WO2023219059A1 - 分析装置、および分析方法 - Google Patents

分析装置、および分析方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2023219059A1
WO2023219059A1 PCT/JP2023/017288 JP2023017288W WO2023219059A1 WO 2023219059 A1 WO2023219059 A1 WO 2023219059A1 JP 2023017288 W JP2023017288 W JP 2023017288W WO 2023219059 A1 WO2023219059 A1 WO 2023219059A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
subject
meal
time
index
pulse wave
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/017288
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
優志 長坂
博之 森
豊 池田
紀幸 新谷
研太郎 亀井
Original Assignee
京セラ株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 京セラ株式会社 filed Critical 京セラ株式会社
Publication of WO2023219059A1 publication Critical patent/WO2023219059A1/ja

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G—PHYSICS
    • 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]
    • G16Y10/00—Economic sectors
    • G16Y10/60—Healthcare; Welfare
    • G—PHYSICS
    • 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]
    • G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
    • G16Y20/40—Information sensed or collected by the things relating to personal data, e.g. biometric data, records or preferences
    • G—PHYSICS
    • 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

  • the present disclosure relates to an analysis device and the like that analyze a subject's pulse wave.
  • One of the purposes of dietary therapy which is one of the treatment methods for diabetes, is to suppress sudden changes in blood sugar levels after meals. In order to continue diet therapy, it is important to make the subject recognize the link between the food content and the body's reaction when ingesting the food.
  • Patent Document 1 discloses a technique for acquiring a subject's pulse wave and estimating a blood sugar level based on a metabolic index calculated from the waveform of the acquired pulse wave.
  • An analysis device includes an acquisition unit that acquires a pulse wave of a subject that is continuously measured during a first period after a meal period during which the subject ingests a meal using a wearable device; a detection unit that detects the subject's pre-meal pulse wave in the pulse wave acquired by the unit; and a detection unit that detects the subject's pre-meal pulse wave in the pulse wave obtained by the unit; An indicator estimator that estimates a change in the indicator.
  • An analysis method includes an acquisition step of acquiring pulse waves of a subject continuously measured during a first period after a meal period during which the subject ingests a meal using a wearable device; A detection step of detecting a pulse wave of the subject before a meal in the pulse wave, and an index of estimating a change in a metabolic index correlated with the hardness of the blood vessels of the subject based on the detected change in the pulse wave. and an estimating step.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of an overall outline of an analysis system according to the present embodiment. It is a figure showing the state where a subject wears a measuring device.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing an example of the configuration of an analysis system.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of changes in pulse waves detected by the analyzer. It is a figure which shows the example of a presentation which an analyzer presents.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating another presentation example presented by the analysis device. It is a flowchart which shows an example of the flow of processing in an analyzer.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing a configuration example of an analysis system according to another embodiment.
  • FIG. 7 is a functional block diagram showing a configuration example of an analysis system according to yet another embodiment.
  • FIG. 7 is a functional block diagram showing a configuration example of an analysis system according to yet another embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of an overall outline of an analysis system including a server.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing another configuration example of the analysis system.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing an example of the configuration of an analysis system. It is a figure which shows the example of a presentation which an analyzer presents.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating another presentation example presented by the analysis device. It is a flowchart which shows an example of the flow of processing in an analyzer.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing a configuration example of an analysis system according to another embodiment.
  • FIG. 7 is a functional block diagram showing a configuration example of an analysis system according to yet another embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of an overall outline of an analysis system including a server.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing another configuration example of the analysis system.
  • An analysis device provides an analysis system and the like that can estimate a meal time, which is an arbitrary timing during a meal period of a subject.
  • the analyzer presents the estimated meal time to the subject to encourage the subject to be aware of their own meal time, and to encourage the subject according to the time elapsed since the meal time. It becomes possible to do so.
  • the analyzer can make the subject aware of problems with their own meal content (for example, variations in meal times, etc.), which can lead to establishing appropriate eating habits.
  • a message is presented to the subject according to the magnitude of change in metabolic index after the subject's meal. Since the metabolic index is an index that correlates with the stiffness of blood vessels, the magnitude of the change in the metabolic index after the subject's meal can be said to be the magnitude of the influence that the subject's meal has on the subject. Therefore, by presenting a message to the subject according to the magnitude of the change in metabolic index, the analyzer makes the subject recognize the link between the meal content and their own body's reaction after ingesting the meal. be able to. Thereby, the analyzer can make the subject aware of problems with his/her own meal content, which can lead to establishing appropriate eating habits.
  • Insulin is a peptide hormone that plays an important role in sugar metabolism. Diabetes is a metabolic disorder resulting from a lack of insulin action. Subjects suffering from or pre-diabetic (ie, those with insufficient insulin secretion) experience a significant increase in blood sugar levels after meals.
  • the term "meal” refers to the general intake of nutrients that affect the endocrine system involved in metabolism, and refers to food and drink in general, including only the intake of beverages including alcoholic beverages. Furthermore, meals are not limited to meal timings such as breakfast, lunch, and dinner.
  • the inventors of the present application have focused on the fact that the "vascular condition" changes due to changes in blood sugar levels before and after a meal, and responses of the secretory system such as insulin secretion, and as a result, the waveform of the pulse wave changes.
  • the inventors of the present invention have also discovered that it is possible to estimate a subject's blood sugar level and a blood sugar-related index (metabolic index) that is affected by the insulin secretion ability based on the subject's pulse wave.
  • the inventors of the present application have now invented an analysis device 10 and an analysis method that can carry out their invention.
  • This analyzer 10 acquires pulse waves of a subject that are continuously measured during a first period after a meal period during which the subject ingests a meal, and compares the pulse waves of the subject before a meal in the acquired pulse waves. Detect waves. The analyzer 10 then estimates a metabolic index that correlates with the stiffness of the subject's blood vessels based on the detected changes in the pulse wave. The analyzer 10 also estimates the subject's meal time based on the estimated change in metabolic index. Meal time is the period between the meal start time when the subject starts eating and the meal end time when the meal ends, that is, any timing during the meal period during which the subject is eating. means.
  • the subject's pulse wave in the first period is acquired using a wearable device (measuring device 20).
  • the analyzer 10 can estimate the meal time based on the metabolic index that correlates with the hardness of blood vessels caused by the meal for the subject who has ingested the meal, and the metabolic index. Furthermore, the analyzer 10 can perform actions according to the estimated meal time.
  • the action according to the meal time may be, for example, presenting the meal time to the subject, or notification according to the elapsed time from the meal time.
  • the analyzer 10 can make the subject aware of information related to their own meal time and the time elapsed since the meal time, and encourage the subject to make efforts to continue or improve their own meal contents and eating habits. can.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of an overall outline of the analysis system 1.
  • FIG. 2 is a diagram showing a state in which the measuring device 20 is worn by a subject.
  • FIG. 3 is a functional block diagram showing a configuration example of the analysis system 1.
  • the analysis system 1 includes an analysis device 10 and a measurement device 20.
  • the analysis system 1 is a system that uses the analyzer 10 to analyze a subject's pulse wave measured by the measuring device 20 and presents the result to the subject. The details of the measuring device 20 and the analyzing device 10 will be explained below.
  • the measuring device 20 includes a sensor section 21 and a communication section 22.
  • the sensor unit 21 continuously detects displacement of the subject's body surface and acquires a pulse wave.
  • a pulse wave is a waveform obtained from the body surface that represents a time change in the volume of a blood vessel caused by the inflow of blood.
  • the acquisition of a pulse wave by the sensor unit 21 is referred to as measuring a pulse wave.
  • “continuously detecting” refers to, for example, detecting the displacement of the subject's body surface at predetermined regular intervals.
  • the predetermined period of time can be set to, for example, 1 minute, 10 minutes, 30 minutes, or 1 hour.
  • the predetermined constant interval may be changed depending on a predetermined condition.
  • the sensor unit 21 may detect the subject's body surface at a higher measurement frequency in the first period than in other periods, according to instructions from the analyzer 10.
  • the measurement frequency may indicate, for example, the number of measurements in a predetermined period.
  • the communication unit 22 performs wireless communication with the analysis device 10, and transmits the subject's pulse wave acquired by the sensor unit 21 to the analysis device 10 as pulse wave data.
  • the communication unit 22 may transmit the pulse wave data to the analysis device 10 at a predetermined timing when communication between the measurement device 20 and the analysis device 10 is established.
  • the predetermined timing may be a timing specified by the analyzer 10.
  • the measuring device 20 when communication between the measuring device 20 and the analyzing device 10 is not established, the measuring device 20 stores the pulse wave acquired by the sensor section 21 in a storage section (not shown) as pulse wave data. put. Then, when communication between the measuring device 20 and the analyzing device 10 is established, the measuring device 20 transmits the pulse wave data stored up to that point to the analyzing device 10, and while the communication is established, The pulse wave data is transmitted to the analyzer 10 at a predetermined timing.
  • the communication unit 22 processes the pulse wave data, not the pulse wave data itself, so that the analysis device 10 can easily analyze the pulse wave data, and sends the processed pulse wave data to the analysis device 10 after the data processing. You can also send it. If the capacity of the processed pulse wave data is smaller than the capacity of the pulse wave data, the capacity of the data to be transmitted to the analyzer 10 can be reduced.
  • the measuring device 20 is a wearable device that can be worn by the subject at all times.
  • the measuring device 20 may be, for example, in the shape of a ring that can be worn on the finger of the subject.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of how the measuring device 20 is used.
  • FIG. 2 shows a subject wearing the measuring device 20 on his right hand.
  • the subject can wear the measuring device 20 at all times without feeling uncomfortable, and there is no need to take it off each time a measurement is taken.
  • the analysis system 1 can reduce the possibility of forgetting measurements.
  • the measuring device 20 may be worn anywhere on the subject's body as long as it can continuously measure the subject's pulse wave, and is not limited to a wearable device worn on the fingers.
  • the measuring device 20 may be in the form of a wristband that can be worn on the wrist, or in the form of a collar that can be worn on the neck.
  • the measuring device 20 may include an acceleration sensor (not shown), a temperature sensor (not shown), and the like.
  • the measuring device 20 can detect the movement of the subject.
  • the measuring device 20 includes a temperature sensor, the measuring device 20 can measure the body temperature of the subject.
  • the analysis system 1 can determine the subject's behavior (for example, walking, sleeping, eating, etc.) based on the subject's finger movements detected by the measuring device 20.
  • the analysis system 1 can determine the health condition of the subject based on the subject's body temperature measured by the measuring device 20.
  • the analysis device 10 includes an acquisition section 11, a control section 12, a presentation section 13, and a storage section 14. Further, the control unit 12 includes a change detection unit (detection unit) 121, an index estimation unit 122, and a time estimation unit 123.
  • the control unit 12 includes a change detection unit (detection unit) 121, an index estimation unit 122, and a time estimation unit 123.
  • the acquisition unit 11 acquires the subject's pulse wave data continuously measured by the measurement device 20 from the measurement device 20.
  • the acquisition unit 11 may acquire pulse wave data of the subject that is continuously measured during a period (first period) after a meal period in which the subject ingests a meal.
  • first period the "predetermined period after the subject actually eats"
  • the first period may be, for example, a period from 30 minutes after the meal until one and a half hours have passed, or a period from immediately after the meal to 4 hours.
  • the analysis device 10 may continuously acquire pulse wave data during the period when communication with the measurement device 20 is established. In this case, the pulse wave data acquired by the analyzer 10 may include pulse wave data during the first period.
  • the analyzer 10 detects changes in pulse waves due to meals by analyzing continuously measured pulse waves of the subject. Furthermore, by performing analysis based on the change, the analyzer 10 can estimate that the timing at which the change occurred is during the "first period.” Therefore, the analyzer 10 can estimate the meal time, which is the timing at which the subject ate, by acquiring and analyzing pulse wave data during the period including the first period.
  • the first period is a convenient name indicating a period in which a change in the pulse wave can be detected, and the analyzer 10 does not need to know the first period.
  • the acquisition unit 11 may acquire pulse wave data at a predetermined frequency, and in this case, the acquisition frequency during the first period may be higher than the acquisition frequency during periods other than the first period. Thereby, changes in postprandial pulse waves can be quickly analyzed.
  • the pulse wave of the subject acquired by the acquisition unit 11 may include a pulse wave measured during the meal period of the subject.
  • the pulse waves measured during the period can also be analyzed by the analyzer 10.
  • the pulse wave of the subject acquired by the acquisition unit 11 may include a period (second period) before the meal period of the subject.
  • the pulse wave in the period before the subject's meal period can be used when the change detection unit 121 (described later) detects a change in the subject's pulse wave.
  • the control unit 12 controls the analyzer 10, and includes a change detection unit 121, an index estimation unit 122, and a time estimation unit 123, as described above.
  • the change detection unit 121 detects the pulse wave of the subject before a meal in the pulse wave acquired by the acquisition unit 11, and also detects a change from the pulse wave of the subject before a meal.
  • the change detection unit 121 may detect a change by comparing the pulse wave for each beat in the first period acquired by the acquisition unit 11 with the pulse wave for one beat of the subject before the meal.
  • the change detection unit 121 may also detect a change by comparing the pulse wave during a predetermined period (for example, 10 minutes) in the first period with the subject's pre-meal pulse wave during the same period as the predetermined period. good.
  • the metabolic index (for example, AI) described later, it is generated using the average value calculated by collecting multiple pulse wave waveforms of one beat for a predetermined period as "one beat of the pulse wave".
  • the metabolic index may be calculated using a representative pulse wave shape.
  • each metabolic index may be calculated from the pulse wave waveform of each of a plurality of beats in a predetermined period, and the average thereof may be used as the metabolic index for the predetermined period. More specifically, if, for example, 70 pulse waves are acquired in 1 minute, each metabolic index is calculated from the 70 pulse waves, and the average may be used as the metabolic index for the 1 minute.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of changes in pulse waves detected by the analyzer 10.
  • a graph 401 in FIG. 4 is an example of a pulse wave before a meal, and a graph 402 is an example of a pulse wave in the first period. Comparing the peak X1 of the graph 401 and the peak X2 of the graph 402, it can be seen that the peak X2 of the graph 402 is larger than the peak X1 of the graph 401.
  • the change detection unit 121 detects a change in the pulse wave based on the difference between the peaks X1 and X2 and the points Y1 and Y2.
  • changes in the pulse wave can be determined from the ratio Y1/X1 of the second peak Y1 to the first peak X1 in the graph 401 and the ratio Y2/X2 of the second peak Y2 to the first peak X2 in the graph 402. May be detected. That is, the change detection unit 121 may detect a change in the pulse wave depending on whether the ratio Y2/X2 to the ratio Y1/X1 has changed by a predetermined value or more.
  • the change detection unit 121 compares the pulse wave for the predetermined period in the first period with the pulse wave for the predetermined period of the subject before a meal. , a change may be detected.
  • the index estimation unit 122 estimates a metabolic index that correlates with the stiffness of the subject's blood vessels.
  • a metabolic index is the AI (Augmentation Index), which is expressed as the ratio of the waveform size of the forward wave of the pulse wave and the reflected wave region that appears later than the forward wave, or the forward wave of the pulse wave and the reflected wave.
  • the arrival time difference PTT Pulse Transit Time
  • the index estimating unit 122 estimates a metabolic index based on an estimation formula created by regression analysis, for example.
  • the estimation formula is stored in the analyzer 10 in advance.
  • a decrease in blood fluidity is caused by, for example, an increase in the viscosity of plasma or a decrease in the deformability of red blood cells.
  • dilation of blood vessels is caused by secretion of insulin, secretion of digestive hormones, increase in body temperature, and the like.
  • the pulse rate increases to suppress the drop in blood pressure.
  • the increase in circulating blood volume also compensates for blood consumption for digestion and absorption. They also affect the stiffness of blood vessels.
  • the index estimation unit 122 can estimate a metabolic index that correlates with blood vessel stiffness based on the change in the waveform of the pulse wave acquired via the acquisition unit 11.
  • an estimation formula for estimating metabolic index can be created by performing regression analysis based on pre-meal and post-prandial metabolic index and pulse wave sample data obtained from multiple subjects. can.
  • the metabolic index of the subject can be estimated by applying the created estimation formula to the index based on the subject's pulse wave.
  • creating the estimation formula in particular, by performing regression analysis and creating the estimation formula using sample data in which the variation in metabolic index is close to normal distribution, it is possible to estimate the metabolism of the subject to be tested whether before or after a meal. Indicators can be estimated.
  • a metabolic index for example, the value of the index AI (AI value) tends to decrease after a meal and reach its bottom peak some time after the meal.
  • AI value the value of the index AI
  • the subject is considered to be eating at a certain time before the time when the metabolic index reaches its bottom peak. Therefore, by identifying the time when the metabolic index reaches its bottom peak, the time estimating unit 123 can estimate the meal time of the subject to be several tens of minutes before the time.
  • the time estimating unit 123 acquires the metabolic index estimated by the index estimating unit 122, and estimates the meal time based on the change in the metabolic index.
  • the time estimating unit 123 may identify the time point at which the metabolic index changes significantly, and estimate the meal time from the identified time point. For example, the time estimating unit 123 identifies the timing at which the metabolic index reaches a bottom value peak after rising from a preset value (reference value) that serves as a reference for changes in the metabolic index, and
  • the meal time may be estimated to be before (for example, 90 minutes before).
  • the time estimation unit 123 may cause the presentation unit 13 to present the estimated meal time.
  • the time estimating unit 123 may provide other information to the subject depending on the elapsed time from the estimated meal time to the time when the estimation was performed. Further, the time estimation unit 123 may cause the storage unit 14 to store log data 142 including the estimated meal time. In the log data 142, the estimated meal time may be associated with other data, such as a record of a corresponding metabolic index, a record of a pulse wave, and information indicating the time when the estimation was performed.
  • the time estimation unit 123 estimates the subject's meal time based on the relationship between the subject's past meal times and information indicating the subject's condition at the subject's past meal times. It may be estimated.
  • the log data 142 stores a plurality of pieces of correct data regarding past meal times of the subject and the pulse waves of the subject measured after each past meal time in association with each other.
  • the correct data is information indicating the time when the subject actually ate a meal.
  • the correct answer data may be input by the subject himself or herself, or may be input by a person who manages the subject's meals.
  • the correct answer data may be recorded in association with the subject's pulse wave at the meal time.
