WO2021229824A1 - バイタルデータ抽象化装置、バイタルデータ利用装置、バイタルデータ利用システム、バイタルデータ抽象化プログラム及びバイタルデータ利用プログラム - Google Patents

バイタルデータ抽象化装置、バイタルデータ利用装置、バイタルデータ利用システム、バイタルデータ抽象化プログラム及びバイタルデータ利用プログラム Download PDF

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WO2021229824A1
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WO
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data
abstraction
vital
vital data
risk
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PCT/JP2020/019561
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English (en)
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Inventor
孝太郎 福井
Original Assignee
三菱電機株式会社
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Publication date
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    • 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
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • 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
    • 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

Definitions

  • This disclosure relates to a vital data utilization system that uses vital data.
  • the purpose of this disclosure is to provide devices and systems that protect the privacy of vital data and promote the use of vital data.
  • the vital data abstraction device is With the first abstraction unit that acquires the vital data from the vital sensor that detects the vital data, abstracts the vital data, and transmits the first abstraction data indicating the abstracted vital data to the vital data utilization device. , The vital data is used as a response to the transmission of the first abstraction data by using a request signal for the vital data detected by the vital sensor for the second abstraction data having a lower degree of abstraction than the first abstraction data.
  • a second abstraction unit that receives from the device and transmits the second abstraction data requested by the request signal to the vital data utilization device. To prepare for.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a vital data utilization system 100 in the figure of the first embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing a hardware configuration of the vital data management device 10 in the diagram of the first embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing a hardware configuration of the work risk assessment device 20 in the figure of the first embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an operation outline of the work risk assessment device 20 in the figure of the first embodiment.
  • the operation sequence of the vital data utilization system 100 In the figure of the first embodiment, the operation sequence of the vital data utilization system 100.
  • FIG. 1 is a diagram showing a hardware configuration of the vital data management device 10 in the diagram of the first embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing a hardware configuration of the work risk assessment device 20 in the figure of the first embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing reference information 13a registered in the reference vital data DB 13 in the figure of the first embodiment.
  • FIG. FIG. 1 is a diagram showing a configuration in which the functions of the vital data management device 10 are realized by hardware in the figure of the first embodiment.
  • Embodiment 1 The vital data management device 10 of the first embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 12.
  • FIG. 1 shows the configuration of the vital data utilization system 100.
  • the vital data utilization system 100 includes a vital data management device 10 and a work risk assessment device 20.
  • the vital data management device 10 is a realization example of the vital data abstraction device 910.
  • the work risk assessment device 20 is a realization example of the vital data utilization device 920.
  • FIG. 1 shows the functional configurations of the vital data management device 10 and the work risk assessment device 20.
  • the vital data management device 10 includes a first abstraction unit 11, a second abstraction unit 12, a reference vital data DB 13, and a consent data DB 14.
  • the first abstraction unit 11 acquires vital data 41a from the wearable sensor 41 worn by the worker 40.
  • the function of the vital data management device 10 will be described later in the description of the operation.
  • the work risk evaluation device 20 includes a first evaluation unit 21, a second evaluation unit 22, a trigger acquisition unit 23, a work content DB 24, a past case DB 25, and a past case vital data DB 26.
  • the database is referred to as DB. The function of the work risk assessment device 20 will be described later in the description of the operation.
  • FIG. 2 shows the hardware configuration of the vital data management device 10. The hardware configuration of the vital data management device 10 will be described with reference to FIG.
  • the vital data management device 10 is a computer.
  • the vital data management device 10 includes a processor 110.
  • the vital data management device 10 includes other hardware such as a main storage device 120, an auxiliary storage device 130, an input IF 140, an output IF 150, and a communication IF 160.
  • the processor 110 is connected to other hardware via the signal line 170 and controls the other hardware.
  • the vital data management device 10 includes a first abstraction unit 11 and a second abstraction unit 12 as functional elements.
  • the functions of the first abstraction unit 11 and the second abstraction unit 12 are realized by the vital data abstraction program 101.
  • the processor 110 is a device that executes the vital data abstraction program 101.
  • the vital data abstraction program 101 is a program that realizes the functions of the first abstraction unit 11 and the second abstraction unit 12.
  • the processor 110 is an IC (Integrated Circuit) that performs arithmetic processing. Specific examples of the processor 110 are a CPU (Central Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), and a GPU (Graphics Processing Unit).
  • the main storage device 120 is a storage device. Specific examples of the main storage device 120 are SRAM (Static Random Access Memory) and DRAM (Dynamic Random Access Memory). The main storage device 120 holds the calculation result of the processor 110.
  • the auxiliary storage device 130 is a storage device that stores data non-volatilely.
  • a specific example of the auxiliary storage device 130 is an HDD (Hard Disk Drive).
  • the auxiliary storage device 130 is a portable recording medium such as an SD (registered trademark) (Secure Digital) memory card, a NAND flash, a flexible disk, an optical disk, a compact disc, a Blu-ray (registered trademark) disk, and a DVD (Digital Versaille Disk). There may be.
  • the auxiliary storage device 130 stores the vital data abstraction program 101, the reference vital data DB 13, and the consent data DB 14.
  • the reference vital data DB 13 and the consent data DB 14 are programs.
  • the input IF140 is a port to which data is input from each device.
  • the output IF 150 is a port to which various devices are connected and data is output to the various devices by the processor 110.
  • a warning device 30 is connected to the output IF 150.
  • the communication IF 160 is a communication port for the processor to communicate with other devices.
  • the processor 110 loads the vital data abstraction program 101 from the auxiliary storage device 130 into the main storage device 120, and reads and executes the vital data abstraction program 101 from the main storage device 120.
  • the vital data management device 10 may include a plurality of processors that replace the processor 110. These plurality of processors share the execution of the vital data abstraction program 101.
  • Each processor like the processor 110, is a device that executes the vital data abstraction program 101.
  • each process, each procedure or each process in which the "part" of the first abstraction unit 11 and the second abstraction unit 12 is read as “process”, “procedure” or “process” is computerized. It is a program to be executed by.
  • the vital data abstraction program 101 may be stored in a computer-readable recording medium and provided, or may be provided as a program product.
  • FIG. 3 shows the hardware configuration of the work risk assessment device 20.
  • the hardware configuration of the work risk assessment device 20 will be described with reference to FIG.
  • the work risk assessment device 20 is a computer similar to the vital data management device 10.
  • the hardware of the work risk assessment device 20 is the same as that of the vital data management device 10.
  • the vital data management device 10 includes a first evaluation unit 21, a second evaluation unit 22, and a trigger acquisition unit 23 as functional elements.
  • the functions of the first evaluation unit 21, the second evaluation unit 22, and the trigger acquisition unit 23 are realized by the vital data utilization program 201.
  • the vital data utilization program 201 is a program that realizes the functions of the first evaluation unit 21, the second evaluation unit 22, and the trigger acquisition unit 23.
  • the auxiliary storage device 130A stores the vital data utilization program 201, the work content DB 24, the past case DB 25, and the past case vital data DB 26.
  • the work content DB 24, the past case DB 25, and the past case vital data DB 26 are programs.
  • processor a program that causes a computer to execute.
  • the vital data utilization program 201 may be stored in a computer-readable recording medium and provided, or may be provided as a program product.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation outline of the work risk assessment device 20.
  • the operation outline of the work risk assessment apparatus 20 will be described with reference to FIG.
  • step S10 the trigger acquisition unit 23 receives an instruction signal instructing the start of work as a trigger for starting work.
  • step S11 the first evaluation unit 21 receives the first abstraction data 11a and the category name from the vital data management device 10.
  • the first abstraction data 11a and the category name will be described later.
  • step S12 the first evaluation unit 21 calculates the first risk value indicating the risk represented by the first abstraction data 11a by referring to the work content DB 24 and the past case DB 25. Details of the work content DB 24 and the past case DB 25 will be described later.
  • step S13 the first evaluation unit 21 compares the first risk value with the first threshold value. When the first risk value is equal to or less than the first threshold value, the process of the first evaluation unit 21 proceeds to step S18 and the process ends. When proceeding to step S18, no warning is generated. When the first risk value is larger than the first threshold value, the process of the first evaluation unit 21 proceeds to step S14.
  • step S14 the first evaluation unit 21 transmits the request signal 21a to the vital data management device 10. After the first evaluation unit 21 is transmitted, the process moves to the second evaluation unit 22.
