WO2021117691A1 - 健康状態推定装置および健康状態推定方法 - Google Patents

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WO2021117691A1
WO2021117691A1 PCT/JP2020/045543 JP2020045543W WO2021117691A1 WO 2021117691 A1 WO2021117691 A1 WO 2021117691A1 JP 2020045543 W JP2020045543 W JP 2020045543W WO 2021117691 A1 WO2021117691 A1 WO 2021117691A1
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WO
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gas
information
health
sensor unit
estimation device
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PCT/JP2020/045543
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English (en)
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Inventor
阿部　真一
Original Assignee
京セラ株式会社
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    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/483—Physical analysis of biological material
    • G01N33/497—Physical analysis of biological material of gaseous biological material, e.g. breath
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/60—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to nutrition control, e.g. diets
    • G—PHYSICS
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    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation

Definitions

  • the present invention relates to a health condition estimation device and a health condition estimation method.
  • the intestinal environment especially indigenous bacteria in the intestine
  • the deviation of the indigenous bacteria in the intestine is obtained by analyzing the feces of the subject from the preferable indigenous bacteria type in the intestine obtained based on the correlation set in advance based on the dietary habits of the subject. It has been proposed to seek a diet for achieving a preferred indigenous bacterial type (see Patent Document 1 below).
  • the health condition estimation device from the first viewpoint is
  • the first gas is supplied from a sensor unit that outputs a signal having a signal value corresponding to a specific gas concentration to which a first gas and a second gas having different acquisition positions and acquisition times are supplied.
  • the acquisition unit that acquires gas information based on the signal output by the sensor unit during the period of supply to the sensor unit and the signal output by the sensor unit during the period of supplying the second gas to the sensor unit.
  • a control unit that creates health information using the gas information is provided.
  • the method for estimating the health condition from the second viewpoint of the present disclosure is as follows.
  • the first gas and the second gas having different acquisition positions and acquisition times are separately supplied to the sensor unit that outputs a signal having a signal value corresponding to a specific gas concentration.
  • FIG. 5 is a functional block diagram schematically showing an internal configuration of the health condition estimation device of FIG. 1. It is an external view which shows an example which displayed the health information created by the terminal device of FIG. 1 on the display part.
  • the health condition estimation system 11 including the health condition estimation device 10 according to the embodiment of the present disclosure includes a plurality of sets of the stool odor measuring device 12 and the terminal device 13, and the health condition estimation device 10. Have.
  • the stool odor measuring device 12 is installed in, for example, a flush toilet bowl 14.
  • the stool odor measuring device 12 may be installed at any position on the toilet bowl 14.
  • the stool odor measuring device 12 may be arranged from between the toilet bowl 15 and the toilet seat 16 to the outside of the toilet 14.
  • a part of the stool odor measuring device 12 may be embedded inside the toilet seat 16.
  • the stool odor measuring device 12 has a first suction port 30, a second suction port 31, and an exhaust port 33.
  • the stool odor measuring device 12 includes a sensor unit 17, a supply unit 18, an input unit 19, a communication unit 20, a storage unit 21, and a control unit 22.
  • the sensor unit 17 generates and outputs a signal having a signal value corresponding to the concentration of a specific gas.
  • the sensor unit 17 may output the generated signal to the control unit 22.
  • the sensor unit 17 may have a plurality of sensors 23.
  • the sensor unit 17 may have a chamber 24, and a plurality of sensors 23 may be arranged in the chamber 24 to generate a signal for the same gas.
  • Each of the plurality of sensors 23 may have different sensitivities to the concentration of a particular gas.
  • the particular gas may include, for example, at least one of hydrogen, carbon dioxide, methane, hydrogen sulfide, methyl mercaptan, dimethyl sulfide, carboxylic acid, and amine.
  • the sensor 23 may be any conventionally known sensor such as a semiconductor type sensor, a contact combustion type sensor, and an electrochemical sensor.
  • the sensor 23 is composed of an electrode, an electrolytic solution, and the like.
  • the electrochemical sensor can adjust the sensitivity to a specific gas concentration due to the difference between the electrode material and the composition of the electrolytic station.
  • the sensor 23 is a semiconductor type sensor having a metal oxide semiconductor material
  • the sensitivity to a specific gas concentration is adjusted by appropriately selecting the type of the metal oxide semiconductor material and the impurities to be added. obtain.
  • the supply unit 18 supplies the sensor unit 17 with the first gas and the second gas having different acquisition positions and acquisition times.
  • the supply unit 18 supplies at least the first gas and the second gas having different acquisition positions to the sensor unit 17.
  • the supply unit 18 has a first supply passage 25, a second supply passage 26, a third supply passage 27, and an exhaust passage 28.
  • the first supply path 25, the second supply path 26, and the third supply path 27 are pipes made of any material such as resin or metal.
  • One end of each of the first supply path 25, the second supply path 26, and the third supply path 27 is connected to the three-way valve 29.
  • the first suction port 30 and the second suction port 31, which are the other ends of the first supply path 25 and the second supply path 26, are provided at different positions in the stool odor measuring device 12.
  • the other end of the third supply path 27 is connected to the chamber 24 of the sensor unit 17.
  • the first suction port 30 in the stool odor measuring device 12 is inside the toilet bowl 15. Located to be exposed to. Further, in this state, the second suction port 31 of the stool odor measuring device 12 is positioned so as to be exposed to the outside of the toilet bowl 15.
  • the third supply path 26 may be provided with an air supply unit 32.
  • the air supply unit 32 is, for example, a pump such as a piezo pump or a motor pump.
  • the air supply unit 32 sends the gas sucked from the first suction port 30 and the second suction port 31 to the chamber 24.
  • gas air supply and air supply stop can be switched.
  • the three-way valve 29 can switch the communication with the third supply path 26 to either the first supply path 24 or the second supply path 25.
  • the three-way valve 29 is switched by a command from the control unit 22.
  • the communication with the third supply path 26 is switched to either the first supply path 24 or the second supply path 25.
  • a storage tank for storing the adsorbent may be provided in each of the first supply path 25 and the second supply path 26. With such a configuration, the gas supplied to the sensor unit 17 can be concentrated.
  • the exhaust passage 28 is a pipe made of any material such as resin or metal. One end of the exhaust passage 28 is connected to the chamber 24. The exhaust passage 28 discharges the gas supplied to the sensor unit 17 from the sensor unit 17.
  • the exhaust port 33 which is the other end of the exhaust path 28 in the stool odor measuring device 12, is separated from both the first suction port 30 and the second suction port 31.
  • the exhaust port 33 in the stool odor measuring device 12 is a second suction port 31. Is located so as to be exposed to the outside of the toilet bowl 15 in a different direction.
  • the exhaust passage 28 may be provided with an air supply unit that sends the gas in the chamber 24 to the exhaust port 33.
  • the input unit 19 is, for example, a button.
  • the input unit 19 detects an input instructing the subject to start measuring the stool odor.
  • the input unit 19 notifies the control unit 22 that the input has been detected.
  • the input unit 19 may include, for example, a seating sensor. When the seating sensor detects the seating of the subject, the control unit 19 may be notified of the instruction to start the stool odor measurement.
  • the input unit 19 may detect a user input that identifies an individual.
  • the input unit 19 detects a user input that identifies a person who presses the button as an individual registered for the button, for example, when the button is pressed.
  • the input unit 19 may include, for example, an image camera, accurately identify the user of the toilet bowl imaged by the image camera, and output a signal indicating the identified individual to the control unit 22.
  • the communication unit 20 can communicate with the health condition estimation device 10 and the terminal device 13.
  • the communication method used in the communication between the communication unit 20 and the health condition estimation device 10 may be a wireless communication standard for connecting to a mobile phone network or a wired communication standard.
  • the communication method used in the communication of the communication unit 20 and the terminal device 13 may be a short-range wireless communication standard, a wireless communication standard for connecting to a mobile phone network, or a wired communication standard.
  • Near field communication standards may include, for example, WiFi®, Bluetooth®, infrared and NFC (Near Field Communication).
  • the wireless communication standard connected to the mobile phone network may include, for example, LTE (Long Term Evolution) or a fourth generation or higher mobile communication system.
  • the storage unit 21 includes one or more memories.
  • the "memory” is, for example, a semiconductor memory, a magnetic memory, an optical memory, or the like, but is not limited thereto.
  • Each memory included in the storage unit 21 may function as, for example, a main storage device, an auxiliary storage device, or a cache memory.
  • the storage unit 21 may store the calculation formula for the concentration of a specific gas.
  • the storage unit 21 may store arbitrary information used for the operation of the stool odor measuring device 12.
  • the storage unit 21 may store, for example, a system program, an application program, or the like.
  • the formula for calculating the gas concentration uses the explanatory variables described later and the known concentration based on the signal values of the signals of the respective sensors 23 when the gas having a known concentration is supplied to the sensor unit 17. For example, it is calculated in advance by performing multiple regression analysis. However, the calculation formula of the gas concentration may be updated by being given by the health condition estimation device 10 as described later.
  • the control unit 22 includes one or more processors and memory.
  • the processor may include at least one of a general-purpose processor that loads a specific program and performs a specific function, and a dedicated processor that specializes in a specific process.
  • the dedicated processor may include an application specific integrated circuit (ASIC).
  • the processor may include a programmable logic device (PLD).
  • the PLD may include an FPGA (Field-Programmable Gate Array).
  • the control unit 22 may include at least one of a SoC (System-on-a-Chip) in which one or a plurality of processors cooperate, and a SiP (System-in-a-Package).
  • the control unit 22 controls the supply unit 18 when the input unit 19 notifies that the input instructing the start of the stool odor measurement by the subject has been detected.
  • the control unit 22 may control the supply unit 18 when the seating sensor device, which is another device of the stool odor measuring device 12, notifies the detection of the seating of the subject via the communication unit 20.
  • the control unit 22 causes the sensor unit 17 to supply either the first gas sucked from the first suction port 30 or the second gas sucked from the second suction port 31.
  • the control unit 22 may supply the combination of supplying the first gas and the second gas in order a plurality of times.
  • the number of times the combination is supplied is, for example, four times.
  • the control unit 22 may supply the second gas before supplying the combination.
  • the control unit 22 stores the signal value of the signal acquired from the sensor unit 17 for each time interval obtained by dividing the period during which the first gas is supplied to the sensor unit 17 into a plurality of time intervals in the storage unit 21 as an explanatory variable. You can do it.
  • the control unit 22 stores the signal value of the signal acquired from the sensor unit 17 for each time interval obtained by dividing the period for supplying the second gas to the sensor unit 17 into a plurality of time intervals in the storage unit 21 as an explanatory variable. You can do it.
  • the control unit 22 controls at least one of the average value, the median value, and the slope of the signal value of the signal in each time interval and the difference between the average value, the median value, and the slope in at least one different time interval. Any of them may be calculated and stored in the storage unit 21 as an explanatory variable. Further, the control unit 22 sets the difference between at least one of the signal value, the average value, the median value, and the slope of the signal in each time interval and the difference between the average value, the median value, and the slope in at least one different time interval.
  • the ratio of each of the plurality of sensors 23, which is at least one of the above, may be calculated and stored in the storage unit 21 as an explanatory variable.
  • control unit 22 may store the above-mentioned explanatory variables in the storage unit 21 for each supply of the combination in the configuration in which the combination of the first gas and the second gas is supplied a plurality of times.
  • the average value, the median value, or the like may be stored in the storage unit 21 as an explanatory variable.
  • the control unit 22 generates gas information using explanatory variables.
  • the gas information is information including the respective concentrations of the specific gas.
  • the control unit 22 calculates the concentration of a specific gas by substituting the latest explanatory variable stored in the storage unit 21 into the calculation formula stored in the storage unit 21.
  • the control unit 22 calculates the concentration y n of a specific gas by using, for example, the calculation formula represented by the formula (1).
  • i, j, k, and n are natural numbers.
  • i is a number that specifies the time interval corresponding to the explanatory variable. For example, when the period in which the first gas is supplied to the sensor unit 17 and the period in which the second gas is supplied to the sensor unit 17 are each divided into five, the five periods in which the first gas is supplied to the sensor unit 17 are divided into five.
  • the numbers for specifying each of the time sections may be set to 1 to 5, and the numbers for specifying each of the five time sections for supplying the second gas to the sensor unit 17 may be set to 6 to 10.
  • j is a number that identifies the sensor 23 to which the explanatory variable corresponds.
  • k is a number that specifies the type of numerical value that the explanatory variable corresponds to.
  • explanatory variables a number that specifies a signal value, an average value, a median value, a slope, a difference between these values in different time intervals, and a ratio of these values for each sensor 23 may be set to 1 to 16.
  • .. n is a number associated with the calculated specific gas type.
  • the explanatory variable x ijk is a numerical value specified by k based on the signal output by the sensor 23 specified by j in the time interval specified by i.
  • the coefficient a ijkn is a coefficient of the explanatory variable x ijk for calculating the concentration of the gas corresponding to n.
