WO2021246370A1 - 情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム Download PDF

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WO2021246370A1
WO2021246370A1 PCT/JP2021/020701 JP2021020701W WO2021246370A1 WO 2021246370 A1 WO2021246370 A1 WO 2021246370A1 JP 2021020701 W JP2021020701 W JP 2021020701W WO 2021246370 A1 WO2021246370 A1 WO 2021246370A1
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blood pressure
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滉允 清水
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株式会社Arblet
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
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    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/20—Analytics; Diagnosis

Definitions

  • This disclosure relates to an information processing system, a server, an information processing method, and a program that provide user support data based on measurement data acquired from a measuring device.
  • a blood pressure information measuring system that acquires a user's electrocardiographic waveform data and pulse waveform data from a measuring device and generates blood pressure information is known (see, for example, Patent Document 1).
  • a development support server that generates a mathematical model that is a causal relationship for performing an operation from a user's measurement data to biometric information data and provides the mathematical model so that it can be used is also known (for example, Patent Document 2). reference.).
  • the number of stroke patients is about 300,000 a year, and the recurrence rate is said to be 50% in 10 years.
  • Health management for recurrence prevention centering on daily blood pressure control is especially necessary. High in sex.
  • the information processing system is an information processing system that receives measurement data from a measuring device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generates biometric data and user support data from the measured data. Therefore, it is provided with a biometric data generation unit that executes a predetermined calculation on the measurement data and generates the biometric data, and a user support data generation unit that generates transition data generated based on the biometric data.
  • the biometric data is biometric data as a result of performing a predetermined thinning correction on the biometric data, and the biometric data includes blood pressure information, heartbeat information, blood oxygen amount information, maximum oxygen intake information, and respiration. At least one of the number and body temperature information.
  • the server in one aspect of the present disclosure is a server that receives measurement data from a measuring device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generates biometric data and user support data from the measured data.
  • the biometric data is provided with a biometric data generation unit that executes a predetermined operation on the measurement data and generates the biometric data, and a user support data generation unit that generates transition data generated based on the biometric data.
  • the information processing method is an information processing method in which measurement data is received from a measuring device worn by a user via a network at a predetermined cycle, and biometric data and user support data are generated from the measured data. Therefore, the biometric data generation unit executes a predetermined operation on the measurement data to generate the biometric data, and the user support data generation unit generates transitional data generated based on the biometric data.
  • the biometric data is biometric data as a result of performing a predetermined thinning correction on the biometric data, and the biometric data includes blood pressure information, heartbeat information, blood oxygen level information, and maximum. At least one of oxygen intake information, respiratory rate, and body temperature information.
  • the program according to one aspect of the present disclosure is an information processing method in which measurement data is received from a measuring device worn by a user via a network at a predetermined cycle, and biometric data and user support data are generated from the measured data.
  • the information processing method is a program to be executed by a computer, in which the biometric data generation unit executes a predetermined operation on the measurement data to generate the biometric data, and the user support data generation unit.
  • the biometric data includes a step of generating transitional data generated based on the biometric data, and the biometric data is biometric data as a result of performing a predetermined thinning correction on the biometric data. , Blood pressure information, heartbeat information, blood oxygen level information, maximum oxygen intake information, respiratory rate, body temperature information at least one of them.
  • the information processing system is based on measurement data via a user support data generation unit, and user support data including advice, alerts, transition data, etc. for improving a blood pressure state in particular. To generate.
  • user support data including advice, alerts, transition data, etc. for improving a blood pressure state in particular.
  • the user can easily acquire an improvement process for achieving the target step-down value, and the convenience of the user is improved.
  • FIG. 1 It is a block block diagram which shows the information processing system which concerns on one Embodiment of this disclosure. It is a figure which shows the hardware configuration of the management server 100 of FIG. It is a block diagram illustrating the function of the storage unit 120 and the control unit 130 of FIG. It is a schematic diagram which shows the example of the tag information associated with the measurement data of FIG. It is a figure for demonstrating the example of the electrocardiographic waveform and the pulse waveform measured by the measuring apparatus 300 of FIG. It is a flowchart which shows the example of the processing of the information processing system 1 of FIG.
  • An information processing system that receives measurement data from a measurement device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generates biometric data and user support data from the measurement data.
  • a biometric data generation unit that executes a predetermined operation on the measurement data and generates the biometric data, It is equipped with a user support data generation unit that generates transition data generated based on the biometric data.
  • the biometric data is biometric data as a result of performing a predetermined thinning correction on the biometric data.
  • the biological data is at least one of blood pressure information, heartbeat information, blood oxygen amount information, maximum oxygen uptake information, respiratory rate, and body temperature information.
  • Predetermined decimation correction is performed according to the result of comparing the motion information and the reference motion information.
  • Predetermined decimation correction is performed according to the rest period information, The information processing system according to any one of items 1 and 2, wherein the information processing system is characterized by the above.
  • the biometric data includes at least blood pressure information.
  • the user support data generation unit notifies information related to the user's exercise information according to the result of comparing the blood pressure reduction target value and the blood pressure transition data.
  • the biometric data includes at least blood pressure information.
  • the user support data generation unit notifies information related to the lower limit of blood pressure according to the result of comparing the lower limit of blood pressure and blood pressure information.
  • the information processing system according to any one of items 1 to 4, wherein the information processing system is characterized by the above.
  • the user support data generation unit detects an abnormality in the biometric data
  • the user support data generation unit sends a notification indicating the abnormality and the transition data to the contact linked to the user information.
  • the information processing system according to item 1 to item 5 wherein the information processing system is characterized by the above.
  • a server that receives measurement data from a measurement device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generates biometric data and user support data from the measurement data.
  • a biometric data generation unit that executes a predetermined operation on the measurement data and generates the biometric data, It is equipped with a user support data generation unit that generates transition data generated based on the biometric data.
  • the biometric data is biometric data as a result of performing a predetermined thinning correction on the biometric data.
  • the biological data is at least one of blood pressure information, heartbeat information, blood oxygen amount information, maximum oxygen uptake information, respiratory rate, and body temperature information.
  • a server that features that. [Item 8] It is an information processing method that receives measurement data from a measurement device worn by a user via a network at a predetermined cycle and generates biometric data and user support data from the measurement data.
  • the biometric data is biometric data as a result of performing a predetermined thinning correction on the biometric data.
  • the biological data is at least one of blood pressure information, heartbeat information, blood oxygen amount information, maximum oxygen uptake information, respiratory rate, and body temperature information.
  • the information processing method is A step of executing a predetermined operation on the measurement data by the biometric data generation unit to generate the biometric data, and a step of generating the biometric data. Including a step of generating transition data generated based on the biometric data by the user support data generation unit.
  • the biometric data is biometric data as a result of performing a predetermined thinning correction on the biometric data.
  • the biological data is at least one of blood pressure information, heartbeat information, blood oxygen amount information, maximum oxygen uptake information, respiratory rate, and body temperature information.
  • FIG. 1 is a block configuration diagram showing an information processing system 1 according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the information information system 1 receives, for example, user's measurement data from a measurement device 300 via a network NW at a management server 100 at a predetermined periodic timing, and performs a predetermined calculation on the measurement data. It is a system that generates biometric data and generates user support data based on the biometric data.
  • the information processing system 1 has a management server 100, a user terminal device 200, a measuring device 300, and a network NW.
  • the management server 100 and the user terminal device 200 are connected via the network NW.
  • the network NW is composed of the Internet, an intranet, a blockchain network, a wireless LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), a BLE (Bluetooth Low Energy), and the like.
  • the management server 100 is, for example, a device that receives user's measurement data from the measurement device 300 via a network via a user terminal device 200 at a predetermined periodic timing and calculates the measurement data into biometric data. Yes, for example, it is configured by a server device that provides various Web services.
  • the user terminal device 200 is an information processing device possessed by the user, such as a personal computer, a tablet terminal, a smartphone, a smart watch, a mobile phone, a PHS, or a PDA. It is used to display a waveform graph or the like, or to display user support data (details will be described later) generated based on biometric data.
  • User information such as a user's identification number, date of birth, gender, height, weight, stride, etc. is registered in the user terminal device 200 in advance, and user information including age calculated from the date of birth is measured data. It is transmitted to the management server 100 via the network NW in association with.
  • the user terminal device 200 can input a state in which the user acquires data by the measuring device 300 by using a touch panel or the like.
  • the user terminal device 200 can input the "state for acquiring data" as tag information such as "running” when running and “mealing” when eating.
  • the user terminal device 200 transmits the measurement data received from the measuring device 300 at a predetermined periodic timing to the management server 100 via the network NW in association with the tag information.
  • the measuring device 300 is a device that measures the biometric data of the user, and is, for example, a wearable device that the user wears on the body such as his / her wrist or arm.
