JP6309682B1 - データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】送信する生体データのデータ量を減らすことができるデータ処理装置を提供する。【解決手段】データ処理装置は、対象者の生体データを取得する生体データ取得部２０１と、対象者の健康に関する特徴に関連付けられている第１の時間帯を含む送信条件を取得する送信条件取得部２０２と、生体データの測定時刻が第１の時間帯に含まれているか否かを判断し、測定時刻が第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて生体データを送信対象データに分類し、測定時刻が第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて生体データを非送信対象データに分類するデータ分類部と、送信対象データを出力するデータ出力部とを備える。【選択図】図１
Description
本発明は、生体データの処理技術に関する。
例えば、特許文献１に開示されているように、近年、どこでも血圧を測定することができるウェアラブル型の血圧計の開発が進められている。
種々の状況下で取得される生体データは、例えば、対象者の体の異常に関する推定などへの活用が期待されている。このため、複数の対象者の生体データをサーバに蓄積させることが検討されている。
サーバは、複数の対象者の生体データを随時受信して蓄積するが、複数の対象者の生体データの総データ量は膨大である。サーバの記憶容量には限界があり、サーバが血圧計で測定される全ての血圧データを蓄積することは現実的ではない。
この発明は、送信する生体データのデータ量を減らすことができるデータ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラムを提供しようとするものである。
この発明の第１の態様は、対象者の生体データを取得する生体データ取得部と、前記対象者の健康に関する特徴に関連付けられている第１の時間帯を含む送信条件を取得する送信条件取得部と、前記生体データの測定時刻が前記第１の時間帯に含まれているか否かを判断し、前記測定時刻が前記第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを送信対象データに分類し、前記測定時刻が前記第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを非送信対象データに分類するデータ分類部と、前記送信対象データを出力するデータ出力部とを備えるデータ処理装置である。
この発明の第１の態様によれば、データ処理装置は、対象者の生体データのうち、送信条件を満たし、送信先の装置で分析対象となる生体データを送信先の装置へ出力することができる。その結果、送信先の装置は、送信条件を満たし、分析対象となる生体データを蓄積するが、送信条件を満たさず、分析対象とならない生体データを蓄積することはない。これにより、送信先の装置は、記憶容量を有効的に活用することができる。
この発明の第２の態様は、第１の態様のデータ処理装置において、前記生体データに基づいて前記健康に関する特徴を推定する推定部をさらに備え、前記送信条件取得部が、前記推定部で推定された前記健康に関する特徴に関連付けられている前記送信条件を取得するようにしたものである。
この発明の第２の態様によれば、データ処理装置は、対象者の生活習慣によって経時的に変化する生体データに基づいて、対象者の最新の健康に関する特徴を推定することができる。その結果、送信先の装置は、対象者の最新の健康に関する特徴に関連付けられている送信条件を満たす生体データを蓄積することができる。
この発明の第３の態様は、第１の態様のデータ処理装置において、前記生体データの測定スケジュールを取得し、前記測定スケジュールに前記第２の時間帯のうちの少なくとも一部の時間が含まれている場合に、前記第２の時間帯における前記生体データの測定を中止させる指示を出力する指示出力部とを備えるようにしたものである。
この発明の第３の態様によれば、データ処理装置は、送信条件を満たさず、送信先の装置で分析対象とならない生体データの測定を中止させることができる。その結果、生体データの測定処理の負荷及び生体データの分類処理の負荷は軽減される。
この発明の第４の態様は、対象者の生体データを取得する生体データ取得過程と、前記対象者の健康に関する特徴に関連付けられている第１の時間帯を含む送信条件を取得する送信条件取得過程と、前記生体データの測定時刻が前記第１の時間帯に含まれているか否かを判断し、前記測定時刻が前記第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを送信対象データに分類し、前記測定時刻が前記第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを非送信対象データに分類するデータ分類過程と、前記送信対象データを出力するデータ出力過程とを備えるデータ処理方法である。
この発明の第４の態様によれば、データ処理方法は、上述の第１の態様と同様の効果を得ることができる。
この発明の第５の態様は、第１の態様から第３の態様のうちの何れかの態様のデータ処理装置が備える各部としてコンピュータを機能させる情報処理プログラムである。
この発明の第５の態様によれば、データ処理プログラムは、上述の第１の態様と同様の効果を得ることができる。
本発明によれば、送信する生体データのデータ量を減らす技術を提供することができる。
以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」とも表記する）を、図面に基づいて説明する。ただし、以下で説明する本実施形態は、あらゆる点において本発明の例示に過ぎない。なお、本実施形態において登場するデータを自然言語により説明しているが、より具体的には、コンピュータが認識可能な疑似言語、コマンド、パラメータ、マシン語などで指定される。なお、以降、説明済みの要素と同一または類似の要素には同一または類似の符号を付し、重複する説明については基本的に省略する。
§１ 適用例
図１は、本実施形態に係る携帯端末２００の適用例を模式的に示す図である。
携帯端末２００は、生体データ取得部２０１と、送信条件取得部２０２と、生体データ分類部２０３と、生体データ出力部２０４と、記憶部２１２と、通信インタフェース２１３とを備えている。
図１は、本実施形態に係る携帯端末２００の適用例を模式的に示す図である。
携帯端末２００は、生体データ取得部２０１と、送信条件取得部２０２と、生体データ分類部２０３と、生体データ出力部２０４と、記憶部２１２と、通信インタフェース２１３とを備えている。
生体データ取得部２０１は、記憶部２１２から対象者の血圧データを取得する。
