JP2023160731A - ウェアラブル機器及び熱中症判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 熱中症発症の可能性をさらに高精度に判定できるウェアラブル機器を提供する。【解決手段】 パルスセンサー２１の検出結果を基に、ウェアラブル機器１１の使用者の心拍数を計測する。マイクロ波レーダー２３の検出結果を基に、使用者の呼吸数を計測する。サーモパイル２５の検出結果を基に、使用者の体表面温度を計測する。計測した心拍数、呼吸数及び体表面温度を説明変数とし、重回帰分析により深部体温を計算する。当該深部体温を基に、使用者の熱中症発症可能性を判定する。【選択図】図２

Description

本発明は、熱中症発症の可能性を判定できるウェアラブル機器及び熱中症判定方法に関するものである。

地球温暖化やヒートアイランド現象による気温上昇に伴い、熱中症患者数は年々増加している。
そのため、熱中症予防を適切に行うことが求められている。現状では、体温等の変化から熱中症を発症する可能性を予測している。

ところで、熱中症発症の可能性をさらに高精度に知りたいという要請がある。

本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、熱中症発症の可能性をさらに高精度に判定できるウェアラブル機器及び熱中症判定方法を提供することにある。

本発明のウェアラブル機器は、使用者が身に着けるウェアラブル機器であって、パルスセンサーと、サーモパイルと、処理部とを有し、前記処理部は、前記パルスセンサーの検出結果を基に、前記使用者の心拍数を計測し、前記サーモパイルの検出結果を基に、前記使用者の体表面温度を計測し、前記マイクロ波レーダーの検出結果を基に計測した呼吸数又は予め設定された呼吸数と、前記計測した心拍数と、前記計測した体表面温度とを説明変数とし、重回帰分析により深部体温を計算し、前記深部体温を基に、前記使用者の熱中症発症可能性を判定する。

好適には、処理部が、深部体温を閾値と比較することにより、深部体温を基に使用者の熱中症発症可能性を判定するように構成され、処理部が、閾値を決定可能であるように構成される。

好適には、ウェアラブル機器が、使用者の属性情報を記憶した記憶部を更に有し、処理部が、属性情報に基づいて閾値を決定するように構成され、属性情報が、年齢と身長と暑熱順化の程度とのうちの少なくとも１つを含む。

好適には、ウェアラブル機器が、使用者の歩数を計測する歩数計測部を更に有し、処理部が、計測した歩数に基づいて閾値を決定するように構成される。

好適には、ウェアラブル機器が、気温を計測する気温計測部を更に有し、処理部が、計測した気温に基づいて閾値を決定するように構成される。

好適には、ウェアラブル機器が、気温を計測する気温計測部を更に有し、処理部が、計測した気温に基づいて使用者の熱中症発症の予兆を判定するように構成される。

好適には、加速度センサーをさらに有し、前記処理部は、前記深部体温と、前記加速度センサーが検出した加速度とを基に、前記熱中症発症可能性を判定する。

好適には、前記処理部は、前記検出した加速度を基に、前記使用者の運動状態を判定し、当該判定した前記運動状態を基に、前記熱中症発症可能性を判定する。

好適には、前記熱中症発症可能性の判断結果を音響又は画像で出力する出力手段をさらに有する。

好適には、前記出力手段は、熱中症発症の可能性があると判断された場合に、対応策を出力する。

処理部が、ｘ_１を心拍数とし、ｘ_２を呼吸数とし、ｘ_３を体表面温度とし、ａ、ｂ、ｃ、およびｄを係数として、深部体温ｙを、ｙ＝ａｘ_１＋ｂｘ_２＋ｃｘ_３＋ｄにより計算するように構成される。

処理部が、深部体温を複数回算出するように構成され、処理部が、複数の深部体温の平均値に基づいて、使用者の熱中症発症可能性を判定するように構成される。

本発明の熱中症判定方法は、パルスセンサーの検出結果を基に、対象者の心拍数を計測し、サーモパイルの検出結果を基に前記対象者の体表面温度を計測し、マイクロ波レーダーの検出結果を基に計測した呼吸数又は予め設定された呼吸数と、前記計測した心拍数と、前記計測した体表面温度とを説明変数とし、重回帰分析により深部体温を計算し、前記深部体温を基に、前記対象者の熱中症発症可能性を判定する