  • the measuring device 300 is, for example, a plurality of types of devices for measuring data of a user's electrocardiogram, pulse wave, temperature (body temperature), acceleration, and angular velocity at a predetermined periodic timing.
  • the predetermined cycle may be preset or may be arbitrarily set by the user. More specifically, for example, a time cycle in seconds may be set, or the same may be set depending on the frequency.
  • a device may be configured in which two electrodes are brought into contact with the skin and the electrocardiogram is acquired as electrocardiographic waveform data from the time change of the difference in the detected potential.
  • the radio wave type may be data acquired by a galvanic skin reaction.
  • each light is radiated to the skin from LEDs that emit green, red, and infrared light, and a pulse wave is generated by the change in the volume of the blood vessel caused by the heartbeat of the user's heart due to the time change of the intensity of the light received by the photodiode.
  • It may be configured by a device that acquires pulse waveform data, and the pulse waveform that can be detected by this method is a photoelectric positive voltage pulse waveform.
  • the device may be configured to acquire the user's skin temperature as data by a temperature sensor in contact with the user's skin. Further, it may be configured by a 3-axis acceleration sensor that detects the variation state of each of the orthogonal XYZ axes, and the user's motion is acquired as acceleration data, and for example, the measuring device 300 is attached to the user's wrist, arm, or the like. In this case, the measuring device 300 acquires acceleration data as an acceleration in which the swing of the wrist, arm, or the like and the movement of the whole body are combined.
  • a gyro sensor angular velocity sensor
  • the measuring device 300 may be configured by a gyro sensor (angular velocity sensor) that detects the rotational angular velocity in each of the orthogonal XYZ axes, and the user's motion is acquired as angular velocity data
  • the measuring device 300 is attached to the user's wrist, arm, or the like. If so, the measuring device 300 acquires the angular velocity data as the angular velocity in which the rotation of the wrist, the arm, or the like and the movement of the whole body are combined.
  • Other examples include those that measure pulse waves from fingers using a camera lens such as a smartphone, those that measure heart rate, respiratory rate, pulse waves, heat, etc. in a non-contact manner using a Doppler sensor or camera, and metals.
  • the heart rate or the like may be measured by a weak current flowing by grasping the hand grip made of the product with both hands.
  • Bluetooth registered trademark
  • Afero registered trademark
  • Zigbee registered trademark
  • Z-Wave registered trademark
  • the user terminal device 200 and the measuring device 300 may be integrated devices, for example, the measuring device 300 may be equipped with a SIM to have a communication function, or a management server may be provided by BLE (Bluetooth Low Energy) or the like. It may be configured to be able to communicate directly with 100.
  • BLE Bluetooth Low Energy
  • FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration of the management server 100.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating the functions of the storage unit 120 and the control unit 130. The configuration shown in the figure is an example, and may have other configurations.
  • the management server 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, a control unit 130, and an input / output unit 140. These functional units are realized by executing a predetermined program for the management server 100.
  • the communication unit 110 is a communication interface for communicating with the user terminal device 200, and communication is performed according to a communication protocol such as TCP / IP (Transmission Control Protocol / Internet Protocol).
  • a communication protocol such as TCP / IP (Transmission Control Protocol / Internet Protocol).
  • the storage unit 120 stores programs for executing various control processes and functions in the control unit 130, input data, and the like, and is composed of a RAM (RandomAccessMemory), a ROM (ReadOnlyMemory), and the like. To. Further, as shown in FIG. 3, the storage unit 120 associates the measurement data DB 121, which stores the measurement data by the measuring device 300 with the user information, and the biometric data calculated from the measurement data with the user information.
  • the user information includes the account information generated by the data management unit 131, and the user information DB 124 may store the account information in association with other user information. Further, the storage unit 120 temporarily stores the data that has communicated with the user terminal device 200.
  • the data structure of the DB is not limited to this, and a part of the above-mentioned DB may be stored in the user terminal device 200 or the measuring device 300.
  • the control unit 130 controls the overall operation of the management server 100, and is composed of a CPU (Central Processing Unit) and the like. Further, as shown in FIG. 3, the control unit 130 includes functional units such as a data management unit 131, a biometric data generation unit 132, a user support data generation unit 133, and a data output unit 134.
  • a data management unit 131 a data management unit 131, a biometric data generation unit 132, a user support data generation unit 133, and a data output unit 134.
  • the data management unit 131 generates account information for each user who uses the measuring device 300. This account information generation is performed when the user who uses the measuring device 300 registers the account information in the user terminal device 200. Therefore, the data management unit 131 controls whether or not the user terminal device 200 and other terminal devices of the user can access various DBs in the storage unit 120 for each account.
  • the data management unit 131 stores various data such as measurement data, biometric data, and user support data in a corresponding DB in association with user information. Further, at this time, the data management unit 131 can associate the measurement data with predetermined tag information and store it.
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing an example of tag information associated with the measurement data of FIG.
  • the data D1 shown in FIG. 4 is the measurement data of the measuring device 300.
  • the tag T1 is tag information associated with the data D1, and for example, the time information in which the measuring device 300 measures the data D1 or the time information in which the data D1 is transmitted from the measuring device 300 to the user terminal device 200 is time-series. It is stored as data. Alternatively, both the measured time information and the transmitted time information may be associated. For example, in the first line of the tag T1 shown in FIG. 4, "20180620120746144" is stored, but it indicates 12:07:46:144 ms on June 20, 2018. Such time information can be obtained from the communication log. This makes it possible to grasp which time zone the measurement data belongs to.
  • the association of measurement data with such tag information is not limited to time information, and physical information or activity information indicating the user's physical condition or activity state may be freely entered and stored as tag information. Have them choose from a given option (for example, in response to the question "How are you feeling now?", Choose one of "1: good, 2: normal, 3: bad", etc.) and make that choice. You may try to remember the answer you gave.
  • the control unit 150 when the control unit 150 generates biometric data, by associating the tag information with the biometric data, it is possible to generate more accurate biometric data, and the user support generated based on the tag information can be generated. The data can also be more personalized.
  • the data management unit 131 can sort the data D1 in the time order of the tag T1 as shown in FIG.
  • the reason for this configuration is that the measurement data is acquired in chronological order based on the biometric data of the user, and it is easier to process if the measurement data is arranged in chronological order.
  • the received data may be reversed (the transmitted data transmitted later is received before the transmitted data transmitted earlier) due to a change in the communication status or the like. This is to prevent inconsistencies in the measured data at that time. This makes it possible to prevent inconsistencies in the measured data.
  • the biometric data generation unit 132 performs a predetermined calculation on the measurement data stored in the measurement data DB 121 to generate biometric data.
  • This biometric data may be any information as long as it can be calculated from the measurement data, for example, the user's blood pressure information, heartbeat information, blood oxygen level information, maximum oxygen intake information, electrocardiographic information, etc. Breath rate, body temperature information, step count information, stride information, center of gravity position information, posture information, action type information, stress information, exercise amount information, exercise load information, movement distance information, movement speed information, activity amount information, hands or legs, etc. It is data such as operation information of the mounting part of the above, and is calculated from the measurement data by a known method.
  • the biometric data generated by the calculation is stored in the biometric data DB 122.
  • biometric data generated based on the measurement data for example, heartbeat information, blood pressure information, etc.
  • positive biometric data for example, heartbeat information based on a known medical device, etc.
  • a machine learning model is created in advance based on the teacher data associated with the correspondence with the blood pressure information (for example, information indicating the degree and range of the error may be included), and the biological data generation unit 132. May generate biometric data using the determination using the machine learning model as the above-mentioned predetermined calculation (analysis).
  • FIG. 5 is a diagram for explaining an example of an electrocardiographic waveform and a pulse wave measured by the measuring device 300 of FIG. 1, and is a diagram for explaining an example of the electrocardiographic waveform and the pulse wave of the user measured by the measuring device 300 and stored in the storage unit 120.
  • the photoelectric volume pulse waveform, the velocity pulse waveform in which the photoelectric volume pulse waveform is first-order differentiated by time, and the acceleration pulse waveform in which the photoelectric volume pulse waveform is second-order differentiated by time are shown.
  • FIG. 5 shows an electrocardiographic waveform, a photoelectric volume pulse waveform, a velocity pulse waveform, and an acceleration pulse waveform in order from the top.
  • the vertical axis shows the intensity of each waveform, and the electrocardiographic waveform and the photoelectric volume pulse waveform are represented by MV indicating the potential.
  • the horizontal axis shows the passage of time, and shows the passage of time from left to right.
  • the electrocardiographic waveform is a waveform showing a periodic change in an electrical signal that causes a human heart to beat.
