JP5803083B2 - 血糖値予測方法および血糖値予測システム - Google Patents

Description

本発明は、血糖値予測方法および血糖値予測システムに関する。

従来から、日常の生活習慣に起因する生活習慣病に関して、健康診断の結果（血圧、血糖値、体重、および体脂肪率などのバイタルデータ）、食生活、および運動量などの情報から、食事などの目標摂取量、および運動などによる一日あたりの目標消費カロリーなどを設定する必要がある。さらに、これらの設定に基づき、実際の摂取カロリーおよび消費カロリーならびにバイタルデータを比較して、その後の食事および運動の実施を促す方法がある。
このような方法として、献立および栄養素情報テーブル、食事摂取情報テーブルおよび検診結果などから食事および運動指導を実施する方法が開示されている（たとえば、特許文献１参照）。また、食事を提供する宅配業者などと、医療機関または予防医療センターなどとが提供する食事のメニューまたは健康管理を実施する方法が開示されている（たとえば、特許文献２参照）。

特開２００８−３１０４０１号公報 特開２００４−２４０７９２号公報

しかしながら、摂取した食事および食後に実行した運動が、その後の血糖値にどのように影響を与えるか、つまり血糖値の上昇または低下を予測していないため、特に血糖値が低くなり過ぎる低血糖状態などを予想することはできないという課題がある。

本発明は、上記課題の少なくとも一部を解決するためになされたものである。以下の形態または適用例により実現することが可能である。

［適用例１］本適用例にかかる血糖値予測方法は、ユーザーの血糖値データを基準値として設定する血糖値データ受付ステップと、前記基準値をもとにして前記ユーザーが食事を摂取した後の血糖値に収まる摂取カロリーを決定する摂取カロリー決定ステップと、前記摂取カロリーを送信する情報送信ステップと、前記摂取カロリーをもとに検索して食事提供者を抽出する食事提供者抽出ステップと、前記食事提供者の食事メニューデータベースに、前記摂取カロリーを送信する摂取カロリー送信ステップと、前記食事メニューデータベース内から、前記摂取カロリーに適合する最適食事メニュー情報を選び出して送信する最適食事メニュー情報送信ステップと、前記最適食事メニュー情報の中から、食事メニューを選択する食事メニュー選択ステップと、前記食事メニューを、摂取する食事情報として送信する食事メニュー送信ステップと、前記食事メニューの入力を受付ける入力受付ステップと、前記摂取カロリーに対する第１予測曲線を算出する第１予測アルゴリズム算出ステップと、前記摂取カロリーに対する血糖値の変化傾向を解析して第１モデル波形を生成する第１モデル波形生成ステップと、前記第１予測曲線と前記第１モデル波形の血糖値変化とを比較し、前記第１予測曲線を変形する第１予測曲線変形ステップと、前記ユーザーが実施する運動による消費カロリーに対する第２予測曲線を算出する第２予測アルゴリズム算出ステップとを備えることを要旨とする。

これによれば、基準値をもとにしてユーザーが食事を摂取した後の血糖値に収まる最適摂取カロリーを決め、その最適摂取カロリーに適合する最適食事メニュー情報の中から、食事メニューを選択することが可能な血糖値予測システムを提供することができる。このため、ユーザーの主観により食事メニューを選択して、その食事メニューの摂取カロリーに対する血糖値の変化傾向を解析する場合と比べて、血糖値の変化傾向を正確に解析することができる。また、食事メニューを摂取する食事情報として送信するので、ユーザーが摂取カロリーおよび食事を摂取した後の血糖値の変化傾向などに気を煩わせることなく、簡易に摂取カロリーおよび血糖値の変化傾向を知ることができる。特に、血糖値が低下してしまうような変化傾向を避けることが可能となる。

［適用例２］上記適用例にかかる血糖値予測方法において、前記情報送信ステップで、前記ユーザーの位置情報を送信することが好ましい。

これによれば、ユーザーの位置情報を送信することにより、既に知っている食事提供者だけでなく、ユーザーの不案内な場所などにおいても、適切な食事メニューを取得することができる。これにより、選択肢が増えて、摂取する食事が偏ることなく摂取でき、血糖値予測システムを飽きることなく使い続けることができる。

［適用例３］本適用例にかかる血糖値予測システムは、ユーザーの血糖値、食事情報、および運動情報の入力を受付ける操作部と、前記ユーザーの履歴情報が記憶されている記憶部と、前記食事情報に対する摂取カロリーを取得する摂取エネルギー取得部と、前記摂取カロリーによる前記血糖値の変化を予測した第１予測曲線、および前記運動情報に対する消費カロリーによる前記血糖値の変化を予測した第２予測曲線を求める算出部と、前記運動情報により消費カロリーを取得する消費エネルギー取得部と、前記第１予測曲線から算出される最適摂取カロリーを送信する第１通信部とを備える血糖値予測装置と、前記第１通信部から前記最適摂取カロリーを送信する第２通信部と、前記最適摂取カロリーに適合する食事情報を抽出する検索部とを備える食事メニューシステムと、前記第２通信部と送受信する食事メニューデータベースとを有し、前記第２通信部および前記第１通信部により前記血糖値予測装置へ前記最適摂取カロリーに適合する食事情報を送信することを要旨とする。

これによれば、検索部により最適摂取カロリーに適合する食事情報を、食事メニューデータベースから抽出し、血糖値予測装置へ送信することにより、ユーザーに提供されるので、最適摂取カロリーに適合する食事情報を選択することが可能な血糖値予測システムを提供することができる。

