JP6959089B2 - 電子機器および診断システム - Google Patents

Description

本開示は、電子機器および診断システムに関する。

従来、各種のセンサによって検出されたユーザの生体情報に基づいて、そのユーザの健康状態などを診断する技術が提案されている。例えば、特許文献１は、様々な種類の健康診断を、最適なセンサを用いて行う健康診断装置を提案している。

特開２０１０−２１７９４８号公報

センサによるユーザの生体情報の検出を簡略化しつつ、当該ユーザの健康状態を推定できれば、非常に有利である。

本開示の目的は、簡単な検出により、健康状態を推定する電子機器および診断システムを提供することにある。

一実施形態に係る電子機器は、
検出されたユーザの環境情報を受信する受信部と、
前記環境情報に対応する前記ユーザの生体情報が所定のパターンにある場合、前記ユーザは前記所定のパターンに対応する健康状態にあると推定するコントローラと、
を備える。

一実施形態に係る診断システムは、
ユーザの環境情報を検出するセンサを備え、前記センサが検出した環境情報を出力する診断装置と、
前記診断装置から受信した前記環境情報に対応する前記ユーザの生体情報が所定のパターンにある場合、前記ユーザは前記所定のパターンに対応する健康状態にあると推定する電子機器と、を備える。

一実施形態に係る電子機器および診断システムによれば、簡単な検出により、健康状態を推定することができる。

一実施形態に係る診断システムの概略構成を示す機能ブロック図である。 一実施形態に係る診断システムの動作を説明するシーケンス図である。 一実施形態に係る診断サーバの動作を説明する概念図である。 一実施形態に係る診断装置の動作を説明するフローチャートである。 一実施形態に係る診断サーバの動作を説明するフローチャートである。

以下、一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。まず、一実施形態に係る診断システムについて説明する。本実施形態に係る診断システムは、診断装置と、診断サーバ（電子機器）とを含んで構成される。診断装置は、ユーザの健康状態または環境情報を診断サーバに送信する。また、診断サーバは、診断装置から受信した情報に基づいて、ユーザの健康状態を推定する。

図１は、一実施形態に係る診断システムの概略構成を示す機能ブロック図である。

図１に示すように、本実施形態に係る診断システム１は、診断装置１０と、本開示の電子機器としての診断サーバ２０とを含んで構成される。診断装置１０と、診断サーバ２０とは、ネットワークＮに有線または無線で接続されることにより、相互に通信を行うことができる。また、診断システム１は、必要に応じて、データベースサーバ３０（以下、「ＤＢサーバ３０」と記す）を含んで構成してもよい。この場合、

まず、診断装置１０について説明する。

診断装置１０は、図１に示すように、通信部１２と、コントローラ１４と、を備えている。また、図１に示すように、診断装置１０は、メモリ１６と、報知部１８と、を備えてもよい。また、図１に示すように、センサ１１は、診断装置１０に接続される。本実施形態において、センサ１１は、診断装置１０に有線または無線で接続されることにより、センサ１１が検出した情報を診断装置１０に送信することができる。図１においては、センサ１１は、診断装置１０の外部に別個の部材として示してある。しかしながら、診断装置１０は、センサ１１を内蔵する構成としてもよい。

通信部１２は、無線または有線を介して例えばネットワークＮに接続することにより、通信を行うためのインターフェースである。以下、通信部１２は、診断装置１０が無線により通信することを可能にする機能部として説明する。通信部１２は、アンテナを介して例えば無線通信基地局などと無線通信することにより通信ネットワークに接続し、診断装置１０がデータ通信などを行うための機能を実現する。通信部１２は、例えば通常のスマートフォンまたはフィーチャーフォンが備える無線通信機能を実現する要素と同様に構成し得る。より詳細には、通信部１２は、図１に示すように、送信部１２１と、受信部１２２とを含んで構成される。送信部１２１は、各種情報を、例えば診断サーバ２０などに送信（出力）する。また、受信部１２２は、例えば診断サーバ２０などから、各種情報を受信する。

