JP7444216B2 - ウェアラブル機器、健康管理支援方法及び健康管理支援プログラム - Google Patents

Description

本発明は、ウェアラブル機器、健康管理支援方法及び健康管理支援プログラムに関するものである。

従来、ユーザの精神疾患の症状を特定するために、生体センサ、行動センサ及び環境センサを用い、上記各センサによって検出された各検出結果に基づき、ユーザの感情、ユーザの行動及びユーザの環境を判断し、ユーザの症状の分析を行い、ユーザの症状を分類するメンタルケア支援システムが開示されている（特許文献１参照）。

特開２０１３－１８２４９３号公報

しかしながら、特許文献１に記載のメンタルケア支援システムでは、各センサによってユーザの行動履歴などから精神疾患の症状を特定するだけのものであって、病名を特定することができない。

そこで、本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、病名を特定できるウェアラブル機器、健康管理支援方法及び健康管理支援プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明は、以下の構成によって把握される。
本発明に係るウェアラブル機器は、
ユーザの動作傾向に係る動作傾向情報を取得する動作傾向取得手段と、
病名取得手段と、
を備え、
前記病名取得手段は、
前記動作傾向情報に対応する症状が予め症状に対して設定された危険度が高い症状である場合は前記動作傾向情報に基づいて前記ユーザの病名を取得し、
前記ユーザの前記動作傾向の頻度が所定の閾値を超える場合は前記動作傾向情報に基づいて前記ユーザの病名を取得し、
前記ユーザの前記動作傾向の頻度が所定の閾値以下である場合は前記ユーザの病名を取得しない
ことを特徴とするものである。

本発明に係る健康管理支援方法は、
ウェアラブル機器によって実行される健康管理支援方法であって、
ユーザの動作傾向に係る動作傾向情報を取得する動作傾向取得ステップと、
病名取得ステップと、
を備え、
前記病名取得ステップは、
前記動作傾向情報に対応する症状が予め症状に対して設定された危険度が高い症状である場合は前記動作傾向情報に基づいて前記ユーザの病名を取得し、
前記ユーザの前記動作傾向の頻度が所定の閾値を超える場合は前記動作傾向情報に基づいて前記ユーザの病名を取得し、
前記ユーザの前記動作傾向の頻度が所定の閾値以下である場合は前記ユーザの病名を取得しない
ことを特徴とするものである。

本発明に係る健康管理支援プログラムは、ウェアラブル機器のコンピュータを、
ユーザの動作傾向に係る動作傾向情報を取得する動作取得手段、
病名取得手段、
として機能させ、
前記病名取得手段は、
前記動作傾向情報に対応する症状が予め症状に対して設定された危険度が高い症状である場合は前記動作傾向情報に基づいて前記ユーザの病名を取得し、
前記ユーザの前記動作傾向の頻度が所定の閾値を超える場合は前記動作傾向情報に基づいて前記ユーザの病名を取得し、
前記ユーザの前記動作傾向の頻度が所定の閾値以下である場合は前記ユーザの病名を取得しない
ことを特徴とするものである。

本発明によれば、病名を特定できるウェアラブル機器、健康管理支援方法及び健康管理支援プログラムを提供することができる。

実施形態のウェアラブル機器の外観を示す斜視図である。 実施形態のウェアラブル機器の構成を示すブロック図である。 実施形態のウェアラブル機器の健康管理支援処理を示すフローチャートである。 ユーザの症状に係る動作傾向の一例を示す図である。 ユーザの症状に該当する病名のテーブルの一例を示す図である。 病名に対応する説明及びアドバイスの一例を示す図である。

以下、本発明を実施するための形態（以下、「実施形態」という）について、図面を参照して詳細に説明する。本明細書の実施形態においては、全体を通じて、同一の要素には同一の符号を付している。

（ウェアラブル機器の構成）
まず、本実施形態のウェアラブル機器１の構成について、図１及び図２を参照して詳細に説明する。
図１は、実施形態のウェアラブル機器１の外観を示す斜視図である。図２は、実施形態のウェアラブル機器１の構成を示すブロック図である。

図１及び図２に示すように、本実施形態のウェアラブル機器１は、中央演算処理手段（ＣＰＵ）１１、少なくとも、中央演算処理手段１１に接続される入力操作手段１２、表示手段１３、記憶手段１４、ＧＰＳ情報取得手段１５、近距離無線通信手段１６、無線通信手段１７、報知手段１８、センサ手段１９、及び転送手段２０などを備えるもので、ユーザの手首に装着される電子時計（スマートウォッチ）として構成されている。ただし、ウェアラブル機器１は、少なくとも、上記のような構成の一部を備えるメガネ型や指輪型などのものであってもよい。