［適用例４］上記適用例にかかる血糖値予測システムにおいて、前記血糖値予測装置に位置情報取得部を備えることが好ましい。

これによれば、位置情報取得部により、ユーザーの位置情報を取得するので、既に知っている食事提供者だけでなく、ユーザーの不案内な場所などにおいても、ユーザーの位置情報をもとに検索して、食事メニューデータベース内から、食事メニューを提供する食事提供者を抽出することができる。これにより、ユーザーに合わせた最適摂取カロリーの食事メニューを、最適食事メニュー情報の中から選択し、その食事メニューの食事を摂取することができる。

実施形態に係る血糖値予測システムの構成を示す概略構成図。 実施形態に係る血糖値予測システムの各構成を示す概略構成図。 食事メニューデータベース、食事メニュー情報、および運動種別情報の例を示す図。 実施形態に係る履歴情報の例を示す図。 実施形態に係る血糖値予測装置の機能構成例を示す図。 実施形態に係る第１予測曲線および第２予測曲線を説明する図。 実施形態に係る血糖値予測方法の動作フローを示すフローチャート。 実施形態に係る血糖値予測方法のサブルーチンを示すフローチャート。 実施形態に係る予測血糖値データ送信処理の動作フローを示すフローチャート。

以下、本発明の血糖値予測方法および血糖値予測システム１の好適な実施形態の一例について説明する。

（実施形態）
以下、本実施形態の血糖値予測方法および血糖値予測システム１について、図１から図９を参照して説明する。

（概要）
本実施形態に係る血糖値予測システム１は、図１に示すように、各患者（ユーザー）によって使用される血糖値予測装置１０（１０ａ，１０ｂ、１０ｎ）と、通信回線２０，２２と、食事メニューシステム３０と、食事メニューデータベース５０とで構成されている。

一般に血糖値は血糖の状態の判断に用いられることが多く、ユーザーの健康状態、食事、運動等、ユーザーの状態によって血糖値（単位：ｍｇ／ｄｌ）は変動する。そのため、血糖値が高い場合であっても血糖の状態が悪くない場合や、血糖値が低い場合であっても血糖の状態が悪い場合がある。医療機関では、血糖の状態を判断する指標として血液中のＨｂＡ１ｃを用いており、ＨｂＡ１ｃは一般に医療機関で検査されている。ＨｂＡ１ｃは、検査時点から１〜２ヶ月前までの血糖の状態を表すものとされており、ＨｂＡ１ｃの値がある一定の範囲内であれば正常であり、一定の範囲を超える場合には糖尿病であると判断され、ＨｂＡ１ｃによって糖尿病の進行具合を推定することができる。

以下、本実施形態に係る血糖値予測システム１の詳細について説明する。
図２は、血糖値予測システム１の各構成を示す図である。
以下、血糖値予測装置１０、食事メニューシステム３０、および食事メニューデータベース５０の各部を説明する。

（血糖値予測装置１０）
血糖値予測装置１０は、ユーザーの手首等に装着可能に構成されており、制御部１１０、活動量測定部１２０、操作部１３０、記憶部１４０、表示部１５０、計時部１６０、位置情報取得部１８０、及び第１通信部１７０を備える。血糖値予測装置１０は、ユーザーの血糖値の時系列変化を予測する。
制御部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）のメモリーを含み、ＲＡＭをワーキングエリアとしてＲＯＭに予め記憶されている制御プログラムを実行することにより、制御部１１０と接続されている各部を制御する。

活動量測定部１２０は、ユーザーが消費した消費カロリーを求め、求めた消費カロリーを消費エネルギー情報として制御部１１０へ送出する。活動量測定部１２０は、例えば、ユーザーの運動状態を検出するための加速度センサーや速度センサー等のセンサーを有し、ユーザーの歩行や運動などの動作によって検出されたセンサーからの出力信号を予め定義された演算式を用いて消費カロリーに変換する。
また、消費カロリーを精度よく求めるため、脈波ＲＲ間隔、体温、血圧、および睡眠などの生体データを、光学検出、電気信号検出、圧力検出などを用いて検出してもよい。

操作部１３０は、例えば、数字や文字等の入力キーを有する操作ボタン群を有し、ユーザーによって操作された入力キーに対応する操作信号を制御部１１０へ送出する。本実施形態では、特に、操作部１３０は、測定されたユーザーの血糖値およびＨｂＡ１ｃの入力を受付けると共に、ユーザーが摂取した食事内容（食事メニューおよび摂取カロリー）を示す食事情報やユーザーが行った運動内容を示す運動情報のデータの入力を受付ける。

表示部１５０は、液晶ディスプレイ等の表示装置で構成され、制御部１１０の制御の下、食事情報や運動情報の入力画面、血糖値の予測曲線等の各種画像を表示する。
位置情報取得部１８０は、たとえばＧＰＳ（Global Positioning System）を備え、血糖値予測装置１０を装着したユーザーの位置情報を取得する。
計時部１６０は、所定のクロックをカウントして時刻を計時する。
第１通信部１７０は、通信回線２０と接続され、制御部１１０の制御の下、予め設定されたアドレスに基づいて血糖値予測装置１０と食事メニューシステム３０との間で通信を確立し、血糖値予測装置１０と食事メニューシステム３０との間で各種データを送受信する。

