JP7022234B2 - 監視装置、監視方法、及び監視プログラム - Google Patents

Description

関連出願の相互参照

本出願は、２０１７年９月２１日に日本国に特許出願された特願２０１７－１８１１９４の優先権を主張するものであり、この先の出願の開示全体を、ここに参照のために取り込む。

本開示は、監視装置、監視方法、及び監視プログラムに関する。

ユーザの生体情報とユーザ周辺の環境情報とに基づいて、移動の中止を助言する情報提供システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１３－２２０１８２号公報

本開示の一実施形態に係る監視装置は、取得部と、制御部と、報知部と、入力部とを備える。前記取得部は、被検者の生体情報を取得する。前記制御部は、前記被検者の生体情報を解析した結果に基づいて、前記被検者に発症リスクがあるか判定する。前記報知部は、前記発症リスクに関する情報を報知する。前記入力部は、前記被検者からの入力を受け付ける。前記制御部は、前記被検者の生体情報を解析した結果が、複数ある所定の条件のうちのいずれかを満たす場合、前記複数ある所定の条件に対応した発症リスクに関する情報を報知した後に、前記入力部から入力された前記被検者の自覚症状に基づいて、前記被検者が疾患を発症しているか判定する。前記報知部は、前記被検者が疾患を発症しているかの判定結果に基づく情報を、前記被検者に対して報知する。

本開示の一実施形態に係る監視方法は、被検者の生体情報を取得する。前記監視方法は、前記被検者の生体情報を解析した結果に基づいて、前記被検者に発症リスクがあるか判定する。前記監視方法は、前記発症リスクに関する情報を報知する。前記監視方法は、前記被検者からの入力を入力部によって受け付ける。前記監視方法は、前記被検者の生体情報を解析した結果が、複数ある所定の条件のうちのいずれかを満たす場合、前記複数ある所定の条件に対応した発症リスクに関する情報を報知した後に、前記入力部から入力された前記被検者の自覚症状に基づいて、前記被検者が疾患を発症しているか判定する。前記監視方法は、前記被検者が疾患を発症しているかの判定結果に基づく情報を、前記被検者に対して報知する。

本開示の一実施形態に係る監視プログラムは、プロセッサに、被検者の生体情報を取得させる。前記監視プログラムは、プロセッサに、前記被検者の生体情報を解析した結果に基づいて、前記被検者に発症リスクがあるか判定させる。前記監視プログラムは、プロセッサに、前記発症リスクに関する情報を報知させる。前記監視プログラムは、プロセッサに、前記被検者からの入力を入力部によって受け付けさせる。前記監視プログラムは、プロセッサに、前記被検者の生体情報を解析した結果が、複数ある所定の条件のうちのいずれかを満たす場合、前記複数ある所定の条件に対応した発症リスクに関する情報を報知した後に、前記入力部から入力された前記被検者の自覚症状に基づいて、前記被検者が疾患を発症しているか判定させる。前記監視プログラムは、プロセッサに、前記被検者が疾患を発症しているかの判定結果に基づく情報を、前記被検者に対して報知させる。

また、本開示の一実施形態に係る監視装置は、情報取得部と、報知部と、制御部と、入力部とを備える。前記情報取得部は、被検者の高度に関する情報を取得する。前記報知部は、前記被検者に所定の情報を報知する。前記制御部は、前記高度に関する情報に基づいて、前記被検者に発症リスクがあると判定すると、前記被検者に所定の情報を報知するように前記報知部を制御する。前記入力部は、前記被検者からの入力を受け付ける。前記制御部は、前記被検者の生体情報を解析した結果が、複数ある所定の条件のうちのいずれかを満たす場合、前記複数ある所定の条件に対応した発症リスクに関する情報を報知した後に、前記入力部から入力された前記被検者の自覚症状に基づいて、前記被検者が疾患を発症しているか判定する。前記報知部は、前記被検者が疾患を発症しているかの判定結果に基づく情報を、前記被検者に対して報知する。

一実施形態に係る監視装置の概略構成例を示すブロック図である。 監視装置とセンサの接続例を示す図である。 監視方法の手順の一例を示すフローチャートである。 記憶部に格納されるデータ構造の例を示す概念図である。 記憶部に格納されるデータ構造の例を示す概念図である。 生体情報を段階的に判定する手順の一例を示すフローチャートである。 高山病の発症を判定する手順の一例を示すフローチャートである。 本開示における高山病判定の手順例を示すフローチャートである。 監視装置とサーバとが接続する構成の一例を示すブロック図である。 図９に示されるサーバの内部構成例のブロック図である。 本開示に利用される第１例のセンサの概略図である。 本開示に利用される第２例のセンサの概略図である。 他の実施形態に係る監視装置の概略構成例を示すブロック図である。 監視方法の手順の一例を示すフローチャートである。 監視方法の手順の他の例を示すフローチャートである。 高度の変化とＳｐＯ_２の変化との相関の一例を示す図である。

ユーザが移動を継続できるように、ユーザの体調管理を支援することが求められる。本開示は、ユーザの体調管理を支援しうる監視装置、監視方法、及び監視プログラムを提供することに関する。一実施形態に係る監視装置、監視方法、及び監視プログラムによれば、ユーザの体調管理が支援されうる。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。

図１に示されるように、一実施形態に係る監視装置１は、制御部１０と、記憶部１２と、取得部２０と、報知部３０とを備える。監視装置１は、ユーザからの入力を受け付ける入力部４０をさらに備えてよい。監視装置１は、取得部２０を介して、外部のセンサ５０と接続する。監視装置１は、センサ５０を内部に備えてもよい。センサ５０は、ユーザに装着され、ユーザの生体情報を検出する。監視装置１は、センサ５０で検出した、ユーザの生体情報に基づいて、ユーザの身体状態変化を監視しうる。センサ５０によって生体情報が検出されるユーザは、被検者ともいう。

制御部１０は、監視装置１の各構成部を制御又は管理しうる。制御部１０は、監視装置１の各構成部に制御情報を送信したり、各構成部から制御情報を取得したりしうる。制御部１０は、制御手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）等の少なくとも１つのプロセッサを含んで構成されてよい。制御部１０は、記憶部１２にプログラム等を格納してよい。制御部１０は、記憶部１２を含んでよい。

少なくとも１つのプロセッサは、単一の集積回路（ＩＣ：Integrated Circuit）、通信可能に接続された複数のＩＣ、又はディスクリート回路を含んで構成されてよい。少なくとも１つのプロセッサは、種々の既知の技術に基づいて構成されてよい。プロセッサは、例えば、記憶部１２又は記憶媒体に格納された指示に基づいて、１以上の処理を実行するように構成された１以上の回路又はユニットを含んで構成されてよい。プロセッサは、１以上の処理を実行するファームウェアとして構成されてよい。ファームウェアは、例えば、ディスクリートロジックコンポーネントであってよい。

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ＩＣ、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を含んで構成されてよい。プロセッサは、これらのデバイス若しくは構成の任意の組み合わせ、又は他の既知のデバイス若しくは構成の組み合わせを含んで構成されてよい。

記憶部１２は、半導体メモリ又は磁気メモリ等で構成されてよい。記憶部１２は、制御部１０で用いられる各種情報又は監視装置１の各構成部を動作させるためのプログラム等を格納してよい。記憶部１２は、制御部１０のワークメモリとして機能してよい。

取得部２０は、センサ５０から被検者の生体情報を取得し、制御部１０に出力する。制御部１０は、被検者の生体情報を記憶部１２に格納してよい。制御部１０は、被検者の生体情報を、センサ５０で検出された時刻に係る情報とともに記憶部１２に格納してよい。取得部２０は、通信デバイスを備えてよい。通信デバイスは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信インターフェースであってよい。通信デバイスは、有線又は無線によって、外部装置と通信可能に接続されてよい。取得部２０は、通信デバイスによってセンサ５０と通信可能に接続されてよい。取得部２０は、制御部１０に含まれてよい。

センサ５０は、所定時間内における被検者の呼吸数を検出するデバイスを含んでよい。センサ５０は、被検者の体温を検出するデバイスを含んでよい。センサ５０は、被検者の経皮的動脈血酸素飽和度を検出するデバイスを含んでよい。経皮的動脈血酸素飽和度は、単に酸素飽和度ともいう。経皮的動脈血酸素飽和度は、ＳｐＯ_２ともいう。Ｓは、飽和度（Saturation）を表す。ｐは、パルスオキシメータ（pulse oximetry）又は経皮的（percutaneous）を表す。Ｏ_２は、酸素を表す。センサ５０は、所定時間内における被検者の脈拍数を検出するデバイスを含んでよい。センサ５０は、被検者の血圧を検出するデバイスを含んでよい。センサ５０は、被検者の血流量を検出するデバイスを含んでよい。センサ５０は、体表面の電気抵抗を検出するデバイスを含んでよい。センサ５０は、被検者の脳波を検出するデバイスを含んでよい。