中央演算処理手段１１は、所定の制御プログラムやアルゴリズムプログラムを実行することによって、入力操作手段１２における入力操作に応じた処理動作や、後述する健康管理支援処理を制御する。

また、図２に示すように、中央演算処理手段１１は、ユーザの動作傾向に係る動作傾向情報を取得する動作傾向取得手段１１１と、動作傾向情報に基づいて、ユーザの病名を取得する病名取得手段１１２と、報知手段１８の動作を制御する報知制御手段１１３と、転送手段２０の動作を制御する転送制御手段１１４とを備えている。

本実施形態では、中央演算処理手段１１において実行される制御プログラムやアルゴリズムプログラムは、記憶手段１４に記憶されているが、これに限定されるものではなく、例えば、中央演算処理手段１１の内部にあらかじめ組み込まれるものであってもよい。

入力操作手段１２は、例えばウェアラブル機器１の筐体に設けられたボタンスイッチ、タッチパネルやマイクなどの入力手段であり、ユーザの入力操作に基づく各種の操作信号を中央演算処理手段１１に出力する。中央演算処理手段１１において、表示手段１３に表示する項目や情報の選択や設定などが行われる。

表示手段１３は、時計情報やユーザの入力操作に基づく項目や情報を表示させるためのものであり、タッチパネル機能を有する有機ＥＬ表示パネルや液晶表示パネルなどの表示パネルによって構成されている。

記憶手段１４は、中央演算処理手段１１において実行される制御プログラムやアルゴリズムプログラムを記憶するＲＯＭと、中央演算処理手段１１において実行される制御プログラムやアルゴリズムプログラムを実行する際に使用するデータやその際に生成されるデータ、表示手段１３に表示するためのデータなどを一時的に記憶するＲＡＭとを有している。

ＧＰＳ情報取得手段１５は、ＧＰＳ受信部を備えた測位手段であり、地理的なデータなどを取得して中央演算処理手段１１に出力する。

近距離無線通信手段１６は、近距離（例えば、２０ｍ未満）で外部の電子機器（例えば、携帯端末）との通信を行うためのもの（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信）であり、例えば、他の電子機器と同期して、外部の電子機器に記憶されたデータなどを受信して、中央演算処理手段１１を経由して記憶手段１４に記憶することができる。

無線通信手段１７は、所定の距離（例えば、１５０ｍ未満）で外部の電子機器（例えば、携帯端末やパソコン）との通信を行うためのもの（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ；ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｆｉｄｅｌｉｔｙ（商標登録）通信）であり、例えば、外部の電子機器との間でメールやメッセージなどのやり取りを行うことができる。

本実施形態では、報知手段１８は、後述する病名に関する情報を報知するためのものであり、ブザーやスピーカなどの音響手段によって構成されているが、これに限定されるものではなく、例えば、表示手段１３によって構成されてもよい。

センサ手段１９は、例えば、加速度センサ１９ａやジャイロ（角速度）センサ１９ｂ、地磁気センサ１９ｃ、脈拍センサ１９ｄ、環境光の照度を検知する照度センサ１９ｅなどを含み、ユーザにおける物理的な情報、生体的な情報、照度情報などを取得して中央演算処理手段１１に出力する。なお、後述する動作検知手段は、ユーザの動作情報を検知するためのものであり、３軸の加速度センサ１９ａや３軸のジャイロ（角速度）センサ１９ｂによって構成されている。

転送手段２０は、病名に関する情報をあらかじめ設定された外部の他の電子機器（例えば、離れて暮らす家族の携帯端末など）に転送するためのものであり、無線通信手段１７を介して、他の電子機器に送信する。

（ウェアラブル機器の健康管理支援処理）
つぎに、ウェアラブル機器１の健康管理支援処理について、図３から図６を参照して詳細に説明する。
図３は、実施形態のウェアラブル機器１の健康管理支援処理を示すフローチャートである。図４は、ユーザの症状に係る動作傾向の一例を示す図である。図５は、ユーザの症状に該当する病名のテーブルの一例を示す図である。図６は、病名に対応する説明及びアドバイスの一例を示す図である。

まず、ウェアラブル機器１の中央演算処理手段１１を起動して、スタートからステップＳ１に進む。

ステップＳ１において、動作情報検知手段は、所定区間におけるユーザの動作情報を検知し、ステップＳ２に進む。なお、ユーザの動作情報は、例えば、３軸加速度情報や３軸角速度情報などを含む。