  • control unit 22 calculates the concentration of a specific gas as a temporary concentration for each supply of the combination by using the explanatory variable for each supply of the combination. You can do it.
  • the control unit 22 may include the average value or the median value of the provisional concentration of the specific gas calculated for each supply of the combination in the gas information as the concentration of the specific gas.
  • the control unit 22 drives the communication unit 20 so as to give the health state estimation device 10 gas information including the calculated gas concentration of the specific gas.
  • the control unit 22 may give the identification information of the subject and the identification information of the terminal device 13 corresponding to the subject in association with each other.
  • the terminal device 13 corresponding to the subject may be, for example, the terminal device 13 registered for the individual detected by the input unit 19.
  • the terminal device 13 corresponding to the subject is registered to the subject when the face identification device, which is another device of the stool odor measuring device 12, notifies the subject specified by face recognition via the communication unit 20. It may be the terminal device 13.
  • the control unit 22 may assign the gas information to the health state estimation device 10 in association with the generation time of the gas information.
  • the terminal device 13 is, for example, a general-purpose electronic device such as a smartphone or a PC (Personal Computer), or a dedicated electronic device. As shown in FIG. 5, the terminal device 13 includes a communication unit 35, an input unit 36, a display unit 37, a storage unit 38, and a control unit 39.
  • the communication unit 35 can communicate with the health condition estimation device 10 and the stool odor measuring device 12.
  • the communication method used in the communication between the communication unit 35 and the health condition estimation device 10 may be a wireless communication standard for connecting to a mobile phone network or a wired communication standard.
  • the communication method used in the communication between the communication unit 35 and the stool odor measuring device 12 may be a short-range wireless communication standard, a wireless communication standard for connecting to a mobile phone network, or a wired communication standard.
  • the communication method used in the communication between the communication unit 35 and the health condition estimation device 10 may be, for example, a communication standard such as LPWA (Low Power Wide Area) or LPWAN (Low Power Wide Area Network).
  • the input unit 36 is one or more input interfaces that detect user input.
  • the input interface is, for example, a physical key, a capacitance key, a touch screen provided integrally with the display unit 37, or the like.
  • the input unit 36 can detect the input of the subject's physical information, the subject's food intake information, and the subject's intestinal bacterial status.
  • the input unit 36 gives the input physical information of the subject, the food intake information of the subject, and the intestinal bacterial status of the subject to the control unit 39.
  • the subject's physical information may include at least one of the subject's gender, age, height, weight, and body fat percentage.
  • the subject's food intake information may include at least one of the food ingested by the subject, the nutrients contained in the ingested food, the time of ingestion, and the frequency of ingestion.
  • Nutrients may include at least one of dietary fiber, starch, oligosaccharides, glycodigestive enzyme inhibitors, and proteins.
  • the subject's gut microbiota status may include the subject's specific gut microbiota count and may further include the pH of the stool used to test for the subject's gut microbiota count.
  • Certain gut bacteria may include at least one of the genus Bifidobacterium, Lactobacillus, Clostridium, Bacteroides, Prevotella, Ruminococcus, and Escherichia.
  • the number of specific gut microbiota in a subject may be measured by inspection of the subject's stool by a laboratory or the like.
  • the display unit 37 is, for example, any conventionally known display.
  • the display unit 37 may display health information.
  • the health information is information indicating the state of the intestine regarding the health condition of the subject, for example, the number of bacteria for each type of intestinal bacteria, the ratio of each type of intestinal bacteria, and the intestine. It may include at least one of health conditions and health advice based on the bacterial status. Further, in the present embodiment, the health information describes, but is not limited to, the status of intestinal bacteria in the gastrointestinal tract (oral cavity, pharynx, esophagus, stomach, intestine, etc.), but is not limited to this. It may be included in consideration of the information on the presence of bacteria.
  • the health information includes, for example, in order to consider the relationship between the brain and the intestine, the neurotransmitters in the brain, their raw materials, hormones, etc. are also considered in the same manner as in the case of the above-mentioned information indicating the state in the intestine. You may try to avoid it.
  • the storage unit 38 includes one or more memories.
  • the "memory” is, for example, a semiconductor memory, a magnetic memory, an optical memory, or the like, but is not limited thereto.
  • Each memory included in the storage unit 38 may function as, for example, a main storage device, an auxiliary storage device, or a cache memory.
  • the storage unit 38 may store arbitrary information used for the operation of the terminal device 13.
  • the storage unit 38 may store, for example, a system program, an application program, or the like.
  • Control unit 39 includes one or more processors and memory.
  • the processor may include at least one of a general-purpose processor that loads a specific program and performs a specific function, and a dedicated processor that specializes in a specific process.
  • Dedicated processors may include ASICs.
  • the processor may include a PLD.
  • the PLD may include an FPGA.
  • the control unit 39 may include at least one of SoC and SiP in which one or more processors cooperate.
  • control unit 39 When the control unit 39 acquires at least one of the subject's physical information and the subject's food intake information from the input unit 36, the control unit 39 may store it in the storage unit 38.
  • the control unit 39 indirectly or directly obtains information indicating at least one of the latest physical information and ingested food information stored in the storage unit 38 via the stool odor measuring device 12 as a health condition estimation device. It may be given to 10.
  • the control unit 39 may assign the identification information of the subject in association with the addition of the information. When the information is given, the control unit 39 may give the information in association with the acquisition time of the terminal device 13.
  • control unit 39 when the control unit 39 receives the health information from the health condition estimation device 10 indirectly or directly via the stool odor measuring device 12, the control unit 39 causes the display unit 37 to display the health information. You can do it.
  • control unit 39 When the control unit 39 acquires the intestinal bacterial status of the subject from the input unit 36, the control unit 39 may store the intestinal bacterial status in the storage unit 38.
  • the control unit 39 causes the communication unit 35 to indirectly or directly apply the intestinal bacterial status stored in the storage unit 38 to the health condition estimation device 10 via the stool odor measuring device 12. It may be driven.
  • the control unit 39 may give the subject identification information, the identification information of the terminal device 13, and the acquisition time of the intestinal bacterial status in association with the intestinal bacterial status.
  • a predetermined privilege may be obtained from the health condition estimation device 10.
  • the predetermined privilege may be, for example, free of charge of the right to use the service provided by the service provider using the health condition estimation device 10, a discount service, or the like.
  • the health state estimation device 10 has an acquisition unit 40, a storage unit 41, and a control unit 42.
  • the health state estimation device 10 is, for example, a server.
  • the acquisition unit 40 includes, for example, a communication module capable of communicating with the stool odor measuring device 12 and the terminal device 13.
  • the acquisition unit 40 includes, for example, a communication module connected to a network.
  • the acquisition unit 40 acquires gas information based on the signal output by the sensor unit 17 of the stool odor measuring device 12.
  • the acquisition unit 40 may acquire the physical information of the subject and the ingested food information.
  • the storage unit 41 includes one or more memories.
  • the "memory” is, for example, a semiconductor memory, a magnetic memory, an optical memory, or the like, but is not limited thereto.
  • the storage unit 41 stores a database composed of a large number of sets associated with the subject's physical information, ingested food information, intestinal bacterial status, and gas information.
  • the storage unit 41 stores an estimation formula for creating health information.
  • the estimation formula for creating health information measures the concentration of gas in the stool odor of a large number of subjects in advance using a high-precision sensor, and links the measurement result with the measurement result of the health condition of each subject, for example, heavy weight. It is calculated in advance by regression analysis. However, the estimation formula for creating the health information may be updated by using the gas information acquired from a large number of fecal odor measuring devices 12 and the terminal devices 13, respectively, and the intestinal bacterial status, as will be described later. ..
  • the control unit 42 includes one or more processors and memory.
  • the processor may include at least one of a general-purpose processor that loads a specific program and performs a specific function, and a dedicated processor that specializes in a specific process.
  • Dedicated processors may include ASICs.
  • the processor may include a PLD.
  • the PLD may include an FPGA.
  • the control unit 42 may include at least one of SoC and SiP in which one or more processors cooperate.
  • control unit 42 When the control unit 42 acquires the gas information via the acquisition unit 40, the control unit 42 stores the gas information as an explanatory variable in the storage unit 41.
  • the control unit 42 substitutes the concentration of a specific gas newly stored in the storage unit 41 into the estimation formula stored in the storage unit 41 to obtain the number of bacteria of each type of intestinal bacterium or the intestinal bacterium.
  • the ratio of each bacterial category that divides each type is calculated as health information.
  • Control unit 42 for example, using the estimation equation represented by equation (2) may calculate the objective variable z m.
  • l and m are natural numbers.
  • l is a number associated with a particular gas type.
  • m is a number that specifies the number of bacteria or the classification of bacteria corresponding to the calculated objective variable.
  • y l is the concentration of a particular gas of the type associated with l.
  • clm is a coefficient of the explanatory variable y l for calculating the number of bacteria or the ratio of the bacterial classification corresponding to m.
  • the clm for a particular gas type varies depending on the other gas types used in equation (2).
  • the coefficient cl1m for a specific gas type l1 varies depending on the presence or absence of the term cl2m ⁇ y l2 of the concentration y l2 of another type of gas in the equation (2). Therefore, the objective variable may be calculated by changing the coefficient clm used for the calculated gas concentration according to the type of gas for which the concentration is not calculated.
  • Enterobacteriaceae include, for example, those selected from the genus Bifidobacterium, Lactobacillus, Clostridium, Bacteroides, Prevotella, Ruminococcus, and Escherichia.
  • the bacterial classification includes, for example, those selected from good bacteria, bad bacteria, opportunistic bacteria, immune-related bacteria, fat bacteria, and lean bacteria.
  • the control unit 42 stores the calculated health information in the storage unit 41 in association with the subject identification information and the terminal device 13 identification information associated with the gas information used for the calculation.
  • the control unit 42 drives the acquisition unit 40 so as to give the health information stored in the storage unit 41 to the terminal device 13 based on the identification information of the terminal device 13 associated with the health information. To do.
  • control unit 42 When the control unit 42 acquires at least one of the physical information of the subject and the ingested food information via the acquisition unit 40, the control unit 42 may store it in the storage unit 41 as an explanatory variable.
  • the control unit 42 may use at least one of the subject's physical information and the subject's food intake information whose detection time is closest to the gas information generation time in creating the health information. More specifically, the control unit 42 may calculate the number of bacteria or the ratio of the bacterial classification by using the age, height, body weight, and body fat percentage of the subject in addition to the explanatory variables of the formula (2).
  • control unit 42 divides the sex of the subject, the food ingested by the subject, and the nutrients contained in the ingested food into 1 or 0 and uses them in addition to the explanatory variables of the formula (2) to obtain the number of bacteria or the number of bacteria.
  • the proportion of bacterial classification may be calculated.
  • the control unit 42 may change the coefficient of the explanatory variable according to the gender of the subject, the food ingested by the subject, and the nutrients contained in the ingested food.
  • the control unit 42 adds at least one of the subject's age, height, weight, body fat percentage, subject's gender, food ingested by the subject, and nutrients contained in the ingested food to the explanatory variables, each of them in the estimation formula.
  • the coefficient may be changed.
  • the control unit 42 may further create a health condition based on the status of intestinal bacteria based on the calculated number of bacteria or the ratio of bacterial classification. For example, the control unit 42 determines the health status of the intestinal health score based on the balance of the numbers of good bacteria, bad bacteria, and opportunistic bacteria, the physical condition score based on the number of immune-related bacteria, and the fat and lean bacteria. The obesity constitution score may be calculated based on the balance of the number of bacteria.
  • the control unit 42 may further create health advice based on the status of intestinal bacteria as health information based on the calculated number of bacteria or the ratio of bacterial classification.
  • the control unit 42 is a subject in a matrix in which the balance of the proportions of good bacteria and bad bacteria is on the horizontal axis and the balance of the proportions of fat bacteria and lean bacteria is on the vertical axis, as shown in FIG. An image showing the position of is may be created.
  • health advice is assigned by horizontal axis and vertical axis.
  • FIG. 7 shows one aspect of the display of the display unit 37.
  • the display unit 37 can appropriately display charts, graphs, and the like according to the display items.
  • control unit 42 When the control unit 42 acquires the intestinal bacterial status from the terminal device 13 via the acquisition unit 40, the control unit 42 stores the intestinal bacterial status in the storage unit 41. In the storage of the gut microbiota status, the control unit 42 associates the identification information of the subject associated with the gut microbiota status with the explanatory variable used for generating the health information to which the same identification information is associated.
  • the control unit 42 updates the estimation formula stored in the storage unit 41 based on the explanatory variables and the objective variables that have been learned in advance, including machine learning, according to a predetermined condition.
  • the predetermined conditions are, for example, a predetermined cycle, a predetermined time, and when the number of intestinal bacterial conditions acquired after renewal exceeds a threshold value.
  • the control unit 42 updates the estimation formula by performing, for example, multiple regression analysis using the database stored in the storage unit 41. However, the control unit 42 may perform cluster analysis, principal component analysis, or the like in addition to the multiple regression analysis. Control unit 42, specifically, to update the coefficients c lm, d m of the formula (2) based on the target variable z m of gas concentration y l and the formula in the database (2).