  • the names of P wave, Q wave, R wave, S wave, and T wave are assigned to the inflection points of the shape, respectively, and indicate one cycle of the heartbeat.
  • the P wave represents the atrial contraction
  • the Q wave, the R wave, and the S wave represent the state of ventricular contraction
  • the T wave represents the start of ventricular dilation.
  • the photoelectric volume pulse waveform is a waveform showing changes in blood pressure and volume in the peripheral vascular system accompanying the beating of the human heart.
  • the names of A wave, P wave, V wave, and D wave are assigned to the inflection points of the shape, respectively, and indicate one cycle of the heartbeat.
  • the P wave is the Percussion wave (shock wave) generated by the ejection of the left ventricle
  • the V wave is the Valley wave (wave due to the overlapping uplift) generated when the aortic valve is closed
  • the D wave Indicates a Dicrotic wave (overlapping wave) which is a reflected vibration wave.
  • the velocity pulse waveform is the first derivative of the photoelectric volume pulse waveform with respect to time.
  • the acceleration pulse waveform is a first-order derivative of the velocity pulse waveform, that is, a second-order derivative of the photoelectric volume pulse waveform.
  • the acceleration pulse waveform has a wave (initial contraction positive wave), b wave (initial contraction negative wave), c wave (mid-contraction re-rise wave), and d wave (contraction) at each peak of the waveform.
  • the names of the late re-descending wave), the e wave (extended early positive wave), and the f wave (extended early negative wave) are assigned.
  • the ratio of the intensity of the b wave to the intensity of the a wave and the ratio of the intensity of the f wave to the intensity of the e wave are parameters indicating the elasticity, that is, the elasticity of the blood vessel, respectively.
  • the main vascular components are vascular endothelium (Endothelium), elastic fibers (Elastin), proteins (Collagen), and smooth muscle (Smooth Muscle). These components have different properties, and Collagen and Elastin have a strong influence on the elasticity of blood vessels at the maximum blood pressure and the minimum blood pressure, respectively.
  • the elasticity that differs depending on the blood pressure value is indicated by the parameters of the ratio of the intensity of the b wave to the intensity of the a wave (b / a) and the ratio of the intensity of the f wave to the intensity of the e wave (f / e). These values also fluctuate depending on the influence of age, gender, and environment variables. Therefore, the values of (b / a) and (f / e) can be calculated as the characteristic information of the acceleration pulse waveform.
  • the time difference between the time Tr at which the R wave is generated and the time Tp at which the P wave is generated is the ventricular systolic pulse wave propagation time PTT_SYS.
  • the time of the difference between the time Tt in which the T wave is generated and the time Td in which the D wave is generated is the ventricular diastolic pulse wave propagation time PTT_DIA. That is, from the R wave time Tr and T wave time Tt of the electrocardiographic waveform, and the T wave time Tp and D wave time Td of the photoelectric volume pulse waveform, the ventricular systolic pulse wave propagation time PTT_SYS and the ventricular diastole period.
  • the pulse wave propagation time PTT_DIA can be calculated.
  • the relationship between the pulse wave velocity and the Young's modulus of the arterial wall has a correlation expressed by a predetermined formula, and the relationship between the Young's modulus and the blood pressure value is also shown by a predetermined formula. It is known to be correlated. Therefore, the maximum blood pressure can be obtained by a predetermined formula of the ventricular systolic pulse wave velocity PTT_SYS, and the minimum blood pressure can be obtained by a predetermined formula of the ventricular diastolic pulse wave propagation time PTT_DIA. This makes it possible to calculate the maximum blood pressure and the minimum blood pressure.
  • Heart rate information which is biological data from measurement data, particularly a resting heart rate, for example, electrocardiographic waveform data measured by a measuring device 300 worn (for example, electrocardiographic waveform in FIG. 5).
  • Heart rate information can be obtained from the intervals of QRS waves in (data, etc.), photoelectric volume pulse waveforms, and the like.
  • the heart rate information during exercise is an acquisition method that is affected by body movement (for example, movement of the wearing site), for example, frequency analysis of acceleration data or the like measured by the measuring device 300 is performed, if necessary. Then, the frequency component generated by the body movement may be specified, and the frequency component may be subtracted from the frequency component of the heartbeat information at the time of acquisition.
  • an example is a method of calculating walking speed information, which is biological data, from measurement data.
  • a known calculation method or the like from the waveform data of acceleration data measured by the measuring device 300 worn by the user on the wrist may be used alone or in combination (for example, averaging or weighting).
  • the walking speed information can be obtained by, for example, the walking speed information is calculated by integrating the acceleration data at predetermined time intervals.
  • the user terminal device 200 or the measuring device 300 is provided with a GPS function, and more accurate walking speed information is referred to by referring to the position information by GPS and the walking speed information calculated from the time information related to the position information. May be obtained.
  • GPS accuracy generally deteriorates, especially when it is indoors or underground or when the travel distance is relatively short (for example, within a few meters). Therefore, for example, the user operates the user terminal device 200 by GPS. It may be possible to select whether to use the information in combination (or to use it instead of the calculation by the acceleration sensor), or to use the GPS reception sensitivity information in the user terminal device 200 or the distance calculated by the GPS or the acceleration sensor. You may choose whether to use the GPS information based on the information or the like.
  • an example is a method of calculating stride information, which is biometric data, from measurement data.
  • a known calculation method or the like from the waveform data of acceleration data measured by the measuring device 300 worn by the user on the wrist may be used alone or in combination (for example, averaging or weighting).
  • the hand is waved like a pendulum, so that the information of the above-mentioned acceleration sensor (for example, the timing at which the acceleration component in the traveling direction is the smallest or the timing at which the acceleration component is switched in the opposite direction, or the progress) can be obtained.
  • the interval of one step (that is, pitch information) can be determined based on the timing when the acceleration component in the direction perpendicular to the direction is the smallest or the timing when the top and bottom are switched, the stride information can be obtained by further using the time information. Can be done. Alternatively, for example, when the ground is kicked out, the acceleration component in the kicking direction is synthesized, so that it is also possible to determine the interval of one step at the timing of occurrence of the acceleration component in the direction.
  • exemplifying a method of calculating activity amount information which is biological data from measurement data for example, acceleration data measured by a measuring device 300 which is worn on a daily basis is frequency-analyzed. It is possible to obtain activity amount information by calculating according to a predetermined condition such as what percentage of the day the activity is associated with high and low and the activity of a predetermined frequency or more occupies.
  • momentum information which is biological data from measurement data, for example, exercise including walking by a known calculation method from acceleration data measured by a measuring device 300 which is worn on a daily basis. Since the acceleration data at the time of being can be specified, the momentum information can be obtained by calculating under predetermined conditions using, for example, frequency analysis. Further, by further using additional information such as angular velocity information and tag information, it is possible to obtain more accurate momentum information.
  • exercise load amount information which is the biological data from the measurement data
  • exercise load amount information can be obtained by weighting with heartbeat information that increases with exercise load.
  • the state information such as the walking environment (slope, stairs, etc.) and the posture (standing position, sitting position, etc.) can be specified, so that the state information may be further used.
  • additional information such as angular velocity information and tag information, it is possible to obtain more accurate exercise load amount information.
  • the user support data generation unit 133 executes predetermined calculation processing and statistical processing based on biological data, for example, transition of user's blood pressure transition data, activity status data (exercise amount information, exercise load amount information, activity amount information, etc.). Generates user statistical information including distribution), fatigue level data, sleep quality data, etc., and gives advice and alerts on the results of comparing the user statistical information with standard information (for example, average value information and target value information). Generate user support data including.
  • the user support data is associated with the user information and stored in the user support data DB 123.
  • the user support data generation unit 133 generates, for example, the user's blood pressure transition data based on the blood pressure information generated from the measurement data received at a predetermined periodic timing by the measuring device 300 that is worn on a daily basis. Then, for example, it is estimated based on the antihypertensive target value set by the family doctor or the like, the antihypertensive target value set by the Japanese Society of Hypertension, the current medical history, age, BMI value, lifestyle, etc. included in the user information. Compare with the user's blood pressure transition data using the blood pressure reduction target value calculated from the improvement tendency of other users with the same attributes as the user as reference information.
  • the measuring device 300 is attached on a daily basis to acquire the biological data.
  • the blood pressure transition data is easily affected by the user's exercise. .. More specifically, especially after exercise, the blood pressure tends to rise, and it may be difficult to judge the fluctuation state of the blood pressure in normal times from the blood pressure transition data. Therefore, for example, when exercise information such as exercise amount information and exercise intensity information is compared with reference exercise information and excessive exercise exceeding the reference exercise information is determined, blood pressure information measured at that time is deleted and thinned out. The correction may be performed. Then, an approximate curve of the time transition may be calculated from the blood pressure information after the thinning correction within an arbitrary predetermined time.
