JP6970481B1 - Information processing system, server, information processing method and program - Google Patents
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Abstract
【課題】本実施形態に係る情報処理システムは、測定データに基づき生成される血糖値情報と当該血糖値情報に関連する行動情報から、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する情報処理システム等を提供する。【解決手段】本実施形態に係る情報処理システムは、測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む生体データを生成する生体データ生成部と血糖値情報及び血糖値情報に関連付けられた行動情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、判定支援情報生成部は、行動情報により起床時の血糖値情報と判定された起床時血糖値情報、または、行動情報により食事後所定時間経過後の血糖値情報と判定された食後血糖値情報の少なくともいずれか一方と、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する。【選択図】図１PROBLEM TO BE SOLVED: To provide determination support information for supporting determination of a health condition related to diabetes from blood glucose level information generated based on measurement data and behavioral information related to the blood glucose level information. Provide an information processing system or the like to generate. SOLUTION: An information processing system according to the present embodiment performs a predetermined calculation on measurement data, and generates biometric data including at least blood glucose level information in a biometric data generation unit, blood glucose level information and blood glucose level information. It is equipped with a judgment support information generation unit that generates judgment support information that supports judgment of a health condition related to diabetes based on the associated behavior information, and the judgment support information generation unit is provided with a judgment support information generation unit that uses behavior information to generate a blood glucose level at the time of waking up. At least one of the wake-up blood glucose level information determined to be information or the postprandial blood glucose level information determined to be the blood glucose level information after a predetermined time has elapsed after the meal based on the behavior information, and the corresponding reference blood glucose level information are mutually exchanged. Judgment support information is generated based on the comparison result. [Selection diagram] Fig. 1
Description
本開示は、測定装置から取得した血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラムに関する。 The present disclosure relates to an information processing system, a server, an information processing method, and a program that generate judgment support information that supports judgment of a health condition related to diabetes based on blood glucose level information acquired from a measuring device.
従来、血糖値の測定は、ユーザから血液を採取する侵襲測定方法によって行われていたが、血液採取を伴うために日常的に血糖値を測定して健康状態を把握するにはユーザの負担が大きかった。 Conventionally, blood glucose level is measured by an invasive measurement method that collects blood from the user, but since blood sampling is involved, it is a burden on the user to measure blood glucose level on a daily basis and grasp the health condition. It was big.
そこで、血糖値の測定を非侵襲で測定する方法が検討されている。例えば、特許文献１及び特許文献２においては、ユーザから測定した脈波情報に基づき血糖値を算出する方法が開示されている。
Therefore, a method for measuring the blood glucose level in a non-invasive manner is being studied. For example,
しかしながら、単に血糖値が測定されるだけではユーザが得られる利益は十分ではなく、特に日常的に装着する測定装置（例えば、いわゆるウェアラブル装置）で取得した膨大な経時的な血糖値情報の有効な利用方法については、さらなる検討が求められている。 However, simply measuring the blood glucose level is not sufficient for the benefit to be obtained by the user, and in particular, the enormous amount of time-dependent blood glucose level information acquired by a measuring device (for example, a so-called wearable device) that is worn on a daily basis is effective. Further studies are required on how to use it.
そこで、本開示では、測定装置から取得した血糖値情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラムについて説明する。 Therefore, in the present disclosure, an information processing system, a server, an information processing method, and a program for generating judgment support information for supporting the judgment of a health condition related to diabetes based on the blood glucose level information acquired from the measuring device will be described.
本開示の一態様における情報処理システムは、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行う情報処理システムであって、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、前記血糖値情報及び当該血糖値情報に関連付けられた行動情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、前記判定支援情報生成部は、前記行動情報により起床時の血糖値情報と判定された起床時血糖値情報、または、前記行動情報により食事後所定時間経過後の血糖値情報と判定された食後血糖値情報の少なくともいずれか一方と、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する。 The information processing system according to one aspect of the present disclosure is an information processing system that receives measurement data from a measuring device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generates biometric data and judgment support information from the measured data. Therefore, the biological data generation unit that executes a predetermined calculation on the measured data and generates the biological data including at least the blood glucose level information, and the blood glucose level information and the behavior information associated with the blood glucose level information. Based on this, a judgment support information generation unit that generates judgment support information that supports judgment of a health condition related to diabetes is provided, and the judgment support information generation unit is determined to be blood glucose level information at the time of waking up based on the behavior information. The result of comparing at least one of the wake-up blood glucose level information or the postprandial blood glucose level information determined to be the blood glucose level information after a predetermined time has passed after the meal by the behavior information with the corresponding reference blood glucose level information. Judgment support information is generated based on.
本開示によれば、測定データに基づき生成される血糖値情報と当該血糖値情報に関連する行動情報から、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成することが可能となり、ユーザの利便性が向上する。 According to the present disclosure, it is possible to generate judgment support information that supports the judgment of a health condition related to diabetes from the blood sugar level information generated based on the measurement data and the behavioral information related to the blood sugar level information. User convenience is improved.
本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明の実施の形態によるシステムは、以下のような構成を備える。 The contents of the embodiments of the present invention will be described in a list. The system according to the embodiment of the present invention has the following configurations.
［項目１］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行う情報処理システムであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報及び当該血糖値情報に関連付けられた行動情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、
前記判定支援情報生成部は、前記行動情報により起床時の血糖値情報と判定された起床時血糖値情報、または、前記行動情報により食事後所定時間経過後の血糖値情報と判定された食後血糖値情報の少なくともいずれか一方と、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とする情報処理システム。
［項目２］
前記起床時血糖値情報または前記食後血糖値情報の少なくともいずれか一方は、複数の前記対応する基準血糖値情報が段階的に設けられている、
ことを特徴とする項目１に記載の情報処理システム。
［項目３］
前記判定支援情報は、前記基準血糖値情報を超えているか否かを示す情報である、
ことを特徴とする項目１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。
［項目４］
前記判定支援情報は、前記基準血糖値情報を境界として設定されるグループに対して何れのグループに該当するかを示す情報である、
ことを特徴とする項目１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。
［項目５］
侵襲型測定における所定の単位の計測結果に換算した時の推定計測値範囲を提示する、
ことを特徴とする項目１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。
［項目６］
前記判定支援情報生成部は、前記行動情報に基づき、比較対象とする血糖値情報が得られない場合には、他の血糖値情報を取得するように切り替え、当該他の血糖値情報に対応する基準血糖値情報と比較する、
ことを特徴とする項目１ないし５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
［項目７］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行うサーバであって、
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報及び当該血糖値情報に関連付けられた行動情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、
前記判定支援情報生成部は、前記行動情報により起床時の血糖値情報と判定された起床時血糖値情報、または、前記行動情報により食事後所定時間経過後の血糖値情報と判定された食後血糖値情報の少なくともいずれか一方と、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とするサーバ。
［項目８］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行う情報処理方法であって、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
判定支援情報生成部により、前記血糖値情報及び当該血糖値情報に関連付けられた行動情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成するステップと、を含み、
前記判定支援情報を生成するステップは、前記行動情報により起床時の血糖値情報と判定された起床時血糖値情報、または、前記行動情報により食事後所定時間経過後の血糖値情報と判定された食後血糖値情報の少なくともいずれか一方と、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とする情報処理方法。
［項目９］
ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及び判定支援情報の生成を行う情報処理方法をコンピュータで実行するためのプログラムであって、
前記情報処理方法は、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
判定支援情報生成部により、前記血糖値情報及び当該血糖値情報に関連付けられた行動情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成するステップと、を含み、
前記判定支援情報を生成するステップは、前記行動情報により起床時の血糖値情報と判定された起床時血糖値情報、または、前記行動情報により食事後所定時間経過後の血糖値情報と判定された食後血糖値情報の少なくともいずれか一方と、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とするプログラム。
[Item 1]
An information processing system that receives measurement data from a measurement device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generates biometric data and judgment support information from the measurement data.
