JP4487730B2 - 生活状態通知システム - Google Patents
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Description
例えば、特開2002−73966号公報に記載の「生活モニターシステム」では、電気ポットの操作または動作を検出して蓄積し、所定時間毎にもしくは要求に応じて、蓄積した情報を加工して電子メールで送信する。
また、例えば特開2002−342864号公報に記載の「モニタリングシステム」では、人感センサの出力信号の履歴情報を記憶し、電話の着信信号に応じて履歴情報を電子メールで送信する。
また、特開2003−235813号公報に記載の「監視装置」では、検出された生体情報に対し、使用者毎に設定された判定基準に基づいて身体状態を判定し、報知信号を発生する。
本発明の目的は、居住者の身体に装着されたセンサ及び居宅内に設置されたセンサを用いて、安否状態や健康状態等の生活状態を通知する情報システムを提供することである。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部が、睡眠開始時刻と睡眠終了時刻から算出される睡眠時間、睡眠終了時刻から睡眠開始時刻までの活動時間、睡眠終了時刻から睡眠開始時刻までの安静時間、睡眠終了時刻から睡眠開始時間までの食事時間、及び、体調異常を判定することを特徴とする生活状態通知システム
により、解決できる。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部が、前記生体が正常な状態にあるか否かを判定することを特徴とする生活状態通知システム
により、解決できる。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部が、前記生体が正常な状態にない場合に、前記生体の異常状態を判定することを特徴とする生活状態通知システム
により、解決できる。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部が、前記生体が、安静状態、活動状態にあるかを判定することを特徴とする生活状態通知システム
により、解決できる。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部は、前記生体が、安静状態にある場合に、前記生体が睡眠状態にあるか否かを判定することを特徴とする生活状態通知システム
により、解決できる。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部は、前記生体が、活動状態にある場合に、前記生体が食事状態にあるか否かを判定する判定することを特徴とする生活状態通知システム
により、解決できる。
また、上記の課題は、前記代謝指数算出部は、前記脈波センサ及び前記温度センサの出力信号に基づいて前記代謝指数を算出することを特徴とする生活状態通知システム
により、代謝指数の算出の正確性を向上しつつ、解決できる。
また、上記の課題は、前記活動指数算出部は、前記体動センサの出力信号に基づいて前記活動指数を算出することを特徴とする生活状態通知システム
により、活動指数の算出の簡便性を向上しつつ、解決できる。
また、上記の課題は、前記判定結果出力部は、前記生活状態判定部が睡眠状態を判定した場合に、前記生活状態判定部による判定結果を出力することを特徴とする生活状態通知システム
により、利便性を向上しつつ、解決できる。
また、上記の課題は、前記判定結果出力部は、前記生活状態判定部による判定結果を電子メールとして出力することを特徴とする生活状態通知システム
により、利便性及び即時性を向上しつつ、解決できる。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部は、前記生体が正常な状態にあるか否かを安否状態として判定し、前記判定結果出力部は、前記電子メールの主題に該安否状態を記述して出力することを特徴とする生活状態通知システム
により、利便性を向上しつつ、解決できる。
また、上記の課題は、前記判定結果出力部は、前記活動指数と、前記代謝指数と、前記判定結果とで構成されるグラフを生成して、出力することを特徴とする生活状態通知システム
により、詳細な生活状態の通知を簡易化しつつ、解決できる。
また、上記の課題は、前記生体の存在の有無を検出する人感センサを具備する据置型デバイスとを有し、前記生活状態判定部が、前記人感センサの検出信号に基づいて、体調異常を出力することを特徴とする生活状態通知システム