通信部１２によってサポートされる通信方式は、無線通信規格とすることができる。無線通信規格として、例えば、２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ等のセルラーフォンの通信規格がある。セルラーフォンの通信規格として、例えば、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、Ｗ−ＣＤＭＡ（Wideband Code Division Multiple Access）、ＣＤＭＡ２０００（Wideband Code Division Multiple Access 2000）、ＰＤＣ（Personal Digital Cellular）、ＧＳＭ（登録商標）（Global System for Mobile Communication）、ＰＨＳ（Personal Handy-phone System）等を含む。無線通信規格として、さらに、例えば、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）、ＩＥＥＥ８０２．１１、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association）、ＮＦＣ（Near Field Communication）等を含む。通信部１２は、上述した通信規格の１つまたは複数をサポートしていてもよい。

コントローラ１４は、診断装置１０を構成する各機能部をはじめとして、診断装置１０を全体的に制御および管理する。コントローラ１４は、制御手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ等のプロセッサとすることができる。コントローラ１４が実行するプログラムは、例えばメモリ１６または外部の記憶媒体等に格納される。

診断装置１０は、以下さらに述べるように、種々の機能を実行するための制御および処理能力を提供するために、コントローラ１４として少なくとも１つのプロセッサを含んでもよい。種々の実施形態によれば、少なくとも１つのプロセッサは、単一の集積回路（ＩＣ）として、または複数の通信可能に接続された集積回路、および／またはディスクリート回路（discrete circuits）として実現されてもよい。少なくとも１つのプロセッサは、種々の既知の技術に従って実現されることが可能である。

ある実施形態において、プロセッサは、１以上のデータ計算手続または処理を実行するために構成された、１以上の回路またはユニットを含む。例えば、プロセッサは、１以上のプロセッサ、コントローラ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号処理装置、プログラマブルロジックデバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイ、またはこれらのデバイス若しくは構成の任意の組み合わせ、または他の既知のデバイス若しくは構成の組み合わせを含むことにより、以下に説明する機能を実行してもよい。

本実施形態において、コントローラ１４は、例えば、センサ１１が検出した情報を診断サーバ２０に送信する。また、本実施形態において、コントローラ１４は、例えば、診断サーバ２０からユーザの健康情報を受信して、所定の条件に応じて報知する。本実施形態に特徴的なコントローラ１４の動作については、さらに後述する。

メモリ１６は、コントローラ１４から取得した情報をはじめとして、各種の情報を記憶する。またメモリ１６は、コントローラ１４によって実行されるプログラム等を記憶する。その他、メモリ１６は、例えばコントローラ１４による演算結果などの各種データも記憶する。さらに、メモリ１６は、コントローラ１４が動作する際のワークメモリ等も含むことができるものとして、以下説明する。メモリ１６は、例えば半導体メモリまたは磁気ディスク等により構成することができるが、これらに限定されず、任意の記憶装置とすることができる。例えば、メモリ１６は、光ディスクのような光学記憶装置としてもよいし、光磁気ディスクなどとしてもよい。

報知部１８は、コントローラ１４の処理結果などを、ユーザに報知する各種の部材で構成してよい。例えば、報知部１８は、発光ダイオード、ＬＣＤ（Liquid crystal display）、または有機もしくは無機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイのような、ユーザに文字または描画した情報などを伝達する視覚的な出力部としてよい。また、例えば、報知部１８は、ブザーまたはスピーカのような、ユーザに音または音声などを伝達する聴覚的な出力部としてよい。また、例えば、報知部１８は、バイブレータまたは触感フィードバック機能を備えたタッチパネルのような、ユーザに振動などを伝達する触覚的な出力部としてもよい。

センサ１１は、外部デバイスとして診断装置１０に接続されるように構成してもよいし、診断装置１０に内蔵されるように構成してもよい。本実施形態において、センサ１１は、各種のセンサを採用してよい。

例えば、センサ１１は、診断装置１０のユーザの体温、血圧、脈波、脈拍、呼吸、鼓動、脈波伝搬速度、および血流量などのいずれかを検出する任意のセンサとしてよい。センサ１１は、従来公知のデバイスに基づいて構成してよい。すなわち、例えば、センサ１１は、ユーザの体温を検出する温度センサとしてもよいし、ユーザの脈波を検出する脈波センサとしてもよい。また、センサ１１が検出する上述した物理量は、ユーザから直接検出するものに限定されず、他の物理量の検出から間接的に算出してもよい。以下、診断装置１０のユーザの身体について検出される任意の物理量に基づいて生成された情報を、「ユーザの生体情報」と記す。