  • step S15 the second evaluation unit 22 determines whether or not the second abstraction data 12b could be acquired. If the second abstraction data 12b cannot be acquired, the process of the second evaluation unit 22 proceeds to step S19, and the process ends. In the step S19, when the second evaluation unit 22 can acquire the second abstraction data 12b that outputs the warning signal 22a to the warning device 30, the processing of the second evaluation unit 22 proceeds to step S16.
  • step S16 the second evaluation unit 22 makes a detailed evaluation of the work risk of the worker 40.
  • the second evaluation unit 22 compares the second abstraction data 12b of the worker 40 acquired from the vital data management device 10 with the vital data about the past cases registered in the past case vital data DB 26. ..
  • the second evaluation unit 22 calculates the second risk value as the comparison result, and compares the second risk value with the second threshold value.
  • step S17 the second evaluation unit 22 compares the second risk value with the second threshold value.
  • the process of the first evaluation unit 21 proceeds to step S18 and the process ends.
  • the process of the second evaluation unit 22 proceeds to step S19.
  • FIG. 5 is a flowchart of the operation outline of the first abstraction unit 11 of the vital data management device 10. An outline of the operation of the first abstraction unit 11 will be described with reference to FIG.
  • step S21 the first abstraction unit 11 acquires vital data 41a from the wearable sensor 41.
  • the wearable sensor 41 which is the vital sensor 941, is worn by the worker 40 who is working.
  • step S22 the first abstraction unit 11 attempts to extract vital data similar to the vital data 41a from each category registered in the reference vital data DB 13.
  • step S23 the first abstraction unit 11 determines whether the reference vital data DB 13 has a category to which vital data similar to the vital data 41a is associated. If there is no category to which the vital data similar to the vital data 41a is associated, the process of the first abstraction unit 11 proceeds to step S24, and the process ends. When there is a category to which the vital data similar to the vital data 41a is associated, the process of the first abstraction unit 11 proceeds to step S25.
  • step S24 the first abstraction unit 11 determines that the worker 40 of the vital data 41a is in a normal state.
  • step S25 the first abstraction unit 11 extracts the category name of the category to which the vital data similar to the vital data 41a corresponds from the reference vital data DB 13. Further, the first abstraction unit 11 abstracts the vital data 41a to generate the first abstraction data 11a. The details of step S25 will be described in the sequence of FIG.
  • step S26 the first abstraction unit 11 transmits the category name and the first abstraction data 11a to the work risk assessment device 20.
  • the above is the outline of the operation of the first abstraction unit 11.
  • FIG. 6 is a flowchart of the operation outline of the second abstraction unit 12 of the vital data management device 10. The outline of the operation of the second abstraction unit 12 will be described with reference to FIG.
  • step S31 the second abstraction unit 12 receives the request signal 21a requesting the second abstraction data 12b from the work risk assessment device 20.
  • step S32 the second abstraction unit 12 confirms whether or not the worker 40 has consent by confirming the consent data DB 14. If there is no consent of the worker 40, the process of the second abstraction unit 12 proceeds to step S36, and the process ends. If the consent of the worker 40 is obtained, the process of the second abstraction unit 12 proceeds to step S34.
  • step S34 the second abstraction unit 12 generates the second abstraction data 12b from the vital data 41a.
  • step S35 the second abstraction unit 12 transmits the second abstraction data 12b to the work risk assessment device 20.
  • the above is the outline of the operation of the second abstraction unit 12.
  • FIG. 7 is an operation sequence of the vital data utilization system 100.
  • the operation procedure of the vital data management device 10 which is a realization example of the vital data abstraction device 910 corresponds to the vital data abstraction method.
  • the program that realizes the operation of the vital data management device 10 which is an implementation example of the vital data abstraction device 910 corresponds to the vital data abstraction program 101.
  • the operation procedure of the work risk assessment device 20 which is a realization example of the vital data utilization device 920 corresponds to the vital data utilization method.
  • the program that realizes the operation of the work risk assessment device 20, which is an example of realizing the vital data utilization device 920, corresponds to the vital data utilization program.
  • Step S101 the first abstraction unit 11 of the vital data management device 10 acquires vital data 41a from the wearable sensor 41 worn by the worker 40.
  • Step S101 is the same as step S21.
  • Step S102 the first abstraction unit 11 abstracts the vital data 41a.
  • Step S102 corresponds to steps S22, S23, S25, S26.
  • the first abstraction unit 11 acquires the vital data 41a from the vital sensor 941 that detects the vital data 41a, abstracts the vital data 41a, and transmits the first abstraction data 11a indicating the abstracted vital data 41a. This will be described in detail below.
  • the first abstraction unit 11 attempts to extract vital data similar to the vital data 41a from each category registered in the reference vital data DB 13.
  • FIG. 8 shows the reference information 13a registered in the reference vital data DB 13.
  • the reference information 13a has each category.
  • Vital data which is raw data, is associated with each category.
  • the raw data is vital data detected by the wearable sensor 41 and not abstracted.
  • the category “drowsiness” is associated with the vital data shown in the graph 51
  • the tegori “poor physical condition” is associated with the vital data shown in the graph 52.
  • the horizontal axis is time and the vertical axis is a vital value such as pulsation.
  • the vital value vibrates slightly around the level LV1.
  • the vital value vibrates greatly around the level LV2.
  • the first abstraction unit 11 determines whether the reference information 13a has a category to which vital data similar to the vital data 41a is associated. In this example, it is assumed that the vital data 41a acquired from the wearable sensor 41 is similar to the graph 51. That is, the first abstraction unit 11 The category to which the vital data similar to the vital data 41a is associated is determined to be "sleepy". In this case, the first abstraction unit 11 extracts "sleepy" as the category name from the reference information 13a.
  • the first abstraction unit 11 generates the first abstraction data 11a as follows.
  • FIG. 9 shows the relationship between the graph 51, the vital data 41a, and the first abstraction data 11a.
  • the horizontal axis is time and the vertical axis is vital values.
  • FIG. 9 shows that the first abstraction unit 11 generated the first abstraction data 11a from the graph 51 and the vital data 41a which is the raw data.
  • the first abstraction unit 11 generates the first abstraction data 11a as follows.
  • the first abstraction unit 11 compares the graph 51 with the graph of the first abstraction data 11a.
  • the first abstraction unit 11 converts a value having a vital value of LV1 or more into LV1 and a value lower than LV1 into 0. By this conversion, the first abstraction unit 11 abstracts the vital data 41a into the step function shown in FIG.
  • the first abstraction unit 11 transmits the category name “sleepy” and the first abstraction data 11a in the shape of the step function to the work risk assessment device 20.
  • Step S103 the first evaluation unit 21 receives the category name “sleepy” and the first abstraction data 11a from the vital data management device 10.
  • Step S103 corresponds to steps S11, S12, S13, and S14.
  • the first evaluation unit 21 receives the first abstraction data 11a, and based on the first abstraction data 11a and the first comparison data which is vital data comparable to the first abstraction data 11a, the first evaluation unit 21 receives the first abstraction data 11a.
  • the first comparison data is, for example, the first abstraction data XX in the corresponding record described later.
  • the first abstraction data XX which is the first comparison data, is abstracted from the vital data detected by the vital sensor mounted on the worker different from the worker 40 wearing the vital sensor 941.
  • the first evaluation unit 21 evaluates that the first abstraction data 11a represents a risk, that is, when it is determined that the first risk value is larger than the first threshold value, the first abstraction data 11a is more abstract than the first abstraction data 11a.
  • the request signal 21a for requesting the second abstraction data 12b having a low degree of the vital data 41a detected by the vital sensor 941 is transmitted to the vital data management device 10 which is an implementation example of the vital data abstraction device 910.
  • the calculation method of the first risk value will be described below.
  • the first evaluation unit 21 corresponds to the work content DB 24 in which the work content of the worker 40 equipped with the vital sensor 941 is registered, the work content of each worker of a plurality of workers, and the first comparison data.
  • the first abstraction data 11a represents a risk.
  • the evaluation of whether or not it represents a risk means that the first risk value is calculated and the magnitude of the first risk value and the first threshold value is determined.
  • FIG. 10 shows the work content information 24a registered in the work content DB 24 and the past case information 25a registered in the past case DB 25.
  • the work content information 24a is one record including the work target and the work procedure in the items.
  • [work target, work procedure] [elevator car work, (A1, B, 1, C1)]
  • [work target, work procedure] [work inside the hoistway, (A2). , B2, C2)] and two records are shown.
  • the first evaluation unit 21 knows which record of the work content information 24a the worker 40 is performing the work. In this example, the first evaluation unit 21 knows that the worker 40 is working on the first record shown in FIG.
  • the past case information 25a is, as a format, a record in which the record item of the work content information 24a is further associated with the state of the worker who was working on the record and the item of the category.
