JP4546487B2 - 睡眠パターンを用いて独居者の在宅活動を遠隔監視する方法 - Google Patents

Description

本発明は、一般的には独居者の在宅活動を監視するためのシステム及び方法に関し、より具体的には、一人暮らしの高齢者又は障害者の在宅活動を遠隔監視するためのシステム及び方法に関する。

医療の進歩と適切な栄養及び十分な運動に対する配慮とにより、西洋文明国の国民は長生きになっている。例えば、米国に居住する高齢者の数は増加しており、ベビーブーム世代の加齢に伴い、米国の高齢者数は次の数十年にわたって著しく増加する。加えて、様々な精神的及び身体的障害の認識及び理解が増したことにより、独居生活する精神的及び／又は身体的機能が低下した人の人数の増加が生じた。

高齢者及び障害者の増加に伴い、独居生活において、これら高齢者及び障害者が自宅で無事で安全であるかという不安が生じるようになった。一人暮らしの高齢者及び障害者には、彼ら自身が怪我又は活動不能の状態になりまた援助を呼ぶことができなくなるかもしれないという不安が増加している。この不安は、独居の高齢者及び／又は障害者から離れて生活する最愛の人たちも同様に感じていることが多い。

現在、独居の高齢者及び障害者が感じる不安も、その最愛の人たちが感じる不安も、多くの手段で解決されている。不安を緩和する１つの方法は、介護者による家庭訪問を頻繁に行うことである。このような訪問は、押し付けがましく、時間がかかり、不都合が多く、また喜ばれないことがある。別の方法は、高齢者又は障害者が、自宅を出てその健康をよりよく監視することができる施設に移ることである。しかしながら、この方法は、この人たちの自立性を奪い、費用がかかり、また多くの場合歓迎されない。別の方法は、技術的支援すなわち在宅者の監視によるものである。

このような在宅者を支援する技術的システムには、個人緊急応答システムが含まれる。これらシステムでは、高齢者又は障害者は個々に腕時計、ペンダント、又は他の同様の装置を身に付け、転落などの緊急事態の際にはボタンを押す。ボタンの押圧によって警告信号を発することができる。中央監視施設が警告信号に応答することによって支援をもたらし、問題を識別するために個人に電話する。施設は、状況に応じて必要なとおりに、親戚、近所又は救急サービスなどの予め定めた連絡先リストに電話する。これらシステムは、有益なサービスではあるが、個人が緊急ボタンを押すことができた場合にのみ、発生した問題を識別するだけである。

幾つかの公知の在宅監視システムは、センサにより取得したデータを収集し、自宅の電話システムを使用してそのセンサデータを家から遠隔監視サイトに送信する。これらの通話は、設定した時間間隔で行われる。時間間隔が互いに近いと、多くの場合電話の使用が増加するために費用が増加する。さらに、電話を頻繁に使用することは、電話回線が定期的に高い頻度でふさがれるので不都合なことが多い。この不都合は、居住者及び居住者に連絡を取ろうとしている人の両方が感じる。
米国特許出願公開第２００４／００３０５３１号公報 米国特許第６，１０８，６８５号公報 米国特許第５，６９２，２１５号公報 カナダ特許第２，２０８，５９４号公報

従って、干渉を制限する一方、介護者に在宅居住者の活動の実際の光景を提供する経済的な在宅監視システムの必要性が依然として存在し、かつその必要性はますます増大している。

本発明は、家の内部に配置したセンサと該センサにより取得データを照合しかつ正当な理由がある場合には介護者に連絡を取るための遠隔地の処理システムとを使用することにより、住人を遠隔監視するためのシステム及び方法を説明する。

本発明の１つの態様は、介護者が在宅独居者の活動を監視するのを可能にするための活動監視システムである。本システムは、家の中での活動に関するデータを収集するために家の内部に配置された少なくとも１つの活動センサと、少なくとも１つの活動センサと通信するほぼリアルタイムの通信プラットフォームと、家から離れて位置しかつほぼリアルタイムの通信プラットフォームと通信する監視センタとを含み、ほぼリアルタイムの通信プラットフォームは、事象の発生に対してほぼリアルタイムに少なくとも１つの活動センサから監視センタにデータを通信するようになっている。