また、例えば、センサ１１は、ユーザが診断装置１０を使用している際に、診断装置１０の周囲の気温、気圧、湿度、高度、日射量、日照時間、および放射線量などのいずれかを検出する任意のセンサとしてよい。この場合も、センサ１１は、従来公知のデバイスに基づいて構成してよい。すなわち、例えば、センサ１１は、気温を検出する温度センサとしてもよいし、気圧を検出する気圧センサとしてもよい。また、センサ１１が検出する上述した物理量は、ユーザの周囲環境から直接検出するものに限定されず、他の物理量の検出から間接的に算出してもよい。以下、ユーザが診断装置１０を使用している際に、診断装置１０の周囲環境について検出される任意の物理量に基づいて生成された情報を、「ユーザの環境情報」と記す。

ここで、「ユーザの生体情報」および「ユーザの環境情報」とは、センサ１１により検出された物理量を、他のデバイスに向けて送信するためのフォーマットに従って生成した情報である。以下、上述した「ユーザの生体情報」および／または「ユーザの環境情報」を、単に「検出情報」と総称する。

本実施形態において、診断装置１０に接続または内蔵されるセンサ１１は任意の数としてよい。しかしながら、本実施形態に係る診断装置１０は、センサ１１による簡単な検出を実現するために、任意のセンサ１１を１つのみ備えてもよい。以下、本実施形態に係る診断装置１０は、任意のセンサ１１を１つのみ備えるものとして説明する。

本実施形態において、診断装置１０は、各種の電子機器として構成することができる。例えば、診断装置１０は、ユーザの健康状態を推定する専用の端末装置として構成することができる。一方、診断装置１０は、例えば携帯電話またはスマートフォンのような、他の機能も有する端末装置として構成してもよい。この場合、診断装置１０は、携帯電話またはスマートフォンに、センサ１１を外部センサとして接続してもよいし、センサ１１を内部センサとして内蔵してもよい。また、診断装置１０は、例えばタブレットＰＣ（Personal computer）、ノートＰＣ、またはデスクトップＰＣのような、任意のコンピュータにより構成してもよい。

次に、診断サーバ２０について説明する。

診断サーバ２０は、図１に示すように、通信部２２と、コントローラ２４とを備えている。また、図１に示すように、診断サーバ２０は、メモリ２６を備えてもよい。

通信部２２は、上述した通信部１２と同様の機能を有する任意の構成とすることができる。すなわち、通信部２２は、無線または有線を介して例えばネットワークＮに接続することにより、通信を行うためのインターフェースである。以下、通信部２２は、診断サーバ２０が無線により通信することを可能にする機能部として説明する。通信部２２は、アンテナを介して例えば無線通信基地局などと無線通信することにより通信ネットワークに接続し、診断サーバ２０がデータ通信などを行うための機能を実現する。より詳細には、通信部２２は、図１に示すように、送信部２２１と、受信部２２２とを含んで構成される。送信部１２１は、各種情報を、例えば診断装置１０のような外部の装置などに送信（出力）する。また、受信部１２２は、例えば診断装置１０などから送信（出力）された各種情報を、受信する。通信部２２について、通信部１２と同様になる説明は、適宜、簡略化または省略する。

コントローラ２４は、上述したコントローラ１４と同様の機能を有する任意の構成とすることができる。すなわち、コントローラ２４は、診断サーバ２０を構成する各機能部をはじめとして、診断サーバ２０を全体的に制御および管理する。コントローラ２４は、制御手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ等のプロセッサとすることができる。コントローラ２４が実行するプログラムは、例えばメモリ２６または外部の記憶媒体等に格納される。コントローラ２４について、コントローラ２２と同様になる説明は、適宜、簡略化または省略する。

本実施形態において、コントローラ２４は、診断装置１０から受信したユーザの生体情報または環境情報が所定のパターンにあるか否かを判定する。また、本実施形態において、コントローラ２４は、例えば、受信したユーザの生体情報または環境情報が所定のパターンにある場合、当該ユーザが所定のパターンに対応する健康状態にあると推定する。本実施形態に特徴的なコントローラ２４の動作については、さらに後述する。

メモリ２６は、上述したメモリ１６と同様の機能を有する任意の構成とすることができる。すなわち、メモリ２６は、コントローラ２４から取得した情報をはじめとして、各種の情報を記憶する。またメモリ２６は、コントローラ２４によって実行されるプログラム等を記憶する。その他、メモリ２６は、例えばコントローラ２４による演算結果などの各種データも記憶する。さらに、メモリ２６は、コントローラ２４が動作する際のワークメモリ等も含むことができるものとして、以下説明する。メモリ２６について、メモリ１６と同様になる説明は、適宜、簡略化または省略する。

