WO2012090361A1 - 計測タイミング制御装置 - Google Patents

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WO2012090361A1
WO2012090361A1 PCT/JP2011/005592 JP2011005592W WO2012090361A1 WO 2012090361 A1 WO2012090361 A1 WO 2012090361A1 JP 2011005592 W JP2011005592 W JP 2011005592W WO 2012090361 A1 WO2012090361 A1 WO 2012090361A1
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WO
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amount
measurement
activity
user
unit
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Application number
PCT/JP2011/005592
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English (en)
French (fr)
Inventor
稲見　聡
Original Assignee
パナソニック株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4866—Evaluating metabolism

Definitions

  • the present invention relates to a device used in a health management system or the like that measures vital data, and more specifically to a measurement timing control device that controls the measurement timing of vital data in a measuring device.
  • People who suffer from diabetes, hypertension, hyperlipidemia, etc. (hereinafter referred to as users) can maintain health by continuously managing vital data such as blood glucose level, blood pressure level, and blood cholesterol level. Is important for.
  • Some of these health management systems take a correlation between vital data and walking time, and present a highly correlated element for improving vital data. See, for example, US Pat.
  • a highly correlated life index for improving blood glucose level can be obtained.
  • the server schedules a time for measuring a blood glucose level based on data such as eating habits, and displays the scheduled measurement time on a user terminal. The server also displays a warning on the user's terminal if the user does not perform measurement at the scheduled measurement time.
  • a health management system that analyzes a user's measurement result based on a rule defined by a doctor at a terminal that measures blood glucose levels, and displays a doctor's advice prepared in advance regarding the number of measurements. See, for example, US Pat.
  • a report is sent to the server based on the measurement result, and an alarm is issued if the number of measurements in the past few days is small.
  • JP 2010-122901 A JP 2009-532768 A JP 2007-317196 A
  • a user of a diabetic needs to measure blood glucose levels at a fixed time, for example, before meals (as much as possible before breakfast), after meals (2 hours after breakfast or dinner), before going to bed, or at 3 am.
  • the measurement timings such as before meals, after meals, before going to bed, and at 3:00 am can be determined by the user himself / herself, but it is clear at what timing the blood glucose level should be measured during and after exercise. do not do.
  • the correlation between the amount of activity of the user and the blood glucose level is that the blood glucose level is measured when the user is active during exercise or at any timing after the activity. Cannot present the best to get Therefore, in the conventional health management system, there is a problem that the correlation between the amount of activity of the user and the vital data cannot be acquired effectively and effectively.
  • an object of the present invention is to instruct measurement at an optimal measurement timing in order to obtain a correlation between the amount of activity of the user and the vital data, and to effectively and effectively correlate the amount of activity of the user with the vital data. It is an object to provide a measurement timing control device that can be acquired effectively.
  • the present invention is directed to a measurement timing control device that controls the measurement timing of vital data in a measurement device. And in order to achieve the said objective, the measurement timing control apparatus of this invention acquires the data regarding a user's activity, The analysis part which calculates
  • the measurement point determination unit to be determined and the activity amount required by the analysis unit are monitored, and the value of the activity amount being monitored is determined by the measurement point determination unit. Of determining that the measurement timing when matching the value, and a measurement timing determination unit that outputs a measurement instruction for prompting the measurement of vital data to the user.
  • the feature amount storage unit sets the minimum value and the maximum value of the activity amount obtained by the analysis unit as the feature amount related to the activity amount.
  • the feature amount storage unit may further store the frequency distribution of the activity amount obtained by the analysis unit.
  • the measurement timing determination unit determines that it is the measurement timing even when the difference between the activity value obtained by the analysis unit and the measurement point value determined by the measurement point determination unit is equal to or less than a predetermined value. May be.
  • the feature amount storage unit stores the plurality of types of data obtained by the analysis unit. Based on the amount of activity, the feature amount related to the amount of activity that is effective for obtaining the correlation between the amount of activity of the user and vital data is set and stored, and the measurement timing judgment unit has multiple activity amounts required by the analysis unit When the values of the plurality of activity amounts being monitored coincide with the values of the measurement points determined by the measurement point determination unit, it is determined that it is the measurement timing.
  • the feature amount storage unit sets the specific activity amount set by the setting unit.
  • the feature amount related to the activity amount is set and stored, and the measurement timing determination unit is configured to set the specific amount set by the setting unit among the plurality of activity amounts obtained by the analysis unit. The activity amount is monitored, and when the value of the specific activity amount being monitored coincides with the value of the measurement point determined by the measurement point determination unit, it can be determined that it is the measurement timing.
  • the activity amount of the user is preferably at least one of the exercise amount, the stress amount, and the meal amount.
  • the feature amount storage unit stores the specific amount set by the setting unit. A feature amount related to the activity amount can be set from the calculation result of eliminating the mutual influence on the activity amount.
  • the measurement timing control device of the present invention it is possible to instruct measurement at an optimal measurement timing in order to obtain a correlation between the user's activity amount and vital data, and the user's activity amount and vital data are The correlation can be acquired effectively and effectively.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a health management system as a configuration example using the measurement timing control device of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of the terminal device 10 including the measurement timing control device 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of measurement number information stored by the measurement number storage unit 102.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of data stored by the acquired data storage unit 104.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the activity amount obtained by the analysis unit 105.
  • FIG. 6A is a diagram illustrating an example of feature amounts stored by the feature amount storage unit 106.
  • FIG. 6B is a diagram illustrating an example of a frequency distribution of activity amounts stored by the feature amount storage unit 106.
  • FIG. 7A is a diagram illustrating an example of measurement points determined by the measurement point determination unit 107.
  • FIG. 7B is a diagram illustrating another example of measurement points determined by the measurement point determination unit 107.
  • FIG. 8 is a graph of the frequency distribution of the activity amount shown in FIG. 6B.
  • FIG. 9A is a diagram illustrating an example of measurement history data stored by the measurement history storage unit 111.
  • FIG. 9B is a diagram illustrating another example of measurement history data stored by the measurement history storage unit 111.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a procedure of an initial setting operation for determining a measurement point of vital data performed by the terminal device 10 according to the first embodiment.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating the procedure of the vital data measurement operation performed by the terminal device 10 according to the first embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example in which a correlation between a user activity amount and vital data is displayed in a graph in the first embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a configuration of the terminal device 10 including the measurement timing control device 200 according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 14A is a diagram illustrating an example of parameters used for determining the feature amount set by the setting unit 201.
  • FIG. 14A is a diagram illustrating an example of parameters used for determining the feature amount set by the setting unit 201.
  • FIG. 14B is a diagram illustrating another example of parameters used for determining the feature amount set by the setting unit 201.
  • FIG. 14C is a diagram illustrating another example of parameters used for determining the feature amount set by the setting unit 201.
  • FIG. 15A is a diagram illustrating an example in which a correlation between a user activity amount and vital data is displayed in a graph in the first embodiment.
  • FIG. 15B is a diagram illustrating an example of a graph display of the correlation between the amount of activity of the user and the vital data in the first embodiment.
  • FIG. 15C is a diagram illustrating an example of a graph display of the correlation between the amount of activity of the user and the vital data in the first embodiment.
  • FIG. 15A is a diagram illustrating an example in which a correlation between a user activity amount and vital data is displayed in a graph in the first embodiment.
  • FIG. 15B is a diagram illustrating an example of a graph display of the correlation between the amount of activity of the user and the vital data in the first embodiment
  • FIG. 15D is a diagram illustrating an example of a graph display of the correlation between the amount of activity of the user and the vital data in the first embodiment.
  • FIG. 16 is a diagram showing another configuration of the health management system using the measurement timing control device of the present invention.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating a configuration of the control device 20 used in the health management system of FIG.
  • the measurement timing control device targets vital data whose measurement results vary greatly depending on the activity state of the user who is the subject, and provides the user with an appropriate timing at which this vital data can be measured effectively and effectively.
  • the purpose is to support user health management and the like.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a health management system as a configuration example using the measurement timing control device of the present invention.
  • the health management system shown in FIG. 1 has a configuration in which a terminal device 10, a server device 50, and a client device 60 are connected via a network 40 that is a public network such as the Internet or a public telephone line.
  • the terminal device 10 is a device for measuring vital data provided with the measurement timing control device of the present invention, and is typically a device related to medical care such as a blood glucose meter, a pulse meter, and a body weight / body composition meter.
  • the measurement timing control device determines the measurement timing of vital data based on the amount of activity of the user and the life pattern (exercise action, presence / absence of stress, meal content, sleep state, etc.).
  • the measurement instruction is notified to the user according to
  • the terminal device 10 transmits (uploads) the vital data measured by the user to the server device 50 via the network 40. Further, the terminal device 10 analyzes the vital data measured by the user, displays the analysis result on a screen using a graph or the like for easy understanding, and gives advice to the user.
  • the server device 50 is a storage device that collectively stores a plurality of vital data.
  • the server device 50 receives the vital data transmitted from the terminal device 10 and stores and manages it for each user.
  • the client device 60 is a personal computer used by, for example, a doctor who is in charge of medical management of the user.
