用者の排尿が流れ込んだ溜水の温度である水温情報と、前記便器ごとのボウルの形状情報と、前記溜水の水量情報とを記憶する記憶ステップと、
前記排尿が流れ込んだ溜水に浸漬した二つの電極間の電位差を測定して電圧情報を生成する測定ステップと、
前記形状情報または前記水量情報の少なくともいずれか一つと、前記水温情報とに基づいて、回帰分析を用いた予測モデルで排尿の尿量を解析する解析ステップと、
前記水量情報、前記排尿の尿量を含む排尿情報、および、前記便器の溜水に関する情報に基づいて、前記電圧情報を補正する補正ステップと、
前記補正した電圧情報に基づいて尿成分を分析する分析ステップと、
前記分析した尿成分に基づいて、前記使用者の疾病を推測する推測ステップと、
を含む健康モニタリング方法。 - コンピュータに、
便器の使用者の排尿が流れ込んだ溜水の温度である水温情報と、前記便器ごとのボウルの形状情報と、前記溜水の水量情報とを記憶する記憶機能と、
前記排尿が流れ込んだ溜水に浸漬した二つの電極間の電位差を測定して電圧情報を生成する測定機能と、
前記形状情報または前記水量情報の少なくともいずれか一つと、前記水温情報とに基づいて、回帰分析を用いた予測モデルで排尿の尿量を解析する解析機能と、
前記水量情報、前記排尿の尿量を含む排尿情報、および、前記便器の溜水に関する情報に基づいて、前記電圧情報を補正する補正機能と、
前記補正した電圧情報に基づいて尿成分を分析する分析機能と、
前記分析した尿成分に基づいて、前記使用者の疾病を推測する推測機能と、
を実行させることを特徴とする健康モニタリングプログラム。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017254387A JP6948705B2 (ja) | 2017-12-28 | 2017-12-28 | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム |
| PCT/JP2018/047774 WO2019131732A2 (ja) | 2017-12-28 | 2018-12-26 | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム |
| CN201880056953.6A CN111065921A (zh) | 2017-12-28 | 2018-12-26 | 健康监测系统、健康监测方法以及健康监测程序 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017254387A JP6948705B2 (ja) | 2017-12-28 | 2017-12-28 | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2019120553A true JP2019120553A (ja) | 2019-07-22 |
| JP6948705B2 JP6948705B2 (ja) | 2021-10-13 |
Family
ID=67067458
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2017254387A Active JP6948705B2 (ja) | 2017-12-28 | 2017-12-28 | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6948705B2 (ja) |
| CN (1) | CN111065921A (ja) |
| WO (1) | WO2019131732A2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021018211A (ja) * | 2019-07-23 | 2021-02-15 | サイマックス株式会社 | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム |
| JP2021060221A (ja) * | 2019-10-03 | 2021-04-15 | サイマックス株式会社 | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム |
| US20230073555A1 (en) * | 2020-01-24 | 2023-03-09 | Lixil Corporation | Management system, detection device, estimation device, and perforated plate |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022163053A1 (ja) * | 2021-01-26 | 2022-08-04 | パナソニックホールディングス株式会社 | 排尿分析方法、排尿分析装置、及び排尿分析プログラム |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003302397A (ja) * | 2002-01-16 | 2003-10-24 | Toto Ltd | 生体情報測定装置および便器 |
| JP2006225966A (ja) * | 2005-02-17 | 2006-08-31 | Toto Ltd | 排泄物情報測定大便器 |
| JP2013186099A (ja) * | 2012-03-12 | 2013-09-19 | Toto Ltd | 生体情報測定装置 |
| JP2014518104A (ja) * | 2011-06-13 | 2014-07-28 | ウィリアム， エイ． エデルステイン， | 磁気共鳴画像（ｍｒｉ）装置用ノイズ減衰システム |
| US20150359522A1 (en) * | 2014-06-17 | 2015-12-17 | Palo Alto Research Center Incorporated | Point of care urine tester and method |
| JP6100447B1 (ja) * | 2015-12-28 | 2017-03-22 | サイマックス株式会社 | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050261605A1 (en) * | 2002-10-18 | 2005-11-24 | S.A.E. Afikim Computerized Dairy Management System | System for monitoring the health of an individual and method for use thereof |
| JP2007077583A (ja) * | 2005-09-12 | 2007-03-29 | Modeling Art:Kk | 尿ｐＨ値の検査ができる便器 |
| WO2018207711A1 (ja) * | 2017-05-09 | 2018-11-15 | サイマックス株式会社 | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム |
-
2017
- 2017-12-28 JP JP2017254387A patent/JP6948705B2/ja active Active
-
2018
- 2018-12-26 CN CN201880056953.6A patent/CN111065921A/zh active Pending
- 2018-12-26 WO PCT/JP2018/047774 patent/WO2019131732A2/ja active Application Filing
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003302397A (ja) * | 2002-01-16 | 2003-10-24 | Toto Ltd | 生体情報測定装置および便器 |
| JP2006225966A (ja) * | 2005-02-17 | 2006-08-31 | Toto Ltd | 排泄物情報測定大便器 |