A biometric data generation unit that executes a predetermined operation on the measurement data and generates the biometric data including at least blood glucose level information.
A determination support information generation unit that generates determination support information that supports determination of a health condition related to diabetes based on the blood glucose level information and behavioral information associated with the blood glucose level information is provided.
The determination support information generation unit is determined to have wake-up blood glucose level information determined to be wake-up blood glucose level information based on the behavioral information, or postprandial blood glucose level information determined to be blood glucose level information after a predetermined time has elapsed after a meal based on the behavioral information. Judgment support information is generated based on the result of comparing at least one of the value information with the corresponding reference blood glucose level information.
An information processing system characterized by this.
[Item 2]
At least one of the wake-up blood glucose level information and the postprandial blood glucose level information is provided with a plurality of the corresponding reference blood glucose level information stepwise.
The information processing system according to
[Item 3]
The determination support information is information indicating whether or not the reference blood glucose level information is exceeded.
The information processing system according to any one of
[Item 4]
The determination support information is information indicating which group corresponds to the group set with the reference blood glucose level information as a boundary.
The information processing system according to any one of
[Item 5]
Presents the estimated measurement value range when converted to the measurement result of a predetermined unit in invasive measurement.
The information processing system according to any one of
[Item 6]
The determination support information generation unit switches to acquire other blood glucose level information when the blood glucose level information to be compared cannot be obtained based on the behavior information, and corresponds to the other blood glucose level information. Compare with reference blood glucose level information,
The information processing system according to any one of
[Item 7]
A server that receives measurement data from a measurement device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generates biometric data and judgment support information from the measurement data.
A biometric data generation unit that executes a predetermined operation on the measurement data and generates the biometric data including at least blood glucose level information.
A determination support information generation unit that generates determination support information that supports determination of a health condition related to diabetes based on the blood glucose level information and behavioral information associated with the blood glucose level information is provided.
The determination support information generation unit is determined to have wake-up blood glucose level information determined to be wake-up blood glucose level information based on the behavioral information, or postprandial blood glucose level information determined to be blood glucose level information after a predetermined time has elapsed after a meal based on the behavioral information. Judgment support information is generated based on the result of comparing at least one of the value information with the corresponding reference blood glucose level information.
A server that features that.
[Item 8]
It is an information processing method that receives measurement data from a measurement device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generates biometric data and judgment support information from the measurement data.
A step of executing a predetermined calculation on the measurement data by the biometric data generation unit to generate the biometric data including at least blood glucose level information.
The determination support information generation unit includes a step of generating determination support information for supporting the determination of a health condition related to diabetes based on the blood glucose level information and the behavioral information associated with the blood glucose level information.
The step of generating the determination support information is determined to be the wake-up blood glucose level information determined to be the wake-up blood glucose level information based on the behavioral information, or the wake-up blood glucose level information after a predetermined time has elapsed after the meal based on the behavioral information. Judgment support information is generated based on the result of comparing at least one of the postprandial blood glucose level information with the corresponding reference blood glucose level information.
An information processing method characterized by that.
[Item 9]
It is a program for executing an information processing method on a computer that receives measurement data from a measurement device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generates biometric data and judgment support information from the measurement data.
The information processing method is
A step of executing a predetermined calculation on the measurement data by the biometric data generation unit to generate the biometric data including at least blood glucose level information.
The determination support information generation unit includes a step of generating determination support information for supporting the determination of a health condition related to diabetes based on the blood glucose level information and the behavioral information associated with the blood glucose level information.
The step of generating the determination support information is determined to be the wake-up blood glucose level information determined to be the wake-up blood glucose level information based on the behavioral information, or the wake-up blood glucose level information after a predetermined time has elapsed after the meal based on the behavioral information. Judgment support information is generated based on the result of comparing at least one of the postprandial blood glucose level information with the corresponding reference blood glucose level information.
A program characterized by that.
以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。また、各実施形態で示される特徴は、互いに矛盾しない限り他の実施形態にも適用可能である。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings. The embodiments described below do not unreasonably limit the contents of the present disclosure described in the claims. Also, not all of the components shown in the embodiments are essential components of the present disclosure. In addition, the features shown in each embodiment can be applied to other embodiments as long as they do not contradict each other.
＜構成＞
図１は、本開示の実施の形態に係る情報処理システム１を示すブロック構成図である。この情報処理システム１は、例えば、ネットワークＮＷを介して測定装置３００からユーザの測定データを管理サーバ１００にて所定の周期的なタイミングで受信し、当該測定データに対して所定の演算を行うことで生体データを生成し、当該生体データに基づき判定支援情報を生成するシステムである。
<Structure>
FIG. 1 is a block configuration diagram showing an
情報処理システム１は、管理サーバ１００と、ユーザ端末装置２００と、測定装置３００と、ネットワークＮＷと、を有している。管理サーバ１００と、ユーザ端末装置２００とは、ネットワークＮＷを介して接続される。ネットワークＮＷは、インターネット、イントラネット、ブロックチェーンネットワーク、無線ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）等により構成される。
The
管理サーバ１００は、例えば、ネットワークを介して測定装置３００からユーザの測定データを、ユーザ端末装置２００を経由して所定の周期的なタイミングで受信して測定データから生体データへ演算を行う装置であり、例えば各種Ｗｅｂサービスを提供するサーバ装置により構成されている。 The management server 100 is, for example, a device that receives user's measurement data from the measurement device 300 via a network via a user terminal device 200 at a predetermined periodic timing and calculates the measurement data into biometric data. Yes, for example, it is configured by a server device that provides various Web services.
ユーザ端末装置２００は、ユーザが所持する、例えばパーソナルコンピュータやタブレット端末、スマートフォン、スマートウォッチ、携帯電話、ＰＨＳ、ＰＤＡ等の情報処理装置であり、例えば、管理サーバ１００で演算を行った生体データを波形グラフ等により表示させたり、生体データに基づき生成された判定支援情報（詳細は後述）を表示させたりなどをするために利用される。ユーザ端末装置２００には、予めユーザの識別番号、生年月日、性別、身長、体重、歩幅等のユーザ情報が登録されており、生年月日から算出した年齢等も含めたユーザ情報を測定データに関連付けてネットワークＮＷを介して管理サーバ１００へ送信する。 The user terminal device 200 is an information processing device possessed by the user, such as a personal computer, a tablet terminal, a smartphone, a smart watch, a mobile phone, a PHS, or a PDA. It is used to display a waveform graph or the like, or to display judgment support information (details will be described later) generated based on biological data. User information such as a user's identification number, date of birth, gender, height, weight, stride, etc. is registered in the user terminal device 200 in advance, and user information including age calculated from the date of birth is measured data. It is transmitted to the management server 100 via the network NW in association with.