  • the approximate curve may be shown by a graph, and both graphs may be generated so that the blood pressure transition information before and after the thinning correction can be compared. , May be superimposed and displayed for comparison.
  • the transition data of blood pressure information over time blood pressure transition data
  • the living body that is easily affected by the user's exercise such as heartbeat information, blood oxygen level information, maximum oxygen intake information, respiratory rate, and body temperature information.
  • the reference biometric data information including past biometric data such as before a predetermined day
  • comparison of the location information stored in advance with GPS information and input information from the user terminal device 200 or the measuring device 300 (for example, information indicating whether or not the user has gone out)
  • the information on whether or not the user is in a resting place that can be in a resting state Based on the information on whether or not the user is in a resting place that can be in a resting state), it is determined from the resting place information and the time information that the user is in a resting place with many resting states, and only the data in that period is acquired as the resting period information.
  • the thinning correction may be performed.
  • the user support data generation unit 133 is, for example, at least the activity amount information, the exercise amount information, and the exercise load information generated from the measurement data received at a predetermined periodic timing by the measuring device 300 which is worn on a daily basis. Based on any of the exercise information, activity status data related to this information is generated. Then, in the user support data generation unit 133, for example, the above-mentioned blood pressure lowering target value is compared with the user's blood pressure transition data, and the blood pressure reduction transition does not occur to the predetermined blood pressure value even after a predetermined number of days have passed.
  • a notification to increase or decrease the amount of exercise for example, walking time to be increased or decreased.
  • Notification of increasing or decreasing the exercise load when it is judged that the exercise load is not appropriate for example, change amount such as stride length, walking speed, frequency of use of slopes and stairs, frequency of playing sports, etc.
  • Generate user assistance data including advice to increase or decrease activity (eg, suggestion of walking time to increase or decrease) if activity is deemed inappropriate. ..
  • the user can easily acquire the improvement process for achieving the target step-down value, and the convenience of the user is improved.
  • the lower limit of blood pressure may be set so that excessive blood pressure due to the antihypertensive drug can be determined.
  • the cumulative period of the lower limit of blood pressure reduction within a predetermined period is equal to or longer than the predetermined position, and the value indicated by the blood pressure information in the comparison at the time of blood pressure information generation is lower than the lower limit of blood pressure reduction.
  • Etc. may be determined, and user support data for notifying the user of the state (information related to the lower limit of blood pressure) may be generated.
  • the user support data generation unit 133 generates, for example, the user's blood pressure transition data based on the blood pressure information generated from the measurement data by the measuring device 300 that is worn on a daily basis. Then, for example, an abnormal value such as a sudden rise or a sudden drop in blood pressure is monitored, and when the abnormal value occurs, user support data including an alert is generated.
  • the user support data generation unit 133 may generate blood pressure transition data before and after an abnormal value as user support data in addition to the alert. Further, when the abnormality is detected, the control unit 130 links the user information such as a medical institution or a close relative directly from the management server 100 or indirectly via the user terminal device 200 or the measuring device 300.
  • a notification indicating an abnormality for example, a notification via a predetermined application stored in a device such as a PC or a smartphone, a notification using an e-mail address, etc.
  • the notification may be displayed on the device as a request signal for transporting an ambulance to the device owned by the medical institution.
  • the data output unit 134 outputs biometric data and user support data to the user terminal device 200.
  • the output data may be displayed on the screen via, for example, a dedicated application so that the user can easily confirm the data.
  • the input / output unit 140 is an information input device such as a keyboard and a mouse, and an output device such as a display.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of processing of the information processing system 1 of FIG.
  • the data management unit 131 As the process of step S101, the data management unit 131 generates account information for each user who uses the measuring device 300, and acquires predetermined user information from the user terminal device 200 or the like. The registered user information is stored in the user information DB 124 by the data management unit 131.
