(57)【要約】【課題】イベントの入力処理に関して、使用者の利便性を向上させることが可能なイベント推定方法、イベント推定プログラムおよびサーバ装置、生体情報測定装置、生体情報測定システムを提供する。【解決手段】本イベント推定方法は、第１の血糖値データと第１の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容とを所定期間分受信する第１の工程と、第１の血糖値データの時系列の変動のパラメータを算出し第１の血糖値データとイベント内容との関係を機械学習により分析し分類モデルを生成する第２の工程と、受信した第２の血糖値データの所定期間分の血糖値の時系列の変動のパラメータを分類モデルに入力して第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容を推定する第３の工程と、を備えている。【選択図】図２１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の血糖値データと、前記第１の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容とを、所定期間分受信する第１の工程と、
前記第１の血糖値データの時系列の変動のパラメータを算出し、前記第１の血糖値データと前記イベント内容との関係を機械学習によって分析し、分類モデルを生成する第２の工程と、
受信した第２の血糖値データの所定期間分の血糖値の時系列の変動のパラメータを入力とし、前記分類モデルを用いて、前記第２の血糖値データの測定日時に関連した前記イベント内容を推定する第３の工程と、
を備えたイベント推定方法。
【請求項２】
第１の血糖値データと、前記第１の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容と、イベント数値情報と、を所定期間分受信する第１の工程と、
前記第１の血糖値データの時系列の変動のパラメータを算出し、前記第１の血糖値データと前記イベント内容との関係を機械学習によって分析し、分類モデルを生成するとともに、前記血糖値データの時系列の変動のパラメータと前記イベント数値情報との関係を機械学習によって分析し、回帰モデルを生成する第２の工程と、
受信した第２の血糖値データの所定期間分の血糖値の時系列の変動のパラメータを入力とし、前記分類モデルを用いて、前記第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容を推定するとともに、前記回帰モデルを用いて、そのイベント内容に関連したイベント数値情報を推定する第３の工程と、
を備えたイベント推定方法。
【請求項３】
前記血糖値の時系列の変動のパラメータは、血糖変動の傾き、ピークと血糖変動開始の血糖値の差、血糖変動のピークまでの時間、それまでの血糖変動との傾きの差分、変動開始時点の血糖値、変動終了時点の血糖値、の少なくとも１つを含む、
請求項１または２に記載の血糖値のモニタによるイベント推定方法。
【請求項４】
前記イベント内容は、低血糖自覚、シックデイ、月経日、起床、運動、入浴、食事、就寝、インシュリン投与、投薬、の少なくとも１つを含むイベントセットより選ばれる、
請求項１から３のいずれか１項に記載のイベント推定方法。
【請求項５】
前記第１の血糖値データは、複数人の血糖値データである、
請求項１から４のいずれか１項に記載のイベント推定方法。
【請求項６】
前記第２の血糖値データは、特定の糖尿病患者の血糖値データである、
請求項１から５のいずれか１項に記載のイベント推定方法。
【請求項７】
前記第２の血糖値データと、前記第２の血糖値データの測定日時に関連した前記イベント内容とを受信して、生成された前記分類モデルに適用し、前記第２の血糖値データに対応する前記分類モデルの調整を行う工程を、さらに備えた、
請求項１、３から６のいずれか１項に記載のイベント推定方法。
【請求項８】
前記イベント数値情報は、前記推定されたイベントに関連する情報である、
請求項２から６のいずれか１項に記載のイベント推定方法。
【請求項９】
前記第２の血糖値データと、前記第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容と、イベント内容に関連したイベント数値情報と、を受信して、生成された前記分類モデルと前記回帰モデルと、に適用し、前記第２の血糖値データに対応する前記分類モデルと前記回帰モデルと、の調整を行う工程を、さらに備えた、
請求項２から６、８のいずれか１項に記載のイベント推定方法。
【請求項１０】
第１の血糖値データと、前記第１の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容とを、所定期間分受信する第１の工程と、
前記第１の血糖値データの時系列の変動のパラメータを算出し、前記第１の血糖値データと前記イベント内容との関係を機械学習によって分析し、分類モデルを生成する第２の工程と、
受信した第２の血糖値データの所定期間分の血糖値の時系列の変動のパラメータを入力とし、前記分類モデルを用いて、前記第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容を推定する第３の工程と、
を備えたイベント推定方法をコンピュータに実行させるイベント推定プログラム。
【請求項１１】
第１の血糖値データと、前記第１の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容と、イベント数値情報と、を所定期間分受信する第１の工程と、
前記第１の血糖値データの時系列の変動のパラメータを算出し、前記第１の血糖値データと前記イベント内容との関係を機械学習によって分析し、分類モデルを生成するとともに、前記血糖値データの時系列の変動のパラメータと前記イベント数値情報との関係を機械学習によって分析し、回帰モデルを生成する第２の工程と、
受信した第２の血糖値データの所定期間分の血糖値の時系列の変動のパラメータを入力とし、前記分類モデルを用いて、前記第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容を推定するとともに、前記回帰モデルを用いて、そのイベント内容に関連したイベント数値情報を推定する第３の工程と、
を備えたイベント推定方法をコンピュータに実行させるイベント推定プログラム。
【請求項１２】
前記血糖値の時系列の変動のパラメータは、血糖変動の傾き、ピークと血糖変動開始の血糖値の差、血糖変動のピークまでの時間、それまでの血糖変動との傾きの差分、変動開始時点の血糖値、変動終了時点の血糖値、の少なくとも１つを含む、
請求項１０または１１に記載のイベント推定プログラム。
【請求項１３】
前記イベント内容は、低血糖自覚、シックデイ、月経日、起床、運動、入浴、食事、就寝、インシュリン投与、投薬、の少なくとも１つを含むイベントセットより選ばれる、
請求項１０から１２のいずれか１項に記載のイベント推定プログラム。
【請求項１４】
前記第１の血糖値データは、複数人の血糖値データである、
請求項１０から１３のいずれか１項に記載のイベント推定プログラム。
【請求項１５】
前記第２の血糖値データは、特定の糖尿病患者の血糖値データである、
請求項１０から１４のいずれか１項に記載のイベント推定プログラム。
【請求項１６】
前記第２の血糖値データと、前記第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容とを受信して、生成された前記分類モデルに適用し、前記第２の血糖値データに対応する前記分類モデルの調整を行う工程を、さらに備えた、
請求項１０，１２から１５のいずれか１項に記載のイベント推定プログラム。
【請求項１７】
前記イベント数値情報は、前記推定されたイベントに関連する情報である、
請求項１１から１５のいずれか１項に記載のイベント推定プログラム。
【請求項１８】
前記第２の血糖値データと、前記第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容と、イベント内容に関連したイベント数値情報と、を受信して、生成された前記分類モデルと前記回帰モデルと、に適用し、前記第２の血糖値データに対応する分類モデルと前記回帰モデルとの調整を行う工程を、さらに備えた、
請求項１１から１５、１７のいずれか１項に記載のイベント推定プログラム。
【請求項１９】