ここで血流量を検出するデバイスが説明される。生体の組織内において、動いている血球から散乱された散乱光は、血液中の血球の移動速度に比例したドップラー効果による周波数シフトを受ける。ドップラー効果による周波数シフトは、ドップラーシフトともいう。制御部１０は、静止した組織からの散乱光と、動いている血球からの散乱光との光の干渉によって生じるうなり信号を検出する。うなり信号は、ビート信号ともいう。

うなり信号は、強度を時間の関数として表したものである。制御部１０は、うなり信号を、パワーを周波数の関数として表したパワースペクトルに変換する。うなり信号のパワースペクトルでは、ドップラーシフト周波数は血球の速度に比例する。うなり信号のパワースペクトルでは、パワーは血球の量に対応する。制御部１０は、うなり信号のパワースペクトルに周波数をかけて積分することにより血流量を求める。

報知部３０は、制御部１０から取得した制御情報に基づく内容を、被検者に対して報知する。報知部３０は、表示デバイスを備えてよい。表示デバイスは、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ、無機ＥＬディスプレイ等であってよいが、これらに限られず、他のデバイスであってもよい。報知部３０は、表示デバイスに、文字、画像等を表示し、制御部１０から取得した制御情報に基づく内容を報知してよい。

報知部３０は、ＬＥＤ（Light Emission Diode）又はハロゲンランプ等の光源を備えてよい。報知部３０は、光源の点灯又は点滅によって、制御部１０から取得した制御情報に基づく内容を周囲に報知してよい。報知部３０は、圧電ブザー若しくは電磁ブザー等のブザー、又は、所定の音声を発するスピーカ等を備えてよい。報知部３０は、ブザーの鳴動若しくは音声の発生等によって、制御部１０から取得した制御情報に基づく内容を周囲に報知してよい。

入力部４０は、キーボード等の物理キーを含んで構成されてよいし、タッチパネルを含んで構成されてよい。入力部４０は、これらに限られず、種々の入力デバイスを含んで構成されてよい。

例えば図２に示されるように、監視装置１は、スマートフォン型端末１ａであってよいし、折り畳み携帯電話型端末１ｂであってよい。監視装置１は、これらの態様に限られず、ペンダント型、リストバンド型又は眼鏡型等の種々の態様の端末又は装置等であってよい。監視装置１は、種々の機能を実行しうる汎用的な端末又は装置等であってよいし、専用の端末又は装置等であってもよい。一実施形態に係る監視装置１及び監視方法は、端末又は装置等で被検者の身体状態を監視する手順を含むプログラムを実行させることによって、実現されてよい。被検者の身体状態を監視する手順を含むプログラムは、監視プログラムともいう。センサ５０は、監視装置１と、有線、無線又はこれらの組み合わせによるネットワーク８０（図９参照）で接続され、情報などがセンサ５０と監視装置１との間でやりとりされる。

図２には、センサ５０として、被検者の耳に装着されるタイプのパルスオキシメータの例が示される。パルスオキシメータは、耳に装着されるタイプに限られず、指等の他の部位に装着されるタイプであってよい。センサ５０は、パルスオキシメータに限られず、他の種々のタイプのデバイスであってよい。センサ５０は、被検者の動きを妨げにくい部位に装着されてよい。センサ５０は、被検者の動きを妨げにくい形態であってよい。このようにすることで、ユーザの利便性が向上されうる。本開示において、センサ５０として、１つの生体センサが搭載される場合に限定されず、複数の生体センサが搭載されてよい。例えば、センサ５０に、呼吸数センサ、ＳｐＯ_２センサ、体温計、脈拍センサ、血流量センサ、血圧センサ、若しくは心拍数センサ等、又はその他の適宜な生体センサのいずれかが任意に組み合わされて搭載されてもよい。これらの生体センサは、センサ５０と監視装置１とのいずれかに適宜分けて搭載されてもよい。監視装置１に、生体センサの一部が搭載されてもよい。呼吸数センサは、例えば被検者の脈拍の振動を解析して呼吸数を検出してもよい。呼吸数センサは、人体に接触若しくは非接触で人体の腹部などの移動を検出して呼吸数を検出してもよい。人体に非接触の呼吸センサとしては、例えば赤外線センサが用いられてよい。

監視装置１は、図３に示されるフローチャートの手順に沿って、被検者の状態を監視しうる。監視装置１は、一例として、被検者が登山中に急性高山病を発症するリスクを監視するものとする。急性高山病は、ＡＭＳ（Acute Mountain Sickness）ともいう。以下、急性高山病は、単に高山病という。ここで、例えば高山病若しくは頭痛などの各種の病気、体調不良、怪我、痛み、体の部位の機能不全、精神不安、又は精神不調を発症するリスクを発症リスクともいう。また、発症した内容を病気又は疾患などという。高山病を発症した人は、自分自身では高山病を発症したことに気づきにくい。重度の高山病を発症した人は、脳浮腫又は肺水腫等を併発して危険な状態となりうる。高山病を発症する前に、又は、高山病が重症化する前に、被検者に発症リスクが報知されることによって、被検者は、重度の高山病を発症しにくくなるような対処法を実行しうる。結果として、被検者の体調管理が支援されうるとともに、被検者の安全が確保されやすくなる。

監視装置１は、高山病に限られず、静脈血栓塞栓症等の種々の疾患を発症するリスクを監視してよい。静脈血栓塞栓症は、エコノミークラス症候群ともいう。監視装置１は、被検者にとって自覚症状がないまま疾患を発症するリスクを監視しうる。監視装置１は、被検者が自分で気づきにくい疾患を発症するリスクを監視しうる。監視装置１は、発症リスクを監視することで、被検者に対して、疾患を発症する前、又は、重症になる前に報知し、被検者に対応を促しうる。結果として、被検者は、疾患を発症しにくくなったり、重症になりにくくなったりしうる。

制御部１０は、監視装置１の各構成部の制御に関するパラメータを設定する（ステップＳ１）。制御部１０は、設定したパラメータを記憶部１２に格納してよい。パラメータは、センサ５０から被検者の生体情報を取得する周期を含んでよい。生体情報を取得する周期は、例えば、秒単位、又は、分単位で設定されてよいし、１時間以上に設定されてよい。パラメータは、センサ５０から取得する生体情報の種類を特定する情報を含んでよい。パラメータは、生体情報に基づく判定に用いる閾値を含んでよい。パラメータは、これらに限られず種々の項目を含んでよい。制御部１０は、監視装置１の初期設定に基づいてパラメータを設定してよい。制御部１０は、被検者からの入力に基づいてパラメータを設定してよい。制御部１０は、被検者の、身長若しくは体重、年齢、又は性別等に基づいてパラメータを設定してよい。制御部１０は、記憶部１２に格納されている被検者の過去の生体情報に基づいてパラメータを設定してよい。

制御部１０は、センサ５０から被検者の生体情報を取得する（ステップＳ２）。取得する生体情報の種類は、パラメータによって設定されてよい。生体情報は、被検者の呼吸数、ＳｐＯ_２、体温、脈拍数、血圧、又は、血流量等を含んでよい。

ここで、記憶部１２に格納されるデータが図４及び図５を参照して説明される。図４及び図５は、記憶部１２に格納されるデータ構造４００及び５００の例を示す概念図である。本開示において、記憶部１２に格納されるデータの構造は、図４及び図５に示されるデータ構造４００及び５００に限定されない。図４及び図５に示されるデータ構造４００及び５００には、適宜他のデータ要素が追加されてよい。図４及び図５に示されるデータ構造４００及び５００からは、適宜データ要素が削除されてよい。

図４に示されるように、記憶部１２に格納されるデータ構造４００は、データ要素として、ユーザＩＤ４１０、測定日時４１２、呼吸数４１４、ＳｐＯ_２４１６、体温４１８、脈拍数４２０、血圧４２２、血流量４２４、又は位置４２６等を含んでよい。データ構造４００において、ユーザＩＤ４１０及び測定日時４１２が主キーとされてよい。ユーザＩＤ４１０は、被検者を識別するデータであってよい。測定日時４１２は、被検者の生体情報が検出された日時に関するデータであってよい。呼吸数４１４、ＳｐＯ_２４１６、体温４１８、脈拍数４２０、血圧４２２、及び血流量４２４はそれぞれ、被検者から検出された呼吸数、ＳｐＯ_２、体温、脈拍数、血圧、及び血流量に関するデータであってよい。位置４２６は、被検者の現在位置に関するデータであってよい。被検者の現在位置は、緯度、高度、若しくは経度、又はこれらの組合せによって表されてよい。データ構造４００に含まれるデータ要素は、被検者の生体情報に関するデータであってよい。

