JP6520846B2 - 熱障害危険度判定方法およびウェアラブルセンサシステム - Google Patents

熱障害危険度判定方法およびウェアラブルセンサシステム Download PDF

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本発明は、生体情報を検知するウェアラブルセンサシステムに係り、特に生体の熱障害の危険度を判定する熱障害危険度判定方法およびウェアラブルセンサシステムに関するものである。
近年、地球の温暖化やヒートアイランド現象の影響も相まって、日本国内での熱中症に代表される熱障害への罹患リスクが上昇しつつある。熱中症に代表される熱障害は、高温環境下のような温熱ストレスが人に与えられると、脱水症状が起こり、体内の水分や塩分のバランスが崩れるとともに、体内の調整機能が破綻する、死に至る可能性もある障害のことである（非特許文献１参照）。
行政機関が発表するデータによれば、真夏日や熱帯夜が続くと熱中症死亡者数が増えることが分かっている。具体的には、人体と外気との間の熱収支に着目した指標である“暑さ指数ＷＢＧＴ（Wet Bulb Globe Temperature：湿球黒球温度）”が２８度を超えると熱中症による死亡者数が増え始め、ＷＢＧＴの上昇と共に死亡率が上昇することが知られている。また、スポーツなどの運動や仕事をしている人は、屋外で熱中症を発症する傾向があり、日常生活を送っている人、特に高齢者は、屋内で熱中症を発症する傾向があることも知られている。一方、熱中症に代表される熱障害は、予防できるとも言われている。
人は、体温の上昇に対して、熱に弱い中枢神経を守ることを第一に血液を皮膚表面に移動させて伝導と放射により熱拡散を促進させると共に、大量の発汗による蒸発を促して温熱ストレスを緩和している。この体温の上昇を抑えるための要素としては、非特許文献１に記載されているように、外界の環境、心機能、および血管内容量が知られている。
例えば、行政機関が発表する地域毎の暑さ指数ＷＢＧＴに基づいて、飲水、塩分補給、冷所への退避、体の冷却等の適切な行動をとれば、熱中症に発展するリスクを抑えられると考えられている。
また、熱中症に代表される熱障害を発症した場合には身体の核心温（体温）が上昇することから、体温を常時モニタリングしながら適切な行動をとることによっても、熱中症に発展するリスクを抑えられると考えられている。
「熱中症〜日本を襲う熱波の恐怖〜」，日本救急医学会編，へるす出版，２０１１年５月，ｐ．９−１５
しかしながら、移動することが多い現在の社会においては、ユーザ自らが、現在地における暑さ指数ＷＢＧＴを常時気にしながら行動することは容易ではない。
また、暑さ指数ＷＢＧＴは、あくまで特定の地域における屋外の計測点の情報であり、ユーザが現在置かれている状況をそのまま反映したものではない参考値である。したがって、屋内での熱中症が多数報告されているように、暑さ指数ＷＢＧＴに頼って行動するだけでは、熱中症に至る熱障害を防げるとは限らない。
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、暑さ指数ＷＢＧＴなどの参考値に頼ることなく、生体の熱障害の危険度を判定することにある。