送信条件取得部２０２は、記憶部２１２に記憶されている対象者の健康に関する特徴を参照して、対象者の健康に関する特徴に関連付けられている第１の時間帯を含む送信条件を取得する。
送信条件取得部２０２は、記憶部２１２に記憶されている対象者の健康に関する特徴を参照して、対象者の健康に関する特徴に関連付けられている第１の時間帯を含む送信条件を取得する。
生体データ分類部２０３は、血圧データの測定時刻が第１の時間帯に含まれているか否かを判断する。生体データ分類部２０３は、測定時刻が第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて血圧データを送信対象データに分類する。生体データ分類部２０３は、測定時刻が第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて血圧データを非送信対象データに分類する。
生体データ出力部２０４は、通信インタフェース２１３を介して、サーバ３００を送信先として送信対象データを出力する。
生体データ出力部２０４は、通信インタフェース２１３を介して、サーバ３００を送信先として送信対象データを出力する。
以上のとおり、本実施形態によれば、携帯端末２００は、サーバ３００へ送信する血圧データのデータ量を減らすことができる。
§２ 構成例
＜データ伝送システム＞
図２は、本実施形態に係る血圧計１００及び携帯端末２００を含むデータ伝送システムを例示するブロック図である。
＜データ伝送システム＞
図２は、本実施形態に係る血圧計１００及び携帯端末２００を含むデータ伝送システムを例示するブロック図である。
血圧計１００は、対象者（ユーザ）の血圧を１拍毎に連続的に測定可能な血圧計（以下、連続瞬時血圧計とも称する）である。例えば、血圧計１００は、ウェアラブル型の血圧計である。血圧計１００は生体情報測定装置の一例である。血圧データは生体データの一例である。血圧計１００は、近距離無線通信を用いて、対象者の血圧データを携帯端末２００へ送信する。
携帯端末２００は、スマートフォンまたはタブレットなどである。携帯端末２００は、データ処理装置の一例である。携帯端末２００は、近距離無線通信を用いて、血圧計１００から血圧データを受信する。携帯端末２００は、ネットワークを介して、血圧データをサーバ３００へ送信する。
サーバ３００は、多数の対象者の血圧データを蓄積する記憶装置である。サーバ３００は、ネットワークを介して、携帯端末２００から血圧データを受信する。サーバ３００は、各対象者に関連付けて血圧データを蓄積する。
＜血圧計＞
［ハードウェア構成］
図３は、血圧計１００のハードウェア構成の一例を模式的に示す図である。
血圧計１００は、制御部１１１と、記憶部１１２と、通信インタフェース１１３と、入力部１１４と、出力部１１５と、生体センサ１１６と、バッテリ１１７と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機１１８とが電気的に接続されたコンピュータである。なお、図３では、通信インタフェースを、「通信Ｉ／Ｆ」と記載している。
［ハードウェア構成］
図３は、血圧計１００のハードウェア構成の一例を模式的に示す図である。
血圧計１００は、制御部１１１と、記憶部１１２と、通信インタフェース１１３と、入力部１１４と、出力部１１５と、生体センサ１１６と、バッテリ１１７と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機１１８とが電気的に接続されたコンピュータである。なお、図３では、通信インタフェースを、「通信Ｉ／Ｆ」と記載している。
制御部１１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１１１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１１１３などを含む。ＣＰＵ１１１１は、プロセッサの一例である。ＣＰＵ１１１１は、記憶部１１２に格納されたプログラムをＲＡＭ１１１３に展開する。そして、ＣＰＵ１１１１がこのプログラムを解釈及び実行することで、制御部１１１は、様々な情報処理、例えば、ソフトウェア構成の項目において説明される各ブロックの処理を実行可能となる。
記憶部１１２は、いわゆる補助記憶装置であり、例えば、内蔵または外付けのフラッシュメモリなどの半導体メモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）またはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）であり得る。記憶部１１２は、制御部１１１で実行されるプログラム、制御部１１１によって使用されるデータ及び後述する血圧データなどを記憶する。プログラムは、制御部１１１を動作させる命令ということもできる。
通信インタフェース１１３は、近距離無線通信用のモジュールを含む。近距離無線通信は、例えばブルートゥース（登録商標）による通信であるが、これに限定されない。通信インタフェース１１３は、近距離無線通信を用いて、携帯端末２００と直接的に通信する。
入力部１１４は、例えば、タッチスクリーン、ボタン、スイッチなどのユーザ入力を受け付けるための装置である。
出力部１１５は、例えば、ディスプレイ、スピーカなどの出力を行うための装置である。
出力部１１５は、例えば、ディスプレイ、スピーカなどの出力を行うための装置である。
生体センサ１１６は、対象者の血圧を測定することで血圧データを取得する。生体センサ１１６の動作は、例えば図示されないセンサ制御部によって制御される。例えば、生体センサ１１６は、記憶部１１２に記憶されている血圧データの測定スケジュールに沿って対象者の血圧を測定する。測定スケジュールは、一日のうちで血圧計１００による血圧の測定の実行に関連付けられている少なくとも１以上の時間帯を規定する。例えば、血圧データは、収縮期血圧ＳＢＰ（Ｓｙｓｔｏｌｉｃ Ｂｌｏｏｄ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）及び拡張期血圧ＤＢＰ（Ｄｉａｓｔｏｌｉｃ Ｂｌｏｏｄ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ）の値と脈拍数とを含み得るが、これらに限定されない。さらに、血圧データは、血圧の測定日時を含む。測定日時は、血圧計１００が備える時計機能によって検出される。さらに、血圧データは、血圧の測定場所を含んでいてもよい。血圧の測定場所は、後述する血圧計１００の位置情報に基づいて制御部１１１によって検出される。
生体センサ１１６は、脈波伝播時間（ＰＴＴ：Ｐｕｌｓｅ Ｔｒａｎｓｉｔ Ｔｉｍｅ）から対象者の血圧を測定してもよいし、トノメトリ法または他の技法により測定してもよい。
生体センサ１１６は、脈波伝播時間（ＰＴＴ：Ｐｕｌｓｅ Ｔｒａｎｓｉｔ Ｔｉｍｅ）から対象者の血圧を測定してもよいし、トノメトリ法または他の技法により測定してもよい。