本実施形態において、診断サーバ２０は、一般的なサーバと同様の構成とすることができる。例えば、診断サーバ２０は、Ｗｅｂサーバまたはアプリケーションサーバなどと同様の機能を提供するサーバとして構成してよい。また、診断サーバ２０は、クラウドサーバとして構成してもよい。診断サーバ２０は、従来の汎用サーバと同様に構成することができるため、より詳細な説明は、適宜、簡略化または省略する。以下、本実施形態に係る診断サーバ２０として特徴的な動作について説明する。

上述したように、本実施形態に係る診断システム１は、ＤＢサーバ３０を含んで構成してもよい。この場合、ＤＢサーバ３０は、診断サーバ２０と同様に、一般的なサーバと同様の構成とすることができる。また、ＤＢサーバ３０も、クラウドサーバとして構成してもよい。ＤＢサーバ３０も、従来のデータベースサーバまたは汎用サーバと同様に構成することができるため、より詳細な説明は、適宜、簡略化または省略する。

本実施形態に係る診断システム１において、ＤＢサーバ３０は、診断装置１０および／または診断サーバ２０から送信される各種のデータを受信して蓄積することができる。
また、診断システム１において、ＤＢサーバ３０は、蓄積されている各種のデータを、診断装置１０および／または診断サーバ２０に送信することができる。本実施形態に係る診断システム１において、例えば診断サーバ２０がＤＢサーバ３０における記憶部の機能を含むようにして、外部サーバとしてのＤＢサーバ３０を省略した構成としてもよい。

次に、本実施形態に係る診断システム１における動作について説明する。

以下、特定の診断装置１０を使用するユーザを、特定の「ユーザＡ」として説明する。ユーザＡが使用する診断装置１０は、一のセンサ１１による検出に基づく情報を診断サーバ２０に送信することで、診断サーバ２０からユーザＡの健康状態に関する情報を受信することができる。したがって、診断装置１０を使用しているユーザＡは、一のセンサ１１による検出に基づいて、自らの健康状態に関する情報を知ることができる。以下、このような動作を詳細に説明する。

図２は、本実施形態に係る診断システム１の動作を説明するシーケンス図である。図２は、本実施形態に係る診断システム１において、診断装置１０および診断サーバ２０が行う動作の順序を示してある。また、図２は、本実施形態に係る診断システム１において、診断装置１０と診断サーバ２０との間で行う情報のやり取りも示してある。

図２に示す動作は、所定の時間間隔（例えば５分間隔、１０分間隔、２０分間隔など）に開始してよい。また、図２に示す動作は、センサ１１が常時検出している検出値の変化が単位時間に所定量を超えた際に開始してもよい。

図２に示す動作が開始すると、診断装置１０において、コントローラ１４は、センサ１１が検出を行うように制御する（ステップＳ１）。ステップＳ１において、センサ１１は、ユーザＡの身体に関する検出、またはユーザＡの環境に関する検出を行う。以下、例として、センサ１１がユーザＡの身体に関する検出を行う場合、ユーザＡの脈波を検出するものとして説明する。また、例として、センサ１１がユーザＡの環境に関する検出を行う場合、診断装置１０が置かれた環境の気圧を検出する場合について説明する。

ステップＳ１においてセンサ１１による検出が行われたら、診断装置１０のコントローラ１４は、センサ１１による検出に基づいて、検出情報を生成する。また、ステップＳ２において、診断装置１０のコントローラ１４は、生成された検出情報を、診断サーバ２０に送信するように制御する（ステップＳ２）。ステップＳ２において生成され送信される検出情報とは、ユーザＡの生体情報またはユーザＡの環境情報である。

このように、本実施形態に係る診断装置１０は、一のセンサ１１による検出に基づくユーザＡの生体情報（例えば脈波の情報）またはユーザＡの環境情報（例えば気圧の情報）を、診断サーバ２０に送信する。具体的には、診断装置１０のコントローラ１４は、センサ１１がユーザＡの身体に関する検出またはユーザＡの環境に関する検出を行うように制御する。また、診断装置１０のコントローラ１４は、通信部１２がユーザＡの生体情報またはユーザＡの環境情報を診断サーバ２０に送信するように制御する。