本発明によれば、熱中症発症の可能性をさらに高精度に判定できるウェアラブル機器及び熱中症判定方法を提供することができる。

図１は、本発明の第１実施形態に係るウェアラブル機器の機能ブロック図である。 図２は、図１に示すウェアラブル機器による熱中症判定処理を説明するためのフローチャートである。 図３は、本発明の第２実施形態に係るウェアラブル機器の機能ブロック図である。 図４は、図３に示すウェアラブル機器による熱中症判定処理を説明するためのフローチャートである。 図５は、本発明の実施形態のウェアラブル機器とサーバとの通信を説明するための図である。 図６は、本発明の第３実施形態に係るウェアラブル機器の機能ブロック図である。 図７は、図６に示すウェアラブル機器による熱中症判定処理を説明するためのフローチャートである。

以下、本発明の実施形態に係るウェアラブル機器及び熱中症判定方法について説明する。
図１は、本発明の第１実施形態に係るウェアラブル機器１１の機能ブロック図である。
図１に示すように、ウェアラブル機器１１は、例えば、パルスセンサー２１，マイクロ波レーダー２３，サーモパイル２５，出力部２７，通信部２９，メモリ３１及び処理部３３を有する。
ウェアラブル機器１１は、リストバンド等の利用者が身に着ける機器である。

パルスセンサー２１は、発光部と受光部を備え、ウェアラブル機器１１を装着した使用者の心拍数の変化に対応する動脈及び毛細血管の血液量変化を光学的に検出する。
パルスセンサー２１は、検出結果を処理部３３に出力する。

マイクロ波レーダー２３は、使用者の手首付近にマイクロ波を送信し、マイクロ波レーダー２３が送信した周波数と反射した受信周波数の差を基に、呼吸に伴う微小振動を検出する。マイクロ波レーダー２３は、検出結果を処理部３３に出力する。なお、マイクロ波レーダー２３は備えていなくてもよい。

サーモパイル２５は、使用者の手首からの放射エネルギーを検出する。
サーモパイル２５は、検出結果を処理部３３に出力する。

出力部２７は、処理部３３の処理結果を表示又は音声出力する。
通信部２９は、スマートフォンやサーバと無線通信を行う。

メモリ３１は、処理部３３が実行するプログラム、並びにデータを記憶する。

処理部３３は、メモリ３１から読み込んだプログラムを実行し、本実施形態で記載したウェアラブル機器１１の処理を統括的に制御する。
処理部３３は、パルスセンサー２１の検出結果を基に、使用者の心拍数を計測する。
処理部３３は、マイクロ波レーダー２３の検出結果を基に、使用者の呼吸数を計測する。
処理部３３は、サーモパイル２５の検出結果を基に、使用者の体表面温度を計測する。

処理部３３は、上記計測した心拍数、呼吸数及び体表面温度を説明変数とし、重回帰分析により深部体温を計算する処理を行う。なお、マイクロ波レーダー２３を備えていない場合は、予め規定された呼吸数（例えば１５回／分）を用いる。
例えば、処理部３３は、ｘ_１を心拍数とし、ｘ_２を呼吸数とし、ｘ_３を体表面温度とし、ａ、ｂ、ｃ、およびｄを係数として、重回帰分析により深部体温ｙを、ｙ＝ａｘ_１＋ｂｘ_２＋ｃｘ_３＋ｄにより計算するように構成される。例えば、ａ＝０．０１２４、ｂ＝０．００１３、ｃ＝０．１１２６、ｄ＝３１．８６５２である。

処理部３３は、上記計算で得た深部体温を基に、使用者の熱中症発症可能性を判定する。なお、処理部３３は、深部体温を複数回算出するように構成されてもよく。処理部３３は、複数の深部体温の平均値に基づいて、使用者の熱中症発症可能性を判定するように構成されてもよい。
処理部３３は、熱中症発症の可能性があると判断された場合に、出力部２７にアラートを出力させる。このとき、処理部３３は、熱中症に対する対応策の情報を出力部２７に出力するようにしてもよい。当該対応策としては、所定時間以上休憩する、特定の飲料水を飲む等である。

