JPWO2003036539A1 - 健康管理装置及び健康管理プログラム - Google Patents
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Abstract
健康管理装置（１）は、被験者の健康管理または診断に用いる複数種類のデータを入力する入力手段（ｂ１−ｂｎ、ｅ１−ｅｎ、１０，１３）と、それらのデータを記憶する記憶手段（１９）と、各データ間の相関の有無を分析する分析手段（２１）とを有する。分析手段（２１）は、各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、前記各データ間の相関の有無を分析する。
Description
技術分野
本発明は、被験者の健康状態を検出して分析し、健康管理または診断に利用する健康管理装置及び健康管理プログラムに関する。
背景技術
人の体温や血圧等の生体情報を検出し表示する方法としては、測定時の情報のみを表示する方法が一般的である。しかし、測定時の生体情報のみでは、健康管理上十分な情報とはいえない。そこで、特開平４−３５４９３０号公報には、血圧、脈拍、体温等を時系列に測定し、その測定結果及び平均値、最高値、最低値等をグラフ表示する健康情報測定装置が開示されている。
また、特開平３−７１３６号公報には、問診手段から得られた問診結果の情報と、生体情報検出手段で検出された血圧、体温等の生体情報より、所定のルールを適用してファジィ推論を行い健康度を表示する健康判定装置が記載されている。
生体情報を時系列に測定し、グラフ表示したり、その最高値、最低値を表示するだけでは、健康状態を管理、診断する上で十分なものとはいえない。また、ある決められた問診に対する結果情報と、測定生体情報からある所定のルールに従ってファジィ推論して健康度を判定表示する方法も、単に健康度を表示するだけであり不充分であると共に、所定のルールに基づくファジィ推論によって一律的に健康度が求められることから誤った判断結果となる場合がある。
発明の開示
本発明の目的は、誤った判断が生じないように被験者の健康状態を客観的に判断できるようにした健康管理装置及び健康管理プログラムを提供することにある。
上記目的を達成するため、本発明による健康管理装置は、被験者の健康管理または診断に用いる複数種類のデータを入力する入力手段と、それらのデータを記憶する記憶手段と、前記各データ間の相関の有無を分析する分析手段とを有する。
本発明による健康管理装置は以下の態様をとり得る。
分析手段は、前記各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、前記各データ間の相関の有無を分析する。
健康管理装置は、複数種類のデータのなかから所定の推移パターンをもつデータを抽出する。
その所定の推移パターンは、予め定められた複数のパターンのなかから選択し、指定することができる。
ある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータが抽出される。
ある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータと、さらにその推移パターンに対して関連付けられた推移パターンをもっている種類のデータとが抽出される。
その関連付けられた推移パターンは、前記指定した種類のデータがもつ推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンである。
複数の推移パターンのなかから、ある推移パターンを指定すると、その指定した推移パターンと同一の推移パターンをもっているデータと、さらにその推移パターンと関連付けられた推移パターンをもっているデータとが抽出される。
その関連付けられた推移パターンは、指定した推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンである。
複数種類のデータには、被験者の体の状態を測定した生体データ、被験者の生活環境条件を測定した環境データ、被験者の体調や生活態様を定量化した生活データなどが含まれる。
また、本発明による健康管理プログラムは、コンピュータに、被験者の複数の健康管理または診断に用いる複数種類のデータを取り込んで、該複数種類のデータを前記コンピュータの記憶装置に記憶させる記憶機能と、前記記憶装置に記憶された各データ間の相関の有無を分析する分析機能とを実現させる。
本発明による健康管理プログラムは以下の態様をとり得る。
分析機能は、前記各データの推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する。
健康管理プログラムは、予め定められた複数種類のデータの中から所定のパターンを有するデータを抽出する抽出機能を実現させる。
健康管理プログラムは、さらに、コンピュータの入力手段により所定の推移パターンを、予め定められた複数のパターンの中から選択し、指定する機能を実現させる。
健康管理プログラムは、さらに、コンピュータの入力手段によりある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータを抽出する機能を実現させる。
健康管理プログラムは、さらに、コンピュータの入力手段によりある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータと、さらにその推移パターンに対して関連付けられた推移パターンをもっている種類のデータとを抽出する。
関連付けられた推移パターンは、指定した種類のデータがもつ推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンである。
健康管理プログラムは、複数の推移パターンのなかから、ある推移パターンを指定すると、その指定した推移パターンと同一の推移パターンをもっているデータと、さらにその推移パターンと関連付けられた推移パターンをもっているデータとを抽出する抽出機能を実現させる。
関連付けられた推移パターンは、前記指定した推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンである。
複数種類のデータには、被験者の体の状態を測定した生体データ、被験者の生活環境条件を測定した環境データ、被験者の体調や生活態様を定量化した生活データなどが含まれる。
本発明によれば、被験者の健康管理または診断に用いる複数種類のデータを測定記憶しておき、その各種データのパターンを抽出することができるので、得られたパターンによって、被験者の健康状態を客観的、自動的に把握することができる。
指定したデータやパターンと同じパターンを有するデータを抽出して表示することができるので、より簡単に健康状態を把握することができる。
さらに、体重、体温、脈拍等の生体データと、食事、便通、睡眠等の日常生活状態のデータ、環境データ等を測定記憶しておき、数量的に測定できない日常生活状態のデータについては、定量化して客観的なデータとすることにより、健康状態をより客観的に把握できるようにした。
発明を実施するための最良の形態
本発明による健康管理装置は、被験者の健康管理または診断に用いる複数種類のデータを入力する入力手段と、それらのデータを記憶する記憶手段と、各データ間の相関の有無を分析する分析手段とから構成される。この分析手段は、各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する。
まず、本発明の健康管理装置の一実施形態を図１を用いて説明する。
健康管理装置１は、この装置全体を制御するプロセッサで構成される制御／演算部１７を備え、該制御／演算部１７には、音声入出力手段１０、マウス等の操作手段１１、第１、第２の送信受信手段１２、２４、キーボード等のデータ入力手段１３、文章データ記憶手段１４、生活データ作成手段１６、指定手段１８、記憶手段１９、グラフ化手段２０、空調制御信号発生手段２５等がバス接続されている。
音声入出力手段１０からは、後述するように、体調、生活態様、気分等に関する音声メッセージ（音声による健康日記）が入力され、そのメッセージデータは文章データ記憶手段１４に格納される。また、データ入力手段１３のキーボード等から入力される健康日記データもこの文章データ記憶手段１４に記憶される。そして、この文章データ記憶手段１４に記憶された健康日記データから抽出手段１５が、予め決められ、グループ分けされ重み付けされている言葉を抽出し、生活データ作成手段１６が抽出された言葉に重み付けを行って定量化する。また、データ入力手段１３から問診形式で入力されるデータもこの生活データ作成手段１６で定量化される。
また、この健康管理装置１には、データを入力する手段を構成する第１送信受信手段１２を介して、無線の通信システム等を利用して被験者の体温、体重、体脂肪率、血圧、脈拍等を測定する生体測定装置ｂ１〜ｂｎが接続されている。さらに、被験者が存在する周囲環境の温度、湿度等の環境測定装置ｅ１〜ｅｎも接続されている。
記憶手段１９は、上述した生体測定装置ｂ１〜ｂｎ、環境測定装置ｅ１〜ｅｎ及び、生活データ作成手段１６で作成されたデータを所定期間分（例えば過去３ヶ月間）記憶する。また、指定手段１８は、こうして得られた各種データの表示や分析等の指令を入力する手段である。
グラフ化手段２０には表示手段２３が接続されている。また、分析手段２１には判定手段２２が接続さている。分析手段２１は各データの推移が予め定められた複数のパターンのうちのどれに該当するかを分析する。判定手段２２は、この分析手段２１で分析されたデータのパターンが、指定されたパターンと同一かまたは相反関係にあるパターンかを判定する。
後述するように、この分析手段２１と判定手段２２とが協働して、入力手段１３で入力されたデータの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することで、入力データ間の相関の有無を分析する。
また、第二送信受信手段２４は、通信回線を介して、この健康管理装置１を管理するセンターや被験者の介護施設等の外部サーバー２に接続されている。さらに、空調制御信号発生手段２５は被験者が居住する空間の空調設備３に接続されている。
次に、図１に示した健康管理装置の主な動作を図２を用いて説明する。
健康管理装置１に電源が入れられユーザー番号が選択されると、制御／演算部１７のプロセッサは、第一の送信受信手段１２を介して生体測定装置ｂ１〜ｂｎ、環境測定装置ｅ１〜ｅｎから識別コード（以下、コードという）を受信したか（２０２、２０３）、さらに、音声入出力手段１０、操作手段１１、データ入力手段１３、指定手段１８から操作指令入力があったか（２０４）、を繰り返し判断する。