ステップＳ２において診断装置１０から送信された検出情報を診断サーバ２０（の通信部２２）が受信すると、診断サーバ２０のコントローラ２４は、その検出情報に基づいて、ユーザＡの生体情報が所定のパターンにあるか否かを判定する（ステップＳ３）。

まず、ステップＳ２において診断装置１０から診断サーバ２０に送信される検出情報が、ユーザＡの生体情報である場合について説明する。

本実施形態においては、ユーザＡの健康状態に対応させて、ユーザＡの生体情報を蓄積したデータベースを利用する。したがって、本実施形態において、予めユーザＡの過去の健康情報および生体情報の履歴などを蓄積したデータベースを用意する。このようなデータベースは、ＤＢサーバ３０に蓄積してもよいし、診断サーバ２０のメモリ２６に蓄積してもよい。

例えば、ユーザＡの過去の生体情報および健康情報の履歴の蓄積に基づいて、脈波に基づく生体情報の変化の所定のパターン（例えば脈波に基づくストレス指数の所定の上昇）がある時に、所定の症状（例えば片頭痛）が発生する傾向にあると判定できる。

図３（Ａ）は、生体情報に基づく所定の傾向の判定の一例を説明する概念図である。図３（Ａ）に示すように、例えばユーザＡにおいて検出された脈波に基づくストレス指数が、過去６０分間にゼロから５０まで変化した際、片頭痛が発症した履歴があるものとする。この場合、コントローラ２４は、この履歴に基づいて、所定の症状（例えば片頭痛）が発生する傾向にあるか否かを判断することができる。例えば、コントローラ２４は、ユーザＡにおいて検出された脈波に基づくストレス指数が、図３（Ａ）に示す履歴と同じまたは類似する変化をした際に、再び片頭痛が発症する傾向にあると推定できる。また、コントローラ２４は、図３（Ａ）に示すような履歴が過去に何回生じたかに応じて、対応する症状が発症する傾向の確度を推定することもできる。さらに、例えばユーザＡの脈波に基づくストレス指数を検出した時間の長さに応じて、対応する症状が発症する傾向の確度を推定してもよい。また、コントローラ２４は、図３（Ａ）に示すような履歴と、ユーザＡにおいて検出された脈波に基づくストレス指数の変化の類似性か所定の範囲内にある場合に、対応する症状が発症する傾向にあると判定してもよい。

このように、本実施形態においては、センサ１１による検出に基づくユーザＡの生体情報の変化と、当該変化に応じたユーザＡの健康状態との対応を蓄積したデータベースを利用する。例えば、センサ１１が検出する脈波に基づくストレス指数の変化から、片頭痛以外に、腹痛、腰痛、関節痛、肩こり、または天気痛などの傾向にあると判定してもよい。また、例えば、センサ１１によりユーザＡの脈波ではなく体温を検出して、その体温に基づく所定の生体情報をコントローラ２４が生成してもよい。このようなデータベースにおいて、ユーザＡの生体情報および健康状態の情報の蓄積が増すにつれて、ユーザＡの健康状態についての推定を、より正確に行うことが期待できる。

上述したようなデータベースの構築および／または所定のパターン（もしくは傾向）にあるか否かの判定のアルゴリズムに際しては、例えばＡＩ（Artificial intelligence）による学習に基づくものとしてもよい。例えば機械学習（Machine learning）および／または深層学習（Deep learning）などに基づくアルゴリズムを用いてもよい。

次に、ステップＳ２において診断装置１０から診断サーバ２０に送信される検出情報が、ユーザＡの環境情報である場合について説明する。

本実施形態において、ユーザＡの環境情報を用いる場合、ユーザＡの環境情報と、ユーザＡの生体情報とを関連付けるデータベースを利用する。このようなデータベースも、ＤＢサーバ３０に蓄積してもよいし、診断サーバ２０のメモリ２６に蓄積してもよい。すなわち、ユーザＡの環境情報を用いる場合、診断サーバ２０のコントローラ２４は、ＤＢサーバ３０またはメモリ２６を参照することにより、ユーザＡの環境情報に基づいて、ユーザＡの生体情報を生成する。