  • the control unit 42 may store the updated estimation formula in the storage unit 41 and use it for subsequent generation of health information.
  • the control unit 42 acquires the changed coefficients aijkn and b n of the equation (1) so as to be given to the stool odor measuring device 12 according to the deterioration status of the sensor 23 of each stool odor measuring device 12.
  • the unit 40 may be driven.
  • the gas information generation process starts when the input unit 19 detects an input instructing the start of stool odor measurement.
  • step S100 the control unit 22 drives the three-way valve 29 so that the third supply path 27 communicates with the second supply path 26. After driving, the process proceeds to step S101.
  • step S101 the control unit 22 drives the air supply unit 32 to supply the second gas from the second suction port 31 to the sensor unit 17. After driving the air supply unit 32, the process proceeds to step S102.
  • step S102 the control unit 21 starts storing signals continuously acquired from the sensor unit 17 in the storage unit 20. After the storage starts, the process proceeds to step S103.
  • the control unit 22 calculates the explanatory variable and stores it in the storage unit 20. To do.
  • step S103 the control unit 22 elapses the second gas detection time defined as the supply time of the second gas from the second suction port 31 to the sensor unit 17 from the drive start time of the air supply unit 32 in step S101. Determine if it is. If the second gas detection time has not elapsed, step S103 is repeated. If the second gas detection time has elapsed, the process proceeds to step S104.
  • the second gas detection time defined as the supply time of the second gas from the second suction port 31 to the sensor unit 17 from the drive start time of the air supply unit 32 in step S101. Determine if it is. If the second gas detection time has not elapsed, step S103 is repeated. If the second gas detection time has elapsed, the process proceeds to step S104.
  • step S104 the control unit 22 stops driving the air supply unit 32. After stopping, the process proceeds to step S105.
  • step S105 the control unit 22 drives the three-way valve 29 so that the third supply path 27 communicates with the first supply path 25. After driving, the process proceeds to step S106.
  • step S106 the control unit 22 drives the air supply unit 32 to supply the first gas from the first suction port 30 to the sensor unit 17. After driving the air supply unit 32, the process proceeds to step S107.
  • step S107 the control unit 22 starts storing signals continuously acquired from the sensor unit 17 in the storage unit 20. After the storage starts, the process proceeds to step S108.
  • the control unit 22 calculates the explanatory variable and stores it in the storage unit 20. To do.
  • step S108 the control unit 22 elapses the first gas detection time defined as the supply time of the first gas from the first suction port 30 to the sensor unit 17 from the drive start time of the air supply unit 32 in step S106. Determine if it is. If the first gas detection time has not elapsed, step S108 is repeated. If the first gas detection time has elapsed, the process proceeds to step S109.
  • the first gas detection time defined as the supply time of the first gas from the first suction port 30 to the sensor unit 17 from the drive start time of the air supply unit 32 in step S106. Determine if it is. If the first gas detection time has not elapsed, step S108 is repeated. If the first gas detection time has elapsed, the process proceeds to step S109.
  • step S109 the control unit 22 stops driving the air supply unit 32. After the drive is stopped, the process proceeds to step S110.
  • step S110 the control unit 22 drives the three-way valve 29 so that the third supply path 27 communicates with the second supply path 26. After driving, the process proceeds to step S111.
  • step S111 the control unit 22 drives the air supply unit 32 to supply the second gas from the second suction port 31 to the sensor unit 17. After driving the air supply unit 32, the process proceeds to step S112.
  • step S112 the control unit 21 starts storing signals continuously acquired from the sensor unit 17 in the storage unit 20. After the storage starts, the process proceeds to step S113.
  • the control unit 22 calculates the explanatory variable and stores it in the storage unit 20. To do.
  • step S113 the control unit 22 elapses the second gas detection time defined as the supply time of the second gas from the second suction port 31 to the sensor unit 17 from the drive start time of the air supply unit 32 in step S111. Determine if it is. If the second gas detection time has not elapsed, step S113 is repeated. If the second gas detection time has elapsed, the process proceeds to step S114.
  • the second gas detection time defined as the supply time of the second gas from the second suction port 31 to the sensor unit 17 from the drive start time of the air supply unit 32 in step S111. Determine if it is. If the second gas detection time has not elapsed, step S113 is repeated. If the second gas detection time has elapsed, the process proceeds to step S114.
  • step S114 the control unit 22 stops driving the air supply unit 32. After stopping, the process proceeds to step S115.
  • step S115 the control unit 22 determines whether or not the control of steps S105 to S114 is performed four times after the start of the gas information generation process. If not performed four times, the process returns to step S105. If implemented four times, the process proceeds to step S116.
  • step S116 the control unit 22 uses the explanatory variables stored in the storage unit 21 based on the signal values received during the control of steps S105 to S113 among the signal values stored in the storage unit 20. Calculate the concentration of a particular gas.
  • the control unit 22 generates gas information including all the concentrations of the specific gas to be calculated. After generation, the process proceeds to step S117.
  • step S117 the control unit 22 applies the gas information generated in step S116 to the health condition estimation device 10. After the application, the gas concentration generation process is completed.
  • the process of giving physical information or the like is started when the input unit 36 detects an input requesting the provision of at least one of the physical information of the subject and the ingested food information.
  • step S200 the control unit 39 requests the input of physical information and ingested food information by displaying an image on the display unit 37, for example. After the request, the process proceeds to step S201.
  • step S201 the control unit 39 determines whether or not at least one of the physical information and the ingested food information from the subject is input.
  • the input of the above-mentioned physical information and ingested food information may be an input of selection from the physical information and ingested food information that have been input in the past and stored in the storage unit 38. If not entered, the process returns to step S201. If entered, the process proceeds to step S202.
  • step S202 the control unit 39 stores at least one of the physical information and the ingested food information whose input has been confirmed in step S201 in the storage unit 28. After storage, the process proceeds to step S203.
  • step S203 the control unit 39 associates at least one of the physical information and the ingested food information stored in the storage unit 38 in step S202 with the identification information of the subject and the identification information of the terminal device 13. After the association, the process proceeds to step S204.
  • step S204 the control unit 39 imparts at least one of the physical information and the ingested food information associated with the identification information in step S203 to the health condition estimation device 10. After the grant, the process of granting physical information, etc. is completed.
  • the intestinal status imparting process is started when the input unit 36 detects an input requesting the provision of the intestinal bacterial status of the subject.
  • step S300 the control unit 39 requests input of the intestinal bacterial status by displaying an image on the display unit 37, for example. After the request, the process proceeds to step S301.
  • step S301 the control unit 39 determines whether or not the intestinal bacterial status is input from the subject. If not entered, the process returns to step S301. If entered, the process proceeds to step S302.
  • step S302 the control unit 39 stores the intestinal bacterial status whose input was confirmed in step S301 in the storage unit 28. After storage, the process proceeds to step S303.
  • step S303 the control unit 39 associates the intestinal bacterial status stored in the storage unit 38 in step S302 with the identification information of the subject and the identification information of the terminal device 13. After the association, the process proceeds to step S304.
  • step S304 the control unit 39 imparts the intestinal bacterial status associated with the identification information in step S303 to the health condition estimation device 10. After the grant, the intestinal status feeding process is completed.
  • the health information generation process executed by the control unit 42 of the health state estimation device 10 in the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
  • the health information generation process is started when gas information is acquired.
  • step S400 the control unit 39 stores the acquired gas information in the storage unit 38. After storage, the process proceeds to step S401.
  • step S401 the control unit 39 confirms the acquisition status of at least one of the physical information and the ingested food information from the subject corresponding to the subject's identification information associated with the gas information. After confirmation, the process proceeds to step S402.
  • step S402 the control unit 39 determines the estimation formula to be used based on the type of at least one of the physical information and the ingested food information confirmed in step S401. That is, as described above, the control unit 39 determines the coefficient of each explanatory variable determined by the input item. After the decision, the process proceeds to step S403.
  • step S403 the control unit 39 reads the estimation formula determined in step S401 from the storage unit 38. After reading, the process proceeds to step S404.
  • step S404 the control unit 39 generates health information (intestinal information in the example of FIG. 12) using the gas information stored in the storage unit 38 in step S400 and the physical information and ingested food information confirmed in step S401. To do.
  • the control unit 39 stores the generated health information in the storage unit 38 in association with the identification information of the subject and the identification information of the terminal device 13. After generation, the process proceeds to step S405.
  • step S405 the control unit 39 assigns the health information generated in step S404 to the terminal device 13 based on the identification information of the terminal device 13 associated with the gas information. After the grant, the health information creation process is completed.
  • estimation formula update process executed by the control unit 42 of the health state estimation device 13 in the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
  • the estimation formula update process is started when the above-mentioned predetermined conditions are satisfied.
  • step S500 the control unit 42 reads out the model formula of the multiple regression analysis from the storage unit 41. After reading, the process proceeds to step S501.
  • the above model formula is a formula for calculating the intestinal bacterial status from at least one of the concentration of a specific gas and, if available, physical information and food intake information, and the coefficient is currently used as an initial value.
  • the coefficients of the estimation formula of may be used.
  • step S501 the control unit 42 reads from the storage unit 41 a plurality of sets of physical information, ingested food information, gas information, and intestinal bacterial status having the same identification information of the associated subject. After reading, the process proceeds to step S502.
  • step S502 the control unit 42 refers to the concentration of gas contained in the gas information read in step S501, and the physical information, ingested food information, and intestinal intestine read in step S601 with respect to the model formula read in step S500.
  • Multiple regression analysis is performed using multiple sets of bacterial status. That is, the control unit 42 has, for example, the intestinal bacterial status calculated by substituting the specific gas concentration, physical information, and ingested food information into the model formula, and the intestinal bacterial status read from the storage unit 41. Calculate the regression coefficient that minimizes the root mean square of the difference as a cost function. After the calculation, the process proceeds to step S502.
  • step S503 the control unit 42 updates the estimation formula using the regression coefficient calculated in step S502. After the update, the process proceeds to step S504.
  • step S504 the control unit 42 stores the estimation formula updated in step S503 in the storage unit 41. After storage, the estimation formula update process ends.
  • the signal output by the sensor unit 17 during the period in which the first gas is supplied to the sensor unit 17 and the second gas are supplied to the sensor unit 17.
  • Health information is created based on the gas information including the signal output by the sensor unit 17 during the period.
  • the health information is information indicating the state of the intestine regarding the health state of the subject, and is created based on the state of the intestinal bacteria.
  • the status of gut microbiota can be estimated based on the odor emitted from the subject's feces, in other words, the concentration of various gases. Therefore, by estimating the status of intestinal bacteria based on the detection results of the concentrations of various gases contained in stool, it is possible to easily estimate the health condition.
  • the health condition estimation device 10 Since the health condition estimation device 10 having the above configuration uses not only the first gas that can be the sample gas but also the second gas that can be the purge gas as gas information, a signal capable of estimating the concentration of a specific gas is acquired. And finally the status of gut microbiota can be estimated. On the other hand, since the health condition estimation device 10 estimates the condition of intestinal bacteria by specific signal processing without having a special structure as compared with the conventional configuration, the health condition is estimated with a simple structure. Can be.
  • the signal output by the sensor unit 17 during the period during which the first gas is supplied to the sensor unit 17 indicates the period during which the first gas is supplied to the sensor unit 17. It is a signal that is divided into a plurality of time sections and output by the sensor unit 17 in each of the plurality of time sections. Further, in the health state estimation device 10, the signal output by the sensor unit 17 during the period during which the second gas is supplied to the sensor unit 17 is a plurality of time intervals during the period during which the second gas is supplied to the sensor unit 17. It is a signal output by the sensor unit 17 in each of the plurality of time sections. In general, the signal value itself, as well as the slope, average value, median value, etc.
  • the health condition estimation device 10 having the above-described configuration can improve the calculation accuracy of the specific gas concentration as compared with the configuration in which the signal of the sensor unit 17 which has become a steady value is used as it is, and finally, the specific gas concentration can be calculated. It can improve the accuracy of estimating the status of gut microbiota created from the concentration of gas.
  • the sensor unit 17 has a plurality of sensors 23.
  • the health condition estimation device 10 can improve the calculation accuracy of the concentration of a specific gas as compared with the configuration having a single sensor 23, and finally, the estimation accuracy of the state of intestinal bacteria can be improved. It can be further improved.
  • the specific gas detected by the sensor unit 17 is at least one of hydrogen, carbon dioxide, methane, hydrogen sulfide, methyl mercaptan, dimethyl sulfide, carboxylic acid, and amine.
  • the gas produced by gut microbiota varies depending on the type of gut microbiota, and each type contains hydrogen, carbon dioxide, methane, hydrogen sulfide, methyl mercaptan, dimethyl sulfide, carboxylic acid, amine, and the like. It has been. Therefore, with the above configuration, the health condition estimation device 10 can further improve the estimation accuracy of the intestinal bacterial condition by calculating the concentration of these specific gases.