記憶部１４０は、不揮発性の記憶媒体で構成され、たとえば医療機関における診察券番号等のユーザーを識別する識別情報（以下、ユーザーＩＤと称する）、ユーザーの血糖値に関する情報を含む履歴情報２００及び運動種別情報２１２等のテーブルを記憶している。そして、食事メニューデータベース５０から提供された最適食事メニュー情報２１３（図３参照）を食事メニュー情報２１１に記憶する。
ここで、食事メニューデータベース５０、食事メニュー情報２１１、最適食事メニュー情報２１３、運動種別情報２１２、および履歴情報２００について以下に説明する。

図３（ａ）は、食事メニューデータベース５０の一例を示す図である。食事メニューデータベース５０には、院内食堂、社内食堂、または宅配業者などの食事提供者から提供される単品の食品名や料理名等の食事メニューおよび食事メニューに対応する摂取カロリーなどがそれぞれ記憶されている。食事メニューデータベース５０は、ユーザーが食事を摂取する際に参照される。たとえば、位置情報取得部１８０から取得した位置情報、およびユーザーに合わせた最適摂取カロリーをもとに検索して、食事メニューデータベース５０から、食事メニュー（最適食事メニュー情報２１３）を提供するもっとも近い食事提供者を、検索部３１０により食事メニューシステム３０から抽出する。そして、図３（ｂ）に示すように食事メニュー情報２１１が、最適食事メニュー情報２１３として抽出されることにより、ユーザーに合わせた最適摂取カロリーに適合する一定数の食事情報を最適食事メニュー情報２１３として、血糖値予測装置１０へ送信し、ユーザーに提供される。ユーザーは最適食事メニュー情報２１３の中から食事メニューを選択し、その食事メニューの食事を摂取する。
ユーザーに合わせた最適摂取カロリーとして、たとえば食事情報に対する血糖値の変化傾向から血糖値の下限を９０ｍｇ／ｄｌに留める場合、４００ｋｃａｌ以上の食事メニューが提供される。そして、食事情報に対する血糖値の変化傾向から血糖値の上限を１５０ｍｇ／ｄｌに抑える場合、６００ｋｃａｌ以下の食事メニューが提供される。この場合、図３（ｂ）に示すように、最適摂取カロリーが５００ｋｃａｌの食事メニューを最適食事メニュー情報２１３として提供され、表示部１５０に送信されて表示される。最適摂取カロリーは、食事前の状態（運動内容および血糖値など）、または血糖値の予測曲線（第１予測曲線および第２予測曲線）、ならびに毎日の血糖値と食事および運動などの行動履歴とから算出される。
図３（ｃ）は、運動種別情報２１２の一例を示す図である。運動種別情報２１２には、運動種別と運動内容とが記憶されている。運動種別情報２１２は、ユーザーが運動情報を入力する際に参照される。

履歴情報２００には、図４（ａ）に示す血糖値情報２００ａと、図４（ｂ）に示す行動情報２００ｂとが含まれている。血糖値情報２００ａには、例えば、ユーザーが過去に糖尿病に関する教育入院を行ったとき等の１〜２週間程度の教育入院期間の血糖値と食事および運動などの行動履歴とが記憶されている。履歴情報２００には、この行動履歴に加えて、教育入院期間後の毎日の血糖値と食事および運動などの行動履歴が予測血糖値データとして記憶される。
ユーザーが食事を摂取する際は、上述のようにして食事メニューを選択し、その食事メニューの食事を摂取する。そして、ユーザーが運動を行う際は、上述のようにして、運動情報を入力し運動を行う。
図４（ａ）には、一例として、２０１０年２月１日と２月２日のユーザーの血糖値情報２００ａを示している。この図の波形４１は、ユーザーの血糖値の時系列変化を表している。また、時間軸における「朝食」、「散歩」、「昼食」・・・等は、ユーザーが摂った食事や運動のタイミング等の行動履歴を示している。図４（ｂ）には、図４（ａ）の各行動履歴に対応する行動情報２００ｂを示しており、各行動履歴に対応する行動内容（食事内容、運動内容）と、行動内容に対応するカロリー（摂取カロリー、消費カロリー）とが対応づけられている。
例えば、図４（ａ）の２０１０年２月１日の朝食の食事内容は、図３（ｂ）に示した最適食事メニュー情報２１３の中から選択した「和食Ａ」であり、和食Ａの摂取カロリーは「５００ｋｃａｌ」であったことを示している。また、図４（ａ）の２０１０年２月１日の午前に行った「散歩」の消費カロリーは「５０ｋｃａｌ」であったことを示している。このように、本実施形態では、履歴情報２００において、ユーザーの血糖値の変化と合わせてユーザーの行動に対する摂取カロリーと消費カロリーが記憶されている。

（制御部１１０の機能構成）
図５は、上述した制御部１１０の機能を中心とする機能構成図である。制御部１１０は、取得手段の一例である摂取エネルギー取得部１１１、消費エネルギー取得部１１２と、算出部１１３、解析部１１４、生成部１１５、及び送信制御部１１６を含む。
摂取エネルギー取得部１１１は、ユーザーが入力した血糖値データと、摂取エネルギー情報としてユーザーが入力（選択）した食事情報（食事内容）を操作部１３０から取得し、取得した食事情報と、食事メニュー情報２１１に基づいて食事情報に対する摂取カロリーを取得する。
消費エネルギー取得部１１２は、ユーザーの消費エネルギー情報として消費カロリーを活動量測定部１２０から一定時間毎に取得する。

