JP2023033830A - 日常生活動作評価システムおよびプログラム - Google Patents
日常生活動作評価システムおよびプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023033830A JP2023033830A JP2021139743A JP2021139743A JP2023033830A JP 2023033830 A JP2023033830 A JP 2023033830A JP 2021139743 A JP2021139743 A JP 2021139743A JP 2021139743 A JP2021139743 A JP 2021139743A JP 2023033830 A JP2023033830 A JP 2023033830A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- user
- time
- sensor
- wake
- motion
- 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
Images
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
【課題】プライバシーを保護しつつ、簡易な構成で、入居者のADL能力の低下を早期発見することのできる評価システムを提供する。【解決手段】日常生活動作評価システムは、個室内の居住空間に設けられた少なくとも1つのセンサ(31~34)と、少なくとも1つのセンサからの検知信号に基づいて、個室の使用者の起床に関連する起床関連動作に伴う時間または速度を計測する計測手段(51,52)と、計測手段により計測された計測値を記憶する履歴記憶手段(40)と、履歴記憶手段に記憶された計測値の変化量を算出し、算出した変化量に基づいて使用者の日常生活動作能力の低下の有無を判定する判定手段(55)とを備える。【選択図】図2
Description
本発明は、高齢者施設などの介護施設における入居者の日常生活動作を評価する評価システムおよびプログラムに関する。
高齢者施設において、入居者(高齢者)の日常生活動作(以下「ADL」という)を評価することは、介護レベルや認知症の進行度合を推定する上で重要である。ADLの評価には、歩行能力等が用いられる。
特開2006-31433号公報(特許文献1)では、日常生活体力項目の体力測定値と、生活体力加齢関数プログラムと、日常生活体力項目ごとに定めた自立限界値とから、被験者の自立度を評価する技術が提案されている。
WO2008/093406号公報(特許文献2)には、建物内の床・階段・運動器具等に備えられたセンサユニット(主に圧力センサ)によって、被験者の左右の脚にかかる荷重・歩幅等の比を計測することで、歩行能力の判定を行う技術が開示されている。
また、特開2019-154489号公報(特許文献3)には、モーションキャプチャ装置などによって、被検者の日常生活の身体動作時(立上り動作、歩行動作、片脚立ち動作、スクワット動作)における運動能力(筋力)を評価する技術が開示されている。この技術では、身体動作の計測において、身体部位の関節トルク・間接角度等、頭の位置姿勢・移動速度などを測定し、被検者の基本情報と合わせて上半身・左側の下半身・右側の下半身に分けて運動能力を評価している。
高齢者施設において、介護スタッフ等のスタッフにより入居者のADL測定を行うことがある。しかし、この場合、様々な心理的要因により測定値の信頼性が低くなる可能性がある。また、特許文献1では、被験者の自立度や運動能力を自動的に評価できるものの、実際の日常動作を監視しなければ、ADL能力の低下を早期発見することができない。
特許文献2の技術では、圧力センサを建物内の床に設ける必要があるため、コストがかかるという問題がある。また、特許文献3の技術では、身体動作計測の手段としてモーションキャプチャ装置などが採用されており、高齢者施設の個室に設けることを想定すると、プライバシー面での懸念がある。
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであって、その目的は、プライバシーを保護しつつ、簡易な構成で、入居者のADL能力の低下を早期発見することのできる評価システムを提供することである。
この発明のある局面に従う日常生活動作評価システムは、個室内の居住空間に設けられた少なくとも1つのセンサと、少なくとも1つのセンサからの検知信号に基づいて、個室の使用者の起床に関連する起床関連動作に伴う時間または速度を計測する計測手段と、計測手段により計測された計測値を記憶する履歴記憶手段と、履歴記憶手段に記憶された計測値の変化量を算出し、算出した変化量に基づいて使用者の日常生活動作能力の低下の有無を判定する判定手段とを備える。
好ましくは、起床関連動作は、使用者のベッドからの起上り動作を含み、計測手段は、起上り動作に要した起上り時間または速度を、体幹指標として計測する。
日常生活動作評価システムは、個室内のトイレの手摺への荷重を検知する荷重センサと、荷重センサからの検知信号に基づいて、手摺への依存時間を計測する依存時間計測手段とをさらに備えていてもよい。この場合、判定手段は、起上り動作に要した起上り時間または速度と、依存時間計測手段により計測された依存時間とに基づいて、体幹の低下の有無を判定することが望ましい。