  • the content of the "worker's state” is the first abstraction data.
  • the work target and procedure of FIG. 10 are the same as those of the first record, but may be different.
  • “first abstraction data XX (graph)” is described in the cell of "worker's state”. This indicates that in reality, a graph of the first abstraction data such as the step function shown in FIG. 9 is associated with it.
  • the work content DB 24 is information for specifying the work content of the worker 40 during work
  • the past case DB 25 is information for specifying the past case corresponding to the work content of the worker 40 during work.
  • the past case information 25a uses the information of the first record as a search key from the past case information 25a. Is searched, and a record that is the same as or similar to the [work target, work procedure] of the first record is extracted as a corresponding record from the past case information 25a. For example, points are given to the work target and the work procedure of the work content information 24a and the past case information 25a.
  • the first evaluation unit 21 can extract the corresponding record from the past case information 25a based on the score.
  • the first risk value is a value calculated by the first evaluation unit 21 based on the first abstraction data 11a.
  • the calculation of the first risk value is as follows.
  • the first evaluation unit 21 recognizes the corresponding record.
  • Corresponding records are past cases.
  • the corresponding record of FIG. 10 is called past information.
  • the first evaluation unit 21 calculates the degree of similarity between the current information and the past information as follows.
  • the first evaluation unit 21 calculates the degree of similarity between the [work target, work procedure] of the first record and the [work target, work procedure] of the corresponding record.
  • the first evaluation unit 21 can calculate the degree of similarity based on the points described above.
  • the first evaluation unit 21 calculates the similarity of categories based on the score.
  • the similarity of the first abstraction data which is graph information the first evaluation unit 21 calculates the similarity by pattern matching, for example.
  • the first evaluation unit 21 calculates the first risk value from each calculated similarity. The higher the similarity, the more dangerous the current state of the worker 40.
  • the risk level is determined, and the determined risk level is determined by the vital data management device 10 which is an implementation example of the vital data abstraction device 910. Send to.
  • the risk level is calculated from the first evaluation unit 21 and the first risk value.
  • the risk level indicates the high work risk of the worker 40. The higher the value of the risk level, the higher the work risk of the worker 40.
  • the first evaluation unit 21 may use the first risk value itself as the risk level.
  • the first evaluation unit 21 compares the first risk value with the already set first threshold value. When the first risk value is larger than the first threshold value, the first evaluation unit 21 transmits the request signal 21a to the vital data management device 10.
  • the request signal 21a includes a risk level. The above is the process of step S103.
  • Step S104 the second abstraction unit 12 receives the request signal 21a.
  • Step S104 corresponds to steps S31, S32, S33, S34, and S35.
  • the second abstraction unit 12 transmits the second abstraction data 12b to the work risk assessment device 20 which is a realization example of the vital data utilization device 920. This will be described in detail below.
  • the second abstraction unit 12 confirms whether or not the worker 40 has consent by confirming the consent data DB 14.
  • the second abstraction unit 12 recognizes who the worker 40 is.
  • the consent of the worker 40 is the consent of the worker 40 that the vital data 41a of the worker 40 of the raw data detected by the wearable sensor 41 may be provided to a third party. If there is consent, the second abstraction unit 12 determines the degree of abstraction of the second abstraction data 12b according to the risk level when the risk level is received.
  • the second abstraction unit 12 abstracts the vital data 41a according to the determined degree of abstraction and generates the second abstraction data 12b.
  • the generation of the second abstraction data 12b is as follows.
  • the second abstraction unit 12 has a changeover switch 12a as shown in FIG.
  • the changeover switch 12a has terminals T0 to T3.
  • the second abstraction unit 12 determines the degree of abstraction according to the risk level.
  • One of the connection between the terminal T0 and the terminal T1, the connection between the terminal T0 and the terminal T2, and the connection between the terminal T0 and the terminal T3 is executed.
  • the risk level received by the second abstraction unit 12 is one of low, medium, and high. Therefore, there are three levels of abstraction: low, medium, and high. Low, medium, and high risk levels correspond to high, medium, and low levels of abstraction.
  • the terminal T1 corresponds to a high level of abstraction
  • the terminal T2 corresponds to a low level of abstraction
  • the terminal T3 corresponds to a low level of abstraction.
  • the second abstraction unit 12 connects the terminal T0 to the terminal T1.
  • the generated second abstraction data 12b has the highest degree of abstraction.
  • the second abstraction data 12b has a lower degree of abstraction than the first abstraction data 11a.
  • the second abstraction unit 12 connects the terminal T0 to the terminal T2.
  • the degree of abstraction of the generated second abstraction data 12b is lower than that of the terminal T1.
  • the second abstraction unit 12 connects the terminal T0 with the terminal T3.
  • the second abstraction unit 12 transmits the raw data, which is the non-abstracted vital data 41a detected by the vital sensor 941, as the second abstraction data 12b to the work risk assessment device 20.
  • the second abstraction unit 12 transmits the generated second abstraction data 12b to the work risk assessment device 20.
  • Step S105 the second evaluation unit 22 receives the second abstraction data 12b.
  • Step S105 corresponds to steps S15, S16, S17, and S19, and when the second evaluation unit 22 receives the second abstraction data 12b, the second abstraction data 12b and the second abstraction data 12b
  • the second comparison data which is comparable vital data, it is evaluated whether or not the second abstraction data 12b represents a risk, and the evaluation result is output.
  • This evaluation corresponds to the calculation of the second risk value.
  • the output of the evaluation result corresponds to the output of the warning signal 22a described later.
  • the second comparison data is, for example, the second abstraction data VV in the corresponding record of the past case vital data information 26a described later.
  • the second evaluation unit 22 When the second abstraction data 12b can be acquired, the second evaluation unit 22 performs a detailed evaluation of the work risk of the worker 40. As a detailed evaluation, the second evaluation unit 22 compares the received second abstraction data 12b with the vital data information of the past case registered in the past case vital data DB 26.
  • the past case vital data information 26a registered in the past case vital data DB 26 is the same as the past case information 25a in FIG. FIG. 11 shows past case vital data information 26a.
  • the "worker's state" is the second abstraction data VV and the second abstraction data WW with respect to the past case information 25a. This difference is surrounded by a dashed frame.
  • the second abstraction data of the past case vital data information 26a is a data format comparable to the second abstraction data 12b. For example, if the second abstraction data 12b is a raw day, the second abstraction data of the past case vital data information 26a is raw data.
  • the second evaluation unit 22 calculates the second risk value in the same manner as in the calculation of the first risk value. In the calculation of the second risk value, the past case information 25a at the time of the first risk value is replaced with the past case vital data information 26a. As shown in FIG. 11, the second evaluation unit 22 extracts the record of “elevator car work” as the corresponding record and calculates the second risk.
  • the second evaluation unit 22 compares the calculated second risk value with the second threshold value. When the second risk value is larger than the second threshold value, the second evaluation unit 22 outputs a warning signal 22a to the warning device 30.
  • Step S106 the warning device 30 issues a warning according to the warning signal 22a.
  • the warning device 30 is, for example, a display device, and displays a warning on the screen.
  • the vital data utilization system 100 of the first embodiment it is possible to provide a device that protects the privacy of vital data and promotes the utilization of vital data.
  • the vital data management device 10 includes a first abstraction unit 11 and a second abstraction unit 12.
  • the work risk evaluation device 20 includes a first evaluation unit 21 and a second evaluation unit 22. Therefore, according to the vital data utilization system 100, it is possible to suppress the expansion of the use of vital data from the viewpoint of privacy and to give an appropriate warning to the worker.
  • FIG. 12 shows a configuration in which the functions of the vital data management device 10 are realized by hardware.
  • the electronic circuit 90 of FIG. 12 is a dedicated electronic circuit that realizes the functions of the first abstraction unit 11 and the second abstraction unit 12 of the vital data management device 10.
  • the electronic circuit 90 is connected to the signal line 91.
  • the electronic circuit 90 is a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, a logic IC, a GA, an ASIC, or an FPGA.
  • GA is an abbreviation for Gate Array.
  • ASIC is an abbreviation for Application Specific Integrated Circuit.
  • FPGA is an abbreviation for Field-Programmable Gate Array.
  • the functions of the components of the vital data management device 10 may be realized by one electronic circuit or may be distributed and realized by a plurality of electronic circuits. Further, some functions of the components of the vital data management device 10 may be realized by an electronic circuit, and the remaining functions may be realized by software.
  • Each of the processor 110 and the electronic circuit 90 is also called a processing circuit.
