JP6569992B2 - Dementia information output system and control program - Google Patents
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Description
本発明は、認知症の判定等を行う認知症情報出力システム、及び、その認知症情報出力システムを構成する装置で用いられる制御プログラムに関する。 The present invention relates to a dementia information output system for determining dementia and the like, and a control program used in devices constituting the dementia information output system.
従来、見守りセンサユニットのスイッチの操作状況に基づいて、日常の操作傾向と異なる操作を発見することで認知症を見極める認知症初期段階見極めシステムが知られている(特許文献1参照)。 2. Description of the Related Art Conventionally, a dementia initial stage determination system is known that determines dementia by discovering an operation different from the daily operation tendency based on the operation status of the switch of the monitoring sensor unit (see Patent Document 1).
特許文献1に係る認知症初期段階見極めシステムでは、対象者(ユーザ)の日常の作業に対する追加の作業に基づいて、認知症か否かが判別される。例えば、毎日起床時に見守りセンサユニットのスイッチを操作するという追加の作業に基づいて、追加の作業をし忘れるか否かにより認知症か否かが判別される。
In the dementia initial stage determination system according to
本発明は、日常の作業に対する追加の作業を必要とせずに軽度認知症等の発症の可能性を示す認知症情報を出力し得る認知症情報出力システムを提供することを目的とする。また、本発明は、その認知症情報出力システムにおいて用いられる制御プログラム(コンピュータ用のプログラム)を提供することを目的とする。 An object of this invention is to provide the dementia information output system which can output the dementia information which shows the possibility of onset of mild dementia etc., without requiring the additional work with respect to a daily work. Moreover, an object of this invention is to provide the control program (program for computers) used in the dementia information output system.
なお、「軽度認知症等」は、軽度認知症と、その前段階である軽度認知障害(MCI:Mild Cognitive Impairment)とを包括する概念を意味する語として用いる。ここでは、軽度認知症等を単に認知症又は軽度認知症と呼ぶ場合がある。軽度認知症等は、健常な状態と区別される。 “Mild dementia etc.” is used as a term meaning a concept including mild dementia and mild cognitive impairment (MCI), which is the previous stage. Here, mild dementia or the like may be simply referred to as dementia or mild dementia. Mild dementia and the like are distinguished from a healthy state.
上記目的を達成するために本発明の一態様に係る認知症情報出力システムは、ユーザの体動を測定する測定部と、前記体動の測定結果を取得し、前記測定結果に基づいて、前記ユーザの睡眠時間帯を日毎に特定する取得部と、前記ユーザにより使用される電気機器が電源オン状態であるか否かを判別する判別部と、前記取得部で特定された前記睡眠時間帯に前記電気機器が電源オン状態であると前記判別部で判別される日の発生頻度である消し忘れ頻度に基づいて、前記ユーザが軽度認知症等を発症している可能性を判定する判定部と、前記判定部で判定された前記可能性を示す認知症情報を出力する出力部とを備える。 In order to achieve the above object, a dementia information output system according to an aspect of the present invention includes a measurement unit that measures a user's body movement, a measurement result of the body movement, and based on the measurement result, An acquisition unit that identifies a user's sleep time zone for each day, a determination unit that determines whether or not an electric device used by the user is in a power-on state, and the sleep time zone specified by the acquisition unit A determination unit that determines the possibility that the user has developed mild dementia or the like based on the frequency of forgetting to turn off, which is the occurrence frequency of the day determined by the determination unit as the electric device is in a power-on state; And an output unit that outputs dementia information indicating the possibility determined by the determination unit.
また、本発明の一態様に係る制御プログラムは、マイクロプロセッサを備える装置に、認知症情報出力処理を実行させるための制御プログラムであって、前記認知症情報出力処理は、ユーザの体動を測定する測定ステップと、前記体動の測定結果を取得し、前記測定結果に基づいて、前記ユーザの睡眠時間帯を日毎に特定する取得ステップと、前記ユーザにより使用される電気機器が電源オン状態であるか否かを判別する判別ステップと、前記取得ステップで特定された前記睡眠時間帯に前記電気機器が電源オン状態であると前記判別ステップで判別される日の発生頻度である消し忘れ頻度に基づいて、前記ユーザが軽度認知症等を発症している可能性を判定する判定ステップと、前記判定ステップで判定された前記可能性を示す認知症情報を出力する出力ステップとを含む。 A control program according to an aspect of the present invention is a control program for causing a device including a microprocessor to execute a dementia information output process, wherein the dementia information output process measures a user's body movement. A measurement step of acquiring, a measurement result of the body movement, an acquisition step of specifying the sleep time zone of the user for each day based on the measurement result, and an electric device used by the user in a power-on state A determination step of determining whether or not there is a frequency of forgetting to turn off, which is a frequency of occurrence of the day determined in the determination step that the electrical device is in a power-on state during the sleep time period specified in the acquisition step Based on the determination step of determining the possibility that the user has developed mild dementia and the like, and the dementia information indicating the possibility determined in the determination step And an output step of outputting.
本発明によれば、日常の作業に対する追加の作業を必要とせずに軽度認知症等の発症の可能性を示す認知症情報が得られる。 According to the present invention, dementia information indicating the possibility of development of mild dementia and the like can be obtained without requiring additional work for daily work.
(発明に至る知見)
高齢化社会において、認知症高齢者の問題が顕在化すると想定される。特に、最近、認知症高齢者が運転する車が高速道路を逆走したり歩道を走行したりすること等に伴う事故が報道でも盛んに取り上げられ、認知症に関連するテレビ番組が頻繁に放映されている。(Knowledge that leads to the invention)
In an aging society, it is assumed that the problems of elderly people with dementia will become apparent. In particular, accidents involving the driving of elderly people with dementia on the highway or on sidewalks have recently been actively covered in reports, and TV programs related to dementia are frequently broadcast. Has been.
認知症には、軽度から重度まで様々なレベルがある。認知症になる前の軽度認知障害の段階で異変が発見された場合、運動トレーニングなどによって認知症の発症が抑えられる可能性がある。そのため、軽度認知障害の段階で異変を早期に発見することが注目されている。異変を早期に発見する方法として、対象者自身が異変に気づく方法、及び、対象者の周囲の人が異変に気づく方法がある。 There are various levels of dementia, ranging from mild to severe. If abnormalities are detected at the stage of mild cognitive impairment before dementia, exercise training may reduce the onset of dementia. For this reason, attention has been focused on early detection of abnormalities at the stage of mild cognitive impairment. As a method of detecting an abnormality at an early stage, there are a method in which the subject himself / herself notices the abnormality and a method in which people around the subject notice the abnormality.
更に、対象者の周囲の人が異変に気づく方法には、対象者の周囲の人が対象者の話し方の異変に気づく方法、及び、対象者の周囲の人が対象者の生活行動の異変に気づく方法がある。ここでは、特に、対象者の周囲の人が対象者の生活行動の異変に気づく方法を説明する。 In addition, there are two methods for the people around the subject to notice anomalies: a method for the people around the subject to notice an anomaly in the subject's speech, and the people around the subject to an alteration in the living behavior of the subject. There is a way to notice. Here, in particular, a description will be given of a method in which a person around the subject notices a change in the living behavior of the subject.
対象者が認知症になれば、対象者の生活行動において、もの忘れが増加する。これは、対象者が認知症になれば、対象者の脳において情報を短期記憶から長期記憶に転換させる場所である海馬の働きが低下すること、又は、「ワーキングメモリ」の機能が低下することが原因であると推定される。ワーキングメモリは、例えば、情報を処理するための一時的な記憶に相当する。最近の研究において、認知症における記憶障害は、ワーキングメモリの障害に起因すると推定されている。 If the subject becomes dementia, forgetfulness increases in the living behavior of the subject. This means that if the subject becomes demented, the work of the hippocampus, which is a place where information is converted from short-term memory to long-term memory in the subject's brain, decreases, or the function of the “working memory” decreases. Is presumed to be the cause. The working memory corresponds to temporary storage for processing information, for example. In recent studies, memory impairment in dementia has been estimated to be due to impaired working memory.
そのため、対象者が認知症になれば、対象者の生活行動において、入浴忘れ、水道栓の閉め忘れ、及び、電気機器の消し忘れ等のような、いわゆる「し忘れ」が、症状として発生すると想定される。例えば、対象者が認知症になれば、対象者がテレビ及び照明器具等のような電気機器を消し忘れて(つまり、電気機器の電源を切り忘れて)入眠する可能性が高くなるかもしれない。 Therefore, if the subject becomes dementia, so-called “forgetting” occurs as symptoms, such as forgetting to bathe, forgetting to turn off the water tap, and forgetting to turn off the electrical equipment in the living behavior of the subject. is assumed. For example, if the subject has dementia, the subject may be more likely to fall asleep because he / she has forgotten to turn off an electrical device such as a television and a lighting device (ie, forget to turn off the electrical device).
実際に、高齢者施設に入居している認知症高齢者に対する介護記録を調査した結果、認知症高齢者がテレビを消し忘れて入眠する事象が2ヶ月強の間に2回程度発生している。一方、正常な高齢者がテレビを消し忘れて入眠する事象は発生していない。 Actually, as a result of investigating care records for elderly people with dementia living in elderly facilities, the event that elderly people with dementia forget to turn off the TV and fall asleep in about two months has occurred. . On the other hand, there is no event that normal elderly people forget to turn off the TV and fall asleep.
生活行動において「し忘れ」と意図的な行動とを区別することは容易ではないが、睡眠中において使用されないテレビ等の電気機器が睡眠中に電源オン状態である事象は電気機器の消し忘れと想定される。つまり、対象者の睡眠状態と電気機器の電源オン状態とに基づいて、「し忘れ」を検知することが可能かもしれない。 Although it is not easy to distinguish between “forgetting to do” and intentional behavior in daily activities, an event in which an electric device such as a TV that is not used during sleep is in a power-on state during sleep is a forgetting to turn off the electric device is assumed. That is, it may be possible to detect “forgetting” based on the sleep state of the subject and the power-on state of the electrical device.