好ましくは、起床関連動作は、使用者のベッドからの立上り動作を含み、計測手段は、立上り動作に要した立上り時間または速度を、下肢筋力指標として計測する。
日常生活動作評価システムは、個室内のトイレの手摺への荷重を検知する荷重センサと、荷重センサからの検知信号に基づいて、手摺に掛かる荷重値を計測する手摺荷重計測手段とをさらに備えていてもよい。この場合、判定手段は、立上り動作に要した立上り時間または速度と、手摺荷重計測手段により計測された荷重値とに基づいて、下肢筋力の低下の有無を判定することが望ましい。
より好ましくは、起床関連動作は、使用者のベッドからトイレまでの移動動作を含み、計測手段は、移動動作に要した歩行時間または歩行速度を、歩行能力指標として計測する。
好ましくは、少なくとも1つのセンサは、使用者のバイタル情報を検知するバイタルセンサを含み、日常生活動作評価システムは、バイタルセンサにより検知されたバイタル情報に基づいて、使用者の覚醒度を推定する推定手段をさらに備える。この場合、判定手段は、推定手段により推定された覚醒度に応じて計測手段により計測された計測値を補正し、補正後の計測値に基づいて、使用者の日常生活動作能力の低下の有無を判定してもよい。
この発明の他の局面に係る日常生活動作評価プログラムは、個室内の居住空間に設けられた少なくとも1つのセンサからの検知信号を入力するステップと、入力した検知信号に基づいて、個室の使用者の起床に関連する起床関連動作に伴う時間または速度を計測するステップと、計測された過去の計測値を履歴記憶手段に記録するステップと、計測された今回の計測値と、履歴記憶手段に記憶された過去の計測値とを比較して、使用者の日常生活動作能力の低下の有無を判定するステップとをコンピュータに実行させる。
本発明によれば、プライバシーを保護しつつ、簡易な構成で、入居者(個室の使用者)のADL能力の低下を早期発見することができる。
本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。
<実施の形態1>
(概略構成について)
図1(A),(B)および図2(A)を参照して、本実施の形態に係る日常生活動作評価システム1(以下「評価システム1」と略す)の概略構成について説明する。図1(A)は、評価システム1が適用される高齢者施設の個室100の平面図であり、図1(B)は、個室100内のベッド110またはその周辺部に複数のセンサが設けられた状態を模式的に示す図である。図2(A)は、評価システム1の全体構成を示すブロック図である。
(概略構成について)
図1(A),(B)および図2(A)を参照して、本実施の形態に係る日常生活動作評価システム1(以下「評価システム1」と略す)の概略構成について説明する。図1(A)は、評価システム1が適用される高齢者施設の個室100の平面図であり、図1(B)は、個室100内のベッド110またはその周辺部に複数のセンサが設けられた状態を模式的に示す図である。図2(A)は、評価システム1の全体構成を示すブロック図である。
図1(A)に示されるように、個室100は、居住空間101とトイレ室102とで構成されており、居住空間101にベッド110が載置されている。トイレ室102には、トイレ112および手摺113が設置されている。ベッド110またはその周辺部に、使用者の起床時の動作を検知する起床センサ31が設けられており、トイレ室102の出入口には、扉102dの開閉を検知する扉開閉センサ32が設けられている。
図1(A)および図2(A)に示されるように、本実施の形態に係る評価システム1は、居住空間101に設けられたこれらのセンサ31,32を含むセンシング部3と、センシング部3からの検知信号を入力して、ADL評価を行う評価装置2とを備えている。評価装置2は、たとえば汎用コンピュータであり、ネットワークを介して介護記録サーバ4と接続されている。介護記録サーバ4は、物理サーバであってもよいし、クラウドサーバであってもよい。なお、本実施の形態では、図2(A)において破線で示すバイタルセンサ33および荷重センサ34はセンシング部3に含まれなくてもよい。
評価装置2は、個室100の使用者の起床関連動作に伴う時間を計測し、その計測結果を介護記録サーバ4の履歴記憶部40に記憶するとともに、履歴記憶部40に記憶された履歴情報に基づいてADL評価を行う。
ここで、「起床関連動作」とは、ベッド110で寝ていた使用者の起床に関連する動作であり、具体的には、ベッド110からの起上り動作、ベッド110からの立上り動作、および、ベッド110からトイレ112(トイレ室102)への移動動作を含む。そのため、評価システム1は、起上り動作に伴う時間:起上り時間(Ta)、立上り動作に伴う時間:立上り時間(Tb)、および、ベッド110からトイレ112までの移動動作に伴う時間:歩行時間(Tc)を計測する(図1(A)参照)。
図3には、ベッド110に寝ていた使用者の起床時の一連の動作が模式的に示されている。『起上り動作』は、「起上り開始(頭が上がり始めた状態)」から「端座位(ベッド110の端に(脚を下ろして)座った状態)」までの動作であり、『立上り動作』は、「離床(ベッド110から腰を上げ始めた状態)」から「歩き出し(ベッド110から離れ始めた状態)」までの動作である。起上り動作に伴う起上り時間(Ta)は、使用者の体幹指標を表わし、立上り動作に伴う立上り時間(Tb)は、使用者の下肢筋力指標を表わす。なお、使用者のベッド110からトイレ112までの移動動作は、「歩き出し」からトイレ室102に到着するまでの歩行動作であり、この移動動作に伴う移動時間(Tc)は、使用者の歩行能力指標を表わす。