本発明の別の態様は、介護者が在宅独居者の活動を遠隔監視するのを可能にするための活動監視システムである。本システムは、家の中での活動に関するデータを収集するために家の内部に配置された複数の活動センサと、複数の活動センサと通信するほぼリアルタイムの通信プラットフォームと、家から離れて位置しかつほぼリアルタイムの通信プラットフォームと通信する監視センタとを含む。ほぼリアルタイムの通信プラットフォームは、有線電話、無線電話、双方向トランシーバ、ポケットベル、ケーブル、及びインターネットからなる群の１つ又はそれ以上の通信媒体を含む。さらに、ほぼリアルタイムの通信プラットフォームは、事象の発生に対してほぼリアルタイムに複数の活動センサから監視センタにデータを通信するようになっている。

本発明の別の態様は、介護者が在宅独居者の活動を監視するのを可能にする方法である。本方法は、活動センサを家全体にわたって分散配置するステップと、活動センサによりデータを収集するステップと、ほぼリアルタイムの通信プラットフォームを介して、活動センサにより収集したデータを事象の発生に対してほぼリアルタイムに家から離れた監視センタに通信するステップと、監視センタでデータを分析するステップと、事象の発生時に介護者に対する報告を作成するステップとを含む。

本発明の別の態様は、介護者が在宅独居者の活動を遠隔監視するのを可能にする方法である。本方法は、活動センサを家全体にわたって分散配置するステップと、活動センサによりデータを収集するステップと、ほぼリアルタイムの通信プラットフォームを介して、活動センサにより収集したデータを事象の発生に対してほぼリアルタイムに家から離れた監視センタに通信するステップとを含む。本方法はさらに、監視センタでデータを分析するステップと、事象の発生時に介護者に対して事象報告を作成するステップとを含む。本方法はまた、介護者の要求に応じて家の中での活動の現状報告を作成するステップを含む。

本発明の別の態様は、介護者が在宅独居者の易動度を監視するのを可能にする方法である。本方法は、活動センサを家全体にわたって分散配置するステップと、活動センサによりデータを収集するステップと、ほぼリアルタイムの通信プラットフォームを介して、活動センサにより収集したデータを家から離れた監視センタに通信するステップと、活動センサにより収集したデータにおいて活動パターンを調査するステップと、特定の活動を完了する所要時間を検討するステップと、特定の活動を完了する所要時間の長期的変化を介護者に報告するステップとを含む。

本発明の別の態様は、介護者が在宅独居者の睡眠パターンを監視するのを可能にする方法である。本方法は、活動センサを家全体にわたって分散配置するステップと、活動センサによりデータを収集するステップと、ほぼリアルタイムの通信プラットフォームを介して、活動センサにより収集したデータをデータベースに通信するステップと、隠れマルコフモデル法を用いて活動センサにより収集したデータを分析して、該データが、異常睡眠パターンを知らせる比較データからの逸脱を示すかどうかを判定するステップとを含む。

本発明の別の態様は、介護者が在宅独居者の起床時間を監視するのを可能にする方法である。本方法は、活動センサを家全体にわたって分散配置するステップと、居住者の起床時間を示すデータを活動センサにより収集するステップと、ほぼリアルタイムの通信プラットフォームを介して、収集したデータを家から離れた監視センタに通信するステップと、活動センサにより収集したデータを分析して、該データが、異常起床時間を知らせる、居住者が所定の正常起床時間までに起きてないことを示すかどうかを判定するステップとを含む。

