JP2023036500A - 情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】本実施形態に係る情報処理システムは、測定装置から取得した血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する情報処理システム等を提供する。【解決手段】本実施形態に係る情報処理システムは、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行う情報処理システムであって、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する食事関連情報生成部と、を備える。【選択図】図１

Description

本開示は、測定装置から取得した血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラムに関する。

従来、血糖値の測定は、ユーザから血液を採取する侵襲測定方法によって行われていたが、血液採取を伴うために日常的に血糖値を測定して健康状態を把握するにはユーザの負担が大きかった。

そこで、血糖値の測定を非侵襲で測定する方法が検討されている。例えば、特許文献１及び特許文献２においては、ユーザから測定した脈波情報に基づき血糖値を算出する方法が開示されている。

特許第６８５１６６４号公報 特許第６５４４７５１号公報

しかしながら、単に血糖値が測定されるだけではユーザが得られる利益は十分ではなく、特に日常的に装着する測定装置（例えば、いわゆるウェアラブル装置）で取得した膨大な経時的な血糖値情報の有効な利用方法については、さらなる検討が求められている。

そこで、本開示では、測定装置から取得した血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラムについて説明する。

本開示の一態様における情報処理システムは、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行う情報処理システムであって、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する食事関連情報生成部と、を備える。

本開示によれば、測定データに基づき生成される血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成することが可能となり、ユーザの利便性が向上する。

本開示の一実施形態に係る情報処理システムを示すブロック構成図である。 図１の管理サーバ１００のハードウェア構成を示す図である。 図２の記憶部１２０および制御部１３０の機能を例示したブロック図である。 図３の測定データに関連付けされるタグ情報の例を示す模式図である。 図１の情報処理システム１の処理の例を示すフローチャートである。

本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明の実施の形態によるシステムは、以下のような構成を備える。

［項目１］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行う情報処理システムであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する食事関連情報生成部と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
［項目２］
前記食事関連情報が、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報を含む場合、
前記食事関連情報生成部は、前記血糖値情報に基づく血糖値推移情報からピーク値情報を検出し、当該ピーク値情報に基づき前記食事タイミング情報または食事回数情報の少なくともいずれかを生成する、
ことを特徴とする項目１に記載の情報処理システム。
［項目３］
前記食事関連情報が、ユーザの食事タイミング情報を含む場合、
前記食事タイミング情報は、前記ピーク値情報に含まれる時間情報が示す時間から所定時間前に遡った時間を示す時間情報である、
ことを特徴とする項目２に記載の情報処理システム。
［項目４］
前記食事関連情報が、食事回数情報を含む場合、
前記食事回数情報は、前記ピーク値情報が検出された回数を示す情報である、
ことを特徴とする項目２または項目３のいずれかに記載の情報処理システム。
［項目５］
前記食事関連情報生成部は、前記食事タイミング情報または食事回数情報の少なくともいずれかに基づき、食事タイミングまたは食事回数の少なくともいずれかの変更に関する通知情報を生成する、
ことを特徴とする項目２ないし項目４のいずれかに記載の情報処理システム。
［項目６］
前記食事関連情報が、さらに摂取推定値情報を含む場合、
前記摂取推定値情報は、前記ピーク値情報により判定された食事における、少なくともＧＩ値、糖質量、カロリー値のいずれかの摂取推定範囲である、
ことを特徴とする項目２ないし項目５のいずれかに記載の情報処理システム。
［項目７］
前記食事関連情報が、食事タイミング情報及び食事期間情報を含む場合、
前記食事期間情報は、前記食事タイミング情報を基準として設定される食事検出期間内において、少なくとも動作情報を含む前記生体データに基づき食事行動情報が判定された期間である、
ことを特徴とする項目２ないし項目６のいずれかに記載の情報処理システム。
［項目８］
前記食事関連情報が、食事期間傾向情報を含む場合、
前記食事期間傾向情報は、前記食事期間情報と基準食事期間とを比較して判定される、
ことを特徴とする項目７に記載の情報処理システム。
［項目９］
前記食事関連情報生成部は、前記食事期間傾向情報に基づき、食事期間の変更に関する通知情報を生成する、
ことを特徴とする項目８に記載の情報処理システム。
［項目１０］
前記食事関連情報生成部は、ユーザ情報に関連付けられ、ユーザの血糖値の傾向に関する情報を示す血糖値傾向情報に基づいて前記食事関連情報を生成する、
ことを特徴とする項目１ないし項目９のいずれかに記載の情報処理システム。
［項目１１］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行うサーバであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する食事関連情報生成部と、
を備えることを特徴とするサーバ。
［項目１２］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行う情報処理方法であって、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
食事関連情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成するステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
［項目１３］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行う情報処理方法をコンピュータで実行するためのプログラムであって、
前記情報処理方法は、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
食事関連情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成するステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。