  • the time estimation unit 123 may adjust the estimation parameters for estimating the meal time based on the correspondence between the plurality of recorded correct data and the pulse waves associated with each correct data.
  • the time estimation unit 123 can improve the accuracy of estimating the subject's meal time by using the adjusted estimation parameters to estimate the meal time based on the detected change in the metabolic index.
  • the correct answer data stored in the log data 142 may be associated with other information.
  • the meal time of the subject as the correct answer data may be associated with information indicating vibrations associated with the movement of the subject detected at the estimated meal time and information indicating the body temperature of the subject.
  • the time estimation unit 123 may further use this information to adjust the estimated parameters. Thereby, the accuracy of estimating the meal time performed by the time estimation unit 123 can be further improved.
  • the timing at which the correct answer data is input is not particularly limited.
  • the correct data may be input by the subject operating the measuring device 20 at the timing when the subject is about to eat.
  • pulse wave measurement values may be recorded more frequently during a predetermined period after the correct data is input.
  • the correct answer data may be input at any timing after the subject has eaten a meal.
  • the control unit 12 records the input correct data in association with information indicating the subject's pulse wave at the time input as the correct data, which has already been recorded in the log data 142.
  • the time estimating unit 123 uses a metabolic index estimated based on the subject's pulse wave when waking up or fasting as a standard (first standard), and specifies the meal time based on a change in the metabolic index with respect to the standard. It's okay.
  • the subject's "wake-up time” may refer to, for example, the time when the subject awakens from sleep, or may be defined by the sleep stage of sleep (for example, REM sleep, which is close to awakening). .
  • the subject's "fasting state" may be, for example, when the subject has not eaten for a predetermined period of time (for example, after a fasting period of 10 hours or more), or when the amount of food eaten is below a predetermined standard. But that's fine.
  • the measuring device 20 may include an input unit (not shown) into which a wake-up time or a fasting state time can be input.
  • the measuring device 20 may estimate the subject's sleep onset and wake-up times based on the subject's pulse, acceleration indicating changes in posture, body surface temperature, and the like.
  • the fasting state may be automatically set after a predetermined lapse of time since the meal intake, or the fasting state may be estimated from changes in the pulse wave.
  • the time estimation unit 123 may use a metabolic index estimated based on pulse waves measured in the past for the subject as a reference (first reference).
  • the standard may be, for example, the average value of the metabolic index estimated in the past during a period with relatively little fluctuation, or the lowest value of the metabolic index estimated in the past. It's okay.
  • the time estimating unit 123 refers to the log data 142 in the storage unit 14 to identify a standard, and then identifies the meal time of the subject's previous meal based on the most recent change in the metabolic index with respect to the standard. Good too.
  • metabolic indicators based on pulse waves measured in the past it is possible to identify how metabolic indicators change over time with respect to past metabolic indicators, and to identify chronic progressing conditions such as diabetes. can be managed.
  • the presentation unit 13 presents the meal time estimated by the time estimation unit 123 to the subject.
  • Examples of the presentation unit 13 include a display, a monitor, and the like.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of presentation presented by the analysis device 10. In the presentation example shown in FIG. 5, the meal time is presented in the area 131 of the presentation unit 13, the metabolic index is presented in the area 132, and the pulse wave data is presented in the area 133.
  • FIG. 6 is a diagram showing another presentation example presented by the analysis device 10.
  • the analysis device 10 may perform presentation as shown in FIG. 601 in FIG. 6 is another presentation example including meal times.
  • meal times are presented in an area 611, and information regarding AI values as metabolic indicators is presented in an area 612.
  • 602 in FIG. 6 is an example of presentation of fluctuations in the metabolic index.
  • the AI value as a metabolic index is presented, and in the area 622, the fluctuation state of the AI value is presented.
  • the analysis device 10 may present other information. If the difference in meal times during a predetermined period (for example, one week) exceeds a preset reference value, an evaluation result indicating that the meal times were irregular may be presented. As yet another example, if the interval between one meal time and the next meal time of the subject is too wide or too short, the analyzer 10 may send a message urging the subject to eat at appropriate time intervals. May be presented.
  • the storage unit 14 stores data used by the analyzer 10, and includes pulse wave data 141 and log data 142.
  • the pulse wave data 141 is pulse wave data of the subject before a meal, which is used by the change detection unit 121 to detect changes in the pulse wave. This may be a pulse wave measured in advance, or may be a pulse wave measured just before the last meal.
  • the log data 142 is data in which the meal time estimated by the time estimation unit 123, the pulse wave used for estimation, the metabolic index, etc. are associated with each other.
  • the analysis device 10 measures the subject's pulse wave continuously measured by the wearable device (measuring device 20) during the first period after the meal period during which the subject ingests a meal. It includes an acquisition unit 11 that acquires information.
  • the analyzer 10 also includes a change detection unit 121 (detection unit) that detects the subject's pre-meal pulse wave in the pulse wave acquired by the acquisition unit 11.
  • the analysis device 10 also includes an index estimating section 122 that estimates a change in a metabolic index that correlates with the hardness of the subject's blood vessels based on the change in the pulse wave detected by the change detecting section 121.
  • the analyzer 10 also includes a time estimating unit 123 that estimates a meal time, which is an arbitrary timing during a meal period, based on changes in the metabolic index.
  • the analysis device 10 can estimate the meal time of the subject without receiving active input from the subject.
  • the analyzer 10 also presents the estimated meal time to the subject to encourage the subject to be aware of his or her own meal time, and to encourage the subject to respond in accordance with the time elapsed since the meal time. It becomes possible to do this.
  • the analyzer 10 can make the subject aware of problems with their own meal content (for example, variations in meal times, etc.), which can lead to establishing appropriate eating habits.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of the flow of processing in the analyzer 10.
  • the acquisition unit 11 acquires the pulse waves continuously measured by the measuring device 20 during the first period (S101, acquisition step).
  • the change detection unit 121 detects a pre-meal pulse wave in the pulse waves acquired by the acquisition unit 11 (S102, detection step).
  • the index estimation unit 122 estimates a metabolic index based on the change in the pulse wave detected by the change detection unit 121 (S103, index estimation step).
  • the time estimation unit 123 estimates the subject's meal time based on the change in the metabolic index estimated by the index estimation unit 122 (S104, time estimation step). Then, the presentation unit 13 presents the meal time of the subject estimated by the time estimation unit 123 (S105, presentation step).
  • FIG. 8 shows the main configuration of the analysis system 1A according to this embodiment.
  • the analysis system 1A includes a measurement device 20A and an analysis device 10A.
  • the measuring device 20A differs from the measuring device 20A in the first embodiment described above in that it includes an acceleration sensor 23.
  • the analysis device 10A includes a control section 12A including a time estimation section 123A.
  • the analyzer 10A differs from the analyzer 10A in the first embodiment described above in that it includes a controller 12A that includes a time estimator 123A and an acceleration detector 124 instead of the controller 12.
  • the time estimation unit 123A of the analysis device 10A estimates the subject's meal time based on a combination of the metabolic index and other indexes. As an example, the time estimation unit 123A estimates the meal time based on the metabolic index and the acceleration of the subject's body movement.
  • the acceleration sensor 23 is a sensor that can output an output value according to the acceleration of the subject's body movement.
  • the subject's body movements are, for example, movements of the subject, such as moving, standing up, and sitting.
  • the acceleration sensor 23 may be a sensor capable of outputting an output value corresponding to the body movement of the subject that is performed while the subject is eating, such as lifting and lowering tableware or chewing.
  • the acceleration detection unit 124 acquires an output value corresponding to the acceleration of the subject's body movement from the acceleration sensor 23 via the acquisition unit 11, and detects what kind of movement the subject has performed. For example, the acceleration detection unit 124 detects that the subject moves and then takes a seat based on the acquired output value. The acceleration detection unit 124 outputs information indicating the detected motion of the subject to the time estimation unit 123A.
  • the time estimating unit 123A acquires information indicating the metabolic index estimated by the index estimating unit 122, as well as information indicating the subject's motion detected by the acceleration detecting unit 124, and determines the subject's meal based on this information. Estimate the time. In other words, the time estimation unit 123A estimates the subject's meal time based on the metabolic index and the acceleration of the body movement.
  • the time estimating unit 123A estimates that the metabolic index increases because the subject sat down and had a meal, and the metabolic index increases. Meal time is estimated based on changes in indicators. In this way, the time estimation unit 123A can improve the accuracy of estimating the subject's meal time by performing estimation using other indicators in addition to the metabolic index. Further, the movements of the subject that the time estimation unit 123A uses to estimate the meal time of the subject are not limited to moving and sitting, but may be any movement related to the subject's meal. The movement related to eating by the subject may be, for example, a movement in which the subject walks, stands still, and then walks again. When such a movement is detected, the time estimating unit 123A determines that the subject may have eaten at any timing while the subject was stationary, and uses information indicating the movement and the subject's metabolism. Meal time may be estimated in combination with an index.
  • the time estimation unit 123A may estimate the meal time in more detail. For example, the time estimation unit 123A may estimate at least one of the mealtime start time and the mealtime end time of the subject based on the metabolic index and the acceleration of the body movement. More specifically, the time estimating unit 123A calculates the time when the subject is seated based on the output value of the acceleration sensor 23, which is the time before the meal time estimated based on the metabolic index, as the time when the subject is seated based on the output value of the acceleration sensor 23. It may be estimated as the eclipse start time.
  • the time estimating unit 123A determines that the time after the estimated meal time, when it is detected that the subject has stood up, or the time when the subject's movements associated with eating have stopped, is the time when the subject has finished eating. It may be estimated as the time. Further, the time estimating unit 123A may determine whether or not to estimate the meal time based on the acceleration of the subject's body motion. For example, if the metabolic index increases while the subject is moving, the time estimation unit 123A determines that the increase in the metabolic index is not due to a meal, and does not need to estimate the meal time.
  • the time estimation unit 123A of the analysis device 10A may use an index other than the acceleration of the subject's body movement as another index to be combined with the metabolic index.
  • the time estimation unit 123A may estimate the meal time based on the metabolic index and the subject's body surface temperature.
  • the measuring device 20A includes a temperature sensor capable of measuring the body surface temperature of the subject, and transmits information indicating the subject's body surface temperature to the analysis device 10A.
  • the control unit 12A of the analyzer 10A acquires information indicating the subject's body surface temperature in addition to information indicating the subject's pulse wave.
  • the time estimation unit 123A estimates the subject's meal time based on the metabolic index estimated by the index estimation unit 122 and information indicating the subject's body surface temperature.
  • the body surface temperature of the subject's hands and feet tends to rise after the meal.
  • the time estimating unit 123A can estimate the meal time of the subject more accurately by grasping the rise timing of the subject's body surface temperature and performing estimation in combination with the metabolic index.
  • the time estimation unit 123A may perform estimation by combining the subject's metabolic index and two or more other indices. For example, the time estimation unit 123A may estimate the meal time by combining the subject's metabolic index, the acceleration of the subject's body movement, and the subject's body surface temperature.
  • FIG. 9 shows the main configuration of the analysis system 1B according to this embodiment.
  • the analysis system 1B includes an analysis device 10B and a measurement device 20.
  • the analysis system 1B differs from the analysis system 1 in the first embodiment described above in that it includes an analysis device 10B instead of the analysis device 10.
  • the analyzer 10B includes a control section 12B and a storage section 14B.
  • the analyzer 10B differs from the analyzer 10 in the first embodiment described above in that it includes a controller 12B that includes a time estimator 123B instead of the controller 12 that includes the time estimator 123.
  • the analysis device 10B differs from the analysis device 10 in that it includes a storage section 14B that stores behavior record data 143 and an estimation model 144 in addition to the data stored in the storage section 14.
  • the behavior record data 143 is data indicating the subject's behavior, such as the subject's meal time, meal start time, meal end time, meal period, and period from the end of one meal to the start of the next meal.
  • the subject's behavior record data 143 may be data input into the analysis device 10B by the subject or another person, or may be a sensor capable of detecting the subject's behavior, such as a temperature sensor or an acceleration sensor (not shown). It may also be data indicating behavior detected by. Further, the analysis device 10B may acquire and utilize the subject's behavior record data from an external device that stores the subject's behavior record data.
  • the estimation model 144 is a learned estimation model that has been trained based on each data included in the target person's past behavior record, for example, the target person's behavior record data 143.
  • the time estimation unit 123B uses the estimation model 144 to identify the subject's behavior, such as the subject's meal time, based on the change in the metabolic index. That is, the time estimating unit 123B estimates the meal time based on a combination of the metabolic index and the learning result based on the subject's past behavior record.
  • the time estimating unit 123B may estimate at least one of the meal start time and the meal end time based on a combination of the metabolic index and the learning result based on the subject's past behavior record.
  • FIG. 10 shows the main configuration of the analysis system 1C according to this embodiment.
  • the analysis system 1C includes an analysis device 10C and a measurement device 20.
  • the analysis system 1C differs from the analysis system 1 in the first embodiment described above in that it includes an analysis device 10C instead of the analysis device 10.
  • the analyzer 10C includes a control section 12C including an alert section 125, and a notification section 15.
  • the analyzer 10C is different from the analyzer 10 in the first embodiment described above in that the control unit 12C includes an alert unit 125 and the alarm unit 15.
  • the alert section 125 causes the alarm section 15 to issue various alerts according to preset conditions.
  • the preset conditions may be, for example, conditions related to an estimated metabolic index or meal time of the subject.
  • the alert unit 125 outputs an alert urging the user to ingest food, etc., for example, when the metabolic index is low or is expected to become low. As an example, the alert unit 125 obtains the estimated metabolic index, and outputs a predetermined alert to the subject when the metabolic index falls below a preset second standard.
  • the second criterion may be a criterion by which it can be evaluated that the subject is in a hypoglycemic state if the metabolic index falls below the criterion.
  • the content of the alert output by the alert unit 125 may be at least one of notification of the situation and presentation of a message urging caution to the target person or a destination specified by the target person. More specifically, the alert can be, for example, ⁇ Your metabolic index has fallen below the standard value.'' ⁇ Why don't you refresh yourself by having a snack or drinking water?'' or ⁇ Your metabolic index has fallen below the standard value.'' The message may be, "Why don't you refresh yourself by having a snack or drinking water?" Further, the alert unit 125 outputs an alert to prompt the subject to eat food if the time from the estimated meal time exceeds the third standard, in other words, if a certain amount of time has passed since the last meal. It's okay. By outputting an alert when the metabolic index is low or when time has passed since the last meal, it is possible to make the subject aware that it is preferable to take food, etc., even if the subject is not aware of being unwell. .
  • the third criterion may be, for example, when the metabolic index indicates blood sugar level, a criterion by which it can be assumed that the subject is in a hypoglycemic state if the subject does not take a meal for a period exceeding the criterion.
  • the alert unit 125 may output advice regarding the next meal when the estimated metabolic index falls below a preset fourth standard.
  • the next meal may mean lunch in response to breakfast on one day, or may mean breakfast on the next day.
  • the fourth standard may be, for example, a standard such that when the metabolic index is a value related to the meal content, if the metabolic index falls below the standard, it can be said that the subject's meal content has an adverse effect on the health of the subject.
  • the content of the advice may be, for example, a message such as "We have detected the possibility that you may have exercised after eating. Avoid exercising immediately after eating.”
  • the analysis system 1C may also include an acceleration sensor (not shown) capable of detecting whether or not the subject is exercising, and may provide advice relating the subject's exercise and meal timing. For example, if the subject's meal time is detected and the subject's exercise is detected after the meal time, a message will be displayed that says ⁇ Exercise has been detected.You may feel hungry because you have been more active than usual, but please chew slowly.'' A message such as "Let's eat at a restaurant" may be presented to the target person as advice.
  • the alarm unit 15 issues an alert according to instructions from the alert unit 125.
  • the alarm section 15 may output the alert by sound, or may output the alert by producing a color that catches the eye of the target person, such as red or yellow.
  • the reporting unit 15 may output a text or audio message as an alert.
  • the alarm section 15 may be formed integrally with the presentation section 13.
  • the alarm unit 15 may be provided in the measuring device 20. In this case, the alert section 125 instructs the alarm section 15 via the communication section 22 of the measuring device 20 to cause the alarm section 15 to output an alert.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of an overall outline of the analysis system 1D including the server 30. As shown in FIG. 11, the analysis system 1D includes a server 30 in addition to the above-described analysis device 10 and measurement device 20.
  • the analysis device 10 and the server 30 are communicably connected via a network.
  • the server 30 performs some or all of the analysis processing performed by the analysis device 10. By performing analysis processing on the server 30, the processing load on the analysis device 10 can be reduced.
  • FIG. 12 is a functional block diagram showing a configuration example of the analysis system 1E.
  • the measurement device 20E of the analysis system 1E measures and analyzes pulse waves, and the analysis device 10E acquires the analysis results obtained from the measurement device 20E and presents them to the presentation unit 13.
  • the measuring device 20E includes, in addition to the sensor section 21 and the communication section 22, the control section 12 (change detection section 121, index estimation section 122, time estimation section 123), and storage section 14 (pulse estimation section 123).
  • the measuring device 20E analyzes the measured pulse wave and estimates the meal time of the subject.
  • the measuring device 20E transmits the measured pulse wave, the analysis result, the estimated meal time, etc. to the analyzing device 10E.
  • the analysis device 10E includes at least a presentation unit 13, and presents the pulse wave received from the measurement device 20E, the analysis results, the determined message, and the like. That is, in the analysis system 1E, the analysis device 10E functions as a presentation device that presents pulse waves, analysis results, determined messages, and the like.
  • the analysis device 10E may include some of the functions of the control unit 12 (for example, the time estimation unit 123) and some of the storage unit 14 (that is, the log data 142).
  • the measurement device 20E performs an analysis process on the measured pulse wave and transmits the measured pulse wave and the analysis result to the analysis device 10E.
  • the analysis device 10E presents information such as meal times based on the analysis results received from the measurement device 20D.
  • the analyzer 10F acquires the pulse waves of the subject that are continuously measured during the first period after the meal period during which the subject ingests a meal, and Detects pulse waves before meals. Then, the analyzer 10F estimates a metabolic index that correlates with the hardness of the subject's blood vessels based on the detected change in the pulse wave, and sends a message according to the magnitude of the change in the estimated metabolic index during the first period. Present to the target audience.