バッテリ１１７は、血圧計１００の電源電圧を供給する。バッテリ１１７は、交換可能であってもよい。
ＧＰＳ受信機１１８は、複数のＧＰＳ衛星から送信される複数のＧＰＳ信号をそれぞれ受信し、各ＧＰＳ信号を制御部１１１へ出力する。制御部１１１は、各ＧＰＳ信号に基づいて測距演算を行うことで、血圧計１００の位置情報を算出することができる。例えば、位置情報は、緯度及び経度などの情報を含んでいる。
ＧＰＳ受信機１１８は、複数のＧＰＳ衛星から送信される複数のＧＰＳ信号をそれぞれ受信し、各ＧＰＳ信号を制御部１１１へ出力する。制御部１１１は、各ＧＰＳ信号に基づいて測距演算を行うことで、血圧計１００の位置情報を算出することができる。例えば、位置情報は、緯度及び経度などの情報を含んでいる。
なお、血圧計１００の具体的なハードウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換及び追加が可能である。例えば、制御部１１１は、複数のプロセッサを含んでもよい。血圧計１００は、複数台のセンサ装置で構成されてもよい。
＜血圧計＞
［ソフトウェア構成］
図４は、血圧計１００のソフトウェア構成の一例を模式的に示す図である。
制御部１１１は、生体データ取得部１０１と、生体データ出力部１０２とを実装する。
［ソフトウェア構成］
図４は、血圧計１００のソフトウェア構成の一例を模式的に示す図である。
制御部１１１は、生体データ取得部１０１と、生体データ出力部１０２とを実装する。
生体データ取得部１０１について説明する。
生体データ取得部１０１は、記憶部１１２から血圧データを取得する。生体データ取得部１０１は、血圧データを生体データ出力部１０２へ出力する。
生体データ取得部１０１は、記憶部１１２から血圧データを取得する。生体データ取得部１０１は、血圧データを生体データ出力部１０２へ出力する。
生体データ出力部１０２について説明する。
生体データ出力部１０２は、生体データ取得部１０１から血圧データを受け取る。生体データ出力部１０２は、血圧データを通信インタフェース１１３へ出力する。これにより、通信インタフェース１１３は、近距離無線通信を用いて、血圧データを携帯端末２００へ送信する。
生体データ出力部１０２は、生体データ取得部１０１から血圧データを受け取る。生体データ出力部１０２は、血圧データを通信インタフェース１１３へ出力する。これにより、通信インタフェース１１３は、近距離無線通信を用いて、血圧データを携帯端末２００へ送信する。
＜携帯端末＞
［ハードウェア構成］
図５は、携帯端末２００のハードウェア構成の一例を模式的に示す。
携帯端末２００は、制御部２１１と、記憶部２１２と、通信インタフェース２１３と、入力部２１４と、出力部２１５と、バッテリ２１６とが電気的に接続されたコンピュータである。なお、図５では、通信インタフェースを「通信Ｉ／Ｆ」と記載している。
［ハードウェア構成］
図５は、携帯端末２００のハードウェア構成の一例を模式的に示す。
携帯端末２００は、制御部２１１と、記憶部２１２と、通信インタフェース２１３と、入力部２１４と、出力部２１５と、バッテリ２１６とが電気的に接続されたコンピュータである。なお、図５では、通信インタフェースを「通信Ｉ／Ｆ」と記載している。
制御部２１１は、ＣＰＵ２１１１、ＲＯＭ２１１２、ＲＡＭ２１１３などを含む。ＣＰＵ２１１１は、プロセッサの一例である。ＣＰＵ２１１１は、記憶部２１２に格納されたプログラムをＲＡＭ２１１３に展開する。そして、ＣＰＵ２１１１がこのプログラムを解釈及び実行することで、制御部２１１は、様々な情報処理、例えば、ソフトウェア構成の項目において説明される各ブロックの処理を実行可能となる。
記憶部２１２は、いわゆる補助記憶装置であり、例えば、内蔵または外付けのフラッシュメモリなどの半導体メモリであり得る。記憶部２１２は、制御部２１１で実行されるプログラム、制御部２１１によって使用されるデータなどを記憶する。記憶部２１２は、携帯端末２００が血圧計１００から受信した血圧データを記憶する。プログラムは、制御部２１１を動作させる命令ということもできる。
通信インタフェース２１３は、近距離無線通信、移動通信（３Ｇ、４Ｇなど）及びＷＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのための各種無線通信モジュールを含む。近距離無線通信は、例えばブルートゥースによる通信であるが、これに限定されない。近距離無線通信用の無線通信モジュールは、血圧計１００から血圧データを受信する。移動通信用の無線通信モジュールまたはＷＬＡＮ用の無線通信モジュールは、ネットワークを介して、血圧データをサーバ３００へ送信する。
入力部２１４は、例えばタッチスクリーンなどのユーザ入力を受け付けるための装置である。
出力部２１５は、例えば、ディスプレイ、スピーカなどの出力を行うための装置である。
バッテリ２１６は、携帯端末２００の電源電圧を供給する。バッテリ２１６は、交換可能であってもよい。
出力部２１５は、例えば、ディスプレイ、スピーカなどの出力を行うための装置である。
バッテリ２１６は、携帯端末２００の電源電圧を供給する。バッテリ２１６は、交換可能であってもよい。
なお、携帯端末２００の具体的なハードウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換及び追加が可能である。例えば、制御部２１１は、複数のプロセッサを含んでもよい。
＜携帯端末＞
［ソフトウェア構成］
図６は、携帯端末２００のソフトウェア構成の一例を模式的に示す。
制御部２１１は、生体データ取得部２０１と、送信条件取得部２０２と、生体データ分類部２０３と、生体データ出力部２０４と、指示出力部２０５と、推定部２０６とを実装する。
［ソフトウェア構成］
図６は、携帯端末２００のソフトウェア構成の一例を模式的に示す。
制御部２１１は、生体データ取得部２０１と、送信条件取得部２０２と、生体データ分類部２０３と、生体データ出力部２０４と、指示出力部２０５と、推定部２０６とを実装する。
生体データ取得部２０１について説明する。
生体データ取得部２０１は、記憶部２１２から対象者の血圧データを取得する。
生体データ取得部２０１は、対象者の血圧データを生体データ分類部２０３へ出力する。
生体データ取得部２０１は、記憶部２１２から対象者の血圧データを取得する。
生体データ取得部２０１は、対象者の血圧データを生体データ分類部２０３へ出力する。
送信条件取得部２０２について説明する。
送信条件取得部２０２は、以下に例示するように、対象者の健康に関する特徴に関連付けられている第１の時間帯を含む送信条件を取得する。まず、送信条件取得部２０２は、記憶部２１２から対象者の健康に関する特徴を取得する。対象者の健康に関する特徴は、対象者によって予め設定されていても、後述するように推定部２０６による推定によって適宜更新されてもよい。