図２は、図１に示すウェアラブル機器１１による熱中症判定処理を説明するためのフローチャートである。
以下、各ステップを説明する。なお、図１において、ステップＳＴ１１～１３は並行して実行される。

ステップＳＴ１１：
使用者がウェアラブル機器１１を手首等に装着した状態で、パルスセンサー２１は、当該使用者の心拍数の変化に対応する動脈及び毛細血管の血液量変化を光学的に検出し、検出結果を処理部３３に出力する。
処理部３３は、パルスセンサー２１の検出結果を基に、使用者の心拍数を計測する。

ステップＳＴ１２：
マイクロ波レーダー２３は、使用者の手首付近にマイクロ波を送信し、マイクロ波レーダー２３が送信した周波数と反射した受信周波数の差を基に、呼吸に伴う微小振動を検出し、検出結果を処理部３３に出力する。
処理部３３は、マイクロ波レーダー２３の検出結果を基に、使用者の呼吸数を計測する。
なお、マイクロ波レーダー２３を用いずに、呼吸数を固定値とする場合は、ステップＳＴ１２は不要である。

ステップＳＴ１３：
サーモパイル２５は、使用者の手首からの放射エネルギーを検出し、検出結果を処理部３３に出力する。
処理部３３は、サーモパイル２５の検出結果を基に、使用者の体表面温度を計測する。

ステップＳＴ１４：
処理部３３は、ステップＳＴ１１～ＳＴ１３で計測した心拍数、呼吸数及び体表面温度を説明変数とし、重回帰分析により深部体温を計算する処理を行う。

ステップＳＴ１５：
処理部３３は、ステップＳＴ１４で得た深部体温を基に、使用者の熱中症発症可能性を判定する。
具体的には、深部体温が所定の閾値を超えた場合に、熱中症発症可能性が高い（ある）と判定する。

ステップＳＴ１６：
処理部３３は、ステップＳＴ１５で熱中症発症の可能性があると判断された場合に、ステップＳＴ１７に進む。

ステップＳＴ１７：
処理部３３は、出力部２７に熱中症可能性があるとのアラートを出力させる。

以上説明したように、ウェアラブル機器１１によれば、使用者の深部体温を計算することができ、深部体温を基に当該使用者が熱中症発症可能性を高精度に予測でき、必要に応じてアラートできる。

＜第２実施形態＞
図３は、本発明の第２実施形態に係るウェアラブル機器１１１の機能ブロック図である。
図３に示すように、本実施形態のウェアラブル機器１１１は、図１に示す機能に加えて、加速度センサー３５をさらに備えている。

加速度センサー３５は、ウェアラブル機器１１１を装着した使用者の動きに応じた加速度を検出し、検出結果を処理部３３に出力する。

処理部３３は、加速度センサー３５の検出結果を基に、使用者の運動状態（例えば、歩行、ランニング、睡眠等）を特定する。
処理部３３は、上記特定した使用者の動作と、測定した深部体温とを基に、熱中症発症可能性を判定する。具体的には、処理部３３は、使用者が運動量が激しい動作をしている場合に、熱中症と判定する基準温度を高める等の処理を行う。

図４は、本発明の第２実施形態に係る図３に示すウェアラブル機器１１１による熱中症判定処理を説明するためのフローチャートである。
図４において、ステップＳＴ１１～１３は並行して実行される。
ステップＳＴ１１～ＳＴ１４の処理は、第１実施形態と同様である。