により、体調異常の判定精度を向上しつつ、解決できる。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部は、体調異常を判定した場合に、判定した時点で即時、体調異常を判定したことを電子メールで出力することを特徴とする生活状態通知システム
により、体調異常の通知の即時性を向上しつつ、解決できる。
また、ユーザは家族等から見守られているという意識を得られるので、毎日の生活を安心して生活することが可能となる。
前記入出力端末190が携帯電話の場合、前記プロバイダー191は、携帯電話のキャリアとなる。また、前記入出力端末190が家庭のパソコンの場合、前記プロバイダー191は、インターネットサービスプロバイダー(ISP)となる。
このように、前記データサーバ100を、データセンターに設置することで、ユーザ及び見守りユーザの個人情報や、ユーザから收集される生体データなどのプライバシー情報を一元管理できるので、情報漏洩防止等のセキュリティ管理を簡易化できる。
前記ホームサーバ120を、マンション内に1つ設置し、前記据置型デバイス160を居宅毎に設置して、マンション内で1つのネットワークに接続する形式で利用しても良い。これにより、システムの導入コストを低減できる。
また、前記データサーバ100は、マンション内に設置しても良い。これにより、システム構築を簡易化できる。
前記データサーバ100は、DS制御部101と、DSメモリ102と、活動指数算出部103と、代謝指数算出部104と、生活状態判定部105と、出力部106と、DS通信部108と、ユーザ情報データベース111と、データ蓄積データベース112と、知識ベース113と、で構成される。
前記ホームサーバ120は、HS制御部121と、HSメモリ122と、HS宅内通信部123と、HS宅外通信部124と、で構成される。
前記装着型デバイス150は、WD制御部151と、WDメモリ152と、装着型デバイスを識別する固有IDであるWD_IDを格納するWD_ID記憶部153と、WD演算部154と、WD無線通信部155と、生体の心臓の拍動に伴う血管内の血流量の変化を検出する脈波センサ156と、生体から発生する熱エネルギー量を検出する温度センサ158と、生体の活動を体動として検出する体動センサ159と、で構成される。
前記装着型デバイス150は、前記無線中継器170及び、前記据置型デバイス160と無線通信を行う。
前記装着型デバイス150は、リストバンドに組み込まれており、ユーザは手首に装着して利用することを想定しているが、腕時計やロッカーキー、ペンダントや指輪、衣類、シューズ、帽子、眼鏡、など身体に装着するものに組み込まれていても良い。また、バンソウコウや湿布など、皮膚に直接貼りつけて利用してもよい。
前記体動センサ159は、衝撃センサでもよい。これにより、消費電力を低減できる。また、前記体動センサ159は、加速度センサでもよい。これにより、体動を高精度に検出できる。
前記据置型デバイス160は、SD制御部161と、SDメモリ162と、据置型デバイスを識別する固有IDであるSD_IDを格納するSD_ID記憶部163と、SD演算部164と、SD無線通信部165と、人感センサ166と、SD通信部167と、で構成される。
前記人感センサ166は、圧力を検知して出力電圧が変化する圧電センサを想定しているが、生体から発生する熱エネルギーを検知して出力電圧が変化する焦電型赤外線センサや、他のセンサでもよい。また、圧電センサと焦電型赤外線センサ、及び他のセンサを組み合わせてもよい。
前記ホームネットワーク140は、前記ホームサーバ120と、前記据置型デバイス160と、前記無線中継器170と、が接続されている。前記ホームサーバ120は、前記ホームネットワーク140を介して、前記据置型デバイス160と、前記無線中継器170と、通信を行う。
前記ホームネットワーク140は、LAN(Local Area Network)ケーブルによる有線通信を想定しているが、電力線通信(PLC、Power Line Communication)や他の有線通信、または、IEEE802.11b等の無線通信の他、独自の通信方式でもよい。
前記据置型デバイス160は、ベッド等の家具に設置されることを想定しているが、居宅内のソファ、マッサージチェア、デスクチェア、床など、ユーザが安静状態を保持できる他の家具や、家電製品、住宅設備に設置されてもよい。