図３（Ｂ）は、環境情報に基づくセンサ１１の検出値の一例を示す図である。図３（Ｂ）に示すように、例えば、センサ１１（気圧センサ）が検出する診断装置１０の周囲環境における気圧が、過去６０分間で１０００ｈＰａから９５０ｈＰａに減少したとする。この場合、ＤＢサーバ３０またはメモリ２６において、図３（Ｂ）に示す変化に対応して、図３（Ａ）に示すようなユーザＡの生体情報の変化が蓄積されていたとする。

この場合も、ユーザＡの過去の生体情報および健康情報の履歴の蓄積に基づいて、脈波に基づく生体情報の変化の所定のパターン（例えば脈波に基づくストレス指数の所定の上昇）がある時に、所定の症状（例えば片頭痛）が発生する傾向にあると判定できる。

このように、本実施形態においては、センサ１１による検出に基づくユーザＡの環境情報に基づいて、ユーザＡの生体情報を生成してもよい。それ以降は、ユーザＡの生体情報の変化に基づいて、ユーザＡの健康状態についての推定を行う点については、上述したのと同様に行うことができる。

また、センサ１１による検出に基づくユーザＡの環境情報に基づいて、ユーザＡの生体情報を生成する場合のアルゴリズムに際しても、例えばＡＩ（Artificial intelligence）による学習に基づくものとしてもよい。例えば機械学習（Machine learning）および／または深層学習（Deep learning）などに基づくアルゴリズムを用いてもよい。

図２の説明に戻り、ステップＳ２において診断サーバ２０が検出情報を受信すると、上述したように、診断サーバ２０のコントローラ２４は、ユーザＡの生体情報が所定のパターンにあるか否かを判定する（ステップＳ３）。ステップＳ３においては、ユーザＡの生体情報に基づいて、各種の傾向を判定してもよい。すなわち、例えば図２（Ａ）に示したストレス指数の変化から傾向を判定する対象は、片頭痛に限定する必要はない。上述したように、コントローラ２４は、図２（Ａ）に示したストレス指数の変化から、片頭痛以外に、腹痛、腰痛、関節痛、肩こり、または天気痛などの傾向にあると判定してもよい。ステップＳ３において、コントローラ２４は、データベースに蓄積されたデータを参照して、ユーザＡの生体情報が（各種の）所定のパターンにあるか否かを判定する。例えば、コントローラ２４は、ユーザＡの生体情報（の変化）が、データベースに蓄積されたデータ（の変化）に所定の範囲内で類似する場合、ユーザＡの生体情報が（各種の）所定のパターンにあると判定する。また、コントローラ２４は、生体情報が所定の傾向にある場合、生体情報が所定のパターンにあると判定してもよい。

ステップＳ３においてユーザＡの生体情報が所定のパターンにあると判定されると、診断サーバ２０のコントローラ２４は、所定のパターンに対応する健康状態を推定する（ステップＳ４）。ステップＳ４において、コントローラ２４は、例えばユーザＡの生体情報に基づくストレス指数の変化が図３（Ａ）に示すように変化すると、ユーザＡは片頭痛を発症するリスクがある状態と推定する。

ステップＳ４においてユーザＡの健康状態が推定されたら、診断サーバ２０のコントローラ２４は、推定されたユーザＡの健康状態に関連する情報（健康情報）を、診断装置１０に送信する（ステップＳ５）。ここで、ユーザＡの健康状態に関連する情報とは、例えば、これから発症する可能性のある健康状態についての情報、および／または、当該健康状態が発症する可能性の確度などの情報とすることができる。また、コントローラ２４は、これらの情報に対する付加情報なども、適宜含めて診断装置１０に送信してもよい。

ステップＳ５において診断サーバ２０から送信された健康情報を診断装置１０（の通信部１２）が受信すると、診断装置１０のコントローラ１４は、当該健康情報を報知するように、報知部１８を制御する（ステップＳ６）。ステップＳ６において、コントローラ１４は、例えばディスプレイで構成される報知部１８に「偏頭痛になるリスクがあります」のような情報を表示するように制御してよい。また、所定の健康状態が発症する可能性の確度を含む健康情報が送信された場合、コントローラ１４は、例えば報知部１８に「偏頭痛になるリスクが６５％あります」のような情報を表示することができる。また、報知部１８の構成によっては、フラッシュを発光させることで、ユーザＡに注意喚起してもよい。また、報知部１８の構成によっては、前述のような情報を音声で読み上げて出力してもよいし、適切なアラーム音を発してもよい。また、報知部１８の構成によっては、振動を発生させてユーザＡに注意喚起してもよい。