第１の血糖値データと、前記第１の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容を、所定期間分受信する受信部と、
前記第１の血糖値データの時系列の変動のパラメータを算出し、前記第１の血糖値データと前記イベント内容との関係を機械学習によって分析し、分類モデルを生成する分析部と、
前記分析部で生成した前記分類モデルを出力する出力部と、
を備えたサーバ装置。
【請求項２０】
第１の血糖値データと、前記第１の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容と、前記イベント内容に関連したイベント数値情報とを、所定期間分受信する受信部と、
前記第１の血糖値データの時系列の変動のパラメータを算出し、前記第１の血糖値データと前記イベント内容との関係を機械学習によって分析し、分類モデルを生成するとともに、前記イベント内容と前記イベント内容に関連したイベント数値情報との関係を機械学習によって分析し、回帰モデルを生成する分析部と、
前記分析部で生成した前記分類モデルと前記回帰モデルとを出力する出力部と、
を備えたサーバ装置。
【請求項２１】
前記血糖値の時系列の変動のパラメータは、血糖変動の傾き、ピークと血糖変動開始の血糖値の差、血糖変動のピークまでの時間、それまでの血糖変動との傾きの差分、変動開始時点の血糖値、変動終了時点の血糖値、の少なくとも１つを含む、
請求項１９または２０に記載のサーバ装置。
【請求項２２】
前記イベント内容は、低血糖自覚、シックデイ、月経日、起床、運動、入浴、食事、就寝、インシュリン投与、投薬、の少なくとも１つを含むイベントセットより選ばれる、
請求項１９または２０に記載のサーバ装置。
【請求項２３】
前記第１の血糖値データは、複数人の血糖値データである、
請求項１９または２０に記載のサーバ装置。
【請求項２４】
前記イベント数値情報は、前記推定されたイベントに関連する情報である、
請求項２０に記載のサーバ装置。
【請求項２５】
センサからの第２の血糖値データを取り込む取得部と、
分類モデルを用いてイベントの内容を推定するイベント推定部と、
前記取得部に取り込まれた前記第２の血糖値データを前記イベント推定部に入力し、前記第２の血糖値データに関連したイベント情報を推定する制御部と、
を備えた生体情報測定装置。
【請求項２６】
センサからの第２の血糖値データを取り込む取得部と、
分類モデルを用いてイベントの内容を推定するとともに、回帰モデルを用いてイベント数値情報を推定するイベント推定部と、
前記取得部に取り込まれた前記第２の血糖値データを前記イベント推定部に入力し、前記第２の血糖値データに関連した前記イベントの内容と前記イベント数値情報を推定する制御部と、
を備えた生体情報測定装置。
【請求項２７】
イベント内容を入力する入力部と、
前記第２の血糖値データと、前記入力部から入力された前記第２の血糖値データの測定日時に関連した前記イベント内容とを前記分類モデルに適用し、前記分類モデルの調整を行う調整部と、
をさらに備えた、
請求項２５に記載の生体情報測定装置。
【請求項２８】
前記第２の血糖値データは、特定の糖尿病患者の血糖値データである、
請求項２５または２６に記載の生体情報測定装置。
【請求項２９】
イベント内容と、前記イベント内容に関連したイベント数値情報とを入力する入力部と、
前記第２の血糖値データと、前記入力部から入力された前記第２の血糖値データの測定日時に関連した前記イベント内容とを前記分類モデルに適用し、前記分類モデルの調整を行うとともに、前記入力部から入力されたイベント内容と、前記イベント内容に関連した前記イベント数値情報とを、前記回帰モデルに適用し、前記回帰モデルの調整を行う調整部を、さらに備えた、
請求項２６に記載の生体情報測定装置。
【請求項３０】
請求項１９から２４のいずれか１項に記載のサーバ装置と、
請求項２５から２９のいずれか１項に記載の生体情報測定装置と、
前記サーバ装置と前記生体情報測定装置を通信可能に接続するネットワークと、
を備えたイベント推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、生体内の糖やアミノ酸等の濃度を測定する生体センサ装置に表示されるイベント推定方法、イベント推定プログラムおよびサーバ装置、生体情報測定装置、イベント推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の生体情報測定装置の構成は、センサからの生体情報を取り込む取得部と、取得部で取り込んだ生体情報を表示する表示部と、血糖値の変動に影響を与えるイベントを入力する入力部と、を備えた構成となっていた（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、入力されたイベントの種別（例えば、運動、食事、インシュリン投与等）に応じて、より正確な血糖値を予測するシステムが開示されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２０６４８６号公報
【特許文献２】特開２０１２−０８１１６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来の生体情報測定装置の課題は、使用者の利便性が低いことであった。
すなわち、従来の生体情報測定装置は、血糖値の測定期間中に、使用者の状態（イベント）を入力する構成となっていた。しかし、使用者は、例えば、運動、食事、インシュリン投与等の血糖値の変動に影響を与えるイベントの入力をイベント毎に入力しなければならないので、使用者にとっては、利便性が高いものではなかった。
【０００６】
そこで、本発明は、イベントの入力処理に関して、生体情報測定装置の利便性を向上することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
そしてこの目的を達成するために、本発明のイベント推定方法は、第１の血糖値データと、第１の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容とを、所定期間分受信する第１の工程と、第１の血糖値データの時系列の変動のパラメータを算出し、第１の血糖値データとイベント内容との関係を機械学習により分析し、分類モデルを生成する第２の工程と、受信した第２の血糖値データの所定期間分の血糖値の時系列の変動のパラメータを入力とし、分類モデルを用いて、第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容を推定する第３の工程と、を備えている。
【発明の効果】
【０００８】
本発明は、例えば、生体情報測定装置の使用者の利便性を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係るイベント推定システムに血糖値情報を提供する持続血糖測定（ＣＧＭ）装置の使用状態を示す図。
【図２】図１の持続血糖測定（ＣＧＭ）装置の使用状態を示す図。
【図３】図１の持続血糖測定（ＣＧＭ）装置に含まれる電子ユニットの制御ブロック図。
【図４】本実施形態に係る端末装置の表示画面の一例を示す図。
【図５】イベント内容と数値情報を示す図。
【図６】血糖値のモニタによるイベント推定システムの構成を示す図。
【図７】分類モデルを示す図。
【図８】本実施形態の分類モデル（ここでは、ニューラルネットワーク）の構成の一例を示す図。
【図９】回帰モデルを示す図。
【図１０】本実施形態の回帰モデル（ここでは、ロジスティック回帰）の構成の一例を示す図。
【図１１】本イベント推定システムの簡易的な構成を示す制御ブロック図。
【図１２】図１１のイベント推定システムにおける処理の流れを示すフローチャート。
【図１３】本イベント推定システムの簡易的な構成を示す制御ブロック図。
【図１４】図１３のイベント推定システムにおける処理の流れを示すフローチャート。
【図１５】サーバ装置側の分析部における処理の流れを示すフローチャート。
【図１６】端末装置側の調整部における処理の流れを示すフローチャート。
【図１７】イベント推定システムに含まれるサーバ装置の制御ブロック図。
【図１８】イベント推定システムに含まれる端末装置の制御ブロック図。
【図１９】（ａ）〜（ｄ）は、端末装置のイベント入力通知機能の一例を示す図。
【図２０】（ａ），（ｂ）は、端末装置のイベント入力通知機能の一例を示す図。