また、ユーザ端末装置２００は、ユーザが測定装置３００によりデータを取得する状態を、タッチパネル等を用いて入力するようにしてもよい。ユーザ端末装置２００は、「データを取得する状態」を、例えば、走っている場合には「ランニング中」、食事中である場合には「食事中」など、タグ情報として入力することができる。この場合、ユーザ端末装置２００は、測定装置３００から所定の周期的なタイミングで受信した測定データを、タグ情報と関連付けてネットワークＮＷを介して管理サーバ１００へ送信する。 Further, the user terminal device 200 may use a touch panel or the like to input a state in which the user acquires data by the measuring device 300. The user terminal device 200 can input the "state for acquiring data" as tag information such as "running" when running and "mealing" when eating. In this case, the user terminal device 200 transmits the measurement data received from the measuring device 300 at a predetermined periodic timing to the management server 100 via the network NW in association with the tag information.
測定装置３００は、ユーザの生体データを測定する装置であり、ユーザが自己の手首や腕等の身体に装着して利用される、いわゆるウェアラブル装置である。この測定装置３００は、既知の手法により、例えばユーザの心電、脈波、皮膚温度（体温）、加速度、角速度のデータを所定の周期的なタイミングで測定するための装置である。当該所定の周期は、予め設定されているものであってもよいし、ユーザが任意に設定可能であってもよい。より具体的には、例えば秒単位の時間的周期が設定されていてもよいし、周波数により同様に設定されていてもよい。 The measuring device 300 is a device that measures the biometric data of the user, and is a so-called wearable device that the user wears on the body such as his / her wrist or arm. The measuring device 300 is a device for measuring data of a user's electrocardiogram, pulse wave, skin temperature (body temperature), acceleration, and angular velocity at a predetermined periodic timing by a known method. The predetermined cycle may be preset or may be arbitrarily set by the user. More specifically, for example, a time cycle in seconds may be set, or the same may be set depending on the frequency.
測定装置３００の具体的な構成の例としては、２つの電極を皮膚に接触させ、検出電位の差の時間変化より心電を心電波形のデータとして取得する装置で構成しても良く、心電波形は、ガルバニック皮膚反応により取得されたデータでも良い。また、緑、赤、赤外の発光を行うＬＥＤから各光を皮膚に照射し、フォトダイオードで受光した光の強度の時間変化により、ユーザの心臓の心拍により生ずる血管の容積変化により脈波を脈波形のデータとして取得する装置で構成しても良く、この方式で検出を行うことができる脈波形は光電式容積脈波形である。また、ユーザの皮膚に接触させる温度センサによりユーザの皮膚温度をデータとして取得する装置で構成しても良い。また、直交するＸＹＺ軸それぞれの変異状態を検出する３軸加速度センサにより構成しても良く、ユーザの動作を加速度データとして取得し、例えば測定装置３００がユーザの手首や腕等に装着されている場合、測定装置３００は、手首や腕等の振りと、全身の動きが合成された加速度として加速度データの取得をする。さらに、直行するＸＹＺ軸それぞれにおける回転角速度を検出するジャイロセンサ（角速度センサ）により構成しても良く、ユーザの動作を角速度データとして取得し、例えば測定装置３００がユーザの手首や腕等に装着されている場合、測定装置３００は、手首や腕等の回転と、全身の動きが合成された角速度として角速度データの取得をする。 As an example of the specific configuration of the measuring device 300, a device may be configured in which two electrodes are brought into contact with the skin and the electrocardiogram is acquired as electrocardiographic waveform data from the time change of the difference in the detected potential. The radio wave type may be data acquired by a galvanic skin reaction. In addition, each light is radiated to the skin from LEDs that emit green, red, and infrared light, and the time change in the intensity of the light received by the photodiode causes a pulse wave due to the change in the volume of the blood vessel caused by the heartbeat of the user's heart. It may be configured by a device that acquires pulse waveform data, and the pulse waveform that can be detected by this method is a photoelectric volume pulse waveform. Further, the device may be configured to acquire the user's skin temperature as data by a temperature sensor in contact with the user's skin. Further, it may be configured by a 3-axis acceleration sensor that detects the variation state of each of the orthogonal XYZ axes, and the user's motion is acquired as acceleration data, and for example, the measuring device 300 is attached to the user's wrist, arm, or the like. In this case, the measuring device 300 acquires acceleration data as an acceleration in which the swing of the wrist, arm, or the like and the movement of the whole body are combined. Further, it may be configured by a gyro sensor (angular velocity sensor) that detects the rotational angular velocity in each of the orthogonal XYZ axes, and the user's motion is acquired as angular velocity data, for example, the measuring device 300 is attached to the user's wrist, arm, or the like. If so, the measuring device 300 acquires the angular velocity data as the angular velocity in which the rotation of the wrist, the arm, or the like and the movement of the whole body are combined.
ユーザ端末装置２００と測定装置３００との間は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、近距離無線通信（Near Field radio Communication＝ＮＦＣ）、Ａｆｅｒｏ（登録商標）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、Ｚ−Ｗａｖｅ（登録商標）、又は無線ＬＡＮ等を用いて接続されている。なお、このような無線接続の代わりに有線で接続を行っても良い。また、ユーザ端末装置２００と測定装置３００とは一体の機器であっても良く、例えば測定装置３００にＳＩＭを搭載するなどして通信機能を持たせたり、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）などにより管理サーバ１００と直接通信可能に構成しても良い。 Between the user terminal device 200 and the measuring device 300, Bluetooth (registered trademark), Near Field radio Communication (NFC), Afero (registered trademark), Zigbee (registered trademark), Z-Wave (registered trademark). ) Or is connected using a wireless LAN or the like. In addition, instead of such a wireless connection, a wired connection may be made. Further, the user terminal device 200 and the measuring device 300 may be integrated devices, for example, the measuring device 300 may be equipped with a SIM to have a communication function, or a management server may be provided with BLE (Bluetooth Low Energy) or the like. It may be configured to be able to communicate directly with 100.
ユーザ端末装置２００は、１または複数台あり、測定装置３００を利用するユーザ数分ネットワークＮＷに接続されている。測定装置３００は、１または複数台あり、１人のユーザが利用する台数分のユーザ端末装置２００に接続されている。１人のユーザが複数の測定装置３００を利用している場合は、１つのユーザ端末装置２００に複数の測定装置３００が接続されている。 There are one or a plurality of user terminal devices 200, and they are connected to the network NW for the number of users who use the measuring device 300. There are one or a plurality of measuring devices 300, and they are connected to the number of user terminal devices 200 used by one user. When one user uses a plurality of measuring devices 300, the plurality of measuring devices 300 are connected to one user terminal device 200.