図５に示されるように、記憶部１２に格納されるデータ構造５００は、データ要素として、ユーザＩＤ５３０、氏名５３２、生年月日５３４、年齢５３６、性別５３８、持病５４０、又は登山経験５４２等を含んでよい。データ構造５００において、ユーザＩＤ５３０が主キーとされてよい。データ構造５００に含まれるデータ要素は、被検者の個人情報に関する項目であってよい。氏名５３２、生年月日５３４、年齢５３６、及び性別５３８はそれぞれ、被検者の氏名、生年月日、年齢、及び性別に関するデータであってよい。持病５４０は、被検者が従来診断を受けている病名、又は、被検者が従来認識している症状等に関するデータであってよい。登山経験５４２は、被検者の登山経験年数、又は、登山した山の名称若しくは数等に関するデータであってよい。

データ構造４００及び５００に含まれるデータ要素は、互いに入れ替えられてよいし、１つのデータ構造４００又は５００にまとめて含まれてもよい。

制御部１０は、少なくとも１つの生体情報に基づいて、被検者に発症リスクがあるか判定する（ステップＳ３）。制御部１０は、被検者のＳｐＯ_２が所定値未満となったときに発症リスクがあると判定してよい。ＳｐＯ_２に関する所定値は、例えば８５％とされてよいが、これに限られず、適宜決定されてよい。制御部１０は、被検者の体温が所定値以上となったときに発症リスクがあると判定してよい。体温に関する所定値は、例えば３７．０℃とされてよいが、これに限られず、適宜決定されてよい。制御部１０は、被検者の呼吸数が所定範囲外となったときに発症リスクがあると判定してよい。つまり、制御部１０は、被検者の呼吸数が少なすぎたり、多すぎたりしたときに発症リスクがあると判定してよい。呼吸数に関する所定範囲は、例えば１分間に１０回から２５回までとされてよいが、これに限られず、適宜決定されてよい。

制御部１０は、複数の生体情報をそれぞれの閾値と比較した結果に基づいて、発症リスクがあるか判定してよい。制御部１０は、少なくとも１つの生体情報に基づいて、発症リスクを数値化したスコアを算出してよい。制御部１０は、スコアが所定値以上となったとき、又は、スコアが所定値以下となったときに発症リスクがあると判定してよい。スコアに関する所定値は、適宜決定されてよい。

制御部１０は、記憶部１２に格納されている、所定時間以上前に取得した生体情報と、所定時間以内に取得した生体情報とを比較した結果に基づいて、被検者に発症リスクがあるか判定してよい。制御部１０は、所定時間以上前に取得した生体情報と、所定時間以内に取得した生体情報との差が所定値以上である場合、被検者に発症リスクがあると判定してよい。つまり、制御部１０は、生体情報の変化量が所定値以上である場合、被検者に発症リスクがあると判定してよい。生体情報の変化量に関する所定値は、適宜決定されてよい。

制御部１０は、発症リスクがない場合（ステップＳ３：ＮＯ）、ステップＳ２に戻る。制御部１０は、発症リスクがある場合（ステップＳ３：ＹＥＳ）、報知部３０に、被検者に対して発症リスクに関する情報を報知させる（ステップＳ４）。発症リスクに関する情報は、被検者に発症リスクがあるという判定結果を含んでよい。発症リスクに関する情報は、高山病の発症リスクに対する対処法に関する情報を含んでよい。対処法は、例えば、被検者に対して高山病の症状を改善する呼吸法の実施を促す内容であってよいし、被検者に対して下山を促す内容であってよい。高山病の対処法は、これらに限られず、他の種々の内容であってよい。制御部１０は、報知部３０に対して、報知させる内容を含む制御情報を出力してよい。報知部３０は、制御情報に基づく内容を、被検者に対して報知してよいし、被検者の周囲にいる人に対して報知してもよい。制御部１０は、ステップＳ４の後、図３のフローチャートの手順を終了する。制御部１０は、ステップＳ４の後、ステップＳ１又はステップＳ２に戻ってもよい。

例えば、高山病の発症リスクに対する対処法として、マッサージ方法の情報、水分の取得量の情報、休憩時間の長さ情報、休むときの姿勢についての情報などがある。

監視装置１は、図６に示されるフローチャートの手順に沿って、被検者の生体情報に基づいて、被検者に段階的に情報を報知しうる。監視装置１は、被検者のＳｐＯ_２と複数の閾値との比較結果に基づいて、被検者に段階的に情報を報知してよい。監視装置１は、ＳｐＯ_２に限られず、他の種々の生体情報と複数の閾値との比較に基づいて、被検者に段階的に情報を報知してよい。図６に示されるフローチャートの各ステップは、適宜その順番を入れ替えることもできる。

制御部１０は、監視装置１の各構成部の制御に関するパラメータを設定する（ステップＳ１１）。制御部１０は、被検者のＳｐＯ_２と比較する対象となる閾値を、パラメータとして設定してよい。制御部１０は、第１閾値、第２閾値及び第３閾値を設定してよい。閾値の数は、３つに限られず、２つ以下であってよいし、４つ以上であってもよい。第１閾値は、第２閾値より小さいものとする。第２閾値は、第３閾値より小さいものとする。第１閾値、第２閾値及び第３閾値は、例えば、７０％、８０％及び９０％に設定されてよい。例示した閾値は、発明者らが行った、高地における実証実験の結果に基づく値である。閾値は、例示した値に限られず、他の値に設定されてもよい。

制御部１０は、センサ５０から被検者のＳｐＯ_２を取得する（ステップＳ１２）。

制御部１０は、ＳｐＯ_２が第１閾値未満であるか判定する（ステップＳ１３）。制御部１０は、ＳｐＯ_２が第１閾値未満である場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、報知部３０に、第１情報を報知させる（ステップＳ１４）。第１情報は、登山を中止して下山することを促す情報を含んでよい。第１情報は、他の情報を含んでもよい。制御部１０は、ステップＳ１４の後、ステップＳ１２に戻る。

制御部１０は、ＳｐＯ_２が第１閾値未満でない場合（ステップＳ１３：ＮＯ）、ＳｐＯ_２が第２閾値未満であるか判定する（ステップＳ１５）。制御部１０は、ＳｐＯ_２が第２閾値未満である場合（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、報知部３０に、第２情報を報知させる（ステップＳ１６）。第２情報は、高山病を発症しにくいようにする呼吸法を実行することを促す情報を含んでよい。呼吸法は、例えば、有圧呼吸法又は腹式呼吸法等であってよい。呼吸法は、これらに限られず、他の種々の方法であってよい。第２情報は、呼吸法の具体的な手順を指示する情報を含んでよい。第２情報は、これらの情報に限られず、他の情報を含んでもよい。制御部１０は、ステップＳ１６の後、ステップＳ１２に戻る。第２情報は、マッサージ方法の情報、水分の取得量の情報、休憩時間の長さ情報、休むときの姿勢についての情報などを含んでもよい。

制御部１０は、ＳｐＯ_２が第２閾値未満でない場合（ステップＳ１５：ＮＯ）、ＳｐＯ_２が第３閾値未満であるか判定する（ステップＳ１７）。制御部１０は、ＳｐＯ_２が第３閾値未満である場合（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、報知部３０に、第３情報を報知させる（ステップＳ１８）。第３情報は、高山病を発症しにくいように休憩をとることを促す情報を含んでよい。第３情報は、体操を実行することを促す情報を含んでよい。第３情報は、水分を補給することを促す情報を含んでよい。第３情報は、これらの情報に限られず、他の情報を含んでもよい。制御部１０は、ステップＳ１８の後、ステップＳ１２に戻る。制御部１０は、ＳｐＯ_２が第３閾値未満でない場合（ステップＳ１７：ＮＯ）、ステップＳ１２に戻る。第３情報は、マッサージ方法の情報、水分の取得量の情報、休憩時間の長さ情報、休むときの姿勢についての情報などを含んでも良い。

監視装置１は、生体情報を閾値に基づいて段階的に判定することによって、被検者の状態に適した内容を報知しうる。

監視装置１は、図７に示されるフローチャートの手順に沿って、被検者の生体情報に基づいて、発症リスクがあるか、より詳細に判定しうる。

制御部１０は、監視装置１の各構成部の制御に関するパラメータを設定する（ステップＳ２１）。制御部１０は、図３のステップＳ１と同一又は類似の手順を実行してよい。

制御部１０は、センサ５０から被検者の生体情報を取得する（ステップＳ２２）。制御部１０は、図３のステップＳ２と同一又は類似の手順を実行してよい。

制御部１０は、生体情報が第１判定基準を満たすか判定する（ステップＳ２３）。第１判定基準は、被検者の呼吸数が所定の閾値以上であることを含んでよい。被検者の呼吸数が所定の閾値以上である場合、被検者は過呼吸の状態でありうる。第１判定基準は、被検者の呼吸数が所定の閾値未満であることを含んでよい。被検者の呼吸数が所定の閾値未満である場合、被検者は無呼吸の状態でありうる。第１判定基準は、被検者のＳｐＯ_２が所定の閾値未満であることを含んでよい。被検者のＳｐＯ_２が所定の閾値未満である場合、被検者は低酸素状態でありうる。第１判定基準は、被検者の体温が所定の閾値以上であることを含んでよい。被検者の体温が所定の閾値以上である場合、被検者は発熱状態でありうる。第１判定基準は、被検者の体温が所定の閾値未満であることを含んでよい。被検者の体温が所定の閾値未満である場合、被検者は低体温状態でありうる。第１判定基準は、これらに限られず、種々の条件を含んでよいし、複数の条件の組合せであってよい。