ただし、対象者が認知症でなくても、「し忘れ」が発生する可能性がある。従って、一回の「し忘れ」で、対象者が認知症であると判定することは適切ではない。対象者が認知症であれば、「し忘れ」が繰り返されると想定される。 However, even if the subject does not have dementia, “forgetting” may occur. Therefore, it is not appropriate to determine that the subject has dementia with a single “forget”. If the subject is dementia, it is assumed that “forgetting” is repeated.
以上の知見等により、「し忘れ」の頻度に基づいて、軽度認知症等の発症の可能性を示す認知症情報を出力し得る認知症情報出力システムに係る技術思想が創出された。以下、その認知症情報出力システムの実施の形態について、図面を参照して説明する。 Based on the above knowledge and the like, a technical idea related to a dementia information output system capable of outputting dementia information indicating the possibility of development of mild dementia or the like based on the frequency of “forgetting to do” has been created. Hereinafter, embodiments of the dementia information output system will be described with reference to the drawings.
ここで示す実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。従って、以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、並びに、ステップ(工程)及びステップの順序等は、一例であって本発明を限定するものではない。以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意に付加可能な構成要素である。また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。 Each of the embodiments shown here shows a specific example of the present invention. Accordingly, the numerical values, shapes, materials, components, component arrangement and connection forms, steps (steps) and order of steps, and the like shown in the following embodiments are examples and limit the present invention. is not. Among the constituent elements in the following embodiments, constituent elements that are not described in the independent claims can be arbitrarily added. Each figure is a mimetic diagram and is not necessarily illustrated strictly.
(実施の形態1)
以下、本発明の一実施形態に係る認知症情報出力システム10について説明する。(Embodiment 1)
Hereinafter, a dementia
(構成)
認知症情報出力システム10は、高齢者又は被介護者等の対象者(ユーザ)が軽度認知症等を発症しているか否かを判定し、ユーザが軽度認知症等を発生している可能性(軽度認知症等を発症しているか否か等)を示す認知症情報を出力するシステムである。例えば、認知症情報出力システム10は、ユーザが電気機器を消し忘れる頻度に基づいて、ユーザが軽度認知症等を発症しているか否かを判定する。(Constitution)
The dementia
図1は、実施の形態1に係る認知症情報出力システム10の一例を示す概略構成図である。同図に示すように、認知症情報出力システム10は、認知症判定装置100a〜100c及び報知装置200を含んで構成される。ここでは便宜上、3つの認知症判定装置100a〜100cを示したが、認知症情報出力システム10は、1つ以上の任意の数の認知症判定装置を備え得る。
FIG. 1 is a schematic configuration diagram illustrating an example of a dementia
図1では、介護老人福祉施設又は介護療養型医療施設等といった介護保健施設(介護保険施設)20に適用した認知症情報出力システム10を例示している。認知症情報出力システム10では、介護保健施設20の介護居室22a〜22cで生活する各ユーザA〜Cについて、認知症判定装置100a〜100cにより軽度認知症等の発症に係る判定がなされて判定結果等を示す認知症情報が報知装置200へと送られる。
FIG. 1 illustrates a dementia
報知装置200は、例えば介護福祉士等の介護者、或いは、看護師、医師等が主に所在する管理室21に設置される。介護者等は報知装置200により、各介護居室22a〜22cで生活する各ユーザA〜Cについての認知症情報(そのユーザが軽度認知症等を発症している可能性に関する情報)を容易に知ることができ、適切に必要な措置等を行い得る。
The
介護居室22aは、ベッド23a及びテレビ24a等を備え、ユーザAが生活する部屋であり、介護居室22aに認知症判定装置100aが設置されている。同様に、介護居室22b、22cは、ベッド23b、23c、テレビ24b、24c、及び、認知症判定装置100b、100c等を備え、それぞれユーザB、Cが生活する部屋である。
The
認知症判定装置100aは、ユーザAがテレビ24aを消し忘れる頻度に基づいてユーザAが軽度認知症等であるか否か等を判定して判定結果を含む認知症情報を送信する機能を有する情報処理装置(コンピュータ)である。認知症判定装置100aは、体動センサ101、メモリ102、通信インタフェース(通信I/F)103及びプロセッサ(マイクロプロセッサ)104を備える。
The
ここでは、主にユーザAの介護居室22aに設置された認知症判定装置100aに着目して説明するが、認知症判定装置100b、100cも、認知症判定装置100aと同様の構成を備える。
Here, the description will be made mainly focusing on the
体動センサ101は、ユーザAの体動を検知するためのセンサである。体動センサ101は、ベッド23aに居るユーザAの体動を検知することができれば、いかなるセンサであってもよい。
The
例えば、体動センサ101は、人体の動きを測定するために電波(例えばマイクロ波等)を発信(送信)して反射波を受信する送受信回路を含む電波センサである。体動センサ101は、ユーザAの体動を測定するため、ベッド23a(例えばマットレスの下層に位置するボトムの一部等)、或いは、介護居室22aにおけるベッド23aの上方の天井部分等に設置されてもよい。
For example, the
また、体動センサ101は、ベッド23aの枕元に載置され、ベッド23aの振動を検知することにより、ユーザAの体動を検知してもよい。また、体動センサ101は、ユーザAによって携帯され、ユーザAの体動に伴う振動を検知することにより、ユーザAの体動を検知してもよい。また、体動センサ101は、介護居室22aに設置されるカメラを含んでいてもよい。そして、体動センサ101は、カメラから得られる映像に基づいて、ユーザAの体動を検知してもよい。
The
また、体動センサ101は、更に、ユーザAがベッド23aに居ることを検知してもよい。体動センサ101は、ユーザAがベッド23aに居ることを検知するための人感センサを含んでいてもよい。
The
メモリ102は、プログラム及びデータを予め保持しているROM(Read Only Memory)、プログラムの実行に際してデータ等の記憶に利用するためのRAM(Random Access Memory)等である。メモリ102は、例えば不揮発性メモリを含んでいてもよい。
The
通信I/F103は、報知装置200と通信するための通信回路である。認知症判定装置100aと報知装置200との通信は、無線通信であっても有線通信であってもよい。
The communication I /
プロセッサ104は、メモリ102に格納された制御プログラムを実行することにより通信I/F103等を制御する処理を行う。なお、認知症判定装置100aは、例えばLCD(Liquid Crystal Display)等のディスプレイを含んでもよく、そのディスプレイに認知症情報を表示することとしてもよい。
The
管理室21に設置された報知装置200は、通信I/F及びディスプレイを備えるモニター装置であり、例えばメモリ及びプロセッサを備えるコンピュータ端末であってもよい。
The
図2は、本実施の形態に係る認知症情報出力システム10における認知症判定装置100aの機能ブロック図である。認知症判定装置100aは、ユーザAが生活する介護居室22aに設置されている。なお、同図には、介護居室22aに設置された電気機器(テレビ)24a、及び、管理室21に設置された報知装置200の機能構成についても付記している。
FIG. 2 is a functional block diagram of the
図1に示されたハードウェア構成を備える認知症判定装置100aは、ユーザAが電気機器(テレビ)24aを消し忘れる頻度に基づいて認知症情報を出力する機能を実現する。そのため、認知症判定装置100aは、機能構成要素として図2に示すように測定部110、取得部120、判別部170、判定部140及び出力部160を備える。なお、認知症判定装置100aの各機能構成要素における主な処理内容と、取り扱われる情報(データ)とを図3に示す。
The
測定部110は、体動センサ101、及び、制御プログラムを実行するプロセッサ104等により実現され、体動センサ101を用いてユーザAの体動を測定する機能を有する。例えば体動センサ101が電波センサである場合において、測定部110は、ユーザAの体動を、電波センサから発信された電波に係る送信信号の波形と反射波に係る受信信号の波形とから特定することで、体動の測定結果を得る。
The
ドップラーの原理に基づく周知技術により、送信信号の波形と受信信号の波形との差分から、送信信号に係る電波を反射した人体等の動く速度に比例した周波数(ドップラー周波数)が得られ、また、ドップラー周波数の波形の振幅が得られる。例えば、電波センサを用いて得られたドップラー周波数が、人体の動きのうち、微振動(呼吸、心拍等)と体動とを区別する閾値(例えば2Hz)を超える場合における波形の振幅に応じて、体動の測定結果(体動量)を特定することが可能となる。 From the difference between the waveform of the transmission signal and the waveform of the reception signal, a frequency (Doppler frequency) proportional to the moving speed of the human body or the like reflecting the radio wave related to the transmission signal is obtained by a known technique based on the Doppler principle. The amplitude of the Doppler frequency waveform is obtained. For example, depending on the amplitude of the waveform when the Doppler frequency obtained using a radio wave sensor exceeds a threshold (for example, 2 Hz) that distinguishes micromotion (breathing, heartbeat, etc.) and body movement among human body movements. It becomes possible to specify the measurement result (body movement amount) of the body movement.