  • the analyzer 10F estimates a metabolic index that correlates with the hardness of blood vessels caused by the meal to the subject who has ingested the meal, and sends a message according to the magnitude of change in the estimated metabolic index during the first period. Present to the target person.
  • the analyzer 10F allows the subject to associate and recognize the meal content and their own body's reaction after ingesting the meal, and encourages the subject to make efforts to continue or improve their own meal content and eating habits. can be encouraged.
  • FIG. 13 is a functional block diagram showing a configuration example of the analysis system 1F.
  • the analysis system 1F includes an analysis device 10F and a measurement device 20.
  • the measuring device 20 includes a sensor section 21 and a communication section 22.
  • the sensor unit 21 acquires the subject's pulse wave. More specifically, the sensor unit 21 acquires the subject's pulse wave by detecting volume changes (dilation or contraction) of the subject's blood vessels based on the reflected light of light irradiated toward the subject's blood vessels. do. For example, infrared wavelength light can be used as the light irradiated toward the subject's blood vessels.
  • the sensor unit 21 may measure the subject's pulse wave at a higher frequency in the first period than in other periods, according to instructions from the analyzer 10F.
  • the measurement frequency may indicate, for example, the number of measurements in a predetermined period.
  • the analyzer 10F will be explained with reference to FIG. 13.
  • the analysis device 10F includes an acquisition section 11, a control section 12F, a presentation section 13, and a storage section 14F.
  • the control unit 12F includes a change detection unit (detection unit) 121, an index estimation unit 122, and a message determination unit 126.
  • the acquisition unit 11 acquires the subject's pulse wave data continuously measured by the measurement device 20 from the measurement device 20.
  • the first period may be set by the user from predetermined options, or may be set arbitrarily. Further, the first period may be automatically set based on past pulse wave data. Alternatively, if the user does not select the first period, the first period may be automatically set from past pulse wave data.
  • the control unit 12F controls the analysis device 10F, and includes the change detection unit 121, the index estimation unit 122, and the message determination unit 126, as described above.
  • the message determining unit 126 determines a message according to the magnitude of the change in the metabolic index during the first period estimated by the index estimating unit 122.
  • the message determining unit 126 sends a message that gives a negative evaluation to the meal content that the subject ingested, depending on the magnitude of the change. You may decide to send a message accordingly.
  • the message may be verbal, numerical, or a combination thereof.
  • the determined message may be "a little more", “regrettable”, or “unfortunate” if it is a verbal message, or "20 points” or “20/100 points” if it is a number. It may be something. It may also be something that allows the subject to specifically review their eating habits, such as, "Your score has dropped significantly. What did you eat?"
  • FIG. 4 An example of a negative evaluation criterion is when the after-meal ratio to the before-meal ratio becomes 1/2 or less.
  • the before-meal ratio and the after-meal ratio will be explained with reference to FIG. 4.
  • the graph 401 in FIG. 4 is an example of a pulse wave before a meal
  • the graph 402 is an example of a pulse wave in the first period.
  • the pre-meal ratio is the ratio Y1/X1 of the second peak Y1 to the first peak X1 in the graph 401.
  • the postprandial ratio is the ratio Y2/X2 of the second peak Y2 to the first peak X2 in the graph 402.
  • the message determining unit 126 selects a message that indicates a positive evaluation of the meal content that the subject ingested.
  • the message may be determined according to the size of the message.
  • the message may be verbal, numerical, or a combination thereof.
  • the message to be determined may be something like "great", "good", or “good” if it is a language, or something like "85 points” or "85/100 points” if it is a number. It may be something.
  • An example of a positive evaluation criterion is when the after-meal ratio exceeds 1/2 of the before-meal ratio.
  • the message determining unit 126 may determine a message that includes information regarding the mode of change in the metabolic index as a message that corresponds to the magnitude of the change.
  • the mode of change in the metabolic index is, for example, the way it rises, the slope, the height of the peak, the absolute amount, etc.
  • an example of a message that includes information regarding the mode of change in metabolic index is "The shape of the pulse wave has changed sharply. Was the content of the meal appropriate?"
  • the message determining unit 126 may determine a message that includes an index indicating the condition of the subject other than the metabolic index as a message according to the magnitude of the change.
  • the condition of the subject is, for example, the physical condition of the subject.
  • the message determining unit 126 may use the subject's degree of exercise obtained from the acceleration sensor as the subject's condition, and may say, ⁇ It seems you haven't been doing much exercise today. Let's adjust your diet and exercise as a set. ” may be determined.
  • the message determining unit 126 may determine a message such as "You seem to be tired today" as the subject's condition based on the subject's heart rate and body temperature obtained from the body temperature sensor. .
  • the message determining unit 126 may determine a message such as "It seems that the time from eating to starting sleep was short" based on the detection results of the acceleration sensor, etc.
  • the analyzer 10F determines that the subject's resting heart rate was high last night, or that the subject's sleep time was short, or that the subject's sleep time was short based on the subject's heart rate and detection results obtained from the acceleration sensor, etc., obtained the previous day. Sedentary time (sitting all the time and being inactive) etc., to identify that the subject's body has not fully recovered.
  • the analyzer 10F determines that the subject's body has not fully recovered, it determines and presents the message as described above.
  • the presentation unit 13 presents the message determined by the message determination unit 126 to the target person.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of presentation presented by the analysis device 10F. In the presentation example shown in FIG. 14, a message is presented in an area 134 of the presentation unit 13, a metabolic index is presented in an area 132, and pulse wave data is presented in an area 133.
  • FIG. 15 is a diagram showing another presentation example presented by the analysis device 10F.
  • the analyzer 10F may perform presentation as shown in FIG. 15.
  • 1501 in FIG. 15 is a presentation example including evaluation of meals.
  • an evaluation of a meal is presented in a region 1511, and information regarding an AI value as a metabolic index is presented in a region 1512.
  • 1502 in FIG. 15 is an example of presentation of changes in metabolic index.
  • a region 1521 of 1502 in FIG. 15 an AI value as a metabolic index is presented, and in a region 1522, a fluctuation state of the AI value is presented.
  • the storage unit 14F stores data used by the analyzer 10F, and includes pulse wave data 141 and message data 145.
  • the message data 145 is data used by the message determining unit 126 to determine a message.
  • the analyzer 10F includes the acquisition unit 11 that acquires the subject's pulse wave continuously measured by the wearable device during the first period after the meal period during which the subject ingests a meal. Equipped with It also includes a change detection unit 121 that detects the subject's pre-meal pulse wave in the pulse wave acquired by the acquisition unit 11.
  • the apparatus also includes an index estimating section 122 that estimates a metabolic index correlated with the stiffness of the subject's blood vessels based on the change in the pulse wave detected by the change detecting section 121. It also includes a message determining unit 126 that determines a message according to the magnitude of change in the metabolic index estimated by the index estimating unit 122 during the first period. Further, it includes a presentation section 13 that presents the message determined by the message determination section 126 to the target person.
  • FIG. 16 is a flowchart showing an example of the flow of processing in the analyzer 10F.
  • the processing from S201 to S203 shown in FIG. 16 is the same as the processing from S101 to S101 shown in FIG. 7, so the description thereof will be omitted.
  • the message determining unit 126 determines a message according to the magnitude of change in the metabolic index during the first period estimated by the index estimating unit 122 (S204, message determining step).
  • the presentation unit 13 presents the message determined by the message determination unit 126 (S205, presentation step).
  • FIG. 17 is a functional block diagram showing an example of the main part configuration of the analysis system 1G according to the present embodiment.
  • the analysis system 1G includes a measurement device 20 and an analysis device 10G.
  • the analyzer 10G is different from the analyzer 10F in the fifth embodiment described above in that the control section 12G includes an alert section 125G, and the analyzer 10G includes an alarm section 15. different.
  • the alert unit 125G outputs an alert from the notification unit 15 to the target person when the metabolic index estimated by the index estimation unit 122 exceeds the alert standard (seventh standard).
  • the seventh criterion may be a criterion such that when the metabolic index is a value related to the meal content, if the metabolic index exceeds the criterion, it can be said that the subject's dietary content has an adverse effect on the health of the subject.
  • FIG. 18 is a functional block diagram showing a configuration example of an analysis system 1H according to this embodiment.
  • the analysis system 1H includes a measurement device 20 and an analysis device 10H.
  • the analyzer 10H is different from the analyzer 10F in the fifth embodiment described above in that the control unit 12H includes a recording control unit 127, and the storage unit 14H stores meal evaluation data 146.
  • the analyzer 10H includes an input section 16.
  • the input unit 16 receives input from the subject about the content of the meal that the subject has consumed.
  • the meal content may be input by inputting characters, or may be selected from options prepared in advance. Alternatively, it may be possible to select previously input meal contents.
  • the meal contents may be input together with the time of the meal taken.
  • the input meal contents may be items such as "rice, vegetables, miso soup” or may be specific names such as "white rice, lettuce, tomato, carrot, wakame, tofu". It may also be possible to record the order in which the food was taken.
  • the input unit 16 may receive an input of the subject's meal content at a predetermined timing after a meal, or may receive an input before a meal.
  • the recording control unit 127 associates the input meal content with the metabolic index estimated by the index estimating unit 122 and stores it in the storage unit 14H as meal evaluation data 146.
  • the message determining unit 126 may determine a message including an evaluation of the subject's diet as the message to be presented to the subject based on the change in the metabolic index during the first period.
  • a message that includes content that includes an evaluation of the target person's meal is, for example, a message that uses the length of meal time estimated from the detection results of an acceleration sensor to say, ⁇ Your meal time may have been short. This is ideal because it causes mild changes in sugar metabolism.''
  • the message determining unit 126 may determine, as the message to be presented to the target person, a message that includes an evaluation result of the target person's eating-related behavior and advice according to the evaluation result. For example, the message determining unit 126 may send messages such as "It seems that you had a lot of carbohydrates. It is important to control the amount of carbohydrates in each meal, and it is important to eat vegetables first.” The message may be determined. The relationship between meal contents and nutrients may be memorized in advance.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of an overall overview of the analysis system 1I including the server 30. As shown in FIG. 19, the analysis system 1I includes a server 30 in addition to the above-described analysis device 10F and measurement device 20.
  • the analysis device 10F and the server 30 are communicably connected via a network.
  • the server 30 performs part or all of the analysis processing performed by the analysis device 10F. By performing analysis processing on the server 30, the processing load on the analysis device 10F can be reduced.
  • FIG. 20 is a functional block diagram showing a configuration example of the analysis system 1J.
  • the measurement device 20J of the analysis system 1J measures and analyzes pulse waves, and the analysis device 10J acquires the analysis results obtained from the measurement device 20J and presents them to the presentation unit 13.
  • the measuring device 20J includes a control section 12F (change detection section 121, index estimation section 122, message determination section 126), and a storage section 14F (pulse detection section 122). wave data 141 and message data 145).
  • the measuring device 20J analyzes the measured pulse wave, and determines a message to be presented to the analyzing device 10J based on the analysis results.
  • the measuring device 20J transmits the measured pulse wave, the analysis result, the determined message, etc. to the analyzing device 10J.
  • the analysis device 10J includes at least a presentation unit 13, and presents the pulse wave received from the measurement device 20J, the analysis results, the determined message, etc. That is, in the analysis system 1J, the analysis device 10J functions as a presentation device that presents pulse waves, analysis results, determined messages, and the like.
  • the analysis device 10J may include some of the functions of the control section 12F (for example, the message determination section 126) and some of the storage section 14F (that is, the message data 145).
  • the measuring device 20J performs an analysis process on the measured pulse wave, and transmits the measured pulse wave and the analysis result to the analyzing device 10J.
  • the analysis device 10J determines a message to present based on the analysis result received from the measurement device 20J, and presents the message.
  • the functions of the analyzers 10, 10A to 10J and the measuring devices 20E, 20J are programs for making a computer function as the devices, and each control block (especially the control section) of the devices 12, 12A, 12B, 12C, 12F, 12G, and 12H) can be realized by a program for causing a computer to function.
  • the device includes a computer having at least one control device (for example, a processor) and at least one storage device (for example, a memory) as hardware for executing the program.
  • control device for example, a processor
  • storage device for example, a memory
  • the program may be recorded on one or more computer-readable recording media instead of temporary.
  • This recording medium may or may not be included in the device. In the latter case, the program may be provided to the device via any transmission medium, wired or wireless.
  • each of the control blocks can be realized by a logic circuit.
  • a logic circuit for example, an integrated circuit in which a logic circuit functioning as each of the control blocks is formed is also included in the scope of the present disclosure.
  • each of the processes described in each of the above embodiments may be executed by artificial intelligence (AI).
  • AI artificial intelligence
  • the artificial intelligence may operate on the control device, or may operate on another device (for example, an edge computer or a cloud server).
  • ⁇ summary ⁇ Analyzers 10, 10A, 10B, 10C, 10D, 10F, 10G, 10H, 10I and measuring devices 20E, 20J can be used by wearable devices (measuring devices 20, 20A, 20E, 20J) to an acquisition unit 11 that acquires pulse waves of the subject continuously measured during a first period after a meal period in which the person ingests a meal; a change detection unit 121 (detection unit) that detects a pulse wave of the subject, and a change in a metabolic index that correlates with the stiffness of the blood vessels of the subject based on the change in the pulse wave detected by the change detection unit 121.
  • An index estimation unit 122 is provided.
  • Analyzers 10, 10A, 10B, 10C, 10D and measuring device 20E determine meal time at an arbitrary timing during the meal period based on the change in the metabolic index.
  • a time estimating unit 123 may be included.
  • Analyzers 10, 10A, 10B, 10C, 10D and measuring device 20E according to Aspect 3 of the present disclosure are such that, in Aspect 2, the time estimating unit 123: At least one of the meal time start time and meal end time of the subject may be estimated.
  • the other indicators include acceleration of the subject's body movement and the body surface of the subject. It may be at least one of the following temperatures.
  • the analyzer 10, 10A, 10B, 10C, 10D and the measuring device 20E according to aspect 5 of the present disclosure are configured such that in any of the aspects 2 to 4, the time estimation unit 123 The meal time may be estimated based on a combination with a learning result based on an action record.
  • the time estimating unit 123 detects the The meal time of the subject may be estimated based on the relationship between the subject's past meal times and information indicating the condition of the subject at the subject's past meal times.
  • Analyzers 10, 10A, 10B, 10C, 10D and measuring device 20E are configured such that in any of aspects 2 to 6, the time estimation unit 123 The meal time may be estimated based on a change in the metabolic index using a metabolic index estimated based on a pulse wave when waking up or fasting as a first reference.
  • Analyzers 10, 10A, 10B, 10C, 10D and measuring device 20E are arranged such that in any of aspects 2 to 7, the metabolic index estimated by the index estimating unit 122 satisfies the second standard. It may further include an alert unit 125 that outputs a predetermined alert to the target person when the target person falls below.
  • the analyzer 10, 10A, 10B, 10C, 10D and the measuring device 20E are configured such that the time elapsed from the meal time estimated by the time estimation unit 123 is It may further include an alert unit 125 that outputs an alert prompting the subject to eat food when the third criterion is exceeded.
  • Analyzers 10, 10A, 10B, 10C, 10D and measuring device 20E according to aspect 10 of the present disclosure, in any of aspects 2 to 9, the metabolic index estimated by the index estimating unit 122 satisfies the fourth criterion.
  • the alert unit 125 may further include an alert unit 125 that outputs advice regarding the next meal to the target person when the target person's intake is below.
  • Analyzers 10F, 10G, 10H, 10I and measuring device 20J are configured such that, in aspect 1, It includes a message determining unit 126 that determines a message, and a presenting unit 13 that presents the message determined by the message determining unit 126 to the target person.
  • the message determined by the message determining unit 126 is such that the change in the metabolic index in the first period is If it exceeds 5 criteria, the message may be a negative evaluation of the meal content that the subject ingested.
  • the message determined by the message determining unit 126 is a change in the metabolic index during the first period. If the content of the meal does not exceed the sixth standard, the message may be a positive evaluation of the meal content that the subject ingested.
  • Analyzers 10F, 10G, 10H, 10I and measuring device 20J according to aspect 14 of the present disclosure are arranged such that in any of aspects 11 to 13, the pulse wave of the subject acquired by the acquisition unit 11 is It may include the meal period.
  • Analyzers 10F, 10G, 10H, 10I and measuring device 20J according to aspect 15 of the present disclosure are arranged such that in any one of aspects 11 to 14, the pulse wave of the subject acquired by the acquisition unit 11 is determined during the meal period. It may include the previous second period.
  • Analyzers 10F, 10G, 10H, 10I and measuring device 20J are configured such that in any of aspects 11 to 15, the message determined by message determination unit 126 is based on a change in the metabolic index. It may also include information regarding.
  • Analyzers 10F, 10G, 10H, 10I and measuring device 20J are configured such that, in any of aspects 11 to 16, the message determined by message determining unit 126 is for the target other than the metabolic index.
  • the information may include an indicator indicating the condition of the person.
  • the analyzer 10G outputs an alert to the subject when the metabolic index estimated by the index estimation unit 122 exceeds a seventh standard. It may also include a section 124.
  • the message determined by the message determination unit 126 is based on the change in the metabolic index in the first period. It may also include evaluation.
  • the analyzer 10H according to aspect 20 of the present disclosure records the content of the meal and the metabolic index estimated based on the pulse wave in the first period in association with each other.
  • the recording control unit 127 may further include a recording control unit 127 that performs the recording control unit 127.
  • the analyzer 10H according to aspect 21 of the present disclosure may include an input unit 16 that receives input of the content of the meal from the subject in any of the aspects 11 to 20.
  • the message determined by the message determining unit 126 is based on the evaluation result of the subject's eating behavior and the evaluation result. It may also include advice regarding the content.
  • the analysis method according to aspect 23 of the present disclosure is based on the method of analyzing a subject's body, which is continuously measured by a wearable device (measuring device 20, 20A, 20E, 20J) during a first period after a meal period during which the subject ingests a meal.
  • a wearable device measuring device 20, 20A, 20E, 20J
  • an acquisition step of acquiring a pulse wave a detection step of detecting a pulse wave of the subject before a meal in the acquired pulse wave, and a determination of the stiffness of the blood vessels of the subject based on the detected change in the pulse wave.
  • an index estimation step of estimating a change in a metabolic index correlated with the metabolic index.
  • the analysis method according to aspect 24 of the present disclosure includes a time estimation step of estimating a meal time, which is an arbitrary timing during the meal period, based on the change in the metabolic index.
  • Aspect 25 of the present disclosure provides an analysis method according to aspect 23, including a message determining step of determining a message according to the magnitude of change in the metabolic index estimated in the index estimating step during the first period;
  • the method includes a presentation step of presenting the message determined in step to the target person.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