つぎに、ステップＳ２において、中央演算処理手段１１の動作傾向取得手段１１１は、動作情報検知手段によって検知されたユーザの動作情報があらかじめ設定された第１の閾値を超えるか否かを判定する。なお、この第１の閾値は、例えば、動作情報検知手段によって検出された動作情報に係る波形と上記第１の閾値とを比較することで、ユーザの動作が、通常動作ではなく、後述する本発明におけるユーザの動作傾向であるか否かを判定するために設定されたものである。

ユーザの動作情報が第１の閾値を超える場合（Ｙｅｓの場合）に、すなわち、ユーザの動作がユーザの通常動作ではなく、ユーザの動作傾向であると判定された場合にステップＳ３に進み、ユーザの動作情報が第１の閾値以下である場合（Ｎｏの場合）に、すなわち、ユーザの動作がユーザの通常動作であると判定された場合にステップＳ１に戻る。

なお、ユーザの動作傾向は、ユーザの症状に係るジェスチャーなどであり、例えば、図４に示される、頭痛時に手を頭に当てる動作、熱っぽい時に手を額に当てる動作、肩が凝る時に手を肩に当てる又は手で肩を揉む動作、咳又は鼻水が出る時に手を口や鼻の前に当てる又は手で鼻をかむ動作、喉が痛い時に手を喉や首に当てる動作、歯が痛い又は歯茎が腫れている時に手を頬や顎に当てる動作、胸が痛い又は動悸する時に手を胸に当てる動作、腰痛時に手を腰や背中に当てる動作、関節痛時に手を肘や膝に当てる動作、及び腹痛時に手を腹に当てる動作などを挙げることができる。

つぎに、ステップＳ２でＹｅｓの場合に、ステップＳ３において、中央演算処理手段１１の動作傾向取得手段１１１は、動作情報検知手段によって検知されたユーザの動作情報に基づいて、ユーザの動作傾向に係る動作傾向情報を取得し、ステップＳ４に進む。

つぎに、ステップＳ４において、中央演算処理手段１１の病名取得手段１１２は、ステップＳ３で取得されたユーザの動作傾向情報と、あらかじめ記憶手段１４に記憶されたモデル動作傾向情報との相違度を算出し、ステップＳ５に進む。

つぎに、ステップＳ５において、中央演算処理手段１１の病名取得手段１１２は、ステップＳ４で算出された相違度がユーザの症状に係るジェスチャーごとにあらかじめ設定された第２の閾値以内であるか否かを判定する。

ステップＳ４で算出された相違度が第２の閾値以内である場合（Ｙｅｓの場合）、すなわち、ユーザの症状に係るジェスチャーがモデルのジェスチャーに合致する場合にステップＳ６に進み、ステップＳ４で算出された相違度が第２の閾値を超える場合（Ｎｏの場合）、すなわち、ユーザの症状に係るジェスチャーがモデルのジェスチャーに合致しない場合にステップＳ１に戻る。なお、このステップＳ４及びステップＳ５は、ユーザの動作情報がモデル動作傾向情報に対応しているか否かの判定の蓋然性を高めるに設定されたものであり、第２の閾値は、モデルの各症状に係るジェスチャーの動作情報のそれぞれに設定されているものであって、ユーザの症状に係るジェスチャーがモデルのジェスチャーに完全一致していなかったとしても、ある程度の一致性が認められれば、ユーザの症状に係るジェスチャーがモデルのジェスチャーに対応すると判定するように設定されている。

つぎに、ステップＳ５でＹｅｓの場合に、ステップＳ６において、中央演算処理手段１１の病名取得手段１１２は、ステップＳ３で取得された動作傾向情報に対応する症状が危険度の高いもの（例えば、胸が痛い）であるか否かを判定する。

ステップＳ３で取得された動作傾向情報に対応する症状が危険度の高いものである場合（Ｙｅｓの場合）にステップＳ７に進み、ステップＳ３で取得された動作傾向情報に対応する症状が危険度の高いものでない（Ｎｏの場合）場合にステップＳ８に分岐する。

つぎに、ステップＳ６でＹｅｓの場合に、ステップＳ７において、中央演算処理手段１１の病名取得手段１１２は、ユーザの動作傾向の発生頻度によらず、この動作傾向を特別な動作傾向として認識し、ステップＳ１０に進む。