これらの各動作を検知するための起床センサ31および扉開閉センサ32は、たとえば赤外線センサにより構成される。図1(B)に示したように、起床センサ31は、ベッド110からの起上り動作および立上り動作のそれぞれを確実かつ簡易に検知するためには、複数(2つ)のセンサ31a,31bを含んでいてもよい。一例として、一方のセンサ(以下「第1センサ」という)31aは、ベッド110の頭部側に設置され、ベッド110上における使用者の姿勢の変化を検知する。他方のセンサ(以下「第2センサ」という)31bは、ベッド110下の床付近に設置され、ベッド110から床に下ろされた使用者の足を検知する。
(評価装置の構成について)
図2(B)は、評価装置2のハードウェア構成および機能構成を示すブロック図である。図2(B)を参照して、評価装置2は、各種演算処理を実行するCPU(Central Processing Unit)21と、各種データおよびプログラムを記憶する記憶部22と、日時などの計時動作を行う計時部23と、ネットワークを介して他の情報処理装置と通信する通信部24と、ユーザからの指示を受け付ける操作部25と、各種情報を表示する表示部26と、外部機器からの信号を入出力する入出力部27とを備えている。
図2(B)は、評価装置2のハードウェア構成および機能構成を示すブロック図である。図2(B)を参照して、評価装置2は、各種演算処理を実行するCPU(Central Processing Unit)21と、各種データおよびプログラムを記憶する記憶部22と、日時などの計時動作を行う計時部23と、ネットワークを介して他の情報処理装置と通信する通信部24と、ユーザからの指示を受け付ける操作部25と、各種情報を表示する表示部26と、外部機器からの信号を入出力する入出力部27とを備えている。
評価装置2は、その機能構成として、第1および第2計測部51,52と、記録処理部55と、判定部56と、報知処理部57とを含む。なお、本実施の形態に係る評価装置2は、図2(B)において破線で示す第3計測部53および推定部54を含まなくてもよい。
第1計測部51は、起床センサ31(第1センサ31aおよび第2センサ31b)からの検知信号に基づいて、起上り時間(Ta)を計測するとともに、立上り時間(Tb)を計測する。第2計測部52は、起床センサ31(第2センサ31b)および扉開閉センサ32からの検知信号に基づいて、歩行時間(Tc)を計測する。
記録処理部55は、第1および第2計測部51,52により計測された計測値を、通信部24を介して、介護記録サーバ4の履歴記憶部40に記録する処理を実行する。具体的には、起上り時間(Ta)、立上り時間(Tb)、および歩行時間(Tc)を含む計測データを、計測日時とともに履歴記憶部40に記録する。これにより、介護記録サーバ4の履歴記憶部40に、使用者の過去の計測データが履歴情報として記憶される。なお、個室100が高齢者施設等の施設の一室である場合には、個室100の使用者ID(識別情報)と関連付けて計測データが記憶されるものとする。
判定部56は、履歴記憶部40に記憶された各計測値の変化量を算出し、算出した変化量に基づいて使用者のADL能力の低下の有無を判定する。
報知処理部57は、判定部56による判定結果を施設スタッフに報知する処理を実行する。たとえば、表示部26に判定結果を表示してもよいし、通信部24を介して施設スタッフが保持する端末(図示せず)等に判定結果を通知してもよい。なお、報知処理部57は、判定部56によりADL能力の低下が判定された場合にのみ報知処理を行ってもよい。
図2(B)に示した第1および第2計測部51,52、記録処理部55、判定部56、および報知処理部57の機能は、CPU21が記憶部22に記憶されたソフトウェアを実行することにより実行される。
なお、本実施の形態では、履歴記憶部40が、介護記録サーバ4に格納されているものとして説明するが、評価装置2の記憶装置(ハードディスクなどの不揮発性の記憶装置)に格納されていてもよい。つまり、評価装置2と介護記録サーバ4とが一つの情報処理装置により実現されていてもよい。
<動作について>
(ADL指標計測方法)
図4および図5は、本実施の形態における、起床関連動作に伴うADL指標の計測方法を示すフローチャートである。図4は、起床動作時のADL指標の計測処理(起床時計測処理)を示し、図5は、起床に引き続くトイレ112への移動動作時のADL指標の計測処理(移動時計測処理)を示す。なお、図4および図5に示す各処理は、たとえば個室100に使用者が在室している期間中、常時実行されてもよいし、毎日夜中の所定時刻(たとえば午前0時など)に開始されてもよい。また、これらの処理は、CPU21が記憶部22に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。
(ADL指標計測方法)
図4および図5は、本実施の形態における、起床関連動作に伴うADL指標の計測方法を示すフローチャートである。図4は、起床動作時のADL指標の計測処理(起床時計測処理)を示し、図5は、起床に引き続くトイレ112への移動動作時のADL指標の計測処理(移動時計測処理)を示す。なお、図4および図5に示す各処理は、たとえば個室100に使用者が在室している期間中、常時実行されてもよいし、毎日夜中の所定時刻(たとえば午前0時など)に開始されてもよい。また、これらの処理は、CPU21が記憶部22に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。