以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。また、各実施形態で示される特徴は、互いに矛盾しない限り他の実施形態にも適用可能である。

＜構成＞
図１は、本開示の実施の形態に係る情報処理システム１を示すブロック構成図である。この情報処理システム１は、例えば、ネットワークＮＷを介して測定装置３００からユーザの測定データを管理サーバ１００にて所定の周期的なタイミングで受信し、当該測定データに対して所定の演算を行うことで生体データを生成し、当該生体データに基づき少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成するシステムである。

情報処理システム１は、管理サーバ１００と、ユーザ端末装置２００と、測定装置３００と、ネットワークＮＷと、を有している。管理サーバ１００と、ユーザ端末装置２００とは、ネットワークＮＷを介して接続される。ネットワークＮＷは、インターネット、イントラネット、ブロックチェーンネットワーク、無線ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）等により構成される。

管理サーバ１００は、例えば、ネットワークを介して測定装置３００からユーザの測定データを、ユーザ端末装置２００を経由して所定の周期的なタイミングで受信して測定データから生体データへ演算を行う装置であり、例えば各種Ｗｅｂサービスを提供するサーバ装置により構成されている。

ユーザ端末装置２００は、ユーザが所持する、例えばパーソナルコンピュータやタブレット端末、スマートフォン、スマートウォッチ、携帯電話、ＰＨＳ、ＰＤＡ等の情報処理装置であり、例えば、管理サーバ１００で演算を行った生体データを波形グラフ等により表示させたり、生体データに基づき生成された少なくともユーザの食事タイミング情報（詳細は後述）を含む食事関連情報を表示させたりなどをするために利用される。ユーザ端末装置２００には、予めユーザの識別番号、生年月日、性別、身長、体重、歩幅等のユーザ情報が登録されており、生年月日から算出した年齢等も含めたユーザ情報を測定データに関連付けてネットワークＮＷを介して管理サーバ１００へ送信する。

また、ユーザ端末装置２００は、ユーザが測定装置３００によりデータを取得する状態を、タッチパネル等を用いて入力するようにしてもよい。ユーザ端末装置２００は、「データを取得する状態」を、例えば、走っている場合には「ランニング中」など、タグ情報として入力することができる。この場合、ユーザ端末装置２００は、測定装置３００から所定の周期的なタイミングで受信した測定データを、タグ情報と関連付けてネットワークＮＷを介して管理サーバ１００へ送信する。

測定装置３００は、ユーザの生体データを測定する装置であり、ユーザが自己の手首や腕等の身体に装着して利用される、いわゆるウェアラブル装置である。この測定装置３００は、既知の手法により、例えばユーザの心電、脈波、皮膚温度（体温）、加速度、角速度のデータを所定の周期的なタイミングで測定するための装置である。当該所定の周期は、予め設定されているものであってもよいし、ユーザが任意に設定可能であってもよい。より具体的には、例えば秒単位の時間的周期が設定されていてもよいし、周波数により同様に設定されていてもよい。