本発明の熱障害危険度判定方法は、生体の心拍数のデータと体温のデータとをウェアラブルセンサ端末で取得するデータ取得ステップと、コンピュータの記憶装置に格納されたプログラムに従って前記コンピュータのＣＰＵによって実行される判定ステップとを含み、前記判定ステップは、前記心拍数の時系列データから求まる相対心拍数の積算値を、生体の仕事量の積算値として算出する仕事量積算値算出ステップと、前記仕事量の積算値と前記体温のデータとに基づいて、生体の熱障害の危険度を判定する危険度判定ステップとを含み、前記危険度判定ステップは、仕事量の積算値と体温上昇との関係を示す既知の直線式により、前記仕事量積算値算出ステップで算出した仕事量の積算値と前記体温のデータとから生体の熱障害の危険度指数を算出し、この危険度指数と所定の危険度指数閾値とを比較することにより、生体の熱障害の危険度を判定するステップを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の熱障害危険度判定方法の１構成例において、前記危険度判定ステップは、前記仕事量積算値算出ステップで算出した仕事量の積算値の所定の積算値閾値に対する大小を判定し、この判定に応じて異なる直線式を用いて前記危険度指数を算出し、前記判定で分かれる２つの場合について個別に設定された危険度指数閾値のうち判定の結果に対応する危険度指数閾値と前記危険度指数とを比較することにより、生体の熱障害の危険度を判定するステップを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の熱障害危険度判定方法の１構成例において、前記危険度判定ステップは、前記仕事量積算値算出ステップで算出した仕事量の積算値が前記積算値閾値より大きい所定の上側閾値以上の場合に、仕事量の積算値が上側閾値未満のときとは別に予め設定された危険度指数閾値を用いて、生体の熱障害の危険度を判定するステップを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の熱障害危険度判定方法の１構成例において、前記危険度判定ステップは、前記仕事量積算値算出ステップで算出した仕事量の積算値が前記積算値閾値より小さい所定の下側閾値よりも小さい場合に、前記心拍数から求まる相対心拍数と前記体温のデータとに基づいて、生体の熱障害の危険度を判定するステップとを含むことを特徴とするものである。
また、本発明のウェアラブルセンサシステムは、生体の心拍数のデータと体温のデータとを取得するウェアラブルセンサ端末と、前記心拍数のデータと体温のデータとに基づいて、生体の熱障害の危険度を判定する判定手段とを備え、前記判定手段は、前記心拍数の時系列データから求まる相対心拍数の積算値を、生体の仕事量の積算値として算出する仕事量積算値算出部と、前記仕事量の積算値と前記体温のデータとに基づいて、生体の熱障害の危険度を判定する危険度判定部とを備え、前記危険度判定部は、仕事量の積算値と体温上昇との関係を示す既知の直線式により、前記仕事量積算値算出部によって算出された仕事量の積算値と前記体温のデータとから生体の熱障害の危険度指数を算出し、この危険度指数と所定の危険度指数閾値とを比較することにより、生体の熱障害の危険度を判定することを特徴とするものである。
本発明によれば、生体の熱障害の危険度を適切に判定することができるので、暑さ指数ＷＢＧＴなどの参考値に頼ることなく、生体の熱障害に関する適切な状態情報を提供することが可能となる。
本発明の実施の形態に係るウェアラブルセンサシステムの構成を示す図である。 本発明の実施の形態に係るウェアラブルセンサシステムの判定装置の構成を示すブロック図である。 相対値化した心拍数の積算値と深部体温上昇との関係を示す図である。 本発明の実施の形態に係る熱障害危険度判定方法を説明する模式図である。 本発明の実施の形態に係る熱障害危険度判定方法で用いる判定直線の例を示す図である。 本発明の実施の形態に係る熱障害危険度判定方法を説明するフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る熱障害危険度判定方法を説明するフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る熱障害危険度判定方法の適用例を示す図である。 本発明の実施の形態に係る熱障害危険度判定方法の別の適用例を示す図である。