  • the functions of the first abstraction unit 11, the second abstraction unit 12, the reference vital data DB 13 and the consent data DB 14 may be realized by the processing circuit.
  • the function of the work risk assessment device 20 is realized by software.
  • the function of the work risk assessment device 20 may be realized by the electronic circuit of FIG. 12, similarly to the vital data management device 10. Since the work risk assessment device 20 is the same as the vital data management device 10, the description thereof will be omitted.
  • the wearable sensor 41 and the vital data management device 10 shown in FIG. 1 may be realized as one wearable device.
  • Vital data management device 11 1st abstraction unit, 11a 1st abstraction data, 12 2nd abstraction unit, 12a changeover switch, 12b 2nd abstraction data, 13 reference vital data DB, 13a reference information, 14 consent Data DB, 20 work risk evaluation device, 21 1st evaluation unit, 21a request signal, 22 2nd evaluation unit, 22a warning signal, 23 trigger acquisition unit, 24 work content DB, 24a work content information, 25 past case DB, 25a Past case information, 26 past case vital data DB, 30 warning device, 40 worker, 41 wearable sensor, 41a vital data, 100 vital data utilization system, 910 vital data abstraction device, 920 vital data utilization device, 941 vital sensor.

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Abstract

バイタルデータ管理装置（１０）は、ウェアラブルセンサ（４１）からバイタルデータ（４１ａ）を取得し、バイタルデータ（４１ａ）を抽象化して第１抽象化データ（１１ａ）を生成し、作業リスク評価装置（２０）に送信する第１抽象化部（１１）と、第１抽象化データ（１１ａ）よりも抽象化の度合いの低い第２抽象化データ（１２ｂ）をウェアラブルセンサ（４１）の検出するバイタルデータ（４１ａ）について要求する要求信号（２１ａ）を、第１抽象化データ（１１ａ）の送信の応答として作業リスク評価装置（２０）から受信し、要求信号（２１ａ）の要求する第２抽象化データ（１２ｂ）を、作業リスク評価装置（２０）に送信する第２抽象化部（１２）とを備える。

Description

バイタルデータ抽象化装置、バイタルデータ利用装置、バイタルデータ利用システム、バイタルデータ抽象化プログラム及びバイタルデータ利用プログラム
　本開示は、バイタルデータを利用するバイタルデータ利用システムに関する。
　従来では、プライバシーにかかわるバイタルデータを、複数のサービスで利用できる共通インフラを提供する技術がある。従来技術では、サービスの利用者に確認を求め、確認に対する承諾を得られた場合に、利用者のバイタルデータを使用する。
（例えば、特許文献１）。
特開２００６－０４８４０４号公報
　従来技術の場合、サービスを利用する利用者のバイタルデータを使用する際には、利用者の承諾を得る必要があり、バイタルデータの活用に制限があるという課題があった。
　本開示は、バイタルデータに関してプライバシーを保護するとともに、バイタルデータの活用を促進する装置及びシステムの提供を目的とする。
　本開示に係るバイタルデータ抽象化装置は、
　バイタルデータを検出するバイタルセンサから前記バイタルデータを取得し、前記バイタルデータを抽象化し、抽象化した前記バイタルデータを示す第１抽象化データを、バイタルデータ利用装置に送信する第１抽象化部と、
　前記第１抽象化データよりも抽象化の度合いの低い第２抽象化データを前記バイタルセンサの検出するバイタルデータについて要求する要求信号を、前記第１抽象化データの送信の応答として前記バイタルデータ利用装置から受信し、前記要求信号の要求する前記第２抽象化データを前記バイタルデータ利用装置に送信する第２抽象化部と、
を備える。
　本開示によれば、バイタルデータに関してプライバシーを保護するとともに、バイタルデータの活用を促進する装置を提供できる。
実施の形態１の図で、バイタルデータ利用システム１００の構成を示す図。 実施の形態１の図で、バイタルデータ管理装置１０のハードウェア構成を示す図。 実施の形態１の図で、作業リスク評価装置２０のハードウェア構成を示す図。 実施の形態１の図で、作業リスク評価装置２０の動作概要を説明するフローチャート。 実施の形態１の図で、バイタルデータ管理装置１０の第１抽象化部１１の動作概要のフローチャート。 実施の形態１の図で、バイタルデータ管理装置１０の第２抽象化部１２の動作概要のフローチャート。 実施の形態１の図で、バイタルデータ利用システム１００の動作シーケンス。 実施の形態１の図で、参照バイタルデータＤＢ１３に登録されている参照情報１３ａを示す図。 実施の形態１の図で、グラフ５１と、バイタルデータ４１ａと、第１抽象化データ１１ａとの関係を示す図。 実施の形態１の図で、作業内容情報２４ａと過去事例情報２５ａとを示す図。 実施の形態１の図で、過去事例バイタルデータ情報２６ａを示す図。 実施の形態１の図で、バイタルデータ管理装置１０の機能がハードウェアで実現される構成を示す図。
　以下、実施の形態について、図を用いて説明する。なお、各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。
　実施の形態１．
　図１から図１２を参照して、実施の形態１のバイタルデータ管理装置１０を説明する。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図１は、バイタルデータ利用システム１００の構成を示す。バイタルデータ利用システム１００は、バイタルデータ管理装置１０と作業リスク評価装置２０とを備えている。バイタルデータ管理装置１０は、バイタルデータ抽象化装置９１０の実現例である。また、作業リスク評価装置２０は、バイタルデータ利用装置９２０の実現例である。図１ではバイタルデータ管理装置１０及び作業リスク評価装置２０の機能構成が示されている。バイタルデータ管理装置１０は、第１抽象化部１１、第２抽象化部１２、参照バイタルデータＤＢ１３及び同意データＤＢ１４を備えている。第１抽象化部１１は、作業者４０の装着しているウェアラブルセンサ４１からバイタルデータ４１ａを取得する。バイタルデータ管理装置１０の機能は動作の説明で後述する。作業リスク評価装置２０は、第１評価部２１、第２評価部２２、トリガ取得部２３、作業内容ＤＢ２４、過去事例ＤＢ２５及び過去事例バイタルデータＤＢ２６を備えている。なお、データベースはＤＢと表記した。作業リスク評価装置２０の機能は、動作の説明で後述する。
　図２は、バイタルデータ管理装置１０のハードウェア構成を示す。図２を参照してバイタルデータ管理装置１０のハードウェア構成を説明する。
　バイタルデータ管理装置１０は、コンピュータである。バイタルデータ管理装置１０は、プロセッサ１１０を備える。バイタルデータ管理装置１０は、プロセッサ１１０の他に、主記憶装置１２０、補助記憶装置１３０、入力ＩＦ１４０、出力ＩＦ１５０及び通信ＩＦ１６０といった、他のハードウェアを備える。プロセッサ１１０は、信号線１７０を介して、他のハードウェアと接続され、他のハードウェアを制御する。
　バイタルデータ管理装置１０は、機能要素として、第１抽象化部１１及び第２抽象化部１２を備える。第１抽象化部１１及び第２抽象化部１２の機能は、バイタルデータ抽象化プログラム１０１により実現される。