測定部110では、例えば、体動センサ101を用いて、1分毎に、体動の大きさを0(体動なし等の最小値)から9(最大値)までの10段階の値に区別した、体動の測定結果(体動量)を特定し得る。なお、測定部110は、体動センサ101を備えていなくてもよく、測定部110の外部の体動センサ101から得られる情報に基づいて、体動を測定してもよい。更に、測定部110は、体動センサ101から得られる情報に基づいて、ユーザAがベッド23aに居ることを検知してもよい。
In the
取得部120は、制御プログラムを実行するプロセッサ104等により実現され、ユーザAの睡眠時間帯における体動の測定結果を取得する機能を有する。取得部120は、ユーザAの睡眠時間帯を、測定部110により得たユーザAの体動の測定結果に基づいて特定する。睡眠時間帯は、概ね睡眠中の時間帯であり、睡眠時を含み、一時的な非睡眠時(夜間に一時的に目覚めた状態等)を含んでもよい。
The
睡眠時間帯の特定方法の一例は、入眠時と起床時とをユーザAの体動の測定結果から推定して、入眠時から起床時までを睡眠時間帯として特定する方法である。例えば、取得部120は、1分毎のユーザAの体動の測定結果(体動量)の値が0である状態が一定期間(例えば数十分間等)連続したこと等により入眠時を推定する。また、取得部120は、入眠時の後において、1分毎の体動の測定結果の値が所定値(例えば1)より大きい状態が一定期間(例えば数十分間)連続したこと等により起床時を推定する。
An example of a method for specifying a sleep time zone is a method of estimating sleep onset and wakeup from a measurement result of user A's body movement, and specifying from sleep onset to wakeup as a sleep time zone. For example, the
図4に、体動の測定結果(体動量)の時間的変化を例示する。同図に模式的に示す体動量の変化の例においては、例えば23時が入眠時と推定され、例えば5時が起床時と推定される。これにより、この日のユーザAの睡眠時間帯は23時から5時までと特定される。このように体動の測定結果に基づいて睡眠時間帯を特定することは、睡眠時間帯におけるユーザAの体動の測定結果を用いた軽度認知症等の判定の精度を高めるために有用である。 FIG. 4 illustrates a temporal change in the measurement result (body movement amount) of body movement. In the example of the change in the amount of body movement schematically shown in the figure, for example, it is estimated that, for example, 23:00 is when falling asleep, and, for example, 5:00 is estimated when waking up. Thereby, the sleep time zone of the user A on this day is specified from 23:00 to 5 o'clock. Thus, specifying the sleep time zone based on the measurement result of the body motion is useful for improving the accuracy of the determination of mild dementia and the like using the measurement result of the body motion of the user A in the sleep time zone. .
体動の測定結果に対して、その他のアルゴリズムを適用することで、入眠時及び起床時が推定されてもよい。また、入眠時の推定に夜間であることを条件とし、起床時の推定に午前中であることを条件とする等の方法が用いられてもよい。 By applying another algorithm to the measurement result of body movement, the time of falling asleep and the time of waking up may be estimated. Alternatively, a method may be used such that the sleep is estimated at night and the wake-up is in the morning.
また、取得部120は、ユーザAがベッド23aに居ることを条件として睡眠時間帯を特定してもよい。そのため、取得部120は、ユーザAがベッド23aに居るか否かを示す情報を測定部110から取得してもよい。なお、ユーザAがベッド23aで生活している場合には、基本的にユーザAがベッド23aに居ると想定されるため、ユーザAがベッド23aに居ることは特に確認されなくてもよい。
Moreover, the
また、例えば、取得部120は、睡眠時間帯を日毎に特定する。なお、ここで、日は、24時間の単位期間に相当し、必ずしも午前0時で区切られなくてもよく、例えば正午で区切られてもよい。また、取得部120は、睡眠時間帯の特定処理を必ずしも日々実行しなくてもよい。例えば、取得部120は、一週間分の測定結果を取得し、その測定結果に基づいて、一週間における日毎の睡眠時間帯を特定することにより、一週間分の睡眠時間帯の特定処理を週に一回実行してもよい。
In addition, for example, the
判別部170は、メモリ102、通信I/F103、及び、制御プログラムを実行するプロセッサ104等により実現される。判別部170は、テレビ24aが電源オン状態であるか否かを判別してその判別結果を時刻と対応付けて保持するオンオフ判別機能を有する。電源オン状態は、テレビ24aの電源が切られていない状態であり、具体的には消費電力が所定値(例えばゼロ、略ゼロの値、或いは、待機電力の値等)より大きい状態である。テレビ24aの電源を切るとテレビ24aは電源オフ状態になる。
The
判別部170は、この判別を、例えば、テレビ24aが電源オン状態になった直後及び電源オフ状態になる直前に、テレビ24aが電源オフ状態になる旨或いは電源オン状態になる旨を示す信号をテレビ24aから取得することで行うことができる。
The
また、判別部170は、テレビ24aが接続されている分電盤の分岐回路等に設けた電流センサから検出した電流を示す信号を取得することにより、テレビ24aの消費電力を算定してもよい。この場合には判別部170は、算定した消費電力がゼロ或いは所定の待機電力(例えば数W)以下であれば電源オフ状態であり、それ以外であれば電源オン状態であると判別し得る。
In addition, the
判定部140は、メモリ102、及び、制御プログラムを実行するプロセッサ104等により実現される。判定部140は、取得部120で特定された睡眠時間帯に電気機器(テレビ)24aが電源オン状態であると判別部170で判別される日の発生頻度である消し忘れ頻度を評価して軽度認知症等の発症を判定する軽度認知症等発症判定機能を有する。つまり、判定部140は、睡眠時間帯に電気機器24aが電源オン状態である日の発生頻度に相当する消し忘れ頻度に基づいて、軽度認知症等の発症の可能性を判定する。
The
判定部140は、睡眠時間帯の全体に亘って電気機器24aが電源オン状態である日の発生頻度を消し忘れ頻度として評価してもよい。或いは、判定部140は、睡眠時間帯における1時点(例えば入眠時)において電気機器24aが電源オン状態である日の発生頻度を消し忘れ頻度として評価してもよい。判定部140は、消し忘れ頻度を評価するため、睡眠時間帯に電気機器24aが電源オン状態であるか否かを日毎に判定し、判定結果をメモリ102等に記憶させることにより保持してもよい。
The
そして、例えば、判定部140は、消し忘れ頻度が所定基準頻度を超える場合に、ユーザAが軽度認知症等を発症していると判定する。所定基準頻度は、例えば、1週間のうち2日の頻度、1週間以上の期間において10%の頻度、或いは、2日連続する頻度(つまり2日以上の期間において100%の頻度)等である。消し忘れ頻度は、例えば、1週間より長い一定期間Tにおける発生頻度である。軽度認知症等であるか否かをより精度良く判定するためには、一定期間Tが長期(例えば3ヵ月等)であることが有用となる。
For example, when the forgetting-off frequency exceeds a predetermined reference frequency, the
出力部160は、制御プログラムを実行するプロセッサ104、及び、通信I/F103等により実現される。出力部160は、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性を示す認知症情報を出力する機能を有する。
The
この認知症情報は、判定部140によりユーザAが軽度認知症等を発症していると判定された場合にはユーザAが軽度認知症等を発症している旨を示す。この他に、出力部160は、認知症情報に、過去一定期間における消し忘れ頻度を示す情報、消し忘れの発生日を示す情報、及び、消し忘れ頻度の推移を示す情報等を含めてもよい。
The dementia information indicates that the user A has developed mild dementia or the like when the
なお、判定部140によりユーザAが軽度認知症等を発症していると判定されない場合に、出力部160は認知症情報を出力しないこととしてもよい。また、判定部140によりユーザAが軽度認知症等を発症していると判定されない場合に、出力部160は、過去一定期間における消し忘れ頻度等(軽度認知症等の疑いを示す度合い等)についての指標値(例えば単位は%)を含む認知症情報を出力してもよい。
Note that if the
例えば、出力部160は、認知症情報を報知装置200に送信することにより認知症情報の出力を行う。報知装置200では、通信部210により受信した認知症情報に基づいて、出力部220により、認知症情報をディスプレイ等に表示する。また、認知症判定装置100aがディスプレイを備える場合においては認知症判定装置100aの出力部160は、そのディスプレイに認知症情報を表示することにより、出力し得る。
For example, the
(動作)
以下、上述の構成を備える認知症情報出力システム10における認知症判定装置100aの動作について説明する。(Operation)
Hereinafter, operation | movement of the
図5は、本実施の形態に係る認知症判定装置100aにおける認知症情報出力処理を示すフローチャートである。以下、同図に即して認知症情報出力処理を説明する。
FIG. 5 is a flowchart showing dementia information output processing in
認知症判定装置100aは、体動センサ101を用いて測定部110によりユーザAの体動を測定する(ステップS11)。そして、認知症判定装置100aは、取得部120で体動の測定結果(体動量)を取得し睡眠時間帯を日毎に特定する(ステップS12)。認知症判定装置100aの判別部170は、電気機器24aが電源オン状態であるか否かを時刻毎に判別する(ステップS13)。
The
そして、認知症判定装置100aの判定部140は、過去一定期間における消し忘れ頻度が閾値(所定基準頻度)を超えるか否かを判別する(ステップS14)。消し忘れ頻度は、ステップS12で特定された睡眠時間帯に電気機器24aが電源オン状態であるとステップS13で判別される日の発生頻度である。過去一定期間は、例えば1週間等である。過去一定期間は、最初に電気機器24aを消し忘れた日から現在まででもよい。
Then, the
ステップS14において、消し忘れ頻度が所定基準頻度を超える場合には、判定部140は、ユーザAが軽度認知症等を発症していると判定する(ステップS15)。判定部140は、消し忘れ頻度を判定に用いることで、例えば、認知症とは無関係に不注意によって消し忘れが発生した場合に軽度認知症等と誤判定する可能性を低減し得る。運用においては、この誤判定を抑制する観点で適切な所定基準頻度を定めておくことが有用となる。
In step S14, when the frequency of forgetting to erase exceeds the predetermined reference frequency, the
ステップS15での判定結果に基づいて、出力部160は、ユーザAが軽度認知症等を発症している旨を含む認知症情報の出力(報知装置200への送信等)を行う(ステップS16)。ステップS14において、消し忘れ頻度が所定基準頻度を超えない場合には、出力部160は、認知症情報を出力しなくてもよいし、ユーザAが軽度認知症等を発症している旨を示さない認知症情報を出力してもよい。
Based on the determination result in step S15, the
ステップS16の処理の後、或いは、ステップS14で消し忘れ頻度が所定基準頻度を超えないと判別した場合には、認知症判定装置100aは、ステップS11での処理に戻る。例えば、ステップS11の処理は、1日毎に行われる。また、例えば、ステップS11の処理は、随時行われ、ステップS12以降の処理は、一週間分まとめて行われてもよい。
After the process of step S16 or when it is determined in step S14 that the forgetting-off frequency does not exceed the predetermined reference frequency, the
このような認知症情報出力処理により、ユーザAが入眠時等において電気機器(テレビ等)の電源を切り忘れているような場合において、そのことに基づく認知症情報が報知装置200のディスプレイに表示されるようになる。
By such a dementia information output process, when the user A forgets to turn off the electrical device (TV or the like) at the time of falling asleep, the dementia information based on that is displayed on the display of the
認知症判定装置100b、100cも上述の認知症判定装置100aと同様の動作を行うので、ユーザA〜Cが軽度認知症等を発症した場合にその旨の情報が、管理室21に設置された報知装置200のディスプレイに表示されるようになる。
Since the
(実施の形態2)
本実施の形態における軽度認知症等の判定は、消し忘れ頻度に加えて、更に、睡眠時間帯における体動の測定結果に基づいている。(Embodiment 2)
The determination of mild dementia or the like in the present embodiment is based on the measurement result of body movement in the sleep time zone in addition to the frequency of forgetting to turn off.
