JP6251094B2 - 生体情報分析方法及び生体情報分析装置 - Google Patents
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Description
糖尿病を治療する上で、合併症の発症や進行の阻止は重要であり、そのためには血糖値を正常にコントロールすることが不可欠である。そのため、家庭内で患者自らあるいはその家族が血糖値を簡便に測定するための血糖測定装置(血糖計)が開発され、出願人は、小型で自己測定を目的とした血糖計を開発している。
なお、出願人による血糖計に関する特許出願を、特許文献1に示す。
これにより、発明者等は、患者の血糖値の平均値を演算して表示する機能、特に患者の血糖コントロールを適切に維持するため、自らの血糖データを表示する機能や、患者の血糖値の推移をグラフにて表示する機能、患者に血糖値の測定を促すようなアラーム機能等を採用して、血糖計の高機能化を進めている。
図1は、本発明の実施形態の例である生体情報分析装置の、使用状況を示す概略図である。
図1に示すように、ある患者101から生体情報を測定するための、生体情報測定装置102は複数存在する。図1中、生体情報測定装置102として、血糖計103、体温計104、パルスオキシメータ105、活動量計106、体組成計107、そして血圧計108がある。これら生体情報測定装置102には、後述する近距離無線通信機能が備わっている。
本実施形態において生体情報は、血糖値、体温、歩数、血圧、体重、体脂肪、SpO2等の、患者あるいは被験者(ユーザ)から生体情報測定装置102を通じて測定する値であるものと定義する。この生体情報には、測定した時点の日時情報が付加されている。
データ転送カード109は、生体情報測定装置102と同じ近距離無線通信機能を備える。そして、これら生体情報測定装置102と近距離無線通信を行い、生体情報測定装置102が測定した生体情報を受信して、内部のメモリに記憶する。
図2Aは生体情報測定装置102のハードウェア構成を示すブロック図である。
生体情報測定装置102は、周知のCPU201、ROM202、RAM203、日時情報を出力する計時部であるリアルタイムクロック(以下、「RTC」と略す)204、液晶ディスプレイである表示部205、操作ボタンである操作部206がバス207に接続される、周知のマイクロコンピュータよりなる機器である。
バス207には更に、A/D変換器208が接続されている。A/D変換器208には増幅器209を通じてセンサ210が接続されている。
バス207には更に、無線インターフェース211(図2A及び図2B中「無線I/F」と表記)が接続されている。
センサ210は、被験者(患者101)の生体情報を検出して、アナログ信号を出力する。センサ210は、血糖計103及びパルスオキシメータ105であればフォトトランジスタやフォトダイオード等の受光素子であり、体温計104であればサーミスタや赤外線受光素子等である。また、センサ210が活動量計106であれば、加速度センサであり、血圧計108であれば圧力センサである。センサ210が体組成計107であれば、体重計としてのセンサ210はひずみゲージである。なお、体組成計107が体脂肪を計測するには、人体に微弱な交流信号を流し、インピーダンスを計測することによって行う。したがって、体脂肪計としてのセンサ210は厳密な意味では存在しないが、「信号を検出する」という概念で考えれば、体脂肪計としてのセンサ210は、電流を検出するための抵抗やオペアンプであるともいえる。
生体情報測定装置102は最初に、機器情報214として生体情報測定装置102のモデル名214aと、シリアルナンバー214bをデータ転送カード109へ送信する。その後、測定日時215と測定値216よりなるレコード217を順番にデータ転送カード109へ送信する。
図3Aはデータ転送カード109のハードウェア構成を示すブロック図である。
データ転送カード109は、CPU301、ROM302、RAM303、二色LED305、操作ボタン306がバス307に接続される、周知のマイクロコンピュータよりなる機器である。
二色LED305は、例えば赤と緑の発光素子を内蔵するLEDである。単体の赤色LEDと緑色LEDを並べてもよい。
操作ボタン306は、例えばメンブレンスイッチである。操作ボタン306は、使用者による、電源のオン/オフや、データ転送の指示を受け付ける。
バス307には更に、無線インターフェース311(図3A及び図3B中「無線I/F」と表記)が接続されている。
