JP2021018211A - Health monitoring system, health monitoring method, and health monitoring program - Google Patents
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Abstract
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、特に小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。 The present invention relates to a health monitoring system, a health monitoring method, and a health monitoring program, and more particularly to a health monitoring system, a health monitoring method, and a health monitoring program, which are installed in a urinal to analyze urination and estimate a disease.
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。 In response to the growing health consciousness in recent years, there are many services that analyze the state of urine (amount and components), monitor the state of health, and give advice. When there is a physical abnormality, the urine condition is also likely to change, and it is effective to monitor the urine condition on a regular basis in order to detect the physical abnormality.
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。 As such a urine analysis technique, for example, in Patent Document 1, the actually measured concentration of a specific component in one urine of a person and the measured concentration of a specific component in the whole urine per day are defined. The data showing the correlation between the two is stored, and the concentration of the specific component in the whole urine of the person to be measured in one day is converted and obtained by using the correlation. A urine information measuring device for calculating the amount of excretion of a specific component in the whole urine in one day is disclosed.
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。 Further, Patent Document 2 includes a urine information measuring device for calculating urine volume and urine flow rate by a bowl of a toilet bowl for storing urine and a urine data measuring means for measuring the volume and weight of urine stored in the bowl. It is disclosed. The urination measuring device described in Patent Document 2 calculates the urination volume and urine flow rate based on each water level or water level change rate at the start or end of urination, and applies a predetermined vibration model to the calculated data to perform a particle filter. Urination information was calculated by processing by.
しかしながら、特許文献1記載の発明では、大きな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。 However, in the invention described in Patent Document 1, it is composed of a large housing and a sensor unit, and the housing must be grasped by the hand of the person to be measured and the sensor unit must be sprinkled with urine excreted by the person to be measured. The usability was not always sufficient.
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。 Further, also in the invention described in Patent Document 2, as a means for measuring the volume and weight of urine stored in the bowl of the toilet bowl, the water level data of the accumulated water in the bowl is used, or the sewage pressure measurement of the sewage pipe is used. It was impossible to apply it to the existing toilet bowl because it uses the elements that make up the toilet bowl. Therefore, the urination information measuring device described in Patent Document 2 lacks versatility and is not always sufficiently easy to use.
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。 Therefore, an object of the present invention is to provide a simple and easy-to-use health monitoring system, health monitoring method, and health monitoring program for analysis of urination such as urine component analysis and estimation of diseases based on the analysis results. ..
本発明に係る健康モニタリングシステムは、小便器の使用者の排尿が掛かった際に生じる電位差を測定する少なくとも2つの電極を有し、電位差の変化を示す電圧情報を生成する測定部と、測定部が生成した電圧情報と、当該電圧情報を測定した際の尿に含まれる尿成分を示す尿成分情報と、の関係を複数回にわたって学習した成分分析モデルを用いた機械学習により、電圧情報に基づいて尿成分を分析する分析部と、分析した尿成分に基づいて、使用者の疾病を推測する推測部と、を備える。 The health monitoring system according to the present invention has at least two electrodes for measuring the potential difference generated when the user of the urine device urinates, and has a measuring unit and a measuring unit that generate voltage information indicating a change in the potential difference. Based on the voltage information by machine learning using a component analysis model that learned the relationship between the voltage information generated by and the urine component information indicating the urine component contained in the urine when the voltage information was measured multiple times. It is provided with an analysis unit that analyzes the urine component and a estimation unit that estimates the user's disease based on the analyzed urine component.
また、測定部が便器に設置されてからの経過時間に基づいて、電圧情報を補正する補正部を備えてもよい。 Further, a correction unit that corrects the voltage information based on the elapsed time since the measurement unit is installed on the toilet bowl may be provided.
また、補正部は、所定の時間が経過することで劣化する電極の測定精度に基づいて予め設定された精度補正量、および測定部が設置される環境に基づいて予め設定された環境補正量のうちの少なくともいずれか一方を用いて、電圧情報を補正してもよい。 Further, the correction unit has a preset accuracy correction amount based on the measurement accuracy of the electrode that deteriorates with the lapse of a predetermined time, and an environmental correction amount preset based on the environment in which the measurement unit is installed. The voltage information may be corrected using at least one of them.
また、測定部は、電圧情報がそれぞれ設定された所定の閾値を跨ぐ変化をした際に、排尿の開始または終了を認識してもよい。 Further, the measuring unit may recognize the start or end of urination when the voltage information changes over a set predetermined threshold value.
また、排尿の温度を測定し、排尿の温度の変化を示す温度情報を生成する温度測定部を備え、分析部は、温度測定部が生成した複数の温度情報と、複数の温度情報それぞれと対応する尿量と、の関係を学習した尿量推定モデルを用いた機械学習により、温度情報に基づいて尿量を算出してもよい。 In addition, it is equipped with a temperature measuring unit that measures the temperature of urine and generates temperature information indicating changes in the temperature of urine, and the analysis unit corresponds to a plurality of temperature information generated by the temperature measuring unit and each of the plurality of temperature information. The urine volume may be calculated based on the temperature information by machine learning using a urine volume estimation model that has learned the relationship between the urine volume and the urine volume.