  • the client device 60 receives (downloads) vital data stored in the server device 50 via the network 40, performs user diagnosis, It is used for advice on daily life guidance.
  • the usage method of the health management system shown in FIG. 1 will be described by taking as an example a case where a user who is a diabetic patient measures a blood glucose level as vital data.
  • the user measures the blood glucose level based on the blood glucose level measurement instruction that is irregularly notified by the terminal device 10 incorporating the measurement timing control device.
  • the terminal device 10 automatically transmits the measured blood sugar level to the server device 50.
  • the terminal device 10 displays the change tendency of a plurality of blood sugar levels measured so far in a screen that is easy to understand with a graph or the like, and presents it to the user.
  • the measured blood glucose level is automatically transmitted from the terminal device 10 to the server device 50, so the user must transmit his / her blood glucose level to the server device 50. There is no need for troublesome operations. Therefore, it is possible to prevent forgetting to notify the doctor of the blood glucose level measurement result.
  • the user can visually grasp the fact that the blood glucose level decreases due to exercise or the like by the graph display, the motivation of the user to treat is improved. Further, the visual information presentation by this screen display may be used for prediction of blood glucose level in the future, and is effective for the user to perform treatment.
  • Embodiments of the measurement timing control apparatus of the present invention capable of realizing the above-described effective means for supporting user health management and the like will be described in order.
  • the invention will be described by taking as an example the case where the vital data is a blood glucose level.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of the terminal device 10 including the measurement timing control device 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the terminal device 10 according to the first embodiment includes an input unit 101, a measurement count storage unit 102, an acquisition unit 103, an acquisition data storage unit 104, a measurement timing control device 100, and a measurement instruction unit. 109, a measurement history storage unit 111, a communication unit 112, and a vital data measurement unit 110.
  • the measurement timing control device 100 is a function unique to the present invention that instructs an optimal measurement timing in order to obtain a correlation between a user's activity amount and vital data, and includes an analysis unit 105, a feature amount storage unit 106, and a measurement A point determination unit 107 and a measurement timing determination unit 108 are provided.
  • the input unit 101 is an information input unit such as a keypad or a touch panel, and receives an instruction input from the outside and outputs it as data such as characters and numerical values.
  • the input unit 101 may convert a voice instruction into data such as characters and numerical values using a voice input function such as a microphone, or may use a sensor function such as a gyroscope to convert a direction instruction using characters and characters. You may convert into numerical data.
  • the input unit 101 instructs data transmission performed by the communication unit 112, and inputs data received by the communication unit 112 as necessary.
  • the measurement number storage unit 102 stores measurement number information indicating the number of times the vital data is measured. This number-of-times information indicates not the number of events that occur regularly, such as before meals, after meals, before going to bed, and 3:00 am, but the number of measurements in user activities that occur irregularly, such as exercise. It is. For example, as illustrated in FIG. 3, when the number of times of measurement is “3 times”, it means that vital data is measured three times during a series of athletic actions according to the measurement timing described later.
  • the measurement count information may be data input by the user using the input unit 101, or may be stored in the measurement count storage unit 102 as a default value in advance.
  • the acquisition unit 103 monitors a user activity state using a sensor (not shown) of the terminal device 10 and acquires data related to the user activity.
  • the acquisition unit 103 will be described with respect to a case where acceleration data associated with a user's motion (movement) is acquired using an acceleration sensor. Acquisition of acceleration data by the acquisition unit 103 is started when the user inputs an acquisition start instruction via the input unit 101.
  • the acquired data storage unit 104 is a storage device such as a random access memory (RAM), for example, and stores acceleration data acquired by the acquisition unit 103.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of acceleration data stored in the acquired data storage unit 104.
  • acceleration data [unit: mG] in the user's motion direction that is, the left-right direction (x-axis), the up-down direction (y-axis), and the front-back direction (z-axis) are stored together with the data acquisition time.
  • 1G 9.81 m / s 2 .
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the activity amount obtained by the analysis unit 105.
  • the calorie consumption value [unit: kcal] per hour is shown as the amount of activity of the user.
  • the calorie value is calculated from the unit [METS] representing the intensity of the activity amount, the activity time [h], and the weight [kg] of the user by the following equation.
  • Calorie value unit of activity amount intensity x activity time x body weight x 1.05
  • the feature amount storage unit 106 sets and stores a feature amount related to an activity amount that is effective for obtaining a correlation between the user activity amount and vital data based on the activity amount obtained by the analysis unit 105.
  • This feature amount can be freely set based on the properties of vital data to be measured, the lifestyle of the user, and the like. For example, in the example of FIG. 6A, the minimum value and the maximum value of the activity amount obtained from the acceleration data measured within a certain period (one day, one week, etc.) are set as the feature amount. Note that when setting the feature amount, a frequency distribution of the activity amount as illustrated in FIG. 6B may be obtained to grasp the activity trend of the user.
  • the measurement point determination unit 107 uses the measurement number information stored in the measurement number storage unit 102 and the feature amount stored in the feature amount storage unit 106 to measure vital data at what value the activity amount is. Determine what to do. Specifically, the measurement point determination unit 107 estimates the distribution range of the activity amount (exercise amount) from the feature amount set by the feature amount storage unit 106, and determines the optimum activity amount value to obtain the correlation. Determine as a measurement point. For example, it is assumed that the minimum value “0” and the maximum value “240” of the activity amount are set as the feature amount, and the measurement count information is set to “3”.
  • the activity amounts of 60, 120, and 180 having an equal interval of 60 are efficient. It is determined as a measurement point of vital data that can be well correlated. If the measurement points are determined according to the amount of activity in this way, blood glucose levels during or after exercise can be measured in various types of exercise, so that the correlation between the activity amount and blood glucose level can be effectively obtained. Can do.
  • the determined measurement point is stored in the measurement point determination unit 107 (see FIG. 7A).
  • the measurement point determination unit 107 uses a frequency distribution of the activity amount stored by the feature amount storage unit 106 shown in FIG. 6B, and uses a plurality of values in a predetermined range centered on the activity amounts 60, 120, and 180, respectively. May be determined as a measurement point. For example, the frequency distribution of the activity amount in FIG. 6B is graphed as shown in FIG.
  • a range covering a 20% distribution area (shaded portion) centering on each activity amount 60, 120, and 180 is determined as a measurement point. (See FIG. 7B).
  • the value of 20% may be arbitrarily set by the user.
  • three ranges centered on the active amounts 60, 120, and 180 are determined as measurement points has been described.
  • three ranges that divide the frequency distribution into three are set as measurement points. Also good.
  • the measurement timing determination unit 108 monitors the amount of activity that is sequentially digitized by the analysis unit 105, and when the value of the activity amount being monitored matches the value of the measurement point stored in the measurement point determination unit 107, the measurement timing It is judged that. If the measurement timing determination unit 108 determines that it is the measurement timing, the measurement timing determination unit 108 requests the measurement instruction unit 109 to instruct the user to perform measurement.
  • the measurement timing determination unit 108 requests the measurement instruction unit 109 to instruct the user to perform measurement.
  • the measurement instruction unit 109 In the above-described example, when the value of the activity amount to be monitored becomes one of 60, 120, and 180 (in the case of FIG. 7A), or the value of the activity amount to be monitored is 51 to 69, 100 to 140, And when it becomes any value included in the range of 165 to 195 (in the case of FIG. 7B), it corresponds to “when they match”. In the latter case, it is synonymous with the difference between the value of the activity amount and the value of the measurement point (60,
  • the measurement instruction unit 109 notifies (instructs) the user that it is the optimal timing for measuring vital data in accordance with the request for the measurement instruction from the measurement timing determination unit 108.
  • the measurement instruction unit 109 may notify the user that the timing is optimal for the measurement of vital data by sound such as an alarm or music, or may notify the user by activating a vibrator or the like.
  • a message, an image, a set value, or the like may be displayed on a display unit such as a liquid crystal display to notify the user.
  • the vital data measurement unit 110 is a functional part that actually measures vital data.
  • the vital data measurement unit 110 measures predetermined vital data based on an operation by a user, and sends a measurement result of the obtained vital data to the measurement history storage unit 111. .
  • the measurement history storage unit 111 inputs the vital data measurement result sent from the vital data measurement unit 110, stores the vital data measurement result in association with the amount of activity received from the measurement timing determination unit 108, and stores it as measurement history data.
  • . 9A and 9B are diagrams illustrating an example of measurement history data stored in the measurement history storage unit 111.
  • FIG. 9A shows measurement history data stored in association with the measurement points shown in FIG. 7A
  • FIG. 9B shows measurement history data stored in association with the measurement points shown in FIG. 7B. Yes.
  • data (N / A) indicating that measurement is not performed is stored for measurement points for which vital data has not yet been measured.
  • the measurement point determination unit 107 and the measurement history storage unit 111 have been described as storing measurement point information, but the measurement point determined by the measurement point determination unit 107 is the measurement history storage unit 111. Are the same as the measurement points associated with the vital data measurement results. Therefore, only one piece of measurement point information may be stored in the memory area, and the measurement point determination unit 107 and the measurement history storage unit 111 may be controlled to refer to the same memory area.