図2Aの生体情報測定装置102と比較すると、表示部205の代わりに二色LED305が、操作部206の代わりに操作ボタン306がバス307に接続され、RTC204とA/D変換器208が省略されている以外は、同様の構成である。二色LED305は簡素化した表示部205であり、操作ボタン306は簡素化した操作部206である。
入出力制御部312は、操作ボタン306の操作を受けて、無線インターフェース311を通じて生体情報測定装置102から受信した情報を、一旦、データ蓄積部317に蓄積する。そして、操作ボタン306の操作を受けて、データ蓄積部317に蓄積された情報を、無線インターフェース311を通じて生体情報分析装置110へ送信する。その際、情報の受信や送信に成功あるいは失敗した旨を、二色LED305を光らせることで使用者に通知する。
データ転送カード109は、データ蓄積部317に蓄積されている一つ以上の生体情報測定装置102の情報を、生体情報分析装置110に送信する。図3C中、第一の測定装置情報318aは最初にデータ転送カード109のデータ蓄積部317に記憶された、生体情報測定装置102から受信した情報である。第二の測定装置情報318bは二番目にデータ転送カード109のデータ蓄積部317に記憶された、生体情報測定装置102から受信した情報である。以下、第三の測定装置情報318c…と、複数の情報が続く。
図4Aは生体情報分析装置110のハードウェア構成を示すブロック図である。
パソコンである生体情報分析装置110は、周知のCPU401、ROM402、RAM403、ハードディスク装置等の不揮発性ストレージ404、表示部112、操作部406がバス407に接続される。
バス407には更に、USBインターフェース408を介して無線インターフェース111が接続されている。
入出力制御部412は、無線インターフェース111を通じてデータ転送カード109又は生体情報測定装置102から受信した測定情報を、一旦、測定値テーブル413に蓄積する。そして、操作部406の操作を受けて、測定値テーブル413に蓄積された情報を、演算処理部414で解析する。そして、解析結果を表示部112に表示する。解析の際、入出力制御部412は測定値対応表415を参照して、相関性を分析できる測定値の種別を把握する。
患者マスタ416は、患者IDフィールドと、患者氏名フィールドと、生年月日フィールドと、性別フィールドと、患者固有情報フィールド等よりなる。
患者IDフィールドには、患者101を一意に識別する患者IDが格納されている。患者氏名フィールドには、患者101の氏名が格納されている。生年月日フィールドには、患者101の生年月日が格納されている。性別フィールドには、患者101の性別が格納されている。
患者固有情報フィールドには、後述する第一の生体情報における閾値等が格納されている。
そして、患者IDと測定情報を紐付ける手がかりとして、患者101が所有する生体情報測定装置102のシリアルナンバー214bを格納する、シリアルナンバーフィールドを設ける場合もある。
患者IDフィールドは、患者マスタ416の同名のフィールドと同じである。
測定値種別フィールドには、測定値の種別を示す情報が格納されている。測定値の種別とは、例えば「血糖値」、「体温」、「歩数」、「体重」等の、その測定値が何の測定値であるのかを示す識別情報である。
測定日時フィールドには、測定値が測定された日時情報が格納されている。
測定値フィールドには、測定値が格納されている。
すなわち、測定値テーブル413は、複数の患者の、複数種類の生体情報を格納する。したがって、測定値テーブル413は必然的に、ある患者101の第一の生体情報と、第二の生体情報を格納し得る。
モデル名フィールドには、生体情報測定装置102のモデル名214aが格納されている。
測定値種別フィールドは、測定値テーブル413の同名フィールドと同じである。
第一の測定値種別フィールドには、特徴点を検出する第一の測定値の種別が格納されている。これは機器マスタの測定値種別フィールドと同じ値が格納される。
既定閾値フィールドには、第一の測定値における既定の(default)閾値が格納されている。患者マスタ416の患者固有情報フィールドに閾値が記憶されていない場合は、この既定閾値が使用される。
第二の測定値種別フィールドには、相関点及び近似点を検出する第二の測定値の種別が格納されている。これも第一の測定値種別フィールドと同様、機器マスタの測定値種別フィールドと同じ値が格納される。
既定集計範囲には、第二の測定値種別フィールドにて特定される第二の測定値における、平均値を算出するための既定の時間幅が格納されている。
これより、生体情報分析装置110の動作を説明する。
図6は、生体情報分析装置110の全体的な動作の流れを説明するフローチャートである。