また、測定部は、電極が内蔵された測定部本体を備え、測定部本体は、小便器の壁面に取付けられる取付け部と、取付け部に対して、壁面が向く前方に配置され、電極を覆うカバーと、を備え、カバーは、左右方向の中央部が、前方に向けて張り出した形状をなし、カバーには、電極につながる開口部が形成されてもよい。 Further, the measuring unit includes a measuring unit main body having a built-in electrode, and the measuring unit main body is arranged in front of the mounting portion to be mounted on the wall surface of the urinal and the wall surface facing the mounting portion to cover the electrodes. A cover is provided, and the cover may have a shape in which a central portion in the left-right direction projects forward, and the cover may have an opening connected to an electrode.
また、開口部は、カバーのうち、壁面に取付けられた状態で下方に位置する下端部に、カバーを前後方向に貫くように形成されてもよい。 Further, the opening may be formed at the lower end of the cover, which is located below the cover while being attached to the wall surface, so as to penetrate the cover in the front-rear direction.
また、カバーにおける左右方向の両側縁部それぞれには、上下方向に延びるとともに、開口部に向けて滑らかに連なる曲面で形成された案内面が形成されてもよい。 Further, each of the left and right edge portions of the cover may be formed with a guide surface formed by a curved surface extending in the vertical direction and smoothly continuing toward the opening.
また、測定部は、電極が内蔵された測定部本体を備え、測定部本体は、平面視で円形状を呈し、小便器の目皿に代えて配置される本体基部と、本体基部の上方に配置され、平面視で円形状を呈し、電極を覆う本体カバーと、を備え、本体カバーは、平面視で中央部に位置する部分が上方に向けて隆起する半楕円体形状をなしてもよい。 Further, the measuring unit is provided with a measuring unit main body having a built-in electrode, and the measuring unit main body has a circular shape in a plan view and is arranged in place of the urinal eye plate and above the main body base. A main body cover that is arranged, has a circular shape in a plan view, and covers an electrode, and the main body cover may have a semi-elliptical shape in which a portion located at the center in a plan view is raised upward. ..
また、本体基部は、平面視で中央部に位置する部分から下方に向けて突出する貯留部を備え、貯留部には、内側に貯留した排尿を排出する排出口が開閉自在に設けられ、分析部は、排出口の開閉回数、および貯留部の貯留能力に基づいて、尿量を算出してもよい。 In addition, the base of the main body is provided with a storage portion that projects downward from a portion located in the central portion in a plan view, and the storage portion is provided with a discharge port for discharging urine stored inside so as to be openable and closable for analysis. The unit may calculate the urine volume based on the number of times the outlet is opened and closed and the storage capacity of the storage unit.
また、本体カバーの内側には、薬剤が充填される充填部が形成されてもよい。 Further, a filling portion filled with a chemical agent may be formed inside the main body cover.
また、本発明に係る健康モニタリング方法は、コンピュータが、小便器における使用者の排尿が掛かった際の電位差を測定する少なくとも2つの電極を有し、電位差の変化を示す電圧情報を生成する測定ステップと、測定ステップにより生成した電圧情報と、当該電圧情報を測定した際の尿に含まれる尿成分を示す尿成分情報と、の関係を複数回にわたって学習した成分分析モデルを用いた機械学習により、電圧情報に基づいて尿成分を分析する分析ステップと、分析した尿成分に基づいて、使用者の疾病を推測する推測ステップと、を実行する。 Further, in the health monitoring method according to the present invention, a measurement step in which a computer has at least two electrodes for measuring a potential difference when a user urinates in a urine device and generates voltage information indicating a change in the potential difference. By machine learning using a component analysis model in which the relationship between the voltage information generated in the measurement step and the urine component information indicating the urine component contained in the urine when the voltage information is measured is learned multiple times. An analysis step of analyzing the urine component based on the voltage information and a guess step of estimating the user's disease based on the analyzed urine component are performed.
また、本発明に係る健康モニタリングプログラムは、コンピュータに、小便器における使用者の排尿が掛かった際の電位差を測定する少なくとも2つの電極を有し、電位差の変化を示す電圧情報を生成する測定機能と、測定機能により生成した電圧情報と、当該電圧情報を測定した際の尿に含まれる尿成分を示す尿成分情報と、の関係を複数回にわたって学習した成分分析モデルを用いた機械学習により、電圧情報に基づいて尿成分を分析する分析機能と、分析した尿成分に基づいて、使用者の疾病を推測する推測機能と、を実現させる。 Further, the health monitoring program according to the present invention has a measurement function in which the computer has at least two electrodes for measuring the potential difference when the user urinates in the urine device and generates voltage information indicating the change in the potential difference. By machine learning using a component analysis model in which the relationship between the voltage information generated by the measurement function and the urine component information indicating the urine component contained in the urine when the voltage information is measured is learned multiple times. It realizes an analysis function that analyzes urine components based on voltage information and a guess function that estimates a user's disease based on the analyzed urine components.
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。 The health monitoring system, health monitoring method, and health monitoring program according to the present invention can improve the simplicity and usability in analyzing urination information and estimating diseases.
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500構成の例を示すシステム図である。
Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
<Overview>
FIG. 1 is a system diagram showing an example of a
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。
As shown in FIG. 1, the system includes a
In FIG. 1, only one
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健康モニタリングを行うサービスを提供してもよい。
Further, the specific device of the
Furthermore, the system may use a cloud service (including both public cloud and private cloud), or may provide a service for health monitoring by physically sharing or providing a dedicated server in the target facility. Good.