送信条件取得部２０２は、以下に例示するように、対象者の健康に関する特徴に関連付けられている第１の時間帯を含む送信条件を取得する。まず、送信条件取得部２０２は、記憶部２１２から対象者の健康に関する特徴を取得する。対象者の健康に関する特徴は、対象者によって予め設定されていても、後述するように推定部２０６による推定によって適宜更新されてもよい。
例えば、対象者の健康に関する特徴は、具体的な症状の疑いである。具体的な症状は、脳梗塞などの疾病、睡眠時無呼吸症候群または特定場所での滞在中に発生する高血圧などであるが、これらに限定されない。例えば、特定場所での滞在中に発生する高血圧は、職場での滞在中に発生する高血圧、いわゆる職場高血圧である。
次に、送信条件取得部２０２は、対象者の健康に関する特徴を送信条件データベースと比較する。送信条件データベースは、各健康に関する特徴と、送信条件とを対応付けているデータベースである。送信条件データベースは、記憶部２１２に記憶されている。
送信条件は、対象者の血圧データから、サーバ３００での分析に必要な血圧データを抽出する条件である。送信条件は、サーバ３００での分析に必要な血圧データが測定される時間帯（以下、第１の時間帯とも称する）を含む。第１の時間帯は、対象者の健康に関する特徴に応じて異なる。その理由は、血圧に特徴的な変化が生じる時間帯が健康に関する特徴に応じて異なるからである。サーバ３００は、第１の時間帯に測定される血圧データを分析することで、対象者の健康に関する特徴の回復具合など、対象者の状態を分析することができる。
送信条件の具体例について説明する。例えば、健康に関する特徴が脳梗塞の疑いである場合、送信条件は、第１の時間帯として朝の時間帯を含む。朝の時間帯は、例えば午前５時から午前７時までの時間帯などであるが、これに限定されず、適宜設定可能である。例えば、健康に関する特徴が睡眠時無呼吸症候群の疑いである場合、送信条件は、第１の時間帯として就寝中の時間帯を含む。就寝中の時間帯は、例えば午後１１時から午前５時までの時間帯などであるが、これに限定されず、適宜設定可能である。例えば、健康に関する特徴が職場高血圧の疑いである場合、送信条件は、第１の時間帯として昼間の時間帯を含む。昼間の時間帯は、例えば午前１１時から午後３時までの時間帯などであるが、これに限定されず、適宜設定可能である。
なお、送信条件は、第１の時間帯に加えて、サーバ３００での分析に必要な血圧データが測定される場所の位置情報を含んでいてもよい。例えば、健康に関する特徴が職場高血圧の疑いである場合、送信条件は、第１の時間帯として昼間の時間帯に加えて、職場の位置情報を含んでいてもよい。
送信条件取得部２０２は、対象者の健康に関する特徴に対応する１以上の送信条件が送信条件データベースに存在することを示す判断結果に応じて、１以上の送信条件を抽出する。送信条件取得部２０２は、送信条件を生体データ分類部２０３及び指示出力部２０５へ出力する。
生体データ分類部２０３について説明する。
生体データ分類部２０３は、以下に例示するように、血圧データの測定時刻が第１の時間帯に含まれているか否かを判断し、測定時刻が第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて血圧データを送信対象データに分類し、測定時刻が第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて血圧データを非送信対象データに分類する。まず、生体データ分類部２０３は、生体データ取得部２０１から血圧データを受け取る。生体データ分類部２０３は、送信条件取得部２０２から送信条件を受け取る。次に、生体データ分類部２０３は、血圧データに含まれている測定時刻が送信条件に含まれている第１の時間帯に含まれているか否かを判断する。生体データ分類部２０３は、測定時刻が第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて、血圧データを送信対象データに分類する。他方、生体データ分類部２０３は、測定時刻が第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて、血圧データを非送信対象データに分類する。例えば、第２の時間帯は、１日のうち第１の時間帯を除いた残りの時間帯である。
生体データ分類部２０３は、以下に例示するように、血圧データの測定時刻が第１の時間帯に含まれているか否かを判断し、測定時刻が第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて血圧データを送信対象データに分類し、測定時刻が第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて血圧データを非送信対象データに分類する。まず、生体データ分類部２０３は、生体データ取得部２０１から血圧データを受け取る。生体データ分類部２０３は、送信条件取得部２０２から送信条件を受け取る。次に、生体データ分類部２０３は、血圧データに含まれている測定時刻が送信条件に含まれている第１の時間帯に含まれているか否かを判断する。生体データ分類部２０３は、測定時刻が第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて、血圧データを送信対象データに分類する。他方、生体データ分類部２０３は、測定時刻が第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて、血圧データを非送信対象データに分類する。例えば、第２の時間帯は、１日のうち第１の時間帯を除いた残りの時間帯である。
生体データ分類部２０３は、送信対象データを生体データ出力部２０４へ出力する。他方、生体データ分類部２０３は、非送信対象データに対する処理を終了する。生体データ分類部２０３は、非送信対象データに分類された血圧データを記憶部２１２から消去するようにしてもよい。
なお、送信条件が第１の時間帯に加えて位置情報を含んでいる場合、生体データ分類部２０３は、以下に例示するように処理を実行する。まず、生体データ分類部２０３は、血圧データに含まれている測定時刻が送信条件に含まれている第１の時間帯に含まれているか否かを判断する。生体データ分類部２０３は、測定時刻が第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて、血圧データを非送信対象データに分類する。生体データ分類部２０３は、測定時刻が第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて、血圧データに含まれている測定場所を送信条件に含まれている位置情報と比較する。生体データ分類部２０３は、血圧データに含まれている測定場所が送信条件に含まれている位置情報に一致または略一致することを示す判断結果に応じて、血圧データを送信対象データに分類する。他方、生体データ分類部２０３は、血圧データに含まれている測定場所が送信条件に含まれている位置情報に一致または略一致しないことを示す判断結果に応じて、血圧データを非送信対象データに分類する。