これら及び他の利点及び特徴は、添付の図面に関連して行った本発明の好ましい実施形態の以下の詳細な説明から一層容易に理解されるであろう。

図１を参照すると、活動監視システム１０を示しており、活動監視システム１０は、活動センサ１４と、通信中継パネル１８と、遠隔監視センタ２２とを含む。活動監視システム１０には、家１２の中に介入する構造又は家１２のいかなるサブシステム（電気製品、水、光など）もない。家１２の中への介入は、あるとすれば、介護者３８又は救急隊員などの他の適当な人からの電話呼出し又は訪問によるような、家の外からの家１２の居住者とのコミュニケーションを通して入ることになる。センサ１４は、家１２の中で進行する活動に関するデータを収集しかつ通信するのに適した動作センサ、ドアセンサ、及び他のあらゆるセンサを含む。他の適当なセンサ１４には、危険センサ及び安全センサが含まれる。センサ１４は、収集したデータを含む信号１６を通信中継パネル１８に無線で通信することができる無線センサであるのが好ましい。しかしながら、センサ１４はその代わりに、通信中継パネル１８に配線されたセンサとすることができることを理解されたい。

通信中継パネル１８は、例えば有線電話、無線電話、双方向トランシーバ、ポケットベル、ケーブル、インターネットブラウザ、或いは他のあらゆる無線通信プラットフォームなどの適当な有線又は無線通信プラットフォーム２１によりデータ信号２０を遠隔監視センタ２２に送信することによって、センサ１４により収集したセンサデータを通信する。選択した通信プラットフォーム２１に応じて、データ信号２０は、ほぼリアルタイムに送信することができ、或いは不連続かつ不規則な時間間隔で送信することができる。例えば、データ信号２０は、無線電話、双方向トランシーバ、ポケットベル、ケーブル、インターネットブラウザ、又は他のあらゆる無線通信プラットフォームを介してほぼリアルタイムに送信することができる。有線電話通信プラットフォームの場合には、データ信号２０はバッファ処理され、異なる時間間隔で送信される。

家１２から離れている監視センタ２２は、データベース２４と、プログラマブル事象検出器２６と、継続的現状報告ジェネレータ２８とを含む。データベース２４は、信号２０を介して通信されたセンサデータの収集容器としての機能を果たす。介護者３８からの現状報告の要求に応じて、センサデータは、データベース２４から継続的現状報告ジェネレータ２８に送られる。現状報告ジェネレータ２８は、ほぼリアルタイムの状態（ステータス）信号３０を介護者３８のパーソナルコンピュータ３４に通信する。ほぼリアルタイムとは、ほとんど瞬時から最大３分間までの範囲内のどこかにあることを意味する。例えば、双方向ポケットベル通信プラットフォーム２１では、通信所要時間は、２〜３分間とすることができる。現状報告ジェネレータ２８は、例えば１０分間毎のような特定の時間間隔で各家１２の報告を更新するようにプログラムすることができる。ステータス信号３０は、継続的現状報告ジェネレータ２８によって作成された報告を含む。報告の形式及び内容は、介護者３８の要求に応じて決まる。信号３０は、パーソナルコンピュータ３４を介してではなく、その代わりに携帯端末（ＰＤＡ）、ポケットベル、ファクシミリ装置、ケーブル、或いは電話又はボイスメールアカウントを介して通信することができる。

介護者３８はまた、それらが家１２の中で発生した場合には事象と考えることにする特定の活動を選択することができる。事象というのは一般に、介護者３８が通知してほしいと思う活動又は状態遷移（例えば活動から安静のような１つの状態から別の状態への変化）のような何らかの重要な遷移の発生を含むことになる。例えば、起床時間、異常に長い安静又は非活動期間、或いは屋外ドアの使用は、重要な活動又は状態遷移の発生と考えることができる。介護者３８は、信号３２を介して、事象を構成するパラメータを遠隔監視センタ２２に通信する。介護者３８は事象を構成するものを定めないが、介護者３８は、一連の所定の活動からのどれが事象を構成したかを選択することができる。さらに、介護者３８は、家１２の居住者の正常活動に合致する事象を構成するようにパラメータを設定する。例えば、介護者３８は、例えば「起床」を構成するものを定めないが、介護者３８は、「起床」が遅いと考えることになる時点を定めることができる。センサデータは、監視センタ２２で記憶されかつ処理される。データが事象の発生を示した場合には、信号３６は、例えば有線又は無線電話、ＰＤＡ、ポケットベル、ファクシミリ、ケーブル、双方向トランシーバ、電子メール、或いはポップアップアナウンスメントフォーマットによるような他のインターネット支援通信媒体などのあらゆる適当な通信媒体を介して、介護者３８に送信される。介護者３８には次に、家１２の居住者との通信経路４０を開く機会が与えられる。通信経路４０は、有線又は無線電話回線、インターネットブラウザ（すなわち電子メール又はインターネット支援通信ツール）、ケーブル、ＰＤＡ、ポケットベル、或いは介護者３８又は別の適当な人による訪問のような人によるものとすることができる。