このように、本実施形態に係る診断サーバ２０は、診断装置１０から受信した生体情報、または診断装置１０から受信した環境情報に対応するユーザＡの生体情報が所定のパターンにある場合、ユーザＡが前記所定のパターンに対応する健康状態にあると推定する。具体的には、診断サーバ２０の通信部２２は、コントローラ２４による制御に基づいて、一のセンサ１１による検出に基づくユーザＡの生体情報（例えば脈波の情報）またはユーザＡの環境情報（例えば気圧の情報）を、診断装置１０から受信する。また、コントローラ２４は、受信した生体情報、または受信した前記環境情報に対応するユーザＡの生体情報が所定のパターンにある場合、ユーザＡは前記所定のパターンに対応する健康状態にあると推定するように制御する。

また、本実施形態に係る診断サーバ２０において、コントローラ２４は、ユーザＡの健康状態に対応させて蓄積したユーザＡの生体情報に基づいて、前記生体情報が所定のパターンにあるか否か判定する。また、コントローラ２４は、ユーザＡが前記所定のパターンに対応する健康状態にあると推定される場合、当該健康状態に関連する情報を診断装置１０に送信するように通信部２２を制御する。また、コントローラ２４は、前記健康状態に関連する情報を、診断装置１０において報知可能なように送信する。そして、診断装置１０（のコントローラ１４）は、診断サーバ２０から健康状態に関連する情報を受信すると、当該健康状態に関連する情報を報知する。

次に、本実施形態に係る診断システム１における診断装置１０の動作について説明する。

図４は、本実施形態に係る診断装置１０の動作について説明するフローチャートである。図４に示す動作が開始すると、診断装置１０のコントローラ１４は、ユーザＡの身体について、または診断装置１０の周囲環境についての物理量が、センサ１１によって検出されたか否か判定する（ステップＳ１１）。

ステップＳ１１においてセンサ１１によって物理量が検出されたと判定されたら、コントローラ１４は、検出された物理量に基づいて生成された検出情報を、診断サーバ２０に送信するように通信部１２を制御する（ステップＳ１２）。

ステップＳ１２において診断サーバ２０に検出情報を送信したら、コントローラ１４は、診断サーバ２０からの返信として、通信部１２がユーザＡの健康情報を受信したか否か判定する（ステップＳ１３）。

ステップＳ１３において健康情報を受信したと判定されたら、コントローラ１４は、報知部１８に健康情報を報知するように制御する（ステップＳ１４）。

上述した実施形態においては、診断装置１０は、診断サーバ２０と通信することで、ユーザＡに対する健康情報の報知を実現した。しかしながら、診断装置１０のメモリ１６において、診断サーバ２０が参照するデータベース（またはＤＢサーバ３０に蓄積されたデータベース）を構築すれば、診断装置１０単体で、ユーザＡに対する健康情報の報知を実現することもできる。この場合、診断装置１０は、スタンドアロンの環境においても、ユーザＡに対する健康情報の報知を実現することができる。

すなわち、診断装置１０は、一のセンサ１１による検出に基づくユーザＡの生体情報（例えば脈波の情報）が所定のパターンにある場合、ユーザＡは前記所定のパターンに対応する健康状態にあると推定してもよい。また、診断装置１０は、一のセンサによる検出に基づくユーザＡの環境情報（例えば気圧）に対応するユーザＡの生体情報が所定のパターンにある場合、ユーザＡは前記所定のパターンに対応する健康状態にあると推定してもよい。

次に、本実施形態に係る診断システム１における診断サーバ２０の動作について説明する。

図５は、本実施形態に係る診断サーバ２０の動作について説明するフローチャートである。図５に示す動作が開始すると、診断サーバ２０のコントローラ２４は、診断装置１０から送信された検出情報を通信部２２が受信したか否かを判定する（ステップＳ２１）。

ステップＳ２１において検出情報を受信したと判定されたら、コントローラ２４は、受信した検出情報に基づくユーザＡの生体情報が所定のパターンにあるか否かを判定する（ステップＳ２２）。

ステップＳ２２においてユーザＡの生体情報が所定のパターンにあると判定されたら、コントローラ２４は、所定のパターンに対応するユーザＡの健康状態を推定する（ステップＳ２３）。

ステップＳ２３においてユーザＡの健康状態が推定されたら、コントローラ２４は、推定されたユーザＡの健康状態に関連する情報（健康情報）を、診断装置１０に送信する（ステップＳ２４）。