生体測定装置ｂ１〜ｂｎは、例えば被験者がこの健康管理装置１に電源を投入し送信指令入力した時、この生体測定装置を示すコードと共にそのときの測定データを健康管理装置１に送信する。また、環境測定装置ｅ１〜ｅｎも被験者が送信指令入力した時、該環境測定装置ｅ１〜ｅｎを示すコードと共に測定データを送信する。なお、所定時間に若しくは所定時間毎にこの測定データを送信するようにしてもよい。健康管理装置１は、生体測定装置ｂ１〜ｂｎからコードを受信すると、そのコードから生体測定装置の種類を識別し（２０５）、測定された生体情報１〜ｎを受信し（２０６−１〜２０６−ｎ）、そのデータをユーザー番号毎に記憶手段１９に保存すると共に、この保存データに基づいてグラフ化手段２０でグラフ化して表示手段２３に表示する（２０７−１〜２０７−ｎ）。
一方、健康管理装置１は、環境測定装置ｅ１〜ｅｎのいずれからか、その環境測定装置を示すコードと共に測定データを受信すると（２０３）、そのコードから環境測定装置ｅ１〜ｅｎの種類を識別し（２０８）、測定された環境情報１〜ｎを受信し（２０９−１〜２０９−ｎ）、そのデータを記憶手段１９に保存すると共に、この保存データに基づいてグラフ化手段２０でグラフ化して表示手段２３に表示する（２１０−１〜２１０−ｎ）。
この健康管理装置１に電源が投入され、ユーザー番号が選択されると、表示手段２３の表示画面１００には、図３に示すように初期画面が表示される。この初期画面の生体データ欄１０１、日常生活データ欄１０２、及び環境データ欄１０３には、記憶手段１９に記憶したデータの中から最新の過去１ヶ月分のデータが表示されると共に、ガイダンス欄１０４にはボタン操作などのガイダンスメッセージが表示される。さらに、データをセンターに送信するための指令ボタンＢ１、グラフ分析を指令するボタンＢ２、分析のための詳細データを設定するためのボタンＢ３、問診のためのボタンＢ４、健康日記を入力するためのボタンＢ５、ユーザー選択ボタンＢ６が表示される。この表示手段２３の表示画面１００に表示される各種指令を与えるボタンによって、上述した指定手段１８を構成している。そして、操作手段１１のマウスを用いて、指令ボタンＢ１〜Ｂ６をクリックすることによって、指令が与えられることになる。
図１３は、この図３に示す初期画面における生体データ欄１０１、日常生活データ欄１０２、環境データ欄１０３の拡大図であって、これら各欄１０１、１０２、１０３に測定記憶データを表示した一例を示す。この例では、生体データとして、体重が実線のグラフａ、体温が１点破線のグラフｂ、体脂肪率が破線で示すグラフｃで表示され、日常生活データのグラフとして、食事を実線のグラフｄ、便通を小さな破線のグラフｅ、健康日記を１点破線のグラフｆ、気分を大きな破線のグラフｇ、で表示している。また、環境データとして、平均温度を実線のグラフｉ、平均湿度を破線のグラフｈで表示している。なお、グラフのデータ種類を区別するために、実線、破線、一点破線等と区別して表示しているが、これに代えて色分けして表示してもよい。
そこで、センタ送信ボタンＢ１をクリックすれば、この操作指令を検出し（２０４）、制御／演算部１７のプロセッサは、記憶手段１９に記憶する生体データ、日常生活データ、環境データを第二送信受信手段２４を介してこの健康管理装置１を管理するセンターのホストコンピュータに送信する（２１９）。
また、グラフ分析ボタンＢ２をクリックすると、各種グラフ分析（２１３）がなされ、傾向パターンが求められる（２１４）が、この点については、後述する。
詳細設定ボタンＢ３をクリックすると、この健康管理装置１で行う処理の各種設定を行うことができる（２１２）。特に、日常生活データは離散的で連続体ではないことから、グラフで示すと図１３に示されるように、日常生活の状態を把握しづらいグラフとなっている。そのため、この実施形態では、詳細設定ボタンＢ３で、過去５日の移動平均のグラフの設定ができるようにしており、この過去５日の移動平均を選択設定すると、図１４に示すように、日常生活データについては、過去５日の移動平均の処理が行われて、図１４に示すように過去５日の移動平均のグラフが日常生活データ表示欄１０２に表示される。なお、過去５日の移動平均のグラフから逆に、図１３に示すように、元のデータを選択して表示させることもできる。
また、詳細設定ボタンＢ３をクリックして分析設定画面を選択すると、表示手段２３の表示画面１００には図４に示すような分析設定画面が表示される（２１２）。この図４に示す画面を用いることで、グラフ分析するための各種設定を行うことができる。この分析設定画面は、グラフ分析する際の条件等を設定するためのものであり、分析するデータを設定するデータ種類設定欄１１０、分析区間を設定する分析区間設定欄１１１、後述する傾向パターンについて分析するためのパターン設定欄１１２が表示される。
データ種類設定欄１１０には、データ選択ボタンＢ７１〜Ｂ７ｎとデータ種類設定ボタンＢ７があり、データ選択ボタンＢ７１〜Ｂ７ｎで分析するデータを選択しクリックしたあと、データ種類設定ボタンＢ７をクリックすれば、後述するように、この選択したデータについて分析がなされる。なお、後述するようにマウスによってデータ種類を選択するようにしても良い。
また、分析区間設定欄１１１に、分析を開始する年月日と分析を終了する年月日をキーボード等で入力して分析区間を設定したあと、分析区間設定ボタンＢ８をクリックすれば、この設定区間についてグラフ分析がなされる。なお、この場合も後述するようにマウスによって分析区間を指定するようにしても良い。
パターン設定欄１１２には、パターン選択ボタンＢ９ａ、Ｂ９ｂ、Ｂ９ｃ、Ｂ９ｄ、Ｂ９ｅの五つのボタンと、傾向パターン設定ボタンＢ９が表示される。この実施形態では、測定、記憶しているデータの時間的推移を五つのパターンに分類するもので、パターン選択ボタンＢ９ａ〜Ｂ９ｅをクリックして選択し、傾向パターン設定ボタンＢ９をクリックすれば、選択パターンが選択設定され、選択したパターンに関係するデータが選択され分析される。
図５は、この五つのパターンの説明図である。パターンＡは、測定データの値に時間的変化がなくほぼ一定な傾向を保持していることを示すパターンである。パターンＢは、測定データの値が時間と共に増大する傾向であることを示すパターンである。パターンＣは、測定データの値が時間と共に減少する傾向であることを示すパターンである。すなわち、パターンＢとパターンＣとは相反する傾向をもったパターンである。また、パターンＤは、時間を横軸にとった直交座標に測定データを描くと下方に向けて凸となるパターンである。パターンＤは、時間を横軸にとった直交座標に測定データを描くと上方に向けて凸となるパターンである。すなわち、パターンＤとパターンＥとは相反する傾向をもったパターンである。
問診ボタンＢ４をクリックすると、図６に示すような問診画面が表示手段２３に表示される（２１５）。なお、指令ボタンＢ１〜Ｂ６も表示されるが、図６には記載されていない。この図６で示す例では、日常生活の状態を表す項目として「食事」、「気分」、「便通」、「睡眠」が選ばれており、この各項目に対して１〜５の５段階で評価するものとして、夫々各段階に対してボタンＢが表示されている。図６に示す画面を表示させたあと、各項目に対する評価を行い、マウスまたはカーソルを用いて対応するボタンＢをクリック等で操作し入力する。例えば「食事」の項目については、健康上、食事が適していたか否かを５段階で評価し、非常に悪い食事であれば、「１」、悪い食事であれば「２」、普通であれば「３」、よい食事であれば「４」、非常に健康上適した食事であれば「５」のボタンＢを選択し入力する。そして選択されたボタンに対応する数値がその項目に対する点数となる。
「気分」の項目についても、同様で、心配毎等が多く気分が非常に優れない場合には「１」、気分が爽快で非常によい場合は「５」等選択入力する。「便通」や「睡眠」についても同様で、悪い場合は点数が低く、よい場合は、点数が高いボタンＢを選択して入力する。図６の例では、「食事」は１のボタンＢが選択され１点、「気分」は３のボタンＢが選択され３点、「便通」は４のボタンＢが選択され４点、「睡眠」は２のボタンＢが選択され２点が入力されたことを示す。こうして入力されたデータは日常生活データとして記憶手段１９に格納保存され、初期画面に戻って入力された新たなデータが加わってグラフ表示される（２１６）ことになる。
次に、健康日記ボタンＢ５がクリックされたときには、図７に示す画面１００が表示手段２３に表示される（２１７）。この画面には、コメント入力欄１２０と、コメントから言葉を抽出した結果を表示する欄１２１がある。そこで、音声入出力手段１０から音声により、若しくは、データ入力手段１３のキーボード等からコメントを入力する。このコメントはコメント入力欄１２０に表示されると共に、文章データ記憶手段１４に記憶される。コメントは複数入力しても良く、この場合には、文章データ記憶手段１４には、入力された複数のコメントデータ、すなわち複数の文章データが記憶されることになる。この文章データ記憶手段１４に記憶された文章データから、抽出手段１５によって重み付けする言葉が抽出され、この抽出した言葉が表示欄１２１に表示されると共に、生活データ作成手段１６によって抽出した言葉の中で、最小の重みが健康日記の点数として選択される。こうして入力された健康日記に対する点数は、記憶手段１９に格納されると共に、初期画面に戻って入力された新たなデータが加わってグラフ表示される（２１６）。
言葉に対する重みについては、図７にその例を示している。すなわち、健康上、肉体的、精神的に悪いときに用いられるような言葉に対しては低い点数が与えられ、肉体的、精神的に良いときに用いられるような言葉に対しては高い点数が与えられ、このような言葉に対して５段階に分けて重み付けを行い評価している。
また、ユーザー選択ボタンＢ６は、電源投入時にユーザー番号を入力した（図２の符号２０１参照）被験者とは異なる被験者が、すでに電源が入れられているこの健康管理装置１を使用するときに、自己のユーザー番号を選択するために操作するものであり、このユーザー選択ボタンＢ６が操作され新たなユーザー番号が選択されたときには（２２０）、そのユーザー番号に対応して記憶されている生体データ、日常生活データが読み出され表示されると共に、環境データについても表示される。
次に、グラフ分析について説明する。グラフ分析には、本実施形態においては、３種類用意されている。まず、第１のグラフ分析について図８を用いて以下に説明する。