【図２１】端末装置のイベント入力通知機能のフローチャート。
【図２２】端末装置の制御ブロック図。
【図２３】（ａ）〜（ｃ）は、端末装置のイベントの自動入力通知機能の一例を示す図。
【図２４】（ａ），（ｂ）は、推定部が、薬物治療（投薬）イベントの発生を推定し、そして自動入力を示す図。
【図２５】端末装置のイベントの自動入力通知機能における処理の流れを示すフローチャート。
【図２６】ロボット型の外部装置の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の一実施形態に係るイベント推定方法、イベント推定プログラム、およびサーバ装置、生体情報測定装置、イベント推定システムについて、図面を用いて説明すれば以下の通りである。
【００１１】
＜持続血糖測定装置（ＣＧＭ）装置の構成＞
以下、本発明の一実施形態を、この持続血糖測定（ＣＧＭ）システムの一例として、グルコースを測定するグルコースセンサに適用したものを、添付図面を用いて説明する。
【００１２】
持続血糖測定（ＣＧＭ）システムは、人体装着型センサ装置１を備え、糖尿病の患者を対象として持続的に血糖値を測定するシステムである。
なお、以下の説明において、「下」とは、患者に対して穿刺を行う穿刺方向における穿刺側（針が突出する側）を意味しており、「上」とは、穿刺側とは反対側（穿刺ノブ側）を意味している。
【００１３】
＜人体装着型センサ装置の概要説明＞
図１に、本実施形態における持続血糖測定（ＣＧＭ）システムに含まれる人体装着型センサ装置１を示す。
【００１４】
持続血糖測定（ＣＧＭ）システムの人体装着型センサ装置１は、糖尿病患者の上腕部２の皮下にセンサを留置する。そして、皮下の組織の間質液中のグルコース濃度を連続的に測定する。
【００１５】
本実施形態での人体装着型センサ装置１は、グルコース濃度を電流値に変換して算出し、その値を送信する。人体装着型センサ装置１では、例えば、１０秒ごとに電流値を測定し、所定回数分の加算平均を算出し、その値をメモリに記録する。そして、例えば、１０秒ごとに取得した６サンプル分の値の加算平均を算出した値をメモリに記憶することで、１分ごとの電流値を記憶する。
【００１６】
人体装着型センサ装置１は、図１に示すように、略長楕円形状の電子ユニット３によって、端末装置（生体情報測定装置）４と無線を介して通信する。
人体装着型センサ装置１では、電子ユニット３がセンサからの電流値をメモリに記憶させ、メモリに記憶された値を無線で端末装置４に送信する。なお、送信される値は、電流値であっても、電流値から血糖値を算出した後の値であってもよい。端末装置４では、読み取った値が電流値の場合は、電流値から算出された血糖値を、時間情報とともに表示するとともに、時間情報と血糖値とを端末装置４内のメモリに記憶する。
【００１７】
このような血糖値の測定を３日から１４日程度継続することで、糖尿病患者の２４時間を通した血糖値の変動を把握することができる。これにより、それぞれの糖尿病患者の症状に応じた、より適切な治療が可能となる。
【００１８】
さらに、この血糖値の変動情報を用いて、患者に投与するインスリンの適切な量とタイミングを算出することもできる。
インスリンポンプは、人体装着型センサ装置１（および／または、端末装置４と）に無線接続された状態で、患者の血糖値リアルタイムにモニタリングしながら適切なインスリン量を投与する。これにより、人工膵臓の機能を実現できるので、理想的な血糖値のコントロールが可能となる。
【００１９】
図２に、人体装着型センサ装置１が装着された糖尿病患者の上腕部２の部分の断面図を示す。
人体装着型センサ装置１の下方には、センサ５が突出している。そして、人体に装着された状態では、センサ５が皮下に留置された状態となる。
【００２０】
センサ５は、糖尿病患者の皮下に挿入しやすくするために、先端形状は針状または棒状となっており、その長さは約１ｃｍである。センサ５の先端部分は、被験物質であるグルコースを透過吸収し、グルコースを酵素と反応させて測定物質を生成する保護膜および酵素層、メディエータ層などで構成される反応層によって覆われている。
【００２１】
そして、反応層の下方には、グルコースを電気化学的に測定する電極が設けられている。センサ５の先端部分を皮下に刺して、間質液に留置することで、皮下組織の間質液のグルコース濃度を観察（および／または、測定・検出）することができる。
【００２２】
このような皮下組織のグルコースを測定する皮下留置型グルコースセンサでは、血中の血糖値と測定結果との間でタイムラグが生じることがある。よって、自己血糖測定（ＳＭＢＧ）のグルコースセンサの測定値を用いて、補正が必要となる場合がある。
【００２３】
人体装着型センサ装置１を人体に装着する際には、皮膚上にマウントユニット６が配置される。センサ５は、センサの接続端子を介してマウントユニット６に装着されている。そして、マウントユニット６には、電子ユニット３が装着されており、電子ユニット３とセンサ５とは、マウントユニット６を介して接続される。
【００２４】
＜電子ユニットの説明＞
図３に電子ユニット３の制御ブロック図を示す。
図３のセンサユニット７は、センサ５とセンサ５の接続端子を有するユニットである。
【００２５】
電子ユニット３は、センサユニット７が測定した電流値を測定部８で測定し、その電流値を制御部９へ送る。制御部９では、温度センサ１０によって、センサユニット７の近傍の温度を測定し、温度補正を行った上で電流値から血糖値を算出する。
【００２６】
制御部９では、血糖値の演算は、所定の時間間隔で実行している。本実施形態では、この所定の間隔は、１分ごとに設定されている。
制御部９は、記憶部１１に記憶された値を、端末装置４からの指示に応じて、通信部１２を経由して、端末装置４に送信する。
【００２７】
本実施形態での電子ユニット３は、電池１３を内蔵している。電池１３のバッテリ残量が不足となった時点で、電子ユニット３は廃棄される。電池１３のバッテリ残量は、端末装置４を通してモニタされている。
【００２８】
そして、センサユニット７を交換した時点で、端末装置４は、電子ユニット３の電池１３のバッテリ残量に対して、次のセンサユニット７の交換までに電池１３の残量が十分であるか否かを確認する。
【００２９】
ここで、もし、残量が十分でない場合には、端末装置４は、電子ユニット３を交換するように、使用者に対して指示を出すとともに、電子ユニット３を使用不可として表示する。
【００３０】
＜端末装置の表示画面＞
図４に、本実施形態における端末装置（生体情報測定装置）４の表示画面の一例を示す。
【００３１】
図４の端末装置４の表示画面のレイアウトは、複数に分割されている。表示画面上部より第１分割画面１４ａに血糖値の測定日が表示される。第１分割画面１４ａの左右には、日時を変更するためのボタンがあり、このボタンを指でタッチすると、測定日が変更される。
【００３２】
第１分割画面１４ａにおいて、右ボタンにタッチすると、測定日を進めることができる。左ボタンにタッチすると、測定日を過去に戻すことが可能となる。
第２分割画面１４ｂの左側には、測定時間が表示される。そして右側には、血糖測定値がそのトレンドとともに表示される。トレンドとは、表示される血糖測定値が時系列的に見て、上昇傾向であれば、右上がりの矢印が表示され、下降傾向であれば右下がりの矢印が表示される。
【００３３】
第３分割画面１４ｃには、所定時間の範囲で血糖測定値がグラフ表示される。グラフは、縦軸が血糖値、横軸が測定時間（時刻）となっている。グラフには、横軸の測定時間に対するマーカが、縦の点線で表示されている。このマーカにタッチして、横方向に移動することで、マーカの位置を移動可能とすることができる。マーカの位置は、第２分割画面１４ｂに表示された血糖測定値に連動していて、マーカの位置に応じた血糖測定値が表示される。
【００３４】
第４分割画面１４ｄ、第５分割画面１４ｅ、第６分割画面１４ｆ、第７分割画面１４ｇは、血糖値測定に伴うイベントを入力する画面、および表示する画面である。
イベントとは、血糖値測定時における測定者の出来事、状態を指すものである。具体的には、イベント内容は、例えば、低血糖自覚、シックデイ、月経日、起床、運動、入浴、食事、就寝、インシュリン投与、投薬などがイベントとして定義されている。
【００３５】
第４分割画面１４ｄには、このイベントを入力するためのボタンが表示されている。