　プロセッサ１１０は、バイタルデータ抽象化プログラム１０１を実行する装置である。バイタルデータ抽象化プログラム１０１は、第１抽象化部１１及び第２抽象化部１２の機能を実現するプログラムである。プロセッサ１１０は、演算処理を行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ１１０の具体例は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）である。
　主記憶装置１２０は記憶装置である。主記憶装置１２０の具体例は、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）である。主記憶装置１２０は、プロセッサ１１０の演算結果を保持する。
　補助記憶装置１３０は、データを不揮発的に保管する記憶装置である。補助記憶装置１３０の具体例は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）である。また、補助記憶装置１３０は、ＳＤ（登録商標）（Ｓｅｃｕｒｅ　Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｋ）といった可搬記録媒体であってもよい。
補助記憶装置１３０は、バイタルデータ抽象化プログラム１０１、参照バイタルデータＤＢ１３及び同意データＤＢ１４を格納している。参照バイタルデータＤＢ１３及び同意データＤＢ１４はプログラムである。
　入力ＩＦ１４０は、各装置からデータが入力されるポートである。出力ＩＦ１５０は、各種機器が接続され、各種機器にプロセッサ１１０によりデータが出力されるポートである。出力ＩＦ１５０には警告装置３０が接続される。通信ＩＦ１６０は、プロセッサが他の装置と通信するための通信ポートである。
　プロセッサ１１０は、補助記憶装置１３０からバイタルデータ抽象化プログラム１０１を主記憶装置１２０にロードし、主記憶装置１２０からバイタルデータ抽象化プログラム１０１を読み込み実行する。バイタルデータ管理装置１０は、プロセッサ１１０を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、バイタルデータ抽象化プログラム１０１の実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ１１０と同じように、バイタルデータ抽象化プログラム１０１を実行する装置である。
　バイタルデータ抽象化プログラム１０１は、第１抽象化部１１及び第２抽象化部１２の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えた各処理、各手順あるいは各工程をコンピュータに実行させるプログラムである。
　バイタルデータ抽象化プログラム１０１は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納されて提供されてもよいし、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。
　図３は、作業リスク評価装置２０のハードウェア構成を示す。図３を参照して作業リスク評価装置２０のハードウェア構成を説明する。
　作業リスク評価装置２０は、バイタルデータ管理装置１０と同様のコンピュータである。作業リスク評価装置２０の有するハードウェアはバイタルデータ管理装置１０と同じである。作業リスク評価装置２０のハードウェアの符号には１１０ＡのようにＡを追加した。作業リスク評価装置２０についてはバイタルデータ管理装置１０と異なる点を説明する。
　バイタルデータ管理装置１０は、機能要素として、第１評価部２１、第２評価部２２及びトリガ取得部２３を備える。第１評価部２１、第２評価部２２及びトリガ取得部２３の機能は、バイタルデータ利用プログラム２０１により実現される。
　プロセッサ１１０Ａは、バイタルデータ利用プログラム２０１を実行する。バイタルデータ利用プログラム２０１は、第１評価部２１、第２評価部２２及びトリガ取得部２３の機能を実現するプログラムである。
　補助記憶装置１３０Ａは、バイタルデータ利用プログラム２０１、作業内容ＤＢ２４、過去事例ＤＢ２５、過去事例バイタルデータＤＢ２６を格納している。作業内容ＤＢ２４、過去事例ＤＢ２５、過去事例バイタルデータＤＢ２６は、プログラムである。
　バイタルデータ利用プログラム２０１は、第１評価部２１、第２評価部２２及びトリガ取得部２３の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えた各処理、各手順あるいは各工程をコンピュータに実行させるプログラムである。
　バイタルデータ利用プログラム２０１は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納されて提供されてもよいし、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。
＊＊＊動作の説明＊＊＊
　図４は、作業リスク評価装置２０の動作概要を説明するフローチャートである。図４を参照して、作業リスク評価装置２０の動作概要を説明する。
＜ステップＳ１０＞
　ステップＳ１０において、トリガ取得部２３が、作業開始のトリガとして、作業開始を指示する指示信号を受信する。
＜ステップＳ１１＞
　ステップＳ１１において、第１評価部２１が、バイタルデータ管理装置１０から、第１抽象化データ１１ａ及びカテゴリ名を受信する。第１抽象化データ１１ａ及びカテゴリ名は、後述する。
＜ステップＳ１２＞
　ステップＳ１２において、第１評価部２１は、作業内容ＤＢ２４と、過去事例ＤＢ２５とを参照することによって、第１抽象化データ１１ａの表すリスクを示す第１リスク値を計算する。
作業内容ＤＢ２４と、過去事例ＤＢ２５との詳細は後述する。
＜ステップＳ１３＞
　ステップＳ１３において、第１評価部２１は、第１リスク値を、第１閾値と比較する。第１リスク値が第１閾値以下の場合、第１評価部２１の処理はステップＳ１８に進み処理は終了する。ステップＳ１８に進む場合、警告の発生はない。第１リスク値が第１閾値よりも大きい場合、第１評価部２１の処理はステップＳ１４に進む。
＜ステップＳ１４＞
　ステップＳ１４において、第１評価部２１が要求信号２１ａをバイタルデータ管理装置１０に送信する。第１評価部２１が送信された後は、処理は第２評価部２２に移る。
＜ステップＳ１５＞
　ステップＳ１５において、第２評価部２２は、第２抽象化データ１２ｂを取得できたかどうかを判定する。第２抽象化データ１２ｂを取得できない場合、第２評価部２２の処理はステップＳ１９に進み、処理は終了する。テップＳ１９では、第２評価部２２は、警告装置３０へ警告信号２２ａを出力する第２抽象化データ１２ｂを取得できた場合、第２評価部２２の処理はステップＳ１６に進む。
＜ステップＳ１６＞
　ステップＳ１６において、第２評価部２２は、作業者４０の作業リスクの詳細評価を行う。
詳細評価として、第２評価部２２は、バイタルデータ管理装置１０から取得した作業者４０の第２抽象化データ１２ｂを、過去事例バイタルデータＤＢ２６に登録されている過去事例についてのバイタルデータと比較する。第２評価部２２は、この比較結果として第２リスク値を計算し、第２リスク値を第２閾値と比較する。
＜ステップＳ１７＞
　ステップＳ１７において、第２評価部２２は、第２リスク値を、第２閾値と比較する。第２リスク値が第２閾値以下の場合、第１評価部２１の処理はステップＳ１８に進み処理は終了する。第２リスク値が第２閾値よりも大きい場合、第２評価部２２の処理はステップＳ１９に進む。
　以上が作業リスク評価装置２０の動作の概要である。
　図５は、バイタルデータ管理装置１０の第１抽象化部１１の動作概要のフローチャートである。図５を参照して、第１抽象化部１１の動作概要を説明する。
＜ステップＳ２１＞
　ステップＳ２１において、第１抽象化部１１は、ウェアラブルセンサ４１からバイタルデータ４１ａを取得する。バイタルセンサ９４１であるウェアラブルセンサ４１は、作業中の作業者４０が装着している。
＜ステップＳ２２＞
　ステップＳ２２において、第１抽象化部１１は、参照バイタルデータＤＢ１３に登録されている各カテゴリの中から、バイタルデータ４１ａに類似するバイタルデータの抽出を試みる。
＜ステップＳ２３＞
　ステップＳ２３において、第１抽象化部１１は、参照バイタルデータＤＢ１３に、バイタルデータ４１ａに類似するバイタルデータが対応付いているカテゴリがあるか判定する。バイタルデータ４１ａに類似するバイタルデータが対応付いているカテゴリがない場合、第１抽象化部１１の処理はステップＳ２４に進み、処理は終了する。バイタルデータ４１ａに類似するバイタルデータが対応付いているカテゴリが有る場合、第１抽象化部１１の処理はステップＳ２５に進む。
＜ステップＳ２４＞
　ステップＳ２４において、第１抽象化部１１は、バイタルデータ４１ａの作業者４０を、通常状態と判定する。
＜ステップＳ２５＞