認知症の症状として、睡眠が浅くなる等の睡眠障害が生じることが知られている。認知症では、睡眠及び覚醒等といった生物時計の制御を司る視床下部及び脳幹に広範かつ重度の器質障害を有するとされている。そして、アルツハイマー型認知症の患者では、夜間の入眠から翌朝の起床までの時間(睡眠時間帯)において頻繁に覚醒状態と睡眠状態とを繰り返すことが、毎日のように続く例が知られている。 As a symptom of dementia, it is known that sleep disorders such as shallow sleep occur. In dementia, it is said that the hypothalamus and brainstem that control biological clocks such as sleep and awakening have extensive and severe organic disorders. And in patients with Alzheimer-type dementia, there is a known example in which the awakening state and the sleeping state are frequently repeated in the time from sleeping at night to waking up the next morning (sleeping period). .
即ち、アルツハイマー型認知症によって、生物時計が狂い、サーカディアンリズム障害が発生する場合がある。そして、これにより、日中の覚醒レベルが低下し、更に、サーカディアンリズム障害が増幅され、睡眠の分断、及び、夜間活動等の症状が現れる場合がある。 That is, due to Alzheimer's dementia, the biological clock may be distorted and circadian rhythm disturbance may occur. As a result, the level of wakefulness during the day may be reduced, circadian rhythm disturbance may be amplified, and symptoms such as sleep disruption and night activity may appear.
これらの知見に基づいて、本発明者らは実験を行い、高齢者の睡眠時間帯における体動センサによる測定結果(体動量)が、高齢者が健常者の場合と軽度認知症等を発症した者の場合とで異なることを発見した。 Based on these findings, the present inventors conducted an experiment, and the measurement result (body movement amount) by the body motion sensor in the elderly's sleeping hours developed mild dementia, etc. when the elderly was a healthy person. I found a difference in the case of the person.
図6Aに、高齢の健常者(健常な状態の者)の睡眠時間帯における体動量の推移のグラフG01Aを示し、図6Bに高齢の認知症の発症者の睡眠時間帯における体動量の推移のグラフG01Bを示す。図6A及び図6Bは、実験結果を概略的なイメージとして表したものである。この例では、睡眠時間帯を固定的に23時から6時までと定めている。なお、図6A及び図6Bには、睡眠時間帯のみならず1日の総体動量の推移のグラフG02A、G02Bも付加的に示している。 FIG. 6A shows a graph G01A of the transition of the body movement amount in the sleep time zone of the elderly healthy person (the person in the healthy state), and FIG. 6B shows the transition of the body motion amount in the sleep time zone of the onset of the elderly dementia. The graph G01B is shown. 6A and 6B represent the experimental results as a schematic image. In this example, the sleeping time zone is fixedly defined as from 23:00 to 6:00. 6A and 6B additionally show graphs G02A and G02B of the transition of the total body movement amount in one day as well as the sleep time zone.
この例の睡眠時間帯における体動量は、体動センサにより1分毎に、体動の大きさを0(体動なし等の最小値)から9(最大値)までの10段階の値に区別して測定し、その値を睡眠時間帯において累積したものである。また、1日の総体動量は、体動センサにより1分毎に、体動の大きさを0(体動なし等の最小値)から9(最大値)までの10段階の値に区別して測定し、その値を1日(24時間)において累積したものである。 In this example, the amount of body movement in the sleep time zone is divided into 10 steps from 0 (minimum value such as no body movement) to 9 (maximum value) by the body motion sensor every minute. It is measured separately, and the value is accumulated in the sleep time zone. In addition, the total body movement amount per day is measured by a body motion sensor by distinguishing the magnitude of body movement into 10 steps from 0 (minimum value such as no body movement) to 9 (maximum value). The values are accumulated in one day (24 hours).
図6Aに示すように、健常者の総体動量は日毎に、ある程度大きく変化するが、睡眠時間帯における健常者の体動量はあまり変化しない。これに対して図6BのグラフG01Bに示すように、認知症を発症した者の睡眠時間帯における体動量は、図6AのグラフG01Aに示す健常者の睡眠時間帯における体動量と比べて日毎(24時間毎)の変化が大きい。 As shown in FIG. 6A, the total body movement amount of a healthy person changes greatly to some extent from day to day, but the movement amount of a healthy person in a sleep time zone does not change much. On the other hand, as shown in the graph G01B in FIG. 6B, the body movement amount in the sleep time zone of the person who developed dementia is more daily (in comparison with the body motion amount in the sleep time zone of the healthy person shown in the graph G01A in FIG. 6A). Change every 24 hours) is large.
なお、図6BのグラフG02Bに示すように、認知症を発症した者の総体動量については、図6AのグラフG02Aに示す健常者の総体動量と同様に日毎にある程度大きく変化する。従って、睡眠時間帯の体動に注目することが認知症の発症者と健常者との区別において有用となる。認知症の発症者は、発症前においては健常者であるので、軽度認知症等の発症の前後を区別(つまり健常な状態と軽度認知症等の状態との区別)するためにも睡眠時間帯の体動を測定することが有用となる。 Note that, as shown in the graph G02B of FIG. 6B, the total body movement amount of the person who has developed dementia changes to some extent every day in the same manner as the total body movement amount of the healthy person shown in the graph G02A of FIG. 6A. Therefore, paying attention to body movements during the sleeping hours is useful in distinguishing between persons with dementia and healthy individuals. Since the onset of dementia is a healthy person before the onset, the sleep period is also used to distinguish between before and after the onset of mild dementia (that is, to distinguish between a normal state and a mild dementia state). It is useful to measure body movement.
上記に基づいて、実施の形態1における認知症情報出力システム10が部分的に変形された認知症情報出力システム11を以下に説明する。
Based on the above, the dementia
(構成)
認知症情報出力システム11は、実施の形態1で示した認知症情報出力システム10(図1参照)の認知症判定装置を変形し、消し忘れ頻度に加えて、更に、睡眠時間帯における体動に基づいて、ユーザが軽度認知症等を発症している可能性を判定する。ここでは、主に、図2に示すユーザAの生活する介護居室22aの認知症判定装置100aを変形した認知症判定装置1100aに着目して説明する。(Constitution)
The dementia
なお、認知症情報出力システム11では認知症判定装置100b、100cについても認知症判定装置1100aと同様な構成に変形される。本実施の形態に係る認知症情報出力システム11は、ここで示さない点については、実施の形態1で示した認知症情報出力システム10と同様であり、同じ構成については実施の形態1と同じ符号を用いて、適宜説明を省略する。また、認知症判定装置1100aは、ハードウェア面において実施の形態1で示した認知症判定装置100aと同様である。
In the dementia
図7は、本実施の形態に係る認知症情報出力システム11における認知症判定装置1100aの機能ブロック図である。認知症判定装置1100aは、ユーザAが生活する介護居室22aに設置されている。なお、同図には、介護居室22aに設置された電気機器(テレビ)24a、及び、管理室21に設置された報知装置200を付記している。
FIG. 7 is a functional block diagram of the
認知症判定装置1100aは、睡眠時間帯におけるユーザAの体動の測定結果、及び、電気機器24aの消し忘れ頻度に基づく認知症情報を出力する機能を実現する。そのため、認知症判定装置1100aは、機能構成要素として図7に示すように測定部110、取得部1120、記憶部1130、判別部170、判定部1140、更新部1150及び出力部160を備える。なお、認知症判定装置1100aの各機能構成要素における主な処理内容と、取り扱われる情報(データ)とを図8に示す。
The
取得部1120は、実施の形態1で示した取得部120の機能に加えて、次の機能を有する。即ち、取得部1120は、ユーザAの睡眠時間帯における体動の測定結果を単位期間(例えば24時間)毎に取得する機能を有する。ここでは、単位期間を24時間(1日)として説明する。なお、単位期間が、24時間(1日)の場合に、午前0時で必ずしも単位期間(1日)を区切る必要はなく、例えば正午で単位期間を区切り得る。
The
取得部1120は、測定部110により得たユーザAの体動の測定結果に基づいて1日(24時間の単位期間)におけるユーザAの睡眠時間帯を特定し、特定した睡眠時間帯におけるユーザAの体動の測定結果を取得(特定)する。そして、取得部1120は、睡眠時間帯におけるユーザAの体動の測定結果を判定部1140に伝達する。
The
記憶部1130は、メモリ102の一領域等により実現され、ユーザAの睡眠時間帯の体動の測定結果と比較するために用いるための、健常者の睡眠時間帯の体動に関する基準データを記憶する機能を有する。この健常者は、例えば、高齢であって軽度認知症等を発症していない者であり、ユーザA以外の健常者であってもよいし、例えば、軽度認知症等を発症していない時期におけるユーザAであってもよい。
The
基準データが、取得部1120により取得された睡眠時間帯のユーザAの体動の測定結果と比較されるものであるため、軽度認知症等を発症していない時期におけるユーザAについて測定された、睡眠時間帯の体動量に関するものであることは有用である。記憶部1130に記憶される基準データは、例えば、複数の単位期間(複数日)において測定された健常者の睡眠時間帯の体動量の平均値である。
Since the reference data is to be compared with the measurement result of the body movement of the user A in the sleep time period acquired by the
判定部1140は、実施の形態1で示した判定部140の機能に加えて、次の機能を有する。即ち、判定部1140は、記憶部1130に記憶された基準データと、ユーザAの1日の睡眠時間帯における体動の測定結果とを比較して差分(差異の大きさ)を評価することで、その1日が異変日か健常日かを判定する異変日判定機能を有する。異変日は、ユーザAが健常でないと推定される日であり、健常日は、ユーザAが健常であると推定される日である。
The
異変日判定機能で評価する差分(差異の大きさ)は、例えば基準データとユーザAの1日の睡眠時間帯における体動の測定結果との比、或いは、差の大きさ(絶対値)である。ここでは、差異の大きさは、差の絶対値であるものとして説明する。判定部1140は、異変日判定機能として例えば、基準データと、取得部1120で取得された測定結果(ユーザAの1日の睡眠時間帯における体動の測定結果)との差の絶対値が所定閾値(ここでは閾値σ)を超える場合にその1日は異変日であると判定する。
The difference (magnitude of difference) evaluated by the anomaly day determination function is, for example, the ratio between the reference data and the measurement result of body movement in the daytime sleep period of the user A, or the magnitude of the difference (absolute value). is there. Here, the magnitude of the difference is described as being the absolute value of the difference. The
また判定部1140は、その差の絶対値が閾値σを超えない場合にその1日は健常日であると判定する。ここで、記憶部1130に記憶する基準データが複数日において測定された健常者の睡眠時間帯の体動量の平均値であるところ、その複数日において測定された体動量の標準偏差σが閾値σとして用いられる。
The
図9に、健常者の睡眠時間帯における体動量の分布と異変日判定用の閾値σとの関係を示す。基準データは、図9の体動量の分布における平均値mに相当し、ユーザAの睡眠時間帯の体動の測定結果がその平均値m+標準偏差σより大きい場合及び平均値m−標準偏差σより小さい場合に異変日と判定される。なお、上述した差の絶対値と比較する所定閾値は、必ずしも、複数日において測定された健常者の睡眠時間帯の体動量の標準偏差でなくてもよく、標準偏差に一定比率を乗じた値であってもよい。 FIG. 9 shows the relationship between the distribution of the amount of body movement in the healthy person's sleep time zone and the threshold σ for determining the abnormal day. The reference data corresponds to the average value m in the body motion amount distribution of FIG. 9, and when the measurement result of the body motion of the user A during the sleep time is larger than the average value m + standard deviation σ and the average value m−standard deviation σ. If it is smaller, it is determined as an abnormal day. In addition, the predetermined threshold value compared with the absolute value of the difference mentioned above does not necessarily need to be a standard deviation of the amount of body movement in a normal person's sleep time measured in multiple days, and is a value obtained by multiplying the standard deviation by a certain ratio. It may be.