第５分割画面１４ｅ、第６分割画面１４ｆ、第７分割画面１４ｇは、イベントを表示する画面である。イベントは、イベント内容と、イベント内容に関連する数値情報とに分けて表示される。
【００３６】
図５に、イベントのイベント内容と、イベント内容に伴う数値情報とを示す。
イベント内容は、例えば、低血糖自覚、シックデイ、月経日、起床、運動、入浴、食事、就寝、インシュリン投与、投薬等がある。また、数値情報としては、運動であれば、運動継続時間、負荷などがある。食事については、カーボカウントがある。インシュリン投与については、インシュリン投与量がある。そして、投薬については、投薬量がある。
【００３７】
糖尿病患者等の使用者は、血糖値測定を行いながら、その測定時の状態をイベント内容、および、イベント数値情報として端末装置４に入力を行う必要がある。しかしながら、この入力操作は、使用者にとって面倒なものであり、利便性の低いものであった。
そこで、本実施形態のイベント推定方法では、測定された血糖値を観察しながら、血糖値に応じたイベント内容、およびそのイベント数値情報を推定する。
【００３８】
＜イベント推定システムの概要説明＞
図６に、血糖値のイベント推定システムの構成を示す。
クラウド等のデータベース２０には、糖尿病患者の血糖値データと、この血糖値データに付随するイベント内容、およびその数値情報が入力されている。
これらの血糖値データとイベント内容、イベント数値情報の組み合わせは、精度の高いデータの組み合わせで、多数あることが好ましい。大学病院、専門機関において、連続的な血糖値データと、その計測日時におけるイベント内容を正確に組み合わせたものが使用される。
【００３９】
これら糖尿病患者の血糖値データと、この血糖値データに付随するイベント内容、およびその数値情報は、データベース２０からサーバ装置２１にネットワーク等を用いて送信される。
【００４０】
サーバ装置２１では、上記データに基づいて、血糖値の時系列の変動の各種パラメータを算出し、血糖値変動とイベント内容との関係を機械学習により分析して分類モデルを生成する。この機械学習には、ニューラルネットワーク等の複数の分類が可能なモデルが用いられる。
【００４１】
さらには、イベント内容で、特に数値の入力を必要とする項目について、血糖変動と数値との関係を機械学習により分析して回帰モデルを生成する。この機械学習には、ロジスティック回帰等の数値の出力が可能なモデルが用いられる。
【００４２】
このようにして、サーバ装置２１で生成された分類モデルおよび回帰モデルは、端末装置４にネットワーク等を用いて送信される。端末装置４では、学習済モデルとしての分類モデルおよび回帰モデルを用いて、イベント推定を行う。具体的には、持続血糖測定（ＣＧＭ）システムの人体装着型センサ装置１を装着して測定した特定の使用者の血糖値データに対して、イベント内容およびそのイベント数値情報を推定する。
【００４３】
また、持続血糖測定（ＣＧＭ）システムの人体装着型センサ装置１を装着して測定した特定の使用者の血糖値データは、端末装置４に入力される。そして、特定の使用者は、この血糖値データに付随するイベント内容、およびその数値情報を端末装置４に入力する。
【００４４】
これら特定の使用者の血糖値データとこの血糖値データに付随するイベント内容およびその数値情報とは、端末装置４に記憶される。
端末装置４では、血糖値の時系列の変動の各種パラメータを算出し、血糖値変動とイベント内容との関係から分類モデルをさらに更新する。さらには、回帰モデルについても、特定の使用者の血糖値データと、この血糖値データに付随するイベント内容およびその数値情報によって更新していく。
【００４５】
このような構成により、測定した血糖値データを入力として、分類モデルおよび回帰モデルを用いて、イベント内容の推定が可能となる。この結果、イベント内容の入力を使用者自身が行う必要がないので、例えば、生体情報測定装置の使用者の利便性を向上させることができる。
【００４６】
なお、本実施形態においては、サーバ装置２１において、機械学習を行い、分類モデルおよび回帰モデルを生成する構成とし、端末装置４において、分類モデルおよび回帰モデルを用いて、イベント内容を推定する構成とした。しかし、本発明はこの構成に限定するものではない。
【００４７】
例えば、サーバ装置２１内に測定された血糖値データを入力し、分類モデルおよび回帰モデルを用いて、イベント内容を推定し、その推定されたイベント内容を端末装置４に送信する構成であってもよい。
【００４８】
また、モデルの更新は、端末装置４で入力されたデータが一定数集まった時に、サーバ装置２１に送信し、これらのデータを用いて、サーバ装置２１で分類モデルおよび回帰モデルを更新し、端末装置４に更新されたモデルを送信してもよい。
さらに、端末装置４自体が、分類モデルおよび回帰モデルを機械学習によって生成し、分類モデルおよび回帰モデルを用いて、イベント内容を推定してもよい。
【００４９】
＜分類モデルの説明＞
図７に分類モデルを示す。
【００５０】
分類モデルは、測定した血糖値データの時系列の変動のパラメータを入力し、そして、その入力から最も確からしいイベント内容を出力する学習モデルである。
血糖値データの時系列の変動のパラメータには、血糖変動の傾き、ピークと血糖変動開始の血糖値の差、血糖変動のピークまでの時間、それまでの血糖変動との傾きの差分、変動開始時点の血糖値、変動終了時点の血糖値などがある。
【００５１】
図８に、本実施形態の分類モデル（ここでは、ニューラルネットワーク）の構成の一例を示す図である。
本実施形態に係る分類モデルは、入力層として、測定した血糖値データの時系列の変動のパラメータを入力するための複数の入力ユニットを有している。
【００５２】
複数の入力ユニットＸ１〜Ｘｎは、それぞれ、測定した血糖値データの時系列の変動のパラメータとして、血糖変動の傾き、ピークと血糖変動開始の血糖値の差、血糖変動のピークまでの時間、それまでの血糖変動との傾きの差分、変動開始時点の血糖値、変動終了時点の血糖値を受け付ける。
【００５３】
ニューラルネットワークのその他の構成は、公知の技術と同様であり、ニューラルネットワークは、入力層に入力された情報が、中間層、出力層へと順に伝搬（演算）されることにより、出力層からイベント内容を出力する。
【００５４】
例えば、中間層は、複数の中間ユニットＺｊ（ｊ＝１〜ｎ（ユニット数））によって構成されている。そして、入力層の入力ユニットＸｉ（ｉ＝１〜ｋ（ユニット数））に入力された情報が、夫々の結合係数Ｗｊｉ（図示せず）で重みづけ（積算）されて、中間層の各中間ユニットＺｊに入力され、それらが加算されて各中間ユニットＺｊの値となる。
【００５５】
また、中間層の各中間ユニットＺｊの値は、入出力関数（例えば、シグモイド関数）で非線形変換されて、夫々の結合係数Ｖｊ（図示せず）で重みづけ（積算）されて、出力層の出力ユニットＵに入力され、それらが加算されて出力層の出力ユニットＵの値となる。
【００５６】
これら入力層に入力するデータと、出力層から出力するデータが紐づけられた分析用データを用いた教師あり学習によって、ニューラルネットワークのニューロン間の重みづけ係数を最適化していく。
【００５７】
分類モデルの順伝播処理によって、イベント内容を算出する。なお、上記した分類モデルの構成は、一例であって、種々に変更されてよい。また、分類モデルは、入力ユニットＸ１〜Ｘｎに入力する応答特徴のデータの正規化処理等の前処理部をさらに有していてもよい。
【００５８】
＜回帰モデルの説明＞
図９に回帰モデルを示す。
回帰モデルは、分類モデルで推定されたイベント内容に基づいて、測定した血糖値データの時系列の変動のパラメータから最も確からしいイベント数値情報を出力する学習モデルである。
【００５９】
血糖値データの時系列の変動のパラメータには、血糖変動の傾き、ピークと血糖変動開始の血糖値の差、血糖変動のピークまでの時間、それまでの血糖変動との傾きの差分、変動開始時点の血糖値、変動終了時点の血糖値などがある。そして、イベント数値情報を伴うイベント内容には、例えば運動、食事、インシュリン投与、投薬がある。
【００６０】
出力されるイベント数値情報としては、運動であれば、運動継続時間、負荷などがある。食事については、カーボカウントがある。インシュリン投与については、インシュリン投与量がある。そして、投薬については、投薬量がある。
【００６１】
図１０に、本実施形態の回帰モデル（ここでは、ロジスティック回帰）の構成の一例を示す図である。