制御部１０は、生体情報が第１判定基準を満たさない場合（ステップＳ２３：ＮＯ）、ステップＳ２２に戻る。制御部１０は、生体情報が第１判定基準を満たす場合（ステップＳ２３：ＹＥＳ）、生体情報が第２判定基準を満たすか判定する（ステップＳ２４）。第２判定基準は、第１判定基準に含まれる条件と同一の条件を含んでよいし、第１判定基準に含まれる条件とは異なる条件を含んでよい。第２判定基準は、被検者の脈拍数が所定の閾値以上であることを含んでよい。被検者の脈拍数が所定の閾値以上である場合、被検者は低酸素状態でありうる。第２判定基準は、自律神経の状態に関する条件を含んでよい。自律神経の状態は、交感神経の働きの強さと副交感神経の働きの強さとのバランスで表されうる。第２判定基準は、交感神経の働きの強さと副交感神経の働きの強さとの差が所定値以上となることを含んでよい。制御部１０は、被検者の生体情報に基づいて、自律神経の状態を判定してよい。制御部１０は、心拍の変動に基づいて、自律神経の状態を判定してよい。制御部１０は、被検者の体表面の電気抵抗の変動に基づいて、自律神経の状態を判定してよい。

制御部１０は、生体情報が第２判定基準を満たさない場合（ステップＳ２４：ＮＯ）、ステップＳ２２に戻る。制御部１０は、生体情報が第２判定基準を満たす場合（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、報知部３０に、被検者に対して発症リスクに関する情報を報知させる（ステップＳ２５）。制御部１０は、報知部３０に、被検者に自覚症状を入力するように促す内容を報知させてよい。

制御部１０は、入力部４０によって、被検者からの自覚症状の入力を受け付ける（ステップＳ２６）。制御部１０は、報知部３０に、ＬＬＳ（Lake Louise Score）に基づく質問に回答するように被検者に求める表示をさせてよい。被検者に回答を求める質問は、ＬＬＳに基づく質問に限られず、他の種々の質問であってよい。被検者の自覚症状は、例えば、頭痛等の体の痛み、食欲の低下、疲れ若しくは脱力感、めまい若しくは立ちくらみ、又は、睡眠の状況等を含んでよい。本開示において、制御部１０は、報知部３０に、ＬＬＳに基づく質問以外の質問に回答するように被検者に求める表示をさせてもよい。

制御部１０は、被検者の自覚症状に基づいて、被検者が高山病を発症しているか判定する（ステップＳ２７）。制御部１０は、被検者の自覚症状を数値化したスコアを算出してよい。制御部１０は、ＬＬＳに基づく質問に対する被検者の回答を数値化したスコアを算出してよい。制御部１０は、算出されたスコアに基づいて、被検者が高山病を発症しているか判定してよい。制御部１０は、算出されたスコアに基づいて、被検者が発症している高山病の重症度を判定してよい。

制御部１０は、被検者が高山病を発症していると判定しない場合（ステップＳ２７：ＮＯ）、ステップＳ２２に戻る。この場合、制御部１０は、被検者が高山病を発症している可能性が低いことを報知部３０に報知させてよい。また、制御部１０は、被検者が第２判定基準（ステップＳ２４）を満たしていることから、例えば、被検者が高山病を発症する予兆があると判定してもよい。制御部１０は、被検者が第２判定基準（ステップＳ２４）を満たしていることから、例えば、報知部３０に、発症リスクに対する対処法を報知させてよい。

制御部１０は、被検者が高山病を発症していると判定する場合（ステップＳ２７：ＹＥＳ）、生体情報に基づいて、高山病の重症度を判定する（ステップＳ２８）。制御部１０は、被検者の血圧、又は、血流量に基づいて、高山病の重症度を判定してよい。制御部１０は、例えば、被検者の血圧が低いほど、高山病の重症度が高いと判定してよい。制御部１０は、例えば、被検者の脳に向かう血流量が多いほど、高山病の重症度が高いと判定してよい。制御部１０は、これらの生体情報に限られず、他の種々の生体情報に基づいて高山病の重症度を判定してよい。制御部１０は、図６のフローチャートの手順のように、生体情報を複数の閾値と比較することによって、高山病の重症度を段階的に判定してよい。

制御部１０は、高山病の重症度の判定結果に基づく被検者の対処法に関する情報を、報知部３０に報知させる（ステップＳ２９）。対処法は、高山病の重症度に基づく内容であってよい。対処法は、例えば、下山を促す内容、通報を促す内容、又は、高山病の症状を改善する呼吸法の実施を促す内容等であってよい。高山病の対処法は、これらに限られず、他の種々の内容であってよい。制御部１０は、ステップＳ２９の後、図７のフローチャートの手順を終了する。

図７のフローチャートにおいて、ステップＳ２３及びステップＳ２４は両方とも実行されなくてもよい。つまり、制御部１０は、第１判定基準及び第２判定基準のいずれか一方が満たされた場合に、発症リスクを報知するステップＳ２５に進んでよい。

監視装置１は、被検者がエコノミークラス症候群を発症するリスクがあるか判定してもよい。監視装置１は、被検者の血流量に基づいて、被検者がエコノミークラス症候群を発症するリスクがあるか判定してよい。監視装置１は、被検者の血流量に限られず、他の種々の生体情報に基づいて、被検者がエコノミークラス症候群を発症するリスクがあるか判定してよい。監視装置１は、被検者がエコノミークラス症候群を発症するリスクがある場合、その対処法として、体を動かすことを促す内容、又は、水分を補給することを促す内容を報知してよい。エコノミークラス症候群の対処法は、これらに限られず、他の種々の内容であってよい。

ここで、具体的な高山病判定の処理の手順が図８を参照してさらに説明される。図８は、本開示における高山病判定のフローチャートである。図８に示されるフローチャートの測定順序は一例であり、適宜順番を変更することもできる。

制御部１０は、被検者の呼吸数、ＳｐＯ_２、又は体温に基づく判定を実行する（ステップＳ７０１）。制御部１０は、被検者の呼吸数に基づいて、被検者が過呼吸又は無呼吸の状態であるか判定してよい（ステップＳ７１１）。制御部１０は、被検者のＳｐＯ_２に基づいてＳｐＯ_２低下度を判定してよい（ステップＳ７１３）。制御部１０は、被検者の体温に基づいて、被検者が低体温又は高体温の状態であるか判定してよい（ステップＳ７１５）。ステップＳ７０１に含まれる各ステップは、異なる順序で実行されてよいし、適宜スキップされてもよい。制御部１０は、ステップＳ７０１に含まれる各ステップの判定のうち、少なくとも１つの判定が条件を満たす場合に、ステップＳ７０３に進んでよい。制御部１０は、ステップＳ７０１に含まれる各ステップにおける判定の結果、又は、判定結果をスコアに換算した値を記憶部１２に格納してよい。制御部１０は、判定結果を記憶部１２に格納した後、ステップＳ７０１に含まれる各ステップにおける判定が条件を満たしたか否かにかかわらず、ステップＳ７０３に進んでもよい。

制御部１０は、被検者の自律神経状態又は脈拍数に基づく判定を実行する（ステップＳ７０３）。制御部１０は、被検者の自律神経状態に基づいて、被検者のリラックス度、低下度を判定してよい（ステップＳ７１７）。制御部１０は、被検者の脈拍数に基づいて、被検者の状態を判定してよい（ステップＳ７１９）。ステップＳ７０３に含まれる各ステップは、異なる順序で実行されてよいし、適宜スキップされてもよい。制御部１０は、ステップＳ７０３に含まれる各ステップの判定のうち、少なくとも１つの判定が条件を満たす場合に、ステップＳ７０５に進んでよい。制御部１０は、ステップＳ７０３に含まれる各ステップにおける判定の結果、又は、判定結果をスコアに換算した値を記憶部１２に格納してよい。制御部１０は、判定結果を記憶部１２に格納した後、ステップＳ７０３に含まれる各ステップにおける判定が条件を満たしたか否かにかかわらず、ステップＳ７０５に進んでもよい。

制御部１０は、被検者の主訴に基づく判定を実行する（ステップＳ７０５）。制御部１０は、被検者の主訴に基づいて、ＬＬＳ判定を実行してよい（ステップＳ７２１）。制御部１０は、ステップＳ７２１における判定が条件を満たす場合に、ステップＳ７０７に進んでよい。制御部１０は、ステップＳ７２１における判定の結果を記憶部１２に格納してよいし、判定結果をスコアに換算して記憶部１２に格納してもよい。制御部１０は、判定結果を記憶部１２に格納した後、ステップＳ７２１における判定が条件を満たしたか否かにかかわらず、ステップＳ７０７に進んでもよい。