次に、特に図２を参照して、家１２の中の人を遠隔監視する方法を説明する。ステップ１００において、センサ１４が、家１２全体にわたって分散配置される。家１２全体にわたるセンサ１４の配置は、家の構造、及び活動／動作がより発生しがちでありかつ収集データが活動のより意味深い説明をもたらす領域に応じて決まる。さらに、センサ１４の配置は、センサ１４の費用及びプライバシーの問題にも影響されることがある。

次にステップ１０５において、センサ１４によりデータが収集される。データの収集は、活動センサ１４から通信中継パネル１８へのデータ信号２０を介するデータの無線通信により達成することができる。通信中継パネル１８はデータを収集し、ステップ１１５においてデータが遠隔監視センタ２２に通信されるまでそのデータを保持する。通信中継パネル１８によってデータが保持される時間は、通信プラットフォーム２１に応じて決まる。通信中継パネル１８と遠隔監視センタ２２との間の通信プラットフォーム２１が無線（無線電話、双方向ポケットベル、ＰＤＡ、インターネットブラウザ、ケーブルなど）である場合には、データ信号２０の送信は、ほぼリアルタイムである。通信中継パネル１８は、無線通信プラットフォーム２１には必要でない場合があり、その代わりにセンサ１４は、無線通信プラットフォーム２１を通して遠隔監視センタ２２と直接通信することができることを理解されたい。

一方、通信プラットフォーム２１が有線電話である場合には、データ信号２０は先ず、任意選択的なステップ１１０においてバッファ処理される。バッファ処理するステップ１１０は、システム全体又はシステムの一部のいずれかにおいて信号２０のどれが活動及び非活動間の重要な遷移を示すかを確認するようにデータ信号２０を選別するためのものである。そのような表示に応じて、データ信号２０（又はその一部）は次に、遠隔監視センタ２２に通信される。上記のように、遠隔監視センタ２２へのデータの通信は、例えば有線電話、無線電話、双方向トランシーバ、ポケットベル、ケーブル、ＰＤＡ、又はインターネットブラウザなどのあらゆる適当な通信プラットフォーム２１によるものとすることができる。データは、遠隔監視センタ２２のデータベース２４で収集され、介護者３８の要求に応じて現状報告ジェネレータ２８によって現状報告を迅速に準備することができるような方法で保存される。

通信ステップ１１５の後に、ステップ１２０において介護者３８に報告が提供され、事象が報告される。上記のように、事象は介護者３８によって選択され、それにより、事象の発生が介護者３８の高い関心事のものであることを保証する。報告は、事象検出器２６によって作成され、例えば有線又は無線電話、ポケットベル、双方向トランシーバ、ファクシミリ、ケーブル、電子メール、或いはポップアップアナウンスメントフォーマットによるような他のインターネット支援通信媒体などのあらゆる適当な通信媒体により介護者３８に通信される。

次に、特に図３を参照して、有線電話を介して、事象の発生に対してほぼリアルタイムに介護者３８に通信する方法を説明する。上述のように、現在の在宅監視システムは一般的に、電話回線を通して、センサにより収集したデータを一定の時間間隔で遠隔処理センタに報告する。このシステムの１つの欠点は、居住者及び電話する人にとって電話回線が使用中であるという不都合である。別の欠点は、収集したデータが１時間又はそれ以上のような長い時間にわたって報告することができないことである。上述のように、無線電話、ケーブル、双方向トランシーバ、ポケットベル、又はインターネットブラウザなどの有線電話以外の通信プラットフォーム２１を利用することは、有線電話を介しての通信の１つの欠点を取り除く。有線電話インフラに連結されない通信プラットフォーム２１を利用することによって、データは、より低コストで遠隔監視センタ２２により自由に送信することができる。従って、データ信号２０の通信をより頻繁に行うことができ、それによって、センサ１４によるデータの収集とデータ信号２０の通信との間の時間を最小にすることができる。