測定装置３００の具体的な構成の例としては、２つの電極を皮膚に接触させ、検出電位の差の時間変化より心電を心電波形のデータとして取得する装置で構成しても良く、心電波形は、ガルバニック皮膚反応により取得されたデータでも良い。また、緑、赤、赤外の発光を行うＬＥＤから各光を皮膚に照射し、フォトダイオードで受光した光の強度の時間変化により、ユーザの心臓の心拍により生ずる血管の容積変化により脈波を脈波形のデータとして取得する装置で構成しても良く、この方式で検出を行うことができる脈波形は光電式容積脈波形である。また、ユーザの皮膚に接触させる温度センサによりユーザの皮膚温度をデータとして取得する装置で構成しても良い。また、直交するＸＹＺ軸それぞれの変異状態を検出する３軸加速度センサにより構成しても良く、ユーザの動作を加速度データとして取得し、例えば測定装置３００がユーザの手首や腕等に装着されている場合、測定装置３００は、手首や腕等の振りと、全身の動きが合成された加速度として加速度データの取得をする。さらに、直行するＸＹＺ軸それぞれにおける回転角速度を検出するジャイロセンサ（角速度センサ）により構成しても良く、ユーザの動作を角速度データとして取得し、例えば測定装置３００がユーザの手首や腕等に装着されている場合、測定装置３００は、手首や腕等の回転と、全身の動きが合成された角速度として角速度データの取得をする。

ユーザ端末装置２００と測定装置３００との間は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、近距離無線通信（Near Field radio Communication＝ＮＦＣ）、Ａｆｅｒｏ（登録商標）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、Ｚ－Ｗａｖｅ（登録商標）、又は無線ＬＡＮ等を用いて接続されている。なお、このような無線接続の代わりに有線で接続を行っても良い。また、ユーザ端末装置２００と測定装置３００とは一体の機器であっても良く、例えば測定装置３００にＳＩＭを搭載するなどして通信機能を持たせたり、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）などにより管理サーバ１００と直接通信可能に構成しても良い。

ユーザ端末装置２００は、１または複数台あり、測定装置３００を利用するユーザ数分ネットワークＮＷに接続されている。測定装置３００は、１または複数台あり、１人のユーザが利用する台数分のユーザ端末装置２００に接続されている。１人のユーザが複数の測定装置３００を利用している場合は、１つのユーザ端末装置２００に複数の測定装置３００が接続されている。

＜管理サーバ１００＞
図２は、管理サーバ１００のハードウェア構成を示す図である。図３は、記憶部１２０および制御部１３０の機能を例示したブロック図である。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよい。

管理サーバ１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、入出力部１４０とを備える。これらの機能部は、管理サーバ１００用の所定のプログラムを実行することにより実現される。

通信部１１０は、ユーザ端末装置２００と通信を行うための通信インタフェースであり、例えばＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）等の通信規約により通信が行われる。

記憶部１２０は、各種制御処理や制御部１３０内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等から構成される。また、図３に示されるように、記憶部１２０は、測定装置３００による測定データをユーザ情報と関連付けて記憶する測定データＤＢ１２１と、測定データから演算されて生成される生体データをユーザ情報と関連付けて記憶する生体データＤＢ１２２と、生体データに基づき生成された少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報をユーザ情報と関連付けて記憶する食事関連情報ＤＢ１２３と、ユーザ識別番号を含むユーザ情報を記憶するユーザ情報ＤＢ１２４と、を記憶する。また、ユーザ情報は、データ管理部１３１により生成されたアカウント情報を含み、ユーザ情報ＤＢ１２４は、アカウント情報が他のユーザ情報と関連付けられて記憶するようにしてもよい。さらに、記憶部１２０は、ユーザ端末装置２００と通信を行ったデータを一時的に記憶する。なお、ＤＢのデータ構造は、これに限られるものではなく、上述のＤＢの一部をユーザ端末装置２００または測定装置３００に記憶するようにしてもよい。

制御部１３０は、管理サーバ１００の全体の動作を制御するものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成される。また、図３に示されるように、制御部１３０は、データ管理部１３１、生体データ生成部１３２、食事関連情報生成部１３３、データ出力部１３４といった機能部を含む。