  • the communication unit 112 transmits the measurement history data stored in the measurement history storage unit 111 to the server device 50 via the network 40 automatically or according to an instruction from the user via the input unit 101. Further, the communication unit 112 outputs data received from the outside via the network 40 to the input unit 11 as necessary. See FIG.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a procedure of an initial setting operation for determining a measurement point of vital data performed by the terminal device 10 according to the first embodiment.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating the procedure of the vital data measurement operation performed by the terminal device 10 according to the first embodiment.
  • an initial setting operation shown in FIG. 10 is started first.
  • the terminal device 10 sets the measurement number information indicating the number of times to measure vital data in the input unit 101 and the measurement number storage unit 102 (step S10).
  • the terminal device 10 monitors the activity state of the user in the acquisition unit 103 and the acquisition data storage unit 104, and acquires data related to the user activity (acceleration data in the present embodiment) (step S11). ). This data acquisition may be performed for a predetermined period or may be continued until an acquisition end instruction is given.
  • the terminal device 10 analyzes the data related to the acquired user activity to obtain the user activity amount, and the obtained user activity amount and vital data A feature amount relating to the amount of activity that is effective for obtaining the correlation is set (step S12). And the terminal device 10 determines the optimal measurement point of vital data in the measurement point determination part 107 using measurement frequency information and a feature-value (step S13).
  • the optimal measurement points for obtaining the correlation between the amount of activity of the user and the vital data can be obtained by the processing of steps S10 to S13.
  • this measurement point may be updated periodically according to the amount of activity and life pattern of the user that changes every moment. That is, the processes in steps S10 to S13 may be repeated continuously or with a predetermined interval.
  • the vital data measurement operation shown in FIG. 11 is started.
  • the terminal device 10 monitors the activity state of the user in the measurement timing determination unit 108 (step S20), and determines whether or not the value of the activity amount of the user matches any value of the measurement points (step S21). ). If it is determined that the value of the activity amount of the user matches any of the measurement points, the terminal device 10 uses a predetermined means to determine that the measurement instruction unit 109 is at an optimal timing for measuring vital data. To the user (step S22).
  • the terminal device 10 uses the obtained vital data measurement result as measurement history data.
  • the data is stored in the measurement history storage unit 111 (step S24). Then, the terminal device 10 repeats the processes of steps S21 to S24 until the measurement of vital data is completed for all values of the measurement points, and then ends the vital data measurement operation (step S25).
  • step S23 determines with measurement failure, returns to step S21, and switches to the measurement of vital data in another measurement point.
  • the determination that the measurement of vital data has been completed for all the values of the measurement points is determined by writing the vital data measurement results in all items of the measurement history data stored by the measurement history storage unit 111. Alternatively, it may be forcibly determined when a predetermined period has elapsed since the first vital data measurement result was stored in the measurement history storage unit 111.
  • the terminal device 10 can obtain the measurement history data shown in FIG. 9A, for example, and using this measurement history data, the amount of activity in a series of exercise activities of the user And the blood glucose level can be determined. Therefore, if the correlation between the amount of activity and blood glucose level is presented to the user using a graph display or the like (see FIG. 12), the user's understanding of the disease will be deepened, motivation will be improved, exercise habits will be improved, and the meal It can be expected to improve the content. In particular, since the blood glucose level may change in the opposite direction depending on age and exercise intensity, it is considered to be significant to present the user-specific correlation in a graph that is easy to recognize visually.
  • the measurement at the optimal measurement timing is instructed to obtain the correlation between the activity amount of the user and the vital data. Can do. Accordingly, effective and effective vital data can be easily acquired by the user measuring vital data at the instructed measurement timing.
  • the feature amount used to determine the measurement point is obtained from the user's exercise amount.
  • the feature amount may be obtained from the user's stress amount, sleep quality, meal amount, and the like. Good.
  • the amount of stress can be obtained from the activity level of the parasympathetic nerve that can be estimated from the pulse data (heart rate and heart rate rhythm), and the high-frequency component HF and low-frequency component LF of the heart rate variability (RR interval variation).
  • the ratio can be quantified as a stress amount (a value of about 0 to 15). When the parasympathetic nerve is active, it is determined that the stress is low.
  • the quality of sleep can also be obtained from the degree of parasympathetic nerve activity that can be estimated from pulse data, and can be quantified according to the length of time that the parasympathetic nerve is active. The longer the parasympathetic nerves are active, the better the quality of sleep. In determining the quality of sleep, it is more preferable to consider the number of times of wakeup analyzed from acceleration data.
  • the meal amount calorie intake
  • ⁇ Second Embodiment> In the first embodiment, an example in which a measurement point is determined for one activity amount called exercise amount has been described. However, the blood glucose level is affected not only by exercise amount but also by an activity amount such as stress and meal. Therefore, understanding the causal relationship between multiple activity levels and blood glucose levels is thought to lead to a further understanding of the disease. Therefore, in the second embodiment, a configuration example for obtaining a correlation between a plurality of activity amounts and blood glucose levels will be described.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a configuration of the terminal device 10 including the measurement timing control device 200 according to the second embodiment of the present invention.
  • the terminal device 10 according to the second embodiment includes an input unit 101, a measurement count storage unit 102, first and second acquisition units 103 and 203, and first and second acquisition data storage. Units 104 and 204, a measurement timing control device 200, a measurement instruction unit 109, a measurement history storage unit 111, a communication unit 112, and a vital data measurement unit 110.
  • the measurement timing control apparatus 200 includes a setting unit 201, first and second analysis units 105 and 205, a feature amount storage unit 206, a measurement point determination unit 107, and a measurement timing determination unit 208.
  • the terminal device 10 according to the second embodiment is the same as the terminal device 10 according to the first embodiment, the setting unit 201, the second acquisition unit 203, the second acquisition data storage unit 204, and the second analysis.
  • the configurations of the unit 205, the feature amount storage unit 206, and the measurement timing determination unit 208 are different. Except for these configurations in the second embodiment, the configuration is the same as the configuration of the first embodiment, and therefore, the same reference numerals are given and description thereof is omitted.
  • the second acquisition unit 203 monitors a user's activity state using a sensor (not shown) included in the terminal device 10, and acquires data related to the user's activity. .
  • the second acquisition unit 203 acquires user pulse data using a pulse sensor.
  • the pulse data is stored in the second acquired data storage unit 204 that is a storage device such as a RAM.
  • the second analysis unit 205 analyzes the pulse data stored in the second acquired data storage unit 204, and obtains the amount of user activity (stress amount in the second embodiment) based on the analysis result.
  • the setting unit 201 uses the amount of activity (exercise amount) obtained by the first analysis unit 105 and the amount of activity (stress amount) obtained by the second analysis unit 205 as the feature amount of the user used to determine the vital data measurement point. And how to determine the amount of activity (meal amount) input via the input unit 101 is set.
  • the feature amount storage unit 206 sets and stores a feature amount related to an activity amount that is effective for obtaining a correlation between the user's activity amount and vital data based on the setting of the setting unit 201. For example, when the feature amount is set to be determined only by the momentum obtained by the first analysis unit 105 (FIG. 14A), the feature amount storage unit 206 has a minimum momentum, for example, as in the first embodiment. A value and a maximum value are set as feature amounts. In this case, the measurement timing can be determined without depending on the amount of stress or the amount of meal. In addition, when the feature amount is determined from the amount of exercise and the amount of meal obtained by the first analysis unit 105 (FIG.
  • the minimum value and the maximum value of the amount of exercise may be set as the feature amount.
  • the measurement timing to be determined is not different from the case of only the amount of exercise, the state of meal (such as calorie intake) is considered in the final measurement result.
  • the feature amount is determined by both the amount of exercise obtained by the first analysis unit 105 and the amount of stress obtained by the second analysis unit 205 (FIG. 14C)
  • the feature in each activity amount is determined. Set the amount. For example, the minimum value “0” and the maximum value “240” for the amount of exercise, and the minimum value “0” and the maximum value “3.5” for the amount of stress.
  • the measurement timing determination unit 208 monitors the amount of activity digitized by the first and second analysis units 105 and 205, respectively, and the value of the monitored activity amount is stored in the measurement point determination unit 107. If it matches the value (for example, 60, 120, and 180 for exercise, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, etc. for stress) Judge that there is. When the measurement timing determination unit 208 determines that it is the measurement timing, the measurement timing determination unit 208 requests the measurement instruction unit 209 for a measurement instruction.
  • the terminal device 10 according to the second embodiment allows the terminal device 10 according to the second embodiment to perform the vital data measurement operation based on the measurement instruction described above, from the vital data measurement result according to the first embodiment that does not take into account the amount of stress and the amount of meal.
  • Graph) and the correlation between the amount of activity corrected for the influence of the stress amount and the blood glucose level graph of FIG. 15D
  • more accurate information based on a plurality of activity levels can be provided to the user. For example, when the amount of stress tends to increase, the user is advised to change mood and lower blood sugar levels.
  • a wide range of health management support can be provided.
  • the terminal device Accordingly, effective and effective vital data can be easily acquired by the user measuring vital data at the instructed measurement timing.