対象者の食事時刻を推定する。分析装置は、ウェアラブルデバイスにより対象者が食事を摂取する食事期間の後の第１期間に連続的に測定された対象者の脈波を取得する取得部と、対象者の食事前の脈波を検出する変化検出部と、対象者の血管の硬さと相関する代謝指標の変化を推定する指標推定部と、を備える。

Description

分析装置、および分析方法
　本開示は、対象者の脈波を分析する分析装置等に関する。
　糖尿病の治療方法の一つである食事療法は、食事後の血糖値の急峻な変化を抑えることが目的の一つである。食事療法を継続させるためには、対象者に、食事内容と摂取した際の身体の反応とを紐づけて認識させることが重要である。
　特許文献１には、対象者の脈波を取得し、取得した脈波の波形から計算した代謝指標をもとに血糖値を推定する技術が開示されている。
日本国特許６８０７４８１号公報
　本開示の一態様に係る分析装置は、ウェアラブルデバイスにより対象者が食事を摂取する食事期間の後の第１期間に連続的に測定された対象者の脈波を取得する取得部と、前記取得部で取得した脈波における、前記対象者の食事前の脈波を検出する検出部と、前記検出部で検出した前記脈波の変化に基づいて、前記対象者の血管の硬さと相関する代謝指標の変化を推定する指標推定部と、を備える。
　本開示の一態様に係る分析方法は、ウェアラブルデバイスにより対象者が食事を摂取する食事期間の後の第１期間に連続的に測定された対象者の脈波を取得する取得ステップと、取得した脈波における、前記対象者の食事前の脈波を検出する検出ステップと、前記検出した前記脈波の変化に基づいて、前記対象者の血管の硬さと相関する代謝指標の変化を推定する指標推定ステップと、を含む。
本実施形態に係る分析システムの全体概要の一例を示す図である。 測定装置を対象者が身に付けた状態を示す図である。 分析システムの構成例を示す機能ブロック図である。 分析装置によって検出される脈波の変化の例を示す図である。 分析装置が提示する提示例を示す図である。 分析装置が提示する別の提示例を示す図である。 分析装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。 別の実施形態に係る分析システムの構成例を示す機能ブロック図である。 さらに別の実施形態に係る分析システムの構成例を示す機能ブロック図である。 さらに別の実施形態に係る分析システムの構成例を示す機能ブロック図である。 サーバを備える分析システムの全体概要の一例を示す図である。 分析システムの別の構成例を示す機能ブロック図である。 分析システムの構成例を示す機能ブロック図である。 分析装置が提示する提示例を示す図である。 分析装置が提示する別の提示例を示す図である。 分析装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。 別の実施形態に係る分析システムの構成例を示す機能ブロック図である。 さらに別の実施形態に係る分析システムの構成例を示す機能ブロック図である。 サーバを備える分析システムの全体概要の一例を示す図である。 分析システムの別の構成例を示す機能ブロック図である。
　対象者に自身の食事内容の問題点を認識させて、適切な食事習慣を定着させることは容易ではない。対象者に適切な食事習慣を定着させるには、対象者が食事を摂取した食事期間からの経過時間等に応じた働きかけが効果的である。
　本開示の一態様に係る分析装置は、対象者の食事期間中の任意のタイミングである食事時刻を推定することが可能な、分析システム等を提供する。
　本開示の一態様に係る分析装置によれば、対象者からの能動的な入力を受け付けることなく、当該対象者の食事時刻を推定することができる。また、分析装置は、推定した食事時刻を対象者に提示し、対象者に自身の食事時刻への意識を促すこと、および、対象者に対して、食事時刻からの経過時間に応じた働きかけを行うことが可能となる。さらに、分析装置は、対象者に自身の食事内容の問題点（例えば食事時刻のばらつき等）を認識させ、適切な食事習慣を定着させることにつなげることができる。
　また、対象者に適切な食事習慣を定着させるには、対象者に食事内容と食事を摂取した後の自身の身体の反応とを紐づけて認識させることが効果的である。
　本開示の一態様に係る分析装置によれば、対象者の食事後の代謝指標の変化の大きさに応じたメッセージを対象者に提示する。代謝指標は血管の硬さと相関する指標なので、対象者の食事後の代謝指標の変化の大きさは、対象者の食事が対象者に及ぼす影響の大きさと言える。よって、分析装置は、代謝指標の変化の大きさに応じたメッセージを対象者に提示することで、対象者に食事内容と食事を摂取した後の自身の身体の反応とを紐づけて認識させることができる。これにより、分析装置は、対象者に自身の食事内容の問題点を認識させ、適切な食事習慣を定着させることにつなげることができる。
　〔実施形態１〕
　〔概要〕
　インシュリンは、糖代謝において重要な役割を果たすペプチドホルモンである。糖尿病は、インシュリン作用の不足に起因する代謝障害である。糖尿病に罹患している、またはその予備軍である対象者（すなわち、インシュリン分泌が不足している者）では、食事後において血糖値の顕著な上昇がみられる。ここで、食事とは、代謝に関与する内分泌系に影響を与える栄養の摂取全般を指し、酒類を含む飲料摂取のみも含む飲食全般である。また、食事は、例えば、朝食、昼食、夕食などの食事タイミングに限定されない。
　本願発明者らは、食事前後の血糖値変動やインシュリン分泌などの分泌系の反応によって、「血管状態」が変化し、その結果、脈波の波形が変化することに着目した。そして、本願発明者らは、対象者の脈波に基づいて、対象者の血糖値、およびインシュリン分泌能の影響を受ける血糖関連指標（代謝指標）などが推定可能であることを見出した。そして、本願発明者らは、自身の発明を実施可能な分析装置１０および分析方法を発明するに至った。
　この分析装置１０は、対象者が食事を摂取する食事期間の後の第１期間に連続的に測定された対象者の脈波を取得し、取得した脈波における、対象者の食事前の脈波を検出する。そして、分析装置１０は、検出した脈波の変化に基づいて、対象者の血管の硬さと相関する代謝指標を推定する。また、分析装置１０は、推定した代謝指標の変化に基づき、対象者の食事時刻を推定する。食事時刻とは、対象者の食事が開始される食事開始時刻と当該食事が終了する食事終了時刻との間の期間、すなわち対象者が食事を行っている期間である食事期間中における任意のタイミングを意味する。ここで、第１期間における対象者の脈波は、ウェアラブルデバイス（測定装置２０）を用いて取得される。
　これにより、分析装置１０は、食事を摂取した対象者に、その食事によって生じた血管の硬さと相関する代謝指標、および当該代謝指標に基づいて食事時刻を推定することができる。また、分析装置１０は、推定した食事時刻に応じた働きかけを行うことが可能である。食事時刻に応じた働きかけとは、例えば、食事時刻を対象者に提示すること、または、食事時刻からの経過時間に応じた報知等であってよい。これにより、分析装置１０は、対象者に自身の食事時刻および食事時刻からの経過時間に関連した情報を認識させ、自身の食事内容および食事習慣を継続または改善する努力を対象者に促すことができる。
　以下、本開示の一実施形態について説明する。
　〔分析システム１〕
　まず、図１、図２、および図３を参照して、本実施形態に係る分析装置１０を備えた分析システム１の概要について説明する。図１は、分析システム１の全体概要の一例を示す図である。また、図２は、測定装置２０を対象者が身に付けた状態を示す図である。図３は、分析システム１の構成例を示す機能ブロック図である。図１に示すように、分析システム１は、分析装置１０および測定装置２０を含む。分析システム１は、測定装置２０により測定された対象者の脈波を分析装置１０で分析し、その結果を対象者に提示するシステムである。以下、測定装置２０および分析装置１０の詳細について説明する。
　　[測定装置２０]
　図３に示すように、測定装置２０は、センサ部２１および通信部２２を含む。
　センサ部２１は、対象者の体表面の変位を連続的に検出して、脈波を取得する。脈波とは、血液の流入によって生じる血管の容積時間変化を体表面から波形としてとらえたものである。本明細書では、センサ部２１が脈波を取得することを、脈波を測定するという。ここで、「連続的に検出する」とは、例えば、所定の一定間隔で対象者の体表面の変位を検出することを指す。所定の一定期間は、例えば、１分、１０分、３０分または１時間などに設定することができる。所定の一定間隔は、例えば、一定間隔を所定条件によって変化させてもよい。
　また、センサ部２１は、分析装置１０の指示に従い、第１期間では、他の期間と比較して測定頻度を上げて、対象者の体表面の検出を行ってもよい。測定頻度とは、例えば、所定期間における測定回数を示すものであってよい。
　通信部２２は、分析装置１０と無線による通信を行うものであり、センサ部２１が取得した対象者の脈波を脈波データとして分析装置１０に送信する。
　通信部２２は、測定装置２０と分析装置１０との間の通信が確立されているときは、所定のタイミングで、脈波データを分析装置１０に送信するものであってよい。所定のタイミングは、分析装置１０から指定されたタイミングであってよい。
　例えば、測定装置２０と分析装置１０との間の通信が確立されていないとき、測定装置２０はセンサ部２１によって取得された脈波を脈波データとして記憶部（図示せず）に記憶しておく。そして、測定装置２０と分析装置１０との通信が確立されたときに、測定装置２０はそれまで記憶していた脈波データを分析装置１０に送信するとともに、通信が確立されている間は、脈波データを所定のタイミングで分析装置１０に送信する。
　また、通信部２２は、脈波データそのものではなく、脈波データを分析装置１０で分析することが容易になるようにデータ処理を行い、データ処理後の処理後脈波データを分析装置１０に送信してもよい。処理後脈波データの容量が、脈波データの容量よりも小さい場合には、分析装置１０に送信するデータの容量を小さくすることができる。
　測定装置２０は、対象者が常時身に付けることができるウェアラブルデバイスである。図１に示すように、測定装置２０は、例えば、対象者の手指に装着可能な指輪形状であってよい。図２は、測定装置２０の使用例を示す図である。図２には、対象者が右手に測定装置２０を装着している様子を示している。図２に示すように、測定装置２０を指輪形状とすることにより、対象者は測定装置２０を違和感なく常時に身に付けることができるとともに、測定のたびに脱着する必要がなくなる。測定装置２０を用いることにより、分析システム１は、測定忘れ等が発生するおそれを減少させることができる。ここで、測定装置２０は、対象者の脈波が連続的に測定可能であれば、対象者の身体のどこに装着されるものであってもよく、手指に装着するウェアラブルデバイスに限定されない。例えば、測定装置２０は、手首に装着可能なリストバンド型であってもよいし、頸部に装着可能な首輪形状であってもよい。
　測定装置２０は、加速度センサ（図示せず）および温度センサ（図示せず）などを備えていてもよい。測定装置２０が加速度センサを備える場合、測定装置２０は、対象者の動作を検出することができる。また、測定装置２０が温度センサを備える場合、測定装置２０は、対象者の体温を測定することができる。例えば、分析システム１は、測定装置２０によって検出された対象者の手指の動きに基づいて、該対象者の行動（例えば、散歩、睡眠、食事など）を判定することができる。また、分析システム１は、測定装置２０によって測定された対象者の体温に基づいて、該対象者の健康状態などを判定することができる。
　　[分析装置１０]
　次に、図３を参照して分析装置１０について説明する。図３に示すように、分析装置１０は、取得部１１、制御部１２、提示部１３、および記憶部１４を含む。また、制御部１２は、変化検出部（検出部）１２１、指標推定部１２２、および時刻推定部１２３を含む。
　取得部１１は、測定装置２０により連続的に測定された対象者の脈波データを、測定装置２０から取得する。取得部１１は、対象者が食事を摂取する食事期間の後の期間（第１期間）に連続的に測定された対象者の脈波データを取得してもよい。本明細書では、「実際に対象者が食事を行った後の所定期間」を「第１期間」と称する。第１期間は、例えば、食後３０分を経過したときから１時間半が経過するまでの期間、あるいは食事直後から４時間までの期間であってよい。分析装置１０は、測定装置２０との間の通信が確立している期間中連続して脈波データを取得してもよい。この場合、分析装置１０が取得した脈波データには、第１期間中の脈波データが含まれ得る。後述するように、対象者が食事を行った後には、脈波の変化が起こる。分析装置１０は、連続的に測定された対象者の脈波について分析を行うことで、食事による脈波の変化を検知する。また、分析装置１０は、当該変化に基づいた分析を行うことで、当該変化が発生したタイミングが「第１期間」中であることを推定することができる。従って、分析装置１０は、第１期間が含まれる期間中の脈波データを取得し分析を行うことで、対象者が食事を行ったタイミングである食事時刻を推定することができる。以上のように、第１期間は脈波の変化が検出され得る期間を示す便宜上の呼称であり、分析装置１０は第１期間を把握する必要がない。
　また、取得部１１は、所定の頻度で脈波データを取得してよく、この場合、第１期間中の取得頻度を第１期間以外における取得頻度よりも高くしてもよい。これにより、食後の脈波の変化を速やかに分析することができる。
　また、取得部１１が取得する対象者の脈波は、対象者の食事期間に測定された脈波を含むものであってもよい。対象者の食事期間に測定された脈波を含めることにより、当該期間に測定された脈波も分析装置１０による分析の対象とすることができる。
　さらに、取得部１１が取得する対象者の脈波は、対象者の食事期間の前の期間（第２期間）を含むものであってもよい。対象者の食事期間の前の期間の脈波は、変化検出部１２１（後述する）が対象者の脈波の変化の検出を行うときに用いることができる。
　制御部１２は、分析装置１０における制御を行うものであり、上述したように、変化検出部１２１、指標推定部１２２、および時刻推定部１２３を含む。
　変化検出部１２１は、取得部１１で取得した脈波における、対象者の食事前の脈波を検出するとともに、対象者の食事前の脈波からの変化を検出する。
　変化検出部１２１は、取得部１１で取得した第１期間における脈波を１拍分ずつ、対象者の食事前の１拍分の脈波と比較して変化を検出してもよい。また、変化検出部１２１は、第１期間における所定期間（例えば１０分）の脈波を、当該所定期間と同じ期間の対象者の食事前の脈波と比較して、変化を検出してもよい。
　ここで、後述する代謝指標（例えばＡＩ）を算出する場合において、「脈波の１拍分ずつ」として、所定期間の一拍の脈波波形を複数集めて算出した平均値を用いて生成された代表的な脈波形状を使って代謝指標を算出してもよい。もしくは、「脈波の１拍分ずつ」として、所定期間における複数の一拍それぞれの脈波波形からそれぞれの代謝指標を算出してその平均を当該所定期間における代謝指標としてもよい。より具体的には、「脈波１拍分ずつ」として、例えば、１分で７０個の脈波を取得する場合には、７０個の脈波からそれぞれの代謝指標を算出して、その平均を当該１分における代謝指標としてもよい。
　１拍分の脈波ごとに変化を検出する場合、変化検出部１２１は、例えば、ピーク値の違い、立下がり方の違い等から変化を検出してもよい。ここで、変化検出部１２１による変化の検出処理について、図４を参照して説明する。図４は、分析装置１０によって検出される脈波の変化の例を示す図である。図４のグラフ４０１は、食事前の脈波の例であり、グラフ４０２は、第１期間における脈波の例である。グラフ４０１のピークＸ１とグラフ４０２のピークＸ２とを比較すると、グラフ４０２のピークＸ２の方がグラフ４０１のピークＸ１よりも大きくなっていることが分かる。また、立下がり部分についてもグラフ４０１の点Ｙ１とグラフ４０２の点Ｙ２とで立下がり方が異なっていることが分かる。このように、ピークＸ１およびＸ２と違い、点Ｙ１およびＹ２との違いから、変化検出部１２１は、脈波の変化を検出する。
　また、グラフ４０１の第１のピークＸ１に対する第２のピークＹ１の比率Ｙ１／Ｘ１と、グラフ４０２の第１のピークＸ２に対する第２のピークＹ２の比率Ｙ２／Ｘ２とから、脈波の変化を検出してもよい。すなわち、比率Ｙ１／Ｘ１に対する比率Ｙ２／Ｘ２が所定値以上変化したか否かにより、変化検出部１２１は脈波の変化を検出してもよい。
　図３に戻り、変化検出部１２１は、所定期間の脈波から変化を検出する場合、第１期間における所定期間の脈波と、食事前の対象者の所定期間の脈波とを比較して、変化を検出してもよい。
　指標推定部１２２は、変化検出部１２１が検出した変化に基づいて、対象者の血管の硬さと相関する代謝指標を推定する。代謝指標の例としては、脈波の前進波と前進波より遅れて現れる反射波領域の波形の大きさの比で表される指標ＡＩ（Augmentation Index）、または、脈波の前進波と反射波の到達時間差ＰＴＴ（Pulse Transit Time）が挙げられるが、これに限られるものではない。
　指標推定部１２２は、例えば、回帰分析により作成した推定式に基づいて、代謝指標を推定する。推定式は、予め分析装置１０内に記憶されている。