図4を参照して、第1計測部51が、起床センサ31の第1センサ31aからの検知信号に基づいて、使用者の「起き上がり開始」を検知すると(ステップS2にてYES)、起床動作の時間計測(タイマカウント)を開始する(ステップS4)。その後、第1計測部51は、起床センサ31の第2センサ31bからの検知信号に基づいて、使用者の「端座」を検知すると(ステップS8にてYES)、現在のタイマカウント値を「起上り時間Ta」として計測するとともに、内部メモリに記録する(ステップS12)。
なお、「起上り開始」を検知してから所定時間(たとえば1分)経過しても「端座」が検知されない場合には(ステップS8にてNO、ステップS10にてYES)、一旦起き上がったがまた寝たと判断し、この処理を終了する。つまり、タイマのカウント値をゼロリセットする。
「端座」が検知された後、たとえば所定時間内に「離床」および「歩き出し」が検知された場合(ステップS14にてYES、S16にてYES)、第1計測部51は、現在のタイマカウント値から「起き上がり時間Ta」を引いた時間を「立上り時間Tb」として計測するとともに、内部メモリに記録する(ステップS18)。同時に、第2計測部52に起床動作に伴う時間の計測を完了したことを通知する(ステップS22)。なお、「離床」動作は、第1センサ31aまたは後述のバイタルセンサ33により検知可能である。「歩き出し」動作は、第2センサ31bにより検知可能である。
なお、「端座」を検知してから所定時間(たとえば1分)経過しても「離床」が検知されない場合には(ステップS14にてNO、ステップS24にてYES)、ベッド110上に戻ったと判断し、この処理を終了する。
第2計測部52への通知後、記録処理部55が、内部メモリに記録されていた「起上り時間Ta」および「立上り時間Tb」を介護記録サーバ4の履歴記憶部40に記録し(ステップS24)、この処理を終了する。
図5を参照して、第2計測部52は、第1計測部51からの通知を受領すると(ステップS32にてYES)、移動動作の時間計測(タイマカウント)を開始する(ステップS34)。その後、第2計測部52は、扉開閉センサ32からの検知信号に基づいて、トイレ室102の扉102dが閉状態から開状態となったことを検知すると(ステップS36にてYES)、現在のタイマカウント値を「歩行時間Tc」として計測するとともに、内部メモリに記録する(ステップS40)。
なお、タイマカウントを開始してから所定時間(たとえば1分)経過してもトイレ扉102dの開閉が検知されない場合には(ステップS36にてNO、ステップS38にてYES)、トイレ112以外の場所へ移動したと判断し、この処理を終了する。
ステップS40の計測処理の後、記録処理部55が、内部メモリに記録されていた「歩行時間Tc」を介護記録サーバ4の履歴記憶部40に記録し(ステップS42)、この処理を終了する。
(ADL評価方法)
図6は、本実施の形態における、起床関連動作に基づくADL評価方法を示すフローチャートであり、図6(A)に、起床動作に基づくADL評価方法が示され、図6(B)に、移動動作に基づくADL評価方法が示されている。図6(A),(B)に示す各処理は、たとえば毎日所定時刻(午前10時など)に開始されてもよいし、操作部25を介してユーザ(施設スタッフ)からADL評価の指示が入力された場合に開始されてもよい。これらの処理もまた、CPU21が記憶部22に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。
図6は、本実施の形態における、起床関連動作に基づくADL評価方法を示すフローチャートであり、図6(A)に、起床動作に基づくADL評価方法が示され、図6(B)に、移動動作に基づくADL評価方法が示されている。図6(A),(B)に示す各処理は、たとえば毎日所定時刻(午前10時など)に開始されてもよいし、操作部25を介してユーザ(施設スタッフ)からADL評価の指示が入力された場合に開始されてもよい。これらの処理もまた、CPU21が記憶部22に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。
・起床動作に基づくADL評価
図6(A)を参照して、判定部56は、はじめに、介護記録サーバ4から履歴記憶部40の情報を取得し、個室100の使用者の「起上り時間Ta」および「立上り時間Tb」の変化量を算出し、「起上り時間Ta」および「立上り時間Tb」が増加傾向にあるかどうかを判定する(ステップS102,S104,S106)。
図6(A)を参照して、判定部56は、はじめに、介護記録サーバ4から履歴記憶部40の情報を取得し、個室100の使用者の「起上り時間Ta」および「立上り時間Tb」の変化量を算出し、「起上り時間Ta」および「立上り時間Tb」が増加傾向にあるかどうかを判定する(ステップS102,S104,S106)。
「起上り時間Ta」および「立上り時間Tb」を常時計測する場合、評価対象の計測値は、たとえば一日分の計測値の平均値であってもよいし、一日分の計測値のうちの任意の計測値であってもよい。また、比較対象の計測値は、たとえば直前の所定期間(たとえば一ヶ月)分の計測値の平均値であってもよい。典型的には、判定部56は、直近の一日分の計測平均>過去一ヶ月分の計測平均の関係となった場合に、増加傾向にあると判定する。以下に説明する他種の計測値も同様であってよい。