ステップＳＴ２１：
処理部３３は、加速度センサー３５が検出した加速度を基に、使用者の運動状態を特定する。

ステップＳＴ２３：
処理部３３は、ステップＳＴ２１で特定した使用者の動作と、測定した深部体温とを基に、熱中症発症可能性を判定する。

ステップＳＴ１６，ＳＴ１７は、第１実施形態で説明した処理と同じである。

以上説明したように、本実施形態によれば、使用者の運動状態と、深部体温とを基に、より高精度な熱中症発症可能性の判定を行うことができる。

＜第３実施形態＞
図６は、本発明の第３実施形態に係るウェアラブル機器２１１の機能ブロック図である。
図６に示すように、本実施形態のウェアラブル機器２１１は、図１のメモリ３１に変えてメモリ４１（記憶部とも呼ばれる）を備える。メモリ４１には属性情報４２が記憶されている。属性情報４２は、使用者の年齢、使用者の身長、使用者の暑熱順化の程度、及び作業者であるか否かを記憶している。記憶されている属性情報４２は列挙したものの一部であってもよく、他の情報を含んでもよい。

ウェアラブル機器２１１は、図１に示す機能に加えて、歩数計測部４３、気温計測部４４をさらに備えている。

歩数計測部４３は、３軸加速度センサーを含み、使用者の歩数を計測し、計測結果を処理部３３に出力する。

気温計測部４４は、使用者の近傍の気温を計測し、計測結果を処理部３３に出力する。気温計測部４４が計測する気温には、乾球温度、湿球温度、及び、黒球温度が含まれる。

処理部３３は、深部体温を閾値と比較することにより、深部体温を基に使用者の熱中症発症可能性を判定するように構成される。処理部３３は、閾値を決定可能であるように構成される。

処理部３３は、属性情報４２に基づいて閾値を決定するように構成される。一例では、５０歳の人の平熱は３６．８９度であり、６５歳の人の平熱は１０～５０歳の人に比べて０．２度低くなると言われており、更に年齢が１歳上がるごとに平熱が０．０１４度下がると言われている。このような理由から、処理部３３は、例えば６５歳以上の人の場合、６５歳未満の人より閾値を低く設定し、年齢が高くなるほど閾値を低く設定する。処理部３３は、例えばメモリ４１に記憶した所定の対応関係に基づいて年齢から閾値を選択する。

処理部３３は、計測した歩数に基づいて閾値を決定するように構成される。例えば、処理部３３は、単位時間当たりの歩数から歩行速度を計測する。例えば、０ｋｍ／ｈのときは安静状態に対応した第１の状態である。０ｋｍ／ｈ～３．５ｋｍ／ｈのときは例えば簡単な作業に対応した第２の状態である。３．５ｋｍ／ｈ～５．５ｋｍ／ｈのときは例えば中程度の運動に対応した第３の状態である。５．５ｋｍ／ｈ～７．５ｋｍ／ｈのときは高程度の運動に対応した第４の状態である。７．５ｋｍ／ｈ以上のときは超高程度の運動に対応した第５の状態である。処理部３３は、使用者が第１の状態から第５の状態のいずれに属するかに応じて閾値を決定する。例えば歩行速度が大きいほど体温が上昇するので、歩行速度が大きいほど閾値を高く設定する。例えば歩行速度と閾値の関係は予めメモリ４１に記憶される。上記の歩行速度の分類は例示に過ぎず、他の分類が使用されてもよい。

処理部３３は、属性情報４２と歩数とのいずれか一方のみに基づいて閾値を決定してもよく、両方に基づいて閾値を決定してもよく、他の情報を参照して閾値を決定してもよい。

処理部３３は、計測した気温に基づいて使用者の熱中症発症可能性を判定するように構成される。処理部３３は、ＷＢＧＴ（湿球黒球温度）を算出する。例えば、屋外の場合、ＷＢＧＴ＝０．７×湿球温度＋０．２×黒球温度＋０．１×乾球温度、と計算される。屋内の場合、ＷＢＧＴ＝０．７×湿球温度＋０．３×黒球温度、と計算される。処理部３３は、ＷＢＧＴがＷＢＧＴの閾値以上であるか否かを判定する。一例において処理部３３は、ＷＢＧＴがＷＢＧＴの閾値以上であることと、深部体温が深部体温の閾値以上であることとの両方の条件が満たされた場合は「危険」といった比較的高い程度のアラートを出し、一方の条件が満たされた場合は「警告」といった比較的低い程度のアラートを出し、両方とも満たさない場合にはアラートを出さない。