制御部１０は、被検者の血圧又は血流に基づく判定を実行する（ステップＳ７０７）。制御部１０は、被検者の血圧に基づいて、被検者の重症度を判定してよい（ステップＳ７２３）。制御部１０は、被検者の血流に基づいて、被検者の重症度を判定してよい（ステップＳ７２５）。ステップＳ７０７に含まれる各ステップは、異なる順序で実行されてよいし、適宜スキップされてもよい。制御部１０は、ステップＳ７０７に含まれる各ステップの判定のうち、少なくとも１つの判定が条件を満たす場合に、被検者が重度の高山病にかかっていると判定し、図８のフローチャートの手順を終了してよい。制御部１０は、ステップＳ７０７に含まれる各ステップにおける判定の結果、又は、判定結果をスコアに換算した値を記憶部１２に格納してよい。制御部１０は、判定結果を記憶部１２に格納した後、ステップＳ７０７に含まれる各ステップにおける判定が条件を満たしたか否かにかかわらず、図８のフローチャートの手順を終了してよい。また、制御部１０は、ステップＳ７０１，Ｓ７０３，Ｓ７０５，Ｓ７０７に含まれる各ステップを処理してから次のステップに進んでよい。

図９に示されるように、センサ５０と接続する監視装置１は、ネットワーク８０を介して、サーバ７０と通信可能に接続してよい。サーバ７０の台数は１台に限定されず、複数台数でもよい。監視装置１及びセンサ５０の数は、２台に限定されず、１台若しくは３台以上でもよい。また、監視装置１に接続されるセンサ５０の数は１台に限定されず、１つの監視装置１に複数台のセンサ５０が接続されてもよい。本開示では、センサ５０が監視装置１を介さずにサーバ７０に接続されてもよい。ネットワーク８０は、有線、無線若しくはこれらの任意の組み合わせであってよい。

サーバ７０は、監視装置１から、センサ５０が検出した被検者の生体情報を取得しうる。サーバ７０は、複数の被検者の生体情報を取得してよい。サーバ７０は、取得した生体情報を平均等の種々の演算によって解析してよい。サーバ７０は、取得した生体情報を統計的な手法によって解析してよい。サーバ７０は、生体情報の解析結果を監視装置１に送信してよい。監視装置１は、生体情報の解析結果に基づいて、監視装置１の各構成部の制御に関するパラメータを設定してよい。サーバ７０は、被検者の生体情報に基づいて、被検者の発症リスクを判定し、その結果を監視装置１に送信してよい。監視装置１は、サーバ７０による発症リスクの判定結果に基づいて情報を報知してよい。サーバ７０は、被検者の生体情報に基づいて、被検者の対処法に関する情報を生成し、その情報を監視装置１に送信してよい。監視装置１は、サーバ７０で生成された対処法に関する情報を被検者に報知してよい。

ここで、サーバ７０の内部構成が、図１０を参照して説明される。図１０は、図９に示されるサーバ７０の内部構成のブロック図である。

サーバ７０は、サーバ制御部７１と、サーバ通信部７３と、サーバ記憶部７２とを備える。

サーバ制御部７１は、サーバ７０の各機能ブロックをはじめとして、サーバ７０の全体を制御及び管理するプロセッサである。サーバ制御部７１は、制御手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ等のプロセッサで構成される。このようなプログラムは、例えばサーバ記憶部７２、又はサーバ７０に接続された外部の記憶媒体等に格納される。

サーバ制御部７１は、以下にさらに詳細に述べられるように、種々の機能を実行するための制御及び処理能力を提供するために、少なくとも１つのサーバプロセッサ７１１を含む。

種々の実施形態によれば、少なくとも１つのサーバプロセッサ７１１は、単一の集積回路（ＩＣ）として、又は複数の通信可能に接続された集積回路ＩＣ及び／又はディスクリート回路（Discrete Circuits）として実行されてもよい。少なくとも１つのサーバプロセッサ７１１は、種々の既知の技術に従って実行されることが可能である。

１つの実施形態において、サーバプロセッサ７１１は、例えば、関連するメモリに記憶された指示を実行することによって１以上のデータ計算手続又は処理を実行するように構成された１以上の回路又はユニットを含む。他の実施形態において、サーバプロセッサ７１１は、１以上のデータ計算手続き又は処理を実行するように構成されたファームウェアであってもよい。ファームウェアは、例えば、ディスクリートロジックコンポーネントであってもよい。

種々の実施形態によれば、サーバプロセッサ７１１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：Application Specific Integrated Circuit）、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、又はこれらのデバイス若しくは構成の任意の組み合わせ、又は他の既知のデバイス若しくは構成の組み合わせを含み、以下に説明されるサーバ制御部７１の機能を実行してもよい。

サーバ記憶部７２は、半導体メモリ又は磁気メモリ等で構成されることができる。サーバ記憶部７２は、各種情報又はサーバ７０を動作させるためのプログラム等を格納する。サーバ記憶部７２は、ワークメモリとしても機能してもよい。

サーバ記憶部７２に記憶されるデータは、図４及び図５に例示したデータ構造４００及び５００のデータ要素と同様であるとしてよい。また、サーバ記憶部７２には、図４及び図５に例示されるデータ以外にも各種の制御プログラム、又はアプリケーションのプログラムなどが格納されてよい。サーバ７０は、センサ５０を用いる別々の被検者からデータを取得してよい。すなわち、サーバ７０のサーバ記憶部７２には、複数の被検者について、図４及び図５に例示されるデータが格納されてもよい。

サーバ記憶部７２に格納される情報のうち、いくつかの情報は監視装置１又はセンサ５０から取得されてよい。サーバ記憶部７２に格納される情報のうち、いくつかの情報はサーバ７０とネットワーク８０により接続した他のサーバ７０から取得されてよい。

サーバ７０は、監視装置１から、被検者に発症リスクがあるか判定した結果を取得してよい。サーバ７０は、複数の被検者についての発症リスクの判定結果を取得してよい。サーバ７０は、判定結果を統計的な手法によって解析してよい。サーバ７０は、判定結果を解析した結果を監視装置１に送信してよい。サーバ７０は、判定結果を解析した結果に基づいて、被検者に報知する情報を生成し、監視装置１に送信してよい。

サーバ７０によって複数の被検者の生体情報が解析されることで、監視装置１における発症リスクの判定精度が高められうる。

監視装置１は、自機の位置を検出する位置センサを含んでよい。位置センサは、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）、GLONASS、Galileo、準天頂衛星（QZSS）等の衛星測位システムなどを含むＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）技術などに基づいて、監視装置１の位置情報を取得してよい。監視装置１は、自機の位置情報をサーバ７０に送信してよい。この位置情報には、緯度、経度、高度情報が含まれる。

サーバ７０は、監視装置１の位置情報に基づいて、監視装置１が所定範囲内に位置するか判定してよい。サーバ７０は、所定範囲内に位置する監視装置１から取得した、被検者の生体情報、又は、生体情報に基づく判定結果を統計的な手法によって解析してよい。所定範囲内において判定結果に偏りがあるか否か解析することによって、所定範囲内で判定結果に影響を及ぼす事象が発生している可能性を検出しうる。結果として、所定範囲内にいる被検者の発症リスクがより高い精度で判定されうる。

（センサ５０の第１例）
また、本開示に利用されるセンサ５０は図２に示されるものに限定されない。本開示に利用される第１例のセンサ５０が、図１１を参照して説明される。

図１１に示されるように、センサ５０は、被検者の左耳の耳介に保持される保持部２０３Ｌを有する。また、センサ５０は、保持部２０３Ｌに設けられ、被検者の左耳の後頭部側にある筐体２０５Ｌを有する。また、センサ５０は、保持部２０３Ｌに設けられ、被検者の左耳の顔側にある測定部２０１Ｌを有する。また、センサ５０は、スマートフォンと接続されるケーブル１０５を有するセンサ通信部２０９を備える。図１１の例では、センサ通信部２０９は筐体２０５Ｌに覆われている。そのため、ケーブル１０５は筐体２０５Ｌから伸びている。ここで、ケーブル１０５は、筐体２０５Ｌ以外の場所に設けられてもよい。

図１１に示されるように、センサ５０は、被検者の右耳の耳介に保持される保持部２０３Ｒを有する。また、センサ５０は、保持部２０３Ｒに設けられ、被検者の右耳の後頭部側にある筐体２０５Ｒを有する。また、センサ５０は、保持部２０３Ｒに設けられ、被検者の右耳の顔側にある測定部２０１Ｒを有する。測定部２０１Ｌ及び測定部２０１Ｒの少なくとも一方は、例えば側頭部に配置される。ここで、測定部２０１Ｌ及び測定部２０１Ｒの少なくとも一方は、側頭部以外に配置されてもよい。