処理を開始すると(S601)、先ず、生体情報分析装置110の入出力制御部412は、測定値テーブル413に格納されている複数の患者101の生体情報のうち、生体情報を解析する対象となる患者101の患者IDを特定する(S602)。これには、表示部112に患者101氏名等を一覧表示させたり、キーワード検索を行う等の、操作部406による選択操作と、又は無線インターフェース111にて生体情報を読み込んだ時点における、生体情報と患者IDとの紐付け処理の、何れかの方法が利用可能である。
次に、入出力制御部412は、特定された患者IDの生体情報から、特徴点を特定するための特徴点特定処理(特徴点特定ステップ)を実行する(S603)。
続いて、入出力制御部412は、特徴点に基づいて特定された患者IDの生体情報から、近似点を特定するための近似点特定処理を実行して(S604)、一連の処理を終了する(S605)。
処理を開始すると(S701)、入出力制御部412は最初に、特徴点を特定する対象となる第一の生体情報と、相関点と近似点を特定する対象となる第二の生体情報を使用者(医師等)に選択させるためのメッセージを表示部112に表示する(S702)。そして、使用者が操作部406を操作することによる選択操作を待つ(S703)。
ステップS704を経た時点で、患者IDの第一の生体情報から、閾値以上の値を示す特徴点を抽出する準備が整った。入出力制御部412は、特徴点を患者IDの第一の生体情報から特徴点の抽出を試みる(S705)。そして、表示部112に第一の生体情報のグラフを表示して(S706)、使用者の操作を待つ(S707)。
ステップS713において、操作部406から出力される操作情報が、処理を中断する操作でないならば(S713のNO)、入出力制御部412は再びステップS705から処理を繰り返す。
処理を開始すると(S801)、入出力制御部412は演算処理部414に演算処理を命ずる。演算処理部414は最初に、相関点と近似点を特定する対象となる第二の生体情報について、測定値対応表415の既定集計範囲に保持されている既定の時間幅で区切って、その時間幅毎に平均値又は積算値を算出する(S802)。こうして、第二の生体情報について、相関点と近似点を導き出す準備を行う。
次に、演算処理部414は第一の生体情報の特徴点と同じ時系列に存在する第二の生体情報、すなわち相関点を特定する(S803)(相関点特定ステップ)。そして、この相関点を中心に、前後±2個のサンプル値の変動量を算出する(S804)(変動傾向算出ステップ)。なお、変動量を見る対象となる、第二の生体情報に基づくデータを、サンプル値と呼ぶ。サンプル値の詳細は図10にて後述する。
次に演算処理部414は、第二の生体情報について、ステップS804で得た四つの変動量に類似する点、すなわち近似点を探して、これを特定する(S805)(近似点特定ステップ)。この処理は、ステップS804で導き出した変動量に対して、所定のマージンを加味して探索を行う。
ステップS805において、演算処理部414が近似点を特定したら、入出力制御部412はこの近似点と、近似点と同じ時系列に存在する第一の生体情報のデータ、すなわち特徴点候補を特定して(特徴点候補特定ステップ)、これを明示したグラフを表示部112に表示して(S806)(特徴点候補表示ステップ)、一連の処理を終了する(S807)。
図9Cは、第二の生体情報のグラフについて、相関点と近似点を拡大した模式図である。
図9Aにおいて、第一の生体情報の中で、閾値L901以上である値を特徴点P902とする。閾値L901を定める処理が図7のステップS704であり、特徴点P902を特定する処理がステップS705及びS709である。図9Aではわかり易さのため、閾値L901以上である特徴点P902が一つだけ示されているが、閾値L901を変更すれば(図7のステップS712)、特徴点P902が複数生じたり、特徴点P902が全くなくなることも生じ得る。そこで、閾値L901を更新したら、その都度特徴点P902の再探索を行い(図7のステップS705)、複数生じる可能性のある、閾値L901以上の値のうち、一つを特徴点P902として使用者に特定させる(図7のステップS709)。
患者101の健康状態は、患者101の生活習慣に応じて変動する。特に血糖値は、適正範囲内に管理する必要があることから、患者101の生活状況の上で血糖値が悪化した状態が発生した場合には、その原因を速やかに特定し、原因となった生活習慣を改善する必要がある。
図10Aは、第一の生体情報の一例である、血糖値の特徴点P1002のデータの例である。
図10Bは、第二の生体情報の一例である、歩数のデータの例である。