「起上り時間Ta」および「立上り時間Tb」の両方が増加傾向にあると判定された場合(ステップS102にてYES、ステップS104にてYES)、判定部56は、使用者の下肢筋力および体幹が低下していると判定し、報知処理部57により『下肢筋力および体幹の低下』が報知される(ステップS108)。
「起上り時間Ta」のみが増加傾向にあると判定された場合(ステップS102にてYES、ステップS104にてNO)、判定部56は、使用者の体幹が低下していると判定し、報知処理部57により『体幹の低下』が報知される(ステップS110)。また、「立上り時間Tb」のみが増加傾向にあると判定された場合(ステップS102にてNO、ステップS106にてYES)、判定部56は、使用者の下肢筋力が低下していると判定し、報知処理部57により『下肢筋力の低下』が報知される(ステップS112)。
これに対し、「起上り時間Ta」および「立上り時間Tb」の両方が増加傾向にないと判定された場合(ステップS102にてNO、ステップS104にてNO)、判定部56は、使用者の下肢筋力および体幹は低下していないと判定し、報知処理部57により下肢筋力および体幹の『現状維持』が報知される(ステップS114)。
・移動動作に基づくADL評価
図6(B)を参照して、判定部56は、はじめに、介護記録サーバ4から履歴記憶部40の情報を取得し、個室100の使用者の「歩行時間Tc」の変化量を算出し、「歩行時間Tc」が増加傾向にあるかどうかを判定する(ステップS122)。増加傾向にあるかどうかの判定方法は、起床動作に基づくADL評価での判定方法と同様である。
図6(B)を参照して、判定部56は、はじめに、介護記録サーバ4から履歴記憶部40の情報を取得し、個室100の使用者の「歩行時間Tc」の変化量を算出し、「歩行時間Tc」が増加傾向にあるかどうかを判定する(ステップS122)。増加傾向にあるかどうかの判定方法は、起床動作に基づくADL評価での判定方法と同様である。
「歩行時間Tc」が増加傾向にあると判定された場合(ステップS122にてYES)、判定部56は、使用者の歩行能力が低下傾向にあると判定し、報知処理部57により『歩行能力低下』が報知される(ステップS124)。「歩行時間Tc」が増加傾向にないと判定された場合(ステップS122にてNO)、判定部56は、使用者の歩行能力は低下していないと判定し、報知処理部57により歩行能力の『現状維持』が報知される(ステップS126)。
上述のように、個室100に設置されたセンサ31,32からの検知信号に基づいてADL指標を算出するため、プライバシーを保護しつつ、簡易な構成でADL指標を算出することができる。また、介護者の見守りがない状況でセンシングが行われるため、使用者の本来の生活動作に基づいて客観的なADL指標を算出できる。その結果、適切にADL能力を評価することができる。
また、一つの動作ではなく起床時の一連の動作を対象に複数のADL指標を算出するため、特定の生活動作に偏ることなく使用者のADL能力を評価することができる。具体的には、歩行能力に直接的または間接的に関連するADL能力を総合的に評価することができる。また、毎日、使用者の過去の計測値と比較してADL指標の変化量を算出するため、使用者ごとにきめ細かくADL能力の変化を捉えることができる。その結果、ADL能力の低下を早期発見することができる。
また、本実施の形態のセンサ31a,31b,32は、比較的安価なセンサであるため、簡易かつ安価にADL指標を評価することができる。
なお、本実施の形態では、報知処理部57が判定部56による判定結果をそのままユーザ(介護スタッフ)に報知することとしたが、判定結果に基づいて、見守り開始や運動療法の提案を行うこととしてもよい。これにより、ADL能力の低下が見逃されることによる使用者の転倒リスクを回避することができる。また、その結果、転倒をきっかけとした使用者の骨折や要介護度の悪化による認知症の発生を予防することができる。
<実施の形態2>
本実施の形態に係る評価システムは、使用者の覚醒度を推定する機能を有しており、主に、図2(A)に示したセンシング部3にバイタルセンサ33が含まれている点において、実施の形態1と相違する。バイタルセンサ33は、たとえばマイクロ波センサであり、使用者のバイタル情報を検知する。バイタル情報は、心拍、呼吸などを含む。
本実施の形態に係る評価システムは、使用者の覚醒度を推定する機能を有しており、主に、図2(A)に示したセンシング部3にバイタルセンサ33が含まれている点において、実施の形態1と相違する。バイタルセンサ33は、たとえばマイクロ波センサであり、使用者のバイタル情報を検知する。バイタル情報は、心拍、呼吸などを含む。
本実施の形態の評価装置2は、図2(B)において破線で示した推定部54を含む。推定部54は、バイタルセンサ33からの検知信号に基づいて、ベッド110上の使用者の覚醒度を推定する。バイタルセンサ33は、起床時の使用者のバイタル情報を検知するため、図1(B)に示すように、たとえばベッド110の頭部側に設置されている。
覚醒度は、たとえば、使用者の「起上り開始」から「離床」までのバイタル情報(心拍数など)の変動量として算出可能である。覚醒度が低い場合の各動作時間(ADL指標)は、覚醒度が正常範囲の場合よりも長くなる可能性があり、計測値の信頼度が低くなることが考えられる。そのため、本実施の形態の判定部56は、使用者の覚醒度に応じて各計測部51,52により計測された計測値を補正し、補正後の計測値に基づいて、使用者のADL能力の低下の有無を判定する。