処理部３３は、計測した気温に基づいて使用者の熱中症発症の予兆を判定するように構成される。

一例において、処理部３３は、使用者の年齢が所定の閾値（例えば６５歳）以上であること、暑熱順化していないこと、単位時間当たりの歩数が所定の閾値（例えば１００歩）以下であること、及び、ＷＢＧＴが所定の閾値（例えば２８度）以上であることの全てを満たす場合に、熱中症発症の予兆があると判定する。これは、暑熱順化していない高齢者が自宅で安静にしている場合に熱中症になりやすいことに基づく。

一例において、処理部３３は、使用者が作業者であること、暑熱順化していないこと（例えば５月から６月の間であること）、及び、ＷＢＧＴが所定の範囲（例えば２５度以上かつ２８度以下）にあることの全てを満たす場合に、熱中症発症の予兆があると判定する。

一例において、処理部３３は、使用者が作業者であること、暑熱順化していること（例えば７月から８月の間であること）、及び、ＷＢＧＴが所定の範囲（例えば２８度以上かつ３１度以下）にあることの全てを満たす場合に、熱中症発症の予兆があると判定する。

処理部３３は、熱中症発症の予兆があると判定した場合に、出力部２７に予兆アラートを出力させる。このとき、処理部３３は、熱中症に対する対応策の情報を出力部２７に出力するようにしてもよい。対応策として、水分補給、塩分補給等が挙げられるが、これらに限定されない。

図７は、本発明の第３実施形態に係る図６に示すウェアラブル機器２１１による熱中症判定処理を説明するためのフローチャートである。
図７において、ステップＳＴ１１～１３は並行して実行される。
ステップＳＴ１１～ＳＴ１４の処理は、第１実施形態と同様である。

ステップＳＴ３１：
処理部３３は、メモリ４１から属性情報４２を読み出す。本例では、属性情報４２は、使用者の年齢、使用者の身長、使用者の暑熱順化の程度、及び作業者であるか否かの全てを含むが、他の例において属性情報４２はそのうちの一部であってもよい。他の例において、属性情報４２は他の手段により取得されてもよく、例えば図示しない入力装置を介して使用者により入力されてもよい。

ステップＳＴ３２：
次に、処理部３３は、歩数計測部４３が計測した使用者の歩数を取得して、歩行速度を計算する。処理部３３は、他の処理と並行して歩数計測部４３に歩数を計測させてもよい。例えば、処理部３３は、継続的に歩数を計測し、歩行速度を計算して、メモリ４１に記憶し、必要に応じてメモリ４１から歩数又は歩行速度を読み出す。

ステップＳＴ３３：
次に、処理部３３は、取得した属性情報４２と歩数又は歩行速度とに基づいて深部体温の閾値を決定する。処理部３３は、属性情報４２と歩数又は歩行速度との一方に基づいて閾値を決定してもよく、両方に基づいて閾値を決定してもよい。例えば処理部３３は、予め記憶した、属性情報４２の範囲と歩数又は歩行速度の範囲と閾値との関係を表すテーブルに基づいて閾値を決定する。

ステップＳＴ３４：
次に、処理部３３は、気温計測部４４が計測した使用者の近傍の気温を取得する。気温計測部４４が計測する気温には、乾球温度、湿球温度、及び、黒球温度が含まれる。処理部３３は、取得した気温からＷＢＧＴを計算する。処理部３３は、他の処理と並行して気温計測部４４に気温を計測させてもよい。例えば、処理部３３は、継続的に気温を計測し、ＷＢＧＴを計算して、メモリ４１に記憶し、必要に応じてメモリ４１から気温又はＷＢＧＴを読み出す。

ステップＳＴ３５：
次に、処理部３３は、熱中症の予兆があるか否かを判定する。処理部３３は、熱中症の予兆が有ると判定した場合はステップＳ３６に進み、熱中症の予兆が無いと判定した場合にはステップＳ３７に進む。