　ここで、脈波に基づく代謝指標の推定に関する推定理論について説明する。食後、血中の血糖値が上昇することにより、血液の流動性の低下（粘性の増加）、血管の拡張および循環血液量の増加が発生し、これらの状態が平衡するように血管動態および血液動態が定まる。血液の流動性の低下は、例えば血漿の粘度が増加したり、赤血球の変形能が低下したりすることにより生じる。また、血管の拡張は、インスリンの分泌、消化ホルモンの分泌、および体温の上昇等により生じる。血管が拡張すると、血圧低下を抑制するため、脈拍数が増加する。また、循環血液量の増加は、消化及び吸収のための血液消費を補うものである。また、これらにより血管の硬さにも影響がでる。
　そして、これらの要因による、食前と食後との血管動態および血液動態の変化は、脈波にも反映される。そのため、指標推定部１２２は、取得部１１を介して取得した脈波の波形の変化に基づいて、血管の硬さと相関する代謝指標を推定することができる。
　上記推定理論に基づき、代謝指標を推定するための推定式は、複数の被験者から得た、食前および食後の代謝指標および脈波のサンプルデータに基づいて、回帰分析を行うことで作成することができる。推定時には、対象者の脈波に基づく指標に、作成された推定式を適用することにより、対象者の代謝指標を推定できる。推定式の作成において、特に、代謝指標のばらつきが正規分布に近いサンプルデータを用いて回帰分析を行って推定式を作成することにより、食前または食後にかかわらず、検査対象となる対象者の代謝指標を推定することができる。
　代謝指標、例えば指標ＡＩの値（ＡＩ値）は、食後に低下し、食後暫くしてから底値ピークを迎える傾向がある。つまり、代謝指標が底値ピークを迎えた時刻からある程度前の時刻では、対象者は食事を行っている状態と考えられる。従って、時刻推定部１２３は、代謝指標が底値ピークを迎えた時刻を特定することで、当該時刻の数十分前を対象者の食事時刻として推定することができる。
　時刻推定部１２３は、指標推定部１２２によって推定された代謝指標を取得し、当該代謝指標の変化に基づき、食事時刻を推定する。時刻推定部１２３は、代謝指標が大きく変化した時点を特定し、特定した時点から食事時刻を推定してもよい。例えば、時刻推定部１２３は、代謝指標が予め設定された、代謝指標の変化の基準となる値（基準値）から上昇した後、底値ピークとなったタイミングを特定し、当該タイミングの数十分前（例えば、９０分前）を食事時刻と推定してもよい。時刻推定部１２３は、推定した食事時刻を提示部１３に提示させてもよい。時刻推定部１２３は、推定した食事時刻から当該推定を行った時刻までの経過時間等に応じて、他の情報を対象者に提供してもよい。また、時刻推定部１２３は、推定した食事時刻を含むログデータ１４２を記憶部１４に記憶させてもよい。ログデータ１４２には、推定された食事時刻に他のデータ、例えば対応する代謝指標の記録、脈波の記録、および推定が行われた時刻を示す情報等が対応付けられていてもよい。
　また、時刻推定部１２３は、代謝指標の変化に加え、対象者の過去の食事時刻と対象者の過去の食事時刻における対象者の状態を示す情報との関係に基づき、対象者の食事時刻を推定してもよい。この場合、ログデータ１４２には、対象者の過去の食事時刻に関する複数の正解データと、過去の各食事時刻以降に計測された対象者の脈波とが対応付けられて記憶されている。正解データとは、対象者が実際に食事を行った時刻を示す情報である。正解データは、対象者本人によって入力されてもよいし、当該対象者の食事を管理する者によって入力されてもよい。正解データは、当該食事時刻における対象者の脈波と対応づけて記録されてもよい。時刻推定部１２３は、記録されている複数の正解データと各正解データに対応付けられた脈波との対応関係に基づき、食事時刻を推定するための推定パラメータを調整してもよい。時刻推定部１２３は、調整した推定パラメータを、検出された代謝指標の変化に基づく食事時刻の推定に用いることにより、対象者の食事時刻の推定精度を向上させることができる。
　また、ログデータ１４２に記憶されている正解データには、さらに他の情報が対応付けられていてもよい。例えば、正解データとしての対象者の食事時刻に、推定された食事時刻に検出された対象者の動作に伴う振動を示す情報、および対象者の体温を示す情報が対応づけられていてもよい。この場合、時刻推定部１２３は、これらの情報をさらに用いて推定パラメータを調整してもよい。これにより、時刻推定部１２３が行う食事時刻の推定精度をさらに向上させることができる。
　正解データが入力されるタイミングは特に限定されない。一例として、正解データは対象者がこれから食事を行うタイミングで対象者が測定装置２０を操作することで入力されてもよい。この場合、正解データが入力された後の所定期間は、より高頻度で脈波の測定値の記録が行われてもよい。また、正解データは、対象者が食事を行った後、任意のタイミングで入力されてもよい。この場合、制御部１２は、入力された正解データと、既にログデータ１４２に記録されている、正解データとして入力された時刻における対象者の脈波を示す情報とを対応づけて記録する。
　また、代謝指標の変化の基準値は、代謝指標が安定して低い期間中の値が用いられればよい。例えば、時刻推定部１２３は、対象者の起床時または空腹時の脈波に基づいて推定された代謝指標を基準（第１基準）とし、当該基準に対する代謝指標の変化に基づき食事時刻を特定してもよい。ここで、対象者の「起床時」とは、例えば、対象者が睡眠から覚醒した時を指してもよいし、睡眠の睡眠段階（例えば、覚醒に近いレム睡眠など）で定義されてもよい。また、対象者の「空腹時」とは、例えば、所定期間に食事をしていない場合（例えば、１０時間以上の絶食期間を経た時）でもよいし、所定基準以下の食事量を取得した場合でもよい。
　対象者の起床時または空腹時を特定する方法は特に限定されない。一例として、測定装置２０は、起床時刻または空腹状態の時刻を入力可能な入力部（不図示）を備えていてもよい。また別の例として、測定装置２０は、対象者の脈拍、姿勢の変化等を示す加速度、および体表温度等から対象者の入眠および起床時刻を推定してもよい。また、空腹時は、食事取得から所定経過後に自動設定してもよいし、脈波の変化から空腹時を推定してもよい。
　または、時刻推定部１２３は、対象者について過去に測定された脈波に基づいて推定された代謝指標を基準（第１基準）としてもよい。当該基準は、例えば、過去に推定された代謝指標のうち、比較的変動が少なかった期間中の値の平均であってもよいし、過去に推定された代謝指標のうち最も低かった値であってもよい。
　また、時刻推定部１２３は、記憶部１４のログデータ１４２を参照し基準を特定した上で、当該基準に対する直近の代謝指標の変化に基づき、対象者の直前の食事における食事時刻を特定してもよい。過去に測定された脈波に基づく代謝指標を基準として用いることで、過去の代謝指標に対して代謝指標が経時的にどのように変動しているかを特定でき、糖尿病等の慢性的な進行状態を管理することができる。
　提示部１３は、時刻推定部１２３が推定した食事時刻を対象者に提示する。提示部１３の例としては、ディスプレイ、モニタ等が挙げられる。図５は、分析装置１０が提示する提示例を示す図である。図５に示す提示例では、提示部１３の領域１３１に、食事時刻が提示され、領域１３２に代謝指標が提示され、領域１３３に脈波データが提示されている。
　図６は、分析装置１０が提示する別の提示例を示す図である。分析装置１０は、図６に示すような提示を行ってもよい。図６の６０１は食事時刻を含む他の提示例である。図６の６０１では、領域６１１に食事時刻が提示され、領域６１２に代謝指標としてのＡＩ値に関する情報が提示されている。また、図６の６０２は、代謝指標の変動の提示例である。図６の６０２の領域６２１には代謝指標としてのＡＩ値が提示され、領域６２２には、ＡＩ値の変動状態が提示されている。
　また、分析装置１０は、さらに他の情報を提示してもよい。所定の期間（例えば１週間）中の食事時刻の差が予め設定された基準値を超えた場合、食事時刻が不規則であった旨を示す評価結果を提示してもよい。さらに他の例として、対象者のあるときの食事時刻と次の食事時刻との間隔が広すぎる場合、または狭すぎる場合、分析装置１０は、適切な時間間隔で食事を行うことを促すメッセージを提示してもよい。
　記憶部１４は、分析装置１０で用いるデータを記憶しているものであり、脈波データ１４１、およびログデータ１４２を含む。
　脈波データ１４１は、変化検出部１２１が脈波の変化を検出するために用いる、対象者の食事前の脈波のデータである。これは、予め測定された脈波であってもよいし、直前の食事の前に測定された脈波であってもよい。ログデータ１４２は、時刻推定部１２３によって推定された食事時刻および推定に用いられた脈波並びに代謝指標等が対応付けられたデータである。
　以上のように、本開示に係る分析装置１０は、ウェアラブルデバイス（測定装置２０）により対象者が食事を摂取する食事期間の後の第１期間に連続的に測定された対象者の脈波を取得する取得部１１を備える。また、分析装置１０は、取得部１１で取得した脈波における、対象者の食事前の脈波を検出する変化検出部１２１（検出部）を備える。また、分析装置１０は、変化検出部１２１で検出した脈波の変化に基づいて、対象者の血管の硬さと相関する代謝指標の変化を推定する指標推定部１２２を備える。また、分析装置１０は、代謝指標の変化に基づき、食事期間中の任意のタイミングである食事時刻を推定する時刻推定部１２３を備える。
　これにより、分析装置１０は、対象者からの能動的な入力を受け付けることなく、当該対象者の食事時刻を推定することができる。また、分析装置１０は、推定した食事時刻を対象者に提示し、対象者に自身の食事時刻への意識を促すこと、および、対象者に対して、食事時刻からの経過時間に応じた働きかけを行うことが可能となる。さらに、分析装置１０は、対象者に自身の食事内容の問題点（例えば食事時刻のばらつき等）を認識させ、適切な食事習慣を定着させることにつなげることができる。
　〔処理の流れ〕
　次に、図７を参照して、分析装置１０における処理の流れを説明する。図７は、分析装置１０における処理の流れの一例を示すフローチャートである。図７に示すように、取得部１１は、測定装置２０が第１期間に連続的に測定した脈波を取得する（Ｓ１０１、取得ステップ）。次に、変化検出部１２１は、取得部１１が取得した脈波における、食事前の脈波を検出する（Ｓ１０２、検出ステップ）。そして、指標推定部１２２は、変化検出部１２１で検出した脈波の変化に基づいて、代謝指標を推定する（Ｓ１０３、指標推定ステップ）。その後、時刻推定部１２３は、指標推定部１２２が推定した代謝指標の変化に基づき、対象者の食事時刻を推定する（Ｓ１０４、時刻推定ステップ）。そして、提示部１３は、時刻推定部１２３が推定した対象者の食事時刻を提示する（Ｓ１０５、提示ステップ）。
　以上が、分析装置１０における処理の流れである。
　〔実施形態２〕
　本開示の他の実施形態について、以下に説明する。説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。また、本実施形態で上記実施形態と重複する内容は説明を省略する。
　図８に、本実施形態に係る分析システム１Ａの要部構成を示す。図８に示すように、分析システム１Ａは、測定装置２０Ａおよび分析装置１０Ａを備えている。図８に示すように、測定装置２０Ａは、上述した実施形態１における測定装置２０Ａと比較して、加速度センサ２３を含む点が異なる。
　図８に示すように、分析装置１０Ａは、時刻推定部１２３Ａを含む制御部１２Ａを備える。分析装置１０Ａは、上述した実施形態１における分析装置１０Ａと比較して、制御部１２に代えて、時刻推定部１２３Ａおよび加速度検出部１２４を含む制御部１２Ａを備える点が異なる。本実施形態に係る分析システム１Ａにおいて、分析装置１０Ａの時刻推定部１２３Ａは、代謝指標と他の指標との組み合わせに基づいて、対象者の食事時刻を推定する。一例として、時刻推定部１２３Ａは、代謝指標と対象者の身体動作の加速度とに基づいて食事時刻を推定する。
　加速度センサ２３は、対象者の身体動作の加速度に応じた出力値を出力可能なセンサである。対象者の身体動作とは、例えば対象者の移動、起立、および着席等の動作である。または、加速度センサ２３は、対象者の身体動作として、対象者の食事中に行われる動作、例えば食器の上げ下げまたは咀嚼等の動作に応じた出力値を出力可能なセンサであってもよい。
　加速度検出部１２４は、取得部１１を介して加速度センサ２３から対象者の身体動作の加速度に応じた出力値を取得し、対象者がどのような動作を行ったかを検出する。例えば、加速度検出部１２４は、取得した出力値に基づき、対象者が移動した後着席する動作を行ったことを検出する。加速度検出部１２４は、検出した対象者の動作を示す情報を時刻推定部１２３Ａに出力する。
　時刻推定部１２３Ａは、指標推定部１２２によって推定された代謝指標を示す情報に加え、加速度検出部１２４によって検出された対象者の動作を示す情報を取得し、これらの情報に基づき対象者の食事時刻を推定する。換言すると、時刻推定部１２３Ａは、代謝指標と身体動作の加速度とに基づき対象者の食事時刻を推定する。
　例えば、対象者が移動および着席する動作を行った後に代謝指標が上昇した場合、時刻推定部１２３Ａは、対象者が着席して食事を行ったことによって代謝指標が上昇したと推定し、当該代謝指標の変化に基づき食事時刻を推定する。このように、時刻推定部１２３Ａは、代謝指標に加えて他の指標を用いた推定を行うことで、対象者の食事時刻の推定精度を向上させることができる。また、時刻推定部１２３Ａが対象者の食事時刻を推定するために利用する対象者の動作は、移動および着席に限られるものではなく、対象者の食事に関連する動作であればよい。対象者の食事に関連する動作とは、例えば、対象者が歩行した後静止し、その後再度歩行を行うという動作であってもよい。このような動作が検出された場合、時刻推定部１２３Ａは、対象者が静止している間の何れかのタイミングで食事を行った可能性があるとし、当該動作を示す情報と対象者の代謝指標とを組み合わせて食事時刻を推定してもよい。
　また、時刻推定部１２３Ａは、食事時刻をさらに詳細に推定してもよい。例えば、時刻推定部１２３Ａは、代謝指標と身体動作の加速度とに基づき、対象者の食時開始時刻および食事終了時刻のうち少なくとも何れかを推定してもよい。より具体的には、時刻推定部１２３Ａは、代謝指標に基づき推定した食事時刻以前の時刻であって、加速度センサ２３の出力値に基づき対象者が着席したことが検出された時刻を、対象者の食時開始時刻として推定してもよい。また、時刻推定部１２３Ａは、推定した食事時刻以降の時刻であって、対象者が起立したことが検出された時刻、または対象者による食事に伴う動作が停止した時刻を、対象者の食事終了時刻として推定してもよい。また、時刻推定部１２３Ａは、対象者の身体動作の加速度に基づき、食事時刻の推定を行うか否かを判定してもよい。例えば、対象者が移動中に代謝指標が上昇した場合、時刻推定部１２３Ａは、当該代謝指標の上昇が食事によるものではないと判定し、食事時刻の推定を行わなくともよい。
　（変形例）
　本実施形態に係る分析システム１Ａにおいて、分析装置１０Ａの時刻推定部１２３Ａは、代謝指標と組み合わせられる他の指標として、対象者の身体動作の加速度以外の指標を用いてもよい。一例として、時刻推定部１２３Ａは、代謝指標と対象者の体表温度とに基づいて食事時刻を推定してもよい。この場合、測定装置２０Ａは、対象者の体表温度を測定可能な温度センサを備え、対象者の体表温度を示す情報を分析装置１０Ａに送信する。分析装置１０Ａの制御部１２Ａは、対象者の脈波を示す情報に加え、対象者の体表温度を示す情報を取得する。時刻推定部１２３Ａは、指標推定部１２２によって推定された代謝指標に加え、対象者の体表温度を示す情報に基づき、対象者の食事時刻の推定を行う。一般的に、対象者が食事を行った場合、食後に対象者の手足の体表温度は上昇する傾向がある。つまり、代謝指標の変動と対象者の体表温度の上昇が発生した場合、当該体表温度の上昇が起こる前の時間に食事が行われた可能性が高い。従って、時刻推定部１２３Ａは、対象者の体表温度の上昇タイミングを把握し、代謝指標と組み合わせた推定を行うことで、より正確に対象者の食事時刻を推定することができる。また、時刻推定部１２３Ａは、対象者の代謝指標と２つ以上の他の指標とを組み合わせて推定を行ってもよい。例えば、時刻推定部１２３Ａは、対象者の代謝指標と、対象者の身体動作の加速度と、対象者の体表温度とを組み合わせて食事時刻の推定を行ってもよい。
　〔実施形態３〕
　本開示の他の実施形態について、以下に説明する。説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。また、本実施形態で上記実施形態と重複する内容は説明を省略する。
　図９に、本実施形態に係る分析システム１Ｂの要部構成を示す。図９に示すように、分析システム１Ｂは、分析装置１０Ｂおよび測定装置２０を含む。分析システム１Ｂは、上述した実施形態１における分析システム１と比較して、分析装置１０に代えて分析装置１０Ｂを含む点が異なる。図９に示すように、分析装置１０Ｂは、制御部１２Ｂおよび記憶部１４Ｂを備える。分析装置１０Ｂは、上述した実施形態１における分析装置１０と比較して、時刻推定部１２３を含む制御部１２に代えて時刻推定部１２３Ｂを含む制御部１２Ｂを備える点が異なる。また、分析装置１０Ｂは、分析装置１０と比較して、記憶部１４に記憶されているデータに加えて行動記録データ１４３および推定モデル１４４を記憶している記憶部１４Ｂを備える点が異なる。