それにもかかわらず、図３は、事象の発生に対してほぼリアルタイムにデータ信号２０を通信するのに有線電話通信プラットフォーム２１を利用する方法論を示す。この方法論は、バッファ法（図２のステップ１１０）を利用して、データのどれが状態遷移のような事象の発生を示すかを確認するために通信中継パネル１８内に記憶されたデータの全体を選別する。論理ノード２０１において、通信中継パネル１８内で、現在その中にあるデータが、家１２の中の特定の領域での重要な動作が停止したかどうかを示すかどうかの質問が行われる。重要な動作というのは、これが停止したと分かった場合に警告を発することになるような動作を含むものとする。この質問に対する回答がイエス（状態遷移が発生したことを意味する）である場合には、ステップ２０６において、通信中継パネル１８は、有線電話通信プラットフォーム２１を使用して、少なくとも状態遷移を証明するデータ（通信中継パネル１８に記憶されたデータの全て又は大部分がそうでない場合に）を遠隔監視センタ２２に送信する。プログラマブル事象検出器２６が事象、すなわちその特定の領域内での活動の停止を介護者３８に報告する。任意選択的に、事象検出器２６は、特定の領域内での活動が再開したかどうかを確認するためにより多くのデータを収集しかつ通信することができるように時間Ｎだけ待機することができる。待機時間Ｎは、例えば１５分間のようなあらゆる適当な時間とすることができる。さらに、待機時間は、運動停止の直前に運動していた家の部分に合わせて調整することができる。ステップ２１９において、監視システム１０は、居住者が電話回線を使用している場合には有線電話回線を譲歩する。

その代わりに質問に対する回答がノーである場合には、次に論理ノード２１１において、通信中継パネル１８で収集したデータが、重要な動作が時間Ｘの間停止した後に開始したことを示すかどうかの質問が行われる。質問に対する回答がイエス（状態遷移）である場合には、状態遷移を示すデータ（又は、データの大部分）が遠隔監視センタ２２に通信され、事象検出器２６によって報告が作成され、ステップ２０６において介護者に報告される。質問に対する回答がノーである場合には、さらに別の質問が行われる。

論理ノード２１６において、データが、例えば温度、火災又は煙探知器、或いはパニックボタンなどの危険又は安全センサが家１２の中で作動したことを示すかどうかの質問が行われる。回答がイエス（状態遷移）である場合には、ここでも再び、状態遷移を示すデータ（又は、データの大部分）が、遠隔監視センタ２２に通信され、事象検出器２６によって報告が作成され、ステップ２０６において介護者３８に報告される。回答がノーである場合には、通信中継パネル１８は論理ノード２０１に戻り、一連の質問を再開するためにデータの最新の更新を待つ。

論理ノード２０１、２１１及び２１６の質問は例示的なものであり、行うことができる質問の種類を限定しようとするものでもないし、またそれらの質問は、一連の論理ノードの順番／構造を限定するものでもないことを理解されたい。それに代えて、論理ノード２０１、２１１、２１６の間に複数の照合及び相互依存性を設けることができる。例えば、活動が浴室又は台所のような特定の場所で開始し、また所定の時間内に停止したかどうかについて質問を行うことができる。１つの考えられる質問は、浴槽を満たしている水が検出され、またどれくらいの時間水が流れていたかというものとすることができる。別の考えられる質問は、コンロが使用され、またどれくらいの時間コンロが使用されていたかというもとすることができる。事象報告を作成する前に待機する時間は、活動に関するデータを収集する活動センサ１４の位置に応じて調整することができることもまた理解されたい。例えば、台所のセンサは、報告が作成される前に例えば１２時間のような長い待機時間を設定することができる。

介護者３８の１つの特別の関心事は、居住者の易動度（ｍｏｂｉｌｉｔｙ）の長期的変化である。動作の速度は、健康の変化の良好な予測判断材料である。多くの場合、活動の長期的変化は、継続的観察を通して定量化又は実証することが困難である。特に図４を参照して次に説明するように、家１２の居住者の長期的易動度は、システム１０により定量化することができる。

