JP4661440B2 - 健康管理システム - Google Patents

Description

本発明は、家庭で健康管理を手軽に行うための健康管理システムに関するものである。

一般に、高齢者などは歩行に必要な筋力が低下することによって転倒しやすいと言われており、歩行時の筋力や歩容を計測することが要求されている。この種の技術としては、人が歩行する検出板に作用する荷重を複数個のロードセルで検出し、各ロードセルの出力データから、歩行時の体重配分、体重の移行性、歩幅や歩行速度、歩行の安定性などの各種情報を得るものが知られている（たとえば、特許文献１参照）。
特開平９−１６８５２９号公報

特許文献１に記載の技術を採用すれば、使用者の歩行時の筋力や歩容を計測することができるが、この計測のために専用の装置が必要であるから、計測装置を備えた施設に出向かなければ計測ができないという問題がある。

本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、特別な装置を身体に装着することなく住宅内で日常動作を行っている間に健康状態を検出することができる健康管理システムを提供することにある。

請求項１の発明は、住宅に配置され使用者に装着せずに使用者の日常動作を検出するセンサ部と、住宅に設けた通信ネットワークを通して転送されたセンサ部の出力データから当該使用者の健康状態を推定する健康状態推定部とを備え、センサ部は、住宅内における使用者の通過部位の床に配置され使用者の足から作用する荷重変化を検出する床荷重センサと、荷重センサを配置した床を歩行する使用者が持つ手摺に配置され使用者の手から作用する荷重変化を検出する手摺荷重センサとであって、健康状態推定部は、床荷重センサの出力データから使用者の歩容を健康状態として推定し、床荷重センサと手摺荷重センサとの出力データから使用者の歩行姿勢を健康状態として推定することを特徴とする。

この構成によれば、使用者は特別な装置を身体に装着することなく住宅内で日常動作を行っている間に健康状態を検出されるから、意図的に種々の測定器具を用いずに健康状態を知ることができる。また、センサ部の出力データを通信ネットワークを通して健康状態推定部に転送するから、センサ部と健康状態推定部とを離れた場所に配置することができ、センサ部の配置の自由度が高くなる上に、センサ部を多箇所に配置することができるから、使用者の種々の日常動作を検出することで健康状態の推定に用いる情報量を増やすことができ、使用者の健康状態を正確に推定することが可能になる。その上、床荷重センサと手摺荷重センサとを設けていることにより、歩行時における脚力と腕力との使用の割合を求めることができ、歩行時の姿勢（腰が伸びているか曲がっているか）や脚の痛みの有無などを推定することができる。

請求項２の発明では、請求項１の発明において、前記健康状態推定部で推定した健康状態を提示する提示部を備えることを特徴とする。

この構成によれば、使用者の健康状態を提示するから、使用者が健康状態を自身で確認することができる。

請求項３の発明では、請求項１または請求項２の発明において、前記床荷重センサは、使用者の歩幅を検出することができるように複数個配置されていることを特徴とする。

この構成によれば、床荷重センサを複数個配置していることにより、歩幅や歩隔を容易に検出することができる。

請求項４の発明では、請求項１ないし請求項３のいずれかの発明において、前記健康状態推定部は前記センサ部の出力データから検出した使用者の日常動作から使用者を識別することにより識別した使用者ごとの健康状態を区別して推定することを特徴とする。

この構成によれば、複数人の使用者が存在していても日常動作から各使用者を識別することができ、識別した使用者ごとの健康状態を推定することができる。

本発明の構成によれば、使用者は特別な装置を身体に装着することなく住宅内で日常動作を行っている間に健康状態が検出され、意図的に種々の測定器具を用いずに健康状態を手軽に知ることができるという利点がある。その上、床荷重センサと手摺荷重センサとを設けていることにより、歩行時における脚力と腕力との使用の割合を求めることができ、歩行時の姿勢（腰が伸びているか曲がっているか）や脚の痛みの有無などを推定することができる。

本実施形態は、住宅において主として宅内での家人（使用者）の日常動作をセンサ部で検出し、センサ部の出力データから使用者の健康状態を推定するものである。使用者の日常動作を検出するセンサ部としては、使用者の日常動作を撮像するＴＶカメラ、赤外線を投受光するか人体から放射される赤外線を受光し受光量の変化により使用者の動作を検出する赤外線センサ、宅内の床や手摺に作用する荷重を検出する荷重センサなどを用いることができる。