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は本発明の実施の形態に係るウェアラブルセンサシステムの構成を示す図であり、ウェアラブルセンサシステムを人体に装着した様子を示す模式図である。ウェアラブルセンサシステムは、ウェアラブルセンサシステムを身に付ける使用者１００の心機能に関するデータを取得するウェアラブルセンサ端末１と、使用者１００の体温のデータを取得するウェアラブルセンサ端末２と、ウェアラブルセンサ端末１によって取得された心機能のデータ、ウェアラブルセンサ端末２によって取得された体温のデータに基づいて、使用者１００の熱障害の危険度を判定する判定装置３とを備えている。
図１の例では、ウェアラブルセンサ端末１は、使用者１００が着用するシャツ型のウェアラブルデバイス１０に装着されている。このウェアラブルデバイス１０には、使用者１００の心臓１０１の周囲の皮膚表面と接触するように電極１１が設けられている。ウェアラブルセンサ端末１は、ウェアラブルデバイス１０に設けられた配線１２を介して電極１１と接続されている。このウェアラブルセンサ端末１は、電極１１を介して使用者１００の心電波形を測定し、心電波形を解析することにより、使用者１００の心機能に関するデータとして心拍数を取得する。心電波形の測定方法や心拍数の取得方法は周知の技術であるので、詳細な説明は省略する。
そして、ウェアラブルセンサ端末１は、取得した心拍数のデータを無線または有線で判定装置３へ送信する。
なお、ウェアラブルセンサ端末１は、ウェアラブルデバイス１０の基材である衣類（本実施の形態の例ではシャツ）に固定されていてもよいし、基材に対して着脱可能な構成であってもよい。
ウェアラブルセンサ端末２は、使用者１００の体温のデータを取得する。このようなウェアラブルセンサ端末２としては、例えば使用者１００の耳の部分にセンサを装着して鼓膜温から深部体温を測定する装置が知られている。その他の深部体温を測定する方法として、皮膚温から推定する方法などがある。ウェアラブルセンサ端末２は、取得した深部体温のデータを無線または有線で判定装置３へ送信する。
図２は本実施の形態の判定装置３の構成を示すブロック図である。判定装置３は、ウェアラブルセンサ端末１，２から測定データを受信する通信部３０と、データ記憶のための記憶部３１と、使用者１００の心拍数の時系列データから求まる相対心拍数の積算値を、仕事量の積算値として算出する仕事量積算値算出部３２と、仕事量の積算値と深部体温のデータとに基づいて、使用者１００の熱障害の危険度を判定する危険度判定部３３と、危険度判定部３３の判定結果を出力する判定結果出力部３４と、判定装置３に指令を与えるための入力部３５とから構成される。
判定装置３の例としては、例えば使用者１００が所持するスマートフォンがある。ただし、ウェアラブルセンサ端末１，２のいずれかの内部に判定装置３を設けるようにしてもよい。
以下、本実施の形態のウェアラブルセンサシステムの動作について詳細に説明する。最初に、熱障害危険度判定の原理について説明する。
仕事量の積算値は、人の体温上昇と良く相関することが知られている。この仕事量の積算値は、相対心拍数の時間積分に置き換えることができる。時刻ｔにおける相対心拍数Ｈ（ｔ）［％］は次式で表すことができる。
ここで、ＨＲ（ｔ）は時刻ｔにおける心拍数、ＨＲrestは安静時の心拍数、ＨＲmaxは最大心拍数である。相対心拍数の積算値（仕事量の積算値）Ｈｐは、次式で表すことができる。