  • the process of step S101 may be performed as a pre-process for the user to use the measuring device 300, or may be performed when the user uses the measuring device 300 for the first time.
  • the measurement data is transmitted from the measuring device 300 to the management server 100 via the user terminal device 200, and is received via the communication unit 110.
  • the data management unit 131 stores the measurement data associated with the user information in the measurement data DB 121 of the storage unit 120.
  • the measurement data is read by the biometric data generation unit 132, and the biometric data is generated by a predetermined calculation or the like.
  • the generated biometric data is stored in the biometric data DB 122 by the data management unit 131.
  • the biometric data is read by the user support data generation unit 133, and the user support data is generated by a predetermined calculation or the like.
  • the generated user support data is stored in the user support data DB 123 by the data management unit 131.
  • step S105 the biometric data and / or the user support data is read by the data output unit 134 and output to the user terminal device 200.
  • the information processing system generates user support data including advice and alerts for improving the blood pressure state based on the measurement data via the user support data generation unit 133. ..
  • the user can easily acquire an improvement process for achieving the target step-down value, and the convenience of the user is improved.
  • Information processing system 100 Management server 200 User terminal device 300 Measuring device NW network

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Abstract

【課題】ユーザ支援データ生成部を介して、測定データに基づき、特に血圧状態を改善するためのアドバイスやアラートや推移データなどを含むユーザ支援データを提供する情報処理システム等を提供する。 【解決手段】情報処理システム１の管理サーバ１００は、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理システムであって、前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記生体データを生成する生体データ生成部と、前記生体データに基づき生成された推移データを生成するユーザ支援データ生成部と、を備え、前記生体データは、前記生体データに対して所定の間引き補正を実行した結果の生体データであり、前記生体データは、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかである。

Description

情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラム
　本開示は、測定装置から取得した測定データに基づきユーザ支援データを提供する情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラムに関する。
　測定装置を利用してユーザの生体データを連続的に取得し、その変化から病気の早期発見や病状変化の検出を行うことは、健康管理を行う上で有効である。そのためには、取得した複数の生体データから様々な健康状態を把握する必要がある。
　例えば、ユーザの心電波形のデータと脈波形のデータとを測定装置から取得し、血圧情報を生成する血圧情報測定システムが知られている（例えば、特許文献１参照。）。また、例えば、ユーザの測定データから生体情報データへ演算を行うための因果関係である数理モデルを生成し、数理モデルを利用可能に提供する開発支援サーバも知られている（例えば、特許文献２参照。）。
特許第６２０２５１０号公報 特許第６２５７０１５号公報
　ところで、日本において脳卒中発症者は年間約３０万人であり、再発率が１０年で５０％と言われており、日常的な血圧管理を中心とした再発予防のための健康管理は、特に必要性が高い。また、その他の高血圧症に伴う病気の発症リスクについても低減することが世の中のニーズとして求められている。
　しかしながら、高血圧症の予防や治療のためには、単に血圧値を管理するだけでは不十分であり、適度な運動や睡眠の質を向上させることなどが必要であるが、一般ユーザがこれを適切に管理することは難しかった。また、医師等に相談するにしても頻度は限られており、日常的に高血圧とならないための指導情報が得られるシステムが求められている。
　そこで、本開示では、測定装置から取得した測定データに基づきユーザ支援データを生成する情報処理システム、サーバ、情報処理方法及びプログラムについて説明する。
　本開示の一態様における情報処理システムは、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理システムであって、前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記生体データを生成する生体データ生成部と、前記生体データに基づき生成された推移データを生成するユーザ支援データ生成部と、を備え、前記生体データは、前記生体データに対して所定の間引き補正を実行した結果の生体データであり、前記生体データは、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかである。
　本開示の一態様におけるサーバは、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行うサーバであって、前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記生体データを生成する生体データ生成部と、前記生体データに基づき生成された推移データを生成するユーザ支援データ生成部と、を備え、前記生体データは、前記生体データに対して所定の間引き補正を実行した結果の生体データであり、前記生体データは、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかである。
　本開示の一態様における情報処理方法は、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理方法であって、生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記生体データを生成するステップと、ユーザ支援データ生成部により、前記生体データに基づき生成された推移データを生成するステップと、を含み、前記生体データは、前記生体データに対して所定の間引き補正を実行した結果の生体データであり、前記生体データは、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかである。
　また、本開示の一態様におけるプログラムは、ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理方法をコンピュータで実行するためのプログラムであって、前記情報処理方法は、生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記生体データを生成するステップと、ユーザ支援データ生成部により、前記生体データに基づき生成された推移データを生成するステップと、を含み、前記生体データは、前記生体データに対して所定の間引き補正を実行した結果の生体データであり、前記生体データは、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかである。
　本開示によれば、本実施形態に係る情報処理システムは、ユーザ支援データ生成部を介して、測定データに基づき、特に血圧状態を改善するためのアドバイスやアラートや推移データなどを含むユーザ支援データを生成する。これにより、例えば目標降圧値を達成するための改善プロセスをユーザが簡単に取得することが可能となり、ユーザの利便性が向上する。
本開示の一実施形態に係る情報処理システムを示すブロック構成図である。 図１の管理サーバ１００のハードウェア構成を示す図である。 図２の記憶部１２０および制御部１３０の機能を例示したブロック図である。 図３の測定データに関連付けされるタグ情報の例を示す模式図である。 図１の測定装置３００で測定される心電波形及び脈波形の例について説明するための図である。 図１の情報処理システム１の処理の例を示すフローチャートである。
　本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明の実施の形態によるシステムは、以下のような構成を備える。
［項目１］
　ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理システムであって、
　前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記生体データを生成する生体データ生成部と、
　前記生体データに基づき生成された推移データを生成するユーザ支援データ生成部と、を備え、
　前記生体データは、前記生体データに対して所定の間引き補正を実行した結果の生体データであり、
　前記生体データは、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかである、
　ことを特徴とする情報処理システム。
［項目２］
　所定の間引き補正は、運動情報と基準運動情報を比較した結果に応じて実行される、
　ことを特徴とする項目１に記載の情報処理システム。
［項目３］
　所定の間引き補正は、安静期間情報に応じて実行される、
　ことを特徴とする項目１または項目２のいずれか１項に記載の情報処理システム。
［項目４］
　前記生体データは、少なくとも血圧情報を含み、
　前記ユーザ支援データ生成部は、降圧目標値と血圧推移データを比較した結果に応じて、ユーザの運動情報に関連する情報を通知する、
　ことを特徴とする項目１ないし項目３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
［項目５］
　前記生体データは、少なくとも血圧情報を含み、