　行動記録データ１４３は、対象者の食事時刻、食事開始時刻、食事終了時刻、食事期間、１回の食事終了から次回の食事開始までの期間など、対象者の行動を示すデータである。対象者の行動記録データ１４３は、対象者あるいは他の者によって分析装置１０Ｂに入力されたデータであってもよいし、不図示の温度センサまたは加速度センサ等の対象者の行動を検出可能なセンサによって検出された行動を示すデータであってもよい。また、分析装置１０Ｂは、対象者の行動記録データを記憶する外部の装置から当該対象者の行動記録データを取得して利用してもよい。推定モデル１４４は、対象者の過去の行動記録、例えば対象者の行動記録データ１４３に含まれる各データに基づく学習を行った学習済み推定モデルである。
　時刻推定部１２３Ｂは、代謝指標を推定すると、推定モデル１４４を用いて、当該代謝指標の変化に基づき対象者の行動、例えば当該対象者の食事時刻等を特定する。つまり、時刻推定部１２３Ｂは、代謝指標と対象者の過去の行動記録に基づく学習結果との組み合わせに基づいて、食事時刻を推定する。
　また、時刻推定部１２３Ｂは、代謝指標と対象者の過去の行動記録に基づく学習結果との組み合わせに基づいて、食事開始時刻および食事終了時刻の少なくとも何れかを推定してもよい。
　〔実施形態４〕
　本開示のさらに、他の実施形態について、以下に説明する。説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。また、本実施形態で上記実施形態と重複する内容は説明を省略する。
　図１０に、本実施形態に係る分析システム１Ｃの要部構成を示す。図１０に示すように、分析システム１Ｃは、分析装置１０Ｃおよび測定装置２０を含む。分析システム１Ｃは、上述した実施形態１における分析システム１と比較して、分析装置１０に代えて分析装置１０Ｃを含む点が異なる。図１０に示すように、分析装置１０Ｃは、アラート部１２５を含む制御部１２Ｃ、および発報部１５を備える。分析装置１０Ｃは、上述した実施形態１における分析装置１０と比較して、制御部１２Ｃにアラート部１２５を含む点、および発報部１５を含む点が異なる。
　アラート部１２５は、予め設定された条件に応じて発報部１５から種々のアラートを発報させる。予め設定された条件は、例えば推定された対象者の代謝指標または食事時刻に関連する条件であってよい。
　アラート部１２５は、例えば、代謝指標が低い場合、または低くなることが想定される場合に、食料等を摂取するよう促すアラートを出力する。一例として、アラート部１２５は、推定された代謝指標を取得し、当該代謝指標が予め設定された第２基準を下回った場合、対象者に所定のアラートを出力する。
　第２基準は、例えば、代謝指標が血糖値を示すものである場合、代謝指標が当該基準を下回ると対象者が低血糖状態であると評価できる基準であってよい。
　アラート部１２５が出力するアラートの内容は、対象者または対象者が指定した宛先に、状況の通知および注意を促すメッセージを提示の少なくとも１つであってもよい。より具体的に、アラートは、例えば、「代謝指標が基準値を下回りました。」「軽食または水分を取るなどリフレッシュしてはいかがでしょうか」、または「代謝指標が基準値を下回りました。軽食または水分を取るなどリフレッシュしてはいかがでしょうか」といったメッセージであってよい。また、アラート部１２５は、推定された食事時刻からの時間が第３基準を上回った場合、換言すると、直前の食事からある程度の時間が経過した場合、対象者に食料摂取を促すアラートを出力してもよい。代謝指標が低い場合、または前回の食事から時間が経った場合にアラートを出力することで、対象者自身に不調の自覚がなくとも食料の摂取等を行うことが好ましいことを認識させることができる。
　第３基準は、例えば、代謝指標が血糖値を示すものである場合、当該基準を上回る期間、食事を摂取しない場合、対象者が低血糖状態になっていると推測できる基準であってよい。
　また、アラート部１２５は、推定された代謝指標が予め設定された第４基準を下回った場合、次の食事に関する助言を出力してもよい。次の食事とは、ある日の朝食に対する昼食を意味してもよいし、翌日の朝食を意味してもよい。
　第４基準は、例えば、代謝指標が食事内容に関わる値である場合、代謝指標が当該基準を下回ると、対象者の食事内容が健康に悪影響を及ぼすといえるような基準であってよい。
　助言の内容は、例えば、または「食事後に運動をした可能性を検出しました。食事後すぐの運動は避けましょう」といったメッセージであってよい。また、分析システム１Ｃは、対象者が運動しているか否かを検知可能な加速度センサ（不図示）を備え、対象者の運動と食事のタイミングとを関連付けた助言を行ってもよい。例えば、対象者の食事時間が検知され、当該食事時間よりも後に対象者の運動が検知された場合、「運動を検出しました。普段より活動した分、空腹を感じるかもしれませんがゆっくり噛んで食べましょう」といったメッセージを助言として対象者に提示してもよい。
　発報部１５は、アラート部１２５の指示に従い、アラートを発報する。発報部１５は、音によりアラートを出力してもよいし、赤色または黄色などの対象者の目を引く色を発色してアラートを出力してもよい。その他、発報部１５は、アラートとして、テキストまたは音声によるメッセージを出力してもよい。また、発報部１５は、提示部１３と一体で形成されていてもよい。発報部１５は測定装置２０に設けられていてもよい。この場合、アラート部１２５は、測定装置２０の通信部２２を介して発報部１５に指示を行うことで発報部１５にアラートを出力させる。
　〔変形例１〕
　図１１は、サーバ３０を備える分析システム１Ｄの全体概要の一例を示す図である。図１１に示すように、分析システム１Ｄは、上述した分析装置１０および測定装置２０に加え、さらにサーバ３０を備える。
　分析装置１０とサーバ３０とは、ネットワークで通信可能に接続されている。
　サーバ３０は、分析装置１０で行っていた分析処理の一部または全部を行うものである。サーバ３０で分析処理を行うことにより、分析装置１０における処理負荷を軽減することができる。
　〔変形例２〕
　上述した実施形態では、測定装置２０で測定した脈波を分析装置１０で分析していた。しかし、これに限定されず、分析装置１０の機能の一部を測定装置２０に分担させてもよい。このような構成を採用した分析システム１Ｅについて、図１２を用いて説明する。図１２は、分析システム１Ｅの構成例を示す機能ブロック図である。分析システム１Ｅの測定装置２０Ｅは、脈波の測定および分析を行い、分析装置１０Ｅは、測定装置２０Ｅから取得した分析結果を取得して提示部１３に提示する。
　図１２に示すように、測定装置２０Ｅは、センサ部２１、通信部２２に加えて、制御部１２（変化検出部１２１、指標推定部１２２、時刻推定部１２３）、および、記憶部１４（脈波データ１４１、ログデータ１４２）を備えている。測定装置２０Ｅは、測定した脈波の分析処理を行い、対象者の食事時刻を推定する。測定装置２０Ｅは、測定した脈波、分析結果、および推定された食事時刻等を分析装置１０Ｅに送信する。
　分析装置１０Ｅは、少なくとも提示部１３を備えており、測定装置２０Ｅから受信した脈波、分析結果、および決定したメッセージ等を提示する。すなわち、分析システム１Ｅにおいて、分析装置１０Ｅは、脈波、分析結果、および決定したメッセージ等を提示する提示装置として機能する。
　これにより、上述した分析システム１と同じ効果を奏することができる。
　分析システム１Ｅにおいて、分析装置１０Ｅが、制御部１２の一部の機能（例えば、時刻推定部１２３）および記憶部１４の一部（すなわち、ログデータ１４２）を備えていてもよい。この構成を採用した場合、測定装置２０Ｅは、測定した脈波の分析処理を行い、測定した脈波、および分析結果を分析装置１０Ｅに送信する。分析装置１０Ｅは、測定装置２０Ｄから受信した分析結果に基づいて、食事時刻等の情報を提示する。
　〔実施形態５〕
　本開示のさらに、他の実施形態について、以下に説明する。説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。また、本実施形態で上記実施形態と重複する内容は説明を省略する。
　本実施形態に係る分析装置１０Ｆは、対象者が食事を摂取する食事期間の後の第１期間に連続的に測定された対象者の脈波を取得し、取得した脈波における、対象者の食事前の脈波を検出する。そして、分析装置１０Ｆは、検出した脈波の変化に基づいて、対象者の血管の硬さと相関する代謝指標を推定し、推定した代謝指標の第１期間における変化の大きさに応じたメッセージを対象者に提示する。
　これにより、分析装置１０Ｆは、食事を摂取した対象者に、その食事によって生じた血管の硬さと相関する代謝指標を推定し、推定した代謝指標の第１期間における変化の大きさに応じたメッセージを対象者に提示する。これにより、分析装置１０Ｆは、対象者に食事内容と食事を摂取した後の自身の身体の反応とを紐づけて認識させ、自身の食事内容および食事習慣を継続または改善する努力を対象者に促すことができる。
　〔分析システム１〕
　図１３を参照して、本実施形態に係る分析装置１０を備えた分析システム１Ｆの概要について説明する。図１３は、分析システム１Ｆの構成例を示す機能ブロック図である。図１３に示すように、分析システム１Ｆは、分析装置１０Ｆおよび測定装置２０を含む。
　　[測定装置２０]
　図１３に示すように、測定装置２０は、センサ部２１および通信部２２を含む。
　センサ部２１は、対象者の脈波を取得する。より具体的には、センサ部２１は、対象者の血管に向けて照射された光の反射光に基づいて血管の容積変化（拡張または収縮）を検知することにより、対象者の脈波を取得する。対象者の血管に向けて照射される光は、例えば、赤外線波長の光を用いることができる。
　また、センサ部２１は、分析装置１０Ｆの指示に従い、第１期間では、他の期間と比較して測定頻度を上げて、対象者の脈波の測定を行ってもよい。測定頻度とは、例えば、所定期間における測定回数を示すものであってよい。
　　[分析装置１０Ｆ]
　次に、図１３を参照して分析装置１０Ｆについて説明する。図１３に示すように、分析装置１０Ｆは、取得部１１、制御部１２Ｆ、提示部１３、および記憶部１４Ｆを含む。また、制御部１２Ｆは、変化検出部（検出部）１２１、指標推定部１２２、およびメッセージ決定部１２６を含む。
　取得部１１は、測定装置２０により連続的に測定された対象者の脈波データを、測定装置２０から取得する。第１期間は、ユーザが、所定の選択肢から設定してもよいし、任意に設定してもよい。また、第１期間は、過去の脈波データから自動的に設定してもよい。もしくは、第１期間は、ユーザが選定しない場合は、過去の脈波データから自動的に設定してもよい。
　制御部１２Ｆは、分析装置１０Ｆにおける制御を行うものであり、上述したように、変化検出部１２１、指標推定部１２２、およびメッセージ決定部１２６を含む。
　メッセージ決定部１２６は、指標推定部１２２が推定した代謝指標の第１期間における変化の大きさに応じたメッセージを決定する。
　例えば、メッセージ決定部１２６は、代謝指標の第１期間における変化が否定評価基準（第５基準）を超える場合、対象者が摂取した食事内容に対する否定的評価となるメッセージを、変化の大きさに応じたメッセージとして決定してよい。メッセージは、言語であっても、数字であってもよく、またこれらの組合せであってもよい。決定されるメッセージは、例えば、言語であれば「もう少し」、「惜しい」、「残念」というようなものであってもよく、数字であれば「２０点」、「２０／１００点」というようなものであってもよい。また、「スコアが大きく下がりました。食事は何を召し上がりましたか。」というような、対象者の食生活を具体的に見直せるようなものであってもよい。
　否定評価基準としては、例えば、食前比率に対する食後比率が２分の１以下になったときが挙げられる。ここで、食前比率および食後比率について、図４を参照して説明する。上述したように、図４のグラフ４０１は、食事前の脈波の例であり、グラフ４０２は、第１期間における脈波の例である。食前比率とは、グラフ４０１の第１のピークＸ１に対する第２のピークＹ１の比率Ｙ１／Ｘ１のことである。また、食後比率とは、グラフ４０２の第１のピークＸ２に対する第２のピークＹ２の比率Ｙ２／Ｘ２のことである。
　図１３に戻り、メッセージ決定部１２６は、代謝指標の第１期間における変化が肯定評価基準（第６基準）を超えない場合、対象者が摂取した食事内容に対する肯定的評価となるメッセージを、変化の大きさに応じたメッセージとして決定してよい。メッセージは、言語であっても、数字であってもよく、またこれらの組合せであってもよい。決定されるメッセージは、例えば、言語であれば「素晴らしい」、「良い」、「グッド」というようなものであってもよく、数字であれば「８５点」、「８５／１００点」というようなものであってもよい。
　肯定評価基準は、例えば、食前比率に対する食後比率が２分の１を超えるときが挙げられる。
　また、メッセージ決定部１２６は、代謝指標の変化の態様に関する情報を含むメッセージを、変化の大きさに応じたメッセージとして決定してよい。代謝指標の変化の態様とは、例えば、立ち上がり方、傾き、ピークの高さ、絶対量等である。また、代謝指標の変化の態様に関する情報を含むメッセージの例としては、「脈波の形状が急峻に変化しました。摂られた食事内容は適切だったでしょうか」が挙げられる。
　また、メッセージ決定部１２６は、代謝指標以外の対象者の状態を示す指標を含むメッセージを、変化の大きさに応じたメッセージとして決定してよい。対象者の状態とは、例えば、対象者の体調等である。
　例えば、メッセージ決定部１２６は、対象者の状態として、加速度センサから取得した対象者の運動度合等を用い、「本日は運動をあまりしていなかったようです。食事と運動はセットで調整しましょう」というようなメッセージを決定してもよい。
　また、メッセージ決定部１２６は、心拍数および、体温センサから取得した対象者の体温から対象者の状態として、「本日は疲れがたまっている様です。」というようなメッセージを決定してもよい。
　また、メッセージ決定部１２６は、加速度センサの検出結果等から「食事を摂ってから睡眠開始までの時間が短かったようです」などのメッセージを決定してもよい。
　例えば、分析装置１０Ｆは、前日に取得した対象者の心拍数および加速度センサ等の検出結果から対象者の昨晩の安静時の心拍数が高かった、または睡眠時間が短かった、または１日における推定座位時間が長かった（ずっと座っていて活動が少なかった）
等、対象者の身体が十分回復していないことを特定する。分析装置１０Ｆは、対象者の身体が十分回復していないことを特定すると、上述したようなメッセージを決定し、提示する。
　提示部１３は、メッセージ決定部１２６が決定したメッセージを対象者に提示する。図１４は、分析装置１０Ｆが提示する提示例を示す図である。図１４に示す提示例では、提示部１３の領域１３４に、メッセージが提示され、領域１３２に代謝指標が提示され、領域１３３に脈波データが提示されている。
　図１５は、分析装置１０Ｆが提示する別の提示例を示す図である。分析装置１０Ｆは、図１５に示すような提示を行ってもよい。図１５の１５０１は食事に対する評価を含む提示例である。図１５の１５０１では、領域１５１１に食事に対する評価が提示され、領域１５１２に代謝指標としてのＡＩ値に関する情報が提示されている。また、図１５の１５０２は、代謝指標の変動の提示例である。図１５の１５０２の領域１５２１には代謝指標としてのＡＩ値が提示され、領域１５２２には、ＡＩ値の変動状態が提示されている。
　記憶部１４Ｆは、分析装置１０Ｆで用いるデータを記憶しているものであり、脈波データ１４１、およびメッセージデータ１４５を含む。
　メッセージデータ１４５は、メッセージ決定部１２６がメッセージを決定するために用いるデータである。
　以上のように、本開示に係る分析装置１０Ｆは、ウェアラブルデバイスにより対象者が食事を摂取する食事期間の後の第１期間に連続的に測定された対象者の脈波を取得する取得部１１を備える。また、取得部１１で取得した脈波における、対象者の食事前の脈波を検出する変化検出部１２１を備える。また、変化検出部１２１で検出した脈波の変化に基づいて、対象者の血管の硬さと相関する代謝指標を推定する指標推定部１２２を備える。また、指標推定部１２２で推定した代謝指標の第１期間における変化の大きさに応じたメッセージを決定するメッセージ決定部１２６を備える。また、メッセージ決定部１２６が決定した前記メッセージを対象者に提示する提示部１３を備える。
　これにより、対象者に食事内容と食事を摂取した後の自身の身体の反応とを紐づけて認識させることができる。また、対象者に自身の食事内容の問題点を認識させ、適切な食事習慣を定着させることにつなげることができる。
　〔処理の流れ〕
　次に、図１６を参照して、分析装置１０Ｆにおける処理の流れを説明する。図１６は、分析装置１０Ｆにおける処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１６に示すＳ２０１～Ｓ２０３の処理は、図７に示すＳ１０１～Ｓ１０１の処理と同様であるため説明を省略する。Ｓ２０３の処理を行った後、メッセージ決定部１２６が、指標推定部１２２が推定した代謝指標の第１期間における変化の大きさに応じたメッセージを決定する（Ｓ２０４、メッセージ決定ステップ）。そして、提示部１３は、メッセージ決定部１２６が決定したメッセージを提示する（Ｓ２０５、提示ステップ）。
　以上が、分析装置１０Ｆにおける処理の流れである。
　〔実施形態６〕
　本開示の他の実施形態について、以下に説明する。説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