生体データ出力部２０４について説明する。
生体データ出力部２０４は、以下に例示するように、送信対象データを出力する。まず、生体データ出力部２０４は、生体データ分類部２０３から送信対象データを受け取る。生体データ出力部２０４は、サーバ３００を送信先として送信対象データを出力する。生体データ出力部２０４は、送信対象データを通信インタフェース２１３へ出力する。これにより、通信インタフェース２１３は、ネットワークを介して、送信対象データをサーバ３００へ送信する。
生体データ出力部２０４は、以下に例示するように、送信対象データを出力する。まず、生体データ出力部２０４は、生体データ分類部２０３から送信対象データを受け取る。生体データ出力部２０４は、サーバ３００を送信先として送信対象データを出力する。生体データ出力部２０４は、送信対象データを通信インタフェース２１３へ出力する。これにより、通信インタフェース２１３は、ネットワークを介して、送信対象データをサーバ３００へ送信する。
指示出力部２０５について説明する。
指示出力部２０５は、以下に例示するように、測定スケジュールに第２の時間帯のうちの少なくとも一部の時間が含まれている場合に、第２の時間帯における血圧データの測定を中止させる指示を出力する。まず、指示出力部２０５は、送信条件を送信条件取得部２０２から受け取る。次に、指示出力部２０５は、送信条件に含まれている第１の時間帯を参照し、第１の時間帯とは異なる第２の時間帯の情報を取得する。次に、指示出力部２０５は、記憶部２１２に記憶されている血圧データの測定スケジュールを取得する。次に、指示出力部２０５は、測定スケジュールに第２の時間帯のうちの少なくとも一部の時間が含まれているか否かを判定する。指示出力部２０５は、測定スケジュールに第２の時間帯のうちの少なくとも一部の時間が含まれている場合に、第２の時間帯における血圧データの測定を中止させる指示（以下、測定中止指示とも称する）を生成する。一例では、測定中止指示は、第２の時間帯における血圧データの測定を中止させるために測定スケジュールを更新させる指示を含む。別の例では、測定中止指示は、第２の時間帯における血圧データの測定を中止させるために更新された測定スケジュールを含む。指示出力部２０５は、血圧計１００を送信先として測定中止指示を出力する。生体データ出力部２０４は、測定中止指示を通信インタフェース２１３へ出力する。これにより、通信インタフェース２１３は、近距離無線通信を用いて、測定中止指示を血圧計１００へ送信する。血圧計１００は、測定中止指示に基づいて、測定スケジュールに規定されている少なくとも１以上の時間帯から第２の時間帯を除くように記憶部１１２に記憶されている測定スケジュールを更新する。血圧計１００は、更新後の測定スケジュールに沿って対象者の血圧を測定する。このように、血圧計１００は、第２の時間帯における血圧データの測定を中止することができる。
指示出力部２０５は、以下に例示するように、測定スケジュールに第２の時間帯のうちの少なくとも一部の時間が含まれている場合に、第２の時間帯における血圧データの測定を中止させる指示を出力する。まず、指示出力部２０５は、送信条件を送信条件取得部２０２から受け取る。次に、指示出力部２０５は、送信条件に含まれている第１の時間帯を参照し、第１の時間帯とは異なる第２の時間帯の情報を取得する。次に、指示出力部２０５は、記憶部２１２に記憶されている血圧データの測定スケジュールを取得する。次に、指示出力部２０５は、測定スケジュールに第２の時間帯のうちの少なくとも一部の時間が含まれているか否かを判定する。指示出力部２０５は、測定スケジュールに第２の時間帯のうちの少なくとも一部の時間が含まれている場合に、第２の時間帯における血圧データの測定を中止させる指示（以下、測定中止指示とも称する）を生成する。一例では、測定中止指示は、第２の時間帯における血圧データの測定を中止させるために測定スケジュールを更新させる指示を含む。別の例では、測定中止指示は、第２の時間帯における血圧データの測定を中止させるために更新された測定スケジュールを含む。指示出力部２０５は、血圧計１００を送信先として測定中止指示を出力する。生体データ出力部２０４は、測定中止指示を通信インタフェース２１３へ出力する。これにより、通信インタフェース２１３は、近距離無線通信を用いて、測定中止指示を血圧計１００へ送信する。血圧計１００は、測定中止指示に基づいて、測定スケジュールに規定されている少なくとも１以上の時間帯から第２の時間帯を除くように記憶部１１２に記憶されている測定スケジュールを更新する。血圧計１００は、更新後の測定スケジュールに沿って対象者の血圧を測定する。このように、血圧計１００は、第２の時間帯における血圧データの測定を中止することができる。
推定部２０６について説明する。
推定部２０６は、以下に例示するように、血圧データに基づいて、健康に関する特徴を推定する。まず、推定部２０６は、記憶部２１２から所定期間中の血圧データを取得する。例えば、所定期間は、１日などであるが、これに限定されない。次に、推定部２０６は、所定期間中の血圧データを参照して、対象者の血圧の特徴を抽出する。例えば、血圧の特徴は、血圧サージの発生時刻、所定値以上の高血圧の発生時刻及び高血圧の持続時間などであるが、これらに限定されない。
推定部２０６は、以下に例示するように、血圧データに基づいて、健康に関する特徴を推定する。まず、推定部２０６は、記憶部２１２から所定期間中の血圧データを取得する。例えば、所定期間は、１日などであるが、これに限定されない。次に、推定部２０６は、所定期間中の血圧データを参照して、対象者の血圧の特徴を抽出する。例えば、血圧の特徴は、血圧サージの発生時刻、所定値以上の高血圧の発生時刻及び高血圧の持続時間などであるが、これらに限定されない。
次に、推定部２０６は、対象者の血圧の特徴を健康特徴データベースと比較する。健康特徴データベースは、各健康に関する特徴と、血圧の特徴とを対応付けているデータベースである。健康特徴データベースは、記憶部２１２に記憶されている。
健康特徴データベースの具体例について説明する。例えば、健康に関する特徴が脳梗塞の疑いである場合、血圧の特徴は、所定の時間帯（例えば午前５時から午前７時）の間に血圧サージが所定回数発生することを規定する。例えば、健康に関する特徴が睡眠時無呼吸症候群の疑いである場合、血圧の特徴は、所定の時間帯（例えば午後１１時から午前５時）の間に所定値以上の高血圧が所定時間持続することを規定する。例えば、健康に関する特徴が職場高血圧の疑いである場合、血圧の特徴は、所定の時間帯（例えば午前１１時から午後３時）の間に所定値以上の高血圧が所定時間持続することを規定する。