グラフ分析ボタンＢ２をクリックすると（ステップ３０１）、制御／演算部１７のプロセッサは、記憶手段１９に記憶されている各データの過去３０日分を読み出し、この区間での各データの傾向パターンが上述したパターンＡ〜Ｅのいずれか判別する（ステップ３０２）。そして、表示手段２３の表示画面に、パターンＡ〜Ｅの各パターン毎に、そのパターンと判別されたデータがグラフ表示される（ステップ３０３）。例えば、データの傾向パターンがパターンＢであると判別すると、パターンＢを有するデータのグラフのみ表示画面に表示されることになる。また、傾向パターンＡを除く、各傾向パターンＢ〜Ｅに対して相反関係にあるパターンを予め関係付けておき、判別されたパターン（パターンＢ）に対して相反関係にあるパターン（パターンＣ）を有するデータのグラフも同一の表示画面に一緒に表示してもよい。判別されたパターンに対して相反パターンを有するグラフを表示するのは、例えば、あるデータが上昇傾向にある原因が、他のデータが下降傾向にあることによる場合もあるためである。相反パターンも表示する場合は、同一パターンと相反関係のパターンのグラフは色を変えて区別したほうがよい。さらに、同一画面に同一パターンに属する複数種類のデータをグラフ表示するときに、データの種類ごと（グラフごと）に表示の色を変えることでデータの種類を識別可能にする。
次に、データの傾向パターンの判別について、図１１及び図１２を用いて説明する。
まず、分析する区間の両端とこの区間を略等間隔に４分割した３つの分割点を求め、区間の初日のデータの値Ｄ１、分割点の日のデータの値を日の順にＤ２、Ｄ３、Ｄ４、区間の終了日のデータの値をＤ５として、これらのデータＤ１〜Ｄ５を読み出す（ステップ６０１）。次に、このデータのうち最大値をＤｍａｘ、最小値をＤｍｉｎとして求め（ステップ６０２）、最大値Ｄｍａｘと最小値Ｄｍｉｎの差が所定稙εより小さいか判断し（ステップ６０３）、小さければ、パターンＡとする（ステップ６０４）。
図１２の（ａ）、（ｂ）に示すように、データＤ１〜Ｄ５の最大値Ｄｍａｘと最小値Ｄｍｉｎの差が所定値εより小さい時はパターンＡとする。なお、図１２の（ａ）〜（ｐ）において、ラインの上に記載したＤ１〜Ｄ５は、各ライン上の丸印の位置にそのデータがあることを示している。
ステップ６０３で、最大値Ｄｍａｘと最小値Ｄｍｉｎの差が所定値εを越えていると判別されたときには、設定区間の両端の日のデータ値Ｄ１、Ｄ５よりも大きい値のデータがＤ２、Ｄ３、Ｄ４の中に存在するか判断する（ステップ６０５）。すなわち図１２（ｅ）〜（ｊ）のように、区間の両端のデータＤ１、Ｄ５より大きい値のデータがあるときには、上に凸のパターンとしてパターンＥとする（ステップ６０６）。
ステップ６０５が「Ｎｏ」の場合には、設定区間の両端の日のデータ値Ｄ１、Ｄ５よりも小さい値のデータがＤ２、Ｄ３、Ｄ４の中に存在するか判断する（ステップ６０７）。すなわち図１２（ｋ）〜（ｐ）のように、区間の両端のデータＤ１、Ｄ５より小さい値のデータがあるときには、下に凸のパターンとしてパターンＤとする（ステップ６０８）。
そして、ステップ６０３、６０５、６０７が「Ｎｏ」である場合、すなわち、最大値Ｄｍａｘと最小値Ｄｍｉｎの差が所定値εを越え、設定区間の両端の日のデータ値Ｄ１、Ｄ５よりも大きいデータも小さいデータが中間の分割点のデータＤ２、Ｄ３、Ｄ４にない場合には、区間初日のデータ値Ｄ１より区間終日のデータ値Ｄ５の方が大きいか判断し（ステップ６０９）、大きい場合、すなわち、図１２（ｃ）で示すような状態の場合には、パターンＢとする（ステップ６１０）。逆の場合で、図１２（ｄ）で示すような状態の場合には、パターンＣとする（ステップ６１１）。
以上が、本実施形態におけるパターン抽出処理であるが、パターン判別のために参照するデータの数を例えば３点として判別しても良く、または、このデータの数を多くして、より高い判別基準を設けてより正確に判別するようにしても良い。
次に、第２のグラフ分析について図９を用いて以下に説明する。
詳細設定ボタンＢ３をクリックして、図４に示す分析設定画面を選択し表示させ（ステップ４０１）、パターンＡ〜Ｅの選択ボタンＢ９ａ〜Ｂ９ｅのいずれかをクリックして、パターンを選択する。その後、傾向パターン設定ボタンＢ９をクリックして選択されたパターンを設定する（ステップ４０２）。また、画面の区間設定欄１１１に分析区間の開始年月日と終了年月日を入力し、分析区間設定ボタンＢ８をクリックする（ステップ４０３）。なお、（ステップ４０２、４０３の処理のパターン選択設定と、区間の設定はどちらを先に行っても良い。
パターンと区間を設定したあと、グラフ分析ボタンＢ２を押すと、記憶手段１９に記憶されている全種類のデータに対して、図１１のフローチャートに示す処理を各データの種類毎に行い、設定された区間における傾向パターンを求める（ステップ４０５）。そして、ステップ４０２で選択設定した傾向パターンをもったデータのみ抽出してグラフを表示する（ステップ４０６）。
例えば、図４に示す分析画面表示状態で、選択ボタンＢ９ｃを押してパターンＣを選択し、分析区間をある月の２０日から３０日までに設定して、この図９に示す第２のグラフ分析を行うと、パターンＣをもった生体データの体重のグラフａ、体脂肪率のグラフｃ、健康日記ｆのグラフが選択され、これら選択されたグラフのみが（すなわち、同一傾向をもったデータ種のみが）表示手段２３の表示画面１００に表示される。この表示状態は、図１６の表示画面から食事のグラフｄを削除したものとなる。
以上のように、この第２のグラフ分析では、設定分析区間で、設定されたパターンに対応するデータ種類のデータの傾向パターンが表示されることになる。
次に、第３のグラフ分析について図１０を用いて以下に説明する。
詳細設定ボタンＢ３をクリックして、図４に示す分析設定画面を表示させ（ステップ５０１）、データ選択ボタンＢ７１〜Ｂ７ｎのいずれかをクリックし、データの種類を選択する。その後、データ種類設定ボタンＢ７をクリックしてデータ種類を選択する（ステップ５０２）。また、区間設定欄１１１に分析区間の開始年月日と終了年月日を入力し、分析区間設定ボタンＢ８をクリックする（ステップ５０３）。なお、ステップ５０２でのデータ種類選択とステップ５０３での分析区間の設定とはどちらが先になっても良い。
次に、グラフ分析ボタンＢ２を押すと（ステップ５０４）、全データ種類に対しステップ５０３で設定された区間を対象として、図１１の処理を実行し、各データ種類の傾向パターンを抽出する（ステップ５０５）。そして、ステップ５０２で設定されたデータ種類同一のパターン及びこれと相反関係にあるパターンをもつ他の種類のデータを抽出し表示する（ステップ５０６）。
図１５はこの第３のグラフ分析を行う前の表示手段２３の表示画面の例である。この状態で、データ種類として体重を選択し（すなわち、図４の画面におけるデータ選択ボタンＢ７１を押してからデータ種類設定ボタンＢ７を押し）、分析区間として例えば２００１年９月の２０日から３０日までを設定して第３のグラフ分析を実行させると、図１６に示すように、体重データのグラフａと、体重の傾向パターン（図１３の例ではパターンＣ）と同じパターンをもつ体脂肪率のデータのグラフｃ及び健康日記のデータのグラフｆと、さらに、このパターンと相反関係にあるパターン（パターンＢ）をもつ食事のデータのグラフｄが分析区間の２００１年９月の２０日から３０日までの期間につき表示される。
また、マウスを使用してデータの種類と区間を設定し、第３のグラフ分析と同等な分析をさせることもできる。このマウスを使用してグラフ分析を行う例を図１７及び図１８を用いて説明する。
図１７に示す通常のグラフ表示に対して、体重データのグラフａを例えば２００１年９月の２０日から３０日までの区間をマウスカーソール（指定手段）Ｋでトレースすることでデータの種類と区間を設定する。それから、グラフ分析ボタンＢ２を押すことによって、グラフ分析させる。そのグラフ分析の結果を図１８に示す。図１７及び図１８によれば、２０日から３０日までの区間での体重は減少しており、パターンＣをもつ。そして、この２０日から３０日までの区間の傾向がパターンＣをもつデータ種類は体脂肪率と健康日記であるので、体重、体脂肪率及び健康日記については、図１８に示すように、２０日から３０日までの区間だけ太線（または他のグラフの色とは異なった色）で表示される。以上説明したように、この例では、カーソルＫでデータと区間を設定して、設定されたデータと同じパターンをもつデータ種類のみを他のものと区別して表示するようにしている。
上述した実施形態の健康管理装置１が取り扱ったデータは、生体データ，環境データ，生活データの３種類であるが、健康管理装置１が取り扱うデータのうち、少なくとも１種類のデータが生体データであると，体の状態の変化を知ることができる。また、少なくとも１種類のデータが環境データであると、体に及ぼす生活環境の変化を知ることができるし、少なくとも１種類のデータが生活データであると、被験者が感じる体調の変化を知ることができる。
図１に示す健康管理装置１としての機能をパーソナルコンピュータに担わせることができる。このようなパーソナルコンピュータを図１９に示す。図１９において図１の要素と同じ符号をもつ要素は同じ機能を有する。
図１９に示すように、本発明による健康管理装置として機能するパーソナルコンピュータ１Ａは、そのＣＰＵが制御演算部１７となり、キーボードがデータ入力手段１３となり、メモリが記憶手段１９やデータ記憶手段１４となり、また、ディスプレイが表示手段２３となる。また、後述するフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭに記憶されているプログラムによって、生活データ作成手段１６、抽出手段１５、グラフ化手段２０、分析手段２１、判定手段２２、空調制御信号発生手段２５の各機能が実現される。
このパーソナルコンピュータ１ＡのＵＳＢインタフェース１２Ａには、第一送信受信手段１２とし機能する外付けユニットが接続される。そして、生体測定装置ｂ１〜ｂｎ及び環境測定装置ｅ１〜ｅｎとパーソナルコンピュータ１Ａとの間の通信が第一送信受信手段１２を介して無線で行われる。このＵＳＢインタフェース１２Ａは、様々な外部機器を接続できるパーソナルコンピュータ内蔵の汎用インタフェースである。第一送信受信手段を構成する外部ユニットをＵＳＢインタフェースに接続することで、パーソナルコンピュータが、各生体測定装置とデータの送受信を行うことができる。