  • the health condition estimation device 10 of the present embodiment creates health information based on the physical information of the subject.
  • the status of gut microbiota varies not only with the concentration of a particular gas, but also with physical characteristics such as the subject's age, height, weight, and body fat percentage. Therefore, with the above configuration, the health condition estimation device 10 can further improve the estimation accuracy of the intestinal bacterial condition.
  • the health condition estimation device 10 of the present embodiment creates health information based on the food intake information of the subject.
  • the status of gut microbiota varies not only with the concentration of a particular gas, but also with the foods ingested by the subject and the nutrients delivered to the intestine, such as the nutrients contained in the foods ingested. Therefore, with the above configuration, the health condition estimation device 10 can further improve the estimation accuracy of the intestinal bacterial condition.
  • the health condition estimation device 10 of the present embodiment acquires the intestinal bacterial status of the subject, the intestinal bacterial status is used for creating health information, for example, gas information and the subject's identification information. Associate via.
  • the health condition estimation device 10 can use the intestinal bacterial status, which is an actually measured value of the number of bacteria in the intestine, as information for regression analysis of the estimation formula together with information capable of estimating health information. ..
  • the health condition estimation device 10 is configured to acquire the concentration of a specific gas generated by the stool odor measuring device 12 as gas information, but the sensor unit 17 of the stool odor measuring device 12 detects it.
  • the configuration may be such that an explanatory variable for calculating the gas concentration based on the signal is acquired as gas information.
  • the health condition estimation device 10 may calculate the concentration of a specific gas based on the gas information.
  • the health condition estimation device 10 may acquire a signal detected by the sensor unit 17 of the stool odor measuring device 12 and calculate an explanatory variable for calculating the gas concentration.
  • the health state estimation device 10 creates health information using an estimation formula capable of directly creating health information from the explanatory variables without calculating the concentration of a specific gas from the explanatory variables. You may.
  • the supply unit 18 of the stool odor measuring device 12 acquires the first gas and the second gas at different acquisition positions, but measures at the same position at different measurement times. You can.
  • the gas sucked from the first suction port 30 with the stool in the toilet bowl 15 is used as the first gas, and the stool from the toilet bowl 15 is used. Even if the gas sucked from the first suction port 30 after being discharged is used as the second gas, the same effect as that of the present embodiment can be obtained.
  • the stool odor measuring device 12 when the input to the input unit 19 of the stool odor measuring device 12 is detected, the stool odor measuring device 12 is configured to start supplying the first gas and the second gas to the sensor unit 17.
  • the trigger for starting the supply is not limited to the detection of the input to the input unit 19.
  • the stool odor measuring device 12 may be configured to start the supply based on the seating of the subject or the like by using a human sensor such as an infrared sensor or a pressure sensor.
  • the health condition estimation device 10 acquires gas information from the stool odor measuring device 12, physical information of the subject, food intake information of the subject, and intestinal bacterial status of the subject from the terminal device 13. , Creating health information based on gas information, and giving intestinal information to the terminal device 13.
  • the processing performed by the health condition estimation device 10 may be performed by the stool odor measuring device 12 or the terminal device 13.
  • the stool odor measuring device 12 and the terminal device 13 may be integrated devices.
  • the stool odor measuring device 12 or the terminal device 13 associates the calculated health information with the gas information used to generate the health information. It may be given to the health condition estimation device 10 as an analyzer in association with the identification information of the subject. In this configuration, the stool odor measuring device 12 or the terminal device 13 may acquire the estimation formula updated by the health state estimation device 10 and use it for the subsequent generation of health information.
  • the stool odor measuring device 12 uses gas information as a signal acquired from the sensor unit 17 for each time interval in which the period during which the first gas is supplied to the sensor unit 17 is divided into a plurality of time intervals. Include, but are not limited to such configurations. The same applies to the period during which the second gas is supplied.
  • the waveform of the signal acquired from the sensor unit 17 is Fourier-expanded and separated into polynomials while the eleventh gas is being supplied to the sensor unit 17, and each coefficient of the polynomial is gas information. May be included in.
  • the health state estimation device 10 based on the estimation equation as explanatory variable number diameter of the polynomial, may perform the calculation of the calculation of the gas concentration, or health information (dependent variable z m).
  • the waveform of the signal acquired from the sensor unit 17 during the period of supplying the eleventh gas to the sensor unit 17 is converted into a function of frequency from time by Fourier transform.
  • the frequency function may be included in the gas information.
  • the health condition estimation device 10 is based on an estimation formula using the average value, the median value, and the slope of the frequency interval, and the ratio of the average value, the median value, and the slope as explanatory variables. calculation of the gas concentration, or may perform calculation of the health information (dependent variable z m).
  • the networks used here include the Internet, ad hoc networks, LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network), MAN (Metropolitan Area Network), cellular networks, and WWAN (Wireless). Wide Area Network), WPAN (Wireless Personal Area Network), PSTN (Public Switched Telephone Network), Terrestrial Wireless Network, or other networks, or a combination thereof.