ステップ１００において、活動センサ１０４が、家１２の中に分散配置される。ステップ１０５において、センサ１４を使用してデータが収集される。そのように収集したデータは、ステップ１１５で遠隔監視センタ２２のデータベース２４に通信される。次に、ステップ３１５において、データベース２４に記憶されたデータは、サーチ機構２５（図１）によって活動のパターンについて調査される。より有用なパターンは、例えば食事時間における台所での活動或いは就寝時間における又はその前後における寝室での活動を示すセンサ１４により収集したデータのような週に数回発生するパターンである。アルゴリズムに合致するパターンを使用して、ほとんどの日に発生する共通パターンを見つけ出す。

次に、ステップ３２０において、各活動の完了時間が推察及び検討される。検討は、多くの公知のアルゴリズム法により達成することができる。例えば、ある活動を完了する最長時間を、例えば２ヶ月のような所定の期間にわたってマップ化して、居住者がその活動を実行するのにかかった時間のその期間にわたる変化を明らかにすることができる。それに代えて、活動を完了する所要時間の全てを、所定の期間にわたってマップ化することができる。異常値データ、すなわち境界に存在するデータ（例えば最長及び最短時間を表すデータの２５％のような）は外し、残りのデータを使用して、居住者がその活動を実行するのにかかった時間のその期間にわたる変化を明らかにすることができる。

最後にステップ３２５で、介護者３８は、居住者が特定の推察しかつ検討した活動を完了するのにかかった時間の長期的変化に関する報告を受信する。家１２の居住者の易動度の定量化可能な変化を示す報告を早い時期に介護者３８に提供することにより、健康状態の変化の認識を増大させるようにすることができる。例えば、易動度の変化は、投薬の変化に起因する場合があり、或いは居住者の気分に起因する場合がある。易動度の変化の早期検出により、易動度の変化の背景にある原因を早期に診断するようにすることができ、従って、易動度の変化の原因である状態を早期に治療するようにすることができる。家１２の中での複数のパターンを同時に検討し、それによって検討の精度を保証することができることを理解されたい。例えば、長期的変化が１つの仕事を完了する所要時間の増加を示しかつ別の仕事に必要な所要時間の低下を示すように見える場合には、易動度以外の作用要因がある可能性がある。一方、データがいくつかの仕事を完了する時間の長期的増大を示すように見える場合には、それは、居住者の易動度が低下したことを裏付けていると思われる。

易動度パターンの変化と同様に睡眠パターンの変化は、医学的問題の前兆を知らせている可能性がある。例えば、睡眠パターンの変化は、うつ病の指標となる可能性があり、或いは睡眠パターンの変化は、投薬を変更する必要があること又は最近の投薬の変更が居住者の睡眠パターンに影響を及ぼしていることの指標となる可能性がある。図５は、家１２の居住者の睡眠パターンを経時的に記録して、どの特定の睡眠パターンが正常又は異常であるかを確認する例示的な方法を示す。図６は、隠しマルコフモデル法を利用して睡眠パターンを分析する１つの例示的な実施形態を示す。

図５に示すように、この方法は、ステップ４００におけるトレーニング期間で始まる。トレーニング期間４００は、家１２の居住者の基準睡眠パターンデータを取得するために用いられる。トレーニング期間の長さは、居住者の睡眠パターン全てについて基準睡眠パターンデータを得るのに十分なものでなければならない。睡眠パターンは、睡眠の量、睡眠の位置、並びに睡眠のあらゆる中断の頻度及び継続時間によって決定される。これらの要因並びに週の何曜日（例えば週末に対して平日など）により、一居住者につき複数の睡眠パターンを生じることが多い。トレーニング期間の長さは、１週間と短いものとすることができ、或いは１ヶ月又はそれ以上もの長いものとすることができる。