本システムはハードウエア構成として記載されているが、本システムの機能の一部をソフトウエアで構成してもよい。
例えば、前記テーブル例220では、見守りユーザID「wr0001」で識別される見守りユーザ「H.Kuri」は、ユーザID「user0001」で識別されるユーザの生活状態を、メールアドレス「h.kuri@domain.com」に、主題キーワード「GRANDPA」を含む主題として、通知してもらうように設定していることを示している。
前記フィールド225に格納されるメールアドレス及び、前記フィールド226に格納される主題キーワードは、見守りユーザがユーザ認証後に、自由に設定できる。
前記通知履歴テーブル320は、ユーザIDを格納するフィールド321と、最後の通知日時を格納するフィールド322と、次回通知するまでのインターバル時間を格納するフィールド323と、で構成される。
前記テーブル320では、ユーザID「user0001」に関する生活状態を、通知日時「2004/04/02 23:10」に、最後に通知したことを示しており、次回はその12時間後、すなわち「2004/04/03 11:10」以降に通知するということを示している。
前記生活状態判定知識テーブル420は、既定の時間において、健康状態及び体調異常に関する生活状態を判定するための条件を格納する。例えば、健康状態の1つである生活状態「安静中(S_ST)」を判定する場合、「活動指数AcIが下限値AcI_L以上かつ上限値AcI_H以下、かつ代謝指数MtIが下限値MtI_L以上かつ上限値MtI_H以下のとき」、という条件420Aで判定することを示している。また、例えば、健康状態の1つである生活状態「活動中(S_AC)」を判定する場合、「活動指数AcIが上限値AcI_Hより大きいとき」、という条件420Bで判定することを示している。また、例えば、健康状態の1つである生活状態「睡眠中(S_SL)」を判定する場合、「活動指数AcIが下限値AcI_Lより小さいとき」、という条件420Cで判定することを示している。また、例えば、健康状態の1つである生活状態「食事中(S_DI)」を判定する場合、「活動指数AcIが下限値AcI_L以上かつ上限値AcI_H以下、かつ代謝指数MtIが上限値MtI_Hより大きいとき」、という条件420Dで判定することを示している。
図5に、前記HSメモリ122の例500を示す。前記HSメモリ122は、据置型デバイスの情報を格納するテーブル510で、構成される。前記テーブル510は、SD_IDを格納するフィールド511と、ユーザの所在を識別する所在コードを格納するフィールド512と、所在情報を格納するフィールド513と、で構成される。例えば、前記例500の場合、前記SD_ID「sd30」で識別される据置型デバイスは、所在ID「BED」で識別されるベッドルームに設置されていることを示している。また同様に、前記SD_ID「sd40」で識別される据置型デバイスは、所在ID「LDK」で識別されるリビングダイニングキッチンに設置されていることを示している。
本実施例では、前記パラメータ610と前記パラメータ620は、前記DSメモリ102に1つ格納されているが、ユーザ毎に格納されていても良い。これにより、ユーザ固有の行動的及び身体的特徴に応じて、活動指数AcIと代謝指数MtIを算出することができる。
図7に、前記装着型デバイス150の動作を表わすフローチャートを示す。まず、前記装着型デバイス150が動作を開始すると、前記WD制御部151は、終了するか否かを判定するステップ701を実行する。前記ステップ701で、終了すると判定した場合、本動作を終了する。
前記ステップ701で、終了しないと判定した場合、前記WD制御部151は、待機時間Twの間待機するステップ702を実行する。本実施例では、待機時間Twを「60秒」としているが、任意の時間でよい。
前記ステップ703で、装着してないと判定した場合、前記WD制御部151は、前記ステップ701を実行し、以降の処理を繰り返し実行する。
前記ステップ703で、装着していると判定した場合、前記WD制御部151は、前記WD演算部を起動し、前記脈波センサ156から脈拍数Psを、前記温度センサ158から体温BTを、前記体動センサ159から体動Acを、生体データとして算出するステップ704を実行する。
例えば、脈拍数Psを算出する場合、前記脈波センサ156の出力する脈波からピーク値を算出し、現在時刻から過去60秒間のピーク値の回数をカウントし、脈拍数Psとして算出する。