  • the number of acquisition units, acquisition data storage units, and analysis units shown in the configuration of FIG. 13 is not limited to two, but three or more depending on the type of activity used for setting feature amounts. You may provide each number.
  • the vital data is the lactic acid value and the user activity monitoring target is the exercise amount.
  • the vital data is a blood pressure value and the user activity monitoring target is an exercise amount.
  • the vital data is blood oxygen concentration and the user activity monitoring target is altitude.
  • the vital data is the peak flow (the speed of breathing out), and the user activity monitoring target is the surrounding dust (smoke, yellow sand, pollen, house dust, etc.). It is considered that asthma symptoms can be prevented by grasping the correlation between the amount of dust and the peak flow. In this case, it is more effective to examine the relationship with the amount of stress.
  • the vital data is blood oxygen concentration, pulse, and electroencephalogram, and the user activity monitoring target is alcohol consumption (blood / expiratory alcohol concentration). It is considered that the symptoms of sleep apnea can be improved by grasping the causal relationship between the amount of drinking and the sleep state.
  • the health management system shown in FIG. 1 as a configuration example using the measurement timing control apparatus of the present invention can also be realized by the configuration shown in FIG. That is, this is a system in which the terminal device 10 is composed of two devices, a control device 20 having a measurement timing control device and a vital data measurement device 30.
  • a small mobile communication device such as a mobile phone or a smartphone can be used as the control device 20, and a medical device having many large devices can be separated as the vital data measuring device 30.
  • the communication between the control device 20 and the vital data measurement device 30 is a short-range wireless communication using BLUETOOTH, infrared communication, or wireless LAN, or wired using USB, Ethernet (registered trademark) or the like. It is desirable to use communication. Therefore, as shown in FIG. 17, the control device 20 in this system includes a communication unit 113 that transmits an instruction output from the measurement instruction unit 109 to the vital data measurement device 30 instead of the vital data measurement unit 110. It becomes the composition which becomes.
  • the measurement timing control apparatus of the present invention can be used for a health management system and the like, and is particularly useful when measuring the correlation between a user's activity state and life pattern and vital data effectively and effectively.

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Abstract

　解析部１０５は、ユーザ活動に関するデータを取得し、取得したデータを解析してユーザ活動量を求める。特徴量保存部１０６は、解析部１０５が求めた活動量に基づいて、ユーザ活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために有効となる活動量に関する特徴量を設定して保存する。計測ポイント決定部１０７は、所定の計測回数と特徴量とを用いて、ユーザ活動量とバイタルデータとの相関関係が効率よく取得できるバイタルデータの計測ポイントを決定する。計測タイミング判断部１０８は、解析部１０５が求める活動量を監視し、監視中の活動量の値が計測ポイントの値に一致する場合に計測タイミングであると判断する。

Description

計測タイミング制御装置
　本発明は、バイタルデータを計測する健康管理システム等に使用される装置であって、より特定的には、計測機器におけるバイタルデータの計測タイミングを制御する計測タイミング制御装置に関する。
　糖尿病、高血圧症、及び高脂血症等を患っている人（以下、ユーザという）は、血糖値、血圧値、及び血中コレステロール値等のバイタルデータを継続して管理することが、健康維持のために重要である。
　近年の技術進歩により、上述したバイタルデータを計測する医療機器は、小型化かつ低コスト化され、ユーザが医療機器を携帯していつでも計測できる環境になりつつある。また、インターネット等のネットワークを通じてユーザが測定したバイタルデータを健康管理サービス会社や医療機関に提供することで、業者や医者等から診断やアドバイス等を受ける健康管理システムも徐々に普及している。
　このような健康管理システムには、例えばバイタルデータと歩行時間等との相関関係を採り、バイタルデータ改善のために相関関係の強い要素を提示するものがある。例えば、特許文献１を参照。この特許文献１に記載された従来の健康管理システムでは、睡眠時間や連続歩行時間等の生活指標と、最高血圧、血糖値、及び体重等の生体指標との間について幾つかの相関関係を計算する。その結果、例えば血糖値を改善するための、相関の高い生活指標が得られる。
　また、血糖値の計測結果をサーバに自動で転送する、糖尿病患者のための健康管理システムがある。例えば、特許文献２を参照。この特許文献２に記載された従来の健康管理システムでは、サーバは、食習慣等のデータに基づいて血糖値を計測する時刻をスケジューリングし、このスケジューリングした計測時刻をユーザの端末に表示する。また、サーバは、スケジューリングした計測時刻にユーザが計測を行わずにいると、ユーザの端末に警告表示を行う。
　また、血糖値の計測を行う端末において、医師が定義したルールに基づいてユーザの計測結果を分析し、計測回数等に関して事前に作成した医師の助言を表示する健康管理システムがある。例えば、特許文献３を参照。この特許文献３に記載された従来の健康管理システムでは、計測結果に基づいてサーバに報告を送り、過去数日間の計測回数が少なければアラームを発することを行う。
特開２０１０－１２２９０１号公報 特開２００９－５３２７６８号公報 特開２００７－３１７１９６号公報
　例えば、糖尿病患者のユーザは、例えば食前（なるべく朝食前）、食後（朝食又は夕食後の２時間）、就寝前、午前３時の決まった時間に血糖値を計測する必要がある。これに加えて、糖尿病患者は、運動中や運動後にも血糖値を計測することが望ましい。ところが、食前、食後、就寝前、及び午前３時といった測定タイミングは、ユーザ自らがきっちり判断することが可能であるが、運動中や運動後ではどのタイミングで血糖値を測定するのがよいかがはっきりしない。
　しかし、上述したいずれの従来の健康管理システムにおいても、ユーザが運動等で活動している際中や活動後のどのタイミングで血糖値を測定することがユーザの活動量と血糖値との相関関係を得るために最適かを、提示することができない。従って、従来の健康管理システムでは、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を、有効かつ効果的に取得することができていないという課題がある。
　それ故に、本発明の目的は、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために最適な計測タイミングでの計測を指示して、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を有効かつ効果的に取得することが可能な計測タイミング制御装置を提供することである。