また、判定部1140は、消し忘れ頻度に加えて、更に、睡眠時間帯における体動の測定結果に基づいて、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性を判定する機能を有する。
In addition to the frequency of forgetting to turn off, the
つまり、判定部1140は、更に、基準データとユーザAの睡眠時間帯の体動の測定結果との差異の大きさが所定閾値(閾値σ:第1閾値)を超える単位期間(つまり異変日判定機能により判定した異変日)の発生頻度を評価して軽度認知症等の発症を判定する。具体的には、判定部1140は、異変日の発生頻度が所定基準頻度を超える場合には、ユーザAが軽度認知症等を発症していると判定する。
That is, the
所定基準頻度は、例えば、1週間のうち5日の頻度、1週間以上の期間において70%の頻度、或いは、5日連続する頻度(つまり5日以上の期間において100%の頻度)等である。異変日の発生頻度は、例えば、1週間より長いある一定期間Tにおける発生頻度であり、軽度認知症等であるか否かをより精度良く判定するためには、一定期間Tが長期(例えば3ヵ月等)であることが有用となる。 The predetermined reference frequency is, for example, a frequency of 5 days in a week, a frequency of 70% in a period of 1 week or more, or a frequency of 5 consecutive days (that is, a frequency of 100% in a period of 5 days or more). . The occurrence frequency of the abnormal day is, for example, the occurrence frequency in a certain period T longer than one week, and in order to determine more accurately whether or not it is mild dementia or the like, the certain period T is long (for example, 3 Month).
図10に日毎の睡眠時間帯の体動量、並びに、異変日及び健常日の判定結果の一例を示す。例えば、所定基準頻度が、過去1週間以上の期間において70%の頻度であるとすると、図10の例によれば、16日に異変日の発生頻度が所定基準頻度を超え、判定部1140は、ユーザAが軽度認知症等を発症していると判定する。
FIG. 10 shows an example of the amount of body movement in each day's sleep time zone, and the determination result of abnormal day and healthy day. For example, if the predetermined reference frequency is 70% in the period of the past one week or more, according to the example of FIG. 10, the occurrence frequency of the unusual day exceeds the predetermined reference frequency on the 16th, and the
そして、判定部1140は、消し忘れ頻度が所定基準頻度(第2閾値)を超える場合、又は、異変日の発生頻度が所定基準頻度(第3閾値)を超える場合、ユーザAが軽度認知症等を発症していると判定する。
When the frequency of forgetting to erase exceeds a predetermined reference frequency (second threshold) or when the occurrence frequency of an abnormal day exceeds a predetermined reference frequency (third threshold), the
例えば、判定部1140は、ユーザAの睡眠時間帯(例えば入眠時)において判別部170によりテレビ24aが電源オン状態であると判別された場合には、ユーザAが軽度認知症等を発症していると判定する。また、例えば、判定部1140は、基準データとユーザAの1日の睡眠時間帯の体動量との差の絶対値が閾値σを超える日(異変日)の発生頻度が所定基準頻度を超える場合、ユーザAが軽度認知症等を発症していると判定する。
For example, if the
更新部1150は、制御プログラムを実行するプロセッサ104等により実現される。更新部1150は、基準データと取得部1120により取得された測定結果(ユーザAの睡眠時間帯の体動量)との差異の大きさが所定閾値(閾値σ)を超えない日(単位期間)内のその測定結果を反映するように基準データを更新する機能を有する。
The
例えば、基準データが、複数日において測定された健常者の睡眠時間帯の体動量(複数日の体動量の総和)の平均値(総和を日数で除した値)である場合において、更新部1150は、次のように基準データの更新を行い得る。
For example, in the case where the reference data is an average value (a value obtained by dividing the sum by the number of days) of the amount of body motion (total of the amount of body motion for a plurality of days) in the sleep time zone of a healthy person measured on a plurality of days, the
即ち、更新部1150は、判定部1140で健常日と判定された日のユーザAの睡眠時間帯の体動量を1日分として、その複数日の体動量の総和に加えてから、算定した平均値(新たな総和を合計日数で除した値)を新たな基準データ(更新後の基準データ)とする。この更新に際して、例えば、判定部1140が異変日か健常日かの判定に用いる閾値σを、その健常日と判定された日のユーザAの睡眠時間帯の体動量を含めた複数日の体動量の標準偏差に対応するように更新してもよい。
That is, the
なお、更新部1150により記憶部1130に記憶された基準データが更新された後においては、判定部1140は、その更新後の基準データを用いて判定を行う。即ち、判定部1140は、更新後の基準データと更新後に取得部1120で取得された測定結果(ユーザAの睡眠時間帯の体動量)との差異の大きさが閾値を超える異変日の発生頻度が所定基準頻度を超える場合、ユーザAが軽度認知症等を発症していると判定する。
In addition, after the reference data stored in the
(動作)
以下、上述の構成を備える認知症情報出力システム11における認知症判定装置1100aの動作について説明する。(Operation)
Hereinafter, the operation of the
図11は、本実施の形態に係る認知症判定装置1100aにおける認知症情報出力処理を示すフローチャートである。以下、同図に即して認知症情報出力処理を説明する。
FIG. 11 is a flowchart showing dementia information output processing in
認知症判定装置1100aは、体動センサ101を用いて測定部110によりユーザAの体動を測定する(ステップS21)。そして、認知症判定装置1100aは、取得部1120で体動の測定結果(体動量)を取得し睡眠時間帯を日毎に特定する(ステップS22)。認知症判定装置1100aの判別部170は、電気機器24aが電源オン状態であるか否かを時刻毎に判別する(ステップS23)。認知症判定装置1100aは、取得部1120で1日の睡眠時間帯における体動の測定結果(体動量)を取得する(ステップS24)。
The
認知症判定装置1100aの判定部1140は、ステップS24で取得されたユーザAの1日の睡眠時間帯の体動の測定結果と記憶部1130に記憶された基準データとの差の大きさが閾値σ(第1閾値)を超えるか否かを判別する(ステップS25)。ステップS25で判別に用いられる基準データは、健常者の睡眠時間帯の体動量の平均値等であり、例えばユーザAについて健常な状態の時期に測定した睡眠時間帯の体動量の平均値であってもよい。
The
ステップS25において、測定結果と基準データとの差の大きさが閾値σを超える場合には、判定部1140は、その1日を異変日として判定する(ステップS26)。また、1日の睡眠時間帯の体動の測定結果と基準データとの差の大きさが閾値σを超えない場合には、判定部1140は、更新部1150にその体動の測定結果に基づいて基準データを更新させ(ステップS27)、その1日を健常日と判定する(ステップS28)。
If the magnitude of the difference between the measurement result and the reference data exceeds the threshold σ in step S25, the
続いて、判定部1140は、過去一定期間における消し忘れ頻度が第2閾値(所定基準頻度)を超えるか否かを判別し、過去一定期間における異変頻度が第3閾値(所定基準頻度)を超えるか否かを判別する(ステップS29)。ここで、異変頻度は、異変日の発生頻度であり、消し忘れ頻度は、ステップS12で特定された睡眠時間帯に電気機器24aが電源オン状態であるとステップS13で判別される日の発生頻度である。過去一定期間は、例えば1週間等である。
Subsequently, the
過去一定期間は、最初に消し忘れが発生した日から現在まででもよい。また、消し忘れ頻度が第2閾値を超えるか否かを判別するための過去一定期間と、異変頻度が第3閾値を超えるか否かを判別するための過去一定期間とは互いに異なっていてもよい。例えば、消し忘れ頻度が第2閾値を超えるか否かを判別するための過去一定期間は、最初に消し忘れが発生した日から現在まででもよい。また、例えば、異変頻度が第3閾値を超えるか否かを判別するための過去一定期間は、最初の異変日から現在まででもよい。 The past certain period may be from the day when the first forgetting to disappear to the present. In addition, the past fixed period for determining whether or not the frequency of forgetting to erase exceeds the second threshold is different from the past fixed period for determining whether or not the change frequency exceeds the third threshold. Good. For example, the past fixed period for determining whether or not the frequency of forgetting to erase exceeds the second threshold may be from the date when forgetting to erase first occurs to the present. Further, for example, the past certain period for determining whether or not the abnormality frequency exceeds the third threshold may be from the first abnormality date to the present.