また、例えば、体温BTを算出する場合、前記温度センサ158の出力する電圧値をもとに、電圧値を体温に変換する変換式を用いて体温BTを算出する。
また、例えば、体動Acを算出する場合、前記体動センサ159の出力する体動の大きさに相当するスカラー値が、既定値以下の値から既定値より大きい値を示す回数と、既定値より大きい値から既定値以下を示す回数を合算し、体動Acとして算出する。
例えば、生体データが脈拍数Ps「80」、体温BT「36.2」、体動Ac「70」の場合、WDデータとして、「WD_ID=wd01、Ps=80、BT=36.2、Ac=70」(WDDATA01とする)を送信することになる。
前記ステップ705で送信された前記WDデータは、前記無線中継器170、もしくは前記据置型デバイスが受信する。
まず、前記無線中継器170が動作を開始すると、前記無線中継器170は、終了するか否かを判定するステップ801を実行する。前記ステップ801で、終了すると判定した場合、本動作を終了する。
前記ステップ801で、終了しないと判定した場合、前記無線中継器170は、前記装置型デバイス150が送信した前記WDデータを受信するステップ802を実行する。
例えば、前記WDDATA01を受信した場合、SDデータとして、「WD_ID=wd01、SD_ID=td10、Ps=80、BT=36.2、Ac=70」(SDDATA01とする)を送信することになる。
また、前記無線通信は、Zigbee、特定小電力無線、Bluetooth、IEEE802.11b等、他の無線通信でもよい。これにより、より汎用的なシステム構築が可能となる。
前記ステップ804で、終了しないと判定した場合、前記SD制御部161は、前記人感センサ166により、ユーザを検出しているか否かを判定するステップ805を実行する。
前記ステップ805で、ユーザを検出していないと判定した場合、前記SD制御部161は、前記ステップ804を実行し、以降の処理を繰り返し実行する。
前記ステップ805で、ユーザを検出していると判定した場合、前記SD制御部161は、前記装着型デバイス150が送信した前記WDデータを受信するステップ806を実行する。このとき、受信したWDデータからWD_IDを抽出し、前記SDメモリに格納する。
例えば、前記WDDATA01を受信した場合、SDデータとして、「WD_ID=wd01、SD_ID=sd30、Ps=80、BT=36.2、Ac=70、LOC=ON」(SDDATA02とする)を送信することになる。
前記ステップ808で、ユーザを検出していると判定した場合、前記SD制御部161は、前記ステップ806を実行し、以降の処理を繰り返し実行する。
前記ステップ808で、ユーザを検出していないと判定した場合、ユーザを検出していない状態を示す検出情報(LOC=OFF)を、前記SDメモリに格納されているWD_IDとともに、SDデータとして送信するステップ809を実行する。
ここでは、SDデータとして、「WD_ID=wd01、SD_ID=sd30、LOC=OFF」(SDDATA03とする)を送信することになる。
前記ステップ807及び前記ステップ809で送信された前記SDデータは、前記ホームネットワーク140を介して、前記ホームサーバ120が受信する。
前記ステップ901で、終了しないと判定した場合、前記HS制御部121は、前記無線中継器170から送信された前記SDデータ、もしくは前記据置型デバイス160から送信された前記SDデータを受信するステップ902を実行する。
例えば、前記SDDATA02を受信した場合、HSデータとして、「WD_ID=wd01、SD_ID=sd30、Ps=80、BT=36.2、Ac=70、LOC_BED=ON」(HDDATA02とする)を送信することになる。
また、例えば、前記SDDATA03を受信した場合、HSデータとして、「WD_ID=wd01、SD_ID=sd30、LOC_BED=OFF」(HDDATA03とする)を送信することになる。
前記ステップ904で送信された前記HSデータは、前記宅外ネットワーク180を介して、前記データサーバ100が受信する。
前記ステップ1001で、終了しないと判定した場合、前記DS制御部101は、前記ホームサーバ120から送信された前記HSデータを受信するステップ1002を実行する。