ステップＳＴ３６：
処理部３３は、ステップＳＴ３５において熱中症の予兆が有ると判定した場合は、出力部２７を介して対応策とともに予兆アラートを出す。

ステップＳＴ３７：
ステップＳＴ３５又はステップＳＴ３６に続いて、処理部３３は、熱中症可能性を判定する。処理部３３は、ＷＢＧＴがＷＢＧＴの閾値以上であることと、深部体温が深部体温の閾値以上であることとの少なくとも一方の条件が満たされた場合に熱中症発症可能性が有ると判定し、両方の条件が満たされない場合に熱中症発症可能性が無いと判定する。

ステップＳＴ３８：
次に、処理部３３は、ステップＳＴ３７で熱中症発症可能性が有ると判定した場合はステップＳＴ３９に進み、熱中症発症可能性が無いと判定した場合はステップＳＴ１１に戻る。

ステップＳＴ３９：
次に、処理部３３は、ＷＢＧＴがＷＢＧＴの閾値以上であることと、深部体温が深部体温の閾値以上であることとの両方の条件が満たされた場合は、出力部２７を介して「危険」といった比較的高い程度のアラートを出す。処理部３３は、ＷＢＧＴがＷＢＧＴの閾値以上であることと、深部体温が深部体温の閾値以上であることとの一方の条件が満たされた場合は、出力部２７を介して「警告」といった比較的低い程度のアラートを出す。

（まとめ）
本実施形態によれば、深部体温を基に、対象者の熱中症発症可能性を判定するので、熱中症発症の可能性を従来より高精度に判定できるウェアラブル機器２１１及び熱中症判定方法を提供することができる。

本実施形態によれば、処理部３３が、深部体温を処理部３３により決定された閾値と比較することにより熱中症発症可能性を判定するので、閾値を固定する場合に比べて様々な要因を考慮して精度良く熱中症発症可能性を判定することができる。

本実施形態によれば、処理部３３が、年齢と身長と暑熱順化の程度とのうちの少なくとも１つを含む属性情報４２に基づいて閾値を決定するので、年齢と身長と暑熱順化の程度とのうちの少なくとも１つを考慮して精度良く熱中症発症可能性を判定することができる。

本実施形態によれば、処理部３３が、歩数計測部４３により計測した歩数に基づいて閾値を決定するので、使用者の活動状況に応じて精度良く熱中症発症可能性を判定することができる。

本実施形態によれば、処理部３３が、気温計測部４４により計測した気温に基づいて使用者の熱中症発症可能性を判定するので、深部体温だけに基づく場合に比べて、精度良く熱中症発症可能性を判定することができる。

本実施形態によれば、処理部３３が、気温計測部４４により計測した気温に基づいて使用者の熱中症発症の予兆を判定するので、熱中症発症の予防を円滑にすることができる。

本発明は上述した実施形態には限定されない。
すなわち、当業者は、本発明の技術的範囲またはその均等の範囲内において、上述した実施形態の構成要素に関し、様々な変更、コンビネーション、サブコンビネーション、並びに代替を行ってもよい。

例えば、本実施形態のウェアラブル機器１１、１１１、２１１は、リストバンド以外のヘッドバンド等のその他のウェアラブル機器でもよい。

また、処理部３３は、ウェアラブル機器１１、１１１、２１１の周囲の温度や湿度等を検出する機能をさらに備え、これらをさらに用いて熱中症発症可能性を判定してもよい。

なお、本発明は、図５に示すように、ウェアラブル機器１１、１１１、２１１がサーバ４と通信して、上述した処理部３３の全て又は一部の処理をサーバ４で実行するようにしてもよい。

本発明は、熱中症発症の可能性を判定できるウェアラブル機器に適用可能である。

１１，１１１，２１１…ウェアラブル機器
２１…パルスセンサー
２３…マイクロ波レーダー
２５…サーモパイル
２７…出力部
２９…通信部
３１…メモリ
３３…処理部
３５…加速度センサー
４１…メモリ
４２…属性情報
４３…歩数計測部
４４…気温計測部

Claims (14)