推定部２０６は、対象者の血圧の特徴に対応する１以上の健康に関する特徴が健康特徴データベースにあることを示す判断結果に応じて、１以上の健康に関する特徴を推定する。次に、推定部２０６は、推定された健康に関する特徴を記憶部２１２に記憶させる。これにより、記憶部２１２は、対象者の健康に関する特徴を更新して記憶する。
なお、推定部２０６が対象者の健康に関する特徴を推定するタイミングは、任意のタイミングであってもよく、限定されない。
§３ 動作例
＜携帯端末＞
（血圧データの出力動作）
図７は、携帯端末２００の血圧データの出力動作の一例を例示するフローチャートである。なお、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてよい。また、以下で説明する処理手順について、実施形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換及び追加が可能である。
＜携帯端末＞
（血圧データの出力動作）
図７は、携帯端末２００の血圧データの出力動作の一例を例示するフローチャートである。なお、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてよい。また、以下で説明する処理手順について、実施形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換及び追加が可能である。
生体データ取得部２０１は、例示したように、対象者の血圧データを取得する（ステップＳ１０１）。
送信条件取得部２０２は、例示したように、対象者の健康に関する特徴に関連付けられている第１の時間帯を含む送信条件を取得する（ステップＳ１０２）。
送信条件取得部２０２は、例示したように、対象者の健康に関する特徴に関連付けられている第１の時間帯を含む送信条件を取得する（ステップＳ１０２）。
生体データ分類部２０３は、例示したように、血圧データの測定時刻が第１の時間帯に含まれているか否かを判断する（ステップＳ１０３）。生体データ分類部２０３は、例示したように、血圧データの測定時刻が第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて（ステップＳ１０３、Ｙｅｓ）、血圧データを送信対象データに分類する（ステップＳ１０４）。生体データ出力部２０４は、例示したように、送信対象データを出力する（ステップＳ１０５）。これにより、携帯端末２００は、送信対象データをサーバ３００へ送信することができる。
生体データ分類部２０３は、例示したように、血圧データの測定時刻が第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて（ステップＳ１０３、Ｎｏ）、血圧データを非送信対象データに分類する（ステップＳ１０６）。生体データ分類部２０３は、非送信対象データに対する処理を終了する。これにより、携帯端末２００は、非送信対象データをサーバ３００へ送信することはない。
＜携帯端末＞
（健康に関する特徴の推定動作）
図８は、携帯端末２００の健康に関する特徴の推定動作の一例を例示するフローチャートである。なお、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてよい。また、以下で説明する処理手順について、実施形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換及び追加が可能である。
（健康に関する特徴の推定動作）
図８は、携帯端末２００の健康に関する特徴の推定動作の一例を例示するフローチャートである。なお、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてよい。また、以下で説明する処理手順について、実施形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換及び追加が可能である。
推定部２０６は、例示したように、所定期間中の血圧データを取得する（ステップＳ２０１）。推定部２０６は、例示したように、所定期間中の血圧データを参照して、対象者の血圧の特徴を抽出する（ステップＳ２０２）。推定部２０６は、例示したように、対象者の血圧の特徴を健康特徴データベースと比較する（ステップＳ２０３）。推定部２０６は、例示したように、対象者の健康に関する特徴を推定する（ステップＳ２０４）。推定部２０６は、例示したように、対象者の健康に関する特徴を記憶部２１２に記憶させる（ステップＳ２０５）。
この例によれば、送信条件取得部２０２は、推定部２０６で推定された健康に関する特徴に関連付けられている送信条件を取得することができる。
この例によれば、送信条件取得部２０２は、推定部２０６で推定された健康に関する特徴に関連付けられている送信条件を取得することができる。
［作用・効果］
以上説明したように、本実施形態では、携帯端末２００は、血圧データの測定時刻が第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて血圧データを送信対象データに分類し、血圧データの測定時刻が第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて血圧データを非送信対象データに分類し、送信対象データを出力する。
以上説明したように、本実施形態では、携帯端末２００は、血圧データの測定時刻が第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて血圧データを送信対象データに分類し、血圧データの測定時刻が第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて血圧データを非送信対象データに分類し、送信対象データを出力する。
これにより、携帯端末２００は、対象者の血圧データのうち、送信条件を満たし、サーバ３００で分析対象となる血圧データをサーバ３００へ出力することができる。その結果、サーバ３００は、送信条件を満たし、分析対象となる血圧データを蓄積するが、送信条件を満たさず、分析対象とならない血圧データを蓄積することはない。これにより、サーバ３００は、記憶容量を有効的に活用することができる。
さらに、本実施形態では、携帯端末２００は、血圧データに基づいて、対象者の健康に関する特徴を推定する。
これにより、携帯端末２００は、対象者の生活習慣によって経時的に変化する血圧データに基づいて、対象者の最新の健康に関する特徴を推定することができる。その結果、サーバ３００は、対象者の最新の健康に関する特徴に関連付けられている送信条件を満たす血圧データを蓄積することができる。
さらに、本実施形態では、携帯端末２００は、測定スケジュールに第２の時間帯のうちの少なくとも一部の時間が含まれている場合に、第２の時間帯における血圧データの測定を中止させる指示を出力する。