算出部１１３は、摂取エネルギー取得部１１１で求めた摂取カロリーまたは食事情報に対する摂取カロリーと予め定められた第１予測アルゴリズムとに基づいて、摂取カロリーに対する血糖値の変化を予測した予測曲線（以下、第１予測曲線と称する）を求める。また、算出部１１３は、消費エネルギー取得部１１２で取得された消費カロリーと予め定められた第２予測アルゴリズムとに基づいて、消費カロリーに対する血糖値の変化を予測した予測曲線（以下、第２予測曲線と称する）を求める。

解析部１１４は、摂取エネルギー情報として操作部１３０から入力された食事情報と対応する履歴情報２００を抽出する抽出条件を用いて履歴情報２００を抽出し、抽出した履歴情報２００を用いて当該食事情報に対するユーザーの血糖値の変化傾向を解析する。

具体的には、例えば、図３（ｂ）に示した最適食事メニュー情報２１３の中から選択して入力された食事情報が和食Ａの場合、和食Ａを摂取したときの血糖値の変化を表す波形として、和食Ａを摂取した時点から次の行動（食事又は運動）が行われるまでの期間の波形データが抽出される。図４（ａ）に示す血糖値情報２００ａの例では、２０１０年２月１日の朝食を摂取した時点から次の行動、つまり散歩が行われるまでの期間の波形データが抽出される。なお、散歩が行われなければ、朝食を摂取した時点から昼食を摂取するまでの期間の波形データが抽出される。このようにして、同じ食事内容を摂取したときの血糖値の変化を表す波形を第１モデル波形として抽出する。なお、複数の波形が抽出された場合には、解析部１１４は、抽出した複数の波形を平均化する等の処理を行い、当該食事情報に対する血糖値の変化傾向を示す第１モデル波形を生成する。

また、解析部１１４は、操作部１３０から入力された運動情報（運動内容）と対応する履歴情報２００を抽出する抽出条件を用いて履歴情報２００を抽出し、抽出した履歴情報２００を用いて当該運動情報に対するユーザーの血糖値の変化傾向を解析する。本実施形態では、活動量測定部１２０によりユーザーの消費カロリーが逐次算出されるように構成されているが、算出された消費カロリーがどのような動作を行ったときのものであるかを区別するために、通常の動作以外の運動については、ユーザーが運動を行う前に運動種別を入力する。

具体的には、例えば、入力された運動情報がウォーキングである場合には、ウォーキングを行ったときの血糖値の変化を表す波形として、図４（ａ）に示す血糖値情報２００ａにおける２０１０年２月１日のウォーキング開始時から次の行動、つまり軽食を摂取するまでの波形データが抽出される。このようにして、同じ運動を行ったときの血糖値の変化を表す波形を第２モデル波形として抽出する。なお、複数の波形が抽出された場合には、解析部１１４は、抽出された複数の波形を平均化する等の処理を行い、当該運動情報に対する血糖値の変化傾向を示す第２モデル波形を生成する。

生成部１１５は、算出部１１３において算出された第１予測曲線及び第２予測曲線を、解析部１１４の解析結果に基づいて変形し、変形した第１予測曲線と第２予測曲線とを統合して予測血糖値曲線を生成する。
具体的には、図６に示すように、生成部１１５は、第１予測曲線の上昇期間ｄ２における血糖値のピーク値までの上昇値ｈ１１と、第１モデル波形のピーク値までの上昇値とを比較し、上昇値の差分が予め定めた閾値以上である場合には、第１予測曲線の上昇値ｈ１１が第１モデル波形の上昇値となるように係数αを調整する。また、生成部１１５は、第１予測曲線の平衡期間ｄ３と、第１モデル波形において血糖値のピーク値が継続する継続期間とを比較し、平衡期間ｄ３と継続期間との差分が予め定めた閾値以上である場合には、第１予測曲線の平衡期間ｄ３を継続期間と一致させるように平衡期間ｄ３を設定する。なお、第１モデル波形において、血糖値のピーク値が予め定められた閾値の範囲内で下降している期間はピーク値が継続しているものとし、閾値の範囲を下回った時点を継続期間の終期と判断する。

また、生成部１１５は、第１予測曲線の下降期間ｄ４においてピーク値から血糖値が低下した低下量（ｈ１１）と、第１モデル波形のピーク値から血糖値が低下した低下量とを比較し、低下量の差分が予め定めた閾値以上である場合には、第１予測曲線の下降期間ｄ４における低下量（ｈ１１）が第１モデル波形における低下量となるように、傾きｓ２の係数βを調整する。

生成部１１５は、第２予測曲線についても第１予測曲線と同様に変形する。具体的には、生成部１１５は、第２予測曲線の下降期間ｅ２における血糖値の単位時間当たりの低下量Δｃと、第２モデル波形における血糖値の単位時間当たりの低下量とを比較し、低下量の差分が予め定めた閾値以上である場合には、第２予測曲線の低下量Δｃを第２モデル波形における低下量となるように係数γを調整する。
生成部１１５は、上記のようにして第１予測曲線と第２予測曲線を各々変形し、変形した第１予測曲線と第２予測曲線とを統合した予測血糖値曲線を生成し、生成した予測血糖値曲線を記憶部１４０に記憶する。