　ステップＳ２５において、第１抽象化部１１は、バイタルデータ４１ａに類似するバイタルデータが対応付いているカテゴリのカテゴリ名を、参照バイタルデータＤＢ１３から抽出する。また、第１抽象化部１１は、バイタルデータ４１ａを抽象化して、第１抽象化データ１１ａを生成する。ステップＳ２５の詳細は、図７のシーケンスで説明する。
＜ステップＳ２６＞
　ステップＳ２６において、第１抽象化部１１は、カテゴリ名と第１抽象化データ１１ａとを、作業リスク評価装置２０に送信する。以上が第１抽象化部１１の動作概要である。
　図６は、バイタルデータ管理装置１０の第２抽象化部１２の動作概要のフローチャートである。図６を参照して、第２抽象化部１２の動作概要を説明する。
＜ステップＳ３１＞
　ステップＳ３１において、第２抽象化部１２は、作業リスク評価装置２０から、第２抽象化データ１２ｂを要求する要求信号２１ａを受信する。
＜ステップＳ３２＞
　ステップＳ３２において、第２抽象化部１２は、同意データＤＢ１４を確認することにより、作業者４０の同意が有るかを確認する。作業者４０の同意がない場合、第２抽象化部１２の処理はステップＳ３６に進み、処理は終了する。作業者４０の同意が有る場合、第２抽象化部１２の処理はステップＳ３４に進む。
＜ステップＳ３４＞
　ステップＳ３４において、第２抽象化部１２は、バイタルデータ４１ａから第２抽象化データ１２ｂを生成する。
＜ステップＳ３５＞
　ステップＳ３５において、第２抽象化部１２は、第２抽象化データ１２ｂを、作業リスク評価装置２０に送信する。以上が第２抽象化部１２の動作概要である。
　図７は、バイタルデータ利用システム１００の動作シーケンスである。図７を参照して、バイタルデータ利用システム１００の動作を詳しく説明する。以下の動作の説明では、バイタルデータ抽象化装置９１０の実現例であるバイタルデータ管理装置１０の動作手順は、バイタルデータ抽象化方法に相当する。バイタルデータ抽象化装置９１０の実現例であるバイタルデータ管理装置１０の動作を実現するプログラムは、バイタルデータ抽象化プログラム１０１に相当する。バイタルデータ利用装置９２０の実現例である作業リスク評価装置２０の動作手順は、バイタルデータ利用方法に相当する。バイタルデータ利用装置９２０の実現例である作業リスク評価装置２０の動作を実現するプログラムは、バイタルデータ利用プログラムに相当する。
＜ステップＳ１０１＞
　ステップＳ１０１において、バイタルデータ管理装置１０の第１抽象化部１１は、作業者４０の身に着けているウェアラブルセンサ４１からバイタルデータ４１ａを取得する。ステップＳ１０１は、ステップＳ２１に同じである。
＜ステップＳ１０２＞
　ステップＳ２２において、第１抽象化部１１は、バイタルデータ４１ａを抽象化する。ステップＳ１０２は、ステップＳ２２、Ｓ２３、Ｓ２５、Ｓ２６に対応する。第１抽象化部１１は、バイタルデータ４１ａを検出するバイタルセンサ９４１からバイタルデータ４１ａを取得し、バイタルデータ４１ａを抽象化し、抽象化したバイタルデータ４１ａを示す第１抽象化データ１１ａを送信する。以下に具体的に説明する。
　第１抽象化部１１は、参照バイタルデータＤＢ１３に登録されている各カテゴリの中から、バイタルデータ４１ａに類似するバイタルデータの抽出を試みる。
　図８は、参照バイタルデータＤＢ１３に登録されている参照情報１３ａを示す。図８に示すように、参照情報１３ａは各カテゴリを有する。各カテゴリには、生データであるバイタルデータが対応付いている。生データは、ウェアラブルセンサ４１で検出され、かつ、抽象化されていないバイタルデータである。図８では、カテゴリ「眠気有り」に、グラフ５１で示されるバイタルデータが対応付いており、テゴリ「体調不良」に、グラフ５２で示されるバイタルデータが対応付いている。グラフ５１及びグラフ５２は、横軸が時間であり、縦軸が脈動のようなバイタル値である。グラフ５１では、バイタル値はレベルＬＶ１を中心に微小振動している。グラフ５２では、バイタル値はレベルＬＶ２を中心に大きく振動している。
　第１抽象化部１１は、参照情報１３ａに、バイタルデータ４１ａに類似するバイタルデータが対応付いているカテゴリがあるか判定する。この例では、ウェアラブルセンサ４１から取得したバイタルデータ４１ａは、グラフ５１に類似しているとする。すなわち、第１抽象化部１１は、
バイタルデータ４１ａに類似するバイタルデータが対応付いているカテゴリが「眠気あり」と判定する。この場合、第１抽象化部１１は、参照情報１３ａからカテゴリ名として「眠気あり」を抽出する。
　また、第１抽象化部１１は、以下のように、第１抽象化データ１１ａを生成する。
　図９は、グラフ５１と、バイタルデータ４１ａと、第１抽象化データ１１ａとの関係を示す。第１抽象化データ１１ａのグラフでは、横軸は時間であり縦軸はバイタル値である。図９は、第１抽象化部１１が、グラフ５１と、生データであるバイタルデータ４１ａとから、第１抽象化データ１１ａを生成したことを示している。第１抽象化部１１は第１抽象化データ１１ａを以下のように生成する。第１抽象化部１１はグラフ５１と第１抽象化データ１１ａのグラフとを比較する。第１抽象化部１１は、第１抽象化データ１１ａのグラフにおいて、バイタル値がＬＶ１以上の値をＬＶ１に変換し、ＬＶ１を下回る値を０に変換する。この変換によって第１抽象化部１１は、バイタルデータ４１ａを図９に示すステップ関数に抽象化する。
　第１抽象化部１１は、カテゴリ名である「眠気有り」と、ステップ関数の形状の第１抽象化データ１１ａとを、作業リスク評価装置２０に送信する。
＜ステップＳ１０３＞
　ステップＳ１０３において、第１評価部２１は、カテゴリ名である「眠気有り」と、第１抽象化データ１１ａとを、バイタルデータ管理装置１０から受信する。ステップＳ１０３は、ステップＳ１１，Ｓ１２，Ｓ１３、Ｓ１４に対応する。第１評価部２１は、第１抽象化データ１１ａを受信し、第１抽象化データ１１ａと、第１抽象化データ１１ａと比較可能なバイタルデータである第１比較データとに基づいて、第１抽象化データ１１ａがリスクを表しているかどうか評価する。この評価は第１リスク値の計算に相当する。また、第１比較データは、例えば、後述する対応レコードにおける第１抽象化データＸＸである。第１比較データである第１抽象化データＸＸは、バイタルセンサ９４１を装着している作業者４０と異なる作業者に装着されたバイタルセンサで検出されたバイタルデータから抽象化されている。第１評価部２１は、第１抽象化データ１１ａがリスクを表していると評価すると、すなわち、第１リスク値が第１閾値より大きいと判定すると、第１抽象化データ１１ａよりも抽象化の度合いの低い第２抽象化データ１２ｂを、バイタルセンサ９４１の検出するバイタルデータ４１ａについて要求する要求信号２１ａを、バイタルデータ抽象化装置９１０の実現例であるバイタルデータ管理装置１０に送信する。
　第１リスク値の計算方法を以下に説明する。
　第１評価部２１は、バイタルセンサ９４１を装着している作業者４０の作業内容が登録されている作業内容ＤＢ２４と、複数の作業者の各作業者の作業内容と第１比較データとが対応付いている過去事例ＤＢ２５とを用いて、第１抽象化データ１１ａがリスクを表しているかどうか評価する。リスクを表しているかどうか評価の評価とは、第１リスク値を計算し、第１リスク値と第１閾値との大小を判定することを意味する。後述の第２評価部２２による詳細評価も同様である。
　図１０は、作業内容ＤＢ２４に登録されている作業内容情報２４ａと、過去事例ＤＢ２５に登録されている過去事例情報２５ａとを示す。
＜作業内容情報２４ａ＞
　作業内容情報２４ａは、作業対象と作業手順をと項目に含む１レコードである。図１０の例では、［作業対象，作業手順］＝［エレベータのかご上作業，（Ａ１，Ｂ，１，Ｃ１）］と、［作業対象，作業手順］＝［昇降路内部の作業，（Ａ２，Ｂ２，Ｃ２）］との２つのレコードを示している。第１評価部２１は、作業者４０が作業内容情報２４ａのどのレコードに該当する作業をしているか知っている。この例では、第１評価部２１は、作業者４０が図１０に示す第１レコードの作業をしていることを知っている。
＜過去事例情報２５ａ＞
　過去事例情報２５ａは、形式としては、作業内容情報２４ａのレコード項目に、さらに、そのレコードの作業をしていた作業者の状態及びカテゴリの項目が対応付いているレコードである。「作業者の状態」の内容は、第１抽象化データである。図１０の作業対象及び手順は、第１レコードと同じであるが、異なる場合もある。図１０では「作業者の状態」のセルに、「第１抽象化データＸＸ（グラフ）」と記載している。これは、現実には図９に示すステップ関数のような第１抽象化データのグラフが対応付いていることを示す。
　作業内容ＤＢ２４は、作業中の作業者４０の作業内容を特定する情報であり、過去事例ＤＢ２５は、作業中の作業者４０の作業内容に対応する、過去の事例を特定する情報である。
＜対応レコードの抽出＞