また、図１１に示されるセンサ５０は、筐体２０５Ｌと筐体２０５Ｒとを接続する接続部２０７を有する。保持部２０３Ｌ、保持部２０３Ｒ、接続部２０７は、プラスティック、ゴム、布、紙、樹脂、鉄、若しくはその他の素材又はこれらの任意の組み合わせの材料で構成されてよい。筐体２０５Ｌ及び筐体２０５Ｒの少なくとも一方は、例えば乳突部に配置される。ここで、筐体２０５Ｌ及び筐体２０５Ｒの少なくとも一方は、乳突部以外の場所に配置されてもよい。

本開示のセンサ５０は、例えば、図１１に示される構成から、測定部２０１Ｒ、及び筐体２０５Ｒの少なくとも一方が除外された構成でもよい。また、本開示のセンサ５０は、例えば、図１１に示される構成から、測定部２０１Ｌ、及び筐体２０５Ｌの少なくとも一方が除外された構成でもよい。また、本開示のセンサ５０は、例えば、図１１に示される構成から、測定部２０１Ｒ及び筐体２０５Ｌが除外された構成でもよい。また、本開示のセンサ５０は、例えば、図１１に示される構成から、測定部２０１Ｌ及び筐体２０５Ｒが除外された構成でもよい。

測定部２０１Ｌ及び測定部２０１Ｒの少なくとも一方は、呼吸数センサ、ＳｐＯ_２センサ、体温センサ、脈波数センサ、血流量センサ、脈波センサ、心拍数センサなどを含む。

（センサ５０の第２例）
本開示に利用されるセンサ５０の第２例が、図１２を参照して説明される。図１２に示されるように、第２例のセンサ５０は腕時計タイプである。センサ５０は、被検者の体表面の側に位置する測定部２０１と、被検者の腕に装着される保持部２０３とを有する。測定部２０１は、被検者の体表面に接触してよい。測定部２０１は、呼吸数センサ、ＳｐＯ_２センサ、体温センサ、脈波数センサ、血流量センサ、脈波センサ、心拍数センサなどを含んでよい。保持部２０３は、被検者の腕に巻き付けられるベルトであってよいし、被検者に装着されうる他の態様であってよい。保持部２０３は、プラスティック、ゴム、布、紙、樹脂、鉄、若しくはその他の素材又はこれらの任意の組み合わせの材料で構成されてよい。

本開示に利用されるセンサ５０は上述の態様に限定されない。例えば、センサ５０は、腕時計、杖、懐中電灯、帽子、洋服、ズボン、靴、めがね、ヘルメット、リュックサック、バッグ、水筒、コンパス、自転車、自動車、バイクなど適宜なものに備えられてよい。本開示のセンサ５０の形状は、クリップ形状、バンド形状など適宜な形状とされてよい。

また、本開示のセンサ５０は、呼吸数センサ、ＳｐＯ_２センサ、体温センサ、脈波数センサ、血流量センサ、脈波センサ、心拍数センサなどが１つの機器に搭載されてもよいし、複数の機器に分かれて搭載されてもよい。

また、本開示の監視装置１は、生体情報以外の情報、例えば、位置情報、気温情報、湿度情報、天気情報、時刻情報、頭痛回数、移動距離、又は摂取水分量などを適宜利用して、被検者であるユーザの体調を監視してもよい。

（監視装置１の通知先）
本開示では、監視装置１又はセンサ５０は、ユーザの体調が変化し、例えば図６に示されるステップＳ１３、Ｓ１５、又はＳ１７などの各判定でＹＥＳと判定され、高山病などの症状の危険性が発生した場合、ユーザに通知するのみならず、ユーザ以外の者又はデバイス若しくはサーバなどに通知してもよい。図６に示されるステップＳ１３、Ｓ１５、又はＳ１７などの各判定でＹＥＳと判定され、高山病などの症状の危険性が発生した場合、監視装置１は、例えば図６に示される、第１情報、第２情報、又は第３情報などを、センサ５０を用いるユーザが所属するグループのユーザ以外の者、センサ５０を用いるユーザの親族若しくは友人、又は、医療機関若しくは行政機関などに通知してよい。センサ５０を用いるユーザが所属するグループのユーザ以外の者とは、例えばセンサ５０を用いるユーザが所属するグループのリーダであってよい。このようなリーダは、センサ５０を用いるユーザが旅行中である場合、例えばツアーガイドなどであってよい。また、図６に示されるステップＳ１３、Ｓ１５、Ｓ１７、Ｓ２７などの各判定でＹＥＳと判定され、高山病などの症状の危険性が多少でも発生した場合、監視装置１は、ユーザが所属するグループのユーザ以外の者、センサ５０を用いるユーザの親族若しくは友人、医療機関若しくは行政機関などのサーバ、警報機、パソコン、スマートフォン、又は携帯電話などに危険性などの情報を通知してもよい。

また、上記説明の各センサ５０は、スマートフォンのほか、携帯電話、音楽プレーヤ、ゲーム機、パソコン、サーバ、タブレット端末などに接続されてもよい。

本開示の技術が利用される場面は、例えば、ユーザが、登山、ジョギング、ランニング、ウォーキング、自動車の運転、バイクの運転、自転車の運転、飛行機の操縦、船舶の操縦、又は観光旅行などをしている場面であってよい。本開示の技術が利用される場面は、ユーザが、電車、バス、自動車、バイク、自転車、飛行機、又は船舶を運転、若しくはこれらに乗っている場面であってもよい。本開示の技術が利用される場面は、これらに限定されるものではない。

（他の実施形態に係る監視装置）
以下、他の実施形態に係る監視装置について説明する。

図１３に示されるように、一実施形態に係る監視装置１は、制御部１０と、報知部３０とを備える点については、図１に示される監視装置１と同様である。また、図１３に示される監視装置１は、図１に示される監視装置１と同様に、記憶部１２と、取得部２０と、入力部４０とを、さらに備えてもよい。図１３に示される監視装置１は、図１に示される監視装置１と同様に、取得部２０を介して、外部のセンサ５０と接続する。また、図１３に示される監視装置１は、図１に示される監視装置１と同様に、センサ５０で検出した、ユーザの生体情報に基づいて、ユーザの身体状態変化を監視しうる。これらの機能部は、図１に示される監視装置１を構成する機能部と同様とすることができる。以下、図１に示される監視装置１について既に説明したのと同一又は類似になる説明は、適宜、簡略化又は省略する。

図１３に示される監視装置１は、情報取得部６０をさらに備えている。一実施形態に係る監視装置１において、情報取得部６０は、被検者の高度に関する情報を取得する。情報取得部６０は、例えばＧＰＳモジュールのような、自機の位置を検出する位置センサとしてもよい。ここで、位置センサは、上述ように、例えば、ＧＰＳ、GLONASS、Galileo、準天頂衛星等の衛星測位システムなどを含むＧＮＳＳ技術などに基づいて、監視装置１の位置情報を取得してよい。この場合、情報取得部６０が取得する位置情報には、緯度、経度、高度情報が含まれる。したがって、情報取得部６０は、被検者の高度に関する情報を取得することができる。

情報取得部６０は、緯度及び経度の情報を取得することにより、被検者の高度に関する情報を推定してもよい。例えば、被検者が存在する位置を含む場所の地形図に基づく情報があれば、被検者の位置（緯度及び経度）の情報から、被検者の高度に関する情報を推定することができる。このような推定を行うためには、位置の情報と高度の情報とが関連付けられていればよい。位置と高度とが関連付けられた情報は、例えば監視装置１における記憶部１２に記憶してもよい。この場合、情報取得部６０が取得した位置（緯度及び経度）の情報に基づいて、制御部１０が被検者の高度に関する情報を推定してもよい。また、位置と高度とが関連付けられた情報は、例えばサーバ記憶部７２（図１０参照）に記憶してもよい。この場合、情報取得部６０が取得した位置（緯度及び経度）の情報をサーバ７０に送信して、サーバ制御部７１が被検者の高度に関する情報を推定してもよい。

情報取得部６０は、例えば気圧センサのように周囲環境の気圧の情報を取得することにより、被検者の高度に関する情報を推定してもよい。その他、情報取得部６０は、被検者の高度に関する情報を取得することができれば、任意の構成のものを採用してよい。

次に、図１３に示される監視装置１の動作について説明する。

上述した高山病は、例えばＳｐＯ_２が低くなる場合のように被検者が低酸素状態になると、発生しうることが知られている。特に、登山をしている最中、又は、山道を自動車などで走行中に、高度が急激に上昇又は下降するなどして変化すると、高山病が発症するリスクが高いとされている。したがって、一実施形態に係る監視装置１は、被検者の高度及び／又は被検者の生体情報の少なくとも一方を監視し、被検者に高山病の発症リスクがあると判断される場合には、例えば注意喚起又は警報のような所定の情報を報知する。

監視装置１は、図１４に示されるフローチャートの手順に沿って、被検者の状態を監視しうる。監視装置１は、一例として、被検者が登山中などに高山病を発症するリスクを監視するものとする。