また、このパーソナルコンピュータ１Ａは、イーサネットアダプタ２４ＡとＩｒＤＡ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ ＤＡＴＡ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）アダプタ２５Ａを備える。このイーサネットアダプタは、パーソナルコンピュータに内蔵または外付けするアダプタで、インターネットへの接続を可能にし、外部サーバーなどとデータの送受信を行う。このイーサネットアダプタ２４Ａは、通信回線を介して、パーソナルコンピュータ１Ａの健康管理機能を管理するセンターや被験者の介護施設等の外部サーバー２に接続されている。さらに、ＩｒＤＡアダプタは、パーソナルコンピュータに内蔵または外付けするアダプタで、赤外線により空調設備などの外部装置とデータや制御信号の送受信を行う。このＩｒＤＡアダプタ２５Ａは空調制御信号発生手段２５に接続されている。このため、生体測定装置ｂ１〜ｂｎ及び環境測定装置ｅ１〜ｅｎから第一送信受信手段１２を用いて取り込んだ測定データを制御／演算部１７が分析して、必要と判断したときは、空調制御信号発生手段２５に空調制御信号を発生させて、赤外線データ通信によって、被験者が居住する空間の空調設備３を制御する。
また、記憶手段１９に記憶されたデータは、制御／演算部１７により読み出されてグラフ化手段２０でグラフ化される。そして、分析手段２１によって各データの推移が予め定められた複数のパターンのうちのどれに該当するかが分析され、さらに、その分析手段２１で分析されたパターンが指定されたパターンと同一かまたは相反関係にあるパターンかが判定手段２２によって判定される。その判定結果が表示手段２３の画面上に表示される。
このパーソナルコンピュータ１Ａに装填されるフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体は以下の内容を備える。
（１）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、さらに、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データ間の相関の有無を分析する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（２）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、さらに、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（３）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能と、さらに、それら複数種類のデータのなかから所定の推移パターンをもつデータを抽出する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（４）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能と、さらに、それら複数種類のデータのなかから、予め定められた複数の推移パターンのなかから選択指定された推移パターンをもつデータを抽出する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（５）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能と、さらに、ある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータを抽出する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（６）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能と、さらに、ある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータと、さらにその推移パターンに対して関連付けられた推移パターンをもっている種類のデータとを抽出する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（７）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能と、さらに、ある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータと、さらにその推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンをもっている種類のデータとを抽出する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（８）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能と、さらに、前記複数の推移パターンのなかから、ある推移パターンを指定すると、その指定した推移パターンと同一の推移パターンを持っているデータと、さらにその推移パターンと関連付けられた推移パターンを持っているデータとを抽出する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（９）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能と、さらに、前記複数の推移パターンのなかから、ある推移パターンを指定すると、その指定した推移パターンと同一の推移パターンを持っているデータと、さらにその推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンを持っているデータとを抽出する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【図面の簡単な説明】
図１は，本発明の健康管理装置の一実施形態の要部ブロック図である。
図２は、図１に示す健康管理装置の動作を説明する図である。
図３は、図１に示す健康管理装置の表示手段に表示される初期画面の一例を示す図である。
図４は、図１に示す健康管理装置の表示手段に表示される分析設定画面の一例である。
図５は、予め設定されている５つの推移パターンの例の説明図である。
図６は、図３の画面で「問診ボタン」をクリックしたときに現れる画面の一例を示す図である。
図７は、図３の画面で「健康日記ボタン」をクリックしたときに現れる画面の一例を示す図である。
図８は、図３の画面で「グラフ分析ボタン」をクリックしたときに実行される第１のグラフ分析の動作フローである。
図９は、図３の画面で「詳細設定ボタン」をクリックして図４の分析設定画面を表示させて実行される第２のグラフ分析の動作フローである。
図１０は、図３の画面で「詳細設定ボタン」をクリックして図４の分析設定画面を表示させて実行される第３のグラフ分析の動作フローである。
図１１は、時系列データが図５に示すどのパターンに該当するかを判別する処理を説明するフローチャートである。
図１２は、推移パターンの判別説明図である。
図１３は、図３に示す初期画面の一例の拡大図である。
図１４は、図１３の画面の「日常生活データ」欄に、過去５日の移動平均のグラフを表示した例を示す図である。
図１５は、図１０の第３のグラフ分析を行う前の表示手段の表示画面の一例を示す図である。
図１６は、図１０の第３のグラフ分析を行った後の表示手段の表示画面の一例を示す図である。
図１７は、図１５の画面においてマウスカーソルでデータの種類と分析区間を設定する説明図である。
図１８は、図１７の画面でマウスカーソルによりデータの種類と分析区間を設定してグラフ分析した結果の表示の例である。
図１９は、本発明による健康管理装置としての機能を担わされたパーソナルコンピュータのブロック図である。
本発明は、被験者の健康状態を検出して分析し、健康管理または診断に利用する健康管理装置及び健康管理プログラムに関する。
背景技術
人の体温や血圧等の生体情報を検出し表示する方法としては、測定時の情報のみを表示する方法が一般的である。しかし、測定時の生体情報のみでは、健康管理上十分な情報とはいえない。そこで、特開平４−３５４９３０号公報には、血圧、脈拍、体温等を時系列に測定し、その測定結果及び平均値、最高値、最低値等をグラフ表示する健康情報測定装置が開示されている。
また、特開平３−７１３６号公報には、問診手段から得られた問診結果の情報と、生体情報検出手段で検出された血圧、体温等の生体情報より、所定のルールを適用してファジィ推論を行い健康度を表示する健康判定装置が記載されている。
生体情報を時系列に測定し、グラフ表示したり、その最高値、最低値を表示するだけでは、健康状態を管理、診断する上で十分なものとはいえない。また、ある決められた問診に対する結果情報と、測定生体情報からある所定のルールに従ってファジィ推論して健康度を判定表示する方法も、単に健康度を表示するだけであり不充分であると共に、所定のルールに基づくファジィ推論によって一律的に健康度が求められることから誤った判断結果となる場合がある。
発明の開示
本発明の目的は、誤った判断が生じないように被験者の健康状態を客観的に判断できるようにした健康管理装置及び健康管理プログラムを提供することにある。
上記目的を達成するため、本発明による健康管理装置は、被験者の健康管理または診断に用いる複数種類のデータを入力する入力手段と、それらのデータを記憶する記憶手段と、前記各データ間の相関の有無を分析する分析手段とを有する。
本発明による健康管理装置は以下の態様をとり得る。
分析手段は、前記各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、前記各データ間の相関の有無を分析する。
健康管理装置は、複数種類のデータのなかから所定の推移パターンをもつデータを抽出する。
その所定の推移パターンは、予め定められた複数のパターンのなかから選択し、指定することができる。
ある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータが抽出される。
ある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータと、さらにその推移パターンに対して関連付けられた推移パターンをもっている種類のデータとが抽出される。
その関連付けられた推移パターンは、前記指定した種類のデータがもつ推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンである。