送信制御部１１６は、操作部１３０から入力された血糖値およびＨｂＡ１ｃの次回検査日より２ヶ月前までの期間における予測血糖値データを、記憶部１４０に記憶された予測血糖値曲線から時間情報と共に抽出し、記憶部１４０に記憶されているユーザーＩＤと、抽出した予測血糖値データとを対応づけて第１通信部１７０に出力して食事メニューシステム３０に送信する。そして、食事情報および運動情報に対する血糖値の変化傾向を、第１通信部１７０に出力して食事メニューシステム３０に送信する。
なお、本実施形態では、ユーザーが操作部１３０を介して次回検査日を入力する例であるが、定期的に、例えば２ヶ月毎に血糖値およびＨｂＡ１ｃの検査を行うことが決まっている場合には、定期的に予測血糖値データを抽出して第１通信部１７０に出力して自動送信するようにしてもよい。

ここで、図６を参照して、算出部１１３における第１予測曲線と第２予測曲線の算出について説明する。図６（ａ）は、本実施形態における第１予測曲線の一例を示す図である。
第１予測曲線は、摂取カロリーと第１予測アルゴリズムとに基づいて求められる。第１予測曲線は、遅延期間ｄ１、上昇期間ｄ２、平衡期間ｄ３、および下降期間ｄ４を有する。以下、各期間における血糖値曲線を求める第１予測アルゴリズムの一例を説明する。

遅延期間ｄ１は、食事を開始してから、食事開始時における血糖値（基準値）Ｃ０を超えるまでの期間を示している。遅延期間ｄ１には、食事の開始時点から予め定められた時間（例えば、１５分）が設定されおり、食事開始時の血糖値Ｃ０を維持する。なお、食事開始時の血糖値Ｃ０は、当該時刻においてユーザーが測定した血糖値を用いるが、測定できなかった場合には、例えば、予め設定されたユーザーの血糖値の標準値等を用いるようにしてもよい。

上昇期間ｄ２は、遅延期間ｄ１の終期から始まり、血糖値が上昇を開始して血糖値がピークとなる値（ピーク値）に到達するまでの期間を示している。ピーク値は、傾きｓ１で血糖値が上昇し、食事開始時の血糖値Ｃ０に血糖値の上昇値ｈ１１を合算した値である。
血糖値の上昇値ｈ１１は、例えば、ｈ１１＝（摂取カロリー）×（インスリン分泌量）×（係数α）で求められる。本実施形態では、インスリン分泌量と係数α（＞０）は、ユーザーに応じて予め設定された固定値である。なお、インスリン分泌量及び係数は、予め設定された固定値だけなく、ユーザーの属性（年齢、性別、身長、体重）に応じて定められた値や可変値であってもよい。

平衡期間ｄ３は、上昇期間ｄ２の終期から血糖値のピーク値を維持する期間であり、本実施形態では、予め定義された固定値が設定されている。なお、例えば、摂取カロリーとユーザーに固有の係数とを乗算した値を、前回の摂取カロリーとの差に応じた係数で除算する等、摂取カロリーと予め定められた演算式とを用いて平衡期間ｄ３を求めるようにしてもよい。

下降期間ｄ４は、平衡期間ｄ３の終期から血糖値が傾きｓ２で下降を開始して基準値に到達するまでの期間を示している。つまり、下降期間ｄ４は、血糖値がピーク値から基準値（食事開始時の血糖値Ｃ０）に戻るまでの期間である。傾きｓ２は、例えば、ｓ２＝（摂取カロリー）×（係数β）で求められる。本実施形態では、係数βは、ユーザーに応じて予め定められた固定値（＜０）であるが、ユーザーの属性（年齢、性別、身長、体重）に応じて予め定められた値や可変値であってもよい。

次に、第２予測曲線について説明する。図６（ｂ）は、本実施形態における第２予測曲線の一例を示す図である。
第２予測曲線は、消費カロリーと第２予測アルゴリズムとに基づいて求められる。第２予測曲線は、遅延期間ｅ１と下降期間ｅ２を含んで構成されている。以下、各期間における血糖値曲線を求める第２予測アルゴリズムの一例を説明する。

遅延期間ｅ１は、運動を開始してから血糖値が下降し始めるまでの期間を示し、運動開始時の血糖値が維持される期間である。本実施形態では、遅延期間ｅ１には、予め定められた期間（例えば、２分）が設定されている。下降期間ｅ２は、遅延期間ｅ１の終期から傾きｓ３（単位時間当たりの血糖値の低下量Δｃ）で血糖値が下降する期間である。低下量Δｃは、例えば、Δｃ＝（消費カロリー）×（インスリン分泌量）×（係数γ）で求められる。消費カロリーは、活動量測定部１２０において計測されたユーザーの消費カロリーであり、本実施形態では、ユーザーが運動を意識していない通常の動作時においても活動量測定部１２０によりユーザーの消費カロリーが算出されて逐次入力される。インスリン分泌量はユーザーに応じて予め設定された固定値であり、係数γ（＜０）は、血糖値に応じた可変値であってもよいし、ユーザーの属性に応じて定められた固定値であってもよい。

図３（ａ）に示すように、食事メニューシステム３０は、院内食堂、社内食堂、または宅配業者などの食事提供者が持つ食事内容（食事メニューおよび摂取カロリー）などの詳細栄養情報が保存されている。

図２に示すように、食事メニューシステム３０は、検索部３１０、情報取得部３２０、記憶部３５０、および第２通信部３４０を備える。
食事メニューシステム３０は、最適摂取カロリーに対する最適な食事構成を生成し、その構成にあった食事情報（食事内容）を食事提供者から取り出すシステムである。