本実施形態に係る回帰モデルは、入力層として、測定した血糖値データの時系列の変動のパラメータを入力するための複数の入力ユニットを有している。
【００６２】
複数の入力ユニットＸ１〜Ｘｎは、それぞれ、測定した血糖値データの時系列の変動のパラメータとして、血糖変動の傾き、ピークと血糖変動開始の血糖値の差、血糖変動のピークまでの時間、それまでの血糖変動との傾きの差分、変動開始時点の血糖値、変動終了時点の血糖値を受け付ける構成となっている。
【００６３】
ロジスティック回帰のその他の構成は、公知の技術と同様であり、入力ユニットＸｉ（ｉ＝１〜ｎ（ユニット数））に入力された情報が、夫々の結合係数Ｗｊｉ（図示せず）で重みづけ（積算）され、それらの値と定数が加算されて出力ユニットＵの値となる。
【００６４】
これら入力層に入力するデータと、出力層から出力するデータが紐づけられた分析用データを用いた教師あり学習によって、重みづけ係数と加算する定数を最適化していく。
回帰モデルの回帰処理によって、イベント数値情報を算出する。尚、上記した回帰モデルの構成は、一例であって、種々に変更されてよい。また、回帰モデルは、入力ユニットＸｉ〜Ｘｋに入力する応答特徴のデータの正規化処理等の前処理部をさらに有していてもよい。
回帰モデルの機械学習には、図１０に示すロジスティック回帰等の数式による数値の出力が可能なモデルが用いられる。
【００６５】
＜分類モデルによるイベント推定システムの制御ブロック図とフローチャート＞
図１１に、サーバ装置２１と端末装置４とを含むイベント推定システムの簡素化された制御ブロック図を示す。
【００６６】
なお、図１１では、サーバ装置２１および端末装置４ともに、簡素化された構成を示している。サーバ装置２１の詳細な構成については、後述する図１７、端末装置４の詳細な構成については、後述する図１８に示している。
【００６７】
まず、サーバ装置２１において、受信部２２では、データベース等に記録された複数の糖尿病患者の血糖値データを含む第１の血糖値データと、第１の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容とを、所定期間分受信する。
【００６８】
次に、分析部２３では、受信部２２からのデータについて、第１の血糖値データの時系列の変動のパラメータを算出する。そして、分析部２３では、第１の血糖値データとイベント内容との関係を機械学習により分析し、分類モデルを生成する。
【００６９】
次に、端末装置４側において、推定部（イベント推定部）２４では、持続血糖測定（ＣＧＭ）システムの人体装着型センサ装置１から通信部３１が受信した特定の使用者の血糖値データである第２の血糖値データの所定期間分の血糖値の時系列の変動のパラメータを算出する。そして、推定部２４では、分類モデルを用いて、この血糖値の時系列の変動のパラメータを入力として、第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容を推定する。
【００７０】
分類モデルは、特定の使用者の血糖値データについて、より推定精度を高めるために、調整可能に構成されている。
調整部２５では、特定の使用者によって入力され、通信部３１において受信した第２の血糖値データと、第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容とが入力され、分類モデルを調整する。調整された分類モデルは、調整部２５から推定部２４に送られる。
【００７１】
図１２にイベント推定システムのフローチャートを示す。
まず、サーバ装置２１において、受信部２２は、データベース等に記録された複数の糖尿病患者の血糖値データを含む第１の血糖値データと、第１の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容とを、所定期間分受信する第１の工程を実施する（Ｓ１）。
【００７２】
次に、分析部２３では、受信部２２からのデータについて、第１の血糖値データの時系列の変動のパラメータを算出する。そして、分析部２３では、第１の血糖値データとイベント内容との関係を機械学習によって分析し、分類モデルを生成する第２の工程を実施する。
【００７３】
次に、推定部２４では、持続血糖測定（ＣＧＭ）システムの人体装着型センサ装置１から受信した特定の使用者の血糖値データである第２の血糖値データの所定期間分の血糖値の時系列の変動のパラメータを算出する。そして、推定部２４では、この血糖値の時系列の変動のパラメータを入力として、分類モデルを用いて、第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容を推定する第３の工程を実施する。
【００７４】
＜分類モデル、回帰モデルによるイベント推定システムの制御ブロック図とフローチャート＞
図１３に、イベント推定システムの制御ブロック図を示す。
【００７５】
まず、サーバ装置２１側において、受信部２２では、データベース等に記録された複数の糖尿病患者の血糖値データを含む第１の血糖値データと、第１の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容と、イベント数値情報と、を、所定期間分受信する。
【００７６】
次に、分析部２３では、受信部２２から受信した第１の血糖値データの時系列の変動のパラメータを算出する。
そして、分析部２３では、第１の血糖値データとイベント内容との関係を機械学習により分析し、分類モデルを生成する。そして、血糖値データの時系列の変動のパラメータとイベント数値情報との関係を機械学習により分析し、回帰モデルを生成する。
【００７７】
次に、端末装置４側において、推定部２４では、持続血糖測定（ＣＧＭ）システムの人体装着型センサ装置１から通信部３１が受信した特定の使用者の血糖値データである第２の血糖値データの所定期間分の血糖値の時系列の変動のパラメータを算出する。そして、推定部２４では、この血糖値の時系列の変動のパラメータを入力として、分類モデルを用いて、第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容を推定する。さらに、推定部２４では、回帰モデルを用いて、そのイベント内容に関連したイベント数値情報を推定する。
【００７８】
分類モデルは、特定の使用者の血糖値データについて、より推定精度を高めるために、調整される。
調整部２５では、特定の使用者によって入力された第２の血糖値データと、第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容と、このイベント内容に関連したイベント数値情報と、が入力され、分類モデルおよび回帰モデルを調整する。そして、調整部２５において調整された分類モデルおよび回帰モデルは、調整部２５から推定部２４に送られる。
【００７９】
図１４に、イベント推定システムのフローチャートを示す。
まず、サーバ装置２１側において、受信部２２は、データベース等に記録された複数の糖尿病患者の血糖値データを含む第１の血糖値データと、第１の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容と、イベント数値情報とを、所定期間分受信する第１の工程を実施する（Ｓ４）。
【００８０】
次に、分析部２３では、受信部２２からのデータについて、第１の血糖値データの時系列の変動のパラメータを算出する。そして、分析部２３では、第１の血糖値データとイベント内容との関係を機械学習により分析し、分類モデルを生成するとともに、血糖値データの時系列の変動のパラメータとイベント数値情報との関係を機械学習によって分析し、回帰モデルを生成する第２の工程を実施する（Ｓ５）。
【００８１】
次に、端末装置４側において、推定部２４では、持続血糖測定（ＣＧＭ）システムの人体装着型センサ装置１から受信した特定の使用者の血糖値データである第２の血糖値データの所定期間分の血糖値の時系列の変動のパラメータを算出する。そして、推定部２４では、分類モデルを用いて、この血糖値の時系列の変動のパラメータを入力として、第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容を推定するとともに、回帰モデルを用いて、そのイベント内容に関連したイベント数値情報を推定する第３の工程を実施する（Ｓ６）。
【００８２】
＜分析部のフローチャート＞
図１５に、サーバ装置２１側の分析部２３における分類モデルおよび回帰モデルの生成処理のフローチャートを示す。