一方、ステップＳ６でＮｏの場合に、ステップＳ８において、中央演算処理手段１１の病名取得手段１１２は、所定区間におけるユーザの動作傾向の頻度がユーザの症状に係るジェスチャーごとにあらかじめ設定された第３の閾値を超えるか否かを判定する。ただし、第３の閾値は、ユーザの症状に係るジェスチャーによって、異なるように設定されている。

所定区間におけるユーザの動作傾向の頻度が第３の閾値を超える場合（Ｙｅｓの場合）に、ステップＳ９に進み、所定区間におけるユーザの動作傾向の頻度が第３の閾値以下である場合（Ｎｏの場合）にステップＳ１に戻る。

つぎに、ステップＳ８でＹｅｓの場合に、ステップＳ９において、中央演算処理手段１１の病名取得手段１１２は、ユーザの動作傾向を所定の動作傾向として認識し、ステップＳ１０に進む。

つぎに、ステップＳ１０において、中央演算処理手段１１の病名取得手段１１２は、特別な動作傾向又は所定の動作傾向として認識されたユーザの動作傾向（ジェスチャー）に対応する症状に基づいて、ユーザの病名を取得し、ステップＳ１１に進む。

具体的には、ステップＳ１０において、中央演算処理手段１１の病名取得手段１１２は、ユーザの単一又は複数の動作傾向（ジェスチャー）に対応する単一又は複数の症状と、あらかじめ設定されたユーザの症状に該当する病名のテーブル（図５参照）とを照合して、ユーザの病名を特定（取得）し、ステップＳ１１に進む。

例えば、ユーザは、一日中、手を額に当てる動作、手を肘や膝に当てる動作及び手を腹に当てる動作を２回以上繰り返す場合に、手を額に当てる動作に対応する症状は熱であり、手を肘や膝に当てる動作に対応する症状は関節痛であり、かつ、手を腹に当てる動作に対応する症状は腹痛であることから、病名取得手段１１２は、図５に示されるテーブルを照合して、ユーザの病名をインフルエンザとして特定することができる。

つぎに、ステップＳ１１において、中央演算処理手段１１の報知制御手段１１３は、ステップＳ１０で取得されたユーザの病名に関する情報を報知手段１８に報知させ、ステップＳ１２に進む。

具体的には、ステップＳ１１において、中央演算処理手段１１の報知制御手段１１３は、ステップＳ１０で取得されたユーザの病名に基づいて、あらかじめ記憶手段１４に記憶された当該病名に関する情報を報知手段１８に報知させるとともにあらかじめ記憶手段１４に記憶された当該病名に対する治療法を報知手段１８にアドバイスさせ、ステップＳ１２に進む。

そして、ユーザの病名がインフルエンザであることを一例として説明すると、報知制御手段１１３は、図６に示されるインフルエンザの特徴、原因及び症状（インフルエンザに関する情報）を報知手段１８に報知させるとともに、図６に示されるインフルエンザに対する治療法を報知手段１８にアドバイスさせる。

つぎに、ステップＳ１２において、中央演算処理手段１１の転送制御手段１１４は、転送手段２０に当該病名に関する情報を他の電子機器（例えば、離れて暮らす家族の携帯端末など）へ転送させ、健康管理支援処理を終了させる。

また、本実施形態では、ステップＳ１２は、ステップＳ１１の実行後に実行されているが、これに限定されるものではなく、例えば、ステップＳ１１と同時に実行されてもよいし、ステップＳ１０の実行後、かつ、ステップＳ１１の実行前に実行されてもよい。

（実施形態の効果）
このように構成される、本実施形態に係るウェアラブル機器１は、ユーザの動作傾向に係る動作傾向情報を取得する動作傾向取得手段１１１と、動作傾向情報に基づいて、ユーザの病名を取得する病名取得手段１１２とを備えるものであるので、ユーザの動作傾向により病名を特定できる。

また、本実施形態に係るウェアラブル機器１において、病名取得手段１１２によって取得された病名に関する情報を報知する報知手段１８を更に備えるので、ウェアラブル機器１の報知手段１８は、自動的にこの病名に関する情報をユーザに報知することにより、ユーザが自らこの病名に関する情報を調べる手間を省くことができる。

さらに、本実施形態に係るウェアラブル機器１において、報知手段１８は、病名に対する治療法をアドバイスするので、ウェアラブル機器１の報知手段１８は、自動的にこの病名に対する治療法をアドバイスすることにより、ユーザが自らこの病名に対する治療法を調べる手間を省くことができる。