基準睡眠パターンデータが取得されると、ステップ４０５において、家１２の居住者に関してデータが収集されて、居住者の睡眠パターンを監視することを可能にする。最後に、ステップ４１０において、睡眠パターンデータを分析して、居住者の最近の睡眠パターンが正常又は異常であるという推定をデータが基準睡眠パターンデータを基準にして支持しているかどうかを確認する。データが、最近の睡眠パターンが異常であるという推定を支持している場合には、報告を作成し、上述の通信媒体を介して介護者３８に通信することができる。それに代えて、更なる分析ステップを実施して、最近の睡眠パターンの異常が介護者３８に当然報告されるほど大きな異常であるかどうかを確認することができる。睡眠パターンが大きな異常であると考えられるかどうかは、所定の一連の規則、介護者からのフィードバック（これは居住者を再トレーニングするのに役立てることができる）、又はこの２つの組合せによって判定することができる。

睡眠パターンデータを分析する１つの例示的な方法は、隠れマルコフモデル法によるものであり、この隠れマルコフモデル法は、図６を参照して説明する。マルコフの特性は、現状を仮定すると、発生する次の状態は全ての前の状態とは無関係であるというものである。このことにより、特定の状態間の遷移は確率論的であり、従ってモデル化することができるという推論が得られる。隠れマルコフモデル法は、シンボリックシーケンスをモデル化する技法である。隠れマルコフモデル法は、一連のパターンをランダム過程の出力としてモデル化する確率論的パターン照合法である。

図６に示すように、居住者の睡眠パターンに関連する可能性がある４つの状態、すなわち就寝４１５、睡眠中４２０、中断４２５、及び覚醒４３０がある。状態４１５、４２０、４２５、４３０間の遷移が注目され、これら状態遷移が識別されかつステップ４００において取得した基準睡眠パターンデータと比較される。睡眠中状態４２０は、睡眠が予想されることになる時間の間の安静な期間である。「安静」という用語は、１５分間以上にわたり家１２の中で全く活動が起こらない期間である。睡眠中状態４２０と推測される前の位置は、就寝状態４１５として区分される。睡眠中状態４２０の後に起こるあらゆる活動は、中断状態４２５又は覚醒状態４３０のいずれかとして区分される。中断及び覚醒状態４２５、４３０間の違いは、覚醒状態というのは３０分以上にわたって続いた中断状態である点である。

図５及び図６を参照すると、トレーニング期間中に活動センサ１４によりデータを取り、ステップ４００において基準睡眠パターンデータのデータベースを設定する。睡眠パターンデータは、同様の睡眠パターンに自動的に分類することができる。十分な基準睡眠パターンデータを取得した後には、様々な睡眠のパターンは、居住者にとって正常であると識別されることになる。次に、ステップ４０５において、居住者の睡眠パターンが監視される。ステップ４１０において、隠れマルコフモデル法を利用して、睡眠パターンを分析する。状態間の遷移は、１０分間スライス４３５として行われる。この方法論は、遷移スライスの数を考慮する。従って、居住者の睡眠中状態４２０が４時間続いた場合には、睡眠中状態から睡眠中状態への遷移の数は、２４を数えることになる。基準睡眠パターンデータを使用して、居住者の最近の睡眠パターンが、以前に識別した睡眠パターンに属する、従って正常であるかどうか、或いは居住者の最近の睡眠パターンが、以前に識別した睡眠パターンのいずれにも属さない、従ってその居住者にとって異常であるかどうかを予測する。居住者の睡眠パターンが異常であると判定した場合には、居住者の睡眠パターンの逸脱を識別した報告が作成される。

家１２の居住者に問題がある可能性があるという別の指標は、居住者にとって正常である時間に起床しないことである。介護者３８は、居住者が、病気又は活動不能で寝ていて、援助を求めて誰かに連絡することができず、かつ誰かがこの問題に気づくまで長い時間にわたって活動不能のままでいる可能性があることを心配することが多い。図６に示すように、システム１０を使用して、起床行動をモデル化し、いずれかの起床時間が許容限界値外である場合には介護者３８に報告することができる。