データ管理部１３１は、測定装置３００を利用するユーザごとに、アカウント情報を生成する。このアカウント情報生成は、測定装置３００を利用するユーザがユーザ端末装置２００でアカウント情報を登録すると行われる。そのため、データ管理部１３１は、ユーザのユーザ端末装置２００や他の端末装置に対してアカウントごとに記憶部１２０内の各種ＤＢへのアクセスの可否の制御を行う。データ管理部１３１は、測定データや生体データ、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報などの各種データを対応するＤＢにユーザ情報に関連付けて記憶する。また、このとき、データ管理部１３１は、測定データに所定のタグ情報の関連付けを行って記憶させることが可能である。

図４は、図３の測定データに関連付けされるタグ情報の例を示す模式図である。図４に示すデータＤ１は、測定装置３００の測定データである。タグＴ１は、データＤ１に関連付けされたタグ情報であり、例えば、測定装置３００がデータＤ１を測定した時刻情報、またはデータＤ１が測定装置３００からユーザ端末装置２００へ送信された時刻情報が時系列データとして記憶される。もしくは、測定した時刻情報と送信された時刻情報との両方について関連付けを行っても良い。例えば、図４に示すタグＴ１の１行目では、「20180620120746144」が格納されているが、２０１８年０６月２０日１２時０７分４６秒１４４ミリ秒を示している。このような時刻情報は通信ログより取得可能である。これにより、測定データがどの時間帯のものか把握することが可能である。

なお、このようなタグ情報による測定データ及び生体データの関連付けは、時刻情報に限られず、ユーザの身体状態や行動状態を示す身体情報や行動情報を自由記載で記入させてタグ情報として記憶しても良く、所定の選択肢から選択させ（例えば、「現在の体調は如何ですか？」という質問に対して、「１：良い、２：普通、３：悪い」のいずれかを選択させる、等）、その選択した回答を記憶するようにしても良い。または、ユーザが所定行動（例えば、坐位、立位、歩行、走行、睡眠、運転、安静時など）をとった場合に、ユーザにより計測データや生体データのタグ情報として記録する（例えば、選択肢形式であったり、自由記載であったりする）ようにしてもよい。さらには、上述のユーザによる記録に代えて、または、併用して、例えば計測データや生体データ（例えば歩行速度情報や歩幅情報、装着部位の動作情報、姿勢情報、重心の位置情報、心拍情報など）に基づき、所定行動（例えば、坐位、立位、臥位、歩行、走行、睡眠、起床、就寝、運転、安静時など）を既知の方法により推定するようにして生体データ等にタグ情報（行動情報）として関連付けてもよい。この時、例えば、教師用計測データに基づき学習された学習モデルにより推定してもよいし、さらに、上述のユーザによる記録の結果により追加学習を行うことで、学習モデルをパーソナライズしてもよい。これにより、制御部１５０にて生体データを生成する際に、当該タグ情報と生体データとを対応付けすることで、より精度の高い生体データを生成可能となると共に、それ自体も行動情報として用いることが可能となる。

また、例えばデータ管理部１３１は、データＤ１をタグＴ１の時刻順に並べ替え（ソート）を行ったり、所定の身体情報や行動情報だけを抜き出したりなど、タグ情報に基づくデータ管理が可能である。

生体データ生成部１３２は、測定データＤＢ１２１に記憶された測定データに対して所定の演算を行い、生体データを生成する。この生体データは、測定データから算出可能なものであればどのような情報であってもよく、例えばユーザの血糖値情報、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、心電情報、呼吸数、体温情報、歩数情報、歩幅情報、重心の位置情報、姿勢情報、ストレス情報、運動量情報、運動負荷情報、移動距離情報、移動速度情報、活動量情報、手または脚等の装着部位の動作情報などのデータであり、既知の手法により測定データから算出されるものである。演算により生成された生体データは、生体データＤＢ１２２に記憶される。

また、既知の学習器などにより、例えば測定データと、当該測定データに基づき生成された生体データ（例えば心拍情報や血圧情報など）と正の生体データ（例えば、既知の医療機器等に基づく心拍情報や血圧情報など）との対応関係（例えば、誤差の程度や範囲を示す情報などが含まれていてもよい）により対応付けた教師データを基に学習モデルを予め作成し、生体データ生成部１３２は、当該学習モデルを用いた判定を上述の所定の演算（解析）として生体データを生成してもよい。