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500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)を搭載している。
図3に示すように、ユーザ端末300における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。
The
As shown in FIG. 3, the display of the health monitoring application on the
健康モニタリングシステム500は、一例として、図3に示すように、測定装置200の測定部を既設の小便器に設置し、測定部に掛かる小便器の使用者の排尿に関する排尿情報を測定し、サーバ100において当該測定された排尿情報に基づいて、使用者の疾病を推測する。
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。
As an example, in the
Here, "urination information" refers to various information regarding urination of the user, and may be configured to include urine volume, urine temperature, urine component, etc. of urination.
すなわち、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。
これにより、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。ここで、疾病の兆候とは未だ疾病に罹患していないが、症状が進むと疾病に罹患することが予見される特徴を指す。疾病の陽性陰性とは、疾病に罹患している(陽性)か、罹患していない(陰性)か、の判断を指す。
That is, the
This will provide a simple, easy-to-use and highly sustainable health monitoring service. Here, a sign of a disease refers to a feature that is not yet affected by the disease, but is predicted to be affected by the disease as the symptoms progress. The positive / negative of a disease refers to the judgment of whether the disease is present (positive) or not (negative).
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。
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。すなわち、測定装置200あるいはユーザ端末300にサーバ100の機能を持たせてもよい。
Further, the
In this example, an example using the cloud computing format is shown, but the present invention is not limited to this, and for example, the
また、以下の説明では、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。 In the following explanation, an example of a service using a cloud service is shown, but a cloud doctor service using artificial intelligence (for example, by deep learning or machine learning) (for example, the health condition of a patient over a network) It can also be used for medical treatment of children's physical condition) and cloud mother services (for example, services for monitoring the health condition and physical condition of children over a network).
<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。
<Composition>
Hereinafter, the configurations of the
The arrangement of each part may be appropriately changed between the
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。
Further, the
The timing at which the relay server transmits predetermined information is as follows: (1) periodically (for example, at regular intervals determined in consideration of the capacity of the storage unit 130), and (2) the storage capacity of the
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。
The
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、電圧情報、および使用者を識別するユーザ識別情報を受信し、制御部120に伝達する。
The receiving
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に送信する。使用者情報とは、排尿を行ったユーザを特定することができる情報を指す。
また、送信部112は、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。
The
Specifically, for example, the
In addition, the
制御部120は、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、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。
また、制御部120は、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。
The
Further, when the analysis result is transmitted from the
Further, when the estimation result is transmitted from the
The
補正部122は、測定装置200が便器に設置されてからの経過した時間に基づいて、電圧情報を補正する。
測定装置200の測定部210に含まれる電極部211、温度測定部212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、排尿が掛かっ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。
The
The
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、所定の時間が経過することで劣化する電極の測定精度に基づいて予め設定された精度補正量を用いて、電極部211が計測した電位差を補正する。
また、補正部122は、測定部210が設置される環境により、予め設定された環境補正量に基づいて、電極部211が計測した電位差を補正してもよいし、精度補正量と環境補正量との双方を用いて補正を行ってもよい。
The correction amount when the
For example, the
Further, the
例えば、補正部122は、測定部210が設置される地域に基づいて、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。ここで、使用環境とは、小便器に使用される水質、薬液などの含有量、小便器の形状、小便器や測定部210の使用に伴う経年劣化等を意味する。
For example, the
The correction model created by the
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。
Further, the
Then, the
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。従って、それぞれの測定装置200に対して、補正モデルを各別に設けることが望ましい。
Here, even if the measuring
For example, the deterioration of the measuring
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。
The
分析部123は、測定部210が生成した電圧情報と、当該電圧情報を測定した際の尿に含まれる尿成分を示す尿成分情報と、の関係を複数回にわたって学習した成分分析モデルを用いた機械学習により、電圧情報に基づいて尿成分を分析する。
成分分析モデルとしては、LSTM(Long short-term memory)等のニュートラルネットワーク(パーセプトロン)や、SVM(support Vector Machine)等を用いることができる。また、その他の学習モデルを用いてもよい。
The
As the component analysis model, a neutral network (perceptron) such as LSTM (Long short-term memory), SVM (support Vector Machine), or the like can be used. Moreover, other learning models may be used.
また、分析部123は、温度測定部212が生成した複数の温度情報と、複数の温度情報それぞれと対応する尿量と、の関係を学習した尿量推定モデルを用いた機械学習により、温度情報に基づいて尿量を算出する。
尿量推定モデルとしては、LSTM(Long short-term memory)等のニュートラルネットワーク(パーセプトロン)や、SVM(support Vector Machine)等を用いることができる。また、その他の学習モデルを用いてもよい。
また、分析部123は、ph値を分析することもできる。そして、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。
Further, the
As the urine volume estimation model, a neutral network (perceptron) such as LSTM (Long short-term memory), SVM (support Vector Machine), or the like can be used. Moreover, other learning models may be used.
The
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12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。
The guessing
As an example, as shown in FIG. 12, the urinary glucose level is calculated by analyzing the concentration of glucose in urine, and it is estimated whether diabetes is positive or negative.
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12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、解析結果に基づいて抽出された成分から、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。
In addition, the guessing
Further, FIG. 12 shows the measurement results of the
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に記憶する複数の閾値の比較によって、例えば、当該複数の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。仮に閾値が一つの場合には、閾値との大小を比較して、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、LSTM(Long short-term memory)等の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の推測精度を向上させていくことができる。
In the estimation by the
In the estimation of (2), the feature amount of the measurement result is extracted, and the feature vector is created based on the feature amount. The created feature vector is data created by using a set of dictionary data (measured value and test result (result of positive or negative of disease based on analysis result and estimation result) associated with the measured value) in multiple cases. , Data used as training data (teacher data) in machine learning) is used as a reference, and the disease is inferred from the identification result.
As the machine learning technique, a neutral network (perceptron) such as LSTM (Long short-term memory), SVM, or the like may be used. As a result, the estimation accuracy of the
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、排尿情報、重量情報、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。
The
Specifically, for example, the
記憶部130は、一例として、図10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。
As an example, the
The data storage and management method is not limited to the DB, and may be saved and stored in various setting files (hereinafter referred to as "setting files") such as definition files, parameter files, and temporary files. The
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。
Next, the configuration of the measuring
As shown in FIG. 2, the measuring
測定部210は、小便器の使用者の排尿が掛かった際に生じる電位差を測定する少なくとも2つの電極を有し、電位差の変化を示す電圧情報を生成する。電圧情報の生成に際しては、取得した電圧波形のデータに対して、Savitzky-Golayフィルタや一般的な移動平均、メディアンフィルタなどを使用して平滑化して、特徴量を抽出してもよい。
The measuring
測定部210は、2つの電極を有する電極部211、および温度測定部212を含んで構成される。測定部210は、例えば、図3に示すように小便器の壁面に取付けられる。
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、および温度測定部212に各測定を開始させることができる。
The measuring
When the user notifies that the measurement start is input by the input means provided in the
測定部210は、温度測定部212が生成する温度情報、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を跨ぐ変化をした際に、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。ここで、所定の閾値として、開始と対応する第1閾値、および終了と対応する第2閾値のように複数の閾値を設定してもよい。
The measuring
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200を提供することができる。
As a result, the user can start the measurement in the normal urination action without performing the start or end selection operation each time the measurement is started or finished, and can provide the easy-to-
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、当該人感センサのセンシング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。人感センサとしては、赤外線センサや超音波センサを用いることができるが、これらに限定されるものではない。
Further, the
Further, the
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)および排尿が掛かった際に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。
The
Specifically, for example, the
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、これらの電極に排尿が掛かり、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。
By using one of the
Voltage information is generated based on the measurement result, and the generated voltage information is transmitted to the
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。
Here, "voltage information" refers to information related to electromotive force (potential difference, voltage value) generated by a specific component (electrolyte) in urine generated by using the electrode of the
This makes it possible to measure the concentration of a specific component in urine based on the generated voltage information.
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(1)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。 As an example, the potential difference E as voltage information, the pH value pH i of the reference electrode, and the pH value pH o which is the hydrogen ion concentration as a characteristic component in urine can be expressed by the following equation (1). Normally, pH i ≈ 7, where α specifies sensitivity and e specifies asymmetric potential. For example, in an ideal electrode having a water temperature of 25 ° C., α = 1 and e = 0.
温度測定部212は、排尿の温度を測定し、排尿の温度の変化を示す温度情報を生成する機能を有する。温度測定部212は、例えば、サーミスタ、発振器およびカウンタから構成される。
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。
The
The thermistor outputs the change in resistance value due to the temperature change, the change in resistance value is converted into frequency by the oscillator, and the counter measures the frequency to measure the temperature. The water temperature information is transmitted to the
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、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。
The
The
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)を受信又は読み取り、使用者を識別する。なお、ユーザ識別部220は顔や指紋等の生体認証を用いてもよい。
Specifically, for example, the
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る。
また、ユーザ識別部220により、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)に属することを識別することができる。
このようにして、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。
As a result, the user can be automatically identified by simply holding the
In addition, the
In this way, each time the user uses the toilet bowl, the information for identifying the user and the information for identifying the specific institution can be easily identified without inputting the operation.
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。
Further, the
The
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。
Further, the
Further, the
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。
For example, the
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、ユーザ識別部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。
In addition, the
Further, the information about the user that can be measured by the
これらのユーザ識別情報は、セットとなる電圧情報、ユーザ識別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。
These user identification information may be transmitted to the
Since the
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。
The
The
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(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。
The
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。
The receiving
Specifically, the receiving
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、およびユーザ識別情報(計測情報含む)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。
The
The transmission timing of the
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。
The
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。
Next, the configuration of the
As shown in FIG. 2, the
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。
The
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。
The receiving
Specifically, the receiving
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。
The
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。
The
The
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3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。
The
The result may be displayed in display units specified by the user, such as daily, weekly, and monthly. Further, the
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。
The
(第1構造例)
次に、第1構造例に係る健康モニタリングシステム500について、図3を用いて説明する。図3は、第1構造例に係る健康モニタリングシステム500の外観図である。
図3に示すように、測定装置200の測定部210は、小便器の壁面に固定され、小便器内に設置する必要がない他の部品(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。
(Example of first structure)
Next, the
As shown in FIG. 3, the measuring
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。
The device on which the
As a result, the user can be identified and measured without inputting the user identification information into the measuring
次に、本実施形態に係る測定部210の構成について図4から図6を用いて説明する。図4は、図3に示す測定部210における(a)斜視図、(b)平面図である。図5は、図3に示す測定部210の側面図である。図6は、測定部210の内部構造を示す断面図である。
図4から図6に示すように、測定部210は、電極部211が内蔵された測定部本体213を備えている。測定部本体213は、小便器の壁面に取付けられる取付け部214と、取付け部214に対して、壁面が向く前方に配置され、電極部211を覆うカバー215と、を備えている。以下の説明において、小便器の壁面に取付けられた状態を基準にして、カバー215の前後方向、左右方向、および上下方向と定義する。
Next, the configuration of the measuring
As shown in FIGS. 4 to 6, the measuring
カバー215は、上下方向に延びるとともに、上方に向かうに従って、前後方向の大きさが大きくなる形状をなしている。図4(b)に示すように、カバー215は、左右方向の中央部が、前方に向けて張り出した形状をなしている。
カバー215の左右方向の中心部には、前方に向けて突出するとともに、上下方向に延びるエッジ部215Aが形成されている。エッジ部215Aは、カバー215の左右方向の中心部において、下端部を除く全域に形成されている。
The
At the center of the
図4(a)に示すように、カバー215には、電極部211につながる開口部216が形成されている。
開口部216は、カバー215のうち、壁面に取付けられた状態で下方に位置する下端部に、カバー215を前後方向に貫くように形成されている。
開口部216から、電極部211の一部が外部に露出している。開口部216は、カバー215のエッジ部215Aの下方に位置している。このため、エッジ部215Aの近傍を流下した排尿は、開口部216に流れ込みやすくなっている。
As shown in FIG. 4A, the
The
A part of the
カバー215における左右方向の両側縁部それぞれには、上下方向に延びるとともに、開口部216に向けて滑らかに連なる曲面で形成された案内面215Bが形成されている。
案内面215Bはカバー215の両側縁部に一対形成されている。一対の案内面215Bは、開口部216における左右両側の縁部に、それぞれ接続されている。このため、案内面215Bを流れた排尿は、開口部216内に流れ込みやすくなっている。
取付け部214は、本実施形態では合成樹脂材料で形成された吸盤部材が使用されている。
A
A pair of guide surfaces 215B are formed on both side edges of the
In this embodiment, a suction cup member made of a synthetic resin material is used for the mounting
以上説明したように、本実施形態に係る測定部210によれば、カバー215の左右方向の中央部が、前方に向けて張り出している。
このため、カバー215の左右方向の中央部に排尿が掛かった際に、カバー215の張り出した部分の表面に沿って排尿が流れることで、排尿の流れを作ることができる。これにより開口部216内に排尿が流れ込みやすくすることができる。
As described above, according to the measuring
Therefore, when urination is applied to the central portion in the left-right direction of the
また、内部の電極部211につながる開口部216が、カバー215の下端部に形成されているので、カバー215に掛かって、カバー215の表面を流れる排尿を、円滑に開口部216内に流れ込ませることができる。
これにより、排尿の量が少ない場合であっても、確実に電極部211による電位差の計測を行うことができる。
Further, since the
As a result, even when the amount of urination is small, the potential difference can be reliably measured by the
また、カバー215の左右方向の両側縁部に、開口部216に滑らかに連なる案内面215Bが形成されている。このため、カバー215に掛かった排尿の一部が、仮に左右方向の外側に向けて流下した場合であっても、案内面215Bに差し掛かかることで、案内面215Bにより開口部216に案内される。これにより、より一層効果的に、カバー215の表面を流れる排尿を、円滑に開口部216内に進入させることができる。
Further, guide surfaces 215B smoothly connected to the
(第2構造例)
次に、第2構造例に係る健康モニタリングシステム500について、図7を用いて説明する。図7は、第1構造例に係る健康モニタリングシステム500の外観図である。なお、第2構造例に説明では、第1構造例と同一の構成についてはその説明を省略する。同一の機能や効果についても、その説明を省略する。
図7に示すように、測定装置200の測定部210Bは、小便器の底部に配置されている。測定部210Bを配置する際には、小便器内の底部に予め載置されている目皿(トラップ)と呼ばれる部品を取り外し、目皿に代えて測定部210Bを配置する。
(Second structure example)
Next, the
As shown in FIG. 7, the measuring
次に、本実施形態に係る測定部210Bの構成について図8および図9を用いて説明する。図8は、測定部210Bの外観図であり、図9は、測定部210Bの内部構造を示す図である。
測定部210Bは、電極部211が内蔵された測定部本体213Bを備えている。
測定部本体213Bは、平面視で円形状を呈し、小便器の目皿に代えて配置される本体基部217と、本体基部217の上方に配置され、電極部211(図9参照)を覆う本体カバー218と、を備えている。
Next, the configuration of the measuring
The measuring
The measuring unit
図9に示すように、本体基部217の上面視における中央部に電極部211が配置されている。電極部211は、上下方向に延び、外部の機能部と配線により接続されている。
本体基部217の側面には、径方向に開口する流入孔217Aが形成されている。流入孔217Aは、周方向に間隔をあけて複数配置されている。
As shown in FIG. 9, the
An
本体基部217は、平面視で中央部に位置する部分から下方に向けて突出する貯留部219を備えている。貯留部219は、本体基部217の底部に接続され、上下方向に延びている。
図7に示すように、測定部210Bを小便器内の底部に配置する際には、本体基部217の底部が、小便器内の底部に載置され、貯留部219は小便器内の底部の排出口から下方に向けて延びるように配置される。
The main
As shown in FIG. 7, when the measuring
図9に示すように、貯留部219には、内側に貯留した排尿を排出する排出口219Aが開閉自在に設けられている。排出口219Aは、貯留部219の下端部に形成されている。
貯留部219は、本体基部217と同軸に配置された円筒形状をなしている。貯留部219の下端開口部が排出口219Aとなっている。排出口219Aには、バネ219Bにより上方に向けて付勢された蓋219Cが設けられている。
As shown in FIG. 9, the
The
貯留部219内に排尿が一定量溜まると、バネ219Bの付勢力よりも排尿の重量が大きくなる。
このとき、バネ219Bの付勢力に抗して蓋219Cが下方に向けて変位することで、排尿が貯留部219から排出される。この排出の回数(サイクル数)をカウントすることで、排尿の量を推定することができる。排出の回数をカウントするカウンタ260が、本体基部217に設けられている。
そして本実施形態では、分析部123が、カウンタ260から取得した排出口219Aの開閉回数、および予め把握された貯留部219の貯留能力(貯留体積)に基づいて、尿量を算出する。
When a certain amount of urine is accumulated in the
At this time, the
Then, in the present embodiment, the
本体カバー218は、平面視で円形状を呈するとともに、平面視で中央部に位置する部分が上方に向けて隆起する半楕円体形状をなしている。カバーの上端部には、電極部211およびカウンタ260と接続される配線が通過する通過口が形成されている。
本体カバー218の内側には、不図示の薬剤が充填される充填部218Bが形成されている。すなわち、本体カバー218の内側のうち、他の部品が配置されていない空間を充填部218Bとして利用することができる。
The
A filling
以上説明したように、本実施形態に係る測定部210Bは、小便器の内側の底部に配置される測定部本体213Bの本体カバー218が、半楕円体形状をなしている。このため、排尿が直接、本体カバー218の表面に掛かった際に、半楕円体形状の表面に沿って排尿が流れることで、本体カバー218の下方に位置する流入孔217Aに排尿を流れ込みやすくすることができる。
As described above, in the measuring
また、本体基部217に貯留部219が設けられているので、貯留部219内からの排尿の排出回数に基づいて尿量を算出することで、尿量の算出の精度を向上することができる。
また、本体カバー218の内側の充填部218Bに薬剤を充填した場合には、測定部210Bの衛生面を担保することができる。
Further, since the
Further, when the filling
<データ>
ここで、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10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340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。
<Data>
Here, as an example, an example of the data structure of various DBs stored in the
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、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。
First, the toilet information DB is a DB that stores information related to the toilet bowl. For example, the toilet bowl model number, whether or not it has been washed, the installation location (latitude / longitude information, address, building name, etc.), and the start time of use (toilet bowl). It is composed of information such as when to start using the toilet.
In addition, the toilet information DB may be configured to include information on the toilet environment (not shown) such as amount information of detergent or the like or component information of detergent or the like. The toilet information DB holds records for each toilet bowl.
Information associated with the toilet bowl model number (for example, toilet bowl shape information, toilet water volume information, etc.) may be stored in the DB, or may not be stored in the DB, and a network system such as the Internet may be used each time. You may search and obtain it.
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。 Next, the threshold value DB is a DB that stores a threshold value that serves as a criterion for determining whether the measurement result is positive or negative, normal or abnormal, and is, for example, a measurement item and a threshold value (absolute) for each measurement item (absolute). It is configured to include information such as (reference value as an absolute index for each measurement item), threshold value for each measurement item (for each user) (reference value as a personalized index for each user for each measurement item).
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。 Next, the measurement / inspection result DB is a DB that stores measurement results and inspection results for each user. For example, as an example, a user ID (user identification information), measurement items, measurement values, inspection items, inspection results ( It is composed of information such as analysis result, estimation result), measurement date and time (year, month, day, hour, minute, second), inspection date and time (year, month, day, hour, minute, second).
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。 Next, the dictionary data DB is a DB that stores dictionary data, and is configured to include, for example, information such as measured values and inspection results (analysis results, estimation results), as an example. The dictionary data DB identifies a feature vector created from measured values as so-called teacher data in machine learning. The dictionary data to be saved in the dictionary data DB may be defined and saved in the setting file. It is considered that the reading and updating processing speed of the dictionary data is improved by using the setting file as compared with using the DB.
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。
Next, the user DB is a DB that stores information for uniquely identifying a user. For example, as an example, a user ID (uniquely assigned alphanumeric information), a user's name, gender, height, and so on. It is composed of information such as body weight, mass information measured by the measuring
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12を用いて説明する。図12は、当該対応付けを示すデータ概念図である。
<動作>
図11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。
図11に示すように、まず、各種のパラメータの取得(ステップS10)として、補正部122が、トイレのパラメータとして、環境に関する情報を取得する。また、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。
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、各測定を開始してもよい。(ステップS13)。なお、当該ステップは、電極部211、および温度測定部212が測定開始を自動で行う場合は省略することができる。
Next, a data configuration example of associating the measurement / analysis results of the
<Operation>
FIG. 11 is a flowchart showing an example of processing executed by the
As shown in FIG. 11, first, as acquisition of various parameters (step S10), the
The
次に測定部210が、電圧のゆらぎを観測する(ステップS11)。測定部210は、測定する電極間の電位差が一定の閾値を跨いだときに、使用者の排泄開始を検知する(ステップS12)。これにより、測定部210が電圧情報の測定を開始する(測定ステップS13)。ここで、電圧情報の測定を開始するとは、電圧情報の生成に用いる電圧値を取得して、電圧情報の生成を開始するという意味である。すなわち、測定部210は、電圧のゆらぎを観測しているときから既に電位差を観測しているが、使用者の排泄開始を検知した時からの電圧値を用いて、電圧情報の生成に用いる電圧値の取得を開始する。
Next, the measuring
次に、温度測定部212が温度情報の測定を開始する(ステップS14)。温度情報の測定を開始するとは、温度情報の生成に用いる排尿の温度値を取得して、温度情報を生成するという意味である。
そして測定部210は、測定する電極間の電位差が一定の閾値を跨いだときに、使用者の排泄終了を検知する(ステップS15)。これにより、測定部210により電圧の測定、および温度測定部212により温度の測定が終了する(ステップS16)。
ここで、補正部122が、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、電圧情報の測定結果を補正してもよい。
Next, the
Then, the measuring
Here, the
次に、分析部123は、電圧情報および温度情報を、用いて尿成分を分析する(分析ステップS17)。
ここで、分析部123は、電圧情報のみを用いて、尿成分を分析してもよい。分析部123は、電圧情報のみを用いる場合には、測定部210が生成した電圧情報と、当該電圧情報を測定した際の尿に含まれる尿成分を示す尿成分情報と、の関係を学習した成分分析モデルを用いて、尿成分を分析する。
仮に、温度情報も用いる場合には、温度測定部212が測定した温度情報と、および当該温度情報を測定した際の尿に含まれる尿成分を示す尿成分情報と、の関係を学習した成分分析モデルを併用して尿成分を分析する。
Next, the
Here, the
If temperature information is also used, component analysis that learns the relationship between the temperature information measured by the
また、分析部123は、温度情報に基づいて、尿量を算出する(ステップS18)。分析部123は、温度測定部212が生成した複数の温度情報と、複数の温度情報それぞれと対応する尿量と、の関係を学習した尿量推定モデルを用いた機械学習により、温度情報に基づいて尿量を算出する。この際、前述した第2構造例に係る測定部210Bの場合には、分析部123は、貯留部219内からの排尿の排出回数に基づいて算出した尿量の値と用いて、尿量を補正する。
そして最後に、推測部124が、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、使用者の疾病や体調、生活習慣を推測する(推測ステップS19)。
In addition, the
Finally, the guessing
(その他)
本発明に係る健康モニタリングシステム500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。
(Other)
The
For example, the information of the medical institution, the doctor, etc. related to each user is stored in the user DB stored in the
さらに、本発明に係る健康モニタリングシステム500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。
Further, the
本発明に係る健康モニタリングシステム500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500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。
The
Similarly, vital data can be used to simulate how medical costs can be reduced in collaboration with insurance companies and health insurance association systems.
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500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。
In addition, by linking the generated vital data with the daily life log recorded by the wearable device linked with the
In addition, by linking vital data and life logs, it can be used, for example, for modeling what kind of health people are living and what kind of life they are.
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に表示することもできる。
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。
For example, when linking with a life log related to meals, it is possible to extract insufficient nutrients and the like from vital data and display the extracted nutrients on the
It is also possible to display and propose a meal menu (including information on ingredients such as vegetables to be ingested) and supplements on the
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。
Similarly, it is possible to classify vital data into types and propose supplements that supplement the nutrients that the body lacks for each type.
The target of providing the service is not limited to general households and individuals, but can also be applied to health management of athletes, for example. Similarly, in terms of cosmetology, personalized cosmetics can be proposed, especially to users who are expected to have skin or hair problems.
また、本発明に係る健康モニタリングシステム500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。
Further, the
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。 Furthermore, these modeling information provides information on the health condition predicted by the modeling to the insurance company, etc., and the insurance company, etc. uses the forecast information as information when considering and deciding whether or not to enroll, insurance premiums, etc. It can be used.
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。
Each functional unit of the
Further, each functional unit may be realized by one or a plurality of integrated circuits, and the functions of the plurality of functional units may be realized by one integrated circuit. LSIs are sometimes called VLSIs, super LSIs, ultra LSIs, etc., depending on the degree of integration.
Here, the "circuit" may include a meaning as digital processing by a computer, that is, functional processing by software. Further, the circuit may be realized by a reconfigurable circuit (for example, FPGA: FieldProgrammableGateAway).
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。
When each functional unit of the
Then, the object of the present invention is achieved when the computer (or CPU) reads and executes the health monitoring program from the recording medium. As the recording medium, a "non-temporary tangible medium", for example, a tape, a disk, a card, a semiconductor memory, a programmable logic circuit, or the like can be used.
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。 Further, the health monitoring program may be supplied to the computer via an arbitrary transmission medium (communication network, broadcast wave, etc.) capable of transmitting the health monitoring program. The present invention can also be realized in the form of a data signal embedded in a carrier wave, in which the health monitoring program is embodied by electronic transmission.
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。
なお上記実施形態では、測定部210が小便器と別体である構成を示したが、このような態様に限られない。例えば、小便器内に測定部210が内蔵されている構成としてもよい。
The above health monitoring program can be implemented using, for example, a script language such as ActionScript or JavaScript (registered trademark), an object-oriented programming language such as Objective-C or Java (registered trademark), or a markup language such as HTML5. ..
In the above embodiment, the measuring
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)
100
220 User identification unit (measuring device)
230 Control unit (measuring device)
240 communication unit (measuring device)
250 storage unit (measuring device)
300
320 control unit (user terminal)
330 Display (user terminal)
340 storage unit (user terminal)
Claims (13)
前記測定部が生成した電圧情報と、当該電圧情報を測定した際の尿に含まれる尿成分を示す尿成分情報と、の関係を複数回にわたって学習した成分分析モデルを用いた機械学習により、前記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。 A measuring unit having at least two electrodes for measuring the potential difference generated when the urinal user urinates and generating voltage information indicating the change in the potential difference, and a measuring unit.
By machine learning using a component analysis model in which the relationship between the voltage information generated by the measuring unit and the urine component information indicating the urine component contained in the urine when the voltage information is measured is learned a plurality of times, the above is performed. An analysis unit that analyzes urine components based on voltage information,
A health monitoring system including a guessing unit for estimating a disease of the user based on the analyzed urine component.
前記分析部は、前記温度測定部が生成した複数の温度情報と、前記複数の温度情報それぞれと対応する尿量と、の関係を学習した尿量推定モデルを用いた機械学習により、前記温度情報に基づいて尿量を算出することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の健康モニタリングシステム。 It is provided with a temperature measuring unit that measures the temperature of urination and generates temperature information indicating a change in the temperature of urination.
The analysis unit uses machine learning using a urine volume estimation model that learns the relationship between a plurality of temperature information generated by the temperature measurement unit and the urine volume corresponding to each of the plurality of temperature information, and the temperature information is obtained. The health monitoring system according to any one of claims 1 to 4, wherein the urine volume is calculated based on the above.
前記測定部本体は、前記小便器の壁面に取付けられる取付け部と、
前記取付け部に対して、前記壁面が向く前方に配置され、前記電極を覆うカバーと、を備え、
前記カバーは、左右方向の中央部が、前方に向けて張り出した形状をなし、
前記カバーには、前記電極につながる開口部が形成されていることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の健康モニタリングシステム。 The measuring unit includes a measuring unit main body in which the electrodes are built-in.
The main body of the measuring unit includes a mounting unit that is mounted on the wall surface of the urinal and
A cover provided with respect to the mounting portion, which is arranged in front of the wall surface and covers the electrodes, is provided.
The cover has a shape in which the central portion in the left-right direction projects forward.
The health monitoring system according to any one of claims 1 to 5, wherein an opening connected to the electrode is formed in the cover.
前記測定部本体は、平面視で円形状を呈し、前記小便器の目皿に代えて配置される本体基部と、
前記本体基部の上方に配置され、平面視で円形状を呈し、前記電極を覆う本体カバーと、を備え、
前記本体カバーは、平面視で中央部に位置する部分が上方に向けて隆起する半楕円体形状をなしていることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の健康モニタリングシステム。 The measuring unit includes a measuring unit main body in which the electrodes are built-in.
The main body of the measuring unit has a circular shape in a plan view, and has a main body base that is arranged in place of the eye plate of the urinal.
It is provided with a main body cover which is arranged above the main body base, has a circular shape in a plan view, and covers the electrodes.
The health monitoring system according to any one of claims 1 to 5, wherein the main body cover has a semi-elliptical shape in which a portion located at the center in a plan view is raised upward. ..
前記貯留部には、内側に貯留した排尿を排出する排出口が開閉自在に設けられ、
前記分析部は、前記排出口の開閉回数、および前記貯留部の貯留能力に基づいて、尿量を算出することを特徴とする請求項9に記載の健康モニタリングシステム。 The main body base includes a storage portion that projects downward from a portion located at the center in a plan view.
The storage unit is provided with a discharge port for discharging urination stored inside so as to be openable and closable.
The health monitoring system according to claim 9, wherein the analysis unit calculates the amount of urine based on the number of times the outlet is opened and closed and the storage capacity of the storage unit.
小便器における使用者の排尿が掛かった際の電位差を測定する少なくとも2つの電極を有し、前記電位差の変化を示す電圧情報を生成する測定ステップと、
前記測定ステップにより生成した電圧情報と、当該電圧情報を測定した際の尿に含まれる尿成分を示す尿成分情報と、の関係を複数回にわたって学習した成分分析モデルを用いた機械学習により、前記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、を実行する健康モニタリング方法。 The computer
A measurement step having at least two electrodes for measuring the potential difference when the user urinates in the urinal and generating voltage information indicating the change in the potential difference.
By machine learning using a component analysis model in which the relationship between the voltage information generated in the measurement step and the urine component information indicating the urine component contained in the urine when the voltage information is measured is learned a plurality of times, the above Analytical steps to analyze urine components based on voltage information,
A health monitoring method for performing a guessing step of guessing the user's disease based on the analyzed urine component.
小便器における使用者の排尿が掛かった際の電位差を測定する少なくとも2つの電極を有し、前記電位差の変化を示す電圧情報を生成する測定機能と、
前記測定機能により生成した電圧情報と、当該電圧情報を測定した際の尿に含まれる尿成分を示す尿成分情報と、の関係を複数回にわたって学習した成分分析モデルを用いた機械学習により、前記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、を実現させる健康モニタリングプログラム。 On the computer
A measurement function that has at least two electrodes for measuring the potential difference when the user urinates in the urinal and generates voltage information indicating the change in the potential difference.
By machine learning using a component analysis model in which the relationship between the voltage information generated by the measurement function and the urine component information indicating the urine component contained in the urine when the voltage information is measured is learned a plurality of times. An analysis function that analyzes urine components based on voltage information,
A health monitoring program that realizes a guessing function for guessing the user's disease based on the analyzed urine component.
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