　本発明は、計測機器におけるバイタルデータの計測タイミングを制御する計測タイミング制御装置に向けられている。そして、上記目的を達成するために、本発明の計測タイミング制御装置は、ユーザの活動に関するデータを取得し、この取得したデータを解析してユーザの活動量を求める解析部と、解析部が求めた活動量に基づいて、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために有効となる活動量に関する特徴量を設定して保存する特徴量保存部と、バイタルデータ計測機器においてバイタルデータを計測する予め定められた回数と、特徴量保存部に保存されている活動量に関する特徴量とを用いて、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係が効率よく取得できるバイタルデータの計測ポイントを決定する計測ポイント決定部と、解析部が求める活動量を監視し、この監視中の活動量の値が計測ポイント決定部で決定された計測ポイントの値に一致する場合に計測タイミングであると判断し、ユーザにバイタルデータの計測を促すための計測指示を出力する計測タイミング判断部とを備える。
　好ましくは、特徴量保存部は、解析部が求めた活動量の最小値及び最大値を、活動量に関する特徴量に設定する。また、特徴量保存部は、解析部が求めた活動量の頻度分布をさらに保存してもよい。さらに、計測タイミング判断部は、解析部が求めた活動量の値と計測ポイント決定部で決定された計測ポイントの値との差分が、一定値以下である場合にも、計測タイミングであると判断してもよい。
　解析部がユーザの活動に関する複数種類のデータを取得し、取得した複数種類のデータをそれぞれ解析してユーザの異なる複数の活動量を求める場合、特徴量保存部は、解析部が求めた複数の活動量に基づいて、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために有効となる活動量に関する特徴量を設定して保存し、計測タイミング判断部は、解析部が求める複数の活動量を監視し、この監視中の複数の活動量の値が計測ポイント決定部で決定された計測ポイントの値に一致する場合に計測タイミングであると判断する。
　また、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために利用する特定の活動量を設定する設定部をさらに備えれば、特徴量保存部は、設定部が設定した特定の活動量に基づいて、解析部が求めた複数の活動量に基づいて活動量に関する特徴量を設定して保存し、計測タイミング判断部は、解析部が求める複数の活動量のうち設定部が設定した特定の活動量を監視し、この監視中の特定の活動量の値が計測ポイント決定部で決定された計測ポイントの値に一致する場合に計測タイミングであると判断することができる。
　なお、ユーザの活動量は、運動量、ストレス量、及び食事量の少なくとも１つであることが望ましく、活動量が２つ以上の場合には、特徴量保存部は、設定部が設定した特定の活動量について相互影響を排除した演算結果から、活動量に関する特徴量を設定することができる。
　本発明の計測タイミング制御装置によれば、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために最適な計測タイミングでの計測を指示することが可能となり、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を、有効かつ効果的に取得することができる。
図１は、本発明の計測タイミング制御装置を利用する構成例として、健康管理システムの構成を示した図である。 図２は、本発明の第１の実施形態に係る計測タイミング制御装置１００を備えた端末装置１０の構成を示す図である。 図３は、計測回数保存部１０２が保存する計測回数情報の一例を示す図である。 図４は、取得データ保存部１０４が保存するデータの一例を示す図である。 図５は、解析部１０５が求めた活動量の一例を示す図である。 図６Ａは、特徴量保存部１０６が保存する特徴量の一例を示す図である。 図６Ｂは、特徴量保存部１０６が保存する活動量の頻度分布の一例を示す図である。 図７Ａは、計測ポイント決定部１０７が決定した計測ポイントの一例を示す図である。 図７Ｂは、計測ポイント決定部１０７が決定した計測ポイントの他の一例を示す図である。 図８は、図６Ｂに示す活動量の頻度分布をグラフ化した図である。 図９Ａは、計測履歴保存部１１１が保存する計測履歴データの一例を示す図である。 図９Ｂは、計測履歴保存部１１１が保存する計測履歴データの他の一例を示す図である。 図１０は、第１の実施形態に係る端末装置１０が行うバイタルデータの計測ポイントを決定する初期設定動作の手順を示すフローチャートである。 図１１は、第１の実施形態に係る端末装置１０が行うバイタルデータ計測動作の手順を示すフローチャートである。 図１２は、第１の実施形態におけるユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係をグラフ表示した一例を示す図である。 図１３は、本発明の第２の実施形態に係る計測タイミング制御装置２００を備えた端末装置１０の構成を示す図である。 図１４Ａは、設定部２０１で設定された特徴量の決定に用いるパラメータの一例を示す図である。 図１４Ｂは、設定部２０１で設定された特徴量の決定に用いるパラメータの他の一例を示す図である。 図１４Ｃは、設定部２０１で設定された特徴量の決定に用いるパラメータの他の一例を示す図である。 図１５Ａは、第１の実施形態におけるユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係をグラフ表示した一例を示す図である。 図１５Ｂは、第１の実施形態におけるユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係をグラフ表示した一例を示す図である。 図１５Ｃは、第１の実施形態におけるユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係をグラフ表示した一例を示す図である。 図１５Ｄは、第１の実施形態におけるユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係をグラフ表示した一例を示す図である。 図１６は、本発明の計測タイミング制御装置を利用する健康管理システムの他の構成を示した図である。 図１７は、図１６の健康管理システムに用いられる制御機器２０の構成を示す図である。
　以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
　本発明が提供する計測タイミング制御装置は、被検者であるユーザの活動状態によって計測結果が大きく変化するバイタルデータを対象とし、このバイタルデータを有効かつ効果的に計測できる適切なタイミングをユーザに提示することで、ユーザの健康管理等を支援することを目的するものである。
　図１は、本発明の計測タイミング制御装置を利用する構成例として、健康管理システムの構成を示した図である。図１に示す健康管理システムは、端末装置１０と、サーバ装置５０と、クライアント装置６０とが、インターネットや公衆電話回線等の公衆網であるネットワーク４０を介して接続されている構成である。
　端末装置１０は、本発明の計測タイミング制御装置を備えたバイタルデータを計測する機器であり、典型的には血糖値計、脈拍計、及び体重体組成計等の医療に関係した機器である。この端末装置１０は、計測タイミング制御装置がユーザの活動量や生活パターン（運動行為、ストレスの有無、食事の内容、睡眠の状態等）に基づいてバイタルデータの計測タイミングを判断し、この計測タイミングに従ってユーザに計測指示を通知する。そして、端末装置１０は、ユーザによって計測されたバイタルデータを、ネットワーク４０を介してサーバ装置５０に送信（アップロード）する。また、端末装置１０は、ユーザによって計測されたバイタルデータを解析し、その解析結果を独自にわかり易くグラフ等を用いて画面表示して、ユーザへのアドバイスを行う。
　サーバ装置５０は、複数のバイタルデータを一括して格納する記憶装置であり、端末装置１０から送信されてくるバイタルデータを受信して、ユーザ毎に保存して管理する。クライアント装置６０は、例えばユーザの医療的管理を担当する医師等によって利用されるパーソナルコンピュータであり、サーバ装置５０に保存されたバイタルデータを、ネットワーク４０を介して受け取り（ダウンロード）、ユーザの診断や生活指導のアドバイスを行うこと等に利用される。
　ここで、糖尿病患者であるユーザが、バイタルデータとして血糖値を計測する場合を例に挙げて、図１に示した健康管理システムの利用方法を説明する。
　ユーザは、計測タイミング制御装置を内蔵した端末装置１０によって不定期に通知される血糖値測定の指示に基づいて、血糖値を計測する。端末装置１０は、この計測された血糖値をサーバ装置５０に自動的に送信する。また、端末装置１０は、これまでに計測された複数の血糖値の変化傾向をグラフ等でわかり易く画面表示し、ユーザに提示する。
　このように、図１に示した健康管理システムでは、計測された血糖値が端末装置１０からサーバ装置５０へ自動的に送信されるので、ユーザが自らの血糖値をサーバ装置５０に送信しなければならないという煩わしい操作がなくなる。よって、医者へ血糖値の計測結果を通知し忘れることを防げる。また、グラフ表示によって運動等で血糖値が低下する事実をユーザが視覚的に把握することができれば、治療しようというユーザのモチベーション向上につながる。さらに、この画面表示による視覚的な情報提示は、今後の血糖値の予測等にも利用できる可能性があり、ユーザが治療を行う上で有効である。
　上述したユーザの健康管理等を支援する有効な手段を実現することが可能な本発明の計測タイミング制御装置の実施形態について、順に説明する。
　なお、以下の各実施形態においても、バイタルデータが血糖値である場合を例に挙げて発明を説明する。
　　＜第１の実施形態＞
　図２は、本発明の第１の実施形態に係る計測タイミング制御装置１００を備えた端末装置１０の構成を示す図である。図２において、第１の実施形態に係る端末装置１０は、入力部１０１と、計測回数保存部１０２と、取得部１０３と、取得データ保存部１０４と、計測タイミング制御装置１００と、計測指示部１０９と、計測履歴保存部１１１と、通信部１１２と、バイタルデータ計測部１１０とを備えている。計測タイミング制御装置１００は、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために最適な計測タイミングを指示する本発明固有の機能であり、解析部１０５と、特徴量保存部１０６と、計測ポイント決定部１０７と、計測タイミング判断部１０８とを備えている。
　まず、第１の実施形態に係る端末装置１０の各構成の機能を説明する。