食事関連情報生成部１３３は、例えば、ユーザが日常的に装着している測定装置３００により所定の周期的なタイミングで受信した測定データから生成された血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する。

ここで、従来の測定装置３００及び関連するアプリケーションにおいては、食事に関する食事関連情報を残す場合に、ユーザが入力することを前提（さらには別なアプリケーションで別途管理することを前提）としており、ユーザが日常的に装着している測定装置３００から得られる測定データに基づき、血圧等の種々の生体データを生成して管理していることを鑑みれば、健康状態に大きく関わる食事に関する食事関連情報についても測定データまたは生体データから生成され、ユーザ入力が不要となることがユーザにとって有用である。

そこで、本実施の形態においては、食事後に血糖値が大きく上昇し、上昇から下降に折り返すピーク値が食事後の所定時間後（例えば約１時間後）に現れることに着目し、食事関連情報生成部１３３は、血糖値情報に基づく血糖値推移情報からピーク値情報を検出及び生成し、当該ピーク値情報に基づき食事タイミング、食事回数などを含む食事関連情報を生成する。ピーク値情報は、例えば、所定期間内の血糖値情報の最大値と最小値の差分値が所定の基準値を超えた場合の最大値における血糖値情報及び時間情報であり得る。食事回数情報は、ピーク値情報に基づき算出され、例えばピーク値情報が検出された回数を示す情報としてもよい。食事タイミング情報は、ピーク値情報に含まれる時間情報に基づき算出され、例えば、当該ピーク値情報に含まれる時間情報が示す時間から所定時間前（例えば１時間前）に遡った時間を示す時間情報を食事タイミング情報としてもよい。また、ユーザが「正常者」であるか「血糖値スパイクが出やすい者」であるか「糖尿病の可能性がある者（予備軍含む）」であるかによって、血糖値推移情報の傾向が大きく異なることを鑑み、いずれの者であるかというような、ユーザの血糖値の傾向に関する情報を示す血糖値傾向情報としてユーザ情報に関連付けられていてもよく、血糖値傾向情報に応じて上述の所定期間や差分値に対する基準値を設定可能に構成されていてもよい。なお、血糖値傾向情報は、例えばアプリケーション上におけるユーザの入力操作（選択操作）によって設定されてもよいし、血糖値情報の所定期間単位（例えば１日単位）ごとの平均値や最大値などにより設定されてもよく、例えば、平均値が所定の血糖値以上だと「糖尿病の可能性がある者（予備軍含む）」と設定され、平均値が所定の血糖値よりも低いが最大値が所定の血糖値よりも高いと「血糖値スパイクが出やすい者」と設定され、それ以外は「正常者」として設定される、などであってもよいが、これらに限定されない。

このように、ユーザの血糖値推移情報から生成されるピーク情報に基づいて、食事回数や食事タイミングに関する食事関連情報を生成することが可能となる。また、食事関連情報生成部１３３により、血糖値の最大値情報が基準血糖値情報と比較して高い場合には、少なくとも食事タイミング情報や食事回数情報のいずれかに基づき、食事回数（間食を含む）を増やしたり、複数の食事タイミング情報における時間間隔が所定値よりも大きいところに食事（特に間食）を入れるように促したり、これらの必要性を注意喚起したりといった食事タイミングや食事回数の変更に関する通知情報（特にアラート情報やアドバイス情報など）を食事関連情報として生成してもよく、これらをアプリケーション上でユーザに示す構成としてもよい。ここでいう通知情報の生成は、何れの通知を食事関連情報とするかを決定することを含み、例えば所定の条件に従ってどのような内容の通知を食事関連情報とするかを食事関連情報ＤＢ１２３内の通知情報群における各種通知の中から決定することを含み、以下同様である。