　前記ユーザ支援データ生成部は、降圧下限値と血圧情報を比較した結果に応じて、降圧下限値関連情報を通知する、
　ことを特徴とする項目１ないし項目４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
［項目６］
　前記ユーザ支援データ生成部は、前記生体データに関して異常を検出した場合に、ユーザ情報に紐づけられた連絡先へ当該異常を示す通知及び前記推移データを発信する、
　ことを特徴とする項目１ないし項目５に記載の情報処理システム。
［項目７］
　ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行うサーバであって、
　前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記生体データを生成する生体データ生成部と、
　前記生体データに基づき生成された推移データを生成するユーザ支援データ生成部と、を備え、
　前記生体データは、前記生体データに対して所定の間引き補正を実行した結果の生体データであり、
　前記生体データは、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかである、
　ことを特徴とするサーバ。
［項目８］
　ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理方法であって、
　生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記生体データを生成するステップと、
　ユーザ支援データ生成部により、前記生体データに基づき生成された推移データを生成するステップと、を含み、
　前記生体データは、前記生体データに対して所定の間引き補正を実行した結果の生体データであり、
　前記生体データは、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかである、
　ことを特徴とする情報処理方法。
［項目９］
　ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理方法をコンピュータで実行するためのプログラムであって、
　前記情報処理方法は、
　生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記生体データを生成するステップと、
　ユーザ支援データ生成部により、前記生体データに基づき生成された推移データを生成するステップと、を含み、
　前記生体データは、前記生体データに対して所定の間引き補正を実行した結果の生体データであり、
　前記生体データは、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかである、
　ことを特徴とするプログラム。
　以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。また、各実施形態で示される特徴は、互いに矛盾しない限り他の実施形態にも適用可能である。
（実施形態１）
　＜構成＞
　図１は、本開示の実施形態１に係る情報処理システム１を示すブロック構成図である。この情報処理システム１は、例えば、ネットワークＮＷを介して測定装置３００からユーザの測定データを管理サーバ１００にて所定の周期的なタイミングで受信し、当該測定データに対して所定の演算を行うことで生体データを生成し、当該生体データに基づきユーザ支援データを生成するシステムである。
　情報処理システム１は、管理サーバ１００と、ユーザ端末装置２００と、測定装置３００と、ネットワークＮＷと、を有している。管理サーバ１００と、ユーザ端末装置２００とは、ネットワークＮＷを介して接続される。ネットワークＮＷは、インターネット、イントラネット、ブロックチェーンネットワーク、無線ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）等により構成される。
　管理サーバ１００は、例えば、ネットワークを介して測定装置３００からユーザの測定データを、ユーザ端末装置２００を経由して所定の周期的なタイミングで受信して測定データから生体データへ演算を行う装置であり、例えば各種Ｗｅｂサービスを提供するサーバ装置により構成されている。
　ユーザ端末装置２００は、ユーザが所持する、例えばパーソナルコンピュータやタブレット端末、スマートフォン、スマートウォッチ、携帯電話、ＰＨＳ、ＰＤＡ等の情報処理装置であり、例えば、管理サーバ１００で演算を行った生体データを波形グラフ等により表示させたり、生体データに基づき生成されたユーザ支援データ（詳細は後述）を表示させたりなどをするために利用される。ユーザ端末装置２００には、予めユーザの識別番号、生年月日、性別、身長、体重、歩幅等のユーザ情報が登録されており、生年月日から算出した年齢等も含めたユーザ情報を測定データに関連付けてネットワークＮＷを介して管理サーバ１００へ送信する。
　また、ユーザ端末装置２００は、ユーザが測定装置３００によりデータを取得する状態を、タッチパネル等を用いて入力することができる。ユーザ端末装置２００は、「データを取得する状態」を、例えば、走っている場合には「ランニング中」、食事中である場合には「食事中」など、タグ情報として入力することができる。ユーザ端末装置２００は、測定装置３００から所定の周期的なタイミングで受信した測定データを、タグ情報と関連付けてネットワークＮＷを介して管理サーバ１００へ送信する。
　測定装置３００は、ユーザの生体データを測定する装置であり、ユーザが自己の手首や腕等の身体に装着して利用される、例えばウェアラブル装置である。この測定装置３００は、例えばユーザの心電、脈波、温度（体温）、加速度、角速度のデータを所定の周期的なタイミングで測定するための複数種類の装置である。当該所定の周期は、予め設定されているものであってもよいし、ユーザが任意に設定可能であってもよい。より具体的には、例えば秒単位の時間的周期が設定されていてもよいし、周波数により同様に設定されていてもよい。
　測定装置３００の具体的な構成の例としては、２つの電極を皮膚に接触させ、検出電位の差の時間変化より心電を心電波形のデータとして取得する装置で構成しても良く、心電波形は、ガルバニック皮膚反応により取得されたデータでも良い。また、緑、赤、赤外の発光を行うＬＥＤから各光を皮膚に照射し、フォトダイオードで受光した光の強度の時間変化により、ユーザの心臓の心拍により生ずる血管の容積変化により脈波を脈波形のデータとして取得する装置で構成しても良く、この方式で検出を行うことができる脈波形は光電式容積脈波形である。また、ユーザの皮膚に接触させる温度センサによりユーザの皮膚温度をデータとして取得する装置で構成しても良い。また、直交するＸＹＺ軸それぞれの変異状態を検出する３軸加速度センサにより構成しても良く、ユーザの動作を加速度データとして取得し、例えば測定装置３００がユーザの手首や腕等に装着されている場合、測定装置３００は、手首や腕等の振りと、全身の動きが合成された加速度として加速度データの取得をする。さらに、直行するＸＹＺ軸それぞれにおける回転角速度を検出するジャイロセンサ（角速度センサ）により構成しても良く、ユーザの動作を角速度データとして取得し、例えば測定装置３００がユーザの手首や腕等に装着されている場合、測定装置３００は、手首や腕等の回転と、全身の動きが合成された角速度として角速度データの取得をする。また、他の例として、スマートフォン等のカメラレンズにより指などから脈波を測定するものや、ドップラーセンサやカメラを用いて非接触で心拍、呼吸数、脈波、熱などを測定するもの、金属製のハンドグリップを両手でそれぞれ握ることにより流れる微弱な電流により心拍数などを測定するものであってもよい。
　ユーザ端末装置２００と測定装置３００との間は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、近距離無線通信（Near Field radio Communication＝ＮＦＣ）、Ａｆｅｒｏ（登録商標）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、Ｚ－Ｗａｖｅ（登録商標）、又は無線ＬＡＮ等を用いて接続されている。なお、このような無線接続の代わりに有線で接続を行っても良い。また、ユーザ端末装置２００と測定装置３００とは一体の機器であっても良く、例えば測定装置３００にＳＩＭを搭載するなどして通信機能を持たせたり、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）などにより管理サーバ１００と直接通信可能に構成しても良い。
　ユーザ端末装置２００は、１または複数台あり、測定装置３００を利用するユーザ数分ネットワークＮＷに接続されている。測定装置３００は、１または複数台あり、１人のユーザが利用する台数分のユーザ端末装置２００に接続されている。１人のユーザが複数の測定装置３００を利用している場合は、１つのユーザ端末装置２００に複数の測定装置３００が接続されている。
＜管理サーバ１００＞
　図２は、管理サーバ１００のハードウェア構成を示す図である。図３は、記憶部１２０および制御部１３０の機能を例示したブロック図である。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよい。
　管理サーバ１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、入出力部１４０とを備える。これらの機能部は、管理サーバ１００用の所定のプログラムを実行することにより実現される。
　通信部１１０は、ユーザ端末装置２００と通信を行うための通信インタフェースであり、例えばＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）等の通信規約により通信が行われる。
　記憶部１２０は、各種制御処理や制御部１３０内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等から構成される。また、図３に示されるように、記憶部１２０は、測定装置３００による測定データをユーザ情報と関連付けて記憶する測定データＤＢ１２１と、測定データから演算されて生成される生体データをユーザ情報と関連付けて記憶する生体データＤＢ１２２と、生体データに基づき生成されたユーザ支援データをユーザ情報と関連付けて記憶するユーザ支援データＤＢ１２３と、ユーザ識別番号を含むユーザ情報を記憶するユーザ情報ＤＢ１２４と、を記憶する。また、ユーザ情報は、データ管理部１３１により生成されたアカウント情報を含み、ユーザ情報ＤＢ１２４は、アカウント情報が他のユーザ情報と関連付けられて記憶するようにしてもよい。さらに、記憶部１２０は、ユーザ端末装置２００と通信を行ったデータを一時的に記憶する。なお、ＤＢのデータ構造は、これに限られるものではなく、上述のＤＢの一部をユーザ端末装置２００または測定装置３００に記憶するようにしてもよい。
　制御部１３０は、管理サーバ１００の全体の動作を制御するものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成される。また、図３に示されるように、制御部１３０は、データ管理部１３１、生体データ生成部１３２、ユーザ支援データ生成部１３３、データ出力部１３４といった機能部を含む。
　データ管理部１３１は、測定装置３００を利用するユーザごとに、アカウント情報を生成する。このアカウント情報生成は、測定装置３００を利用するユーザがユーザ端末装置２００でアカウント情報を登録すると行われる。そのため、データ管理部１３１は、ユーザのユーザ端末装置２００や他の端末装置に対してアカウントごとに記憶部１２０内の各種ＤＢへのアクセスの可否の制御を行う。データ管理部１３１は、測定データや生体データ、ユーザ支援データ等の各種データを対応するＤＢにユーザ情報に関連付けて記憶する。また、このとき、データ管理部１３１は、測定データに所定のタグ情報の関連付けを行って記憶させることが可能である。