　以下に対応レコードに抽出を説明する。第１評価部２１は、作業中の作業者４０の作業内容が第１レコードに該当すると知っているので、過去事例情報２５ａの中から、第１レコードの情報を検索キーとして、過去事例情報２５ａを検索し、過去事例情報２５ａから、第１レコードの［作業対象，作業手順］に同一または類似するレコードを、対応レコードとして抽出する。例えば、作業内容情報２４ａ及び過去事例情報２５ａの作業対象及び作業手順には点数が付与されている。第１評価部２１は、過去事例情報２５ａから点数に基づいて対応レコードを抽出できる。
＜第１リスク値の計算＞
　第１リスク値とは、第１評価部２１が、第１抽象化データ１１ａに基づき計算する値である。
　第１リスク値の計算は、以下の様である。第１評価部２１は、現在の情報として、（１）第１レコード、（２）バイタルデータ管理装置１０から受信した第１抽象化データ１１ａ及びカテゴリ名＝「眠気有り」、を認識している。これらを（１）及び（２）の情報を現在情報と呼ぶ。第１評価部２１は、対応レコードを認識している。対応レコードは過去事例である。図１０の対応レコードを過去情報と呼ぶ。第１評価部２１は、現在情報と過去情報との類似度を、以下のように計算する。まず、第１評価部２１は、第１レコードの［作業対象，作業手順］と、対応レコードの［作業対象，作業手順］との類似度を計算する。第１評価部２１は上記で述べた点数に基づき、類似度を計算できる。次に、第１評価部２１は、バイタルデータ管理装置１０から受信した「第１抽象化データ１１ａ及びカテゴリ名＝「眠気有り」」と、対応レコードの「「第１抽象化データＸＸ」及びカテゴリ＝「眠気有り」」との類似度を計算する。例えばカテゴリについては点数が付与されている。第１評価部２１は点数に基づきカテゴリの類似度を計算する。またグラフ情報である第１抽象化データの類似度については、第１評価部２１は例えばパターンマッチングによって類似度を計算する。第１評価部２１は、計算した各類似度から第１リスク値を計算する。類似度が高いほど、作業者４０の現在の状態は危険である。第１評価部２１は、第１抽象化データ１１ａがリスクを表していると評価するとリスクレベルを決定し、決定したリスクレベルを、バイタルデータ抽象化装置９１０の実現例であるバイタルデータ管理装置１０に送信する。第１評価部２１、第１リスク値からリスクレベルを計算する。リスクレベルは作業者４０の作業リスクの高さを示す。リスクレベルの値が高いほど、作業者４０の作業リスクは高い。なお、第１評価部２１は、リスクレベルとして、第１リスク値そのものを使用してもよい。
　第１評価部２１は、第１リスク値を、既に設定されている第１閾値と比較する。第１リスク値が第１閾値よりも大きい場合、第１評価部２１は、バイタルデータ管理装置１０に要求信号２１ａを送信する。要求信号２１ａはリスクレベルを含む。以上がステップＳ１０３の処理である。
＜ステップＳ１０４＞
　ステップＳ１０４において、第２抽象化部１２は、要求信号２１ａを受信する。ステップＳ１０４は、ステップＳ３１，Ｓ３２，Ｓ３３、Ｓ３４、Ｓ３５に対応する。第２抽象化部１２は、要求信号２１ａを受信した場合に、第２抽象化データ１２ｂを、バイタルデータ利用装置９２０の実現例である作業リスク評価装置２０に送信する。以下に具体的に説明する。
＜ステップＳ３２＞
　第２抽象化部１２は、同意データＤＢ１４を確認することにより、作業者４０の同意が有るかを確認する。なお、第２抽象化部１２は、作業者４０が誰であるかを認識している。作業者４０の同意とは、ウェアラブルセンサ４１によって検出される生データの作業者４０のバイタルデータ４１ａを、第三者に提供して良いという作業者４０の同意である。同意がある場合、第２抽象化部１２は、リスクレベルを受信したときには、リスクレベルに応じて第２抽象化データ１２ｂの抽象化の度合いを決定する。第２抽象化部１２は、決定した抽象化の度合に従ってバイタルデータ４１ａを抽象化し、第２抽象化データ１２ｂを生成する。第２抽象化データ１２ｂの生成は以下の様である。第２抽象化部１２は図１のように、切替スイッチ１２ａを有している。切替スイッチ１２ａは端子Ｔ０から端子Ｔ３を有する。第２抽象化部１２は、リスクレベルに従って、抽象化度合いを決定する。この例では、第２評価部２２は、「リスクレベル＝抽象化度合い」と決定する。端子Ｔ０と端子Ｔ１との接続、端子Ｔ０と端子Ｔ２との接続、端子Ｔ０と端子Ｔ３との接続、とのいずれかの接続を実行する。ここで、第２抽象化部１２の受信するリスクレベルは、低、中、高の３つのうちいずれかとする。よって、抽象化の度合は、低、中、高の３つである。リスクレベルの低、中、高は、抽象化度合の、高、中、低に対応する。ここで端子Ｔ１は抽象化の高に、端子Ｔ２は抽象化の中に、端子Ｔ３は抽象化の低に、対応している。受信したリスクレベルが低のとき、第２抽象化部１２は端子Ｔ０を端子Ｔ１と接続する。この場合、生成される第２抽象化データ１２ｂは、最も抽象度が高い。但し、この第２抽象化データ１２ｂは、第１抽象化データ１１ａよりも抽象度は低い。受信したリスクレベルが中のとき、第２抽象化部１２は端子Ｔ０を端子Ｔ２と接続する。この場合、生成される第２抽象化データ１２ｂの抽象化の度合は、端子Ｔ１のときよりも低い。受信したリスクレベルが高のとき、第２抽象化部１２は端子Ｔ０を端子Ｔ３と接続する。この場合、第２抽象化部１２は、第２抽象化データ１２ｂとして、バイタルセンサ９４１の検出する、抽象化されていないバイタルデータ４１ａである生データを作業リスク評価装置２０へ送信する。
　第２抽象化部１２は、生成した第２抽象化データ１２ｂを、作業リスク評価装置２０に送信する。
＜ステップＳ１０５＞
　ステップＳ１０５において、第２評価部２２が第２抽象化データ１２ｂを受信する。ステップＳ１０５は、ステップＳ１５、Ｓ１６，Ｓ１７，Ｓ１９に対応する、第２評価部２２は、第２抽象化データ１２ｂを受信した場合に、第２抽象化データ１２ｂと、第２抽象化データ１２ｂと比較可能なバイタルデータである第２比較データとに基づいて、第２抽象化データ１２ｂがリスクを表しているかどうか評価し、評価結果を出力する。この評価は第２リスク値の計算に相当する。評価結果の出力は、後述する警告信号２２ａの出力に相当する。また、第２比較データは、例えば、後述する過去事例バイタルデータ情報２６ａの対応レコードにおける第２抽象化データＶＶである。
　第２抽象化データ１２ｂを取得できた場合、第２評価部２２は、作業者４０の作業リスクの詳細評価を行う。詳細評価として、第２評価部２２は、受信した第２抽象化データ１２ｂを、過去事例バイタルデータＤＢ２６に登録されている過去事例のバイタルデータ情報と比較する。過去事例バイタルデータＤＢ２６に登録されている過去事例バイタルデータ情報２６ａは、図１０の過去事例情報２５ａと同様である。
　図１１は、過去事例バイタルデータ情報２６ａを示す。過去事例バイタルデータ情報２６ａは、過去事例情報２５ａに対して、「作業者の状態」が、第２抽象化データＶＶ及び第２抽象化データＷＷとなっている。この相違を破線の枠で囲んでいる。過去事例バイタルデータ情報２６ａの第２抽象化データは、第２抽象化データ１２ｂと比較の可能なデータ形式である。例えば、第２抽象化データ１２ｂが生デーあれば、過去事例バイタルデータ情報２６ａの第２抽象化データは生データである。第２評価部２２は、第１リスク値の計算のときと同様に、第２リスク値を計算する。第２リスク値の計算では、第１リスク値の際の過去事例情報２５ａが過去事例バイタルデータ情報２６ａに入れ替わる。第２評価部２２は図１１に示すように、「エレベータのかご上作業」のレコードを対応レコードとして抽出し、第２リスクを計算する。
　第２評価部２２は、計算した第２リスク値を、第２閾値と比較する。第２リスク値が第２閾値よりも大きい場合、第２評価部２２は警告装置３０へ警告信号２２ａ出力する。
＜ステップＳ１０６＞
　ステップＳ１０６において、警告装置３０は警告信号２２ａに従って警告を発する。警告装置３０は例えば表示装置であり、警告を画面表示する。
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
　実施の形態１のバイタルデータ利用システム１００によれば、バイタルデータに関してプライバシーを保護するとともに、バイタルデータの活用を促進する装置を提供できる。
　また、バイタルデータ利用システム１００ではバイタルデータ管理装置１０が第１抽象化部１１及び第２抽象化部１２を備えている。また作業リスク評価装置２０が第１評価部２１及び第２評価部２２を備えている。よって、バイタルデータ利用システム１００によれば、プライバシーの観点からバイタルデータの利用拡大を抑制しつつ、かつ、作業者への適切な警告を実施できる。
＜ハードウェア構成の補足＞