  • the components of the wireless network include, for example, access points (eg, Wi-Fi access points), femtocells, and the like.
  • wireless communication equipment includes Wi-Fi, Bluetooth, cellular communication technology (for example, CDMA (Code Division Multiple Access), TDMA (Time Division Multiple Access), FDMA (Frequency Division Multiple Access), OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access)). , SC-FDMA (Single-Carrier Frequency Division Multiple Access) or other wireless technologies and / or wireless networks using technical standards.
  • the network can employ one or more technologies.
  • technologies include, for example, UTMS (Universal Mobile Telecommunications System), LTE (Long Term Evolution), EV-DO (Evolution-Data Optimized or Evolution-Data Only), GSM (Global System for Mobile communications), WiMAX (Worldwide). Interoperability for Microwave Access), CDMA-2000 (Code Division Multiple Access-2000) or TD-SCDMA (Time Division Synchronous Code Division Multiple Access) is included.
  • Health condition estimation device 11 Health condition estimation system 12 Stool odor measurement device 13 Terminal device 14 Toilet bowl 15 Toilet bowl 16 Toilet seat 17 Sensor unit 18 Supply unit 19 Input unit 20 Communication unit 21 Storage unit 22 Control unit 23 Sensor 24 Chamber 25 1st Supply path 26 2nd supply path 27 3rd supply path 28 Exhaust channel 29 Three-way valve 30 1st intake port 31 2nd intake port 32 Air supply unit 33 Exhaust port 35 Communication unit 36 Input unit 37 Display unit 38 Storage unit 39 Control unit 40 Acquisition unit 41 Storage unit 42 Control unit

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Abstract

健康状態推定装置１０は取得部４０と制御部４２とを有する。取得部４０はガス情報を取得する。ガス情報は第１ガスをセンサ部に供給させている期間においてセンサ部が出力する信号と第２ガスをセンサ部に供給させている期間においてセンサ部が出力する信号とに基づく。センサ部は特定のガスの濃度に応じた信号値の信号を出力する。第１ガスおよび第２ガスは取得位置および取得時期の少なくとも一方が異なる。制御部３９はガス情報に基づいて健康情報を作成する。

Description

健康状態推定装置および健康状態推定方法 関連出願の相互参照
　本出願は、２０１９年１２月１０日に日本国に特許出願された特願２０１９－２２３１１９の優先権を主張するものであり、この先の出願の開示全体をここに参照のために取り込む。
　本発明は、健康状態推定装置および健康状態推定方法に関するものである。
　腸内環境、特に腸内常在菌が人の健康維持および疾病予防などに大きく関与することが報告されている。例えば、対象者の食生活に基づいて予め設定された相関関係に基づいて求められた好ましい腸内常在菌型からの、対象者の糞便を解析して腸内常在菌の偏差を求め、好ましい腸内常在菌型を実現するための食生活を求めることが提案されている（下記の特許文献１参照）。
特開２０１２－１６５７１６号公報
　第１の観点による健康状態推定装置は、
　取得位置および取得時期の少なくともいずれかが異なる第１ガスおよび第２ガスが供給される、特定のガスの濃度に応じた信号値の信号を出力するセンサ部から、前記第１ガスを前記センサ部に供給させている期間おいて前記センサ部が出力する信号と、前記第２ガスを前記センサ部に供給させている期間において前記センサ部が出力する信号とに基づくガス情報を取得する取得部と、
　前記ガス情報を用いて、健康情報を作成する制御部と、を備える。
　本開示の第２の観点による健康状態推定方法は、
　特定のガスの濃度に応じた信号値の信号を出力するセンサ部に、取得位置および取得時期の少なくともいずれかが異なる第１ガスおよび第２ガスを別々に供給し、
　前記第１ガスを前記センサ部に供給させている期間において前記センサ部が出力する信号と、前記第２ガスを前記センサ部に供給させている期間において前記センサ部が出力する信号とを含むガス情報に基づいて、健康情報を作成する。
本実施形態に係る健康状態推定装置としてのサーバを含む健康状態推定システムの概略構成を示す構成図である。 図１の便臭計測装置の設置態様を示す外観斜視図である。 図１の便臭計測装置の内部構成を概略的に示す機能ブロック図である。 図１の便臭計測装置の構造を概略的に示す構成図である。 図１の端末装置の内部構成を概略的に示す機能ブロック図である。 図１の健康状態推定装置の内部構成を概略的に示す機能ブロック図である。 図１の端末装置が作成する健康情報を表示部に表示した一例を示す外観図である。 図１の便臭計測装置の制御部が実行するガス情報生成処理を説明するための第１のフローチャートである。 図１の便臭計測装置の制御部が実行するガス情報生成処理を説明するための第２のフローチャートである。 図１の端末装置の制御部が実行する身体情報等付与処理を説明するためのフローチャートである。 図１の端末装置の制御部が実行する腸内状況付与処理を説明するためのフローチャートである。 図１の健康状態推定装置の制御部が実行する健康情報作成処理を説明するためのフローチャートである。 図１の健康状態推定装置の制御部が実行する推定式更新処理を説明するためのフローチャートである。
　以下、本発明を適用した健康状態推定装置の実施形態について、図面を参照して説明する。
　本開示の一実施形態に係る健康状態推定装置１０を含む健康状態推定システム１１は、図１に示すように、便臭計測装置１２および端末装置１３の複数の組、ならびに健康状態推定装置１０を有する。
　図２に示すように、便臭計測装置１２は、例えば水洗の便器１４に設置されている。便臭計測装置１２は、便器１４の任意の箇所に設置されていてよい。例えば、便臭計測装置１２は、便器ボウル１５と便座１６との間から便器１４の外部に亘って配置されていてよい。便臭計測装置１２の一部は、便座１６の内部に埋め込まれていてよい。また、便臭計測装置１２は、第１吸入口３０、第２吸入口３１および排気口３３を有している。
　図３に示すように、便臭計測装置１２は、センサ部１７、供給部１８、入力部１９、通信部２０、記憶部２１、および制御部２２を有する。
　センサ部１７は、特定のガスの濃度に応じた信号値の信号を生成して、出力する。センサ部１７は、生成した信号を制御部２２に出力してよい。図４に示すように、センサ部１７は、複数のセンサ２３を有してよい。例えば、センサ部１７は、チャンバ２４を有し、複数のセンサ２３はチャンバ２４内に配置されて、同じガスに対して信号を生成してよい。複数のセンサ２３のそれぞれは、特定のガスの濃度に対する感度が異なっていてよい。特定のガスは、例えば、水素、二酸化炭素、メタン、硫化水素、メチルメルカプタン、ジメチルサルファイド、カルボン酸、およびアミンの少なくともいずれかを含んでよい。
　センサ２３は、例えば、半導体式センサ、接触燃焼式センサ、および電気化学式センサなど従来公知の任意のセンサであってよい。例えば、センサ２３が電気化学式センサである場合には、センサ２３は電極および電解液などから構成される。電気化学式センサは、電極材料と電解駅組成との相違から特定ガス濃度に対する感度を調整し得る。また、センサ２３が金属酸化物半導体材料を有する半導体式センサである場合には、当該金属酸化物半導体材料の種類および添加する不純物を適宜選択することにより、特定のガスの濃度に対する感度を調整し得る。
　供給部１８は、センサ部１７に、取得位置および取得時期の少なくともいずれかが異なる第１ガスおよび第２ガスを供給する。例えば、本実施形態においては、供給部１８は、少なくとも取得位置が異なる第１ガスおよび第２ガスをセンサ部１７に供給する。
　さらに具体的には、供給部１８は、第１供給路２５、第２供給路２６、第３供給路２７および排気路２８を有する。
　第１供給路２５、第２供給路２６、および第３供給路２７は、例えば、樹脂または金属などの任意の材料で形成された管である。第１供給路２５、第２供給路２６、および第３供給路２７のそれぞれ一端が三方弁２９に接続されている。第１供給路２５および第２供給路２６の他端それぞれである第１吸入口３０および第２吸入口３１は、便臭計測装置１２において異なる位置に設けられている。第３供給路２７の他端は、センサ部１７のチャンバ２４に接続されている。
　例えば、図２に示すように、便臭計測装置１２が所定の位置に所定の姿勢で便器１４に設置されている状態で、便臭計測装置１２において第１吸入口３０は、便器ボウル１５内に露出するように位置する。また、当該状態で、便臭計測装置１２において第２吸入口３１は、便器ボウル１５外に露出するように位置する。このような所定の位置に所定の姿勢で便器１４に設置されている便臭計測装置１２では、被験者の排便時に第１吸入口３０から、センサ部１７で検出すべき特定のガスを含むサンプルガスとして第１ガスが吸入され得る。また、任意の時期に第２吸入口３１から、センサ部１７で検出すべきパージガスとして第２ガスが吸入され得る。
　図４に示すように、第３供給路２６には、送気部３２が設けられていてよい。送気部３２は、例えば、ピエゾポンプ、モータポンプなどのポンプである。送気部３２は、第１吸入口３０および第２吸入口３１から吸入するガスをチャンバ２４に送気する。送気部３２が制御部２２に制御されることにより、ガスの送気および送気停止が切替えられる。
　三方弁２９は、第３供給路２６との連通を、第１供給路２４および第２供給路２５のいずれかに切替え可能である。三方弁２９は、制御部２２の指令により切替えを行う。三方弁２９が制御部２２に制御されることにより、第３供給路２６との連通が、第１供給路２４および第２供給路２５のいずれかに切替えられる。
　第１供給路２５および第２供給路２６それぞれには、吸着材を貯留する貯留槽が設けられていてもよい。このような構成により、センサ部１７に供給するガスが濃縮され得る。
　排気路２８は、例えば、樹脂または金属などの任意の材料で形成された管である。排気路２８の一端がチャンバ２４に連結されている。排気路２８は、センサ部１７に供給されるガスをセンサ部１７から排出させる。便臭計測装置１２において排気路２８の他端である排気口３３は、第１吸入口３０および第２吸入口３１のいずれからも離れている。例えば、図２に示すように、便臭計測装置１２が所定の位置に所定の姿勢で便器１４に設置されている状態で、便臭計測装置１２において排気口３３は、第２吸入口３１とは違う方向に向かって便器ボウル１５外に露出するように位置する。排気路２８には、チャンバ２４内のガスを排気口３３に送気する送気部が設けられていてもよい。
　図３において、入力部１９は、例えば、ボタンである。入力部１９は、被験者による便臭計測の開始を指示する入力を検出する。入力部１９は、当該入力を検出すると、制御部２２に入力を検出したことを通知する。または、入力部１９は、例えば、着座センサを含んでもよい。着座センサが被験者の着座を検出すると、制御部１９に便臭計測の開始の指示を通知してよい。
　入力部１９は、個人を識別するユーザ入力を検出してもよい。入力部１９は、例えば、ボタンが押下されることにより、当該ボタンを押下した者が当該ボタンに対して登録された個人であると識別するユーザ入力を検出する。または、入力部１９は、例えば、画像カメラを含み、画像カメラにより撮像した便器の使用者を正確に特定して、特定した個人を示す信号を制御部２２へ出力してもよい。
　通信部２０は、健康状態推定装置１０および端末装置１３と通信可能である。通信部２０および健康状態推定装置１０の通信において用いられる通信方式は、携帯電話網へ接続する無線通信規格であってよいし、有線通信規格であってよい。通信部２０および端末装置１３の通信において用いられる通信方式は、近距離無線通信規格または携帯電話網へ接続する無線通信規格であってよいし、有線通信規格であってよい。近距離無線通信規格は、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、赤外線およびＮＦＣ（Near Field Communication）などを含んでよい。携帯電話網へ接続する無線通信規格は、例えば、ＬＴＥ（Long Term Evolution）または第４世代以上の移動通信システム等を含んでよい。
　記憶部２１は、１つ以上のメモリを含む。本実施形態において「メモリ」は、例えば、半導体メモリ、磁気メモリ、又は光メモリ等であるが、これらに限られない。記憶部２１に含まれる各メモリは、例えば、主記憶装置、補助記憶装置、またはキャッシュメモリとして機能してもよい。記憶部２１は、特定のガスの濃度の算出式を記憶してよい。記憶部２１は、便臭計測装置１２の動作に用いられる任意の情報を記憶してよい。記憶部２１は、例えば、システムプログラム、アプリケーションプログラムなどを記憶してもよい。
　ガスの濃度の算出式は、センサ部１７に、それぞれ既知の濃度であるガスを供給したときのそれぞれのセンサ２３の信号の信号値に基づく、後述の説明変数と、当該既知の濃度とを用いて、例えば、重回帰分析を行うことにより、予め算出されている。ただし、ガス濃度の算出式は、後述するように、健康状態推定装置１０から付与されることによって、更新されてよい。
　制御部２２は、１以上のプロセッサおよびメモリを含む。プロセッサは、特定のプログラムを読み込ませて特定の機能を実行する汎用のプロセッサ、および特定の処理に特化した専用のプロセッサの少なくともいずれかを含んでよい。専用のプロセッサは、特定用途向けＩＣ（ASIC;Application Specific Integrated Circuit）を含んでよい。プロセッサは、プログラマブルロジックデバイス（PLD;Programmable Logic Device）を含んでよい。ＰＬＤは、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を含んでよい。制御部２２は、１つまたは複数のプロセッサが協働するＳｏＣ（System-on-a-Chip）、およびＳｉＰ（System- in-a-Package）の少なくともいずれかを含んでもよい。