　図４は、図３の測定データに関連付けされるタグ情報の例を示す模式図である。図４に示すデータＤ１は、測定装置３００の測定データである。タグＴ１は、データＤ１に関連付けされたタグ情報であり、例えば、測定装置３００がデータＤ１を測定した時刻情報、またはデータＤ１が測定装置３００からユーザ端末装置２００へ送信された時刻情報が時系列データとして記憶される。もしくは、測定した時刻情報と送信された時刻情報との両方について関連付けを行っても良い。例えば、図４に示すタグＴ１の１行目では、「20180620120746144」が格納されているが、２０１８年０６月２０日１２時０７分４６秒１４４ミリ秒を示している。このような時刻情報は通信ログより取得可能である。これにより、測定データがどの時間帯のものか把握することが可能である。
　なお、このようなタグ情報による測定データの関連付けは、時刻情報に限られず、ユーザの身体状態や活動状態を示す身体情報や活動情報を自由記載で記入させてタグ情報として記憶しても良く、所定の選択肢から選択させ（例えば、「現在の体調は如何ですか？」という質問に対して、「１：良い、２：普通、３：悪い」のいずれかを選択させる、等）、その選択した回答を記憶するようにしても良い。これにより、制御部１５０にて生体データを生成する際に、当該タグ情報と生体データとを対応付けすることで、より精度の高い生体データを生成可能となると共に、それに基づき生成されるユーザ支援データもよりパーソナライズされたデータとなり得る。
　また、例えばデータ管理部１３１は、図４に示すように、データＤ１をタグＴ１の時刻順に並べ替え（ソート）を行うことが可能である。このような構成にしたのは、測定データはユーザの生体データに基づいて時系列に取得したものであるから時系列に並んでいる方が処理しやすいからであるが、ユーザ端末装置２００及び通信部１１０を経由して受信する際に通信状況の変化等により受信データの逆転（後で送信された送信データが先に送信された送信データより先に受信されること）等が起こる場合があり、そのときの測定データの不整合を防止するためである。これにより、測定データの不整合を防止することが可能である。
　生体データ生成部１３２は、測定データＤＢ１２１に記憶された測定データに対して所定の演算を行い、生体データを生成する。この生体データは、測定データから算出可能なものであればどのような情報であってもよく、例えばユーザの血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、心電情報、呼吸数、体温情報、歩数情報、歩幅情報、重心の位置情報、姿勢情報、行動種別情報、ストレス情報、運動量情報、運動負荷情報、移動距離情報、移動速度情報、活動量情報、手または脚等の装着部位の動作情報などのデータであり、既知の手法により測定データから算出されるものである。演算により生成された生体データは、生体データＤＢ１２２に記憶される。
　また、既知の学習器などにより、例えば測定データと、当該測定データに基づき生成された生体データ（例えば心拍情報や血圧情報など）と正の生体データ（例えば、既知の医療機器に基づく心拍情報や血圧情報など）との対応関係（例えば、誤差の程度や範囲を示す情報などが含まれていてもよい）により対応付けた教師データを基に機械学習モデルを予め作成し、生体データ生成部１３２は、当該機械学習モデルを用いた判定を上述の所定の演算（解析）として生体データを生成してもよい。
　ここで、測定データから生体データである最大血圧と最小血圧を算出する方法を例示する。図５は、図１の測定装置３００で測定される心電波形及び脈波の例について説明するための図であり、測定装置３００が測定し、記憶部１２０に記憶されたユーザの心電波形及び光電式容積脈波形と、アプリが光電式容積脈波形を時間で１階微分した速度脈波形及び、光電式容積脈波形を時間で２階微分した加速度脈波形を示している。図５は上から順に、心電波形、光電式容積脈波形、速度脈波形及び加速度脈波形となる。縦軸は、各波形の強度を示しており、心電波形及び光電式容積脈波形は電位を示すｍＶで表される。横軸は時間経過を示し、左から右へ時間経過を示している。
　心電波形は、人の心臓の拍動を引き起こす電気的信号の周期的変化を示す波形である。心電波形は、その形状の変曲点にそれぞれＰ波，Ｑ波，Ｒ波，Ｓ波，Ｔ波の名称が割り当てられ、心拍の１サイクルを示している。Ｐ波は心房収縮を表し、Ｑ波Ｒ波Ｓ波は心室収縮の状態を表し、Ｔ波は心室拡張の開始を表す。
　光電式容積脈波形は、人の心臓の拍動に伴う末梢血管系内の血圧・体積の変化を示す波形である。光電式容積脈波形は、その形状の変曲点にそれぞれＡ波、Ｐ波、Ｖ波、Ｄ波の名称が割り当てられ、心拍の１サイクルを示している。Ａ波を動脈脈波が生じた時点の基準点として、Ｐ波が左心室駆出によって生じるPercussion波（衝撃波）、Ｖ波が大動脈弁の閉鎖時に生じるValley波（重複隆起による波）、Ｄ波が反射振動波であるDicrotic波（重複波）を示している。
　速度脈波形は、光電式容積脈波形を時間で１階微分をしたものである。加速度脈波形は、速度脈波形を時間で１階微分したもの、すなわち光電式容積脈波形を２階微分したものである。加速度脈波形は、図５で示すように、その波形の各ピークにａ波（収縮初期陽性波）、ｂ波（収縮初期陰性波）、ｃ波（収縮中期再上昇波）、ｄ波（収縮後期再下降波）、ｅ波（拡張初期陽性波）、ｆ波（拡張初期陰性波）の名称が割り当てられている。
　ｂ波の強度とａ波の強度の比、及びｆ波の強度とｅ波の強度の比はそれぞれ血管の伸縮性すなわち弾性を示すパラメータである。主な血管の成分は、血管内皮（Endothelium）、弾性線維（Elastin）、タンパク質（Collagen）、平滑筋（Smooth Muscle）である。これらの成分は、それぞれ異なった性質があり、最大血圧、最小血圧時の血管の弾性はそれぞれCollagen、Elastinが強い影響力を担っている。そのため、血圧値によって異なる弾性をｂ波の強度とａ波の強度の比である（ｂ／ａ），ｆ波の強度とｅ波の強度の比である（ｆ／ｅ）のパラメータで示すことができ、年齢・性別・環境変数の影響によってもこれらの値は変動する。そのため、（ｂ／ａ），（ｆ／ｅ）の値は、加速度脈波形の特性情報として算出することができる。
　図５で示すように、Ｒ波の生じた時間ＴｒとＰ波の生じた時間Ｔｐの差分の時間が心室収縮期脈波伝搬時間ＰＴＴ＿ＳＹＳとなる。Ｔ波の生じた時間ＴｔとＤ波の生じた時間Ｔｄの差分の時間が心室拡張期脈波伝搬時間ＰＴＴ＿ＤＩＡとなる。すなわち、心電波形のＲ波の時間Ｔｒ及びＴ波の時間Ｔｔと、光電式容積脈波形のＴ波の時間ＴｐとＤ波の時間Ｔｄから、心室収縮期脈波伝搬時間ＰＴＴ＿ＳＹＳ及び心室拡張期脈波伝搬時間ＰＴＴ＿ＤＩＡを算出することができる。
　また、脈波伝播速度と動脈壁の縦弾性係数との関係が所定の式で示される相関関係にあることが知られており、縦弾性係数と血圧値との関係も所定の式で示される相関関係にあることが知られている。そのため、最大血圧を心室収縮期脈波伝搬時間ＰＴＴ＿ＳＹＳの所定の式で求めることが可能であり、最小血圧を心室拡張期脈波伝搬時間ＰＴＴ＿ＤＩＡの所定の式で求めることが可能である。これにより、最大血圧と最小血圧を算出することが可能である。
　また、測定データから生体データである心拍情報、特に安静時心拍数を算出する方法を例示すると、例えば装着している測定装置３００により測定される心電波形データ（例えば、図５の心電波形データ等）におけるＱＲＳ波の間隔や、光電式容積脈波形などから、心拍情報を得ることができる。運動時の心拍情報について、体動（例えば、装着部位の動き）の影響を受ける取得方法である場合には、必要に応じて、例えば、測定装置３００により測定される加速度データ等を周波数解析などして体動により生じる周波数成分を特定し、当該周波数成分を取得時の心拍情報の周波数成分から差し引くようにしてもよい。
　また、測定データから生体データである歩行速度情報を算出する方法を例示する。例えばユーザが手首に装着している測定装置３００により測定される加速度データの波形データから既知の算出方法等を単体で用いる、または、組み合わせて用いる（例えば平均化したり、重みづけしたりなど）ことにより歩行速度情報を得ることができ、例えば加速度データを所定時間ごとに積分することで歩行速度情報が算出される。これに加えて、ユーザ端末装置２００または測定装置３００にＧＰＳ機能を備え、ＧＰＳによる位置情報及び当該位置情報に関連する時間情報から算出される歩行速度情報を参照して、より正確な歩行速度情報を得るようにしてもよい。しかしながら、特に屋内や地下である場合や移動距離が比較的短い場合（例えば、数メートル以内など）にはＧＰＳ精度が一般的に低下するため、例えばユーザがユーザ端末装置２００を操作してＧＰＳによる情報を組み合わせて用いるか（または、加速度センサによる算出に代えて用いるか）どうかを選択可能にしてもよいし、ユーザ端末装置２００においてＧＰＳの受信感度情報や、ＧＰＳや加速度センサにより算出された距離情報などに基づいて、当該ＧＰＳによる情報を用いるかを選択するようにしてもよい。
　また、測定データから生体データである歩幅情報を算出する方法を例示する。例えばユーザが手首に装着している測定装置３００により測定される加速度データの波形データから既知の算出方法等を単体で用いる、または、組み合わせて用いる（例えば平均化したり、重みづけしたりなど）ことにより歩幅情報を得ることができ、例えば、歩く時には振り子のように手を振るため、上述の加速度センサの情報（例えば、進行方向の加速度成分が一番小さいタイミングまたは逆方向に切り替わるタイミングや、進行方向に対して垂直な方向の加速度成分が一番小さいタイミングまたは上下が切り替わるタイミングなど）を基に１歩の間隔（すなわちピッチ情報）が判別できるため、さらに時間情報を用いれば歩幅情報を得ることができる。他には、例えば、地面を蹴り出した際には、蹴り出た方向の加速度成分が合成されるので、当該方向の加速度成分の発生タイミングで１歩の間隔を判別することでも可能である。
　また、測定データから生体データである活動量情報を算出する方法を例示すると、例えば日常的に装着している測定装置３００により測定される加速度データを周波数解析し、例えば周波数の高低が活動頻度の高低に対応付けられ、所定頻度以上の活動が１日の何割を占めているか、などの所定条件により算出することで活動量情報を得ることができる。
　さらに、測定データから生体データである運動量情報を算出する方法を例示すると、例えば日常的に装着している測定装置３００により測定される加速度データから既知の算出方法等により歩行を含む運動をしている際の加速度データを特定できるので、例えば周波数解析などを用いて所定の条件により算出することで運動量情報を得ることができる。また、角速度情報やタグ情報などの付加情報をさらに用いると、より正確な運動量情報を得ることが可能である。
　さらに、測定データから生体データである運動負荷量情報を算出する方法を例示すると、例えば日常的に装着している測定装置３００により測定される加速度データから導出した上記活動量情報や上記運動量情報に対して、例えば運動負荷と共に大きくなる心拍情報により重みづけをすることで運動負荷量情報を得ることができる。また、例えば加速度データのベクトル情報を加味すれば、歩行環境（坂や階段など）や姿勢（立位、座位など）などの状態情報も特定できるので、当該状態情報をさらに用いてもよい。また、角速度情報やタグ情報などの付加情報をさらに用いると、より正確な運動負荷量情報を得ることが可能である。
　ユーザ支援データ生成部１３３は、生体データを基に所定の計算処理や統計処理を実行し、例えばユーザの血圧推移データ、活動状況データ（運動量情報、運動負荷量情報、活動量情報などの推移や分布など）、疲労度データ、睡眠の質データなどを含むユーザ統計情報を生成し、当該ユーザ統計情報と基準情報（例えば、平均値情報や目標値情報）と比較した結果に対するアドバイスやアラートなどを含むユーザ支援データを生成する。ユーザ支援データは、ユーザ情報に関連付けられてユーザ支援データＤＢ１２３に記憶される。
　ユーザ支援データ生成部１３３は、例えば、日常的に装着している測定装置３００により所定の周期的なタイミングで受信した測定データから生成された血圧情報に基づき、ユーザの血圧推移データを生成する。そして、例えば、かかりつけ医等により設定された降圧目標値や、日本高血圧学会により設定された降圧目標値、ユーザ情報に含まれる現病歴、年齢、ＢＭＩ値、生活習慣等の情報に基づき推定されるユーザと同属性の他ユーザの改善傾向から算定された降圧目標値などを基準情報としてユーザの血圧推移データと比較する。