複数の推移パターンのなかから、ある推移パターンを指定すると、その指定した推移パターンと同一の推移パターンをもっているデータと、さらにその推移パターンと関連付けられた推移パターンをもっているデータとが抽出される。
その関連付けられた推移パターンは、指定した推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンである。
複数種類のデータには、被験者の体の状態を測定した生体データ、被験者の生活環境条件を測定した環境データ、被験者の体調や生活態様を定量化した生活データなどが含まれる。
また、本発明による健康管理プログラムは、コンピュータに、被験者の複数の健康管理または診断に用いる複数種類のデータを取り込んで、該複数種類のデータを前記コンピュータの記憶装置に記憶させる記憶機能と、前記記憶装置に記憶された各データ間の相関の有無を分析する分析機能とを実現させる。
本発明による健康管理プログラムは以下の態様をとり得る。
分析機能は、前記各データの推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する。
健康管理プログラムは、予め定められた複数種類のデータの中から所定のパターンを有するデータを抽出する抽出機能を実現させる。
健康管理プログラムは、さらに、コンピュータの入力手段により所定の推移パターンを、予め定められた複数のパターンの中から選択し、指定する機能を実現させる。
健康管理プログラムは、さらに、コンピュータの入力手段によりある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータを抽出する機能を実現させる。
健康管理プログラムは、さらに、コンピュータの入力手段によりある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータと、さらにその推移パターンに対して関連付けられた推移パターンをもっている種類のデータとを抽出する。
関連付けられた推移パターンは、指定した種類のデータがもつ推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンである。
健康管理プログラムは、複数の推移パターンのなかから、ある推移パターンを指定すると、その指定した推移パターンと同一の推移パターンをもっているデータと、さらにその推移パターンと関連付けられた推移パターンをもっているデータとを抽出する抽出機能を実現させる。
関連付けられた推移パターンは、前記指定した推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンである。
複数種類のデータには、被験者の体の状態を測定した生体データ、被験者の生活環境条件を測定した環境データ、被験者の体調や生活態様を定量化した生活データなどが含まれる。
本発明によれば、被験者の健康管理または診断に用いる複数種類のデータを測定記憶しておき、その各種データのパターンを抽出することができるので、得られたパターンによって、被験者の健康状態を客観的、自動的に把握することができる。
指定したデータやパターンと同じパターンを有するデータを抽出して表示することができるので、より簡単に健康状態を把握することができる。
さらに、体重、体温、脈拍等の生体データと、食事、便通、睡眠等の日常生活状態のデータ、環境データ等を測定記憶しておき、数量的に測定できない日常生活状態のデータについては、定量化して客観的なデータとすることにより、健康状態をより客観的に把握できるようにした。
発明を実施するための最良の形態
本発明による健康管理装置は、被験者の健康管理または診断に用いる複数種類のデータを入力する入力手段と、それらのデータを記憶する記憶手段と、各データ間の相関の有無を分析する分析手段とから構成される。この分析手段は、各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する。
まず、本発明の健康管理装置の一実施形態を図１を用いて説明する。
健康管理装置１は、この装置全体を制御するプロセッサで構成される制御／演算部１７を備え、該制御／演算部１７には、音声入出力手段１０、マウス等の操作手段１１、第１、第２の送信受信手段１２、２４、キーボード等のデータ入力手段１３、文章データ記憶手段１４、生活データ作成手段１６、指定手段１８、記憶手段１９、グラフ化手段２０、空調制御信号発生手段２５等がバス接続されている。
音声入出力手段１０からは、後述するように、体調、生活態様、気分等に関する音声メッセージ（音声による健康日記）が入力され、そのメッセージデータは文章データ記憶手段１４に格納される。また、データ入力手段１３のキーボード等から入力される健康日記データもこの文章データ記憶手段１４に記憶される。そして、この文章データ記憶手段１４に記憶された健康日記データから抽出手段１５が、予め決められ、グループ分けされ重み付けされている言葉を抽出し、生活データ作成手段１６が抽出された言葉に重み付けを行って定量化する。また、データ入力手段１３から問診形式で入力されるデータもこの生活データ作成手段１６で定量化される。
また、この健康管理装置１には、データを入力する手段を構成する第１送信受信手段１２を介して、無線の通信システム等を利用して被験者の体温、体重、体脂肪率、血圧、脈拍等を測定する生体測定装置ｂ１〜ｂｎが接続されている。さらに、被験者が存在する周囲環境の温度、湿度等の環境測定装置ｅ１〜ｅｎも接続されている。
記憶手段１９は、上述した生体測定装置ｂ１〜ｂｎ、環境測定装置ｅ１〜ｅｎ及び、生活データ作成手段１６で作成されたデータを所定期間分（例えば過去３ヶ月間）記憶する。また、指定手段１８は、こうして得られた各種データの表示や分析等の指令を入力する手段である。
グラフ化手段２０には表示手段２３が接続されている。また、分析手段２１には判定手段２２が接続さている。分析手段２１は各データの推移が予め定められた複数のパターンのうちのどれに該当するかを分析する。判定手段２２は、この分析手段２１で分析されたデータのパターンが、指定されたパターンと同一かまたは相反関係にあるパターンかを判定する。
後述するように、この分析手段２１と判定手段２２とが協働して、入力手段１３で入力されたデータの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することで、入力データ間の相関の有無を分析する。
また、第二送信受信手段２４は、通信回線を介して、この健康管理装置１を管理するセンターや被験者の介護施設等の外部サーバー２に接続されている。さらに、空調制御信号発生手段２５は被験者が居住する空間の空調設備３に接続されている。
次に、図１に示した健康管理装置の主な動作を図２を用いて説明する。
健康管理装置１に電源が入れられユーザー番号が選択されると、制御／演算部１７のプロセッサは、第一の送信受信手段１２を介して生体測定装置ｂ１〜ｂｎ、環境測定装置ｅ１〜ｅｎから識別コード（以下、コードという）を受信したか（２０２、２０３）、さらに、音声入出力手段１０、操作手段１１、データ入力手段１３、指定手段１８から操作指令入力があったか（２０４）、を繰り返し判断する。
生体測定装置ｂ１〜ｂｎは、例えば被験者がこの健康管理装置１に電源を投入し送信指令入力した時、この生体測定装置を示すコードと共にそのときの測定データを健康管理装置１に送信する。また、環境測定装置ｅ１〜ｅｎも被験者が送信指令入力した時、該環境測定装置ｅ１〜ｅｎを示すコードと共に測定データを送信する。なお、所定時間に若しくは所定時間毎にこの測定データを送信するようにしてもよい。健康管理装置１は、生体測定装置ｂ１〜ｂｎからコードを受信すると、そのコードから生体測定装置の種類を識別し（２０５）、測定された生体情報１〜ｎを受信し（２０６−１〜２０６−ｎ）、そのデータをユーザー番号毎に記憶手段１９に保存すると共に、この保存データに基づいてグラフ化手段２０でグラフ化して表示手段２３に表示する（２０７−１〜２０７−ｎ）。
一方、健康管理装置１は、環境測定装置ｅ１〜ｅｎのいずれからか、その環境測定装置を示すコードと共に測定データを受信すると（２０３）、そのコードから環境測定装置ｅ１〜ｅｎの種類を識別し（２０８）、測定された環境情報１〜ｎを受信し（２０９−１〜２０９−ｎ）、そのデータを記憶手段１９に保存すると共に、この保存データに基づいてグラフ化手段２０でグラフ化して表示手段２３に表示する（２１０−１〜２１０−ｎ）。
この健康管理装置１に電源が投入され、ユーザー番号が選択されると、表示手段２３の表示画面１００には、図３に示すように初期画面が表示される。この初期画面の生体データ欄１０１、日常生活データ欄１０２、及び環境データ欄１０３には、記憶手段１９に記憶したデータの中から最新の過去１ヶ月分のデータが表示されると共に、ガイダンス欄１０４にはボタン操作などのガイダンスメッセージが表示される。さらに、データをセンターに送信するための指令ボタンＢ１、グラフ分析を指令するボタンＢ２、分析のための詳細データを設定するためのボタンＢ３、問診のためのボタンＢ４、健康日記を入力するためのボタンＢ５、ユーザー選択ボタンＢ６が表示される。この表示手段２３の表示画面１００に表示される各種指令を与えるボタンによって、上述した指定手段１８を構成している。そして、操作手段１１のマウスを用いて、指令ボタンＢ１〜Ｂ６をクリックすることによって、指令が与えられることになる。
図１３は、この図３に示す初期画面における生体データ欄１０１、日常生活データ欄１０２、環境データ欄１０３の拡大図であって、これら各欄１０１、１０２、１０３に測定記憶データを表示した一例を示す。この例では、生体データとして、体重が実線のグラフａ、体温が１点破線のグラフｂ、体脂肪率が破線で示すグラフｃで表示され、日常生活データのグラフとして、食事を実線のグラフｄ、便通を小さな破線のグラフｅ、健康日記を１点破線のグラフｆ、気分を大きな破線のグラフｇ、で表示している。また、環境データとして、平均温度を実線のグラフｉ、平均湿度を破線のグラフｈで表示している。なお、グラフのデータ種類を区別するために、実線、破線、一点破線等と区別して表示しているが、これに代えて色分けして表示してもよい。
そこで、センタ送信ボタンＢ１をクリックすれば、この操作指令を検出し（２０４）、制御／演算部１７のプロセッサは、記憶手段１９に記憶する生体データ、日常生活データ、環境データを第二送信受信手段２４を介してこの健康管理装置１を管理するセンターのホストコンピュータに送信する（２１９）。