次に、前記DS制御部101は、前記活動指数算出部103を起動し、前記ステップ1002で受信したHSデータ及び、前記HSメモリに格納されている活動指数AcI算出パラメータ610をもとに、生体の日常動作量を表す活動量の指標を示す活動指数を算出するステップ1003を実行する。
t+Tae
AcI(t)= Σ { af(i−t)× Ac(i) }/1000
i=t+Tas
但し、t:対象時間[分]、
Tas、Tae:Ac値の範囲を定める開始時間と終了時間
af(x):対象時間tに対する時間差xに関する係数、
Ac(i):時間iにおけるAc値
AcI(t):対象時間tの活動指数(但し、小数点以下切り捨て)
例えば、前記パラメータ610が、Tas=−4、Tae=0、af(−4)=106、af(−3)=54、af(−2)=58、af(−1)=76、af(0)=230と設定されており、Ac(T−4)=111、Ac(T−3)=105、Ac(T−2)=106、Ac(T−1)=90のとき、時間Tに前記HSDATA02を受信したとき、Ac(T)=70であることから、時間Tの活動指数AcIは「46」となる。
MtI(t)= mf×[ tf×{BT(t)−Tstb} +
pf×{Ps(t)−Pstb}/{(220−AGE)−Pstb}]
但し、t:対象時間[分]、
mf:調整係数
tf:体温−代謝量変換係数、
pf:脈拍−代謝量変換係数、
Tstb:安静時体温、
Pstb:安静時脈拍数、
AGE:年齢
MtI(t):対象時間tの代謝指数(但し、小数点以下切り捨て)
例えば、前記パラメータ620が、mf=100と設定されている場合、時間Tに前記HSDATA02を受信したとき、BT(T)=36.2、Ps(T)=80であることから、対象時間Tの代謝指数MtIは「14」となる。
MtI(t)= mf×[ tf×BT(t) +
pf×{Ps(t)−Pstb}/{(220−AGE)−Pstb}]
これにより、代謝指数と代謝量との相関をより明確化できる。
次に、前記DS制御部101は、前記生活状態判定部105を起動し、前記ステップ1003で算出した活動指数AcIと、前記ステップ1004で算出した代謝指数MtIをもとに、前記生活状態判定知識テーブル420に格納された知識ベースを用いて、健康状態及び体調異常に関する生活状態を判定するステップ1005を実行する。
また、例えば、活動指数AcI「60」、代謝指数MtI「30」の場合、活動量が高く、代謝量も高いことから、生活状態は「活動中(S_AC)」となる。
また、例えば、活動指数AcI「10」、代謝指数MtI「−5」の場合、活動量が低く、代謝量も低いことから、生活状態は「睡眠中(S_SL)」となる。
また、例えば、活動指数AcI「40」、代謝指数MtI「22」の場合、活動量が安静中と同じ程度で、代謝量が高いことから、生活状態は「食事中(S_DI)」となる。
また、例えば、活動指数AcI「10」、代謝指数MtI「30」の場合、活動量が低いにもかかわらず、代謝量が高いことから、感染症やストレス等が原因で体調不良と考えられるので、生活状態は「体調不良(H_PN)」となる。また、例えば、活動指数AcI「54」、代謝指数MtI「−2」の場合、活動量が高いにもかかわらず、代謝量が低いことから、疲労や集中力低下等が原因で体調不良と考えられるので、生活状態は「体調不良S(H_PS)」となる。また、例えば、活動指数AcI「0」、代謝指数MtI「−10」の場合、活動量が低く、代謝量も著しく低いことから、体調が危険な状態に近いもしくは危険な状態であると考えられるので、生活状態は「体調極異常(H_PE)」となる。
すなわち、代謝指数MtIのみで生活状態を判定しようとした場合、代謝量が高いとき、活動や食事をしていて代謝量が高いのか(すなわち体調は正常)、感染症やストレス等の体調不良で代謝量が高いのか(すなわち体調異常)、を区別できないが、代謝指数MtIと活動指数AcIを比較することで、両者の区別が可能となる。
このように、活動量の指標である活動指数と代謝量の指標である代謝指数を算出して、両者を比較することにより、体調異常に関する生活状態を正確に判定できる。
このように、受信したHSデータは全て、受信した日時とともに前記ユーザデータ履歴テーブル310に蓄積される。
前記ステップ1103で、否と判定した場合、前記DS制御部101は、前記ステップ1101を実行し、以降の処理を繰り返して実行する。
前記ステップ1103で、生活状態が「S_SL」と判定した場合、前記DS制御部101は、前記データ蓄積データベース112の前記通知履歴テーブル320を検索し、最後の通知時間とインターバル時間を抽出して前記DSメモリ102に格納するステップ1104を実行する。