そして、本実施形態に係るウェアラブル機器１において、病名取得手段１１２によって取得された病名に関する情報を他の電子機器に転送する転送手段２０を更に備えるので、ウェアラブル機器１の転送手段２０は、自動的に病名に関する情報を、例えば、離れて暮らす家族の携帯端末に転送することにより、ユーザの肉体的な病名に関する情報（特に、高齢者のユーザの肉体的な病名に関する情報）をタイムリーに家族に伝達することができ、肉体的な病気の悪化などを効果的に抑制することができる。このような構成は、特に緊急性を要する肉体的な病気への対応に効果的である。

以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明に係るウェアラブル機器、健康管理支援方法及び健康管理支援プログラムは、上述した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変化が可能である。

（変形例）
上記実施形態では、傾向動作は、ユーザのジェスチャーのみであるが、これに限定されるものではなく、例えば、ユーザの声（音声、呟き、咳及び吐き気などを含む）、表情（苦しいや痛い表情）及びこれらの組み合わせであってもよい。これらの場合、ウェアラブル機器１は、音声情報を検知するための音声検知手段（マイク）、画像（表情）を撮像するための撮像手段（カメラ）を適宜備えればよい。

傾向動作は、ユーザのジェスチャー、声、及び表情のうちのいずれか２つ以上の組み合わせであれば、ウェアラブル機器１は、傾向動作がジェスチャーのみであるものに比べ、病名をより正確に取得することができる。

また、上記実施形態では、ウェアラブル機器１は、特に肉体的な病名に関する情報を取得しているが、これに限定されるものではなく、例えば、精神的な病名に関する情報を取得してもよい。

そして、上記実施形態では、病名取得手段１１２は、動作傾向情報のみに基づいて、ユーザの病名を取得しているが、これに限定されるものではなく、例えば、動作傾向情報や匂い情報に基づいて、ユーザの病名を取得してもよい。この場合、ウェアラブル機器１は、匂いを検知するための匂い検知手段を備える必要があり、動作傾向情報のみならず、匂い情報も病名の取得に用いるため、ウェアラブル機器１は、病名をより正確に取得することができる。

さらに、上記実施形態では、病名取得手段１１２は、動作傾向情報のみに基づいて、ユーザの病名を取得しているが、これに限定されるものではなく、例えば、動作傾向情報及び脈拍センサ１９ｄによって検知された脈拍数などの生体的な情報の両方に基づいて、ユーザの病名を取得してもよい。この場合、動作傾向情報のみならず、生体的な情報も病名の取得に用いるため、ウェアラブル機器１は、病名をより正確に取得することができる。

なお、上記実施形態では、当該病名に関する情報や当該病名に対する治療法は、あらかじめ記憶手段１４に記憶されているが、これに限定されるものではなく、例えば、当該病名に基づいて、近距離無線通信手段１６や無線通信手段１７を介して外部から自動的に取得してもよい。

以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲のとおりである。
＜請求項１＞
ユーザの動作傾向に係る動作傾向情報を取得する動作傾向取得手段と、
前記動作傾向情報に基づいて、ユーザの病名を取得する病名取得手段とを備える
ことを特徴とするウェアラブル機器。
＜請求項２＞
前記動作傾向は、ユーザの声、ジェスチャー、又は表情である
ことを特徴とする請求項１に記載のウェアラブル機器。
＜請求項３＞
前記病名取得手段によって取得された病名に関する情報を報知する報知手段を更に備える
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のウェアラブル機器。
＜請求項４＞
前記報知手段は、前記病名に対する治療法をアドバイスする
ことを特徴とする請求項３に記載のウェアラブル機器。
＜請求項５＞
前記病名取得手段によって取得された病名に関する情報を他の電子機器に転送する転送手段を更に備える
ことを特徴とする請求項１から４までのいずれか１項に記載のウェアラブル機器。
＜請求項６＞
ユーザの動作情報を検知する動作検知手段を更に備え、
前記動作傾向取得手段は、検知されたユーザの前記動作情報に基づいて、前記動作傾向情報を取得する
ことを特徴とする請求項１から５までのいずれか１項に記載のウェアラブル機器。
＜請求項７＞
ユーザの匂い情報を検知する匂い検知手段を更に備え、
前記病名取得手段は、前記動作傾向情報又はユーザの前記匂い情報に基づいて、ユーザの病名を取得する
ことを特徴とする請求項１から６までのいずれか１項に記載のウェアラブル機器。
＜請求項８＞
ウェアラブル機器によって実行される健康管理支援方法であって、
ユーザの動作傾向に係る動作傾向情報を取得するステップと、
前記動作傾向情報に基づいて、ユーザの病名を取得するステップとを含む
ことを特徴とする健康管理支援方法。
＜請求項９＞
健康管理支援プログラムであって、
ユーザの動作傾向に係る動作傾向情報を取得する動作取得処理と、
前記動作傾向情報に基づいて、ユーザの病名を取得する病名取得処理とを少なくとも実行させる
ことを特徴とする健康管理支援プログラム。