また、グラフ分析ボタンＢ２をクリックすると、各種グラフ分析（２１３）がなされ、傾向パターンが求められる（２１４）が、この点については、後述する。
詳細設定ボタンＢ３をクリックすると、この健康管理装置１で行う処理の各種設定を行うことができる（２１２）。特に、日常生活データは離散的で連続体ではないことから、グラフで示すと図１３に示されるように、日常生活の状態を把握しづらいグラフとなっている。そのため、この実施形態では、詳細設定ボタンＢ３で、過去５日の移動平均のグラフの設定ができるようにしており、この過去５日の移動平均を選択設定すると、図１４に示すように、日常生活データについては、過去５日の移動平均の処理が行われて、図１４に示すように過去５日の移動平均のグラフが日常生活データ表示欄１０２に表示される。なお、過去５日の移動平均のグラフから逆に、図１３に示すように、元のデータを選択して表示させることもできる。
また、詳細設定ボタンＢ３をクリックして分析設定画面を選択すると、表示手段２３の表示画面１００には図４に示すような分析設定画面が表示される（２１２）。この図４に示す画面を用いることで、グラフ分析するための各種設定を行うことができる。この分析設定画面は、グラフ分析する際の条件等を設定するためのものであり、分析するデータを設定するデータ種類設定欄１１０、分析区間を設定する分析区間設定欄１１１、後述する傾向パターンについて分析するためのパターン設定欄１１２が表示される。
データ種類設定欄１１０には、データ選択ボタンＢ７１〜Ｂ７ｎとデータ種類設定ボタンＢ７があり、データ選択ボタンＢ７１〜Ｂ７ｎで分析するデータを選択しクリックしたあと、データ種類設定ボタンＢ７をクリックすれば、後述するように、この選択したデータについて分析がなされる。なお、後述するようにマウスによってデータ種類を選択するようにしても良い。
また、分析区間設定欄１１１に、分析を開始する年月日と分析を終了する年月日をキーボード等で入力して分析区間を設定したあと、分析区間設定ボタンＢ８をクリックすれば、この設定区間についてグラフ分析がなされる。なお、この場合も後述するようにマウスによって分析区間を指定するようにしても良い。
パターン設定欄１１２には、パターン選択ボタンＢ９ａ、Ｂ９ｂ、Ｂ９ｃ、Ｂ９ｄ、Ｂ９ｅの五つのボタンと、傾向パターン設定ボタンＢ９が表示される。この実施形態では、測定、記憶しているデータの時間的推移を五つのパターンに分類するもので、パターン選択ボタンＢ９ａ〜Ｂ９ｅをクリックして選択し、傾向パターン設定ボタンＢ９をクリックすれば、選択パターンが選択設定され、選択したパターンに関係するデータが選択され分析される。
図５は、この五つのパターンの説明図である。パターンＡは、測定データの値に時間的変化がなくほぼ一定な傾向を保持していることを示すパターンである。パターンＢは、測定データの値が時間と共に増大する傾向であることを示すパターンである。パターンＣは、測定データの値が時間と共に減少する傾向であることを示すパターンである。すなわち、パターンＢとパターンＣとは相反する傾向をもったパターンである。また、パターンＤは、時間を横軸にとった直交座標に測定データを描くと下方に向けて凸となるパターンである。パターンＤは、時間を横軸にとった直交座標に測定データを描くと上方に向けて凸となるパターンである。すなわち、パターンＤとパターンＥとは相反する傾向をもったパターンである。
問診ボタンＢ４をクリックすると、図６に示すような問診画面が表示手段２３に表示される（２１５）。なお、指令ボタンＢ１〜Ｂ６も表示されるが、図６には記載されていない。この図６で示す例では、日常生活の状態を表す項目として「食事」、「気分」、「便通」、「睡眠」が選ばれており、この各項目に対して１〜５の５段階で評価するものとして、夫々各段階に対してボタンＢが表示されている。図６に示す画面を表示させたあと、各項目に対する評価を行い、マウスまたはカーソルを用いて対応するボタンＢをクリック等で操作し入力する。例えば「食事」の項目については、健康上、食事が適していたか否かを５段階で評価し、非常に悪い食事であれば、「１」、悪い食事であれば「２」、普通であれば「３」、よい食事であれば「４」、非常に健康上適した食事であれば「５」のボタンＢを選択し入力する。そして選択されたボタンに対応する数値がその項目に対する点数となる。
「気分」の項目についても、同様で、心配毎等が多く気分が非常に優れない場合には「１」、気分が爽快で非常によい場合は「５」等選択入力する。「便通」や「睡眠」についても同様で、悪い場合は点数が低く、よい場合は、点数が高いボタンＢを選択して入力する。図６の例では、「食事」は１のボタンＢが選択され１点、「気分」は３のボタンＢが選択され３点、「便通」は４のボタンＢが選択され４点、「睡眠」は２のボタンＢが選択され２点が入力されたことを示す。こうして入力されたデータは日常生活データとして記憶手段１９に格納保存され、初期画面に戻って入力された新たなデータが加わってグラフ表示される（２１６）ことになる。
次に、健康日記ボタンＢ５がクリックされたときには、図７に示す画面１００が表示手段２３に表示される（２１７）。この画面には、コメント入力欄１２０と、コメントから言葉を抽出した結果を表示する欄１２１がある。そこで、音声入出力手段１０から音声により、若しくは、データ入力手段１３のキーボード等からコメントを入力する。このコメントはコメント入力欄１２０に表示されると共に、文章データ記憶手段１４に記憶される。コメントは複数入力しても良く、この場合には、文章データ記憶手段１４には、入力された複数のコメントデータ、すなわち複数の文章データが記憶されることになる。この文章データ記憶手段１４に記憶された文章データから、抽出手段１５によって重み付けする言葉が抽出され、この抽出した言葉が表示欄１２１に表示されると共に、生活データ作成手段１６によって抽出した言葉の中で、最小の重みが健康日記の点数として選択される。こうして入力された健康日記に対する点数は、記憶手段１９に格納されると共に、初期画面に戻って入力された新たなデータが加わってグラフ表示される（２１６）。
言葉に対する重みについては、図７にその例を示している。すなわち、健康上、肉体的、精神的に悪いときに用いられるような言葉に対しては低い点数が与えられ、肉体的、精神的に良いときに用いられるような言葉に対しては高い点数が与えられ、このような言葉に対して５段階に分けて重み付けを行い評価している。
また、ユーザー選択ボタンＢ６は、電源投入時にユーザー番号を入力した（図２の符号２０１参照）被験者とは異なる被験者が、すでに電源が入れられているこの健康管理装置１を使用するときに、自己のユーザー番号を選択するために操作するものであり、このユーザー選択ボタンＢ６が操作され新たなユーザー番号が選択されたときには（２２０）、そのユーザー番号に対応して記憶されている生体データ、日常生活データが読み出され表示されると共に、環境データについても表示される。
次に、グラフ分析について説明する。グラフ分析には、本実施形態においては、３種類用意されている。まず、第１のグラフ分析について図８を用いて以下に説明する。
グラフ分析ボタンＢ２をクリックすると（ステップ３０１）、制御／演算部１７のプロセッサは、記憶手段１９に記憶されている各データの過去３０日分を読み出し、この区間での各データの傾向パターンが上述したパターンＡ〜Ｅのいずれか判別する（ステップ３０２）。そして、表示手段２３の表示画面に、パターンＡ〜Ｅの各パターン毎に、そのパターンと判別されたデータがグラフ表示される（ステップ３０３）。例えば、データの傾向パターンがパターンＢであると判別すると、パターンＢを有するデータのグラフのみ表示画面に表示されることになる。また、傾向パターンＡを除く、各傾向パターンＢ〜Ｅに対して相反関係にあるパターンを予め関係付けておき、判別されたパターン（パターンＢ）に対して相反関係にあるパターン（パターンＣ）を有するデータのグラフも同一の表示画面に一緒に表示してもよい。判別されたパターンに対して相反パターンを有するグラフを表示するのは、例えば、あるデータが上昇傾向にある原因が、他のデータが下降傾向にあることによる場合もあるためである。相反パターンも表示する場合は、同一パターンと相反関係のパターンのグラフは色を変えて区別したほうがよい。さらに、同一画面に同一パターンに属する複数種類のデータをグラフ表示するときに、データの種類ごと（グラフごと）に表示の色を変えることでデータの種類を識別可能にする。
次に、データの傾向パターンの判別について、図１１及び図１２を用いて説明する。
まず、分析する区間の両端とこの区間を略等間隔に４分割した３つの分割点を求め、区間の初日のデータの値Ｄ１、分割点の日のデータの値を日の順にＤ２、Ｄ３、Ｄ４、区間の終了日のデータの値をＤ５として、これらのデータＤ１〜Ｄ５を読み出す（ステップ６０１）。次に、このデータのうち最大値をＤｍａｘ、最小値をＤｍｉｎとして求め（ステップ６０２）、最大値Ｄｍａｘと最小値Ｄｍｉｎの差が所定稙εより小さいか判断し（ステップ６０３）、小さければ、パターンＡとする（ステップ６０４）。
図１２の（ａ）、（ｂ）に示すように、データＤ１〜Ｄ５の最大値Ｄｍａｘと最小値Ｄｍｉｎの差が所定値εより小さい時はパターンＡとする。なお、図１２の（ａ）〜（ｐ）において、ラインの上に記載したＤ１〜Ｄ５は、各ライン上の丸印の位置にそのデータがあることを示している。
ステップ６０３で、最大値Ｄｍａｘと最小値Ｄｍｉｎの差が所定値εを越えていると判別されたときには、設定区間の両端の日のデータ値Ｄ１、Ｄ５よりも大きい値のデータがＤ２、Ｄ３、Ｄ４の中に存在するか判断する（ステップ６０５）。すなわち図１２（ｅ）〜（ｊ）のように、区間の両端のデータＤ１、Ｄ５より大きい値のデータがあるときには、上に凸のパターンとしてパターンＥとする（ステップ６０６）。
ステップ６０５が「Ｎｏ」の場合には、設定区間の両端の日のデータ値Ｄ１、Ｄ５よりも小さい値のデータがＤ２、Ｄ３、Ｄ４の中に存在するか判断する（ステップ６０７）。すなわち図１２（ｋ）〜（ｐ）のように、区間の両端のデータＤ１、Ｄ５より小さい値のデータがあるときには、下に凸のパターンとしてパターンＤとする（ステップ６０８）。
そして、ステップ６０３、６０５、６０７が「Ｎｏ」である場合、すなわち、最大値Ｄｍａｘと最小値Ｄｍｉｎの差が所定値εを越え、設定区間の両端の日のデータ値Ｄ１、Ｄ５よりも大きいデータも小さいデータが中間の分割点のデータＤ２、Ｄ３、Ｄ４にない場合には、区間初日のデータ値Ｄ１より区間終日のデータ値Ｄ５の方が大きいか判断し（ステップ６０９）、大きい場合、すなわち、図１２（ｃ）で示すような状態の場合には、パターンＢとする（ステップ６１０）。逆の場合で、図１２（ｄ）で示すような状態の場合には、パターンＣとする（ステップ６１１）。