前記ステップ1104で、否と判定した場合、前記DS制御部101は、前記ステップ1101を実行し、以降の処理を繰り返して実行する。
前記ステップ1104で、経過したと判定した場合、前記DS制御部101は、前記データ蓄積データベース112の前記ユーザデータ履歴テーブル310を検索し、前記DSメモリ102に格納された最後の通知時間より経過した日時のユーザデータを抽出して前記DSメモリ102に格納するステップ1106を実行する。
例えば、生活状態「安静中(S_ST)」の合計時間が120分(=2時間)の場合、生活状態「安静(ST)」はレベルA(記号○)と判定する。また、生活状態「活動中(S_AC)」の合計時間が240分(=4時間)の場合、生活状態「活動(AC)」はレベルAA(記号◎)と判定する。また、生活状態「睡眠中(S_SL)」の合計時間が480分(=8時間)の場合、生活状態「睡眠(SL)」はレベルA(記号○)と判定する。また、生活状態「食事中(S_DI)」の合計時間が120分(=2時間)の場合、生活状態「食事(DI)」はレベルA(記号○)と判定する。また生活状態「体調不良(H_PN)」及び「体調不良S(H_PS)」及び「体調異常(H_PE)」の合計時間が0分(=0時間)の場合、生活状態「体調(HP)」はレベルA(記号○)と判定する。
前記ステップ1202で、否と判定した場合、前記生活状態判定部105は、複数の生活状態について、「1つでもレベルAA」か否かを判定するステップ1203を実行する。前記ステップ1203で、否と判定した場合、前記生活状態判定部105は、複数の生活状態のレベルについて、「1つでもレベルB」か否かを判定するステップ1205を実行する。
前記ステップ1205で、1つでもレベルBと判定した場合、安否状態が「安全でない」を意味する「SST=レベルB」を前記DSメモリ102に格納するステップ1205を実行し、本動作を終了する。
主題(Sub)1320には、前記見守りユーザ情報テーブル220の前記フィールド226に格納されている主題キーワードに、前記安否状態SSTを示す記号(レベルA「○」、レベルAA「◎」、レベルB「△」)を追加したテキストが記述されている。また、前記本文1300には、ユーザ氏名1331と、生活状態のレベル1332と、生活状態の推移をグラフ化した画像を表示するリンク1333が記述されている。
前記ステップ1110で送信された電子メールは、前記プロバイダー191を介して、前記入出力端末190に送信される。
画面例1400では、前記ステップ1109で送信された電子メールの主題が、他の電子メールの主題とともに一覧で表示されている。
このように、主題に、見守りユーザ自身が設定した主題キーワードが表示されるので、本システムから送信された電子メールか否かを即時に確認できる。
見守りユーザが、前記画面例1400が表示されている前記入出力端末190を操作し、主題を1つ選択すると、前記入出力端末190の画面に、選択された主題で識別される電子メールが表示される。
例えば、見守りユーザが主題1401を選択した場合、前記例1300の電子メールが、前記入出力端末190の画面に表示される。これにより、ユーザを見守る家族等は、ユーザの健康状態も確認できるので、より安心感を得ることが可能となる。
また、前記入出力端末190の画面に、ユーザ氏名が表示されるので、家族等の見守りユーザは、居宅者に関する情報であることを違和感なく認識できる。
ここで、見守りユーザが、前記入出力端末190の画面に表示された前記リンク1333を選択すると、前記入出力端末190は、生活状態の推移をグラフ形化した生活状態推移画像を表示する。
前記グラフ1720には表示されていないが、生活状態「体調不良(H_PN)」「体調不良S(H_PS)」「体調極異常(H_PE)」を表示しても良い。これにより、ユーザを見守る家族等は、ユーザの体調異常も確認できる。
前記グラフ1720では、表示するユーザデータの項目を限定して表示してもよい。これにより、画面の閲覧性を向上することが可能となる。
本実施例では、ユーザの生活状態が睡眠になるときに1日の健康状態及び安否状態という生活状態を見守りユーザに通知できるので、通常、ユーザより遅い時間に睡眠する見守りユーザは、その日のうちにユーザの生活状態を確認できる。また、ユーザの生活状態が安全でない場合は、ユーザを訪問する等、迅速な対応が可能となる。