検索部３１０は、情報取得部３２０が集めた食事提供者の食事情報から、最適摂取カロリーをもとにして、食事構成に適合するまたは最適な食事情報を、取り出すまたは生成する。また、ユーザーの位置情報から食事提供者および最適な食事データベースを検索し抽出する。

情報取得部３２０は、食事メニューデータベース５０（図１参照）から食事情報を取得する。また、ユーザーの位置情報を取得する。

記憶部３５０は、不揮発性の記憶媒体で構成され、検索部３１０および情報取得部３２０で取得された食事情報およびユーザーの位置情報を保存する。

第２通信部３４０は、通信回線２２と接続され、予め設定されたアドレスに基づいて食事メニューシステム３０と食事メニューデータベース５０との間で通信を確立し、食事メニューシステム３０と食事メニューデータベース５０との間で各種データを送受信する。

（動作）
次に、本実施形態に係る血糖値予測システム１の動作について説明する。
まず、血糖値予測方法の動作について説明する。

（血糖値予測方法）
図７は、血糖値予測方法の動作フローを示している。図８は、血糖値予測方法における食事情報入力処理サブルーチンを示している。本実施形態では、ユーザーによって毎日朝食前に血糖値が実測される。血糖値予測方法は、その実測値を用いて、食事を摂取し食事情報が入力される毎、ユーザーの消費カロリーが測定される毎に血糖値の予測を行い、予測血糖値曲線を出力する。
ユーザーは、実測した血糖値のデータを血糖値予測装置１０の操作部１３０を介して入力する。制御部１１０は、操作部１３０を介して入力された血糖値データと入力時間とを受付けると、入力された血糖値データを基準値Ｃ０として設定し、血糖値データ受付ステップを実施し、血糖値予測を開始する（ステップＳ１１）。

ユーザーの食事前の状態、たとえば運動内容および血糖値（基準値）Ｃ０などと、食事情報の摂取カロリーの組み合わせとから、ユーザーが食事を摂取した後の血糖値の上限および下限に収まる最適摂取カロリーを算出し決定する摂取カロリー決定ステップを実施する（ステップＳ６１）。または、血糖値の予測曲線、ならびに毎日の血糖値と食事および運動などの行動履歴とから算出される。
たとえば、食事情報に対する血糖値の変化傾向から血糖値の下限を９０ｍｇ／ｄｌに留める場合、４００ｋｃａｌ以上の摂取カロリーを必要とし、食事情報に対する血糖値の変化傾向から血糖値の上限を１５０ｍｇ／ｄｌに抑える場合、６００ｋｃａｌ以下の摂取カロリーを必要と決定する。

ＧＰＳなどの位置情報取得手段から取得したユーザーの位置情報と、ステップＳ６１で算出した最適摂取カロリーとを、血糖値予測装置１０から食事メニュー情報に送信する情報送信ステップを実施する（ステップＳ６２）。ここでは、ステップＳ６１で算出した最適摂取カロリーである「４００ｋｃａｌ以上６００ｋｃａｌ以下」を送信する。
受信した位置情報およびステップＳ６１で算出した最適摂取カロリーをもとに、食事メニュー（最適食事メニュー情報２１３）を提供するもっとも近い食事提供者を検索部３１０により検索して抽出する食事提供者抽出ステップを実施する（ステップＳ６３）。ここで、最も近い食事提供者を抽出するとしたが、これに限るものではなく、近い順に複数の食事提供者を抽出してもよく、またＧＰＳから位置情報を取得することなくユーザーが各種の情報媒体などから知り得た食事提供者を抽出するとしてもよい。

検索して抽出された食事提供者の食事メニューデータベース５０に、摂取カロリーを送信する摂取カロリー送信ステップを実施する（ステップＳ６４）。ここでは、ステップＳ６２と同様に、摂取カロリーとして「４００ｋｃａｌ以上６００ｋｃａｌ以下」を送信する。

食事メニューデータベース５０内から、ステップＳ６１で算出した最適摂取カロリーに適合する一定数の食事情報を、検索部３１０により検索して、最適食事メニュー情報２１３として選び出して、食事メニュー情報に送信する最適食事メニュー情報送信ステップを実施する（ステップＳ６５）。そして、最適食事メニュー情報２１３を、記憶部３５０に記憶する。または、最適食事メニュー情報２１３を、血糖値予測装置１０に送信し、記憶部１４０に記憶し、表示部１５０に表示するとしてもよい。

最適食事メニュー情報２１３である一定数の食事メニューの中から、食事メニューを選択する食事メニュー選択ステップを実施する（ステップＳ６６）。また、受信した食事メニュー（最適食事メニュー情報２１３）の中から、最適な食事メニューが複数あり、その中から選択可能であれば、血糖値予測装置１０から、食事情報の履歴あるいはユーザーの嗜好などのユーザー情報などを予め受信しておくことで、より詳細に食事メニュー（最適食事メニュー情報２１３）を検索して、最適な食事メニューを選択する。