図10Cは、歩数のデータを既定の時間幅で積算値を導き出したデータの例である。
図10Aにおいて、今、血糖値は夕食前の血糖値として、ある日の17時45分の血糖値が、閾値L1001以上であるとする。すなわち、この17時45分の血糖値が特徴点P1002である。
一方、図10Bには、活動量計106のデータが存在する。
活動量計106は、2分間隔にて歩数を測定値メモリ213に保存しているものとする。
図10Cにおいて、特徴点P1002と同じ時間軸に対応する相関点P1003は、17時45分の歩数データに、17時43分、17時41分、17時39分及び17時37分の歩数データを加算した積算値を採用する。相関点P1003の一つ前のサンプル値P1004は、17時35分の歩数データに、17時33分、17時31分、17時29分及び17時27分の歩数データを加算した積算値を採用する。以下同様に、17時25分のサンプル値P1005、17時55分のサンプル値P1006、そして18時5分のサンプル値P1007を算出する。これが、図8のステップS802の処理である。
以上のように、血糖値(第一の生体情報)の測定時間を基準に、歩数データ(第二の生体情報)のサンプル値積算処理を行う。そして、これらサンプル値に対し、変動量を算出する。
また、第二の生体情報の種類によっては、積算あるいは平均値の算出を行わず、そのままサンプル値として取り扱うものもある。例えば、第一の生体情報が体重であり、第二の生体情報が血圧である場合、体重は一日に何度も測定するものではなく、多くの場合、起床時や入浴後等に測定する。血圧も一日に何度も測定するものではなく、多くの場合、起床時と就寝前に測定する。したがって、サンプル数が少ないので、血圧は測定値をそのまま使用する。
例えば、第一の測定値種別が血糖値であり、第二の測定値種別が歩数である場合、既定集計範囲を10分とし、集計方法を積算とする。
また、第一の測定値種別が体重であり、第二の測定値種別がSpO2である場合、既定集計範囲を3時間とし、集計方法を平均とする。
なお、第一の測定値種別が体重であり、第二の測定値種別が血圧である場合、既定集計範囲はないものとする。
図11は、第一の生体情報が血糖値であり、第二の生体情報が歩数である場合における、生体情報分析装置110の表示部112に表示される画面イメージである。
図11において、第一の生体情報である血糖値は画面上側の第一領域A1101に表示される。第二の生体情報である歩数は画面下側の第二領域A1102に表示される。第一領域A1101には点線にて閾値L1103が表示されている。この閾値L1103はマウス等のポインティングデバイスで上下に動かしたり、キーボードで直接数値を編集することで、変更が可能である。
図13は、第一の生体情報が体重であり、第二の生体情報が血圧である場合における、生体情報分析装置110の表示部112に表示される画面イメージである。
図12及び図13を見て判るように、第一の生体情報と第二の生体情報の組み合わせは、任意の組み合わせが利用可能である。但し、変動量を観察する、という観点から、第二の生体情報の測定頻度は、第一の生体情報より多い方が望ましい。
この近似点は、患者101の生活習慣に応じて複数個現れることもある。近似点における第一の生体情報は、閾値以上でなくとも、閾値に近い値になっていることが多い。医師は、生体情報がそのような傾向を示している時の生活状況を、患者101から聞き出すことで、血糖値等が悪化する原因となる生活習慣を特定し易くなる。
(1)生体情報分析装置110の表示部112には、第一の生体情報と第二の生体情報の他、参照するために第三の生体情報、第四の生体情報…を、時系列を合わせて表示させてもよい。
(2)相関点から近似点を見出すためのサンプル値の数は、相関点の前後2サンプルに限られない。生体情報の種別によっては、前後3サンプル以上を見てもよい。また、類似を認める許容範囲も、必要に応じて可変にしてもよい。
(4)測定値テーブル413のフィールド構造は、必ずしも図5に示した例に限られない。患者IDや測定値種別毎に別々のテーブルを構成してもよい。
(5)本実施形態の生体情報分析装置110は、特徴点の判定に閾値以上であることを条件にしているが、閾値を超えた値という条件であってもよい。特徴点の条件に閾値を含めるか否かは設計的事項である。
(7)生体情報測定装置102又はデータ転送カード109から生体情報分析装置110へデータを転送する手段は、近距離無線通信に限られず、例えばインターネット経由であってもよい。この場合、例えば、データ転送カード109から、スマートフォン等のインターネットに接続できる端末へ生体情報を送信し、当該端末から生体情報分析装置110へ生体情報を転送する。データ転送カード109はBlueTooth(登録商標)等の、端末と通信する手段を備える必要がある。