　入力部１０１は、キーパッドやタッチパネル等の情報入力手段であり、外部から指示の入力を受け付けて文字や数値等のデータとして出力する。この入力部１０１は、マイクロフォン等の音声入力機能を用いて、音声による指示を文字や数値等のデータに変換してもよいし、ジャイロスコープ等のセンサ機能を用いて、姿勢による指示を文字や数値等のデータに変換してもよい。また、入力部１０１は、通信部１１２が行うデータ送信を指示したり、必要に応じて通信部１１２が受信したデータを入力したりする。
　計測回数保存部１０２は、バイタルデータの計測を行う回数を示す計測回数情報を保存する。この計測回数情報は、上述した食前、食後、就寝前、及び午前３時といった定期的に発生する事象の計測回数ではなく、運動等の不定期に発生するユーザの活動行為における計測回数を示すものである。例えば、図３に例示するように計測回数が「３回」の場合には、後述する計測タイミングに従って、一連の運動行為中にバイタルデータの計測を３回行うことを意味する。この計測回数情報は、ユーザが入力部１０１を使って入力したデータであってもよいし、計測回数保存部１０２に予めデフォルト値として保持されていてもよい。
　取得部１０３は、端末装置１０が有するセンサ（図示せず）を用いてユーザの活動状態を監視し、ユーザの活動に関連するデータを取得する。この第１の実施形態では、取得部１０３は、加速度センサを用いてユーザの動作（運動）に伴う加速度データを取得する場合を説明する。この取得部１０３による加速度データの取得は、ユーザが入力部１０１を介して取得開始指示を入力することで開始される。
　取得データ保存部１０４は、例えばＲＡＭ（random access memory）等の記憶装置であり、取得部１０３が取得した加速度データを保存する。図４は、取得データ保存部１０４に保存される加速度データの一例を示す図である。図４の例では、ユーザの動作方向、すなわち左右方向（ｘ軸）、上下方向（ｙ軸）、及び前後方向（ｚ軸）の加速度データ［単位：ｍＧ］が、データの取得時間と共にそれぞれ保存されている。なお、１Ｇ＝９．８１ｍ／ｓ２である。
　解析部１０５は、取得データ保存部１０４に保存されている加速度データを解析し、この解析結果に基づいてユーザの活動量（＝運動量）を求める。具体的には、加速度データから加速度の大きさ、加速の方向、及び運動の連続性が判断され、左右運動（ｘ軸）、上下運動（ｙ軸）、及び前後運動（ｚ軸）毎に活動量が数値化される。もちろん、活動量が大きい程、激しい運動であると判定される。
　図５は、解析部１０５が求めた活動量の一例を示す図である。図５の例では、１時間毎の消費カロリー値［単位：ｋｃａｌ］をユーザの活動量として示している。なお、周知のように、カロリー値の算出は、活動量の強度を表す単位［ＭＥＴＳ］、活動時間［ｈ］、及びユーザの体重［ｋｇ］から、次式で求められる。
　　カロリー値＝活動量の強度を表す単位×活動時間×体重×１．０５
　特徴量保存部１０６は、解析部１０５で求めた活動量に基づいて、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために有効となる活動量に関する特徴量を設定し、保存する。この特徴量は、計測するバイタルデータの性質やユーザの生活スタイル等に基づいて自由に設定することが可能である。例えば、図６Ａの例では、一定期間内（１日や１週間等）に測定した加速度データから得られた活動量の最小値及び最大値が、特徴量として設定されている。なお、特徴量の設定に際しては、図６Ｂに例示するような活動量の頻度分布を求めて、ユーザの活動傾向を把握してもよい。
　計測ポイント決定部１０７は、計測回数保存部１０２に保存されている計測回数情報と、特徴量保存部１０６に保存されている特徴量とを用いて、活動量がどの値の時にバイタルデータの計測を行うべきかを決定する。具体的には、計測ポイント決定部１０７は、特徴量保存部１０６で設定されている特徴量から活動量（運動量）の分布範囲を推定し、相関関係を得るために最適な活動量の値を計測ポイントとして決定する。例えば、特徴量として活動量の最小値「０」及び最大値「２４０」が設定されており、かつ、計測回数情報が「３」で設定されていたとする。この場合、一連の運動動作内で最小値及び最大値付近を除いて３回計測するのであれば、６０（＝２４０／４）の等間隔となる６０、１２０、及び１８０の活動量が、効率よく相関関係を得ることができるバイタルデータの計測ポイントとして決定される。このように活動量によって計測ポイントを定めれば、様々なタイプの運動において運動中又は運動後の血糖値を計測することができるので、活動量と血糖値との相関関係を効果的に得ることができる。この決定された計測ポイントは、計測ポイント決定部１０７に保存される（図７Ａを参照）。
　ここで、活動量の不足や超過により、ユーザの活動量がちょうど６０、１２０、又は１８０の値にならないことも考えられる。この場合、図７Ａに示すように計測ポイントを単一の値で設定しておくと、計測タイミングを逃してしまい計測漏れが生じるおそれがある。そこで、計測ポイント決定部１０７は、図６Ｂで示した特徴量保存部１０６が保存する活動量の頻度分布を用いて、活動量６０、１２０、及び１８０をそれぞれ中心とした所定範囲の複数の値を計測ポイントとして決定してもよい。例えば、図６Ｂの活動量の頻度分布を図８のようにグラフ化し、各活動量６０、１２０、及び１８０を中心に２０％の分布領域（網掛け部分）をカバーする範囲を計測ポイントとして決定する（図７Ｂを参照）。この２０％という値は、ユーザが任意に設定してよい。また、上記例では、活動量６０、１２０、及び１８０をそれぞれ中心とする３つの範囲を計測ポイントとして決定する場合を説明したが、頻度分布を３分割する３つの範囲を計測ポイントとして設定してもよい。
　計測タイミング判断部１０８は、解析部１０５が逐次数値化する活動量を監視し、監視中の活動量の値が計測ポイント決定部１０７に保存されている計測ポイントの値に一致する場合、計測タイミングであると判断する。そして、計測タイミング判断部１０８は、計測タイミングであると判断すると、計測指示部１０９に計測の指示をユーザに行うように要求する。上述した例では、監視する活動量の値が６０、１２０、及び１８０のいずれかの値になった時（図７Ａの場合）、又は監視する活動量の値が５１～６９、１００～１４０、及び１６５～１９５の範囲に含まれるいずれかの値になった時（図７Ｂの場合）が「一致する場合」に該当する。なお、後者の場合には、活動量の値と計測ポイントの値（６０、１２０、及び１８０）との差分が、一定値以下（それぞれ９、２０、及び１５）であることと同義である。
　計測指示部１０９は、計測タイミング判断部１０８からの計測指示の要求に従って、バイタルデータを計測する最適なタイミングであることをユーザに通知（指示）する。例えば、計測指示部１０９は、バイタルデータの計測に最適なタイミングであることを、アラームや音楽等の音によってユーザに通知してもよいし、バイブレータ等を起動することによってユーザに通知してもよいし、液晶ディスプレイ等の表示手段にメッセージや画像や設定されている値等を表示してユーザに通知してもよい。
　バイタルデータ計測部１１０は、バイタルデータを実際に計測する機能部分であり、ユーザによる操作に基づいて所定のバイタルデータを計測し、得られたバイタルデータの計測結果を計測履歴保存部１１１に送出する。
　計測履歴保存部１１１は、バイタルデータ計測部１１０から送出されるバイタルデータ計測結果を入力し、このバイタルデータ計測結果を計測タイミング判断部１０８から受け取る活動量と対応付けて、計測履歴データとして保存する。図９Ａ及び図９Ｂは、計測履歴保存部１１１に保存されている計測履歴データの一例を示す図である。図９Ａは、図７Ａに示した計測ポイントに対応付けて保存された計測履歴データを示しており、図９Ｂは、図７Ｂに示した計測ポイントに対応付けて保存された計測履歴データを示している。なお、図９Ｂでは、バイタルデータがまだ計測されていない計測ポイントについては、未計測であることを示すデータ（Ｎ／Ａ）が保存されている。
　なお、上記説明では、計測ポイント決定部１０７と計測履歴保存部１１１とがそれぞれ計測ポイントの情報を保存するように説明したが、計測ポイント決定部１０７が決定した計測ポイントは、計測履歴保存部１１１においてバイタルデータ計測結果と対応付けられる計測ポイントと同じである。従って、計測ポイントの情報を１つだけメモリ領域に格納し、計測ポイント決定部１０７と計測履歴保存部１１１とが同じメモリ領域を参照するように制御してもよい。
　通信部１１２は、計測履歴保存部１１１に保存された計測履歴データを、自動的に又は入力部１０１を介したユーザからの指示に従って、ネットワーク４０を経由してサーバ装置５０に送信する。また、通信部１１２は、必要に応じて、ネットワーク４０を経由して外部から受信するデータを入力部１１へ出力する。図１を参照。
　次に、上記構成を備えた本発明の第１の実施形態に係る端末装置１０が行うバイタルデータ計測処理を、図１０及び図１１をさらに参照して説明する。
　図１０は、第１の実施形態に係る端末装置１０が行うバイタルデータの計測ポイントを決定する初期設定動作の手順を示すフローチャートである。図１１は、第１の実施形態に係る端末装置１０が行うバイタルデータ計測動作の手順を示すフローチャートである。
　ユーザからの指示を受けて、最初に図１０に示す初期設定動作が開始される。
　初期設定動作が開始されると、端末装置１０は、入力部１０１及び計測回数保存部１０２において、バイタルデータの計測を行う回数を示す計測回数情報を設定する（ステップＳ１０）。次に、端末装置１０は、取得部１０３及び取得データ保存部１０４において、ユーザの活動状態を監視し、ユーザの活動に関連するデータ（本実施形態では加速度データである）を取得する（ステップＳ１１）。このデータの取得は、予め定めた期間だけ行ってもよいし、取得終了が指示されるまで継続して行ってもよい。次に、端末装置１０は、解析部１０５及び特徴量保存部１０６において、取得したユーザの活動に関連するデータを解析してユーザの活動量を求め、この求めたユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために有効となる活動量に関する特徴量を設定する（ステップＳ１２）。そして、端末装置１０は、計測ポイント決定部１０７において、計測回数情報及び特徴量を用いて、バイタルデータの最適な計測ポイントを決定する（ステップＳ１３）。
　上記ステップＳ１０～Ｓ１３の処理により、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために最適な計測ポイントを得ることができる。なお、この計測ポイントは、基本的には１度決定すれば足りるが、時々刻々と変化するユーザの活動量や生活パターンに応じて、定期的に更新するようにしてもよい。すなわち、上記ステップＳ１０～Ｓ１３の処理を、連続して又は所定のインターバルを設けて繰り返し行ってもよい。
　少なくとも１度の初期設定動作を経て計測ポイントが決定されると、図１１に示すバイタルデータ計測動作が開始される。
