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
Description
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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