＜管理サーバ１００＞
図２は、管理サーバ１００のハードウェア構成を示す図である。図３は、記憶部１２０および制御部１３０の機能を例示したブロック図である。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよい。
<Management server 100>
FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration of the management server 100. FIG. 3 is a block diagram illustrating the functions of the storage unit 120 and the control unit 130. The configuration shown in the figure is an example, and may have other configurations.
管理サーバ１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、入出力部１４０とを備える。これらの機能部は、管理サーバ１００用の所定のプログラムを実行することにより実現される。 The management server 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, a control unit 130, and an input / output unit 140. These functional units are realized by executing a predetermined program for the management server 100.
通信部１１０は、ユーザ端末装置２００と通信を行うための通信インタフェースであり、例えばＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）等の通信規約により通信が行われる。 The communication unit 110 is a communication interface for communicating with the user terminal device 200, and communication is performed according to a communication protocol such as TCP / IP (Transmission Control Protocol / Internet Protocol).
記憶部１２０は、各種制御処理や制御部１３０内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等から構成される。また、図３に示されるように、記憶部１２０は、測定装置３００による測定データをユーザ情報と関連付けて記憶する測定データＤＢ１２１と、測定データから演算されて生成される生体データをユーザ情報と関連付けて記憶する生体データＤＢ１２２と、生体データに基づき生成された判定支援情報をユーザ情報と関連付けて記憶する判定支援情報ＤＢ１２３と、ユーザ識別番号を含むユーザ情報を記憶するユーザ情報ＤＢ１２４と、を記憶する。また、ユーザ情報は、データ管理部１３１により生成されたアカウント情報を含み、ユーザ情報ＤＢ１２４は、アカウント情報が他のユーザ情報と関連付けられて記憶するようにしてもよい。さらに、記憶部１２０は、ユーザ端末装置２００と通信を行ったデータを一時的に記憶する。なお、ＤＢのデータ構造は、これに限られるものではなく、上述のＤＢの一部をユーザ端末装置２００または測定装置３００に記憶するようにしてもよい。
The storage unit 120 stores programs for executing various control processes and functions in the control unit 130, input data, and the like, and is composed of a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), and the like. NS. Further, as shown in FIG. 3, the storage unit 120 associates the
制御部１３０は、管理サーバ１００の全体の動作を制御するものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成される。また、図３に示されるように、制御部１３０は、データ管理部１３１、生体データ生成部１３２、判定支援情報生成部１３３、データ出力部１３４といった機能部を含む。 The control unit 130 controls the overall operation of the management server 100, and is composed of a CPU (Central Processing Unit) and the like. Further, as shown in FIG. 3, the control unit 130 includes functional units such as a data management unit 131, a biological data generation unit 132, a determination support information generation unit 133, and a data output unit 134.
データ管理部１３１は、測定装置３００を利用するユーザごとに、アカウント情報を生成する。このアカウント情報生成は、測定装置３００を利用するユーザがユーザ端末装置２００でアカウント情報を登録すると行われる。そのため、データ管理部１３１は、ユーザのユーザ端末装置２００や他の端末装置に対してアカウントごとに記憶部１２０内の各種ＤＢへのアクセスの可否の制御を行う。データ管理部１３１は、測定データや生体データ、判定支援情報等の各種データを対応するＤＢにユーザ情報に関連付けて記憶する。また、このとき、データ管理部１３１は、測定データに所定のタグ情報の関連付けを行って記憶させることが可能である。 The data management unit 131 generates account information for each user who uses the measuring device 300. This account information generation is performed when the user who uses the measuring device 300 registers the account information in the user terminal device 200. Therefore, the data management unit 131 controls whether or not the user terminal device 200 and other terminal devices of the user can access various DBs in the storage unit 120 for each account. The data management unit 131 stores various data such as measurement data, biometric data, and determination support information in a corresponding DB in association with user information. Further, at this time, the data management unit 131 can associate the measurement data with predetermined tag information and store it.
図４は、図３の測定データに関連付けされるタグ情報の例を示す模式図である。図４に示すデータＤ１は、測定装置３００の測定データである。タグＴ１は、データＤ１に関連付けされたタグ情報であり、例えば、測定装置３００がデータＤ１を測定した時刻情報、またはデータＤ１が測定装置３００からユーザ端末装置２００へ送信された時刻情報が時系列データとして記憶される。もしくは、測定した時刻情報と送信された時刻情報との両方について関連付けを行っても良い。例えば、図４に示すタグＴ１の１行目では、「20180620120746144」が格納されているが、２０１８年０６月２０日１２時０７分４６秒１４４ミリ秒を示している。このような時刻情報は通信ログより取得可能である。これにより、測定データがどの時間帯のものか把握することが可能である。 FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of tag information associated with the measurement data of FIG. The data D1 shown in FIG. 4 is the measurement data of the measuring device 300. The tag T1 is tag information associated with the data D1, and for example, the time information in which the measuring device 300 measures the data D1 or the time information in which the data D1 is transmitted from the measuring device 300 to the user terminal device 200 is time-series. It is stored as data. Alternatively, both the measured time information and the transmitted time information may be associated. For example, in the first line of the tag T1 shown in FIG. 4, "20180620120746144" is stored, but it indicates 12:07:46:144 ms on June 20, 2018. Such time information can be obtained from the communication log. This makes it possible to grasp which time zone the measurement data belongs to.
なお、このようなタグ情報による測定データ及び生体データの関連付けは、時刻情報に限られず、ユーザの身体状態や行動状態を示す身体情報や行動情報を自由記載で記入させてタグ情報として記憶しても良く、所定の選択肢から選択させ（例えば、「現在の体調は如何ですか？」という質問に対して、「１：良い、２：普通、３：悪い」のいずれかを選択させる、等）、その選択した回答を記憶するようにしても良い。または、ユーザが所定行動（例えば、坐位、立位、歩行、走行、睡眠、食事、運転、安静時など）をとった場合に、ユーザにより計測データや生体データのタグ情報として記録する（例えば、選択肢形式であったり、自由記載であったりする）ようにしてもよい。さらには、上述のユーザによる記録に代えて、または、併用して、例えば計測データや生体データ（例えば歩行速度情報や歩幅情報、装着部位の動作情報、姿勢情報、重心の位置情報、心拍情報など）に基づき、所定行動（例えば、坐位、立位、臥位、歩行、走行、睡眠、起床、就寝、食事、運転、安静時など）を既知の方法により推定するようにして生体データ等にタグ情報（行動情報）として関連付けてもよい。この時、例えば、教師用計測データに基づき学習された学習モデルにより推定してもよいし、さらに、上述のユーザによる記録の結果により追加学習を行うことで、学習モデルをパーソナライズしてもよい。これにより、制御部１５０にて生体データを生成する際に、当該タグ情報と生体データとを対応付けすることで、より精度の高い生体データを生成可能となると共に、それ自体も行動情報として用いることが可能となる。 It should be noted that the association between the measurement data and the biometric data by such tag information is not limited to the time information, but the physical information and the behavioral information indicating the user's physical condition and behavioral state can be freely entered and stored as tag information. It is also good, and let them choose from the predetermined options (for example, in response to the question "How are you feeling now?", Choose one of "1: good, 2: normal, 3: bad", etc.). , You may try to remember the selected answer. Alternatively, when the user takes a predetermined action (for example, sitting, standing, walking, running, sleeping, eating, driving, resting, etc.), the user records it as tag information of measurement data or biometric data (for example,). It may be in the form of choices or may be written freely). Furthermore, instead of or in combination with the above-mentioned user recording, for example, measurement data and biometric data (for example, walking speed information, stride information, motion information of the wearing site, posture information, position information of the center of gravity, heartbeat information, etc. ), And tags biometric data etc. by estimating predetermined behavior (for example, sitting, standing, lying down, walking, running, sleeping, waking up, sleeping, eating, driving, resting, etc.) by a known method. It may be associated as information (behavioral information). At this time, for example, the learning model may be estimated by a learning model learned based on the measurement data for teachers, or the learning model may be personalized by performing additional learning based on the result of the above-mentioned recording by the user. As a result, when the control unit 150 generates biometric data, by associating the tag information with the biometric data, it is possible to generate more accurate biometric data, and the control unit 150 itself is used as behavioral information. It becomes possible.