　図１０のバイタルデータ管理装置１０ではバイタルデータ管理装置１０の機能がソフトウェアで実現されるが、バイタルデータ管理装置１０の機能がハードウェアで実現されてもよい。図１２は、バイタルデータ管理装置１０の機能がハードウェアで実現される構成を示す。図１２の電子回路９０は、バイタルデータ管理装置１０の、第１抽象化部１１及び第２抽象化部１２の機能を実現する専用の電子回路である。電子回路９０は、信号線９１に接続している。電子回路９０は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＡＳＩＣ、または、ＦＰＧＡである。ＧＡは、Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙの略語である。ＡＳＩＣは、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔの略語である。ＦＰＧＡは、Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙの略語である。バイタルデータ管理装置１０の構成要素の機能は、１つの電子回路で実現されてもよいし、複数の電子回路に分散して実現されてもよい。また、バイタルデータ管理装置１０の構成要素の一部の機能が電子回路で実現され、残りの機能がソフトウェアで実現されてもよい。
　プロセッサ１１０と電子回路９０の各々は、プロセッシングサーキットリとも呼ばれる。バイタルデータ管理装置１０において、第１抽象化部１１、第２抽象化部１２、参照バイタルデータＤＢ１３及び同意データＤＢ１４の機能がプロセッシングサーキットリにより実現されてもよい。
　図３の作業リスク評価装置２０では作業リスク評価装置２０の機能がソフトウェアで実現される。作業リスク評価装置２０の機能が、バイタルデータ管理装置１０と同様に、図１２の電子回路で実現されてもよい。作業リスク評価装置２０についてはバイタルデータ管理装置１０と同様であるので説明は省略する。
　なお、図１に示すウェアラブルセンサ４１とバイタルデータ管理装置１０とは、一つのウェアラブルデバイスとして実現されてもよい。
　１０　バイタルデータ管理装置、１１　第１抽象化部、１１ａ　第１抽象化データ、１２　第２抽象化部、１２ａ　切替スイッチ、１２ｂ　第２抽象化データ、１３　参照バイタルデータＤＢ、１３ａ　参照情報、１４　同意データＤＢ、２０　作業リスク評価装置、２１　第１評価部、２１ａ　要求信号、２２　第２評価部、２２ａ　警告信号、２３　トリガ取得部、２４　作業内容ＤＢ、２４ａ　作業内容情報、２５　過去事例ＤＢ、２５ａ　過去事例情報、２６　過去事例バイタルデータＤＢ、３０　警告装置、４０　作業者、４１　ウェアラブルセンサ、４１ａ　バイタルデータ、１００　バイタルデータ利用システム、９１０　バイタルデータ抽象化装置、９２０　バイタルデータ利用装置、９４１　バイタルセンサ。

Claims (10)

  1. 　バイタルデータを検出するバイタルセンサから前記バイタルデータを取得し、前記バイタルデータを抽象化し、抽象化した前記バイタルデータを示す第１抽象化データを、バイタルデータ利用装置に送信する第１抽象化部と、
    　前記第１抽象化データよりも抽象化の度合いの低い第２抽象化データを前記バイタルセンサの検出するバイタルデータについて要求する要求信号を、前記第１抽象化データの送信の応答として前記バイタルデータ利用装置から受信し、前記要求信号の要求する前記第２抽象化データを前記バイタルデータ利用装置に送信する第２抽象化部と、
    を備えるバイタルデータ抽象化装置。
  2. 　バイタルデータを検出するバイタルセンサの取得した前記バイタルデータが抽象化された前記バイタルデータを示す第１抽象化データを送信するバイタルデータ抽象化装置から前記第１抽象化データを受信し、前記第１抽象化データと、前記第１抽象化データと比較可能なバイタルデータである第１比較データとに基づいて、前記第１抽象化データがリスクを表しているかどうか評価し、前記第１抽象化データがリスクを表していると評価すると、前記第１抽象化データよりも抽象化の度合いの低い第２抽象化データを前記バイタルセンサの検出するバイタルデータについて要求する要求信号を、前記バイタルデータ抽象化装置に送信する第１評価部と、
    前記バイタルデータ抽象化装置から前記第２抽象化データを受信した場合に、前記第２抽象化データと、前記第２抽象化データと比較可能なバイタルデータである第２比較データとに基づいて、前記第２抽象化データがリスクを表しているかどうか評価し、評価結果を出力する第２評価部と、
    を備えるバイタルデータ利用装置。
  3. 　バイタルデータを検出するバイタルセンサから前記バイタルデータを取得し、前記バイタルデータを抽象化し、抽象化した前記バイタルデータを示す第１抽象化データを送信する第１抽象化部を備えるバイタルデータ抽象化装置と、
    　前記第１抽象化データを受信し、前記第１抽象化データと、前記第１抽象化データと比較可能なバイタルデータである第１比較データとに基づいて、前記第１抽象化データがリスクを表しているかどうか評価し、前記第１抽象化データがリスクを表していると評価すると、前記第１抽象化データよりも抽象化の度合いの低い第２抽象化データを前記バイタルセンサの検出するバイタルデータについて要求する要求信号を、前記バイタルデータ抽象化装置に送信する第１評価部を備えるバイタルデータ利用装置と、
    を備え、
    　前記バイタルデータ抽象化装置は、さらに、
    　前記要求信号を受信した場合に、前記第２抽象化データを前記バイタルデータ利用装置に送信する第２抽象化部を備え、
    　前記バイタルデータ利用装置は、さらに、
    　前記第２抽象化データを受信した場合に、前記第２抽象化データと、前記第２抽象化データと比較可能なバイタルデータである第２比較データとに基づいて、前記第２抽象化データがリスクを表しているかどうか評価し、評価結果を出力する第２評価部を備えるバイタルデータ利用システム。
  4. 　前記バイタルセンサは、
    　作業者が装着しており、
    　前記第１比較データは、
    　前記バイタルセンサを装着している前記作業者と異なる作業者に装着されたバイタルセンサで検出されたバイタルデータから抽象化されている請求項３に記載のバイタルデータ利用システム。
  5. 　前記第１評価部は、
    　前記バイタルセンサを装着している前記作業者の作業内容が登録されている作業内容データベースと、複数の作業者の各作業者の作業内容と前記第１比較データとが対応付いている過去事例データベースとを用いて、前記第１抽象化データがリスクを表しているかどうか評価する請求項４に記載のバイタルデータ利用システム。
  6. 　前記第１評価部は、
    　前記第１抽象化データがリスクを表していると評価するとリスクレベルを決定し、決定した前記リスクレベルを前記バイタルデータ抽象化装置に送信し、
    　前記第２抽象化部は、
    　前記リスクレベルを受信した場合に、前記リスクレベルに応じて前記第２抽象化データの抽象化の度合いを決定する請求項３から請求項５のいずれか１項に記載のバイタルデータ利用システム。
  7. 　前記第２抽象化部は、
    　前記第２抽象化データとして、前記バイタルセンサの検出する、抽象化されていないバイタルデータである生データを送信する請求項３から請求項６のいずれか１項に記載のバイタルデータ利用システム。
  8. 　前記バイタルデータ抽象化装置は、
    　ウェアラブルデバイスである請求項３から請求項５のいずれか１項に記載のバイタルデータ利用システム。
  9. 　コンピュータに、
    　バイタルデータを検出するバイタルセンサから前記バイタルデータを取得し、前記バイタルデータを抽象化し、抽象化した前記バイタルデータを示す第１抽象化データを、バイタルデータ利用装置に送信する第１抽象化処理と、
    　前記第１抽象化データよりも抽象化の度合いの低い第２抽象化データを前記バイタルセンサの検出するバイタルデータについて要求する要求信号を、前記第１抽象化データの送信の応答として前記バイタルデータ利用装置から受信し、前記要求信号の要求する前記第２抽象化データを前記バイタルデータ利用装置に送信する第２抽象化処理と、
    を実行させるバイタルデータ抽象化プログラム。
  10. 　コンピュータに、
    　バイタルデータを検出するバイタルセンサの取得した前記バイタルデータが抽象化された前記バイタルデータを示す第１抽象化データを送信するバイタルデータ抽象化装置から前記第１抽象化データを受信し、前記第１抽象化データと、前記第１抽象化データと比較可能なバイタルデータである第１比較データとに基づいて、前記第１抽象化データがリスクを表しているかどうか評価し、前記第１抽象化データがリスクを表していると評価すると、前記第１抽象化データよりも抽象化の度合いの低い第２抽象化データを前記バイタルセンサの検出するバイタルデータについて要求する要求信号を、前記バイタルデータ抽象化装置に送信する第１評価処理と、
    　前記バイタルデータ抽象化装置から前記第２抽象化データを受信した場合に、前記第２抽象化データと、前記第２抽象化データと比較可能なバイタルデータである第２比較データとに基づいて、前記第２抽象化データがリスクを表しているかどうか評価し、評価結果を出力する第２評価処理と、
    を実行させるバイタルデータ利用プログラム。
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