具体的な補正方法としては、推定部54による推定結果(覚醒度)をADL指標となる計測値(起上り時間Ta、立上り時間Tb、歩行時間Tc)とともに履歴記憶部40に記録しておき、判定部56による判定時に計測値を補正してもよいし、覚醒度に応じて実測値を補正した値、すなわち補正後の計測値を、履歴記憶部40に記録するようにしてもよい。計測値の補正は、たとえば覚醒度に応じた係数を実測値に乗算することにより実現可能である。あるいは、覚醒度が所定値未満の場合にのみ、実測値に所定の係数を乗算するようにしてもよい。
以上説明したように、本実施の形態では、覚醒度に応じてADL指標となる計測値を補正するため、ADL評価の信頼性を向上させることができる。
なお、本実施の形態では、起床時の覚醒度を計測値の補正に用いることとしたが、覚醒度を起床時の転倒リスク評価対象とし、覚醒度の低下度合を判定してもよい。
また、本実施の形態において用いられるバイタルセンサ33は使用者の動きを検出することも可能であるため、個室100内に設置されたバイタルセンサ33一つで、実施の形態1で説明した起上り動作、立上り動作、および移動動作を検出するようにしてもよい。この場合、センシング部3はバイタルセンサ33のみを含んでいてもよい。つまり、評価システム1は、少なくとも一つのセンサを備えていればよい。
<実施の形態3>
本実施の形態に係る評価システムは、図1(A)に示したトイレ室102内の手摺113への依存度を検出する機能を有しており、主に、図2(A)に示したセンシング部3に荷重センサ34が含まれている点において、実施の形態1と相違する。荷重センサ34は、たとえば圧力センサにより構成される。
本実施の形態に係る評価システムは、図1(A)に示したトイレ室102内の手摺113への依存度を検出する機能を有しており、主に、図2(A)に示したセンシング部3に荷重センサ34が含まれている点において、実施の形態1と相違する。荷重センサ34は、たとえば圧力センサにより構成される。
荷重センサ34は、図7(A)に示されるように、トイレ室102の壁102wに設けられてもよいし、図7(B)に示されるように、トイレ室102の床102fに設けられてもよい。
本実施の形態の評価装置2は、図2(B)において破線で示した第3計測部53を含む。第3計測部53は、荷重センサ34からの検知信号に基づいて、手摺113に掛かる荷重値(x)および手摺113への依存時間(Td)を計測する。このように、第3計測部53は、手摺荷重計測手段および依存時間計測手段として機能する。手摺113に掛かる荷重値(x)は下肢筋力指標の一つとみなされ、手摺113への依存時間(Td)は体幹指標の一つとみなされる。
図8は、手摺使用時のADL指標の計測処理を示すフローチャートである。なお、この処理は、たとえば、トイレ扉102dの開閉が検知された場合に開始される。一例として、図5に示した移動時計測処理において、トイレ扉102dの開閉が検知されたことに応じて(ステップS36にてYES)開始されてもよい。つまり、ベッド110からトイレ112への移動動作に引き続いて、手摺113への依存動作を検出してもよい。
図8を参照して、荷重センサ34からの検知信号に基づいて、手摺113への荷重が検知されると(ステップS52にてYES)、第3計測部53が、手摺依存動作の時間計測(タイマカウント)を開始するとともに(ステップS54)、荷重の測定を開始する(ステップS56)。
その後、荷重が検知されなくなり(ステップS58にてYES)、かつ、トイレ扉102dの開閉が検知された場合に(ステップS60にてYES)、第3計測部53による手摺荷重xおよび手摺依存時間Tdの測定が終了され(ステップS62)、記録処理部55によって、各測定値が介護記録サーバ4の履歴記憶部40に記録される(ステップS64)。なお、手摺荷重xは、計測された荷重の最大値として算出されてもよいし、平均値として算出されてもよい。
このように、本実施の形態では、履歴記憶部40に、第3計測部53による計測結果(荷重値xおよび依存時間Td)が、第1および第2計測部51,52による計測結果(起上り時間Ta、立上り時間Tb、歩行時間Tc)とともに履歴記憶部40に記録される。そのため、本実施の形態の判定部56は、使用者の起上り時間(Ta)の増加度合および手摺113に掛かる荷重値(x)の増加度合の両方に基づいて、下肢筋力の低下の有無を判定し、使用者の立上り時間(Tb)の増加度合および手摺113への依存時間(Td)の増加度合の両方に基づいて、体幹の低下の有無を判定することができる。
以上説明したように、本実施の形態では、トイレ112使用時における手摺113への依存度を考慮して、使用者の体幹および下肢筋力の低下の有無を判定するため、ADL評価の信頼性を向上させることができる。
なお、本実施の形態では、第3計測部53が荷重値xおよび依存時間Tdの両方を計測することとしたが、これらのうちいずれか一方を計測してもよい。つまり、下肢筋力指標および体幹指標のいずれか一方に、手摺への依存度を含めてもよい。
<変形例>
実施の形態1では、起床動作を「起上り動作」と「立上り動作」とに区別し、第1計測部51が起上り時間(Ta)および立上り時間(Tb)の双方をADL指標として計測することとしたが、これらの区別なく、起上り開始から歩き始めまでのトータル時間(起床動作時間(Ta+Tb))をADL指標として計測してもよい。あるいは、第1計測部51は、起上り時間(Ta)および立上り時間(Tb)のいずれか一方のみを計測することとしてもよい。