これにより、携帯端末２００は、送信条件を満たさず、サーバ３００で分析対象とならない血圧データの測定を中止させることができる。その結果、血圧データの測定処理の負荷及び血圧データの分類処理の負荷は軽減される。
§４ 変形例
（変形例１）
上記の実施形態では、連続瞬時血圧計を例にして説明したが、これに限定されない。血圧計１００は、連続瞬時血圧計に代えて、対象者の操作に応じて、または、予め設定された測定時刻に測定動作を行う血圧計（以下、非連続型の血圧計とも称する）であってもよい。非連続型の血圧計は、例えば、カフを圧力センサとして用いてユーザの血圧を測定する（オシロメトリック法）。
（変形例１）
上記の実施形態では、連続瞬時血圧計を例にして説明したが、これに限定されない。血圧計１００は、連続瞬時血圧計に代えて、対象者の操作に応じて、または、予め設定された測定時刻に測定動作を行う血圧計（以下、非連続型の血圧計とも称する）であってもよい。非連続型の血圧計は、例えば、カフを圧力センサとして用いてユーザの血圧を測定する（オシロメトリック法）。
（変形例２）
上記の実施形態では、血圧データを例にして説明したが、これに限定されない。上記の実施形態は、血圧データ以外の生体データにも適用可能である。例えば、生体データは、心電、脈拍数、体温などの生体情報を示すデータであってもよい。
上記の実施形態では、血圧データを例にして説明したが、これに限定されない。上記の実施形態は、血圧データ以外の生体データにも適用可能である。例えば、生体データは、心電、脈拍数、体温などの生体情報を示すデータであってもよい。
（変形例３）
上記の実施形態では、携帯端末２００を例にして説明したが、これに限定されない。上記の実施形態は、血圧計１００から血圧データを受信し、送信対象データをサーバ３００へ送信することができる据置型の装置にも適用可能である。
上記の実施形態では、携帯端末２００を例にして説明したが、これに限定されない。上記の実施形態は、血圧計１００から血圧データを受信し、送信対象データをサーバ３００へ送信することができる据置型の装置にも適用可能である。
（変形例４）
上記の携帯端末２００の処理は、血圧計１００で行われてもよい。つまり、血圧計１００の制御部１１１は、上述の生体データ取得部２０１と、送信条件取得部２０２と、推定部２０６と、生体データ分類部２０３と、生体データ出力部２０４と、指示出力部２０５とを実装してもよい。この例では、携帯端末２００は、データ処理装置の一例ということもできる。
上記の携帯端末２００の処理は、血圧計１００で行われてもよい。つまり、血圧計１００の制御部１１１は、上述の生体データ取得部２０１と、送信条件取得部２０２と、推定部２０６と、生体データ分類部２０３と、生体データ出力部２０４と、指示出力部２０５とを実装してもよい。この例では、携帯端末２００は、データ処理装置の一例ということもできる。
この例では、血圧計１００の記憶部１１２は、送信条件データベース及び健康特徴データベースを記憶する。さらに、血圧計１００の通信インタフェース１１３は、移動通信用の無線通信モジュールまたはＷＬＡＮ用の無線通信モジュールを含む。これにより、血圧計１００は、ネットワークを介して、送信対象データをサーバ３００へ送信することができる。
この例では、制御部１１１は、上述の測定中止指示をセンサ制御部へ出力する。センサ制御部は、測定中止指示に基づいて、測定スケジュールに規定されている少なくとも１以上の時間帯から第２の時間帯を除くように記憶部１１２に記憶されている測定スケジュールを更新する。センサ制御部は、更新後の測定スケジュールに沿って対象者の血圧を測定する。このように、センサ制御部は、第２の時間帯における血圧データの測定を中止することができる。
（その他の変形例）
要するにこの発明は、上記の実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合わせてもよい。
要するにこの発明は、上記の実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合わせてもよい。
§５ 付記
上記各実施形態の一部または全部は、特許請求の範囲のほか以下の付記に示すように記載することも可能であるが、これに限定されない。
（付記１）
対象者の生体データを取得し、
前記対象者の健康に関する特徴に関連付けられている第１の時間帯を含む送信条件を取得し、
前記生体データの測定時刻が前記第１の時間帯に含まれているか否かを判断し、前記測定時刻が前記第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを送信対象データに分類し、前記測定時刻が前記第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを非送信対象データに分類し、
前記送信対象データを出力するように構成されているプロセッサと、
前記プロセッサを動作させる命令を記憶するメモリと、
を備えるデータ処理装置。
（付記２）
少なくとも１つのプロセッサを用いて、対象者の生体データを取得する生体データ取得過程と、
前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記対象者の健康に関する特徴に関連付けられている第１の時間帯を含む送信条件を取得する送信条件取得過程と、
前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記生体データの測定時刻が前記第１の時間帯に含まれているか否かを判断し、前記測定時刻が前記第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを送信対象データに分類し、前記測定時刻が前記第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを非送信対象データに分類するデータ分類過程と、
前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記送信対象データを出力するデータ出力過程と、
を備えるデータ処理方法。
上記各実施形態の一部または全部は、特許請求の範囲のほか以下の付記に示すように記載することも可能であるが、これに限定されない。
（付記１）
対象者の生体データを取得し、
前記対象者の健康に関する特徴に関連付けられている第１の時間帯を含む送信条件を取得し、
前記生体データの測定時刻が前記第１の時間帯に含まれているか否かを判断し、前記測定時刻が前記第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを送信対象データに分類し、前記測定時刻が前記第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを非送信対象データに分類し、