　端末装置１０は、計測タイミング判断部１０８において、ユーザの活動状態を監視し（ステップＳ２０）、ユーザの活動量の値が計測ポイントのいずれかの値に一致するか否かを判断する（ステップＳ２１）。ユーザの活動量の値が計測ポイントのいずれかの値に一致したと判断すると、端末装置１０は、計測指示部１０９において、バイタルデータを計測する最適なタイミングであることを所定の手段を利用してユーザに通知する（ステップＳ２２）。
　ユーザによってバイタルデータ計測部１１０を介したバイタルデータ（本実施形態では血糖値）の計測が行われると（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、端末装置１０は、得られたバイタルデータ計測結果を計測履歴データとして計測履歴保存部１１１に保存する（ステップＳ２４）。そして、端末装置１０は、計測ポイントの全ての値についてバイタルデータの計測が完了するまで、上記ステップＳ２１～Ｓ２４の処理を繰り返し行った後、バイタルデータ計測動作を終了する（ステップＳ２５）。
　なお、上記ステップＳ２３においてバイタルデータの計測が行われなかった場合には（ステップＳ２３：Ｎｏ）、計測失敗と判定してステップＳ２１に戻り、別の計測ポイントにおけるバイタルデータの計測に切り替えることを行う。また、上記ステップＳ２５において計測ポイントの全ての値についてバイタルデータの計測が完了したとの判断は、計測履歴保存部１１１が保存する計測履歴データの全項目にバイタルデータ計測結果が書き込まれることで判断してもよいし、最初のバイタルデータ計測結果が計測履歴保存部１１１に保存されてから予め定めた期間が経過した場合に強制的に判断してもよい。
　このようにバイタルデータ計測動作を実行することで、端末装置１０は、例えば図９Ａに示した計測履歴データを得ることができ、この計測履歴データを用いて、ユーザの一連の運動行為における活動量と血糖値との相関関係を求めることができる。従って、この活動量と血糖値との相関関係をグラフ表示等（図１２を参照）を用いてユーザに提示すれば、ユーザによる病気への理解の深まり、モチベーションアップ、運動習慣の改善、及び食事内容の改善等につながることが期待できる。特に、血糖値は、年齢や運動強度によって変化方向が全く逆になることがあるため、視覚により認識し易いグラフで利用ユーザ固有の相関関係を提示することに大きな意味があると考えられる。
　以上のように、本発明の第１の実施形態に係る計測タイミング制御装置１００によれば、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために最適な計測タイミングでの計測を指示することができる。従って、この指示した計測タイミングの時にユーザがバイタルデータを測定することで、有効かつ効果的なバイタルデータを容易に取得することができる。
　なお、上記第１の実施形態では、計測ポイントを決定するために用いる特徴量を、ユーザの運動量から求めたが、その他にもユーザのストレス量、睡眠の質、及び食事量等から求めてもよい。ストレス量は、脈拍データ（心拍数や心拍リズム）から推定可能な副交感神経の活動度合いから求めることが可能であり、心拍変動（Ｒ－Ｒ間隔変動）の高周波成分ＨＦと低周波成分ＬＦとの比率をストレス量として数値化（０～１５程度の値）することができる。副交感神経が活発である時は、ストレスが低いと判定される。また、睡眠の質も脈拍データから推定可能な副交感神経の活動度合いから求めることが可能であり、副交感神経が活発である時間の長さに応じて数値化することができる。副交感神経が活発である時間が長いほど、睡眠の質がよいと判定される。なお、睡眠の質を判断する際には、加速度データから解析した寝返りの回数等を考慮するとなおよい。なお、食事量（摂取カロリー）は、ユーザによって数値入力されるか、食事内容をカメラ撮影した画像を解析して自動的に算出することによって、取得可能である。
　　＜第２の実施形態＞
　上記第１の実施形態では、運動量という１つの活動量に関して計測ポイントを決定する例を説明したが、血糖値は運動量だけでなくストレスや食事等の活動量によっても影響を受ける。従って、複数の活動量と血糖値のとの因果関係を理解することは、病気の更なる理解につながると考えられる。　
　そこで、本第２の実施形態では、複数の活動量と血糖値との相関関係を求める構成例を説明する。
　図１３は、本発明の第２の実施形態に係る計測タイミング制御装置２００を備えた端末装置１０の構成を示す図である。図１３において、第２の実施形態に係る端末装置１０は、入力部１０１と、計測回数保存部１０２と、第１及び第２の取得部１０３及び２０３と、第１及び第２の取得データ保存部１０４及び２０４と、計測タイミング制御装置２００と、計測指示部１０９と、計測履歴保存部１１１と、通信部１１２と、バイタルデータ計測部１１０とを備えている。計測タイミング制御装置２００は、設定部２０１と、第１及び第２の解析部１０５及び２０５と、特徴量保存部２０６と、計測ポイント決定部１０７と、計測タイミング判断部２０８とを備えている。
　この第２の実施形態に係る端末装置１０は、上記第１の実施形態に係る端末装置１０と、設定部２０１、第２の取得部２０３、第２の取得データ保存部２０４、第２の解析部２０５、特徴量保存部２０６、及び計測タイミング判断部２０８の構成が異なる。第２の実施形態におけるこれらの構成以外は、第１の実施形態の構成と同じであるため、同じ参照符号を付して説明を省略する。
　第２の取得部２０３は、第１の取得部１０３と同様に、端末装置１０が有するセンサ（図示せず）を用いてユーザの活動状態を監視し、ユーザの活動に関連するデータを取得する。この第２の実施形態では、第２の取得部２０３は、脈拍センサを用いてユーザの脈拍データを取得する。この脈拍データは、ＲＡＭ等の記憶装置である第２の取得データ保存部２０４に保存される。第２の解析部２０５は、第２の取得データ保存部２０４に保存された脈拍データを解析し、この解析結果に基づいてユーザの活動量（この第２の実施形態ではストレス量）を求める。
　設定部２０１は、バイタルデータ計測ポイントの決定に利用するユーザの特徴量を、第１の解析部１０５で求めた活動量（運動量）、第２の解析部２０５で求めた活動量（ストレス量）、及び入力部１０１を介して入力された活動量（食事量）をどのように利用して決定するのかを設定する。
　特徴量保存部２０６は、設定部２０１の設定に基づいて、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために有効となる活動量に関する特徴量を設定して保存する。例えば、第１の解析部１０５で求めた運動量だけで特徴量を決定する設定である場合には（図１４Ａ）、特徴量保存部２０６は、例えば第１の実施形態と同様に、運動量の最小値及び最大値を特徴量として設定する。この場合、ストレス量や食事量に依存することなく、計測タイミングを判断することができる。また、第１の解析部１０５で求めた運動量と食事量とから特徴量を決定する設定である場合には（図１４Ｂ）、運動量の最小値及び最大値を特徴量として設定することが考えられる。この場合、判断する計測タイミングは運動量だけの場合と変わらないが、最終的な計測結果に食事の状況（摂取カロリー等）を考慮することを行う。また、第１の解析部１０５で求めた運動量と、第２の解析部２０５で求めたストレス量との両方で特徴量を決定する設定の場合には（図１４Ｃ）、それぞれの活動量における特徴量を設定する。例えば、運動量であれば最小値「０」及び最大値「２４０」、ストレス量であれば最小値「０」及び最大値「３．５」等である。これにより、同時に複数の活動量とバイタルデータとの相関を効率よく取得することができる。
　計測タイミング判断部２０８は、第１及び第２の解析部１０５及び２０５が数値化する活動量をそれぞれ監視し、監視中の活動量の値が計測ポイント決定部１０７に保存されている計測ポイントの値（例えば、運動量であれば６０、１２０、及び１８０、ストレス量であれば１．０、１．５、２．０、２．５、及び３．０等）に一致する場合、計測タイミングであると判断する。そして、計測タイミング判断部２０８は、計測タイミングであると判断すると、計測指示部２０９に対して計測指示を要求する。
　上述した計測指示に基づいてユーザがバイタルデータ計測動作を実行することで、本第２実施形態に係る端末装置１０では、ストレス量や食事量を考慮しない第１の実施形態によるバイタルデータ計測結果から作成される活動量と血糖値との相関関係（例えば、図１５Ａ及び図１５Ｃのグラフ）に対して、食事量の影響を排除（補正）した活動量と血糖値との相関関係（図１５Ｂのグラフ）や、ストレス量の影響を補正した活動量と血糖値との相関関係（図１５Ｄのグラフ）をユーザに提供することができる。これにより、複数の活動量に基づいたさらに精度の高い情報をユーザに提供することができるので、例えばストレス量が増加傾向にある場合にはユーザに気分転換を促して血糖値を下げるアドバイスを行う等、幅広い健康管理支援を提供することができる。
　以上のように、本発明の第２の実施形態に係る端末装置によれば、ユーザの複数の活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために最適な計測タイミングでの計測を指示することができる。従って、この指示した計測タイミングの時にユーザがバイタルデータを測定することで、有効かつ効果的なバイタルデータを容易に取得することができる。
　なお、図１３の構成に示した取得部、取得データ保存部、及び解析部の数は、それぞれ２つに限るものではなく、特徴量の設定に用いる活動量の種類に応じて３つ以上の数をそれぞれ設けても構わない。
　また、上記第１及び第２の実施形態では、計測するバイタルデータが血糖値である場合を説明したが、血糖値以外にも次のものを計測対象として応用できる。
　例えば、バイタルデータを乳酸値とし、ユーザ活動の監視対象を運動量とする場合である。運動中に上昇する乳酸値を監視することで、疲労が残らない適度な運動量をユーザに情報提供することができると考えられる。
　また、バイタルデータを血圧値とし、ユーザ活動の監視対象を運動量とする場合である。運動中に上昇する血圧値を監視することで、高血圧による体調変化が生じない適度な運動量をユーザに情報提供することができると考えられる。
　また、バイタルデータを血中酸素濃度とし、ユーザ活動の監視対象を標高とする場合である。高度上昇につれて少なくなる血中酸素濃度を監視することで、登山における高山病の発症を予防することができると考えられる。この場合には、予め特徴量を設定しておいてもよい。
　また、バイタルデータをピークフロー（吐き出す息の速度）とし、ユーザ活動の監視対象を周囲の埃（煙、黄砂、花粉、ハウスダスト等）とする場合である。埃の量とピークフローとの相関関係を把握することで、喘息の症状を予防することができると考えられる。この場合、ストレス量との関連性も検討するとより効果的である。
　さらには、バイタルデータを血中酸素濃度、脈拍、脳波とし、ユーザ活動の監視対象を飲酒量（血中／呼気中アルコール濃度）とする場合である。飲酒量と睡眠時の状態との因果関係を把握することで、睡眠時無呼吸の症状を改善することができると考えられる。