選択した最適な食事メニューを、摂取する食事情報として血糖値予測装置１０に送信する食事メニュー送信ステップを実施する（ステップＳ６７）。

ユーザーが操作部１３０を介して食事情報入力画面を表示させる操作を行うと、制御部１１０は、食事メニュー情報２１１の中からユーザーに合わせて選択した最適摂取カロリーの食事メニューを最適食事メニュー情報２１３として表示部１５０に表示し、ユーザーから最適摂取カロリーの食事メニューの入力を受付ける入力受付ステップを実施する（ステップＳ１２）。
制御部１１０は、操作部１３０を介して最適食事メニュー情報２１３としての食事メニューがユーザーによって選択されることによって入力されると（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、食事メニューとともに、摂取エネルギー情報として入力された食事メニューに対応する摂取カロリーを食事メニュー情報２１１から取得する。そして、取得した摂取カロリーに対する第１予測曲線を第１予測アルゴリズムにより算出する第１予測アルゴリズム算出ステップを実施する（ステップＳ１３）。
制御部１１０は、ステップＳ１２において入力された食事メニューに対応する履歴情報２００を抽出し、食事情報である摂取カロリーに対する過去の血糖値の変化傾向を解析して第１モデル波形を生成する第１モデル波形生成ステップを実施する（ステップＳ１４）。

制御部１１０は、ステップＳ１３において算出された第１予測曲線における各期間（ｄ１，ｄ２，ｄ３，ｄ４）の血糖値変化と、ステップＳ１４において生成された第１モデル波形の血糖値変化とを比較し、比較結果に応じて第１予測曲線を変形する第１予測曲線変形ステップを実施する（ステップＳ１５）。
また、制御部１１０は、消費エネルギー情報として、活動量測定部１２０において一定時間毎に計測されるユーザーの消費カロリーを活動量測定部１２０から受付け（ステップＳ１６）、受付けた消費カロリーに対する第２予測曲線を第２予測アルゴリズムをにより算出する（ステップＳ１７）。ユーザーが実施する運動による消費カロリーに対する第２予測曲線を算出する第２予測アルゴリズム算出ステップを実施する。

ユーザーは、操作部１３０を介して運動情報入力画面を表示させる操作を行うと、制御部１１０は、運動種別情報２１２を表示部１５０に表示し、ユーザーからの入力を受付ける（ステップＳ１８）。
制御部１１０は、運動情報として、操作部１３０を介して運動種別がユーザーによって入力されると（ステップＳ１８：ＹＥＳ）、入力された運動情報に対応する履歴情報２００を抽出し、運動情報に対する過去の血糖値の変化傾向を解析して第２モデル波形を生成する（ステップＳ１９）。
制御部１１０は、ステップＳ１７において算出された第２予測曲線における下降期間ｅ２の血糖値変化と、ステップＳ１９において生成された第２モデル波形の血糖値変化とを比較し、比較結果に応じて第２予測曲線を変形する（ステップＳ２０）。

制御部１１０は、第１予測曲線と第２予測曲線とを同一時間軸上で統合させた予測血糖値曲線を生成し、生成した予測血糖値曲線を示す画像を表示部１５０に表示する（ステップＳ２１）。なお、ステップＳ１２において、ユーザーにより食事情報が入力されなかった場合には（ステップＳ１２：ＮＯ）、制御部１１０は、ステップＳ１６の処理を行う。また、ステップＳ１８において、ユーザーにより運動情報が入力されなかった場合には（ステップＳ１８：ＮＯ）、制御部１１０は、ステップＳ２１の処理を行う。
なお、ユーザーによって入力された血糖値データと食事情報と運動情報とは、ユーザーの過去の血糖値に関する情報として制御部１１０により記憶部１４０の履歴情報２００として記憶されるようにしてもよい。

このように、本実施形態では、摂取エネルギー情報と消費エネルギー情報とが入力される毎に第１予測曲線、第２予測曲線が算出され、算出された第１予測曲線と第２予測曲線に基づいて予測血糖値曲線が生成される。

（血糖値予測装置１０の予測血糖値データ送信処理）
次に、血糖値予測システム１の血糖値予測装置１０の予測血糖値データ送信処理の動作について説明する。図９は、血糖値予測装置１０の予測血糖値データ送信処理の動作フローを示している。本実施形態では、ユーザーによって指定されたＨｂＡ１ｃの検査日の入力に応じて予測血糖値データを送信する処理を行う。

ユーザーが次回検査日の入力画面を表示する操作を操作部１３０を介して行うと、制御部１１０は、操作部１３０を介して指示された次回検査日の入力画面を表示部１５０に表示して検査日の入力を受付ける（ステップＳ３１）。
制御部１１０は、表示部１５０に表示された入力画面において、操作部１３０を介して次回検査日の入力を受付けると（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、記憶部１４０に記憶されている予測血糖値曲線から、入力された次回検査日から２ヶ月前までの時間情報を含む予測血糖値データを抽出する。予測血糖値データを抽出すると共に、記憶部１４０からユーザーＩＤを読み出し、抽出した予測血糖値データと読み出したユーザーＩＤとを対応づけて第１通信部１７０に送出する（ステップＳ３２）。
制御部１１０は、第１通信部１７０を介して、予測血糖値データとユーザーＩＤとを食事メニューシステム３０に対して送信する（ステップＳ３３）。制御部１１０は、ステップＳ３１において次回検査日の入力画面を表示させる操作が行われなければ（ステップＳ３１：ＮＯ）、処理を終了する。