ステップS29において、消し忘れ頻度が第2閾値を超える場合、又は、異変頻度が第3閾値を超える場合には、判定部1140は、ユーザAが軽度認知症等を発症していると判定する(ステップS30)。
In step S29, when the frequency of forgetting to erase exceeds the second threshold value, or when the abnormal frequency exceeds the third threshold value, the
判定部1140は、消し忘れ頻度を判定に用いることで、例えば、認知症とは無関係に不注意によって消し忘れが発生した場合に軽度認知症等と誤判定する可能性を低減し得る。また、判定部1140は、異変日の発生頻度を判定に用いることで、例えば夏の熱帯夜等により寝苦しく睡眠時間帯に体動が大きくなる日が稀に発生した場合に軽度認知症等と誤判定する可能性を低減し得る。運用においては、これらの誤判定を抑制する観点で適切な所定基準頻度(第2閾値及び第3閾値)を定めておくことが有用となる。
The
ステップS30での判定結果に基づいて出力部160は、ユーザAが軽度認知症等を発症している旨を含む認知症情報の出力(報知装置200への送信等)を行う(ステップS31)。ステップS29において、消し忘れ頻度が第2閾値を超えず、かつ、異変頻度が第3閾値を超えないと判別した場合には、出力部160は、認知症情報を出力しなくてもよいし、ユーザAが軽度認知症等を発症している旨を示さない認知症情報を出力してもよい。
Based on the determination result in step S30, the
ステップS31の処理の後、或いは、ステップS29で、消し忘れ頻度が第2閾値を超えず、かつ、異変頻度が第3閾値を超えないと判別した場合には、認知症判定装置1100aは、ステップS21での処理に戻る。例えば、ステップS21の処理は、1日毎に行われる。また、例えば、ステップS21の処理は、随時行われ、ステップS22以降の処理は、一週間分まとめて行われてもよい。
After the process of step S31 or when it is determined in step S29 that the forgetting-off frequency does not exceed the second threshold and the abnormal frequency does not exceed the third threshold, the
このような認知症情報出力処理により、ユーザAが睡眠障害を発症している場合においても、そのことに基づく認知症情報が報知装置200のディスプレイに表示されるようになる。
By such a dementia information output process, even when the user A develops a sleep disorder, the dementia information based on that is displayed on the display of the
(他の実施の形態等)
以上、実施の形態1、2により認知症情報出力システム10、11について説明したが、上述した実施の形態は一例にすぎず、各種の変更、付加、省略等が可能であることは言う迄もない。(Other embodiments, etc.)
As mentioned above, although the dementia
上述の実施の形態では、認知症情報出力システム10、11が介護保健施設20で利用される例を示したがこれは一例にすぎない。例えば、認知症情報出力システム10、11は、住宅(戸建て住宅、集合住宅の個別住戸等)、高齢者向け集合住宅、病院、その他の施設等で利用され得る。
In the above-described embodiment, the example in which the dementia
また、上述の実施の形態で示した認知症情報出力システム10、11における認知症判定装置100a、1100aがディスプレイ等の提示装置(表示装置)を含む場合、体動センサ101を除く認知症判定装置100a、1100aを管理室21に設けてもよい。この場合、認知症判定装置100a、1100aは、介護居室22a〜22cに設置された体動センサ101からユーザA〜Cの体動の測定結果を取得して、測定結果に基づいて軽度認知症等か否かの判定等を行って判定結果を含む認知症情報を出力(提示)し得る。
In addition, when the
なお、管理室21に認知症判定装置100a、1100aを含ませた場合に、認知症判定装置100a、1100aは表示装置を含まなくても管理室21の報知装置200に認知症情報を送信して提示させてもよい。管理室21内に認知症判定装置100aを設置した構成の一例を、図12に示す。
In addition, when the
また、認知症情報出力システム10、11で1人だけのユーザAを対象として軽度認知症等に係る情報の出力を行う場合には、1つの認知症判定装置100a、1100aを備えれば足りる。
In addition, when outputting information related to mild dementia or the like for only one user A in the dementia
また、上述した認知症判定装置100a、1100aの出力部160が認知症情報を送信する相手は、管理室21に設けられた報知装置200であることに限られない。認知症判定装置100a、1100aの通信I/F103は、例えば、電話網又はインターネット等の広域ネットワークと接続可能なものであってもよい。そして、報知装置200は、管理室21とは異なる場所に設けられたパーソナルコンピュータ(PC)のような通信装置等、或いは、移動体であるスマートフォンのような情報通信端末等であってもよい。
In addition, the partner to which the
例えば、一人暮らしの高齢者の住宅に認知症判定装置100aを設置し、認知症判定装置100aに、高齢者と離れて生活する家族のスマートフォンのメールアドレス等を記憶し、出力部160で認知症情報をそのスマートフォンへ送信することは有用である。また、認知症判定装置100a、1100aは複数の送信先に認知症情報を送信することとしてもよい。
For example, the
また、上述の実施の形態では認知症判定装置100a、1100aが体動センサ101を含む。しかし、認知症判定装置100a、1100aは、体動センサ101を含まなくてもよく、体動センサ101からユーザAの睡眠時間帯における体動の測定結果を取得できればよい。なお、認知症判定装置100a、1100aと体動センサ101とが分離した構成の場合において、例えば体動センサ101が測定部110及び取得部120、1120の機能を包含することとしてもよい。
In the above-described embodiment, the
また、認知症判定装置100a、1100aの各機能構成要素の機能分担は一例にすぎず、例えば取得部120、1120が測定部110を包含してもよいし、例えば出力部160が判定部140、1140を包含してもよい。
Moreover, the function sharing of each functional component of the
また、上述の実施の形態では、消し忘れ頻度が閾値よりも高い場合に、ユーザAが軽度認知症等を発症していると判定部140、1140が判定する動作が示されている。この動作は、消し忘れ頻度に基づいて、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性を判定する動作の一例であり、また、消し忘れ頻度が高いほど、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性が高いと判定する動作の一例である。
In the above-described embodiment, an operation is described in which the
判定部140、1140は、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性を判定する際、ユーザAが軽度認知症等を発症しているか否かを判定してもよいし、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性の高さを判定してもよい。そして、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性を示す認知症情報は、ユーザAが軽度認知症等を発症しているか否かを示してもよいし、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性の高さをパーセンテージで示してもよい。
The
また、判定部140、1140は、消し忘れ頻度が高いほど、1以上の閾値に基づいて、段階的に、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性が高いと判定してもよい。或いは、判定部140、1140は、消し忘れ頻度が高ければ高いほど、閾値によらず、無段階で連続的に、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性がより高いと判定してもよい。言い換えれば、判定部140、1140は、消し忘れ頻度が高くなるにつれて、軽度認知症等の可能性を段階的に高くしてもよいし、連続的に高くしてもよい。
The
また、健常状態においても、ユーザAの個性等によって、消し忘れ頻度が高い可能性がある。そこで、判定部140、1140は、消し忘れ頻度の変化に基づいて、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性を判定してもよい。つまり、判定部140、1140は、第1期間における消し忘れ頻度と、第1期間よりも後の第2期間における消し忘れ頻度との差に基づいて、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性を判定してもよい。
Even in a normal state, the frequency of forgetting to erase may be high due to the personality of the user A or the like. Therefore, the
具体的には、判定部140、1140は、消し忘れ頻度が第1頻度から第1頻度よりも高い第2頻度に上昇した場合、消し忘れ頻度が第2頻度に維持されている場合よりも、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性が高いと判定してもよい。また、判定部140、1140は、消し忘れ頻度の上昇の度合いが大きいほど、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性が高いと判定してもよい。
Specifically, when the forgetting-off frequency is increased from the first frequency to the second frequency higher than the first frequency, the
更に、判定部140、1140は、1以上の閾値に基づいて、段階的に、消し忘れ頻度の上昇の度合いが大きいほど、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性が高いと判定してもよい。或いは、判定部140、1140は、閾値によらず、無段階で連続的に、消し忘れ頻度の上昇の度合いが大きければ大きいほど、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性がより高いと判定してもよい。
Further, the
また、実施の形態2では、消し忘れ頻度が第2閾値を超える場合、或いは、異変頻度が第3閾値を超える場合に、ユーザAが軽度認知症等を発症していると判定部1140が判定する動作が示されている。この動作は、消し忘れ頻度と異変頻度とに基づいて、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性を判定する動作の一例であり、消し忘れ頻度と異変頻度とがそれぞれ高いほど、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性が高いと判定する動作の一例である。
Further, in the second embodiment, the
判定部1140は、消し忘れ頻度と異変頻度とに係る一定の条件判断に基づいて、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性を判定してもよい。例えば、判定部1140は、消し忘れ頻度が第2閾値を超え、かつ、異変頻度が第3閾値を超える場合にのみ、ユーザAが軽度認知症等を発症していると判定してもよい。
The
また、例えば、判定部1140は、消し忘れ頻度が高いほど、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性が高いと判定し、異変頻度が高いほど、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性が高いと判定する。判定部1140は、消し忘れ頻度に基づいて判定される可能性と、異変頻度に基づいて判定される可能性とを平均化して、ユーザAが軽度認知症等を発症している最終的な可能性を判定してもよい。
In addition, for example, the
また、例えば、判定部1140は、消し忘れ頻度に基づいて判定される可能性と、異変頻度に基づいて判定される可能性とを重み付けして、ユーザAが軽度認知症等を発症している最終的な可能性を判定してもよい。判定部1140は、最終的な可能性を判定するための重み付け係数を含む関数を用いてもよい。
In addition, for example, the
例えば、ユーザAが健常である期間における消し忘れ頻度が高いほど、消し忘れ頻度に基づいて判定される可能性の信頼性は低いかもしれない。従って、ユーザAが健常である期間における消し忘れ頻度が高いほど、消し忘れ頻度に基づいて判定される可能性に対する重み付け(重み付け係数)を小さくしてもよい。 For example, the higher the frequency of forgetting to erase during the period when the user A is healthy, the lower the reliability of the possibility of being determined based on the frequency of forgetting to erase. Therefore, the higher the frequency of forgetting to erase during the period when the user A is healthy, the smaller the weighting (weighting coefficient) for the possibility of determination based on the frequency of forgetting to erase.