仕事量の積算値に相当する相対値化した心拍数の積算値と深部体温上昇ΔＴｃとの関係は、図３の実測結果が示すように、２つの異なる傾きを持つ直線式に従うことが知られている。このような直線による予想値からの外れ値を示す場合は、時間経過と共に人の体温が高くなる。高体温は仕事の強度の違いに基づくものではなく、個人毎の関係直線が要因となる。図３の判定直線３０１から算出される熱障害の危険度指数をＲ１（ｔ）、判定直線３０２から算出される危険度指数をＲ２（ｔ）とすると、危険度指数Ｒ１（ｔ），Ｒ２（ｔ）は次式のように表すことができる。
ここで、Ｔｃ（ｔ）は時刻ｔにおける深部体温値、Ａ1は判定直線３０１の傾き、Ｂ1は判定直線３０１の切片、Ａ2は判定直線３０２の傾き、Ｂ2は判定直線３０２の切片である。これら傾きＡ1，Ａ2および切片Ｂ1，Ｂ2の値は、図１に示したウェアラブルセンサシステムを身に付けて行動する使用者１００について図３の特性を事前の試験で測定し、決定したＡ1，Ａ2，Ｂ1，Ｂ2の値を記憶部３１に登録しておけばよい。実際の数値例としては、例えばＡ1＝０．００１、Ａ2＝０．０００３、Ｂ2＝０．３６１３となる。Ｂ1は略ゼロでも良い。
本実施の形態では、所定の時間毎（例えば１時間毎）に熱障害の危険度を判定する。本実施の形態の熱障害危険度判定方法を模式的に図示したのが、図４である。図４は、危険度指数Ｒ１（ｔ），Ｒ２（ｔ）に仕事量の積算値Ｈｐ毎に積算値閾値（Ｈｐ０，Ｈｐ１，Ｈｐ２）を設けて、危険度を判定することを意味している。レベル１は安全、レベル２は注意、レベル３は要注意、レベル４は危険を意味している。
図５は、本実施の形態で用いる判定直線３０１，３０２の複数の例を示す図である。環境等や作業負荷の条件により、判定直線３０１に異なる傾きと切片を設定したり、判定直線３０２に異なる傾きと切片を設定したりしてもよい。
次に、図１に示したウェアラブルセンサシステムを身に付けて行動する使用者１００の熱障害の危険度を判定する方法について図６、図７のフローチャートを用いて説明する。図６は使用者１００の仕事量の積算値ＨＰが所定の下側閾値である閾値Ｈｐ０以上（例えばＨｐ０＝３００）の場合の判定動作を示し、図７は仕事量の積算値ＨＰが閾値Ｈｐ０未満の場合の判定動作を示している。
判定装置３の通信部３０は、心拍数と深部体温のデータを、使用者１００が身に付けているウェアラブルセンサ端末１，２から受信する。受信したデータは記憶部３１に格納される。
判定装置３の仕事量積算値算出部３２は、記憶部３１に格納された心拍数ＨＲの時系列データにより、式（１）、式（２）を用いて、使用者１００の仕事量の積算値Ｈｐ（ｔ）を算出する（図６ステップＳ１００）。なお、安静時の心拍数ＨＲrestと最大心拍数ＨＲmaxは人によって異なる値をとる。そこで、使用者１００について事前の試験で測定したＨＲrest，ＨＲmaxの値またはこれらの推定値が記憶部３１に予め格納されている。
判定装置３の危険度判定部３３は、仕事量積算値算出部３２が算出した仕事量の積算値Ｈｐ（ｔ）が所定の閾値Ｈｐ０（下側閾値）以上の場合、図６のステップＳ１０１に進む。危険度判定部３３は、仕事量の積算値Ｈｐ（ｔ）が所定の閾値Ｈｐ１（Ｈｐ０＜Ｈｐ１で、例えばＨｐ１＝５７８）を下回る場合（ステップＳ１０１においてＹｅｓ）、記憶部３１に格納された最新の深部体温値Ｔｃ（ｔ）と仕事量の積算値Ｈｐ（ｔ）とを用いて式（３）により第１の危険度指数Ｒ１（ｔ）を算出する（図６ステップＳ１０２，Ｓ１０３）。上記のとおり、使用者１００についてのＡ1，Ｂ1の値は事前に記憶部３１に格納されている。
次に、危険度判定部３３は、算出した危険度指数Ｒ１（ｔ）と所定の危険度指数閾値とを比較して、使用者１００の熱障害の危険度を判定する。具体的には、危険度判定部３３は、算出した危険度指数Ｒ１（ｔ）が所定の閾値Ｒ１１（例えばＲ１１＝０）より小さい場合（図６ステップＳ１０４においてＹｅｓ）、危険度レベルをレベル１（安全）と判定する（図６ステップＳ１０５）。危険度判定部３３は、危険度指数Ｒ１（ｔ）が閾値Ｒ１１以上で、かつ所定の閾値Ｒ１２（Ｒ１１＜Ｒ１２で、例えばＲ１２＝０．５）より小さい場合（図６ステップＳ１０６においてＹｅｓ）、危険度レベルをレベル２（注意）と判定する（図６ステップＳ１０７）。