本実施形態では、センサ部として荷重センサを用いる場合を例示し、荷重センサに作用する荷重の変化により使用者の日常動作に関する種々の情報を検出し、これらの情報から使用者の健康状態を推定するものとする。なお、ＴＶカメラを用いる場合には、撮像した画像から画像処理によって使用者を背景から分離して認識するとともに、使用者の行動パターンを分類することにより健康状態を推定する。また、赤外線センサを用いる場合には、受光量の変化パターンによって使用者の移動速度や姿勢を検出し、これらの情報を用いて使用者の健康状態を推定する。さらに、センサ部として複数種類を複合して用いれば多くの情報量を用いることで、健康状態に関する推定の信頼性を高めることができる。

以下に説明する実施形態では、図２に示すように、住宅ＨＳにおいて、床ＦＬ（階段の踏み面も含む）に床荷重センサ１ａを配置し、手摺ＨＮ（廊下の手摺を示しているが図３に示すように階段の手摺でもよい）に手摺荷重センサ１ｂを配置している。

床荷重センサ１ａは複数個設けられ、使用者Ｈの歩行時における歩幅を検出できるように配置される。たとえば、１枚の床材に複数個の床荷重センサ１ａを互いに離間させて配置すれば、各床荷重センサ１ａに作用する荷重の分布から荷重の作用している位置を算出することができるから、位置変化によって歩幅や歩隔を求めることができる。また、手摺荷重センサ１ｂは手摺ＨＮに作用する荷重を検出することができればよいから、最小構成では１箇所でもよいが複数の手摺荷重センサ１ｂで荷重を検出し平均値などを求めることにより、手摺ＨＮに作用する荷重の計測値の信頼度を高めることができる。複数の手摺荷重センサ１ｂを用いることで手摺ＨＮに荷重が作用している位置を算出することも可能である。

なお、床荷重センサ１ａをあらかじめ設けた住宅用床材や、手摺荷重センサ１ｂをあらかじめ設けた住宅用手摺部材を用いれば、施工時において床荷重センサ１ａや手摺荷重センサ１ｂを取り付ける手間が省け省施工になる。

床荷重センサ１ａおよび手摺荷重センサ１ｂは、図１に示すように、床荷重センサ１ａおよび手摺荷重センサ１ｂの出力データをデータ通信により転送する通信部１ｃとともにセンサ部１を構成する。通信部１ｃでは床荷重センサ１ａおよび手摺荷重センサ１ｂの出力データをＡ／Ｄ変換するとともにデータ圧縮し、床荷重センサ１ａおよび手摺荷重センサ１ｂの出力データごとに識別符号と検出時刻とを付与してパケット化する。したがって、各床荷重センサ１ａと各手摺荷重センサ１ｂとで検出した荷重の時系列データをパケットとして伝送することができる。

センサ部１の出力データは、住宅ＨＳの宅内に敷設された通信ネットワーク５を通してサーバ２に転送される。サーバ２は、コンピュータであって宅内に設置されており、センサ部１の出力データを用いて使用者Ｈの健康状態を推定する。使用者Ｈの健康状態とは、本実施形態では、基本的には筋力の状態を意味しているが、脚の障害（けがや痛み）の有無や歩行可能か否か（倒れていないか）などの情報も健康状態として推定することができる。

いま、筋力に着目するとすれば、使用者Ｈの筋力の低下によって歩行時に床ＦＬから足を引き上げる高さが減少すると小さい段差に躓きやすくなり、結果的に転倒しやすくなるから、このような状態になれば歩行のための筋力を強化する運動が必要になる。歩行に必要な筋力の低下は歩行姿勢や歩幅からも推定でき、歩行時に前屈みの姿勢になっている場合や歩幅が身長に対して所定割合以下になっていると、歩行に必要な筋力が低下していると言える。

歩行時に前屈みの姿勢になっているか否かは、図３に示すように、階段や廊下などの手摺ＨＮに作用する荷重と、床（階段の踏み面も含む）に作用する荷重との比率から推定することができる。つまり、脚の筋力が低下すると脚力だけではなく手摺などにつかまって腕力も利用しようとするから、図３（ａ）のように前屈みになり、一方、脚部や腰背部の筋力が適正であれば、図３（ｂ）のように背筋を伸ばして階段を昇降する。したがって、床荷重センサ１ａにより検出されている荷重と手摺荷重センサ１ｂにより検出されている荷重との比率を用いることで、歩行時の姿勢を推定することができる。手摺荷重センサ１ｂによって使用者Ｈが手摺ＨＮを持つ位置を検出することができる場合には、床荷重センサ１ａで検出した足の位置と、手摺荷重センサ１ｂで検出した手の位置との関係によって歩行時の姿勢を推定することが可能である。