　制御部２２は、入力部１９から、被験者による便臭計測の開始を指示する入力を検出したことが通知される場合、供給部１８を制御する。または、制御部２２は、便臭計測装置１２の別機器である着座センサ装置から、通信部２０を介して、被験者の着座の検出が通知される場合、供給部１８を制御してよい。制御部２２は、供給部１８の制御において、第１吸入口３０から吸入する第１ガスおよび第２吸入口３１から吸入する第２ガスのいずれかをセンサ部１７に供給させる。
　制御部２２は、第１ガスの供給および第２ガスの供給を順番に行う組合せの供給を、複数回行ってよい。当該組合せの供給の回数は、例えば、４回である。制御部２２は、組合せの供給を行う前に、第２ガスの供給を行ってよい。
　制御部２２は、センサ部１７に第１ガスを供給している期間を複数の時間区間に分割した時間区間毎のセンサ部１７から取得する信号の信号値を、説明変数として記憶部２１に格納してよい。制御部２２は、センサ部１７に第２ガスを供給している期間を複数の時間区間に分割した時間区間毎のセンサ部１７から取得する信号の信号値を、説明変数として記憶部２１に格納してよい。
　制御部２２は、時間区間それぞれにおける信号の信号値の平均値、中央値、および傾きの少なくとも１つと、当該平均値、当該中央値、および当該傾きの少なくとも１つの異なる時間区間における差分との少なくともいずれかを算出して、説明変数として記憶部２１に格納してよい。さらには、制御部２２は、時間区間それぞれにおける信号の信号値、平均値、中央値、および傾きの少なくとも１つと、当該平均値、当該中央値、および当該傾きの少なくとも１つの異なる時間区間における差分との少なくともいずれかの、複数のセンサ２３別の比率を算出して、説明変数として記憶部２１に格納してよい。
　制御部２２は、前述のように、第１ガスおよび第２ガスの順番の組合せの供給を複数回行う構成において、組合せの供給毎に、上述の説明変数を記憶部２１に格納してよい。または、制御部２２は、前述のように、第１ガスおよび第２ガスの順番の組合せの供給を複数回行う構成において、組合せの供給それぞれに対して上述のように説明変数とみなした値の平均値または中央値などを説明変数として記憶部２１に格納してよい。
　制御部２２は、説明変数を用いて、ガス情報を生成する。ガス情報は、本実施形態においては、特定のガスのそれぞれの濃度を含む情報である。制御部２２は、記憶部２１に記憶された算出式に、記憶部２１に記憶している最新の説明変数を代入することにより、特定のガスの濃度を算出する。制御部２２は、例えば、式（１）によってあらわされる算出式を用いて、特定のガスの濃度ｙｎを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　式（１）において、ｉ、ｊ、ｋ、ｎは自然数である。ｉは、説明変数が対応する時間区間を特定する番号である。例えば、第１ガスをセンサ部１７に供給させている期間および第２ガスをセンサ部１７に供給させている期間をそれぞれ５分割した場合、第１ガスをセンサ部１７に供給させている５つの時間区間それぞれを特定する番号が１～５に定められ、第２ガスをセンサ部１７に供給させている５つの時間区間それぞれを特定する番号が６～１０に定められてよい。ｊは、説明変数が対応するセンサ２３を特定する番号である。例えば、センサ部１７が、３つのセンサ２３を含む構成において、当該３つのセンサ２３それぞれを特定する番号が１～３に定められてよい。ｋは、説明変数が対応する数値の種類を特定する番号である。例えば、説明変数として、信号値、平均値、中央値、傾き、これらの値の異なる時間区間における差分、これらの値のセンサ２３別の比率それぞれを特定する番号が１～１６に定められてよい。ｎは、算出される特定のガスの種類に対応づけられた番号である。説明変数ｘｉｊｋは、ｉが特定する時間区間における、ｊが特定するセンサ２３の出力する信号に基づく、ｋが特定する数値である。係数ａｉｊｋｎは、ｎに対応するガスの濃度を算出するための、説明変数ｘｉｊｋの係数である。
　制御部２２は、組合せの供給毎の説明変数を記憶部２１に格納する構成においては、組合せの供給毎の説明変数を用いて、組合せの供給毎に特定のガスの濃度を仮の濃度として算出してよい。制御部２２は、組合せの供給毎に算出される特定のガスの仮の濃度の平均値または中央値を、特定のガスの濃度としてガス情報に含めてよい。
　制御部２２は、算出した特定のガスのガス濃度を含むガス情報を健康状態推定装置１０に付与するように、通信部２０を駆動する。制御部２２は、ガス情報の健康状態推定装置１０への付与において、被験者の識別情報および当該被験者に対応する端末装置１３の識別情報を関連付けて付与してよい。被験者に対応する端末装置１３は、例えば、入力部１９が検出する個人に対して登録されている端末装置１３であってよい。または、被験者に対応する端末装置１３は、便臭計測装置１２の別機器である顔識別装置から通信部２０を介して顔認識により特定した被験者が通知される場合、当該被験者に対して登録された端末装置１３であってよい。制御部２２は、ガス情報の健康状態推定装置１０への付与において、ガス情報の生成時期を関連付けて付与してよい。
　端末装置１３は、例えば、スマートフォン、ＰＣ（Personal Computer）などの汎用の電子機器、または専用の電子機器である。図５に示すように、端末装置１３は、通信部３５、入力部３６、表示部３７、記憶部３８、および制御部３９を有する。
　通信部３５は、健康状態推定装置１０および便臭計測装置１２と通信可能である。通信部３５および健康状態推定装置１０の通信において用いられる通信方式は、携帯電話網へ接続する無線通信規格であってよいし、有線通信規格であってよい。通信部３５および便臭計測装置１２の通信において用いられる通信方式は、近距離無線通信規格または携帯電話網へ接続する無線通信規格であってよいし、有線通信規格であってよい。通信部３５および健康状態推定装置１０の通信において用いられる通信方式は、例えば、ＬＰＷＡ（Low Power Wide Area）またはＬＰＷＡＮ（Low Power Wide Area Network）などの通信規格でもよい。
　入力部３６は、ユーザ入力を検出する１つ以上の入力インタフェースである。入力インタフェースは、例えば、物理キー、静電容量キー、表示部３７と一体的に設けられたタッチスクリーンなどである。入力部３６は、被験者の身体情報、被験者の摂取食品情報、および被験者の腸内細菌状況の入力を検出可能である。入力部３６は、入力された、被験者の身体情報、被験者の摂取食品情報、および被験者の腸内細菌状況を制御部３９に付与する。
　被験者の身体情報は、被験者の性別、年齢、身長、体重、および体脂肪率の少なくとも１つを含んでよい。被験者の摂取食品情報は、被験者が摂取した食品、摂取食品が含有する栄養素、摂取時期、および摂取頻度の少なくとも１つを含んでよい。栄養素は、食物繊維、でんぷん、オリゴ糖、糖消化酵素阻害物質、およびタンパク質の少なくとも１つを含んでよい。被験者の腸内細菌状況は、被験者の特定の腸内細菌の菌数を含んでよく、さらに特定の腸内細菌の数の検査に用いた便体のｐＨを含んでよい。特定の腸内細菌は、ビフィドバクテリウム属、ラクトバシラス属、クロストリジウム属、バクテロイデス属、プレボテラ属、ルミノコッカス属、およびエスケリキア属の少なくとも１つを含んでよい。被験者の特定の腸内細菌の菌数は、検査機関などによる被験者の便の検査によって測定されてよい。
　表示部３７は、例えば、従来公知の任意のディスプレイである。表示部３７は、健康情報を表示してよい。健康情報は、被験者の健康状態に関する腸内の状態を示す情報であって、例えば、腸内細菌の種類別の菌数、腸内細菌の各種類を区分けした各菌区分の割合、ならびに腸内細菌の状況に基づく健康状態および健康助言の少なくとも１つを含んでよい。また、本実施形態では、健康情報は、特に消化管（口腔、咽頭、食道、胃、腸など）の内、腸内細菌状況について説明するが、これに限定されず、他の消化管における常在菌の情報を考慮して含むようにしてもよい。また、健康情報は、例えば、脳と腸との関係を考慮すべく、脳内神経伝達物質、その原料およびホルモンなどについても、上記腸内の状態を示す情報の場合と同様に考慮して含むようにしてもよい。
　記憶部３８は、１つ以上のメモリを含む。本実施形態において「メモリ」は、例えば、半導体メモリ、磁気メモリ、又は光メモリ等であるが、これらに限られない。記憶部３８に含まれる各メモリは、例えば、主記憶装置、補助記憶装置、またはキャッシュメモリとして機能してもよい。記憶部３８は、端末装置１３の動作に用いられる任意の情報を記憶してよい。記憶部３８は、例えば、システムプログラム、アプリケーションプログラムなどを記憶してもよい。
　制御部３９は、１以上のプロセッサおよびメモリを含む。プロセッサは、特定のプログラムを読み込ませて特定の機能を実行する汎用のプロセッサ、および特定の処理に特化した専用のプロセッサの少なくともいずれかを含んでよい。専用のプロセッサは、ＡＳＩＣを含んでよい。プロセッサは、ＰＬＤを含んでよい。ＰＬＤは、ＦＰＧＡを含んでよい。制御部３９は、１つまたは複数のプロセッサが協働するＳｏＣ、およびＳｉＰの少なくともいずれかを含んでもよい。
　制御部３９は、入力部３６から被験者の身体情報および被験者の摂取食品情報の少なくとも１つを取得すると、記憶部３８に格納してよい。制御部３９は、記憶部３８に記憶した最新の身体情報および摂取食品情報の少なくとも１つを示す情報を、便臭計測装置１２を介して間接的に、または、直接的に、健康状態推定装置１０に付与してよい。制御部３９は、当該情報の付与において、被験者の識別情報を関連付けて付与してよい。制御部３９は、当該情報の付与において、当該情報の端末装置１３における取得時期を関連づけて付与してよい。
　制御部３９は、後述するように、健康情報を、便臭計測装置１２を介して間接的に、または直接的に健康状態推定装置１０から受信するとき、当該健康情報を表示部３７に表示させてよい。
　制御部３９は、入力部３６から被験者の腸内細菌状況を取得する場合、当該腸内細菌状況を記憶部３８に格納してよい。制御部３９は、記憶部３８に記憶した腸内細菌状況を、便臭計測装置１２を介して間接的に、または、直接的に、健康状態推定装置１０に付与するように、通信部３５を駆動してよい。制御部３９は、腸内細菌状況の付与に際して、被験者の識別情報、端末装置１３の識別情報、および腸内細菌状況の取得時期を腸内細菌状況に関連付けて付与してよい。
　制御部３９は、腸内細菌状況を健康状態推定装置１０に付与する場合、健康状態推定装置１０から所定の特典を取得してよい。所定の特典は、例えば、健康状態推定装置１０を用いたサービス事業者が提供する役務を利用する権利の無償化、割引サービスなどであってよい。
　図６に示すように、健康状態推定装置１０は、取得部４０、記憶部４１、および制御部４２を有する。健康状態推定装置１０は、例えば、サーバである。
　取得部４０は、例えば、便臭計測装置１２および端末装置１３と通信可能な通信モジュールを含む。取得部４０は、例えば、ネットワークに接続する通信モジュールを含む。取得部４０は、便臭計測装置１２のセンサ部１７が出力する信号に基づくガス情報を取得する。取得部４０は、被験者の身体情報および摂取食品情報を取得してよい。
　記憶部４１は、１つ以上のメモリを含む。本実施形態において「メモリ」は、例えば、半導体メモリ、磁気メモリ、又は光メモリ等であるが、これらに限られない。記憶部４１は、被験者の身体情報、摂取食品情報、腸内細菌状況、ならびにガス情報を関連付けた多量の組により構成されるデータベースを記憶する。記憶部４１は、健康情報を作成するための推定式を記憶する。
　健康情報を作成するための推定式は、予め多数の被験者の便臭におけるガスの濃度を高精度のセンサを用いて計測し、計測結果を各被験者の健康状態の測定結果と結びつけ、例えば、重回帰分析により、予め算出されている。ただし、健康情報を作成するための推定式は、後述するように、多数の便臭計測装置１２および端末装置１３からそれぞれ取得するガス情報など、および腸内細菌状況を用いて、更新されてよい。
　制御部４２は、１以上のプロセッサおよびメモリを含む。プロセッサは、特定のプログラムを読み込ませて特定の機能を実行する汎用のプロセッサ、および特定の処理に特化した専用のプロセッサの少なくともいずれかを含んでよい。専用のプロセッサは、ＡＳＩＣを含んでよい。プロセッサは、ＰＬＤを含んでよい。ＰＬＤは、ＦＰＧＡを含んでよい。制御部４２は、１つまたは複数のプロセッサが協働するＳｏＣ、およびＳｉＰの少なくともいずれかを含んでもよい。
　制御部４２は、取得部４０を介してガス情報を取得すると、ガス情報を説明変数として記憶部４１に格納する。制御部４２は、記憶部４１に記憶された推定式に、記憶部４１に新規に格納した特定のガスの濃度を代入することにより、腸内細菌の種類別の菌数、または腸内細菌の各種類を区分けした各菌区分の割合を健康情報として算出する。制御部４２は、例えば、式（２）によってあらわされる推定式を用いて、目的変数ｚｍを算出してよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　式（２）において、ｌ、ｍは自然数である。ｌは、特定のガスの種類に対応付けられた番号である。ｍは、算出される目的変数に対応する、菌数または菌区分を特定する番号である。ｙｌは、ｌに対応付けられた種類の特定のガスの濃度である。ｃｌｍは、ｍに対応する菌数または菌区分の割合を算出するための、説明変数ｙｌの係数である。特定のガスの種類に対するｃｌｍは、式（２）に用いる他のガスの種類に応じて変動する。言換えると、特定のガスの種類ｌ１に対する係数ｃｌ１ｍは、式（２）に別の種類のガスの濃度ｙｌ２の項ｃｌ２ｍ×ｙｌ２の有無によって変動する。したがって、濃度が算出されないガスの種類に応じて、算出されているガスの濃度に用いる係数ｃｌｍを変えて、目的変数を算出してよい。
　腸内細菌は、例えば、ビフィドバクテリウム属、ラクトバシラス属、クロストリジウム属、バクテロイデス属、プレボテラ属、ルミノコッカス属、およびエスケリキア属から選択されるものを含む。菌区分は、例えば、善玉菌、悪玉菌、日和見菌、免疫関連菌、デブ菌、および痩せ菌から選択されるものを含む。
　制御部４２は、算出した健康情報を、算出に用いたガス情報に関連付けられていた被験者の識別情報および端末装置１３の識別情報に関連付けて、記憶部４１に格納する。制御部４２は、記憶部４１に記憶している健康情報を、当該健康情報に関連付けられている端末装置１３の識別情報に基づいて、当該端末装置１３に付与するように、取得部４０を駆動する。
　制御部４２は、取得部４０を介して、被験者の身体情報および摂取食品情報の少なくとも１つを取得すると、説明変数として記憶部４１に格納してよい。制御部４２は、健康情報の作成に、検出時期がガス情報の生成時期に直近である、被験者の身体情報および被験者の摂取食品情報の少なくともいずれかを用いてもよい。より具体的には、制御部４２は、被験者の年齢、身長、体重、および体脂肪率を式（２）の説明変数に加えて用いて、菌数または菌区分の割合を算出してよい。また、制御部４２は、被験者の性別、被験者が摂取した食品、および摂取食品が含有する栄養素を、１または０に区分けして、式（２）の説明変数に加えて用いて、菌数または菌区分の割合を算出してよい。または、制御部４２は、被験者の性別、被験者が摂取した食品、および摂取食品が含有する栄養素別に、説明変数の係数を変えてもよい。制御部４２は、被験者の年齢、身長、体重、体脂肪率、被験者の性別、被験者が摂取した食品、および摂取食品が含有する栄養素の少なくともいずれかを説明変数に加える場合、推定式におけるそれぞれの係数を変えてもよい。