危険度判定部３３は、危険度指数Ｒ１（ｔ）が閾値Ｒ１２以上で、かつ所定の閾値Ｒ１３（Ｒ１１＜Ｒ１２＜Ｒ１３で、例えばＲ１３＝１．０）より小さい場合（図６ステップＳ１０８においてＹｅｓ）、危険度レベルをレベル３（要注意）と判定する（図６ステップＳ１０９）。また、危険度判定部３３は、危険度指数Ｒ１（ｔ）が閾値Ｒ１３以上の場合（ステップＳ１０８においてＮｏ）、危険度レベルをレベル４（危険）と判定する（図６ステップＳ１１０）。
一方、危険度判定部３３は、仕事量積算値算出部３２が算出した仕事量の積算値Ｈｐ（ｔ）が閾値Ｈｐ１以上の場合（ステップＳ１０１においてＮｏ）、記憶部３１に格納された最新の深部体温値Ｔｃ（ｔ）と仕事量の積算値Ｈｐ（ｔ）とを用いて式（４）により第２の危険度指数Ｒ２（ｔ）を算出する（図６ステップＳ１０２，Ｓ１１１）。上記のとおり、使用者１００についてのＡ2，Ｂ2の値は事前に記憶部３１に格納されている。
続いて、危険度判定部３３は、仕事量の積算値Ｈｐ（ｔ）の所定の閾値Ｈｐ２（Ｈｐ０＜Ｈｐ１＜Ｈｐ２で、例えばＨｐ２＝１４６２）に対する大小に応じて、危険度指数Ｒ２（ｔ）に対する危険度指数閾値に異なる値を用いて、使用者１００の熱障害の危険度を判定する。具体的には、危険度判定部３３は、仕事量の積算値Ｈｐ（ｔ）が所定の上側閾値である閾値Ｈｐ２より小さい場合（図６ステップＳ１１２においてＹｅｓ）、危険度指数Ｒ２（ｔ）が所定の閾値Ｒ２１（例えばＲ２１＝０．２）より小さい場合に（図６ステップＳ１１３においてＹｅｓ）、危険度レベルをレベル２（注意）と判定する（ステップＳ１０７）。
危険度判定部３３は、危険度指数Ｒ２（ｔ）が閾値Ｒ２１以上で、かつ所定の閾値Ｒ２２（Ｒ２１＜Ｒ２２で、例えばＲ２２＝０．７）より小さい場合（図６ステップＳ１１４においてＹｅｓ）、危険度レベルをレベル３（要注意）と判定する（ステップＳ１０９）。危険度判定部３３は、危険度指数Ｒ２（ｔ）が閾値Ｒ２２以上の場合（ステップＳ１１４においてＮｏ）、危険度レベルをレベル４（危険）と判定する（ステップＳ１１０）。
また、危険度判定部３３は、仕事量の積算値Ｈｐ（ｔ）が閾値Ｈｐ２以上の場合（ステップＳ１１２においてＮｏ）、危険度指数Ｒ２（ｔ）が所定の閾値Ｒ３１（例えばＲ３１＝０）より小さい場合に（図６ステップＳ１１５においてＹｅｓ）、危険度レベルをレベル２（注意）と判定する（ステップＳ１０７）。
危険度判定部３３は、危険度指数Ｒ２（ｔ）が閾値Ｒ３１以上で、かつ所定の閾値Ｒ３２（Ｒ３１＜Ｒ３２、Ｒ３１＜Ｒ２１、Ｒ３２＜Ｒ２２で、例えばＲ３２＝０．４）より小さい場合（図６ステップＳ１１６においてＹｅｓ）、危険度レベルをレベル３（要注意）と判定する（ステップＳ１０９）。また、危険度判定部３３は、危険度指数Ｒ２（ｔ）が閾値Ｒ３２以上の場合（ステップＳ１１６においてＮｏ）、危険度レベルをレベル４（危険）と判定する（ステップＳ１１０）。
一方、危険度判定部３３は、仕事量積算値算出部３２が算出した仕事量の積算値Ｈｐ（ｔ）が所定の閾値Ｈｐ０を下回る場合、即ち使用者１００にかかる運動負荷が小さい場合は、図７のステップＳ２００に進む。運動負荷が小さい場合、仕事量と深部体温に基づく熱障害危険度判定が困難である。そこで、図７のフローチャートに示すような方法で危険度を判定する。
危険度判定部３３は、仕事量積算値算出部３２がステップＳ１００における仕事量の積算値Ｈｐ（ｔ）の算出過程で式（１）により算出した相対心拍数Ｈ（ｔ）の値を取得する共に（図７ステップＳ２００）、記憶部３１に格納された最新の深部体温値Ｔｃ（ｔ）を取得する（図７ステップＳ２０１）。