実施の形態1では、起床動作を「起上り動作」と「立上り動作」とに区別し、第1計測部51が起上り時間(Ta)および立上り時間(Tb)の双方をADL指標として計測することとしたが、これらの区別なく、起上り開始から歩き始めまでのトータル時間(起床動作時間(Ta+Tb))をADL指標として計測してもよい。あるいは、第1計測部51は、起上り時間(Ta)および立上り時間(Tb)のいずれか一方のみを計測することとしてもよい。
また、実施の形態1では、起床関連動作を「起床動作」と「移動動作」とに区別し、第1計測部51が起床動作に伴う起床動作時間(Ta+Tb)を計測し、第2計測部52が移動動作に伴う歩行時間(Tc)を計測することとしたが、これらの区別なく、一つの計測部が、起上り開始からトイレ112への移動までのトータル時間(起床間連動作時間(Ta+Tb+Tc))をADL指標として計測してもよい。あるいは、第1計測部51による起床動作時間の計測、および、第2計測部52による歩行時間の計測のいずれか一方のみが行われてもよい。
また、実施の形態1では、各動作に伴う時間をADL指標として用いることとしたが、各動作に伴う速度をADL指標として用いてもよい。これにより、個室100内の家具が移動されて、ベッド110からトイレ112までの動線が変化した場合であっても、精度良くADL評価を行うことができる。
なお、上記各実施の形態において評価装置2により実行されるADL評価方法を、プログラムとして提供してもよい。このようなプログラムは、CD-ROM(Compact Disc-ROM)などの光学媒体や、メモリカードなどのコンピュータ読取り可能な一時的でない(non-transitory)記録媒体にて記録させて提供することができる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。
本発明にかかるプログラムは、コンピュータのオペレーティングシステム(OS)の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずOSと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。
また、本発明にかかるプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
1 評価システム、2 評価装置、3 センシング部、4 介護記録サーバ、31,31a,31b 起床センサ、32 扉開閉センサ、33 バイタルセンサ、34 荷重センサ、40 履歴記憶部、51 第1計測部、52 第2計測部、53 第3計測部、54 推定部、55 記録処理部、56 判定部、57 報知処理部、100 個室、101 居住空間、102 トイレ室、110 ベッド、112 トイレ、113 手摺。
Claims (8)
- 個室内の居住空間に設けられた少なくとも1つのセンサと、
前記少なくとも1つのセンサからの検知信号に基づいて、前記個室の使用者の起床に関連する起床関連動作に伴う時間または速度を計測する計測手段と、
前記計測手段により計測された計測値を記憶する履歴記憶手段と、
前記履歴記憶手段に記憶された計測値の変化量を算出し、算出した変化量に基づいて前記使用者の日常生活動作能力の低下の有無を判定する判定手段とを備える、日常生活動作評価システム。 - 前記起床関連動作は、前記使用者のベッドからの起上り動作を含み、
前記計測手段は、前記起上り動作に要した起上り時間または速度を、体幹指標として計測する、請求項1に記載の日常生活動作評価システム。 - 前記個室内のトイレの手摺への荷重を検知する荷重センサと、
前記荷重センサからの検知信号に基づいて、前記手摺への依存時間を計測する依存時間計測手段とをさらに備え、
前記判定手段は、前記起上り動作に要した起上り時間または速度と、前記依存時間計測手段により計測された依存時間とに基づいて、体幹の低下の有無を判定する、請求項2に記載の日常生活動作評価システム。 - 前記起床関連動作は、前記使用者のベッドからの立上り動作を含み、
前記計測手段は、前記立上り動作に要した立上り時間または速度を、下肢筋力指標として計測する、請求項1または2に記載の日常生活動作評価システム。 - 前記個室内のトイレの手摺への荷重を検知する荷重センサと、
前記荷重センサからの検知信号に基づいて、前記手摺に掛かる荷重値を計測する手摺荷重計測手段とをさらに備え、
前記判定手段は、前記立上り動作に要した立上り時間または速度と、前記手摺荷重計測手段により計測された荷重値とに基づいて、下肢筋力の低下の有無を判定する、請求項4に記載の日常生活動作評価システム。 - 前記起床関連動作は、前記使用者のベッドからトイレまでの移動動作を含み、
前記計測手段は、前記移動動作に要した歩行時間または歩行速度を、歩行能力指標として計測する、請求項1~5のいずれかに記載の日常生活動作評価システム。 - 前記少なくとも1つのセンサは、前記使用者のバイタル情報を検知するバイタルセンサを含み、
前記バイタルセンサにより検知されたバイタル情報に基づいて、前記使用者の覚醒度を推定する推定手段をさらに備え、