　制御部４２は、算出した菌数または菌区分の割合に基づいて、腸内細菌の状況に基づく健康状態を、さらに作成してもよい。制御部４２は、例えば、健康状態として、善玉菌、悪玉菌、および日和見菌の菌数のバランスに基づく腸の健康点数、免疫関連菌の菌数に基づく体調点数、ならびにデブ菌および痩せ菌の菌数のバランスに基づく肥満体質点数を算出してよい。
　制御部４２は、算出した菌数または菌区分の割合に基づいて、腸内細菌の状況に基づく健康助言を、健康情報として更に作成してもよい。制御部４２は、例えば、健康助言として、図７に示すように、善玉菌および悪玉菌の割合のバランスを横軸、ならびにデブ菌および痩せ菌の割合のバランスを縦軸としたマトリックスにおける、被験者の位置を示す画像を作成してよい。マトリックスでは、例えば、横軸および縦軸別に健康助言が割当てられている。図７は、表示部３７の表示の一態様を示したものである。表示部３７には、表示項目に応じて、図表、グラフなどを適宜表示させることができる。
　制御部４２は、取得部４０を介して端末装置１３から、腸内細菌状況を取得するとき、腸内細菌状況を記憶部４１に格納する。制御部４２は、腸内細菌状況の格納において、当該腸内細菌状況に関連付けられている被験者の識別情報と、同じ識別情報が関連付けられている、健康情報の生成に用いた説明変数を関連付ける。
　制御部４２は、所定の条件にしたがって、事前に機械学習などを含む学習をさせた説明変数および目的変数に基づいて、記憶部４１に記憶している推定式を更新する。所定の条件は、例えば、所定の周期、所定の時期、更新後に取得する腸内細菌状況の数が閾値を超えるときなどである。制御部４２は、記憶部４１に記憶しているデータベースを用いて、例えば、重回帰分析を行うことにより、推定式を更新する。ただし、制御部４２は、重回帰分析以外にクラスタ分析または主成分分析などを行ってもよい。制御部４２は、具体的には、データベースにおけるガス濃度ｙｌおよび式（２）の目的変数ｚｍに基づいて式（２）の係数ｃｌｍ、ｄｍを更新する。制御部４２は、更新した推定式を記憶部４１に格納し、以後の健康情報の生成に用いてよい。
　制御部４２は、各便臭計測装置１２のセンサ２３の劣化状況などに応じて、式（１）の変化させた係数ａｉｊｋｎ、ｂｎを、便臭計測装置１２に付与するように、取得部４０を駆動してよい。
　次に、本実施形態において便臭計測装置１２の制御部２２が実行する、ガス情報生成処理について、図８、９のフローチャートを用いて説明する。ガス情報生成処理は、入力部１９が便臭計測の開始を指示する入力を検出するときに開始する。
　ステップＳ１００において、制御部２２は、第３供給路２７が第２供給路２６に連通するように、三方弁２９を駆動する。駆動後、プロセスはステップＳ１０１に進む。
　ステップＳ１０１では、制御部２２は、送気部３２を駆動し、第２吸入口３１からの第２ガスをセンサ部１７に供給する。送気部３２の駆動後、プロセスはステップＳ１０２に進む。
　ステップＳ１０２では、制御部２１は、センサ部１７から連続的に取得する信号を記憶部２０に格納開始する。格納開始後、プロセスはステップＳ１０３に進む。センサ部１７が出力する信号の信号値に基づく当該信号値以外の説明変数を、便臭計測装置１２が算出する構成においては、制御部２２は、当該説明変数を算出して記憶部２０に格納する。
　ステップＳ１０３では、制御部２２は、ステップＳ１０１における送気部３２の駆動開始時期から、第２吸入口３１からセンサ部１７への第２ガスの供給時間として定められた第２ガス検出時間が経過しているか否かを判別する。第２ガス検出時間を経過していない場合、ステップＳ１０３が繰返される。第２ガス検出時間を経過している場合、プロセスはステップＳ１０４に進む。
　ステップＳ１０４では、制御部２２は、送気部３２の駆動を停止する。停止後、プロセスはステップＳ１０５に進む。
　ステップＳ１０５では、制御部２２は、第３供給路２７が第１供給路２５に連通するように、三方弁２９を駆動する。駆動後、プロセスはステップＳ１０６に進む。
　ステップＳ１０６では、制御部２２は、送気部３２を駆動し、第１吸入口３０からの第１ガスをセンサ部１７に供給する。送気部３２の駆動後、プロセスはステップＳ１０７に進む。
　ステップＳ１０７では、制御部２２は、センサ部１７から連続的に取得する信号を記憶部２０に格納開始する。格納開始後、プロセスはステップＳ１０８に進む。センサ部１７が出力する信号の信号値に基づく当該信号値以外の説明変数を、便臭計測装置１２が算出する構成においては、制御部２２は、当該説明変数を算出して記憶部２０に格納する。
　ステップＳ１０８では、制御部２２は、ステップＳ１０６における送気部３２の駆動開始時期から、第１吸入口３０からセンサ部１７への第１ガスの供給時間として定められた第１ガス検出時間が経過しているか否かを判別する。第１ガス検出時間を経過していない場合、ステップＳ１０８が繰返される。第１ガス検出時間を経過している場合、プロセスはステップＳ１０９に進む。
　ステップＳ１０９では、制御部２２は、送気部３２の駆動を停止する。駆動停止後、プロセスはステップＳ１１０に進む。
　ステップＳ１１０では、制御部２２は、第３供給路２７が第２供給路２６に連通するように、三方弁２９を駆動する。駆動後、プロセスはステップＳ１１１に進む。
　ステップＳ１１１では、制御部２２は、送気部３２を駆動し、第２吸入口３１からの第２ガスをセンサ部１７に供給する。送気部３２の駆動後、プロセスはステップＳ１１２に進む。
　ステップＳ１１２では、制御部２１は、センサ部１７から連続的に取得する信号を記憶部２０に格納開始する。格納開始後、プロセスはステップＳ１１３に進む。センサ部１７が出力する信号の信号値に基づく当該信号値以外の説明変数を、便臭計測装置１２が算出する構成においては、制御部２２は、当該説明変数を算出して記憶部２０に格納する。
　ステップＳ１１３では、制御部２２は、ステップＳ１１１における送気部３２の駆動開始時期から、第２吸入口３１からセンサ部１７への第２ガスの供給時間として定められた第２ガス検出時間が経過しているか否かを判別する。第２ガス検出時間を経過していない場合、ステップＳ１１３が繰返される。第２ガス検出時間を経過している場合、プロセスはステップＳ１１４に進む。
　ステップＳ１１４では、制御部２２は、送気部３２の駆動を停止する。停止後、プロセスはステップＳ１１５に進む。
　ステップＳ１１５では、制御部２２は、ステップＳ１０５からＳ１１４の制御をガス情報生成処理の開始後に４回実施しているか否かを判別する。４回実施していない場合、プロセスはステップＳ１０５に戻る。４回実施している場合、プロセスはステップＳ１１６に進む。
　ステップＳ１１６では、制御部２２は、記憶部２０に記憶された信号値の中で、ステップＳ１０５～Ｓ１１３の制御中に受信する信号値に基づいて、記憶部２１に記憶された説明変数を用いて特定のガスの濃度を算出する。制御部２２は、算出すべき特定のガスの濃度をすべて含むガス情報を生成する。生成後、プロセスはステップＳ１１７に進む。
　ステップＳ１１７では、制御部２２は、ステップＳ１１６において生成したガス情報を、健康状態推定装置１０に付与する。付与後、ガス濃度生成処理は終了する。
　次に、本実施形態において端末装置１３の制御部３９が実行する、身体情報等付与処理について、図１０のフローチャートを用いて説明する。身体情報等付与処理は、被験者の身体情報および摂取食品情報の少なくともいずれかの提供を要求する入力を入力部３６が検出する場合、開始する。
　ステップＳ２００において、制御部３９は、例えば、表示部３７に画像を表示することにより、身体情報および摂取食品情報の入力を要求する。要求後、プロセスはステップＳ２０１に進む。
　ステップＳ２０１では、制御部３９は、被験者からの身体情報および摂取食品情報の少なくとも一方の入力の有無を判別する。上記の身体情報および摂取食品情報の入力は、過去に入力されて記憶部３８に記憶された身体情報および摂取食品情報の中からの選択の入力であってもよい。入力されない場合、プロセスはステップＳ２０１に戻る。入力された場合、プロセスはステップＳ２０２に進む。
　ステップＳ２０２では、制御部３９は、ステップＳ２０１において入力が確認された身体情報および摂取食品情報の少なくとも一方を記憶部２８に格納する。格納後、プロセスはステップＳ２０３に進む。
　ステップＳ２０３では、制御部３９は、ステップＳ２０２において記憶部３８に格納した身体情報および摂取食品情報の少なくとも一方を、被験者の識別情報および端末装置１３の識別情報に関連付ける。関連付け後、プロセスはステップＳ２０４に進む。
　ステップＳ２０４では、制御部３９は、ステップＳ２０３において識別情報に関連付けられた、身体情報および摂取食品情報の少なくとも一方を、健康状態推定装置１０に付与する。付与後、身体情報等付与処理は終了する。
　次に、本実施形態において端末装置１３の制御部３９が実行する、腸内状況付与処理について、図１１のフローチャートを用いて説明する。腸内状況付与処理は、被験者の腸内細菌状況の提供を要求する入力を入力部３６が検出する場合、開始する。
　ステップＳ３００において、制御部３９は、例えば、表示部３７に画像を表示することにより、腸内細菌状況の入力を要求する。要求後、プロセスはステップＳ３０１に進む。
　ステップＳ３０１では、制御部３９は、被験者からの腸内細菌状況の入力の有無を判別する。入力されない場合、プロセスはステップＳ３０１に戻る。入力された場合、プロセスはステップＳ３０２に進む。
　ステップＳ３０２では、制御部３９は、ステップＳ３０１において入力が確認された腸内細菌状況を記憶部２８に格納する。格納後、プロセスはステップＳ３０３に進む。
　ステップＳ３０３では、制御部３９は、ステップＳ３０２において記憶部３８に格納した腸内細菌状況を、被験者の識別情報および端末装置１３の識別情報に関連付ける。関連付け後、プロセスはステップＳ３０４に進む。
　ステップＳ３０４では、制御部３９は、ステップＳ３０３において識別情報に関連付けられた、腸内細菌状況を、健康状態推定装置１０に付与する。付与後、腸内状況与処理は終了する。
　次に、本実施形態において健康状態推定装置１０の制御部４２が実行する、健康情報生成処理について、図１２のフローチャートを用いて説明する。健康情報生成処理は、ガス情報を取得する場合、開始する。
　ステップＳ４００では、制御部３９は、取得したガス情報を記憶部３８に格納する。格納後、プロセスはステップＳ４０１に進む。
　ステップＳ４０１では、制御部３９は、ガス情報に関連付けられた被験者の識別情報に相当する被験者からの身体情報および摂取食品情報の少なくとも一方の取得状況を確認する。確認後、プロセスはステップＳ４０２に進む。
　ステップＳ４０２では、制御部３９は、ステップＳ４０１において確認した、身体情報および摂取食品情報の少なくとも一方の項目の種類に基づいて用いる推定式を決定する。すなわち、制御部３９は、上述のように、入力された項目によって定まる各説明変数の係数などを決定する。決定後、プロセスはステップＳ４０３に進む。
　ステップＳ４０３では、制御部３９は、記憶部３８から、ステップＳ４０１において決定した推定式を読出す。読出後、プロセスはステップＳ４０４に進む。
　ステップＳ４０４では、制御部３９は、ステップＳ４００において記憶部３８に格納したガス情報、およびステップＳ４０１において確認した身体情報および摂取食品情報を用いて健康情報（図１２の例では腸内情報）を生成する。制御部３９は、生成した健康情報を、被験者の識別情報および端末装置１３の識別情報に関連付けて記憶部３８に格納する。生成後、プロセスはステップＳ４０５に進む。
　ステップＳ４０５では、制御部３９は、ステップＳ４０４において生成した健康情報を、ガス情報に関連付けられた端末装置１３の識別情報に基づいて、当該端末装置１３に付与する。付与後、健康情報作成処理は終了する。
　次に、本実施形態において健康状態推定装置１３の制御部４２が実行する、推定式更新処理について、図１３のフローチャートを用いて説明する。推定式更新処理は、前述の所定の条件を満たす場合、開始する。
　ステップＳ５００において、制御部４２は、重回帰分析のモデル式を記憶部４１から読出す。読出後、プロセスはステップＳ５０１に進む。上記モデル式は、少なくとも特定のガスの濃度、および利用可能であれば身体情報および摂取食品情報の少なくとも一方とから、腸内細菌状況を算出する式であって、係数には、初期値として現在の推定式の係数が用いられてよい。
　ステップＳ５０１では、制御部４２は、関連付けられている被験者の識別情報が同じである、身体情報、摂取食品情報、ガス情報、および腸内細菌状況の複数の組を記憶部４１から読出す。読出後、プロセスはステップＳ５０２に進む。
　ステップＳ５０２では、制御部４２は、ステップＳ５００において読出したモデル式に対して、ステップＳ５０１において読出したガス情報に含まれるガスの濃度、ならびにステップＳ６０１において読出した身体情報、摂取食品情報、および腸内細菌状況の複数の組を用いて重回帰分析を行う。すなわち、制御部４２は、例えば、特定のガスの濃度、身体情報、および摂取食品情報をモデル式に代入して算出される腸内細菌状況と、記憶部４１から読出した腸内細菌状況との差の二乗平均値をコスト関数として最小化させる回帰係数を算出する。算出後、プロセスはステップＳ５０２に進む。
　ステップＳ５０３では、制御部４２は、ステップＳ５０２において算出した回帰係数を用いて推定式を更新する。更新後、プロセスはステップＳ５０４に進む。
　ステップＳ５０４では、制御部４２は、ステップＳ５０３で更新した推定式を記憶部４１に格納する。格納後、推定式更新処理は終了する。
　以上のような構成の本実施形態の健康状態推定装置１０では、第１ガスをセンサ部１７に供給させている期間におけるセンサ部１７が出力する信号と、第２ガスをセンサ部１７に供給させている期間におけるセンサ部１７が出力する信号とを含むガス情報に基づいて、健康情報を作成する。健康情報は、前述のように被験者の健康状態に関する腸内の状態を示す情報であり、腸内細菌の状況に基づいて作成される。腸内細菌の状況は、被験者の便から放たれる臭い、言換えると多様なガスの濃度などに基づいて推定され得る。それゆえ、便に含まれる多様なガスの濃度の検出結果に基づいて腸内細菌の状況を推定することにより、健康状態の簡易な推定が可能となる。上述の構成を有する健康状態推定装置１０は、サンプルガスとなり得る第１ガスだけでなく、パージガスとなり得る第２ガスをガス情報として用いているので、特定のガスの濃度を推定可能な信号を取得し得、最終的に腸内細菌の状況を推定し得る。一方で、健康状態推定装置１０は、従来の構成に比べて、特別な構造を有することなく、特定の信号処理により腸内細菌の状況を推定しているので、簡易な構造で健康状態を推定し得る。
　また、本実施形態の健康状態推定装置１０では、第１ガスをセンサ部１７に供給させている期間においてセンサ部１７が出力する信号は、第１ガスをセンサ部１７に供給させている期間を複数の時間区間に分割して当該複数の時間区間それぞれにおいてセンサ部１７が出力する信号である。また、健康状態推定装置１０では、第２ガスをセンサ部１７に供給させている期間においてセンサ部１７が出力する信号は、第２ガスをセンサ部１７に供給させている期間を複数の時間区間に分割して当該複数の時間区間それぞれにおいてセンサ部１７が出力する信号である。一般的に、サンプルガスまたはパージガスの吸入開始時期から信号値が定常値に至るまでの期間を分割した区間毎の、信号値そのもの、ならびに信号値に基づく傾き、平均値、および中央値などは、ガス濃度に応じて変化する。したがって、上述の構成を有する健康状態推定装置１０は、定常値となったセンサ部１７の信号をそのまま使う構成に比べて、特定のガスの濃度の算出精度を向上させ得、最終的に特定のガスの濃度から作成される腸内細菌の状況の推定精度を向上させ得る。