危険度判定部３３は、相対心拍数Ｈ（ｔ）が所定の閾値Ｈ１（例えばＨ１＝２５）より小さく（図７ステップＳ２０２においてＹｅｓ）、深部体温Ｔｃ（ｔ）が所定の閾値Ｔ１（例えばＴ１＝３７．５）より低い場合（図７ステップＳ２０３においてＹｅｓ）、危険度レベルをレベル１（安全）と判定する（図７ステップＳ２０４）。
危険度判定部３３は、相対心拍数Ｈ（ｔ）が閾値Ｈ１以上で、かつ所定の閾値Ｈ２（Ｈ１＜Ｈ２で、例えばＨ２＝４０）より小さく（図７ステップＳ２０５においてＹｅｓ）、深部体温Ｔｃ（ｔ）が閾値Ｔ１以上で、かつ所定の閾値Ｔ２（Ｔ１＜Ｔ２で、例えばＴ２＝３８）より低い場合（図７ステップＳ２０６においてＹｅｓ）、危険度レベルをレベル２（注意）と判定する（図７ステップＳ２０７）。あるいは、危険度判定部３３は、相対心拍数Ｈ（ｔ）が閾値Ｈ１より小さく、深部体温Ｔｃ（ｔ）が閾値Ｔ１以上で、かつ閾値Ｔ２より低い場合、危険度レベルをレベル２（注意）と判定する（ステップＳ２０７）。
危険度判定部３３は、相対心拍数Ｈ（ｔ）が閾値Ｈ２以上で、かつ所定の閾値Ｈ３（Ｈ１＜Ｈ２＜Ｈ３で、例えばＨ３＝５５）より小さく（図７ステップＳ２０８においてＹｅｓ）、深部体温Ｔｃ（ｔ）が閾値Ｔ２以上で、かつ所定の閾値Ｔ３（Ｔ１＜Ｔ２＜Ｔ３で、例えばＴ３＝３８．５）より低い場合（図７ステップＳ２０９においてＹｅｓ）、危険度レベルをレベル３（要注意）と判定する（図７ステップＳ２１０）。
あるいは、危険度判定部３３は、相対心拍数Ｈ（ｔ）が閾値Ｈ１より小さく、深部体温Ｔｃ（ｔ）が閾値Ｔ２以上で、かつ閾値Ｔ３より低い場合、危険度レベルをレベル３（要注意）と判定する（ステップＳ２１０）。また、危険度判定部３３は、相対心拍数Ｈ（ｔ）が閾値Ｈ１以上で、かつ閾値Ｈ２より小さく、深部体温Ｔｃ（ｔ）が閾値Ｔ２以上で、かつ閾値Ｔ３より低い場合、危険度レベルをレベル３（要注意）と判定する（ステップＳ２１０）。
危険度判定部３３は、相対心拍数Ｈ（ｔ）が閾値Ｈ３以上で（ステップＳ２０８においてＮｏ）、深部体温Ｔｃ（ｔ）が所定の閾値Ｔ４（Ｔ１＜Ｔ２＜Ｔ３≦Ｔ４で、例えばＴ４＝３８．５）以下の場合（図７ステップＳ２１１においてＮｏ）、危険度レベルをレベル３（要注意）と判定する（ステップＳ２１０）。危険度判定部３３は、相対心拍数Ｈ（ｔ）が閾値Ｈ３以上で、深部体温Ｔｃ（ｔ）が閾値Ｔ４より高い場合（ステップＳ２１１においてＹｅｓ）、危険度レベルをレベル４（危険）と判定する（図７ステップＳ２１２）。
以上のような図６または図７の処理を所定の時間毎（例えば１時間毎）に行い、使用者１００の熱障害の危険度を判定すればよい。
判定装置３の判定結果出力部３４は、危険度判定部３３の判定結果を出力する。出力方法の例としては、例えば判定結果の表示、判定結果の音声出力、判定結果データの送信などがある。
なお、使用者１００が休憩時間等で運動負荷が非常に小さい状態になった場合、仕事量の積算値Ｈｐ（ｔ）をゼロに初期化し、休憩時間の終了に伴う作業開始時に仕事量の積算を開始するようにすることが望ましい。このような仕事量の積算の初期化や開始は、例えば使用者１００が操作する入力部３５から指示することができる。
図８、図９に本実施の形態の熱障害危険度判定方法の適用例を示す。図８、図９の例では、Ａ1＝０．００１、Ａ2＝０．０００３、Ｂ1は＝−０．０８３、Ｂ2＝０．３６１３としている。図８は、同一の被験者の異なる時刻における適用例を示している。図８の８０〜８５はそれぞれ異なる時間帯におけるデータである。図８によると、判定直線３０１，３０２からの外れ値が発生していることが分かる。
仕事量の積算値Ｈｐが閾値Ｈｐ１（Ｈｐ１＝５７８）より小さい場合、この積算値Ｈｐが第１の判定直線３０１以下に存在している時刻では、レベル１（安全）と判定され、積算値Ｈｐが第１の判定直線３０１以上に存在している時刻では、レベル２（注意）と判定される。