以上説明したように、本実施形態に係る診断システム１または診断サーバ２０は、一のセンサ１１による検出に基づいて、ユーザの健康状態を推定することができる。したがって、本実施形態に係る診断システム１または診断サーバ２０によれば、簡単な検出により、ユーザの健康状態を推定することができる。

従来、各種のセンサを診断装置に実装することにより、ユーザの各種の健康状態を診断することも考えられる。しかしながら、各種のセンサを複数（多数）実装すると、診断装置が大型化するのみならず、消費電力も大きくなる。
本実施形態に係る診断システム１または診断サーバ２０によれば、診断装置１０において一のセンサ１１のみの検出によって、ユーザの健康状態を推定することができる。したがって、診断装置を小型化することができるのみならず、消費電力も抑制することができる。

本実施形態に係る診断システム１において、ユーザＡが報知される健康情報は、過去の履歴に基づいて、これから先に発症し得る健康状態の情報としてよい。これにより、本実施形態に係る診断システム１は、ユーザＡが望ましくない健康状態に陥ることを回避するきっかけを提供することができる。一方、本実施形態に係る診断システム１において、ユーザＡが報知される健康情報は、過去の履歴に基づいて、現在発症している可能性のある健康状態の情報としてよい。これにより、本実施形態に係る診断システム１は、ユーザＡに自覚を促す注意喚起を行うことができる。この場合、例えば自覚症状の現れが弱いユーザの健康状態を悪化させるリスクを回避するきっかけを提供することができる。

本発明を諸図面および実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形および修正を行うことが容易であることに注意されたい。したがって、これらの変形および修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各機能部、各手段、各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の機能部およびステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。また、上述した本発明の各実施形態は、それぞれ説明した各実施形態に忠実に実施することに限定されるものではなく、適宜、各特徴を組み合わせたり、一部を省略したりして実施することもできる。

１ 診断システム
１０ 診断装置
１１ センサ
１２ 通信部
１４ コントローラ
１６ メモリ
１８ 報知部
２０ 診断サーバ（電子機器）
２２ 通信部
２４ コントローラ
２６メモリ
３０ データベースサーバ

Claims (10)

1. 検出されたユーザの環境情報を受信する受信部と、
   前記環境情報に対応する前記ユーザの生体情報が所定のパターンにある場合、前記ユーザは前記所定のパターンに対応する健康状態にあると推定するコントローラと、
   を備える電子機器。
2. 前記コントローラは、前記環境情報に基づいて前記ユーザの生体情報を生成する、請求項１に記載の電子機器。
3. 前記コントローラは、前記ユーザの健康状態に対応させて蓄積した当該ユーザの生体情報に基づいて、前記生体情報が所定のパターンにあるか否か判定する、請求項１または２に記載の電子機器。
4. 情報を外部に送信する送信部を備え、
   前記コントローラは、前記ユーザが前記所定のパターンに対応する健康状態にあると推定される場合、当該健康状態に関連する情報を、前記送信部を介して外部の装置に送信する、請求項１から３のいずれかに記載の電子機器。
5. 前記コントローラは、前記健康状態に関連する情報を、前記外部の装置において報知可能なように送信する、請求項４に記載の電子機器。
6. ユーザの環境情報を検出するセンサを備え、前記センサが検出した環境情報を出力する診断装置と、
   前記診断装置から受信した前記環境情報に対応する前記ユーザの生体情報が所定のパターンにある場合、前記ユーザは前記所定のパターンに対応する健康状態にあると推定する電子機器と、を備える診断システム。
7. 前記電子機器は、前記環境情報に基づいて前記ユーザの生体情報を生成する、請求項６に記載の診断システム。
8. 前記電子機器は、前記ユーザの健康状態に対応させて蓄積した当該ユーザの生体情報に基づいて、前記生体情報が所定のパターンにあるか否か判定する、請求項６または７に記載の診断システム。
9. 前記電子機器は、前記ユーザが前記所定のパターンに対応する健康状態にあると推定される場合、当該健康状態に関連する情報を前記診断装置に送信する、請求項６から８のいずれかに記載の診断システム。
10. 前記診断装置は、前記電子機器から前記健康状態に関連する情報を受信すると、当該健康状態に関連する情報を報知する、請求項９に記載の診断システム。

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