本実施形態によれば、基準値Ｃ０をもとにしてユーザーが食事を摂取した後の血糖値に収まる最適摂取カロリーを決め、その最適摂取カロリーに適合する最適食事メニュー情報２１３の中から、食事メニューを選択することが可能な血糖値予測システム１を提供することができる。このため、ユーザーの主観により食事メニューを選択して、その食事メニューの摂取カロリーに対する血糖値の変化傾向を解析する場合と比べて、血糖値の変化傾向を正確に解析することができる。また、食事メニューを摂取する食事情報として送信するので、ユーザーが摂取カロリーおよび食事を摂取した後の血糖値の変化傾向などに気を煩わせることなく、簡易に摂取カロリーおよび血糖値の変化傾向を知ることができる。特に、血糖値が低下してしまうような変化傾向を避けることが可能となる。

そして、ユーザーの位置情報を送信することにより、既に知っている食事提供者だけでなく、ユーザーの不案内な場所などにおいても、適切な食事メニューを取得することができる。これにより、選択肢が増えて、摂取する食事が偏ることなく摂取でき、血糖値予測システム１を飽きることなく使い続けることができる。

また、検索部３１０により最適摂取カロリーに適合する食事情報を、食事メニューデータベース５０から抽出し、血糖値予測装置１０へ送信することにより、ユーザーに提供されるので、最適摂取カロリーに適合する食事情報を選択することが可能な血糖値予測システム１を提供することができる。

そして、位置情報取得部１８０により、ユーザーの位置情報を取得するので、既に知っている食事提供者だけでなく、ユーザーの不案内な場所などにおいても、ユーザーの位置情報をもとに検索して、食事メニューデータベース５０内から、食事メニューを提供する食事提供者を抽出することができる。これにより、ユーザーに合わせた最適摂取カロリーの食事メニューを、最適食事メニュー情報２１３の中から選択し、その食事メニューの食事を摂取することができる。

１…血糖値予測システム、１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｎ…血糖値予測装置、２０，２２…通信回線、３０…食事メニューシステム、４１…波形、５０…食事メニューデータベース、１１０…制御部、１１１…摂取エネルギー取得部、１１２…消費エネルギー取得部、１１３…算出部、１１４…解析部、１１５…生成部、１１６…送信制御部、１２０…活動量測定部、１３０…操作部、１４０…記憶部、１５０…表示部、１６０…計時部、１７０…第１通信部、１８０…位置情報取得部、２００…履歴情報、２００ａ…血糖値情報、２００ｂ…行動情報、２１１…食事メニュー情報、２１２…運動種別情報、２１３…最適食事メニュー情報、３１０…検索部、３２０…情報取得部、３４０…第２通信部、３５０…記憶部、ｓ１，ｓ２，ｓ３…傾き、ｅ１，ｄ１…遅延期間、ｅ２，ｄ４…下降期間、ｄ２…上昇期間、ｄ３…平衡期間、ｈ１１…上昇値。

Claims (7)

1. ユーザーの血糖値データを基準値として設定する血糖値データ受付ステップと、
   前記基準値をもとにして前記ユーザーが食事を摂取した後の血糖値に収まる摂取カロリーを決定する摂取カロリー決定ステップと、
   前記摂取カロリーを送信する情報送信ステップと、
   前記摂取カロリーをもとに検索して食事提供者を抽出する食事提供者抽出ステップと、
   前記食事提供者の食事メニューデータベースに、前記摂取カロリーを送信する摂取カロリー送信ステップと、
   前記食事メニューデータベース内から、前記摂取カロリーに適合する最適食事メニュー情報を選び出して送信する最適食事メニュー情報送信ステップと、
   前記最適食事メニュー情報の中から、食事メニューを選択する食事メニュー選択ステップと、
   前記食事メニューを、摂取する食事情報として送信する食事メニュー送信ステップと、
   前記食事メニューの入力を受付ける入力受付ステップと、
   前記摂取カロリーに対する血糖値の変化を予測した第１予測曲線を算出する第１予測アルゴリズム算出ステップと、
   前記摂取カロリーに対する血糖値の変化傾向を解析して第１モデル波形を生成する第１モデル波形生成ステップと、
   前記第１予測曲線と前記第１モデル波形の血糖値変化とを比較し、前記第１予測曲線を変形する第１予測曲線変形ステップと、
   前記ユーザーの消費カロリーに対する血糖値の変化を予測した第２予測曲線を算出する第２予測アルゴリズム算出ステップと、
   を備えることを特徴とする血糖値予測方法。
2. 請求項１に記載の血糖値予測方法において、
   前記情報送信ステップで、前記ユーザーの位置情報を送信することを特徴とする血糖値予測方法。
3. 請求項１または２に記載の血糖値予測方法において、
   前記ユーザーが消費した前記消費カロリーを求め、求めた前記消費カロリーを送出するステップを備えることを特徴とする血糖値予測方法。
4. 請求項３に記載の血糖値予測方法において、
   前記ユーザーの運動状態、脈波RR間隔、体温、血圧、睡眠状態の少なくとも一つをに前記消費カロリーを求めることを特徴とする血糖値予測方法。
5. 請求項２に記載の血糖値予測方法において、
   前記位置情報をもとにユーザーから最も近い食事提供者を抽出することを特徴とする血糖値予測方法。
6. 請求項２に記載の血糖値予測方法において、
   前記位置情報をもとにユーザーから近い順に複数の食事提供者を抽出することを特徴とする血糖値予測方法。
7. 請求項１乃至６のいずれかに記載の血糖値予測方法において、
   前記ユーザーの食事情報の履歴、前記ユーザーの嗜好の少なくとも一つの情報をもとに、前記食事メニューを選択することを特徴とする血糖値予測方法。

Images