仕事量の積算値Ｈｐが閾値Ｈｐ１（Ｈｐ１＝５７８）以上の場合、この積算値Ｈｐは第２の判定直線３０２を超える領域に存在し、ほとんどの時刻でレベル２（注意）と判定される。また、仕事量の積算値Ｈｐが閾値Ｈｐ２（Ｈｐ２＝１４６２）以上の場合でも、この積算値Ｈｐは第２の判定直線３０２を超える領域に存在し、ほとんどの時刻でレベル３（要注意）と判定される。
図９は、３人の異なる被験者に対する適用例を示している。図９の９０〜９２はそれぞれ異なる被験者のデータである。仕事量の積算値Ｈｐが閾値Ｈｐ１（Ｈｐ１＝５７８）より小さい場合、この積算値Ｈｐが第１の判定直線３０１以下に存在している時刻では、レベル１（安全）と判定され、積算値Ｈｐが第１の判定直線３０１以上に存在している時刻では、レベル２（注意）と判定される。
仕事量の積算値Ｈｐが閾値Ｈｐ１（Ｈｐ１＝５７８）以上の場合、この積算値Ｈｐは第２の判定直線３０２を超える領域に存在し、閾値Ｒ２１＝０．２より小さい時刻でレベル２（注意）と判定され、閾値Ｒ２１＝０．２以上の時刻でレベル３（要注意）と判定され、閾値Ｒ２２＝０．７以上の時刻でレベル４（危険域）と判定される。また、仕事量の積算値Ｈｐが閾値Ｈｐ２（Ｈｐ２＝１４６２）以上の場合でも、この積算値Ｈｐは第２の判定直線３０２を超える領域に存在し、閾値Ｒ３１＝０以上の時刻でレベル３（要注意）と判定され、閾値Ｒ３２＝０．４以上の時刻でレベル４（危険域）と判定される。
Ｈｐ１に関しては、複数の被験者群の観測データから直線の屈曲点を求めて統計的に定められる数値である。Ｈｐ０、Ｈｐ２，Ｒ１１〜Ｒ１３，Ｒ２１，Ｒ２２，Ｒ３１，Ｒ３２，Ｈ１〜Ｈ３、Ｔ１〜Ｔ３の数値例を示したが、これらパラメータの決定方法については、安全性を鑑みて、統計的に定められる数値である。なお、被験者群の性質に応じても、適宜変更ができる。
なお、本発明は、心電計（ウェアラブルセンサ端末１）、深部体温計（ウェアラブルセンサ端末２）の組合せのみに関わらず、心拍数を計測できる脈波センサや血流センサなど、その他のセンサの組合せにも適用できる。
例えばウェアラブルセンサ端末１，２の他に、使用者１００の皮膚血流量のデータを取得するウェアラブルセンサ端末を使用してもよい。このようなウェアラブルセンサ端末としては、例えば文献「K.Kuwabara，Y.Higuchi，T.Ogasawara，H.Koizumi，T.Haga，“Wearable Blood Flowmeter Appcessory with Low-Power Laser Doppler Signal Processing for Daily-Life Healthcare Monitoring”，Proceeding of 36th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society，2014，p.6274-6277」に開示された小型血流計がある。生体が平常な状態から高温障害が引き起こされる状態に変化する間に、体温上昇を抑えるために皮膚血流量が増大する。
そこで、測定した皮膚血流量に応じて異なる判定直線を使用するようにしてもよい。異なる判定直線を使用するには、記憶部３１に傾きＡ1，Ａ2および切片Ｂ1，Ｂ2の値をそれぞれ複数種類登録しておき、皮膚血流量の値に応じた傾きＡ1，Ａ2および切片Ｂ1，Ｂ2の値を選択すればよい。また、温度センサを使用して外気温度を測定し、この外気温度に応じて異なる判定直線を使用するようにしてもよい。
本実施の形態で説明した判定装置３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。ＣＰＵは、記憶装置に格納されたプログラムに従って本実施の形態で説明した処理を実行する。