【００８３】
図１５のフローチャートは、持続血糖測定（ＣＧＭ）システムの人体装着型センサ装置１と、端末装置４と、サーバ装置２１を用いたシステム構成を用いる。この構成でのサーバ装置２１内に設けられた分析部２３において、分類モデルおよび回帰モデルを生成する流れの一例である。
【００８４】
まず、端末装置４は、取得部３３において、持続血糖測定（ＣＧＭ）システムの人体装着型センサ装置１からの血糖値データを取得する（Ｓ７）。
次に、端末装置４の入力部３４を介して、使用者が、血糖値測定時のイベント内容およびイベント数値情報を入力する（Ｓ８）。
【００８５】
次に、端末装置４は、通信部３１を介して、血糖値データ、血糖値測定時のイベント内容およびイベント数値情報をサーバ装置２１に送信する（Ｓ９）。
端末装置４は、通信部３１を介して、血糖値データ、血糖値測定時のイベント内容およびイベント数値情報を、予め設定された所定の期間分、サーバ装置２１に送信を行う（Ｓ１０）。
【００８６】
次に、サーバ装置２１では、分析部２３において、受信した所定期間分の血糖値データ、血糖値測定時のイベント内容およびイベント数値情報を用いて機械学習を行い、分類モデルおよび回帰モデルを生成する（Ｓ１１）。
【００８７】
次に、サーバ装置２１は、通信部２６を介して、分類モデルおよび回帰モデルを端末装置４に送信する（Ｓ１２）。
次に、端末装置４では、通信部３１を介して受信した分類モデルおよび回帰モデルを、推定部２４に設定する（Ｓ１３）。
【００８８】
＜調整部のフローチャート＞
図１６に、端末装置４側の調整部２５における調整処理のフローチャートを示す。
まず、端末装置４では、取得部３３が、持続血糖測定（ＣＧＭ）システムの人体装着型センサ装置１から第２の血糖値データを取得する（Ｓ１４）。
【００８９】
次に、端末装置４は、推定部２４において、設定された分類モデルおよび回帰モデルを用いて、イベント内容およびイベント数値情報を推定する（Ｓ１５）。
次に、調整部２５では、推定されたイベント内容およびイベント数値情報が、修正が必要か否かを判断する（Ｓ１６）。この判断は、使用者が確認し、判断を行ってもよいし、端末装置４自体が、推定した内容と使用者の判断とに基づいて、修正が必要か否かを判断してもよい。
【００９０】
次に、修正が必要な場合は、使用者が端末装置４の入力部３４を介して、イベント内容およびイベント数値情報の入力を行う（Ｓ１７）。
次に、端末装置４の調整部２５では、入力されたイベント内容およびイベント数値情報に基づいて、分類モデルおよび回帰モデルの調整を行う（Ｓ１８）。
【００９１】
具体的には、これら入力層に入力されるデータと、出力層から出力されるデータが紐づけられた分析用データとを用いた教師あり学習によって、ニューラルネットワークのニューロン間の重みづけ係数や、ロジスティック回帰の重みづけ係数と加算する定数を、再度、最適化して、調整が行われる。
【００９２】
次に、推定部２４では、すでに設定済みの分類・回帰モデルを、調整された分類モデルおよび回帰モデルに更新する（Ｓ１９）。
以上のように、調整部２５は、学習済モデルとしての分類モデルおよび回帰モデルを、特定の使用者の血糖値データに対して、転移学習を行う。
【００９３】
＜イベント推定システムのサーバ装置の説明＞
図１７に、本実施形態のイベント推定システムを構成するサーバ装置２１の制御ブロック図を示す。
【００９４】
サーバ装置２１は、図１７に示すように、分析部２３と、通信部２６と、制御部２７と、算出部２８と、出力部２９と、記憶部３０とを備えている。
分析部２３は、図１１および図１３でも説明した通り、第１の血糖値データとイベント内容との関係を機械学習により分析し、分類モデルを生成するとともに、イベント内容と、イベント内容に関連したイベント数値情報との関係を機械学習により分析し、回帰モデルを生成する。
【００９５】
通信部２６は、図１１および図１３に示す受信部２２を含んでおり、端末装置４側（通信部３１）との間でデータ等の送受信を行う。
そして、通信部２６（受信部２２）は、第１の血糖値データと、第１の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容と、イベント内容に関連したイベント数値情報とを、所定期間分受信する。
【００９６】
制御部２７は、通信部２６（受信部２２）で受信した第１の血糖値データと、第１の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容（種類）と、イベント内容に関連したイベント数値情報とを、記憶部３０に所定期間分記録する。そして、制御部２７は、記録したデータを、算出部２８に入力する。
【００９７】
また、制御部２７は、分類モデルおよび回帰モデルを、出力部２９から通信部２６を経由してネットワークへ出力する。
算出部２８では、第１の血糖値データの時系列の変動のパラメータを算出する。
【００９８】
出力部２９は、制御部２７から受信した分類モデルおよび回帰モデルと、通信部２６へ送信する。
記憶部３０は、上述したように、所定の期間分の第１の血糖値データ、イベント内容、およびイベント数値情報等を保存する。
【００９９】
＜イベント推定システムの端末装置（ユーザ端末装置）の説明＞
図１８に、本実施形態のイベント推定システムに含まれる端末装置４の制御ブロック図を示す。
【０１００】
ユーザ端末装置（例えば、スマートフォン等）としての端末装置４は、図１８に示すように、推定部２４と、調整部２５と、通信部３１と、制御部３２と、取得部３３と、入力部３４と、通知部３５と、表示部３６と、音声出力部３７とを備えている。
【０１０１】
推定部２４は、図１１および図１３でも説明した通り、持続血糖測定（ＣＧＭ）システムの人体装着型センサ装置１から通信部３１が受信した特定の使用者の血糖値データである第２の血糖値データの所定期間分の血糖値の時系列の変動のパラメータを算出する。そして、推定部２４では、分類モデルを用いて、この血糖値の時系列の変動のパラメータを入力として、第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容を推定する。
【０１０２】
調整部２５では、図１１および図１３でも説明した通り、特定の使用者によって入力され通信部３１において受信した第２の血糖値データと、第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容とが入力され、分類モデルを調整する。そして、調整部２５は、調整された分類モデルを、推定部２４に送信する。
【０１０３】
通信部３１は、近距離通信手段（例えばＢＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy））を介して、人体装着型センサ装置１と通信を行うとともに、インターネット等のネットワークを介して、サーバ装置２１とも通信を行う。
【０１０４】
制御部３２は、通信部３１を経由してサーバ装置２１から受信した分類モデルと回帰モデルを、推定部２４に設定する。また、制御部３２は、通信部３１を経由して、人体装着型センサ装置１から第２の血糖値データを受信して、取得部３３へ送信する。さらに、制御部３２は、取得部３３に送信した第２の血糖値データによって、推定部２４において、設定された分類モデルを用いてイベントの内容を推定させるとともに、回帰モデルを用いてイベント数値情報を推定させる。
【０１０５】
入力部３４は、使用者によって、イベント内容と、イベント内容に関連したイベント数値情報とが、それぞれ入力される。
通知部３５は、推定部２４においてイベントが発生したと推定された場合に、使用者にイベントの入力を促す通知（要請）を行う。
【０１０６】
表示部３６は、例えば、液晶表示パネルによって各種情報を表示する装置であって、血糖値の測定データ、使用者にイベントの内容を知らせる文字情報、使用者にイベント入力を促すメッセージ等の文字情報を表示させる。
【０１０７】
音声出力部３７は、音声あるいは音を出力する装置であって、例えば、使用者にイベント入力を促すメッセージ等を音声によって出力する。
本実施形態の端末装置４は、推定されたイベント内容およびイベント数値情報について、修正が必要な場合には、第２の血糖値データと、使用者によって入力部３４から入力された第２の血糖値データの測定日時に関連したイベント内容とを分類モデルに適用し、調整部２５において、分類モデルの調整を行う。さらに、端末装置４では、入力部３４から入力されたイベント内容と、イベント内容に関連したイベント数値情報とを、回帰モデルに適用し、調整部２５において、回帰モデルの調整を行う。