また、例えばデータ管理部１３１は、データＤ１をタグＴ１の時刻順に並べ替え（ソート）を行ったり、所定の身体情報や行動情報だけを抜き出したりなど、タグ情報に基づくデータ管理が可能である。 Further, for example, the data management unit 131 can manage data based on the tag information, such as sorting the data D1 in the time order of the tag T1 or extracting only predetermined physical information and behavior information.
生体データ生成部１３２は、測定データＤＢ１２１に記憶された測定データに対して所定の演算を行い、生体データを生成する。この生体データは、測定データから算出可能なものであればどのような情報であってもよく、例えばユーザの血糖値情報、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、心電情報、呼吸数、体温情報、歩数情報、歩幅情報、重心の位置情報、姿勢情報、ストレス情報、運動量情報、運動負荷情報、移動距離情報、移動速度情報、活動量情報、手または脚等の装着部位の動作情報などのデータであり、既知の手法により測定データから算出されるものである。演算により生成された生体データは、生体データＤＢ１２２に記憶される。
The biometric data generation unit 132 performs a predetermined calculation on the measurement data stored in the
また、既知の学習器などにより、例えば測定データと、当該測定データに基づき生成された生体データ（例えば心拍情報や血圧情報など）と正の生体データ（例えば、既知の医療機器等に基づく心拍情報や血圧情報など）との対応関係（例えば、誤差の程度や範囲を示す情報などが含まれていてもよい）により対応付けた教師データを基に学習モデルを予め作成し、生体データ生成部１３２は、当該学習モデルを用いた判定を上述の所定の演算（解析）として生体データを生成してもよい。 In addition, for example, measurement data by a known learning device, biometric data generated based on the measurement data (for example, heartbeat information, blood pressure information, etc.) and positive biometric data (for example, heartbeat information based on known medical equipment, etc.) A learning model is created in advance based on the teacher data associated with the correspondence (for example, information indicating the degree and range of the error may be included) with the blood pressure information, etc., and the biological data generation unit 132. May generate biometric data using the determination using the learning model as the above-mentioned predetermined calculation (analysis).
判定支援情報生成部１３３は、例えば、ユーザが日常的に装着している測定装置３００により所定の周期的なタイミングで受信した測定データから生成された血糖値情報に基づき、ユーザの糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する。例えば、一般的な基準である空腹時血糖値や食事終了から所定時間後（例えば２時間後）の血糖値の少なくとも何れかに対応する基準血糖値を予め設定し、所定のタイミングで生成された血糖値情報と基準血糖値情報を比較し、その比較結果に基づき判定してもよい。また、各基準血糖値においては、さらに、基準値を複数段階に設定することで、ユーザは現在どの程度糖尿病と判定されやすい健康状態にあるかを認識することが可能となる。 The determination support information generation unit 133 is related to the user's diabetes, for example, based on the blood glucose level information generated from the measurement data received at a predetermined periodic timing by the measuring device 300 that the user wears on a daily basis. Generates judgment support information that supports the judgment of health status. For example, a standard blood glucose level corresponding to at least one of a general standard fasting blood glucose level and a blood glucose level after a predetermined time (for example, 2 hours) after the end of a meal is set in advance and generated at a predetermined timing. The blood glucose level information and the reference blood glucose level information may be compared, and the determination may be made based on the comparison result. Further, in each reference blood glucose level, by setting the reference value in a plurality of stages, the user can recognize how much he / she is currently in a health state in which diabetes is likely to be determined.
ここで、従来の侵襲型の血糖値測定においては、ユーザが空腹時点や食事終了から所定時間経過時点を自ら認識可能であるが、本システム（特に非侵襲型）においてはユーザが装着している測定装置３００やユーザ端末装置２００、管理サーバ１００のいずれかにより認識する必要性が生じる。そこで、本実施の形態においては、睡眠中が１日のサイクルで最も断食している期間であることに着目し、起床時の血糖値情報（起床時血糖値情報）を空腹時の血糖値情報として取得する。すなわち、所定の時間を基準とした１日のサイクル内（例えば午前７時から次の午前６時５９分５９秒まで、または、２４時間後の午前７時も含む一般的な定義における１日サイクル内など）において、血糖値情報に関連付けられる行動情報に基づき、行動情報が睡眠と判定される状態（睡眠状態）から起床と判定される状態（起床状態）と切り替わったタイミング（または、切り替わってから所定時間が経過したタイミング）を判定し、このタイミングの血糖値情報を起床時の血糖値情報（すなわち、空腹時の血糖値情報）として取得する。起床時と判定される行動情報が複数ある場合（例えば、朝の起床と、昼寝の起床、夜に起きてしまった起床など）には、比較対象の血糖値情報は、複数の起床時血糖値情報の中で最低値である起床時血糖値情報であってもよいし、予めユーザ操作やユーザの行動傾向に基づき設定される所定時刻範囲（例えば、朝方、午前中など）における起床時血糖値情報であってもよいし、起床時血糖値情報の前段階の行動情報で判定される睡眠状態の時間が最も長い起床時血糖値情報であってもよい。この時、起床時と判定される行動情報の量を減らすために、起床前の睡眠時間が睡眠基準時間（例えば、３０分、４５分、１時間、２時間など）よりも短い場合には仮眠として対象から除外するようにしてもよい。 Here, in the conventional invasive blood glucose level measurement, the user can recognize the time of hunger or the time when a predetermined time has passed from the end of the meal, but in this system (especially the non-invasive type), the user wears it. There is a need for recognition by any of the measuring device 300, the user terminal device 200, and the management server 100. Therefore, in the present embodiment, paying attention to the period during which sleep is the most fasting in the cycle of one day, the blood glucose level information at the time of waking up (blood glucose level information at the time of waking up) is used as the blood glucose level information at the time of fasting. Get as. That is, a one-day cycle in a general definition that includes within a one-day cycle relative to a given time (eg, from 7:00 am to the next 6:59:59 am, or 24 hours later at 7:00 am. At the timing (or after switching), the behavior information is switched from the state determined to be sleep (sleep state) to the state determined to wake up (wake-up state) based on the behavior information associated with the blood glucose level information. The timing at which a predetermined time has elapsed) is determined, and the blood glucose level information at this timing is acquired as the blood glucose level information at the time of waking up (that is, the blood glucose level information at the time of fasting). When there are multiple behavioral information that are determined to be when waking up (for example, waking up in the morning, waking up in a nap, waking up at night, etc.), the blood glucose level information to be compared is the blood glucose level at the time of waking up. It may be the lowest wake-up blood glucose level information among the information, or the wake-up blood glucose level in a predetermined time range (for example, morning, morning, etc.) set in advance based on the user operation or the user's behavioral tendency. It may be information, or it may be the wake-up blood glucose level information having the longest sleep state time determined by the behavior information in the previous stage of the wake-up blood glucose level information. At this time, in order to reduce the amount of behavior information determined to be when waking up, if the sleep time before waking up is shorter than the sleep reference time (for example, 30 minutes, 45 minutes, 1 hour, 2 hours, etc.), a nap is taken. It may be excluded from the target.