　ここで、本システムにおいては、従来の血圧測定器と比較して日常的に測定装置３００を装着して生体データの取得を行っているところ、例えば血圧推移データがユーザの運動による影響を受けやすい。より具体的には、特に運動後には、血圧が上昇しやすく、平時における血圧の変動状況がその血圧推移データから判断しづらい場合があり得る。そこで、例えば運動量情報や運動強度情報などの運動情報と基準運動情報を比較し、基準運動情報を超える過度な運動を判定した場合に、その時間に計測された血圧情報を削除するなどして間引き補正を行うようにしてもよい。そして、任意の所定時間内における間引き補正後の血圧情報から時間推移の近似曲線を算出するようにしてもよい。必要であれば、上記近似曲線をグラフにより示してもよく、間引き補正前後の血圧推移情報を比較可能に、両グラフを生成するようにしてもよく、両グラフを並べて、または、切り替えて、もしくは、重畳して表示して比較可能にしてもよい。なお、血圧情報の経時的な推移データ（血圧推移データ）に限らず、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報など、ユーザの運動の影響を受けやすい生体データの経時的な推移データにおいても、上記同様に間引き補正することで、運動による影響を受けていない平時の生体データ推移情報を推定することが可能となり、特にそれぞれ間引き補正後の平時の生体データに対する基準生体データ情報（所定日前などの過去の生体データを含む）を取得して比較することで、運動による影響を受けていない状態変化の確認が容易となる。なお、上述の間引き補正に代えて、または、加えて、事前に記憶された場所情報とＧＰＳ情報の比較やユーザ端末装置２００や測定装置３００からの入力情報（例えば、外出の有無を示す情報や安静状態となれる安静場所にいるかどうかの情報）に基づき、ユーザが安静状態の多い安静場所にいることを安静場所情報及び時間情報により判定し、その期間におけるデータだけを安静期間情報として取得するように間引き補正してもよい。
　また、ユーザ支援データ生成部１３３は、例えば、日常的に装着している測定装置３００により所定の周期的なタイミングで受信した計測データから生成された活動量情報や運動量情報、運動負荷情報の少なくともいずれかの運動情報に基づき、これらの情報に関する活動状況データを生成する。そして、ユーザ支援データ生成部１３３において、例えば、上述の降圧目標値とユーザの血圧推移データとを比較して、例えば所定日数経過しても所定の血圧値まで降圧していないといったように降圧推移状況が適切でないと判断された場合、上記活動状況データをさらに参照し、運動量が適切ではないと判断される場合には運動量を増加または減少する旨の通知（例えば、増加または減少すべき歩行時間の提示など）、運動負荷が適切ではないと判断される場合には運動負荷を増加または減少する通知（例えば、歩幅、歩行速度、傾斜面や階段の使用頻度、スポーツを行う頻度などの変更量に関するアドバイスなど）、活動量が適切ではないと判断される場合には活動量を増加または減少する旨の通知（例えば、増加または減少すべき歩行時間の提示など）を含むユーザ支援データを生成する。これにより、目標降圧値を達成するための改善プロセスをユーザが簡単に取得することが可能となり、ユーザの利便性が向上する。
　一方で、降圧薬による過剰な降圧を判定可能なように降圧下限値を設定してもよく、ユーザ支援データ生成部１３３は、例えば、降圧下限値とユーザの血圧推移データ（特に現在の血圧情報）とを比較して、例えば、所定期間内で降圧下限値となった累積期間が所定位置以上であることや、血圧情報生成時の比較において血圧情報が示す値が降圧下限値よりも低いことなどを判定し、ユーザにその状態を知らせる情報（降圧下限値関連情報）を通知するユーザ支援データを生成してもよい。
　ユーザ支援データ生成部１３３は、例えば、日常的に装着している測定装置３００による測定データから生成された血圧情報に基づき、ユーザの血圧推移データを生成する。そして、例えば、血圧の急上昇や急降下等の異常値をモニタリングし、当該異常値が発生した場合にはアラートを含むユーザ支援データを生成する。ユーザ支援データ生成部１３３は、ユーザ支援データとして、当該アラートに併せて、異常値前後の血圧推移データも生成してもよい。さらに、当該異常を検出した際には、制御部１３０により管理サーバ１００から直接的に、または、ユーザ端末装置２００若しくは測定装置３００を介して間接的に、医療機関または近親者などユーザ情報に紐づけられた連絡先へ異常を示す通知（例えば、ＰＣまたはスマートフォンなどのデバイスに記憶された所定のアプリケーションを介した通知や、メールアドレスを利用した通知など）を発信するように制御してもよく、特に医療機関へ当該通知が発信された際には、当該通知を医療機関の所有するデバイスへの救急車搬送の要請信号として当該デバイスに表示されるようにしてもよい。これにより、再発率の高い血圧に関する病気において、早期発見が可能となり、特に急な発症によりユーザが連絡不能な状況であったとしても自動的に血圧異常を他者に通知が可能となる。さらには、一般的に脳卒中発症時に死亡リスク・後遺症リスクを最小限に抑えるためには、発症直後４時間３０分以内に所定の処置を行う必要があるところ、発症直後に救急車の搬送を手配できるシステムは、万が一の安全性を高めることができる。
　データ出力部１３４は、生体データやユーザ支援データをユーザ端末装置２００へ出力する。ユーザ端末装置２００においては、出力データを例えば専用のアプリケーションを介して画面に表示するなどしてユーザが容易に確認可能としても良い。
　入出力部１４０は、キーボード・マウス類等の情報入力機器、及びディスプレイ等の出力機器である。
　＜処理の流れ＞
　図６を参照しながら、情報処理システム１が実行するデータ支援方法の処理の流れについて説明する。図６は、図１の情報処理システム１の処理の例を示すフローチャートである。
　ステップＳ１０１の処理として、データ管理部１３１では、測定装置３００を利用するユーザごとにアカウント情報が生成され、ユーザ端末装置２００等から所定のユーザ情報を取得する。登録されたユーザ情報は、データ管理部１３１により、ユーザ情報ＤＢ１２４に記憶される。ステップＳ１０１の処理は、ユーザが測定装置３００を利用するための前処理として行われてもよいし、ユーザが測定装置３００を初めて利用する際に行われてもよい。
　ステップＳ１０２の処理として、ユーザが測定装置３００を利用すると、測定データが測定装置３００からユーザ端末装置２００を介して管理サーバ１００へ送信され、通信部１１０を介して受信される。データ管理部１３１により、記憶部１２０の測定データＤＢ１２１内においてユーザ情報に関連付けられて測定データが記憶される。
　ステップＳ１０３の処理として、生体データ生成部１３２により測定データが読み取られ、所定の演算等により生体データの生成が行われる。生成された生体データは、データ管理部１３１により、生体データＤＢ１２２に記憶される。
　ステップＳ１０４の処理として、ユーザ支援データ生成部１３３により生体データが読み取られ、所定の演算等によりユーザ支援データの生成が行われる。生成されたユーザ支援データは、データ管理部１３１により、ユーザ支援データＤＢ１２３に記憶される。
　ステップＳ１０５の処理として、データ出力部１３４により生体データおよび／またはユーザ支援データが読み取られ、ユーザ端末装置２００へ出力される。
　＜効果＞
　以上のように、本実施形態に係る情報処理システムは、ユーザ支援データ生成部１３３を介して、測定データに基づき、特に血圧状態を改善するためのアドバイスやアラートなどを含むユーザ支援データを生成する。これにより、例えば目標降圧値を達成するための改善プロセスをユーザが簡単に取得することが可能となり、ユーザの利便性が向上する。
　以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。
　　１　　　情報処理システム
　　１００　管理サーバ
　　２００　ユーザ端末装置
　　３００　測定装置
　　ＮＷ　　ネットワーク

Claims (9)

  1. 　ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理システムであって、
    　前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記生体データを生成する生体データ生成部と、
    　前記生体データに基づき生成された推移データを生成するユーザ支援データ生成部と、を備え、
    　前記生体データは、前記生体データに対して所定の間引き補正を実行した結果の生体データであり、
    　前記生体データは、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかである、
    　ことを特徴とする情報処理システム。
  2. 　所定の間引き補正は、運動情報と基準運動情報を比較した結果に応じて実行される、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
  3. 　所定の間引き補正は、安静期間情報に応じて実行される、
    　ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  4. 　前記生体データは、少なくとも血圧情報を含み、
    　前記ユーザ支援データ生成部は、降圧目標値と血圧推移データを比較した結果に応じて、ユーザの運動情報に関連する情報を通知する、
    　ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  5. 　前記生体データは、少なくとも血圧情報を含み、
    　前記ユーザ支援データ生成部は、降圧下限値と血圧情報を比較した結果に応じて、降圧下限値関連情報を通知する、
    　ことを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
  6. 　前記ユーザ支援データ生成部は、前記生体データに関して異常を検出した場合に、ユーザ情報に紐づけられた連絡先へ当該異常を示す通知及び前記推移データを発信する、
    　ことを特徴とする請求項１ないし請求項５に記載の情報処理システム。
  7. 　ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行うサーバであって、
    　前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記生体データを生成する生体データ生成部と、
    　前記生体データに基づき生成された推移データを生成するユーザ支援データ生成部と、を備え、
    　前記生体データは、前記生体データに対して所定の間引き補正を実行した結果の生体データであり、
    　前記生体データは、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかである、
    　ことを特徴とするサーバ。
  8. 　ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理方法であって、
    　生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記生体データを生成するステップと、
    　ユーザ支援データ生成部により、前記生体データに基づき生成された推移データを生成するステップと、を含み、
    　前記生体データは、前記生体データに対して所定の間引き補正を実行した結果の生体データであり、
    　前記生体データは、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかである、
    　ことを特徴とする情報処理方法。
  9. 　ネットワークを介してユーザが装着する測定装置から測定データを所定の周期で受信し、前記測定データから生体データ及びユーザ支援データの生成を行う情報処理方法をコンピュータで実行するためのプログラムであって、
    　前記情報処理方法は、
    　生体データ生成部により、前記測定データに対して所定の演算を実行し、前記生体データを生成するステップと、
    　ユーザ支援データ生成部により、前記生体データに基づき生成された推移データを生成するステップと、を含み、
    　前記生体データは、前記生体データに対して所定の間引き補正を実行した結果の生体データであり、
    　前記生体データは、血圧情報、心拍情報、血中酸素量情報、最大酸素摂取量情報、呼吸数、体温情報の少なくともいずれかである、
    　ことを特徴とするプログラム。

     
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