１ ウェアラブル機器
１１ 中央演算処理手段
１１１ 動作傾向取得手段
１１２ 病名取得手段
１１３ 報知制御手段
１１４ 転送制御手段
１２ 入力操作手段
１３ 表示手段
１４ 記憶手段
１５ ＧＰＳ情報取得手段
１６ 近距離無線通信手段
１７ 無線通信手段
１８ 報知手段
１９ センサ手段
１９ａ 加速度センサ
１９ｂ ジャイロセンサ
１９ｃ 地磁気センサ
１９ｄ 脈拍センサ
１９ｅ 照度センサ
２０ 転送手段

Claims (9)

1. ユーザの動作傾向に係る動作傾向情報を取得する動作傾向取得手段と、
   病名取得手段と、
   を備え、
   前記病名取得手段は、
   前記動作傾向情報に対応する症状が予め症状に対して設定された危険度が高い症状である場合は前記動作傾向情報に基づいて前記ユーザの病名を取得し、
   前記ユーザの前記動作傾向の頻度が所定の閾値を超える場合は前記動作傾向情報に基づいて前記ユーザの病名を取得し、
   前記ユーザの前記動作傾向の頻度が所定の閾値以下である場合は前記ユーザの病名を取得しない
   ことを特徴とするウェアラブル機器。
2. 前記動作傾向は、ユーザの声、ジェスチャー、又は表情である
   ことを特徴とする請求項１に記載のウェアラブル機器。
3. 前記病名取得手段によって取得された病名に関する情報を報知する報知手段を更に備える
   ことを特徴とする請求項１または２に記載のウェアラブル機器。
4. 前記報知手段は、前記病名に対する治療法を報知する
   ことを特徴とする請求項３に記載のウェアラブル機器。
5. 前記病名取得手段によって取得された病名に関する情報を他の電子機器に転送する転送手段を更に備える
   ことを特徴とする請求項１から４のうちいずれか１項に記載のウェアラブル機器。
6. ユーザの動作情報を検知する動作検知手段を更に備え、
   前記動作傾向取得手段は、検知されたユーザの前記動作情報に基づいて、前記動作傾向情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１から５のうちいずれか１項に記載のウェアラブル機器。
7. ユーザの匂い情報を検知する匂い検知手段を更に備え、
   前記病名取得手段は、前記動作傾向情報又はユーザの前記匂い情報に基づいて、ユーザの病名を取得する
   ことを特徴とする請求項１から６のうちいずれか１項に記載のウェアラブル機器。
8. ウェアラブル機器によって実行される健康管理支援方法であって、
   ユーザの動作傾向に係る動作傾向情報を取得する動作傾向取得ステップと、
   病名取得ステップと、
   を備え、
   前記病名取得ステップは、
   前記動作傾向情報に対応する症状が予め症状に対して設定された危険度が高い症状である場合は前記動作傾向情報に基づいて前記ユーザの病名を取得し、
   前記ユーザの前記動作傾向の頻度が所定の閾値を超える場合は前記動作傾向情報に基づいて前記ユーザの病名を取得し、
   前記ユーザの前記動作傾向の頻度が所定の閾値以下である場合は前記ユーザの病名を取得しない
   ことを特徴とする健康管理支援方法。
9. ウェアラブル機器のコンピュータを、
   ユーザの動作傾向に係る動作傾向情報を取得する動作取得手段、
   病名取得手段、
   として機能させ、
   前記病名取得手段は、
   前記動作傾向情報に対応する症状が予め症状に対して設定された危険度が高い症状である場合は前記動作傾向情報に基づいて前記ユーザの病名を取得し、
   前記ユーザの前記動作傾向の頻度が所定の閾値を超える場合は前記動作傾向情報に基づいて前記ユーザの病名を取得し、
   前記ユーザの前記動作傾向の頻度が所定の閾値以下である場合は前記ユーザの病名を取得しない
   ことを特徴とする健康管理支援プログラム。