同様に、ユーザAが健常である期間における異変頻度が高いほど、異変頻度に基づいて判定される可能性の信頼性は低いかもしれない。従って、ユーザAが健常である期間における異変頻度が高いほど、異変頻度に基づいて判定される可能性の重み付け(重み付け係数)を小さくしてもよい。 Similarly, the higher the change frequency in the period during which the user A is healthy, the lower the reliability of the possibility of being determined based on the change frequency. Therefore, the weight (weighting coefficient) of the possibility of determination based on the abnormal frequency may be reduced as the abnormal frequency in the period during which the user A is healthy is higher.
また、テレビ24aは、ユーザAが使用する電気機器の一例にすぎず、電気機器は、テレビ24aに限らず、照明器具、オーディオ機器、或いは、その他の機器であってもよい。
The
また、認知症判定装置100a、1100aは、更に、ユーザAが利用する水道の蛇口(水栓)が吐水状態であるか止水状態であるかをセンサ等で判別して、ユーザAの睡眠時間帯に吐水状態である場合にユーザAが軽度認知症等を発症していると判定してもよい。認知症になると、電気機器の消し忘れ、及び、水栓の閉め忘れ等の「し忘れ」が生じると想定されるため、認知症判定装置100a、1100aは、このような「し忘れ」に基づいて、適切にユーザAの軽度認知症等を発症している可能性を判定できる場合がある。
In addition, the
また、上述の実施の形態で出力部160が、認知症情報をディスプレイに表示してもよいことを示したが、表示以外の方法で認知症情報を提示してもよい。ここで情報の提示は、人間の五感により認識されるように情報を出力することである。表示以外の提示方法として、例えば、認知症情報の内容に係る音声の再生(スピーカ等からの音声出力)、或いは、軽度認知症等を発症している旨を示す認知症情報である場合における発光、又は、ブザーの鳴動等が挙げられる。
Moreover, although the
また、上述の認知症判定装置100a、1100a等における処理手順(図5及び図11に示す手順等)の実行順序は、必ずしも、上述した通りの順序に制限されるものではない。発明の要旨を逸脱しない範囲で、実行順序を入れ替えたりその一部を省略したりすることが可能である。また、その処理手順(図5及び図11に示す手順等)の全部又は一部は、ハードウェアにより実現されても、ソフトウェアを用いて実現されてもよい。
Further, the execution order of the processing procedures (the procedures shown in FIGS. 5 and 11 and the like) in the above-described
なお、ソフトウェアによる処理は、認知症判定装置100a、1100a等に含まれるプロセッサ104がメモリ102に記憶された制御プログラムを実行することにより実現されるものである。また、その制御プログラムを記録媒体に記録して頒布や流通させてもよい。例えば、頒布された制御プログラムを認知症判定装置(コンピュータ)100a、1100a等にインストールして、プロセッサ104に実行させることで、コンピュータに図5及び図11に示した処理手順の全部又は一部を行わせることが可能となる。
Note that the processing by software is realized by executing a control program stored in the
また、上述した実施の形態で示した構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明の範囲に含まれる。なお、本発明の包括的又は具体的な各種態様には、装置、システム、方法等の1つ又は複数の組み合わせが含まれる。以下、本発明の一態様に係る認知症情報出力システムについての構成、変形態様、及び、効果等について示す。 In addition, embodiments realized by arbitrarily combining the constituent elements and functions described in the above-described embodiments are also included in the scope of the present invention. Note that various general or specific aspects of the present invention include one or a plurality of combinations of devices, systems, methods, and the like. Hereinafter, the configuration, modification, effects, and the like of the dementia information output system according to one aspect of the present invention will be described.
(1)本発明の一態様に係る認知症情報出力システム10(又は11)は、測定部110と、取得部120(又は1120)と、判別部170と、判定部140(又は1140)と、出力部160(又は220)とを備える。測定部110は、ユーザAの体動を測定する。取得部120(又は1120)は、体動の測定結果(体動量)を取得し、測定結果に基づいて、ユーザAの睡眠時間帯を日毎に特定する。判別部170は、ユーザAにより使用される電気機器(例えばテレビ24a)が電源オン状態であるか否かを判別する。
(1) The dementia information output system 10 (or 11) according to one aspect of the present invention includes a
判定部140(又は1140)は、取得部120(又は1120)で特定された睡眠時間帯に電気機器が電源オン状態であると判別部170で判別される日の発生頻度である消し忘れ頻度に基づいて、ユーザAが軽度認知症を発症している可能性を判定する。出力部160(又は220)は、判定部140(又は1140)で判定された可能性を示す認知症情報を出力する。
The determination unit 140 (or 1140) determines the frequency of forgetting to turn off, which is the occurrence frequency of the day when the
これにより、この認知症情報出力システム10(又は11)は、日常の作業に対する追加の作業を必要とせずに軽度認知症等の発症の可能性を示す認知症情報を出力し得る。そして、出力される認知症情報を確認することで、ユーザAが軽度認知症等を発症している可能性が認識され得る。 Thereby, this dementia information output system 10 (or 11) can output the dementia information which shows the possibility of onset of mild dementia etc., without requiring additional work with respect to daily work. And the possibility that the user A is developing mild dementia etc. may be recognized by confirming the dementia information output.
(2)例えば、判定部140(又は1140)は、消し忘れ頻度が高いほど、ユーザAが軽度認知症を発症している可能性が高いと判定してもよい。 (2) For example, the determination unit 140 (or 1140) may determine that the higher the frequency of forgetting to turn off, the higher the possibility that the user A has developed mild dementia.
これにより、判定部140(又は1140)は、消し忘れ頻度が低い場合に比べて、消し忘れ頻度が高い場合に、ユーザAが軽度認知症を発症している可能性が相対的に高いと判定することができる。従って、判定部140(又は1140)は、ユーザAが軽度認知症を発症している可能性をより適切に判定することができる。 Accordingly, the determination unit 140 (or 1140) determines that the possibility that the user A has mild dementia is relatively high when the frequency of forgetting to erase is high compared to the case where the frequency of forgetting to erase is low. can do. Therefore, the determination unit 140 (or 1140) can more appropriately determine the possibility that the user A has developed mild dementia.
(3)例えば、判定部140(又は1140)は、消し忘れ頻度の変化に基づいて、ユーザAが軽度認知症を発症している可能性を判定してもよい。 (3) For example, the determination unit 140 (or 1140) may determine the possibility that the user A has developed mild dementia based on the change in the frequency of forgetting to turn off.
これにより、判定部140(又は1140)は、ユーザAに関する状態の変化に基づいて、ユーザAが軽度認知症を発症している可能性を適切に判定することができる。 Thereby, the determination part 140 (or 1140) can determine appropriately the possibility that the user A has developed mild dementia based on the change of the state regarding the user A.
(4)例えば、判定部140(又は1140)は、消し忘れ頻度が第1頻度から第2頻度に上昇した場合、消し忘れ頻度が第2頻度に維持されている場合よりも、ユーザAが軽度認知症を発症している可能性が高いと判定してもよい。 (4) For example, when the forgetting-off frequency increases from the first frequency to the second frequency, the determination unit 140 (or 1140) determines that the user A is milder than when the forgetting-off frequency is maintained at the second frequency. It may be determined that the possibility of developing dementia is high.
これにより、軽度認知症とは無関係にユーザAの個性等によって消し忘れ頻度が高い場合に、ユーザAが軽度認知症を発症している可能性が高いと誤って判定されることが抑制される。 Thereby, when the frequency of forgetting to erase is high due to the personality of the user A regardless of the mild dementia, it is suppressed that the user A is highly likely to develop mild dementia. .
(5)例えば、判定部140(又は1140)は、消し忘れ頻度の上昇の度合いが大きいほど、ユーザAが軽度認知症を発症している可能性が高いと判定してもよい。 (5) For example, the determination unit 140 (or 1140) may determine that the user A is more likely to develop mild dementia as the degree of increase in the frequency of forgetting to erase is larger.
これにより、判定部140(又は1140)は、消し忘れ頻度の上昇の度合いが小さい場合に比べて、消し忘れ頻度の上昇の度合いが大きい場合に、ユーザAが軽度認知症を発症している可能性が相対的に高いと判定することができる。従って、判定部140(又は1140)は、ユーザAが軽度認知症を発症している可能性をより適切に判定することができる。 Thereby, the determination unit 140 (or 1140) may cause the user A to develop mild dementia when the degree of increase in the frequency of forgetting to be erased is large compared to the case where the degree of increase in the frequency of forgetting to erase is small. It can be determined that the property is relatively high. Therefore, the determination unit 140 (or 1140) can more appropriately determine the possibility that the user A has developed mild dementia.
(6)例えば、出力部160(又は220)は、認知症情報を提示することにより、認知症情報の出力を行うこととしてもよい。 (6) For example, the output unit 160 (or 220) may output the dementia information by presenting the dementia information.