【０１０８】
そして、本実施形態のイベント推定システムは、以上のように、サーバ装置２１と、端末装置４と、サーバ装置２１と端末装置４とを通信可能に接続するネットワークと、を備えている。
【０１０９】
＜端末装置のイベント入力通知機能＞
ここでは、端末装置４におけるイベント入力通知機能について、再び図１８のイベント推定システムの端末装置４の制御ブロック図を用いて説明する。
【０１１０】
本実施形態の端末装置４は、上述したように、人体装着型センサ装置１から受信した第２の血糖値データに基づいて、イベントを推定する。
また、本実施形態の端末装置４は、上述したように、イベントが発生したと推定された場合に、使用者にイベントの入力を促す通知（要請）を行う通知部３５を、さらに備えている。
【０１１１】
さらに、端末装置４は、表示部３６に、生体情報として、使用者の血糖値データを表示させる。
通知部３５による通知の方法としては、表示部３６に使用者にイベント入力を促すメッセージを表示させる方法、音声出力部３７から音声あるいは音を出力して、使用者に通知する方法が考えられる。また別の方法としては、端末装置４自体を振動させることで、使用者に通知してもよい。
【０１１２】
また、通知の方法として、上記音、表示、振動を適宜組み合わせて通知してもよい。
さらには、通知部３５は、使用者に通知する際には、予め推定したイベントを表示部３６に表示させ、使用者に確認を促してもよい。この場合、制御部３２は、推定部２４で推定されたイベントを通知部３５に送信する。そして、通知部３５は、推定されたイベントを表示させながら、使用者にイベントの入力を促す。
【０１１３】
また、通知部３５は、通知しても使用者がイベント入力を行わない場合は、繰り返して通知することもできる。
すなわち、制御部３２は、通知部３５からのイベントの入力要請にも関わらず、使用者によって入力部３４からのイベントの入力が行われない場合に、再び、通知部３５から、使用者に対して、入力部３４からのイベントの入力を要請する。
【０１１４】
ここで、本実施形態のイベント推定システムでは、通信部３１を経由して、通信可能に設けられた外部装置において、イベントの入力を通知する構成であってもよい。
なお、外部装置は、ユーザフレンドリな形態が好ましい。例えば、子供やペットをモデルとしたロボット型（マスコット型）のものから、音声や、表示画面を使って、イベント発生を通知し、イベント入力を促すものであってもよい。
【０１１５】
具体的には、図２６に、子供やペットをモデルとしたロボット型の外部装置３９の一例を示す。
【０１１６】
図２６に示す外部装置３９では、「ご飯食べてたの？」という音声出力に対して、人間から「そうそう。よくわかったね。」と返答があると、「おいしかった？何食べたの？」等の会話をしながらイベント発生を通知したり、イベント入力を促したりする構成となっている。
【０１１７】
これにより、糖尿病患者等の使用者は、ロボット型の外部装置３９との自然な会話の中で必要な情報を外部装置３９へ提供して、必要なイベント入力を促される等、使い勝手をさらに向上させることができる。
【０１１８】
なお、ロボット型の外部装置３９は、音声出力によるイベント入力の要請に限定されるものではなく、表示部（図示せず）に文字情報としてイベント入力の要請を行う構成であってもよい。
【０１１９】
＜端末装置のイベント入力通知機能の一例＞
図１９（ａ）〜図１９（ｄ）に、端末装置４のイベント入力通知機能を示す表示画面の一例を示す。
【０１２０】
図１９（ａ）〜図１９（ｄ）に示す例では、測定した血糖値データにおいて、推定部２４が、運動イベントの発生を推定する。
図１９（ａ）に示す表示画面では、運動イベントの発生を推定し、それを表示部３６に表示させて、使用者にイベント入力を促している状態を示している。使用者は、推定通り運動を行った状態であれば、ＯＫをタッチする。
【０１２１】
図１９（ｂ）に示す表示画面では、運動イベントにおけるイベント数値情報として、運動の強度と、運動を行った時間の入力を促している状態を示している。
図１９（ｃ）に示す表示画面では、運動イベントにおけるイベント数値情報を使用者が入力している状態を示している。
【０１２２】
図１９（ｄ）に示す表示画面では、イベント入力完成画面を示している。第５分割画面１４ｅには、最新のイベントとして、運動イベントと、運動の強度と、運動を行った時間が入力されている。
【０１２３】
次に、図２０（ａ）および図２０（ｂ）に示す例では、測定された血糖値データに対して、推定部２４が、薬物治療（投薬）イベントの発生を推定した端末装置４の表示画面を示している。
【０１２４】
図２０（ａ）に示す表示画面では、薬物治療（投薬）イベントの発生を推定し、それを表示部３６に表示させて、使用者にイベント入力を促している状態を示している。使用者は、推定通り薬物治療（投薬）を行った状態であれば、ＯＫをタッチする。
【０１２５】
図２０（ｂ）に示す表示画面では、薬物治療（投薬）イベントにおけるイベント数値情報として、薬物名（インスリン）と、その投与量（ｕｎｉｔ（ｓ））の入力を促す表示画面である。
【０１２６】
本実施形態の端末装置４では、以上のような表示画面を表示させることで、制御部３２は、推定部２４がイベントの発生が推定した場合に、通知部３５からイベント入力を使用者に促すように要請する。これにより、使用者がイベント入力を忘れてしまうことを防止することができるとともに、使用者は、簡易な入力作業だけで入力することが可能となるので、生体情報測定装置の利便性を向上させることができる。
【０１２７】
＜端末装置のイベント入力通知機能のフローチャート＞
図２１に、端末装置４のイベント入力通知処理の流れを示すフローチャートを示す。
本実施形態の端末装置４では、通信部３１を介して、取得部３３が、持続血糖測定（ＣＧＭ）システムの人体装着型センサ装置１からの血糖値データを取得する（Ｓ２０）。
【０１２８】
次に、端末装置４では、推定部２４が、第２の血糖値データの時系列の変動のパラメータを算出する（Ｓ２１）。
次に、端末装置４では、推定部２４に設定された分類モデルおよび回帰モデルを用いて、イベント内容（種類）およびイベント数値情報を推定する（Ｓ２２）。
【０１２９】
次に、イベントが発生したと推定された場合には（Ｓ２３）、制御部３２は、通知部３５から使用者にイベントの入力を促す通知（要請）を行う（Ｓ２４）。
なお、通知部３５の通知の方法としては、表示部３６に使用者にイベント入力を促すメッセージを表示させてもよい。また、別の通知の方法としては、音声出力部３７から音声あるいは音を出力させて、使用者に通知してもよい。さらに別の方法としては、端末装置４自体を振動させることで、使用者に通知してもよい（Ｓ２５）。
最後に、制御部３２は、イベント入力を促された使用者から、入力部３４に対する入力を受け付ける（Ｓ２６）。
【０１３０】
＜端末装置のイベントの自動入力機能＞
図２２にイベントの自動入力機能を備えた端末装置４の制御ブロック図を示す。
本実施形態の端末装置４は、上述したように、人体装着型センサ装置１から受信した第２の血糖値データに基づいて、イベントを推定する。
そして、ここでは、端末装置４は、推定部２４においてイベントが発生したと推定された場合に、使用者を介すことなく、自動的にイベントの入力を行う。
【０１３１】
本実施形態の端末装置４では、イベントが自動入力された場合に、イベントの内容の確認を要請する確認通知部３８をさらに備えている。
そして、端末装置４は、生体情報として、使用者の血糖値データを表示する表示部３６を備えている。
【０１３２】
確認通知部３８による通知の方法としては、表示部３６に使用者にイベント入力を促すメッセージを表示させる方法、音声出力部３７から音声あるいは音を出力して、使用者に通知する方法が考えられる。また別の方法としては、端末装置４自体を振動させることで、使用者に通知してもよい。
【０１３３】
また、通知の方法としては、上記音、表示、振動を適宜組み合わせて通知してもよい。