　図１７は、本実施形態に係る分析システム１Ｇの要部構成例を示す機能ブロック図である。分析システム１Ｇは、測定装置２０および分析装置１０Ｇを備えている。図１７に示すように、分析装置１０Ｇは、上述した実施形態５における分析装置１０Ｆと比較して、制御部１２Ｇにアラート部１２５Ｇを含む点、および分析装置１０Ｇに発報部１５を含む点が異なる。
　アラート部１２５Ｇは、指標推定部１２２が推定した代謝指標がアラート基準（第７基準）を上回った場合、対象者に対し発報部１５からアラートを出力する。第７基準は、例えば、代謝指標が食事内容に関わる値である場合、代謝指標が当該基準を上回ると、対象者の食事内容が健康に悪影響を及ぼすといえるような基準であってよい。
　〔実施形態７〕
　本開示のさらに、他の実施形態について、以下に説明する。説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
　図１８は、本実施形態に係る分析システム１Ｈの構成例を示す機能ブロック図である。分析システム１Ｈは、測定装置２０および分析装置１０Ｈを備えている。図１８に示すように、分析装置１０Ｈは、上述した実施形態５における分析装置１０Ｆと比較して、制御部１２Ｈに、記録制御部１２７を含む点、記憶部１４Ｈに食事評価データ１４６が記憶される点、および分析装置１０Ｈに入力部１６を含む点が異なる。
　入力部１６は、対象者から、対象者が摂取した食事内容の入力を受け付ける。食事内容の入力は文字が入力されることにより行われてもよいし、予め準備された選択肢の中から選択されるものであってもよい。また、以前に入力された食事内容を選択できるものであってもよい。食事内容は、摂取した食事時間とともに入力されてもよい。入力される食事内容は、「ごはん、野菜、味噌汁」等の品目であってもよいし、「白米、レタス、トマト、ニンジン、わかめ、豆腐」等の具体的な名称であってもよい。また、摂取した順番を記録できるものであってもよい。
　入力部１６は、食後の所定のタイミングで、対象者の食事内容の入力を受け付けてもよいし、食前に入力を受け付けてもよい。
　記録制御部１２７は、入力された食事内容および指標推定部１２２が推定した代謝指標を紐づけて食事評価データ１４６として、記憶部１４Ｈに記憶する。
　また、メッセージ決定部１２６は、代謝指標の第１期間における変化に基づいて、対象者の食事に対する評価を含む内容のメッセージを、対象者に提示するメッセージとして決定してもよい。対象者の食事に対する評価を含む内容を含むメッセージとは、例えば、加速度センサの検出結果から推定した食事時間の長さを用いて「食事時間が短かった可能性があります。食事をゆっくり食べた方が穏やかな糖代謝変化になり理想的です。」等である。
　また、メッセージ決定部１２６は、対象者の食事に関する行動についての評価結果および該評価結果に応じた内容のアドバイスを含むメッセージを、対象者に提示するメッセージとして決定してもよい。例えば、メッセージ決定部１２６は、対象者が入力した食事内容に応じて、「糖質が多かったようです。１回の食事では糖質量をコントロールしましょう、野菜から食べることも重要です」等のメッセージを決定してもよい。食事内容と栄養素との関係は、予め記憶しておけばよい。
　〔変形例３〕
　図１９は、サーバ３０を備える分析システム１Ｉの全体概要の一例を示す図である。図１９に示すように、分析システム１Ｉは、上述した分析装置１０Ｆおよび測定装置２０に加え、さらにサーバ３０を備える。
　分析装置１０Ｆとサーバ３０とは、ネットワークで通信可能に接続されている。
　サーバ３０は、分析装置１０Ｆで行っていた分析処理の一部または全部を行うものである。サーバ３０で分析処理を行うことにより、分析装置１０Ｆにおける処理負荷を軽減することができる。
　〔変形例４〕
　上述した実施形態では、測定装置２０で測定した脈波を分析装置１０Ｆで分析していた。しかし、これに限定されず、分析装置１０Ｆの機能の一部を測定装置２０に分担させてもよい。このような構成を採用した分析システム１Ｊについて、図２０を用いて説明する。図２０は、分析システム１Ｊの構成例を示す機能ブロック図である。分析システム１Ｊの測定装置２０Ｊは、脈波の測定および分析を行い、分析装置１０Ｊは、測定装置２０Ｊから取得した分析結果を取得して提示部１３に提示する。
　図２０に示すように、測定装置２０Ｊは、センサ部２１、通信部２２に加えて、制御部１２Ｆ（変化検出部１２１、指標推定部１２２、メッセージ決定部１２６）、および、記憶部１４Ｆ（脈波データ１４１、メッセージデータ１４５）を備えている。測定装置２０Ｊは、測定した脈波の分析処理を行い、その分析結果から分析装置１０Ｊに提示させるメッセージを決定する。測定装置２０Ｊは、測定した脈波、分析結果、および決定したメッセージ等を分析装置１０Ｊに送信する。
　分析装置１０Ｊは、少なくとも提示部１３を備えており、測定装置２０Ｊから受信した脈波、分析結果、および決定したメッセージ等を提示する。すなわち、分析システム１Ｊにおいて、分析装置１０Ｊは、脈波、分析結果、および決定したメッセージ等を提示する提示装置として機能する。
　これにより、上述した分析システム１Ｆと同じ効果を奏することができる。
　分析システム１Ｊにおいて、分析装置１０Ｊが、制御部１２Ｆの一部の機能（例えば、メッセージ決定部１２６）および記憶部１４Ｆの一部（すなわち、メッセージデータ１４５）を備えていてもよい。この構成を採用した場合、測定装置２０Ｊは、測定した脈波の分析処理を行い、測定した脈波、および分析結果を分析装置１０Ｊに送信する。分析装置１０Ｊは、測定装置２０Ｊから受信した分析結果に基づいて、提示するメッセージを決定し、該メッセージを提示する。
　〔ソフトウェアによる実現例〕
　分析装置１０、１０Ａ～１０Ｊおよび測定装置２０Ｅ、２０Ｊ（以下、「装置」と呼ぶ）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特に制御部１２、１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃ、１２Ｆ、１２Ｇ、１２Ｈに含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。
　この場合、前記装置は、前記プログラムを実行するためのハードウェアとして、少なくとも１つの制御装置（例えばプロセッサ）と少なくとも１つの記憶装置（例えばメモリ）を有するコンピュータを備えている。この制御装置と記憶装置により前記プログラムを実行することにより、前記各実施形態で説明した各機能が実現される。
　前記プログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、前記装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、前記プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して前記装置に供給されてもよい。
　また、前記各制御ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、前記各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本開示の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより前記各制御ブロックの機能を実現することも可能である。
　また、前記各実施形態で説明した各処理は、人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）に実行させてもよい。この場合、人工知能は前記制御装置で動作するものであってもよいし、他の装置（例えばエッジコンピュータまたはクラウドサーバ等）で動作するものであってもよい。
　以上、本開示に係る発明について、諸図面および実施例に基づいて説明してきた。しかし、本開示に係る発明は上述した各実施形態に限定されるものではない。すなわち、本開示に係る発明は本開示で示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本開示に係る発明の技術的範囲に含まれる。つまり、当業者であれば本開示に基づき種々の変形または修正を行うことが容易であることに注意されたい。また、これらの変形または修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。
　〔まとめ〕
　本開示の態様１に係る分析装置１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄ、１０Ｆ、１０Ｇ、１０Ｈ、１０Ｉおよび測定装置２０Ｅ、２０Ｊは、ウェアラブルデバイス（測定装置２０、２０Ａ、２０Ｅ、２０Ｊ）により対象者が食事を摂取する食事期間の後の第１期間に連続的に測定された対象者の脈波を取得する取得部１１と、前記取得部１１で取得した脈波における、前記対象者の食事前の脈波を検出する変化検出部１２１（検出部）と、前記変化検出部１２１で検出した前記脈波の変化に基づいて、前記対象者の血管の硬さと相関する代謝指標の変化を推定する指標推定部１２２と、を備える。
　本開示の態様２に係る分析装置１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄおよび測定装置２０Ｅは、前記態様１において、前記代謝指標の変化に基づき、前記食事期間中の任意のタイミングである食事時刻を推定する時刻推定部１２３を備えてもよい。
　本開示の態様３に係る分析装置１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄおよび測定装置２０Ｅは、前記態様２において、前記時刻推定部１２３は、前記代謝指標と他の指標との組み合わせに基づいて、前記対象者の食時開始時刻および食事終了時刻の少なくとも何れかを推定してもよい。
　本開示の態様４に係る分析装置１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄおよび測定装置２０Ｅは、前記態様３において、前記他の指標は、前記対象者の身体動作の加速度および前記対象者の体表温度の少なくとも何れかであってもよい。
　本開示の態様５に係る分析装置１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄおよび測定装置２０Ｅは、前記態様２～４の何れかにおいて、前記時刻推定部１２３は、前記代謝指標と前記対象者の過去の行動記録に基づく学習結果との組み合わせに基づいて、前記食事時刻を推定してもよい。
　本開示の態様６に係る分析装置１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄおよび測定装置２０Ｅは、前記態様２～５の何れかにおいて、前記時刻推定部１２３は、前記代謝指標の変化に加え、前記対象者の過去の食事時刻と前記対象者の過去の食事時刻における前記対象者の状態を示す情報との関係に基づき、前記対象者の食事時刻を推定してもよい。
　本開示の態様７に係る分析装置１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄおよび測定装置２０Ｅは、前記態様２～６の何れかにおいて、前記時刻推定部１２３は、過去に測定された前記対象者の起床時または空腹時の脈波に基づいて推定された代謝指標を第１基準とした前記代謝指標の変化に基づき、前記食事時刻を推定してもよい。
　本開示の態様８に係る分析装置１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄおよび測定装置２０Ｅは、前記態様２～７の何れかにおいて、前記指標推定部１２２が推定した前記代謝指標が第２基準を下回った場合、前記対象者に所定のアラートを出力するアラート部１２５をさらに含んでもよい。
　本開示の態様９に係る分析装置１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄおよび測定装置２０Ｅは、前記態様２～８の何れかにおいて、前記時刻推定部１２３が推定した前記食事時刻から経過した時間が第３基準を上回った場合、前記対象者に食料摂取を促すアラートを出力するアラート部１２５をさらに含んでもよい。
　本開示の態様１０に係る分析装置１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄおよび測定装置２０Ｅは、前記態様２～９の何れかにおいて、前記指標推定部１２２が推定した前記代謝指標が第４基準を下回った場合、前記対象者に次の食事に対する助言を出力するアラート部１２５をさらに含んでもよい。
　本開示の態様１１に係る分析装置１０Ｆ、１０Ｇ、１０Ｈ、１０Ｉおよび測定装置２０Ｊは、前記態様１において、前記指標推定部１２２で推定した代謝指標の前記第１期間における変化の大きさに応じたメッセージを決定するメッセージ決定部１２６と、前記メッセージ決定部１２６が決定した前記メッセージを前記対象者に提示する提示部１３とを備える。
　本開示の態様１２に係る分析装置１０Ｆ、１０Ｇ、１０Ｈ、１０Ｉおよび測定装置２０Ｊは、前記態様１１において、前記メッセージ決定部１２６が決定するメッセージは、前記代謝指標の前記第１期間における変化が第５基準を超える場合、前記対象者が摂取した食事内容に対する否定的評価となるメッセージであってもよい。
　本開示の態様１３に係る分析装置１０Ｆ、１０Ｇ、１０Ｈ、１０Ｉおよび測定装置２０Ｊは、前記態様１１または１２において、前記メッセージ決定部１２６が決定するメッセージは、前記代謝指標の前記第１期間における変化が第６基準を超えない場合、前記対象者が摂取した前記食事内容に対する肯定的評価となるメッセージであってもよい。
　本開示の態様１４に係る分析装置１０Ｆ、１０Ｇ、１０Ｈ、１０Ｉおよび測定装置２０Ｊは、前記態様１１～１３の何れかにおいて、前記取得部１１が取得する対象者の脈波は、前記対象者の前記食事期間を含むものであってもよい。
　本開示の態様１５に係る分析装置１０Ｆ、１０Ｇ、１０Ｈ、１０Ｉおよび測定装置２０Ｊは、前記態様１１～１４の何れかにおいて、前記取得部１１が取得する対象者の脈波は、前記食事期間の前の第２期間を含むものであってもよい。
　本開示の態様１６に係る分析装置１０Ｆ、１０Ｇ、１０Ｈ、１０Ｉおよび測定装置２０Ｊは、前記態様１１～１５の何れかにおいて、前記メッセージ決定部１２６が決定するメッセージは、前記代謝指標の変化の態様に関する情報を含むものであってもよい。
　本開示の態様１７に係る分析装置１０Ｆ、１０Ｇ、１０Ｈ、１０Ｉおよび測定装置２０Ｊは、前記態様１１～１６の何れかにおいて、前記メッセージ決定部１２６が決定するメッセージは、前記代謝指標以外の前記対象者の状態を示す指標を含むものであってもよい。
　本開示の態様１８に係る分析装置１０Ｇは、前記態様１１～１７の何れかにおいて、前記指標推定部１２２が推定した代謝指標が第７基準を上回った場合、前記対象者にアラートを出力するアラート部１２４を備えるものであってもよい。
　本開示の態様１９に係る分析装置１０Ｈは、前記態様１１～１８の何れかにおいて、前記メッセージ決定部１２６が決定するメッセージは、前記代謝指標の前記第１期間における変化に基づいて、前記食事に対する評価を含むものであってもよい。
　本開示の態様２０に係る分析装置１０Ｈは、前記態様１１～１９の何れかにおいて、前記食事の内容と、前記第１期間の脈波に基づいて推定された前記代謝指標とを対応付けて記録する記録制御部１２７をさらに備えるものであってもよい。
　本開示の態様２１に係る分析装置１０Ｈは、前記態様１１～２０の何れかにおいて、前記対象者から前記食事の内容の入力を受け付ける入力部１６を備えるものであってもよい。
　本開示の態様２２に係る分析装置１０Ｈは、前記態様１１～２１の何れかにおいて、前記メッセージ決定部１２６が決定するメッセージは、前記対象者の食事に関する行動についての評価結果および該評価結果に応じた内容のアドバイスを含むものであってもよい。
　本開示の態様２３に係る分析方法は、ウェアラブルデバイス（測定装置２０、２０Ａ、２０Ｅ、２０Ｊ）により対象者が食事を摂取する食事期間の後の第１期間に連続的に測定された対象者の脈波を取得する取得ステップと、取得した脈波における、前記対象者の食事前の脈波を検出する検出ステップと、前記検出した前記脈波の変化に基づいて、前記対象者の血管の硬さと相関する代謝指標の変化を推定する指標推定ステップと、を含む。
　本開示の態様２４に係る分析方法は、前記態様２３において、前記代謝指標の変化に基づき、前記食事期間中の任意のタイミングである食事時刻を推定する時刻推定ステップを含む。
　本開示の態様２５に係る分析方法は、前記態様２３において、前記指標推定ステップで推定した代謝指標の前記第１期間における変化の大きさに応じたメッセージを決定するメッセージ決定ステップと、前記メッセージ決定ステップで決定した前記メッセージを前記対象者に提示する提示ステップを含む。
　１、１Ａ～１Ｊ　分析システム
　１０、１０Ａ～１０Ｊ　　分析装置
　１１　　取得部
　１２　　制御部
　１２１　変化検出部（検出部）
　１２２　指標推定部
　１２３、１２３Ａ、１２３Ｂ　時刻推定部
　１２４　加速度検出部
　１２５、１２５Ｇ　アラート部
　１２６　メッセージ決定部
　１２７　記録制御部
　１３　　提示部
　１４　　記憶部
　１４１　脈波データ
　１４２　ログデータ
　１４３　行動記録データ
　１４４　推定モデル
　１４５　メッセージデータ
　１４６　食事評価データ
　１５　　発報部
　１６　　入力部
　２０、２０Ａ、２０Ｅ、２０Ｊ　　測定装置
　２１　　センサ部
　２２　　通信部
　２３　　加速度センサ
　３０　　サーバ