ステップ１００において、センサ１４は、家１２全体にわたって分散配置される。ステップ４５０において、ある期間にわたって、居住者の就寝及び起床時間が、記録される。ある期間にわたって就寝及び起床時間を推察することによって、居住者の睡眠時間の正常な長さに関して、より正確なデータをコンパイルすることができる。このデータを使用して、睡眠パターンを確認する。１つの方法は、図５を参照して上述した隠れマルコフモデル法を利用することである。別の方法は、例えば６〜８時間のような家１２での安静時間を探すことである。それに代えて、データを調査して、例えば最近６０日間のようなある期間にわたる最近の起床時間を確認することができ、起床時間が、例えば１時間までのような特定の時間までの時間を超えている場合には、報告を作成することができる。

居住者が、分析した履歴睡眠パターンデータに基づく所定の限界値内にあることを意味する正常な時間に起床した場合には、ステップ４５５において、正常起床時間をほぼリアルタイムに報告する日付のない現状報告を作成し、介護者３８に送信する。一方、所定の限界値の終わりまでに全く起床が識別されない場合には、ステップ４６０において介護者３８に連絡を取ることができる。介護者３８に連絡を取るあらゆる適当な方法を使用することができ、それらの方法は、例えば有線又は無線電話、ポケットベル、双方向トランシーバ、ファクシミリ、ケーブル、電子メール、又はポップアップアナウンスメントフォーマットによるような他のインターネット支援通信媒体などである。

本発明を限られた数の実施形態のみに関連して詳細に説明してきたが、本発明がそのような開示した実施形態に限定されるものではないことは容易に理解されるであろう。それどころか、本発明は、前述していないが、本発明の技術思想及び技術的範囲に相応した幾つもの変形、変更、置換又は均等な構成を組み込むように修正することができる。加えて、本発明の様々な実施形態を説明してきたが、本発明の態様は、説明した実施形態の一部のみを含んでいるに過ぎないことを理解されたい。従って、本発明は、前述の説明によって限定されるものと見なすべきではなく、特許請求の範囲の技術的範囲によってのみ限定される。

本発明の実施形態による遠隔在宅監視システムの概略図。 図１のシステムによって遠隔在宅監視するプロセスを示す図。 図２のプロセスにおける、データを遠隔監視センタに通信する例示的なステップを示す図。 図１のシステムを備えた家の居住者の易動度を確認するステップを示す図。 図１のシステムを備えた家の居住者の睡眠パターンを確認する方法を示す図。 図５の方法により睡眠パターンを分析するための隠れマルコフモデル法を示す図。 図１のシステムを備えた家の居住者の最近の起床を確認するステップを示す図。

符号の説明

１０ 活動監視システム
１２ 家
１４ 活動センサ
１８ 通信中継パネル
２０ データ信号
２１ 通信プラットフォーム
２２ 遠隔監視センタ
２４ データベース
２５ サーチ機構
２６ プログラマブル事象検出器
２８ 現状報告ジェネレータ
３４ パーソナルコンピュータ
３６ 事象
３８ 介護者
４０ 居住者との通信経路

Claims (3)

1. 介護者が在宅独居者の睡眠パターンを監視するのを可能にする方法であって、
   活動センサを家全体にわたって分散配置するステップと、
   前記活動センサにより、前記在宅居住者が、就寝状態、睡眠状態、断続睡眠状態、または覚醒状態のいずれかにあることを示す睡眠パターンデータと、前記４状態のうちの任意の２状態間の遷移状態にあることを示すデータとを収集する収集ステップ（４０５）と、
   リアルタイムの通信プラットフォームを介して、前記活動センサにより収集したデータをデータベースに通信するステップ（４０５）と、
   前記活動センサにより収集した状態に関するデータを分析して、該データが、異常睡眠パターンを判定するため前もって収集していた（４００）基準比較データからの逸脱を示すかどうかを判定する分析ステップ（４１０）と、
   前記データが、前記基準比較データからの逸脱を示した場合に、介護者に対する報告を作成するステップとを具備することを特徴とする方法。
2. 前記分析集ステップにおいて、収集したデータの分析を隠れマルコフモデル法を用いて解析することを特徴とする請求項１の方法。
3. 前記分析ステップにおいて、分析は、所定間隔毎の状態遷移の種類毎に検出された頻度のパターンに基づくことを特徴とする請求項１または２に記載の方法。

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