さらには、確認通知部３８は、使用者に通知する際には、予めイベントを推定し、入力部３４によって自動入力されたイベントを表示部３６に表示させ、使用者に自動入力されたイベントが適切であるか否かの確認を促してもよい。この場合、制御部３２は、推定部２４において推定されたイベントの内容（種類）を確認通知部３８に送信する。そして、確認通知部３８は、入力部３４によって自動入力されたイベントを表示させながら、入力されたイベントが適切であるか否かの確認を使用者に促す。
【０１３４】
確認通知部３８は、通知しても使用者が自動入力されたイベントの確認を行わない場合は、繰り返し確認を促す通知を行うこともできる。
すなわち、制御部３２は、確認通知部３８からの確認要請にも関わらず、使用者によってイベントの内容の確定操作が行われない場合に、再び、確認通知部３８から、使用者に対してイベントの内容の確認を要請する。
【０１３５】
ここで、本実施形態のイベント推定システムでは、通信部３１を経由して通信可能に設けられた外部装置において、自動入力されたイベントの確認を通知する。
なお、外部装置としては、ユーザフレンドリな形態が好ましい。例えば、子供やペットをモデルとしたロボット型（マスコット型）のもの、音声や表示画面を使って、自動入力されたイベントの内容を通知し、自動入力されたイベントの内容の確認を促すもの等であってもよい。
具体的には、上述したように、子供やペットをモデルとしたロボット型の外部装置３９を用いてもよい（図２６参照）。
【０１３６】
＜端末装置のイベントの自動入力通知機能の一例＞
図２３（ａ）〜図２３（ｃ）に、端末装置４のイベントの自動入力通知機能を示す表示画面の一例を示す。
図２３（ａ）〜図２３（ｃ）に示す例は、測定した血糖値データにおいて、推定部２４が、運動イベントの発生を推定したものである。
図２３（ａ）に示す表示画面では、推定部２４が運動イベントの発生を推定した後、制御部３２が推定されたイベントを入力部３４によって自動入力させ、その確認画面を表示部３６に表示させて、使用者にイベントの確認を促している。使用者は、この表示画面を確認して、推定通り運動を行った状態であれば、ＯＫをタッチする。
【０１３７】
図２３（ｂ）に示す表示画面では、運動イベントにおけるイベント数値情報として、運動の強度（軽め）と、運動を行った時間（３０分）が自動入力されたことを示している。
図２３（ｃ）に示す表示画面では、運動イベントにおけるイベント数値情報が自動入力されている。第５分割画面１４ｅには、最新のイベントとして、運動イベントと、運動の強度と、運動を行った時間が自動入力されている。
【０１３８】
次に、図２４（ａ）および図２４（ｂ）に示す例は、測定された血糖値データに対して、推定部２４が薬物治療（投薬）イベントの発生を推定し、入力部３４によって自動入力された表示画面を示している。
【０１３９】
図２４（ａ）に示す表示画面では、推定された薬物治療（投薬）イベントの発生が自動入力されており、その確認画面を表示部３６に表示させ、使用者にイベントの確認を促している。使用者は、推定通り薬物治療（投薬）を行った状態であれば、ＯＫをタッチする。
【０１４０】
図２４（ｂ）に示す表示画面では、薬物治療（投薬）イベントにおけるイベント数値情報として、薬物名（インスリン）と、その投与量（ｕｎｉｔ（ｓ））の確認を促す表示画面である。
【０１４１】
本実施形態の端末装置４では、以上のような表示画面を表示させることで、制御部３２は、推定部２４がイベントの発生を推定した場合に、入力部３４よって、推定されたイベントを自動入力し、確認通知部３８からイベントの確認を使用者に要請する。これにより、使用者がイベント入力を忘れしまうことを防止することができるとともに、使用者は、自動入力されたイベントの内容を確認する作業だけで済むため、生体情報測定装置の利便性を向上させることができる。
【０１４２】
＜端末装置のイベント入力通知機能のフローチャート＞
図２５に、端末装置４のイベントの自動入力通知処理の流れを示すフローチャートを示す。
本実施形態の端末装置４では、通信部３１を介して、取得部３３が、持続血糖測定（ＣＧＭ）システムの人体装着型センサ装置１からの血糖値データを取得する（Ｓ２７）。
次に、端末装置４では、推定部２４が、第２の血糖値データの時系列の変動のパラメータを算出する（Ｓ２８）。
【０１４３】
次に、端末装置４では、推定部２４に設定された分類モデルおよび回帰モデルを用いて、イベント内容およびイベント数値情報を推定する（Ｓ２９）。
次に、イベントが発生したと推定された場合には（Ｓ３０）、制御部３２は、推定部２４において、推定されたイベント数値情報を推定する（Ｓ３１）。
【０１４４】
そして、入力部３４によって、推定部２４において推定されたイベントを自動入力する（Ｓ３２）。そして、入力部３４から受信し、入力部３４によって自動入力されたイベント発生およびイベント内容を、通知部３５によって使用者に通知し、自動入力されたイベントの内容の確認を要請する（Ｓ３３）。
【０１４５】
なお、確認通知部３８による通知の方法としては、使用者に自動入力されたイベントの内容の確認を促すメッセージを表示部３６に表示させてもよい。また、別の通知の方法としては、音声出力部３７から音声あるいは音を出力して、自動入力されたイベントの内容の確認を促す通知を使用者に通知してもよい。また別の方法としては、端末装置４自体を振動させることで、使用者に通知してもよい（Ｓ２５）。
【０１４６】
最後に、制御部３２は、入力部３４を介して、使用者の入力を受け付ける。
また、本実施形態の端末装置４では、入力部３４において、自動的に入力されたイベントの内容を確認した使用者による確定操作を受け付けて、制御部３２が、入力部３４に入力された確定操作に応じて表示を変更してもよい。
【０１４７】
具体的には、確定操作を受け付けた場合には、制御部３２は、確定操作を受け付けたイベントの内容が確定操作済みであることが容易に認識できるように、「確定」という表示をすればよい。
［他の実施形態］
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【０１４８】
（Ａ）
上記実施形態では、本発明を、イベント推定方法、サーバ装置、生体情報測定装置、イベント推定システムとして実現した例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
【０１４９】
例えば、上記実施形態において説明したイベント推定方法をコンピュータに実行させるイベント推定プログラムとして、本発明を実現してもよい。
このイベント推定プログラムは、サーバ装置等の記憶部に保存されていればよく、ＣＰＵ等のハードウェアによって読み出されることで、上述したイベント推定方法をコンピュータに実行させることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１５０】
本発明のイベント推定方法は、例えば、持続血糖測定システムに含まれる血糖値センサによる血糖値の測定に関するイベント推定への適用が大いに期待されるものである。
【符号の説明】
【０１５１】
１      人体装着型センサ装置
２      上腕部
３      電子ユニット
４      端末装置（生体情報測定装置）
５      センサ
６      マウントユニット
７      センサユニット
８      測定部
９      制御部
１０      温度センサ
１１      記憶部
１２      通信部
１３      電池
１４ａ    第１分割画面
１４ｂ    第２分割画面
１４ｃ    第３分割画面
１４ｄ    第４分割画面
１４ｅ    第５分割画面
１４ｆ    第６分割画面
１４ｇ    第７分割画面
２０      データベース
２１      サーバ装置
２２      受信部
２３      分析部
２４      推定部（イベント推定部）
２５      調整部
２６      通信部
２７      制御部
２８      算出部
２９      出力部
３０      記憶部
３１      通信部
３２      制御部
３３      取得部
３４      入力部
３５      通知部
３６      表示部
３７      音声出力部
３８      確認通知部
３９      外部装置
Ｕ      出力ユニット
Ｖｊ、Ｗｊｉ  結合係数
Ｘｉ    入力ユニット
Ｚｊ    中間ユニット
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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