これにより、認知症情報出力システム10(又は11)によって、ユーザAの軽度認知症等の発症の可能性に係る認知症情報を知ることが可能になる。 Thereby, the dementia information output system 10 (or 11) makes it possible to know dementia information related to the possibility of the onset of mild dementia or the like of the user A.
(7)例えば、出力部160は、認知症情報を報知装置200に送信することにより、認知症情報の出力を行うこととしてもよい。報知装置200は、認知症情報出力システム10(又は11)に含まれてもよいし、認知症情報出力システム10(又は11)の外部に所在してもよい。
(7) For example, the
これにより、報知装置200において認知症情報を受信して、例えば表示等することが可能となる。このため、測定部110等を備える認知症情報出力システム10(又は11)の装置(例えば認知症判定装置100a)から離れた報知装置200を利用して、ユーザAの関係者及び介護者等がユーザAに係る認知症情報を把握することが可能となる。
As a result, the
また、出力される認知症情報を確認することで、ユーザAが軽度認知症等を発症していることが認識され得る。例えば、ユーザAの関係者及び介護者等は、ユーザAに常時密着して観察しなくても、認知症情報出力システム10(又は11)の報知装置200等が出力する認知症情報により、ユーザAが軽度認知症等を発症したことを認識できるようになる。
Moreover, it can be recognized that the user A develops mild dementia etc. by confirming the output dementia information. For example, the person concerned and the caregiver of the user A can use the dementia information output by the
なお、認知症情報により軽度認知症等を発症したことが認識されることを契機として、例えば医師等がユーザAの詳細な状態を診断し、適切な処置等を行い得る。この診断に際しては、必要に応じて各種測定機器(CTスキャナ等)によりユーザAの人体(脳等)の状態が検査される。このように、認知症情報出力システム10(又は11)は、診断、及び、機器利用による検査実施等の契機となり得る認知症情報を出力するという効果を奏する。 Note that, for example, a doctor or the like can diagnose the detailed state of the user A and take appropriate measures or the like when the dementia information recognizes that mild dementia or the like has occurred. For this diagnosis, the state of the human body (such as the brain) of the user A is examined by various measuring devices (such as a CT scanner) as necessary. As described above, the dementia information output system 10 (or 11) has an effect of outputting dementia information that can be used as an opportunity for diagnosis and implementation of a test by using a device.
(8)本発明の一態様に係る制御プログラムは、プロセッサ(マイクロプロセッサ)104を備える装置(認知症判定装置100a、1100a)に、認知症情報出力処理を実行させるための制御プログラムである。この認知症情報出力処理は、測定ステップ(例えばステップS11)と、取得ステップ(例えばステップS12)と、判別ステップ(例えばステップS13)と、判定ステップ(例えばステップS14、S15)と、出力ステップ(例えばステップS16)とを含む。
(8) The control program which concerns on 1 aspect of this invention is a control program for making an apparatus (
測定ステップでは、ユーザ(対象者)の体動を測定する。取得ステップでは、体動の測定結果を取得し、測定結果に基づいて、ユーザの睡眠時間帯を日毎に特定する。判別ステップでは、ユーザにより使用される電気機器が電源オン状態であるか否かを判別する。 In the measurement step, the body movement of the user (subject) is measured. In the acquisition step, a measurement result of body movement is acquired, and a user's sleep time zone is specified for each day based on the measurement result. In the determination step, it is determined whether or not the electric device used by the user is in a power-on state.
判定ステップでは、取得ステップで特定された睡眠時間帯に電気機器が電源オン状態であると判別ステップで判別される日の発生頻度である消し忘れ頻度に基づいて、ユーザが軽度認知症等を発症している可能性を判定する。出力ステップでは、判定ステップで判定された可能性を示す認知症情報を出力する。 In the determination step, the user develops mild dementia or the like based on the frequency of forgetting to turn off, which is the occurrence frequency of the day determined in the determination step that the electrical device is in the power-on state during the sleep time period specified in the acquisition step. Determine the possibility of In the output step, dementia information indicating the possibility determined in the determination step is output.
この制御プログラムを認知症判定装置(コンピュータ)にインストールして、プロセッサ104に実行させることにより、ユーザが軽度認知症等を発症している可能性を示す認知症情報が出力され得る。
By installing this control program in a dementia determination apparatus (computer) and causing the
10、11 認知症情報出力システム
24a〜24c テレビ(電気機器)
104 プロセッサ(マイクロプロセッサ)
110 測定部
120、1120 取得部
140、1140 判定部
160、220 出力部
170 判別部
200 報知装置
A〜C ユーザ10, 11 Dementia
104 processor (microprocessor)
110
Claims (8)
前記体動の測定結果を取得し、前記測定結果に基づいて、前記ユーザの睡眠時間帯を日毎に特定する取得部と、
前記ユーザにより使用される電気機器が電源オン状態であるか否かを判別する判別部と、
前記取得部で特定された前記睡眠時間帯に前記電気機器が電源オン状態であると前記判別部で判別される日の発生頻度である消し忘れ頻度に基づいて、前記ユーザが軽度認知症等を発症している可能性を判定する判定部と、
前記判定部で判定された前記可能性を示す認知症情報を出力する出力部とを備える
認知症情報出力システム。A measurement unit for measuring a user's body movement;
An acquisition unit that acquires a measurement result of the body movement, and specifies a sleep time zone of the user for each day based on the measurement result;
A determination unit for determining whether or not the electric equipment used by the user is in a power-on state;
Based on the frequency of forgetting to turn off, which is the frequency of occurrence of the day when the electrical device is in a power-on state during the sleep time period specified by the acquisition unit, the user may have mild dementia, etc. A determination unit for determining the possibility of developing;
A dementia information output system comprising: an output unit that outputs dementia information indicating the possibility determined by the determination unit.
請求項1に記載の認知症情報出力システム。The dementia information output system according to claim 1, wherein the determination unit determines that the possibility is higher as the frequency of forgetting to erase is higher.
請求項1に記載の認知症情報出力システム。The dementia information output system according to claim 1, wherein the determination unit determines the possibility based on a change in the frequency of forgetting to turn off.
請求項3に記載の認知症情報出力システム。The determination unit determines that the possibility is higher when the forgetting-off frequency increases from a first frequency to a second frequency than when the forgetting-off frequency is maintained at the second frequency. 3. The dementia information output system according to 3.
請求項3又は4に記載の認知症情報出力システム。The dementia information output system according to claim 3 or 4, wherein the determination unit determines that the possibility is higher as the degree of increase in the frequency of forgetting to erase is larger.
請求項1に記載の認知症情報出力システム。The dementia information output system according to claim 1, wherein the output unit outputs the dementia information by presenting the dementia information.
請求項1に記載の認知症情報出力システム。The dementia information output system according to claim 1, wherein the output unit outputs the dementia information by transmitting the dementia information to a notification device.
前記認知症情報出力処理は、
ユーザの体動を測定する測定ステップと、
前記体動の測定結果を取得し、前記測定結果に基づいて、前記ユーザの睡眠時間帯を日毎に特定する取得ステップと、
前記ユーザにより使用される電気機器が電源オン状態であるか否かを判別する判別ステップと、
前記取得ステップで特定された前記睡眠時間帯に前記電気機器が電源オン状態であると前記判別ステップで判別される日の発生頻度である消し忘れ頻度に基づいて、前記ユーザが軽度認知症等を発症している可能性を判定する判定ステップと、
前記判定ステップで判定された前記可能性を示す認知症情報を出力する出力ステップとを含む
制御プログラム。A control program for causing a device including a microprocessor to execute dementia information output processing,
The dementia information output process is:
A measurement step for measuring a user's body movement;
An acquisition step of acquiring the measurement result of the body movement and specifying the sleep time zone of the user for each day based on the measurement result;
A determination step of determining whether or not the electrical equipment used by the user is in a power-on state;
Based on the frequency of forgetting to turn off, which is the frequency of occurrence of the day determined in the determination step that the electrical device is in a power-on state in the sleep time period specified in the acquisition step, the user has mild dementia, etc. A determination step for determining the possibility of developing;
An output step of outputting dementia information indicating the possibility determined in the determination step.
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JP7146623B2 (en) * | 2018-12-26 | 2022-10-04 | セコム株式会社 | Security system |
JP7017740B2 (en) * | 2019-04-24 | 2022-02-09 | 東京瓦斯株式会社 | Cognitive function output system and program |
JP7419110B2 (en) | 2020-03-03 | 2024-01-22 | ダイハツ工業株式会社 | Dementia risk assessment in-vehicle system |
JP7204805B2 (en) * | 2021-03-31 | 2023-01-16 | 西日本電信電話株式会社 | Learning device, estimation device, learning method, estimation method and computer program |
JP2023013078A (en) * | 2021-07-15 | 2023-01-26 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Information processing device, information processing method, and program |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7855650B2 (en) * | 2008-04-15 | 2010-12-21 | The General Electric Company | System and method for monitoring the cognitive ability of a person |
WO2013126557A2 (en) * | 2012-02-22 | 2013-08-29 | Mgoodlife, Corp. | Personalization platform for behavioral change |
JP5912952B2 (en) * | 2012-07-17 | 2016-04-27 | 株式会社アイトシステム | Dementia early stage identification system |
US20140370469A1 (en) * | 2013-06-12 | 2014-12-18 | International Business Machines Corporation | Utilizing appliance operating patterns to detect cognitive impairment |
JP2015089163A (en) * | 2013-10-28 | 2015-05-07 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Behavior evaluation device, behavior evaluation system, behavior evaluation method, and program |
JP6435482B2 (en) * | 2014-01-24 | 2018-12-12 | 地方独立行政法人青森県産業技術センター | Dementia prediction system, dementia prediction program, and dementia prediction method |
JP6411111B2 (en) * | 2014-07-24 | 2018-10-24 | タイオー株式会社 | Dementia risk assessment system |
JP6258172B2 (en) * | 2014-09-22 | 2018-01-10 | 株式会社東芝 | Sound information processing apparatus and system |
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