前記送信対象データを出力するように構成されているプロセッサと、
前記プロセッサを動作させる命令を記憶するメモリと、
を備えるデータ処理装置。
（付記２）
少なくとも１つのプロセッサを用いて、対象者の生体データを取得する生体データ取得過程と、
前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記対象者の健康に関する特徴に関連付けられている第１の時間帯を含む送信条件を取得する送信条件取得過程と、
前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記生体データの測定時刻が前記第１の時間帯に含まれているか否かを判断し、前記測定時刻が前記第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを送信対象データに分類し、前記測定時刻が前記第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを非送信対象データに分類するデータ分類過程と、
前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記送信対象データを出力するデータ出力過程と、
を備えるデータ処理方法。
１００…血圧計、２００…携帯端末、３００…サーバ、１０１…生体データ取得部、１０２…生体データ出力部、１１１…制御部、１１２…記憶部、１１３…通信インタフェース、１１４…入力部、１１５…出力部、１１６…生体センサ、１１７…バッテリ、１１８…ＧＰＳ受信機、２０１…生体データ取得部、２０２…送信条件取得部、２０３…生体データ分類部、２０４…生体データ出力部、２０５…指示出力部、２０６…推定部、２１１…制御部、２１２…記憶部、２１３…通信インタフェース、２１４…入力部、２１５…出力部、２１６…バッテリ、１１１１…ＣＰＵ、１１１２…ＲＯＭ、１１１３…ＲＡＭ、２１１１…ＣＰＵ、２１１２…ＲＯＭ、２１１３…ＲＡＭ。
Claims (5)
- 対象者の生体データを取得する生体データ取得部と、
前記対象者の健康に関する特徴に関連付けられている第１の時間帯を含む送信条件を取得する送信条件取得部と、
前記生体データの測定時刻が前記第１の時間帯に含まれているか否かを判断し、前記測定時刻が前記第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを送信対象データに分類し、前記測定時刻が前記第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを非送信対象データに分類するデータ分類部と、
前記送信対象データを出力するデータ出力部と、
を備えるデータ処理装置。 - 前記生体データに基づいて前記健康に関する特徴を推定する推定部をさらに備え、
前記送信条件取得部は、前記推定部で推定された前記健康に関する特徴に関連付けられている前記送信条件を取得する、請求項１に記載のデータ処理装置。 - 前記生体データの測定スケジュールを取得し、前記測定スケジュールに前記第２の時間帯のうちの少なくとも一部の時間が含まれている場合に、前記第２の時間帯における前記生体データの測定を中止させる指示を出力する指示出力部と、
を備える請求項１または２に記載のデータ処理装置。 - 対象者の生体データを取得する生体データ取得過程と、
前記対象者の健康に関する特徴に関連付けられている第１の時間帯を含む送信条件を取得する送信条件取得過程と、
前記生体データの測定時刻が前記第１の時間帯に含まれているか否かを判断し、前記測定時刻が前記第１の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを送信対象データに分類し、前記測定時刻が前記第１の時間帯とは異なる第２の時間帯に含まれていることを示す判断結果に応じて前記生体データを非送信対象データに分類するデータ分類過程と、
前記送信対象データを出力するデータ出力過程と、
を備えるデータ処理方法。 - 請求項１から３のうちの何れか１項に記載のデータ処理装置が備える各部としてコンピュータを機能させるデータ処理プログラム。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017207134A JP6309682B1 (ja) | 2017-10-26 | 2017-10-26 | データ処理装置、データ処理方法及びデータ処理プログラム |
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09498A (ja) * | 1995-06-20 | 1997-01-07 | Omron Corp | 健康データ収集装置 |
| JP2000126137A (ja) * | 1998-10-22 | 2000-05-09 | Toto Ltd | 健康管理装置 |
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| JP4153003B2 (ja) * | 2006-09-04 | 2008-09-17 | シャープ株式会社 | 生体情報測定装置、電力消費制御方法、生体情報測定プログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
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| JP5738673B2 (ja) * | 2011-05-24 | 2015-06-24 | オムロンヘルスケア株式会社 | 血圧測定装置 |
| JP5714469B2 (ja) * | 2011-11-15 | 2015-05-07 | シチズンホールディングス株式会社 | 電子血圧計 |
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Patent Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
| JPH09498A (ja) * | 1995-06-20 | 1997-01-07 | Omron Corp | 健康データ収集装置 |
| JP2000126137A (ja) * | 1998-10-22 | 2000-05-09 | Toto Ltd | 健康管理装置 |
| JP2003275183A (ja) * | 2002-03-25 | 2003-09-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 生体情報検出センサ及びセンサ制御装置 |
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