前記判定手段は、前記推定手段により推定された覚醒度に応じて前記計測手段により計測された計測値を補正し、補正後の計測値に基づいて、前記使用者の日常生活動作能力の低下の有無を判定する、請求項1~6のいずれかに記載の日常生活動作評価システム。 - 個室内の居住空間に設けられた少なくとも1つのセンサからの検知信号を入力するステップと、
入力した検知信号に基づいて、前記個室の使用者の起床に関連する起床関連動作に伴う時間または速度を計測するステップと、
計測された過去の計測値を履歴記憶手段に記録するステップと、
計測された今回の計測値と、前記履歴記憶手段に記憶された過去の計測値とを比較して、前記使用者の日常生活動作能力の低下の有無を判定するステップとをコンピュータに実行させる、日常生活動作評価プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021139743A JP2023033830A (ja) | 2021-08-30 | 2021-08-30 | 日常生活動作評価システムおよびプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021139743A JP2023033830A (ja) | 2021-08-30 | 2021-08-30 | 日常生活動作評価システムおよびプログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2023033830A true JP2023033830A (ja) | 2023-03-13 |
Family
ID=85503989
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021139743A Pending JP2023033830A (ja) | 2021-08-30 | 2021-08-30 | 日常生活動作評価システムおよびプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2023033830A (ja) |
-
2021
- 2021-08-30 JP JP2021139743A patent/JP2023033830A/ja active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5587328B2 (ja) | 転倒検出システム | |
JP5674021B2 (ja) | 在床状態判定装置 | |
US10856810B2 (en) | Smart carpet systems and methods of using same for monitoring physical and physiological activities | |
EP2441426A1 (en) | Bed device | |
EP3060101B1 (en) | Sensor apparatus and method for monitoring a vital sign of a subject | |
JP2014511532A (ja) | 患者の悪化の検出 | |
US11547364B2 (en) | Abnormality notification system, abnormality notification method, and program | |
JP6127739B2 (ja) | 睡眠状態判定装置 | |
WO2004026138A1 (ja) | 身体運動評価装置、及び身体運動評価システム | |
JP6385470B2 (ja) | 対象の健康状態を検出するデバイス、システム及びコンピュータプログラム | |
US20190083005A1 (en) | System and method for implementing a chair rise test | |
US20210251573A1 (en) | Determining reliability of vital signs of a monitored subject | |
JP6241079B2 (ja) | 体重測定装置 | |
US10952663B2 (en) | Dementia information output system and recording medium | |
CN109846470B (zh) | 异常判定装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
JP2009039453A (ja) | 寝台装置 | |
JP6065494B2 (ja) | 在床判定装置及び離床時刻予測システム | |
JP2019097829A (ja) | 異常報知装置及びプログラム | |
JP2023033830A (ja) | 日常生活動作評価システムおよびプログラム | |
JP2014233487A (ja) | 睡眠判定装置と睡眠判定方法 | |
JP6556783B2 (ja) | 異常通報システム及びプログラム | |
JP6213250B2 (ja) | 荷重測定装置及び荷重オフセット値設定方法 | |
JP7419904B2 (ja) | 生体モニタ装置、生体モニタ方法及びプログラム | |
Schrempf et al. | Measuring nightly activity, body weight and body weight change rate with a sensor equipped bed | |
JPH0788089A (ja) | 就寝装置 |