サーバ２は、使用者Ｈの健康状態を推定するためにセンサ情報処理部２ａを備え、センサ情報処理部２ａでは、センサ部１から転送された時系列データに含まれる荷重の変化パターンの特徴抽出を行う。たとえば、床荷重センサ１ａからは床反力として知られている情報が得られるから、床反力の変化パターンから複数種類の特徴パラメータを抽出する。抽出した特徴パラメータは数値化されているから、健康状態推定部２ｂに格納されている既知データと照合することにより、右一歩時間、左一歩時間、右歩幅、左歩幅、歩隔などの情報を得ることができる。また、床反力からは使用者Ｈの体重や歩行時の蹴り出しの力なども求めることができる。健康状態推定部２ｂには、特徴パラメータをデータベースに格納した既知データと照合する構成を用いているが、特徴パラメータを用いて使用者Ｈの健康状態を複数種類に分類する場合には、ニューラルネットワークを用いる構成を採用してもよい。

健康状態推定部２ｂでは、上述したように、右一歩時間、左一歩時間、右歩幅、左歩幅、歩隔、体重などの情報を抽出するから、これらの情報の組合せを用いることにより、使用者Ｈの歩行の癖や体重などにより使用者Ｈを区別することができる。したがって、ニューラルネットワークなどを分類器に用いて、あらかじめ使用者Ｈごとの情報を教示しておけば、センサ部１の出力データによって使用者Ｈを特定することができる。そこで、使用者Ｈが複数人である場合には、健康状態推定部２ｂでは各使用者Ｈごとに求めた健康状態を使用者Ｈに対応付けて記憶する。このように使用者Ｈごとの健康状態を蓄積しておくことにより健康状態の履歴を判断することができるから、健康状態の変動傾向によって筋力の変化や障害（けがや痛み）の可能性を判断することが可能になる。

なお、１箇所に複数人が存在するときには、各使用者Ｈごとの情報（床荷重センサ１ａの出力データと手摺荷重センサ１ｂの出力データ）を区別することが難しく、各使用者Ｈごとに健康状態を求めることが難しい。したがって、体重によって複数人の存在が認められるときには、健康状態推定部２ｂでは健康状態の推定を行わないようにするのが望ましい。

サーバ２には使用者Ｈの健康状態に応じた運動処方を決める運動処方提供部２ｃも設けられている。運動処方提供部２ｃは、健康状態推定部２ｂで推定した健康状態に応じて、使用者Ｈに適した運動の種類や運動強度や運動時間などの組合せを運動処方として提供する。運動処方提供部２ｃには、健康状態推定部２ｂで推定される種々の健康状態に対応付けた運動処方があらかじめ登録されており、健康状態推定部２ｂでの推定結果が得られると、その推定結果に対応した運動処方を選択して出力する。なお、サーバ２には通信ネットワーク５に接続するための通信部２ｄが設けられている。

上述の構成から明らかなように、使用者Ｈは住宅ＨＳの中で廊下や階段を歩行している間にセンサ部１によって歩行の際の日常動作が検出され、センサ部１の出力データから健康状態が推定されるから、使用者Ｈ自身が健康状態を計測するための測定器具を身に着ける必要がなく、日常動作の間に意識することなく健康状態の計測が行われることになる。また、日常動作を検出するセンサ部１と健康状態を推定するサーバ２とが通信ネットワーク５を通してデータを転送しているから、センサ部１とサーバ２とは離れた場所に配置することができ、センサ部１の配置の自由度が高くなる。しかも、センサ部１を多箇所に配置することにより、使用者の日常動作の検出に用いる情報量を増やして使用者の健康状態を正確に推定することができる。