本発明は、生体の熱障害の危険度を判定する技術に適用することができる。
１，２…ウェアラブルセンサ端末、３…判定装置、１０…ウェアラブルデバイス、１１…電極、１２…配線、３０…通信部、３１…記憶部、３２…仕事量積算値算出部、３３…危険度判定部、３４…判定結果出力部、３５…入力部。

Claims (5)

  1. 生体の心拍数のデータと体温のデータとをウェアラブルセンサ端末で取得するデータ取得ステップと、
    コンピュータの記憶装置に格納されたプログラムに従って前記コンピュータのＣＰＵによって実行される判定ステップとを含み、
    前記判定ステップは、
    前記心拍数の時系列データから求まる相対心拍数の積算値を、生体の仕事量の積算値として算出する仕事量積算値算出ステップと、
    前記仕事量の積算値と前記体温のデータとに基づいて、生体の熱障害の危険度を判定する危険度判定ステップとを含み、
    前記危険度判定ステップは、仕事量の積算値と体温上昇との関係を示す既知の直線式により、前記仕事量積算値算出ステップで算出した仕事量の積算値と前記体温のデータとから生体の熱障害の危険度指数を算出し、この危険度指数と所定の危険度指数閾値とを比較することにより、生体の熱障害の危険度を判定するステップを含むことを特徴とする熱障害危険度判定方法。
  2. 請求項１記載の熱障害危険度判定方法において、
    前記危険度判定ステップは、前記仕事量積算値算出ステップで算出した仕事量の積算値の所定の積算値閾値に対する大小を判定し、この判定に応じて異なる直線式を用いて前記危険度指数を算出し、前記判定で分かれる２つの場合について個別に設定された危険度指数閾値のうち判定の結果に対応する危険度指数閾値と前記危険度指数とを比較することにより、生体の熱障害の危険度を判定するステップを含むことを特徴とする熱障害危険度判定方法。
  3. 請求項２記載の熱障害危険度判定方法において、
    前記危険度判定ステップは、前記仕事量積算値算出ステップで算出した仕事量の積算値が前記積算値閾値より大きい所定の上側閾値以上の場合に、仕事量の積算値が上側閾値未満のときとは別に予め設定された危険度指数閾値を用いて、生体の熱障害の危険度を判定するステップを含むことを特徴とする熱障害危険度判定方法。
  4. 請求項２または３記載の熱障害危険度判定方法において、
    前記危険度判定ステップは、前記仕事量積算値算出ステップで算出した仕事量の積算値が前記積算値閾値より小さい所定の下側閾値よりも小さい場合に、前記心拍数から求まる相対心拍数と前記体温のデータとに基づいて、生体の熱障害の危険度を判定するステップとを含むことを特徴とする熱障害危険度判定方法。
  5. 生体の心拍数のデータと体温のデータとを取得するウェアラブルセンサ端末と、
    前記心拍数のデータと体温のデータとに基づいて、生体の熱障害の危険度を判定する判定手段とを備え、
    前記判定手段は、
    前記心拍数の時系列データから求まる相対心拍数の積算値を、生体の仕事量の積算値として算出する仕事量積算値算出部と、
    前記仕事量の積算値と前記体温のデータとに基づいて、生体の熱障害の危険度を判定する危険度判定部とを備え、
    前記危険度判定部は、仕事量の積算値と体温上昇との関係を示す既知の直線式により、前記仕事量積算値算出部によって算出された仕事量の積算値と前記体温のデータとから生体の熱障害の危険度指数を算出し、この危険度指数と所定の危険度指数閾値とを比較することにより、生体の熱障害の危険度を判定することを特徴とするウェアラブルセンサシステム。
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