また、血糖値の上昇傾向に対して、ＧＩ（ｇｌｙｃｅｍｉｃ ｉｎｄｅｘ）値や糖質量、カロリー値が高いほど上昇量が大きい傾向が知られていることを踏まえ、事前に各値と血糖値上昇率との対応関係を記憶しておくことで、食事関連情報生成部１３３は、ピーク情報により判定された食事において、どれくらいのＧＩ値や糖質量、カロリー値が摂取されている可能性があるかを推定し、その摂取推定範囲を食事関連情報に含まれる摂取推定値情報として生成するように構成されていてもよい。さらに、上述の上昇傾向は血糖値の傾向やユーザの特徴（特に身長、体重、年齢など）によっても異なるので、例えば血糖値傾向情報ごとやユーザ情報（特に身長情報、体重情報、年齢情報など）の所定範囲ごとに各値と血糖値上昇率との対応関係を記憶しておくことで推定の精度を向上させるようにしてもよい。

また、測定装置３００の装着部位を手とした時の手の動作情報や姿勢情報などから「食事」という行動情報を推定することは原理的に可能ではあるものの、１日中の全ての動作情報の中からピンポイントに精度よく判定するには相当量の機械学習が必要となる。そこで、食事関連情報生成部１３３は、上述の食事タイミング情報を基準とする食事検出期間（例えば、食事タイミング情報が示す時間情報から前後１時間など）を設定し、食事検出期間内における少なくとも動作情報に基づき「食事」を示す行動情報（食事行動情報）を判定する。これにより、例えば学習モデルにより「食事」を示す行動情報を判定する際の判定精度を向上させることが可能となる。さらに、食事関連情報生成部１３３は、「食事」を示す行動情報が判定された期間情報に基づき、ユーザが食事していた期間を示す食事期間情報を食事関連情報として生成してもよい。そして、例えば一以上の食事期間情報をアプリケーション上でユーザに示す構成とすることで自分の食事時間に関する傾向を客観的に把握することが可能となり、さらに食事関連情報生成部１３３により各食事期間情報と基準食事期間とを比較して、食事期間傾向情報（例えば、「早食い」、「遅食い」など）や当該食事期間傾向情報に対応する食事期間の変更に関する通知情報（例えば「早く食べないように気を付けましょう」といったアラート情報や「よく噛むように心がけましょう」といったアドバイス情報など）を食事関連情報として生成してもよく、これらをアプリケーション上でユーザに示す構成とすることで、より詳細に自分の食事時間に関する傾向を把握可能としてもよい。

データ出力部１３４は、生体データや上述した各種の食事関連情報をユーザ端末装置２００へ出力する。ユーザ端末装置２００においては、出力データを例えば専用のアプリケーションを介して画面に表示するなどしてユーザが容易に確認可能としてもよい。

入出力部１４０は、キーボード・マウス類等の情報入力機器、及びディスプレイ等の出力機器である。

＜処理の流れ＞
図５を参照しながら、情報処理システム１が実行する情報処理方法の処理の流れについて説明する。図５は、図１の情報処理システム１の処理の例を示すフローチャートである。

ステップＳ１０１の処理として、データ管理部１３１では、測定装置３００を利用するユーザごとにアカウント情報が生成され、ユーザ端末装置２００等から所定のユーザ情報を取得する。登録されたユーザ情報は、データ管理部１３１により、ユーザ情報ＤＢ１２４に記憶される。ステップＳ１０１の処理は、ユーザが測定装置３００を利用するための前処理として行われてもよいし、ユーザが測定装置３００を初めて利用する際に行われてもよい。

ステップＳ１０２の処理として、ユーザが測定装置３００を利用すると、測定データが所定の周期で測定装置３００からユーザ端末装置２００を介して管理サーバ１００へ送信され、通信部１１０を介して受信される。データ管理部１３１により、記憶部１２０の測定データＤＢ１２１内においてユーザ情報に関連付けられて測定データが記憶される。

ステップＳ１０３の処理として、生体データ生成部１３２により測定データが読み取られ、所定の演算等により生体データの生成が行われる。生成された生体データは、データ管理部１３１により、生体データＤＢ１２２に記憶される。