Claims (25)

  1. 　ウェアラブルデバイスにより対象者が食事を摂取する食事期間の後の第１期間に連続的に測定された対象者の脈波を取得する取得部と、
    　前記取得部で取得した脈波における、前記対象者の食事前の脈波を検出する検出部と、
    　前記検出部で検出した前記脈波の変化に基づいて、前記対象者の血管の硬さと相関する代謝指標の変化を推定する指標推定部と、を備える分析装置。
  2. 　前記代謝指標の変化に基づき、前記食事期間中の任意のタイミングである食事時刻を推定する時刻推定部を備える、請求項１に記載の分析装置。
  3. 　前記時刻推定部は、
    　　前記代謝指標と他の指標との組み合わせに基づいて、前記対象者の食時開始時刻および食事終了時刻の少なくとも何れかを推定する、
    請求項２に記載の分析装置。
  4. 　前記他の指標は、前記対象者の身体動作の加速度および前記対象者の体表温度の少なくとも何れかである、
    請求項３に記載の分析装置。
  5. 　前記時刻推定部は、
    　　前記代謝指標と前記対象者の過去の行動記録に基づく学習結果との組み合わせに基づいて、前記食事時刻を推定する、
    請求項２～４のいずれか１項に記載の分析装置。
  6. 　前記時刻推定部は、
    　前記代謝指標の変化に加え、前記対象者の過去の食事時刻と前記対象者の過去の食事時刻における前記対象者の状態を示す情報との関係に基づき、前記対象者の食事時刻を推定する、
    請求項２～５のいずれか１項に記載の分析装置。
  7. 　前記時刻推定部は、
    　　過去に測定された前記対象者の起床時または空腹時の脈波に基づいて推定された代謝指標を第１基準とした前記代謝指標の変化に基づき、前記食事時刻を推定する、
    請求項２～６のいずれか１項に記載の分析装置。
  8. 　前記指標推定部が推定した前記代謝指標が第２基準を下回った場合、前記対象者に所定のアラートを出力するアラート部をさらに含む、
    請求項２～７のいずれか１項に記載の分析装置。
  9. 　前記時刻推定部が推定した前記食事時刻から経過した時間が第３基準を上回った場合、前記対象者に食料摂取を促すアラートを出力するアラート部をさらに含む、
    請求項２～８のいずれか１項に記載の分析装置。
  10. 　前記指標推定部が推定した前記代謝指標が第４基準を下回った場合、前記対象者に次の食事に対する助言を出力するアラート部をさらに含む、
    請求項２～９のいずれか１項に記載の分析装置。
  11. 　前記指標推定部で推定した代謝指標の前記第１期間における変化の大きさに応じたメッセージを決定するメッセージ決定部と、
    　前記メッセージ決定部が決定した前記メッセージを前記対象者に提示する提示部と、を備える、請求項１に記載の分析装置。
  12. 　前記メッセージ決定部が決定するメッセージは、前記代謝指標の前記第１期間における変化が第５基準を超える場合、前記対象者が摂取した食事内容に対する否定的評価となるメッセージである、請求項１１に記載の分析装置。
  13. 　前記メッセージ決定部が決定するメッセージは、前記代謝指標の前記第１期間における変化が第６基準を超えない場合、前記対象者が摂取した食事内容に対する肯定的評価となるメッセージである、請求項１１または１２に記載の分析装置。
  14. 　前記取得部が取得する対象者の脈波は、前記対象者の前記食事期間を含む、請求項１１～１３のいずれか１項に記載の分析装置。
  15. 　前記取得部が取得する対象者の脈波は、前記食事期間の前の第２期間を含む、請求項１１～１４のいずれか１項に記載の分析装置。
  16. 　前記メッセージ決定部が決定するメッセージは、前記代謝指標の変化の態様に関する情報を含む、請求項１１～１５のいずれか１項に記載の分析装置。
  17. 　前記メッセージ決定部が決定するメッセージは、前記代謝指標以外の前記対象者の状態を示す指標を含む、請求項１１～１６のいずれか１項に記載の分析装置。
  18. 　前記指標推定部が推定した代謝指標が第７基準を上回った場合、前記対象者にアラートを出力するアラート部を備える、請求項１１～１７のいずれか１項に記載の分析装置。
  19. 　前記メッセージ決定部が決定するメッセージは、前記代謝指標の前記第１期間における変化に基づいて、前記食事に対する評価を含む、請求項１１～１８のいずれか１項に記載の分析装置。
  20. 　前記食事の内容と、前記第１期間の脈波に基づいて推定された前記代謝指標とを対応付けて記録する記録制御部をさらに備える、請求項１１～１９のいずれか１項に記載の分析装置。
  21. 　前記対象者から前記食事の内容の入力を受け付ける入力部を備える、請求項１１～２０のいずれか１項に記載の分析装置。
  22. 　前記メッセージ決定部が決定するメッセージは、前記対象者の食事に関する行動についての評価結果および該評価結果に応じた内容のアドバイスを含む、請求項１１～２１のいずれか１項に記載の分析装置。
  23. 　ウェアラブルデバイスにより対象者が食事を摂取する食事期間の後の第１期間に連続的に測定された対象者の脈波を取得する取得ステップと、
    　取得した脈波における、前記対象者の食事前の脈波を検出する検出ステップと、
    　前記検出した前記脈波の変化に基づいて、前記対象者の血管の硬さと相関する代謝指標の変化を推定する指標推定ステップと、
    を含む分析方法。
  24. 　前記代謝指標の変化に基づき、前記食事期間中の任意のタイミングである食事時刻を推定する時刻推定ステップを含む、請求項２３に記載の分析方法。
  25. 　前記指標推定ステップで推定した代謝指標の前記第１期間における変化の大きさに応じたメッセージを決定するメッセージ決定ステップと、
    　前記メッセージ決定ステップで決定した前記メッセージを前記対象者に提示する提示ステップと、を含む、請求項２３に記載の分析方法。
PCT/JP2023/017288 2022-05-09 2023-05-08 分析装置、および分析方法 WO2023219059A1 (ja)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022077159 2022-05-09
JP2022077160 2022-05-09
JP2022-077160 2022-05-09
JP2022-077159 2022-05-09

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023219059A1 true WO2023219059A1 (ja) 2023-11-16

Family

ID=88730532

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2023/017288 WO2023219059A1 (ja) 2022-05-09 2023-05-08 分析装置、および分析方法

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2023219059A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7481060B1 (ja) 2023-12-27 2024-05-10 エグゼヴィータ株式会社 行動取得装置、行動取得方法、およびプログラム

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016092707A1 (ja) * 2014-12-12 2016-06-16 富士通株式会社 食事推定プログラム、食事推定方法及び食事推定装置
JP2019141415A (ja) * 2018-02-22 2019-08-29 京セラ株式会社 電子機器、推定システム、推定方法及び推定プログラム

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016092707A1 (ja) * 2014-12-12 2016-06-16 富士通株式会社 食事推定プログラム、食事推定方法及び食事推定装置
JP2019141415A (ja) * 2018-02-22 2019-08-29 京セラ株式会社 電子機器、推定システム、推定方法及び推定プログラム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7481060B1 (ja) 2023-12-27 2024-05-10 エグゼヴィータ株式会社 行動取得装置、行動取得方法、およびプログラム

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Shen et al. Assessing the accuracy of a wrist motion tracking method for counting bites across demographic and food variables
US20170300186A1 (en) Systems and methods for health management
JP4595651B2 (ja) 生体センサ、睡眠情報処理方法、及び睡眠情報処理装置
US20140017644A1 (en) System utilizing physiological monitoring and electronic media for health improvement
KR101740516B1 (ko) 체중 관리 방법
US20160148535A1 (en) Tracking Nutritional Information about Consumed Food
US20140085077A1 (en) Sedentary activity management method and apparatus using data from a data-capable band for managing health and wellness
JP2007505412A (ja) 対話式及び個人専用の計画、介入及び報告能力を含む体重及び他の生理学的状態のモニター及び管理システム
JP2012045191A (ja) 血糖値予測装置
US11195433B2 (en) Quantitative diet tracking and analysis systems and devices
WO2010070645A1 (en) Method and system for monitoring eating habits
US10182749B2 (en) Health care apparatus and operating method thereof
WO2023219059A1 (ja) 分析装置、および分析方法
JP2016131604A (ja) 生体情報測定システム、生体情報測定装置および生体情報測定方法
JP6948095B1 (ja) プログラム、方法、およびシステム
JP2023515686A (ja) ケトジェニックライフスタイルのための意思決定支援を提供するためのデータの評価
US20230245741A1 (en) Information processing device, information processing system, and information processing method
JPWO2018116703A1 (ja) 表示制御装置、表示制御方法及びコンピュータプログラム
Younger et al. Acute moderate exercise does not attenuate cardiometabolic function associated with a bout of prolonged sitting
US9968293B1 (en) Detecting and estimating sleep stages
JP2014039586A (ja) 睡眠改善支援装置
WO2018128056A1 (ja) ユーザ端末装置
JP2012024476A (ja) 血糖値予測装置
Huang An assessment of the accuracy of an automated bite counting method in a cafeteria setting
WO2016184089A1 (zh) 信息获取方法、装置和计算机存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 23803536

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1