測定日時情報を伴う複数種類の生体情報について、第一の生体情報を所定の閾値と比較して、特徴点を一つ特定する。そして、特徴点と同じ時間軸に存在する第二の生体情報の値を相関点とする。次に、この相関点を中心とする、第二の生体情報の変動量の変化、つまり第二の生体情報のグラフの傾き具合を算出する。次に、第二の生体情報の変動量の変化に近似する他の時間軸上の点を探して、これを近似点とする。そして更に、近似点の測定日時における第一の生体情報の測定値を、特徴点候補として特定し、これを表示部に表示する。
この近似点と特徴点候補は、患者101の健康状態が悪い傾向を示した可能性が高く、患者101に生活習慣の留意点を気付かせるきっかけとなる。また、医師が患者101に生活指導を行う際に有力な情報を提供する。
例えば、上記した実施形態例は本発明をわかりやすく説明するために装置及びシステムの構成を詳細かつ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることは可能であり、更にはある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。
また、上記の各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計するなどによりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行するためのソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の揮発性あるいは不揮発性のストレージ、または、ICカード、光ディスク等の記録媒体に保持することができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
Claims (6)
- ユーザから測定した、測定日時を伴う複数の第一の生体情報を所定の閾値と比較して、前記閾値以上である値を特徴点として特定する特徴点特定ステップと、
前記ユーザから測定した、前記第一の生体情報とは種類が異なる、測定日時を伴う複数の第二の生体情報から、前記特徴点の測定日時に近接する値を相関点として特定する相関点特定ステップと、
前記相関点を中心として、前記相関点を含む前記第二の生体情報の変動傾向を算出する変動傾向算出ステップと、
前記変動傾向が類似する、前記第二の生体情報の値を近似点として特定する近似点特定ステップと
を有する、生体情報分析方法。 - 更に、
前記第一の生体情報から、前記近似点の測定日時に近接する値を特徴点候補として特定する特徴点候補特定ステップと、
前記特徴点候補を含む前記第一の生体情報を、測定日時を伴って表示部に表示する、特徴点候補表示ステップと
を有する、請求項1に記載の生体情報分析方法。 - 前記相関点特定ステップ及び前記変動傾向算出ステップにおいて、前記第二の生体情報を所定の時間幅にて積算又は平均したサンプル値を用いて、前記相関点の特定及び前記変動傾向の算出を行う、請求項2に記載の生体情報分析方法。
- ユーザから測定した、測定日時を伴う複数の第一の生体情報と、前記ユーザから測定した、前記第一の生体情報とは種類が異なる、測定日時を伴う複数の第二の生体情報と、前記第一の生体情報を比較するための所定の閾値とを格納する不揮発性ストレージと、
前記第一の生体情報を前記閾値と比較して、前記閾値以上である値を特徴点として特定する入出力制御部と、
前記第二の生体情報から、前記特徴点の測定日時に近接する値を相関点として特定し、前記相関点を中心として、前記相関点を含む前記第二の生体情報の変動傾向を算出し、前記変動傾向が類似する、前記第二の生体情報の値を近似点として特定する演算処理部と
を具備する、生体情報分析装置。 - 更に、
前記入出力制御部が出力する情報を表示する表示部と
を具備し、
前記演算処理部は更に、前記第一の生体情報から、前記近似点の測定日時に近接する値を特徴点候補として特定するものであり、
前記入出力制御部は更に、前記特徴点候補を含む前記第一の生体情報を、測定日時を伴って前記表示部に表示させるものである、
請求項4に記載の生体情報分析装置。 - 前記演算処理部は、前記第二の生体情報を所定の時間幅にて積算又は平均したサンプル値を用いて、前記相関点の特定及び前記変動傾向の算出を行う、請求項5に記載の生体情報分析装置。
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