| JP2014518104A (ja) * | 2011-06-13 | 2014-07-28 | ウィリアム， エイ． エデルステイン， | 磁気共鳴画像（ｍｒｉ）装置用ノイズ減衰システム |
| JP2013186099A (ja) * | 2012-03-12 | 2013-09-19 | Toto Ltd | 生体情報測定装置 |
| US20150359522A1 (en) * | 2014-06-17 | 2015-12-17 | Palo Alto Research Center Incorporated | Point of care urine tester and method |
| JP6100447B1 (ja) * | 2015-12-28 | 2017-03-22 | サイマックス株式会社 | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021018211A (ja) * | 2019-07-23 | 2021-02-15 | サイマックス株式会社 | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム |
| JP2021060221A (ja) * | 2019-10-03 | 2021-04-15 | サイマックス株式会社 | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム |
| US20230073555A1 (en) * | 2020-01-24 | 2023-03-09 | Lixil Corporation | Management system, detection device, estimation device, and perforated plate |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP6948705B2 (ja) | 2021-10-13 |
| CN111065921A (zh) | 2020-04-24 |
| WO2019131732A3 (ja) | 2019-08-22 |
| WO2019131732A2 (ja) | 2019-07-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6100447B1 (ja) | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム | |
| JP2018109597A (ja) | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム | |
| Boletsis et al. | The use of smartwatches for health monitoring in home-based dementia care | |
| WO2019131732A2 (ja) | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム | |
| US11035853B2 (en) | Health monitoring system, health monitoring method, and health monitoring program | |
| US20190212322A1 (en) | Health monitoring system, health monitoring method, and health monitoring program | |
| Cano Martín et al. | Economic impact assessment from the use of a mobile app for the self-management of heart diseases by patients with heart failure in a Spanish region | |
| CN104582652A (zh) | 使用用于监测对卫生产品的使用的交叉共享数据库的方法和移动应用 | |
| KR101737279B1 (ko) | 뇌졸중 발병 예측 시스템 | |
| US20200100725A1 (en) | Toilet sense system for health diagnostics | |
| WO2018207711A1 (ja) | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム | |
| US12087444B2 (en) | Population-level gaussian processes for clinical time series forecasting | |
| WO2021140670A1 (ja) | 情報伝達装置および情報伝達方法 | |
| Geelen et al. | Physical dependence and urinary catheters both strongly relate to physical inactivity in adults during hospital stay: a cross-sectional, observational study | |
| US20200395127A1 (en) | Connected system for information-enhanced test results | |
| WO2018203565A1 (ja) | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム | |
| US20210158923A1 (en) | Distributed user monitoring system | |
| Joseph et al. | Mapping two measures to the International Classification of Functioning, Disability and Health and the brief ICF core set for spinal cord injury in the post-acute context | |
| JP2021060221A (ja) | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム | |
| Jiang | IoT-based sensing system for patients with mobile application | |
| JP2021018211A (ja) | 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム | |
| JP7057927B1 (ja) | 情報処理装置、推定方法、および、推定プログラム | |
| US20240233893A1 (en) | System for providing medical record service for animal with heart disease | |
| WO2021152710A1 (ja) | 情報伝達装置および情報伝達方法 | |
| JP2024018577A (ja) | 健康管理システム及び健康管理方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200928 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210406 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210601 |
|
| 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: 20210831 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210913 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6948705 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |