JP2021149329A - Excretion management system, excretion management method, and program - Google Patents
Excretion management system, excretion management method, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021149329A JP2021149329A JP2020046877A JP2020046877A JP2021149329A JP 2021149329 A JP2021149329 A JP 2021149329A JP 2020046877 A JP2020046877 A JP 2020046877A JP 2020046877 A JP2020046877 A JP 2020046877A JP 2021149329 A JP2021149329 A JP 2021149329A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- excretion
- unit
- care recipient
- pattern
- management system
- 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.)
- Pending
Links
- 230000029142 excretion Effects 0.000 title claims abstract description 186
- 238000007726 management method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 73
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 15
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 5
- 230000010365 information processing Effects 0.000 abstract description 33
- 238000000034 method Methods 0.000 description 21
- 230000008569 process Effects 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000027939 micturition Effects 0.000 description 10
- 230000013872 defecation Effects 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 4
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 3
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 2
- 238000005401 electroluminescence Methods 0.000 description 2
- 230000000474 nursing effect Effects 0.000 description 2
- 206010005746 Blood pressure fluctuation Diseases 0.000 description 1
- 230000002745 absorbent Effects 0.000 description 1
- 239000002250 absorbent Substances 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000003930 cognitive ability Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 1
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007306 turnover Effects 0.000 description 1
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 1
Images
Abstract
Description
本発明は、排せつ管理システム、排せつ管理方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to an excretion management system, an excretion management method and a program.
近年、加速する少子高齢化の影響により介護士の人手不足、および1人当たりの介護負担の増加に伴う高い離職率が社会的な問題となっている。介護現場において、いわゆる「排せつケア」は、被介護者の生活の質を保つ上で最も重要な介護作業の1つである。平成25年度の内閣府の調査によると、介護経験のある696人中、62.5[%]の人が、排せつ時の付き添い、または、おむつの交換に苦労したと回答している。排せつ検知および予測を目的として、水分、湿度、温度、におい、または排せつ器官の動きの計測等、センシング技術は多岐に渡る。また、近年の技術革新により介護記録の機械学習またはAI(Artificial Intelligence)を用いた排せつ等の行動を予測する実現するシステム等が提案されている。 In recent years, due to the accelerating declining birthrate and aging population, the labor shortage of caregivers and the high turnover rate due to the increase in the burden of long-term care per person have become social problems. In the nursing care field, so-called "excretion care" is one of the most important nursing care tasks for maintaining the quality of life of the care recipient. According to a 2013 Cabinet Office survey, 62.5 [%] of the 696 people who had long-term care experience said that they had difficulty attending when excreting or changing diapers. Sensing techniques range from measuring moisture, humidity, temperature, odor, or movement of excretory organs for the purpose of detecting and predicting excretion. In addition, due to recent technological innovations, a system for predicting behaviors such as machine learning of long-term care records or excretion using AI (Artificial Intelligence) has been proposed.
このような、介護者の行動を予測するシステムとして、被介護者の排せつを予測し、予測された被介護者の要介護時間に基づいて、複数の被介護者への訪問スケジュールを作成する技術が開示されている(例えば特許文献1)。また、被介護者の状態に応じて調整されたケアプランに基づいて、被介護者を適切に介護できるケアプラン調整システムが開示されている(例えば特許文献2)。 As such a system for predicting the behavior of the caregiver, a technique for predicting the excretion of the care recipient and creating a visit schedule for a plurality of care recipients based on the predicted time required for care of the care recipient. Is disclosed (for example, Patent Document 1). Further, a care plan adjustment system capable of appropriately caring for a care recipient is disclosed based on a care plan adjusted according to the condition of the care recipient (for example, Patent Document 2).
ここで、排せつに対する介護は、服薬および食事介助等の介護ケースと比較して、介護者の経験および被介護者の認知能力に依存するという特徴があり、介護のスケジューリングが困難であるという側面がある。しかしながら、従来の技術では、被介護者の排せつを予測して、スケジューリングするものの、その予測された結果が正しく、生成されたスケジュールの正確性が高いものなのか否かという点について把握することが困難であるという問題がある。 Here, care for excretion is characterized by being dependent on the experience of the caregiver and the cognitive ability of the care recipient, as compared with care cases such as medication and meal assistance, and there is an aspect that it is difficult to schedule care. be. However, in the conventional technique, although the care recipient's excretion is predicted and scheduled, it is possible to grasp whether the predicted result is correct and the generated schedule is highly accurate. There is a problem that it is difficult.
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、排せつパターンを可視化することにより、介護者にとって正確性が高いものと認識できる介護スケジュールを作成することができる排せつ管理システム、排せつ管理方法およびプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and by visualizing the excretion pattern, an excretion management system, an excretion management method and a program capable of creating a care schedule that can be recognized as highly accurate for the caregiver. The purpose is to provide.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、被介護者の排せつを検知する第1検知部と、前記被介護者の生体情報を検知する第2検知部と、前記第1検知部により検知された排せつの回数に基づいて、前記被介護者の排せつパターンを生成する生成部と、前記第2検知部により検知された前記生体情報と、前記生成部により生成された前記排せつパターンに基づいて、前記被介護者の排せつのタイミングを予測する予測部と、前記予測部による予測結果に基づいて、前記被介護者の排せつを介助するためのスケジュールを作成する作成部と、少なくとも前記生成部により生成された前記排せつパターンを、表示装置に表示させる表示制御部と、を備えたことを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the object, the present invention has a first detection unit that detects the excretion of the care recipient, a second detection unit that detects the biological information of the care recipient, and the first detection unit. The generation unit that generates the excretion pattern of the care recipient based on the number of excretion detected by the 1 detection unit, the biometric information detected by the second detection unit, and the generation unit generated by the generation unit. A prediction unit that predicts the excretion timing of the care recipient based on the excretion pattern, a creation unit that creates a schedule for assisting the care recipient's excretion based on the prediction result by the prediction unit, and a creation unit. It is characterized by including at least a display control unit for displaying the excretion pattern generated by the generation unit on a display device.
本発明によれば、排せつパターンを可視化することにより、介護者にとって正確性が高いものと認識できる介護スケジュールを作成することができる。 According to the present invention, by visualizing the excretion pattern, it is possible to create a care schedule that can be recognized as highly accurate for the caregiver.
以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る排せつ管理システム、排せつ管理方法およびプログラムを詳細に説明する。また、以下の実施形態によって本発明が限定されるものではなく、以下の実施形態における構成要素には、当業者が容易に想到できるもの、実質的に同一のもの、およびいわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、以下の実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換、変更および組み合わせを行うことができる。 Hereinafter, the excretion management system, the excretion management method, and the program according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Further, the present invention is not limited by the following embodiments, and the components in the following embodiments include those easily conceived by those skilled in the art, substantially the same, and so-called equivalent ranges. Is included. Furthermore, various omissions, substitutions, changes and combinations of components can be made without departing from the gist of the following embodiments.
また、コンピュータソフトウェアとは、コンピュータの動作に関するプログラム、その他コンピュータによる処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるものをいう(以下、コンピュータソフトウェアは、ソフトウェアという)。アプリケーションソフトとは、ソフトウェアの分類のうち、特定の作業を行うために使用されるソフトウェアの総称である。一方、オペレーティングシステム(OS)とは、コンピュータを制御し、アプリケーションソフト等がコンピュータ資源を利用可能にするためのソフトウェアのことである。オペレーティングシステムは、入出力の制御、メモリやハードディスクなどのハードウェアの管理、プロセスの管理といった、コンピュータの基本的な管理・制御を行っている。アプリケーションソフトウェアは、オペレーティングシステムが提供する機能を利用して動作する。プログラムとは、コンピュータに対する指令であって、一の結果を得ることができるように組み合わせたものをいう。また、プログラムに準ずるものとは、コンピュータに対する直接の指令ではないためプログラムとは呼べないが、コンピュータの処理を規定するという点でプログラムに類似する性質を有するものをいう。例えば、データ構造(データ要素間の相互関係で表される、データの有する論理的構造)がプログラムに準ずるものに該当する。 In addition, computer software refers to programs related to computer operations and other information used for processing by computers that are equivalent to programs (hereinafter, computer software is referred to as software). Application software is a general term for software used to perform a specific task in the classification of software. On the other hand, the operating system (OS) is software for controlling a computer and making computer resources available to application software and the like. The operating system performs basic computer management and control, such as input / output control, hardware management such as memory and hard disk, and process management. The application software operates by utilizing the functions provided by the operating system. A program is a command to a computer that is combined so that one result can be obtained. In addition, a program-like thing cannot be called a program because it is not a direct command to the computer, but it has properties similar to a program in that it regulates the processing of the computer. For example, the data structure (the logical structure of data represented by the interrelationship between data elements) corresponds to a program.
(排せつ管理システムの構成)
図1は、実施形態に係る排せつ管理システムの構成の一例を示す図である。図1を参照しながら、本実施形態に係る排せつ管理システム1の構成について説明する。
(Configuration of excretion management system)
FIG. 1 is a diagram showing an example of a configuration of an excretion management system according to an embodiment. The configuration of the
図1に示す排せつ管理システム1は、被介護者の排せつパターンを記録し、被介護者の排せつを予測して、介護者が被介護者に対して排せつを介助するための誘導スケジュールを作成するシステムである。図1にしめすように、排せつ管理システム1は、情報処理装置10と、排せつ検知センサ20と、生体センサ30と、を有する。
The
情報処理装置10は、排せつ検知センサ20からの検知情報から被介護者の排せつを検知してヒストグラム等の排せつ記録を生成し、当該排せつ記録、および生体センサ30から検知された生体情報に基づいて、被介護者の排せつを予測し、誘導スケジュールを作成する装置である。
The
排せつ検知センサ20は、被介護者の排せつを検知するためのセンサである。例えば、排せつ検知センサ20としては、においを検知して排せつを直接検知する、装着型または非装着型の排せつセンサ、または、被介護者が離床したことを検出する離床センサ等がある。排せつセンサの場合は、被介護者に対して非接触部分の吸収性物品に取り付けが可能であり、使い捨てが可能であるものが好ましい。離床センサにより検知された被介護者の離床状態に基づいて排せつを検知する方法としては、例えば、離床センサにより所定時間(例えば1分以上5分以下等)だけ被介護者の離床状態が検知された場合、排せつのための離床であるとして排せつを検知するものとすればよい。
The
ここで、(表1)に、ADL(Activities of Daily Living:日常生活動作)としての排せつの動作可能レベルに応じた排せつの把握方法の一例を示す。具体的には、排せつの動作可能レベルに応じた、排尿または排便の時刻、排尿または排便の回数、排尿または排便の間隔、最長排尿または排便の間隔を把握する方法、および、トイレまたはポータブルトイレでの排尿または排便が成功したのか失敗したのかを把握する方法の一例を示している。 Here, (Table 1) shows an example of a method of grasping excretion according to the operable level of excretion as ADL (Activities of Daily Living). Specifically, how to grasp the time of urination or defecation, the number of urination or defecation, the interval of urination or defecation, the maximum interval of urination or defecation, and the toilet or portable toilet according to the operable level of excretion. It shows an example of how to know whether urination or defecation was successful or unsuccessful.
例えば、本実施形態に係る排せつ管理システム1では、被介護者が排せつしたことを把握する必要があり、その場合、(表1)の排尿または排便の時刻、排尿または排便の回数、排尿または排便の間隔、最長排尿または排便の間隔を把握する方法から、排せつをしたことを検知するための方法の一例として採用できる。例えば、「一人で歩けトイレに行くことができる人」の場合、排せつ検知センサ20としての離床センサにより検知された離床時間に基づいて、排せつしたこと(トイレに行ったこと)を検知することができる。また、「ほとんどおむつ(たまにトイレやポータブルトイレ)」の場合、介護者による排せつケアにより作成された記録(排せつ記録)、または、パット、おむつもしくはベッド等に取り付けた排せつ検知センサ20としての排せつセンサにより排せつを検知することが可能である。排せつ記録は、例えば、排せつをした時刻、および排せつの介助に要した時間等が記録される。
For example, in the
生体センサ30は、被介護者の生体情報を検知するセンサである。例えば、生体センサ30が検知する生体情報としては、体温、血圧、心拍数、尿量、活動量、もしくは位置情報等、またはこれらのうちいずれか複数の情報が挙げられる。このうち、活動量、およびベッド上での位置情報を取得するためには、生体センサ30として荷重センサ等のベッドセンサ、または赤外線カメラ等を採用できる。また、血圧または心拍数を検出するためには、生体センサ30として、ベッド上に配置された電極センサまたは振動センサ等を採用することができる。
The
(情報処理装置のハードウェア構成)
図2は、実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図2を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置10のハードウェア構成について説明する。
(Hardware configuration of information processing device)
FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing apparatus according to the embodiment. The hardware configuration of the
図2に示すように、情報処理装置10は、CPU(Central Processing Unit)501と、ROM(Read Only Memory)502と、RAM(Random Access Memory)503と、補助記憶装置505と、メディアドライブ507と、ディスプレイ508(表示装置)と、ネットワークI/F509(受信部)と、キーボード511と、マウス512と、DVD(Digital Versatile Disc)ドライブ514と、センサI/F515と、を備えている。
As shown in FIG. 2, the
CPU501は、情報処理装置10全体の動作を制御する演算装置である。ROM502は、情報処理装置10用のプログラムを記憶している不揮発性記憶装置である。RAM503は、CPU501のワークエリアとして使用される揮発性記憶装置である。
The
補助記憶装置505は、例えば、排せつ検知センサ20および生体センサ30で検知された情報等の各種情報、およびプログラム等を記憶するHDD(Hard Disk Drive)またはSSD(Solid State Drive)等の記憶装置である。メディアドライブ507は、CPU501の制御に従って、フラッシュメモリ等の記録メディア506に対するデータの読み出しおよび書き込みを制御する装置である。
The
ディスプレイ508は、カーソル、メニュー、ウィンドウ、文字または画像等の各種情報を表示する液晶または有機EL(Electro−Luminescence)等によって構成された表示装置である。
The
ネットワークI/F509は、ネットワークを利用して情報処理装置10等の外部装置とデータを通信するためのインターフェースである。ネットワークI/F509は、例えば、イーサネット(登録商標)に対応し、TCP(Transmission Control Protocol)/IP(Internet Protocol)等に準拠した通信が可能なNIC(Network Interface Card)等である。
The network I /
キーボード511は、文字、数字、各種指示の選択、およびカーソルの移動等を行う入力装置である。マウス512は、各種指示の選択および実行、処理対象の選択、ならびにカーソルの移動等を行うための入力装置である。 The keyboard 511 is an input device for selecting characters, numbers, various instructions, moving a cursor, and the like. The mouse 512 is an input device for selecting and executing various instructions, selecting a processing target, moving a cursor, and the like.
DVDドライブ514は、着脱自在な記憶媒体の一例としてのDVD−ROMまたはDVD−R(Digital Versatile Disk Recordable)等のDVD513に対するデータの読み出しおよび書き込みを制御する装置である。
The DVD drive 514 is a device that controls reading and writing of data to a
センサI/F515は、排せつ検知センサ20および生体センサ30等の各種センサを接続し、当該センサから検知情報を受信するためのインターフェースである。
The sensor I / F515 is an interface for connecting various sensors such as the
上述のCPU501、ROM502、RAM503、補助記憶装置505、メディアドライブ507、ディスプレイ508、ネットワークI/F509、キーボード511、マウス512、DVDドライブ514およびセンサI/F515は、アドレスバスおよびデータバス等のバス510によって互いに通信可能に接続されている。
The
なお、図2に示した情報処理装置10のハードウェア構成は一例を示すものであり、図2に示した構成要素を全て含む必要はなく、または、その他の構成要素を含むものとしてもよい。また、情報処理装置10は、図2に示す単一の情報処理装置で構成されていることに限定されず、複数の情報処理装置等の複数のネットワーク機器により構成されているものとしてもよい。
The hardware configuration of the
(情報処理装置の機能ブロックの構成および動作)
図3は、実施形態に係る情報処理装置の機能ブロックの構成の一例を示す図である。図4は、排せつ回数のヒストグラムの一例を示す図である。図5は、ヒストグラムと生体情報のグラフとを関連付けて表した図である。図6は、実施形態に係る情報処理装置が作成した誘導スケジュールの一例を示す図である。図3〜図6を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置10の機能ブロックの構成および動作について説明する。
(Configuration and operation of functional blocks of information processing equipment)
FIG. 3 is a diagram showing an example of the configuration of the functional block of the information processing apparatus according to the embodiment. FIG. 4 is a diagram showing an example of a histogram of the number of excretion times. FIG. 5 is a diagram showing the histogram and the graph of biological information in association with each other. FIG. 6 is a diagram showing an example of a guidance schedule created by the information processing apparatus according to the embodiment. The configuration and operation of the functional block of the
図3に示すように、情報処理装置10は、第1検知部101と、第2検知部102と、生成部103と、予測部104と、作成部105と、補正部106と、表示制御部107と、表示部108と、記憶部109と、入力部110と、を有する。
As shown in FIG. 3, the
第1検知部101は、被介護者が排せつしたことを検知する機能部である。第1検知部101は、例えば、排せつ検知センサ20による検知情報を取得することにより、被介護者が排せつしたことを検知する。また、第1検知部101は、例えば、入力部110により介護者により入力された、またはネットワークI/F509によりデータとして受信された被介護者の排せつの記録(排せつ記録)を、記憶部109から取得し、当該排せつ記録から被介護者の排せつを検知する。第1検知部101は、例えば図2に示すCPU501により実行されるプログラムによって実現される。
The first detection unit 101 is a functional unit that detects that the care recipient has excreted. The first detection unit 101 detects that the care recipient has excreted, for example, by acquiring the detection information by the
第2検知部102は、生体センサ30により検知された生体情報を検知する機能部である。第2検知部102は、例えば図2に示すCPU501により実行されるプログラムによって実現される。
The second detection unit 102 is a functional unit that detects biological information detected by the
生成部103は、第1検知部101により検知された被介護者の排せつの回数に基づいて、ヒストグラム(排せつパターンの一例)を生成する機能部である。生成部103は、例えば、図4に示すように、所定期間(1週間または1か月等)において、時間ごとに排せつの回数をカウントしたヒストグラムを生成する。なお、ヒストグラムにおける排せつの回数のカウントは、時間ごとに限られず、例えば、1分間隔、5分間隔、10分間隔、15分間隔、または30分間隔等であってもよい。図4に示すヒストグラムの例では、当該ヒストグラムの対象者である被介護者は、21時頃および2時頃に排せつする傾向があることが把握できる。 The generation unit 103 is a functional unit that generates a histogram (an example of an excretion pattern) based on the number of excretion of the care recipient detected by the first detection unit 101. For example, as shown in FIG. 4, the generation unit 103 generates a histogram counting the number of excretion times for each hour in a predetermined period (1 week, 1 month, etc.). The number of excretion counts in the histogram is not limited to each hour, and may be, for example, 1 minute interval, 5 minute interval, 10 minute interval, 15 minute interval, 30 minute interval, or the like. In the example of the histogram shown in FIG. 4, it can be understood that the care recipient who is the target person of the histogram tends to excrete at around 21:00 and around 2:00.
また、生成部103によるヒストグラムの生成は、所定期間のすべてに亘って作成してもよく、または、条件ごとで選択した排せつの検知のデータのみでヒストグラムを作成してもよい。条件としては、例えば、就寝時間が20時台の場合、21時台の場合等就寝時間ごとで決定したり、日中の活動状況で例えば外出の有無、レクレーションの参加の有無、入浴の有無、食事量(全量食べたか、残したか)、摂取した水分量、摂取した時間、部屋の温度、照度、体温、血圧等、睡眠に影響を与える可能性のある条件を設定するものとしてもよい。 Further, the generation unit 103 may generate the histogram over the entire predetermined period, or may create the histogram only with the data of the detection of excretion selected for each condition. As conditions, for example, when the bedtime is in the 20:00 range, when the bedtime is in the 21:00 range, etc., it is decided for each bedtime, and in the daytime activity situation, for example, whether or not to go out, whether or not to participate in recreation, whether or not to take a bath, etc. Conditions that may affect sleep, such as the amount of food (whether the whole amount was eaten or left), the amount of water ingested, the time ingested, the room temperature, the illuminance, the body temperature, and the blood pressure, may be set.
また、生成部103により生成されたヒストグラムは、表示制御部107によって表示部108に表示させることもできる。これによって、介護者は、可視化されたヒストグラムを確認することにより、後述する作成部105により作成された排せつを介助するための誘導スケジュールについて、正確性の高いスケジュールであることを認識することができる。なお、生成部103が生成するのはヒスグラムに限られるものではなく、例えば排せつの回数を示すグラフであってもよく、第1検知部101により検知された被介護者の排せつの回数を時系列に表す情報であればよい。 Further, the histogram generated by the generation unit 103 can be displayed on the display unit 108 by the display control unit 107. As a result, the caregiver can recognize that the guidance schedule for assisting excretion created by the preparation unit 105, which will be described later, is a highly accurate schedule by checking the visualized histogram. .. It should be noted that the generation unit 103 is not limited to the hisgram, and may be, for example, a graph showing the number of excretion, and the number of excretion of the care recipient detected by the first detection unit 101 is time-series. Any information represented in is sufficient.
生成部103は、例えば図2に示すCPU501により実行されるプログラムによって実現される。
The generation unit 103 is realized by, for example, a program executed by the
予測部104は、生成部103により生成されたヒストグラム、および、第2検知部102により検知された生体情報に基づいて、被介護者の排せつ動作を予測する機能部である。具体的には、予測部104は、第2検知部102により検知された生体情報を、生成部103により生成されたヒストグラムに関連付けることによって、被介護者の排せつ前の生体情報の特有パターンを抽出することにより、排せつ動作を予測する。また、予測部104は、第2検知部102により検知される生体情報として、例えば1週間または1か月等の所定期間の時系列データを取得する。例えば、生体情報として、活動量および位置情報を用いる場合、被介護者の排せつ前から10分前、15分前、30分前、60分前等の活動量および位置情報を用いて、時系列データとする。そして、予測部104は、この所定期間に対応するヒストグラムと、生体情報の時系列データとを関連付けて、被介護者の排せつ前の生体情報の特有パターンを抽出する。 The prediction unit 104 is a functional unit that predicts the excretion behavior of the care recipient based on the histogram generated by the generation unit 103 and the biological information detected by the second detection unit 102. Specifically, the prediction unit 104 extracts a unique pattern of the biometric information before excretion of the care recipient by associating the biometric information detected by the second detection unit 102 with the histogram generated by the generation unit 103. By doing so, the excretion behavior is predicted. In addition, the prediction unit 104 acquires time-series data for a predetermined period such as one week or one month as biometric information detected by the second detection unit 102. For example, when the activity amount and position information are used as the biometric information, the activity amount and position information such as 10 minutes before, 15 minutes before, 30 minutes before, and 60 minutes before the care recipient's excretion are used in a time series. Let it be data. Then, the prediction unit 104 associates the histogram corresponding to this predetermined period with the time-series data of the biometric information, and extracts a peculiar pattern of the biometric information before the care recipient is excreted.
図5に示すグラフは、生体情報としての血圧の変化量(Δ血圧)の時系列データと、生成部103により生成されたヒストグラムとを関連付けて示したものである。図5では、21時頃に排せつ回数が集中しているため、例えば、予測部104は、21時前の生体情報のグラフの波形部分であるパターン200を、生体情報の特有パターンとして抽出する。そして、予測部104は、この抽出した特有パターンと、記憶部109に蓄積されている生体情報の時系列データとの比較結果と、当該時系列データに関連付けているヒストグラムの回数とに基づいて、例えば、被介護者ごとに1日のうちのどの時刻に排せつするのかを予測する。
The graph shown in FIG. 5 shows the time-series data of the amount of change in blood pressure (Δ blood pressure) as biological information and the histogram generated by the generation unit 103 in association with each other. In FIG. 5, since the number of excretion times is concentrated around 21:00, for example, the prediction unit 104 extracts the
また、予測部104により関連付けられた生体情報の時系列データおよびヒストグラムは、図5に示すような表示態様で、表示制御部107によって表示部108に表示させることもできる。これによって、介護者は、可視化され、関連付けられた生体情報の時系列データおよびヒストグラムを確認することにより、後述する作成部105により作成された排せつを介助するための誘導スケジュールについて、正確性の高いスケジュールであることを認識することができる。 Further, the time-series data and the histogram of the biological information associated with the prediction unit 104 can be displayed on the display unit 108 by the display control unit 107 in the display mode as shown in FIG. As a result, the caregiver is highly accurate about the guidance schedule for assisting the excretion created by the creation unit 105, which will be described later, by confirming the time-series data and the histogram of the visualized and associated biometric information. You can recognize that it is a schedule.
予測部104は、例えば図2に示すCPU501により実行されるプログラムによって実現される。
The prediction unit 104 is realized by, for example, a program executed by the
作成部105は、予測部104による被介護者の排せつについての予測結果(例えば1日のうちのどの時刻に排せつするのかについての予測結果)に基づいて、排せつを介助するための誘導スケジュール(スケジュール)を作成する機能部である。誘導スケジュールを作成する方法としては、例えば、ある被介護者の1週間の排せつのヒストグラムにおいて、7日間のうち、20時30分〜21時に3日、22時30分〜23時に5日の排せつがあった場合、ヒストグラムで1日以上あった場合に、スケジュールで排せつ介助(排せつ誘導)が必要な人数を「1」としてもよく、3/7または5/7のように確率で人数を割り当てるものとしてもよく、または、1週間のうち、4日以上の場合、必要な人数を「1」とし、3日以下の場合は「0」とするというように、閾値を定めて設定してもよい。 The preparation unit 105 is a guidance schedule (schedule) for assisting the excretion based on the prediction result of the care recipient's excretion by the prediction unit 104 (for example, the prediction result about the time of the day when the excretion is performed). ) Is a functional part to create. As a method of creating a guidance schedule, for example, in a histogram of weekly excretion of a care recipient, excretion of 3 days from 20:30 to 21:00 and 5 days from 22:30 to 23:00 out of 7 days. If there is, the number of people who need excretion assistance (excretion guidance) in the schedule may be set to "1" if there is more than one day in the histogram, and the number of people is assigned with a probability such as 3/7 or 5/7. It may be set as a threshold value, or if it is 4 days or more in a week, the required number of people is set to "1", and if it is 3 days or less, it is set to "0". good.
また、作成部105は、排せつ介助が必要な人数を、当日に対応する介護者にそれぞれ配分することによって誘導スケジュールを作成する。図6に示す誘導スケジュールは、介護者としてスタッフA、Bの2名に30分の時間帯ごとに排せつ介助が必要な人数を配分したスケジュールを示す。そして、作成部105により作成された誘導スケジュールは、表示制御部107によって表示部108に表示される。 In addition, the preparation unit 105 creates a guidance schedule by allocating the number of people who need excretion assistance to the caregivers corresponding to the day. The guidance schedule shown in FIG. 6 shows a schedule in which two staff members, A and B, are assigned the number of caregivers who need excretion care every 30 minutes. Then, the guidance schedule created by the creation unit 105 is displayed on the display unit 108 by the display control unit 107.
このように、事前に誘導スケジュールを作成することによって、このように事前にスケジューリングすることで、排せつ介助が発生する可能性のある時間帯は、他の被介護者のケアを行わず、スタッフステーション等で事務作業を行い、排せつ誘導のナースコールまたはセンサーコールに対応するために待機することにより、他の被介護者のケア中に、ナースコールまたはセンサーコールで呼ばれる確率を低減することができる。これによって、介護者の精神的な負荷低減につながり、また、介護者の最適配置が可能となる。また、介護者が行う排せつ介助の作業効率化が可能となるだけでなく、夜間の排せつ行動による被介護者の転倒等、排せつ行動に伴う危険を未然に防ぐことが可能となる。また、図6に示す例では、22時30分〜23時の間に必要な介護者が3人となっているため、スタッフA、Bの2人では足りないことが把握でき、当該時間帯では増員して対応するということも可能となる。 In this way, by creating a guidance schedule in advance, by scheduling in advance in this way, the staff station does not care for other care recipients during the time when excretion assistance may occur. It is possible to reduce the probability of being called by a nurse call or a sensor call during the care of another care recipient by performing office work such as, and waiting to respond to a nurse call or a sensor call for inducing excretion. This leads to a reduction in the mental burden on the caregiver and enables optimal placement of the caregiver. In addition, it is possible not only to improve the work efficiency of the caregiving assistance, but also to prevent dangers associated with the caregiver's excretion behavior such as a fall of the care recipient due to the nighttime excretion behavior. Further, in the example shown in FIG. 6, since the number of caregivers required between 22:30 and 23:00 is three, it can be understood that two staff members A and B are not enough, and the number of staff is increased during the time period. It is also possible to respond.
作成部105は、例えば図2に示すCPU501により実行されるプログラムによって実現される。
The creation unit 105 is realized by, for example, a program executed by the
補正部106は、作成部105により作成された誘導スケジュールの内容を補正する機能部である。例えば、補正部106は、作成部105により誘導スケジュールが作成された後に、第2検知部102により検知された生体情報の時系列データと、生成部103により生成されたヒストグラムとの比較から予測部104により抽出された特有パターンが、当該誘導スケジュールの作成の基とのなる特有パターンと異なる場合、今回の特有パターンに対応するように誘導スケジュールを補正する。そして、補正部106により補正された誘導スケジュールは、表示制御部107によって表示部108に表示される。補正部106は、例えば図2に示すCPU501により実行されるプログラムによって実現される。
The correction unit 106 is a functional unit that corrects the contents of the guidance schedule created by the creation unit 105. For example, the correction unit 106 is a prediction unit based on a comparison between the time series data of the biological information detected by the second detection unit 102 and the histogram generated by the generation unit 103 after the guidance schedule is created by the creation unit 105. When the peculiar pattern extracted by 104 is different from the peculiar pattern that is the basis for creating the guidance schedule, the guidance schedule is corrected so as to correspond to the peculiar pattern of this time. Then, the guidance schedule corrected by the correction unit 106 is displayed on the display unit 108 by the display control unit 107. The correction unit 106 is realized by, for example, a program executed by the
表示制御部107は、表示部108の表示動作を制御する機能部である。例えば、表示制御部107は、生成部103により生成されたヒストグラム、予測部104により関連付けられた生体情報の時系列データおよびヒストグラム、作成部105により作成された誘導スケジュール、補正部106により補正された誘導スケジュールを、表示部108に表示させる。表示制御部107は、例えば図2に示すCPU501により実行されるプログラムによって実現される。
The display control unit 107 is a functional unit that controls the display operation of the display unit 108. For example, the display control unit 107 is corrected by the histogram generated by the generation unit 103, the time-series data and histogram of the biological information associated with the prediction unit 104, the guidance schedule created by the creation unit 105, and the correction unit 106. The guidance schedule is displayed on the display unit 108. The display control unit 107 is realized by, for example, a program executed by the
表示部108は、表示制御部107による制御に従って、各種情報および画面を表示する機能部である。表示部108は、図2に示すディスプレイ508によって実現される。
The display unit 108 is a functional unit that displays various information and screens under the control of the display control unit 107. The display unit 108 is realized by the
記憶部109は、各種情報、およびプログラム等を記憶する機能部である。記憶部109は、例えば、第1検知部101により検知された被介護者の排せつの情報、第2検知部102により検知された生体情報、生成部103により生成されたヒストグラムの情報、予測部104により関連付けられた生体情報の時系列データおよびヒストグラムの情報、抽出された特有パターンの情報、および予測結果、作成部105により作成された誘導スケジュール、補正部106により補正された誘導スケジュール、ならびに、入力部110により入力された、またはネットワークI/F509により受信された排せつ記録等を記憶する。記憶部109は、図2に示す補助記憶装置505によって実現される。
The
入力部110は、ユーザ(介護者等)から操作入力を受け付ける機能部である。入力部110は、例えば、介護者によって被介護者の排せつ記録等が入力される。入力部110は、例えば図2に示すキーボード511またはマウス512のうち少なくともいずれかによって実現される。
The
なお、第1検知部101、第2検知部102、生成部103、予測部104、作成部105、補正部106および表示制御部107の一部または全部は、ソフトウェアであるプログラムではなく、FPGA(Field−Programmable Gate Array)またはASIC(Application Specific Integrated Circuit)等のハードウェア回路(集積回路)によって実現されてもよい。 Note that some or all of the first detection unit 101, the second detection unit 102, the generation unit 103, the prediction unit 104, the creation unit 105, the correction unit 106, and the display control unit 107 are not programs that are software, but FPGAs. It may be realized by a hardware circuit (integrated circuit) such as Field-Programmable Gate Array) or ASIC (Application Specific Integrated Circuit).
また、図3に示す情報処理装置10の各機能部は、機能を概念的に示したものであって、このような構成に限定されるものではない。例えば、図3に示す情報処理装置10で独立した機能部として図示した複数の機能部を、1つの機能部として構成してもよい。一方、図3に示す情報処理装置10で1つの機能部が有する機能を複数に分割し、複数の機能部として構成するものとしてもよい。
Further, each functional unit of the
(スケジュール作成処理)
図7は、実施形態に係る排せつ管理システムのスケジュール作成処理の流れの一例を示すフローチャートである。図7を参照しながら、本実施形態に係る排せつ管理システム1のスケジュール作成処理の流れについて説明する。
(Schedule creation process)
FIG. 7 is a flowchart showing an example of the flow of the schedule creation process of the excretion management system according to the embodiment. The flow of the schedule creation process of the
<ステップS11>
情報処理装置10の第1検知部101は、被介護者が排せつしたことを検知する。第1検知部101は、例えば、排せつ検知センサ20による検知情報を取得することにより、被介護者が排せつしたことを検知する。また、第1検知部101は、例えば、入力部110により介護者により入力された、またはネットワークI/F509によりデータとして受信された被介護者の排せつの記録(排せつ記録)を、記憶部109から取得し、当該排せつ記録から被介護者の排せつを検知する。そして、ステップS12へ移行する。
<Step S11>
The first detection unit 101 of the
<ステップS12>
情報処理装置10の生成部103は、第1検知部101により検知された被介護者の排せつの回数に基づいて、ヒストグラムを生成する。生成部103により生成されたヒストグラムは、表示制御部107によって表示部108に表示させることもできる。そして、ステップS13へ移行する。
<Step S12>
The generation unit 103 of the
<ステップS13>
情報処理装置10の第2検知部102は、生体センサ30により検知された生体情報を検知する。そして、ステップS14へ移行する。
<Step S13>
The second detection unit 102 of the
<ステップS14>
情報処理装置10の予測部104は、生成部103により生成された所定期間に対応するヒストグラムと、第2検知部102により検知された生体情報の時系列データとを関連付けて、被介護者の排せつ前の生体情報の特有パターンを抽出する。予測部104により関連付けられた生体情報の時系列データおよびヒストグラムは、表示制御部107によって表示部108に表示させることもできる。そして、ステップS15へ移行する。
<Step S14>
The prediction unit 104 of the
<ステップS15>
次に、予測部104は、抽出した特有パターンと、記憶部109に蓄積されている生体情報の時系列データとの比較結果と、当該時系列データに関連付けているヒストグラムの回数とに基づいて、被介護者ごとにどの時刻(タイミング)に排せつするのかを予測する。そして、ステップS16へ移行する。
<Step S15>
Next, the prediction unit 104 is based on the comparison result between the extracted unique pattern and the time-series data of the biological information stored in the
<ステップS16>
情報処理装置10の作成部105は、予測部104による被介護者の排せつについての予測結果(例えば1日のうちのどの時刻に排せつするのかについての予測結果)に基づいて、排せつを介助するための誘導スケジュールを作成する。例えば、作成部105は、排せつ介助が必要な人数を、当日に対応する介護者にそれぞれ配分することによって誘導スケジュールを作成する。作成部105により作成された誘導スケジュールは、表示制御部107によって表示部108に表示される。そして、ステップS17へ移行する。
<Step S16>
The creation unit 105 of the
<ステップS17>
情報処理装置10の補正部106は、作成部105により作成された誘導スケジュールの内容を補正する。例えば、補正部106は、作成部105により誘導スケジュールが作成された後に、第2検知部102により検知された生体情報の時系列データと、生成部103により生成されたヒストグラムとの比較から予測部104により抽出された特有パターンが、当該誘導スケジュールの作成の基となる特有パターンと異なる場合、今回の特有パターンに対応するように誘導スケジュールを補正する。補正部106により補正された誘導スケジュールは、表示制御部107によって表示部108に表示される。そして、スケジュール作成処理が終了する。
<Step S17>
The correction unit 106 of the
以上のステップS11〜S17の流れによって、排せつ管理システム1によるスケジュール作成処理が実行される。なお、図7に示したスケジュール作成処理における各ステップは、図7に示す順序に限定されるものではなく、情報処理装置10の各機能部により誘導スケジュールが作成できる範囲であれば、順序が前後してもよい。例えば、ステップS13の第2検知部102による生体情報の検知は、ステップS12の生成部103によるヒストグラムの生成よりも前段階で行われてもよい。
According to the flow of steps S11 to S17 described above, the schedule creation process by the
以上のように、本実施形態に係る排せつ管理システム1では、生成部103は、第1検知部101により検知された被介護者の排せつの回数に基づいて、ヒストグラムを生成し、予測部104は、ヒストグラムと、第2検知部102により検知された生体情報の時系列データとを関連付けて、被介護者の排せつ前の生体情報の特有パターンを抽出し、抽出した特有パターンと、記憶部109に蓄積されている生体情報の時系列データとの比較結果と、当該時系列データに関連付けているヒストグラムの回数とに基づいて、被介護者がどのタイミングに排せつするのかを予測し、作成部105は、予測部104による予測結果に基づいて、排せつを介助するための誘導スケジュールを作成し、表示制御部107は、少なくとも生成部103により生成されたヒストグラムを表示部108に表示させるものとしている。これによって、ヒストグラムのような排せつパターンを可視化することにより、介護者にとって正確性が高いものと認識できる介護スケジュールを作成することができる。
As described above, in the
また、排せつ管理システム1では、補正部106は、作成部105により作成された誘導スケジュールを、当該誘導スケジュールが作成された後に、少なくとも第2検知部102により検知された生体情報に基づいて、補正するものとしている。これによって、リアルタイムに最適な介護者の配置を再スケジューリングすることができる。
Further, in the
なお、上述の実施形態の各機能は、一または複数の処理回路によって実現することが可能である。ここで、「処理回路」とは、電子回路により実装されるプロセッサのようにソフトウェアによって各機能を実行するようプログラミングされたプロセッサや、上述した各機能を実行するよう設計されたASIC(Application Specific Integrated Circuit)、DSP(Digital Signal Processor)、FPGA(Field−Programmable Gate Array)、SoC(System on a Chip)、GPU(Graphics Processing Unit)や従来の回路モジュール等のデバイスを含むものとする。 It should be noted that each function of the above-described embodiment can be realized by one or a plurality of processing circuits. Here, the "processing circuit" is a processor programmed to execute each function by software such as a processor implemented by an electronic circuit, or an ASIC (Application Special Integrated) designed to execute each function described above. Devices including devices such as Circuits, DSPs (Digital Signal Processors), FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays), SoCs (System on a Chips), GPUs (Graphics Processing Units), and conventional circuit modules.
また、上述の実施形態において、排せつ管理システム1の各機能部の少なくともいずれかがプログラムの実行によって実現される場合、そのプログラムは、ROM等に予め組み込まれて提供される。また、上述の実施形態に係る排せつ管理システム1で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでCD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)、フレキシブルディスク(FD)、CD−R(Compact Disk−Recordable)、DVDまたはSD(Secure Digital)カード等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。また、上述の実施形態に係る排せつ管理システム1で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、上述の実施形態に係る排せつ管理システム1で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。また、上述の実施形態に係る排せつ管理システム1で実行されるプログラムは、上述した各機能部のうち少なくともいずれかを含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはCPUが上述の記憶装置からプログラムを読み出して実行することにより、上述の各機能部が主記憶装置上にロードされて生成されるようになっている。
Further, in the above-described embodiment, when at least one of the functional units of the
1 排せつ管理システム
10 情報処理装置
20 排せつ検知センサ
30 生体センサ
101 第1検知部
102 第2検知部
103 生成部
104 予測部
105 作成部
106 補正部
107 表示制御部
108 表示部
109 記憶部
110 入力部
200 パターン
501 CPU
502 ROM
503 RAM
505 補助記憶装置
506 記録メディア
507 メディアドライブ
508 ディスプレイ
509 ネットワークI/F
510 バス
511 キーボード
512 マウス
513 DVD
514 DVDドライブ
515 センサI/F
1
502 ROM
503 RAM
505 Auxiliary storage device 506
510 Bus 511 Keyboard 512
514
Claims (13)
前記被介護者の生体情報を検知する第2検知部と、
前記第1検知部により検知された排せつの回数に基づいて、前記被介護者の排せつパターンを生成する生成部と、
前記第2検知部により検知された前記生体情報と、前記生成部により生成された前記排せつパターンに基づいて、前記被介護者の排せつのタイミングを予測する予測部と、
前記予測部による予測結果に基づいて、前記被介護者の排せつを介助するためのスケジュールを作成する作成部と、
少なくとも前記生成部により生成された前記排せつパターンを、表示装置に表示させる表示制御部と、
を備えた排せつ管理システム。 The first detector that detects the excretion of the care recipient and
The second detection unit that detects the biological information of the care recipient and
A generation unit that generates an excretion pattern for the care recipient based on the number of excretion detected by the first detection unit, and a generation unit.
Based on the biometric information detected by the second detection unit and the excretion pattern generated by the generation unit, a prediction unit that predicts the excretion timing of the care recipient.
Based on the prediction result by the prediction unit, a creation unit that creates a schedule for assisting the excretion of the care recipient, and a creation unit.
A display control unit that displays at least the excretion pattern generated by the generation unit on the display device.
Excretion management system equipped with.
前記第1検知部は、少なくとも前記受信部により受信された前記記録から、該介護者の排せつを検知する請求項1〜6のいずれか一項に記載の排せつ管理システム。 A receiver for receiving the record of the care recipient's excretion is further provided.
The excretion management system according to any one of claims 1 to 6, wherein the first detection unit detects excretion of the caregiver from at least the record received by the reception unit.
前記第1検知部は、少なくとも前記入力部により入力された前記記録から、該介護者の排せつを検知する請求項1〜6のいずれか一項に記載の排せつ管理システム。 Further provided with an input unit for receiving input of the record of excretion of the care recipient,
The excretion management system according to any one of claims 1 to 6, wherein the first detection unit detects excretion of the caregiver from at least the record input by the input unit.
前記被介護者の生体情報を検知する第2検知ステップと、
検知した排せつの回数に基づいて、前記被介護者の排せつパターンを生成する生成ステップと、
検知した前記生体情報と、生成した前記排せつパターンに基づいて、前記被介護者の排せつのタイミングを予測する予測ステップと、
前記タイミングの予測結果に基づいて、前記被介護者の排せつを介助するためのスケジュールを作成する作成ステップと、
少なくとも生成した前記排せつパターンを、表示装置に表示させる表示制御ステップと、
を有する排せつ管理方法。 The first detection step to detect the excretion of the care recipient and
The second detection step of detecting the biological information of the care recipient and
A generation step that generates an excretion pattern of the care recipient based on the number of detected excretion, and a generation step.
A prediction step for predicting the excretion timing of the care recipient based on the detected biological information and the generated excretion pattern.
Based on the prediction result of the timing, a creation step of creating a schedule for assisting the excretion of the care recipient, and a creation step.
A display control step for displaying at least the generated excretion pattern on the display device, and
Excretion management method with.
被介護者の排せつを検知する第1検知ステップと、
前記被介護者の生体情報を検知する第2検知ステップと、
検知した排せつの回数に基づいて、前記被介護者の排せつパターンを生成する生成ステップと、
検知した前記生体情報と、生成した前記排せつパターンに基づいて、前記被介護者の排せつのタイミングを予測する予測ステップと、
前記タイミングの予測結果に基づいて、前記被介護者の排せつを介助するためのスケジュールを作成する作成ステップと、
少なくとも生成した前記排せつパターンを、表示装置に表示させる表示制御ステップと、
を実行させるためのプログラム。 On the computer
The first detection step to detect the excretion of the care recipient and
The second detection step of detecting the biological information of the care recipient and
A generation step that generates an excretion pattern of the care recipient based on the number of detected excretion, and a generation step.
A prediction step for predicting the excretion timing of the care recipient based on the detected biological information and the generated excretion pattern.
Based on the prediction result of the timing, a creation step of creating a schedule for assisting the excretion of the care recipient, and a creation step.
A display control step for displaying at least the generated excretion pattern on the display device, and
A program to execute.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020046877A JP2021149329A (en) | 2020-03-17 | 2020-03-17 | Excretion management system, excretion management method, and program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020046877A JP2021149329A (en) | 2020-03-17 | 2020-03-17 | Excretion management system, excretion management method, and program |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021149329A true JP2021149329A (en) | 2021-09-27 |
Family
ID=77848800
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020046877A Pending JP2021149329A (en) | 2020-03-17 | 2020-03-17 | Excretion management system, excretion management method, and program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2021149329A (en) |
-
2020
- 2020-03-17 JP JP2020046877A patent/JP2021149329A/en active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20230114515A1 (en) | System and Method for Mobile Platform Designed for Digital Health Management and Support for Remote Patient Monitoring | |
US11238979B1 (en) | Digital biomarkers for health research, digital therapeautics, and precision medicine | |
US20160034663A1 (en) | Method to increase efficiency, coverage, and quality of direct primary care | |
US20190017994A1 (en) | Health monitoring system, health monitoring method, and health monitoring program | |
CN103858520B (en) | The adaptive control systems that atmosphere is arranged and method | |
US20170169175A1 (en) | Patient care management system | |
JP2019207536A (en) | Dosage management device, dosage management method, and dosage management program | |
Northridge et al. | A community-based oral public health approach to promote health equity | |
JP2021149329A (en) | Excretion management system, excretion management method, and program | |
US20210319898A1 (en) | Health monitoring system having portable health monitoring devices and method therefor | |
CN109416945B (en) | Scheme adherence measure for insulin therapy based on glucose measurement and insulin pen data | |
US20210158923A1 (en) | Distributed user monitoring system | |
Kondylakis et al. | CareKeeper: A platform for intelligent care coordination | |
CN115083575A (en) | Information processing device, determination method, program, system, and storage medium | |
JP7018937B2 (en) | Systems and methods for adjusting the timing of basal administration | |
Favela et al. | Technology and aging | |
KR101235338B1 (en) | Health Management Terminal and the Method for managing Health | |
CN108601541B (en) | Biological information evaluation device, biological information measurement device, biological information evaluation method, and biological information evaluation program | |
Goldstein et al. | Combining passive eating monitoring and ecological momentary assessment to characterize dietary lapses from a lifestyle modification intervention | |
JP2023105703A (en) | Excretion management system, excretion management method, and program | |
WO2022185558A1 (en) | Information processing device and information processing method | |
Gonzales et al. | Digital medicine system in veterans with severe mental illness: feasibility and acceptability study | |
JP2023158734A (en) | Information processing system, information processor, information processing method and program | |
CN117581309A (en) | Digital device and application for treating mild cognitive impairment and dementia | |
JP2021157535A (en) | Assessment support system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230116 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20230711 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20231117 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20231226 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240219 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20240312 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240313 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20240409 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240416 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240507 |