さらに、所定の時間を基準とした１日のサイクル内において、睡眠または起床の行動情報が得られない場合（例えば徹夜をして寝ていないなど）や睡眠時間が睡眠基準時間よりも短い場合（例えば３０分の仮眠しかしていない、または、徹夜をして睡眠時間が０分であるなど）などといった条件に基づき、十分な睡眠時間を伴う起床が判定できない場合には、後述の食事後血糖値情報や、前記１日のサイクル内における最も低い血糖値情報（最低血糖値情報）、または、前記１日のサイクル内で取得された所定の血糖値情報の平均値である平均血糖値情報、もしくは、当該平均血糖値情報から、前記１日のサイクル内の血糖値情報の標準偏差の２倍を引いた標準偏差血糖値情報（すなわち、平均血糖値情報−２σ（標準偏差）で算出される血糖値情報）を基準血糖値情報との比較対象として取得するように切り替えてもよい。例えば基準血糖値情報は、事前に複数の糖尿病患者における血糖値情報及び健常者の血糖値情報を取得し、これらの血糖値情報における標準偏差血糖値情報の傾向に基づき適切な基準値が設定されてもよい。なお、１日のサイクル内の血糖値情報は、期間内で取得された全ての血糖値情報であってもよいし、起床期間（例えば行動情報が起床状態から就寝状態までの期間であったり、全期間から睡眠状態を除いた期間）における血糖値情報のみであってもよいし、所定の行動情報に関連付けられた血糖値情報（例えば、起床や食事、就寝、睡眠など）のみであってもよいし、食後の血糖値スパイクの影響を減らすために、血糖値情報の推移を示す血糖値変動情報から高周波成分を除いた血糖値情報のみであってもよいし、食事を示す行動情報に関連する血糖値情報（特に食事後所定時間以内の血糖値情報）を除いた血糖値情報のみであってもよい。 In addition, if sleep or wake-up behavior information cannot be obtained (for example, staying up all night and not sleeping) within a daily cycle based on a predetermined time, or if the sleep time is shorter than the sleep reference time (for example). For example, if it is not possible to determine wake-up with sufficient sleep time based on conditions such as taking a nap for only 30 minutes or staying up all night for 0 minutes, the postprandial blood glucose level described later will be described. Information, the lowest blood glucose level information (minimum blood glucose level information) in the one-day cycle, or the average blood glucose level information which is the average value of the predetermined blood glucose level information acquired in the one-day cycle, or , Standard deviation blood glucose level information obtained by subtracting twice the standard deviation of the blood glucose level information in the cycle of the day from the average blood glucose level information (that is, blood glucose calculated by the average blood glucose level information-2σ (standard deviation)). Value information) may be switched to be acquired as a comparison target with the reference blood glucose level information. For example, as the reference blood glucose level information, the blood glucose level information of a plurality of diabetic patients and the blood glucose level information of a healthy person are acquired in advance, and an appropriate reference value is set based on the tendency of the standard deviation blood glucose level information in these blood glucose level information. May be. The blood glucose level information in the daily cycle may be all blood glucose level information acquired within the period, or the wake-up period (for example, the behavior information is the period from the wake-up state to the bedtime state). It may be only the blood glucose level information in the whole period excluding the sleeping state), or it may be only the blood glucose level information associated with the predetermined behavior information (for example, waking up, eating, going to bed, sleeping, etc.). Alternatively, in order to reduce the influence of the postprandial blood glucose spike, only the blood glucose information excluding the high frequency component from the blood glucose fluctuation information indicating the transition of the blood glucose information may be used, or it may be related to the behavioral information indicating the diet. Only the blood glucose level information excluding the blood glucose level information (particularly the blood glucose level information within a predetermined time after the meal) may be used.
また、同様に、血糖値情報に関連付けられる行動情報に基づき、行動情報が食事と判定される状態（食事状態）から他の行動情報に切り替わったタイミングから所定時間経過後（例えば２時間後）の血糖値情報（食後血糖値情報）を、食事終了から所定時間後の血糖値として取得する。食事と判定される行動情報が複数ある場合（例えば、朝、昼、夜など）には、比較対象の食事後血糖値情報は、複数の食事後血糖値情報の中で最低値である食事後血糖値情報であってもよいし、予めユーザ操作やユーザの行動傾向に基づき設定される所定時刻範囲における食事後血糖値情報であってもよいし、複数の食事後血糖値情報の平均値情報であってもよい。なお、上述の起床時血糖値情報と同様に、所定の時間を基準とした１日のサイクル内において、食事の行動情報が得られない場合には、上述の起床時血糖値情報や、最低血糖値情報、平均血糖値情報、標準偏差血糖値情報を基準血糖値情報との比較対象として取得するように切り替えてもよい。 Similarly, after a predetermined time has elapsed (for example, 2 hours later) from the timing when the behavioral information is switched from the state in which the behavioral information is determined to be a meal (meal status) to other behavioral information based on the behavioral information associated with the blood glucose level information. Blood glucose level information (postprandial blood glucose level information) is acquired as a blood glucose level after a predetermined time from the end of a meal. When there is a plurality of behavioral information determined to be a meal (for example, morning, noon, night, etc.), the postprandial blood glucose level information to be compared is the lowest value among the plurality of postprandial blood glucose level information. It may be blood glucose level information, post-meal blood glucose level information in a predetermined time range set in advance based on user operation or user behavior tendency, or average value information of a plurality of post-meal blood glucose level information. May be. Similar to the above-mentioned wake-up blood glucose level information, if the meal behavior information cannot be obtained within the one-day cycle based on the predetermined time, the above-mentioned wake-up blood glucose level information or the minimum blood glucose level is obtained. The value information, the average blood glucose level information, and the standard deviation blood glucose level information may be switched to be acquired as a comparison target with the reference blood glucose level information.