制御部１０は、監視装置１の各構成部の制御に関するパラメータを設定する（ステップＳ３１）。制御部１０は、設定したパラメータを記憶部１２に格納してよい。ステップＳ３１におけるパラメータ設定は、図３のステップＳ１におけるパラメータ設定と同一又は類似に行うことができる。

制御部１０は、情報取得部６０から被検者の高度に関する情報を取得する（ステップＳ３２）。被検者の高度に関する情報は、例えば標高のような高さの情報としてよい。例えば情報取得部６０が気圧センサである場合、情報取得部６０は、情報取得部６０を備える監視装置１の周囲環境の気圧の情報を取得してよい。このように、情報取得部６０によって取得される気圧の情報から推定される高度（高さ）の情報は、被検者の高度に関する情報としてよい。

制御部１０は、被検者の高度に関する情報に基づいて、被検者に高山病の発症リスクがあるか判定する（ステップＳ３３）。制御部１０は、被検者の高度が例えば２０００ｍ以上など所定の高度以上になると、発症リスクがあると判定してよい。このように、制御部１０は、高度に関する情報に基づいて、被検者に発症リスクがあると判定してもよい。制御部１０は、被検者の高度が例えば１５００ｍを基準として２００ｍ以上変化（上昇又は下降）したなど所定の高度の変化があると、発症リスクがあると判定してよい。このように、制御部１０は、高度の変化に関する情報に基づいて、被検者に発症リスクがあると判定してもよい。制御部１０は、被検者の高度が例えば３０分以内に２０００ｍを基準として３００ｍ以上変化（上昇又は下降）したなど、所定の時間における所定の高度の変化があると、発症リスクがあると判定してよい。このように、制御部１０は、高度の所定時間における変化に関する情報に基づいて、被検者に発症リスクがあると判定してもよい。特に、制御部１０は、高度の所定時間における変化が所定以上になる場合、被検者に発症リスクがあると判定してもよい。

制御部１０は、発症リスクがない場合（ステップＳ３３：ＮＯ）、ステップＳ３２に戻る。制御部１０は、発症リスクがある場合（ステップＳ３３：ＹＥＳ）、報知部３０に、被検者に対して例えば発症リスクに関する情報など所定の情報を報知させる（ステップＳ３４）。このように、一実施形態に係る監視装置１において、制御部１０は、例えば高度に関する情報に基づいて、被検者に発症リスクがあると判定すると、被検者に所定の情報を報知するように報知部３０を制御してよい。

ステップＳ３４において、制御部１０は、被検者に高山病のリスクがある旨を、例えば音（音声）及び／又は表示（警告灯）のような情報として、報知部３０から報知してよい。ステップＳ３４において、制御部１０は、聴覚情報及び／又は視覚情報に代えて、あるいはこれらの情報とともに、例えば振動などの触覚情報を報知部３０から報知してもよい。制御部１０は、例えば、被検者に「高山病のおそれがあります」のような音声及び／又は表示を報知部３０から報知してよい。また、例えば、制御部１０は、被検者に「少し休憩して下さい」のような音声及び／又は表示を報知部３０から報知してよい。また、例えば、制御部１０は、被検者に「呼吸数を多くして下さい／～回深呼吸して下さい」のような音声及び／又は表示を報知部３０から報知してよい。

また、ステップＳ３４において、制御部１０は、被検者に高山病のリスクがある旨を、例えばサーバ７０に報知してもよい。ステップＳ３４において、制御部１０は、被検者に高山病のリスクがある旨を、例えば外部の医療機関又は診療機関などに報知してもよい。

このように、一実施形態に係る監視装置１によれば、被検者が登山中などに高山病を発症するリスクを低減しうる。したがって、一実施形態に係る監視装置１によれば、ユーザの体調管理が支援されうる。

監視装置１は、図１５に示されるフローチャートの手順に沿って、被検者の状態を監視してもよい。図１５においても、図１４と同様に、一例として、被検者が登山中などに高山病を発症するリスクを監視するものとする。

図１５に示されるフローチャートの手順は、図１４に示されるフローチャートの手順において、ステップＳ４１の処理を追加して、ステップＳ３３の処理を変更するものである。

制御部１０は、監視装置１の各構成部の制御に関するパラメータを設定する（ステップＳ３１）。制御部１０は、設定したパラメータを記憶部１２に格納してよい。ステップＳ３１におけるパラメータ設定は、図３のステップＳ１におけるパラメータ設定と同一又は類似に行うことができる。

制御部１０は、センサ５０から被検者の生体情報を取得する（ステップＳ４１）。ステップＳ４１において、制御部１０は、センサ５０から被検者の生体情報を取得するように取得部２０を制御してもよい。すなわち、取得部２０が被検者の生体情報を取得してもよい。取得する生体情報の種類は、パラメータによって設定されてよい。生体情報は、被検者の呼吸数、ＳｐＯ_２、酸素飽和度、体温、脈拍数、血圧、又は、血流量等の少なくとも１つを含んでもよい。

図１５において、ステップＳ３２の処理と、ステップＳ４１の処理とは順序を逆にしてもよい。

制御部１０は、少なくとも１つの生体情報に基づいて、被検者に発症リスクがあるか判定する（ステップＳ３３）。制御部１０は、ステップＳ３３において、被検者の生体情報及び非堅守の高度に関する情報の少なくとも一方に基づいて、被検者に発症リスクがあるか判定してもよい。

制御部１０は、被検者のＳｐＯ_２が例えば８５％以下など所定値以下になると、発症リスクがあると判定してよい。このように、制御部１０は、生体情報に基づいて、被検者に発症リスクがあると判定してもよい。制御部１０は、被検者のＳｐＯ_２が例えば９５％を基準として１０％以上変化（上昇又は下降）したなど所定の変化があると、発症リスクがあると判定してよい。このように、制御部１０は、生体情報の変化に基づいて、被検者に発症リスクがあると判定してもよい。制御部１０は、被検者のＳｐＯ_２が例えば２０分以内に９５％を基準として５％以上変化（上昇又は下降）したなど、所定の時間における所定の変化があると、発症リスクがあると判定してよい。このように、制御部１０は、生体情報の所定時間における変化に基づいて、被検者に発症リスクがあると判定してもよい。特に、制御部１０は、生体情報の所定時間における変化が所定以上になる場合、被検者に発症リスクがあると判定してもよい。

制御部１０は、発症リスクがない場合（ステップＳ３３：ＮＯ）、ステップＳ３２に戻る。制御部１０は、発症リスクがある場合（ステップＳ３３：ＹＥＳ）、報知部３０に、被検者に対して例えば発症リスクに関する情報など所定の情報を報知させる（ステップＳ３４）。このように、一実施形態に係る監視装置１において、制御部１０は、例えばＳｐＯ_２のような被検者の生体情報に基づいて、被検者に発症リスクがあると判定すると、被検者に所定の情報を報知するように報知部３０を制御してよい。

また、ステップＳ３３において、制御部１０は、取得部２０が（センサ５０から）取得した生体情報を、推定された生体情報と比較することによって、被検者に発症リスクがあるか否かを判定してもよい。

図１６に示されるように、一実施形態に係る監視装置１において、被検者の高度に関する情報から、被検者の生体情報を推定してもよい。図１６の上側のグラフは、被検者の高度の時間変化を示している。制御部１０は、被検者の高度に関する情報を継続して（又は所定のタイミングで）情報取得部６０から取得することにより、被検者の高度の時間変化を把握することができる。図１６の上側のグラフに示すように、被検者は、時点ｔ１頃までは高度を上昇させている。また、図１６の上側のグラフに示すように、被検者は、時点ｔ１を過ぎた頃からは高度を緩やかに下降させている。

制御部１０は、図１６の上側のグラフに示すような被検者の高度の時間変化に基づいて、図１６の下側のグラフに示すようなＳｐＯ_２を推定してよい。図１６の下側のグラフにおいて、制御部１０によって推定されたＳｐＯ_２を「推定ＳｐＯ_２」と記す。推定ＳｐＯ_２とは、被検者が図１６の上側のグラフに示すような高度の時間変化を経る場合に取りうるＳｐＯ_２を推定したものである。図１６においては、ＳｐＯ_２を破線でプロットしてある。すなわち、被検者が図１６の上側のグラフに示すような高度の時間変化をしている場合、被検者のＳｐＯ_２が図１６の下側のグラフに示す推定ＳｐＯ_２のような変化をしていれば、被検者の発症リスクは低いと判定してよい。推定ＳｐＯ_２は、制御部１０が推定してもよいし、サーバ７０が推定したものを取得してもよい。

推定ＳｐＯ_２は、例えば被検者の過去のデータを参照して求めてもよい。例えば、被検者の過去に同じ高度にいた際に検出されたＳｐＯ_２の値があれば、その値を推定ＳｐＯ_２としてもよい。推定ＳｐＯ_２は、例えば被検者の過去のデータに基づいて算出してもよい。例えば、被検者の過去に同じ高度にいた際に検出されたＳｐＯ_２の値がなくても、他の高度にいた際に検出されたＳｐＯ_２の値があれば、その値から所定の高度における被検者のＳｐＯ_２の値を推定して、その値を推定ＳｐＯ_２としてもよい。