1. 使用者が身に着けるウェアラブル機器であって、
   パルスセンサーと、
   サーモパイルと、
   処理部と
   を有し、
   前記処理部は、
   前記パルスセンサーの検出結果を基に、前記使用者の心拍数を計測し、
   前記サーモパイルの検出結果を基に、前記使用者の体表面温度を計測し、
   マイクロ波レーダーの検出結果を基に計測した呼吸数又は予め設定された呼吸数と、前記計測した心拍数と、前記計測した体表面温度とを説明変数とし、重回帰分析により深部体温を計算し、
   前記深部体温を基に、前記使用者の熱中症発症可能性を判定する
   ウェアラブル機器。
2. 前記処理部が、前記深部体温を閾値と比較することにより、前記深部体温を基に前記使用者の前記熱中症発症可能性を判定するように構成され、
   前記処理部が、前記閾値を決定可能であるように構成される、
   請求項１に記載のウェアラブル機器。
3. 前記ウェアラブル機器が、前記使用者の属性情報を記憶した記憶部を更に有し、
   前記処理部が、前記属性情報に基づいて前記閾値を決定するように構成され、
   前記属性情報が、年齢と身長と暑熱順化の程度とのうちの少なくとも１つを含む、
   請求項２に記載のウェアラブル機器。
4. 前記ウェアラブル機器が、前記使用者の歩数を計測する歩数計測部を更に有し、
   前記処理部が、前記計測した歩数に基づいて前記閾値を決定するように構成される、
   請求項３に記載のウェアラブル機器。
5. 前記ウェアラブル機器が、気温を計測する気温計測部を更に有し、
   前記処理部が、前記計測した気温に基づいて前記使用者の熱中症発症可能性を判定するように構成される、
   請求項４に記載のウェアラブル機器。
6. 前記ウェアラブル機器が、気温を計測する気温計測部を更に有し、
   前記処理部が、前記計測した気温に基づいて前記使用者の熱中症発症の予兆を判定するように構成される、
   請求項４に記載のウェアラブル機器。
7. 加速度センサー
   をさらに有し、
   前記処理部は、
   前記深部体温と、前記加速度センサーが検出した加速度とを基に、前記熱中症発症可能性を判定する
   請求項５に記載のウェアラブル機器。
8. 前記処理部は、前記検出した加速度を基に、前記使用者の運動状態を判定し、当該判定した前記運動状態を基に、前記熱中症発症可能性を判定する
   請求項７に記載のウェアラブル機器。
9. 前記熱中症発症可能性の判断結果を音響又は画像で出力する出力手段
   をさらに有する
   請求項１に記載のウェアラブル機器。
10. 前記出力手段は、熱中症発症の可能性があると判断された場合に、対応策を出力する
    請求項９に記載のウェアラブル機器。
11. 前記処理部が、ｘ_１を前記心拍数とし、ｘ_２を前記呼吸数とし、ｘ_３を前記体表面温度とし、ａ、ｂ、ｃ、およびｄを係数として、前記深部体温ｙを、
    ｙ＝ａｘ_１＋ｂｘ_２＋ｃｘ_３＋ｄ
    により計算するように構成される
    請求項７に記載のウェアラブル機器。
12. 前記処理部が、前記深部体温を複数回算出するように構成され、
    前記処理部が、複数の前記深部体温の平均値に基づいて、前記使用者の熱中症発症可能性を判定するように構成される
    請求項１１に記載のウェアラブル機器。
13. 前記処理部が、ｘ_１を前記心拍数とし、ｘ_２を前記呼吸数とし、ｘ_３を前記体表面温度とし、ａ、ｂ、ｃ、およびｄを係数として、前記深部体温ｙを、
    ｙ＝ａｘ_１＋ｂｘ_２＋ｃｘ_３＋ｄ
    により計算するように構成される
    請求項４に記載のウェアラブル機器。
14. パルスセンサーの検出結果を基に、対象者の心拍数を計測し、
    サーモパイルの検出結果を基に、前記対象者の体表面温度を計測し、
    前記マイクロ波レーダーの検出結果を基に計測した呼吸数又は予め設定された呼吸数と、前記計測した心拍数と、前記計測した体表面温度とを説明変数とし、重回帰分析により深部体温を計算し、
    前記深部体温を基に、前記対象者の熱中症発症可能性を判定する
    熱中症判定方法。