健康状態推定部２ｂで求めた使用者Ｈの健康状態と、運動処方提供部２ｃで提供する運動処方とは、液晶表示器などを用いた提示部としての表示部６ａに表示することができる。表示部６ａは図示しないスイッチからなる操作部と並設されており、操作部を操作することにより健康状態推定部２ｂに蓄積されている健康状態や運動処方提供部２ｃが提供する運動処方を呼び出して表示部６ａに表示することができるようにしてある。図示例では、表示部６ａが通信部６ｂを介して通信ネットワーク５に接続される構成を採用し、表示部６ａをサーバ２とは分離しているが、表示部６ａをサーバ２に設けることも可能である。操作部は表示部６ａとは並設していなくてもよく、たとえば、表示部６ａをタッチパネル式として操作部と兼用すれば、表示部６ａの画面に触れることによって、必要な情報を表示部６ａに表示させることが可能になる。健康状態推定部２ａで推定した健康状態や運動処方提供部２ｃが提供する運動処方を表示部６ａに表示するから、使用者Ｈが健康状態や運動処方を自身で確認することができる。

なお、提示部としては、表示部６ａに限らずプリンタを用いて健康状態や運動処方を印刷出力する構成や音声によりアドバイスを与える構成などを採用してもよい。また、通信ネットワーク５上には情報提供部４を接続してあり、情報提供部４には通信部４ｂを介して接続したデータベース４ａを設けてある。このデータベース４ａには使用者Ｈの健康状態とは関係なく種々の運動処方を蓄積してあり、この運動処方を読み出して提示部に提示することもできる。

上述の例では、床荷重センサ１ａにより使用者Ｈの歩行時の荷重の分布を検出する構成を例示したが、図４に示すように、洗面化粧台ＣＢの前の床ＦＬに複数個（図示例は２個）の床荷重センサ１ａを配置してもよい。この場合、洗面化粧台ＣＢに設けたミラーＭＬに表示部６ａを設けるのが望ましい。この種の表示部６ａとしては、常時はミラーＭＬとして使用され、表示時にのみ文字や図形が表示されるものを用いるのが望ましい。

図４に示す構成では、床反力を検出することにより、床荷重センサ１ａにより体重を測定できるほか、使用者Ｈの左右の荷重バランスから重心揺動などを検出したり、使用者Ｈが移動する際の床反力から歩行の際の筋力を検出したりすることができる。つまり、歯磨きをしたり洗顔をしたりするために洗面化粧台ＣＢの前に立つと、床荷重センサ１ａによって、使用者Ｈの健康状態の推定に用いる情報を得ることができる。なお、床荷重センサ１ａは洗面化粧台ＣＢの前に限らず、システムキッチンなどの他の設備の前に設けてもよい。

上述した実施形態では、センサ部１として床荷重センサ１ａと手摺荷重センサ１ｂとを用いているが、サーバ２において床荷重センサ１ａの出力データから荷重変化のパターンを検出する場合には、手摺荷重センサ１ｂを設けずに荷重移動の変化パターンから使用者の姿勢を推定することが可能である。

本発明の実施形態を示すブロック図である。 同上の一例を示す概略構成図である。 同上の他例を示す概略構成図である。 同上のさらに他例を示す概略構成図である。

符号の説明

１ センサ部
１ａ 床荷重センサ
１ｂ 手摺荷重センサ
２ｂ 健康状態推定部
５ 通信ネットワーク
６ａ 表示部（提示部）
ＦＬ 床
Ｈ 使用者
ＨＮ 手摺
ＨＳ 住宅

Claims (4)

1. 住宅に配置され使用者に装着せずに使用者の日常動作を検出するセンサ部と、住宅に設けた通信ネットワークを通して転送されたセンサ部の出力データから当該使用者の健康状態を推定する健康状態推定部とを備え、センサ部は、住宅内における使用者の通過部位の床に配置され使用者の足から作用する荷重変化を検出する床荷重センサと、荷重センサを配置した床を歩行する使用者が持つ手摺に配置され使用者の手から作用する荷重変化を検出する手摺荷重センサとであって、健康状態推定部は、床荷重センサの出力データから使用者の歩容を健康状態として推定し、床荷重センサと手摺荷重センサとの出力データから使用者の歩行姿勢を健康状態として推定することを特徴とする健康管理システム。
2. 前記健康状態推定部で推定した健康状態を提示する提示部を備えることを特徴とする請求項１記載の健康管理システム。
3. 前記床荷重センサは、使用者の歩幅を検出することができるように複数個配置されていることを特徴とする請求項１または請求項２記載の健康管理システム。
4. 前記健康状態推定部は前記センサ部の出力データから検出した使用者の日常動作から使用者を識別することにより識別した使用者ごとの健康状態を区別して推定することを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の健康管理システム。

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