そして、上述の少なくとも何れか一方の血糖値情報（起床時血糖値情報、食後血糖値情報、必要時は最低血糖値情報、平均血糖値情報、標準偏差血糖値情報）と基準血糖値情報とを比較することで、比較結果として糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する。判定支援情報は、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する情報であればどのような情報であってもよいが、例えば何れの基準値を超えているか（または超えていないか）を示す情報であってもよいし、前記基準血糖値情報を境界として設定されるグルーピングに対して何れのグループに該当するか（例えば、正常グループ、予備群グループ、要注意グループなど）を示す情報であってもよいし、一般的な測定（特に侵襲型測定）における所定の単位（例えばｍｇ／ｄｌなど）の計測結果に換算した時の推定計測値範囲を提示するようにしてもよい。 Then, at least one of the above blood glucose level information (wake-up blood glucose level information, postprandial blood glucose level information, minimum blood glucose level information when necessary, average blood glucose level information, standard deviation blood glucose level information) and reference blood glucose level information are obtained. By comparing, as a result of the comparison, judgment support information that supports the judgment of the health condition related to diabetes is generated. The judgment support information may be any information as long as it is information that supports the judgment of the health condition related to diabetes, but for example, information indicating which reference value is exceeded (or is not exceeded). It may be information indicating which group corresponds to the grouping set with the reference blood glucose level information as a boundary (for example, normal group, preliminary group group, caution group, etc.). Alternatively, the estimated measurement value range when converted into the measurement result of a predetermined unit (for example, mg / dl) in a general measurement (particularly invasive measurement) may be presented.
データ出力部１３４は、生体データや判定支援情報データをユーザ端末装置２００へ出力する。ユーザ端末装置２００においては、出力データを例えば専用のアプリケーションを介して画面に表示するなどしてユーザが容易に確認可能としても良い。また、上記のように複数の基準血糖値情報を設定して複数のグループを設けた場合には、所定の基準血糖値情報以上のグループに該当した場合には所定の通知（例えば血糖値が高いことを通知するアラート通知や血糖値を下げるための情報を通知するアドバイス通知など）を送信する（例えば、通知情報ＤＢ（不図示）の各種通知の中から所定の条件に応じて選択して送信するなど）ようにしてもよく、いずれの基準値情報を超えたかによって通知の内容を変更するようにしてもよい（例えば、超えた基準値が高いほど、表記や色、文字などの表示が強調された通知となるなど）。 The data output unit 134 outputs biometric data and determination support information data to the user terminal device 200. In the user terminal device 200, the output data may be displayed on the screen via, for example, a dedicated application so that the user can easily confirm the data. In addition, when a plurality of reference blood glucose level information is set and a plurality of groups are provided as described above, a predetermined notification (for example, a high blood glucose level) is given when the group corresponds to the predetermined reference blood glucose level information or higher. Send an alert notification to notify that, an advice notification to notify information for lowering the blood glucose level, etc.) (for example, select and send from various notifications in the notification information DB (not shown) according to predetermined conditions. The content of the notification may be changed depending on which reference value information is exceeded (for example, the higher the reference value exceeded, the more emphasized the display of notation, color, characters, etc.). It will be a notification that was given).
入出力部１４０は、キーボード・マウス類等の情報入力機器、及びディスプレイ等の出力機器である。 The input / output unit 140 is an information input device such as a keyboard and a mouse, and an output device such as a display.
＜処理の流れ＞
図５を参照しながら、情報処理システム１が実行する情報処理方法の処理の流れについて説明する。図５は、図１の情報処理システム１の処理の例を示すフローチャートである。
<Processing flow>
The processing flow of the information processing method executed by the
ステップＳ１０１の処理として、データ管理部１３１では、測定装置３００を利用するユーザごとにアカウント情報が生成され、ユーザ端末装置２００等から所定のユーザ情報を取得する。登録されたユーザ情報は、データ管理部１３１により、ユーザ情報ＤＢ１２４に記憶される。ステップＳ１０１の処理は、ユーザが測定装置３００を利用するための前処理として行われてもよいし、ユーザが測定装置３００を初めて利用する際に行われてもよい。 As a process of step S101, the data management unit 131 generates account information for each user who uses the measuring device 300, and acquires predetermined user information from the user terminal device 200 or the like. The registered user information is stored in the user information DB 124 by the data management unit 131. The process of step S101 may be performed as a pre-process for the user to use the measuring device 300, or may be performed when the user uses the measuring device 300 for the first time.
ステップＳ１０２の処理として、ユーザが測定装置３００を利用すると、測定データが所定の周期で測定装置３００からユーザ端末装置２００を介して管理サーバ１００へ送信され、通信部１１０を介して受信される。データ管理部１３１により、記憶部１２０の測定データＤＢ１２１内においてユーザ情報に関連付けられて測定データが記憶される。
When the user uses the measuring device 300 as the process of step S102, the measurement data is transmitted from the measuring device 300 to the management server 100 via the user terminal device 200 at a predetermined cycle, and is received via the communication unit 110. The data management unit 131 stores the measurement data associated with the user information in the
ステップＳ１０３の処理として、生体データ生成部１３２により測定データが読み取られ、所定の演算等により生体データの生成が行われる。生成された生体データは、データ管理部１３１により、生体データＤＢ１２２に記憶される。 As the process of step S103, the measurement data is read by the biometric data generation unit 132, and the biometric data is generated by a predetermined calculation or the like. The generated biometric data is stored in the biometric data DB 122 by the data management unit 131.
ステップＳ１０４の処理として、判定支援情報生成部１３３により生体データが読み取られ、所定の演算等により判定支援情報の生成が行われる。生成された判定支援情報は、データ管理部１３１により、判定支援情報ＤＢ１２３に記憶される。 As the process of step S104, the biological data is read by the determination support information generation unit 133, and the determination support information is generated by a predetermined calculation or the like. The generated determination support information is stored in the determination support information DB 123 by the data management unit 131.
ステップＳ１０５の処理として、データ出力部１３４により生体データおよび／または判定支援情報が読み取られ、ユーザ端末装置２００へ出力される。 As the process of step S105, the biometric data and / or the determination support information is read by the data output unit 134 and output to the user terminal device 200.
＜効果＞
以上のように、本実施形態に係る情報処理システムは、判定支援情報生成部１３３を介して、測定データに基づき生成される血糖値情報と当該血糖値情報に関連する行動情報から、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する。これにより、ユーザは、例えば糖尿病に関連する自分の健康状態を把握することが可能となり、ユーザの利便性が向上する。
<Effect>
As described above, the information processing system according to the present embodiment is related to diabetes from the blood glucose level information generated based on the measurement data and the behavioral information related to the blood glucose level information via the determination support information generation unit 133. Generate judgment support information to support the judgment of the health condition. As a result, the user can grasp his / her health condition related to diabetes, for example, and the convenience of the user is improved.
以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。 Although the embodiments related to the disclosure have been described above, these can be implemented in various other embodiments, and can be implemented by making various omissions, substitutions, and changes. These embodiments and variations as well as those with omissions, substitutions and modifications are included in the technical scope of the claims and the equivalent scope thereof.