　また、本実施形態の健康状態推定装置１０では、センサ部１７は複数のセンサ２３を有している。このような構成により、健康状態推定装置１０では、単一のセンサ２３を有する構成に比べて、特定のガスの濃度の算出精度を向上させ得、最終的に腸内細菌の状況の推定精度をさらに向上させ得る。
　また、本実施形態の健康状態推定装置１０では、センサ部１７が検出する特定のガスは、水素、二酸化炭素、メタン、硫化水素、メチルメルカプタン、ジメチルサルファイド、カルボン酸、およびアミンの少なくとも１つを含む。一般的に、腸内細菌が産出するガスは、腸内細菌の種類により異なっており、種類ごとに水素、二酸化炭素、メタン、硫化水素、メチルメルカプタン、ジメチルサルファイド、カルボン酸、およびアミンなどが含まれている。それゆえ、上述の構成により、健康状態推定装置１０は、これらの特定のガスの濃度を算出することにより、腸内細菌の状況の推定精度をさらに向上させ得る。
　また、本実施形態の健康状態推定装置１０は、被験者の身体情報にも基づいて、健康情報を作成する。腸内細菌の状況は、特定のガスの濃度だけでなく、被験者の年齢、身長、体重、および体脂肪率などの身体的特徴によっても変動する。それゆえ、上述のような構成により、健康状態推定装置１０は、腸内細菌の状況の推定精度をさらに向上させ得る。
　また、本実施形態の健康状態推定装置１０は、被験者の摂取食品情報にも基づいて、健康情報を作成する。腸内細菌の状況は、特定のガスの濃度だけでなく、被験者が摂取した食品および摂取した食品が含有する栄養素などの腸内に送られる栄養素によっても変動する。それゆえ、上述のような構成により、健康状態推定装置１０は、腸内細菌の状況の推定精度をさらに向上させ得る。
　また、本実施形態の健康状態推定装置１０は、被験者の腸内細菌状況を取得する場合、当該腸内細菌状況を、健康情報の作成に用いる情報、例えば、ガス情報などと、被験者の識別情報を介して関連付ける。このような構成により、健康状態推定装置１０は、腸内の細菌数の実測値である腸内細菌状況を、健康情報を推定させ得る情報とともに、推定式を回帰分析するための情報として用い得る。
　本発明を諸図面および実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形および修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形および修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。
　例えば、本実施形態において、健康状態推定装置１０は、便臭計測装置１２が生成した特定のガスの濃度をガス情報として取得する構成であるが、便臭計測装置１２のセンサ部１７が検出した信号に基づく、ガスの濃度の算出のための説明変数をガス情報として取得する構成であってよい。当該構成においては、健康状態推定装置１０は、ガス情報に基づいて、特定のガスの濃度を算出してよい。または、健康状態推定装置１０は、便臭計測装置１２のセンサ部１７が検出した信号を取得して、ガスの濃度の算出のための説明変数を算出してもよい。さらに、当該構成において、健康状態推定装置１０は、説明変数から特定のガスの濃度を算出することなく説明変数から直接、健康情報を作成可能な推定式を用いて健康情報を作成する構成であってもよい。
　また、本実施形態の具体的構成において、便臭計測装置１２の供給部１８は、異なる取得位置で第１ガスおよび第２ガスを取得する構成であるが、同じ位置で異なる計測時間で計測してよい。例えば、本実施形態における第２吸入口３１を設けない構成においては、便器ボウル１５に糞便がある状態で第１吸入口３０から吸入するガスを第１ガスとして用い、便器ボウル１５からの糞便の排出後に第１吸入口３０から吸入するガスを第２ガスとして用いても本実施形態と同様の効果が得られる。
　また、本実施形態において、便臭計測装置１２の入力部１９への入力を検出する場合、便臭計測装置１２は第１ガスおよび第２ガスのセンサ部１７への供給を開始する構成であるが、供給を開始させるトリガは入力部１９へ入力の検出に限定されない。例えば、便臭計測装置１２は、赤外センサ、感圧センサなどの人感センサを用いて、被験者の着座などに基づいて供給を開始する構成であってよい。
　また、本実施形態において、健康状態推定装置１０は、便臭計測装置１２からのガス情報の取得、端末装置１３からの、被験者の身体情報、被験者の摂取食品情報、および被験者の腸内細菌状況の取得、ガス情報に基づく健康情報の作成、ならびに腸内情報の端末装置１３への付与などを行っている。しかし、健康状態推定装置１０の行う処理の少なくとも一部が、便臭計測装置１２または端末装置１３によって行われてもよい。さらには、便臭計測装置１２および端末装置１３は、一体化された装置であってもよい。
　健康情報の作成が便臭計測装置１２または端末装置１３によって行われる構成においては、便臭計測装置１２または端末装置１３は、算出した健康情報を、当該健康情報の生成に用いたガス情報に関連付けられている被験者の識別情報と関連付けて、分析装置としての健康状態推定装置１０に付与してよい。当該構成においては、便臭計測装置１２または端末装置１３は、健康状態推定装置１０が更新する推定式を取得して、以後の健康情報の生成に用いてよい。
　また、本実施形態において、便臭計測装置１２は、センサ部１７に第１ガスを供給している期間を複数の時間区間に分割した時間区間毎のセンサ部１７から取得する信号をガス情報に含めるが、このような構成に限定されない。第２ガスを供給している期間に関しても同様である。
　例えば、便臭計測装置１２において、センサ部１７に第１１ガスを供給している期間中にセンサ部１７から取得する信号の波形をフーリエ展開して多項式に分離し、多項式の各係数をガス情報に含めてよい。このような構成において、健康状態推定装置１０は、多項式の拡径数を説明変数とする推定式に基づいて、ガス濃度の算出、または健康情報（目的変数ｚｍ）の算出を行ってよい。
　また、例えば、便臭計測装置１２において、センサ部１７に第１１ガスを供給している期間中にセンサ部１７から取得する信号の波形をフーリエ変換により、時間から周波数の関数に変換して、周波数の関数をガス情報に含めてよい。このような構成において、健康状態推定装置１０は、周波数区間の平均値、中央値、および傾き、ならびに当該平均値、当該中央値、および当該傾きの比を説明変数とする推定式に基づいて、ガス濃度の算出、または健康情報（目的変数ｚｍ）の算出を行ってよい。
　ここで用いられるネットワークには、他に特段の断りがない限りは、インターネット、アドホックネットワーク、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、MAN(Metropolitan Area Network)、セルラーネットワーク、WWAN(Wireless Wide Area Network)、WPAN(Wireless Personal Area Network )、PSTN(Public Switched Telephone Network)、地上波無線ネットワーク(Terrestrial Wireless Network)もしくは他のネットワークまたはこれらいずれかの組合せが含まれる。無線ネットワークの構成要素には、たとえば、アクセスポイント(たとえば、Wi-Fiアクセスポイント)やフェムトセル等が含まれる。さらに、無線通信器機は、Wi-Fi、Bluetooth、セルラー通信技術(たとえばCDMA(Code Division Multiple Access)、TDMA(Time Division Multiple Access)、FDMA(Frequency Division Multiple Access)、OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access)、SC-FDMA(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access)またはその他の無線技術及び/または技術標準を用いた無線ネットワークに接続することができる。ネットワークには、一つ以上の技術を採用することができ、かかる技術には、たとえば、UTMS(Universal Mobile Telecommunications System)、LTE(Long Term Evolution)、EV-DO(Evolution-Data Optimized or Evolution-Data Only)、GSM(Global System for Mobile communications)、WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access)、CDMA-2000(Code Division Multiple Access-2000)またはTD-SCDMA(Time Division Synchronous Code Division Multiple Access)が含まれる。
　なお、ここでは、特定の機能を実行する種々のモジュール及び/またはユニットを有するものとしてのシステムを開示しており、これらのモジュール及びユニットは、その機能性を簡略に説明するために模式的に示されたものであって、必ずしも、特定のハードウェア及び/またはソフトウェアを示すものではないことに留意されたい。その意味において、これらのモジュール、ユニット、その他の構成要素は、ここで説明された特定の機能を実質的に実行するように実装されたハードウェア及び/またはソフトウェアであればよい。異なる構成要素の種々の機能は、ハードウェア及び/もしくはソフトウェアのいかなる組合せまたは分離したものであってもよく、それぞれ別々に、またはいずれかの組合せにより用いることができる。また、キーボード、ディスプレイ、タッチスクリーン、ポインティングデバイス等を含むがこれらに限られない入力/出力もしくはI/Oデバイスまたはユーザインターフェースは、システムに直接にまたは介在するI/Oコントローラを介して接続することができる。このように、本開示内容の種々の側面は、多くの異なる態様で実施することができ、それらの態様はすべて本開示内容の範囲に含まれる。
　１０　健康状態推定装置
　１１　健康状態推定システム
　１２　便臭計測装置
　１３　端末装置
　１４　便器
　１５　便器ボウル
　１６　便座
　１７　センサ部
　１８　供給部
　１９　入力部
　２０　通信部
　２１　記憶部
　２２　制御部
　２３　センサ
　２４　チャンバ
　２５　第１供給路
　２６　第２供給路
　２７　第３供給路
　２８　排気路
　２９　三方弁
　３０　第１吸入口
　３１　第２吸入口
　３２　送気部
　３３　排気口
　３５　通信部
　３６　入力部
　３７　表示部
　３８　記憶部
　３９　制御部
　４０　取得部
　４１　記憶部
　４２　制御部

Claims (15)

  1. 　取得位置および取得時期の少なくともいずれかが異なる第１ガスおよび第２ガスが供給される、特定のガスの濃度に応じた信号値の信号を出力するセンサ部から、前記第１ガスを前記センサ部に供給させている期間において前記センサ部が出力する信号と、前記第２ガスを前記センサ部に供給させている期間において前記センサ部が出力する信号とに基づくガス情報を取得する取得部と、
    　前記ガス情報を用いて、健康情報を作成する制御部と、を備える
    　健康状態推定装置。
  2. 　請求項１に記載の健康状態推定装置において、
    　前記第１ガスを前記センサ部に供給させている期間において前記センサ部が出力する信号は、前記第１ガスを前記センサ部に供給させている期間を複数の時間区間に分割して該複数の時間区間それぞれにおいて前記センサ部が出力する信号であり、
    　前記第２ガスを前記センサ部に供給させている期間において前記センサ部が出力する信号は、前記第２ガスを前記センサ部に供給させている期間を複数の時間区間に分割して該複数の時間区間それぞれにおいて前記センサ部が出力する信号であり、
    　前記ガス情報は、前記複数の時間区間それぞれにおけるセンサ部が出力する信号の信号値、または該信号値に基づく、それぞれの時間区間における平均値、中央値、および傾きの少なくとも１つと、前記平均値、前記中央値、および前記傾きの少なくとも１つの異なる時間区間の間における差分との少なくともいずれかを含む
    　健康状態推定装置。
  3. 　請求項２に記載の健康状態推定装置において、
    　前記センサ部は、前記特定のガスの濃度に対する感度の異なる複数のセンサを有し、
    　前記ガス情報は、前記複数の時間区間それぞれにおける前記複数のセンサが出力する信号の信号値の比率を含む
    　健康状態推定装置。
  4. 　請求項１から３のいずれか１項に記載の健康状態推定装置において、
    　前記特定のガスは、水素、二酸化炭素、メタン、硫化水素、メチルメルカプタン、ジメチルサルファイド、カルボン酸、およびアミンの少なくとも１つを含む
    　健康状態推定装置。
  5. 　請求項１から４のいずれか１項に記載の健康状態推定装置において、
    　前記制御部は、被験者の身体情報にも基づいて、前記健康情報を作成する
    　健康状態推定装置。
  6. 　請求項５に記載の健康状態推定装置において、
    　前記身体情報は、性別、年齢、身長、体重、および体脂肪率の少なくとも１つを含む
    　健康状態推定装置。
  7. 　請求項１から６のいずれか１項に記載の健康状態推定装置において、
    　前記制御部は、被験者の摂取食品情報にも基づいて、前記健康情報を作成する
    　健康状態推定装置。
  8. 　請求項７に記載の健康状態推定装置において、
    　前記摂取食品情報は、被験者が摂取した食品および摂取食品が含有する栄養素の少なくとも１つを含む
    　健康状態推定装置。
  9. 　請求項８に記載の健康状態推定装置において、
    　前記栄養素は、食物繊維、でんぷん、オリゴ糖、糖消化酵素阻害物質、およびタンパク質の少なくとも１つを含む
    　健康状態推定装置。
  10. 　請求項１から９のいずれか１項に記載の健康状態推定装置において、
    　前記健康情報は、腸内細菌の割合、腸内細菌を区分けした区分の割合、および腸内細菌の状況に基づく健康助言の少なくとも１つである
    　健康状態推定装置。
  11. 　請求項１から１０のいずれか１項に記載の健康状態推定装置において、
    　前記制御部は、被験者の腸内細菌状況を取得する場合、該腸内細菌状況を、当該被験者の識別情報と関連付ける
    　健康状態推定装置。
  12. 　請求項１１に記載の健康状態推定装置において、
    　前記制御部は、前記腸内細菌状況を、該腸内細菌状況に関連付けた、前記被験者の識別情報とともに、分析装置に付与する
    　健康状態推定装置。
  13. 　請求項１２に記載の健康状態推定装置において、
    　前記取得部は、前記分析装置が更新する、少なくとも前記ガス情報に基づいて前記健康情報を算出する推定式を取得する
    　健康状態推定装置。
  14. 　請求項１１に記載の健康状態推定装置において、
    　前記制御部は、前記健康情報の作成に用いた情報と関連付けられた腸内細菌状況に基づいて重回帰分析を行い、少なくとも前記ガス情報に基づいて前記健康情報を算出する推定式を更新する
    　健康状態推定装置。
  15. 　特定のガスの濃度に応じた信号値の信号を出力するセンサ部に、取得位置および取得時期の少なくともいずれかが異なる第１ガスおよび第２ガスを別々に供給し、
    　前記第１ガスを前記センサ部に供給させている期間において前記センサ部が出力する信号と、前記第２ガスを前記センサ部に供給させている期間において前記センサ部が出力する信号とに基づくガス情報を用いて、健康情報を作成する
    　健康状態推定方法。
    　
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