前記ステップ1007で、「体調極異常(H_PE)」と判定した場合、前記DS制御部101は、前記出力部106を起動し、カスタマーセンターに電話や警報で通報するとともに、緊急通知用の電子メールを生成して通知するステップ1008を実行する。
このように、安否状態として、安全な状態ではなく、かつ異常な状態であると考えられる生活状況「体調異常(H_PE)」を判定した場合、即時に通知するので、ユーザを見守る家族等は、ユーザに異常があった場合でも、即時に把握できる。
以上説明した生活状態通知システムにより、ユーザを見守る家族等は、ユーザの安否状態とともに、健康状態を簡易かつ詳細に把握できるので、大きな安心感を得つつ、遠隔からユーザを見守ることが可能となる。
なお、前記据置型デバイス150の前記人感センサ166が圧電センサの場合は、前記圧電センサの出力する電圧値を統計処理し、生体の心臓の拍動である心拍HR(脈拍Psと同等)や、体動Acなどの生体データを検出できる。また、前記人感センサ166が焦電型赤外線センサの場合は、前記焦電型赤外線センサの出力する電圧値から体温に変換する変換式を用いて、体温BTを検出できる。
このように、前記据置型デバイス150の前記人感センサ166として、圧電センサと焦電型赤外線センサを組み合わせて利用することで、装着型デバイスを装着していない場合、例えば、前記据置型デバイス150をベッドに設置し、ユーザがベッドで就寝するときに装着型デバイスを外した場合でも、装着型デバイスを装着している場合と同様に、前記装着型デバイス150の出力する心拍HR、体動Ac、体温BTを用いて生活状態を判定できる。
Claims (10)
- 脈波センサと温度センサと体動センサとを具備し生体に装着される装着型デバイスと、
前記装着型デバイスの検出信号に基づいて前記生体のエネルギー消費量を表わす代謝量の
指標を算出する代謝指数算出部と、前記生体の日常動作量を表わす活動量の指標を算出す
る活動指数算出部と、前記代謝指数と前記活動指数との比較に基づいて、生活状態を判定
する生活状態判定部と、該生活状態判定部による判定結果を出力する判定結果出力部とを
有することを特徴とする生活状態通知システム。 - 請求項1に記載の生活状態通知システムにおいて、前記代謝指数算出部は、前記脈波セ
ンサ及び前記温度センサの出力信号に基づいて前記代謝指数を算出することを特徴とする
生活状態通知システム。 - 請求項1に記載の生活状態通知システムにおいて、前記活動指数算出部は、前記体動セ
ンサの出力信号に基づいて前記活動指数を算出することを特徴とする生活状態通知システ
ム。 - 請求項1に記載の生活状態通知システムにおいて、前記生活状態判定部は、睡眠開始時
刻と睡眠終了時刻から算出される睡眠時間、睡眠終了時刻から睡眠開始時刻までの活動時
間、睡眠終了時刻から睡眠開始時刻までの安静時間、睡眠終了時刻から睡眠開始時間まで
の食事時間、及び、体調異常を判定することを特徴とする生活状態通知システム。 - 請求項1に記載の生活状態通知システムにおいて、前記生活状態判定部は、前記生体が
正常な状態にあるか否かを判定することを特徴とする生活状態通知システム。 - 請求項1に記載の生活状態通知システムにおいて、前記判定結果出力部は 、前記生活
状態判定部による判定結果を電子メールとして出力することを特徴とする生活状態通知シ
ステム。 - 請求項6に記載の生活状態通知システムにおいて、前記生活状態判定部は前記生体が
正常な状態にあるか否かを安否状態として判定し、前記判定結果出力部は前記電子メール
の主題に該安否状態を記述して出力することを特徴とする生活状態通知システム。 - 請求項1に記載の生活状態通知システムであって、前記判定結果出力部は、前記活動指
数と 、前記代謝指数と 、前記判定結果とで構成されるグラフを生成して 、出力するこ
とを特徴とする生活状態通知システム。 - 請求項1に記載の生活状態通知システムであって、前記生体の存在の有無を検出する人
感センサを具備する据置型デバイスとを有し 、前記生活状態判定部が 、前記人感センサ
の検出信号に基づいて 、体調異常を出力することを特徴とする生活状態通知システム。 - 請求項1に記載の生活状態通知システムであって、前記生活状態判定部は 、体調異常
を判定した場合に 、判定した時点で 、体調異常を判定したことを電子メールで出力する
ことを特徴とする生活状態通知システム。
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