　　＜健康管理システムの他の構成例＞
　本発明の計測タイミング制御装置を利用する構成例として図１に示した健康管理システムは、図１６に示す構成で実現することも可能である。すなわち、端末装置１０を、計測タイミング制御装置を備えた制御機器２０とバイタルデータ計測機器３０との２つで構成したシステムである。この場合、制御機器２０として、携帯電話やスマートフォン等の小型携帯通信機器が利用可能であり、大型な装置が多い医療機器をバイタルデータ計測機器３０として分離することができる。
　このシステムの場合、制御機器２０とバイタルデータ計測機器３０との間の通信は、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ、赤外線通信、又は無線ＬＡＮを用いた近距離無線通信か、ＵＳＢやＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）等を用いた有線通信を用いることが望ましい。従って、このシステムにおける制御機器２０は、図１７に示すように、バイタルデータ計測部１１０に代えて、計測指示部１０９から出力される指示をバイタルデータ計測機器３０に送信する通信部１１３が追加される構成となる。
　本発明の計測タイミング制御装置は、健康管理システム等に利用可能であり、特にユーザの活動状態や生活パターンとバイタルデータとの相関関係を有効かつ効果的に計測する場合等に有用である。
１０　端末装置
２０　制御機器
３０　バイタルデータ計測機器
４０　ネットワーク
５０　サーバ装置
６０　クライアント装置
１００、２００　計測タイミング制御装置
１０１　入力部
１０２　計測回数保存部
１０３、２０３　取得部
１０４、２０４　取得データ保存部
１０５、２０５　解析部
１０６、２０６　特徴量保存部
１０７　計測ポイント決定部
１０８、２０８　計測タイミング判断部
１０９　計測指示部
１１０　バイタルデータ計測部
１１１　計測履歴保存部
１１２、１１３　通信部
２０１　設定部

Claims (8)

  1. 　計測機器におけるバイタルデータの計測タイミングを制御する計測タイミング制御装置であって、
    　ユーザの活動に関するデータを取得し、当該取得したデータを解析してユーザの活動量を求める解析部と、
    　前記解析部が求めた活動量に基づいて、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために有効となる活動量に関する特徴量を設定して保存する特徴量保存部と、
    　前記バイタルデータ計測機器においてバイタルデータを計測する予め定められた回数と、前記特徴量保存部に保存されている前記活動量に関する特徴量とを用いて、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係が効率よく取得できるバイタルデータの計測ポイントを決定する計測ポイント決定部と、
    　前記解析部が求める活動量を監視し、当該監視中の活動量の値が前記計測ポイント決定部で決定された前記計測ポイントの値に一致する場合に計測タイミングであると判断し、ユーザにバイタルデータの計測を促すための計測指示を出力する計測タイミング判断部とを備える、計測タイミング制御装置。
  2. 　前記特徴量保存部は、前記解析部が求めた活動量の最小値及び最大値を、前記活動量に関する特徴量に設定することを特徴とする、請求項１に記載の計測タイミング制御装置。
  3. 　前記特徴量保存部は、前記解析部が求めた活動量の頻度分布をさらに保存することを特徴とする、請求項２に記載の計測タイミング制御装置。
  4. 　前記計測タイミング判断部は、前記解析部が求めた活動量の値と前記計測ポイント決定部で決定された前記計測ポイントの値との差分が、一定値以下である場合にも、計測タイミングであると判断することを特徴とする、請求項１に記載の計測タイミング制御装置。
  5. 　前記解析部は、ユーザの活動に関する複数種類のデータを取得し、前記取得した複数種類のデータをそれぞれ解析してユーザの異なる複数の活動量を求め、
    　前記特徴量保存部は、前記解析部が求めた複数の活動量に基づいて、ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために有効となる活動量に関する特徴量を設定して保存し、
    　前記計測タイミング判断部は、前記解析部が求める複数の活動量を監視し、当該監視中の複数の活動量の値が前記計測ポイント決定部で決定された前記計測ポイントの値に一致する場合に計測タイミングであると判断することを特徴とする、請求項１に記載の計測タイミング制御装置。
  6. 　ユーザの活動量とバイタルデータとの相関関係を得るために利用する特定の活動量を設定する設定部をさらに備え、
    　前記特徴量保存部は、前記設定部が設定した特定の活動量に基づいて、前記解析部が求めた複数の活動量に基づいて活動量に関する特徴量を設定して保存し、
    　前記計測タイミング判断部は、前記解析部が求める複数の活動量のうち前記設定部が設定した特定の活動量を監視し、当該監視中の特定の活動量の値が前記計測ポイント決定部で決定された前記計測ポイントの値に一致する場合に計測タイミングであると判断することを特徴とする、請求項５に記載の計測タイミング制御装置。
  7. 　前記ユーザの活動量は、運動量、ストレス量、及び食事量の少なくとも１つであることを特徴とする、請求項１に記載の計測タイミング制御装置。
  8. 　前記ユーザの活動量は、運動量、ストレス量、及び食事量の２つ以上であり、
    　前記特徴量保存部は、前記設定部が設定した特定の活動量について相互影響を排除した演算結果から、活動量に関する特徴量を設定することを特徴とする、請求項６に記載の計測タイミング制御装置。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3454338A4 (en) * 2017-07-25 2019-03-13 E3 Co., Ltd. SYSTEM FOR PROVIDING FOOD RECOMMENDATIONS AND ANALYSIS DEVICE
JP2022028873A (ja) * 2015-07-10 2022-02-16 アボット ダイアベティス ケア インコーポレイテッド 生理学的パラメータに対する動的グルコースプロファイル応答のシステム、デバイス及び方法
JP2023036455A (ja) * 2021-09-02 2023-03-14 株式会社Arblet 情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020046962A (ja) * 2018-09-19 2020-03-26 シャープ株式会社 通信端末、サーバ、計測データ可視化システム、およびプログラム
WO2020137061A1 (ja) 2018-12-27 2020-07-02 コニカミノルタ株式会社 情報表示方法、プログラムおよび情報表示装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003024310A (ja) * 2001-07-11 2003-01-28 Seiko Epson Corp 無酸素性作業閾値検出装置
JP2004024721A (ja) * 2002-06-28 2004-01-29 Toshiba Tec Corp 生体情報測定装置と食事メニュー作成システム
JP2005525161A (ja) * 2002-05-14 2005-08-25 ヘルスピア カンパニー，リミテッド 血糖測定装置及びデータアップロード方法
JP2007295946A (ja) * 2006-04-27 2007-11-15 Konica Minolta Holdings Inc 酒気帯び検知システム及び酒気帯び検知方法
JP2010057552A (ja) * 2008-09-01 2010-03-18 Omron Healthcare Co Ltd 生体指標管理装置
JP2010122901A (ja) * 2008-11-19 2010-06-03 Omron Healthcare Co Ltd 健康状態判断装置
JP2010266217A (ja) * 2009-05-12 2010-11-25 Panasonic Corp 携帯型血糖値測定装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003024310A (ja) * 2001-07-11 2003-01-28 Seiko Epson Corp 無酸素性作業閾値検出装置
JP2005525161A (ja) * 2002-05-14 2005-08-25 ヘルスピア カンパニー，リミテッド 血糖測定装置及びデータアップロード方法
JP2004024721A (ja) * 2002-06-28 2004-01-29 Toshiba Tec Corp 生体情報測定装置と食事メニュー作成システム
JP2007295946A (ja) * 2006-04-27 2007-11-15 Konica Minolta Holdings Inc 酒気帯び検知システム及び酒気帯び検知方法
JP2010057552A (ja) * 2008-09-01 2010-03-18 Omron Healthcare Co Ltd 生体指標管理装置
JP2010122901A (ja) * 2008-11-19 2010-06-03 Omron Healthcare Co Ltd 健康状態判断装置
JP2010266217A (ja) * 2009-05-12 2010-11-25 Panasonic Corp 携帯型血糖値測定装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022028873A (ja) * 2015-07-10 2022-02-16 アボット ダイアベティス ケア インコーポレイテッド 生理学的パラメータに対する動的グルコースプロファイル応答のシステム、デバイス及び方法
JP7397843B2 (ja) 2015-07-10 2023-12-13 アボット ダイアベティス ケア インコーポレイテッド 生理学的パラメータに対する動的グルコースプロファイル応答のシステム、デバイス及び方法
EP3454338A4 (en) * 2017-07-25 2019-03-13 E3 Co., Ltd. SYSTEM FOR PROVIDING FOOD RECOMMENDATIONS AND ANALYSIS DEVICE
JP2023036455A (ja) * 2021-09-02 2023-03-14 株式会社Arblet 情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム

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