以上が、本実施形態におけるパターン抽出処理であるが、パターン判別のために参照するデータの数を例えば３点として判別しても良く、または、このデータの数を多くして、より高い判別基準を設けてより正確に判別するようにしても良い。
次に、第２のグラフ分析について図９を用いて以下に説明する。
詳細設定ボタンＢ３をクリックして、図４に示す分析設定画面を選択し表示させ（ステップ４０１）、パターンＡ〜Ｅの選択ボタンＢ９ａ〜Ｂ９ｅのいずれかをクリックして、パターンを選択する。その後、傾向パターン設定ボタンＢ９をクリックして選択されたパターンを設定する（ステップ４０２）。また、画面の区間設定欄１１１に分析区間の開始年月日と終了年月日を入力し、分析区間設定ボタンＢ８をクリックする（ステップ４０３）。なお、（ステップ４０２、４０３の処理のパターン選択設定と、区間の設定はどちらを先に行っても良い。
パターンと区間を設定したあと、グラフ分析ボタンＢ２を押すと、記憶手段１９に記憶されている全種類のデータに対して、図１１のフローチャートに示す処理を各データの種類毎に行い、設定された区間における傾向パターンを求める（ステップ４０５）。そして、ステップ４０２で選択設定した傾向パターンをもったデータのみ抽出してグラフを表示する（ステップ４０６）。
例えば、図４に示す分析画面表示状態で、選択ボタンＢ９ｃを押してパターンＣを選択し、分析区間をある月の２０日から３０日までに設定して、この図９に示す第２のグラフ分析を行うと、パターンＣをもった生体データの体重のグラフａ、体脂肪率のグラフｃ、健康日記ｆのグラフが選択され、これら選択されたグラフのみが（すなわち、同一傾向をもったデータ種のみが）表示手段２３の表示画面１００に表示される。この表示状態は、図１６の表示画面から食事のグラフｄを削除したものとなる。
以上のように、この第２のグラフ分析では、設定分析区間で、設定されたパターンに対応するデータ種類のデータの傾向パターンが表示されることになる。
次に、第３のグラフ分析について図１０を用いて以下に説明する。
詳細設定ボタンＢ３をクリックして、図４に示す分析設定画面を表示させ（ステップ５０１）、データ選択ボタンＢ７１〜Ｂ７ｎのいずれかをクリックし、データの種類を選択する。その後、データ種類設定ボタンＢ７をクリックしてデータ種類を選択する（ステップ５０２）。また、区間設定欄１１１に分析区間の開始年月日と終了年月日を入力し、分析区間設定ボタンＢ８をクリックする（ステップ５０３）。なお、ステップ５０２でのデータ種類選択とステップ５０３での分析区間の設定とはどちらが先になっても良い。
次に、グラフ分析ボタンＢ２を押すと（ステップ５０４）、全データ種類に対しステップ５０３で設定された区間を対象として、図１１の処理を実行し、各データ種類の傾向パターンを抽出する（ステップ５０５）。そして、ステップ５０２で設定されたデータ種類同一のパターン及びこれと相反関係にあるパターンをもつ他の種類のデータを抽出し表示する（ステップ５０６）。
図１５はこの第３のグラフ分析を行う前の表示手段２３の表示画面の例である。この状態で、データ種類として体重を選択し（すなわち、図４の画面におけるデータ選択ボタンＢ７１を押してからデータ種類設定ボタンＢ７を押し）、分析区間として例えば２００１年９月の２０日から３０日までを設定して第３のグラフ分析を実行させると、図１６に示すように、体重データのグラフａと、体重の傾向パターン（図１３の例ではパターンＣ）と同じパターンをもつ体脂肪率のデータのグラフｃ及び健康日記のデータのグラフｆと、さらに、このパターンと相反関係にあるパターン（パターンＢ）をもつ食事のデータのグラフｄが分析区間の２００１年９月の２０日から３０日までの期間につき表示される。
また、マウスを使用してデータの種類と区間を設定し、第３のグラフ分析と同等な分析をさせることもできる。このマウスを使用してグラフ分析を行う例を図１７及び図１８を用いて説明する。
図１７に示す通常のグラフ表示に対して、体重データのグラフａを例えば２００１年９月の２０日から３０日までの区間をマウスカーソール（指定手段）Ｋでトレースすることでデータの種類と区間を設定する。それから、グラフ分析ボタンＢ２を押すことによって、グラフ分析させる。そのグラフ分析の結果を図１８に示す。図１７及び図１８によれば、２０日から３０日までの区間での体重は減少しており、パターンＣをもつ。そして、この２０日から３０日までの区間の傾向がパターンＣをもつデータ種類は体脂肪率と健康日記であるので、体重、体脂肪率及び健康日記については、図１８に示すように、２０日から３０日までの区間だけ太線（または他のグラフの色とは異なった色）で表示される。以上説明したように、この例では、カーソルＫでデータと区間を設定して、設定されたデータと同じパターンをもつデータ種類のみを他のものと区別して表示するようにしている。
上述した実施形態の健康管理装置１が取り扱ったデータは、生体データ，環境データ，生活データの３種類であるが、健康管理装置１が取り扱うデータのうち、少なくとも１種類のデータが生体データであると，体の状態の変化を知ることができる。また、少なくとも１種類のデータが環境データであると、体に及ぼす生活環境の変化を知ることができるし、少なくとも１種類のデータが生活データであると、被験者が感じる体調の変化を知ることができる。
図１に示す健康管理装置１としての機能をパーソナルコンピュータに担わせることができる。このようなパーソナルコンピュータを図１９に示す。図１９において図１の要素と同じ符号をもつ要素は同じ機能を有する。
図１９に示すように、本発明による健康管理装置として機能するパーソナルコンピュータ１Ａは、そのＣＰＵが制御演算部１７となり、キーボードがデータ入力手段１３となり、メモリが記憶手段１９やデータ記憶手段１４となり、また、ディスプレイが表示手段２３となる。また、後述するフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭに記憶されているプログラムによって、生活データ作成手段１６、抽出手段１５、グラフ化手段２０、分析手段２１、判定手段２２、空調制御信号発生手段２５の各機能が実現される。
このパーソナルコンピュータ１ＡのＵＳＢインタフェース１２Ａには、第一送信受信手段１２とし機能する外付けユニットが接続される。そして、生体測定装置ｂ１〜ｂｎ及び環境測定装置ｅ１〜ｅｎとパーソナルコンピュータ１Ａとの間の通信が第一送信受信手段１２を介して無線で行われる。このＵＳＢインタフェース１２Ａは、様々な外部機器を接続できるパーソナルコンピュータ内蔵の汎用インタフェースである。第一送信受信手段を構成する外部ユニットをＵＳＢインタフェースに接続することで、パーソナルコンピュータが、各生体測定装置とデータの送受信を行うことができる。
また、このパーソナルコンピュータ１Ａは、イーサネットアダプタ２４ＡとＩｒＤＡ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ ＤＡＴＡ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）アダプタ２５Ａを備える。このイーサネットアダプタは、パーソナルコンピュータに内蔵または外付けするアダプタで、インターネットへの接続を可能にし、外部サーバーなどとデータの送受信を行う。このイーサネットアダプタ２４Ａは、通信回線を介して、パーソナルコンピュータ１Ａの健康管理機能を管理するセンターや被験者の介護施設等の外部サーバー２に接続されている。さらに、ＩｒＤＡアダプタは、パーソナルコンピュータに内蔵または外付けするアダプタで、赤外線により空調設備などの外部装置とデータや制御信号の送受信を行う。このＩｒＤＡアダプタ２５Ａは空調制御信号発生手段２５に接続されている。このため、生体測定装置ｂ１〜ｂｎ及び環境測定装置ｅ１〜ｅｎから第一送信受信手段１２を用いて取り込んだ測定データを制御／演算部１７が分析して、必要と判断したときは、空調制御信号発生手段２５に空調制御信号を発生させて、赤外線データ通信によって、被験者が居住する空間の空調設備３を制御する。
また、記憶手段１９に記憶されたデータは、制御／演算部１７により読み出されてグラフ化手段２０でグラフ化される。そして、分析手段２１によって各データの推移が予め定められた複数のパターンのうちのどれに該当するかが分析され、さらに、その分析手段２１で分析されたパターンが指定されたパターンと同一かまたは相反関係にあるパターンかが判定手段２２によって判定される。その判定結果が表示手段２３の画面上に表示される。
このパーソナルコンピュータ１Ａに装填されるフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体は以下の内容を備える。
（１）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、さらに、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データ間の相関の有無を分析する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（２）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、さらに、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（３）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能と、さらに、それら複数種類のデータのなかから所定の推移パターンをもつデータを抽出する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（４）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能と、さらに、それら複数種類のデータのなかから、予め定められた複数の推移パターンのなかから選択指定された推移パターンをもつデータを抽出する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（５）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能と、さらに、ある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータを抽出する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（６）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能と、さらに、ある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータと、さらにその推移パターンに対して関連付けられた推移パターンをもっている種類のデータとを抽出する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（７）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能と、さらに、ある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータと、さらにその推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンをもっている種類のデータとを抽出する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（８）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能と、さらに、前記複数の推移パターンのなかから、ある推移パターンを指定すると、その指定した推移パターンと同一の推移パターンを持っているデータと、さらにその推移パターンと関連付けられた推移パターンを持っているデータとを抽出する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（９）コンピュータに、被験者の健康管理または診断に用いられる複数種類の測定装置からのデータを受信する機能と、それらのデータを記憶手段に記憶する機能と、記憶手段に記憶したデータを読み出して各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析する機能と、さらに、前記複数の推移パターンのなかから、ある推移パターンを指定すると、その指定した推移パターンと同一の推移パターンを持っているデータと、さらにその推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンを持っているデータとを抽出する機能とを実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【図面の簡単な説明】
図１は，本発明の健康管理装置の一実施形態の要部ブロック図である。
図２は、図１に示す健康管理装置の動作を説明する図である。
図３は、図１に示す健康管理装置の表示手段に表示される初期画面の一例を示す図である。
図４は、図１に示す健康管理装置の表示手段に表示される分析設定画面の一例である。
図５は、予め設定されている５つの推移パターンの例の説明図である。
図６は、図３の画面で「問診ボタン」をクリックしたときに現れる画面の一例を示す図である。
図７は、図３の画面で「健康日記ボタン」をクリックしたときに現れる画面の一例を示す図である。
図８は、図３の画面で「グラフ分析ボタン」をクリックしたときに実行される第１のグラフ分析の動作フローである。
図９は、図３の画面で「詳細設定ボタン」をクリックして図４の分析設定画面を表示させて実行される第２のグラフ分析の動作フローである。
図１０は、図３の画面で「詳細設定ボタン」をクリックして図４の分析設定画面を表示させて実行される第３のグラフ分析の動作フローである。
図１１は、時系列データが図５に示すどのパターンに該当するかを判別する処理を説明するフローチャートである。
図１２は、推移パターンの判別説明図である。
図１３は、図３に示す初期画面の一例の拡大図である。
図１４は、図１３の画面の「日常生活データ」欄に、過去５日の移動平均のグラフを表示した例を示す図である。
図１５は、図１０の第３のグラフ分析を行う前の表示手段の表示画面の一例を示す図である。
図１６は、図１０の第３のグラフ分析を行った後の表示手段の表示画面の一例を示す図である。
図１７は、図１５の画面においてマウスカーソルでデータの種類と分析区間を設定する説明図である。
図１８は、図１７の画面でマウスカーソルによりデータの種類と分析区間を設定してグラフ分析した結果の表示の例である。
図１９は、本発明による健康管理装置としての機能を担わされたパーソナルコンピュータのブロック図である。
Claims (24)
- 被験者の健康管理または診断に用いる複数種類のデータを入力する入力手段と、
それらのデータを記憶する記憶手段と、
前記各データ間の相関の有無を分析する分析手段と
を有することを特徴とする健康管理装置。 - 前記分析手段は、前記各データの時間的推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、前記各データ間の相関の有無を分析することを特徴とする、請求項１に記載の健康管理装置。
- 前記複数種類のデータのなかから所定の推移パターンをもつデータを抽出することを特徴とする、請求項２に記載の健康管理装置。
- 前記所定の推移パターンは、予め定められた複数のパターンのなかから選択し、指定することができることを特徴とする、請求項３に記載の健康管理装置。
- ある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータを抽出することを特徴とする、請求項２に記載の健康管理装置。
- ある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータと、さらにその推移パターンに対して関連付けられた推移パターンをもっている種類のデータとを抽出することを特徴とする、請求項２に記載の健康管理装置。
- 前記関連付けられた推移パターンは、前記指定した種類のデータがもつ推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンであることを特徴とする、請求項６に記載の健康管理装置。
- 前記複数の推移パターンのなかから、ある推移パターンを指定すると、その指定した推移パターンと同一の推移パターンをもっているデータと、さらにその推移パターンと関連付けられた推移パターンをもっているデータとを抽出することを特徴とする、請求項２に記載の健康管理装置。
- 前記関連付けられた推移パターンは、前記指定した推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンであることを特徴とする、請求項８に記載の健康管理装置。
- 前記複数種類のデータのうち少なくとも一種類のデータは、被験者の体の状態を測定した生体データであることを特徴とする、請求項１〜７のいずれか１項に記載の健康管理装置。
- 前記複数種類のデータのうち少なくとも一種類のデータは、被験者の生活環境条件を測定した環境データであることを特徴とする、請求項１〜７のいずれか１項に記載の健康管理装置。
- 前記複数種類のデータのうち少なくとも一種類のデータは、被験者の体調や生活態様を定量化した生活データであることを特徴とする、請求項１〜７のいずれか１項に記載の健康管理装置。
- コンピュータに、被験者の複数の健康管理または診断に用いる複数種類のデータを取り込んで、該複数種類のデータを前記コンピュータの記憶装置に記憶させる記憶機能と、
前記記憶装置に記憶された各データ間の相関の有無を分析する分析機能とを実現させるための健康管理プログラム。 - 前記分析機能は、前記各データの推移が予め定められた複数の推移パターンのうちのどれに該当するかを判定することにより、各データ間の相関の有無を分析することを特徴とする、請求項１３に記載の健康管理プログラム。
- 前記健康管理プログラムは、前記予め定められた複数種類のデータの中から所定の推移パターンを有するデータを抽出する抽出機能を実現させることを特徴とする、請求項１４に記載の健康管理プログラム。
- 前記健康管理プログラムは、さらに、前記コンピュータの入力手段により前記所定の推移パターンを、予め定められた複数のパターンの中から選択し、指定する機能を実現させることを特徴とする、請求項１４に記載の健康管理プログラム。
- 前記健康管理プログラムは、さらに、前記コンピュータの入力手段によりある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータを抽出する機能を実現させることを特徴とする、請求項１４に記載の健康管理プログラム。
- 前記健康管理プログラムは、さらに、前記コンピュータの入力手段によりある種類のデータを指定すると、その指定した種類のデータがもつ推移パターンと同一の推移パターンをもっている他の種類のデータと、さらにその推移パターンに対して関連付けられた推移パターンをもっている種類のデータとを抽出することを特徴とする、請求項１４に記載の健康管理プログラム。
- 前記関連付けられた推移パターンは、前記指定した種類のデータがもつ推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンであることを特徴とする、請求項１８に記載の健康管理プログラム。
- 前記健康管理プログラムは、前記複数の推移パターンのなかから、ある推移パターンを指定すると、その指定した推移パターンと同一の推移パターンをもっているデータと、さらにその推移パターンと関連付けられた推移パターンをもっているデータとを抽出する抽出機能を実現させることを特徴とする、請求項１４に記載の健康管理装置。
- 前記関連付けられた推移パターンは、前記指定した推移パターンに対して相反する傾向にある推移パターンであることを特徴とする、請求項２０に記載の健康管理装置。
- 前記複数種類のデータのうち少なくとも一種類のデータは、被験者の体の状態を測定した生体データであることを特徴とする、請求項１３〜１９のいずれか１項に記載の健康管理プログラム。
- 前記複数種類のデータのうち少なくとも一種類のデータは、被験者の生活環境条件を測定した環境データであることを特徴とする、請求項１３〜１９のいずれか１項に記載の健康管理プログラム。
- 前記複数種類のデータのうち少なくとも一種類のデータは、被験者の体調や生活態様を定量化した生活データであることを特徴とする、請求項１３〜１９のいずれか１項に記載の健康管理プログラム。
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