推定ＳｐＯ_２は、例えば被検者ごとにカスタマイズされたものとしてもよい。また、当該被検者の適切な情報が取得できない場合には、一般的な人のモデルケースとなる値を算出し、その値を推定ＳｐＯ_２としてもよい。この場合、例えば被検者の性別及び年齢などに基づいて、推定ＳｐＯ_２を算出してもよい。

一方、図１６の下側のグラフにおいて、取得部２０によって（センサ５０から）取得したＳｐＯ_２は「取得ＳｐＯ_２」と記してある。

図１６に示す例において、時点ｔ１頃までは、取得ＳｐＯ_２が推定ＳｐＯ_２を上回っている。この場合、制御部１０は、被検者の発症リスクは低いと判定してもよい。一方、図１６に示す例において、時点ｔ１頃から時点ｔ２頃までは、取得ＳｐＯ_２が推定ＳｐＯ_２を下回っている。この場合、制御部１０は、被検者の発症リスクは高いと判定してもよい。また、図１６に示す例において、時点ｔ２頃からは、取得ＳｐＯ_２が推定ＳｐＯ_２を上回っている。この場合、制御部１０は、被検者の発症リスクは低いと判定してもよい。このように、制御部１０は、被検者の生体情報として推定された生体情報と、取得部２０によって取得された被検者の生体情報とに基づいて、被検者に発症リスクがあると判定してもよい。

また、制御部１０は、取得ＳｐＯ_２が推定ＳｐＯ_２を上回るか下回るかで判定するのではなく、例えば下回る度合いが所定量以上になるか否かで判定してもよい。例えば、制御部１０は、取得ＳｐＯ_２が推定ＳｐＯ_２を８％下回る場合、被検者の発症リスクは高いと判定してもよい。このように、制御部１０は、推定された生体情報と、取得された生体情報との差が所定以上になる場合、被検者に発症リスクがあると判定してもよい。

また、図１５に示す動作の変形例として、制御部１０は、最初はセンサ５０による生体情報の検出を行わずに、所定の高度又は高度変化などが検出された時点で、センサ５０をオンにして検出を開始してもよい。このような制御によれば、センサ５０を常時オンにしておく必要がないため、監視装置１（又はセンサ５０）の消費電力は低減されうる。

本開示に係る実施形態について、諸図面及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又は修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形又は修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部又は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、複数の構成部又はステップなどを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。本開示に係る実施形態について装置を中心に説明してきたが、本開示に係る実施形態は装置の各構成部が実行するステップを含む方法としても実現しうるものである。本開示に係る実施形態は装置が備えるプロセッサにより実行される方法、プログラム、又はプログラムを記録した記憶媒体としても実現しうるものである。本開示の範囲にはこれらも包含されるものと理解されたい。

本開示において「第１」及び「第２」等の記載は、当該構成を区別するための識別子である。本開示における「第１」及び「第２」等の記載で区別された構成は、当該構成における番号を交換することができる。例えば、第１情報は、第２情報と、識別子である「第１」と「第２」とを交換することができる。識別子の交換は同時に行われる。識別子の交換後も当該構成は区別される。識別子は削除してよい。識別子を削除した構成は、符号で区別される。本開示における「第１」及び「第２」等の識別子の記載のみに基づいて、当該構成の順序の解釈、小さい番号の識別子が存在することの根拠に利用してはならない。

１ 監視装置
１０ 制御部
１２ 記憶部
２０ 取得部
３０ 報知部
４０ 入力部
５０ センサ
６０ 情報取得部
７０ サーバ
７１ サーバ制御部
７１１ サーバプロセッサ
７２ サーバ記憶部
７３ サーバ通信部
８０ ネットワーク
２０１、２０１Ｌ、２０１Ｒ 測定部
２０３、２０３Ｌ、２０３Ｒ 保持部
２０５、２０５Ｌ、２０５Ｒ 筐体
２０７ 接続部
２０９ センサ通信部
４００、５００ データ構造

Claims (15)

1. 被検者の生体情報を取得する取得部と、
   前記被検者の生体情報を解析した結果に基づいて、前記被検者に発症リスクがあるか判定する制御部と、
   前記発症リスクに関する情報を報知する報知部と、
   前記被検者からの入力を受け付ける入力部と、
   を備え、
   前記制御部は、前記被検者の生体情報を解析した結果が、複数ある所定の条件のうちのいずれかを満たす場合、前記複数ある所定の条件に対応した発症リスクに関する情報を報知した後に、前記入力部から入力された前記被検者の自覚症状に基づいて、前記被検者が疾患を発症しているか判定し、
   前記報知部は、前記被検者が疾患を発症しているかの判定結果に基づく情報を、前記被検者に対して報知し、
   前記発症リスクに関する情報は前記発症リスクに対する対処法に関する情報を含み、該発症リスクに対する対処法は所定の呼吸法を含む、監視装置。
2. 前記被検者の生体情報は、前記被検者の、呼吸数、体温、及び酸素飽和度の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の監視装置。
3. 前記制御部は、前記被検者が疾患を発症していると判定した場合、
   前記被検者の生体情報に基づいて、前記被検者が発症した疾患の重症度を判定し、
   前記報知部は、前記重症度に基づく情報を、前記被検者に対して報知する、請求項２に記載の監視装置。
4. プロセッサに、
   被検者の生体情報を取得させ、
   前記被検者の生体情報を解析した結果に基づいて、前記被検者に発症リスクがあるか判定させ、
   前記発症リスクに関する情報を報知させ、
   前記被検者からの入力を入力部によって受け付けさせ、
   前記被検者の生体情報を解析した結果が、複数ある所定の条件のうちのいずれかを満たす場合、前記複数ある所定の条件に対応した発症リスクに関する情報を報知した後に、前記入力部から入力された前記被検者の自覚症状に基づいて、前記被検者が疾患を発症しているか判定させ、
   前記被検者が疾患を発症しているかの判定結果に基づく情報を、前記被検者に対して報知させ、
   前記発症リスクに関する情報は前記発症リスクに対する対処法に関する情報を含み、該発症リスクに対する対処法は所定の呼吸法を含む、監視プログラム。
5. 被検者の高度に関する情報を取得する情報取得部と、
   前記被検者に所定の情報を報知する報知部と、
   前記高度に関する情報に基づいて、前記被検者に発症リスクがあると判定すると、前記被検者に所定の情報を報知するように前記報知部を制御する制御部と、
   前記被検者からの入力を受け付ける入力部と、
   を備え、
   前記制御部は、前記被検者の生体情報を解析した結果が、複数ある所定の条件のうちのいずれかを満たす場合、前記複数ある所定の条件に対応した発症リスクに関する情報を報知した後に、前記入力部から入力された前記被検者の自覚症状に基づいて、前記被検者が疾患を発症しているか判定し、
   前記報知部は、前記被検者が疾患を発症しているかの判定結果に基づく情報を、前記被検者に対して報知し、
   前記発症リスクに関する情報は前記発症リスクに対する対処法に関する情報を含み、該発症リスクに対する対処法は所定の呼吸法を含む、監視装置。
6. 前記制御部は、前記高度の変化に関する情報に基づいて、前記被検者に発症リスクがあると判定する、請求項５に記載の監視装置。
7. 前記制御部は、前記高度の所定時間における変化に関する情報に基づいて、前記被検者に発症リスクがあると判定する、請求項６に記載の監視装置。
8. 前記制御部は、前記高度の所定時間における変化が所定以上になる場合、前記被検者に発症リスクがあると判定する、請求項７に記載の監視装置。
9. 被検者の生体情報を取得する取得部を備え、
   前記制御部は、前記生体情報に基づいて、前記被検者に発症リスクがあると判定する、請求項５から８のいずれかに記載の監視装置。
10. 前記制御部は、前記生体情報の変化に基づいて、前記被検者に発症リスクがあると判定する、請求項９に記載の監視装置。
11. 前記制御部は、前記生体情報の所定時間における変化に基づいて、前記被検者に発症リスクがあると判定する、請求項１０に記載の監視装置。
12. 前記制御部は、前記生体情報の所定時間における変化が所定以上になる場合、前記被検者に発症リスクがあると判定する、請求項１１に記載の監視装置。
13. 前記制御部は、前記被検者の生体情報として推定された生体情報と、前記取得部によって取得された前記被検者の生体情報とに基づいて、前記被検者に発症リスクがあると判定する、請求項９に記載の監視装置。
14. 前記制御部は、前記被検者の生体情報として推定された生体情報と、前記取得部によって取得された前記被検者の生体情報との差が所定以上になる場合、前記被検者に発症リスクがあると判定する、請求項１３に記載の監視装置。
15. 前記生体情報は、前記被検者の、呼吸数、体温、及び酸素飽和度の少なくとも１つを含む、請求項９から１４のいずれかに記載の監視装置。

Images