１ 情報処理システム
１００ 管理サーバ
２００ ユーザ端末装置
３００ 測定装置
ＮＷ ネットワーク
1 Information processing system 100 Management server 200 User terminal device 300 Measuring device NW network
Claims (9)
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報及び当該血糖値情報に関連付けられた行動情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、
前記行動情報は、前記生体データ生成部により生成される、装着部位の動作情報、または、姿勢情報に基づき推定される起床を示す行動情報であり、
前記判定支援情報生成部は、前記装着部位の動作情報または前記姿勢情報に基づき推定される起床を示す行動情報により起床時の血糖値情報と判定された起床時血糖値情報と、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とする情報処理システム。 An information processing system that receives measurement data from a measurement device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generates biometric data and judgment support information from the measurement data.
A biometric data generation unit that executes a predetermined operation on the measurement data and generates the biometric data including at least blood glucose level information.
A determination support information generation unit that generates determination support information that supports determination of a health condition related to diabetes based on the blood glucose level information and behavioral information associated with the blood glucose level information is provided.
The behavioral information is behavioral information indicating waking up estimated based on the motion information of the wearing site or the posture information generated by the biological data generation unit .
The determination support information generation unit has the wake-up blood glucose level information determined to be the wake-up blood glucose level information based on the motion information of the wearing site or the behavioral information indicating wake-up estimated based on the posture information, and the corresponding reference blood glucose. Generates judgment support information based on the result of comparing with the value information.
An information processing system characterized by this.
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。 The wake-up blood glucose level information is provided with a plurality of corresponding reference blood glucose level information stepwise.
The information processing system according to claim 1.
ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。 The determination support information is information indicating whether or not the reference blood glucose level information is exceeded.
The information processing system according to any one of claims 1 or 2, wherein the information processing system is characterized by the above.
ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。 The determination support information is information indicating which group corresponds to the group set with the reference blood glucose level information as a boundary.
The information processing system according to any one of claims 1 or 2, wherein the information processing system is characterized by the above.
ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。 Presents the estimated measurement value range when converted to the measurement result of a predetermined unit in invasive measurement.
The information processing system according to any one of claims 1 or 2, wherein the information processing system is characterized by the above.
ことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の情報処理システム。 The determination support information generation unit switches to acquire other blood glucose level information when the blood glucose level information to be compared cannot be obtained based on the behavior information, and corresponds to the other blood glucose level information. Compare with reference blood glucose level information,
The information processing system according to any one of claims 1 to 5, wherein the information processing system is characterized by the above.
前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成する生体データ生成部と、
前記血糖値情報及び当該血糖値情報に関連付けられた行動情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成する判定支援情報生成部と、を備え、
前記行動情報は、前記生体データ生成部により生成される、装着部位の動作情報、または、姿勢情報に基づき推定される起床を示す行動情報であり、
前記判定支援情報生成部は、前記装着部位の動作情報または前記姿勢情報に基づき推定される起床を示す行動情報により起床時の血糖値情報と判定された起床時血糖値情報と、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とするサーバ。 A server that receives measurement data from a measurement device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generates biometric data and judgment support information from the measurement data.
A biometric data generation unit that executes a predetermined operation on the measurement data and generates the biometric data including at least blood glucose level information.
A determination support information generation unit that generates determination support information that supports determination of a health condition related to diabetes based on the blood glucose level information and behavioral information associated with the blood glucose level information is provided.
The behavioral information is behavioral information indicating waking up estimated based on the motion information of the wearing site or the posture information generated by the biological data generation unit .
The determination support information generation unit has the wake-up blood glucose level information determined to be the wake-up blood glucose level information based on the motion information of the wearing site or the behavioral information indicating wake-up estimated based on the posture information, and the corresponding reference blood glucose. Generates judgment support information based on the result of comparing with the value information.
A server that features that.
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
判定支援情報生成部により、前記血糖値情報及び当該血糖値情報に関連付けられた行動情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成するステップと、を含み、
前記行動情報は、前記生体データ生成部により生成される、装着部位の動作情報、または、姿勢情報に基づき推定される起床を示す行動情報であり、
前記判定支援情報生成部は、前記装着部位の動作情報または前記姿勢情報に基づき推定される起床を示す行動情報により起床時の血糖値情報と判定された起床時血糖値情報と、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とする情報処理方法。 It is an information processing method that receives measurement data from a measurement device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generates biometric data and judgment support information from the measurement data.
A step of executing a predetermined calculation on the measurement data by the biometric data generation unit to generate the biometric data including at least blood glucose level information.
The determination support information generation unit includes a step of generating determination support information for supporting the determination of a health condition related to diabetes based on the blood glucose level information and the behavioral information associated with the blood glucose level information.
The behavioral information is behavioral information indicating waking up estimated based on the motion information of the wearing site or the posture information generated by the biological data generation unit .
The determination support information generation unit has the wake-up blood glucose level information determined to be the wake-up blood glucose level information based on the motion information of the wearing site or the behavioral information indicating wake-up estimated based on the posture information, and the corresponding reference blood glucose. Generates judgment support information based on the result of comparing with the value information.
An information processing method characterized by that.
前記情報処理方法は、
生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、少なくとも血糖値情報を含む前記生体データを生成するステップと、
判定支援情報生成部により、前記血糖値情報及び当該血糖値情報に関連付けられた行動情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成するステップと、を含み、
前記行動情報は、前記生体データ生成部により生成される、装着部位の動作情報、または、姿勢情報に基づき推定される起床を示す行動情報であり、
判定支援情報生成部により、前記血糖値情報及び当該血糖値情報に関連付けられた行動情報に基づき、糖尿病に関連する健康状態の判定を支援する判定支援情報を生成するステップと、を含み、
前記判定支援情報を生成するステップは、前記装着部位の動作情報または前記姿勢情報に基づき推定される起床を示す行動情報により起床時の血糖値情報と判定された起床時血糖値情報と、対応する基準血糖値情報とを互いに比較した結果に基づき判定支援情報を生成する、
ことを特徴とするプログラム。
It is a program for executing an information processing method on a computer that receives measurement data from a measurement device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generates biometric data and judgment support information from the measurement data.
The information processing method is
A step of executing a predetermined calculation on the measurement data by the biometric data generation unit to generate the biometric data including at least blood glucose level information.
The determination support information generation unit includes a step of generating determination support information for supporting the determination of a health condition related to diabetes based on the blood glucose level information and the behavioral information associated with the blood glucose level information.
The behavioral information is behavioral information indicating waking up estimated based on the motion information of the wearing site or the posture information generated by the biological data generation unit .
The determination support information generation unit includes a step of generating determination support information for supporting the determination of a health condition related to diabetes based on the blood glucose level information and the behavioral information associated with the blood glucose level information.
The step of generating the determination support information corresponds to the wake-up blood glucose level information determined to be the wake-up blood glucose level information based on the motion information of the wearing site or the behavioral information indicating wake-up estimated based on the posture information. Generate judgment support information based on the result of comparing with the reference blood glucose level information.
A program characterized by that.
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