ステップＳ１０４の処理として、食事関連情報生成部１３３により生体データが読み取られ、所定の演算等により少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報の生成が行われる。生成された少なくともユーザの食事タイミング情報は、データ管理部１３１により、食事関連情報ＤＢ１２３に記憶される。

ステップＳ１０５の処理として、データ出力部１３４により生体データおよび／または少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報が読み取られ、ユーザ端末装置２００へ出力される。

＜効果＞
以上のように、本実施形態に係る情報処理システムは、食事関連情報生成部１３３を介して、測定データに基づき生成される血糖値情報から、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する。これにより、ユーザは、例えば少なくともユーザの食事タイミング情報などを把握することが可能となり、ユーザの利便性が向上する。

以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。

１ 情報処理システム
１００ 管理サーバ
２００ ユーザ端末装置
３００ 測定装置
ＮＷ ネットワーク

Claims (13)

1. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行う情報処理システムであって、
   前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
   前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する食事関連情報生成部と、
   を備えることを特徴とする情報処理システム。
2. 前記食事関連情報が、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報を含む場合、
   前記食事関連情報生成部は、前記血糖値情報に基づく血糖値推移情報からピーク値情報を検出し、当該ピーク値情報に基づき前記食事タイミング情報または食事回数情報の少なくともいずれかを生成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記食事関連情報が、ユーザの食事タイミング情報を含む場合、
   前記食事タイミング情報は、前記ピーク値情報に含まれる時間情報が示す時間から所定時間前に遡った時間を示す時間情報である、
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理システム。
4. 前記食事関連情報が、食事回数情報を含む場合、
   前記食事回数情報は、前記ピーク値情報が検出された回数を示す情報である、
   ことを特徴とする請求項２または請求項３のいずれかに記載の情報処理システム。
5. 前記食事関連情報生成部は、前記食事タイミング情報または食事回数情報の少なくともいずれかに基づき、食事タイミングまたは食事回数の少なくともいずれかの変更に関する通知情報を生成する、
   ことを特徴とする請求項２ないし請求項４のいずれかに記載の情報処理システム。
6. 前記食事関連情報が、さらに摂取推定値情報を含む場合、
   前記摂取推定値情報は、前記ピーク値情報により判定された食事における、少なくともＧＩ値、糖質量、カロリー値のいずれかの摂取推定範囲である、
   ことを特徴とする請求項２ないし請求項５のいずれかに記載の情報処理システム。
7. 前記食事関連情報が、食事タイミング情報及び食事期間情報を含む場合、
   前記食事期間情報は、前記食事タイミング情報を基準として設定される食事検出期間内において、少なくとも動作情報を含む前記生体データに基づき食事行動情報が判定された期間である、
   ことを特徴とする請求項２ないし請求項６のいずれかに記載の情報処理システム。
8. 前記食事関連情報が、食事期間傾向情報を含む場合、
   前記食事期間傾向情報は、前記食事期間情報と基準食事期間とを比較して判定される、
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理システム。
9. 前記食事関連情報生成部は、前記食事期間傾向情報に基づき、食事期間の変更に関する通知情報を生成する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理システム。
10. 前記食事関連情報生成部は、ユーザ情報に関連付けられ、ユーザの血糖値の傾向に関する情報を示す血糖値傾向情報に基づいて前記食事関連情報を生成する、
    ことを特徴とする請求項１ないし請求項９のいずれかに記載の情報処理システム。
11. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行うサーバであって、
    前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
    前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成する食事関連情報生成部と、
    を備えることを特徴とするサーバ。
12. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行う情報処理方法であって、
    生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
    食事関連情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成するステップと、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
13. ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び食事関連情報の生成を行う情報処理方法をコンピュータで実行するためのプログラムであって、
    前記情報処理方法は、
    生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
    食事関連情報生成部により、前記血糖値情報に基づき、少なくともユーザの食事タイミング情報、食事回数情報、摂取推定値情報、食事期間情報、食事期間傾向情報のいずれかを含む食事関連情報を生成するステップと、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
    
    

Images